データサイエンス
リサーチペーパー

公益社団法人 日本経済研究センター

Japan Center for Economic Research2024 年 3 月 22 日

新規開業後の生存率「斯業経験・準備状況」が左右―融資先リスク計測にヒアリング情報も有効―

研究生：渋谷 和樹、朱雀 愛海、三﨑 陸 1▼ポイント▼


我が国の開業率は低水準にとどまっている。新規開業企業が融資を受ける際の課題は、銀行との間の情報の非対称性が大きいことだ。本稿では、融資を行う側の視点から、新規開業企業の廃業に影響する要因の分析と、廃業確率を算出するモデルの構築を目指した。



まず企業や経営者の属性や、開業後の情報も使って廃業確率を説明する Cox 比例ハザー
ドモデルによる生存分析を行った結果、経営者の年齢や斯業経験（関連事業の経験）年数、開業時の設備資金、売上高、経営にあたり苦労していることなどが廃業の有無に統計的に有意に相関することが分かった。



さらに、開業時の情報から 2 年以内に廃業するかを予測する Lasso ロジスティック回帰モデルを構築した。その結果、斯業経験や開業動機などヒアリングで入手できる情報を含む 39 の変数からなるモデルが構築され、その変数重要度からは、開業に至るまでの計画性、業種の特性、事業内容の新規性などを審査の際に注視すべきという示唆が得られた。

１．はじめに一般に、新規企業の市場参入に伴う企業間競争の促進や技術革新、生産性の低い既存企業の退出などが経済を活性化するとされている。しかし日本の開業率・廃業率は世界でも低水準にあり（図表 1、2）、イノベーションの創出や創造的破壊が起きづらいことで、経済成長が阻害されている可能性がある。
政府はスタートアップの起業や規模拡大・成長の加速、既存大企業によるオープンイノベーションの推進を通じて日本にスタートアップを生み育むエコシステムを創出することを目標とし、2022 年 11 月に「スタートアップ育成５か年計画」を発表。スタートアップ支援に積極的な姿勢を示している。
新規開業企業にとってハードルが高いのが資金調達である。日本政策金融公庫が新規開業企業に対して行ったアンケート 2によれば、開業時に苦労したこととして「資金繰り、資金調達」が最も多く挙げられている（57.1％）。

1左から順にりそなホールディングス、日本総合研究所、日本政策金融公庫より派遣。データサイエンスコース主査の渡辺安虎・特任研究員（東京大学教授）および、田原健吾・主任研究員、島村勇太朗・研究員が監修した。
本稿での分析にあたっては、慶應義塾大学パネルデータ設計・解析センターによる「新規開業パネル調査(日本政策金融公庫総合研究所より寄託)」の個票データの提供を受けた。
2
日本政策金融公庫総合研究所『2022 年度新規開業実態調査』
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データサイエンス【図表１ 開業率の国際比較】

リサーチペーパー【図表２ 廃業率の国際比較】（資料）厚生労働省「雇用保険事業年報」のデータを基に中小企業庁が算出、United States Census
Bureau ”The Business Dynamics Statistics”、OECD Stat、Eurostat、Office for National Statistics

金融機関と事業者の間には情報の非対称性が存在する。特に新規開業企業は過去の実績がなく融資審査が難しいため、既存企業よりも融資を受けられにくくなっている可能性がある。現在は財務分析に基づく格付モデル中心の審査を行う審査員も増えており、金融機関の目利き能力が低下しているとの指摘もある。過去の財務データのみに基づく審査では、適切なリスクテイクができなくなってしまうかもしれない。
財務指標のみにとらわれないデータの分析を通じて、どのような企業の特徴が廃業につながりやすいのか客観的な傾向をつかむことは、金融機関の目利き力を補う一助になり得る。現在も財務データを基本とした与信モデルや、利用履歴・取引先情報といった CRM（顧客関係管理）データベースを使った AI 審査モデルは存在するが実績ありきだ。ほとんど実績のない新規開業企業については、融資審査に適用できるモデルは開発途上と言えるだろう。
本稿では、第 2 節で説明する新規開業パネル調査を用いて、まずどのような企業が生存しやすいか（廃業しやすいか）特徴を確認し（第 3 節）、さらに新規開業企業向けの融資審査に活用できるモデルを構築する（第 4 節）。
２．分析データの確認
本稿の分析では、日本政策金融公庫総合研究所より慶應義塾大学パネルデータ設計・解析センターに寄託されている「新規開業パネル調査 3」の第 4 コホートのデータを用いる。本調査は日本政策金融公庫の新規開業融資先に対し、年に 1 回、計 5 回のアンケートを継続して行ったものである。第 4 コホートは 2016 年に開業した企業を対象とし、調査期間は 2016 年から 2020 年である。売上高や従業員数、経営上苦労している点など、各年の経営状況を追跡調査している。

