この​記事で​分かる​こと

  • 日銀の非伝統的金融政策（QQE・マイナス金利・YCC・ETF買入れなど）の実証研究を変数ごとに整理したサーベイの結論。長期金利と株価への効果は確かな一方、生産と物価への効果は推計の幅が大きい
  • 研究の数字を比べる「標準化」の考え方と、それを何倍かして累積の効果とみなす読み方がなぜ誤りなのか
  • 利上げ・国債買入れの減額・ETF売却の局面で、計画の前提を確からしさの高い経路から置く手順と、政策効果の数字を読む質問（設例つき）

想定読者：事業計画のマクロ前提を置く経営企画・FP&A、資金調達と金利リスクを管理する財務部門、銀行の与信・ALM担当、マクロ経済を扱うアナリスト
前提知識：長期金利・株価・為替の基本的な関係と、日銀の量的緩和の概要

証券会社のレポートや銀行の勉強会では、「日銀の緩和は長期金利を何%ポイント下げた」「国債買入れの減額は景気を何%押し下げる」といった数字が研究を出典に示されることが多い。数字が具体的なほど計画の前提に使いたくなるが、どの政策手段の、どの変数への、どの方法による推計かまでは確かめられないことが多い。

本稿が取り上げる論文は、日銀が10年余り続けた大規模緩和の実証研究を変数ごとに並べ、方法の信頼性まで含めて評価したサーベイである。効いたことが確かな変数と、判断が難しい変数がはっきり分かれ、利上げと資産縮小の局面で前提を置くときにこの区別が役に立つ。

この記事が主に参照する研究

Kosuke Aoki、Kozo Ueda（2025）「日本の非伝統的金融政策の効果に関するサーベイ（Survey of the effects of unconventional monetary policy in Japan）」The Japanese Economic Review 76(3)

  • 公表：掲載誌のオンライン公表 2025年3月21日（オープンアクセス、CC BY 4.0）。謝辞によれば2024年のマクロ・コンファレンスで報告されたが、公開された前身の版は見つからなかった。参照した版：掲載誌の版。査読：済
  • データ：新しいデータは使わない。主に査読誌の実証研究（ワーキングペーパーは日銀のものだけ）を、長期金利・資産価格・予想物価・生産と物価・貸出の変数別に整理
  • 方法：文献のサーベイ。各研究の識別方法（VAR、事象研究、DSGEモデルなど）の信頼性も評価し、比較のために政策の規模をそろえた「標準化した効果」を示す
  • 位置づけ：新理論や新データではなく、2013年以降の研究を加えた既存研究の総合的な評価（著者は東京大学と早稲田大学の研究者）

何を​「非伝統的」と​呼び、​どこが​日本に​固有だったのか

短期金利がゼロ近くまで下がると、伝統的な金融政策は使えなくなる。そこで採られた手段を論文は4つに分ける。短期国債などを買って当座預金を増やす狭義の量的緩和、長期国債の大量の買入れ、ETFやJ-REITなど買う資産の構成を変える信用緩和、そしてフォワードガイダンス（将来の政策の約束）・マイナス金利・イールドカーブ・コントロールといった金利政策である1。2013年4月から2024年3月までの量的・​質的金融緩和​（QQE）は、2016年にマイナス金利とYCCを加えながら、このうち複数を同時に使った。

論文は日本の特徴を3つ挙げる。日銀のバランスシートが名目GDPの約100%まで膨らんだこと（2019年時点で米国約20%、ユーロ圏約40%）、株価に直接働きかけるETF買入れやJ-REIT買入れを行ったこと、短期と長期の両方の金利に目標を置いたことである。著者は、2024年3月に主な手段が短期金利に戻っても、巨大なバランスシートが残る以上、非伝統的政策が直ちに終わったわけではないと付け加えている2。

現在は、その巻き戻しの途中にある。日銀は2026年9月に無担保コールレートの誘導目標を1.25%程度に引き上げた3。長期国債の買入れは2027年4月以降に月2兆円程度まで減らす計画で、保有残高は2027年3月末の480兆円程度から2030年3月末には350〜370兆円程度に減ると試算されている。ETFも、2025年9月の決定で年3,300億円程度（簿価）のペースで売却する方針となった4。緩和の効果の評価は、巻き戻しの影響を見積もる出発点でもある。

