証券経済研究第103号（2018.9）

地方債市場における格付インフレの問題
卿

要

瑞

旨

リスク評価に関して自由裁量権を持つ格付機関は他機関との競争で格付を引き上げるインセンティブがある。これは格付インフレの発生につながり，格付の持つ情報量を減少させてしまうおそれがある。本稿は地方公共団体の依頼格付に格付インフレの可能性について実証分析を行った。地方債市場においてはデフォル
トの事例はないため，実績デフォルト率を用いる分析は困難であるが，地方公共団体の依頼格付が当該団体の財政・債務状況と整合的であるかどうかという観点から格付インフレの存在を検証することができる。また，Moody’s の地方公共団
体格付は国債格付と同じレベルであること，および JCR の地方公共団体格付の対象先は 1 団体しかないことから，本稿は主に S＆P と R＆I の格付データを分析に用いる。推定の結果，S＆P の依頼格付および R＆I の非依頼格付は地方公共団体の固有の信用力とは整合的であるが，R＆I の依頼格付は整合的ではない。
また，格付への依頼は地方公共団体の選択行動なので，本稿はサンプルセレク
ション問題に対処できるモデルを用いた実証分析も行い，同様の結論を得ている。R＆I の依頼格付には相対的な格付インフレが存在している可能性があることが示唆される。評価時の定性的な要因を考慮していないこと，そして実績デフォルト率を用いていないことから，本稿の分析手法はあくまでも格付けインフレの可能性に対する間接的な分析である点に留意が必要である。
目次

Ⅰ．はじめにⅣ．識別手法

Ⅱ．先行研究Ⅴ．データと推定結果

Ⅲ．地方公共団体の格付

1 ．データ

1 ．地方公共団体格付の現状

2 ．推定結果

2 ．地方公共団体の信用リスク

3 ．その他の頑健性分析

3 ．格付けインフレへの考察

Ⅵ．結論

55

地方債市場における格付インフレの問題

本来果たすべきシグナリングの機能が低下する

Ⅰ．はじめにので，格付への需要も減少すると考えられる。
投資家は格付の質の変化に気づかないのであれ

2006年に地方債起債制度が許可制度から協議ば，格付市場では逆選択の問題が生じる。

制度へ移行したのをきっかけに，地方自治体が格付インフレを分析する際に，本来は実績デ依頼格付を取得し始めた。その後，依頼格付のフォルト率を用いる必要があるが，地方債のデ取得団体は急増し，2010年には市場公募地方債

フォルトの事例はない。そこで本稿は，依頼格発行団体の半数を超える26団体に達したが，そ付が格付機関の評価モデルの定量的な要因かられ以降，発行団体数は増加しているものの，依乖離しているかどうか，地方自治体の財政・債

頼格付の取得団体数は横ばいの状態になってい務状況と整合的であるかどうかという観点からる。まず考えられる理由は国の信用補完制度の格 付 イ ン フ レ の 存 在 を 検 証 す る。 ま た，

整備により，依頼格付の取得の必要性が減少しMoody’s の地方自治体格付は全部国債格付と同たということである。しかしながら，地方債のじレベルであること，および JCR の依頼格付

流通利回りの団体間格差は依然として存在しての対象は 1 団体しかないことから，本稿は S＆P

おり，信用補完制度を需要低迷の唯一の理由とと R＆I の依頼格付を主な分析の対象とする。

し て 考 え る の は 困 難 で あ る。 実 際 に， ム ー

推定の結果，S＆P の依頼格付は地方自治体

ディーズ（Moody’s）を除き，スタンダード＆の財政・債務状況と整合的であるのに対し，プアーズ（S＆P），格付投資情報センター（R＆I）

R＆I の依頼格付は整合的ではないことが分か

および日本格付研究所（JCR）はいずれも地方る。サンプルセレクション問題を考慮する推定

自治体間の固有信用力の格差を認めている。

からも同様の結果を得ている。さらに，追加的依頼格付の取得団体を格付機関別に見ると，な分析では R＆I の非依頼格付は地方自治体のMoody’s と JCR の依頼格付の取得団体数はほ

固有の信用力と整合的であると実証している。

ぼ変わっていない。また，S＆P の格付の取得

このことから，R＆I の依頼格付には相対的な団体数は減少しているのに対し，R＆I の格付

格付インフレが存在している可能性があることの取得団体数は逆に増加している。一方，数値が示唆される。ただし，本稿の分析では評価時化 さ れ た 格 付 の 年 平 均 値 の 推 移 を 見 る と，の定性的な要因を考慮しておらず，実績デフォ

S＆P と Moody’s の依頼格付は減少傾向にある

ルト率も用いていない。したがって，本稿はあのに対し，R＆I と JCR の格付は高い水準で維くまでも格付けインフレの可能性に対する間接持されている。

的な分析で，分析の結果をそのまま R＆I の格

発行体がより高い格付を選好する，いわゆる格付ショッピング（ratings shopping）が存在

付手法の不備まで拡大解釈することはできない
ことに注意されたい。

するのであれば，格付機関は格付を引き上げ，

本稿の構成は次のとおりである。 2 節では格結 果 と し て 格 付 イ ン フ レ（ratings inflation）

付インフレに関する先行研究をレビューする。

が起きる可能性がある。格付インフレが起こる

3 節では地方自治体の格付の現状を考察する。

のであれば，格付に含まれる情報量が減少し，

4 節では本稿の識別手法を説明する。 5 節では56

証券経済研究第103号（2018.9）

データの概要と推定結果を示す。 6 節では本稿まれる情報量が減少し，社債のデフォルトを予のまとめと結論を述べる。

測する機能も低下すると指摘したうえで，新規参入者である Fitch Ratings（Fitch）のアメリ

Ⅱ．先行研究カでの市場シェアが上昇するに伴い，既存格付機関である S＆P および Moody’s の格付が高く

2008年のリーマン・ショックを背景に，アメなり，格付の質が悪化していることを示し，格リカの大手格付機関が金融商品の信用リスクを付 イ ン フ レ の 存 在 を 実 証 し て い る。Griffin,

