Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表 IV - 2 - (a)65 歳以上の老人がいる世帯（国勢調査との比較）

金利の総受取りを含めているが,名目金融資産に関し世帯がインフレーション時に蒙むるキャピタル・ロスは含まれていない。

同様に，消費の定義には，現金と帰属分の両方の名目の支払利息は含まれるが，名目負債に関するインフレーションによるキャピタル・ゲインは含まれない。可能な範囲でこれらのバイアスを調整して可処分所得，（表中にYDAとして示してある）を計算した。物価上昇によるバイアスの調整は，所得と（結果として）貯蓄の水準を低下させることになるが，貯蓄の生涯パターンそのものはあまり影響されていない。また世帯主が高齢で退職している世帯でも，依然として資産を取り崩している様子がないことに変わりはない。

ZLX*の列は，年齢階級別にみた世帯の今後の生涯所得の推計値を表わしている。前章で述べたようにZLX*は，まず最初に世帯属性によって定義され，次にすべてのタイプの世帯について1人当たり所得上昇率が各世帯の将来の勤労所得の現在価値を計算する際に用いた実質割引率に等しいと仮定して計算した。以後の分析においては，世帯の将来の勤労所得に関する基本的な変数としてこの概念を使うことにする。

## B．日本の世帯と社会構造の特徴

社会構造や世帯行動の特徴に関し，日本と欧米との間には明らかにいくつかの重要な相違がある。まず最初に，全国消費実態調査や日本の貯蓄行動に関するその他のデータを調べた結果われわれは日本の貯蓄行動を理解する際に潜在的に重要なものとして，日本の社会構造の二つの特徴に注目した。アメリカでは退職老人の大多数は子供とは別に独立して生計を営なんでいるが，一方日本では彼らが子供の世帯に同居する傾向があることはよく知られている。もちろん例外はあるが，これが日米社会を区別する1つの重要な特徴となっている。この日米の相違を知っている人達でも，この相違が実際どのくらい大きいかをデータで見れば驚かざるをえないだろう。アメリカでは，65歳以上の人々の約20％が若年世帯と同居するか，あるいは施設で暮らしているが，日本ではこの比率はほぼ逆転する。この事実は，日本の国勢調査のデータから得られる。もう少し詳細に検討するために，全国消費実態調査では調査対象である世帯の全員について世帯主との続柄および年齢が記録してあることを利用して，62歳以下の世帯主と同居している63歳以上の老人の全体数に対する比率を年齢別に計算した。その結果は表Ⅳ-2で示されている。63歳の老人でさえ約40％が若年世帯と同居しており，70歳の時までに60％以上の老人が同居している。国勢調査からはそのような詳細な情報を得ることはできないが，もっと大まかな分類による比率と比べると，全国消費実態調査のサンプルがかなり正確にこのような母集団の特性を反映していることを確めることができる。

国勢調査
事項調査年	(1)	(2)	(3)
昭和50年	20.6	9.1	13.1
昭和55年	22.5	10.9	15.7

全国消費実態調査

事項調查年	(1)	(2)	(3)
昭和49年	20.2	8.5	10.6
昭和54年	22.0	12.8	13.5

事項(4)調查年	厚生行政基礎調查	全国消費実態調查
昭和49年	78.8	82.4
昭和54年	73.9	76.7

(1)普通世帯総数に占める 65 歳以上の老人（世帯主及び配偶者を含む）のいる普通世帯数の割合（%）

(2)65 歳以上の老人のいる普通世帯数に対する 65 歳以上の老人の単身世帯数の割合（%）

(3)65 歳以上の老人のいる普通世帯数に占める世帯主が65歳以上の夫婦のみの普通世帯数の割合（%）

(4)65 歳以上の老人（または老夫婦）が子供その他と同居している割合（%，厚生行政基礎調査との比較）
63 歳以上の老人の同居率（%）

年齡	同居率	年齡	同居率
昭和49年	昭和54年	昭和49年	昭和54年
63歳	40	39	82歳	82	82
64	44	45	83	86	82
65	46	47	84	82	80
66	49	46	85	85	84
67	48	46	86	90	86
68	55	51	87	86	73
69	60	57	88	80	70
70	60	63	89	80	88
71	63	57	90	75	60
72	69	66	91	89	79
73	71	68	92	83	62
74	73	71	93	64	64
75	72	71	94	80	50
76	77	79	95	71	80
77	77	72	96	25	83
78	79	78	97	50	86
79	83	80	98	100	100
80	80	77	99	67	50
81	81	79

$ NO_{X}= $ 世帯主が 63 歳以上の世帯に属する X 歳の老人の数

$ NY_{X}= $ 世帯主が 62 歳以下の世帯に属する X 歳の老人の数

$$ 同居率 =\frac{NY_{X}}{NO_{X}+NY_{X}}\times100 $$

この事実をはっきりと認識した上で,全国消費実態調査のサンプルの意味を,理解しなおす必要がある。全国消費実態調査のサンプルは個人ではなく独立した世帯を母集団としている。

したがって世帯主か相対的に老齢の世帯，例えば70歳の世帯について計算した統計値は独立して生計を維持する70歳の老人（以下「独立老人」と略す）の特徴を代表するものであり，70歳の老人すべての特徴を示すものではない。若年世帯と同居している70歳の老人（以下「同居老人」と略す）の所得，消費，貯蓄などは，若年世帯の所得，消費，貯蓄などに含まれるので，データからは同居老人の所得などを直接観察することができない。もし独立老人と同居老人の特徴が一致しないのであれば，このサンプルの観測値を一般的に解釈することは，大幅なバイアスを導入することになる。

全国消費実態調査では，同居老人の所得，資産，消費やその他の属性に関する情報を，同居家計の総所得その他の観測値から分離して収集する試みは行われていない。またわれわれの知る限り，おれわれの分析に適するように同居世帯と独立に同居老人の経済的地位に関する調査を行った例は見当たらない。独立老人は同居老人に比べて相対的に裕福であり，彼らの貯蓄行動が同居老人とはかなり異なるであろうことは十分考えられる $ ^{注3} $ 。民間企業や官公庁で働く多くの日本人が，55～60歳という比較的若い年齢で仕事から退職する。退職後これらの人々の多くは再就職するが彼らの所得は退職前に比べてかなり少なくなるのが普通である。主な例外は，医者のような専門的職業や自営業，会社役員等である。彼らは60歳を過ぎても年金以外の所得を維持し，活発な活動を続けているから，世帯主として生計を営む傾向がある $ ^{注4} $ 。