効果の​測定は​なぜ難しいのか：研究の​方法に​序列を​付ける

政策は景気や物価を見て決まるため、政策と景気が同時に動いても、どちらが原因かは分からない。無作為の実験はできず、データは主に時系列である。著者は、同じQQEが将来や他国で同じ効果を持つかの判断には大きな慎重さが要るとしている5。

サーベイの特徴は、結果と同時に方法を評価した点にある。多くの研究が使う、変数の並び順で因果の向きを決める型のベクトル自己回帰（VAR）は、逆の因果を仮定で排除しているにすぎないと著者は見る。一方、政策発表の前後の金利先物の動きから予想外の部分を取り出す事象研究とVARの組み合わせと、構造を明示したDSGEモデルの推計を、最も信頼できる結果の一つとして扱う。ただし高頻度のショックは小さく検出力が足りないため、緩い基準（1標準偏差など）で有意性を判断する研究が多いとも指摘する6。

研究が​示した​結果​（1）：金融市場の​価格は​確かに​動いた

長期金利については、研究の結論がそろう。論文の表1が並べる推計では、2013〜14年の低下幅が0.18〜0.35%ポイント、1%の予想外の緩和ショックで10年金利が0.43%ポイントなどである。日銀スタッフのDSGEモデルの研究は、2017年末までの買入れで長期金利が0.5〜1%ポイント下がり、その9割超は日銀の保有残高の大きさによる「ストック効果」だったと推計した7。

著者は、長期金利を押し下げたのは主に2013年以降の国債買入れの直接の効果で、ゼロ金利を続けるという約束の効果ではないと結論づける。特定の年限の安全資産を求める投資家がいるため、中央銀行が買うと利回りが下がるという「選好生息」の考え方と整合的だという。ただし効果の大きさは研究ごとにかなり違い、長期金利が下がるほど実効下限に近づいて追加の効果は弱まりうるため、2023年ごろの効果は導入直後より小さかった可能性が高いとも述べる8。日銀自身の点検も、2016年以降の長期金利の押し下げを−1%ポイント程度としている9。

株価では、ETF買入れがプラスに働いたとする研究が多い。日経平均株価に連動するETFの買入れを分析した研究は、2017年10月時点の累積効果を約20%と推計した。ただし同じ研究は、買入れ（フロー）の効果の推計は大きすぎ、日銀が短期的な流動性不足の局面で介入したことが影響した可能性を挙げる。日銀の分析も、株価がトレンドより低いほど、また株価がトレンドを下回る状況下で変動が大きいほど、リスク・プレミアムを縮める効果が大きかったとしている（直前の下落率と買入れ規模は指標によって有意でない）10。

政策発表への反応も確認されている。QQE導入時には円がドルに対して3.6%下落し、TOPIXが2.7%上がった（1回の事象の観察）。1999〜2020年の日中データを使った研究は、予想外の1%の緩和ショックで日経平均が約15%、TOPIXが約10%上がると推計した。2006年までの緩和については、株価・為替・社債への効果は大きくないという評価もあった11。予想物価については結論が割れる。導入直後に有意な変化はなかったとする研究と、QQEがデフレ予想を反転させたとする日銀スタッフの研究があり、著者は後者の識別に疑問を呈している12。変数ごとの評価を表1に整理した。

表1　何に効いたか：変数ごとの証拠の確からしさ

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対象論文の評価代表的な推計（論文が引く研究）読むときの留保
長期金利下がった（一貫）2013〜14年に0.18〜0.35%ポイント低下、GDP比10%の国債買入れで0.14%ポイント大きさは研究ごとにかなり違う。2023年ごろの効果は導入直後より小さい可能性
株価（ETF買入れ）上がった（多数の研究）日経平均への累積効果20%（2017年10月時点）下落局面を選んだ買入れで、フローの効果は過大の可能性
株価・為替（政策発表）反応したQQE導入時に円3.6%安・TOPIX2.7%高。1%の緩和ショックで日経平均約15%単一の事象や一部の期間に依存。2006年までは効果が小さいとの評価
予想物価結論が割れる導入直後に有意な変化なしとする研究と、デフレ予想の反転を示す日銀スタッフの研究反転を示す研究の識別に疑問の余地
生産・物価プラスの報告が多いが幅が大きい標準化1単位で生産は有意でない〜約3%、インフレ率は有意でない〜約2%ポイント（中央値約0.1%ポイント）メタ分析では生産への効果が有意でない研究が45%。2%は10年で未達
銀行貸出決定的でない増加を示す研究と、マイナス金利の影響を受けた銀行で1.5〜3.5%減とする研究集計データの国債買入れを使う研究が多い
副作用指摘ありETF買入れでガバナンスの弱い企業の設備投資が増加。正常化で日銀の年間損失がGDP比1.4%に達しうるとの試算出口の効果を推計した実証研究はまだ少ない
出所：R1（Aoki and Ueda 2025）​5節・6節​（p.601〜615）、​表1（p.602）・表2（p.608〜609）を​基に​大手町​プレップが​整理​（原表の転載ではない）。​「論文の評価」は​著者の​結論の​要約。​推計値は​論文が​紹介する​個別研究の​値で、​単位・​期間・​方法が​異なり、​相互に​比べられない。

