社会経済研究№58 2010.6

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投資の調整費用
Investment Adjustment Costs
キーワード: 資本調整費用、非線形投資関数、スイッチング回帰モデル
嶋恵

一

本稿の目的は、資本市場の不完全性、生産効率、エージェンシー問題に焦点を当て、企業属性の差異による調整費用の違いを構造的に明らかにすることである。資本市場の不完全性などに起因する投資を歪める要因と投資関数の q に対する非線形性との関連について若干の実証分析を行った。製造業種に属する上場企業 623 社をサンプルに用い、スイッチング回帰モデルを応用し、資本調整レジ
ームの変化を許容して非線形投資関数を推定した。推定からは、企業属性の差異によって投資の q に対する反応が変化することが確認される。投資関数のレジームによって調整費用は変化し、資本市場の不完全性や生産性などの格差により最適な投資に顕著な違いが見出された。
推定結果の要約は次の通りである。第一に、流動性制約と投資のレジーム変化との関係では、キャッシュフローが少なく、正味流動資産に乏しい企業は投資の q に対する反応の低いレジームに帰属する傾向にある。負債比率の増加には流動性制約を強める効果があり、反対に、配当を抑え内部留保を積み増すことにより流動性制約が緩和する効果が見られる。第二に、企業レベルの生産性や資本ストックから見た効率性の違いにより、投資のレジームは変化する。資本ストックの高齢化は、企業を投資の低いレジームへ導く傾向を持つ。また、TFP の高さや規模の大きさはそれぞれ投資のレジーム選択と正の関係にある。第三に、個人株主の比重が高いほど、企業は投資の低いレジームに帰属する傾向を示す。一方で、売上成長率と投資のレジーム選択との間には正の関係が見られる。最後に、調整費用関数の次数は 2 を大きく上回ることが確認される。本稿からは調整費用の二次関数による特定を支持する結果は得られず、したがってより高次の特定が望ましいことが示唆される。
１．はじめに２．推定モデル
３．データ

４．実証結果５．おわりに１．はじめに取得費用には実質推計された資本ストックの時
価評価額を用いることが多い。以上のように作設備投資の最適性は、資本ストックを新たに成された q による投資の回帰推定は概して当て

取得し稼動に至るまでの費用と、その投資からはまり（ R2）が悪く、q 以外に投資機会や収益生まれる追加的な価値（シャドープライス）と性を表わす変数を追加して回帰することにより、に依存する。これまで多くの研究で投資はトー当てはまりは劇的に改善する。頻繁に用いられビンの q に対する線形関数で表わされ、ミクロ

る追加変数は、キャッシュフローや売上成長な

データによる検証が重ねられてきた。その豊富どである（e.g., Schaller (1990)、Blundell et al.

な実証結果は、副次的に次のような事柄を研究(1992)）。

者に投げかけた。

税制の導入、在庫の時価評価、負債には満期

第一は、シャドープライスの指標である q の構成と格付け別イールドを使い時価評価を求め

加工作成に関する問題である。定義より、q はることにより、 q の作成は精度の高い加工へと

資本ストックの価値と費用との比率であり、資進化する（e.g., Lindenberg and Ross (1981)、

本が生む企業価値を分子に、そして資本の再取

Salinger and Summers (1983)、Lewellen and

得費用を分母に用いる。その変数作成について、Badrinath (1997)）。このように技巧を凝らす

企業価値には株式と負債の時価総額を、また再ほど、個別企業単位のより詳細な情報が必要と

28

投資の調整費用なる。多くの米国の実証研究には Compustat

るとき、内部資金が潤沢にある企業は十分な投ファイルが用いられるが、加工に必要なデータ資を行い、他方、内部資金が不足する企業は外項目が詳細になるほど欠損値の頻度は増加する。

部資金に課されるレモンプレミアムによって投よってそれは分析に利用できるサンプル数の低資水準を引き下げる可能性があるからである。

下を招く。この問題を避けるため、逆に簡素でキャッシュフローを内部資金の代理変数とみる

効率のよい q の加工も模索された（e.g., Perfect

ならば、投資関数におけるその有意性は、外部and Wiles (1994)、Lee and Tompkins (1999)）。

資金によるレモンプレミアムの証拠とみなされこのような q の試作と精密化にもかかわらず、る。加えて、情報の非対称性により貸し手にと上述の追加変数が有効であることになおも変わって信用割当が合理的であれば、企業の利用でりはない。ただし、例外は Erickson and Whited