適切に評価できなかった理由を探る理論研究がNickerson, and Tang［2013］は債務担保証券

数 多 く 生 ま れ て き た。Mathis, McAndrews,（CDO）に対する格付に研究の主眼をおいていand Rochet［2009］は格付手数料を主な収入る。S＆P と Moody’s の両方の格付を所有するとする格付け機関が自社の格付に上方修正を加CDO は，格付が 1 つしかない CDO よりデフォえ，顧客を引きつけるインセンティブがあるとルトの確率が高いことを報告している。Bakalyar

している。一方，Skreta and Veldkamp［2009］

and Galil［2014］は S＆P および Moody’s に所属

は格付機関が格付を引き上げようとしない場合する 2 つのイスラエルの格付機関の社債格付けであっても，金融資産の複雑さが増すにつれ，のデータを用いて類似研究を行い，イスラエル

格付の分散が拡大し，発行体がそのうちの最もの社債市場でも格付インフレがあるとしてい高いものを選択する結果，格付も高くなると指る。Kedia, Rajgopal, and Zhou［2014］は摘し，格付の上昇が必ずしも害を引き起こすとMoody’s の2000年の上場が格付インフレにつなは限らないとしている。

がったことを実証している。また，Moody’s のBolton, Freixas, and Shapiro［2012］ は 格

格付上昇に伴い，格付がデフォルトを予測する

付の本来のシグナリング機能を失わせる格付イ

機 能 も 低 下 し た と 指 摘 し て い る。Cornaggia

ンフレを理論的に明らかにした。格付機関の収and Cornaggia［2013］は発行体から手数料を入が発行体からの格付手数料に大きく依存し，受け取る Moody’s の格付の変動が比較的小さ

多数の投資家が格付を過信し，発行体が複数のく， 情 報 購 読 者 か ら 格 付 手 数 料 を 受 け 取 る

格付から最も高いものを選択することができる

Rapid Ratings の格付の精度と適時性が比較的場合，市場の効率性を損なう格付インフレが発高いとしている。

生するという。Bar-Isaac and Shapiro［2013］

日本では格付インフレに関する実証研究はほは格付機関の評判（reputation）をモデルの内

とんど行われていないが，近い研究例として下生変数とし，同様の結論を得ている。

田・河合［2007］があり，企業格付の格差を分理論研究の展開に伴い，格付インフレに関す

析することから，非依頼格付のほうが依頼格付る実証研究も行われるようになってきた。格付より低い傾向があること，および同一企業に対の上昇は評価手法や格付スケールの違いに起因する各格付機関の依頼格付の格差は平均 3 ノッ

する可能性もあるので，実証分析は容易ではな

チ程度であることを報告している。また，三浦い。Becker and Milbourn［2011］は格付機関［2012］は格付機関間の格付格差が大きいと指の評価基準が緩和されるのであれば，格付に含摘し，格付の需要は高くないにも関わらず，多57

地方債市場における格付インフレの問題数の格付機関が競争しているため，業界の収益方式」に移行し，地方債の発行をめぐる環境は性は低いとしている。

大きく変化した。地方自治体は発行コストの問

国内外の既存研究の多くは企業格付に集中題を意識し，依頼格付の取得を始めた。

し，地方自治体の格付に関する研究は少ない。

2016年 9 月時点において，国内の地方公共団

地方債がデフォルトになった事例が少ないこと

体に依頼格付を付与している格付機関はは一因であると考えられる。格付インフレは格Moody’s，S＆P，JCR お よ び R＆I の 4 社 で あ付が評価モデルによって見積もられた値から逸る。 4 社とも発行体から格付手数料を受け取る脱していることに起因しているので，格付が発

ビジネスモデルを採用している。格付手数料は行体の信用状態と整合的であるかどうかを確認

格付機関，債券の種類および発行金額によってすれば，格付インフレを検証することもでき異なり，新規取得手数料と継続手数料に分けらる。Moon and Stotsky［1993a］ と Moon and

れ，料金設定の具体的な内容は公表されていな

Stotsky［1993b］は1981年のアメリカの一般財い1）。黒沢［2007］によると，日系に比べて外源保証債の格付とその決定要因は整合的である

国系の手数料が高く，Moody’s が S＆P より高と実証している。格付インフレについてまではいという傾向があるという。

言及されていないが，推定結果から，当時のア

地方公共団体のうち，最初に依頼格付を利用

メリカ地方債の依頼格付には深刻な格付インフしたのは横浜市である。横浜市は2006年10月に

レ問題はなかったと考えられる。国内の研究とS＆P から AA- の格付を取得した。S＆P からして，同様の分析手法を用い，R＆I の地方自依頼格付を取得している団体は2010年以降徐々治体非依頼格付を分析したのは伊藤［2008］とに減少し，2016年に東京都，愛知県および大阪

石川［2009］である。前者はクロスセクション

市のみが残っている。Moody’s の依頼格付の取分析で，後者は 3 年間のデータをプールして分

得団体数は最初の 2 年間は増加したが，2010年

析を行った。両方とも R＆I の非依頼格付は概以降はほぼ横ばいの状態となっている。JCR

ね地方自治体の財政指標と整合的であるとしての依頼格付の取得団体は最も少なく，2009年まいる。また，大東［2017］は依頼格付の動向をでは愛知県と大阪市の 2 団体であったが，2010

整理したうえで，発行体からの格付機関への過年以降は愛知県のみが残っている。2018年 4 月

度なプレッシャーは格付ショッピングにつなが2 日に愛知県も JCR の格付けを取りやめた。

る可能性があると指摘している。

一方，R＆I から依頼格付を取得している団体
は2007年の最初の 3 団体からずっと増加傾向に

Ⅲ．地方公共団体の格付あり，2016年にはすでに12団体となり，他機関とは異なった様相を呈している。

1．地方公共団体格付の現状

2016年 9 月時点において，市場公募地方債発
行団体（35都道府県と20政令指定都市）のう

2006年に地方債の起債制度が許可制度から協ち，依頼格付を取得しているのは半数近くに当議制度に，市場公募地方債の発行条件も2002年

たる25団体に及んでいる2）。このうち，愛知

以来の「 2 テーブル方式」から「個別条件交渉

県，静岡県および大阪市は複数の格付機関に格58

証券経済研究
図表 1
地方公共団体
宮城県
栃木県
埼玉県
東京都
新潟県
福井県
静岡県
愛知県
奈良県
岡山県
広島県
徳島県
福岡県
佐賀県
札幌市
千葉市
横浜市
相模原市
新潟市
静岡市
浜松市
名古屋市
京都市
大阪市
堺市
神戸市
福岡市

