Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
ベースマネーとマネーサプライとの乖離を生み、中央銀行が金融を緩和しベースマネーを増加させても、それが比例的なマネーサプライの増加にならない結果となっている $ ^{3} $ 。

信用乗数は機械的に一定と考えられるものでなく、現金・預金保有に関する資産選択の変化によって変動する。特に90年代の信用乗数の大幅な低下の背景として、地価・株価の大幅な下落、金融システム不安などによる「質への逃避(安全資産への選好)」、超低金利による現金保有の機会費用の低下、デフレーションによる貨幣の実質収益率の上昇など極めて興味深い現象が存在する。まずは、単純な分解式を用いてこれらの信用乗数変化の要因を観察しよう。

信用乗数はマネーサプライとベースマネーの比として表されることから、以下のように整理することができる。

$$ \begin{aligned}&H\equiv C_{N}+C_{B}+R\\&M\equiv C_{N}+D\\&mm\equiv\frac{M}{H}=\frac{C_{N}+D}{C_{N}+C_{B}+R}=\frac{C_{N}\;/\;D+1}{C_{_{N}}\;/\;D+C_{B}\;/\;D+R\;/\;D}\\&\therefore\;mm\equiv\frac{cd_{n}+1}{cd_{n}+cd_{b}+rd}\\ \end{aligned} $$

ただし、H：ベースマネー、M：マネーサプライ、 $ C_{N} $ ：非銀行部門保有現金、 $ C_{B} $ ：銀行部門保有現金、R：預金準備、D：預金、mm：信用乗数、 $ cd_{n} $ ：非銀行部門現金／預金比、 $ cd_{b} $ ：銀行部門現金／預金比、rd：預金準備率

この定義によって、信用乗数（M/H）は非銀行部門の現金/預金比率、銀行部門の現金/預金比率、準備/預金比率の3つの要素で表わすことができる。ここでさらに非銀行部門を家計とその他（法人企業など）に分割するならば信用乗数の変化は近似的に

$$ \frac{\Delta mm}{mm}=-\left(\frac{cd_{h}}{H/D}+\frac{cd_{h}}{M/D}\right)\frac{\Delta cd_{h}}{cd_{h}}-\left(\frac{cd_{e}}{H/D}+\frac{cd_{e}}{M/D}\right)\frac{\Delta cd_{e}}{cd_{e}}-\frac{cd_{b}}{H/D}\frac{\Delta cd_{b}}{cd_{b}}-\frac{rd_{b}}{H/D}\frac{\Delta rd_{b}}{rd_{b}} $$

の様に分解することができる（添字 h は家計、e は非金融企業部門）。第1項が信用乗数変化の家計現金保有要因、第2項が非金融企業等の現金保有要因、以下銀行部門の現金保有要因、準備要因である。この方法にしたがい80年以降の信用乗数変化の要因を寄与度の形に分解してみよう $ ^{4} $ 。図3では各年の第3四半期末の前年同期比変化を分解している。
図1:信用乗数の動向(季調・準備率調整済)

図2: ベースマネーとマネーの伸び率（各前年同月比）

M2+CD平残 —— 広義流動性平残 —— MB平残（準備率調整済）

図3:貨幣乗数変化の要因分解

いた残数値とした．また家計区分は68SNAの「個人」概念にあわせて調整している．したがって99年以降に関しては家計に対民間非営利法人を加えた値を用いることとなる．
80 年代前半においては家計の現預金比率低下が先行し、それに続く形で同程度の企業現預金比率の低下が生じる中で信用乗数は上昇を続けたことがわかる。なお、80 年代の変化要因のうち比較的大幅で不規則な動きを見せているのは銀行準備要因である。だたし、これは法定準備率の変化によるものである。銀行部門の主体的な選択の結果とは言えない点で2001年以降の銀行準備率要因とは区別して論じなければならない $ ^{5} $ 。その後80年代後半には信用乗数の変化はトレンド的な方向をもたず、12から12.5の比較的狭い範囲で安定した。バブル末期には企業現預金比の低下により乗数が上昇し、加えて91年Q4の法定準備率引き下げにより信用乗数は1992年Q1にピークをつけた。

92 年以降の一貫した信用乗数の低下トレンドにおいて特徴的であるのが家計保有現金の寄与である。80 年代の家計現預金比は特に定まった傾向を持たなかったが、90 年代には家ほぼ一貫して上昇している。90 年代の家計はポートフォリオに占める現金の割合を増加させ続けてきたのである。先の分解式にも示すとおり、家計現預金比の上昇は信用乗数を低下させる。92 年のピーク時より 2001 年末までの乗数低下のうち半分が家計現金保有の寄与部分である。このように 90 年代の信用乗数低下の主要因は家計の現金預金比率の低下であるが、1999 年 2 月のいわゆるゼロ金利政策以降では企業保有現金の寄与も大きい。1999 年から 2002 年にかけての信用乗数動向は間に「2000 年問題」を挟むため特に銀行行動に関する部分の解釈が難しいが、99 年以降の乗数変化の要因を視ると銀行の過剰準備の要因が大きくなっていることに気づく。特に 2001 年、2002 年に関しては年 5%以上信用乗数を低下させている。家計現金保有要因はそれについで大きい。なお、同時期の信用乗数低下への各要因の寄与率は表 1 の様にまとめられる。

