2014-8
貸金業者と銀行の審査方法に関する比較分析内田 浩史

貸金業者と銀行の審査方法に関する比較分析

内田浩史‡
神戸大学経営学研究科

要旨

本稿の目的は、融資における貸金業者と銀行の審査方法の違いを明らかにすることである。
本稿では、中小企業に対するアンケート調査から得られたデータを用い、銀行業における貸出技術の分析手法を貸金業に応用して、銀行の貸出技術との比較を行った。その結果、貸金業においても銀行業においても、財務諸表貸出とリレーションシップ貸出という二つの貸出技術が重視されていることが分かった。また、もう一つの重要な貸出技術として、担保・保証の利用可能性を重視した貸出が行われていることが分かった。ただし、銀行は貸金業者よりも丁寧に審査を行っているのに対し、貸金業者は多くの審査項目をあまり重視せず貸出を行っていること、銀行の方が借手に関するソフト情報を重視していること、銀行はあまり優良ではない企業ほど担保・保証を重視すること、なども分かった。

キーワード：貸金業、銀行、審査、貸出技術
JEL classification code：G23, G21

１．

はじめに

本稿の目的は、融資における貸金業者と銀行の審査方法の違いを明らかにすることである。
資本市場を通じた資金調達が難しい中小企業にとって、融資（借入）は重要な外部資金源である。とはいえその融資に関しても、銀行や信用金庫、信用組合などの金融機関から借入を受けることが難しい企業は少なくない。そうした企業にとって重要な資金調達源の一つが貸

本稿は 2013 年度「財政・金融・金融法制研究基金研究助成金」の助成を得て行った研究の成果である。本稿で用いたデータは、文部科学省『近未来の課題解決を目指した実証的社会科学研究推進事業』「持続的成長を可能にする産業・金融ネットワークの設計」のプロジェクトの一環として行われたアンケート調査から得たものである。分析の補助をお願いした梶田伸明氏に感謝申し上げる。
‡

神戸大学大学院経営学研究科、657-8510 神戸市灘区六甲台 2-1、Tel.&Fax.: 81-78-803-6949, E-mail:uchida@ b.kobe-u.ac.jp.

1

金業者からの借入である。
貸金業者とは、「貸金業法」（2006 年までは「貸金業の規制等に関する法律」）に基づき、内閣総理大臣または都道府県知事の登録を受け、「業として金銭の貸付または金銭の貸借の媒介を行う者」（『金融実務辞典』東洋経済新報社 2000）である。1 貸金業者は「銀行、信用金庫などそれぞれの根拠法に基づいて貸付業務を営む者と区別され、消費者金融会社、手形業者などのほか、信販やカード会社が行う消費者金融や事業者貸付も貸金業の対象」（『金融実務辞典』東洋経済新報社 2000）となるため、様々な金融業者が貸金業者に含まれる。2 この中で、本稿では企業に対して貸出を行う貸金業者を分析対象とする。3
これらの貸金業者は貸出を行う上で、どのような審査を行っているのであろうか。その方法は銀行とどのように違うのであろうか。銀行が行う審査に関して、近年バンキング分野の研究においては、貸出技術(lending technology)という考え方に関心が集まっており、多くの研究が行われている。貸出技術とは、主として用いる情報、審査・融資決定の手順、契約構造、その後の債権管理の方の組み合わせによって貸出を分類しようとするものである（Berger and Udell 2006）。しかし、貸出技術に関する研究は専ら銀行業におけるものであり、貸金業に関する研究は行われていない。そこで本稿は、銀行業における貸出技術の分析
手法を貸金業に応用し、日本の貸金業の貸出技術を明らかにするとともに、銀行の貸出技術との比較を行う。
本稿で用いるデータは、2011 年 2 月に一橋大学経済研究所の産業・金融ネットワークセ
ンター（当時）が行ったアンケート調査「貸金業法改正後における企業の資金調達実態調査」（以下で単に「アンケート」と呼ぶ場合、このアンケートを指す）から得られたものである。
この調査は、2006 年 12 月の貸金業法改正後の企業の資金調達の状況を明らかにするために、貸金業者と取引している可能性の高い企業 7000 社を対象として 2011 年 2 月に実施され、901 社から回答を得たものである。4 アンケートでは、貸金業法の規制を受ける商工ローン

1「二以上の都道府県の区域内に営業所又は事務所を設置してその事業を営もうとする場合」には内閣総理大臣の、「一つの都道府県の区域内にのみ営業所又は事務所を設置してその事業を営もうとする場合」には都道府県知事の登録が必要となる（貸金業法第三条）。
2

ただし、いわゆる「ヤミ金」と呼ばれる金融業者は除かれる。

3

日本の貸金業者（ノンバンク）については Tsuruta (2010, Section II)、アメリカの finance company

については Carey et al. (1998, Section I)も参照。
4

この調査は、文部科学省『近未来の課題解決を目指した実証的社会科学研究推進事業』「持続的成長を可能にする産業・金融ネットワークの設計」のプロジェクトの一環として行われた。調
査結果の概要については植杉他(2011)を参照。

2

等の事業者金融業者や消費者金融業者（いわゆる「ヤミ金」は除く）からの事業目的の借入について質問を行っている。また同時に民間の銀行（信用金庫、信用組合、労働金庫、農協、漁協など含む）からの借入についても質問を行っている。
本稿ではこのデータの中で、貸金業者あるいは銀行の審査に関して得られる情報を用いて使って分析を行う。アンケートでは回答企業に対し、貸金業者あるいは銀行が回答企業への貸出を行う際に、いくつかの審査項目の候補を挙げ、それぞれについてどの程度重視していると感じているかを尋ねている。本稿ではこの回答を用いて貸金業者、銀行の貸出技術を検討する。もちろんこの回答は企業側の主観によるものであり、必ずしも貸手側が実際に重視している項目をとらえていない可能性があるが、こうした情報を貸手から得ることは難しい。
借手の回答に基づくことには留保しつつ、他では得られない情報に基づいて分析を行うことには十分な意味があると考えられる。
本稿で得られた主要な結果は以下の通りである。まず、貸金業においても銀行業においても、財務諸表から計算される財務指標や、借手に関する質的な情報と貸手・借手間の取引関係の強さが重視されることが分かった。この結果は、貸金業者も銀行も、貸出技術で言う財務諸表貸出とリレーションシップ貸出という二つの貸出技術を重視していることを示唆している。また、もう一つ重要な項目として、担保・保証の利用可能性も重視されていることが分かった。貸出技術の文献では、固定資産や不動産に限って担保の重要性があるのではないかという議論がなされているが、本稿の結果は担保と保証が同程度に重要であることを示唆している。
貸金業者と銀行の比較に関しては、財務諸表、リレーションシップ、担保保証という三つの要因が重視されることは両者で共通であったが、貸金業者は銀行に比べて、どの項目もあまり重視していないという結果が得られた。これは、銀行が貸金業者よりも丁寧に審査を行っていること、そして貸金業者は多くの審査項目をあまり重視せず貸出を行っていることを示唆している。この他にも貸金業者と銀行の違いとして、銀行の方が借手に関するソフト情報を重視していること、「業種」「企業規模」「事業上の強み弱み」「情報開示の頻度や質」
といった項目が、貸金業においては他の質的（ソフトな）情報と同様に注目されるのに対し、銀行業においては量的（ハードな）情報と共に注目されていること、銀行はあまり優良ではない企業ほど担保・保証を重視することが分かった。
本稿の構成は以下のとおりである。まず次節では、本稿と密接に関連する既存研究を紹介する。第３節では、データの説明を行う。第４節ではさまざまな審査項目の重要性に関する回答結果を用いてそれぞれの項目に関する分析を行う。第５節では貸出技術の考え方に基づき、因子分析の手法を用いた分析を行う。第６節は結論に当てられている。

3

２．

関連研究

貸金業における貸出技術を分析する本稿は、二つの研究の流れと密接に関連している。その第一は銀行業における貸出技術に関する研究であり、第二は貸金業者に関する研究である。
以下ではそれぞれの研究を簡単に整理し、本稿の貢献を明らかにする。