研究が​示した​結果​（2）：生産と​物価への​効果は​幅が​大きい

研究ごとに政策の単位が違うと、数字を比べられない。著者は比較のために、当座預金を10%増やす分の長期国債の買入れを1単位とした。2001年1〜3月期から2024年1〜3月期の当座預金の平均196兆円の10%、つまり19.6兆円で、名目GDPの約3.6%にあたる13。たとえばGDP比10%の準備の増加で生産が0.46%、インフレ率が0.55%ポイント上がるとした研究は、0.36倍して1単位あたり約0.17%と約0.20%ポイントに換算され、論文の表では0.2と0.2に丸められている（編集部の検算）。

こうしてそろえた効果は、生産で「有意でない」から約3%、インフレ率で「有意でない」から約2%ポイントまで散らばり、著者は中央値を約0.1%ポイントとしている14。図1はその散らばりを示す。

図1 標準化した緩和1単位の効果の散らばり図1　標準化した緩和1単位の効果の散らばり当座預金10%増（19.6兆円）相当の国債買入れ●＝推計値　帯＝幅　○＝有意でない生産への効果Matsuki ほか（2015・日次VAR・2012〜14年）有意でないMichaelis・Watzka（2017・VAR・1996〜2015年）3%Hayashi・Koeda（2019・VAR・1988〜2012年）0.2%Koeda（2019・VAR・1995〜2016年）減少（大きさの記載なし）Miyao・Okimoto（2020・VAR・2001〜15年）1〜2%Sudo・Tanaka（2021・DSGE・1986〜2017年）0.2%0123%インフレ率・物価への効果Matsuki ほか（2015・日次VAR・2012〜14年）1.4%pt（60日後）Michaelis・Watzka（2017・VAR・1996〜2015年）2%（物価水準・2年）Hayashi・Koeda（2019・VAR・1988〜2012年）0.2%ptKoeda（2019・VAR・1995〜2016年）有意でないMiyao・Okimoto（2020・VAR・2001〜15年）0.2〜0.3%pt（36か月）Sudo・Tanaka（2021・DSGE・1986〜2017年）0.04%ptVan den End ほか（2017・VAR・2007〜14年）0.3%pt（予想物価）00.511.52%ポイント（物価水準は%）金色の目印＝中央値 約0.1%pt（論文）
出所：R1（Aoki and Ueda 2025）​表2（p.608〜609）の​数値を​基に​大手町​プレップ​作成。​表2の​うち著者が​「標準化した効果」と​して​示した​研究だけを​描いた​（1単位＝2001〜2024年の​当座預金の​平均196兆円の​10%＝19.6兆円、​名目GDPの​約3.6%の​長期国債買入れ）。​効果を​測る​時点​（60日後・2年・36か月など）と​物価の​指標​（インフレ率、物価水準、予想物価）は​研究ごとに​違い、​横に​並べた値は​厳密には​比べられない。​生産の​指標も​研究ごとに​違い、​Matsuki ほかは​電力消費を​生産の​代理変数に​使う​（p.610）。​Michaelis and Watzka の​物価は​物価水準​（%）、​Van den End and Pattipeilohy は​予想物価​（短期・長期）で、​生産の​値は​表に​ない。​中央値​「約0.1%ポイント」は​論文の​記述で、​算出に​使った​研究の​範囲は​示されておらず、​この​図の​点からは​再現できない​（編集部の確認）。

図1で目に付くのは、方法と期間によって桁が変わることだ。1988〜2012年のデータで見られた生産と物価へのプラスの効果は、データを2016年まで延ばすと消えた。2001〜2020年の日本の金融政策をVARで分析した45本のメタ分析では、生産への効果がプラスの研究が47%、マイナスが8%、統計的に有意な効果が確認されなかった研究が45%だった。国際決済銀行（BIS）のように、2013年以降の緩和がGDPを1〜3%、インフレ率を1〜4%ポイント押し上げたとする評価もある15。著者が評価する事象研究とVARの組み合わせでは、1%の予想外の金利の緩和で1年以内に生産が4%、物価が0.6%上がったという推計があるが、単位が違うため図1とは比べられない16。

