量的緩和政策はひびの入った骨董品

量的緩和政策はひびの入った骨董品

２％インフレ目標政策失敗への途
そして、その失敗を隠している
ＴＡＮＡＫＡ１９４２ｂです。「王様は裸だ！」と叫んでみたいです　　 アマチュアエコノミスト TANAKA1942b が経済学の神話に挑戦します 　　　　　　If you are not a liberal at age 20, you have no heart. If you are not a conservative at age 40, you have no brain.――Winston Churchill 　　 ３０歳前に社会主義者でない者は、ハートがない。３０歳過ぎても社会主義者である者は、頭がない。――ウィンストン・チャーチル　　　　　　日曜画家ならぬ日曜エコノミストＴＡＮＡＫＡ１９４２ｂが経済学の神話に挑戦します　　　　好奇心と遊び心いっぱいのアマチュアエコノミストＴＡＮＡＫＡ１９４２ｂが経済学の神話に挑戦します　　　　アマチュアエコノミストＴＡＮＡＫＡ１９４２ｂが経済学の神話に挑戦します

2013年5月8日

＊趣味の経済学 アマチュアエコノミストのすすめ Index
＊ 経済学の神話に挑戦します ベースマネーの増加により、マネーサプライが増加するという神話＝岩田・翁論争の過ち
▲ 知恵ものたちが選んだベストアンサー戦後最大の金融事件は進行中
＄ＦＸ､お客が損すりゃ業者は儲かる 仕組みの解明と適切な後始末を (2011年11月1日)

………はじめに………

その失敗を隠している 　2013年３月に就任した日銀首脳は量的・質的金融緩和政策により２％のインフレを２年以内に達成させる、と明言した。しかしこれは失敗するだろう。Tanakaは2005年秋から2006年夏にかけて「ベースマネーの増加により、マネーサプライが増加する、という神話」と題して、量的緩和政策の失敗を検証した。ベースマネーは増えたけれども、マネーサプライは増えなかった。▲
　Tanakaが「２年以内に２％のインフレを達成することは不可能」と主張する理由は２つ。
　①インフレ目標政策は「マネタリーベースを増やせば、トランスミッションメカニズムが働き、マネタリーベースの貨幣乗数倍(例えば８倍)のマネーストックが増える。通貨流通量が増えれば貨幣価値が下がってインフレになる」という神話に基づいている。銀行は融資のための資金は十分あるので、日銀が買いオペを進めてマネタリーベースを増やしても、それによって銀行が融資(信用創造)を増やしマネーストックが増加するわけではない。それは2001年３月１９日から量的緩和政策(当座預金残高目標５兆円に)を採用してから2006年３月９日に解除するまでを振り返ってみればハッキリする。つまり、日銀が買いオペを進めてマネタリーベースを増やしてもトランスミッションメカニズムは働かず、マネーストックはマネタリーベースと同じ程度しか増加せず、ＣＰＩは大きく変わることはないであろう。
　昭和20～30年代の経済発展途上時代とは違って、今は「ゆたかな社会(The Affluent Society)」なので銀行には十分貸付用の資金があり、債券市場も整ってきたので必要なら手持ちの国債を債券市場で売ることもできる。学生時代に当時の経済状況を勉強してそれが頭にこびりついている人たちは、頭を切り替えることにしましょう。
　②日銀が「２％のインフレを起こす」と宣言すれば、銀行は貸付金利を上げ、景気を冷やす。現在長期プライムレートは1.20％▲、住宅ローン変動タイプ(三菱東京UFJ銀行)は0.875％▲。銀行は貸付金利を期待インフレ率以上に設定する。もしも物価が２％上昇する時にそれ以下の貸付金利を設定したら、実質マイナス金利になるからだ。それでも金利を上げないとすれば、それはどこの銀行も「日銀は２％のインフレにすると言っているが、それは失敗するだろう」と日銀の発表を信用じていないからだ。市場から信頼されない政策が効果をあげるとは考えられない。そして景気が良くなりインフレ期待が高まれば、銀行は貸付金利を上げ景気を冷やすことになる。
　2001年からの量的緩和政策ではインフレ期待が高まるまでの効果を上げることさえ出来なかった。
　ただし、今後政府・日銀首脳の発言による「依存効果」(dependence effect)(アナウンス効果)により「顕示的消費」が増大する可能性もまったくは否定できない。
各種経済指標から推移を追ってみましょう ミルトン・フリードマンはこう言っている。インフレはいつ、いかなる場合も貨幣的現象である(Inflation is always and everywhere a monetary phenomenon.) と。この言葉を尊重すれば、マネーストックが増加してインフレが起きることになる。従って、ＣＰＩが２％に近づくその前兆としてマネーストックの増加が観測されるはずだ。政府・日銀首脳は「マネタリーベースを増やせば、マネーストックが増える」という神話を信じているので、買いオペを進めてマネタリーベースを増やそうと必死になる。為替相場の変化・日経平均の動きは直接的にはインフレに影響しないのだが、長期金利に影響を与えたり、この動きから銀行貸出が増えることがあるかも知れない。経済学教育業界では「貨幣乗数」「ハイパワード・マネー」「トランスミッションメカニズム」という言葉を使っているが、金融の現場ではそれに代わるのが「オーバーローン」という言葉だ。つまり、預金額と貸出額に注目している。そしてインフレ期待が高まれば、貸出金利は上昇する。そうした動きでＣＰＩがどうなるか？こうした各種経済指標を拾い出してみた。
　政府・日銀首脳の主張が正しいか、アマチュア・エコノミストの読みが正しいか？前回は量的緩和政策が失敗してから、それを検証したものだが、今回は政策の進行を時間と共に推移を追いかけてみることにした。アマチュア・エコノミストの主張が間違っていて、景気が上向きになると良いのですが、どうなるでしょうか？これは好奇心と遊び心で作っている趣味のホームページです。視野狭窄にならず、余裕をもった気持ちで、各種経済指標を読みながら、ハラハラドキドキしてみましょうよ。経済を見るのことが面白くなってくると思います。「趣味は経済学です」という人が増えてくると楽しいですね。ただしTanakaの大腸癌の具合によっては中断もあるかも知れませんので、この点はお許しください。(2013年５月８日)
●数字を読んでイッパイ感じて下さい。何も感じない人は、ごめんなさい、さようなら

