Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表 3-1-3 住宅金融

貸出額	金利
イ)各業態別貸出残高(銀行・保険、専門会社等)口)各業態別新規貸出額	イ)都銀新規貸出金利(固定制)(注1)口)都銀新規貸出金利(変動制)八)全信連新規貸出金利(注2)

(注 $ ^{1} $ ) 全国銀行、相銀、生保は同一と言われている。

(注 2) 各信用金庫あるいは信用金庫全体の平均金利ではない。

3. 取引高と金利という基本的データの制約から

1 に示したように残高ベースの分析と新規ベースの分析となる。これに付言すれば、期間別の貸出構成を日銀統計月報で連続的に知ることはできない。

#### 3.2.1 全国銀行貸出市場

1．全国銀行のとらえ方として、イ）「銀行勘定」の計数に限る、口）「銀行勘定」+「信託勘定」を合算し、「全国銀行の全業態」に拡げる、二つの考え方がある。伊藤・植田〔82〕は前者によっている。浅子・内野〔87〕は後者によっている。本研究ではイ）による。

2. 先に示したデータから明らかなように、全国銀行貸出市場あるいは中小企業貸出市場について「長短市場」を分離することは貸出量ベースではできない。従って全ストックベースの活動をみることとなる。

注1)清水〔84〕、〔85〕によるフローの推計があるが、相当に強い仮定を置く必要がある。筒井〔88、第2章〕がこの清水と異なる方法で推計している。

注2）大蔵省法人企業統計季報で「短期借入金」「長期借入金」の別を知りうるが、これは借入企業からみた計数であり、「金融機関の実態」に対応するものではない。換言すれば、貸出市場をイ）「長期市場」と「短期市場」とは分離したものではない、口）フローとストックをあわせて考えることを「含意」している。

3．需要・供給関数の定式化を考える。その基本的なポイントは次の通りである。

(1) 需要関数についてみる。

・銀行からの借入コスト

・ 経済活動の水準（に対する企業の予想）

- 前期からの貸出量の調整、又は公的金融機関の貸出量との関係

注3）企業の資金繰りに対する実績、評価を盛りこむことが考えられるが、その数字は、貸出自体の影響を受けている可能性が強いという問題がある。この点をどのようにもりこむかは重要な検討課題である。

(2) 供給関数についてみる。

・貸出の機会費用、又は利鞘

· 預金残高

・前期貸出量からの調整

・証券市場との関係

が、需給要因として考えられる。需要関数と供給関数を識別するためには、いずれかの関数形において、他の関数形に含まれない一以上の説明変数が含まれる必要がある。以上の定式化であれば、この点はクリアーできる。

4. 次に金利（価格）調整式について考える。

Bowden [78b] の調整式を基本とする。ここで、方程式の全体系における金利の取り扱いについて考える。我が国の金利体系、裁定関係からすれば、各金利の間に多重共線関係が発生することは容易に考えられる。同一方程式に複数の金利 raw data で取り入れることの困難性に、これはつながる。複数の金利をとりいれる場合（A - B）のような差をとることとなる。これは利鞘あるいは機会費用をチェックすることにつながる。今一つは、浅子・内野が示した政策金利の考え方である。この場合、「政策金利」が一つのポイントとなっている。その推計は必ずしも容易ではない。

また、貸出金利として「名目金利」をとるか「実効金利」をとるかという選択がある。ここでは、「名目金利」をとる。（「実効金利」を分析する意味は二つある。一つは「名目金
利」によって市場が不均衡と判断された場合に「実効金利」であれば市場はクリアーされているか否かの検証である。一つは金融業におけるインプリシットな競争の検証である。公的金融機関には、企業との預金取引はなく、その金利はexplicitである。これは借手と貸手の間で、よりオープンな価格形成がされていることを示すものであり、その対比が可能となる。）

#### 3.2.2 全国銀行貸出市場の推計結果

全国銀行貸出市場の推計は、3つのパターンにより行った。そこで、ケース毎にとらえて分析を試みる。

注1）変数は名目値によっている。実質化して推計を行ったところ、係数の符号が理論予想をみたさない等の問題があったので、ここでは報告しない。伊藤 $ ^{[85]} $ も実質化した推定は不成功に終わったと報告している。その理由として金利の変化が名目金利に気をとられた錯覚的なものであること、銀行の資産構成決定が系列企業への配慮等制度的要因に依存する考え方、等を示唆している。浅子・内野 $ ^{[87]} $ も名目変数によって推定している。実質化した推計がうまくいかない理由としては、伊藤のあげる理由の他に、金銭債権・債務は約定された名目価額で決済されるという原則が考えられる。たとえば、金融機関はいかなるハイパー・インフレーションがあってもその発行した負債の表面価格を債権者に支払えば足りるのである。インフレ率を加味した額を支払う義務は負っていないのである。

1. ケース 1 のモデル

需要関数...$\mathrm{LD}_{\mathrm{t}}=\alpha_{0}+\alpha_{1}\mathrm{PR}_{\mathrm{t}}+\alpha_{2}\mathrm{PL}_{\mathrm{t}}+\alpha_{3}\mathrm{IP}_{\mathrm{t}}+\mathrm{Ud}$ ..(1)

供給関数...$\mathrm{LS}_{\mathrm{t}}=\beta_{0}+\beta_{1}\left(\mathrm{PR}_{\mathrm{t}}-\mathrm{DIR}_{\mathrm{t}}\right)+\beta_{2}\mathrm{DP}_{\mathrm{t}}+\beta_{3}\mathrm{BL}_{\mathrm{t},1}+\mathrm{Us}$ ..(2)

(金利調整式とショート・サイドの仮定は省略)

LD... 当期望まれた需要金額(毎期必ずしも観察されない)

PR... 全国銀行銀行勘定貸出約定平均金利 (%)

PL... 公的金融機関（開銀、輸銀、中小企業金融公庫、国民金融公庫、住宅金融公庫、農林漁業金融公庫、北海道東北開発公庫の7行）の当期貸出残高（10兆円）

IP... 当期鉱工業生産指数 (85 年 = 1)

Ud... 誤差項 (white noise と仮定)

LS... 当期望まれた供給金額（毎期必ずしも観察されない）

DIR... 公定歩合 （%）

DP... 全国銀行銀行勘定預金残高（10 兆円）

BL... 全国銀行銀行勘定貸出残高実現値（10 兆円）

Us... 誤差項 (white noise と仮定)