表1:信用乘数低下期の寄与率分解

1991 年 Q3-2002 年 Q3	1999 年 Q1-2002 年 Q3
家計現金保有要因	54.80%	28.56%
企業保有現金預金比要因	21.02%	24.41%
銀行保有現金預金比要因	5.31%	8.21%
預金準備率	18.87%	38.83%

この様に本稿の興味の中心である90年代の信用乗数低下はその大部分が家計の選択に起因し、近年では銀行準備の変化の影響も大きくなっていることがわかった。確かに、これらは寄与度分解に過ぎず「なぜこれらの比率が変化するのか」を説明するものではない。そこで、以下では「なぜこれらの比率の変化を通じて信用乗数が変化するのか」「これらの比率の変化を引き起こすものは何か」に焦点を当てることにする。ただし、次節以降の分析では比較的長期間の時系列の性質を用いている点に注意が必要である。したがって、直近のように急激な経済環境変化が生じていると思われる際に、同様の関係が安定的に存在
するか否かについての疑問は残るだろう。

## 3 ．信用乘数の変動要因

信用乗数の変化の要因については、これまでもいくつかの仮説があげられてきた。ここでは伝統的な2つの仮説と、近年の日本経済を考える上で重要視されてきた2つの見解を示し、次節以降の分析の出発点とする。

従来、信用乗数の決定因としては金利の変動と景気循環が指摘されてきた(堀内[1980])。堀内は金利の上昇により信用乗数が上昇するとする仮説をBailey-Friedman仮説(B-F仮説)、景気上昇過程において信用乗数が低下するとする仮説をMitchell-Hawtrey仮説(M-H仮説)と整理している。B-F仮説の根拠は、金利が上昇すれば各経済主体が現金を、金融機関は現金と準備預金を節約するという貨幣保有の機会費用に注目するものである。M-H仮説は、景気上昇過程において、消費支出や賃金所得の増加により家計・企業の現金需要が増加するという貨幣需要の取引動機に注目するものである。

好況期に金利が上昇し、消費支出や賃金所得も増加すると、好況期の信用乗数は、B-F仮説によれば上昇し、M-H仮説によれば低下することになる。もちろん、景気と金利は完全に相関しているわけではないので、両仮説は相互に排除するものではない。特にここで現金の機会費用としている名目金利は、フィッシャー効果によってインフレ時には高まるので、景気と物価上昇の逆相関が見られる時期には、金利と景気との相関はそれだけ弱まることになる $ ^{6} $ 。また、80年代の後半は低金利下において景気拡大が続き、90年代に低金利の下で景気が停滞していたことは記憶に新しい。したがって、この2つの仮説には補完する面がある。

日本経済に関しては、信用乗数は景気上昇期に低下し、景気下降期には上昇すると結論する研究が多い（堀内〔1980〕第6章、山本〔1980〕、成川〔1981〕）。すなわち、先行研究ではM-H仮説が支配的であることが示唆されてきた。また、古川〔1985〕第5章は、B-F仮説を否定している。これらはいずれも80年代中期までの研究であるが、原田・杉原〔2002〕は、四半期データを用いた部分調整モデルを最小二乗法で推計し、この2つの仮説が補完的なものであることを示している。これは、金利の自由化が進んだ80年代以降では、B-F仮説は一般に成立し、M-H仮説は符号条件こそみたすが有意性は高くないというものである。

しかし、90年代には不況下での信用乗数の継続的低下、名目利子率の下限制約などB-F仮説・M-H仮説を中心とした考察ではとらえきれない現象が生じている。原田・杉原は、この2つの伝統的仮説を出発点としつつ、90年代を特徴付ける地価や株価の下落、過大な債務のもたらす金融部門や企業部門の不安定性の増大を考慮した研究を行っている。金利や景気循環に加え、経済の不確実性の増大・地価の下落・株価低迷から信用乗数への影響を検証したところ、経済の不確実性の増大として倒産件数を追加するとその影響は有意であ
った。地価の下落、株価の低迷も有意に信用乗数を低下させた。しかし、株価下落が銀行の自己資本比率を低下させ、BIS規制の下で、貸出の抑制から信用乗数を低下させるということは実証的に支持されなかった。

原田・杉原は90年代の乗数変化に関し、いくつかの論点を明らかにしているが、デフレ期待と名目金利のゼロ制約、不良債権の貸出への影響に考慮した実証は行っていない。これらは資産価格の低下同様に90年代の日本経済、そしてそこでの信用乗数の変化を考える上で重大な論点である。

