Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表6 熱処理残渣の重量および成分濃度 （上段：ベースメタル他、下段：レアメタル類）

種類	処理	重量 g/g	(wt%)
Cu	Zn	Pb	Ag	Fe	Al	Sn	Br	Si
セラミック積層	600℃炭化	0.99	4.2	0.1	0.1	0.2	2.3	0.8
セラミックリート	600℃炭化	0.16	7.3	0.3	1.1	1.4	0.1	5.0	0.4	9.3
500℃焼却	0.24	12.1	0.1	7.7	0.3	9.8	0.1	9.1	2.0	6.5
タンタル積層	600℃炭化	0.78	0.6	2.4	1.8	0.2	15.1
500℃焼却+0.5mm	0.50	1.9	0.1	0.0	0.3
500℃焼却-0.5mm	0.29	1.7	6.2	3.5	0.5	25.9
タンタルリート	600℃炭化	0.28	0.7	0.2	1.9	8.9	2.8	2.3	13.0
ニオプ積層	600℃炭化	0.75	0.1	5.2	1.1	0.1	12.4
400℃焼却+0.5mm	0.23	0.1	5.9	0.2	0.0	2.9
400℃焼却-0.5mm	0.41	0.2	0.0	0.0	5.6	1.6	0.1	18.7

種類	処理	(wt%)
Ti	Ba	Sb	Ni	Mn	Nb	Ta
セラミック積層	600℃炭化	17.2	45.4	10.5
セラミックリード	600℃炭化	12.2	24.1	1.1	5.3	0.5	0.1	1.5
500℃焼却	6.1	13.2	0.7	2.9	0.1	0.1
タンタル積層	600℃炭化	1.8	11.6	39.6
500℃焼却+0.5mm	13.5	62.8
500℃焼却-0.5mm	2.8	9.2	11.4
タンタルリード	600℃炭化	2.2	2.4	0.1	6.8	34.0
ニオプ積層	600℃炭化	1.5	17.6	35.2	0.2
400℃焼却+0.5mm	0.2	20.0	40.6
400℃焼却-0.5mm	2.1	9.4	25.0	0.1

以上の結果から、セラミックコンデンサーではチタン酸バリウムの分離、タンタルおよび酸化ニオブコンデンサーでは、二酸化ケイ素および二酸化マンガンとの分離が大きな課題である。

前者に対しては、湿式磁力選別による効果が期待できる。後者に対しては、積層型の空気中での熱処理により、モールド部を分離できることが確認されたが、コンデンサーの種類によって最適な条件が異なることがわかった。従って、この処理には予めコンデンサー種を分別することが必要である。

これ以外の選別方法として、湿式比重選別を試みた。金属タンタルの比重は16.6g/cm³であり、酸化（V）タンタルの8.7g/cm³と比べて大きく、炭化処理によってタンタルが酸化されなければ、タンタルを容易に濃縮できることが期待される。

残渣 5g に対し、粉砕粒径を≤75, 500 μm、供給水圧 1.4kPa、遠心加速度 5, 11G で行った。粗粒では分離できたものの、タンタルの濃縮効果はほとんど得られなかった。粒径小では大半の供給物が tailing 側へと移行した。
また、リード型の場合は、処理後に臭素が残留した。これを除去するため、残渣の水洗処理を行った。水洗処理は、残渣5gを0.5mm以下に粉砕後、常温および80℃で1時間行った。水洗による重量減少は15%ほどであった。図6に臭素濃度変化を示す。臭素は水洗によって除去されることがわかり、特に水洗工程を設けなくとも、後段の湿式選別処理過程において同様の効果が得られるものと思われる。

図 6 リード型コンデンサーの 600℃炭化処理残渣に対する水洗処理(1hr)による臭素濃度変化

## ・MLCC付き PWBからのニッケル濃縮

MLCC 付き PWB を対象として、PWB を低酸素雰囲気下で熱処理した後、打撃（スタンプ）処理によって銅箔とガラス繊維を分離し、さらに磁選処理によって MLCC を回収した。

磁選の磁力が高くなると、不純物として非磁着物の巻き込み量が増加し、ニッケル品位は低下した。図7に各熱処理温度での0.1T磁選による磁着物の金属品位を、図8に産物の金属分配率を示す。図7に示すように、熱処理温度が高温になるほど、回収されるMLCC量が増加し、ニッケル品位が向上した。ただし、図8に示すように、高温になるほど、銅、鉛、錫の揮発量が増大した。銅の揮発ロスを減らすため、873Kでの熱処理が最適とした。
熱処理温度 873K、0.1T 磁選によって、ニッケルは -4mm 磁着物へ濃縮し、ニッケル品位は処理前の 0.16 から 6.7% へ向上、ニッケル実収率 74% を得た。またニッケル濃縮物中への銅口スは 1% 未満であった。銅の大半は +4mm へ残留し、銅品位は処理前の 23 から 31% へ向上、銅実収率 90% を得た。鉛および錫は、含有量の各 82%、92% を排ガス系あるいは -4mm 非磁着物へ分離した。

Temperature (K)

図 7 MLCC 付き PWB からのニッケル回収試験（0.1T 磁着物の品位）

Cu

Pb

Sn

図 8 MLCC 付き PWB からのニッケル分離試験：4mm 篩分け

0.1T 磁選処理産物の分配率（処理した主基板の含有量を 100% とする）

## ・破砕基板の細粒からのニッケル濃縮

次に、破砕細粒( $ -4mm $ )を対象としたニッケル濃縮処理を行った。図9に試験フローを示す。熱処理前の1次磁選処理によって、鉄とニッケルはほぼ100%磁着物へ、
銅の 73% 、金の 63% を非磁着物へ分離した。続いて、磁着物から金を分離することを検討した。磁着物には金属（リード）部が多く含まれ、その成分は銅・ニッケル合金が主体で、金めっきを施したものも含まれた。そのため、磁着物からリード部を取り除き、熱処理と磁選の効果を調査した。

図 10 に各実験条件での産物の金の分配率を示す。空気中 873K で熱処理し、解砕、0.5mm 篩分け後、0.1T 磁選処理することによって、金の磁着物中への残留率が 1.5% と最も低くなった。この条件でニッケル品位は 1.7 から 6.9% へ向上、ニッケル回実収率 82% を得た。

