Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
# Asset Markets and Business Fluctuations in Japan

Kazuo Ogawa

Shin-ichi Kitasaka

Toshio Watanabe

Tatsuya Maruyama

Hiroshi Yamaoka

Yasuharu Iwata

*) Kazuo Ogawa (Associate Professor of Kobe University, Department of Economics), Shin-ichi Kitasaka (Associate Professor of Nagoya City University, Department of Economics), Toshio Watanabe (Toho Mutual Life Insurance Company, Former Researcher of Economic Research Institute, Economic Planning Agency), Tatsuya Maruyama (National Land Agency, Former Researcher of Economic Research Institute, Economic Planning Agency), Hiroshi Yamaoka (The Daiwa Bank, Ltd., Researcher of Economic Research Institute, Economic Planning Agency), Yasuharu Iwata (Researcher of Economic Research Institute, Economic Planning Agency)

**) Early version of the papers on this research project was presented at the Tenth International Symposium held at the Economic Research Institute, Economic Planning Agency on March 24-25, 1993, 1993 annual meeting of the Japan Association of Economics and Econometrics at Hosei University, Finance Forum, 1994 meeting of the Macroeconometric Modelling, and the workshops at the Japan Development Bank, Kobe University, NLI Research Institute, and Osaka University. We thank Kanemi Ban and Kazuyuki Suzuki for reading the whole manuscript and giving extremely helpful comments and suggestions. We are also grateful to Hideyuki Adachi, Kazumi Asako, Atsuo Fukuda, Fumimasa Hamada, Shigeyuki Hamori, Tatsuo Hatta, Charles Yuji Horioka, Shinsuke Ikeda, Tatsuya Ishikawa, Kazumasa Iwata, Kazuya Kamiya, Soshichi Kinoshita, Kiyoshi Kuga, Morio Kuninori, Tsutomu Miyagawa, Hajime Miyazaki, Chikashi Moriguchi, Syuji Nishijima, Yoshiyasu Ono, Fumio Otake, Nobuo Shoji, Toshiaki Tachibanaki, Yosuke Takeda, Yoshiro Tsutsui, Shigeru Wakita, Nobuyoshi Yamori, Hiroshi Yoshikawa and the participants at seminars for helpful comments and suggestions. All remaining errors are, of course, our own.
for several years. We classify the assets and consumption expenditure into several categories and then examine which component of wealth is most relevant for changing the level of consumption expenditure and which component of consumption spending is most affected by wealth change.

We hope that this study stimulates the discussions on the channel through which the asset markets affect the real economy and that understanding of the relationship of the asset markets with the real economy is further deepened.
## 要旨（Summary in Japanese）

### 1. 研究の目的

わが国では、1980年代中頃から株式や土地に代表される資産価格の高騰が観察され、同時に戦後で2番目に長い好況期（平成景気）を迎えた。しかし、90年代に入り、資産価格の大幅な低下とともに、景気は後退局面を迎えることになり、現在に至っている。今回の景気変動の大きな特徴は、景気の振幅が大きく、しかも好況期、不況期ほ期間がこれまでの景気循環に比べて長いことがあげられる。このような景気変動の特徴が、資産市場とどのように関連しているのか、実証的に明らかにするのが本研究の目的である。特に、資産価格の変動が実物経済にどのように伝播し、景気循環にどのような影響を及ぼすのかを解明することに力点を置く。具体的にいえば、有効需要の主要な構成要素である設備投資、住宅投資、消費に焦点を絞り、これらの需要項目が資産市場とどのようなに係わりあっているのか、実証的に検討を加える。設備投資、住宅投資は国民総支出のうちで最も変動の大きい需要項目であるし、消費は最も大きな構成要素である。したがって、これらの項目の分析を通じて、資産市場と総需要の変動との関連が、ある程度実証的に解明されることが期待できる。

## 2 ．研究の構成

本研究は「Asset Markets and Business Fluctuations in Japan.」(資産市場と景気変動)を主題として，「Chapter.1 Asset Markets and Capital Investment in Japan.」(「資産市場と設備投資」以下，論文1と呼ぶ)，「Chapter.2 Borrowing Constraints and Role of Land Asset in Japanese Corporate Investment Decision.」(「法人企業の投資決定における借入制約と土地資産の役割」以下，論文2と呼ぶ)，「Chapter.3 An Empirical Re-evaluation of Wealth Effect in Japanese Household Behavior.」(「資産効果の実証的再評価」以下，論文3と呼ぶ)の3つの論文と，論文1と論文2で使用したデータの詳細な作成方法について論文の形でまとめた「Data Appendix for an Analysis of Firm's Investment Demand in Japan.」(「企業の設備投資需要分析のためのデータ作成方法」)から構成されている。この研究の構成をフローチャートにすると次のようになる。

