Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
[第 2 章] 公的年金の消費・貯蓄

15. （第2章の目的）『全消』（1979年，84年）の個票データを用いて，家計の消費行動に公的年金制度がどのような影響を与えているかを分析する。ここでは単純なライフサイクル仮説もあわせて検証してみたい。ただし分析の対象は世帯主が60歳未満の2人以上普通世帯（農家を除く）に限定する。

16. （公的年金と消費・貯蓄） 公的年金は老後のための個人貯蓄と多かれ少なか代替関係にある。現役世代の貯蓄率は公的年金制度があることによって低下していることが確認された。勤労者世帯の場合，公的年金資産の1%前後が年々の消費にまわされていた。ただし将来における年金改革の内容次第によって現役世代の貯蓄率がかえって上昇する可能性はないとはいえない。

17. （ライフサイクル仮説の検証） 日本については1979年および1984年の分析結果をみるかぎり単純なライフサイクル仮説（人的資産を含むすべての資産相互間に1対1の完全な代替関係があるという主張）は成立していない。ライフサイクル的な要素が家計貯蓄にまったくないとはいえないものの，現実の貯蓄をどれだけ説明しうるかという点ではそれほど多くをライフサイクル仮説に期待できない。

18. （中立命題は成立するか） 家計は過去の年金掛金支払い額を過大に評価しているため，公的年金資産に関する中立命題（年金制度から所得の純移転があっても後世代の負担増に備えて遺産動機に基づく貯蓄をふやすので年金制度は家計消費にまったく影響を与えないという主張）は日本では成立していない。すなわち家計は公的年金制度による世代間の所得移転分（将来世代の負担額）をかなり過小に評価している。

[第3章] 公的年金と男子高齢者の労働供給

19. （第3章の目的）厚生年金・共済年金の支給開始年齢を65歳に引き上げると，高齢者の労働供給はどうなるか。この問題を『全消』（1984年）の個票データを利用しながら多項ロジットモデルを用いて分析する。ここでは60歳から64歳までの男子サラリーマン族（賃金が年間50万円以上あるいは公的年金受給額が年間50万円以上の世帯主，単身者込み）を主な考察対象とする。60歳代前半層のサンプル数は2203人である。

20. （年金受給の有無と被用者比率） まず他の要因を無視して，年金受給の有無と被用者（被雇用者）比率の関係を調べてみた。それによると，60歳代前半では年金受給額ゼロの者はそのほとんど（94%）が被用者であった。他方，60歳代前半の年金受給者のうち被用者であった者は30％にとどまっていた。年金受給によってサラリーマン族男子は被用者をやめる例がかなり多い。なお被用者率は3大都市圏の方がそれ以外の地域より高い。

21. （多項ロジットモデルによる推定結果）年金受給によって被用者をやめる確率（および無業になる確率）は受給額の水準によって異なる。60歳代前半層に着目すると，年金受給額が年額で60万円以上120万円未満の場合には被用者率の年金弾力性はマイナス0.84であり，年金受給額増とともに自营業者化ないし無業者化する公算がきわめて大きい。一方，年金受給額が120万円以上300万円未満の場合には被用者率の年金弾力性はマイナス0.1～マイナス0.3であり，それほど大きくない。

22. （推定結果の含意）正規の支給開始年齢が65歳に引き上げられたとしても，60歳からなんらかの形で月額10万円プラスアルファの所得（120万円を超える年間所得）が年金等で保障されれば，60歳代前半層における被用者率の上昇はそれほど大きくならないだろう。この場合，60歳代前半層の雇用問題は現状とそれほど変わらないと予想される。

[第 4 章] 公的年金の給付課税：理論と現実

23. （公的年金の課税原則）公的年金は

拠出時非課税・給付時課税が原則である。

24. （給付の課税最低額） 実際はどうか。
平成2年分について夫婦2人世帯に着目すると夫婦ともに年金を受給している場合には2人あわせて450万円の年金を受給していても所得税が課税されない場合がある。このような所得税法上の取扱いは，拠出世代と受給世代の課税バランスおよび年金受給者間の課税バランスの2つを大きく崩すおそれがある。ちなみに年金を受給していない現役サラリーマン夫婦（子供なし）の場合，課税最低額は174万円（妻にパート収入がある場合には235万円）である。年金給付課税の実態は高額年金受給者（サラリーマンOBの金持ち老人）を特別に優遇する結果となっている。

25. （改正の方向）65歳未満の年金受給者に対する特例として公的年金等控除は認めてよいかもしれない。しかし65歳以上は公的年金等控除を廃止し，一律に老年者控除で対応することを検討すべきではないか。

26. （夫婦 2 人世帯の年金受給額と所得税の課税） 夫婦ともに 65 歳以上の場合，受給している公的年金には所得税が課税されていないという例が大半であると推測できる。
## 第 1 章 消費・貯蓄行動の要因分析

### 1.1 はじめに

わが国における家計の消費・貯蓄行動はさまざまな視点から精力的に分析されてきた。なぜ，わが国では貯蓄率が高いのか。消費行動はどのような要因によって決定されるのか。こうした問いにいくつかの解答が提示されてきたが，いまだ定説はない。現在もなお従来とは異なるタイプの研究が試みられている。社会科学においては仮説の優劣を実験により判定することが困難であり，データによって許容される仮説が数多く存在するためである。

本章では,4万サンプルを超える豊富なマイクロ・データにもとづいて家計の消費・貯蓄行動を解明する。ここでは,工学における実験にならって要因をコントロールしながらデータを解析し,消費・貯蓄モデルの構造を探ってみたい。第2節で従来の実証分析を簡潔に展望し,第3節以降で説明力の高いモデルを探索する。このようなモデル探索によって消費行動に関する理論仮説構築のための足がかりを提供したい。

### 1.2 分析视点

#### 1.2.1 従来の分析視点

わが国における家計の消費・貯蓄行動に関する分析はこれまで主として以下の諸点を明らかにすることを目的としてきた。

（イ）なぜ，わが国の貯蓄率は欧米諸国の貯蓄率にくらべて高いか。

（口）貯蓄率の変動を決定する要因は何か。

（ハ）近年，米国でM・フェルドスタイン等が公的年金資産に着目して提示した消費・貯蓄に関する新たな仮説はわが国においても有効であるか。

（イ）～（ハ）は相互に関連するものの，（イ）はわが国の経済・社会構造に高貯蓄率をもたらす要因が内在するかどうか，（ロ）は貯蓄率の時間的変動がどのような要因によるものであるか，（ハ）は消費と貯蓄の配分を説明する新たな枠組みを見い出しうるか，を主な分析視点としている。わが国において家計の消費・貯蓄行動がどのような要因によって説明されるかについては（イ）～（ハ）の研究，とりわけ（イ）の研究に多くを見出すことができる。

