Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
貯蓄の重要な要素がライフ・サイクル動機であるかないかによって，人口構成や社会構造の変化に対する総貯蓄率の変化も根本的に異なる。したがって，ライフ・サイクル動機による貯蓄はどのくらいか，また，世代間の資産の移転を目的とした貯蓄はどのくらいかをできる限り正確に推定することは我々の重要な目的の一つである。

日本では，退職者とその配偶者が独立した家計を営むより，若年世帯と同居するのが一般的である。全国消費実態調査では，世帯の主たる収入を得ている人を世帯主として定義していることがはっきりしている。したがって，老人が若年世帯の世帯員になると，老人の所得と消費及び貯蓄はもはや老人世帯の所得，消費，貯蓄にはならずに，老人が同居している若年世帯の所得，消費，貯蓄に含まれることになる。老人の一部がこのように若い世帯と同居することは，すべての国で多かれ少なかれみられることではあるが，日本の場合，同居する老人の割合が他のOECDの国々に比べて2倍から4倍も高いのがその特徴である。

老齢になっても独立した家計を営む人々は一般的に若年世帯と同居する人々よりも裕福で，これら２つのグループの貯蓄行動は同じではない。したがって，独立世帯だけを対象に無作為抽出したデータで分析を行うことは，同居した老人たちを無視することになり重大なバイアスが推定結果に含まれる危険性がある。例えば，若年世帯の世帯員になる老人は，同居後，負の貯蓄を行っていても独立して家計を営んでいる世帯だけのサンプルを分析すると，日本の老人世帯がずっと貯蓄をしているようにみえる。

国勢調査と本研究で用いたサンプルはともに2/3以上の人々が退職後，若年世帯と同居していることを明らかにしている。したがって，同居しない人々だけに注目すると，日本の老人の貯蓄行動の正しい姿を把えることはできない。したがって，われわれはサンプルを退職年齢より若い世帯とそれ以外の世帯に分類した上，いろいろな年齢の老人が同居している若年世帯に分析の焦点をおいた。老人が同居している若年世帯を，老人がいないことの他は，同じ属性をもつ若年世帯と比較することによって，同居している老人の資産と貯蓄行動を間接的に分析することを試みた。

### 1. 退職以前の世帯の基本的な消費関数

(表 IV - 4)

ここでの推定方程式は標本調査データに適用した典型的なライフ・サイクル理論に基づいて定式化している。基本的な説明変数は世帯の純資産(AR)と世帯が今後の勤労期間に得られると期待する勤労所得の年平均値(ZLX)であるが，これらの変数の係数は世帯の様々な属性に依存する。主な係数の推定値は大体期待された範囲内にあり特に以下のような待徴がみられる。

a 回帰式の定数項は統計的に有意ではあるが，1974年と1979年の結果を比較すると，世帯の貯蓄と所得との比率は所得の絶対水準に依存しているのではなく，その年の所得分布における世帯の相対的位置に依存するという命題が支持されている。

b 世帯の純資産は世帯の消費にかなり有意に寄与するが，係数の大きさはライフ・サイクル理論から期待されるものより小さい。更にライフ・サイクル理論によると，この係数は年齢とともに大きくなることが予想されるが，分析結果では係数がほぼ各年齢とも同じになっている。

c 年金の純給付額（給付 - 負担）の現在価値と，退職金（退職時に雇用主から支払われる一時金）の現在価値を表わす変数(SA)は，消費と貯蓄の決定に有意ではなかった。この結果は，社会保障制度が民間の貯蓄行動に影響を与えないという命題の証明として解釈されるべきではない。若い世帯には，将来の給付額は直接わかっていないので，第3章で説明したように間接的な方法でこの額を推計した。

その結果，この研究で使われた SA の値
の世帯間での変動はこの変数の真の変動よりも推計方法のランダムな誤差の方に大きく影響されている可能性が大きい。このような条件のもとで測定が行われた場合，その変数の係数の測定値がゼロに近くなるバイアスがある事はよく知られている。SAの係数の測定値がゼロに近いのはこのバイアスに強く影響されていると考えられる。

### 2. 資産蓄積パターンと老人による負の 貯蓄（表 IV-5）

第1節の消費関数によると,世帯は勤労期間中貯蓄を続けるので,世帯の退職時以前の純資産蓄積の恒常所得に対する割合は年齢のスムーズな関数として表わすことができる。更に,多くの世帯は退職時まで純資産を蓄積したあと,その蓄積した純資産を持って若年世帯と同居する。若年世帯の全純資産は全世帯員の純資産を含んで定義されているので,老人が若年世帯と同居した時には増えることになる。表Ⅳ-4で示された消費関数によるとZLXの限界消費性向は老人の同居者が一人増えるたびに(約0.05ずつ)高くなる。それと,世帯の純資産が老人の純資産が加わるために増えることとによって,若年世帯の消費は老人が同居する結果大きくなる。世帯の収入は老人が持参した資産の利子しか増えないから世帯の貯蓄は減少しなければならない。この過程をさらに明確にするために,AR/ZLX*を従属変数として,若い世帯主の年齢の3次多項式と,年齢別の老人(男性,女性,夫婦)の存在を表わすダミー変数を使って回帰分析を行った。表Ⅳ-5,Ⅳ-6がその結果をまとめたもので,その特徴は以下の通りである。

a 老人がいないと，世帯の純資産は年齢とともに滑らかに増加するが，年とともに増加率はやや低くなり，58歳頃に恒常勤労所得（ZLX $ ^{*} $ ）の5～6倍に達する。

b 老人が若年世帯と，同居すると，若年世帯の純資産は増える。その増加額は老人の年齢の関数で，その大きさは老人が57～63歳であると若年世帯の恒常所得のほぼ2～3倍，老人の年齢が78歳以上になると2/3～1/2倍まで除々に減少する。若年世帯の平均生涯所得は生産性上昇を反映して老人世帯の生涯所得よりもかなり大きくなるので，これらの数値は大体において相互に矛盾していない。

