韓国 家計 債務返済比率

債務返済比率（debt service ratio, DSR）とは、借入部門が保有する債務残高の利払いと元本償還に可処分所得のどれだけを充てているかを示す比率である。構成方法は Drehmann and Juselius (2012, 2014) に従い、部門債務、拡張された総可処分所得、保有債務残高に対する実効金利、平均残存満期を結合した年金公式によって部門別 DSR を定義する。

各部門 $j$ の DSR は次の年金公式で算出する。

ここで $i_{j,t}$ は四半期実効金利、$s_{j,t}$ は四半期単位の平均残存満期、$D_{j,t}$ は部門債務残高、$Y_{j,t}^{\text{aug}}$ は拡張された総可処分所得である。先頭の項は固定満期の元利均等返済型ローンの四半期当たり年金返済率であり、これを債務／所得比率に乗じて所得に対する返済負担を得る。この年金フレームワークは Dynan, Johnson, and Pence (2003) が米国について基礎を築いた。

DSR の上昇は家計と非金融法人のキャッシュフロー制約の引き締まりを意味する。債務残高の増加は所得が歩調を合わせて伸び金利が低水準にとどまる限り持続可能であるが、二つの条件のいずれかが崩れると持続不可能となる。KRDSR は独立した国民経済計算の産物ではなく BIS の韓国 DSR を韓国の制度的文脈に合わせて忠実に再現したものであり（Drehmann et al. 2015）、他国の DSR 水準や絶対的な閾値との比較ではなく、自らの履歴に照らした信用循環局面のシグナルとして読む。

(1) 部門債務. 各四半期 $t$ と部門 $j$ について $D_{j,t}$ は四半期末の債務残高である。家計の場合、$D_{\text{HH},t}$ は韓国銀行家計信用統計の家計信用合計であり、家計貸出と販売信用を合算した広義の定義として Drehmann et al. (2015) に従って BIS が韓国に適用する定義に沿う。非金融法人の場合、$D_{\text{NFC},t}$ は民間非金融部門総信用 $r_t \times Y_t^{\text{nom}}$ から家計信用を差し引いた残差として算出する。これは同一範囲の非金融法人債務が別途公表されないためである。ここで $r_t$ は BIS が公表する信用／GDP 比率（米連邦準備制度 QKRPAM770A、パーセント）、$Y_t^{\text{nom}}$ は四半期 $t$ を含む年の年間名目 GDP である。PNFS 集計は

とする。

(2) 部門所得. 各部門 $j$ の四半期頻度の拡張された総可処分所得 $Y_{j,t}^{\text{aug}}$ は家計について

であり、$\text{int}_{j,t}$ は

で近似した利払いである。非金融法人については

であり、配当は直接観測データが存在しないためゼロで近似する。年間家計 GDI は実質 GDP を分配指標とする Chow and Lin (1971) の時間分解で四半期化し、2010 年以降の四半期観測系列はそのまま用いる。年間非金融法人 GDI は国民可処分所得に占める法人部門比率に年間名目 GDP を乗じた値で近似し、Chow-Lin で四半期化する。FISIM は

で配分し、名目 GDP の 5 パーセントに設定するのは Drehmann et al. (2015) が記録する BIS の韓国慣行に従う。続いて BIS 慣行に従い $Y_{j,t}^{\text{aug}}$ に 4 四半期移動平均を適用する。

(3) 金利. 四半期金利は

であり、これは Drehmann and Juselius (2014) の単純換算慣行に従う。年間金利は家計と非金融法人の月次残高加重平均銀行貸出金利の四半期平均である。複利換算の変形 $(1 + i^{\text{annual}})^{1/4} - 1$ はフラグ切替で利用可能とし、検証ファイルで報告する。

(4) 満期. 平均残存満期 $s_j$ は四半期単位で家計 $s_{\text{HH}} = 72$（18 年）、非金融法人 $s_{\text{NFC}} = 52$（13 年）に固定し、これは Drehmann et al. (2015) の BIS 仕様に従う。PNFS 集計は債務加重平均