ただし、需要関数の IP については 1 期ラグをとるケース（ $ IP_{t\_1} $ ）も行ったので、あわせて報告する。

なお、操作変数として全ての外生変数が使われている。

まず、需要関数についてみる。公的金融の貸出と民間金融に対する貸出需要の代替・補完関係を考えるために PL を説明変数として取り入れる。対象金融機関としては、大企業向け融資を主体とする開銀、輸出入金融や海外投資金融を主体とする輸銀、中小企業金融を専ら行なう中小企業金融公庫と国民金融公庫、住宅金融の住宅金融公庫、及び農林漁業金融公庫と北海道東北開発公庫を考える。IP は、経済活動の水準に対する将来予想として取りあげられる。設備投資額自体を説明変数としないのは、それが信用割当の影響を既に受けている可能性があるからである（伊藤 $ ^{[85]} $ ）。その符号条件は、生産、販売活動等が高まり資金需要が高まれば正、利潤や内部留保の高まりで資金需要が低下すれば負である。

供給関数については、金利について貸出約定金利と公定歩合の利鞘を考える。この定式化自体は伊藤・植田［82］と同一である。預金は貸出の源泉となるものである。前期貸出残高実現値は、貸出行動における継続性を考慮したものである。
予想される符号条件は、需要関数については、$\alpha_{1}<0$、$\alpha_{2}>0$（補完関係の場合）、$\alpha_{2}<0$（代替関係の場合）、$\alpha_{3}>0$（資金需要が増加する場合）、$\alpha_{3}<0$（資金需要が減少する場合）である。供給関数については、$\beta_{1}>0$、$\beta_{2}>0$、$\beta_{3}>0$である。

## 2 ケース 1 の推計結果

ケース 1 の推計結果は下表に示す通りである。

IP を当期とする場合と一期ラグをとるケースとでは各パラメータの値、有意性については、μ₁を除き大差はない。

需要関数についてみると、α₁の符号は-0.6とかなり大きな負となっており理論予想をみたしている。t値からすると、借手の資金需要に関しては、金利がある程度の調整機能を果たしていることが示されている。公的金融機関の貸出と民間貸出需要の関係を示すα₂は、有意に正となっており、これは、両者が補完関係にたつことを意味している。このα₂の値の大きさ自体については、需要関数の説明変数の中に他に金額レベルを表すものがないので、その解釈に慎重を要しよう。IPについては当期をとる場合も一期ラグをとる場合も有意に正の値がえられており、鉱工業の生産活動水準の高まりが貸出需要の増加につながっていることがわかる。ただし、ダービン・ワトソン比の低さから需要関数のモデルの定式化に改善の余地があるかもしれない。

供給関数についてみると、金利に関するβ₁の係数は理論的な符号条件をみたしている。統計的には5%水準で有意な値となっている。銀行の貸出行動における金利の調整機能がうかがえる。当期預金残高の係数β₂も正であり、t値から1%水準で有意となっている。前期貸出残高から当期への調整を示すβ₃の値は、0.87とかなり高く、統計的にも有意度はかなり高くなっている。

次に均衡・不均衡の指標であるμ₁、μ₂についてみる。まずIPについて当期をとるケースをみる。μ₁は0.4となっているものの、統計的には有意ではなく、上方への調整に関しては均衡しているとの仮説（μ₁=0）は棄却されない。これに対し下方への調整を示すμ₂は0.38であり、当期期間に均衡金利へ向けて約6割の調整が進んでいるものの、t値から判断すると5%水準で逆に不均衡仮説（μ₂≠0）が棄却されない。

このケースでは、 $ μ_{1} $ 、 $ μ_{2} $ の値から超過供給

表 3 - 2 - 2 - 1 全国銀行貸出市場の需要関数・供給関数の推計結果（ケース 1）

IPが1期ラグ	IP当期
係 数	t 值	係 数	t 值
需要関数	α0	-11.85476	-1.85	-10.53776	-1.68
α1	-0.63200	-1.86	-0.66036	-1.91
α2	1.44795	2.37	1.57525	2.74
α3	29.36169	3.99	27.27252	3.96
μ1	0.56671	1.84	0.40529	0.82
R²=0.9420	D.W.=0.450	R²=0.9490	D.W.=0.312
供給関数	β0	-0.78180	-3.81	-0.77496	-3.67
β1	0.13845	2.49	0.14413	2.53
β2	0.18326	3.85	0.17176	3.44
β3	0.86742	20.07	0.87887	19.36
μ2	0.37746	2.66	0.37805	2.55
R²=0.9987	D.W.=1.495	R²=0.9988	D.W.=1.565

計測期間 76 年度第 II 四半期 ~ 87 年度第 IV 四半期
の状態が観察されたことになる。また、換言すれば全国銀行貸出市場では、金利は上昇しやすいが、その反面低下しにくいということが示唆されている。

IP について 1 期ラグをとるケースでは、μ₁ の値は 0.57 で当該期間内における調整は約 4 割に低下しており、その t 值も IP を当期とする場合に比べ高くなっており、不均衡の程度が高いことが示されている。μ₂ については、ほとんど変化は認められない。

注 2) 需要関数に、BL_{t\_1} を説明変数として加えた計測も行ったが、多重共線関係等により、需要関数の結果が著しく悪化したので、ここでは報告しない。

## 3 ．ケース2のモデル

ケース 2 のモデルは、ケース 1 の供給関数の説明変数に公的金融機関の貸出残高と鉱工業生産指数を加えたものである。需要関数の定式化は同一である。

供給関数に政策金融の変数を明示的にとり入れることにより、政策金融と民間金融機関の貸出の関係を検討しようというものである。政策金融は、その目的からすれば、イ）将来成長が見込まれる（又は国の目標として成長を目指す）分野であるが、リスクが大きいかあるいは期待収益率が低いために民間部門からの十分な資金調達が期待できない場合に資金を供給する、ロ）産業調整や大型倒産の場合に、当該分野の産業なり企業が急激な失業等を発生させずに円滑に転進できるように、民間融資の肩代わり等の形で資金を供給する、ハ）政策金融機関が、ある分野に資金を供給することにより、当該分野に対する政府のコミットメントを示す、あるいは融資プロジェクト（融資先）に関する安全性、将来の収益性のシグナルを出し、民間資金を誘導する、ということがあげられる。政策金融と民間銀行貸出の関係が全体としてどの方向に働いたかをみようというものである。

注）ハ）の観点から、ケース・スタディー的に開銀と民間融資の関係をとりあげたものとして日向野[85]がある。産業分野別に開銀融資と民間貸出の関係をグレンジャーの因果テスト等により分析したものに堀内・大滝[87]がある。財投の財源と融資分野を結びつけた一般均衡分析として吉野[87]がある。本研究とは方法論なり、モデルの構造が異なるので一概に比較することは困難である。