２．１

貸出技術に関する研究

金融機関による貸出は画一的な物ではなく、貸手ごと、借手ごと、さらには一つ一つの案
件・契約ごとに千差万別である。企業向け貸出に限っても、たとえば財務情報以外にどのような情報を用いるか、担保・保証を求めるかどうか、求める場合にはどのような資産を担保とするか、など、個々の貸出にはそれぞれに特徴がある。こうした多様な貸出を分類することを目的として考えられた概念が、貸出技術である（Berger and Udell2002）。5
貸出技術の考え方によると（Berger and Udell 2002, 2006）、現実に用いられている様々な貸出は、「トランザクション貸出」と「リレーションシップ貸出」という二つのタイプに大きく分かれる。トランザクション貸出(transactions lending)は、主に定量的な情報を元に融資判断を行う貸出である。用いられる情報は、数値化された、経済学でいう「ハード」(hard)
な情報、あるいは立証可能(verifiable)な情報であり、第三者にも容易に伝達することが可能な情報である。たとえば財務情報や担保資産の価値などがこれにあたる。これに対してリレーションシップ貸出(relationship lending)はもっぱら定性的情報、経済学でいう「ソフト」(soft)な情報、人に伝達することの難しい情報、に基づいて融資判断が行われる貸出である。
ソフト情報の例としては、経営者の能力や資質、市場の有望性、などが挙げられる。トランザクション貸出はさらに、用いられる情報等によってさらにいくつかのタイプに分類される。
これらをまとめたのが表１である。
ただし、これらの分類はあくまで理論的に考えられたものであり、現実に行われている貸出が本当にこれらの貸出技術に分類できるかどうかは、実証分析によって明らかにされるべき問題である。その後の実証分析では、実際にさまざまな貸出技術が使われていることを示
唆する結果が得られている（Uchida et al. 2008, Jiménez et al. 2009, de la Torre et al. 2010,
Berger and Black 2011, Uchida 2011, Garcia-Appendini 2011, Bartoli et al. 2013 等）。このうち日本に関しては、銀行が貸出に際してソフト情報、財務諸表からの情報、担保や保証という三つの要因を重視しており、リレーションシップ貸出、財務諸表貸出、固定資産担保
貸出、の三つの貸出技術が用いられていることが示されている（Uchida 2011）。ただし、5

以下の内容も含め、貸出技術に関する日本語での解説としては、内田(2010, 第 2 章)を参照されたい。

4

これらの技術は全く独立に用いられているわけではなく、複数を同時に組み合わせて用いられていること（Uchida et al. 2008）、とはいえ企業の特徴、銀行の特徴、銀行と企業の取引関係、そして銀行の競争状況によって、どの技術が強調されるかが異なること（Uchida 2011）
も分かっている。
しかし、これらの研究は銀行業（信用金庫等を含む）を対象としており、貸金業者の審査に関する分析は行われていない。唯一の例外は Taketa and Udell(2006)で、彼らは金融ショ
ックがどのような形で中小企業に伝播し得るかを理論的に考察する中で、貸金業者はリレー
ションシップ貸出、リース、固定資産担保貸出を用いており、財務諸表貸出、ファクタリン
グ、クレジットスコアリングは用いていない、と予想している。6 しかし、これはあくまでも予想であり、本当にこのとおりの貸出技術が用いられているかどうかは実証上の問題である。本稿では実証分析によって、貸金業者の貸出技術を銀行業の貸出技術と共に明らかにしたうえで、両者を比較する。

２．２

貸金業者に関する研究

本稿が分析の対象とする貸金業に関しては、貸出技術以外の側面に関してもそれほど分析が進んでいない。貸金業を直接扱った数少ない文献として有名なのが、アメリカ大企業の1993 年時点における借入データを用いて銀行貸出と finance company の貸出を比較した
Carey et al. (1998)である。彼らは、サンプル企業が銀行からの借入と finance company からの借入をどのような要因によって選択したか、という二項選択モデルを推定し、貸手と借手の情報の非対称性の程度を代理すると考えられる企業規模、
時価簿価比率、売上高成長率、6

なお Taketa and Udell(2006)は、金融ショックが中小企業に伝播するメカニズムを理論的に検討した上で、その一部について実証分析を行っている。理論部分ではまず、様々なタイプの貸手（都市銀行、地方銀行、信用金庫、政府系金融機関、ノンバンク・商工ローン、企業（：企業間信用））はそれぞれいくつかの特定の貸出技術を異なった形で用いていると考える。また、金融ショック
はショックのタイプに応じて影響を受ける貸手、貸出技術のタイプが異なる、と考える。たとえば自己資本比率規制の強化は都市銀行と地方銀行の貸出を、不動産価値の下落は不動産担保融資（固定資産担保融資）をそれぞれ減少させるはずである。ここで、貸手のタイプ、貸出技術のタ
イプにはそれぞれ対応した対応する借手のタイプが存在すると考えられる。すると、金融ショッ
クのタイプにより特定の貸手・貸出技術からの融資が減り、その融資を受けていた特定のタイプの借手が悪影響を被ることになる。Taketa and Udell(2006)は（貸手・貸出技術のタイプに応じた）
こうした効果の違いを「貸出チャンネル」の違いと呼び、その違いが実際に見られるのかどうかを企業間信用に絞って実証的に分析している。

5

R&D 売上比率、財務データ利用可能年数といった変数はどちらの貸手から借りるかを決定する要因にはなっておらず、むしろ負債比率、インタレストカバレッジレシオ、EBITDA な
どの観察可能なリスク変数が貸手タイプの決定要因になっていることを発見した。
前者の結果は、銀行と finance company との間で情報の非対称性を解消する能力に違いはなく、銀行は特別な存在ではないことを示唆しており、銀行が頻繁なモニタリングと多様な取引関係（預金受け入れなど）を通じて借手に関する特別な情報を獲得している、とする理論を支持しない結果となっている。後者の結果からはむしろ、銀行と financial company は
単純に借手のタイプ（リスク）に応じた棲み分け（特化）を行っていることを示唆している。
この特化の背景として著者たちは、単なる推測と断ったうえで、銀行の過剰なリスクテイクを防ぐ規制が影響しているのではないか、借手に対して厳しい態度を取ることから生じる評
判毀損の費用(reputation costs)を下げる効果があるのではないか、としている。ただし、著者たちも断っているように、この分析は大企業に関するものであり、情報の非対称性の程度が大きいと考えられる中小企業（や消費者ローン）に関して同じ分析を行ったならば、異なる結果が得られる可能性がある。
日本の貸金業者について同様の分析を行ったのが、Tsuruta (2010)である。同論文では、中小企業庁が 2001 年と 2002 年に実施し、中小企業白書のための資料ともなった企業向けアンケート調査から得られるデータを用いており、やや規模の大きな中小企業約 5600 社が分
析対象である。同論文の主要な分析の一つは、貸金業者の選択要因に関する分析である。分
析は、Carey et al. (1998)とほぼ同様であるが、被説明変数は貸金業者の利用有無となっており、貸金業者か銀行かの選択を分析した Carey et al.(1998)とは異なる。分析の結果、担保となりうる資産が少ない企業、メインバンクとの取引期間が短い企業、監査を受けていない
財務諸表を持つ企業、そして負債を過剰に抱える企業が貸金業者を選択しやすいことが示されている。Tsuruta(2010)では、もう一つの分析として貸金業者利用企業の借入後のパフォーマンスに関する分析も行っている。その結果、貸金業者利用企業は非利用企業に比べて営業赤字に陥りやすく、債務不履行を起こしやすいことが示されている。
Tsuruta(2010)においては Carey et al. (1998) で得られた結果との比較は行われていない。
しかし、両者を合わせて考えると、類似する結果だけでなく相違点も見られ、興味深い。まず、Tsuruta(2010)の一部の結果、たとえば負債を過剰に抱える借手が貸金業者を選択する、貸金業者利用企業の倒産確率が高い、といった結果は、Carey et al. (1998)で発見された借手の（観察可能な）リスクに応じた貸手の棲み分けと整合的である。これに対し てTsuruta(2010)におけるメインバンクとの取引期間や財務諸表に関する結果からは、情報の非対称性の程度が大きな借手ほど貸金業者を選択していることが示唆される。しかし Careyet al.(1998)では、情報の非対称性を表す変数は有意でなかった。この差は結果の矛盾を表し
6