その上，世帯の貯蓄－所得比率は年齢階級別の所得分布における世帯の位置に依存していることを考慮に入れると，同居老人は独立老人とは異なる貯蓄行動を示す可能性が強く，独立老人を代表するサンプル調査のデータとは，別に扱われなければならない。したがって，表Ⅳ－1のように何も調整していない簡単な表から，平均的な日本の世帯の貯蓄行動を判断すると，非常に誤ったものになる危険性がある。

ところで，日本の勤労者やその家族にとって，退職後の期間が２つの社会的な理由から，とりわけ長いことにも注意すべきであろう（注 $ ^{5} $ ）。第一の理由は，会社役員になれない勤労

注3 アメリカでは同居する老人の数はかなり小さいものの，この違いは顕著である。

注 465 歳以上の世帯主の有業率は 51.7% である。（昭和 54 年全国消費実態調査）

注 5 日本では就業者に占める非雇用者比率が高いため

(29%) 65歳以上男子の労働力率は41.1%(昭和54年労働力調査)と欧米諸国に較べてきわめて高い。
表 IV - 2 - (b) 純資産 (AR) に占める住宅の割合

(1974 年)(单位万円)

年齡階級	~20歲	21~25歲	26~30歲	31~35歲	36~40歲	41~45歲	46~50歲	51~55歲
住宅保有世帯	標本數	17.00	328.00	1760.00	4054.00	5214.00	5697.00	5098.00	3659.00
住宅の平均值	987.53	1126.41	1276.55	1277.51	1260.61	1241.39	1211.60	1190.24
純資産の平均值	1212.53	1299.27	1425.10	1425.79	1436.66	1466.57	1493.74	1507.68
住宅非保有世帯	標本數	555.00	2146.00	3361.00	3673.00	3004.00	2247.00	1504.00	859.00
純資産の平均值	45.64	80.61	124.81	144.36	167.50	179.47	204.06	216.27
年齡階級	56~60歲	61~65歲	66~70歲	71~75歲	76~80歲	81~85歲	86歲~
住宅保有世帯	標本數	2821.00	1980.00	1118.00	591.00	227.00	73.00	16.00
住宅の平均值	1192.43	1167.87	1142.18	1106.31	1049.98	1061.79	910.38
純資産の平均值	1585.02	1565.51	1506.62	1494.53	1457.03	1382.47	1130.50
住宅非保有世帯	標本數	580.00	378.00	231.00	113.00	40.00	11.00	2.00
純資産の平均值	227.38	220.10	235.59	147.10	149.38	91.82	59.00

表 IV - 2 - (b) 純資産 (AR) に占める住宅の割合

(1979 年)(单位万円)

年 龄 階級	~20歲	21~25歲	26~30歲	31~35歲	36~40歲	41~45歲	46~50歲	51~55歲
住宅保有世帯	標 本 数	10.00	206.00	1845.00	4304.00	5897.00	6078.00	5789.00	4638.00
住宅の平均值	1070.60	1332.67	1573.20	1628.32	1618.26	1566.51	1515.20	1489.44
純資産の平均值	1220.10	1526.15	1700.94	1777.28	1809.47	1873.04	1961.84	2072.16
住宅非保有世帯	標 本 数	372.00	1411.00	3472.00	3621.00	2783.00	1976.00	1276.00	854.00
純資産の平均值	48.16	116.08	204.40	241.66	279.93	323.06	349.84	426.20
年 龄 階級	56~60歲	61~65歲	66~70歲	71~75歲	76~80歲	81~85歲	86歲~
住宅保有世帯	標 本 数	2991.00	2132.00	1370.00	668.00	258.00	80.00	20.0
住宅の平均值	1425.23	1383.15	1325.91	1326.92	1300.65	1186.70	1312.3
純資産の平均值	2120.42	2122.15	2032.75	1998.32	1954.14	1796.60	2347.3
住宅非保有世帯	標 本 数	443.00	387.00	257.00	122.00	48.00	15.00	2.0
純資産の平均值	485.33	389.83	358.79	285.66	210.08	209.27	322.5

者の退職年齢が，55～60歳の間で，非常に早いということである。日本人の健康状態が，OECD諸国の平均より悪いこともなく，日本の勤労者が早く退職することを強く希望しているわけでもないから，このような早い退職の習慣は非経済的な雇用契約といえる。事実退職年齢はゆっくり上昇しているが，日本の雇用慣行は，企業が急速に退職年齢を変更することを困難にしている。日本の勤労者に対する給与額は伝統的に会社に対する貢献度や地位よりも，むしろ勤続年数によって主に決定される。それゆえ，会社にあまり貢献しないで長年会社に残っている勤労者は，会社側から見れば非常に高価な労働力である。それに比べて数年間の訓練を終えた若い勤労者は会社にとってずっと安価な労働力である。したがって，定年を延長して高齢の勤労者を残す一方で若い勤労者の数を減らすことは会社にとっては非常にコストが大きい。

さらに日本の特異な退職金制度により定年の
延長が一段と困難になっている。日本の勤労者は退職時に退職金を一時払いの形で受け取り，年金の形で受け取ることはまだ比較的少ない $ ^{注6} $ 。この退職金は，退職する時点の年俸の定数倍（通常1～3倍）として定義されることが多い。前述した給与の決まり方を考え合わせると，この制度のもとでは，退職時期が遅くなればなる程退職金が大きくなるため，制度的な定年延長は，雇用主にとってはさらに高価なものとなる。それゆえ，企業の多くは早い時期に定年退職させ，その後嘱託として再雇用することにより，事実上の定年延長をはかっている $ ^{注7} $ 。

日本の退職人口が非常に大きい第2の理由は,妻の平均年齢が夫の平均年齢に比べかなり若いということである $ ^{注8} $ 。したがって平均的にみると,夫が退職した時点で妻はまだ若く,女性の平均寿命が男性の平均寿命よりもかなり長いことと合わせて,夫が退職してから妻が死亡するまでの期間が,日本では特に長くなる傾向がある。退職人口には夫だけでなくその妻も含まれるため,この事実は退職人口の大きさにかなり寄与している。したがって退職者の貯蓄(あるいは負の貯蓄)行動は,日本では非常に重要である。

