証券経済研究第96号（2016.12）

情報の非対称性と資本構成＊
吉

要

田

隆

旨

本稿は，企業の経営陣と外部投資家との情報の非対称性が資本構成に及ぼす影響を分析する。理論的には，情報の非対称性は企業のレバレッジ（負債比率）に正の影響を与えると考えられる。このことを検証した先行研究は，情報の非対称性に係る代理変数の選択に課題を残すか，又は必ずしも期待通りの結果を得ていない。
本稿は，情報の非対称性の代理変数として，「会計情報の質」及び「ヒストリー
変数」（社齢及び株式公開以降の経過年数）を用いる。1999年から2013年までの我が国上場企業のデータを用い，情報の非対称性の代理変数に対してレバレッジを回帰すると，情報の非対称性とレバレッジとの正の関係を支持する結果が得られる。また，情報の非対称性の小さい企業ほどレバレッジが低いという傾向は，金融危機の影響下にあった2007年 7 月から2012年 5 月までの時期に，それ以外の時期に比べて弱くなったことが見出される。

目Ⅰ．はじめにⅡ．関連する研究
1 ．情報の非対称性とレバレッジとの関係を分析する実証研究2 ．情報の非対称性の影響を分析する他領域の実
証研究
Ⅲ．仮説

次
Ⅳ．実証分析の方法
1 ．情報の非対称性の代理変数
2 ．定式化
3 ．コントロール変数
Ⅴ．データⅥ．分析結果
Ⅶ．おわりに＊本稿は，筆者が一橋大学大学院商学研究科に提出した博士学位論文の第２章「情報の非対称性とレバレッジ」に修正を加えたものである。本稿の作成にあたり，指導教授である小西大先生，副指導教授である安田行宏先生，学位審査を行って頂いた中
村恒先生から数多くの有益なアドバイスを頂いた。ここに記して感謝申し上げる。なお，本稿にありうべき誤りは筆者に帰するものである。

83情報の非対称性と資本構成

会計情報の質を情報の非対称性の代理変数とⅠ．はじめにして用いることは，以下の考え方に基づく。
「会計発生高」とは，発生主義会計の下で営業

本稿の目的は，情報の非対称性が企業の資本キャッシュフローを会計上の利益―営業キャッ構成に及ぼす影響を分析することにある。ここ

シュフローよりも的確な企業の収益状況の指標

で情報の非対称性とは，企業の経営陣が自社の―に変換するために加えられる調整の額であ

企業価値について，外部投資家に優越する情報

り，「税引後経常利益―営業キャッシュフロー」（superior information，以下「優越情報」と呼と定義される1）。会計発生高は，経営陣の裁量ぶ）を持っていることを指す。法人税，財務的による部分とそうでない部分，即ち「裁量的発困難に伴う期待費用，負債のエージェンシー費生高」と「非裁量的発生高」とから成る。裁量用といったフリクションが資本構成にどのよう的発生高は会計上の利益を左右し，またその性な影響を与えるかについては，理論・実証の両

質上，外部投資家が予め知りえないため，経営面で多くの研究の蓄積がある。これに対し，情陣が持つ優越情報の典型である。とはいえ，過報の非対称性は，フリクションの一つであり，去の裁量的発生高のばらつきが小さい企業の場

理論的にレバレッジ（負債比率）に対する正の合，そうでない企業に比べて，外部投資家は過影響が示唆されるにもかかわらず，その影響は

去の裁量的発生高を手掛かりとして，将来の裁十分に検証されていないと思われる。

量的発生高を予測しやすい。つまり，裁量的発情報の非対称性は直接観察できないことか

生高の持つ優越情報の性質（企業価値評価に影ら，その影響の検証における最も重要な課題

響を及ぼす情報であって，経営陣が持っているは，適切な代理変数を用いることにある。まが，外部投資家は持っていない情報であるこた，検証結果の頑健性を確保するため，観点のと）は薄れ，その面で情報の非対称性が小さく異なる複数の代理変数を併用することが必要となると考えられる。以上のように，裁量的発生考えられる。こうした観点から，本稿は，情報

高のばらつきが小さいほど，情報の非対称性がの非対称性の影響を分析するコーポレート・

小さいと考えられる。なお，裁量的発生高のばファイナンスの実証研究を広くレビューした上

らつきが小さいことを「会計情報の質が高い」

で，「 会 計 情 報 の 質（accounting informationと称するのは，外部投資家が将来の裁量的発生

quality）」及び「ヒストリー変数」と総称する高を予測しやすいために，将来の会計上の利益変数を用いる。

も予測しやすく，その意味で，会計情報が将来

本稿で用いる会計情報の質は，「会計発生高（accounting accruals） の う ち 裁 量 的 発 生 高

利益の予測の有用な手がかりになるからである。

（discretionary accruals）のばらつきに－ 1 をヒストリー変数は，社齢，企業が株式公開を乗じたもの」と定義する。これは定義上，負の行った以降の経過年数（以下，「株式公開年

値をとり，値が大きい（ゼロに近い）ほど，会数」），企業がフォーマルな情報開示を開始した

計情報の質が高く，情報の非対称性が小さいこ

以降の経過年数（以下，「情報開示年数」）の 3とを示す。

つを総称するものである。ヒストリー変数はい84

証券経済研究

ずれもトラック・レコードの長さを反映するこ第96号（2016.12）とが見出され，第一の仮説が支持される。

とから，その値が大きいほど情報の非対称性が本稿では，我が国の金融システムに対する金小さいと考えられる。但し，社齢と株式公開年

融危機のインパクトから，情報の非対称性の影数・情報開示年数とでは性質が異なる。前者が響に関するもう一つの仮説を導出し検証する。

会社設立以降，非上場であった時期を含むト

この目的は，情報の非対称性の縮小が資本構成

ラック・レコードの長さを示すのに対し，後者に及ぼす影響について理解を深め，また，金融は法令や取引所規則に基づく体系的・継続的な危機が我が国企業の資金調達に及ぼしたインパ情報開示という意味でのトラック・レコードのクトについて新たな知見を得ることにある。第長さを示すためである。また，株式公開年数と二の仮説は，第一の仮説における情報の非対称

情報開示年数とはこのように同じ性質を持つた性縮小とレバレッジ低下との関係が金融危機にめ，本稿の分析にはいずれか一方を用いる。会より弱まったとするものである。米国のサブプ

計情報の質に加えて，それとは性質の異なるヒ

ライム・ローン問題に端を発した金融危機は，ストリー変数を用いることが，分析結果の頑健

我が国の株式市場，債券市場いずれの機能をも性を確認する上で重要と考えられる。

低下させたが，我が国の銀行の金融仲介機能は

本稿では，情報の非対称性とレバレッジとの相応に維持されていた2）。先に述べた通り，情正の関係を第一の仮説とする。情報の非対称性

報の非対称性が縮小する場合，企業の外部資金の縮小は，以下のメカニズムを通じてレバレッ

依存は負債から株式へシフトすると考えられジを低下させると考えられる。情報の非対称性

る。こうした負債から株式へのシフトは，金融

は，企業にとって外部資金の利用に伴う費用を

危機の影響下にあった時期に滞ったと推測され生じさせる。これは「逆選択の費用（adverse

る。なぜなら，企業にとって，銀行の金融仲介

selection cost）」と呼ばれることがある。情報機能が相応に維持されていたために負債の利用の非対称性が縮小する場合，株式，負債いずれには問題がなかった一方，株式市場の機能低下についても逆選択の費用が低減する。この低減のために，株式への依存度を高めることは難しは株式において負債よりも大幅になると考えらかったと考えられるからである。そこで，金融れるため，株式と負債との間にある逆選択の費危機の影響下にあった時期には，情報の非対称

