早稲田大学大学院経済学研究科
課程博士学位請求論文
金融システムショックを考慮した貨幣と実体経済の関係
――内生的貨幣供給理論の観点から――
The relationship between money and the real economy in the light of the
financial system shock
From the viewpoint of endogenous money supply theory
学籍番号 32002506-4
得田雅章∗
JEL classification: C22, C32, E41, E51
キーワード: 貨幣的分析、 金融システムショック、 内生的貨幣供給
∗ 早稲田大学大学院経済学研究科 E-mail：[email protected]
目次
第 1 章 序文
1.1
第I部
5
本論文の内容 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
理論的分析
13
第 2 章 マネタリーモデルの整理
2.1
2.2
2.3
14
はじめに . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2.1
14
15
シドラウスキモデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2.2
2.2.3
Sidrausuki 系モデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
オノモデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
貨幣の非中立性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
貨幣需要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3.1
2.3.2
2.4
5
23
取引動機としての貨幣需要に注目したモデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
投機的動機としての貨幣需要に注目したモデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.3.3 金融・予備的動機としての貨幣需要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
まとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
第 3 章 金融システムショックと内生的貨幣供給理論
3.1
39
はじめに . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.1.1
3.1.2
3.2
3.4.2
3.4.3
3.4.4
61
市中銀行の完全受動性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
外生的利子率のレベル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
62
マークアップによる銀行貸出利子率の設定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
ALM 活用の妥当性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3.4.5 貨幣流通速度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
モデルの整理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
3.5.1
3.5.2
3.5.3
3.6
51
52
流動性選好 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
中央銀行のコントローラビリティーと ALM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
ストラクチュアリストとアコモデーショニストの論争 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.4.1
3.5
46
企業と市中銀行 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
市中銀行と中央銀行 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
ストラクチュアリスト・ビュー . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.3.1
3.3.2
3.4
40
内生的貨幣供給理論の共通認識 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
アコモデーショニスト・ビュー . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.1
3.2.2
3.3
金融システムおよび金融システムショックの定義 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
オーソドックス・モデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
65
アコモデーショニスト・モデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
ストラクチュアリスト・モデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
金融イノベーションを伴う岩佐 (2002) モデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.6.1
75
金融イノベーション生成の論理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
3.6.2
預金金利規制下での銀行行動
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
2
3.7
3.6.3 金融イノベーション生起後の銀行行動 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
まとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
第 II 部
実証的分析
87
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
4.1
4.2
88
はじめに . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
金融システムショックの歴史的背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
4.2.1
4.2.2
4.3
4.4
金融システムおよび金融システムショックの定義：再述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
89
1997 年 11 月の具体的状況 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
貨幣と実体経済の関係 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
91
貨幣需要関数の推定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
4.4.1 長期−共和分検定を用いて− . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
4.5
4.4.2 短期− Error Correcton Model を用いて− . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
金融システムショックの定量化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
4.6
金融システムショックを考慮した場合の貨幣需要関数の推定
4.6.1
4.6.2
4.7
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
短期分析− Error Correcton Model を用いて− . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
長期均衡関係−共和分検定を用いて−
まとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
第 5 章 内生的貨幣供給仮説の因果性テスト
112
5.1
5.2
はじめに . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
5.3
実証分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
理論的背景：再述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
5.3.1
5.3.2
5.4
単位根検定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
共和分検定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
5.3.3 グレンジャー因果性テスト . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
まとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
第 6 章 内生的貨幣供給理論をふまえた貨幣総量再評価
6.1
132
はじめに . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
6.2
理論モデル
6.2.1
6.2.2
6.3
実証モデル
6.3.1
6.4
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
ミクロ銀行部門 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
銀行信用を加味した金融市場マクロモデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
イングランド銀行モデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
6.3.2
6.3.3
6.3.4
修正モデルと推計 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
6.3.5
貨幣総量に関する評価 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
ファイナルテスト . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
シミュレーション . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143
まとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148
第 7 章 マクロ経済変数のショック波及分析
150
7.1
はじめに . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150
7.2
7.3
モデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
推計 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
7.3.1
短期制約モデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
7.3.2
長期制約モデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160
3
7.4
7.3.3 実物、貨幣要因の相対的重要性―予測誤差の分散分解― . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162
予備的需要を考慮しての推計 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
7.4.1 短期制約モデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
7.4.2
7.4.3
7.5
長期制約モデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
実物、貨幣要因の相対的重要性―予測誤差の分散分解― . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
まとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
第 8 章 非線形 VAR による金融政策効果分析
8.1
8.2
8.3
170
はじめに . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170
実証分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170
8.2.1
LST-VAR のフレームワーク . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
8.2.2
一般化インパルス応答関数によるショック波及分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177
まとめ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180
第 9 章 結びに代えて
182
4
第 1 章 序文
1970 年代以降、日本や先進諸国は貨幣総量の大幅な変動期を何度か経験してきたが、この変動を明確な理論
モデルとして包括的、十分に説明し切れているモデルは提示されていない。そこで、日本での大型金融機関連続
破綻という金融市場が混乱した時期を含めた長期時系列データを利用して、貨幣総量と実体経済マクロ経済変数
との関係を、主に計量分析手法の適用によって検証してきた。具体的には、誤差修正メカニズムを付加したボー
モル＝トービン型の標準的貨幣需要関数の推定を行ったものとして得田 (2001,2002a)[124][125]、予備的需要を明
示した Newlyn and Bootle(1978)[66] 型貨幣需要関数の推定を行ったものとして得田 (2002b)[126]、2 次費用関数
から導出される貨幣需要関数モデルおよび構造 VAR モデルの推定を行ったものとして得田 (2002c,2003a,b)[127]
[128] [89]、貨幣供給プロセスをめぐる理論の整理および内生的貨幣供給仮説の因果性検定を行ったものとして得
田 (2004)[129] を挙げることができる。
上記研究では、近年の貨幣需要関数が不安定化 (missing money) している原因を一貫して金融システムショック
という外生的新要因に求めてきた。しかし、そうした要因はある程度時間が経ちデータが蓄積して初めて把握で
きるものであり、金融政策当局は政策のアクションを起こす時点では即時には知り得ない。また、事後的に安定的
な金融システムショックを含めた貨幣需要関数が発見し得たとしても、それが単純に事前のマネー重視の立場につ
ながるかという疑問があった。結局、1990 年代において金融政策当局は金融システムショックによる不安定な貨
幣需要関数に直面し、そうした不確実性のもとで政策を実行せざるを得なかったことが明らかとなった。
1.1
本論文の内容
大型金融機関連続破綻という 1990 年代後半に発生した金融システムに対するショックを、従来の貨幣経済理論
ではどう表現できるのであろうか。そもそも近年の主要な貨幣経済の理論モデルである完全合理性を仮定した実物
的分析 (Real Analysis) の精緻なモデルはもはや、貨幣を導入する余地はないように結論付けている。あるいは不
承不承制約を付しモデルを導出しているものが目に付く。貨幣が経済活動において依然として有意に使われ存在す
る以上、何らかの形で貨幣というものを評価する必要があろう。この点について本論文は貨幣が時間を通じて「本
質的かつ独特な仕方で経済機構に入り込む (money enters into the economic scheme in an essential and peculiar
manner1 )」という視座をとるものであり、シュンペーターの区分でいう貨幣的分析 (Monetary Analysis) に依拠
した諸モデルのほうが妥当性が高いと考えるものである。そして貨幣的分析を通じて金融システムショックを含包
1 Keynes(1936)[48]
p.xxii.
5
第1章
序文
する整合的な理論が展開できるというパースペクティブを持つのである。
金融システムショックと言っても論者によって定義付けに隔たりがあるタームであるが、本論文における金融シ
ステムショックとは、1990 年代末期にかけて生じた金融セクター、特にバンキングセクターの流動性選好が急激に
増大した状態と位置づけ、単純な政策・実物・貨幣的なショックとは異なる不確実なものであると捉える。そして、
バンキングセクターの流動性選好が貨幣供給の内生性に如何に、どの程度影響を与えたのかを検証していく。とこ
ろでなぜバンキングセクターの流動性選好が急激に増大するのかといえば、1990 年代後半に起こった大型金融機
関の連続破綻、およびその契機となったインターバンクコール市場でのデフォルトが原因として挙げられるだろ
う。ただし、本論文ではなぜ連続破綻が発生したのかについては詳細に触れず、外生的要因と捉えることにする。
本論文の目的は、金融システムショックが貨幣と実体経済の関係に与える影響を分析するうえで、内生的貨幣供
給理論の一派であるストラクチュアリスト・ビューの妥当性を理論的および実証的に検証するものである。主張す
べき点は 4 点あり、1) 緩やかな貨幣の内生性、2) 貨幣の長期非中立性、3) 金融システムショックを含めた貨幣需
要の不安定性、4) 金融政策効果の非対称性がそうである。これらは全て独立に機能しているのではなく、内生的
貨幣供給理論ストラクチュアリズムの特性に起因するものでありセットとして捉えるべきものである。こうした
主張を、オーソドックス・ビューの諸モデルとの差異に注意しながら検討するのが第 I 部である。次に、内生的貨
幣供給理論アコモデーショニスト・ビューと対比しながらストラクチュアリスト・ビューの妥当性を論じていく。
そして上記 4 項目を仮説として立てた上で、第 II 部の実証分析にて検証していく。
理論的研究の多くはある説明変数や政策効果が有意であるか否かに関心が集中して、そのボリュームがどのくら
いであるか、すなわち定量化についての関心が薄いように感じられることもある。だが実際、研究者、特に実務者
にとって重要なのは、そのボリュームであることは疑いがない。そこで本論文では、金融政策上重要な変数である
貨幣と実体経済について広範に各種計量的手法を用い、貨幣と実体経済との間に安定的な関係があるのかどうか、
また金融システムショックがどれくらいのインパクトで、どの程度の期間経済に影響を与えてきたのかということ
を、公開された利用可能性の高いデータを用いて定量的分析を試みた。前者に関しては、貨幣と実体経済とは一方
通行的関係なのか、あるいは双方向性的関係、いわゆるフィードバックの関係にあるのかという因果性が本論文
における重要な問題でもある。さらに実証分析では、特に政策責任者にとっては、BOE(Bank of England)[2]p.13
にあるように多角的視点からの包括的考察が必要である。すなわち、実体経済の簡単化の程度に応じた分析をし
ていくことが有用であり、さらに理論的構造をどれだけデータをもとにした推定に置き換えられるのかという程
度に応じて、多元的なモデリングの手法 (pluralist approach) があり、これらの点からの包括的考察が必要という
ことである。本論文はこの点に鑑み、数種の計量モデルを構築し検討を重ねてきた。
実証分析の結果から、上記 4 点の主張すなわち、貨幣需要の不安定性、貨幣の長期非中立性、緩やかな貨幣の
内生性、金融政策効果の非対称性がおおよそ認められる結果となった。これは、マクロ経済変数の変動に関し貨
幣的変化がいつも均衡化への強い傾向を持つとはかぎらず、金融不安度というものをマクロ経済分析において考
慮する一定の根拠を見い出せたことを意味する。
6
第1章
序文
なお分析に先立ち、本論文で意図する実体経済という用語を定義することは有益であろう。実体経済とは、現
実経済を生産、支出などの実態面 (real) と貨幣・金融面 (monetary) に分けたうえで、実体面を示す時に用いる用
語であると定義する。すなわち、金融に対する用語を実体経済とし、実体経済を示す統計としては実質的な国内
総生産 (GDP) に注目するということである。他方、経済の実態面を表す概念として労働市場における失業率を挙
げることもできよう。ただ、GDP と失業率を結びつけるオークンの法則 (Okun’s law) があるため、当該法則を援
用し間接的には失業率との関わりを示す分析として本論文を再構築することは可能だろう。本論文では実体経済
としての GDP を分析対象として採用している。従前より貨幣部門と実物部門を結びつける極めて有名な理論と
して貨幣数量方程式があり、この状態方程式に因む欺瞞を解明するには、失業率よりも所得あるいは GDP の概念
を“ 実体経済 ”と称する方がより直接的であろうと判断したためである。さらに、時系列データのアベイラビリ
ティーおよび国際基準との整合性の観点からも、貨幣部門のマネタリー統計、実体部門の SNA 統計を分析対象と
して採用するのが望ましいと考えられる。
本論文の構成は以下の通りである。以下各章ごとの概要を示しておく。
第 I 部では理論パートとし、貨幣総量をモデルに取り入れた理論分析を多角的に考察していく。
第2章
貨幣がオーソドックス・ビューの諸モデルの中でどのように扱われているかという問題で、貨幣成長および貨
幣保有の取引動機と投機的動機を体現したモデルを、貨幣中立性問題に注目してサーベイをする。さらにケイン
ズのいう金融動機あるいは予備的動機を考慮することで、貨幣需要が不安定となる可能性を指摘する。貨幣に対
するこうした見方は、シュンペーターの区分でいうところの実物的分析 (Real Analysis) を批判的に検討し、貨幣
的分析 (Monetary Analysis) を支持することでもある。
第 3 章2
貨幣の特性・変動要因を考えるうえで、金融システム内経済主体である企業・市中銀行・金融当局のビヘイビア
を相互に連関させて論じていくことが必要である。金融当局による制約 (規制) のもと、企業の資金需要に市中銀
行が利潤最大化の観点から ALM(資産負債管理) を行使し、その一環として金融イノベーションを生起させること
がある。さらにこうした金融システムの変容が、金融システムショックを引き起こす可能性を内包していることを
論じていく。その過程で貨幣が内生性・非中立性の特性を備えていること、本質的に不安定な貨幣需要は金融シス
テムショックでさらに不安定になり得ること、金融システムの変容は金融政策効果が非対称となり得ることを明ら
かにしていく。
金融経済モデルのフレームワーク構築に際しては、上記主張を内生的貨幣供給理論の適合可能性について検討
2 本章での分析は、得田
(2005)[130] に加筆修正を加えたものとなっている。
7
第1章
序文
を行いつつ論じていく。そして、内生的貨幣供給理論の一派であるストラクチュアリスト・ビューを支持し、その
視座に基づいた金融経済モデルの構築を行う。
貨幣供給の外生性と内生性をめぐる議論は古くから精力的に展開されてきた重要問題の一つである。本章での
目的は 1990 年代に論争があった内生的貨幣供給理論の 2 派すなわちアコモデーショニスト (accommodationist)
とストラクチュアリスト (structuralist) 双方の主張の共通点と差異を整理し、記述的に論じられることが多かった
両者の特徴をモデルとして示すことである。あわせてオーソドックス・ビューに属する乗数アプローチとの差異
を明確にする。
ベースマネー供給の内生性は、中央銀行が最後の貸手機能 (Lender of Last Resort[LLR]) を有している以上、あ
る程度許容せざるを得ない。だからといって完全、厳格な意味での内生性許容は行き過ぎである。中央銀行は LLR
の機能を有すると同時にマクロ経済の調整役でもある。その意味においては、バンキングセクターの行き過ぎた信
用拡張に対して中央銀行はベースマネーをオフェンシブにコントロールする局面を有するであろう。市中銀行も
そういった中央銀行のビヘイビアを見越して、違ったルートでファンドを確保する ALM 行動を起こすのである。
つまり、中央銀行のベースマネーコントロールにはディフェンシブな面とオフェンシブな面があり、
“ 部分的 ”受
動性を持つと考えるのが妥当である。
内生的貨幣供給理論において初期のアコモデーショニスト (ホリゾンタリスト) にあるような単純に水平の貸出
供給曲線の議論から、Lavoie(1996)[53] のように右上がりの供給曲線を許容するといった議論の収束がなされてき
ている。アコモデーショニストとストラクチュアリスト両者を隔てるものは、政策当局とバンキングセクターの
意思決定に関して両者のビヘイビアのウェイトをどう配分するかにかかっている。そう考えると、アコモデーショ
ニストの視座は、ストラクチュアリストの視座でのウェイトを偏らせた特殊な例として位置づけることが可能と
なる。
第 II 部では実証パートとし、貨幣総量をモデルに取り入れた実証分析を多角的に行う。なお、実証分析を行う
にあたり、本論文では一貫して計量分析ソフトウェアに EViews 5.1 を活用している。
第 4 章3
第 4 章では、貨幣乗数アプローチをとる根拠となる安定した貨幣需要関数の模索をする。そのために、単回帰
で従来型の貨幣需要関数に、説明変数として資産要因および金融不安項を挿入したモデルを推計する。そもそも
貨幣需要関数が安定していれば、貨幣総量の変化と GDP との関係が予測しやすいものとなるため、金融政策の
中間目標変数として M2+CD 等のマネーサプライを採用することによって、ターゲット変数のコントローラビリ
ティーが上昇するといえる。逆に貨幣需要関数が不安定であるならば、第 3 章で考察するように、金融システム
3 本章での分析は、得田
(1999,2001,2002a)[123][124][125] に加筆修正を加えたものとなっている。また、貨幣の予備的需要の概念に関し
ては、得田 (2002b)[126] を参考にしている。
8
第1章
序文
が絶えず変容している一つの証左として捉えることが可能となる。
従来の貨幣需要関数の適合度が低下しているといわれるが、本当に変数相互の関係が崩れているのか、それは
どの程度なのかを考慮するために、まず各マクロデータを単位根検定・共和分検定により精査する。これは見せ
かけの回帰 (spurious regression) を回避する実証分析上必須のプロセスである。そしてこれらのデータを使って従
来型貨幣需要関数モデルに変更を加えていく。具体的には共和分検定にて長期均衡関係の有無を調べたうえ、そ
の長期均衡関係と整合的な短期的関係を誤差修正モデル (Error Correction Model) を用いて検討していく。
本章での特徴は 3 点あり、1 つには共和分検定にて長期安定的関係が崩れたとされる 1990 年代末期で推計期間
を区切っていることである。2 つには 1990 年代末期に発生した金融システムショックのボリュームを表す金融不
安項を別途定量化し、貨幣需要関数に取り入れている点にある。その金融不安項は、自己回帰条件付不均一分散
すなわち ARCH(p,q) モデルに非対称性を加えた TARCH(p,q) モデルにより別途推計し、外生変数として導入し
ている。そして 3 つ目に、変数に資産変数および貨幣保有の機会費用という加工変数を用いている点にある。こ
れら特長により、貨幣総量の変動に金融システムショックによる貨幣の予備的需要がどれだけ影響を与えているの
か、あるいは資産ストック変数・利子率要因がどれだけ効いているのかを、より精緻に分析・定量化できる。
分析結果から、金融不安項を導入することで、共和分しているという意味での貨幣需要関数の長期安定的関係
が提示できた。一方、短期的変動要因を取り込んだモデルではどのサンプルセットをもってしても、十分説明力
がある推計を見出せなかった。これは短期的な金融政策中間目標としての貨幣総量の採用が不向きであることを
示し、マネーサプライ重視の政策重要性に疑問を呈するものである。このように本章では貨幣需要の不安定性を
提示する結果となったが、この結果は、金融イノベーションにより絶えず貨幣と実体経済の関係が変容している
ことを裏付ける結果であるとも考えられる。
第 5 章4
第 5 章では、内生的貨幣供給理論に実証的根拠を与えるため日本のデータを用いて検証を行うものである。まず、
内生的貨幣供給理論 2 派の見解を概観した後、アコモデーショニスト・ビューとストラクチュアリスト・ビュー、
あるいはオーソドックス・ビューのどちらに妥当性があるかをデータの精査の上、グレンジャー因果性テストに
より検討していく。
データに関しては、データ選択の恣意性を避けるため数種類のマネーサプライ変数や貨幣乗数変数を想定し、
より包括的な検証を行う。さらに、データそのものによるバイアスを避けるため、単位根検定、共和分検定を行っ
た後、共和分の疑義があるものは誤差修正項を付した因果性テストを行った。このように使用変数としてマネー
サプライ統計量に 4 種、ベースマネーに 1 種、銀行貸出に 1 種、貨幣乗数に 4 種を用いより包括的にデータを用
いた点に特色がある。単位根検定では、検定法により差異が生じたため、変数群を 2 つ (Variable set1,2) に分け、
それぞれにおいて標準型グレンジャー因果性テストを行った。さらに平行して共和分検定も行い、共和分の懸念
4 本章での分析は、得田
(2004)[129] に加筆修正を加えたものとなっている。
9
第1章
序文
のあるものは誤差修正モデルを用いた因果性テストを用いた。得られた結論は以下の通りである。
標準型グレンジャー因果性テストから、強い因果性としては銀行貸出からマネーサプライ、弱い因果性として
はマネーサプライから銀行貸出、ベースマネーから銀行貸出、マネーサプライから所得が導けた。誤差修正項を含
む因果性テストからは長期的因果として所得とマネーサプライの双方向性 (bidirectional causality) が示せた。こ
れらの結果から貨幣供給の緩やかな内生性が示され、さらに中央銀行の一定の影響力を認めるストラクチュアリ
スト・ビューも支持されたと言えるだろう。
第 6 章5
第 6 章では、理論モデルで導かれた構造をなるべく忠実に再現するような実証モデルを用いてシミュレーション
分析を行う。すなわち、第 5 章で貨幣の内生性が示されたことを受けて、第 4 章で定量化した金融システムショッ
クを取り入れた同時方程式構造型マクロモデルの構築とそのパフォーマンスの検証を行う。採用モデルには、貨幣
の非中立性と内生性を取り入れたイングランド銀行連立方程式体系モデルをベースとしている。さらにそのモデ
ルは、銀行のビヘイビアをモデル化し、バンキングセクターの影響を強く反映するモデルとなっている。
実証分析ではモデル内各方程式のパラメータを確定した上でファイナルテストを行い、そのパフォーマンスを
検討する。さらに、外生変数を 2 年のスパンで任意に設定し、政策アクションやアニマルスピリッツの変化に対
しての外挿シミュレーションを行い、貨幣の内生性および金融政策の効果に関し検討する。
結果として、内生的貨幣供給理論をふまえた修正イングランドモデルのフィットが良好だったことから貨幣の非
中立性および内生性を含む同理論の妥当性が確認された。さらに、外挿シミュレーション分析からアニマルスピ
リッツの影響力の大きさ、金融政策当局による実体経済への限定的影響力が導けた。
貨幣総量に関しては、今後起こりえるどのような量的緩和政策アクションも急遽大幅に貨幣総量を変動させる
ものではないことが示された。それに反し、産出量はセンシティブに反応し、金融引締めには大きく下落し、さ
らに企業家マインドの改善に対し大きく上昇することがわかった。これらから金融政策の非対称性が浮き彫りと
なった。
第 7 章6
第 7、8 章では、第 6 章とは対照的に、データをして経済構造を語らせるような推定法 (data-based estimation)
を用いる。すなわち、近年のショック波及分析で主に用いられる VAR(Vector Auto Regression) モデルによる分
析を実施する。
第 7 章で使用する VAR モデルは、誘導形でありながら再帰的 (recursive) に構造形にすることが可能であり、し
5 本章での分析は、貨幣総量に関し、簡単なシミュレーションを取り入れた
Tokuda(2003b)[89]、得田 (2003a)[128] および、2003 年日本
金融学会秋季大会で報告した内容に加筆修正を加えたものとなっている。
6 本章での分析は、得田 (2002c)[127] に加筆修正を加えたものとなっている。
10
第1章
序文
かも長期短期の識別制約を設定することが可能なモデルすなわち構造 VAR(Structural VAR) である。使用する内
生変数は実質所得と実質マネーの 2 変数に限定し、モデルが確定した後に実物的・貨幣的ショックをモデルに与え
た場合の各変数の影響の程度を検証する (インパルス応答関数)。あわせて各変数のショックが各変数の変動にどれ
だけ寄与しているのかを検証する (予測誤差分散分解)。さらに金融システムショックの影響を明示的に捉えるため
に、第 4 章において TARCH モデルにより別途導出した金融不安の代理変数を外生的に構造 VAR モデルに導入
したモデルについても同様の分析を行う。
ただこのような構造 VAR モデルだと推計期間中のパラメータは固定されるので、金融システムの変容を含包す
るストラクチュアリスト・ビューを十分捉えることはできないおそれがある。よって金融システムが大きく変容
したと考えられる時期で期間を 2 分して分析を行うことにする。なお、パラメータがスムーズに遷移するような
VAR モデルを用いての分析は第 8 章で取り扱うこととする。
構造 VAR による分析では、本来誘導形である VAR を構造形に再帰させることができることから、経済学的な
意味合いを付与できるという利点がある。その際に識別が問題となってくるが、変数間の制約が同時点構造に置
かれている短期モデルであるクリスチャーノ (Christiano) 他タイプの再帰的構造 VAR、および長期的依存関係を
考慮した長期中立制約モデルであるブランシャード・クオ (Blanchard and Quah) タイプの構造 VAR の 2 種類を
使用して検討した点に本章の特徴がある。推計期間は構造変化を考慮し、1985 年で期間を 2 分して分析を試みて
いる。
分析の結果、貨幣の外生的な面と内生的な面の両方を示すことができた。しかも 1985 年∼2004 年での期間分
析については貨幣の長期非中立性をも導くことができた。これら結果から貨幣の特性として、貨幣の緩やかな内
生性および貨幣の長期非中立性が存在することを示せた。さらに期間区分による分析から金融環境の変化そして
金融政策の非対称性が示されたものと考えることができる。すなわち第 3 章で論じてきたストラクチュアリスト・
ビューの妥当性が立証されたものと捉えることができるのである。
第8章
金融政策当局による政策に対し、バンキングセクターの ALM が金融イノベーションを生起させ、当局の政策を
形骸化させていくといったプロセスが進展するならば、当局の政策効果は金融システムの変容に伴い変動するで
あろう。第 8 章ではそうした金融システムの変容を、VAR モデルのパラメータがスムーズに可変するのを認める
モデルで表していく。すなわち非線形 VAR モデルの一種である LST-VAR(Logistic Smooth Transition VAR) に
よる推定を経たうえで、第 7 章と同じようにインパルス応答分析を行う。この手法により、経済環境の推移により
経済構造のパラメータが変わるストラクチュアリスト・ビューを VAR モデル上で表すことが可能となる。
分析結果から、貸出ショックによる各マクロ変数の大きな反応がインパルス応答により導かれた。一方、逆方向
からのショックには小幅な反応にとどまったり、あるいはほとんど反応を示さないという非対称な結果となった。
11
第1章
序文
この構造で大きなファクターを占めるのがバンキングセクターであり、そのビヘイビア如何で実体経済に及ぼす
影響は非常に大きいということが、本章での実証分析から浮かび上がってきた。金融環境がスムーズに遷移する
という環境の下で、時間的因果性は貨幣から実体経済だが、そうさせている原因は銀行貸出であることから、貨
幣の内生性および非中立性が導かれた。
第9章
最後に第 9 章ではまとめと今後の展望・課題を提示する。
12
第I部
理論的分析
第 2 章 マネタリーモデルの整理
2.1
はじめに
貨幣をどう捉えるか、すなわちどう定義づけるかという問題は古くて新しい問題であり、現在に至っても充分な
コンセンサスが得られているとは言い難い。一般的に、貨幣は通常財とは異なり、資産機能 (価値保蔵機能)、交
換機能 (支払手段としての機能)、価値尺度機能といった多様性を備えた財であるとされ、そうした複合的特性ゆ
え、貨幣の扱いは通常財とは明確に区別すべきである1 。しかしながら、これら多様な機能を包括的かつ緻密にモ
デル化したものは残念ながら無く、部分的に各機能をピックアップしたモデルが目立つ。
シュンペーターによると、貨幣観に基づく分析手法は 2 種類あり、それは実物的分析 (Real Analysis) と貨幣的
分析 (Monetary Analysis) であるという2 。貨幣の交換機能を重視した経済、すなわち実物交換経済は物々交換経
済の段階をわずかに脱した経済であって、そこでは貨幣を使用してはいるが、単に実物財および実物資産が取引
における中立的な連結環として使用しているにすぎない。そして貨幣は取引を促進するために用いられる技術的
道具に他ならなく、実物的分析における貨幣は経済主体の動機や意思決定に入り込むことを許さない経済である
としている。そこでは基本的に貨幣中立性の概念が支持されている。貨幣はヴェールであり、経済上の意思決定は
全て実質値および相対価格に基づいていると想定されるものである。このような実物的分析に基づく貨幣観を以
降ではオーソドックス・ビュー (orthodox view) として捉えることにする3 。一方、貨幣的分析では、貨幣は決し
て中立的ではあり得ず、長期均衡状態の特性に影響を与える持続的要因の一つとして位置づけられ得ると考える
もので、上記の実物交換経済とは異なるものである。貨幣的分析に基づく貨幣観は第 3 章にてアコモデーショニ
スト・ビューとストラクチュアリスト・ビューとして識別しつつ解釈していくことにする。
本章は、貨幣をオーソドックス・ビューの観点から導入した諸モデルを概観し批判的に検討する。そして資金
のファイナンス面を重視する必要性をケインズのいう貨幣需要の金融動機を用いて論じていき、その結果貨幣の
属性として貨幣の非中立性、貨幣需要の不安定性そして貨幣の内生性を有するものであることを論じていく。
1 貨幣は生産の需要弾力性がゼロであり、貨幣の交換価値が上昇しても他の要素が代わって用いられる傾向が存在しないという意味で代替
の弾力性がゼロであると考えられる。
2 Schumpeter(1994)[81]pp.276-278 参照。
3 おおまかにカテゴライズすると、新古典派、ニューケインジアン、伝統的マネタリストといったマクロ経済学主要モデルでの想定が含ま
れる。
14
第 2 章 マネタリーモデルの整理
2.2
2.2.1
貨幣の非中立性
シドラウスキモデル
Sidrauski(1967)[82] モデルは貨幣の超中立性問題 (superneutrality of money question)、すなわち貨幣の成長率
が実物部門に何の影響も及ぼさないことを、最適化問題を組み込んだ貨幣成長モデルで表したものであり、ラムゼイ
モデルを拡張したモデルである。このモデルは効用関数に貨幣残高を直接組み込んだことに特徴を持つ MIU(money
in utility function) モデルである。まずは代表的経済主体の異時点間効用関数を定義する。
U=
∞
∑
β t u (ct , mt )
(2.1)
t=0
ct 、mt は一人当たり消費および実質貨幣残高であり、β は主観的割引率である。ここで、時点効用関数は u (ct , mt )
となる。ui (ct , mt ) > 0, uii (ct , mt ) < 0 (i = 1, 2) である。次にインフレ率を πt = (Pt+1 − Pt ) /Pt で表すとすれ
ば、代表的経済主体の予算制約は以下で表すことができる。
f (kt ) + vt = ct + it = ct + kt+1 − (1 − δ) kt + (1 + πt ) mt+1 − mt
(2.2)
ここで kt は一人当たり資本、f (kt ) は生産関数、vt は政府移転、it は投資、δ は資本減耗率を示している4 。(2.1)、
(2.2) が無限期間の動学的最適化問題を構成する。ラグランジュ乗数 λ をかけたものを効用関数に加えると以下の
ラグランジュ関数によって書き表すことができる。
L=
∞
∑
β t u (ct , mt ) +
t=0
∞
∑
β t λt [f (kt ) + vt − ct − kt+1 + (1 − δ) kt − (1 + π) mt+1 + mt ]
t=0
F.O.C. は以下で示される。
u1 (ct , mt ) − λt = 0
(2.3)
βu2 (ct , mt ) − λt (1 + π) + βλt+1 = 0
(2.4)
−λt + βλt+1 [f 0 (kt+1 ) + 1 − δ] = 0
(2.5)
lim mt+1 β t λt (1 + π) = 0
(2.6)
lim kt+1 β t λt = 0
(2.7)
横断性条件は、
t→∞
t→∞
4k
t+1
− (1 − δ) kt は資本累積を表す。
Kt+1 = I + (1 − δ) Kt ⇒
Kt+1 Lt+1
It
Kt
=
+ (1 − δ)
⇒ kt+1 (1 + ν) = i + (1 − δ) kt
Lt+1 Lt
Lt
Lt
記号は大文字がアグリゲートされた値、小文字は一人当たりをさす。また、Lt , ν はそれぞれ労働人口とその増加率を表す。ここで ν = 0 を
仮定すると it = kt+1 − (1 − δ) kt が導ける。一方、(1 + π) mt+1 − mt は一人当たり実質貨幣の増分であり、以下の式から導ける。
Mt+1 − Mt
Mt+1 Pt+1
=
− mt = mt+1 (1 + πt ) − mt
Pt
Pt+1 Pt
15
第 2 章 マネタリーモデルの整理
であり、定常状態を ct , kt , mt , vt が一定で、経済がゼロ成長の状態だとすると、前出 F.O.C. は次のようになる。
βu2 = (1 + π − β) u1
f 0 (k) = δ +
(2.8)
1
−1
β
(2.9)
政府移転が貨幣発行による収入に等しいとすると、
v=
dM/dt
=
PL
(
dM/dt
M
)(
M
PL
)
(
=
dM/dM
dt
)(
M
PL
)
= σm
ただし、L, σ はそれぞれ労働人口および貨幣の増加率である。定常状態では dm/dt = 0 なので σ = π が成立する
ことに等しい。このことと予算制約式 (2.2) から定常状態の消費は、
c = f (k) − δk
(2.10)
である。これは貨幣の増加が消費に影響を与えないという Ramsey モデルの結果と一致するものである5 。
(2.9)、(2.10) の結果から、定常状態においては経済の実物部門である資本の限界生産力 f 0 (k) あるいは消費 c
が貨幣部門であるインフレ率 π ひいてはマネーの増加率に依存しないことがわかる。実質利子率 (これは資本の
限界生産力に等しい) は名目利子率やインフレ率に依存しなく、主観的割引率や資本減耗率といったパラメーター
によって一定となる。よって、貨幣成長が実物部門に影響を与えないことから貨幣の超中立性は保たれ、ポート
フォリオ代替効果を経て貨幣成長率の変化が資本集約度ひいては実物経済に影響を及ぼすといったトービン効果
は妥当性を持たない。ただし、ここでの含意は主観的割引率 β が一定という仮定に拠るところが大きい。この仮
定は分析の簡略性の観点から伝統的にとられているものであり、理論的妥当性に拠るものではない。また、この
モデルでは貨幣の内生性や金融システムについて何も述べていない。
2.2.2
Sidrausuki 系モデル
前モデルは生産関数の形状から推察されるように、生産の労働供給非弾力性を暗に仮定しているものであり、必
ずしも現実的とはいえない。労働投入量を増加させていくと、加速度的に代表的経済主体の効用が低下していく
ことを考慮すべきである。そこで代表的経済主体の効用関数に労働投入量 nt を加えた Sidrausuki 系モデルを考え
てみる。そして、生産代替要素を設定することにより貨幣の超中立性が必ずしもロバストな結論となり得ないこ
とを示す。
代表的経済主体の異時点間効用関数に労働投入量 nt を追加すると、
U=
∞
∑
β t u (ct , mt , nt )
t=0
5 Ramsey
モデルの詳細に関しては Blanchard and Fischer(1989)[11]ch.2 を参照。
16
第 2 章 マネタリーモデルの整理
となる。時点効用関数は u (ct , mt , nt ) である。ui (ct , mt , nt ) > 0, uii (ct , mt , nt ) < 0 (i = 1, 2) , u3 (ct , mt , nt ) <
0, u33 (ct , mt , nt ) < 0 と設定する。この場合は、労働供給はもはや非弾力的ではない。生産関数を f (kt , nt )(fi >
0, fii < 0 for i = 1, 2) とすると、予算制約式は次のように表せる。
f (kt , nt ) + vt = ct + it = ct + kt+1 − (1 − δ) kt + (1 + π) mt+1 − mt
これら 2 つの式が前節同様に無限計画期間の動学的最適化問題を構成する。この問題をラグランジュ関数によって
書き表せば、
L=
∞
∑
t=0
β t u (ct , mt , nt ) +
∞
∑
β t λt [f (kt , nt ) + vt − ct − kt+1 + (1 − δ) kt − (1 + π) mt+1 + mt ]
t=0
となり、F.O.C. は以下で示されることになる。
u1 (ct , mt , nt ) − λt = 0
βu2 (ct+1 , mt+1 , nt+1 ) − λt (1 + π) + βλt+1 = 0
−λt + βλt+1 [f1 (kt , nt ) + 1 − δ] = 0
これらは定常状態において以下のようになる。
βu2 (c, m, n) = (1 + π − β) u1 (c, m, n)
(2.11)
β [f1 (k, n) + 1 − δ] = 1
(2.12)
u3 (c, m, n) = −u1 (c, m, n) f2 (k, n)
(2.13)
(2.11) から (2.13) より、π が限界生産力に影響を与えることから明らかにこれらはブロック再帰的ではない。f1 (k, n)
ももはや π や貨幣成長率 σ とは独立ではないからである。(2.13) は貨幣の超中立性を毀損させている。もし貨幣
が労働投入量 (翻ってレジャー) あるいは消費の限界効用に影響を及ぼすものなら、貨幣成長率の変化に応じ労働
供給曲線がシフトすることになる。そうすると実質資本ストックも変化するだろう。しかし、もし生産関数が収穫
一定ならば資本労働比率は (2.12) によって貨幣とは独立的に決定されることには留意しなければならない。この
ように労働供給が内生的な場合、収穫一定の条件が資本労働比率の貨幣中立性にとって必要とされることがわか
る。重要なことは、たとえ収穫一定であっても資本の定常数量は貨幣成長率によって変わり得るということであ
る。さらに、労働投入量や消費の限界効用が貨幣と独立であるならば、貨幣供給の拡張によって資本、消費、労
働といた経済の実物部門に影響を与えないであろう。ただ、労働投入量 (翻ってレジャー) の限界効用が貨幣と独
立であると捉えるのは現実には非常に不自然であると考えられる。そうすると貨幣の超中立性概念は特殊なケー
スとして見なされるべきであり、貨幣の非中立性を陰含するものであることがわかる。
このように Sidrauski モデルに関する 2 モデルから伝統的な数理的最適化モデルでは貨幣の超中立性について
ロバストな結論になり得ないことが示された。次に、貨幣の非中立性と超中立性を一体的モデルにして論じた
Ono(1994)[67] モデルを概観し、貨幣の非中立性が成立する条件を模索していくことにする。
17
第 2 章 マネタリーモデルの整理
2.2.3
オノモデル
Ono(1994)[67] モデルは、不完全雇用均衡理論が短期のみならず長期においても、貨幣および利子の基本的性質
に関する考えと根本的なレベルで不可分に結びついているという考えのもとに構築されている。このモデルは代
表的経済主体の効用関数に直接貨幣が含まれる MIU モデルに属する。貨幣という流動性資産を選好することでな
ぜ貨幣は経済主体に効用を与え得るのか。オノは例として社会的地位・評価の向上、人生の成功の目に見える指
標、守銭奴的貨幣保有願望、独立や自由獲得の意思といった理由を挙げている。そして貨幣保有から生じる効用
の非飽和性 (non-satiation) を仮定することによりマクロ経済が不完全雇用均衡に陥ってしまう可能性を提唱して
いる。そこでは貨幣は分析対象として本質的なものだと捉えられていて、シュンペーターの言を借りると貨幣的
分析 (Monetary Analysis) ということになる。以下、Ono(1994)[67] モデルを概観し、上記モデルとの差異を考察
していく。
At , Bt , Mt , Rt をそれぞれ t 期の総資産、証券、貨幣、利子率とすると、At = Bt + Mt であり、また家計フロー
の予算制約式は ct , pt を消費、価格とすると、Ȧt = Rt (At − Mt ) − pt ct と表せる。実質表示にすると次式のよう
に変形できる。
a˙t = rt at − ct − Rt mt , at = mt + bt
ここで、rt = Rt − πt 、πt =
(2.14)
p˙t
である6 。各家計の時点効用は u (ct , mt ) , (u1 > 0, u11 < 0, u2 > 0, u22 ≤ 0) で
pt
ある。ρ を主観的割引率とすると、無限期間効用流列の割引現在価値は以下の式で示される。
∫
∞
u (ct , mt ) exp (−ρt) dt
0
λ を共役変数とするハミルトン関数を定式化する。
Ht = u (ct , mt ) + λt (rt at − ct − Rt mt )
(2.15)
最適解を特徴付ける F.O.C. は、
u1 (ct , mt ) = λt
(2.16)
u2 (ct , mt ) = λt Rt
(2.17)
λ˙t = (ρ − rt ) λt
(2.18)
横断性条件は以下で示される。
lim aλt exp (−ρt) = 0
t→∞
6 (2.14)
は以下によって導出できる。
(2.19)
Ȧt
Ȧt
Ȧt
Ȧt
Rt (At − Mt )
At − Mt
=
− ct →
= Rt
− ct →
= Rt (at − mt ) − ct →
=
pt
pt
pt
pt
pt
pt
(Rt − πt ) at + πt at − ct − Rt mt
Ȧt
Ȧt
At p˙t
Ȧt p − Ap˙t
→
− πt at = rt at − ct − Rt mt →
−
= rt at − ct − Rt mt →
= rt at − ct − Rt mt → a˙t = rt at − ct − Rt mt
pt
pt
pt pt
p2t
18
第 2 章 マネタリーモデルの整理
(2.16)、(2.17)、(2.18) をまとめると次式となる。
ρ + ηc
ここで、ηc = −
u11 (ct , mt ) ct
u1 (ct , mt )
c˙t
u2 (ct , mt )
+ πt = R t =
ct
u1 (ct , mt )
(2.20)
(> 0) は相対的危険回避度、あるいは限界効用の消費弾性値である。この式から、
(現在の) 所得−消費単位で測った (将来の) 消費に関する時間選好率 Rct は、
Rct = ρ + ηc
c˙t
+ πt
ct
(2.21)
となる。一方、証券を保有した場合の所得−消費単位で測った便益 (利子収入)Rbt は、
Rbt = Rt
(2.22)
である。また、貨幣保有の所得−消費単位で測った便益 (流動性プレミアム)lt は次式となる。
lt =
u2 (ct , mt )
u1 (ct , mt )
(2.23)
すなわちオノは利子あるいは便益を、消費に関するもの、証券を保有したもの、および貨幣という流動性の高い
資産を保有した場合に分けて考え、均衡状態においてそれぞれから生じる便益が無差別になることを示した。こ
の条件が先に示した (2.20) であり、オノはその式をケインズ法則 (Keynes law) と称している。
次に上記代表的経済主体から導かれた均衡式 (2.20) が、マクロでの不完全雇用均衡に繋がる可能性のあること
を示していく。経済が完全均衡にあり、rt は一定であるとともに、消費 ct は完全均衡水準 yt に留まっているとす
る。このとき、財市場の均衡が成立していることから、価格 pt も一定に留まっているため、πt = 0 および Rt = rt
が成立する。すなわち、r̄, ct = yt ⇒ p̄ ⇒ πt = 0, Rt = rt であり、これらをケインズ法則 (2.20) に代入すると、
rt = ρ =
u2 (ct , mt )
u1 (ct , mt )
(2.24)
という完全均衡条件を得る。
Ono(1994))[67] モデルでの重要な仮定は、貨幣の非飽和性として、 lim u2 (ct , mt ) = β > 0 とすることであ
mt →∞
る。効用関数に直接貨幣を入れている MIU モデルでは、貨幣所有に付随する様々な影響を包括的に考慮している
と考えるのが妥当だろう。例えば、社会的地位・評価の向上、富に基づく政治的影響力への願望、人生の成功の目
に見えるインデックス、守銭奴的な貨幣保有願望、自己の能力発揮の可能性拡張、独立や自由を得る手段が挙げ
られる。こうした貨幣特性を考慮する経済主体を想定したとき、たとえ実際に貨幣を使わなくとも当該経済主体
は貨幣保有により満足するであろうとオノは考えている。具体的に何かを購入しなくても、貨幣資産を保有して
いることから各種財が購入できるという可能性を手に入れること自体からも、具体的消費による効用とは全く異
なった効用を得るということである。さらにこのような流動性からの効用は貨幣資産をいくら蓄積したとしても、
さらに貨幣資産が増加すればその効用も上昇し続けるものと考える。こうした想定は、
ρ<
β
u1 (yt , mt )
(2.25)
19
第 2 章 マネタリーモデルの整理
というように (2.24) が満たされないと、mt の調整では完全雇用均衡が実現不可となり、不況均衡の原因となるこ
とを示す。また、インフレ率を財市場の需給乖離率の関数として
(
)
ct
πt ≡ φ
−1
yt
)
(
c˙t
= 0 、次式となる。
と特定化する (φ0 > 0, φ (0) = 0)。(2.26) を (2.21) に代入すると ct = c̄ ⇒
ct
(
)
ct
∂Rt
Rt = ρ + φ
−1 ,
>0
yt
∂ct
(2.26)
(2.27)
これをオノは財市場で決定される利子率 (時点間プレミアム) とし、縦軸に利子率、横軸に数量を表した平面上
で π 曲線と称している。すなわち証券による利子収入と消費に関する時間選好率が均衡する組み合わせの軌跡が
π 曲線なのである。また、貨幣市場で決定される利子率 (時点内利子率＝流動性プレミアム) を l 曲線として次式
のように表している。すなわち、証券による利子収入と流動性プレミアムが均衡する組み合わせの軌跡が l 曲線な
のである。
Rt = l (ct , mt ) =
u2 (ct , mt ) ∂lt
∂lt
,
< 0,
>0
u1 (ct , mt ) ∂mt
∂ct
(2.28)
両曲線の対応関係は図 2.1 で示される。両曲線とも傾きは正なので π 曲線の傾きが l 曲線よりも小さく交点があ
図 2.1: π-l 分析
l
R
l∗
β/u0 (y)
π
ρ
EF
R∗
E
0
E
c∗
∗
y
c, y
(出所) Ono(1994)[67] p.45 より加筆転載 るならば、その交点は消費、証券保有、貨幣保有からもたらされる便益が全て等しくなる均衡点 (E 点) というこ
とになる。だが、その交点に対応する均衡消費量が 0 < c < y の範囲だと完全雇用水準 y には達しない。それで、
m の上昇により l 曲線を右方シフトさせることで y に近づけようとすることが考えられる7 。しかし貨幣の非飽和
7図
2.1 で l∗ 曲線の傾きの方がより緩やかなのは以下の理由による。すなわち、0 < c < y の領域で c1 < c2 なる 2 点を仮定すると、
u1 (c1 ) > u1 (c2 ) より m1 単位増加による R の減少幅は | u22 /u1 (c1 ) |<| u22 /u1 (c2 ) | となり、l∗ 曲線の傾きが l 曲線に比べてより緩やか
なものになることがわかるからである。
20
第 2 章 マネタリーモデルの整理
性が存在すると、図の l∗ 曲線のような位置でこれ以上右方シフトが生じないような状態になるかもしれない (E ∗
点)。すると完全雇用水準への調整の道が閉ざされ不況が長期定常状態となってしまうのである。この場合、mt が
十分に大きければ、
Rt =
β
u1 (ct , mt )
(2.29)
となるある下限の閾値に到達することを意味する。定常状態で c̄ の場合、(2.20) より、
ρ + πt = R =
u2 (ct , mt )
u1 (ct , mt )
(2.30)
となることから完全雇用均衡が存在しないための条件は (2.25) が成立するもとで
ρ + φ (−1) >
β
u1 (0, mt )
(2.31)
となる。図ではどれだけ l 曲線が右方シフトしても c = y の水準では l 曲線の方が上に位置する、すなわち 0 < c < y
の間に均衡点が存在し、EF 点が実現されないことを意味する。これは m の調整のみでは不完全雇用均衡状態に
陥る可能性を示している。
以上は政府部門を仮定しない、いわばレッセ-フェール (自由放任主義) のもとでの分析であった。次に完全雇用
均衡の政策的実現可能性を探るべく、政府と中央銀行を同一視した当局部門を導入することにする。まず、政府の
予算制約は以下の式で表される。
zt + µt mt = gt
ここで、zt は定額課税8 、gt を政府支出とし (それぞれ実質額)、µ =
(2.32)
Ṁt
Mt
を貨幣成長率とする。すると (2.14) で示
される実質表示総資産の限界的変化は次のように書き換えられる。
a˙t = rt at − ct − Rt mt − zt
(2.33)
また、財市場では有効需要が外生的に g だけ増加するとともに名目貨幣残高が µ の率で増加するため、インフレ
率 πt は (2.26) より改められ次のように書き換えられる。
(
πt ≡ φ
)
ct + gt
− 1 + µt
yt
(2.34)
なお、家計の最適行動を示す限界条件および横断性条件 (2.16)∼(2.19) は影響を受けないのでケインズ法則 (2.20)
も変化はない。よって、政府部門を導入した場合の π 、l、l∗ 曲線はそれぞれ次のように与えられる。
(
Rt = ρ + µt + φ
)
ct + gt
−1
yt
(2.35)
u2 (ct , mt )
u1 (ct , mt )
(2.36)
Rt = lt (mt , ct ) =
Rt =
8c
t
β
u1 (ct , mt )
(2.37)
と mt の保有の相対的有利性を歪めないようにするため、ここでは簡単な税を仮定する。
21
第 2 章 マネタリーモデルの整理
完全雇用均衡が存在せず、π 曲線と l∗ 曲線が 0 < ct < yt の範囲で交点を持つための条件は、以下の 2 式である9 。
β
ρ + µt <
u1 (yt − gt , mt )
(
)
β
gt
ρ + µt + φ
−1 >
yt
u1 (0, mt )
(2.38)
(2.39)
完全雇用均衡が存在しない条件である (2.31) あるいは (2.39) が成立するためには、m の上昇が l 曲線の右方シフ
トを引き起こさせない、すなわち (2.25) の条件成立が不可欠である。(2.25) の条件が成立するためには、m の限
界効用が 0 に向かって逓減していくのではなく、 lim u2 (ct , mt ) = β(> 0) となるある限界値が存在しなければ
mt →∞
ならない。オノは社会的地位・評価の向上、富に基づく政治的影響力への願望、人生の成功の目に見えるインデッ
クス、守銭奴的な貨幣保有願望、自己の能力発揮の可能性拡張、独立や自由を得る手段としての貨幣保有が現在
あるいは将来の具体的消費による効用とは別の効用を得るという根拠で lim u2 (ct , mt ) = β の実現可能性を支
mt →∞
持した。これら例示は本質的に個々人の心理に依存する割合が大きく、ちょとした心境の変化で β がボラタイル
になる可能性を有するであろう。
前掲図 2.1 によると l 曲線から l∗ 曲線までは m の増加にしたがって有効需要 c も増大していくので、これは貨
幣の非中立性を示す。一方、l∗ 曲線に至る水準まで m が増加した場合、これ以上の m の増加は c には何の変化も
及ぼさないことから貨幣の中立性が成立することになる。これは短期的には非中立、長期的には中立という結論
と受けとられかねないが、上述したボラタイルな β を前提とするとそうでないことがわかる。これ以上右方シフ
トしないと思われていた l 曲線が突然シフトするかもしれないし、β の急激な上昇により c の増加がストップして
しまうことも考えられる。このように心理的要因に大きく依存するであろう貨幣の限界効用の臨界値 β がどのよ
うに定式化できるかは Ono(1994)[67] では述べられていなく、人々の心理要因に関して研究が進んでいる行動経済
学 (Behavioral Economics) の領域での研究が必要となってくるであろう10 。短期的に非中立、長期的に中立の根
拠が乏しい以上、長期的非中立性の存在を容認できると本論文では考えるのである。
上記 Ono(1994)[67] モデルは、MIU タイプの効用関数 u (ct , mt ) に非飽和性をもった貨幣の効用 lim u2 (ct , mt ) =
mt →∞
β(> 0) を組み入れた点に特徴を持つ。貨幣所有に付随する様々な影響は貨幣の非飽和性をもたらすと考えられな
くもない。こうした特性を持つ経済主体を想定したとき、たとえ実際に貨幣を使わなくとも、当該経済主体は貨幣
保有でより満足する余地は十分あると思われるし、貨幣的分析ではそこを重視しているのである。その結果、不
完全雇用均衡が生じる可能性があるというマクロ的含意が導かれた。すなわち、貨幣量のあるレベル以上では超
中立性が成立するが、それまでは実体経済に影響を与え続けるという貨幣の非中立性が示されたことになる。こ
9 完全雇用の場合、 ct
+ gt
u2 (ct , mt )
= 1 なので (2.35)、(2.36) から ρ + µt = Rt =
である。ここで、u2 (ct , mt ) が下限 β の存在の
yt
u1 (ct , mt )
β
となる。
ため十分下がらなかった場合、ρ + µt <
u1 (yt − gt , mt )
10 行動経済学では通常の経済理論で想定されている経済合理性に疑問を呈し、現実の経済主体はしばしばホモ・エコノミクスから乖離しう
ることを分析している。その乖離は次の 2 点すなわち、1) 経済主体はその能力的な制約から情報の認識や利用が不完全である、2) 経済主体
は自己の属する社会において自己の存在や自己の行為が価値のあるものでありたいと考えている、に集約される。本章で注目している点は 2)
であり、これは言い換えると社会に存在する経済主体としての自己価値の信認が基底となっていることを表す。こうした考えを体系付けたも
のとしては Goldberg(2001)[32] や塚原 (2003)[120] が挙げられる。
22
第 2 章 マネタリーモデルの整理
のように貨幣が実体経済を裏で支えるヴェールとしての機能を逸脱し、経済に本質的な形で入り込む貨幣的均衡
分析は、新古典派の実物的均衡分析とケインズあるいはポストケインズ理論とを分かつ要素であると考えられる。
その貨幣的均衡分析は 3.3.2 節にて詳細に分析される。
オノは数々の根拠を提示した上で、効用の非飽和性をもった貨幣を想定することにより貨幣の長期的非中立性
を暗に提唱した。その根拠は本質的に心理あるいは期待といった要因に左右されるセンシティブなものであるた
め、それら要因が含包され所有される貨幣そのものも、ただの交換手段や将来への購買力移転手段としてではな
く、さらに慎重に分析されるべきものである。そういった意味で貨幣が重要である (money matters) ことをモデ
ルにより見い出した点は評価できる。しかし、オノモデルでの貨幣あるいは本章で提示した諸モデルで表現されて
いる貨幣は、その特性を極めて外生性の強いものとして扱っている点に疑問が残る。外生貨幣として扱うことが
できたのは投資資金としての貨幣をファイナンスする金融部門の描写を無視あるいは軽視したからに他ならない。
金融部門の描写は複雑であるが、だからといって軽視するのは度が過ぎた単純化であると考えるのである。本論
文の考えはオノモデルでは分析の主眼が消費者であったのに対し、より企業や市中銀行さらには中央銀行の視点
で貨幣を捉えていこうとするパースペクティブに立つ。金融仲介機関、特にバンキングセクターのビヘイビアを
取り込んだ考察をさらに加えることが必要であり、本論文ではこの考え方を第 3 章で展開していく。そうすること
によって本章で陰含している貨幣の外生性の仮定が非常に強い仮定であることがわかってくるであろう。
ここまで貨幣経済モデルを貨幣の非中立性の観点から考察してきた。以下ではさらに貨幣需要に関する点から
貨幣と実体経済の連関をみていくことにする。
2.3
2.3.1
貨幣需要
取引動機としての貨幣需要に注目したモデル
i) ボーモル＝トービンモデル
貨幣需要関数の導出には Baumol(1952)[5] および Tobin(1956)[87] によって定式化されたいわゆるボーモル＝
トービンモデルがある。基本的な考え方は次のようなものである。すなわち、企業であれ家計であれ、経済主体
によって貨幣が保有されるのは財・サービスの交換手段として取引に使用されるからである。貨幣を手元に置け
ば債券などに投資しておけば得られたであろう機会費用が発生することになるから、経済主体はなるべく手元に
ある貨幣保有残高を減らそうとする。しかし、債券を購入する際にその都度仲介手数料を取られるならば、債券
投資をしてもこの仲介手数料を上回るだけの利子が得られなければ、債券投資がネットとしての収益をもたらす
ことはない。債券投資をする際にはまとまった額の投資をすることが必要であり、そうでないかぎり、貨幣の形で
購買力を保有しておいて、徐々に支払いに充てていったほうがよいことになる。
現時点 t において、それまで保有していた債券の一部を売却して C だけの貨幣を入手する。この貨幣を時点 t + 1
23
第 2 章 マネタリーモデルの整理
にかけて連続的に支出していき、時点 t + 1 では手元保有貨幣を使い尽くす。そこで再び債券を売却して C だけ
の貨幣を入手する。それ以降は再び貨幣を連続的に支出して、時点 t + 2 で再び手元保有貨幣がゼロになる。この
ように貨幣保有額が推移するするならば、平均的な貨幣保有額は C/2 になる。
ここで最適な最大貨幣保有額 C の水準をどの程度と考えるかは、貨幣を手元に保有することによって失われる
利子、すなわち貨幣保有の機会費用と債券取引の際に支払わなければならない仲介手数料の和である総費用を最
小にするような最大保有額 C を求めればよい。いま、総費用 E は次式で表されるとする。
E=
bY
RC
+
C
2
(2.40)
ただし、b は債券取引の際の固定的で債券取引金額からは独立な仲介手数料とし、Y は一定の所得支出期間までの
総支出額、C は一回あたりの債券取引額、すなわち最大貨幣保有額であり、R は債券利子率である。上式右辺の
第 1 項は Y /C 回の債券取引手数料、第 2 項は平均貨幣残高 C/2 の機会費用である。総費用最小化問題を解くと、
∂E
bY
R
=− 2 +
=0
∂C
C
2
これより、
√
C=
2bY
R
(2.41)
(2.42)
(2.42) は債券保有額が毎回同一額であることを仮定して求めたものである。(2.42) は貨幣保有残高の最大値であ
り、期間全体を通じた平均値は次の (2.43) で与えられる。
M
C
=
=
P
2
√
bY
2R
(2.43)
経済主体が取引動機に基づく貨幣保有の費用を最小にするように行動するとき、その貨幣保有残高は実物取引総
額の平方根と債券取引の固定費用の平方根に比例し、債券利子率の平方根に反比例することがわかる。 (2.43) の
辺々の対数をとれば、
ln
M
1
1
1
= (ln b − ln 2) + ln Y − ln R
P
2
2
2
(2.44)
となる。(2.44) がボーモル＝トービンモデルにおける貨幣需要関数の定式化であり、取引動機貨幣需要関数を議論
する場合の出発点となっている。
貨幣需要の所得弾力性 η は、
(
η
M
,Y
P
)
=
d ln (M/P )
1
=
d ln Y
2
となる。実質総支出額の増加は、貨幣の実質平均保有残高のより低い割合の増加にとどまる。これが規模の経済
性 (economies of scale) を表すことになる。また、貨幣需要の利子弾力性は、
(
η
M
,R
P
)
=
d ln (M/P )
1
=−
d ln R
2
とより低い割合の減少にとどまる。さらに、名目貨幣の物価弾力性は
η (M, P ) =
d ln M
=1
d ln P
24
第 2 章 マネタリーモデルの整理
となる。貨幣需要の利子弾力性がゼロではないことから、明確にボーモル＝トービンモデルは古典的な貨幣数量
説から逸脱していることがわかる11 。ボーモル＝トービンモデルは貨幣の取引需要に着目し、そこから貨幣需要関
数を導き出している。さらに利子弾力性が古典的な貨幣数量説とは異なっている点で注目すべきモデルであると
いえる。しかしながら完全予見のもとでの支出行動を想定していることや、なにより貨幣が取引を促進する役割
を持っていることを無視している点では非現実的なモデルと言わざるを得ない。次に紹介するショッピングタイム
モデルはこの点に注目して貨幣需要関数を導出したものとなっている。
ii) ショッピングタイムモデル
ボーモル＝トービンモデルは貨幣の取引需要に注目したモデルであった。しかし、貨幣の特性を十分明確に捕
らえていたかというとそうではない。すなわち、そのモデルでは貨幣使用によってもたらされる取引サービス促
進という貨幣需要面が考察されていないのである。
貨幣を用いた取引は非効率で時間消費的なバーター取引と違い、いわゆるショッピングタイム (shopping time)
の節約をもたらす。この節約はレジャーを拡大し効用を増大させる。こうした効用最大化の観点から分析をしてい
る者には Svensson(1985)[84] や MaCallum(1989, Chapter 3)[54] がいて、基本は Sidrauski モデルを用いているこ
とからオーソドックス・ビューに属するものである。ここではマッカラムのモデルを使って示していくことにす
る。代表的経済主体の時点間効用は次の通りである。
U=
∞
∑
β t u (ct , lt )
t=0
ここで、ct , lt はそれぞれ時点 t の財の消費とレジャーを表す。β は割引項、u (ct , lt ) は時点効用であり、ui (ct , lt ) > 0、
uii (ct , lt ) < 0, (i = 1, 2) である。さらにレジャーは次式で表される。ここで、mt = Mt /Pt は実質貨幣を示す。
lt = ψ (ct , mt )
ψ1 < 0, ψ2 > 0
簡単化のために労働供給の非弾力性を仮定すると、kt を一人当たり資本として生産関数は yt = f (kt ) であり、
f 0 > 0, f 00 < 0, f 0 (0) = ∞, f 0 (∞) = 0 を仮定する。代表的経済主体は時点 t で債券を価格 1/(1 + Rt ) で購入する
ことができ、t + 1 期には価格 1 で償還させることができる。すなわち、債券の名目利子率は Rt である。さらに
インフレ率は π = (Pt+1 − Pt )/Pt である。時点 t から t + 1 間の実質債券残高の推移は Bt , bt をそれぞれ名目、実
質の債券残高とすると、
Bt+1
− Bt
Bt+1
Pt+1
Bt+1
1 + πt
bt+1
1 + Rt
=
− bt =
− bt =
bt+1 − bt =
− bt
Pt
(1 + Rt ) Pt
(1 + Rt ) Pt Pt+1
1 + Rt
1 + rt
11 貨幣の需給が均衡していることを前提とすれば、古典的な貨幣数量説は貨幣需要の数量説と言い換えることができる。すなわち M d
である。この場合の貨幣需要の利子弾力性は η
„
M
,R
P
«
= kP Y
d ln (M/P )
=
= 0 であることがわかる。これはボーモル＝トービンモデルとは明
d ln R
らかに異なる結果である。
25
第 2 章 マネタリーモデルの整理
と表すことができるので、予算制約は次のように表される。
f (kt ) + vt = ct + it = ct + kt+1 − kt + (1 + π) mt+1 − mt +
bt+1
− bt
1 + rt
(2.45)
ここで、vt は実質政府移転、it は投資を示す。予算制約式にラグランジュ乗数 λ をかけたものを効用関数に加え
ると、以下のラグランジュ関数を得る。
L=
∞
∑
t=0
β u {ct ψ (ct , mt )} +
t
∞
∑
{
t
β λt
t=0
bt+1
+ bt
f (kt ) + vt − ct − kt+1 + kt − (1 + π) mt+1 + mt −
1 + rt
}
この場合のの F.O.C. は以下で示される。
u1 (ct , lt ) + u2 (ct , lt ) ψ1 (ct , mt ) − λt = 0
(2.46)
βu2 (ct+1 , lt+1 ) ψ2 (ct+1 , mt+1 ) − λt (1 + π) + βλt+1 = 0
(2.47)
−λt + βλt+1 {f 0 (kt+1 ) + 1} = 0
(2.48)
−
λt
+ βλt+1 = 0
1 + rt
(2.49)
さらに横断性条件12 が次の 3 つの式で表される。
lim mt+1 β t λt (1 + π) = 0
(2.50)
lim kt+1 β t λt = 0
(2.51)
t→∞
t→∞
lim bt+1 β t
t→∞
λt
=0
1 + rt
(2.52)
これらをまとめると次の最適化条件が得られる。
u1 (ct , lt ) + u2 (ct , lt ) ψ1 (ct , mt )
1 + rt
=
βu2 (ct+1 , lt+1 ) ψ2 (ct+1 , mt+1 )
Rt
(2.53)
この条件式には ct , mt , Rt の変数が含まれている。この条件式が mt の陽関数として表せるとすれば、代表的経済
主体の最適な消費、実質貨幣と名目利子率に関する次のような均衡関係が得られる。
Mt
= Φ (ct , Rt )
Pt
(2.54)
このショッピングタイムモデルは明確で一般的だが、ボーモル＝トービンモデルにおけるような、貨幣需要に対し
て消費が正に効き、利子率が負に効くといった偏微分的性質が必ずしも示されているわけではなく、そうするため
には Φ1 > 0, Φ2 < 0, を仮定しなければならない。
貨幣需要関数を導出するために、ボーモル＝トービンモデルは費用最小化問題から、ショッピングタイムモデル
は効用最大化問題からのアプローチをそれぞれとってきた。導出された貨幣需要関数は貨幣の取引需要に注目し
た関数であり、消費を支出総額と言い換えれば基本的には両モデルとも同じであるが、偏微分記号が確定してい
12 計画期間最後の総資産現在価値がゼロを意味する。
26
第 2 章 マネタリーモデルの整理
ない点では異なっている。また、両モデルは消費者サイドから導出された誘導形モデルであり、投資に大きな影響
を与える企業や市中銀行のビヘイビアが明示的に導入されていない点で限定的な意味合いを持つモデルと言わざ
るを得ない。
ここまでは決定論的観点から貨幣の取引需要を考察してきたが、次に確率論的観点、あるいはファイナンス論
的観点からの貨幣の投機的需要に注目したモデルを紹介していくことにする。
2.3.2
投機的動機としての貨幣需要に注目したモデル
ポートフォリオ理論と呼ばれる貨幣の価値保蔵機能に注目したモデルの代表的なものとして Tobin(1958)[88] や
Sargent and Wallace(1982)[80] がある。これはケインズの貨幣の投機的需要に相当するモデルである。保有各資
産のポートフォリオ期待収益を Ep とすると、これは各資産の期待収益率の加重平均として次のように表せる。
Ep =
k
∑
wi Ei
i=1
k はポートフォリオにおける資産の数を示し、Ei は資産 i の期待収益を、wi は資産 i のポートフォリオ・ウェイトを
表す。例えば資産が 2 種類で、そのうち 1 つを安全資産 (risk free asset) としての貨幣とすると、k = 2、E1 = Rf 、
w1 = 1 − w2 であるから、ポートフォリオ期待収益は以下となる。
Ep = (1 − w2 ) Rf + w2 E2
(2.55)
一方、多資産でのポートフォリオのリスクは、
σp2 =
k ∑
k
∑
wi wj Rij σi σj
i=1 j=1
となる。ここで、Rij は資産 i、j の相関係数である。先の k = 2 の場合だと、次のように示される。
σp2 = w12 σ12 + w22 σ22 + 2w1 w2 R12 σ1 σ2
さらに、標準偏差 σ1 = 0 で、資産間の相関がないならば (R12 = 0)、次のような簡単な表記となる。
σp2 = w22 σ22
(2.56)
これを (2.55) に代入しまとめると以下の式となる。この式は、ポートフォリオ期待収益がポートフォリオリスク
と単純な線形関係であり、リスクと収益がトレードオフであることを明快に示している13 。
(
Ep = Rf +
E2 − Rf
σ2
)
σp
(2.57)
次に代表的経済主体の効用関数を期待収益とリスクに関し、次のように仮定する。
(
)
U = U Ep , σp2
13 項
(E2 − Rf )/σ 2 はリスクの価格 (price of risk) と呼ばれるものである。
27
第 2 章 マネタリーモデルの整理
ここで、u1 > 0、u2 < 0、u11 < 0、u22 < 0 である。以下の分析をより明確にするために、上記効用関数をさら
に特定化していく。
U = Ep −
γ 2
σ
2 p
ここで、γ は危険回避度を示し一定と仮定する。(2.55) および (2.56) を代入すると、以下の代表的経済主体の目的
効用関数が以下の効用最大化問題として示される。
U = (1 − w2 ) Rf + w2 E2 −
γ 2 2
w σ
2 2 2
F.O.C. は
∂U
= −Rf + E2 − γw2 σ22 = 0
∂w2
である。すなわち、2 資産 (安全資産とリスク資産) モデルのうち危険資産の最適保有割合は以下で示される。
E2 − Rf
γσ22
(2.58)
γσ22 − E2 + Rf
γσ22
(2.59)
w2∗ =
同じことだが、安全資産である貨幣の最適保有割合は
w1∗ =
であり、一種の貨幣需要関数として表される。これが Tobin の平均分散モデル (mean-variance model) である。
いま、リスク資産のリスク σ22 の程度を変えずに、期待収益 (利子率)E2 のみが増加した場合を考える。明確に、
トービンモデルから安全資産 (貨幣) 保有を削減させることが最適であることがわかる。すなわち、トービンモデ
ルではケインジアンやボーモル＝トービンモデルと同じように、安全資産である貨幣需要に対する利子率の負の
弾力性が示される。
次に、リスク資産のリスク σ22 が変動した場合を考える。(2.58) から σ22 の増加は w2∗ の低下を招く。この場合は
安全資産である貨幣の保有が増大し、リスク資産および期待収益が減少する。一方、ポートフォリオリスク σp2 の
変動は σ22 の増加に対する w2 の低下の程度に依存するので、拡大するのか縮小するのかはっきりしたことはいえ
ない。
Tobin(1958)[88] モデルは、ケインズの貨幣需要の資産理論をポートフォリオ理論の観点から再構築している。
その特徴は各経済主体の不確実な期待とポートフォリオ分散原理に基づき貨幣の投機的需要を説明していると考
えることができる。しかし、この点に関しては批判もある。貨幣がポートフォリオを構成する上で安全資産として
必要とされているが、実際安全資産としては政府短期証券のような貨幣に取って代わるより高収益な安全資産が
存在するからである。なぜより高収益な安全資産を選択しないのか、この点についてトービンモデルは明らかにし
ていない。また貨幣の資産機能に注目したトービンモデルは、交換媒介機能が無視されるような強い仮定を課し
た世界においては妥当性を持つといえなくもない。しかしながらやはり貨幣の交換媒介機能という側面が全く欠
如しているという点では、トービンモデルは貨幣需要を説明するモデルとして限定的なものと言わざるを得ない。
28
第 2 章 マネタリーモデルの整理
ここまで貨幣の取引・投機的動機に属するモデルをみてきたが、ケインズによる予備的動機、および第 4 の貨幣
保有動機である金融動機 (finance motive) について、オーソドックス・ビューでは理論モデルとして明示的な分析
はなされていない。というのは、特に金融動機については、貨幣需要者である企業と貨幣供給者である銀行との
相互依存関係の中で生じるものだからである。両者のファイナンス面での描写が希薄なオーソドックス・ビュー
はこの点の分析として弱いと言わざるを得ない。以下では、金融動機による貨幣需要がどうやって発生するのか、
どの程度重要なのか、その際の市中銀行のビヘイビアはどうなのかを Davidson(1978)[17] により叙述的に概観し、
インプリケーションとして導出される貨幣需要の不安定性について考察していくことにする。
2.3.3
金融・予備的動機としての貨幣需要
金融動機としての貨幣需要
一般に、生産過程を組織する企業は、生産期間中に必要な固定資本を購入するために雇用契約、売買契約、債
務契約といった先物契約を締結し、こうした契約上の債務を履行し決済しうることを保証するために一定額の活
動貨幣残高を需要する。その期間中、固定資本に対する投資支出が一定であるならば、所与の産出量水準に対す
る契約決済手段としての貨幣残高も一定となる。したがって、利潤期待や流動性選好が一定であるならば、投資
支出が一定水準に保たれる場合には、金融動機に基づいて需要される活動貨幣量は一定の回転資金となる。
これに対して、もし企業の投資意欲が独立的に高まるならば、その場合投資に関連した付加的な資金は追加的な
貨幣需要を構成するであろう。すなわち、企業の長期期待 (アニマルスピリッツ) が独立的に上昇し、それによっ
て企業が固定資本に対する計画投資を増加させるならば、企業はこうした付加的な計画支出をファイナンスする
ための追加的な貨幣需要を増加させる。さらに企業はある一定期間にわたって投資支出を遂行するため、投資財
の生産期間中に流動性不足によって契約決済不能に陥ることがないよう、追加的な貨幣残高を保有しなければな
らない。支出を賄うためには支払い能力を有することが前提とされるから、投資支出が行われるためにはそれを
賄う貨幣創造が必要とされる。企業は実際の投資活動に着手するのに先立ち、投資計画の時点で投資支出に必要
な資金をファイナンスするであろう。こうした投資資金調達のための金融的準備は、個別企業については手元流動
性や内部留保の取り崩しにより行われる。しかし、マクロでみて回転資金に対する需要それ自体が増加する場合、
これは経済の流動性選好の状態を変化させ利子率の騰貴を招くことになる。そうすると、企業部門全体としての
投資支出増加を担保するための金融的準備は、将来生み出されるであろう貯蓄や実施済み投資から解放された資
金によっては賄い切れない。それは通常銀行借入によってファイナンスされなければならない。計画投資増加に
よって拡張した回転資金に対する需要は活動貨幣需要を増加させ、増加した総貨幣需要が銀行の与信活動を経由
して貨幣供給増大を誘発させる。それゆえ、計画経済活動の増加に起因する金融動機に基づく貨幣需要は、現実
の経済活動が増加してから生じる取引動機に基づく貨幣需要とは、明確に区別されるべき特性を持つものである。
本章のオーソドックス・ビューに基づいた諸モデルでは、貨幣量あるいは貨幣成長率は当局によってコントロー
29
第 2 章 マネタリーモデルの整理
ルできるという外生的貨幣供給の想定が陰含されていた。このような外生的貨幣供給の想定のもとで投資率が独
立的に上昇するならば、今期の貯蓄から解放されるであろう資金を超える貨幣需要がやがて利子率を騰貴させて、
他の固定投資をクラウド・アウトする可能性がある。投資乗数効果が波及してゆくにつれて、産業的流通において
支出及び生産量の拡大による取引貨幣需要が増加するであろう。この場合、貨幣供給が固定され内生的拡張を許さ
ないという外生的貨幣供給のもとで、投資乗数が期待通りの効果を発揮しうるためには、利子率の上昇を引き起こ
さないよう、産業的流通での活動貨幣需要の増加を充足するに足るだけの不活動貨幣が、金融的流通ないし資産保
有者のポートフォリオから放出され、産業的流通に移転されねばならない。ここに貨幣経済の拡大促進のために
は市中銀行の主要な役割、換言すると企業の投資資金需要に対する内生的貨幣供給システムが必要となってくる。
企業の金融動機に基づく貸出需要が増加し、市中銀行がこの貸出需要は合理的なものであると判断する場合に
は、銀行は企業へ信用付与する。信用付与は複式簿記の原理により銀行預金の拡大をもたらす。さらに銀行預金
が増加するにつれて、市中銀行の準備が不足する場合、中央銀行は市中銀行に対し準備を供給するであろう。こ
のようにして、金融動機に基づく活動貨幣需要の増大に対応して中央銀行を含むバンキングセクターが貸出需要
を充足するよう貨幣供給量を内生的に増加させるならば、利子率は一定となる。あるいは、何らかの政策的見地
より中央銀行が貨幣需要の増加に比べ少ない貨幣供給の増加しか行わない場合において、利子率は若干上昇する
ことになろう。しかしいずれの場合であっても、利子率は貨幣需要に影響する諸力と貨幣供給との相互作用によっ
て決定されることとなる。
Davidson(1978)[17] はケインズ体系における貨幣が各種先物契約とともに現れることに注目し、活動貨幣残高
と貨幣供給の相互依存関係を強調することによって金融動機分析を手掛かりとして貨幣需要の内生化を試みた。マ
ネタリストモデルでは貨幣供給の変化が名目所得の変化に先行するか、遅行するかによって両者の間の因果関係
が判断される。しかし、時系列データから因果関係を解釈することは、貨幣供給が名目所得の変化に先行するの
を可能にする期待要因の果たす役割を軽視しがちである。こうした時系列間の因果関係の分析で金融動機を考慮
すると、因果のシーケンスは、企業の長期期待の独立的改善→計画される固定資本投資増加→金融動機に基づく
貨幣需要→銀行貸出の増大・貨幣供給の増加→投資支出の実施→名目所得の増加→貯蓄の増加・
・
・となり得る。し
たがって、貨幣供給の変化が名目所得の変化に先行するが、それが名目所得変動の原因ではない14 ことに注意しな
ければならない。原因としての位置につくべき要因は、貨幣供給変化の誘因となった企業の金融動機と流動性選
好なのである。
デビッドソンは貨幣需要の問題を考える際、利子率や資産価格の将来推移に関する不確実性はきわめて重要な
役割を果たす、とする。これら不確実性に満ちた経済環境において、流動性の保持は事前に予期し得ない出来事に
対処する合理的な方法である。広義の流動性は様々な資産に異なった程度で体化されている。流動性選好とは相
対的に低い流動性を体化した資産と引き替えに、高い流動性を持った資産を購入することである。あるいは、取
引や債務契約を決済するという意味での狭義の流動性は、短時間でコストをかけずに貨幣に転換しうる能力と定
14 実証分析において、グレンジャーの意味での因果性は存在する可能性はある。
30
第 2 章 マネタリーモデルの整理
義される。
本節で叙述してきたように、企業や市中銀行のファイナンスを通じ貨幣が実体経済活動に積極的に関与してい
くさまは、本章のオーソドックス・ビューの数理モデルにおいては提示されていない。それらモデルでは発達し
た金融システムの存在が前提となり貨幣が本質的かつ独特な仕方で経済機構の中に入り込んでいく貨幣的分析が
考察されていないのである。こうした点を考えると、金融動機による貨幣需要の考察は総貨幣需要を把握する上
で重要な視点となってくる。ただ、貨幣保有動機には上述の金融動機とケインズが提唱したもう 1 つの貨幣保有
動機である予備的動機 (precautionary motive) がある。両者の位置づけを明確にしておくことは有益だろう。以
下では Newlyn and Bootle(1974)[66] に基づいて予備的動機が総体としての貨幣需要にどのように組み込まれてい
るのかを確認したうえで、金融動機をどう位置づけていくかを考察していくことにする。
予備的動機としての貨幣需要
予備的動機としての貨幣需要は大意として将来の予期せざる支出に備えて保有される貨幣と言えるであろう。
Newlyn and Bootle(1974)[66] はこうした予備的需要 (precautionary demand) の存在を、不意の支出を必要とす
る偶発時のため、および有利な資本資産購入の思いがけないチャンスのための 1) 支払手段としての予備的需要と、
貨幣表示での価値が確定している金融資産を保有するための 2) 価値保蔵としての予備的需要に二分されるべきで
あるとしてより精緻に捉えている。
支払手段面からの考察
もし全ての支払と受け取りが絶対的に確実なものと期待されるならば、取引目的のために需要される貨幣量は、
その活動貨幣 (active money)15 必要額に等しい。しかし、将来の取引に関する不確実性の効果を考えると、このこ
とは現実には該当しないであろう。将来は不確実であるので、既知の必要額のために指定されている額を超えて
利用可能な余分の貨幣を持たないことにより思いがけない不利益を被る危険がある。そうした残高保有からの限
界効用は、他の用件が等しい限りその保有量につれて減少するであろう。また不測の事態に対する準備が運用規
模に関係する傾向を有し、所得が増加するにつれ保有貨幣の限界機会費用が下落するため、その需要は所得弾力
的である。よって貨幣の取引的需要を L1 とすると、次のような完全な確定性のもとでの取引需要 ft (Y ) と追加的
な予備的需要 fp (Y ) に要因分解しうる。
L1 = ft (Y ) + fp (Y )
15 貨幣残高を区分すると、a)
(2.60)
遊休貨幣 (idle money)：通常の反復的な取引のために用いる必要のない貨幣残高、b) 活動貨幣：残高の変動
構成部分の平均値、最小貨幣残高超過分の平均保有量に大別できるという。
31
第 2 章 マネタリーモデルの整理
価値保蔵面からの考察
次に価値保蔵面からみた予備的貨幣需要を考えてみる。まず、金融資産として貨幣とその代替物としての債券
のみ存在する世界を仮定した上で16 将来の債券価格に関しての期待が中立的な場合を考察する。社会全体の貨幣需
要関数は、利子率が下落するにつれて貨幣形態での富の保有欲求が増加するようなものであるに違いないし、そ
のある一定水準よりも低い利子率では全ての投資者が (永久的有価証券保持者17 を除いて) 貨幣を保有することを
選択するであろうような、ある最低利子率が存在するに違いない。そうした状況を表している需要関数は縦軸に
利子率、横軸に貨幣をとると右下がりの曲線として表される。それが純粋の危険要因 (中立的期待) から導き出し
てきたものであることから、ニューリンは危険誘発的要素 (riskinduced element)Lr と呼び、次のように表した。
Lr = fr (R, u)
(2.61)
ここで、R は現行利子率、u は債券の貨幣価値に伴う不確実性のボリュームをそれぞれ表す。
u に関して説明を加えるならば、貨幣以外の全ての資産は、それらを一般的購買力に換えるためにはその時々
の価格で売却せねばならないから、そこには必ず貨幣価値での何らかの減価の危険が存在するに違いないし、騰
貴の可能性もあるであろう。そして、減価の危険と騰貴の可能性が投資家の心に与える純効果はいかなるもので
あるかを見定めなければならない。
利子率の過去の変動幅を把握した上で、この変動範囲の中間点での利子率を正常利子率 (normal rate) とする。
図 2.2: 危険誘発的需要
利子率
正常利子率
利子最低線
0
L0r
Lr
危険誘発的貨幣需要
これが利子率水準の期待の確信程度に関わってくる要素であるならば、危険に誘発された需要曲線の上に重ねて
考える効果は、需要をより弾力的にするであろう。これは図 2.2 の中の L0r で表せるように正常利子率の上方と下
方で曲線をより水平にするものとして表せるであろう。これは、利子率が高ければ高いほど利子率の下落 (債券価
格の騰貴) の期待が大きいであろうし、利子率が低くなればなるほど利子率の反騰 (債券価格の下落) の期待は大
きいであろう、という理由による。すなわち、他の金融資産の不確実な貨幣価値に対する予備的需要は価値保蔵
16 ニューリンはさらに他の金融資産として、A.
コスト、B. 市場性、C. 貨幣価値の確定性、D. 所得の確定性、E. 実質価値の確定性という
視点から貨幣、債券、株式を分析している。
17 債券を無限に保有しようという立場にある人々で、この特殊な階層による貨幣需要は常にゼロである。
32
第 2 章 マネタリーモデルの整理
面の危険誘発的要素を形成し、その弾力性を増大させるものである。
このように貨幣の予備的需要は支払い手段としての所得に関連する部分と、価値保蔵面からの利子率に関連す
る部分に分けて考えることができる。前者は主に産業的流通に属する貨幣であることから、デビッドソンの金融
動機と重ねて考えるに十分だろう。一方、後者は金融資産保有を対象とする金融的流通に属する貨幣であること
に注意が必要である。すなわちニューリンが精緻に分析した予備的需要の概念はデビッドソンのいう金融動機の
概念を含抱するものであると捉えることができるのである。
以上、貨幣の取引動機、投機的動機、金融動機、予備的動機をそれぞれ考察してきたわけだが、これら 4 つの
貨幣保有動機を独立かつ並列的に同時分析している数理モデルはなく、非常に困難であることが予想される。予
備的動機は取引動機および投機的動機にかなりの程度密接不可分の関係にあり、さらに金融動機を含抱する各要
素横断的な性質を持つものである。貨幣需要に関する実証分析においてはこの点をデリケートに取り扱わねばな
らないという課題に直面する。本論文では実証分析パートの第 4、第 7 章で予備的需要として再度この用語を提示
することになるが、その意味は金融動機を含んだより包括的な概念として捉えていくものであり、上記課題に応
えるものである。
2.4
まとめ
本章では貨幣をマクロ経済モデルに導入する方法として、オーソドックス・ビューに属する主要なモデルをサー
ベイしてきた。そもそも貨幣には価値尺度機能・交換機能・資産機能といった社会的機能と、取引動機・投機的動
機・予備的動機、さらに金融動機といった私的なインセンティブに基づく需要動機が存在する優れて多様性を持
つ財であるといえる。
まず、シドラウスキモデルから得られる含意として貨幣の超中立性を見い出した。しかし労働の弾力性を追加し
だだけで超中立性が認められない、すなわち貨幣の非中立性が導出されたというふうに必ずしもロバストである
とは言えない。こうした貨幣の中立性に関して二分化したシドラウスキの理論モデルを一本化させたものとして
Ono(1994)[67] モデルがある。多面的な貨幣の特性を単一のモデルで捉えるのは非常に困難である中、オノは貨幣
の効用が消費による間接的な効用とは別に、貨幣保有から直接生み出される直接的な効用の存在、すなわち流動
性選好に着目したモデルを構築した。そしてこのような直接的な効用が存在するゆえに貨幣が効用の非飽和性を
具備し、マクロの不完全雇用均衡が生じてしまうことを論証すると同時に貨幣の非中立性が生じる可能性を提唱
している。
次に、貨幣と実体経済の関係を示す体系として貨幣需要関数に注目した。その導出にはボーモル＝トービンモ
デルでは交換手段としての機能に着目したモデル、ショッピングタイムモデルでは取引の促進に着目したモデル、
というふうにそれぞれ異なる機能に特化したモデルから派生する誘導形となっている。導出された貨幣需要関数
33
第 2 章 マネタリーモデルの整理
も変数やその偏微分符号が異なっている。両貨幣需要関数は主にケインズの言う貨幣の取引動機に特化したもの
であった。一方、トービンのポートフォリオに着目したモデルは貨幣の資産機能に着目したモデルでありケイン
ズの貨幣の投機的動機を敷衍した分析であったが、交換手段としての貨幣を全く考えていないモデルとなってい
て、これも貨幣の特性把握に十分であるとはいえない。ケインズのいう貨幣保有動機に照らすとさらに予備的動
機と第 4 の動機である金融動機が存在するが、オーソドックス・ビューではこれら動機について何も語るもので
はない。こうした動機が入る余地が非常に小さいといえることから、オーソドックス・ビューに基づく貨幣需要
関数が貨幣の特質を十分に捉えたものであるかといえば疑問が残る。金融動機や予備的動機も考慮に入れた貨幣
需要関数を分析することが必要である。
このように本章では貨幣の非中立性と貨幣需要に注目して分析を進めてきた。提示してきた貨幣の諸モデルで
一貫して批判されるべきは、代表的経済主体と称し消費者サイド寄りの分析に依拠している点が強調されている
一方で、市中銀行をはじめとする金融仲介機関が介在しての資金のファイナンスについてほとんど触れていない
ことである。こうした金融部門の等閑視ゆえ、貨幣は外生的性格を有するものとして描かれていた点に本論文は
疑問を投げかけるのである。
デビッドソンの金融動機分析から、金融機関を含めた貨幣の需要と供給の関係をさらに詳しく分析していく必
要性が生じてきた。アニマル・スピリットや金融機関のビヘイビアが貨幣的生産経済において重要性を持つ場合
には、本章のモデルから導かれる貨幣と実体経済の関係についての考察は限定的なものであると言わざるを得な
い。企業と金融機関の間での資金のファイナンスを考えるに際しては、ケインズのいう貨幣の金融動機が重要性
を帯びてくるであろう。さらに金融環境の不安定性を考えると、より包括的な概念である貨幣の予備的需要も考
慮しなければならない。1990 年代末期の金融機関の連続破綻のような状況を目の前にして、本論文が重要視しな
ければならないと考える領域は、まさにこうした金融セクターであり金融システムなのである。そうすると、市
中銀行を起点とした資金のファイナンスプロセスに重点を置く分析が必要となってくる。こうした分析に応える
理論が次章で展開される内生的貨幣供給理論であり、ここで貨幣内生性の妥当性および外生性の仮定が強すぎる
ものであることが示されよう。ただし、この内生的貨幣供給理論も本章での多様な貨幣需要関数同様、考え方に
幾分差がある。よって次章では内生的貨幣供給理論の中でも代表的 2 派の視座を整理・展開し、金融システムを
考慮する際のストラクチュアリスト・ビューの妥当性を検証していく。
34
第 2 章 マネタリーモデルの整理
APPENDIX: ブロック再帰について
ブロック再帰の経済的意義について、Sargent(1979)[80] に基づき、まず古典派モデルとケインジアンモデルの
比較をしたうえで、2.2.2 節でブロック再帰が成立しなかった Sidrausuki 系モデルを考察してみる。表記法は次の
とおりである。W ：名目賃金、P ：一般物価水準、Pi：企業 i の設定価格、Pi /P ：相対価格、N ：雇用量、K ：資
本ストック、Y ：産出量、NS ：労働供給量、F ：生産関数、δ：資本減耗率 (外生変数)、C ：消費、I ：投資、M ：
貨幣、B ：債券、π ：インフレ率。
古典派モデル
古典派モデルは均衡条件式か行動方程式で表される一組の同時方程式によって構成される。まず労働需要関数を
W/P = FN (K, N )
のように定式化する。これは、実質賃金は労働の限界生産力に等しいことを示す。次に労働市場の均衡条件は
(
N = N S (W/P )
NS
)0
( )
= d N S /d (W/P ) > 0
で示される。これは労働需要は企業のビヘイビアから、労働供給は労働者のビヘイビアから得られ、両者が合致
するところで労働市場は均衡することを意味する。労働供給は実質賃金の増加関数である。総生産関数は
Y = F (K, N )
FK > 0, FN > 0, FKK < 0, FN N < 0
である。収穫に関する制約 (一定、逓増、逓減) は課せられていないが、通常、生産関数は 1 次同次であり収穫一
定である。すなわち F (λK, λN ) = λ [F (K, N )] = λY である。また生産要素の限界生産力は逓減を仮定する。
消費関数は
C = C ((Y, T, δK, ((M + B) /P ) π, I) , i − π)
C1 > 0, C2 < 0
である。これは C = C (YD , i − π) に書き直すことができる。この場合、可処分所得 YD は
YD = YD (Y, T, δK, ((M + B) /P ) π, I) というふうに (Y ) と投資 (I) の増加関数であり、税 (T )、資本減耗 (δK)、
貨幣創造によりファイナンスされた政府支出 (M ) と債券 (B)、それらの実質価値 [(M + B) /P ] π は可処分所得の
減少関数とする。消費は可処分所得 (YD ) の増加関数であり (i.e., C1 < 0)、また実質金利の減少関数である (i.e.,
C2 < 0)。
投資関数は
dK
≡I=I
dt
(
FK − (i + δ − π)
i−π
)
あるいは I = I (q (K, N, i − π, δ))
(I 0 > 0) と表せる。ここで
は実質利子率 (i − π) は常に正であることを仮定する。もし資本の限界生産力 FK が実質資本コスト (i + δ − π) を
超過するなら投資に正に効くことになる。また投資機能は K, N, i − π, δ で構成される q の関数として再定義する
こともできる。
次に国民所得定義式は
Y = C + I + G + δK
35
第 2 章 マネタリーモデルの整理
というふうに総生産は家計消費、投資、政府支出、そして減耗して置き換えられなければならない資本ストック
δK から構成されるものとする。
最後に金融市場均衡条件を次式で定式化する。
M/P = m (i, Y )
mi < 0, mY > 0
ここではマネーサプライ (M/P ) = 貨幣需要 m(i, Y ) が成立するものとする。 貨幣需要関数 (m) は投機的需要
(mi < 0) と取引需要 (mY > 0) で示される。
ケインジアンモデル
ケインジアンモデルは労働需要関数、総生産関数、投資関数、国民所得定義式、金融市場均衡条件は古典派モ
デルと同一、消費関数では
C = C (Y − T − δK − ((M + B) /P ) π, i − π)
と表し、古典派モデルの消費関数より簡単化されている。
古典派とケインジアンモデルの相違
ケインジアンモデルは古典派労働市場の均衡条件として組み込まれている労働の供給曲線を含んでいない。そ
のためモデルを閉じるためにケインジアンモデルは賃金を外生変数としている。しかしこれは賃金が時間を通じ
て全く変化しないことを示すものではなく、モデル内諸力によっては決定されないことを意味する。古典派モデル
では労働需要と労働供給が合致するところで決まる労働市場の均衡条件を含んでいたが、ケインジアンモデルで
は労働市場は需要条件により決定される。そのためここでいう均衡とは需給の均衡を意味するものではない。こ
のことにより労働市場条件は労働需要によって決定される。そのため非自発的失業という現象を捉えることがで
きる。これは需給均衡が常に達成され非自発的失業が存在し得ない古典派モデルとは決定的に異なる。これが政
策の役割を重視するケインジアンモデルと等閑視する古典派の違いとして表れてくる。
行列による考察
古典派モデル
全方程式を全微分し Adx = db の行列で置き替える。dx は (7 × 1) の内生変数ベクトル、係数行列 A は (7 × 7)
の係数行列である。古典派モデルの場合、その (7 × 7) の係数行列は 2 分して解くことができる。すなわち d(W/P )
と dN は他の変数を介さずに解くことができるし、加えて d(W/P )、dN と dY も同様である。d(W/P )、dN と
dY は生産関数の形状と (外生変数である) 資本ストックによってのみ決定される。このことがブロック再帰とい
36
第 2 章 マネタリーモデルの整理
われる所以であり、古典派モデルのブロック再帰的特性は実物変数の名目変数からの中立性を強く示す形式となっ
ている。すなわち古典的二分法の成立である。