きる外部資金に量的制約が課される可能性が生(2000)である。財務データから作成される q とじる。この場合、キャッシュフローの有意性は観察できない真のシャドープライスとの間には流動性制約を緩和する働きとして理解すること

計測誤差が避けられないと主張する。その際、ができる。いずれの解釈に立とうとも、キャッ投資関数の回帰には、説明変数として妥当だがシュフロー感度は資本市場の不完全性による投誤差を含む q と、その妥当性は不明ながら誤差

資の歪みを示唆するものとして捉えられるを含まない追加変数の双方に対して係数推定の（e.g., Hubbard (1998)、Stein (2003)）。

バイアスが生じる。彼らは説明変数が誤差を含

第三は、投資の q に対する関数形状の問題でむ回帰モデル（errors-in-variabels）を想定し、ある。資本調整に摩擦がなければ資本は瞬時に高次のモーメントを用いることで計測誤差を取最適化される。しかし、そこには摩擦があり、り除いた推定を行った。その結果、キャッシュ

投資の動態は緩慢になると考えられる。最適資フローの追加は有意とならず、また当てはまり本ストックはその限界生産性と資本コストとのが改善することを示した。

一致により決まり、摩擦がなければ q は絶えず

第二は、投資のキャッシュフロー感度と呼ば1 に近いはずである。資本の最適水準を観察しれる問題である。投資と q との線形関係にキャえない下で、q が継続的に 1 から遠く離れるこッシュフローを加えて OLS 推定する場合、とは資本コストと限界生産性とが一致しないこ

Erickson and Whited (2000)による実証結果にとを意味し、それは調整費用の間接的証拠とみ示される通り、キャッシュフローの係数の有意なされる。周知の通り、調整費用に二次関数を性は、q の計測誤差がもたらす見せかけである

用いれば、投資を q に対する線形関数で表わす可能性が高い。しかしながら、Fazzari et al.

ことができる。

(1988)、Gilchrist and Himmelberg (1995)、

Abel and Eberly (1994)は調整費用の中身にKaplan and Zingales (1997)の研究例に代表さ固定費用を含めるモデルにより、投資がゼロとれるように、資本市場に情報の非対称性が存在なる q の範囲が生まれることを示した。投資のする場合、企業の内部資金であるキャッシュフ

現在価値が取得・調整費用のみならず固定費用

ローは重要な役割を果たし、投資のキャッシュをも上回らない限り、投資は行われないと考え

フローに対する感度は合理的な根拠を持つと考る。非負の投資行動に限れば、投資と q との関えられる。

係は、投資がゼロに貼りつく q の範囲を超えれ潤沢なキャッシュフローを持つ企業とそれがば正の反応に変わるため非線形となる。すなわ

乏しい企業とでは、 q に対する投資の反応に差

ち、投資関数は q に対する凸性を持つ。Eberly

異が生じうる。情報の非対称性により外部資金(1997)、Barnett and Sakellaris (1998)、Abelと内部資金との間に資金コストの格差が生まれand Eberly (2002)、Nilsen and Schiantarelli社会経済研究№58 2010.6

29(2003)の研究例は投資関数の非線形性を支持す



 I 
c  I it  K it 1  bit   bit I it  v it  K it 1
 K it 1 る実証結果を示す。しかし、これらの結果は投資は q に対して凸ではなく、凹関数であること(1)を示唆しており、投資関数の非線形性には固定

添字 i は企業、t は時点を表わす。変数はすべて費用とは異なる要因を考察する必要がある。

期末で評価した値を用いる。よって、 I it は t 期

以上のように、投資の q に対する反応には非末投資量、 Kit 1 は t 期首資本ストック、 bit は投線形性が見られる。一方、資本市場の不完全性

資と同じ時点における単位取得費用である。投などにより、最適な投資の周りで歪みが生じう資の期待収益は期首のシャドープライス qit 1 にる。投資関数は q に対して純粋に非線形である

より評価されると仮定する（time to build の仮のか、それとも最適な投資を歪める要因からそ定）。

の非線形性が観察されるのか、その区別は未だ曖昧なままである。
本稿の目的は、資本市場の不完全性、生産効率、エージェンシー問題に焦点を当て、企業属
性の差異による調整費用の違いを構造的に明らかにすることである。資本市場の不完全性などに起因する投資の歪みを考慮した上で投資関数

このとき、最適な投資量は次のように表わされる。

I it  argmax  qit 1 I it  c  I it  K it 1  bit  (2)

