（ 117 ）銀行の貸出ポートフォリオの構造と含意：業種別貸出データによる実証分析

澤

田

充＊

出ポートフォリオの集中化は，銀行リスクを高め

要約ることなく，パフォーマンスを改善する可能性を本研究では，1991 年から 2011 年における業種

示唆している．

別貸出データを用いて，日本の銀行の貸出ポート
フォリオの構造を明らかにし，それらがどのよう

JEL Classification: G11, G21, G28

な含意を持つのかについて分析を行なった．貸出
１．はじめにポートフォリオの構造に関する指標として，HHI（Herﬁndahl-Hirschmann Index） に 加 え，DMC（Dsitance measure of concentration） を 用 い る

標準的なポートフォリオ理論に基づけば，銀行ことで，銀行自身の戦略的なポートフォリオ選択

は貸出先を分散化することで自身の貸出ポートを捉えることを試みている．貸出ポートフォリオ

フォリオのリスクを削減することが可能である．

の構造を分析した結果，この 20 年間で銀行の貸また，情報非対称性に基づく金融仲介理論の研究

出ポートフォリオの構成に大きな変化が生じ，特においても，貸出先の分散化は，モニタリングやに，2000 年以降にポートフォリオの集中化が進スクリーニングといった金融仲介の費用を下げるん で い る こ と が 確 認 さ れ た． さ ら に，HHI ととされている（Diamond, 1984; Boyd and Prescott,

DMC の銀行間におけるばらつきを比較した結1986）．実際，銀行の貸出エクスポージャーにつ果， 産 業 構 造 に 規 定 さ れ や す い HHI に 比 べ，いて何らかの上限を設けている国は多く，政府やDMC のばらつきはより大きいことが確認され規制当局の間にも，銀行が貸出ポートフォリオをた．第二に，貸出ポートフォリオの集中度が銀行分散化することが金融システムの安定性にとってのパフォーマンスおよびリスクに与える影響を分より好ましいとの認識が深く浸透している．一方

析した結果，DMC は銀行の市場価値に正の影響で，近年の理論研究では，貸出ポートフォリオのを与えており，内生性やラグ付き従属変数の影響分散化が必ずしも銀行に便益をもたらさない可能を考慮しても，頑健な結果が得られた．一方で，性が示されている．Winton（1999）は理論モデ

HHI の銀行のパフォーマンスへの正の影響は検ルを用いて，貸出ポートフォリオの分散化の便益

出されなかった．さらに，リスクへの影響についは，銀行の破綻リスクの水準に依存する可能性をては，HHI および DMC ともに強い効果は検出さ明らかにしている．また，コーポレートファイナ

れなかった．これらの結果は，DMC に基づく貸ンスの観点からも，エージェンシーコストを下げたり，経営の専門性を向上させることで，企業は＊日本大学経済学部，〒 101-8360 東京都千代田区三崎町 1-3-2 E-mail：sawada.michiru@nihon-u.ac.jp

事業を集中化することでより多くの便益を享受できるとする研究が数多く存在する（Jensen and− 25 −（ 118 ）経済集志

第 84 巻

第２号

Meckling, 1976; Berger and Ofek, 1995; Denis et

効果を定量的に把握する上で十分長い期間だと考al., 1997; 他）．

えられる．

このように，貸出ポートフォリオの構造がどの本研究の構成は以下の通りである．
第２節では，

ように決定されるべきかについては，これまで先行研究を概観し，第３節でデータおよびサンプ

様々な観点から理論的な考察が行われてきた．一ルの選別方法について説明する．第４節は，実証方で，近年，研究者や政策当局の関心はより実証

分析の方法を述べ，第５節で実証分析の結果を報的な問題に移りつつある．本研究では，日本の銀告する．第６節はまとめに当てられる．

行産業のデータを用いて，銀行の貸出ポートフォ
２．先行研究リオの構造を明らかにし，それらがどのような含意を持つのかについて実証的に明らかにする．より具体的には，1991 年から 2011 年における銀行

本節では，
貸出ポートフォリオ分散化（集中化）の業種別貸出データを用いて，貸出ポートフォリ

が銀行のパフォーマンスやリスクにどのような影

オの集中度を計測し，その特徴を明らかにする．

響を与えるかついて，先行研究の成果を整理しな

その際，貸出ポートフォリオの集中度の尺度としがら考察していく．まず，理論的な視点から貸出て，ハーフィンダール指数（Herﬁndahl-Hirschmann

ポートフォリオの便益について分析した研究としIndex ：HHI）と距離に基づく集中度（distanceて，Diamond（1984）や Cerasi and Daltung（2000）

measure of concentration :DMC）を用いている．

などが挙げられる．そこでは，貸出ポートフォリ

HHI は先行研究の多くで用いられているため貸オの分散化により，銀行の破綻リスクを下げる効

出ポートフォリオの構造を他の国のデータと比較

果や借り手に対するモニタリングのインセンティできる利点があるものの，この指標は各国の産業ブを高める効果が存在することが示されている．

構造に規定される部分が大きく，銀行自身の戦略

一方，Acharya et al.（2006）は，貸出ポートフォ

的意思決定が十分に反映されていない可能性が残リオの分散化が必ずしも銀行の便益にならない可される．一方で，DMC は，産業構造の規模がコ能性について論じている．そこでは，貸出ポート

ントロールされているという点で，個々の銀行のフォリオを十分に分散化させている銀行（多くのポートフォリオ戦略をより強く反映する指標だと産業に貸出を行なっている銀行）は，いくつか産考えられている．本研究では，これら２つの指標

業について専門的な知識を有しておらず，情報のを用いることで，銀行の貸出ポートフォリオの構蓄積が不十分である状況を想定している．このよ

造をより幅広い観点から捉えることを試みていうなケースでは，銀行が得意分野にポートフォリ

る．

オを集中化するケースに比べて，借り手に対する加えて，本研究では，貸出ポートフォリオの構
造が金融システムにどのような含意を持つのかに

モニタリングや貸出先の選別が非効率になる可能性が指摘されている．

つ い て 実 証 的 に 明 ら か に す る た め に，HHI やさ ら に，Winton（1999） の 理 論 モ デ ル で は，

DMC が銀行のパフォーマンスやリスクに対して貸出ポートフォリオ分散化の効果は，銀行の破綻

どのような影響を与えるかについて計量的に考察

リ ス ク 水 準 に 依 存 す る 可 能 性 を 示 し て い る．

する．本研究の分析期間は，1990 年代以降の約

Winton（1999）によれば，銀行の破綻リスクが20 年間であり，様々な経済状況を含んでいる．

中程度である時，銀行は貸出ポートフォリオを分

先行研究の多くが５年から７年程度の比較的短い

散化することで銀行自身の破綻リスクを下げるこ

期間を分析対象としていたことを考慮すると，本とができる．何故なら，ポートフォリオの分散化

研究の分析期間は，貸出ポートフォリオ集中化のにより貸出からの収益の分布がより平均値を中心− 26 −

銀行の貸出ポートフォリオの構造と含意：業種別貸出データによる実証分析（澤田）（ 119 ）に厚みを増す形状にシフトするためである．しか一方，貸出ポートフォリオの分散化が銀行のパし，銀行の破綻リスク水準が極端に高い場合には，

