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## 電磁波エネルギー回収技術の研究開発

平時のみならず非常用としても活用可能な電源確保を実現するため、生活空間に存在する電磁波エネルギーを効果的に捕捉・回収・再利用するための技術を確立する。

## 1 施策の概要

（１）携帯電話や無線 LAN 等の無線通信機器の利用拡大に伴い、生活空間には様々な電磁波エネルギーが存在しているが、これらの電磁波エネルギーには、実際に利用されることなく、結果として無駄となるエネルギーも多く存在する。

このような無駄となる電磁波エネルギーは、アンテナにより捕捉・回収し、電気エネルギーとして再利用することが可能となるが、低値で変動する電磁波エネルギーの回収効率は極めて低いといった課題がある。

こうした現状を踏まえ、より効率的に電磁波エネルギーを回収し、再利用を可能とする電磁波エネルギー回収技術の研究開発を実施する。

（２）平時のみならず、非常時にも活用可能な電源確保を実現するために必要となる複数帯域対応高効率アンテナ技術、高順電流ダイオード検波回路技術及び電源管理回路構成技術の試作及び性能評価を行う。

2 イメージ図
（Ⅱ－１－１８図）。裁定業者のスケジュールは自国の債権とカバー付の外国債券が完全代替であるとすれば，横軸に水平となる。また，投機業者のスケジュールは投機が期待直物レートに対して完全に弾力的ならば，これも横軸に水平となる。

## (4) - 2 先物プレミアムと自国の利子率

自国利子率の上昇は，カバー付き利子裁定取引きを通じて外国の自国債権保有を増加させ，自国の外国債権保有を減少させ，これが先物市場での超過供給を減少させる。この結果，先物プレミアムは受動的に上昇する。また，外国の利子率が上昇した場合には，これと逆のプロセスから先物プレミアムは下落する。このように先物プレミアムが変動することによりカバー付きの内外利子率の差は小さくなり，為替レートの変動（資本の流出入量）もマイルドなものとなる。また，外国利子率が上昇した場合，自国の利子率が上昇することはすでにみたとおりであるが同時に先物プレミアムが変化することにより，これもその幅が小さくなる。

## (5) 代替的な為替レート決定法

為替レートの決定方法は，すでにみたようなものの他，いくつかの理論がある。ここでは，それらを簡単に概括し，我々の体系での為替レート決定法について検討をする。

## (5) -1 マネタリー・アプローチ

マネタリー・アプローチは，為替レートを自国通貨と外国通貨の交換比率として定義する。さらにマネタリー・アプローチは，自国と外国の通貨市場での需給均衡を考え，それと購買力平価説を組み合せて，為替レートを決定する。ここで自国と外国の通貨の需給を

$$ \begin{aligned}&M/P=L(r,y)\\&M^{*}/P^{*}=L^{*}(r^{*},y^{*})\\ \end{aligned} $$

（但しMはマネー・サプライ，rは利子率，yは実質国民所得，Pは物価水準， $ ^{*} $ は外国を意味する。）とする。次に購買力平価を考えると自国と外国の物価の関係は

$$ P=e P^{*} $$

として表わせる。この関係に上の二式を代入

$$ \begin{aligned} して ,e についてとくと \\e=\frac{M}{M^{*}}\bullet\frac{L^{*}(r^{*},y^{*})}{L(r,y)}\end{aligned} $$

となり，為替レートは，自国及び外国の通貨供給量と利子率，実質国民所得の関数として表わすことができる。

この結果，自国の通貨供給の増大及び利子率の上昇は，為替レートを減価させ国民所得の増大は，為替レートを増価させる。このマネタリー・アプローチは，物価の変動が通貨の需給不均衡とともに動くと考えている。その意味では，購買力平価説の想定する一物一価の形成のスピードを非常に高いものと考えている点に特徴がある。したがって，自国の利子率が上昇した場合，為替レートが減価するという一見奇妙な結論も，財市場の調整が，金融市場と同じように早いと考えていることから生じる。しかし，普通，購買力平価のような関係は，かなり長期をとってみてはじめて成立するといえ，財市場の調整をそれ程早いものとは考えてはいない。

## (5) -1 アセット・アプローチ

アセット・アプローチは，外国資産に対する需要と供給が一致するように為替レートが決まるというもので，自国の利子率が流動性選好関数で決められるのと育合的なものといえる。また，資産の一つとして，外国資産を考えており，資産選択の一般均衡理論の開放経済系への応用ともいえる。

では，この体系に，前節でみた輸出入業者，裁定業者，投機業者という経済主体の分類を明示的に取入れることで先物レートと直物レートの同時決定を考えてみよう。直物市場では，投機業者の超過供給が裁定業者の超過需要に見合っているので，直物市場の需給均衡は

$$ \begin{array}{c}-\quad+\quad+\\\quad NA=f\left(RB,RF,f_{p}\right)\end{array} $$

と表わせる。

次に，先物市場は，裁定業者の超過供給と輸出入業者がカバー取引をすることによる超過供給があり，これらの超過供給は投機業者の超過需要と
見合っているので，先物市場の需給均衡は，

$$ \begin{aligned}NA+X_{+1}-M_{+1}&=\begin{array}{c}-\\ +\\ f\left(\begin{array}{l}f_{p}\\ \end{array},\begin{array}{l}s_{p}\end{array}\right)\\ =NA_{+1}\end{array}\end{aligned} $$

と表わすことができる。

この直物市場と先物市場の均衡条件をとくことで直物レート及び先物レートが決められる。つまり

$$ \begin{array}{c}+&+&-\\F X F=f\left(s_{p}\text{,}F X S\text{,}\left(N A+X_{+1}-M_{-1}\right)\right)&\\+&-&+\\F X S=f\left(R B,R F,F X F,N A\right)&\end{array} $$