資産市場と実物経済のリンク
#### 3. 論文 1 (Chapter. 1)

## (1) 戦後の景気循環と比較した今回の景気循環の特徴

今回の景気循環の特徴としては，好況・不況期において，投資（設備投資，住宅投資）の大きな変動が見られること，資産価格が大きく変動したにもかかわらず，財・サービス価格は比較的安定していたこと，上昇局面において大幅な金融緩和があり，下降局面においてはマネーサプライが伸び悩んだことなどが挙げられる。

表1，2 景気循環の特徴（成長率 %）

NO.	年代	GNP	最终消费	粗投资	住宅投资	GNPデフレーター	TOPIX	6大都市地価指数	M2+CD
好况期	1	1958. 1-1961.12	10.50	9.34	23.80	17.20	5.82	28.70	40.10	20.50
2	1962.10-1964.10	9.92	9.83	15.60	22.20	5.60	0.01	17.00	21.80
3	1965.10-1970.7	10.50	8.95	17.50	16.40	5.50	14.40	9.53	16.70
4	1971.12-1973.11	8.08	9.06	10.70	16.70	9.29	48.40	24.30	23.40
5	1975. 3-1977.1	4.38	3.55	2.09	7.81	7.07	9.06	-1.93	14.30
6	1977.10-1980.2	5.25	5.61	6.20	1.61	3.70	8.48	6.58	11.60
7	1983. 2-1985.6	3.91	2.87	5.34	-3.22	1.89	23.40	5.72	7.66
8	1986.11-1990.10	5.05	4.51	11.70	10.10	1.12	19.30	26.30	10.80

不况期	1	1961.12-1962.10	8.99	7.61	8.95	15.50	4.77	-14.10	32.10	17.80
2	1964.10-1965.10	8.68	8.30	11.60	23.60	5.33	-6.54	6.90	16.30
3	1970. 7-1971.12	4.70	5.45	1.34	5.14	6.12	6.73	23.80	19.80
4	1973.11-1975.3	0.56	1.97	-5.77	-7.00	18.70	-13.90	4.70	12.90
5	1977. 1-1977.10	4.76	4.07	-0.29	0.97	6.01	9.40	2.60	11.40
6	1980. 2-1983.2	3.30	2.51	1.37	-3.28	3.29	7.23	8.70	8.76
7	1985. 6-1986.11	3.56	3.60	7.02	5.87	1.64	28.20	14.70	8.49
8	1990.10-1993.9	2.23	1.72	-1.30	-4.22	1.65	-13.50	-12.00	2.48

## (2) 80年代中頃から90年にかけての非金融法人企業の財務行動の特徴

この期間，大企業は株高を背景に，エクイティ・ファイナンスを積極的に行った結果，自己資本比率が

図2－1 自己資本比率の推移（資本金／総資産）；全産業

図4－2 借入依存度の推移；製造業
図7－1 手許流動性の推移（手許流動性／売上高）；全産業

高まり，借入依存度が低下したこと，一方，中堅・中小企業を中心に借入依存度が上昇した（図2－1，4－2）。また，企業規模を問わず流動資産の保有比率が上昇していること（図7－7）も，この時期の企業の財務内容の特徴として挙げられる。

## (3) 土地市場と設備投資行動

企業の資金調達について，借手と貸手の間に発生する情報の非対称性を仮定したエージェンシー・コスト理論が近年注目されている。従来，日本の大企業は借入依存度が高かったが，メインバンク制の下で情報の非対称性が生じる余地は少なかった。ところが，資本市場の整備や株価高騰にともなって，大企業の借入依存度が低下し，自己資本比率が上昇してきた。したがって，銀行はこれまでの大企業から中堅・中小企業へと融資先をシフトさせ，貸出を伸ばしてきた。これら中堅・中小企業と銀行の間には長期的な顧客関係が培われていない場合が多く，情報の非対称性が問題となってくる。しかし，同時期，資産価格の高騰が観察されており担保価値の上昇が情報の非対称性を軽減することに寄与したことがうかがえる。この結果，中小企業への貸出の上昇と担保貸付の割合の高まりが同時に生じた（図8-1，9-1）。