まずは、デフレ期待と信用乗数の関係から考えよう。名目収益率が固定されている金融資産、名目固定的な資産の期待実質収益率は、その名目収益率から期待インフレ率を除いたものになる。典型的な名目固定資産である現金の場合には、その収益率はインフレ率のみから決定される。実物投資の収益性が低く、期待デフレ率が高い場合、実物投資よりも名目固定的な資産を保有する方が有利である。家計に関しても、株式・社債等の資産よりも現預金のような名目固定資産へポートフォリオの比重を移す。このとき企業の資金需要は小さく、貸出を通じた信用創造のプロセスはうまく働かない。この時、信用乗数は低下するであろう $ ^{8} $ 。

次に、利子率のゼロ制約と信用乗数の関係を考える。ある実質利子率の下で、期待インフレ率の低下は名目利子率の低下圧力となる。したがって、期待インフレ率の変化から名目利子率の変化を通じ信用乗数に影響が及ぶ点に考慮した実証が要される。しかし、均衡実質利子率以上のデフレ期待がある場合には名目利子率のゼロ制約に阻まれ、利子率は十分に低下できない。金利がほぼゼロとなると、現金保有の機会費用はゼロとなる。この時、現金保有と預金保有は無差別となり、民間非金融部門の経済主体は短期資金を積極的に銀行へ預ける理由がない。現金需要関数と預金需要関数が不安定化するというわけである。不安定な現金・預金関数の下では、ペイオフへの不安感や引出コストなどのごくちいさな要因が企業・家計の現預金比率に大きな影響を与える可能性がある。したがって、このような経済環境を生じやすくする期待インフレ率の低下、デフレ期待の形成は、やはり、信用乗数の決定因となり得るだろう。

また、90 年代の信用創造機能低下の要因としてしばしば注目されるのは不良債権の存在である。企業純資産の減少、つまりは担保設定可能資産の減少は貸出活動の停滞を招く(Kiyotaki and Moore [1997])。また、マクロの不良債権の存在が取引相手の疑心暗鬼を生み、従来の取引連鎖を破壊してしまうデット・ディスオーガニゼーションの可能性 $ ^{10} $ に注
目すると、不良債権の増加はやはり銀行の貸出行動を慎重化させるだろう。この時、貸出の停滞を通じて信用乗数は低下する。

以上の問題意識をふまえ、本稿では従来型の仮説（B-F仮説・M-H仮説）に加えてデフレ期待仮説・不良債権仮説を取り入れた分析を行う。

## 4 ．信用乗数の説明モデル

本節では時系列分析の手法を用いて、以上の4仮説の妥当性を検証していこう。主要な変数は信用乗数、B-F仮説に対応して名目利子率、M-H仮説に対応して景気の代理変数、そしてデフレ期待仮説に対応する期待インフレ率、不良債権仮説に関する不良債権代理変数の5つである。

2 節では法定準備率調整を行わない信用乗数を用いているが、以降の推計では調整済ベースマネーを用いた M2+CD ベースの信用乗数を用いる。利子率は 2 節での家計現預金比の寄与度の高さを考慮して普通預金金利を用いた $ ^{11} $ 。景気の代理変数としては鉱工業生産指数を使用しているが、本来 M-H 仮説による現金需要の変化は名目的な景気動向から影響される。そこで、以下では鉱工業生産指数に企業物価指数を掛けた一種の「名目鉱工業生産指数」を景気の代理変数として推計を行っている $ ^{12} $ 。また、期待インフレ率は日本銀行 DI よりカールソン・パーキン法で推定した期待 WPI 変化率を用いた $ ^{13} $ 。不良債権に関しては公表値のデータが過去にさかのぼれないことや、その基準に頻繁な変更があるなどの問題から大西他〔2002〕による法人企業統計を用いた過剰債務推計を用いている $ ^{14} $ 。四半期データしか得られない期待物価上昇率、過剰債務額に関しては線形補完により月次化した。その他のデータはいずれも月次である。変数は利子率、期待インフレ率、各種ダミーを除き全てその季節調整済み対数値を用いている。

## 推定の準備

以上の5変数を用いた分析を適切な形で行うためには、各データの性質を知っておく必要がある。その際に重要となるのが和文次数の問題である。先行研究では様々なマクロ変数に関し、レベルでの単位根は乗却できず一階の階差系列における単位根は乗却されるとの傾向があることが指摘されている。本稿の5変数VARモデルで用いる各変数に関してADF
検定（Augmented Dickey Fuller Test）を用いた結果も同様である（表2 $ ^{15} $ ）。預金金利を除く全ての変数のレベルに関し単位根の存在は棄却できないのに対し、一階の階差系列に関してはすべての変数に関し単位根を棄却できる。預金金利に関しても、レベルデータの単位根棄却の有意水準は低く、その他の代替的な金利ではレベルの単位根を棄却できない。そこで、以下の推定はすべての変数について I(1) を想定し、一階の階差系列について行うこととした。