c 更に，係数のパターンは老人が若年世帯と同居後，実際には負の貯蓄をしていることあるいは若年世帯が老人の純資産が全世帯に属するものであることがはっきりした後，彼らの貯蓄を減らすことをはっきり示している。係数のパターンが示すように，老人の年齢が高くなるほど若年世帯の純資産に老人によって追加された部分がネットで減少することは基本的な消費関数表 IV-4 の一部として推定された老人の同居による ZLX の限界消費性向の増加と整合的である。

d 1974 年と 1979 年の両方のサンプルに適応したセルを世帯の属性によってつくり，その平均値の変化を使って同じ分析を行ったが，その推定結果は 2 つのサンプルを別々に使用して推定したものとほぼ一致している。

### 3. 独立して生活している老人の貯蓄行動

第 4 章で説明したように独立したまま家計を営む老人は平均して最後まで貯蓄を続ける。その例外は頼れる子供や親類がいない女性の単身者世帯である。彼女たちは所得も資産も低く，やっと生活を続けていて，貯蓄はほとんどしていない。このような単身女性世帯は一つ一つの世帯の所得が低いばかりでなくそうした世帯の数も非常に少ないのでこのような世帯の貯蓄行動は社会全体の総貯蓄にほとんど影響を及ぼさない。その他の独立老人は，主として会社重役，専門家，自営業者あるいは無職でかなりの資産を持っている人々などで，その多くは裕福であ
り，彼らは引き続き，勤労所得や財産所得などを得て貯蓄を続けている。われわれが用いたサンプルにはこれら世帯に関する重要な情報，特にこれらの世帯の過去に関する情報が欠けているので彼等の恒常所得を推計する事が出来ない。したがって彼らの貯蓄行動を他のグループと同じような形で説明することはむずかしい。最も信頼できる結果は比較的簡単な定式化によって得られた。この定式化では消費水準を現在の所得と純資産の一次関数として表わし，更にその係数が世帯の色々な属性によって変化することを考慮に入れている。この定式化を用いた推定の結果によると，所得と資産分布の下位にいる人々を除いて，このグループの大部分の世帯は貯蓄をし続けているばかりでなく，所得や資産がほぼ等しい若年世帯よりも多く貯蓄をしている場合が多い。若年世帯と同居しながら，負の貯蓄をする老人と異なり，このグループの人々は所得分布の最下位にいる小数の人々をのぞいて，事実上一生貯蓄をし，蓄積された資産を全部若年世代に遺産として残すという結果になっている。

### 4. 老人の生活形態の決定要因

老人の貯蓄行動は，彼らが若年世帯と同居するか，引続き独立して家計を営むかによってはっきり違っている。そこで社会全体の総貯蓄行動をみるために各世帯が退職後若い世帯と同居するか否かを決定する要因を確認することが必要である。しかし若年世帯の世帯員である老人の経済的地位に関する直接のデータがないので，そのような分析は限られた範囲内でしか出来ない。

老人や老夫婦について,独立の世帯を維持した場合に1の値をとり若年世帯と同居した場合に0の値をとるダミー変数を定義し,この変数を従属変数とするプロビット分析を行った。独立変数は老人自身の年齢階級,配偶者の有無,もし単身者であれば性別を表わすダミー変数,それに彼らの資産の推計値を用いた。

表 IV - 8 の結果は期待通りのパターンである。老人が独立したままでいる確率は老人か年を取るほどはっきりと低下し，単身者は夫婦に比べて独立したままでいる確率がかなり小さくなる。

老人が独立したままでいることに対して最も重要な正の効果を持っているのが資産水準である。各年齢階級別にもっと詳細な分析を行ったが，その結果もこれらの結論と一致している。

### 5. クロス・セクションデータによる貯蓄の年齢分布から世帯の貯蓄の生涯パターンへの転換

我々の用いたデータは，二時点のクロス・セクションの調査によっているので，第4章のいろいろな表で示した貯蓄及び純資産の年齢分布はすべて同一の時期における違った年齢の世帯の貯蓄や資産の分布であった。

しかし，この研究の中で一番重要なのは，一つの世帯がその生涯においてどのような貯蓄を行い年をとるにしたがってどのような純資産の蓄積をしているかということである。この二つの分布の間に簡単な関係がいつもなければならないというわけではない。前者についてのデータから後者のパターンを導き出すためには少くとも三つの強い仮定が必要である。第一に，一つ一つの世帯が，どの時期をとっても行動のパターンが同じ原則に従って安定していることを仮定しなければならない。すなわち，世帯の行動に“Time consistency”がなければならない。第二に違った世代の同じ属性をもつ世帯が同じ年齢になった時，同じような行動のパターンを示すという仮定が必要である。第三に，世帯のいろいろな属性についての分布が，世代世代において大体一定し安定であることを仮定しなければならない。

世帯の一生涯においての純資産蓄積のパターンは，この分析の最も重要な課題であるから，このパターンについてできるだけ明確な特徴を得るために，上に述べた三つの仮定がここであてはまるものとして議論をすすめる。その上で純資産のクロス・セクションパターンから世帯
の生涯パターンを導出するためには，生産性が時と共に上昇するということ，従って生涯所得が後の世代になればなるほど高くなるということを考慮する必要がある。言いかえると生産性の上昇があるので，現在30歳の勤労者が40歳になった時の実質賃金は，現在40歳の勤労者の現在の賃金より10年間に生産性が上昇しただけ高くなるはずである。この問題は生産性の上昇率が非常に高く，しかも大きく変動した日本では特に難しいものであるが，ここでは計算を可能にするために勤労者の時間単位の生産性は年率にして5％ずつ上昇していたと仮定して計算を行う。更にここでは全部の世帯がこの生産性の上昇を意識してそれに適応して行動していること，特にこの上昇する所得にあわせて純資産を蓄積しているものと仮定する。