　各種経済指標　

＜表１　マネタリーベース　マネーストック　所要準備額　CPI　等関係表＞

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年月	ベース	伸率	ストック	伸率	当預	準備	超過	長プ	短プ	預金	貸出	CPI	コア	ｺｱｺｱ	為替	日経平均
2012.10	127.9	22.1	1,129.0	2.0	37.6	7.7	29.9	1.25	1.475	587.4	422.3	-0.4	-0.2	-0.6	78.97	8,928.29
11	124.4	-3.0	1,130.4	2.0	35.5	↓	27.8	1.20	↓	590.0	423.0	-0.2	↓	↓	80.79	9,446.01
12	128.1	18.2	1,136.7	4.4	42.9	7.8	35.1	↓	↓	595.7	428.7	-0.1	-0.3	↓	83.58	10,395.18
2013.01	128.8	6.8	1,137.6	2.3	37.7	7.9	29,8	↓	↓	593.7	426.9	-0.3	↓	-0.8	89.16	11,138.66
02	132.8	44.4	1,136.7	4.0	38.9	↓	31.0	1.15	↓	596.7	428.8	-0.7	↓	-0.9	93.17	11,559.36
03	138.9	72.3	1,144.6	3.3	47.9	↓	40.0	↓	↓	613.3	436.1	-0.9	-0.5	-0.8	94.79	12,397.91
04	146.1	82.3	1,146.8	2.4	58.6	8.0	50.6	1.20	↓	613.9	436.6	-0.7	↓	-0.7	97.70	13,860.86
05	157.0	137.7	1,152.0	2.5	62.9	↓	54.9	1.25	↓	615.9	430.7	-0.3	-0.1	-0.4	101.08	13,774.54
06	164.6	75.5	1,155.0	2.5	74.1	8.1	66.0	1.30	↓	618.3	434.2	0.2	0.3	-0.3	97.33	13,677.32
07	168.9	37.1	1,156.3	1.8	72.6	↓	64.5	1.35	↓	610.8	434.0	0.7	0.5	-0.2	99.75	13,668.32
08	173.7	40.3	1,159.5	2.7	78.3	↓	70.2	1.30	↓	610.4	434.6	0.9	0.7	-0.1	97.87	13,388.86
09	181.5	69.4	1,162.6	3.6	87.2	↓	79.2	↓	↓	616.6	439.0	1.1	0.6	0.0	99.28	14,455.80
10	183.8	16.0	1,167.8	4.1	90.5	↓	82.4	1.20	↓	612.0	435.5	↓	0.8	0.2	97.82	14,327.94
11	192.5	74.7	1,171.0	2.7	89.8	↓	81.7	↓	↓	616.1	438.2	1.5	1.1	0.5	99.79	15,661.87
12	187.6	5.8	1,174.9	3.7	96.8	8.2	88.6	1.25	↓	620.3	443.0	1.6	1.2	0.6	103.41	16,291.31
2014.01	201.5	70.6	1,178.1	3.5	98.7	↓	90.5	↓	↓	617.4	440.8	1.4	1.3	0.7	103.94	14,914.53
02	210.9	56.8	1,177.7	1.0	101.7	↓	93.5	1.20	↓	619.3	440.8	1.5	↓	0.8	102.16	14,841.07
03	213.1	33.6	1,174.5	0.8	114.9	↓	106.7	↓	↓	634.0	446.9	1.6	↓	0.7	102.27	14,827.83
04	215.9	23.1	1,178.8	2.4	120.8	8.3	112.5	↓	↓	630.5	442.1	3.4	3.2	2.3	102.51	14,304.11
05	220.5	37.4	1,182.5	2.5	122.5	↓	114.2	↓	↓	629.1	442.6	3.7	3.4	2.2	101.64	14,632.38
06	226.8	32.9	1,182.9	2.5	137.2	↓	128.9	↓	↓	631.8	443.8	3.6	3.3	2.3	102.05	15,162.10
07	236.3	42.6	1,185.2	2.7	138.5	↓	130.2	1.15	↓	623.7	442.6	3.4	↓	↓	101.73	15,620.77
08	243.1	34.2	1,188.6	3.3	138.2	↓	129.9	↓	↓	625.3	443.5	3.3	3.1	↓	102.96	15,424.59
09	244.7	21.2	1,192.6	3.7	147.3	↓	139.0	↓	↓	631.4	448.0	3.2	3.0	↓	107.24	16,173.52
10	256.6	47.3	1,197.5	4.0	153.5	8.4	145.1	↓	↓	625.9	446.3	2.9	2.9	2.2	108.06	16,413.76
11	268.6	44.3	1,204.6	5.1	153.1	8.5	144.6	↓	↓	635.0	442.9	2,4	2.7	2.1	116.21	17,459.85
12	268.0	32.4	1,207.9	3.2	162.1	8.6	153.5	1.10	↓	638.6	453.9	↓	2.5	↓	119.31	17,450.77
2015.01	277.3	50.2	1,207.6	2.0	164.6	↓	156.0	1.05	↓	636.9	451.1	↓	2.2	↓	118.30	17,674.39
02	285.7	43.2	1,210.0	2.4	166.5	8.5	158.0	1.15	↓	638.9	452.2	2.2	2.0	2.0	118.56	18,797.94
03	289.6	17.9	1,212.6	2.6	182.0	8.6	173.4	↓	↓	653.2	457.8	2.3	2.2	2.1	120.39	19,206.99
04	294.4	21.6	1,215.4	2.5	189.9	8.7	181.2	↓	↓	651.1	452.8	0.6	0.3	0.4	119.55	19,520.01
05	303.2	42.1	1,222.0	6.3	192.5	↓	183.8	↓	↓	655.1	454.3	0.5	0.1	↓	120.69	20,563.16
06	307.2	17.0	1,222.5	0.9	206.2	↓	197.5	↓	↓	655.0	456.6	0.4	↓	0.6	123.75	20,235.73
07	313.1	25.6	1,226.1	3.7	204.5	↓	196.2	↓	↓	650.1	457.7	0.2	0.0	↓	123.24	20,585.24
08	322.1	41.0	1,230.5	4.5	210.8	↓	202.1	↓	↓	639.5	457.6	↓	-0.1	0.8	123.23	18,890.48
09	332.5	46.3	1,230.6	0.1	218.0	↓	209.3	1.10	↓	652.9	462.1	0.0	↓	0.9	120.29	17,388.15
10	338.9	16.2	1,228.2	1.9	223.5	↓	214.8	↓	↓	649.1	460.2	0.3	↓	0.7	120.06	19,083.10
11	343.7	43.5	1,234.6	1.9	221.7	↓	213.0	↓	↓	654.9	462.5	↓	0.1	0.9	122.53	19,747.47
12	346.4	7.9	1,235.0	0.4	230.6	8.8	221.8	↓	↓	654.6	467.2	0.2	↓	0.8	121.92	19,033.71
2016.01	355.1	32.1	1,239.6	3.1	232.2	↓	223.4	↓	↓	653.3	466.2	0.0	0.0	0.7	118.31	17,516.30
02	365.9	36.6	1,242.5	2.8	234.0	↓	225.2	1.00	↓	663.1	464.1	0.3	↓	0.8	115.09	16,026.76
03	371.7	20,6	1,245.4	2.9	245.9	8.9	237.0	0.95	↓	679.3	469.7	-0.1	-0.4	0.7	113.07	16,758.67
04	374.1	8.2	1,253.7	2.8	254.1	9.0	245.1	↓	↓	682.7	464.9	-0.3	↓	0.5	109.97	16,666.05
05	379.7	19.6	1,255.7	5.7	256.0	9.1	246.9	↓	↓	684.8	465.1	-0.5	↓	↓	109.06	17,234.98
06	386.8	24.8	1,258.2	2.4	272.2	↓	263.1	↓	↓	683.6	467.1	-0.4	↓	↓	105.49	15,575.92
07	392.6	19.4	1,260.9	2.8	269.3	↓	260.2	0.90	↓	680.1	467.2	↓	-0.5	0.3	103.65	16,569.27
08	400.8	28.3	1,263.4	2.3	272.9	↓	263.8	0.95	↓	681.2	467.8	-0.5	↓	0.2	101,27	16,887.40
09	406.5	18.6	1,267.1	3.6	279,4	↓	270.3	↓	↓	684,8	472.2	↓	↓	0.0	101.94	16,449.84
10	412.2	17.9	1,270.8	3.5	284.9	9.2	275.7	↓	↓	686.1	470.5	0.1	-0.4	0.2	103.82	17,425.02
11	420.2	26.0	1,275.7	4.7	282.1	9.3	272.8	↓	↓	693.5	473.1	0.5	↓	0.1	107.62	18,308.48
12	429.8	28.1	1,278.8	2.8	297.5	9.4	288.1	↓	↓	694.6	478.1	0.3	-0.2	0.0	115.90	19,114.37
2017.01	436.4	20.1	1,282.8	3.8	294.1	↓	284.7	↓	↓	695.0	475.3	0.4	0.1	0.2	114.75	19,041.34
02	441.4	14.7	1,287.0	4.1	294.2	↓	284.8	↓	↓	697.1	476.0	0.3	0.2	0.1	113,07	19,118.99
03	444.8	9.6	1,290.5	3.3	307.0	9.5	297.5	↓	↓	710.0	480.9	0.2	↓	-0.1	113.01	18,909.26
04	448.5	10.5	1,291.1	2.2	317.2	9.7	307.5	↓	↓	714.6	477.3	0.4	0.3	0.0	110.06	19,197.74
05	454.1	16.1	1,293.3	2.1	314.2	↓	304.5	↓	↓	715.0	477.0	↓	0.4	↓	112.26	19,650.57
06	453.0	-2.9	1,297.7	4.1	321.9	↓	312.2	↓	↓	713.4	478.0	↓	↓	↓	110.91	20,033.43
07	454.5	4.2	1,301.8	3.8	319.2	↓	309.5	1.00	↓	711.8	477.8	↓	0.5	0.1	112.39	19,925.18
08	466.1	35.1	1,304.8	2.9	322.2	↓	312.5	↓	↓	713.0	477.2	0.7	0.7	0.2	109.91	19,646.24
09	470.9	13.1	1,309.0	3.9	326.0	↓	316.3	↓	↓	713.5	481.0	↓	↓	↓	111.90	20,356.28
10	473.6	7.1	1,312.8	3.6	326.1	9.8	316.3	↓	↓	716.4	479.0	0.2	0.8	↓	112.96	22,011.61
11	476.3	4.7	1,316.5	3.4	320.6	↓	310.8	↓	↓	721.6	480.7	0.6	0.9	0.3	112.99	22,724.96
12	479.3	6.8	1,315.6	-0.6	326.6	9.9	316.7	↓	↓	719.8	485.4	1.0	↓	↓	112.95	22,764.94
2018.01	477.6	-4.1	1,318.1	1.9	322,3	↓	312.4	↓	↓	720.8	484.0	1.4	↓	0.4	110.77	23,098.29
02	481.5	10.1	1,319.9	1.6	320.6	9.8	310.8	↓	↓	723.0	483.5	1.5	1.0	0.5	107.90	22,068.24
03	484.3	7.3	1,321.8	1.8	329.7	↓	319.9	↓	↓	734.8	488.7	1.1	0.9	↓	106.00	21,454.30
04	483.3	-2.5	1,326.2	4.1	338.7	10.1	328.6	↓	↓	743.7	487.5	0.6	0.7	0.4	107.52	22,467.87
05	489.9	17.6	1,329.7	3.2	334.1	↓	324.0	↓	↓	742.9	486.1	0.7	↓	0.3	109.70	22,201.82
06	488.3	-3.7	1,332.5	2.5	341.9	↓	331.7	↓	↓	740.4	489.8	↓	0.8	0.2	110.03	22,304.51
07	489.2	2.3	1,334.7	1.9	339.2	↓	329.1	↓	↓	738,9	489.6	0.9	↓	0.3	111.48	22,553.72
08	497.1	21.2	1,337.1	2.1	341.3	10.0	331.3	↓	↓	737.8	489.3	1.3	0.9	0.4	111.06	22,865.15
09	497.2	0.2	1,340.5	2.9	342.3	↓	332.3	↓	↓	740.5	493.9	1.2	1.0	↓	111.98	24,120.04
10	501.0	9.6	1,342.4	1.7	344.4	↓	334.4	↓	↓	739.4	491.5	1.4	↓	0.4	112.78	21,920.46
11	506.0	12.7	1,343.0	1.0	338.5	↓	328.5	↓	↓	744.6	494.2	0.8	0.9	0.3	113.38	22,351.06
12	501.0	-4.2	1,343.9	1.1	337.5	↓	327.5	↓	↓	743.7	498.5	0.3	0.7	↓	112.57	20,014.77
2019.01	500.8	-0.4	1,345.8	1.5	335.3	10.1	325.2	↓	↓	741.6	495.6	0.2	0.8	0.4	108.92	20,773.49
02	503.5	6.5	1,348.2	2.4	333.3	10.0	323.3	↓	↓	742.3	495.6	↓	0.7	↓	110.35	21,385.16
03	503.0	-1.0	1,350.7	3.3	340.9	10.1	330.8	↓	↓	756.0	501.9	0.5	0.8	↓	111.21	21,205.81
04	500.8	-5.2	1,355.2	4.3	346.6	10.3	336.3	↓	↓	757.7	502.0	0.9	0.9	0.6	111.66	22,258.73
05	507.1	16.3	1,359.3	4.0	346.8	↓	336,5	↓	↓	757.8	499.6	0.7	0.8	0.5	109.85	20,601.19
06	510.1	7.2	1,358.7	-0.6	354.4	↓	344.1	↓	↓	753.7	501.5	↓	0.6	↓	108.06	21,275.92
07	509.7	-1.0	1,360.7	1,8	349.2	↓	338.9	0.95	↓	753.8	500.8	0.5	↓	0.6	108.24	21,521.53
08	510,0	0.7	1,363.4	2.5	348.1	↓	337.8	↓	↓	753.1	500.9	0.3	0.5	↓	106.27	20,625.16
09	511.9	4.7	1,366.7	3.0	351.6	↓	341.3	↓	↓	754.8	503.6	0.2	0.3	0.5	107.48	21,755.84
10	514.8	6.8	1,365.5	2.0	354.6	↓	344.3	↓	↓	757.8	502.3	↓	0.4	0.7	109.12	22,977.04
11	518.6	9.3	1,372.7	3.8	347.7	10.4	337.4	↓	↓	761.8	504.3	0.5	0.5	0.8	108.79	23,293.91
12	516.9	0.5	1,374.5	1.7	347.9	↓	337.6	↓	↓	758.5	507.5	0.8	0.7	0.9	109.15	23,656.62
2020.01	516.6	-1.9	1,377.0	2.2	344.8	10.5	334.3	↓	↓	760.8	507.0	0.7	0.8	0.8	109.28	23,205.18
02	521.1	12.4	1,381.3	3.8	344.7	10.4	334.3	↓	↓	762.8	507.3	0.4	0.6	0.6	109.97	21,142.96
03	517.7	-7.7	1,387.0	5.0	343.6	10.5	333.1	↓	↓	778.1	512.8	↓	0.4	↓	107.29	18,917.01
04	514.6	-6.8	1,395.5	7.5	353.5	10.7	342.8	↓	↓	794.1	522.0	0.1	-0.2	0.2	107.93	20,193.69
05	526.8	32.4	1,414.1	17.2	361.8	11.0	350.8	1.05	↓	818.6	531.6	↓	↓	0.4	107.29	21,877.90
06	539.7	33.6	1,438.3	23.3	380.7	11.2	369.5	↓	↓	821.5	535.4	↓	0.0	↓	107.56	22,288.14
07	559.8	55.2	1,449.7	8.9	390.4	11.3	379.1	↓	↓	820.4	535.2	0.3	↓	↓	106.70	21,710.00
08	589.6	23.0	1,460.9	9.4	396.0	↓	384.7	↓	↓	824.6	534.6	0.2	-0.4	-0.1	106.04	23,139.76
09	585.5	39.1	1,468.1	6.1	418.1	11,4	406.7	↓	↓	825.7	534.2	0.0	-0.3	0.0	105.69	23,185.12
10	597.9	28.7	1,471.5	2.7	425.9	↓	424.5	↓	↓	825.7	533.2	-0.7	-0.3	-0.2	105.22	22,977.13
11	601.4	7.3	1,476.4	3.6	422.0	↓	410.5	↓	↓	833.5	535.0	-0.9	-0.9	-0.3	104.43	26,433.62
12	610.1	22.1	1,479.0	2.5	431.9	11.6	420.3	↓	↓	832.2	534.5	-1.2	-1.0	-0.4	103.89	27,441.17
2021.01	613.0	5.8	1,488.3	4.9	430.5	11.7	418.8	↓	↓	834.9	534.2	-0.6	-0.6	0.1	103.59	27,663.39
02	619.7	14.1	1,495.0	5.3	429.9	↓	418.2	↓	↓	837.9	536.0	-0.4	-0.4	0.2	105.37	28,996.01
03	625.2	11.2	1,489.6	7.9	449.6	11.8	437.8	↓	↓	854.0	537.0	-0.2	-0.1	0.3	108.65	29,108.80
04	647.9	53.6	1,508.2	7.8	464.0	12.0	452.0	↓	↓	859.3	535.6	-0.4	↓	0.2	109.13	28,812.63
05	652.1	7.9	1,508.5	4.2	466.7	12.1	454.6	↓	↓	859.3	535.6	-0.1	0.1	-0.2	109.11	28,860.08
06	647.9	-7.4	1,511.6	3.0	468.2	↓	456.1	↓	↓	856.8	533.4	0.2	0.2	↓	110.11	28,791.56
07	644.4	-6.3	1,515.5	3.2	466.3	↓	454,1	↓	↓	854.4	533.6	-0.3	-0.2	-0.6	110.17	27,283.59
08	653.3	17.8	1,517.7	2.4	468.4	↓	456,1	↓	↓	855.5	532.8	-0.4	0.0	-0.5	109.84	28,089.54
09	648.8	-7.9	1,520.0	2.0	474.8	↓	462.7	↓	↓	854.1	534.9	0.2	0.1	↓	110.22	29,452.66
10	651,3	4.7	1,525.4	4.3	476.1	↓	463.9	↓	↓	856.9	533.6	0.1	0.1	-0.7	113.13	28,892.69
11	652.5	8.8	1,523.1	2.2	479.1	↓	457.0	↓	↓	834.9	534.3	0.6	0.5	-0.6	114.02	27,821.76
12	662.5	8.8	1,531,0	2.2	478.0	↓	465.9	↓	↓	859.2	537.9	0.8	0.5	-0.7	113.61	28,791.71
2022.01	668,9	12.2	1,536.5	4.4	479.1	↓	459.7	↓	↓	861.8	536.4	0.5	0.2	-1.1	114.85	27,001.98
02	670.5	3.0	1,541,1	3.3	468.9	↓	456.8	↓	↓	863.8	538.6	0.9	0.6	-1.0	115.20	26,526.82
03	678.1	14.5	1,545,2	3.3	486.1	↓	473.9	↓	↓	875.8	543.6	1.2	0.8	-0.7	118.51	27,871.43
04	683.1	9.1	1,549,0	3.0	492.2	12.5	479.6	↓	↓	883.5	542.4	2.5	2.1	0.8	126.22	26,847.90
05	674.3	-14.3	1,550,0	0.5	481.1	↓	468.6	↓	↓	883.5	542.4	2.5	2.1	0.8	128.88	27,279.80
06	670.9	-6.0	1,555,1	4.3	485.6	↓	473.1	1.2	↓	882.0	547.0	2.4	2.2	1.0	133.80	26,393.04
07	663.5	-12.4	1,559,3	3.4	473.4	↓	460.9	↓	↓	882.8	549.0	2.5	2.4	1.2	136.71	27,801.64
08	653.3	-16.9	1,543,2	3.1	458.3	↓	445.8	↓	↓	882.8	550.7	3.0	2.9	1.6	135.24	28,091.53
09	629.2	-36.2	1,564,8	1.5	435.4	↓	422.9	1.25	↓	877.9	554.8	↓	3.0	1.8	143.29	25,937.29
10	608.4	-33.0	1,565.6	1.0	428.3	↓	415.8	↓	↓	884.3	556.2	3.7	3.6	2.5	147.01	27,587.46
11	616.5	17.0	1,570.3	3.5	422.7	12.6	410.1	↓	↓	892.6	557.7	3.8	3.7	2.8	142.82	27,968.99
12	623.0	-1.9	1,570.7	0.6	438.3	↓	425.8	1.40	↓	885.0	561.9	4.0	4.0	3.0	135.42	26,094.50
2023.01	643.1	43.8	1,572.9	2.3	450.0	↓	437.4	↓	↓	890.0	561.5	4.3	4.2	3.2	130.34	27,327.11
02	646.4	-1.6	1,575.2	1.4	456.5	↓	443.9	↓	↓	891.9	562.7	3.3	3.1	3.5	132.59	27,445.56
03	664.8	13.6	1,577.9	2.2	473.3	↓	460.7	↓	↓	908.7	565.7	3.2	↓	3.8	133.85	28,048.28
04	660.5	-7.5	1,580.3	↓	480.2	↓	467.3	↓	↓	915.8	565.9	3.5	3.4	4.1	133.33	28,856.44
05	660.1	-0.7	1,583.8	↓	471.1	↓	458.1	↓	↓	917.0	566.0	3.2	3.2	4.3	137.19	30,887.88
06	658.0	-3.8	1,586.6	2.3	475.7	13.0	462.7	1.30	↓	910.8	567.5	3.3	3.3	4.2	141.16	33,189.04
07	651.1	-11.8	1,587.8	1.1	455.3	↓	442.3	↓	↓	912.6	568.7	↓	3.1	4.3	140.84	33,172.22
08	667.4	19.4	1,590.8	2.0	474.0	↓	461.1	1.40	↓	914.4	569.7	3.2	↓	↓	144.72	32,619.34
09	676.1	31.5	1,591.6	0.9	475.5	↓	462.5	1.45	↓	908.0	572.8	3.0	2.8	4.2	147.75	31,857.62
10	679.6	6.4	1,594.7	2.0	478.6	↓	465.6	1.50	↓	911.4	573.0	3.3	2.9	4.0	149.53	30,858.85
11	681.9	4.1	1,597.0	1.4	469.6	↓	456.6	1.60	↓	921.5	576.4	2.8	2.5	3.8	149.84	33,846.88
12	680.3	2.8	1,596.4	2.1	472.1	↓	452.1	1.60	↓	911.9	580.3	2.6	2.3	3.7	144.69	33,464.17
2021.01	673.0	-12.1	1,598.0	1.8	468.3	↓	455.3	1.60	↓	916.4	580.4	2.2	2.0	3.5	146.65	36,286.71
02	668.6	-7.6	1,593.2	↓	467.3	↓	454.3	1.50	↓	918.4	582.4	2.8	2.8	3.2	149.39	39,166.19
03	670.6	3.6	1,606.8	↓	486.8	13.1	473.7	1.60	↓	936.5	587.3	2.7	2.6	2.9	149.63	40,369.44
04	676.6	11.4	1,612.8	1.6	495.2	13.2	482.0	1.70	↓	943.8	587.8	2.5	2.2	2.4	153.43	38,274.05
05	668.0	-14.3	1,604.2	-1.6	482.2	↓	469.0	↓	↓	940.7	589.7	2.5	2.5	2.1	156.13	38,487.90
06	664.2	-6.5	1,601.8	↓	487.6	↓	474.4	1.80	↓	937.6	593.3	2.8	2.6	2.2	157.82	39,583.08
07	664.7	0.8	1,603.0	1.3	485.9	↓	472.7	↓	↓	937.0	593.8	↓	2.7	1.9	157.74	39,101.82
08	666.7	2.4	1,604.0	0.5	485.9	↓	476.7	1.70	1.62	935.5	593.4	3.0	2.8	2.0	146.23	38.647.75
09	669.3	6.1	1,604.5	0.7	489.0	↓	475.9	↓	1.63	930.0	593.8	2.5	2.4	2.1	143.22	37.919.55
年月	ベース	伸率	ストック	伸率	当預	準備	超過	長プ	短プ	預金	貸出	CPI	コア	ｺｱｺｱ	為替	日経平均

