日興リサーチレビュー

Research Report

地方銀行の貸出金利回りに関する分析
地域・規模・貸出先構成比が与える影響について

2019 年 4 月

資産運用研究所山本

要直紀

約低金利の長期化に伴う金融機関の経営環境悪化が取り沙汰されて久しい。2019 年 3 月に公表された日銀考査の実施方針や金融庁の金融行政方針・金融レポートにおいても、本業とみなされている預貸業務の「収益性」に関心が集まっている。
本稿では、収益性という観点から地方銀行の貸出金利回りに着目し、地域、規模といった要因に加え、貸出先構成比が貸出金利回りに与える影響について計量的に分析を行った。
その結果、地方銀行の貸出金利回りには地域、規模、貸出先構成比の違いが影響することが示された。地方銀行の収益性を示す指標の一つとして、貸出金利回りを評価する際には、全国横並びによる一律の評価を行うのではなく、これらの地域、規模、貸出先構成比による要因も考慮した上で評価を行う必要があると考えられる。

目次
1. はじめに
2. 地方銀行の貸出金利回りに影響を与える要因
3. モデルによる地域・規模・貸出先構成比の影響の推計と結果
4. まとめ1. はじめに低金利の長期化に伴う金融機関の経営環境悪化が取り沙汰されて久しい。2019 年 3 月に公表された日銀考査の実施方針や金融庁の金融行政方針・金融レポートにおいても、本業とみなされている預貸業務の「収益性」に関心が集まっている。なかでも地方銀行1は、人口減少・少子高齢化による地域経済の動態変化に大きく影響を受けていると考えられる。そこで本稿では、金融機関の収益性という観点から地方銀行の貸出金利回りに着目し検証を行う。検証にあたっては[本山・田中2017]が地方銀行の貸出金利回りを地域・規模といった要因で記述したモデルをベースに、近年地方銀行が積極的な取り組みを行っているとの指摘のある「ミドルリスク企業向け」や「不動産業向け」貸出についてもモデルに組み1

本稿では、一般社団法人全国地方銀行協会会員行（64 行）および一般社団法人第二地方銀行協会加盟行（2018 年 3 月時点 41行）をあわせた 105 行を総称して「地方銀行」とする。

本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

1

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入れ、貸出金利回りに影響を与えると考えられる要因について計量的に分析を行った。
本分析では 2018 年 3 月時点で現存する地方銀行のうち貸出金利回りの外れ値を除いた 104 行を対象とした。また、地域に関しては 7 地域に分け、銀行の規模に関しては、2018 年 3 月期における預金量により 3 つに区分した。

図表 1：分析に用いたデータ
項目

内容

分析期間

2014 年 3 月期～2018 年 3 月期

分析対象行2018 年 3 月時点で現存する地方銀行のうち外れ値を除いた 104 行

使用データ

単体の本決算データ

地域

7 地域：北海道・東北、関東、中部、近畿、中国、四国、九州・沖縄

規模2018 年 3 月期における預金残高をもとに、次の 3 つに分類：①5 兆円以上、② 2 兆円以上 5 兆円未満、③ 2 兆円未満

（出所）日興リサーチセンター

2. 地方銀行の貸出金利回りに影響を与える要因
図表 2：貸出金利回りの地域別平均値の推移
2.40
2.20

貸出金利回り（％）

2.00
1.80
1.60

1.40
1.20
1.00
0.80

九州・
沖
縄
2014年3月期

2017年3月期

四国

中国

2015年3月期

近畿

中部

関東

2016年3月期

北海道
・
東
北

2018年3月期（出所）BancMonitorContrast より、日興リサーチセンターが作成

本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

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図表 2 は対象 104 行の地域別貸出金利回りの単純平均値の年度別推移である。貸出金利回りの全国的な水準が年々低下していることがわかる。また、地域別貸出金利回りの水準を見てみると、「中部」が低く「九州・沖縄」や「四国」が高いといった傾向がわかる。
図表 3 は 2018 年 3 月期の対象 104 行の預金残高と貸出金利回りの散布図である。預金残高が大きくなる（＝銀行の「規模」が大きくなる）につれ貸出金利回りが低下する傾向にあることがわかる。

図表 3：2018 年 3 月期 貸出金利回り対預金残高（出所）BancMonitorContrast より、日興リサーチセンターが作成

図表 4 は前述の地域別、規模別貸出金利回りの年度別推移をまとめたものである。過去 5 年間では地域別、規模別の貸出金利回りに一定の傾向があることがわかる。

図表 4：貸出金利回りの属性別平均値の推移（単位：％）
項目
全行平均
北海道・東北
関東
中部
近畿
中国
四国
九州・沖縄
預金残高５兆円以上
預金残高２兆円以上５兆円未満
預金残高２兆円未満（参考）１０年国債利回り 年度平均

