■ 国際会計研究学会 年報 2017 年度第 1・2 合併号【査読論文】

退職給付に係る負債とイノベーション－出願特許
数と被引用特許数(1)

野 間 幹 晴一橋大学

要旨

本研究の目的は，退職給付に係る負債とイノベーションについて実証研究を行うことである。具体的には，退職給付に係る負債が出願特許数と被引用特許数に与える影響について検証を行う。
Acharya et.al［2011］では国際比較を行い，日本企業のリスク・テイクが最も低いことを報告している。野間［2015］では，日本企業のリスク・テイクが低い 1 つの論理を内部負債としての退職給付に係る負債の観点から解き明かしている。
従業員へ付与されるストックプションはリスク・テイクを積極化するのに対して，内部負債はリスク・テイクを抑止する効果があり，その結果，イノベー
ションも抑止されることを示す研究がある（Bova et al.［2015］，Chang et al.
［2015］）。
また Acharya and Subramanian［2009］では債権者を優先する倒産手続き
によってイノベーションが阻害され，債務者に有利な倒産手続きの下ではイノベーションが活発化することが報告されている。日本の確定給付年金は強く保護されており，イノベーションを阻害している可能性がある。
では，イノベーションの質に対して，退職給付に係る負債はどのような影響を与えるのだろうか。本研究では，最小二乗法，ポアソン分布，負の二項分布等を仮定して実証分析を行い，退職給付に係る負債と出願特許数，退職給付に係る負債と被引用特許数との間にマイナスの関係を見出した。このことは，退職給付に係る負債が大きいほど，イノベーションが発生しにくくなることを示唆する。
（2017 年 11 月 2 日審査受付

2018 年 1 月 24 日掲載決定）

161

Ⅰ

はじめに

とを論じたうえで，退職給付に係る負債とイノベーションとの関連について実証分析を行う。

本研究の目的は，内部負債の観点から退職給付に係る負債がイノベーションに与える影響について実証分析を行うことである。具体的には，退職給付に係る負債と出願特許数や被引用特許数との関連について検証する(2)。
近年，内部負債をめぐる研究が徐々に蓄積さ

Ⅱ

先行研究

近年，コーポレート・ガバナンスや報酬制度，
法制度がイノベーションに与える影響について実証研究が進展しつつある。

れつつある。内部負債とは，経営者や従業員がして保有する権利であり（Anantharaman et

コーポレート・ガバナンスとイ
ノベーション

al.［2014］），企業が破綻したときに他の債権

コーポレート・ガバナンスとイノベーションと同じように請求権を有する。Sundaram andとの関連性については，株主構成，独立役員，

Yermack［2007］や Wei and Yermack［2011］

LBO，敵対的買収などが検討されている。

未積立の確定給付年金や繰延報酬など負債と1.

は，米国企業でも年金や繰延報酬などの内部負株主構成については，Tian and Wang［2011］

債が CEO の報酬の相当部分を占めていることと Aghion et al.［2013］が検証している。Tianを報告している。こうした報酬は，企業がインand Wang［2011］は，失敗に寛容なベンチャ

サイダーである経営者や従業員に対して将来，

ー・キャピタルに出資された企業はイノベーシ

支払う債務であることから，内部負債と呼ばれョン活動に取り組むようになり，資本制約やキる。内部負債は無担保かつ未積立であるため，ャリアコンサーンによってベンチャー・キャピ

経営者と銀行や社債権者などの外部の債権者

タルの失敗に対する許容度が低下することをとの利害を一致させ，経営者が配当や自社株買発見している。Aghion et al.［2013］は，機関いなどで株主還元を行うインセンティブを弱投資家による株式保有比率が高い企業ほど，被める（Jensen and Meckling［1976］）。

引用特許数が増加することを報告している。機

日本でも野間［2015］，野間［2016］，野間

関投資家は洗練された投資家なので，その株式［2017］などの実証研究によって，内部負債と所有比率が高まることで，一時的に利益が減少

しての退職給付に係る負債がリスク・テイクやした際に CEO が解雇されるリスクが低下する

研究開発活動，配当政策などに影響を与えるこからであると議論している。

とが明らかになりつつある。

Balsmeier et al.［2017］は，独立取締役が本研究ではイノベーションを測定する指標

多数派を占める企業では出願特許数と被引用として，出願特許数と被引用特許数を議論の俎

特許数が増加することを観測している。また上に載せる。両者はイノベーションに関する同

Lerner et al.［2011］は，LBO を行った企業一の尺度ではないものの，先行研究ではでは，LBO によって長期的投資が損なわれる

Balsmeier et al.［2017］のように両者に着目ことは確認されず，特許の被引用数が増加する

するものが増えつつある。

ことを見出している。
さらに Atanassov［2013］

本研究では，日本の確定給付企業年金法は債

は，買収防衛策に関する法律が施行された州で権者保護が強く，債務者に対して不利であるこは，企業の出願特許数と被引用特許数が減少す

162

退職給付に係る負債とイノベーション－出願特許数と被引用特許数

ることを示している。

の直接金融に依存している企業と比較して，被引用特許数が少ないことを報告している。

報酬制度とイノベーション

また Acharya and Subramanian［2009］は報酬制度とイノベーションとの関連につい債権者を優先する倒産手続きによってイノベては，Baranchuk et al.［2014］や Chang et al.

ーションが阻害され，債務者に有利な倒産手続［2015］がストック・オプションを議論の俎上

きの下ではイノベーションが活発化することに載せている。Baranchuk et al.［2014］は，を報告している。

2.