用の格差が縮まる。そのため，企業の外部資金性が小さい企業ほどレバレッジが低いという傾への依存は負債から株式へシフトし，レバレッ

向が弱まったことを第二の仮説とする。我が国

ジが低下する。以上のような情報の非対称性と上場企業のデータによる分析の結果は概ね第二レバレッジとの正の関係を検証するため，1999の仮説を支持する。

年から2013年までの我が国上場企業のデータを

情報の非対称性とレバレッジとの関係を分析

用い，情報の非対称性の代理変数と標準的なコした実証研究には，Bharath, Pasqualliero andントロール変数に対してレバレッジを回帰す

Wu［2009］，Brav［2009］，及び Goyal, Novaる。その結果，情報の非対称性が小さい企業，

and Zanetti［2011］がある。これらのうち本即ち会計情報の質が高い，あるいはヒストリー

稿 に 最 も 近 い も の は Bharath, Pasqualliero

変数の値が大きい企業ほどレバレッジが低いこand Wu［2009］ で あ る。 彼 ら は， マ ー ケ ッ85情報の非対称性と資本構成

ト・マイクロストラクチャーの研究を援用し，傾向が弱まることを見出し，金融危機が我が国

ビッド・アスク・スプレッドの構成要素の一つ

企業の資金調達に及ぼしたインパクトについてである逆選択の費用（adverse selection cost）

新たな知見をもたらしたことである。

を代理変数に用いて，情報の非対称性とレバ

本稿の構成は以下の通りである。Ⅱでは関連

レッジとの間に正の関係が認められることを報する研究をレビューする。Ⅲでは仮説を導出す

告している。しかし，Krinsky and Lee［1996］

る。Ⅳでは実証分析の方法を，Ⅴではデータ

及び Stoll［2003］によれば，ビッド・アスク・を，Ⅵでは分析結果を説明する。Ⅶでは結論をスプレッドを構成する逆選択の費用は，経営陣述べる。

と外部投資家との間ではなく，外部投資家同士の間における情報の非対称性を反映するとされⅡ．関連する研究る。従って，彼らの研究は，情報の非対称性の
代理変数の選択に課題を残すように思われる。

以下では，本稿の分析に関連する 2 通りの実

Brav［2009］及び Goyal, Nova and Zanetti

証研究をレビューする。第一は，情報の非対称［2011］は，情報の非対称性の代理変数として性とレバレッジとの関係を分析する研究であ社齢を用いる。Brav［2009］は英国の上場企

り，第二は，レバレッジの決定要因分析以外の業について，情報の非対称性とレバレッジとのコーポレート・ファイナンスの実証研究で，情正の関係を支持する結果を得ているが，Goyal,

報の非対称性の影響を分析するものである。後Nova and Zanetti［2011］は分析対象とした欧者をレビューする目的は，コーポレート・ファ

州諸国の多くに属する上場企業についてそうしイナンスの他の研究領域で情報の非対称性のどた結果を得ていない。以上のように，情報の非のような代理変数が用いられているかを把握

対称性とレバレッジとの関係を検証した先行研

し，会計情報の質及びヒストリー変数が適切で究は，代理変数の選択に課題を残すか，又は必あることを確認することにある。

ずしも期待通りの結果を得ていないと思われる
ため，適切と考えられる他の代理変数を用いて情報の非対称性とレバレッジとの関係を更に検証する意義があると考えられる。

1．情報の非対称性とレバレッジとの関係を分析する実証研究
情報の非対称性とレバレッジとの関係を分析

本稿の貢献は以下の 2 つの点にあると思われした実証研究には，Bharath, Pasqualliero andる。第一に，情報の非対称性に係る代理変数のWu［2009］，Brav［2009］，及び Goyal, Nova

選択に関して先行研究が持つ問題点を回避する

and Zanetti［2011］がある。これらのうち本ため，会計情報の質及びヒストリー変数という稿 に 最 も 近 い も の は Bharath, Pasqualliero

代理変数を採用して情報の非対称性とレバレッ

and Wu［2009］である。彼らは，情報の非対ジとの関係を検証し，それが理論の示唆通り正称性の代理変数としてビッド・アスク・スプ

であることを確認したことである。第二に，金レッドを構成する逆選択の費用を用いる。これ

融危機の影響下にあった時期には，情報の非対は，マーケット・マイクロストラクチャーの研称性が小さい企業ほどレバレッジが低いという究により開発された変数であり，ビッド・アス

86

証券経済研究第96号（2016.12）

ク・スプレッドが注文の処理（order process-を分析した実証研究がこのように限られているing），在庫の保持（inventory holding），逆選

理由は，レバレッジの決定要因を分析するほと択，という 3 つの費用から構成されることに基んどの実証研究が，利益率を説明変数に含めるづく。彼らは米国上場企業のサンプルを用いたことで情報の非対称性の影響がコントロールさ分析により，情報の非対称性が強い企業ほどレれると考えてきたためである。こうした研究

バレッジが高いという結果を報告している。しは，利益率が高い企業ほどレバレッジが低いとかし，Krinsky and Lee［1996］及び Stoll［2003］

いう頑健な結果を示している。そうした結果によれば，ビッド・アスク・スプレッドを構成

は，情報の非対称性を基礎とするペッキング・

する逆選択の費用は，経営陣と外部投資家とのオーダー理論3）の示唆を支持するものと考えら間ではなく，優越的な情報を持つ外部投資家とれてきた4）。ペッキング・オーダー理論は，情持たない外部投資家との間における情報の非対報の非対称性に由来する逆選択の費用が株式の称性を反映するとされる。従って，彼らの研究

場合に負債よりも大きいため，企業が投資に必

は代理変数の選択に課題を残すように思われ要な資金を，逆選択の費用を伴わない内部資金る。

で先ず賄い，次に負債により賄い，株式を最後

Brav［2009］及び Goyal, Nova and Zanettiの拠り所（last resort）とする，と考える。こ［2011］は情報の非対称性の代理変数として社

こから，利益率の高い企業ほど内部資金が豊富

齢を用いる。サンプルは，前者が英国の，後者であり，負債に依存せずに済むため，レバレッが欧州18か国の上場及び非上場企業である。期ジは低くなることが示唆される。

待通りの有意な結果―社齢が高い企業ほどレバ

従来のほとんどの実証研究は以上のように，レッジが低い―は非上場企業について得られて利益率が情報の非対称性の代理変数でないにもいるが，上場企業については，多くの国で得らかかわらず，その係数がペッキング・オーダー

れていない。即ち，Brav［2009］が英国の，理論の示唆通り負になることを以て，情報の非

Goyal, Nova and Zanetti［2011］がベルギー，

対称性の影響がコントロールされると考えてきフランス，及びポーランドの上場企業についてた。しかし，この考え方はミスリーディングで期待通りの有意な結果を得ている一方，Goyal,

あり，情報の非対称性の代理変数をレバレッジ

Nova and Zanetti［2011］は欧州15か国の上場の決定要因分析に含め，その影響が理論の示唆

企業について期待通りの有意な結果を得ていな通りであるかを検証することが必要である。ない。

ぜなら，利益率の係数が負になることは，「企以上のように，情報の非対称性がレバレッジ

業が負債よりも内部資金を選好すること」のエに与える影響を分析した先行研究は，代理変数

ビデンスに過ぎず，「情報の非対称性が理由との選択に課題を残すか，又は必ずしも期待通りなって企業が負債よりも内部資金を選好するこの有意な結果を得ていないと思われる。従っと」のエビデンスではないからである。企業がて，適切と考えられる代理変数を選定した上負債よりも内部資金を選好する理由は，情報ので，更に検証を行うことが必要と考えられる。

非対称性に限られない。例えば，取引費用はそなお，情報の非対称性とレバレッジとの関係

うした選好の理由になりうる5）。内部資金の利87

情報の非対称性と資本構成

用には取引費用がかからないのに対し，株式・る。Gomes and Phillips［2012］は，情報の非負債の発行には取引費用が必要である。株式発対称性の代理変数として，アナリストの利益予

6）

行の費用は通常，債券発行の費用より大きい 。

想のばらつき（ 1 株当たり予想利益の標準偏従って，自己資金，負債，株式という資金源の差）及びアナリストの利益予想に対するサプラ

選好順位は，取引費用からも生じうる。

イズ（ 1 株当たり予想利益の中央値と実際の利

2．情報の非対称性の影響を分析する他
領域の実証研究

益との差異）を用いた。彼らは，こうした代理変数の値が大きい企業ほど，株式を発行する蓋然性が低く，債券を発行する蓋然性が高いこと

ここでは，情報の非対称性の影響を分析したを見出した。以上の研究結果は，情報の非対称

コーポレート・ファイナンスの他領域の実証研性が強い企業ほど，株式よりもむしろ負債を発究をレビューし，代理変数として何が用いられ

行することを示しており，それは，情報の非対ているかを把握する。レビューは，負債発行対称性が小さい企業ほどレバレッジが低いという株式発行の選択，長期負債対短期負債の選択，