3

データのセレクションバイアスが 2 点ありうることには注意が必要である。①開業時あるいは開業した年に公庫の融資を必要とした企業であり、開業費用を自己資金で賄えた企業や、民間金融機関やベンチャーキャピタルなどから資金を調達し、公庫を利用しなかった企業は含まれない。②公庫の融資審査を通過した企業という点から、開業計画が現実的で、ある程度の準備を経て開業した企業に限られる。
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リサーチペーパー

本分析の対象である存廃状況について、廃業の定義は「①事業の継続状況を尋ねた設問に『すでにやめている』と回答した企業」、「②公庫の支店が事業を行っていないことを確認した企業」、「③現地調査等によって事業を行っていないことを確認した企業」のいずれかにあたる企業である。アンケートの回答が無かった場合に現地調査等で存廃を確認しているのが特徴だが、それでも事業の継続状況が「不明」となった企業は、不明となった時点より前のデータのみを分析対象とした。
調査対象企業の事業規模は個人事業主を含む小規模事業者が中心だ。約半数が年商 1,000 万円未満、約 40％が本人のみで稼働している（図表 3）。
5 年目までに廃業した企業は 3,467 社中 313 社（約 9％）で、業種別にみると「飲食店」の廃業率が最も高く 14.9％、次いで「小売業」13.5％、「不動産業」12.3％である（図表 4）。経営者の開業時の年齢は 31～40 歳が最も多く、年齢層別で廃業率が高いのは「60 歳以上」で14.1％。性別では男性の経営者が約 8 割を占め、女性の廃業率が相対的に高い。
「斯業経験なし」の廃業率は 15.6％で、経験がある場合は経験年数 11～15 年を境に廃業率が低下から上昇に転じているが、これは年齢による廃業のしやすさが表れている可能性がある（図表 5）。
【図表 3 調査企業の年商規模と従業者数】（注）年商規模は「2016 年 12 月末時点の月商」×12 で算出。従業者数は本人および家族を含む開業時の従業者数。いずれも無回答企業は除く。
（資料）日本政策金融公庫総合研究所『新規開業パネル調査第 4 コホート』【図表 4 業種別調査数、2020 年末廃業率】
1000

（％）

（社）

20

存続社数
800

17廃業社数
廃業率（右軸）

600

14400

11200

805

（注）廃業率は、調査回答企業のうち存廃不明企業を除く、2020 年末までの廃業率。
（資料）日本政策金融公庫総合研究所『新規開業パネル調査第 4 コホート』
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データサイエンスリサーチペーパー【図表 5 経営者属性別の 2020 年末廃業率】（注）廃業率は、調査回答企業のうち存廃不明企業を除く、2020 年末までの廃業率。
（資料）日本政策金融公庫総合研究所『新規開業パネル調査第 4 コホート』

３．どのような企業が生存しやすいのか－時間依存 Cox 比例ハザードモデルを使った分析－
本節では、新規開業企業のうちどのような企業が存続しやすいのかを、前節のデータを用いてより詳細に分析する。同じデータを使った先行研究として、武士俣他(2023) 4では、2016 年開業企業の 2020 年末時点の存廃状況を被説明変数、開業前に関する情報を説明変数としたプロビットモデルを用いて、存続する企業の特徴が分析された。
先行研究では開業時の情報のみを説明変数としており、開業から時間経過することによる経営状況の変化を織り込んだ存廃状況の分析はしていない。ここでは、時間依存 Cox 比例ハザードモデルを用いることで、先行研究では考慮されていなかった開業後の時変変数の影響を考慮し、開業後の情報も踏まえてどのような企業が生存しやすいか明らかにする。時変変数とは、具体的には売上・従業員数など、その年によって回答が変化する項目である。またハザードモ
デルはある一時点での存廃だけでなく、いつ廃業したかの情報も用いるため、本調査のようなパネルデータの構造を活かすことができる。
Cox 比例ハザードモデルにおけるハザード関数 h(t)（t 時点まで存続していた企業がそこで廃業する確率）は以下のように定義される。