但しFXFは先物レートFXSは直物レートとして示すことができこの体系では投機的プレミアムが重要な役割を果すことになる。そこで期待為替レートについて若干ふれておく。完全に効率的な外国為替市場を仮定するなら $ s_{p}=f_{p} $ となると考えられる。しかし一般的には，情報やその他の問題から外国為替市場は完全に効率的とは考えられないが，利用可能なすべての情報は利用していると考えられるので

$$ s_{p}=f\left(f_{p},RB,RF,X,M,\ldots\ldots\right) $$

と修正することができる。この時 $f_{p}$ のパラメータが 1 で他の説明変数が有意でないという場合が市場が完全に効率的な場合である。

参考式

そこで実際の直物為替レートを一期先行させて期待直物為替レートの系列とみなし（合理的期待形成の仮定），この推計を試みた。しかし我国の場合説明変数とし。て$f_{p}$を用いるとあまりよい推計結果が得られなかった。これは我国の外国為替市場が完全に効率的な市場ではないことを意味するが期待系列のデータにも問題があると思われる。そこで適合的期待形成をベースに調整のスピードがさまざまな情報によって変化するという部分的に合理的な期待形成を加えて推計を試みたところほぼ満足のいく結果がえられた。

## (5) - 3 balance of payments approach - FLEXモデル -

資産選択の一般均衡理論を用いるならアセット・アプローチが育合的なことはすでにみたとおりである。しかし，四半期モデルにこのまま用いるには若干問題がある。

第一は，アセット・アプローチではフロー（経常収支）の変化はすべて所与としてきたが，四半期という時間区分をとった場合，フローは十分に内生的に変化し，ストックの水準に影響を与えるからである。

第二には，対外純資産という形で一つにま

期待為替レート

$$ \begin{aligned}lnFXS^{e}-lnFXS_{-}1&=0.0727480+0.841500\left(lnFXS-lnFXS_{\cdot1}\right)\\&\quad(6.24)\quad(5.93)\\&\quad+2.17389\left\{\left(ln\left(1+REUD/400\right)-ln\left(1+RBRA/400\right)\right\}\right.\\&\quad(2.39)\\&\quad-4.7511\left\{BPT/\left(GNPV\times1000/FXS\right)\right\}_{\cdot1}\\&\quad(6.84)\\&\quad-6.72284\varDelta\{BPT/\left(GNPV\times1000/FXS\right)\}-0.13805D78.4-6\\&\quad(6.04)\quad(4.91)\\&\quad\quad\quad\quad\overline{R}^{2}=0.937\quad s=0.019\quad D W=2.29\\&\quad\quad\quad\quad1974 年 4\sim6 月 \sim1978 年 10\sim12 月 \end{aligned} $$

ただし

$ FXS^{e} $ ：期待為替レート（￥／）

FXS：直物為替レート（￥／）

REUD：ユーロダラーレート（3ヵ月） RBRA：現先レート（3ヵ月）

BPT: 貿易収支（百万ドル）

GNPV: 名目国民総支出（10億円）

D78.4 - 6 : ダミー（1978年4～6月に1他は0）である
とめて考えているが，これには長期・短期というmaturityの異った資産が含まれており，また保有主体も銀行，非銀行民間，外国と3主体がある。一般的には，これらの主体やmaturityの区別によって，利子などへの反応も異なると考えられる。また，経常収支のファイナンスが資本収支で行なわれているといえるが，その場合どの主体のどのような資産を通じてそれが行なわれているのか分析しえない。

第三には，通貨当局の外国為替市場への介入がsmoothing out operationだけではなく，特殊なレートを防衛するという介入（defensive intervention）が時には行なわれていること，また外貨準備に対する需要が，安全保障的な色彩をもち輸入の何か月分という行動がみられること，など通貨当局の外国為替市場への介入が，どの程度有効なのか分析しえない。

そこでアセット・アプローチの特色を生かしながらflowの影響も含めた上記の三点を勘案していくことにする。

つまり，各資産に対する需要—上記の目的にあわせるため民間対外長期資産・負債，民間対外短期純負債，銀行部門対外短期資産・負債のストックに対する需要—とフローの変数である経常収支で，為替レートを決定する。いいかえるなら，国際収支表の各項目によって、外国為替に対する超過需要を考え，それがゼロとなるように為替レートを決めようというものである。

また，完全に自由な変動為替相場の下では外貨準備は変動することはないが，管理為替相場制下ではpolicy reaction functionを考える必要があることもすでにみたとおりである。安全保障的な外国為替への需要も考慮すると介入関数は

$$ \begin{aligned}ln\left(G F X^{*}/G F X\right)=&f(ln\left(\bar{F X S}/F X S\right)_{_{-1}},\\&ln\left(\bar{G F X}_{_{-1}}/B P M G\right))\end{aligned} $$

として表わすことができる。また，解法の際に為替レートの変動の上限と下限をもうけ，仮に為替レートがその壁をこえて変動しそうな場合にはその超過需要をすべて通貨当局が解消することで為替レートの変動を許容範囲内におさまるようにしている。つまり，明示的に防衛的な介入量が検討しうる。これらの介入関数による効果等は後のFLEXモデルによる為替レートの決定で詳しく検討する。

## (6) 金融ブロックの構造方程式

今までみてきなように，必要準備の需給—利子率の決定—を中心として，金融セクターを作成する。これにより金融セクター作成の主目的であった金融政策の効果分析のほとんどが可能となる。また，ここで内生化される金融資産は政策変数を除き必要準備の需要と供給の定義に必要なものに限られる。これは四半期マクロ計量モデルの一セクターとする以上金融の特質を失わない限りでコンパクトな方が望ましいと考えるからである。本来ここで用いた資産選択の一般均衡理論に忠実

(注) D. Citrin氏はアセット・アプローチに基づく定式化を基本とし，通貨当局の介入も考慮した型で，日本の直物為替レートの定式化を行ない推計を試みている。

その結果は

$ lnFXS = 7.702 - 0.2897 \ln(FNW) $

(37.3) (11.4)

- SBG) + 0.02910 $ \ln SBG $

(3.5)

+ 2.999 $ \ln\{(1 + REUD / (3.3))\} $

400)/(1 + RBRA / 400)

- 0.1197 $ \ln(GFX / BPMG) $

(3.8)

+ 0.2018 $ \ln(G1 \frac{BPMG + (2.5)}{BPXG + \frac{BPMS}{BPXS})} $

推計期間73.2 ~ 78.1 $ \bar{R}^{2} = 0.960 $

$ s = 0.014 \quad DW = 2.05 $

但し FXS = 直物為替レート，FVW = 金融正味資産，SBG = 政府赤字残高
REUD = ユーローダラー・レート，RBRA = 現先レート，GFX = 外貨準備残高，BPMG = 財貨輸入金額，BPMS = サービス等輸入金額，BPXG = 財貨輸出金額，BPXS = サービス等輸出金額