↑　日銀は当初目標とした２％インフレを達成した。
↑　日銀はマネタリーベースを減らすという、量的緩和と反対の事を始めた。数字を見ないので誰も気付かない。

ベース=マネタリーベース　日本銀行関連統計▲▲　（平均残高・季節調整済、兆円）
伸率=マネタリーベース伸率　日本銀行関連統計▲▲ （前期比(月)伸び率、年率）
ストック=マネーストックＭ３　日本銀行通貨関連統計▲▲　(残高・季節調整済、単位・兆円)
伸率=マネーストックＭ３伸率　日本銀行通貨関連統計▲▲ （前期比(月)伸び率、年率）
当預=日本銀行当座預金残高・準備預金残高　日本銀行関連統計▲▲（準備預金積み期間中の平均残高・兆円）
準備=所要準備額　日本銀行関連統計▲（準備預金積み期間中の平均残高・兆円）
超過=超過準備額　日本銀行関連統計▲（準備預金積み期間中の平均残高・兆円）
長プ=長期プライムレート　預金・貸出関連統計長期プライムレート▲(％)
短プ=短期プライムレート　預金・貸出関連統計短期プライムレート▲(最頻値％)
預金=全国117銀行実質預金　全国銀行協会 ▲全国銀行預金貸出金速報（月末残高・兆円）
貸出=全国117銀行貸出　全国銀行協会▲全国銀行預金貸出金速報（月末残高・兆円）　
CPI=消費者物価指数(consumer price index)　総務省統計局▲▲総合指数（前年同月比)
コア=消費者物価指数(consumer price index)　総務省統計局▲▲生鮮食料を除く総合（前年同月比)
ｺｱｺｱ=消費者物価指数(consumer price index)　総務省統計局▲▲食料・エネルギーを除く総合（前年同月比)
為替=USドル/円　USドル/円の為替レートの推移▲(円)
日経平均=日経平均　日経平均株価の推移▲(円)
＊「マネタリーベース伸率」に関して訂正値が発表されたので2014年分だけ(それ以前は単月不明)訂正しました。詳しくは「マネタリーベース（2014年12月）」▲（2015年1月） ▲ および「マネタリーベース計数の季節調整値改定について」▲を参照してください。
ここでは「マネタリーベース」は「季節調整済」を採用しています。このため実数に大きな変化がなくても、季節調整済で大きく変化したり、逆に実数の大きな変化があっても季節調整済で変化が小さくなる場合があります。「季節調整済」の意味をご理解下さい。

＊日本銀行のオペレーションに関しては、東京短資㈱のデータライブラリ▲を参照してください。
＊公表後、訂正値が発表されても訂正しきれずに速報値のままの場合もあります。ご了承ください。