鉱工業生産指数は、当期をとる場合と一期ラグをとる場合とで金融機関の貸出行動に有意な違いがあるかないかをみようというものである。これは、後述する中小企業貸出市場と対比しようと言うものである(従ってこのモデルは中小企業貸出市場のケース3に対比する。)

具体的な定式化は次の通りである。

需要関数... $ LD_{t} = \alpha_{0} + \alpha_{1} PR_{t} + \alpha_{2} PL_{t} + \alpha $

$$ _{3}\mathbf{I}\mathbf{P}_{t}+\mathbf{U}\mathbf{d}...\mathbf{\Omega}(3) $$

供給関数... $ LS_{t} = \beta_{0} + \beta_{1} (PR_{t} - DIR_{t}) + \beta_{2} DP_{t} + \beta_{3} BL_{t-1} + \beta_{4} PL_{t} + \beta_{5} IP_{t} + \text{Us...}(4) $

(IP が一期ラグをとるケースは、α_{3}、β_{5}に対応するのは IP_{t-1} となる。)

期待される符号条件は、ケース1の結果と照らすと需要関数については、α_{1}<0、α_{2}>0、α_{3}>0である。供給関数については、β_{1}>0、β_{2}>0、β_{3}>0で、政策金融の誘導効果が、民間資金の肩代わり機能等より大きいとすればβ_{4}>0、逆であればβ_{4}<0である。β_{5}は不明である。

## 4 ．ケース2の推計結果

ケース 2 の推計結果は次表に示す通りである。IP について当期をとる場合と一期ラグをとる場合とで結果に大きな差はない。

需要関数についてみると、α₁、α₂、α₃は全て理論予想をみたしており、統計検定量もまずまずの水準となっている。

供給関数もβ₁、β₂、β₃は理論予想をみたしている。β₁のt値はケース1と比べるとやや低下しているものの10%水準では有意となっている。政策金融と民間金融機関の貸出行動の関係を示すβ₄は、IPに当期をとる場合も一期ラグをとる場合も負となっており、政策金融が民間金融機関の貸出を積極的に誘導するというより、民間資金の肩代わり等の効果が示唆されている。特にIPについて当期をとる場合は、
表 3 - 2 - 2 - 2 全同銀行貸出市場の需要関数・供給関数の推計結果（ケース 2）

IPが1期ラグのケース	IPが当期のケース
係数	t值	係数	t值
需要関数	α0	-8.49342	-1.19	-11.87541	-1.81
α1	-0.80805	-2.14	-0.63793	-1.78
α2	1.64906	2.46	1.36907	2.28
α3	26.15648	3.20	29.42843	4.08
μ1	0.50371	1.34	0.40832	0.75
R²=0.9424	D.W.=0.390	R²=0.9492	D.W.=0.355
供給関数	β0	0.89203	1.40	-0.40421	-0.63
β1	0.08888	1.75	0.11060	1.98
β2	0.24568	3.05	0.32677	3.34
β3	0.91151	16.53	0.83118	14.41
β4	-0.16942	-1.27	-0.32070	-2.30
β5	-2.93147	-2.88	-1.00842	-0.83
μ2	0.32766	2.32	0.39237	2.46
R²=0.9992	D.W.=1.879	R²=0.9990	D.W.=1.693

計測期間 76 年度第 II 四半期 ~ 87 年度第 IV 四半期

5％水準でこの関係は棄却されない。鉱工業生産指数のβ₅は、いずれの場合も負となっている。特にIPに一期ラグをとる場合は1％水準で有意となっている。この結果は、中小企業貸出市場とは若干異なるものとなっている。ところで、IPについては経済活動の将来に対する予想を示す役割をも有していると解釈できる。その場合、金融機関は前期の情報のみならず今期えられる情報をも活用して行動すると解釈する方が妥当であろう。そうであれば、銀行の貸出行動と前期鉱工業生産指数の関係より、当期鉱工業生産指数の方がより密接な関係があると言いうるかもしれない。

均衡・不均衡の検証にうつると、μ₁の値は0.4～0.5であるが、その統計検定量からして上方調整は当該期間中に速やかに行われ、均衡であるとの仮説は棄却されない。これに対し、下方調整の程度を示すμ₂は0.3～0.4であるが、いずれのケースも統計検定量からして、不均衡仮説が支持される。この均衡・不均衡の結果は、住宅金融等を含む中小企業貸出市場の推計と対照的である（中小企業貸出市場については、IPの当期を説明変数とする場合では10%水準でも均衡仮説が棄却されない（μ₁のt値は1.60、μ₂のt値は0.10）。またIPの一期ラグを説明変数にとる場合では5%水準で均衡仮説が棄却されない（μ₁のt値は1.75、μ₂のt値は0.56）。そこでは、かなり均衡状態に近い結果が示唆されている）。同一のモデル構造によって推定された両者の結果が異なることからすれば、全国銀行貸出市場から中小企業貸出市場（そして若干の留保を要するが住宅金融市場も）を除いた市場、つまり大企業金融や輸出入金融市場等において下方への均衡金利に向けて調整が遅れ、超過供給が発生していることが示唆される。

注）各データに関し、供給関数について、公定歩合(DIR)を当期貸出約定金利から引く定式化にかえて、国債利回りを当期貸出約定金利から引く定式化も試みた。しかし、日銀統計月報より継続して国債最長期ものの流通利回りがえられるのは79年度第Ⅳ四半期以降であり、それに対応する期間の計測は収束しなかった。従って、ここでは報告しない。

### 5. ケース 3 のモデル

以上、述べてきたようにケース 1～2 のいずれのモデルの構造によっても、全国銀行貸出市場は、不均衡と言う結論がえられた。ただし、
図3-2-2-1 市場価格ベースでみた投資部門別株式保有比率の推移

（注）185年度以降は、単位数ベース。

2 金融機関は投資信託を除く。

先行する伊藤・植田 [82] と比較すると不均衡の程度が弱まっている。これからすれば、近年の金融自由化の進展で、徐々に調整機能が働きだしたと言えるかもしれない。

更に、次に銀行による有価証劵の保有について考える。銀行は、ポートフォリオの一環として有価証劵（株式、公社債等）を保有する。特に株式の保有は我が国銀行の一つの特色となっている。ところで、金融機関による金融仲介について考えた場合、貸出の形式をとる場合と株式や公社債の取得という形式をとる場合がある。近年は有価証劵の取得という形での間接金融が進んでいる。資本市場の発達による「金融の証劵化」が言われているが、それは間接金融の方法が証劵による資金の供給という形にシフトしたものである。上図は市場価格ベースでみた投資部門別の保有比率をみたものである。金融機関の顕著な増加がうかがえる。88年度末で都銀、
表 3 - 2 - 2 - 3 全国銀行貸出市場の需要関数・供給関数の推計結果（ケース 3）