h(t) = h0 (t) ⋅ exp(X(t)β)X(t)が説明変数（時変の場合もそうでない場合もある）、βが係数、h0 (t)はベースラインハザードである。

説明変数として、決算関連資料等で得られるような売上高、設備投資額、従業員数など定量的な情報に加えて、日常的にヒアリング可能な「苦労していること」などの定性情報も変数に入れて分析を行った。分析結果は図表 6 のとおりである。

4武士俣友生・井上考二・長沼大海 (2023)『21 世紀を拓く新規開業企業―パネルデータが映す経済ショッ
クとダイバーシティ―』、勁草書房
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リサーチペーパー【図表 6 時間依存 Cox 比例ハザードモデルでの分析結果】
時間経過で変わらない変数
変数名

ハザード比p値

開業時の経営者の年齢

1.013

0.065･

女性ダミー

1.107

0.508

斯業経験年数

0.929＜0.001***

斯業経験年数(二乗)1.002＜0.001***

開業時の設備資金(対数)0.903

0.002**

製造業

0.987

0.975

情報通信業

0.745

0.573

運輸業

0.750

0.564

卸売業

0.561

0.212

小売業

1.468

0.206

飲食・宿泊業

1.915

0.026*

医療・福祉

0.924

0.799

教育・学習支援業

0.959

0.922

サービス業

0.661

0.164

不動産業

1.760

0.155

その他業種

1.860

0.352

業種ダミー(基準：建設業)

時間経過で変化する変数
変数名

ハザード比

p値

従業員数

0.995

0.780

従業員数(二乗)

1.000

0.956

売上高(対数)

0.842＜0.001***

設備投資金額(対数)

0.967

0.299

低コストでの生産・販売

1.375

0.247

商品・サービスの差別化

1.062

0.776

その他

0.894

0.744

商品・サービスの開発がうまくいかない

1.233

0.322

生産管理・品質管理がうまくいかない

0.727

0.460

顧客開拓・マーケティングがうまくいかない

1.456

0.005**

受注単価・販売単価が安い

1.171

0.380

原価（仕入・外注費）がかさんでいる

1.056

0.749

経費（人件費、家賃、支払利息など）がかさんでいる

1.522

0.002**

従業員の人数不足

1.012

0.946

必要な能力を持った従業員を採用できない

0.980

0.916

従業員をうまく育成できていない

1.142

0.566

財務管理・経費処理がうまくできていない

1.107

0.668

競争に勝つために重視している事(基準：特にない)

苦労していること(複数選択)

観測数

10431

イベント数(廃業数)

