Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
対して，ベイジアンでは事後分布を求めればいいとしても，実際には高次元の数値積分を効率的に評価する必要があった，したがって，複雑な問題では実用性という点から限界があった。

今日では，マルコフ連鎖・モンテカルロ法（MCMC，または $ MC^{2} $ ）と呼ばれる手法が取り入れられ，事後分布を解析的に評価することが難しい問題でも，数値計算によって比較的容易に事後分布を求めることができるようになった。

## (途中省略)

この手法は今日のように高速な計算機環境が安価に入手できるようになってから実現できたものである．理論的な問題として収束および精度の評価があるが，この点については基本的なマルコフ連鎖の理論が利用できるほか，いくつかの方法が研究されている段階である．むしろ，実際の問題としては，数値計算の収束を正しく判定できるか，という点が重要であるように思われる．以上のような計算機手法の発達により，標本理論によっては解くことが不可能であるような複雑な問題でも，ベイジアンによれば解答を求めることができるようになってきた．

実は，最尤推定についても古典的な最尤法ではなく，D. A. S. Fraser (1976) や Kalbfleish and Sprott (1970) など，尤度関数を直接評価する議論によれば，ベイズ統に適用されている数値計算の手法がそのまま利用できる．したがって「古典的な最尤推定は不可能だが，ベイズ統計なら推定が可能である」という評価は，統計分析の手法を限定的に理解したときにのみ，あてはまる表現である．情報を持つ事前分布を活用するなど，ベイズ統計でなければ構築が難しいモデルを扱うのでない限り，最尤推定値の推定かベイジアンの事後分布の評価かは，結局，解釈の差以上の意味を持たないと考えるべきであろう．

以下，ベイズ統計の第2の特徴として，回帰分析の分野における柔軟な拡張可能性の例と，複雑な問題に関する官庁統計における応用例を示している．そこでは，当然ながら情報を持つ事前分布の効果的な利用方法が中心である．最後に以下のような「利用上の注意点」を記している．少し長くなるが，美添(1996)から引用しておきたい．

ベイジアンの原理は論理整合的であるため，容易に矛盾を避けることができる．また，複雑なモデルに対しても，数値計算の手法を利用することによって事後分布を評価することが可能である．
それにもかかわらず，統計的データ解析に際してはデータ処理に関する十分な考察が必要である．Berger（1995）では，アメリカにおける乗用車の燃費のデータに関して

$$ y_{i j k}=\beta^{\prime}x_{(i j k)}+\alpha^{\prime}x_{(i j)}^{*}+\varepsilon_{i j k} $$

という，複雑なモデルの推定を論じている．ここで $ y_{ijk} $ は第iメーカーの第jモデルの第k観測値の燃費（の対数）を表しており， $ x_{(ijk)} $ は乗用車の特性を表すベクトル， $ \beta $ は固定的効果を表すベクトル，'は転置の記号， $ x_{(ij)}^{*} $ はメーカーとモデルの特性， $ \alpha $ は変動係数を表すベクトルである．さらに $ \beta $ に関しては事前の知識から $ \beta_{10}>0 $ ， $ \beta_{4}\leq\beta_{5}\leq\beta_{6} $ などが知られており， $ \alpha_{ij}\sim N(\mu_{i},V_{i}) $ ， $ (j=1,\ldots,J_{i}) $ かつ $ \mu_{i} $ はAR(1)過程に従うなどと仮定している．これほど複雑なモデルになると，標本理論では実質的に解くことは不可能となり，ベイジアンの手法は確かに有効である．

しかし，本当にこれほど複雑なモデルが必要なのだろうか？実は筆者も類似のデータを分析したことがあるが，このデータの問題点は強度の非線形性が観察されるところにある．Bergerは被説明変数の対数を取ることによって非線形性を和らげようとしているようだが，その程度の変換では不十分なのである．筆者の選んだ変換は，yの逆数とx（ここでは排気量）の3乗根である．このような変換を求める手法としてEDAを活用したが，物理的な量としても意味があるものを選んだことに注意されたい．このような状況であれば比較的簡単な線形回帰モデルによっても十分な分析ができるものと筆者は考えている．

この例のような注意深い準備作業の上で，なおかつ複雑なモデルを推定する必要があれば，そのときこそベイジアンの強力な分析手法がその力を発揮することになろう．ベイジアンの手法は悪いモデルに対しても利用可能であるが，統計家のデータを見る能力に代替可能なものではない．

もうひとつ，あまり感心しないベイジアンの利用方法も見かけるようになってきた．それは，単にMCMCなどの新しい手法を使って論文を書くことを目的としているとしか考えられない種類の分析例が増えてきていることである．この傾向は特に計量経済の分野で，これまでベイジアンの手法をほとんど利用したことのない人たちに見られる．

ベイジアンの手法が本当に有効なのは，経済的な知識を統計モデルの中に取り入れるように事前分布を工夫することを通じてである．ごく一般的な，ただし相当程度複雑なモデルを作り，情報のない事前分布を想定し，MCMCを適用することによって事後分布を評価した，というだけなら，ベ
イジアンである必然性はどこにも見出せないし，練習問題以上の価値はないと思うのは筆者だけだろうか？

本報告書の主題である経済データ分析においても，以上の注意があてはまると判断したことが，今回，ベイズ統計の適用に関して抑制的な姿勢をとった理由である．一方で，ベイズ統計の柔軟な特徴を生かしたモデルの構築と効果的な分析の可能性は高いものと考えていることも，改めて主張するまでもないであろう．

## 勝浦

Regime Switching Model（局面推移モデル）とロジット・モデルのどちらがより有効であるかについては，必ずしも，ロジット・モデルの方がよいとはいえないと考える．文献によって，ロジット・モデルの方が優れているという場合と，局面推移モデルの方が優れている場合とがあり，完全に決着はついていないと思う．パフォーマンスの違い以外の両者の大きな相違点は，ロジット・モデルの推定には，景気の拡張・後退という二項変数に関して完全に情報があることが前提となるが，局面推移モデルでは拡張・後退の確率自体を推定することが目的であるという基本的なスタンスの違いである．特に，直近時点近辺で景気が拡張・後退のどちらの局面にいるのかがわからないときには，局面推移モデルの方が利用しやすいであろう．もちろん，加納先生のおっしゃる通り，過去の日付についての情報はあるので，それを積極的に推定に利用するという方向性は正しいと思う．ただし，DIやCIなどで作成した基準日付と公式の基準日付は若干異なっていることは，注意すべきだと思う．