表 IV - 1 に示された純資産の蓄積のパターンは，ここでは使用することができない。その理由は，第4章で説明したように，表 IV - 1 に示告された若い世帯の純資産には，若い世帯に同居している老人たちの貢献した資産が含まれているからである。従って，ここの計算のためには表 IV - 5 の推定式を使って老人のいない若い世帯の純資産を計算しなければならない。1979 年の全世帯の推定式を利用して，57 歳以下の世帯について純資産の計算を行った。58 歳以上の世帯については表 IV - 5 - (b) に報告された結果を若い世帯に同居している老人の純資産として使用した。こうして計算された純資産の 1979 年における年齢分布をもとにして，1979 年に 51～55 歳だった世帯の生涯の資産蓄積のパターンを求めるために 51～55 歳より若いグループの資産を生産性が上昇した分だけ低くし，この年より上のグループの資産を同じように高くした。この計算の結果が表 V - 1 - (a) に報告されている。これは，57 歳前後で退職して若い世帯と同居する平均的な世帯の資産蓄積のパターンである。

57 歳以上になっても，独立している世帯については，51～55歳までは上の表と同じである。

独立している老人の世帯では世帯主とその配偶者以外の老人がいるかどうかということはあ

## 表 V - 1 - (a) 純資産蓄積の生涯パターン

$$ \left(\begin{array}{l} 標準退職時期 \left(56-58\right) に退職して若い世帯と同居した世帯 ;\\ 昭和 54 年に世帯主が 51\sim55 歳の世帯の平均 \end{array}\right) $$

(单位；万円)

年齡階級	歲26~30	31~35	36~40	41~45	46~50	51~55	56~62	63~70	71以上
純資產	220	390	610	850	1250	1750	1200	1000	800

まり重要でない。したがって，このグループに属する世帯の57歳以上での資産蓄積のパターンについては表Ⅳ-1に報告されている情報がもとになる。

ここの計算のためには表 IV - 1 から単身者世帯を除いた上で勤労者世帯と一般世帯との純資産の加重平均をとり，それを生産性の上昇率によって修正した。結果は表 V - 1 - (b) に報告し

表 V - 1 - (b) 純資産蓄積の生涯推移パターン

標準退職時期以後も収入のある職業について独立した生活をしている世帯；昭和54年に世帯主が51～55歳の世帯の平均

(单位；万円)

年齡階級	歲51~55	56~60	61~65	66~70	71~75	76以上
純資產	1750	2400	3000	3800	4800	3500

てある。

表 V - 1 を作るために使われたいろいろな仮

定の説明で明らかなように，この表に示されたパターンはきわめて試験的なものである。それ
が信頼性のあるものとして政策の論議に使用できるようになるためには，いくつかの慎重な分析が必要である。1974年と1979年の全国消費実態調査に加えて，1984年の調査の結果が使えるようになれば，三回の調査を利用して動態的な世帯の行動を分析することが可能になる。また，国勢調査等の情報とこの研究の結果とを組み合わせて，マイクロ・シミュレーションにより，いろいろな仮定が変化することによる影響を詳細に調べることも重要である。

これらの表が仮に現実のパターンを反映しているとして解釈してみると,次のような結論になる。

(a) 標準的な年齢で退職し，若い世帯と同居する世帯は一般化されたライフサイクルのパターンに従って退職時まで比較的高い貯蓄率を維持し，退職後少しづつ資産を取り崩すが，資産の一部は遺産として残される。遺産として残される部分の割合は，世帯主と配偶者の死亡の時期に依存する。

(b) 標準的な退職年齢以後も現職にとどまり，独立した生活を続ける老人は，標準退職時期まで他の人々と同じように貯蓄をする。標準退職時期以後は他の人々と異なり，資産の蓄積を続け，貯蓄した資産のほとんど全部を遺産として残す。

以下に述べる日本の社会全体の貯蓄行動の試験的な分析は，上の解釈を使用している。

### 6. 日本の世帯の年齢別資産蓄積パターン

前節で述べたように，貯蓄行動を研究する学者や政策決定者の双方にとって興味のある全ての問題を明らかにするためには，更に多くの分析が必要である。ここまでの研究の結果を用いて日本の世帯の年齢別資産蓄積と取り崩しのパターンの概要を述べるために，第Ⅱ章で利用したグラフをもう一度考えてみよう。

図 V - 1 において，T1 は日本での平均的な退職年齢 56～58 歳を表わしており，T4 は夫婦がともに死亡した時点での夫の年齢を表わしている。例えば，夫が妻より 7 歳年上で夫が死亡したあとに妻が 73 歳で死亡すれば，夫はもはや生きていないが，T4 は 80 歳になる。日本では女性の平均余命が長く妻は通常夫より若いので，T4 は非常に大きな数値となり，だいたい 85 歳～90 歳以上になる。したがって第 II 章で述べたように，日本の典型的な世帯の退職期間は非常に長く，その期間は標準的な勤労者の就業期間とあまり違わない。

