中小企業の新陳代謝1

一橋大学 国際・公共政策大学院
公共経済プログラム 修士 2 年
是安 俊宏

2021 年 3 月

1

本報告書は、一橋大学国際・公共政策大学院公共経済プログラムにおけるコンサルティング・プロジェ

クトの最終報告書として，株式会社東京商工リサーチに提出したものです。本報告書の内容は、全て筆者の個人的見解であり、同社の見解を示すものではありません。また本報告書作成にあたり、指導教官である佐藤主光教授(一橋大学国際・公共政策大学院)をはじめ、コンサルティング・プロジェクト責任者である山重慎二教授(一橋大学国際・公共政策大学院)並びに公共経済プログラムの教員、 学生の皆様から大変貴重な御意見を頂きました。また、コンサルティング・プロジェクトにおいて株式会社東京商
工リサーチならびに同社の柳岡優希氏にはデータの提供や有益なご助言を頂きました。ここに記して感謝の意を表します。なお、本報告書における誤りについては、すべて筆者にのみ帰属します。

1

目次

1．はじめに ............................................................................................................. 4
2．中小企業の現状と新陳代謝の位置付け ............................................................. 4
2.1 日本における中小企業政策の概観 ........................................................................... 4
2.2 中小企業の存立理由と生産性 ................................................................................. 5
2.2．中小企業構造の国際比較と生産性 .......................................................................... 6
2.3．企業数の推移 .......................................................................................................... 7
2.4．生産性に関する議論と新陳代謝の関係 ................................................................... 8
2.5．新陳代謝の現状 .................................................................................................... 11
2.5.1．開廃業率の国際比較 .................................................................................................... 11

2.6．企業の退出について ............................................................................................. 11
2.6.1 倒産.............................................................................................................................. 11
2．6．2．休廃業・解散 .............................................................................................................. 122．6．3．M＆A ......................................................................................................................... 14

2．7．創業について ....................................................................................................... 15
2．7．1 なぜ起業するのか ........................................................................................................ 16
2．7．2 事業者が得る報酬について ........................................................................................ 17
2．7．3 日本における創業の特徴と国際比較 .......................................................................... 18

3．新陳代謝に対する分析の方向性 .............................................................................. 20
3．1 企業退出の決定要因分析...................................................................................... 20
3．1．1 変数とデータセット ...................................................................................................... 20
3．1．2．モデル........................................................................................................................ 21
3．2．データセットとデータの特徴 ............................................................................................ 22
3．5．3 多項ロジットモデルによる分析の結果 .......................................................................... 28
3．5．4 多項ロジットモデルによる分析の解釈 .......................................................................... 33

3．6 再チャレンジした起業家のパフォーマンス ............................................................. 37
3．6．1 経験がパフォーマンスに与える影響 ............................................................................ 37

3．7 まとめ ................................................................................................................... 40

4．おわりに ........................................................................................................... 40

2

図表目次
図 1 常⽤雇⽤者階級別にみた業種別労働⽣産性 ........................................................................... 7
図 2 企業規模別企業数の推移 ......................................................................................................... 8
図 3 付加価値額の変化の内訳 ......................................................................................................... 8
図 4 生産性上昇の要因分解（FOSTER ET AL.(2001)による分類 .......................................................... 9
図 5 開廃業率の国際比較 ............................................................................................................. 11
図 6 年代別に見た中小企業の経営年齢の分布 ............................................................................. 13
図 7 後継者不在率（経営者年齢別） ........................................................................................... 14
図 8 企業年齢と成長率.................................................................................................................. 15
図 9 起業理由 ............................................................................................................................... 16
図 10 起業した年齢 ....................................................................................................................... 17
図 11 事業者対被雇用者収入比率 ................................................................................................ 17
図 12 一人当たり雇用者報酬と混合所得の比較 ............................................................................. 18
図 13 各国の TEA（先進国） ............................................................................................................ 18
図 14 企業態度（知識・能力、企業活動浸透）をコントロールした場合の TEA ......................... 19
図 15 企業家活動からの距離別の分布 ........................................................................................... 20
図 16 データセット .......................................................................................................................... 21
図 17 モデル ................................................................................................................................. 22
図 18 データの概要 ....................................................................................................................... 23
図 19 記述統計量 .......................................................................................................................... 28
図 20 多項ロジットモデルよる推定結果 ..................................................................................... 31
図 212 度⽬の開業者（及び失敗経験者）であることが⽬標達成に与える影響 ......................... 38
図 22 2 度⽬の開業者（及び失敗経験者）であることが収⽀状況に与える影響 ........................ 38
図 23 廃業経験者のリターンマッチを成功へ導くための要因分析 ........................................... 39
表 1 中⼩企業の存在をもたらす要因 ............................................................................................. 6
表 2 各国中⼩企業の企業数、従業員数、付加価値額の割合 ........................................................ 7
表 3 近年の倒産動向 .................................................................................................................... 12
表 4 休廃業・解散 ........................................................................................................................ 13
表 5 各国の TEA（先進国） ............................................................................................................. 18

3

1．はじめに
中小企業は、日本の全企業数のうち 99.7%(約 357.8 万者)を占める。雇用に関しても、中小企業全体で約 7 割(約 3,220 万人)が雇用されている。GDP ベースでも 54.5%を占める。中小企業については、中小企業基本法（昭和三十八年法律第百五十四号）
において、中小企業を「多様な事業の分野において特色ある事業活動を行い、多様な就業の機会を提供し、個人がその能力を発揮しつつ事業を行う機会を提供することにより我が国の経済の基盤を形成しているもの。」 と位置付けている通り、中小企業
は我が国経済の屋台骨といっても過言ではない。
このように中小企業は、日本経済にとって非常に重要な存在であると位置付けられるものの、様々な問題を孕んでいることも事実である。近年では、企業が一貫して減少しており、また経営者の高齢化も進んでいる。また、特に小規模な事業者を中心に生産性が低く、日本の経済の伸び悩みの一つの原因となっているという意見もある。また経済成長に必要な新陳代謝の水準も世界各国に比べて低水準である。
このような現状を踏まえて、本レポートでは、現在の日本が有する経済の新陳代謝に係る問題を確認し,その要因を分析するとともに、これらの問題に関して今後のあるべき姿について論じることとしたい。
2．中小企業の現状と新陳代謝の位置付け
2.1 日本における中小企業政策の概観
中小企業2は、日本の経済においてどのような位置付けであろうか。先述の通り、現在、中小企業は日本の全企業数のうち 99.7%、雇用の約 7 割、GDP ベースでも 54.5%を占めることから分かるように、日本における中小企業の経済・雇用に与える影響は非常に大きい（表 1）。このような傾向は、近年に限った話ではなく、中小企業は時代を通じて重要な役割を担っているが、その役割は時代によって異なる。
数井（2016）によれば、中小企業分野に関する政策は、戦後以降、大企業と中小企業の関係を「先進国と後進国」に例えた「二重構造」が存在すると捉えており（この二重構造は、市場に任せておいても調整されない市場の失敗の一つである。）、中小企業政策はこれらの是正を主な柱とし、企業規模が過小で企業数が過多な中小企業を弱者として捉え、社会政策的な側面も含んだ政策意図が存在していたが、時代によりその政策目的は変化していき、近年は、経済や雇用の重要な担い手として、自ら努力す
る企業を支援しつつ、環境の急激な変化への対応を図るためのセーフティーネットを

2

中小企業の定義は、中小企業基本法に基づき定められている。基準は業種ごとの「資本金」「従業員」の量的基準をベースとしている。なお、個別の法律によって、中小企業の定義は若干異なってくることには留意が必要である（個別の法律の政策目的によって、業種や資本金基準が若干異なる）。例えば、法人税法における中小企業は、資本金基準（１億円以下）のみであるし、中小企業信用保険法では、N P O なども支援対象になっているし、株式会社日本政策金融公庫法では、農業や林業など第一次産業も支援対象となっている。