また，DIとCIの守備範囲はそもそも異なっており，把握しようとする対象が異なるという認識は必要である．しかし，DIとCIには長所・短所があり，その両者だけで短所を完全に補えるものではない．そこで，本研究で提示したような両者の長所を取り込んだ頑健な景気指標という観点も必要であると思う．特に外れ値が含まれることが多い経済データの場合は，重要な観点であると思う．実際，局面推移モデルなどでも，正規分布をあてはめることに何も疑問を感じないで実際のデータに応用されることが多いのは，気になる点である．そうした分析に疑問を投げかけるのも，本研究の1つの意義である．
また，景気指標または景気指数を作成するための指標の選択の問題だが，これは景気の定義とも関連して，最も重要な問題の1つであると考えられる．選ばれた指標が同一であれば，様々な景気指標を作成する，あるいは異なった景気分析法を適用したとしても，ほぼ似たような結果が得られると指摘されることもある．本報告書では，指標選択の問題をロジット・モデルを使って取り上げているが，この問題自身は別の機会に徹底的に検討する必要があるだろう．

## 塩路

## 加納氏の第6章に関するコメントに対して

コメント 1: どのようにして解を求めているのか ここでは実物的景気循環理論の標準的な方法に従っている．まず消費者・企業の最適化の1階の条件を求める．次に，これらの条件と市場均衡の条件式をともに対数線形近似する．そして横断性の条件を課すことにより，均衡経路が一意に定められる．このように，均衡解は明示的に求められている．ただし，この解はあくまで，対数線形近似された式を前提とした，近似的なものである．

コメント 2: 解は循環するのか 第6章で見ているモデルでは，選ばれたパラメータの組み合わせのもとで，技術水準の確率的変動がなければ経済は定常状態に単調収束する．したがって，このモデル化された経済がある種の変動を示すのは，技術の変動が入っているからである．このアプローチに対する先生のご批判は，マクロ経済学界におけるこの理論の批判と一致しており，傾聴に値するものである．このアプローチをとる学者の視点に立つと，おそらく彼らは循環を説明することを分析の主眼としておらず，循環が起きることを前提としてその過程における諸変数の動きの特徴をモデル上で再現することに主たる興味をいだいているためにこのようなアプローチをとっているものと思われる．

コメント 3: モデル解の変動が小さすぎるのは問題とはいえない 一般論としてはおっしゃるとおりである．ただしこの場合は，先のコメントにもあったとおり，モデル経済の変動の要因を，全要素生産性変化率という，GDPデータか
ら直接推定されたものに求めている。とするならば，このモデルがGDPの変動の大きさをかなり正確に再現できたとしても，当てすぎということにはならないのではないか。

コメント 4: 結論が統計的に検証されていない これはカリブレーションのアプローチをとる分析に共通の弱点であり，今後検討を深めて行きたい.

## ワークショップの参考文献

Berger, J. O. (1995) “Recent Developments and Applications of Bayesian Analysis,” ISI, IP1-1, pp. 3–14.

Fraser, D. A. S. (1976) Probability and Statistics, Theory and Applications, Duxbury Press.

Kalbfleisch, J. B. and D. A. Sprott (1970) “Application of likelihood methods to models involving large numbers of parameters,” JRSS, ser. B, vol. 52.

加納 悟 (2002) 「景気動向のモデル分析—そのフロンティア—」一橋大学『経済研究』第53巻第2号，pp. 173-187.

Mariano, R. S. and Y. Murasawa (2002) “A New Coincident Index of Business Cycles Based on Monthly and Quarterly Series,” PIER Working Paper 02-014. (To appear in Journal of Applied Econometrics)

Watanabe, T. (2002) “Measuring Business Cycle Turning Points in Japan with a Dynamic Markov Switching Factor Model,” Discussion Paper No. 2002-E-14, Institute of Monetary and Economic Studies, Bank of Japan.

美添泰人（1983）「ベイズの手法による統計分析—部分的なサーベイと今後の展望」竹内啓編『計量経済学の新展開』東京大学出版会，第6章

美添泰人（1994）「ベイズの手法による分布ラグモデルと季節変動の分析」一橋大学『経済研究』第45巻第2号.
美添泰人（1996）「ベイジアン統計学はいつでも有用か」，『統計』，第47巻第2号

美添泰人（1999）「探索的データ解析法の考え方」，ESTRELA，1999年8月号，pp.2-8
E．独立して生計を営む老人世帯の消費行動

### 1. 普通世带

前節の議論と推定結果により，60歳を過ぎても独立して生計を営む老人の行動は，同居老人の行動とは全く異なるということがかなり明らかになった。

表 IV - 1 に戻って独立老人の所得と資産のパターンと世帯規模別のこれら変数の分布とを見ると,この独立老人のグループ自体 2 つのサブグループに分けられる。

第1のグループは,数としては非常に少ないが,主に無職の単身女性の老人である。彼女らは自然に同居出来るような若年世帯がおらず,たいへん少い所得と純資産に頼ってほぼ最低生活水準で暮している。しかし,このグループは数も非常に少く,一人一人の貯蓄も0に近いから,社会全体の貯蓄への貢献もわずかである。

彼女らの消費は,彼女らの選好とはあまり係りなく,その時その時にどれだけの金額が手許にあるか,そして何が一番生存のために重要かというようなことできまってしまう。したがって,このタイプの世界の貯蓄行動を普通の経済理論で説明することはむずかしい。

第2のグループは2人以上の普通世帯で，その世帯主は働き続けて居り，相対的に高所得と高水準の純資産を待っている。このグループは比較的裕福な世帯が多く大企業の役員や自营業者，医者や法律家のような専門的職業，さらに大資産家などが主になっている。

これらの人々は，死ぬまで高所得が得られることが期待できるか，あるいは十分な財産を待っている場合が多い。これらの世帯の重要な特徴は，彼らは子供の住宅とは別に彼ら自身の住宅を維持することができるほど裕福で，もし必要ならば，自宅で生活を維持するための個人的なサービス（家政婦など）にもその対価を支払うことができる。さらに勤労所得と財産収入を合せた彼らの所得は，彼らが生涯に得た長期の平均所得を大きく下回ることがあまりなく，上回ることも希ではない。したがってこれらの世帯は純資産が増え続けるかあるいは少なくとも減少していないことに気付してはいるが，彼らの長い習慣にもとづく基本的な消費・貯蓄行動を変える必要もあまり強く感じないため結果として意図したよりも多くの遺産を残すことが多い。換言すると，これらの比較的な裕福な老人世帯は，彼らが現在の地位に達する以前に予期していた以上の財源を持つようになったけれども，それに応じて消費を増加させる必要もあまり感じていないような印象を受ける。

