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も正の効果を有すると仮定することになる。

株式と株式投信を考えた場合、株式の取引単位は千株、株式投信の取引単位は一万円であるから、中所得者は株式投信の保有に積極的であるかもしれないが、高所得者は株式投信よりも株式を一層需要するかもしれない。この場合、type1ではこのような動きをとらえることはできない。

こう言った取引コスト以外にも type2 を採用する理由がある。

その一つは、郵貯、簡保のように預入額や契約保険金額に上限の制約がある場合である。

郵貯については預入限度額 500 万円（87年以前のデータについては 300 万円）簡保については契約保険金額 1,300 万円（86年以前のデータについては 1,000 万円）である。この制約は、高所得者あるいは高額の金融資産の保有者については、保有あるいは需要について抑制的に働いていたかもしれない。

今一つは、店舗の効果である。当該金融資産を提供する店舗の存在は、その保有を高める効果をもつかもしれないが、高所得者や高額金融資産保有者の効果を弱めているかもしれない。

これらの理由によって type1 トービットではなく type2 トービットを採用する方が妥当であろう。

### 3. データについて

1．本分析で用いられる基本的なデータは総務庁「貯蓄動向調査」の84～88年の5ヶ年分のサンプルである。「貯蓄動向調査」は「家計調査」の附带調査として59年以降毎年実施されているものであり，家計の金融資産、金融負債のデータとしては最も詳細なものである（分析期間中の対象世帯6,150～6,300調査市町村158～167市町村）。継続的に実施されている点でも有用性の高いものである。

2. 貯蓄動向調査で対象となっている金融資産は17(84年については16)である。ここでは次表のようにアグリゲートした。その特徴は、預貯金について流動性預貯金と定期性預貯金を統合したことにある。従来の資産選択の分析では、別々に計測される例が大半であった。近年は総合口座の利用が大半であり、また、定期預金担保貸付が普及している。この一種の金融技術革新を考えるならば、両者を一体に考えるのが資産選択の実態に近いであろう。（注本論文では非金融機関への預金、無尽等は直接はとりあげられない。これは、それらの資産の選択が通常の金融資産選択とは別個の理論によっているとみられるからである。積立損害保険は85年以降のデータしかえられないので同じく直接とりあげられていない。）

3. 資産選択を分析するさい、そこで説明される又はとりあげられている「金融資産の額」が何を意味しているかを明確にすることが重要なのは言うまでもない。個人貯蓄データを分析するさい特に注意を要するのは、それが「元本又は取得価額」を意味するのか「利子・配当を含めたその時点での金銭的請求権に係る額又は時価」を指しているのかということを区別する必要がある。

貯蓄動向調査についてみると、「預貯金」は元本なのか利子を含めた残高であるのか明示されていないが、全体としてみた場合、元本の記入を求めたと解される。ところで郵便貯金（定額貯金）は複利貯金である。その元加利子額（振替預入額）は81～85年度で26兆7745億円で85年度末残高の25％に相当する。郵貯ほどではないにせよ銀行預金についても二年定期や期目指定定期について類似のことがある。

（注 総務庁貯蓄動向調査報告での、郵貯に関する回答を元加利子を含めた残高であると仮定すると、それをアグリゲートした数字とマクロデータを比較すると約5割しか複元できないといわれている。それが元本として回答されていると仮定すると8割程度まで復元されると言われている。残余は、貯蓄動向調査の対象外である単身世帯、農家経済世帯に
属するもの、あるいは回答誤差によると解される。）

貯蓄動向調査では「債券」について額面で記入を求めているので割引債についても同様のことが言える。

日銀統計月報の個人貯蓄統計や資金循環勘定の郵貯としてとりあげられているのは、元加利子額を含めた残高である。

我々が分析しようとしているのは元本にあたるものであるということを留意する必要がある。

4．次に簡易保、生命保険（生保）について考える。

貯蓄動向調査で回答が求められているのは、掛け捨ての生保を除いた払込保険料の累計額である。

生命保険を金融資産として考えるとき、保険の類型により区別する必要がある。すなわち生保は

イ）死亡保険

口）生死混合保険

八）生存保険

## 二 ）疾病傷害保險

に区別される。このうち掛け捨てとされるのはイ）及び二）である（ただし我が国では疾病傷害保険はイ）～八）の特約として付加される形態となっている）。この部分は金融資産としてはとらえられていない。金融資産としてとられられているのは口）と八）である。

払込保険料もこれらに区分してとらえられればより望ましい。観点をかえて生命保険会社の財務からみた場合、契約者の金融資産に該当するのは責任準備金（除く危険準備金）と配当（分配）準備金を合計したものである。我が国では配当（分配）の比重が高いのが特徴である。

払込保険料累計額が責任準備金と配当（分配）準備金の計に近似すると解釈しても差つかえはないであろう。

なお、日銀統計月報の個人貯蓄統計では簡保・生保は全資産、資金循環勘定では簡保について全資産、生保に関しては責任準備金が計上されている如くである。

3、4 で指摘したことについては、その意味に関し理論モデル及び実証結果の解釈のところで触れられる。

なお、本分析では回答の信頼性の確保と、モデルの構造から所得、年齢、世帯人員、就業人員、住居形態の回答のないものはサンプルから除外した。

また、消費が著しく過少なもの、すなわち {所得 - （金融資産増 + 負債減） - 実物投資} / 世帯人員 ≤ 300 千円となるサンプルも除かれている。この結果使用したサンプルは、25190 個である。

また、言うまでもないことであるが、貯蓄動向調査は単身世帯と農家世帯を対象としていないので、これらは分析の対象となっていない。

表 3 - 1 金融資産のアグリゲートについて

総務庁 貯蓄動向調査	本研究
郵便貯金(定額・定期・積立貯金)郵便貯金(通常貯金)銀行(注1)(定期預金・定期積金)銀行(普通預金・その他)相銀等(注2)(定期預金・定期積金)相銀等(普通預金・その他)簡易保険・郵便年金生命保険(注3)株式(時価)債券(額面)株式投資信託(時価)(オープン型・ユニット型)公社債投資信託(時価)貸付信託・金銭信託(額面)社内預金その他の預貯金積立損害保険無尽・頼母子講・模合	郵便預金銀行預金相銀等預金→簡保→生保→株式→債券→株式投信→公社債投信→信託その他