フォーマンスに正の影響を与えることを報告して貸出を行っている多く経済部門の中で，たった１いる実証研究も存在する．Rossi et al.（2009）は，つの経済部門へ負のショックでさえ，銀行を破綻

オーストリアのデータに基づき，貸出ポートフォ

させてしまう可能性がある．このケースは，貸出

リ オ の 分 散 化 は 銀 行 の 収 益 効 率 性（Proﬁt

ポートフォリオの分散化が，逆に，銀行の破綻リ

eﬃciency）を高め，信用リスクを下げることをスクを高める可能性があることを示唆するもので明らかにしている．Bebczuk and Galindo（2008）

ある．最後に，銀行の信用リスクが十分に低い場

はアルゼンチンの銀行産業について，同様の結果

合は，貸出ポートフォリオの分散化による収益分を得ている．

布の変化は銀行の信用リスクに対してほとんど影

日本のデータを用いた研究として，立花・畠田

響しない．Winton（1999）の理論モデルの結果（2009）が挙げられる．同研究では，地方銀行のをまとめると，貸出ポートフォリオの分散化（集業種別貸出データを用いて，貸出ポートフォリオ中化）の効果は，銀行の破綻リスクに応じて逆 Uの分散化が銀行の収益性（ROA）およびリスク

字型（U 字型）の形状になると考えられる．

（ROA の標準偏差）に与える影響を検証している．

貸出ポートフォリオの分散化（集中化）の効果

本研究でも同様に日本の銀行産業のデータを用いを実証的な視点で考察している研究では，各銀行ているが，いくつかの点で，立花・畠田（2009）の産業別もしくは業種別の貸出ポートフォリオにとは異なる．立花・畠田（2009）では，貸出ポー

1）

関 す る デ ー タ を 用 い て い る ．Acharya et al.

トフォリオ分散化の効果だけでなく，業務の分散（2006）は，イタリアの銀行産業のデータに基づき，化（収益構造の分散化）の効果を検証しており，貸出ポートフォリオの分散化（集中化）は銀行の幅広い意味での銀行による分散化の効果を検証し収益を下げ（上げ），リスクを高める（下げる）ている．一方，本研究では貸出ポートフォリオのことを実証的に明らかにしている．さらに，貸出分散化（集中化）の効果に焦点を当てているため，

ポートフォリオの集中化の効果は，銀行の破綻リ先行研究と比べより詳細な分析が行われている．

ス ク に 応 じ て U 字 型 に な る こ と を 確 認 し，

立花・畠田（2009）では，分析対象が地方銀行のWinton（1999）の理論モデルを支持する結果を

財務収益性に焦点が当てられていたのに対し，本得ている．また，Tabak et al.（2011）はブラジ研究では，都市銀行，信託銀行および地方銀行をルの銀行産業，Hyden et al.（2007）はドイツの含む商業銀行全体を対象とし，また，パフォーマ

銀行産業のデータをそれぞれ用いて，貸出ポート

ンスおよびリスクの指標についても，マーケット

フォリオの分散化によって銀行の収益性が悪化す

データと財務指標の両方から分析が行われていることを確認している．これらの３つの研究の結る．さらに，
先行研究においては，
貸出ポートフォ

果は，貸出ポートフォリオの分散化が必ずしも銀リオ分散化（集中化）の指標として，ハーフィン

行の便益にならないことを示唆するものである．

ダールインデックスを用いているのに対し，本研

Mercieca et al.（2007）および Berger et al.（2010）においても，貸出ポートフォリオの分散化について実証的な分析が行われている．そこでは，銀行の貸出ポー
トフォリオとして，貸出形態別データが用いられている．Mercieca et al.（2007）はヨーロッパの小規模銀行，Berger et al.（2010）は，中国の銀行産業に焦点を当て分析を行っており，貸出ポートフォリオの分散化の便益は確認されていない．

1）

究では，この指標に加え，距離に基づく集中化指標（Distance measure of concentration）を併用している．距離で測った集中化指標は，産業構造
が規模をコントロールされているという点で，個々の銀行のポートフォリオ戦略をより強く反映する指標だと考えられる．本研究では，これら２つの集中化指標の基本的な性質とそれらが与える− 27 −

（ 120 ）経済集志

第 84 巻第２号

影響の違いを比較している．
推計方法については，

タは Nikkei NEEDS‒Financial Quest から抽出し先行研究では十分に検討されていなかったポートている．各銀行の貸出ポートフォリオの情報は，フォリオの分散化と銀行のパフォーマンスに関す

銀行財務データに含まれる業種別貸出データに基る内生性の問題について，本研究では固定効果モ

づいている．このデータでは，銀行の貸出先がデルや IV 推計を行うことで，この問題を明示的

12 業種（製造業，農林水産業鉱業，建設業，卸売・に取り扱っている．さらに，銀行のパフォーマン

小売業，金融保険業，不動産業，運輸通信業，電スの動学的性質を考慮したダイナミックパネル分

気・ガス・水道業，サービス業，地方公共団体，

析を行っている．

個人（その他含む）に分類され，各業種への貸出残高を把握することができる．本研究では，この３．データとサンプル情報を用いて各銀行の各業種に対する貸出シェア
を求め，ポートフォリオの集中度（分散化）の指

本研究の分析対象となる銀行は，株価のデータ

標を作成している（4.1 節参照）
．業種別貸出デー

を用いることから，上場している普通銀行，信託

タは，単体財務データのみ利用可能であるため，銀行及び銀行を傘下に保有するフィナンシャル

フィナンシャルホールディングスについては，傘ホールディングスである．ただし，フィナンシャ

下にある銀行のデータを足し合わせて，貸出シェ

ルホールディングスについては，連結ベースの銀アを算出している．

行財務データが利用可能な持株会社のみを対象とデータの選別については，日次ベースの株価収している．したがって，これらの財務データは，益率のデータが年間営業日の 80％以上利用可能

普通銀行の財務データと直接比較することができな銀行を分析対象としている．また，M&A に参る．ただし，持株会社と傘下の銀行の重複換算を加した銀行については，データの連続性に配慮し避けるために，フィナンシャルホールディングスて，M&A 直後のデータをサンプルから排除して傘下の銀行が上場している場合，当該銀行のデー

いる．最終的に分析対象となった銀行数（フィナ

タはサンプルから外している．

ンシャルホールディングス含む）
は 119 行であり，

本 研 究 の 分 析 期 間 は 1991-2011 年（1990-2010年度）までの 21 期間としている．本研究では先総サンプル数は，年・銀行ベースで 1616 となっている．

行研究よりも長い期間を分析対象としているた
４．分析手法め，銀行が貸出ポートフォリオを分散化および集中化する上で，より幅広い経済状況（景気循環や株式市場の動向など）を含んでいるという利点が