（イ）の研究は，イ）日本に特徴的な要因を代表的な消費理論の枠内に取り込んで高貯蓄率を説明するタイプと，ロ）消費・貯蓄の概念ないしデータを吟味して高貯蓄率そのものを再検討するタイプ，の2つに大別される $ ^{注1} $ 。

これまでに指摘されてきた日本に特徴的な要因を列挙しておこう。まず経済的要因としては，所得の高い成長率・高額の住宅取得費用・低い社会保障水準・ボーナス制度の存在等がある。所得の高い成長率は消費との間にタイム・ラグを生じさせ貯蓄率を高くする。高額の住宅取得費用は取得に必要な金融資産の不足を通して貯蓄率を高める方向に作用する。社会保障水準の低さは生涯設計に必要な貯蓄をより多く必要とする。ボーナス制度の存在はボーナスを一時所得とみなせば高い貯蓄率につながる。

上記の主張を検証するさいに想定されたのは，日本に特徴的な要因を評価する試みであったにもかかわらず戦後米国で展開された消費に関する理論仮説であった。いずれも高貯蓄率の要因を，代表的な消費仮説である消費習慣仮説・ライフサイクル仮説・恒常所得仮説と結びつけて解釈してきた。そこでは各要因の高貯蓄率に与える効果と消費仮説の有効性を同時に検証する形で実証分析が行われてきた。

近年，経済基調が変化して所得の成長率は低下する一方，ボーナス支給額は安定的に推移し

（注1）口）については『経済分析』第116号をみよ。
ている。社会保障制度も欧米並みに充実してきた。しかし，わが国の貯蓄率は依然高水準に位置している。また地価急騰にともない住宅取得費用は高騰したが，貯蓄率は大きく変動していない。このように最近時点をとると，従来における有力な主張は説明力を低下させているようにみえる。これは，上記の消費仮説がわが国には妥当しないか，あるいは，そもそも要因を消費仮説に結びつけて解釈することに困難があったのか，のいずれかであろう。家計の消費・貯蓄行動を分析するさいには，それぞれの消費仮説をあらためて広い角度から検討すると同時に上記の要因についても従来とは別の視点から取り上げることが求められよう。

つぎに文化・社会的要因として指摘されたものには，貯蓄選好気質・遺産動機・年齢別人口構成・自営業者の影響等がある。日本人の貯蓄選好気質は感覚に訴える要因として多くの人が多少なりとも認めるものの，実証分析が困難なこともあって，これまでのところ検証されたとはいえない $ ^{注2} $ 。遺産動機はどうか。Hayashi et al（1988）がわが国の世帯を研究对象とし同居世帯と核家族世帯とを対比させながら遺産動機にもとづく資産蓄積の実証を試みている。ただし，それは世帯属性等をコントロールしておらず，研究結果はミスリーディングのおそれがきわめて強い。

わが国の人口構成において高齢者の比率が低いことを高貯蓄率の要因として取り上げた分析は高齢者の貯蓄率が低いことを前提としている。高齢者の貯蓄率が高いか低いかについてはこれまで論議が分かれるところであった。若年世帯と同居している高齢者をどう扱うかについて慎重な考察が必要とされている。

自営業者の高貯蓄率が全体の貯蓄率を高くしているという主張はどうか。1979年および1984年の『全国消費実態調査』（以下『全消』と略称する）データによれば非勤労者世帯の貯蓄率は両年において勤労者世帯の貯蓄率と大差ない。『全消』によるかぎり上述の主張は妥当しない。

一方，（口）に関する研究には，上記の仮説にもとづく分析および物価上昇によるピグー効果に着目した流動資産仮説にもとづく分析さらには効用関数のシフトに貯蓄率の変動要因を求めた分析等がある。貯蓄率の時間的な変動においては金融資産が重要な役割をはたしていることが実証分析により明らかとなっている。（八）は，経済变量の消費・貯蓄への影響の仕方を部分的に分析するものである。年金が家計貯蓄にどのような影響を与えるかについて研究したものなど，この分野の分析も多い。これについては別途第2章で考察し，本章では触れない。

#### 1.2.2 新たな分析視点

わが国における消費・貯蓄行動の分析は，おおむね米国で提起され多くの論争を惹き起こした消費・貯蓄モデルの枠内でこれまで展開されてきた。そのさい，あらかじめ設定されたモデルの有意性を検証できるかどうかの作業に多大な精力が注がれてきた。こうした作業は家計の消費・貯蓄行動を解明するうえで多くの成果を生みだしたものの，それらの成果は前提としたモデルの現実妥当性に依存している。日米間には社会習慣・制度に違いがあり，消費・貯蓄行動に大きな差が認められる。それにもかかわらずアメリカから輸入したモデルを受けいれるさいに幅広い視点に立ってモデルを吟味することあるいは実証的に比較検討する作業を試みることはあまりに乏しかったといえよう $ ^{注3} $ 。

データから許容されるモデルは多数ある。しかしデータから許容されることと現実妥当性は別であり，後者は現実を説明する支配的な要因をモデルの内にどれだけ多く適切な形で取り込めるかに左右される。こうした視点に立った分析は適切な自由度を保証するためにもマイクロ
・データを利用して行わざるをえない。通常，利用できるデータは時系列データであり，従来の分析においてモデルを十分に吟味しえなかったのはデータ上の制約が大きかったからであると推測できよう。

マイクロ・データを利用した分析はわが国では今のところ少数にとどまっている。消費・貯蓄行動に関する分析としては『貯蓄動向調査』の個票にもとづいてライフ・サイクル仮説の検証を試みた溝口（1971），『家計調査』の個票にもとづいて恒常所得仮説の検証を試みた林（1986），『全消』の個票にもとづいてライフ・サイクル仮説の検証を試みた安藤ほか（1986）が代表的なものである。溝口（1971）は2000サンプル，林（1986）は約700サンプル，安藤ほか（1986）は3万を超えるサンプルを使用している。大量のマイクロ・データが利用可能な場合，モデルの構造を描写する情報を取り込みデータをコントロールして得た結論は，モデルというブラックボックスを通して得られる結論よりも分析精度が高い。それにもかかわらず安藤ほか（1986）においては，すべてのデータをモデルというブラックボックスに大量にインプットして結論を導いている。これでは大量データの浪費である。