権 利確定 まで の期間 が長期 にわた るス トッ

負債とイノベーションをめぐる先行研究でク・オプションを付与されることで，経営者がは，負債が多ければ R&D 投資や被引用特許数

イノベーション活動に積極的になることを示が減少するなど，負債によってイノベーション

している。また Chang et al.［2015］は，広範が阻害されるとことが徐々に解き明かされつ

囲な従業員にストック・オプションが付与されつある。

たり，ストック・オプションの行使期間が長いほど，ストック・オプションによりイノベーシ
ョンが促進されることを確認している。またス

Ⅲ

仮説の導出

トック・オプションによりイノベーションが促

日本における企業年金の受給権をめぐる法進されるのは，業績連動によるインセンティブ

制度について説明する。日本では企業年金の受の向上よりも，むしろリスク・テイクのインセ

給権は，2002 年から施行された確定給付企業

ンティブが高まることが主な要因であること

年金法によって保護されている。確定給付企業を示す実証結果を提示している。

年金法は，基金の解散などにより年金を廃止す
る場合，事業主に積立不足額を一括拠出する義3.

負債とイノベーション

務を負わせている。後述するように，この一括

Hall［1992］や Hao and Jaffe［1993］，

拠出規定は諸外国と比較して強い保護規定でAtanassov［2016］によって負債とイノベーシあり，その特徴は債務者である企業に対して年

ョンとの関連が徐々に解明されつつある。Hall

金債務の支払義務を負わせることで退職年金［1992］では負債比率と R&D 投資との間にマ債権を保護している点である。

イナスの関連を発見したものの，必ずしもその一括拠出規定は倒産手続きに入っていない

因果関係は明らかにならなかった。すなわち，状況で有効な規定であり，企業が民事再生法や負債によって R&D 投資が削減されるのか，業

会社更生法に基づく法的整理に入ると取り扱績の悪い企業には負債が多く業績が悪いため

いが異なってくる。民事再生法による手続きでR&D 投資が少ないのか，因果関係が解明されは，年金債権は再生計画の枠外に置かれ，全額ていない。Hao and Jaffe［1993］はこの因果支払われることになり，権利の変更を受けな関係の解明を試み，小規模企業については負債

い。一方，会社更生法の適用を受けた場合は，が多ければ R&D 投資が減少するという因果関

退職年金債権の 3 分の 1 は共益債権に分類さ係が存在することを明らかにした。また

れ，全額支払われる。残りの 3 分の 2 は優先的

Atanassov［2016］は，銀行からの間接金融に

更生債権に分類され，更生計画において減額さ依存している企業は，株式市場や債券市場などれる可能性がある(3)。

163つまり，日本では確定給付年金が強く保護さの退職給付債務が企業に支払義務を負わせてれており，債務者である企業にとって不利な倒いる点に特徴があることがわかる。米国では

産 手 続 き と な っ て い る 。 Acharya and

ERISA 法によって退職給付債務が保護されてSubramanian［2009］は，倒産手続きにおいいるが，米国では企業に一括拠出義務を負わせて債権者が強く保護されればイノベーション

ず，年金給付保証公社（PBGC：Pension Benefitが阻害され，債務者に有利であればイノベーシ

Guaranty Corporation）が給付を保護していョンが活発になることを議論したうえで，こうる。すなわち，PBGC 管轄下の確定給付年金制した議論と符合する実証結果を提示している。

度の年金基金が解散した場合，PBGC が基礎年

Acharya and Subramanian［2009］をふまえ金を受け取る加入者の権利を保証する。一方，

ると，債権者としての立場が強く保護された日

日本では退職給付債務が減額される可能性は

本企業の退職給付に係る負債はイノベーショ

あるものの，企業が支払義務を負っている。退ンの阻害要因となっていると考えられる。また

職給付債務の一括拠出や倒産を回避するため

Hao and Jaffe［1993］や Atanassov［2016］には，リスクの大きなイノベーション活動に消では負債によってイノベーションが阻害され極的になることが合理的になる。

ることが確認されている。

いま 1 つは野間［2016］でも指摘されたよ本研究では，退職給付に係る負債が大きけれ

うに，企業業績の悪化等により株主や銀行など

ば，イノベーションが阻害されると考える。このステークホルダーからリストラクチャリン

れには 2 つの論理がある。

グを要請されると，企業年金が減額される可能

1 つは，日本の退職給付債務は企業に支払義性がある。経営者は，こうした事態を回避する

務が負わされているため，企業は退職給付債務ために業績悪化を招く可能性のあるイノベーの一括拠出や倒産を回避する傾向が強いと考ション活動に消極的になると考えられる。

えられる。

こうした 2 つの論理によって，退職給付に係

Acharya and Subramanian［2009］で議論

る負債の大きな企業では，イノベーションに消されたように，債権者保護が強ければ経営者は極的になり，出願特許数や引用特許数が少なく

リスク・テイクやイノベーションに消極的にななることが予測され，次の 2 つの仮説が導出さる。債権者が強く保護されていれば，経営者はれる。

債権者の権利を保護することを法的に要請されるために，リスクの大きな投資や R&D に消仮説 1：退職給付に係る負債が大きいほど，極的になるからである。

出願特許数は少なくなる。

また日本の制度では，銀行借入などの債権よりも退職給付に係る負債は強く保護されてい仮説 2：退職給付に係る負債が大きいほど，る。既に述べたように，確定給付企業年金法に被引用特許数は少なくなる。

よって企業に一括拠出を要求する規定がある
ほか，法的整理になったとしても退職給付に係る負債は倒産計画の枠外に置かれるなど，強く保護されている。
これに加えて，米国と対比することで，日本

164

Ⅳ

リサーチ・デザイン

1.