4.1

2）

ある ．銀行の財務データおよび株式市場のデー

貸出ポートフォリオ集中化（分散化）の指標

まず，各銀行の貸出ポートフォリオがどの程度集中化されているかを捉えるために，t 時点にお先行研究の分析期間は次の通りである．： 1993-99 年
におけるイタリアの銀行産業（Acharya et al., 2001），
1996-2002 年 の ド イ ツ の 銀 行 産 業（Hyden et al.,2007），1999-2003 年におけるアルゼンチンの銀行産業（Bebczuk and Galindo, 2008），1997-2003 年におけるオーストリアの銀行産業（Rossi et al., 2009），20032009 年におけるブラジルの銀行産業（Tabak et al.,2011）．日本の銀行産業については，立花・畠田（2009）
は，1983 年から 2007 年までの地方銀行データを５年ごとに５分割し，平均値をとって分析を行っている．

2）

ける第 i 銀行による第 k 部門への貸出シェア（相対的エクスポージャー）を以下のように定義する（ritk）:− 28 −

したがって，分析されているパネルデータは５期間となっている．

（ 121 ）銀行の貸出ポートフォリオの構造と含意：業種別貸出データによる実証分析（澤田）X
ritk = 12 itk
X itk

いる 4）．
⑴

DMCit =

k=1

1 12
ritk btk
2 k=1⑶

ここで，Xitk は t 時点における第 i 銀行による

ここで btk とは，t 時点におけるベンチマークポー

第 k 部門への貸出額（名目エクスポージャー）

トフォリオの中で第 k 部門が占める割合を示しを指す．銀行の業種別貸出データは 12 業種によっている．ベンチマークポートフォリオは，全てのて構成されているため，各部門への貸出額を足し銀行の貸出ポートフォリオを加重平均したもので合わせたものが総貸出額となる．本研究では，貸定義される．DMC の値は，０から１範囲に収ま出ポートフォリオの集中度に関して，２つの指標

るように正規化されている．この値が１に近いほを用いて分析を行う．第一の指標は，産業の競争ど当該銀行の貸出ポートフォリオは銀行全体の平状態などを表す指標として古くから用いられてい均的なポートフォリオとは乖離していること示し

るハーフィンダール・ハーシュマン指数（HHI）ており，相対的な意味において，当該銀行の貸出である．本研究では，この指標を用いて，t 時点

ポートフォリオが特定の部門に偏っていることをにおける第 i 銀行の貸出ポートフォリオの集中度示している．逆に，DMC の値がゼロに近づくほを，以下のように定義する．

ど，銀行全体の平均的なポートフォリオに近いこ

HHI it =12
k=1(ritk )2と を 意 味 し て い る．Pﬁngsten and Rudolph（2002）で指摘されているように，HHI は国内の⑵

産業規模や経済部門の規模により規定される部分

HHI の値は０から１の範囲をとり，この値が大が大きいのに対し，DMC は各経済部門の規模がきい（小さい）ほど，当該銀行の貸出ポートフォ

コントロールされている点で，各銀行による戦略

リオは集中化（分散化）していることを表してい的なポートフォリオ選択の要因をより強く反映しる．HHI は，先行研究の多くで用いられているている指標と考えられる．以下の分析では，銀行

ことから，銀行の貸出ポートフォリオの分散化（集の貸出ポートフォリオの基づく HHI と DMC の中化）の程度について国際的な比較が可能である．

特性の違いに着目しながら，実証分析を行う．

一 方，Pﬁngsten and Rudolph（2002） で 指 摘 されているように，各国の産業の規模がコントロー
ルされていないという問題点が伴う．そこで，
Pﬁngsten and Rudolph（2002），産業の規模をコ
ントロールするために，ベンチマークポートフォ
リオと当該銀行のポートフォリオの差を定量化
し，距離に基づく集中度（Dsitance measure ofconcentration, DMC）
）を提案している 3）．本研究においても，以下で定義される DMC を貸出ポー
トフォリオに関する第二の集中度の指標として用Pﬁngsten and Rudolph（2002）ではドイツの銀行産
業の貸出ポートフォリオの構造を詳しく分析されているものの，それらが銀行のパフォーマンスやリスクに与える影響については検証されていない．

3）− 29 −

4）

貸出ポートフォリオと銀行のパフォーマンスを分析した研究の中で，距離に基づく集中度を用いているのはブラジルの銀行を分析した Tabak et al.（2011）のみである．本研究における DMC の定義は，Tabak etal.（2011） に お け る，Absolute Distance Measure（ADM）に相当する．彼らの研究では，この指標以外に Relative Distance Measure（RDM）についても分析を行っている．RDM は，⑶式におけるベンチマー
クポートフォリオとの距離を相対的エクスポージャーとベンチマークポートフォリオの和で正規化したものである．以下の分析では，直接取り上げていないものの，本研究のサンプルを用いて RDM を算出している．
その結果，ADM との相関係数は 0.75 と大きく，回帰分析の結果も ADM を用いた結果とほとんど変わらないことを確認している．

（ 122 ）

4.2

経済集志

第 84 巻第２号のパフォーマンスやリスクにどのような影響を及パフォーマンスおよびリスクの指標

以下の分析では，貸出ポートフォリオの構造がどのような含意を持つかについて検証するため

ぼすかについて計量的に明らかにするために，以下の⑷式を推計する．

に，貸出ポートフォリオの集中化（分散化）と銀Yit =行のパフォーマンスおよびリスクの関係について
実証的な考察を行う．銀行のパフォーマンスなら

1

+

2

CM it + ・ Xit +2011
t=1992tTimet + vi + it ⑷びにリスク指標については，財務指標とマーケッ

ここで，被説明変数の Yit は上で定義した銀行

ト指標の両側面から分析を行う．まず，銀行のパのパフォーマンスやリスク指標を指し，第 i 銀行

フォーマンスについては，マーケット指標としての t 時点の値を用いる．CMit は貸出ポートフォ

時価簿価比率（market-to-book ratio, 以下 MTB），

リオの集中度を示す変数である（HHI and DMC）．

財務指標として総資産収益率（ROA）を用いる．

以下の分析では，この変数の係数（α２）に着目

MTB については，株式時価総額に総負債の簿価する．もしα２が正（負）であれば , 貸出ポートフォを足し合わせものを総資産の簿価で除した値で定リオの集中化（分散化）は当該銀行のパフォーマ

義される．MTB は，同じ産業内の企業間や異時

ンスやリスクを高めることを意味する．Xit は他

点間の比較が容易であり，企業価値や長期的なパのコントロール変数を示しており，以下の分析でフォーマンスの指標として幅広く用いられているは，銀行規模自己資本比率，費用収益比率，貸出（Keeley 1990, Lang and Stulz, 1994 他 ）
．ROA

成長率，
保有有価証券比率を用いる．銀行規模は，については経常収益を総資産で除した値を用い総資産の対数値を用いる．自己資本比率は総資本

る．

を総資産で除した会計上の自己資本比率を示してリスク指標については，マーケット指標としている．この変数は銀行の資本構成を表しており，

株価収益率のボラティリティー（stock return

銀行のパフォーマンスやリスクに対して様々な経

volatility 以下 SRV）を用いる．SRV は，株価の路を通じて影響する可能性があり（エージェン

日次データから株価収益率を算出し，その標準偏シーコスト，レバレッジ効果，負のショックに対差を各銀行について毎年算出した値を用いる．株するバッファーなど），どのような影響を及ぼす