第103号（2018.9）

2016年 9 月時点の地方公共団体の依頼格付

Moody’s

S＆P

R＆I

JCR

AA
AA+
AA+
WR
A1

A+
AA
AA+
AA+
AA
AA

A1
A+

AAA

A1
AA
A1
AA
A1
A1

A1
A1
A1
A1
A1
A1

WR
WR
WR
WR

AA

WR
A+

WR
AA+

A1

（注） 1 ） 依頼格付はいずれも発行体格付である。
2 ） WR（Withdrawn Rating）はかつて当該機関から依頼格付を取得していたが，その後取り下げたことを表す。
〔出所〕 ブルームバーグのデータベースより筆者作成。

付を依頼している（図表 1 ）。

2．地方公共団体の信用リスクるので，総務省は地方債の信用リスクはないとしている3）。
一方，地方公共団体の財政状況等に応じた応同意を得て発行した地方債の元利償還金は地募者利回りおよび流通利回りの格差は信用補完

方財政計画に計上されるため，償還に必要な財制度の整備により消滅したわけではない。藤木

源は交付税などを通じて保障される。また，［2002］は 2 テーブル制時代において地方債流

2009年から施行されている健全化法に基づき，通利回りの団体間格差は国の信用補完制度への早期健全化基準と財政再生基準が設けられ，地市場の理解の不十分さか，その仕組みに対する方公共団体の財政の状況が 2 段階で監視されて懐疑的な態度かのどちらかにより生じたものといる。地方債の元利償還金がこのような国によ論じている。大山・杉本・塚本［2006］は協議

る包括的な信用補完制度のもと確実に償還され制が導入された2006年春以降，市場公募債のス

59

地方債市場における格付インフレの問題

プレットの団体間格差が拡大していることを確は2004年12月に「信用格付機関のための基本行

認し，財政状況の芳ばしくない地方自治体の銘動規範」を発表した。2008年の金融危機の影響

柄はスプレットを拡大させる負の要因の影響をを受け，IOSCO は2008年 5 月に基本行動規範

受けやすいと報告している。江夏［2007］は日を改訂し，利益相反の自主規制をさらに強調し本の地方財政制度に元利償還のタイムリー・ペ

た。日本において2009年 6 月に「金融商品取引

イメントまで保証する仕組みが存在していない

法等の一部を改正する法律」が成立し，格付機ため，投資家は地方自治体間の信用力の違いを

関の利益相反防止対策が義務付けられている。

ある程度意識して取引を行っている可能性を指格付機関はこうした規制の動きを受け，格付分摘している。中里［2008］は市場公募地方債を析部門と営業部門を分離する等，利益相反防止用いた実証分析を行い，地方公共団体の財政状対策を強化してきている。

況（信用力）が地方債利回りに有意に影響を及各格付機関によるこのような対策の結果，利ぼし，国による信用補完の仕組みがあるもの

益相反行為に当たる格付けがされている可能性の，団体間の信用力格差は存在しているとしては低くなったといえる。しかしながら，地方公いる。

共団体の信用リスクの評価は極めて複雑で，格地方自治体の信用力への見解の違いは，格付付機関の自由裁量権は大きいので，格付会社間機関の格付手法にも反映されている。Moody’sでの競争がある以上，格付インフレが起きる可

4）は複合デフォルト分析 を行う際に，発行体の能性は依然として否定できない。格付機関の競固有の信用力より上位政府からのサポートを重争に言及している先行研究として，三浦［2012］

視しているので，団体間の信用力の格差は全くは国内の信用格付け市場では，複数の格付機関ないとし，地方自治体の格付を日本国債格付とが少ない需要を奪い合おうとして競争している

5）

同 レ ベ ル に し て い る 。S＆P，R＆I お よ びと指摘している。また，大東［2017］は国内のJCR は異なる理解を示し，団体間の信用力の地方債格付けの市場においても，格付会社間で格差を認めたうえで，地方自治体の格付を一律の競争が格付けの上昇に繋がる可能性を指摘しにしていない。S＆P は交付税の決定プロセスている。国内の地方債格付け市場はアメリカほや監視制度の適用のラグなどを考慮し，信用補ど発達していないが，格付会社間での競争の可完の仕組みは全ての自治体の信用力を国と同レ

能性が依然として存在している6）。図表 1 か

ベルに押し上げるほど強固ではないとしている

ら，地方自治体が格付の依頼を取りやめたり，（江夏［2007］）。R＆I は国と地方自治体が厳し別の格付機関に切り替わったりしている事例がい財政状況を同時に直面する場合，地方公共団

複数あることが分かる。

体がタイムリーに償還できない可能性があるため，自治体間の格付に差をつけている。

3．格付けインフレへの考察

2009年 7 月28日に東京都は自治体の固有の財
政状況を重視しない Moody’s の格付方針に抗議し，格付の依頼を取り下げた7）。それ以来東京都は S＆P の格付のみを取得している。逆に格付機関の利益相反行為を排除することを 1

京都市と横浜市はそれぞれ2015年 4 月 1 日，

つの目的とし，証券監督者国際機構（IOSCO）

2016年 4 月 1 日 に S＆P の 格 付 を 取 り 下 げ，

60

証券経済研究
図表 2

第103号（2018.9）

各格付機関の地方自治体格付の年平均値の推移

5

格付の年平均値

4

3

2

1
1995

2000

2005

R＆Iの依頼格付
Moodyʼsの依頼格付
R＆Iの非依頼格付

2010

2015

S＆Pの依頼格付
JCRの依頼格付（注） 1 ） AAAに 1 ，AA＋に 2 ，AAに 3 ，AA−に 4 ，A＋に 5 を割り当てる。
2 ） いずれも自国通貨建発行体格付けである。
3 ） 垂直線は地方自治体依頼格付の元年である2006年を表す。
〔出所〕 ブルームバーグのデータベースより筆者作成。

Moody’s の格付のみを取得している。このう

体格付の年平均値の推移を示すものである。数

ち，横浜市は他の自治体の取得状況などを総合

値 化 す る 際 に，AAA に 1 ，AA＋ に 2 ，AA的に検討した結果であるとしている。

に 3 ，AA－ に 4 ，A＋ に 5 を 割 り 当 て る。

ま た， 千 葉 市 は2015年 4 月 1 日 に 格 付 を

R＆I の依頼格付が全体的に非依頼格付より高S＆P のものから R＆I のものに切り替えた。そい（数値は低い）ことが分かる。一方，日本国れにより，千葉市は従来の S＆P の A＋より 2

