租税判例の定量的分析―第一審の認容確率を中心に―

鈴木 尚也

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鈴木

尚也

目

租税判例の定量的分析

２

要―第一審の認容確率を中心に―論 文 の 要 旨

法学において従来行われてきた判例研究は，各判例に深く立ち入ることで深みのある分析ができる，定性的な実証分析（客観的データに基づいた分析手法）の一つだとされる。一方，最近では，法学においても，多量のデータを収集し，統計的な手法を用いて定量的に分析を行うことの有用性が指摘されるようになっている。そして，定量的な実証分析のテーマとしては，法律が社会的制度のうちの一範疇であることから，人間の行動に対する社会的制度（法律）の影響が挙げられることがあり，租税法の分野では，税率の変化が納税者の行動に及ぼす影響を扱ったものなどがある。
しかし，わが国では，法律の分野での定量的な実証分析を行った研究はまだ多くない。これは租税法に関しても同様であり，定量的な実証分析による租税判例の研究例はこれまでのところ見当たらない。このため，本稿では，米国の租税訴訟について，当事者の主張，争点の類型，訴訟環境等が認容確率に与える影響を分析した先行研究を参考に，わが国における租税訴訟の認容確率に与える影響の定量的な実証分析を試みた。先行研究は，米国連邦最高裁で争われた租税訴訟事件のうち，仮装行為（sham transaction）が争われたものなどをデータとして，どのような要素が，訴訟での認容確率に影響を及ぼすかを明らかにしたものである。
本稿は，租税訴訟での認容確率に影響を及ぼす要因を定量的に分析する点で先行研究と共通することか
ら，分析の方法としては，先行研究と同様に，計量経済学の手法（プロビット回帰分析）によることとした。

実証分析では，まず，租税訴訟の裁判に影響を及ぼす要因があり，その要因毎に様々な影響を実際に及ぼしているという仮説を立て，その影響を想定した。そして，仮説を検証するため，４つの実証モデルを設定し，これらのモデルに合わせて４種類のデータを選定している。先行研究は米国連邦最高裁の判例によったが，本稿は，わが国の租税事件全体の傾向をみるために，基本的には第一審の全ての判例を分析の対象とし，併せて，同族会社の行為計算の否認について，第一審から上告審までの判例を対象として，データを選定した。そして，４つの実証モデルによる推定の結果は，それぞれ，租税訴訟の裁判に影響を及ぼす要因の存在と，その影響の程度を示した。推定結果は，説得力が強いとみられるものから，説得力が弱いとみられるものまで様々であった。
推定結果の説得力が強いとみたものの理由は，予備的分析に基づいた想定と，推定結果との整合性である。推定結果が統計的に有意な結果を示し，かつ，予備的分析に基づく想定と推定結果が整合的であれば，説得力は強いといえる。対して，推定結果の説得力が弱いとみたものの理由は，推定結果の理解の難しさである。４つのモデルのうち，モデル式が複雑化したものの中には，推定結果自体の理解が難しくなり，
事前の想定との整合性も明確性を欠き，説得力が弱いものがある。
これらの考察によれば，統計的に有意な推定結果を導き，かつ，その結果の理解を容易にして，定量的分析の結果の説得力を強めるためには，十分な予備的分析と，それに基づいた想定が重要であり，そして，
予備的分析と想定には，定性的分析による先行研究の結果を活用することが有用である。そうすると，定性的分析と定量的分析は独立した存在ではなく，相互補完的な関係にあるといえよう。従来の研究成果（定性的分析）によって明らかにされている問題に対し，本稿のような定量的な分析によって検討を加えることや，従来明らかにされている複数の問題に対し，定量的な分析を用いて横断的な検討を行うことなどにより，新たに客観的な検討結果を導くことが可能になるものと考える。

目次
１

はじめに .......................................................................................................................................... 3２

わが国の租税争訟制度等の概観 ...................................................................................................... 4(1)

わが国の租税争訟制度 ................................................................................................................. 4(2)

租税不服申立の裁決例等の公表状況 ........................................................................................... 5(3)租税訴訟の判例の公表状況 ......................................................................................................... 6租税訴訟の裁判に影響を及ぼす要因等の想定 ................................................................................ 6３(1)

各租税法 ....................................................................................................................................... 6(2)

時の経過及び時期 ........................................................................................................................ 6(3)

原告・控訴人・上告人 ................................................................................................................. 6(4)

裁判長 .......................................................................................................................................... 7(5)

審級 .............................................................................................................................................. 7(6)

上訴及び逆転判決 ........................................................................................................................ 7(7)

課税処分の適法要件 .................................................................................................................... 7(8)

不確定概念 ................................................................................................................................... 8(9)

通達 .............................................................................................................................................. 8(10)

小括 .............................................................................................................................................. 9租税判例の集計 ............................................................................................................................... 9４(1)

租税判例の集計方針 .................................................................................................................... 9(2)

行政裁判所の租税事件判例の概要............................................................................................. 10(3)

司法裁判所の租税事件判例の概要（昭和 22 年から平成 10 年まで） ..................................... 11(4)

司法裁判所の租税事件判例の概要（平成 11 年から平成 28 年まで） ..................................... 12(5)

同族会社の行為計算の否認に係る租税判例の概要 ................................................................... 13(6)

小括 ............................................................................................................................................ 14
実証分析 ........................................................................................................................................ 15５(1)

分析概要 ..................................................................................................................................... 15

ア

分析の流れ ............................................................................................................................. 15イ

被説明変数 ............................................................................................................................. 16

ウ

説明変数 ................................................................................................................................. 16エ

統計モデル ............................................................................................................................. 17(2)

推定及び検定 ............................................................................................................................. 19ア

推定及び検定の方針 ............................................................................................................... 19イ

推定・検定（行政裁判所） .................................................................................................... 19

ウ

推定・検定（司法裁判所―昭和 22 年から平成 10 年まで―） .............................................. 21エ

推定・検定（司法裁判所―平成 11 年から平成 28 年まで―） ............................................. 24オ

推定・検定（同族会社の行為計算の否認） .......................................................................... 25(3)予測（推定結果への具体的事例の当てはめ） .......................................................................... 28

ア

行政裁判所 ............................................................................................................................. 28

イ

司法裁判所（昭和 22 年から平成 10 年まで） ...................................................................... 291

ウ

司法裁判所（平成 11 年から平成 28 年まで） ...................................................................... 30エ

同族会社の行為計算の否認 .................................................................................................... 30(4)

小括 ............................................................................................................................................ 31
おわりに ........................................................................................................................................ 32

６(1)

総括 ............................................................................................................................................ 32(2)

今後の展望 ................................................................................................................................. 33

2

１ はじめに法学において従来行われてきた判例研究は，各判例に深く立ち入ることで深みのある分析ができる，
定性的な実証分析（客観的データに基づいた分析手法）の一つだとされる1)。一方，最近では，法学においても，多量のデータを収集し，統計的な手法を用いて定量的に分析を行うことの有用性が指摘されるようになっている2)。そして，定量的な実証分析のテーマとしては，法律が社会的制度のうちの一範疇であることから，人間の行動に対する社会的制度（法律）の影響が挙げられることがあり，租税法の分野では，税率の変化が納税者の行動に及ぼす影響を扱ったものなどがある3)。
しかし，わが国では，法律の分野での定量的な実証分析を行った研究はまだ多くない。これは租税法に関しても同様であり4)，定量的な実証分析による租税判例の研究例はこれまでのところ見当たらない。
従来，訴訟，税収ほか，広範囲に渡って多くの分析成果が，財務省（旧大蔵省）や国税庁をはじめとした多くの機関等から公表されているが5)，これらの多くは，多量のデータを扱ってはいるものの，時系
列・分類別にデータを編集し（趨勢分析等），グラフ等で表示したものに留まっている。このため，本稿
では，米国の租税訴訟について，当事者の主張，争点の類型，訴訟環境等が認容確率に与える影響を分析した先行研究6)を参考に，わが国における租税訴訟の認容確率に与える影響の定量的な実証分析を試みる。先行研究は，米国連邦最高裁で争われた租税訴訟事件のうち，仮装行為（sham transaction）が争われたものなどをデータとして，どのような要素が，訴訟での認容確率に影響を及ぼすかを明らかにしたものである。
本稿は，租税訴訟での認容確率に影響を及ぼす要因を定量的に分析する点で先行研究と共通することから，分析の方法としては，先行研究と同様に，計量経済学の手法（プロビット回帰分析）によることとする7)。一方で，先行研究の内容には，わが国においては実施困難なものも含まれているため，本稿では異なる分析アプローチを採る。先行研究が着目した要因は，米国連邦最高裁において，政府が，ある
主張8)をしたかどうかというものであり，このデータは，政府が提出した準備書面から収集されたが，

1) 森田果『実証分析入門 データから「因果関係」を読み解く作法』（日本評論社，2016 年）3 頁。
2) 森田・前掲注 1) 3 頁は，「定量的な実証分析は，個別のケースの特殊性に立ち入った深い分析が難しいという欠点はあるものの，一般的・客観性に優れるという利点がある。法律は一般的に適用されるものであることに鑑みれば，通常は，一般性・客観性に優れる定量的な（統計的な）実証分析
手法の方が，望ましいツールと言えることが多いだろう」と指摘する。
また，ハウェル．ジャクソンほか（神田秀樹=草野耕一訳）『数理法務概論』（有斐閣，2014 年）
513 頁は，「伝統的な法学教育だけでは現代社会の需要に応え得る法律家を育成することはできない。現代の法律家が均しく必要とするもの，それはファイナンス理論や統計学に代表される数理的知識である」との原著者の見解を紹介した上で賛同する一方で，「数理法務はあくまでも法律実務の一手段にすぎないものである」とする。
3) J．マーク．ラムザイヤー「租税法の実証分析―社会的資本と節税行為」中里実ほか編『現代租税法講座 第１巻 理論・歴史』（有斐閣，2017 年）181 頁。
4) 例えば，役員報酬額の決定要因等について，租税判例等を考慮しつつ分析したものとして，櫻田譲『税務行動分析』（北海道大学出版会，2018 年）。
5) 財務省「税制_関連資料・データ」［https://www.mof.go.jp/tax_policy/reference/index.html］（最終検索日：2019 年６月 24 日），国税庁「刊行物等_統計情報」［http://www.nta.go.jp/publication/st
atistics/index.htm］（最終検索日：2019 年６月 24 日）ほか。
6) Joshua D. Blank and Nancy Staudt (eds.), Corporate Shams, N.Y.U. L. Rev, 87, 1641 (2012).
7) 本稿では推計統計（統計的推定と統計的仮説検定）によることとし，ベイズ統計の手法は用いない。
8) 取引における第三者の存在（third party），多段階取引（multistep transaction），租税回避以外の事業目的の欠如（lack of business purpose）など。
3わが国においては，基本的には，判例に係る準備書面を確認することが難しいため9)，本稿は，判決文から得られる情報を基にデータを収集する。また，先行研究は，米国連邦最高裁において，企業による租税濫用（corporate tax abuse）が争われた事案を分析対象に含めているところ，わが国で類似する概念と考えられる同族会社の行為計算の否認の規定に係る最高裁判例は極めて少ないことから，本稿では，分析の範囲を，次のとおり修正する。すなわち，わが国の租税事件全体の傾向をみるために，基本的には第一審の全ての判例を分析の対象とし，併せて，同族会社の行為計算の否認について，第一審から上告審までの判例を対象として，データを選定するものとする。
本稿は，まず，わが国の租税争訟制度等を概観し，租税訴訟の裁判に影響を及ぼす要因等を想定した
後，これまで下されてきた裁判結果を集計する。そして，その集計結果（データ）を基に回帰分析を行って，租税訴訟の裁判に影響を及ぼす要因を定量的な面から検証する。
本稿は，租税訴訟の裁判に影響を与えると考えられる各要因について，それらの影響度の分析結果をそれぞれ定量的に示すことによって，何が重要で，何が重要でないのかを明らかにすると共に，定量的分析の手法とその問題点を明らかにすることよって，租税法分野における定量的分析の今後の活用可能性を示すことを目的とする。

２ わが国の租税争訟制度等の概観(1) わが国の租税争訟制度
わが国の租税訴訟の定量的な分析に先立ち，まず，わが国の租税争訟制度の変遷を確認する。
わが国の租税争訟制度の始まりは明治憲法（明治 22 年）である。同憲法 61 条は「行政官庁ノ違法処分ニヨリ権利ヲ傷害セラレタリトスルノ訴訟ニシテ別ニ法律ヲ以テ定メタル行政裁判所ノ裁判ニ属ス
ベキモノハ司法裁判所ニ於テ受理スルノ限ニアラズ」と規定し，これを受けて行政裁判法（明治 23 年
法律 48 号）が制定された。行政裁判所に出訴できる事項は，同年に制定された「行政庁ノ違法処分ニ関スル行政裁判ノ件」（法律 106 号）に５つが列記され，租税事件に関しては，そのうちの「海関税ヲ除ク外租税及手数料ノ賦課ニ関スル事件」及び「租税滞納処分ニ関スル事件」が該当することとなった。
行政裁判所は，司法権でなく行政権に属し，東京に置かれ（行政裁判法１条），一審にして終審の裁判所であり，訴願前置主義を採用し（同法 17 条１項）
，実定法上は取消訴訟のみを対象としたなどの特徴を有していた10)。なお，行政裁判法が採用した訴願前置主義は，訴願法（明治 23 年法律 105 号）による行政不服審査の前置をいう。
第二次世界大戦後のわが国は，日本国憲法 76 条が，「すべて司法権は，最高裁判所及び法律の定めるところにより設置する下級裁判所に属する」（１項）と規定し，「特別裁判所は，これを設置することができない。行政機関は，終審として裁判を行うことができない」（２項）と規定したことにより，行政事件としての租税事件は，通常（司法）裁判所に出訴することとなった11)。
一方，訴願制度は，行政裁判法の訴願前置主義を踏襲した行政事件訴訟特例法（昭和 23 年法律 81 号）
２条を根拠に，昭和 37 年の行政事件訴訟法（法律 139 号）及び行政不服審査法（法律 160 号）の制定まで維持された。
9) 後掲注 15)。なお，判決文中に示された当事者の主張は，当事者による全ての主張が記載されたものではなく，裁判官が取捨選択したものであり，準備書面と同視することはできないと考えた。
10) 宇賀克也『行政法概説Ⅱ 行政救済法〔第６版〕』（有斐閣，2018 年）95 頁。なお，金子宏『租税法〔第 23 版〕』（弘文堂，2019 年）1070 頁は，行政裁判所につき，「必ずしも裁判官の中立を期待
しがたく，……納税者に十分な裁判的救済の機会を保障するものではなかった」と指摘している。
11) 行政裁判所は，裁判所法附則により，昭和 22 年５月３日に廃止された。
4行政事件訴訟法は，従来の訴願前置に見られた不服申立前置主義を原則として廃止し，直ちに裁判所に出訴することを認めた（８条）が，租税事件に関しては，例外として，不服申立前置が維持された（国税通則法 115 条１項，関税法 93 条及び地方税法 19 条の 12）12)。
地方税に関する不服申立には行政不服審査法が適用されるのに対し，国税に関する不服申立には，特別法としての国税通則法（昭和 37 年法律 66 号）が適用される。国税通則法の制定当時，国税に関する不服申立のうち審査請求は，国税局長にすることとされ，国税局長は，各国税局に置かれる協議団所属の協議官３人で構成する合議体の議決に基づいて裁決をしなければならないとされていた（昭和 45 年
法律８号による改正前の国税通則法 83 条，国税庁協議団及び国税局協議団令４条）。その後，昭和 45
年の国税通則法改正により，協議団の制度に代わって国税不服審判所が創設されたことにより，国税に関する審査請求は国税不服審判所長に対してなされ，国税不服審判所長が裁決することとなった。
(2) 租税不服申立の裁決例等の公表状況
訴願法時代から現在（行政不服審査法・国税通則法）に至るまで，租税事件の出訴に当たっては，一貫して不服申立（訴願）前置主義が採られてきたことから，租税争訟を大局的見地から検討するためには，裁判例の検討に先立ち，裁決例を検討すべきと考えられる13)。
しかし，訴願法時代から現在まで，公開された裁決例はかなり限定的であり，現状では，裁決例の全体像を確認することが困難である14)。