b - c - f1 は平均的な年齢で退職して若年世帯と同居し，夫と妻が平均寿命命まで生きる最も標準的な世帯を表わしてる。第Ⅳ章で述べた通り，ピーク時の平均的な高さ c - T1 は恒常所得 ZLX* の 5～6 倍であり，夫婦が死亡した時に残された純資産はだいたい ZLX* の 1～3 倍である。このようなパターンに従っている世帯
が若いときに老年世代から受けついだわずかの純資産を特って家計を始めたとすれば，総貯蓄に対するこの世帯の貢献の多くはライフ・サイクル貯蓄と呼んでもおかしくはない。しかしながら退職後すぐに若年世帯と同居する人々にとっても，このようなパターンが唯一のものであるというわけではない。老人の中にはこのパターンよりもっと若くして死亡する人もある。それが前からわかっていれば，その世帯は若い時に少ししか貯蓄をしないとか，退職後急速に貯蓄を取り崩すとかして，f1-T4程度の遺産を残すような計画をたてるかもしれない。しかし，多くの世帯は，平均寿命に達する以前に死亡するとは思っていないので，もしT3の時点で死亡したとすれば，遺産はf1-T4より多いe-T3になる可能性が大きい。このように死亡時が事前にわからないため，退職後すぐに同居する人々が残す平均的な遺産を合理的に推定するためには，年齢別の純資産の平均水準とともに，57歳前後から非常に高齢になるまでn-1年に生存していた人々がn年になるまでの間に死亡する確率，および配偶者の生存率を考慮しながら非常にこまかい計算を行わなくてはならない。

次に，退職時に若年世帯と同居しない世帯を考えてみよう。退職時に同居しないという事実は，彼らがその後も全く同居しないことを意味するものではない。表 IV-2 から，年齢別の総人数に対する同居している人々の割合は年齢とともに上昇することがわかる。表 IV-8 のプロビット分析もこのパターンを立証している。すなわち，表 IV-8 の結果によると，退職時に同居しなかった人々の一部は毎年徐々に同居していくが，その傾向は特に配偶者がなくなった人々，純資産が相対的に小さい人々に強い。

これらの個人の行勤についてはb-d2-f2とb-d1-f1で代表される2つのケースを考えなければならない。T2歳まで就業することが雇用契約できまっていれば，世帯はそれを考慮に入れて計画を立てT1歳でc-T1のピークに達するのではなく，T2歳でd1-T2の資産所得比率に達するように年々の貯蓄率を標準より幾分少なくする。このような計画はその世帯がT2歳以後，T1歳でc-T1の資産を持って退職した人と同じ消費パターンを維持する事を可能とする。

他方，環境の変化や予測を間違ったために T1 歳で蓄積しようとした資産に達しなかった世帯は，もし可能であれば，d1 - T2 の純資産を持つ T2 歳まで退職を延期しようとする。両ケースとも結果は同じで，資産の蓄積パターンは b - d1 - f1 になる。

一方，c-T1の純資産を持ってT1歳に退職する予定であった世帯が，予想に反して会社役員として高給で会社に残るよう要請される場合もある。この場合その世帯はT2歳まで働き続けるが，その期間中，所得が予想していたよりもはるかに高いので，貯蓄をつづけ，d2-T2の資産を持ってT2歳で退職する。この世帯が総貯蓄にも，また若年世代への遺産額にも普通の世帯に比べてもっと大きな貢献をすることは明らかである。

雇用主の希望によりその世帯が T3 歳まで働き続ければ，この世帯による貯蓄と遺産は更に大きくなるであろう。

これらの可能性を認識すれば他の多くの例を類推することができよう。そのような例は比較的簡単なパターンから非常に複雑なパターンまであるが，いずれにしてもそれはすべて総貯蓄への影響を与え，しかもライフ・サイクル動機による貯蓄と遺産動機による貯蓄の割合を変化させる。表 IV-5 と表 IV-8 に報告されたダミー変数の係数の推定値は，老人がいつ退職したかに関係なく，ある特定の年齢のすべての同居老人の行動を表わしている。これは現在同居している老人がいつ退職したかについてのデータがサンプルに含まれていないためである。換言するならば表 IV-8 における T2 歳の老人の係数は，b-d1-f1 や b-d2-f2 や b-c-f1 に従う人々を合めた平均的な行動を表わしている。係数の推定値は，これらの様々なグループの行動を調査時点の人口の分布ウェイトづけし
た加重平均の結果となっているので，国勢調査による人口の分布に関するデータをもとにして個別世帯の行動を社会全体の総貯蓄と関係づけることができる。しかしながら，各グループに特有の行動パターンの推定ができないことは，人口構成の変化や社会的変化が日本の総貯蓄に与える影響を予測する上で，妨げとなることはさけられない。例えば，T1歳からT2歳の間で独立して生計を営む人々の割合が大幅に増加した場合を考えて見る。新たにT2歳まで独立した生活を続ける人々がb-d1-f1か，b-d2-f2か，b-d2-f1かあるいは3つの混合パターンに従っているか，個々の世帯のどのような要素がどのパターンに従うかを決定しているかなどがはっきりわからないと，この人口の変化の総貯蓄率に対する影響をはっきりと予測する事はむずかしい。

社会の総個人貯蓄と個別世帯の貯蓄行動との間の関係を明確にするためには，以下の二つの式の係数が推定されなければならない。第一のΣは年齢について，第二のΣは(1)式においてはF，ZLX，oldおよびARについて，(2)式において

$$ \begin{aligned}&C_{1}=\sum_{age<58}\sum C(F,Age\frac{AR}{ZLX}\frac{ZLX}{^{\prime}ZLX},old)ZLX(F,Age)N(F,Age\frac{AR}{ZLX},ZLX,old)\\ &C_{2}=\sum_{age\geq58}\sum C(F,Age\frac{AR}{^{\prime}Y}\frac{Y}{\overline{Y}})Y(F,Age)N(F,Age\frac{AR}{^{\prime}Y},Y)\\ \end{aligned} $$

ては F, Y, old および AR についての社会全体の総和を意味している。C1 と C2 は，それぞれ世帯主が 58 歳未満の世帯の総消費と 58 歳以上の世帯の総消費を表わしている。右辺の C は，(1) 式では ZLX，(2) 式では Y に対する各世帯の消費性向を表わしている。以下に他の変数の定義を示しておく（第 4 章で使われた定義と同じである）。

