Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
49	50	51	52	53	54	55	56	57	58	59	60
鉄道車両	船舶	航空機	機械	度量衡器·计量器	医療機械	理化学機器·	光化学機器·	時計	その他工業	運輸業	通信·放送業
1	農林水産業	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
2	建設業	2463	12317	7390	7390	22129	19526	1302	33844	53370	80778
3	繊維	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
4	非鉄金属一次製品	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
5	金属製品	2	10	2	5	0	0	0	0	221	263652
6	原動機·ポイラー	89	267	267	178	2	1	0	4	5	768
7	農業用機械	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
8	建設·鉱山機械	22	66	66	44	0	0	0	0	0	0
9	金属加工機械	2908	8724	8724	5816	5816	2326	0	9597	11342	28435
10	繊維機械	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
11	特殊產業用機械	369	1107	1107	738	247	99	0	408	482	130081
12	一般産業用機械	1965	5895	5895	3930	55	22	0	91	108	45385
13	事務·サービス·民生用機械	9	37	9	18	156	74	0	312	271	3552
14	その他機械	2058	8231	2058	4115	3545	1679	0	7091	6158	25306
15	発送配電用·産業用電気機械	541	1625	1625	1083	39	17	0	65	76	13717
16	民生用電気機械	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
17	その他電気機械	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
18	通信機器Ⅰ	0	0	0	0	0	0	0	0	0	12315
19	通信機器Ⅱ	42	167	42	84	338	160	0	675	586	2639
20	電子応用装置	286	859	859	573	4956	1982	0	8178	9665	7897
21	電気計測器	53	213	53	107	674	319	0	1349	1171	6225
22	自動車	59	235	59	118	1337	633	0	2674	2322	152217
23	鉄道車両	0	0	0	0	0	0	0	0	0	22365
24	船舶	0	14238	0	0	0	0	0	0	0	507212
25	航空機	0	0	0	0	0	0	0	0	0	130194
26	その他輸送機械	138	551	138	276	14	6	0	27	24	19393
27	度量衡器·計量器	148	594	148	297	1508	715	0	3017	2644	5215
28	医療機械	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
29	理化学機器	46	184	46	92	174	83	0	349	303	118
30	光学機器·レンズ	38	153	38	76	62	29	0	124	108	0
31	その他工業	116	464	116	232	154	73	0	309	268	13787
32	運輸業	107	429	107	215	220	104	0	441	383	5813
合計	11459	56366	28749	25387	41426	27848	1302	68555	89286	550568
15 産業別分析 III の対象産業と日本標準産業 3 桁分類との対応表

業種	日本標準産業分類
1食品	181 畜産食料品製造業182 水産食料品製造業183 野菜かん詰・果実かん詰・農産保存食料品製造業184 調味料製造業185 精穀・製粉業186 砂糖製造業187 パン・菓子製造業188 飲料製造業189 飼料・有機質肥料製造業191 動植物油脂製造業192~193 その他の食料品製造業
2紡績	202 紡績業
3繊維	201 製糸業203 ねん糸製造業204 織物業205 メリヤス製造業206 染色整理業207 綱・綱製造業208 レース・繊維雑品製造業209 その他の繊維工業
4紙	242 紙製造業
5パルプ・紙製品	241 パルプ製造業243 加工紙製造業244 紙製品製造業245 紙製容器製造業249 その他のパルプ・紙・紙加工品製造業
6出版・印刷	251 新聞業252 出版業253 印刷業(謹写印刷業を除く。)254 製版業255 製本業・印刷物加工業259 印刷業に伴うサービス業
7化学肥料	261 化学肥料製造業
8無機化学	262 無機化学工業製品製造業
9有機化学	263 有機化学工業製品製造業
10化学繊維	264 化学繊維製造業