 1


 −N 0



 0


 0



 0



 0


0


−FN N
0
0
0
0
1
0
0
0
0
−FN
1
0
0
0
−C1 IqN
−C1
1
−I 0 qN
0
0
1
−I 0 qi−π
0
1
−1
−1
0
0
mY
0
0
mi
−C1 (q − 1) − (C1 Iqi−π + C2 )

  d (W/P ) 







0
  dN 





0
  dY




2 
−C1 π (M + B) /P   dC 







dI
0








di
0




dP
M/P 2

0
FN K dK








0







FK dK






=  −C1 dT − C1 δdK − C1 ((M + B) /P ) dπ + C1 IqK dK − (C1 Iqi−π + C2 ) dπ 





0
0


I qK dK − I qi−π dπ








dG
+
δdK




dM/P
ケインジアンモデル
一方、ケインジアンモデルの全方程式を全微分し行列で表すと、ブロック再帰の体を成していないことは明白
18
である。この場合は実物変数と名目変数が独立していないことがわかる


。
−FN
0
0
0
0
 1
  dY 






 0
  dN 
FN N /FN
0
0
0
1/P








2 
0
1
0
−C2
−C1 π (M + B) /P   dC 
 −C1






 0



0
0
−I qN
0
1 −I qi−π
0

  dI 






 1



0
−1 −1
0
0

  di 



mY
0
0
0
mi
M/P 2
dP
18 本補論はブロック再帰的関係の有無に打ついて考察しているので、内生変数の具体的な解法、AD-AS
曲線や IS-LM 曲線との関連につい
ての詳細な考察は Sargent(1979)[80]ch.1,2 を参照されたい。
37
第 2 章 マネタリーモデルの整理


0








dW/W






 −C1 dT − (C2 + C1 ((M + B) /P )) dπ 

=




0
I qi−π dπ








dG




dM/P
Sidrausuki 系モデル
上記行列構造をふまえ、次に本章で取り上げた Sidrausuki 系モデルの均衡条件 (2.11)∼(2.13) を全微分し行列
で表した場合を以下で示す。ただしここで、c、m、n は一人当たり消費、実質貨幣残高および労働投入量、β は
主観的割引率、u(c, m, n) は時点効用関数、インフレ率は π 、k は一人当たり資本、f (k, n) は生産関数を表す。

0



 f11


u1 f21
βu21 − (1 + π − β) u11
0
u31 + u11 f2
  

βu23 − (1 + π − β) u13   dk   −βu22 + (1 + π − β) u12 
  

  

  dc  = 
 dm
f12
0
  

  

