Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表 11C 高齢者と子供夫婦の同居行動分析 $ ^{1)} $

変数	係数	∂同居確率/∂变数
農業世帯2)	0.518495 ***	0.19898
自営業世帯3)	0.165846 ***	0.06527
高齢者の年齢4)	0.037390 ***	0.01484
高齢者の性別5)	0.148031 ***	0.05877
高齢者の身体状況6)	0.400747 ***	0.15265
住居の広さ7)	0.003769 ***	0.00150
持家の有無8)	0.344577 ***	0.17581
世帯公的年金受給額9)	-0.002780 ***	-0.00110
世帯その他の所得10)	-0.000445 ***	-0.00018
配偶者の有無11)	0.414092 *	0.16152
定数	-4.449100 ***
サンプル数	15,411
R2	0.3332

***:1%水準で有意 **:5%水準で有意 *:10%水準で有意

$ ^{*} $ 注

1) 子供がいる 60 歳以上の高齢者と子供(既婚者に限る)の同居行動。

=1 子供と同居している、0 子供と別居している。

2）農業世帯か。1 yes, 0 no

4）高齢者本人の年齢。

5) 高齢者本人の性別。=1 女性、0 男性

6) 高齢者本人が要介護者か。=1 yes, 0 no

7) 住居の広さ(畳数、ただし一畳=10.0)。

8) 持家の有無。 =1 有，0 無

9) 世帯内の高齢者全員の公的年金・恩給受給額。

10)世帯内の高齢者全員の公的年金以外の所得。

11)配偶者の有無。=1 無，0 有

表 11D 高齢者と子供夫婦の同居行動分析 $ _{1)} $

変数	係数	∂同居確率/∂变数
農業世帯2)	0.766347 ***	0.28555
自営業世帯3)	0.397353 ***	0.15306
高齢者の年齢4)	0.034333 ***	0.01363
高齢者の性別5)	0.088723 ***	0.03523
高齢者の身体状況6)	0.378103 ***	0.14451
住居の広さ7)	0.003423 ***	0.00136
持家の有無8)	0.397536 ***	0.15727
高齢者の就業状況9)	0.275577 ***	0.10948
配偶者の有無10)	0.690321 ***	0.26335
定数	-4.831300 ***
サンプル数	15,411
R2	0.3199

***: 1%水準で有意 **: 5%水準で有意 *: 10%水準で有意

1) ~ 8) 表 11C と同じ。

9) 高齢者本人の就業状況。=1 就業していない, 0 就業している

10) 配偶者の有無。=1 無，0 有

### 4. 結論と政策的意味

本稿では、高齢者の経済的地位に大きく影響する高齢者の子供夫婦との同居率の決定要因と、それと密接に関連する高齢者の就業、および高齢者との同居が既婚女性の就業に及ぼすプラス・マイナス要因について検討した。本稿の計測結果から、高齢者の同居率の長期的な変化の方向を見ると、高齢者の同居率の高い自营業世帯、とくに農家世帯の趨勢的な低下は、今後の同居率を引き下げる大きな要因として働く。他方、高齢者の所得水準は、とくに公的年金の成熟化にともなう給付水準の向上と、過去の資産蓄積とから高まる傾向にある。これらは長期的に高齢者世帯の経済的な独立、すなわち高齢者同居率の低下を促す方向に働く。他方、今後の高齢者層のなかでの年齢の高まりと、それと関連した女性比率の高まりは、相互に相殺する効果をもっている。

本稿の分析からは、高齢者同居の大きな要因としてその貧しさがあり、別居によるプライバシーへの
需要が高齢者の所得水準の向上とともに高まるという仮説が支持される。しかし、本稿で検討した高齢者同居は、あくまでも高齢者とその子供夫婦とが家計を共にする伝統的なタイプの同居を分析対象としている。他方、Ohtake（1993）が分析対象としたような親子が同一の敷地内に居住しつつも家計は別にする、新しいタイプの「準同居」であれば、ある程度のプライバシーは確保されるため、高齢者の所得水準の向上は必ずしもマイナス要因とはならない可能性もある。

高齢者の子供夫婦との同居は、かつてのような世帯の平均的な所得水準が低かった時期には、家計規模の利益を享受する上で重要であった。この経済的な要因にもとづく高齢者同居への誘因は、その年金給付水準の向上にともなって低下するものの、他方で要介護高齢者の増加による家族介護のニーズの高まりは、画期的な公的介護保険制度の設立といったような状況の変化を考慮しなければ、高齢者同居率を高める要因として働く可能性がある。これは結果的に、既婚女性の就業率を引き下げる要因としても働く。

上記のような結果は、高齢者の介護と生活保障に関する家族と公的部門や市場との間の役割分担とも密接に関連する。今後、長期的に、人口の高齢化が進展するとともに、高齢者の生活安定に果たす家族の役割は低下せざるを得ず、その機能の外部化は避けられない。すでに公的年金の給付水準の向上自体が、家族の生活保障機能の一部を公的部門が代替していることになり、さらに今後、公的介護保険制度が設立されれば、その傾向は一層強まるであろう。しかし、他方では公的部門を通じた世代間の所得移転の規模には大きな制約がある。したがって、家族でも公的部門でもなく、高齢者世代内部の保険を通じた所得移転や、民間の福祉サービスの活用など、市場を通じた高齢者の生活保障の方向に、政策的な努力が向けられる必要がある。
## 变数值詳細

表 5 男性高齢者の就業行動分析

变 数	無 業 者	自 营 業 者	雇 用 者
平 均	標準偏差	平 均	標準偏差	平 均	標準偏差
大都市に居住	0.1590	0.3658	0.1275	0.3336	0.2020	0.4016
年齢	71.7469	7.6387	67.5041	6.0355	64.9253	4.8360
疾病の状況	0.4598	0.4984	0.3621	0.4807	0.3221	0.4674
世帯所得	515.0128	432.0377	479.0319	476.6378	429.2209	404.0846
公的年金受給額	154.1477	112.3147	80.6021	89.9048	118.6627	122.2889
貯蓄率	0.2589	0.3792	0.3280	0.3977	0.4034	0.3528
標 本 数	4,156	2,071	2,114