となっており,かなり満足のいくものである。
ならば，各主体の保有しうるすべての資産とそれらの利子率を網羅した膨大な体系にせざるを得ない。しかしここで我々が用いているデータ・サンプル数はたかだか40数個（1968年4－6月～1978年1－3月）にすぎない。この少ないサンプル数でそのようなモデルを使うことは統計上問題があること，また，予測等を行なう際に，データの速報性に欠けネックとなり易いものも少なくないこと，などの理由から大規模な金融セクターの作成は断念した。この資産選択の一般均衡モデルのエッセンスをそこなわずにモデル規模を縮小するには，上記の方法が最良と思われる。

## (6) - 1 理論モデルの修正

まず理論モデルでの経済主体を若干変更する。実物セクターでの経済主体は，政府，法人企業，家計（個人）の3主体に分類されている。政府は，金融セクターでの定義と異なり，中央政府に地方公共団体，公的企業等を合せた概念となっている。また，法人企業は銀行と非銀行企業を合わせたものである。これは，支出行動を通してみた場合，法人企業と家計を区別することが必要とされるからである。しかし，金融セクターでの民間の区別は銀行と非銀行民間とするべきことはすでにみたとおりである。したがって，便宜上民間に関しては実物セクターと金融セクターでの分類が異ったまま用いる（II-1-3表）。一方政府については，実物セクターの定義にあわせて金融セクターでの定義を修正する。これは実物セクターでは中央政府のみをとりだしてはいないので，政府の赤字を中央政府だけの赤字とすることができず，上記の3つをあわせた純赤字の概念とせざるをえない。具体的には，政府の赤字残高は，国債残高に地方債，政府保証債及び地方公共団体，公的企業の銀行借入を加え，そこから資金運用部，簡保年金等保有の国債・地方債政府保証債等を除いたものとなる。言換えるなら，政府の赤字残高は，民間部門保有の公共債プラス銀行の公的信用ということができる（但し，ここでは銀行信用も債権保有の変形であると考える）。

Ⅱ-1-3表 経済主体の分類の違い，実物セクターと金融セクターの比較
実物セクター	製効主体	金融セクター
政府部門（公的部門）	中央政府地方公共団体公的企業等資金運用部等	政府部門
通貨当局	通貨当局
市中銀行	銀行部門
法人企業	非銀行法人部門	非銀行民間部門
家計部門	個人部門

次に利子率についての修正を検討する。理論モデルではマネー・マーケットで決められる。利子率は，短期国債の利回り（いわゆるTBレート）としてきた。しかし我国の短期国債はその利子率が常に公定歩合を下回って決められるため市場に流通しておらず，事実上通貨当局と中央政府間での取引の対象にすぎない。したがって，その利回りは，ここで検討を加えたような市場の需給で決まるような性格のものではない。したがって，それに替る短期利子率をどの利子率にするかが問題となる。そこで，我国で代表的な短期利子率といわれているコール・レートと現先レート（条件付債権売買市場の流通利回り）が考えられるが，この両者のいずれをとるかを比較検討しなければならない。コール市場は銀行間取引きのみに限定されるため，銀行部門を統合した資産・負債はコールについては相互に相殺されて，明示的にコール市場の超過需要を考えることができない。現先レートは，銀行部門と非銀行民間部門の両方にまたがる市場で形成される短期利子率で比較的TBレートに性格が近い。両者の市場とも，そこにおける超過需要は通貨当局のハイ・パワード・マネーの供給の状況—ここでは必要準備の需給—によって左右されることはいうまでもない。

では，この二つの利子率のうちどちらがより敏感にマネー・マーケットの繁閑を反映しているだろうか。コール・レートと現先レートの推移をみたのがII - 1 - 19図である。これからわかるように現先レートはコール・レートに比べ
Ⅱ - 1 - 19図 短期利子率の推移

上昇局面及び下降局面ともはやくむかえかつ変動幅も大きい。そこでこの両者の先行遅行関係をみるために簡便方ではあるがコール・レートに現先レートを前後一年間に限って単純に回帰させてみた。(II-1-4表)。これによると現先レートが1四半期先行した場合が決定係数が一番高いという結論が得られた。これらのことから，現先レートがマネー・マーケットの繁閑をより敏感に反映していると考え，現先レートを理論モデルでのTBレートのかわりに用いることにする。

また，実物セクターとの関係及び資産選択の一般均衡理論を考えるなら短期金利のみならず，他のすべての中期・長期の利子率が必要とされる。しかし，利子率相互間にはマルティ・コリニイアリティが強く，資産選択にすべての利子率を説明変数として用いることはできない。一方，資産を必要準備に関係のあるものに限ったこともあって，すべての利子率についてその市場を特定化することはできない。そこで債権をマテュリティの期間に応じて中期・長期にグループ化し，それぞれについて代表的な利子率を一つずつ考えることにする。ここでは一応便宜的に全国銀行貸出約定平均金利を中期の金融債流通利回りを

Ⅱ-1-4表 コール・レートと現先レートの相関関係

$ \overline{R}^{2} $
+ 4	0.069
+ 3	0.1065
+ 2	0.3218
+ 1	0.5818
0	0.8175
- 1	0.8957
- 2	0.7983
- 3	0.5860
- 4	0.3295

注 RC = f (RBRA) $ i = -4 \cdot \cdot + 4 $ で計測

長期の利子率として用いる。

次にこれら二つの利子率をどのように決めるかが問題となる。ここでの理論の整合性を考えるのなら，各々の市場での需給について解くべきことはいうまでもない。しかし，前述の制約からそのような方法はとれないので，利子率の期間構造分析について検討した。modigliani and Shi1ler〔78〕によれば，maturityの長さが違うという点を除き同質的な長期債券と短期債券を比較すると，それぞれの利子率，長期利子率（RL）と短期利子率
(RS) との間には

$$ \begin{aligned}(1+RL(t))^{n}&=(1+RS(t))(1+RS^{e}\\&(t+1))...\left(1+RS^{e}(t+n\right.\\&\left.-1)\right)\end{aligned} $$