業種	日本標準産業分類
11 油脂加工品等	265 油脂加工製品・石けん・合成洗剤・界面活性剤・塗料製造業
12 医薬品	266 医薬品製造業
13 その他化学	269 その他の化学工業
14 石油製品	271 石油精製業
272 潤滑油・グリース製造業(石油精製業によらないもの。)
15 ゴム製品	281 タイヤ・チューブ製造業
282 ゴム製・プラスチック製履物・同付属品製造業
283 ゴムベルト・ゴムホース・工業用ゴム製品製造業
289 その他のゴム製品製造業
16 ガラス	301 ガラス・同製品製造業
17 セメント	302 セメント・同製品製造業
18 その他窯業	303 建設用粘土製品製造業(陶磁器製を除く。)
304 陶磁器・同関連製品製造業
305 耐火物製造業
306 炭素・黒鉛製品製造業
307 研磨材・同製品製造業
308 骨材・石工品等製造業
309 その他の窯業・土石製品製造業
19 鉄鋼業Ⅰ	311 高炉による製鉄業
312 高炉による製鉄業
313 製鋼及び圧延業
314 製鋼を行わない鋼材製造業(表面処理鋼材を除く。)
315 表面処理鋼材製造業
20 鉄鋼業Ⅱ	316 鍛鋼・鍛工品・鋳鋼製造業
317 銑鋳物製造業
319 その他の鉄鋼業
21 非鉄金属地金	321 非鉄金属第1次製鍊・精製業
322 非鉄金属第2次製鍊・精製業(非鉄金属合金製造業を合む。)
22 電線・ケーブル	325 電線・ケーブル製造業
23 非鉄金属一次製品	323 非鉄金属・同合金圧延業(抽伸,押出しを含む。)
業種	日本標準産業分類	業種	日本標準産業分類
324 非鉄金属鋳物製造業	40 電気計測器	356 電気・計測器製造業
329 その他の非鉄金属製造業	41 電子・通信機器部分品	357 電子機器用及び通信機器用部分品製造業
24 金属製品	332 洋食器・刃物・手道具・金物類製造業	42 自動車	361 自動車・同付属品製造業
333 暖房装置・配管工事用付属品製造業	43 船舶	364 船舶製造・修理業，舶用機関製造業
334 建設用・建築用金属製品製造業（製かん板金業を含む。）	44 航空機	366 航空機・同付属品製造業
335 金属打抜・被覆・彫刻業，熱処理業（ほうろう鉄器を除く。）	45 その他輸送機械	363 自転車・同部分品製造業
336 金属線製品製造業（ねじ類を除く。）	46 度量衡器・計量器	371 計量器・測定器・分析機器・試験機製造業
337 ボルト・ナット・リベット・小ねじ・木ねじ等製造業	47 理化学機器	374 理化学機械器具製造業
48 光学機器・レンズ	375 光学機械器具・レンズ製造業
49 時計	376 眼鏡製造業（わくを含む。）
25 原動機・ボイラー	341 ボイラー・原動機製造業	50 その他工業	377 時計・同部分品製造業
26 農業用機械	342 農業用機械製造業（農器具を除く。）	194 たばこ製造業
221 製材業，木製品製造業
222 造作材・合板・建築用組立材料製造業
223 木製容器製造業（竹，とうを含む。）
224 木製履物製造業
229 その他の木製品製造業（竹，とうを含む。）
231 家具製造業
232 宗教用具製造業
233 建具製造業
234 その他の家具・装備品製造業
235 なめしかわ製造業
236 工業用革製品製造業（手袋を除く。）
237 革製履物用材料・同付属品製造業
238 革製履物製造業
239 革製手袋製造業
240 革製造業
241 袋物製造業
242 毛皮製造業
243 その他のなめしかわ製品製造業
344 貴金属製品製造業（宝石加工を含む。）
345 革製履物製造業
246 革製手袋製造業
247 袋物製造業
248 毛皮製造業
249 その他のなめしかわ製品製造業
350 貴金属製品製造業（宝石加工を含む。）
351 革製履物製造業
252 革製手袋製造業
253 袋物製造業
254 毛皮製造業
255 その他のなめしかわ製品製造業
356 貴金属製品製造業（宝石加工を含む。）
357 革製手袋製造業
258 袋物製造業
259 毛皮製造業
260 皮製造業
261 毛皮製造業
262 皮製造業
263 毛皮製造業
264 皮製造業
265 毛皮製造業
266 皮製造業
267 皮製造業
268 皮製造業
269 皮製造業
270 皮製造業
271 皮製造業
272 皮製造業
273 皮製造業
274 皮製造業
275 皮製造業
276 皮製造業
277 皮製造業
278 皮製造業
279 皮製造業
280 皮製造業
281 皮製造業
282 皮製造業
283 皮製造業
284 皮製造業
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286 皮製造業
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363 皮製造業
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365 皮製造業
366 皮製造業
367 皮製造業
368 皮製造業
369 皮製造業
370 皮製造業
371 皮製造業
372 皮製造業
373 皮製造業
374 皮製造業
375 皮製造業
376 皮製造業
377 皮製造業
378 皮製造業
379 皮製造業
380 皮製造業
381 皮製造業
382 皮製
業種	日本標準産業分類	業種	日本標準産業分類
392 楽器・レコード製造業	宝石製を除く。)
393 がん具・運動競技用具製造業	396 プラスチック製品製造業（別掲を除く。）
394 ペン・鉛筆・絵画用品・その他の事務用品製造業	397 漆器製造業
395 装身具・装飾品・ボタン・同関連品製造業（貴金属・	398 ~ 399 他に分類されない製造業
# 経済分析

第128号 平成5年3月

☆金融政策と日本経済

经济企画厅经济研究所 编集
## 经 济 分 析

第 128 号

平成5年3月

经济企画厅经济研究所

<分析>

## 目 次

## 金融政策と日本経済

はじめに.....2
要約.....3
第1章 マネー・サプライと季節変動.....6
1．モデル.....6
2．季節変動による貨幣.....8
第II章 マネー・サプライと景気循環.....17
1．IS-LM図による日銀の政策スタンス検討.....17
2．経済循環図.....18
3．日銀による金利平準化政策.....21
4．コール・レートの反応関数.....25
5．日銀の政策スタンス変更.....25
第III章 金融政策の波及メカニズム I.....31
1．景気循環の寄与率分析.....31
2．金利から支出項目への影響.....32
3．設備投資関数の計測.....41
第IV章 金融政策の波及メカニズム II.....63
1．Hawtrey仮説.....63
2．業種別生産動向分析.....63
3．フロー・チャートによる分析.....73
分析結果の検討.....84
4．大企業と中小企業.....85
5．景気循環における生産 ..... 87
6．金融政策と建設財生産 ..... 91
7．まとめ ..... 93

第Ⅴ章 物価と金融 ..... 94
1．インフレーション（WPIとCPIの比較） ..... 94
2．インフレの決定要因 ..... 95
3．マネー・サプライと物価 ..... 96
ユニット・マネー・サプライ ..... 97
マネー・サプライ内生の場合 ..... 97
4．金融政策と物価 ..... 100
5．財別の価格と生産の関係 ..... 105
財別価格上昇 ..... 105
価格と生産 ..... 105
1971～75年の「狂乱物価」 ..... 112
第2次オイル・ショック時の物価上昇 ..... 114
6．低インフレの原因 ..... 115
金融政策 ..... 116
生産性の上昇 ..... 117

第Ⅵ章 資産価格と金融－3回の土地高騰のエピソード ..... 118
1．戦後の地価変動の概観 ..... 118
1960～61年の地価高騰 ..... 118
1972～73年の地価高騰 ..... 118
1985～88年の地価高騰 ..... 120
2．土地価格変動のマクロ・モデルによる分析 ..... 120
r eの上昇 ..... 121
r の上昇 ..... 122
r e、rが共に上昇した場合 ..... 122
Mの増大 ..... 122
3．金融政策と地価上昇 ..... 123
1960～61年の地価上昇 ..... 123
1972～73年の地価上昇 ..... 125
1985～88年の地価上昇 ..... 125

第Ⅶ章 マネー・サプライの要因分析 ..... 128
1．マネー・サプライの決定メカニズム ..... 128
個別銀行・個別支店の立場 ..... 128
マクロ経済全体におけるマネー・サプライ決定 ..... 128
2．マネー・サプライの寄与分解 ..... 131
貸出 ..... 132
有価証券.....132
国債.....133
対外資産・対外負債.....134
純その他負債.....135
3．ハイパワード・マネーの寄与分解.....136
4．景気循環過程における金融政策スタンス.....139
モデル.....141
日本の景気循環と金融政策スタンス.....142
結論.....153