IPが1期ラグのケース	IPが当期のケース
係 数	t 值	係 数	t 值
需要関数	α0	-9.53743	-1.35	-13.1981	-2.02
α1	-0.76167	-2.04	-0.56250	-1.58
α2	1.55903	2.35	1.28990	2.17
α3	27.33957	3.38	30.56823	4.28
μ1	0.55231	1.61	0.53071	1.19
R²=0.9423	D.W.=0.415	R²=0.9492	D.W.=0.385
供給関数	β0	-1.16873	-5.11	-1.26028	-5.54
β1	0.05679	1.10	0.054152	1.06
β2	0.49423	4.63	0.54440	5.12
β3	0.81448	15.68	0.79234	15.33
β4	-0.43521	-3.26	-0.48954	-3.66
β5	-0.51715	-3.14	-0.56228	-3.42
μ2	0.20808	1.13	0.24837	1.10
R²=0.9992	D.W.=2.197	R²=0.9992	D.W.=2.261

計測期間 76 年度第 II 四半期 ~ 87 年度第 IV 四半期

地銀（第二地銀を含む）長信銀の保有は80兆9千億円（全体の15.7%）信託銀行13兆5千億円（同9.8%）となっている。

そこで、供給関数の説明変数に銀行の有価証券保有残高を加え、証券の取得という形での間接金融を考慮した場合に、貸出市場がクリアーされるか否かをみることとする。具体的な定式化は次の通りである（ケース2の供給関数の説、明変数IPにかえてBDを入れたものである）。

需要関数... $ LD_{t} = \alpha_{0} + \alpha_{1} PR_{t} + \alpha_{2} PL_{t} + $

$$ \mathsf{\alpha}_{3}\mathbf{I P_{t}}+\mathbf{U d}...\mathbf{\alpha}(5) $$

供給関数... $ LS_{t} = \beta_{0} + \beta_{1} (PR_{t} - DIR_{t}) +\beta_{2} DP_{t} + \beta_{3} BL_{t-1} + \beta_{4} PL_{t} +\beta_{5} BD_{t} + Us... $ (6)

BD...銀行の有価証券保有残高（10兆円）

ここで、$\beta_{5}<0$ が期待される。

## 6 ．ケース3の推計結果

ケース3の推計結果は上表に示す通りである。需要関数については、IPが当期の場合も一期ラグの場合も、α₁、α₂、α₃は理論予想をみたしている。IPについて一期ラグをとる場合はα₁は5％水準で有意であることが示される。

供給関数についてみると、β₁、β₂、β₃は各々理論予想を充たしている。ケース1、2と比較するとβ₁の有意度が低下している。β₅の符号は負の結果がえられており、統計検定量からも1％水準で有意である。これから、有価証券の取得という形での間接金融が貸出に代替していることが示唆される。

均衡・不均衡の検定についてみると、μ₁、μ₂のいずれかについても、均衡であるとの仮説は棄却されない。銀行による有価証券の保有ということを明示的に考慮すると、貸出市場は均衡状態となることが示される。言いかえれば、資本市場の発達に伴う有価証券の取得という形での間接金融の展開が、貸出という別な形での間接金融市場を均衡へと導いていることが示唆されている。

#### 3.2.3 対数形による全国銀行貸出市場の推計結果

### 1. はじめに

前節では、全国銀行貸出市場についてレベルベースで均衡、不均衡分析を行なった。本節では、これを対数形により分析する。言わば弾性値をここではみることになる。レベルに基づく分
析と比較することで、我が国貸出市場の構造の解明を一層進めようと言うものである。また、レベルでの分析で起こりうる分散不均一に配慮するものである。

モデルの定式化、使用するデータは前節と同一である。ただし金利については%である。IPは85年平均を100としたうえで対数化してある。

全国銀行貸出市場の推計結果は表 3 - 2 - 3 - 1 に掲げる通りである。以下、ケース毎にみてみる。

(1) ケース 1 - a ) の需要関数についてみると、金利は負になっており、理論条件はみたしている。ただ統計検定量から有意度は低くなっている。公的金融貸出残高は 1% 水準で有意に正の値が得られており、公的金融貸出残高 1% の増加が、0.4% 弱の民間金融機関に対する借入需要の増加につながり、両者は補完関係にたつことが示される。当期鉱工業生産指数も有意に正となっており、その得られた値から高い弾力性がうかがわれる。供給関数についてみると、金利は 5% 水準で有意に正となっているが、その値は 0.008 と低くなっている。預金残高、前期貸出残高実現値は、いずれも有意に正となっており、理論条件をみたしている。調整速度についてみると上方調整に関しては、5% 水準で均衡しているとの仮説は棄却されない。下方調整は当期期間内に十分に進んでおらず、不均衡仮説が棄却されない。これらの傾向は前節の結果とも合致する。

1 - b）についても各係数の符号や有意度に大きな変化はみられない。ただし、調整速度からみて市場は不均衡の程度が強くなっており、各々の統計量から5%水準で不均衡仮説が棄却されない。当期にかえて前期鉱工業生産指数をとると不均衡の程度が強まるというのも前節の結果と共通する。

(2) ケース 2 は、供給関数の説明変数に公的金融機関の貸出残高と鉱工業生産指数を加えたものである。これにより政策金融と民間銀行の貸出行動の関係をみるとともに景気局面による民間銀行の貸出行動の変化を検証するものである。

需要関数の推計結果はケース 1 と大きく変わらない。2 - a ) の供給関数についてみると、公的金融貸出貸出残高は 10% 水準で有意に負となっており、公的金融貸出残高 1% の上昇が 0.07% の民間貸出の減少につながり、政策金融が民間金融の貸代り、あるいは代替的な効果を有することが示唆される。このモデルでは当期鉱工業生産指数は非有意である。調整速度からみて、5% 水準で下方調整に関し不均衡であるとの仮説は棄却されない。これらの結果はケース 1 - a ) とも前節の結果とも共通する。

2 - b) の供給関数についてみると、前期鉱工業生産指数が有意に負となっている。また、前節の分析結果と異なり、上方調整について統計検定量から不均衡であることが示されている。