表 7 既婚女性の就業行動分析

变 数	無 業 者	自 営 業 者	雇 用 者
平 均	標準偏差	平 均	標準偏差	平 均	標準偏差
世帯所得	829.3768	629.2301	801.7201	697.2429	730.4315	438.6916
子供の数	0.5805	0.8343	0.3702	0.7129	0.3810	0.7159
年齢	42.2573	9.8459	45.2259	8.3903	41.7651	8.2026
要介護者の有無	0.1046	0.3061	0.0930	0.2906	0.0666	0.2493
女性高齢者の有無	0.2444	0.4298	0.1940	0.3956	0.2866	0.4523
標 本 数	2,410	1,129	2,554

表 9 世帯貯蓄率の分析

変 数	平 均	標準偏差
貯蓄率	0.3322	0.3618
可処分所得	548.1338	442.6423
世帯主の年齢	50.7579	14.6948
世帯主の年齢の二乗	2792.2920	1530.7070
有業者数	1.5788	1.0280
有業者数の二乗	3.5492	4.2299
有業者率	0.5171	0.3218
有業者率の二乗	0.3709	0.3624
雇用者世帯	0.6181	0.4859
持家の有無	0.6807	0.4662
大都市に居住	0.1908	0.3929
寝たきり等の者の有無	0.0215	0.1450
高齢者世帯	0.1360	0.3430
世帯内高齢者数	0.6140	0.8160
借入金	0.2133	0.4096
標 本 数	27,689

表 11 高齢者の同居行動分析

変 数	平 均	標準偏差
同居	0.5137	0.4998
農業世帯	0.2326	0.4225
自営業世帯	0.1489	0.3560
雇用者世帯	0.3212	0.4669
高齢者の年齢	70.7171	7.7316
高齢者の性別	0.5795	0.4937
高齢者の身体状況	0.0430	0.2028
住居の広さ	416.9957	205.3680
持家の有無	0.9057	0.2922
公的年金受給額	80.1966	94.0164
その他の所得	95.9250	332.2344
配偶者の有無	0.3144	0.4643
標 本 数	15,656

(子供夫婦との同居に限る。)
## ジニ係数の比較

## 1 ．世帯ベース

(1)世帯主年齢別

世帯総所得	世帯雇用者所得	世帯公的年金
総世帯	*1 0.392	0.496	0.782
世帯主が60歳以上世帯	0.472	0.694	0.483
世帯主が65歳以上世帯	*2 0.489	0.757	0.419

(2)世帯主年齡別・世帯種別

総世帯	自営業世帯	農業世帯	雇用者世帯	無業世帯
総世帯	0.392	0.447	0.351	0.329	0.426
世帯主が60歳以上の世	0.472	0.467	0.383	0.391	0.410
世帯主が65歳以上の世	0.489	0.472	0.391	0.401	0.407

2.個人ベース

(1)総個人・年齢別

個人総所得	雇用者所得	公的年金
総個人	0.698	0.771	0.915
60歳以上個人	0.632	0.902	0.609
65歳以上個人	0.624	0.944	$ ^{*} $ 3 0.559

(2)60 歲以上総個人・年金制度別

個人総所得	雇用者所得	公的年金
国民年金受給者	0.673	0.949	0.445
厚生・共済年金受給者	0.489	0.880	0.412
その他年金受給者	0.552	0.926	0.452
年金受給なしの者	0.728	0.789	-

(3)65 歲以上総個人・年金制度別

個人総所得	雇用者所得	公的年金
国民年金受給者	0.664	0.961	0.426
厚生・共済年金受給者	0.490	0.924	0.381
その他年金受給者	0.542	0.930	0.443
年金受給なしの者	0.542	0.929	-

## 3 ．個人（男性に限る）ベース

(1)総男性・年齢別

個人総所得	雇用者所得	公的年金
総男性	0.586	0.673	0.907
60歳以上の男性	0.514	0.840	0.517
65歳以上の男性	0.524	0.908	0.454

(2)60 歲以上総男性・年金制度別

個人総所得	雇用者所得	公的年金
国民年金受給者	0.651	0.914	0.407
厚生・共済年金受給者	0.415	0.841	0.324
その他年金受給者	0.504	0.886	0.395
年金受給なしの者	0.518	0.619	-

(3)65 歲以上総男性・年金制度別

個人総所得	雇用者所得	公的年金
国民年金受給者	0.662	0.939	0.385
厚生・共済年金受給者	0.425	0.898	0.293
その他年金受給者	0.495	0.890	0.385
年金受給なしの者	0.641	0.828	-

(4)60 - 64 歲総男性 · 年金制度別

個人総所得	雇用者所得	公的年金
国民年金受給者	0.564	0.787	0.511
厚生・共済年金受給者	0.390	0.733	0.380
その他年金受給者	0.599	0.821	0.490
年金受給なしの者	0.499	0.594	-
$ ^{*} $ 1. 総世帯 世帯総所得

ジニ係数：0.392

## ローレンツ曲線

$ ^{*} $ 2. 世帯主が65歳以上世帯 世帯総所得

ジニ係数：0.489

$ ^{*} $ 3.65 歲以上個人 公的年金

ジニ係数：0.559
(1)Multinomial Logit Model (多項ロジット・モデル) (縄田(1996), Amemiya(1985)を参照)

職業選択において、「働かない」「自営業者となる」「雇用者となる」の3つの選択が可能とする。個人iが「働かない」ことを選択した場合 $ Y_{i}=0 $ 、「自営業者となる」を選択した場合 $ Y_{i}=1 $ 、「雇用者となる」を選択した場合 $ Y_{i}=2 $ とし、それぞれの選択肢から得る効用を $ U_{i0},U_{i1},U_{i2} $ とすると、

$$ \begin{aligned}&i)\quad&Y_{i}&=0\ となるのは、\ U_{i0}\geqq U_{i1},\quad&U_{i0}&\geqq U_{i2}\ の場合 ,\\&ii)\quad&Y_{i}&=1\ となるのは、\ U_{i1}>U_{i0},\quad&U_{i1}&\geqq U_{i2}\ の場合 ,\\&iii)\quad&Y_{i}&=2\ となるのは、\ U_{i2}>U_{i0},\quad&U_{i2}&>U_{i1}\ の場合 ,\\ \end{aligned} $$