債格付の低下に伴い，S＆P と Moody’s の地方

ノッチ高い R＆I の AA を獲得ししている。

自治体依頼格付は減少傾向にあるにも関わら相模原市と新潟市はそれぞれ2013年 2 月15日

ず，JCR と R＆I の依頼格付は横ばいとなり，と2015年 4 月 1 日に S＆P への格付の依頼を取国内の格付機関の依頼格付は相対的に「上昇」

り下げ，依頼格付を取得しないことにした。取するような現象が見られる。

りやめの理由について，相模原市は財政健全化

これらの事例と格付の分布から，地方自治体

指標の制度化により格付取得の必要性が低下しの行動パターンおよび各格付機関の格付の特徴たため，としている。最後に，大阪市も2010年が窺われる。第一に，S＆P の格付は地方自治

4 月 8 日に JCR の格付依頼を撤回した。大東体の財政状況を反映しているので，財政力の強［2017］によると，大阪市は JCR の格付が果た

い地方自治体は Moody’s より S＆P を選好するすべき役割を果たしていないことを取り下げの傾向がある。第二に，Moody’s の地方債格付は主な理由としている。

国債と同一レベルなので，それをアピールした

図表 2 は数値化された各格付機関の地方自治

い自治体は Moody’s を選択する可能性が高い。

61

地方債市場における格付インフレの問題

第三に，JCR の格付は高いものの，市場から信用力を評価する格付手法をとっているため，の信頼を得ていないようで，取得する自治体は相対的な格付インフレを比較検証するにあたっ少ない。第四に，R＆I の格付は高い傾向にあて格付手法の違いによる影響は小さいと考えらり，自治体間の信用力の格差もある程度反映しれ る。 頑 健 性 分 析 で は，R＆I，S＆P お よ びているので，地方公共団体から人気を集めてい

Moody’s の依頼格付を同時に推定する分析も行る。実際に，依頼格付を新規取得した28団体のう。

うち，半数近く（11団体）は R＆I を選んだ。

なお，国内では地方債のデフォルトの実績がまた，2016年 9 月時点においても依頼格付を取ないことから，直接的に格付の質の変化を推定得している26団体のうち，半数に当たる13団体

することはできない。本稿は依頼格付が格付機

は R＆I を利用している。

関の定量的な評価要因から乖離しているかどうか，そして地方自治体の財政状況と整合的であⅣ．識別手法るかどうかという観点から，格付インフレの存在を検証する。

Bolton, Freixas, and Shapiro［2012］ に よ

格付に関する実証研究は線形モデルを用いる

ると，格付機関にとって発行体が重要であるほものと順序 Probit モデルを用いるものに大別

ど，また，発行体の発行金額が多いほど，格付することができる。線形モデルの限界と言え機関はその発行体の格付を引き上げる可能性がば，格付のカテゴリは等間隔であることを仮定高い。海外の格付機関の主な対象は世界各国のする必要があることであるが，発行体の固定効発行体で，国内の格付機関の主な対象は国内の果への対応は比較的に簡単で，OLS 推定量の発行体であるので，国内の格付機関は地方自治

一致性は撹乱項の分布によらないので推定結果

体をより重要視していると考えられる。

はより頑健的といったメリットがある。一方，

JCR と R＆I にとって，継続的な格付の利用

順序 Probit 推定の頑健性はより低く，サンプが見込め，発行金額も一般企業より多い地方自ル規模が小さければ，収束しない場合もある。

治 体 の 依 頼 は 安 定 的 な 収 入 で あ る。 一 方，依頼格付を取得している地方公共団体は少な

S＆P と Moody’s はすでに世界的に有名で，日くサンプル規模は小さい。加えて発行体の固定

本市場の収入も全体的な収入の一部しか占めて効果が格付機関の評価に影響している可能性もいない。理論的には海外の格付機関と比べて，高いので，線形モデルを用いたほうが適切であ

国内の格付機関の格付けに相対的な格付インフると考えられる。第 1 節で紹介した格付インフレが起きる可能性がより高いと考えられる。

レに関する実証研究のほとんどは線形モデルをMoody’s の依頼格付には地方自治体間の格差用いている。また，国内の企業格付を分析したがないこと，および JCR の依頼格付の対象先

鈴木［1999］と下田・河合［2007］は非線形モ

は 1 団 体 し か な い こ と か ら， 本 稿 は S＆P とデルのフィットが悪いため，線形モデルを使用

R＆I の依頼格付を主な分析の対象とする。ましている。伊藤［2008］と石川［2009］はそれた，S＆P の R＆I は両方どちらも地方自治体のぞれ順序 Probit モデルを用い，地方自治体の財政状況を加味し，定量的・定性的に自治体の非依頼格付を分析しているが，前者では尤度比

62

証券経済研究

検定で負のカイ二乗統計量が算出され，後者でyk,it は観測可能

第103号（2018.9）

iff sk,it ＝ 1 ⑷は政令指定都市に関して実質公債費比率の係数

sk,it は地方自治体が依頼格付を取得するかどの符号条件が満たされていないなど，解釈が困うかを表すダミー変数で，zk,it は格付の依頼行

難なところが残っている。そこで，本稿は線形動に影響を与える要因である。また，固定効果

8）モデルによる推定を行う 。

を 考 慮 す る た め に，Mundlak-Chamberlain

異なる格付機関から見れば，同一団体の固有

device をモデルに導入する9）。

の信用力は異なる可能性がある。しかし，依頼

μk,i ＝ xʼk,iπk＋wk,i

⑸格付を取得した地方自治体の団体数は少ないの

xk,i は通常，xk,it の部分ベクトルの平均値からで，格付機関ごとにサンプルを分けて推定しよνk,it）＝ E（εk,it│νk,it），E
な る。E（εk,it│xk,it，zk,it，