（注 $ ^{1} $ ）都銀、地銀

（注2）信金、信組、農協、労金、漁協、農中、商中を含む。

（注 $ ^{3} $ ）農協共済を含む。
銀行預金の金利、銀行の店舗指標も加えられている。これは銀行預金を基準的な資産とみたからである（ただし、銀行預金は郵貯、相銀等預金、公社債投信については代替、補完関係をみるために使われている）。

ただし、本モデルでは自己金利と関連金利、あるいは自己店舗指標と関連店舗指標の係数間に対称性の制約が加えられていないので、その結果の解釈については慎重を要する。

3. 本研究では実物資産は明示的に取り扱われない。これはデータに該当する項目がないからである。しかし、持家のダミーによりある程度はみれるであろう。

これに関連するが本研究では、純金融資産（金融資産残高 - 負債残高）はとらずに負債残高が明示的に考慮される。というのは実物資産の購入（土地、建物等）で、純金融資産は負になるケースが多いと想定される。このケースも家計のバランスはたもたれている。

例示すると次の通り（ここでは5000万円の実物資産の取得のために、たとえば税金等の形で500万円が費消されたとする）。

金融負債	金融資產	→土地·建物の購入
正味資產	3,000
金融負債	500
正味資產	2,500
( = 純金融資產 )	金融資產	1,000
- 金融負債	4,000
純金融資產△	3,000
+ 实物資產	5,000
正味資產	2,000

言いかえれば、負債は実物資産の額とかなり密接な関係があるので、家計行動を分析するうえでこれを無視することは妥当ではない（少なくとも実物資産の額を明示的に考慮しない限り）。

### 4.2 所得・資産・負債を世帯（家計） 単位でとらえることについて

1. 総務庁貯蓄動向調査は家計を単位として回答されている。回答から直接知りうるのは、いずれも家計単位の所得（税、社会保险料込みの粗所得）金融資産残高、負債残高である。これは貯蓄動向調査が世帯を「住居及び家計をともにしている人の集り」と定義し、世帯を経済単位としてとらえていることを反映したものである。このことは、二つの相互に密接に関連するイッシューを提起する。すなわち、

イ）経済単位を家計ではなく個人でとらえることができるか。すなわち所得、資産、負債を個人に分割して把握することができるか。

口）粗所得ではなく可処分所得を把握することができないか、ということである。

結論から言うと貯蓄動向調査ではこれらのことは相当困難である。

2. まず可処分所得について考える。可処分所得を求めるには、租税負担、社会保障負担を考慮しなければならないので、まず粗所得を個人単位に分離する必要がある。

可処分所得の推計方法として考えられるのは貯蓄動向調査の本調査である家計調査年報を利用する方法である。家計調査では勤労者世帯に関し、十分位の所得階層毎に勤め先収入（世帯主、妻、他の世帯負毎に）事業・内職収入等と総収入が記載されている。他方支出として非消費支出（勤労所得税、社会保障費等）が記載されている。そこで、

可処分所得 = F（総収入、世帯人員、就業者数）

を回帰し、各パラメータを求めて貯蓄動向調査の可処分所得を求めるという方法である。

しかしこの方法は次のような問題をかかえている。まず、税率社会保障費が得られるのは勤労者世帯のみであり、その推計結果を全世帯に適用することの問題である。すなわちこの方法では、勤労者世帯と一般世帯で所得構成、資産構成、所得捕捉率等が同一であると暗黙のうちに仮定することになる。これは仮定としてかなり強いものがある。
第二に計量的にみても、サンプルは10個、自由度7にとどまるのでえられる回帰分析の安定性がさほど強くないという点である。個人単位で可処分所得をとらえることができないので、その合計である世帯の可処分所得をとることもできないということになる。

3. 仮に個人毎の粗所得、財処分所得を把握することが可能であっても、資産、負債を個人単位に分離することはデータ上不可能である。方法としては、各種類毎の資産、負債が各人の所得に比例すると仮定するやり方があるかもしれない。これは所得と各資産、負債に一次同次を仮定することの意味する。しかし、これは明らかに観測される事実に反する。結局、我が国のデータでは金融資産、負債を個人単位でとらえることは不可能という状態にある。

ところで、個人単位への分割が問題になるのは、夫婦別産制が特段普及していない我が国にあっては、経済的に独立している子が同居して、その回答が含まれている場合である。このケースは「家計をともにしている人の集り」を対象とする貯蓄動向調査の範囲をこえるものである。従って可処分所得の明示的考慮と個人単位の資産選択の分析は本研究の枠外とならざるをえない。

### 4.3 金利等について

1．預貯金の金利については、その金融資産について何らかの満期構成を求め、その期間に対応して、その時々の金利を加重して求める方法があり、石川 $$ 87 $$ はその方法を採っている。

2. 本論文の特徴は、当該金融機関の決算データに基づいて、その平均支払金利（又は、それに該当すると考慮されるもの）を金利として採用したことにある。その理由は大きく二つある。一つは、消極的な理由であるが、その期間構成を公表データから知ることが必ずしも容易ではないこと。すなわち、金利との関係で言えば、今現在保有されている金融資産がいつ取得されたものであるかを知る必要があるが、これは長期性の金融資産になるほど知ることが困難である。

一つは、積極的な理由として、ある金融資産保有者の受益収益は、その金融負債発行機関の支払った金利に平均的には等しいと考えられることである。

なお、自由金利型の金融資産の比重が増大するにつれ、平均支払金利を採る必要性が高まるであろう。従来の方法は一律の規制金利を前提として何らかの期間構成を擬制し求めているが、その前提が序々に満たされなくなるからである。

この平均支払金利は、各々の決算データから求めることができる。

（注、ここでは当期の金利を、期待収益率として扱う。）

3．期間に対応した加重平均の金利を取るにせよ、決算データに基づく金利を取るにせよ、それが各金融資産の保有者に共通していると仮定する点では、いずれも近似的な性格を有するにとどまる。というのは、各保有者の期間構成や資産構成がまちまちなものであり、本来はそれぞれ直面する金利は異なっているからである。このことはデータ上の制約からやむをえないものである。

決算データを用いる場合の制約として、決算期間とデータの期間に若干のズレがあるという点がある。預貯金、保険、債券、信託は会計年度より平均支払金利が求められている。これもデータ上の制約であるが、その残高に対応する加重平均の期間を考慮すれば、収益の変数の近似値として取ることにそう大きな問題はないであろう。