図 9 破砕基板細粒からの Ni 分離試験フロー

図 10 各実験条件での金の分配率（各残渣の合計含有量を 100% とする）
4.. レアメタル濃縮プロセスの消費エネルギー、経済性、環境影響評価

以上で検討した廃 PCB の処理プロセスについて、LCA (Life Cycle Assessment)の

手法を用いて既存プロセスとの消費エネルギー、経済性評価、環境影響評価を行った。

処理する PCB 量は 20 トン/日とした。これは、現在国内の一銅製錬所で取り扱

われている PCB 量のほぼ最大量である。最大のスケールメリットを出した場合

を想定して比較することとした。まず、LCAで行われるインベントリ分析から、

各プロセスにおける消費エネルギーを算出した。プロセスの運転に関わるエネ

ルギーには、電力消費によるものと燃料消費によるものとがある。

消費電力は 20t/日の PCB 処理量から各工程の処理量を算出し、それに見合っ

た装置を選定し、取り扱う企業のカタログ値よりその定格出力を引用した。連

続運転となるため、定格出力の8割を消費電力とした。既存プロセスの銅製錬

のインベントリデータは文献より引用した。

熱処理設備の燃料は重油を使用する。PCB の熱処理時の重油消費量に関して

はまとまった報告例がないため、仮にPCBの熱処理時のプラント運転データを

引用し、処理量あたりの重油消費量（原単位）を30kg/t-PCBとした。次に、イ

ンベントリ分析で算出された消費エネルギーを用いて、経済性評価を行った。

熱処理における燃料単価は 2011 年 2 月時における企業ヒアリング値から 20

円/L と した。電力費の単価は、2011 年 2 月時における産業用電力料金から 11

円/kWh とした。石炭の単価は、財務省貿易統計の 2010 年平均の輸入一般炭価

格から10円/kgとした。

基板は排出元から買い取る必要があるが、この調達費は既存プロセスと共通

しているため、評価から除いた。また本評価では、プロセスに付随する運搬費

や人件費等に関しては評価に入れず、インベントリに関するエネルギーコスト

と、売却益あるいは処分費のみで比較した。

最後に、インベントリ分析および経済性評価で用いたインベントリデータを

用いて、環境影響評価を行った。本研究で提案した PCB の新規処理プロセスお

よび既存のプロセスでは、以下のインパクトカテゴリーを検討した。
· ADP（Depletion of abiotic resources，非生物資源の消費）

· GWP（Global warming potential，地球温暖化）

· AP（Acidification potential，酸性化）

インパクトカテゴリー内の各インベントリデータに対して、カテゴリーイン

ディケータを算出し、カテゴリ内の各物質の環境影響を比較した。次に、算出

したカテゴリーインディケータを正規化および重み付けによって統合化し、各

インパクトカテゴリーの環境影響を比較した。特性化係数および統合化係数は、

JLCA-LCA データベースに掲載されている日本版被害算定型影響評価手法

LIME2 より 引用 した。

評価の比較対象は、国内の銅製錬所で行われている既存のプロセスとした。

それぞれのプロセスを同じレベルで比較するために、プロセスの評価範囲を決

定する必要がある。既存の PCB リサイクルプロセスは全ての PCB に共通した

ものである。一方、本研究で調査したプロセスは、PCB のリサイクルプロセス

の特定の部分を対象としたものである。よって、個別のプロセスに対応するよ

う、既存プロセスの対象物を揃えた。

4. 1 タンタル濃縮プロセスの評価

タンタルコンデンサは全ての PCB に実装されてはおらず、HDD (Hard Disk

Drive）やサーバー用の PCB に限られている。よって、タンタル濃縮プロセスは、

タンタルコンデンサを含んだ PCB にのみ適用することとした。タンタルコンデ

ンサの有無によって PCB を分別する必要があるが、この工程に関しては、今後

収集する際や排出元で事前に人手で分別するものとし、新たな人員増やエネル

ギー増の評価は加えなかった。図11にタンタルコンデンサを含んだPCBを対

象とするプロセスを既存プロセスと併せて示す。灰色で囲った範囲を評価範囲

とした。

PCB の破砕処理までは、既存設備と同等として、評価範囲から除いた。新規

プロセスで発生した第一篩下残渣は、貴金属品位が高く銅品位が低いため、直
接貴金属回収工程へ送られ、以後は既存工程と同じプロセスとした。第二篩下残渣は銅品位が高いため、既存の銅製錬工程の自溶炉へ送られ、以後は既存工程と同じプロセスとした。

図 11 基板からのタンタル濃縮フロー 既存フローとの比較

新規プロセスの熱処理工程で発生する排ガスは、既存のガス処理プロセスへ送るものとした。既存および新規プロセスについて、熱処理と銅製錬工程を合わせて考えれば排ガス処理のインベントリに大きな差は生じないとし、排ガス処理については評価範囲から除いた。

生産される粗銅については、新規プロセスで分離した第一篩下残渣およびタンタル濃縮物中への銅ロスが数％であることから、既存プロセスとほぼ同じ生産量とみなし、評価範囲から除いた。銅製錬工場における貴金属回収工程は、既存および新プロセス双方に共通するため、評価範囲から除外した。

新規プロセスで発生したタンタル濃縮物はタンタルの製錬工程へ送られる。濃縮物の成分はタンタル鉱石由来の原料とは異なるため、製錬工程のインベン
トリも厳密には異なると考えられる。しかし、前述のニッケルと同様に、濃縮