価データについては，権利落ちならびに配当調整

かについては事前に特定するのは難しい．費用収済みの値を用いている．財務指標については，不益率は，経常費用を経常収益で除した値で定義さ良債権比率（NPL ratio）を用いる．ここで，各れ，コストの非効率性を表す変数であると考えら銀行の不良債権は，リスク管理債権（破綻先債権，れる．したがって，銀行のパフォーマンスに対し延滞債権，３カ月以上延滞債権，貸出条件緩和債ては負の影響，リスクに対しては正の影響（リス権の合計）により定義され，これを総貸出額で除クを高める効果）が予想される．貸出成長率につしたものを不良債権比率として用いる．この指標

いては，銀行の貸出機会を捉える変数であり，貸は各銀行を信用リスクの代理変数と考えられる．

出機会が豊富な銀行ほどパフォーマンスが高いこ

ただし，銀行のリスク管理債権額は 1998 年３月とが予想される．保有有価証券比率については，に公表が始まったため，不良債権比率を用いた場

銀行が保有している有価証券の多くが国債などの合の推計期間は 1998 年から 2011 年までとなる．

安全資産であることから，この比率が高い銀行ほどリスクは低いと考えられる．保有有価証券比率

4.3

貸出ポートフォリオの集中化（分散化）とのパフォーマンスへの影響については，貸出と比銀行のパフォーマンスおよびリスクの関係

べて安全資産で構成される有価証券からのリター

貸出ポートフォリオの集中化（分散化）が銀行

ンは一般に低い可能性が高いと考えられる．一方− 30 −

銀行の貸出ポートフォリオの構造と含意：業種別貸出データによる実証分析（澤田）（ 123 ）

で，金融危機など不良債権が増加する局面では貸フォリオの構成が大きく変化したことを示唆する

出収益率が大きく悪化する状況も考えられ，このものである．

変数のパフォーマンスへの影響は事前的に明らか

図２は，本研究の分析対象となっている銀行にでない．以下の分析では同時性の問題を考慮して，ついて，上で定義した HHI と DMC の平均値のこれらすべてのコントロール変数について，被説推移を示している．貸出ポートフォリオの集中度

明変数に対して１期ラグを取ったものを用いる．

を HHI で測ると，2000 年代に入るまで大きな変Timet は年次ダミーであり，マクロショックなど

動はなく，2000 年代以降に大きく上昇している

時間を通じた異質性をコントロールするものであことが確認できる．すなわち，2000 年代以降，る．さらに，銀行間の異質性をコントロールする

日本の銀行の貸出ポートフォリオは平均的に集中ために，各銀行の固定効果を捉える変数（vi）を化が進んだことを示唆するものである．一方，加えている．各変数の標準誤差の算出については，

DMC を基準にすると，2000 年代以降の上昇傾向

地域と年次をクラスターとし，クラスター内の誤は HHI と共通するものの，金融危機に直面した差 項 の 相 関 を 考 慮 し た 推 定 値（Cluster-robust

1990 年代後半に大きく下落していることが確認

5）

standard error）を用いるものとする ．

できる．言い換えると，各銀行がベンチマークとは異なるようなポートフォリオ選択をした可能性

５．実証分析の結果を指摘することができる．
図３−A と３−B では，1990 年から 2011 年の

5.1

各年次にける HHI と DMC の分布をボックスプ

貸出ポートフォリオの構造

図１−A，B は，1990 年から 2011 年まで業種

ロットにより示している．そこから，各年次にお別貸出シェアの平均値の推移を示している．図１

いて，DMC のばらつきのほうが HHI よりも大き−A から確認できるように個人・その他部門へいことが確認できる．HHI は産業構造などに規のシェアが 1990 年代の後半から急激に上昇して定される部分が大きいのに対し，DMC は個々のおり，また，図１−B において地方公共団体のシェ銀行の戦略的なポートフォリオ選択をより強く反アも着実に増加していることが読み取れる．一方

映していることが推察される．

で，製造業や卸小売など 1990 年時点でシェアが

表１に各変数の基本統計量が示されている．

高かった業種への貸出シェアは緩やかに減少してポートフォリオの集中度の指標である DMC といることが確認できる．製造業などの主力産業のHHI を比較すると，平均値はほぼ同じ水準であパフォーマンスが大きく悪化し不良債権が増加するのに対し，標準偏差は DMC の方が大きい．こる中で，銀行は比較的リスクの低い住宅ローンのの結果は DMC で計測した方が，各銀行の貸出シェアを高めることでポートフォリオの健全化を

ポートフォリオの集中度のばらつきが大きいこと図った可能性が考えられる．いずれにしても，こを示唆しており，上で見た図３の結果と整合的でれらの結果は，この 20 年間で銀行の貸出ポートある．また，HHI の平均値を先行研究における他国の銀行産業と比較してみると，日本の銀行が5）以下の分析では，各銀行を営業地域と業態に応じて14 のカテゴリーに分割している．地域については，
北海道／北東北エリア，南東北，北関東，南関東，中部，北陸，東海，関西，中国，四国，北九州，南九州／沖縄，都市部に分割し，業態については，都市部の銀行をフィナンシャルホールディングスとそれ以外（都市銀行，信託銀行）に分割している．

0.161 であるのに対し，イタリアの銀行では 0.237（Acharya et al., 2006），ドイツの銀行では 0.291（Hayden et al., 2007），ブラジルの銀行では 0.316（Tabak et al., 2011），アルゼンチンの銀行では0.55（Bebczuk and Galindo, 2008）であった．したがって，日本の銀行産業のポートフォリオは相− 31 −

（ 124 ）経済集志

第 84 巻

第２号

0.35
0.3
0.25

〇㐀ᴗ

0.2

ᘓタᴗ
༺኎䞉ᑠ኎ᴗ

0.15

㔠⼥ಖ㝤ᴗ
0.1
୙ື⏘ᴗ
0.05

ಶே䛭䛾௚

0
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
1990
図１−Ａ：業種別貸出シェアの推移（シェアの高いグループ）