この点に関して，日本における年金制度の現状についても注意すべきであろう。日本の年金制度は，大きく3つに分かれる $ ^{注9} $ 。第1は官公職員のための共済年金制度であり，第2は民間企業や民間非営利団体に務める人々のための厚生年金制度である。日本では退職年齢が早いので60歳（共済年金の場合は現在56歳）から給付が始まる点を除けば，これらは欧米諸国の年金制度と類似のものである。日本人の平均寿命は世界でも最も長い方なので，この制度を維持するために高いコストがかかっており，給付開始年齢が徐々に引き上げられている。第3の制度は，勤労者以外の人々や自営業者を対象とするもので国民年金と呼ばれており，先の2つの制度がカバーしていない人々を対象にしている。

厚生年金や共済年金に加入している勤労者の妻が，別途国民年金に加入することも可能である。

国民年金の保険料は，過去において給付に比較して低く抑えられていたため，国民年金制度は深刻な財政危機を迎えている。近い将来これら3つの年金制度の一元化をめざした制度改革が推進される予定である。

日本の社会保障制度は最近急速に成熟化したので各個人は明確に気づいていないかもしれないが，日本とアメリカの賃金水準の差を考慮して比較すれば，全般にアメリカの制度よりも恵まれているといえる。

老人の保健医療制度も完備しており,特別な扱い(例えば,病院の個室)のほかは,医療費の支払いが免除されている。

それゆえ日本の世帯は，住宅という１つの大きな例外を除いては，彼らが年を取った時の必要最低限のものはこれらの制度によって保証されている。日本の特に大都市では地価が非常に高いため，住宅費は他の価格に比べて極端に高
く，住宅費を社会保障給付で賄うことは困難である。しかしながら住宅費を支払う困難さは，老人だけのものではなく若年世帯でも同様である。直接的な証拠を示すことはできないが，こうした状況下で，老年世代と若年世代との間にある種の契約が生じることは容易に想像できる。例えば，老人が自らの貯蓄の大部分を，自分自身と若年世帯の両方を収容できるような住宅を購入するために使用して，退職すると子供とその家族を自分の家に招き，彼らにその住宅を遺産として残すことを約束する。そうすると若年世帯は，世帯主が退職するまでに自分自身の住宅を購入するために多額の貯蓄をする必要を免れる。老人の生計費と医療費は社会保障制度によって大部分がカバーされるため，若年世帯にとって追加的な負担はそれほど大きくない。老人は年を取り自分で自分の世話ができなくなった時に，他人に世話をしてもらう必要がないという保証が得られる。日本ではこのような保証が非常に大切であるようにみえる。

日本の世帯の貯蓄行動をモデル化するに当たり，上記のパターンをモデルの特徴として具体化すべきであるが，残念なことに，同居老人の属性を表わす直接的な情報が全くない。データからは世帯にいる老人の数，老人の年齢，性別とその他いくつかの属性がわかるだけで，彼らの経済的地位についてはわからない。いずれにしても全国消費実態調査の標本が日本の世帯全体（同居している老人の世帯も含めて）で構成する母集団から比例的な確率で抽出されているとの仮定のもとでひとまとめに分析することができないのは明白である。なぜならば，年を取れば取る程，相対的に裕福な世帯と単身者世帯はサンプルに残るが，つつましい人々は若年世帯と同居することによりサンプルから除外される傾向が強くなるからである $ ^{注10} $ 。

注10 65歳以上の同居人の有業率は7.9%である。ただし，同居老人に占める女性の割合は67.6%である。（昭和54年全国消費実態調査）

そこでわれわれは同居率が40％以上になる年齢（63歳以上）の世帯を除外して，62歳以下の世帯の行動を研究した。この過程で世帯の純資産と消費の双方がその世帯に老人がいるかどうか，あるいは老人が何歳であるかということに強く影響されるという事実を利用して，同居している老人の消費と資産保有の行動を若年世帯の行動と別に推計することに成功した。次に，標準的な退職年齢（57歳）を越えて独立している世帯の行動を分析する。このグループは分析のためにさらに2つのグループ，すなわち単身者世帯と2人以上の普通世帯に分ける必要がある。後者は主として世帯主が高所得の職業についている世帯を代表しているのに対し，前者は低い生活水準で暮らしていてほかに頼るところのない女性の単身者などを代表していると考えられるからである。

このようにグループピンクした上で，世帯生が高齢になった時，子供と同居するか否かの決定過程に注目して研究を行った。ここでも同居老人の経済的地位に関する情報の欠如が妨げとなっているが，それでもこの決定を左右する世帯属性を選択し，その重要性を数量的に推定することができた。逆にどのようなタイプの若年世帯が，老人を受け入れる傾向があるかも研究した。この2つの分析はProbitの方法によって行った。

最後に，日本の世帯の資産蓄積パターンにおいて住宅所有が重要な役割りを演ずることを認めて，住宅所有に関する行動の分析も行った。この最後の分析はTobitの方法により，問題のむずかしさにもかかわらず明確な結果を得ることができた。

### C. 退職以前における世帯の消費行動

### 1. 生涯勤労所得（ZLX）の定義

生涯所得や恒常所得の概念が重要な役割をするすべてのクロスセクション・データによる実証的研究と同様に，全国消費実態調査のデータを使ってもこの概念は直接観測できないので，この概念の近似値をどのようにしてできるだけ
正確に，バイアスがないように推計するかという問題にここでも直面せざるを得ない。このためにできるだけ多くの世帯属性を用いるという通常の方法にしたがって，まず

$$ \ln YLD(F,\alpha)=\sum_{j}\beta_{j}F_{j}+\sum_{j}\gamma_{a}DA_{a}+\varepsilon(1) $$