12) 金子・前掲注 10) 1072 頁は，不服申立前置主義が維持されたことについて，次のように指摘する。
「租税の確定と徴収に関する処分が毎年大量にのぼるため，裁判所の負担能力をこえる訴訟事件の発生を防ぐためには，不服申立によってなるべく多くの事件を解決する必要があること，租税事件が複雑な課税要件事実の認定を内容とする場合が多く，多分に専門的・技術的な性格をもっているため，まず行政段階で十分な審理を行い，争点を整理する必要のあること，の２つの理由によるものである（参照，最判昭和 49 年７月 19 日民集 28 巻５号 759 頁）。
」
13) 増井良啓「教育研究の現場から見た審判所裁決の意義」国税不服審判所編『国税不服審判所の現状と展望』（判例タイムズ，2006 年）93 頁は，国税不服審判所長の裁決について，「法解釈の研究にとって，重要な素材を提供するものであることに疑いがない」と指摘する。
14) 国税に係る租税不服申立については，訴願法及び協議団時代の裁決例並びに異議決定（再調査決定）例は公表されていない。国税不服審判所「公表裁決事例集等の紹介」［http://www.kfs.go.jp/serv
ice/index.html］（最終検索日：2019 年６月 24 日）によれば，「先例となるような裁決については，……公表しています」とされており，全件が公表されているものではないのに加え，国税不服審判所のホームページで公表されているのは平成４年以降のものに限られている（冊子の形では，国税不服審判所設立初年度の昭和 45 年分から公表された）。
裁決例の公表数が限定的であることについては，「取消裁決や法令解釈上の論点を含む裁決については，批判をおそれずに公表すべきであり，そうすることが法令の解釈適用の統一に寄与し，審判所への信頼を高めることになると考える」（山下郁夫「国税不服審判所の機能と今後の課題」国税不服審判所編『国税不服審判所の現状と展望』（判例タイムズ，2006 年）76 頁）などの指摘がある。
また，行政不服審査法に基づく裁決例・異議決定（再調査決定）の公表状況については，「国民や他の行政機関へ向けた共有とフィードバックは，十分になされていない状況である。……国民の権利救済について重要な意義を有する裁決例等があったとしても，それが他の行政機関や一般の国民の目に触れることはない。たしかに，裁判例についても全てが公表されるわけではないが，重要な意義を有する裁判例については裁判所ホームページや各種の公式判例集，商業誌，判例データベー
ス等で検索が可能であることに比べると，あまりにも異なっている。そのため，行訴法改正の影響を受けた新たな進展がある裁決例等があったとしても，それが共有され批評の対象となることは，
現在あまり期待できない状況である」（一般財団法人行政管理研究センター「行政不服審査及び行政手続判例等に関する調査研究報告書（平成 25 年３月）」
［http://www.soumu.go.jp/main_content/00
0284905.pdf］（最終検索日：2019 年６月 24 日）４頁）との指摘がある。
5

(3) 租税訴訟の判例の公表状況
公表判例は，裁決例等とは異なり，最高裁判所民事（刑事）判例集のほか，最高裁判所ホームページ
や民間事業者による判例データベースが存在する。しかし，公表される内容は，判決文とその別紙等にとどまり，主張書面は基本的に公表されていないため15)，当事者の主張は，判決文で引用された限られた範囲でしか確認することができない。また，判例データベースは，多くの条件やキーワード等により，膨大な数の判例を効率よく検索するための機能が設けられているが，予め用意された以外の方法によって検索することや，判例データの一括ダウンロードができないことなどによれば，定量的な分析を想定した仕様にはされていないものと考えられる。

３ 租税訴訟の裁判に影響を及ぼす要因等の想定
租税訴訟を，個別の事件や特定の論点についてではなく，大局的な視点から定量的に検討しようとする場合に，裁判に影響を及ぼす要因と，その要因が認容確率に与える影響を，どのように想定すればよいだろうか。以下では，租税訴訟の裁判に影響を及ぼす要因等について検討する。
(1) 各租税法
租税法の各租税は，その目的の違いから，法律ごとに課税要件が異なるため，租税訴訟においては，どの租税であるかが裁判に影響する要因となっているかもしれない。このため本稿では，個別の租税法を，分析に当たっての考慮要因とする。各事件がどの租税法を争うものかによって，訴訟での認容確率を増加又は減少させると想定する。
(2) 時の経過及び時期
租税法令の解釈は，学説・判例の蓄積や法令・通達の改正等により明確化し，租税訴訟の裁判に影響を及ぼしていると推測される。そして，租税法解釈の明確化は，時の経過と共に徐々になされていると考えることもできるし，影響力の大きい法改正や裁判の確定に伴い，ある時期に大幅に変化したとみることもできる。このため本稿では，時の経過及び時期を，分析に当たっての考慮要因とする。租税法令の解釈の不明確なものが多い状態であれば，処分行政庁の処分は訴訟で取り消される可能性が高いだろうが，租税法令の解釈が明確になってくれば，裁判で取り消されるような処分は減少すると推測される。
よって，時の経過という要因は納税者の請求の認容確率を減少させ，ある時期（例えば大きな法改正後）という要因もまた同様に，納税者の請求の認容確率を減少させると想定する。
(3) 原告・控訴人・上告人
わが国では，国が当事者となる行政訴訟において，行政側が高い勝訴率を誇る16)。この点を踏まえ，
本稿では，原告・控訴人・上告人を，分析に当たっての考慮要因とし，国が控訴人・上告人の場合に，認容確率を増加させると想定する17)。

15) 判例データベースでは，最高裁判決と共に上告理由書が掲載されていることが多いが，省略されていることもある。対して，例えば米国の判例では，判決文とは別に，各準備書面が参照可能である。わが国でも，裁判官が主張を取捨選択した結果である判決文のみならず，裁判当事者の生の声であるし準備書面も併せて公表されれば，従来とは違った視点から判例の実証分析が可能になると考えられる。
16) 租税訴訟での国の勝訴率が高い原因を分析したものとして，J．マーク．ラムザイヤーほか（吉村政穂訳）「どうして日本の納税者は勝てないのか？」碓井光明ほか編『公法学の法と政策〔下巻〕』（有斐閣，2000 年）147 頁。
17) 訴訟での認容確率を増加させることは明らかであるかもしれないが，相対的な影響力の強弱は他の要因と併せて分析しなければ分からないため，本稿の分析の考慮要因に含めた。
6

(4) 裁判長
国が敗訴した事件の裁判長が注目されることがある18)。この点に着目し，本稿では，特定の裁判長が担当した事件かどうかを，分析に当たっての考慮要因の一つとする。なお，要因とする裁判長は，納税者の請求に対する認容率が高い者とすることとし，よって，この要因は，納税者の請求の認容確率を増加させると想定する19)。
(5) 審級国が当事者となる行政訴訟において，国の高い勝訴率は，審級が進むにつれてより顕著であるかもし
れない。このため本稿では，審級を，分析に当たっての考慮要因とすることとし，この要因は，納税者が原告・控訴人・上告人である場合に，審級が進むにつれて，訴訟での認容確率を減少させると想定する。
(6) 上訴及び逆転判決
上訴が可能であるにも関わらず上訴せず確定した裁判は，訴訟当事者にとって，上訴において原審とは異なる裁判（逆転判決，原審で一部認容された請求金額の変更など）を期待できないものであったのかもしれず，そのような当事者心理は，裁判の認容確率に表れているのかもしれない。また，逆転判決
は，裁判官のキャリアに影響を与える20)という点でも重要な事象と考えられ，これは原審の裁判の認容
確率に何らかの関連をもつかもしれない。イメージする例は，原審における納税者勝訴（認容），上訴における納税者敗訴である。
このため，上訴及び逆転判決を分析に当たっての考慮要因とし21)，上訴は，原審での認容確率を増加
又は減少させ，逆転判決は，原審での認容確率を増加させると想定する。
(7) 課税処分の適法要件
次に，課税処分の適法要件を考える。これには，実体上の適法要件（課税要件）と手続上の適法要件があるとされる22)。これら要件の中でも，手続上の適法要件については，ある程度明確に法定されていると思われ，また，課税要件のうち事実認定は，事案ごとに異なるから，一般的に裁判に影響を与える
要件を挙げることは難しい。対して，課税要件のうち法令解釈は，租税裁判に一般的な影響を及ぼすものがあると考えられる。もっとも，法令解釈には様々なものがあるため，分析上の考慮要因としては，
18) 例えば，行政訴訟について次のような記事がある。「東京地裁の藤山雅行裁判長が行政の違法性を厳しくチェックした判決が高裁段階ではほとんど覆された後に，最高裁の各小法廷ではそれらを『復活』させる判決が 03～06 年に相次いで出された」（朝日新聞 2007 年１月 24 日朝刊，13 頁）。
また，ラムザイヤー・前掲注 16)は，租税訴訟での納税者の勝率の低さについて，裁判官に着目して分析している。
19) 国の勝訴率が高いことと同様に，特定の裁判長が担当する事件が，納税者の請求に対する認容確率を増加させることは明らかであるかもしれないが，相対的な影響力の強弱は他の要因と併せて分析しなければ分からないため，考慮要因に含めた。
20) ラムザイヤー・前掲注 16) 151 頁は，「税務訴訟に対する判決は裁判官のキャリアに影響を与える
ものの，納税者を支持する判決を下したからという理由で事務総局が制裁を加えることはない…
…。納税者寄りであることは必ずしも問題視されておらず，覆審されたかどうかという点が重視されている」とする。
21) 「上訴」については，もう少し細かく分類した要因として想定すべきであった。例えば，①「納税者が敗訴した場合に納税者による上訴があったか否か」や，②「国が敗訴した場合に国による上訴があったか否か」などである。後掲の４つのモデルのうち，表５から表７までの３つのモデルでは，データとして扱った判例の原告は全て納税者であるため，①とすべきであり，また，表８のモ
デルでは，控訴人・上告人が国となる場合があるため，①と②に分けて説明変数を設定すべきであった。
22) 泉德治ほか『租税訴訟の審理について〔第３版〕』（法曹会，2018 年）107 頁。
7

