Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
ど）。 $ ^{2} $ 本稿のアプローチは、このような金融機関の情報生産の問題を政府系金融機関の1つである日本開発銀行(開銀)の融資を例にとり、それについて考えてみようとするものである。したがって、この論文の性格は、政府系金融機関の問題全体を包括的に議論したものとはなっていない。むしろ、日本開発銀行および政府系金融機関のもつさまざまな側面のうちの一側面に焦点をあて、それを分析することによって金融の情報生産の問題を考えるというものになっている。

この論文では、開銀融資の情報生産の問題を再検討するのに、大きく分けて2つの観点から実証分析を行う。まず第1の観点は、開銀融資の誘導効果が産業レベル（政策的優遇産業の選定）と企業レベル（特定の優遇プロジェクトの選別）のどちらにおいて有効に働いてきたかを、最近の時系列分析やパネル分析の手法等を使って検討することにある。上述のように、この種の分析はこれまでにも行われてきたものである。しかしながら、これらの研究の多くは、堀内・随（1994）を例外とすれば、必ずしも産業レベルと企業レベルという観点から開銀の誘導効果を取り扱っていない。また、従来の研究結果が最近の計量経済学的手法を使っても依然として成立するかどうかを本論文を通じて再検討することもそれ自体意味があるものと思われる。

本論文の分析で用いられる第2の（そして、おそらくより重要な）観点は、開銀融資によって生産される情報が公共財的性質をもち、民間金融機関による情報の過小生産の問題を克服しているかどうかを検討することである。一般に、生産された情報に対する「フリー・ライダー」の存在を考えた場合、民間の金融機関の情報生産は必ずしも十分に行われていない可能性がある。このため、公的性格を持つ政府系金融機関が審査の結果として融資先企業を決定することは、民間金融機関が生産できない企業レベルの情報を公共財的なものとして供給することとも解釈することができる。

これまでの研究では、貝塚他（1984）が、このような金融情報に対するフリー・ライダーの問題を解決するものとして公的金融機関の存在理由を指摘してきた。しかしながら、このような主張に対しては、藪下（1992）加藤・パッカー・堀内（1992）Sheard（1994）らが、日本ではメインバンクによるモニタリングが金融情報に対するフリー・ライダーの問題を解決する上で大きな機能を果たしてきたと主張している。また、堀内・随（1994）では、開銀の情報生産はメインバンクの情報生産活動と代替的なものにすぎず、安定したメインバンク関係を持つ企業には開銀融資は有意な影響をもっていなかったと結論づけている。

もっとも、情報生産という観点から開銀の融資を考えた場合、民間の金融機関のそれと1つの重要な差異があると考えられる。それは、開銀は公的金融機関であって、他の民間金融機関のように利潤を追求する融資を行う必要がないという点である。 $ ^{3} $ したがって、そのような融資を通じて行われる金融情報は、仮に正の外部効果をもたらすものであっても生産されることになる。ここで注
意すべき点は、このような公共財的性質がある限り、開銀の情報生産の能力が他の民間金融機関よりも優れている必要はないという点である。これは、たとえ開銀が生産した情報を民間の金融機関が生産できる場合であっても、情報に対するフリー・ライダーの存在を考えた場合、民間の金融機関はそれを生産しない可能性があるからである。したがって、開銀融資の誘導効果は企業レベルのものでも、メインバンクの情報生産とは異なった観点から評価することができることになる。

開銀融資によって生産される情報が果たして公共財的性質を持つかどうかを直接検証することは容易なことではない。しかし、開銀融資が開始された後、各企業に融資を行う金融機関の構成比がどのように変化したかを調べることにより、この可能性は間接的に検証することができる。これは、開銀によって生産された企業に関する情報の価値が、その企業について十分な情報を持っているメインバンクよりも、十分な情報を持っていない金融機関のほうが大きいと考えられるからである。そこで、本稿ではこの効果を開銀融資が民間金融機関の融資の構成比にどのような影響を与えるかを調べることによって検討し、開銀融資開始後、メインバンクの融資に占めるウェイトが相対的に低下したかどうかを明らかにしていくことにする。

本稿の構成は以下の通りである。はじめに、2節から6節までは、開銀融資の誘導効果が産業レベルと企業レベルのどちらで顕著であったかが比較検討される。具体的には、まず2節で、本論文の前半で検討される2つの仮説が説明される。次に、3節ではコ・インテグレーション・テストを使って産業レベルで誘導効果が長期的に働いていたかどうかが、4節ではインパルス応答関数を計測することによってその短期的影響が、それぞれ分析される。さらに、5節では、企業レベルのデータを使って開銀の誘導効果が計測され、6節でその結果が拡張される。一方、7節以降では、開銀の情報生産が公共財的性質を持ち、民間金融機関による情報の過小生産の問題を克服しているかどうかが検討される。具体的には、まず7節で、開銀の情報生産機能とメインバンクの情報生産機能が比較検討される。次に、8節では、開銀融資の開始が各企業の融資の構成比に大きな影響を及ぼしてきたことを示し、9節でその変化はメインバンク関係が強い企業ほど顕著であることを明らかにする。最後に、10節で開銀のリスク軽減機能に言及した後、11節では分析の主要な結果をまとめ、残された問題点について議論する。

## 2 産業レベルと企業レベルの誘導効果

これからの節では、まず前節で述べた第1の観点から、開銀融資の誘導効果が産業レベルと企業レベルのどちらで有効に働いていたかを分析する。具体的には福田・照山（1995）で提起した以下の2つの仮説を検討する。

まず、第1の仮説は、産業レベルの誘導効果に関するものである。

仮説 1（強誘導効果）：政府系金融機関（特に、開銀）の資金が特定の産業に供給されることが、政府がその産業の育成を積極的に行うことのシグナルとなり、その結果、民間の金融機関に対して当該産業への資金供給を誘発する。