の回帰式を計算した。ここで YLD は可処分所得の観測値， $ F_{j} $ は世帯属性に関するダミー変数(1.0) $ DA_{\alpha} $ は年齢に関するダミー変数(1.0)である。この式の推定結果は表 IV-3-(a)に示されている。 $ \widehat{YLD} $ はこの回帰式の YLD の推定値を表わす。そして，世帯主の年齢が a 歳で世帯属性が F である世帯について，

$$ \begin{aligned}<WAGE(F,a)\\ &\quad=\sum_{a=a}^{R}YLD(F,a)(1+r)^{-(a-a)}(1+\gamma)^{(\alpha-a)}\\ \end{aligned} $$

と定義する。ここで r は実質予想利子率， $ \gamma $ は一人当たり実質賃金の年平均期待上昇率である。実際の計算では，これら変数に関する情報がないので， $ r=\gamma $ と仮定した。また R は世帯主の予想退職年齢である。

LTWAGE は世帯主の年齢がα歳で，ある特定の世帯属性を待つ世帯が，現在から世帯主が退職するまでに稼得すると期待される勤労所得の現在価値である。ところで，LTWAGE には個々の世帯に関する特殊な属性で所得にも強い関連があるにもかかわらず，推計に用いられていない要因がいくつかある。LTWAGE の推計には多くの属性(F)を使用しているが，もちろん選び得る範囲はこの調査で集められた情報に限られていて，主要なもの（例えば，世帯主と配偶者の教育水準，彼らの両親の社会的地位など）が欠落している。

現在の勤労可処分所得(YLD)には，日本特有の雇用契約から考えて世帯の長期的な稼得能力に関する重要な情報が含まれていると思われる。ある個人が会社に採用されると，日本では終身雇用制度によって，雇用が退職時まで保証されている。つまり，解雇される可能性はきわめて小さく，一時的にレイオフされる可能性さえも小さい。給料の上昇を前提に人々が別の会社に移動することはきわめて稀である。更に，会社内では給料は年功序列によって着実に上昇し，退職時に役員として残れるかどうかを別にすれば相対的な昇進の早さによって，生涯所得はほとんど影響を受けない。したがって，ある年の個人の給料がわかれば，他国の場合に比べて日本ではかなり正確にその人の生涯所得を知ることができる。ただし，ここでのYLDは世帯に関するもので個人に関するものではないので，主婦や10代の子供や老人のパートタイムやアルバイトなどのために，年によって変動する可能性もある。それでも何らかの方法でYLDに関する情報を生涯所得の推計に利用することは有益であろう。

このためにここで採用した方法は以下のとおりである。

$$ \begin{aligned} 定義 :&ZLX_{a}^{*}(F)\\=&\frac{1}{R-a+1}LTWAGE(F,a)\end{aligned} $$

すなわち， $ ZLX_{a}^{*}(F) $ は LTWAGE の年平均値である。次に，

$$ YLD_{a}\left(F,i\right)-ZLX_{a}^{*}(F)=\sum_{a}b_{a}DA_{a}+u_{i} $$

の回帰式を計算した。ここで， $ DA_{\alpha} $ は年齢に関するダミー変数(1,0)である。YLDとZLX*との関係は当然年齢に依存するので， $ DA_{\alpha} $ が導入されている。いくつかのケースでは，(1)式と全く同じではないが，(4)式にも世帯属性のダミー変数を導入した。(4)の推定結果は表-IV-3(b)に報告されている。

$ b_{\alpha} $ の値が推定された後，すべての世帯 i に対する残差 $ (u_{i}) $ の推定値 $ (\hat{u}) $ を計算できる。 $ \hat{u} $ は二つの要素を含んでいると思われる。その 1 つは YLD の 1 つの構成要因で，個別世帯の生涯を通して存在しているもののうち YLD の説明に用いられた世帯の属性 F から欠落している要素である。もう一つは全くのランダム・ノイズで，それは個別世帯の生涯について平均すると 0 になる。したがって，もし個別世帯について，所得に関する観測値が多くあれば，そのすべての観測値に対する $ \hat{u} $ を平均すると，この $ \hat{u} $
表 IV-3(a) 勤労可処分所得の推計結果

(1974 年)

変数	パラメータ	標準偏差	変数	パラメータ	標準偏差	変数	パラメータ	標準偏差
定数項	4.631737	0.029274	SSX3	0	0	SSZ5	0	0
A1	0.175418	0.072232	SSX4	0	0	SSZ6	0	0
A2	0.096149	0.055962	SSX5	0	0	MW1	0.047278	0.037179
A3	0.229605	0.048570	SSX6	0	0	MW2	-0.039629	0.026389
A4	0.175340	0.044234	MY1	-0.042416	0.033696	WW1	0.149698	0.047190
A5	0	0	MY2	-0.026358	0.024602	WW2	-0.00529205	0.036767
M1	0.087996	0.030900	WY1	0.048295	0.044758	JW1	-0.100858	0.050336
M2	-0.031873	0.022372	WY2	0.001063136	0.032617	JW2	0.011114	0.099326
W1	0.039066	0.043495	JY1	-0.149849	0.060155	JW3	-0.103990	0.051517
W2	-0.118220	0.030463	JY2	0.084225	0.112131	JW4	-0.129932	0.054758
J1	0.599764	0.035954	JY3	-0.214954	0.060802	JW5	-0.087336	0.046772
J2	0.208305	0.073627	JY4	-0.401572	0.064029	JW6	-0.138161	0.085751
J3	0.851553	0.037009	JY5	-0.131696	0.057938	JW7	-0.205982	0.062192
J4	1.020374	0.041757	JY6	-0.147543	0.090040	JW8	-0.00252712	0.074388
J5	0.613743	0.031778	JY1	-0.374034	0.071407	JW9	-0.344502	0.087690
J6	0.902733	0.070797	JY8	-0.123658	0.082344	SW1	0	0
J7	1.343242	0.046188	JY9	-0.250289	0.092269	SW2	0	0
J8	0.714884	0.055886	SY1	0	0	SW3	0	0
J9	0.635925	0.069275	SY2	0	0	FW	-0.00150219	0.032975
S1	0	0	SY3	0	0	SSS1	0	0
S2	0	0	FY	-0.016940	0.034970	SSS2	0	0
S3	0	0	SSY1	0	0	SSS3	0	0
SEX	-0.474464	0.027586	SSY2	0	0	SSS4	0	0
SS1	0	0	SSY3	0	0	SSS5	0	0
SS2	0	0	SSY4	0	0	SSS6	0	0
SS3	0	0	SSY5	0	0	MV1	0	0
SS4	0	0	SSY6	0	0	MV2	0	0
SS5	0	0	MZ1	0.030122	0.034080	WV1	0	0
SS6	0	0	MZ2	-0.029602	0.024486	WV2	0	0
MX1	-0.084394	0.035428	WZ1	0.097417	0.045032	JV1	0	0
MX2	0.053216	0.028419	WZ2	-0.00819946	0.033528	JV2	0	0
WX1	-0.010404	0.045965	JZ1	-0.207843	0.053398	JV3	0	0
WX2	0.056668	0.034411	JZ2	-0.148248	0.098046	JV4	0	0
JX1	-0.453143	0.075753	JZ3	-0.214351	0.054242	JV5	0	0
JX2	-0.098899	0.140688	JZ4	-0.317679	0.057426	JV6	0	0
JX3	-0.582995	0.076339	JZ5	-0.213915	0.050662	JV7	0	0
JX4	-0.755739	0.079382	JZ6	-0.198260	0.084765	JV8	0	0
JX5	-0.318825	0.076225	JZ7	-0.294761	0.063819	JV9	0	0
JX6	-0.446361	0.119820	JZ8	-0.072060	0.073940	SV1	0	0
JX7	-0.791646	0.121976	JZ9	-0.212313	0.085327	SV2	0	0
JX8	-0.468906	0.115250	SZ1	0	0	SV3	0	0
JX9	-0.358138	0.125260	SZ2	0	0	FV	0	0
SX1	0	0	SZ3	0	0	SSV1	0	0
SX2	0	0	FZ	-0.022038	0.032174	SSV2	0	0
SX3	0	0	SSZ1	0	0	SSV3	0	0
FX	0.006567992	0.032088	SSZ2	0	0	SSV4	0	0
SSX1	0	0	SSZ3	0	0	SSV5	0	0
SSX2	0	0	SSZ4	0	0	SSV6	0	0