このようなやや予想に反する行動について，2つの解釈ができる。第1に彼等の資産が同年齢の人々の資産の分布の中で高ければ高いほど，総財源に対する遺産の最適な比率も大幅に上昇するというような特色を彼らの選好関数が持っていた場合である。C節において若年世帯に関し，生涯所得分布上の家計の位置が上昇すると，貯蓄-所得比率も上昇することが観察されたので，この解釈にも一理あるといえよう。第2の解釈は，全般に日本人の消費行動，特にこのグループの人々の消費行動には，強い習慣的な持続性があるというものである。すなわち，このグループの中には，通常の退職年齢に達するまで，退職後の所得が大幅に減少することを予想していて，役員になり高給を稼ぎ続けることになるなどということを知らなかったし，期待もしていなかった人が多くある $ ^{注19} $ 。そして通常の年齢で退職するであろうと考えた時に形成された比較的に質素な消費習慣が，役員になった後も継続するため，結果として比較的に高い貯蓄-所得比率となるのであるう。

全国消費実態調査のデータを使って若年世帯，特に勤労者世帯については，多くの世帯属性を利用することにより生涯所得の近似値を求
めることができた。しかし，老人世帯の消費行動をモデル化することは，世帯の過去の歴史がわからないため非常に難かしい。

しかも，老人の場合は，個別世帯の環境は大幅に異たっており，どのような世帯でも他の更に年上の老人世帯を見て自分の将来所得に関するなんらかの情報を得られるということはあまりないように思われるので，若年世帯の場合と同じ方法を用いることは出来ない。したがってわれわれの分析ではこれらの老人の生涯所得を構成できないので，若年世帯に適用した消費関数と同じものを使うことはできない。生涯所得の代わりに利用できる変数は色々な形の現時点の所得であり，ここの分析においては現在の可処分所得を用いることにした。もう一つの重要な独立変数である純資産はわれわれのデータから推計できる。しかし先に述べたように，自営企業の価値や主な住宅以外の土地の価値が入っていないことはここでは特に問題になる可能性がある。

生涯所得の推定値は，必ずしも各世帯間の生涯所得の真の変動を捉えていないかもしれないが，真の変動に関係のない大きな不規則な動きもあまり入っていないという特徴を持っている。独立した老人世帯の場合には生涯所得の推計値は利用できず，その代わりに用いる現在の可処分所得と純資産には長期的な意味ある変動以外の動きが非常に大きい可能性もあるので，この二つの変数の一つを使ってすべての変数を割り，不等分散性（heteroskedasticity）をさけようとするとかえってバイアスを大きくする場合も生じる。このような理由を考えてここでは式を，標準化せずに推定を行うことに決めた。

最初は ZLX の代わりに現在の可処分所得（DI）を使って，表 IV-4 で用いたのと同様な関数を推定しようと試みた。しかしながら，多くの変数，特に表 IV-4 で重要な役割りを演じた世帯属性ダミーが，全く有意でないことがわかった。これは各々の老人世帯の境遇がかなり多様で，世帯の人員数のような標準的な特徴の影響が世帯独自の個性冊匠に比べて重要でなくなったためと考えられる。また標準化していないため，DI を乗じたこれらのダミー変数がそのために有効性を減じていることは確かである。したがって表 IV-7-(1)では，非常に簡単な方程式の推定結果を示した。H1DIから H4DIは，表 IV-4 で用いた住居の種類を表わすダミーに DI を乗じた変数である。DA1DIから DA3DIは，年齢階級 63～69 歳，70～76 歳，77 歳以上（56～62 歳を基準として使っている）のダミー変数に DI を乗じたものである。また。SEXDIは世帯主が女性である性格を表わすダミー変数に DI を乗じたものである。

興味ある1つの特徴は，表Ⅳ-4の議論の際に定義したDD1～DD3の相対所得ダミーが統計的に有意なことである。これらの変数の導入により，DIの係数は，DI分布の第1四分位に対応した限界消費性向と理解されるべきである。分布の第2四分位に対応する限界消費性向は，DIとDD1の係数を加えたものである。同様に，第3四分位DIとDD1とDD2の係数を加えたものであり，第4四分位はDIとDD1とDD2とDD3の係数を加えたものである。表Ⅳ-4の若年世帯の場合と同じく，ここでも世帯が所得分布の上位に行くにつれて限界性向は低下することを強く示唆している。この結果の中で特に疑問な点はARの係数の大きさで，統計的には全く有意であるが，老人世帯としては小さすぎる。この結果について明確な説明はできないが，恐らく老人のARの推定方法が不完全なためと思われる。活動を続けている老人の間では自营業者が若年層よりも多く，先に述べたようにARには自营企業の価値が含まれていないから，ARの測定値はこのグループでは特に過少評価になっているといえる。

表 IV - 7 - 1 の結果は独立老人世帯の貯蓄行動を深く理解出来たと考えられるようなものでなく，満足のいくものではない。しかしこの表に報告されている結果は一応基本的な老人の貯蓄行動の描写であり，特に世帯が所得分布の上位にあればある程所得の大きな割合を貯蓄している事実を示している。したがって，これら
表 IV - 7 - 1 老人世帯の消費関数の推計結果 (56 歳以上普通世帯)

変数	1974年	1979年
パラメータ	T値	パラメータ	T値
定数項	57.2587	19.1	82.396	11.6
DI	0.443	29.8	0.512	16.4
DD1	-0.186	-6.1	-0.074	-1.4
DD2	-0.079	-2.4	-0.154	-4.0
DD3	-0.242	-7.5	-0.258	-9.1
AR	0.024	17.2	0.016	10.4
H1DI	-0.009	-0.6	-0.029	-1.7
H2DI	-0.017	-0.6	-0.069	-3.1
H3DI	-0.002	-0.1	0.002	0.1
H4DI	-0.172	-1.4	-0.095	-0.6
DA1DI	-0.064	-10.1	-0.039	-5.6
DA2DI	-0.046	-4.6	-0.047	-4.7
DA3DI	-0.072	-4.0	-0.078	-4.5
SEXDI	-0.066	-4.9	-0.044	-3.0
R²	0.3836	0.349
MSE	6929.346	18082.75
DFE	7653	7960

の世帯については，標準的なライフ・サイクル仮説は彼らの貯蓄行動を描写する理論的枠組みとしてはあまり有効ではないといえる。

### 2. 单身者世带

先に述べたように，老人の単身者世帯に関する部分の表 IV-1 を検討すると，これら老人は所得が低くわずかな資産しか持っておらず，これ以上質素に暮すことは想像できないような生活をしている。更にデータを検討すると，このグループに属する人々の大多数が単身の老いた女性であることがわかる。

