経営財務研究■論

Vol.40No.1・2（2020.12）

文

地域銀行のキャッシュ・フロー見積法による引当が貸倒引当金に及ぼす影響
梅澤俊浩（龍谷大学）
要旨

本研究は，日本の地域銀行を分析対象として，要管理先と破綻懸念先に対するキャッシュ・フロー
見積法による引当がそれらの貸倒引当率に及ぼす影響の分析を行った。分析結果は，要管理先について，
キャッシュ・フロー見積法による引当の実施銀行は，その非実施銀行に比して，貸倒引当率が高いことを示唆している。よって，要管理先に対するキャッシュ・フロー見積法による引当は，一般貸倒引
当金の適時性の向上に寄与すると考えられる。
キーワード：地域銀行，貸倒引当金，総括引当法，個別引当法，キャッシュ・フロー見積法

１

はじめに

銀行の流動性供給者，かつ，効率的な資源配分者としての役割は，銀行の貸借対照表を特殊なものにしている（例えば，Bushman, 2016）。そのため，投資家，預金者や監督当局といった利害関係者は，資産内容の実態を正確かつ客観的に示す貸借対照表が開示されることを求めている。しかし，銀行は，金融仲介機能を発揮することによって，不透明かつ検証可能性の乏しいリスクを負担しているため，銀行の貸借対照表上の資産価値の透明性は低いものとならざるを得ない（例えば，Rajan, 1998; Boot,
2000; Bushman, 2016）。そこで，銀行は，情報生産機能と分散投資を通じて，与信ポートフォリオのリスクの削減を行っているが，それでも残るリスクについては，銀行自らが総与信に対して資産査定を実施し，信用リスクに見合う貸倒引当金を算定することとなっている。
日本の貸倒引当金は，主として一般貸倒引当金と個別貸倒引当金から構成されている。一般貸倒引
当金は，信用リスクが僅少な債務者を対象にして，貸倒実績率等を使って，総括的に算定がなされる。
他方で，個別貸倒引当金は，信用リスクが顕在化した債務者を対象にして，債務者別に算定がなされる。そして，それらの合計額が貸倒引当金として貸借対照表に表示される。しかし，もし貸倒引当金がキャッシュ・フローの回収可能性の悪化という経済実態を捉えていなければ，貸借対照表は資産内容の実態を正確かつ客観的に示すことができない。よって，銀行において適時適切な引当が行われているかは検討すべき課題である。
本研究の問題意識は，キャッシュ・フロー見積法 1）による引当が貸倒引当金を増加させるか否かで24

地域銀行のキャッシュ・フロー見積法による引当が貸倒引当金に及ぼす影響ある。地域銀行の要管理先に対する標準的な引当方法は貸倒実績率法である。しかし，要管理先に対する貸倒実績率法による引当は，特に，景気後退局面において，少なすぎて遅すぎるという問題を抱えている。日本では，2000 年度（2001 年 3 月期）から，要管理先と破綻懸念先の大口債務者に対してキャッシュ・フロー見積法による引当を行うことも認められている。要管理先の大口債務者に対してキャッシュ・フロー見積法による引当を行えば，要管理先に区分された段階で，将来発生する可能性の高い損失が先送りされずに計上され，貸借対照表上に貸出債権の減損が表面化されると期待される
ものの，筆者の知る限り，その引当方法が貸倒引当金に及ぼす影響の分析は行われていない。そこで，
本研究は，地域銀行を分析対象として，キャッシュ・フロー見積法による引当が貸倒引当金に及ぼす影響を分析する。
日本の自己査定と償却・引当の特徴は，自己査定の債務者区分ごとに貸倒引当金の種類と見積方法が定まっている点にある（梅澤，2018）。さらに，リスク管理債権と金融再生法開示債権によって，自己査定の債務者区分の債権額に近似する債権額が開示されている。そのため，日本の設定においては，各債務者区分の貸倒引当率（＝貸倒引当金 / 引当対象債権）を推定できる。しかし，地域銀行を対象とした先行研究（例えば，梅澤，2015; 梅澤，2016; 高須・中野，2016; 高須，2018）において，暗黙的にあるいは明示的に，要管理先と破綻懸念先に対するキャッシュ・フロー見積法による引当がそれらの貸倒引当率に及ぼす影響は考慮されていない。そこで，本研究は，キャッシュ・フロー見積法
による引当が，⑴要管理先の貸倒引当率に及ぼす影響と，⑵破綻懸念先の貸倒引当率に及ぼす影響のそれぞれを分析する。
分析結果は，要管理先について，大口債務者に対してキャッシュ・フロー見積法による引当を行っている地域銀行は，貸倒実績率法等の総括引当法による引当のみの地域銀行に比して，貸倒引当率が高い，ということを示唆している。つまり，要管理先の大口債務者に対してキャッシュ・フロー見積法による引当を行えば，要管理先に区分された段階で，将来発生する可能性の高い損失が先送りされずに計上され，貸借対照表上に貸出債権の減損が表面化される。よって，要管理先に対するキャッシュ・フロー見積法による引当は，与信ポートフォリオ内の貸出債権の減損をよりタイムリーに表面化させるという意味において，一般貸倒引当金の適時性を向上させると考えられる。
本研究の貢献は，日本の地域銀行を分析対象として，⑴要管理先と破綻懸念先に対するキャッシュ・
フロー見積法の適用・引当状況を調査し，⑵キャッシュ・フロー見積法による引当が貸倒引当率に及ぼす影響をはじめて分析した点にある。これまで特定の債務者区分に対するキャッシュ・フロー見積法による引当とその貸倒引当率の関係は明らかにされていなかった。本研究の調査結果と実証結果は将来の銀行会計の制度設計の検討に役立つことが期待される。
本論文の構成は次のとおりである。はじめに，第 2 節において日本の償却・引当制度を概説したう
えで，仮説を設定する。第 3 節においてリサーチデザインを説明し，第 4 節において分析結果を報告する。最後に，第 5 節において要約と今後の展望をまとめる。