本章では諸変数が消費に与える効果を，他の関連する変数をコントロールした上で評価してみたい。そうすることによって見かけ上の関係を排除し各属性ごとに異なる影響を適切に評価することができるからである。これまでにも『貯蓄動向調査』の個票データを利用して，このような観点から貯蓄と個々の要因との関係を分析した事例はいくつかある。ただし，いずれも主としてデータ面の制約にはばまれ，限られた要因しか検討していない。分析から得られた結論もそれぞれ異なっており，定説を提示するにはいたっていない状況にある。本章の分析で使用したデータは1984年の『全消』（ただし農家は除外した）の個票データである。『全消』は全世帯を対象として家計収支，資産および負債，世帯属性を総合的に調査しており，家計の消費・貯蓄行動を規定していると考えられる大半の要因に関するデータを含んでいる。『全消』データの利用によって，はじめて消費・貯蓄決定モデルを包括的に検討することが可能となると考えるのはこのためである。

モデルの構造を分析して得られた結論の妥当性は利用したデータの精度に依存している $ ^{注4} $ 。一例を示そう。表1.2.1は回帰モデルの推定結果であり，1984年における『全消』の個票データを利用した。所得・消費データについて，それぞれの値が（4×標準偏差）を超えるデータを除外して推定した結果と，すべてのデータを使用して推定した結果をくらべると，わずかのサンプルの有無が推定値を大きく変えてしまっている。これは外れ値が回帰においてレバレッジ・ポイントとして作用したことから生じており，マイクロ・データを利用するさいには，この点に注意する必要がある。

表 1.2.1 回帰モデルにおける外れ値の処理効果

年齢階層	α 0	α 1	サンプル数	R²
~24歳	132.7(10.0)	0.5351(14.7)	全体335	0.39
~24歳	148.0(10.9)	0.4859(12.8)	外れ値を除く334	0.33
25~29歳	128.5(20.0)	0.5559(38.4)	全体2064	0.42
25~29歳	134.7(22.0)	0.5379(12.8)	外れ値を除く2061	0.42

回帰モデル：消費= $ \alpha_{0}+\alpha_{1} $ $ ^{*} $ 可処分所得

$ α_{0} $ ：単位は万円

### 1.3 消費・貯蓄決定モデルの探索（その1）

#### 1.3.1 消費・貯蓄と関連する要因の吟味

消費・貯蓄決定モデルを探索する第一段階として，まず，どのような変数が消費・貯蓄に有意に関係するかを検討してみたい。ここでは『全消』データのなかから消費・貯蓄に関連すると考えられる所得・資産・住居属性・世帯属
性・世帯主の属性等に関する要因を選びだし，これらの変数と家計消費とがどの程度まで関係しているかを分散分析によって評価することにする。

消費支出および可処分所得は基本的には『経済分析』116号のケース9を踏襲したが，耐久消費財については『国民経済計算』の定義にしたがうことにした。すなわち『経済分析』116号では耐久消費財の消費支出額を耐久財の所有から生み出される帰属サービス額として求めていたが，本章では耐久財購入額とした $ ^{注5} $ 。ただし『全消』家計収支編の耐久消費財支出額は過小に計上されている。そこで耐久財購入額は『全消』耐久消費財編の購入数量から求めた金額を利用することにした。したがって消費支出は， $ ( $ 『全消』における消費支出－親族等への仕送り金＋持家帰属家賃＋給与住宅等の差額家賃－持家の給与住宅等の修繕・維持費＋医療現物給付額＋耐久消費財購入額－耐久消費財支出額）に等しい。また可処分所得は， $ ( $ 『全消』における可処分所得＋金融資産から推計した利子・配当等の収入－『全消』に記載されている利子・配当等の収入－ローン金利支払額－親族等への仕送り金＋持家の帰属家賃＋給与住宅等の差額家賃－持家・給与住宅等の修繕・維持費＋医療現物給付額－持家住宅の減価償却額）で与えられる。なお，この可処分所得には株式のキャピタル・ゲインは含めていない。

資産に関する変数としては，グロスの金融資産（借入金控除前）・借入金・ネットの金融資産（借入金控除後）・実物資産・正味資産（ネットの金融資産＋実物資産），の各評価額を考察した（注6）。住居属性に関する変数としては，住居の所有・土地および住宅の取得計画・土地および住宅の購入実績，を勘案した。一方，世帯属性に関する変数としては，世帯人員・有業人員・世帯の属する都市階層・地域・家族類型・在学者数を選定した。また世帯主の属性に関する変数としては，世帯主の年齢・世帯区分・就業状況・職業・勤務先の企業規模・週休制度，を思料した。なお上記の変数のなかで消費支出（新SNAベース）および可処分所得（『全消』段階）については，それぞれの値が（4×標準偏差）を超えるデータを外れ値として除外した。

分散分析の結果は表1.3.1に示されている。予想どおり消費と可処分所得の関係が最も有意でありF値は34,388であった。資産変数のF値は実物資産・正味資産・グロスの金融資産・借入金・ネットの金融資産の順である。また世帯人員・有業人員のF値が大きい。さらに住宅購入実績・住宅所有状況・土地取得計画・3大都市圏・家族類型等の要因も消費との関連が高い。世帯主属性の中では職業・年齢・勤務先の企業規模のF値が大きい。

#### 1.3.2 消費と所得の関係

表 1.3.1 では消費支出と各要因との間に有意な関係があるかどうかを観察した。ただし，その関係は，消費支出に最も大きな影響を与える可処分所得が介在することによって生じた見せかけの相関結果にすぎないのかもしれない。そこで以下では可処分所得水準をコントロールしたうえで消費支出と各要因との関係を再検討してみたい。

全データ（4万2009世帯）を一括プールして消費支出を可処分所得に線型回帰させたときの推定結果および可処分所得の大きさで9階層に区分した各階層ごとの推定結果は表1.3.3および図1.3.1に示されている。直線の傾きは各階層における限界消費性向を表わす $ ^{注7} $ 。
表 1.3.1 消費支出の分散分析