4．本分析で取られる金利や収益率は次のようにして求められた。

- 郵便貯金・・・・郵便貯金特別会計（87年以降にあっては一般勘定）の平均支払金利

● 銀行預金・・・・都銀（除く東京銀行）の預
金債券等利回りと地銀の預金債券等利回りに各々の12月末の個人預金残高をかけて加重した金利	の分散
- 相銀等預金・・・- 相銀の預金等利回りと信金の預金等利回りに各々の12月末の個人預金残高をかけて加重した金利	- 債券・・・

表 4-3-1 各種金利等

年	84	85	86	87	88年
郵便貯金	6.62	6.11	6.13	5.98	5.68
銀行預金
(都銀)	5.74	5.16	4.10	3.88	4.00
(地銀)	6.74	5.71	4.60	4.30	4.63
相銀等預金
(相銀)	4.72	4.65	4.05	3.50	3.22
(信金)	4.76	4.70	4.04	3.59	3.42
簡保総資産利回り	7.63	7.61	7.22	6.61	6.27
生保総資産利回り	7.77	7.72	7.39	6.79	6.77
株式収益率	29.4	27.0	40.1	46.2	14.6
株式リスク	620.15	683.52	1163.05	1076.50	835.04
債労
(国債)	7.12	6.67	6.02	5.60	5.49
(金融債)	6.371	6.424	6.150	5.804	5.539
株式投信収益率	11.3	2.5	9.7	12.5	4.2
株式等信リスク	4.88	6.81	9.22	24.70	4.38
公社債投信	5.475	5.475	4.356	3.361	3.358
信託	8.03	6.62	5.24	5.14	5.85

注1）「国の予算」、「全国銀行財務諸表分析」、「銀行局年報」、「郵政統計年報・保険年金編」、「インシュランス

生命保険統計号」、「証労局年報」、「証労投資信託年報」、郵政省資料、大蔵省資料による。

注2）株式リスクと株式投信リスクの単位については本文参照。

注3) 87年度の郵便貯金の計数については、会計制度の変更に伴う所要の修正を行ない連続性が保つようにしてある。
5．金利について、それを名目で取るか何らかの形で実質化を図るかという選択がある。すなわち、

イ）名目金利をそのまま取る。

☐）名目金利から消費者物価上昇率を控除した実質金利を取る。

八）名目金利と消費者物価上昇率を各々別個の説明変数として用いる。

の三通りの方法がある。

クロスセクション・データの分析として、整合性を保ちかつ唯一金利を取り入れた、谷川・橘木 [88] は、データが1年分という制約からイ）のパターンを取っている。本研究では、5年分のデータの利用が可能であることから、イ）口）のパターンと関連金利をも説明変数に取り入れた形での口）と八）のパターンの四通りが計測されている。これにより、金利の影響の多面的な考察を図っている。すなわち、人々は金融資産の選択にあたって、名目金利をみているのか実質金利をみているのか、あるいは消費者物価上昇率を独自のファクターとして捉えれいるのか等をみている。

6. 税制を考慮する場合、金利の取り方として、税引前金利と税引後金利の二つがある。税制が貯蓄に与える影響としては、貯蓄率にどのような影響を持つか（貯蓄率を上昇させるか低下させるか、あるいは有意な影響を持たないのか）という面と、金融資産の選択にどう影響するかという面である。

この点は、我が国ではいわゆる「マル優」をはじめとする貯蓄優遇税制の効果について多くの議論がなされた。その実証研究の例として、古野[84]、堀江[85]がある。米においてもFriend,l and J. Hasbrouck [83]、Poterbra, J.M[87]等の研究があるが、その結果はまちまちである。

本論文では、税引前金利によっており、税制の効果についての議論に直接参加するものではない。しかし、税引後収益率の算出方法について若干ふれることは、先行研究を考える上で何かしら有益であろう。

クロスセタションデータを使った谷川・橘木 [88] 石川 [87] [88] は、税引後収益率が最も高くなるような、換言すれば税率が最も低くなるように家計は合理的な行動を取ると仮定して各金融資産の税引後収益率を求めている。

時系列データによる堀江〔85〕は、マル優（少額貯蓄制度利用額）と金融貯蓄残高よりその利用率を求めそれに源泉分離税率をかけて、税引後金利を算出している。

これに対し、林 [82] [87] は預貯金の分析において郵貯について全て非課税、銀行預金について全て分離課税として算出している。

谷川・橘木、石川、堀江の算出方法は合理性を持つが、林のように預金は全て課税されるというのは明らかに誤っている（林〔87〕の計測期間は76年第2四半期～84年第1四半期。84年3月末の非課税預貯金・信託残高は130兆95百億円で、個人の預貯金・信託残高209兆34百億円の62.6%に達している）。

金融資産の選択に税制が影響するというのは、他の条件が一定ならば税引後収益率の高い資産を選択するであろう（小宮〔75〕）という仮定にたっている。換言すれば、金利に対する弾力性が高いという前提にたっている。しかし後述するように実質金利がほとんど有意な計測結果がえられず名目金利が有意であったことからすれば、その前提に若干の疑問が残る。人々は名目の表面金利（税引前金利）をみて資産選択をしたと解される余地が多いのである。

いずれにせよ税引後金利がいかなる影響をもつかは今後の課題である。

### 4.4 店舗について

1. 我が国の銀行、証券業については店舗規制が重要な行政手段となっている。

これは、当該地域への進出を規制するとい
う意味で一種の参入障壁である。この参入規制により業界秩序の安定なりが図られたとみられる。このことは地域別の市場分断というほか、当該業態、金融機関にとって預金等の吸収に影響を与えることにつながる。また、家計にとっては当該金融資産、金融機関へのアクセスが規制されることを意味する。

店舗が銀行等業界のシェアにどのように影響したかということについて、堀内 $ ^{[81]} $ 、堀内・佐々木 $ ^{[82]} $ の実証研究がある。銀行の店舗規制が有効であったか否かについては筒井 $ ^{[88]} $ が実証分析を行っている。

店舗規制と銀行サービスのアクセスについては、Evanoff〔88〕が米国の例について実証し、店舗規制が大都市圏でも地方でも銀行サービスへのアクセスを低下させることを示している。