恐らくこれらの人々は生活方法を選択することもできず,与えられた状況のもとで精一杯生活しているのだと思われる。

表 IV - 7 - 1 の老人の普通世帯に使用したものと非常に類似した方程式でこのグループの推定を試みた結果は表 IV - 7 - 2 に報告してあるが，これはあまり信用のおけるものではない。所得分布における位置が上がるにつれ限界消費性向が徐々に低下することは，このような貧しいグループにおいても表われている。

表 IV - 7 - 2 老人世帯の消費関数の推計結果 (56 歳以上単身者世帯)

変数	1974年	1979年
パラメータ	T值	パラメータ	T值
定数項	17.784	4.8	47.423	5.7
DI	0.555	6.9	0.592	5.3
DD1	-0.272	-2.7	-0.084	-0.6
DD2	-0.119	-1.1	-0.176	-1.7
DD3	0.463	1.4	-0.212	-2.4
AR	0.024	8.9	0.007	2.4
H1DI	0.065	1.4	-0.132	-3.7
H2DI	-0.009	-0.1	-0.033	-0.6
H3DI	0.152	2.6	0.106	2.1
H4DI	-0.121	-1.1	-0.115	-1.6
DA1DI	-0.031	-0.6	0.016	0.4
DA2DI	-0.133	-2.4	-0.058	-1.3
DA3DI	-0.258	-3.1	-0.168	-2.3
J1DI	-0.078	-1.6	-0.047	-1.0
J2DI	-0.024	-0.5	0.008	0.2
J1DAODI	0.088	1.3	0.035	0.6
J2DAODI	-0.0003	-0.0	-0.056	-0.9
SEXDI	-0.076	-2.1	-0.024	-0.9
R²	0.5286	0.4201
MSE	766.981080	3084.01
DFE	496	801

このグループの消費関数の推定結果の中で，純資産(AR)の係数は非常に小さくあまり有意ではなかったがこれはこの研究でははじめてのことである。このグループに属する世帯は純資産をほとんど持っていないので，ここでARが重要な役割りを演じないのも不思議ではないかも知れない。その他の変数は表Ⅳ-7-1と同じであるがただし2つの変数を追加した。つまり勤労者を表わすダミーとその他の職業（無職がベース）についている人々を表わすダミーにDI（可処分所得）を乗じた変数（J1DIとJ2DI）と，これらに過渡期の年齢階級（56～62歳）を表わすダミーをさらに乗じた変数(J1DA0DIとJ2DA0DI）である。これらの変数が加えられたのは，このグループの中でも，まだ何らかの職業について働いている人々は完全に無職の人々とは違った行動をしているので
はないかという疑問があったためである。実際には，これらの変数のどれも有意ではなかった。所得に関する限界消費性向は依然かなり低いにもかかわず，これらの世帯の所得は一般に低いので正の定数項があることによって，このグループの多くの人々はあまり多くの貯蓄をしていないという結果になっている。

表 IV - 7 - 1 と表 IV - 7 - 2 で使用した方程式は, 恐らくこの研究で使った方程式のうち最も満足のいかないものであろう。これらの結果は, 独立老人の貯蓄 - 消費行動がどのように決定されるのかをはっきりと納得がいくようには示していない。独立老人に関するデータを色々な角度からみてみると, 彼等の消費と貯蓄に関する行動は若年世帯や恐らくは同居老人の行動ともだいぶ異なっているということははっきりするが, それでも彼らの行動の何か基本的なことを理解し得なかったという印象が残る。その理由の一つはこのグループは他のグループに比べて色々に異なった世帯を含んでいるために, 本研究で使われたデータや他の利用可能な情報を頼りにして, このグループの全員を特徴づけることが難しいからである。この研究のために利用できる時間と資源が限られていたので, 本サンプルの中で比較的比重が小さいこのグループに相応以上の注意と努力を払って理解を深めることが出来なかった。しかしながらこれは社会全体の貯蓄行動を理解するためには重要なグループであり, 将来, このグループのもっと徹底した研究が行われなければならない。

### F. 老人世帯の住居に関する決定要因 $ ^{*} $

### 1. 老人の住居に関する選択

本稿の初めに，この研究の目的は，全国消費実態調査に基づいて日本における家計の貯蓄行動を抱括的に解説することにあると述べた。この目的にそって，前節において日本社会の大部分の世帯の貯蓄行動を詳細に描写しようとしたが，その過程で全世帯が少くとも三つのグループに分類されなければならないことを示した。それは世帯主が56～58歳という標準的な退職年齢以下である世帯と，標準的な退職年齢以後も独立して生計を営んでいる世帯と，退職後若年世帯と同居し，それ故もはや全国消費実態調査の直接の標本対象とはならない世帯である。そこでこれら3つのグループの貯蓄行動を解明するために，別々の行動方程式を推計した。したがってこの研究の目的を達成するためには，退職年齢に達した時に各世帯が若年世帯と同居するのか，また，いつ同居するのかを決定するプロセスや，もし同居するのであればどのような若年世帯と同居するのかを説明することが必要となる。

この質問に対応して推定すべき式の従属変数は，独立して暮すか若年世帯と同居するかという住宅に関する2つの選択の中の一つをえらぶという形のものであるため，probit分析かlogit分析が自然である。この研究では，プロビット分析を用いて推定することにした。

残念ながら，この分析に使用できる説明変数はかなり制限されている。これは若年世帯と同居する老人の属性とか経済的な特徴について独立した観測値がないためである。われわれのサンプルには同居老人は若年世帯の構成員として出てくるだけである。世帯主以外の世帯員に関しては，年齢，性別，世帯主との続柄等についての情報があるだけで，同居老人に関する情報もそれだけに限られている。世帯主との続柄に関する情報から，同居老人の配偶者の有無については確かめることができる。この調査では同居老人の職業に関する情報も収集しているが，その情報を作業テーブから取り出すことは難しい。同居老人の経済状態に関する追加的な情報がどうしても必要であるが，直接に得られないので，同居老人の純資産を作成するために，表Ⅳ-5-1の推定方程式と世帯全体の恒常所得（ZLX*）及び純資産額に関する知識を利用することにした。この方程式で表わされている行動の特徴と，表Ⅳ-4の方程式で表わされている行動との間にはっきりとした一貫性があるの
表 IV - 8 老人の同居に関するプロビット分析結果