補論.....154

第VIII章 金融の自由化・国際化と金融政策の有効性.....156
1．モデル.....159
2．金融政策の伝播過程.....163

補論.....165
タイプ1：“Additive Shock”.....165
タイプ2：“Multiplicative Shock”.....166

第IX章 プラザ合意以降の金融政策と日本経済.....168
1．「プラザ合意」以降の日本経済の概観.....168
2．生産および設備投資.....171
1985～86年.....172
1986～89年.....173
1989～90年.....176
1990年後半以降.....176
3．資産価格.....178
プラザ合意以前.....180
プラザ合意からループル合意まで（85年第4四半期～86年第4四半期）.....180
ループル合意から89年5月（超低金利期）.....181
89年6月から91年7月まで（引き締め期）.....182
91年7月以降（緩和期）.....182
4．マネー・サプライの変動とその原因.....183
マネー・サプライの寄与分析.....183
郵貯シフト.....184
銀行の「貸し渋り」.....190

補論 郵貯シフトに関する理論的分析.....193
日銀の政策運営スタンス.....193
モデル分析.....194
郵貯シフトの効果.....196

参考文献.....200
## 金融政策と日本経済 $ ^{*} $ $ ^{*} $ $ ^{*} $

吉川洋

堀 雅博

堀宣昭

井村 浩之

渡辺 俊生

竹田 陽介
マネー・サプライと所得の間に密接な関係が存在することは古くから知られてきた。しかし景気循環のプロセスでマネー・サプライ、あるいは、より広く金融政策がどのような役割を果たしているのか。これは最も基本的な問題であるにもかかわらず、今日エコノミストの間でコンセンサスが得られていない。マネーサプライの（予期せざる）外生的変化が経済変動の主因であるとするマネタリズムの主張がある一方（Friedman [1968] Lucas [1972、1977]）景気循環の主因は生産技術の変化等の実物的側面にあり、金融変数はその伝播過程にすら影響を与えないとするリアル・ビジネス・サイクルの考え方も存在する（King and Plosser [1984] Plosser [1990]）。ＩＳ・ＬＭモデルからもわかるとおり、ケインジアンはその中庸を行き、貨幣的（ＬＭ）ショックと実物的な需要（ＩＳ）ショックが共に景気循環において重要な役割を果たしうると考えている。

こうした論争はマクロ経済学が誕生する以前から続けられてきた“古臭い”問題であり、当然実証分析も多い。しかしながら、そうした実証分析の多くは、例えばGNPをマネー・サプライで回帰するといった方法に象徴されるように、金融と実体経済の関係に深いメスを入れたものとはいえない。本研究は従来の研究から歩踏み出して、金融政策が実際にどのように運営され、それが実体経済に対していかなるチャンネルを通して、どのような影響を与えて入るのか分析することを目的としている。

金融政策、マネー・サプライと実体経済の関係は、単にアカデミックな観点から興味がもたれるだけではない。例えば1979年10月以降1982年夏までのアメリカにおけるボルカーの「新金融政策」またわが国では1986年以降の金融の緩和、あるいは1989年5月以降の金融引締政策等の評価を正当に行うためには避けて通れない重要な論点を含んでいる。今回の不況のプロセスでは、1992年秋にマネー・サプライ（ $ M_{2} + CD $ ）がついにマイナス成長を記録した。これはこの統計を日本銀行が公表開始した1967年以来初めてのことである。こうしたマネー・サプライ低迷の「原因」と「結果」は長期化する不況の中で主要な論争点となってきた。

マネー・サプライの動向を正しく理解することは目下の政策運営を適格に行うためにもきわめて重要であるといえよう。

本研究では、こうした論争の持つ実際的な意味をも念頭に置きつつ、中期的な意味での政策策定に役立つような分析を行う。そのためには、先にも述べたとおりマネーと実体経済の間に横たわるブラック・ボックスの内部に立ち入る必要がある。具体的に各章で扱うテーマは以下のとおりである。

イ）戦後日本の金融政策はどのような形で運営されてきたか（第Ⅰ、Ⅱ章）。

口）金融政策は実体経済にどのようにして影響を与えるか（第III、IV章）。

また、続く5つの章では、ⅠからⅣ章での議論を踏まえつつ、物価と金融（第Ⅴ章）、資産価格と金融（第Ⅵ章）、マネー・サプライの要因分解（第Ⅶ章）、金融の自由化・国際化（第Ⅷ章）、そして「プラザ合意」移行の日本経済（第Ⅸ章）について分析を行う。
## 要 約

## 第1章 マネー・サプライと季節変動

従来のマクロ経済モデルにおいては、理論・実証にかかわらず、マネー・サプライを外生あるいは簡単なフィード・バック・ルールに基づくものと仮定している。しかし日銀の季節変動に対する政策を分析すると、日銀は実体経済の季節変動による貨幣需要の変化に対し、金利（コール・レート）が大きく変動しないようにマネー・サプライを内生的に供給していることが観察できる。

## 第II章 マネー・サプライと景気循環

日銀は景気循環に対しても季節循環の場合と同様に、名目利子率をターゲットとしてマネー・サプライを内生的に供給していることが多い。しかし季節変動と違って、景気循環に対しては常に利子率を平準化しているわけではなく、マネー・サプライが積極的な政策スタンス（コール・レート）の変更を反映して変動することもある。我々はこの日銀の政策スタンスを確認するため、1958年以降の30年間をコール・レートの動きに着目して30の期間に分け分析を行った。結論としては30年間の内半分の期間は利子率は平準化され、残りの半分の期間日銀は利子率の変更を行っていた。

ではどのような時に日銀は金利の変更を行うのであろうか。VARモデルによる分析によれば、生産ショックは金利を引上げ、貿易赤字に対しても金利は上昇する。またインフレ・ショックも金利を引き上げるが、オイル・ショック以前は金利が有意に反応していない。