本稿の第一の仮説（後記Ⅲ）と整合的である。

証券発行，銀行企業間関係の 4 つの研究領域に第二に，長期負債対短期負債の選択に関するついて行う。レビューの対象は，本稿と同じく研究では，Custodio, Fereira and Laureano［2013］

上場企業をサンプルとする研究とする。また，が，証券価格データベースに当該企業が初めて

企業規模（総資産，売上高，株式時価総額等）

掲載されてからの経過年数が長いほど，また社を情報の非対称性の代理変数に用いる研究7）は齢が高いほど，長期負債の比率が高いことを報以下の理由から除外する。レバレッジの決定要

告している。この経過年数は情報開示年数とほ因分析において企業規模は財務的困難の期待費

ぼ同義と考えられる。彼らは，これらの変数を用の代理変数とされ，その期待符号は正であり明示的に情報の非対称性の代理変数としてはい（Ⅳ 3 ，図表 2 参照），ほとんど全ての実証研究

ないが，その結果は情報の非対称性の代理変数

において企業規模の係数の符号は期待通りとと位置付けた場合と同じである。即ち，情報のなっている。しかし，企業規模を情報の非対称非対称性が強い企業は，後になれば，情報の非性の代理変数と見ると，企業規模が大きいほど対称性の縮小に伴ってより有利な条件で負債を情報の非対称性は小さく，そのためレバレッジ

利用できると期待し，長期負債の利用によってが低下すると考えられるため，期待符号は，ほ費用が固定化することを避けようとするため，

とんどの実証結果と逆に負になる。

長期負債よりも短期負債を用いると考えられ第一に，負債発行対株式発行の選択に関するる。

研究では，Chang, Dasgupta and Hilary［2006］

第三に，証券発行（security offerings）に関が，情報の非対称性の代理変数として，アナリする研究では，Lee and Masulis［2009］が会

スト・カバレッジ（当該企業を担当するアナリ

計情報の質を情報の非対称性の代理変数に用いストの人数）を用い，アナリスト・カバレッジており，情報の非対称性が強い企業ほど SEOが少ない企業ほど，負債よりもむしろ株式を発における発行費用が大きいという仮説を支持す

行する蓋然性が低いという結果を報告している結果を報告している。但し，彼らが用いた会

88

証券経済研究第96号（2016.12）

計 情 報 の 質 の 定 義 は 本 稿 と は や や 異 な る。

公開年数及び情報開示年数―である。株式公開

Karpoff, Lee and Masulis［2013］は，会計情年数が情報開示年数よりも広く用いられる。

報の質，株式公開年数，アナリスト・カバレッ

これらのうち，アナリスト・カバレッジ，アジを含む 8 つの変数を複合した代理変数を組成

ナリストの利益予想のばらつき，及びアナリス

し，情報の非対称性が強いほど，投資家のリス

トの利益予想に対するサプライズには，分析結クを抑制するために，SEO において発行企業

果が一般化しにくいという問題がある。これがロックアップ条項（株式の発行後一定期間内は，アナリストがカバーしている企業が比較的に経営陣が株式を売却することを禁止する条

規模の大きい企業に限られるためである。例え項）を付帯する確率が高まり，禁止期間が長くば，Chang, Dasgupta and Hilary［2006］ のなるという仮説が支持されることを見出していサンプル（1985年から2000年までの米国上場企

る。

業データ）を総資産規模によって大・中・小に第四に，銀行企業間関係に関する研究では，

3 分割したサブサンプルでは，中規模企業のKrishnaswami, Spindt and Subramaniam

20％，小規模企業の44％はアナリスト・カバ［1999］が株式公開年数を情報の非対称性の代レッジがゼロである8）。

理変数の一つに用い，銀行借入れ対社債の選択

これに対し，会計情報の質及びヒストリー変に及ぼす影響を分析している。銀行がアーム数は幅広い層の上場企業について取得できる。

ズ・レングスの投資家よりも情報生産に優れる

会計情報の質は財務諸表数値から組成できる。

ために，情報の非対称性が強い企業は社債よりヒストリー変数の算出基礎である設立年月，株も銀行借入れを選好するという仮説を支持する

式を公開した年月，及び有価証券報告書を作

結 果 が 得 ら れ て い る。Santos and Winton

成・公表し始めた年月は，証券取引所や企業自［2008］はローン・スプレッドの決定要因を分身が公開する情報，『会社四季報』のような出析し，株式公開年数が有意に負の影響を与える

版物，本稿のデータソースである「企業財務ことを報告している。彼らは，株式公開年数を

データバンク」のような企業財務データベース

明示的に情報の非対称性の代理変数としてはい等から入手できる。以上の点で，会計情報の質

ないが，その結果は情報の非対称性の代理変数

及びヒストリー変数を用いることが適切と考えと位置付けた場合と同じである。即ち，情報のられる。

非対称性が低い企業ほど，銀行が融資の可否・条件を決定するために行う情報生産の費用が少Ⅲ．仮説なくて済むことから，企業にとっても銀行借入れの費用が小さくなると考えられる。

ここでは，本稿で検証する 2 つの仮説を導出

以上から，理論の示唆通りの分析結果をもたする。第一の仮説は情報の非対称性とレバレッらした情報の非対称性の代理変数は，アナリス

ジとの正の関係に関するものである。Myers

ト・カバレッジ，アナリストの利益予想のばら［1984］，Myers nd Majluf［1984］，Myers

つき，アナリストの利益予想に対するサプライ［2003］， 及 び Bharath, Pasqualliero and Wu

ズ，会計情報の質，及びヒストリー変数―株式［2009］から，情報の非対称性がレバレッジに89

情報の非対称性と資本構成

正の影響を与えることが以下のように示唆されな影響を我が国の金融システムに及ぼした。金る9）。外部投資家は，経営陣との間に情報の非融危機の端緒は，米国サブプライム・ローンに対称性があることを知っているため，それに応かかわる証券化商品市場の危機が，大量の格下

じて企業価値を小さく評価する。このような評げをきかっけに2007年 7 月に表面化したことで価がなされることは，企業にとって外部資金のある。その翌月，フランスの大手銀行 BNP パ

利用に伴う費用が生じることを意味する。このリバが傘下のファンドを凍結したため，いわゆ

費用は「逆選択の費用」と呼ばれることがあるパリバ・ショックが全世界に波及した13）。金る。

融機関の損失発生や企業業績への懸念が世界的株式にかかわる逆選択の費用は負債よりも大に広まった。我が国の株価は，国内景気に対すきいと考えられる。株式は負債に劣後する請求る慎重な見方が広まったため，2007年 7 月以降権であり，負債のペイオフは通常定額である。

下落し続け（図表 1 参照）14），そのため株式市負債の価値を評価するのに必要な情報はデフォ

場における資金調達は低迷した15）。また，社債ルトの発生確率の推計に必要な情報を中心とす市場も2008年 3 月頃から不振に陥った16）。そのるのに対し，株式の価値を評価するのに必要な要因として，銀行や生命保険会社等の投資家の情報は極めて多様である。以上から，株式は負リスク許容度が株価の下落により低下したこと

債 よ り も 情 報 感 応 的（information sensitive）

から，企業の財務内容の実態を超えて社債スプ

であり

10）

，そのため，逆選択の費用は株式において負債より大きいと考えられる。

レッドが高騰したことなどが指摘される17）。
2008年 9 月のリーマン・ショックを契機に，サ情報の非対称性が縮小する場合，逆選択の費

ブプライム・ローン問題は世界的なクレジッ

用は株式・負債いずれについても低減する。株

ト・クライシスに発展し，同時不況が世界を

式は負債よりも情報感応的であることから，情覆った。

報の非対称性の縮小に伴う逆選択の費用の低減

他方，我が国の銀行は，金融危機で最も大きは，株式において負債よりも大幅になると考えな損失をもたらした米国サブプライム・ローン

られる。そのため，株式と負債との間にある逆関連の証券化商品をほとんど保有していなかっ選択の費用の格差は縮まる。従って，企業の外た。そのため，上述のように株式市場及び社債