u33 + u13 f2 + u1 f22
dn
−u32 − u12 f2
これは係数行列がブロック再帰的でないことを明らかに示している。貨幣が労働投入量 (翻ってレジャー) あるい
は消費の限界効用に影響を及ぼすものなら、貨幣成長率の変化に応じ労働供給曲線がシフトすることになる。そ
うすると実質資本ストックも変化し、貨幣の超中立性を毀損させることになる。
38
第 3 章 金融システムショックと内生的貨幣供給理論
3.1
はじめに
1997 年第 3 四半期以降に、北海道拓殖銀行、山一證券という大手金融機関が破綻するに至り、「金融システムの
崩壊」、「金融システムの安定化」という用語がよく目につくようになった1 。しかし、大部分これらの用語には明
確な概念規定もなしに広い範囲で使用されている。その場合、常識の範囲で十分にその意味することが理解でき
れば敢えて概念規定を論ずるまでもなく、金融システムという用語の概念規定をいまさら事細かに論ずる必要も
ないという考え方もあるのだろう。しかし、現実に金融システムショックが貨幣と実体経済を取り巻く環境に及ぼ
す影響を考察するに際し、計量的・実証的に分析するためにはどうしても金融システムに及ぼした何らかの圧力
を定量化することが不可欠になってくる。そのためには漠然とした「金融システム」では不十分で、適切な変数
に当てはめるためのより明確な定義付けが必要となってくる。
本章では、内生的貨幣供給理論で展開されている貨幣と実体経済の関係を金融システムおよび金融システムショッ
クの存在を前提としたうえで考察する。その際、前章で考察してきたオーソドックス・ビューのインプリケーショ
ンをふまえつつ、内生的貨幣供給理論のアコモデーショニスト・ビューとストラクチュアリスト・ビューとを対比
し、ストラクチュアリスト・ビューがより妥当性をもつことを論証する。内生的貨幣供給理論とは、金融市場内で
内生的に生成される諸力が貨幣総量の成長や信用のアベイラビリティー変動の基本的決定要因であるとの考えに
基づくものである。それは新古典派、ニューケインジアン、伝統的マネタリストといったマクロ経済学主要モデ
ルでの想定、すなわちマネーサプライの変動に金融当局が主要かつ独立的影響力を与えることが可能とするオー
ソドックス・ビューと対立的関係にある。
ストラクチュアリスト・ビューの特性として貨幣の内生性、貨幣の非中立性と貨幣需要関数の不安定性が挙げ
られる。本章ではこうした特性が金融イノベーションを引き起こす可能性、および金融システムを不安定な状態
に陥れる可能性を有するものであることを、理論モデルを交えて論じていく。なお、本章で一貫して注目すべき
は金融部門である。前章ではこの金融部門の等閑視ゆえ、貨幣が外生的に捉えられていた。本章では金融部門描
写をより精緻に行うことにで貨幣の特性を分析していく。
ストラクチュアリスト・ビューは殆どが記述的説明に終始しており、その特性を全て兼ね備えた理論モデルは提
示されていない。
1 例えば、
「金融の安定性と金融制度」、金融調査研究会
(1998)[113]p.41、「バブル経済の崩壊によって多くの金融機関が経営破綻に陥り、
金融システム全体の不安定化が問題となっている点である」等多数見られる。
39
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
そこで以下では金融システムショックの生成についてミンスキーの金融不安定仮説を援用して説明する。そして
金融市場を包括的に捉えたのは内生的貨幣供給論者のモデルを活用する。一方、ミクロ的金融イノベーションに
ついての具体的解釈は岩佐 (2002)[99] の理論モデルを援用する。そしてそれらの議論に有機的結合をもたせるこ
とで、金融システムショックを考慮した貨幣と実体経済の理解の深化を図っていく。これらモデルの説明するとこ
ろはストラクチュアリスト・ビューの特性にある。
3.1.1
金融システムおよび金融システムショックの定義
以下では金融システムの定義に関して、特定化を試みている文献を紹介する。まず石野 (1993)[98] は、金融シ
ステムを貨幣の金融的流通において資金の余剰単位 (貯蓄主体) から資金の不足単位 (投資主体) へと資金が流れる
資金のチャンネル又はネットワークに形成される組織体と考えている。すなわち、金融システムは資金の貸手と
借手との間に形成される組織体として理解し、具体的には金融市場と金融機関から形成されると考える。そこで、
金融市場、金融機関というコンセプトに加えて“ 金融取引 ”というコンセプトが必要であり、この 3 つのコンセ
プトを軸にしての金融システムの構造を考えている。
一方、金融調査研究会 (1998)[113] では、不完全な資本市場の下では金融システムの不安定性は、貨幣量や信用
量が実物経済の活動水準に及ぼす影響を増幅し、貨幣・金融部門と実物経済との相互依存関係を強めると考え、次
のように捉えている。
『また、金融恐慌が起き金融仲介システムが不安定化する可能性が、銀行全体の中での不健全な銀
行との割合や、健全な銀行が情報開示を行い正しい情報を提供するための費用の大きさに依存する。
金融システムが不安定になると、資金配分が効率的に行われなく、実物経済が円滑に機能しなくなり、
経済活動全体が停滞することになる。逆に、こうした実物経済の悪化は、多くの市中銀行の経営を悪
化させ、一般的に不健全な銀行の割合を大きくさせ金融システム全体を不安定化する。このような金
融システム全体の不安定化の影響は (銀行同士の連鎖破綻といった) 相互依存関係をさらに強めること
になるであろう。それは、マクロ経済の変動をさらに増幅し、かつ経済をより不安定にするかもしれ
ない。』(カッコ内は筆者補完による)(金融調査研究会 (1998)[113]p.51)
また、Berglof(1990) は金融構造の問題を不完全契約理論という視点から取り扱う。そこでは、企業の債務契約
は、事態の進展に完全に対応するのに必要とされる行動を特定することはできないと考えられている。彼は産業
金融システムを銀行主義 (banking principle) と市場主義 (market-based principle) システムの分類に関して、「貯
蓄を投資に変換し、産業部門内の代替的な用途に資金配分することを企図した制度的仕組み。」(p.243) と金融シ
ステムを定義している。
これら論者からは金融システムは資金仲介システムであると捉える見方が強いことがうかがえる。一方、本論
文の考えは企業、市中銀行そして中央銀行の関係の中で貨幣が積極的に実体経済に関わっていくというものであ
40
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
り、次に示す日本銀行の金融システムの考え方に近い。
日本銀行 (1986)[134] は、金融に関わる法・規制・慣行等、金融取引の前提となっている金融の枠組みを、金融
構造の静態的フレームワークとし、一方そのフレームワークのもとで実現されている金融機関、企業、個人等各
経済主体の金融取引のビヘイビアないしバイアスを金融構造の動態的側面として捉えている。あるいは金融機関
の個々の具体的行動を伴う金融取引の態様を狭義の金融システムと捉えている。そしてこれら 2 つを統合して (広
義の) 金融システムと定義づけている。金融システムの安定性は、金融機関の連鎖的な破綻や金融市場の閉鎖など
が起こらず、円滑な金融取引が行われることを意味する。しかしいったん金融システムの安定性が揺らぐと、破綻
した金融機関や市場の規模、取引関係の範囲・密度等によって破綻が社会に及ぼす影響は当然異なるであろう。
金融システムを日本に照らしてクロノロジカルに分析すると、特にバンキングセクターが高度成長期に機能し
た金利規制を中心とする諸規制を桎梏とみなすようになった。そして、それらに対しての規制回避的な行動への
誘因を強めることになり、実際そうした行動がとられたと考えられる。こうした状況に対し、金融構造の静態的
側面を維持し続けようとすると狭義の金融システムが崩壊するとの恐れから、当局主導での金融制度改革いわゆ
る金融ビッグバン2 が行われた。その結果、護送船団方式の崩壊を招くことになった。こうした一連の変革は金融
資産の多様化とともに、貨幣の定義付けが困難となってきたという意味で貨幣の貨幣らしさ (moneyness) の変容
を生じさせるとともに、貨幣と実体経済の関係に変化を促してきた。
上記先行研究は、そのどれもが金融システムを直接・間接市場をとりまく包括的概念と捉えていることに注意
が必要である。その金融システムが不安定あるいは不完全になる状態をいわば所与の案件として捉えている。一
方、次に示すミンスキーのダイアグラムで表現される金融システムは、バンキングセクターと企業のファイナン
スに特化しているモデルであるが、金融システムが不安定に至るプロセスと根拠を、資本主義金融経済の本質的
帰結として明確に捉えている点で興味深い。
金融不安定性仮説
本論文で扱う金融システムを想定していくに際し、有用なのはミンスキーの金融不安定性仮説を主張する際に示した
有名なダイアグラム (Minsky’s two price diagram) であろう。ミンスキーのダイアグラムは Minsky(1986)[58]p.191、
Rochon(1999)[78]p.188,p196、ミンスキー (1988)[137]p.126,p.322 等様々なバリエーションをもつが、以下ではそ
の概略を図 3.1 に沿って述べたうえで、日本の場合での適応可能性について考察していく。
まず変数を定義する。PK は資本資産の貨幣価格＝投資財の需要価格であり、将来にわたる長期的利潤に関する
現在の予想を Eπ 、資本資産ポジションをファイナンスする諸条件を r とする。r の上昇がその諸条件の悪化を表
し、下落がその改善を示す。PI は粗投資の供給価格であり、投資財生産者の短期利潤期待に依存する。すなわち、
2 金融ビッグバンは、金融市場の規制を緩和・撤廃して、金融市場の活性化や証券業界の国際化を図ろうとする趣旨のもと、
1996 年に橋
本内閣が提唱した金融制度改革である。金融自由化の 3 つのキーワードをフリー (自由)、フェア (公正)、グローバル (国際化) とし、具体的
行動として外為法の改正、銀行と証券、生保と損保の業務の相互参入、間接金融から直接金融へのウェイト移行を進めた。
41
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
投資財の引渡しが済み生産過程で稼動し始めると、それが資本資産となるのである。この PI の動きに関し、通常
は企業、銀行とも同質の期待を共有していると仮定すると、それは企業が想定する投資財供給価格と言い換える
ことが可能である。IF 曲線は期待される内部資金フロー量を示す直角双曲線である。IF 曲線と PI 曲線との交点
は、内部資金で賄いうると予想される投資量水準を示し、Iˆ で表示されている。
投資が Iˆ の水準を上回れば、企業は銀行借入による外部金融を必要とする。すなわち PK > PI ならば、企業は
投資財を取得するために外部金融資金への需要が生じることになる。外部金融に頼るとすると、投資財供給価格
は負債金融に伴う費用部分だけ修正されなければならない。負債金融に伴う費用のうちには一定の利子率に対す
るプレミアムとして表出する貸し手リスク (lender’s risk) が含まれる。貸し手リスクには借り手企業に対する信用
リスクおよび市中銀行自身の流動性リスクが含まれ、I/Iˆ がこれらリスクの関数であると考える。よって
(
)
PI = PI I/Iˆ
ˆ
I > I,
PI0 > 0,
PI00 > 0
と表せる。一方、投資財需要曲線も借り手企業のリスク (borrower’s risk) を反映して、その分だけ資本資産価格曲
線から下方へ乖離することになる。借し手リスクは期待収益 Eπ が実現する確信の程度やファイナンスの技術的条
件 r、それとレバレッジの程度 I/Iˆ に依存すると考えられる。投資財需要価格は資本資産ストックを K とすると、
∞
∑
PK =
t=0
{
(Eπt )
(
)}t
K · 1 + r I/Iˆ
ˆ
I > I,
∂PK
(
) < 0,
∂ I/Iˆ
∂ 2 PK
(
)2 < 0
∂ I/Iˆ
(3.1)
ということになる。
投資は借り手企業のリスク分を修正した資本資産価格と貸し手である市中銀行のリスクを調整した投資財供給
ˆ が外部金融とい
価格とが均衡する水準 I まで実施されることになるであろう。ここで、Iˆ が内部金融で、(I − I)
うことになる。このように考えると図 3.1 から投資のファイナンスにおけるレバレッジの程度 I/Iˆ は、投資財の需
給価格の乖離 (PK − PI ) と貸し手である市中銀行、借り手企業双方のリスク評価に依存することがわかる。例え
0
ば、過去の金融の結果を反映する債務契約が順調に履行されると、投資財価格需要曲線が PK
の位置に上方シフ
トしたり、さらに市中銀行・企業双方のリスク調整が緩慢化し、外部金融の依存度は高まっていく3 (図では投資水
準は I 0 で示される)。図では投資財需要曲線の曲率の低下で示すことができる。そしてレバレッジ比率は I 0 /Iˆ へ
と上昇する。これは粗利潤に占める債務割合の上昇をもたらし、キャッシュフローについて配慮された安全性の余
地4 は縮小することになる。また内部資金フローが増加して IF 0 にシフトした際にも同様にいえることである。こ
のようなことが実際に生じレバレッジ比率の拡大が進むと、金融システムは潜在的に脆弱な体質に転化する。
ミンスキー・ダイアグラムを援用すると、日本のいわゆるバブル期は先行きの楽観視と市中銀行・企業双方の
リスク過小評価によりレバレッジ比率が拡張されていった I から I 0 の投資拡張過程であり、バブル崩壊期はその
逆の急速な収縮過程であった。一方 1997 年にはコール市場の戦後初のデフォルトや大型金融機関連続破綻といっ
3 ミンスキーはこのレバレッジ比率上昇過程をヘッジ金融
(hedge finance)、投機的金融 (speculative finance)、ポンツィ金融 (Ponzi
finance) の有名な用語を用い解説している。
4 何らかのショックにより急に流動性が必要となった場合、当該企業は資金繰りに窮するという意味においての安全性である。
42
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
たいわゆる金融機関不倒産神話の崩壊、さらには不良債権問題が悪化したことにより借り手企業の意図しない市
中銀行の信用リスクおよび流動性リスクの急上昇がバンキングセクター全体を通して起こったのであろう。この
急激な変動を本論文では「金融システムショック」として捉えるのである。図で説明すると、投資財供給曲線は
バブル崩壊時よりさらに急な傾き、あるいはほぼ垂直になったと考えられる (投資水準は I 00 になる)。これは企業
が想定する貸出プレミアムを反映したものであるが、この曲率の変化は企業が瞬時に把握でき得るものではなく、
DI(Diffusion Index) の安定的関係の変動に繋がると考えられる。こうした考えから本論文では第 4 章にて DI の変
動から金融不安度を抽出していく。さらには PK < PI という逆転現象が生じ、ほとんど投資需要がないような状
況であったと推察される。
図 3.1: Minsky’s Two Price Diagram
(出所) Rochon(1999)[78] p.196 より加筆転載 これら先行研究をふまえ、第 2 部での実証分析での取り扱いを考慮したうえで、本論文では金融システムの意
味を日本銀行 (1986)[134] に倣い、金融に関わる法・規制・慣行等、金融取引の前提となっている金融の枠組みを
金融構造の静態的フレームワークとし、一方そのフレームワークのもとで実現されている金融機関、企業、個人
等各経済主体の金融取引のビヘイビアないしバイアスを金融構造の動態的側面として捉えていく。そしてこれら
静態的・動態的フレームワークの 2 つを統合して金融システムと定義づけることにする。そして、金融不安とは、
金融セクター、特にバンキングセクターの金融システムに対する不安心理によるものであると想定する。これは、
43
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
市中銀行が企業の信用リスクを評価する際の確信程度の欠如と市中銀行自身の流動性リスクを評価する上での確
信程度の欠如が合成されたものである。その不安心理が貸し手である市中銀行の流動性選好の急激な上昇となっ
て現れたとき金融システムショックが発生すると言えるのである。ただ、本節で行ったミンスキー・ダイアグラム
による金融システムショックの影響が単純に貨幣総量の減少として表われるかというとそうではない。確かに金融
システムショックにより、投資に関連する金融動機・取引動機に基づく貨幣需要は減少するかもしれない。しかし
同時に、金融システムショックの不安心理が企業の資産選好をより流動性を帯びたものにさせ、企業の予備的動機
に基づく貨幣需要が増大することが十分考えられるからである。従って、貨幣総量の増減は第 4 章で考察するよ
うに実証的な問題となろう。
以下の節では貨幣総量が決定される過程に関する議論を考察していくことにする。貨幣供給の外生性と内生性を
めぐる議論は、銀行主義と通貨主義の論争から始まる古くから精力的に展開されてきた重要問題の一つである。次節
での目的は 1990 年代に論争があった内生的貨幣供給理論の 2 派すなわちアコモデーショニスト (accommodationist)
とストラクチュアリスト (structuralist) 双方の主張の共通点と差異を整理し、記述的に論じられることが多かった
両者の特徴をモデルとして示すことである。あわせてオーソドックス・ビューの乗数アプローチとの差異を明確
にすることを目的としている。そのストラクチュアリスト・ビューは、いわば緩やかな内生性を標榜しているた
めスタンスとしてはアコモデーショニストとマネタリストのほぼ中間に位置するものである。したがって両派の
意見を取り入れながら理論の整理をしていくことが必要となってくる。
3.1.2
内生的貨幣供給理論の共通認識
因果性
オーソドックス・ビューでは貨幣の外部性とそれを供給する経済主体の行動を強調する。そこでは外部貨幣で
あるベースマネーは信用乗数により増幅されてマネーサプライになり、その貨幣が物価や、少なくとも短期的に
は実質変数である実質 GDP や雇用に影響する、と考えられている。マネタリストやニューケインジアンがその範
疇に含まれよう。この考え方は大まかに表すならば、
ベースマネー→信用乗数→マネーサプライ→物価、実質変数
という因果関係を示すものである。
一方、内生的貨幣供給理論とは信用乗数過程における銀行 (バンキングセクター) の役割に焦点を当て、経済状
況に反応する銀行行動の結果によってベースマネーが受動的に決定されるという考えである。シーケンスとして
は、投資や賃金支払いのための借入需要に対する信用拡張をその出発点とし、その過程において預金が増大する
限り、更なる準備金が必要になってくる。それゆえ、オーソドックス・ビューにある預金から貸出という因果関係
は逆転し、貸出から預金という因果となる。中央銀行が準備金需要に応じるという意味で、最後の貸手機能を果
44
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
たす限りは、さらに預金から準備金の因果関係が成立するはずである。すなわち、内生的貨幣供給理論の考える
ベースマネーとマネーサプライとの因果関係は逆転しており、真の関係は
ベースマネー←マネーサプライ←市中銀行行動→物価、実質変数
であると主張する。信用供与を求める経済全体の状況に応じて市中銀行に対して信用供与が求められ、マネーサ
プライが増大する。その結果、経済全体におけるベースマネーの需要が決まり、結果的に貨幣総量が決定される
というのが内生的貨幣供給理論である。貸付資本市場においてオーソドックス・ビューが貨幣を瞬時に行われる
交換プロセスと捉えるのに対し、内生的貨幣供給論者は貨幣を現在と将来とを結ぶ時間的な連結環として投資資
金のファイナンスプロセスに組み込んでいる。
中央銀行のベースマネーコントローラビリティーを支持するマネタリーベースアプローチでは、「金融システム
ショック」のような金融環境のディスターバンスが生じるのは、中央銀行の管理能力の欠如あるいは怠慢によるも
のと判断される。それに対し内生的貨幣論者は、金融環境のディスターバンスが生起する根本的な原因は現代資
本主義経済それ自体に内在する不安定性に依拠するものであり、さらにバンキングセクターの ALM の先に繋がっ
ていく金融イノベーションが金融システムを変容させていき、貨幣供給プロセスの内生化を促進させてきたから
である、と考える。
本論文の基本的視点である内生的貨幣供給理論のおおまかなシーケンスは上記で示したとおりであり、貨幣供
給が本質的に内生変数としての性質を持つという点ではアコモデーショニストやストラクチュアリストを主とす
る内生的貨幣供給論者内で基本的合意がある。しかし、現実の動態的な環境の下ではさまざまな内生変数からの
フィードバックにさらされ、貨幣供給プロセスをどのように内生化するのが適切であるかについては、さらに次
節以降で述べるようにアコモデーショニスト5 ・ビューとストラクチュアリスト・ビューに分かれる。
利子率の調整的役割
内生的貨幣供給理論はオーソドックス・ビューに見られる利子率の貸付資本に対する調整的役割について否定
している。まずオーソドックス・ビューの基盤となっているワルラス型の利子率調整について述べる。貸付資本
市場で利子率が貸付資本の需要と供給との調整機能を果たすと仮定するのがオーソドックス・ビューである。そ
の見方によれば、貸付資本の価格である利子率は貸付資本の需給の不一致を調整し均等化するパラメータであり、
貸付資本の需要量とその供給量とが均等化する点に落ち着く。たとえ、何らかの要因により貸付資本の需給不一
致が発生したとしても、調整パラメータである利子率は自律的に変動し、その需要量と供給量とが均等化する点
ではじめて安定するという求心力が働くというのである。
5 彼らは従来、供給曲線が水平という特徴から、
“
ホリゾンタリスト ”(horizontalist) と呼ばれていたが、後に右上がりの供給線も認める
ようになったことから、Pollin(1991)[76]p.370 や Palley(1996)[71]p.585 等により“ アコモデーショニスト ”(accommodationist) と呼ばれ
るようになってきた。ただし、両用語の統一が明確に図られているわけではない。本論文では、彼らが部分的には右上がりの供給線を許容し
ていることから判断し、一貫して“ アコモデーショニスト ”を使用していくことにする。
45
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
このようなワルラス型の貸付資本市場における均衡ポジションの模索過程では“ 競売人 ”のフィクションが特
異な役割を果たしている。根岸 (1985)[135] による表現を貸付資本の場合に修正して引用すると以下で表される。
競売人というのがいて、その貸付資本の利子率をまず決める。そうすると、その利子率で貸しても
いい人 (市中銀行)、買ってもいい人 (企業)、貸す量、借りる量をアナウンスする。したがって、超過
需要と超過供給がわかるのだが、超過供給があれば利子率を下げ、逆もまた然りである。利子率を修
正していき、最後にちょうどその売りと買いが一致すると利子率が決まったということで、そこでは
じめて貸借が行われる。(根岸 (1985)[135]p.135)
競売人は貸付資本の値付けをするが、彼自身が利子率を決定する権限を有しているわけではなく、需給の現状、す
なわち超過需要や超過供給の程度にあわせて利子率を修正していき、均衡ポジションを発見し、そこで取引を成
立させるだけである。したがってワルラス型の市場における諸々の利子率は、需給に対して伸縮的であって固定
的ではないといえる。
内生的貨幣供給論者は共通してこうした見方に対して否定的であり、利子率がワルラス型市場で表されるよう
な均衡をもたらす調整要因とはなり得ないことを主張する。アコモデーショニストはヴィクセル的な自然利子率
を基盤とした実物的分析に属する視座をとる。一方、ストラクチュアリストは流動性選考理論を支持した貨幣的
分析を提唱する。ワルラス的見解を否定する点で両者は共通するが、両者の視座は異なっている。次節では内生
的貨幣供給論内の 2 派、アコモデーショニスト・ビューとストラクチュアリスト・ビューの論点整理を行う。
3.2
アコモデーショニスト・ビュー
アコモデーショニスト・ビュー、ストラクチュアリスト・ビューともに分析上の主な経済主体は企業、市中銀行、中央
銀行である6 。アコモデーショニスト・ビューに属する論者はカルドア、Moore(1989,1994)[61][62]、Lavoie(1996)[53]、
サーキット論者7 、Arestis(1988)[1]、Eichner(1987)[25] 等が挙げられる。アコモデーショニストの視座が構築され
ていった 1980 年代はその批判の矛先がオーソドックス・ビュー、特にマネタリストに向けられていた。以下では
そうした初期のアコモデーショニストの視座に関し、企業と市中銀行、市中銀行と中央銀行とに分けて特徴を示
していく。
3.2.1
企業と市中銀行
資本主義的経済活動を考えると、企業が投資を計画実行し、収益を獲得するまでには相当程度の期間が必要で
ある。すなわち支出時と収入時にラグが存在するため、企業が事前的な期待と事後的な結果の間の不確実性にさ
6 家計は賃金稼得者として経済システムに入り込むが、賃金として受け取った収入フローを消費に充てるという機械的行動を取ると仮定す
ることによって捨象している。あるいは自己生産的主体と考え、企業と一体としている。
7 サーキット理論に関しては Grazini(2003)[35]、Nell and Deleplace(1996)[64] が詳しい。
46
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
らされることは不可避である。投資収益の変動性が高いと予想されると投資の不確実性が増加し、企業は生産お
よび生産計画を縮小するであろうとアコモデーショニストは考える。
市中銀行の貸出量はあくまでも投資へのファイナンスを想定した貸出需要決定的 (demand determined) なもの
であり、オーソドックス・ビューのように信用乗数を介した預金量に依存するものではない8 。市中銀行において、
超過準備が 1 単位増えたときに、それをもとにどれだけ信用創造が可能かという議論は、貸出需要が無限大に存在
するという仮定の上に信用創造能力の限界を見極めるための理論であり、現実の銀行貸出量を表す理論ではない
ということが言える。市中銀行は資産ポートフォリオの目標を定めた上で、所要資金を調達することにより、銀行
負債を目標資産増加に適合するように調整するのを可能たらしめる。その際市中銀行は無制限に信用を与えるの
ではなく、適正な担保を徴収し市中銀行が信用適格と判断した場合に、あるクレジットライン内において信用を付
与するのである9 。当然のことではあるが、市中銀行は借り手企業に対して無制限に完全受動的な主体ではない。
利子率の自律的変化が貸付資本の均衡をもたらすとするワルラス型調整と異なり、アコモデーショニストはヴィ
クセル型利子率調整過程を理論的基盤とする10 。そのヴィクセルの考える利子率観は以下のようである。
ヴィクセルはバンキングセクターが信用条件の設定に支配的な力を振るうことが可能であると考えた。ヴィク
セルの考えるバンキングセクターは競売人を想定せず、自由に貨幣利子率を決定することができる一種の独占的
組織であると考える。そこで重要になってくるのが自然利子率 (natural rate of interest) の概念である。ヴィクセ
ルは、貸付資本の市場で銀行貸付に採用される利子率に対して“ 正常 ”水準を画する利子率を自然利子率とよぶ。
それは、貨幣抜きの市場で貸し付けられる実物資本の需給によって決定される利子率、すなわち実物利子率のこ
とである。バンキングセクターが当該貸付に際して、この利率と同水準の貸付利子率を採用すれば、物価水準は
不変に維持されると考えている。この意味でヴィクセルのいう自然利子率とは、物価に対して中立的な利子率で
あるという意味を持つ。
そうすると、貸付資本市場で経常的に成立する利子率を貨幣利子率とした場合、それの高低の基準となる利率が
自然利子率ということになる。こうした考え方によれば、自然利子率は実物貸付資本の需給が均等化する一種の均
衡価格であるが、貨幣利子率が自然利子率から乖離したとしても自然利子率に収束する自律的な力は必ずしも作用
しないことがわかる。貸付資本市場で支配している貨幣利子率とは銀行側が彼らの貸付にあたって裁量的に設定
する利子率のことであり、貸付資本の需給によって市場で自律的にかつ非人格的な仕方で決まったものではない。
ワルラス的調整によれば、完備したバンキングセクターが存在する信用経済では、競売人によるせり上げせり
下げの機構と需給の法則が作用することによって、均衡ポジションから乖離した利子率はスムーズかつ速やかに
もとのポジションに収束するという。これに対してヴィクセル的自然利子率観に基づくバンキングセクターは、市
場における利子率の調整をスムーズにする貸借の仲介者としてではなく、市場で通用する利子率を任意のどんな
水準にも、また任意のどれだけ長い期間にわたっても、決定しかつ維持しうる独占的組織であると考える。ワル
8 単純な乗数過程では資金需要は無限大、あるいは十分に大きいと解釈される。
9 水平な供給線の存在は、論争初期において誤解を受けた点として、ストラクチュアリストから指摘された点である。
10 渡辺
(1998)[152]p.6 参照。
47
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
ラス型の貸付資本市場では貸付資本利子率は貸付資本の需給によって自律的に動く伸縮的なものであるのに対し、
ヴィクセル型の貸付資本市場では実物的諸力の均衡を体現している自然利子率と、資金の貸借である貸付資金の
利子率とが一致するようなシステムをバンキングセクターそれ自体は備えていないのである。ゆえに自然利子率
が貸付資金利子率と相当程度乖離する可能性を捨象するものではない。ただしその場合、景気中立的である自然
利子率が達成されないことから、物価11 や産出量の変動をきたすことになる。その変動に対し、貸付資金利子率に
影響を与える中央銀行が短期金融市場金利を調整することになるのである。
中央銀行および市中銀行を“ 価格 (利子率) 決定者、数量受容者 ”として定義付けるアコモデーショニストにとっ
ては、このヴィクセル的な利子率観が妥当性を持つことになる。ただし、貨幣形態の資本の貸借で決まる貨幣利
子率より貨幣抜きの実物資本の貸借で決まる自然利子率のほうが基本的ないし本質的だと考えるところは、ワル
ラスに従うところであり、貨幣が現実の経済過程の説明においては副次的重要性しか持たないということを意味
するに等しい。そういう意味ではアコモデーショニスト・ビューはシュンペーターの区分で言うところの実物的
分析であるといえよう。
ただ、こうしたヴィクセルタイプの市場観には次のような批判が存在する。すなわち生産性や節約条件といった
実物的要因によって決定される自然利子率は、長期均衡状態というよりもむしろ短期的現象として位置付けられ
よう。そうすると、中央銀行が適切な自然利子率の把握が困難な場合あるいは把握にラグがある場合、中央銀行
の短期金利操作をもってしても物価や生産量の安定が図られないことになる。
3.2.2
市中銀行と中央銀行
市中銀行と中央銀行のビヘイビアににかかわる重要なトピックとして、ベースレートの外生性および中央銀行
の準備供給の (一般的) 受動性 (Lender of Last Resort[以下 LLR と略記する]) が挙げられる。ここでベースレー
トとはインターバンク市場やオープン市場等の短期金融市場にて決定される利子率を包括的に指す。中央銀行の
LLR にはプルーデンス政策12 としての LLR と銀行の銀行として行動する通時的ビヘイビア13 としての LLR があ
ると考えるべきであろう。アコモデーショニストが主張するのは後者であることには注意が必要であろう。すなわ
ち、中央銀行の目的が安定した金融システムを維持することにあり、流動性構造を支えるための弾力的な貨幣供
11 例えば、貨幣利子率が自然利子率を下回る場合、完全雇用が仮定されるならば、資源に対する需要があると物価水準の上昇が起こる。物
価水準の上昇によって今度は、貨幣利子率と自然利子率との乖離を理由として発生していた余剰貨幣が減少する。そして銀行は状況が変化し
たので自らの貨幣利子率を引き上げざるを得なくなる。このように物価の上昇と貨幣利子率の上昇はヴィクセルの分析によって説明できる。
産出量の変動については、小田・村永 (2003)[104] を参照。
12 金融システムの安定性維持に関わる各種措置の総称であり、経営の健全性確保を通じて金融機関の破綻を未然に防止しようとする事前的
措置と、取付け発生などを契機として金融システムが正常に機能しなくなるのを防止しようとする事後的措置あるいはセーフティネットとに
大別される。ここでは不測の事態により決済システムに混乱が生じたり、個別の金融機関の支払不能が金融システム全体の信用不安につなが
る恐れがある場合、中央銀行が救済に乗り出すような非常事態を意味する。
13 貸出に際し借手のイニシアチブが強調され、マクロ的には貸出が預金を創造すること、そして最終的貸手である中央銀行が金融システム
の安定性を維持するためには、中央銀行はベースマネーを需要に応じて内生的に供給しなければならない。通時的 LLR とはこうした意味で
ある。
48
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
給の必要性を強調する。以下ではベースレートの外生性と準備供給の受動性に分けて、市中銀行と中央銀行の関
わりをさらに詳しく考察していくことにする。
ベースレートの外生性
Moore(1994)[62] が利子率決定論として流動性選好説も貸付資金説14 も妥当性がないと主張するように、アコモ
デーショニストが唱える利子率の外生性は流動性選好理論を拒絶している。そして政策当局の政策変数は基本的
に利子率であり、それは極めて外生性が強い操作変数であると考えている。
中央銀行はかなりの程度のコントローラビリティーをもって操作目標としての外生的利子率である短期市場金
利を変動させることが可能であるが、中央銀行の操作で利子率が変動しても完全雇用や物価水準安定といった諸
政策目標が実現する保証は必ずしもない。ただし、中央銀行は市場を清算するのに不適当と考えられる水準に意
図的に利子率を設定することはないであろう。いいかえれば、中央銀行は市場の変化あるいはマクロ経済の状態
を何らかのシグナルとして利子率を設定しているということである15 。
アコモデーショニストが貨幣供給曲線をホリゾンタルなものとしているのは、政策当局が恒久的に利子率をあ
る水準に固定させることを意味するものではなく、当局が必要とみなせば、いつでも利子率を変化させることがで
きるという裁量の余地が存在することを意味するものである。その際、当局が目標とするのは完全雇用かもしれ
ないし、インフレ抑制かもしれない。ブラックボックスであるが、それは何らかの政策目的パッケージとして考
えるのが妥当であろう。すなわち反応関数の存在を暗に許容しているとみることができる。例えばテイラールー
ル (Taylor rule) のように GDP ギャップやインフレギャップという要因で規定されるかどうかはわからない。
当局の金融政策により新しい利子率が提示されると、その都度市中銀行は新規提示利子率のもと貸出要件に合
致する企業に信用を供給する準備をする16 。従って、利子率の変化は貸出量の需給を自律的に調整し、均衡をも
たらす要因としてでも貨幣量や信用量を自律的に調整する要因でもないことになる。アコモデーショニストはそ
もそも価格 (利子率) と数量が同時に決定するような金融市場は存在しないと考えている。均衡は存在するが、そ
れは超過 (過少) 貨幣量に応じて均衡点に収束するような市場調整メカニズムによるものではない。当局の金融ス
タンスを反映し、市中銀行の意思により設定された外生的利子率は、その水準と貸出用件に合致するという制約
のもとで企業の貨幣需要に応じるのである。このことから、市中銀行と企業が債務契約に関し同質な期待を持つ、
すなわち企業が貸出資金の確実な返済を期待し、市中銀行がそれを完全に信用するかぎり、貨幣あるいは信用の
超過供給は存在しないし、信用割当も存在しないだろう17 。
14 貸付資金の需要と供給が等しくなる点で均衡利子率が決定されるというフロー面に重きを置いた説である。この貸付資金の需要は投資資
金需要と貨幣の純保蔵需要とから構成され、また供給は経常所得からの純貯蓄と追加貨幣供給とから構成される。
15 その制約は非対称情報として外部に完全に知らされることはない。
16 直接金融市場へのアクセス権を保持しない中小企業を前提とすると、こうした市中銀行による独占的利子率決定はより一層妥当性を持つ。
17 信用割当が存在するとしたら、自らの貸出によりインフレ等経済に悪影響を与えるであろうと、バンキングセクターが企業と異質な期待
を抱いた場合である。ただし、これはあくまで企業サイドからみた場合であり、バンキングセクターからは依然として“ 貸出用件に合致する
制約のもとで ”貸出需要に完全に応じており、信用割当とは考えていない。
49
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
アコモデーショニストは自らの理論の萌芽期において、マネタリズムや新古典派のようなオーソドックス・ビュー
に対する批判を展開する一方、返す刀でケインズの流動性選好説における外生的貨幣供給の想定をも批判し、貨幣
供給の内生化と中央銀行による利子率の外生的決定を提唱した。その結果、貨幣需要が常に満たされ、また利子
率は外生パラメータとして扱われるため、貨幣がマクロ経済において主体的役割を果たし得ないことになる。こ
のことは貨幣の中立性を黙認する危険性をはらみ18 、ポストケインジアンの主張する貨幣の長期的非中立性とは矛
盾することになる。
準備供給の内生性
中央銀行の機能として LLR の役割を担っていることを鑑みると、貨幣はまぎれもなく内生性を有する一面を持
つ。アコモデーショニストはこの中央銀行の“ 銀行の銀行 ”としての受動性を強調している。
中央銀行は市中銀行による準備需要に完全に応え、金融市場の不安定リスクを取り除かねばならない。そうで
なければ金融システム崩壊の引き金を引いてしまうからだ。準備金需要に受動的に応じていこうとする中央銀行
の役割は市中銀行に対するコントロールというよりも、サポートする側に重点を置いているとみなしていると考
えられる。
与信を拡張する過程で預金が増大する限り、市中銀行は更なる準備金が必要になる。ここに貸出→預金→準備
金への因果関係が示される。この因果関係が厳密な意味で執行されるというのがアコモデーショニスト・ビュー
であり、次節のように双方向的で緩やかな内生性を支持するのがストラクチュアリスト・ビューなのである。
日本では、日銀は国債の売買等オペによりベースマネーを独立した裁量で一見コントロールしているように見
られる。確かに実行しているのは当局だが、そう仕向けている存在はバンキングシステム内での流動性を維持す
る必要性に他ならない。つまり、ベースマネー供給の大部分がバンキングセクターによって内生的に決定付けられ
ていることになる19 。
この点について、金融政策を取り仕切る実務者サイドではどう考えているのだろうか。鈴木・黒田・白川 (1988)[119]
は日本銀行の金融調節について、
日本銀行の defensive operation は、まず通常の金融市場調節においては、日々のあるいは季節的
な「資金過不足の変動」、すなわち market factor の変動をできるだけ均すような信用供与・(資金) 吸
収の実施という形で行われている。
一方、日本銀行の dynamic operation は「準備預金の積み進捗率」の調整という形で行われている。
金融市場の需給を引き締めたい場合には、日本銀行は日々の金融市場での「資金不足 (余剰)」に対す
18 ケインズおよびポストケインズ理論における貨幣は不確実性の下にある経済主体のインセンティブや意思決定に影響を与えることにより、
短期および長期において非中立的作用を持つと考えられている。
19 この点について Eichner(1987)[25] は準備金の内生性を“ accommodative behavior ”と“ defensive behavior ”とに分けて考えている。
前者は市中銀行の貸出量増加の帰結 (預金量増加) に伴う準備需要によるものであり、後者は金融市場内でのポートフォリオ変動の帰結に伴う
ものである。ただし、どちらの場合でも準備の供給が内生的であることには変わりがない。
50
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
る信用供与 (吸収) を少なめ (多め) に行うことによって、「準備預金の積み進捗率」の経路を標準的経
路よりも遅らせる。(鈴木・黒田・白川 (1988)[119]pp.45-46.)
と述べている。すなわち日本銀行の金融調整は、短期では準備を内生的 (defensive) に供給しているが中長期では
アナウンスメント効果により外生的 (offensive) に供給できると考えている。日本銀行は少なくとも部分的にはア
コモデーショニスト・ビューと異なる金融調節スタンスをとっているようである。アコモデーショニスト・ビュー
の過度な内生性は、当局のアクティブな関与を認める緩やかな内生性を許容することにより、次節のストラクチュ
アリスト・ビューとして彫琢されていくことになる。
以上示してきたアコモデーショニスト・ビューは、そもそもオーソドックス・ビューの中でも特に対マネタリス
トとして構成されていたためか、利子率の外生性および貨幣の内生性を厳密な意味合いで打ち出した非常に明快
な論理展開となっていた。ただし、貨幣の特性やバンキングセクターのビヘイビア、その影響としての金融システ
ムの変容を十分描写しきれていなかったため、次第に内生論者内からの批判にさらされていくことになった。ア
コモデーショニスト、特に初期の彼らは過度に厳密なルールの中の中央銀行、市中銀行、企業を想定していて、金
融システムの変容を考えないある意味静態的なフレームワークの中での分析に固執していたのではないだろうか。
このことは 41 ページで捉えた金融システムの 2 本柱のうち、動態的側面から生じる構造変化の可能性を無視ある
いは軽視していることを意味する。金融環境の不変性を仮定するならばアコモデーショニスト・ビューは実体経
済に適した優れた視座であるといえるが、金融環境が変容しているという現実に目を向けた時、何らかの形で動
態的なフレームワークを構築していかねばならない。
バンキングセクターから需要されるベースマネーを、中央銀行が完全にアコモデートするならば金融システム不
安やショック等は生じないであろう。従ってアコモデーショニストは金融システム不安やショックという現象を説
明する術を持ち得ないことになる。ただ、このような完全なアコモデーションに対して、限定的アコモデーション
の議論を受容する動きもあり、3.4 節でアコモデーショニスト・ビューの彫琢およびストラクチュアリスト・ビュー
との収束を目指す。以下では内生的貨幣供給理論のもう１派であるストラクチュアリストの視座を考察していく。
3.3
ストラクチュアリスト・ビュー
ストラクチュアリスト・ビューの代表的論者としては Palley(1987,1994,1996ab,2003)[68][70][71][72][73]、Pollin(1991)[76]、
ミンスキー20 、デビッドソン等が挙げられる。ストラクチュアリストは、複雑で洗練された金融システムをもつ資
本経済分析に根ざしていて、注目すべき主体はアコモデーショニストと同じく市中銀行である。
20 構造変化を促すミクロ的基礎を築いたミンスキーはストラクチュアリスト・ビューに属していると判断できる。企業の外部資金への依存が
増加するにつれて、投資から得られる収益の主観的評価が低下し、また市中銀行がさらに慎重になるため資金の限界費用が上昇する。このよ
うなミンスキーの金融不安定性仮説 (FFH) では、金融構造は企業が外部資金へ依存するようになるほど「頑健」な状態から「脆弱」な状態
となり、キャシュフローを消滅させ、経済全体に広がるようなショックに対してより影響を被りやすいものになると論じている。詳細は 3.1.1
節で論じた通りである。
51
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
その特徴は以下に整理できる。アコモデーショニストが基礎に置いている信用貨幣経済においては、バンキン
グセクターが当局の政策や貸出需要に機械的に反応し、静態的な長期均衡論の意味合いが強かった。それに対し
ストラクチュアリスト・ビューは、利潤最大化行動をとる主体として市中銀行を捉え、景気循環論の視角に立ち、
貨幣経済の正常な運行から生み出される金融の不安定性というものを重視した動態的分析である。アコモデーショ
ニストはインフレ防止、安定経済成長、為替レート安定、金融システム維持の政策目的を挙げつつも、価格 (利子
率) 設定者・数量受容者としての中央銀行をみるのに対し、ストラクチュアリストはより積極的に経済環境に影響
を及ぼしていこうとする中央銀行像というものを想定している。
価格 (利子率) 設定者・数量受容者としての役割を厳密に演じる中央銀行を考え、貨幣供給の“ 厳密な内生性 ”
を示すという極端なポジションを取ることを嫌い、フィードバック効果を重視した“ 緩やかな内生性 ”をストラ
クチュアリストは標榜する。そこでは利子率は外生的なのではなく、むしろ貸出需要増加に伴って上昇する内生変
数であるという利子率のフィードバック効果が存在するとしている。貨幣供給量も利子率も内生的ならば、政策
当局が関与する余地は存在しないのではないかという批判が想起される。しかし、厳格な内生性を規定するなら
ばそうかもしれないが、因果の双方向性 (bicausality) を認める緩やかな内生性を持つと考えるならば、一定の政
策のインパクトは有するとストラクチュアリストは考えるのである。
また、中央銀行による準備供給に制約をかけることが金融危機のきっかけになることの危惧にウェイトを置い
ているアコモデーショニストとは異なり、ストラクチュアリストは市中銀行・企業双方のバランスシートポジショ
ンやその構成変化に焦点を当てており、その結果としての金融イノベーションや金融不安の生起可能性を暗示し
ている。
以下では、ストラクチュアリスト・ビューの 2 つの議論、すなわち 1) 中央銀行のコントローラビリティーと
ALM(Asset and Liability Management)、2) 市中銀行および企業の流動性選好に関し詳細に見ていくことにする。
3.3.1
中央銀行のコントローラビリティーと ALM
3.2.2 節でみた dynamic operations のように中央銀行が日々の金融市場での信用供与を少なめに行うことによ
り、ベースマネー需要に対し短期金融市場にて金利上昇圧力をかけてくるような限定的アコモデーションを行う根
拠は、Pollin(1991)[76]p.374 によると、1) インフレへの恐れ、2) 為替レート減価への影響を考慮するため、3) 信
用需要量についての情報の非対称性による不完全情報のためであるという。いずれにせよ中央銀行はある程度の
量的コントローラビリティーを保有している。少なくともアコモデーショニストよりはより積極的にコントロー
ルしていこうとする中央銀行像を想定している。こうした理由で中央銀行が限定的アコモデーションを行うから
こそ、市中銀行に Asset and Liability Management(以下 ALM)21 を行うインセンティブが生じるのである。すな
21 この
ALM はそもそも、資産・負債の総合管理で、業務上発生する各種リスクの最小化と収益最大化をめざし、資産と負債の最適な組み
合わせを同時に決定し、管理するという意味のファイナンス論での用語であるが、本論文では特に負債サイドに注目した議論を進めていく。
というのは金融自由化の進展で、企業および個人の金融資産蓄積が進み、高利回り資産の選好が高まった結果、市中銀行の預金が伸び悩んだ
ことや各種金融規制の緩和により競争圧力が高まったことが負債サイドの管理によるものであり、このメカニズムを解明することが重要と考
52
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
わち企業の資金需要に十分応えるだけの準備が調達できないという制約ゆえに市中銀行に ALM といったアクショ
ンを起こさせるのである。
貸出資金を捻出することを可能とするための ALM の実施は、経済環境その他に変化がないならば、より魅力的
な高金利の設定をすることで預金者にマネーサプライに定義されるようなより流動性の低い資産に乗り換えさせ
る。結果として一般的預金金利は上昇し、貨幣供給曲線は右上がりとなる。しかし、ベースマネーの供給量に変
化がないならば ALM の実施によって必ず市場から貸出需要量が確保できるかどうかは不確実であり、そのマネジ
メントにはおのずと限界があろう。
具体例として日本のデータを表 3.1 に示す。ここで ALM の実施により、流動性預金を相対的により低い準備率
が課せられる定期性預金へと転換させると、市中銀行の準備量は低下する。2004 年 8 月現在、普通預金残高は 215
兆円存在する。これが定期性預金に振り替われば単純計算で準備金から約 1.6 兆円フリーになる資金が生成される
ことになる。これは銀行貸出残高の約 0.5%に相当するのである。
アコモデーショニストは ALM を市中銀行が追加的な必要準備を求めているか、中央銀行がどの程度アコモデー
ションをしているかに関わりなく行っている銀行活動の (常態的) 一部分であるとみなしている。すなわち、貸出
資金を捻出する必要性が出てきた場合のみ行うものとして ALM を捉えていないのである。それに対しストラク
チュアリストは ALM を中央銀行による限定的アコモデート強化に対して一時的に行う銀行活動と捉えている。中
央銀行がフルアコモデーションのスタンスをとった場合、市中銀行が準備金を需要するだけ確実に同じベースレー
トで準備金が中央銀行より供給される。このような状況において ALM を行うインセンティブがどの程度あるかは
疑問だ。機会費用を貸出利子率としたうえで必要準備を一種の税ととらえ、この税負担を少しでも軽減しようと
する手段として ALM を位置づけるならば、アコモデーショニスト・ビューにも一定の妥当性があるように思われ
る。しかし中央銀行のベースレートコントローラビリティーに重心を置き、より従順な市中銀行像を想定するの
がアコモデーショニスト・ビューであることから判断すると、ALM を積極的に行う根拠に薄いといえるだろう。
また、ALM の実施は利子率の上昇圧力を招く22 ことにより、3.6 節で詳しくモデル展開されているように、新
表 3.1: 日本における預金に関する準備率（単位%）
対象：銀行・長期信用銀行・外国為替銀行・相互銀行・信用金庫
定期性預金（譲渡性預金含む）
その他の預金（流動性預金等）
設定時期
1986.7.1
1986.12.1
1991.10.16
2.5 兆円超
∼1.2 兆円
∼0.5 兆円
∼0.05 兆円
2.5 兆円超
∼1.2 兆円
∼0.5 兆円
∼0.05 兆円
1.75
1.75
1.2
1.375
1.375
0.9
0.125
0.125
0.05
0.125
0.125
0.05
2.5
2.5
1.3
2.5
2.5
1.3
1.875
1.875
0.8
0.25
0.25
0.1
（出所）日本銀行
えられるからである。
22 金融当局の規制の下でディス・インターミディエーション (disintermediation) に対抗し企業の資金需要を満たすためには、市中銀行が
ALM の一環として高利回りの金融商品を開発・販売しなければならない。日本では 1970 年代半ば以降の国債大量発行とこれに伴う国債利
回りの上昇傾向からディス・インターミディエーションが発生したことは周知の事実であるし、これへの対応から事実上の負債管理手法とし
て高利回り金融商品が数多く生み出されてきた。
53
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
たな金融手段の開発を促し、結果金融イノベーションを導き、利子率と貨幣量の関係を変化させる可能性もある。
そうした金融イノベーション (financial innovation) は図 3.2、図 3.3 で示されるように、貨幣供給曲線を右方シフ
トさせたり、あるいは傾きをシフトさせたりさせ得る。これは、当局の金融引締めで利子率が上昇し、貨幣供給量
が M1 まで内生的に増加すると同時に金融イノベーションを誘発すると、利子率の上昇を伴わないあるいはより
小さい上昇しかもたらさない貨幣供給増加 (M2 − M1 ) を引き起こすからである23 。すなわち、このことは利子率
の上昇とともに一般の事業資金をファイナンスするための新たな手段や現金資産に代わる新たな代替的投資手段
を市中銀行が求めようとする誘引が高まることを意味する。市中銀行は企業に借入を積極的に勧誘し、融資を引
き受け、企業や他の市中銀行と取引関係を結び、さらに資金の需要先を探し求める。このような行動ゆえに、貨幣
供給は貨幣需要に応じて内生的に決定されるのであって、中央銀行によって単純にコントロールされるものでは
ないといえる。市中銀行は貸出の要請に基づき内生的に資金を供給するが、要請するように仕向けたのは市中銀
行なのである。
一方、ALM 実施により上昇した利子率水準が銀行貸出金利に影響を与えるとすると、企業の財務ポジションが
図 3.2: 金融イノベーションと貨幣供給曲線 図 3.3: 金融イノベーションと貨幣供給曲線 ―slope shift―
r
―intercept shift―
r
S1M
S2M
SM
r2
r1
r1
金融革新によりジャンプ
金融革新によりスロープがシフト
r0
r0
M1
M2
Palley(1996)[71]p.107 より加筆転載
M
M1
M2
M
Pollin(1996)[76]p.499 より加筆転載
悪化することが予想される。この不安定性を示したのが前掲のミンスキーモデルであり、ストラクチュアリスト・
ビューと金融不安あるいは金融システムショックは不可分の関係にあるといえよう。その意味では金融システム
ショックを捉えるうえで、より妥当性のある視座はストラクチュアリスト・ビューであると結論付けることができ
る。ALM は金融の効率化を促進させる金融イノベーションを引き起こす原動力となる反面、企業の財務ポジショ
ンを悪化させ、金融不安を引き起こしてしまう可能性も内包した諸刃の剣であるといえる。
ストラクチュアリスト・ビューはアコモデーショニスト・ビューと異なり、貸出金利は政策当局、バンキングセ
クター双方の自律的影響を通じて決定されると考えている。すなわち、短期的には利子率は中央銀行の限定的 (裁
量的) アコモデーションにより外生的 (裁量的) に設定した短期市場金利にバンキングセクターの対応策としての
ALM によるコストを積み上げる形で貸出金利が内生的に設定されるのである。
23 ただし、金融イノベーションに失敗してしまった場合は左方シフトの可能性もあり得るだろう。
54
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
中央銀行がバンキングセクターからの準備需要に対し抑制的なアクションをとる、すなわち非借入準備によって
フルアコモデーティブな公開市場操作を行わないとバンキングセクターが考えるとするならば、バンキングセク
ターにとって総準備の利用可能性に関し何らかの制約が働くことになる。そうであるからこそ、バンキングセク
ターにとって流動性を調節するため積極的に ALM を行う根拠が生じることになるのである。仮に必要準備を超え
る超過準備をバンキングセクターが保有すると、この超過分は資金の貸出需要や預金の予期せざる変動を吸収す
るバッファーとして機能するようになる。前章で考察したように産業的流通に関わる貨幣の金融動機や、金融的流
通に関わる予備的動機はバンキングセクターにとって予期せざる預金の変動要因となるであろう。バッファーとし
て保有する超過準備量はそうした動機が発生する確信の程度に依存することになる。こうした超過準備をベース
レートの上昇をきたすことなくバンキングセクターに保有させるのも中央銀行の貨幣供給コントローラビリティー
の表れと捉えることもできよう。
3.3.2
流動性選好
ストラクチュアリストが支持する利子率理論は、3.2 節でアコモデーショニスト・ビューが提唱したようなヴィ
クセルの自然利子率が重力作用の中心となるものではなく、貨幣利子率が中心となる流動性選好理論に基づくも
のである。ゆえに、自然利子率と貨幣利子率が乖離した際に、貨幣利子率が貨幣需給によって動き完全雇用均衡
に向かうような作用が起こるとは限らないとしている。まず、流動性選好理論の基礎にある自己利子率フレーム
ワークを概観したうえで、市中銀行ならびに企業の流動性選好を考察していく。
自己利子率理論と貨幣の長期非中立性
自己利子率フレームワークを構築するうえで Conard(1959)[15] は次のようなモデルを設定した。貨幣を標準と
し、任意の資本資産 i に関する貨幣表示の限界効率あるいは貨幣収益率 ri を
(
)
ri = P2i Qi2 − P1i Qi1 /P1i Qi1 ;
∀i, i = 1, 2, · · · , n
(3.2)
と定義する。ここで P1i , P2i はそれぞれ当該資産の現在価格と将来価格であり、Qi1 , Qi2 はそれぞれ現在の資産量と
将来の資産量である。ここで、当該財表示の自己利子率 Ri を、その財自身によって計算したもの、すなわち、
(
)
Ri = Qi2 − Qi1 /Qi1 ;
∀i, i = 1, 2, · · · , n
(3.3)
で示す。実物資本の場合には、この式は貨幣を媒介として間接的にではなく現物で資本が貸し付けられる場合に得
られる比率として、ヴィクセルの自然利子率概念の真意を表現しているととれる。すなわち自己利子率 Ri はヴィ
クセルの自然利子率の代理変数である。異種の資産に対して期待される収益間の均衡を決定するために、自己利
子率の方程式の中に価値調整要因 (adjustment factor) ai を含め、資産相互の価値にどのような変化が期待される
55
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
かを考察する。(3.2) と (3.3) より、
ai
= ri − Ri
( i
)
(
)
P2 − P1i /P1i · Qi2 /Qi1 ;
=
∀i, i = 1, 2, · · · , n
(3.4)
が導出される。この調整要因 ai は、当該資産の実物表示の自己利子率 Ri を貨幣表示の限界効率 ri に変換する役
割を果たすことにより、様々な資産の自己利子率を単一の価値標準として比較可能にする機能を有する。個々の経
済主体はこうした共通の価値標準で測った自己利子率が等しくなるように資産を選択して、金利裁定メカニズム
を通じ資産価格を均衡へ収斂させる諸力が作用するとしている。
さらに上式を
(
)
(
) (
)
ri = P2i − P1i /P1i · Qi2 /Qi1 + Qi2 − Qi1 /Qi1 ;
∀i, i = 1, 2, · · · , n
(3.5)
と変形する。P1i , P2i をそれぞれ現物価格、先物価格と置き換え、短期的に自己利子率を所与とすると、現物価格
と先物価格のスプレッドは、短期において貨幣収益率と実物収益率を均等化する調整要因として機能することが
わかる。一方、長期では資産ストックの数量も変動することになるから、(3.5) の右辺第 2 項も調整要因として作
用することになる。第 1 項を資産価格調整要因、第 2 項を資産数量調整要因と考えれば、このことは当該資産の
貨幣収益率が価格変数と数量変数双方により構成されていることになる。将来が不確実なことを鑑みれば ri は価
格と数量双方の期待に依存することを示している。
次に、貨幣自身の自己利子率 rm も資産同様以下のように定義する。
m
m
rm = (Qm
2 − Q1 ) /Q1 ;
∀i, i = 1, 2, · · · , n
(3.6)
このように貨幣自身についての自己利子率も、他の資産と同様、現物・先物価格体系により表される異時的な市
m
場価値の関係であり、将来の Qm
2 と引き換えに現在 Q1 が支払われる債券の一種と考えることができる。
上記設定から貨幣的均衡を定義付けることができる。均衡において貨幣自身の自己利子率 rm は全ての資産の貨
幣表示の自己利子率 ri に等しい。すなわち、(3.5)、(3.6) より次の関係が成立することとなり、Rogers(1989)[79]
はこの関係を貨幣的短期均衡としている24 。
rm
m
m
(Qm
2 − Q1 ) /Q1
= ai + Ri
=
(
)
(
) (
)
P2i − P1i /P1i · Qi2 /Qi1 + Qi2 − Qi1 /Qi1 ;
∀i, i = 1, 2, · · · , n
(3.7)
(3.3) から明らかなように、貨幣的短期均衡では自然利子率と市場利子率の間の関係についてのヴィクセルの分析
が、資本資産の限界効率と貨幣利子率との関係における特殊な場合に他ならないことを示している。さらに貨幣
的長期均衡も定義することができる。長期均衡においては全ての現物価格と先物価格が等しくなるので調整要因
ai = 0、すなわち次式に帰着する。
rm = Ri ;
24 Conard(1959)[15]ch.8
∀i, i = 1, 2, · · · , n
(3.8)
は、貨幣、食品、衣料品という具体的事例を用い貨幣的短期均衡について詳細に解説している。
56
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
このような貨幣的均衡から因果性に関する重要な含意が導き出せる。何らかの外生的あるいは政策的な理由に
0
1
より貨幣利子率の rm
から rm
への上昇が生じて、長期均衡状態が撹乱されたとする。貨幣利子率上昇が資本財市
場に与えるインパクトは、他の条件を一定とすれば、(3.1) より資本財の現物需要価格は供給価格を下回ることに
なる。資本財の現物需要価格が供給価格以下に下落するということは、当該資本の生産停止を意味する。なぜな
らば企業は損失を生じながら生産しなければならないからである。こうした現物価格の低下は、短期において新
規資本財の産出量減少から資本財ストックの低下を通じ、現物価格の下方への動きを次第に逆転させていくだろ
う。それゆえ当該資本財の短期供給価格は需要価格よりも高くなり、産出量減少の結果として自己利子率 Ri は増
加する。こうした過程が持続すると長期均衡がストックの減少を通じて達成される。ゆえに、
rm ⇒ Ri ;
∀i, i = 1, 2, · · · , n
(3.9)
という因果の方向の根拠が見い出せる。ヴィクセリアンの言い方では、市場利子率が自然利子率に一致するよう
に動くというものであるが、本論の分析の結果、自然利子率の代理変数 Ri が市場利子率である貨幣利子率 rm に
一致するように動くであろうという逆の結論が導かれる。このように自然利子率の代理変数は長期均衡において
貨幣利子率に常に等しくなる。しかし、この等式は様々な水準の産出量あるいは雇用のもとで成立し得るし、そ
の因果関係の方向は貨幣利子率から自然利子率に向かうのである。さらに、この場合成立する貨幣的長期均衡に
0
1
が、完全雇用をもたらすのに十分であるという保証はどこにも見い出せない。
あるいは rm
おける利子率 rm
それでは貨幣自身の自己利子率 rm の水準はどのように決定されるのだろうか。Rogers(1989)[79] は長期利子率
が慣行性 (conventionality) に依存し、慣行それ自体は金融政策を含む制度的、先験的に特定化できない心理的及
び他の歴史的な諸要因を反映している外生性の強いモデル化が困難なものと捉えている。市場参加者たちがある
特定の正常ないし慣行的利子率に確信を抱くに違いないという意味で、心理的要因は一定の役割を演じるのであ
る。そうした確信が存在する場合にのみ、期待は非弾力的になり、市場の逸脱は自己調節的となる。もし確信が失
われれば期待は弾力的になり、市場は不安定の兆候を示すであろう。利子率は客観的もしくは実物的な要因によっ
ては決定されないので、中央銀行は確信を維持することに迫られる。すなわち中央銀行は潜在的に不安定な主観
的要因を制御する重責を担っているのである。
ストラクチュアリスト・ビューにおける貨幣の重要性は、貨幣自身の自己利子率を具有する貨幣が諸期待と資
産の自己利子率水準とのジョイントとして用いられることより生じる。貨幣の金融動機や投機的動機が資産保有
均衡に関するフレームワークに入り込むのは、資本の期待収益とともに、流動性プレミアムによって規定される
貨幣の自己利子率を通じてである。
期待と自己利子率のジョイントとして貨幣を捉えるに際し重要なのは、慣行性が果たす機能についてであり、
Rogers(1989)[79] が強調した点もまさにその慣行性であった。期待の慣行的性質は、金融資産および実物資本の資
産価値評価を通じて経済機構に本質的に入り込むからである。貨幣に対する利子率は、経済主体が資本資産価格
の将来の推移に関する不確実性に直面する際の流動性に対する願望から生じるものであり、それは貨幣利子率が
57
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
将来どのように推移するかについての慣習的な判断に依存することになる25 。
こうした慣習的な判断はまた、投資者あるいは市中銀行が期待を形成するにあたっての確信の程度や市場におけ
る群衆心理によっても影響される。それゆえ期待形成は極めて心理的要因に作用される脆弱性の強いものである。
そのため、1) 金融市場は多様な意見の同時的な存在によって形成されることになる。そして、2) 慣習的判断の確
信の程度が脆弱化する場合には貨幣利子率が不安定に変動し、金融市場は急激な変動を被りやすくなるといえる。
さらに諸資産は様々な個人による慣習的な判断に基づいて保有される。そうであるとすると、成立する資産市場の
均衡は、将来に関する現在の期待の基礎がディスターバンスされる場合には、即座に資産構造がシフトするという
意味で、潜在的に不安定な均衡といえるであろう。そしてシフトの大きさはそうした意見が共有される範囲と、新
たな慣行が確立されるまでの時間の長さに依存するであろう。このようにストラクチュアリスト・ビューにおける
資産市場均衡の考えは、利潤最大化行動をとる投資者あるいは市中銀行のポートフォリオ選択行動に依拠してい
ると同時に、個々人の多様な意見の脆弱なバランスに基礎を置く動態的な貨幣的均衡にその本質があるといえる。
もし貨幣の本質が現在と将来とを結ぶジョイントとしての機能を有しているのだとすれば、貨幣は経済主体に
よって将来期日に何らかの価値があると考えられる場合にのみ、そうした機能を果たすことができるにすぎない。
貨幣利子率が基礎を置くこの種の期待は、貨幣価格の安定に関して同意された慣行に依存している。実質的に経
済の実物サイドに重心を置くヴィクセル型フレームワークにおいてはこうした慣行要因は無視される。中立貨幣
からなる実物交換経済のもとで成立する自然利子率が分析の出発点ではなく、自己利子率理論が整合性を持つも
のであるとするならば、貨幣経済では実物交換経済のような実物的要因によって規定される自然的価値は存在し
ないことになる、とストラクチュアリストは考える。それゆえ慣行的な貨幣利子率 rm に自然利子率 Ri が引き寄
せられるという因果の逆転が生じるのである。
次に、貨幣の長期非中立性については以下のことが言える。不完全雇用均衡が成立している状況下でも、企業は
(3.8) で表される長期貨幣的均衡において正常利潤を得ており、それゆえ操業水準を変更する動機を持ち得ない。
その場合の有効需要点においては、現在の富を将来の富に転換するあらゆる手段の収益率は均等化されているた
め、企業は生産を拡大する動機を持たないのである。これは現代資本主義貨幣経済において、明らかに (長期) 利
子率が完全雇用を保証するのに必要な水準に向かって自動的に調節されるようなメカニズムは存在しないことを
意味する。また慣行的利子率に確信を抱く程度に応じて貨幣的均衡がいかなる水準においても成立するため、産出
量がいかなる異なった水準においても均衡する可能性を示すものである。このことから貨幣の長期的非中立性が
導き出せるのである。これを前章で考察した貨幣需要分析と併せて考えると次のことが言える。投資者あるいは
市中銀行の資産選択構造が基本的にボラタイルであるとするならば、当該資産構造に占める高流動性金融資産で
ある貨幣も、その需要量に関し移ろいやすい諸期待に左右されるボラタイルなものとなろう。そうするとマクロ
の貨幣需要に占める取引的需要、金融的需要が産業的流通を経て投資あるいは消費プロセスを経て資本ストック
や実質国民所得に関係したとしても、貨幣の予備的需要や投機的需要を含めた貨幣総量全体として一定の関係に
25 詳細は
Rogers(1989)[79]ch.10 および Docherty(2005)[21]ch.8 参照。
58
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
あることを認めることにはならない。3.1.1 節ミンスキーの金融不安定性仮説で考察してきたように、ひとたび金
融システムショックのような大きなディスターバンスが生じれば、貨幣需要に占める金融的動機と予備的動機の比
率が大きく逆転することもあり得るのである。貨幣総量と実体経済がその量的あるいは比率的変化において、短
期のみならず長期においても貨幣の中立性命題を支持するような密接な関係を持つとする確固たる根拠は見い出
し得ない。すなわちこれは貨幣の非中立性を示していることに他ならない。自己利子率を含包する貨幣利子率が
現在と将来を結合させる連結環として本質的かつ独特な仕方で金融システムに入り込むのである。そうした金融
システムの中で、貨幣は非中立的特性を具有するのである26 。
市中銀行の流動性選好
3.2 節で述べたように、アコモデーショニストは近年中央銀行が準備需要に対してフルアコモデーションをしな
い可能性を容認している。個々の市中銀行が貸出増によるバランスシート拡大に伴い、市中銀行が主体的に流動
性選好を高めることにより利子率が上昇することを否定するものではない。しかし、それでも彼らはなお右上が
りの信用供給曲線に否定的である。アコモデーショニストが否定するのは、利子率が右上がりの信用供給曲線に
沿って「自然に」上昇するという考えである。アコモデーショニストは、個々の市中銀行を捉え利子率と信用量
について次のように考えている。すなわち、クレジットライン内においてのレバレッジ (外部資金依存度) の上昇
をともなう貸出増が企業の利潤増を導き、信用リスクが増大しないケースというのも個々の銀行レベルにおいて
は考えられる。
それに対し、多くのストラクチュアリストは中央銀行のビヘイビアがたとえフルアコモデーティブであったと
しても信用供給曲線は右上がりだと主張する。外部資金に依存する企業がいて、その外部資金需要に応じる市中
銀行が存在するという状況の下では、景気拡張期で将来収益の見通しを楽観視していると、企業・市中銀行とも
資産構成がさらに非流動的なものになっていくであろう。その際市中銀行は増加する流動性リスクを相殺するた
めにより高い利子率を貸出プレミアムとしてかけ続けなければならない27 。すなわち、借入企業に対するレバレッ
ジの上昇を伴う貸出量増加による貸出リスクの上昇は貸出供給曲線が右上がりとさせる、とストラクチュアリス
トは考える。
こうした考えにはアコモデーショニストから反論を招く。市中銀行が与信の拡張を行うということは、貸出用
件に合致した信用力のある借手に対して信用を付与するということを意味する。ゆえに、拡張的 (追加的) 信用供
与が市中銀行をよりリスキーなポジションに直接移行すると判断するのは短絡的であるという。Lavoie(1996)[53]
は、ストラクチュアリストの議論はミクロとマクロを混同していて、経済には赤字主体もいれば黒字主体もいる
26 本節にて展開された自己利子率フレームワークの理解は、ケインズ一般理論で最も難解とされる第
17 章をどう評価するかにかかってい
る。評価のスペクトラムは渡辺 (1998)[152]p.154 で分析されているが、本論における主張は第 17 章の意義が大であると主張するグループに
属するものである。なお、自己利子率フレームワークは Docherty(2005)ch.4、Rogers(1989)ch.10、原 (1994) 第 6 章で詳細な解説がなされ
ている。
27 こうした考えを強調するのがミンスキーの金融不安定性仮説 (Minsky’s FFH) であり、3.1.1 節に前掲したとおりである。
59
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
のでアグリゲートレベルでは変わらないと論じている。それに対し Wray(1995)[94] は、1) 自己資本比率は低くな
るのが常である、2) 景気の拡張期において資産の成長率より負債の成長率が高いのが常態であるから、よりリス
キーなポジションに移行すると反論している。アコモデーショニストの視点はよりミクロ的であり、対してストラ
クチュアリストはマクロ的なのが両者の差異として現れているのだろう。
さらにこうした論争の背景には、ストラクチュアリストは市中銀行の流動性を自己資本比率と準備・資産比率
によって量り、景気循環に応じて絶えず変動するとしている。一方、アコモデーショニストは景気循環を通じて準
備・資産比率を一定と仮定しているというふうに静態的な経済環境を想定している点での相違が関係しているも
のと思われる。すなわち、外生的な経済環境の変動に伴う市中銀行の流動性選好の変化を、どの程度評価してい
るかの程度の差によるものだと考えられる。
企業の流動性選好
企業の流動性選好増大も景気拡張期において利子率を増加させる要因となり得る。すなわち、レバレッジが上
昇しバランスシートが非流動的になると、ポートフォリオの流動性比率を上げようとする誘因が高まるというこ
とである。ゆえに、貸出金利は企業、市中銀行どちらの流動性選好が上昇したとしても上がる要因を含んでいる
のである。
企業が投資を拡大しレバレッジ比率を高めるとき、その企業の信用度および実現利益がどうであれ、市中銀行
は流動性を高めようとする。これはカレツキの増加リスク原理 (principle of increasing risk) に依拠する28 。すな
わち、当該企業の負債・資本比率の上昇に対して、市中銀行はより高い貸出金利を設定するのが合理的であると
いう考えである。ミンスキーやストラクチュアリストはカレツキの増加リスク原理が、静学的環境においてのみ
適用されるのではなく、成長経済にも適用できるとしている。すなわち、景気サイクル全般を通じての考えであ
るということである。
一方、アコモデーショニストは、一時的に高いレバレッジにリスクプレミアムを付すことには同意しているが、
通時的にレバレッジが増加することについては否定している。というのは、サイクルを通じて企業のレバレッジ
が一方的に悪化するという合理的根拠はなく29 、プロフィットの実現がレバレッジを抑える効果も期待できるから
である。ミンスキーの金融不安定性仮説 (Minsky’s FFH) はマクロ的効果を説明するためにミクロ的基礎に依拠し
ているものであり、個々の企業におけるレバレッジを高めようとする行動は、売上増加および資本稼働率アップに
よる利潤、キャッシュフロー、さらに資本価値を増大させ、逆にレバレッジを下げるかもしれない30 。すなわち、
投資収益の蓄積はレバレッジを改善させることさえ可能であり、ほとんどの企業の貸出がクレジットライン内であ
るなら、静学的なセッティング上においてさえカレツキの増加リスク原理は当てはまらず現実的ではないという
ことである。
28 より詳しくは
Rochon(1999)[78]p.193 参照。
pp.195-194 参照。
30 資本蓄積がレバレッジを下げる効果を持つという、この考えは Lavoie(1996)[53] によって“ paradox of debt ”と呼ばれている。
29 Rochon(1999)[78]
60
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
企業と市中銀行の長期的関係はどう捉えていけばいいのだろうか。アコモデーショニスト・ビューのようにミ
クロレベルに目を移せばレバレッジが必ず上昇するという必然性は必ずしもないことは同意できる。一つの考え
として、メインバンク制による企業と市中銀行の長期顧客関係がある。この長期顧客関係が企業サイドにどうい
う利点があるかというと、リスク・シェアリング仮説が挙げられるだろう。すなわち、市中銀行は借手企業に対
して金融逼迫期には貸出利子率を相対的に低水準に抑え、他方金融緩和期には貸出利子率を相対的に高い水準に
据え置くことによって、借手企業にとって資金調達費用が変動するリスクを自ら引受けているというものである。
借手企業はメインバンクと暗黙の契約を結ぶことによって、そうでない場合に比較して、安定的な借入利子率を
享受でき、より高いプロフィットを得るベースとなるという考えである。ただ、アグリゲートレベルで、しかも歴
史的現象としては、景気循環の過程で企業収益の伸びより企業負債の伸びの方が大きくなるというのが実状であ
る。(3.1) の企業期待 Eπt がどのような要因で形成されるかはきわめて心理要因によるものが大きく行動経済学や
群衆心理学上での何らかのバイアスが存在するのかもしれない31 。これら心理的期待形成に関して本論文ではこれ
以上立ち入ることはしない。アコモデーショニストとストラクチュアリストの差は分析対象となる企業と市中銀
行の関係をミクロ的視点に立つかマクロ的視点に立つかにある。
このようにアコモデーショニストとストラクチュアリストは、内生的貨幣供給を標榜する点では同じであるが、
細目では多くの相違点が挙げられる。以下では、さらに 1980 年代後半から 1990 年代を通じて活発に議論されて
きたストラクチュアリストによるアコモデーショニスト批判とその反論に関しまとめてみる。そして両視座の統
合に向けた評価を行う。
3.4
ストラクチュアリストとアコモデーショニストの論争
そもそもアコモデーショニストの議論は、貨幣は外生的であるというオーソドックス・ビューに対してのアン
チテーゼ として組まれた。彼らが当初、過度に厳密な内生的貨幣供給理論を展開しようとしたため、内的批判と
してのストラクチュアリスト台頭を誘発させたと考えられる。そのストラクチュアリストによる批判に応える形
で 1980 年代後半から 1990 年代を通じてアコモデーショニスト・ビューはさらに洗練されてきた。以下では前節
までで別個に述べてきた 2 派の視座を、議論の争点となった 5 つのトピックから再整理していくことにする。
3.4.1
市中銀行の完全受動性
アコモデーショニストに対しては市中銀行のベースマネーに対する完全受動性を想定し、市中銀行は自行のバ
ランスシートポジション (流動性比率) に無関心であるという批判がある。そして市中銀行がバランスシートに注
意を払うとすると、おのずと右上がりの貸出供給曲線が導出できるとストラクチュアリストは考える。一方、ア
31 行動経済学のパースペクティブについては第
2 章注 10 で述べたとおりである。
61
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
コモデーショニストは以下のように反論している。市中銀行は企業の資金需要を満たすにあたり起点としての役
割を果たす。クレジットライン内での信用供与に関しては、貸出供給曲線が依然としてホリゾンタルである。市中
銀行は当然信用供与を制約する場合があり、貸出量に対しては大きな裁量権を持っていると考える。つまり、信
用付与に制約を置いているのであって、貸出ファンドの枯渇に対し制約を置いているわけではない。信用供与の
裁可を司るのは、借手の信用力に対する市中銀行の評価である。この解釈がかなりの期間ストラクチュアリスト
に認知されず、無視され続けてきた。このことは、アコモデーショニストは市中銀行がしばしば信用を制約する
ことを了承しているが、貨幣供給曲線の形状には影響を与えないと主張している。すなわち、貸出需要の増大に
伴って利子率が必然的に上昇する妥当性はないと考えているのである。
結局これは“ non-price mechanism ”(Rochon(1999)[78]p.172) であり、貸出需要増加に対して利子率を増加させ
る根拠とはならない。貸出金利は個々の貸出要件に基づいて決定されるものであり、マクロ経済状況全般と関連
付けられるものではない。すなわちストラクチュアリストの考えにはマクロとミクロの議論の混同があるとアコ
モデーショニストは批判している。ストラクチュアリスト・ビューがよりマクロ的視点に立脚しているのに対し、
アコモデーショニスト・ビューが個別のしかもクレジットラインまで借りこんでいない優良貸出先を想定してい
ることより生じる視点の差異が存在する。この差異が貸出供給曲線の傾きに現れるのものと考えられる。
3.4.2
外生的利子率のレベル
中央銀行によって設定される短期市場金利は外生的であるにもかかわらず、そのレベルをどう設定するかにつ
いての議論が何もないとのアコモデーショニストへの批判がある。アコモデーショニストの Eichner(1987)[25] は
こうした批判に応え、利子率は政治的に決定される配分的変数 (distributional valiable) であると考えている。ま
た Moore(1988)[60] によると、利子率水準は非市場的現象によって決定されるものであるとし、例として経済成長
率、インフレ率、失業水準の目標値とのギャップに依存する反応関数であるとする32 。前述したストラクチュアリ
ストの双方向性のように、市中銀行の意思が反映していることを前提とすれば反応関数の存在自体は問題がない。
すなわち、中央銀行はマクロ経済の目標群の追求のため、利子率を循環促進的 (procyclically) に変化させている
のである。よって、短期市場金利について説明を欠いているというストラクチュアリストの批判は妥当性がない
ことになる。
3.4.3
マークアップによる銀行貸出利子率の設定
ストラクチュアリストである Palley(1994)[70] によるアコモデーショニスト批判の一つは、彼らが貸出利率の設
定の際コンスタントマークアップを想定しているというものである。その批判に対して、アコモデーショニスト
は景気循環を通じてマークアップ率が一定であるということを必ずしも意味するものではなく、マークアップ率
32 さらに、金融政策手段、利子率変化による経済主体の感応度、市場の開放度、資本移動性、外貨準備・外国為替レート変動の許容性、国
内および外国のインフレ率、政府が経済を制御しようとする意思の程度、国家間の政策協調性にも依存するとしている。
62
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
の変化は信用需要増大の結果でも経済活動活発化の結果でもないと反論している。アコモデーショニストである
Eichner(1987)[25] によれば、マークアップ率はリスクプレミアムの増加関数であり、市中銀行の流動性選好の増
加関数といいかえることができるという。そのリスクプレミアムは借手のタイプ、担保の質、貸出期間の 3 要因
により決定されると考えている。ただし当該企業のクレジットライン内では貸出供給曲線は依然としてホリゾン
タルなのであるとともに、リスクプレミアムを貸出利子水準に帰する理由がなくシフト要因であると捉えている。
よってマークアップ率は可変であり、上記パリーによる批判は該当しないとしている。このことは、マークアップ
率は短期的に外生的だが中長期では市中銀行の流動性選好による内生的変数であることを含意するものである。
3.4.4
ALM 活用の妥当性
バンキングシステムにおける ALM 活用の妥当性は、中央銀行の準備金需要に対して完全受動性を想定している
アコモデーショニストとは本来相容れないものである。また、市中銀行はいつでも必要準備を ALM の実践を通じ
て確保することができるというムーアの議論は ALM に関する誤った議論である。すなわち、量的制約を本来受け
ないアコモデーショニストの見解では、ALM の実践を促進するようなインセンティブが生じないとストラクチュ
アリストは批判する。
それに対してアコモデーショニストは、所与の預金量に対して超過分と判断する準備を保有する場合に、その
保有には一種の税と捉えられる機会費用が発生すると考えている。このコストを回避するよう市中銀行は ALM を
活用する。また、個別銀行は預金で賄いきれない資金不足が生じる場合、貸出需要に応じるために短期金融市場
で譲渡性預金発行といった ALM を行使するであろう。しかし、中央銀行がフルアコモデーションのスタンスを
とる限り総準備の供給が保証されるので、銀行システム全体としては、流動性の調節のために ALM を行う必然
性はないのである。従って、バンキングセクターにとって総準備に何らかの数量制約が存在しているか、あるい
はそうした制約が生じると予想する場合に、市中銀行が ALM を行うインセンティブは生じると結論づけている。
ゆえに、アコモデーショニスト、ストラクチュアリストとも市中銀行が ALM を活用する点では一致している。
3.4.5
貨幣流通速度
アコモデーショニストは貨幣の流通速度を一定とみなしているという批判33 に関しても、アコモデーショニス
トは反論している。この批判は、企業の投資を前提とした貨幣需要に、完全受動的に市中銀行が応じて貨幣を供
給する限り、投資の結果得られた所得はその貨幣供給額に比例すると想定することを根拠とする。しかしこれは
アコモデーショニストの議論を極めて単純化した場合の結論といえよう。彼らはそもそも流通速度を一定とみな
すこと自体が誤った理解に基づくものであるとする。バンキングセクターが貸出を拡張するために ALM を活用
するとする。相対的に低い必要準備率が課せられているより流動性が低い預金に銀行の負債構造をシフトさせよ
33 例えば
Hewitson(1995)[38]p.293 参照。
63
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
うとすると、利子率の上昇を免れ得ない。その結果、流通速度は変化することになるであろう。さらに、利子率
の変化が貨幣を活動勘定 (active acount) から不活動勘定 (inactive acount) に移行させたとしても流通速度は変化
する。Moore(1994)[62] は、流通速度は事後的な変数であり予測は不可能であると主張している。つまり、アコモ
デーショニストは流通速度を固定的だとは見なさず、生産や所得が決定されてから定まる内生的・事後的に決定さ
れる変数であると考えている。さらに、彼らは流通速度に影響を与える要因として金融イノベーション、顧客の
金融機関離れ、代替貨幣の発達等を考えている。
アコモデーショニストとストラクチュアリストの差異はおおまかに表 3.2 にまとめられる。上記の議論を通じ
てわかることは、アコモデーショニストは市中銀行の限定的アコモデーションを許容し、利子率の純然たる外生
性を主張するものではなく、マークアップ率および流通速度は可変であり、ALM を承認しているということであ
る。これらの事実は、アコモデーショニストとストラクチュアリストの実質的差異はほとんどないことを意味す
る。結局これら批判は、ストラクチュアリストの理解不足あるいはアコモデーショニストの説明不足によるもの
なのかもしれないが、ストラクチュアリストの批判を受けることにより、アコモデーショニストが自己の視座をさ
らに洗練させていったと考えるべきなのであろう。従ってアコモデーショニストの視座はある意味ストラクチュア
リストの視座でのウェイトを偏らせた特殊な例として位置づけることが可能となり、議論を収束させることは可
能であるといえる。
このように記述的なレベルでは、両理論の構造解析が進んでいる。しかしながら現時点では上記の特徴全てを
兼ね備えた理論モデルを構築するのは難しい。以下では、不完全ながら Palley(1996)[71] を基礎にオーソドックス
貨幣乗数モデル、アコモデーショニスト・モデル、ストラクチュアリスト・モデルを比較静学が可能な形で描写す
ることにより、競合する各モデルの差異を明確にしていく。
表 3.2: 内生的貨幣供給理論 2 派の比較
バンキングセクターの描写度
ALM による金融構造変化
金融不安の可能性
貨幣総量の内生性
利子率の外生性
流動性選好の重視度
視点
経済環境
アコモデーショニスト
低い
小さい
ナシ
高い
高い
低い
ミクロ寄り
静態的
ストラクチュアリスト
高い
大きい
アリ
低い
低い
高い
マクロ寄り
動態的
比較をより明確にするためアコモデーショニストについては論争初期 (1980 年代) の特性を示して
いる。
64
第3章
3.5
3.5.1
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
モデルの整理
オーソドックス・モデル
Palley(1996)[71] に基づきオーソドックス・ビューの特性を確認してみる。以下のオーソドックス・モデル (orthodox
model) は、現金、流動性預金、定期性預金需要をそれぞれ、C D = C D (r , y )、DD = DD (r , y )、T D = T D (r , y ) で
− +
− +
+ +
表す。さらに、超過準備需要を機会費用増大のため利子率の減少関数とし、代替的緊急貸出 (substitute emergency
fund) を公定歩合の増加関数とおくと、E D = E D (r , rd ) とすることができる。これらからモデルの貨幣市場全体
− +
系は以下のようにまとめることができる。ただし、添え字の正負記号は偏微分記号を表す。
RD = k1 DD + k2 T D = RD (r , y )
− +
H D = C D + RD + E D = H D (r , y , rd )
− + +
H S = N BR + Max[0, BR(r , rd )]
+ −
HS = HD
(3.10)
(ベースマネー需要)
(3.11)
(ベースマネー供給)
(ベースマネー市場均衡条件)
M S = C D + DD = M D (r , y )
− +
変数群 1
(必要準備需要)
(貨幣市場の均衡条件 (M1))
(3.12)
(3.13)
(3.14)
H S :ベースマネー供給、N BR:非借入準備、BR:借入準備、rd :公定歩合、DD :流動性預金需要、C D :現
金需要、T D :定期性預金需要、RD :必要準備需要、E D :超過準備需要、H D :ベースマネー需要、r:利子率、y:所得、
k1 :流動性預金準備率、k2 :定期性預金準備率 (k1 > k2 )、M :M1 マネーサプライ (ナローマネー)
(3.10) では利子率に対する効果が流動性預金と定期性預金で異なっているが、利子率上昇による資金移動が
定期性預金と債券に分散されるならば、全体効果としてマイナスになると考えるのが妥当であろう。すなわち、
∂DD
∂T D
+
< 0 が考えられる。(3.12) は短期市場金利が公定歩合より大きい時にのみ借入準備が発生すること
∂r
∂r
を示す。このオーソドックス・モデルは図 3.4 で表せ、借入準備 BR がゼロのとき H S 曲線は垂直となる。
このオーソドックス・モデルは基本的にはバランスシートモデルであるが、ベースマネー市場および貨幣市場
での諸変数 C D , T D , E D は各経済主体の流動性選好に依存している。さらにベースマネー市場で決定されるベー
スマネー均衡量をマネーサプライ水準の量的制約要因として捉えている点に特徴がある。各市場は利子率を調整
要因として位置づけている。すなわち、利子率がある水準 r∗ より高いと、公衆は保有現金や流動性預金から定期
性預金や債券といったより流動性の低い金融資産をシフトさせる。すると、債券価格が上昇、利子率が低下する
ため r∗ に落ち着く。逆もまた然りである。ベースマネー需要は各種預金需要から生じるため、ベースマネー市場
の均衡は預金需要水準の決定を意味する。さらに、利子率が決定されるとマネーサプライの均衡水準は貨幣需要
曲線 (関数) に沿って決定される。ベースマネー市場での均衡をもって貨幣市場にて貨幣総量が決定されることか
ら、シーケンスはベースマネーからマネーサプライであり、その意味ではまさに当局の貨幣供給量のコントロー
65
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
図 3.4: オーソドックス・モデルにおける均衡マネーの決定
r
MD
HS
r∗
rd
HD
N BR
H∗
M∗
M
ラビリティーを認めるオーソドックス・ビューを描いているといえる。ただ、貨幣需要は (3.14) のように定義付
けられることから、マネーサプライは公衆の現金と流動性預金需要に依存していることがわかる。よって、これ
ら金融資産需要のシフトがマネーサプライに影響を及ぼす。このことは、オーソドックス・モデルにおいても貨幣
の内生性を示していることを暗示するものである。
企業が投資を実施するうえで、市中銀行からの信用供与に拠る比率が大きい日本の現状を鑑みると、このオー
ソドックス・モデルの根本的欠陥は、銀行貸出市場にからむ市中銀行および企業の軽視あるいは無視であり、市中
銀行による ALM(Asset and Liability Management) や企業による貨幣保有の金融的・予備的動機の軽視である。