サンプル

本研究の分析対象は，東京証券取引所 1 部に

退職給付に係る負債とイノベーション－出願特許数と被引用特許数

上場しており，3 月末決算企業，12 ヶ月決算の企業である。

［2013］を援用して分析する。
(1)式の被説明変数は出願特許数の自然対数

本研究の分析開始期間は，2001 年 3 月期か（LOG_PATENT）であり，最小二乗法によっらとする。1998 年 6 月に企業会計審議会によてこれを退職給付に係る負債（ONUFPL）へって公表された「退職給付に係る会計基準」が回帰する。(2)式では被説明変数として出願特許

2001 年 3 月から適用されたからである。一方，数を用い，ポアソン回帰と負の二項分布回帰に

出願特許数の検証と被引用特許数の検証によよる推定を行う。ポアソン回帰と負の二項分布って，分析の終了期間は異なる。出願特許数を回帰を行うのは，被説明変数がカウントデータ

めぐる実証分析は 2013 年 3 月期までを分析対だからである。退職給付に係る負債が大きいほ

象期間とするのに対して，被引用特許数の分析

ど，イノベーション活動が阻害され，出願特許

では 2010 年 3 月期までを分析の期間とする。

数が減少するのであれば，(1)式と(2)式におい出願特許数に関するデータは 2013 年 3 月期て ONUFPL の係数はマイナスになることが予まで入手できるため，2013 年 3 月期までのデ想される。

ータを利用する。一方，被引用特許数について(1)式と(2)式ではコントロール変数として，は，企業が特許を出願してから将来 3 年の間に負債比率（DE），役員持ち株比率（DIR），外引用された特許数を測定するため，2010 年 3

国人株主持ち株比率（FOR），金融機関持ち株

月期までとする。

比率（FIN），従業員 1 人当たり有形固定資産

本研究で使用する財務データは，QUICK のの自然対数（LOG_K/L），売上高の自然対数

ASTRA MANAGER より取得し，連結財務諸（ LOG_SALES ）， 研 究 開 発 費 の 自 然 対 数表を使用する。特許データについては，IIP 特（LOG_RDE）を用いる。

許データベースと NISTEP 企業名辞書データ

まず，Acharya and Subramanian［2009］

ベースから入手する。分析に必要となるデータ

で債権者が強く保護されればイノベーションを取得できない企業をサンプルから除外するが阻害され，債務者に有利であればイノベーシ

ほか，各変数について上下 1%を外れ値としてョンが活発になることが指摘されていること除外する。この結果，出願特許数の検証ではサから，負債比率（DE）をコントロール変数とンプル数は 3869 であり，被引用特許数の分析して加える。負債も債権として保護されているにおけるサンプル数は 3607 である。

ため，本研究ではその係数はマイナスになると
予想する。

2.

分析モデル

既に論じたように，金融機関等からの借入も本研究では，退職給付に係る負債が出願特許債権として保護されるものの，退職給付に係る数と被引用特許数に与える影響について検証

負債がより強く保護されているため，退職給付する。

に係る負債（ONUFPL）がイノベーションをより阻害すると考えられる。したがって，退職（1）出願特許数の分析モデル

給付に係る負債（ONUFPL）と負債比率（DE）

まず退職給付に係る負債と出願特許数につの係数は共にマイナスになると予想するもの

いての分析では，機関投資家とイノベーションの，退職給付に係る負債（ONUFPL）の方がとの関連について検証を行った Aghion et. Al

より小さいと考えられる。この点を明らかにす165

るため，各モデルで ONUPFL と DE の係数がPATENTi,t=α+β1ONUFPLi,t+β2DEi,t+β3DIRi,t+β4FORi,t+β5FINi,t+β6LOG_K/Li,t+β7LOG_S

等しいかを検定する。
また Aghion et al.［2013］や Atanassov

ALESi,t+β8LOG_RDEi,t+εi,t(2)式［2013］，Bernstein［2014］，Sapra et al.
［2014］，Atanassov［2016］，Chemmanur and

LOG_PATENT：出願特許数の自然対数

Tian［2016］などによってコーポレート・ガ

PATENT：出願特許数バナンスとイノベーションの関連が徐々に明ONUFPL：退職給付に係る負債（退職給付らかにされつつある。そこで，本研究でもガバに係る負債÷総資産）

ナンスに関連する変数として，役員持ち株比率

DE：負債比率（有利子負債÷自己資本）（DIR），外国人株主持ち株比率（FOR），金融

DIR：役員持ち株比率

機関持ち株比率（FIN）を追加する。ただし，FOR：外国人株主持ち株比率

既存研究ではコーポレート・ガバナンスが強い

FIN：金融機関持ち株比率場合と弱い場合のどちらがイノベーションを

LOG_K/L：従業員 1 人当たり有形固定資産活発にするのかが必ずしも明確ではないため，（有形固定資産÷従業員数）の自然対数

これらの変数の係数については事前に予想し

LOG_SALES：売上高の自然対数

ない。

LOG_RDE：研究開発費の自然対数

さらに Aghion et al.［2013］で機関投資家の持ち株と特許との関連について分析するう（2）被引用特許数の分析モデルえで利用された，従業員 1 人当たり有形固定資