1単位の​推計を​何倍しても、​累積の​効果には​ならない

標準化した数字には、もう一つの落とし穴がある。QQE導入から2年で当座預金は2倍（+100%）に、10年で6.4倍（+540%）になった。この増加率を10%刻みで数えれば、推計を10倍、54倍すれば累積の効果になると考えたくなるが、著者はこの線形の拡大は適切でないと明言する。この倍率は導入時の残高に対する増加率で、固定額19.6兆円の単位数とは別物である（編集部の注記）。効果は一定ではなく、最近の研究ほど小さな効果を報告する傾向があり、長期金利が下がるほど追加の買入れの効果は小さくなる。さらに、10%の基準となる残高は研究ごとに違い、2010年代初めの10%と2024年の10%では金額がまったく違う17。

図2は、この不適切な拡大を中央値に当てはめるとどうなるかを、編集部が計算したものである。10年分では5.4%ポイントとなり、2%の目標を大きく超える。生産の上限の約3%を同じように54倍すれば162%で、明らかに現実と合わない。日銀の多角的レビューが示した2013年度以降の期間平均の押し上げは、消費者物価で0.5〜0.7%ポイント（大型マクロモデルQ-JEM）、0.6〜1.1%ポイント（時系列モデルFAVAR）で、実質GDPの水準では1.3〜1.8%（Q-JEM）だった。日銀は、導入当初に想定していたほどの効果は発揮しなかったとも書いている18。

図2 1単位の推計を線形に拡大すると図2　1単位の推計を線形に拡大するとインフレ率への効果（%ポイント）金色＝論文　破線枠＝編集部の計算　青＝日銀論文：標準化1単位の中央値：約0.12年分を線形に拡大（×10）：1.010年分を線形に拡大（×54）：5.4日銀の多角的レビュー：Q-JEM：0.5〜0.7日銀の多角的レビュー：FAVAR：0.6〜1.1紺の破線＝物価安定の目標 2%0246
出所：R1（p.612〜613）と​日本銀行​「金融政策の多角的レビュー：主なポイント」​（2024年12月19日）​p.4 を​基に​大手町​プレップ​作成。​論文は、​QQE​導入から​2年で​準備が​2倍​（+100%）、​10年で​6.4倍​（+540%）に​なったので​推計を​10倍・54倍すれば​よいと​考えが​ちだが、​それは​適切でないと​述べている​（この​倍率は​導入時の​残高に​対する​増加率で、​固定額19.6兆円の​単位数ではない）。​灰色の​破線枠は、​その​不適切な​拡大を​中央値0.1%ポイントに​当てはめた​編集部の​計算​（論文の推計ではない）。​日銀の​値は​2013年度以降の​期間平均の​消費者物価​（前年比）の​押し上げで、​帯は幅​（濃い部分が範囲）。​不適切な​線形拡大に​よる​仮計算値とは​概念が​違い、​大きさの​比較の​ためだけに​並べた。

研究の​対象・方法と​限界：何が​分かっていないのか

金融市場以外の経路では、証拠はさらに弱い。銀行貸出では、国債買入れで地方銀行の貸出が増えたとする研究がある一方、マイナス金利の影響を受けた銀行の貸出がほとんど影響を受けない銀行より1.5〜3.5%少なかったとする研究もある。副作用としては、ETF買入れでガバナンスの弱い企業の設備投資が増えたとする研究や、正常化で付利の支払いが増え、日銀の年間損失がGDP比1.4%に達しうるという試算が紹介されている（日銀を​含む​統合政府の​バランスシートの見方は別稿で扱った）19。著者は、ETF以外の措置が資産価格や貸出を押し上げたかについて、証拠は決定的でないとまとめている。

著者が挙げる限界は4つある。第一に、2年で2%という目標は黒田総裁の10年で達成されなかった。生産と物価への効果は慎重に見るべきだが全否定もしない、というのが著者の立場だ。長期金利が大きく下がった一方で生産と物価への効果が限定的だった理由として、支出が長期金利にそれほど反応しない可能性などを挙げるが、検証はしていない20。