物のタンタル品位が鉱石由来の原料と同等であることから、粗い仮定ではある

が、本評価では製錬工程のインベントリをタンタル鉱石の場合と同じものとみ

なし、評価範囲から除いた。既存プロセスでは、新規プロセスでリサイクルす

る量と同量のタンタルを消費するものとし、既存プロセスにタンタル鉱石の消

費を追加した。

評価の結果、タンタル濃縮プロセスは、2度の熱処理を行うことによる効果

が大きく、既存プロセスと比較し約50％の消費エネルギー増となった。しかし、

経済性評価ではタンタル濃縮物の売却益が大きく影響し、利益増となった。環

境負荷はタンタルのリサイクルにより、既存プロセスより低下した。

### 4.2 ニッケル濃縮プロセスの評価

PCB 破碎後の細粒(-4mm)からのニッケル濃縮プロセスは、タンタルコンデ

ンサを含んだ実装部品に対しては適用せず、それ以外に発生するものに適用す

ることとした。図12に既存プロセスと併せて示す。灰色で囲った範囲を評価範

囲とした。

PCB の破砕処理までは既存設備と同等として、評価範囲から除いた。新規プ

ロセスで発生した非磁着物やリード部分は全て銅製錬工程へ送られ、以後は既

存工程と同じプロセスとした。

新規プロセスで発生したニッケル濃縮物はニッケル製錬工程へ送られるが、

製錬工程のインベントリは前述までと同様に鉱石由来の原料と同等とし、評価

範囲から除いた。既存プロセスでは、新規プロセスでリサイクルする量と同量

のニッケルを消費するものとし、既存プロセスにニッケル鉱石の消費を追加し

た。評価の結果、破砕細粒からのニッケル濃縮プロセスは、既存プロセスと比

較し約 18% の消費エネルギー増となった。エネルギーコストは 30% 増となった

が、ニッケル濃縮物の売却益が見込んだ場合は、既存プロセスより低コストと

なった。環境負荷はニッケルのリサイクルにより、既存プロセスより低下した。
図 12 基板からのニッケル濃縮フロー 既存フローとの比較

### 5. 結言

以上の結果から、次のことが明らかになった。

・水中爆破砕によって、基板から実装部品のみを分離することができる。また、傾斜型機械粉砕によっても実装部品を分離することができる。

・実装部品を除去した基板は炭化処理により銅箔とシリカ粉をスタンプミルで有効に分離することができ、分離には静電選別が期待される。また、微細な銅粉は浮選により回収できる。

・基板からのレアメタル回収には、使用されていた廃基板の用途別に分別して回収する必要がある。

・リード型コンデンサーには不純物が多く含まれ、炭化処理時は空気中での熱処理時と比較して不純物の少ない残渣を得ることができる。また、リード型に含まれる臭素は、炭化処理後の水洗によって除去できる。

・積層型タンタルおよび酸化ニオブコンデンサーは空気中での熱処理により、モールド部を分離できることが確認された。コンデンサーの種類によって最適な条件が異なるので、処理には予めコンデンサー種を分別することが必要である。
・セラミックコンデンサーでは、熱処理温度 $ 873 \, K $ 、 $ 0.1 \, T $ 磁選によって、ニッケル

は－4mm 磁着物へ濃縮し、ニッケル品位は処理前の0.16から6.7％へ向上、ニッケル

実収率 74% を得た。またニッケル濃縮物中への銅口スは 1% 未満であった。銅の大半

は+4mmへ残留し、銅品位は処理前の23から31％へ向上、銅実収率90％を得た。鉛

および錫は、含有量の各82%、92%を排ガス系あるいは-4mm非磁着物へ分離した。

破砕細粒(-4mm)を対象としたニッケル濃縮処理を行ったところ、空気中873Kで熱処

理し、解砕、0.5mm篩分け後、0.1T磁選処理することによって、金の磁着物中への残

留率が1.5％と最も低くなった。この条件でニッケル品位は1.7から6.9％へ向上、二

ツケル回実収率 82% を得た。

・レアメタル濃縮プロセスの消費エネルギー、経済性、環境影響評価をしたところ、

本研究で提案した全てのプロセスは既存プロセスより環境負荷が低減し、有意

義なプロセスと考えられる。タンタル濃縮プロセスは、エネルギー消費は増す

ものの大きな利益を見込め、設備を投資して実施する価値があると考えられる。

ニッケル濃縮プロセスは、新規の投資効果は得られないが、環境負荷の低い点

で可能性のあるプロセスと考えられる。
## 研究発表

## · 論文発表

1. H. Ono, G. Dodbiba, and T. Fujita, “Copper Recovery from Printed Circuit Board by Carbonization”, Int. J. Soc. Mater. Eng. Resour., 17, 1, pp. 53-57 (2010)

2. 小野浩之，藤田豊久，「熱処理によるプリント基板からのタンタル回収」，資源と素材，Vol.127, No.8, pp.519-525 (2011)

3. 小野浩之，ドドビバ ジョルジ，定木淳，藤田豊久，「熱処理と磁力選別を利用したプリント基板からのニッケル濃縮と含有金属成分の挙動」，資源と素材，Vol.127, No.9, pp.584-591 (2011)

## 学会発表

1. H. Ono, G. Dodbiba, and T. Fujita, “Copper recovery from printed circuit board by carbonization”, The 6th Int. Conf. on Materials Eng. for Resources (ICMR2009), Akita, pp.259-262 (2009)

2. H. Ono, G. Dodbiba, and T. Fujita, “Copper Recovery from Printed Circuit Board by Carbonization”, The 10th Int. Symposium on East Asian Resources Recycling Technology (EARTH2009), Jejudo (Korea), pp.252-255 (2009)

3. 小野浩之，Dodbiba Gjergj，藤田豊久，“廃棄物の炭化処理による金属回収”，資源・素材2009（札幌），札幌（2009）

4. H. Ono, G. Dodbiba, and T. Fujita, “Copper recovery from Printed Circuit Board by Carbonization”, The 7th Japan/Korea Int. Symposium on Resources Recycling and Materials Science, Kyoto, pp.70 (2009)

5. H. Ono, G. Dodbiba, and T. Fujita, "Copper Recovery from Printed Circuit Board by Carbonization", XXV International Mineral Processing Congress, pp. 3845-3851 (2010)

6. 小野浩之，Dodbiba Gjergj，藤田豊久，「破砕基板からのレアメタ
ル回収」，資源・素材2010（福岡），福岡（2010）

7. 小野浩之，藤田豊久，「破砕基板からのタンタル回収プロセスの開発」，環境資源工学会例会，（大阪）（2010）

8. T. Fujita, H. Ono, G. Dodbiba, S. Matsuo, and K. Okaya, "Copper recovery from printed circuit board of E-waste", Recycling of Electronic Waste II, The Second Symposium, TMS (The Minerals, Metals & Materials Society), pp. 33-38 (2011)