2014年3月期
1.64
1.55
1.65
1.50
1.57
1.63
1.77
1.83
1.37
1.52
1.87
0.69

2015年3月期
1.54
1.44
1.54
1.40
1.47
1.53
1.67
1.74
1.28
1.41
1.76
0.48

2016年3月期
1.44
1.35
1.44
1.31
1.38
1.42
1.56
1.65
1.20
1.32
1.66
0.29

2017年3月期
1.33
1.24
1.33
1.20
1.25
1.31
1.44
1.55
1.10
1.21
1.55
-0.05

2018年3月期
1.26
1.19
1.26
1.13
1.17
1.23
1.371.49
1.05
1.14
1.47
0.05

（出所）BancMonitorContrast より、日興リサーチセンターが作成

本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

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2019 年 3 月 19 日に公表された日本銀行の「2019 年度の考査の実施方針等について」によると、昨年度考査で「金融機関では、収益力の強化に向けて信用リスク面では、ミドルリスク企業向けや不動産業向け貸出」への積極的なリスクテイクを進めているとしている。
そこで、本稿では各行の開示資料で公表されている貸出先別残高を基に、図表 5 の定義に従い「中小企業構成比」、「不動産業構成比」、「住宅ローン構成比」、「個人ローン構成比」を、地方銀行のリスクテイク指標としてモデルに取り入れた。

図表 5：貸出先構成比の定義
項目

定義

中小企業構成比（中小企業等貸出残高－消費者ローン）／貸出残高

不動産業構成比不動産業貸出残高／貸出残高

住宅ローン構成比

住宅ローン／貸出残高

個人ローン2構成比（消費者ローン－住宅ローン）／貸出残高

図表 6：貸出金利回り対貸出先構成比（2018 年 3 月期）（出所）BancMonitorContrast より、日興リサーチセンターが作成
2

一般的に個人向けローンは消費者ローンとして開示されているが住宅ローンを含んだ数値となっているため、住宅ローンを差し引いた値を個人ローンとして定義した。

本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

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3. モデルによる地域・規模・貸出先構成比の影響の推計と結果地方銀行の貸出金利回りにおける個別差・地域差を定量的に把握するため、[本山、田中 2017]のモデルをベースに貸出先構成比を加えた下記のモデル3による回帰分析を行う。

貸出金利回り＝ 全行共通プレミアム + 各行固有プレミアム※ + 地域要因 + 規模要因 + 年変動※
+ 中小企業構成比 ＋ 不動産業構成比 ＋ 住宅ローン構成比 ＋ 個人ローン構成比+（全行共通の追随率+各行固有の追随率※）×市場金利+誤差項※各行固有プレミアム、年変動、各行固有の追随率は平均が０となるランダム項。

上記モデルにより、貸出金利回りは①市場金利に連動して決定される要因（市場金利要因）と、②それ以外の要因（以下、プレミアム要因）に分解される。
市場金利要因は、全行共通の追随率と各行固有の追随率で決定される要因に分解されるが、各行固有の追随率は平均が０となるランダム項として定義しているため、個別行の固有の追随率が正の値であれば業界平均よりも市場金利に対する感応度が高く、負の値であれば業界平均よりも感応度が低いと判断できる。
プレミアムに関しても各行固有のプレミアムをランダム項と定義しているため、個別行の固有プレミアムの符号と係数で個体差が確認できる。

図表 7：本稿のモデルによる貸出金利回り要因分解のイメージ

貸出金利回り市場金利要因プレミアム要因
全行共通

各行固有

市場金利に対して上乗せするプレミアム

貸出先構成比

地域要因

規模要因

年変動

全行共通

各銀行が持つ固有の要因

本店所在地の違いが与える要因

預金量残高の規模の差が与える要因

年変動の影響が与える要因

年度ごとの市場金利による要因
追随率×市場金利に相当

誤差

各行固有（出所）日興リサーチセンター作成

3

マルチレベルモデルの手法を用いた。何らかの階層構造あるいはグループ構造を持つデータを分析する際に有効とされるモデル。

本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

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上記モデルにおける固定項の推計結果を図表 8 にまとめた。