表2: 单位根檢定（Augmented Dickey-Fuller test）

ADF	t-adf	lag	significance	model
信用乘数(M2+CD)	level	3.373899	2	intercept
0.153000	2	intercept、trend
1st diff	-7.905717	2	***	none
-8.274837	2	***	intercept
鉱工業生産指数
(名目化)	level	-2.152659	11	intercept
-1.607120	11	intercept、trend
1st diff	-3.897578	12	***	none
-3.842059	12	***	intercept
不良債権
(総額)	level	-1.45718	12	intercept
-1.63501	12	intercept、trend
1st diff	-5.6142	12	***	none
-5.6814	12	***	intercept
期待インフレ率	level	-1.54912	9	intercept
-2.25571	9	intercept、trend
1st diff	-4.2023	8	***	none
-4.26756	8	***	intercept
普通預金金利	level	-3.142517	5	*	intercept
-2.602970	5	*	intercept、trend
1st diff	-4.111016	5	***	none
-4.045961	5	***	intercept

***：1%有意、**：5%有意、*：10%有意

## 共和分関係と VAR 分析

いずれの変数も非定常過程であるため、レベルデータをそのまま用いての分析は出来ない。そこで、これらの非定常系列間の長期的な関係を考えるために共和分関係の確認を行う。ここでは5変数に関しJohansenの共和分検定を試みた。すると、ラグ次数、データ・VARに関するトレンドの有無にかかわらず最大固有値検定によって有意な共和分関係は確認されない。共和分は変数間の長期的な均衡関係として解釈されるが、今回の主要関心事である信用乗数の長期的な趨勢値は取引・決済手段に関する慣行・技術などにより決定さ
れることが多い。したがって、共和分関係のような長期的な均衡関係という視点で捉えることは困難であると考えられる。

そこで以下では、むしろ信用乗数の循環的な変動要因を考えることに重点を置き、階差系列に関する誘導型 VAR モデルでの分析を行う。誘導型 VAR モデルによる分析はその誤差項の解釈に曖昧さが残る。しかし、信用乗数の動向に関する決定的なモデルがないため構造型の定式化は困難であり、またファクト・ファインディングと再現可能性に重点を置くという観点からも誘導型による分析が妥当であると考えた。

## インパルス応答

推計するのは信用乗数・景気・名目金利・不良債権・期待インフレ率の各階差に関する5変数誘導型VARモデルである。誘導型VARに対し構造的な解釈を与えるに際しては、標準的な手法であるインパルス応答関数を用いる。推計では、5つの内生変数に加えて外生変数として2000年ダミー、消費税導入・引き上げダミー、公的資本注入額などを含めている $ ^{16} $ 。ラグ数の選択は6期ラグまでのなかでAICを最小化する次数を捜し、Pantula et al. [1994]に従い保守的にAIC基準＋2期のラグを選択することとした。結果、83年－2001年のデータを用いた推計では5期ラグ・乗数低下期である92年－2001年の推計では4期が選択された。

## 配列順とグレンジャー因果性

制約なし VAR モデルでのインパルス応答を観察する際にはその配列順が大きな問題となる。この配列順は外生性が高い順序に配列する必要があるが、ここで考察する5変数間の外生性（の度合い）についてはっきりとした理論的コンセンサスはない。そこで、準備として、各変数同士のグレンジャー因果（Pair Wise Granger Causality）を確認することから始めよう。ラグは後のVARのものに合わせている。各組合せに関して全期間（1983-2001）では1%有意で「期待インフレ率から景気」「景気から信用乗数」、5%有意で「期待インフレ率から不良債権」へのグレンジャー因果が確認される。乗数低下期（1992-2001）に関しては1%有意で「期待インフレ率から景気」、10%有意で「期待インフレ率から不良債権」への因果が確認されるのみである。

この結果を受け、グレンジャー因果を参考に信用乗数の内生性を重視した配列と、その外生的決定の可能性を重視した配列の両極端のケースをともに導くことで以下の結論の頑健性をチェックしたい。したがって、インパルス反応関数における配列順は
（配列1）名目利子率 期待インフレ率 名目鉱工業生産指数 過剰債務額 信用乘数（配列2）信用乘数 過剰債務額 名目鉱工業生産指数 期待インフレ率 名目利子率

の２種類である。

## 推計結果（1983年1月～2001年12月）

図4・5が1983年から2001年までのデータを用いて推計した制約なし5変数VARモデルのインパルス応答関数累積値である。実線は各変数の標準偏差1のショックに対する反応の大きさを示しており破線はモンテカルロ法による標準偏差×2の範囲である。図には24ヶ月までの累積反応である。推計自体が階差データに関するものなので、これは水準への影響を表している。図4が配列1による累積反応、図5が配列2による累積反応である。両図を比較するとわかるとおり、インパルス反応を導く際の配列は定性的な差を生まない。