☺ 　推移を追ってみましょう　 ☺

銀行はインフレになるとは判断していない 　短期プライムレートよりも長期プライムレートの方が金利が安い。銀行は「日銀の買いオペがなくても、貸付資金は十分あり余っています。借りる人が少ないので長期借りる人を金利で優遇します。インフレは起きないと思いますので金利はこのままです」と判断しているようだ。円安・株高の影響でこれから銀行貸出が増えるかも知れない。その傾向が高まれば金利が高くなるだろうが、今はそこまでの変化は見られない。　　　(2013年５月８日)

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「インフレ・ターゲット論は日銀への”嫌がらせ”」＝小宮隆太郎 　日銀あるいは政府、あるいは両者が、ゼロ％よりも上のインフレ・ターゲットを設定すべきだと主張する人が多い。現状では要するに日銀に対する”嫌がらせ”のようなものである、と私にはみえる。それは、現状では政府あるいは首相に、１％、あるいは２％以上の「経済成長率ターゲット」を設けよ、という主張と同じようなものである。いずれもできそうもないからである。ターゲットを設けても守らなくても構わないのであれば何のことはないが、インフレ・ターゲット論者は、ターゲットを設けて「達成できなかったときには責任をとれ」と、身構えてターゲット論を主張しているわけである。
　金融政策に携わる人々は、インフレ率をゼロ以上にしたいと思い、政府の経済政策に携わる責任者達は成長率を少なくともプラスに、できれば２％か３％にしたいと思っているに違いない。しかしそのための方法がないのが現状である。そういう現状でゼロ以上のインフレ・ターゲットを設定せよというのは、要するに金融政策を担当する日銀に対する”嫌がらせ”に過ぎない。インフレ・ターゲットをゼロ以上にせよと言っている人が提案している金融政策の具体案も、説得力のあるものではない。（小宮隆太郎『金融政策論議の争点』296Pから）
　日銀にインフレ・ターゲットの設定を求める声が高いが、現在の日本では、それは総理大臣に「経済成長率ターゲット」の設定を求めるのと同様に、一種の「嫌がらせ」に過ぎない。物価上昇率をプラスにすること、実質成長率をせめて２％くらいにすることが望ましいことは、誰も百も承知のことだが、そのための手段がなかなか見つからないのが現状である。（小宮隆太郎▲『金融政策論議の争点』310Pから）
『金融政策論議の争点』小宮隆太郎・白川方明・吉川洋・岩田規久男・岩田一政・香西泰・伊藤隆敏・深尾光洋他　日本経済新聞社　2002.7.8

マネタリーベースが高い伸び率を示している 　円安・株高も進んでいる。今後の動きに注目しよう。(2013年５月15日)

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量的緩和策は「隠れた補助金」＝小宮隆太郎 　日銀の中長期国際買入れオペに「札割れ」がなく、応札倍率が結構高いのは、応札したものが落札すれば一般の流通市場で国債を売却するよりも有利だからで、そこに応札者にとって「妙味」があるからではなかろうか。現先取引等について「札割れ」が頻発するのは、日銀が「量的緩和」政策で余剰のリザーブを遮二無二供給しようとするときに、現先取引のような短期資金の貸借取引には、そのような「妙味」がないからであろう。そして短期国債の買い切りオペは、両者の中間なのであろう、と推測する。
　以上のことから私が理解したもう一つのことは、現在の日本の短期金融市場の仕組みでは、長期国債の買い切りオペの金融政策上のメリットは、それによって差し当たり確実にリザーブが供給できる、ということであろう。つまり長期国債の買い切りオペは少なくともこれまでのところ、１回も「札割れ」を起こしていない。これに対して短期の現先等による資金供給(オペ)は、頻繁に「札割れ」を起こしている。また短期のオペでは、満期がすぐに到来するから繰り返し頻繁にオペを実施しなければならず、その事務量が多大になり、日銀側にとっても民間の銀行・証券会社の側にとっても煩雑である、という問題もあるらしい。ただし、後者の場合「札割れ」の頻発は、一つには前者によって民間銀行の必要とするリザーブが供給されてしまうからであろう。そして日銀が目指す「超過準備」の額があまり大きくなると、やがては長期債オペについても「札割れ」が生じるようになるかもしれない。
　もしいま述べた推測が正しいとすれば、「量的緩和」政策のもとで巨額の「超過準備」の供給・維持は、前記の応札者にとっての「妙味」、つまり一種の「隠れた補助金」(implicit subsidies)によって支えられているものである、と解釈される。もしそうであれば、それは有意義な「補助金」なのか、ということが問われるだろう。（小宮隆太郎『金融政策論議の争点』287Pから）
『金融政策論議の争点』小宮隆太郎・白川方明・吉川洋・岩田規久男・岩田一政・香西泰・伊藤隆敏・深尾光洋他　日本経済新聞社　2002.7.8
　◎Tanakaは 2005年7月18日に「量的緩和政策は不良債権処理支援策だった？　そして馬は水を飲まなかった」▲ と書いています。

(2013年５月22日)

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経済学の教科書が説明する、信用創造のメカニズム 金融経済学で説明される「信用創造のメカニズム(トランスミッションメカニズム)」について書いてみよう。幾つかの教科書を参考に、「信用創造のメカニズム」を易しく書いてみる。

　たとえば日本銀行がＡ銀行に１,０００万円を供給したとする。Ａ銀行は１,０００万円の１０％である１００万円を準備金として日銀当座預金に預け入れ、残りの９００万円をＢ社に融資する。９００万円の貸付を受けたＢ社は、それをＣ社への支払に充てる。Ｃ社は受け取った900万円をすべてＤ銀行に預けたとしよう。この場合法定準備率を１０％と仮定しているから、Ｄ銀行は８１０万円を貸し付けることができる。Ｄ銀行から８１０万円の融資を受けたＥ社はＦ銀行へ全額預けると、Ｆ銀行は８１万円を準備金として日銀当座預金に入金し、７２９万円を融資することができる。このような銀行の貸付行動により、預金通貨が創造されていく。
　１,０００万円の本源的預金によって創造される派生的預金は、
　　派生的預金＝1000(0.9＋0.9²＋0.9³＋……)
になる。ここで、（　）の中は、初項0.9、公比0.9の無限等比数列の和だ。これを計算すれば、創造される派生的預金は9,000万円であることが導かれる。これに本源的預金1,000万円を加えれば、預金総額は１億円になる。このケースでは、本源的預金の１０倍の預金が創造されている。この倍数(ここでは、１０)は信用乗数とか貨幣乗数と呼ばれている。
　これを貨幣供給の式として、M ,HM ,D ,Cp ,R ,m をそれぞれ貨幣量、ハイパワードマネー、預金、民間部門保有の現金、銀行準備、貨幣供給乗数とすれば、次のように示される。
　Ｍ＝（１＋Ｃｐ／Ｄ）÷｛（Ｃｐ／Ｄ）＋（Ｒ／Ｄ）｝ＸＨＭ＝ｍ・ＨＭ
　この式は、ハイパワードマネーＨＭが貨幣乗数ｍを掛けた数字だけ大きくなり、貨幣量Ｍとなることを表している。
　ミルトン・フリードマンはこう言っている。インフレはいつ、いかなる場合も貨幣的現象である(Inflation is always and everywhere a monetary phenomenon.) と。この言葉を尊重すれば、この様にしてマネーストックが増加してインフレが起きることになる。
　また貨幣数量説によればＭＶ＝ＰＹ　･･････ただし、Ｍ＝貨幣量　Ｖ＝貨幣の流通速度　Ｐ＝物価水準　Ｙ＝実質国民所得
となり、Ｍ＝貨幣量が増加すればＰ＝物価水準を押し上げ、Ｙ＝実質国民所得を増加させる。

　このように教科書の説明では、「ハイパワードマネーの増減によってマネーストックが決まる。日銀は日銀当座預金残高を増減させることが出来るので、結果としてマネーストックを増減させることできる」となっている。このため「日銀は買オペを増加させ、ハイパワードマネーを増減させ、インフレを２％に調整する政策を取るべきだ」とのインフレターゲット論が出てくることになった。

(2013年５月29日)

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Tanakaが説明する、信用創造のメカニズム 　銀行が企業・個人に融資することによりマネーストックは増加する。その仕組みはつぎのようになっている。先ずＡ銀行がＢ企業に１０億円融資する場合を考えてみよう。教科書の説明と違って、日銀の資金提供とか預金受け入れは必要ない。銀行が企業に１０億円融資する場合は、企業の口座に１０億円入金する。ただし現金は必要ない。企業の通帳に１０億円入金と記入するだけだ。後は銀行の帳簿を操作する。
　銀行が貸出を行う場合、貸出金は、その銀行に設けられた借り手の預金口座に振り込む形をとる。すなわち、銀行から見れば、貸出とは、直ちには貸出額に相当する数字を預金口座にに記入することにすぎない。したがって、この限りでは紙とインクさえあれば、銀行は、いくらでも貸出を実行できることになる。 『金融｛新版｝』144P▲
　Ａ銀行のバランスシートで、
　資産勘定で「Ｂ企業へ貸出　１０億円」　　負債勘定で「Ｂ企業の預金　１０億円」　と変化する　
　つぎにＡ銀行は日銀当座預金に準備金を入れなければならない。その金額は１０億円の約１.３％。詳しくは 準備率▲ ▲ を参照のこと。
　Ａ銀行は日銀当座預金に１５日までに１,３００万円を入金しなくてはならない。ただしこれはＢ企業が１ヶ月間ずっと預金したままの場合で、たとえば銀行営業日数２０日の月に１日だけ入金し、すぐに引き出すと、準備金は１,３００万円の２０分の１、つまり６５万円となる。通常、企業は支払の必要から融資を受けるので、長く入金したままにしておくことは考えられない。(詳しい仕組み・計算はここでは省略)
　このケースでは１０億円の融資に対して、その準備金＝日銀当座預金に１５日までに入金すべきは６５万円でしかない。
　預金受け入れも日銀からの資金提供も必要とせず、１０億円融資してもこの程度の準備金を半月遅れ程度で入金すればいい。そして日銀当座預金は利子が付かないので、銀行はなるべく必要な金額だけにして、余分な資金は入金したがらない。
　もしも、銀行が１５日までに６５万円用意できなければコール市場で借りればいい。その金利は年０.１％。ただし６５万円を借りる事はできない。この市場での最小取引単位は５億円だからだ。６５万円などという、はした金は取り引きすることができない。銀行が行う融資の増減によりマネタリーベースの一部である日銀当座預金残高が増減し、その結果マネタリーベースが増減する。
　このため「貨幣乗数」という言葉を使うと、マネタリーベースが膨らんでマネーストックになる、と考えがちになるが、実際は逆、マネーストックの増加が準備率によってその何分の１かがマネタリーベースの一部、日銀当預としてして必要になるのだ。
　Ｍ＝（１＋Ｃｐ／Ｄ）÷｛（Ｃｐ／Ｄ）＋（Ｒ／Ｄ）｝ＸＨＭ＝ｍ・ＨＭ
　この式は、貨幣量Ｍの増減によってハイパワードマネーＨＭ(マネタリーベース)が増減し、それが何分の１になったかを貨幣乗数ｍと表現することを表している。
「貨幣乗数」とか「ハイパワードマネー」とか「信用創造プロセス」「トランスミッションメカニズム」との用語は「マネタリーベースの増減によってマネーストックが増減する」との神話を説明する言葉であって、この神話が崩れると意味をなさなくなる。いずれこの言葉は忘れ去られるであろう。
　なお現在の準備率は１９９１年に改訂されたもので、１９８６年から１９９１年までの準備率は現在の約２倍、０.２５～２.５％。従って上記ケースで最高の準備率を適用すれば１２５万円必要となる。それでも準備率１０％で説明するのは、あまりにも実際とかけ離れ過ぎている。アメリカではFRBが８～１４％の間で決定する。従って「例えば１０％」というのはアメリカの例を気安く引用したと考えられる。
『金融』｛新版｝池尾和人・岩佐代市・黒田晁生・古川顕　有斐閣　　　　　　　 1993.2.20