図8－1 中小企業への貸付割合；全産業
図9－1 不動産担保貸付の割合

## (4) 株式市場と設備投資行動

株式市場が効率的であれば株価は企業の設備投資から得られる将来の収益を正確に反映しており，設備投資と株価に基づく設備投資の収益性指標（トービンの平均q）の間には高い相関が観測されるはずである。しかしながら，その前提には，株価に収益性以外のノイズが存在しないことが必要となる。そこで，生産技術の情報に基づいて，投資から得られる将来の収益の割引現在価値（限界q）と平均qを比較したところ，両者の乖離は大きく，とりわけ80年代中頃から平均qが限界qを大幅に上回っていることがわかった（図10-1）。このことは，株価にバブルやファッズなどのノイズが混入していることを示唆している。また，この乖離部分が企業の保有している土地資産と関連していることも明らかになった。

図10 - 1 平均 q と限界 q の推移（全産業）

## (5) 法人企業の設備投資・土地需要・借入行動の計量分析

上記の結果を受けて，法人企業の設備投資・土地需要・借入需要関数の計測を行ったところ，以下の結果を得た。

1）平均qは，いくつかの業種（建設，繊維，金属製品，一般機械，電気機械，卸売・小売）を除いて設備投資に対して有意な負の影響を及ぼした。また，上記の6つの業種において，正の効果が認められたものの，概して決定係数は低く，説明力は決して高くなかった（表11-1）。

２）平均ｑは土地の純購入・借入に対しても全般的に有意な負の効果を有した。

3）すべての業種について，限界qは設備投資に対して有意な正の効果を持った（表12-1）。

4) 限界 q は, 土地購入, 借入に対しても全般的に有意な正の効果を有した。

5）土地価値，キャッシュ・フロー（現預金 + 経常利益 + 減価償却）も多くの業種について設備投資に対して有意な正の効果を有した（表11 - 1，12 - 1）。また，キャッシュ・フロー変数は，建設，不動産業において，土地購入，借入に対して特に大きな正の効果を有した。

6）企業のファンダメンタルズ（限界q）とノン・ファンダメンタルズ（平均qのうち限界qからの乖離部分）は設備投資行動に対して異なった影響を及ぼした。前者は正の効果を有するものの，後者は全般
上段：係数

D.W.: ダーヴィン・ワトソン比

D1：ダミー変数（不況期に1その他0）

## に負の効果を有する場合が多かった（表13-1）。

7）1）～6）を総合すると，企業の投資はおおむね限界qに基づいて行われ，その際土地価格やキャッシュ・フローも影響を及ぼした。一方，株価上昇に基づくノン・ファンダメンタルズの拡大は土地価格の上昇やキャッシュ・フローの上昇を通じて設備投資の上昇にまわった部分もあるが，のこりは企業の手許流動性の上昇に結果し，全体としては設備投資とはマイナスの相関をもっていた。

8）土地の資産価値が設備投資に対して及ぼす効果は，多くの産業において景気の上昇局面と下降局面で異なることも明らかになった。土地の担保価値が設備投資に及ぼす効果は景気の下降局面でより大きいことが観測された（表14－1）。この土地担保効果の景気局面における非対称性が，平成不況を長期化させた原因の1つと考えられる。

表11 - 1, 12 - 1, 13 - 1, 14 - 1 設備投資関数の計測（被説明変数；I / K）；全産業

NO.	定数項	AVQ	MAQ	NF	LAND	D1*LAND	CF	R-sq./D.W.
表11-1	-0.0019
-0.41	-0.0035
-6.23	0.0144
5.82	0.6693
10.15	0.7803
1.3511
表12-1	0.0331
4.30	0.0162
4.16	0.00054
0.24	0.2639
2.20	0.7301
0.8848
表13-1	0.0159
2.17	0.0077
2.07	-0.003
-5.37	0.0105
3.94	0.4075
3.84	0.8017
1.3198
表14-1	0.0142
2.00	0.008
2.25	-0.0029
-5.33	0.0113
4.36	0.0035
2.61	0.4042
3.95	0.8158
1.4821