である。いま、個人のiのj番目の選択肢から得る効用が

$$ U_{ij}=\mathfrak{m}_{ij}+\mathfrak{\varepsilon}_{ij} $$

で与えられ、$\mu_{ij}$ は説明変数の関数として体系的に表すことができる部分、$\varepsilon_{ij}$ はそれ以外の誤差項とする。Multinomial Logit Model は、$\varepsilon_{ij}$ が互いに独立で、タイプ I の極値分布（別名対数ワイブル分布）に従うという仮定のもとで選択が行われるとしたモデルである。

いま、雇用者となることを選択したときは、

$$ \mathrm{U}_{\mathrm{i}2}>\mathrm{U}_{\mathrm{i}1},\quad\mathrm{U}_{\mathrm{i}2}>\mathrm{U}_{\mathrm{i}0} $$

である。タイプⅠの極値分布の累積分布関数が$\exp(-(\exp(-z)))$ であるということから、

$$ \begin{aligned}\mathrm{P}(\mathrm{Y}_{\mathrm{i}}&=2)=\mathrm{P}(\mathrm{U}_{\mathrm{i}2}>\mathrm{U}_{\mathrm{i}1},\mathrm{U}_{\mathrm{i}2}>\mathrm{U}_{\mathrm{i}0})\\&=\mathsf{P}\left(\boldsymbol{\varepsilon}_{\mathrm{i}2}+\boldsymbol{\mu}_{\mathrm{i}2}-\boldsymbol{\mu}_{\mathrm{i}1}>\boldsymbol{\varepsilon}_{\mathrm{i}1},\quad\boldsymbol{\varepsilon}_{\mathrm{i}2}+\boldsymbol{\mu}_{\mathrm{i}2}-\boldsymbol{\mu}_{\mathrm{i}0}>\boldsymbol{\varepsilon}_{\mathrm{i}0}\right)\\&=\int_{-\infty}^{\infty}f\left(\boldsymbol{\varepsilon}_{\mathrm{i}2}\right)\{\int_{-\infty}^{\boldsymbol{\varepsilon}_{\mathrm{i}2}+\boldsymbol{\mu}_{\mathrm{i}21}-\boldsymbol{\mu}_{\mathrm{i}1}}f\left(\boldsymbol{\varepsilon}_{\mathrm{i}1}\right)d\boldsymbol{\varepsilon}_{\mathrm{i}1}\}\{\int_{-\infty}^{\boldsymbol{\varepsilon}_{\mathrm{i}2}+\boldsymbol{\mu}_{\mathrm{i}2}-\boldsymbol{\mu}_{\mathrm{i}1}}f\left(\boldsymbol{\varepsilon}_{\mathrm{i}0}\right)d\boldsymbol{\varepsilon}_{\mathrm{i}0}\}d\boldsymbol{\varepsilon}_{\mathrm{i}2}\\&=\int_{-\infty}^{\infty}\exp\quad\left(-\boldsymbol{\varepsilon}_{\mathrm{i}2}\right)\exp\left[-\exp\left(-\boldsymbol{\varepsilon}_{\mathrm{i}2}\right)\right]\times\exp\left[-\exp\left(-\boldsymbol{\varepsilon}_{\mathrm{i}2}-\boldsymbol{\mu}_{\mathrm{i}2}+\boldsymbol{\mu}_{\mathrm{i}1}\right)\right]\\&\quad\times\exp\left[-\exp\left(-\boldsymbol{\varepsilon}_{\mathrm{i}2}-\boldsymbol{\mu}_{\mathrm{i}2}+\boldsymbol{\mu}_{\mathrm{i}0}\right)\right]d\boldsymbol{\varepsilon}_{\mathrm{i}2}\\&=\frac{\exp\left(\boldsymbol{\mu}_{\mathrm{~i}j}\right)}{\sum_{j=0}^{2}\exp\left(\boldsymbol{\mu}_{\mathrm{i}j}\right)}\\&=\frac{\exp\left(\boldsymbol{\mu}_{\mathrm{~i}j}-\boldsymbol{\mu}_{\mathrm{~i}0}\right)}{\sum_{j=0}^{2}\exp\left(\boldsymbol{\mu}_{\mathrm{i}j}-\boldsymbol{\mu}_{\mathrm{~i}0}\right)}\end{aligned} $$

となる。

ここで
$$ \boldsymbol{\mu}_{i2}-\boldsymbol{\mu}_{i0}=x_{i2}^{^{\prime}}\boldsymbol{\beta}_{j},\quad\boldsymbol{\mu}_{i1}-\boldsymbol{\mu}_{i0}=x_{i1}^{^{\prime}}\boldsymbol{\beta}_{j}\quad 閏とすると、 $$

$$ P(\mathrm{Y}_{\mathrm{i}}=2)=\frac{\exp(x_{i1}^{^{\prime}}\beta_{1})}{1+\exp(x_{i1}^{^{\prime}}\beta_{1})+\exp(x_{i2}^{^{\prime}}\beta_{2})} $$

$$ P(\mathrm{\boldmath~Y~}_{i}=0)=\frac{1}{1+\exp(x^{^{\prime}}_{i1}\beta_{1})+\exp(x^{^{\prime}}_{i2}\beta_{2})} $$

を得られる。 $ x_{ij} $ は、個人 i が、(j=0 を選ぶ時と比較して)j(≠0)という選択肢を選ぶのに影響を与えると考えられる説明変数のベクトル、 $ \beta_{i} $ は対応する未知のパラメータからなるベクトルである。

Multinomial Logit Model は、二つの選択肢の確率の比が、新しい選択肢が加えられても変わらず一定であるという特徴がある。

このモデルの尤度関数は、

$$ L\left(\boldsymbol{\beta}_{1},\boldsymbol{\beta}_{2}\right)=\prod_{Y i=0}P_{i0}\cdot\prod_{Y i=1}P_{i0}\cdot\prod_{Y i=2}P_{i2} $$