株価の乱高下 　日銀の買いオペによりマネタリーベースが増えているがマネーストックには大きな変化はない。「日銀が市場に資金を供給している」というのは誤りで、銀行に資金を供給している段階だ。従って「溢れた資金が株式に向かった」というのも誤り。バブルで膨らんだ株価がこのまま膨らんでいくのか、はじけるのか、それが貨幣的現象にどの様な影響を与えるのか、冷静に数字を追っていきましょう。

(2013年６月５日)

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日本の銀行はそんなに資金不足なのか？ 　教科書の説明する「信用創造プロセス(トランスミッションメカニズム)」では日本の銀行が資金不足で、いっぱい預金が預け入れられたり、あるいは日銀からの資金提供がなければ貸出ができないかのように思えてくる。資金さえあれば、それを原資に貸出し、それが支払われた企業が預金し、そこでそれを原資に貸出が行われと、預金が入金されるたびに貸出が行われる。この考えに従えば、「銀行は貸出資金がないから融資ができない。資金さえあれば企業は金を借りる」となる。
　１９８０年代、まだ不動産投資の総量規制が始まる前、銀行は不動産担保で積極的な貸出を行っていた。このためマネーサプライの伸びは急激で、「それを抑えなかった日銀の責任でバブルが膨らんだ」との批判もあるほどだ。では銀行の融資の原資は誰が提供したのだろうか？日銀が提供したのなら、日銀の責任は「マネーサプライの伸びを抑えなかった責任」ではなくて、「銀行に貸出資金を提供した責任だ」と非難すべきだ。そうではない、ということは日銀が貸出資金を提供したのではない、ということになる。ではどうして、銀行は積極的に融資することができたのか？その資金はどこにあったのか？
　答えは簡単。銀行は貸出資金に不安はない。沢山の資金を持っている。あのバブルが膨らんでいるときでも、「貸出資金が不足したので、持っている株や国債を売って。貸出資金の原資とした」などという話は聞かなかった。、
昭和２０～３０年代に神話は誕生した 　第２次世界大戦前、世界は保護貿易政策をとり、日本・ドイツ・イタリアは工業製品の売り込み先として植民地を拡大しようとし、日本は無謀な大東亜戦争へと突っ走り始めた。保護貿易政策の犠牲者であった日本が戦後自由貿易のお蔭で急速な経済成長を遂げた。ドイツ・フランス・イギリスに比べ高い経済成長を遂げたのは政府の干渉の少ない、比較的自由な経済であったからだ、というのがTanakaの見方だ。（これに関しては「官に逆らった経営者たち」▲「戦後復興政策　ヨーロッパ西も東も社会主義」▲）を参照してください。
　戦後、高度成長が始まるまでは確かに「マネタリーベースを増やせば、マネーストックが増える」と言える状況であった。ドイツ・フランス・イギリスは政府主導の経済で、それに比べると比較的自由な企業活動が行われた日本では活発な設備投資が行われた。このため企業の資金需要は高いものがあり、それに応える銀行も積極的に融資を行った。しかし銀行は資金不足で、企業の借入要求に応えるために積極的に資金集め獲得に苦労した。当時は①預金獲得と②日銀からの借り入れが中心であり、「オーバーローン」が続く情勢であった。当時の経済状況に関しては、「敗戦直後の経済混乱時期を振り返る」▲を参照してください。
新金融調節方式 　1962年（昭和37）11月以降、日本銀行は銀行のオーバーローンの累増を抑制することを目的として、金融調節の手段として債券オペレーションを活用するとともに、都市銀行に対して貸出限度額を適用することにした。これが当時、新金融調節方式とよばれたものであった。
　銀行は融資のための資金を預金獲得と日銀からの借り入れに頼っていた。それが新金融調節方式になり、成長通貨は日銀の買いオペにより供給することになった。つまり、日銀が買いオペを進め、マネタリーベースを増やし、銀行はそれを資金として旺盛な企業の借り入れ要求に応え、信用創造を行い、マネーストックを増やす。
　貨幣数量説によればＭＶ＝ＰＹ　･･････ただし、Ｍ＝貨幣量　Ｖ＝貨幣の流通速度　Ｐ＝物価水準　Ｙ＝実質国民所得となり、Ｍ＝貨幣量が増加し、Ｖ＝貨幣の流通速度が早まれば、Ｐ＝物価水準を押し上げ、Ｙ＝実質国民所得を増加させる。
　このように「マネタリーベースを増やすことにより、マネーストックを増やす」という方式が確立した。
　その後高度成長期に銀行も資金を蓄え、日銀の買いオペに頼らずとも貸付資金を準備することが出来るようになった。それがハッキリしたのが、前回の量的緩和政策の失敗であった。しかし、経済学教育業界ではこのことを学んでいない。未だに「マネタリーベースを増やせば、マネーストックが増える」という神話にしがみついている。
　1962年（昭和37）11月以前、新金融調節方式になる前は、銀行が積極的に預金獲得し、個人がそれに応えて預金して、それを企業が借りて設備投資・在庫投資に活用し経済が成長した。貯蓄のパラドックス(paradox of savings)と反対のことが起きていた。貨幣数量説で説明すれば、「Ｍ＝貨幣量はあまり増えなかったが、Ｖ＝貨幣の流通速度が早まったので、Ｙ＝実質国民所得が増えた」と考えるのが良いと思う。

株価・為替が乱高下している 　量的・質的金融緩和政策が経済にどのような影響を与えるのか、市場では読み切れずに株価・為替が乱高下している。一種のバブルなのだがそのまま膨らんでいくのか、破裂するのか？マスコミをはじめ、市場関係者も「銀行にではなく、市場に」資金が溢れていると勘違いしている。そのまま間違えに気づかなければバブルは膨らみ続けることになるだろう。
　長期プライムレートは少しづつ上がり始めている。

(2013年６月12日)

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前回の量的金融緩和政策の失敗を振り返ってみる 　前回量的緩和政策が行われた2001年３月から2006年３月までの各種経済指標の数字を見てみましょう。これは2006年8月14日に＜ゼロ金利・量的緩和という高価な実験によって、神話理論が崩壊した＞▲として書いたものを転載したものです。いろんなことをいっぱい感じて下さい。何も感じない人は・・・さようなら。
＜表２　マネーサプライ　ベースマネー　日銀当預　関係表＞　　単位億円

年月	Ｍ2＋ＣＤ	ベースマネー	日銀当預	準備額	日銀券	実質預金	銀行貸出	保有証券	日銀借入	保有現金
2001-03	6,392,524	657,361	45,394	39,516	570,388	4,768,555	4,569,652	1,745,855	1,466	90,280
06	6,476,862	669,739	50,821	40,814	577,253	4,823,743	4,472,873	1,684,400	2,404	73,522
09	6,475,139	706,356	80,824	41,121	583,735	4,807,927	4,505,649	1,592,737	2,384	78,794
12	6,617,499	794,424	108,051	41,602	643,769	4,861,746	4,482,233	1,648,653	2,633	84,748
2002-03	6,631,545	871,493	175,518	42,065	653,759	5,028,712	4,406,096	1,559,846	2,991	94,964
06	6,694,343	854,332	150,415	42,785	661,411	5,050,716	4,318,420	1,647,399	1,934	70,932
09	6,684,367	857,469	152,045	42,681	662,761	4,990,165	4,262,056	1,657,259	1,934	85,690
12	6,758,583	949,444	197,901	42,838	708,145	5,016,306	4,316,425	1,620,779	1,931	91,663
2003-03	6,742,064	966,459	228,332	42,963	695,076	5,099,779	4,232,858	1,623,753	1,631	92,912
06	6,810,246	1,027,632	288,500	43,504	696,116	5,134,280	4,123,578	1,756,592	1,631	78,216
09	6,801,714	1,036,332	296,788	43,299	696,304	5,111,600	4,137,209	1,737,657	1,631	85,099
12	6,858,148	1,074,991	299,718	43,565	731,283	5,116,754	4,138,534	1,806,980	1,411	92,860
2004-03	6,858,369	1,081,238	330,488	44,163	707,069	5,192,079	4,116,938	1,923,526	1,411	85,062
06	6,926,679	1,072,957	326,309	44,449	702,819	5,185,855	4,017,865	1,967,308	1,411	77,714
09	6,937,774	1,085,201	329,292	44,886	711,848	5,163,104	4,044,047	1,970,174	1,411	83,120
12	6,992,657	1,119,769	326,367	45,152	748,668	5,186,815	4,040,009	1,941,763	1,111	88,603
2005-03	7,002,219	1,103,301	325,719	45,380	733,042	5,254,612	4,019,572	1,988,710	0	91,082
06	7,039,373	1,091,586	319,601	45,304	727,636	5,238,27-	3,954,656	2,018,525	0	79,900
09	7,080,678	1,103,950	329,000	45,960	730,651	5,277,71-	4,041,190	2,075,487	0	80,343
12	7,131,458	1,130,466	322,486	46,294	763,121	5,264,10-	4,085,480	1,976,262	0	80,978
2006-03	7,106,945	1,092,791	304,396	46,923	743,874	5,316,00-	4,107,589	2,048,537	300	82,507

『金融経済統計月報』『日本銀行統計』などから集計

ここでの銀行とは＝＝都市銀行、地方銀行、地方銀行Ⅱ、信託銀行、長期信用銀行
Ｍ2＋ＣＤ＝マネーサプライ平均残高　　ベースマネー＝ベースマネー平均残高　　日銀当預＝日本銀行当座預金平均残高　　準備額＝法定準備額　　日銀券＝日本銀行券発行高平均残高　　実質預金＝全国銀行預金月末高　　銀行貸出＝全国銀行貸出金月末高　　保有証券＝全国銀行保有有価証券月末高　　日銀借入＝全国銀行日銀借入月末高　　保有現金＝全国銀行保有現金月末高(除く　小切手・手形・預け金)