AVQ : 平均q

Ⅰ：設備投資

MAQ：限界q

K：資本ストック

NF : AVQ-MAQ

LAND：土地資產

CF：手許流動性

下段：t值

### 4 ．論文2（Chapter.2）

## (1) 借入制約，担保と投資行動

投資水準の決定にあたって企業の借入制約が存在したかどうか，また，その際借入制約が土地資産の価値やキャッシュ・フローに依存するかどうかを検討することがこの論文の目的である。企業が株価最大化を行う新古典派的な企業モデルにしたがって，投資に関する最適化の一階の条件（オイラー方程式）を導出し，それをGMM法によって産業別に計測した。計測においては，借入制約が明示的に考慮され，借入制約に対応するラグランジェ乗数が土地の時価，キャッシュ・フローといった担保価値によって影響を受けるのかどうかの検討を行った。借入制約がきいているかどうかは，ラグランジェ乗数の大きさで表され，きいていない場合はラグランジェ乗数はゼロになる。

## (2) オイラー方程式の計測と借入制約のテスト

計測結果をまとめると，以下の8つの業種において借入制約が観測された。また，括弧内は借入制約を緩和する変数である。

・全産業（土地，キャッシュ・フロー）・化学（土地，キャッシュ・フロー）

$$ \begin{aligned}&\text{·建設 }\quad( 土地 , キャッシュ \text{·フロー )}\quad\text{·鉄鋼 }\quad( 土地 \quad\text{)}\end{aligned} $$

・製造業（土地，キャッシュ・フロー）・卸売，小売（土地，キャッシュ・フロー）

・食料品（キャッシュ・フロー）・不動産（キャッシュ・フロー）

また，ラグランジェ乗数の時系列的な動きは，図１－１に示されている。ラグランジェ乗数は，借入制
約の強さを示すものであり，これによると，借入制約は，多くの業種（建設，製造業，鉄鋼，卸売・小売，不動産）について86年あたりから大幅に緩和されてきており，それが，設備投資の増大につながったと考えられる。とりわけ，その効果が大きかった業種は，建設，鉄鋼，卸売・小売，不動産である。鉄鋼を除けば，これらの業種は雇用，売上について中小企業の占める割合が大きく，担保価値としての土地やキャッシュ・フローが重要な役割を果たしたと考えられる。これらの結果は，論文1において得られたものと整合的である。

図1－1 ラグランジェ乗数の推移（全企業）

#### 5. 論文 3 (Chapter. 3)

## (1) 家計行動と資産効果

1980年代半ば以降の景気循環における民間最終消費支出の変動は，資産市場と密接に結びついていると考えられており，実証研究も盛んに行われている。ライフサイクル・恒常所得仮説では，金融資産・実物資産・人的資産を包含した総資産を問題としているが本論文では流動資産仮説や流動性制約を重視して，資産の構成に着目した。

流動性制約の下では，より流動性の高い資産がより消費に結びつきやすくなり，流動性の大小という意味で，資産の構成が消費行動に影響を及ぼす重要な要因であると考えられる。

## (2) 消費関数の計測

資産構成を考慮した消費関数を計測する方法として，資産をブレイクダウンして，それぞれの資産項目を説明変数に加え資産効果の大きさについて検討を加えた。ここでは，以下の6つのパターンで計測を試みた。

1. 総資産（金融資産 + 実物資産（土地））

2．純金融資産（金融資産 - 負債），实物資産

3. 流動資產（金融資產 - 生命保険），实物資產

4．有価証券，有価証券以外の流動資産，実物資産

5. 流動資產

6. 有価証券，有価証券以外の流動資産

さらに，総消費を5費目（飲食費，光熱費，被服費，住居費，雑費）に分解し，費目別の消費関数を上記のそれぞれのパターンで計測し，費目ごとの資産効果の大きさも合わせて検討した。

総消費について，流動資産の資産効果は実物資産よりはるかに大きかった（表1）。また費目別の消費関数で資産効果が観測されたのは，被服費，住居費，雑費で，流動資産が有意な正の効果を持っていた。さらに，住居費については実物資産も有意な正の効果を持っていた。住居費には，家具，家庭用耐久財，自動車の購入が含まれており，雑費には，娯楽用耐久財，サービスへの支出が含まれていることから，妥当
## な結果と言えよう。