となる。対数尤度を最大にすることにより、$\beta_{1}$ と $\beta_{2}$ の最尤推定量を求めることができる。この推定量は相対的な値で解釈が難しいので、(1)を微分して、以下のような弾性値を求めることが望ましい。

$$ \begin{aligned}&\frac{\partial P_{_{1}}}{\partial X_{_{i1}}}=P_{_{1}}[\beta_{_{1}}-\sum_{_{j=0}}^{^{2}}P_{_{ij}}\beta_{_{j}}]\\&\frac{\partial P_{_{1}}}{\partial X_{_{i2}}}=P_{_{2}}[\beta_{_{2}}-\sum_{_{j=0}}^{^{2}}P_{_{ij}}\beta_{_{j}}]\\ \end{aligned} $$

ここで注意すべき点は、推定量$\beta_{1},\beta_{2}$ の符号と、弾性値$\frac{\partial P_{1}}{\partial X_{i1}},\frac{\partial P_{1}}{\partial X_{i2}}$ の符号は必ずしも一致しないという点である。

(2) Bivariate Probit Model (Greene(1997)を参照)

出産行動と就業行動が同時決定であるか否かを以下のように推定する。まず、出産行動において出産の有無を

$$ y_{_{1}}^{*}=x_{_{1}}\beta_{_{1}}^{^{\prime}}+\varepsilon_{_{1}},\qquad y_{_{1}}=1\quad if\quad y_{_{1}}^{*}>0,\quad その他の場合は 0\ , $$

就業の有無を

$$ y_{2}^{*}=x_{2}\beta_{2}^{\prime}+\varepsilon_{2},\quad\ y_{2}=1\quad if\quad y_{2}^{*}>0,\quad その他の場合は 0\ , $$

とする。この時、誤差項に関して以下のような仮定をおく。
$$ E[\pmb{\varepsilon}_{_{1}}]=E[\pmb{\varepsilon}_{_{2}}]=0\ , $$

$$ \begin{aligned}&V a r[\pmb{\varepsilon}_{_{1}}]=V a r[\pmb{\varepsilon}_{_{2}}]=1\ ,\\&C o v[\pmb{\varepsilon}_{_{1}},\pmb{\varepsilon}_{_{2}}]=\mathsf{\rho}\ ,\\ \end{aligned} $$

推定の結果、ρの推定値が有意な場合は出産行動と就業行動の選択に同時性があることが分かる。ρの推定値が正で有意な場合は、二つの選択の間にプラスの相関関係があることが、また、推定値が負で有意な場合はマイナスの相関関係があることがわかる。
# 経済分析

第122号 平成3年4月

< 寄稿 論文 >

☆国民経済総取引の推計

- 実物経済と金融経済の関連に関する

分析のための基礎資料集 -

(昭和30年～平成2年)

经济企画厅经济研究所 编集
本号の性格について

本号は寄稿論文である。論文の内容や意見は執筆者個人に属するものであり、経済研究所としての公式の見解を示すものではないことを含まれたい。
# 经 济 分 析

# 第 122 号

<寄稿論文>

平成3年4月

经济企画厅经济研究所

## 目 次

## 国民経済総取引の推計

## - 実物経済と金融経済の関連に関する分析のための基礎資料集 - （昭和30年～平成2年）

<解説編>
要旨.....4
本論.....6
1. 作業の趣旨.....6
2. 国民経済総取引の範囲.....6
3. マネーサプライと取引活動.....8
4. 本資料利用上の留意点.....10
5. 新事実とその含意 - 推計結果のハイライト -.....14
6. 今後の検討課題.....21
付論1 修正M $ _{1} $ について.....24
付論2 現金通貨に関する評価.....24
付論3 取引速度について.....26

（表 目次）

第1表 売上高・付加価値比率（非金融法人・全産業）.....10
第2表 公共用地取引額.....11
第3表 不動産取引高単価.....12
第4表 国民経済総取引額.....13
第5表 取引種類別の変動係数.....14
第6表 民間非金融部門金融取引額.....16
第7表 総取引額とマネーの相関.....21
第8表 - 1 操作変数法によるモデル1の推定結果（現金通貨）.....27
第8表 - 2 モデル 1 による取引市場別取引速度（現金通貨）.....28

（図目次）

第1図 総取引額の構成.....15
第2図 資産取引と財貨サービス取引の変動率の比較.....23
第3図 M₁と修正M₁（末残，前年同期比）.....25
第4図 マネーと取引高の相関図.....30

<資料編>

I. 金融取引

1. 金融取引基礎データと資料出所.....41
2. 金融取引推計メモ.....46
第1表 株式取引.....48
第2表 公社債発行状況.....58
第3表 全国証券取引所上場債券売買高・売買代金及び東京証券取引所上場債券平均価格.....86
第4表 東京店頭債券売買高及び売買代金.....91
第5表 金融機関債券売買状況.....96
第6表 転換社債金融機関売買状況.....99
第7表 全国上場新株引受権証券売買状況.....102
第8表 公社債償還額.....103
第9表 公社債非金融機関消化額（新規発行分）.....109
第10表 公社債対民間非金融機関償還額.....118
第11表 有価証券現存額及び部門別保有額.....122
第12表 割引債の発行価格の推移.....128
第13表 先物取引高.....129
第14表 外国資産等購入額.....130

II. 実物資産取引

実物資産取引推計メモ.....131
第1表 実物資産取引高.....133
第2表 関連データ

1. 土地取引面積の推移.....139
2. 地目別の（不動産取得税課税）評価額ウェイト.....140
3. 土地売買登記個数（「売買による所有権の移転」）.....141

III. 財貨・サービス取引

財貨・サービス取引推計メモ.....142
第1表 財貨・サービス取引高.....143
第2表 民間最終消費支出（帰属計算調整後）.....149
# 国民経済総取引の推計

# - 実物経済と金融経済の関連に関する

分析のための基礎資料集 -

(昭和30年～平成2年)

経済企画庁顧問

赤羽隆夫

本稿については，経済研究所のワークショップ（平成2年8月21日開催）において，鈴木多加史近畿大学教授，舟岡史雄信州大学教授および江口英一一橋大学教授の3氏から，懇篤かつ多岐に亘る批評や貴重な示唆をいただいた。また，本稿の審査に当った経済研究所長はじめ研究所当局の担当官からも幾つかの指摘があった。私としては，最終稿の取りまとめに当って，これらの批評，示唆，指摘を受けて，補足作業を行うとともに必要な修文を行ったが，私の力不足からなお十分に応えられていない点が残っているのではないかと恐れている。