以下で更に具体的に想定する必要がある。
(8) 不確定概念
租税法の法令解釈に係る概念の一つに，不確定概念がある。日本国憲法は，84 条において，「あらたに租税を課し，又は現行の租税を変更するには，法律又は法律の定める条件によるところを必要とする。
」
として租税法律主義を規定している。そして，租税法律主義の内容の 1 つである課税要件明確主義によれば，納税者の経済活動における法的安定性と予測可能性の確保等のため，法律又はその委任に基づき
政令・省令において課税要件及び租税の賦課・徴収の手続を規定する場合，その規定はなるべく一義的でなければならないとされる23)。このことから，租税法においては，行政裁量や不確定概念（抽象的・多義的概念）を規定することには慎重であるべきである一方で，法の執行に際して，不確定概念を用いることは必要と考えられている24)。このように，不確定概念は，租税法の法令解釈上必要とはされるものの，租税法の解釈を難しくする要因の一つになっているとも考えられる。
そして，不確定概念の例として，同族会社の行為又は計算の否認の規定（法人税法 132 条１項１号，所得税法 157 条１項１号，相続税法 64 条１項ほか）の中の「不当に減少させる」が挙げることができ，
本稿では，同族会社の行為計算の否認が争われた事件を，分析に当たっての考慮要因とする。この規定
は，納税者による申告の段階で適用されるものではなく，納税者による申告後に，その申告内容を行政庁が否認して処分する際に用いられるものである点が特徴の一つである25)。この特徴からすれば，処分
行政庁の処分ノウハウや学説・判例の蓄積により，処分行政庁による処分の精度が向上すると推測できる。すなわち，処分ノウハウ・学説・判例の蓄積が不十分な段階では，処分行政庁が本規定の解釈を誤るなどにより後の訴訟で取り消されることが多く，処分ノウハウ・学説・判例の蓄積が進むにしたがって，訴訟では処分が維持（棄却）されるという推測である。よって，この要因は，時の経過と共に，訴訟での認容確率を減少させると想定する。
(9) 通達
租税法の法令解釈を難しくし，租税訴訟の裁判に影響を及ぼすと考えられるその他の要因として，通達（国家行政組織法 14 条２項）がある。租税行政において多数発せられている通達は，上級行政庁から下級行政庁への命令にすぎず，国民に対して拘束力をもつ法規ではないから，租税法の法源ではないが，現実には法源と同様の機能を果たしていると指摘される26)。このように重要な機能を果たしている
租税通達27)の定めは，しばしば改正され28)，法律に格上げされ29)，行政先例法として成立しうる存在である30)。
23) 金子・前掲注 10) 84 頁。
24) 金子・前掲注 10) 85 頁。
25) 法人税法 132 条１項は，「税務署長は，……法人に係る法人税につき更正又は決定をする場合において，その法人の行為又は計算……にかかわらず，税務署長の認めるところにより，その法人に係る法人税の課税標準……を計算することができる。
」と規定する。
26) 金子・前掲注 10) 115 頁。
27) 国税に関する租税通達には，基本通達と個別通達がある。基本通達は，税目ごとに解釈・運用を定めた「××税基本通達」と呼ばれるものなどがある。また，個別通達は，基本通達以外の事項について，個別に解釈・運用を定めたものである。
28) 例えば，所得税基本通達 34-1(2)は，最判平成 27 年３月 10 日刑集 69 巻２号 434 頁（外れ馬券事件）を受けて，平成 27 年課個 2-8 国税庁長官通達により改正された。
29) 例えば，平成 26 年法律 10 号により追加された所得税法 44 条の２は，従来の所得税基本通達 3617 の定めが基となっている。なお，所得税基本通達 36-17 は，所得税法 44 条の２の創設に伴い，
平成 26 年課個 2-9 国税庁長官通達により削除された。
30) 金子・前掲注 10) 115 頁は，「納税義務を免除・軽減し，あるいは手続要件を緩和する取扱が，租8そして，租税通達の例として，財産評価基本通達（昭和 39 年 4 月 25 日付直資 56 ほか 1 課共同国税
庁長官通達をいい，以下「評価通達」という。
）があるが，その根拠となる相続税法は，相続等により取得した財産の価額の具体的な算定方法を規定しておらず，具体的な時価の算定方法のほとんどは，評価通達に定められている。本稿では，相続税法の中でも，特に同法 22 条31)が争われた事件を，分析に当たっての考慮要因とする。通達行政に対しては学説からの批判もあるものの32)，一般的には必要性が認められていることからすれば33)，判例や学説の蓄積により，財産評価の不明確さは徐々に解消するものと推測される。同族会社の行為計算の否認規定と異なり，租税行政庁のみでなく，納税者も参考にする
ものではあるが，この要因もまた，時の経過と共に，訴訟での認容確率を減少させると想定する。
(10) 小括以上では，租税訴訟の裁判に影響を及ぼすと考えられる要因を具体的に挙げ，各要因が訴訟での認容確率を増加させるか減少させるかを想定した。
上記(1)の「各租税法」及び上記(2)の「時の経過及び時期」は，課税要件事実に係るものであり，全ての租税事件に関係がある。
上記(3)の「原告・控訴人・上告人」から(6)の「上訴及び逆転判決」までは，課税要件事実に係るものではないが，上記(1)及び(2)と同様に，全ての租税事件に関係がある。
上記(8)の「不確定概念」及び(9)の「通達」は，課税要件に係るものであり，特定の租税事件に関係がある。
本稿の回帰分析においては，基本的にはここで挙げた要因を考慮することとし，その場合，各要因を単独で，又は組み合わせて用いるものとする。なお，上記の各要因と，本稿の実証モデルにおける説明
変数との対応関係は，後記５の(2)のとおりである。

４ 租税判例の集計(1) 租税判例の集計方針
ここでは，分析対象のデータを集計する。そして，上記２の(2)のとおり，租税不服申立の裁決例等の公表数はかなり限定的であることから，集計の対象は租税判例に限定する。データの種類としては，税
目を限定せず（横断面データ），かつ，時点についても限定しない（時系列データ），パネルデータとする。具体的には，行政裁判所判例（明治 23 年から昭和 22 年まで）及び司法裁判所判例（昭和 22 年から平成 28 年まで）を集計対象とする34)。
税行政庁によって一般的にしかも反復・継続的に行われ（行政先例），それが法であるとの確信（法的確信）が納税者の間に一般的に定着した場合には，慣習法としての行政先例法の成立を認めるべ
きであ」るとする。
31) 相続税法 22 条《評価の原則》は，「……相続……により取得した財産の価額は，当該財産の取得の時における時価によ」ると規定する。
32) 北野弘久『税法学原論〔第７版〕』（勁草書房，2016 年）165 頁は，「現代においては『通達行政』
によって，事実において広範囲の国民の事件が侵害されている」と指摘する。
33) 「財産評価通達によりあらかじめ定められた評価方法によって，画一的な評価を行う課税実務上の取扱いは，納税者間の公平，納税者の便宜，徴税費用の節減という見地からみて合理的であり，一般的には，これを形式的にすべての納税者に適用して財産の評価を行うことは，租税負担の実質的公平をも実現することができ，租税平等主義にかなうものであるというべきである」（東京地判平7・7・20），「もし，通達がなく，各税務署ごとに独自の判断で租税法を解釈・適用するとなると，租税行政は甚だしい混乱に陥ることになろう」金子・前掲注 10) 116 頁。
34) 本稿で用いた判例データの収集には，株式会社 TKC の判例データベース「LEX/DB」を利用した。LEX/DB の書誌情報には，判決文の内容等が要約されており，上記３の租税訴訟の裁判に影響
9

また，行政裁判所の租税判例と司法裁判所の租税判例とでは，背後にある租税争訟制度と租税法制が大きく異なることから，裁判での考慮要素もまた，大幅に異なっていると考えられる。このため，行政裁判所と司法裁判所の各判例は，別々に分析することを前提に，分けて集計することとする。
そして，司法裁判所判例は，本稿で利用した判例データベースからの情報収集上の制約のため35)，平成 10 年以前と平成 11 年以後の２つに分けて集計した。これは，各判例の関係法令について，平成 10
年以前の方は，判例データベースに掲載された関係法令情報をそのまま拾ったのに対し，平成 11 年以
後の方は，筆者が判決文を１件ずつ参照して拾い出しており，集計方法が異なっているためである。
(2) 行政裁判所の租税事件判例の概要
行政裁判所で争われた租税事件の概要は，表１のとおりである。
（表１）行政裁判所で争われた租税事件数（処分別・裁判結果別）36)
処分
裁判結果

賦課決定

認容
棄却
却下
その他
合計
（注１）
（注２）

滞納

選挙

その他

合計

77
(24.7%)
227(72.8%)
4(1.3%)
4(1.3%)

48(24.9%)
117(60.6%)
11(5.7%)
17(8.8%)

20(33.3%)
39(65.0%)
0(0.0%)
1(1.7%)

0(0.0%)
1(20.0%)
2(40.0%)
2(40.0%)

145(25.4%)
384(67.4%)
17(3.0%)
24(4.2%)

312

193

60

5

570

「選挙」欄は，被選挙権，選挙の効力及び議員資格が争われた処分を併せて表示している。
「その他」欄は，判決文が確認できず内容不明のものを含む。

行政裁判所で裁判が行われた明治 23 年から昭和 22 年までの間の租税事件判例の特徴としては，次の点を挙げることができる。
まず，表１の「賦課決定」欄に集計した処分の根拠法であり，わが国の租税制度は法制度・産業の発達や戦争等を背景に，租税法規が次々と創設・改正された。産業の発達に伴い，税目別税収入の首位がを及ぼす要因の多くを，判決文を読まなくても確認することができるため，基本的には書誌情報を基にデータを収集・編集し，補足的に判決文を参照した。
なお，行政裁判所裁判例については，後掲注 36)のとおり，行政裁判所判決録に掲載された租税判例の全件をデータ収集の対象としている。同判決録は，現在参照可能な判例集のなかで最も網羅性が高いと考えられる。対して，司法裁判所判例については，租税判例データの収集としては網羅的ではないが，次の理由から，後掲注 40)，注 42)及び注 52)のとおり，税務訴訟資料（以下「税資」という。
）に掲載された事件のみを収集の対象とした。すなわち，税資は，国税に係る租税判例を網羅的に掲載していること（公表資料による確認はできなかったが，基本的には国が当事者となった
租税判例の全てが掲載されているとの回答を国税庁関係者から得ている），公式判例集のため
LEX/DB 以外の判例データベースによっても参照が可能であること（データ収集の再現性），国内の全ての判例データベースを参照してデータを収集することには時間的限界があること，国内の全ての判例データベースを参照したとしても全ての租税判例を網羅することは現実的に不可能と考えられること，である。
35) LEX/DB の「書誌情報」へ掲載された情報，特に「関係法令」欄の情報は，平成 11 年頃から以降，未掲載のものが多くなっている。
36) 『行政裁判所判決録 訴名・事件 総目録〔明治期篇〕』（文生書院，1993 年），『行政裁判所判決録
訴名・事件 総目録〔大正期篇〕』（文生書院，1993 年），『行政裁判所判決録 訴名・事件 総目録〔昭和期篇〕』（文生書院，1993 年）及び LEX/DB に基づき，筆者作成。
10地租から酒税，更には所得税へと変遷しており37)，また，明治 20 年の所得税法（勅令５号）制定時には課税対象とされていなかった法人課税が，明治 32 年の所得税法（法律 17 号）で課税対象となり，昭和15 年には所得税法から独立して法人税法（法律 25 号）が制定された。このように個別租税法規に大きな変化が見られたことから，便宜上，表１においては，課税事件を一括して「賦課決定」欄に集計した。
次に，表１の「滞納」欄に集計した滞納事件に係る件数の多さである。滞納処分事件の合計は 193 件
であり，賦課決定処分事件の合計 312 件の３分の２にも上っており，「選挙」欄の 60 件を併せると，賦課決定処分事件に対する比率で９割程度まで増加する。
更に，表１の「選挙」欄に集計した租税事件である。ここに集計した事件は，被選挙権，地方議会議
員選挙の効力及び地方議会議員の議員資格が争われた処分となっている38)。これは，戦前の地方自治制度においては，滞納処分による公民権停止の規定があったことによるものである39)。
(3) 司法裁判所の租税事件判例の概要（昭和 22 年から平成 10 年まで）
日本国憲法の下，租税事件が司法裁判所で争われるようになった昭和 22 年以降の租税事件（地方裁
判所・第一審）をまとめたものが，表２である。
（表２）司法裁判所で争われた租税事件数（地方裁判所・第一審，税法別・裁判結果別）40)
裁判結果
税法

認容
件数

棄却
（割合）

件数

合計
（割合）

件数

関係法令１つ290(21.6%)

1,051(78.4%)

1,341

所得税法

130

(20.0%)

521(80.0%)

651

法人税法

59

(17.9%)

271(82.1%)

330

国税通則法

50

(31.3%)

110(68.8%)

160

相続税法

16

(14.0%)

98(86.0%)

114

国税徴収法

20

(66.7%)

10(33.3%)

30

その他法令

15

(26.8%)

41(73.2%)

56

関係法令２つ以上

376(20.6%)

1,452(79.4%)

1,828

その他

81

(16.5%)

409(83.5%)

490

国家賠償請求10(11.8%)

75(88.2%)

85

返還請求

13

(14.3%)

78(85.7%)

91

確認訴訟

23

(14.7%)

133(85.3%)

156

裁決取消等

35

(22.2%)

123(77.8%)

158

747(20.4%)

2,912(79.6%)

3,659

合計
（注１）
（注２）
（注３）

「認容」欄の各件数は，一部棄却及び一部却下のものを含む。
「棄却」欄の各件数は，一部却下のものを含む。
「税法」欄の各法には，施行令を含む。

37) 金子・前掲注 10) 51 頁，54 頁参照。
38) 選挙権が争われた事件は確認できなかったことから，原告は地方政治家と考えられる。なお，「選挙」欄関係処分が滞納処分に起因したものであることからすれば，「滞納」欄の事件には，選挙関係の処分の取消を目指したものが含まれる可能性があると考えられる。
39) 例えば，滞納処分中の公民権停止を規定した町村制（明治 21 年法律１号）９条。なお，町村制ほかの戦前の地方自治関係法は，昭和 22 年の地方自治法施行に伴い廃止された。
40) LEX/DB に収録された税資掲載事件（民事）のうち，昭和 22 年から平成 10 年までの間の地方裁
判所での第一審は 4,495 件あり，そこから決定 136 件，中間判決 10 件，却下判決 388 件，訴訟終了判決５件，書誌情報に裁判結果・関係法令が掲載されていない 297 件を除いた 3,659 件により筆者作成。国家賠償請求，過誤納金返還請求，処分不存在確認や裁決取消請求は，処分の取消訴訟とは異なる主張がされることが多いため，「その他」として別に集計した。
11

表２は，各事件に係る最も基本的な情報であると思われる「関係法令」別の集計を基本とした。ここでいう各事件の「関係法令」とは，判決文中に示された法令を単純に拾ったものであり41)，事実，両当事者の主張及び理由のいずれに記載されていたかを区別していない。このため，事実として示されているもの，当事者の一方のみが主張しているものや，事実・主張には表れず理由でのみ示されているものもあり，様々な表れ方となっている。
また，関係法令が１つのものについては，法律別に内訳を示した。件数が多い順に，所得税法，法人
税法，国税通則法，相続税法となっている。関係法令が２つ以上のものは，手続法と実体法の双方が裁判で争われているものが多く，組み合わせのパターンも様々であることから，一括して表示した。
認容率については，表１の行政裁判所判例と同様，全体的に低い。例外として国税徴収法事件の認容率が高くなっているが，同事件のデータ数は 30 と非常に少ない。
(4) 司法裁判所の租税事件判例の概要（平成 11 年から平成 28 年まで）
この時期に司法裁判所で争われた租税事件（地方裁判所・第一審）の概要をまとめたものが，表３である。
（表３）司法裁判所で争われた租税事件数（地方裁判所・第一審，税法別・裁判結果別）42)
裁判結果
税法

認容
件数

棄却
（割合）

件数

合計
（割合）

件数

所得税法

109

(15.0%)

619(85.0%)

728

法人税法

61

(18.2%)

275(81.8%)

336

相続税法

42

(16.4%)

214(83.6%)

256

国税通則法

21

(9.8%)

194(90.2%)

215

租税特別措置法

20(12.0%)

147(88.0%)

167

消費税法

8

(10.3%)

70(89.7%)

78

酒税法

1

(20.0%)

4(80.0%)

5

その他税法

3

(20.0%)

12(80.0%)

15

その他

13

(4.8%)

260(95.2%)