2. 堀内・佐々木 $ ^{[82]} $ は、店舗サービスを当該金融機関の一世帯当り店舗数に適当な人口密度（各都道府県の人口密度又は人口集中地区人口密度）を掛けた数字としている。すなわち。

d = H / NB

H... 世帯数

B... 当該金融機関の店舗数

N... 適当な人口密度(世帯数の分布密度の代理変数)

d... 住居から店舗までの平均的な距離を考え、距離の逆数 1/d、つまり NB/H をその地域の店舗サービスの指標としている。

ところで、堀内・佐々木の式は、 $ N=\frac{n}{S} $ （n...人口、S...面積）とすると次のように書き直すことが出来る。

1/d = NB / H = n / S · B / H = $ \frac{n}{H} $ B / S となる。ここで n / H は一世帯当り人員、B / S は面積当り店舗数である。n / H は距離とは関係しない指標となってしまっている。

Evanoff $ ^{[88]} $ は、サービスへのアクセスは、時間、距離とサービスを受けるための費用の関数であるとしている。時間と費用の直接的な計測が困難なことから適当な平均距離を代理変数としてとることが妥当であるとして、具体的には一平方マイル当りの金融機関数を採用している（店舗と利用者が一様に分布していると仮定すると、平均距離と単位面積当りの店舗数は逆数になる）。ここで Evanoff は人口当り店舗数を採らない理由として、たとえば大都市圏ではこの値は低くても、それがアクセスが不便であるとみることはできないし、過疎地域では一店当りの人口は低くてもそれがアクセスが容易であるとみることも不当であるとしている。また人口が増加すれば、この指標では銀行サービスへのアクセスは低下するが、そのようなことは人口が急激に増加するかあるいは長期間経過したのちに、はじめて当てはまることだとしている。

3. 本研究ではこの店舗サービスの指標は、当該金融機関店舗数／都道府県面積で求められている。Evanoffと基本的には同一の考え方にたっている。

ここでは、店舗の規模（職員数や店舗面積）は考慮されていない。その理由の一つはデータの利用に制約があることであり、他の一つの理由は家計の店舗へのアクセスという観点からすれば、店舗の規模は直接的な意味がないと考えられることである。

店舗数は「金融年鑑」、「郵政統計年報・総括編」、「証劵局年報」等によっている。債権については、金融債が長信銀のほか証劵会社を通じて専ら販売されていることから、長信銀と証劵会社の合計店舗数、株式投信、公社債投信も同様の理由で証劵会社の店舗数をとっている。

### 5.1 推計のパターン

1. 本研究では金利と店舗の取り方に関連して以下に掲げる四通りの推計が行われた。

金利については、名目金利、実質金利のいずれがより有意な影響を持っているかをみるため、名目と実質の双方がとりあげられている。また、関連する金融資産の金利や店舗指
標を説明変数に取り入れているのは、代替補完関係を分析するためである。関連金利（店舗指標）を説明変数としていれてないケースの分析があるのは、自己金利、自己店舗指標だけをとりあげてその効果を明示的に分析するということと、一部の金融資産について金利相互間、金利とCPI、店舗指標相互間に多重共線関係がありうることを考慮したためである。

このうち店舗間の多重共線性の問題については、辰巳〔84、第5章〕でも取り上げられている。ただし、辰巳の研究と本稿ではモデルの構造や計量の方法はかなり異なる。

表 5 - 1 - 1 推計のパターン

金 利	CPI	店舖指標
自己金利	関連金利	自己店舖指標	関連店舖指標
パターン1	名目	-	-	○	-
パターン2	実質	-	-	○	-
パターン3	名目	名目	○	○	○
パターン4	実質	実質	-	○	○

注1)名目…名目金利、実質…名目金利-CPI。

本研究でCPIは消費者物価上昇率を指す。

注2）関連金利、関連店舗指標は、当該金融資産と最も密接に関連する（補完又は代替関係）にあると思われる金融資産の金利と店舗指標。ただし銀行預金金利、銀行店舗指標については共通に入っている。

注3）-は説明変数に入っていない、○は説明変数に入っていることを示す。

関連金利・関連店舗指標の考え方は以下の表の通りである。

表 5 - 1 - 2 関連金利、関連店舗指標の取り方

自己金利又は自己店舗指標	関連金利又は関連店舗指標
郵 貯 銀 行 預 金 相 銀 等 預 金 簡 保	銀 行 預 金 郵 貯 郵 生 保

生 保 株 債 債 株式投信(注) 公 社 債 投 信 託	簡 銀行 預 金 託 銀行 預 金 銀行 預 金 債 債	保 金 託 金 銀行 預 金 銀行 預 金 債 債

注）株式（株式投信）の関連金利、開運店舗指標としては、株式投信（株式）をとることが妥当である。その場合、この二つの商品については、各々の収益率とリスクを説明変数にとりいれているので、これにCPIを加えると時系列の説明変数が5つとなり、計測が不可能となるため取り入れていない。ここで関連金利、関連店舗指標として取り上げられている銀行預金は、「基準的な資産」としてとらえられているものである。

前述の通り本研究では単一方程式によっているため、資産間の対称性の制約を加えることは不可能である。その意味で、ここでの関連資産の取りあげ方はarbitraryである。しかし、預貯金、保険、ミドル・リスク、ミドル・リターンという性格を考えたとき、その選択は一応plausibleと言える。また、銀行預金が全てのケースに取り入れてある。これは関連金融資産という意味以外に銀行預金を代表的な金融資産として考え、それと各金融資産との関係をみようというものである。

### 5.2 家計の金融資産選択の全体的な特徴

1. 全体的な特徴として以下の点があげられる。

イ）まず、保有関数と需要関数とで、説明変数の符号のことなる場合がかなりみられる。

このことは、トービット type 2 を用いることの妥当性を示すものである。

☐）次に年収、金融資産残高、負債残高という所得、資産に関する事項や家族人員、年齢等のライフ・サイクルを表わす説明変数が有意になっていることである。

ハ）金利については、自己の名目金利のみをとりあげた場合が最も有意な結果が得られ
るということである。

二）店舗指標については、保有関数について相銀等預金と保険関係を除けば自己店舗指標のみをとりあげた場合、概ね有意な結果が得られている。

以下、各々についてみる。

## 2 ．保有関数と需要関数での説明変数の符号の逆転

type 2 トービットモデルを採用する理由として、取引コスト、規制、店舗による利用別の変動をあげた。それ以外にもリスク負担能力やライフ・ステージにおける資産選択の変更が考えられる。たとえば、ハイリスク・ハイリターンと言われる金融資産（その代表として株式）を選択するには相当の資産や所得がいるであろう。そこでは最初にミドルリスク・ミドルリターンと言われる株式投信や信託を購入し、更に所得が上昇したり、資産蓄積が進めばこれらの資産を取り崩し、株式を取得するという行動が考えられる。また、家族や就業人員の増加は保険の必要性に対する認識を深めその保有確率を高めるが、反面、家族による保障機能によりその需要は減らしているかもしれない。