ここでお名前をいちいち記載することはしないが，推計作業の過程で，大蔵省，自治省，日本銀行，東京証券取引所，（社）公社債引受協会，（財）日本証券経済研究所等の担当官（者）の方々からデータの提供を含め，数々の便宜供与を受けることができた。

また，財貨サービス取引の推計作業は，村岸慶應（国民所得部分配所得課長）および大貫裕二（国民生活局国民生活政策課）両氏の協力をえた。

なお，マネーの取引市場分割など複雑な計算業務は奥本佳伸氏（調整局産業経済課補佐）に，ワークショップにおける舟岡教授指摘点に関する推定作業は堀雅博氏（経済研究所）に，全面的に依存した。

記して，関係各位に対する深甚なる謝意を表したい。

赤羽隆夫
# 国民経済総取引の推計（要旨） - 実物経済と金融経済の関連に関する 分析のための基礎資料集 -

### 1. 作業の趣旨

財貨サービス取引に限らず，株式，債券，不動産などの資産取引もマネーなしには実行できない。しかし，経済分析においては，長らく財貨サービスの最終取引額と等価物であるYとマネーの関係のみが注目されてきた。利用可能な統計が存在しないというのが主な理由であるが資産取引がいまだ小額であったことから，分析上さしたる支障はなかった。

ところが，近年のわが国経済においては，資産取引は名目GNPの数倍から十数倍の規模にまで膨脹しており，これを無視，またはバイパスすることは分析を歪める結果となる危険性をもっている。

このような状況認識から，このたび国民経済の総取引額の推計を試みた結果の報告書が本資料である。この資料は，マネーサプライと取引活動など金融経済と実物経済の関連等を究明するための基礎資料として役立つと考える。

### 2. 国民経済総取引の範囲

国民経済の総取引は，三つに大別される。

(1) 金融資産取引

株式および債券の発行および流通取引

(2) 实物资产取得

不動産（土地および既存建物）の取引

(3) 財貨サービス取引

### 3. マネーサプライと取引活動

マネーが銀行部門の非銀行部門に対する債務であることから，マネーサプライと対応すべき取引額は非銀行部門のものでなければならない。そうした観点から，マネーの定義，非金融部門の範囲等，推計および推計結果の分析をする場合の必要事項について詳細な検討を加えた。

4. 本資料利用上の留意点（略）

5. 新事実とその含意 - 推計結果のハイライト

## (1) 国民経済総取引の推移（第4表）

国民経済の総取引は極めて大きな伸びを示し，昭和30年から62年までの32年間に600倍以上の規模に拡大した。種類別にみて，もっとも増加率の著しかったのは，証券取引であって，昭和55年になお名目GNPの8割程度であった証券取引額は，昭和62年までの7年間に26倍もの膨脹をみせ，名目GNPに対し15倍の規模になった。その後，証券取引は縮小しているものの，平成元年においても名目GNPの10倍の規模である。

昭和48年に18.8兆円，GNP比16.7%に達した土地取引は，平成元年には54.3兆円と金額では2.9倍になり，GNP比は13.6%になった。

財貨サービス取引も一貫して増大したが，

総取引高に占める比率は昭和30年の9割弱

から近年では一割以下に低下している。

## (2) 取引種類別の変動状況

取引種類別にみて，証券の流通取引の変動が一番大きい。また資産取引の変動は，価格の変化との相関が高い。これは証券流通取引が主として投機動機にもとずくものだからだと考えられる。

(3) 取引高とマネーとの相関

マネーサプライと（非金融部門の）総取引額との間で相関係数を計算してみると，マネーのいずれの定義に関しても，ゼロの近傍の値がえられる。しかし，これは取引の種類によって取引速度が異なることの反映であり，実体的にみてマネーと取引活動が無相関であることを意味しない。

(4) 資産取引と財貨サービス取引の変動率のタイムラグ

資産取引と財貨サービス取引の変動率の転換点の時間的前後関係をみると，前者が後者
に先行している場合が多い（第2図）。これは両取引の間で金利等金融情勢の変化に対する反応の敏感さの度合いが異なることに由来すると考える。また資産取引にもマネーが必要であることを前提にして考えれば，しばしば議論の種になるMとYと変動率の間に見出される前者先行，後者遅行というタイムラグ関係も，資産取引の変動が財貨サービス取引の変化に先行するという事実から発生したものと解すことができる。

### 6. 残された検討課題

本資料は，なお試算段階であって，今後一層の改善が期待される。その際，特にSNAの概念や約束事等と実際に金銭取引を伴う資産取引等の関係を，概念的にもまた計数的にも，あらためて検討し直すこと等が必要になろう。
# 国 民 経 済 総 取 引 の 推 計

# - 実物経済と金融経済の関連に関する分析のための基礎資料集 -

### 1. 作業の趣旨

現代経済は高度に発達した貨幣的交換経済である。すべての取引は支払手段としてのマネーなしには執行されない。これは財貨サービス取引に限らず，株式，債券，土地等の資産取引についても同様である。

株式等を購入するにもマネーが必要だとは日常的な観察事実に他ならないが，経済分析においては，長らく財貨サービスの最終取引（またはこれと等価物であるY）とマネーの関係のみが注目されていた。

もちろん，取引活動が財貨サービス取引に限定されないことは，前々から認識されていた（例えばI.フィッシャーの『貨幣の購買力』注1）。しかし，マネーと取引活動との関連を分析する場合には，利用可能な統計が存在しないことを主たる理由として，資産取引は無視されてきた（これには多くの貨幣学者の証言がある〈注2〉）。ただ，そうであっても，資産取引は長い間財貨サービス取引に比べ小額であったことに加え，金融的流通市場における流通速度（取引速度）が極めて早い（〈注3〉）との理由から，資産取引のためのマネーは金額的に無視可能であり，分析上さしたる支障はなかったといえる。

しかし，近年のわが国経済においては資産取引は急拡大をとげ，名目GNPの数倍から十数倍の規模にまで膨脹している。資産取引がこれだけ巨大化したからには，これを無視，またはバイパスすることは，分析上の障害となる危険が生じる（〈注4〉）といわなければならない。そのような状況認識から，このたび改めて（〈注5〉）国民経済の総取引高の推計を試みたものである。