2 つの図に共通して得られる特徴として名目化した鉱工業生産指数の信用乗数への正の影響があげられる。信用乗数への影響の大きさとしては（信用乗数自身を除き）最も大きな影響を与える変数である。しかし、その方向はM·H仮説の示す符号とは異なる。原田・杉原(2002)ではより長期間まで遡ったデータを用いてM·H仮説は成立するが、その有意性は高くないとの結論を導いている。しかし、本推計ではより明確にM·H仮説に反する結果を得ることとなった。名目GDP成長率などと比較しても80年代後半よりM·H仮説の想定する影響関係が希薄になっていることがわかる。これは、80年代後半からの消費者向け信用・カード決済の拡大により、M·H仮説の想定する取引需要による現金保有の必要性が薄れているためと考えられる。決済・清算のためにより積極的な預金保有が行われるようになるならば、景気と信用乗数の関係はM·H仮説が想定するものと反対になるだろう。

一方、B-F仮説については名目利子率（の変化率）上昇は配列1では10ヶ月のラグをおいて、配列2では引き上げ時より信用乗数を引き上げることが見て取れ、その妥当性が確認された。しかし、その有意性は低い。

次に、デフレ期待仮説に関して考える。期待インフレ率についても予想通りの影響を及ぼしていることがわかる。Pair Wise での直接的なグレンジャー因果ははっきりと確認できなかったが、配列順によらず期待インフレ率の上昇は信用乗数を上昇させている。特に配列1では10ヶ月ラグをもって有意な影響力を持つ。これは、信用乗数に大きなインパクトを持つ景気の代数変数である名目鉱工業生産指数に影響する主要因が、期待インフレ率であることによると考えられる。

その一方で、不良債権規模仮説に関しては満足な結果を得られなかった。過剰債務額から信用乗数への影響は配置によらずマイナスであるが、いずれの推計に置いてもその有意水準は高くなく、80年代以降の日本経済で不良債権の信用乗数への影響は常に確認できるというものではないことはわかった。
図4：累積インパルス応答（1983-2001、配列1）

また、信用乗数以外の変数間関係については、名目利子率と期待インフレ率の関係が興味深い。名目利子率の上昇は期待インフレ率に正の影響を与える。一方、期待インフレ率から名目利子率へも正の影響が及ぶが、その有意水準は高くない。また、期待インフレ率は有意に過剰債務を引き下げることも確認された。これは、資産価格経由で企業の財務体質が改善するという影響経路を示唆している。

このように、全期間データを用いた推定からは配列順序・変数選択によらず前節の4つの仮説に関して、M-H仮説は否定される、B-F仮説は成立するが有意性は高くない、期待インフレ率は信用乗数を引き上げる、不良債権仮説は符号条件を満たすが有意性は低いという結果を得ることができた。
図 5：累積インパルス応答（1983-2001、配列 2）

## 信用乘数低下期（1992年1月～2001年12月）

次に、同様の分析を全期間の後半である1992年以降のデータについて行ってみよう。この期間は信用乗数のトレンド的な低下期にあたる。前節で見たとおり、配列順は結果に大きな影響を与えないため、ここでは信用乗数の内生性を重視した配列1の結果のみを解説する（図6） $ ^{17} $ 。データ数が限られるため、全般的にその有意水準は低下している。

全期間のデータを用いた場合との大きな違いは名目金利と信用乗数の関係——つまりはB-F仮説の符号が、有意水準は低いものの理論とは整合的でないという点についてである。これは、90年代後半以降金利水準が下限に衝突したことの影響が大きいと考えられ、原田・
図6：累積インパルス応答（1992-2001、配列1）

杉原(2002)とも整合的な結果である。その一方で、90年代に限定しても名目鉱工業生産指数から信用乗数の影響は有意であるが、その方向はM-H仮説の想定するものと逆である。

期待インフレ率と信用乗数の関係も90年代でも同様に観察される。期待インフレ率の低下は信用乗数を引き下げる。その一方で、不良債権と信用乗数の関係は90年代には明確なものになる。これは、全期間モデルでは極めて低い有意水準しか得られなかったのと対照的である。インパクトの大きさ自体は変数選択に依存するが、いずれの方針にしたがっても不良債権の増大は信用乗数を引き下げることが示された。

また、不良債権と期待インフレ率の関係については、双方向的に不良債権の増大が期待インフレ率を引き下げ、期待インフレ率の低下が不良債権を増大させるとの結果を得た。その際、期待インフレから不良債権のへの影響のみが有意で、より大きなインパクトをも
つ。また、期待インフレ率・名目利子率間の関係は期待インフレ率の上昇から名目利子率の上昇という全期間での応答関数とは逆の影響関係の有意水準の方が高いとの結果を得た。90年代の信用乗数は引き続き景気、期待インフレ率から正の影響を受ける一方で、90年代以降独自の影響関係として不良債権規模の拡大が信用乗数を引き下げるという影響があるということがわかった。