## 第III章 金融政策の波及メカニズムⅠ

続いて金融政策スタンスの変更は、どのような経路で実体経済に波及してゆくのか分析した。我々はそのための準備として、景気循環における需要項目のGNPへの寄与率を計測した。その結果日本の景気循環においては、設備投資の果たす役割が最も大きいことがわかった。次に金利が設備投資に対して果たす役割を計測するために、設備投資関数を計測してみた。結果としては金利は設備投資関数に対して必ずしも有意に影響を与えていない。

## 第Ⅳ章 金融政策の波及メカニズム II

設備投資への金利の影響がコスト面を通した直接的なものでなく、金利→生産動向（景気見通し）→設備投資という間接的なものであれば、「金融政策は実体経済に有意な影響を与える」ということと「設備投資関数では金利より生産・売上といった変数の影響の方が大きい」という2つの事実を整合的に説明できる。

我々はR. Hawtreyによってなされた上記にような仮説にのっとり、金利→生産という経路を追ってみた。因果性検定等の結果から、業種別生産において川上産業の生産が金利に敏感であることが判明した。そこで各産業の生産動向を川上から川下へと分類し、フロー・チャート図を用いてさらに深く分析を行った。その結果生産の中でも建設財・生産財の生産が金利から受ける影響が大きいことがわかった。次にこれらの生産の動向において大企業・中小企業の差があるか分析してみた。結果として中小企業の建設財産業が最も早く反応を示した。

ではVARモデルによる結果が実際の景気循環の中でも観測できるだろうか。我々はオイル・ショック以降3度の引き締めにおいて、それぞれの生産の総生産に対する寄与度分析を行った。その結果建設財の生産が最も早く影響を受け、且つその反応の度合も大きいという先の仮定と同じ結果となった。金融政策の変更は建設財生産、中でも中小企業の生産を起点として実
体経済に波及していくという結論に到達した。

## 第Ⅴ章 物価と金融

II章での分析の結果、日銀は物価の上昇に対し金利を変化させていることがわかった。日銀が「物価の番人」と呼ばれるように、物価が日銀の主要政策ターゲットであることは異論のないところである。この章においてはインフレ発生の原因分析、金融政策のインフレ鎮圧効果、80年代の低インフレの原因分析を行った。

結果としてインフレはある時には日銀による過度のマネー・サプライ供給によって起こるが、ある時には実体経済の動きから稼働率が上昇し生産が追いつかないために起こるということが判明した。財別に生産と価格の関係を追ってみると、建設財に関しては「生産の上昇→価格上昇」という関係が見られるが、他の財についてはこの関係は見られない。また金利の上昇はインフレを鎮圧することが観察されたが、「金利→物価」という経路で価格が下げられる財もあれば、「金利→生産→物価」という経路によって価格が下げられる財（特に建設財）もあることが判明した。80年代の低インフレの分析においては、1日銀のマネー・サプライ政策の成功、2輸出産業の生産性の上昇、3円高が原因であったことがわかった。

## 第Ⅵ章 資産価格と金融

この章においては金融政策と資産価格の関係について、戦後3回の地価高騰のエピソードを分析しその原因を探ってみた。結果として1960～61年の地価高騰は工業地不足という実需に対し、日銀がマネー・サプライ供給をアコモデートしたために起こったことがわかった。また1972～73年の地価高騰は外生的なマネーの過剰な供給（「過剰流動性」）によってもたらされたものであった。さらに1985～88年の地価高騰は都心部の商業地に対する実需を発端とし、さらにマネーの過剰な供給のためそれが他の用地に波及したものであった。

## 第VII章 マネー・サプライの要因分解

マネー・サプライの決定について、個々の銀行・支店といったミクロのレベルで考えられているのは、いわゆる教科書的な「信用乗数」の理論にのっとった「1.本源的預金の発生→2.貸出→3.派生預金」といったメカニズムである。しかしマクロ経済全体で考えると、マネーの創造のためにはまず銀行部門の与信行為（イ）銀行貸出・ロ）銀行による「債券」購入）がなければならないことがわかる。われわれはマネーの変動をこのような銀行部門の資産選択行動という観点から考えることにし、マネー・サプライについてその与信項目別の寄与分解を行った。さらに銀行部門の与信行動に影響を与えている日銀のハイパワード・マネー供給についても同様な寄与分解を行い、両者の対応をもとに70年代、80年代のマネー・サプライの動きについての説明を試みた。その結果、マネーの変動は、ほぼ実体経済の動きを反映した銀行部門の対民間非金融部門への信用によって説明ができるが、70年代では財政支出のファイナンスや経常収支の不均衡の影響がみられる。また80年代に入ると、資産の取引をアコモデートするための与信行為の影響が重要となっていることが確認できる。

## 第VII章 金融の自由化・国際化と金融政策の有効性

この章においては、われわれがこれまで考えてきた金融政策の波及メカニズム（Hawtrey的なメカニズムや中小企業への影響を重視するもの）が最近の企業金融の変化によってどのような影響を受けるのかを、資産市場の一般均衡分析を用いて検証した。その結果、コール・レートを手段とする金融政策の銀行の中小企業向け貸出への有効性は、

1、大企業の資金調達の国際化が“Additive”なものであれば有効性は維持される。

2、“Multiplicataive”なものである場合でも、

イ）銀行の中小企業向け貸出が大企業のユーロ

円債レートと大企業向け貸出レートから独
立である場合、

☐)銀行のユーロ円債需要と大企業向け貸出供給のローン・レート弾力性が無限大の場合ハ)銀行にとって大企業のユーロ円債と大企業向け貸出が完全代替の場合、

には有効性が維持されることが確認された。日本の大企業がユーロ円債を発行できるようになったという意味での金融の国際化・自由化が、金融政策の第一義的な波及経路である中小企業向け銀行貸出に対する金融政策の有効性を弱めることはない。