２

日本の償却・引当制度と仮説

2.1

貸倒引当金の算定方法

日本の償却・引当制度の特徴は，債務者区分ごとに貸倒引当金の種類と引当方法が定まっている点にある（梅澤，2018）。図 1 は，与信管理と自己査定の債務者区分との対応関係を示している。⑴元25

経営財務研究Vol.40No.1・2

図１

銀行の与信管理と債務者区分との関係
債務者区分

正常先

懸念なし
キャッシュ・フローの回収可能性
懸念あり

金融支援
清算

その他要注意先
要管理先
破綻懸念先
実質破綻先・破綻先

金融再生法

正常債権

要管理債権
危険債権
破産更生等債権

引当

一般

個別

（注）１．債務者区分は自己査定の債務者区分を、金融再生法は金融再生法開示債権の区分を示している。なお、自己査定の債務者区分は非開示である一方で、金融再生法開示債権は開示が行われている。
２．引当は貸倒引当金を示しており、一般は一般貸倒引当金、個別は個別貸倒引当金である。なお、一般貸倒引当金と個別貸倒引当金については、各債務者区分の金額は開示されておらず総額のみが開示されている。
出所：筆者作成

本と利息のキャッシュ・フローの回収可能性に懸念のない債務者は「正常先」あるいは「その他要注
意先」に，⑵元本と利息のキャッシュ・フローの回収可能性に懸念のある債務者は「要管理先」ある
いは「破綻懸念先」に，⑶元本と利息のキャッシュ・フローの回収を期待できない債務者は「実質破綻先」あるいは「破綻先」にそれぞれ区分される。銀行は，信用リスクが僅少なうちは与信ポートフォ
リオで一元的に与信管理を行うが，破綻懸念先以下に下位遷移すると，デフォルトとみなして，与信ポートフォリオから分離して，別建てで個別に与信管理を行う 2）（例えば，日本銀行，2001; 日本銀
行金融機構局，2005）。
1997 年度（1998 年 3 月期）以降，与信ポートフォリオを構成する，正常先，その他要注意と要管理先については，債務者区分ごとに貸倒実績率法等の総括引当法で一般貸倒引当金を算定する。他方
で，個別に与信管理を行う破綻懸念先については，債務者ごとに，担保・保証等でカバーされていな
い未保全部分に対して，個別引当法 3）で個別貸倒引当金を算定する。また，実質破綻先・破綻先については，担保評価額まで簿価を切り下げるため，担保・保証等でカバーされていない未保全部分のすべてに対して個別貸倒引当金を設定するか，あるいは直接償却することになる（日本公認会計士協会，
1997; 全国銀行協会連合会，1998a; 金融監督庁，1999）。
金融支援を受けて要管理先あるいは破綻懸念先に区分された債務者については，今後も事業の継続が前提となっているため，適時適切なリスク管理が必要である。要管理先の与信ポートフォリオ内にはすでに減損している債務者が混在している可能性が高いと考えられる。例えば，「正常先の下位区分から要注意先上位区分にかけて残高が集中する傾向にあり，正常先の下位区分から要管理先にかけては，デフォルト率が急激に上昇するケースが多い」（日本銀行，2001）とされる。しかし，要管理先に対する標準的な引当方法は貸倒実績率法等の総括引当法である。貸倒実績率法による引当では，過去の貸倒償却等毀損額に基づいて見積もられた貸倒実績率に，当期の債権総額が乗じられることによって，与信ポートフォリオの平均的な予想損失額が算定され，その金額が一般貸倒引当金として計上される。この予想損失額は，積極的な意味を付すとすれば，「経験的な裏づけを有する額」といったところであろう。そのため，要管理先内には，債務者単位でみると，過小引当となっている債
務者が存在すると考えられる。さらに，要管理先に対する貸倒実績率法等の総括引当法による引当は，景気後退局面において，クレジット・サイクルを捕捉できない（例えば，日本銀行金融機構局，
2017）といった問題を抱えている。つまり，景気後退局面において，少なすぎて遅すぎる（too little,
26