投資の最適化による一階条件から、

qit 1  cI  I it  K it 1  bit (3)を推計しても、なおも非線形性が残るか否かにが得られる。両辺の対数をとり若干整理すれば、

つ い て 検 証 す る 。 Eberly (1997) 、 Abel and投資（投資率）と q との関係を次式のように表

Eberly (2002)による一般化された調整費用関すことができる。

数の特定を用いて投資関数を推定する。企業属
性の差異により、投資の q に対する反応に変化が見られるか否かを吟味するために、本稿ではスイッチング回帰モデルを応用する。これらの手法により、資本調整レジームの変化を許容して非線形投資関数を推定する。

2．推定モデル
以下では Eberly (1997)、Abel and Eberly(2002)の投資関数を用いる。企業は投資の期待
収益から投資に要する費用を除いた純収益を最大化するように各期で投資量 I*を選ぶ。投資の費用には線形費用関数と凸型費用関数とを合わせたものを用いる。線形費用とは、投資量に比
例する、投資財の取得にかかる費用を表わす。
また、凸型費用とは従来の q 理論で想定される逓増費用であり、資本調整によって生じる摩擦を表わす。以上により投資の調整費用を次のよ
うに特定する。

ln

I it  ln  qit 1  bit   
K it 1(4)

こ こ で 、 右 辺 の パ ラ メ ー タ は   1     1 、

  1     1 ln v である。
本稿では、資本市場の不完全性、技術水準の違い、エージェンシー問題による歪みという三つの観点から、投資の q に対する反応を規定す
る調整費用の違いを検討する。スイッチング回
帰モデルを応用することで、レジームの違いによる調整費用の格差を認める。例えば流動性制約の問題が投資に対して深刻でなければ、調整費用に格差は現れないはずである。
スイッチング回帰モデルを用いることには、
Fazzari et al. (1988)、Kaplan and Zingales(1997)、及びその追従研究に見られる事前のサンプル分割の問題を回避できる利点がある。
Fazzari et al. (1988)、Kaplan and Zingales(1997)では分析対象企業を配当性向を基準にサブサンプルに分ける。そのパネルデータ推定に

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投資の調整費用

おいて、企業は時間を通じて特定のサブサンプ

Pr  h  1  Pr  z   it  0 

ルに固定される（time-invariant prior crite-    z rion）。しかしながら、企業が流動性制約に拘束されるか否かは時間変化する可能性が高く、また、Pr  h  2   Pr  z   it  0 
 1     z 

制約による拘束の有無は毎期変化する企業属性に依存するはずである。そのため、Fazzari et al.
(1988)、Kaplan and Zingales (1997)では流動性制約の効果を誤って推定している可能性が高い（monotonic v.s. non-monotonic cash flow
sensitivity）。スイッチング回帰モデルの場合、となる。     は標準累積分布関数である。
以上より、混合推定される誤差 uit の確率密度は次のように表される。

l  uit   g1  uit |1 |  it   z     z  g 2  uit |2 |  it   z  1     z  

時間変化する企業属性により各レジームに属す
る確率を求め、その確率を用いて投資関数を混合推定する。事前のサンプル分割に依らず、より柔軟な分割方法といえる。そこに着目し、スイッチング回帰モデルを用いて線形投資関数の推定を行った研究例として、Hu and Schiantarelli (1998)、Hovakimian and Titman (2006)、
Almeida and Campello (2007)が挙げられる。
スイッチング回帰モデルによる調整費用の格差の推定は以下の通りである。企業属性を表わ(7)

g h  uit |h |   は uit | h と  it との同時分布による条件付き確率密度関数である。若干の計算を経て整理すれば、密度関数はuit|1
 uit |1    z  1 1 l  uit    
 1   1   1  12 (8)  z   2 uit|2  
1  uit |2  
2

 
 1  2
2  2  


1
2




1

す変数により、内生的にレジーム確率を決定すと書き換えられる。    は標準確率密度関数でる。調整費用の格差を生むレジームを h=1,2 とある。N 社の企業について各観測数を Ti とする区分する。各レジームの投資関数を次のようにとき、対数尤度関数は

表わす。
ln

N

I it |hK it 1  h ln  qit 1  bit    h  uit |h

(5)

Ti

L    ln l  uit i 1 t 1となり、最尤法により各パラメータを推定する。

Goldfeld and Quandt (1976)に従い、レジーム
変化は確率的であり、レジームの切替関数を次3．データのように表わす。
h  1 | z   it  0(6)

h  2 | z   it  0

日本政策投資銀行企業財務データバンクを用い、製造業に属する業種コード 1111 から 3119

z は企業属性を表わす変数ベクトル、  はそのまでの企業を分析対象とする。会計年度ベース

係 数 ベ ク ト ル で あ る 。 誤 差 項  uit |1  uit |2   it  は（4 月－翌 3 月）で 1971 年度以前から存在しN  0   に従い、共分散行列を次のように表わす。