F: 世帯属性のベクトル

Age：世帯主の年齢

AR：世帯の純資産

ZLX: Fを含めて様々な世帯属性に依存する世帯の生涯所得

ZLX：各年齢階級別の ZLX の平均値

old：世帯における様々な年齢，性別の老人の存在を表わすダミー変数(1,0)のベクトル

Y: 可见分所得

$ \overline{Y} $ : 各年齢階級別の Y の平均値

N:（）内の変数によって定義されたセルに含まれる世帯の数

第 IV 章で述べた通り，老人の ZLX を推定することができないので，その代わりに可処分所得を使う以外に方法がない。もちろん AR は過去の蓄積の結果であり，これらの方程式をバイアスをできるだけ小さくして使うためには方程式(1)の AR には，表 IV-5 の結果を代用しなければならない。他方，方程式(2)においては，実際の AR の観測値を利用する以外に方法はない。もちろん各セルに含まれる世帯数は，どのくらいの人々が若年世帯と同居するかに依存しており，国勢調査のデータと表 IV-8 の結果などに基づいて，できるだけ世帯の分布を正確に推定しなければならない。

老人世帯に対しては ZLX やそれに類似した概念の推定ができないほかに，この定式化を利用するについてさらに二つのむずかしい問題がある。第1に，人口構成の変化は，多くの場合 N の分布の変化として表わされる。N の変化が起った時例えば全体として人口が高齢化したような場合，貯蓄に対するその影響を評価するために，原則として(1)と(2)式を利用することができるように見える。しかし比重が老人層に移った時，若いグループのどのサブグループが特に減少し，老人グループのどのサブグループが増加したのかについての情報が現在では得られない。すなわちこのような場合 N の分布の変化に関する情報は得られるが，完全な分布についての情報は得られる可能性が小さい。

第 2 の問題は, N の分布が変化した時に, C の関数型と, F と年齢に関する所得分布がそのままで安定しているかどうかということであ
る。これは決定基準（the decision rules）の係数を推定することが，中心となっている。近年，推定の焦点を個人の基本的な効用関数の係数に移すことによってこの問題は回避できるという意見が学者の間で強くなっている。我々はこの意見には同意できない。たとえ消費者が完全に合理的であると仮定することができても，分析をするのに使えるような効用関数は消費者の選好の大まかで部分的な近似式にすぎない。消費者環境がかなり急激に変化した時，このような近似式がそのまま有効であるという保証は全くない。したがって，環境のかなり急激な変化が推定された決定基準を変化させる程大きい場合には推定された効用関数も不適当なものになることを予想しなければならない。唯一の現実的な解決策は，環境の変化とそれに対する世帯の反応を注意深く分析し，仮説の選択の理由に疑問の余地がないような場合をのぞき考え得るいくつかの仮説のすべてを一つ一つ検討しなおして結果を考察することである。この過程において，同居老人の経歴と個人としての現在の経済的地位について，全国消費実態調査から知り得る情報がもう少しはっきりすると非常に役に立つと思われる。特に有益な情報は，退職前の職業と退職前数年間の平均所得ならびに同居前の純資産がどのくらいあったかということなどである。また老人が現在加入している社会保障制度が何か，更に一般的な世帯支出以外に老人の個人的な支出がいくら位であるかについてもわかれば有益である。

ここに報告された研究は，これまで日本で貯蓄の研究に使われたことのなかった全国消費実態調査の個票データをもとにして，日本でどのようなグループがどのような理由でどのくらい貯蓄をしているかを詳細に調べることが目的であった。この章の後半では，将来の日本の社会全体の貯蓄行動を予測する際に，ここに報告された詳細な貯蓄についての情報がどのように使えるかを出来るだけ簡潔に説明した。

その中で明らかにしたように，日本の社会全体の将来の貯蓄行動の予測をできるだけ正確に行うためには，少くともここで報告された研究と同じ程度の作業が必要であると思われる。このような研究がまだ行われていないのであまりはっきりした結論は出せない。しかし，我々はこの研究で直接使用されたデータの他に，貯蓄その他の世帯に関するデータについて，時間と人手の許すかぎりできるだけ調査をした。その結果得られた印象を，この研究で得られた統計的な結果を解釈するために用いて，なぜ日本の第二次大戦後の貯蓄率が他の国々に比べて非常に高かったか，今後人口及び社会の構造が変化するにつれて日本の貯蓄率がどのように変化するであろうか，などについてのいくつかの仮説を述べてみたい。

これらの仮説が上に述べたようなもっと大規模な研究によって変更される可能性がある事は勿論である。

1．日本の勤労者の大多数は 56～59 歳というかなり早い年齢で退職する。夫が早く退職することと妻が夫よりかなり若いことから，日本における退職後の期間はとりわけ長くなる傾向かある。

2. ライフサイクル仮説によると，この状況は，退職前に純資産をかなり蓄積し，平均生涯所得に対する純資産の比率を高くすることになる。早く退職し若年世帯と同居する大多数の日本の世帯について，このメカニズムが彼らの行動を部分的に説明する事をこの報告は実証した。

3. 他方，これらの世帯は彼らの純資産のかなりの部分を遺産として残すが，恐らくその一部は若年世帯に同居する段階で暗黙のうちに相続されている。これらの遺産のその他の部分は老人達が死亡する時期が前もって確定されず，多くの人は最長限の寿命より早く死亡する結果残されたものであると理解される。非常に高齢な老人でさえ死亡する時には平均してある程度の遺産を残すことがデータの分折からはっきりしているが，これは前にふれたように同居する若年世帯との契約の一部である。従ってこのような世帯は遺産の動機を
含むように一般化されたライフ・サイクルの理論に大体従っていると考えられる。