4

整備するという考え方に変化してきていると述べている。これらの位置付けは政府の中小企業基本法の基本理念にも見ることができる。現行の中小企業基本法では、「中小企業については、多様な事業の分野において特色ある事業活動を行い、多様な就業の機会を提供し、個人がその能力を発揮しつつ事業を行う機会を提供することにより我が国の経済の基盤を形成しているものであり、特に、多数の中小企業者が創意工
夫を生かして経営の向上を図るための事業活動を行うことを通じて、新たな産業を創出し、就業の機会を増大させ、市場における競争を促進し、地域における経済の活性化を促進する等我が国経済の活力の維持及び強化に果たすべき重要な使命を有するものであることにかんがみ、独立した中小企業者の自主的な努力が助長されることを旨とし、その経営の革新及び創業が促進され、その経営基盤が強化され、並びに経済的社会的環境の変化への適応が円滑化されることにより、その多様で活力ある成長
発展が図られなければならない。」とされている。このように、社会における中小企業の役割を述べ、その重要性を認めつつ、その存在を「事業活動を通じて競争を促進する存在」として、「自主的な努力を助長させる」ということが明確にされている。
2.2 中小企業の存立理由と生産性
冒頭で述べた通り、中小企業は、2016 年時点の統計で、357.8 万者（全体の 99.7%）を占める（表 1）。先述した通り、中小企業に対する政策的位置付けは変化してきてはいるが、歴史的に見れば、中小企業の比率は、時代を通じて多くの比率を占め続けている。中小企業は、経営体力において大企業に劣後し、競争面でも不利な状況に置かれているにもかかわらず、なぜ中小企業が存在し続けているのだろうか。これについては、江口（2016）は、中小企業が経済の中で、戦後一貫して一定の割合を占めていることを示しつつ、中小企業の存在をもたらす要因として、表 2 の 6 つの点を挙げている。相対的な品質や価格等により中小企業である方が有利となる場合もあり、これらの合理的な結果として、中小企業が経済の中で一定の割合を占めていると主張している。
つまり、経済の中で求められる品質や価格などを追及した結果、合理的な企業規模として選択されていると考えることもできるのである3。
表 1 企業数と従業員数
企業数

従業者数

中⼩企業・⼩規模事業者

357.8万者(99.7%)

3,220万⼈（68.8％）

⼤企業

１万1157者(0.3%)

1759万⼈（31.2％）

全規模(⼤企業と中⼩企業・⼩規模事業者の合計)

358.9万者

4,679万⼈

出典：中⼩企業庁

中⼩企業⽩書（2019）3

他⽅で、独占や過当競争、企業の資源制約（特に戦後はこちらの視点が強い）、信用の欠如（情報の非対称性）など、様々な市場の失敗などにより、最適な資源配分（最適な企業規模への成長など）が阻害され、市場の失敗が起こりうることには留意が必要である。

5

表 2 中⼩企業の存在をもたらす要因
経済構造

分業が細分化する場合

企業組織市場の取引コストが企業組織内の取引コストを下回り内製より外注にメリットが発⽣する場合。

最適規模⽣産に必要な設備や⼈員規模、市場規模、管理コスト等から最⼩効率規模が⼩さい場合。

製品の品質

製品の変化が激しい場合。

地理的環境

原材料調達市場や⽣産物の販売市場が分散する場合。
原材料や⽣産物の鮮度が重要な市場の場合。

差別化

⽔平的差別化。⾼品質・⾼価格もしくは低品質・低価格の財・サービスへの特化。

出典：江口(2016)

2.2．中小企業構造の国際比較と生産性
諸外国と比較して日本の中小企業の構造はどのようになっているのであろうか。主
要先進国との企業数、従業員数、付加価値額の比較を行った（なお、各国中小企業の定義が異なる事には留意が必要である。従業員の基準でいえば、総じて日本の中小企業の定義は、諸外国に比べて小規模な基準となっている4。）。
企業数については、少数の大企業に対して中小企業が大多数であることは、各国共通であるが、従業員数、付加価値額に関しては特徴が異なってくる。まず従業員に関して、諸外国は大企業による雇用が日本より多い（中小企業の定義における従業員基準が日本の方が小さい事を踏まえると、諸外国に比べ、日本は雇用が中小企業により偏っているともいえる）。また、付加価値額については、従業員規模が小さくなるほど従業員の付加価値が小さくなる。諸外国も同様の傾向ではあるが、その程度は緩やかであり、日本は諸外国に比べて小規模な企業になるほど相対的に生産性が低くなるという実態がある。
これらを踏まえて、国内の常用雇用者階級別に見た生産性を見てみると、小規模な事業者になればなるほど労働生産性が低く、大規模な企業になるほど労働生産性が高い。これは、規模の経済が働くため企業規模が大きい方が、生産性は高いということ
4

各国の定義は以下の通りである
・英国：
小企業:従業員 50 人未満
中規模企業 : 従業員 50 人以上 250 人未満
大企業:従業員 250 人以上
・フランス：
零細企業：個人事業者
中小企業：従業員 250 人未満、売上 5,000 万ユーロの企業を指す。
中堅企業：従業員 250 人以上、5,000 人未満、売上 15 億ユーロ未満の企業を指す。
・ドイツ
零細企業:従業員 9 人以下かつ売上高 200 万ユーロ未満の企業、総資産 200 万ユーロ以下
小企業：従業員 49 人以下かつ売上高 １000 万ユーロ未満の企業、総資産 1000 万ユーロ以下
中堅企業:従業員数 ２４９人以下かつ売上高 5,000 万ユーロ未満の企業、総資産 4300 万ユーロ以
下
大企業:従業員 250 名以上、売上高 5000 ユーロより大きい
・アメリカ
中小企業：従業員 500 人未満

6

の証左ではあるが、特に小売・サービスといった国際競争に晒されにくい非製造業分
野の生産性が低い傾向がある。先述した通り、企業はその業態にあわせて合理的な企業規模を選択しているはずであるが、日本では何らかの原因によって、小規模な企業ほど生産性が低くなってしまっている。
表 3 各国中⼩企業の企業数、従業員数、付加価値額の割合
○⽇本

○ドイツ

企業数
従業員数
付加価値額

中⼩企業
99.7%

⼩企業
84.9%

⼤企業
0.3%

68.8%
52.9%

22.4%
14.0%

31.2%
47.1%

○イギリス

企業数
従業員数
付加価値額

零細企業
80.4%

中⼩企業
16.9%

中堅企業
2.9%

⼤企業
0.7%

18.6%
11.5%

23.2%
17.6%

19.3%
18.5%

38.8%
52.4%

○フランス
中⼩企業

⼩企業

⼤企業

零細企業

⼩企業

中堅企業

⼤企業

企業数
従業員数

99.9%
60.1%

95.5%
32.8%

0.1%
39.9%

企業数
従業員数

95.5%
19.6%

4.4%
27.8%

0.2%
22.5%

0.01%
30.1%

付加価値額

47.0%

17.6%

53.0%

付加価値額

21.3%

22.6%

22.9%

33.2%

○アメリカ
中⼩企業

⼤企業

企業数

99.7%

0.3%

従業員数
付加価値額

49.1%
44.6%

50.9%
55.4%

出典：株式会社三菱総合研究所平成 27 年度海外の中小企業・小規模事業者に関する制度及び統計調査（2018） 、黒川洋行（2019）「ドイツの中小企業と地域金融機関」より筆者作成

図 1 常⽤雇⽤者階級別にみた業種別労働⽣産性

出典：中⼩企業庁 中⼩企業⽩書（2017）

2.3．企業数の推移
中小企業白書（2019）によれば、戦後からバブル期頃までは中小企業数は一貫して増加傾向であったが、1999 年以降は年々減少している。2014 年から 2016 年の 2 年の間に企業数は 23 万者（6.1％）の減少となった（図 2）。特に小規模企業5の減少数が5

小規模企業とは、従業員数が製造業で 20 人以下、商業・サービス業で 5 人以下の企業をいう。（小規模企業振興基本法（平成二十六年法律第九十四号)）

7大きい。中小企業の数については、近年一貫して減少傾向であり、経営者の高齢化が進行している状況を考えるとこの傾向は、今後も継続すると想定される。一方で、企業数の減少に関わらず算出した付加価値は増加しており（図 3）、全体として見れば、この期間においては、生産性の向上が図られたことになる。企業数の変化は市場競争の結果、市場への入退出が生じ、その結果として企業数が増減するのであって、単に企業数をだけを捉えて、その是非を論ずることは適切ではないと考えられる。
図 2 企業規模別企業数の推移