第二に、出版バイアスである。対象が主に査読誌の論文なので、有意な効果の研究に偏りうる。著者が引く Fabo らの研究は、米国・英国・ユーロ圏の量的緩和の54本を比べ、中央銀行の研究者の論文は学界より大きな効果を報告し、生産への効果を有意と報告したのは中央銀行の論文ではすべて、学界では半分だったと指摘した。日本は対象に含まれていない21。日本の研究にも日銀スタッフによるものが多く、著者の所属を確かめる読み方は理にかなう（編集部の見方）。

第三に、緩和の出口、つまりバランスシートの縮小の効果を推計した実証研究は、データの蓄積が必要なためまだ少ない22。第四に、サーベイは網羅的でない可能性があり、結論は「暫定的」とされている。日銀の多角的レビューも、非伝統的手段の定量的な効果は短期金利の操作に比べて不確実で、成長力への影響はプラス・マイナスの両面で明確な結論が得られないとしている23。

大手町​プレップの​考察：確から​しさの​差を、​前提の​置き方の​差に​する

以下は編集部の見方であり、論文が検証したことではない。

サーベイから読み取れるのは、証拠の強さが変数によって段違いだということだ。長期金利と株価は方法の違う研究が同じ向きの結果を出し、生産・物価・貸出は方法と期間で符号まで変わる。利上げと資産縮小が並行する今は、計画の前提を次のように置き分けるのが筋だと考えられる（仮説）。

一つは、金利・株価・為替の変化をシナリオの入力として直接置くことである。長期金利の上昇幅を研究から導くより、上昇幅を複数置いて支払利息・評価損益・退職給付の割引率への影響を計算する方が、根拠の弱い推計に依存しない。もう一つは、景気や物価を経由する需要の変化を一点の数字で置かず、幅として示すことだ。標準化した推計の幅そのものが「有意でない」から数%まで広い以上、どれか一つの研究の数字を採用すると、その研究の方法と期間に計画を賭けることになる。

巻き戻しを緩和の裏返しとして読むことにも注意が要る。日銀の保有残高見通しの減少幅（2027年3月末から2030年3月末に110〜130兆円程度）を論文の単位で数えると約5.6〜6.6単位になる。これに生産の上限の約3%を掛けると約20%になるが、線形の拡大と緩和・縮小の対称性という、著者が支持していない仮定を重ねた数字にすぎない（編集部の計算）。出口の効果を精密に述べる資料には、まず根拠を尋ねるのがよい。

ETFの売却も同じで、買入れの効果は下落局面で大きかったとされ、売却は市場全体の売買代金の0.05%程度のペースで、市場の状況により調整・停止ができる仕組みである24。買入れ時の推計をそのまま売却に当てはめて株価への影響を見積もる根拠は、このサーベイの範囲では見当たらない。

日本の​実務への​応用：政策効果の​数字を​前提に​使う前に

以下も編集部の提案である。事業計画のマクロ前提では、金利と為替を「水準のシナリオ」として置き、GDPや物価は日銀の展望レポートなどの公表値を基準に上下の幅を付ける。政策効果から逆算した弾性値を使うなら、その研究の方法と期間を計画書に残す。

与信やALMでは、国債の買入れが長期金利を押し下げたという確かな結論が、裏返しの議論の出発点になる。保有残高が減る局面では、長期金利の上昇幅を複数置いたストレステストで、借り換えの金利と有価証券の評価損を同時に動かす。デュレーションの長い資産を持つ金融機関ほど、この確認の重みは大きい。

学習用の​設例：金利の​経路は​直接、​需要の​経路は​幅で​置く

学習用の設例（架空）

  • A社：売上高3,000億円、営業利益240億円、有利子負債1,000億円
  • 負債の内訳：変動金利400億円（短期金利に連動）、固定金利600億円（毎年100億円が満期を迎え、同額を10年固定で借り換え）
  • 短期金利と10年金利の上昇幅をそれぞれ3通り置き、3年目の年間支払利息の増加を計算する。上昇幅は1年目から適用、スプレッドと残高は不変と単純化する
  • 数値は学習用の仮定で、日銀の政策や研究の推計値ではない

3年目には負債の70%（700億円）の金利が見直される。短期金利と10年金利がともに0.5%ポイント上がると支払利息は年3.5億円増え、営業利益の1.5%にあたる。最も厳しい組み合わせでも6.0億円（2.5%）だ。