$$ R^{20.2689} $$

MSE0.209723

DFE47461

(注)

A1 ~ A5（世帯主の年齢階級）

; A1 : ~29 歳, A2:30 ~ 39 歳, A3:40 ~ 49 歳, A4:50 ~ 57 歳, A5 :

58~62歲

$ M1 \sim M2 $ （都市階級）

；M1：大都市，M2：町村（基準：中小都市）

W1～W9(勤務先企業規模)

J1~J9（職業）

; W1:1,000人以上，W2:1~29人

; J1: 常用労働者，J2: 臨時及び日雇労務者，J3: 民間職員，J4: 官

公職員，J5：商人及び職人，J6：個人経営者，J7：法人経営者，J8
SS3: 仕送金

SS4：家賃地代

SS5: 利子配当金

SS6: 年金，恩給（基準：給料）

$$ MXi(i=1\sim2) $$

； $ MXi=Mi^{*}A1 $

$$ WXi(i=1\sim2) $$

$$ W X i=W i^{*}A1 $$

$$ JXi(i=1\sim9) $$

$$ JXi=Ji^{*}A1 $$

$$ S X i(i=1\sim3) $$

$$ SXi=Si^{*}A1 $$

FX

$$ FX=SEX^{*}A1 $$

$$ S S X i(i=1\sim6) $$

$$ S S X i=S S i^{*}A1 $$

$$ M F i(i=1\sim2) $$

$$ MYi=Mi^{*}A2 $$

$$ W Y i(i=1\sim2) $$

$$ W Y i=W i^{*}A2 $$

$$ J Y i(i=1\sim9) $$

$$ JYi=Ji^{*}A2 $$

$ S Y i(i=1 \sim 3) $

FY

$$ S Y i=S i^{*}A2 $$

$$ F Y=S E X^{*}A2 $$

$$ SSYi(i=1\sim6) $$

$$ S S Y i=S S i^{*}A2 $$

$$ MZ i(i=1\sim2) $$

$$ MZi=Mi^{*}A3 $$

$$ W Z i(i=1\sim2) $$

$$ WZ i=W i^{*}A3 $$

$$ JZ i(i=1\sim9) $$

$$ JZi=Ji^{*}A3 $$

$$ SZi(i=\mathrm{i}\sim3) $$

$$ SZi=Si^{*}A3 $$

FZ

$$ FZ=SEX^{*}A3 $$

$$ SSZi(i=1\sim6) $$

$$ S S Z i=S S i^{*}A3 $$

$$ M W i(i=1\sim2) $$

$$ M W i=M i^{*}A4 $$

$$ W W i(i=1^{``}\quad2) $$

$$ W W i=W i^{*}A4 $$

$$ JWi(i=1\sim9) $$

$$ JWi=Ji^{*}A4 $$

$$ SWi(i=1\sim3) $$

$$ S\ W i=S i^{*}A4 $$

F W

$$ F W=S E X^{*}A4 $$

$$ SSSi(i=1\sim6) $$

$$ S S S i=S S i^{*}A4 $$

$$ MVi(i=1\sim2) $$

$$ MVi=Mi^{*}A5 $$

$$ W V i(i=1\sim2) $$

$$ W V i=W i^{*}A5 $$

$$ J V i(i=1\sim9) $$

$$ J V i=J i^{*}A5 $$

$$ S\ V\ i(i=1\sim\ 3) $$

$$ S\ V\ i=S\ i^{*}A\ 5 $$

FV

$$ F V=S E X^{*}A5 $$

$$ SSVi(i=1\sim6) $$

$$ SSVi=SSi^{*}A5 $$

N1 ~ N5（就業者数）

N1: 就業者 1 人, N2: 2 人, N3: 3 人, N4: 4 人, N5: 5 人

K1 ~ K10 (産業)