ているようにも見えるが、日米の差や大企業と中小企業の差を表している可能性、あるいはCarey et al.(1998)で用いられた情報の非対称性の代理変数の不適切さを表している可能性がある。
これらの研究に対して、本稿では貸金業者と銀行の貸出技術を直接の分析対象とし、さらに両者の比較を行う。ただし、決定要因の違いと貸出技術の違いは、全く独立ではなく、それぞれの分析から得られた結果を包括的に比較して解釈することで、貸金業者と銀行の役割に関するより深い理解が得られるはずである。7

３．

データ

本稿で用いるデータは、2011 年 2 月に一橋大学経済研究所の産業・金融ネットワークセ
ンター（当時）が行ったアンケート調査「貸金業法改正後における企業の資金調達実態調査」
から得られたものである。この調査は、文部科学省『近未来の課題解決を目指した実証的社
会科学研究推進事業』「持続的成長を可能にする産業・金融ネットワークの設計」のプロジェ
クトの一環として行われたもので、2006 年 12 月の貸金業法改正後の企業の資金調達の状況を明らかにするために行われたものである。
調査は同プロジェクト参加の研究者（筆者含む）
が設計し、実施は（株）帝国データバンクに委託して行われた。アンケート調査票は、「Ⅰ．
貴社の概要、最近の経営環境」「Ⅱ．貸金業法改正の影響」「Ⅲ．最近における貸金業者からの借入」「Ⅳ．銀行、政府系金融機関からの借入」という四つのパートからなり、本稿では主に第Ⅲ、Ⅳ部の質問への回答を利用する。8
調査対象は、（株）帝国データバンクのデータベースから、貸金業者と取引している可能性

7

なお、関連する研究としては Denis and Mihov (2003)も挙げられる。彼らは 1995-6 年のアメリカ

上場企業の負債による新規資金調達 1560 件のデータを用い、公募の負債調達、銀行からの負債調
達、銀行以外からの負債調達という三つの形態の負債調達を、企業がどのような要因に基づいて決定しているのかを分析している。その結果、銀行以外の貸手から負債調達を行う企業は、サンプル企業の中で業績が最も悪く、格付けが最も低く、事前の倒産確率が最も高い企業群であることが示されている。ただし、この論文のサンプルは比較的資金制約が厳しくない上場企業であり、またこの論文における「銀行以外の貸手」には銀行以外の金融機関や金融業以外の企業、個人等も含むため、必ずしも貸金業者の実態が明らかになっているわけではない。
8

アンケート票は、筆者ホームページ（http://www.b.kobe-u.ac.jp/~uchida/research/webappendix/kashikin.pdf）において公開されている。

7

が高い企業として選定された、7000 社である。9 この 7000 社に対して、2011 年 2 月に調査票が郵送で送付され、901 社から郵送による回答を得た（回答率 12.9％）。回答企業の特徴や調査結果の詳細については植杉他(2011)を参照されたい。
アンケートで回答すべき「貸金業者」とその「借入」については、質問票の上で次の通りに規定している。まず貸金業者としては、商工ローン等の事業者金融業者や消費者金融業者
等であって、貸金業法の規制を受け、財務局や都道府県に登録する業者であり、いわゆる「ヤミ金」は除かれる、としている。借入については、法人による借入と社長などの個人名義借入のうち事業目的で使用されるものの両方を含み、有担保の借入は含むが、リースやファク
タリングは除外される、としている。複数の貸金業者と取引している場合に備え、アンケー
トの質問は、調査時点で借入残高最大の貸金業者について尋ねており、仮に調査時点で貸金業者からの借入が無い場合であっても、過去に（直近で）借入をした貸金業者について答えるよう求めている。
同様に「銀行」としては「民間の銀行、信用金庫、信用組合、労働金庫、農協、漁協など。
政府系金融機関を除く」とされている。銀行については、調査時点で借入がない場合には（過去に借入があったとしても）回答を求めておらず、調査時点で借入残高最大の銀行のみが対象となっている。
上記のように、アンケート調査は貸金業者からの借入があると思われる企業を対象としたが、実際に貸金業者から借入を行っている、あるいは過去に行ったことがあると考えられる企業の数は、回答企業 901 社のうち 285 社（31.6％）であった。10 この 285 社のうち 151
社は、「貸金業者名」を尋ねた質問にも回答している。しかし、そのうち 34 社は、明らか

9

具体的には、まず帝国データバンクが所有する各企業のデータにおいて、取引金融機関リスト

あるいは金融機関に関する備考欄に、貸金業協会の会員名簿に記載されている企業名、帝国デー
タバンク所有データの中の貸金業者の企業名、あるいは「貸金業」や「商工ローン」といった一般名詞が含まれている企業（約 5600 社）を選んだ。また、それ以外の企業の中から事業形態が個人事業となっている企業をすべて加えた。さらに、従業員数 100 人以下の企業の中からサンプルを抽出し、7000 社になるまで加えた。なお、学校法人、医療法人、協同組合など特殊な形態の企業は当初から除外されている。
10

具体的には、5 年前に貸金業者から借り入れていたかという問（問６）に対して借入していたと答えた企業、あるいは現在または過去における貸金業者からの借入に関してその理由や条件を尋ねた質問（問９の(1)から(7)）のいずれかに回答している企業、の数である。

8

に貸金業者でないか、貸金業者であるかどうか判断が難しいものであった。11 そこで、この34 社を回答した企業についてはサンプルから除外し、残った 251（= 285－34）社を貸金業者に関する分析の対象とした。12
銀行に関しては、回答 901 社のうち銀行から借入を行っている企業は 622 社であった。13
このうち銀行名を回答している企業は 517 社であったが、うち 24 社は政府系金融機関やノンバンクの名前を回答していた。そこで、銀行に関する分析はこれらを除いた 598 社（= 622－24）を対象とした。なお、貸金業者に関する分析の対象でありかつ銀行に関する分析の対象でもある企業、つまりともに取引関係がある企業は、174 社であった。ただし、特定の質問に回答していない企業も存在するため、下記の分析では注目する質問に応じてこれらよりも少ないサンプルで分析することになる。

４．

審査項目に関する分析

４．１

分析方法

本稿では、貸金業者あるいは銀行の審査に関して、アンケートから得られる情報を使って分析を行う。アンケートでは回答企業に対し、貸金業者あるいは銀行が回答企業への貸出を行う際に、どのような項目をどの程度重視していると感じているかを尋ねている。その際、質問票にはあらかじめいくつかの審査項目の候補が挙げられており、回答企業はそれぞれの項目について、「非常に重視している」「やや重視している」「どちらともいえない」「あまり重視していない」「全く重視していない」の五つの選択肢の中から一つを選択する。本稿ではこの回答によって貸金業者、銀行の貸出技術を検討する。ただし、この回答は企業側の主観によるものであり、必ずしも貸手側が実際に重視している項目を捉えていない可能性があることには注意が必要である。しかし、こうした情報を貸手側から得ることは現実的に難しく、この注意点を念頭においた上であれば、こうした情報に基づいて分析を行うことに11

この中には、回答された業者名そのものから容易に判断できたもの（たとえば銀行の名前を回答している場合）と、回答業者名についてインターネット上の検索を行ったうえで判断したもの（たとえば一般企業名を回答している場合）とがある。
12

なお、質問ではリース・ファクタリングを除いた、通常の形態の借入について、回答を求めているが、貸金業者名にはリースやファクタリングを扱う業者の名前も見られた。しかし、こうした業者であっても通常の形態の貸出を行っている可能性があるため、分析においては特に除外し
なかった。
13

具体的には、調査時点における借入残高最大の銀行からの借入に関して、その理由や条件を尋ねた質問（問 11 の(1)から(6)）のいずれかに回答している企業の数である。