表2　設例：金利の上昇幅とA社の3年目の支払利息の増加

表は横にスクロールできます →

短期金利の上昇幅10年金利 +0.25%pt10年金利 +0.50%pt10年金利 +1.00%pt
+0.25%pt1.75億円（0.7%）2.50億円（1.0%）4.00億円（1.7%）
+0.50%pt2.75億円（1.1%）3.50億円（1.5%）5.00億円（2.1%）
+0.75%pt3.75億円（1.6%）4.50億円（1.9%）6.00億円（2.5%）
出所：学習用の​仮定に​基づき大手町​プレップ​作成。​A社​（架空）：売上高3,000億円、​営業利益240億円、​有利子負債1,000億円​（変動金利400億円、​固定金利600億円の​うち毎年​100億円が​満期を​迎え同額を​10年固定で​借り換え）。​3年目の​年間支払利息の​増加＝変動400億円×短期金利の​上昇幅＋借換え​済み300億円×10年金利の​上昇幅。​上昇幅は​1年目から​適用し、​スプレッド・​残高は​不変と​単純化した。​括弧内は​営業利益に​対する​比率。​日銀の​政策や​研究の​推計値ではない。

この設例の仮定の下では、金利の経路は支払利息への直接の影響として計算でき、上昇幅0.25%ポイントあたりの増加は短期金利で1.0億円、10年金利で0.75億円と、どちらが効くかも分かる。これに対し、利上げが景気を通じて売上高をどれだけ動かすかは、研究の推計の幅を見る限り一点では置けない。A社の計画では表2を金利のシナリオとし、売上高は別に幅を持たせて組み合わせる。同時に起きやすい組み合わせは、相関を​考慮した​シナリオ設計で絞る。確からしさの違う前提を一つの弾性値でつなげない、というのが要点である。

明日から​使える​確認項目：政策効果の​数字を​読む​6つの​質問

  1. どの手段の効果か。国債買入れ、ETF買入れ、マイナス金利、YCC、フォワードガイダンスのどれか。複数の措置をまとめた推計ではないか。
  2. どの変数への効果か。長期金利・株価なら研究の結論はおおむねそろうが、生産・物価・貸出なら推計の幅が大きいことを前提にする。
  3. どの方法か。変数の並び順で因果の向きを決めるVARだけなら識別に弱点がある。事象研究との組み合わせやDSGEの推計と照らしたか。
  4. 単位は何か。「1%の緩和ショック」「GDP比10%の買入れ」「当座預金の10%増」は同じ大きさではない。比べる前に1つの単位に換算したか。
  5. どの期間の推計か。2013年直後の推計か、2016年以降のデータを含むか。累積の効果を、短期の推計の掛け算で出していないか。
  6. 誰の研究か。中央銀行のスタッフか学界か、片方だけに依拠していないか。出口の効果を述べる数字なら、何に基づく推計かを必ず尋ねる。

6つの質問は編集部の提案で、論文が検証したものではない。

まとめ

Aoki と Ueda のサーベイは、日銀の非伝統的金融政策について、長期金利の低下とETF買入れによる株価の押し上げは確かだが、生産と物価への効果は「有意でない」から数%まで推計が散らばる、という全体像を示した。1単位の効果を何倍かして累積の効果とみなす読み方は著者自身が退けており、出口の効果の研究はまだ少ない。利上げと資産縮小の局面では、確かな金融市場の経路をシナリオに直接置き、不確かな需要の経路を幅で示す置き分けが要点になる、というのが編集部の見方である。