出典：中⼩企業庁

中⼩企業⽩書（2019）

図 3 付加価値額の変化の内訳

出典：中⼩企業庁

中⼩企業⽩書（2019）

2.4．生産性に関する議論と新陳代謝の関係
日本では、企業の退出（倒産、廃業）などについては、倒産による雇用の消失、ステークホルダーへの被害（売掛金の回収困難、連鎖倒産）などネガティブなイメージが多い。また、企業は将来に渡って事業を継続していくという前提（Going Concern）に立っており、企業の市場からの退出が必ず必要であるわけではない。加えて、長期の歴史を有する企業が価値の高い企業であるという風潮も少なからず存在することも事実である。
しかし、先述のように、企業が退出していても、創出する付加価値が向上している場
合もあり、新陳代謝が経済に良い影響を与えている場合があることは紛れもない事実である。このような新陳代謝の効果について、どのように考えらえるであろうか。

8

こうした問題について、Foster et al.(2001)の研究では、生産性上昇の要因について
4 つの効果（内部効果、再分配効果、参入効果、退出効果）に分解して分析している。
新陳代謝の経済的効果については、この参入効果と退出効果を足し合わせたものとなる（純参入効果）。つまり、これらが正となるのであれば、新陳代謝は生産性の向上に寄与することとなる。Forster の、米国製造業（1977-1987)を対象とした分析では、参入・退出を合わせた準参入効果が生産性向上に大きな役割を担っていた。また、サービス業の一部では、生産性上昇のほぼ全てが参入・退出で説明できる結果であった。
図 4 生産性上昇の要因分解（Foster et al.(2001)による分類

また、Forster の研究以降、多くの研究において、このフレームワークによる分析がなされているが、日本においても、深尾・宮川（2008）によって、分析がなされており、これによると、日本の製造業・非製造業いずれにおいても、生産性上昇の源泉の中心は内部効果（事業所・企業内の生産性向上）であり、米国、韓国など外国とは異なって、
再分配効果（生産性の高い事業所・企業の規模拡大）や参入・退出効果（生産性の高い事業所・企業の開業と低い事業所・企業の閉鎖・廃業）の寄与は小さく、生産性の低い事業所の閉鎖・縮小といった産業の新陳代謝機能が、製造業、非製造業双方で停滞しているとしている。
また、森川（2014)は、サービス業、小売業を対象とした生産性分析を行っており、サービス業では、企業間のシェア再配分効果や参入・退出効果の寄与度がマイナスであり、小売業も海外の研究結果と比較して新陳代謝の効果が小さかった。これは、生産性の高い企業の市場シェア拡大、優れた企業の新規参入・成長、効率性の低い企業の市場からの退出を通じて、産業全体としての生産性が高まるというメカニズムが現
実には、十分働いていないことを意味している。（なお、森川は、参入・退出、市場シェアの再配分といった新陳代謝の重要性は、製造業に比べてサービス産業で大きく、既存企業の生産性を底上げするタイプの政策は、サービス産業に対しては、有効性が低いとも述べている。）
生産性については、様々な分析が行われており、多くの分析において、日本は特に非製造業における生産性が低く、これらの生産性の向上が急務であると主張されて9

いる。
たとえば、アトキンソン（2019）は、少子高齢化が進む日本において、労働生産人口の減少と社会保障費の増大に対応するためには、生産性の向上を図るしか道はなく、そのためには生産性の低い日本の中小企業の生産性（特に諸外国に比べて低い小規模企業）の生産性向上を図ることが必要だと述べている。加えて、経営者の高齢化をはじめとする要因によって多数の市場退出が発生すると見込まれているが、新陳代
謝は生産性を高める効果があるため、市場退出をむやみに阻害するような政策を講じるよりも、規模の経済を最大限に活かすための M＆A や、新陳代謝の促進によって、生産性を向上させるべきだと主張している。（アトキンソンは、将来的には日本の中小企業の企業数は現在の半分程度で良いと主張している。）
アトキンソンが主張するように、市場の競争の結果として低生産性企業が淘汰され、新しい企業の新規参入があるのであれば、生産性は向上するはずである。問題は、退出に伴う雇用の喪失と、適切な新規参入があるかという点である。雇用に関しては、退出企業で失業した労働者がより生産性の高い企業へ移転するのであれば、問題は発生しない。（この時望ましい資源配分へと向かっているはずである）。しかし、雇用に関しては、一定の摩擦が存在することも事実であり、低生産性企業の雇用が失われた場
合に、高生産性企業によって雇用が吸収されるのかがポイントとなる。（この問題に関しては、アトキンソンは、日本は現在人手不足であり、将来的にも急速に労働生産人
口が減少することを考えれば、雇用の問題は大きな問題とはならないのではないかと述べている）。また、新規参入（もしくは M&A などによる既存企業の供給増加）については、供給側が減少すれば、市場原理により、新規参入は増加するはずである。
これらを踏まえれば、今回取り上げる企業の新陳代謝に関しては、あくまで各企業が生み出す付加価値を最大化する観点（すなわち、資源配分の適正化による、生産性の向上）を主眼として検討すればよいと考えられる。市場競争の結果として低生産性企業が淘汰され、生産性の高い企業の新規参入があるのであれば、生産性は向上する。諸外国において、純参入による影響が生産性の向上に大きく寄与している一方、日本はこれらの機能が停滞しているとすれば、新陳代謝の機能向上こそ日本が必要な政策のはずである。退出に伴い雇用が喪失しても、適切な新規参入があれば、退出企業で失業した労働者がより生産性の高い企業へ移転し、望ましい資源配分へ向かうはずである(他方、雇用には一定の摩擦が存在するため、低生産性企業から高生産性企業に円滑に雇用移動を推進することも重要である。)。
今後、新陳代謝の論点に関しては、生産性向上のためには、その促進が重要であるという考え方の下、どのような課題や対応策について検討していくこととしたい。

10

2.5．新陳代謝の現状
2.5.1．開廃業率の国際比較
前節までの論点を踏まえて、企業の新陳代謝に関する現状について述べる。開廃業率の国際比較を見てみると、日本は、開業、廃業ともに諸外国に比べると、ほぼすべての時代を通じて低い傾向にあることがわかる（図 5）。なお、開廃業率でいうところの廃業とは、経営者の引退などによる事業の停止のほか、倒産や事業譲渡などの概念を含んでいる。
図 5 開廃業率の国際比較
廃業率

開業率

出典：中小企業白書（2019）
2.6．企業の退出について
2.6.1 倒産
一般概念として倒産という用語は、企業が債務の支払不能に陥ったり、経済活動を続けることが困難になった状態を指す。日本の法律において唯一倒産を定義している法律である中小企業倒産防止共済法（昭和五十二年法律第八十四号）では、倒産概
念を法的整理、私的整理、手形の取引停止処分等の累計に分類6しており、民間調査
会社の統計等においても、同様の定義で統計を作成している。日本の近年の倒産については、一貫して減少傾向であり、先述した市場からの退出の分析とは、必ずしも方向性は一致していない7。これは、後ほど説明を行う休廃業の影響も大きいと考えられる。また、倒産の原因については、販売不振や既往のしわ寄せといった経営の問題が多い。また、連鎖倒産や売掛金回収困難といった資金繰りに関する倒産理由が比6

具体的な倒産の類型は以下の通りである。
・法的整理・・・産手続開始（破産法）、再生手続開始（民事再生法）、更生手続開始（会社更生法）、特別清算開始（会社法）の申立てがされること。
・私的整理・・・債務整理の委託を受けた弁護士または認定司法書士によって、共済契約者に対し支払いを停止する旨の通知がされること。
・手形の取引停止処分・・・手形交換所に参加する金融機関によって取引停止処分を受けること。なお、
手形取引停止処分については、処分後法的整理や私的整理に移ることとなるが、手形の取引停止処分は２回目の債務の支払不能が発生した際に適用され、債務の支払不能に陥ったことを最も早く捕捉することができるシグナルであったため、倒産の一類型とされている。
7
表 4 の東京商工リサーチのデータは、負債額１０００万円以上の倒産を対象に集計していることにも留意が必要である。

11較的少ないことも特徴の一つである。倒産件数の減少の解釈については、様々な理由が考えられるが、アベノミクスによる比較的良好な経済状況や金融機関による取引先への積極的な支援姿勢などがいくつかの要因が考えられる。（表 3）
表 4 近年の倒産動向
倒産の原因（２０１８年）