変数	1974年	1979年	1974年及び1979年
パラメータ	T値	パラメータ	T値	パラメータ	T値
定数項	0.193	5.9	-0.150	-4.6	0.015	0.6
AG2	-0.839	-25.5	-0.797	-25.7	-0.807	-35.9
AG3	-1.635	-41.1	-1.632	-42.0	-1.628	-58.7
AG4	-2.252	-38.5	-2.217	-38.4	-2.239	-54.5
SM	-1.073	-21.5	-0.857	-16.8	-0.957	-26.9
SF	-1.279	-41.8	-0.895	-30.5	-1.089	51.6
Wealth	1.428	48.0	1.670	53.3	-	-
Wealth74	-	-	-	-	1.573	63.4
Wealth79	-	-	-	-	1.509	62.3

でこの方法は正当であると考えられる。このようにして作成した純資産変数が追加されて，老人の生活様式に関する選択（独立か同居か）に影響を与える最低限の基礎的な変数のデータが集められた。

プロビットの推定方程式は以下の通りである。

$$ \begin{aligned}I=&const+\sum b_{i}^{a}AG_{i}+b_{SM}SM+b_{SF}SF\\&+b_{W}Wealth+error\end{aligned} $$

ここで I は，老人が独立（世帯主があるいは配偶者として）して生活しているか，若年世帯の扶養家族として生活しているかを示すダミー変数（独立して住んでいる時は I=1，同居している時は I=0）である。

$ AG_{i} $ は老人がi番目の年齢階級(i=1は老人の年齢が56~62歳,i=2は63~69歳,i=3は70~76歳,i=4は77歳以上を意味する)に属していることを示すダミー変数(1,0)である。またSMとSFは，老人が男性の単身者か女性の単身者かを表わすダミー変数（1,0）で，Wealthは老人とその配偶者に属する純資産と年齢階級別の純資産の平均値との比率である。

1974 年と 1979 年のデータを用いたこの方程式のプロビット分析の結果は表 IV-8 に示されている。

両年の推定結果はほぼ同一であるので，両年を一緒にして１つの方程式で推定してみた。1974年のWealthの係数と1979年の係数とがちがった値をとる可能性を与えたが結果としては両年の係数がほとんど同一であることがわかった。

係数のパターンは常識的な感覚と明らかに一致している。独立して生活する可能性は年齢が上昇するにつれて低下している。また配偶者がいる場合よりも単身者の方が独立して生活する可能性は大幅に低下し，純資産が相対的に小さいこともまたこの可能性を低下させる。

この結果をさらに詳しく検証するために，年齢ダミーをはずして各年齢階級別に上記の方程式を推定した。この結果を見ると，純資産の係数は，全年齢階級を通じて安定し表Ⅳ-8に示されている値とほぼ同じであるが，SMとSFの係数は年齢の上昇とともに上昇（絶対値が低下）し，年齢上昇にともなう定数項の低下によって補正されている。これらの詳細な推定結果は，この論文の終りの参考資料の一部として掲載されている。全般に表Ⅳ-8で示した結果は大低の目的のためには充分と思われるが，老人の配偶者の有無の役割りの問題を分析の焦点にする特には，参考に掲載した詳細な結果を利用してほしい。

ここで用いた資産変数は同じ年齢階級の中での純資産の平均値に対する比率（相対的資産）の形になっている。

本分析では 2 つの単年のクロスセクションデータを使用しているので，資産をこのように比
率として表わしたことの分析結果に与える主な効果は,この変数の単位を従属変数の単位に合わせて,残余の誤差の分散を仮定に合うようにしたということである。

たとえ 2 時点を一緒にしても ,絶対的資産の効果と純粋な時間の効果を区別することは難しいと思われる。

住居に関する選択は資産分布における相対的な位置とともに資産の絶対水準にも依存するという可能性は否定できないからこれはこの分析の弱点の一つと言わなければならない。ここで少し期待に反するのは日本では過去20年間に1人当たりの資産がかなり大幅に上昇しているのに独立老人の割合はほんの少しずつしか上昇していないという事実である。しかし，住宅の相対価格（日本の場合，主に宅地の相対価格）も同じ期間にかなり大幅に上昇したことも事実であり，これが1人当たりの資産の上昇が住居選択に及ぼす効果を相殺している可能性もある。これらの問題を扱うには老人の経済的な地位に関するより詳細な情報および2時点以上の調査データが必要である。日本の世帯の将来の貯蓄行動を予測するためにはこれらは非常に重要な問題である。例えば，1人当たりの所得が上昇すると，老人が独立して生活する傾向が強まり，その結果住宅需要が予想以上に増えるかもしれない。同様な効果が住宅事情を改善させるような政策の結果として生じるかもしれない。したがってこれは，適当なデータが整うにつれて取り上げられるべき重要な将来の研究課題である。

### 2. 老人を受け入れる若年世帯の特徴

次の問題は前節で取り上げた問題を反対例から見た分析である。

つまり，老人が若年世帯と同居する時，どのような特徴を持った若年世帯が同居を受け入れる傾向があるかという問題である。この疑問を解明しようとする試みには3つの大きな障害があった。第1に，老人と彼等が同居している世帯の世帯主との関係はわかるが，老人が同居できる他の潜在的な世帯について，例えば老人が

表 IV - 9 老人の同居を受け入れる若年世帯のプロビット分析結果

変数	1974年	1979年
パラメータ	T値	パラメータ	T値
定数項	-1.417	-52.3	-1.575	-53.1
AGE 2	0.147	6.0	0.245	9.7
AGE 3	0.256	10.6	0.297	11.8
AGE 4	0.219	8.6	0.210	8.0
AGE 5	-0.049	-1.7	0.003	0.1
SEX	0.250	7.3	0.292	8.5
BCITY	-0.159	-5.8	-0.159	-6.2
RURAL	0.295	16.4	0.435	27.2
ZLX/ZLX	1.543	17.8	1.443	22.7
OD3&4	0.033	2.0	-0.080	-4.7
OD5&6	0.170	8.4	0.122	6.2
OD7	-0.144	-3.1	-0.327	-7.2
OD8&9	0.012	0.3	-0.043	-1.0

何人の子供を持っているかについては全く情報がない。第2は世帯全体の所得から老人の所得を分離するための情報がないし，また世帯の総資産の所有権を老人とその他の人々との間に分配するための直接的な情報もない。第3は，過去についての情報，特に同居前に老人が特っていた所得と資産についても情報がない。