この仮説は、政府系金融機関（特に、開銀）の資金がある企業に供給されることが、政府がその企業の属する産業全体の育成を積極的に行うことのシグナルとなりうることを含意しているという意味で、かなり強い仮説である。しかしながら、戦後の復興期から高度成長期にかけて、重化学工業化を押し進めるに当たって必要な産業へ開銀融資を積極的に行う戦略がとられたことは多くの
人々に指摘されている。 $ ^{4} $ また、政府系金融機関の融資は、政府の経済政策の一つとして行われることが多く、他の政策手段（たとえば、税制上の優遇措置）と一緒に行われる可能性を秘めている。したがって、開銀融資が行われるという事実は、政府の政策スタンスのシグナルとなり得るものであり、将来的にその融資対象へのサポートが政府によって続けられることを暗示するものである。このため、仮にその融資がその産業のすべての企業に行われていなくとも、開銀融資はその産業全体への民間融資を誘発することにもなるであろう。

一方、政府系金融機関の融資が、当該産業の成長を促進する目的よりもむしろ、産業調整的な役割を果たしていたとすると、このような誘発効果はさほどはっきりとは計測されないはずである。特に、その融資が衰退産業に向けられていたりする場合には、負の誘導効果さえ観察されることもあるであろう。したがって、開銀に代表される政府系金融機関の融資が、産業レベルで資金配分をコントロールする効果があったかどうかを検討することはきわめて興味深い問題である。本稿では、この第1の仮説の意味する誘導効果を「強誘導効果」と呼び、それを長期的なものと短期的なものに分けて順に検討する。

もっとも、「産業別」という観点から開銀融資の有効性を論ずることには大きな問題点がある。というのはこれまでの開銀融資は「産業別」という視点からなされてきたというよりも、その時点の「政策項目」に応じてなされてきたからである。この政策項目は「技術振興」の項目のように特定の産業を対象としたものがあるが、「都市開発」や「国民生活改善」とのように多くの産業にまたがった項目も存在している。特に、表1からもわかるようにこの政策項目は時代とともに変化しており、たとえば60年代の政策項目と80年代の政策項目では大きく異なっている。このため、開銀融資の「強誘導効果」をより適切にとらえるためには、政策項目別に分析を行なうことが必要になる。しかしながら、現在の段階では残念ながら、政策項目別の融資のデータは十分には整備されていない。したがって、一つの近似的方法としてわれわれは製造業における産業別のデータを用い、その誘導効果の存在を検討する。

本稿で検討する第2の仮説は、企業レベルの誘導効果に関するものである。

仮説 2（弱誘導効果）：政府系金融機関（特に、開銀）の資金が特定の企業に供給されることが、その企業の将来性に関するシグナルとなり、その結果、民間の金融機関に対して当該企業への資金供給を誘発する。

この仮説の意味するところは、開銀融資の存在は当該企業に対する「情報生産」という意味で重要なシグナルとなっているというものである。言い換えれば、政府系金融機関の「情報生産」は企業レベルの情報が主で、その情報が当該企業に対する民間銀行の融資を誘発していると考えるのである。

このような誘導効果の存在は、開銀融資の決定があくまで企業レベルで行われていることを考えれば、現実には重要な問題であろう。実際、開銀の融資は、融資対象が政策主旨に適合しているかどうかを確認する必要がある点を除けば、融資希望者から融資相談を受けて実際に融資実行に至るまでの事務手続きは、民間金融機関の融資手続きとさほど変わらない。特に、その融資の決定に際
表 1 開銀の融資対象の変化

（注）1．平成6年度は当初計画、他は実績。

2．昭和30年度の構成比は外貨貸付（64億円）を除いて算出。

平成6年度の構成比は社会資本整備促進融資(800億円)を除いて算出。

（出典）1994「日本開発銀行の現況」日本開発銀行
しては、民間金融機関と同様、融資希望者に対する信用力の判断が重要な判断材料となっている。また、実際の融資決定に関するこれまでの文献の記述を見ても、この種の誘導効果の存在がうかがえる。たとえば、日向野（1986）では、ある中小企業が市中金融機関に融資を打診したところ、「貴社が開銀に融資を申し込んで審査にパスすれば、当行も融資したい」などと返答された例が紹介されている。この例は、開銀融資が結果的に民間銀行との協調融資という形で行われるにしても、当該企業が開銀の審査にパスし、開銀融資が決定されるということが企業に民間融資を導く上で重要なシグナルになっていることを示している。以下では、この第2の仮説の意味する誘導効果を「弱誘導効果」と呼び、その効果の存在を分析することにする。

もっとも、企業別データを用いた場合でも、この「弱誘導効果」の存在を調べるにはいくつかの注意が必要である。というのは、開銀融資の場合、融資が特定の企業になされなかったからといって、必ずしも開銀がその企業のプロジェクトが劣悪であると判断したことを意味しないからである。これは開銀が申し込みを受けた融資に応じないケースとして、そのプロジェクトが採算面で劣悪なケースに加えて、開銀融資を受けなくとも十分に成立しうる優良なプロジェクトも含まれているからである。すなわち、開銀融資は公的な金融であるので、その融資の対象は補助金的な性質を持つ開銀融資を受けてはじめて成立するプロジェクトに限定される。したがって、補助金を受けても成り立たないような劣悪なプロジェクトに加えて、補助金を受けなくても十分に成立する優良なプロジェクトも開銀融資の対象外となりうるのである。

また、開銀が融資を決定するということが純粋に開銀の審査結果のみを反映したものではないということも注意を要しよう。特に、開銀が融資の基準とする政策項目によってはそれに関連した官庁が具体的な融資先の企業名と融資額を推薦してくることが多い。たとえば、表2には、1960年代の機械産業において通産省が開銀にどれだけの融資先企業および融資金額を推薦したかを表わしたものである。表からその当時、「機械工業振興臨時措置法（機振法）」および「電子工業振興臨時措置法（電振法）」のもと、この分野の技術振興に積極的に取り組んでいた通産省がこの分野の開銀融資の決定に大きな影響力を持っていたことが読みとれる。もちろん、このような政府の公式の推薦が行われるまでには、開銀と関連官庁との間に何度も情報と意見の交換が行われ、その段階で当該企業に関して開銀が行った綿密な調査結果が重要な意味を持ったことはいうまでもない。しかしながら、その場合でも開銀の融資の決定が100％開銀の審査結果のみを反映したものではないことも事実であろう。したがって、以下の節で開銀融資の弱誘導効果を検討していく際には、これらの点に注意を払う必要もあるであろう。