0.18
0.16
0.14

㐠㍺㏻ಙᴗ

0.12

㟁Ẽ䞉䜺䝇䞉Ỉ㐨ᴗ

0.1

䝃䞊䝡䝇ᴗ

0.08
ᆅ᪉බඹᅋయ
0.06
㎰ᯘỈ⏘ᴗ
0.04
㖔ᴗ
0.02

1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011

0

図１−Ｂ：業種別貸出シェアの推移（シェアの低いグループ）− 32 −

（ 125 ）銀行の貸出ポートフォリオの構造と含意：業種別貸出データによる実証分析（澤田）

0.18
0.175
0.17
0.165
0.16

HHI
DMC

0.155
0.15

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993

1992

1991

0.14

1990

0.145

図２：貸出ポートフォリオ分散化指標の推移

対的に高度に分散化されているといえる．表２は数は正であり統計的に５％水準で有意である．す説明変数間の相関係数を示している．DMC と

なわち，貸出ポートフォリオの集中化が銀行の将

HHI の相関係数 0.37 であり，ポートフォリオの来の収益に貢献する蓋然性が高いと株式市場に評

集中度指標間の相関としては，必ずしも高いとは価されている．第３−４列は，財務指標として6）

いえない ．したがって，この２つの変数が銀行

ROA に着目し分析を行なった結果を示している．

のリスクやパフォーマンスに対して異なる影響を

実証結果は，HHI および DMC の係数はともに正与える可能性が存在する．

で統計的に有意であり，貸出ポートフォリオの集中化が銀行の収益性に正の影響を与えることを示

5.2

貸出ポートフォリオの集中化（分散化）と唆している．これらの結果をまとめると，銀行に銀行のパフォーマンスおよびリスクの関係

よる貸出ポートフォリオの集中化は自身のパ

表３には，被説明変数を銀行のパフォーマンス

フォーマンスに対して正の影響を与える可能性を指標（MTB もしくは ROA）として⑷式を推定示唆する結果が概ね得られている．一方で，株式した結果が示されている．第１列は，MTB を被市場の評価に着目すると，HHI で計測した場合，

説明変数とし，貸出ポートフォリオ集中度の指標

ポートフォリオの集中化はパフォーマンスに対しとして HHI を用いた場合の実証結果が示されてて有意な影響を持たなかったのに対し，DMC でいる．HHI の係数は正であるものの，統計的に計測した場合，正で統計的に有意な効果を検出し有意でない．一方，第２列において，DMC の係ている．この結果の違いを，２つ指標の特性から解釈することが可能である．前節でも指摘したよTabak et al.（2011）では，ブラジルの銀行データ（2003-2009 年）に基づき，HHI と DMC の関係を調べた結果，両者の相関係数は 0.615 であった．

6）

うに，DMC は産業の規模がコントロールされているという点で，HHI と比べて銀行経営者による戦略的なポートフォリオ選択をより強く反映し− 33 −

（ 126 ）経済集志第 84 巻

第２号

1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011

.1

.15

.2

HHI

.25

Note:Outside values are excluded

図３−Ａ：Box Plots による HHI の分布

1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011

.05

.1

.15

DMC

.2

Note:Outside values are excluded

図３−Ｂ：Box Plots による DMC の分布− 34 −.25.3

銀行の貸出ポートフォリオの構造と含意：業種別貸出データによる実証分析（澤田）表１
Variable（ 127 ）

各変数の記述統計
Obs

Mean

Std. Dev.

Min

Max

距離に基づく集中度（DMC）

1688

0.161

0.033

0.124

0.558

ハーフィンダール指数（HHI）

1688

0.164

0.053

0.040

0.456

銀行規模

1688

15.0671.052

13.29619.134

自己資本比率

1688

0.044

0.013

0.001

0.121

費用収益比率

1688

0.965

0.209

0.582

4.363

貸出成長率

1688

0.022

0.075

-0.2421.170

保有有価証券比率

1688

0.207

0.068

0.074

0.461

時価簿価比率（MTB）

1688

1.008

0.028

0.945

1.164

株式収益率（SRV）

1688

0.037

0.016

0.017

0.114

総資産収益率（ROA）

1688

0.339

0.155

0.095

3.285

不良債権比率（NPL）

1102

0.056

0.033

0.010

0.354

製造業

1688

0.142

0.054

0.030

0.338

農林水産業

1688

0.006

0.006

0.000

0.042

鉱業

1688

0.003

0.002

0.000

0.019

建設業

1688

0.072

0.026

0.001

0.165

卸売・小売業

1688

0.157

0.048

0.016

0.284

金融保険業

1688

0.063

0.051

0.006

0.317

不動産業

1688

0.106

0.048

0.027

0.342

運輸通信業

1688

0.034

0.018

0.007

0.154

電気・ガス・水道業

1688

0.009

0.009

0.000

0.063

サービス業

1688

0.140

0.037

0.000

0.290

地方公共団体

1688

0.043

0.044

0.000

0.275

個人その他

1688

0.227

0.086

0.019

0.740

貸出ポートフォリオの集中度

コントロール変数

パフォーマンスおよびリスク指標

業種別貸出シェア

Variables

DMC

表２

相関係数

HHI

Size

E/A

C/I

LG

距離に基づく集中度（DMC）

1

ハーフィンダール指数（HHI）

0.3869***1

銀行規模（Size）-0.2359***-0.06151

自己資本比率（E/A）

0.1904***0.014-0.0781***1

費用収益比率（C/I）-0.0363-0.0657***-0.0216-0.3609***1

貸出成長率（LG）-0.0209

0.024

0.0676***-0.0597-0.1799***1

保有有価証券比率（S/A）

0.0961***-0.1062***-0.0563**0.4591***-0.2511***-0.0670***"***"，"**"，"*" はそれぞれ１%，５%，10% 水準で統計的に有意であることを示している．

− 35 −S/A1

（ 128 ）経済集志

表３

第 84 巻

第２号

貸出ポートフォリオ集中化よる銀行のパフォーマンスへの影響

Dependent Variable
Methodology

［１］
MTB

［２］
MTB

［３］
ROA

［４］
ROA

FE

FE

FE

FE

（集中化指標）HHI

0.040

0.022***（0.026）（0.005）DMC

0.035**

0.014***（0.015）（0.004）（コントロール変数）
銀行規模
自己資本比率
費用収益率
貸出成長率
保有有価証券比率
定数項-0.002-0.001

0.002

0.002

（0.006）（0.005）（0.002）（0.002）-0.381***-0.393***-0.090***-0.096***（0.084）（0.083）（0.028）（0.028）

0.005

0.004

-0.000-0.001（0.004）（0.004）（0.001）（0.001）0.010*

0.010*-0.003-0.004（0.006）（0.005）（0.002）（0.002）-0.073***-0.077***0.014**

0.011*（0.018）（0.018）（0.006）（0.006）1.035***

1.032***-0.001-0.001（0.084）（0.079）（0.030）（0.030）Time ﬁxed eﬀects

Yes

Yes

Yes

Yes

Bank Fixed eﬀects

Yes

Yes

Yes

Yes

R̲squared

0.790

0.791

0.935

0.935

Number of observations

1688

1688

1688

1688

Number of groups

119

119

119

119

（注）（）は標準誤差を示す．標準誤差については地域と年次をクラスターとし，クラスター内の誤差項の相関を考慮した推定値（Cluster-robust standard error）が用いられている．"***"，"**"，"*" はそれぞれ１%，
５%，10% 水準で統計的に有意であることを表している（両側検定）．

ている指標だと考えられる．したがって，株式市場

フォーマンスが悪いことを示唆する結果が得られは，銀行経営者による戦略的なポートフォリオのている．この結果の１つの解釈として，収益性の集中化をより高く評価していたことが推察される．