2003 年度まで事業継続する企業、合計 623 社

  12 12     22 11 

2 2 1 

ただし、  it の分散は 1 に基準化する。 h は uit | hと  it との相関係数である。各レジームの確率は、をサンプルに用いる。
投資と資本ストックについては、建物、構築
物、機械、工具器具、車両運搬具の有形固定資
産毎に実質額を各期で求めて合計したものを用いる。投資は Hayashi and Inoue (1991)の定義（p.749 の(A4)式）に従い、実質資本ストック

社会経済研究№58 2010.6

は同掲の資本減耗率を用いて恒久棚卸法により求めた。
ただし多くのサンプル企業において決算期の変更があり、それにより 12 ヶ月未満の変則決算が見られる。それを考慮して、資本減耗率をm/12 倍（m は決算月数）で調整して恒久棚卸法に適用した。投資の名目額の算出は、有形固定資産の取得価額と償却累計額、そして減価償却額に基づく。減価償却額については「減価償却資産の耐用年数等に関する省令」第五条 2 項

31

節税効果とは、投資から耐用年数までの減価償却控除による法人課税の節約分を指す。割引率 r、減価償却率 d、耐用年数 L、法人実効税率

 により、節税効果は 1 d itwit   t d it 1    1  rt Lit   rt  d it 

で表わすことができる。減価償却率は資本スト
ックの簿価 bk と当期減価償却額 bd を用いてd  bd   bk  bd  とし、簿価資本の残価を 10％と（昭和四十年大蔵省令から現行改正まで）によ仮定して耐用年数を L  ln10  (ln(bk  bd )  ln bd )り、法人の事業年度が一年に満たない場合、減により求めた。法人実効税率は田近・林・油井

価償却資産の償却率は、当該減価償却資産の耐用年数に対応する償却率に当該事業年度の月数を乗じてこれを 12 で除したものによると規定（1987）に従い、地方事業税  b ・住民税  c と国の法人税  n により、次のように計算する。
t  

される。従って、財務データにおける減価償却
額は既に上述の m/12 倍が適用されており、記載額のまま投資の算出に用いる。
恒久棚卸法の初期資本ストックには、1970年度の資本ストックの簿価を実質化して用いる。
その影響を抑えるため、1980 年度以降の変数に

1   c  n   b  1  rt 
1  rt   b

以上より、投資の単位取得費用には、

bit  bwit pitを用いて投資関数を推定する。ただし、b は定数である。
また、Kaplan and Zingales (1997, p.177)により投資関数の推定を行う。変則決算の影響を従い、 q の代理変数として時価簿価比率を用い避けるため、推定には 12 ヶ月の決算期間を満る。時価簿価比率は、株式時価総額 V、負債簿

たす時点のみを用いる。

価 D、総資産簿価 A、繰延税金純資産 T により、投資、資本ストックのデフレータには日本銀

M / B  (V  D  T ) / A で定義される。繰延税金は行による国内企業物価指数、需要段階別・用途

税効果会計に基づくものであり、会計上の所得別指数を月次で用いる。機械、車両、工具器具と税法上の所得との間に不一致が生じることにには国内需要財・最終財の「資本財」を、建物・より計上される。ただし、日本政策投資銀行企

構築物には国内需要財・生産財（参考系列）に

業財務データバンクでは繰延税金資産、及び同記載される「建設用材料」をそれぞれ用いる。

負債は 2000 年 3 月期以降の追加項目であり、投資の線形費用に含まれる投資財の単位取得

過去の値が得られないことから、本稿では時価費用には、資本ストックと生産物との相対価格

簿価比率を M / B  (V  D ) / A により求めた。

に節税効果を加味したものを用いる。資本スト

レジームの切替関数には、流動性制約、生産ックの価格は上述の国内企業物価指数を企業毎

効率、エージェンシー問題の三つを考える。まの各実質資本ストックで加重平均して求める。

ず、流動性制約については、Lamont, Polk and

生産物価格には、国内企業物価指数、類別指数

Saá-Requejo (2001)による KZ インデックスを

を業種別に用いる。ここで、資本ストックの価援用し、属性変数を次のように設定する。

格を業種別生産物価格で割り、 pit と定義する。

pit をベースに節税効果を調整したものを、以下では資本相対価格として用いる。

z FC   0  1CFit 1  K it 1
 2 NLAit 1  K it 1   3 LTDit 1  K it 1
 4 DPit 1  K it 1