なお、以下の分析では、産業別・企業別いずれのケースも製造業に属する産業のみを対象とし、それ以外の産業は分析対象からはずした。このように製造業以外の産業を分析の対象からはずすことは、開銀融資が戦後日本の高度成長において果たしたであろう役割を大幅に過小評価することになる可能性がある。というのは、開銀融資が戦後長い期間、重点的に行われた産業は、「電力」「海運」といった製造業以外の産業であり、製造業全体が開銀融資総額に占める割合はそれほど高いものではなかったからである。しかしながら、電力や海運といった産業は公共性の強い産業であり、そのような産業に開銀のような公的金融機関が融資をすることの必要性は比較的正当化しやすい。したがって、経済学の研究対象としてむしろ興味深いのは、通常の新古典派経済学の分野では民間の金融機関がその資金を供給すると考えられている製造業の分野に対して、公的金融機関が融資を行うことであり、われわれが以下で行う分析もこの点を念願において展開されている。
表 2 通産省による融資先の推薦状況

(单位：百万円)

業種名	政府推薦	貸付承諾累計	内34年度貸付承諾
件数	金額	件数	金額	件数	金額
特定機械
粉末冶金	7	109	5	85	1	18
強韌鋳鉄	23	785	17	548	2	46
ダイキャスト	17	526	16	493	7	152
金型	13	405	11	290	3	69
齒車	34	1,279	24	640	7	91
長さ計	15	292	10	162	2	26
試験機	6	188	5	128	1	6
バルブ	14	480	9	245	2	80
自動車部品	50	1,472	33	937	8	179
電気熔接機	4	123	4	48	-	-
金属工作機械	45	3,017	42	2,234	18	1,038
ミシン部品	26	384	12	113	1	7
置目覚時計	4	285	4	136	-	-
切削工具ダイス	27	1,530	28	1,041	5	147
研削砥石	12	277	11	255	11	255
電動工具	34	1,772	2	71	2	71
ねじ	21	381	15	222	8	109
鍛圧機械	10	391	4	213	4	213
風水力機械	6	215	6	185	6	185
ガス切断機	3	59	3	56	3	56
鉄道車両部品	6	158	6	126	6	126
合計	353	12,630	267	8,228	97	2,874
電子工業
抵抗機	8	177	6	100	3	54
蓄電機	8	259	8	190	4	80
水晶振動子	2	55	2	45	2	45
チョッパー	1	48	1	40	1	40
サーボモーター	1	32	1	30	1	30
イクロスイッチ	2	88	2	70	2	70
合計	22	659	20	475	13	319

（注）1．上掲業種は電子工業振興臨時措置法に定められた三号機種である。

2．過年度貸付承諾のうち蓄電器4件110百万円については特定機械融資枠で貸付処理した。

（出典）『第9事業年度業務報告書』（S34.4.1～S35.3.31）日本開発銀行
## 3 産業別の分析Ⅰ：長期的効果

この節および次の節では、日本銀行『経済統計月報』各号に掲載されている四半期データ（1953年第3四半期から1993年第4四半期）を用いて、各産業への開銀の融資残高と全国銀行貸出残高（ただし、設備資金）との間に、長期的あるいは短期的にどのような関係があったかを分析し、前節で定義した「強誘導効果」の存在を検討する。分析に用いる産業は、食料品、繊維品、木材木品、パルプ・紙、化学製品、石油精製、窯業・土石、鉄鋼、非鉄金属、金属製品、一般機械、電気機械、輸送機械（自動車および自動車以外） $ ^{5} $ 精密機械の各産業に分類された製造業であり、製造業以外の産業は今回の分析では対象からはずした。また、すべてのデータは、対応する産業の卸売物価指数で割ることによって実質化した。

はじめに、この節では、各産業への開銀の融資残高と全国銀行貸出残高との間に長期的にどのような関係があったかを、「単位根検定」や「コ・インテグレーション・テスト」を使って検討する。この手法は、非定常な時系列データがそれぞれ長期的にどのような関係にあるかを調べる上できわめて有益な手法として知られており、近年多くの分野において適用されているものである。

われわれはまず、各産業の開銀融資残高および全国銀行貸出残高が単位根を持つ非定常時系列であるかどうかを、Augmented Dickey-Fullerテスト（以下、ADFテスト）を使って検定してみた（Dickey-Fuller（1979））。このテストは、ある変数 $ x_{t} $ に対して、

$$ \left(\begin{array}{c}1\\\end{array}\right)\Delta\mathbf{x}_{\mathrm{t}}=\boldsymbol{\mu}-\boldsymbol{\alpha}\cdot\mathbf{x}_{\mathrm{t}-\mathrm{l}}+\sum_{\mathrm{i}=\mathrm{l}}^{4}\mathbf{b}_{\mathrm{i}}\Delta\mathbf{x}_{\mathrm{t}-\mathrm{i}}+\mathbf{u}_{\mathrm{t}} $$

（ただし、$\Delta x_{t}=x_{t}-x_{t-1}$）という式を推計し、係数$\alpha$の推定値の有意性を検定するものである。仮に$x_{t}$が単位根を持つ場合、$\alpha$の理論値はゼロとなる。したがって、$\alpha=0$という仮説が棄却されれば、$x_{t}$が単位根を持つという仮説は否定される。一方、$\alpha=0$という仮説が棄却されない限り、$x_{t}$が単位根を持つことを否定できないことになる。なお、ここで$x_{t}$が単位根を持つとは、$\Delta x_{t}$は定常な確率過程であるが、$x_{t}$は非定常な確率過程であることをさしている。

表 3 が、 $ x_{t} $ がそれぞれ、開銀融資残高、全国銀行融資残高である場合の係数 $ \alpha $ に対する t 值を表したものである。表からわかることは、まず $ x_{t} $ を開銀融資残高とした場合には、5% 有意水準で棄却される金属製品および精密機械産業を除いて、すべての産業において融資残高が単位根を持つという仮説が10% 有意水準においても棄却できないことである。一方、 $ x_{t} $ を全国銀行融資残高とした場合には、食料品、繊維品、パルプ・紙、化学製品、窯業・土石、輸送機械（自動車および自動車以外）の6つの産業において5% 有意水準で、また、一般機械と石油精製の2つの産業において10% 有意水準で、それぞれ単位根を持つという仮説が有意に棄却された。