K1 : 鉱業

K2: 建設業

K3 : 製造業

K4 : 卸壳小壳業

K5: 金融保險業

K6 : 不動産業

K7 : 運輸通信業

K8 : 電気ガス・水道・熱供給業

K9 : サービス業

K10 その他（基準：公務）
表 IV - 3(b) 勤労可処分所得の推計結果

変数	1974年	1979年
パラメータ	T值	パラメータ	T值
定数項	-17.924879	-2.0624	-55.565360	-6.9671
J1	-67.759507	-6.9561	-73.948777	-8.2826
J2	-53.339158	-4.4627	-70.727320	-5.7993
J3	-77.343749	-7.9251	-97.014407	-10.8302
J4	-87.370012	-8.8474	-127.748280	-14.0108
J5	-60.481409	-6.1709	-78.074265	-8.6605
J6	-26.063557	-2.4147	-79.396078	-8.0191
J7	-52.076142	-5.0163	-87.199634	-9.0145
J8	-19.157246	-1.7695	-63.774824	-6.2467
J9	-22.855269	-2.7484	-26.349801	-2.6648
N1	26.042302	3.2851	56.925881	7.1392
N2	55.794228	6.9849	45.636058	5.6715
N3	94.145524	11.3939	95.197960	11.3480
N4	132.317586	14.8563	159.392099	17.1895
N5	177.244093	15.3239	210.209933	14.7363
M1	-1.990019	-0.9345	1.524180	0.7174
M2	-7.476397	-4.4477	-3.027530	-1.8313
W1	-4.463689	-2.3550	-11.299839	-5.4939
W2	2.880741	1.4544	9.771740	4.6853
A2	29.960416	16.7754	61.948245	31.8355
A3	50.374059	27.0344	102.301412	49.8935
A4	58.362732	26.0652	117.176547	49.4530
A5	44.584425	14.9906	95.453712	29.1487
K1	4.545626	0.5384	-7.517803	-0.6814
K2	6.921481	1.8808	-6.124207	-1.5912
K3	15.337381	4.5884	7.599233	2.1436
K4	20.810586	6.0218	15.527014	4.2254
K5	48.908791	10.1517	73.282096	14.7011
K6	44.355286	6.4934	53.151132	6.5937
K7	4.262326	1.1937	-0.670160	-0.1769
K8	8.215257	1.3817	18.039250	2.7808
K9	15.513528	5.3330	28.635254	9.3294
K10	-11.327464	-1.5846	-30.761763	-4.6172
R²	0.0951	0.1243
MSE	18398.17	22617.03
DFE	47525	48980
の平均値はランダム変動の影響が少なくなり，直接観測できなかった世帯属性の効果の推定値とみることができよう。

ある仮定のもとで，このような$\hat{u}$の平均値が観測できなかった効果の最尤推定値であることを示すこともできる。しかし，われわれの研究では，個別世帯に対してただ一つの観測値$YLD_{i}$に対する$\hat{u}$があるだけである。

しかし，日本の雇用条件に関する前述の観察によれば，日本では1つの観測値に対する残差 $ u_{i} $ でもそれがほとんどランダム・ノイズであるというよりはむしろそれぞれの世帯に特有で，かつ恒常的な要因の効果が含まれていると考えた方が適当である。アメリカのような国々では，ただ一つの観測値に対する残差 $ u_{i} $ には日本の場合に比べてずっとランダム・ノイズの要素が多くなっているといえる。このような点を考慮して，われわれは生涯所得や恒常所得として，

$$ Z L X_{a}(F,i)-Z L X_{a}^{*}+\sum_{a}\widehat{b_{a}}D A_{a} $$

$$ Z L X_{a}(F,i)-Z L X_{a}^{*}+\sum_{a}\widehat{b}_{a}D A_{a}+\frac{1}{2}\widehat{u}_{i} $$

の二つの推計値を考慮した。ここで $ \widehat{b}_{a} $ は(4)式で得られた $ b_{a} $ の推定値である。

以後の分析において(5b)の推定係数の方が(5a)のそれよりも良かったという意味で，(5b)のZLXの方が(5a)のZLXよりすぐれているので，特に注記しない限り，ZLXの定義として(5b)の定義を用いることにする。

### 2. 消費行動

第2章の理論編の所で述べたように，ここで推定しようとする基本的な消費関数は第2章の(5')の特別なケースである。実際に推計に使用する世帯属性を選択すること，これら属性が消費関数のZLX係数にかかるのかあるいはAの係数にかかるのか，それともその両者を修正するのかを決めることが残された課題である。実際に選択された世帯属性は世帯員の数とその性格（性別，世帯主との続柄等）についてのダミー，その他に例えば住居がどこにあるか（大都市，中小都市，町村），家を保有しているかどうかというような，あまり論争の余地のないものに限られている。推定関数は，

$$ \begin{aligned}\frac{C_{a}(F_{j},i)}{Z L X_{a}(F_{j},i)}=&\sum_{a}b(a)D(a)\frac{A R_{a}(F_{j},i)}{Z L X_{a}(F_{j},i)}\\&+\sum_{j}h(F_{j})D(F_{j})+K_{2}Z_{a}(i)\\&+K_{3}\frac{1}{Z L X_{a}(F_{j},i)}\\&+K_{4}\frac{A R_{a}(F_{j},i)}{Z L X_{a}(F_{j},i)}+K_{0}+\forall i_{(i)}\end{aligned} $$

のようになる。ここで C は消費，AH はネットの年金（給付 - 負担）と退職金との現在価値，AR は AH 以外の家計の純資産，D(a) は年齢階級に関するダミー変数(1,0)，D(Fj) は世帯属性に関するダミー変数(1,0)，Z は各年齢階級における ZLX の平均と各世帯の ZLX との違いを表わしている。ZLX は既に前節で定義されており，b と h と K は推定パラメータである。

(6)式では特に年齢と世帯属性との交差項を除外することによって，第2章の(5')をかなり簡単化してある。この簡単化が適切であるかどうかを検証するために，各年齢階級別に(6)式のような方程式を推計して， $ F_{j} $ の係数がすべての年齢階級について安定しているかどうかを調べた。その上で(6)式を得るために純資産の係数は世帯属性ではなく年齢によって異なるが，逆にZLXの係数は年齢ではなく世帯属性によって異なるという仮定をおいて，第2章の(5')式をさらに簡単化した。全国消費実態調査のような大きなサンプルを扱う場合は，このような仮定をおいて簡単化しないと，すべての係数について信頼できるような推定値を得ることは困難である。またAHの係数が年齢や世帯属性によっては変動しないことも仮定した。AHは市場性のある資産ではなく，それを担保にして借金をすることがむずかしいので，消費に対するAHの効果が年齢や世帯属性とともに変動するかしないかを測定することは困難である。理論的には，簡単なライフサイクルモデルから純資
産の係数が年齢とともに上昇することを示すことは容易であるが，ZLX のような変数の係数が年齢とともにシステマティックに変動するかどうかははっきりしない。