地域銀行のキャッシュ・フロー見積法による引当が貸倒引当金に及ぼす影響

too late）のである 4）。よって，破綻懸念先以下に下位遷移して個別管理になった際にはじめて問題債
務者の引当不足が露見して，与信管理が後手に回ってしまう可能性がある（梅澤，2018）。
他方で，破綻懸念先では個別に与信管理が行われ，担保・保証等によってカバーされていない未保
全部分に対して必要と認める額が計上される 5）。その必要額の目安として，例えば，金融再生委員会（1999）は，その未保全部分に対して 70％という数値を設定している。よって，破綻懸念先について
は，債務者ごとに適時適切な引当が行われていると考えられる。

2.2

キャッシュ・フロー見積法

キャッシュ・フロー見積法とは，特定の債務者の期待キャッシュ・フローを当初約定利子率によって割り引いた回収可能額 6）と貸出債権の帳簿価額との差額（減損損失）を，当該債務者の貸倒引当金とする方法である。この貸倒引当金は「合理的かつ客観的な証拠による裏付けを有する額」といえる。
要管理先と破綻懸念先については，「金融機能の再生のための緊急措置に関する法律（以下，金融再生法）」（1998 年 10 月 16 日）を受けて，2000 年度（2001 年 3 月期）からキャッシュ・フロー見積法の適用が容認されていた（日本公認会計士協会，1999）が，実際の適用は細則がなかったこともあって限定的であった（日本銀行，2003）。主要行では東京三菱銀行と三菱信託銀行，地域銀行では横浜銀行が，2000 年度からキャッシュ・フロー見積法を適用している。その後，「金融再生プログラム―主要行の不良債権問題解決を通じた経済再生―」（金融庁，2002）を受けて，会計基準設定者と監督当局の双方において細則が整備されている（日本公認会計士協会，2003abc; 金融庁，2003）。2002 年度
（2003 年 3 月期）から，主要行については要管理先と破綻懸念先の両方に対して原則的に適用されている一方で，中小・地域金融機関の適用は任意とされている 7）。
2.1 の議論を踏まえると，キャッシュ・フロー見積法は，破綻懸念先よりも，要管理先に対して効果を発揮すると考えられる。要管理先では，総括引当法によって，与信ポートフォリオの平均的な予想損失額が算定されるため，債務者単位でみると，過小引当となっている債務者が存在すると考えられる。そこで，要管理先に対してキャッシュ・フロー見積法が適用されると，各銀行が定める償却・引当方針に該当する大口債務者の要管理先への下位遷移が個別管理と減損測定のトリガーとなり，
キャッシュ・フロー見積法によって当該大口債務者の減損損失が測定される。このように，要管理先の段階（減損の発生時点）で，当該大口債務者の減損損失に見合う額を引き当てておけば，当該大口債務者が破綻懸念先に下位遷移しても，そのときになってはじめて大口の問題債務者の引当不足が露見するという事態を回避できる。よって，要管理先に対するキャッシュ・フロー見積法の適用は，要管理先に区分された段階で，将来発生する可能性が高い損失を先送りせずに計上し（例えば，田中，
1995; 田中，1997），貸借対照表上に貸出債権の減損をよりタイムリーに表面化させると期待される。
他方で，破綻懸念先では，キャッシュ・フロー見積法を適用しなくても，担保・保証等によってカバーされていない未保全部分に対して必要と認める額が計上されるため，債務者ごとに適時適切な引当が行われていると考えられる。そのため，破綻懸念先に対してキャッシュ・フロー見積法を適用す
る効果については，要管理先ほど明確に予測することはできない。
2002 年度の適用初年度に，主要行の要管理先の貸倒引当率が大幅に高まった（例えば，日本経済新聞，2003a）ことから，キャッシュ・フロー見積法の適用は貸倒引当率の増加に寄与したとの解釈もある（例えば，宮内，2015）。しかし，梅澤（2018）によると，2000 年度から適用していた東京三菱銀
行と三菱信託銀行の要管理先の貸倒引当率についても，2002 年度に上昇がみられる。また，破綻懸
27