次に退職給付に係る負債と被引用特許数に産の自然対数（LOG_K/L），売上高の自然対数ついての分析では，(3)式を最小二乗法で，また（ LOG_SALES ）， 研 究 開 発 費 の 自 然 対 数(4)式をポアソン回帰と負の二項分布回帰で推（LOG_RDE）をコントロール変数として使用定する。(3)式は(1)式の被説明変数を出願特許する。従業員 1 人当たりの有形固定資産や売上数の自然対数から被引用特許数の自然対数に高，研究開発費が大きくなるほど，イノベーシ

変更している。また(4)式は，(2)式の被説明変ョンが活発化すると考えられる。また Aghion

数を出願特許数から被引用特許数に変えていet al.［2013］でも，これらの変数と特許とのる。

間に正の関連が見出されている。したがって，退職給付に係る負債が大きいほどイノベー

従業員 1 人当たり有形固定資産の自然対数

ションが阻害され，被引用特許数も減少するな（ LOG_K/L ）， 売 上 高 の 自 然 対 数 （ LOG_

らば，(3)式と(4)式で ONUFPL の係数はマイSALES），研究開発費の自然対数（LOG_RDE）

ナスになると考えられる。

の係数は全てプラスになると予想する。

(3)式と(4)式では，(1)式や(2)式と同じコント

なお，(1)式と(2)式では産業と年度の固定効

ロール変数を用いる。コントロール変数として果をコントロールしたうえで分析を実施する。

使用する論理や，予想符号も同じである。また
出願特許数に関する検証でも実施するように，

LOG_PATENTi,t=α+β1ONUFPLi,t+β2DEi,t+

ONUFPL と DE の係数を比較することで，退β3DIRi,t+β4FORi,t+β5FINi,t+β6LOG_K/Li,t+β7L

職給付に係る負債と有利子負債が引用特許数

OG_SALESi,t+β8LOG_RDEi,t+εi,tに与える影響が異なるかを分析する。

166

(1)式

退職給付に係る負債とイノベーション－出願特許数と被引用特許数

なお，(3)式と(4)式でも(1)式と(2)式と同様

め，割引率（DiscountRatio）と退職給付に係に，産業と年度の固定効果をコントロールしたる負債（ONUFPL）との間には，負の関連が分析を行う。

予想される。また設立してから年月が経過しているほど，従業員が増え，退職給付債務も多額

LOG_CITEDi,t=α+β1ONUFPLi,t+β2DEi,t+β3になる結果，退職給付に係る負債も大きくなる

DIRi,t+β4FORi,t+β5FINi,t+β6LOG_K/Li,t+β7LOであろう。つまり，企業年齢（Log_AGE）と

G_SALESi,t+β8LOG_RDEi,t+εi,t

退職給付に係る負債（ONUFPL）との間には，(3)式

正の関連が予想される。
CITEDi,t=α+β1ONUFPLi,t+β2DEi,t+β3DIRi,t操作変数法による推定を行い，内生性がない+β4FORi,t+β5FINi,t+β6LOG_K/Li,t+β7LOG_SAという帰無仮説が棄却された場合に，最小二乗

LESi,t+β8LOG_RDEi,t+εi,t法よりも操作変数法による推定が適切である(4)式ことになる。一方，内生性がないという帰無仮
LOG_CITED：被引用特許数の自然対数。被説が受容されれば，操作変数法よりも最小二乗

引用特許数は，企業の特許申請日から 3 年以法を用いた推定が望ましいことになる。内生性

内に引用を受けた特許の件数である。

が疑われる以上，こうした手続きを行う必要が

CITED：被引用特許数

生じる。

（3）操作変数法による分析モデル

Ⅴ

実証結果

数や被引用特許数の分析を行うにあたり，最小1.

基本統計と相関関係

二乗法，ポアソン分布を仮定した分析，負の二

表 1 は出願特許数の分析で使用するサンプ

項分布を仮定した分析を行う。ただし，これら

ルの記述統計量を示し，表 2 は同サンプルにおの分析モデルでは，内生性の存在が疑われる。

ける変数間の相関関係を表示している。出願特そこで，本研究では最小二乗法による推定に

許数（PATENT）の平均値は 185.708，中央値

代えて，操作変数法による分析も実施する。本

は 54，最小値が 1，最大値が 4523 となってい研究では Liu et al.［2014］や野間［2017］なる。また退職給付に係る負債（ONUFPL）のどの先行研究で操作変数として使用された，退平均値は 4%，中央値で 3.3%となっている。表職給付に係る負債を計算する際に利用される

2 で説明変数間の相関について確認すると，

割 引 率 （ DiscountRatio ） と 企 業 年 齢 （ Log_

Pearson の相関と Spearman の相関のいずれ

AGE：実質上設立年月日から期末までの年数のにおいても LOG_SALES と LOG_RDE との間

自然対数）を用いる。

に 0.6 を超える高い相関が確認され，最小二乗

本研究では，退職給付に係る負債と出願特許割引率が高ければ，期末までに発生したと見法による推定を行う際に多重共線性が発生す込まれる退職給付見込み額を割り引くことにる可能性がある。そこで，最小二乗法で推定す