以上の結果は、われわれが分析の対象としている分析期間においては、開銀融資残高と全国銀行融資残高の時系列的な動きには大きな違いがあったことを示している。特に、全国銀行融資残高は比較的単位根をもたない傾向にあったのに対し、開銀融資残高は大半の産業で単位板を持つ傾向にあり、その資金の流れは民間のそれより不可逆的な要素を持っていたことがわかる。 $ ^{6} $

一方、2つの融資残高がともに単位根を持つような産業は、10％有意水準では木材木品、鉄鋼、非鉄金属、電気機械の4産業であり、また5％有意水準まで範囲を広げた場合にはそれらに一般機
表 3 单位根の検定（ADFテスト）

業種	開発銀行融資残高	全国銀行融資残高
食料品	-2.072	-3.164 **
繊維品	-1.241	-3.454 **
木材木品	-2.084	-2.125
パルプ・紙	-1.643	-3.146 **
化学製品	-1.509	-3.532 **
石油精製	-1.045	-2.759 *
窯業・土石	-1.749	-3.476 **
鉄鋼	-0.635	-2.436
非鉄金属	-0.528	-2.237
金属製品	-3.307 **	-2.204
一般機械	-2.199	-2.874 *
電気機械	-0.581	-1.652
輸送機械	-2.040	-3.990 **
うち自動車のみ	-2.485	-4.991 **
うち自動車以外	-1.345	-3.242 **
精密機器	-3.209 **	-2.255

## 注）検定式は

$$ \Delta\mathbf{x}_{\mathrm{t}}=\boldsymbol{\upmu}-\boldsymbol{\upalpha}\mathbf{x}_{\mathrm{t}-\mathrm{l}}+\sum_{\mathrm{i}=1}^{\mathrm{k}}\mathbf{b}_{\mathrm{i}}\Delta\mathbf{x}_{\mathrm{t}-\mathrm{i}}+\mathbf{u}_{\mathrm{t}}\mathrm{、} $$

ただし、k=4とし、 $ \alpha=0 $ を帰無仮説とするtタイプの検定量を用いた。

帰無仮説は線型トレンドなし（ドリフト項なし）の単位根過程、対立仮説は平均のまわりの定常過程となる。

**は5％、*は10%の有意水準で帰無仮説が棄却されることを示す。
械と石油精製の2産業が加わる。これらの6つの産業では、開銀融資と全国銀行融資はともに、ある意味で不可逆的な動きをしていると解釈することができる。しかし、その不可逆的な動きが、開銀融資と全国銀行融資の間で何らかの関係を持っているかは明かではない。そこで、われわれは次にこの結果をふまえ、この6つの産業において開銀融資残高と全国銀行融資残高との間に長期的な関係があるかどうかを、コ・インテグレーション・テストを使って検定してみた。

一般に単位根をもつ2つの変数 $ X_{1t} $ と $ X_{2t} $ が「コ・インテグレーション」の関係にあるとは、2つの変数の線形結合 $ X_{1t}+c\cdot X_{2t} $ が単位根を持たないことを言う。すなわち、2つの変数 $ X_{1t} $ と $ X_{2t} $ は、それぞれ個別には、長期的にどのような値をとるかは全くわからない動きをするが、2つの変数がコ・インテグレーションの関係にある場合には、2つの変数は常に同じような動きをしていることになる。

このようなコ・インテグレーションの関係を検定する方法にはさまざまなものが存在するが、ここではヨハンセン（Johansen（1988））の方法を使うことにする。この推定方法では、まず、それぞれ単位根を持つ変数のベクトル（ $ x_{t} $ ）に対して、VARモデル

$$ \left(\begin{array}{l}2\end{array}\right)\Delta\mathbf{X}_{\mathrm{t}}=\boldsymbol{\upmu}+\sum_{\mathrm{i}=1}^{3}\mathbf{A}_{\mathrm{i}}\Delta\mathbf{X}_{\mathrm{t}-\mathrm{i}}+\mathbf{B}\mathbf{X}_{\mathrm{t}-4}+\mathbf{U}_{\mathrm{t}} $$

（ただし、$\Delta X_{t}$ は $X_{t}$ の1階の階差、$U_{t}$ は多变量正規分布に従う攪乱項のベクトル）を最尤法で推定する。そして、その推計結果から階差をとらない変数（$X_{t-4}$）の係数 B のランクが変数の数よりも小さくなっているかどうかを調べることによって、変数間でコ・インテグレーションの関係が存在するかどうかを検定する。

このようなコ・インテグレーション・テストが意味を持つのは各変数が単位根を持つケースのみである。したがって、上述のADFテストの結果にもとづいて、以下の分析では、木材木品、石油精製、鉄鋼、非鉄金属、一般機械、電気機械の6産業に対して、開銀融資残高と全国銀行融資残高という2変数がコ・インテグレーションの関係にあるかどうかを調べることにする。

一般に２つの変数に対して上記のＶＡＲモデルを推定した場合、コ・インテグレーションの関係は、階差をとらない変数のベクトル（ $ X_{t-4} $ ）の係数Ｂのランクが１である場合に存在し、０である場合には存在しないと判断できることになる。したがって、われわれのここでの関心事は係数Ｂのランクが１か０かを検定することである。 $ ^{7} $

表 4 がその結果をまとめたものである。表では、最大固有値検定およびトレース検定ともに、木材木品産業では、係数 B のランクは 0 であることを棄却できなかった。しかしその他のすべての産業（具体的には、石油精製、鉄鋼、非鉄金属、一般機械、電気機械の 5 つの産業）においては係数 B のランクは 1 となっており、それらの産業において、開銀融資残高と全国銀行融資残高がコ・インテグレーションの関係にあったことがわかる。

以上の結果は、石油精製、鉄鋼、非鉄金属、一般機械、電気機械といった産業では、開銀融資残高と全国銀行融資残高の恒常的な動きに連動性が存在するという意味で、2つの融資残高の間には長期的な関係が存在していたことを示している。しかしながら、われわれの結果は同時に、その他の産業では、少なくとも産業レベルで見た場合には、開銀融資と全国銀行融資残高との間に長期的な関係は存在していなかったことを意味している。言い換えれば、開銀が長期間にわたって融資を続けた産業において、民間金融機関の融資が持続的に増加したという傾向がみられるのは一部の産業のみであり、それ以外の産業では開銀融資が産業の長期的な成長に大いに役立ったという主張は
認めにくいということになる。