要因	F值	自由度	要因	F值	自由度
1 可処分所得	34,388	連続	13 有業人員	2,087	連続
2 グロスの金融資産	4,439	連続	14 都市階層	322	4
3 借入金	2,542	連続	15 3大都市圈	804	2
4 ネットの金融資産	782	連続	16 地域区分	214	9
5 実物資産	11,739	連続	17 家族類型	662	7
6 正味資産	11,427	連続	18 在学者人数	235	4
7 住宅の所有状況	1,224	4	19 世帯主の年齢	274	11
8 土地購入実績	672	3	20 世帯区分	10	1
9 住宅購入実績	1,573	3	21 就業の状況	253	2
10 土地取得計画	1,123	4	22 世帯主の職業	393	9
11 住宅取得計画	17	3	23 勤務先の企業規模	257	6
12 世帯人員	3,863	連続	24 週休2日制	187	4

全標本数は 42,009，連続は連続変数を表す。

図 1.3.1 消費と可処分所得

図 1.3.1 に示したように消費と所得の関係は明らかに線型ではない。しかし資産・世帯属性等の諸変数が限界消費性向を遅減させる方向に働くことによって所得を唯一の説明変数とする消費関数が線型関係から乖離した可能性も考えられる。消費と所得の非線型関係を確認するために前項で選択した変数を消費関数の説明変数として新たに追加し，関数の特定化を吟味した。なお以下の分析を通して，消費関数は各階層においてローカルには線型で近似できると仮定した。また可処分所得が100万円未満の階層は対象から外した $ ^{注8} $ 。

（注 $ ^{8} $ ）100万円未満の階層は雑多な世帯から構成されており，安定した関係は期待できない。
表1.3.2 变数の説明

### 7. 住宅の所有状況

2. 民营借家

5. 貸間

8. 土地購入実績 9. 住宅購入実績

1. 5 年以内に購入

2. 5 年～10 年以内に購入

3. 10 年以上前に購入

4. 購入なし

10. 土地取得計画

1. 持家あり

2. 3年以内に取得予定

3. 3年～5年以内に取得予定

4. 5年以上先に取得予定

5. 計画なし

### 11. 住宅取得計画

1. 3 年以内取得予定

2. 3 年 ~ 5 年以内取得予定

3. 5 年以上先取得予定

4. 計画なし

14. 都市階層

1. 3 大都市圈区部

2. 3 大都市圈以外区部

3. 3 大都市圈市部

4. 3 大都市圈以外市部

5. 町村部

15. 大都市圈

1. 京浜大都市圈

2. 中京・京阪神大都市圈

3. 上記以外

16. 地域区分

1. 北海道 6. 近畿

2. 東北 7. 中国

3. 関東 8. 四国

4. 北陸 9. 九州

5. 東海 10. 沖縄

17. 家族類型

1. 夫婦 2 人のみ

2. 夫婦と子供 1 人

3. 夫妻と子供 2 人

4. 夫婦と子供 3 人以上

5. 片親と子供

6. 夫婦とその親

7. 夫婦とその親と子供

8. 上記以外

18. 在学者人数

1. 0 人

2. 1 人

3. 2 人

4. 3 人以上

5. 子供なし

19. 世帯主の年齢

1. ~24歳 7. 50~54歳

2. 25~29 8. 50~59

3. 30~34 9. 60~64

4. 35~39 10. 65~69

5. 40~44 11. 70~74

6. 45~49 12. 75~

20. 世带区分

1. 勤劳者世带 2. 非勤劳者世带

21. 就業の状況

1. 就業している

2. 仕事を探している

3. 仕事を探していない

22. 世帯主の職業

1. 常用労務者

2. 臨時・日雇労務者

3. 民間職員

4. 官公職員

5. 商人及び職人

6. 個人経営者

7. 法人経営者

8. 自由業者

9. その他（家族従事者を含む）

10. 無職

23. 勤務先の企業規模

1. 1 ~ 29 人 4. 1000 人以上

2. 30 ~ 499 5. 国・地方公務員

3. 500 ~ 999 6. 不 詳

24. 週休 2 日制

1. 週休 2 日制なし

2. 完全週休 2 日制

3. 隔週週休 2 日制

4. 月 1 日週休 2 日制

5. その他
表 1.3.3 消費支出と可処分所得

()内はt値

可処分所得階層	定数項(万円)	限界消費性向	決定係数( $ \overline{R}^{2} $ )
全体	162.8(97.7)	0.5414(190.2)	0.4626
100万円未満	107.4(10.0)	0.8300(12.7)	0.2590
100~200	110.1(17.4)	0.7235(27.8)	0.2215
200~300	90.7(15.9)	0.7544(43.6)	0.2212
300~400	89.1(14.9)	0.6673(51.4)	0.2159
400~500	94.4(12.3)	0.6804(46.5)	0.2023
500~600	142.9(12.3)	0.5894(32.0)	0.1503
600~800	164.4(12.9)	0.5500(33.9)	0.1620
800~1000	215.1(7.0)	0.4766(15.7)	0.1121
1000万円以上	360.8(7.1)	0.3193(7.9)	0.0740

図1.3.2 想定誤差

Cを消費支出，Y dclass i (i=1,2,⋅,8)を所得階層ダミー，Ydを可処分所得，Zを追加した変数としよう。このとき変数Zの効果は関数

$$ \begin{aligned}&C=\alpha+\sum\beta_{i}*Y dclass_{i}+\sum\gamma_{i}*Yd*\\ &\quad Y dclass_{i}+\delta*Z\cdot\cdot\cdot\cdot\cdot\cdot\cdot\cdot\cdot\cdot(1)\\ & から求めることができる ( 注 9)。\\ \end{aligned} $$

変数Zの効果を調整したとき所得階層別の限界消費性向は表1.3.4のとおりである。いずれの要因の効果を調整しても限界消費性向は遅減している。

流動資産仮説・恒常所得仮説・ライフサイクル仮説等の諸仮説や特定の変数に関する消費効果を実証分析する場合には通常，単純化のためとはいえ消費は所得に関して線型であると想定されてきた。しかし上述のような事実は従来の特定化ともなう誤差が少なからぬ偏りをもたらすことを示唆している。図1.3.2に関数の想定誤差が各所得階層で消費決定にどのような偏りを与えるかを単純化して示した。消費関数を線型で定式化したとき，所得以外の変数のなかで図1.3.2の斜線部分を最も良く説明する変数は有意に判定されることになる。線型の消費関数において有意とされた変数については慎重に再検討する必要がある。この点，注意を促しておきたい。

（注9）ZとYdclassの交互作用はモデルに取りこんでいないが，Zを所与とすると交互作用の $ y_{i} $ に与える効果は小さい。
表 1.3.4 要因効果調整後にみた所得階層別の限界消費性向