数字を見て感じてください　　インフレはいつ、いかなる場合も貨幣的現象である(Inflation is always and everywhere a monetary phenomenon.)ということを認めていれば、「ベースマネーを増やしても、マネーサプライは増えなかったので、インフレ政策は失敗した」ということが分かり、「貨幣乗数が低下している、トランスミッションメカニズムが働かない、どうしてだろう？」と疑問を持ち、仕組みの解明に挑戦するでしょう。リフレ派軍団の人なら当然のことです。好奇心・遊び心のない人はさようなら
　似たような別の経済学教育業界ムラ社会の人の中には「ベースマネーを増やしても、マネーサプライは増えないのではないか？」と神話を疑っていた人がいたのですが、これについては別の機会に扱うつもりです。２つの閉鎖的なムラ社会は全く交流がないようです。

株価・為替が乱高下している 　ここでは一喜一憂せずに、貨幣的現象の趨勢的側面に注目していきましょう。

(2013年６月19日)

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数字を読んでみましょう 　「貨幣乗数が低下している、トランスミッションメカニズムが働かない、どうしてだろう？」と疑問を持ち始めれば、「マネタリーベースを増やせば、マネーストックが増える」ということが神話であることに気付くことでしょう。日銀の買いオペにより増えた資金が行き場所がなく、金利の付かない日銀当座預金に滞っている。そうすると短期金融市場で借り手の都市銀行が借りなくて、出し手の生保や地方銀行はどうしていたのだろう？という疑問が生まれれば経済学のセンスは上々。
　東短リサーチ取締役チーフエコノミスト加藤出の『日銀は死んだのか？』から引用しましょう。 ▲さらに日本経済新聞社編『ドキュメント　惑うマネー』から＜ディーラーが消えたマーケット＞▲もどうぞ。いずれ量的・質的金融緩和政策の社会的費用が話題になることでしょう。

短期市場参加者の縮小、撤退 量的緩和が一時的なものならば先の弊害も一時的であり深刻になる必要はないだろう。しかし、懸念されるのは、今回の量的緩和策には「強力な時間軸」がセットされている点である。多くの市場参加者は短期市場で収益が稼げない環境が長期化すると思っている。となれば、短期セクションを維持するよりも、整理縮小によって人件費等の固定費を削減して、余剰資金を日銀当座預金に置きっ放しにする方が、はるかに有利な”運用”になってしまう。
　しかし、市場全体の人員が極端に削減されるとディーラーの金利に対する感応度は急激に低下する。それは既に起き始めている現象だが、例えば、市場レートが跳ねて歪みが生じた時に、有利な運用先があることをブローカーが連絡しても、担当者は会議中であったり、外回りの営業をしていたりして、つかまらないことが度々ある(リストラの環境の中で皆仕事量が増加しているので、儲からない短期取引は後回しになる)。また、普段、余剰資金を日銀当座預金に眠らせっぱなしにしている金融機関の場合、それが長期化してくると、少々のレート上昇では資金運用に乗り出してこなくなってしまう。少々の利息のために不慣れな事務フローが発生するのを嫌がるからである。
　量的緩和策が実際に３～５年以上続いた場合、市場機能がどれほど麻痺しているか、想像するのも恐ろしい。（加藤出『日銀は死んだのか？』 46Pから）　　　　　　　　　　　　　
『日銀は死んだのか？』　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　加藤出　日本経済新聞社　　2001.11.12
『ドキュメント　惑うマネー』　「お金」が天下を回らない　　　　　日本経済新聞社編　日本経済新聞社　　2003.03.25

コール市場日はまた昇った　金利復活思い万感　2006年7月27日、朝日新聞朝刊10面経済面の半ページを使ってこのような記事がありました。
　五年余り続いた日本銀行の「ゼロ金利政策」が終わり、金融機関同士がお金を短期間だけ貸し借りする「コール市場」が息を吹き返しつつあります。ゼロ金利時代は、１００億円を市場で１日運用しても稼げるのは「たばこ１箱分」。取引は激減し、コール市場で仲介役を務める短資会社も泣かされてきました。市場の「黒子」とも言える短資会社のブローカーたちは、どんな思いで「復活の時」を迎えたのでしょうか。
　このようなリード文に続いて短資会社がゼロ金利、量的緩和時代に苦しかったこと、そしてやっと復活したことが書かれています。2001年３月から2006年３月までの量的緩和政策時代を含む、1999年２月から2006年７月までのゼロ金利時代、この間資本主義経済での市場のメカニズムの一部が働いていなかった。市場のメカニズムを活かすよりも戦時中不遇だったマルクス経済学者を中心に作られた経済安定本部のような経済司令塔に重点を置く、社会主義的経済政策が採られていたということです。現在も「日銀法を改定し政府・日銀一体の経済司令塔を作るべきだ」と主張する「隠れコミュニスト」も多くいるようです。

量的緩和政策は不良債権処理支援策だった？ 　量的緩和政策とは日銀が銀行から国債を買い、マネタリーベースを増やすことです。数字を読んでみましょう。銀行は保有債券を日銀に売りました。では保有債権はどの程度減ったのでしょうか？減っていませんね。銀行は債券市場から買い、それを日銀に高く売って利ザヤを稼いでいました。小宮隆太郎の言葉を借りれば、「隠れた補助金」(implicit subsidies)です。そしてそれは銀行の不良債権処理に使われた、つまり前回の量的緩和政策とは「銀行の不良債権処理支援策」だった、とTanakaは考えています。従って、これからも銀行は日銀の買いオペに応じていくことでしょう。

(2013年６月26日)

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神話から生まれた「岩田・翁論争」　週刊東洋経済1992年９月12日号に掲載された岩田規久男氏の 「日銀理論」を放棄せよ が発端となり、いわゆる「岩田・翁論争」が始まった。岩田論文の主旨は「日銀はベースマネーをコントロールしてマネーサプライをコントロールできる。それなのに、不況のこの時期、ベースマネーを減らし、マネーサプライを減らした。これは誤った金融政策だった。これからは公定歩合ではなく、ベースマネーに注目すべきである。」というものだった。それに対して、日銀の翁邦雄氏は「日銀はベースマネーをコントロールすることはできない」と反論した。
　Tanakaの見方は、どちらも「ベースマネーの増加により、マネーサプライが増加する」という神話の基づいた、空虚な論争であった。そしてその神話に基づいてインフレターゲット論が展開され、現在「２％インフレ政策」が実行されている。というものだ。そこで、まずは、日銀の金融政策を批判した「岩田論文」から。
＜週刊東洋経済の岩田論文＝「日銀理論」を放棄せよ＞ 　マネーサプライをベースマネーで割った比率を貨幣乗数あるいは信用乗数と呼ぶ。(中略)
　貨幣乗数が比較的安定していることは、日銀はベースマネーの供給をコントロールすることによってマネーサプライをコントロールすることができることを示している。
　図１にはベースマネーの変化率も示されているが、それは１９９０年第４四半期から急激に落ち込み初め、最近の三期にわたる四半期についてみるとマイナスである。この事実と貨幣乗数の安定性とから、マネーサプライの増加率の著しい低下は戦後日本ではかつてなかった事態である。この原因はベースマネーの増加率の著しい低下によってもたらされたことが分かる。
　１年近くもの間、ベースマネーが絶対額で減少するといったことは、戦後日本ではかつてなかった事態である。それではベースマネーが絶対額で減少するといったことが起きた原因は何であろうか。
　表１はベースマネーの変化額を要因別に示したものである。表中の日銀信用とは、日銀による市中銀行貸出や市中銀行保有の手形や国債の買い取りなどを通じて供給される準備(ベースマネーの一部)のことである。
　この表は９１年ころから、財政要因のうち国債要因に基づいてベースマネーの供給が大きく減少していることを示している。(中略)
　表１から分かるように、日銀はこの財政要因に基づくベースマネーの減少を相殺するように、日銀信用を増やすどころか、９２年第１四半期には、日銀信用をも削減し、ベースマネーの減少を増幅させることによって、０.７％という前代未聞のマネーサプライの増加率の大幅低下を引き起こしている。これが「日銀理論」に基づく金融緩和の実態である。
　それでは、日銀はなぜ金融緩和政策に転じたといいながら、財政要因によるベースマネーの減少を日銀信用の増加によって相殺しようとしないばかりか、むしろ増幅するようなことをしているのであろうか。この不可解な日銀の行動は次ぎのような「日銀理論」に基づいている。
　日銀の『調査月報』や『金融研究』の論文によると、日銀はベースマネーをコントロールできないという。なぜならば、日本の市中銀行は法定準備を超える超過準備を持たないため、必要な準備需要は前の月の市中銀行預金の水準によってすでに決定されており、その準備需要に対して、日銀が準備供給に応じなければ、市中銀行の決済が不可能になり、大混乱が生じてしまうからである。つまり、日銀は市中銀行の準備需要に応じて準備を供給するしかないというのである。これが「日銀理論」である。
　しかし、日銀が、日銀はベースマネーをコントロールできないと主張することは、「私たちは金融政策の手段を持っておりません」と自ら告白するに等しく、日銀自身がその存在意義を否定する自殺行為である。最近鈴木正俊氏は『誰が日銀を殺したか』(講談社)という本を出版されたが、「それは日銀である」がこの本の問いに対する正解である。(中略)
　最近１年間のベースマネー供給の増加率だけでなく、絶対額そのものの減少は、従来の「日銀理論」だけに基づくものではないと考えない限り、９１年第１・第２四半期におけるベースマネーの増加率の急低下は、日銀が地価高騰に責任を感じて、バブル退治のために金融政策を利用しようとしたからであろう。(中略)
　日銀はベースマネーをコントロールできないという「日銀理論」を直ちに放棄して、ベースマネーを手形や国債の買いオペなどによって積極的に増やすべきである。ベースマネーを絶対額で減少させて、マネーサプライの増加率を一定以下に抑制するといった危険な賭けに挑むべきではない。(中略)
　金融政策とは「日銀理論」とはちがって、公定歩合を引き下げることではなく、ベースマネーの供給を増やすことによってマネーサプライの増加率を引き上げることをいうという当然のことを強調しておきたい。
　世間も公定歩合の上げ下げで金融政策の状況を判断することを早急にやめない限り、いつまでたっても日銀の金融政策の誤りを見抜くことはできない。今後は、金融政策の是非を判断するうえでは、公定歩合ではなく、ベースマネーに注目すべきである。

＜表３　ベースマネーの要因別変化の推移＞　（単位　億円）

＼	ベースマネーの変化額	財政要因（うち国債要因）	その他	日銀信用
1987年	26,905	2,965 　(▲24,983)	13,344	10,596
88年	44,139	6,087　　　(2,057)	12,339	25,713
89年	49,597	3,99　　(▲3,587)	▲10,259	55,864
90年	31,163	36,365 　(▲50,656)	13,268	▲18,4706
91年	▲9,642	▲192,454 (▲103,357)	153,426	1129,386
91(Ⅰ)	▲56,116	▲42,796　(▲22,714)	8,654	▲21,974
91(Ⅱ)	8,243	▲22,581　(▲27,709)	14,139	16,685
91(Ⅲ)	▲28,666	▲102,948　(▲31,475)	16,525	57,757
91(Ⅳ)	66,895	▲24,129　(▲21,459)	14,108	76,916
92(Ⅰ)	▲60,313	▲35,459　(▲26,934)	16,105	▲40,959