表4 コ・インテグレーションの検定（ヨハンセン・テスト）

業種	最大固有値検定	トレース検定
木材木品	9.845	9.888
石油精製	20.669 **	25.285 **
鉄鋼	39.214 **	47.387 **
非鉄金属	16.121 **	23.583 **
一般機械	13.069 *	18.171 **
電気機械	21.570 **	25.168 **

## 注）検定式は

$$ \Delta\mathbf{x}_{\mathrm{t}}=\boldsymbol{\upmu}+\sum_{\mathrm{i}=1}^{\mathrm{k}-1}\mathbf{A}_{\mathrm{i}}\mathbf{X}_{\mathrm{t}-\mathrm{i}}+\mathbf{B}\mathbf{X}_{\mathrm{t}-\mathrm{k}}+\mathbf{U}_{\mathrm{t}}\text{、} $$

とし、Bのランクrについて、r=0を帰無仮説、r=1を対立仮説とする最大固有値検定と、 $ r\geq1 $ を対立仮説とするトレース検定を行った。

なお、検定量は、単位根検定に対応して、検定式の定数項μは、1954Q3-1973Q4についてはコ・インテグレーション関係と線型トレンドを通じて検定式に含まれ（データ生成過程にはドリフト項あり）、1974Q1-1993Q4についてはコ・インテグレーション関係を通じてのみ、検定式に含まれる（データ生成過程にはドリフト項なし）との仮定のもとでの最尤推定量に基づいて各々求めた。

単位根の検定と同様にここでもk=2 とした。

**は5％、*は10%の有意水準で帰無仮説（ランクが0）が棄却されることを示す。

## 4 産業別の分析 Ⅱ：短期的効果

この節では、各産業への開銀融資残高と全国銀行貸出残高（設備資金）との間に、短期的にどのような関係があったかを、「インパルス応答関数」を使って検討する。この手法は、ある変数に対する外生的ショックの影響が他の時系列データにどのように伝わっていくかを調べる上できわめて有益な手法として知られており、近年多くの分野において適用されているものである。 $ ^{8} $ 以下では、データの定常性の観点から産業を3つのグループに分けて、それぞれのグループに対してVARモ
デルを推定し、そのインパルス応答関数を計測した。 $ ^{9} $ なお、ＶＡＲモデルを推計するに際しては、開銀の貸出額の変化は瞬時に全国銀行貸出額を変化させる可能性があるが、全国銀行貸出額の変化は瞬時には開銀の貸出額を変化させないことを仮定した。 $ ^{10} $ 各グループの具体的な推計方法は以下の通りである。

まず、第1のグループは、開銀融資残高および全国銀行貸出残高がお互いにコ・インテグレーションの関係にある産業である。前節におけるコ・インテグレーション・テストの結果によれば、このような産業は石油精製、鉄鋼、非鉄金属、一般機械、電気機械の5産業である。以下の分析では、この産業のインパルス応答関数を求める際には、各変数の対数値の1階の階差をとった変数にエラー修正項を加えることによって、エラー・コレクション・モデル型のVARを推計した。また推計に際しては、定数項は加えなかった。

第2のグループは、各産業の開銀融資残高および全国銀行貸出残高が共に単位根を持つ非定常時系列で、かつお互いにコ・インテグレーションの関係にない産業である。前節で行ったADFテストおよびコ・インテグレーション・テストの結果（ただし、5％の有意水準）によれば、木材木品のみがこのグループに含まれることになる。以下では、このグループのデータはすべて対数値の1階の階差をとり、それに対して定数項を加えない形でVARを推計することによってインパルス応答関数を求めた。

第3のグループは、開銀融資残高および全国銀行貸出残高のいずれか一方が単位根を持たない定常時系列である産業である。ADFテストの結果（ただし、5％の有意水準）によればこのグループに含まれる産業は、単位根を持たない変数が開銀融資残高のみのケースは金属製品および精密機械、また全国銀行融資残高のみのケースは食料品、繊維品、パルプ・紙、化学製品、窯業・土石、輸送機械であった。以下では、これらの産業の分析においては、単位板を持つ変数のみに対してはその対数値に1階の階差をとり、その他の変数はその対数値からその対数値の平均値を引くことによって正規化する形でVARを推計し、それによってインパルス応答関数を求めた。

図1が上記のように分類された各グループの産業について累積インパルス応答関数（開銀融資のショックが全国銀行貸出残高に与えた影響の累計）を描いたものである。まず第1のグループ（図1-1）に関してわかることは、石油精製、鉄鋼、非鉄金属、電気機械の産業では、開銀融資の増加率に対する正のショックははじめの数期間に正のインパクトを全国銀行貸出残高の増加率に対して与えていることがわかる。石油精製と鉄鋼産業ではその期間はさほど長いものではなかったが、時間を通じて累積したインパクトの大きさは、0.3から0.4程度にのぼった。また、非鉄金属と電気機械産業では、開銀融資のインパクトはかなり長期間にわたっており、その累積効果も0.5程度と大きなものとなっていた。一方、一般機械産業では、はじめの数期間のインパクトはほぼゼロである。しかし、長期的なインパクトは小さくなく、最終的な累積効果は0.5程度になった。したがって、これらの産業においては、開銀融資の増加が全国銀行融資を大きく増加させ、長期的なコ・インテグレーションの関係を保っていることがわかる。

次に、第2のグループの産業（具休的には、木材木品）の計測においては、開銀融資の増加率に対する正のショックは、はじめの数期間にある程度の大きさの正のインパクトを全国銀行の貸出し
に対して与え、それが長期間にわたって継続していた（図1-2）。ただし、そのインパクトの大きさは合計しても0.3余りであり、上述の石油精製、非鉄金属、電気機械といった産業と比べて大きいものではなかった。したがって、木材木品産業においては、開銀融資の誘導効果は、長期的にも短期的にもさほど大きくはないことがわかる。

最後に第3のグループの計測においては、開銀融資残高のみが単位根を持つケース（図1-3）では、パルプ・紙産業と化学製品において3年くらいのタームで、また窯業・土石および輸送機械産