すなわち、貸出需要が預金量に影響を与えるというチャネルを全く考慮に入れていなく、市中銀行の ALM 活動が
貨幣供給に全く影響を与えないことを含意している。
さらに、利子率の混同という問題がある。インターバンク市場での均衡金利はコールレートであり、非銀行民
間経済主体が選好の基準とするのはより長期の債券金利であるべきである。しかし、このモデルにおいては、均
衡利子率は唯一 r∗ で統一されており、極めて単純化されたものとなっている。これは、コールレートと債券金利
という長短金利のスプレッドに何らかの固定的な関係が設定されていることを含意しており、強すぎる仮定とい
わざるを得ない。こうした批判に対し、アコモデーショニストは貨幣供給プロセスにおけるバンキングセクター
の役割を明示した視座を表した。彼らのモデルを次節で示す。
3.5.2
アコモデーショニスト・モデル
アコモデーショニスト・モデル (accommodationist model) とオーソドックス・モデルとの重要な差異は、マ
ネーサプライを決定する上で銀行貸出を明示的に導入していることにある。そして銀行貸出量、預金量、ベース
マネー、マネーサプライが内生的に決定されることにある。以下にアコモデーショニストの金融市場に注目した
66
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
部分均衡モデルを示す34 。
L = LS = LD (rL , x)
− +
rL = (1 + m) rC
LS + RD + E D = D + T D
(ローン金利決定式)
(3.16)
(3.17)
(現金需要)
(3.18)
(定期性預金需要)
(3.19)
RD = k1 D + k2 T D
E D = eD
(3.15)
(銀行のバランスシート制約)
C D = cD
T D = tD
(ローン市場の均衡条件)
(必要準備需要)
(超過準備需要)
H = H S = H D (= C D + RD + E D )
(ベースマネー市場の均衡条件)
M = M S = M D (= C D + D) = M D (= (1 + c)D)
変数群 2
(貨幣市場均衡条件 (M1))
(3.20)
(3.21)
(3.22)
(3.14)0
LD :ローン需要、rL :ローン金利、x:アニマル・スピリッツ35 、m:マークアップ率、LS :ローン供給、rC :
短期市場金利 (コールレート)、t:定期・流動性預金比率、e:超過準備率、c:現金・流動性預金比率、その他変数は
変数群 1 に準ずる。
現金、定期性預金、必要準備需要を流動性預金の一定割合とした (c, t, k1 , k2 を一定) のは、モデルの簡単化のた
めである。なお、各等式の名称は横に付してある。これら条件式を代入、整理すると以下を得る。式には偏微分
符号が付されている。さらに 0 < t < 1 であることを考慮すると、
∂Φ
∂Φ
>
> 0 (t 6= 1, Φ = D, H, M ) である
∂k1
∂k2
ことがわかる。
D=
L ((1 + m) rC , x)
= D(m, rC , t , k1 , k2 , e , x)
+ + − + + + +
1 + t − k1 − k2 t − e
H = (c + k1 + tk2 + e)
M = (1 + c)
L ((1 + m) rC , x)
= H(c , m, rC , t , k1 , k2 , x)
+ − − + + + +
1 + t − k1 − k2 t − e
L ((1 + m) rC , x)
= M (c , m, rC , t , k1 , k2 , e , x)
+ + + − + + + +
1 + t − k1 − k2 t − e
(3.23)
(3.24)
(3.25)
各経済主体のビヘイビアは表 3.3 に示されるようにそれぞれの関数に影響を与える。このモデルの特徴はローン
市場およびバンキングセクターのバランスシートを含んでいるところである。そして、ローン市場が均衡すると
いうことは、ローン需要がマネーサプライに影響を及ぼしうるということを意味する。さらに、偏微分符号より
以下のことがわかる。
34 以下のモデルは、3.4
節冒頭で示したところの初期型のアコモデーショニスト・ビューをより忠実に描写しているモデルであると理解し
ていただきたい。
35 LD に正の影響を及ぼすその他要因のベクトルであり、長期期待と捉えてもいい。ただ心理的要因が強く、詳細な分析には経済心理学や
群衆心理学の分析がさらに必要になっていくると思われる。
67
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
アニマル・スピリッツの増加は流動性預金、ベースマネー、マネーサプライをそれぞれ増加させる。現金・流動
性預金比率の上昇はベースマネー、マネーサプライを押し上げる。一方、定期・流動性預金比率の上昇は流動性預
金、マネーサプライを押し下げるが、ベースマネーを増加させる。マークアップ率の上昇は流動性預金、マネー
サプライを増加させるが、逆にベースマネーを減少させる。超過準備率の上昇は流動性預金、マネーサプライと
もに増加させる。短期市場金利の上昇は流動性預金、マネーサプライを増加させるが、ベースマネーは減少させ
る。必要準備率 (k1 , k2 ) の上昇は流動性預金、ベースマネー、マネーサプライをそれぞれ増大させる。ただし、変
動幅は流動性預金準備率のほうが定期性預金準備率より大きい。
市中銀行からのファイナンスによる企業投資が総需要に影響を与えることを考えると、政策当局は直接銀行貸
出量に影響を及ぼすためには短期市場金利を操作する他ない。なお、政策当局には準備率操作という金融政策手段
が存在するが、経済の起動が企業の貸出需要にあり、市中銀行による貸出供給の結果銀行預金が発生すると考える
アコモデーショニストのアプローチ36 では、政策当局の操作変数である預金準備率 k1 , k2 が直接貸出量に影響を与
えることはない。たとえ中央銀行が準備率を上昇させたとしても、市中銀行が調達する準備資金のアベイラビリ
ティーに中央銀行による数量制約が存在しない本モデルの場合、準備金供給が完全同調的に増大するのみだから
である。ただ、本モデルのように中央銀行が無限弾力的に準備金を供給するという仮定はあまりにも極端であり
非現実的といえよう。これはアコモデーショニストがあくまで銀行貸出量の決定 [(3.15)] →預金量の決定 [(3.24)]
→準備量の決定 [(3.25)] という一方向的因果を重視しているからに他ならない。中央銀行による準備率操作といっ
たフィードバック効果を考えた場合、預金準備率 k1 , k2 の操作は市中銀行の信用創造能力に直接影響し、企業の
貸出需要から供給につながるチャネルに作用するであろう。しかしそれでもなお、準備率操作の効果の非対称性か
ら準備率操作が望ましい金融政策手段ではないといえる37 。
以下では上記アコモデーション・モデルの基礎的条件をふまえたうえで、1990 年代のアコモデーショニストの
議論の精緻化を考慮していく。すなわち、市中銀行および政策当局が完全受動的 (フルアコモデーション) な場合
と、不十分な調整 (部分的アコモデーション) との場合において、それぞれ図示しその差異を明確化していく。
表 3.3: 各変数に影響を与える経済主体
外生変数
c, t, x
m, e
k1 , k2 , rC
36 渡辺
経済主体
非銀行民間主体
バンキングセクター
政策当局
(1998)[152]p.100 参照。
37 実際に最近の主要国の準備預金制度の運営を見ると、以前ほど準備率操作は利用されない傾向が強まりつつある。準備預金の負担は、ノ
ンバンク等に比し預金取扱金融機関の競争力を下げる可能性がある。また、国際金融市場間の競争においても、準備率の高い金融市場は不利
になるとも指摘されている。したがって、中央銀行の準備率の設定に当たっては、民間金融機関の負担にも十分配慮した水準とすることが適切
である。さらに近年では、市中銀行が準備率以上の資金を口座に預け、多くの貸出ができるように日銀が指導している。このため必要準備率操
作は現在では金融政策の手段として有効性はない。なお、準備率操作と公開市場操作の比較検討に関してはアシュハイム (1964)[102]pp.22-37
を参照されたい。
68
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
Case1: フルアコモデーション
上記モデルを図示したものが図 3.5、図 3.6 にて示される38 。両図とも第 1 象限は貸出市場、第 4 象限は貸出と
預金量に関するバランスシート制約、第 3 象限は預金量とベースマネーの関係、そして第 2 象限はベースマネー
市場を示す。短期市場金利から一定のマークアップを付し貸出金利とした市中銀行は、貸出要件を満たす企業に対
し、当該企業が需要するだけ完全受動的に与信を与える。すると複式簿記の原理によりその分だけ流動性預金量は
増加し、増加した分の必要準備がさらに必要となってくる。その必要分は中央銀行のベースマネー供給によって
完全に充当される。すなわち、第 1 象限から第 4、第 3、第 2 へと続くシーケンスが得られることがわかる。これ
はベースマネーのフルアコモデーションを含意する結果によるものである。
図 3.5: フルアコモデーションによる各変数の決定 図 3.6: フルアコモデーションによる各変数の決定 ―当局による金融引締めのケース―
―ローン需要増加のケース―
図 3.5 は中央銀行がフルアコモデーションのスタンスのもと、企業サイドからのアクションであるアニマル・ス
0
ピリッツ x の増大によりローン需要が増加 (LD → LD にシフト) するケースを示している。市中銀行は貸出需要
増加に対して、クレジットライン等のローンコミットメントを契約済みの企業に対し与信を行う。それが複式簿記
による帰結としての預金量増加を生起し、当局のフルアコモデーションにより準備量の増加がファイナンスされ
る (マネーサプライは増加する)。
図 3.6 は同じくフルアコモデーションのもとで、政策当局が金融引締めを行ったケースを示している。この場合の
当局の政策オプションは金利のみである。政策当局により短期市場金利が上昇すると、貸出需要が減少し、それに
反応して預金量も減少する。そして、預金量の減少に伴ってベースマネー供給量がフルアコモデートされる (マネー
38 このフルアコモデーション・モデルと次の部分的アコモデーション・モデルは
Moore(1989)[61] の考えに基づいて Palley(1996)[71] が
まとめたものである。
69
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
サプライも減少する)。なお、中央銀行サイドのアクションである必要準備率 (k1 , k2 ) の増大は第 3、第 4 象限の直
(
)
−1
∂ (c + k1 + tk2 + e)
∂ (1 + t − k1 − tk2 − e)
線の傾きを増加させるだけであるので
= 1 > 0,
> 0, i = 1, 2
∂ki
∂ki
、貸出量には変化を及ぼさなく、預金量およびベースマネー、マネーサプライのみに影響を与えることがわかる。
Case2: 部分的アコモデーション
部分的アコモデーションの特徴は、図 3.7 に示されるようにローン供給曲線は右上がりとなり得ることにあ
る。その根拠は、政策当局が目的とするインフレ抑制や外国為替の安定のためベースマネー市場にストレスを
かけるためである。日本で考えると日本銀行が政策反応関数に従い、短期金融市場にて売りオペでコールレート
を引き上げるというオフェンシブなビヘイビアを示すことである。この場合ベースマネー供給曲線はベースレー
トに対し正の傾きを持つだろう。それに従い、貸出市場についてもローン供給曲線はマークアップを付した貸出
金利に関し右上がりとなる。その傾きの程度は、中央銀行のアコモデーションの程度による。さらに、たとえ政
策当局のベースマネー供給曲線がホリゾンタルであったとしても、市中銀行が主体的に市中銀行の流動性選好を
増大させることから、貸出利子率は増加する場合もある。よって、右上がりの供給曲線は何らアコモデーショニ
ストの考えと矛盾はしない。ただしこの場合、フルアコモデーションの場合との量的比較は可能となる。すなわ
ち、x の影響によるローン需要の拡張はローン需要曲線を右方シフトさせるが、ローン増加幅はフルアコモデー
ションのケースに比べ小さく、それゆえ預金、ベースマネー、マネーサプライの増加幅もより小さなものになる
)
(
∂H
∂M
∂M
∂H
|Case1 >
|Case2 ,
|Case1 >
|Case2 。
∂rC
∂rC
∂rC
∂rC
図 3.7: 部分的アコモデーションによる各変数の決定
70
第3章
3.5.3
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
ストラクチュアリスト・モデル
次に Palley(1987,1994)[68][70] をベースに、ストラクチュアリストの視座に立った内生的貨幣理論のモデル
(structuralist model) を提示する。最大の特徴は、市中銀行の利潤最大化行動についてより精緻化された描写がな
され、各経済主体の流動性選好がマネーサプライを決定する上で重要となることにある。すなわち、政策当局と
バンキングセクターとの相互関係に言及していることにある。具体的なアコモデーショニスト・モデルとの差異
は、バッファーストックとしての機能を付した債券 S の保有概念の導入 (3.29) と、バンキングセクターの資産負
債構成に関する銀行選択 (資産負債管理行動 [ALM]) のモデリングにある ((3.31)∼(3.37))。これら導入により簡
単な構造変化を捉えることができるようになる。
本論文のモデルがパリーと異なる点は、市中銀行のビヘイビアをローン金利 rL 、債券金利 rB で特定化してい
ることであり、単純にプライステイカーとして行動しないことを明示化していることである。さらにバッファース
トックとして債券を持つこと、借入準備を rC , rd の 2 変数それぞれに依存させていること、そして貨幣として M2
を定義していることというように、より緻密な金融市場の描写となっている点がパリーモデルとの差異である。た
だし、これらの設定変更によりパリーモデルから導かれる含意が損なわれることはない。以下にそのモデルを示
す。各等式の横には説明が付してある。
C D = C D (rD , rT , rB , y )
(現金需要)
(3.26)
DD = DD (rD , rT , rB , y )
(流動性預金需要)
(3.27)
T D = T D (rD , rT , rB , y )
(定期性預金需要)
(3.28)
−
+
−
−
−
+
− +
− +
− +
S = ED
(超過準備需要)
H S = N BR(rC , A) + Max[0, BR(rC , rd )]
+
+
+
H D = C D + k1 DD + E D
HD = HS
−
−
+
+
L + S + k1 DD = DD + T D
(ベースマネー需要)
?
M RB = rB + p
M RL = rL − cL
M CD =
?
(3.30)
(3.13)
(3.15)0
(銀行のバランスシート制約)
(3.17)0
− +
(貨幣市場均衡条件 (M2))
(3.14)00
(債券の限界収益)
(3.31)
(ローンの限界収益)
(3.32)
(コールレートの限界費用と収益の均衡式)
rD + cD
1 − k1
(3.12)0
(ローン市場均衡条件)
M S = C D + DD + T D = M S (rD , rT , rB , y )
M CC = M RC = rC
(ベースマネー供給)
(ベースマネー市場均衡条件)
LS (rL , rB ) = LD (rL , rB , x)
+
−
(3.29)
(流動性預金の限界費用)
(3.33)
(3.34)
71
第3章
M CT = rT − cT
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
(定期性預金の限界費用)
M CBR = rd + φ(BR)
+
(3.35)
(借入準備の限界費用)
M RB = M RL = M RC = M CC = M CD = M CT = M CBR
y = y(L)
+
(3.36)
(F.O.C.)
(所得)
(3.37)
(3.38)
∗1 これらモデルで, F.O.C. は当該市中銀行の利潤最大化行動から導かれる39 。
∗2 簡単化のために定期性預金の必要準備はゼロと仮定している (k2 = 0)。
変数群 3
rD :流動性預金利子率、rT :定期性預金利子率、rB :債券利子率、A:拡張的金融政策変数、M Rj :資産 j か
らの限界収入、M Cj :負債 j の限界費用、φ(BR):借入準備を利用することの銀行の限界ペナルティコスト、p:ロー
ンに対する債券の流動性プレミアム、cL :貸出 1 単位当たり限界モニタリングコスト、cD :流動性預金 1 単位当たり
限界管理コスト、cT :定期性預金 1 単位当たり限界管理コスト (cT < cD )、y:所得、S:バンキングセクターが保有
する第 2 線準備 (債券)、その他変数は変数群 2 に準ずる。
(3.12)0 で非借入準備は短期市場金利、拡張的金融政策変数の反応関数として表されている。(3.26)、(3.27)、(3.28)
で債券市場を考慮する変数 rB をはじめ、オーソドックス・モデルに比べ金利変数を細分化させ、さらにアコモ
デーショニスト・モデルよりさらに一般的な形にした。(3.29) ではバッファーストックとして超過準備を全て債券
S で保有すると簡単化している。(3.36) では、借入準備に頻繁に依存する市中銀行に対して、中央銀行がサーベイ
ランスの強化や割引窓口へのアクセサビリティー制約等の形で暗黙の付加的な費用を課すとしている40 。
(3.27),(3.28),(3.12)0 ,(3.30),(3.15)041 を (3.13),(3.17)0 にそれぞれ代入整理すると、これらストラクチュアリスト
方程式群はベースマネー均衡式とバンキングセクターのバランスシートの 2 つの誘導形方程式にまとめることが
39 完全競争条件下にある各銀行の利潤最大化条件は以下で与えられる。
Max
V
L,S,T,D
= rL L + rB S − (cL + p) L − (rT + cT ) T − (rD + cD ) D subject to L + S = (1 − k1 ) D + T .
代入および選択変数の微分により以下が得られる。
dV
= rL − rB − p − c L = 0
dL
dV
= r B − rT − c T = 0
dT
dV
= rB (1 − k1 ) − rD − cD = 0.
dD
合わせると以下を得る。
rB = rL − cL − p = rT − cT =
rD + cD
1 − k1
上式が本文に相当する。
40 日本では総貸出の抑制ならびに商社に対する貸出、有価証券投資抑制等について指導が行われた。それは取引金融期間の協力を前提とし
た道徳的説得であったが、おおむねよく守られ、金融の引締め策としては有効な金融政策手段であった。しかし、窓口指導は強い規制を受け
る金融機関とそうでない金融機関との不均衡や同業態間の貸出シュア固定といった問題の発生につながるおそれがある。また金利を通じての
金融政策の有効性や企業の資金調達の多様化、市中銀行の日銀借入の低下等から、その役割は漸次後退したことより 1991 年第 3 四半期に廃
止された。
41 (3.15)0 は計算の簡略化のため LS が LD に従うと置き換えている。
72
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
できる。
C(rC , x) + k1 D(rC , x) = N BR(rC , A) + BR(rC , rd )
(3.39)
L(rC , x) = (1 − k1 )D(rC , x) + T (rC , x) + BR(rC , rd ) − S
(3.40)
− +
− +
− +
− +
+
+
+ +
−
+
+
−
ここで、内生変数は rC ,S であり、外生変数は A,x,k1 ,rd である。比較静学での偏微分記号は次のとおりである。
∂rC
∂rC
∂rC
∂rC
∂S
∂S
∂S
∂S
< 0,
> 0,
> 0,
> 0,
=?,
=?,
=?,
=?
∂A
∂k1
∂x
∂rd
∂A
∂k1
∂x
∂rd
短期市場金利 rC の各外生変数に対する影響は明示されるのだが、市中銀行が超過準備として保有する債券量 S
に関しては、全体効果がはっきりしない結果となった。もし準備率調整後流動性預金 (1 − k1 ) D の短期市場金利
上昇に対するマイナス効果が貸出、定期預金、借入準備の短期市場金利上昇に対するマイナス効果よりも大きけ
れば、すなわち LrC − (1 − k) DrC − TrC − BRrC > 0 が満たされるならば、クラメールの法則を用いて S の各
外生変数に対する効果を特定でき、
∂S
< 0 となる。アニマル・スピリッツの増大は当初ローン市場をタイトな
∂x
ものにし、市中銀行は第 2 線準備である保有債券 S を売却し貸出原資に充当する。貸出によって投資がファイナ
ンスされ生産プロセスが実施されると (3.38) に基づき所得が増大する。所得の増加にあわせて流動性預金および
定期性預金は増加するであろう [(3.27),(3.28)]。一方で、アニマル・スピリッツの増大は貸出金利の上昇をもたら
(
)
∂rL
し
> 0 、逆にローン需要を減少させることにもつながる。これは市中銀行による債券 S の購入をもたらす
∂x
ことになる。S の変化の方向が最終的にどちらに向かうのかは LrC − (1 − k) DrC − TrC − BRrC の符号条件に依
存することになる。今回の例のように符号条件が正ならば、アニマル・スピリッツの増大は債券保有量 S の減少
につながる。また、中央銀行の政策オプションに目を向けると、
∂S
∂S
∂S
> 0,
< 0,
< 0 となることがわか
∂A
∂k1
∂rd
る。このことより、ある条件の下では金融緩和政策 (A ↑, k1 ↓, rd ↓) は流動性が過剰となることから、第 2 線準備
すなわちバンキングセクターが保有する債券量 S の増大をもたらす。これらの場合は銀行貸出の増加に結びつか
ず、政策効果が削がれていることになる。
ストラクチュア・モデルの体系、その利潤最大化に向けてのビヘイビアの可能性を図示したものが、図 3.8、図
3.9 で表される。図 3.8 は企業のアニマル・スピリッツ増加に伴うローン需要増を市中銀行の ALM によりファイ
ナンスし、その結果貸出量が増加したケースを示すものである。企業のローン需要増大に対したとえ中央銀行が
ベースマネーの供給に制約をかけたとしても、市中銀行は ALM により貸出と預金の関係および預金とベースマ
ネーの関係について変化を生じさせる。ここでは市中銀行により超過準備需要が体化した保有債券量 S を売却し
た場合が描かれている。この ALM は第 2、第 3 象限の曲線の右方シフトを引き起こし、たとえベースマネー供給
0
量に変化がなくても企業のローン需要に応える形で (LD → LD ) 貸出量増加を実現させることが可能となる。こ
のことは中央銀行による量的コントロールがバンキングセクターの ALM により無効となるか、少なくても削減さ
せられる可能性を示すものである。その程度は D2 や H2 曲線のシフトの程度で表される。
図 3.9 は中央銀行による金融引締めを ALM により回避したケースを示している。中央銀行は政策変数である非
0
借入準備 N BR の供給削減により金融引締めを意図したとする。これは図では H S から H S のシフトとして表さ
れている。市中銀行が ALM を行使させなければ、中央銀行の引締スタンスに応じてローン供給曲線が LS から
73
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
図 3.8: ストラクチュアリスト・モデルの各変数の決定 図 3.9: ストラクチュアリスト・モデルの各変数の決定 ローン需要増加に ALM を行使したケース
当局による金融引締めを ALM により回避したケース
0
LS へと左方シフトする。この場合、市中銀行の利潤最大化行動により、貸出量の減少が好ましくないと判断する
ならば、市中銀行は ALM 活用により貸出と預金の関係および預金とベースマネーの関係を変化させるだろう。そ
して、図 3.9 に示すように D3 から D4 、H3 から H4 に曲線を右方シフトさせることができれば、中央銀行の引締
めアクションに関係なく、貸出量を一定に保つことも可能となる。これは中央銀行の政策意図が市中銀行の ALM
により実現されるとは限らないことを意味する。
以上の考察により、ストラクチュアリスト・モデルから中央銀行は能動的に政策アクションを起こすことは充分
可能であるが、その効果に関してはバンキングセクターのビヘイビア、すなわち市中銀行の ALM が決定的に重要
であることがわかる。所得創出プロセスの中に間接金融としての銀行貸出が重要なファクターとして組み込まれ
ていることを鑑みれば、中央銀行の意図を適確に読み取り忠実に行動するアコモデーショニストの銀行像から離
れ、独自の利潤最大化のためのビヘイビアをとる市中銀行像を想定することで、金融政策の有効性が異なること
がわかってくるのである。
ストラクチュアリスト内生的貨幣アプローチの特徴と現状
ストラクチュアリストの内生的貨幣アプローチ (Structual endogenous money approach) では、貨幣供給プロセ
スの内生化に際し、準備節約を可能にするような銀行による新しい金融手段の開発を考慮した ALM を重視する。
本論文ではさらに、そのプロセスで発生する金融不安定性への懸念に注目するのである。先のモデルでは、市中
銀行の ALM と新しい金融手段の開発を曲線のシフトで示してきた。一方、その結果が金融システムの不安定化に
つながっていく可能性があることを示すまでには至っていない。この領域の解釈は 3.1.1 節で行ったミンスキーの
74
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
金融不安定性仮説で補完するものである。
ケインズは企業のアニマルスピリットを考えていたが、ストラクチュアリストは「バンキングセクターのアニ
マルスピリット」というものを ALM によって金融イノベーションを生起させることにより考えている。ただこの
ALM による金融イノベーションは失敗するかもしれないし、中央銀行から何らかのペナルティを受ける可能性も
持っているきわめて効果に関して不確実性の高いものである。
現時点においてストラクチュアリスト内生的貨幣アプローチの特徴を全て網羅した理論を定式化することは、金
融不安定性がもつ複雑さや連続的な金融システムの変容のため困難である。さらに、構造的貨幣内生論のほとん
どは記述的レベルの展開にとどまっており、ミクロ的分析に基づいたモデルとして提示されたものは非常に少な
い42 。本論文ではその中でも、ストラクチュアリスト内生的貨幣アプローチの特徴をかなり取り入れて構築されて
いるとされる岩佐 (2002)[99] を考察する。このモデルは 8 章での実証分析において、LST-VAR を用いた場合の経
済環境変化に対応する理論的ミクロモデルとして期待される。
3.6
金融イノベーションを伴う岩佐 (2002) モデル
岩佐 (2002)[99] は金融イノベーション (financial innovation) 発生条件について金融自由化をふまえた理論的モ
デルを構築した。政策当局からの規制圧力が、バンキングセクターの利潤最大化行動により弱まる、あるいは機
能しなくなるのはストラクチュアリスト・ビューからの含意と合致するものである。岩佐 (2002)[99] モデルはこ
の点をミクロ的視点から論証している点で興味深いものとなっている。以下ではこのモデルの構造を概観しつつ、
バンキングセクターのアニマルスピリットを利潤最大化の観点から考察していく。
3.6.1
金融イノベーション生成の論理
バンキングセクターは規制の効果を合法的にかいくぐるための革新的な行動をとる可能性を有する。厳しい (と
バンキングセクターが主観的に感じる) 規制の負担の大きさゆえに、金融規制の比較的緩い他機関との競争上、規
制を回避し得るような新しい金融手段を開発しようとする43 。そして規制の隙間 (loophole) を見出そうとして金
融イノベーションが生起する。バンキングセクターには既存の金融手段、金融市場、金融取引慣行を前提とし、そ
うした金融システムの静態的側面を前提条件として利潤の最大化を図るという選択肢がある。他方で、追加的費用
を投じてでも新たな金融手段や金融市場を導入したり、新しい金融取引慣行を持ち込んで、そのもとで利潤の最
大化を図るという選択肢もあり得ることである。前者のパッシブととらえる最大化行動よりも後者のアクティブ
ととらえる最大化行動の方法が望ましいとバンキングセクターが判断した場合に、金融イノベーションを起こそ
42 渡辺
(1998)[152]p.170 参照。
43 日本では従来金利規制・他業種からの参入規制等各種規制による金融機関保護
(護送船団方式 [convoy system]) により、金融機関を取り
巻く経営環境は先進諸国、特に米国に比べて安定していた。収益の確保をサポートしてくれる当局の意を介さないような新金融商品開発への
インセンティブは比較的小さかったものと思われる。
75
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
うとするインセンティブが生じることになる。
前節までの議論になぞらえると、いかなる状況においてもパッシブな最適化行動をとると想定するのがアコモ
デーショニスト・ビューである。一方、企業の資金需要に応えたいが中央銀行の政策 (規制) により必要資金をファ
イナンス出来ない場合、金融イノベーションを起こして状況を打開しようとするアクティブなバンキングセクター
を想定しているのがストラクチュアリスト・ビューなのである。ただ、その場合には負の影響として金融システ
ムの脆弱化や金融システムショックを引き起こす可能性も内包する。しかし本節のモデルはこうした負の影響に及
ぶプロセスまでサポートするものではなく、3.1.1 で取り上げたミンスキーの金融不安定性理論を援用することに
なる。
さて、制約条件が一定限度を超えて過大な負担だとバンキングセクターが考えると、バンキングセクターはこれ
を軽減するために当該制約条件を回避しようとするインセンティブを持つ。その結果実現するのが金融イノベー
ションである。これを形式的に解釈すると次のように表すことができる。まず λ を、イノベーションを実現させず
現状維持の対応をとることの機会コスト、すなわち制約条件が課す負担のボリュームとする。これは λ がシャド
ウ・プライス (shadow price)(> 0) であり、このシャドウ・プライスが高ければ高いほど制約の負担度合いは大き
く、規制を回避するためのイノベーションへのインセンティブは強くなることを示す。∆φ はイノベーションを実
現させることに伴う追加的コストのボリュームで、具体的には新しい金融手段や取引慣行を導入ため、また当局
を説得してイノベーションを容認してもらうために必要なコストである。∆π はイノベーションによって得られる
追加的利潤のボリュームであるとする。そうすると ∆φ − ∆π は改革に伴う限界正味コストということになる。こ
れら変数を用いて金融イノベーションの成立条件が次式で示される。
λ > ∆φ − ∆π
(3.41)
すなわち、制約の負担 λ がイノベーションによって回避した場合の正味コスト ∆φ − ∆π を上回るようであれば、
市中銀行はイノベーションを実行するインセンティブを持つのである。これは規制当局による制約コストが限界
正味コストを上回る、すなわち現状維持の時のコストがイノベーションを起こしたときのコストを上回る場合に
金融イノベーションが生じる可能性があることを示す。以上の金融イノベーション生成条件を利用し、以下ではさ
らに銀行のアニマルスピリットともいえるビヘイビアを考察していく。
3.6.2
預金金利規制下での銀行行動
最初に預金金利規制下での市中銀行行動を考察していく。まず市中銀行は以下の目的関数に従い、利潤最大化
行動をとるものとする。
Max π = F (L) − rD D − φ (D)
s.t. R + L = D, R = kD, D = D (rD ) , rD ≤ r¯D
76
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
ここで貸出による収益 F (L) については F 0 > 0, F 00 < 0 であり、さらに D0 > 0, ε ≡ D0 ·
rD
は一定、預金の管
D
理コスト44 φ(D) については φ0 > 0, φ00 > 0 を仮定する。ここで、π は銀行利潤、L は銀行貸出、D は預金、R は
準備金、k は準備率、rD は預金金利、r¯D は上限規制預金金利、² は預金の利子弾力性を表す。分析の簡単化のた
め、流動性・定期預金を単に預金で統一している。ラグランジュアンを導入すると次式で示せる。
L = F [(1 − k) D] − rD D − φ (D) − λ (rD − r¯D )
ここでクーン・タッカー条件から、以下が導ける。
[
(
)]
∂L
1
0
0
= (1 − k) F − φ − rD 1 +
D0 − λ = 0
∂rD
ε
rD ≤ r¯D
λ (rD − r¯D ) = 0
さらに 2 階の条件 (S.O.C.) が成立し、rD = r¯D というような制約条件がバインディングである場合を仮定する。
その結果、次式が成立するとする。
∂2π
2 <0
∂rD
[
(
)]
1
λ = (1 − k) F 0 − φ0 − rD 1 +
D0 > 0
ε
(3.42)
λ で示される制約による負担のボリュームが (∆φ − ∆π) よりも大きければ金融イノベーションの成立条件が満た
される。ここまでで、金融イノベーションの成立条件 (3.41) および預金の上限が規制されているもとでの銀行行
動を描写してきた。以下ではこのような環境下における銀行行動の結果を考察していく。ただし分析の簡単化の
ため (∆φ − ∆π) に影響を及ぼす諸要因は考えなく、λ に影響を及ぼす要因に焦点をおいて検討を加える。
規制金利水準の変更効果によるイノベーション
規制金利水準の変更効果は次式で表現できる。
∂2π
∂λ
= 2 <0
∂rD
∂rD
つまり、中央銀行による規制預金金利 r¯D (= rD ) の上限引き下げは現状維持のときのコスト λ を引き上げる。(3.41)
からこうした上限引き下げによる金利規制強化は金融イノベーションを誘発することがわかる。これは規制金利
水準の変更効果による市中銀行のイノベーション (regulation-induced innovation) である。
銀行の運用機会好転によるイノベーション
市中銀行の運用機会好転による影響は、
∂λ
= (1 − k) D0 > 0
∂F 0
44 個別銀行でみた場合、預金量をある一定の量以上獲得しようとすると、逓増的費用が発生することを免れ得ない。広告費、預金勧誘の人
件コスト、支店新設等をここでは包括的預金管理コストとし、コンベックス (convex) な関数として表している。
77
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
となることがわかる。つまり、1 単位貸出当たり収益増加は現状維持コスト λ を上昇させることから、イノベーション
への誘因が生じることがわかる。これは市中銀行の運用機会好転によるイノベーション (market-constraint-induced
innovation) である。
預金者の金利感応度上昇および金利弾力性上昇によるイノベーション
預金者の金利感応度上昇および預金の金利弾力性上昇による効果は、(3.42) の仮定を考慮して
∂λ
>0
∂D0
∂λ
= rD D0 ε−2 > 0
∂²
であることからイノベーションを誘発しやすくなる。これは預金者の金利感応度上昇および預金の金利弾力性上
昇によるイノベーション (rate-induced innovation) である。
単位当たり経費の下落によるイノベーション
最後に、市中銀行の努力、あるいは何らかの外的要因による単位当たり経費の下落に付随して発生するイノベー
ション (technological-progress-induced innovation) を考察する。
∂λ
= −D0 < 0
∂φ0
このような単位当たり経費の下落は金融サービスの生産に影響する技術の変化によるものである。
ここまでで規制がバインディングであり、市中銀行がその規制に従順に従っている状況のもと当局による規制金
利水準の変更、外生的な運用機会好転、預金者の金利選好の敏感化、それと市中銀行の単位経費下落の λ への効
果をそれぞれみてきた。このような制度的枠組みに忠実に行動する銀行像は、アコモデーショニストのスタンス
と同一のものである。次にこうした制度的枠組みの緩和を認めると、バンキングセクターが利潤の最大化を図る
うえでどのようなビヘイビアをとるか、具体的事例を挙げつつ考察していく。これは市中銀行の ALM により金融
イノベーションを生起させていこうとするストラクチュアリストのスタンスに立脚するものである。
3.6.3
金融イノベーション生起後の銀行行動
3.6.2 節では、バンキングセクターが利潤を最大化するための行動として (3.42) のような伝統的な目的関数を持
つとした。規制当局である中央銀行に従順に従う銀行像とすれば、この関数形で十分かもしれない。アコモデー
ショニストの理論はこうした銀行像を想定していた。だが金融自由化が進展する中、なんとしても利益を稼ぎ出
したいと考える市中銀行は、さらに柔軟な対応をとる可能性が十分にある。こうしたビヘイビアを理論に組み込
もうとしているのがストラクチュアリスト・ビューであり、より発達した金融システムを描写するものと理解でき
る。金融イノベーションがどのような形で生起されるかは一概には言えないが、岩佐 (2002)[99] は金融イノベー
ション生起後の銀行行動の例として暗黙金利の導入と新金融商品の導入について考察をしている。
78
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
暗黙金利の導入
まず、イノベーションが暗黙金利の導入という形で生起された場合を考察していく。暗黙金利 (implicit interest
rate) を市中銀行が預金者に対して提供する景品や訪問集金といった金利以外のサービスを金利単位に変換させた
ものと定義する。規制金利 r¯D に加えて、暗黙金利 m45 の支払もあり得るという設定の中での銀行行動を考える。
(3.42) は以下のように修正される。
Max π = F (L) − (rD + m) D − φ (D)
s.t. R + L = D, R = kD, D = D (rD + δm) , 0 < δ < 1
F.O.C. から以下の関係式が導ける46 。
(
)
(
1
1+
rD + 1 +
ε
(
)
(
1
1+
rD + 1 +
δε
ここで、ε ≡ D0 ·
)
δ
m = (1 − k) F 0 − φ0
ε
)
1
m = (1 − k) F 0 − φ0
ε
(3.43)
(3.44)
rD + δm
をさす。δ は暗黙金利ゆえに預金者が多少なりとも通常の規制金利から割り引いて評
D
価するものと考えた場合の割引率である。表記の単純化のため (1 − k) F 0 − φ0 = µ > 0 とする。(3.43)、(3.44) を
(m, rD ) 平面に描くと図 3.10 が得られる47 。曲線は市中銀行の等利潤曲線を表し、π0 > π1 > π2 > π3 であるとす
る。こうしたモデルを前提に、rD > 0, m > 0 を考慮すれば、規制の強化に従って移動する市中銀行の静学ポジ
ションは次のようにまとめられる。
45 暗黙金利の支払が名目金利規制という制約を緩和するための
1 つの解決策であり、規制の隙間 (loophole) であることは否定できない。金
融イノベーションの 1 つとして捉えることは十分可能である。
46 具体的には次の計算による。
∂F
∂ [(1 − k) D]
∂D
∂ (rD + δm)
∂ [(1 − k) D]
∂D
∂ (rD + δm)
∂rD
»
–
∂D
∂φ
∂ (rD + δm)
∂D
∂ (rD + δm)
− D + (rD + δm)
−
∂ (rD + δm)
∂rD
∂D ∂ (rD + δm)
∂rD
D
(1 − k) F 0 − 0 − (rD + m) − φ0 = 0
D
D
D
1
∂π
ここで、 0 = 0
· (rD + δm) = (rD + δm) を考慮することにより (3.43) が導ける。また、
についても、
D
D · (rD + δm)
ε
∂m
∂π
∂rD
=
(1 − k) F 0 −
D
− (rD + m) − φ0 = 0
D0 δ
より (3.44) が導ける。
47 まず (3.43) と (3.44) の位置関係を特定していく。(m, r ) 平面において (3.44) 曲線と (3.43) 曲線の傾きは、
D
ε + 1/δ
ε+1
ε (δ − 1)2
−
=
>0
ε+1
ε+δ
(ε + 1) (ε + δ) δ
から (3.44) 曲線の傾きの方が (3.43) 曲線よりも大きなことがわかる。横軸の位置関係は、
εµ
δεµ
(1 − δ) εµ
−
=
>0
ε+1
1 + δε
(ε + 1) (1 + δε)
から (3.43) 曲線は (3.44) 曲線よりも右側で rD 軸と交わっていることがわかる。縦軸の位置関係は、
εµ
εµ
(1 − δ) εµ
−
=
>0
δ+ε
ε+1
(δ + ε) (ε + 1)
から (3.43) 曲線の m 軸切片は (3.44) 曲線よりも大きいことがわかる。次に π 曲線を特定していく。任意の m 水準のもとで π が最大とな
る rD の水準をプロットしたその集合が m(3.43) 曲線であり、任意の rD 水準のもとで π が最大となる m の水準をプロットしたその集合が
m(3.44) 曲線であることから、図 3.10 のような π 曲線群が得られる。なお、図には割引率 δ が 1 の場合の曲線も合わせて描かれている。
79
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
図 3.10: 暗黙金利と預金金利
m
∂π
∂m
εµ
δ+ε
=0
∂π
∂rD
=0
εµ
1+ε
m(3.43)
m1
rD4 =
εµ
1+ε
m(3.44)
π3
π1
εδµ
− εδ+1
0
rD2 =
rD1
J
π2
− ε+1
ε+δ
δεµ
1+δε
rD3
π0
rD
1. (rD4 < r¯D ) での均衡は (rD , m) = (rD4 , 0)
2. (rD2 < r¯D < rD4 )、図の r¯D = rD3 ならば、均衡は (rD , m) = (rD3 , 0)
3. (r¯D < rD2 )、図の r¯D = rD1 ならば、均衡は (rD , m) = (rD1 , m1 )
rD4 から rD2 までの領域では、市中銀行は暗黙金利を考慮せずに通常の規制金利をコントロールして利潤最大化
を目指すのだが、金利規制が厳しくなり rD2 以下に制限されると市中銀行のコントロールは通常金利から暗黙金
利にスイッチすることになる。すなわち金利規制が厳しくなるにつれ、市中銀行の静学的均衡ポジションは矢印
に沿って推移していくことになる。rD2 以下のどの位置で市中銀行が暗黙金利を採用するかは、金融イノベーショ
ンの成立条件である (3.41) が満たされるかどうかに依存する。図では例として J 点で満たされたものとして描か
れている。注意したいのは J 点において均衡点が急に
∂π
= 0 曲線上にジャンプしているということである。す
∂m
なわち、市中銀行行動が J 点において非連続的ビヘイビアを示すということに特徴があるといえるのである。
このように自由金利のレジームから出発して金利規制が導入され強化されるに従い、市中銀行がどのような水
準に暗黙金利を設定し、利潤最大化を実現していくかが本モデルによって描写できる。
80
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
新金融商品の導入
次に、市中銀行のイノベーションが新金融商品の導入という形で実現された場合を考察していく。ここでは自由
金利型の新金融商品の開発・導入48 という一般的な設定の中での市中銀行行動を考える。新金融商品の発行量を
Q、その金利を r とすると、市中銀行の目的関数は以下となる。
Max π = F (L) − rD D − rQ − φ (D + Q)
s.t. R + L = D + Q, R = k (D + Q) , D = D (rD , r)
ここで、D1 ≡
∂D
∂D
rD
> 0, D2 ≡
< 0, ε ≡ D1 ·
である。さらに、F.O.C. から以下の式が得られる。
∂rD
∂r
D
(
)
1
(1 − k) F 0 [(1 − k) (D + Q)] − φ0 (D + Q) − rD 1 +
=0
(3.45)
ε
(1 − k) F 0 [(1 − k) (D + Q)] − φ0 (D + Q) − r = 0
である49 。これらの式を (rD , Q) 平面に描くにあたって
(3.46)
∂π
∂π
= 0 線と
= 0 線の相対位置に注意すると図 3.11、
∂Q
∂rD
図 3.12 に場合分けが必要である。場合分けの詳細については章末 APPENDIX を参照のこと。ただし、簡単化の
ため (3.45)、(3.46) とも直線近似してある。
) ] (
)
(
[
][
1
1
2 00
00
D2 < 1 +
が成立し、r の水準が十分に高い場合には図 3.11 に
条件 (1 − k) F − φ
D1 + 1 +
ε
ε
示されるような動学的行動パターンが示される。新金融商品に拠らない規制金利のみの対応をとることでの臨界
点が図の点 J で示されるとすれば、金利規制の強化とともに、太い矢印線が示すような形で市中銀行の均衡ポジ
ションは推移する。イノベーションが発生する水準 J において不連続な推移となることは図 3.10 と同様である。
) ] (
)
(
[
][
1
1
2
D2 < 1 +
で、r の水準が十分に低い場合、もしくは
次に (1 − k) F 00 − φ00 D1 + 1 +
ε
(
) ]ε (
)
[
][
1
1
2
(1 − k) F 00 − φ00 D1 + 1 +
D2 ≥ 1 +
の場合には図 3.12 のような推移となる。ただしこの場合は
ε
ε
等利潤を示す同心楕円群が (Q, rD ) 平面の中に入ってきていることから、金融イノベーションの成立条件である
(3.41) が rD のどの水準で満たされるかに応じてジャンプの仕方が 2 通りあることに注意を要する。
さらに新金融商品の発行量に上限規制が存在するとなると若干の修正が必要となる50 。図 3.11、図 3.12 の Q̄ は
(
)
新金融商品の上限規制を意味する。この場合の均衡は r¯D , Q̄ となる。発行額上限が十分に低いと、Q を開発し
導入するというイノベーションへの意義は薄れ、Q̄ の水準を高めるようにとの要請が市中銀行サイドからなされ
48 日本では、1979
年に導入された譲渡可能定期預金証書 (CD) や、1985 年に導入された市場金利連動型預金 (MMC)、1990 年代中頃に
多くの銀行で爆発的に販売されたくじ付定期預金が当てはまるだろう。
49 具体的には次の計算による。
∂π
∂rD
∂π
∂Q
„
=
(1 − k) F 0 [(1 − k) (D + Q)] − φ0 (D + Q) − rD
=
(1 − k) F 0 [(1 − k) (D + Q)] − φ0 (D + Q) − r = 0
1+
1
ε
«
=0
1
D
=
であることを考慮すると (3.45)、(3.46) が導ける。
ε
D1 · r D
50 CD や MMC に対して、導入が承認された時点では発行額規制が存在した。例えば CD は 1979 年の導入当初は 5 億円だったのが、3 度
ここで、
の改定を経て 1988 年には 5 千万円まで下がった。一方 MMC は、1985 年導入時の 5 千万円から 4 度の改定を経て大口定期預金の一類型と
なる。
81
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
図 3.11: 新金融商品 a
„
«
– „
«
h
i»
1
1
(1 − k)2 F 00 − φ00 D1 + 1 +
D2 < 1 +
で、r が十分に大である場合
ε
ε
Q
Q(3.45)
Q(3.46)
∂π
=0
∂rD
Q̄
Q1
π4
π3
∂π
=0
∂Q
0
π2
π1
J
rD
rD1
π0
rD2
rD (3.46)
rD (3.45)
ることになるだろう。このことは、新金融商品の発行額そのものの潜在価格が高まることを意味しており、別の形
の金融イノベーションの誘引となることを示唆する。以上、イノベーション実現のメカニズムを図 3.10、図 3.11、
図 3.12 に従い整理すると以下に要約される。
• 金融イノベーションによって市中銀行の均衡ポジションは不連続に推移する。
• 金融イノベーションの可能性を考慮した場合の均衡ポジションは、イノベーションの結果生み出される再規
制に影響を受ける。
• 再規制がなされると新たな金融イノベーションへの誘引が生まれる。
このように金融当局による規制 (政策) をすり抜けさらなる利潤の獲得を目指す様は、41 ページでとらえたよう
な金融構造の動態的側面であり、金融構造の静態的側面と併せた金融システムはまさに内生的貨幣供給理論スト
ラクチュアリスト・ビューが想定するものであろう。金融イノベーションにより金融当局が再度銀行にとってバイ
ンディングとなる規制をかけると、さらにそれに対し市中銀行の金融イノベーションに対する誘因が生まれてく
るのである。
本節で提示した岩佐モデルは代表的市中銀行が ALM の一環として金融イノベーションをどのように生起させて
82
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
図 3.12: 新金融商品 b
いくかを利潤最大化行動の観点から分析したミクロモデルであった。これをマクロでとらえると、金融当局とバ
ンキングセクターの相関関係が絶えざる金融システムの変容を生み出すものと考えられる。ストラクチュアリス
ト・モデルの図 3.8、図 3.9 に戻って考えると、ALM の一環としての金融イノベーションは第 3、4 象限の曲線の
シフトに該当する。中央銀行のベースマネー供給量の変化がない、すなわち政策スタンスに変更がなくても市中
銀行は貸出を増加させることができるし (図 3.8)、たとえ中央銀行が引締め策をとったとしても貸出量を一定に保
たせることを可能とさせる (図 3.9)。すなわち、市中銀行は ALM により自らの意思決定のもと貸出量を増加させ
ることが可能となることが示されたと同時に中央銀行の限定的な影響力が浮き彫りとなった。
次に、このことが金融システムにどういう影響をもたらすのかを 3.1.1 節で解説したミンスキーの金融不安定
性仮説を援用して考えてみる。バンキングセクターおよび企業がユーフォリア51 (euphoria) 的状況に陥り、各々
の流動性選好を低下させたとすると、バンキングセクターの貸し手リスク (lender’s risk) と企業の借り手リスク
(borrower’s risk) は過小評価されることになる。貸出量が増大し、企業のレバレッジ比率が増大する状況に至って
も、ALM に伴う金融イノベーションの生起により金融当局は有効な金融抑止策を打ち出すことができない。こう
したフレームワークでは貸出量の決定に対して貸し手および借り手双方のリスク評価が大きな影響力を保持する
のであり、各リスク評価が将来の状況予想に基づいて主観的に形成される脆弱性を持つものであることを考慮す
れば、このようにリスク評価を経て決定される投資につながる貸出量ひいては貨幣需要量が不安定なものとなる
51 J.
K. Galbraith がいわゆるバブル期の経済主体の陥る状態として指摘した用語であり、陶酔、多幸症を意味する。
83
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
ことは避けられない。事態の推移が金融システムの機能効率性を高めることは確かであるが、一方それが金融シ
ステムを従来以上に不安定化しやすいもの、すなわち脆弱な体質に転換するという可能性も否定できない。負債
の返済に充当されるべき将来利潤の実現が期待倒れになれば当該債務の履行は困難になる。支払い債務の履行が
金融システムのどこかで一部滞ると、金融重層化の帰結としての債務支払いキャッシュフローの相互連関は破綻す
ることになる。この破綻が金融システム全体に広がると金融システムは不安定化し、さらに影響が急激かつ大だ
と金融システムショックとなるのである。金融当局とバンキングセクターの相関関係が絶えざる金融システムの変
容を生み出す源泉といえ、そのプロセスの中でシステムが脆弱になり金融システムショックを誘発する可能性が高
まっていくのであろう。
3.7
まとめ
本章では、中央銀行の金融政策による貸出行動抑制効果を回避するために、市中銀行が ALM を進展させ金融イ
ノベーションを引き起こす可能性があることを指摘する。だが一方、そうした ALM 進展による金融イノベーショ
ンにより当局のコントロールが効きにくくなることから、企業の投資意欲旺盛化によるレバレッジ比率の上昇を
抑えることができないという事態が起こり得る。そうなると金融システムは脆弱化し、金融システムショックが起
こる可能性が出てくるであろう。
金融システムのディスターバンスが生起する根本的な原因は、現代資本主義経済それ自体に内在する貨幣の特
質と人々の期待や慣習の脆弱性に依拠するものである。バンキングセクターと中央銀行の連関性の中で生ずる金
融イノベーションにより金融システムは絶えず変容を余儀なくされる。その過程で金融システムが脆弱性を帯び
ることに繋がる可能性をはらんでいる。そして金融システムショックがひとたび発生すれば貨幣と実体経済の関係
は大きく揺らぐことになるだろう。
本章では内生的貨幣供給理論の 2 派であるアコモデーショニスト・ビュー とストラクチュアリスト・ビューを
各々の利子理論である自然利子率理論や自己利子率理論にまで立ち戻ったうえで構造解析し、両視座の統合を目指
した。その結果、アコモデーショニスト・ビューはストラクチュアリスト・ビューのある意味ウェイト付けされた
視座であることを解明し、金融システムは常にそれ自体の変容を内包するという現実的視点からストラクチュア
リスト・ビューを支持するものである。
岩佐 (2002)[99] のモデルで示されたような利潤追求型の市中銀行および他の金融機関は、金融政策により彼ら
の利潤極大化行動を制約されるような場合には、金融イノベーションによって制約を回避しようとするインセン
ティブを高める。また、ミンスキーの金融不安定性仮説と併せて考えると、中央銀行が彼らの利潤極大化行動を
黙認するような場合には、過度の信用拡張を推し進める危険性が高くなるというような結論が得られた。このよ
うなミクロ的基礎をもったモデルは ALM の一環としての金融イノベーションにより市中銀行がファンドを確保す
る手段の 1 つであり、ストラクチュアリストが漠然と示したイノベーションの具体例として捉えられるであろう。
84
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
経済の実態は貨幣の内生性と外生性を内包している。オーソドックス・ビューはそうした経済の一面、すなわち
外生性を前提に論理構築し貨幣経済論のまさに主要的位置を占めるようになった。本章はオーソドックス・ビュー
に対し、企業と市中銀行そして中央銀行の関係の中から内生性の妥当性を論じてきた。しかしそれはアコモデー
ショニストが主張するような厳密な内生性ではなく、中央銀行の政策コントロールを許容した緩やかな内生性で
ある。すなわちスペクトラムの両端であるオーソドックス・ビューとアコモデーショニスト・ビューを統合するス
トラクチュアリスト・ビューの提唱である。
前章で分析したように、オノは貨幣保有による効用を消費者からの視点から貨幣の非飽和性を論拠に貨幣の非
中立性を導いた。本章では貨幣保有主体を金融システムに内在する企業と市中銀行の視点で捉え、金融動機や予備
的動機といった新たな要因が貨幣の非中立性に繋がることを論じてきた。さらにその過程での 2 つの特性すなわ
ち内生性と貨幣需要関数の不安定性を提唱し、金融政策面では金融環境の変化による同一の政策アクションが時
期によって異なる効果を持つという意味での金融政策効果の非対称性を提唱してきた。すなわち貨幣の非中立性、
貨幣の内生性、貨幣需要の不安定性、金融政策効果の非対称性を主張するものであり、これらの特性を有するス
トラクチュアリスト・ビューを支持するものである。
経済活動の起動がバンキングセクターによる与信であるという内生的貨幣供給論者の主張は充分に理解できる
が、そもそもの与信を需要する企業サイドの需要要因分析は“ 企業家の期待 ”や“ アニマル・スピリッツ ”という
タームで漠然と大括りに捉えられ、分析がまだまだ発展途上の段階にあると思われる。さらに、貸出された資金が
どう分配されて所得創出プロセスにまわるのかという労働市場を含めた流動性選好決定に関する問題もまだまだ
途についたところである。これら分析をさらに進め、マクロモデルとして完結させるのはこれからの課題である。
85
第3章
金融システムショックと内生的貨幣供給理論
APPENDIX: 図 3.11 と図 3.12 の場合分けについて
図 3.11 と図 3.12 の場合分けについて、まず表記の簡単化のため
G (D + Q) ≡ (1 − k) F 0 [(1 − k) (D + Q)] − φ0 (D + Q)
を定義する。ただし、G0 = (1 − k) F 00 − φ00 < 0 である。(3.45) と (3.46) の直線の傾きはそれぞれ
2
dQ
|(3.45) =
drD
1
(
) (
)
dQ
dQ
ε − D < 0, dQ |
=
−D
<
0
であり、また
|
<
|
< 0 なので、(3.45) の方が
1
1
(3.46)
(3.45)
(3.46)
G0
drD
drD
( drD )
[
]
[
]
1
傾きは急である。Q 軸上の切片はそれぞれ G D (0, r) + Q |(3.45) = rD 1 +
, G D (0, r) + Q |(3.46) = r を
ε
(
) (
)
0
Q について解けば得られる。G < 0 を考慮すれば Q |(3.45) > Q |(3.46) であり、(3.45) の Q 切片が (3.46) より
1+
も上であることがわかる。他方、rD 軸上の切片の大小は Q = 0, H (rD , r) ≡ G [D (rD , r)] を定義したうえで
H
[(
)
]
(
rD |(3.45) , r = rD |(3.45)
)
(
1
1+
ε
)
, H
[(
) ]
rD |(3.46) , r = r
を解くことで求められる (H1 = G0 D1 < 0, H2 = G0 D2 > 0)。ただし Q = 0 のもとでの rD の位置、すな
(
) (
)
わち rD |(3.45) と rD |(3.46) の相対位置については一意に定まらないため場合分けが必要となる。0 < H2 <
)
(
) ] (
)
(
[
][
1
1
εH1
2
あるいは (1 − k) F 00 − φ00 D1 + 1 +
D2 < 1 +
のとき、図 3.4 の a または b が対応
1−
1+ε
ε
ε[
(
)
(
) ] (
)
[
]
εH1
1
1
2
する。他方 0 < 1 −
≤ H2 のとき、あるいは (1 − k) F 00 − φ00 D1 + 1 +
D2 ≥ 1 +
のと
1+ε
ε
ε
き c に対応する。したがって D1 の大きさが | D2 | に比して相対的に大でありかつ r が十分に大であるとき図 3.11
が得られる。そして r が十分に小さいとき、あるいは | D2 | の大きさが D1 のそれに比して相対的に大きいときは
(
) (
)
rD |(3.45) < rD |(3.46) となって図 3.12 が得られる。
表 3.4: Q = 0 のもとでの r と rD の関係
rD
c
rD (3.45)
b
a
r
0
86
第 II 部
実証的分析
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
4.1
はじめに
前章で分析してきた金融システムの脆弱性による金融システムショックから発生する金融不安度が貨幣総量の変
動にどれだけ影響しているのであろうか。本章では金融不安度を定量化し、貨幣の予備的需要を組み入れた長期
および短期貨幣需要関数を推定する。そして不安度を組み入れていない関数と比較することで、不安度の貨幣需
要に対する影響度について考察していく。金融システムが安定的なら貨幣と実体経済の関係も安定的であるはず
だという仮説に基づいた検証を本章で行うことにする。金融システムが絶えず変容しているなら、貨幣と実体経
済の関係を表す貨幣需要関数は不安定あるいはパラメータが安定しないだろう。金融システムショックが発生した
のなら、その時期に劇的に貨幣と実体経済の関係は不安定となるであろうという仮説に基づく検証が本章の課題
である。
欧米、日本で金融システムあるいは金融構造が変化し、貨幣と実体経済との安定的関係が崩れたと言われて久
しい。従来の貨幣需要関数に対する適合度が低下しているのがその根拠の１つであろう。適合度低下の理由は金
融の自由化、国際化、貨幣の範囲等、多々挙げられる。だが、本当に両者の関係が崩れているのか、ならばどの
程度なのかを分析するためには貨幣量、所得、利子率等、各マクロデータを単位根検定や共和分検定により精査
したうえで、これらのデータで構成される従来型貨幣需要関数モデルに変更を加える必要がある。
従来の貨幣金融論では貨幣需要関数に資産要因を明示的に考慮してこなかったことが指摘されている1 。また、
1997 年以降の金融セクターでのディスターバンスも実体経済に何らかの影響を与えるものと思われる。そこで、
第 4 章では従来の貨幣経済論において軽視されてきた資産要因、および金融不安度を明示的に分析に取り組むこ
とにより、これまでの分析方法の修正及び拡張を企図している。具体的には、資産要因を表わす変数を新たに加
えたうえで、長期均衡関係と整合的なモデル、いわゆる誤差修正モデル (Error Correction Model) を活用してい
く。そして、長期・短期に区別し、推計された結果を吟味していく。
金融不安度を定量化した変数は本章および第 7 章で活用していくが、実証分析で取り扱うに際し、以下の点に
注目していく。まず、通常の貨幣需要関数が産業的流通や金融的流通という貨幣の使用目的を具備した貨幣を扱っ
ているのに対し、予備的需要に基づく貨幣はいわば滞留しているマネーである。このことから、真の貨幣需要を
定量化するためには、使途目的が未定な金融不安心理に基づく予備的需要を推計しなければならない。なお、本
1 例えば幸村
(1986)[116] は「債券、株式、土地取引が余剰資金の運用対象として拡大する場合には、実物取引の代替としてこれら資産取
引が行われるわけであり、資産取引に対応した貨幣需要が生じるものとみることができる。したがって実物取引に対応する貨幣需要と並んで
資産取引に対応する貨幣需要を考慮する必要がある。」(p.91) と考えている。
88
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
章では単方程式体系でのみ分析を行い、第 6 章で同時方程式体系での検討を行うことにする。変数を内生化させ、
同時方程式体系にし、VAR(Vector Auto Regression) モデルで変数相互の依存関係をより詳細に分析する方法も
あるが、それは第 7 章および第 8 章で取り扱う。
中間目標や情報変数2 としての貨幣総量の有用性に定まった見方がないのは、特に 1980 年代以降、金融の自由化・
国際化といった環境の中で、貨幣総量という概念自体が従来ほど簡単には捕らえられなくなってきていて (Missing
Money)、筒井 (1986)[121] や畠中 (1982)[139] 等で示されるように、既存の各種貨幣総量 (マネーサプライ3 ) と実
体経済変数の間の関係が必ずしも安定的なものではないとの主張や分析結果が増加していることを背景としてい
る。各国における貨幣総量の位置付けは多様であるが、金融政策運営において全く貨幣総量を考慮しないという
例はない。それは、貨幣総量が何らかの意味で、経済において最も基本的な機能を果たしている“ 支払手段 ”の
総量を測っている以上、逆に貨幣総量と経済活動の間に全く関係が存在しないということもあり得ないためであ
ろう。貨幣総量については、政策運営上“ 有用であるか、そうでないか ”、あるいは政策運営に“ 用いるべきか、
否か ”といった判断ではなく、貨幣総量と経済活動の関係の安定性の程度や、各種金融商品の商品性の変化や新金
融資産の登場等による現行貨幣総量指標への影響等を実証的に評価しつつ、その有用性の程度や限界をふまえて、
貨幣総量に含まれる情報を十分に活用していくことが重要であると考えられる。
金融システムショックの歴史的背景
4.2
4.2.1
金融システムおよび金融システムショックの定義：再述
金融システムの定義
金融制度 (A system of finance) という用語は、最後の貸し手と借り手とを繋ぐ資金のチャンネルの形成される
組織として大雑把に捉えられるのが通説であろう。ただこうしたフレームワークは、いわば静態的なものであり、
本来金融システムが絶えず変容していくという第 3 章での考察に十分マッチするものではない。そこで、日本銀
行 (1983)[134] での金融システムの定義を振り返る。日本銀行 (1986)[134] は、金融に関わる法・規制・慣行等、金
2 中間目標とは、生産や物価など金融政策が影響を及ぼす最終目標と政策変数との中間に位置する変数であり、最終目標との間に長期的安
定関係がなければならない。また、政策当局によるコントローラビリティも確保されなければならない。一方、情報変数は、貨幣総量が実体
経済の動きに先行するという時間的特長を利用するものである。より詳細については本多 (1995)[142] および加藤 (1990)[107] を参照。
3 日本銀行の統計において「マネーサプライ」という用語が用いられるようになったのは 1962 年に「通貨増減要因分析」が「通貨増減要
因分析 (マネーサプライ)」と改称されたときがはじめてである。
「最近のマネーサプライの動向について」(『調査月報』1984 年 11 月号) は、
一国経済における通貨量の決定に際しては、通貨の供給 (サプライ) 側の諸要因のみならず、通貨需要面での事情も少なくとも
短期的には大きな影響力を持っており、このため通貨残高を指す場合には「マネーサプライ」と称するよりも通貨残高 (money
stock) ないし通貨総量 (monetary aggregates) といった呼び方がより正確ともいえる。しかし、長期的にみた場合には、通貨
量は基本的には供給面における金融政策のスタンスを反映するものであり、また「マネーサプライ」(通貨供給量) という用語
自体国際的にも多く用いられているので、本稿でも原則としてこの慣用語によるものとする」(p.3 脚注 1)
と述べている。マネーサプライが、独占的に供給サイドで決定される要因であるとの誤解を与えないために、本論文では貨幣総量の用語を使
用する。
89
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
融取引の前提となっている金融の枠組みを、金融構造の静態的フレームワークとし、一方そのフレームワークの
もとで実現されている金融機関、企業、個人等各経済主体の金融取引のビヘイビアないしバイアスを金融構造の
動態的側面として捉えている。あるいは金融機関の個々の具体的行動を伴う金融取引の態様を狭義の金融システ
ムと捉えている。そしてこれら 2 つを統合して (広義の) 金融システムと定義づけている。このように、日本銀行
(1983)[134] はの定義は経済主体の動態的側面を示すことにより、金融システム進化の可能性を含意している点で、
本論文の金融システムの定義に合致する。
金融システムショックの定義
本論文では 4.6 節で金融システムショックのマグニチュードを外生的に与えていくのだが、その背景を 1990 年
代後半の日本経済の状況に沿って述べていく。岡部 (1999)[103] は金融システムの不安定化をインターバンク市場、
市中銀行から非民間金融機関 (企業および消費者) に分け、決済機能崩壊の可能性が低いことと、貯蓄・投資の媒
介機能が毀損されることを述べている。以下では岡部 (1999)[103] の議論をふまえ、貨幣総量と実体経済との関係
がどう変容していくのかを論じていく。
まず、不良債権が実質的な自己資本を毀損させることより、市中銀行によっては債務超過に近い状態に陥り、そ
れが金融システムへの信頼を動揺させる。まず、インターバンク市場では、大手銀行の毀損をみて市場は銀行の
預金債務の返済能力を疑うようになる。そうした銀行の債務超過問題への危惧を背景に、まず流動性危機が生ま
れる。債務超過問題が噂にのぼると市中銀行の株価が急落してくる。株価の下落が持続すれば、インターバンク
市場で短期の資金を調達する資金繰りが困難になる。資金繰りが行き詰まると、結果としてその銀行は流動性不
足に陥ることになる。
ゆえに市中銀行は流動性選好を増大させる。膨大な不良債権を償却することで自己資本が毀損し不足 (capital
crunch) すると、銀行は自己資本比率を立て直すために、企業向け銀行信用が大宗を占めるリスク・アセットを削
らざるを得なくなるというリスクテイク能力の低下が生じる。このため、銀行信用の収縮いわゆるクレジット・ク
ランチ (credit crunch) が発生し、企業の資金調達は困難となる。特に、中小企業の経営内容を十分に把握してい
ないという情報の非対称性が大きいため、中小企業向けの融資については信用リスクが高くなる。4
企業もそうした市中銀行のビヘイビアの変化に即座ではないにしろ、ある程度のラグをもって気づくことにな
るであろう。企業のアニマル・スピリットともいえる投資マインドが萎縮し、貨幣保有に関しては金融動機から予
備的動機にスイッチしてしまう可能性がある。金融動機は不安定ながら貨幣の産業的流通に属するものだが、予
備的動機はそうではない。よって貨幣総量と所得とのリンクが断たれるか、あるいは弱体化してしまうことにな
る。こうした市中銀行の流動性選好増大→企業の投資行動の変化→貨幣保有動機が予備的動機へ移行→所得との
リンクが毀損というシーケンスが連鎖的、しかも急激に発生することが本論文での金融システムショックの実物経
4 情報ギャップは常に存在するものであるが、担保価値の下落が生じている状況においては銀行サイドとしてはより過敏にリスクに反応す
ると考えられる。
90
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
済に対する影響とみなし、1997 年前後の日本の貨幣と実体経済の関係に注目していく。なお、金融システム不安
度の具体的な定量化の方法については 4.5 節で詳しく展開していく。
4.2.2
1997 年 11 月の具体的状況
日本における金融システムショックの実際の影響について記した吉冨 (1998)[150] によると、
経営破綻していない市中銀行でも、かなりの数の市中銀行が大量に預金引き出しに見舞われるとい
う深刻な状況が発生。北海道拓殖銀行と徳陽シティ市中銀行は最終局面では資金繰りの急速な行き詰
まりから破綻に追い込まれたが、経営不安の噂が流れた紀陽・足利・安田信託・日債銀・長銀等のか
なりの市中銀行に預金者が殺到するという事態が生じた。こうした事態に対処するため、足利銀行は
当面の資金繰り悪化を回避するため東京三菱銀行から 1,000 億円の資金支援をインターバンク市場経
由で受けることになった (民間版最後の貸し手機能 LLR[Lender of Last Resort])。さらに、紀陽・足
利の両銀行に関しては、大蔵省・日銀が異例の記者会見を開き、経営不安を否定し、万一資金繰りに
支障が生じれば全面支援すると表明し、預金者の不安心理を鎮めようとした (大蔵省・日銀による口
先 LLR の発動)。こうした状況の中、預金者の市中銀行に対する信頼が動揺しており、多くの市中銀
行は預金の大量流出・取り付けが自行にも及びかねないと不安な状況に置かれていた。こうした信用
不安状況では、インターバンク市場での取引や貸出行動にも大きく影響を及ぼすこととなる。(吉冨
(1998)[150],p.20)
とある。北原 (1998)[111] はこのような危機的な状況を 3 段階に分類する。
1. 金融不安定状態 不良債権問題に伴い部分的に信用不安が発生し、金融機関の活動が消極化している状態
＜ 1997 年 11 月以前の例＞ 1995 年 9 月∼11 月の時期 (8 月末の兵庫銀行・木津信組の経営破綻、9 月の大
和銀行ニューヨーク支店簿外取引損失発覚によりこの時期金融不安が高まった。)
2. 金融機能不全状態 信用不安が高まり、信用秩序が動揺し、金融機関が本来の機能を果たせない状態
3. 金融恐慌の状態 金融機関の連鎖的倒産を通じて金融システムが崩壊する状態
このような区分に準ずれば、1997 年 11 月以降の日本の状況は、金融機関が 1. 段階から 2. の段階に一段階深化し
たと理解して差し支えないだろう。よって、以降の実証分析では“ 金融システムショック ”が起こったとされる時
期を 1997 年前後と推察し、それ以前と以降とで区間を分割して分析をしていくことにする。
4.3
貨幣と実体経済の関係
貨幣と実体経済の関係を理論モデルで示したものは第 2 章で述べてきたが、実証分析における単一方程式体系
では貨幣需要関数からなるアプローチが主流となっている。貨幣と実体経済の繋がりを捉えるうえで、安定した
91
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
貨幣需要関数が存在するか否かは古くから活発に議論されてきた重要なテーマである。ただ、貨幣需要関数といっ
ても貨幣需要と貨幣供給を計量経済学的に識別しているわけではなく、均衡数量を説明しているにすぎない。ゆ
えに本来ならば貨幣総量関数と呼ぶべきものなのかもしれない。ただし本章では従来の慣例にしたがって貨幣需
要関数と呼ぶことにする。以下では、従来の貨幣需要関数の問題点と展望に関しての先行研究をまとめてみる5 。
Muscatelli and Spinelli(2000)[63] はイタリアの金融システムを評価した上で長期貨幣需要の計測を行っている。
政策シフトが長期貨幣需要に影響を与えたことを示し、経済的攪乱期を含めて安定性を持った広義貨幣需要が存
在したことを提示し、安定した長期的関係を見い出せないでいる先進諸国の長期的関係のモデリングに光明を与
えた。ここでは長期貨幣需要を、貨幣集計量として M2 、スケール変数として実質 GDP、物価変数として GDP
デフレーター、貨幣を所有することの機会費用として長期国債の利子率、加えて、貨幣量 M2 自身の尺度として
平均銀行貸出利子率 (加重平均) を用い、それぞれの変数を単位根検定したうえで計量的検定・推定を行い、金融
政策の変更、経済構造のシフトの有無・時期を分析している。一方、吉田 (1989)[149] は一般的な貨幣需要関数型
の 1960 年代からの変遷をたどりつつ、Error Correction Model 等、比較的新しい計量分析手法を使った貨幣需要
分析をしている。
このような貨幣需要を扱った文献は数多くあるが、最近の Muscatelli and Spinelli(2000)[63] や、Fung and
Kasumovich(1998)[31]、Carlson, et al.(2000)[12] 等の実証分析となると手順がほぼ一致している。つまり、貨幣
と実体経済の関係を回帰分析するに際し、使用する変数が定常性を持つかどうか調べた上で (単位根検定)、各変数
が長期的に均衡関係を保っているかということを確認する (共和分検定)。その際には伝統的な貨幣需要関数、す
なわち、被説明変数に実質貨幣量、説明変数に実質所得のスケール変数、利子率を用い、あるいは被説明変数に
名目貨幣量、説明変数に実質所得のスケール変数、利子率および物価指数を用い推定回帰させる。そこで手に入
れた長期的安定的な関係を基にして各種短期的要因を取り入れた関係を推計・分析していこうというものである。
本論文でもこうした流れに沿い、単位根検定、共和分検定を行ったうえで短期分析につなげていく。貨幣需要関
数については説明変数として通常考えられる利子率と所得に加え、ストックとしての資産要因も明示的にとらえ
ることにする。そして安定的な貨幣需要関数の模索を行っていくことにする。資産要因を導入する根拠は以下に
提示する。
貨幣需要に対する資産価格の影響は資産価値の変動による資産効果 (wealth effect) を通じて作用すると考えら
れる6 。この場合の資産効果とは、貨幣保有主体の名目金融資産残高が資産価格上昇によって増加することに伴い、
保有金融資産の一定割合を貨幣で保有しようとするポートフォリオ配分の一環として貨幣に対する需要が増加す
る効果である。これを直接的資産効果としよう。さらに、一般物価水準の変動から実質資産残高の変化が生じる
5 貨幣需要と類似する概念として流動性選好がある。内藤敦之
(1999)[132]p.792 は流動性選好を、非流動資産に対しての流動資産への選
好であり、流動的な預金とより流動的でない代替物の利子率の差を決定するものとしている。そして、貨幣当局がスペクトラムの端の短期利
子率を設定し、流動性選好は長期利子率へのマークアップを決定すると考えている。
6 貨幣と GDP の長期的関係において、資産要因をコントロールするという方法は、日本においてはバブル期以降の分析によくみられるも
のである。例としては、石田・白川 (1997)[97] がある。
92
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
間接的資産効果 (価格誘発的資産効果) も存在する7 。本章では以下の実証分析にて実質変数タームで推計すること
から直接的資産効果と間接的資産効果とを峻別することはできない。よって両者を統合させた“ 資産効果 ”とし
て考えていくことにする。一方、資産価格の変動は当該資産を保有することによる収益率が変動するととらえる
こともできる。この場合の収益率の上昇は、資産保有者にとって代替資産である貨幣に対する需要の減退として
代替効果を通じて作用することとなる。すなわち、貨幣需要には資産効果と代替効果という反対方向への作用が
存在するのである。図 4.1 には日本の法・個人金融資産残高の推移が表されている。1980 年代中頃以降の伸びや
変動が顕著になっていることがみてとれる。資産価格と貨幣需要の関係は資産の蓄積が進むにつれ、より深く考
慮する必要が生じてくる。本章ではこの考慮の程度を、実質金融資資産変数を導入することにより明示化するこ
とにする。
図 4.1: 法・個人金融資産残高の推移
(出所) 日本銀行 資金循環勘定 4.4
4.4.1
貨幣需要関数の推定
長期−共和分検定を用いて−
本節では、貨幣と GDP 間の長期均衡関係について分析する。一般に、複数のマクロデータを比較・観察すると
長期的に均せば似通った動きがみられる場合が多いが、ここでは、こうした複数の非定常な経済変数間の線形結
合が定常過程になるといった関係を共和分関係としてモデル化する。なお、本章で使用する変数一覧は表 4.1 にま
とめてある。
7 ピグー効果
(Pigou effect)、パティンキンの実質残高効果 (real balance effect) が該当するであろう。
93
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
表 4.1: 使用データ一覧
変数
M2 + CD 平均残高、季節調整値
実質国内総生産、季節調整値
法人企業・個人ストック
コールレート、有担翌日もの
GDP デフレータ
資金繰り判断 DI
借入金利水準判断 DI
単位
10 億円
10 億円、95 年基準
億円
年利％
95 年=100
出所
日本銀行「金融経済統計月報、同年報」
内閣府「国民経済計算年報」
日本銀行「資金循環勘定」
日本銀行「金融経済統計月報、同年報」
日本銀行「金融経済統計月報、同年報」
日本銀行「企業短期経済観測調査」
日本銀行「企業短期経済観測調査」
以下では、mt は実質貨幣量 (M2+CD[季節調整値] を GDP デフレーター [季節調整値] で実質化)、yt は実質
GDP[季節調整値]、wt は実質金融資産 (法・個人金融資産残高8 を GDP デフレーターで実質化) として、この 3 変
数をベースに金融システムショック期を通じて、各変数の長期均衡関係にあったのかどうかを分析する。モデルは
従来より使用される貨幣需要関数の形式を与える。すなわち以下の式に定式化する。なお、et は独立同一正規分
布に従う誤差項である。
ln mt = α0 + α1 ln yt + α2 ln wt + et
et ∼ i.i.d.(0, σ 2 )
(4.1)
なお、ここでは長期均衡関係として貨幣数量説に基づいた貨幣需要関数を仮定している。貨幣の代替資産とし
て、債券、株式といった金融資産だけではなく通常の物的財や物的資産も考慮している。貨幣自体の収益率を im 、
債券および株式の収益率を ib 、ie とすれば、貨幣需要は im の増加関数、ib および ie の減少関数であることが予
想できる。そのうえで、各資産収益率が実質貨幣需要に影響を与えるのは各資産の収益率と貨幣自体の収益率と
の差、つまり貨幣保有の機会費用を通してであると考えられる。このことは貨幣需要要因として ie − im 、ib − im
と書き換えられることを意味する。ところで、各資産の収益率と貨幣の収益率は一般に同方向に変化すると考え
られるから、その差は収益率の変化に比べてわずかなものになるであろう。従って、長期貨幣需要は各資産の収益
率の変化に対して非感応的と考えられる9 。よって、ここでは金利変数の導入を行わないことにする。
単位根検定
推計の前提として、実質貨幣量、実質 GDP、実質金融資産に対し定常・非定常の検定を行い、その水準 (対数
値) が非定常過程で、1 階差が定常過程であることを単位根検定 (Unit Root Test) により確認する。単位根の検
定方法や統計量については多くの提案がなされている。ここでは代表的な方法として、Augmented Dickey-Fuller
test(ADF test)、Phillips-Perron test(PP test)、Kwiatkowski, Phillips, Schmidt, and Shin test(KPSS test) の
3 通りを試し、総合的に判断した10 。結果は表 4.2 に示されている。表中の統計量は ADF、PP test にはτ値を、
8 法人・個人の現預金
CD 計、信託、投資信託、保険、有価証券、CP、企業間信用対外信用を合算して作成している。
(1999)[123] による機会費用、各種利子率を含めた推計でも同様の結果が認められる。
10 ADF test では誤差項が無相関であるという仮定の他に、独立かつ同一の分布をするという強い仮定が設けられる。これに対し Phillips9 得田
Perron(1988)[75] の PP test は、誤差項の時間 t への依存性 (非独自性) や分散の不均一性 (heteroscedasticity) を認めるより一般的な仮
定の下で、モデルをノンパラメトリックに検定することができる。一方、Kwiatkowski, Phillips, Schmidt, and Shin(KPSS, 1992)[51] の
94
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
KPSS test には LM 統計量を示している。ラグの次数に関し、ADF test はシュワルツ情報量基準 (SBIC) に基づ
き決定した (Max=11)。PP test と KPSS test は Newey-West(1994)[65] の分散共分散行列の次数選択基準量をも
とに算出した。
検定結果により各変数の原数値はいずれも非定常過程との結果を得た (rcall, op, op0 については後出)。一方、
各変数の 1 階差については非定常過程であるとの帰無仮説を有意に棄却することができた。また、今回用いるデー
タを用いての統一的な分析ではないが11 、得田 (1999)[123] による分析での ADF テストの結果も同様である。し
たがって、本論文では貨幣、GDP、金融資産のすべての変数に対し 1 階差が定常過程である、つまり I(1) として
分析を進めることにする12 。
KPSS test は、定常根を帰無仮説に、単位根を対立仮説に逆転した KPSS 検定を提案している。単位根検定手法は他にも Rothenberg, and
Stock Point Optimal (ERS) Test や Ng and Perron (NP) Test 等多種考案されてきたが、いずれもそれぞれに長所短所を有し、決定的な
検定力を欠いているので、本論文では林 (2001)[140] が提唱しているように複数の検定法を併用している。
11 採用データの期間、季節調整系列の影響で若干のずれが存在するためである。
12 I は Integrated process の頭文字で原系列が 0,1,2 次の和分過程を含む場合にそれぞれ、I(0), (1), (2), と表記する。以下、これに従う。
95
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
表 4.2: Unit Root Test Results
ADF test
Variable
y
m
w
rcall
op
op0
Intercept
τ -Stat.
lag
-2.333
0
-1.722
2
-1.984
4
-2.377
1
-1.191
1
-0.418
1
A. In levels
Trend and
τ -Stat.
-0.635
-2.706
-2.357
-2.621
-5.376
-3.570
Intercept
lag
0
4
4
1
0
***
1
**
PP test
Variable
y
m
w
rcall
op
op0
A. In levels
Intercept
Trend and
τ -Stat.
次数
τ -Stat.
-1.941
5
-0.884
-1.242
5
-1.297
-3.685 50 ***
-1.075
-2.727
4
*
-3.583
-0.816
8
-5.391
-0.440
2
-2.725
Intercept
次数
5
5
41
5
2
3
**
***
B. In first differences
Intercept
Trend and Intercept
τ -Stat.
次数
τ -Stat.
次数
-8.726
6
***
-8.871
5
***
-5.765
1
***
-5.946
0
***
-9.660 69 ***
-13.714 42 ***
-12.439
4
***
-12.540
4
***
-16.769
9
***
-16.627
9
***
-6.083
2
***
-6.055
2
***
KPSS test
Variable
y
m
w
rcall
op
op0
B. In first differences
Intercept
Trend and Intercept
τ -Stat.
lag
τ -Stat.
lag
-3.348
2
**
-8.664
0
***
-4.243
1
***
-4.451
1
***
-2.811
3
*
-3.130
3
**
-12.682
0
***
-12.781
0
***
-12.714
0
***
-12.650
0
***
-5.997
0
***
-5.969
0
***
A. In levels
Intercept
Trend and
LM-Stat. 次数
LM-Stat.
1.259
7
***
0.307
1.280
7
***
0.246
1.253
7
***
0.279
1.119
7
***
0.072
1.289
7
***
0.121
1.236
7
***
0.142
Intercept
次数
7
7
7
7
5
6
***
***
***
*
***
B. In first differences
Intercept
Trend and Intercept
LM-Stat. 次数
LM-Stat. 次数
0.394
6
*
0.101
5
0.224
6
0.121
5
*
0.307 48
0.243 46 ***
0.200
3
0.077
3
0.053 11
0.054 11
0.038
2
0.037
2
y は実質 GDP 対数値、m は実質貨幣対数値、w は実質資産対数値、rcall は実質利子率、op は貨幣保有機会費用、op0 はその加重平
均を表す。
ADF test は Dickey and Fuller(1987)[20] に、PP test は Phillips-Perron(1988)[75] に、KPSS test は Kwiatkowski, Phillips,
Schmidt, and Shin(KPSS, 1992)[51] に基づく単位根検定を示す。
ADF test と PP test の帰無仮説は「単位根を持つ」、KPSS test のそれは「定常である＝単位根を持たない」である。
表中の統計量は ADF、PP test はτ値を、KPSS test は LM 統計量を示している。
ラグの次数に関し、ADF test はシュワルツ情報量基準 (SBIC) に基づき決定した (Max=11)。PP test と KPSS test は Newey-West
（1994）[65] の分散共分散行列の次数選択基準量をもとに算出した。
*,**,***は帰無仮説がそれぞれ 10%,5%,1%有意水準で棄却されることを示す。
共和分検定
Engle-Granger(1987)[26] により提案された共和分の検定方法 (Engle-Granger test) は、共和分している可能性
のあるｎ個の変数 (x1 , x2 , · · · , xn ) について、
x1t = α0 +
n
∑
αi xit + µt
(4.2)
i=2
を推定し、ここから得られた µ̂t を用いた推定式、
∆µ̂t = (γ − 1)µ̂t−1 +
p
∑
δj ∆µ̂t−j + νt
(νt : disturbance term)
(4.3)
j=1
における γ について，γ = 1 であるとする帰無仮説を検定する。(4.2) は共和分回帰と呼ばれ、すなわち、これは
µ̂t の単位根検定に他ならない。検定にあたっては、前出 (4.1) のように定式化した。また (4.3) のラグ数 p の選択
96
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
が問題となるが、ここではシュワルツ情報量基準 (SBIC) を考慮して設定した。
回帰からの残差 eˆt が I(0) である場合には、その式は 実質貨幣量と実質 GDP、実質金融資産の共和分関係 (長
期均衡関係) を示したことになる (eˆt がゼロの時、実質貨幣量は長期均衡値にある)。
被説明変数および説明変数の和分の次数は単位根検定により、3 変数とも I(1) である可能性が高い。そこで、
(4.1) の残差を用いて共和分しているかどうかの ADF テストを定数項・トレンドなしのモデルで行った。臨界点
は Davidson and MacKinnon (1993,p.722,table 20.2)[18] を参照した。結果は表 4.3 のとおりである。
サンプル期間の初期は全て 1980 年第 1 四半期である。サンプル期間が 97 年第 3 四半期まででは統計検定量
が-2.569 で 5%有意水準を満たし、ln mt 、ln yt 、ln wt のパラメータで共和分の関係があるといえる。従って、こ
の貨幣需要関数は長期的な関係式として意味のある式であることがわかる。
さらに 1 期ずつサンプル期間を追加してみた。するとサンプル期間が 99 年第 1 四半期から有意水準が 10%に低
下し、99 年第 3 四半期に至っては長期均衡関係ではないという帰無仮説が棄却できなくなってしまった。すなわ
ち 99 年までのサンプルでは共和分しているとはいいにくい。したがって、この貨幣需要関数の長期的な関係式と
しての妥当性は相当低いものとなったと考えられる。ただし、サンプルを順次追加していき、2000 年までを加え
ると再び共和分の関係にあることが強くなってきた。この傾向は全サンプルの 2004 年まで維持された。
表 4.3: Cointegration Test Results
sample
80-97q3
80-98q3
80-98q4
80-99q1
80-99q2
80-99q3
80-99q4
80-00q1
80-01q1
80-02q1
80-03q1
80-04q2
ADF
-2.569
-2.357
-2.280
-1.812
-1.750
-1.590
-1.776