次に​読む

脚注

  1. R1（The Japanese Economic Review 76(3) 掲載版, 2025年3月21日）p.589〜590（2.1節）。非伝統的政策の4分類。2013年4月〜2024年3月のQQEを中心に扱い、対象は主に査読誌の論文（WP は日銀のものだけを含める）であることは p.587〜588（要旨・1節）。↩
  2. R1（The Japanese Economic Review 76(3) 掲載版, 2025年3月21日）p.592（2.2節）。バランスシートは名目GDPの約100%（2019年時点で米国20%、ユーロ圏40%）。ETF・J-REIT の買入れと YCC を日本の特徴とする。2024年3月の終了後もバランスシートが巨大なため非伝統的政策が直ちに終わったことを意味しないとの記述も同ページ。↩
  3. R5（日本銀行, 2026年9月18日）p.1。無担保コールレート（オーバーナイト物）を1.25%程度で推移するよう促す（9月24日から適用、賛成7反対2）。↩
  4. R6（日本銀行, 2026年6月16日）p.1〜2。月間の買入れ予定額は2027年1〜3月まで四半期2,000億円程度ずつ減額し2027年4月以降は月2兆円程度。保有残高は2027年3月末480兆円程度、2030年3月末350〜370兆円程度（2024年6月末比▲36〜39%程度。月2兆円程度を維持した場合の額面ベースの試算）。ETF・J-REIT の売却は R7（日本銀行, 2025年9月19日）別紙と参考資料で、ETF は年間3,300億円程度（簿価。時価6,200億円程度）。↩
  5. R1（The Japanese Economic Review 76(3) 掲載版, 2025年3月21日）p.588（1節）・p.596（4節）。政策の内生性、無作為実験ができないこと、時系列データへの依存。↩
  6. R1（The Japanese Economic Review 76(3) 掲載版, 2025年3月21日）p.610（5.4節。再帰的制約の VAR は識別の問題を十分に克服していない）、p.611〜612（VAR＋事象研究と DSGE を最も信頼できる結果の一つとする著者の理解）、p.598〜599（4.2節。高頻度ショックの検出力と1標準偏差の基準）。↩
  7. R1（The Japanese Economic Review 76(3) 掲載版, 2025年3月21日）p.602（表1）・p.603〜604（5.1節）。0.18%ポイント（Fukunaga ほか 2015、事象研究、2013〜14年）、0.35%ポイント（日本銀行 2016、2013〜14年）、0.14%ポイント（Sudo and Tanaka 2021、GDP比10%の国債買入れ）、10年金利0.43%ポイント（Kubota and Shintani 2022、1%の緩和ショック。1年金利は0.12%ポイント）。2017年末までに0.5〜1%ポイント、ストック効果が9割超（Sudo and Tanaka、p.604）。Sudo and Tanaka は推計で実効下限を考慮していない（p.604）。↩
  8. R1（The Japanese Economic Review 76(3) 掲載版, 2025年3月21日）p.614〜615（6節）・p.604（5.1節）。フォワードガイダンスではなく国債買入れの直接の押し下げ、選好生息モデルと整合、効果の大きさは研究ごとに大きく異なり、2023年ごろの効果は2013年直後より小さい可能性が高い。↩
  9. R3（日本銀行「金融政策の多角的レビュー：主なポイント」, 2024年12月19日）p.4（PDF の5枚目）。大規模な長期国債買入れ等により、2016年以降、長期金利を−1%pt程度押し下げ。↩
  10. R1（The Japanese Economic Review 76(3) 掲載版, 2025年3月21日）p.604〜605（5.2節）。Harada and Okimoto（2021）は日経225連動の ETF 買入れの累積効果を2017年10月時点で20%と推計し、フローの効果の推計は過大で、短期的な流動性不足の局面での介入が原因と推測。日銀の分析は R4（日本銀行「金融政策の多角的レビュー」本文, 2024年12月19日）PDF p.80（印刷 p.73）図表2-4-6。推計期間2010年12月〜2020年12月。株価のトレンドからの下方乖離とボラティリティは2つのリスク・プレミアム指標の両方で効果大、直前の下落率と買入れ規模はオプション価格に含まれる株式リスク・プレミアムでは統計的に有意でない。↩
  11. R1（The Japanese Economic Review 76(3) 掲載版, 2025年3月21日）p.605（5.2節）。QQE 導入時の円3.6%安・TOPIX2.7%高（Hausman and Wieland 2014。単一の事象のため検出力は限られると著者）。1999〜2020年の日中データで1%の緩和ショックが日経平均約15%・TOPIX約10%（Kubota and Shintani 2022）。2006年までの効果が大きくないとの評価（Ugai 2007）は p.604。↩
  12. R1（The Japanese Economic Review 76(3) 掲載版, 2025年3月21日）p.606（5.3節）。Fujiwara ほか（2015）は QQE 直後に有意な変化なし、Kaihatsu ほか（2024、日銀スタッフ）はデフレ予想の反転を示すが、予想物価ショックと政策ショックを直交と仮定した識別に疑問があると著者。↩