267

対数尤度

-1944.356

コンコーダンス指数

0.844（注）有意水準 0.1％：***、1％：**、5％：*、10％：・

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リサーチペーパー「苦労していること」は複数回答で、「資金繰りが厳しい」、「金融機関からの借入が難しい」の選択肢もあるが、今回は融資判断への参考のための分析を想定しているため、両者は変数から除外した。また、「特に苦労はしていない」については他の選択肢のダミー変数がすべて「0」をとることと等しいため、変数から外した。
途中で無回答になっている年については、その前の最後の回答内容がそのまま継続しているものと仮定した。各調査年に回答していたとしても、一部の質問項目についてだけ回答していない企業も存在する。その場合は、直近の回答期と同じ値で補間した。
推計結果に基づくと、開業時の情報では、開業時の経営者の年齢が高くなるほど廃業しやす
く、斯業経験年数はある程度までは長いほど生存しやすくなるが、およそ 20 年を超えると廃業しやすくなる。また、開業時の設備投資金額が大きいほど生存しやすい結果となった。
開業後の情報については、売上が大きくなるほど生存しやすく、顧客開拓・マーケティングがうまくいかない、経費がかさんでいると答える企業は廃業しやすい結果となった。
開業時に多額の投資ができる企業は金融機関から資金調達ができた、あるいは自己資金が潤沢な企業であることが予測され、生存しやすい。顧客開拓やマーケティングがうまくいかなければ売上が立たず、廃業リスクが高まる可能性があるだろう。経費がかさめば利益を圧迫する要因となる。
また、斯業経験年数が乏しければ、市場参入後の戦略ミスにより顧客開拓やマーケティングに苦労することも考えられる。斯業経験年数がある程度長いほど生存しやすいが、開業時の経営者の年齢が高いほど廃業しやすくなることには留意が必要である。経営者の年齢が高くなると、体力・健康面で問題が出てくる可能性があるほか、事業承継が大きな課題となることもある。
以上で確認された存廃に関わる要因は、因果関係ではなく相関関係を捉えているに過ぎないということには注意が必要だが、金融機関にとって、融資審査時においても融資後の顧客管理においても重要な意味を持つ。
売上を立てられるかに関する回答や経費についての回答の係数が有意になっていることから、創業間もない企業については融資審査時に顧客の提出する業績計画を鵜呑みにせず、本当に需要のある分野なのか、売上未達時に挽回策を用意しているかなど慎重に検証する必要があることが改めて確認された。新規開業企業は金融機関に対し、業績計画の妥当性を判断する材料となる情報を積極的に金融機関へ開示することで健全なリスクテイクを喚起できるのではないか。
また、「顧客開拓やマーケティングがうまくいかない」、「経費がかさんでいる」は苦労していることを問うアンケート項目であり、金融機関の顧客との日常的な会話で得ることが可能な情報である。顧客管理においては、決算資料等を確認するだけでなく、定期的なヒアリングを実施して実態把握をすることで、廃業の予兆に気づくことができるのではないか。場合によっては解決策をサポートすることで廃業を防ぐこともできるかもしれない。

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４．開業前の情報を使った廃業確率算出モデルの構築
前節では、このパネルデータの全体的な傾向、廃業に対して有意となる変数を明らかにした。
続いて、それぞれの新規開業企業の廃業確率の予測を試みる。
本節では 2 年以内に廃業するか否かに焦点を当て、開業動機や経営者の属性といった開業前に分かる変数を説明変数としたロジスティック Lasso 回帰を行う。ロジスティック回帰は直感的に分かりやすく、中小企業の信用リスクを測るうえでも主流の方法となっている。
Lasso とは、モデル推定時に係数の大きさに対する正則化項（罰則項）を導入し、モデルが訓練データに過剰適合するのを防ぐ手法である。これにより、説明力の小さい一部の変数の係数はゼロとなる。つまり予測に役立つ変数を自動的に選択するモデルである。
使用する変数の揃うデータ 2229 行を訓練データとテストデータに分割し、約 8 割にあたる
1783 行をモデル推定に用いた。説明変数には開業前の情報から 136 変数を用いた。
罰則項の大きさを制御するハイパーパラメータλは、5 分割交差検証により、AUC 5を最も大きくする λ＝0.00548 を採用した（図表 7）。
その正則化パラメータ λ を用いて推定した結果、136 変数のうち残ったのは 39 変数となった。業種や従業員数のような一般に用いやすい属性情報に加え、経営者の経験や開業の動機、準備状況などのヒアリング項目が数多く残っている。
変数重要度を図表 8 に示す。符号は「+」であれば変数が大きいほど廃業しやすい、「-」であれば廃業しにくいことを意味する。重要度の大きい変数は「斯業経験 0 年」、「配偶者はいなかった」、「開業準備の自己評価：あまりできなかった」などとなっている。配偶者の有無に関しては同一生計の家族を持たない人ほどリスクのある事業に挑戦しやすい、といった傾向があるのかもしれない 6。直感に反する符号となっている変数もいくつかあるが、あくまで因果関係ではなく他の変数と組み合わせての相関を捉えたものであることに注意が必要だ。
【図表 7 サンプルサイズと正則化パラメータ λ・AUC の値】
サンプルサイズ（うち廃業）