という関係が成立する。 $ RS^{e} $ はそれぞれの時点 $ (t+1,\ldots,t+n-1) $ に成立しているとt期に予想される短期利子率の期待値である。また，来期の期待短期利子率は短期利子率の過去の系列に依存しており，それらの系列の線型関数で表現できると仮定する。（これに加えて，人々の期待が整合的であることも仮定すれば，期待利子率は過去の利子率の加重平均として表わすことができる。）以上から長期利子率は，過去の短期利子率の加重平均として表わすことができるというものである。

この利子率の期間構造分析は，最近アメリカ等の実証研究でも満足すべき推計結果が得られておらず，また理論的にもB. Friedmanらにより期待形成のあり方等を中心に批判がなされている。我々もこの期間構造が成立するような条件はかなり厳しいとは考えているが，すでに述べてきたようなモデル上の制約から，一応これを試みた。その結果，やはり満足すべき推計結果は得られなかったので，インフレーションの高進による影響をみるためFisher的なversionとしてみたがこれも良い結果はえられなかった。そこで，ここでは可能な限りこれらに市場での需給要因を組込むというかなり折衷的なものを試み，一応の推計結果を得ている。

また，すべての方程式に説明変数として投機的プレミアム（sp）を用いていない。これは，一つには48年の為替相場制度の変更により期待形成の仕方が固定制下と変動制下で異っていると考えられるので，この両為替相場制下での一貫した連続な期待変数がつくりえなかったことが理由としてあげられる。しかし，変動相場制下の期待為替レートに関してはすでにみたようにも良好な結果を得ている。まず国内の金融資産の需要式については，できるだけ長いサンプルをとりたかったので上記の理由からやむをえず投機的プレミアムを落とした。

また，対外資産，負債に関しては変動為替相場制下で推計しているので，前述の方法による投機的プレミアムを用いることができ，推計を試みたがあまり有意な結果はえられなかった。そこで期待為替レートの代理変数として過去一年平均からの乖離率を用いている。

## (6) - 2 個別方程式の推計結果

各構造方程式の推計結果は，後に示すようにおおむね理論で期待されるのと等しい説明変数の符号が得られた。そこで，この推計結果に基づき各方程式の特徴についてふれ，その後問題点を検討する。

II - 1 - 5 表は，通貨需要に対する利子弾力性，所得弾力性等を示したものである。現金通貨及び通貨性預金需要の正味資産の弾力性は短期と長期で符号が逆転しいずれの場合も低い値となっている。また，定期性預金のそれはほぼゼロである。一方，所得弾力性はいずれの場合

Ⅱ-1-4表 通貨需要の諸弾力性

RSEC	$ REUD + fp $	RT	RLB	GNPV	FNW
現金通貨	短	-0.0059	-0.0011	0	0	1.025
長	-0.0901	-0.0278	1.3687
通貨性預金	短	-0.0119	-0.0068	0	0	0.8456
長	-0.2183	-0.0819	1.593
定期性預金	短	-0.1250	-0.0047	0.2856	-0.1699	1.082
長	-0.3931	0.7977	-0.5851

（注）推計式を $ l_{n}y=a_{0}+a_{1}\cdot R_{1}+a_{2}\cdot R_{2}+a_{3}l_{n}X_{1} $ という形で定式化したことにより利子弾力性は利子率の水準につれて変動することになる。そこで，ここでは便宜上推計期間中の平均弾力性を示してある。
も1をこえる高い値を示しており，しかも，

利子弾力性は，現金通貨を除きかなりの高い

値となっている。これらのことから，正味資

産の増加は一時的に通貨需要を増大させるが

やがて利子を生む資産へと代替されていくこ

とがわかる。つまり，通貨は資産として保有

されるというよりはもっぱら流動性の確保

（取引動機に基づく通貨需要）のためだけに保

有されているともいえる。また，通貨の所得

弾力性が1をこえているという結果はマーシ

ャルのkが次第に増加していくことを示している

（II-1-20図）。

次に利子率について若干くわしく検討しよう。ここではまず現先レートが必要準備の需給によって決められる。この現先レートが，コール・レート，約定平均金利，そして金融債流通利回りへと，その各々の市場の需給も考慮しながら波及していく形で定式化をしている。

現先レートについては，現先レートがマネー・マーケットの需給をクリアーする形で決まるという考えに基づいているが，こういう定式化でどの程度使用に耐える推計結果が得られるか当初疑問があった。しかし，推計結果は，かなり満足すべきものである。ここではこれにインフレ期待による影響をみるためアプソープション・デフレータの変化率も加えたものを採用した。

参考図

Ⅱ-1-20図 マーシャルのkの推移

$$ \begin{aligned}( 参考式 )\\\begin{array}{l}RBRA=3.25312+50.4677\ RESR/(DD+DT)+0.731777\ RDIS+0.520992\ RSEC\ $ 2.16)\quad(2.31)\\-0.633922\ RCB+0.149911\ (REUD+fp)-23.7823\ NGP/(DD+DT)\ $ 1.94)\quad(8.13)\\\overline{R}^{2}=0.964\quad s=0.49\quad D.W.=1.39\end{array}\end{aligned} $$

コール・レートについても一応現先レートと同じ定式化で推計を試みたが，満足のいく結果は得られなかった。これは前述の理由によるところが大きいと考えられ，ここでは現先レートからの波及と公定歩合をコール・レート決定の主な説明変数とした。

次に全国銀行貸出約定平均金利は，インプリシットに銀行貸出の需要（理論モデル(4)）とその供給（図7）を考え，誘導型として推計した（理論モデルでの(4) + (7) = 0）。なお，
われわれの単純な理論モデルでは導入しなかったが，より一般的なモデルでは長期利子率（RSEC）もこの約定金利の説明変数の一つとなる。最終的には，利子率間のマルティ・コリニアリティを避けるため説明変数を取捨し，長期利子率のかわりに現先レートのラグ構造を用いた。その結果は後に示すようにかなり満足のいくものである。

このような需給誘導型を基本とした定式化で説明ができるということから，約定平均金利が十分に需給調整機能をもっており，貸出市場での超過需要を解消しているといえる。約定平均金利の変動が小さいことや比較的低水準であることから（Ⅱ-1-21図），人為的低金利政策による影響が大きく，約定平均金利は，需給を調整していないという考え方もある。しかし，流動性選好の利子弾力性の高さをあわせて考えるなら，若干の利子率の変動でもかなり大きな超過需要を解消するといえるので，このような考え方には疑問がある。また，我々のここでの結論は，方法論は異なるが，銀行の貸出金利は自由に決定される市場金利との裁定から強い影響をうけているとする黒田厳氏〔70〕の結論と同じである。