  13. R1（The Japanese Economic Review 76(3) 掲載版, 2025年3月21日）p.609（表2の注）・p.612（5.4節）。当座預金（CAB）の平均196兆円、10%で19.6兆円、名目GDPの約3.6%（CAB の名目GDP比の平均36%）。換算の例の元の値（Hayashi and Koeda 2019：GDP比10%の準備増で生産0.46%・インフレ率0.55%ポイント）は p.610、表2の標準化値（0.2%・0.2%ポイント）は p.608。0.36倍の換算は編集部の検算（finance/calc.py）。↩
  14. R1（The Japanese Economic Review 76(3) 掲載版, 2025年3月21日）p.612（5.4節）・p.587（要旨）・p.614（5.6節）。生産は統計的に有意でない〜約3%、インフレ率は統計的に有意でない〜約2%ポイント、中央値は約0.1%ポイント。中央値の算出に用いた研究の範囲は本文に示されていない（編集部の確認）。↩
  15. R1（The Japanese Economic Review 76(3) 掲載版, 2025年3月21日）p.610（Koeda 2019 はデータを2016年まで延ばすと有意なプラスの効果がなくなる。表2 p.608 では生産は減少）、p.607・p.609（Ferreira-Lopes ほか 2022 のメタ分析、45本、47%・8%・45%）、p.607（BIS 2019、GDP 1〜3%・インフレ率1〜4%ポイント）。↩
  16. R1（The Japanese Economic Review 76(3) 掲載版, 2025年3月21日）p.611（5.4節）。Kubota and Shintani（2024）、1990〜2020年、3か月TIBOR先物を操作変数に用いた VAR。1年以内に生産4%・物価0.6%。効果は実効下限の期間とそれ以外で比較的安定。↩
  17. R1（The Japanese Economic Review 76(3) 掲載版, 2025年3月21日）p.612〜613（5.4節）。2年で2倍（+100%）・10年で6.4倍（+540%）、10倍・54倍の線形の拡大は適切でない、最近の研究ほど効果が小さい、10%の基準額の違い。↩
  18. R3（日本銀行, 2024年12月19日）p.4（PDF の5枚目）。2013年度以降の期間平均：Q-JEM で実質GDP（水準）+1.3〜+1.8%・消費者物価（前年比）+0.5〜+0.7%pt、FAVAR で消費者物価+0.6〜+1.1%pt。導入当初に想定していたほどの効果は発揮せず。図2の線形拡大の値は R1 p.612〜613 の倍率と中央値から編集部が計算した。↩
  19. R1（The Japanese Economic Review 76(3) 掲載版, 2025年3月21日）p.613〜614（5.5節）。Shioji（2019）、Harimaya and Jinushi（2023）、Gunji（2024、回帰不連続デザイン、1.5〜3.5%）、Charoenwong ほか（2021）、Fujiki and Tomura（2017、年間損失はGDPの1.4%に達しうる）。ETF 以外の措置の効果は決定的でないとの著者のまとめは p.615（6節）。↩
  20. R1（The Japanese Economic Review 76(3) 掲載版, 2025年3月21日）p.615（6節・脚注10）。2年で2%の目標は黒田総裁の10年間に達成されず、効果は慎重に見るべきだが全否定はしない。長期金利が大きく下がったのに生産・物価への効果が限られた理由の候補（著者の推測）。↩
  21. R1（The Japanese Economic Review 76(3) 掲載版, 2025年3月21日）p.615（6節・脚注11）。R2（Fabo, Jančoková, Kempf and Pástor, NBER WP 27849, 2021年4月改訂版）p.1〜2（要旨・1節）。米国・英国・ユーロ圏の54本。中央銀行の論文はすべてが生産への効果を統計的に有意と報告し、学界の論文は半分。日本は分析の対象外。↩
  22. R1（The Japanese Economic Review 76(3) 掲載版, 2025年3月21日）p.615（6節）。出口（日銀のバランスシートの縮小）の効果はデータの蓄積が必要で、実証研究はまだ少ない。結論が暫定的であることは p.614、網羅的でない可能性は p.588。↩
  23. R3（日本銀行, 2024年12月19日）p.5〜6（PDF の6〜7枚目）。供給サイド（成長力等）はプラス・マイナス両面で明確な結論が得られず、非伝統的な金融政策手段の定量的な効果は伝統的な手段に比べて不確実。↩
  24. R7（日本銀行, 2025年9月19日）「ETF等の処分に関する決定」。市場全体の売買代金に占める売却割合0.05%程度、市場の状況に応じた売却額の一時的な調整・停止、売却ペースの見直しがありうること。ETF 買入れの効果が株価の下落局面で大きかったことは脚注10の R4。↩

参考文献​（2026年10月確認）

※本記事は教育目的の一般的な解説であり、投資助言・法務・税務の助言ではありません。研究結果は各論文の対象・期間・方法の範囲で得られたもので、日本の個別企業・案件にそのまま当てはまるとは限りません。設例は学習用の架空の数値です。アイキャッチ画像は生成AIによるイメージです。