これらの障害を認識しつつ，利用可能な基礎データによって同居を受け入れる若年世帯の特徴をプロビット分析によって推定した結果は表Ⅳ-9に示してある。ここでの従属変数は，世帯に同居老人が扶養家族としているかいないかを表わすダミー変数（居る場合が1）である。 $ AGE_{i} $ は，世帯主年齢によりその世帯がi番目の年齢階級に属することを示すダミー変数(1,0)であり，i=1は世帯主年齢が20歳未満の世帯，i=2は20～29歳，i=3は30～39歳，i=4は40～49歳，i=5は50～58歳の世帯を表わしている。SEXは世帯主が女性であることを示すダミー変数(1,0)であり，BCITYは世帯が大都市にあることを表わすダミー変数(1,0)で，RURALは世帯が町村にあることを示すダミー変数(1,0)である（中小都市に往む世帯が基準）。OD1&2（基準）は労務者，OD3&4は事
務職員，OD5&6は商人，職人，個人経営者，OD7は法人経営者，OD8&9は自由業者，その他職業をそれぞれ表わすダミー変数(1,0)である。（無職が基準）他の表と同様，ZLXは生涯所得の推定値であるが，ここでは世帯が属する年齢階級のZLXの平均値との比率として入っている。

この分析では，ZLX の係数にバイアスがある可能性が高い。YLD は勤労所得なので，老人の年金やその他の所得は含まれていないが老人がまだ働いている揚合には老人の勤労所得は YLD にしたがって ZLX に合まれている。その結果 ZLX が高いから老人が居るのではなくて，老人が居るから ZLX が高いという逆の因果関係がある可能性も否定できない。

また ZLX よりはむしろ ZLX*を使うべきであるかもしれないが，ZLX*を得るために用いた属性の幾つかは世帯全体の所得に対する老人の貢献度と相互に関連しているかもしれないので，仮に ZLX*を使ったとしてもバイアスを完全に排除することはできない。ZLX の係数のバイアスを完全に排除するためには世帯主の勤労所得を他の世帯員の勤労所得からはっきり分けられるような情報が必要である。他の係数の測定値は大体すじの通っているものと思われる。年齢の係数のパターンは，人口構成の自然な反映であるように見えるし，また老人が若年世帯と同居する傾向が地方では強く，大都市では弱いという一般的な認識ともこの結果は一致している。更に，若年世帯の職業が商店の経営や小売商人である時は，老人は手助けができるので若年世帯と同居している傾向が強い。法人経営者は老人と同居する傾向か小さいという事実は，法人経営者が ZLX によって捕捉されない高所得を得ていることの反映かもしれない。日本において女性が世帯主である世帯に同居老人が多いという傾向は驚くことではないと考えられる。

したがって，表 III - 9 に報告された分析結果を評価するのに，我々の手元にある情報を使っての分析としてはこれ以上期待することは無理だと思われる。先にのべたように，老人の同居を受け入れる若年世帯の選択についてのもっと正確な描写を得るためには，老人が同居できる潜在的な若年世帯のリストがなければならないし，また老人の経済的地位を，彼等が同居ている若年世帯の資産とはっきり別けてもう少し正確に把握し得ることが必要である。表 IV - 9 の結果は，もし必要なデータが与えられそれを使って注意深い分析が行われればかなり正確にどういう若年世帯に老人がいるかを説明し得ることを予備的に示していると考えられる。

### G. 住宅所有のパターン

これまでの議論から，老人が若年世帯の扶養家族として扶養してもらう代わりに，彼らの資産を若年世帯に移転させるという過程の重要性が明らかになった。この節ではこの過程において，住宅の取得とその所有とがいかに重要な役割を演じるかを検討し，その推定パターンを報告する。老人世帯は退職時まで出来るだけ貯蓄をして，それに退職金をも加えて，土地と住宅を購入する。その際にはいずれその家に若年世帯と同居して必要に応じて扶養してもらう可能性考えて，本来自分たちだけが必要とするよりもやや大きな家を建てる場合が多いと言われる。若年世帯からみれば，これによって住宅を取得するために貯蓄をする必要がなくなる。われわれの分析によって，老人を扶養するために追加的な支出をしても，老人の死亡時には老人世帯からの相続を受けないで到達できた水準よりもかなり大きな純資産が若年世帯に残ることが明らかになった。

老人たちが残す遺産は，老人が75歳以上まで生存していた場合には若年世代の年平均生涯勤労所得の1～2倍となる。老人夫婦がもっと早く死ねば遺産はそれだけ大きくなる。もちろん，資産の移転は他の形式によっても行われるが，このように住宅を残す場合が最も多いであるうと思われる。

もし,この過程で住宅所有が重要であるとすると,データから住宅所有パターンについての
理解が少しでも深まれば有益である。データが1974年と1979年とにしかないので相対価格の動向の住宅需要への効果に関する分析を行うことはできない。集計データによると，1955年から1980年の25年間に宅地の相対価格が数倍に上昇した。土地所有者が巨大なキャピタル・ゲインを得たのに対して，土地を所有していなかった人達は相対的に貧しくなってしまったことになる。その上後者は，もし後になって住宅を所有したいと思うならば，ずっと多くの貯蓄をしなければならない。土地を親から貰わなかった人達が土地を買うために多くの貯蓄をすることが日本の貯蓄率の高さを説明するという意見もあるが，それは大きなキャピタル・ゲインを得た人達の行動を無視しての議論であってわれわれのデータにもこの議論を否定するような情報が入っている。残念なことにサンプル中の世帯の居住地に関する区分が非常に大ざっぱになっているので住宅所有パターンに対する相対価格の役割を考察するために，土地価格の地域差を利用することができなかった。

全国消費実態調査のデータを用いて行った住宅所有の分析の結果を理解するために，このデータから住宅価値を推計した方法を想起する必要がある。初めに全国消費実態調査の前年に行われている住宅調査から借家に関するデータをとって，住宅の家賃と住宅に関するいくつかの属性との間の関係を表わす方程式を推計した。次に住宅調査で用いられている属性が全国消費実態調査で記録している住宅の属性と全く同じである事を利用して，上述の方程式に全国消費実態調査のデータをあてはめて住宅の帰属家賃を推計した。

最後にマクロのデータから求めた住宅の価格と家賃の倍率を帰属家賃に掛けて，住宅の市場価値を求めた。これは他の国々で多くの目的に用いられている方法であり，その一般的な限界は認識されている。しかし，日本の場合は特に難しい問題がいくつかある。