本稿は２つの部分から構成される。

第一の部分においては，推計作業の概要，推計結果利用上の留意点などの解説並びに推計結果から明らかにされたいくつかの重要な事実およびその含意について略述する。

第二の部分は資料編であり，推計の基礎データと資料出所および推計方法に関する詳細な説明と推計結果を表示した統計表が収録されている。

本資料は金融経済と実物経済の関連，なかでもマネーサプライと取引活動の関係の究明のための基本資料となるほか，金融政策と資産価格，景気循環と証券投資等諸種の分析作業にあたっての参考データとしても役立つと考える。

### 2. 国民経済総取引の範囲

国民経済の総取引高は，大別して次の3つか

〈注1〉フィッシャーは「貨幣と交換に売買されるすべての財」として，次のものをあげている。

1. 富 Wealth

(a) 不動産

(b) 商品

2. 有価証券等 Property

(a) 株式

(b) 債券

(c) 抵当証券

(d) 約束手形

(e) 為替手形

3. サービス Services

(a) 不動産の賃貸借

(b) 動産の賃貸借

(c) 雇用労働者のサービス

(d) これらの組合せという性格のサービス

なお，彼は「財」goodsという語を富，有価証券等および各種給付benefitsを包含する便利な集合名辞として使用したと述べており，現在一般に意味されているように再生産可能な財貨に限っているわけではない。

I. Fisher, The Purchasing Power of Money, 2nd ed., New York, Macmillan, 1926, p186
ら構成される。

## (1) 金融資產取引

株式および債券の取引であり，発行市場（primary market）および流通市場（secondary market）の取引がある。ただし，新規国債のうち政府短期証券F Bは資金繰り債であることに加え，事実上ほぼ全額が日本銀行によって引受けられていることから含めない。

なお，海外資産の取得等対外取引には一部に不動産の購入など実物取引を含むが，近年は証券取引が大宗を占めることから，この項目に計上してある。

## (2) 实物资产取得

不動産(土地および既存建物)の取引である。

ed., New York, Harper & Row, 1977, p105

このように研究者が共通して証言しているのは「取引高に関する信頼できる統計が入手できない」という理由である。それにも拘らず、「経済学者の興味は総取引高ではなく，取引活動の結果産み出された所得に向けられているのだから，取引型から所得型への交換理論の移行は進歩だ」と主張する者も少なくない。

しかし，この点に関しては，セルデンが上記の文章に引続いて次のように書いている点が参考になろう。

「とはいえ，マネーストックと所得水準の関係を研究するに当たっては，ケインズやマーギット（A.W. Marget）も勧めているように，まずは部門別の取引速度を使ってPTの決定因を分析した後，非所得支払non-income paymentsの規模に影響を及ぼす諸要因を検討するというやり方がよいのではないか。もちろん所得速度接近法を採用するやり方でもよいのであるが。ただし，いずれの概念の流通速度を取上げる場合にも，非所得取引について分析上十分な考慮が払われなければならない」
## (3) 財貨サービスの取引

国民所得統計の最終需要（在庫投資を含む）の合計額である。ただ，その際在庫品評価調整額を加算する一方，持家住宅の帰属家賃，農家の現物消費など実際の金銭取引が行われない帰属計算項目を除いた（なお，中間取引に関する考え方については，後述4.(1)を参照のこと）。

（備考）総取引中には非公開の株式の取引，抵当証劵等証劵化関連商品の流通取引，ゴルフ会員権等の無体財産権の取引，中古車や書画，骨董の類などの不動産以外の实物資産の流通取引も含ませるべきだが，資料面の制約（推計のための基礎データの不存在）から推計不能であった。

### 3. マネーサプライと取引活動

純粋な信用通貨制度の下では，マネーは非銀行部門が保有する銀行部門（預金受入金融機関）の債務である。すなわち，日銀券は日本銀行の，預金通貨は民間銀行の，および金額的にはマイナーであるが，補助貨幣の硬貨は通貨当局の資格における財政部門の，一般公衆に対する債務である（以下本稿においては，理論的な議論を行うときには「銀行」，実際の推計作業に関して述べる場合は「金融機関」とよぶこととする）。

このため，マネーサプライと対応すべき取引高は非銀行部門のものでなければならない。すなわち，銀行相互間の取引は，前節でのベた国民経済総取引高には当然含まれるものの，マネーサプライへの影響が生じないので控除される。

ただし，財貨サービス取引および既存実物資産取引に関しては，金融機関取引分を推計するための原データを見出だすことができなかった。そのため，金融機関取引分を控除することが可能であったのは，株式の流通取引，債券の発行および流通取引のみであった。

以下マネーと取引活動の関連をみる際に考慮すべき事項について述べよう。

## (1) マネーの定義と範囲

取引対価として受渡しされるのは，支払手段としてのマネーである（〈注6〉）。換言すれば，支払手段としてのマネーなしには取引は実施されない。したがって，国民経済の取引高に対応すべきマネー（取引マネーtransaction money）は，支払手段として実際に使われている現金と当座預金の合計ということになろう（最狭義のマネーで $ M_{0} $ という）。

しかし，当座勘定は無利子であることから，銀行の営業日終了時直前に相当額の当座預金が普通預金または通知預金へ振替えられる。また現金についても，かなりの額がその時間に銀行部門へ還流する。このような事情から，銀行の営業日終了時の金額である統計上の $ M_{0} $ は，日中の流通高に比し過少な数値になっていると考えられる。このような点があるため，一般には現金および当座預金に，それらの予備として保有される普通預金等要求払預金を加算した合計額すなわち， $ M_{1} $ （狭義マネー）をもって取引マネーとみなしている。なお，公式統計の $ M_{1} $ の問題点に関しては（付論1）を参照されたい。

## (2) 非金融部門の取引

個別の取引について，非金融部門の取引として計上，非計上の理由を述べれば，以下のとおりである。

## ア 発行取引

株式や債券の発行取引については，その取引対価はいずれは財貨サービス等の取引の支払原資に充当されるものだから，これを計上することはその他の取引と重複計算になるとみることもできる。しかし，株式や債券の新規発行は，その引受時点で新しいマネー需要を生み出す，それ自身独立の取引であるという理解に立って含めることとした。