倒産件数の推移件 数
201212,124△ 4.8

12,077

放漫経営
過少資本
連鎖倒産

2013

10,855△ 10.5

10,848

既往のしわよせ

2014

9,731

△ 10.4

9,723

2015

8,812

△ 9.4

8,806

2016

8,446

△ 4.2

8,439

2017

8,405

△ 0.5

8,397

2018

8,235

△ 2.0

8,235

件数

前年同期比

中 小 企 業

信用性の低下

販売不振
売掛金回収難在庫状態悪化
設備投資過大
その他

5.0%
4.2%
4.5%
11.7%
0.7%
70.4%
0.3%
0.1%
0.9%
2.2%

出典：東京商工リサーチ「全国企業倒産状況」を基に筆者作成
2．6．2．休廃業・解散
廃業の定義に確たるものはないが、東京商工リサーチでは、休廃業を「資産が負債を上回る資産超過」状態での事業停止、解散を「企業の法人格を消滅させるために必要な清算手続きに移行するための手続」と定義している8。東京商工リサーチの調査によれば、近年の旧廃業・解散は増加傾向であり、これらは先述した倒産数を大きく上回っている状況にある（表 4）。また、同調査によればこれらの休廃業の休廃業・解散した企業の代表者の年齢別（判明分）は、70 代が最も多く（37.5％）、次いで、60 代（29.0％）、80 代以上（17.1％）となっており、60 代以上が全体の 83.7％を占めており、経営者の高齢化が休廃業・解散の一因となっていることが示唆される。経営者は、
今後ますます高齢化が進むと想定されていることから、今後廃業による市場退出はますます増加すると考えらえる。（図 6）8帝国データバンクは、休廃業・解散を「企業活動停止が確認できた企業のなかで、倒産（任意整理、
法的整理）に分類されない事案」、休廃業を「調査時点で企業活動を停止している状態（将来的な企業
活動再開は否定されないが、官公庁等に「廃業届」を提出して企業活動を終えるケースを含む）」、解散を「企業の解散（主に法人登記で確認）」と定義している。なお、東京商工リサーチは解散については、「企業の法人格を消滅させるために必要な清算手続きに移行するための手続」と定義している。

12

表 5 休廃業・解散
2013
2014
2015
2016
2017
2018

休廃業・解散（件）34,80033,47537,54841,16240,90946,724

前年比（％）
13.68△ 3.81
12.17
9.63△ 0.61
14.21

出展：東京商工リサーチ 2018 年「休廃業・解散企業」動向
調査
図 6 年代別に見た中小企業の経営年齢の分布

出典：中小企業庁 中小企業白書（2019）
次に、後継者が決まっていない「後継者不在率」は 55.6％。経営者の年齢が上昇とともに後継者が決まっている割合が増加する傾向だが、それでも後継者が決まっていない企業も多いことも実情であり、「後継者不在」企業のうち、「未定・検討中」が 5 万
8,772 社（構成比 55.4％）である。東京商工リサーチは、この中には、方針すら明確でない企業も多いことが推察され、後継者が決まっていない場合、代表者の急病や死去などで事業継続が困難となること想定され、休廃業の決断の遅れは債務超過への転
落、倒産に移行しやすいと指摘している。（図 7）（表 6）13図 7 後継者不在率（経営者年齢別）

出展：東京商工リサーチ 2019 年「後継者不在率」調査
表 6

後継者不在率（産業別）

出展：東京商工リサーチ 2019 年「後継者不在率」調査
2．6．3．M＆A
M&A（Mergers and Acquisitions）とは、一般的には企業の合併・買収を指す。（広義には企業の競争力の強化、新規事業の多角化などの業務提携を含む企業戦略全般を指して使われることもある）。M＆A は、事業規模や事業領域を拡大させ売上を向上させる手段と重要であるだけでなく、経営者の高齢化が進む企業の事業承継の手段としても重要である。
日本企業の M＆A の件数について（株）レコフデータの調べによると、2017 年に3,000 件を超え、過去最高となっている。あくまで公表されている件数であるため、潜在的には、より多くの案件が存在していると推測され、倒産や廃業と同様、企業の退出14

の形態として、非常に重要であると考えられる。
また、先述の倒産、廃業が日本においては一般にマイナスのイメージを持つ一方で、M＆A は、より前向きなイメージで捉えられる可能性もあり、こうした意味においても起業退出の一つの形として重要であると考えられる。
表 7 M＆A 件数

出展：（株）レコフデータ調べ
2．7．創業について
前節において、述べたように新陳代謝による生産性向上の前提として、市場の競争の結果として低生産性企業が淘汰に加え、適切な新規参入が必要である。（適切な市
場参入（M&A などによる既存企業の供給増加も含め）がなければ、企業退出により喪失した付加価値が減少し、また失業問題が発生することとなる。新規参入の程度については、企業規模等とも関係するが、少なくとも退出企業の雇用の受け皿になるだけの新規参入が必要であることには異論がないであろう。これまで見てきたように、日本の開業率は高いとは言えず、今後廃業が急増することを踏まえれば、ある程度の創業率の上昇が必要であると考えらえる。加えて（図 8）に示すとおり、企業年齢が若い企
業は、成長率も高く、雇用の受け皿としても重要な役割が期待されることから、新陳代謝を進める上でも重要な存在である。
このような問題意識も踏まえて、本節においては、日本における起業動機や国際比較などの分析を行い、日本の創業に関する問題について述べることとしたい。
図 8 企業年齢と成長率

出展：Fujii,saito,and senga（2017） The Dynamics of Inter-firm Networks and Firm Growth15

2．7．1 なぜ起業するのか
本庄（2010）によれば、起業が合理的な意思決定の結果であるとすれば、個人は職
業選択において、起業からえられる期待効用の大きさと被雇用者として得られる効用の大きさを比較し合理的に行動する。ただし、効用には、所得（賃金、利潤）だけでな
く、自己実現ややりがい等、非金銭的な満足度も含まれるので、起業において必ずしも所得のみが重要というわけではないと述べている。
また、岡室（2014）は、起業にはリスクが伴うため、同じ期待効用の下でも個人のリス
ク選好によって起業確率は異なり、事業の失敗に対する社会的な許容の程度も起業水準に影響すると述べている。また、一度起業した後で被雇用者に戻るのは、日本のような雇用形態では厳しく、起業には参入と退出の費用が伴うと述べている。
それでは起業した者はどのような動機をもとに起業しているのであろうか。日本政策金融公庫が行なったアンケート調査（図 9）によれば、起業の動機として挙げられているものとして、収入を増やしたかったという理由よりも、自分の経験を生かしたかったという理由や、自由に仕事がしたかったという理由、事業経営という理由仕事に興味があった等の理由を答える割合が多く、日本においては、自己実現ややりがい等、非金銭的な理由を重視する傾向が多いことがわかる。また、起業年齢としては、30〜40 代の割合が最も多く、教育を終えて社会で一定の経験を積んだ後に起業する起業者が多いことがわかる（図 11）。
図 9 起業理由

出典：日本政策金融公庫 2018 年度新規開業実態調査

16

図 10 起業した年齢

出典：日本政策金融公庫 2018 年度新規開業実態調査

2．7．2 事業者が得る報酬について
日本の創業の問題点としては、まず、先述した事業の失敗に対する社会的な許容の程度などが挙げられるが、起業して得られる起業家自身の効用面の問題も重要である。具体的には、事業者対被雇用者収入比率は 1970 年代までは、1 を超えていたが、（自営業者の方が平均所得が高い）その後低下した（つまり、期待値としては企業するよりも被雇用者となったほうが、収入は高いことになる。）。また、日本の雇用者報
酬に対する自営業の収入の比率は、諸外国より低い。こうした日本の収入面での環境の厳しさが、起業のインセンティブを低下させる要因の一つと考えられる。（図 12）（図13）
図 11 事業者対被雇用者収入比率

出典：中小企業庁 中小企業白書（2003）17

図 12 一人当たり雇用者報酬と混合所得の比較（＝一人当たり混合所得/一人当たり雇用者報酬）

出典：内閣府 経済財政白書（2011）
2．7．3 日本における創業の特徴と国際比較
次 に 、 日 本 の 創 業 の 特 徴 と 国 際 比 較 を 行 う 。 GEM 9 （ Global Entrepreneurship
Monitor）による調査によれば、日本の TEA10（総合起業活動指数）は先進国の中でも最低水準である。TEA は起業活動者の成人人口に占める割合（％）を指数化したものであり、日本は、人口に対する起業家の割合が低いということがわかる。（図 13）
図 13 各国の TEA（先進国）