## 景気の代理変数を含まない推計

以上の様に5変数VARにより信用乗数動向の変動要因に関して整理を行った。しかし、景気の代理変数である名目化した鉱工業生産指数が信用乗数に正の影響を持つという点については、従来の代表的な考え方であるM-H仮説と相反しており、その理論的な基礎づけが不足している。そこで、名目鉱工業生産指数を除いた上でも以上で得られた①80年代のB-F仮説成立、②80年代90年代双方での期待インフレから信用乗数の正の影響、③90年代の不良債権の影響などが導かれるか否かを確認したい。

ここでは前節のものから名目化した鉱工業生産指数を除いた4変数VARモデルを推計し、そのインパルス応答を確かめることにしよう。各種ダミー、ラグ数の取扱いは5変数VARと同様である。紙幅の都合から配列1に関してのみ報告するが、この選択は結論に影響しない。図7、図8がそれぞれ全期間・92年以降の反応関数である。

ここでも①に関しては有意水準は低いものの名目利子率上昇は半年ほどを経て信用乗数を引き上げる点が確認できる。また②に関しても92年以降推計での有意水準は低いものの5変数VARと同様の結果を得ている。また③についても80年代を含む推計では極めて有意水準が低い一方で、92年以降推計では有意である点など、①から③の基本的性質は維持されていることがわかる。さらに、過剰債務・期待インフレ率間には相互作用があり期待インフレ率から過剰債務への影響の方が大きいなどの点も同様に観察される。以上より、B-F仮説、デフレ期待仮説、不良債権仮説の実証的性質は景気の代理変数を除いても変化しないことが分かった。

## 数量効果の分析

以上の分析はいずれも各変数に対しその1標準偏差にあたるショックが加わった際の各変数の反応を考えたものである。この方法はショックと反応に関する定性的な影響を考える場合には妥当であろうが、現実の政策へのインプリケーションを考える場合にはその絶対的な反応の大きさを知ることがより重要であるケースも多いだろう。そこで、ここでは各変数に1単位のショックが加わった際の反応を確認したい。

表 3 に示すのは各変数の 1 単位の外生的ショックに対する 24 期後（2 年後）の信用乗数の反応の累積値である。各変数は対数値に関する 1 階の差分なので、その値はショックの
図7：累積インパルス応答（4変数、1982-2001、配列1）

表3:1％のショックが24期後の信用乗数に与える影響

利子率	期待インフレ率	名目 IIP	過剰債務	信用乗数
全期間 5 変数 VAR	3.0964	8.2353	0.2135	-0.0008	1.0123
93 年以降 5 変数 VAR	-5.4416	3.6157	0.3404	-0.1012	0.9185
全期間 4 変数 VAR	3.7749	7.3273	--- ---	-0.0003	1.0311
93 年以降 4 変数 VAR	-5.0652	2.9484	--- ---	-0.0938	0.9330

24 期後の水準への弾力性を示す $ ^{18} $ 。すなわち、各変数の1％の変化の信用乗数に与える影響と解釈できる。90年代の名目利子率の累積効果は短期金利の下限との衝突から必ずしも意味のある政策インプリケーションを持たない。そこで、ここでは期待インフレ率と不良
図8：累積インパルス応答（4変数、1993-2001、配列1）

債権の代理変数である過剰債務残高が信用乗数に与える影響を中心に説明しよう。83年以降の全期間モデルにしたがと、期待インフレ率の1％の上昇は信用乗数の10％近い上昇をもたらす。その一方で過剰債務から信用乗数への影響は極めて小さく、先の分析で述べたように有意でない。93年以降の乗数低下期の推計結果を用いた場合には、期待インフレ率の約1％の上昇は信用乗数を3－4％引き上げる。また90年代モデルでは過剰債務の1％減少は信用乗数を0.1％強上げることがわかる。

ここからも 80 年代 90 年代を通し期待インフレ率の変化は信用乗数に影響を与えてきたことがわかる。一方、過剰債務から信用乗数への影響は 90 年代独自のものであり、過剰債務が半減しても信用乗数を 5％引き上げる程度と大きいとは言えない。
### 5. おわりに

90 年代の信用乗数の低下がなぜ生じたのかを、寄与度分解と信用乗数を説明する4つの仮説 Bailey-Friedman 仮説（B-F 仮説）、Mitchell-Hawtrey 仮説（M-H 仮説）とデフレ期待仮説・不良債権仮説によって考察した。ここで得られた結果は、以下の3つである。第1に、90年代の信用乗数低下を寄与度別に分解すると、家計の現金保有性向上昇の寄与が極めて大きい。第2に80年代、90年代ともに期待インフレ率の動向が信用乗数に影響を与えていることである。第3に90年代の信用乗数低下期に限定した推計では不良債権残高の動向も信用乗数の変化に有意な影響を与えている。ただし、その定量的な影響は時系列分析の結果では、一般に考えられているほど大きくはない点に注意が必要である。