図1-1 累積インパルス応答関数：コ・インテグレーションの関係にある産業

図1-2 累積インパルス応答関数：コ・インテグレーションの関係にない産業
図1-3 累積インパルス応答関数：開銀融資のみが単位根を持つケース

図1-4 累積インパルス応答関数：全国銀行融資のみが単位根をもつケース

業においては4、5年にわたって、それぞれ、0.3を越えるインパクトが開銀融資の増加により全国銀行貸出残高の水準にもたらされていた。 $ ^{[11]} $ しかし、その他の産業では、いずれも、開銀融資の増加率の上昇が全国銀行の貸出水準に対して与えたインパクトは大きなものではなかった。特に、食料品と繊維品の各産業では、開銀融資が全国銀行の貸出水準に与えたインパクトの累積は、3年を越
えるタームではほぼゼロとなっていた。

同様の否定的な効果は、全国銀行融資残高のみが単位根を持つケースでも観察された（図1-4）。すなわち、金属製品および精密機械の各産業では開銀融資の水準の増加が、全国銀行貸出残高の増加率に長い期間にわたってマイナスのインパクトを持つことが、累積インパルス応答関数を見る限り見い出された。

以上の結果は、少なくとも、石油精製、鉄鋼、非鉄金属、電気機械の4つの産業においては開銀の融資の増加は長期的にも短期的にもある程度大きな正のインパクトを全国銀行の貸出しに対して与えていたことを示している。これらの産業は、『日本開発銀行25年史』などにおいて開銀融資がその成長に重要な役割を果たしたものとして取り上げられている産業とも一致しており、強誘導効果の存在をある程度裏付けるものとなっている。

しかし、その他の産業においては、政策金融が全国銀行融資に与える誘導効果は、短期的にも長続きせず、またその初期のインパクトもとりたて大きいとは言えないものが多かった。したがって、少なくとも産業レベルでみた場合には、政策金融の誘導効果は特定の産業では重要な役割を果たしてはいたものの、それらの産業は製造業全体としてみれば限られたものであり、政策金融の誘導効果が製造業全体に対して大きな役割を果たしたと判断するのは難しいものと思われる。

## 5 企業別の分析 Ⅰ：開銀の誘導効果

これまでの節では、産業レベルでみた場合、特定の産業を例外とすれば、開銀の融資額が民間銀行貸出額に対して、長期的にも短期的にもさほど有意な誘導効果は計測されなかったことを示した。しかしながら、この結果は、個別の企業レベルにおいても誘導効果が存在しないことを意味するものではない。実際、表5からもわかるように、各年度において開銀から融資を受けていた企業の比率は10％～50％程度でその割合はさほど多くない。すなわち、各産業の中で開銀から融資を実際に受けられた企業は、その産業の中で選ばれた企業であり、開銀はそのような有望な企業をピック・アップしてその企業を集中的に育成しようとしていたとも考えられる。

そこで、この節では、開銀の特定企業に対する融資が、その企業に対する民間金融機関の融資を誘導するかどうかを企業レベルのデータを使って検討する。以下の分析で使用するデータは、経済調査協会『系列の研究』各号に掲載されている融資残高のデータ（1964年度から1993年度）である。分析では、東京証券取引所（第1部および第2部）上場企業に加えて、データが利用可能な非上場企業をも対象にして誘導効果の検討を行った。 $ ^{12)} $

ただし、分析は1964年から1993年のすべての期間においてデータの入手が可能な企業に限定し、合併等により企業の形態が大幅に変更となった企業や、開銀から一度も融資を受けたことのない企業は対象からはずした。また計測に際しては、各産業ごとにクロス・セクション・データとタイム・シリーズ・データをプールしたデータを用い、期間を6つに分割することによって5年間の開銀融資残高の増加がその間の民間銀行貸出残高にどのような影響があったかを検定した。産業別の分析と同様に、分析に用いる産業は、食料品、織維品、パルプ・紙、化学製品、石油・ゴム、窯業・土石、鉄鋼、非鉄・電線、金属製品、一般機械、電気機械、輸送機械（造船、その他）、精密機械の各産業に分類された製造業であり、製造業以外の産業は今回の分析では対象からはずした。また、
表 5 各産業において開銀融資を受けている企業の割合

産業	1968年12月末現在	1977年3月末現在	1987年3月末現在
調査対象全企業	うち1部上場企業	調査対象全企業	うち1部上場企業	調査対象全企業	うち1部上場企業
食料品	19%	23%	30%	39%	23%	27%
(104)	(43)	(115)	(49)	(114)	(52)
繊維品	35%	50%	38%	51%	23%	30%
(99)	(37)	(112)	(41)	(95)	(43)
パルブ紙	35%	40%	41%	67%	37%	61%
(55)	(20)	(54)	(18)	(46)	(18)
化学製品	33%	46%	37%	55%	31%	41%
(193)	(84)	(209)	(100)	(220)	(116)
石油・ゴム	20%	29%	38%	59%	29%	47%
(35)	(14)	(39)	(17)	(38)	(17)
窯業・土石	24%	19%	26%	30%	29%	45%
(79)	(26)	(88)	(30)	(80)	(31)
鉄鋼	46%	55%	40%	53%	38%	47%
(48)	(33)	(72)	(36)	(68)	(36)
非鉄電線	50%	55%	36%	45%	40%	54%
(46)	(20)	(44)	(22)	(43)	(24)
金属製品	34%	44%	27%	35%	13%	14%
(97)	(16)	(84)	(17)	(77)	(20)
一般機械	37%	46%	26%	35%	11%	14%
(169)	(48)	(209)	(69)	(208)	(83)
電器機械	29%	29%	18%	23%	11%	13%
(148)	(52)	(179)	(82)	(204)	(104)
輸送機械	51%	65%	50%	64%	23%	35%
(96)	(37)	(98)	(44)	(99)	(48)
精密機械	49%	50%	23%	19%	4%	0%
(35)	(14)	(43)	(16)	(45)	(18)
その他	17%	31%	19%	10%	9%	8%
(47)	(13)	(62)	(21)	(64)	(25)
製造業計	34%	42%	31%	42%	21%	29%
(1251)	(457)	(1408)	(562)	(1401)	(635)

（注）イ）カッコの中は分析対象となった企業数である。

☐）調査対象全企業は、『年報“系列の研究”』（経済調査協会）に掲載されている各区分年月現在の1部上場企業、2部上場企業及び入手可能な非上場企業の数を合計したものである。
すべてのデータは、対応する産業の卸売物価指数で割ることによって実質化した。