2229（105）

訓練データ

1783（84）

テストデータ446（21）λ（チューニングパラメータ）

0.00548

AUC（テストデータ）

0.648

5

Area Under the Curve。縦軸に真陽性率、横軸に偽陽性率をとった ROC 曲線の下側の面積。ランダムな予測であれば 0.5、完全な予測であれば 1.0 となる。
6
日本政策金融公庫が行った『2023 年度起業と起業意識に関する調査』によれば、「起業関心層」の 31.2％が、開業しない理由として「失敗したときのリスクが大きい」ことを挙げており、リスクの内訳として54.8％が「家族に迷惑をかけること」と回答している。
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リサーチペーパー【図表 8 選択された変数・変数重要度】
経営者の属性
開業時の年齢（歳）変数重要度

符号0.021+

大学院0.528-

専修・各種学校

0.282-

高校

0.008

+

ある

0.077

+

0.003

+

０年

0.578+

1～5年

0.363

+

海外での勤務の経験の有無 ある

0.317

+

経営者の経験の有無

0.139+

収入（月当たり）：開業する直前（対数）

0.094

-

配偶者の働き方：開業直前

0.567

+

最終学歴

留学経験の有無
開業までの勤務年数（年）
斯業経験

ある

配偶者はいなかった

0.000

事業の属性
経営形態：開業時

変数
重要度

0.100

0.200

0.300

0.400

0.500

0.600

0.700

0.100

0.200

0.300

0.400

0.500

0.600

0.700

符号

法人

0.105

+

小売業

0.475

+

飲食店・宿泊業

0.460

+

運輸業

0.246

-

個人向けサービス

0.032

-

あまりない

0.157

-

大いにある

0.081

+

開業時の従業員数（人）

0.001

-

家族従業員の数：開業時（人）

0.019

-

業種

事業内容の新しさの有無

0.000（注）変数重要度の符号は「＋」であれば変数が大きいほど廃業しやすい、「－」であれば廃業しにくい。

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リサーチペーパー【図表 8 選択された変数・変数重要度（続き）】
変数

開業の動機・準備・開業後のプラン

重要度

その他

符号

0.451

-

事業経営という仕事に興味があった 0.405+

趣味や特技を生かしたかった

0.296

+

社会の役に立つ仕事がしたかった

0.167

-

その他の理由による離職

0.499

+

定年による退職

0.326

-

解雇

開業動機

開業する直前の勤務先の離職理由最も重視したこと：開業時

0.118

+

退職していない（現在も働いている） 0.031-

仕事のやりがい

0.118-

開業準備期間（カ月）

0.075

-

合計：開業にかかった費用（対数）

0.002

-

ビジネスプランコンテストへの応募有無 応募し、受賞した0.106+

開業準備の自己評価

あまりできなかった

0.530+

開業準備の不足内容

商品・サービスの企画や開発

0.162+

予想した経営が軌道に乗る時期（カ月後）

0.010

-

予想した経営が軌道に乗る時期の月商（対数）

0.054

-

35時間未満0.219+

55時間以上0.016-

週当たり就業時間：2016年
0.000

0.100

0.200

0.300

0.400

0.500

0.600

0.700

（注）変数重要度の符号は「＋」であれば変数が大きいほど廃業しやすい、「－」であれば廃業しにくい。

テストデータでの AUC は 0.648 となったが、類似の対象での先行研究の与信モデルが 0.7～0.8 程度 7であることを考えると、やはりやや低い水準となっている。ただし、今回使用したパネルデータは開業場所や借入金額、自己資金額など廃業を左右する重要な設問にマスキングがされている上、経営者のクレジットヒストリー等も用いていないため、それらを利用できれば精度向上の可能性はある。
AUC だけではイメージしにくいため、現時点での予測精度を一般的な格付モデルに倣って区分し確認してみる。上で作成したモデルをテストデータに当てはめて予測した廃業確率の分布が図表 9 である。中央値は 0.036 となっている。これを四分位で分けて廃業確率の低い方から順に、A、B、C、D と区分すると、A から D に移るにつれて実際の廃業割合は大きくなっており、D と区分された企業は A と区分された企業よりも約 3 倍廃業しやすくなっていることが分かる（図表 10）。