結局ケース 1、2 では全国銀行貸出市場は均衡仮説が棄却され、不均衡であることが示される。

(3) ケース 3 では、供給関数の説明変数に銀行の有価証券保有残高を加え、その効果をみている。

需要関数については、その符号条件や値はケース1、2と大きく異なるところはない。供給関数についてみると、a）、b）とも金利は符号条件をみたしているものの、有意度が低下している。預金残高、前期貸出残高実現値、公的金融貸出残高、銀行の有価証券保有残高はいずれも有意（前二者は正、後二者は負）となっており、これら金利を含む係数の符号、有意度は前節の分析結果と共通している。しかし、均衡・不均衡の検証についてみるとa)、b）いずれのケースも上方調整は約25%程度行なわれているのみで、t値からみて1%水準で不均衡であるとの仮説が棄却されない。下方調整は、t値から判断すると均衡である
表3-2-3-1 全国銀行貸出市場の需要・供給関数の推計結果（対数形）

需要関数	全国銀行貨出約定金利	公的金融貨出残高	当期鉱工業生産指數	前期鉱工業生産指數	上方調整速度	R²/D.W
1-a	-4.09232(-2.99)	-0.02706(-1.61)	0.37859(3.79)	1.44256(4.63)	0.55520(1.74)	0.96500.416
1-b	-4.39505(-3.17)	-0.02709(-1.68)	0.35505(3.45)	1.52011(4.78)	0.63911(2.79)	0.96090.572
2-a	-4.47495(-3.14)	-0.02479(-1.42)	0.3471(3.35)	1.53285(4.73)	0.60165(1.89)	0.96510.465
2-b	-3.97081(-2.59)	-0.03124(-1.73)	0.38003(3.38)	1.42537(4.06)	0.67858(3.17)	0.96110.536
3-a	-4.79720(-3.38)	-0.01908(-1.10)	0.3306(3.20)	1.60065(4.97)	0.73229(2.96)	0.96520.517
3-b	-4.24039(-2.79)	-0.02765(-1.54)	0.36350(3.26)	1.48457(4.26)	10.73359(3.83)	0.96110.571

計測期間 76 年度第 II 四半期 ~ 87 年度第 IV 四半期

分一又	定数項	全国銀行贷出約定金利一公定步合	預金残高	前期贷出残高実現值	公的金融贷出残高	当期鉱工業生産指数	前期鉱工業生産数	銀行の有価証券保有残高	下方調整速度	R²/D.W
1-a	-0.07165(-2.66)	0.00832(2.66)	0.16533(3.32)	0.86099(19.50)	0.41800(2.54)	0.99891.6260.99891.549
1-b	-0.07379(-2.82)	0.00795(2.62)	0.17762(3.75)	0.84927(20.26)	0.40420(2.66)	0.99891.549
2-a	-0.05659(-0.26)	0.00601(1.84)	0.29166(2.81)	0.83358(14.76)	-0.06534(-1.80)	-0.04512(-0.68)	0.43943(2.33)	0.99911.6880.99931.886
2-b	0.44301(2.06)	0.00531(1.83)	0.21084(2.48)	0.92160(16.86)	-0.03622(-1.13)	-0.16708(-3.06)	0.37617(2.24)	0.99931.886
3-a	-0.53535(-5.00)	0.00332(1.20)	0.56014(5.31)	0.74567(14.45)	-0.08932(-2.97)	-0.14351(-4.24)	0.22738(0.68)	0.99932.2670.99932.217
3-b	-0.48383(-4.52)	0.00353(1.28)	0.50778(4.81)	0.76912(14.83)	-0.07733(-2.58)	-0.13276(-3.93)	0.19018(0.73)	0.99932.217

()内はt値
との仮説が棄却されない。これは前節で、同様のモデルの定式化の推計において均衡仮説が支持されたのと対照的である。この違いは何によっているのであろうか。無論一方はレベルによって分析し、他方は対数で分析していることの違いがあげられる。しかし、より詳細にみると本分析に対応する、前節の全国銀行貸出市場推計結果(3)をみると、当期鉱工業生産指数をとるケースでは需要関数、供給関数のいずれのケースも金利は非有意であったにもかかわらず均衡仮説が棄却されないとの結果がえられている。

これは金利が市場をクリアーするか否かをみる不均衡分析としては、そこで得られた需要・供給関数が不安定であることを示唆しているとも解される。それからすれば、対数形による推計結果の方が、もっともらしいと解釈する余地はある。ただし、前期鉱工業生産指数をとる場合は、需要関数の金利は5%水準で有意に負となっており、一概に断言することは難しい面がある。ただいずれのケースも需要関数のダービン・ワトソン比が低いのでその定式化に改善の余地があるかもしれず、ここでは全般的にみて全国銀行貸出市場は不均衡がみられるとの指摘にとどめることとしたい。

注）最近の大企業の資金調達方法を考える場合、需要関数にも有価証券による影響を取り込んで分析する方が妥当であろう。しかし、継続して企業の有価証券による資金調達の整合的なデータを得ることができなかった。このことが結論に影響している可能性も考えられるので、企業による有価証券での資金調達の明示的な考慮は、残された課題である。

後述するように中小企業貸出市場では、均衡仮説が支持されている。この全国銀行貸出市場は不均衡、中小企業貸出市場は均衡という両者の差はどう解釈されるのであろうか。この差は両市場の対象の異なる分野、つまり主に大企業貸出市場（貿易金融や海外投融資金融もその主たる対象は大企業であろう）に起因すると解される。銀行と大企業との取引は、近年においては貸出のみならず、内国為替、外国為替、証券取引や更には従業員の給料振込、関連子会社との取引も含めて総合的に考慮して行うリレーションシップ・マネジメント取引が相当普及していると言われる。そこでは貸出取引は、貸出金利はもとより当該案件とは別の条件によって左右されることになる。これは、金利が市場の需給をクリアーする水準に定まらないことを示唆するものである。

この解釈が妥当とするならば、大企業金融における公的金融の機能にも一つの課題を投げかけている。政策金融は貸出取引に限定されるので、為替取引や証券取引を考慮する余地はないし、政策金融機関の個々の業務分野調整の帰結として国内取引と海外取引をリンクしたり、親会社と中小の関連会社・子会社の取引を総合的に判断するということは不可能である。従って個々の政策金融機関の貸出条件は explicit に定められるという意味において fair である。反面、業務を多角的に営む民間金融機関と比較すると、当該貸出案件に絞った場合の条件は、必ずしも優位性を持ちえない可能性がある。我々は「財政投融資 - 公的金融 - の研究」で政策金融においてもエコノミーズ・オブ・スコープあるいはエコノミーズ・オブ・スケールを考慮する必要を示唆したが、この両市場の差はその必要性を裏付ける一証左と言いうるかもしれない。