図表 8：モデルによる推計結果

回帰係数

標準誤差

全行共通プレミアム

0.624

0.096.75

北海道・東北-0.051

0.06

-0.89

関東

---

中部

-0.122

0.05

-2.27

近畿

-0.074

0.06

-1.27

中国

-0.012

0.07

-0.18

四国

0.023

0.07

0.33

九州・沖縄

0.115

0.05

2.21

5兆円以上

---

2兆円以上5兆円未満

0.095

0.04

2.14

*

2兆円未満

0.352

0.05

7.73

***

中小企業構成比

0.008

0.00

6.29

***

不動産業構成比

0.001

0.00

0.43

住宅ローン構成比

0.004

0.00

3.44

***

個人ローン構成比

0.011

0.00

4.54***

0.496

0.07

7.37

***

地域

規模
貸
出先

全行共通追随率

---

---

ｔ値

---

有意水準
***
---

---

**---

（有意水準： ‘***’ 、‘**’、‘*’ はそれぞれ 0.1％、1％、5％の有意水準を示す。）（出所）BancMonitorContrast より、日興リサーチセンターが作成

地域プレミアムは「関東」を基準とした。「中部」は回帰係数が-0.122、５％水準で有意となっている。本モデルとしての解釈は地域差として「中部」は「関東」と比較して 0.122％貸出金利回りが低いことを意味する。また、「九州・沖縄」は 5％有意で 0.115％貸出金利回りが高い。一方、「四国」については［本山・田中 2017］では金利押し上げ効果が観測されたが、本分析では有意水準 5％では帰無仮説が棄却されず、効果の統計的な有意性は低くなっている。
規模プレミアムは「5 兆円以上」を基準とした。
「2 兆円以上 5 兆円未満」については回帰係数+0.095、5％水準で有意、また「2 兆円未満」については回帰係数+0.352、0.1％水準で有意となっており、規模の小さな地方銀行ほど貸出金利回りが高くなる傾向が改めて確認できた。規模による影響については、［本山・田中 2017］ではそれぞれの規模の銀行の貸出先の信用力による影響を指摘していたが、貸出先の影響が後述の貸出先指標で説明されていると考えると、規模の効果は貸出に係る費用等が貸出金利回りに反映された結果（規模の大きい銀行ほど貸出に係る費用が相対的に小さい）ではないかと考えら

本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

6日興リサーチレビューれる。
貸出先構成比をみると、「中小企業比率」、「住宅ローン構成比」、「個人ローン構成比」は 0.1％水準で有意となり、かつそれぞれの回帰係数もプラスとなっており、これらの貸出先を増やすことで貸出金利回りにプラスの効果があることが確認できた。

4. まとめ
今回の分析では地方銀行の貸出金利回りを地域と規模で分解した［本山・田中 2017］モデルに、4 つの貸出先指標（「中小企業構成比」、「不動産構成比」、「住宅ローン構成比」、「個人ローン構成比」）を追加し、過去 5 年間のデータを基に分析を行った。その結果、「中部」と「九州・沖縄」には「地域性」が貸出金利回りに影響を与えていることを確認することができた。また「規模」の小さな地方銀行ほど貸出金利回りが高くなる傾向が確認できた。さらに貸出先構成比による貸出金利回りの影響に関しては、「中小企業」、「住宅ローン」、「個人ローン」といったミドルリスク向け貸出を増やすことで相対的に貸出金利回りにプラスの効果があることが確認できた。
以上の結果から、地方銀行の収益性を示す指標の一つとして貸出金利回りを評価する際には、単純に全国横並びによる一律の評価を行うのではなく、「地域」「規模」「貸出先構成比」等の要因も考慮した上で評価を行う必要があると考えられる。

なお、貸出先指標としての業種構成比には今回対象とした 4 つの指標の他にも、「製造業」、「卸売業・小売業」、「地方公共団体」等といった指標や、「経費率」、「与信費用率」等のコストを表す指標を公表データから算出しモデルに組み入れることは可能である。ただし、今回の分析では①近年地方銀行が積極的な取り組みを行っているとの指摘のある「ミドルリスク企業向け」貸出の効果を確認したかったこと、②対象データ数（過去 5 年間 104 行分、延べ 520 セットのデータ）の制約から説明変数を増やすことによるモデルの過剰適合を懸念し、極力シンプルなモデルとした。また、今回のモデルでは貸出金利回りという「収益性」に着目したモデルとなっているが、資産運用においては「収益性」と同時に「リスク」の評価も必要であろう。今後の課題としては、引き続き「地域」、「規模」といった属性が貸出金利回りに与える影響を考慮しつつ、より精緻な指標を取り入れ、「リスク」の観点からも評価できるモデルを構築することだと考えている。

参考文献
本山真・田中良典[2017],「地域銀行における貸出金利回りの分析

一般線形混合モデルによるプレミアムと追随率の推定」, 日興リサーチレビュー, 2017 年 8 月

本資料は、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本資料は、情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本資料の著作権は当社に帰属し、本資料の転用および販売は固く禁じられております。

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