-2.817
-2.885
-2.344
-2.415
-2.687
System: (ly lm lw, no trend)
lag
0
**
0
**
0
**
0
*
0
*
0
0
*
0
***
0
***
0
**
0
**
0
***
ADF は Dickey and Fuller(1987)[20] に基づく Augmented Dickey-Fuller テスト
を利用しての共和分検定である。
最適ラグ数はシュワルツ情報量基準 (SBIC) に基づき決定した。
臨界値は Davidson and MacKinnon (1993,p.722,table 20.2)[18] を参照。
*,**,***は帰無仮説がそれぞれ 10%,5%,1%有意水準で棄却されることを示す。
推計期間に金融システムショックをサンプルとして含まない 80/1Q∼97/3Q にした場合と、同ショックが加わっ
た期間を含む 80/1Q∼99/3Q の場合では、長期均衡関係に関する共和分の存在可能性が大きく揺らぐことがわかっ
た (共和分無しという帰無仮説が棄却できなくなっていった)。こうした事実は木村・藤田 (1999)[112] と一致する
ものであり、金融システムショックが、貨幣と実体経済の関係を大きく不安定化させたことがわかる。ただし、こ
のような不安定期は長続きせず、2000 年に入る頃には再び長期的安定を取り戻すことが示された。
貨幣と実体経済の関係に、本論文で想定しているような金融システムショックが大きな変動要因となっているか
97
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
どうかは不確実であるが、1990 年代末に長期均衡関係が大きく毀損されたのは確かなようだ。こうした点を踏ま
えると、金融システムショックの影響を勘案して、過去においてみられた貨幣と実体経済の関係を基に、マネーの
持つ意味や金融の量的な再評価を行うことに一定の価値が生起されるのではないだろうか。
例えば、97/3Q までで推計した長期均衡関係から算出されるマネーギャップ (実績値−推計値) をみると (図 4.2)、
98、99 年中は大幅にプラス、つまり、貨幣が均衡状態に比べ大幅に過剰となっており、それをそのまま読み取れ
ば、金融は量的にみて過去に例をみないほどの緩和状態にあったことになる。しかし、金融システムショックが発
生した 98 年以降のデータを含めると、そもそも貨幣と GDP の長期均衡関係は崩壊してしまっているので、過去
においてみられた長期均衡関係をもとに貨幣需要関数のパラメータをそのまま評価することは適切ではない。
図 4.2: 金融システムショック未調整のマネーギャップ
.20
.16
.12
.08
.04
.00
-.04
80
4.4.2
82
84
86
88
90
92
94
96
98
00
02
短期− Error Correcton Model を用いて−
前節でみたように、これまでのデータをもとにすると、少なくとも大型金融機関連続破綻が続いた 1997 年まで
は、実質貨幣、実質 GDP、実質金融資産の間には共和分関係とよばれる長期的な関係が存在することが検出され
た。ここで、長期均衡からの乖離の状況を示した前出 (図 4.2) を改めてみると、1997 年までは乖離が長期にわた
り一方向に拡大する傾向は確かにみられないが、短期的にみれば相当程度の振幅がみられるほか、乖離が数年間
に亘って持続することもしばしば生じている。こうした長期均衡からの乖離は、単なるランダム・ショックのみに
よって生ずるものではなく、むしろ貨幣総量が、所得との長期均衡関係を基本としつつも、短期的にはそれ以外
の各種経済要因の影響を受けて長期均衡の回りを変動している姿を示すものと解釈される。従って、貨幣総量か
ら得られる情報を分析・評価するためには、前節で検証したような長期均衡関係のみでは必ずしも十分ではなく、
こうした関連する経済要因も含めた短期的な貨幣総量の変動メカニズムを解明し、その安定性を確認することが
必要となる。
このような貨幣総量の短期的な変動メカニズムは、一般に貨幣総量に影響を与えると考えられる各種経済変数
98
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
を説明変数とする貨幣需要関数の形で表現される。ここでは、既に前節で少なくとも 1997 年までは GDP、金融
資産の間の長期均衡関係が確認されていることから、こうした長期均衡関係の存在と整合的な関数を用いること
とする。具体的にそれは、Error Correction Model(以下 ECM と略す) 型貨幣需要関数と呼ばれる関数型である13
。以下、本節では、短期貨幣需要関数を表すと考えられる ECM 型貨幣需要関数を計測し、そのパフォーマンスを
チェックする。関数のモデルは以下で特定化する。
∆ ln mt = β0 + β1 ECTt−1 + β2 ∆ ln mt−1 + β3 ∆ ln yt + β4 ∆ ln wt + β5 ∆Rt + µt
(4.4)
ECM 型貨幣需要関数の計測にあたっては、被説明変数を実質貨幣総量の前期比 (厳密には対数前期差、以下同
様、但し利子率に関しては原計数の前期差も併せて使用) とし、説明変数としては前節で用いた実質 GDP、実質
金融資産、および利子率を含めた。さらに、貨幣保有主体は、長期均衡からの乖離があれば、その乖離の一定割
合を当期に修正するように行動するという考え方に基づく誤差修正項 ECTt 14 と、短期的な調整ラグの存在に対
応した実質貨幣総量の自己ラグ項を組み入れている。なお、ここでは利子率として、コールレート、貨幣保有の機
会費用 (ライバルレート [広義金融資産のレート] − M2+CD のレート)15 、および機会費用の逓減ウェイト加重平
均16 を考えた。推計方法は OLS、推計期間は共和分関係が認められた 1997 年までと、長期的均衡関係が崩れた
1999 年まで、そして 2004 年までと 3 つに分けることにする。結果は表 4.4 で表される。
利子率要因として実質利子率と貨幣保有の機会費用を用いた推計に関しては 3 つのサンプルセットとも全て有
意となったが、機会費用の加重平均は有意とはならなかった。ただし、符号条件が全てプラスになってしまった。
一方、実質資産項は全て有意に至らなかった。さらに、誤差修正項は 97 年までのサンプルセットで実質利子率の
場合を除き、全て有意ではなかった。また、この唯一有意となった推計でも符号条件がプラスであり、そのまま
受け止めれば前期のマネーギャップを加速させるような経済システムであることになる。貨幣総量変動に占める
GDP 変動の寄与は、実質利子率よりも機会費用のほうが若干大きいことがわかる。反対に実質利子率での推計で
は前期の貨幣総量の変動が大きく効いていることがわかる。決定係数による判断では実質利子率での推計が支持
されるといえるだろうが最大でも 0.6 に満たなく必ずしもいいパフォーマンスではない。全般的にこれらモデルが
貨幣総量の変動を十分説明しているかというとそうではなく、サンプル数が増えるに従い、さらにパフォーマンス
が悪化しているようである。モデルの定式化が不十分であったり、利子率要因や金融資産の集計法に改善の余地が
あるのかもしれないが、以降では貨幣総量に大きな影響を与え、実体経済との関係をシフトさせる新たな要因と
しての金融システムショックに注目していく。
13 日本のデータを用いた
ECM の詳細については、吉田 (1989)[149]、蓑谷 (1997a)[143]、蓑谷 (1997b)[144] を参照。
ECM の Error Collection Term を計算したうえで最
14 この方法は、まず長期均衡式におけるパラメータを推定し、この結果を利用して
終的に ECM を計測する方法 (Engle-Granger Two-Step Method) である。
15 ここで、○ライバルレート＜公社債現先 3ヶ月もの、定額貯金 3 年もの、貸付信託 5 年もの、金銭信託 5 年もの、事業債最長期ものの平
均＞、○ M2+CD のレート＜普通預金、貯蓄預金、定期預金 1 年もの、CD の平均＞とおくものとする。
16 機会費用を OP とおくとその逓減ウェィト加重平均 OP 0 は
t
t
OP 0 t = (6/21)OPt−1 + (5/21)OPt−2 + (4/21)OPt−3 + (3/21)OPt−4 + (2/21)OPt−5 + (1/21)OPt−6
と 6 期前までとする。こうした処理は「M2+CD と経済活動の関係について」『日本銀行月報』1997 年 6 月号の図表 5(注) に準ずる。
99
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
ここで、金融システムショックによって、なぜ貨幣と実体経済の長期均衡関係がシフトするのかを考える。前述
のように、金融システムショックの実物経済に対する影響を、市中銀行の流動性選好増大が企業の投資行動の変化
を促し、貨幣保有動機が予備的動機へ移行することにより所得とのリンクが毀損するというシーケンスの急激な
生起であると捉えるならば、1997 年末に発生した北海道拓殖銀行や山一證券の経営破綻を発端とする金融不安は、
企業の資金制約に関する不確実性を拡大させ、設備投資にマイナスのインパクトを与えた一方で、将来の不確実
性に備えた貨幣需要、所謂予備的需要 (precautionary demand) を増大させたものと考えられる。このため、金融
不安による不確実性の増大は、実体経済の活動を低迷させる一方で、貨幣の需要を増加させるだろう。伝統的な
貨幣と所得の長期関係式では、この予備的需要を無視する、あるいは一定と見なしてきたのだが、1997 年末に起
きた金融不安のインパクトの大きさを考えると、そうした定式化は適切とは言えないであろう。よって、次節以降
ではそうしたショックを定量化したうえで新たな貨幣需要関数の一要因として加え、パフォーマンスの変化をみて
いくことにする。
100
Dependent Variable: D(LM)
Variable
Coeff. t-stat.
Prob.
ECM-1
0.004
0.071
0.943
D(LM(-1))
0.447
3.931
0.000
D(LY)
0.211
1.699
0.094
D(LW)
0.038
1.158
0.251
D(OP)
0.011
1.964
0.053
R2
0.295 D.W.
2.106
AIC
-6.620 F-stat.
7.347
SBIC
-6.437 Prob(F)
0.000
Dependent Variable: D(LM)
Variable
Coeff. t-stat.
Prob.
ECM-1
0.005
0.090
0.929
D(LM(-1))
0.466
3.870
0.000
D(LY)
0.215
1.735
0.087
D(LW)
0.021
0.649
0.519
D(OP’)
-0.007
-0.375
0.709
R2
0.273 D.W.
2.220
AIC
-6.654 F-stat.
6.470
SBIC
-6.467 Prob(F)
0.000
Dependent Variable: D(LM)
Variable
Coeff. t-stat.
Prob.
ECM-1
0.079
1.143
0.257
D(LM(-1))
0.494
4.421
0.000
D(LY)
0.345
2.436
0.018
D(LW)
0.040
1.208
0.232
D(OP)
0.010
1.720
0.090
R2
0.349 D.W.
2.149
AIC
-6.615 F-stat.
8.298
SBIC
-6.421 Prob(F)
0.000
Dependent Variable: D(LM)
Variable
Coeff. t-stat.
Prob.
ECM-1
0.089
1.286
0.203
D(LM(-1))
0.513
4.401
0.000
D(LY)
0.353
2.494
0.015
D(LW)
0.023
0.720
0.474
D(OP’)
-0.003
-0.142
0.888
R2
0.340 D.W.
2.286
AIC
-6.664 F-stat.
7.703
SBIC
-6.465 Prob(F)
0.000
利子率
OP
利子率
OP’
Dependent Variable: D(LM)
Variable
Coeff. t-stat.
Prob.
ECM-1
-0.075
-1.448
0.151
D(LM(-1))
0.330
2.997
0.004
D(LY)
0.132
1.189
0.238
D(LW)
0.028
0.944
0.348
D(OP’)
-0.003
-0.158
0.875
R2
0.237 D.W.
2.091
AIC
-6.764 F-stat.
6.723
SBIC
-6.601 Prob(F)
0.000
Dependent Variable: D(LM)
Variable
Coeff. t-stat.
Prob.
ECM-1
-0.082
-1.583
0.117
D(LM(-1))
0.317
3.007
0.003
D(LY)
0.121
1.094
0.277
D(LW)
0.042
1.416
0.160
D(OP)
0.011
2.074
0.041
R2
0.264 D.W.
2.014
AIC
-6.737 F-stat.
7.831
SBIC
-6.577 Prob(F)
0.000
Sample: 1980Q1-2004Q2
Dependent Variable: D(LM)
Variable
Coeff. t-stat.
Prob.
ECM-1
-0.025
-0.569
0.571
D(LM(-1))
0.470
5.110
0.000
D(LY)
0.030
0.321
0.749
D(LW)
0.009
0.348
0.729
D(RCALL)
0.007
6.498
0.000
R2
0.475 D.W.
1.664
AIC
-7.075 F-stat.
18.219
SBIC
-6.915 Prob(F)
0.000
LM は実質貨幣対数値、LM は実質 GDP 対数値、LW は実質資産対数値、RCALL は実質利子率、OP は貨幣保有機会費用、OP’ はその加重平均、(-1) は 1 期前を表す。
R2 は修正済決定係数、AIC および SBIC は赤池、シュワルツ情報基準量、D.W. はダービン・ワトソン比、F-stat. および Prob(F) は F 統計量とその p 値を示す。
Sample: 1980Q1-1999Q3
Dependent Variable: D(LM)
Variable
Coeff. t-stat.
Prob.
ECM-1
0.056
1.112
0.270
D(LM(-1))
0.581
5.962
0.000
D(LY)
0.085
0.808
0.422
D(LW)
0.006
0.221
0.826
D(RCALL)
0.007
6.012
0.000
R2
0.507 D.W.
1.738
AIC
-6.979 F-stat.
16.640
SBIC
-6.796 Prob(F)
0.000
Sample: 1980Q1-1997Q3
Dependent Variable: D(LM)
Variable
Coeff. t-stat.
Prob.
ECM-1
0.128
2.215
0.030
D(LM(-1))
0.622
6.541
0.000
利子率 D(LY)
0.171
1.404
0.165
RCALL D(LW)
0.009
0.330
0.743
D(RCALL)
0.007
5.666
0.000
R2
0.549 D.W.
1.800
AIC
-6.981 F-stat.
17.533
SBIC
-6.787 Prob(F)
0.000
表 4.4: Error Correction Models
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
101
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
4.5
金融システムショックの定量化
金融システムショックの定量化手法に関しては、木村・藤田 (1999)[112] に従う。まず、予備的需要量を不確実
な支払必要額に対する民間主体が直面する資金繰りに関する先行きの不確実性 (＝金融不安) の程度と仮定し、日
銀短観の資金繰り判断 DI(Diffusion Index) の変動から金融不安 (度) を推計・抽出する。そしてこの金融不安度が
急激に上昇することを金融システムショックと捉えることにする。すなわち、貸出金利と企業の資金繰り判断 DI
の従来のパターンからの「ズレ」を実証分析上での金融システムショックと定義するのである。
まず図 4.3 で示されるように、少なくとも 1990 年代中頃までは資金繰り判断のトレンドは市中銀行からの借入
金利判断に強く影響を受けている。つまり、
借入金利が高い (低い) と企業経営者が判断 ⇒ 資金繰りが切迫 (容易) と判断
と考えられる。ここで単純化のために、任意の時点における資金繰り判断 DI は借入金利水準判断 DI の累積値に
図 4.3: 資金繰り判断 DI と借入金利水準判断 DI
(出所) 日本銀行 依存すると仮定する。つまり、
F Pt = α0 + α1 RRt + µt
(4.5)
と表せるものとする ( F Pt (Financial Position)：資金繰り判断 DI、RRt ：借入金利判断 DI(累積値17 )、µt ：誤差
項、α0 ：定数、α1 , α2 ：調整係数)。
この式は、市中銀行の流動性選好増大により、借入金利水準から判断する企業の資金繰りに対する予想が、結
果としての資金繰り判断と異なる事態を µt の分散で示そうとするものである。µt の誤差項は金利以外の攪乱的・
不規則的な要因を表したものであり、その分散が資金繰りに関する不確実性を示す18 。すなわち誤差項の分散の拡
17 金利判断
DI は金利の方向 (上昇・下落) を表したものであり、これを金利のレベルの概念に変換するために累積値をとっている。
µt の分散 σ 2 で捕らえている。この誤差分散をモデル化することは、誤差項が経済主
18 計量経済モデルでは、経済関係の不確実性を誤差項
体の行動を表していることから重要であると考える。
102
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
大は、金利では説明できない突発的な要因により資金繰りが大きく左右されるようになることを意味し、不確実
性の拡大を示す。
この誤差項の分散は、時間を通じて一定ではなく、金融システムショックのように一度大きなショックが加わる
と、分散は拡大する傾向があると考えられる19 。
また、金融不安のように大きなマイナスのショックが加わった時においてより大きな不確実性が発生し、不確実
な支払必要額に対する予備的需要が非対称的に増大することをモデル化するための手段 (資金繰りを大きく緩和さ
せるようなプラスのショックが加わっても、貨幣の予備的需要は増大しないはず) を講じる必要性がある。言うなれ
ば、期待利得仮説のもとでの客観的な利得と経済主体の主観的効用が一致しないようなものである。よって、誤差項
の分散不均一性および非対称性をモデル化するために、以下のような TARCH モデル (Threshold AutoRegressive
Conditional Heteroscedasticity Model) を利用する。
µt | It−1 ∼ N (0, σt2 )
−
2
σt2 = ω + ασt−1
+ βµ2t−1 + γDt−1
µ2t−1
(4.6)
ω > 0, γ ≥ 0, µ : 前期予測誤差, It−1 : t − 1 期において利用可能な情報セット
−
ここで、Dt− は条件付ダミー変数で、µt−1 < 0 であれば Dt−1
= 1 とする。この場合、
2
σt2 = ω + ασt−1
+ βµ2t−1 + γµ2t−1
2
= ω + ασt−1
+ (β + γ)µ2t−1
(4.7)
−
µt−1 ≥ 0 であれば Dt−1
= 0 とする。この場合、
2
+ βµ2t−1
σt2 = ω + ασt−1
(4.8)
そこで、γ > 0 の条件の下、前期の誤差 µt−1 < 0 ならば今期のボラティリティがより上昇することになる。
2
µt の条件付分布に正規性を仮定し、条件付分散 σt2 が過去のショック 、µt−1 、σt−1
に依存するような不均一性
を仮定する。さらに、前期の資金繰りにマイナスのショックが加わった場合には (µt−1 < 0)、プラスのショックが
加わった場合 (µt−1 ≥ 0) に比べ、今期の分散が大きくなるという非対称性をダミー変数によって取り込む。こう
した TARCH モデルにより推計された金融不安定要因は以下で示される。
F Pt = −619.968 −17.792 RRt + µt
(4.9)
(−49.656) (−36.772)
−
2
σt2 = 2601.120 −0.313 σt−1
+ 1.376 µ2t−1 + 0.060 Dt−1
µ2t−1
(1.765)
(−2.296)
(1.936)
(4.10)
(2.049)
19 例えば、金融システムショックによって、企業が市中銀行の貸し渋りを予想するようになると、先行きの不確実性
(＝市中銀行の貸出し拒
否のリスク等) に備えて、資金を厚めに確保しておくようになる結果 (＝貨幣の予備的需要の増加)、実物取引に回せる資金量が不足し、(借入
金利に変化がなくとも) 資金繰りは逼迫化する。この結果、資金繰り DI も大きく変動する、つまり、分散は拡大することになる。
103
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
推計期間 74/2Q ∼ 04/4Q、( ) 内はｔ値。
推計結果をみると、µ2t−1 を除いていずれのパラメータも有意となっているほか、パラメータの符号条件も満た
している (F Pt は、上昇が緩和を意味する一方、RRt は上昇がそのまま金利の上昇を意味しているため、(4.5) の
金利水準判断項の符号条件はマイナスとなることが理論的に正しいと推測される)。このようにして推計された資
金繰り判断 DI の条件付き分散 σt2 (＝金融不安の代理変数) をみると (図 4.4)、1990 年代前半から急激に増大し、
1990 年代末期にピークとなり、直近でも依然高い位置にあることがわかる。このような金融セクターでの大きな
変動は、流動性選好の上昇とともに企業の資金ポジションに大きな変化をもたらすであろう。こうしたディスター
バンスが貨幣の予備的需要増大に繋がるとすれば、先の貨幣需要関数で取引動機と資産動機の貨幣需要を考えて
いたのに加え、予備的動機の効果を考慮しないと総体としての貨幣需要の把握が困難となってくるであろう。そこ
で次節では、推計で検出された金融不安代理変数を貨幣需要関数に取り込み、再推計しパフォーマンスの改善が
なされるかどうかを確かめてみることにする。
図 4.4: 金融不安代理変数の推移
1400000
1200000
1000000
800000
600000
400000
200000
0
76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02 04
4.6
金融システムショックを考慮した場合の貨幣需要関数の推定
前節で推計した金融不安の代理変数を貨幣の予備的需要の代理変数とみなし、再度、共和分検定による長期均
衡関係有無の検証、および短期貨幣需要関数の推定を行う。
4.6.1
長期均衡関係−共和分検定を用いて−
モデルは (4.1) をベースに、前節で推計した他の変数同様、TARCH によって推計した金融不安変数 σt2 を
DVt (Distortional Variable) に置き換え、対数化して加えるものである。すなわち、以下の式に修正したものと
104
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
なる。
ln mt = α0 + α2 ln yt + α3 ln wt + α4 ln DVt + et
(4.11)
表 4.5: Cointegration Test Results
sample
80-97q3
80-98q3
80-98q4
80-99q1
80-99q2
80-99q3
80-99q4
80-00q1
80-01q1
80-02q1
80-03q1
80-04q2
ADF
-3.392
-2.685
-2.514
-1.897
-3.097
-3.157
-3.161
-3.155
-3.212
-2.608
-2.609
-2.877
System: (ly lm lw ldv, no trend)
lag
0
***
0
***
0
**
0
*
0
***
0
***
0
***
0
***
0
***
0
***
0
***
0
***
ADF は Dickey and Fuller(1987)[20] に基づく Augmented Dickey-Fuller テスト
を利用しての共和分検定である。
最適ラグ数はシュワルツ情報量基準 (SBIC) に基づき決定した。
臨界値は Davidson and MacKinnon (1993,p.722,table 20.2)[18] を参照。
*,**,***は帰無仮説がそれぞれ 10%,5%,1%有意水準で棄却されることを示す。
共和分検定の結果は表 4.5 のとおりである。表 4.3 と同じように 97/3Q から順次サンプル期間を延長していき、
共和分の関係が 99 年にかけて崩れるかどうかをみた。結果、サンプル期間 80-99Q1 に有意水準が 10%に一時的
に落ち込むが、それ以外はほとんどが ln mt 、ln yt 、ln wt のパラメータにより 1%有意水準で共和分関係にある可
能性が支持された。ゆえに、金融システムショックを考慮した場合、全サンプル期間中において長期安定的関係が
維持され得たという可能性が強くなってきた。このように、4.4.1 節の結果と異なり、貨幣と GDP の長期均衡関
係がかなり安定化したのは、DVt とそのパラメータによって金融不安の影響を適切に調整することができたため
と考えられる。
図 4.2 に相当するマネーギャップ (実績値−推計値、(4.11) を推定した残差) を再計算してみると図 4.5 のよう
になる。比較すると明らかに 1990 年代末以降のマネーギャップのボリュームが縮小しているのが伺える。これは
当該期間に金融が過度に緩和状態であったという 4.4.1 節の主張を覆すものである。ただし、そうは言っても振れ
はまだ緩和方向に向いていることが示されているので、安定的であったとまでは言えない。
105
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
図 4.5: 金融システムショック調整後のマネーギャップ変化 [実線：調整済み、破線：未調整]
.20
.16
.12
.08
.04
.00
-.04
80
4.6.2
82
84
86
88
90
92
94
96
98
00
02
短期分析− Error Correcton Model を用いて−
さらに 4.4.2 節同様 ECM を用いて金融システムショックを考慮した場合の短期貨幣需要関数を推定してみる。
∆ ln mt = β0 + β1 ECTt−1 + β2 ∆ ln mt−1 + β3 ∆ ln yt + β4 ∆ ln wt + β5 ∆Rt + β6 ∆ ln DVt + µt
(4.12)
ここでもサンプル期間を 3 つに分けて推計を試みている。ECTt は、金融不安を調整したマネーギャップ、すな
わち (4.11) で推計した残差である。推定方法は OLS を採用している。結果は表 4.6 で表される。
各サンプルセットにおける推計とも、表 4.4 と比べ、金融不安項 DVt が加わったこともあり、決定係数からみ
て若干の改善が見られた。その追加した金融不安項 DVt はほとんどの推計でマイナスの有意性が認められた。し
かし、3 つに分けた利子率要因や実質資産要因および誤差修正項が期待されたように有意に効いていないことは表
4.4 と同じ結果であった。
こうした観点から、全般的にこれら短期モデルが貨幣総量の変動を十分説明しているかというとそうではなく、
サンプル数が増えるに従い、さらにパフォーマンスが悪化しているようであるという傾向は修正できなかった。モ
デルの定式化や、利子率要因や金融資産の集計法に再考の余地が残った。
従来のモデルにおいて、貨幣総量とマクロ経済指標の関係を約 20 年超の長期的視点から概観すると、1997 年ま
では貨幣総量の変動は GDP、金融資産の変動と比較的良く対応している。こうした貨幣総量と実体経済との間の
長期にわたる比較的安定した関係は、共和分分析という計量分析手法によっても確認され、両者の間に長期均衡
関係が存在することが認められた。しかし、計測期間を延ばし、金融システムショックがあったと考えられる期間
を含めると、特に長期均衡関係が認められにくいものとなってしまった。このため、従来は無視しても差し支え
ないとされた金融不安要因を考慮してモデルを再構築する必要が出てきた。
106
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
本章ではこのことは、TARCH モデルによって推計した金融不安項 DVt を含めること、すなわち予備的需要を
従来の貨幣需要関数に比べ、より明確に考慮することを意味する。その結果、長期的関係は全サンプル期間を通
じパフォーマンスの改善が見出された。一方、長期均衡関係をもとに、短期的な変動要因等を織り込んだ貨幣需
要関数を推計した結果、金融不安項を含めたモデルでもパラメータの値を含めパフォーマンスの改善がなされた
とは言いにくいものとなった。
107
Dependent Variable: D(LM)
Variable
Coeff. t-stat.
Prob.
ECM-1
0.001
0.018
0.986
D(LM(-1))
0.449
4.080
0.000
D(LY)
0.180
1.497
0.139
D(LW)
0.022
0.677
0.500
D(OP)
0.012
2.226
0.029
DV
-0.003
-2.435
0.018
R2
0.340 D.W.
2.122
AIC
-6.675 F-stat.
7.536
SBIC
-6.462 Prob(F)
0.000
Dependent Variable: D(LM)
Variable
Coeff. t-stat.
Prob.
ECM-1
0.008
0.132
0.895
D(LM(-1))
0.460
3.914
0.000
D(LY)
0.198
1.640
0.106
D(LW)
0.007
0.226
0.822
D(OP’)
-0.009
-0.477
0.635
DV
-0.003
-2.067
0.043
R2
0.306 D.W.
2.204
AIC
-6.689 F-stat.
6.363
SBIC
-6.471 Prob(F)
0.000
Dependent Variable: D(LM)
Variable
Coeff. t-stat.
Prob.
ECM-1
0.064
0.947
0.347
D(LM(-1))
0.489
4.509
0.000
D(LY)
0.305
2.206
0.031
D(LW)
0.025
0.754
0.454
D(OP)
0.011
1.978
0.052
DV
-0.003
-2.208
0.031
R2
0.387 D.W.
2.176
AIC
-6.662 F-stat.
8.152
SBIC
-6.435 Prob(F)
0.000
Dependent Variable: D(LM)
Variable
Coeff. t-stat.
Prob.
ECM-1
0.084
1.250
0.216
D(LM(-1))
0.504
4.414
0.000
D(LY)
0.331
2.383
0.020
D(LW)
0.010
0.319
0.751
D(OP’)
-0.004
-0.235
0.815
DV
-0.003
-1.904
0.062
R2
0.368 D.W.
2.285
AIC
-6.693 F-stat.
7.304
SBIC
-6.461 Prob(F)
0.000
Dependent Variable: D(LM)
Variable
Coeff. t-stat.
Prob.
ECM-1
-0.072
-1.412
0.162
D(LM(-1))
0.323
2.990
0.004
D(LY)
0.122
1.113
0.269
D(LW)
0.016
0.547
0.586
D(OP’)
-0.005
-0.276
0.784
DV
-0.003
-2.038
0.045
R2
0.264 D.W.
2.089
AIC
-6.790 F-stat.
6.498
SBIC
-6.599 Prob(F)
0.000
Dependent Variable: D(LM)
Variable
Coeff. t-stat.
Prob.
ECM-1
-0.083
-1.637
0.105
D(LM(-1))
0.316
3.086
0.003
D(LY)
0.099
0.913
0.364
D(LW)
0.028
0.972
0.334
D(OP)
0.012
2.328
0.022
DV
-0.003
-2.479
0.015
R2
0.304 D.W.
2.040
AIC
-6.783 F-stat.
7.923
SBIC
-6.596 Prob(F)
0.000
Sample: 1980Q1-2004Q2
Dependent Variable: D(LM)
Variable
Coeff. t-stat.
Prob.
ECM-1
-0.028
-0.630
0.530
D(LM(-1))
0.464
5.095
0.000
D(LY)
0.020
0.211
0.834
D(LW)
0.001
0.052
0.959
D(RCALL)
0.006
6.251
0.000
DV
-0.002
-1.743
0.085
R2
0.487 D.W.
1.705
AIC
-7.088 F-stat.
16.033
SBIC
-6.901 Prob(F)
0.000
LM は実質貨幣対数値、LM は実質 GDP 対数値、LW は実質資産対数値、RCALL は実質利子率、OP は貨幣保有機会費用、OP’ はその加重平均、(-1) は 1 期前を表す。
R2 は修正済決定係数、AIC および SBIC は赤池、シュワルツ情報基準量、D.W. はダービン・ワトソン比、F-stat. および Prob(F) は F 統計量とその p 値を示す。
利子率
OP’
利子率
OP
利子率
RCALL
Sample: 1980Q1-1999Q3
Dependent Variable: D(LM)
Variable
Coeff. t-stat.
Prob.
ECM-1
0.053
1.052
0.297
D(LM(-1))
0.576
5.998
0.000
D(LY)
0.072
0.691
0.492
D(LW)
-0.003
-0.104
0.917
D(RCALL)
0.006
5.753
0.000
DV
-0.002
-1.722
0.089
R2
0.520 D.W.
1.786
AIC
-6.994 F-stat.
14.745
SBIC
-6.781 Prob(F)
0.000
Sample: 1980Q1-1997Q3
Dependent Variable: D(LM)
Variable
Coeff. t-stat.
Prob.
ECM-1
0.118
2.055
0.044
D(LM(-1))
0.616
6.527
0.000
D(LY)
0.156
1.285
0.204
D(LW)
0.001
0.032
0.975
D(RCALL)
0.006
5.419
0.000
DV
-0.002
-1.512
0.136
R2
0.558 D.W.
1.845
AIC
-6.988 F-stat.
15.290
SBIC
-6.762 Prob(F)
0.000
表 4.6: Error Correction Models Incruded DVterm
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
108
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
4.7
まとめ
貨幣需要関数のこれまでの実証分析において、基本的には実質貨幣残高を被説明変数とし、実質 GDP、利子率
を説明変数としたうえで、被説明変数の１期ラグを説明変数に加えるという形 (partial adjustment model) による
のが通例であった。ところが Wijnholds(1994)[92] によると、こうしたモデルは 1970 年代半ばになると現実の貨
幣需要に対する説明力を失い始め、モデルによる推定値と現実値との間に大きな乖離が生じるようになったとし
ている20 。こうした現象は従来型関数に説明変数を追加するなどの対応によっても結局解消されず、このため金融
の自由化や革新が貨幣需要関数をシフトさせている、いわゆる“ Missing Money ”21 という現象が生じたとの指摘
が一般にされていた。
中央銀行のコントローラビリティを前提とした、いわゆる金融政策の 3 段階伝達プロセスというものがあるが、
その中でもマネタリーターゲティングは操作目標であるハイパワードマネーや市中銀行の保有準備量を調節し、中
間目標のマネーサプライをコントロールする。次に、マネーサプライと安定的な関係を持つ最終目標である物価、
インフレ率等を制御していこうとするものである。こうしたトランスミッションメカニズムの中でも、本章では
操作目標から中間目標までの径路は中央銀行によりある程度操作可能であると考え、詳細には立ち入らないもの
とした。注目すべきは中間目標から最終目標の径路で、ここが安定的かどうかを検証することを主とした。この
径路の中に近年欧米でいわれているマネーサプライと実体経済との関係の不安定化に金融システムショックがどの
程度影響を及ぼしているのか、金融不安度を別途定量化し、貨幣需要関数に導入することで整合的な説明ができ
るかどうかを実証的に検討してきた。
その金融システムショックに関しては、まず金融不安度を“ 民間主体が直面する資金繰りに関する先行きの不確
実性の程度 ”と置き、その金融不安度が急激に増大することを金融システムショックであるとした。金融不安度を
抽出するためのデータは日銀短観の DI(Diffusion Index) を用いた。具体的には、企業の資金繰り判断のトレンド
は、市中銀行からの借入金利判断に強く影響を受けていると考えられることから 1 次の関係式を作った。その誤
差項は金利以外の攪乱的・不規則的な要因を表したものであり、その分散が資金繰りに関する先行きの不確実性
を示すと考えられるからである。すなわち誤差項の分散の拡大は、金利では説明できない突発的な要因により資
金繰りが大きく左右されるようになることを意味し金融不安度の増大、ひいては金融システムショックを示すもの
と考えた。
共和分分析による実証分析の結果、金融不安度を導入しない場合、1999 年までのサンプルを用いる場合とそれ
以外による場合とでは明白に説明力に差異が生じ、Missing Money の存在が示された。この原因は、1990 年代後
半に金融システムにショックが生じ、従来の貨幣需要では無視、あるいは所得に対し一定とされてきた貨幣の予備
的需要に変化が生じたためと考えられる。そこで、さらに金融不安度を考慮した場合の共和分分析に関する実証
分析においては“ Missing Money ”現象とは逆に過去約 20 年間にわたり、むしろかなり安定していたという結果
20 日本における最近の分析は
21 Missing
Miyao(2004)[59] が行っているが、やはり共和分による長期的関係は支持されていない。
Money に関しての更なる詳細は、Laidler(1993)[52] を参照。
109
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
が示された。すなわち、こうした貨幣総量と実体経済との間の長期均衡関係が存在することが認められた。一方、
上記長期均衡関係をもとに誤差修正モデル (Error Correction Model) を用い短期的な変動要因を織り込んだ貨幣
需要関数を推計したが、パラメータの値を含め十分なパフォーマンスが得られたとは言い難い結果だった。すなわ
ち、貨幣需要関数が表す貨幣総量と GDP や資産要因等の短期的変動メカニズムは、計測期間中についていえば、
不安定なものであったと考えられる。
少なくとも長期的な貨幣需要関数の安定性が認められることは、貨幣総量を見据えた金融政策運営には依然妥
当性があることを示唆する。ただ中央銀行が日々の機動的政策運営を企図するうえで、今回の短期需要関数のよ
うな適合度では中間目標あるいは情報変数として参考にできようもなく、その意味では安定した貨幣需要関数を
基本とするマネタリーベースアプローチの適用は困難であろう。
短期的にみて安定的な貨幣需要関数が示せなかったということは、逆に貨幣需要の不安定性が示せたことにな
る。金融システムの絶えざる変容により貨幣と実体経済の関係を示すパラメータが変動しているからと捉えるこ
ともできるのである。これは長期均衡関係をパラメータが固定的なものとして捉えている共和分分析の限界とも
いえる。そのことはストラクチュアリスト・ビューの妥当性が逆に含意されているとも考えられよう。本章では金
融システムショックの影響を金融不安度の代理変数抽出をもって検討してきたのだが、バンキングセクターによる
ALM 行使、さらには金融イノベーションといった現象を貨幣総量の面から捉える何らかの実証分析上の工夫がさ
らに必要である。
不確実性下の金融政策運営は現在注目を集めている分野である。本論文はそもそも貨幣需要関数が不安定化し
た原因を現代資本主義経済の本質的帰結から生じる金融システムショックのような新要因の出現に求めた。しか
し、そうした新要因はある程度時間が経ちデータが蓄積して初めて把握できるものであり、政策当事者の立場か
らは政策のアクションを起こす時点では即時には知り得ない。また、事後的に安定的な関数が発見し得たとして
も、それが単純に事前のマネー重視の立場につながるかという疑問である。結局 1990 年代において政策当局は、
不安定な貨幣需要関数に直面し、そうした不確実性のもとで政策を実行せざるをえなかったことを明らかにした。
本章での推計をふまえ、更なる研究の方向性としては以下のようなものが挙げられる。
1. 金融の自由化・規制緩和によりマネーが従来に比べ捉えにくくなっている。本章で長期貨幣需要を推計
したが十分頑健な内容であったとは考えにくい。ここでは貨幣総量を M2+CD でとらえているが、貨幣の
定義は金融システムの進化、変容とともに時代に応じて変化・多様化されてきて、その変化に統計的なマ
ネーの範囲の修正が追いつかなく、それが欧米でいうところの“ Missing Money ”に結びついていると考え
られる。仮に金融の自由化・規制緩和の流れが落ち着くとすれば、理論と実体経済との動きのギャップも解
消されよう。そこで、金融の自由化・規制緩和の影響がどこで落ち着いたかを歴史的概観によるチェックで
特定し、さらに金融資産の中身もその“ 貨幣らしさ ”に応じてウェイトを付加すべきだとする Belongia and
Binner(2000)[7] の主張が重要となってくる。つまり、いわゆる“ Divisia Monetary Aggregates ”を導出し、
それを本論文で用いた M2+CD に代替させる。そうした作業が求められるのではないか。
110
第 4 章 金融システムショック下の貨幣と実体経済
2. 金融システムショックの推計に関して、企業部門の心理的データを DI によって抽出してきた。こうした
心理データには消費者に属する消費者心理調査22 および消費動向調査23 のデータが存在する。これら企業・
消費者両者のデータをどう組み合わせて定量化に結びつけるかに関しては今後の研究課題としたい。
22 日本リサーチ総合研究所
http://www.research-soken.or.jp/により作成されている時系列データ。中でも、
“ 生活不安度 ”の利用可能性
が期待される。しかし、データの構成項目の変化や長期時系列ではない等、統計上の問題をクリアしなければならない困難が存在している。
なお、得田 (2003a,b)[89][128] では消費者の生活不安度を取り込んだ分析を行っている。
23 内閣府により作成されている時系列データである。このデータも統計基準が変更されているうえ発表系列が季節調整されていて長期時系
列の作成が困難となっている。
111
第 5 章 内生的貨幣供給仮説の因果性テスト
5.1
はじめに
前章で貨幣需要関数は少なくとも短期的には不安定であることが示された。この結果は 3 章で考察してきたス
トラクチュアリスト・ビューの妥当性を裏付けるものであるともとれる。それは金融システムの変容によるもの
で、中央銀行の政策目標に基づくアクション (バンキングセクターからすれば制約) とバンキングセクターの利潤
最大化行動の連関性に求めるものである。ただ、そこでは変数同士の関係を見てきただけであり、因果性につい
ては何も実証するものではなかった。よって、本章ではこうした内生的貨幣供給仮説のストラクチュアリストの
視点が妥当かどうかを、より直接的なグレンジャー因果性検定により検証していくものである。
貨幣総量をとりまく諸変数の因果性分析では Vera(2001)[90] がスペインについて、Bala, Nair and Li(2003)[3]
はマレーシアについてグレンジャー因果性テスト1 を行っている。両者とも貨幣供給の内生性は導けたが、ALM
の有効性に起因するアコモデーショニスト・ビュー (accommodationist view) とストラクチュアリスト・ビュー
(structuralist view) との峻別が明確に判断されたとは言い難い。
そこで本論では、内生的貨幣供給理論に占める主要な見解を概観した後、日本のデータを用いてグレンジャー
因果性テストを行い、貨幣の内生性を検証するとともに、特にアコモデーショニスト・ビューとストラクチュア
リスト・ビューのどちらに妥当性があるかをデータの精査の上、検討していく。
データ選択の恣意性を避けるためマネーサプライ変数や貨幣乗数変数について数種類を想定し、より包括的な
検証を行う。さらに、データそのものによるバイアスを避けるため、単位根検定、共和分検定を行った後、共和分
の疑義があるものは誤差修正項を付した因果性テストを行う。
次節ではまずオーソドックス・ビュー、アコモデーショニスト・ビュー、ストラクチュアリスト・ビューの理論
的背景を、貨幣の内生性の観点から再述し、5.3 節の実証分析に適用可能な因果性仮説を立てていくことにする。
5.2
理論的背景：再述
オーソドックス・ビュー
外生的貨幣供給理論であるいわゆる貨幣乗数アプローチ (money multiplier approach)
では、中央銀行はベースマネーのコントロールを裁量的に行うことが可能であるとする。さらに、貨幣乗数は経
1“ グレンジャー因果性 ”とは、変数
y が x に影響を及ぼす、あるいは影響しないという検定は、他の条件を一定として、y の過去の値が
x の変動について説明力を持つか、持たないかという意味において使用される。
112
第 5 章 内生的貨幣供給仮説の因果性テスト
験的に安定的であるし、貨幣総量のコントロールも可能であると考えている2 。それに対して内生的貨幣供給論者
は以下に示す 2 つの視座がある3 。
1) アコモデーショニスト・ビュー
3.2 節で考察してきたようにアコモデーショニスト・ビューでは、貨幣供給は貨幣需要の変化によって誘発される
と考えていて、次のような特徴を持つ。なお、因果性を強調させるために、以下のアコモデーショニスト・ビュー
はフル・アコモデーションのケース (参照:69 ページ、Case1) を考えることにする。
• 中央銀行は市場からの需要に応じる形で準備や貨幣を受動的に供給する。
• 中央銀行からの能動的アクションは、短期市場金利を通じて短期流動性のコストを設定することである。
• 市中銀行は短期市場金利に一定のマークアップを付した貸出利子率で、企業からの銀行貸出需要を満たすよ
う完全にアコモデートな形で貸出を行う。つまり、貸出供給曲線は基本的にホリゾンタルである。
これら特徴は、貨幣供給量が貸出需要によって完全に内生化されることを意味する。貸出された資金は複式簿
記の原理により預金を生み、また信用力のある借手によって貸出量が決定づけられる。価格 (利子率) 設定者、数
量受容者である中央銀行が市場短期利子率を決定し、それを基準に市中銀行が貸出利子率を設定する。各変数の
因果関係は以下のように捉えることができる。
Bank loan → Base money、Bank loan → Money supply
また、所得の変化に応じ借入需要を決定するとともに、新規貸出を通じて創出された預金が総需要の増加をファ
イナンスするために使われるので、以下の双方向性 (bidirectional causality) が存在するとしている。
Money income ⇔ Money supply
2) ストラクチュアリスト・ビュー
3.3 節で考察してきたようにストラクチュアリスト・ビューの特徴は以下の通りである。なお、ストラクチュア
リスト・ビューには市中銀行による利潤最大化行動が金融イノベーションを引き起こすインセンティブを増加さ
2 M.
フリードマンを主とするマネタリストの考え方が該当する。のちに、貨幣乗数を可変的であるとするアプローチも出てきたが、その
変化が短期における貨幣総量の変動を引き起こす支配的な原因であるとしても、中長期では貨幣乗数の変化に起因する影響は次第に低下して
いく、と彼らは考えており、その限りでは、中長期的に貨幣総量は外生的だとしている。
3 内生的貨幣供給論者には他に Howells(1995,1997)[39][40] に代表される流動性選好観 (Liquidity preference view) を支持するものもい
る。その考えによると、債券市場での利子率の変化や企業が直接金融市場から調達する資金量は流動性選好をふまえた銀行や家計との相互関
係の中で論じられなければならないし、その際には、直接金融市場と銀行の間接金融市場とのフィードバックも考慮すべきであるというもの
である。しかし、渡辺 (1998)[152] はストラクチュアリスト・ビューの範囲を広げて、内生的貨幣供給の流動性選好アプローチとして把握し
ている。そもそも流動性選好の考えを論題に載せてきたのはストラクチュアリストの Palley(1991)[69] である。流動性選好を考慮しているス
トラクチュアリストとの差異が曖昧で因果性も他の 2 派と識別が困難なため、本論文では流動性選好観をストラクチュアリスト・ビューが内
包するものだとして分析を行う。
113
第 5 章 内生的貨幣供給仮説の因果性テスト
せていくという含意もあるが、本章で行う因果性分析ではそこまで対象とするものではない。
• アコモデーショニスト・ビューでは、貸出供給は貸出需要に完全受動的で、貸出供給関数が利子率に完全弾
力的である。それに対し、ストラクチュアリストはその不完全性を主張し、貸出供給関数は正のスロープを
持つと考えている。これは、貸出増に伴うリスクの逓増、あるいは貸出単位あたりコストの逓増を考えた上
での銀行の利潤最大化行動の帰結である。
• 中央銀行は市中銀行の準備需要を十分にアコモデートするものではなく、必要に応じて利子率以外の心理的・
非金銭的コスト (frown cost) をかけてくる。
• アコモデーショニスト・ビューでは中央銀行のとりうる政策アクションは利子率コントロールのみであった。
しかし、ストラクチュアリスト・ビューでは部分同調的な調整により利子率による調整と同時に、リザーブ
(量) コントローラビリティの余地があるとし、量と利子率 2 つの政策オプションを持つと考えている。
• 中央銀行が市中銀行の資金需要に対し必ずしもアコモデートな反応を示さないとすれば、市中銀行にとって、
総準備のアベイラビリティーに対して何らかの制約が働くことを意味する。ゆえに市中銀行は ALM4 を積極
的に活用することになる。
このようにストラクチュアリスト・ビューは、貨幣総量が主に企業の銀行貸出需要により決定される点でアコ
モデーショニスト・ビューと同調する一方、市中銀行の ALM によるポートフォリオ選択の影響を重視し、中央銀
行のコントローラビリティに幅が出ることでは異なる。これら特徴から因果関係はオーソドックス・ビューとア
コモデーショニスト・ビューのミックスされたフィードバック関係が重視される。中央銀行が準備やオペを通じて
のコントローラビリティを保持するため、貸出需要が増大した際の市中銀行の ALM 活用は、結果として貨幣乗数
の増加をもたらすことになる。そこで、
Bank loan ⇔ Base money、Bank loan ⇔ Money multiplier
といった因果関係が導かれる。所得とマネーに関してはアコモデーショニストと同様に、
Money income ⇔ Money supply
の双方向的因果関係を認める。
上記のように内生的貨幣供給学派は大まかに 2 派に分けられる。以下の実証分析ではオーソドックス・ビュー、
アコモデーショニスト・ビュー、ストラクチュアリスト・ビューを因果性検定により識別し、どの視座が妥当なの
かを検討していく。
4 貸出需要の増加に対して、銀行が最も安価なファンドの調達源泉を探求する行動を意味する。(3.31)∼(3.37)
参照。
114
第 5 章 内生的貨幣供給仮説の因果性テスト
5.3
実証分析
Palley(1987)[68] モデルや Bank of England(1999)[2] のイングランド銀行マクロモデルを用いた理論面からの内
生貨幣へのアプローチの他に、純粋に実証面から貨幣の内生性を検証するアプローチも存在する。ポストケイン
ジアンの主張、すなわち、貨幣経済における実物要因 (投資) の主導的役割を重視し、投資支出のファイナンスを
通じて貨幣供給が内生的に決定されるという内生貨幣のフレームワークが妥当かどうかを検証するために、グレ
ンジャー因果性テスト (Granger Causality Tests) を行う。
5.3.1
単位根検定
グレンジャー因果性テストで用いられる変数は定常過程 (stationary process) であることが必要条件なので、準
備段階として使用変数の単位根検定を行う。包括的な検証を行うため、今回対象とする変数は、銀行貸出に 1 種、
マネーサプライに 4 種、貨幣乗数に 4 種、ベースマネーに 1 種、所得変数に 1 種用意した5 (詳細は表 5.1 参照)。
期間は 1980 年第 1 四半期から 2003 年第 2 四半期までである。単位根検定には様々な推計法が存在するが、標準
的な手法として ADF(Augmented Dickey-Fuller) 検定と PP(Phillips-Perron) 検定を採用する6 。さらに、それぞ
れについてトレンドと定数項を含むもの、定数項を含むもの、定数項なしの 3 通りで検定を行う。判断の基準と
なるクリティカルバリューは Davidson and MacKinnon7 に従う。ラグについて ADF test はシュワルツ情報統計
量 SIC(Schwartz Info Criterion) を、PP test は Newey-West(1994)[65] の分散共分散行列の次数選択基準量を参
考にしている。結果は表 5.2、表 5.3 に示される。
ADF 検定に関連して、トレンドと定数項を含むモデルでは τ 値から判断して、マネーサプライ (lm1,lm2,lm3,lm4)、
貨幣乗数 (multi1,multi2,multi3,multi4)、ベースマネー (lhs)、銀行貸出 (ll) は 2 階差定常、所得 (ly) は階差定
常と判断できる。定数項を含むモデルでは、マネーサプライ、ベースマネー、銀行貸出および貨幣乗数は 2 階差
定常、所得は定常過程と判断できる。定数項を含まないモデルでは、マネーサプライ、ベースマネー、銀行貸出、
貨幣乗数は 2 階差定常、所得は定常過程と判断される。
一方、ノンパラメトリックな検定法である PP 検定に関しては τ 値から、トレンドと定数項を含むモデルでは
5 季節調整済みデータを用いると、季節変動を除去するための計算によって原データの構造が歪められ、因果関係の混同が生じる可能性が
あることには注意を要する。
6 ADF test では誤差項が無相関であるという仮定の他に、独立かつ同一の分布をするという強い仮定が設けられる。これに対し Phillips-
Perron(1988)[75] の PP test は、誤差項の時間 t への依存性 (非独自性) や分散の不均一性 (heteroscedasticity) を認めるより一般的な仮定
の下で、モデルをノンパラメトリックに検定することができる点に特色がある。一方、Kwiatkowski, Phillips, Schmidt, and Shin(KPSS,
1992)[51] の KPSS test は、定常根を帰無仮説に、単位根を対立仮説に逆転した KPSS 検定を提案している。単位根検定手法は他にも
Rothenberg, and Stock Point Optimal (ERS) Test や Ng and Perron (NP) Test 等多種考案されてきたが、いずれもそれぞれに長所短
所を有し、決定的な検定力を欠いているので、本論文では林 (2001)[140] が提唱しているように複数の検定法を併用している。なお、本論文
では掲載していないが KPSS test の結果は貨幣乗数のみが 2 階差定常で他は全て階差定常という PP test にほぼ準ずるものとなった。
7 Davidson and MacKinnon(1993)[18],pp.722 参照。単位根が存在する場合、通常の t 分布に、その統計量は従わないことが知られてい
る。
115
第 5 章 内生的貨幣供給仮説の因果性テスト
表 5.1: 使用変数
変数名
lm1
lm2
lm3
lm4
lhs
ll
multi1
multi2
multi3
multi4
ly
使用変数
M2 + CD 期末残高 (m1) の対数値
M2 + CD 期末残高、季節調整値 (m2) の対数値
M2 + CD 平均残高 (m3) の対数値
M2 + CD 平均残高、季節調整値 (m4) の対数値
ベースマネー (hs) の対数値
銀行貸出 (l) の対数値
m1 に関する貨幣乗数
m2 に関する貨幣乗数
m3 に関する貨幣乗数
m4 に関する貨幣乗数
名目国内総生産、季節調整値の対数値
出所
日本銀行調査統計局「経済統計月報、同年報」
日本銀行調査統計局「経済統計月報、同年報」
日本銀行調査統計局「経済統計月報、同年報」
日本銀行調査統計局「経済統計月報、同年報」
日本銀行調査統計局「経済統計月報、同年報」
日本銀行調査統計局「経済統計月報、同年報」
= m1/hs
= m2/hs
= m3/hs
= m4/hs
内閣府「国民経済計算年報」
表 5.2: Unit Root Tests -ADF tests-
Variable
lm1
∆lm1
∆2 lm1
lm2
∆lm2
∆2 lm2
lm3
∆lm3
∆2 lm3
lm4
∆lm4
∆2 lm4
lhs
∆lhs
∆2 lhs
ll
∆ll
∆2 ll
multi1
∆multi1
∆2 multi1
multi2
∆multi2
∆2 multi2
multi3
∆multi3
∆2 multi3
multi4
∆multi4
∆2 multi4
ly
∆ly
∆2 ly
Trend and intercept
τ -Stat.
lag
-1.3610
8
-2.1685
7
-18.8708 ***
2
-1.8847
3
-3.3477 *
1
-10.9418 ***
1
-1.3621
5
-2.4805
4
-10.2522 ***
2
-1.0390
1
-3.2611 *
0
-11.2024 ***
0
-1.8613
8
-0.5537
8
-4.7764 ***
7
-2.0356
9
-2.8662
5
-5.4760 ***
7
1.4924
8
-1.8008
7
-9.0365 ***
6
1.6329
8
-1.4637
7
-9.5914 ***
6
1.8000
8
-1.3683
7
-9.8573 ***
6
1.7993
8
-1.3510
7
-9.9365 ***
6
0.7369
0
-9.4518 ***
0
-12.8692 ***
1
ADF test
Intercept
τ -Stat.
lag
-1.9351
8
-1.3259
3
-18.9673 ***
2
-3.1321 **
2
-1.5032
2
-10.9896 ***
1
-2.1190
5
-1.7668
4
-10.3090 ***
2
-2.3977
1
-2.3973
0
-11.2451 ***
0
1.0839
9
-0.3045
8
-4.6289 ***
7
-3.3237 **
9
-0.5757
5
-5.4049 ***
7
1.6140
8
-0.1759
7
-9.0121 ***
6
1.7437
8
0.0602
7
-9.5551 ***
6
1.8771
8
0.0984
7
-9.8282 ***
6
1.8741
8
0.1103
7
-9.9072 ***
6
-6.1254 ***
0
-2.7930 *
2
-12.9377 ***
1
None
τ -Stat.
0.9245
-1.1015
-19.0493 ***
0.9724
-1.1153
-11.0382 ***
1.1197
-1.4322
-10.3412 ***
1.6494
-1.6904 *
-11.3082 ***
0.8505
0.8976
-4.4840 ***
-1.5628
-1.2363
-4.5303 ***
-1.4286
0.2605
-8.7983 ***
-1.5059
0.5301
-9.2816 ***
-1.5811
0.6005
-9.5127 ***
-1.5895
0.6161
-9.5867 ***
1.4083
-2.4676 **
-12.9614 ***
lag
8
3
2
3
2
1
5
4
2
1
0
0
9
8
7
9
5
4
8
7
6
8
7
6
8
7
6
8
7
6
3
2
1
lmi (i = 1, 2, 3, 4) は M2+CD 対数値 (詳細は表 5.1 参照)、lhs はベースマネー対数値、ll は銀行貸
出の対数値、multii (i = 1, 2, 3, 4) は貨幣乗数 (詳細は表 5.1 参照)、ly は名目国内総生産の対数値を
表す。なお ∆ は階差、∆2 は 2 階差をそれぞれ示す。
ADF test は Dickey and Fuller(1987)[20] に基づく単位根検定を示す。表中の統計量はτ値を示し
ている。
ラグはシュワルツ情報量基準 (SBIC) に基づき決定した (Max=11)。
*,**,***は帰無仮説がそれぞれ 10%,5%,1%有意水準で棄却されることを示す。
期間 1980 年第 1 四半期∼2003 年第 2 四半期
116
第 5 章 内生的貨幣供給仮説の因果性テスト
表 5.3: Unit Root Tests -PP tests-
Variable
lm1
∆lm1
∆2 lm1
lm2
∆lm2
∆2 lm2
lm3
∆lm3
∆2 lm3
lm4
∆lm4
∆2 lm4
lhs
∆lhs
∆2 lhs
ll
∆ll
∆2 ll
multi1
∆multi1
∆2 multi1
multi2
∆multi2
∆2 multi2
multi3
∆multi3
∆2 multi3
multi4
∆multi4
∆2 multi4
ly
∆ly
∆2 ly
Trend and intercept
τ -Stat.
次数
-0.7666
34
-16.5964 ***
4
-101.2269 ***
15
-0.6390
6
-7.5758 ***
6
-23.7590 ***
4
-0.8530
6
-4.7893 ***
4
-21.6704 ***
40
-0.7589
6
-3.2611 *
0
-11.4721 ***
4
-0.4632
5
-7.2337 ***
17
-21.4071 ***
15
0.8922
17
-9.8315 ***
15
-26.0545 ***
13
2.1552
36
-9.3602 ***
26
-20.3925 ***
14
3.4360
60
-9.7286 ***
34
-28.4364 ***
15
2.1552
36
-9.3602 ***
26
-20.3925 ***
14
2.4159
40
-9.2224 ***
27
-26.9132 ***
15
0.6041
4
-9.5167 ***
4
-37.3150 ***
15
PP test
Intercept
τ -Stat.
-4.5496 ***
-14.0323 ***
-101.4725 ***
-4.0565 ***
-5.3462 ***
-23.8219 ***
-4.0961 ***
-3.8960 ***
-21.9451 ***
-4.0674 ***
-2.3299
-11.5113 ***
1.6554
-7.0651 ***
-21.0523 ***
-4.3191 ***
-5.3392 ***
-25.5552 ***
1.7996
-7.6977 ***
-20.4410 ***
2.1237
-7.5984 ***
-28.2006 ***
1.7996
-7.6977 ***
-20.4410 ***
1.9948
-7.6008 ***
-26.6898 ***
-4.5871 ***
-7.0832 ***
-37.8475 ***
次数
32
6
15
6
6
4
6
8
40
6
2
4
6
13
15
5
2
13
13
14
14
11
10
15
13
14
14
12
14
15
5
5
15
None
τ -Stat.
5.5848
-10.7426 ***
-101.6129 ***
5.4771
-2.2103 **
-23.9159 ***
5.8988
-2.8755 ***
-21.4724 ***
5.5530
-1.5295
-11.5740 ***
6.7946
-5.3779 ***
-20.6309 ***
2.6198
-5.1100 ***
-24.9209 ***
-1.1879
-7.6954 ***
-20.2395 ***
-1.1673
-7.5483 ***
-27.3476 ***
-1.1879
-7.6954 ***
-20.2395 ***
-1.1909
-7.4774 ***
-25.7866 ***
3.7451
-5.2670 ***
-35.3066 ***
次数
6
5
15
7
4
4
6
91
41
7
5
4
3
7
15
6
6
13
3
13
14
1
9
15
3
13
14
2
12
15
6
5
15
lmi (i = 1, 2, 3, 4) は M2+CD 対数値 (詳細は表 5.1 参照)、lhs はベースマネー対数値、ll は銀行貸出の対数
値、multii (i = 1, 2, 3, 4) は貨幣乗数 (詳細は表 5.1 参照)、ly は名目国内総生産の対数値を表す。なお ∆ は
階差、∆2 は 2 階差をそれぞれ示す。
PP test は Phillips-Perron(1988)[75] に基づく単位根検定を示す。。表中の統計量はτ値を示している。
次数は Newey-West(1994)[65] の分散共分散行列の次数選択基準量をもとに算出した。
*,**,***は帰無仮説がそれぞれ 10%,5%,1%有意水準で棄却されることを示す。
期間 1980 年第 1 四半期∼2003 年第 2 四半期
117
第 5 章 内生的貨幣供給仮説の因果性テスト
全変数が階差定常、定数項を含むモデルではマネーサプライは定常、ベースマネーは階差定常、銀行貸出は定常、
貨幣乗数は階差定常、所得は定常過程と判断できる。定数項を含まないモデルでは全変数が階差定常と判断され
よう8 。
両検定を通して、ADF 検定からはマネーサプライ：I(2)、ベースマネー：I(2)、銀行貸出：I(2)、貨幣乗数：
I(2)、所得：I(1) の傾向が強いと推察される (これらセットを variable set1 とする)。一方、PP 検定からは全ての
変数について I(1) の傾向が強いと言える (これらセットを variable set2 とする)。2 通りの単位根検定での結果、
何次の差分で定常過程になるか統一的な見解が図られないためグレンジャー因果性テストでは表 5.4 にあるように
variable set1 および 2 に関してそれぞれ検証を行い総合的に判断していくことにする。次に同じ次数の変数同士
で共和分 (cointegration) 関係があるかどうかを調べる。
表 5.4: Granger Causality Tests での方針
マネーサプライ (lm1, lm2, lm3, lm4)
ハイパワードマネー (lhs)
銀行貸出 (ll)
貨幣乗数 (multi1, multi2, multi3, multi4)
GDP(ly)
5.3.2
Variable set1
2 階差定常
2 階差定常
2 階差定常
2 階差定常
階差定常
Variable set2
階差定常
階差定常
階差定常
階差定常
階差定常
共和分検定
共和分検定 (cointegration tests) では、Engle and Granger(1987)[26] の 2 段階法を用いる。検定式は定数項あり
の ADF 検定であり、ラグは SIC により最適ラグ数を決定した。結果は表 5.5 に示され以下のように判断できる。
• lm と ll(レベル、階差) は共和分の関係にない
• lhs と ll(レベル、階差) は共和分の関係にない
8 さらに帰無仮説が ADF、PP 検定と異なる KPSS 検定も併せて提示しておく。貨幣乗数がいずれも 2 階差定常の疑いが強いものとなっ
たが、それ以外の変数は PP 検定の結果を支持するものとなった。
Variable
lm1
lm2
lm3
lm4
lhs
ll
multi1
multi2
multi3
multi4
ly
Unit Root Test - KPSS tests Level
1st difference
LM-Stat.
Bandwith LM-Stat.
Bandwith
0.313 ***
7
0.103
27
0.312 ***
7
0.099
6
0.310 ***
7
0.104
6
0.310 ***
7
0.103
6
0.110
7
0.144 *
5
0.327 ***
7
0.127 *
11
0.310 ***
7
0.169 **
35
0.310 ***
7
0.500 ***
92
0.312 ***
7
0.166 **
41
0.312 ***
7
0.215 **
52
0.316 ***
7
0.114
4
2nd difference
LM-Stat.
Bandwith
0.117 *
13
0.057
7
0.104
22
0.054
8
0.103
16
0.059
13
0.060
14
0.129 *
15
0.143 *
15
0.135 *
15
0.057
9
Kwiatkowski, Phillips, Schmidt, and Shin(KPSS, 1992)[51] に基づく単位根検定を示す。
帰無仮説は「定常である＝単位根を持たない」であり、表中の統計量は LM 統計量を示している。次数は Newey-West（1994）
[65] の分散共分散行列の次数選択基準量をもとに算出した。
*,**,***は帰無仮説がそれぞれ 10%,5%,1%有意水準で棄却されることを示す。
118
第 5 章 内生的貨幣供給仮説の因果性テスト
• multi と ll(レベル、階差) は共和分の関係にない
• lm と ly は共和分の関係にない
• ∆lm と ly は共和分の関係にある
以上の判断から、∆lm と ly に関しては共和分による長期的関係が示唆されるため、この関係を誤差修正項
ECT(Error Correction Term) として導入した誤差修正モデル ECM(Error Correction Model) により、因果性を
検定するのが妥当である。よって、∆lm と ly に関しては通常のグレンジャー因果性テストに対し、別途推計する
ことにする。
119
第 5 章 内生的貨幣供給仮説の因果性テスト
表 5.5: Cointegration Tests (Engle and Granger, 1987)
Dependent
variable
ll
lm1
∆ll
∆lm1
ll
lm2
∆ll
∆lm2
ll
lm3
∆ ll
∆ lm3
ll
lm4
∆ll
∆lm4
ll
lhs
∆ll
∆lhs
ll
multi1
∆ll
∆multi1
ll
multi2
∆ll
∆multi2
ll
multi3
∆ll
∆multi3
ll
multi4
∆ll
∆multi4
lm1
ly
lm2
ly
lm3
ly
lm4
ly
∆lm1
ly
∆lm2
ly
∆lm3
ly
∆lm4
ly
Independent
variable
lm1
ll
∆lm1
∆ll
lm2
ll
∆lm2
∆ll
lm3
ll
∆lm3
∆ll
lm4
ll
∆lm4
∆ll
lhs
ll
∆lhs
∆ll
multi1
ll
∆multi1
∆ll
multi2
ll
∆multi2
∆ll
multi3
ll
∆multi3
∆ll
multi4
ll
∆multi4
∆ll
ly
lm1
ly
lm2
ly
lm3
ly
lm4
ly
∆lm1
ly
∆lm2
ly
∆lm3
ly
∆lm4
Test statistics
-0.388207
0.301509
0.302916
-2.65517
-1.405472
-0.735718
-1.391968
-2.414727
-0.52001
0.158202
-1.113161
-2.350815
-0.558641
0.110355
-1.652406
-2.058906
0.480768
1.247118
0.77795
0.174541
-2.899577
1.447269
-0.351095
-0.77792
-2.834093
1.590508
-0.489483
-0.076205
-2.867697
1.7355
0.208711
0.153522
-2.868376
1.732215
-0.559346
0.074792
-0.401455
-0.505334
0.378341
0.039245
0.554465
0.211515
0.638812
0.272384
-2.014042
-2.731324
-3.395591
-2.872431
-2.462981
-2.15371
-3.191337
-2.586628
Lag
4
4
4
3
5
5
7
3
4
4
4
4
4
4
3
3
8
8
8
8
9
8
5
7
9
8
5
7
9
8
8
7
9
8
5
7
4
4
0
0
0
0
0
0
7
7
1
2
4
4
0
0
Results
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Cointegrated
Cointegrated
Cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Cointegrated
Cointegrated
Statistically
significant
10%
5%
10%
10%
10%
10%
5%
10%
5%
10%
臨界値は Davidson and MacKinnon (1993,p.722,table 20.2)[18] を参照。
120
第 5 章 内生的貨幣供給仮説の因果性テスト
5.3.3
グレンジャー因果性テスト
ポストケインジアンの主張に則し、銀行貸出による信用創造からマネーサプライを経てベースマネーにつなが
るかどうかを、グレンジャー因果性テストを用いて検証する。モデルは
Yt = α0 +
s
∑
X t = β0 +
α1i Yt−1 +
i=1
s
∑
i=1
s
∑
α2i Xt−1 + ut
i=1
s
∑
β1i Xt−1 +
β2i Yt−1 + vt
i=1
で、Xt , Yt に表 5.1 で示されている当該変数を代入する。ut , vt は white noise、任意の時点 m, n に対して E [um un ] =
E [vm vn ] = 0
(m 6= n) であり、ラグは 3 期、6 期、9 期、12 期の 4 パターンを用意した (s = 3, 6, 9, 12)。結果は
表 5.6、5.7 に示されている。
変数セット 1
表 5.6 の variable set1 より、グレンジャー因果性の意味合いで ∆2 ll から ∆2 lm1、∆2 ll から ∆2 lm3 の因果性9 が
強く検出された10 。さらに、∆2 ll から ∆2 multi1、∆2 ll から ∆2 multi2 の方向への因果性が弱いながらも見い出
せた。逆方向への因果性は、∆2 multi3 から ∆2 ll が弱いながらも表れたのみだった。このことより、銀行貸出か
らマネーサプライの一方向性がうかがえる。この結果は、銀行貸出による投資支出のファイナンスを通じて、貨
幣供給が内生的に決定されるとするポストケインジアンの主張に沿うものであり、さらにアコモデーショニスト・
ビューに合致する。
また、弱いながらも、∆2 lhs から ∆2 ll の方向も見い出せたのはマネタリストをはじめとするオーソドックス・
ビューに合致するものである。この結果は、ストラクチュアリスト・ビューとは一致しない一方向のものであるが、
逆に考えると、貸出需要の増加に対し中央銀行からの準備供給によるフル・アコモデーションに拠らない ALM が
強く効いていることを含意するものである。
変数セット 2
表 5.7 の variable set2 では、グレンジャー因果性の意味合いで ∆ll から ∆lm1、∆ll から ∆lm3、∆ll から ∆lm4、
∆ll から ∆multi3 の因果性が強く検出された。さらに、∆2 ll から ∆lm2、∆2 ll から ∆multi1、∆2 ll から ∆multi2、
∆2 ll から ∆multi4 の方向が弱いながらも見い出せた。逆方向への因果性は、∆lm4 から ∆ll、∆multi3 から ∆ll
のみに弱いながらも存在した。このことより、variable set1 でみたように、銀行貸出からマネーサプライの一方向
9 以下では、
“
因果性 ”とは、定常過程に従う 2 変数 xt , yt について、xt を推定する際に、xt の過去及の値を用いて xt を予測するより
も、xt および yt それぞれの過去の値を用いて予測した方が、xt の予測値として優れているという、グレンジャーの意味での因果性であると
いうことに注意してもらいたい。
10 ここでは、当該帰無仮説の 3,6,9,12 期ラグのそれぞれの結果のうち、1%あるいは 5%有意水準が 3 つ以上だと“ 強く検出 ”、2 つだと
“ 弱く検出 ”と判断した。
121
第 5 章 内生的貨幣供給仮説の因果性テスト
性がうかがえ、これはポストケインジアンの主張に沿うものであり、アコモデーショニスト・ビューに合致する。
また、やはり variable set1 と同じく、弱いながら ∆lhs から ∆ll の方向も見出せ、逆の因果が示せなかったこ
とは ALM の存在を示唆するものであると考えることができる。
表 5.6: Granger Causality Test Variable Set 1
Null Hypothesis:
∆2 lm1 does not Granger Cause ∆2 ll
∆2 ll does not Granger Cause ∆2 lm1
∆2 lm2 does not Granger Cause ∆2 ll
∆2 ll does not Granger Cause ∆2 lm2
∆2 lm3 does not Granger Cause ∆2 ll
∆2 ll does not Granger Cause ∆2 lm3
∆2 lm4 does not Granger Cause ∆2 ll
∆2 ll does not Granger Cause ∆2 lm4
∆2 multi1 does not Granger Cause ∆2 ll
∆2 ll does not Granger Cause ∆2 multi1
∆2 multi2 does not Granger Cause ∆2 ll
∆2 ll does not Granger Cause ∆2 multi2
∆2 multi3 does not Granger Cause ∆2 ll
∆2 ll does not Granger Cause ∆2 multi3
∆2 multi4 does not Granger Cause ∆2 ll
∆2 ll does not Granger Cause ∆2 multi4
∆2 lhs does not Granger Cause ∆2 ll
∆2 ll does not Granger Cause ∆2 lhs
3lags
0.54756
( 0.65119)
2.28023
(0.08543)*
2.26417
(0.08713)*
1.07763
(0.36325)
1.35914
(0.26110)
2.77557
(0.04646)**
1.91255
(0.13397)
0.64658
(0.58732)
3.90833
(0.01159)**
3.04988
(0.03316)**
5.71281
(0.00133)***
4.43698
(0.00611)***
6.60826
(0.00047)***
3.33494
(0.02337)**
5.21411
(0.00241)***
2.62780
(0.05573)*
5.03053
(0.00299)***
1.62218
(0.19055)
6lags
0.67276
( 0.67192)
3.27239
( 0.00661)***
1.13020
(0.35351)
1.58113
(0.16485)
1.05594
(0.39691)
2.78920
(0.01690)**
1.66256
(0.14248)
1.55826
(0.17168)
1.26283
(0.28517)
3.17462
(0.00800)***
2.03672
(0.07147)*
2.54943
(0.02688)**
2.26018
(0.04681)**
2.08909
(0.06476)*
1.73994
(0.12383)
1.54415
(0.17602)
2.25327
(0.04743)**
1.05104
(0.39990)
9lags
0.47971
(0.88301)
2.76957
(0.00840)***
0.62888
(0.76817)
1.86502
(0.07354)*
1.14762
(0.34363)
3.28024
(0.00242)***
1.89779
(0.06815)*
1.92254
(0.06433)*
0.55508
(0.82832)
1.40307
(0.20570)
1.03457
(0.42294)
1.13520
(0.35180)
1.33606
(0.23651)
1.68683
(0.11058)
1.02928
(0.42692)
1.38984
(0.21149)
1.27596
(0.26731)
0.94301
(0.49488)
12lags
0.56225
( 0.86247)
2.22724
(0.02262)**
1.72477
(0.08636)*
0.96813
(0.48961)
1.28237
(0.25526)
2.54657
(0.00945)***
1.81696
(0.06792)*
1.57410
(0.12677)
1.28128
(0.25589)
0.99228
(0.46813)
1.35365
(0.21656)
1.05755
(0.41267)
1.21678
(0.29556)
1.15054
(0.34098)
1.05155
(0.41760)
0.97983
(0.47915)
1.20561
(0.30289)
0.99328
(0.46726)
*、**、*** 帰無仮説がそれぞれ 10%,5%,1%有意水準で棄却されることを示す。
数値は Wald test での F 値、カッコ内は p 値を示す。
122
第 5 章 内生的貨幣供給仮説の因果性テスト
表 5.7: Granger Causality Test Variable Set 2
Null Hypothesis:
∆lm1 does not Granger Cause ∆ll
∆ll does not Granger Cause ∆lm1
∆lm2 does not Granger Cause ∆ll
∆ll does not Granger Cause ∆lm2
∆lm3 does not Granger Cause ∆ll
∆ll does not Granger Cause ∆lm3
∆lm4 does not Granger Cause ∆ll
∆ll does not Granger Cause ∆lm4
∆multi1 does not Granger Cause ∆ll
∆ll does not Granger Cause ∆multi1
∆multi2 does not Granger Cause ∆ll
∆ll does not Granger Cause ∆multi2
∆multi3 does not Granger Cause ∆ll
∆ll does not Granger Cause ∆multi3
∆multi4 does not Granger Cause ∆ll
∆ll does not Granger Cause ∆multi4
∆lhs does not Granger Cause ∆ll
∆ll does not Granger Cause ∆lhs
∆lm1 does not Granger Cause ∆ly
∆ly does not Granger Cause ∆lm1
∆lm2 does not Granger Cause ∆ly
∆ly does not Granger Cause ∆lm2
∆lm3 does not Granger Cause ∆ly
∆ly does not Granger Cause ∆lm3
∆lm4 does not Granger Cause ∆ly
∆ly does not Granger Cause ∆lm4
3lags
1.83628
(0.14691)
12.6880
(6.6E-07)***
4.37981
(0.00651)***
1.28376
(0.28539)
5.31026
(0.00213)***
6.50861
(0.00052)***
4.14388
(0.00867)***
3.43934
(0.02050)**
9.43474
(2.0E-05)***
14.5251
(1.1E-07)***
22.6542
(8.3E-11)***
12.9650
(5.0E-07)***
27.4924
(1.9E-12)***
10.7836
(4.7E-06)***
21.1629
(2.8E-10)***
9.42440
(2.0E-05)***
15.8940
(3.0E-08)***
2.79981
(0.04502)**
3.42862
(0.02083)**
3.63510
(0.01618)**
6.52716
(0.00052)***
1.15458
(0.33221)
4.31112
(0.00711)***
1.59555
(0.19676)
4.35593
(0.00673)***
2.01814
(0.11777)
6lags
0.59379
(0.73430)
4.40266
(0.00074)***
0.79843
(0.57421)
2.37722
(0.03728)**
0.88618
(0.50949)
3.57301
(0.00366)***
1.14739
(0.34384)
2.10416
(0.06276)*
1.37272
(0.23688)
2.97393
(0.01173)**
1.96182
(0.08203)*
3.51140
(0.00412)***
2.32501
(0.04121)**
3.24958
(0.00686)***
1.76707
(0.11764)
2.79503
(0.01662)**
2.23240
(0.04919)**
0.87632
(0.51657)
2.26705
(0.04620)**
1.19905
(0.31658)
2.55981
(0.02634)**
1.10232
(0.36937)
1.51451
(0.18546)
1.40370
(0.22485)
2.01577
(0.07433)*
1.17410
(0.32960)
9lags
0.58291
(0.80635)
3.48867
(0.00144)***
0.71338
(0.69464)
2.33475
(0.02394)**
1.27904
(0.26533)
3.97760
(0.00044)***
1.79490
(0.08612)*
2.37127
(0.02191)**
0.51373
(0.85944)
1.95596
(0.05919)*
0.89799
(0.53230)
1.74639
(0.09626)*
1.05901
(0.40465)
2.03135
(0.04954)**
0.81986
(0.59999)
1.77685
(0.08977)*
1.24713
(0.28286)
1.43476
(0.19198)
1.76164
(0.09331)*
0.86878
(0.55736)
1.58464
(0.13894)
1.04405
(0.41587)
1.06598
(0.39980)
1.02241
(0.43212)
1.51815
(0.16075)
0.79748
(0.61981)
12lags
0.72815
(0.71805)
2.50184
(0.01050)**
1.92739
(0.05029)*
1.50673
(0.14927)
1.33113
(0.22766)
3.30980
(0.00115)***
1.81916
(0.06703)*
2.01103
(0.04018)**
0.81541
(0.63375)
1.38616
(0.20001)
0.88640
(0.56530)
1.25740
(0.26953)
1.08454
(0.39057)
1.32916
(0.22870)
0.91798
(0.53549)
1.14843
(0.34207)
1.10440
(0.37503)
0.96891
(0.48871)
1.35677
(0.21499)
0.64087
(0.79807)
1.12211
(0.36194)
0.76500
(0.68261)
0.78434
(0.66389)
0.98207
(0.47716)
1.02373
(0.44091)
0.76942
(0.67833)
*、**、*** 帰無仮説がそれぞれ 10%,5%1%有意水準で棄却されることを示す。
数値は Wald test での F 値、カッコ内は p 値を示す。
123
第 5 章 内生的貨幣供給仮説の因果性テスト
誤差修正モデル
共和分テストにより、∆lm と ly に関しては長期的関係が示唆されるため、この関係を誤差修正項 ECT(Error
Correction Term) として導入した誤差修正モデル ECM(Error Correction Model) により通常のグレンジャー因果
性テストと分けて因果性を検定するのが妥当である11 。本論文ではこの誤差修正モデルの定式化を、
∆Yt = α0 + α1 ECTt−1 +
s
∑
i=1
α2i ∆Xt−i +
s
∑
α3i ∆Yt−i + εt
(5.1)
i=1
とする。ECTt は誤差修正項を、²t は誤差項を表す。ラグは標準のグレンジャーテストと同じ 3 期、6 期、9 期、
12 期の 4 パターンを用意する (s = 3, 6, 9, 12)。Xt , Yt に ∆ly, ∆2 lmj (j = 1, 2, 3, 4) を交互に代入し、誤差修正項
係数の t 値および Wald test での F 値を検定する12 。この場合、前者が長期因果性、後者が短期因果性を検証す
ることになる。結果は表 5.8 に示される。
同時に推計した AIC(Akaike Info Criterion)、SIC(Schwartz Info Criterion) の結果、より短期 (3 期) のラグを
付したほうがモデルの当てはまりが良いようだ。lm1 と ly 、lm2 と ly に関しては、長期的双方向性 (bidirectional
causality) が見い出せた。この長期的双方向性はアコモデーショニスト・ビュー、ストラクチュアリスト・ビュー
に拠らず内生的貨幣供給論者共通のものであり、マネーサプライから所得への一方向の因果性が示せなかったこ
とは、オーソドックス・ビューが支持する金融当局によるマネーサプライコントロールが難しいことを表す結果
となった。
本章では 1980 年第 1 四半期から 2003 年第 2 四半期というゼロ金利局局面と非ゼロ金利局面の双方を含む標本
期間で分析している。本論の理論パートではゼロ局面そのものを対象とした詳細な分析を行っているわけではな
い。しかしながら、中央銀行の政策オプションである短期市場金利の調整ができない状況においては、そうでな
い状況と比べ、トランスミッションに変容をきたし、全サンプルで示された ∆lm と ly のような共和分関係が存