#### 3.3.1 中小企業貸出市場

中小企業貸出市場の定式化を考える。

ここでのポイントは、イ）中小企業金融の金利のとらえ方、口)中小企業の範囲のとらえ方、八）政府系中小企業金融期間の機能を明示すること、である。

1．まず、金利についてみる。

金利については、(1)相銀、信金が中小企業専門金融機関であるので、日銀統計月報から、その加重約定平均金利を中小企業貸出市場での金利としてとらえる。(2)法人企業統計季報から、支払利息・割引料／借入金残高で求める。という二つの方法がある。
前者については、相銀、信金の加重平均金利を全体の金利とする（都、地銀等の他の業態でも同一の金利か成立している）という仮定をおくことを意味する。

後者については、支払利息・割引料に対応する借入金残高に金融機関以外からの借入金が含められている。借入金残高については期間に関し長期・短期別、借入先に関し金融機関と金融機関以外の別が得られる。しかし利息については、支払利息・割引料の合計が得られるのみである。従って、その金利は企業と金融機関の取引を全面的に反映したものではない。言いかえれば、企業間信用の金利も含まれたものである。各々の金利については以上のような問題がある。しかし、「中小企業貸出市場」が銀行の業態によって完全に分断されたものでないとすれば、相銀、信金の加重平均をとる妥当性がある。

法人企業統計季報を利用する場合は、「金融機関からの借入利息」と「金融機関以外からの借入利息」を同一と処理することになる。銀行貸出市場と企業間信用市場の間での裁定を考えれば、一応の合理性があると言える。

ここでは相銀・信金の加重平均をとって計算する。

２．中小企業の範囲のとらえ方をみる。ここで決定的な意味をもつのはデータと制度である。

（１）最近の日銀統計月報の全国銀行貸出残高に関する中小企業の定義は、

資本金 1 億円以下 または常用従業員 300 人以下、

ただし、卸売業 30 百万以下 または常用従業員 100 人以下、

ただし、小売・飲食・サービス業 10 百万以下 または常用従業員 50 人以下、の企業、個人企業及び「個人」である。

個人には「非事業用に分別困難なもの」+「割賦返済方式による住宅・消費者ローン等」が計上されている。

（２）他方、中小企業貸出金利の変数としてとらえようとしている相銀・信金の約定金利は、「貸出残高全体」に対応するものである。この意味で「中小企業」＋「個人」に対応する金利である。

（３）制度から言えば、相銀の貸出先の資本金の上限は、４億円以下（７３年）８億円以下（８１年）である。信金の会員は、資本金４億円以下、または従業員３００人以下である（８１年）。従って（１）の中小企業の定義より広くなっている。しかし、業態転換直後の８９年４月のデータによれば、第二地銀貸出残高は３,６３２百億円で内訳をみると、中小企業（（１）の定義による）向けは３,１６９百億円で８８％がこれに該当する。これからすれば、相銀（そして信金も）の貸出を（１）の定義による貸出とほぼ同値ととらえても大きな誤差はない。

（2）法人企業統計季報では、資本金により企業を

イ）10億円以上

口）1～10億円

ハ）5,000万～1億円

二）1,000万～5,000万円

に区分している。

従って日銀統計月報の中小企業に対応するのは、ハ）+二)である。（ただし、1,000万円未満の層はえられない。）

法人企業統計季報による金利は、

借入金利子率= $ \frac{支払 }{ (短期・長期借入金+社積+利息・割引料 } $

受取手形割引残高）×期首・期末平均×100

で求められる。

この場合銀行貸出のデータを利用する場合と異なり借入残高から消費者ローン等が除かれるというメリットがある反面、「非金融機関」からの借入が含まれるというデメリットはあることは前述した。

制度的に言えば一般に中小企業という場合、中小企業基本法に定める中小企業の範囲（法2条）をさすことが多い。日銀統計月報は、この基準によっている。この点で資本金1,000万円未満の層を含まない法人
企業統計季報により有用性が高い。従って、この研究では、日銀統計月報によることとする。

注1）日銀統計月報より、「中小企業向け貸出残高」と「中小企業向け貸出約定金利」を得るということは、本文の説明から明らかなように、個人向けの消費者ローン、住宅ローンも含めた形で分析することを意味する。この研究もその意味で理解されるべきである。貸出残高から個人向け貸出を控除することは可能であるが、約定金利について同様の調整を行うことはできない。その方式を採用した場合、被説明変数（貸出残高）と説明変数（金利）が対応しないという問題が生じる。

注2）ここで得られる金利は、いずれにせよ長短を合わせた総合約定金利である。長短を分離しえないので、比較的長期金融に特化している政府系金融機関の機能を完全にはとらえきれていない可能性は残る。長期貸出市場のみを取り出す方法としては、長期金利については日銀統計月報により、長期借入金残高については法人企業統計季報によることが考えられる。しかし、財務会計原則による法人企業統計では、償還期間が一年未満の長期借入金は流動負債として計上されている。従って、この取扱いは、今後の検討課題である。

注3）現行公表資料では、いかなる統計によるにせよ、変数誤差の問題は避けられない。法人企業統計季報でえられる金利と日銀統計によりえられる金利を比較し、相関を求めるのは有意義な作業かもしれない。

3．大企業金融の中小企業金融に与える影響について考える。

「大企業の貸出市場」が「中小企業の貸出市場」へ影響を与える経路を考える。

大企業の資金需要は設備資金、運転資金にわけられる。その資金調達は内部資金と外部資金、後者については、金融機関からの借入と資本市場からの調達にわけられる。

大企業の資金需要の盛り上りは、他の条件を一定にすれば中小企業金融を逼迫させるであろう。同じく大企業の内部資金や資本市場による調達の増加は、中小企業金融を緩和するであろう。また、大企業における設備資金、運転資金の増加はその設備投資、在庫投資、販売促進の増加により、中小企業の資金需要を増加させるであろう。その調整には三つの経路が考えられる。一つは、民間金融機関の貸出金利による調整であり、一つは公的金融機関に対する借入の増加で、他の一つは企業問信用の増加である。そこで、政府系中小企業金融機関の代表である中小企業金融公庫と国民金融公庫を取り上げ、両公庫の貸出残高と民間の貸出需要の関係をみることとする。中小企業金融公庫は設備資金、運転資金の長期資企について成長性が見込まれるが、民間銀行からの資金調達が困難な企業に融資すること等で民間金融機関の補完を果たすことを目指している。国民金融公庫は民間金融機関から融資を受けることが困難な者に対する生業資金の小口貸付等を行うことを目的としている金融機関である。

#### 3.3.2 中小企業貸出市場の推計結果

1. モデル

需要関数... LDt= $ \alpha_{0}+\alpha_{1}SRt+\alpha_{2}IP_{t}\cdot1+\alpha_{3} $

SPLt+Ut..... (1)