## 3 ．所得、資産やライフ・サイクルの有意性

先行する研究の橘木・谷川 [89] と比較すると説明変数の有意性について差がみられる。本研究では一部のケースを除き説明変数は有意となっている。橘木・谷川では保有関数における持家、需要関数における所得、世帯主年齢では有意でないケースが多い。

これはデータの違い（本研究では「貯蓄動向調査」84～88年の5ヶ年分で全国ベース、谷川・橘木では85年の1年分で対象地域は首都圏）がまず考えられる。

また、モデルの定式化の違いもあげられる。（両者に基本的に共通するのは所得、金融資産、世帯主年齢、持家である。本研究では、家族人員、就業者数、負債残高、金利、店舗が加わる。橘木・谷川ではリスク態度、扶養人数、住宅ローン、学歴及び金融資産の保有パターンが加わる）。

両者について共通の方法論(type 2 トービット)が採用されていることからすると、この差はデータの相異によるところが大きいであろうと考えられる。サンプル数の絶対的な差（保有サンプルでは本研究の方が一桁多い）による統計的な問題もあるが、特に地域差と言うものが多く影響しているかもしれない。

本研究では、全国の平均的な姿がみられているが、橘木・谷川では首都圏の特色をシャープに示しているとみられる。家計の金融行動については、たとえば地域間で無視しえない貯蓄率の差があることが知られており、資産選択についても同様のことが言えるかもしれない。このことは資産選択の分析を地域毎に行いその比較を行う必要性を示唆するものである。

### 4. 金利の効果

推計結果のうち、金利関係のパラメータをとりだしたのが表 5 - 2 - 1 と表 5 - 2 - 2 である。これによると多くの金融資産について CPI とそれらの名目金利、代替又は補完関係にたつとみられる金融資産の金利の間での多重共線関係がうかがわれる。

これは、我が国において金利間の連動関係が強く働いており（分析1「財政投融資-公的金融-の研究」参照）それが本研究のように決算データを使って時系列的にならされた場合にもなお反映していることによる。この計測期間中は、物価が低水準で安定したことも一因かもしれない。また、前述の様に対称性の制約が加えられていないことも考えられる。

そこで金利関係について自己名目金利のみをとりあげたケースをみる。保有関数で7種類が有意であり、かつその有意となっている場合の符号は正となっており、理論的な期待もみたす結果がえられている。需要関数で8種類が有意で、そのうち正の符号となっているのは5種類であり、まずまずの結果となっ
ている。

これからする限り、人々は資産選択にあたっては各々の金融資産の名目金利に注目していると言えよう。

これに対し自己実質金利のみをとりあげたケースでは、保有関数で有意に正となっているのは株式一種類のみ（有意なのは4種類）需要関数では同じく3種類（有意なものは4種類）と必ずしも満足のいくものとはなっていない。これはフィッシャー効果が存在しないとも解釈できるが、この計測期間中は戦後物価が最も安定していた時期であり人々が物価について余り意識する必要がなかったのかもしれない。ただし、インフレヘッジ機能という意味でフィッシャー効果の存在が最も期待される株式については保有関数、需要関数とも自己実質金利は有意に正となっており、この面では理論予想をみたしている。

表 5 - 2 - 1 保有関数における金利の係数

パターン	自己名目金利	自己実質金利	分散/関連金利	銀行金利	CPI
郵貯	1	* 0.064
2	0.007
3	0.118	☑0.030	☑0.003
4	☑0.023	* 0.127
銀行預金	1	** 0.037
2	☑0.045
3	☑0.196	* 0.186	0.142
4	0.047	☑0.033
相銀等預金	1	☑0.0007
2	☑0.008
3	0.005	☑0.015	0.082	☑0.065
4	0.007	☑0.028	0.094
簡保	1	0.014
2	☑0.008
3	0.203	☑0.215	☑0.042	0.036
4	0.111	☑0.102	☑0.030
生保	1	** 0.048
2	**☑0.062
3	0.102	☑0.086	0.004
4	☑0.177	0.138	☑0.002
株式	1	**0.004	**∆0.0002
2	**0.004	**∆0.0002
3	0.001	∆0.023	* 0.209	**∆0.199
4	0.001	**∆0.0002	* 0.186
債券	1	**0.134
2	* ∆0.067
3	* 0.241	∆0.061	∆0.010	∆0.004
4	0.104	0.053	∆0.274
株式投信	1	**0.023	**0.015
2	**∆0.010	**∆0.010
3	**∆0.278	**∆7.032	**7.811	**∆7.599
4	**∆0.328	**∆0.081	**9.324
公社債投信	1	∆0.020
2	0.002
3	0.004	0.007	∆0.035
4	∆0.002	0.068
信託	1	**0.050
2	0.037
3	0.008	0.196	∆0.128	0.041
4	0.080	0.092	∆0.282

注）t値検定で**は1%、*は5%水準で有意であることを示す。

表 5 - 2 - 2 需要関数における金利の係数

パターン	自己名目金利	自己実質金利	分散/関連金利	銀行金利	CPI
郵貯	1	*♦0.013
2	**♦0.007
3	♠0.042	0.027	♠0.004
4	♠0.000	*♠0.026
銀行預金	1	**0.008
2	△0.012
3	0.027	△0.011	△0.012
4	* 0.035	**△0.017
相銀等預金	1	**0.011
2	0.010
3	0.004	△0.044	△0.067	0.048
4	0.016	△0.010	△0.014
簡保	1	**△0.025
2	**0.009
3	**0.275	**0.343	**0.054	**0.045
4	**△0.173	**0.170	0.018
生保	1	**0.044
2	**0.021
3	0.017	△0.044	**△0.025	* 0.016
4	**0.183	**△0.165	△0.010
株式	1	**0.004	*△0.0001
2	**0.004	*△0.0001
3	0.001	△0.006	0.182	△0.157
4	0.001	**△0.0001	0.181
債券	1	0.026
2	△0.017
3	0.033	△0.035	0.022	0.019
4	* 0.010	△0.003	△0.063
株式投信	1	0.006	**△0.006
2	0.003	*△0.005
3	0.008	△0.043	△0.081	0.138
4	0.051	**0.051	**0.010	**△1.439
公
社
債
投
信	1	* 0.020
2	0.002
3	0.011	* 0.117	* 0.108
4	0.015	** 0.122
信
託	1	** 0.038
2	* 0.024
3	* 0.004	* 0.150	0.110	* 0.444
4	** 0.124	* 0.003	** 0.130