表 1 消費関数の計測（被説明変数；C / DY）

No.	定数項	TW	FW	LW	SEC	OLS	RW	I/DY	SETAI	AGE	FARM	R-sq./S.E.
1	0.2143	0.0105	1893000	0.0484	0.0089	-0.002	0.5354
1.54	3.58	7.80	1.86	4.75	-2.79	0.0412
2	0.1981	0.0275	0.0099	1928000	0.0513	0.0079	-0.0019	0.5335
1.40	1.25	3.41	7.59	1.94	3.27	-2.54	0.0413
3	0.1637	0.0657	0.0066	1930000	0.0543	0.0068	-0.0015	0.5443
1.17	2.27	2.13	7.85	2.09	2.82	-1.88	0.0408
4	0.1553	0.0751	0.0576	0.0064	1952000	0.0559	0.007	-0.0015	0.5408
1.02	1.43	1.13	2.04	7.09	1.96	2.49	-1.84	0.041
5	0.1952	0.0873	1874000	0.0489	0.0059	-0.0015	0.5387
1.38	3.34	7.58	1.85	2.50	-1.90	0.041
6	0.1603	0.1183	0.0551	1963000	0.0554	0.007	-0.0016	0.5368
1.05	2.65	1.07	7.22	1.93	2.46	-1.91	0.0411

TW：総資産

上段：係数

下段：t值

SEC：有価証券

RW：实物资产

C：家計最終消費支出

## (3) 住宅投資の計測

住宅投資についても同様の方法で計測を行ったが，やはり流動資産・実物資産が有意な説明変数となった（表3）。

表 3 住宅投資関数の計測（被説明変数；ＩＪ／ＤＹ）

No.	定数項	TW	FW	LW	SEC	OLS	RW	CCOST	I/DY	SETAI	AGE	FARM	R-sq./S.E.
1	0.0241	0.0056	-0.0043	30610	0.0212	-0.0005	-0.00005	0.454
0.52	4.52	-8.27	0.35	2.55	-0.73	-0.23	0.0122
2	0.0147	0.0145	0.0052	-0.0042	51550	0.0227	-0.0011	0.00002	0.4558
0.32	1.95	4.14	-8.42	0.60	2.73	-1.51	0.07	0.0122
3	0.0069	0.0248	0.0041	-0.0043	41020	0.023	-0.0012	0.00014	0.4689
0.15	2.41	2.86	-8.44	0.48	2.80	-1.82	0.60	0.0121
4	0.0269	0.0034	0.0427	0.0047	-0.0044	-11938	0.0195	-0.0018	0.00018	0.4726
0.61	0.20	2.51	3.19	-8.53	-0.13	2.44	-2.37	0.74	0.012
5	0.0242	0.0383	-0.004	11160	0.0197	-0.0018	0.00012	0.4278
0.53	4.08	-6.82	0.13	2.36	-2.55	0.47	0.0125
6	0.0261	0.0366	0.04	-0.0041	6129	0.0193	-0.0018	0.00012	0.4233
0.52	2.34	2.15	-6.59	0.06	2.12	-2.31	0.47	0.0126
TW:総資産	I J:民間住宅投資	上段:係数
FW:純金融資産	D Y:可処分所得	下段:t值
LW:流動資産	SETAI:世帯人員
SEC:有価証券	AGE:60才以上の人口/全人口*100
OLS:有価証券以外の流動資産	FARM:農家世帯数/全世帯数*100
RW:実物資産	R-sq.:決定係数(上段)
CCOST:レンタルコスト	S.E.:標準偏差(下段)

## (4) 消費の変動要因分析

平成景気とそれ以前の消費変動のうち資産変動によってもたらされた部分を計測したところ，最近になればなるほど，資産変動の寄与部分が高くなっていることがわかった（表4）。平成景気において，消費変動のうち資産変動の寄与部分は，58%にも達し，その82%が流動資産の変動によるものであった。また，同時期，資産変動によってもたらされた消費変動の内訳は，住居費と雑費が共に48%程度で大半を占めている（表5）。
表 4 消費に対する寄与度（単位%）

時期	総資産	金融資産	实物資産	合計	流動資産	实物資産	合計
1970-75	5.98	3.98	4.19	8.18	11.62	2.81	14.43
1975-80	5.66	6.89	2.85	9.74	23.30	1.91	25.21
1980-85	10.97	11.00	6.37	17.36	30.96	4.27	35.23
1985-90	24.41	19.51	15.94	35.45	47.71	10.70	58.41
1990-92	-10.84	-9.38	-6.82	-16.20	-17.55	-4.58	-22.13