供給関数... $ \mathrm{LSt} = \beta_{0} + \beta_{1} (\mathrm{SRt} \cdot \mathrm{DIRt}) + \beta_{2} $

$ \mathrm{DPt} + \beta_{3} \mathrm{SL}_{t \cdot 1} + \mathrm{V}_{t} $ ..... (2)

（価格調整式とショート・サイドの仮定は省略）

LD ... 当期望まれた需要金額（毎期必ずしも観察されない）

SR … 中小企業向け貸出約定平均金利（相銀貸出金利と信金貸出金利の加重平均）(％)

IP … 鉱工業生産指数（85 年平均=1）

SPL … 中小企業金融公庫と国民金融公庫の貸出残高計（10兆円）

U … 誤差項（white noise と仮定）

LS ... 当期望まれた供給金額（毎期必ずしも観察されない）

DIR ... 公定歩合（%）
DP … 預金残高（全国銀行，相銀，信金）

(10 兆円)

SL … 中小企業向貸出残高実現値（全国銀行、相銀、信金）(10 兆円)

V ... 誤差項 (white noise と仮定)

なお、操作変数としては、全ての外生変数が使われている。

需要関数についてみる。中小企業金融における、貸出金利の取り方については前述の通りである。鉱工業生産指数の意味について考える。貸出市場の需要関数に、当期又は一期ラグの鉱工業生産指数を説明変数に加える理由には、企業の投資に影響を与える要因として、あるいは経済活動の水準に対する将来予想の代理変数としての役割が通常あげられる（Ito, Ueda[81], Laffont, Garcia[77]）。本研究においても、鉱工業生産指数がそのような意味を持ちうることは否定しない。本研究でより一層注目しているのは「融資集中機構」の考え方との関係である。川口[77]は、景気循環過程で「緩和期における中小企業向け貸出の相対的伸長と逼迫期における中小企業へのシワ寄せ的引締め」を融資集中機構の側面の一つとしている。鉱工業指数を景気局面の代理変数としてもとらえ、鉱工業指数に一期ラグをとる場合と、そうでない場合とで符合の変化があるか否かでこのことをみようと言うものである。政府系中小企業金融機関の代表である中小企業金融公庫と国民金融公庫の貸出残高を取り上げ、民間金融との代替補完関係をチェックする。

注）需要関数に SL $ _{t\cdot1} $ を入れた計測を行ったが、全ての説明変数が有意でなくなり、需要関数を推計しなかったので、ここでは報告しない。

供給関数についてみる。貸出約定合利から公定歩合を引く定式化は、Ito, Ueda と同一である。この変数は銀行貸出の利鞘として捉えられている。預金残高は貸出の原資である。中小企業向け貸出残高の前期実現値は前期との調整を考えたものである。

予想される符合条件は、需要関数について $ \alpha_{1}<0 $ である。 $ \alpha_{2} $ については先験的には必ずしも明らかではない。生産活動水準の高まりで、販売・在庫・設備投資が活発化し資金需要が高まることもある（ $ \alpha_{2}>0 $ ）が、利潤や内部留保の増大で貸出需要が減少する（ $ \alpha_{2}<0 $ ）ことも考えられるからである（浅子・内野 $ ^{[87]} $ ）。政府系中小企業金融機関の貸出が民間貸出と代替関係にあれば $ \alpha_{3}<0 $ ，補完関係であれば $ \alpha_{3}>0 $ である。

供給関数についてみるとβ₁>0, β₂>0 である。貸出の継続性を考えればβ₃>0 である。

### 2. 推計結果

推計結果は表 3 - 3 - 2 - 1 に示す通りである。鉱工業生産指数（IP）について、一期ラグをとった場合と当期をとった場合の双方について報告する。

需要関数についてみる。金利（α₁）は負で符合条件をみたしている。そのt値からして1%水準で有意であり、先行するIto, Ueda[81], 浅子・内野[87]よりかなり高くなっており、従来に比べ需要の金利に対する反応の度合が強まっていると言える（先行研究は全国銀行貸出市場を対象としているので直接の比較には注意を要するが）。金利の自由化が、中小企業金融の分野においても着実に浸透し、金利の調整メカニズムが働き出したことを示唆している。

鉱工業生産指数は一期ラグをとる場合も、当期をとる場合も正である。これからすれば、景気局面により中小企業の借入行動に変化は生じていないといえる。その統計検定量から高い有意性がみられ、中小企業貸出市場では、生産活動の活発化等が資金の増大に結びついていることが示される。この点は、全国銀行貸出市場（ケース1）でIPが1%水準で有意に正である点で共通している。これからすれば、融資集中機構や金融の二重構造論者が想定している景気局面と借手の側からみた中小企業金融の循環に明瞭な関係は見られないのである。

中小企業金融公庫、国民金融公庫の貸出残高 $ (\alpha_{3}) $ は、正の符合であり、補完関係がうかがわれるが、統計検定量は5％水準で有意とはなっていない。少くとも両公庫と民間貸出の需
表 3 - 3 - 2 - 1 中小企業貸出市場の需要関数・供給関数の推計結果（ケース 1）

IPが1期ラグのケース	IPが当期のケース
係数	t值	係数	t值
需要関数	α₀	-6.54177	-1.75	-7.32751	-1.90
α₁	-1.03901	-4.07	-0.91846	-3.44
α₂	28.26163	7.59	26.98511	7.59
α₃	2.29456	1.23	3.12518	1.77
μ₁	0.56208	3.38	0.53038	2.56
R²=0.9546	D.W.=0.907	R²=0.9587	D.W.=0.652
供給関数	β₀	-0.74153	-2.40	-0.81133	-2.53
β₁	0.06799	1.42	0.08790	1.79
β₂	0.29923	3.13	0.31339	3.15
β₃	0.68580	6.53	0.67073	6.14
μ₂	0.18458	0.89	0.31160	1.69
R²=0.9968	D.W.=1.980	R²=0.9968	D.W.=1.958

計測期間 76 年度第 II 四半期 ~ 87 年度第 IV 四半期

要については、統計的には補完関係・代替関係の仮説は棄却され、両者の関係はうかがわれないことになる。α₃のパラメータの値が大きいのは、需要関数の中に、両公庫の残高以外に金額レベルの説明変数が入っていないことが影響していると考えられる。従ってα₃の値の大きさそのものの解釈はその点を踏まえる必要がある。ただし、需要関数については、ダービン・ワトソン比が低く、モデルのスペシフィケーションになお改善の余地があるかもしれない。