可処分所得(万円)要因	100-200	200-300	300-400	400-500	500-600	600-800	800-1000	1000以上
グロスの金融資産	0.730	0.761	0.725	0.686	0.596	0.557	0.484	0.330
借入金	0.774	0.883	0.881	0.843	0.738	0.670	0.634	0.508
ネットの金融資産	0.795	0.850	0.824	0.786	0.696	0.651	0.594	0.476
実物資産	0.582	0.623	0.598	0.563	0.475	0.434	0.377	0.234
正味資産	0.614	0.645	0.614	0.577	0.487	0.449	0.381	0.222
住宅の所有状況	0.626	0.684	0.671	0.651	0.567	0.538	0.468	0.314
土地購入実績	0.700	0.751	0.732	0.709	0.620	0.567	0.494	0.323
住宅購入実績	0.670	0.733	0.726	0.705	0.620	0.563	0.496	0.323
土地取得計画	0.629	0.686	0.672	0.651	0.567	0.538	0.468	0.314
住宅取得計画	0.718	0.751	0.713	0.677	0.585	0.548	0.473	0.322
世帯人員	0.734	0.751	0.699	0.648	0.551	0.517	0.453	0.299
有業人員	0.725	0.755	0.718	0.679	0.588	0.549	0.476	0.318
都市階層	0.694	0.736	0.699	0.662	0.573	0.535	0.461	0.308
大都市圈	0.694	0.733	0.697	0.661	0.571	0.533	0.460	0.310
地域区分	0.696	0.732	0.698	0.662	0.572	0.534	0.463	0.313
家族類型	0.750	0.769	0.714	0.665	0.565	0.531	0.467	0.310
在学者数	0.785	0.778	0.728	0.681	0.579	0.543	0.449	0.322
世帯主年齢	0.816	0.799	0.741	0.700	0.609	0.567	0.497	0.332
世帯区分	0.715	0.748	0.714	0.676	0.586	0.546	0.474	0.317
就業の状況	0.754	0.770	0.724	0.682	0.590	0.550	0.476	0.319
世帯主の職業	0.734	0.752	0.714	0.670	0.586	0.545	0.472	0.315
勤務先の企業規模	0.703	0.735	0.709	0.677	0.589	0.549	0.477	0.320
週休2日制	0.834	0.892	0.776	0.744	0.588	0.551	0.542	0.327

### 1.4 消費・貯蓄決定モデルの探索（その2）

以下，(1) 式のモデルにもとづいて可処分所得以外の変数が消費に及ぼす効果を資産・住居・世帯・世帯主・ボーナスの有無等の各属性ごとに検討することにしたい。

#### 1.4.1 資產効果

表 1.4.1 には資産効果を推定した結果が示されている。グロスの金融資産とネットの金融資産ならびに借入金のいずれの流動資産（負債）についても，流動資産仮説において期待されるパラメーターの符号とは合致しない結果が出力された。一方，実物資産の資産効果はプラスであり，かつ，そのt値は極めて高い。正味資産については符号条件も合致し有意である。ただし金融資産に関する推定結果を踏まえると，それは実物資産効果を強く反映した結果にすぎない。実際，実物資産よりもt値は低い。
表1.4.1 資產効果

() 内はt値

係数	変数Z	グロスの金融資産	借入金	ネットの金融資産	実物資産	正味資産
α	定数項(万円)	354.0(16.8)	75.5(2.5)	212.2(6.9)	376.9(12.5)	412.0(13.5)
β	可処分所得階層(万円)	100以上200未満	-244.5(-7.6)	16.8(0.5)	-112.1(-3.5)	-249.7(-7.9)	-288.4(-9.0)
200以上300未満	-264.1(-8.3)	-37.2(-1.2)	-145.0(-4.6)	-261.3(-8.4)	-299.2(-9.5)
300以上400未満	-266.0(-8.4)	-72.0(-2.4)	-160.0(-5.1)	-257.6(-8.3)	-293.8(-9.4)
400以上500未満	-260.9(-8.1)	-91.8(-3.0)	-164.5(-5.2)	-247.4(-7.9)	-282.6(-8.9)
500以上600未満	-213.0(-6.5)	-57.3(-1.8)	-125.4(-3.9)	-193.4(-6.0)	-228.1(-7.0)
600以上800未満	-191.9(-5.9)	-42.6(-1.3)	-109.3(-3.4)	-164.1(-5.1)	-200.2(-6.2)
800以上1000未満	-141.8(-3.8)	-57.7(-1.6)	-84.9(-2.3)	-118.9(-3.3)	-145.7(-3.9)
1000以上	基準	基準	基準	基準	基準
γ	可処分所得	100以上200未満	0.7302(19.4)	0.7748(21.6)	0.7958(21.5)	0.5820(15.8)	0.6145(16.4)
200以上300未満	0.7610(34.6)	0.8839(42.3)	0.8507(39.2)	0.6235(28.9)	0.6455(29.3)
300以上400未満	0.7253(44.3)	0.8810(56.2)	0.8249(50.8)	0.5989(37.1)	0.6141(37.1)
400以上500未満	0.6868(42.8)	0.8439(55.0)	0.7868(49.5)	0.5635(35.7)	0.5775(35.7)
500以上600未満	0.5965(34.4)	0.7385(44.7)	0.6968(40.6)	0.4750(27.9)	0.4877(28.0)
600以上800未満	0.5575(42.1)	0.6709(53.3)	0.6510(49.6)	0.4343(33.3)	0.4494(33.5)
800以上1000未満	0.4846(23.6)	0.6340(32.5)	0.5940(29.3)	0.3776(18.8)	0.3819(18.7)
1000以上(万円)	0.3309(13.5)	0.5081(21.8)	0.4760(19.6)	0.2343(9.8)	0.2226(9.1)
δ	变数Z	-0.00352(-3.8)	0.08879(67.3)	-0.02888(-38.8)	0.01270(45.4)	0.007985(29.2)
決定係数(R²)	0.4726	0.5239	0.4907	0.4972	0.4829

消費関数： $ C=\alpha+\sum_{i}\beta_{i}*Ydclass_{i}+\sum_{i}\gamma_{i}*Yd*Ydclass_{i}+\delta*Z $