うとすると，サンプル規模を確保できない。本νk,it）＝ E（wk,it│νk,it），および撹乱項（wk,i│xk,it，zk,it，

稿 は Blackwell III［2005］ の 手 法 を 用 い， 固νk,it，wk,i）は三次元の正規分布に従うと仮（εk,it，

定効果を考慮する SUR 推定（seemingly unre-

定すれば，lated regressions with fixed-effects）を行う。

νk,it）＝ρk,1σk,ενk,it
E（εk,it│xk,it，zk,it，⑹

ベンチマークとなるモデルは以下の通りであνk,it）＝ρk,2tσk,wνk,it
E（wk,i│xk,it，zk,it，⑺

が 得 ら れ る。 た だ し， ρk,1はεk,it とνk,it の 相 関る。
yr,it＝xʼr,itβr＋μr,i＋λr,t＋εr,it，
i＝1，2，…，N1；t＝1，2，…，T

係数で，ρk,2t は t 期における wk,i とνk,it の相関⑴

ys,it＝xʼs,itβs＋μs,i＋λs,t＋εs,it，
i＝N1＋1，…，N2；t＝1，2…，T

係数で，εk,it ，νk,it および wk,i の分散はそれぞれ
σ2k,ε ，σ2k,w ，１ である。これにより，観測可能⑵

一番目の添字 r と s はそれぞれ R＆I と S＆P

なサンプルの条件付き期待値は
sit＝ 1 ）＝xʼk,itβk＋xʼk,iπk＋rk,tλ（zʼk,it
E（yit│xk,it，zk,it，を，i と t はそれぞれ地方自治体と年度を表す。

δk）

同一地方公共団体を両方程式では異なる団体とと書ける。ただし，rk,t ≡ρk,1σk,ε＋ ρk,2tσk,w で，（k ＝ r,s）は数して扱い，異なる i で表す。yk,itλ（・）≡φ（・）／Φ（・）はハザード関数（逆ミル

値化された格付で，値が小さいほど格付が高くズ比）で，φ（・）とΦ（・）は標準正規分布の確（k ＝ r,s）は各格付機関の格付の決なる。xk,it

率密度関数と累積分布関数である。サンプルは（k ＝
定 要 因 か ら な る ベ ク ト ル で， μk,i と λk,t有限で，主要な推定では wk,i とνk,it の相関係数（k ＝r,s）は個体固定効果と期間効果で，εk,tは時間を通じて一定となると仮定し，ρk,2t をr,s）は撹乱項である。

ρk,2に，rk,t を rk にする。頑健性分析ではより一

第 2 節の考察から，格付を依頼するかどうか⑻

般的な状況を考える。

は地方自治体の選択行動であるので，サンプル

最後に，二段階推定で式⑻を推定する際に，セレクション問題を考慮する必要がある。本稿

式⑶の推定誤差が含まれているため，標準誤差は Heckman の二段階推定法によりこの問題にを修正したほうが適切であると考えられる。本対処する。地方自治体の行動方程式（selection

稿はブートストラップ法（bootstrap）で標準

equation）を以下のように定式化する。

誤差を推定する10）。

sk,it＝1（zʼk,itδk＋νk,it＞0），k ＝ r,s⑶

63

地方債市場における格付インフレの問題採用する。これらの変数はいずれも格付とは負Ⅴ．データと推定結果の関係があると考えられる。
地方自治体の財政運営に関しては，本稿は人

1．データ

口 1 人当たりの人件費・物件費等決算額および首長の当選回数を用いる。人口 1 人当たりの人

本稿は2006年から2016年までの依頼格付の件費・物件費等決算額が高いほど，行政サービ

データを利用し，相対的な格付インフレの存在

スの効率性が低いので，格付とは負の関係があの可能性を検証する。主要なモデルでは被説明ると考えられる。当選回数は高いほど，住民の変数に R＆I と S＆P の依頼格付を用いるが，支持が高いと考えられるが，自治体の財政運営

頑 健 性 分 析 で は Moody’s の 依 頼 格 付 お よ びに柔軟性がなくなる可能性もあるので，符号条R＆I の非依頼格付も用いる。

件を事前に判断することは困難である。

格付の決定方程式に用いられる説明変数は主

最後に，サンプルセレクション問題に対処すに各格付機関の格付手法および先行研究である

る場合，地方自治体の固定効果をコントロール

伊藤［2008］と石川［2009］に由来するものでするために， １ 人当たりの課税対象所得，財政ある。R＆I の依頼格付は域内経済力，債務水

力指数および経常収支比率の平均値も格付決定

準，財政状態，行財政の運営方針およびソブリ

方程式の説明変数に加える。

ンの格付などを重視している（格付投資情報セ

地方自治体が格付を取得するかどうかを決め

ンター［2016］）。S＆P は制度的仕組み，経済る選択方程式に関しては，依頼格付を取得して力，財政運営，財政の柔軟性，財政パフォーマ

いる団体はいずれも市場公募地方債発行団体なンス，流動性，債務負担，偶発債務などの要因

ので，逆ミルズ比を算出する際にサンプルを各か ら 評 価 す る（ ス タ ン ダ ー ド＆ プ ア ー ズ

年度の市場公募地方債発行団体に制限する。第［2014］）。そこで，本稿は以下の変数を採用しⅢ節で述べた通り，地方自治体の財政力およびた。まず，地方自治体の財政力と経済基盤を表

財政力の近い類似団体の団体数は取得行動に影す変数として，財政力指数，自主財源比率と響する可能性がある。また，格付の取得は年単（納税義務者） １ 人当たりの課税対象所得を選位で行われるものなので，フロー変数である地択する。これらの変数は格付とは正の関係があ方債の発行額と公債費も影響要因として考えらると考えられる。

れる。本稿は選択方程式の説明変数として財政

債務要因の代理変数として用いられるのは健力指数，（類似団体の）グループ団体数，地方

全化判断比率である実質公債費比率と将来負担

債発行額と公債費の対標準財政規模比，首長の比率である。健全化判断比率は地方自治体の債

当選回数および首長交代ダミーを用いる。

務状況を総合的に表しているが，公表時期よ

自治体の財政・債務状況は翌年度から公表さり，推定期間は限られている。頑健性分析ではれるので，格付決定方程式と選択方程式の各説

地方債発行額，公債費および地方債現在高の対

明変数はいずれも期初の値（前年度の値）を使

標準財政規模比も用いる。また，財政構造の弾用する11）。また，サンプルサイズが小さいの

力性・硬直度を表す変数として経常収支比率をで，主要なモデルでは各説明変数と都道府県ダ64

証券経済研究
図表 3
変数名
R＆I の依頼格付
S＆P の依頼格付
Moodyʼs の依頼格付
R＆I の非依頼格付
１ 人当たり課税対象所得（千円）
財政力指数
経常収支比率（％）
実質公債費比率（％）
将来負担比率（％）
自主財源比率（％）
当選回数（回）
人口 1 人当たり人件費・物件費等決算額（千円）
地方債発行額の対標準財政規模比
公債費の対標準財政規模比
グループ団体数（団体）
首長交代ダミー第103号（2018.9）