注）t値検定で**は1%、*は5%水準で有意であることを示す。

### 5. 店舗の効果

店舗の効果についてとりまとめたのが表 5 - 2 - 3 である。

自己店舗指標のみ（金利は自己の名目金利と実質金利のみをとりあげる場合に対応…両者の係数、有意性は概ね一致する）のケースと関連店舗指標を含めた場合（金利は関連金利、銀行金利の各名目と実質金利に対応…両者の係数、有意性は概ね一致する）をとりあげている。具体的にはパターン1とパターン3について報告する。

この二つのケースで自己店舗指標について係数の符号の逆転や有意性の低下がみられるのは、自己店舗指標と関連店舗指標に対称性の制約が加えられていないということのほか、金融機関の店舗の多重共線性の可能性を示すものであろう。従って複数の店舗指標を説明変数に入れた場合の解釈には慎重を要しよう。このような共線性は、ある金融機関にとって魅力的な地域（魅力のない地域）は他の金融機関にとっても同様であろうから、店舗の展開戦略に各金融機関に共通性がみられると解される。なお、関連店舗指標の効果は事前には一意的に定まらない。一つは競合する金融機関の存在が当該金融商品に対する認識を広める効果をもつこと、一つは金融機関の間の競争により需要が喚起されること（これらの場合、関連店舗指標の係数は正となる）がある。他の一つの要因は、競合する金融機関に利用者が移動すること（この場合、関連店舗指標の係数は負となる）がある、からである。

店舗の係数が意味をもつのは、とりわけ保有関数についてである。店舗（指標）が金融サービスの利用者のアクセスの容易さを示すものであるから、その増加は保有確率を高めることが期待されるのである。これに対し需要関数においては、所得階層毎の動向や競合金融機関の影響が働くので、店舗指標の増加が必ずしも需要額の増大に直結しないことがあるからである。

自己店舗指標のみを説明変数とするケースでは、郵貯、株式、債権、株式投信、信託の5種類に関して保有関数についてその係数が有意となっており、かつ符号は正となっており、店舗の拡大が利用者層の拡大に結びつくことを示している。

簡保・生保という保険に関しては店舗が有意でないか期待される符号条件をみたしていない。これは、保険サービスへのアクセスという場合、消費者が店舗へ出向くというよりむしろ外務員が訪問するという効果が大きいのかもしれない。この保険の店舗と外務員の関係は今後の課題である。

需要関数の場合、郵貯、公社債投信、信託
が有意に負となっている。店舗指標の係教が負となる理由としては、二つ考えられる。一つは、利用者層の払大が「広く薄く」ということで大口需要者層の効果をうすめること、一つは競合する金融機関の影響である。

表 5 - 2 - 3 保有関数と需要関数における店舗指標の係数

保有閱数	需要閱数
パターン	自己店舗指標	関連店舗指標	銀行店舗指標	自己店舗指標	関連店舗指標	銀行店舗指標
郵貯	1	* 0.095	**△ 0.043
3	** 1.421	**△ 1.295	**△ 0.531	** 0.479
銀預行金	1	0.091	△ 0.002
3	0.060	0.034	0.052	△ 0.057
相預銀金等	1	**△ 0.236	* 0.219
3	**3.803	**△ 6.431	** 0.979	**△ 2.365	** 3.918	**△ 0.547
簡保	1	0.016	0.004
3	△ 0.523	** 1.566	**△ 2.041	**0.882	**△ 2.362	**3.062
生保	1	**△ 0.064	△ 0.007
3	**3.305	**△ 1.784	**△ 3.779	**△ 0.531	**0.248	**0.617
株式	1	** 0.325	**0.550
3	△ 0.257	0.264	0.987	△ 0.201
債券	1	**0.396	△ 0.015
3	0.734	9.349	**△ 0.871	0.299	**△ 12.603	**0.813
株投式信	1	** 0.432	△ 0.067
3	1.651	△ 0.608	△ 0.943	0.432
公役社信債	1	0.228	**△ 0.242
3	0.429	△ 0.092	△ 0.294	0.300
信託	1	* 5.992	**△ 4.662
3	**△ 10.538	** 1.271	** 8.642	**△ 1.011

注）t値検定で**は1%、*は5%水準で有意であることを示す。

### 5.3 個別の金融資産の選択について

推計された四つのパターンのうちパターン1（金利は自己名目金利、店舗は自己店舗指標）を中心に述べ、それ以外のパターンについては必要に応じてふれることとする。

1. 郵貯
郵貯について最も大きな特徴は、年収が保有関数、需要関数のいずれのケースも有意に負であるということである。これは他のどの金融資産にもみられないことである。その理由としては預入限度額による制約が考えられる。低中所得の段階で利用していたものが、取引のロットが大きくなる高所得者になればその利用が頭打ちとなり、預入限度額のような取引額の制約のない銀行預金へシフトすることがあるのかも知れない。とりわけ給与振込を含む決済性資金についてこのことは当てはまると考えられる。金融資産残高については、保有・需要関数とも有意に正となっている。これは銀行預金、相銀預金にも共通してみられる傾向である。しかし、郵貯の需要関数の係数は0.012であり、銀行預金、相銀等預金の1/10程度の値にとどまっている。銀行預金等に比較すると相対的に金融資産の蓄積の高い層で占める比率が低いことを示唆している。負債残高について保有関数で負、需要関数で正の有意な結果が得られている。この符号の結果は他の多くの金融資産にもみられる傾向である。負債残高はその土地・住宅の購入という实物資産の選択をうかがわせるものであり、金融資産の売却による住宅等の購入と言う代替を示唆しているのかもしれない。保有関数については、郵貯は特にその値が0.14と銀行預金、相銀等預金の10倍程度大きく（これらは有意ではない）これからすれば、住宅ローンや消費者ローンをほとんど全く取り扱っていない郵貯から、住宅ローンや消費者ローンの借入のために借入先の他の金融機関へ取引金融機関を集約していると解釈することも可能であるう。