よって計算される退職給付債務が小さくなる。

る際に，その VIF（分散拡大要因）(4)を算出し，その結果，退職給付債務と年金資産との差額で多重共線性が発生しているか確認する。

ある退職給付に係る負債も少額になる。このた

167

表1

平均値
1.736
185.708
0.041
0.687
0.015
0.138
0.322
1.269
5.015
3.350

LOG_PATENTPATENTONUFPL
DE
DIR
FOR
FIN
LOG_K/L
LOG_SALESLOG_RDE

基本統計量：出願特許数サンプル

中央値
1.732
54.000
0.034
0.415
0.003
0.115
0.324
1.233
4.969
3.304
表2

LOG_PATENTLOG_PATENTPATENTONUFPL
DE
DIR
FOR
FIN
LOG_K/L
LOG_SALESLOG_RDE

1.000
0.014
0.059
‐0.419
0.473
0.323
0.061
0.578
0.755

PATENT
0.677

最小値
0.000
1.000
0.001
0.000
0.000
0.002
0.057
0.411
3.956
1.602

最大値
サンプル数
3.655
3,869
4523.000
3,869
0.181
3,869
6.792
3,869
0.303
3,869
0.454
3,869
0.603
3,869
2.401
3,869
6.539
3,869
5.342
3,869

相関関係：出願特許数サンプル

ONUFPL‐0.005
0.006

0.014
0.059
‐0.419
0.473
0.323
0.061
0.578
0.755

標準偏差
0.711
378.025
0.033
0.841
0.035
0.105
0.116
0.337
0.498
0.668

‐0.007‐0.081‐0.1720.001‐0.201‐0.026‐0.007

DE
0.034
0.046
‐0.051

DIR‐0.209‐0.126‐0.122‐0.087‐0.205‐0.163
0.162
0.290
0.200
0.007

‐0.341‐0.245‐0.234‐0.541‐0.466

FOR
0.451
0.366
‐0.148‐0.159‐0.116
0.281
0.099
0.510
0.596

FIN
0.314
0.211
‐0.0130.061‐0.222
0.250
0.184
0.312
0.316

LOG_K/L
0.039
0.018‐0.242
0.285‐0.092
0.077
0.171
0.163
0.104

LOG_SALES
0.571
0.509
‐0.0470.178‐0.239
0.494
0.292
0.193

LOG_RDE
0.747
0.568‐0.016‐0.024‐0.191
0.580
0.298
0.080
0.654

0.645

注）右上三角行列が Pearson 相関，左下三角行列が Spearman 相関。

また表 3 は被引用特許数の分析で使用する中央値は 157，最小値が 1，最大値が 12729 とサンプルの記述統計量を示し，表 4 は同サンプなっている。表 4 から，表 2 と同様に

ルにおける変数間の相関関係を表示している。

LOG_SALES と LOG_RDE との間に 0.6 を超被引用特許数（CITED）の平均値は 525.654，

える高い相関があることがわかる。

表3

LOG_CITEDCITED
ONUFPL
DE
DIR
FOR
FIN
LOG_K/L
LOG_SALESLOG_RDE

168

平均値
2.194
525.654
0.041
0.689
0.016
0.133
0.322
1.267
4.994
3.315

基本統計量：被引用特許数サンプル

中央値
2.196
157.000
0.035
0.414
0.003
0.109
0.321
1.232
4.940
3.255

標準偏差
0.709
1078.096
0.033
0.848
0.036
0.104
0.116
0.336
0.492
0.657

最小値
0.000
1.000
0.001
0.000
0.000
0.002
0.057
0.411
3.956
1.602

最大値
サンプル数
4.105
3,607
12729.000
3,607
0.181
3,607
6.792
3,607
0.303
3,607
0.454
3,607
0.603
3,607
2.401
3,607
6.539
3,607
5.342
3,607

退職給付に係る負債とイノベーション－出願特許数と被引用特許数
表4
LOG_PATENTLOG_PATENTPATENTONUFPL
DE
DIR
FOR
FIN
LOG_K/L
LOG_SALESLOG_RDE

1.000
0.026
0.048
‐0.390
0.441
0.328
0.068
0.538
0.722

PATENT
0.670

相関関係：被引用特許数サンプル

ONUFPL
0.006
0.009

0.026
0.048
‐0.390
0.441
0.328
0.068
0.538
0.722

DE
0.029
0.043
‐0.051‐0.006‐0.093‐0.175‐0.002‐0.199‐0.025‐0.003DIR‐0.207‐0.118‐0.129‐0.088‐0.201‐0.166
0.158
0.287
0.195
0.008

‐0.320‐0.243‐0.235‐0.526‐0.443

FOR
0.426
0.382
‐0.149‐0.156‐0.106

FIN
0.319
0.220
‐0.0140.059‐0.223
0.250

0.281
0.104
0.496
0.578

0.184
0.315
0.321

LOG_K/L
0.048
0.042‐0.2380.283‐0.090
0.084
0.171
0.163
0.112

LOG_SALES
0.537
0.499
‐0.0430.178‐0.233
0.484
0.297
0.197

LOG_RDE
0.717
0.558‐0.010‐0.019‐0.182
0.564
0.305
0.090
0.639

0.625

注）右上三角行列が Pearson 相関，左下三角行列が Spearman 相関。

2.