最後に金融債流通利回りは，すでにみたように期間構造分析を基本として，いろいろな説明要因を用いている。第2項は，政府部門の赤字残高から，通貨当局の対政府信用を差引いた残り，つまり民間部門への公共債の純供給を示している。これは長期債権の全供給の代理変数として用いたものである。この推計結果も一応満足すべきものである。

また，II-1-6表は，短期対外資産・負債への需要の利子弾力性をみたものである。

Ⅱ-1-6表 資本取引の利子弾力性（%）

自国利子率	外国利子率
KSNN	短期	0.171	-0.048
长期	0.329	-0.084
KSBA	短期	-0.338	0.063
长期	-	-
KSBL	短期	0.186	-0.080
长期	0.466	-0.200

いずれも自国利子率に対してはかなり高い値をもっており，外国のカバー付き利子率では低いものとなっている。次に，長期の対外資産，負債に対する利子弾力性についてみると，自国利子率と外国の利子率の弾力性が等しいという制約をつけ推計を行っているが，これもかなり高くなっている。但し，長期資産・負債で用いる外国債券の期待収益率はカバー付きでは推計していない。これは，これらの資産，負債の平均保有期間が先物市場で

Ⅱ-1-21図 中・長期利子率の推移
リスクをカバーできるなど短くはない（最長7.6カ月）と考えるからである。

では，これらの推計結果についての問題点を検討しよう。

金融債の需要式で，国民所得の符号は本来理論的にはマイナスが期待される。しかし，ここでは逆の結果となっている。これは，銀行発行の金融債が銀行預金（とくに，定期性預金）に似た機能を持っているためかもしれない。

次に対外資産・負債の需要式で説明変数として用いている利子率はかなりアーティフィシャルなものとなっている。これはこれらの推計を変動為替相場制期間に限ったことにより利子率をすべて用いるにはサンプル数が不足し，また利子率相互間のマルティ・コリニアリティの問題等を原因としている。また，ここまで用いている長期資産・負債はポート・フォリオによる資本取引に限ってある。II-1-7表に明らかなように推計期間中の直接投資等の利子裁定等によらない資本取引が，資産では増加し，負債では減少している。したがってこれらを含めて推計を行った場合には推計結果がゆがめられることになる。本来なら，直接投資の資産。負債に対する構造方程式と政府資産（負債は外国の保有

Ⅱ-1-7表 長期資産・負債の主体別

49年	52年
資産計	100.0	10.0
民間	76.7	74.1
うち直接投資	22.6	28.4
政府	23.3	25.9
(ポート・フォリオ	76.7	74.1)
負債計	100.0	100.0
民間	81.2	82.0
うち直接投資	19.0	11.4
政府	18.8	18.0
(ポート・フォリオ	81.0	88.6)

備考 ポート・フォリオは資産では民間のうち直接投資を控除したもの負債ではこれに政府を加えたもの。

これは資産側の政府は政府のなんらかの政策を反映したものであるのに対し，負債の政府は国債等の外国保有分となるからである。

する国債などでポート・フォリオに基づく）の政策反応関数を推計しなければならない。しかし，いままでのところ満足すべき結果が得られなかったので，ここでは一応外生扱いをしている。

また，短期の資産，負債の方程式でスケール変数として用いている正味資産の符号が理論で期待される符号とは逆になっている。銀行部門では，本来スケール変数としては負債の合計から必要準備を控除したもの一運用可能な資金量一を用いるべきところを正味資産で代用したことの問題点でもある。ここでも運用可能な資金量をスケール変数とする方法も試みたが満足すべき結果が得られず不本意ながら現行式を採用している。資本取引での負債は，すべてスケール変数として世界の正味資産を（流入資本の量による国別ウェイトを用いた各国正味資産の加重平均して）使うべきである。だが外生変数の数を減らすという目的から，わが国の民間にとっての負の資産を考え，わが国の正味資産をスケール変数として用いた。おそらくこのために逆の符号がえられるのではないかと思われる。

次に銀行部門の対外資産，負債固有の問題についてふれる。ここでは，資産の説明変数には輸出金額負債には輸入金額をとり，かなり有意で高いパラメータが得られている。これらは当初貿易信用をあらわすものとして用いたが，本来，貿易信用とは非銀行民間が需要をし，銀行はその信用の供与する側であり，銀行貸出しの一形態にすぎない。したがって，銀行部門の対外資産，負債の超過需要がそれ自身の取引需要に基づいているというふうに非銀行民間の通貨需要に対する取引動機と同じアナロジーを使って定式化することはできない。もし，このアナロジーを認めるとすれば，銀行の貸出は利子率の関数というより，民間投資や住宅投資，輸出入などの最終需要に依存してしまうことになるであろう。しかも我々は，銀行を合理的な経済主体として考え，本源的証劵を間接証劵で運用することにより利潤を図る主体として定義して
いるので，これからもこの二変数のパラメータの大きさは考えにくい。

銀行は，為替市場で裁定業者及び投機業者としての機能を考えるならこれらの対外資産負債の構造方程式は運用可能資金量をスケール変数に，内外利子率，先物プレミアム及び投機的プレミアムで説明されるべきであろう。

しかし，これらの方程式の説明変数から，輸出・入金額をはずすと目にみえて推計結果が悪化することも事実である。わが国の輸出入業者が，外貨建ての短期債権・債務ポジションをとることを望まず，先物でカバーをとることもしないで，ただちに銀行へ売却又は借入れを行っていると考えることも許されよう。つまり，この場合には銀行部門が為替市場で輸出入業者の機能を代行していると考えるなら，この二変数が有意で高いパラメータを持っている理由も理解しうる。

いずれにしても近い将来，対外国への負債の構造方程式で用いるスケール変数及び外国の利子率については，これを整合的に加重平均した系列を作ること，また，長期資産，負債の構造方程式については直接投資等を除いた系列も用いて再推計しパラメータ等をチェックする必要がある。