9. T. Fujita, G. Dodbiba, and K. Murata, “Estimation of various crushing methods for construction wastes recycling”, Proc. Int. Symposium of Resource Recycling, Kaohsiung, Taiwan, pp.109-112 (2011)

10. T. Fujita, H. Ono, G. Dodbiba, K. Okayama, S. Matsuo, J. Sadaki, and S. Murakami, “Copper and tantalum recovery from printed circuit board”, Conference of metallurgists, Montreal (2011)
## 論文

# 量的緩和策の銀行貸出への効果 $ ^{*} $

立花 実・井上 仁・本多 佑三 $ ^{**} $

## 〈要旨〉

本稿の目的は、日本で実施された量的緩和策が銀行貸出に対し効果を持っていたか否かを実証分析することである。そのために、個別銀行の財務データを用いてパネルデータ分析を行った。分析の結果、次の点が明らかになった。まず、2000年代前半に実施された量的緩和策は銀行貸出に対し正の有意な効果を持っていた。とりわけ、時期としては2002年度、業態としては第二地方銀行、財務状況としては不良債権比率の高い銀行によく効いていた。一方、2010年に採用された包括的金融緩和策と2013年に採用された量的・質的金融緩和策の銀行貸出への効果については、一部に有意な結果が見られたものの、頑健な証拠とまでは言えなかった。以上の分析結果は、伝統的金融政策のもとで検出された“銀行貸出チャネル”が量的緩和策のもとでも存在することを示唆している。最後に、銀行貸出チャネル以外の経路として、ポートフォリオ・リバランス・チャネル、総需要の喚起を通じたチャネル、バランスシート・チャネルの3経路を取り上げ、それらの効果について議論する。

JEL 分類コード : E51, E52, G21

キーワード：量的緩和、銀行貸出、銀行貸出チャネル
# The Effects of Quantitative Easing on Bank Lending: The Case of Japan

Minoru TACHIBANA, Hitoshi INOUE, and Yuzo HONDA

## Abstract

The purpose of this paper is to analyze the effects of Quantitative Easing (QE) on bank lending in Japan, using panel data on banks' financial statements. The results indicate that QE in the first half of the 2000s has a statistically significant effect on bank lending. In particular, the effect is highly and robustly significant in FY 2002, for member banks of the Second Association of Regional Banks, and for banks with a high non-performing loan ratio. Meanwhile, the effects of “Comprehensive Monetary Easing” introduced in 2010 and “Quantitative and Qualitative Monetary Easing” introduced in 2013 on bank lending appear less robust, though some results are statistically significant. These results imply that “bank lending channel” detected under conventional monetary policy can be also seen under QE. Finally, we discuss three transmission mechanisms other than bank lending channel, i.e. portfolio rebalancing channel, aggregate demand channel, and balance sheet channel, through which QE might have effects on bank lending.

JEL Codes : E51, E52, G21

Keywords: Quantitative Easing, Bank lending, Bank lending channel
### 1. はじめに

2008年秋に発生したグローバル金融危機に対処するため、欧米の中央銀行は量的緩和策を含む非伝統的金融政策を導入した。その効果を巡り多くの実証研究がこれまで蓄積されてきたが、主に金融市場やマクロ経済への効果に焦点があてられてきた $ ^{1} $ 。日本においても欧米諸国に先立ち2001年から2006年まで量的緩和策が実施されたことからその効果に関する実証研究が進められてきたが、やはり多くは金融市場やマクロ経済への効果を測定することを目的としていた $ ^{2} $ 。

本稿の目的は、まだ研究蓄積が比較的少ない分野である銀行貸出への効果を検証することである。とりわけ、日本で実施されてきた一連の量的緩和策——2000年代前半の量的緩和策、2010年に採用された包括的金融緩和策、そして2013年に始まった量的・質的金融緩和策——の銀行貸出への影響を個別銀行のパネルデータを用いて回帰分析する。

既存の研究としては、Bowman et al.（2015）、Hosono and Miyakawa（2014）、塩路（2016）、井上（2013）、三谷（2016）が挙げられる³。Bowman et al.（2015）は2000年代前半に実施された量的緩和策を分析対象としており、量的緩和策下で増加した銀行の流動性ポジションが銀行貸出に正の影響を及ぼしていることを示した。ただし、その効果は小さく、また量的緩和期の前半にのみ効果があったとしている。Hosono and Miyakawa（2014）は景気循環や金融政策の銀行貸出への影響を調べるために、銀行と企業間の貸出マッチングデータを用いて回帰分析している。量的緩和策に関する結果のみをここで挙げると、2000年代前半の量的緩和策は銀行が保有する流動性資産と貸出との間の正の関係を弱めた、すなわち流動性制約を緩める効果を量的緩和策は持っていたという結果を得ている。また、2006年の量的緩和策の終了が逆に流動性制約を強めたという結果も報告している。塩路（2016）はより直接的に量的緩和と銀行貸出の関係を調べている。具体的には、銀行ごとに超過準備額を推計した上でその変数が銀行貸出に与える影響を回帰分析しており、ゼロ金利下では超過準備変数は銀行貸出に正の効果を及ぼしていることを示した。またその効果は不良債権
を抱えている銀行ほど強く、さらに業態によっても差が現れるという異質性も確認している。井上（2013）は、2000年代前半の量的緩和期における日銀当座預金残高目標の拡大が銀行貸出に対し有意な効果を持っていたことを見出している。さらに資産規模が小さい銀行ほど、不良債権が少ない銀行ほどその効果は大きかったことも明らかにしている。三谷（2016）は標本期間が2009年までだったBowman et al.（2015）の分析を2014年まで拡張し、さらに信用金庫のデータを加えて推定している。信用金庫のデータを用いた分析は本稿の研究結果を補強する可能性があり興味深い。ただし現時点では、被説明変数として貸出金額の変化率ではなく対数値が使われている点や、Bowman et al.（2015）の（1）式のみの推定にとどまり量的緩和策の効果を識別していない点などの課題も残されおり、今後の改訂が待たれる。