273

国家賠償

2

(1.4%)

137(98.6%)

139

返還

3

(4.4%)

65(95.6%)

68確認

6(18.8%)

26(81.3%)

32

裁決取消等

2

(6.5%)

29(93.5%)

31

その他
合計

0

(0.0%)

3(100.0%)3

278(13.4%)

1,795(86.6%)

2,073（注１） 「認容」欄の各件数は，一部棄却及び一部却下のものを含む。
（注２） 「棄却」欄の各件数は，一部却下のものを含む。
（注３） 「税法」欄の各法には，施行令を含む。

表３は，表２と同様に，各事件に係る最も基本的な情報であると思われる「関係法令」別の集計を基本としているが，表２とは異なる集計方法を採っており43)，各事件の関係法令はそれぞれ１つとした。
41) LEX/DB の書誌情報に掲載されている関係法令を利用した。
42) LEX/DB に収録された税資掲載事件（民事）のうち，平成 11 年から平成 28 年までの間の地方裁
判所での第一審は 2,209 件あり，そこから却下判決 91 件，中間判決１件及び決定 44 件を除いた
2,073 件により筆者作成。国家賠償請求，過誤納金返還請求，処分不存在確認や裁決取消請求は，処分の取消訴訟とは異なる主張がされることが多いため，「その他」として別に集計した。
43) 表２の集計には，LEX/DB の書誌情報に掲載されている関係法令を利用したが，表３に集計した
12法律別の内訳数は，件数が多い順に，所得税法，法人税法，相続税法で，課税関係については最近の傾向と同じである44)。
なお，集計の過程で判決文を検討したところ，次のような傾向を確認した。第一に，争点が明らかなものと不明確なものの差が大きい点である。前者の例としては，争点に法令及び条項が併せて明示されているもの45)，争点を具体的に示しているもの46)などがあり，後者の例としては，争点自体の明示がな
いものがある47)。第二に，争点関係法令として，税法以外の法令のみが示されているもの（租税法令は示されないもの）48)がある。第三に，争点関係法令の摘示が適切でないと考えられるものがある49)。
判決文にみられるこれらの傾向は，租税訴訟の裁判に影響を及ぼす要因の一つとして各租税法を挙げる本稿の分析を困難にする要素とも考えられ，そうすると，争点が不明確なものや複数あるものは，分析するデータから除外する方法もあり得る50)。しかし，分析に当たって仮に問題があるようであれば，その問題を明らかにすることも本稿の目的の一つであること，複数の争点が挙げられることがむしろ多い租税訴訟類型もあること51)を踏まえ，表３の集計に当たっては，争点が不明確なものや複数あるものについても分析するデータから除外していない。
(5) 同族会社の行為計算の否認に係る租税判例の概要
同族会社の行為計算の否認に係る判例についての概要は，次のとおりである。

平成 11 年頃以降については，前掲注 35)のとおり，LEX/DB の書誌情報に関係法令が記載されていないものが多くなっており，表２と同様に利用することができなかった。このため，平成 11 年以降の判例については，筆者が各判決文を参照の上，関係法令を識別した。なお，関係法令の識別は，
次ルールにより行った。①一つの事件に一つの関係法令・条を紐付ける。②争点が複数ある場合，
判決文中の主張や判断欄の内容や量から主要な争点を判断し，それに係る関係法令・条による。
44) 国税庁「平成 30 年度における訴訟の概要」［https://www.nta.go.jp/information/release/kokuzeic
ho/2018/sosho/index.htm］（最終検索日：2019 年６月 24 日）。
45) 例えば，東京地判平成 17 年７月１日税資 255 号順号 10069。
46) 例えば，大阪地判平成 22 年３月 12 日税資 260 号順号 11395。争点に法令・条項の明示は無いものの，判決文「第２ 事案の概要」と併せて読めば，所得区分としては所得税法 27 条と 28 条が，必要経費としては同法 37 条が争点に関連していることが明らかである。
47) 例えば，札幌地判平成 15 年１月 24 日税資 253 号順号 9266。なお，この裁判例は，争点の明示が無いのみでなく，事案の概要と法令・条項も記載されていない。判決文によれば，法人の売上や利息の計上漏れが争われているようであり，法人税法 22 条《各事業年度の所得の金額の計算》が争点
関連法・条であると考えられる。
48) 例えば，名古屋地判平成 18 年 12 月 13 日税資 256 号順号 10599。この事件では，民法 94 条《虚偽表示》の適用の是非が争われている。なお，判決文に明示は無いが，争点に関連する税法規定としては所得税法 36 条《収入金額》であると考えられる。
49) 例えば，福岡地判平成 21 年２月 19 日税資 259 号順号 11145。この事件では，給与の支払いがあったか否かとして所得税法 28 条《給与所得》及び 36 条が示されているが，争いとなっているのは，給与支払者である法人の源泉徴収義務であることから，所得税法 183 条《源泉徴収義務》も併せて示すべきと考えられる。
50) See Blank and Staudt, supra note 6, at 1684 (Table3) では，データサンプルについて「混乱を避けるため，争点が 1 つだけの事件を組み込んだ」としており，筆者と同様の懸念を抱いた可能性がある。
51) 例えば，推計課税（所得税法 156 条）であれば，青色申告の取消し（所得税法 150 条）や税務調査の質問検査権（国税通則法 74 条の２）が併せて争われることが多いし，重加算税（国税通則法68 条）等の加算税であれば，収入や必要経費（所得税法 36 条，37 条）などの本税に関係する争点が併せて立てられることが多い。
13

（表４）同族会社の行為計算の否認に係る判例52)
裁判結果
審級・法条

認容
（割合）

件数

第一審

棄却
件数

合計
（割合）

件数

29

(34.9%)

54(65.1%)

83

法人税法132条

27(41.5%)

38(58.5%)

65

所得税法157条

1(6.7%)

14(93.3%)

15

相続税法64条
控訴審

1(33.3%)

2(66.7%)

3

8(15.4%)

44(84.6%)

52

法人税法132条

7(17.5%)

33(82.5%)

40

所得税法157条

1(11.1%)

8(88.9%)

9

相続税法64条

0(0.0%)

3(100.0%)

3

上告審

4

(16.7%)

20(83.3%)

24

法人税法132条

3(17.6%)

14(82.4%)

17

所得税法157条

1(16.7%)

5(83.3%)

6

相続税法64条

0(0.0%)

1(100.0%)

1

合計

41

(25.8%)

118(74.2%)

159

法人税法132条

37(30.3%)

85(69.7%)

122

所得税法157条

3(10.0%)

27(90.0%)

30

相続税法64条

1(14.3%)

6(85.7%)

7

（注１）
（注２）
（注３）

「認容」欄の各件数は，一部棄却及び一部却下のものを含む。
「棄却」欄の各件数は，一部却下のものを含む。
同日付の関連事件判決が複数あるものについては，１件として集計している。

租税訴訟例全体について，期間別に集計した表１から表３までと異なり，特定の論点についての判例の傾向をみるため，上の表では，同族会社の行為計算の否認について争われた事件について集計した。
表４によると，全ての審級において法人税法 132 条による争いが最も多く，認容割合も高い。対して，所得税法 157 条と相続税法 64 条は，事件数自体が少ない。
(6) 小括以上のとおり，表１から表４までは，租税裁判の背景にある租税訴訟制度・租税法制，時代，登載判
例集，集計方法等がそれぞれ異なることから，各々集計した。ここでは，表２と表３の関係について再度確認しておくこととする。行政裁判所の租税判例は単一の表（表１）でまとめることができたのに対し，司法裁判所の租税判例は，判例データベースの状態と集計作業上の理由53)等により表２と表３の２つとした。もっとも，表２と表３は，単に平成 10 年以前と平成 11 年以後という裁判の時期のみでなく，重要な相違点を有している。
第一に，表２には関係法令が複数あり，表３と比べて，分析結果の理解を難しくする可能性がある点である。また，表２の関係法令は，判決の記載場所を問わず拾っており，事実や一方当事者の主張のみ

52) LEX/DB に収録された税資掲載事件（民事）により筆者作成。審理が行われない上告不受理事件は除外している。
53) 手間の問題だけであれば，近年は，プログラムを用いて，必要な情報を短時間で収集・編集することもできるようになっている。しかし，プログラムによる頻繁なアクセスが web サイトのサーバ
ーに過大な負荷をかけることでアクセス障害が生じ，また，当該アクセス障害を生じさせたアクセスが業務妨害に当たるとしてプログラムの作成・利用者が逮捕された事例がある（岡崎市立中央図書館事件，Librahack 事件）。佐々木拓郎ほか『Ruby によるクローラー開発技法』（SB クリエイテ
ィブ，2014 年）113 頁は，この事件のような業務妨害が疑われないようにプログラム（クローラー）を運用したとしても，「クローラーはトラブルの元になりやすいのも事実です。……クローラー
はできるかぎり作らないのがよい」と指摘する。このような事故を防止するため，サイト管理者等がプログラムによるアクセスを禁止するなどの対応を採っていることから，プログラムによる効率的なデータの収集は，現状では困難なことがある。
14

に表れたものであることもあるため，判断に無関係のものも拾っているかもしれない。
第二に，表３は関係法令が 1 つであり，表２と比べて，分析結果の理解が容易になる可能性がある点である。判断に無関係のものを拾っていないという，表２よりも優れた点がある一方で，判決文に表れているものの無視した他の法令の影響が仮に大きい場合には，影響を正しく反映しないでしまうという欠点もある。
これらの相違点はトレードオフの関係にあり，結局，表２と表３に明確な優劣関係はないと考える54)。

５ 実証分析
(1) 分析概要
ア 分析の流れ
この章では，前章で集計した各表の租税判例を分析対象のデータとして，計量経済学を参考に実証分析を行う55)。分析の概要は，次のとおりである。
第一に，分析の背景と仮説である。分析の背景としては，上記３で述べたとおり，租税訴訟の裁判に影響を及ぼす要因が考えられることであり，仮説としては，その要因毎に様々な影響を実際に及ぼしているというものである。
第二に，実証モデルの設定である。本稿の実証分析では，判例をデータ化し，そのデータ中の変数の関係性を計測する回帰分析による56)。詳しくは後述するが，本稿での推定式を簡略化して示すと，次のようになる。

認容 ＝ α ＋ β×変数 ＋ 誤差
上記推定式では，左辺の認容が，右辺の変数によって説明されることから，左辺の認容は被説明変数57)，右辺の変数は説明変数58)と呼ばれる。また，α及びβは係数59)と呼ばれる。

第三に，データの選定である。推定に用いるデータは，上記４の各表に挙げた判例のデータとする。
第四に，係数の推定である60)。係数の推定とは，係数がいくらであるかを明らかにすることである。

54) なお，関係法令が表れた判決文の場所（事実・主張・理由）を区別していないという点は，表２・表３共通である。
55) 特に次の文献を参考とした。山本勲『実証分析のための計量経済学』（中央経済社，2018 年），久保拓弥『データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形モデル・階層ベイズモデル・
MCMC』（岩波書店，2012 年）。
56) 説明変数が一つのみものを単回帰分析，複数のものを重回帰分析という。本稿では，説明変数が複数の重回帰分析となっている。
57) 応答変数，従属変数とも呼ばれる。
58) 独立変数とも呼ばれる。
なお，ここでの変数を，説明変数とは別に，制御変数（control variable）や共変量（covariate）と呼ばれる概念として実証モデルに組み込むことがあり，See Blank and Staudt, supra note 6，
ラムザイヤー・前掲注 16)では，制御変数として設定された変数がある。しかし，森田・前掲注 1)
184 頁や山本・前掲注 55) 90 頁によれば，「説明変数に含め」などとされていることから，本稿では説明変数と制御変数（共変量）を区分することなく，説明変数として取扱う。
59) パラメータとも呼ばれる。なお，αは，βとは別に「切片」と説明することもある。
60) 回帰分析では多量のデータを扱うことから，実際の作業は手計算ではなく，統計ソフトを用いることとなる。統計ソフトには，IBM 社の SPSS，SAS 社の SAS 等の広く知られた市販品も多数ある
が，本稿の分析に当たっては，フリーの統計ソフトとして広く知られている「Ｒ」を利用した。
具体的には，データを CSV 形式のファイルで作成し，そのデータを「Ｒ」に読み込ませ，glm（Generalized linear model; 一般化線形モデル）関数を用いてプロビット回帰分析を行った。また，限界効果の確認には margins コマンドを用いた。
15