## (6) - 3 金融政策の効果

ここではこれらの推計結果をもとに開放経済下の金融政策の効果について，理論モデルにそくして数量的に検討する。但し，ここでは，理論モデルとは異って先物為替レートも内生化しておく。

II - 1 - 8 表に固定為替相場制下の金融政策の効果が示してある。まず，公定歩合を 1% ポイント引上げた場合，利子率はかなり敏感に上昇し，またマネー・サプライの変化幅も非常に大きい。このことから，自由準備の公定歩合に対する弾力性がかなり，高い。それにくらべれば，自由準備の短期利子率に対する弾力性は，あまり高くないかもしれない。

次に，公開市場操作による5000億円の売却についてみると，短期利子率よりも長期利子率の方が変化幅が大きい。これは一つには資本流入が生じ金融引締めが若干緩和されること及び長期債券を売却したことで，その価格が直接下ったことを原因としている。また，この時，限界信用乗数は（M2の変化額を売才ペ額で割った値）は1年目0.79，2年目2.31，3年目2.58（但し，資本流入も考慮に入れネットのハイ・パワード・マネーの変化で（M2の変化額を割って限界信用乗数は，1年目0.96，2年目2.99，3年目3.25）となっておりマネー・サプライ・コントロールの有効な手段であることを示している。

最後に法定必要準備率を 1％ポイント引上げた場合についてみると，マネー・マーケットレートである現先レートはかなり敏感に反応するが，その他の利子率はそれ程変化はしない。その結果RSECの関数になっているマネー・サプライは，あまり変化しない。

以上の結果は，理論モデルで期待した結論と同じだといってよい。また，そのインパクトの数量的な違いは，理論モデルでもみたように各関数のシフトの大きさつまり，説明変数のパラメータの大きさに依存していることはいうまでもない。

II - 1 - 9 表は，変動為替相場制下で上記のものと同じ金融政策をとった場合の効果を示したものである。これからあきらかなように，すべてのケースについて，利子率及びマネー・サプライの変化幅は大きくなっており，金融政策の有効性が高まっていることが理解できる。また，自国の利子率が上昇した場合，為替レートが直物についても先物についても増加することは，すでにみてきたとおりである。この時，直物レートの方が先物レートより大きく変化しながら，先物プレミアが増大していく様子がわかる。

次に，外国の利子率が上昇した場合をみてみると，これも自国の金融市場には引締め的に働き，固定為替相場制下では資本流出が生じ，変動為替相場制下では，直物為替レートの減価が生じている。
(標準ケースからの乖離幅)

年	RBRA	RSEC	RC	CURD	DD	DT	M1	M2	FXS	FXF	NFA
公 定 步 合	1	0.53	0.25	0.96	13.78	0.14	124.10	0.34	603.50	0.82	137.89	0.30	741.38	0.62	-	0.37	453.05
2	0.49	0.47	1.06	49.11	0.44	485.16	1.17	1909.73	2.26	534.27	1.02	2444.00	1.79	-	0.34	681.63
3	0.53	0.70	1.03	84.47	0.70	826.55	1.89	3218.95	3.36	911.01	1.63	4129.96	2.72	-	0.38	783.02
公 開 市 場 操 作	1	0.14	0.16	0.09	4.75	0.05	43.88	0.12	345.39	0.47	48.63	0.11	394.02	0.33	-	0.10	91.56
2	0.13	0.20	0.09	21.89	0.20	213.76	0.52	918.78	1.09	235.65	0.45	1154.42	0.84	-	0.09	112.83
3	0.11	0.17	0.08	29.97	0.25	295.90	0.68	963.39	1.01	325.86	0.18	1289.25	0.85	-	0.08	103.04
法定必要準備率	1	0.37	0.01	0.03	6.18	0.01	53.60	0.15	144.72	0.19	59.78	0.13	204.50	0.17	-	0.26	114.52
2	0.39	0.03	0.07	18.98	0.17	189.67	0.46	397.49	0.47	208.65	0.38	606.14	0.44	-	0.28	133.10
3	0.40	0.04	0.07	23.84	0.20	247.51	0.57	550.20	0.57	271.35	0.49	821.55	0.54	-	0.28	142.50
外 国 の 利 子 率	1	0.01	-	-	0.84	0.01	7.30	0.02	4.63	0.01	8.14	0.02	12.77	0.01	-	0.70	6.17
2	0.01	-	-	2.16	0.02	21.93	0.05	10.89	0.01	24.09	0.05	34.98	0.03	-	0.70	7.69
3	0.01	-	-	2.36	0.02	25.00	0.06	14.85	0.02	27.36	0.05	42.22	0.03	-	0.70	7.43

世界経済モデルにおける日本経済の短期予測モデル

（備考）1）単位は，利子率は%ポイント，通貨は10億，為替レートは￥/$，対外純資産も10億円である。

2）通貨については標準ケースからの乖離率も記した。
(標準ケースからの変動幅)

年	RBRA	RSEC	RC	CURD	DD	DT	M1	M2	FXS	FXF	NFA
公 定 步 合	1	0.61	0.27	1.05	14.86	0.15	133.31	0.37	650.95	0.89	148.17	0.32	799.12	0.67	7.39	7.09	-
2	0.67	0.54	1.24	56.87	0.51	552.20	1.34	2721.02	2.52	609.07	1.16	2730.09	2.00	9.30	9.05	-
3	0.76	0.81	1.26	100.39	0.83	964.25	2.21	3603.45	3.76	1064.64	1.91	4668.08	3.08	8.39	8.08	-
公 開 市 場 操 作	1	0.16	0.17	0.11	4.94	0.05	45.43	0.13	352.51	0.48	50.36	0.11	42.87	0.34	1.59	1.51	-
2	0.18	0.21	0.14	23.58	0.21	227.21	0.55	955.04	1.13	250.79	0.48	1205.82	0.88	1.90	1.82	-
3	0.16	0.19	0.12	33.35	0.28	328.92	0.74	1038.13	1.08	357.27	0.64	1395.40	0.92	1.42	1.36	-
法定必要準備率	1	0.40	0.01	0.05	6.46	0.06	55.93	0.15	157.96	0.22	62.39	0.13	220.35	0.18	2.42	2.21	-
2	0.43	0.04	0.11	20.73	0.19	204.18	0.49	448.79	0.53	224.91	0.43	673.70	0.49	2.55	2.36	-
3	0.45	0.06	0.11	27.02	0.22	273.94	0.63	639.58	0.67	300.96	0.54	940.54	0.62	2.17	1.99	-
外 国 の 利 子 率	1	0.01	-	-	0.85	0.01	7.39	0.02	4.05	0.01	8.24	0.02	12.29	0.01	0.09	0.45	-
2	0.01	-	-	2.19	0.02	21.99	0.05	8.22	0.01	24.18	0.05	32.40	0.02	0.10	0.36	-
3	0.00	-	-	2.42	0.02	25.04	0.06	10.33	0.01	27.45	0.05	37.78	0.02	0.08	0.32	-