表 5 資産効果による消費変動の費目別内訳（単位%）

時期	被服費	住居費	雑費
1970-75	8.35	49.56	46.52
1975-80	9.59	43.66	53.40
1980-85	9.12	45.91	50.78
1985-90	8.47	48.97	47.20
1990-92	8.23	50.14	45.84
# コメント ( Comments at the Workshop in Japanese )

本研究プロジェクトでは，研究報告を発表するにあたり，平成6年8月24日，大阪大学経済学部教授 伴金美氏，日本開発銀行設備投資研究所主任研究員 鈴木和志氏をコメンテーターに迎え，ワークショップを開催した。そこで出された主な意見は以下の通りである。（括弧内はそれぞれの意見に対する，本研究プロジェクト側からの回答である）

## 論文 1 (Chapter 1)

・景気の状況局面についてはうまく説明がなされているが，残念ながら計量分析におけるデータの計測期間が1991年第一四半期迄となっており，今回の景気後退局面の全てをカヴァーしていない。これはこの研究プロジェクトがスタートした時期が1992年5月であることを考えるとやむを得ないことであるとも言えるが，投資が1991年以降大幅に落ち込んでいることに鑑みるに，計測期間は是非とも延長して欲しかった。（回答：今回計測に使用した「法人企業統計」においては，1年ごとに標本企業の洗い替えが行われるために，データの不連続性が生じるという問題が存在する。そのため，本研究プロジェクトでは研究のスタート時にこの問題を解決すべく，データに処理を施し，その処理済みのデータを用いて研究を進めたために，その後の統計発表の成果を即時に取り入れることが出来なかった。この点に関しては我々も残念に思っており，機会があれば是非とも計測期間を延長して分析を行いたいと考えている。）

・土地の担保価値上昇が中小企業のエージェンシー・コストを軽減させ，設備投資行動に影響を及ぼしたことを明示的に主張するならば，計量分析は産業別だけでなく企業規模別にも行った方が良かったのではないか。（回答：企業規模別の計量分析については，我々も行いたいと考えていたが，先に述べたようなデータの処理作業に多くの時間を割いてしまったこと，また，企業規模別に計測を行った場合，データ不連続性の調整に支障を来す恐れがあったこと等から，今回は見送ることとした。）

・推定期間を統一的にするのではなく，金融自由化以降のみの計測も行って，その影響を見ても良かったのではないか。

・限界 q の作成において利潤率の確率過程を単純に置いて計算しているが，利潤率については70年代前半と80年代の間に構造変化があった筈であり，この事についてどう考えているのか。また，最近の研究では，投資関数の説明変数としては限界 q よりも単純な利潤率の方が優れているとの指摘もある。この事は確認したのか。（回答：第2論文におけるオイラー方程式の計測において，業種によっては70年代以降の計測のみが収束したものがあった。確かにこの時期に構造変化があったと考えられる。）

・従来もキャッシュ・フローは投資関数の説明変数として効くことが知られていたが，これは平均qを用いた投資関数での議論であったために，平均qで把握出来ない情報がキャッシュ・フローによって提供されたためかもしれない，と考えられていた。しかし本研究において，限界qを作成し，これを説明変数とした投資関数においてもキャッシュ・フローが効くということが厳密に証明された。これはこの研究分野における大きな貢献である。

・本研究では，資産価値の変動が企業価値に影響を与え，それが信用市場を通じて企業の設備投資行動に影響を与える，という資産市場と実物経済のリンクが実証された訳であるが，これはまさに近年注目を集めているフィナンシャル・アクセラレーターの理論（実物経済での企業に対するイニシャル・ショックは金融市場を通じて増幅され，再び実物経済にフィード・バックされる）を実証的に明らかにしたものと言える。（回答：我々の問題意識は確かにフィナンシャル・アクセラレーターの理論と重なるものであり，
このような位置付けを与えられることは，我々としても歓迎の意を表したい。）

## 論文 2 (Chapter 2)

・第1論文と同様に景気の上昇局面と後退局面とに分けてその非対称性を分析しても良かったのではないか。（回答：第2論文において，資産効果の景気局面による非対称性の分析を行い，第1論文の結果をサポートするという観点に我々は気付いていなかった。指摘通り，この分析は取り入れられるべきものであった。）