出願特許数の実証結果（IV）で，また(2)式についてポアソン回帰と

表 5 は出願特許数についての分析モデルである(1)式を最小二乗法（OLS）と操作変数法
表5
モデル

OLS

従属変数
ONUFPL
DE
DIR
FOR
FIN
LOG_K/L
LOG_SALESLOG_RDE
Constant
Year fixed effects
Industy fixed effectObservations
2

Adj.R

LOG_PATENT
係数とt値
VIF
‐0.457**1.19(‐2.079)‐0.0103
1.38(‐1.098)‐0.574***1.22(‐2.578)‐0.1101.97(‐1.264)0.230***
1.34(3.861)0.01322.12(0.440)0.414***
4.31(13.05)0.574***
4.48(21.87)‐3.452***(‐13.86)
YES
YES
3,869
0.712

負の二項分布回帰を行なった実証結果を表示している。

出願特許数の実証結果
IV

ポアソン回帰LOG_PATENT
係数とt値
1.03
‐0.341‐0.008(‐0.785)‐0.365(‐0.768)‐0.0293(‐0.160)
0.244***‐3.6260.056‐0.6210.403***‐10.750.574***‐21.56‐3.493***(‐13.21)
YES
YES
3,869

PATENT
係数とz値‐2.196***(‐3.701)‐0.039(‐1.403)‐0.252(‐0.344)‐0.202(‐0.989)0.447***(2.883)‐0.0936(‐1.254)0.914***(10.20)1.227***(15.27)‐7.470***(‐12.92)
YES
YES
3,869

0.708

0.806

0.127

0.087

0.12

0.806
13.11***
13.11***

0.127
6.26**
6.26**

0.087
9.11***
9.11***

2

Pseudo R
F test (β1=β2)
χ2 (β1=β2)
Wald tet of exogeneity
Prob > ch2

4.15**

負の二項分布 負の二項分布
回帰
回帰
NB1
NB2
PATENTPATENT
係数とz値
係数とz値‐1.115**‐1.450***(‐2.504)(‐3.095)
0.005‐0.034*(0.210)(‐1.664)‐0.663‐0.529(‐1.446)(‐1.350)
0.035‐0.366*(0.195)(‐1.842)0.542***
0.124(4.356)(0.998)0.114‐0.061(1.578)(‐1.051)
1.241***
0.826***(15.24)(14.51)
0.958***
1.032***(14.10)(19.39)‐8.199***‐5.102***(‐13.13)(‐13.06)
YES
YES
YES
YES
3,869
3,869

0.243
0.622

注）括弧内の値は，OLS と IV ではロバスト t 値であり，ポアソン回帰と負の二項分布回帰ではロバス
ト z 値である。また***，**，*はそれぞれ 1%水準，5%水準，10%水準で有意であることを指す。

169

(1)式を最小二乗法で推定した VIF を見ると，給付に係る負債（ONUFPL）の係数がより小

いずれも 10 未満であり，多重共線性は発生しさいことが確認された。このことは，有利子負ていない。また操作変数法（IV）(5)の推定では，

債よりも退職給付に係る負債の方がより出願

内生変数の外生性に関する Wu-Hausuman 検

特許数を削減する傾向があることを意味する。

定から(1)式で内生性がないという帰無仮説がガバナンスをめぐるコントロール変数では，受容される。したがって，操作変数法による分DIR が最小二乗法で統計的に有意なマイナス

析ではなく，最小二乗法による推定が妥当であに，FOR の係数は負の二項分布回帰の NB2 だ

るといえる。ただし，この結論は操作変数法でけで有意なマイナスで，FIN の係数は負の二項

分析しなければ得られないので，分析結果を提分布回帰の NB2 以外で有意なプラスになって示する。以上より，出願特許数をめぐる実証結いる。これらの結果は，金融機関の持ち株が増果では，操作変数法の結果については記述しな加すれば，イノベーションが促進されることをい。

示唆しているといえる。LOG_K/L は全てのモデ

全てのモデルで，退職給付に係る負債

ルで統計的に有意ではない。また LOG_SALES（ONUFPL）の係数は統計的に有意なマイナと LOG_RDE の係数は全てのモデルで，有意スである。このことは，退職給付に係る負債がなプラスである。これらの結果は，売上高や研大きいほど，出願特許数が少なくなることを示

究開発費が大きくなるほど，出願特許数が増加

唆し，仮説 1 と整合的である。

することを意味しており，事前の予想と整合的

コントロール変数の負債比率（DE）の係数である。

は，負の二項分布回帰の NB2 でだけで統計的

表 6 は，出願特許数についての分析についてに有意なマイナスである。このことは，負債比

ポアソン回帰と負の二項分布回帰を比較した率が大きいほど出願特許数が少なくなり，負債結果を表している。対数尤度は負の二項分布回によってイノベーションが阻害されているこ

帰が大きく，AIC と BIC は共に負の二項分布とを示唆する。ただし，退職給付に係る負債回帰が小さくなっている。このことは，ポアソ（ONUFPL）と負債比率（DE）の係数が同じ

ン回帰よりも，負の二項分布回帰の方が適切でであるか検定した結果，全てのモデルで両者のあることを示唆する。

間に差が無いという帰無仮説が棄却され，退職
表6

ポアソン回帰と負の二項分布回帰の比較：出願特許数

対数尤度
AIC
BIC

ポアソン回帰負の二項分布回帰‐145,468‐21,329
291,02942,751
291,31743,045

出願特許数に関する以上の分析から，退職給ベーション活動が消極化しているのである。ま付に係る負債が大きいほど，出願特許数が少なた退職給付に係る負債と同じく，有利子負債もくなっていることが示唆され，仮説 1 が支持さ債権として保護されるものの，有利子負債が出れる。いいかえれば，退職給付に係る負債が大

願特許数を減少する傾向は限定的であり，退職

きいほど，特許の出願数という観点からはイノ給付に係る負債の方が出願特許数を減少させ170

退職給付に係る負債とイノベーション－出願特許数と被引用特許数である(3)式を最小二乗法（OLS）と操作変数法

る傾向が強いことが明らかになった。

（IV）で推定し，また(4)式についてポアソン回

3.

