Demand System and Liquidity Constraints: Simple Methodology for Measuring Liquidity Constraint

本稿は、非常に長い歴史を持つ需要分析の分野において、確率過程として分析を行うための新たな手法を提示するとともに、分析によって需要分析の分野においても最適な消費計画を阻む流動性制約が起こりうる可能性を示す。具体的には、総務省統計局全国消費実態調査の調査票独自集計を用いて各家計の総消費額と品目群の支出シェア（例えば食料支出シェアなど）という2種類の変数をいずれも確率変数としてみなし、確率密度関数を推計した。推計に当たっては、正規分布と比して分布の形状に歪みが見られたことから歪正規分布（Skew Normal Distribution）を用いて推計を行った。この結果、全国消費実態調査で設定された10の品目群（食料支出、医療支出等の10品目群）いずれにおいても同一方向の歪みが検出された。ここで品目群に検出された歪みとは、通常の正規分布と比べて総支出額が低く、品目群の支出シェアの高い方向の確率密度関数の裾が短いという特徴である。この特徴を換言すれば、本来正規分布に従っていると仮定したときよりも、実測値は①消費の少ない人がより少なく、また②特定品目の消費シェアがより小さいという特徴を持つ。特に②の歪みは品目によってその値が大きく変わっており、さらに食費、家具、衣類支出などでは時系列にみて歪みが拡大している。ここで①は生活保護等の支援策によって、正規分布に従ったと仮定した場合よりも歪みが生じているという解釈が成り立とう。一方②について、こうした品目では、本来もっと支出シェアを高めたいのにも関わらず、他の品目の支出シェアをこれ以上縮小しきれないなどの効果によって支出シェアを拡大しきれていない様子が垣間見える。通常流動性制約は、家計が望むだけの借り入れができないことによって最適な消費計画が実現されないことを指すが、ここでいう最適でない消費計画は、消費総額のみならず消費の内訳にも影響を及ぼしている可能性が示唆される。

This paper proposed a new methodology, which introduces a stochastic property in the field of demand analysis, for measuring the skewness of the consumption bundle distribution. We used the questionnaire data from the National Survey of Family Income and Expenditure, Japan, from 1989 to 2004. We regard two categories of variables such as the total expenditure of each household and the expenditure share of 10 commodity groups (e.g., food expenditure share, medical expenditure share, etc.) as random variables, and estimated the probability density function using the "Skew Normal Distribution." As a result, distortion in the same direction was detected in all of the 10 commodity groups. We also calculated that the measured skewness mutually relates to the major proxy of the liquidity constraint. As a proxy of households under liquidity constraint, here we employ the measurement of the fraction of Hand-to-Mouth (HtM) households. This paper was motivated by the need to provide a simple methodology for measuring the liquidity constraint even in countries with poor statistical literacy. Although several proxies have been proposed to measure the liquidity constraint, the methodology becomes complex for more rigorous measuring attempts. In contrast, our methodology only requires micro data on total consumption and a separate total for each commodity group.