・中小企業において借入机制約が存在したことを検証しているが，新株発行に関する制約が存在したことを検証することもオルタナティブな分析として考えられよう。（回答：我々は，配当に関して非負の制約を置いた場合に，借入机制約が増幅される効果があることを確認している。）

## 論文 3 (Chapter 3)

・資産効果を含む消費関数の計測において，流動性資産のデータ上の制約のために「全国消費実態調査」と「県民経済計算年報」の2つのデータ・ソースを用い，プーリング法を採らざるを得なかったことは理解できるが，何らかの代理変数を考えることによってデータの出所を統一することは出来なかったか。また，「県民経済計算年報」を用いたのであれば，地域効果を示す地域差指標のようなものも出せれば面白かったのではないか。（回答：本研究報告書中に述べてあるように，家計の預金残高を把握するために「全国消費実態調査」を使用せざるを得ず，また多重共線性の問題を避けるために「県民経済計算年報」を併用してプーリング法を採用したことは止むを得なかった。地域効果については，我々の消費関数においては地域ダミーという形で考慮されている。）

・資産をブレークダウンして資産構成を考慮した消費関数を計測し資産構成の違いによる資産効果の違いをさらに費目別消費関数を計測し消費費目別の資産効果を計測しており興味深い結果が得られている。
Chapter. 1

(論文 1)

# Asset Markets and Capital Investment in Japan （資産市場と設備投資）

Kazuo Ogawa

Shin-ichi Kitasaka

Toshio Watanabe

Tatsuya Maruyama

Hiroshi Yamaoka

Yasuharu Iwata
### 1. Introduction

The Japanese economy has plunged into deep recession around April in 1991 after a long period of booms, which is recorded as the second longest booms in the postwar period in Japan.

The real GNP growth rates hovered around 5 % during the years of 1987-1991, while it was only 1.4 % in 1992 and 0.1 % in 1993. Among the demand components, slowdown of growth is observed most notably for the private residential investment and business investment. The growth rate of the former was -8.2 % and -6.7 % in 1991 and 1992, while that of the latter was -4.0 % and -8.5 % in 1992 and 1993.

However, the most notable characteristics in the current recession can be seen in the asset markets, especially in the stock market and the land market. The Tokyo Stock Exchange Price Index (TOPIX) precipitated in January of 1990 after a long spell of price soaring in the preceding boom periods. The TOPIX declined by 57.8% from December of 1989, peak of the stock price, to August of 1992. The land price exhibited a similar pattern. The land price index of six largest cities rose at the rate of 24.5% per annum from September of 1985 to September of 1990, which was followed by a sharp decline. Many corporations which were given loans by the financial institutions on the security of land and stocks during the boom periods have become insolvent and some argue that it will lead to an instability of the financial system in Japan.

Thus there seems to be financial factors in addition to real factors such as insufficient level of effective demand underlying the current recession. That is why the current recession is often called “complex” depression. $ ^{1)} $

The purpose of this paper is to investigate the roles played by the asset markets in the recent business cycle. As is stated above, the asset prices, in particular the stock price and the land price, showed an excessive fluctuations during the current business cycle. In the first place we will analyze whether the stock price fluctuations during the mid-80's to the early 90's were caused by a change of the fundamentals underlying the Japanese economy. If the answer to that question is no, then we pose the question: how did the divergence of the prices from the fundamentals affected the behavior of the economic agents? We tackle this problem by investigating the portfolio behavior of the corporate sector.

Secondly we will examine the effects of the market value of land held by the corporate sector on the business fluctuations. In particular we are interested in the role of land asset as a collateral. This aspect is analyzed by including the market value of land as one of the explanatory variables in the portfolio equations of the firm.

Let us summarize our main findings: 1) The stock prices diverged from the fundamentals to a large extent from the mid-80's to the early 90's. That is to say, it is highly likely that there existed bubbles or fads in the stock market. Another finding is that the corporations responded differently to the change in the fundamentals and the bubbles. The bubbles turned out to exert a negative effect on
of small enterprises in loan outstandings, the following regressions were run. $ ^{4)} $

$$ (1)\quad SCOL=a_{_{0}}+(a_{_{1}}+a_{_{2}}TOPIXHAT_{_{-1}})\times SMALL_{_{-1}}+a_{_{3}}SCOL_{_{-1}} $$

$$ (2)\quad LCOL=b_{_{0}}+(b_{_{1}}+b_{_{2}}PLANDHAT_{_{-1}})\times SMALL_{_{-1}}+b_{_{3}}LCOL_{_{-1}} $$