9

は十分な意味があると考えられる。
候補となる審査項目として回答企業に示された項目は、表２に挙げられている。貸金業の場合は 21 項目、銀行の場合は 23 項目が挙げられている。これらの項目は、貸金業者や銀行が実際に注目していると思われ、また貸出技術の考え方においても重視されている、企業属
性、財務指標、企業の強み等に関する項目を挙げたものである。なお、貸金業者と銀行との間では項目に多少違いがある。これは、貸金業者における「⑱ 当該貸金業者との取引年数・回数」が、銀行の場合は「(S) 当該銀行との取引年数・回数」に代わっていること、そして銀行の場合にのみ意味があると考えられる項目として「(I) 信用保証協会の保証」と「(T) メ
インバンクであるか否か」の二つが追加されていることが原因である。
貸出技術の考え方を踏まえると、表２の項目の中で③から⑥（銀行の場合は(C)から(F)）、つまり債務償還能力、安全性、収益性、成長性を表す財務指標は、企業に関するハード情報、
特に財務諸表から得られる情報を表している。これらが重視されている、という結果が得られれば、貸出技術でいう財務諸表貸出が重要であることが示唆される。次に、項目⑦から⑩（(G)から(K)）、あるいは⑫（銀行の場合(M)）は、不動産担保、不動産以外の物的担保、人的担保（保証）の重要性をとらえる項目である。このうち物的担保を重視する結果が得られた場合には、固定資産担保貸出が重要な貸出技術であることが示唆される。最後に、項目⑪
や、⑭から⑲（銀行の場合は(L)や、(O)から(U)）は、経営者の能力、数値に現れない借手の強み、貸手と借手の取引関係の重要性等を表す項目である。これらが重視されている場合、貸出技術としてはリレーションシップ貸出が重要であるといえる。
本節では、貸金業者、銀行それぞれに関して各項目についての企業の回答を表す変数を作成し、その記述統計等を用いて分析を行う。貸金業者に関しては、21 の項目それぞれについて、char_nb1 から char_nb21 という変数を作成する。これらの変数は、それぞれの項目に対する回答が「非常に重視している」から「全く重視していない」のどの回答であったかに応じてそれぞれ 5 から 1 の整数値を取る変数である。同様に、銀行に関しては 23 項目それぞれについて、char_bkA から char_bkW を、やはり 5 から 1 までのいずれかの正数値を取る変数として作成した。

４．２

分析結果（１）：単純比較

最初の分析として、各変数の記述統計を求めた結果が表３である。まず貸金業者の審査項
目に注目すると、多くの変数は平均が 3 以上、あるいは 2.8 よりも大きな値を取っており、項目間でそれほど大きな差はみられない。貸金業者に関する回答は、多くの項目について「どちらともいえない」（この回答の場合の変数の値は 3）と「やや重視している」（変数値 4）の間が多いことが分かる。比較的値が大きいのは「③債務償還能力」「④安全性」「⑤収益10

性」であり、3.5 以上の値を取っている。これらの項目は財務指標貸出に対応する変数であるため、貸金業では財務諸表貸出が重要であることが分かる。ただし、不動産担保、本人保
証、代表者の資質、事業基盤、といった項目も平均値が 3 を超えている。このため、貸出技術としては固定資産担保貸出、リレーションシップ貸出も重視されている可能性がある。ただし、貸出技術の考え方（表２）ではあまり重視されていないが、保証の役割も重要である
ことが分かる。これに対して項目⑧と㉑については、平均値が比較的小さい。つまり、貸金業者は借手の「不動産以外の物的担保」や「公認会計士や税理士の評判」をあまり重視していないことがわかる。
次に銀行に関しては、各変数の平均値はほとんどが 3 以上である。一部の回答、特に項目(C)から(E)の財務指標は平均値が 4 以上であり、銀行は財務指標を平均的に「やや重視」（変数の値は 4）している。この結果は、銀行においても財務諸表貸出が重要であることを示唆している。しかし、他にも「(A)業種」「(B)企業規模」「(G)不動産担保」「(I)信用保証協会の保証」「(J)本人保証」「(L)代表者の資質」「(M)代表者の個人資産」「(O)事業基盤」「(P)事業上の強み弱み」「(Q)情報開示の頻度や質」「(R)外部機関の評価」「(S)当該銀行との取引年数・回数」「(T)メインバンクであるか否か」「(U)担当者と貴社との信頼関係」といった項目で平均値が 3 を超えており、これらの項目については「やや重視」という評価が多い
ことが分かる。貸出技術で言えば、銀行の場合も固定資産担保貸出、リレーションシップ貸出も重要であり、また保証も重視されることが分かる。これらに比べてあまり重視されない
項目は(H)、(K)、(N)、(W)である。「(H)不動産以外の物的担保」や「(W)公認会計士や税理士の評判」が重視されないのは貸金業者と同様であるが、銀行は「(N)代表者の倒産歴」「(K)第三者保証」もそれほど重視していない。
以上の傾向は、平均値を図示した図１においても確認される。さらにこの図からは、貸金業に関する回答の平均値が銀行に関する回答の平均値よりも低い傾向があることもわかる。
その差は多くの項目で 0.5 程度（表３の右端参照）であり、小さいとは言えない。このこと
から、全体的な傾向として、貸金業者は銀行ほど各項目を重視せず貸出を行っていることが示唆される。ただし、「不動産以外の物的担保」（項目⑧と(H)）、「第三者保証」（⑩と(K)）、「代表者の倒産歴」（⑬と(N)）についてはそれほど差がない。この三項目については、銀行
が他の項目に比べて相対的に重視していないため、水準として貸金業者と同程度になっていることが分かる。

４．３

分析結果（２）：同一企業内での比較

４．２節では企業の回答に関する記述統計をそのまま分析したが、貸金業者と銀行との比較に関する限りにおいては、上記の分析は必ずしも適切ではない。これは、貸金業者に関す
11

る質問への回答企業サンプルと、銀行に関する質問への回答企業サンプルが異なるからである。貸金業者に関する回答のみ、あるいは銀行に関する回答のみを独立に分析することには問題が無いが、両者を比較する場合、特徴の異なる企業群を比較することになるため、注意が必要である。
例えば、貸金業者からの借手と銀行からの借手は、企業属性や信用度に違いがあると考えられる。同じ金融機関であっても、借手の属性が異なれば、異なった側面に注目して融資判断を行うだろう。すると、たとえどちらの金融機関も全く同じように審査を行っていたとしても、対象としている借手の特徴の違いから、審査方法が違うように見えてしまう可能性がある。たとえば過去に何度も債務不履行を起こした企業とそうでない企業とでは、「過去の倒産歴」の重視の度合いは異なるはずである。もしその度合いが貸金業者と銀行とで同じであったとしても、貸金業者の借手のほうが銀行の借手に比べて相対的に債務不履行が多けれ
ば、貸金業者は過去の倒産歴を重視するが、銀行は重視しない、という結果が得られ、両者の貸出技術は異なる、という誤った判断を下してしまう可能性がある。
また、借手の特徴の違いは借手の回答自体にも影響を与える可能性がある。たとえば、貸金業者の借手は資金調達が困難であることが多いため、一般的に貸手に対して不満を持っている可能性がある。すると、こうした借手は貸手が（貸金業者であっても銀行であっても）きちんと審査をしてくれていないと考え、回答の値を小さくする可能性がある。これに対して銀行の借手はそれほど不満を持っていないとすると、仮にこうした借手が貸金業者から借りたとしても、回答の値は比較的大きくなる可能性がある。もし貸金業者に関する回答と銀行に関する回答にこうした差があるのであれば、たとえば貸金業者に関する回答の値が一般的に低い、という結果（表３や図１）は、貸金業者が各項目を重視していない、ということを必ずしも意味しない。
上記のような可能性を排除し、回答における貸金業者と銀行の差が本当に両者の審査方法の違いを表していると主張するためには、貸金業者と銀行が重視する項目を、同じ借手ごとに比較すればよい。既に述べた通り、アンケートの回答企業の中には、貸金業者からも銀行からも借入を行っている借手があり、こうした企業は貸金業者に関しても銀行に関しても回答を行っているはずである。その差を比較すれば、貸金業者と銀行による、同じ企業に対する審査の違いを取り出すことができ、上記のような問題は発生しない。また、同一企業に関して比較を行うことで、各企業固有の要因による審査の違いを取り除く（計量経済学的にいえば企業固定効果をコントロールする）ことも可能になる。
そこで、貸金業者に関しても銀行に関しても、共に回答が得られた企業だけをサンプルに用い、各企業内で各審査項目の重視度の違いを計算した。企業数は項目によって異なり、101
から 108 社である。表４は、得られた結果をまとめたものである。この表では、貸金業者あ12