本稿では以上の先行研究の中でも特に Bowman et al.（2015）の回帰モデルを参考にし、さらに以下の点で彼らの研究を発展させた。第一に、Bowman et al.（2015）では2000年代前半に実施された量的緩和策が分析対象であったのに対して、本稿では標本期間を直近まで延長し、包括的金融緩和策と量的・質的金融緩和策の効果についても分析を行っている。

第二に、「量的緩和策は銀行貸出に対し効果があったか」という問いに直接答えられるモデルに修正した。Bowman et al.（2015）では、銀行貸出の変化率を被説明変数とし、ストック変数である流動性ポジション（現金預け金とコールローンの合計額を総資産額で除した変数）で回帰するモデルを推定している。このモデルのもとでは、もし係数の推定値が有意に正であれば、それは銀行が資金制約に陥っていることを意味する。しかしながら、量的緩和策によって貸出が増えたかという問いに直接答える定式化ではない $ ^{4} $ 。そこで本稿では、まず、日銀による量的緩和策の影響が直接反映される変数（「現金預け金」とその内訳である「預け金（うち日銀への預け金）」の2種類 $ ^{5} $ ）を分析に用いた。さらに、それらの変数の対資産比率だけでなく“変化率”も貸出式の説明変数として採用し結果の頑健性を探った。変化率をとることで、預け金の変化がどれくらい貸出額を変化させたかを分析することができるため、従来の研究で使われている対資産比率と比べて、より自然な形で量的緩和策の銀行貸出へ
の効果を検証できる。

第三に、Bowman et al.（2015）（や井上（2013））で示された“銀行貸出チャネル”の証拠をより強固なものとした $ ^{6} $ 。Bowman et al.（2015）における銀行貸出チャネルの証拠としては、2001年～2006年の量的緩和期のうち特に2002年～2004年の時期に銀行は流動性制約に直面していたという点、自己資本比率が低い銀行や（自己資本比率と比べてやや弱い証拠だが）不良債権比率の高い銀行ほど流動性制約が深刻だったという点、2001年～2004年の期間でかつ流動性比率が低い銀行グループに対して日銀当座預金残高目標の増額が流動性制約を緩める形で効果を持っていたという点が挙げられる。一方、本稿では包括的金融緩和期や量的・質的金融緩和期に標本を延長してもなお、2001年～2006年に実施された量的緩和策の方により頑健な効果が観測された。とりわけ時期としては2002年度、業態としては第二地方銀行、財務状況としては不良債権比率の高い銀行によく効いていたことが分かった。2000年代初めは金融危機が再燃した時期にあたり、この時期に一部の銀行で資金制約が強まったものの、当時の量的緩和策はその強まった資金制約を緩める形で銀行貸出を下支えしたと推察される。これらBowman et al.（2015）や本稿の結果、さらに既述の井上（2013）の結果は、量的緩和策のもとでも銀行貸出チャネルが存在することを示唆している。第四に、上述したようにBowman et al.（2015）や本稿の分析結果は銀行貸出チャネルを示唆するものであるが、本稿ではさらに銀行貸出チャネル以外の経路にも目を向けている。具体的には、ポートフォリオ・リバランス・チャネル、総需要の喚起を通じたチャネル、バランスシート・チャネルの3経路を取り上げる。ただし、そこでは銀行貸出チャネルの検証ほど厳密な実証分析は行っていない。量的緩和策の銀行貸出への効果について全体像を示し、論点を整理することを目的としている。

本稿の構成は次の通りである。第2節では回帰モデルとデータについて説明する。第3節では推定結果を報告する。具体的には、まず3.1項でベースモデルの推定結果を示し、続く3.2項では銀行貸出チャネルを検証するためにベースモデルを拡張した各種モデルを推定する。第4節では銀行貸出チャネル以外の経路について議論する。最後に第5節で結果をまとめる。
## 2 ．推定モデルおよびデータ

本稿では、個別銀行の財務諸表データから年次パネルデータを構築し回帰分析を行う。個別銀行の財務データとしては、日経 NEEDS より入手した単独ベース・本決算のデータを用いる $ ^{7} $ 。推定モデルは Bowman et al.（2015）に基本的には従う。具体的には以下の通りである。

$$ \begin{aligned}\Delta\log\left(L_{it}\right)=&\alpha+\beta_{1}\cdot QE1_{t}\cdot m_{i,t-1}+\beta_{2}\cdot QE2_{t}\cdot m_{i,t-1}+\beta_{3}\cdot QE3_{t}\cdot m_{i,t-1}\\&+\beta_{4}\cdot NONQE_{t}\cdot m_{i,t-1}+\gamma^{\prime}X_{i,t-1}+\tau_{t}+\upmu_{i}+\upvarepsilon_{it}\end{aligned} $$

ここで、iは個別銀行、tは年度を表す。 $ L_{it} $ はt年度末における銀行iの貸出残高であり、その対数階差を被説明変数としている。 $ m_{it} $ 、 $ QE1_{t} $ ～ $ QE3_{t} $ 、 $ NONQE_{t} $ 、 $ X_{it} $ についてはすぐ後で詳述する。 $ \tau_{t} $ はt時点における時間固有の効果であり、年度ダミーを入れることで捉える。 $ \mu_{i} $ はi銀行固有の効果であり、固定効果モデルとして推定する。 $ \varepsilon_{it} $ は誤差項である。

$ m_{it} $ は個別銀行が保有する資産のうち日銀による量的緩和策の影響を直接受ける変数である。本稿の分析では最も重要な変数であることから、複数の指標を採用して頑健な結果が得られるか確かめる。具体的には、貸借対照表の資産項目に計上される「現金預け金」およびその内訳である「預け金（うち日銀への預け金）」をそれぞれ総資産額で除するか、あるいは対数階差をとった計4変数を $ m_{it} $ として用いる。以下、それらを「現金預け金比率」、「現金預け金変化率」、「日銀預け金比率」、「日銀預け金変化率」とそれぞれ呼ぶことにする。第1節で述べたように、とりわけ現金預け金（あるいは日銀預け金）の“変化率”をとったケースは「量的緩和策は銀行貸出に対し効果があったか」という問いを検証するためのより自然な形の回帰モデルと言える。