部資金依存は負債から株式へシフトし，レバ

市場の機能が低下した時期にも，我が国の銀行

11）

レッジが低下すると考えられる 。以上より次は金融仲介機能を相応に維持した18）。「直接金の仮説が成り立つ12）。

融から締め出された企業に対して，銀行が金融仲介に乗り出し，貸出を増大させた」ことが指仮説 1 ：情報の非対称性が小さい企業ほど，レバレッジが低い。

摘される19）。
以上のような金融危機の影響下にあった時期には，情報の非対称性が小さい企業ほどレバ

第二の仮説は，仮説 1 にある情報の非対称性

レッジが低いという仮説 1 の傾向は弱まったととレバレッジとの関係を金融危機が弱めたとす推測される。仮説 1 の導出に述べた通り，情報

るものである。金融危機はおおよそ以下のようの非対称性が縮小する場合，企業の外部資金依90

証券経済研究
図表 1

第96号（2016.12）

TOPIX の推移（2000年 1 月～2014年12月）

2,000

金融危機前の最高値

1,800

1,774.88（2007年 6 月）

1,600
1,400
1,200
1,000
800
600
ITバブル崩壊後の400

金融危機発生後の最安値

最安値788(2003年 3 月)

719.49（2012年 5 月）

200

2014年７月

2014年１月

2013年７月

2013年１月

2012年７月

2012年１月

2011年７月

2011年１月

2010年７月

2010年１月

2009年７月

2009年１月

2008年７月

2008年１月

2007年７月

2007年１月

2006年７月

2006年１月

2005年７月

2005年１月

2004年７月

2004年１月

2003年７月

2003年１月

2002年７月

2002年１月

2001年７月

2001年１月

2000年７月

2000年１月

0〔出所〕 Yahoo! ファイナンス

存は負債から株式へシフトすると考えられる。

に，2012年 5 月までとみる。図表 1 に示す通こうした負債から株式へのシフトは，金融危機

り，TOPIX は2012年 5 月末に金融危機発生後の影響下にあった時期に滞ったと推測される。

の最安値719.49をつけ，その後は概ね上昇傾向

なぜなら，企業にとって，銀行の金融仲介機能を示したためである。

が相応に維持されていたために負債の利用には

以上より，次の仮説が成り立つ。

問題がなかった一方，株式市場の機能低下のた
めに，株式への依存度を高めることは難しかっ仮説 2 ：情報の非対称性が小さい企業ほどレたと考えられるからである。負債から株式へのバレッジが低い傾向は，金融危機の影響下にシフトが滞ったとすれば，情報の非対称性が縮あ っ た2007年 7 月 か ら2012年 5 月 ま で の 時 期

小する場合にも，企業のレバレッジはあまり低に，それ以外の時期に比べて弱くなった。

下しなかったと推測される。
金融危機の影響下にあった時期は，ここまで

Ⅳ．実証分析の方法

述べたところから，2007年 7 月に始まったと考えられる。しかし，それがいつまでであったか

以下では実証分析の方法を説明する。 1 では一概に言えない。本稿では，株価の推移を基

は，情報の非対称性の代理変数を説明する。 291情報の非対称性と資本構成

では仮説検証の方法を， 3 ではコントロール変

高とから成る。前者は経営陣の裁量による部分数（情報の非対称性の代理変数以外の説明変であり，後者は，売上高の変化に連動して発生数）を説明する。

する会計発生高のように，経営陣の裁量に関係のない部分である。これらは直接観察できない

1．情報の非対称性の代理変数

ため，計量モデルを設定し，非裁量的発生高の（ 1 ） 会計情報の質

決定要因と考えられる財務数値に対して会計発本 稿 で は 会 計 情 報 の 質 を ACCOUNTING_

生高を回帰した結果得られる予測値を非裁量的

QUALITY と称する。その定義，理論的根拠

発生高，残差を裁量的発生高と捉える。こうし及び期待符号は以下の通りである。

た計量モデルを「会計発生高モデル」と呼ぶ。

会計情報の質の基礎になるのは会計発生高で会計発生高モデルは，会計分野の実証研究におあり，「税引後経常利益―営業キャッシュフ

い て 経 営 陣 の 利 益 調 整（earnings manage-

20）

ロー」と定義される 。キャッシュフロー計算

ment）を分析するために開発されたものであ

書制度の導入以降の時期については，この定義る。

に従って会計発生高の算出が可能であるが，そ会計発生高モデルは，Jones［1991］を嚆矢うするとサンプルが限定される。そこで本稿でとし，Dechow, Sloan and Sweeney［1995］，

は，我が国の多くの実証研究に倣い，次の計算

Kasznik［1999］，Dechow, Richardson and式

21）

により，会計発生高をその構成要素から計算する。

Tuna［2003］，Kothari, Leone and Wasley［2005］がそれぞれ異なるモデルを提案している22）。本稿では，Kasznik［1999］が提案し，会計発生高＝（Δ流動資産－Δ現金預金）

我が国における会計分野の実証研究―例えば，－（Δ流動負債－Δ資金調達項目）

青木［2008］，榎本・首藤［2013］，須田・竹原＋（Δ長期引当金＋減価償却費）

⑴［2005，2013］― が 一 般 的 に 用 い る CFO 修 正Jones モデルを用いる。これは次式の通り定式

ここで，Δは期中変化額を示す。Δ資金調達化される。

項目及びΔ長期引当金は各々，次の通り算出する。

ACCi，t/TAi，t－1=α＋β［1（SALi，t－SALi，t－1）－（RECi，t－RECi，t－1）］/TAi，t－1

Δ 資金調達項目＝Δ短期借入金＋Δコマー＋β2PPEi，t/TAi，t－1

シャル・ペーパー＋Δ 1 年以内返済の長期＋β（CFO/TAi，t－1＋εi，t3i，t－CFOi，t－1）⑵

借入金＋Δ 1 年以内返済の社債・転換社債
Δ 長期引当金＝Δ売上債権以外の貸倒引当

ここで，i，t は各々，企業 i，決算期 t を示す。

金＋Δ退職給与引当金＋Δ役員退職慰労引

ACCi，t は ⑴ 式 に よ り 計 算 し た 会 計 発 生 高，

当金＋Δその他の長期引当金

TAi，t は総資産，SALi，t は売上高，RECi，t は売上 債 権，PPEi，t は 償 却 対 象 資 産，CFOi，t は 営

会計発生高は，裁量的発生高と非裁量的発生

92

業キャッシュフロー，εi，t は誤差項である。右

証券経済研究第96号（2016.12）

辺の第 2 項は，会計発生高は基本的に売上高のフォーマルな情報開示を開始した以降の経過年変化に比例して生じるが，売上債権の変化額は数）の 3 つである。ヒストリー変数は，トラッ

裁量的な調整である可能性が高いために控除す

ク・レコードの長さを反映することから，その23）。従って，期待符号るという考え方に基づくは正である。右辺の第 3 項は，会計発生高の計

値が大きいほど情報の非対称性が小さくなると考えられる。

算上差し引かれる減価償却費をコントロールすヒストリー変数は以下の通り定義する。LN

るためである。従って，期待符号は負である。

（AGE），LN（YEARS_PUBLIC），LN（YEARS_

右辺の第 4 項は，Dechow［1994］が指摘した

DISCLOSURE）は各々，AGE（会社設立年月

通り，会計発生高と営業キャッシュフローとのか ら 当 期 末 ま で の 経 過 年 数＋ 1 ），YEARS_

間に強い負の相関があることに基づく。従っPUBLIC（株式公開年月から当期末までの経過て，期待符号は負である。

年数＋ 1 ），YEARS_DISCLOSURE（有価証券⑵式の推定は，20以上の観測値を持つ業種・年に限って，業種毎かつ暦年毎に行う。推定結報告書による情報開示の開始以降当期末までの経過年数＋ 1 ）の自然対数である。