金融資産効果は（1）式のモデルのうえでは認められないものの，限られた階層については確認することができる。ここでは所得階層・世帯主年齢・土地住宅の取得計画・在学者数，の各変数別にグロスの金融資産が消費にどのような影響を与えるかを検討してみた。流動性制約があるかどうか，また貯蓄増強中央委員会の『貯蓄に関する世論調査』の回答で常に貯蓄目的の上位を占める「病気や不時の災害の備えとして」「子供の教育費や結婚資金にあてるため」「老後の生活のため」「土地・建物の買入れや新增改築・修理のため」等がどの程度まで利いてい
るかを調べたかったからである。

表 1.4.2 によると，所得が 100 万円以上 400 万円未満の低所得階層においては金融資産効果がプラスであり，これらの階層の消費には流動性の多寡が影響している $ ^{注10} $ 。所得が 400 万円未満の世帯は全体の約 45% を占める。これらの世帯がなんらかの形で流動性制約を受けていると解釈すれば，この比率は Hayashi（1982）のモデルを前提として分析した小川ほか（1986）の結果と類似している。

表1.4.2 グロスの金融資産の効果

() 内は t 值

係数	変数Z	可処分所得	世帯主の年齢	在学者数	土地取得計画	在宅取得計画
α	定数項(万円)	369.6(11.9)	333.1(10.8)	335.4(10.6)	372.2(12.1)	345.3(11.1)
β	可処分所得階層三(万円)	100以上200未満	-257.2(-7.9)	-226.5(-7.0)	-230.8(-7.0)	-258.7(-8.1)	-235.1(-7.3)
200以上300未満	-278.0(-8.7)	-246.7(-7.8)	-249.4(-7.7)	-274.8(-8.7)	-254.7(-8.0)
300以上400未満	-277.8(-8.7)	-249.6(-7.9)	-250.3(-7.7)	-275.8(-8.7)	-255.8(-8.0)
400以上500未満	-280.1(-8.7)	-241.5(-7.6)	-241.1(-7.4)	-270.3(-8.5)	-251.8(-7.8)
500以上600未満	-232.1(-7.0)	-195.8(-6.0)	-189.9(-5.7)	-221.6(-6.8)	-201.9(-6.1)
600以上800未満	-208.5(-6.3)	-173.4(-5.3)	-164.5(-4.9)	-199.6(-6.1)	-182.7(-5.6)
800以上1000未満	-163.1(-4.3)	-130.9(-3.5)	-96.2(-2.5)	-146.7(-3.9)	-126.8(-3.4)
1000以上	基準	基準	基準	基準	基準
γ	可処分所得	100以上200未満	0.6924(17.3)	0.7512(20.0)	0.7475(19.7)	0.7241(19.3)	0.7248(19.2)
200以上300未満	0.7462(32.2)	0.7799(35.5)	0.7677(34.7)	0.7491(34.2)	0.7576(34.5)
300以上400未満	0.7021(41.2)	0.7427(45.4)	0.7235(43.3)	0.7171(44.0)	0.7213(44.0)
400以上500未満	0.7044(42.4)	0.6909(43.3)	0.6727(41.0)	0.6776(42.5)	0.6860(42.8)
500以上600未満	0.6097(34.0)	0.5996(34.8)	0.5776(32.6)	0.5859(34.0)	0.5921(34.2)
600以上800未満	0.5607(41.1)	0.5555(42.1)	0.5344(39.3)	0.5464(41.4)	0.5568(42.1)
800以上1000未満	0.5006(23.7)	0.4891(24.0)	0.4451(21.3)	0.4725(23.1)	0.4779(23.3)
1000以上(万円)	0.3041(11.9)	0.3446(14.1)	0.3374(13.4)	0.3141(12.8)	0.3377(13.7)
グロスの金融資産	0.0161(2.2)	-0.0198(-1.0)	-0.0074(-5.0)	-0.0005(-0.6)	-0.0102(-4.7)
Z1	0.0043(1.0)	-0.0429(-5.2)	0.0094(5.4)	-0.0416(-7.3)	-0.0241(-7.5)
"	Z2	0.0090(3.3)	-0.0300(-8.4)	0.0222(12.7)	-0.0657(-7.5)	-0.0118(-4.9)
"	Z3

（注10）ただしネットの金融資産では，すべてマイナスの符号となっている。
δ	グロスの金融資産Z4	-0.0130
(-5.1)	-0.0092
(-3.6)	0.1124
(8.7)	-0.0430
(-6.2)	-0.0007
(-0.7)
"	Z5	0.0099
(-4.0)	0.0024
(1.1)	-0.0125
(-11.0)	-0.0465
(-18.0)
"	Z6	-0.0050
(-2.7)	0.0183
(9.9)
"	Z7	-0.0104
(-4.2)	0.0102
(5.6)
"	Z8	0.0045
(1.9)	-0.0027
(-1.8)
"	Z9	-0.0132
(-7.6)
"	Z10	-0.0176
(-7.6)
"	Z11	-0.0144
(-5.0)
"	Z12	-0.0286
(-6.4)
变 数	Z1	100-200	-24歳	0人	持家あり
Z2	200-300	25-29	1人	3年以内
Z3	300-400	30-34	2人	3-5年
Z4	400-600	35-39	3人以上	5年以上
Z5	600-800	40-44	子供なし	特になし
Z6	800-1000	45-49
Z7	1000-1200	50-54
Z8	1200-	55-59
Z9	万円	60-64
Z10	65-69
Z11	70-74
Z12	75-
決 定 係 数 (R²)	0.4736	0.4782	0.4763	0.4782	0.4737

消費関数： $ C=\alpha+\sum_{i}\beta_{i}*Ydclass_{i}+\sum_{i}\gamma_{i}*Yd*Ydclass_{i} $

+ $ \sum\delta_{i} $ *グロスの金融資産*Z_{i}の階層ダミー

年齢階層別の結果によると，高齢者が貯蓄を取り崩しているという事実は観察されない。他方，40歳代後半～50歳代前半層では，子供の教育に多額の支出を要しているので金融資産効果は有意にプラスである。このことは在学者の数に明瞭に表れている。在学中の子供がいる世帯では金融資産効果は有意にプラスである。在学中の子供が多いほど金融資産の係数は大きく，旺盛な消費を賄うために金融資産を取り崩しているケースがあることを示唆している。

他方，持家世帯および住宅取得「計画なし」の世帯を除くと，金融資産効果は有意にマイナスである。すなわち土地・住宅の取得計画がある世帯では金融資産は「土地・建物の買入れや新增改築・修理のため」に保有されており，これらの目的のために消費が抑制されている。