なお、「現金預け金」と「預け金（うち日銀への預け金）」のデータにはそれぞれ一長一短があり、その点について簡単に述べる。「現金預け金」には日銀への預け金以外にも現金および他の金融機関への預け金が含まれており、量的緩和策以外の要因が入りやすいことが難点ではあるが、継続的なデータが入手可能である点では好ましい。一方、「預け金（うち日銀への預け金）」は量的緩和策の影響が直に現れるため「現金預け金」よりも分析目的に適った項目である。しかし、2013年度以降ほとんどの銀行でその数値が公表されなくなったことから、2013年4月に導入された量的・質的金融緩和策の効果測定が難しくなる。
$ L_{it} $ と $ m_{it} $ との間には、Bowman et al.（2015）および塩路（2006）が指摘しているように、同時決定に起因する内生性の問題が生じ得る。すなわち、もし銀行が貸出を増加させる場合に事前に流動性を確保するという行動をとるならば、 $ m_{it} $ と誤差項の間には正の相関が生じ、推定値は上方向にバイアスを持つことになる。また、 $ (L_{it} $ と $ m_{it} $ の双方と相関する）観測不可能な変数を除外することから生じる内生性の問題も考えられる。例えば、銀行が自身固有の負のショックに直面した際に、リスク回避の観点から貸出を減らすと同時に手元の流動性を高めるという行動をとるならば、推定値には下方向のバイアスが生じる $ ^{8} $ 。そこで、こういった内生性の問題を緩和するために、本稿では前年度の変数 $ m_{i,t-1} $ を説明変数とした $ ^{9} $ 。

（1）式の $ QE1_{t} \sim QE3_{t} $ および $ NONQE_{t} $ はダミー変数であり、 $ QE1_{t} $ は2000年代前半の量的緩和期（2001年度～2005年度）に1、 $ QE2_{t} $ は包括的金融緩和期（2010年度～2012年度）に1、 $ QE3_{t} $ は量的・質的金融緩和期（2013年度～2014年度）に1、 $ NONQE_{t} $ は量的緩和策を実施していない時期（2006年度～2009年度）に1の値をとる。これらの各ダミー変数と $ m_{i,t-1} $ との交差項を回帰式に含めることで、性質の異なる3種類の量的緩和策の効果を分けて推定することができる。なお以降では、3種類の量的緩和策の名称をQE1、QE2、QE3とそれぞれ呼ぶことにする。

$ X_{it} $ はコントロール変数ベクトルであり、総資産額の対数値、自己資本比率、不良債権比率、預金の対数階差、流動性資産比率から成る。流動性資産比率以外の4変数は Bowman et al.（2015）でも採用されている。流動性資産比率は国債、地方債、コールローンの合計額を総資産額で除した変数であり、mを構成する現金や日銀預け金よりも流動性は相対的に低い $ ^{10} $ 。内生性の問題を緩和するために、mと同様、コントロール変数もすべて1期前の数値を回帰式に入れている。

推定期間は、mとして現金預け金を用いた場合には2001年度～2014年度、日銀預け金を用いた場合には先述した通り当データが2013年度以降ほとんど存在しないため（さらにmが1期前の値であることから）2001年度～2013年度とする。なお、推定期間の開始時点を2001年度としているのは、初めて量的緩和策が導入された時期
が2001年3月であることによる。

表1は推定に用いられる各変数の記述統計である。また図1は、銀行貸出、現金預け金、日銀預け金の3変数について年度ごとに集計した時系列グラフである。推定期間は2001年度からだが、銀行貸出のより長期的な動きが把握できるように1990年代半ばからのデータを示す。銀行の貸出総額は、金融危機が発生した1997年度（図では1998/3）から下降し始め、2004年度（同2005/3）まで持続的にその減少傾向が続いた。それが2005年度からようやく上昇に転じた。2009年度から2010年度にかけて一旦減少したものの、直近の2014年度までは順調に回復している。現金預け金と日銀預け金に関しては、両データ間の乖離が90年代に観察されるが、これは前者に含まれる他の金融機関への預け金が高い水準にあったためである。なお、現金預け金がその時期下降しているのも、他の金融機関への預け金の減少が原因である。一方、（本稿で分析対象となっている）2000年代以降の両データ間の乖離は限定的であり、

表 1 記述統計

変数	サンプル数	平均	標準偏差	最小值	最大值
貸出変化率	1632	0.01539	0.05976	-0.31082	1.27386
現金預け金比率(t-1)	1632	0.04300	0.03790	0.00607	0.64232
現金預け金変化率(t-1)	1632	0.04068	0.48247	-1.71256	2.16065
日銀預け金比率(t-1)	1469	0.01946	0.02017	0.00003	0.10492
日銀預け金変化率(t-1)	1451	0.07945	1.28192	-4.84685	5.75590
総資産(対数)(t-1)	1632	14.68488	1.23356	12.08321	19.01782
自己資本比率(t-1)	1632	0.04739	0.01649	0.00382	0.19206
不良債権比率(t-1)	1632	0.03721	0.02170	0.00000	0.28834
流動性資産比率(t-1)	1632	0.14559	0.05924	0.00903	0.43247
預金変化率(t-1)	1632	0.01912	0.04134	-0.26945	0.41941

注：貸出変化率は2001年度から2014年度までの年次データである。その他の $ (t-1) $ が付された変数は2000年度から2013年度までの年次データである。ただし、日銀預け金比率と日銀預け金変化率については2012年度までとした。

図１ 貸出総額と預け金総額の時系列推移

注：各時系列グラフは、個別銀行データの年度末における集計値を表している。貸出総額は左軸、現金預け金総額と日銀預け金総額は右軸に対応している。共に単位は兆円である。影を付けた期間は量的緩和の各期間をそれぞれ表している。日銀預け金のデータは2014年3月以降ほとんどの銀行で公表されていないため、それ以前の期間までとした。
かつほぼパラレルに推移している。ただしQE1期にはやや異なった動きが見られる。日銀預け金の方はQE1の下で増加しているが、現金預け金の方は大きな増加が見られず、むしろQE1終了時点では開始時点よりも低い水準になっている。これも90年代と同様、QE1期（特に前半期）に他の金融機関への預け金が減少したことによる。また、データ不足のためQE3期の日銀預け金についてはグラフ化していないが、現金預け金のQE3期を見るとその額は大幅に増加しており、QE3がそれまでのQE1やQE2と比べてより積極的な量的緩和策であることが確認できる。