第五に，仮説検定である。本稿では，Wald 検定を行っている61)。
最後に，予測である。予測とは，推定結果を用いて，被説明変数の予測値（理論値）を算出することである。予測には，実際のデータに基づく内挿と，仮定のデータによる外挿があるが，本稿では，いくつかの実際の判例を基に，内挿による予測を行う。
イ 被説明変数実証モデルの推定式に表れる被説明変数及び説明変数は，身長や体重のように連続した値をとる量的変数とする場合と，２つの値しかとらない質的変数（ダミー変数）とする場合があり，本稿では，被説明変数を，認容と非認容の２つの値しかとらないダミー変数のみとしている。
なお，被説明変数については，量的変数とする方法も考えられた。例えば，ある期間や条件を共通にする裁判グループ（データの集合）のうち，何件が認容され，何件が認容されなかったかという裁判結果を基に，認容件数を量的変数とした推定式の設定である。しかし，このような推定式による推定結果
は，ある期間や条件を共通にする裁判グループにおいて，認容件数を多くする（又は少なくする）要因を探ることはできるかもしれないが，個々の裁判での認容・非認容の要因を明らかにすることはできな
いと考えられる。このため，本稿の被説明変数は，量的変数ではなくダミー変数とした。
ウ 説明変数
ダミー変数とした被説明変数に対し，説明変数は，量的変数とダミー変数の双方を用いている。説明
変数としたものは，上記３で，租税訴訟の裁判に影響を及ぼす要因として挙げたものを基本としている。
データの複数の分類をダミー変数（説明変数）にする場合には，１つの分類を基準とし，その他の分類
をダミー変数とした62)。また，変数は，単独で設定したもののほか，変数同士を掛け合わせた「交差項」
61) 回帰分析は，係数の推定が主目的であるが，推定値の誤差の大きさも重要となる。推定値の誤差が大きければ，説明変数が被説明変数に与える影響が定かではなくなり，説明変数が被説明変数を説明する要因とみなせなくなる。このため，係数の推定値がゼロかどうかについての確認が必要となり，この確認作業を仮説検定という。そして，係数の推定値がゼロである可能性が低い（仮説検定の結果，説明変数が被説明変数を説明する要因とみなせる）と判断された場合，「統計的に有意である」という。
線形モデルにおいては，「統計的に有意」かどうかについて，通常，Ｐ値という指標で表され，回帰分析の結論の根拠となっている。Ｐ値は，有意水準α以下の場合に，変数がゼロになる確率が，統計的に十分低いと判断され，具体的には 0.05 とされることが多い。例えば，久保・前掲注 55)
101 頁，馬場真哉『Python で学ぶ新しい統計学の教科書』（翔泳社，2018 年）205 頁など。
また，東京大学教養学部統計学教室『自然科学の統計学 基礎統計学Ⅲ』（東京大学出版会，1992
年）181 頁は，有意水準は通常 0.05 あるいは 0.01 であるとし，山本・前掲注 55) 31 頁は，0.01，
0.05，0.10 を挙げる。なお，上記久保は，有意水準は「自分で好き勝手に決めるしか」なく，有意水準が通常 0.05 とされることについて，「きちんとした理由は誰にも説明でき」ないとしている。
一方，本稿が採用する非線形モデルでの仮説検定は，Ｐ値を用いることができず，Wald 検定や尤度比検定による必要があるが，本稿が利用する「Ｒ」の glm 関数によるプロビット回帰分析では，Wald 検定がデフォルトのため，これを採用している。Wald 検定ではｚ値という統計量が表れ，推定値がゼロから十分に離れているかの目安になる。そして，「Ｒ」の分析結果には，Pr(>|ｚ|)という，平均がｚ値の平均値であり標準偏差が１の正規分布における，マイナス無限大からゼロまでの値をとる確率も併せて表示される。
この，確率 Pr(>|ｚ|)については，「Ｐ値にみたてて，統計学的な検定……ができると考える人もいます。これは，むしろ推定値の信頼区間……が近似的に算出されたと考えて，そのように結果を解釈するのが良い」（久保・前掲注 55) 52 頁）とするものもあるが，「Ｒ」の glm 関数による分析結果においても統計的に有意のコードが示されることや，プロビット回帰分析を用いた先行研究において統計的に有意の表示があることから（See Blank and Staudt, supra note 6），本稿においても，確率 Pr(>|ｚ|)を基に，統計的有意性を示すこととする。
62) 基準となる分類にはダミー変数を設定しない。ダミー変数を設定した分類の推定結果は，基準と16

も用いている。
エ 統計モデル推定方法として最も基本的なものは，最小二乗法（Ordinary Least Square; OLS）であるが63)，OLSのような線形確率モデルの推定結果には問題があり64)，本稿のようなダミー変数を被説明変数とする分なる分類と比べた際の影響度を示すこととなる。なお，基準となる分類の影響は，切片に表れる。
63) （図１）回帰直線

図１は，被説明変数をｙ，説明変数をｘとしたデータの散布図に，回帰直線ｙ＝α＋βｘを描いたものである。図１では，回帰直線をどのように描くかが推定である。各データと回帰直線上の値にはそれぞれ誤差があり，この誤差をそれぞれ二乗したものの総和を最小化する推定方法が最小二乗法である。
最小二乗法は，係数と説明変数を掛け合わせた各項を足し合わせたものが被説明変数となる「線形モデル」に当たり，説明変数と被説明変数の関係が簡単であることから，これを用いることができる場合には最小二乗法を用いるべきであるとされる（馬場・前掲注 61) 268 頁）。本稿では，ダミ
ー変数を被説明変数とした推定式を推定する。この推定を最小二乗法ですると，被説明変数が１になる確率を説明変数によって線形的に説明する「線形確率モデル」になる。
64) ①誤差項の分散が不均一になり，②予測値がマイナスあるいは１を上回る値をとることがあるた
めに，被説明変数が１になる確率として解釈できない問題がある。このうち①の不均一分散の問題については，加重あるいは一般化最小二乗法を適用することで対処できる。
しかし，不均一分散に対処したとしても，②の予測値の問題は残る。この問題を理解するために，ダミー変数ｙを被説明変数とした以下の線形確率モデルを考えてみる。
ｙ（1,0）＝α＋βｘ＋誤差 ⇒ Pr（ｙ＝1）＝α＋βｘ＋誤差
ここでは被説明変数は１か０の値しかとらないため，説明変数と誤差項からなる右辺は，被説明変数がどのくらい１をとりやすいか，すなわち，被説明変数が１になる確率 Pr（ｙ＝1）を示していると解釈できる。
縦軸をｙ，横軸をｘとし，ダミー変数を被説明変数としたデータと回帰直線を描いてみると，図２のようになる。
（図２ 線形モデル）y
回帰直線

ｙ＝α＋βｘ10ｘ

図１と異なり，被説明変数ｙは１か０の２つの値しかとらないため，データ（白丸）はｙ＝１とｙ＝０で横方向に並んでいる。ここで，予測値はｙ＝１となる確率と解釈でき，そうすると，０から１の間（図２のグレーの範囲）に収まるべきである。しかし，回帰直線は０から１の間に収まらず，ゼロを下回るマイナスの部分にも，１を超える部分にも渡っている。このため，予測値は確率として解釈することができなくなる，というのが上記②の問題である。
17

析には対処できないため，本稿では，線形モデルではなく非線形モデルを用いる。非線形モデルの 1 つがプロビットモデルである65)。なお，二項変数の分析に用いられるものにはロジットモデルというものもあるが，両モデルに優劣はなく，計量経済学においてはプロビットモデルが用いられることが多いた
め66)，本稿ではプロビットモデルによることとする67)。

線形確率モデルの両端でマイナスや１を上回る予測値が生じる原因は，データに当てはめる回帰
線を直線で引くことにあり，直線ではなく曲線で回帰線を引くことができれば，どの予測値も０か
ら１の範囲内になり，かつ，誤差が小さくなるような推定も可能になる。言い換えれば，この問題に対処するのは，線形モデルではなく，非線形モデルを用いる必要があるといえる。
65) プロビットモデルの回帰線は，直線でなく曲線であり，図３のようになる。図３の回帰曲線は，
図２の回帰直線とは異なり，０から１の間（グレーの範囲）に収まっている。
（図３ プロビットモデルの回帰曲線）
y
回帰曲線

ｙ＝Ｆ（α＋βｘ）
10ｘ

図３の回帰曲線ｙ＝Ｆ（α＋βｘ）のＦ（●）は関数で，被説明変数と説明変数の間の非線形な関係を示す。Ｆ（●）は，正規分布などの分布関数が最も適しているとされ，一般に，分布関数Ｆ（ｘ）はある変数がｘよりも小さくなる確率を与えるもののため，０から１の間に収まる。また，
Ｆ（ｘ）として算出される確率は，ｘが小さい値をとるほど０に近づき，ｘの範囲の中央の値をとれば 0.5 になり，大きい値をとるほど１に近づくという特性がある。 この点，プロビットモデル
は，正規分布関数をＦ（●）に用いており，ダミー変数の観測値を予測することに適している。ダミー変数を被説明変数にしたプロビットモデルを定式化すると，次の式のようになる。線形確率モ
デルとの主な違いは，右辺に正規分布関数Ｆ（●）が入っている点である。
Pr（ｙ＝１）＝Ｆ（α＋βｘ）
ただしＦ（●）は正規分布関数
𝛼𝛼+𝛽𝛽ｘ正規分布関数は，Pr（ｙ＝１）＝Ｆ（α＋βｘ）＝∫−∞

𝑓𝑓(ℎ)𝑑𝑑ℎ という式になる。

66) 「両者の間に決定的な優位関係はあるとはいえないが，モデルを作る場合の考え方（回帰分析的な考え方を主にするのか，対数オッズが線形であることを主にするか）や他の分析手法との関連か
らどちらを使うかが決定される。経済データではプロビットモデルが，自然科学の分野ではロジッ
トモデルが使われることが比較的多い。
」東京大学教養学部統計学教室・前掲注 61) 237 頁。
「理論的正当性を得やすいプロビットか，解釈のしやすいロジットか，という違いがあることになる。ただ，現実には，分野による違いが大きい。経済学系はプロビットを好むのに対し，社会学
系・心理学系・医学系はロジットを好む傾向がある。」森田・前掲注 1) 137 頁。
See Blank and Staudt, supra note 6，ラムザイヤー・前掲注 16)においても，二項変数の分析に
プロビットモデルを用いている。
67) プロビットモデルなどの非線形モデルの推定には，最小二乗法ではなく，最尤法（さいゆうほう）が用いられる。最小二乗法が誤差の二乗和を最小化するのに対して，最尤法は尤度（ゆうど）を最大化する。尤度とは「尤も（もっとも）らしさ」や「当てはまりの良さ」のことであり，プロ
ビットモデルでは，パラメータが与えられたときに，モデルの予測値がどのくらい各観測値（データ）に近いかを示す。言い換えれば，最もデータをうまく予測できる（尤度が最大になる）パラメ
ータを推定するのが最尤法である。
プロビットモデルの予測値はパラメータによって変わるため，尤度はパラメータの関数Ｌとして
次のように表される。
Ｌ＝Pr（ｙ１）×Pr（ｙ２）×Pr（ｙ３）×…
ただしPr（ｙｉ）＝Pr（ｙｉ＝１）＝Ｆ（α＋βｘｉ）
Pr（ｙｉ＝０）＝１－Pr（ｙｉ＝1）＝１－Ｆ（α＋βｘｉ）

尤度関数を構成する Pr（ｙｉ）は，プロビットモデルから予測される確率である。ただし，Pr18

プロビットモデルの推定結果は，推定値として係数（パラメータ）と限界効果のいずれかのみが表示されることもあるが，本稿では，双方を表示することとする。係数は，統計的な有意性と，被説明変数
への正／負の影響（被説明変数が１になる確率に，ある説明変数が正／負いずれの影響を与えるか）を示す。限界効果は，説明変数が１単位変化したときに，被説明変数が１になる確率がどのくらい変化するかという，影響度合いを示す。
(2) 推定及び検定
ア 推定及び検定の方針
以下では，上記４で集計した表１から表４までの各データに対応した４つの実証モデルを設定した上，各実証モデルにより推定及び検定を行うものとし，各実証モデルでは，それぞれのデータや裁判の背景に応じて，各々異なる説明変数を用いてモデル化する。
なお，上記３で想定した各要因と，各実証モデルにおいて設定した説明変数との対応関係は，次のとおりである（各要因に係る説明変数の設定があるものは「○」，設定がないものは「×」としている）。
実証モデル

表５
（行政裁判所）

表６（司法裁判所①）

表７（司法裁判所②）

表８（行為計算の否認）

○

○

○

○

時の経過及び時期

○（注１）

○

○（注１）

○

原告・控訴人・上告人

×

×

×

○

裁判長

×

○

○

×

審級

×

×

×

○

上訴及び逆転判決

×

○（注２）

○（注２）

○

不確定概念（注３）

×

○

○

○

通達（注４）

×

○

○

×

その他

×

○

×

○

要因（説明変数）

各租税法（注１） 「時の経過」に係るもののみ設定しており，「時期」に係るものは設定していない。
（注２） 「上訴」に係るもののみ設定しており，「逆転判決」に係るものは設定していない。
（注３） 同族会社の行為計算の否認が争われた事件かどうかを，説明変数としている。なお，表８のモデルで推定するデータは，その全てが同族会社の行為計算の否認について争われた事件であり，説明変数としては設定していない。
（注４） 相続税法第22条について争われた事件かどうかを，説明変数としている（財産評価ダミー）。

イ 推定・検定（行政裁判所）
まず，行政裁判所により行政裁判が行われていた明治 23 年から昭和 22 年までの間の判例を推定する。データ（サンプルサイズ）は，表１に集計した 570 件のうち，「却下」と「その他」の各欄の合計（ｙｉ）は観測値ｙｉが１のときにはプロビットモデルが１を予測する確率 Pr（ｙｉ＝１），またｙｉが０のときは０を予測する確率 Pr（ｙｉ＝０）というように，観測値に応じて定義される。
つまり，Pr（ｙｉ）は観測値ｙｉをプロビットモデルが正しく当てる確率と解釈することができる。尤度関数はこの確率を全ての経済主体ｉについて掛け合わせているため，尤度関数が大きいほど予測精度が高く，尤もらしいと判断できる。極端な例でいえば，全ての被説明変数の観測値をプ
ロビットモデルが確率１（100%）で予測できるとＬ＝１×１×１×…＝１となり，逆に全く予測できないとＬ＝０×０×０×…＝０となる。つまり，尤度関数は，プロビットモデルの尤もらしさを全ての経済主体ｉで評価したものといえる。尤度が最大になるパラメータを最尤推定量といい，具体的なｙｉの値を使って評価されたパラメータの値を，最尤推定値と呼ぶ。
ところで，ｙ＝α＋βｘのような線形モデルでは，係数βは，被説明変数ｙに対するｘの影響度合いを示す限界効果と解釈できる。対して，Pr（ｙ＝１）＝Ｆ（α＋βｘ）のようなプロビットモ
デルでは，右辺に＝Ｆ（●）という分布関数が入るため，係数βは，線形モデルとは異なり，被説明変数への影響度合いと解釈することはできない。このため，プロビットモデルでは，被説明変数への影響度合いをみるために，係数とは別に，限界効果を求める必要がある。
19

41 件を除いた，「認容」と「棄却」欄の各欄の合計 529 件である。
表５は，判例での原告（納税者）の請求の認容（一部認容を含む）を示すダミー変数を被説明変数としたプロビットモデルの最尤推定結果を示している。
ここでの説明変数は，次のとおりである。
①「所得税法ダミー」，「法人税法ダミー」，「国税通則法ダミー」，「国税徴収法ダミー」，「地方税法ダミー」及び「酒税法ダミー」
上記３で挙げた要因のうち，「各租税法」に対応したものである。納税者がどの税目を争うかによって，請求が認容される確率が異なるとの想定に基づき，所得税法事件，法人税法事件，国税通則法事件，
国税徴収法事件，地方税法事件及び酒税法事件を，それぞれ１とコード化し，そうでない場合を０とするダミー変数を設定した68)。
②「基準年（明治 23 年）からの経過年数」
上記３で挙げた要因のうち，「時の経過」に対応したものである。なお，行政裁判所が置かれた明治から戦前は，産業の発達等に伴い，租税法規は重要な改正を繰り返していたことから，「時期」に対応した
説明変数は設けなかった。行政裁判所で裁判が開始された明治 23 年（1890 年）を０，以降，毎年１ず
つカウントアップされる（各事件の裁判年西暦－1890）カウント変数を設定した。
（表５）行政裁判所における認容要因に関するプロビットモデルの推定結果69)
説明変数