高い貸出機会が乏しい銀行は，貸出を増やすこと

他のコントロール変数については，自己資本比ができないため，結果として有価証券の保有を増率の係数は負であり，統計的に１％水準で有意でやしている可能性を指摘することができる．他のある．この結果は，レバレッジが高い銀行ほどパコントロール変数については統計的に強い効果はフォーマンスが良好であることを示唆している．

確認されていない．

また，保有有価証券比率の係数が負で統計的に有表 ４ で は， 貸 出 ポ ー ト フ ォ リ オ 集 中 度 が パ意であり，保有有価証券比率の高い銀行は，パフォーマンスに対して内生的に決まっている可能− 36 −

銀行の貸出ポートフォリオの構造と含意：業種別貸出データによる実証分析（澤田）

表４
Dependent Variable
Methodology（ 129 ）

操作変数（IV）を用いた推計

［１］
HHI

［２］
MTB

［３］
DMC

［４］
MTB

［５］
ROA

［６］
ROA

IV（１st）

IV（２nd）

IV（１st）

IV（２nd）

IV（２nd）

IV（２nd）（集中化指標）HHI

0.007-0.002（0.059）（0.016）DMC

0.189**

0.008（0.076）（0.016）（操作変数）
Average̲HHI

0.746***（0.106）

Average̲DMC

0.594***（0.109）（コントロール変数）
銀行規模
自己資本比率
費用収益率
貸出成長率
保有有価証券比率
定数項

Time ﬁxed eﬀects-0.010**0.001-0.038***

0.004

0.001

0.001

（0.004）（0.005）（0.011）（0.005）（0.002）（0.002）-0.200***-0.428***0.210*-0.473***-0.071***-0.073***（0.066）（0.079）（0.111）（0.087）（0.027）（0.028）-0.015***0.004-0.0070.006-0.001-0.001（0.004）（0.005）（0.006）（0.005）（0.001）（0.001）-0.0140.023-0.0080.025-0.009-0.009（0.015）（0.016）（0.025）（0.018）（0.006）（0.006）-0.170***-0.080***-0.086***-0.063***0.010

0.011*（0.031）（0.021）（0.033）（0.019）（0.007）（0.006）

0.248***

1.055***

0.657***

0.966***

0.058**

0.053*（0.071）（0.081）（0.151）（0.080）（0.027）（0.030）

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Bank Fixed eﬀects

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

R̲squared

0.7140

0.795

0.771

0.772

0.935

0.936

Number of observations

1616

1616

1616

1616

1616

1616

Number of groups

119

119

119

119

119

119

（注）
（）は標準誤差を示す．標準誤差については地域と年次をクラスターとし，クラスター内の誤差項の相関を考慮した推定値（Cluster-robust standard error）が用いられている．"***"，"**"，"*" はそれぞれ１%，５%，10% 水準で統計的に有意であることを表している（両側検定）．

性を考慮して，操作変数（Instrument Variable）（パフォーマンス指標に対しては２期ラグ）
をとっを用いた分析を行なっている．第１列および３列た値を用いている．操作変数である HHI の平均

は，ポートフォリオ集中化指標を被説明変数とし値（Average̲HHI）の係数は正でかつ統計的にた第一段階の推計結果を示している．第１列は１％水準で有意である．表には示していないが，

HHI が被説明変数であり，操作変数として同一

Stock and Yogo（2005）に基づくWeak Instrument

地域内の銀行の HHI の平均値について１期ラグのテストを行なった結果，第一段階における操作− 37 −

（ 130 ）経済集志

第 84 巻第２号

変数の係数がゼロであるかどうかを検定する F

だし，統計的に有意でなく，貸出ポートフォリオ

値は 41.24 であり，Weak Instrument の可能性をの分散化が銀行の株価リスクに与える影響につい

7）

棄却するのに十分大きな値を示している ．第２て強い確証は得られていない．さらに，銀行の信列は，第二段階の推計結果を示している．そこで用リスクとポートフォリオ集中化の関係を調べる

は，HHI の係数は統計的にゼロと有意に異ならために第３−４列では，不良債権比率を被説明変ないことが確認されている．一方，第３−４列は，数として同様の分析を行っている．推計結果をみ

DMC を内生変数とした二段階推計が行われていると，HHI と DMC の係数は共に統計的に有意でる．第３列では，操作変数である DMC の平均値

なく，強い効果は確認できなかった．第５−８列（Average̲DMC）の係数は正でかつ統計的に１％は，表４と同様の操作変数を用いて，二段階推計

水準で有意であることが示されている 8）．第４列を行なっている．ここでも第二段階の結果のみをに示されているように，DMC の係数は正でかつ示している．いずれの結果も集中化指標について５％水準で統計的に有意である．この結果は，戦は統計的に有意でないことが確認できる．これら略的な貸出ポートフォリオの集中化は銀行のパの結果をまとめると，貸出ポートフォリオの集中

フォーマンスに正の影響を与えていることを示し

化および分散化が銀行のリスクに対して有意な影ており，DMC の市場価値に対する正の影響は頑響を与えている確証は得られなかった．

健であるといえよう．第５−６列は，被説明変数

これまでの分析では，銀行のパフォーマンスやに MTB（時価簿価比率）の代わりに ROA を用

リスクについて静学的な関係を仮定して推計をいて，二段階推計を行なった結果が示されている．

行っていた．以下分析では，これまでのモデルを

ただし，第一段階の結果は第１列および第３列と拡張し，動学的な関係性を考慮したダイナミック

同じであるため，第二段階の結果のみを示していパネル分析を行う．その際，MTB（時価簿価比率）

る． 第 ５ − ６ 列 の 結 果 を 見 る と，HHI お よ びに焦点を当て分析を行う 9）．MTB はストック変数

DMC の係数は統計的に有意でない．内生性を考に近い性質をもっているため過去の値の影響をよ慮すると，ポートフォリオ集中化の ROA に対すり強く受けることが予想される．推計モデルにおる正の影響は観察されず，財務パフォーマンスに

いては，MTB の１期ラグおよび２期ラグを説明

ついての頑健性は確認されなかった．

変数に加える．推計式は⑸式に示されている．

表 ５ は， リ ス ク 指 標（SRV も し く は NPL

MTBit =

ratio）を被説明変数として⑷式を推計した結果が示されている．第１および２列は SRV（Stock

1

+

+

4

2

MTBit 1 +3

MTBit 2

CM it + ・ Xit + vi + it⑸

return volatility） を 被 説 明 変 数 に 用 い て い る．

これまでの分析で用いてきた固定効果を考慮し第１−２列において，HHI および DMC の係数はた LSDV（Least Square Dummy Variable

正である．この結果は，伝統的なポートフォリオ

Method）で⑸式を推定した場合，MTB のラグ

理論のリスク分散効果と整合的なものである．た

項は固定効果を通じて誤差項と相関を持つため一致推定量は得られない．したがって，
本研究では，

Stock and Yogo（2005）では，操作変数の係数がゼロであるかどうかを検定する F 統計量の値が 10 より小さい場合は， Weak instrument の可能性を否定できないとしている．
8） こ こ で も 同 様 に Weak Instrument の テ ス ト を 行なった結果，第一段階の F 値は 35.64 であり，Weak
Instrument の可能性は棄却される．
7）