（出所）日本銀行「経済統計年報」、「経済統計月報」
（週刊東洋経済　岩田規久男　「日銀理論」を放棄せよ　から）　　　　『週刊東洋経済』　　岩田規久男　東洋経済新報社　1992. 9.12
(Ｔ注)貨幣乗数が安定していないことは後日扱います。短期金利ではなくマネーサプライを操作目標にした例としては、１９８０年前後のＦＲＢの量的引き締めが有名ですが、これは岩田論文の主旨とは全く違ったものでした。▲このことも後日扱います。

(2013年７月３日)

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準備率の変更による日銀当預の変化 岩田論文の主旨は「不況である１９９１年には、日銀はマネーサプライを増やすべきなのに、ベースマネーを減少させマネーサプライを減少させた。今後は、金融政策の是非を判断するうえでは、公定歩合ではなく、ベースマネーに注目すべきである」ということだろう。１９９１年の金融面でのＴＡＮＡＫＡの説明はまったく違っている。「不況でマネーサプライは伸びない。そこで日銀は準備率を下げ、銀行貸出の負担を少なくしょうとした。これによりベースマネーが減少した」だ。ここでは岩田理論を１つ１つ批判するのではなく、違った方向からみたＴＡＮＡＫＡの説明を展開することにする。先ず表を見て頂きましょう。数字を見て何かを感じて下さい。数字を見て何かを感じるか、何も感じないか、それが分かれ目です。数字にしても、社会の出来事にしても、皆が同じように知っていることでも、そこから何を感じるか、それで問題意識の深さが決まってくる。ここで使うのは、この表のごく一部です。でもその前後の数字も挙げておきました。イッパイいろんなことを感じて下さい。
＜表４　マネーサプライ　ベースマネー　日銀当預　関係表＞　　単位億円

年月	Ｍ2＋ＣＤ	ＢＭ	当預	準備額	日銀券	預金	銀行貸出	保有証券	借入	保有現金
89-4	4,240,993	322,127	40,388	40,346	281,739	3,647,897	3,792,899	1,025,018	50,790	229,494
5	4,231,214	323,164	39,997	39,969	283,167	3,672,639	3,773,746	1,035,042	47,612	255,840
6	4,268,553	319,346	40,705	40,690	278,641	3,720,990	3,823,709	1,046,290	48,457	253,528
7	4,345,989	334,821	41,760	41,734	293,061	3,718,099	3,866,275	1,056,446	52,397	243,434
8	4,366,927	331,760	41,712	41,677	290,048	3,733,633	3,895,079	1,067,536	48,337	246,109
9	4,402,627	325,676	43,072	43,019	282,604	3,879,789	3,986,275	1,099,374	47,472	295,929
10	4,408,424	325,297	42,448	42,417	282,849	3,768,188	3,951,981	1,102,522	55,249	261,359
11	4,460,570	330,607	43,769	43,738	286,838	3,913,755	4,004,587	1,104,959	36,336	302,035
12	4,627,790	379,218	46,366	46,300	332,852	4,055,023	4,105,723	1,125,861	61,932	328,255
90-1	4,635,014	326,176	46,073	46,030	320,103	3,969,179	4,113,947	1,142,538	49,748	279,667
2	4,667,345	347,859	46,363	46,338	301,496	4,031,783	4,146,793	1,161,298	55,379	282,102
3	4,730,830	356,824	47,888	47,794	308,936	4,195,805	4,243,430	1,211,746	42,534	318,154
4	4,801,061	371,008	48,572	48,541	322,436	4,191,001	4,207,818	1,211,133	39,063	287,601
5	4,790,095	318,272	48,308	48,275	309,964	4,212,155	4,188,058	1,208,872	30,963	316,786
6	4,805,089	350,335	48,446	48,398	301,889	4,271,847	4,258,235	1,215,149	36,293	319,256
7	4,876,335	365,958	48,980	48,947	316,978	4,243,481	4,277,285	1,221,566	38,736	301,130
8	4,886,619	360,535	48,997	48,962	311,538	4,245,531	4,297,706	1,219,027	18,664	299,562
9	4,930,512	354,892	50,635	50,597	304,257	4,414,996	4,341,726	1,230,008	35,317	348,856
10	4,928,423	352,824	48,994	48,968	303,830	4,242,790	4,339,514	1,248,203	31,527	283,468
11	4,900,824	352,739	48,288	48,244	304,495	4,323,226	4,381,429	1,238,739	36,378	307,232
9	4,930,512	354,892	50,635	50,597	304,257	4,414,996	4,341,726	1,230,008	35,317	348,856
10	4,928,423	352,824	48,994	48,968	303,830	4,242,790	4,339,514	1,248,203	31,527	283,468
11	4,900,824	352,739	48,288	48,244	304,495	4,323,226	4,381,429	1,238,739	36,378	307,232
12	5,022,086	402,975	50,283	50,242	352,692	4,362,377	4,411,685	1,240,370	56,290	318,273
91-1	4,978,914	384,482	48,960	48,936	335,522	4,201,728	4,401,901	1,239,302	56,471	265,220
2	4,926,178	360,151	49,080	48,141	311,071	4,202,060	4,414,227	1,225,502	42,197	270,092
3	4,970,366	371,486	52,796	50,107	318,690	4,434,407	4,458,893	1,232,185	41,263	334,525
4	4,985,533	366,883	49,901	49,367	316,982	4,268,130	4,422,034	1,225,858	42,258	277,552
5	4,962,597	362,264	48,367	48,337	313,897	4,324,803	4,430,410	1,228,940	34,753	298,664
6	4,983,634	359,321	48,885	48,848	310,436	4,342,492	4,483,575	1,233,184	50,153	279,741
7	5,040,024	372,140	48,422	48,400	323,718	4,255,138	4,485,904	1,231,377	57,200	231,555
8	5,020,817	364,477	47,937	47,888	316,540	4,274,495	4,519,300	1,221,963	67,849	224,888
9	5,041,125	356,966	48,936	48,884	308,030	4,396,712	4,522,041	1,220,079	49,029	299,162
10	5,031,895	346,487	38,199	38,159	308,288	4,196,316	4,502,566	1,217,595	52,865	182,762
11	5,018,666	339,661	29,153	29,100	310,508	4,265,878	4,555,040	1,210,444	32,066	205,636
12	5,122,051	387,445	29,663	29,626	357,782	4,284,614	4,604,718	1,206,168	93,640	225,385
92-1	5,069,555	371,124	29,433	29,398	341,691	4,132,337	4,577,094	1,203,253	68,557	156,400
2	5,004,632	346,735	28,879	28,823	317,856	4,185,335	4,596,554	1,202,793	54,758	172,460
3	5,057,976	353,520	29,380	29,350	324,140	4,347,814	4,603,939	1,195,264	44,514	259,554
4	5,063,356	350,325	29,299	29,273	321,026	4,163,956	4,570,348	1,194,131	62,473	160,824
5	5,017,338	349,576	28,842	28,818	320,734	4,193,092	4,590,984	1,196,261	79,179	169,275
6	5,030,318	344,328	28,878	28,864	315,450	4,169,204	4,604,621	1,194,664	70,634	150,003
7	5,048,854	359,657	28,769	28,732	330,888	4,125,556	4,614,450	1,179,573	66,064	138,183
8	5,037,325	356,325	28,924	28,897	327,401	4,109,233	4,610,875	1,186,600	73,310	147,570
9	5,020,805	344,832	28,887	28,873	315,945	4,196,024	4,640,044	1,165,276	73,820	192,567
10	5,001,591	346,086	28,582	28,548	317,504	4,092,537	4,631,937	1,183,382	58,886	141,305
11	4,989,166	348,335	28,493	28,466	319,842	4,122,358	4,647,493	1,189,433	64,673	157,824
12	5,099,669	393,917	28,925	28,897	364,992	4,116,081	4,718,206	1,181,147	67,033	125,886
93-1	5,055,340	374,680	28,788	28,759	345,892	4,086,108	4,709,394	1,182,289	68,934	136,144
2	5,011,162	357,042	28,623	28,586	328,419	4,097,511	4,705,565	1,181,130	74,484	141,449
3	5,038,006	362,527	29,052	29,016	333,475	4,262,532	4,726,330	1,174,177	55,478	195,737

（出典）経済統計月報、経済統計年報から集計　
　ここでの銀行とは＝＝都市銀行(11行)、地方銀行(64行)、地方銀行Ⅱ(66行)、信託銀行(7行)、長期信用銀行(3行)
Ｍ2＋ＣＤ＝マネーサプライ平均残高　　ＢＭ＝ベースマネー平均残高　　当預＝日本銀行当座預金平均残高　　準備額＝法定準備額　　日銀券＝日本銀行券発行高平均残高　　預金＝全国銀行預金月末高　　銀行貸出＝全国銀行貸出金月末高　　保有証券＝全国銀行保有有価証券月末高　　借入＝全国銀行日銀借入月末高　　保有現金＝全国銀行保有現金月末高(除く　小切手・手形)

(2013年７月10日)

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１９９１年秋の経済情勢　岩田論文で問題としている１９９１年秋、当時の経済情勢がどのようであったか振り返ってみよう。１９８９年の東証では大納会で38,915円87銭をつけたのを最後に、１９９０年から下がり始めた。１９９０年の大納会は23,848円71銭、１９９１年は16,924円95銭となった。土地の価格は１９９１年から下がり始めた。当時の失業者はまだ１３０万人程度であった。政府が初めて景気対策を打ち出したのは１９９２年３月３１日のことであった。１９８９年からの日銀の金融引き締め、公定歩合の再度の引き締めが日本経済を痛めつけ、すぐには立ち直れないほどの後遺症を与えたのだが、当時はそこまでは読み切れず「平成の鬼平」と三重野総裁を褒め讃えるほどであった。公定歩合の推移はつぎの通り。
公定歩合の推移　　　　　　　　　％
昭和62年（1987）年 2月23日　　2.50
平成 1年（1989）年 5月31日　　3.25
　　　　　　　　　 10月11日　　3.75
　　　　　　　　　 12月25日　　4.25
平成 2年（1990）年 3月20日　　5.25
　　　　　　　　　　8月30日　　6.00
平成 3年（1991）年 7月 1日　　5.50
　　　　　　　　　 11月14日　　5.00
　　　　　　　　　 12月30日　　4.50
平成 4年（1992）年 4月 1日　　3.75
　　　　　　　　　　7月27日　　3.25
平成 5年（1993）年 2月 4日　　2.50
　　　　　　　　　　9月21日　　1.75
平成 7年（1995）年 4月14日　　1.00
　　　　　　　　　　9月 8日　　0.50
平成10年（1998）年 4月 1日　　0.50
平成13年（2001）年 1月 4日　　0.50
　　　　　　　　　　2月13日　　0.35
　　　　　　　　　　3月 1日　　0.25
　　　　　　　　　　9月19日　　0.10
１９９１年秋から金融緩和に転換 中央銀銀行が金融緩和政策をとっているのか、金融引き締め政策をとっているのか、それは公定歩合を見れば分かる。岩田論文では「金融政策の是非を判断するうえでは、公定歩合ではなく、ベースマネーに注目すべきである」と主張しているが、先進国の中央銀行は公定歩合を主要な金融政策の手段にしている。（一時アメリカで岩田論文で主張しているような、マネーストックを目標にしたことがあったのですが、その目的は岩田論文の趣旨とは全く違うものでした。このことにして関しては後日扱うつもりです）
　公定歩合の推移を見てみよう。徐々に金利を上げていき、１９９０年８月３０日に引き上げたのをピークに、１９９１年７月１日から下げ始めた。１９９１年秋、岩田論文は「日銀が金融引き締めの政策をとっている」と非難しているが、公定歩合を見て判断すると「日銀はベースマネーを減少させるという<金融引き締め政策>と、公定歩合を引き下げるという<金融緩和政策>の矛盾した政策をとっている」という主張になる。いくら「日銀不信」であっても、「日銀がそんなバカな政策をとっている」と非難するのは常識外れだ。
　１９９１年秋に「不況は長く続くだろう」とは予想されていなかった。けれども日銀の金融政策は１９９１年夏から金融緩和政策に転換している。政府が初めて景気対策を打ち出した１９９２年３月３１日よりも前のことであった。ベースマネーの減少もそうした日銀の金融緩和政策で、準備率を引き下げた結果であり、公定歩合の引き下げと矛盾しない政策の結果だと、考えないと筋が通らなくなる。このように、岩田論文をよく考えてみれば「ベースマネーの増減により、マネーサプライが増減する」と言うのは間違えである。ということに気付くはずである。