係数

限界効果

切片

-0.727 **-

所得税法ダミー

0.321(0.104)

法人税法ダミー-0.206(-0.067)

国税通則法ダミー-0.567 *(-0.184)

国税徴収法ダミー

0.137(0.044)

地方税法ダミー

0.007(0.002)

酒税法ダミー-0.423(-0.137)

基準年（明治23年）からの経過年数

0.005(0.002)

被説明変数＝認容ダミー
サンプルサイズ

529

ＡＩＣ

621.9

疑似決定係数

0.025（注） ***，**，*，．印は0.1%，1%，5%，10%水準で有意であることを示す。

推定の結果，国税通則法の係数のみが有意（マイナス）となった。限界効果より，国税通則法事件は18.4%だけ，これらについて争われなかった事件に比べて認容確率が減少すると解釈できる。この結果を受けてデータを改めて確認したところ，関係法令に国税通則法が含まれる事件は，併せて国税徴収法
68) 説明変数として設定した各租税法は，処分当時のものではなく，対応する現行法に置き換えている。また，サンプル中の関係法令は，LEX/DB の書誌情報に掲載された関係法令（処分当時の法令は現行法に置き換えられている）の利用と基本とし，書誌情報への掲載が欠けているものについては，筆者が関係法令の情報を補足した。
69) 表中の AIC は統計モデルの予測の良さを，疑似決定係数は統計モデルの当てはまりの良さを，それぞれ表す指標である。
20

等が関係法令に含まれていた。また，関係法令として挙げられた国税通則法の具体的な規定として多かったものの例としては，現行法でいう 12 条《書類の送達》がある。これによれば，現代よりも郵便事
情が悪く，法令の周知も十分でなかった明治から戦前にかけての期間では，処分に係る通知があったかどうかなどについても争いが多かったことと，また，そのことが納税者にとって不利に働いていたことが推測される。
なお，基準年からの経過年数には有意な係数が得られなかった。つまり，時の経過に応じた，裁判に与える影響はないことを示していると解釈できる。
ウ 推定・検定（司法裁判所―昭和 22 年から平成 10 年まで―）
次に，表２に集計した，昭和 22 年から平成 10 年までの間の司法裁判所の第一審の判例（民事）を推定する。表６は，判例での原告（全て納税者）の請求の認容（一部認容を含む）を示すダミー変数を被説明変数とした，プロビットモデルの最尤推定結果を示している。
説明変数は，それぞれ次のとおりである。
①「所得税法ダミー」，「法人税法ダミー」，「相続税法ダミー」，「国税通則法ダミー」及び「国税徴収法
ダミー」
上記イと同様に，所得税法事件，法人税法事件，相続税法事件，国税通則法事件及び国税徴収法事件
を，それぞれ１とコード化し，そうでない場合を０とするダミー変数を設定した。
②「関係法令１つダミー」
租税行政庁による処分が所得税等の実体法に係るもののみであっても，納税者（原告）は，これに加えて，手続違法（国税通則法）や信義則（民法１条２項）などについても争うことがあり，その場合には複数の関係法令が登場することとなる。行政庁が処分理由とした関係法令が 1 つにも関わらず，訴訟で複数の関係法令が登場するということは，処分理由とされた関係法令で争っては勝算が低いと納税者が考えているのかもしれない。また，原処分の処分理由で複数の関係法令が表れているものは，納税者の申告内容に瑕疵が多く，裁判での認容確率がそもそも低いものであるのかもしれない。このため，関係する法令が１つだけの事件を１とコード化し，そうでない場合を０とするダミー変数を設定した。
③「財産評価ダミー」
上記３で挙げた要因のうち，「通達」に対応したものである。相続税法事件のうち，相続税法 22 条について争われている事件を１とコード化し，そうでない事件を０とするダミー変数を設定した。
④「行為計算の否認ダミー」
上記３で挙げた要因のうち，「不確定概念」に対応したものである。法人税法 132 条，所得税法 157条及び相続税法 64 条について争われている事件を１とコード化し，そうでない事件を０とするダミー
変数を設定した70)。
⑤「上訴ダミー」
上記３で挙げた要因のうち，「上訴」に対応したものである。上訴された事件を１とコード化し，そうでない事件を０とするダミー変数を設定した。
⑥「基準年（昭和 23 年）からの経過年数」
上記イと同様に，上記３で挙げた要因のうち，「時の経過」に対応したものである。1948 年71)を０，

70) 地価税法 32 条１項と地方税法 72 条の 43 第１項・２項にも，同族会社の行為計算の否認の規定があるが，本稿で扱ったデータには，これらの条項に関して争われた事件が含まれていないため，法
人税法 132 条，所得税法 157 条及び相続税法 64 条のみを挙げている。
71) 租税事件は昭和 22 年（1947 年）から司法裁判所へ出訴することになったが，サンプル中，最も21

以降，毎年１ずつカウントアップされる（各事件の裁判年－1948）カウント変数を設定した。
⑦「昭和 45 年以前ダミー」「昭和 46 年～49 年ダミー」
上記３で挙げた要因のうち，「時期」に対応したものである。ここでは，所得税法及び法人税法の昭和40 年の全面改正（法律第 33 号・34 号。同年４月１日に施行）の影響の有無の検討のため変数を置く。
両法とも経過規定があり，事件で争われている納税義務が旧法のものか新法のものかは，納税義務の成立時期（暦年又は課税年度の終了の時）から単純に確認できるものではないが，便宜上，納税義務の成立時期が昭和 40 年３月 31 日以前を旧法，同年４月１日以後を新法と識別することとした。
また，租税事件の多くは，納税義務の成立⇒納税申告による納税義務の確定⇒税務調査⇒処分⇒行政
不服審査⇒裁判という段階を経るため，第一審の裁判までには，納税義務の成立から数年が経過していることになる。表２のデータを確認したところ，裁判日が昭和 45 年以前の事件は全て旧法事件，昭和50 年以後の事件は全て新法事件であり，昭和 46 年から 49 年までは旧法・新法が混在している。このため，裁判日を基準に，昭和 45 年以前，昭和 46 年～49 年，昭和 50 年以後に分類し，昭和 45 年以前と昭和 46 年～49 年の各事件が該当する時期について１とコード化し，該当しない時期を０とするダミ
ー変数を設定した。
⑧「石川恭裁判長ダミー」
上記３で挙げた要因のうち，「裁判長」に対応したものである。地方裁判所の第一審で，租税訴訟の裁判長を 10 件以上務めた者のうち，認容率が最も高い者は藤山雅行裁判官（58.3%），その次に高い者は石川恭裁判官（50.9%）であった72)。両者の担当事件は共に 50%を超える非常に高い認容率となっている。藤山雅行裁判長の担当事件は全て平成 11 年以後，石川恭裁判長の担当事件は全て平成 10 年以前となっていたため，ここでは，石川恭裁判長が担当した事件を１とコード化し，そうでない事件を０とするダミー変数を設定した。
⑨「変数×変数」（交差項）
変数を組み合わせることで，被説明変数への相乗的な影響が認められるかもしれない。このため，各変数を掛け合わせた交差項による変数を設定した。
なお，ダミー変数同士の交差項の解釈には，注意が必要である。例えば，「所得税法ダミー」は，単独での設定に加えて，「昭和 45 年以前ダミー」及び「昭和 46 年～49 年ダミー」との交差項を設けている。
単独での「所得税法ダミー」の係数が意味を持つのは，「昭和 45 年以前ダミー」及び「昭和 46 年～49
年ダミー」が共にゼロ，つまり，昭和 50 年以後の事件に該当する場合である。このように，ダミー変数は，ベースの分類（この例では昭和 50 年以後の所得税法事件）との差を捉えるものとなっている。

古い裁判日が昭和 23 年（1948 年）であったことから，この年を基準とした。
72) 全裁判官経歴総覧編集委員会『全裁判官経歴総覧〔第 5 版〕期別異動一覧編』（公人社，2010年）によれば，石川恭裁判官は，大正 15 年７月１日生まれ，司法修習期３期で，本稿の設定データ
中では，裁判長を務めたのは昭和 47 年以降である。また，藤山雅行裁判官は，昭和 28 年４月 30 日
生まれ，司法修習期 30 期で，本稿の設定データ中では，裁判長を務めたのは平成 12 年以降である。
22

（表６）司法裁判所（平成 10 年以前）における認容要因に関するプロビットモデルの推定結果
説明変数

係数

限界効果

切片

-1.274 ***国税通則法ダミー

0.069(0.018)

相続税法ダミー

0.003(0.001)

国税徴収法ダミー

0.414 *

(0.109)

関係法令１つダミー-0.025(-0.007)

財産評価ダミー-0.219(-0.057)

上訴ダミー-0.172 **(-0.045)

基準年（昭和23年）からの経過年数

0.001(0.000)基準年からの経過年数×所得税法ダミー-0.029 **(-0.008)基準年からの経過年数×法人税法ダミー-0.021(-0.005)

基準年からの経過年数×同族会社の行為計算ダミー-0.019(-0.005)

昭和45年以前ダミー

0.987 ***

(0.259)昭和46～49年ダミー

0.603 **

(0.158)昭和45年以前ダミー×所得税法ダミー-1.040 ***(-0.273)

昭和46～49年ダミー×所得税法ダミー-0.495 *(-0.130)

所得税法ダミー1.226 **

(0.322)

昭和45年以前ダミー×法人税法ダミー-0.745 *(-0.196)

昭和46～49年ダミー×法人税法ダミー-0.329(-0.086)

法人税法ダミー

0.998 *

(0.262)

昭和45年以前ダミー×同族会社の行為計算ダミー-0.574(-0.151)

昭和46～49年ダミー×同族会社の行為計算ダミー-0.452(-0.119)

同族会社の行為計算ダミー

1.167(0.306)

石川恭裁判長ダミー

0.817 ***

(0.215)-

被説明変数＝認容ダミー
サンプルサイズ

3,169

ＡＩＣ

3,025.5

疑似決定係数

0.084（注） ***，**，*，．印は0.1%，1%，5%，10%水準で有意であることを示す。

推定の結果，所得税法及び法人税法を除く法律別では，国税徴収法ダミーの係数が有意にプラスで，限界効果により，10.9%だけ，これらについて争われなかった事件に比べて認容確率が増加すると解釈できる。
上訴ダミーの係数は有意にマイナスで，限界効果により，4.5%だけ，上訴がなかった事件に比べて認容確率が減少すると解釈できる。
23

昭和 45 年以前ダミー及び昭和 46 年～49 年ダミーの各係数は共に有意にプラスで，限界効果により，それぞれ 25.9%又は 15.8%だけ，昭和 50 年以後に裁判された事件に比べて認容確率が増加すると解釈できる。なお，この結果は，所得税法及び法人税法を除いたものに対する影響を示す。所得税法及び法
人税法は，次に述べるとおり交差項を設けているため，この交差項の係数に影響が表れる。
所得税法ダミー及び法人税法ダミーは，まず，昭和 45 年以前ダミー及び昭和 46 年～49 年ダミーを組み合わせた４つの交差項と，所得税法ダミー及び法人税法ダミーの単独変数を合わせた６つの変数に係る係数をみると，一つ（昭和 46 年～49 年ダミー×法人税法ダミー）を除き有意となっている。限界効果からすると，所得税法ダミー及び法人税法ダミーのいずれも，古い時期（昭和 45 年以前）には認
容率をより減少させ，時期が新しくなるにつれて認容率を増加させるように変化していると解釈できる
73)。しかし，基準年からの経過年数×所得税法ダミーの交差項では，これとは逆の影響がみられる。係数は有意にマイナスで，限界効果からは，交差項の値が１増加するごとに，0.8%ずつ認容確率を減少させると解釈でき，時期と時の経過の影響の関係については理解が難しい結果となった。
石川恭裁判長ダミーの係数は有意にプラスで，限界効果によれば，21.5%だけ認容確率を増加させると解釈できる。有意にプラスの結果は，石川裁判長の高い認容率からすれば容易に想像できるものであったが，確認したかったのは，他の説明変数との影響度の違いである。極端に高い限界効果を想像していたが，結果としては，他の変数に表れた限界効果と比べて格別に高いというものではなかった。
エ 推定・検定（司法裁判所―平成 11 年から平成 28 年まで―）
ここでは，表３に集計した，平成 11 年から平成 28 年の間の司法裁判所の第一審の判例（民事）を推定する。表７は，上記ウで推定した表６と同様に，判例での原告（納税者）の請求の認容（一部認容を含む）を示すダミー変数を被説明変数とした，プロビットモデルの最尤推定結果を示している。
説明変数は，それぞれ次のとおりである。
①「所得税法ダミー」，「法人税法ダミー」，「相続税法ダミー」，「国税通則法ダミー」，「国税徴収法ダミー」，「財産評価ダミー」，「行為計算の否認ダミー」，「上訴ダミー」及び「基準年（昭和 23 年）からの経過年数」
上記ウと同様に，それぞれ１又は０とコード化したダミー変数又はカウント変数を設定した。
②「藤山雅行裁判官ダミー」
上記ウの「石川恭裁判長ダミー」と同様に，上記３で挙げた要因のうち，「裁判長」に対応したものである。ここでは，藤山雅行裁判長が担当した事件を１とコード化し，そうでない事件を０とするダミー
変数を設定した。
③「変数×変数」（交差項）
上記ウと同様に，各変数を組み合わせた交差項による変数を設定した。

73) 「昭和 45 年以前ダミー」及び「昭和 46～49 年ダミー」の各変数は，所得税法及び法人税法の昭和 40 年の全面改正の影響を確認しようとして設定したものであるが，推定値は，昭和 45 年に創設された国税不服審判所での不服審査が始まったことの影響や，昭和 37 年に制定された国税通則法の影響をも反映している可能性もある。いずれにしても，これらの各変数の係数に高い有意性が認められたことからすれば，これらの時期は，租税訴訟の裁判の結果に影響を及ぼすような変化が生じたことを示すものといえるであろう。
24

（表７）司法裁判所（平成 11 年以降）における認容要因に関するプロビットモデルの推定結果
説明変数

係数

限界効果

切片

-1.438 **-

所得税法ダミー

0.187(0.040)

法人税法ダミー0.337 *

(0.073)

国税通則法ダミー-0.064(-0.014)

相続税法ダミー0.407 *

(0.088)

国税徴収法ダミー

1.057(0.228)

財産評価ダミー-0.435 *(-0.094)

行為計算の否認ダミー-0.249 .