を用いる。

(5) DSR 年金公式. Drehmann and Juselius (2012) と Dynan, Johnson, and Pence (2003) の米国先行例に従い

であり、括弧内は固定満期の元利均等返済型ローンの四半期当たり年金返済率である。PNFS 集計の金利は債務加重平均

であり、所得は部門別合計

である。

(6) 低信頼フラグ. 2010 年第 1 四半期以前の四半期は年間所得の Chow-Lin 時間分解を用いるため低信頼のフラグを立てる。これは四半期家計 GDI が直接観測される 2010 年以降の標本において BIS 参照との経験的相関が明確に高いからである。

(7) 検証. 全標本を部門別に BIS 韓国 DSR と比較する。平均除去後の水準と 4 四半期差分の相関を報告する。Chow-Lin の期間は頑健性チェックとして Denton 比例変形とも比較する。

DSR は 1〜2 年先行視野で単一指標として最も強力な銀行危機予測変数であり、短期視野では信用／GDP ギャップを上回り、3〜5 年視野ではギャップが優位に立つ（Drehmann and Juselius 2014）。高い信用と上昇する債務返済は金融循環の二つの軸であり、二つの指標が連動するとき結合シグナルの予測力は最も強くなり、Aldasoro, Borio, and Drehmann (2018) はこれを正統な早期警戒の階層において最高の信頼度を持つマクロプルーデンス警報として同定する。韓国の 2008 年末から 2009 年にかけての事例はこの結合シグナルの明瞭な実例であり、KRCGAP が世界金融危機の山に向かって上昇すると同時に DSR も上昇した。2020〜2022 年の局面は二つ目の事例であり、コロナ期の家計と企業の借入急増がまずギャップを押し上げ、その後 2022 年にかけて政策金利が急上昇するなかで金利成分を通じて DSR の上昇へと伝達された。

高い債務返済負担は実体経済へ伝達され、産出と消費を縮小させる。Mian, Sufi, and Verner (2017) は 30 か国のパネルで家計債務／GDP 比率の上昇に 2〜3 年後の産出成長の低下が続くことを示し、所得が期待を裏切るときに高い債務返済負担が強いる家計消費の縮小がこれを媒介する。Eggertsson and Krugman (2012) はこのキャッシュフロー経路を債務デレバレッジと需要縮小のマクロ経済モデルとして定式化した。Lombardi, Mohanty, and Shim (2017) は BIS パネルの家計 DSR について非常に近い結論に到達し、データ範囲が十分なほぼすべての国で DSR と消費成長の短期的な負（−）の相関が観察されることを示した。Hofmann and Peersman (2017) は金融政策伝達の債務返済チャネルを定式化してこれを締めくくり、金利引き上げが変動金利債務の既存残高を介して家計と企業の支出縮小へ伝達されるメカニズムを示す。韓国の場合、韓国銀行の金融安定報告書が版を重ねて記録してきた家計債務の極めて高い変動金利比率を踏まえると、このチャネルは異例なほど鋭く、KRDSR はその結果として生じる圧迫を直接捉える。

DSR は信用／GDP ギャップが捉えないキャッシュフロー次元を加える。Schularick and Taylor (2012) と Jordà, Schularick, and Taylor (2016) は長期国際横断面データにおいて信用ブームが金融危機の最も信頼できる先行指標であり、住宅金融の次元が危機の深さに不釣り合いに大きく寄与することを示した。Borio and Lowe (2002) と Drehmann et al. (2011) はこの結果を、信用／GDP ギャップが運用化するマクロプルーデンス枠組に組み込んでいる。上昇する債務残高は所得が歩調を合わせて伸び金利が低水準にとどまる限り持続可能であるが、いずれかの条件が崩れると持続不可能となる。Zabai (2017) は先進国と新興国の両方でこの動学の家計債務次元を概観し、韓国を家計債務水準が国際比較基準で高い事例の一つとして同定しつつ、韓国銀行のマクロプルーデンス政策のおかげで DSR が管理可能な範囲にとどまってきた事例として分類している。