## 第IX章 プラザ合意以降の金融政策と日本経済

最終章では、今回の景気循環局面（87年の景気拡大以降）の諸現象を、われわれがこれまでに得た成果を、データをナイーブに見ることによって検証した。

金融政策に対する実体経済の反応パターンは、生産について建設財・生産財の反応が早く資本財・消費財の反応が遅れ、建設財・生産財の生産が設備投資とりわけ機械受注に波及するというHawtrey的メカニズムが観察される。また85年以降の地価の上昇はクロノロジーから、東京の商業地地価の上昇期待に端を発し、日銀の円高抑制をターゲットとした拡張的金融政策に原因があることがわかる。

近年のマネー・サプライの急変動については、80年代後半の高成長時には銀行による不動産業向け貸出の増加や有価証券投資の影響が大きい。郵貯シフトのマネー・サプライに与える影響については、ただ単に個人部門のポートフォリオ・シフトの問題として捉えるだけでなく、その貸出市場に与える影響、及び日本銀行の政策スタンスの違いを考慮して論じる必要がある。日銀がハイパワード・マネーではなく金利水準を政策目標としている場合には、郵貯シフトがマネー・サプライの減速につながることが確認できる。
マネー・サプライと実体経済の関係を理解するための糸口として、まず季節変動の分から始めることにしよう。我々の関心が最終的には景気循環における金融政策にあることはいうまでもないが、季節変動はそれが単純かつ規則的であることから、いわば自然に観察される「実験場」を提供してくれる。以下に見るとおり季節変動という「箱庭的実験場」を詳しく観察していくことにより、我々は金融政策と実体経済について多くの情報をえることができる。

さて、季節変動の局面で、金融政策は実際にどのように運営されているのだろうか。マネタリストはいうに及ばず、教科書にあるスタンダードなIS・LMモデルにおいてもマネーサプライは外生変数とみなされている。しかしながら後に明かされるように、日本銀行は季節変動のプロセスで名目利子率を完全に平準化させている。もちろん名目利子率平準化が適切な政策であるかどうかは別の問題である。しかし、実際に日銀が名目利子率（日本の場合は特にコールレート）を平準化させる政策を採っている以上、マネーサプライは実物面の変化を反映して内生的に変化する変数となる。つまりこの場合マネーサプライの変化は単なる実物ショックの反映（ミラー・イメージ）に過ぎない。この点に注意しながら、本章と次章で我々の議論を展開していくための予備作業として、まず簡単なマクロ・モデルを使ってマネーサプライと実体経済の関係を整理しておくことにしよう。

## 1 ．モデル

第I章と第II章における分析の基本的な主張は、model - specificなものではない。しかし、説明を容易にするために、以下簡単なTaylor型（Taylor [1989]）のマクロ・モデルを考えることにする。モデルは5本の方程式からなる。

$$ \mathbf{Y}_{\mathrm{t}}=-\gamma\left(\mathbf{W}_{\mathrm{t}}-\mathbf{P}_{\mathrm{t}}\right)\gamma>0 $$

$$ \mathrm{Y}_{\mathrm{t}}=-\mathbf{a}[\mathbf{i}_{\mathrm{t}}-\mathrm{E}\;(\mathbf{P}_{\mathrm{t}+\mathrm{l}}:\boldsymbol{\Omega}_{\mathrm{t}})+\mathbf{P}_{\mathrm{t}}]+\mathbf{u}_{\mathrm{t}}\quad\mathbf{a}>0 $$

$$ \begin{aligned}\mathbf{W}_{\mathfrak{t}}=&\alpha\mathbf{E}\left(\mathbf{P}_{\mathfrak{t}+\mathfrak{l}}:\boldsymbol{\Omega}_{\mathfrak{t}-\mathfrak{l}}\right)+\left(1-\alpha\right)\mathbf{P}_{\mathfrak{t}-\mathfrak{l}}+\boldsymbol{\eta}^{\mathfrak{t}}\\&0<\alpha<1\end{aligned} $$

$$ \mathbf{M}_{\mathrm{t}}-\mathbf{P}_{\mathrm{t}}=\mathbf{Y}_{\mathrm{t}}-\boldsymbol{\beta}\mathbf{i}_{\mathrm{t}}+\mathbf{v}_{\mathrm{t}}\quad\boldsymbol{\beta}>0 $$

$$ \mathbf{M}_{\mathrm{t}}=\mathbf{d}\ (\mathbf{i}_{\mathrm{t}}-\mathbf{i}_{\mathrm{t}}^{*})+\boldsymbol{\varepsilon}_{\mathrm{t}} $$

Y、P、W、Mは、それぞれ実質GNP、名目物価水準、名目賃金、名目マネーサプライを表し、全て対数表示で計られている。E（x：Ω）は、情報集合Ωに基づくxの期待値を意味する。u、η、ν、εは、それぞれの方程式の攪乱項である。

日銀は名目利子率 i を i^{*} のまわりで平準化するものと仮定しよう。平準化の程度は I - 5 式のパラメータ d によって表される。d が大きくなると、名目利子率は、実質上固定される。一方 d が 0 の場合は、マネーサプライは日銀の政策スタンスの変化を反映すると考えられる変動 ε に等しくなる。その場合には、名目利子率 i は内生変数となる。なおこのモデルでは、暗黙裏に日銀が所得・物価・貨幣需要ショックを観察しその期のうちに¹) これらのショックに対して反応しうるということを仮定している。なみにBernanke and Blinder [1990] は、アメリカにおいても（特に1979年の10月以前は）準備供給関数がかなり弾力的で F・F レートはほとんど外生的であった（d が大）と論じている。
モデルは他の点では標準的であるから説明を必要としないだろう。この体系を解くことにより、総生産Y、物価水準P、マネーサプライM、名目利子率iは、以下のように決定される（なお簡単化のために、i*は0と仮定する。）