るいは銀行に関する変数（char_nb、char_bk）のそれぞれの平均値に加え、貸金業者に関する回答と銀行に関する回答の差（char_nb－char_bk）を、どちらのタイプの金融機関にも共通して示された 21 の項目について求め、その平均値と標準偏差、最大値と最小値を示している。
まず、回答の差の平均値に注目すると、すべての項目でその値は負であり、貸金業者はすべての項目について、銀行よりも重視していないことが分かる。表の右端には、平均値の差の検定を行った結果も示している。ほとんどの変数について、平均値が等しいという帰無仮説は 1％有意水準で棄却され、有意水準を 5％としても、差が無いのは 2 項目だけである。
貸金業と銀行業とで差が有意に異ならないのは、項目「⑧不動産以外の物的担保」と「⑩第三者保証」である。これ以外のすべての項目について、貸金業者は銀行よりも重視していない、という結果は、銀行が貸金業者よりも丁寧に審査を行っている、あるいは貸金業者はこれらの項目をそれほど気にせず貸し出しを行っていることを示唆している。
各項目を個別にみると、特に差が大きいのは「①業種」「⑪代表者の資質」「⑮事業上の強み弱み」「⑰外部機関の評価」であり、いずれも銀行の値の方が 0.6 以上大きい。このう
ち「①業種」を除けば残りの三つの項目はソフト情報に関するものであり、この結果は貸金業者よりも銀行の方が、借手に関するソフト情報を重視していること、貸出技術で言えば、
リレーションシップ貸出を重視していることを示している。

５．

因子分析と貸出技術因子

５．１

分析手法

前節では、個々の審査項目について、貸金業者と銀行の審査を分析し、両者の違いを明らかにした。しかし、各金融機関の貸出技術の実態を明らかにするためには、個々の審査項目をそれぞれ分析するだけでは不十分である。たとえば、安全性、収益性といった財務指標がそれぞれ重視されているという結果が得られたとしても、類似の項目がすべて同時に重視されているのでなければ、財務諸表貸出が用いられているということはできないだろう。多様な貸出をいくつかのタイプに分類する貸出技術の考え方がどの程度現実的なのかを判断する
ためには、個別の項目を独立に見るよりも、全体的な傾向の違いを比較する方が適切である。
貸出技術が考えるような貸出のタイプ・傾向の違いを把握する方法として、Uchida(2011)
は個々の審査項目に関するデータに対して因子分析を行うことで、観察された審査項目に関する回答の背景となっている貸出技術の違いを明らかにすることができることを示している。
因子分析とは、観察された複数の変数の変化を観察されない少数の変数（共通因子と呼ばれ13る）が生み出していると考え、前者のデータから後者を求めようとする統計的手法である。14
ここでは Uchida(2011)に倣い、因子分析の手法を本稿で用いているデータに適用し、貸金業者と銀行における貸出技術とその違いについて分析してみたい。
因子分析では、観察された変数の間の相関関係をできる限りうまく説明するように、観察されない共通の潜在的な少数の因子の線形結合を求める。まず貸金業者の審査項目に関する
因子分析については、以下の関係を仮定する。

_

この式において、⋯_

1,2, … , n,

1,2, … , 21

は 番目の審査項目（変数 char_nb1 から char_nb21）の 企業の回答

値（1 から 5 までの値）である。右辺の(k =1,…,m)が共通因子で、 個の（データ上では観察されない）変数である。共通因子は各サンプル( )ごとに値と呼ぶ。各共通因子は、パラメータを取り、この値を因子得点の値に応じて各審査項目の重視度を決定する。このパラメータは、因子分析では因子負荷量と呼ばれる。最後の項は独自因子と呼ばれる項で、共通因子で説明できない各項目の値を説明する。
因子分析は、観察された左辺のデータを用い、観察されない共通因子の値を因子負荷量と共に求める手法である。因子分析では左辺の変数の間の相関関係をできるだけ良く再現できるように、右辺の変数の値を求める。その際、共通因子は平均 0、分散 1 で基準化された変数として求められる。つまり、因子得点の平均値は 0、分散は 1 である。得られた因子負荷量は、左辺の各変数に対して各共通因子が持つ説明力の高さを表す。各共通因子は、それがどのような特徴を持つ変数群を良く説明しているか（どのような変数群に対して高い因子負荷量を持つか）、という点に基づいて、その因子の意味付け（解釈）がなされる。このように、「データに語らせる」ことで結果を求めるのが、因子分析の利点である。ただし、得られた結果をどう解釈するかは分析者の主観に左右される面があり、この点は因子分析の問題点として指摘されている。
本稿では、 を貸出技術因子と呼ぶ。つまり、本稿の分析では観察された審査項目に関する回答値が、
潜在的に貸金業者や銀行が重視する少数の貸出技術因子によって決まっている、というモデルを考える。そうして得られた貸出技術因子が、貸出技術の考え方で示されている財務諸表貸出等の貸出技術とどこまで整合的かを明らかにするのが、本節の分析である。
本稿では共通因子の数を 3 に設定し、繰り返し主因子法によって当初の解を求めた。三つの共通因子に絞る過程では、因子分析の通常の方法に倣った。具体的には、左辺 21 変数の14

因子分析については Harmann(1976)を参照。

14

相関行列の固有値を計算したところ、三つ目と四つ目の固有値の差がそれまでの差よりも小さくなったことが共通因子を 3 つとした理由である。15 なお、頑健性のチェックのため、最尤法による計算も行ったが、定性的な結果は変わらなかった。その後、因子の回転を Promax
法により行った。
銀行に関しても、23 の審査項目に関して同様に分析を行った。銀行の場合も同様の理由で共通因子の数は３に決定し、繰り返し主因子法により得られた結果を Promax 法により回転させた。貸金業の場合と同様に、他の方法を用いても結果は大きく変わらない。

５．２

分析結果（１）：単純比較

21 の審査項目に関する回答の結果から、貸出技術因子（因子負荷量）を求めた結果が表５である。表の左側は貸金業者の 21 項目に関して、右側は銀行業の 23 項目に関して、それぞれ 3 つの貸出技術因子の因子負荷量と独自因子の値が示されている。上記の通り、共通因子が左側の審査項目を良く説明している場合には、該当する因子負荷量が大きな値を取る。そうしたケースを分かりやすく示すために、表には便宜上因子負荷量が 0.5 以上である場合を網掛けで表示している。16５．２．１ 貸金業者の貸出技術因子
まず、左側の貸金業者の結果に注目すると、第一の共通因子（Factor 1）は「①業種」と、「⑭事業基盤」以降「㉑貴社の公認会計士や税理士の評判」までの回答結果をうまく説明することのできる因子であることが分かる。これらの項目の多くは、財務指標や担保・保証ではなく、借手に関する質的な情報、借手と貸金業者との取引関係の強さを表している。これは、貸出技術で言うリレーションシップ貸出に対応する因子だと考えられる。そこで、第一共通因子はリレーションシップ貸出技術因子と名付けることにする。
次に、第二の共通因子（Factor 2）は、「③債務償還能力」から「⑥成長性」、まで、財務指標に対する説明力の高い因子である。貸出技術の考え方に基づくと、第二共通因子は財
務諸表貸出に対応するものだと考えられる。そこで、この共通因子は財務諸表貸出因子と呼ぶことにする。
最後に第三の共通因子（Factor 3）は、「⑦不動産担保」から「⑬代表者の倒産歴」まで、「⑪代表者の資質」を除いた主に六つの項目を良く説明する因子である。最初の 5 つの項目