4.60 歳以後も独立している世帯は，大部分が就業を続けている比較的裕福な世帯で，彼らは生涯の終わりまでずっと貯蓄を続けている。従って彼らは生涯で貯蓄した資産のほとんど全部を遺産として若年世代にのこす事となり彼等の行動はライフ・サイクル理論にあてはまらないといわなければならない。一方，過去40年間，日本経済の成長率が非常に高かったので，このような世帯の遺産でも，少数の極端な場合をのぞいて，若年世代の世帯の生涯所得にくらべて比較的小さいものとなっている。

5. 純資産が遺産として若年世代に移転される場合，移転総額は平均して所得と消費の上昇率と同じ速さで増加しているので，遺産相続による純資産の移転額は生涯所得の一定の割合であるという仮説が事実上なり立っている。その結果，社会のほとんど全部の世帯がライフ・サイクル理論に反して生涯にわたって貯蓄した資産のほとんどを遺産としてのこすような場合でも，社会全体としては貯蓄の所得に対する比率は経済の成長率と比例していると言える $ ^{注1} $ 。

6. もし，これらの分析結果の概要がほぼ正しいとすれば，その主な結論は次のようになる。

(a)過去40年間の日本の貯蓄率が非常に高かかった最も重要な原因は経済の成長率が高かったことである。(b)その他に勤労者の退職時期が早いことと退職しないで働いている老人が比較的高所得であることなども高い貯蓄率の原因になっている。(注2)(c)将来日本の経済の成長率が他のOECDの国々と同じようなレベルに落ち着くとすれば日本の貯蓄率も今より下がることが予想される。(d)人口の高齢化も貯蓄率を下げるが，その影響は他の国々ほど大きくないように見える。(e)退職年齢の延長は一方で貯蓄率を下げるが他方世帯の生涯所得，従って社

会の総所得を上昇させるので貯蓄のレベルを上げるか下げるかははっきりしない。(f)これらすべてを考慮に入れて日本の貯蓄率は将来低下していくことが予想されるがしかし OECD 諸国の平均よりは高い所で落ち着くと思われる。

7．この分析における１つの重大な問題点は，

注1 社会の実質総資産(A)の実質総所得に対する比率をα総貯蓄(S)(ネット)のYに対する比率をs, Yの成長率をgとする。

$$ S = sY $$

$$ A = aY $$

データによると, aの値は比較的安定しているので, Aの成長率もほぼgでなければならない。従って

$$ S = gA = gaY $$

となり, sはgとともに変動するという結果になる。

一期間のうちに遺産として一つの世代から次の世代に移転する資産(I)のAに対する比率をbとすると

$$ I = bA = baY $$

Iについてのデータは非常に乏しいので, bの歴史的な動きについてはあまりはっきりしたことはいえない。しかし, 印象としてはbもあまり変化していなかったようである。

以下の点に注意すべきである。(i)bは個々の世帯が積みたてた資産のどの割合を遺産として残すかということにばかりでなく, 社会にどの程度の生産性と人口の増加があるかということにも影響される。(ii)gが零になった場合, 経済が均衡を保つためにはsは零にならなければならないが,bが零になる必要はない。一般にgが小さければ小さいほど,bがsよりも大きくなる可能性が強い。

注2 この点について最近の日本銀行の研究によると, 日本の家計の貯蓄率が1890年から1935年頃まで12%程度であったとの結果は注目に値する。この結果が正しいとすれば, 日本の貯蓄率は1935年頃まで米国と大体同じであったということになる。1936年から1950年頃までは戦争にともなう非常に大きな強制貯蓄があったのであまり意味がない。したがって, 日本の高い貯蓄率は成長率が高かった時代だけの現象のようにも思える。
日本の世帯の行動において土地の価値が果たす役割である。日本の土地の価格は非常に高くマクロのデータによると，それが，日本において世帯の総純資産－所得比率（注3）が高い基本的な理由である。しかしながら土地は再生産不可能な資産であり，その価値は貯蓄過程を通じてではなく市場評価の上昇を通じて増加するため，世帯は全体としてキャピタルゲインを通じてその高い価値を獲得する。もちろんこの種のキャピタルゲインは，国民経済計算においても，また全国消費実態調査の定義においても貯蓄に含まれていない。

反対にもし日本の世帯が全体として土地に対する需要を下げたとすると結果は土地の価格が下がるだけで,世帯は土地を他の資産と交換することはできない。われわれの研究によって日本の貯蓄過程における高い土地価格の役割りに対する疑問を解明できたとは言えない。高い土

地価格が貯蓄過程において決定的な役割りを演ずるモデルと同様，むしろ消極的な役割りを演じるモデルも作ることができるが，どちらのモデルが実情に適しているかは土地に対する需要と他の資産に対する需要との間の相互弾力性によるので，これを検証するためには全国消費実態調査の少くとも三回分の結果を含むデータがなくてはならない。従ってこの報告ではトビット分析を使って得られた住宅所有のパターンを表Ⅳ-10に示した他は，住宅および土地の価格と貯蓄の関係を将来の研究課題として残すことにする。もし1984年に行われた全国消費実態調査を1974年，1979年の結果と一緒に使用する機会があれば，この問題も一つの重要な課題として取り上げることができる。

全国消費実態調査のデータを用いて日本の世帯の貯蓄行動について幾つかのパターンを明確に示すことができたのは、調査のサンプルが大きいことと調査から導出されたデータの質が非常に高いことによるものである。これによって日本の貯蓄行動全体の理解を深めるためのマクロの基礎の用意を一歩進めることができたと言えるだろう。政策論議に信頼して使えるような情報を提供するためには、このような研究の結果とマクロの時系列データとを結びつけるもう一つの研究作業を必要とする。

日本の貯蓄行動についての調査データは世界の国々の中でもおそらく最も整ったデータの一つであり，そのデータを活用して日本の貯蓄行動を理解することは目本の経済政策に役立つばかりでなく，経済学一般の知識を高める上にも貢献すると思われる。
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表 IV - 4(参考)消費関数の推計結果(年齢別階級別)