持家については保有関数で正、需要関数で負の有意な結果がえられている。符号については株式を除く金融資産について共通にみられるものである。持家の場合、相続により取得し金融資産の取崩しが必要とされない場合があること、取得後年数が経過し返済が相当すんでいるケースもあることから、負債そのものと言うわげではないことが、持家と負債残高の符号の相違という結果を導いていると考えられる。

家族人員については、パターン1～4を通じて、いずれも有意な結果はえられていない。このことは、社会的に言えば、核家族化の影響を郵貯が受けていないことを意味する。就業者については有意に保有関数で負、需要関数で正の符号がえられている。この点は銀行預金とも共通している。就業人員の増加は共働きの増加と解されるので、主婦の忙しさが取引先金融機関を増やす機会費用の増大となって、郵貯や銀行預金の保有確率という意味での利行を減らしていると解される。世帯主の年齢に関しては、40～54歳の層にわずかに影響がみられるぐらい（保有確率については有意に負、需要関数については有意に正）である。高齢者世帯について明確な傾向をうかがうことはできないので、高齢化との関係はあまりはっきりしない。

金利については、他の金融資産の金利やCPIと同時に計測すると、郵貯のケースでも多重共線関係が生じている（表5-2-1、5-2-2参照）。郵貯名目金利のみをとりあげるパータン1では、保有関数について正、需要関数について負という有意な結果がえられる。この点は、信託と全く共通している。郵貯も信託も長期金融資産という点で共通しており、それがミドル・リターンであるという点でも同じである。更に需要関数において、年収の係数が有意に負ということも郵貯と信託は同一である。これからすれば、郵貯金利の上昇は新たな利用者を生むが、金利により感応的な層とみられる高所得者は郵貯の制度的制約から、その需要を増やしていないということが考えられる。また、ハイリターンの金融資産へのシフトということも考えられる。 $ ^{*} $ 注）金利に関して、郵貯の場合特に考える必要が

あるのは、それが期間によって金利を異にする

複利預金ということである。このことは、次の

二つのことを意味する。第一に、期間によって
金利が異なることから、人によって直面しているマージナルな金利にかなり差があると言うことである。郵貯の場合その期間が最長10年であり、その間の預入時期の違いによる金利変動を考えるとマージナルな金利差は更に開くことがある。このことは、ある一時点の新規金利と一律の期間構成を擬制し金利を求める従来の方法より、本研究のように平均支払金利による方がよりplausibleであることの追加的理由となろう。第二点は、家計の金融資産選択を郵貯と銀行預金を連立して解く場合、あるいは単独で推計し両者を比較する場合の問題である。得られる郵貯のデータが元利合計残高であるとすると、それは近似的に郵貯元利合計残高~（1+当期平均支払利率）×（1-当期のネットの払戻率）×前期末残高となる。逆にえられるデータが元本であるとすると、それは元本残高~（1-当期のネットの払戻率）×前期末残高である。銀行預金と連立して解く場合等においては、銀行預金の残高についても概念をあわせる必要がある。さもなければ、全く異なる概念のものを同一として扱うことになり、その意味は混乱することになる。往々にして郵貯と銀行預

金で異なる概念のものを、アグリゲートされた時系列データを用いる場合同時に取り扱っているようにみえる。

店舗指標については保有関数で正、需要関数で負の有意な符号がえられている。保有関数については理論的に予想される通りである。需要関数で負という結果には二つの理由が考えられる。一つは、郵便局の展開が公益的観点から全国津々浦々にサービスを提供することを目指しているが、それは利用別を拡大＝アクセスを確保し相対的に資産蓄積の低い層における需要額の拡大に直接つながっても、金融資産蓄積の厚い層の利用とは余り結びつかないこと。一つは、郵便局が郵貯以外の業務、すなわち郵便に便われることを主目的に設置されており、郵便の需要に必ずしも結びついていない部分があること、である。パターンⅠ～Ⅳを通じこの傾向が変わらないことはこの解釈を裏付けるものと言えよう。

郵貯は、前述の通り全国に郵便局を展開している。そこで店舗指標を都道府県単位のか

表 5 - 3 - 1 郵貯の保有・需要関数

(店舗指標を市町村単位で作成したケース、自己名目金利)

保 有 関 数	需 要 関 数
係 数(t值)	係 数(t值)
年	收	$ \Delta 0.030(\Delta 0.925) $	$ \Delta 0.077(\Delta 4.792) $
家族	人員	0.257(3.634)	0.516(16.028)
就業者	数	$ \Delta 0.354(\Delta 3.000) $	0.684(11.386)
持家	家	0.133(6.727)	$ \Delta 0.173(\Delta 11.739) $
金融資產	残高	0.413(25.974)	0.105(12.404)
負債	残高	$ \Delta 0.151(\Delta 10.933) $	0.0004(0.043)
40歲	未満	0.001(0.054)	$ \Delta 0.258(\Delta 18.581) $
40～54	歲	0.073(2.754)	$ \Delta 0.103(\Delta 8.329) $
店舖指標	標	0.001(0.085)	$ \Delta 0.077(\Delta 7.064) $
金利	利	0.068(2.505)	$ \Delta 0.964(\Delta 166.384) $
定數項	項	$ \Delta 0.549(\Delta 3.270) $	5.707(73.002)
MILLS' RATIO	0.582(9.418)
对數尤度	度	$ \Delta 16210 $
R²	0.897
わりに、郵便局数（市町村別）/市町村面積（km²）とよりきめ細かくとって分析する。郵便局の店舗が、過疎地をはじめ公益的観点から国民の金融サービスのアクセスを確保する観点からも展開されていることに注目するものである。その効果が強ければ保有確率の係数の値はより小さくなるか負となるであろう。需要関数の係数の負の値はより一層大きくなるであろう。パターン1の店舗指標を置きかえて推計した結果が表5-3-1である。