韓国では家計 DSR が 2017 年以降マクロプルーデンス論争の核心に位置してきた。韓国銀行の金融安定報告書がこれを論争の中心に据えてきており、家計 DSR は金融委員会が 2017 年から 2022 年にかけて段階的に強化した借り手単位の LTV、DTI、DSR 限度の主要な入力である。ここでの KRDSRH 系列は、異なる所得定義で借り手単位ミクロデータを用いる韓国銀行の規制計測値ではなく BIS の韓国家計 DSR を近似したものであるが、両系列の循環シグナルは整合的である。Juselius and Drehmann (2015, 2020) はこの動学について最も深い計量分析を行い、DSR の上昇が信用／GDP ギャップが捉えない情報を加えて 1〜2 年先行で産出と消費のその後の低下を予測することをパネル証拠で示した。すなわちレバレッジ動学が含意するのは、信用水準が高ければ金利が穏当であっても将来の所得が機械的に債務返済に拘束され、レバレッジと債務負担のメカニズムが後年の投資と消費の低下へと伝達されるということである。

DSR の水準は入力データが標準化されていないため国際間比較には適さない。BIS 自身が強調するように FISIM の処理・部門勘定の定義・平均満期がすべて異なる。Dembiermont, Drehmann, and Muksakunratana (2013) はギャップと DSR の基盤を成す BIS 信用統計についても類似する比較可能性の課題を記録しており、Drehmann and Yetman (2018) は同じ注意をこの統計から派生するギャップ計測値にも拡張する。このため KRDSR 系列は米国や欧州の DSR 水準への数値比較ではなく、家計と企業部門が金融循環のどこに位置するかについての韓国内の時系列シグナルとして読むのが最も適切である。したがって解釈の枠組は絶対水準ではなく信用循環の局面である。

KRDSRH と KRDSRC への部門分解が重要なのは、両部門が金利ショックとマクロプルーデンス政策に対して異なる反応を示すためである。韓国の家計は主として変動金利の住宅ローンと有担保消費者信用を保有するため、家計 DSR は韓国銀行の金利変更に速やかに反応し、2022〜2023 年の局面がこの速いパススルーの最近の事例である。非金融法人は満期の異なる銀行貸出、社債、企業間信用を保有するため、企業 DSR は同じ金利ショックに対してより緩やかかつ不均一に反応し、韓国銀行の利下げが既存残高に波及して家計 DSR が低下し始めた後も企業 DSR は高水準にとどまる。Drehmann, Juselius, and Korinek (2017) は国際パネルでこの非対称を記録し、企業 DSR の遅れを主要な脆弱性指標として同定する。

韓国信用市場の債券デスクは DSR を正統な短期マクロリスクのゲージとして用いる。絶対閾値ではなく自らの履歴に照らした水準が信用循環の局面を識別する。上昇する DSR は家計と非金融法人に対するキャッシュフロー制約の引き締まりを示唆し、これは信用スプレッドの拡大と政策金利サイクルを押し下げる名目所得成長の減速に伝達される（Schularick and Taylor 2012）。韓国データの 2008〜2009 年および 2020〜2022 年の局面はこの伝達の最も明瞭な事例であり、KRDSR が政策引き締めの山に向かって上昇するなかで信用スプレッドの拡大と成長の減速が同時に進行した。