カール・ポパーも太鼓判 　「2001年からの量的緩和政策が失敗だった」と数字をあげて説明しました。別の数字を持ってきて「成功だった」と反証する可能性がないわけではありません。つまりTanakaの説明は反証可能なものです。カール・ポパーも「うん、確かにTanakaさんの説明は反証可能なもので科学的と言っていいでしょう」と太鼓判を押してくれるはずです。翻って「量的緩和も小出しにしたので効果がなかった。もっと大胆に買いオペをしていればマネーストックは増加したはずだ」というのは、反証不可能なもので、信じる人には真実でも、そうでない人には異教徒の教えのように感じるかも知れませんね。カール・ポパーも「リフレ派の主張は反証不可能なもので科学的とは言えません」と断言するでしょう。
科学的とは反証可能なもの　ある体系が経験によってテストできる場合にだけ、それを経験的または科学的なものとはっきり認めることにしよう。この考えは、体系の実証可能性(verifiability:Verifizierbarkeit)ではなくて、反証可能性(falsifiability:Falsifiziebarkait)が境界設定の基準として採用されるべきである、と提案するものである。言いかえれば、私は科学的体系がポジティブな意味で一挙に選別できるものでなければならない、とは要求しない。そうではなくて、私は科学体系というものは、経験的テストの手段によってネガティブな意味で選別されうるような論理形式をそなえるべきだ、と要求する。
　すなわち、経験的科学体系にとっては、反駁されうるということが可能でなければならない のである。 (カール・Ｒ・ポパー『科学的発見の論理』　大内義一・森博訳　恒星社厚生閣　1971年7月25日から)▲ カール・ポパー

(2013年７月17日)

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＜１９９１年１０月１６日、法定準備率が引き下げられた＞ ＜表２　マネーサプライ　ベースマネー　日銀当預　関係表＞の１９９１年９，１０，１１月の一部色を変えて表示した。１９９１年１０月１６日から法定準備率が引き下げられたので、その影響がこの表から読みとれるからだ。岩田論文では四半期単位で表示されているので分からないが、１カ月単位で表示するとハッキリ分かる。「１０月１６日から実施」ということは、１０月末で締め切って、１１月１５日に向けて積んでいく準備金から適応される、ということだ。上記表でいうと、「９月の日銀当預は旧準備率(2.5％)での歩積み」「１１月の日銀当預は新準備率(1.3％)での歩積み」そして「１０月の日銀当預は前半は旧準備率(2.5％)、後半は新準備率(1.3％)での歩積み」となる。つまり９月の日銀当預に比べ１１月の日銀当預は約その半分で、１０月はその中間となる。 10月、11月と準備額が１兆円減り、それにより銀行は日銀当預を１兆円へらし、そのためベースマネーも１兆円減った。
　表の「当預」の数字を見ればそれがよく分かる。各銀行は自行の預金総額に準備率を掛けて必要な額を日銀の当座預金口座に入金する。決して日銀当預の増減が原因で貸出が増減するのではない。この表から「従って、準備率が下がれば各銀行は日銀当預を減少させる」と読みとれる。こうして「預金総額の増減により(原因)、各銀行は日銀当預を増減させる(結果)」が理解できたはずだ。これで　「ベースマネーの増減により(原因)、マネーサプライが増減する(結果)」が神話である、とまでは証明出来たわけではないが、ベースマネーの主要な項目である「日銀当預」は各銀行が預金総額に従って増減させるのであって、 ①日銀当預の増減によりマネーサプライが増減するのではない、②日銀当預を増減させるのは各銀行であって日銀ではない。が理解できたはずだ。
　さらに③各銀行は必要とされる法定準備金に対して、ほんの少しだけ予備のために日銀当預に積んでおく。従って日銀当預残高は、銀行貸出残高の増減に従う。
日銀信用を増減させるのは、貸したい日銀？　借りたい銀行？ 「○○銀行さん、おたくは資金不足で企業への融資額が伸び悩んでいますね。当方（日銀）からの融資を受けたらどうですか？」と日銀が銀行に融資話を持ちかけて、日銀信用が実行されるのか？それとも「日銀さん、１５日の準備金の締め切り日に日銀当預が足りなくなりそうです。○○億円ほど融資してください」と銀行から話があって日銀信用が実行されるのか？当然、銀行から話があって実行される。もし「○○銀行さん、折角ですが日銀の方針はベースマネーを抑えるのが今日の基本です。これ以上ベースマネーを増やすとマネーサプライが増加し、インフレになると考えられるので、○○銀行さんへの融資はお断りします」なんて日銀が言ったらどうなるか？このように各銀行の事情より日銀の金融政策優先で融資が決まるのなら、民間の銀行はまともな経営ができなくなる。銀行から融資の申し込みを日銀が断ったり、あるいは銀行からの返済を「まだ返済しなくて良いですよ」と言ったらどうなるか？借入希望のない銀行に日銀は貸し付けるのか？「どこかの銀行さん、日銀融資を受けませんか？」と呼びかけるのか？
　「日銀信用が伸びないのは日銀の責任だ」と言うのは、社会人としての一般常識から考えてもピント外れの理論だ。経済学者業界の人たちはよく言うではないか「日本銀行は最後の銀行である」と。その意味はどういうことなのか？
マネーサプライとベースマネーの増減、どちらが原因？どちらが結果？ １９９１年秋の金融情勢について、岩田理論ではこうなる「日銀がベースマネーを減少させたので、マネーサプライが伸び悩んだ」。ＴＡＮＡＫＡはこのように説明する「マネーサプライが伸び悩んでいたので、日銀は銀行の貸出負担を少なくするために準備率を下げた。そこで各銀行は日銀当預を引き出し、貸出に備えた。その結果ベースマネーが減少した」。
　相違点は「原因と結果が逆立ちしている」と「ベースマネーを増減させるのは、日銀か？各銀行か？」だ。上記＜表２　マネーサプライ　ベースマネー　日銀当預　関係表＞から読みとって下さい。上記表からはその他のこともいろいろ読みとれると思います。頭の体操にどうぞ。
神話を信じる者ほど、日銀の政策転換を評価すべきだ １９９１年１０月１６日、法定準備率が引き下げられたことに対する評価は、神話を信じるものほど評価すべきだ。ベースマネーの増減によりマネーサプライが増減するとの神話を信じる、ということは、貸出に対して少しでも銀行の負担を少なくすべきだ、との認識があるからだ。そうした考えに従えば、日銀が準備率が引き下げたので、各銀行は貸出に対する負担が少なくなった、これで銀行貸出が増え、マネーサプライが増えることになるはずだ、との評価になるはずだ。従って、神話を信じる「岩田論文」では「日銀は適切な政策転換であった」と評価するのが筋が通っている。ベースマネーの増減によりマネーサプライが増減する、との立場にたつならば、つまり銀行は貸出資金が足りないから、日銀が資金提供したり預金が増えたりすることによって貸出が増える、との考えだ。だからその考えに従えば、日銀が準備率を引き下げたのは、銀行貸出が増える要因になるはずだった、との評価になるはずだ。それなのに日銀の政策を批判している。基本的立場と主張する立場とが矛盾している。
　神話を信じない立場ではどうか？企業の資金需要さえ旺盛ならば、銀行はいくらでも貸出を実行する。だから、準備率の変更はあまり影響がない。アメリカのように８％から１４％の間で操作すれば、それほど高い利率ならば大きな影響力を発揮するだろうが、2.5％とか1.3％ではあまり大きな影響力は期待できない。もっとも「アメリカのように高い利率にして、日銀がそれほど大きな影響力をもつのは市場のメカニズムに対する不信感の表れだ。自生的秩序を無視している」との批判も出るかもしれない。
平成の鬼平の「バブル潰し」は凄まじかった １９９１年秋の日本経済は、平成の鬼平の「バブル潰し」によってデフレ・スパイラルへの道へ凄まじい勢いで突き進んでいったときだった。＜表２　マネーサプライ　ベースマネー　日銀当預　関係表＞をよく見ると、そのように読みとれる。「預金、銀行貸出、保有証券、借入、保有現金」の数字を見ると、そのように感じる。「１９８０年代、マネーサプライが異常に増加し、バブルが膨らんだ。これは日銀がベースマネーをコントロールしなかった結果で、日銀の責任である」との批判がある。１９８０年代に物価は問題になるほど上昇してはいない。１９８０年代の経済パフォーマンスは良くないものだったのだろうか？少なくとも「日銀が積極的にバブルを膨らました」との批判は当たらない。日銀の政策に余り影響されずにマネーサプライが増加したのなら、放っておけば自然にバブルがはじけたはずだ。平成の鬼平の「バブル潰し」ほど急激なものではないだろうから、銀行も不良債権をこれほどまでに抱え込むことはなかったであろう。バブルが膨らんだことに日銀の責任があるのではなく、バブルを潰したことに日銀の責任があるのではないだろうか？とは言っても、当時は「バブルは潰すべきである」との主張がマスコミの主流であった。日銀は世論に答えた政策をうったのであった。と考えると、日本国中が目先の混乱に眼を奪われて、冷静に経済を見つめることが出来なくなっていたのだ、と言えそうだ。民主制度、市場経済では独裁者も、コントロール・センターもない。必要もない。国民大衆が判断を誤れば、経済も誤った方向へ向かう。「愚衆政治」と非難させる事態が起こるかも知れない。しかし「民主制度」「市場経済」に取って代わる、それより良い制度は考えられない。このように考えると、日銀のバブルによって日本経済はデフレ・スパイラルに陥ったが、民主制度・市場経済では起こりうるリスクでしようがないことだ、と考えるべきなのかも知れない。