在する可能性が考えられる。よって、非ゼロ金利局面 (80/1Q-99/1Q) とゼロ金利局面 (99/2Q-03/2Q) で分析区間
を 2 分する意義が見出せよう。ただし、実証分析を行うに際してはゼロ金利局面のサンプル数が決定的に不足し
(n=18)、有意な結果を導けない可能性が高い。ゆえに、代替案として APPENDIX にて非ゼロ金利局面 (80/1Q∼
99/1Q) を別途推計して全サンプル期間 (80/1Q∼03/2Q) との比較を行ってみた。結果全ての変数の組み合わせに
ついて有意な共和分の関係は依然見出せなく、グレンジャーの意味合いでの因果性に大幅な変化をきたすもので
もなかった。
11 単位根を持っていると考えられる定常化していないデータで回帰をしても、その結果は信用できない可能性がある。ただ、単位根を持つ
系列でも、長期的な関係が保たれている場合があり、その際単純に階差をとると長期的関係に関する情報を失してしまうことになる。よって、
ECT により長期関係を考慮する ECM を用いる妥当性があることになる。共和分と ECM に関するより詳細は Greene(1997)[36] 参照。
12 ここでの係数制約は α
(i = 1, · · · , s) である。
2i = 0
124
-0.691847
(0.4910)
{-6.326239}
-2.480317
(0.0152)**
{-7.483513}
-0.322917
(0.7476)
{-6.320273}
-2.981460
(0.0038)***
{-8.132203}
∆ly
∆2 lm3
∆ly
∆2 lm4
∆ly
∆2 lm2
∆ly
∆2 lm3
∆ly
∆2 lm4
0.236262
(0.8708)
[-6.095060]
1.891574
(0.1376)
[-7.908506]
0.281986
(0.8383)
[-6.101027]
1.431117
(0.2398)
[-7.259816]
1.763867
(0.1607)
[-6.170842]
1.682167
(0.1773)
[-7.075885]
-0.287163
(0.7748)
{-6.275298}
-2.236876
(0.0284)**
{-8.107226}
-0.623318
(0.5351)
{-6.249439}
-2.019773
(0.0471)**
{-7.463174}
-0.871227
(0.3866)
{-6.310884}
-2.249399
(0.0275)**
{-7.251209}
0.764640
(0.6001)
[-5.872978]
1.158610
(0.3381)
[-7.707681]
0.410099
(0.8700)
[-5.847120]
1.423660
(0.2175)
[-7.063629]
0.995011
(0.4355)
[-5.908565]
1.122292
(0.3581)
[-6.851664]
6lags
Error correc- Short-run
tion term
Wald test
-1.571998
1.389510
(0.1204)
(0.2308)
{-6.345250}
[-5.942930]
-2.861786
1.096851
(0.0055)***
(0.3727)
{-6.398341}
[-5.998796]
-0.505446
(0.6150)
{-6.134605}
-1.979128
(0.0522)*
{-8.065512}
-0.852182
(0.3974)
{-6.092478}
-2.191163
(0.0321)**
{-7.363633}
-1.017843
(0.3127)
{-6.158515}
-2.387345
(0.0200)**
{-7.158890}
0.816482
(0.6031)
[-5.547601]
0.752478
(0.6598)
[-7.482659]
0.474168
(0.8865)
[-5.505473]
0.870350
(0.5561)
[-6.780780]
0.853510
(0.5707)
[-5.571510]
0.948310
(0.4907)
[-6.576037]
9lags
Error correc- Short-run
tion term
Wald test
-1.709368
1.198918
(0.0924)*
(0.3120)
{-6.207020}
[-5.620016]
-2.285164
0.805575
(0.0257)**
(0.6127)
{-6.403603}
[-5.820750]
M⇔Y
Error correction term の数値は t 値、Short-run Wald test の数値は F 値、( ) は p 値,*,**,***は 10%,5%,1%水準
{ } は AIC(赤池情報基準量)、[ ] は SIC(シュワルツ情報基準量) を示す
-0.870575
(0.3866)
{-6.396054}
-3.326027
(0.0013)***
{-7.299583}
∆2 lm2
∆ly
3lags
Dependent IndependentError correc- Short-run
variable
variable
tion term
Wald test
∆ly
∆2 lm1
-2.066434
1.895240
(0.0420)**
(0.1370)
{-6.404036}
[-6.178824]
∆2 lm1
∆ly
-2.475563
0.940814
(0.0154)**
(0.4249)
{-6.360617}
[-6.136919]
M⇔Y
表 5.8: Error Correction Models
-0.976077
(0.3335)
{-6.007712}
-2.452354
(0.0175)**
{-8.080712}
-1.493338
(0.1413)
{-6.014272}
-2.692067
(0.0094)***
{-7.379118}
-1.684463
(0.0980)*
{-6.082798}
-2.456514
(0.0173)**
{-7.204767}
M⇔Y
0.690740
(0.7528)
[-5.227894]
0.890480
(0.5616)
[-7.306554]
0.659986
(0.7808)
[-5.234454]
1.099294
(0.3798)
[-6.604960]
0.893073
(0.5593)
[-5.302980]
0.792280
(0.6561)
[-6.430609]
12lags
Error correc- Short-run
tion term
Wald test
-2.295974
1.119939
(0.0257)**
(0.3644)
{-6.149350}
[-5.369532]
-2.306807
0.586636
(0.0249)**
(0.8433)
{-6.250763}
[-5.476604]
M⇔Y
第 5 章 内生的貨幣供給仮説の因果性テスト
125
第 5 章 内生的貨幣供給仮説の因果性テスト
5.4
まとめ
今日、内生的貨幣供給仮説は主流派のテキストとして活用されるには至っていない。その理由はミクロ行動理論
分析が十分ではなかったこともあり、また根拠となる実証分析に乏しいからである。そこで第 3 章にて銀行行動理
論のミクロ的分析視点を加えてきた。本章ではさらにこの説に実証的根拠を付与するため、日本のデータを用い
て検証を行った。変数としてマネーサプライ統計量に 4 種、ベースマネーに 1 種、銀行貸出に 1 種、貨幣乗数に 4
種を用いより包括的にデータを用いた。単位根検定では検定法により差異が生じたため、変数群を 2 つ (Variable
set1,2) に分け、それぞれにおいて標準型グレンジャー因果性テストを行った。さらに平行して共和分検定も行い、
共和分の懸念のあるものは誤差修正モデルを用いた因果性テストを用いた。
標準型グレンジャー因果性テストから、強い因果性としては銀行貸出からマネーサプライ、弱い因果性としては
マネーサプライから銀行貸出、ベースマネーから銀行貸出、マネーサプライから所得が導けた。誤差修正項を含
む因果性テストからは長期として所得とマネーサプライの双方向性 (bidirectional causality) が示せた。これらの
結果から、ポストケインジアンの主張である貨幣供給の内生性が示され、さらに中央銀行の一定の影響力を認め
るストラクチュアリスト・ビューも支持されたと言える。
ベースマネーから銀行貸出への因果性は、政策当局による総需要管理の一定のコントローラビリティが存在す
ることを示唆しているが、その程度についてははっきりとはしなかった。また、逆方向への因果性が弱いという
ことは、中央銀行によるフル・アコモデーションに拠らない市中銀行による ALM が効いていることを示唆するも
のである。この点ではマレーシアのデータを用いた Bala, Nair and Li(2003)[3] の結果とは対照的であった。
本章では、内生的貨幣供給仮説に関し、さらにアコモデーショニスト・ビューとストラクチュアリスト・ビュー
に注意して検定を行った。銀行貸出による投資支出のファイナンスを通じて貨幣供給が内生的に決定されるとい
う、グレンジャーの意味合いでの因果性が強く検出される一方で、その逆方向因果性に関しても弱いながら検出さ
れた。これは日本では貨幣の内生性を示す根拠の一つとしてストラクチュアリスト・ビューが支持されるものと
考察される。
一方、本章でメインとした分析手法であるグレンジャー因果関係テストに関しては幾つかの批判も存在するこ
とは事実である。一つには、グレンジャー因果関係基準に基づくとマネーサプライあるいはベースマネーは内生
的、銀行貸出は外生的とされるが、本ケースの場合、銀行貸出の決定に関係を有すると思われる他の変数、利子
率、物価、為替レート等を追加すると、モデルの特定化上、これら諸変数間の因果関係および外生性・内生性を
検定する分析は非常に複雑化し、おおよそ被説明変数の影響から独立した経済的な外生変数を見出すことは困難
となりうることである。二つには、グレンジャーの意味での因果関係を採用するならば、理論的には変数 X と Y
の因果関係の存在を考えることができない場合であっても、X が Y に時間的に先行するという単なる時間的前後
関係を、あたかも X が Y の原因であると誤った判定を下す恐れがあるのである13 。したがって、本章での実証分
13 もちろんこのことは、理論なき計測ならば、いかなるテストでも起こりうる問題ではある。
126
第 5 章 内生的貨幣供給仮説の因果性テスト
析を内生的貨幣供給仮説の 1 つの根拠としながらも、第 7 章、第 8 章で検証するような VAR モデルによるインパ
ルス応答分析等14 の分析をもって総合判断することが必要である。
14 得田
(2002)[127] では、2 変数 VAR モデルによるインパルス応答分析を行い、誘導形から構造形への再帰を検討している。
127
第 5 章 内生的貨幣供給仮説の因果性テスト
APPENDIX: ゼロ金利以前での推計
ここでは本章で行った推計に関し、ゼロ金利以前 (80/1Q∼99/1Q) での推計を行い、全サンプルでの推計結果
と比較してみた。中央銀行の政策オプションである短期市場金利の調整ができない状況においては、そうでない
状況と比べ、トランスミッションに変容をきたし、全サンプルで示された ∆lm と ly のような共和分関係が存在
する可能性が考えられるし、因果性の検出力にも差異が生じうることが期待されるからである。推計の結果、大
きな違いは変数セット 1(GDP のみ階差で他の変数は 2 階差) で共和分の関係を検出できなかったことである (表
5.9)。よって全ての変数に対し通常のグレンジャー因果性テストを行った。
結果は変数セット 1 を表 5.10、変数セット 2 を表 5.11 で示している。全般的に本論で示したゼロ金利を含めた
推計と比べて大きな差異はみられなかった。変数セット 1 では、グレンジャー因果性の意味合いで貸出から貨幣
の因果性が検出されたのに対し、逆方向の因果性は検出されなかった。変数セット 2(全変数が階差系列) では、や
はり貸出から貨幣の因果性が検出された。逆の因果性も検出されたが、貸出から貨幣の因果性がよりはっきりと
表れた。ただし、変数セット 1、2 とも若干有意となったものは少なかった。
非ゼロ金利局面 (80/1Q-99/1Q) とゼロ金利局面 (99/2Q-03/2Q) で分析区間を 2 分する意義自体は見出せるの
だが、実証分析を行うに際してはゼロ金利局面以降のサンプル数が決定的に不足し (n=18)、ゼロ金利政策採用前
後で有意な差異を導き出し得なかったのではないかと思われる。ゼロ金利以降の実証分析はデータの蓄積を進め
つつ分析を更新していくことが望まれる。ただ、本推計からはゼロ金利前後で各変数の因果に決定的な変化をも
たらしたとは言い難いであろう。ゼロ金利政策が採られた時期は若干のデフレ状態であったことを鑑みれば、実質
金利をもとに経済主体が行動していたのか、あるいはアニマル・スピリッツのような期待あるいは心理要因に大
きな比重があったものと推察される。
128
第 5 章 内生的貨幣供給仮説の因果性テスト
表 5.9: Cointegration Tests (The zero rate period is removed.)
Dependent
variable
ll
lm1
∆ll
∆lm1
ll
lm2
∆ll
∆lm2
ll
lm3
∆ll
∆lm3
ll
lm4
∆ll
∆lm4
ll
lhs
∆ll
∆lhs
ll
multi1
∆ll
∆multi1
ll
multi2
∆ll
∆multi2
ll
multi3
∆ll
∆multi3
ll
multi4
∆ll
∆multi4
lm1
ly
lm2
ly
lm3
ly
lm4
ly
∆lm1
ly
∆lm2
ly
∆lm3
ly
∆lm4
ly
Independent
variable
lm1
ll
∆lm1
∆ll
lm2
ll
∆lm2
∆ll
lm3
ll
∆lm3
∆ll
lm4
ll
∆lm4
∆ll
lhs
ll
∆lhs
∆ll
multi1
ll
∆multi1
∆ll
multi2
ll
∆multi2
∆ll
multi3
ll
∆multi3
∆ll
multi4
ll
∆multi4
∆ll
ly
lm1
ly
lm2
ly
lm3
ly
lm4
ly
∆lm1
ly
∆lm2
ly
∆lm3
ly
∆lm4
Test statistics
-1.4552
-1.0252
0.9066
-2.1332
-1.9589
-1.3450
-1.7735
-2.8024
-1.6999
-1.2713
-0.8731
-2.3508
-1.7040
-1.2755
-1.4827
-4.7451
-2.0205
-1.3282
-0.1027
-3.1795
-2.9599
-1.1900
-0.2700
-2.9673
-2.8790
-1.1988
-0.2275
-2.7981
-1.9381
-2.0007
-0.2293
-2.4969
-1.9283
-1.9099
-0.2287
-2.6124
-1.8004
-1.5783
-2.0060
-2.0547
-1.8302
-1.8887
-1.8150
-1.9009
-2.1458
-3.4910
-3.1222
-2.3497
-4.0175
-2.4226
-2.9066
-2.1783
Lag
4
4
4
3
6
6
5
5
4
4
3
4
4
4
3
0
4
4
5
4
5
8
5
3
5
8
5
3
6
4
5
3
6
4
5
3
4
4
0
0
0
0
0
0
3
3
1
2
0
0
0
0
Results
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Cointegrated
Cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Cointegrated
Cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Not cointegrated
Cointegrated
Cointegrated
Not cointegrated
Cointegrated
Not cointegrated
Cointegrated
Not cointegrated
Statistically
significant
10%
1%
5%
5%
5%
10%
10%
10%
5%
5%
1%
5%
臨界値は Davidson and MacKinnon (1993,p.722,table 20.2)[18] を参照。
期間 1980 年第 1 四半期∼1999 年第 1 四半期
129
第 5 章 内生的貨幣供給仮説の因果性テスト
表 5.10: Granger Causality Test Variable Set 1 (The zero period is removed.)
Null Hypothesis:
∆2 lm1 does not Granger Cause ∆2 ll
∆2 ll does not Granger Cause ∆2 lm1
∆2 lm2 does not Granger Cause ∆2 ll
∆2 ll does not Granger Cause ∆2 lm2
∆2 lm3 does not Granger Cause ∆2 ll
∆2 ll does not Granger Cause ∆2 lm3
∆2 lm4 does not Granger Cause ∆2 ll
∆2 ll does not Granger Cause ∆2 lm4
∆2 multi1 does not Granger Cause ∆2 ll
∆2 ll does not Granger Cause ∆2 multi1
∆2 multi2 does not Granger Cause ∆2 ll
∆2 ll does not Granger Cause ∆2 multi2
∆2 multi3 does not Granger Cause ∆2 ll
∆2 ll does not Granger Cause ∆2 multi3
∆2 multi4 does not Granger Cause ∆2 ll
∆2 ll does not Granger Cause ∆2 multi4
∆2 lhs does not Granger Cause ∆2 ll
∆2 ll does not Granger Cause ∆2 lhs
∆2 lm1 does not Granger Cause ∆ly
∆ly does not Granger Cause ∆2 lm1
∆2 lm2 does not Granger Cause ∆ly
∆ly does not Granger Cause ∆2 lm2
∆2 lm3 does not Granger Cause ∆ly
∆ly does not Granger Cause ∆2 lm3
∆2 lm4 does not Granger Cause ∆ly
∆ly does not Granger Cause ∆2 lm4
3lags
0.3400
(0.7965)
3.6439
(0.0171)**
4.1580
(0.0093)***
1.0812
(0.3634)
3.4183
(0.0224)**
1.3365
(0.2702)
2.4903
(0.0680)*
0.5552
(0.6465)
2.6189
(0.0583)*
5.3994
(0.0022)***
3.7325
(0.0154)**
17.3658
(0.0000)***
4.3851
(0.0072)***
5.8380
(0.0014)***
3.8804
(0.0129)**
5.6522
(0.0017)***
4.8893
(0.0040)***
4.1440
(0.0095)***
1.5414
(0.2122)
1.6889
(0.1781)
1.8435
(0.1480)
1.6370
(0.1894)
0.7146
(0.5468)
2.5427
(0.0639)*
0.3003
(0.8250)
2.3668
(0.0789)*
6lags
0.44765
(0.8436)
2.67100
(0.0238)**
1.6763
(0.1439)
2.1046
(0.0670)*
2.0373
(0.0757)*
2.3559
(0.0424)**
2.7158
(0.0219)**
1.5434
(0.1811)*
0.9423
(0.4724)
2.9161
(0.0152)**
1.5704
(0.1729)
2.8221
(0.0180)**
1.1875
(0.3263)
2.9629
(0.0139)**
0.9117
(0.4934)
2.6029
(0.0270)**
1.3517
(0.2502)
1.8811
(0.1002)
1.5126
(0.1909)
1.7152
(0.1344)
1.1698
(0.3356)
1.7074
(0.1362)
0.6417
(0.6964)
2.0835
(0.0696)*
1.2289
(0.3055)
2.4117
(0.0383)**
9lags
0.2985
(0.9716)
2.8149
(0.0099)***
0.8486
(0.5762)
1.5890
(0.1463)
1.4581
(0.1916)
3.1199
(0.0051)***
1.8387
(0.0859)
1.9474
(0.0678)*
0.7317
(0.6778)
1.7801
(0.0975)*
0.8273
(0.5945)
1.6029
(0.1421)*
0.8628
(0.5641)
1.8172
(0.0900)*
0.6775
(0.7250)
1.7610
(0.1016)
0.8125
(0.6073)
0.9064
(0.5276)
1.0334
(0.4284)
1.4776
(0.1841)
0.7509
(0.6610)
1.4327
(0.2017)
0.5375
(0.8397)
1.3831
(0.2228)
1.0719
(0.4007)
1.2675
(0.2795)
12lags
0.2878
(0.9879)
2.2449
(0.0290)**
1.7218
(0.1004)
0.9545
(0.5065)
1.4790
(0.1750)
2.4108
(0.0195)**
1.9858
(0.0539)
1.5428
(0.1516)
0.8400
(0.6105)
1.2696
(0.2757)
0.6613
(0.7761)
1.4160
(0.2012)
0.9418
(0.5177)
1.1454
(0.3551)
0.7970
(0.6509)
1.2434
(0.2911)
0.9526
(0.5082)
0.7316
(0.7122)
1.0467
(0.4292)
1.2551
(0.2841)
0.8871
(0.5669)
1.0871
(0.3977)
0.4652
(0.9226)
1.1239
(0.3704)
0.6797
(0.7597)
1.2029
(0.3164)
*、**、*** 帰無仮説がそれぞれ 10%,5%,1%有意水準で棄却されることを示す。
数値は Wald test での F 値、カッコ内は p 値を示す。
130
第 5 章 内生的貨幣供給仮説の因果性テスト
表 5.11: Granger Causality Test Variable Set 2 (The zero period is removed.)
Null Hypothesis:
∆lm1 does not Granger Cause ∆ll
∆ll does not Granger Cause ∆lm1
∆lm2 does not Granger Cause ∆ll
∆ll does not Granger Cause ∆lm2
∆lm3 does not Granger Cause ∆ll
∆ll does not Granger Cause ∆lm3
∆lm4 does not Granger Cause ∆ll
∆ll does not Granger Cause ∆lm4
∆multi1 does not Granger Cause ∆ll
∆ll does not Granger Cause ∆multi1
∆multi2 does not Granger Cause ∆ll
∆ll does not Granger Cause ∆multi2
∆multi3 does not Granger Cause ∆ll
∆ll does not Granger Cause ∆multi3
∆multi4 does not Granger Cause ∆ll
∆ll does not Granger Cause ∆multi4
∆lhs does not Granger Cause ∆ll
∆ll does not Granger Cause ∆lhs
∆lm1 does not Granger Cause ∆ly
∆ly does not Granger Cause ∆lm1
∆lm2 does not Granger Cause ∆ly
∆ly does not Granger Cause ∆lm2
∆lm3 does not Granger Cause ∆ly
∆ly does not Granger Cause ∆lm3
∆lm4 does not Granger Cause ∆ly
∆ly does not Granger Cause ∆lm4
3lags
0.8508
( 0.4712)
8.8716
(0.0000)***
4.83007
(0.0042)***
0.7024
(0.5540)
6.1028
(0.0010)***
3.7866
(0.0144)**
4.6754
(0.0051)***
2.3059
(0.0848)*
6.8631
(0.0004)***
11.9584
(0.0000)***
26.1378
(0.0000)***
14.1664
(0.0000)***
30.9192
(0.0000)***
9.4381
(0.0000)***
25.7807
(0.0000)***
8.4494
(0.0001)***
24.6412
(0.0000)***
4.7608
(0.0046)***
2.8053
(0.0464)**
2.6311
(0.0573)*
6.6003
(0.0006)***
1.2002
(0.3166)
4.7040
(0.0049)***
1.9453
(0.1308)
4.4508
(0.0066)***
2.0228
(0.1192)
6lags
0.4803
( 0.8203)
3.8680
( 0.0026)***
1.6138
(0.1601)
2.7494
(0.0204)**
1.7138
(0.1344)
3.0312
(0.0121)**
1.4761
(0.2028)
2.1443
(0.0621)*
1.2424
(0.2987)
2.8217
(0.0179)**
1.8237
(0.1106)
3.7020
(0.0036)
1.4411
(0.2152)
3.1651
(0.0095)***
1.1772
(0.3314)
2.8639
(0.0165)**
1.8872
(0.0988)*
2.2223
(0.0538)*
2.2696
(0.0494)**
1.2298
(0.3048)
2.4568
(0.0350)**
1.1333
(0.3550)
1.5462
(0.1799)
1.6562
(0.1487)
2.0665
(0.0715)*
1.8158
(0.1122)
9lags
0.5418
(0.8366)
3.5928
(0.0018)***
1.1652
(0.3383)
2.3430
(0.0279)**
1.6466
(0.1289)
3.9910
(0.0007)***
1.9307
(0.0698)
2.4329
(0.0228)**
0.7765
(0.6386)
2.0302
(0.0560)*
0.9570
(0.4865)
2.1056
(0.0474)**
0.7195
(0.6885)
2.1059
(0.0474)**
0.6053
(0.7863)
2.1176
(0.0462)**
0.8346
(0.5881)
1.0081
(0.4469)
1.9432
(0.0679)*
1.2798
(0.2723)
1.5268
(0.1658)
1.3964
(0.2164)
1.2407
(0.2936)
1.0827
(0.3927)
2.0279
(0.0563)*
1.0797
(0.3948)
12lags
0.6562
(0.7810)
2.4027
(0.0194)**
2.3734
(0.0209)**
1.3490
(0.2317)
1.7416
(0.0948)*
2.8355
(0.0069)***
2.2303
(0.0294)**
1.7891
(0.0848)*
0.5391
(0.8754)
1.5096
(0.1622)
0.5595
(0.8604)
1.6348
(0.1217)
0.6636
(0.7744)
1.4023
(0.2063)
0.5331
(0.8796)
1.4784
(0.1741)
0.6747
(0.7645)
0.8523
(0.5989)
1.8404
(0.0750)*
1.0163
(0.4534)
1.3650
(0.2238)
0.9883
(0.4769)
1.0309
(0.4414)
0.9486
(0.5113)
1.2463
(0.2884)
0.9894
(0.4759)
*、**、*** 帰無仮説がそれぞれ 10%,5%,1%有意水準で棄却されることを示す。
数値は Wald test での F 値、カッコ内は p 値を示す。
131
第 6 章 内生的貨幣供給理論をふまえた貨幣総量再
評価
6.1
はじめに
前章の因果性テストでは金融当局からの一方向的因果性であるオーソドックス・ビューでもなく、市場諸力か
らの一方向的因果性であるアコモデーショニスト・ビューでもない、双方向因果性を示すストラクチュアリスト・
ビューが支持された結果となった。もしストラクチュアリスト・ビューが妥当性を持つなら、すなわち第 3 章で
考察したような市中銀行、企業、中央銀行相互の金融市場におけるビヘイビアを十分取り入れる必要があるのな
らば、そうした考えに基づいた構造方程式マクロモデルを用いてのファイナルテストは良好なパフォーマンスを
示すはずである。
本章はこのような仮説に基づき、第 4 章でおこなった単方程式体系ではなく、連立方程式体系の内生的貨幣供
給理論モデルを構築して分析を行うのが本章の目的である。まずストラクチュアリスト・ビューに沿ったモデル
を提示し、その特徴を捉えたマクロモデルを説明する。その際のベースとなるマクロモデルはイングランド銀行
マクロモデルである。次いでそのモデルの実証分析を行っていく。実証分析ではモデル内各方程式のパラメータを
確定した上でファイナルテストを行い、そのパフォーマンスを検討する。さらに外生変数を 2 年程度のスパンで
任意に選択し外挿シミュレーションを行い、貨幣の内生性および金融政策の効果に関し検討する。
貨幣総量1 はバブル期以降、大幅な変動を繰り返し、実体経済との関係が希薄化しているといわれている。この
変動要因が実体経済を反映した内生的なものなのか、あるいは政策当局による外生的なインパクトによるものな
のかを、内生的貨幣供給理論の枠組みから論じ、次いで実証分析する。そして各種金融政策の効果に関するイン
プリケーションを導く。
内生的貨幣供給理論に準じた論理展開を基調としている近年の Journal of Post Keynesian Economics(JPKE)
に掲載される諸論文には、内生的貨幣供給理論の構造を明確にモデル化したものは少ない。第 2 章で考察してき
たように、貨幣のその多様な特性によるものであろう。加えて実証分析で現実経済との対比を行っているものはさ
らに数を減し、VAR やシミュレーション分析は皆無である。よって、こうした領域を埋めていくのはその分野へ
の貢献となり政策可能性として有用となろう。
ただ、内生的貨幣供給理論には銀行のビヘイビアに関し 2 つのスタンスがある。アコモデーショニストによる
と、銀行は中央銀行の政策に機械的に反応する。一方、ストラクチュアリストによると、銀行は決して中央銀行の
1 本論文で一貫してマネーサプライより貨幣総量の用語を用いている根拠は
89 ページ脚注で説明したとおり。
132
第 6 章 内生的貨幣供給理論をふまえた貨幣総量再評価
政策に機械的に反応する経済主体としてではなく、他産業の一般企業と同様、積極的に利潤を追求する主体とし
て把握されるべきであるとする。現実の金融不安定性が持つ複雑さや絶えざる金融システムの変容を内包する理
論としてはストラクチュアリスト・アプローチに妥当性があると思われるが、現時点においてその特性を十分に
盛り込んだ理論を内生的に定式化し、さらには実証分析まで持っていくことは困難であることが予想される。本
論文では構造変化によるインパクトはある程度外生化したモデル構造を採用する。
6.2
理論モデル
内生的貨幣供給理論をコンパクトに表したモデルに Palley(1987)[68] がある。このモデルを用い、銀行を中心と
する部分均衡体系を日本に準じて示した後、その妥当性を後節の実証分析で検証する。このモデルでストラクチュ
アリスト・アプローチは、貨幣供給プロセスの内生化に際し、利潤を追求する銀行が準備節約を可能にするよう
な効率的な ALM(資産負債管理行動) をとるとしている。
6.2.1
ミクロ銀行部門
まず、銀行の費用サイドから定式化していく。銀行の資金調達条件は以下の式で示される。
M CD,i = M Ccall,i ≤ M CBR,i
(6.1)
ここで、M C:限界調達コスト、添え字の D、call、BR、i はそれぞれ預金、コールレート、借入準備、個別銀行
の識別記号を示す。各限界コストはさらに以下のように表せる。
M CD,i = (iD,i + cD,i ) / (1 − k)
(6.2)
M Ccall,i = icall,i
(6.3)
φ0 > 0, φ00 > 0
(6.4)
M CBR,i = id,i + φ (BRi )
ここで、iD,i は名目預金利率、cD,i は預金 1 単位あたり管理コスト、k は所要準備率 (0 < k < 1)、icall,i はコール
レート、id,i は公定歩合、φ は借入準備から生じるフラウン (frown) コストを示す。(6.2) は預金を取り扱うための
限界コストであり、銀行は支払い準備を必要とするためのコストを iD,i + cD,i に対して 割り増している。(6.3) は
コール・マネーの限界コスト、(6.4) は日本銀行借入の限界コストをそれぞれ表している。
次に銀行の資金運用サイドの定式化を行う。
M RL,i = M Rcall,i = M RB,i
(6.5)
ここで、M RL,i は貸出の限界純収入、M Rcall,i はコール・ローンの限界純収入、M RB,i は債券保有の限界純収入
を示す。各限界純収入はさらに以下のように表せる。
M RL,i = iL,i − α − p
133
第 6 章 内生的貨幣供給理論をふまえた貨幣総量再評価
M Rcall,i = icall,i
(6.6)
M RB,i = iB,i − l
ここで、iL,i は貸出金利、αi は貸倒準備金やモニタリングコストが該当する貸出の限界管理コスト、pi は貸出 1 単
位当たり貸出先デフォルト率、iB,i は債券利子率、li はタームプレミアムを表す。
完全競争市場における銀行の利潤最大化条件は、
M RL,i = M RB,i
=
M Rcall,i
=
M Ccall,i = M CD,i = M CBR,i
であり、(6.2)、(6.6) を代入することにより、以下のようなポートフォリオ均衡条件が導出できる。
iL,i − α − p = iB,i − l = icall,i = id,i + φ (BRi ) = (iD,i + cD,i ) / (1 − k)
(6.7)
この式から、α, p, l, cD,i を一定とすると、個別銀行の最適ポートフォリオ行動は金融市場の各金利 iB,i , icall,i 、日
銀借入 BRi と日銀の政策変数 id , k に依存することがわかる。
6.2.2
銀行信用を加味した金融市場マクロモデル
前節のミクロ的ファンデーションをふまえて、さらに銀行信用を加味した金融市場マクロモデルを提示する。な
お、記号は前節を踏襲する。
LD (rL , rB , Y, x) = LS (rL , rB )
(6.8)
C D (rB , rD , π e , Y ) + kDD (rB , rD , π e , Y ) = H S
(6.9)
H S = N BR + BR (N BR, L)
(6.10)
iB = icall + l
(6.11)
icall = id + φ (BR(·))
(6.12)
rL = α + p + icall − π e
(6.13)
iD = (1 − k) icall − cD
(6.14)
rD = iD − π e
(6.15)
rB = iB − π e
(6.16)
Y = Y (L)
(6.17)
M = C D (rB , rD , π e , Y ) + DD (rB , rD , π e , Y )
(6.18)
134
第 6 章 内生的貨幣供給理論をふまえた貨幣総量再評価
ここで LD は貸出需要、LS は貸出供給、C D は現金需要、DD は預金需要、H S はベースマネー供給、N BR は
非借入準備2 、BR は借入準備、Y は名目所得、x は企業家のアニマルスピリッツ、rL は銀行貸出のコスト (実質
ベース)、rB は債券発行のコスト (実質ベース)、π e は期待物価上昇率を表す。
(6.8) は信用市場の需給均衡式を示す。需要サイドの x は企業の投資に対する長期的期待を示すアニマルスピ
リットであるが、ケインズの貨幣保有動機の面からいえば金融動機として捉えることができる。偏微分記号は
D
D
D
S
S
3
LD
1 < 0, L2 > 0, L3 > 0, L4 > 0, L1 > 0, L2 < 0 である 。(6.9) はベースマネー需給均衡式を示し、銀行は
超過準備を全て債券 S の形態で所有すると仮定している。偏微分符号条件は C1D < 0, C2D < 0, C3D < 0, C4D >
0, D1D < 0, D2D > 0, D3D < 0, D4D > 0 である。(6.10) はベースマネーの定義式であり、その構成要因 BR につい
ては BR1 < 0, BR2 > 0 である。BR1 < 0 となるのは、中央銀行の買いオペすなわち N BR の増加により、逼迫
感が薄れたインターバンク市場でのコールレートが低下するため、銀行が利潤最大化行動を通じより割高になっ
た日銀借入を減らすようなビヘイビアを起こすことを意味する。すなわち、買いオペによる金融緩和効果は、借入
準備の返済によりある程度セットバックされるのである。(6.11)、(6.12) は銀行部門のポートフォリオ均衡条件、
(6.13) は実質貸出金利決定式、(6.14) は預金金利の決定式、(6.15)、(6.16) はそれぞれ預金・債券の実質金利定義
式である。(6.17) は名目所得関数で Y 0 > 0 であり、銀行貸出は所得創出プロセスにおいて支出をファイナンスす
ることによって名目所得を決定する。その銀行貸出 L の中には金融動機によって具現化される分も含まれている。
(6.18) は貨幣総量の定義式であり、信用市場の諸力に反応して内生的に決定されることを示している。
内生変数は rL , rB , rD , BR, H S , iB , icall , iD , L, M, Y, C D , DD であり、外生変数は π e , id , N BR, S, α, p, cD , l, x, k
である。
さらに、銀行部門全体のバランスシートは次のように示せる。
LS (rL , rB ) + S + kDD (rB , rD , π e , Y ) = DD (rB , rD , π e , Y ) + BR(·)
(6.19)
ここで、S は債券保有額 (第 2 線準備)4 を表す。移項すると、
LS (rL , rB ) = (1 − k) DD (rB , rD , π e , Y ) + BR(·) − S
(6.20)
銀行が流動性預金から現金への予想せざる資金移動に直面すると、銀行はこうした資金流出に対処するため保有
債券の一部を債券市場で売却する。また、貸出需要が増加するならば、追加的貸出を賄うため資産の売却行動に
出る。逆に、貸出需要が減少するかあるいはリテール預金が増加する場合には、債券を追加的に購入し、準備保
有を増加させる。さらに、(6.1)、(6.2)、(6.4) より導出できる
iD +cD
1−k
= id + φ (BR(·)) を用いると、上記マクロモ
デルは以下の 4 本の式にまとめることができる。
S
=
(1 − k) DD (rB , (1 − k) (id + φ (BR(·))) − cD − π e , π e , Y ) + BR(·)
2 本論文において、議論の単純化のため、N BR
は BR 以外の全ての日銀資産を意味していると仮定している。
3 貸出供給関数に関しては、ここでは単純化のため逆選択はないものと仮定している。
4 銀行がホールセール短期金融市場においてローン・ポジションであればプラスとなり、マネー・ポジションならばマイナスとなる。前者
においては貸出需要、流動性および定期性預金の予期せざる変動を吸収するバッファーとして機能する。
135
第 6 章 内生的貨幣供給理論をふまえた貨幣総量再評価
−LD (α + p + id + φ (BR(·)) − π e , id + φ (BR(·)) + l − π e , Y, x)
(6.21)
C D (id + φ (BR(·)) + l − π e , (1 − k) (id + φ (BR(·))) − cD − π e , π e , Y )
+kDD (id + φ (BR(·)) + l − π e , (1 − k) (id + φ (BR(·))) − cD − π e , π e , Y )
= N BR + BR(·)
(6.22)
Y = Y (L)
(6.17)
M = C D (rB , rD , π e , Y ) + DD (rB , rD , π e , Y )
(6.18)
このモデルにおいて、企業のアニマルスピリッツ x の上昇は、(6.8) の諸力により均衡貸出量 L の増加を形成す
る。この L は銀行の利潤最大化行動にのっとった L であり、同時に借入企業も最適量と考えている貸出量である。
よって、(6.17) を経て完全なる需要充足を見込んだ生産量、および所得 Y が形成される。さらに Y により現金需
要 C D 、預金需要 DD が発生する。この C D 、DD が、(6.9)、(6.18) によりマネーサプライおよびベースマネーを
内生的に構成するのである。さらに、ポートフォリオ均衡条件から決定される rL 、rB は (6.8) を通して、やはり
C D 、DD に影響を与え、マネーサプライおよびベースマネーを内生的に変動させていく。つまり、貨幣供給は信
用市場における信用需要によって誘引され、貨幣需要の諸要因に依存して内生的に決定されるということである。
アコモデーショニストでは、銀行システムが民間部門の貸出需要を充足するチャンネルは結局のところ日本銀
行の利子率設定スタンスに依存し、銀行の ALM は積極的な意義を持たなかった。これに対しストラクチュアリス
ト・アプローチでは、銀行の ALM が企業の貸出に応じるための主要なチャンネルを形成することとなり、短期金
融市場を通じる流動性の調節が重視される。それゆえ、銀行の予備的動機に基づく第 2 線準備が明示的に導入さ
れ、銀行の ALM による流動性調節が準備節約を可能にするということが重視される。この結果、たとえ中央銀行
がオペレーションによって非借入準備 N BR の供給を抑制し、総準備供給を抑制しようとしても、金融引き締め
政策の効果は銀行の ALM によって相当程度相殺され得るであろう。
このことは預金準備を定期性預金準備率 kT 、流動性預金準備率 kD (kT > kD ) と細分化するとより明確に示され
る。アニマルスピリッツの上昇による貸出増加に伴う所要準備の増加を銀行が充足する手段は、ALM による調達
と考えることができる。貸出市場の逼迫による短期市場利子率の上昇に反応する定期性預金利子率の上昇は、よ
り流動性の低い定期性預金への流動性預金のシフトを引き起こす。このことは銀行に準備を節約させ、より多く
の貸出を行うことを可能にする。この作用は金融政策にも当てはまり、非借入準備の抑制による金融引き締め政
策はインターバンク市場で icall を上昇させ、(6.7) のポートフォリオ均衡条件での裁定を通じ、rB 、rD 、rL の各
利子率を上昇させていく。この結果、貸出市場が逼迫してもやはり銀行の ALM によって貸出量の維持が図られよ
う。こうしたメカニズムはアコモデーショニストにはないストラクチュアリスト・アプローチ独自のものである。
136
第 6 章 内生的貨幣供給理論をふまえた貨幣総量再評価
6.3
実証モデル
シミュレーションで使用されるモデルは大規模モデルでは、Bank of England(1999)[2] でのイングランド銀行の
Macroeconometric model(MM)、(方程式総数 101 本、うち推定式 20 本)、東洋経済新報社の「四半期マクロモデ
ル」5 (方程式総数 97 本、うち推定式 38 本)、内閣府・経済社会総合研究所 (2001)[131] の「短期日本経済マクロ計
量モデル」(方程式総数 142 本、うち推定式 46 本)、国民経済研究協会の KKRI マクロ計量モデル (公開用簡易バー
ジョン)(方程式総数 127 本、うち推定式 37 本) 等がある。一方、小規模マクロモデルには鎌田・武藤 (2000)[108]
や本論文でとりあげる Bank of England(1999)[2] スモールスケールバージョンがある。
その小規模マクロモデルは主要なマクロ経済集計量を描写したコンパクトな方程式群によって成り立っている。
シンプルで扱いやすいがため小規模マクロモデルは特に政策シミュレーションの実行に有益であり、多岐の分析的
洞察をもたらす。次節でベースとするイングランド銀行モデルもフォワード・ルッキングのビヘイビアや開放経済
の重要な要因について代替的仮定を導入し、十分フレキシブルなモデルとなっている。以下ではイングランド銀行
モデルを概観し、その修正モデルを用いてファイナルテストにて構造パラメータを吟味した上で短期シミュレー
ションを行う。
6.3.1
イングランド銀行モデル
6.2.2 節の概念を踏まえた実証モデルの構築にとりかかる。ベースとなるモデルは Bank of England(1999)[2] で
採用しているイングランド銀行マクロモデルのスモールスケールバージョン (以下、SSMMs と称する (Small Scall
Macroeconomic Models)) である6 。このモデルは小規模だが、ダイナミックオープンエコノミーを表現している。
このモデルは金融市場において明確にフォワード・ルッキングのスタンスをとっており、それゆえ潜在的には財市
場もフォワード・ルッキングである。
yt
mt − pt
πt
xe,t
it
= α0 + α1 yt−1 + α2 Et yt+1 + α3 (it−1 − Et−1 πt ) + α4 xt−1 + εIS,t
(6.23)
= β0 + β1 yt + β2 it + εLM,t
(6.24)
= γ0 + γ1 Et πt+1 + (1 − γ1 ) πt−1 + γ2 yt + µ [(1 − γ1 ) ∆xt − γ1 Et ∆xt+1 ] + επ,t
(6.25)
= θ0 + Et xt+1 − it + Et πt+1 + εU IP,t
(6.26)
= φπ Et−1 πt+8 + φy yt
(6.27)
∆ は 1 階差を示すオペレータ、Et は数学的期待値を示す。yt は産出量、it は名目金利、xe,t は実質為替レート、
mt は名目マネー、pt は物価水準を示す (全て対数値)。また、πt = pt − pt−1 でインフレ率を示し、実質金利は
it − Et πt+1 で表される。Et πt+1 は t 期において与えられた情報に基づく t + 1 期の期待インフレ率のことである。
5 東洋経済新報社ホームページ
6 SSMM
http://www.toyokeizai.co.jp/db/economate/eco/ec 03.html 参照。
の名称は King(1994)[49] によってつけられた。なお、類似のモデルに MaCallum and Nelson(1999)[55]、Batini and
Nelson(2000)[4] がある。
137
第 6 章 内生的貨幣供給理論をふまえた貨幣総量再評価
εIS,t , εLM,t , επ,t , εU IP,t はそれぞれ撹乱項を示す。(6.23) は IS 方程式、(6.24) は LM 方程式、(6.25) は総供給関
数、(6.26) はアンカバーの金利裁定条件、(6.27) は金融政策ルールをそれぞれ示す。なお、潜在産出量および外国
変数は一定と仮定している。
(6.23) は IS 方程式で、産出量が前期産出量 (0 < α1 < 1)、次期期待産出量 (0 < α2 < 1)、実質金利、実質為替
レートに依存していることを示す。潜在産出量は一定と仮定しているので、産出量は本質的に産出ギャップととら
えることができる。α2 > 0 ならば、総需要はフォワード・ルッキングであり、金融政策は将来の産出量期待に影
響を与えることによって、今期産出量に影響を及ぼすことが可能となる。しかし、α2 = 0 ならば産出量は今期に
おいて事前決定的であり、金融政策が期待に働きかけて産出量に影響を及ぼす余地はないことになる。実質金利
の上昇は投資にネガティブな効果を、為替レートの高騰 (xe,t の減少) も産出量にネガティブな影響をもたらすと
考えられる。よって α3 < 0, α4 > 0 が期待できる。
(6.24) は LM 方程式である。一般的な貨幣需要関数であり、実質所得に正 (β1 > 0)、名目金利に負 (β2 < 0) に
作用し、それぞれ貨幣の取引動機、投機的動機を表す。
(6.25) は開放経済の総供給関数であり、国内財のプライシングは粘着的契約を通じて行われていると設定して
いる。インフレは次期インフレ期待 (0 < γ1 < 1) と、前期インフレ率に依存している。インフレ係数の合計が 1
になるのは、この定式化が長期フィリップス曲線の垂直性を示していることを意味する。すなわち、産出ギャップ
とインフレ率は長期において関係がないのである。さらに今期及び来期の期待為替レート変化も盛り込んでいる。
µ はその盛り込み度を示す指標である。
(6.26) はアンカバーの金利裁定条件である。実質為替レートの期待変化は、投資家の金利裁定行動を通じて実
質の内外金利差と等しくなる。同式からわかるように、今期の実質為替レートは来期の期待実質為替レートに依
存しており、フォワード・ルッキングに決定されている。誤差項は外生的確率リスクプレミアムと解釈できるが、
簡単化のためホワイトノイズとしている。7
(6.27) は中央銀行の金融政策ルールであり、名目金利が目標インフレ率 (一定) と期待インフレ率の乖離、およ
び産出量と潜在産出量 (一定) との乖離の加重結合 (パラメータはそれぞれ φπ 、φy ) によって成り立つことを示す
テイラールールに近似した形となっている。
このモデル体系から重要なインプリケーションが導き出せる。中央銀行の利子率決定金融政策ルールでは貨幣
総量 m が含まれておらず、mt 以外の全ての変数が (6.24) を考慮しないで決定されることから、この式は貨幣総
量の内生的パスを決定付ける式であるということがわかる。この SSMMs は貨幣の内生性をよく表しているのだ
が、このモデルでは通貨性預金供給者である銀行のビヘイビアが示されていない。これはバンキングセクターが
単順に資金の仲介者として機能していることを示すものである。貸付資金の供給者として経済循環の拡大・縮小
に貢献するような銀行のビヘイビアを付加した修正モデルを提示しなければ、貨幣の機能に著しい制約をつける
ことになる。したがって、次節ではバンキングセクターを描写したモデルのもと、さらに実証分析を進めていく。
7 誤差項に関しては、さらに精緻化し正の自己回帰過程とすることもできる。
138
第 6 章 内生的貨幣供給理論をふまえた貨幣総量再評価
6.3.2
修正モデルと推計
本節では、前節で導入されたイングランド銀行マクロモデルを若干修正したモデル構築を行い、次いで日本の
データを用い回帰分析を行う。重要な修正点は代表的経済主体として銀行のビヘイビアを導入したことである。変
数はイングランド銀行モデルのものを踏襲し、さらに icall,t はコールレート、xa,t は企業家のアニマルスピリッツ、
iL,t は貸出金利、kt は預金準備率、BRt は借入準備、N BRt は非借入準備、id,t は公定歩合とした変数を新たに
加える。また ε0IS,t 、ε0LM,t 、ε0π,t 、ε0U IP,t 、εBR,t 、εicall,t 、εiL,t はそれぞれ撹乱項を、∆ は 1 階差を示すオペレータで
ある。
yt
mt − pt
πt
xe,t
BRt
icall,t
iL,t
= α00 + α10 yt−1 + α20 (icall,t − πt+1 ) + α30 xa,t + α40 xe,t−1 + α50 (iL,t − πt+1 ) + ε0IS,t
(6.28)
= β00 + β10 yt + β20 (icall,t − πt+1 ) + β30 kt + ε0LM,t
(6.29)
= γ00 + γ10 πt−1 + γ20 yt−1 + γ30 ∆xe,t + ε0π,t
(6.30)
= θ0 + Et xe,t+1 − icall,t + Et πt+1 + ε0U IP,t
(6.31)
= λ0 + λ1 N BRt + λ2 (icall,t − πt+1 ) + λ3 yt + λ4 xa,t + λ5 (iL,t − πt+1 ) + εBR,t
(6.32)
= ρ0 + ρ1 ∆id,t + ρ2 N BRt + ρ3 icall,t−1 + εicall,t
(6.33)
= ψ0 + ψ1 icall,t + ψ2 N BRt + ψ3 πt + εiL,t
(6.34)
(6.28) は実質産出量決定式である。(6.17) の総需要決定式に準じたものとなっており、貸出量の構成要因である
実質貸出金利、実質短期金利8 、所得、企業家期待が盛り込まれた形となっている。α30 > 0 は (6.23) から、α10 > 0、
α40 > 0 は 6.2.2 節理論モデルの偏微分符号から予想されるが、α20 , α50 は貸出需要・供給両サイドに関係する変数
であり、符号条件は確定しない。なお本節では主要企業短観 D.I. 業況予測を企業家期待の代理変数としている。
(6.29) は実質貨幣総量決定式であり、(6.18) の構成要因である実質短期金利9 、準備率10 、所得が含まれていて、
β10 > 0、β20 < 0 が予想される。β30 の符号は確定しない。この点に関しては、6.3.5 節で詳述する。
(6.30) は開放経済の総供給関数であり、(6.25) で γ1 = 0 とおき、新たにパラメータ γ30 を付加したものに等し
い。γ10 > 0, γ20 > 0, γ30 > 0 が予想される。総供給関数に直接マネーサプライ等の金融変数を考慮に入れて分析す
る余地もあるが、本章では実質為替レートが金融変数に即座に反応するものと仮定し、これを一種の金融変数代
理変数とみなしている11 。
(6.31) はアンカバーの金利裁定条件であり (6.26) に等しい。
(6.32) は中央銀行借入準備関数であり、6.2.2 節での借入準備関数の構成要因 BR = BR (N BR, L (rL , rB , Y, xa ))
を線形で表したものである。λ1 < 0、λ3 > 0、λ4 > 0 が予想される。λ2 、λ5 は貸出需要・供給両サイドに関係す
8 貸出関数には債券利子率が含まれているが、(6.11)
でコールレートと相関していることから、コールレートで完全代替していると仮定し
ている。
9 前注と同じく債券利子率を代替している。
10 (6.7) を考慮すると、預金金利にはコールレートおよび準備率が関係していることがわかる。
11 Blanchard and Fischer(1989)[11]ch.10 は労働市場を考慮に入れ、価格方程式と賃金方程式の組み合わせからなるインフレ関数を提示
している。
139
第 6 章 内生的貨幣供給理論をふまえた貨幣総量再評価
る変数であり、事前に符号条件は予想し得ない。
(6.33) は短期市場金利の決定式であり、(6.12) を線形考慮した結果である。id,t を階差に変形したのは多重共線
性を回避するためである。ρ1 > 0、ρ2 < 0、ρ3 > 0 が期待される。
(6.34) は貸出金利の決定式であり、α,p を一定として (6.13) を線形考慮した結果である。ψ1 はプラス ψ2 < 0、
0 < ψ3 < 1 が期待される。
推計方法は OLS で、推計期間は 1980 年第 1 四半期から 2004 年第 2 四半期までで行った。各変数の出所は表
6.1 に、推計結果は表 6.2 に示される。
表 6.1: 使用変数
変数名
yt
icall,t
iL,t
id,t
kt
xe,t
mt
pt
xa,t
BRt
N BRt
使用変数
実質国内総生産（季節調整値、95 年基準、単
位 10 億) の対数値
コールレート（有担保、中心、平均）
貸出約定平均金利
公定歩合（月末平均）
預金準備率（都銀クラス、流動性預金）
実質実効為替レート (73 年基準) の対数値
M 2 + CD 平均残高、(季節調整値、単位 10
億) の対数値
消費者物価指数、総平均 (95 年=100)
主要企業短観 D.I. 業況予測
日本銀行銀貸出の対数値
(ハイパワードマネー− BRt ) の対数値
出所
内閣府「国民経済計算年報」
日本銀行調査統計局「経済統計月報、同年報」
日本銀行調査統計局「経済統計月報、同年報」
日本銀行調査統計局「経済統計月報、同年報」
日本銀行調査統計局「経済統計月報、同年報」
日本銀行調査統計局「経済統計月報、同年報」
日本銀行調査統計局「経済統計月報、同年報」
総務省「消費者物価指数」
日本銀行「企業短期経済観測」
日本銀行調査統計局「経済統計月報、同年報」
日本銀行調査統計局「経済統計月報、同年報」
表 6.2: 推計結果
(6.28) 式
(6.29) 式
(6.30) 式
(6.32) 式
(6.33) 式
(6.34) 式
α0 1
0.9640
(92.8222)
β01
1.6826
(43.0055)
γ01
-0.3150
(-3.2338)
λ1
-4.6604
(-15.1206)
ρ1
1.5727
(17.9812)
ψ1
0.5196
(21.4312)
α0 2
-0.0006
(-0.4267)
β02
-0.0102
(-4.2738)
γ02
-0.0162
(-4.8204)
λ2
0.2055
(2.7299)
ρ2
-0.1798
(-1.7389)
ψ2
-1.1848
(-8.5881)
α0 3
0.0171
(1.9477)
β03
0.0782
(6.2009)
γ03
-0.0209
(-1.5946)
λ3
10.8501
(15.8815)
ρ3
0.9739
(57.2957)
ψ3
-2.1217
(-0.3027)
α0 4
0.0002
(3.7360)
λ4
-0.0020
(-0.8380)
α0 5
-0.0010
(-0.5137)
λ5
-0.2790
(-2.2810)
R¯2
0.9979
s.e.
0.0085
D.W.
2.3197
0.9869
0.0346
0.3743
0.2130
0.0057
1.7462
0.8136
0.4454
0.8596
0.9921
0.2817
1.7426
0.9700
0.3849
0.2884
定数項は省略
期間は 1980 年第 1 四半期から 2004 年第 2 四半期まで
(6.31) 式は定義式なので推計にはそぐわない
(6.28) で符号が不確定としていた α20 , α50 は説明力が弱くどちらともいえない。多重共線性が表出したものと思
われるが、貸出需要関数・供給関数の両サイドの符号条件が相殺しあったものであるともとれる。(6.29) で符号が
140
第 6 章 内生的貨幣供給理論をふまえた貨幣総量再評価
不確定としていた β30 は正で有意であった。準備率の引き下げに対し、貨幣総量の減少を伴うことを意味するが、
その含意については 6.3.5 節にて考察する。(6.30) では γ10 < 0, γ20 < 0 と予想とは逆になった。ただし、決定係数
から判断してフィットが悪いため、的確に現実の総供給関数を示しているかといえば疑問の残る結果となった。潜
在 GDP に比して十分低いレベルに現実の GDP が位置しているともとれるが、関数形、使用変数の定常性を含め
再検討課題とする。(6.32) に関しては λ2 > 0、λ5 < 0 であり、貸出需要サイドの意向が強く表れた結果になった。
(6.33) は符号条件、有意水準、系列相関で満足のいく結果だった。(6.34) は ψ1 がプラスとなり、インターバンク
金利であるコールレートの動向が波及して銀行貸出金利に影響を及ぼすという通常の理論が支持される結果となっ
た。その他の符号に関しては予想された符号条件が該当した。
マネーに関してのインプリケーションは次のとおりである。まずベースマネーは、(6.32) からその構成要因であ
る N BRt が大きくネガティブに効いていることから、買いオペによる金融緩和策が銀行の借入準備返済という形
である程度相殺される可能性を示唆している。ただし、近年においてベースマネーの構成が大きく非借入準備に
よっていることから、金融政策当局のベースマネーコントローラビリティはある程度確保させるものだと判断さ
れる。一方、貨幣総量に関しては (6.29) を見るかぎり直接操作できる変数が準備率のみであるが、現時点では預
金準備率は預金引出に備えるものとしての性格が強く、金融政策調整としては位置していないように思われる12 。
その点からすると、貨幣総量はマクロ経済システムの諸力から構成されるものであり、ベースマネーに比べると
中央銀行のコントローラビリティが低いといわざるを得ない。
以上の推計結果を用い、次節で内挿ファイナルテストを行い、モデルの追跡力を検証したうえで、外挿シミュ
レーションを実行していく。
6.3.3
ファイナルテスト
連立方程式モデルのテストを行う際、各方程式の推定に OLS を用いると・誤差項と説明変数の間に相関が生じ、
パラメータの不偏性・一致性が失われ、また識別性の問題が生じる。これに対処する方法のひとつとして 2 段階
最小二乗法 (TSLS) があり、それにより一致性が保証され、過剰識別の問題が解決される。しかしながら、TSLS
を適用すると偏りは減るが、OLS を適用した場合に比べ平均平方誤差が増大するというコストを払わねばならな
い。また佐和 (1973)[101] によると、推計方法によりもたらされる予測の改善は、データの精度の向上、モデルの
スペシフィケーションの改善、外生変数の想定ミスによってもたらされる予測の改善に比べれば相対的に小さい
としている。こうしたことから本節では連立方程式体系に OLS で得たパラメータを適用していく。
操作に注意する点は、名目金利のゼロ%制約である。このことを考慮するために (6.33) を以下のように修正した。
icall,t = max {0, ρ0 + ρ1 ∆id,t + ρ2 N BRt + ρ3 icall,t−1 + εicall,t }
(6.330 )
12 実際、準備率操作は公定歩合操作に比べ極めて稀にしか行われなくなっており、その稀なケースも制度見直しに絡んでいることが多い。
1991 年 10 月には 10 年ぶりに準備率引下げが行われたが、これについても、準備預金制度が超過累進制を採っているため、預金規模の拡大
に伴い準備率を変更しなくとも銀行が無利子で保有しなければいけない準備預金額の対預金比率が高まることに伴う収益上の負担軽減を企図
したものであり、金融緩和の趣旨にも沿っているものの、技術的調整の色彩が濃い。
141
第 6 章 内生的貨幣供給理論をふまえた貨幣総量再評価
内生変数は、icall,t 、iL,t 、BRt 、mt 、xe,t 、yt 、πt 、外生変数は xa,t 、id,t 、kt 、N BRt であり、そのうち操作変
数は id,t 、kt 、N BRt を考える。ファイナルテストは期間が 1980 年第 3 四半期から 2004 年第 2 四半期までで行っ
た。収束計算は Gauss-Seidel 法を用い、収束回数最大 10000、許容基準を 1e-06 程度とした。実績値と推計値の比
較を図 6.1 で表す。実線は実績値、点線はシミュレーションによる推計値である。
各変数の当てはまりを見てみる。icall,t , iL,t , BRt , mt , yt はほぼ実績値をトレースしているが、xe,t , pt はやや
フィットが悪い。それは、その他海外要因を全て一定と仮定した国内分析モデルの限界を示しているのだろう。し
かしながら、xe,t , pt とも大きな流れはとらえており、モデル全体として良好な結果が得られたと判断される。よっ
て、本章ではこのモデルでのパラメータを利用し、政策オプションの違いによる短期シミュレーションを行い、政
策当局の貨幣総量に対するコントローラビリティおよび実質 GDP を主とした実体経済との関係を検証していく。
図 6.1: ファイナルテストでの実績値との乖離
i_call
14
i_L
BR
10
12
9
12
11
8
10
7
8
6
6
5
10
9
4
4
3
2
8
2
0
7
1
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
p
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
m
x
4.65
13.6
5.2
4.60
13.4
5.1
13.2
5.0
13.0
4.9
12.8
4.8
12.6
4.7
12.4
4.6
4.35
12.2
4.5
4.30
12.0
4.55
4.50
4.45
4.40
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
4.4
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
y
13.3
13.2
13.1
13.0
Actual
Estimation
12.9
12.8
12.7
12.6
80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
142
第 6 章 内生的貨幣供給理論をふまえた貨幣総量再評価
6.3.4
シミュレーション
金融政策の効果を 2004 年第 3 四半期から 2006 年第 4 四半期までの短期的視点から考察する。外生変数を xa,t 、
id,t 、kt 、N BRt とし、以下のシナリオを用意した。
• ベースライン：現状維持のケース xa,t = xa,t−1 、id,t = id,t−1 、kt = kt−1 、N BRt = N BRt−1
• シナリオ 1：金融緩和 (a) のケース xa,t = xa,t−1 、id,t = id,t−1 、kt = kt−1 、N BRt ：トレンドに沿って
上昇
• シナリオ 2：金融緩和 (b) のケース xa,t = xa,t−1 、id,t = id,t−1 、kt：さらに低下、N BRt：トレンドに沿っ
て上昇
• シナリオ 3：金融引締めのケース xa,t ：低下、id,t ：引き上げ、kt = kt−1 、N BRt ：減少
• シナリオ 4：企業家のマインド改善のケース xa,t ：上昇、id,t = id,t−1 、kt = kt−1 、N BRt = N BRt−1
1 番目のケースはベースラインと位置づけ、予測期間中の各外生変数を直前値で固定させている。具体的には業
況予測値 D.I. を直前値の x = 4 で、公定歩合は id,t = 0.1、準備率は kt = 1.3、非借入準備は N BRt = 13.8924 に
固定させている13 。シナリオ 1 は金融緩和のケース (a) でベースラインと比べると、非借入準備 N BRt をトレン
ドに沿って増加させた場合を考えている点が特徴である。図 6.2 から、実績値からは非借入準備の対数値がラフに
見てトレンドを伴っているのがうかがえる。したがってこのビヘイビアをシンプルに表現するために、 N BRt が
タイムトレンド及び 4 期の自己相関構造を持っていると仮定した。回帰させた結果、次の推計式を得た。
図 6.2: 非借入準備 (N BRt ) とトレンド
N BRt = 10.027 + 0.040 ∗ (@T REN D) + [AR(1) = 1.079, AR(2) = −0.906, AR(3) = 0.405, AR(4) = −0.249]
(6.35)
この式から 2006 年第 4 四半期までの外生値を与えトレンドに沿って増加させた場合を考えた。他の外生変数は
ベースラインと同じである。このケースをシナリオ 1 とした。シナリオ 2 はシナリオ 1 の非借入準備のビヘイビ
13 変数には対数値を使っているので、元に戻すと
108 兆円に相当する。
143
第 6 章 内生的貨幣供給理論をふまえた貨幣総量再評価
アに加え、さらに預金準備率 kt を現行の半分、0.65% に引き下げた金融緩和のケース (b) を考えている。シナリ
オ 3 は金融引締めのケースで、企業家の心理が冷え込んだことに対して、xa,t をサンプル中ミニマムの値 −46(94
年第 1 四半期) で固定し、公定歩合 id は改定前の 0.25 に引き上げた。準備率は変化なく、非借入準備を 10%削減
させた場合 (10.8 兆円の減少) を考えている。シナリオ 4 は企業家のマインド改善のケースで、xa,t をサンプル中
マキシマムの値 54(89 年第 3、第 4 半期) で固定した。何らかの外生ショックにより企業家のマインドが好転する
場合を想定しており、意図せざる政府支出増大、法人税減税、外国の輸入需要増大なども含まれる。他の変数は
ベースラインと同じである。各シミュレーションとベースラインとの比較は図 6.3 から図 6.6 に、要約は表 6.3 に
示される。
図 6.3: ベースラインと金融緩和 (a)[シナリオ 1]
i_call
i_L
1.0
BR
1.7
8.0
1.6
0.5
7.5
1.5
7.0
1.4
0.0
1.3
6.5
1.2
-0.5
6.0
1.1
5.5
1.0
-1.0
2004Q3
2005Q1
2005Q3
2006Q1
2006Q3
0.9
2004Q3
2005Q1
2005Q3
p
2006Q1
2006Q3
5.0
2004Q3
m
13.50
4.7902
4.583
13.49
4.7901
4.582
13.48
4.7900
4.581
13.47
4.7899
4.580
13.46
4.7898
4.579
13.45
4.7897
4.578
2004Q3
13.44
2004Q3
4.7896
2004Q3
2005Q3
2006Q1
2006Q3
2005Q1
2005Q3
2005Q3
2006Q1
2006Q3
2006Q1
2006Q3
x
4.584
2005Q1
2005Q1
2006Q1
2006Q3
2005Q1
2005Q3
y
13.288
13.284
13.280
13.276
Baseline
13.272
Scenario 1
13.268
13.264
13.260
13.256
13.252
2004Q3
2005Q1
2005Q3
2006Q1
2006Q3
本論文は貨幣総量に関しての考察を主としているので、その他内生変数の反応に関しては、ベースラインとの
乖離として以下の簡単な記述にとどめておく。
• インターバンク金利であるコールレートはどのシナリオをとっても下限 0%に張り付いている。一方、貸出
金利は金融緩和に対し 2 年間で 0.675%ポイント低下、引締めに対し 0.123%ポイント上昇、マインド改善に
対し 0.002%ポイント上昇と、妥当な動きを示している。
• 借入準備に関して、非借入準備のトレンドに沿っての拡大は、(6.35) に従って、金融緩和策として 2 年で約
76 兆円増加していくと仮定した。その動きに対して、借入準備はベースラインとの比で 2549 億円のマイナ
144
第 6 章 内生的貨幣供給理論をふまえた貨幣総量再評価
図 6.4: ベースラインと金融緩和 (b)[シナリオ 2]
i_call
i_L
1.0
BR
1.7
8.0
1.6
0.5
7.5
1.5
7.0
1.4
0.0
1.3
6.5
1.2
-0.5
6.0
1.1
5.5
1.0
-1.0
2004Q3
2005Q1
2005Q3
2006Q1
2006Q3
0.9
2004Q3
2005Q1
2005Q3
p
2006Q1
2006Q3
5.0
2004Q3
4.7902
4.583
13.48
4.7901
4.582
13.46
4.7900
4.581
13.44
4.7899
4.580
13.42
4.7898
4.579
13.40
4.7897
4.578
2004Q3
13.38
2004Q3
4.7896
2004Q3
2006Q1
2006Q3
2005Q1
2005Q3
2006Q1
2006Q3
2006Q1
2006Q3
x
13.50
2005Q3
2005Q3
m
4.584
2005Q1
2005Q1
2006Q1
2006Q3
2005Q1
2005Q3
y
13.288
13.284
13.280
13.276
13.272
Baseline
Scenario 2
13.268
13.264
13.260
13.256
13.252
2004Q3
2005Q1
2005Q3
2006Q1
2006Q3
図 6.5: ベースラインと金融引締め [シナリオ 3]
i_call
i_L
.20
.16
BR
1.84
8.1
1.80
8.0
1.76
7.9
1.72
7.8
1.68
7.7
1.64
7.6
.12
.08
.04
.00
2004Q3
2005Q1
2005Q3
2006Q1
2006Q3
1.60
2004Q3
2005Q1
p
2005Q3
2006Q1
2006Q3
7.5
2004Q3
2005Q1
2006Q1
2006Q3
2006Q1
2006Q3
x
m
4.584
13.50
4.7902
4.583
13.48
4.7900
13.46
4.582
2005Q3
4.7898
13.44
4.581
4.7896
13.42
4.580
4.7894
13.40
4.579
13.38
4.578
2004Q3
13.36
2004Q3
2005Q1
2005Q3
2006Q1
2006Q3
4.7892
2005Q1
2005Q3
2006Q1
2006Q3
4.7890
2004Q3
2005Q1
2005Q3
y
13.29
13.28
13.27
13.26
Baseline
13.25
Scenario 3
13.24
13.23
13.22
13.21
13.20
2004Q3
2005Q1
2005Q3
2006Q1
2006Q3
145
第 6 章 内生的貨幣供給理論をふまえた貨幣総量再評価
図 6.6: ベースラインと企業家心理改善 [シナリオ 4]
i_L
i_call
1.0
0.5
BR
1.6150
8.8
1.6145
8.6
1.6140
8.4
1.6135
8.2
1.6130
8.0
1.6125
7.8
0.0
-0.5
1.6120
-1.0
2004Q3
2005Q1
2005Q3
2006Q1
2006Q3
1.6115
2004Q3
7.6
2005Q1
2005Q3
p
2006Q1
2006Q3
7.4
2004Q3
2005Q1
2005Q3
m
4.584
2006Q1
2006Q3
2006Q1
2006Q3
x
13.64
4.7903
4.7902
4.582
13.60
4.580
13.56
4.578
13.52
4.576
13.48
4.7901
4.7900
4.7899
4.7898
4.7897
4.574
2004Q3
2005Q1
2005Q3
2006Q1
2006Q3
13.44
2004Q3
2005Q1
2005Q3
2006Q1
2006Q3
4.7896
2004Q3
2005Q1
2005Q3
y
13.36
13.34
13.32
baseline
Scenario 4
13.30
13.28
13.26
13.24
2004Q3
2005Q1
2005Q3
2006Q1
2006Q3
スとなり、(6.10) の符号条件が該当する結果となった。非借入準備の 10%削減 (10.8 兆円の削減) に対して
は、引締め当初は 1206 億円のプラスであったが、2 年でその関係は逆転し、結局 611 億円のマイナスとなっ
た。どちらの場合でも、非借入準備と借入準備でボリュームに差があるため、カウンターアクションが発生
してもベースマネーの政策当局のコントローラビリティはかなり高いといえる。ただし、金融緩和の効果が
実質 GDP に明確に及ぼされないことから、インターバンク市場の資金がその他のオープン市場へ流れにく
くなっていることがうかがえる。また、マインド改善に対しては 2766 億円の増加となった。
• 実質実効為替レートは金融緩和に対し 0.002 円の円安、金融引締めに対し 0.039 円の円高と通常考えられる
反応を示しながらも、非常に小幅な変動にとどまった。また、マインド改善に対しては 0.039 円の円安と通
常考えられる反応を示した14 。ファイナルテストでのフィットの悪さ、海外要因を一定と仮定した本モデル
の限界を示していると思われる。
• 実質 GDP には金融緩和政策がほとんど効かず、2 年間で 2.160 兆円の増大効果しかない。一方引締め策に
はセンシティブに反応し、41.963 兆円の減少効果が表れるという非対称性を示した。実質 GDP を上昇させ
るには、企業家心理の改善が最も大きく影響し 44.312 兆円の増大を示した。
• 金融緩和が物価下落に与える効果は非常に小さく、ベースラインとほぼ同じとなった。逆に引締めでは上昇
14 対数値を戻し、ベースラインの値との比較で計算している。以下
GDP、借入準備、貨幣総量、物価指数とも同じ
146
第 6 章 内生的貨幣供給理論をふまえた貨幣総量再評価
圧力がかかるという、いわゆる“ 物価パズル ”が発生している15 。金融緩和策に対しては 0.016 ポイントの
低下、引締め策に対しては 0.451 ポイントの上昇、マインド改善に対しては 0.438 ポイントの低下を示す。
表 6.3: シミュレーション要約表
現状維持
ベースライン
120.294
変数
実質実効為替レート
実質 GDP(10 億)
587,464
消費者物価指数
97.399
貸出約定平均金利 (%)
1.613
借入準備 (億)
2,796
貨幣総量 (M2+CD)（10 億）
723,988
金融緩和 (a)
シナリオ 1
120.296
(0.002)
589,624
(2,160)
97.383
(-0.016)
0.938
(-0.675)
247
(-2,549)
728,367
(4,379)
金融緩和 (b)
シナリオ 2
120.296
(0.002)
589,624
(2,160)
97.383
(-0.016)
0.938
(-0.675)
247
(-2,549)
692,283
(-31,705)
金融引締め
シナリオ 3
120.254
(-0.039)
545,501
(-41,963)
97.850
(0.451)
1.736
(0.123)
2,184
(-611)
642,036
(-81,952)
マインド改善
シナリオ 4
120.332
(0.039)
631,776
(44,312)
96.961
(-0.438)
1.615
(0.002)
5,561
(2,766)
814,582
(90,594)
2006 年第 4 四半期での値を示す。
( ) はベースラインとの乖離幅を示す。
6.3.5
貨幣総量に関する評価
各シナリオに対する貨幣総量の変化は図 6.7 にまとめて示される。信用市場の諸力によって決定される貨幣総量
は、特に非借入準備の増加による金融緩和 (a)(シナリオ 1) には極めて鈍い反応を示し、ベースラインに比べ 2 年
で 4.379 兆円程度の微増にとどまっている。一方、準備率低下を含めた緩和策 (b)(シナリオ 2) については 31.705
兆円減少の方向を示している。直接的には (6.29) の β30 の正符号が効いているためだが、これはパズルともいえる
もので、一般には準備率低下により銀行の貸出原資が増えることから単純に貨幣総量も増えると思われがちであ
る。しかし 6.2.2 節のマクロモデルでの考察では、
∂M
=
∂k
(
∂C D
∂DD
+
∂rD
∂rD
)
∂rD
∂k
∂C D
∂DD
∂rD
< 0,
> 0,
<0
∂rD
∂rD
∂k
となる。すなわち、貨幣総量の準備率に対する変化は、預金実質金利 1%ポイント増加に対する預金需要の増加幅
と、預金実質金利 1%ポイント増加に対する現金需要の減少幅に依存するということになる。本計測では
∂M
>0
∂k
が当てはまることから、預金需要の限界的増加幅が現金需要の限界的減少幅を下回っているととらえることがで
きる。非借入準備の 10%減額という金融引締め策 (シナリオ 3) については伸び率が逆にマイナスになり、ベース
ラインとの比較では 2 年で 81.952 兆円の減少となる。一番大きな伸びを示したのが企業家期待の増大の場合 (シ
ナリオ 4) で、シナリオ 1 の約 0.605%の上昇率に対し、約 12.513%と大幅な上昇となり、2 年での増加は 90.594
兆円となった。
理論モデルおよび実証モデルで示したように、貨幣総量は事後的・内生的に決定されるものであり、それ自体
15 この物価パズルは、照山
(2001)[122] の VAR による分析でも確認できる。物価の先行指標を導入することにより改善されるとしている
が、コンパクトなモデルを標榜している本モデルの趣旨から、本論文ではこれ以上詳細には入らない。
147
第 6 章 内生的貨幣供給理論をふまえた貨幣総量再評価
原因ではなく結果である。よって、この貨幣総量の変動が直接に実体経済に影響を及ぼすものではない。さらに
金融政策当局の実体経済コントロール性という観点から考えてみと、特に現在の状況からのさらなる金融緩和 (シ
ナリオ 1,2) では貨幣総量のパスがどう変化しようが、実質 GDP はベースラインとほぼ同じパスを通ることから、
ほとんど影響が現れないことがわかる。一方、金融引締め策については実質 GDP の伸びが極めて緩慢になったこ
とから、ゼロ金利という閾値において政策当局影響力の非対称性が強く示される結果となった。なお、産出量を
含め最も大きくプラスに反応したのは企業家マインド改善の場合である。本論文では xa,t についてあくまでも外
生値として扱っているので、これ以上詳細には立ち入らないが、金融政策当局が期待に訴えかける確固たるパス
が確立できるかどうかが当局のコントローラビリティにおいて重要となってくるであろう。
貨幣総量、産出量とも、政策当局による外生的インパクトというよりはマクロ経済システムの諸要因を反映した
内生性の強い集計量であるとことが今回の小規模マクロモデルシミュレーションで明示され、その構成要因の中で
バンキングセクターのビヘイビアを中心とした信用市場を盛り込む妥当性が示されたのではないかと思われる。
図 6.7: シナリオ別貨幣総量変化 (単位 10 億円)
840000
800000
Baseline
Scenario 1
Scenario 2
Scenario 3
Scenario 4
760000
720000
680000
640000
2004Q3
6.4
2005Q1
2005Q3
2006Q1
2006Q3
まとめ
シミュレーションに使われるモデルとしては、IS-LM-BP タイプのものが多い中、本章では銀行のビヘイビアを
内包し、コールレート、貸出金利、借入・非借入準備、企業家期待を取り入れた金融市場により深く言及したモデ
ルとなっている。貨幣総量の生成に関しては、mt , kt 以外の全ての変数のパスが貨幣需給均衡式 (6.29) を経ずに決
定されることから、その方程式は貨幣の内生的パスを示すものであり、位置づけは内生貨幣とすることができる。
実質産出量決定式である (6.28) では、信用市場の需給均衡式 (6.8) で示したような銀行貸出量 Lt を決定付ける
構成要因が含まれていることから、企業の銀行貸出によるファイナンスが所得創出プロセスに組み込まれた式と
考えることができる。Lt が yt に影響を及ぼすということは、貨幣の本質は信用であるとする内生的貨幣供給理論
148
第 6 章 内生的貨幣供給理論をふまえた貨幣総量再評価
の視座に立てば、短期的には貨幣の中立性は成り立たないことになる。
貨幣総量は金融システム内の諸力を通じ内生的に発生するものであり、政策当局が外生的に完全にコントロー
ルできるものではない。よって、この種の分析に使われる、マネーサプライを当局が外生的に変化させた場合、と
いうケースを考察することは適当ではない。
その貨幣総量の動きに関して、金融当局によるアクションや企業のアニマルスピリット増大を含め 5 パターン
を考察したが、今後起こり得るいずれの量的緩和政策アクションも急遽大幅に貨幣総量を変動させるものではな
いことが示された。それに反し産出量は金融引締めには大きく下落し、さらにアニマルスピリットの増大に対し
大きく上昇するというようにセンシティブに反応することがわかった。これらから金融政策効果の非対称性が浮
き彫りとなった。
本章で用いたような小規模モデルのシミュレーション分析では、名目短期金利を変化させる場合やマネーサプラ
イを変化させた場合として議論がなされていることが多いのであるが、どちらの場合も当局が厳密にコントロー
ルすることは難しく、オペや日銀貸出を通じ間接的コントロールをせざるを得ない。この点ではオペを非借入準
備 N BR で代替し、外生変数としてシミュレートしている本章の議論は正確性の点で望ましい。さらに、こうし
た分析ではカリブレーションによるものが多い中、本章では推計式よりパラメータを導出しており、より現実値に
アクセスできるモデルとなっている。
内生的貨幣供給理論をふまえた修正イングランドモデルのファイナルテストによるフィットが良好だったことか
ら、このモデルの妥当性が確認できた。さらに外挿シミュレーション分析から、企業家マインドの影響力の大き
さおよび政策当局による実体経済への限定的影響力が導けた。
課題としては二つ挙げることができる。一つめは、本章では超過準備 S に関して立ち入った分析は行わなかっ
た点である。超過準備が 2001 年以降大幅に積み増されてきている状況 (後掲図 9.1 参照) は、日銀が金融システム
内に発生してきた信用リスクに対する危機感、不安感、懸念といったものに対処するために潤沢な流動性を供給
するという趣旨にのっとって積極的なオペレーションを行ってきた結果と思われる。本章では企業家のマインド
を表すものとして xa を外生変数として導入してきたわけだが、金融システム不安を同系列で扱うべきか如何に関
しては更なる考察が必要となるであろう。
二つめとして、本章はベースとしてイングランド銀行小規模マクロモデルを使用したが、このモデルでストラ
クチュアリスト・アプローチが全て体現されているとは思わなく不十分だということである。特に金融構造の変
化や新たな金融商品 (デリバティブ等) の出現といった金融イノベーションに対応しきれなかったところは第 8 章
で扱う非線形 VAR の分析に委ねなければならない。
149
第 7 章 マクロ経済変数のショック波及分析
7.1
はじめに
前章では理論モデルから導かれた経済構造により忠実な同時方程式構造型マクロモデルを用いて分析してき
た。こうした分析手法に対し、本章および第 8 章は前章のように特定の経済理論に依拠しない VAR(Vector Auto
Regression) モデルによる分析を行っていく。
本章で使用する VAR モデルは、誘導形でありながら再帰的 (recursive) に構造形にすることが可能であり、し
かも長期短期の識別制約を設定することが可能なモデルすなわち構造 VAR(Structural VAR) である。使用する内
生変数は実質所得と実質マネーの 2 変数に限定し、モデルが確定したあとに実物的・貨幣的ショックをモデルに与
えた場合の各変数の影響の程度を検証する (インパルス応答関数)。あわせて各変数のショックが各変数の変動にど
れだけ寄与しているのかを検証する (予測誤差分散分解)。さらに金融システムショックの影響を明示的に捉えるた
めに、第 4 章において TARCH モデルにより別途導出した金融不安の代理変数を外生的に構造 VAR モデルに導
入したモデルについても同様の分析を行う。
第 5 章ではグレンジャーの因果性検定により貨幣と実体経済が双方向性をもつものであることが示された。貨
幣が実体経済に影響を与えるのか、それとも実体経済が貨幣に影響を与えるのか。これは銀行学派、通貨学派の
論争にまで遡ることのできるマクロ経済学の中心的問題の一つであり、この問題を実証的により強固に検証する
ことは大きな貢献となると考えられる。そこで本章では、貨幣としての実質貨幣量 (M2 + CD[季節調整値] ＋郵
便貯金残高を GDP デフレーター [季節調整値] で実質化)、実体経済としての実質 GDP(名目 GDP[季節調整値] を
GDP デフレーター [季節調整値] で実質化) との関係をインパルス応答関数および予測誤差分散分解により再確認
し、あわせて貨幣ショックが実体経済に長期的影響を及ぼすのかという長期非中立性問題を検証する。
ただこのような構造 VAR モデルだと推計期間中のパラメータは固定されるので、金融システムの変容を含包す
るストラクチュアリスト・ビューを十分捉えることはできないおそれがある。よって金融システムが大きく変容
したと考えられる時期で期間を 2 分して分析を行うことにする。なお、パラメータがスムーズに遷移するような
VAR モデルを用いての分析は次章で取り扱うこととする。
1997 年に発生した大型金融機関の連続破綻が、何らかの形で実体、貨幣両経済に影響を与えたことは間違いな
いだろう。このような連続破綻を金融システムの不安定性とみなし、それにより貨幣の予備的需要が変動したと
考え、これまで明示的に考慮されていたとは言いにくい予備的需要の定量化すること、さらにそれが実体経済に
どれだけのインパクトを与えたのかを考察することで近年において貨幣と実体経済との関係の希薄化に何らかの
150
第 7 章 マクロ経済変数のショック波及分析
示唆を提示できるのではないかと考える。
本章では、金融不安度の増大により生じた貨幣総量の変動を予備的需要の変化と位置づけ、予備的需要の影響
を明示的に考慮したうえで、貨幣と実体経済の関係を実証分析していく。
その貨幣の予備的需要はテキスト的な説明では、病気や事故など万が一の支出のために貨幣を備えておこうと
する貨幣需要の動機とある。取引的動機に基づく貨幣需要とあわせて、所得の増加関数として考えられる。1 また、
Newlyn and Bootle(1974)[66] は予備的需要というのは支払手段としての予備的需要と、価値保蔵としての予備的
需要に 2 分されるとしている。前者は所得に依存し、後者は利子率に依存するとしている2 。さらに木村・藤田
(1999)[112] では民間主体が直面する資金繰りに関する先行きの不確実性の増大が、企業や家計の支出行動や貨幣
に対する予備的需要を変化させたとしている。
本章では、木村・藤田 (1999)[112] に従い、まず予備的需要を考慮に入れない VAR モデル、次に予備的需要を
TARCH(Threshold AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity Model) モデルにより別途導出し、外生変数
として導入した VAR を求める。その後比較検討を行う。スタンスとしては、モデルのラグ構造に関しての事前制
約を極力廃し、経済データから得られる情報を尊重してモデルを決定するという手法を使う。さらに、経済学的
な意味合いを付与するために、構造 VAR モデルを利用する。その際に識別が問題となってくるが、本章では識別
制約として 2 種類を用いて考察していく。すなわち変数間の制約が同時点構造に置かれている短期モデルと、長
期的依存関係を考慮した長期中立制約モデルである。これを GDP と貨幣の 2 変数モデルで検討していく。推計期
間は 1970 年代以降直近までとするが、構造変化があったとされる 1980 年代中頃で期間を 2 分して分析を試みる。
予備的需要については 4.5 節で TARCH モデルにより定量化した金融不安を示す代理変数を外生変数として導入
することにする。
7.2
モデル
所得、貨幣総量のようなマクロ経済時系列変数は、同時点で相互に依存し、過去の互いの値にも依存すると共
に経済的なショックを受けて変動している。そうした依存関係を近似的に線形で、
A0 xt
= c + A1 xt−1 + A2 xt−2 + · · · + Aq xt−q + ²t ²t ∼ i.i.d.(0, D)
(7.1)
= c + A(L)xt + ²t