(9)

32

投資の調整費用

CF はキャッシュフローであり、営業利益と有均とにより推計したものを用いる。

形固定資産当期償却額の合計である。NLA は正最後に、経営陣の裁量行動によるレジーム変味流動性を意味し、流動資産から流動負債と在化には、投資の歪みをもたらす代理変数として

庫資産を引いたものである。LTD は長期負債で次の二つを切替関数に含める。

zMD   0  1 SGit 1   2 OWNI it 1あり、社債、長期借入金（関係会社借入金を含(11)む）に、1 年以内に償還・返済する社債、長期

SG は実質売上成長率、OWNI は株式保有分布

借入金を加えたものである。 DP は配当支出でにおける個人株主比率である。投資関数の推定ある。以上の変数は既述の生産物価格（国内企に用いる変数の記述統計量は表 1 の通りである。

業物価指数）により実質化し、期首の値を期首4．実証結果の資本ストックで割ったものを用いる。
他方、資本ストックの技術効率によるレジー

表 2 は、切替関数の三種類の特定による投資ム変化には次の設定を用いる。
zTE   0  1ageit 1   2 ln TFPit 1(10)

 3 ln K it 1   j関数の推定結果を示す。切替関数の特定に関わらず、同一水準の q に対し、いずれも h=1 は投

age は資本ストック年齢、TFP は全要素生産性、資率が高いレジーム、h=2 は反対に投資率が低

対数資本ストック lnK を属性変数に用いる。

いレジームである。

は二桁業種ダミーである。資本ストック年齢はまず、表 2 の（1）に示した流動性制約と投

age  (ln bk  ln ak )  (ln bk  ln(bk  bd )) に よ り 求資のレジーム変化との関係では、キャッシュフ

める。ak は資本ストックの取得価額である。全

ローが少なく、正味流動資産に乏しい企業は投要素生産性には、資本ストック、労働、実質中資の低いレジームに帰属する傾向にある。負債

間投入とそのコストシェアの年度毎での業種平比率の増加には流動性制約を強める効果があり、

表 1. 記述統計量
平均

メディアン

標準偏差

第 1 四分位

第 3 四分位

観測数

I it  K it 1

.117

.088

.130

.052

.143

14201

qit 1

1.47

1.33

.643

1.11

1.67

14201

wit pit

.619

.638

.082

.584

.669

14201

CFit 1 / Kit 1

.229

.193

.197

.133

.284

14201

NLAit 1 / Kit 1

.177

.037

1.01

-.295

.510

14201

LTDit 1 / Kit 1

.531

.420

.621

.167

.740

14201

DPit 1 / Kit 1

.026

.021

.026

.010

.036

14201

ageit 1 / K it 1

7.17

6.76

2.45

5.47

8.45

14131

ln TFPit 1

6.69

6.32

2.35

4.82

8.81

14131

ln Kit 1

16.6

16.5

1.55

15.5

17.6

14131

SGit 1

.028

.030

.126

-.032

.093

13984

OWNI it 1

.310

.289

.146

.200

.394

13984

社会経済研究№58 2010.6

その原因として負債比率の増加によるデフォル

33

要因にも依存する。

トリスクの増加が考えられる。反対に、配当を宮川・白石（2001）は SNA データを用いて抑え内部留保を積み増すことにより流動性制約

設備投資が経済成長や TFP 成長に与える効果が緩和する効果が読みとれる。

を検証した。彼らによる一連の回帰分析からは、

花崎・Thuy（2002）は法人企業統計による

機械資本ストックの成長率と経済成長率との間

暦年規模別データを用いて投資関数の推計を行には正の関係があり、その有意性が強く認めらった。投資率を資本の収益性、金利、そしてキれる。一方、機械ストック成長率による TFPャッシュフローや負債などの比率を説明変数に成長率の回帰結果ではその係数にあまり有意性用いて回帰した結果、資本金規模に関わらず負が見られず、両者の関係は必ずしも密接ではな

債比率は概ね投資に対して負の効果をもたらすい。本稿の結果を用いて宮川・白石（2001）をことを示した。こうした傾向は集計データに限補足すれば、投資率は TFP の成長率よりもむし

らず、企業データによる本稿の結果にも観察さろその水準と強く関係するといえる。本稿の結れる。このことは、仮に投資を決める主たるも果からは、企業間の技術効率水準の違いによりのがその純収益性やそれを端的に表わす q であ