(1974 年，全世带)

DD3を除いたケース

年龄	~29	30~39	40~49	50~57	58~62
表 IV - 4(参考)消費関数の推計結果(年齢別階級別)

(1979 年，全世带)

DD3を除いたケース

年龄	~29	30~39	40~49	50~57	58~62
(1974 年，全世带)

表 IV - 4（参考）消費関数の推計結果（年齢別階級別）

DD3 を含むケース

年龄	30～39
(1979年，全世带)

表 IV - 4（参考）消費関数の推計結果（年齢別階級別）

DD3 を含むケース

年龄	~29	30~39	40~49	50~57	58~62
(1974 年，勤劳者世带)

表 IV - 4(参考)消費関数の推計結果(年齢別階級別)

DD3 を除いたケース

年龄	30～39
(1979 年，勤劳者世带)

表 IV - 4(参考)消費関数の推計結果(年齢別階級別)

DD3を除いたケース

年龄	30～39
表 IV - 4（参考）消費関数の推計結果（年齢別階級別）

(1974 年，勤劳者世带)

年龄	30～39
表 IV - 4(参考)消費関数の推計結果(年齢別階級別)

(1979 年，勤劳者世带)

DD3 を含むケース

年龄	30～39
(62歳以下全世帯)

表 IV - 4（参考）消費関数の推計結果

1974年	1979年
定数項	パラメータ	T值	パラメータ
DD1	0.453933	42.9835	0.380004
DD2	-0.093841	-3.3004	-0.077905
DD3	0.037757	0.7936	-0.000705645
DD4	-0.258595	-6.7918	-0.094103
1/ZLX	19.904897	19.9823	51.142445
ARAI	0.00670924	7.6843	-0.00102539
ARAI2	0.038272	40.3641	0.035282
ARAI3	0.029853	43.8639	0.031465
ARAI4	0.029184	43.0241	0.034613
ARAI5	0.025296	32.8513	0.034316
AH	0.026123	35.5350	0.036557
F1	0.104052	17.5651	0.136772
F2	0.048672	11.4668	0.049884
F3	0.070547	16.5592	0.057622
F4	0.105491	18.9621	0.104274
F5	0.053025	11.6291	0.070845
F6	0.063105	9.9142	0.060913
F7	0.073914	6.8510	0.057488
L1	0.050777	12.2190	0.053333
L2	0.069377	9.8916	0.091778
M1	-0.00978337	-2.0116	0.008931475
M2	0.00255921	0.6535	-0.00980725
H1	0.104144	19.5297	0.100685
H2	0.072967	10.6954	0.050997
H3	0.058439	9.8219	0.012347
H4	0.040952	2.6794	0.007315671
SEX	0.062687	9.2738	0.021331
R²	0.1718	0.2405
MSE	0.095083	0.107171
DFE	47531	48986
(1974 年，勤劳者世带)

表 IV - 4(参考)消費関数の推計結果(年齢別階級別)

年齡階級	~29才
(1979 年，勤劳者世带)

表 IV - 4(参考)消費関数の推計結果(年齢別階級別)

年龄	~29	30~39	40~49	50~57	58~62
i=2 63~69 歲

i=4 77 歲以上

i=3 70~76 歲

i=1 56~62 歲

(注) LAi(1 人目の老人) LBi(2 人目の老人)

1974年
变数	DD3を除いた一又
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	パラメータ	T值	パラメータ	T值
定数項	0.368674	44.4724	0.427114	48.2764	0.337161	44.4975	0.358756	45.5784
DD3	-	-	-0.305691	-18.4453	-	-	-0.177874	-10.0045
1/ZLX	27.971204	35.1629	22.426362	26.4543	56.997086	53.1775	54.080902	48.7342
AH	0.010066	11.8022	0.006458145	7.4050	-0.000188412	-0.2283	-0.00135275	-1.6246
ARA1	0.037212	39.3447	0.037926	40.2089	0.034153	34.9261	0.034817	35.5590
ARA2	0.031382	46.1670	0.030410	44.7611	0.032705	41.7772	0.032163	41.0278
ARA3	0.030868	45.9818	0.029533	43.8944	0.035723	50.0450	0.035076	48.9874
ARA4	0.027131	35.4481	0.025585	33.3476	0.035231	47.7643	0.034619	46.8214
ARA5	0.026032	35.3120	0.025903	35.2609	0.036091	5112005	0.036242	51.4550
F1	0.102705	17.2688	0.103154	17.4059	0.132359	22.5227	0.134229	22.8524
F2	0.052135	12.2489	0.049582	11.6843	0.051773	11.3033	0.050947	11.1325
F3	0.075100	17.5923	0.072301	16.9861	0.060322	13.5520	0.059056	13.2757
F4	0.108892	19.5238	0.107818	19.3989	0.106490	18.6432	0.105806	18.5408
F5	0.054042	11.8079	0.052457	11.5005	0.068603	14.0801	0.068933	14.1617
F6	0.056197	8.8227	0.060096	9.4632	0.051456	7.4759	0.055393	8.0428
F7	0.053588	4.9716	0.069781	6.4754	0.039979	3.0073	0.052156	3.9108
LA1	0.023125	2.8389	0.027671	3.4075	0.037646	4.3397	0.044350	5.1025
LA2	0.048479	7.1823	0.051618	7.6722	0.044274	6.2699	0.046738	6.6216
LA3	0.053460	8.0261	0.055117	8.3035	0.056843	8.3539	0.058035	8.5363
LA4	0.061940	8.1788	0.061805	8.1901	0.060327	8.0693	0.060481	8.0981
LB1	-0.00330505	-0.1472	0.004820173	0.2154	0.005296179	0.2706	0.010547	0.5392
LB2	0.033535	2.6068	0.035770	2.7903	0.043312	3.5412	0.046189	3.7792
LB3	0.014928	1.2375	0.016921	1.4077	0.043790	3.7667	0.043938	3.7832
LB4	0.017180	1.1734	0.018535	1.2704	0.048627	3.6739	0.049244	3.7243
M1	-0.012749	-2.6137	-0.010641	-2.1886	0.006910358	1.4850	0.007969232	1.7138
M2	0.008507462	2.1794	0.004387148	1.1260	-0.00604932	-1.6494	-0.00845632	-2.3030
H1	0.113102	21.2333	0.105753	19.8685	0.106826	20.9792	0.103266	20.2511
H2	0.084612	12.4223	0.075442	11.0858	0.059239	9.5917	0.054359	8.7829
H3	0.063732	10.6832	0.058612	9.8493	0.014467	2.4670	0.012877	2.1972
H4	0.047170	3.0758	0.042497	2.7807	0.014031	0.7960	0.011056	0.6277
SEX	0.041062	6.1611	0.061163	9.0883	0.014551	2.3294	0.020911	3.3337
R²	0.1657	0.1717	0.1717	0.2386	0.2386	0.2386	0.2402	0.2402
MSE	0.095789	0.095111	0.095111	0.107439	0.107439	0.107439	0.107439	0.107439
DFE	47528	47527	47527	48983	48983	48983	48983	48983