一方、残された課題も多い。90年代信用乗数動向の理解にとって重要ではあるが、定量化が困難であることから計量的分析に反映させていない、〝イオフ解禁・0金利政策の問題である。継続的なゼロ金利下では、実質利子率は期待インフレ率のみに左右される。その意味で、90年代の信用乗数変化に対する期待インフレ率の影響は拡大すると予想していたが、表3での定量分析の結論はそれに反する。これらの要因が乗数決定のメカニズムに与える影響についてはより理論的に考察していきたいと考えている。

以上の分析結果から、信用乗数を高め、金融政策の実効性を高めるためには何ができるだろうか。家計の現金保有性向の上昇もデフレ期待がかかわっているため、デフレ期待を払拭することが重要であるとは明らかである。では、デフレ期待はどうすれば払拭できるかということは、本稿の分析からでは限界がある。また、不良債権処理が信用乗数を高める可能性は示されたが、その効果は数量的にはわずかであった。その財政コストと比較して考えれば、信用乗数を高めるための方策としては限界があるといえるだろう。

## 参考文献

飯田泰之・原田泰・浜田宏一「信用乗数の変化はいかに説明できるか」ESRI Discussion Paper Series No.36、2003年5月。

大西茂樹・中澤正彦・原田泰「デフレーションと過剰債務」、『フィナンシャル・レビュー』、第66号、財務省財務総合研究所編、2002年

釜江廣志『日本の証券・金融市場の効率性』有斐閣、1999年

经济企画厅『平成10年度年次经济报告』大藏省印刷局、1998年。

小林慶一郎・加藤創太『日本経済の罠——なぜ日本は長期低迷を抜け出せないのか』日本経済新聞社、2001年。

佐々木百合「自己資本比率規制と不良債権の貸出への影響」高千穂商科大学、1999年。

堀雅博・寺井晃「カールソン・パーキン法によるインフレ期待計測上の諸問題」未定稿、内閣府経済社会総合研究所

成川良輔「マネタリー・ベース・コントロールの有効性について—我が国の信用乗数に関
する実証研究を中心に—『金融研究資料』1981年9月。

原田泰・杉原茂「信用乗数の変化と90年代の低下」『ファイナンスとファンダメンタルズ』

第11号、青山学院総合研究所経済研究センター研究叢書、2002年。

原田泰・菱山大「日本の歴史的低金利はなぜ生じたのか」『経済セミナー』1998年2月号。古川頭『現代日本の金融分析』東洋経済新報社、1985年。

堀内昭義『日本の金融政策－金融メカニズムの実証分析－』東洋経済新報社、1980年。

山本和「わが国におけるマネーサプライ・コントロールのメカニズムについて」『金融研究資料』1981年5月。

Bailey, M. J., “National Income and the Price Level,” A Study in Macroeconomic Theory, Second Edition, McGraw Hill, 1971.

Friedman, M., “A Theoretical Framework for Monetary Analysis,” National Bureau of Economic Research Occasional Paper 112, 1971.

Hawtrey, R. G., Currency and Credit, 4th Edition, Longmans, Creen and Co., 1950.

Kiyotaki, N. and Moore J., “Credit Cycles,” Journal of Political Economy, vol.105, pp211-248, 1997.

Mitchell, W. C., Business Cycles and Their Causes, University of California Press, 1950.

Pantula, Sastry G., Gonzalez-Farias Graciela, and Wayne A. Fuller, “A Comparison of Unit-Root Test Criteria,” Journal of Business and Economic Statistics, vol.12 pp449-459, 1994.

Tobin, J., “A General Equilibrium Approach to Monetary Theory” Journal of Money, Credit and Banking, vol.1, pp15-29, 1969.
資料 3

# アジア太平洋経済協力（APEC）貿易・投資委員会電子商取引運営グループ 出張報告

平成 27 年 9 月 17 日

特定個人情報保護委員會

平成27年8月26日（水）から30日（日）まで、フィリピン共和国のセブにおいて開催された2015年APEC貿易・投資委員会電子商取引運営グループ本会合及びデータ・プライバシー・サブグループ会合等に、事務局職員が参加した。

我が国からは、電子商取引運営グループ本会合において、経済産業省から個人情報の保護に関する法律の改正法案が国会において審議中であることを、当委員会から、同法の改正法案が成立すれば、来年1月に個人情報保護委員会が設置される見込みであることについて報告した。
# Utilizing ICT and Promoting Technology Research and Development

## Section 1 Promoting Innovation in the Field of National Land and Transport Utilizing ICT

Information technology initiatives in the fields of land, infrastructure, transport and tourism within the “Declaration to be the World’s Most Advanced IT Nation” (Cabinet decision June 14, 2013) are being promoted in coordination with the IT Strategic Headquarters (Strategic Headquarters for the Promotion of an Advanced Information and Telecommunications Network Society) headed by the Prime Minister.