そこで,各年齢階級別に方程式を推定することによって,これらの変数が年齢とともに変動するかしないかを検証した。

(6)式を推計するためには，使用データのうち $ F_{j} $ が何であるかを正確に特定しなければならない。ZLXを定義する過程で多くの世帯属性を使ったが，これらの属性のいくつか（例えば，世帯主の職業や産業分類，勤め先企業規模など）は，ZLXと消費との関係にはあまり影響を及ぼさないと考えられる。予備的な計算や他の調査による経験などに基づいて，重要な効果を持つ世帯属性として以下のものを選んだ。

$F_{1}$ ：世帯主の配偶者がいる場合

$F_{2}$ ：子供（18歳以下）が1人いる場合

$F_{3}$ ：子供が2人いる場合

$F_{4}$ ：子供が3人以上いる場合

$F_{5}$ ：世帯主と配偶者以外に大人（19歳～55歳）が1人いる場合

$F_{6}$ ：世帯主と配偶者以外に大人が2人いる場合

$F_{7}$ ：世帯主と配偶者以外に大人が3人以上いる場合

$L_{1}$ ：世帯主と配偶者以外に56歳以上の人が1人いる場合

$L_{2}$ ：世帯主と配偶者以外に56歳以上の人が2人以上いる場合

$M_{1}$ ：大都市に住んでいる世帯

$M_{2}$ ：町村に住んでいる世帯

$H_{1}$ ：民営借家（設備専用または設備共用）に住んでいる世帯

$H_{2}$ ：公営・公団・公社借家に住んでいる世帯

$H_{3}$ ：給与住宅・察・寄宿舎に住んでいる世帯

$H_{4}$ ：借間に住んでいる世帯

$SEX$ ：世帯主が女性

以上の変数は全部（1,0）ダミーで，上に書いてある条件が満たされた場合に1の値，条件が満たされなかった場合に0の値をとる。したがって，$F_{1}$ については世帯主だけの世帯が基準（すべてゼロ），$F_{2}$～$F_{4}$ については子供がいない場合が基準，$F_{5}$～$F_{7}$ については世帯主と配偶者以外に大人がいない場合が基準，$L_{1}$と$L_{2}$ については世帯主と配偶者以外に56歳以上の老人がいない場合が基準，$M_{1}$と$M_{2}$ については中小都市に住んでいる世帯が基準，$H_{1}$～$H_{4}$ については持家に往んでいる世帯が基準，そして，$SEX$ については世帯主が男性である場合が基準になっている。さらに，$A_{1}$～$A_{5}$ は純資産ARに年齢のダミー$DA_{1}$～$DA_{5}$ を掛けたものである。

最後に $ Z_{\alpha} $ の定義を明確にする必要がある。 $ Z_{\alpha} $ はその他の条件が等しい特に，貯蓄－所得比率はJames Duesenberry の相対所得仮説にしたがって，所得分布における世帯の位置に依存するという可能性を実証するために導入されている。われわれの分析では ZLX に対する限界消費性向は，世帯の属する年齢階級の中での ZLX 分布における世帯の位置に依存すると考えた。具体的には，世帯の限界消費性向（MPC）を ZLX の分布に応じて連続的に変化させるのではなく，むしろ MPC の値が年齢階級内での ZLX の分布の四分位点で変わる可能性を認めた。同時に MPC の値が変化する四分位点で消費関数そのものが ZLX について不連続にならないように注意した。このために，(6)式の $ K_{2}Z_{\alpha} $ 項を 3 つのダミー，つまり $ K_{21}DD_{1} + K_{22}DD_{2} + K_{23}DD_{3} $ でおき代えた。ここで， $ DD_{1} $ ， $ DD_{2} $ ， $ DD_{3} $ はダミー年数で，これらの変数の定義によって， $ K_{0} $ は特定の年齢階級の ZLX 分布の第 1 四分位に属する世帯に対する ZLX の限界消費性向（MPC）として理解できる。 $ K_{0} + K_{21} $ は同様に ZLX の第 2 四分位に属する世帯 ZLX の MPC として， $ K_{0} + K_{21} + K_{22} $ は第 3 四分位に属する世帯の ZLX の MPC として， $ K_{0} + K_{21} + K_{22} + K_{23} $ は第 4 四分位に属する世帯の ZLX の MPC として理解される $ ^{注11} $ 。

(6)の方程式の推定結果をまとめたのが，表 IV
- 4(1979 年)と表 IV - 4(1974 年)である。両表には，世帯主が 62 歳以下の全世帯と勤労者世帯の二つの結果が示されている。両方の結果と（注 11）ある特定の年齢階級の ZLX 分布において，

$ X_{1}, X_{2}, X_{3} $ をそれぞれ第1と第2四分位の境界，第2と第3四分位の境界および第3と第4四分位の境界とする。表記を简单にするために，ここではZLXをXとおいて次の関数を定義する。

$$ \begin{aligned}X&\leqq X_{1} 的時 &C&=K_{0}^{1}X+K_{3}^{1}\\X_{1}&
$C_{1}-C_{0}$ は図中の $X_{1}-X_{0}$ に等しい。$X_{1}-\overline{X}$ は平均消費比率に $Y_{1}-Y_{0}$ を掛けたものに等しく，一方 $X_{0}-\overline{X}$ は $Y_{1}-Y_{0}$ と限界消費性向を掛けたものである。$X_{1}-X_{0}=(X_{1}-\overline{X})-(X_{0}-\overline{X})$ であることに注意して，本文中の公式が導出される。

から得られる消費の限界性向は1974年が0.59，1979年が0.56（妻と子供1人のケースを仮定）純資産の変化は400で，純資産の係数は1974年が0.026，1979年が0.031である。2時点の推定値の中間値を取って，上の公式に代入すると予想された定数の変化はほぼ20～22の範囲になる。実際の定数の変化は19なので，上式から予想された値とほぼ同じである。他のグループについても同様の計算をすると，予想と実際の推計値とはどの場合でもほぼ同じという結果を得た。したがって表Ⅳ-4に記録されている比較的大きい定数（1/ZLXの係数）は消費のZLXについての長期弾力性が1であることを否定するものではないといえる。