記述統計

観測数

平均

標準偏差

最小値

最大値

91
64
118
71
486
486
486
486
405
486
541
486

2.571
4.250
3.754
2.873
3,216.20
0.668
94.44513.569189.055
51.8862.048
129.032

0.498
0.617
1.086
0.716
382.514
0.234
3.464
4.017
73.32711.71
1.026
22.7172
32
12,580.70
0.221
80.2
0.6
0
24.6191
86.2723
5
5
44,457.10
1.406
103.5
26.2
366.4
91.93
6
209.654

486
486
486
541

0.241
0.257
10.858
0.087

0.061
0.058
4.608
0.282

0.039
0.14
1
0

0.57
0.83
19
1

（注） 1 ） サンプルは市場公募地方債発行団体に限る。
2 ） 統計期間は2006年から2016年まで。
〔出所〕 筆者作成。

ミーとの交差項を使用しない。また，マクロ環

用いられる各変数の記述統計の結果は図表 3 の境の変化や国債格付の影響などを考慮するた通りである。

め，格付決定方程式と選択方程式に格付機関ごとの年ダミーを加える。

2．推定結果格付の情報はブルームバーグのデータベース

図表 4 は主要なモデルの推定結果を示していより収集したものである。グループ団体数，健る。モデル⑴はサンプルセレクション問題を考

全化判断比率，人口 １ 人当たり人件費・物件費

慮しないもので，モデル⑵とモデル⑶は考慮す

等決算額はそれぞれ総務省が公表している「財るものである。また，モデル⑵は逆ミルズ比の政力指数表」，「地方公共団体の主要財政指標一係数は時間によらないと仮定するものであり，覧」および「財政状況資料集」から収集・加工

モデル⑶は時間によって変化すると仮定するもしたものである。首長の当選回数および首長交のである。なお，自主財源比率， １ 人当たりの代ダミーは全国知事会と全国市長会のホーム

課税対象所得，将来負担比率および経常収支比

ページから収集・加工したものである。その他

率は R＆I の格付手法で明記されている変数なの各変数は地方財政状況調査および「都道府ので，係数の符号条件に注目する必要がある。

県・市区町村のすがた」のデータを利用する。

ベンチマークとなるモデル⑴の推定結果を見最後に，各年度の市場公募地方債発行団体の情

ると，R＆I の格付決定方程式では １ 人当たり

報は地方債協会の各年度の「地方債に関する調の課税対象所得と経常収支比率の係数はいずれ

査研究委員会報告書」による。主要なモデルでも有意でない。自主財源比率と人口 1 人当たり65

地方債市場における格付インフレの問題

人件費・物件費等決算額の係数は有意になった

所得が高いほど，財政力指数が高いほど，実質が，符号条件を満たしていない。将来負担比率

公債費比率が低いほど，格付が高くなることがの係数は10％の水準で有意にプラスとなり，符分かる。これらの変数はいずれも有意で，符号号条件を満たしている。R＆I の依頼格付は地条件も満たされている。S＆P の依頼格付は地方自治体の固有の信用力からやや離れている可方自治体の固有の信用力とは整合的であると考能性が示唆される。一方，S＆P の格付決定方えられる。

程式の推定結果によると， 1 人当たり課税対象
図表 4
モデル名
被説明変数：格付
１ 人当たり課税対象所得
財政力指数
経常収支比率
実質公債費比率
将来負担比率
自主財源比率
当選回数

サンプルセレクション問題を考慮するモデル

格付決定方程式の推定結果

モデル⑴

モデル⑵

R＆I

S＆P

－0.000296

R＆I－0.00183＊

0.00135（0.000381） （0.000956） （0.00130）

R＆I

0.002030.00170

S＆P
0.00491（0.00283） （0.00161）（0.00415）－0.974－1.975＊＊＊ －1.674－2.660－0.891－2.233（0.740）（0.512）（4.393）（2.962）（8.406）－0.0146－0.00473

0.0139－0.0128（0.00888） （0.0111）

0.00456－0.0130（0.0216）0.0711＊＊

0.0222（0.0299）（0.0356）

0.002260.00175

0.0159（0.0124）（2.373）＊0.0115（0.0323） （0.0290）
0.122＊＊（0.00244） （0.00221） （0.00214）（0.0548）0.133＊

0.0140（0.0537） （0.0360）（0.0783）－0.00461－0.00488

0.000759（0.00537） （0.00222）（0.00743）

0.0285＊＊0.00363－0.01810.000718 －0.0254

0.00787（0.0121）（0.0111）（0.0183）（0.0390） （0.0220）（0.101）0.0305－0.00513

0.190＊

0.04180.00974

0.119（0.0205）（0.0302）（0.113）（0.168）（0.0799）（0.300）0.0222＊＊0.00733

0.0237＊＊0.002210.00701
人口 1 人当たり人件費・物件 －0.00493
費等決算額（0.00211） （0.00775） （0.00447）

逆ミルズ比
１ 人当たり課税対象所得の平均値
財政力指数の平均値
経常収支比率の平均値
定数項

モデル⑶
S＆P

4.422＊＊＊（1.477）（0.00909） （0.00528）（0.0211）0.913＊

0.724

0.144

－0.567（0.495）（1.530）（0.916）（27.77）－0.000507－0.00106－0.000920－0.00390（0.00136）（0.00268） （0.00163）（0.00489）－0.08352.226

0.08541.860（2.333）（2.944）（2.861）（4.338）0.09130.08910.08200.101（0.0598）（0.0643） （0.0729）（0.0983）

12.55＊＊＊－8.626＊＊－12.45－6.083－12.68（3.498）（3.967）（8.161）（4.698）（42.06）

地方自治体ダミー

Yes

No

No

年ダミー

Yes

Yes

Yes

観測数

132

132

132

自由度修正済み決定係数

0.999

0.992

0.991

（注） 1 ） モデル⑴のカッコ内はクラスターロバスト標準誤差，モデル⑵と⑶はブートストラップ標準誤差。
2 ） ＊＊＊は 1 ％，＊＊は 5 ％，＊は10％の有意水準で棄却されることを表す。