(-0.054)

上訴ダミー

0.481 ***

(0.104)

基準年（昭和23年）からの経過年数-0.001(-0.000)

藤山雅行裁判長ダミー

1.215 ***

(0.262)

被説明変数＝認容ダミー
サンプルサイズ

1,800

ＡＩＣ

1,429.0

疑似決定係数

0.065（注） ***，**，*，．印は0.1%，1%，5%，10%水準で有意であることを示す。

推定の結果，法律別では，法人税法ダミー及び相続税法ダミーの各係数が有意にプラスであり，限界効果により，それぞれ 7.3%及び 8.8%だけ，認容確率を増加させると解釈できる。
財産評価ダミーは，相続税法ダミーとは逆に，係数が有意にマイナスとなった。限界効果により，9.4%
だけ認容確率を減少させると解釈できる。
行為計算の否認ダミーの係数は，有意性は低いものの，有意にマイナスとなった。限界効果により，5.4%だけ，認容確率を減少させると解釈できる。
上訴ダミーは，上記ウ（表６）とは逆に，係数が有意にプラスとなった。限界効果により，10.4%だ
け認容確率を増加させると解釈できる。
藤山雅行裁判長ダミーの係数は有意にプラスで，限界効果により 26.2%だけ認容確率が増加すると解釈できる。
以上の結果を上記ウと比較すると，異なる点が多い。法律別ではほとんど異なる結果となっており，
財産評価ダミー及び行為計算の否認ダミーの係数は，上記ウと違って有意となった。上訴ダミーは，上記ウとは有意のプラスとマイナスが逆である。
対して上記ウの結果との共通点は，時の経過と裁判長である。基準年からの経過年数ダミーは，上記
ウでは所得税法ダミーとの交差項でのみ係数が有意であり，ここでは有意性が認められなかった。藤山雅行裁判長ダミーの係数は，上記ウの石川恭裁判長ダミーと同様に，高いプラスの有意性を示した。
オ 推定・検定（同族会社の行為計算の否認）
最後に，表４に集計した，司法裁判所における同族会社の行為計算の否認事件の判例（民事）を推定する。表８は，判例での原告（納税者）
・控訴人（納税者又は国）・上告人（納税者又は国）の請求の認25

容（一部認容を含む）を示すダミー変数を被説明変数とし，プロビットモデルの最尤推定結果を示している。上記イからエまでと異なり，控訴審と上告審の事件がサンプルに含まれており，国が原告となっているものがある。
説明変数は，それぞれ次のとおりである。
①「控訴人・上告人 国ダミー」
上記３で挙げた要因のうち，「原告・控訴人・上告人」に対応したものである。地裁での第一審では，原告は必ず納税者となるので74)，控訴人又は上告人が国となっている事件を１とコード化し，納税者が原告の事件を０とするダミー変数を設定した。
②「第一審ダミー」及び「控訴審ダミー」
上記３で挙げた要因のうち，「審級」に対応したものである。第一審及び控訴審の事件をそれぞれ１とコード化し，そうでない場合を０とするダミー変数を設定した。
③「法人税法 132 条ダミー」及び「所得税法 157 条ダミー」
同じ同族会社の行為計算の否認に係る裁判でも，法人税法 132 条，所得税法 157 条及び相続税法 64条のいずれでの争いかによって，請求が認容される確率が異なるかもしれない。このため，法人税法 132条事件，所得税法 157 条事件を，それぞれ１とコード化し，そうでない場合を０とするダミー変数を設定した。
④「昭 40 改正後ダミー」
上記ウの「昭和 45 年以前ダミー」等と同様に，上記３で挙げた要因のうち，「時期」に対応したものである。納税義務の確定期間が昭和 40 年３月 31 日以前のもの事件について１とコード化し，そうでない事件を０とするダミー変数を設定した。
⑤「上訴ダミー」及び「上訴逆転ダミー」「上訴ダミー」は，上記ウ及びエと同様に，上訴があった事件を１，そうでない事件を０とするダミー変数である。
また，上記３で挙げた要因のうち，「逆転判決」に対応した「上訴逆転ダミー」を置く。上訴において逆転判決が下された事件を１とコード化し，そうでない事件を０とするダミー変数を設定した。
⑥「基準年（昭和 23 年）からの経過年数」
上記ウ及びエと同様に，カウント変数を設定した。
⑦「役員報酬事件ダミー」
法人税 132 条に係る事件では，役員報酬の争いが多い75)。このため，役員報酬が争われた事件と他の事件との認容率に与える影響をみるため，役員報酬事件を１，それ以外を０とするダミー変数を設定した。
⑧「変数×変数」（交差項）
上記ウ及びエと同様に，各変数を組み合わせた交差項による変数を設定した。

74) 上記２の(1)のとおり，租税訴訟では，不服申立前置主義が維持されている。そして，国税に関する不服申立では，取消裁決があった場合，裁決の拘束力（国税通則法 102 条１項）により，処分取消が確定する。したがって，国税に関する租税訴訟の第一審の原告は，基本的には，国税不服審判所長から棄却裁決を受けた納税者である。
75) サンプルサイズ 159 件のうち法人税法 132 条に係る事件は 122 件であり，その中でも役員報酬の争いは 29 件と最も多かった。
26

（表８）同族会社の行為計算の否認事件における認容要因に関するプロビットモデルの推定結果
係数

説明変数

限界効果

切片

0.019

控訴人・上告人 国ダミー

1.008 *

(0.260)

第一審ダミー

0.767 .

(0.197)

控訴審ダミー-0.249(-0.064)

法人税法132条ダミー-1.810(-0.466)

所得税法157条ダミー

0.539(0.139)昭40改正後ダミー-1.049 *(-0.270)

上訴ダミー-0.192(-0.049)

上訴逆転ダミー

0.976 *

(0.251)

基準年（昭和23年）からの経過年数-0.033(-0.009)

基準年からの経過年数×法人税法132条ダミー

0.065(0.017)

役員報酬事件ダミー

0.614 *

(0.158)-

被説明変数＝認容ダミー
サンプルサイズ

159

ＡＩＣ

170.5

疑似決定係数0.193（注） ***，**，*，．印は0.1%，1%，5%，10%水準で有意であることを示す。

推定の結果，控訴人・上告人 国ダミー，第一審ダミー，上訴逆転ダミー及び役員報酬事件ダミーの各係数が有意にプラス，昭 40 改正ダミーの係数が有意にマイナスとなっている。
限界効果より，控訴人・上告人が国の事件は 26%，第一審は 19.7%，上訴で逆転判決となった事件は25.1%，役員報酬が争われた事件は 15.8%だけ，これらについて争われなかった事件に比べて認容確率が増加すると解釈でき，また，昭和 40 年の法改正以後に争われた事件は 27%だけ，これらについて争われなかった事件に比べて認容確率が減少すると解釈できる。
具体的に見ていくと，まず，昭和 40 改正後ダミーの係数は有意にマイナスであることから，古い時期の事件の方が認容確率は高いことを示すといえるが，有意性は低く，また，上記ウでは，同族会社の行為計算の否認ダミーと時期の交差項の係数に有意性が認められなかったこともあり，説得力は強くない。
控訴人・上告人 国ダミー，各審級のダミー及び上訴逆転ダミーは，上記イからエまでにおいては用いておらず，ここでのみ設定した。有意性は高くないものの，概ね上記３での想定どおりの傾向が表れている。
役員報酬ダミーについても，有意にプラスではあったが有意性は低かった。ここでは，上記ウ及びエと比べて，全体的に，有意性の高いものは見られなかった。

27

(3) 予測（推定結果への具体的事例の当てはめ）
ア 行政裁判所
ここからは，上記(2)で推定した各モデルを用いて，実際の判例が認容される確率を予測する76)。始めに，行政裁判所の判例を推定した表５の実証モデルにより予測する。
（表９）表５の実証モデルによる予測値77)
説明変数

係数

切片

-0.727 **

所得税法ダミー

限界効果

説明変数ⅰ 説明変数ⅱ

-

-

-

0.321

(0.104)10

法人税法ダミー-0.206(-0.067)00

国税通則法ダミー-0.567 *(-0.184)01

国税徴収法ダミー

0.137(0.044)00

地方税法ダミー

0.007(0.002)00

酒税法ダミー-0.423(-0.137)00

基準年（明治23年）からの経過年数

0.005(0.002)

48

10

1

0

0.434

0.107

被説明変数＝認容ダミー
サンプルサイズ

被説明変数
529

予測値

（注１） 説明変数ⅰの列は，予測値が最大になった事件（行判昭和16・3・13行録52輯69頁）の変数と予測値を示す。
（注２） 説明変数ⅱの列は，予測値が最小になった事件（行判明治36・4・18行録14輯292頁）の変数と予測値を示す。

サンプルサイズ 529 件の全てに予測をした結果のうち，表９では，２件の結果を示した。
「説明変数ⅰ」列の各数値は，予測値の値が最大になった事件のものである。ダミー変数が１となっているのは，「所得税法ダミー」のみであり，係数は正の値である。また，同じく係数が正の値を示すカ
ウント変数「基準年からの経過年数」は 48 と，大きな値となっている。これらにより，予測値は 43.4％となった。
対して「説明変数ⅱ」列の各数値は，予測値の値が最小になった事件のものである。ダミー変数が１となっているのは「国税通則法」のみであり，係数は負の値である。また，「基準年からの経過年数」は10 と，小さい値である。これらにより，予測値は，10.7%となった。
後記イからエの結果と比べると，最大予測値 43.4％は最も小さく，最小予測値 10.7%は最も大きくなっており，最大予測値と最小予測値の差が最も小さい78)。また，このモデルの疑似決定係数は 0.025（表５）と，４つのモデルの中で最小となっている。

76) 予測には，統計ソフト「Ｒ」の fitted.values コマンドを用いた。
77) 表の左側部分は表５の再掲であり，オリジナルの部分は右側部分である。なお，これは，後掲の表 10 から 12 までについても同様である。
78) これは，各サンプルに「個性」が出るような説明変数を設定できなかったためと考えられる。こ
こでいう各サンプルの「個性」とは，次のようなことである。例えば，日本国内のある地域の住民の特徴を測る尺度として身長・体重・年齢を用いた場合，これら３つの尺度が完全に一致する者は少ないであろうが，尺度を性別・職業・国籍とした場合には，３つの尺度が一致する者は多数表れるであろう（男性・会社員・日本国籍のように，多くの者が該当する尺度になってしまっている）。
本件の説明変数は，後者の尺度のように，個性の出にくいものになっていると考えられる。
28

イ 司法裁判所（昭和 22 年から平成 10 年まで）
次に，司法裁判所（平成 10 年以前）の判例を推定した表６の実証モデルにより予測する。
（表 10）表６の実証モデルによる予測値
説明変数

係数

限界効果

切片

-1.274 ***国税通則法ダミー

説明変数ⅰ 説明変数ⅱ

-

-

-

0.069

(0.018)10

相続税法ダミー

0.003(0.001)01

国税徴収法ダミー

0.414 *

(0.109)00

関係法令１つダミー-0.025(-0.007)1

1

財産評価ダミー-0.219(-0.057)

0

1

上訴ダミー

-0.172 **(-0.045)01

基準年（昭和23年）からの経過年数

0.001(0.000)929

基準年からの経過年数×所得税法ダミー-0.029 **(-0.008)00

基準年からの経過年数×法人税法ダミー-0.021(-0.005)00

基準年からの経過年数×同族会社の行為計算ダミー-0.019(-0.005)00昭和45年以前ダミー

0.987 ***

(0.259)10昭和46～49年ダミー

0.603 **

(0.158)00昭和45年以前ダミー×所得税法ダミー-1.040 ***(-0.273)00昭和46～49年ダミー×所得税法ダミー-0.495 *(-0.130)00

所得税法ダミー1.226 **

(0.322)00昭和45年以前ダミー×法人税法ダミー-0.745 *(-0.196)00昭和46～49年ダミー×法人税法ダミー-0.329(-0.086)00

法人税法ダミー

0.998 *

(0.262)00昭和45年以前ダミー×同族会社の行為計算ダミー-0.574(-0.151)00昭和46～49年ダミー×同族会社の行為計算ダミー-0.452(-0.119)00

同族会社の行為計算ダミー

1.167(0.306)00

石川恭裁判長ダミー

0.817 ***

(0.215)

1

0

1

0

0.721

0.049

被説明変数＝認容ダミー
サンプルサイズ

被説明変数
3,169

予測値

（注１） 説明変数ⅰの列は，予測値が最大になった事件（京都地判昭和32・12・17税資25号995頁）の変数と予測値を示す。
（注２） 説明変数ⅱの列は，予測値が最小になった事件（大阪地判昭和52・12・7税資96号404頁）の変数と予測値を示す。

サンプルサイズ 3,169 件の全てに予測をした結果のうち，表９と同様に，２件の結果を示した。
「説明変数ⅰ」列の予測値は 72.1%となった。プラスの限界効果が大きいところにダミー変数が１となったためと考えられる。対して「説明変数ⅱ」列の予測値は 4.9%となった。
被説明変数と比較すると，予測値の大きい「説明変数ⅰ」列の事件では１，予測値がほぼゼロである29

「説明変数ⅱ」列の事件は０と，整合的である。
ウ 司法裁判所（平成 11 年から平成 28 年まで）
続いて，司法裁判所（平成 11 年以後）の判例を推定した表７の実証モデルにより予測する。
（表 11）表７の実証モデルによる予測値
説明変数

係数

限界効果

切片

-1.438 **

所得税法ダミー

説明変数ⅰ 説明変数ⅱ

-

-

-

0.187

(0.040)00

法人税法ダミー0.337 *

(0.073)00

国税通則法ダミー-0.064(-0.014)01

相続税法ダミー0.407 *

(0.088)10

国税徴収法ダミー

1.057(0.228)00

財産評価ダミー-0.435 *(-0.094)

00

行為計算の否認ダミー-0.249 .