計測に際しては、開銀融資の誘導効果をいくつかに類型化した。まず、第1の類型化は開銀融資額の大きさよりも開銀融資が開始（あるいは終了）されたか否かという事実が誘導効果を持つかどうかに関するものである。これは開銀融資は一定の融資基準をクリアした企業のみに融資されるため、その開始（あるいは終了）の事実は当該企業に関する重要な情報となりうると考えられるからである。第2の類型化は、開銀融資残高が増加するときと減少するときで、その誘導効果に非対称性を考慮するものである。開銀融資残高の増加と減少ではその情報価値は異なるというのが、この類型化の根拠である。

もっとも以上のような計測方法によって開銀の「弱誘導効果」の存在を検討することに対しては異論も有り得よう。というのは、開銀融資は民間金融機関との「協調融資」として行われるのが普通であり、開銀融資が行われたということは必ず協調融資に加わっている金融機関の融資も同時に行われることを意味するからである。しかしながら仮に開銀融資が行われた企業のプロジェクトに問題があると考えた場合には、協調融資に加わった金融機関は協調融資以外の融資額を同時に減少させることは自由である。したがって、協調融資に加わったからといって民間金融機関の融資がトータルで必ず増加するということには必ずしもつながらない。また、開銀融資が10年以上という長期にわたるのに対し、民間の金融機関の融資の期間は通常2、3年であり、長期信用銀行であってもせいぜい15年程度である。このため開銀が民間金融機関と協調融資を行っているといっても、民間の金融機関は融資を更新する際に協調融資先の企業への融資を全面的に見直すという余地が残されているのである。したがって、企業レベルにおいて開銀融資と民間金融機関の融資が5年というタイム・スパンで密接な関係があるとすれば、それはある意味で開銀融資が民間金融機関の融資の決定にインパクトを及ぼしたと判断しても差し支えないであろう。

以下の分析では、次の２つの式を推計した。

( 3 ) $ \Delta y_{it} = $ 定数項 + d $ \cdot $ $ \Delta z_{it} + $ e $ \cdot $ D1 $ _{it} $ + f $ \cdot $ D2 $ _{it} $

$$ \left(\begin{array}{c}4\end{array}\right)\Delta y_{it}= 定数項 +g\cdot\Delta P z_{it}+h\cdot\Delta N z_{it}+e\cdot D1_{it}+f\cdot D2_{it} $$

ただし、$\Delta y_{it}=t$ 期の第i企業に対する（実質）貸出残高（ただし、開銀融資残高を除く）の（過去5年間の）増加率、および$\Delta z_{it}=t$ 期の第i企業に対する開銀（実質）貸出残高の（過去5年間の）増加率である。一方、$\mathrm{D1_{it}=t}$ 期に第i企業に対して開銀融資が開始したときに1、その他のときに0をとるダミー変数、また、変数$\mathrm{D2_{it}=}$ 開銀融資が終了したときに1、その他のときに0をとるダミー変数である。さらに、変数$\Delta\mathrm{P}_{\mathrm{Zit}}=\Delta\mathrm{Z_{it}}>0$ のときのみ$\Delta\mathrm{Z_{it}}$ の値をとり、その他のときに0の値をとる変数、また、$\Delta\mathrm{N}_{\mathrm{Zit}}=\Delta\mathrm{Z_{it}}<0$ のときのみ$\Delta\mathrm{Z_{it}}$ の値をとり、その他のときに0の値をとる変数である。

上の２つの推計式にダミー変数D1itとD2itを加えた理由は、開銀融資が開始（あるいは終了）しているかどうかという事実のみが誘導効果を考える上で重要であるという主張の妥当性を検討するためである。仮に政策金融が開始されたという事実自体が民間金融機関の融資を誘発するとすれば、D1itの係数eは正の有意な値をとると考えられる。また、政策金融の中止という事実が民間の融資にインパクトがあるならば、D2itの係数fは、負の有意な値をとると予想される。

一方、第2番目の推計式に変数$\Delta P_{Zit}$と$\Delta N_{Zit}$を加えた理由は、開銀融資が増加するときと減少するときでは、民間金融の融資に与えるインパクトが異なる可能性を考慮したものである。仮に、これまで行われていた開銀融資がさらに増加されることが、新たな情報価値を持つのであれば係数g
は正となる一方、係数 h はさほど統計的に有意でないことが予想される。

表6および表7が、それぞれ、（3）式および（4）式を推計した結果を表したものである。これらの表の主な結果をまとめると以下のようになる。まず表6では、開銀融資増加額（ $ \Delta z $ ）と民間銀行の融資増加額との間には、精密機械を除くすべての産業において正の相関がみられ、またその半数以上（具体的には食料品、化学製品、石油・ゴム、窯業・土石、鉄鋼、非鉄・電線、金属製品、輸送機械（造船、その他）の8つの産業）では統計的に有意となっていた（ただし、窯業・土石は10%有意水準、他は5%有意水準）。また、開銀融資が開始されたことによる誘導効果も、窯業・土石を除くすべての産業において正であり、その傾向は繊維、パルプ・紙、鉄鋼、一般機械、電気機械、輸送機械（造船、その他）といった産業でより顕著であった。特に、精密機械を除くすべての産業で、開銀融資増加額と開銀融資開始情報のどちらか一方は統計的に有意な正の値をとっていた。以上の結果は、開銀融資がなされたことによる誘導効果は、前節までの産業レベルの結果では必ずしも強誘導効果がはっきりとは計測されなかった産業でも、企業レベルではその弱誘導効果ははっきりと検出されることを示している。

一方、開銀融資が終了したことの効果は、4つの産業（すなわち、食料品、繊維品、窯業・土石、金属）において、予想された符号条件を満たし、かつ統計的に有意であった。しかし、その他の産業では有意な結果は得られておらず、電気機械、輸送機械（ただし、造船以外）、精密機械の3つの産業では予想された符号条件さえ満たさなかった。この結果は、開銀融資の終了はあらかじめ予想されたものであり、その事実は追加的な情報価値を持たないことを反映したものと解釈することができよう。