66

証券経済研究
図表 5
モデル名
財政力指数
グループ団体数
地方債発行額の対標準財政規模比
公債費の対標準財政規模比
首長交代ダミー
当選回数
定数項第103号（2018.9）

地方自治体の選択方程式の推定結果
モデル⑷

モデル⑸

モデル⑹

R＆I

S＆P

Moodyʼs－0.662＊4.401＊＊＊

1.908＊＊＊（0.344）（0.596）－0.0453＊＊＊－0.00313（0.0162）（0.0175）（0.359）0.0847＊＊＊（0.0162）－1.2181.158－1.208（1.404）（1.570）（1.270）2.339＊

0.841（1.218）（1.528）（1.190）－0.0928

0.147

0.104

（0.279）3.096＊＊＊（0.290）（0.244）0.206＊＊＊－0.0814－0.0213（0.0703）（0.112）（0.0735）＊＊＊－0.619－5.858－3.712＊＊＊（0.664）（0.630）（1.024）

地方自治体ダミー

No

No

No

年ダミー

Yes

Yes

Yes

観測数
Pseudo R 2

503

541

503

0.0752

0.306

0.139

（注） 1 ） カッコ内は標準誤差。
2 ） ＊＊＊は 1 ％，＊＊は 5 ％，＊は10％の有意水準で棄却されることを表す。

⑵とモデル⑶の推定結果でも同様の傾向が見らるモデルで用いられた地方自治体の選択方程式

れる。R＆I を見ると，両モデルにおいて，モの推定結果が図表 5 で示されている。モデル⑷デル⑵の当選回数と逆ミルズ比以外の財政・債－⑹はそれぞれ，R＆I，S＆P および Moody’s

務変数の係数はいずれも統計的に有意ではなの依頼格付の取得行動に関する Probit モデル

い。R＆I の依頼格付と地方自治体の財政・債の推定結果である。推定結果は第Ⅲ節の考察と務状況の関連性が非常に弱いことが示唆され一致している。財政力指数の高い地方自治体はる。一方，S＆P では，推定モデルの複雑さがS＆P と Moody’s の 依 頼 格 付 を 選 好 し， 特 に増えるにつれ，誤差が大きくなり，推定係数のS＆P の依頼格付を取得する確率が高い。類似

有意性が低くなる傾向が見られるが，実質公債団体が多いグループの地方自治体は国債と同じ費比率の係数は全てのモデルで有意にプラスでレベルの Moody’s の格付を選択する可能性があった。このような結果は，地方自治体がタイ高い。また，公債費の高い地方自治体は R＆I

ムリーに元利償還を行うことができるかどうかと Moody’s の依頼格付を選択する傾向がある。

を重視する S＆P の格付方針と整合的である。

当選回数の係数については R＆I のモデルのみ

推定結果から，R＆I の依頼格付に相対的な格

有意に正であった。地方自治体の習慣など，政付けインフレが存在している可能性があること

治的要因が依頼格付の取得行動に影響しているが示唆される。

可能性が示唆される。

続いて，サンプルセレクション問題を考慮す

67

地方債市場における格付インフレの問題

3．その他の頑健性分析

最後に，サンプルセレクション問題を考慮す
る線形モデルにおいて，その他の説明変数の平

本稿はその他の頑健性分析も行った。推定モ

均値をモデルに加える推定も行った。最初のうデルが多数に及ぶため，結果を表で示すことは

ち，S＆P の式では実質公債費比率の係数は有せず，主要な点だけ本節で紹介する。まず，格意に正であったが，加える説明変数の数が増え

付決定方程式で健全化判断比率の代わりに地方るにつれ，全係数が有意に推定されない場合が債発行額，公債費および地方債現在高の対標準多くなる。Mundlak-Chamberlain device を用

財政規模比を用いた推定を行った。R＆I では，

いて固定効果をコントロールする際に，変数の自主財源比率の係数のみが有意にであったが，平均値をモデルに加えすぎると，誤差が拡大

符号条件は満たしていない。S＆P では，財政し，有意な結果を得ることが困難になる。

力指数，公債費および地方債現在高の対標準財
政規模比が有意に推定されており，符号条件もⅥ．結論満たしている。基本モデルとほぼ近い結果を得ている。

本稿では地方自治体の依頼格付を用い，格付

続いて，R＆I，S＆P および Moody’s の依頼

インフレの存在の可能性を検証した。分析の結格付を同時に推定する分析も行った。R＆I と果をまとめると，第一に，第Ⅲ節の考察から，S＆P の式の説明変数の係数は変わらない。標

S＆P の 依 頼 格 付 は 低 下 し て い る の に 対 し，準誤差に若干の変化があるものの，主要なモデR＆I の依頼格付はほぼ横ばいの状態で，R＆I

ルの推定から得られている結論には変わりはなの格付が相対的に高くなるような傾向が見られい。 ま た，Moody’s の 式 で は 予 想 通 り，R＆I

る。第二に，実証分析から，S＆P の依頼格付の式と同様に，複数の変数の係数は有意になっは地方自治体の固有の信用力を反映するようなたが，符号条件は満たしていない。

形で形成されている一方，R＆I の依頼格付はさらに，R＆I の非依頼格付に対する分析も地方自治体の固有の信用力からやや離れてお行った。R＆I の非依頼格付は2008年以降，全り，定性的な修正が含まれている可能性があ部取り下げられたので，地方債発行額，公債費る。第三に，追加分析から，R＆I の依頼格付および地方債現在高の対標準財政規模比を利用

は非依頼格付よりも高い傾向にあり，非依頼格

し，推定を行った。経常収支比率と公債費の対付のほうは地方自治体の固有の信用力と整合的

標準財政規模比のみは有意に正であり，符号条であることが分かった。このようなことを踏ま件は満たしているという，R＆I の依頼格付とえ，S＆P に対し，R＆I の依頼格付には相対的は 異 な る 結 果 を 得 て い る。 推 定 結 果 は 伊 藤