供給関数についてみると、金利（利鞘）は正の符合で理論予想をみたしている。ただし、t値はやや低くなっている。預金残高の係数の符合も有意に正となっている。前期貸出残高実現値の係数は、有意水準も高く、値は0.7と高く貸出における前期からの継続性が示されている。

次に均衡・不均衡仮説を検定する調整係数をみる。この均衡金利への上方調整速度を表すμ₁はIPを当期とする場合も、一期ラグとする場合も調整が45%前後しか進んでおらず、t値からして不均衡であるという仮説は棄却されない。これに対し、下方への調整を示すμ₂は0.2～0.3であり、80%～70%の調整が行われていることになる。そのt値は、IPを当期とする場合はやや高いものの5%水準で均衡しているとの仮説は棄却されない。これからすれば、中小企業貸出市場においては超過需要という意味での不均衡（信用割当）がうかがえる。

### 3. ケース 2 のモデル

ケース 2 のモデルは ,ケース 1 のモデルとは、供給関数に両公庫の当期貸出残高 PL を加えている点で異なる。これは、中小企業貸出市場の分野で両公庫に代表される政策金融が民間金融機関の貸出にどのような影響を与えているかをみようと言うものである（需要関数における鉱工業生産指数は当期の値によって）。

具体的な定式化は次の通りである。

需要関数... $ LD_{t}=\alpha_{0}+\alpha_{1}SR_{t}+\alpha_{2}IP_{t}+\alpha_{3} $

$$ SPL_{t}+U_{t}\ldots\ldots\ldots(3) $$

$$ \begin{aligned} 供給関数 \ldots\mathrm{LS_{t}=}\beta_{0}+\beta_{1}(\mathrm{SR_{t}}\cdot\mathrm{DIR_{t}})+\beta_{2}\\ \mathrm{DP_{t}}+\beta_{3}\mathrm{SL_{t}}\cdot_{1}+\beta_{4}\mathrm{SPL_{t}}\\ +\mathrm{V_{t}}\ldots\ldots\ldots(4)\end{aligned} $$

政策金融が民間金融機関の貸出に積極的な誘導効果をもっていれば、β₄>0、それが衰退産業の産業調整や連鎖倒産防止のための融資肩代わりの効果等、いわゆる後向きの融資の性格を強くもっていればβ₄<0である。

## 4 ．ケース2の推計結果
ケース 2 の推計結果は下表に示す通りである。需要関数についてみると、α_{1}（金利），α_{2}（鉱工業生産指数）は、ケース 1 の推計結果と大きく異ならない。α_{3} については、その値、有意性ともやや低くなっている。

これに対し供給関数では、β₁は符合条件をみたしているものの、統計検定量は有意ではなく、このモデルでは供給における金利の機能は明確にはみられない。β₂（預金残高）β₃（前期貸出残高実現値）はいずれも有意に正である。β₄（当期の両公庫貸出残高）は、その符合は負であるから後向き融資の性格がうかがえる。しかし、その統計検定量から、民間金融機関の貸出と公庫の貸出の関係は統計的には棄却されると考えられる。

表 3-3-2-2 中小企業貸出市場の需要関数・供給関数の推計結果（ケース2）

係 数	t 值
需給関数	α 0	-7.51519	-1.92
α 1	-0.91943	-3.40
α 2	27.88487	7.60
α 3	2.43744	1.33
μ 1	0.10065	1.61
R²=0.9596	D.W.=0.739
供給関数	β 0	-0.72341	-2.18
β 1	0.04613	0.78
β 2	0.40806	3.27
β 3	0.60083	4.86
β 4	-0.77977	-1.29
μ 2	0.22135	0.94
R²=0.9971	D.W.=2.044

計測期間 76 年度第 II 四半期 ~ 87 年度第 IV 四半期

次に均衡、不均衡の検証にうつると、μ₁の値は0.1で当該期間中に90%の調整が進んでいることが示されている。t値からしても、10%水準で上方調整に関しては均衡しているとの仮説は棄却されない。μ₂についても、その統計検定量から均衡仮説は棄却されない。

換言すれば、供給関数において政府金融の機能を明示的に考慮すると、ケース1に比べ不均衡の程度が改善され、中小企業貸出市場は均衡へ向かうことが示唆される。

注）公庫＝政策金融が、民間金融機関の貸出に対し積極的な誘導効果をもつのか、あるいは後向きの性格をもって民間融資のの肩代わり的な機能をもつかという事は、より厳密に言えば、産業毎、企業毎、更には融資案件毎に individual なデータに基づいて分析することが好ましいかもしれない。ここでは、aggregate されたデータに基づく分析であるので、解釈もその点を踏まえる必要がある。

### 5. ケース 3 のモデル

ケース 3 のモデルは、ケース 2 のモデルの供給関数の説明変数に鉱工業生産指数の当期をとる場合と、一期ラグをとる場合を加え、各々を比較してみようというものである。融資集中機構の考え方は、資金の供給側、すなわち民間金融機関の側が景気の局面により中小企業に対する信用割当の態度を変えることである、という観点から捉えて分析しようというものである。ところで融資集中機構は次の二段階に分けて考えることができる。

イ）貸出市場、少なくとも中小企業貸出市場には超過需要という意味での不均衡が存在する。

口）その信用割当の程度が、景気局面により異なる。あるいは銀行の中小企業に対する貸出行動が有意に異なる。

注）大企業と中小企業とで貸出条件が異なることは、ただちには「融資集中機構」の証明にはつながらない。異なるコスト、リスクに直面している者に対する貸出条件が異なるのは、経済学的には全く合理的だからである。各々の状態に応じた条件で貸出が実現していれば信用割当は存在しないのである。

ケース 3 のモデルの具体的な定式化は次の通りである。

$$ \begin{aligned} 需要関数 \ldots\mathrm{LD_{t}=a_{0}+a_{1}SR_{t}+a_{2}LP_{t}+a_{3}}\\ \mathrm{SPL_{t}+U_{t}\ldots\ldots\ldots\ldots(5)}\end{aligned} $$

$$ \begin{aligned} 供給 関数 \ldots\mathrm{LSt}=\beta_{0}+\beta_{1}(\mathrm{SRt}\cdot\mathrm{DIRt})+\beta_{2}\\\mathrm{DPt}+\beta_{3}\mathrm{SLt}\cdot1+\beta_{4}\mathrm{SPLt}+\beta_{5}\mathrm{IPt}\\+\mathrm{Vt}\ldots\ldots\ldots\ldots6)\end{aligned} $$

注）IP を当期とする場合の定式化である。IP に一期ラグをとる場合は、α₃, β₅ に対応する項は IP_{t-1} となる。