果から得られる残差の直近 5 決算期における標YEARS_PUBLIC と YEARS_DISCLOSURE

準偏差に－ 1 を乗じたものを ACCOUNTING_とは定義上，近い値をとるため，LN（YEARS_24）

QUALITY と定義する 。過去に観察された

PUBLIC）と LN（YEARS_DISCLOSURE）と の

裁 量 的 発 生 高 の ば ら つ き が 小 さ い ほ ど，

相関は高いと推測される。そこで，相関係数を

ACCOUNTING_QUALITY は大きい値（より確 認 し た 上 で（ 後 記 Ⅴ 参 照 ），LN（YEARS_

ゼロに近い負の値）をとる。その場合，外部投

PUBLIC）のみを回帰分析に用いる。この理由

資家は過去の裁量的発生高を手掛かりとして，は，関連する実証研究において株式公開年数が将来の裁量的発生高を予測しやすいと考えられ

情報開示年数よりも広く用いられるためである

る。換言すれば，裁量的発生高の持つ優越情報（前記Ⅱ 2 参照）。

の性質（企業価値評価に影響を及ぼす情報であって，経営陣が持っているが，外部投資家は持っていない情報であること）が薄れ，その面で情報の非対称性が小さくなると考えられる。
（ 2 ） ヒストリー変数

2．定式化
仮説 1 の検証は，次式を推定することにより行う。
Li，t＝α＋ζZi，t－1＋δi＋ηt＋εi，t⑶

会計情報の質は情報の非対称性の完全な代理変数とは限らないため，性質を異にする代理変

ここで，Li，t は企業 i の t 期末におけるレバレッ

数としてヒストリー変数を併用することが，分ジ， α は 定 数 項，Zi，t － 1 は 企 業 i の t－ 1 期

析結果の頑健性を確保するために有益と考えら（末）における属性を示す説明変数ベクトル，れる。ヒストリー変数は社齢，株式公開年数

δi は観察不能な企業固有効果，ηt は時点効果，（企業が株式公開を行った以降の経過年数），情εi，t は誤差項である。

報開示年数（企業が有価証券報告書等による従属変数 Li，t は，簿価ベースのレバレッジで93情報の非対称性と資本構成あり，多くの先行研究に倣って，（長期負債＋た時期は2007年 7 月から2012年 5 月までと考え短期負債）／簿価ベース総資産と定義する。先られる（前記Ⅲ仮説 2 参照）。CRISIS は，この行研究が用いる従属変数には，時価ベースのレ期間に決算月が属する決算期の場合 1 ，そうでバレッジもあり，（長期負債＋短期負債）／（長ない決算期の場合 0 となるダミー変数である。

期負債＋短期負債＋株式時価総額）と定義され推計式は⑶式であり，CRISIS と情報の非対称る。本稿では，時価レバレッジが経営者にとっ性に係る代理変数との交差項を Zi，t － 1 に含めて制御不能な株式市場の変動の影響を受けるこる。情報の非対称性に係る代理変数の係数の期とを考慮し，式見［2014］及び Hirota［1999］

待符号は先に述べた通り負である。従って，こに倣って簿価レバレッジのみを用いる。

の交差項の係数の符号が有意に正であれば，金Zi,t － 1 に含める説明変数は，情報の非対称性の代理変数及びコントロール変数である。情報融危機が情報の非対称性の影響を弱めるという仮説 2 が支持される。

の 非 対 称 性 の 代 理 変 数 は， 先 に 説 明 し た

仮説 2 の検証にあたっては，金融危機のイン

ACCOUNTING_QUALITY，LN（AGE），LN

パクトに焦点を当てるため，IT バブル崩壊後，（YEARS_PUBLIC）のいずれかである。これ

株式市場の機能が低下した時期を除外する。具らが大きな値をとるほど，情報の非対称性が小体的には，分析期間を2003年 4 月以降とする

さいことから，その係数が有意に負であれば，（決算月が2003年 4 月以降である決算期のデー

仮説 1 が支持される。

タのみを用いる）。これは，TOPIX が IT バブ⑶式の推定は，最近の先行研究に倣って，固ル崩壊後に下落を続け，2003年 3 月末に最安値定効果モデル（最小二乗ダミー変数推定）によ

788に達し，その後上昇に転じたことに基づくり行う。これは，観察できない企業固有効果を（図表 1 参照）。

定式化に含めることが不可欠と考えられるためである25）。Lemmon, Roberts and Zender［2008］

3．コントロール変数

は，簿価ベースレバレッジを標準的な企業属性

本稿のコントロール変数は先行研究が用いて（業種固有効果を含む）のみに対して回帰した

きた標準的なものであり，その定義及び期待符場合の決定係数が0.18であるのに対し，標準的号は図表 2 にある通りである。図表 2 では，既な企業属性と観察できない企業固有効果とに対に説明した従属変数及び説明変数についても記して回帰した場合の決定係数が0.63であり， 3載しており，従属変数は LEVERAGE と表記

倍を超える説明力の増大が見られることを報告している。コントロール変数の理論的根拠は以している。

下の通りである。

本稿のデータセットは，決算月が1999年 1 月

DEPRECIATION（減価償却費比率）は負債から2013年 3 月までの決算期のデータであり，の節税効果の代理変数と考えられる。減価償却

仮説 1 の検証にはこの全体を用いる。

費は，負債の利子以外の費用で税務上損金算入

仮説 2 の検証は以下のように行う。金融危機

できるものの典型である。減価償却費が大きいの影響下にあった時期を示すダミー変数

企業ほど，負債の導入により更に法人税を節税

CRISIS を導入する。金融危機の影響下にあっできる余地が小さいため，レバレッジは低くな

94

証券経済研究
図表 2

第96号（2016.12）

変数の定義と期待符号

変数
LEVERAGE
ACCOUNTING_QUALITY

定義
期待符号（長期負債＋短期負債）／簿価ベース総資産NA⑵式を推定した結果得られる残差の直近 5 決算期における－標準偏差に－ 1 を乗じたもの
LN（AGE）
会社設立年月から当期末までの経過年数に 1 を加えた値の－自然対数
LN（YEARS_PUBLIC）
株式公開年月から当期末までの経過年数に 1 を加えた値の－自然対数
LN（YEARS_DISCLOSURE） 有価証券報告書による情報開示の開始以降当期末までの経－過年数に 1 を加えた値の自然対数
CRISIS2007年 7 月から2012年 5 月までの月を決算月とする決算期の場合 1 ，そうでない決算期の場合 0＊情報の非対称性に係る代理変数と CRISIS との交差項を説＋
明変数とする。右の期待符号は，この交差項の係数に期待される符号である。
DEPRECIATION
減価償却費／総資産＋／－
TANGIBILITY
有形固定資産／総資産＋
LN（TOTAL_ASSETS）
総資産の自然対数＋
ROA
EBITDA／総資産＋／－
ASSET_GROWTH
総資産の前期末比増加率＋／－
INDUSTRY_LEVERAGE
当該企業が属する業種におけるレバレッジの中央値＋（注）１） 比率である説明変数，即ち DEPRECIATION，TANGIBILITY，ROA，ASSET_GROWTH については，
Flannery and Rangan［2006］，Öztekin and Flannery［2012］，Elsas and Florysiak［2011］といった先行研
究に倣って，上下各0.5％で winsorize する（上下各0.5％以内にある観測値を，上下各0.5％に相当する観測値に置き換える）異常値処理を行った。
２） 総資産，減価償却費，有形固定資産，及び EBITDA は，総務省統計局「消費者物価指数」（平成22年基準）
により調整した。
３） 業種は，データソースである「企業財務データバンク」に基づく35業種である。

る26）。そうだとすれば，期待符号は負である。

LN（TOTAL_ASSETS）（総資産の自然対数）

しかし，減価償却費は負債の節税効果の適切は財務的困難に伴う期待費用の代理変数であな代理変数でないかもしれない。減価償却費がる。大規模な企業ほど，一般的に経営の多角化