15

最初の 5 つの固有値の値は、11.0122、1.81397、1.33272、0.835857、0.784908 である。なお、

いわゆる Cyree test（Harmann 1976 参照）によっても 3 つの共通因子を用いることが支持される。
16

もちろん 0.5 という基準は便宜的に設定したもので、その値自体に特別な意味はない。

15

は担保・保証（の利用可能性）を表す項目であるため、この因子は担保保証因子と呼ぶことができよう。ただし、４節でも述べたとおり、貸出技術の考え方では固定資産担保貸出ある
いは不動産担保貸出を独立の貸出技術と考えることはあるものの、保証も含めた形で考えることは少ない。この点は、貸出技術の想定とは異なっていることが分かる。また、担保保証
因子は担保・保証だけでなく、「⑬代表者の倒産歴」にも影響していることには注意が必要である。これは、過去に何度も倒産した借手に対して、担保・保証が特に重視されることを表している可能性がある。

５．２．２ 銀行の貸出技術因子と貸金業者との比較
次に銀行業に関しては、まず第一共通因子（Factor 1）は「(A)業種」から「(F)成長性」
まで、そして「(P)事業上の強み弱み」と「(Q)情報開示の頻度や質」を説明する因子である。
「(C)債務償還能力」から「(F)成長性」までの項目に注目すると、この共通因子が大きいことは、財務諸表の情報を重視することにつながっていることが分かる。この因子は財務諸表
貸出の重要性を表している可能性が高いため、貸金業者の第二共通因子と同じく、財務諸表
貸出因子と呼べるだろう。
ただし、銀行の財務諸表貸出因子は「(A)業種」「(B)企業規模」「(P)事業上の強み弱み」「(Q)情報開示の頻度や質」に対する説明力も高い。これに対して貸金業者の場合、これらの項目はリレーションシップ貸出因子が説明力を持つ項目であった。これら四つの項目については、貸金業者は他の質的（ソフトな）情報と同様に注目しているのに対し、銀行業は量的（ハードな）情報と共に注目する、という違いがあることは興味深い。
銀行業の場合の第二共通因子（Factor 2）は、貸金業者の第三共通因子と同様に、担保・保証を重視することにつながる因子である。銀行の場合、貸金業者では尋ねられていない「(I)信用保証協会の保証」という項目が追加されているが、この第二共通因子はこの項目に対する説明力も高い。そこで、この因子を担保保証因子と呼んでよいだろう。また貸金業者の場合と同様に、この因子は「(N)代表者の倒産歴」への注目にもつながっている。過去に何度も倒産した借手に対しては、担保・保証が重視されることが見て取れる。
銀行業の第三の共通因子（Factor 3）は、「(S)当該銀行との取引年数・回数」「(T)主たる銀行であるか否か」「(U)担当者と貴社との信頼関係」の三つの項目だけを特に良く説明する
因子である。これは、貸出技術の中でリレーションシップ貸出が重視する項目であり、貸金業者の第一共通因子と同様に、リレーションシップ貸出因子と呼ぶことができる。
ただし、銀行業のリレーションシップ貸出因子は三つの項目だけをうまく説明しているのに対し、貸金業者のリレーションシップ貸出因子は他にもいくつかの項目を同時に説明する因子であった。特に、貸金業者のリレーションシップ貸出因子が強い影響を与える「事業上16

の強み弱み」「情報開示の頻度や質」「外部機関の評価」は、銀行ではリレーションシップ
貸出因子とはあまり関係していない。上述の通り、これらの項目は銀行ではハード情報（財務指標）と合わせて注目していることが見て取れる。
また、貸金業者では「⑳他の貸金業者や銀行の動向」や「㉑貴社の公認会計士や税理士の評判」がリレーションシップ貸出因子によって説明されているのに対し、銀行業の場合はどの因子もこれらの項目に対する説明度が低い。これは、銀行が（少なくとも貸金業者の借手となりうる本稿のサンプル企業に関しては）競争をあまり考慮していない、あるいはする必
要が無いことを示しているのかもしれない。

５．２．３ 銀行の貸出技術因子：Uchida(2011)との比較
銀行業に関する貸出技術因子は、Uchida(2011)でも分析されている。ここでは本稿の銀行に関する結果と Uchida(2011)の結果を比較してみたい。Uchida(2011)では、2005 年に行われた中小企業向けアンケートから得られるデータを用い、22 の審査項目（多くは本稿で用いた項目と同じ）について同様の因子分析を行っている。ただし、本稿で用いたサンプル企業
は貸金業者の借手となりうる企業であるため比較的規模が小さいが、Uchida(2011)で用いたサンプル企業はやや規模の大きい企業である。
まず、Uchida(2011)においても、リレーションシップ貸出因子、財務諸表貸出因子、担保
保証因子、という本稿とほぼ同じ三つの共通因子が因子分析によって得られている。
ただし、因子負荷量を詳しく見ると、その結果には多少の相違がみられる。まずリレーションシップ
貸出因子に関しては、本稿でも因子負荷量の大きな三つの項目に加え、「他の銀行の動向」
に対してもこの因子の負荷量は大きかった。この結果は、規模の大きい企業ほど銀行間の競争が激しいことを原因としているのかもしれない。次に財務諸表貸出因子に関しては、
Uchida(2011)では「債務償還能力」から「成長性」までの四つの項目に対してのみ説明力が高く、本稿で得られたような他の四つの項目に対する説明力は見られなかった。
Uchida(2011)の結果はむしろ本稿でいえば貸金業者における財務諸表貸出因子と似ており、興味深い。最後に担保保証因子については、Uchida(2011)では本稿の結果と異なり、「不動産以外の物的担保」と「代表者の倒産歴」に対する説明力が低かった。比較的規模の大きな企業では、不動産以外の担保が重視されない、あるいは過去の倒産歴が少ない、といったことがこの違いを生み出した可能性がある。

５．３

分析結果（２）：企業群ごとの比較

５．２節では、貸金業者と銀行に関する貸出技術因子を、因子負荷量に注目して分析した。
言い換えれば、５．３節の分析は、各貸出技術因子がどの項目に対して大きな説明力を持っ17

ているか、という観点からの分析であった。これは、実際に用いられている貸出技術の質的な差を明らかにする分析だったといえる。
これに対してこの５．４節では、因子分析の結果得られた因子得点に注目する。因子得点は、各サンプル企業ごとの貸出技術因子の大きさを表す変数であり、その値が大きいほどその企業に対して当該貸出技術が重視されていることを表す。これを分析することで、どのような企業に対してどの貸出技術が重要なのかを明らかにしてみたい。
ただし、上述の通り因子分析はその過程で基準化を行うため、因子得点は必ず平均 0 かつ
分散 1 の変数として求められている。このため、各因子得点の記述統計を単純に比較することには意味がない。しかし、ここでは貸金業者と銀行の両方から借入を行っている企業に注
目し、貸金業者の借手全体、および銀行の借手全体との比較を行うことで、明らかになる事
実を示すことにしたい。貸金業者の借手の中でいえば、銀行からも借入を行う企業は比較的優良企業であるはずである。逆に、銀行の借手の中では貸金業者からも借入を行っている借手はあまり優良とは言えない借手である可能性がある。こうした企業群ごとに用いられている貸出技術がどのように異なるのかを明らかにするのがここでの分析である。
貸金業者と銀行が同時に貸し出しを行っている企業だけに絞って因子得点の分析結果を示したのが、表６である。ここでは、回帰法により求めた因子得点を示しているが、Bartlett法による因子得点を用いても結果は変わらない。貸金業者と銀行業いずれの場合も、財務諸表貸出因子、担保保証因子、リレーションシップ貸出因子の三つが得られていたが、ここではそれぞれ同じ名前の因子同士を比較している。
まず財務諸表貸出因子に関しては、貸金業者も銀行も、その因子得点の平均値はゼロより大きい。この結果をそのまま解釈すると、貸金業者からの借手の平均、あるいは銀行からの借手の平均と比較して、両者から借入を行っている企業では財務諸表貸出因子がより重視される、といえる。しかし、有意性の検定（平均=0 を帰無仮説とする両側検定）の結果からは、貸金業者でも銀行でも p 値が大きく、平均がゼロであるという帰無仮説が棄却されない。したがって、財務諸表貸出因子については、貸金業者からのみ借入、銀行からのみ借入、両者から借入、の三つの企業群で、重視度に違いはないと結論付けられる。同様に、リレーショ
ンシップ貸出因子に関しても、平均値は負の値を取っているが、平均がゼロであるという帰無仮説は棄却できず、企業群ごとの違いは特に見られない。
これに対して担保保証因子に関しては、貸金業者の因子得点はゼロと有意に異ならないのに対し、銀行に関してはその平均値が大きく（値は 0.482）、この値がゼロと有意に異ならないという帰無仮説は有意水準 1％で棄却される。この結果は、銀行が、自らの借手全てを平均した場合に担保保証を重視している度合に比べ、貸金業者からも借りているような企業に対して、担保保証を特に重視していることを意味する。銀行にとっては、銀行のみから借18入ている企業よりも、貸金業者からの借入もあるような企業は、あまり優良とは言えない企業であると考えられる。この結果は、そうした企業に対して、銀行は債務不履行時の保全に
特に気を払っていることを意味している。