（備考）表に同じ
では，この金融セクターを用いてIS-LM曲線の形状及びクラウディング・アウト効果について検討してみよう。但し，ここでいうクラウディング・アウトは国債発行で資金をまかなった（bond finance）財政支出の拡大による利子率の上昇（portfolio crowding out）と，この利子率の上昇により利子に弾力的な民需が衰退し景気拡大効果が弱まることをいう。これらの効果は，IS-LM分析の範疇でいうならば，LM曲線が利子率の変化に対して完全に弾力的ではないこと（LM曲線が右上りであること）から生じる。このLM曲線が右上りであることによるIS曲線のシフトによる景気拡大政策の効果削減を，ModiglianiはIS・LM曲線の創始者にちなんでHicksian effectとよんでいる。

そこで，この金融セクターを実物セクターに結びつけ，実質政府投資を1兆円増加のシミュレーションを行った。これにより実質国民総支出は3年目の終わりには約22,100億円（1.99%）増加し，長期利子率（RSEC）は0.4％ポイント（7.0%）上昇する。次にHicksian effectをみるために利子率を一定に保つという条件を加えた下で，上記と同様に名目政府投資を1兆円増加させシミュレーションを行った。この結果実質国民所得は3年目の終わりには約23,400億円（2.11%）と利子率が変化した場合に比べて約1,300億円（0.12%）だけ効果が大きくなっている（図21）。この結果は，IS曲線の利子弾力性がかなり低く，LM曲線の利子弾力性がかなり高いことを示し，わが国においてはクラウディング・アウト効果がかなり小さいことを示している。
II - 1 - 1 現金通貨（非銀行部門による需要）

$$ \begin{aligned}ln\bigg(\frac{CURP}{FNW}\bigg)=&-\frac{5.123}{(29.98)}+\sum_{0}^{8}\alpha_{i}\cdot RSEC_{i}+\sum_{0}^{5}b_{i}\cdot(REUD+fp)_{i}+1.025ln\bigg(\frac{GNPV}{FNW}\bigg)\\&+0.3437ln\bigg(\frac{GNPV}{FNW}\bigg)_{-1}+0.1806ln FNW\\&(1.78)\bigg(1.4.01)\end{aligned} $$

\[\begin{aligned}&a_{i}\cdots\cdots\cdots\cdots Almonlag:d=2,s.c=Y,e.c=Y,\\&b_{i}\cdots\cdots\cdots\cdots Almonlag:d=2,s.c=N,e.c=N,\\&a_{i}\quad\begin{array}{cccc}{{{0}}}&{{{1}}}&{{{2}}}&{{{3}}} \\{{{-0.0005830}}}&{{{-0.001036}}}&{{{-0.001360}}}&{{{-0.001555}}} \\{{{(1.47)}}}&{{{(1.47)}}}&{{{(1.47)}}}&{{{(1.47)}}} \\\end{array}\quad\begin{array}{cccc}{{{4}}}&{{{5}}} \\{{{-0.001619}}}&{{{-0.001555}}} \\{{{(1.47)}}}&{{{(1.47)}}}&{{{(1.47)}}} \\\end{array}\\&b_{i}\quad\begin{array}{cccc}{{{-0.0001667}}}&{{{-0.0006820}}}&{{{-0.0009801}}}&{{{-0.001011}}} \\{{{(0.27)}}}&{{{(2.27)}}}&{{{(4.09)}}}&{{{(3.45)}}} \\\end{array}\quad\begin{array}{cccc}{{{-0.0009245}}}&{{{-0.0005709}}} \\{{{(2.97)}}}&{{{(2.69)}}} \\\end{array}\\&a_{i}\quad\begin{array}{cccc}{{{6}}}&{{{7}}}&{{{8}}}&{{{SUM}}} \\{{{-0.001360}}}&{{{-0.01036}}}&{{{-0.0005830}}}&{{{-0.01069}}} \\{{{(1.47)}}}&{{{(1.47)}}}&{{{(1.47)}}} \\\end{array}\\&b_{i}\quad\begin{array}{cccc}{{{-0.004385}}} \\{{{0}}} \\{{{0}}}

II - 1 - 2 要求払預金（非銀行部門による需要）

$$ \begin{aligned}ln\Big(\frac{DD}{FNW}\Big)&=-\frac{4.585}{(23.56)}+\sum_{0}^{8}a_{i}\cdot RSEC_{i}+\sum_{0}^{6}b_{i}\cdot(REUD+fp)-_{i}+\sum_{0}^{3}c_{i}\cdot ln\Big(\frac{GNPV}{FNW}\Big)-_{1}\\&\quad+0.2330ln FNW\\&\quad(16.38)\\&\begin{array}{c}\\\hline\overline{R}^{*}=0.986\quad s=0.029\quad DW.=1.06\\\hline\\a_{i}\cdots\cdots\cdots\cdots Almonlag:d=2,s.c=Y,e.c=Y,\\\\b_{i}\cdots\cdots\cdots\cdots Almonlag:d=2,s.c=Y,e.c=Y,\\\\c_{i}\cdots\cdots\cdots\cdots Almonlag:d=2,s.c=N,e.c=Y,\\\\\hline\\a_{i}\quad0\quad1\quad2\quad3\quad4\quad5\\-0.001412\quad-0.002511\quad-0.003296\quad-0.003767\quad-0.003923\quad-0.003767\ $ 1.99)\quad(1.99)\quad(1.99)\quad(1.99)\quad(1.99)\quad(1.99)\\b_{i}\quad-0.001077\quad-0.001846\quad-0.002307\quad-0.002461\quad-0.002307\quad-0.001846\ $ 6.24)\quad(6.24)\quad(6.24)\quad(6.24)\quad(6.24)\quad(6.24)\quad(6.24)\\\\c_{i}\quad0.8456\quad0.4778\quad0.2143\quad0.05501\ $ 10.86)\quad(35.86)\quad(4.52)\quad(1.23)\\\\\quad6\quad7\quad8\quad SUM\\-0.003296\quad-0.002511\quad-0.001412\quad-0.02590\ $ 1.99)\quad(1.99)\quad(1.99)\\\\\quad b_{i}\quad-0.001077\ $ 6.24)\\\\\quad c_{i}\quad1.593\\\end{array}\end{aligned} $$
II - 1 - 3 定期性預金（非銀行部門による需要）