調整費用の大きさに差異が生じ、投資率の大きるとしても、実施される投資の水準は副次的にさに影響を及ぼすことを確認できる。

企業が抱えるデフォルトリスクに左右されることを意味する。

他方、投資のレジームが経営陣の裁量によって変化する可能性については、次のように要約

また、表 2 の（2）に示す推定結果の通り、できる。株式所有分布における個人株主の比重

資本ストックの技術効率の優位性により投資のの高さは、相対的に金融機関や系列親会社等とレジームは変化する。ただし、レジーム変化はいうステークホルダーの縮小を意味する。経営

投資関数のシフトのみをもたらし、投資関数の関与や現経営陣に対する規律付けと深く関わる

傾きに変化は見られない。資本ストックの高齢

ステークホルダーが不在となれば、情報の非対化により、同一の q に対する投資の水準は低く

称性の問題はより深刻化し、不採算な投資が助なる（下方シフト）。同一の q に対して、TFP

長されやすくなるはずである。

が高い企業では投資の水準は高く、また資本ス

しかし、表 2 の（3）に示した推定結果からトックの大きさと投資の水準との間にもレジー

は、個人株主の比重が高いほど企業は投資の低ム変化による正の関係が見出される（上方シフいレジームに帰属する傾向が読み取れる。よっト）。

て、規律付けを行うステークホルダーの不在は、このような投資のレジーム変化から、企業の投資における裁量行動を助長するというよりも生産性の高さや規模の大きさは調整費用の低い

むしろそれを抑制する方向に働く。すなわち、レジームに帰属する確率に寄与することが読み

情報非対称性の程度の拡大によりエージェンシ

取れる。ただし、同じ水準の q に対して、高齢ーコストが増加し、投資機会の正味現在価値を化した資本ストックを抱える企業では相対して引き下げる可能性が考えられる。

低水準の投資を行う傾向が見られることから、

宮島・蟻川・齊藤（2001）は上場企業データ

調整費用は資本ストックの老朽化により割高とを用いた回帰分析により、過剰流動性期なることが示唆される。一方、業種ダミーにつ（1967-75 年）とバブル期（1984-92 年）とにいては石油精製は低投資、また鉄鋼、非鉄金属、おける投資のキャッシュフロー感度を検証した。

輸送用機器では高投資のレジームへ帰属する固その分析において、宮島らは株式保有構造の違定効果が確認される。つまり、投資のレジームいに着目し、金融機関、事業法人、外国人大株

選択は技術効率の格差のみならず、業種固有の主、個人大株主による安定株主の存在は過剰流

34

投資の調整費用

表 2. 投資関数のスイッチング回帰モデル推定(1) zFC(2) zTE(3) zMD

切替関数

0

.079

(.041)*-.371(.134)***-1.03(.053)***

1

-6.93

(.258)***.193(.006)***-4.86(.195)***

2

-.126

(.014)***-.035(.007)***

1.39(.110)***

3

.344

(.025)***-.018(.007)***

4

5.84

(.934)***
業種ダミー：

石油精製.659(.193)***

ゴム製品

-.087

(.077)

窯業土石製品.063(.043)

鉄鋼-.183(.061)***

非鉄金属

-.162

(.057)***

金属製品

.053

(.051)

一般機械

-.060

(.037)

電気機械器具

-.020(.048)

輸送用機械器具-.224(.052)***

精密機械器具

.082(.057)

1.495(.014)***.471(.033)***.487(.016)***

1

2.24

(.011)***

1.46(.046)***

2.18(.014)***b.495(.008)***.469(.020)***.495(.014)***

1

.723

(.006)***

1.51(.022)***.694(.007)***

1

.892

(.011)***.987(.003)***.856(.015)***

 2

-.142

(.053)***-.019(.044)-.232(.049)***

 2

1.29

(.066)***

1.32(.043)***

1.24(.072)***

2

1.38

(.023)***.885(.009)***

1.33(.022)***

2

.363

(.033)***.951(.006)***.358(.041)***

Obs.

14201

14134

13984

L.L.