where SCOL : proportion of loan outstandings of all banks secured on securities

LCOL : proportion of loan outstandings of all banks on the security of land

TOPIXHAT : rate of increase of Tokyo Stock Exchange price indexes(TOPIX),

$$ computed as\ (TOPIX/TOPIX_{-1}-1) $$

PLANDHAT : rate of increase of land price indexes of six largest

$$ cities(PLAND),computed as\ (PLAND/PLAND_{-1}-1) $$

SMALL: share of small enterprises in the outstandings of loans

The regressions are run for the period of 1978-1991. The results are shown in Table 3. The SMALL coefficient is positive for both the SCOL and the LCOL equations and that it is significant at the 1% level for the latter case. The cross term of the SMALL variable with the rate of return is also positive in both equations and it is significant at the 1% level for the SCOL equations. $ ^{5)} $ Our evidence shows that as the banks shifted the weight of loans to small enterprises, the proportion of loan outstandings on the security of land and securities increased. Furthermore the proportion of loan outstandings on the security of assets becomes more responsive to the share of small enterprises in the total outstandings of loans as the rate of change in asset prices increases. $ ^{6)} $ More detailed analysis of the effects of the land value on investment and borrowings will be made in the next section by using industry data.

4. Role of Asset Markets in Business Cycles: (2) Valuation in the Stock Market and Business Fluctuations

One of the fundamental functions of the stock market is to reflect a high quality of information of the corporation on the stock price. In addition to this basic property of the stock market, if the marginal prospects of corporate investment is equal to the average profitability of the existing capital stock, then the average q ratio, defined as the ratio of the firm value evaluated at the financial market to the replacement value of the physical capital, is a sufficient statistics of investment. $ ^{7)} $ The upshot is a high positive correlation of investment with the average q and the investment is as volatile as the average q, which reflects the fluctuations in the stock market.

As is seen in the previous sections, the stock market in the Japanese economy soared in the middle of 80's and precipitated in 1990. Some argue that there existed some components of bubbles or
fads which forced the stock prices to deviate from the fundamental parts, and it burst in 1990. If it is the case, then the question to be posed is: does the manager still pay attention to the signals from the stock market even if the stock price deviates from the fundamentals that reflect the prospects of the investment perceived by the managers? $ ^{8)} $ If it turns out that the managers do not care about the valuations in the stock market, then the investment will be less volatile than the stock price. $ ^{9)} $ Therefore the answer to this question is very crucial in assessing the role of asset markets in business fluctuations.

We tackle this tough, but important problem empirically. First we construct the proxy of the marginal profitability of investment, fundamental parts of the stock price and compare that proxy with the market valuation of the corporation, that is, average q. Then if the evidence is against the efficiency hypothesis that the stock price does not deviate from the fundamentals, we will examine how the response of the managers to the fundamentals and to the non-fundamentals differs.

Now explanations are in order for the data set employed. Based on the Quarterly Report of Financial Statements of Incorporated Business compiled by the Ministry of Finance, we construct the consistent quarterly series of the major items in the balance sheet of the corporations for each industry. The industries covered in our sample are 14 industries in total. They are all industries, construction, manufacturing, food and beverages, textiles, pulp, paper and paper products, chemicals, steel, non-ferrous metals, fabricated metal products, machinery, electrical machinery, wholesale and retail trade, and real estate. The sample period covers from the third quarter of 1968 to the third quarter of 1992. The detailed explanations on the procedures of the data construction are provided in Data Appendix.

First we compute the tax-adjusted average q, average profitability of the capital. As for the definition of capital, we include only depreciable assets in the definition of capital. This definition excludes financial assets, inventories, and land from capital. $ ^{10} $ Specifically, our average q is defined as follows: $ ^{11} $

$$ (3)\frac{V_{t}+B_{t-l}-p_{t}^{L}L_{t-l}-A_{t}}{(1-\delta)(1-z_{t})p_{t}^{I}K_{t-l}} $$

where $ V_{t} $ : market value of equity

$ B_{t-1} $ : net financial liability at the end of period t-1

$ A_{t} $ : expected present value of tax savings on the depreciation allowances on

investment made before period t

$ p_{t}^{L} $ : land price

$ L_{t-1} $ : real stock of land at the end of period t-1

δ : physical depreciation rate

$ p_{t}^{I} $ : investment goods price