(-0.054)

0

0

上訴ダミー

0.481 ***

(0.104)10

基準年（昭和23年）からの経過年数-0.001(-0.000)

53

68

藤山雅行裁判長ダミー

1.215 ***

(0.262)

1

0

1

0

0.733

0.060

被説明変数＝認容ダミー
サンプルサイズ

被説明変数
1,800

予測値

（注１） 説明変数ⅰの列は，予測値が最大になった事件（東京地判平成13・5・25税資250号8907頁）の変数と予測値を示す。
（注２） 説明変数ⅱの列は，予測値が最小になった事件（大阪地判平成28・2・26税資266号順号12809）の変数と予測値を示す。なお，
予測値が最小となった事件は，この他に４件ある。

サンプルサイズ 1,800 件の全てに予測をした結果のうち，表９・表 10 と同様に，２件の結果を示した。
「説明変数ⅰ」列の予測値は 73.3%となった。表 10 と同様に，プラスの限界効果が大きいところにダミー変数が１となったためと考えられる。対して，「説明変数ⅱ」列の予測値は６%であった。
被説明変数と比較すると，予測値の大きい「説明変数ⅰ」列の事件では１，予測値がほぼゼロである「説明変数ⅱ」列の事件は０と，整合的である。
エ 同族会社の行為計算の否認
最後に，同族会社の行為計算の否認事件の判例を推定した表８の実証モデルにより予測する。

30

（表 12）表８の実証モデルによる予測値
説明変数

係数

切片

0.019

控訴人・上告人 国ダミー

限界効果

説明変数ⅰ 説明変数ⅱ

-

-

-

1.008 *

(0.260)0

0

第一審ダミー

0.767 .

(0.197)1

0

控訴審ダミー-0.249(-0.064)01

法人税法132条ダミー-1.810(-0.466)10

所得税法157条ダミー

0.539(0.139)01

昭40改正後ダミー-1.049 *(-0.270)

0

1

上訴ダミー

-0.192(-0.049)

1

1

上訴逆転ダミー

0.976 *

(0.251)10

基準年（昭和23年）からの経過年数-0.033(-0.009)1250

基準年からの経過年数×法人税法132条ダミー

0.065(0.017)120

役員報酬事件ダミー

0.614 *

(0.158)

1

0

1

0

0.823

0.008

被説明変数＝認容ダミー
サンプルサイズ

被説明変数
159

予測値

（注１） 説明変数ⅰの列は，予測値が最大になった事件（広島地判昭和35・5・17税資33号673頁）の変数と予測値を示す。
（注２） 説明変数ⅱの列は，予測値が最小になった事件（大阪高判平成10・6・23税資232号755頁）の変数と予測値を示す。なお，
予測値が最小となった事件は，この他に１件ある。

サンプルサイズ 159 件の全てに予測をした結果のうち，表９から表 11 までと同様に，２件の結果を示した。
「説明変数ⅰ」列では，係数が正の値かつ限界効果が大きい項目で変数が１となっており，予測値は82.3%となった。対して「説明変数ⅱ」列では，係数が負の項目で１となっているものが多く，また，「基準年からの経過年数」では 50 と大きい値のため，予測値は 0.8%となった。
被説明変数と比較すると，予測値の大きい「説明変数ⅰ」列の事件では１，予測値がほぼゼロである「説明変数ⅱ」列の事件は０と，整合的である。
(4) 小括上記(2)のイからオの表５から表８は，それぞれ異なる説明変数を用いた異なる実証モデルとその推定結果を示したものであり，特に，表５から表７までは，選定したデータの裁判時期も各々異なっている。
もっとも，サンプルサイズを大きくとり，租税訴訟を大局的に俯瞰するという目的は共通していることから，まず，表５から表７までの推定結果を，上記３の想定と比較する。
第一に，各租税法に係る説明変数の係数については，いくつかについて，有意性が確認された。もっとも，有意性の有無，有意の場合のプラス・マイナスのいずれかについて，各表で異なる結果となっている。このことからすれば，各法律に関する何らかの複合的な要因の結果として，各租税法に係る説明
変数の係数に有意性が認められたのであって，単純に法律別の認容確率の違いがあるとはいえないものと考えられる。したがって，有意となった法律別の変数については，更に細かく分析する必要がある。
第二に，時の経過（基準年からの経過年数）については，表６でわずかに有意なものがみられたが，基本的には有意性は認められなかった。これに対し，時期については，表６において高い有意性が示さ
31れ79)，限界効果が 20%を超えるものもある。表８では，昭 40 改正後ダミーにおいて，有意性は低いな
がらも，限界効果は－27%と大きく，想定どおり認容確率減少させる結果となった。これらの結果によれば，租税訴訟の裁判に与える影響としては，時の経過と共に徐々に表れるとはいえないが，法令改正等により，ある時期に大きな変化が表れる傾向が強いといえそうである。
第三に，裁判長については，表６で石川恭裁判長，表７で藤山雅行裁判長の担当事件の影響をそれぞれ確認したところ，共に有意にプラスとなり，想定どおり，認容確率を増加させる結果が表れた。また，
限界効果はそれぞれ 21.5%，26.2%と，共に 20%を超える値を示した。もっとも，両者の認容率が概ね50%を超える高いものではあったことからすれば，より大きい値を示すものとも予想された。しかしながら，明らかに大きな影響をもつ要因であっても，他の要因との相対的な関係においては，50%を超えるような決定的な限界効果の値を示すことにはなり得ないことがいえそうである。
第四に，上訴である。表６では有意にマイナス，表７では有意にプラスと，共に有意性が認められた。
もっとも，符号が逆の結果で，限界効果も 10%程度とマイナス数%と大きくなく，これらの違いの理解は難しい。裁判との何らかの関係性はあるといえそうであるが，符号の意味については，上記の「時期」
等との他の要因と併せて更に検討する必要がある。
第五に，財産評価（通達）である。表６及び表７で推定したところ，表６では有意性は認められず，
表７では有意であったものの有意性は低く，目立った特徴は見られなかったといえる80)。
次に，表８の内容を検討する。控訴人・上告人 国ダミー，各審級のダミー及び上訴逆転ダミーは，上記表５から表７までにおいては用いておらず，表８でのみ設定している。控訴人・上告人 国ダミーの係数は有意にプラスで，国の勝訴率が高いことから想定どおりであった。限界効果は 26%と高い値を示す。
各審級では第一審ダミーが有意となったが有意性は低く，審級が進むにつれて認容確率が減少するという想定どおりの結果とは，必ずしもいえないかもしれない。上訴逆転ダミーは，有意性は低いものの，
有意にプラスという点で想定どおりであり，限界効果は 25.1%と高い値を示した。
最後に，上記(3)の表９から表 12 まで（表５から表８までのモデルによる予測結果）について検討する。
各表に示した最大予測値と最小予測値の差により比較すると，
表９が 32%，
表 10 及び表 11 が 67%，
表 12 が 81%と違いが出ている。この点，表５から表８までに示した疑似決定係数（統計モデルの当て
はまりの良さ）を再掲すると，表５が 2.5%，表６が 8.2%，表７が 6.5%，表８が 19.3%となっており，
これらからすれば，表５のモデルが最も当てはまりが悪く，対して表８のモデルが最も当てはまりが良
く，表６及び表７はその中間程度に位置するといえそうである。

６ おわりに(1) 総括本稿は，定量的分析に当たって，租税訴訟の裁判に影響を及ぼす要因があり，その要因毎に様々な影
響を実際に及ぼしているという仮説を検証した。データ設定に当たり，約 120 年分の判例という長い期間の時系列データを収集したところ，その間の租税法制や租税争訟制度が大きな変化があり，また，デ
79) なお，表６では，新しい時期に進むにつれて認容確率が減少するという上記３の想定どおりの結果と，逆に増加するという想定とは逆の結果が混在しているが，この関係は十分に考察できていな
い。
80) なお，本稿のモデルには組み込まなかったため，表６及び表７では表示していないが，上記３においては時の経過と共に認容確率を減少させると想定したことから，別途，財産評価と時期・時の経過の交差項による推定も試みている。しかしながら，そのモデルにおいても，財産評価の変数の係数に有意性は確認されなかった。
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ータ収集上の都合等から，単一でなく４つの実証モデルを設定することとし，これらのモデルに合わせて４種類のデータを選定した。そして，４つの実証モデルによる推定の結果は，それぞれ，租税訴訟の裁判に影響を及ぼす要因の存在と，その影響の程度を示した。推定結果は，説得力が強いとみられるものから，説得力が弱いとみられるものまで様々であった。前者の例は，想定の段階から有意にプラスとなると見込まれた「裁判長ダミー」であり，後者の例は，各個別の「租税法ダミー」である。
「裁判長ダミー」の説得力が強いとみた理由は，予備的分析に基づいた想定と，推定結果との整合性である。本稿で説明変数とした２名の裁判長が担当した事件の認容率は 50%を超えており，租税裁判の平均的な認容率を大きく上回っていることから，有意にプラスとの推定結果を想定していたものであり，
このような予備的分析の結果と合わせて推定結果を示すことができれば，説得力は強いといえるだろう。
対して，「租税法ダミー」の説得力が弱いとみた理由は，推定結果の理解の難しさである。４つのモデルのうち，表６の実証モデルでは，当てはめたデータのサンプルサイズが最も大きく（3,169），推定の結果，高い有意性が認められる推定値が多く表れた。しかし，説明変数を多く設定したことでモデル式が複雑化し，結果として，「租税法ダミー」を含む有意性が認められた係数の理解が難しいものとなっている。この点，「裁判長ダミー」のように，予備的分析の結果を簡潔に示すことができれば，推定結果も理解しやすくなるかもしれないが，法律別の事件数は，出訴数・認容数共に毎年の変動があり，予備的分析の結果自体も単純ではない。
それでは逆に，表６の実証モデルほど複雑でない，表８の実証モデルではどうだったか。表８のモデ
ルでは，交差項も含めた説明変数の数が表６のモデルの半数となっている。しかし，モデルはシンプルであるものの，予備的分析と想定が十分でなかったためか，有意な推定値は少なく，有意性も低い結果となった。
これらの考察によれば，有意な推定結果を導き，かつ，その結果の理解を容易にして，定量的分析の結果の説得力を強めるためには，予備的分析と想定が重要であり，そして，予備的分析と想定には，定性的分析による先行研究の結果を活用することが有用である。そうすると，定性的分析と定量的分析は独立した存在ではなく，相互補完的な関係にあるといえよう。従来の研究成果（定性的分析）によって明らかにされている問題に対し，本稿のような定量的な分析によって検討を加えることや，従来明らかにされている複数の問題に対し，定量的な分析を用いて横断的な検討を行うことなどにより，新たに客観的な検討結果を導くことが可能になるものと考える。
(2) 今後の展望
裁決例・判例データの収集については，公表制度の問題や，インターネット，データベース利用上の制限という，主に技術的な問題から，現段階では入手困難なものが多く存在した。公表数の少ない裁決例や，公表されていない裁判の主張書面などが公表されるようになれば，先行研究との関係で新たな発見が期待できると思われる81)。
分析方法についても課題が残されている。まず，本稿では，実質審理に入らなかったもの等を除き，基本的には収集した判例の全件を分析のデータとして選定したが，特定の事実や主張をダミー変数とした無作為抽出による方法も考えられる82)。また，回帰分析の結論の根拠として利用され，本稿でも用い
81) 本稿でも，入手できていたならば説明変数として設定してみたかったデータがある。例えば，更正処分における増差額（＝処分取消請求金額）である。増差額が極めて小さいようであれば，出訴の動機は金銭面の問題ではなく，感情的なものと推測でき，対して増差額が大きいようであれば，事実認定や法令解釈が困難な事案が想像できる。このように，従来とは異なった角度から判例を検討することができる可能性があると考えられる。
82) ラムザイヤー・前掲注 16) 172 頁の注(28)では，無作為抽出の具体的な方法が示されている。
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た「統計的有意性」は，線形モデルにおいては「Ｐ値」として示されることが多いが83)，このＰ値の扱いについては，問題点が指摘されることがある。例えば，Ｐ値を恣意的に変化させる「Ｐ値ハッキング」と呼ばれるものなどである84)。このため，Ｐ値に代表される仮説検定は，別のアプローチで補うか，別なアプローチと置き換えるべきという見解がある85)。わが国の統計学の入門書の多くが，現在でも記述
統計や推計統計等の解説に多くのページを割く一方で，ベイズ統計学については，考え方を紹介するだけで内容に深く入らないことからすると86)，現段階では，ベイズ統計学等の別のアプローチに置き換え
ることは時期尚早かもしれないが，本稿のような回帰分析についても，別のアプローチによって補うことは，より望ましいものとも考えられる。

83) 前掲注 61)。
84) 馬場・前掲注 61) 218 頁など。なお，粕谷英一『生物学を学ぶ人のための統計のはなし―君にも出せる有意差―』（文一総合出版，1998 年）187 頁は，「統計的方法にまつわるごまかし」として具体例を挙げている。
また，Ｐ値ハッキング等の問題を踏まえ，米国統計学会が公表した次の声明がある。
「Ｐ値に関するあまねく誤用と誤解により，一部の統計家はＰ値を別なアプローチで補うか，もっと極端には別なアプローチと置き換えることを推奨している。Ｐ値以外のアプローチには以下のものがある。信頼区間，信用区間，予測区間などの，検定よりも推定を強調した方法，ベイズ流の方法，尤度比やベイズファクターなどのことなったエビデンスの指標，そして決定理論や False Discovery Rateといったアプローチである。これらの指標やアプローチすべてがさらなる仮定に依存している。しかしＰ値とくらべると，効果の大きさとその不確実さ，あるいは仮説が正しいかどうかについて，
より直接的に述べることが可能かもしれない。」米国統計学会（ASA）の声明の一部の翻訳である佐藤俊哉「統計的有意性と P 値に関する ASA 声明」［http://www.biometrics.gr.jp/news/all/ASA.pdf］（最終検索日：2019 年６月 24 日）３頁。
85) ここでいう別のアプローチとは，前掲注 84)の米国統計学会の声明でも挙げられた，ベイズ流の方法（ベイズ統計学）等であり，比較的新しい統計的方法であるベイズ統計学は，有用性が認められてきている。
86) 例えば，東京大学教養学部統計学教室『統計学入門 基礎統計学Ⅰ』（東京大学出版会，1991年）84 頁。
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