出展：高橋（2015） 起業活動に影響を与える要因の国
際比較分析

9

GEM（Global Entrepreneurship Monitor）とは、米国バブソン大学と英国ロンドン大学ビジネススクールの起業研究者達が集い、「正確な起業活動の実態把握」「各国比較の追求」「起業の国家経済に及ぼす影響把握」を目指したプロジェクトチームが実施する調査である。
10
GEM （Global Entrepreneurship Monitor）による起業活動に関する指数であり、「現在、1 人または複数で、何らかの自営業、物品の販売業、サービス業等を含む新しいビジネスをはじめようとしていますか」、「現在、1 人または複数で、雇用主のために通常の仕事の一環として、新しいビジネスや新しいベンチャーをはじめようとしていますか」、そして「現在、自営業、物品の販売業、サービス業等の会社のオーナーまたは共同経営者の 1 人として経営に関与していますか」などの質問に基づき作成されている。
GEM では、下記のように定義する「誕生期」と「乳幼児期」の合計を各国の起業活動者としており、これらの起業家が成人人口に占める割合（％）が TEA である。「誕生期」は、独立・社内を問わず、新しいビ
ジネスを始めるための準備を行っており、かつまだ給与を受け取っていないまたは受け取っている場合その期間が３カ月未満である人、「乳幼児期」はすでに会社を所有している経営者で、当該事業からの報酬を受け取っている期間が３カ月以上 3.5 年未満の人と定義されている。

18

高橋（2014）は、日本の創業に関する問題点について、2001 年から 2010 年にかけての GEM のデータ用いて計量分析を行っている。これによれば、日本における特徴として「失敗脅威指数」は平均的である一方、「事業機会の認識」や「知識・能力・経験」の数値が極めて低いという結果が示されている。つまり、日本の企業家は、諸外国に比べて、過度に失敗を恐れているとは言えず、「事業機会」や「能力の問題」などの理由により、創業を踏みとどまっている者が多いということを示唆している11 。（ただし、これら数値の根拠となっているのは、本人に対するアンケートの結果であることには留意が必要である。）。一方で、起業態度（知識・能力、企業活動浸透）をコントロールした場合は、「あり」と答えた者についてのみ分析した場合は、日本の TEA は各国と遜
色のない水準であり（図 14）、このことが示唆するのは、日本は「起業無縁層」が、他の国と比べ圧倒的に多く、日本の起業活動がごく一部の者に担われているということである(図 15)。こうしたことも踏まえて、高橋は、日本の創業率を向上させるためには、起業態度を（知識・能力、企業活動浸透）を向上させるようなアプローチが政策的に有効であると指摘している。
図 14 企業態度（知識・能力、企業活動浸透）をコントロールした場合の TEA

出典：高橋（2015） 起業活動に影響を与える要因の国際比較分析

11

本調査はアンケート調査によるものであるため、事業機会が少ない・能力が低いと言っているのでは
本人の見解であることには留意が必要である。

19

図 15 企業家活動からの距離別の分布12

出典：高橋（2015） 起業活動に影響を与える要因の国際比較分析

3．新陳代謝に対する分析の方向性
前節において、開廃業率、市場への退出、創業などの現状について示してきた。これら、事実関係を踏まえて、企業の新陳代謝を推進していく観点から、どのような分析が必要であろうか。
まず退出面については、近年の情勢を踏まえると、倒産だけでなく廃業や事業承継（M＆A）の動向を捉える必要がある。これまで見てきたように、現在、倒産よりも廃業の数が大きく上回っている点や、今後ますます経営者が高齢化し、事業承継の重要性が盛に議論されている中で、これらへ至る要因についての分析が必要と考えられるからである。
また、創業については、先述した T E A などの数値から推察されるに起業する絶対数不足への対応である。創業者数を増やす方法は、いくつか考えられるが、若年層、女性、シニアの起業家を増やすことが考えられる。一方でこれらの層への政策はすでに何度も講じられており、現在ターゲットとしている創業予備群から裾野を広げ、新たなアイデアを探す必要がある。一点あげられるとすれば、現在ターゲットとしている創業予備群から裾野を広げ、企業内の経営人材の掘り起こしや、一度経営に失敗した
人材の再チャレンジなどについて、分析を試みることも有益ではないかと考えらえる。
このため、創業に関しては、従来焦点となりにくかった、一度経営に失敗した人材の再チャレンジについて、リサーチを行うこととする。
3．1 企業退出の決定要因分析
3．1．1 変数とデータセット
企業退出の決定要因分析の手法として、東京商工リサーチが有する企業の個票を
12

起業活動浸透(ロールモデル)指標および、知識・能力・経験指標の 2 つの質問のいずれにも「はい」と答えている層については、起業活動を即座に実施す る素地があると見做し、これを「起業関係層」と呼び、反対に 2 つの質問のいずれにも「いいえ」と答えている層は、起業家活動に加わりにくいと考えられることから、「起業無縁層」 とし、2 つの質問のいずれかに「はい」もしくは「いいえ」と回答している層を「中間層」 としている。

20

用いた分析を行う。分析は、倒産・廃業・M＆A を被説明変数とした場合、説明変数はどのようなものが考えられるであろうか。
まず、会社の財務状況である。売上高や経常利益率など損益計算書の売上や利益といった項目や自己資本や負債、資産など貸借対照表の項目、また、これらを組み合わせた経営指標がある。経営指標には様々なものが考えられられるため、企業退出に関わりが深いと考えられる変数をはじめとして、検証を重ねながら、より説明力の高い変数を捜索する。
次に、経営者の属性である。特に廃業においては、年齢が高ければ高いほど廃業
可能性は高くなると考えらえる。
さらに、会社の規模や関係者との関係性である。類似の先行研究においても、会社規模による影響が指摘されているものもある。また関係者との関係の強さについては、
仕入れ先数、販売先数を用いる。こうしたステークホルダーが多いほど、廃業に関して慎重になることが想定される（図 16）。
データセットは、東京商工リサーチの持つ企業情報を活用するが、分析には、貸借対照表や損益計算書などの数値が必要となるため、今回はこれらの情報が比較的手に入りやすい建設業を対象に分析を実施する。
また、今回の研究では、退出の決定要因の考察を行うとともに、これらにいたる兆候を捉えることも重要絵である。このためには、退出のどの程度前から、その原因が生じ始めるのかとらえることも重要である。
これらを踏まえ、企業の退出が T 年に発生したとすると、これを過去 5 年間（T-1 年〜T-5 年）の財務諸表を分析できるようにデータをセットする。具体的には、これらをロング形式としてセットし、分析を行う。（図 16）。
図 16 データセット

3．1．2．モデル
今回の分析では、現在生存している企業が、財務状態や起業固有特徴（経営者年
齢や従業員数）によって、1〜5 年後の選択（生存、倒産、廃業、M＆A）がどのようになったという点について推計を行う（図 17）。複数の選択に対応できるモデルとして、多項ロジットモデルが活用できると考えられるため、今回は多項ロジットモデルにより分析を行うこととする。

21

図 17 モデル13

3．2．データセットとデータの特徴
まず、使用するデータの特徴を確認する（図 18）。ボックスプロットの意味は箱の中心が中央値、上下 4 分位点、ひげの先端が極値である。なお、極値以遠の点は外れ値である14。また、それぞれの箱ひげは、企業の状態（生存、倒産）と、その状態から 1〜5 年前を表しており、記号の意味は、A:生存（Arrive）、B：倒産（Bankruptcy） C：廃業(Closed)、M：被 M＆A である。
まず、経営者の年齢については、60代にピークがありそれ以降は急減する傾向である。また、男性経営者が圧倒的に多い。会社の状況別にみると、廃業（C1〜C5）のみ、
経営者年齢が他の分類よりも高い事がわかる。
次に資本金と従業員数にいては、(b-1)のとおり、ほとんどが中小企業である。また、従業員数については、廃業について低い傾向にある。資本金については、M＆Aで高い傾向が確認できる。
売上高増加率は、分布は大きな偏りは見られないが、廃業のみ、イベントが起こる1〜2年前、売上高増加率が減少していることがわかる。
13