次の問題は消費関数における ZLX の係数の大きさであり，回帰式では定数項として推定されている。1974 年と 1979 年の両ケースでは各グループとも 0.33 から 0.48 の範囲になっており，これら数値は生涯勤労所得に対する限界消費性向としてはかなり小さ過ぎるようにみえる。しかし，これらの数値は推計された方程式の構造

上図の $ C_{1}-C_{0} $ は $ Y_{0} $ から $ Y_{1} $ への所得変化によって直接説明できない消費のシフトを示している。われわれの研究では，この道は消費関数の定数の変化と純資産の増加による消費の増加との和にほぼ等しい。

によってこの係数が最も小さい場合（ダミーがすべてゼロの単身者世帯）についてのZLXの限界消費性向として解釈されるべきものである。典型的な世帯，例えば夫婦と子供2人の世帯（又は子供1人と老人1人）については，係数が1.16から0.20高くなるので，ZLXの限界消費性向は約0.50～0.68になる。データから直接観測される平均消費－所得比率が0.8以下であり，また消費関数において純資産の係数が有意であることを考えると，これらの数値はやや低いが，だいたいにおいて予想されていた範囲内にあるといえよう。

前述したDD_{3}はここではZLXの限界消費性向がZLX分布の上位にいる人々については小さくなるという可能性を実証するために導入されている。他方，上述の消費関数において定数項の変動を考慮に入れると，ZLXに関する平均消費性向と限界消費性向の両者の動きはZLXの絶対水準には依存しないと考えられる。

従属変数が消費の ZLX に対する比率である方程式の中に多くの世帯属性がダミー変数(1,0)として導入されているので，その係数は ZLX の係数を修正するものとして理解される。このような理解によると， $ F_{1} \sim F_{7} $ の係数の係数の推測値は大体期待されていたような値をとっている。配偶者の存在は ZLX の限界消費性向を 0.1 程度増加させ，その他の世帯員の存在はそれを 0.05 を少し上回る程度増加させる。 $ L_{1} $ ， $ L_{2} $ で表示される老人の存在も ZLX の限界消費性向を 0.05 程度増加させる。

居住地の選択は消費のレベルにあまり影響していない。地方の方が大都市に比べて必需品の価格が低いことが多く，また質の高い文化活動や高級品などに接する機会が地方では少ないから，地方に住んでいる世帯の方が大都市に住んでいる世帯よりも多く貯蓄をする理由があるように思われる。しかし，データによると，地方と都市との居住者の差はあまりない。しかし，これは地方の居住者の所得が，大都市の居住者の所得と比べて平均的に低いためでもあり，二つの要因を区別することが難しいのであろう。
## 表 IV - 4 消費関数の推計結果

## (62 歲以下)

1974 年

全世帯	勤労者世帯
DD3を除いたケース	DD3を含むケース	DD3を除いたケース	DD3を含むケース
パラメータ	T值	パラメータ	T值	パラメータ	T值	パラメータ	T值
定数項	0.367	44.3	0.426	48.2	0.453	47.0	0.490	47.8
1/ZLX	28.035	35.2	22.453	26.5	25.212	27.5	21.726	22.3
AR1	0.037	39.2	0.038	40.1	0.033	32.7	0.034	33.2
AR2	0.031	46.0	0.030	44.7	0.027	34.3	0.027	33.4
AR3	0.031	46.4	0.030	44.2	0.026	32.1	0.025	30.7
AR4	0.027	35.8	0.026	33.7	0.023	22.8	0.022	21.2
AR5	0.026	35.4	0.026	35.3	0.024	19.3	0.023	18.6
AH	0.010	12.0	0.007	7.5	0.001	1.0	-0.001	-0.9
F1	0.104	17.4	0.104	17.5	0.117	18.4	0.118	18.7
F2	0.052	12.2	0.049	11.7	0.039	8.1	0.037	7.8
F3	0.075	17.5	0.072	16.9	0.057	11.8	0.055	11.4
F4	0.108	19.5	0.107	19.3	0.090	13.9	0.088	13.6
F5	0.054	11.8	0.052	11.5	0.049	9.4	0.050	9.5
F6	0.057	8.9	0.061	9.5	0.073	9.1	0.079	9.9
F7	0.054	5.1	0.071	6.5	0.053	3.6	0.073	4.9
L1	0.049	11.7	0.051	12.2	0.044	9.4	0.046	9.7
L2	0.063	9.0	0.069	9.8	0.054	7.0	0.059	7.6
M1	0.013	-2.6	-0.011	-2.2	-0.017	-3.2	-0.015	-2.9
M2	0.008	2.2	0.004	1.1	0.007	1.7	0.005	1.1
H1	0.113	21.3	0.106	19.9	0.080	13.0	0.075	12.1
H2	0.085	12.4	0.075	11.1	0.056	7.7	0.049	6.7
H3	0.064	10.7	0.059	9.9	0.029	4.5	0.025	3.9
H4	0.047	3.1	0.042	2.8	0.025	1.6	0.021	1.3
SEX	0.041	6.2	0.061	9.1	0.073	10.0	0.086	11.7
DD3	-	-	-0.307	-18.6	-	-	-0.239	-10.4
R²	0.165	0.171	0.140	0.143
MSE	0.096	0.095	0.086	0.085
DFE	47534	47533	35328	35327

借家に住んでいる世帯，特に民営借家に住んでいる世帯は自宅に住んでいる世帯よりも，かなり多く消費をしているという結果になっている。結果をみるまでは，自宅に住んでいる世帯と民営借家に住んでいる世帯とでは消費パターンはあまり違わないこと，公社・公団や社宅に住んでいる世帯は表面的にはかなり消費が低いことなどを予想していた。これは，公社・公団や社宅に住む人々は住宅費を補助されているわけであるが，補助分が家計収支に所得や支出として記録されていないためである。この分析結果に対する一つの説明として，持家の帰属家賃を推計する方法に弱点があり，かなり大きいバイアスが含まれている可能性が考えられる。帰属計算の方法の中で特に居住地の分類のダミーが大まかであり，借家が持家に比べて地価の安