7

尾木ら（2023）が構築したモデルの AR 値は、創業者のクレジットヒストリー等を用いた「モデル 1」が41.2％（AUC 換算で 0.706）、斯業経験等を用いた「モデル 2」が 42.5％（同 0.713）、二つのモデルを統合した「モデル 3」が 54.7％（同 0.774）となっている。
（尾木研三・峰下正博・枇々木規雄(2023)「創業企業向け信用リスクモデルにおける人的要因の有効性－創業時の年齢, 斯業経験年数, 創業の「旬」の効果」、ジャフィー・ジャーナル、21 巻、p.63-87）
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データサイエンス【図表 9 予測廃業確率の四分位数で区分】

リサーチペーパー【図表 10 区分ごとの廃業確率】
0.09（2年以内廃業確率（実績値））
0.080

0.08
0.07
0.06

0.054

0.05
0.04
0.03
0.02

0.027

0.027

ABC

D （区分）（注)区分 A は下位 25%(廃業確率 0.022 未満)、区分 B は下位 50%(廃業確率 0.022 以上 0.034 未満)、
区分 C は上位 50%(廃業確率 0.034 以上 0.055 未満)、区分 D は上位 25%(廃業確率 0.055 以上)。

以上のように、廃業確率を算出するモデルを構築した。このモデルの利点は、どのような要因がその廃業確率を押し上げているのかが分かる点である。融資審査の際にはそのポイントに着目した調査を行うことで、融資可能性を広げられるかもしれない。モデルに残った変数から、審査時に特に注意すべき点として示唆されることは下記となる。
斯業経験、開業動機など、開業の決意にいたるまでの過程と、決意してからの準備状況に関する変数の影響が大きくなっている。このことから、斯業経験の有無はもちろんのこと、どのようなきっかけが開業の動機となっているのか、退職の過程を含む開業の準備状況が不十分ではないか、商品やサービスが完成されたものとなっているかなど、ヒアリング情報も活用し、開業に至るまでの計画性があるか注意する。
また、業種でみると、「小売業」、「飲食店・宿泊業」は廃業しやすくなっている。参入が比較的容易で、競争も激しい業種であるためと考えられる。これらの業種は特に本人の準備状況を注意深く確認する必要がある。
「ビジネスプランコンテストの受賞あり」や「事業内容の新しさが大いにある」が廃業確率を上げる一方、「事業内容の新しさがあまりない」は廃業確率を下げる傾向がみられた。既存の枠組みにとらわれない事業については、実際に需要があるかどうか、オペレーションがうまく回るかどうか想定することが難しい場合もあるため、軌道修正をサポートする支援機関等の体制なども確認しておく必要がある。
５．まとめ、今後の課題
本稿では、まず、廃業に影響する要因を明らかにするために、第 3 節で廃業の有無を被説明変数とする生存分析を行った。この結果から、顧客が作成する業績計画の確からしさを十分に検証することの必要性が改めて確認された。新規開業企業は金融機関に対し、業績計画の根拠となる情報を開示することが望ましい。また、苦労していることなど顧客へのヒアリングを通https://www.jcer.or.jp/- 10 -

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して廃業の予兆に気づける可能性があることが示唆された。
次に第 4 節では、開業時の情報から 2 年以内廃業確率を算出するモデルの構築を試みた。
その結果、斯業経験や開業動機、業種など 39 の変数からなるモデルが構築され、その変数重要度からは、開業に至るまでの計画性、業種の特性、事業内容の新規性などを審査の際に注視すべきという示唆が得られた。
一方で、予測精度の面では課題が残った。用いたデータはサンプルサイズが 2000 件程度、うち廃業件数が 100 件程度と小さかったため、データの分割の仕方によってもモデルの精度のばらつきが大きくなり、複雑で精度の高いモデルは構築しにくい。また審査時に用いることの多いクレジットヒストリー等の情報も今回は用いておらず、それらの情報も加えれば、精度はより改善するものと思われる。
また今回は調査の設計上、2016 年開業企業のみを分析したが、他の年における開業企業への一般化の観点では、例えば、調査対象に毎年一定数の新規開業企業を追加し、継続調査を実施することにより、開業年の異なる企業の分析を行えれば、よりパネルデータの特性を活かして時期の要因等も考慮した分析を行うことができるようになるだろう。

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