$$ \begin{aligned}Y_{t}&=\frac{1}{A}[\gamma a(\phi^{2}-bc)P_{t-1}-\gamma ab\eta_{t}\\&+\gamma a(b-1)(\varepsilon_{t}-v_{t})+\gamma u_{t}]&(I.6)\\ P_{t}&=\frac{1}{A}[\gamma c\{(b-1)a+1\}+a\phi^{2}]P_{t-1}\\+\frac{1}{A}&[\gamma\{(b-1)a+1\}\eta_{t}+(b-1)a(\varepsilon_{t}-v_{t})+u_{t}]\\\end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}\mathbf{M}_{\mathrm{t}}&=\frac{1}{(1+\beta/\mathbf{d})\mathbf{A}}[\{\mathbf{c}\mathbf{A}+(\gamma+1)\mathbf{a}(\phi^{2}-\mathbf{b}\mathbf{c})\}\mathbf{P}_{\mathrm{t}}\\&+\{\mathbf{A}-(\gamma+1)\mathbf{a}\mathbf{b}\}\mathbf{\eta}_{\mathrm{t}}+(\gamma+\mathbf{a})\mathbf{v}_{\mathrm{t}}\\&\quad+\frac{\beta\mathbf{A}}{\mathbf{d}}+(\gamma+1)(\mathbf{b}-1)\mathbf{a}\}\mathbf{\varepsilon}_{\mathrm{t}}+(\gamma+1)\mathbf{u}_{\mathrm{t}}\}(\\\mathbf{i}_{\mathrm{t}}&=\frac{1}{(\mathbf{d}+\beta)\mathbf{A}}[\{\mathbf{c}\mathbf{A}+(\gamma+1)\mathbf{a}(\phi^{2}-\mathbf{b}\mathbf{c})\}\mathbf{P}_{\mathrm{t}-1}\\&\quad+\{\mathbf{A}-(\gamma+1)\mathbf{a}\mathbf{b}\}\mathbf{\eta}_{\mathrm{t}}+(\gamma+\mathbf{a})\mathbf{v}_{\mathrm{t}}\\&\quad-(\gamma+\mathbf{a})\mathbf{\varepsilon}_{\mathrm{t}}+(\gamma+1)\mathbf{u}_{\mathrm{t}}\end{aligned} $$

ただし、

$$ \begin{aligned}A=&\gamma\Bigg[1+\frac{a}{(\beta+d)}\Bigg]+\frac{a}{(\beta+d)}+a\\&B=1+\frac{1}{(\beta+d)}\quad b>1\\&C=\alpha\ \phi^{2}+(1-\alpha)\ 0
（M2+CD）の変動（対前月比変化率）が描かれている。これらは非常に規則的で、周期的な性格を持っていることが分かる。こうした印象はそれぞれの変数のスペクトラムを調べることにより、フォーマルに確認することができる（図I-2,3）。実質生産とマネー・サプライは確かに非常に似かった季節変動の形を持っているのである。もっとも図I-1を詳しくみるとわかるとおり、2つの変数の季節変動²）のの山と谷は一致していない。両者のアップ・ダウンのタイミングの違いはおそらく以下の2つの要因によるものである。（1）まず生産は支出と必ずしも一致しない。（2）さらに支出の意思決定と実際の支払いとの間にもラグがある。このようにタイミングについては不一致はあるものの、実質生産とマネー・サプライの季節的周期性は完全に一致し、両者の間に密接な関係があることは疑いを入れない。

参考のために他の変数の季節性についても見ておくことにしよう（表Ⅰ-2,3）。例えば消費のピークは12月であるのに対し、投資のピークは3月と9月にあることが観察できる。賃金のピークは12月と6月である。これは言うまでもなくボーナスによるものである。こうした変数の季節変動の詳細については吉川[1989]を参照されたい。
図Ⅰ - 1 $ M_{2} $ + CDと鉱工業生産指数の変化率（季節調整前原数値対前月比）
図Ⅰ - 2 $ M_{2}CD $ （変化率）のスペクトラム

図Ⅰ - 3 鉱工業生産指数（変化率）のスペクトラム
表 I - 1 鉱工業生産指数と $ M_{2}+CD $ の季節変動

变 数	(1) 平均 (×10)	(2) 標準偏差 (×10)	(3) 变動係数 (2)/(1)	(4) 回掃式の標準誤差	(5)	(6) 期 間
1月	2月	3月	4月	5月	6月	7月	8月	9月	10月	11月	12月
鉱工業生産指数	0.05	0.62	12.40	0.18	-1.20	0.66	0.90	-0.41	-0.24	0.46	0.08	-0.68	0.81	-0.05	-0.02	0.25	67.2~
(-30.29)	(17.08)	(23.32)	(-10.63)	(-6.26)	(11.89)	(2.11)	(-17.68)	(21.12)	(-1.21)	(-0.63)	(6.43)	87.12
M2+CD	0.10	0.13	1.30	0.06	-0.04	-0.07	0.18	0.12	0.06	0.18	0.12	0.04	0.10	0.01	0.13	0.39	67.2~
(-3.43)	(-5.45)	(14.66)	(10.21)	(4.57)	(14.77)	(9.71)	(3.44)	(8.56)	(1.23)	(10.99)	(32.46)	88.1

(注)()内はt値

表I - 2 家計所得・消費の季節変動

变 数	(1) 平均 (×10)	(2) 標準偏差 (×10)	(3) 变動係数 (2)/(1)	(4) 回帰式の標準誤差	1月	2月	3月	4月	5月	(5)	(6) 期 間
6月	7月	8月	9月	10月	11月	12月
実 収 入	0.07	4.44	63.43	0.30	-10.17 (-155.54)	0.12 (0.89)	1.37 (21.01)	-0.72 (-10.98)	0.03 (0.52)	4.81 (73.57)	-0.89 (-13.59)	-2.92 (-44.64)	-0.87 (-13.34)	0.18 (2.73)	0.13 (1.97)	9.80 (149.83)	67.2~ 88.1
消 費 支 出	0.06	1.90	31.67	0.24	-4.13 (-73.93)	-0.58 (-10.02)	1.99 (34.71)	-0.44 (-7.65)	-0.48 (-8.39)	0.26 (4.52)	0.75 (13.07)	-0.46 (-8.00)	-0.75 (-13.08)	0.59 (10.63)	-0.19 (-3.38)	4.19 (74.99)	69.10~ 88.1
百貨店売上高	0.09	3.54	39.33	0.44	-8.08 (-84.89)	-0.56 (-5.92)	3.08 (32.30)	-0.98 (-10.33)	-0.39 (-4.13)	0.23 (2.42)	3.26 (34.26)	-3.97 (-41.68)	0.00 (10.08)	1.94 (20.39)	0.16 (1.67)	6.41 (67.36)	67.2~ 88.1