被引用特許数の実証結果

帰と負の二項分布回帰を行なった実証結果を

表 7 は被引用特許数についての分析モデル
表7
モデル

被引用特許数の実証結果
IV

ポアソン回帰LOG_CITED
係数とt値
0.868
‐0.253‐0.009(‐0.839)‐0.586(‐1.085)
0.0318‐0.1510.224***‐2.9330.0547‐0.5370.383***‐9.5510.580***‐23.05‐2.149***(‐9.570)
YES
YES
3,607

CITED
係数とz値
‐1.943***(‐3.362)‐0.041*(‐1.717)0.234(0.313)0.473**(2.229)0.216(1.435)0.001(0.00899)
0.963***(11.87)
1.166***(17.16)‐4.513***(‐9.583)
YES
YES
3,607

OLS

従属変数
ONUFPL
DE
DIR
FOR
FIN
LOG_K/L
LOG_SALESLOG_RDE
Constant
Year fixed effects
Industy fixed effectObservations
2

Adj.R

示している。

LOG_CITED
係数とt値
VIF‐0.460**1.19(‐1.968)‐0.01091.37(‐1.131)‐0.773***1.22(‐3.037)‐0.0429
1.93(‐0.462)0.209***
1.35(3.222)0.01642.12(0.514)0.394***
4.24(12.78)0.580***
4.33(23.23)‐2.103***(‐11.24)
YES
YES
3,607
0.681

0.682

0.817

0.105

0.070

0.07

0.817
10.62***
10.62***

0.105
5.08**
5.08**

0.070
4.90**
4.90**

2

Pseudo R
F test (β1=β2)
χ2 (β1=β2)
Wald tet of exogeneity
Prob > ch2

3.70*

負の二項分布 負の二項分布
回帰
回帰
NB1
NB2
CITED
CITED
係数とz値
係数とz値
‐0.997**‐1.153**(‐2.288)(‐2.270)‐0.012‐0.028(‐0.584)(‐1.247)‐0.514‐0.676(‐0.973)(‐1.539)
0.247
0.037
(1.387)(0.152)0.519***‐0.043(4.066)(‐0.312)
0.087
0.020
(1.350)(0.317)1.073***
0.859***(15.65)(14.60)1.086***
0.953***(19.21)(17.43)‐4.805***‐2.405***(‐10.61)(‐6.947)
YES
YES
YES
YES
3,607
3,607

0.152
0.697

注）括弧内の値は，OLS と IV ではロバスト t 値であり，ポアソン回帰と負の二項分布回帰ではロバス
ト z 値である。また***，**，*はそれぞれ 1%水準，5%水準，10%水準で有意であることを指す。

(3)式を最小二乗法（OLS）で推定した VIF

なく，最小二乗法による推定が適切である。こを見ると，いずれも 10 未満であり，多重共線れ以降の引用特許数をめぐる実証結果では，操性は発生していない。また操作変数法（IV）の

作変数法の結果については述べない。

推定では，内生変数の外生性に関する Wu-

全てのモデルで，退職給付に係る負債

Hausuman 検定から(1)式で内生性がないとい（ONUFPL）の係数は統計的に有意なマイナ

う帰無仮説が受容される。したがって出願特許スとなっている。このことは，退職給付に係る数をめぐる検証と同じように，操作変数法では負債が大きいほど，被引用特許数が少なくなる171

ことを意味し，仮説 2 と整合的である。

乗法と負の二項分布回帰の NB1 で有意なプラ

コントロール変数の負債比率（DE）の係数

スになっている。この結果からは，役員持ち株

は，ポアソン回帰においてのみ有意なマイナス

比率が多ければ被引用特許数が減少し，外国人である。負債比率が大きいほど，引用特許数が持ち株比率と金融機関持ち株比率が多くなる

少なくなり，負債によってイノベーションが阻と被引用特許数が増加しているといえる。

害されていることを示唆する。ただし，退職給

LOG_K/L は全てのモデルで統計的に有意で付に係る負債（ONUFPL）と負債比率（DE）はない。一方，LOG_SALES と LOG_RDE のの係数が同じであるか検定した結果，全てのモ係数は全てのモデルで，統計的に有意なプラスデルで両者の間に差が無いという帰無仮説がであり，事前の予想と整合的である。

棄却され，退職給付に係る負債（ONUFPL）

また表 8 は，被引用特許数についての分析にの係数がより小さいことがわかった。出願特許

おけるポアソン回帰と負の二項分布回帰を比数をめぐる検定と同様に，有利子負債よりも退較した結果を表している。対数尤度は負の二項

職給付に係る負債の方がより引用特許数を削

分布回帰が大きく，AIC と BIC は共に負の二減する傾向があることを意味する。

項分布回帰がポアソン回帰よりも小さい。このコントロール変数については，DIR は最小二結果は，出願特許数の分析と同様に被引用特許

乗法だけで統計的に有意なマイナスに，FOR数についても，ポアソン回帰よりも，負の二項はポアソン回帰だけでプラスに，FIN は最小二分布回帰の方が適切であることを示している。

表8

ポアソン回帰と負の二項分布回帰の比較：被引用特許数

対数尤度
AIC
BIC

ポアソン回帰負の二項分布回帰‐359,274‐23,753
718,635
47,595
718,901
47,867

被引用特許数をめぐるこれらの分析結果より，退職給付に係る負債が大きいほど，被引用

Ⅵ

おわりに

特許数が少なくなっていることを示唆し，仮説

本研究では，退職給付に係る負債がイノベー

2 が支持される。すなわち，退職給付に係る負ションに対して与える影響について実証分析

債が大きいほど，引用される特許数という観点を行うために，出願特許数と被引用特許数に焦からもイノベーション活動が消極化している点を当てて検証を行った。この論点を解明するのである。また，有利子負債によって被引用特ために，最小二乗法の他に，ポアソン回帰や負許数が減少する傾向は部分的にしか確認されの二項分布回帰，操作変数法などによって推定ず，そのような傾向があるとしても退職給付にした。