以上に述べたように，低所得世帯あるいは在学中の子供が多い世帯では金融資産の消費に与える影響はプラスであり，一部で金融資産が取り崩されている。それに対して土地・住宅を取得するために蓄積した金融資産は貯蓄目的を主眼としたものであり，消費にはマイナスに作用している $ ^{注11,12} $ 。

家計の借入金は主として住宅・土地を購入す
表1.4.2N 金融資産の効果

( ) 内はt値

係数	変数Z	グロスの金融資産
α	定 数 項 (万円)	328.7(10.2)
β	可処分所得階層ダミー	100以上 200未満200以上 300未満300以上 400未満400以上 500未満500以上 600未満600以上 800未満800以上 1000未満1000以上 (万円)	-221.9(-6.6)-241.3(-7.3)-244.0(-7.4)-250.2(-7.5)-211.7(-6.2)-187.4(-5.5)-159.1(-4.1)基準
γ	可処分所得	100以上 200未満200以上 300未満300以上 400未満400以上 500未満500以上 600未満600以上 800未満800以上 1000未満1000以上 (万円)	0.7548(19.0)0.7791(34.0)0.7414(43.6)0.7218(43.0)0.6394(34.8)0.5856(41.9)0.5256(23.7)0.3404(13.0)
δ	变 数 Z	0.00647(7.3)
決 定 係 数 (R²)	0.4756

消費関数： $ C = \alpha + \sum \beta_{i} * Y_{dclass} $

$$ +\sum_{i}\gamma_{i}*Yd*Ydclass_{i}+\delta*Z $$

るさいに保有される（表1.4.3）ので，借入金の消費に与えるプラス効果は表1.4.4の（1）に示されている住宅・土地購入実績の効果と関連づけて解釈することが適当である。購入実績がある世帯の消費は，その実績がない世帯の消費より多い。また購入実績が近年であるほど消費は多い。住宅の購入時に世帯の多くが耐久財の買い換え等を通じて消費支出を増加させている（表1.4.4の(2)参照）。住宅ローン等の「負の貯蓄」の存在が強制的に貯蓄率を高めるという契約貯蓄仮説 $ ^{[注13]} $ の妥当性はきわめて疑わしい。

表 1.4.3 借入金階層別の住宅・土地購入実績割合

借入金階層
(万円)	土 地
購 入	住 宅
購 入	土地&
住 宅
購 入	購 入
な し
な し	14.7%	2.9%	39.6%	42.8%
200以下	15.8%	3.7%	36.5%	44.0%
200超
500以下	23.2%	3.5%	66.7%	6.6%
500超
1000以下	18.3%	3.0%	76.6%	2.2%
1000超	13.5%	2.0%	83.1%	1.4%

（注11）金融資産効果に関しては，家計における消費・貯蓄行動の底流にある所得をどのように認識しているかという点に焦点を当てて解釈することも可能である。本章では，所得の中の利子・配当等の収入は「全消」の記載額が過少であるので，これを金融資産にもとづいた推計値に置き換えている。しかし推計値は通帳上の評価額で「意識せざる所得」かもしれない。「全消」の記載額が家計の「意識する所得」である可能性も強い。家計が消費を決定するさいに意識する所得が「全消」の記載額であるとすれば，「意識せざる所得」にもとづいた消費支出の推計額は過大となる。この場合，金融資産が多い世帯ほど「意識せざる所得」と「意識する所得」との乖離は著しいので，金融資産効果がマイナスとして計測されたかもしれない。表1.4.2Nは「意識する所得」にもとづいて推計した金融資産効果である。係数の符号ならびに有意性は上記の解釈を支持しているが，これを仮説の検証として受け容れるにはさらに詳しく分析することが必要であろう（おるいは金融資産保有額が多いほど利子・配当も多くなる。利子・配当増を相殺するためには賃金等の所得減が必要である。マイナスの金融資産効果には，このような所得減の効果も含まれている。Hayashi（1985）参照）

（注12）(1)式のモデルを変更し，世帯主の年齢・在学者数・土地の所得計画・住宅の所得計画を新たに説明変数として追加すると，金融資産効果はプラスとなった。
表1.4.4 の（1）消費支出と土地・住宅購入実績 （）内は t 值

係数	变数Z	土地購入実績	住宅購入実績
α	定数項(万円)	335.8(11.0)	318.2(10.7)
β	可処分所得階層三一	100以上200未満200以上300未満300以上400未満400以上500未満500以上600未満600以上800未満800以上1000未満1000以上(万円)	-229.8(-7.2)-255.1(-8.1)-266.2(-8.5)-273.9(-8.6)-231.8(-7.1)-204.9(-6.3)-158.7(-4.3)基準	-213.4(-6.8)-241.7(-7.9)-258.9(-8.5)-270.5(-8.7)-231.9(-7.3)-202.9(-6.4)-161.2(-4.5)基準
γ	可処分所得	100以上200未満200以上300未満300以上400未満400以上500未満500以上600未満600以上800未満800以上1000未満1000以上(万円)	0.7007(18.7)0.7515(34.6)0.7323(45.2)0.7095(44.8)0.6208(36.3)0.5674(43.7)0.4947(24.5)0.3238(13.4)	0.6706(18.4)0.7334(34.5)0.7261(45.9)0.7057(45.7)0.6205(37.2)0.5631(44.4)0.4969(25.2)0.3230(13.7)
δ	5年以内5~10年10年以上購入なし	58.6(26.3)39.2(18.6)14.4(8.9)基準	99.5(49.5)57.0(29.2)14.4(8.7)基準
決定係数(R²)	0.4831	0.5070

消費関数： $ C = \alpha + \sum_{i} \beta_{i} * Ydclass_{i} $

$ + \sum_{i} \gamma_{i} * Yd * Ydclass_{i} $

$ + \sum_{i} \delta_{i} * Z_{i} $ の階層ダミー

表1.4.5は実物資産効果を持家世帯と非持家世帯に区分して分析した結果である。持家世帯の実物資産が有意である一方，非持家世帯の実

表1.4.4 の（2）住宅購入実績別の耐久財購入額

住宅購入時期	1 世帯当りの耐久財購入額
10 年以上前	207,467 円
5 - 10 年以内	239,375
5 年以内	258,998
購入なし	218,887