表 IV - 4（参考）消費関数の推計結果
(1974 年，全世带)

表 IV - 4(参考)消費関数の推計結果(年齢別階級別)

DD3を除いたケース(LA1~LB4)

年龄	~29	30~39	40~49	50~57	58~62
(1979 年，全世带)

表 IV - 4(参考)消費関数の推計結果(年齢別階級別)

DD3を除いたケース(LA1~LB4)

年龄	30～39
表 IV - 4（参考）消費関数の推計結果（年齢別階級別）

年龄	30～39
(1974 年，勤劳者世带)

表 IV - 4（参考）消費関数の推計結果（年齢別階級別）

DD3を除いたケース(LA1~LB4)

年龄	29	30	39	40	49	50	57	58	62
变数	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	パラメータ
定数項	0.384474	13.4595	0.403944	22.4370	0.500138	23.2158	0.591738	17.7364	0.398427
I/ZLX	24.518010	12.2129	39.054198	20.5141	10.377633	4.7982	-10.115390	-2.8170	3.781066
AR	0.033591	14.5933	0.029245	26.7730	0.026853	24.9812	0.030382	15.8362	0.025510
AH	0.006821373	2.9336	-0.00676989	-4.0087	0.007310062	3.7468	0.008071169	2.2813	0.021143
F1	0.151959	10.9407	0.099690	6.9447	0.096063	5.6454	0.069230	2.9032	0.171157
F2	0.028908	2.0600	0.027157	2.8067	0.058564	6.9666	0.038097	3.6487	0.044139
F3	0.046116	2.5915	0.064436	7.1033	0.070043	8.4624	0.071505	4.4096	0.079023
F4	0.064526	1.3304	0.103501	9.9231	0.106712	10.7319	0.066194	2.1325	0.091943
F5	0.079704	3.3072	0.047383	3.9979	0.047610	6.1582	0.025714	2.3668	0.085217
F6	0.179179	4.7093	0.081109	2.8249	0.047356	3.3121	0.032834	2.3516	0.102952
F7	0.109708	1.7332	0.199285	2.9546	-0.032233	-0.8508	0.025467	1.1020	0.048706
LA1	0.019121	0.7039	0.024945	2.4937	-0.00547562	-0.2633	0.005173939	0.0552	0
LA2	0.037397	1.0369	0.058264	5.8242	0.032503	3.3457	0.036393	0.8145	0.069629
LA3	0.106563	1.7083	0.037395	2.7672	0.042275	4.5847	0.086313	4.7072	0.125910
LA4	0.153367	2.3110	0.041941	1.8347	0.038187	3.1648	0.071651	4.5582	0.084332
LB1	0.010515	0.1628	0.007140789	0.2788	-0.056666	-0.8127	0	0	0
LB2	0.088231	1.7252	0.029156	1.8504	0.009363605	0.4016	0.076023	0.4859	0
LB3	0.016977	0.2191	0.032637	1.7561	0.007685971	0.4583	-0.049546	-0.9284	-0.266736
LB4	0.168287	1.4483	-0.016171	-0.5539	0.007264478	0.3508	0.043512	1.0708	-0.093475
M1	-0.00551661	-0.4442	-0.019390	-2.3961	-0.025054	-2.6632	-0.039632	-2.3086	-0.030763
M2	0.016749	1.1532	0.0006334456	0.0959	0.028098	4.1875	0.012615	1.0361	-0.025348
H1	0.148244	6.2088	0.082953	8.7510	0.050482	4.8837	0.053946	2.7703	0.004361534
H2	0.138143	4.9298	0.073709	6.9116	0.057114	4.9434	0.025824	1.1543	-0.039897
H3	0.062904	2.5355	0.049825	5.1133	0.037311	3.7103	0.073584	3.8371	-0.053409
H4	0.104393	2.8981	-0.00397323	-0.1547	-0.00578969	-0.1562	0.003054174	0.0462	-0.119594
SEX	0.099962	6.5656	0.071472	4.3433	0.104195	5.6071	0.042394	1.5853	0.153455
R²	0.1809	0.1766	0.1275	0.1096	0.1480
MSE	0.1438	0.0631	0.0656	0.0930	0.1235
DFE	6108	12439	10865	4477	1337
表 IV - 4(参考)消費関数の推計結果(年齢別階級別)

(1979 年，勤劳者世带)

DD3を除いたケース(LA1~LB4)

年龄	~29	30~39	40~49	50~57	58~62