分析では、存続（Phitosan)をベースカテゴリとして分析を実施している。係数の解釈
は、存続（Phitosan)との差（％）となる。分析ツールとして、R の mlogit パッケージを⽤いて分析を実施する。
14
あくまで、R（ggplot パッケージ）のグラフ描写上の外れ値の処置であって、データの誤値や異常な値で⽰しているものではない。
22

営業利利益率についても、イベントが起こる1〜2前のみ、倒産、廃業でやや低い分布となっている。
営業運転資本回転期間については、概ね大きな偏りはなさそうであるが、倒産について、やや高い傾向が感じられる。
労働生産性については、生存・被M＆Aの値が高く、倒産・廃業の値が小さい傾向にあり、また倒産・廃業については、イベント直前になるとより低下する傾向がある。
負債比率は、倒産企業において明らかに高い。3年後に倒産する予兆が既に現れているということかと考えられる。
自己資本比率については、被M＆A企業において高い傾向がある。
仕入れ先の数については、廃業でやや少なく、M＆A で多い傾向がある。また、顧客の数については、廃業について、やや少ない傾向にある。
図 18 データの概要(a-1)経営者の年齢と性別（2016 年）(a-2)会社状況別の年齢（b-1）従業員規模と資本⾦23

(b-2)資本⾦(b-3)従業員数

24

(c)売上⾼増加率(d)営業利益率(e)営業運転資本回転期間(f)労働⽣産性

25

(g) ⾃⼰資本⽐率(h)負債⽐率26

(k)仕⼊先の数(l)顧客の数

出典：T S R 会社情報データより筆者編集

3．3 多項ロジットモデルによる分析結果
説明変数として、様々な変数を検討した結果、資本金（対数）、従業員（対数）、自己資本比率、労働生産性、現金比率、短期借入比率、銀行借入比率、経営者年齢、顧客の数を変数として分析を行った。また、使用するデータが複数年度にわたる場合は、それぞれ年ダミー変数を用いコントロールを行った15。

15

現金比率：総資産に対する現金及び預金の割合。
銀行借入比率：借入比率は、負債に占める借入（長期、短期）の割合。
短期借入比率：借入（長期、短期）のうち短期借入の割合。
27

3.3．1 記述統計量
記述統計量は以下のとおりである。（図 19）
図 19 記述統計量

3．5．3 多項ロジットモデルによる分析の結果
多項ロジットモデルのおける推定結果は以下の通りである（図20）。この推定においては、ベースケースは生存であり係数は、生存とのその他の選択（倒産、廃業、M＆A）との確率の差である。分析の概要は次の通りである。
(a)資本金（対数）
倒産：生存に対してプラス有意。1年前（19.4%）、3年前（12.7%）。
限界効果はプラス1年前（0.017%）、3年前（0.019%)
廃業：生存に対してプラス有意。1年前（16.3%）、2年前（15.9%）。
限界効果はプラス1年前（0.013%）、3年前（0.026%)
M&A：生存に対してプラス有意。1〜5年前（34.6〜67.2%）。
限界効果はプラス1〜5年前（0.016〜0.028%）28

(b)従業員数（対数）倒産：非有意廃業：生存に対してマイナス有意。 1〜5年前（-74.2〜-88.1%）
限界効果はプラス1〜5年前（0.06〜0.21%)
M&A：生存に対して2年前はプラス有意(24.4%)。 5年前はマイナス有意(-49.3%)。
限界効果はプラス2年前（0.01%）、5年前（-0.02%)(c)自己資本比率
倒産：生存に対してマイナス有意。1〜4年前（-2.0〜-2.7%）
限界効果はマイナス（-0.002〜-0.004%）
廃業：生存に対してマイナス有意。1〜3年前（-1.6〜-2.5%）。
限界効果は1〜3年前（-0.002〜-0.003%）
M&A：非有意(d)労働生産性
倒産：生存に対してマイナス有意。1年前（-0.002%） 2年前（-0.002%） 、4年前（0.002%）。
限界効果は（-0.000002〜-0.000003%）
廃業：生存に対してマイナス有意。1年前〜5年前（-0.003〜-0.006%）。
限界効果はマイナス（-0.00002〜-0.000014）
M&A：生存に対してプラス有意。5年前（0.006%）。
限界効果はプラス。5年前（0.000002%)(e)現金比率
倒産：生存に対してマイナス有意。 1〜5年前（-358.6〜-722.7%）
限界効果はプラス（0.6〜0.8%）
廃業：生存に対してプラス有意。 1〜3年前（49.7〜79.9%）
限界効果はプラス（0.06〜0.11%）
M&A：非有意(f)短期借入比率
倒産：非有意廃業：生存に対してプラス有意。1年前,3〜4年前（41.8〜45.6%）。
限界効果はプラス（0.03〜0.11%)
M&A：生存に対してプラス有意。1〜5年前（97.4〜150.6%）。
限界効果はプラス1年前(0.06~0.08%)29

(g)銀行借入比率
倒産：生存に対してプラス有意。1〜5年前（132.6〜198.8%）。
限界効果はプラス（0.14〜0.30%）
廃業：生存に対してプラス有意。3〜4年前（32.9〜71.3%）。
限界効果はプラス（0.07〜0.17%）
M&A：生存に対してマイナス有意。1〜4年前（-78.1〜-95.6%）。
限界効果はマイナス（-0.04〜-0.06%）(h)経営者年齢
倒産：非有意廃業：生存に対してプラス有意。 1〜5年前（4.4〜55.4%）
限界効果はプラス（0.004〜0.014%）
M&A：生存に対してマイナス有意。 4年前 (-2.3%)。
限界効果はマイナス（-0.001%）。
(i)顧客数
倒産：生存に対してマイナス有意。1 年前（-2.0%）
限界効果はマイナス(0.002%)
廃業：生存に対してマイナス有意。1〜3 年前、5 年前（-4.6〜-7.1%）。
限界効果はマイナス(-0.004%〜-0.011%)
M&A：生存に対してマイナス有意。1〜4 年前（-5.2〜-6.7%）。
限界効果はマイナス 1 年前（-0.0003〜-0.0004%）。

30

図 20 多項ロジットモデルよる推定結果

31

多項ロジットモデルによる推定結果（イベントが起こる３年前）
倒産
切⽚
資本⾦（対数）
従業員（対数）
⾃⼰資本⽐率
労働⽣産性

銀⾏借⼊⽐率
短期借⼊⽐率
経営者年齢
顧客の数-7.9917380***-9.7023090***(0.7522611)(0.6203408)(1.2722580)

0.1271708*

0.0492441

0.3710261***(0.0759091)(0.0626026)(0.1322303)-0.0891583-0.8411609***(0.0848593)(0.0700638)-0.0253604***-0.0174587**-0.0188706(0.0096857)(0.0079105)(0.0222490)-0.000015

年ダミー（2016）
Observations
Log Likelihood-0.0000317***(0.0000082)

0.0164095

0.0000138

0.4965954**-0.2266343(0.2377940)(0.6040565)-0.1033176

0.4342413***0.9744318***(0.2174850)(0.1407030)(0.2901560)

1.9884630***

0.3292801*-0.9398805**(0.3083794)(0.1962611)(0.4289573)-0.003968

0.0529548***-0.0146142(0.0054538)(0.0045743)(0.0095944)-0.0642900***-0.0625827**(0.0174632)(0.0260943)-0.241149

0.4543780***0.5964145**(0.1471586)(0.1168073)(0.2735121)-0.1282934

0.1698964

0.5196988*(0.1427465)(0.1230746)(0.2781129)

116,182-5,328.5840000

LR Test779.7267000*** (df = 36)Note:*p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