最後に、表7の結果から、誘導効果の非対称性を考慮して開銀融資増加額と民間銀行の融資増加額との間に統計的に有意な正の相関が存在していた原因をもう一度評価し直してみると、食料品、窯業・土石、非鉄・電線の3つの産業では、正の相関の主な原因は（4）式の係数hが正であることに起因していた。また、係数gが有意であった産業でも、化学製品、石油・ゴム、金属製品の3つの産業で、係数hが統計的に有意であった。このことは、開銀融資は増加する際の誘導効果に加えて、減少する際にも民間銀行の融資を減少させるという意味で、いくつかの産業において大きなインパクトをもっていたことを意味している。

## 6 企業別の分析 Ⅱ：その他の効果

## （ i ）開銀融資が貸出総額に与える影響

前節では、企業別のデータを用いて、開銀融資が民間金融機関の貸出額に対してどのような誘導効果をもっているかを計測した。しかしながら、企業の設備投資に与える影響という観点から開銀融資の効果を考えてみた場合、前節のような開銀の誘導効果を必ずしも検証する必要はない。というのは、企業の設備投資が借り入れによってまかなわれる限り、企業の設備投資額はその企業に対する民間貸出額に開銀融資額を加えた総借入額と密接な関係があると考えられるからである。したがって、仮に開銀融資によって民間金融機関の貸出額がクラウド・アウトされた場合でも、その企業の借入額の合計が増加している限り、開銀融資は企業の設備投資にプラスの影響を与えたと解釈できることになる。

そこで以下では、開銀融資が企業の総借入額に対してどのような効果をもっているかを計測した。具体的には、（３）-（４）式に対応して、次の２つの式を推計した。

( 5 ) $ \Delta TL_{it}= $ 定数項 + d $ \cdot $ $ \Delta Z_{it} $ + e $ \cdot $ D1 $ _{it} $ + f $ \cdot $ D2 $ _{it} $
表 6 開銀融資が民間貸出残高に及ぼす効果

企業数	開銀融資残高(実質)(Δz)	開銀融資開始情報(D1)	開銀融資終了情報(D2)	R²
食料品	31	0.167(2.21)**	0.242(1.29)	-0.448(-1.88)*	0.058
繊維品	41	0.045(1.14)	0.222(2.09)**	-0.288(-2.35)**	0.050
パルプ・紙	18	0.044(0.98)	0.327(2.25)**	-0.011(-0.06)	0.055
化学製品	67	0.183(3.99)***	0.144(1.08)	-0.046(-0.31)	0.042
石油・ゴム	13	0.362(4.35)***	0.060(0.23)	-0.401(-1.37)	0.221
窯業・土石	23	0.168(1.73)*	-0.009(-0.03)	-0.832(-2.42)**	0.061
鉄鋼	35	0.139(2.86)***	0.322(2.16)**	-0.001(-0.01)	0.061
非鉄・電線	21	0.161(2.45)**	0.086(0.39)	-0.192(-0.87)	0.054
金属製品	15	0.286(3.39)**	0.374(1.52)	-0.524(-2.33)**	0.188
一般機械	74	0.053(1.40)	0.316(2.15)**	0.141(1.50)	0.019
電気機械	51	0.009(0.18)	0.514(3.07)***	0.113(0.90)	0.031
輸送機械	34	0.181(3.38)***	0.648(4.00)***	0.099(0.62)	0.117
うち造船	7	0.251(2.91)***	1.147(2.72)***	-0.648(-1.27)	0.316
うちその他	27	0.143(2.14)**	0.586(3.32)***	0.168(0.99)	0.089
精密機械	15	-0.072(-0.65)	0.317(0.93)	0.384(1.89)*	0.048

（注 $ ^{1} $ ）被說明变數： $ \Delta y= $ 総借入額 - 開銀融資残高

（注2）上段：推定パラメータ カッコ内：T値

（注 $ ^{3} $ ）***は1％、**は5％、*は10％の有意水準。
表 7 開銀融資が民間貸出残高に及ぼす効果：効果の非対称性を考慮したケース

企業数	開銀融資残高 プラス(実質) (Pz)	開銀融資残高 マイナス(実質) (Nz)	開銀融資 開始情報 (D1)	開銀融資 終了情報 (D2)	R²
食料品	31	0.113 (0.81)	0.205 (1.85) *	0.209 (1.04)	-0.480 (-1.93) *	0.059
繊維品	41	0.080 (1.28)	0.010 (0.15)	0.244 (2.20) **	-0.266 (-2.09) **	0.052
パルプ・紙	18	0.069 (1.10)	0.002 (0.03)	0.350 (2.32) **	0.012 (0.07)	0.058
化学製品	67	0.133 (1.89) *	0.247 (2.99) ***	0.107 (0.77)	-0.083 (-0.53)	0.044
石油・ゴム	13	0.366 (2.74) ***	0.358 (2.57) **	0.063 (0.23)	-0.398 (-1.31)	0.221
窯業・土石	23	0.045 (0.24)	0.232 (1.82) *	-0.047 (-0.17)	-0.872 (-2.51) **	0.065
鉄 鋼	35	0.198 (2.36) **	0.092 (1.26)	0.354 (2.30) **	0.031 (0.23)	0.065
非鉄・電線	21	-0.011 (-0.09)	0.293 (2.90) ***	-0.029 (-0.13)	-0.307 (-1.34)	0.077
金属製品	15	0.542 (3.07) ***	0.187 (1.81) *	0.445 (1.80) *	-0.453 (-2.00) **	0.214
一般機械	74	0.228 (3.47) ***	-0.063 (-1.20)	0.389 (2.64) ***	0.214 (2.24) **	0.042
電気機械	51	0.031 (0.39)	-0.013 (-0.16)	0.524 (3.08) ***	0.123 (0.95)	0.032
輸送機械	34	0.184 (2.45) **	0.174 (1.59)	0.651 (3.83) ***	0.102 (0.61)	0.117
うち 造 船	7	0.277 (2.30) **	0.184 (0.79)	1.186 (2.67) ***	-0.609 (-1.15) **	0.318
うち その他	27	0.122 (1.26)	0.175 (1.40)	0.569 (3.07) ***	0.152 (0.85)	0.089
精密機械	15	0.226 (1.04)	-0.205 (-1.48)	0.383 (1.13)	0.450 (2.19) **	0.076

（注 $ ^{1} $ ）被說明变數： $ \Delta y= $ 総借入額 - 開銀融資残高

（注2）上段：推定パラメータ カッコ内：T値

（注 $ ^{3} $ ）***は1％、**は5％、*は10％の有意水準。