６．

おわりに

本稿では、貸金業者と銀行が、それぞれどのような項目に注目して企業に対する融資審査を行っているのかを明らかにした。その結果、貸金業においても銀行業においても、財務諸
表貸出、リレーションシップ貸出、担保保証貸出という三つの貸出技術が重要であることが分かった。ただし、この三つの貸出技術について、貸金業者と銀行では注目する項目が多少異なること、銀行が貸金業者よりも丁寧に審査を行っている、あるいは貸金業者は各項目を
それほど気にせず貸し出しを行っていること、なども示された。
本稿では、貸手が重視する審査項目に関して、企業向けアンケートから得られた回答を詳細に分析した。ただし、本稿の分析はやや記述的である。特に、本稿では各審査項目、あるいは貸出技術への重視度の違いが、どのような要因によって決まるのか、という重要な疑問に関しては分析が行われていない。こうした点を明らかにするためには、Uchida(2011)のよ
うに、得られた因子得点を使った回帰分析が必要であるが、本稿で用いたデータはサンプル数があまり多くなく、こうした分析には耐えられない。より多くのデータを用いて、貸金業と銀行業の審査の違いを明らかにする必要があろう。

参考文献

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[2014. 5.1 1155]

20

表１ 貸出技術
名称
トランザクション貸出(transactions lending)
財務諸表貸出(financial statement lending)
クレジットスコアリング(credit scoring)
アセットベースドレンディング(asset-based lending, ABL)
ファクタリング(factoring)
固定資産担保貸出(fixed-asset lending)
リース(leasing)
リレーションシップ貸出(relationship lending)
出典：Berger and Udell (2006）に基づき筆者作成。

説明
ハードな定量的情報に基づき貸出を行う
財務諸表の情報を重視して融資判断・条件設定を行う
主に小企業に対し、企業だけでなく経営者に関する情報、たとえば経営者の所
得や消費に関する情報、を用い、それを統計的なモデルに入力して債務不履
行確率を計算することで融資判断・条件設定を行う
売掛金や在庫など、動産を担保に運転資金を融資する
ファクターと呼ばれる貸手が借手の売掛金を取得することで借手が資金を得る
長期にわたって価値を持ち事業の過程では売却されない固定資産を担保として融資する
レッサーと呼ばれる貸手が固定資産を購入し、借手がリース料を払うことでその資産を利用する
ソフトな定性的情報に基づき貸出を行う

表２ 審査項目
貸金業向け① 業種② 企業規模③ 債務償還能力（債務償還年数等）④ 安全性（自己資本比率等）⑤ 収益性（売上高経常利益率等）⑥ 成長性（売上高成長率等）⑦ 不動産担保⑧ 不動産以外の物的担保⑨ 本人保証⑩ 第三者保証⑪ 代表者の資質⑫ 代表者の個人資産⑬ 代表者の倒産歴⑭ 事業基盤（顧客基盤・供給体制）⑮ 事業上の強み弱み（製品力・技術力）⑯ 情報開示の頻度や質⑰ 外部機関の評価⑱ 当該貸金業者との取引年数・回数⑲ 担当者と貴社との信頼関係⑳ 他の貸金業者や銀行の動向㉑ 貴社の公認会計士や税理士の評判

銀行向け(A) 業種(B) 企業規模(C) 債務償還能力（債務償還年数等）(D) 安全性（自己資本比率等）(E) 収益性（売上高経常利益率等）(F) 成長性（売上高成長率等）(G) 不動産担保(H) 不動産以外の物的担保(I) 信用保証協会の保証(J) 本人保証(K) 第三者保証(L) 代表者の資質(M) 代表者の個人資産(N) 代表者の倒産歴(O) 事業基盤（顧客基盤・供給体制）(P) 事業上の強み弱み（製品力・技術力）(Q) 情報開示の頻度や質(R) 外部機関の評価(S) 当該銀行との取引年数・回数(T) メインバンクであるか否か(U) 担当者と貴社との信頼関係(V) 他の貸金業者や銀行の動向(W) 貴社の公認会計士や税理士の評判

表３ 貸金業と銀行の審査項目の重視度（全サンプル）
貸金業
企業数

平均値

char_nb 1
char_nb 2
char_nb 3
char_nb 4
char_nb 5
char_nb 6
char_nb 7
char_nb 8

132
132
131
131
130
129
133
129

3.076
3.114
3.817
3.534
3.569
3.194
3.188
2.589

char_nb 9
char_nb 10
char_nb 11
char_nb 12
char_nb 13
char_nb 14
char_nb 15
char_nb 16
char_nb 17
char_nb 18

129
131
131
130
129
132
132
131
129
129

3.395
2.802
3.084
2.892
2.891
3.174
3.045
2.893
2.868
2.992

銀行
最大 最小
標準偏差
値
値
1.215
1
5 char_bk A
1.137
1
5 char_bk B
1.156
1
5 char_bk C
1.179
1
5 char_bk D
1.168
1
5 char_bk E
1.119
1
5 char_bk F
1.558
1
5 char_bk G
1.266
1
5 char_bk H
char_bk I
1.383
1
5 char_bk J
1.355
1
5 char_bk K
1.253
1
5 char_bk L
1.202
1
5 char_bk M
1.201
1
5 char_bk N
1.182
1
5 char_bk O
1.184
1
5 char_bk P
1.083
1
5 char_bk Q
1.011
1
5 char_bk R
1.156
1
5 char_bk S
char_bk T
1.257
1
5 char_bk U
1.211
1
5 char_bk V
1.065
1
5 char_bk W

企業数
528
520
529
529
530
518
522
513
530
520
500
521
518
488
517
515
511
509
523
525
522
512
514

平均値
3.530
3.402
4.093
4.019
4.104
3.776
3.295
2.556
3.653
3.550
2.600
3.622
3.154
2.766
3.768
3.676
3.411
3.246
3.554
3.501
3.609
3.178
2.759

最大 最小
標準偏差
値
値
0.958
1
5
0.934
1
5
0.886
1
5
0.909
1
5
0.880
1
5
0.918
1
5
1.300
1
5
1.110
1
5
1.281
1
5
1.183
1
5
1.218
1
5
0.991
1
5
1.133
1
5
1.217
1
5
0.835
1
5
0.843
1
5
0.892
1
5
0.777
1
5
0.926
1
5
0.995
1
5
0.909
1
5
1.006
1
5
0.928
1
5