倒産

廃業

M＆A

資本⾦（対数）-0.0005252

0.0001909

0.0001020

0.0002322

従業員（対数）

0.0018780-0.0001316-0.0017579

0.0000115

⾃⼰資本⽐率

0.0000863-0.0000381-0.0000364-0.0000118

労働⽣産性0.00000008-0.00000002-0.00000007

0.00000001

現⾦⽐率0.0056478-0.0065613

0.0010520-0.0001385

銀⾏借⼊⽐率-0.0030857

0.0029935

0.0006832-0.0005909

短期借⼊⽐率-0.0013586-0.0001578

0.0009067

0.0006098

経営者年齢-0.0000954-0.0000061

0.0001107-0.0000092

顧客の数

0.0001778-0.0000044-0.0001343-0.0000391

年ダミー（2015）-0.0009578-0.0003650

0.0009497

0.0003731

年ダミー（2016）-0.0004860-0.0001942

0.0003548

0.0003254(0.0000189)-4.3574890***-0.003114

⽣存（⾮倒産）(0.1412871)(0.5191707)(0.0102007)
年ダミー（2015）

M＆A-7.0384750***(0.0000171)
現⾦⽐率

廃業

限界効果

32

3．5．4 多項ロジットモデルによる分析の解釈分析における倒産、廃業、M＆A の解釈を整理すると以下のとおりである。
(a) 倒産
資本金は、プラス有意（限界効果もプラス）である。つまり直近で資本金が増加していることになる。以下の自己資本比率と相反する結果であるが、考えられることとして、倒産の危機に際して増資を行ったことなどが考えられる。（他方でその結果が持ち堪えられず、倒産したということになる。）
自己資本比率は、マイナス有意（限界効果もマイナス）である。つまり自己資本比率が高いほど倒産しにくい。資本金の結果と異なり、自己資本比率は、安全性指標であるため、この結果は妥当なものと考えられるが、4 年前から一貫してマイナス有意となっており、かなり前から違いが生じていることがわかる。
労働生産性は、マイナス有意(限界効果もマイナス) である。つまり労働生産性が高いほど倒産しにくい。1、2、4 年前で有意であり、かなり前から違いが生じている。
現金比率は、マイナス有意(限界効果もマイナス)である。つまり、現金を多く保有している場合は倒産しにくい。企業の倒産理由の大きな原因の一つが資金繰りであるため、この結果は妥当なものと考えられるが、5 年前から一貫して有意であり、かなり前から違いが生じているということがわかる。
銀行借入比率は、プラス有意(限界効果もプラス)である。つまり、借入の多い企業は倒産しやすい。銀行借入比率が多ければ、安定性も低くなるので、妥当なものと考えられる。これも 5 年前から一貫して有意でああり、かなり前から違いが生じている。
顧客数については、マイナス有意(限界効果はマイナス)であり顧客数が多いほど倒産

33しにくいということになる。ただし有意であったのは、直前の 1 年前のみである。
このように、安全性指標である自己資本比率、生産性を示す労働生産性が倒産に対しポジティブに影響を与える一方、現金比率、銀行借入比率など、資金繰りや負債関連の指標がネガティブに影響を与えている。
(b) 廃業
資本金は、プラス有意(限界効果もプラス)である。つまり、資本金が多いほど廃業しやすい。直近 1〜2 年前にかけて有意であり、直前で差が生じている。倒産の場合と同様、廃業に備えて増資（債務超過の場合）を行ったことなどが考えられる。
従業員は、マイナス有意(限界効果もマイナス)である。つまり、従業員が多いほど廃業しにくい。雇用の問題あるため、従業員数の影響は妥当と考えられ、5 年前から一貫してマイナス有意となっている。
自己資本比率は、マイナス有意(限界効果もマイナス)である。自己資本比率が高いほど廃業しにくい。自己資本比率が高ければ、負債比率が低いことになるため借入の返済など、廃業のハードルが下がることになるため、妥当な結果と考えられる。3 年前から有意となっている。
労働生産性はマイナス有意(限界効果もマイナス) である。つまり、労働生産性が高いほど廃業しにくい。生産性は、競争力や事業の見通しにも影響するため、妥当な結果と考えられ、1、2、4 年前で有意となっており、かなり前から違いが生じている。
現金比率は、プラス有意(限界効果もプラス)である。つまり、現金比率が高いほど廃業しやすい。現金が豊富にあれば、様々な廃業整理を円滑に行えるため、こうした結果になっている可能性がある。5 年前から一貫して有意であり、かなり前から違いが生じている。
短期借入比率は、プラス有意(限界効果もプラス)である。つまり、短期借入比率が高いほど廃業しやすい。倒産と同様、資金繰りに窮すれば、事業継続が困難になるため、こうした結果となっていると考えらえる。1、3、4 年前から有意であり、かなり前から違いが生じている。
銀行借入比率は、プラス有意(限界効果もプラス)である。つまり、銀行借入比率が高いほど廃業しやすい。理由は、短期借入比率の理由と同様資金繰りの問題であることが考えられる。3、4 年前のみ有意である。
経営者年齢は、プラス有意(限界効果もプラス)である。つまり、経営者年齢が高いほ
ど廃業しやすい。中小企業が経営者の引退と同時に廃業することがこうした結果につながったと考えられる。5 年前から一貫して有意である。
顧客数は、マイナス有意(限界効果もマイナス)である。つまり顧客数が多いほど廃業しにくい。重要なステースホルダーである顧客との関係が廃業の要素となっていることがわかる。4 年前を除き一貫して有意となっている。

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従業員規模など、規模の大きい企業ほど廃業を選択しにくい。また、従業員、顧客など、ステークホルダーの数が多いほど廃業を選択しなくなると考えられる。
このように、自己資本比率、労働生産性は倒産と同様にポジティブに影響を与えている。資金繰り、負債関係としては、借入がネガティブに影響する一方、キャッシュを多く持っていることも逆にネガティブに影響する結果となった。
経営者年齢は、ネガティブに影響している。
(c)M&A
資本金は、プラス有意(限界効果もプラス)である。つまり、資本金が多いほど、M＆A
されやすい。5 年間一貫して有意であり、かなり前から違いが生じている。
短期借入比率は、プラス有意（限界効果もプラス）である。つまり、短期借入比率が高いほど M＆A されやすい。短期借入比率は、資金繰りに関連し、比率が多いと直近により多くの返済を控え、資金繰りに窮していると考えられる。5 年前から一貫して有意であり、かなり前から違いが生じていることを示しており、短期の資金繰りに窮した結果、M＆A を選択した可能性も考えられる。
銀行借入比率は、マイナス有意（限界効果もマイナス）である。つまり、銀行借入比率が高いほど M＆A されにくくなる。短期の借入と異なり、短期の資金繰りに窮しているない一方、借入比率が高いため、買い手側の態度に影響を与えたのではないかと考えれる。4 年前から一貫して有意であり、かなり前から違いが生じていることを示している。
顧客数については、マイナス有意（限界効果もマイナス）。つまり、顧客数が多いほ
ど M＆A されにくい。2〜4 年前において有意である。
このように、資本金が多いほど、M＆A されやすい。短期的な負債は、M＆A されや
すい効果がある一方、借入比率が高いことは、M＆A されにくくなる効果がある結果となった。これは一見矛盾するように見えるが、短期的な負債は、短期の資金繰りに窮して売り手側の事情で M＆A されやすくなったと解釈できるし、借入比率が高い企業の買収は、負債を抱えることになるので、買い手側の事情で M＆A されにくくなったと解釈することもできる。なお、顧客数は、M＆A されにくくなる効果があり、これは被 M＆A
企業にとって、販路などのシナジーを求めて他の企業の傘下に入る誘因が働かなかったと考えることもできる。
全体を通じて時系列的に見れば、倒産、廃業、M＆A それぞれに至る随分前から指標に悪化が見られる場合が多い。これは、企業の経営状況の悪化が、数年前には、既に進行していることを示唆している。指標の中には、今回の観測期間である 5 年間一貫して有意となっている指標もあり、今回分析期間である 5 年間よりもよりさらに長期に渡って有意な差が生じている可能性もある。（なお、観測期間においてリーマンショ

35ックなどに見られるような大きな経済的ショックはなく、比較的経済の状態も良好な期間であったことから、急激に収益性や財務状態の悪化が起こりにくい環境ではあった。）
なお、倒産や廃業、M＆A の要因となる様々な変数の限界効果を見てみると、これらが示唆することは、現在の廃業をはじめとする企業の退出は、単純に経営者の高齢化だけが原因という訳ではなく、資金繰りの悪化、ひいては、資金繰りが悪化することによる経営の低迷など、様々な要因が積み重なったものであると考えることができる。