### 3. 推定結果

### 3.1 ベースモデル

（1）式の推定結果を表2に記す。左から順に、（1）現金預け金比率、（2）現金預け金変化率、（3）日銀預け金比率、（4）日銀預け金変化率をそれぞれ $ m_{i,t-1} $ として説明変数に含めた場合の結果を報告している。まず、一番上の行のQE1の効果を見ると、（1）～（4）すべてのモデルで有意な正の効果が見られる。これは、QE1の銀行貸出への効果を見出したBowman et al.（2015）や井上（2013）と整合的な結果である。

ここで QE1 の効果の大きさを求める。m が 1 標準偏差（QE1 期中の 1 標準偏差：それぞれ（1）2.4%（2）49%（3）2.1%（4）146%）だけ上昇した場合の銀行貸出への効果を計算すると、順に（1）1.3%（2）0.5%（3）1.1%（4）0.4%となった。特に変化率を用いたモデル（2）、（4）のケースでは、m の増加率と比較して効果が小さいように思える。なお、モデルやデータがやや異なるものの、Bowman et al.

表 2 ベースモデルの推定結果

(1)	(2)	(3)	(4)
现金預付金比率	現金預付金変化率	日銀預付金比率	日銀預付金変化率
QE1×預付金(t-1)	0.555***	0.0102***	0.497***	0.00269**
QE2×預付金(t-1)	0.705***	0.00817	0.233*	0.00110
QE3×預付金(t-1)	0.201***	0.00207	0.242	-0.00882**
NONQE×預付金(t-1)	0.269***	0.00134	0.191	0.000196
総資産(t-1)	-0.117***	-0.113***	-0.130***	-0.123***
自己資本比率(t-1)	1.188***	1.151***	1.356***	1.321***
不良債権比率(t-1)	-0.312***	-0.240***	-0.222***	-0.183**
流動性資産比率(t-1)	0.170***	0.110***	0.158***	0.140***
預金変化率(t-1)	0.146***	0.193***	0.153***	0.175***
定数項	1.617***	1.584***	1.813***	1.716***
決定係数(within)	0.2834	0.2181	0.2047	0.203
決定係数(between)	0.1375	0.0871	0.0952	0.0996
決定係数(overall)	0.0456	0.0253	0.0199	0.0214
サンプル個体数	159	159	154	153
サンプル数	1632	1632	1469	1451

注：被説明変数は貸出変化率である。固定効果モデルの推定結果である。説明変数には他に年度ダミーが含まれている。推定期間は(1)と(2)については2001年度(2002年3月)から2014年度(2015年3月)であるが、(3)と(4)については2001年度(2002年3月)から2013年度(2014年3月)である。これは2013年度以降ほとんどの銀行が日銀預け金の数値を公表しなくなったことによる。括弧内は標準誤差である。***は1%、**は5%、*は10%の水準で統計的に有意であることを示す。
（2015）でもQE1の貸出への効果は小さいと報告している。ただし、現時点でQE1の効果が小さいと判断するのは早計である。なぜなら、第一に、3.2項で示すように同じQE1期内でも標本間で効果に差が見られる。ここではQE1期における平均的な効果を求めたが、3.2.4では特に効果が現れた標本だけに絞りQE1の効果を再計算している。そのケースでは当然のことながら、より大きな効果が得られている。第二に、我々の回帰モデルはあくまで量的緩和策の全体的な効果の一部分しか捉えていない。この点については第4節で詳説する。

表2に戻り、QE2の効果を次に見ると、対資産比率を用いたモデル（1）、（3）では正で有意だが、変化率を用いたモデル（2）、（4）では有意ではない。QE3の場合もモデル（1）のみが正で有意である。したがって、QE2やQE3の銀行貸出への効果は否定できないものの、QE1のような頑健な証拠を提示できるほどではない。QE1期と比べ標本数が少ないことが結果に影響しているかもしれないが、3.2.1で確認するように、年度ごとに分けて推定してもQE1期と比べQE2期やQE3期は正で有意となるケースが少なく、よって標本数の少なさが原因ではなさそうである。むしろ、以下の推定結果すべてを見通すと気付くことだが、変化率を用いたモデル（2）、（4）は対資産比率を用いたモデル（1）、（3）よりも量的緩和策の効果を測る上でより厳しい検証モデルとなっている。QE1についてはその厳しいモデルのもとでも有意な推定結果が得られるぐらい強い効果だったが、QE2やQE3についてはQE1ほど強い効果ではなく、よって一部のモデルにのみ証拠が現れたと解釈できる。したがって、モデル（2）、（4）で有意な結果が得られないからと言って直ちにQE2やQE3に効果が全くないと主張するわけではない。QE2やQE3の効果についてさらに留意点を付け加えると、前段落でも触れたように、ここでは銀行貸出への部分的な効果を見ているにすぎず、別のアプローチを採用すればこれまでとは異なった側面からQE2やQE3の効果が検出されるかもしれない。詳しくは第4節の議論を参照されたい $ ^{11} $ 。

QE1期に特に頑健な効果が見られた理由については、伝統的な金融政策のもとでも議論された“銀行貸出チャネル”の理論を応用することで説明が可能になる $ ^{12} $ 。も
し何らかの理由で銀行が資金不足に陥った場合、その不足分を追加的な費用なしに代替することができなければ当該銀行は貸出を減少せざるを得ない。量的緩和策はそういった状況において銀行に割安な資金を提供することで、銀行貸出の減少を食い止める役割を発揮し得る。QE1が採用された2000年代初めは金融危機が再燃した時期にもあたり、銀行部門では資金制約が強くなっていた可能性は十分にある $ ^{13} $ 。なお、この仮説がもし現実に当てはまっていれば、個別銀行の預け金の多寡に応じて当該銀行の貸出量が決まるという現象が現れ、（1）式のmとQEダミーの交差項にかかる係数の推定値が有意に正となるはずである。ただし、銀行貸出チャネルが存在する証拠としては表2の結果だけでは不十分であり、より詳細に資金制約が強い時期・銀行とそうでない時期・銀行との間で効果を比較する必要がある。次の3.2項ではこの点を考慮した分析を行う。