(注)()内はt値

表I - 3 投資の季節変動

变 数	(1) 平均 (2) 標準偏差 (3) 变动系数 (4) 回帰式の (×10) (×10) (2)/(1) 標準誤差	1月	2月	3月	4月	5月	6月	7月	8月	9月	10月	11月	12月	(6) 期 間
機械受注額	0.04	2.85	71.25	1.21	-2.90 (-10.48)	1.34 (4.71)	4.80 (16.89)	-3.75 (-13.29)	-0.40 (-1.43)	0.81 (2.94)	-0.92 (-3.32)	-0.08 (-0.28)	4.18 (15.11)	-3.50 (-12.67)	1.61 (5.81)
資本財出荷	0.08	1.27	15.88	0.43	-1.28 (-13.26)	1.14 (12.13)	2.32 (24.68)	-1.77 (-18.84)	-0.55 (-5.80)	0.69 (7.30)	0.06 (0.69)	-0.27 (-2.89)	1.63 (17.32)	-1.39 (-14.79)	0.46 (4.87)

(注)()内はt値
表I - 4 マネー・サプライの季節変動

变 数	(1) 平均 (×10)	(2) 標準偏差 (×10)	(3) 变動係数 (2)/(1)	(4) 回帰式の標準誤差	1月	2月	3月	4月	5月	(5)	(6) 期間
6月	7月	8月	9月	10月	11月	12月
M2+CD	0.10	0.13	1.30	0.06	-0.04	-0.07	0.18	0.12	0.06	0.18	0.12	0.04	0.10	0.01	0.13	0.39	67.2~
(-3.43)	(-5.45)	(14.66)	(10.21)	(4.57)	(14.77)	(9.71)	(3.44)	(8.56)	(1.23)	(10.99)	(32.46)	88.1
ハイパワー ド・マネー 現 金	0.09	0.70	7.78	0.18	-1.42	0.17	0.43	-0.09	-0.29	0.62	-0.12	-0.17	0.13	-0.13	0.35	1.60	69.10~
(-34.40)	(4.07)	(10.13)	(-2.18)	(-6.81)	(14.62)	(-2.93)	(-3.93)	(3.19)	(-3.18)	(8.58)	(38.88)	88.1
0.90	0.75	8.33	0.14	-0.94	-0.76	0.40	-0.01	-0.12	0.24	0.48	-0.09	-0.38	0.07	0.10	2.14	67.2~
(-30.70)	(-24.81)	(12.96)	(-0.40)	(-4.00)	(7.70)	(15.82)	(-2.94)	(-12.48)	(2.13)	(3.29)	(70.01)	88.1
準備預金	0.12	0.58	4.83	0.54	0.10	-0.29	0.55	0.12	-0.01	0.28	-0.09	0.05	0.44	-0.24	0.14	0.42	67.2~
(0.82)	(-2.45)	(4.72)	(1.06)	(-0.08)	(2.39)	(-0.76)	(0.41)	(3.75)	(-2.04)	(1.18)	(3.58)	88.1
日銀貸出し	0.08	3.29	41.13	2.72	0.52	-0.16	0.31	-3.55	-1.93	1.55	0.63	-0.27	2.18	-0.56	-1.87	4.16	66.10~
(0.82)	(-0.25)	(0.49)	(-5.69)	(-3.09)	(2.48)	(1.01)	(-0.43)	(3.50)	(-0.90)	(-3.00)	(6.67)	87.12

(注)()内はt値
われわれが関心を持つべき、マネー・サプライと実質生産に話をもどそう。マネー・サプライと実質生産は非常に似かった季節変動を示している。ところで貨幣数量と実質生産の高い相関は、貨幣から実質生産へという因果性によるものなのか、あるいはその逆であるのか。これは未だ決着をみていない重要な問題である。しかし景気循環の議論に関しては確かに未解決であるが、季節変動についてはこの点についてはっきりとした結論をえることができる。すなわち実体的な経済活動の季節変動が、マネー・サプライの変動によって引き起こされているということは全く考えられない。実体的な経済活動の季節変動は、天候や慣習といった实物要因によるものである（例えば日本における正月や、アメリカにおけるクリスマス）。言いかえると季節循環の場合には、実物生産の変動は貨幣量から独立であるという「識別制約」が存在するということができる。これこそが季節変動が貴重な「実験場」を提供しているというゆんに他ならない。

したがって貨幣数量が季節変動をするのは、実体経済の季節変動に内生的に反応しているからである。仮にマネーサプライが季節的な実物ショックに内生的に反応しなかったとすれば、そのときには代わって利子率に季節変動が現れることになるのである。実際には日銀は名目利子率を平準化するように実物ショックに反応しているのである $ ^{3} $ 。このことはマネーサプライの変化が、企業や家計の行動によって決まる通貨・預金比率の変化より、ハイパワードマネーや日銀貸出の変化に呼応していることからもわかる（表Ⅰ-4）。こうした日銀の季節性をもったアクションの結果として、名目利子率の季節変動は弱められるのである。実際コールレートのスペクトラムをとってみると、何ら顕著な季節性はみられない（図Ⅰ-4）。

利子率を平準化するために行われるマネーサ

図Ⅰ - 4 コールレートのスペクトラム

³）アメリカの場合、季節循環局面においても連邦準備は名目利子率の平準化を行っている。確かに1914年に連邦準備制度がスタートした時の主目的の一つ

は、名目利子率の平準化であった。例えばShiller[1980]やMiron[1986]を参照せよ。
プライのアコモデーションは、それを行わない時に比べて実質生産の変化をより大きいものにするであろう。しかし季節循環については、このことはこうした政策の欠点とはならない。なぜなら実体的な経済活動の季節変動は、元来変動自体が主として「望ましい」変動だからである。一方、利子率の季節変動はそれが顕著に起これば実体経済の攪乱要因となりうる。例えばアメリカでは、1914年に連邦準備制度ができるまでは名目利子率の季節変動がしばしば金融恐慌を引き起こしたが、1914年以降連邦準備制度理事会が名目利子率を平準化するようになると、金融恐慌が激減したといわれている（Miron [1986]）。名目利子率の季節変動を取り除くために、マネー・サプライを内生化することが望ましいとする点については今日大方のコンセンサスがえられているといえよう。