（平均値の
差）
-0.455-0.288-0.276-0.485-0.535-0.582-0.1070.034-0.1550.202-0.538-0.2620.125-0.594-0.630-0.518-0.377-0.562

char_nb 19
130
2.985
-0.625char_nb 20
132
3.000
-0.178char_nb 21
130
2.369
-0.390
出典）筆者計算による。
注）各変数は、表２の各項目をどの程度重視しているかを表し、5（「非常に重視している」）から1（「全く重視していない」）までの正数値を取る。

図１ 貸金業と銀行の審査項目の重視度（平均値、全サンプル）
4.5

4.0
A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

L

M

N

O

P

Q

R

S

T

U

V

W

3.5
銀行
貸金業
3.0

2.5
1

2.0

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

表４ 貸金業と銀行の審査項目の重視度の差（同一企業）

項目① 業種② 企業規模③ 債務償還能力（債務償還年数等）④ 安全性（自己資本比率等）⑤ 収益性（売上高経常利益率等）⑥ 成長性（売上高成長率等）⑦ 不動産担保⑧ 不動産以外の物的担保⑨ 本人保証⑩ 第三者保証⑪ 代表者の資質⑫ 代表者の個人資産⑬ 代表者の倒産歴⑭ 事業基盤（顧客基盤・供給体制）⑮ 事業上の強み弱み（製品力・技術力）⑯ 情報開示の頻度や質⑰ 外部機関の評価⑱ 当該貸金業者・銀行との取引年数・回数⑲ 担当者と貴社との信頼関係⑳ 他の貸金業者や銀行の動向㉑ 貴社の公認会計士や税理士の評判
出典：筆者計算による。

char_nbchar_bk

平均値

平均値

char_nb-char_bk

企業数
108
107
108
107
106
105
108
104
107
104
107
106
101
104
107
106
105
106
105
107
106

3.093
3.187
3.833
3.579
3.670
3.267
3.250
2.683
3.421
2.760
3.131
2.877
2.950
3.221
3.075
2.934
2.819
2.972
2.943
3.028
2.377

3.694
3.598
4.194
4.028
4.104
3.752
3.611
2.808
3.850
2.971
3.757
3.368
3.208
3.769
3.720
3.462
3.486
3.443
3.533
3.421
2.830

平均値
-0.602-0.411-0.361-0.449-0.434-0.486-0.361-0.125-0.430-0.212-0.626-0.491-0.257-0.548-0.645-0.528-0.667-0.472-0.590-0.393-0.453

最大 最小
値
値
1.311
-4
3
1.141
-4
2
1.131
-4
2
1.207
-4
2
1.155
-4
2
1.178
-4
2
1.443
-4
4
1.327
-4
4
1.214
-4
2
1.518
-4
3
1.278
-4
3
1.106
-4
3
1.007
-4
3
1.051
-4
1
1.151
-4
3
1.071
-4
2
1.016
-4
1
1.455
-4
4
1.439
-4
4
1.242
-4
3
0.996
-3
2

標準偏差

差の検定
p値
0.000 ***
0.000 ***
0.001 ***
0.000 ***
0.000 ***
0.000 ***
0.011 **
0.339
0.000 ***
0.158
0.000 ***
0.000 ***
0.012 **
0.000 ***
0.000 ***
0.000 ***
0.000 ***
0.001 ***
0.000 ***
0.002 ***
0.000 ***

表５ 貸金業と銀行の貸出技術因子（因子負荷量）
貸金業
Variable

銀行

Factor1 Factor2 Factor3

Uniqueness

Variable

Factor1 Factor2 Factor3

Uniqueness① 業種

char_nb1

0.502

0.115

0.201

0.475 A 業種

char_bk1

0.523

0.100 -0.015

0.676② 企業規模char_nb2

0.373 -0.006

0.447

0.458 B 企業規模

char_bk2

0.646

0.042 -0.092

0.611

char_bk3

0.753

0.047 -0.117

0.479

char_bk4

0.862 -0.012 -0.219

0.413

char_bk5

0.824 -0.012 -0.054

0.373

char_bk6

0.614

0.000

0.102

0.547

char_bk7

0.107

0.571 -0.032

0.622

債務償還能力（債務償③
還年数等）
安全性（自己資本比率④等）
収益性（売上高経常利⑤
益率等）
成長性（売上高成長率⑥
等）⑦ 不動産担保⑧

不動産以外の物的担
保

債務償還能力（債務償還年数等）
安全性（自己資本比率等）
収益性（売上高経常利益率等）
成長性（売上高成長率等）

char_nb3

0.040

0.072

0.709

0.397 C

char_nb4-0.070

0.049

0.861

0.284 D

char_nb5

0.075 -0.024

0.870

0.180 E

char_nb6

0.343 -0.100

0.698

0.202 F

char_nb7-0.043

0.662

0.112

0.507 G 不動産担保

char_nb8-0.239

0.766

0.066

0.533 H

不動産以外の物的担
保char_bk8

0.087

0.662 -0.106

0.555

I

信用保証協会の保証

char_bk9-0.0870.515 -0.057

0.786⑨ 本人保証char_nb9

0.139

0.596

0.047

0.487 J 本人保証

char_bk10 -0.007

0.609

0.088

0.584

⑩ 第三者保証

char_nb10 -0.009

0.687

0.049

0.497 K 第三者保証

char_bk11 -0.080

0.745 -0.107

0.540⑪ 代表者の資質

char_nb11

0.483

0.311

0.139

0.343 L 代表者の資質

char_bk12

0.149

0.317

0.309

0.610

⑫ 代表者の個人資産

char_nb12

0.107

0.802 -0.034

0.276 M 代表者の個人資産

char_bk13 -0.096

0.740

0.083

0.463

⑬ 代表者の倒産歴

char_nb13

0.284

0.663 -0.166

0.407 N 代表者の倒産歴

char_bk14

0.646 -0.030

0.566

事業基盤（顧客基盤・⑭
char_nb14
供給体制）
事業上の強み弱み（製⑮char_nb15
品力・技術力）

0.597

0.267

0.122

0.781

0.081

0.083

事業基盤（顧客基盤・
0.244 O
char_bk15
供給体制）
事業上の強み弱み（製0.213 P
char_bk16
品力・技術力）0.050

0.492 -0.093

0.306

0.566

0.531 -0.118

0.346

0.486

⑯ 情報開示の頻度や質

char_nb16

0.636

0.103

0.215

0.268 Q 情報開示の頻度や質

char_bk17

0.514 -0.095

0.333

0.510

⑰ 外部機関の評価

char_nb17

0.630

0.259

0.017

0.326 R 外部機関の評価

char_bk18

0.366

0.159

0.162

0.677

char_bk19 -0.068

0.032

0.718

0.514

char_bk20 -0.171 -0.043

0.837

0.440

char_bk21 -0.012 -0.024

0.735

0.482

char_bk22

0.166

0.284

0.221

0.710

char_bk23

0.030

0.313

0.323

0.696

当該貸金業者との取引⑱
char_nb18
年数・回数
担当者と貴社との信頼
char_nb19
関係
他の貸金業者や銀行⑳
char_nb20の動向
貴社の公認会計士や㉑
char_nb21
税理士の評判
企業数=115
出典）筆者計算による。
⑲

0.503

0.239

0.061

0.963 -0.240

0.019

0.516

0.010

0.281

0.667 -0.002 -0.051

当該銀行との取引年
0.491 S
数・回数
主たる銀行であるか否Tか担当者と貴社との信頼0.270 U
関係
他の貸金業者や銀行
0.474 Vの動向
貴社の公認会計士や0.597 W
税理士の評判
企業数=434

表６ 貸金業と銀行の貸出技術因子の差（同一企業）
貸金業

銀行

貸金業-銀行項目

企業数

財務諸表貸出因子

82

0.142

0.226

0.204

0.128

担保保証因子

82

0.080

0.491

0.482

0.000

リレーションシップ貸出因子

82-0.0090.934-0.0180.902

出典：筆者計算による。

平均値

有意性の
検定(p値）平均値

有意性の検定(p値）

平均値

***

標準偏
差の検定
最大値 最小値
差(p値)-0.0620.991-2.734

2.040

0.572

-0.4020.792-2.3531.676

0.000 ***

0.009

1.205

-3.3452.801

0.946