係る負債が被引用特許数を減らす効果の方が強いことがわかった。

一連の分析より，次の 2 点が明らかになった。1 つは，退職給付に係る負債が大きいほど，出願特許数や被引用特許数が少なくなるということである。つまり，退職給付に係る負債，
すなわち内部負債が大きいほど，企業のイノベ

172

退職給付に係る負債とイノベーション－出願特許数と被引用特許数

ーションの質が低下することを示唆する。
いま 1 つは，外部からの負債である有利子負とにつながるため，出願特許数や被引用特許数
が少なくなる可能性がある。

債がイノベーションを阻害する傾向はほとん

第 3 に，倒産手続きにおいて債権者が強く保ど確認されず，有利子負債が阻害するとして護されるほど，イノベーションが阻害され，一も，内部負債である退職給付に係る負債がイノ

方，倒産手続きにおいて債務者に有利な場合，ベーションの質を低下させる影響と比較する

イノベーションが活発化されることを示したと，その影響は限定的であるいうことである。

Acharya and Subramanian［2009］との整合

つまり，退職給付に係る負債も有利子負債も負性である。日本では確定給付企業年金法によっ債であるものの，イノベーションに与える影響て，債権者である退職給付債務が強く保護されは異なるのである。

ており，債務者である企業にとっては不利であこうした結果は，少なくとも 3 つの分野の先る。本研究で得られた実証結果は，Acharya

行研究の結果と首尾一貫，あるいは関連していand Subramanian［2009］の実証研究と整合る。

的であるといえる。

第 1 に，リスク・テイクをめぐる先行研究で本研究の結果は，退職給付に係る負債が日本ある。Acharya, et al.［2011］では国際比較を企業のイノベーションを抑止する一つの要因

行い，日本企業のリスク・テイクが比較対象国であることを示唆している。いいかえれば，退の中で最も低いことを報告している(6)。そのう

職給付に係る負債が小さくなれば，イノベーシ

えで，債権者保護が強い場合に，リスク・テイ

ョン活動が積極的になるであろう。退職給付にクが消極的になることを報告している。また野係る負債は年金資産と退職給付債務の差額と間［2015］は日本企業を対象にして退職給付にして貸借対照表に計上されたものであるので，係る負債とリスク・テイクとの関連を分析し，年金資産の収益の向上などが退職給付に係る退職給付に係る負債が大きい企業ほど，リス

負債の減少につながる。また確定給付年金から

ク・テイクに消極的になること，退職給付に係

確定拠出年金への移行も，こうした効果をもたる負債は借入金や社債などの金融負債よりもらすと考えられる。確定給付年金から確定拠出

リスク・テイクの抑制効果があることを示す実年金への移行により，企業のイノベーションや証結果を見いだしている。本研究の結果は，出

リスク・テイクにどのような変化が生じるかに願特許数と被引用特許数という観点から考察

ついては今後の解明が期待される。

しても，内部負債である退職給付に係る負債にこれに加えて，本研究にもいくつか課題があ

よってリスク・テイクが低下していることを示る。例えば，本研究では特許の質を測定する方唆している。

法として，出願特許数や被引用特許数を用いた

第 2 に，退職給付に係る負債が大きいほど，が，これらは企業のイノベーション活動を一側

赤字回避のために R&D 投資を削減する傾向が面から測ったに過ぎない。企業が出願する特許

高まることを示した野間［2016］とも密接な関を産業ごとに分類し，特許の集中度によってイ連があると考えられる。つまり，退職給付に係

ノベーションを捉えることも可能である。こうる負債が多額であるほど，R&D を削減するこ

した点については，今後の研究課題としたい。

173

注（1）本研究は，国際会計研究学会第 34 回研究大会（青山学院大学）における自由論題報告に加筆・修正を加えたものである。本報告に対して，司会の吉田智也先生（中央大学）に加えて，成丘浩一先生（専修大学）より貴重なご指摘やご示唆をいただいた。また平成 29 年度科学研究費助成事業（学術研究助成基金助成金）
（基盤研
究（B））
（課題番号：16H03653）の支援を受けている。ここに記して深く感謝したい。
（2）日本における特許をめぐる包括的な実証分析については，例えば山田［2009］を参照。
（3）ただし，優先的更生債権に分類された 3 分の 2が他の取引債権に比べて優先的に支払われるかという点については，法律的には不明確である。
例えば，JAL は 2010 年 1 月に会社更正法を申請したが，金融機関の債権は約 87.5%（5,125億円）がカットされたのに対して，未積立の退職給付に係る負債がカットされた比率は 53%であった。JAL の事例は，年金債権者の権利が強く保護されていることを示唆する。
（4）VIF の値が 10 を超えていれば，多重共線性が発生していると考えられる。
（5）内生性検定については，北村［2009］を参照。
（6）Acharya, et al.［2011］の 155 頁の Table2 を参照。Table2 では，産業修正済み ROA の標準偏差と同一産業における M＆A の比率という 2つの指標で，各国企業のリスクを測定している。
日本企業は産業修正済み ROA の標準偏差が比較企業の中で最も低い。

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