最後にコントロール変数の推定結果については、総資産額の係数が負、自己資本比率の係数が正、不良債権比率の係数が負、流動性資産比率の係数が正、預金変化率の係数が正で、ほとんど全てのケースで1%の水準で有意である。自己資本比率、不良債権比率、流動性資産比率、預金変化率の結果は通常予想される符号と整合的である。また総資産額の推定結果は、（少なくとも推定期間中においては）規模の大きな銀行ほど貸出増加率が平均的に低かったことを意味している。これらコントロール変数の推定結果については、以下の分析でもほとんど変わらない。

### 3.2 詳細分析

前項で議論したように、もし銀行貸出チャネルが存在したならば、資金制約が強い時期・銀行ほど量的緩和策はその資金制約を緩める形で効果を発揮したはずである。その点を確認するために、ここではベースモデルを拡張した各種モデルの推定を行う。初めに年度ごとに、次に業態ごとに、さらに銀行の規模や財務状況といった銀行特性に応じ量的緩和策の効果が異なっていたかについて順次調べていく。最後に、これらの要素を同時に考慮した推定も行う。なお、図2は各変数の業態別時系列グラフ（各年度の中央値）であり、以下で適宜用いる。
図２ 各変数の業態別時系列推移（中央値）

2000/3 2001/3 2002/3 2003/3 2004/3 2005/3 2006/3 2007/3 2008/3 2009/3 2010/3 2011/3 2012/3 2013/3 2014/3 2015/3

注：各時系列グラフは、業態別（都市銀行、信託銀行、地方銀行、第二地方銀行）の年度末における中央値を表している。新しい形態の銀行については、期間によって標本が存在しないか少数であるため表示していない。

#### 3.2.1 年度別の効果

年度ごとの量的緩和策の効果を推計するために、ベースモデル（1）式の $ QE1_{t} $ ～ $ QE3_{t} $ 、 $ NONQE_{t} $ の各種ダミー変数を年度ダミーに置き換えて推定を行った。結果を
表 3 年度別の推定結果

(1)	(2)	(3)	(4)
现金預付金比率	現金預付金变化率	日銀預付金比率	日銀預付金变化率
2001×預付金(t-1)	0.462**	0.00107	0.241	-0.00183
2002×預付金(t-1)	0.616***	0.0167***	0.457***	0.00590**
2003×預付金(t-1)	0.715***	0.0200**	0.608***	0.00301
2004×預付金(t-1)	0.554***	-0.000155	0.482**	-0.0000288
2005×預付金(t-1)	0.316**	0.00625	0.501**	0.00582*
2006×預付金(t-1)	0.349**	0.0129	0.453**	0.00513
2007×預付金(t-1)	0.288*	-0.00973	0.101	-0.00360
2008×預付金(t-1)	0.0353	-0.00267	-0.155	0.000269
2009×預付金(t-1)	0.296*	0.00573	0.281	0.000656
2010×預付金(t-1)	0.365*	0.00755	0.261	0.00105
2011×預付金(t-1)	1.095***	0.00556	0.0986	0.000605
2012×預付金(t-1)	0.116	0.0113	0.300*	0.00175
2013×預付金(t-1)	-0.0208	0.00876	0.242	-0.00867**
2014×預付金(t-1)	0.248***	-0.000742	0.00710
総資産(t-1)	-0.111***	-0.111***	-0.130***	-0.125***
自己資本比率(t-1)	1.129***	1.150***	1.364***	1.314***
不良債権比率(t-1)	-0.349***	-0.239***	-0.228***	-0.190**
流動性資産比率(t-1)	0.162***	0.107***	0.158***	0.144***
預金変化率(t-1)	0.0977***	0.191***	0.150***	0.174***
定数項	1.544***	1.557***	1.814***	1.748***
決定係数(within)	0.3592	0.2227	0.2086	0.2084
決定係数(between)	0.1308	0.0892	0.0964	0.0990
決定係数(overall)	0.0498	0.0261	0.0203	0.0212
サンプル個体数	159	159	154	153
サンプル数	1632	1632	1469	1451

注：被説明変数は貸出変化率である。固定効果モデルの推定結果である。2001は2001年度ダミーを表す。説明変数には他に年度ダミーが含まれている。推定期間は表2の注の通りである。(3)と(4)については推定期間が2013年度までであるため、「2014×預け金(t-1)」の結果は報告されていない。括弧内は標準誤差を示す。***は1%、**は5%、*は10%の水準で統計的に有意であることを示す。

表3に記す $ ^{14} $ 。前項ではいずれのモデルもQE1期には有意な効果が検出されたが、年度別の効果を見るとモデルに依存して結果が異なることが分かる。（1）現金預け金比率と（3）日銀預け金比率のケースでは、QE1期（2001年度～2005年度）に含まれるほぼ全ての年度で正の有意な効果が見られる。一方、（2）現金預け金変化率のケースでは2002年度と2003年度のみ、（4）日銀預け金変化率のケースでは2002年度と2005年度のみ有意に正である。ベースモデルの推定の際に、モデル（2）、（4）はモデル（1）、（3）と比べて厳しい検証モデルであることが確認されたが、年度別の推定にも同様の特徴が見られる $ ^{15} $ 。

すべてのモデルに共通して言えることは、QE1期の中でも特に2002年度に量的緩和策の有意な効果が見られるという点である。この結果は、銀行貸出チャネルの理論によって説明が可能である。すなわち、2002年度前後は金融危機が再燃した時期と重なる $ ^{16} $ 。この時期に多くの銀行が資金不足に陥った可能性はある。そして、量的緩和策による資金供給が銀行の資金不足を補い銀行貸出を下支えしたという解釈ができ