保有確率の店舗指標の係数は、0.001 とパターン 1 と比べてかなり低くなっているのみならず、統計検定量からも全く非有意となっている。需要関数の係数も△ 0.077 とその絶対値もかなり高くなっている。これからすれば、公益的観点からの郵便局展開というものが検証されたことになる。今一つこの推計で注目されるのは、需要関数における金利である。それは極めて高い有意水準で△ 0.96 という値がえられている。郵便局の展開状況をより詳細に考慮すると、サンプル期間が金利低下局面であった点に留意を要するが、金利へ反応している層の需要額が減少していることを示唆していると解することも可能であろう。またパターン 1 と比較すると需要関数の修正済決定係数は大きく高くなっており、これからも郵便局の展開状況が郵貯の需要額にかなり影響していることが裏付けられる。

### 2. 銀行預金

銀行預金は生保と並ぶ最もポピュラーな金融資産であり、郵貯のような預入限度額という制約もない。年収、金融資産残高、金利という資産選択で通常とりあげられる説明変数の符号は、保有関数、需要関数のいずれにおいても概ね有意に正となっている。安全資産の保有・需要関数としては予想を充たすものである（ここの需要関数で求めているのはレベルであって、比率ではないことに注意。比率を被説明変数とする場合は、需要関数について自ずと異なることがある）。年収（保有関数で0.44、需要関数で0.02）、金融資産残高（保有関数で0.26、需要関数で0.17）で、特にその保有関数の係数の大きさは郵貯、相銀等預金を上回っており、郵貯や相銀等と比べて中・高所得者層を相対的に基盤としていることを示唆している。

保有関数と需要関数を比較した場合、就業者数と年齢で符号が逆転し、そのいずれもが有意である。

まず、就業者については保有関数で負、需要関数で正となっているが、この点は郵貯の項でのべた理由があげられる。年齢については就業者数と逆のパターンとなっている。青壮年層で比較的利用率が高いことがわかる。需要関数の係数が負となっているのは、年齢の上昇にともない、金融資産の蓄積も増大するという一般的なプロセスを示唆していると解される。

銀行預金については、持家や負債残高が有意な影響を与えていない。負債残高が影響を与えていないのは、住宅ローンにみられる借替競争等でその借入の効果が銀行間で相互に打ち消されたことも一因と考えられる（分析2「貸出市場と公的金融」参照）。

パターン I、II で、店舗指標は保有関数でも需要関数でも有意な結果がえられていない。これからすれば、店舗政策は一見銀行経営上も行政上も有意義ではなかったようにみえる。この点については、店舗指標をより詳細に検討すると異なることが、すぐ後に示される。

店舗展開は銀行の経営戦略においても、銀行行政にとっても重要な意味を持っている。都道府県単位で店舗指標を作成すると有効な結論は得られなかった。そこで郵貯の推計と対照するうえからも銀行の店舗指標を市町村別に計算して分析する（パターン1による）。推計結果は下表に掲げる通りである。

保有関数の店舗指標は有意に正となっている。これはパターン1では符号は正であったが統計的には非有意であったのと対照的である。需要関数ではパターン1と同じく有意な結果は得られていない。これからすれば、店
舗の展開が利用世帯の増加を通じて資金吸収に有効に寄与していることを示している。換言すれば、より詳細に銀行の店舗の分布状況を検討すると、その店舗政策が銀行経営上も有効に機能していることがわかる。この点で銀行の店舗は効率性を中心に展開されていることがわかる。郵貯のケースで保有について非有意、需要について有意に負で公益的観点からの展開であったのと対照的である。

この他のケース 1 との主な相違は、需要関数の年収が有意に正となっていることがあげられる。

## 表 5 - 3 - 2 銀行預金の保有・需要関数

(店舗指標を市野柱脇付で作成したケース、

## 自己名目金利)

保有閱数	需要閱数
係数(t值)	係数(t值)
年 収	0.519(11.956)	0.039(3.497)
家族人員	0.485(6.136)	0.113(4.997)
就業者数	0.507(3.769)	0.145(4.233)
持 家	0.025(1.130)	0.007(1.168)
金融資產残高	0.269(14.585)	0.174(56.277)
負債残高	0.020(1.024)	0.004(1.276)
40歲未満	0.096(3.277)	0.026(3.464)
40~54歲	0.021(0.833)	0.030(4.667)
店舖指標	0.079(4.896)	0.004(0.899)
金 利	0.029(2.341)	0.001(3.477)
定 数 項	0.042(0.606)	0.137(4.225)
MILLS'RATIO	0.271(5.977)
对数尤度	12318
R²	0.368

### 3. 相銀等預金

相銀等預金は、保有関数は各パターンを通じて比較的安定しているが、需要関数（家族人員、就業者数、持家というライフ・サイクルに関する事項）は必ずしもそうではない。相銀等預金の対象金融機関が相銀、信金、信組、労金等相当多様になっており、特にその中に信組、労金という組合金融機関を含んでいる反面、本研究では、組合金融機関に対する需要と密接に関連する要素である職業を明示的に考慮していないことによるのも一因かと考えられる。

ここでは保有関数を中心にみる。実装関数については各パターンを通じて比較的安定した係数がえられた項目についてふれる。保有関数で、銀行の場合と異なるのは、家族人員と就業者数が有意に正で、その値も大きくなっている点である。これは相銀等預金の計測対象となっている業態が多岐にまたがっていることから、家族構成や就業構成の多様性（世帯主…自営業、配偶者…勤労者等々）が反映し、特に就業者数が増加したとしても、銀行のケースのように利用金融機開か集約されていなしことを示唆していると言える。年齢については、銀行預金と同様の傾向か得られている。

年収は有意に保有関数で正、需要関数で負という結果がえられる。これは高所得者での利用率は高まるものの、需要額は低下することを示すものであり、銀行預金の直線的な上昇と対照的である。

金利は保有関数では、パターン 1～4 を通じて有意な結果は得られていない。しかし、需要関数については各パターン正の符号がえられており、パターン 1 では有意となっている。このことは、保有に開しては、相銀等預金の金利は影響を与えていないが、一世帯当りの需要額に関しては、金利への反応がみられることを示唆する。店舗指標についてパターン 1、2 とパターン 3、4 で結果が反対である。説明変数として自己店舗のみをとりあげたパターン 1、2 では保有確率にかなりマイナスの影響示でいることが注目される。しかし、上述の理由により相銀等預金の店舗指標の推計結果の解釈には慎重を要しよう。

### 4. 簡保

生命保険に関する実証分析を type 2 トービットで行った先行研究はない。クロスセクション分析では Shimono、Tachibanaki[89] 示シークエンシャル・トービットで、米国の例としては Lewis[89]が 76 年のデータ(サン