な格付インフレが存在している可能性があるこ［2008］と石川［2009］と整合的である。第Ⅲとが示唆される。

節の考察から，R＆I の依頼格付は非依頼格付

一方，分析の結果をそのまま R＆I の格付手より高い傾向にあることを考えれば，R＆I の法の不備まで拡大解釈することはできないこと

依頼格付に相対的な格付インフレが存在する可に注意されたい。本稿の分析はあくまでも地方能性があることが示唆される。

債のリスクを慎重に考える大山・杉本・塚本

68

証券経済研究第103号（2018.9）［2006］，江夏［2007］および中里［2008］の延がある。第二に，地方自治体格付の市場規模の長線にあるものであり，海外の格付機関による制限で，本稿が用いているサンプル規模は限ら

日本国債および地方債の格下げが起きた際に国れたものである。地方自治体依頼格付の市場の内の格付機関の地方公共団体格付が相対的に上変動を引き続き分析する必要がある。

昇する理由を探るものである。格付手法の不備＊本稿を執筆するにあたり，指導教官である持がその一因として考えられるが，地方債の返済

田信樹教授（東京大学），匿名のレフェリーのを繰り延べる事例がないことおよび地方債の信先生から有益なコメントを多数いただいた。こ

用リスクがないという総務省の見解に基づき，

こに記して改めて御礼申し上げたい。本稿におR＆I は適切な定性的な評価を加えた可能性もける誤りはすべて筆者に帰する。

ある。このように，R＆I の格付け手法に不備があるか，推定結果から判断することは困難である。
本稿の分析から，伝統的な格付インフレの理論と異なる発見もあった。まず，Moody’s は全注1） 各格付機関のホームページによると，R＆I の新規手数料は200万円から600万円で，継続手数料は100万円から300万円である。JCR の格付手数料は新規取得・継続手数料と発行金額に応じて設定する手数料からなる。S＆Pと Moody’s については，英語バージョンの料金プランての地方自治体格付を国債と同一レベルにする（fee schedule）は公表されているが，詳細は明らかでは戦略を取っている。このような戦略も格付の情

2） 市場公募地方債発行団体でない宮崎市は2008年に S＆P

報量の低下につながるので，別のタイプの「格ない。
より依頼格付を取得していたが，2015年 4 月 1 日に格付けの取得を取り下げた。取り下げた理由について，市は付インフレ」であるとも考えられる。また，伝財政健全化判断比率のほうがより分かりやすく負債状況

統的な格付インフレ理論では，情報非対称性問

3） 厳密に言うと，「BIS 規制の標準的な手法におけるリス

題があるので，地方債のリスクを完全に見極め

クウェイトは 0 ％」である。総務省が公表している「地ることができない投資家は格付けを信頼し，全4） 複合デフォルト分析とは発行体の固有のリスク要因ての発行体はより高い格付を選好する。実際の状況を見れば，確かに多くの発行体は S＆P より，R＆I と Moody’s の格付を選好している。
特に団体間にある程度の格差があって，比較的に高い R＆I の格付けを選ぶ地方公共団体が多を表すためとしている。

方債証券のあらまし［2017］」を参照されたい。
（ベースライン信用リスク評価，BCA），サポートを提供する上位政府の格付，両者のデフォルト相関度の推定（デフォルト相関），および政府による特別なサポートの可能性の推定（特別なサポート）の 4 つの要因に基づき，格付を付与する手法である。
5） 2007年と2008年において，Moody’s が付与した地方公共団体格付は日本国債格付よりも高かった。江夏［2007］によると，サポートを提供する上位政府の格付としてい。 し か し な が ら， 東 京 都 の よ う に あ え て「自国通貨建て預金シーリング」が用いられ，それが国債

Moody’s か ら S＆P に 切 り 替 え た 発 行 体 も あ6） 競争相手が少ない場合でも競争の程度が激しい可能性る。地方自治体が格付けの質を認識している可ムでは，完全競争市場と同様に価格が限界費用に等しく能性がある。
最後に，本稿で残されている課題について述

格付よりも高かった。
がある。例えば，通常の 2 企業ベルトラン価格競争ゲー
な る ま で 競 争 が 行 わ れ る。 実 際 に Bakalyar and Galil［2014］はイスラエルの 2 つの格付機関の間で競争が存在
し，格付けインフレがあると実証している。

べる。第一に，地方債市場ではデフォルトの実

7） Moody’s は2009年 5 月18日に日本政府債務格付を Aa2

績はないため，格付インフレの存在を間接的にき下げる方針を発表した。それに対し，東京都は2009年

分析するしかないが，将来的には格付の情報量を直接的に図り，格付インフレを検証する必要に統一したとともに，Aa1の13の地方自治体の格付を引
7 月28日に格付依頼の撤回を申し入れたが，Moody’s はそれを無視し，同日，東京都の格付を引き下げたことを発表した。これを受け，東京都は強く抗議した。

69

地方債市場における格付インフレの問題
8） 実際に，サンプルセレクション問題に対処する順序
Probit モデルを推定した結果，R＆I では将来負担比率の係数の符号条件が満たされていないが，S＆P の全ての係数の符号条件は満たされており，線形モデルと近い結果となっている。
9） Wooldridge［2010, pp.834］を参照されたい。

ズ
鈴木茂央［1999］「本邦事業会社に対する勝手格付に関する考察」『証券アナリストジャナル』第37巻
第 3 号，34－47頁

10） 別の誤差修正方法について Wooldridge［1995］がある。

大東辰起［2017］「自治体財政と地方債格付けの動向

11） 石川［2009］も同様の手法を用いている。Moon and―勝手格付けから依頼格付け移行期の格付け動

Stotsky［1993b］は同年度の説明変数を用いると，同次性問題があることを指摘している。

参

考

文

向」『大阪産業大学経済論集』第18巻第 3 号，35
－63頁

献

中里透［2008］「財政収支と債券市場―市場公募地方債を対象とした分析」『日本経済研究』第58号，
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政指標の関係―順序プロビットモデルによる地『資本市場クォータリー』第 6 巻第 1 号，20－33

方公共団体格付けの分析」『ニッセイ基礎研所報』
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伊藤和彦［2008］「実質公債費比率と地方債格付けの頁
三浦后美［2012］「日本における信用格付制度の発展過程」『経営論集』第22巻第 1 号，47－72頁

決定要因―新しい地方財政再生制度における健Bakalyar, I., & Galil, K.［2014］“Rating shopping

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