さてこうした日銀の季節変動に対する行動は、われわれのモデルで言うと、 $ d=\infty $ に対応する。コールレートの変動は小さくなるが、逆にマネーサプライの変動はそれだけ大きくなる。それでは季節変動のプロセスでマネーサプライはどういうショックに対して反応しているのであろうか。まず物価の変動は大きな季節性を示していないことが確認できる（図Ⅰ-5）。総生産は変動するが、物価は変動していない。この事実は、Ⅰ-11，12式とⅠ-15，16式の比較より、限界費用曲線が水平であり（ $ \gamma=\infty $ ）かつ季節変動局面では物価ショックが重要でない（ $ \eta=0 $ ）ことを意味している。結局季節循環においてマネーサプライは、12月の急激な現金需要の増加といったポートフォリオ・ショック $ \nu $ や、実質需要ショックをほぼ完全に打ち消すように動いていることが分かる。マネー・サプライにはほとんど外生成分 $ \varepsilon $ は含まれていない。したがって、マネタリズムはFriedman流のものであれLucasらの合理的期待モデルであれ、季節循環を説明する上では全く意味をなさない。

図Ⅰ - 5 国内卸売物価指数（変化率）のスペクトラム
以上は日本の季節変動に関する分析であるが、Barsky・Miron [1989] はアメリカ経済について同様の結論を導き、次のような議論を行っている。すなわち貨幣量と生産の季節的な連動が貨幣の内生性を反映したものならば、景気循環の過程でも同じことがいえるのではないか。季節変動についてはマネーは結果であるが、景気循環についてはマネーは原因である、といった分裂した説明をするよりは、むしろ季節循環と同じように景気循環に関しても、貨幣は原因というよりも内生的なものであるとした方がよいのではないか、というわけである。たしかに季節変動におけるマネー・サプライの内生性は、景気循環の研究に対しても示唆的である。われわれが季節変動の実証分析を行った理由も、もちろんここにある。しかし結論を先取りして言うならば、景気循環は季節循環と異なるのである。その意味でBarsky・Miron [1989] の議論は単純にすぎる。次章では、景気循環における貨幣の役割について分析することにしよう。
## 第II章 マネー・サプライと景気循環

前章の分析で、季節循環においては、マネーサプライはポートフォリオ・ショックや実物需要ショックに対して内生的に反応していることが分かった。この章では景気循環における貨幣と実体経済の関係について考察する。

季節変動では日銀は名目利子率をほぼ完全に平準化するために、マネーサプライは内生的に決まる。しかし季節循環と景気循環のあいだには1つ重大な違いがある。すなわち後にみるとおり、景気循環に対しては日銀は常に名目利子率を平準化するわけではなく、その結果としてマネーサプライが時として日銀の積極的な政策スタンスの変化（前章のモデルのε）を反映することになる。もちろん季節変動のケースと同様に名目利子率を平準化している局面もある。最も難しい問題は、マネーサプライの変化には単純なフィードバックルールが存在せず、日銀がどのような状況下で名目利子率を平準化したり、もしくは積極的にマネーサプライを変えたりしているのかを明らかにするのが容易でないというところにある。このため計量経済学的な手法を十分に活用するのが極めて困難になるのである。われわれは不完全ではあるがデータをプロットしてみることにした。月々の貨幣量、生産量、名目利子率をプロットすることによって、われわれは少なくともいつ日銀が名目利子率を平準化し、それぞれの期においてどのようなショックがマネーサプライに影響を与えたのかを知ることができる。

1．IS-LM図による日銀の政策スタンス検討

三つの変数をプロットした「循環図」の検討に入る前に、われわれの考え方をＩＳ－ＬＭ図を用いて再度整理しておくことにしよう。

1)季節循環の場合に典型的に表れたように、金融当局が一定の金利水準をターゲットとしながら、実物面から生じる貨幣需要の変化を完全にアコモデートしているケースである。この時LM曲線はIS曲線のシフトに完全に対応する

図II - 1 IS-LM図による日銀スタンスの説明

(1) 金利平準化（需要アコモデーション）のケース
(2) マネー外生のケース

(3) 積極的なスタンス変更（引締め）のケース

形で右方にシフトし、金利は一定水準に保たれる。マネー・サプライの変化は実物（ＩＳ）ショックのミラー・イメージにすぎない。

2)伝統的マクロ経済モデルで想定されるようにマネー外生のケースである。マネーは外生的に決定されているから、財貨・サービスに対する需要の増加（ＩＳ曲線の右方シフト）は直接金利上昇となり、均衡点は右上方に移動する。ＩＳ曲線が下方にシフトする場合ももちろん同じであるが、要するに実体経済の動きは対応した金利の変化に反映される。マネー・サプライの変化は大きくない。

3)何らかの判断により金融当局が政策スタンスの変更を行い、経済に対して引締め的政策を発動したケースである。当局がLM曲線を積極的に左方にシフトさせ（マネー・サプライを減少させ）、金利を引き上げ経済の抑制を図る。マネー・サプライの動きと金利の動きは教科書にあるとおり逆相関する。

それぞれのケースについてマネー・サプライ、実質生産量、利子率の動きを（i，M）（i，Y）平面に描くと図II-1の右の二つのようになる。われわれは、こうした二つの図に相当するものを戦後日本経済の月次データに関して作成し（ただし現実の経済は成長しているから金利以外は変化率）実際の日本の金融政策がそれぞれの時点において上の1)から3)のうちどのケース（またはそれらの中間）に当てはまるかを個別に検討していくことにしよう。

### 2. 経済循環図

資料図II-1には、月々のマネー・サプライと生産量の変化率、そしてインフレ率が、名目利子率の水準に対してプロットしてある。ここでマネー・サプライ、生産、インフレーション、