第1に，日本では住宅価値の大部分は上地の価値であり，平均で住宅価値の3/4になる。住宅価値を決定する最も重要な属性は，土地の大きさ，所在地，交通機関，商店，その他の施設からの距離，及び近隣地域の環境に関するものである。しかし，このデータで土地に関して知り得る唯一の事柄は，その土地が大都市，中小都市，町村のいずれにあるかということだけで，土地の広ささえもわからない。その他のすべての属性は住宅価値に占める比重が小さい建物に関するものである。

第2に,家賃を住宅の市場価値に転換する倍率は,住宅価格の期待されている上昇率に依存することは明らかであり,又これがそれぞれの地域内の住宅の需給条件の予想に依存する。日本では,これらの条件が各地域によって異なっているので,原則としては少なくとも地域別に倍率を別に測定すべきであるが,これもデータの制限のために不可能であった。

サンプルの中で利用できる情報とデータの性質による制限の範囲内で，日本の世帯の資産蓄積過程の理解を深めるのに役立つような形で住宅所有のパターンをここで検討してみたい。世帯はその生涯のどの時期に，どのくらいの価格の住宅を購入するか，またどういう事情がこの選択に影響するかがここでの問題である。前節の分析によると，老人が若年世帯と同居する時，老人は住宅又はその一部を同居する世帯に提供する場合が多い。したがって，老人の同居はその世帯が住宅を所有する可能性を増大させる。住宅と他の消費財の相対価格は，地域によってちがうから，大都市に居住する世帯と地方に居住する世帯とでは，やや異なった住宅所有のパターンを示すことが予想される。最後に，世帯の利用可能な資産の住宅需要への弾力性は明らかに正でなければならない。そこで住宅の所有に関して次のような分析のフレームを設定した。

従属変数 “H” は住宅の非所有者についてはゼロで，所有者については住宅価値になるので，行動関係を推定する適切な方法は Tobit である。各年齢階級別に，Tobit 分析によって以下の方程式を推定した。
$$ \begin{aligned}&H=cont+b_{0}OLD+b_{b}BCITY+b_{r}RURAL\\ &+b_{3}3T4+b_{5}up+b_{03}OD3\&4+b_{05}OD5\&6\\ &+b_{07}OD7+b_{08}OD8\&9+bcCON+error\\ \end{aligned} $$

OLD は世帯主及び配偶者を除く老人が世帯に同居しているかどうかを示すダミー変数(1,0)（同居老人が居る場合が1）である。BCITY は大都市に居住する世帯を，RURAL は町村に居住する世帯を表わすダミー変数(1,0)である（中小都市に居住する世帯が基準になっている）。3T4 と 5up はそれぞれ世帯人員が 3～4 人，5 人以上であることを表わすダミー変数(1,0)である（2人世帯が基準になっている）。OD3&4,OD5&6,OD7,OD8&9 はそれぞれ，世帯主が事務職員，商人，会社の役員，自由業者かその他であることを表わすダミー変数(1,0)である（労務者と非就業者が基準になっている）。最後に，CON は家計の1年間の消費支出を表わす。この他に世帯の全資産を表わす変数が必要であったが，ZLX は原則として勤労所得だけで，保有資産の残高を反映していないから適当とは思われない。他方，純資産(AR)は大部分が住宅価値であるので，AR を方程式の右辺に導入すると，左辺に従属変数とよく似た変数を入れることになってしまう。消費は世帯が自覚している利用可能な全資産に直接依存しており，特に各年齢階級別にこの方程式を推定しているので，消費を世帯の全資産を表わす近似値として用いるのが最も適当であると判断した。世帯の消費はある程度は老人の同居の有無と世帯の大きさに依存し，したがって，CON がこの方程式の他の変数と相互に影響し合う危険性があることはわかっているが，重大なバイアスが生じる可能性はそれほど大きくないと思われる。

その推定結果は表 IV - 10 にまとめてある。関数が線型であるので，各係数の値を評価するために，住宅価値と消費が 1 万円単位であることに留意する必要がある。このモデルでは，従属変数のゼロと非ゼロ値との距離にはっきりした意味があるので，一次性の仮定なしに Tobit 分析を行うことは困難である。

これらの推定結果を理解するために,すべての年齢階級の結果をひとまとめにしてみるのが最も効果的である。

一番理解しやすいのは，OLDの係数のパターンで30歳未満の階級では正でかなり有意であるが，徐々に低下し，52～58歳の年齢階級ではゼロに近い値となって有意でなくなる。明らかに，世帯主が若い特には老人の存在は世帯が家を所有する可能性を増大させるが，世帯主が退職年齢に近づくと，老人の有無は住宅所有に関する世帯の行動にはあまり影響を与えないようである。これは二つの異なる要因を表わしていると思われる。第1に，世帯主が若く自分の資産が家を所有するのに十分でない場合には，世帯に追加的な資産を持ってくる老人がいることは重要な援助である。しかし，世帯主が年を取って，家を所有するのに十分な自分自身の純資産を蓄積している場合には，老人の有無は重要ではない。第2に，老人の年齢がもっと複雑な影響を与えている可能性がある。老人が世帯主の若い世帯と同居している時は，老人自身（世帯主又は配偶者の父母であるので）が，比較的若く，その上老人がごく最近その世帯と同居した可能性も大きい。他方，世帯主自身が50代であると，老人も年を取って，しかもすでに長期間同居していた可能性が大きい。

表 IV - 5 の結果によると同居老人が年を取っていればいるほど，世帯全体の純資産に対する老人の貢献度は小さくなる。このように，表 IV - 10 の OLD の係数のパターンは異なる年齢階級の世帯に，同居している老人が資産を提供する能力をも反映している（注20）

定数項と BCITY と RURAL の係数は一緒にみた方が理解しやすい。定数項のパターンは中小都市のパターンを表わしており, BCITY と RURAL の係数は大都市又は町村に居住する
表 IV - 10 持家に関する Tobit（トビット）分析結果（年齢階級別）

1974 年

変数	30歳以下	30～37	38～44	45～51	52～58
パラメータ	T値	パラメータ	T値	パラメータ	T値	パラメータ	T値	パラメータ	T値
定数項	-2.01	-25.0	-1.07	-17.8	-0.51	-10.4	-0.01	-0.5	0.36	11.9
OLD	1.02	16.5	0.58	17.4	0.32	12.9	0.12	5.4	0.01	0.3
BCITY	-0.49	-5.7	-0.32	-7.4	-0.28	-8.0	-0.16	-5.0	-0.12	-3.2
RURAL	0.28	4.8	0.10	3.1	-0.06	-2.4	-0.19	-8.7	-0.27	-10.3
3T4	0.19	3.5	0.26	4.9	0.18	4.1	0.22	7.6	0.14	5.6
5up	0.46	5.6	0.30	5.2	0.20	4.2	0.29	8.9	0.25	8.1
OD3&4	0.07	1.5	0.02	0.8	0.09	4.2	0.05	2.5	0.04	1.6
OD5&6	0.45	6.7	0.30	8.8	0.25	9.5	0.19	7.9	0.18	6.8
OD7	0.83	3.7	0.38	4.4	0.17	3.1	0.18	3.7	0.21	4.3
OD8&9	0.00	0.0	0.17	1.9	0.13	2.3	0.16	3.3	0.11	2.0
CON	7.00	19.7	5.28	30.3	4.29	34.0	2.66	28.1	1.90	19.4