Arellano and Bond（1991）に基づく一般化積率
法（GMM）を用いて推計を行う．具体的には，⑸式の差分を取り，操作変数行列を掛けパラメー− 38 −

9）

他の被説明変数についても同様の分析を行なったが，集中化指標について強い影響は確認されなかった．

銀行の貸出ポートフォリオの構造と含意：業種別貸出データによる実証分析（澤田）

表５（ 131 ）

貸出ポートフォリオ集中化によるリスクへの影響

Dependent
variables

［１］
SRV

［２］
SRV

［３］
NPL

［４］
NPL

Methodology

FE

FE

FE

FE

［５］
SRV

［６］
SRV

［７］
NPL

［８］
NPL

IV（２nd） IV（２nd） IV（２nd） IV（２nd）（集中化指標）HHI

0.132-0.0460.470-0.078（0.100）（0.036）（0.331）（0.103）

DMC

0.038

0.022

-0.4300.197（0.096）（0.026）（0.483）（0.194）（コントロール変数）
銀行規模
自己資本比率
費用収益率
貸出成長率
保有有価証券比率-0.081**-0.082**0.017**

0.018**-0.088**-0.100***0.021**

0.028**（0.035）（0.035）（0.008）（0.008）（0.035）（0.033）（0.009）（0.013）-2.202***-2.229***-0.345***-0.364***-2.090***-2.044***-0.251**-0.385**（0.491）（0.490）（0.104）（0.106）（0.472）（0.512）（0.113）（0.168）0.064**

0.063**

0.017***

0.018***

0.064**

0.053**

0.017***

0.017***（0.025）（0.025）（0.004）（0.004）（0.025）（0.026）（0.004）（0.004）-0.007-0.007-0.022**-0.023**-0.130-0.135-0.046**-0.049**（0.039）（0.039）（0.010）（0.010）（0.100）（0.095）（0.023）（0.024）-0.065-0.085-0.000

0.011

0.010

-0.107-0.0150.014（0.095）（0.093）（0.019）（0.018）（0.106）（0.097）（0.027）（0.024）

1.465***

1.492***-0.183-0.204*1.485***

1.863***-0.243*-0.393*（0.498）（0.492）（0.115）（0.123）（0.506）（0.485）（0.128）（0.213）Time ﬁxed
eﬀects

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Bank Fixedeﬀects

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

定数項

R̲squared

0.473

0.472

0.808

0.807

0.475

0.469

0.815

0.805

Number ofobservations

1688

1688

1102

1102

1616

1616

1067

1067

Number ofgroups

119

119

114

114

119

119

119

119

（注）（）は標準誤差を示す．標準誤差については地域と年次をクラスターとし，クラスター内の誤差項の相関を考慮した推定値（Cluster-robust standard error）が用いられている．"***"，"**"，"*" はそれぞれ１%，５%，10% 水準で統計的に有意であることを表している（両側検定）．

ターを推定する．操作変数については，被説明変10）の結果から全てのモデルにおいて操作変数の有効．係数性は棄却されていない．また，誤差項に関する系の推定については２-step GMM 推定量を用いる．

列相関の検定の結果より２次の系列相関は検出さ２-step GMM 推定では，標準誤差の下方バイア

れていない（AR２）．したがって，推計モデルのス が 知 ら れ て お り， 本 研 究 で は，Windmeijer

有効性を棄却する結果は検出されなかった．説明（2005）に基づくバイアス修正標準誤差を用いる．

変数の推計結果を見ると，全てのモデルで，被説表６に推計結果が示されている．Sargan 検定

明変数の１期ラグの係数はプラスで統計的に有意数の２期ラグから６期ラグまでを用いる

操作変数の数が多いケースでは Overﬁtting バイア
ス が 生 じ る 可 能 性 が 指 摘 さ れ て い る（Roodman（2009））．本研究ではこの点を考慮して，操作変数として，被説明変数の６期ラグまでを用いている．

10）

であり，
被説明変数の自己相関が確認されている．
第１列の結果をみると，HHI の係数はマイナス
で統計的に有意である．すなわち，HHI に基づ
く貸出ポートフォリオの集中化（分散化）は銀行− 39 −

（ 132 ）経済集志

表６

第 84 巻

第２号

ダイナミックパネル分析

Dependent Variable

［１］
MTB

［２］
MTB

［３］
MTB

［４］
MTB

Methodology

GMM

GMM

GMM

GMM

MTB（t-1）

0.553***

0.576***

0.530***

0.563***（0.063）（0.060）（0.056）（0.053）-0.090***-0.101***（0.030）（0.034）MTB（t-2）（集中化指標）HHI-0.171**-0.175**（0.079）（0.077）DMC

0.050**

0.045**（0.020）（0.020）（コントロール変数）
銀行規模
自己資本比率
費用収益率
貸出成長率
保有有価証券比率
定数項-0.004-0.002-0.002-0.002（0.007）（0.008）（0.008）（0.008）0.244*

0.239

0.297**

0.302**（0.139）（0.146）（0.123）（0.131）-0.0000.001-0.0010.000（0.003）（0.003）（0.003）（0.003）

0.006

0.006

-0.008-0.007（0.009）（0.008）（0.006）（0.007）-0.038-0.023-0.032-0.016（0.025）（0.025）（0.025）（0.026）0.534***

0.440***

0.626***

0.562***（0.142）（0.135）（0.161）（0.153）AR（１）-5.122***-5.234***-5.042***-5.095***AR（２）-0.640-0.562

1.028

1.173

Sargan Test

105.178105.914101.790103.349

Sargan p-value

0.116

0.10660.13280.1114

Number of observations

1589

1589

1517

1517

Number of groups

119

119

119

119

（ 注 ） 第 １ − ４ 列 は Arellano and Bond（1991） に 基 づ く GMM 推 定 の 結 果 を 示 し て い る．（） はWindmeijer（2005）に基づくバイアス修正標準誤差を示す．標準誤差については "***"，"**"，"*" はそれぞ
れ１%，５%，10% 水準で統計的に有意であることを示している（両側検定）． AR（１）および AR（２）は，誤差項の階差の１次および２次の系列相関のテストを行なった結果を示している．

のパフォーマンスに負（正）の影響を及ぼすことラグまで説明変数に加えている．推計結果が示すを示唆している．一方で，DMC の係数はプラス

通り，HHI の係数はマイナス，DMC の係数はプで有意であり，戦略的な貸出ポートフォリオの集

ラスで統計的に有意であり，第１−２列の結果と中化は銀行の市場価値に正の影響を与えることを変わらない．HHI の影響については，これまで示している．第３−４列では，被説明変数の２期の分析よりも強い結果が得られている．結果の解− 40 −

銀行の貸出ポートフォリオの構造と含意：業種別貸出データによる実証分析（澤田）（ 133 ）

釈 に は 注 意 を 要 す る が， こ れ ま で の 分 析 で は

パフォーマンスおよびリスクに与える影響を分析

MTB の動学的性質を考慮していなかったため，した結果，DMC は銀行の市場価値に正の影響を誤差項にその影響が残り HHI の効果を十分に検与えており，内生性やラグ付き従属変数の影響を出できなかった可能性を指摘することができる．