部門別 DSR は各信用サイクルの位置を最も直接的に読み取らせる。家計 DSR（KRDSRH）は消費者信用サイクルの位置に対する最も直接的な読み取りであり、Lombardi, Mohanty, and Shim (2017) は家計 DSR が BIS 国際パネルで 1〜2 年先行して負（−）の消費成長を予測することを示した。韓国の消費者金融債、クレジットカード債権、家計向け住宅ローン担保証券にポジションを持つ投資家にとって、KRDSRH の水準は Mian, Sufi, and Verner (2017) が国際横断面データで記録する信用損失サイクルの先行指標である。企業 DSR（KRDSRC）は企業信用サイクルの位置に対する類似の読み取りであり、Drehmann, Juselius, and Korinek (2017) は企業 DSR が国際パネルで後続する投資減少と社債スプレッド拡大を予測することを示した。韓国の社債ポートフォリオに対して KRDSRC の水準は、国際決済銀行が年次経済報告書で記録するスプレッドサイクルの先行指標である。

DSR はマクロプルーデンス政策のタイミング決定の正統な入力であり、Drehmann et al. (2011) はバーゼル III の景気対抗的資本バッファ（CCyB）が運用化する枠組を定式化した。韓国銀行のマクロプルーデンス政策を予期する投資家にとって、KRDSR と KRCGAP の結合シグナルは CCyB 活性化と借り手単位 LTV／DTI／DSR 限度変更の最良の先行指標である。2017〜2022 年の韓国マクロプルーデンス・サイクルは、上昇する家計 DSR に対応して金融委員会が LTV、DTI、DSR の借り手限度を段階的に引き締めた事例として、この伝達をよく示している。マクロプルーデンス政策に感応するポジション（韓国の金融セクター株、ウォン／ドル為替レート、韓国銀行の外貨準備）に対して、KRDSR と KRCGAP の結合シグナルは次のマクロプルーデンス引き締めサイクルの開始時期に対する先行指標である。

DSR は韓国で活動する銀行の信用損失引当モデルの正統な入力であり、Drehmann and Juselius (2014) のパネル証拠は DSR の上昇が 1〜2 年視野で信用損失の上昇を予測することを示した。韓国の銀行債と銀行株にポジションを持つ投資家にとって、KRDSR の水準は銀行収益と自己資本適切性を駆動する信用損失サイクルの先行指標である。韓国データの 2020〜2022 年の事例で家計と企業の DSR が政策金利サイクルとともに上昇したことは、韓国の銀行が 2023〜2024 年に報告した信用損失認識サイクルを予告した。Hofmann and Peersman (2017) はこの伝達の計量的基盤を与え、国際パネルで金融政策金利の引き上げが債務返済チャネルを通じて 1〜2 年の遅れで信用損失へ伝達されることを示した。

DSR は韓国銀行の政策金利サイクル予測の正統な入力であり、Hofmann and Peersman (2017) は金融政策伝達の債務返済チャネルが家計債務の高い国で支配的な伝達メカニズムであることを示した。家計債務／GDP 比率が OECD 上位にあり家計債務の変動金利比率が大きい韓国においては債務返済チャネルが異例なほど鋭く、KRDSR はこのチャネルがどこまで進行したかを直接計測する。韓国の金利ポジション（KTB、IRS、CRS）に対して KRDSR の水準は、債務返済チャネルのフィードバックが支配的に作動し始める前に韓国銀行がどこまで引き締めを続けられるか、また逆にサイクルが転換した後にどれだけ速やかに緩和を余儀なくされるかの先行指標である。2022〜2024 年のサイクルがこの動学をよく示す事例であり、韓国銀行の利下げは KRDSR が明確に山を越えて以降に本格化した。

KRDSR は KRCGAP、KRFCI、KRSAHM、KRRECP と併せて読むとき最も有用である。KRCGAP は Borio and Lowe (2002) に従い信用残高の次元を、KRDSR は Drehmann et al. (2015) に従いキャッシュフローの次元を、KRFCI は広範な金融状況の次元を、KRSAHM は労働市場への伝達を、KRRECP は短期景気後退確率を統合する。この組み合わせは単一系列では実現できない多層的な信用循環ストレスの読み取りを与える。Aldasoro, Borio, and Drehmann (2018) は結合されたギャップと DSR シグナルが最も信頼度の高いマクロプルーデンス警報であることを国際横断面データで記録している。