## イ 現先取引

本推計の単位期間が1・四半期であるのに対して，現先取引は大部分が3か月未満の短期であること，および同取引の金融機関分を推計できないことなど主として技術的理由から計上しない（コマーシャル・ペーパーCPについても，短期取引であること，その流通
〈注6〉マネーの3機能，すなわち，一般的受容性ある支払手段（または交換手段。本稿においては単に「支払手段」という），価値貯蔵手段，および計算単位のうち最も基本的な機能は，支払手段であると考える。他の2つの機能とは異なり，支払手段としての機能はマネー以外のものをもっては代替できないからである（そのものでなければ勤まらない機能であって初めて本質的機能と呼ぶことができる）。マネーを支払手段と考えると，厳密には現金と当座預金だけがマネーだということになるが，本文中で触れてあるような問題点があるので， $ M_{0} $ ではなく $ M_{1} $ ベースで考えることにした。もちろん，この場合にも新たな問題が発生する。個人部門保有の要求払預金は，平成元年末には42兆3,131億円もある（日本銀行「経済統計年報」平成元年版による）。個人企業の営業資金が含まれている点を割引いても，家計消費のための支払手段に対する予備として保有しているとみるにはいささか多過ぎる金額である（後出の付論2も参照された）。推測するに，定期預金に預け換えたり，投資信託に乗換えたりするには小額過ぎるので，暫くは普通預金に置いておくかといったぐらいの理由から要求払預金に預けられたものが積もってこれだけの大きな額になっているのではないか。だから，支払手段としてのマネーの指標として $ M_{1} $ の方が $ M_{0} $ より優れているという認識ではなく，ひとまずは $ M_{1} $ で考えてみようかといった程度のことである。

しかし,本稿でマネーを支払手段の機能においてとらえているのは,上記とは異なるもう一つの理由からである。それは以下に述べるように,銀行部門がそれに応えてマネーを供給するマネー需要demand for moneyは支払手段としてのマネーに対する需要であって,価値貯蔵手段（=「購買力の一時的住家」a temporary abode of the purchasing power）としてのマネーの保有需要demand for holding moneyではないと考えるからである。

銀行債務であるマネーは，当然のことながら，無償では提供されない。すなわち，人々が自己の貯蓄預金口座から現金を引出す，あるいは当座勘定へ預金を振替えることにより，現金または当座預金を保有するときは，放棄利子所得という機会費用を負担しなければならない。また，銀行から資金の貸付を受けて現金または当座預金を保有するときは，借入利子という実際費用を支払わなければならない。ところが，マネーは利子率ゼロの資産である。このため，経済合理人homo economicusが保有を目的としてマネー＝銀行債務の供給を求めると考えることは不合理であろう。この点は，マネーの概念を広義に解して，定期預金をも含め利付きの貯蓄性預金をマネーに含めて考えても事情は変らない。なぜなら，安い預金利息を稼ぐため，高い借入利子を支払って銀行債務を取得することが不合理である点は同じであるからだ。

人々が銀行に対してマネーの供給を求めるのは，交換取引の結果取引当事者の一方に発生する対価支払義務を履行（債務を決済）する必要に迫られているからであって，決してマネーの保有を目的としているわけではない。要するに，マネーは非銀行部門からの支払手段に対する需要に応えて銀行部門から供給されると解すべきである。

この点をさらにはっきりさせるために，マネーを二つの部分に分けてみよう。そして，新たに創造されて非銀行部門へ初めて手交されるマネーをニュー・マネー(new money or first-hand money)とよぼう。これに対し，非銀行部門へ渡ったニュー・マネーが取引対価の支払いを受けた者の手へ移った以後，再び銀行部門へ還流してマネーとしての資格を失うまでの間のマネーをオールド・マネー(old money or second-hand money)とよぶ。

このように，マネーを区分してみると，保有，非保有の選択の対象となりうるマネーは，オールド・マネーに限られることがはっきりする。別言すれば，入手したマネーの保有，非保有（使用）の間で選択を行うという問題は，例えば，給与の支払いを受けた被用者や住宅建築代金を受取った工務店主の段階において初めて可能になる問題である。しかし給与支払いのため銀行から運転資金を借り出した，あるいは住宅ローンの融資を受けた当の企業や家計にとっては，マネーを保有するというのは論理的にもまた実際上も現実性を持たない問題である。

ところが，銀行部門は，定義によって，オールド・マネーを供給することはできないのであるから，マネーの供給がそれに応えておこなわれるマネー需要は，マネーストックの保有需要ではありえないのではないか。

ただし，このことは銀行部門が非銀行部門（一般公衆）のマネー保有に対し無力だというのではない。新規貯蓄商品の開発，金利の引上げ，その他の勧奨行動によって，オールド・マネーの保有，非保有の選択に影響力を及ぼすことができることはいうまでもない。
（非金融法人・全産業）

取引はその殆どが現先取引であることなど同様の理由から含めていない)。

## ウ債券先物取引

債券の先物取引は，取引全体としては勝者の利得（gain）は敗者の損失（loss）と同額になる，いわゆるゼロサム取引であり，取引増加のためマネーサプライの追加を要しないので含めない。

## エ 流通取引の範囲

株式の流通取引のうち証券会社の自己売買高は，財貨サービス取引の中間取引に相当するので除く一方（すなわち，受託売買高のみ計上），証券会社の株式在庫増減を加えた。また金融機関の債券ディーリング部門の取引日本銀行等に係る債券売買は金融機関の流通取引の一部とみなした（すなわち，非金融部門の取引には含めない）。

## オマネーサプライ調整額

株式，債券の流通取引において金融機関の売（△）買超額はマネーサプライの増減要因（売超が減少，買超が増加）である。このため，この額をマネーサプライ増減見合いの調整額として加算した。このような調整を必要とする理由は，非金融部門の流通取引を同部門の売却と買入の合計の1/2で計算したが，この方法では金融部門と非金融部門との出入りから生ずるマネーサプーライの増減要因が消去されてしまうからである。