(7.2)

 1


 a21

A0 = 
 ..
 .


an1
1 最近ではコンピュータ
a12
···
1
..
.
···
an2
···
..
.
a1n 


a2n 

.. 

. 


1

 a11i


 a21i

Ai = 
 ..
 .


an1i

a12i
···
a22i
..
.
···
an2i
···
..
.
a1ni 


a2ni 

.. 

. 


anni
(i = 1, · · · , q)
2000 年問題に際しての現金残高が例年より 1%程度増加したのが該当する。しかし、日本の M2 + CD で評価す
るかぎり、格別高い伸び率を示しているとはいえない。
2 より詳細は、得田 (2002)[126] 参照。
151
第 7 章 マクロ経済変数のショック波及分析


 x1t


 x2t

xt = 
 ..
 .


xnt
















²t = 





²1t 


²2t 

.. 

. 


²nt


 c11


 c21

c=
 ..
 .


cn1
c12
···
c22
..
.
···
cn2
···
..
.
c1n 


c2n 

.. 

. 


cnn


σ12



 0

D = E(²t ²0t ) = 

 0


0
0
0
σ22
0
0
..
0
···
.
0 


0 

.. 

. 


σn2
のような構造形として表わす。L はラグオペレータである。ここで、Ai (i = 0, · · · , q) は n × n の定数からなる係
数行列であるが、後の誘導形から構造形への変形で経済の同時決定構造を識別するために対角要素が 1 であるよ
うな下三角行列を考える。また ²t は構造ショックと考えられるベクトルであり、異時点では相関を持たず、その
分散共分散行列 D は対角行列となり、平均ゼロの同一分布に従って発生する確率変数として捉えられる性質であ
るとする3 。
実際に推計するために、構造形から導出される次のような誘導形を用いる。(7.1) の両辺に A−1
0 をかけ、
−1
−1
−1
−1
xt = A−1
0 c + A0 A1 xt−1 + A0 A2 xt−2 + · · · + A0 Aq xt−q + A0 ²t ²t ∼ i.i.d.(0, D)
さらにパラメータを置き換えると、
xt
= k + B1 xt−1 + B2 xt−2 + · · · + Bq xt−q + ut ut ∼ i.i.d.(0, Σu )
(7.3)
となる。誘導形と構造形の VAR パラメータ間の関係は、
−1
k = A−1
0 c Bi = A0 Ai
(i = 1, · · · , q)
(7.4)
−1
−1 0
−1
−1 0
0
0
ut = A−1
0 ²t ⇒ E(ut ut ) = Σu = A0 E(²t ²t )(A0 ) = A0 D(A0 )
(7.5)
である。誘導形の撹乱項はそれぞれ ²1t , ²2t · · · の構造ショックを含む可能性があるため、以降で示す 2 種類の識別
条件を課すことにより識別している。
(7.3) の誘導形 VAR は、次のように誘導形ショック u による無限 VMA(Vector Moving Average) モデルに変換
できる。
xt
= k + (B1 L + B2 L2 + · · · + Bq Lq )xt + ut
= k + [B(L)] xt + ut
[I − B(L)] xt
xt
= k + ut
−1
= [I − B(1)]
−1
k + [I − B(L)]
ut
(7.6)
= k̃ + Φ0 ut + Φ1 ut−1 + Φ2 ut−2 + · · ·
誘導形ショック Φs (s = 0, 1, 2, · · · , n) は 1 単位に対する各変数の s 期後の反応を示す係数パラメータである。duj
だけの第 j 変数の誘導形ショックが s 期後に第 i 変数 xi に与える変化を φij,s とすると、以下の形に変形できる。
φij,s (= dxit+s ) =
∂xit+s
dujt = [Φs ]i,j dujt
∂ujt
(7.7)
3 経済に発生するショックは、その本源的な段階までさかのぼれば、相互に独立したショックから成立しているという考え方に基づく。
152
第 7 章 マクロ経済変数のショック波及分析
こうしてショックに対する各変数の変化を時間を追って表わしたものが誘導形インパルス応答関数である。
(7.6) は Christiano, Eichenbaum and Evans(1996)[13] に基づき、構造ショック ²t による無限 VMA および構造
形インパルス応答関数に変換すると以下のようになる。
xt
−1
= [I − B(1)]
−1
A−1
0 c + [I − B(L)]
A−1
0 ²t
−1
−1
= c̃ + Φ0 A−1
0 ²t + Φ1 A0 ²t−1 + Φ2 A0 ²t−2 + · · ·
(7.8)
= c̃ + Γ0 ²t + Γ1 ²t−1 + Γ2 ²t−2 + · · ·
(Γi = Φi A−1
0 )
= c̃ + [Γ(L)] ²t
γij,s (= dxit+s ) =
∂xit+s
d²jt = [Γs ]i,j d²jt
∂²jt
(7.9)
本章で用いるインパルス応答関数は (7.9) に基づいて求め、その累積値を表すことで構造ショックの累積的効果を
検討している。
7.3
推計
識別制約
(7.2) は同時方程式体系であり、そのまま OLS 推定を行うとバイアスがかかり一致性を持たない。よって (7.3)
を OLS で推定し、その後 (7.4)、(7.5) を用いて構造形パラメータを回復するといった手順をとる。
本章では構造 VAR を識別するために、制約条件を以下の 2 つに分類する。
1. 経済から同時決定構造を排除し、各変数が再帰的 (recursive) に決定される構造を仮定する再帰的制約
同時点係数行列 A0 に下三角行列という制約を課す。これは、構造 VAR 内の同時点の外生性が x1t >
x2t · · · > xnt であり、各変数はこの順に再帰的に決定されることに対応している。この場合、(7.5) はコレス
キー分解 (Cholesky decomposition) を表わし、推計された同時点係数行列 Â0 は丁度識別 (just identified)
される。この識別を次の長期制約に対し短期制約とする。
2. 構造ショックが経済に与える長期的な影響に対して制約を課す長期中立制約
Blanchard and Quah(1989)[10] に基づくと、構造形インパルス応答 (7.9) から構造ショック ²jt による変
数 xi への長期累積的影響は、
∞
∑
s=0
γij,s =
∞
[∑
]
Γs
i,j
s=0
d²jt
(7.10)
である。ここで、Γs は最終形 VMA(7.8) の係数パラメータであるので、
∞
∑
−1
Γs = [I − B(1)]
A−1
0
(7.11)
s=0
153
第 7 章 マクロ経済変数のショック波及分析
は構造ショックの長期的な影響の累積を表わす行列である。長期中立性制約は、誘導形 VAR パラメータ推
定値 B̂(1) =
∑q
h=0
B̂h を用いて、この長期累積応答行列の長期的中立制約のかかる要素をゼロにするという
−1
制約をかけるものである。言い換えると、(7.8) で行列 [I − B(1)]
A−1
0 は、構造ショック ² による影響を
無限に累積したものを表わす。長期中立制約はこの行列にゼロ制約を課すものである。7.3.2 節、7.4.2 節は
このような制約に基づき推計されている。
推計期間
推計期間は 1973/1Q から 1985/1Q と 1985/2Q から 2004/2Q で設定する。始期についての設定理由は次のよう
に考える。1960 年代以前の日本の金融政策の目的の中心が国際収支の均衡に置かれていた4 。そうした状況の下で
の政策反応関数および固定相場制下での金融政策の波及構造とは、1970 年代以降の物価安定と持続的成長を主要
な目的とした状況の下の政策反応関数および変動相場制下での金融政策の波及構造と異なる可能性が高い。さら
に石油ショックという外生的供給ショックのため、始期をより掘り下げると VAR の係数の変化だけでなく採用す
る変数自体も異なることを考慮しなければならないと考えるためである。そして、1985 年で期間区分をしたのは
次の理由からである。バンキングセクターによる ALM(Asset and Liability Management) が金融イノベーション
に繋がっていくという本論文で主張するプロセスを通じ、バンキングセクターの外部資金源泉に対する依存度は
過剰なものとなっていった。同時に法・個人金融資産が増大していったのは第 4 章で示した通りである。こうした
図 7.1: コール市場資金残高 (平均残高)
(出所) 日本銀行 金融システムの変容は実物・貨幣ショックによる両部門の反応をよりセンシティブにすると考えられる。このこと
は前掲図 4.1 法・個人金融資産残高の推移での 1985 年を境にした伸び率およびボラティリティの差異や、図 7.1
の同じく 1985 年を境にした短期金融市場の一つであるコール市場の急速な発達とその後の大きな変動に如実に表
4 詳細は、筒井
(1986)[121] 参照。
154
第 7 章 マクロ経済変数のショック波及分析
われている。すなわち、金融と共に実体経済が安定的に推移した期間と、金融自由化が進展し金融のディスター
バンスが発生した期間とを明確に区別するため 1985 年で区切ったのである。
使用変数
推計に使用する変数は、mt を実質貨幣量の対数値 (M2 + CD[季節調整値] ＋郵便貯金残高を GDP デフレーター
[季節調整値] で実質化)、yt を実質 GDP の対数値 (名目 GDP[季節調整値] を GDP デフレーター [季節調整値] で
実質化)、DVt を不確実な支払必要額に対する予備的需要の代理変数とおいている。なお、この代理変数は 4.5 節
において、DI を用いた回帰式による残差分散モデル (TARCH モデル) より抽出した金融不安代理変数を流用して
いる。変数の出所は表 7.1 に、説明変数同士の相関をチェックするための相関行列は、表 7.2 に示されている。
表 7.1: 使用データ一覧
変数
M2 + CD
郵便貯金残高
GDP デフレーター
実質 GDP
資金繰り判断 DI
借入金利水準判断 DI
単位
億円
億円
1995 年=100
10 億円
出所
日本銀行「経済統計月報、同年報」
郵政省「郵政行政統計月報」
総務省「国民経済計算年報」
総務省「国民経済計算年報」
日本銀行「企業短期経済観測」
日本銀行「企業短期経済観測」
表 7.2: 使用変数の相関行列 1973/1Q-2004/2Q
yt
mt
DVt
yt
mt
0.968568
DVt 0.620652 0.666804
単位根検定
VAR モデルの推計に先立ち、データの定常性の検定を行う。単位根の検定方法や統計量については多くの提案が
なされている。ここでは代表的な方法として、Augmented Dickey-Fuller test(ADF test)、Phillips-Perron test(PP
test)、Kwiatkowski, Phillips, Schmidt, and Shin test(KPSS test) の 3 通りを試し、総合的に判断した5 。結果は
表 7.3 に示されている。表中の統計量は ADF、PP test にはτ値を、KPSS test には LM 統計量を示している。ラ
グの次数に関し、ADF test はシュワルツ情報量基準 (SBIC) に基づき決定した (Max=11)。PP test と KPSS test
5 ADF
test では誤差項が無相関であるという仮定の他に、独立かつ同一の分布をするという強い仮定が設けられる。これに対し Phillips-
Perron(1988)[75] の PP test は、誤差項の時間 t への依存性 (非独自性) や分散の不均一性 (heteroscedasticity) を認めるより一般的な仮
定の下で、モデルをノンパラメトリックに検定することができる。一方、Kwiatkowski, Phillips, Schmidt, and Shin(KPSS, 1992)[51] の
KPSS test は、定常根を帰無仮説に、単位根を対立仮説に逆転した KPSS 検定を提案している。単位根検定手法は他にも Rothenberg, and
Stock Point Optimal (ERS) Test や Ng and Perron (NP) Test 等多種考案されてきたが、いずれもそれぞれに長所短所を有し、決定的な
検定力を欠いているので、本論文では林 (2001)[140] が提唱しているように複数の検定法を併用している。なお、KPSS(1992)[51] は KPSS
test の実施で単位根を持つ時系列は半数にすぎないという結果を導いたが、本論文の結果は ADF test や PP test の結果に従うものとなった。
155
第 7 章 マクロ経済変数のショック波及分析
は Newey-West(1994)[65] の分散共分散行列の次数選択基準量をもとに算出した。yt 、mt に関しては I(1) である
と考えてよさそうである。表には後載 7.4 節で取り扱う外生変数 DVt についても検定している。その DVt も I(1)
であろう。レベルでみた各変数は非定常であり、そのまま回帰分析に利用すると見せかけの回帰となってしまう可
能性があるため、以降の分析は対数化および差分形式で分析を進めていくことにする。6
表 7.3: Unit Root Test Results
ADF test
Variable
y
m
DV
Intercept
τ -Stat.
lag
-2.339
7
-2.256
6
-1.253
0
A. In levels
Trend and
τ -Stat.
1.055
0.321
-1.553
Intercept
lag
7
6
0
PP test
Variable
y
m
DV
A. In levels
Intercept
Trend and
τ -Stat.
次数
τ -Stat.
-1.167 13
-8.655
-1.628 12
-1.949
-1.425
6
-1.931
Intercept
次数
10
11
6
***
B. In first differences
Intercept
Trend and Intercept
τ -Stat.
次数
τ -Stat.
次数
-21.973 13 ***
-22.245 13 ***
-25.053
8
***
-26.647
7
***
-10.224
6
***
-10.195
6
***
KPSS test
Variable
y
m
DV
B. In first differences
Intercept
Trend and Intercept
τ -Stat.
lag
τ -Stat.
lag
-5.061
6
***
-5.756
6
***
-6.627
4
***
-7.266
5
***
-5.899
1
***
-5.882
1
***
A. In levels
Intercept
Trend and
LM-Stat. 次数
LM-Stat.
1.209
9
***
0.237
1.338
9
***
0.308
0.927
9
***
0.193
Intercept
次数
9
9
9
***
***
**
B. In first differences
Intercept
Trend and Intercept
LM-Stat. 次数
LM-Stat. 次数
0.089 13
0.075 13
0.305 12
0.083 12
0.100
6
0.103
6
y は実質 GDP 対数値、m は実質貨幣対数値、DV は 4 章で定量化した金融不安代理変数を表す。
ADF test は Dickey and Fuller(1987)[20] に、PP test は Phillips-Perron(1988)[75] に、KPSS test は Kwiatkowski, Phillips,
Schmidt, and Shin(KPSS, 1992)[51] に基づく単位根検定を示す。
ADF test と PP test の帰無仮説は「単位根を持つ」、KPSS test のそれは「定常である＝単位根を持たない」である。
表中の統計量は ADF、PP test はτ値を、KPSS test は LM 統計量を示している。
ラグの次数に関し、ADF test はシュワルツ情報量基準 (SBIC) に基づき決定した (Max=11)。PP test と KPSS test は Newey-West
（1994）[65] の分散共分散行列の次数選択基準量をもとに算出した。
*,**,***は帰無仮説がそれぞれ 10%,5%,1%有意水準で棄却されることを示す。
6 対数化したパラメータは弾力性を表わすものとして、対数差分は変化率を表わすものとして解釈することができる。
156
第 7 章 マクロ経済変数のショック波及分析
制約条件の比較優位
短期制約と長期制約の比較優位については次のような観点から整理することができるだろう。まず、貨幣ショッ
クが当期に実体経済に影響を及ぼさないことを同時点係数行列で仮定する本章の短期制約は、銀行の貸出行動に
よる派生預金が投資に供する形で企業の生産プロセスに組み込まれるラグを考慮するものと考えることができる。
一方、長期において貨幣ショックの実体経済に与える影響をゼロと置くのはオーソドックス・ビューに属するマ
ネタリストやニューケインジアンの考えに合致するものであり、本論文で主張する貨幣の長期非中立性とは全く
逆の効果を仮定するいわば帰無仮説的なものである。よってインパルス応答に通常とは異なる変数の動きが認め
られたならば、それは帰無仮説が棄却される、すなわち貨幣の長期中立性は認められないと判断できるであろう。
短期制約モデル
7.3.1
ここでは、Blanchard and Quah(1989)[10] に則し、最も単純な 2 変数のみを用いるモデルを設定する。分析対
象とする経済変数は、フローの実体経済を表すスケール変数 (実質 GDP)∆y と貨幣総量 ∆m である。各変数の t
期の値からなるベクトルを xt = (∆yt ∆mt )0 とし、構造 VAR モデル (7.1) の各行列を以下のように定式化し導出
する7 。


A0 = 
1
−amy

0 

1

 ayyi
Ai = 
amyi

aymi 

ammi

(i = 1, · · · , q)

D = E(²t ²0t ) = 

cym 

cmm


²t = (²yt ²mt )0
 cyy
c=
cmy
σy2
0
0 

2
σm
VAR モデルのラグ次数の決定方法については赤池情報基準量 (AIC)、シュワルツ情報基準量 (SBIC) を用いて
判断する。AIC によるとラグにばらつきが見てとれるが、SBIC ではほぼ 2 期のラグを支持している (表 7.4 参照)。
過去の実証論文でも 2∼4 期程度が主に用いられている8 こと、ラグの長さを増やすと推定せねばならないパラメー
タ数が多くなり、急速に自由度が低下する側面も持っている9 ことを考慮し、特に本章では分析期間を 2 分割した
ことを考えて、ラグは 2 期とする。
ここで ²t = (²yt ²mt )0 が実物・貨幣ショックからなる構造ショックベクトルと解釈する。異時点では相関を持た
ず (cov(²kt , ²kt−i ) = 0 (k = y, m)(i = 0, 1, · · · , n))、分散共分散行列は対角行列となり、平均がゼロの同一分布に
従って発生する確率変数として捉えられる性質であるとする。また誘導形の撹乱項は ²y 、²m 両方の構造ショック
を含んでいるため前出の同時点係数行列 A0 制約により識別している。
7 木村・藤田
8 吉田
(1999)[112] は金融システムショックを含んだ変数を追加し 2 変数の多変量誤差修正モデル (VECM) で分析している。
(1989)[149] は 4∼6 期、国友・山本 (1986)[114] は AIC により 2 期、谷内・宮川・板倉 (1994)[148] は尤度比較により 3 期、北坂
(1995)[109] は 1∼4 期、それぞれラグをとっている。
9 通常の VAR 分析においては個別の係数の有意水準は問題とされなく、係数が非常に多くなるため個別の係数の経済的意味が問われるこ
ともない。変数を n、ラグを p とし、定数項を含めると n + n2 p のパラメータを推定する必要がある。本章での推計のように期間を 2 分する
ことによりサンプル期間が短い場合、これは深刻な問題となり、期間区分をこれ以上増やすことはできない。
157
第 7 章 マクロ経済変数のショック波及分析
表 7.4: ラグに関する統計量
lag
1
2
3
4
5
6
7
8
73/1Q∼85/1Q
AIC
SBIC
7.3976 7.6292
6.3818 6.7679
6.2688 6.8093
6.1178 6.8128
6.0614 6.9108
6.1415 7.1453
6.1735 7.3318
6.2797 7.5924
85/2Q∼04/2Q
AIC
SBIC
5.8476 6.0302
5.8773 6.1817
5.9721 6.3982
6.0369 6.5848
6.0595 6.7292
6.0441 6.8355
6.0151 6.9283
6.0302 7.0652
73/1Q∼04/2Q
AIC
SBIC
6.9002 7.0353
6.2132 6.4383
6.2142 6.5294
6.2168 6.6220
6.1729 6.6681
6.1672 6.7525
6.1768 6.8521
6.2277 6.9930
経済学的な意味づけ
誘導形の撹乱項である uyt , umt を経済現象として捉えると、uyt の影響は当期の変動 ∆yt にとどまらず、∆mt
にも影響を与えることとなる。しかし、umt の影響は当期の変動 ∆yt には影響を与えなく、それ以降に影響を及ぼ
すのみである。これは、生産に即時的 (短期的) 効果を持つショックが実物ショックであり、生産プロセスを考え効
果を持たないショックが貨幣ショックであることを意味する。このことを従来の経済理論で考えてみる。M = kP y
は貨幣数量説に基づいたケンブリッジの残高方程式であり (M ：名目貨幣ストック、k ：個人が貨幣の形態で保有
する年収に対する比率、P y：期間あたりの年収)、M はこの式に従うと想定する。なぜなら、M と kP y はともに
ある瞬間に貨幣で測られたストックだからである。左辺は名目貨幣ストックの供給、右辺の kP y は名目ストック
の需要である。それゆえに kP y は個人が保有 (需要) を望む現行価格で測った貨幣額である。両辺を P で割るこ
とにより、現行価格で測った貨幣から基準年の価格で測った貨幣に変形する。これは実質貨幣供給が実質貨幣需要
に等しいことを示しており、貨幣需要関数とみなせる。それを変化率の式に変形させ10 、貨幣ショックを考慮した
確率モデルとすると、(7.12) が導かれる (m、α、²m はそれぞれ実質貨幣、定数、平均ゼロで分散一定の誤差項を
示す)。
∆m = α + ∆y + ²m
(7.12)
また、総供給が物価に依存しなく、労働人口成長率や技術進歩等その他外部要因による定率成長の総供給関数
を仮定し、それを変化率の式に変形させ確率モデルにすると、(7.13) となる (β は定数)。
∆y = β + ²y
(7.13)
(7.12)、(7.13) を基礎に動学モデルである構造 VAR を定式化する。すなわち上記構造を同時点係数行列 A0 に反
映させ、動学的部分 A(L) を制約なしに付け加え以下の構造 VAR モデルを得る。