-16385.5-16221.7-16199.4

投資関数(h=1)

投資関数(h=2)

注：括弧内は標準誤差を示す。***は 1％、*は 10％水準での有意性を表わす。 2   2   1 、 2   2  1である。

動性期に投資のキャッシュフロー感度を強めるされる。本稿の結果はこうした傾向を補足し、働きをしたことを明らかにした。一方バブル期

安定株主ないしステークホルダーの不在は同一では、もっぱら金融機関による保有比率が高いの q の水準に対する投資の反応を低下させるこほどキャッシュフロー感度が強まる傾向が確認とを示す。

社会経済研究№58 2010.6

35

一方で、売上成長率と投資のレジーム選択とVantage は財務データに欠損値が多いことと入の間には正の関係が見られる。同じ水準の q に

力値の信頼性の問題とが挙げられる。また、対し売上成長によって投資レジームが異なるこBarnett and Sakellaris (1998)は Compustatとは、企業価値最大化に基づく最適な投資の判を用いて投資関数を推定し、 q に対する投資関断において経営陣に裁量が働くことを意味する。

数の凹性を見出している。

もちろん、いずれのレジームにおいても q は投日本の上場企業の財務データによる本稿の推資に対して有意であり、企業価値最大化と最適定からは、  は高投資レジームで 0.4 から 0.5な投資との関係は明確に存在する。しかしなが程度、低投資レジームで 0.3 から 0.4 程度であら、売上成長率には少なくともその関係に変化る。本稿の結果を Compustat データベースにをもたらすことが認められる。

よる米国の推定結果と比較するならば、日本のレジーム毎の投資関数の係数については、技財務データによる投資関数の凹性は米国の推計

術効率によるレジーム変化では  2 は有意ではと概ね近い結果にあるといえる。（4）式におなく、二つのレジームで投資関数の傾きに違い

いて  が 1 ならば、投資関数は線形である。各はないと判断できる。このことから、技術効率

ス イ ッ チ ン グ 回 帰 モ デ ル に つ い て 1  1 か つの格差によって、調整費用のパラメータである 2  0 の制約に基づき尤度比検定を行った結 に違いは生じないといえる。しかし、流動性

果、すべての切替関数の定式化において 1%の制約と経営裁量に関するレジーム格差では  2

有意水準で   1 は棄却される（統計量は zFC 、は有意であり、高投資レジームでは q に対する

zTE 、 zMD の順に 562.6、111.6、455.7）。

反応がより強くなる。すなわち、流動性制約やこのような非線形の特徴は既に宮島・蟻川・

経営裁量の差異によって、調整費用の  は変化

齊藤（2001）、Hori, Saito and Ando (2006)のする。また、三つの切替関数において  2 はい

実証分析からも見出される。いずれの研究も qずれも有意であり、属性の違いによる投資関数のメディアンによりサンプルを分割して投資関のシフトが確認できる。

数を推定しており、サブサンプルで推定される

表 3 は、調整費用のパラメータの推計値であq の係数は低い q のグループで相対的に大きく、る。企業属性の差異を考慮した推定の上で  は高い q のグループで小さくなっている。つまり、

2 を大きく上回っており、二次関数による調整

q の増加によって投資に対する q の係数は低下費用の特定を支持しない結果といえる。

する。本稿の結果は以上の先行研究と整合し、Eberly (1997)は Global Vantage をデータベースに用い、日米を含む 11 カ国の上場企業の投資率には q に対する凹関数の特徴が見出される。

財務データにより非線形投資関数の推定を行っ

企業属性の差異による調整費用の格差はそのた。推定モデルは（4）式と同様であり、日本、

マグニチュードである v に際立って見られる。

米国ともに  は 1 を超える値（すなわち、  2 ）本稿の分析結果において、調整費用が最も大きが推定される。他方、Abel and Eberly (2002)

くなるのはエージェンシー問題によるレジーム

は Compustat をデータベースに用い、米国の変化を推定したケースのうちの低投資レジーム

上場企業の財務データによる同じモデルの推定（表 3 の最後列）である。このことは、たとえから  は 0.3 程度（   2 ）であることを示して

q の水準が同じでも、個人株主の比重が高く、いる。採用するデータベースによって米国企業

売上成長が低落する企業において投資が大幅にの非線形投資関数の推定結果が大きく異なる理抑制されることを示唆する。

由には、Eberly (1997)、Abel and Eberly (2002)

表 3 の最下段は投資レジームの事後確率であの解説に従えば、Compustat に比べて Global

る。投資の低いレジームに帰属する確率は、投36

投資の調整費用資率の観察情報を加えた事後確率により、する確率を高める。老朽化した資本を抱える企業は相対的に投資をしにくく、その傾向は事業Pr  h  2 | I it  K it 1 

 g 2  uit |2 |  it   z  1     z    l  uit 

規模の大きさと反比例して強くなる。例えば、と表わすことができる。これより、流動性制約

事業規模は縮小し、対照的に国外の新興国に最を低投資レジームの事後確率が高投資レジーム

新の設備投入をもたらす。空洞化の要因として、の事後確率を上回るケースと特定すれば、流動

しばしば労働費用の格差が挙げられる。しかし性制約にあるサンプルの割合は 22％と推計さながら上述の観点からは、労働費用の他に規模れる。エージェンシーコストによる投資レジー