固定資産の大きさを反映するなら，固定資産がが進んでおり，財務的困難に陥る可能性が低い

大きい企業ほど TANGIBILITY（下記）と同ため，レバレッジは高くなる。従って，期待符

じ理由でレバレッジが高くなると考えられるた

号は正である。

27）

め，期待符号は正である。

ROA（利益率）は財務的困難に伴う期待費

TANGIBILITY（有形固定資産比率）は財務用の代理変数と考えられる。利益率が高い企業

的困難に伴う期待費用の代理変数である。有形

ほど，財務的困難に陥る可能性が小さいため，

固定資産比率が高い企業ほど，財務的困難に

レバレッジは高くなる。そうだとすれば期待符陥った場合に資産の価値が低下する度合いが小号は正である。しかし，Ⅱ 1 に述べた通り，さく，かつ，担保に提供できる資産が豊富であペッキング・オーダー理論によれば，利益率のるため，レバレッジは高くなる。従って，期待高い企業ほど内部資金が豊富であり，負債に依符号は正である。

存せずに済むため，レバレッジは低くなると考95

情報の非対称性と資本構成えられる。そうだとすれば期待符号は逆に負とⅤ．データなる。ほとんどの先行研究の結果では，利益率の係数は負である。
ASSET_GROWTH（ 総 資 産 の 増 加 率 ） は

本稿の主要なデータソースは，日本政策投資

Titman and Wessels［1988］が用いた負債の銀行が発行する「企業財務データバンク」であエージェンシー費用の代理変数である。Jensen

る。これは，1956年 4 月から2013年 3 月までのand Meckling［1976］によれば，総資産の増期間に決算月が属する決算期の財務データ等を加率が反映する成長機会が少ない企業ほど ,有価証券報告書に基づき収録している。「企業一般的に債権者はモニタリングを行い易いた

財務データバンク」からは，財務諸表の数値及

め，負債のエージェンシー費用が小さく，そのび業種を取得した。財務諸表は連結ではなく単ためレバレッジが高くなる。従って，期待符号体を用いた。単体財務諸表の数値を用いることは負である。また，Jensen［1986］によれば，

は，M&A や大規模な資産売却の影響を除外し成長機会が少ない企業ほど，一般的にフリー・やすい点で優れているためである。情報開示年

キャッシュフロー問題が重大であることから，

数は，「企業財務データバンク」に収録された

株主は負債により経営陣に規律を与えようと最初の決算期の決算月を，有価証券報告書によし，レバレッジを高くする。こう考える場合もる情報開示を開始した年月と見做して算出し期待符号は負である。

た。

しかし，過去の総資産の増加率はフォワー

本稿作成に利用した「企業財務データバン

ド・ルッキングな性格を持たないことから，成ク」のバージョンの収録企業は，東京（旧大阪長機会を的確に反映しないかもしれない。総資を含む），名古屋の両証券取引所の第一部・第産の増加率は，過去の活発な投資の結果と見る

二部及び地方証券取引所（福岡，札幌に旧広ことができ，内部留保が等しいとすれば，過去

島，旧新潟，旧京都を含む）における上場企業の活発な投資は負債の増加を生じさせたと考え

3,175社である。本稿の分析対象企業は，収録られる。従って，総資産の増加率が高い企業ほ企業から金融業，電力・ガス等の規制業種，純28）

ど，レバレッジが高い 。そうだとすれば，期待符号は正である。

粋持株会社を除いたものである。
その他のデータソースはビューロー・ヴァ

INDUSTRY_LEVERAGE（当該企業が属す

ン・ ダ イ ク 社 が 提 供 す る 企 業 デ ー タ ベ ー ス

る業種におけるレバレッジの中央値）は業種特“Oriana”，『会社四季報』及び『日経会社情報』

性をコントロールするために加える。経営陣である。これらのソースからは，社齢及び株式は，業種を同じくする企業の標準的なレバレッ

公開年数を算出するため，設立年月及び株式公ジ水準を参照して自社のレバレッジ水準を検討

開年月を取得した。

すると考えられるある。

29）。従って，期待符号は正で分析期間は1999年から2013年までである。正確には，1999年 1 月から2013年 3 月までの期間に決算月が属する決算期のデータを用いる。このように分析期間を限定した理由は，説明変数96

証券経済研究
図表 3
LEVERAGE
ACCOUNTING_QUALITYAGE
LN（AGE）
YEARS_PUBLIC
LN（YEARS_PUBLIC）
YEARS_DISCLOSURE
LN（YEARS_DISCLOSURE）
DEPRECIATIONTANGIBILITYTOTAL_ASSETS（百万円）
ROA
ASSET_GROWTH

観測数35,41729,01835,42535,42534,92734,92734,93634,93634,82235,44435,44434,822
34,822

第96号（2016.12）

記述統計量

平均値
0.1790－0.0187
55.22
3.90
29.55
3.11
28.02
3.11
0.0266
0.2735
161,058
0.06280.0251

中央値
0.1457－0.0150
55.38
4.03
29.10
3.40
28.02
3.37
0.02270.248439,0980.05880.0110標準偏差0.16490.0140
24.44
0.59
19.23
0.92
16.89
0.83
0.02020.1750516,199
0.07570.1434

最小値
0.0000－0.1959
0.09
0.08
0.03
0.03
1.00
0.69
0.00030.0001168－0.2996－0.3753

最大値
0.9728－0.0005
141.18
4.96
74.72
4.33
56.96
4.06
0.12320.8264
11,467,394
0.36480.9585（注） TOTAL_ASSETS，AGE，YEARS_PUBLIC， 及 び YEARS_DISCLOSURE は， 各 々，LN（TOTAL_ASSETS），LN（AGE），LN（YEARS_PUBLIC），及び LN（YEARS_DISCLOSURE）の対数変換前の変数。

図表 4

情報の非対称性に係る代理変数の間の相関係数（a）ACCOUNTING_QUALITY（b）LN（AGE）（c）LN（YEARS_PUBLIC）（d）LN（YEARS_DISCLOSURE）

（a）
1
0.115
0.084
0.067

（b）

（c）

（d）

1
0.645
0.626

1
0.944

1

の係数に係る強い前提を避けるためである。我り極めて高い。そこで，回帰分析には LN（YEARS_が国における企業の資金調達に係る規制は，

PUBLIC）
を用い，LN（YEARS_DISCLOSURE）

1980年代から1990年代に漸進的に緩和され，は用いないこととする（前記Ⅳの 1 ⑵参照）。

1998年の金融システム改革法施行（いわゆる日LN（AGE）と LN（YEARS_PUBLIC）との相関

本版ビッグバン）を以てほぼ完全に撤廃された

係数は0.645と高い。しかし，AGE が会社設立

30）。従って，本稿の分析期間中を通以降のトラック・レコードの長さを示す一方，じて，資金調達に係る規制はほほんど存在しな

YEARS_PUBLIC は取引所規則等に基づく体

かった。そのため，⑶式における説明変数の係系的・継続的な情報開示という意味でのトラッ数，即ち各決定要因に対するレバレッジの感応

ク・レコードの長さを示す点で性質の違いがあ度が分析期間中一定であったという前提も強するため，両方を分析に用いる。LN（AGE）及ぎないと考えられる。

び LN（YEARS_PUBLIC）と ACCOUNTING_と見られる

本稿の従属変数及び説明変数に係る記述統計

QUALITY と の 相 関 係 数 は 各 々，0.115及 び

量は図表 3 の通りである。また，情報の非対称

0.084と低い。これは，トラック・レコードの性に係る代理変数の間の相関係数は図表 4 の通長さと裁量的発生高のばらつきとの相関が希薄りである。LN（YEARS_PUBLIC）と LN（YEARS_で あ る こ と を 示 す。 換 言 す れ ば，LN
（AGE）