\[ln\left(\frac{DT}{FNW}\right)=-1.244+\sum_{0}^{5}a_{i}\cdot RT_{i}+\sum_{0}^{5}b_{i}\cdot RSEG_{i}+\sum_{0}^{5}c_{i}\cdot RLB_{i}-0.0007485(REUD+fp)+1.082\ln\left(\frac{GNPV}{FNW}\right)+0.5230\ln FNW(1.35)\overline{R}^{2}=0.994\quad s=0.015\quad D.W.=1.89a_{i}\cdots\

II - 1 - 4 銀行部門発行金融債（非銀行部門による需要）

\[\begin{aligned}ln\bigg(\frac{SEC}{FNW}\bigg)=&-\frac{5.585}{(48.11)}+\sum_{0}^{5}a_{i}RSEC_{i}+\sum_{0}^{5}b_{i}(REUD+fp)_{i}+0.7682ln\bigg(\frac{GNPV}{FNW}\bigg)\\&+0.2038ln\bigg(\frac{GNPV}{FNW}\bigg)_{-1}+0.2733ln FNW\\&(1.53)\bigg.\bigg.\bigg
II - 1 - 9 通貨当局対外純資産

$$ \begin{array}{c}lnNFA=-\begin{array}{c}2.6999+0.4253lnFXS_{-2}+0.9027lnGFX\\ (-4.43)\quad(4.72)\quad(76.87)\end{array}\\\overline{R}^{2}=0.997,s=0.0391,D.W.=1.47\end{array} $$

II - 1 - 10 民間対外長期資産残高

$$ \begin{aligned}ln\left(\frac{KLPA}{\frac{FNW\times1000}{\frac{1}{4}\sum\limits_{0}^{3}FXS-i}}\right)&=6.65955+\sum\limits_{0}^{4}ai\ln\left\{\frac{(1+RLUS^{\prime}100)}{(1+RBRA^{\prime}100)}\right\}\\&+0.18694\ln\left(\frac{BPXG}{\frac{FNX\times1000}{14.21}}\right)-0.81379\ln FNW\\&\quad\frac{1}{4}\sum\limits_{0}^{3}FXS-i\\&\quad\overline{R}^{*}=0.998,\ s=0.016,\ DW.=1.66\\& 推定期間 \quad74:II\ to\ 78:I\end{aligned} $$

$$ \begin{array}{l}\alpha_{i}\cdots\cdots\cdots\cdots\mathrm{Shiller\log}\colon\mathrm{d}=1,\mathrm{~s.c}=N,\mathrm{~e.c}=N,\mathrm{~}k=1.0\\\alpha_{i}\quad\begin{array}{c}0\\0.79025\ $ 3.21)\end{array}\begin{array}{c}1\\0.51317\ $ 2.73)\end{array}\begin{array}{c}2\\0.23602\ $ 1.63)\end{array}\begin{array}{c}3\\-0.04108\ $ -0.31)\end{array}\begin{array}{c}4\\-0.31817\ $ -2.05)\end{array}\begin{array}{l}SUM\\1.180\\\end{array}\end{array} $$

II - 1 - 11 民間対外長期負債残高

$$ \begin{aligned}ln\left(\frac{KLPL}{\frac{FNW\times1000}{\frac{1}{4}\sum\limits_{0}^{3}FXS-i}}\right)&=-11.42176+\sum\limits_{0}^{6}a_{ln}\left\{\frac{(1+(REUD+fp)/100)}{(1+RSECI100)}\right\}\\&\quad+1.67105ln\left(\frac{GNPV}{FNW}\right)+0.62634lnFNW\\&\quad(2.00)\begin{aligned}\overline{R}^{*}&=0.927,s=0.052,D.W.=1.19\\& 推定期間 73:II to78:I\end{aligned}\end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}a_{i}&\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots Shiller lag:d=1,s.c=N,e.c=N,k=1.0\\a_{i}&\quad\begin{array}{cccc}{{{0}}}&{{{1}}}&{{{2}}}&{{{3}}} \\{{{-0.81365}}}&{{{-0.71342}}}&{{{-0.60651}}}&{{{-0.48295}}} \\{{{(-2.55)}}}&{{{(-2.43)}}}&{{{(-2.22)}}}&{{{(-1.94)}}} \\\end{array}\quad\begin{array}{cccc}{{{4}}}&{{{5}}}&{{{6}}} \\{{{-0.34465}}}&{{{-0.19706}}}&{{{-0.04521}}} \\{{{(-1.58)}}}&{{{(-1.05)}}}&{{{(-0.26)}}} \\\end{array}\\&\quad\begin{array}{c}{{{SUM}}} \\{{{-3.204}}} \\\end{array}\end{aligned} $$

II - 1 - 12 民間部門対外短期純負債残高

$$ \begin{aligned}ln\left(\frac{KSNN}{\frac{FNW\times1000}{\frac{1}{4}\sum\limits_{0}^{3}FXS-i}}\right)&=7.349+\sum\limits_{0}^{3}a_{i} RBRA-i+\sum\limits_{0}^{3}b_{i}(REUD+fp)-i\\&\quad-0.9140ln\left(\frac{FNW\times100}{\frac{1}{4}\sum\limits_{0}^{3}FXS-i}\right)+0.6248GF(FXS)\\&\quad(1.93)\\&\quad\overline{R}^{*}=0.997,\ s=0.0297,\ D.W.=1.72\\& 推定期間 \quad73:II\ to\ 78:I\end{aligned} $$