### 4. 本資料利用上の留意点

推計方法等の詳細に関しては，資料編の説明も参照されたいが，本資料を利用する際に留意すべき点で，他の箇所で触れられていないものをここでまとめて指摘すると，概ね次のとおりである。

## (1) 可能な限り重複計算になることを避けたこと

投資信託・貸付信託・金銭信託は，受益証券の購入者が投信委託会社や信託銀行を代理人として，株式・債券の取得や資金貸付等をおこなっているものと考えることができる。そのため，これらを算入すると株式取引等と二重計算になるので計上しない。

また既述のように，財貨サービス取引も最終段階のものとし，中間段階の取引は捨象されている。これに対して，中間取引もその時点でマネー需要をうむ点は最終取引と変わりがないから，中間取引も当然計上すべきであるとの見方もある。しかし，本作業では，実務上の理由から，中間取引を含めないことにした。

一つには，その精度が最終取引に匹敵する中間取引の金額を推計するための原データが入手できないことによる。これに関連して，SNA の「中間投入」は，生産勘定上の「生産額」に対応するものであり，マネー需要を伴う総売上高に対応する概念ではないこと，及び四半期計数が存在しないことから，利用可能ではない。

二つには，不完全なデータを使って中間取引に関する推計を試みてみても，さして分析上の改善をもたらさないと予想されるからである。

その点の見当をつけるため，大蔵省調べ「法人企業統計季報」（非金融法人・全産業）から売上高／粗付加価値比率を算定すると，本作業の推計期間の全体を通じてほぼ6倍程度で大きな変化はない（第1表）。その結果，中間段階を

（单位：10億円，倍）

年次	壳上高(1)	付加価值(2)	(1)/(2)
昭和35年	24,886	4,326	5.8
40	60,699	9,844	6.2
45	154,004	25,792	6.0
50	357,070	55,944	6.4
55	650,289	97,951	6.6
60	851,969	135,379	6.3
61	856,309	141,523	6.1
62	921,263	153,847	6.0
63	1,007,435	173,465	5.8
平成元年	1,076,697	186,675	5.8
2	1,181,394	202,373	5.8

(備考) 1. 大蔵省『法人企業統計季報』による。

2. 付加価值 = 営業利益 + 人件費 + 減価償却費
含めた財貨サービスの総売上高に関する流通速度（取引速度）が最終取引の場合の6倍になるだけであり，マネーと取引活動との関係の分析結果には殆ど影響がないと考える。

## (2) 土地取引高推計の問題点

本作業の土地取引高の推計は，昭和48歴年の土地取引高18.8兆円（国土庁推計〈注7〉）をベンチ・マークとして使い，これを前後に市街地価格指数×宅地換算取引面積で延長するという方法をとっている。この方法には，主として2つの問題点が指摘される。

ア 公共用地取得に関する取引高推計の不備

上記の昭和48年の土地取引高18.8兆円の内訳は次のとおりで3.1兆円の公共用地取得分を含んでいる。

個 人 5.9兆円

法人 9.8兆円

国・公共団体等 3.1兆円

合計 18.8兆円

これに対して，前後への延長推計のために利用した（宅地換算）土地取引面積は民間の土地所有権移転に関するものに限られている（「不動産取得税」の課税対象分のみ）。すなわち，本来は民間部門（個人および法人の計15.7兆円）のみの延長に利用すべき指標を公共部門を含む総土地取引高の延長に用いていることになっている。これは公共用地取得金額が，民間の土地取引額に比例するとみることを意味し，実態と遊離してしまうが，公共用地に関する延長推計を実施することが基礎データの欠如から不可能であったことから発生した問題点である。

なお，参考までに国土庁（『国土白書』に掲載されたもの）による各年度の公共用地取得額および建設省調べによる同省所管公共用地取得額の推計値を示せば，第2表のとおりである。

## イ 地価指数の作成方式に起因する問題点

本作業の土地取引高の推計方法では，地価指数は本来パーシェ型のものでなければならない。地価上昇の激しい地域は同時に土地取引も著増する地域であることから，地域的にみて地価上昇率と土地取引面積増加とは高い相関を示すか

第 2 表 公共用地取引額

建設省所管事業の用地取得の状況	国 土 応 計 算
年 度	取 得 面 積 (ha)	用 地 費 (百万円)	m²当たり単 価 (円/m²)	購 入 額 (兆円)
昭和40	12,983	193,959	1,494	-
41	14,639	224,574	1,534	-
42	13,572	206,975	1,525	-
43	14,725	259,913	1,765	-
44	15,952	351,404	2,203	-
45	16,664	447,923	2,688	-
46	19,479	618,707	3,176	-
47	21,255	862,271	4,057	-
48	18,484	914,627	4,948	3.1
49	14,870	945,733	6,360	-
50	14,037	1,084,628	7,727	3.4
51	14,895	1,208,195	8,112	3.0
52	15,362	1,241,041	8,078	3.1
53	17,142	1,430,054	8,342	3.8
54	17,186	1,554,826	9,047	3.9
55	16,482	1,726,097	10,473	4.3
56	15,982	1,707,643	10,685	4.8
57	14,227	1,679,923	11,808	4.9
58	14,402	1,703,488	11,828	4.6
59	13,976	1,725,803	12,348	4.9
60	13,059	1,832,090	14,029	5.0
61	13,619	1,952,851	14,339	試算せず
62	15,032	2,379,224	15,828	11

(備考)1. 建設省所管分については，同省「建設業務統計」による。なお，「建設白書」，「建設統計要覧」で集計した数字を使用。

2. 国土庁試算は「国土白書」による。「土地取引に伴う資金の流れの試算図における国，地方公共団体，公社公団の購入額」である。

らである。しかし，基礎データとして利用した日本不動産研究所の「市街地価格指数」は，調査対象地点の地価上昇率の単純平均指数となっている（調査対象は沖縄県を除く全国140都市，各都市原則として10個所を定点調査）。このため，「全国市街地価格指数」は地価上昇の実態を正しく反映していないように思われる。

この点を補正し，本来の指数にできるだけ近い指数を作成するには，次のような工夫が考えられる。

〈注7〉国土庁資料「土地取引に伴う資金の流れの資産図（昭和48年）」（昭和50年3月27日）