 


 


0   ∆yt   cy 
 ∆yt   ²yt 
 1

+
 + A(L) 
=


²mt
∆mt
cm
∆mt
−amy 1
これは (7.2) に対応している。
10 以降の実証分析では、各変数を対数差分の変形で変化率を導出していく。
158
第 7 章 マクロ経済変数のショック波及分析
表 7.5: 短期制約モデルの同時点係数行列 Ashort
0
1973/1Q-1985/1Q 1985/2Q-2004/2Q 1973/1Q-2004/2Q


1.000000
0.000000




−0.301411 1.000000


1.000000
0.000000




−0.085489 1.000000


1.000000
0.000000




−0.196297 1.000000
推定結果として同時点係数行列 Â0 を表 7.5 に示した。全期間において想定したモデル構造と合致した結果と
なっている11 。
次に、各変数間のショックによる影響をより詳しく分析するためインパルス応答関数を検討してみる。その際、
推定されるインパルス応答関数は比較静学により得られる以下の影響が期待される。すなわち、実物ショックは同
時点で GDP と貨幣総量に影響を与えるが、貨幣ショックは貨幣総量のみに影響を与えるというものである。

 


 d∆y   + 0   d²y 
(7.14)

=


d∆m
+ +
d²m
本章では推計期間を 73/1Q-85/1Q、85/2Q-04/2Q、73/1Q-04/2Q に 3 分し、期間は 30 四半期を設定した。そ
の結果インパルス応答関数はそれぞれ図 7.2 に示される。なお以降、インパルス応答の図に関しては、実物ショッ
クに対する反応は実線、貨幣ショックに対する反応は破線にて各々累積的影響を示すことにする。各期間に特徴が
如実に現れていて、前半 (73 年∼85 年) と後半 (85 年∼04 年) で各ショックに対しての反応がかなり異なっている
ことが判明した。ショックの影響度合いでみると、73 年∼85 年は両変数の反応とも比較的小さい。各種金融規制
のためトランスミッションが効きにくいのではと考えられる。それに対し金融自由化後の 85 年∼04 年では特に貨
幣ショックに対する貨幣総量への影響が非常に大きくなっていて、実物ショックの貨幣への影響はマイナスとなっ
ている。
11 例として、73
年∼85 年モデルの構造形を回復させると、
10
1
0
1 0
1
0
∆yt
0.779575
0.489040 0.389039
@
A@
A = @
A+@
−0.301411 1
∆mt
1.251232
0.047473 1.360596
0
10
0.005333
−0.219125
∆yt−2
@
A@
+
−0.256374 −0.611222
∆mt−2
0
10
A@
∆yt−1
∆mt−1
1
A
1
A
となる。
159
第 7 章 マクロ経済変数のショック波及分析
図 7.2: Accumulated Impulse Response -Short Term Constraint-
7.3.2
長期制約モデル
本節のモデルでは貨幣の長期的な影響の中立性条件を識別条件とし、2 変数構造 VAR モデルの推定を試みた。
long
各ショックの長期的影響のパターンは (7.14) の通りとする。表 7.6 は推定された同時点係数行列 A0
と長期累
−1
積応答行列 [I − B(1)]
A−1
0 とを示している。
こうした長期的影響を投資面から考察すると、経済成長論でも論じられるように、企業の投資は長期的成長を促
進する主要因であろう。企業の R&D や政府によるインフラ整備等は人的資本を含めた資本蓄積をもたらし、生産
に対して長期的効果を与えると考えられる。RBC 理論 (Real Business Cycle theory) やオーソドックス・ビューに
よれば、生産技術、財政政策、人々の嗜好の変化等、実物ショックが生産水準に対して永続的影響を与える。しか
し、貨幣ショックは設備投資ではなく在庫投資に影響し、生産への効果も短期的と考えることもできる。したがっ
て、本節では貨幣ショックの長期的効果がゼロであるという制約を付与し検討を進めていく。すると長期的影響の
パターンは (7.14) と同じであると考える。長期応答行列を見ると、正の実物ショックに対して GDP、貨幣とも上
昇の反応を示している12 。
12 例として、73
年∼85 年モデルの構造形を示すと、
10
1
0.945938 −0.637207
∆yt
@
A@
A =
0.918248
0.747826
∆mt
0
0
@
0
+
@
−0.209590
1.827265
0.167384
−0.185624
1
0
A+@
0.338426
−0.573694
0.594793
1.462414
10
1
0.224282
∆yt−2
A@
A
−0.707690
∆mt−2
10
A@
∆yt−1
∆mt−1
1
A
と推計された。
160
第 7 章 マクロ経済変数のショック波及分析
long
−1
表 7.6: 長期制約モデルの同時点係数行列 A0
および長期累積応答行列 [I − B(1)] A−1
0
long
同時点係数行列 A0
1973/1Q-1985/1Q 1985/2Q-2004/2Q 1973/1Q-2004/2Q

0.945938
−0.637207




0.918248 0.747826


0.542372
−1.185340




0.770992 0.230231

−1
長期累積応答行列 [I − B(1)]

1.152956
−0.504353




0.627082 0.817139

A−1
0
1973/1Q-1985/1Q 1985/2Q-2004/2Q 1973/1Q-2004/2Q

 3.104875

3.672267

0.000000 

3.750168


 8.435167 0.000000 


8.398986 5.439558


 6.185556 0.000000 


4.258230 4.454122
次にインパルス応答関数を検証してみる。図 7.3 を見ると、まず、モデルの仮定から貨幣ショックの GDP への
影響は長期的にゼロになることがわかる。この結果は、影響度が正であるとした短期モデルのインパルス応答と
まったく異なっている。しかし短期的には貨幣ショックは GDP を押し下げている。こうした動きは 73 年∼85 年
モデルでは 1 年程度、85 年∼04 年モデルでは 6 年程度と比較的長期にわたっている。逆に実物ショックの貨幣へ
の影響は、短期モデルでマイナス期間が含まれていたことに対して明らかにプラスとなっている。また、その影
響度合いも短期と長期では逆転して実物ショックのほうが大となっている。
161
第 7 章 マクロ経済変数のショック波及分析
図 7.3: Accumulated Impulse Response -Long Term Constraint-
7.3.3
実物、貨幣要因の相対的重要性―予測誤差の分散分解―
次に、各要因の相対的重要性について予測誤差分散の説明力という観点から検討していく 13 。分散分解により
個別変数の変動について他の変数から受ける影響を読み取ることができる。図 7.4 は縦軸に分散寄与率の累積を、
横軸に遡及次数 n を 30 四半期までをとり、サンプルセット毎に各変数の分散寄与率の構成を示したものである。
上段には GDPY の分散分解、下段には貨幣総量 M の分散分解が表されている。
サンプルセット 73 年∼85 年をみると、長期的 (30 四半期) に GDP にとっては GDP ショック (実物ショック) の
占める割合は約 58%と 6 割程度説明できるのに対し、貨幣にとっては貨幣ショックの割合が約 86%と大半が自己の
ショックで説明できる。分散の説明力という観点からみて GDP の変動にとっては実物および貨幣ショックが、貨
幣の変動にとっては貨幣ショックが重要な要因であるといえよう。このように貨幣の変動に占める実物部門 (GDP)
の影響が約 14%と小さなことは、短期制約でのインパルス反応での結果と整合的といえる。
サンプルセット 85 年∼04 年に関して、GDP に占める GDP、貨幣各ショックの寄与の割合がほぼ 5:5 と、貨幣
ショックの寄与率が前サンプル期間に比べて増大している。貨幣にとっては逆に貨幣ショックで変動のほとんどが
説明される。このことは、貨幣と実体経済の二分法が成立しているように見受けられる。
13 近年の
VAR モデルの分析では、インパルス反応と同時に分散分解による分析をセットで行う場合が多い。例えば宮尾 (1993a)[146] 等。
162
第 7 章 マクロ経済変数のショック波及分析
図 7.4: Variance Decomposition
7.4
予備的需要を考慮しての推計
観測不能な金融不安度というものを定量的に評価することは容易ではないが、4.5 節でその代理変数 DVt を導
出してきた。金融不安の増大は、企業部門では資金制約に関する不確実性を拡大させ、設備投資にマイナスのイ
ンパクトを与える。また、家計部門では住宅投資や耐久消費財購入を控えるといった影響が考えられる。これら
は実体経済活動には結びつかない遊休貨幣である貨幣の予備的需要 (precautionary demand) を増大させるであろ
う。ここでは 4.5 節で抽出した金融不安項による貨幣の予備的需要の概念を外生変数 DVt を用いることで取り込
む。そして 2 変数 VAR モデルの推定をする。
短期制約モデル
7.4.1
4.5 節の金融不安要因を予備的需要の代理変数と位置づけ、VAR モデルに他の変数と同様に差分形式にして外
生的に導入する。短期制約モデルの同時点係数行列の結果は表 7.7 で示される。
表 7.7: 短期制約モデルの同時点係数行列 Ashort
(金融不安項導入)
0
1973/1Q-1985/1Q 1985/2Q-2004/2Q 1973/1Q-2004/2Q


 1.000000 0.000000 


−0.482049 1.000000


 1.000000 0.000000 


−0.069566 1.000000


 1.000000 0.000000 


−0.184720 1.000000
2 行 1 列の係数がマイナスであり、符号条件は妥当なものとなっている。さらに各変数間のショックによる影響
163
第 7 章 マクロ経済変数のショック波及分析
図 7.5: Accumulated Impulse Response -Short Term Constraint-
をより詳しく分析するため、図 7.5 にてインパルス応答関数を出力してみた。金融不安の代理変数 DVt を未導入
の場合 (図 7.2) との比較は次の通りとなった。
まず、金融不安の代理変数 DVt 導入の影響は限定的なものであった。その影響は 73 年∼85 年に表われ反応関
数の変動が平準化されたことである。その他の期間では明確な影響は認められない。よってこの代理変数が本モ
デルに適切に導入されているかどうかは疑問が残る。以下は DVt 項導入・未導入共通の結果を示す。73 年∼85 年
は両変数とも反応が小さいことから、ショックに対し安定的な時期だったことがうかがえる。他方、85 年∼04 年
は両変数とも反応が大きいことから、ショックに対しボラタイルな時期だったといえる。
次に、貨幣の特性に関して得られた結果を示す。第 1 に貨幣ショックの GDP への影響がうかがえる。すなわち
貨幣の外生性が表れているということである。ここで、本論文で主張したい貨幣の長期的非中立性を以下のように
考えることとする。すなわち、在庫循環としてのキチン循環 (Kitchin cycle) が完了する 40ヶ月 (10 四半期) 以上
にわたって貨幣ショックが GDP に影響を及ぼすようなら長期的非中立性が成立するとしよう。そうすると 73 年
∼85 年では貨幣は短期的に非中立であるが、85 年∼04 年では長期的に非中立であることが示されていることがわ
かる。第 2 に実物ショックの貨幣への影響がうかがえる。これは貨幣の内生性を示すものである。このようにイン
パルス応答関数から貨幣の外生性と内生性が導けた。さらに図から判断する限りその外生性の程度、内生性の程
度とも同程度であるといえるであろう。
貨幣ショックが当期に実体経済に影響を及ぼさないことを同時点係数行列で仮定する本章の短期制約は、銀行
の貸出行動による派生預金が投資に供する形で企業の生産プロセスに組み込まれるラグを考慮するものと考える
164
第 7 章 マクロ経済変数のショック波及分析
ことができる。73 年∼85 年のインパルス応答では貨幣ショックの実体経済への影響が非常に小さく、貨幣中立性
命題あるいは貨幣と実体経済の二分法が成立している。また、実物ショックには相応に貨幣が反応していることか
らアコモデーショニストが主張するフルアコモデーションの状態を体現しているような金融システムであったこ
とがうかがえる。それに対し、85 年∼04 年のインパルス応答では実体経済が貨幣ショックにも反応するような金
融システムに変容している。これより、貨幣中立性命題が成立しなくまた影響が長期にわたっていることから貨幣
の非中立性が成立している状態を体現しているような金融システムであったことがうかがえる。
長期制約モデル
7.4.2
識別条件を 7.3.2 節に従い、長期中立制約として係数分析とインパルス応答分析を行う。推計結果は表 7.8 およ
び図 7.6 を参照されたい。長期累積応答行列は、(7.14) と照らし合わせてみると、全期間において整合的な符号と
なっている。金融不安の代理変数 DVt を未導入の場合 (図 7.3) との比較は次の通りとなった。
long
−1
および長期累積応答行列 [I − B(1)] A−1
表 7.8: 長期制約モデルの同時点係数行列 A0
0 (金融不安項導入)
long
同時点係数行列 A0
1973/1Q-1985/1Q 1985/2Q-2004/2Q 1973/1Q-2004/2Q


 0.894892 −0.109804 


0.542957 0.856397


 0.403703 −1.228796 


0.789849 0.164785
−1
長期累積応答行列 [I − B(1)]


 1.059026 −0.495886 


0.585802 0.741674
A−1
0
1973/1Q-1985/1Q 1985/2Q-2004/2Q 1973/1Q-2004/2Q

 3.300856

4.142452

0.000000 

2.486357


 4.961489 0.000000 


7.013736 5.138812


 3.705651 0.000000 


2.78872 4.188003
まず、金融不安の代理変数 DVt 導入の影響は限定的なものであった。その影響は 73 年∼85 年に表われ反応関
数の変動が平準化されたことである。この結果は短期制約の場合と同一であり、その他の期間では明確な影響は認
められない。よってこの代理変数が本モデルに適切に導入されているかどうかはやはり疑問が残る。以下は DVt
項導入・未導入共通の結果を示す。73 年∼85 年は両変数とも反応が小さいことから、ショックに対し安定的な時
期だったことがうかがえる。他方、85 年∼04 年は両変数とも反応が大きいことから、ショックに対しボラタイル
な時期だったといえる。この結果も短期制約の場合と同様だった。
次に、貨幣の特性に関して得られた結果を示す。貨幣ショックの GDP への影響は長期制約の仮定でゼロとして
いるので、もとより貨幣の外生性についての評価はできない。他方、GDP ショックの貨幣への影響がうかがえる。
これは貨幣の内生性を示すものである。しかも短期制約の場合よりもその度合いが大きいことが図から読み取れ
165
第 7 章 マクロ経済変数のショック波及分析
図 7.6: Accumulated Impulse Response -Long Term Constraint-
る。
本節で、長期において貨幣ショックの実体経済に与える影響をゼロと置くのはオーソドックス・ビューに属する
マネタリストやニューケインジアンの考えに合致するものであり、本論文で主張する貨幣の長期非中立性とは全
く逆の効果を仮定したいわば帰無仮説的なものであった。よってインパルス応答に通常とは異なる変数の動きが
認められたならば、それは帰無仮説が棄却される、すなわち貨幣の長期中立性は認められないと判断できる。結
果、85 年∼04 年の貨幣ショックの GDP に与える影響が 6 年 (24 四半期) という長期にわたって負であるという反
応が示された。(7.14) より負の符号条件になることは考えられず、これはそもそも貨幣の長期非中立性を仮定した
故の結果であるといえよう。この点からは識別条件の長期制約は妥当性を欠くこととなる。なお、その他の影響
については (7.14) で示されたような予想通りの反応となった。
166
第 7 章 マクロ経済変数のショック波及分析
7.4.3
実物、貨幣要因の相対的重要性―予測誤差の分散分解―
次に、7.3.3 節と同じように各要因の相対的重要性を予測誤差分散の説明力という観点から検証していく。結果
は図 7.7 に示される。金融不安の代理変数 DVt を未導入の場合 (表 7.4) との比較は次の通りとなった。
まず、インパルス応答関数と同様に金融不安の代理変数 DVt 項導入の影響は限定的なものであった。DVt 項未
導入の 73 年∼85 年では、GDP の変動は約 40%貨幣の変動で説明が可能であり、その変動は短期的なものであっ
たことから、貨幣は外生的であり短期的に非中立であることを示す結果となった。しかし、DVt 項導入での 73 年
∼85 年では、GDP の変動は約 7%程度しか貨幣の変動で説明がつかず、貨幣が外生的であるとはいいにくい結果
となった。また、DVt 項未導入の 73 年∼85 年では貨幣の変動は約 15%GDP の変動で説明が可能であり、弱い貨
幣の内生性を示していた。しかし、DVt 項導入での 73 年∼85 年では、約 40%とより強く貨幣の内生性を示す結
果となった。以下は DVt 項導入・未導入共通の 85 年∼04 年で示された結果を示す。
まず GDP の変動で評価することにする。GDP の変動は貨幣の変動で説明できることから、貨幣の外生性が示
されたものと考えることができる。しかもその影響が 10 四半期以上の長期にわたって持続しているため、貨幣の
長期非中立性が示されたものと考えることもできる。第 2 に、貨幣の変動で評価すると貨幣の変動は GDP の変動
で説明がつかないので、貨幣の内生性が示されたとはいえないことがわかる。
図 7.7: Variance Decomposition (DV 項含む)
7.5
まとめ
本章で行った実証分析では、実質貨幣と実質 GDP の 2 変数という構造 VAR モデルとして最もシンプルなもの
を用いた。金融政策当局がオペによりベースマネーあるいは短期市場金利を操作し、中間目標の貨幣総量をコン
167
第 7 章 マクロ経済変数のショック波及分析
トロールすることにより最終目標である実体経済にアクセスしていくという金融政策の 3 段階伝達プロセスの観
点からすると、本章での分析では中間目標から最終目標の領域をカバーしたことになろう。すなわち、本章にお
いて考慮したような貨幣あるいは実物ショックが生じた場合に、貨幣総量や最終目標としての GDP がどう影響す
るか、あるいは政策当局アクション政策手段による 2 変数への影響とはいかなるものかを検討してきた。
金融不安度の代理変数導入による影響は 73 年∼85 年に表われ、反応関数の変動が平準化されたことである。し
かし総じて影響が小さかったことから、金融不安度を適切にモデルに取り込んで金融システムショックを表すこと
ができたかどうかは疑問が残る結果となった。本章の実証分析は、金融システムの変容を考慮してサンプル期間
を 2 分した分析であった。インパルス応答による分析では、73 年∼85 年は貨幣・実物両ショックに対して総じて
反応が小さかった。他方、85 年∼04 年は大きかったことから期間区分を行った意義は大きいと言え、金融システ
ムの変容を適切に考慮することができたものと考えられる。これは逆に金融システムの変容を示す 1 つの証左で
あると捉えることもできる。
そのインパルス応答関数および予測誤差の分散分解の両実証分析は、貨幣の外生的な面と内生的な面の両方を
示した。しかも 85 年∼04 年での期間分析については貨幣の長期非中立性を導くことができた。これら結果から貨
幣の特性として、貨幣の緩やかな内生性および貨幣の長期非中立性が存在することを示せた。さらに期間区分によ
る分析から金融環境の変化そして金融政策の非対称性が示されたものと考えることができる。すなわち第 3 章で
論じてきたストラクチュアリスト・ビューの妥当性が立証されたものと捉えることができるのである。なお、誘
導形 VAR モデルから構造形 VAR モデルへの回復には識別条件が必要なため、本章では同時点係数行列に制約を
課す短期制約と、長期累積応答行列に制約を課す長期中立制約の 2 つを試みた。結果、インパルス応答と経済理
論との合致性から短期制約モデルがやや優れていた。
前述 3 段階プロセスのうち全プロセスを考慮した分析として次のようなものがある。経済企画庁 (2000)[115] は
同時点構造がより複雑な 4 変数あるいは 5 変数モデルを用い、本章で用いた同時点制約や長期中立制約、あるい
はブロック再帰制約を利用した推計を行っている。しかし、想定した係数の符号が一致しなかったり、金融政策の
引き締め的ショックが物価水準の持続的上昇をもたらす現象、いわゆる“ 物価パズル (Price Puzzle) ”が生じたり
と、ロバストで良好な結果が得られているとはいいにくい。また、Christiano, Eichenbaum and Evans(1999)[14]
はブロック再帰的構造を仮定し、金融政策のショックと他の金融変数のショックを識別している。こうしたモデル
は金融政策変数を明示的に考慮し、3 段階伝達プロセスの全領域をカバーしているため解釈も複雑なものとなって
いるが、本章での構造 VAR モデルは、第 1 段階を捨象し中間目標である貨幣と最終目標である GDP に特化した
ことによる簡略化自体が利点となっている。
一方、本章で行った実証分析はバンキングセクターを明示的に考慮してこなかったため、貨幣のショックが内生
的要因により生じた予備的需要によるものなのか、あるいは金融政策による外生的なものなのかはっきりとした
判断はできなかった。この点については、次章でベースマネーおよび銀行貸出といったデータを加えたモデルを
採用することで補っていく。加えて、本章で経済環境を 2 期間に分けて考えていたのを、次章ではスムーズに環
168
第 7 章 マクロ経済変数のショック波及分析
境が遷移するモデルを扱うことで、より現実を映すモデルを提示する。
169
第 8 章 非線形 VAR による金融政策効果分析
8.1
はじめに
前章で行った実証分析はバンキングセクターのビヘイビアを示す変数を明示的に導入していないモデルであっ
たため、貨幣のショックが内生的要因により生じた予備的需要によるものなのか、あるいは金融政策による外生的
なものなのかはっきりとした判断はできなかった。この点を、本章ではベースマネーおよび銀行貸出といったデー
タを加えたモデルを採用することで補っていく。さらに、前章では推計期間を 2 つのサンプルセットに分けたこと
で金融システムの変容を離散的に考察してきたのだが、本章ではスムーズに構造が遷移するモデルを扱うことで
金融システムの変容を連続的な変化として捉えることが可能となる。この手法により、金融システムの変容が経
済構造のパラメータを変えていくという、3 章で展開した理論を内包するストラクチュアリスト・ビューを VAR
モデル上で表すことが可能となる。
政策当局による金融政策に対しバンキングセクターの ALM が金融イノベーションを生起させ、当局の政策を形
骸化させていくといったプロセスが進展するならば、当局の政策効果は金融システムの変容に伴い変動するであ
ろう。本章ではそうした金融システムの変容を、VAR モデルのパラメータがスムーズに可変するのを認めるモデ
ルで表していく。すなわち非線形 VAR モデルの一種である LST-VAR(Logistic Smooth Transition VAR) による
推定を経たうえで、前章と同じようにインパルス応答分析を行う。そして貨幣の特性を見極めるとともに金融政
策効果の影響を分析する。
8.2
実証分析
近年開発・発展してきたロジスティック円滑遷移 (LST[Logistic Smooth Transition]) モデルを用いた非対称性
分析として、佐竹 (2001)[117] は景気循環分析を単一方程式を用いて行っている。また、Weise(1999)[91]、北坂
(2003)[110]、粕谷・福永 (2003)[106] は金融政策効果に関する分析を Terasvirta(1994)[85] で議論されたロジスティッ
ク円滑遷移 VAR モデルを用いて行っている。本章でも、実証分析手法はこれらロジスティック円滑遷移 VAR モ
デルを用いた先行研究に倣って進めていくことにする。
170
第 8 章 非線形 VAR による金融政策効果分析
8.2.1
LST-VAR のフレームワーク
経済構造が異なることで金融政策効果の異なるレジームが存在すると考え、それぞれを V ARA , V ARB モデル
で描写する。ここで、0 5 F (zt ) 5 1 を構造変化のウェイトと考えると、当該レジームは次のように表現できる。
Ft × (V ARA ) + (1 − Ft ) × (V ARB ) + ut
当初の金融システム V ARA 体系から金融イノベーションによる変容を経て、最終的に新たな金融システム V ARB
体系にレジームシフトしていくと考えるのである。構造変化のウェイト F (zt ) は連続な遷移関数であり、ut はホ
ワイトノイズである。LST-VAR モデルでは (8.1) のようなロジスティック関数を仮定する。未知パラメータは γ
と λ であり、σz は経済構造を左右するスイッチ変数 zt を基準化するための標準偏差である。λ はその周辺でモデ
ルの動学特性が変化する臨界値である。γ は遷移関数 F z の増加の滑らかさあるいは構造変化の滑らかさを示し、
大きな値になればなるほど変化は急となる。γ = 0 の時には F (zt ) はコンスタントとなり、モデル全体の非線形性
は消失し、単純な線形 VAR モデルになる。
[
{
(
)}]−1
zt − λ
F (zt ) = 1 + exp −γ
,
σz
λ>0
(8.1)
以下では次のような手順で LST-VAR モデルを構築する。
i) VAR モデルを構成する変数の選択および属性の判断
ii) ベースラインとなる線形 VAR モデルのラグ数決定
iii) スイッチ変数の選択
iv) 遷移関数の特定化
v) LST-VAR モデルの推計
i) VAR モデルを構成する変数の選択および属性の判断
本章では、変数は生産量として実質 GDP の対数値 y 、貨幣量としてマネーサプライの対数値 m、銀行貸出量の
対数値として l、政策変数としてのベースマネーの対数値 b の 4 変数を四半期ベースとして設定する (表 8.1)。期
間は 1973 年第 1 四半期から 2004 年第 2 四半期までとする1 。
各変数の単位根検定は第 5 章の結果を流用し、全て階差定常 I(1) とみなすことにする。また、共和分検定は
Johansen(1995)[43] をもとに行った。結果は表 8.2 に示される。最大固有値検定とトレース検定で共和分数が分か
れたが、今回は最大固有値検定の結果を評価して共和分個数が 0 であるという判断のもと、分析を進めていく。
1 データを月次にすればサンプル数はさらに確保できるが、例えば
GDP が利用できないために代替変数として鉱工業生産指数を用いると、
GDP の 7 割以上を占める第 3 次産業の動きをとらえられないためである。さらに、一般に月次データには多くのノイズが含まれ、傾向とし
てラグ次数が 4 半期データに比べ長くなりやすいといった短所を持つ。
171
第 8 章 非線形 VAR による金融政策効果分析
表 8.1: 使用データ一覧
変数
実質国内総生産、季節調整値
M2 + CD 平均残高、季節調整値
国内銀行 銀行勘定 貸出残高
ベースマネー
単位
10 億円、95 年基準
10 億円
億円
億円
出所
内閣府「国民経済計算年報」
日本銀行「金融経済統計月報、同年報」
日本銀行「金融経済統計月報、同年報」
日本銀行「金融経済統計月報、同年報」
表 8.2: Johansen の共和分検定
Data Trend: None
Max-Eig.
Trace
No intercept or
Statistic 0.05 Critical
value
18.078
24.159
34.632
40.175
trend
Prob.
coint
num.
0.268
0.162
Statistic
0
0
27.405
61.566
Intercept (no trend)
0.05 Critical Prob.
value
28.588 0.070
54.079 0.009
coint
num.
Intercept and trend
0.05 Critical Prob.
value
32.118 0.163
63.876 0.041
coint
num.
0
1
Data Trend: Linear
Statistic
Max-Eig.
Trace
27.405
53.401
Intercept (no trend)
0.05 Critical Prob.
value
27.584 0.053
47.856 0.014
coint
num.
Statistic
0
1
27.572
64.872
0
1
帰無仮説は、「共和分階数あるいはランクは 0 である」である。
帰無仮説、「共和分階数あるいはランクはせいぜい 1 である」の検定に関しては省略してあるが、全
てのケースにおいて受容された。
ここで用いるデータは m、y 、l、b である。
共和分個数は 5%有意水準で判断している。
ラグ数は表 8.3 の AIC 基準より判断して 4 とした。
p 値は McKinnon-Haug-Michelis(1999)[57] による。
ii) ベースラインとなる線形 VAR モデルのラグ数決定
次に AIC(Akaike Information Criterion) および SBIC(Schwartz Bayesian Information Criterion)2 を基準とし
てベースラインとなる線形 VAR モデルのラグ数を決定する。VAR モデルは通常モデルでさえ自由度確保の観点
から充分なラグが設定できない難点があるが、パラメータがさらに増える LST-VAR に関してはさらに困難とな
る。よって本章では最大ラグ数を 4 として AIC および SBIC 基準によりラグ数を決定する。表 8.3 より、AIC で
判断するとラグ 4、SBIC で判断するとラグ 2 が適当となった。本章では作業の簡単化および自由度確保の観点か
らラグ 2 で以下の推計を行うこととする。
表 8.3: AIC および SBIC 基準による最適ラグ数の決定
lag
1
2
3
4
2 AIC
AIC
-24.5567
-25.4801
-25.7578
-26.0697
SBIC
-24.1042
-24.6613
-24.5689
-24.5068
および SBIC は推計式の当てはまりを表す指標であり、残差平方和を SSR、サンプル数を n、定数項を含む説明変数の数を K と
すると AIC = log(SSR/n) + 2K/n, SIC = log(SSR/n) + (log n)K/n である。最も小さい方程式を探せばよいのだが、係数の追加に対
して SBIC の方が大きくなりやすく、説明変数を追加することに関してより厳しい基準だといえる。
172
第 8 章 非線形 VAR による金融政策効果分析
iii) スイッチ変数の選択
ベースラインとなる線形 VAR モデルに関し各スイッチ変数候補の非線形性を検出する。この段階で各スイッ
チ変数候補の篩い分けを行い、スイッチ変数のラグもこの段階で決定する。検出方法は Granger and Terasvirta
(1993)[34] に従う。具体的には、帰無仮説 H0 : γ = 0、対立仮説 H1 : γ > 0 とする3 。VAR モデルのラグ数 2 と 4
個の変数が確定している状況で、以下のモデルを推計する。
xit = βi0 +
2
∑
βij Wt + uit
j=1
ここで、Wt は当該変数のベクトルであり、残差 ûit から
ûit = αi0 +
2
∑
∑
αij Wt +
j=1
の推計を用い、残差 v̂it から残差平方和
最後に、統計検定量 LMi =
∑
û2it を求める。次に、
2
∑
δi zt Wt + vit
j=1
2
v̂it
を求める。
P
P 2
T ( û2it − v̂it
)
P 2
ûit
を計算すると、この統計量は帰無仮説の下で自由度 8(= 2 × 4) の
χ2 分布に従うことがわかっている。ただし、この検定は VAR モデルの中の個別式に関するものであり、全体の
線形性は次の尤度比検定に従う統計量を用意する。
LR = T (log |Ω0 | − |Ω1 |)
ここで、Ω0 、Ω1 はそれぞれ ûi 、v̂i の分散・共分散行列式であり、検定統計量はモデルが線形という帰無仮説の下
で自由度 32(2 × 42 ) の χ2 分布に従う。
上記プロセスを経て Granger and Terasvirta(1993)[34] の不均一分散頑健推定量による線形性の検定を行った。
その要約表は表 8.4 で表される。これを見ると、VAR 全体としての有意性ではどのスイッチ変数候補も 1%有意
水準を満たしているが、各方程式の有意性がバランスよく高かったこと、および北坂 (2003)[110] や粕谷・福永
(2003)[106] が実質生産変数をスイッチ変数として挙げていることから、y−2 をスイッチ変数とすることによって
分析を進める。
遷移変数
y−1
y−2
l−1
l−2
m−1
m−2
b−1
b−2
表 8.4:
y
χ2 値
16.313
16.841
15.428
15.666
17.709
17.709
17.658
18.731
Granger and Terasvirta(1993) の不均一分散頑健推定量による線形性の検定
l
m
b
全体
p値
χ2 値
p値
χ2 値
p値
χ2 値
p値
χ2 値
p値
0.038 22.704 0.004 15.276 0.054 32.657 0.000 77.785 1.10E-05
0.032 22.265 0.004 15.340 0.053 32.918 0.000 78.395 9.10E-06
0.051 19.100 0.014 18.216 0.020 27.313 0.001 68.704 1.73E-04
0.047 18.973 0.015 17.705 0.024 27.499 0.001 67.860 2.21E-04
0.024 22.475 0.004 14.126 0.079 33.905 0.000 79.622 6.16E-06
0.024 22.475 0.004 14.126 0.079 33.905 0.000 79.622 6.16E-06
0.024 27.263 0.001 11.186 0.191 35.300 0.000 86.928 5.70E-07
0.016 27.231 0.001 11.697 0.165 35.245 0.000 88.244 3.67E-07
3 このことより、帰無仮説が棄却できないなら、単純線形
VAR モデルによる分析が妥当性を持つことになる。
173
第 8 章 非線形 VAR による金融政策効果分析
iv) 遷移関数の特定化
スイッチ変数の特定ができたら遷移関数を以下に従って特定化し、LST-VAR モデルを推計する。このとき、レ
ジーム変化が有意かどうかも検定する。
スイッチ変数が実質 GDP の 2 期ラグと決定したことより、その標準偏差 σz も 0.2723 であることがわかった。
次はレジームが逆転する閾値 λ にスイッチ変数 y−2 を定数項、タイムトレンドに回帰した残差についてゼロとす
る値のうち最も最近のもの、すなわち 1997 年第 3 四半期の金融システムショックが顕在化した時期の直後のそれ
を選択した。これは過去の趨勢値を基準に局面が変化することを意味する4 。こうして特定化された変数をもとに
ロジスティック関数の滑らかさを表すパラメータ γ を今回 0.1 から 50.0 まで 500 パターン用意し、それぞれにつ
いて LST-VAR モデルを推計してみた。それぞれの動きは図 8.1 に示される。AIC および SBIC 基準から判断す
ると、パラメータ γ の決定に関しては図 8.2 から、6.0 が妥当となろう。
v) LST-VAR モデルの推計
以上のようなロジスティック項のパラメータのもとで、係数行列を推計した結果が表 8.5 に表される。ここには
各パラメータの推定値とともに、各式のロジスティック項の有意性を検定する Wald 統計量が示されている。これ
をみると、どのロジスティック項も 1%有意水準を満たしていることがわかる。
4 また、この時期は銀行の不倒産神話が決定的に崩壊した時点とも考えられるだろう。
174
第 8 章 非線形 VAR による金融政策効果分析
図 8.1: γ の変化によるウェイト F (z) の推移
図 8.2: パラメータ γ のサーチ
175
1.698
0.579
0.193
-0.025
0.029
0.748
-0.677
0.026
0.000
( 3.6661)
( 5.5849)
(1.9308)
( -0.2605)
(0.2984)
( 4.9051)
(-4.7671)
( 0.4721)
( -0.0012)
[ ] は p 値を表す。
yt−1
yt−2
lt−1
lt−2
mt−1
mt−2
bt−1
bt−2
Wald
const.
VAR 項
coef.
t-stat.
y
12.839
0.860
-1.121
-0.200
-0.227
-2.722
2.493
-0.042
-0.025
3.096
( 2.6547)
( 2.0885)
(-2.3944)
(-0.6765)
( -0.8108)
( -2.9787)
(2.7610)
( -0.3195)
(-0.1744)
[0.0024]
ロジスティック項
coef.
t-stat.
1.129
-0.164
0.025
1.022
-0.041
0.774
-0.611
-0.041
-0.072
( 1.5024)
( -0.9762)
( 0.1541)
( 6.4577)
(-0.2594)
( 3.1263)
(-2.6539)
( -0.4555)
(-0.8138)
VAR 項
coef.
t-stat.
l
19.657
0.464
-1.003
-1.134
0.185
1.216
-1.150
-0.519
0.429
3.329
( 2.5047)
(0.6944)
( -1.3203)
(-2.3634)
( 0.4058)
(0.8198)
( -0.7850)
( -2.4049)
(1.8680)
[0.0013]
ロジスティック項
coef.
t-stat.
0.185
0.024
-0.043
0.056
-0.030
1.496
-0.555
0.006
0.041
( 0.8141)
( 0.4789)
(-0.8707)
( 1.1826)
(-0.6181)
( 20.058)
(-7.9974)
(0.2216)
(1.5207)
VAR 項
coef.
t-stat.
( -5.1038)
(-0.1856)
( 2.7784)
( 0.8263)
(1.4613)
(-2.5560)
(2.5989)
(0.9348)
( -0.9830)
[0.0000]
ロジスティック項
coef.
t-stat.
-12.076
-0.037
0.636
0.120
0.200
-1.143
1.148
0.061
-0.068
4.772
m
表 8.5: LST-VAR の推定値とロジスティック項の有意性検定
-0.5469
0.3677
-0.2804
0.1240
-0.1160
1.1590
-0.9901
0.9399
-0.2180
(-0.4171)
(1.2524)
( -0.9898)
( 0.4493)
( -0.4164)
( 2.6856)
(-2.4649)
( 5.9916)
(-1.4114)
VAR 項
coef.
t-stat.
b
34.1366
-2.9780
0.4710
0.4038
-1.4568
-1.1169
2.0829
0.3146
-0.3139
4.4282
(2.4937)
(-2.5542)
( 0.3555)
(0.4825)
( -1.8355)
( -0.4317)
(0.8150)
( 0.8355)
(-0.7834)
[0.0001]
ロジスティック項
coef.
t-stat.
第 8 章 非線形 VAR による金融政策効果分析
176
第 8 章 非線形 VAR による金融政策効果分析
8.2.2
一般化インパルス応答関数によるショック波及分析
金融政策の各変数に与える効果を見るために、インパルス応答関数を推計する。結果は図 8.3 に示される。実線
の上下に付してある点線は ±1 標準偏差ぶんの境界を表している。
本章で用いたインパルス応答関数は変数の順序に依存しない形の一般化インパルス応答関数 (Generalized Impulse
response function) である5 。各変数にそれぞれ 1 標準偏差分のショックを与え 5 年のスパンで累積的変化の様子を
追った。各変数についてのショックは変数の性質からそれぞれ実物ショック (Y )、貸出ショック (L)、マネーショッ
ク (M )、政策ショック (B) とみなすことができる。以下、各ショックに対する各マクロ量的変数の反応を検証して
いく。なお使用変数は全てスケール変数なので、ショックの反応を対数値ではなく金額ベースに戻して検証してい
くことにする。
まず実物ショックに対して次のことが示された (図では 1 列目に該当する)。貸出は 10 億円近い減少となってい
る。この反応は、所得の急増によるインフレを抑えるための自動安定化装置として銀行が機能したものと考えら
れる。貨幣総量はほとんど変化を示さなかった。このことだけをとると貨幣量は当局のコントロール下にある外
生性を持つものであると考えられなくもない。しかし一方、実物ショックが現れるということはある意味、景気の
上昇局面と受け取ることができるので、そのための公衆の流動性選好低下による金融資産選択シフトの結果とも
考えられる。ベースマネーについても、実物ショックの後 2 年程度にかけてわずかな増加が見られるが、その後は
ゆっくり減少に転じ 5 年 (20 四半期) の累積ベースではほとんど変化がなかった。所得から直接ベースマネーに関
係するわけではなく、トランスミッションの過程が重要であることを示したものとして考えられる。
貸出ショックに対しては次のことが示された (図では 2 列目に該当する)。まず、5 年にかけて生産が約 10 億円
コンスタントに増加していることがわかる。これは企業が市中銀行から資金を調達した後、投資を実行し、投資資
金回収までのラグが相当程度長いことを示すものである。貨幣総量に関しても同様コンスタントに増加している
のがわかる。本推計では 5 年で 11 億円程度であり、貸出ショックの影響が非常に大きいことがうかがえる。ベー
スマネーも 12 億円程度の増加がみられたが、その伸び率は生産やマネーに比べて若干大きかった。貸出ショック
によりビビッドに反応していることから、トランスミッションのより近いところに位置する政策当局がアコモデー
ティブなビヘイビアであることがうかがえる。貸出ショックに対する貸出量自体の増加が実物ショックの自己効果
5 一般化インパルス応答関数と従来型のインパルス関数の差異に関して、Koop
et al.(1996)[50] によると LST-VAR はその非線形構造ゆ
えに通常の線形 VAR ではみられなかった歴史依存性 (history dependence property) と非対称性 (shock nonlinearity property) の特性を
もつという。このことを式で表すと、通常のインパルス応答関数は、
IY (n, δ, ωt−1 ) = E [Yt+n | Vt = δ, Vt+1 = 0, · · · , Vt+n = 0, ωt−1 ] − [Yt+n | Vt = 0, Vt+1 = 0, · · · , Vt+n = 0, ωt−1 ]
と表せる。ここで、n, δ, ωt−1 をそれぞれ期間、特定のショック、歴史とする。
一方、本章で用いた一般化インパルス応答関数は初期時点に特定のショック vt 、各期には確率的シミュレーションによりその他のショック
を与えるもので以下のように表せる。
GIY (n, vt , ωt−1 ) = E [Yt+n | vt , ωt−1 ] − E [Yt+n | ωt−1 ]
こうした一般化インパルスレスポンスの更なる詳述、および用法に関しては Koop et al.(1996)[50]、Pesaran and Shin(1998)[74]、
Weise(1999)[91] を参照されたい。
177
第 8 章 非線形 VAR による金融政策効果分析
と比べると非常に大きく、長期にわたっていることがわかる。このことから貸出量を司る市中銀行と企業との関連
が非常に重要になってくる。各変数の動きから、貸出量の増加による貨幣総量の増加を日本銀行のベースマネー
供給でファイナンスし、信用創造のプロセスを経て貨幣総量の増加が所得増に結びつくのではないかと思われる。
マネーショックに対しては次のことが示された (図では 3 列目に該当する)。貸出の瞬間的効果がバンキングセ
クターの流動性預金口座に入り、それが貨幣総量としてカウントされることを鑑みれば、マネーおよび貸出ショッ
クの各変数の反応は非常に似通っていることは不思議ではない。ただし、マネーショックはこのような市中銀行の
貸出増による効果と、公衆の流動性選好増加による資産選択の結果として起こる増加が考えられる。従って、マ
ネーショックが発生したからといって、それが機械的に貸出増に結びつくわけではないことが貸出ショックからマ
ネーの反応の場合と対比することでより鮮明にわかってくる。貨幣総量増加の要因がいわゆる金融的流通から生
じる需要のせいなのかあるいは産業的流通から生じる需要のせいなのかを、バンキンセクターが見極めている行
動の結果と捉えることができる。ベースマネーに関しては上述貸出ショックと同様、貨幣需要増を日本銀行がアコ
モデートする形で増加しているが、その伸びが貸出ショックと比べて若干弱いのも金融・産業的流通両方の効果が
考えられるためであろう。
最後に政策ショックに対して次のことが示された (図では 4 列目に該当する)。ベースマネーショックの所得に与
える影響は、所得 (実物ショック) のベースマネーに与える影響と大きく異なる。前者は 10 億円程度の増加が見込
まれたのに、後者はほとんど影響を与えない。この事実から判断すると、政策当局にとっての操作変数であるベー
スマネーが乗数プロセスを経てマネーサプライの増加を促し、その結果所得増につながるオーソドックスビュー
のトランスミッションの形が浮かび上がってくる。貸出に目を向けると、貸出のはっきりした増加がみられなく、
しかも効果は 3 年程度で収束に向かっている。このことから銀行の反応は単純な政策ショックでは小さく弱いこと
がうかがえる。貸出ショックに対するベースマネーの反応と、ベースマネーから貸出ショックに対する反応とでは
大きな差異が見られた。前者はショックにアコモデーティブに反応しているが後者に関しては効果ははっきりとし
ない。このことから当局の景気拡大策に必ずしも同調しないバンキングセクターの姿が浮かんでくる。このバン
キングセクターの非同調という結果は、近年の日銀当座預金残高の度重なる積み増しにも関わらず貸出量が伸び
悩んでいる現状を忠実に表しているものと考えられる67 。
6 日銀は
2001 年 3 月より金融市場調節の操作目標変更を実施し、当初 5 兆円程度の日銀当座預金残高目標を順次増額していき、2005 年 4
月現在では 30 兆から 35 兆にまで至った。それに対し、貸出量は依然低下を続けている。
7 図 8.3 を見た限りでは貸出ショックに対する各変数の反応 (2 列目) が発散過程となっている。そのため反応期間をさらに延長させていっ
たところ、約 500 四半期でようやく収束に向かう結果となった。これは本 LST-VAR 体系でいかに銀行貸出による影響が大でありかつ永続的
であるかを示すものであり、銀行貸出が経済の起点となり各変数に波及していくという内生的貨幣供給理論の妥当性を裏付ける結果ととれる。
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第 8 章 非線形 VAR による金融政策効果分析
図 8.3: Accumulated Response to Generalized One S.D. Innovations ±2S.E.
179
第 8 章 非線形 VAR による金融政策効果分析
8.3
まとめ
金融政策は果たして有効なのか？この単純にして意味深な問いに対し、オーソドックス・ビューである外生的
貨幣供給理論では、ベースマネー供給量のコントロールにより、その乗数倍のマネーサプライの変化をもたらす
としている。しかし、実務を取り仕切る日銀関係者の間では、ベースマネーの厳密なコントロールは困難である
という、いわゆる日銀理論に基づいたより慎重な態度を示している。本節では本章のまとめとして、実証分析か
ら導くことができた貨幣の特性と金融政策効果について考察していく。
まず貨幣の特性については次の含意が得られた。貨幣総量が所得に大きく影響を及ぼし得るのに対し、逆の動
きは非常に小さいものに留まった。この点から判断すると貨幣の外生性が表現されているといえよう。さらにベー
スマネーから貨幣総量の動きも観察できたことから、ベースマネー→貨幣総量→所得のトランスミッションが存
在することを示していると考えられる。すなわちオーソドックス・ビューの貨幣乗数理論が支持されると捉える
ことができる。また第 7 章で定義したように、この貨幣総量から所得への影響は 10 四半期以上にわたり持続する
ものであることから、貨幣の非中立性を示す証左となるとも考えられる。
一方、貨幣総量の増加がベースマネーによりファイナンスされるという因果も検出された。これは明らかに貨
幣の内生性を示している。さらに内生的貨幣供給理論における共通認識のように、経済の起動が銀行貸出による
ものだとすると、銀行貸出は全ての変数に有意に、しかも長期にわたって影響を及ぼしていることから、貨幣は
内生性を有するとの内生論者の視座は正しいことになる。このように貨幣の外生性と内生性が両方検出されたこ
とから、貨幣の特質がそのどちらかに偏るものではない緩やかな内生性を示すもの、すなわちストラクチュアリ
スト・ビューが妥当なものであることを本章の実証モデルは陰含しているのである。
次に金融政策効果について考察をしていく。政策当局がベースマネーをコントロールすることにより大きく貨
幣総量が増加し、ややモデレートながら所得にも影響を与えることからオーソドックス・ビューの貨幣乗数理論
が導けるといえるのは上述の通りである。だが一方で、銀行貸出を通じたチャネルも有効であることが前節での
考察からわかっている。本章では銀行貸出の決定プロセスについて実証分析するものではないのだが、内生的貨
幣供給論者による主張のように市場の諸力により銀行貸出が決定されるとすれば、貸出市場のマインドと当局の
政策方針が背反する場合、金融政策の効果が十分に出ない場合があるだろう。例えば、貸出市場において企業の
アニマルスピリットが非常に弱い場合、当局の乗数アプローチ的な政策効果が所得に対しどこまで有効なのかは
疑問である。こうした当局・貸出市場どちらの影響がより強く発揮されるのかは、本章の実証分析の枠を超えて
いるのでここで一概に言えるものではない。しかし少なくとも日本に関しては、図 9.1 にみてとれるように、貸出
市場で銀行貸出が変動しなければ、日銀当座預金勘定に超過準備として積み増されるのみであり、こうした現況
から判断すると、貸出市場の諸力によって銀行貸出あるいは貨幣総量が決定される内生的貨幣供給理論に基づく
プロセスが強く効いているのではないかと考えられる。
以上の含意は、非線形 VAR モデルである LST-VAR モデルと、バンキングセクターのビヘイビアを強く表すと
180
第 8 章 非線形 VAR による金融政策効果分析
考えられる銀行貸出を明示的に取り込んだ本章の貢献に拠るところが大きい。本章で活用した非線形 VAR モデル
が更なる精緻なモデルを作成する出発点となりうる可能性が強いと思われる。
181
第 9 章 結びに代えて
日本銀行は 1990 年代に過去に類のない超低金利政策を採用したにも拘わらず、マネーサプライの伸び率は低迷
し不況は長期化した。現時点 (2006 年 1 月現在) でようやく景気回復の兆しが見え始めてきたが、それが本格的な
ものかどうかは依然不確実である。さらに、量的緩和策としての準備預金の積み増しも、積極的に実体経済に影
響を与えているかといえば疑問が残り、依然金融セクターにて影響が歩留まりしている感がある (図 9.1 参照)。こ
うした量的金融政策の効果と限界に対しさらなる検討を迫られているというのが現状であろう。
経済主体は貨幣をなぜ保有するのか？貨幣と実体経済はどういう結びつきを持っているのか？このような貨幣の
図 9.1: 準備預金内訳と M2+CD 伸び率
(出所) 日本銀行
本質に関する問いに応えるため、本論文ではシュンペーターの区分でいうところの貨幣的分析 (Monetary Analysis)
に鑑み、バンキングセクターを中心とする金融システム内での各プレーヤー (市中銀行、企業、中央銀行) のビヘ
イビアを分析してきた。その際に一貫して注目してきたのは、1990 年代中頃から度々発生してきた大小金融機関
の破綻や、コール市場のデフォルトといった戦後ほとんど起こり得なかったイベントである。本論文では、金融
不安を金融セクター特にバンキングセクターの金融システムに対する不安心理であると想定する。これは、市中
銀行が企業の信用リスクを評価する際の確信程度の欠如と、市中銀行自身の流動性リスクを評価する上での確信
程度の欠如が合成されたものである。その不安心理が貸し手である市中銀行の流動性選好の急激な上昇となって
182
第9章
結びに代えて
現れるのが本論文で定義するところの金融システムショックなのである。
本論文ではこうした金融システムショックの生成プロセスおよび影響を含包する貨幣経済理論の模索を行ってき
た。その結果、理論パートにおいて次のプロセスを主張してきた。すなわち、金融当局による制約 (規制) のもと、
企業の資金需要に市中銀行が利潤最大化の観点から ALM(資産負債管理) を行使したり、その一環として金融イノ
ベーションを生起させることがある。さらにこうした金融システムの変容が、金融システムショックを引き起こす
可能性を内包しているということである。これは貨幣の特性から判断すると、1) 貨幣には緩やかな内生性がある、
2) 貨幣は長期的に非中立である、3) 貨幣需要関数は不安定である、4) 金融政策効果は非対称であるということを
意味する。これら特性が内在する有力な視座としてストラクチュアリスト・ビューがあり、第 1 部理論パートで
は貨幣がこうした特性を持つものであることを仮説として提唱してきた。そして第 2 部実証分析パートでこれら
仮説を多元的なモデリングの手法 (pluralist approach) により検証してきた。実証分析の結果は以下の各章でのま
とめから得られるように、4 つの仮説が概ね支持され得るものであった。
第 4 章では、資産、貨幣保有の機会費用および金融不安度といった新要因の導入をもってしても、誤差修正メカ
ニズムが否定されるばかりか、短期的な貨幣需要関数を導出するにも至らなかった。短期的にみて安定的な貨幣
需要関数が示せなかったということは、逆に貨幣需要関数の不安定性が示せたことになる。金融システムの絶え
ざる変容により貨幣と実体経済の関係を示すパラメータが変動しているからと捉えることもできるのである。こ
れは長期均衡関係をパラメータが固定的なものとして捉えている共和分分析の限界ともいえる。すなわちストラ
クチュアリスト・ビューの妥当性が逆に含意されているとも考えられよう。
第 5 章では、内生的貨幣供給仮説に関し、さらにアコモデーショニスト・ビューとストラクチュアリスト・ビュー
に注意して検定を行った。分析結果として、銀行貸出による投資支出のファイナンスを通じて貨幣供給が内生的
に決定されるという、グレンジャーの意味合いでの因果性が強く検出される一方で、その逆方向因果性に関しても
弱いながら検出された。したがって日本では貨幣の緩やかな内生性を示す根拠の一つとしてストラクチュアリス
ト・ビューが支持されるものと考察される。
第 6 章では、その支持された貨幣の内生性に基づくイングランド銀行修正モデルが提示でき、ファイナルテス
トによるモデルの頑健性が支持された。さらに短期外挿シミュレーションから、企業の期待の影響力の大きさお
よび政策当局による金融政策の非対称的影響力が定量化された。
第 7 章では、第 6 章での同時方程式体系に対し、構造型への再帰が可能な誘導型の VAR モデル (構造 VAR モ
デル) の推定、およびインパルス応答関数・分散分解分析を行った。結果、貨幣の特性として、貨幣の緩やかな内
生性および貨幣の長期非中立性が存在することを示せた。さらに期間区分による分析から金融環境の変化そして
金融政策効果の非対称性が示された。
一方、第 8 章では、非線形 VAR モデルである LST-VAR モデルを用いて分析した。この手法は金融システムの
変容を連続的に捉えることができる VAR モデルであると評価することができる。そして、バンキングセクターの
ビヘイビアを強く表すと考えられる銀行貸出を明示的に取り込んだモデルによりインパルス応答関数分析を実施
183
第9章
結びに代えて
した。結果は第 7 章と同じく、貨幣の特性として、貨幣の緩やかな内生性および貨幣の長期非中立性が存在する
ことを示すことができた。
ただここで注意せねばならないことは、ストラクチュアリスト・ビューは内生的貨幣供給理論の一派であるが、
それは主流派の視座すなわちオーソドックス・ビューを完全否定するものではなく、オーソドックス・ビューの貨
幣外生性とアコモデーショニスト・ビューの (厳密な) 貨幣内生性の両特性を併せ持つ“ 緩やかな内生性 (modest
endogeneity) ”を主張する視座であるということである。貨幣を内生面・外生面双方のフィードバック関係の中で
捉えていかねばならないという観点が、本論文での貢献により醸成されていくならばこれ幸いである。
本論文における実証分析は、そのほとんどが近年活発に開発がなされ、現時点でもさらなる進化を遂げている計
量分析的手法の活用によるものである。各手法にはそれぞれ長短があり、どの手法をもってして単独で十分といえ
るものではない。したがって本論文で行ってきたように各手法から導かれるインプリケーションを包括的に判断
することが肝要であろう。加えて、金融システムは絶えざる変容を余儀なくされるものであるために、絶えず最
新のデータで実証モデルをアップデートしていき、パフォーマンスのチェックをしていくことが必要である。こう
した不断の研究姿勢が、将来に対して有効な金融政策上の提言および経済の構造解析に役立てられるのであろう。
なお、本論文の成果から推察される課題としては以下の四点が挙げられる。一点目は金融市場及び金融システム
で生じた動態的な変化が貨幣的分析としてどのように定式化されるのか、その結果、貨幣が長期において非中立
性を有する諸条件は何なのかについては必ずしも明確な理論モデルを用いて十分分析されたものではなかった点
である。確かに、本論文では第 3 章で暗黙金利の導入や新金融商品の開発という一例を提示してきたのだが、セ
キュリタイゼーションの進行や資金調達における直接金融へのシフトは当然銀行行動に大きな影響を及ぼすもの
であり、また BIS の自己資金比率規制の実施に伴い、市中銀行の自己資本が融資活動に与える影響を通じて改め
て貨幣の長期非中立性問題に重要なインプリケーションをもたらしている。金融システムショックの影響分析が本
論文での分析対象であったわけだが、これら経済の他の歴史的な具体的局面を特定化した上での制度的配置に基
づく経済分析も進めていかねばならない。
二点目は労働市場を含めたよりマクロ的な議論の必要性である。本論文は貨幣と実体経済の関係を謳いつつも、
1990 年代のアコモデーショニストとストラクチュアリストの論争で注目されてきたように金融部門経済主体のビ
ヘイビアを精緻に検討してきた反面、実物経済特に労働市場要因の考察は GDP を対象とする分析に縮約されてき
たことは否めない。ストラクチュアリスト・ビューが想定している主な経済主体は市中銀行、企業、中央銀行の 3
者であり、家計を取り扱うにはより広いポスト・ケインジアンの視座に拠らねばならないが、ポスト・ケインジア
ンが主張する定義、分析手法には相当の散らばりがあり、ベースとなる議論の集約がされていないように見受け
られる1 。そうした中で、本論にて論証してきた貨幣の 4 つの性質が、賃金として労働市場にどう関わってくるか
1 ポスト・ケインジアンの経済学は、共通に合意された明確な理論的フレームワークがあるわけではないが、様々な観点からの理論的試み
に共通する特徴は、歴史的時間、不確実性、制度的配置を理論構成上欠かせない要因として重視している。
184
第9章
結びに代えて
を分析するのは今後の課題としたい2 。これらモデルの解析が今後の分析の起点となるであろう。
三点目は、経済活動の起動がバンキングセクターによる与信であるという内生的貨幣供給論者の主張は充分に理
解できるが、そもそもの与信を需要する企業サイドの需要要因分析は“ 企業家の期待 ”や“ アニマルスピリッツ ”
というタームで漠然と大括りに捉えられ、分析がまだまだ発展途上の段階にあると思われる点である。さらに、貸
出された資金がどう分配されて所得創出プロセスにまわるのかという、第二の課題で問題となった労働市場分析と
あわせた流動性選好決定に関する問題もまだまだ途についたところである。これら分析をさらに進め、マクロモデ
ルとして完結させるのはこれからの課題である。なお、この課題の達成には企業家あるいは投機者の心理要因に関
して研究が進んでいる行動経済学 (Behavioral Economics) の領域での検討が必要となってくることが予想される。
その行動経済学では通常の経済理論で想定されている経済合理性に疑問を呈し、現実の経済主体はしばしばホモ・
エコノミクスから乖離しうることを分析している。こうした考えを体系付けたものとしては Goldberg(2001)[32]
や塚原 (2003)[120] が挙げられる。本論文ではその乖離を“ 企業家の期待 ”や“ アニマルスピリッツ ”の生成に結
びつけていこうと考えるのである。
四点目はデータ作成についてである。本論文では金融システムショックの影響を金融不安度の代理変数抽出を
もって検討してきたのだが、バンキングセクターによる ALM 行使、さらには金融イノベーションといった現象
を貨幣総量の面から捉える何らかの実証分析上の工夫がさらに必要である。その金融システムショックの抽出に関
して、本論では一貫して企業部門の心理的データを表す DI を用いてきた。一方、こうした心理データには消費者
に属する消費者心理調査3 および消費動向調査4 のデータも存在する。これら企業・消費者両者のデータをどう組
み合わせて定量化に結びつけるかに関しては今後の研究課題としたい。また、金融の自由化・規制緩和によりマ
ネーが従来に比べ捉えにくくなっている。本章で長期貨幣需要を推計したが十分頑健な内容であったとは考えにく
い。ここでは貨幣総量を M2+CD でとらえているが、貨幣の定義は金融システムの進化、変容とともに時代に応
じて変化・多様化されてきて、その変化に統計的なマネーの範囲の修正が追いつかなく、それが欧米でいうところ
の“ Missing Money ”に結びついていると考えられる。仮に金融の自由化・規制緩和の流れが落ち着くとすれば、
理論と実体経済との動きのギャップも解消されよう。そこで、金融の自由化・規制緩和の影響がどこで落ち着いた
かを歴史的概観によるチェックで特定し、さらに金融資産の中身もその“ 貨幣らしさ ”に応じてウェイトを付加
すべきだとする Belongia and Binner(2000)[7] の主張が重要となってくる。つまり、いわゆる“ Divisia Monetary
Aggregates ”を導出し、それを本論文で用いた M2+CD に代替させるといった作業が求められる。
2 なお、アコモデーショニストの金融動学を理解するうえで有益な期間分析モデルを
Docherty(2005)[21]pp.213-218 が提供している。さ
らにバンキングセクターに特化したモデルとして同 pp.276-277、家計部門を大規模マクロモデルで緻密に展開したものとして同 pp.293-295
がある。
3 日本リサーチ総合研究所 http://www.research-soken.or.jp/により作成されている時系列データ。中でも、
“ 生活不安度 ”の利用可能性
が期待される。しかし、データの構成項目の変化や長期時系列ではない等、統計上の問題をクリアしなければならない困難が存在している。
なお、得田 (2003a,b)[89][128] では消費者の生活不安度を取り込んだ分析を行っている。
4 内閣府により作成されている時系列データである。このデータも統計基準が変更されているうえ発表系列が季節調整されていて長期時系
列の作成が困難となっている。
185
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190
第9章
結びに代えて
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[121] 筒井義郎、『貨幣需要関数：展望』、「オイコノミカ」第 23 巻 第 1 号、1986、pp.1-34
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[123] 得田雅章、『1970 年代以降の経済政策研究』、修士論文、早稲田大学大学院経済学研究科、1999
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[126] ―――、『貨幣の予備的需要についての一考察』、「早稲田経済学研究」No54、早稲田大学経済学研究科経済
学研究会、2002b、pp.79-91
[127] ―――、『マクロ経済変数のショック波及分析』、「早稲田経済学研究」No55、早稲田大学経済学研究科経済
学研究会、2002c、pp.25-42
[128] ―――、『時系列分析による金融政策効果の評価』、秋葉弘哉編「現代マクロ経済学のフロンティア」、早稲
田大学出版部、2003a、pp.78-94
[129] ―――、『内生的貨幣供給仮説の因果性テスト』、「早稲田経済学研究」No59、早稲田大学経済学研究科経済
学研究会、2004、pp.45-59
[130] ―――、
『内生的貨幣供給理論の一考察』、馬場義久編「マクロ経済学と経済制度」、早稲田大学出版部、2005、
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[131] 内閣府経済社会総合研究所、『短期日本マクロ計量モデル（2001 年暫定版）の構造と乗数分析』、ESRI
Discussion Paper Series No.6、2001、pp.1-81
[132] 内藤敦之、『内生的貨幣供給と流動性選好：ポストケインジアンにおける論争』、「一橋論叢第」122 巻第 6
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[133] 日本銀行企画室、『金融政策運営に果たすマネーサプライの役割』、「日本銀行調査月報」、2002 年 12 月
[134] 日本銀行金融研究所、『わが国の金融制度』、日本信用調査株式会社出版部、1986
[135] 根岸隆、『ワルラス経済学入門』、岩波書店、1985
[136] 野下保利、『貨幣的経済分析の現代的展開』、日本経済評論社、2001
[137] ハイマン・ミンスキー 著、岩佐代一 訳、『投資と金融』、日本経済評論社、1988
[138] ―――、吉野紀・浅田統一郎・内田和男 訳、『金融不安定性の経済学』、多賀出版、1989
[139] 畠中道雄、『貨幣需要関数の安定性について』、「季刊現代経済」秋号、1982
[140] 林直嗣、『金融時系列の構造変化と ADF 検定、PP 検定、KPSS 検定』、「金融構造研究」、第 23 号、2001、
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[141] 堀江康煕、『我が国の「貸し渋り」分析』、「經濟學研究」No65．6 号、1999
[142] 本多佑三・上岡孝一・洞口紳也、
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[143] 蓑谷千凰彦、『計量経済学』、多賀出版、1997a
191
第9章
結びに代えて
[144] ―――、『計量経済学』、東洋経済新報社、1997b
[145] 宮尾龍蔵、『貨幣需要、短期マクロモデルと Cointegration』、「国民経済雑誌」、171 No4、1995、pp.81-100
[146] ―――、
『実物、貨幣ショックと生産、マネーサプライの変動』、
「国民経済雑誌」、167 No1、1993a、pp.113-128
[147] 宮尾龍蔵・黒木祥弘・地主敏樹、『マクロ経済と金融政策』、「金融政策と金融自由化」、東洋経済新報社、
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[148] 谷内満・宮川努・板倉良直『景気政策としての財政政策の有効性−時系列分析による検証−』、日本経済研
究センター「JCER DISCUSSION PAPER No.33」、1994
[149] 吉田知生、『通貨需要関数の安定性をめぐって』、「金融研究」第 8 巻第 3 号、日本銀行金融研究所、1989、
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[150] 吉冨勝、『日本経済の真実』、東洋経済新報社、1998
[151] 蝋山昌一、『日本の金融システム』、東京大学出版会、1986
[152] 渡辺良夫、『内生的貨幣供給理論―ポスト・ケインズ派アプローチ―』、多賀出版、1998
192

投資銀行ビジネス・国際ビジネス・市場性取引ビジネス

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2014年7-9月期2次QE 後「内外景気見通し」改定値

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欧米諸国の債務危機から見る台湾の税制改革 陳錦稷 9 月末、中央銀行

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2008年5月 第4週