1979 年

変数	30歳以下	30~37	38~44	45~51	52~58
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	-2.31	-21.9	-0.96	-13.2	-0.31	-5.1	0.38	10.3	0.63	20.4
OLD	1.29	15.5	0.64	15.7	0.30	10.3	0.09	3.4	-0.02	-0.5
BCITY	-0.29	-3.0	-0.22	-4.5	-0.09	-2.3	0.15	4.5	0.32	8.3
RURAL	0.34	4.8	-0.10	-2.7	-0.19	-6.9	-0.33	-13.9	-0.30	-11.8
3T4	0.37	5.0	0.21	3.3	0.20	3.5	0.16	4.9	0.19	7.3
5up	0.54	5.0	0.30	4.3	0.22	3.7	0.25	6.7	0.26	7.7
OD3&4	0.15	2.5	0.10	3.1	0.11	4.3	0.15	6.1	0.13	4.7
OD5&6	0.65	7.0	0.27	6.4	0.17	5.4	0.18	6.3	0.12	3.8
OD7	1.41	4.8	0.61	5.8	0.23	3.4	0.20	3.7	0.33	6.4
OD8&9	0.24	1.0	0.22	2.2	0.06	0.8	0.15	2.7	-0.04	-0.7
CON	4.59	16.0	3.85	26.7	3.13	31.1	1.55	23.5	1.13	18.5

ことによって，定数を修正するものと考えられる。定数項は単純に年齢とともに上昇しており，その他の属性が同じであるとすると，住宅を所有している可能性および，所有していた場合にはその価値も年齢と共に上昇していることを示している。

BCITY の係数は最初は負であるが最上の年齢階級では正になっている。大都市では，住宅が高く，したがって若年世帯では購入できない。しかし，最終的に世帯が人生の後半に住宅を購入する時には，その住宅価値は小都市の同じような世帯が所有している住宅よりもかなり高いものになることが予想される。BCITY の係数のパターンはこのような事情を反映している。町村の場合はその反対で，住宅の価格が高くないので世帯が若い時に，住宅を取得する場合が多い。しかし，世帯が年を取ってほとんど全部の世帯が住宅を所有するようになった時には，都市の同じような世帯が所有している家に比べて町村の住宅は価格の安いものとなる。RURAL の係数のパターンはこの事情を反映している。

3 T4 と 5 up の変数は家族の規模を表わしており，その係数は期待どおりにすべて正である。
すべての職業ダミーの係数が正なのは，無職世帯と労務者世帯を基準として選択した結果である。その上，商人世帯は事務職員世帯や自由業者世帯よりも少し高い住宅を持っているように見える。これはおそらく，商人は仕事場と自宅がしばしば一緒になっているためであろう。法人経営者は若い時に家を所有し，しかも年を取ると最も高価な住宅を所有する傾向がある。

これは,たとえ彼らの消費がその他の職業の世帯と同じであったような場合でも,彼らの資産が他の職業の世帯に比べて大きいことを反映したものであろう。

消費の係数は若年世帯で非常に大きくなっている。若年世帯にとって大きな資産を持っていることの重要な効果は，すでに住宅を持っている世帯がより大きい住宅を持つことの他に，住宅の非保有から住宅保有へとジャンプすることがある。係数の大きさは年齢階級が高くなるにつれて，徐々に低下しており，最上の年齢階級では1979年が1.13，1974年が1.9になっている。最上の年齢階級では，ほとんどの世帯がすでに住宅を保有しているので，これらの係数は資産が大きくなるにつれて，住宅がより高価なものになることのみを反映しており，住宅価値と消費との関係が線型に近づいている。

先に述べたようなデータの制約にもかかわっらず，IV-10の結果からこのデータを使って住宅所有のパターンをかなり正確に描写できることが明らかになった。これらの結果の大きな欠点は，データの制約によって，宅他の相対価格の大きな変化が住宅所有パターンと究極的には貯蓄に及ぼす効果を調べることができない点にある。

## V 要約と結論

日本の家計貯蓄率はアメリカの貯蓄率の3～4倍高い。日本では近い将来，経済全体の貯蓄率の決定に重要な役割を演じると思われるいくつかの要因が，大きく変化することが予想される。一人当たりの生産性上昇率は1970年以前のレベルよりもやや低くなるだろう。日本の人口も今後20年間で急速に高齢化するであろうし，もし退職年齢が引き上げられないとすれば，退職者が人口に占める割合がかなり高くならなければならない。日本のその他の社会制度，例えば退職年齢や退職金などに関する雇用契約や，同居家族の住宅相続の方法なども除々に変化するであろう。税構造や社会保障制度などの政策もかなり変わってゆくことが予想される。その時に日本の家計貯蓄率はどのようになるかは日本経済にとって，中長期のプロジェクトやそれに対応する経済政策を策定する上で理解されなければならない重要な問題である。

この研究は上の問題に答える一つの背景を提供するために行われた。われわれの研究は，全国消費実態調査（1974,1979年）のデータを分析することから始まった。この調査は家計の貯蓄行動を調べるのに最もふさわしく，日本では世帯の所得と消費に関する最も大規模で詳細なデータである。当初は他の多くの研究と同様に，やや大まかに貯蓄に関するライフサイクル理論のフレーム・ワークを適用してみたが，すぐにこのフレーム・ワークをさらに拡大しなければならなくなった。このサンプルで世帯の各類型について年齢階級別に所得と消費の平均を計算すると，事実上老人の単身者世帯を除いてすべての年齢階級の世帯が，平均的にみると所得のかなりの部分を貯蓄しているようにみえる。もしライフ・サイクル理論が有効であるとすると退職した老人は平均的に負の貯蓄を行い，年を取るにつれて純資産が低下しなければならない。もし実際にすべての老人が貯蓄をし続けていることが事実であるとすると，家計の貯蓄目的は若年世代への資産の移転がその大部分であるといえるだろう。第Ⅱ章で指摘したように，