物資産は係数が小さく有意でない。実物資産は主として土地・住宅から構成されている。すなわち実物資産は実質的には土地・住宅の所有の有無を通じて消費に影響しているといえよう。持家であるか否か，また非持家世帯において土地または住宅の取得計画があるかどうかによって消費行動は大きく異なる。これは表1.4.6の結果から明らかである。なお土地の取得計画別にみると，まず持家世帯にくらべて非持家世帯の消費支出は少ない。また非持家世帯においては，土地の取得を近い将来（5年以内）に計画している場合それに備えて貯蓄を増加させている。さらに持家世帯・非持家世帯のいずれにおいても住宅取得計画の有無が消費支出に有意に影響している。

金融資産と実物資産を同時に説明変数とした結果は表 1.4.5 のとおりである。この結果をみるかぎりでは両者の代替関係は観察されていない $ ^{注14} $ 。

以上で述べたように，わが国においては住宅を所有しているかどうか，ならびに住宅・土地の取得計画があるかどうかが家計の消費・貯蓄行動に大きな影響を及ぼしている。このことが，高度経済成長期以降の核家族化の進展と持家指向および比較的短い期間における建替えとあいまって，わが国の貯蓄率を高水準にしてきたのではないだろうか。

（注13）たとえば経済企画庁（1984）をみよ。（注14）ここではグロスの金融資産について結果を示したが，ネットの金融資産についても同様であった。ただし土地・住宅の取得計画の有無等を説明変数に含むモデルにおいて金融資産と実物資産の代替関係が観察される可能性はないとはいえない。後述（注19）参照。
表 1.4.5 消費支出と実物資産

()内はt値

係数	変数Z	実物資産	実物資産と グロスの金融資産
α	定 数 項 (万円)	389.0 (12.9)	364.3 (12.1)
β	可処分所得階層ダ三	100以上 200未満	-260.4 (-8.3)	-237.9 (-7.6)
200以上 300未満	-271.6 (-8.8)	-249.9 (-8.1)
300以上 400未満	-268.1 (-8.7)	-246.7 (-8.0)
400以上 500未満	-257.6 (-8.2)	-236.8 (-7.6)
500以上 600未満	-204.0 (-6.4)	-183.9 (-5.7)
600以上 800未満	-174.6 (-5.5)	-155.2 (-4.9)
800以上 1000未満	-127.6 (-3.5)	-111.2 (-3.0)
1000以上(万円)	基準	基準
γ	可処分所得	100以上 200未満	0.5784 (15.7)	0.5930 (16.1)
200以上 300未満	0.6202 (28.7)	0.6343 (29.3)
300以上 400未満	0.5969 (37.0)	0.6096 (37.7)
400以上 500未満	0.5609 (35.5)	0.5742 (36.3)
500以上 600未満	0.4731 (27.8)	0.4871 (28.5)
600以上 800未満	0.4328 (33.2)	0.4471 (34.0)
800以上 1000未満	0.3745 (18.7)	0.3916 (19.5)
1000以上(万円)	0.2263 (9.4)	0.2552 (10.6)
δε	变 数 Z1 (持家世帯)	0.01275 (45.6)
变 数 Z2 (非持家世帯)	0.0004735 (0.2)
δε	变 数 Z1 実物資産	0.01286 (45.9)
变 数 Z2 グロスの金融資産	-0.006629 (-7.4)
決定係数 (R²)	0.4977	0.4978

消費関数： $ C = \alpha + \sum_{i} \beta_{i} * Ydclass_{i} + \sum_{i} \gamma_{i} * Yd * Ydclass_{i} + \delta * Z_{1} + \varepsilon * Z_{2} $
表 1.4.6 消費支出と土地・住宅取得計画

()内はt値

係数	変数Z	土地取得計画	住宅取得計画
α	定数項(万円)	324.7(10.6)	361.0(11.7)
β	可処分所得階層三	100以上200未満	-219.1(-6.9)	-248.4(-7.7)
200以上300未満	-237.6(-7.6)	-266.7(-8.4)
300以上400未満	-242.9(-7.7)	-266.0(-8.4)
400以上500未満	-248.4(-7.8)	-261.6(-8.2)
500以上600未満	-204.9(-6.3)	-212.1(-6.5)
600以上800未満	-190.7(-5.9)	-191.7(-5.9)
800以上1000未満	-143.0(-3.9)	-139.5(-3.7)
1000以上(万円)	基準	基準
γ	可処分所得	100以上200未満	0.6291(16.8)	0.7184(19.1)
200以上300未満	0.6866(31.4)	0.7511(34.3)
300以上400未満	0.6724(41.5)	0.7132(43.8)
400以上500未満	0.6514(41.2)	0.6779(42.6)
500以上600未満	0.5678(33.2)	0.5857(34.0)
600以上800未満	0.5384(41.5)	0.5487(41.9)
800以上1000未満	0.4688(23.2)	0.4739(23.3)
1000以上(万円)	0.3141(13.0)	0.3227(13.2)
δ	持家あり	44.8(26.7)	-
3年以内	-11.8(-2.0)	-23.6(-7.2)
3~5年以内	-14.3(-2.2)	-32.2(-8.7)
5年以上	1.6(0.3)	-16.1(-6.4)
予定なし	基準	基準
決定係数(R²)	0.4832	0.4744

消費関数： $ C = \alpha + \sum_{i} \beta_{i} * Ydclass_{i} $

$ + \sum_{i} \gamma_{i} * Yd * Ydclass_{i} $

$ + \sum_{i} \delta_{i} * Z_{i} $ の階層ダミー

#### 1.4.2 世帯主年齢の影響

消費支出に対する世帯主の年齢効果は40歳代後半をピークとして60歳代前半まで有意である。また70歳代前半の消費支出は有意に多い。このような結果は1979年データの分析についても同様であり，2時点の分析結果をみるかざり世帯主の年齢効果の方が世代ごとの固有特性よりも消費支出に対して決定的な影響を与えている（表1.4.7参照）。また表1.4.8に示されている年齢階層別の消費支出の内訳をみると40～54歳層では教育費が大きなウェイトを占めている。この階層における消費支出の突出は在学中の子供に要する教育費の増加に主な原因を見出すことができよう。また60歳代においては，どの費目の支出も総じて切りつめておりこの年齢層の消費支出が低下傾向を示すのは将来へ備えた行動であるかもしれない。ただし70歳代前半層の消費支出は有意に高いが，この理由は不明である。

なお世帯主の年齢は他の経済変量を代理しているのにすぎないかもしれない。あるいは別のメカニズムの中で消費支出に影響している可能性もある $ ^{注15} $ 。

（注 15）年齢と所得のクロス・ダミーは有意な結果を示さなかった。資産とのクロス・ダミーについても同様であった。