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3．6 再チャレンジした起業家のパフォーマンス
前節で述べたとおり、日本の創業面についての課題は、起業する絶対数の不足への対応である。創業するもの数を増やす方法の一つとして、一度経営に失敗した人材の再チャレンジを促進することも考えられる。仮に、再チャレンジした経営者による会
社のパフォーマンスが低くないことを導き出せれば、これにより「一度失敗した者は、また失敗する」とのバイアスを排除することにつながり、ひいては、日本の創業面での課題である起業の絶対数の増加への解決先の一つとなりうる。こうしたことも踏まえて、ここでは、従来焦点となりにくかった、一度経営に失敗した人材の再チャレンジに関する分析を行うこととする。
3．6．1 経験がパフォーマンスに与える影響
事業を経営してきた経験がパフォーマンスに与える影響として、①その経験により経営者の成長させることによる効果がある一方、②廃業後に経過した時間が開業者の経験やノウハウを劣化させる効果、③加齢による負の効果、等が存在すると考えられる。
例えば、川上（2007）は、国民生活金融公庫総合研究所が行ったアンケート調査等
を基に、廃業経験者を対象に分析を行っている。
これによれば、被説明変数として、黒字/赤字のダミー変数として、新規開業者と 2回目の開業者および、失敗経験者の計量分析を行なっている。2 回目の開業者（失敗経験者を除く）は、新規開業者に比べて、黒字になる確率が有意となっており、失敗経験者についても有意ではないものの、プラス寄与となっている。
また、目標月商との乖離に関する分析についても、2 回目の開業者や失敗経験者
は、目標との乖離が小さくなる、つまり、計画通り経営を行える確率が高くなるという結果が出ており、廃業の経験が安定した、経営につながっていると言えるのではないかと考えられる。

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図 212 度⽬の開業者（及び失敗経験者）であることが⽬標達成に与える影響

川上（2007） 2 度目の開業者が成功する条件

図 22 2 度⽬の開業者（及び失敗経験者）であることが収⽀状況に与える影響

川上（2007） 2 度目の開業者が成功する条件

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また、増田（2005）では、再チャレンジした経営者の成功要因分析を行っている。非説明変数を月商（対数）として、廃業のタイミングやコアコンピタンスを持って企業しているかなど、経営方針などの変数を用いて、要因分析を行っている。
これによれば、「廃業のタイミングを誤らないこと」、「コアコンピタンスを持って起業」、「人材育成に努めること」などに努めているものほど、成功する確率が高いことが、示唆され、こうした資質を持ち、実践できるものは、日本のビジネス環境の中でも、リターンマッチが可能であると述べている。他社よりも強みのある技術やアイデアを開拓し、廃業経験を活かして事業への先見性を磨き、それを活かすための人材育成に努めている者、あるいはこうした資質を持ち、実践できる者にとっては我が国のビジネス社会もリ
ターンマッチが可能であり、かつそれを成功へ導くことができる、ということである。
この研究における重要な示唆は、廃業をするときには「たとえ今は黒字であったとしても」勇気をもって「自主的に撤退する」よう、廃業のタイミングを誤らないことを示唆していることである。撤退のタイミングを誤らなければ、再起のために必要な資金や信用・信頼を残すこともできるし、再起業後の成功確率も高くなるということである。
図 23

廃業経験者のリターンマッチを成功へ導くための要因分析

出典：増田（2005）廃業経験者のリターンマッチを成功へ導くための要因分析

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3．7 まとめ
第 2 節で述べたとおり、少子高齢化が進む日本において、労働生産人口の減少と社会保障費の増大に対応するためには、生産性の向上を図る観点での新陳代謝の促進が有効である。
まず、市場からの退出については、多項ロジットモデルを用いて、企業の退出要因の分析を行った。分析結果として、資金繰り関連項目や資本金・従業員の数などの規模の大きさ、顧客の数、経営者の年齢、財務基盤や生産性が退出の決定要因である
ことが、明らかとなった。また、イベントが起こる何年も前から退出する企業とそうでない企業の間には有意な差が出てきていることがわかった。
これらの分析結果が示唆することは、現在の廃業をはじめとする企業の退出は、単純に経営者の高齢化が原因という訳ではなく、資金繰りの悪化、ひいては、資金繰りが悪化することの原因となった経営の低迷が原因と考えられ、それはより長期間かかって現在の状況に至っていると考えることもできる。
また、第2節で述べた通り、経済の新陳代謝には低生産性の企業が退出することが必要であるが、分析結果の労働生産性の項目については、労働生産性が高いほど、退出しやすい結果となっており、健全な市場退出メカニズムが働いていないとも考えることができる。
次に、市場への参入については、新陳代謝による生産性向上の前提として、少なくとも退出企業の雇用の受け皿になるだけの新規参入が必要であるが、まず事業者対被雇用者収入比率の数字に見られるように、日本の収入面での環境の厳しさが、起業のインセンティブを低下させていることや、先述した T E A などの数値から推察されるに起業する絶対数が不足への対応である。これらへの対応については、創業の促進に向けて、現在ターゲットとしている創業予備群から裾野を広げ、例えば、企業内の経営人材の掘り起こしや、一度経営に失敗した人材の再チャレンジなど、様々な方法で企業を促進していくべきであろう。この中でも、一度経営に失敗した人材の再チャレン
ジについて、先行研究において、計画通り経営を行えるという意味においては、新規開業者よりも優れている結果もある。また、新規開業者と比べて、黒字確率が低いということは言えないことが示されている。加えて、廃業のタイミングを誤らないことが、再起業後の成功確率も高くなるという結果も示唆されており、うまく政策を講じれば、創業の問題の一つの解決策になりうる可能性がある。
4．おわりにこのレポートでは、2 節において中小企業の有する社会的な位置付けを論じ、中小企業の在立理由や産業構造の状況について、述べ今後の日本で進行する少子高齢化に伴う、労働生産人口の減少や増大する社会保障費の問題に対応するためには、

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生産性の向上が必要であり、生産性の向上を達成するための企業の新陳代謝の促進の重要性について述べた。また、市場への入退出の基本的指標である開廃業率を確認した後に、海外との比較を行い、海外と比較し日本の開廃業率は諸外国と比較して、低い傾向にあることを確認した。次に市場からの退出について、近年は旧廃業の件数が倒産を大きく上回っており、今後、ますます経営者の高齢化が進む中で、市場からの退出がますます増加する見込みであることを述べるとともに、東京商工リサーチのデータを活用し、多項ロジットモデルを使った退出要因分析を行なった。 また、創業については、創業の社会的位置付け述べるとともに、人はなぜ起業するのかという基本的な問について、日本起業家の起業理由を分析するとともに、G E M による調査をもとに海外との比較を行い、日本の創業の少なさはそもそも起業を志す起業家の少なさに起因することを述べた。そして、これらを解決するための一手法として、一度経営に失敗した人材の再チャレンジに関する分析についての考察を行った。
今後、他の文献なども活用しつつ、退出・創業に関する調査・分析を進め、リサーチペーパーの作成を進めていきたい。

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＜参考文献＞
江口政宏(2016)『中小企業の経済学 P24』 株式会社商工組合中央金庫 千倉書房
岡室博之(2016)『中小企業の経済学 P148』 株式会社商工組合中央金庫 千倉書房
数井寛（2016）『中小企業の経済学 P253』 株式会社商工組合中央金庫 千倉書房
川上淳之（2007）「2 度目の開業者が成功する条件」日本労働研究雑誌
高橋徳行（2015）「起業活動に影響を与える要因の国際比較分析」
深尾京司、宮川努（2008）『生産性と日本の経済成長：J I P データーベースによる産業・企業レベルの実証分析』東京大学出版会
増田辰良（2005）「廃業経験者のリターンマッチを成功へ導くための要因分析」,東京大学社会科学研究所日本社会研究情報センターワーキングペーパー
森川正之（2014）『サービス産業の生産性分析：ミクロデータによる実証』，日本評論社
安田武彦(2006)「企業成長と企業規模、加齢効果」『企業の一生の経済学 P134』ナカ
ニシヤ出版
デービッド・アトキンソン (2019), 『国運の分岐点』, 講談社
中小企業庁 「中小企業白書（2019 年度）（2017 年度）（2003 年度）」
Foster,L.,J.Haltwanger,and C.J.Krizan(2006).”market selection,Reallocation,and
Restructuring in the U.S. Retail Trede Sector in the 1990s,” review of Economics
and Statistics,88(4):748-758.

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