DISCLOSURE）との相関係数は0.944と予想通及び LN（YEARS_PUBLIC）が開示情報の「量」

97

情報の非対称性と資本構成を反映するのに対し，ACCOUNTING_QUAL-

図表 5

ITY は開示情報の「質」を反映しており，両

β1
β2
β3

者の相関が希薄であることがわかる。この意味
で，両者は情報の非対称性の異なる側面を代理

会計発生高モデルの推定結果
係数0.0949－0.0225－0.7799

標準誤差0.04080.02460.0709

t値
2.33
－0.91
－11.00

する可能性がある。従って，両者を併用することが分析上有益と考えられる。

れた係数及び標準誤差（同一企業内の相関に対して頑健なもの）の平均値を示し，係数を標準

Ⅵ．分析結果

誤差で割った値を t 値としている。右辺の第 2項から第 4 項までの係数β1・β2・β3 の符号は

ここでは，分析結果を説明する。会計発生高

各々，正・負・負であり期待通りである。β1・モデルを定式化する⑵式の推定結果は図表 5 の

β3 の t 値が高い一方，β2 の t 値は必ずしも高通りである。⑵式の推定は業種毎かつ暦年ごと

くないが，総じて，本稿の会計発生高モデルはに行ったことから，図表 5 は，推定の結果得ら妥当な結果を示すと判断される。

図表 6

情報の非対称性とレバレッジとの関係

ACCOUNTING_QUALITY

期待
符号
－

LN（AGE）－

LN（YEARS_PUBLIC）－

DEPRECIATION＋／－TANGIBILITY＋

LN（TOTAL_ASSETS）

＋

ROA

＋／－

ASSET_GROWTH＋／－

INDUSTRY_LEVERAGE
定数項
自由度調整済決定係数
観測数
サンプル企業数

＋

（1）

（2）

－0.4450 ***（－3.81）－0.0520 ***（－3.48）－0.0143（－0.11）0.0400 *（1.85）
0.0758 ***（11.57）－0.3323 ***（－17.99）
0.0113（1.57）
0.1721 ***（3.89）－0.8649 ***（－9.92）0.828828,2152,594

0.0743（0.63）
0.0590 ***（2.98）
0.0632 ***（11.36）－0.3237 ***（－20.09）
0.0230 ***（3.65）
0.2265 ***（5.48）－0.4855 ***（－6.12）0.816434,088
2,927（注） １） 括弧内の数値は，同一企業内の相関に対して頑健な標準誤差から計算した t 値。
２） ***，**，* は各々，1％，5％，10％水準で有意であることを示す。
３） 時点効果は省略している。

98

（3）

－0.0123 ***（－2.80）0.0685（0.58）
0.0587 ***（2.96）
0.0627 ***（10.85）－0.3271 ***（－20.25）
0.0239 ***（3.73）
0.2277 ***（5.54）－0.6475 ***（－9.18）0.8162
34,0482,924

証券経済研究第96号（2016.12）

仮説 1 の検証結果は図表 6 の通りである。情LN（TOTAL_ASSETS）（総資産の自然対数）

報 の 非 対 称 性 の 代 理 変 数 で あ る ACCOUN-の係数は，（ 1 ）から（ 3 ）までのいずれにおTING_QUALITY，LN（AGE），LN（YEARS_

いても期待通り正で， 1 ％水準で有意である。

PUBLIC）の係数はいずれも負で， 1 ％水準で

これは，ほとんどの先行研究と整合的である。

有意である。この結果は，情報の非対称性が小Ⅳ 3 に述べた通り，規模が大きい企業ほど，通さい企業ほどレバレッジが低いことを示してお常多角化が進んでおり，財務的困難に陥る可能り，仮説 1 を支持する。この結果は，情報の非性が低いため，レバレッジが高くなると考えら対称性が企業のレバレッジに正の影響を与えるれる。

という理論の示唆と整合的である。

ROA（利益率）の係数は，（ 1 ）から（ 3 ）情報の非対称性がレバレッジに及ぼす影響

までのいずれにおいても 1 ％水準で有意に負とは，総じて経済的に有意である。ACCOUNT-なった。これは，ほとんどの先行研究と整合的

ING_QUALITY，LN（AGE），LN（YEARS_である。Ⅳ 3 に述べた内部資金と負債に関する

PUBLIC）が 1 標準偏差だけ変化した場合の従推論が妥当すると考えられる。

属変数 LEVERAGE（平均値0.1790）への影響

ASSET_GROWTH（総資産の増加率）の係は， 各 々，0.0062，0.0307，0.0113で あ り，

数は，（ 1 ）では有意でなく，（ 2 ）及び（ 3 ）ACCOUNTING_QUALITY を除いて経済的にでは有意に正である。我が国企業を対象とする有意なレベルにある。

先行研究でこれらの説明変数を用いるもの32）がコントロール変数についても，係数の符号は示す結果では，有意に正の場合が多い。Ⅳの 3

総じて期待通りである。DEPRECIATION（減に述べた通り，過去の総資産の増加率は，成長

価償却費比率）の係数は，図表 6 の（ 1 ）から機会の代理変数というよりもむしろ過去の旺盛（ 3 ）までのいずれにおいても有意ではない。

な投資の結果であり，それが負債の増加を招い

我が国企業を対象とする先行研究でこの説明変たと推測される。

31）が示す結果でも，期待符号通INDUSTRY_LEVERAGE（同じ業種に属すりでない場合が少なくない。Ⅳ 3 に述べた通る企業のレバレッジの中央値）の係数は（ 1 ）り，この説明変数が負債の節税効果の直接的なから（ 3 ）までのいずれにおいても期待通り正代理変数ではないことが影響している可能性がであり， 1 ％水準で有意である。これはほとんある。

どの先行研究と整合的である。Ⅳの 3 に述べた数を用いるものTABGIBILITY（有形固定資産比率）の係数

通り，経営陣が同じ業界に属する企業の典型的は，（ 1 ）から（ ３ ）までのいずれにおいてもなレバレッジ水準をベンチマークに自社のレバ期待通り正で，有意である。これはほとんどのレッジ水準を検討していることが推測される。

先行研究と整合的である。Ⅳの 3 に述べた通仮説 2 の検証結果は図表 7 の通りである。情り，有形固定資産比率が高い企業ほど，財務的報 の 非 対 称 性 の 代 理 変 数 で あ る ACCOUN-

困難に陥った場合に資産が毀損する程度が低

TING_QUALITY，LN（AGE），LN（YEARS_

く，また，担保として提供できる資産が多いた

PUBLIC）の係数は，図表 6 と同じくいずれもめ，レバレッジが高くなることが示唆される。

負 で， 1 ％ 水 準 で 有 意 で あ る。ACCOUNT-99

情報の非対称性と資本構成
図表 7

情報の非対称性とレバレッジとの関係：金融危機のインパクト

ACCOUNTING_QUALITY

期待
符号
－

ACCOUNTING_QUALITY* CRISIS＋

LN（AGE）－

LN（AGE）* CRISIS＋

LN（YEARS_PUBLIC）－

LN（YEARS_PUBLIC）* CRISIS＋

DEPRECIATION＋／－TANGIBILITY＋

LN（TOTAL_ASSETS）

＋

ROA

＋／－

ASSET_GROWTH＋／－

INDUSTRY_LEVERAGE

＋

定数項

－

自由度調整済決定係数
観測数
サンプル企業数

（1）

（2）

（3）

－0.3953 ***（－2.73）－0.0195（－0.14）－0.0543 ***（－3.43）0.0081 ***（7.17）－0.1856（－1.42）0.1110 ***（4.43）
0.0808 ***（10.18）－0.2914 ***（－14.99）0.0205 **（2.51）
0.1811 ***（4.06）
0.9482 ***（－9.02）0.855519,0472,373－0.0647（－0.55）0.1089 ***（4.78）
0.0637 ***（8.93）－0.2797 ***（－15.37）0.0301 ***（3.58）
0.1783 ***（4.57）－0.5234 ***（－5.64）0.841922,5342,658－0.0159 ***（－2.76）0.0111 ***（8.99）－0.0774（－0.66）
0.1085 ***（4.78）
0.0652 ***（8.87）－0.2830 ***（－15.50）
0.0288 ***（3.36）
0.1857 ***（4.79）－0.7132 ***（－7.98）0.8424
22,526
2,657（注） １） 括弧内の数値は，同一企業内の相関に対して頑健な標準誤差から計算した t 値。
２） ***，**，* は各々，1％，5％，10％水準で有意であることを示す。
３） 時点効果は省略している。