## Promoting ITS

Intelligent Transport Systems (ITS), a system created through the integration of people, roads, and vehicles using the latest Information and Communications Technology (ICT), enables advanced road use, the safety of drivers and pedestrians, dramatic improvement of transport efficiency and comfort as well as solving various social problems such as traffic accidents and congestion, environmental problems, and energy problems and is leading to the creation of new markets in the related fields of the automotive industry and information technology industry among others.

Also, in order to realize a road traffic society that is the safest, the most environmentally friendly, and the most economically efficient in the world in accordance with the “Declaration to be the World’s Most Advanced IT Nation” decided by Cabinet in June 2013, initiatives for the

gathering and dissemination of road traffic information which will be effective for traffic safety measures, congestion measures and disaster countermeasures, etc. are being actively promoted.

### a. The Spread of ITS in Society and its Effect

## (a) Promotion of ETC and its Effects

Electronic Toll Collection (ETC) is now available on toll roads across Japan and the total number of new setup onboard devices is 44.53 million as of December 2013 and its usage rate on all national expressways is roughly 89.3%. Congestion at tollgates that used to account for roughly 30% of expressway congestion causes is mostly relieved and contributes to reductions in $ CO_{2} $ emissions and environmental burdens. Additionally, measures utilizing ETC such as Smart IC which is an ETC only interchange and discounts for ETC vehicles are being implemented and in addition to toll roads, its also possible for parking payments and boarding procedures for ferries, showing the spread and diversification of services utilizing ETC.

## (b) Improvement of Providing Road Traffic Information and its Effects

Vehicle Information and Communication System (VICS) compatible onboard devices aim at the advanced travel route guidance and as of September 2013 roughly 39.58 million units have been shipped. By providing travel time, congestion conditions, traffic restrictions, and other real-time road traffic information, VICS improves drivers' convenience and contributes to better driving gas mileage that also leads to reducing environmental burdens including the reduction of $ CO_{2} $ .
roads, ports, and sewage. The optical fiber managed by the nation for the management of rivers and roads is open to private sector businesses within a scope that does not interfere with facility management and in fiscal year 2013 roughly 500km were open to applications for those seeking usage.

## 5 Sophisticated Water Management and Water Disaster Prevention Utilizing ICT

In light of new developments in information technology of recent years, new technology is being applied to the field to further the sophistication of water management and water disaster prevention.

Regarding the monitoring of rivers and their basins, for rainfall observations, a new radar, XRAIN (MLIT X Band MP Radar Network), which allows for near real-time observation of local rainfall data is being implemented and for the observation of flows and water levels, the introduction and practical application of new technology such as the ADCP (a flow rate meter that uses the Doppler effect of ultrasound) and image analysis (Figure II-10-1-3 Diagram 1) that utilizes CCTVs among other images is being promoted. Also, to assess the extent of inundation when disasters occur, the use of Synthetic Aperture Radars (SAR) and utilization of big data including various location information such as social media activity is being investigated.

Also, in addition to obtaining high precision topographic data through aerial laser profiling (LP), initiatives to improve the efficiency and effectiveness of maintenance and management through the utilization of image data obtained through Mobile Mapping Systems (MMS) are also being promoted.

The information obtained through these such as rain volume, water level, and high precision topographical data was integrated into flood simulations and risk assessment (Figure II-10-1-3 Diagram 2) using the “Distributed Rainfall-Runoff Model”, an advanced flood prediction model to further crisis management. In addition to this, a model to visualize the flow of underground water three-dimensionally based on data such as topography, geology, and surface water was created and the results of this was used for the evaluation of future underground water management policies regarding the regions of Chikugo and Saga plains under the land subsidence prevention guidelines.

Also, concerning for the surveillance of sediment-related disasters in the normal time, the abnormal signs are monitored through means such as rainfall radars, volcano surveillance cameras, automated landslide monitoring systems, and other sophisticated tools utilizing ICT. Additionally, in preparation for the occurrence of

Diagram 1 Measuring the Water Level and Flow Rate Using Image Analysis of Video Source) Fujita Lab, Kobe University Faculty of Engineering

Diagram 2 flood prediction by distributed hydrological model Source) MLIT

Diagram 3 Catastrophic Landslide Monitoring and Warning System Source) MLIT
disaster investigation, and emergency restoration) under the “Robots for Next-Generation Social Infrastructure Field Investigation Committee” the items to be targeted by initiatives for the promotion of development and implementation were fleshed out and goals were debated for the formulation of public offering procedures.

Figure II-10-4-1

Promotion of the Robot Development and Introduction for Next Generation Social Infrastructure

《Examples of technology seeds》