国際間の早期警戒証拠は韓国にもそのまま適用されるため、KRDSR は韓国のマクロプルーデンス論争において取引可能な短期早期警戒シグナルとして用いられる。Schularick and Taylor (2012) は長期国際横断面データにおいて信用ブームが後続の金融危機の歴史的に最も強力な予測変数であることを記録し、Jordà, Schularick, and Taylor (2016) はこの結果を精緻化してモーゲージ信用主導型のブームを最も危険な類型として同定する。Mian, Sufi, and Verner (2017) は KRDSR が捉えるキャッシュフロー・チャネルを下支えする家計債務と産出成長の相関を示し、Juselius and Drehmann (2015) と Juselius and Drehmann (2020) は信用残高、債務返済負担、後続する産出と消費を結びつけるレバレッジ動学の証拠を与える。これらの国際横断面の知見は、国際決済銀行が年次経済報告書で記録する制度的類似性と家計債務次元についての Zabai (2017) の分析を踏まえれば韓国にも適用される。したがって KRDSR 系列は、Drehmann et al. (2011) の枠組が特定し Dembiermont, Drehmann, and Muksakunratana (2013) がより広い信用統計の枠組に組み込んだ正統な短期早期警戒チャネルとして韓国のマクロプルーデンス論争に登場する。

KRDSRH は四半期頻度で緩やかに推移する債務返済比率であり、その長期的な挙動はなお開かれた実証的問いである。韓国の家計債務返済負担は信用の深化とともに上昇トレンドを描いたのであって、固定した平均へ回帰したのではないからである。この指標の早期警戒的解釈は緩やかに変動する規範からの乖離という経済学的事実に基づくのであって (Drehmann and Juselius 2012)、定常性検定の結果に基づくのではないため、単位根プロトコルは定数・トレンド設定のもと水準に対して実施し、判定は強制せず正直に報告する。この比率は 2002-12-31 から 2026-03-31 までの四半期94観測値に対して検定する。

この家計比率では、Said and Dickey (1984) のラグ拡張を適用した Dickey and Fuller (1979) 検定は p = 0.471、Phillips and Perron (1988) は p = 0.208 でいずれも単位根を棄却できず、KPSS 検定は p = 0.094 で水準定常性を棄却できないため (Kwiatkowski et al. 1992)、標本は情報をもたらさず、明確な積分次数は付与されない。DF-GLS 上位検定 (Elliott, Rothenberg, and Stock 1996) はこうした曖昧な判定に限って ADF レグの確認としてのみ用いられ、第四の票にはならず、Ng and Perron (2001) の M 検定も同様に単位根に近い移動平均誤差が疑われる場合にのみ留保されるため、いずれも正直な無判定を覆さない。約94個の四半期観測値では単位根および構造変化検定の検定力が限られる点も考慮する。

水準に対する記述的な一次自己回帰係数は 0.972 であり、対応する半減期は 24.83 四半期であって、これは積分次数ではなく観測された比率の持続性要約として報告する。

プロトコルが明確な定常水準を付与しないため、系列相関および平均断絶の診断はこれらの手続きが要する対象である一階差分に対して計算する。持続性の強い水準にポートマントーや断絶探索を適用すると単位根に近い自己相関を誤って読み取り、トレンドを偽って分割してしまうためである (Bai and Perron 1998; Perron 1989)。差分した比率に対して Ljung and Box (1978) のポートマントーはラグ4とラグ8の四半期段でいずれも白色雑音を棄却し、ラグ8で p = 0.004 である。Bai and Perron (1998) の多重構造変化手続きを Bai and Perron (2003) の動的計画アルゴリズムで計算すると、差分系列の平均に断絶は見いだされない。集計された信用・所得フローから構成した四半期比率は想定される季節成分を持たないため、季節周波数検定群は適用されず、実施もしなかった (Ghysels and Osborn 2001)。