ING_QUALITY*CRISIS の係数は有意ではない

レッジを低下させるという情報の非対称性縮小

が，LN（AGE）*CRISIS 及 び LN（YEARS_PUB-の影響が，金融危機のインパクトにより弱く

LIC）*CRISIS の係数はいずれも期待通り正で，なったことを示唆する。

1 ％水準で有意である。以上の結果は，「ヒスLN（AGE）*CRISIS 及び LN（YEARS_PUB-

トリー変数に反映される情報の非対称性が小さ

LIC）*CRISIS の係数が示す金融危機のインパクい企業ほど，レバレッジが低い」という傾向がトは経済的に有意である。LN（AGE）の係数

金融危機の影響下にあった時期に，それ以外のは－0.0543，LN（AGE）*CRISIS の係数は0.0081

時期に比べて弱くなったことを示す。その限りであり，情報の非対称性の縮小に伴うレバレッ

において仮説 2 が支持される。これは，レバジの低下傾向は約15％（＝0.0081/0.0543）弱まっ100

証券経済研究第96号（2016.12）

た。LN（YEARS_PUBLIC）の係数は－0.0159，

アスク・スプレッドを構成する逆選択の費用，

LN（YEARS_PUBLIC）*CRISIS の係数は0.0111

及び（ⅱ）アナリストのカバレッジや利益予想であり，情報の非対称性の縮小に伴うレバレッジに基づく変数がある。しかし，（ⅰ）は，経営の低下傾向の約70％（＝0.0111/0.0159）が減殺

陣と外部投資家との間ではなく，外部投資家同された。

士の間における情報の非対称性を反映するとさACCOUNTING_QUALITY*CRISIS の 係 数れる点で課題を残すように思われる。（ⅱ）がが有意でないことは，「会計情報の質に反映さ組成できるのは，比較的規模の大きい企業に限れる情報の非対称性が小さい企業ほど，レバられるため，分析結果が一般化しにくいというレッジが低い」という傾向が金融危機の影響下問題がある。本稿が用いた会計情報の質及びヒにあった時期にも変わらなかったことを示す。

ストリー変数は，こうした問題を回避できる点

ヒストリー変数と異なるこうした結果が得られで適切と考えられる。

たのは，会計情報の質が文字通り開示情報の本稿では，1999年から2013年までの我が国上「質」を反映するのに対し，ヒストリー変数が場企業のデータを用い，情報の非対称性に係る開示情報の「量」を反映するという違いによる

3 つの代理変数の各々と標準的なコントロール

可能性がある。この点に関する分析は今後の課変数に対してレバレッジを回帰した。その結題としたい。

果，情報の非対称性に係る 3 つの代理変数全て

なお，図表 7 におけるコントロール変数に関する分析結果は，図表 6 と同様である。

について，係数の符号はいずれも期待通りであり，かつ統計的に有意であった。この結果は，情報の非対称性が小さい企業ほどレバレッジがⅦ．おわりに低いという仮説を支持するものであり，情報の非対称性が企業のレバレッジに正の影響を与え

本稿では，企業の経営陣と外部投資家との間るという理論の示唆と整合的であった。

における情報の非対称性が資本構成に及ぼす影

本稿では更に，情報の非対称性の影響に対し響を分析した。情報の非対称性は理論上，レバて金融危機が及ぼしたインパクトを検討した。

レッジに正の影響を与えると考えられるが，そ情報の非対称性が小さい企業ほどレバレッジがのことを検証した実証研究は少数にとどまる。

低いという傾向は，金融危機の影響下にあった

また，それらの研究は，情報の非対称性に係る2007年 7 月から2012年 5 月までの時期に，その代理変数の選択に課題を残しているか，又は必他の時期に比べて弱くなったという仮説を導ずしも期待通りの有意な結果を得ていない。

出・検証し，それを支持する結果を得た。これ

本稿では，情報の非対称性の影響を分析する

は，レバレッジを低下させるという情報の非対

コーポレート・ファイナンスの実証研究を広く

称性縮小の影響が，金融危機のインパクトによレビューした上で，情報の非対称性の代理変数

り弱くなったことを示唆する。

として会計情報の質及びヒストリー変数（社齢及び株式公開年数）を用いた。情報の非対称性の代理変数は，これらのほか，（ⅰ）ビッド・

1） 首藤［2010］

注101

情報の非対称性と資本構成
2） 鯉渕他［2014］18）
 日本銀行［2009b, c］

3） Myers［1984］，Myers and Majluf［1984］19） 鯉渕他［2014］4） Frank and Goyal［2008］，Leary and Roberts［2010］20） 首藤［2010］5） Fama and French［2005］，Leary and Roberts［2010］21） 首藤［2010］6） Altinkilic and Hansen［2000］

22） これらの他，裁量的・非裁量的という概念を用いずに

7） 企業規模を情報の非対称性の代理変数に用いる研究には，例えば，Guedes and Opler［1996］，Corwin［2003］がある。

会計発生高の質を推定する計量モデルとして，Dechow
and Dichev［2002］及び McNichols［2002］がある。
23） 太田［2007］8） アナリストに係るこれら 3 つの代理変数が持つもう一24） 残差，即ち推定された裁量的発生高の大きさよりも，つの問題点として，アナリスト・レポートが発行証券会

その標準偏差の方が情報の非対称性の代理変数として適社の著作物であり，我が国では網羅的に入手するのが難切と考えられる。裁量的発生高が大きくても，そのばらしいことが指摘できる（網羅的に入手できるのは事実上つきが小さければ，外部投資家にとって将来の裁量的発機関投資家に限られる）。また，アナリストの利益予想の生高の予測が容易であるためである。

ばらつきに対しては，アナリストの間における意見の相25） 従属変数 Li，t は 0 以上 1 以下の範囲にあることから，違の程度を示すが，経営陣と外部投資家との間における⑶式の推定には吉田・小西［2015］のように，観察不能情報の非対称性を直接的に反映しないという批判な企業固有効果を伴うパネル・トービット・モデルを用（Bharath, Pasquariello and Wu［2009］）がある。

いることが適切と考えられる。しかし，本稿のサンプル

9） 以下に述べる仮説 1 の導出は，吉田［2016］による。

に対してパネル・トービット・モデルの計算が収束しな

10） Bharath, Pasqualliero and Wu［2009］11） 情報の非対称性と逆選択の費用に関する以上の推論
は，情報の非対称性に関連して生じうる他の影響，具体的には経営陣のモラルハザードを以下のように考慮してかったため，固定効果モデルを用いている。
26） DeAngelo and Masulis［1980］27） Bradley, Jarrell and Kim［1984］，Antoniou, Guney
and Paudyal［2008］

も同じと考えられる。外部投資家は，経営陣が私的便益

28） Frank and Goyal［2009］（private benefit）を追求する可能性を考慮して，企業価29） Frank and Goyal［2009］

値を小さく評価する。こうした過小評価の額は「外部資30） 星・カシャップ［2006］第 8 章，西村［2011］第 8 章

金のエージェンシー費用」と呼ばれる。外部資金のエー

31） Allen and Mizuno［1989］， 池 尾・ 広 田［1992］，

ジェンシー費用は，本文述べた場合と同じく，株式について負債よりも大きいと考えられる。なぜなら，株式はHirota［1999］，松浦［2002］32） Fukuda and Hirota［1996］，辻［2000］，松浦［2002］

負債に劣後する請求権であり，負債のペイオフは通常定額であることから，株式投資家は負債を保有する投資家
よりも，経営陣のモラルハザードの影響を強く受けるためである。情報の非対称性の縮小に伴って，もし外部投

参

考

文

献

資家の経営陣に対する監視がより容易になるならば，外部資金のエージェンシー費用は低減する。外部資金のエージェンシー費用の低減は，本文述べた場合と同じ

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12） 仮説 1 はペッキング・オーダー理論に依拠しない。仮説 1 は，情報の非対称性の縮小に伴って，株式と負債と頁，一橋商学会，11月。
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オーダー理論に基づくことに直結しない。
13） 池尾［2010］14） 図表 1 にあるように、金融危機発生前における TOPIXの最高値は2007年 6 月末の1774.88であった。
15） 日本銀行［2008］16） 鯉渕他［2014］17） 日本銀行［2009a］

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