やビンテージの要因によって、マクロ的な投資

ムの変化についてはサンプルの 13％が投資の率の低下には強い趨勢が生じうる。

低いレジーム側にある。

国内製造業の空洞化の進行により、国内工場の投資決定における流動性制約の効果について、

他方、資本ストックの技術効率については、投資の高いレジームに帰属するサンプルの割合
は 6％である。表 2 の推計結果の通り、企業レ

更に図 1 により限界調整費用 をレジーム間で比較する。図の ||は投資の高いレジーム、は投資の低いレジームでの限界調整費用

ベルで見た全要素生産性の向上のみならず、資である。（3）式及び表 1 より、投資の高いレ

本ストックに関する規模の経済性やビンテージ

ジームでは、q のメディアン（及び bit のメディの若返りは、企業が投資の高いレジームへ帰属

アン）に対して最適な投資率の値は約 11％と表 3. 調整費用パラメータとレジーム事後確率

zFC

zTE

zMD

h=1

h=2

h=1

h=2

h=1

h=2



3.1

4.0

3.1

3.2

3.1

4.9

v

36.6

10484.2

7.1

145.6

28.9

140143.2

事後確率

.78

.22

.06

.94

.87

.13

図 1. 限界調整費用（流動性制約 zFC ）社会経済研究№58 2010.6

37

図 2. 限界調整費用（技術効率 zTE ）図 3. 限界調整費用（経営裁量 zMD ）なる。それに対し、流動性制約の可能性によりィアンで計算した最適投資の格差は 17％存在

投資の低いレジームでは、 q のメディアンに対する。最後に、図 3 はエージェンシー問題に由する最適投資の値は約 3％となる。その差は 8％来する調整費用の隔たりであり、 q のメディアであり、 q のメディアンで代表される企業で考ンより求められる投資率の格差は 8％である。

えれば、流動性制約の解消は 8％の投資率の増加につながるといえる。

5．おわりに

図 2 は技術効率の格差による限界調整費用の比較である。相対的に資本ストックが新しく、

本稿では、資本市場の不完全性、資本ストッ

生産性の高い企業と、反対に資本が老朽化し、クの技術効率、エージェンシー問題などの投資生産性の低い企業との間には、同様に q のメデを歪める要因と投資関数の q に対する非線形性

38

投資の調整費用との関連性に焦点を当て、若干の実証分析を行謝辞った。スイッチング回帰モデルによる非線形な投資関数の推定からは、資本市場の不完全性、

査読者、並びに編集委員会からは有益なご意

エージェンシー問題の要因によって q に対する

見やご指摘を頂き、心より感謝申し上げたい。

投資の反応が変わることが示された。一方、資もちろん、本稿の誤りは筆者のみに帰する。

本ストックの技術効率については、 q に対する投資の反応を変化させるものではなく、投資関数をシフトさせる要因に留まることが示された。
企業属性の差異により投資関数のレジームは変化する。投資関数と調整費用との間にはパラメータに関する対応関係があり、投資関数の変化は調整費用の変化として捉えることができる。
推計結果からは資本市場の不完全性や生産性などの格差により、最適な投資に顕著な違いが見出された。
また、企業属性を考慮した上でも、調整費用の二次関数による特定を支持する結果は得られず、したがって、より高次の特定が望ましいことが示唆される。投資の調整スピードは、我々が考えるよりも遥かに遅いのである。
本稿では、資本市場の不完全性、技術水準の違い、そしてエージェンシー問題の観点から、それぞれ切替関数を定式化し、二つのレジームを持つスイッチング回帰モデルを独立に推定した。その一方で、切替関数を多段階選択として捉え、必要に応じて三つ以上のレジームを持つスイッチング回帰モデルで推定する可能性もありえよう。その場合、切替関数間での誤差項の相関を考慮し、各レジームの回帰モデルの誤差項を含めた共分散についてより複雑な定義が必要となる。また、切替関数についての選択プロ
セスやそこで用いられる変数についても更に吟味すべきであろう。本稿は萌芽的アプローチであり、そのような推定モデルの導入は今後の検討課題としたい。
原稿受付日

２０１０年１月１２日

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しま

けいいち
弘前大学人文学部