考慮しても，頑健性が確認された．一方で，HHI

一方で，DMC が銀行のパフォーマンスに正の影の銀行のパフォーマンスへの正の影響は十分に検響を与える可能性については，これまでの分析結出されなかった．したがって，株式市場は，銀行

果と整合的であり，頑健性が確認された．すなわ

経営者による戦略的なポートフォリオの集中化を

ち，戦略的な貸出ポートフォリオの集中化についより高く評価していたことが推察される．
一方で，て市場は肯定的に評価しているといえよう．

リスクへの影響については，HHI および DMC ともに強い効果は検出されなかった．したがって，
DMC に基づく貸出ポートフォリオの集中化は，

６．結論

銀行のリスクを高めることなく，パフォーマンス
本研究では，1991 年から 2011 年における業種を改善する可能性を示唆している．本研究の政策

別貸出データを用いて，日本の銀行の貸出ポート的な含意として，銀行産業に単純に貸出ポート

フォリオの構造を明らかにし，それらがどのようフォリオの分散化を促す政策が必ずしも金融シスな含意を持つのかについて実証的な観点から分析

テムの安定性に繋がらない可能性を指摘することを行なった．本研究では，先行研究で用いられてができる．ただし，本研究の貸出ポートフォリオ

きた HHI に加え，DMC を貸出ポートフォリオのの区分は業種別データにとどまっている．データ

集中度の指標として用いることで，銀行自身の戦の利用可能性の問題もあるが，将来の研究の可能

略的なポートフォリオ選択を捉えることを試みて性として企業別および融資案件別などより詳細ないる．本研究で得られた結果は以下の通りである．

区分による貸出ポートフォリオの分析が考えられ第一に，業種別の貸出シェアの推移を考察した

る．

結果，この 20 年で銀行の貸出ポートフォリオの構成が大きく変化していることが確認された．特参考文献に，相対的にリスクの低いと考えられる個人や地

立花実・畠田敬（2009）「分散化が銀行のパフォーマンス

方公共団体への貸出シェアの上昇が顕著に観察さに及ぼす影響」 国民経済雑誌，第 200 巻，第２号，23-

れた．また，ポートフォリオの集中度に着目する

37.

と，HHI お よ び DMC の両指標において，2000

Acharya, V., Hasan, I., Saunders, A., 2006. Should banks

年以降に，貸出ポートフォリオの集中化の傾向がbe diversified? Evidence from individual bank loan

観察された．一方で，先行研究を基に他国の銀行

portfolios. Journal of Business 32, 1355‒1412.

産業と比較すると，日本の銀行の貸出ポートフォ

Arellano, M., Bond, S., 1991. Some tests of speciﬁcation

リオは高度に分散化されていることが明らかに

for panel data: Monte Carlo evidence and an

なった．さらに，HHI と DMC の銀行間におけるapplication to employment equations. Review of

ばらつきの程度を比較した結果，産業構造に規定されやすい HHI に比べて，DMC のばらつきはよEconomic Studies 58, 277‒297.
Baele, L., Jonghe, O.D., Venner, R.V., 2007. Does the stock
market value bank diversiﬁcation? Journal of Banking

り大きいことが確認された．DMC が個別銀行のポートフォリオ戦略をより強く反映した結果と推察される．

and Finance 31, 1999‒2023.
Bebczuk, R., Galindo, A., 2008. Financial crisis and

第二に，貸出ポートフォリオの集中度が銀行の− 41 −

sectoral diversiﬁcation of Argentine banks, 1999‒2004.

（ 134 ）経済集志

第 84 巻第２号

Political Economy 102, 1248‒1280.

Applied Financial Economics 18, 199‒211.
Berger, A.N., Hasan, I., Zhou, M., 2010. The effects ofMercieca, S., Schaeck, K., Wolfe, S., 2007. Small European

focus versus diversification on bank performance:banks: benefits from diversification? Journal of

Evidence from Chinese banks. Journal of Banking andBanking and Finance 31, 1975‒1998.
Pfingsten, A., Rudolph, K., 2002. German banks

Finance 34, 1417‒1435.

loan

portfolio composition: Market orientation vs.

Berger, P., Ofek, E., 1995. Diversiﬁcationʼs eﬀect on ﬁrm

specialization. Discussion Paper Series DB 02-02,

value. Journal of Financial Economics 37, 39‒66

Institute for Kreditwesen, Munster.

Boyd, J. H., Prescott, E. C., 1986. "Financial intermediarycoalitions," Journal of Economic Theory 38, 211-232,

Rossi, S., Schwaiger, M., Winkler, G., 2009. How loan

Campa, J.M., Kedia, S., 2002. Explaining the diversiﬁcation

portfolio diversification affects risk, efficiency andcapitalization: A managerial behavior model for

discount. Journal of Finance 57, 1731‒1761.

Austrian banks. Journal of Banking and Finance 32,

Cerasi, V., Daltung, S., 2000. The optimal size of a bank:2218‒2226.

Costs and benefits of diversification. European

Roodman, D.M., 2009. A note on the theme of too many

Economic Review 44, 1701-1726

instruments. Oxford Bulletin of Economics andDenis, D. J., Denis, D. K., Sarin A. 1997. Agency Problems,

Statistics 71, 135‒158.

Equity Ownership, and Corporate Diversification.

Stock, J. H. and M. Yogo 2005. Testing for Weak

Journal of Finance 52, 135-160
Diamond, D., 1984. Financial intermediation and delegatedInstruments in Linear IV Regression. in Identication

monitoring. The Review of Economic Studies 51, 393‒

and Inference in Econometric Models: Essays in Honor
of Thomas J. Rothenberg, Cambridge University Press

414.
Hayden, E., Porath, D., von Westernhagen, N., 2007. Does

Tabak, B.M., Fazio, D.M., Cajueiro, D.O., 2011. The eﬀects

diversification improve the performance of Germanof loan portfolio concentration on Brazilian banks

banks? Evidence from individual bank loan portfolios.

return and risk, Journal of Banking & Finance 3065‒
3076.

Journal of Financial Services Research 32, 123‒140.
Jensen, M.J., Meckling, W.R.,（1976）. Theory of the ﬁrm:

Windmeijer, F., 2005. A ﬁnite sample correction for theManagerial behavior, agency cost, and ownershipvariance of linear two-step GMM estimators. Journalof Econometrics 126（１）,25‒51.

structure. Journal of Financial Economics 3, 305‒360.
Keeley, M.C., 1990. Deposit insurance, risk and market

Winton, A., 1999. Donʼt put all your eggs in one basket?

power in banking. American Economic Review 80,

Diversiﬁcation and specialization in lending. Center for1183‒1200.

Financial Institutions Working Papers 00-16, Wharton

Lang, L.H.P., Stulz, R.M., 1994. Tobinʼs Q, corporate
diversification, and firm performance. Journal of− 42 −

School Center for Financial Institutions, University ofPennsylvania.