経営財務研究Vol.40No.1・2

念先について，東京三菱銀行の貸倒引当率は上昇している一方で，三菱信託銀行の貸倒引当率は低下している。そのため，これらの主要行の事例から，
要管理先と破綻懸念先の両方について，キャッシュ・
フロー見積法の適用は貸倒引当率の上昇に寄与する，と結論付けることはできない 8）。よって，キャッシュ・フロー見積法による引当が貸倒引当金に及ぼす影響は実証すべき課題である。

2.3

地域銀行のキャッシュ・フロー見積法の適用・引当状況

中小・地域金融機関については，実質的に自己査定と償却・引当の厳格化は猶予されたかたちになっており，キャッシュ・フロー見積法の適用は任意とされている 9）。しかし，地域銀行のキャッシュ・
フロー見積法の適用に関する統計やデータベースが存在しない 10）ため，⑴実際の適用状況と，⑵その適用が貸倒引当金に及ぼす影響については明らかにされていない。そこで，各地域銀行の有価証券報告書の【重要な会計方針】の「引当金の計上基準」の記載内容に基づいて，キャッシュ・フロー見積法の適用状況の調査を行った。表 1 は，有価証券報告書の【重要な会計方針】において，要管理先
あるいは破綻懸念先に対して「キャッシュ・フロー見積法により引き当てている」という旨の記載が初めて記載された年度を示している。表 1 をみると，キャッシュ・フロー見積法の適用行数は増加傾向にある。要管理先と破綻懸念先の両方を同じ年度に適用した地域銀行が 31 行，はじめに一方を適用してからその翌年度以降にもう一方も適用した地域銀行が 6 行ある。残りの 15 行はいずれか一方のみを適用しており，合計すると 2016 年度までの適用行数は 52 行である。
キャッシュ・フロー見積法の適用銀行は，毎期，キャッシュ・フロー見積法によって引当を行っていると想定される。しかし，適用行の【重要な会計方針】において，「キャッシュ・フロー見積法に
表１
適用
銀行名
初年度
2000 横浜
2002 千葉
2002 近畿大阪
2002 福岡
2002 鹿児島
2002 富山第一2003 八千代2003 岩手
2003 第四2003 広島
2003 大分
2003 沖縄
2003 茨城2003 高知
2003 福岡シティ
2004 八十二2004 三重
2004 泉州
2004 高知
2004 西日本シティ

地域銀行のキャッシュ・フロー見積法の適用状況

適用先
Both
Both
Both
Both
要管理先
Both
要管理先
要管理先
Both
要管理先
Both
Both
要管理先
要管理先
要管理先
Both
Both
要管理先
破綻懸念先
Both

適用
初年度
2005
2005
2005
2005
2005
2005
2005
2006
2006
2007
2007
2007
2007
2007
2008
2008
2009
2009
2010
2010

銀行名

適用先

八千代
破綻懸念先
群馬
要管理先
山梨中央
要管理先
京都
破綻懸念先
四国
要管理先
中京
Both
福岡中央
Both
福井
Both
熊本ファミリー Both
十六
破綻懸念先
山陰合同
Both
親和
Both
神奈川
破綻懸念先
長崎
Both
北國
破綻懸念先
十八
要管理先
スルガ
Both
神奈川
要管理先
みちのく
要管理先
北日本
Both

適用
初年度
2011
2011
2011
2011
2012
2012
2012
2012
2013
2013
2013
2013
2013
2013
2013
2013
2015
2016

銀行名
静岡
京都
大光
南日本
七十七
東京都民
広島
東日本
北海道
秋田
常陽
北陸
十六
中国
福島
豊和
福邦
東和

適用先
Both
要管理先
Both
Both
Both
Both
破綻懸念先
Both
Both
破綻懸念先
Both
Both
要管理先
Both
要管理先
Both
破綻懸念先
破綻懸念先

（注）Both は要管理先と破綻懸念先の両方に対してキャッシュ・フロー見積法を適用していることを示している。
出所：各行の有価証券報告書に基づいて筆者作成

28

地域銀行のキャッシュ・フロー見積法による引当が貸倒引当金に及ぼす影響

より引き当てている」という旨の記載が一時的にない場合や複数年度連続して記載されていない場合がある。その理由は記されていなかったが，唯一の例外として，長崎銀行の 2007 年度の有価証券報
告書には，「キャッシュ・フロー見積法により引き当てることとしておりますが，当事業年度は該当ありません。
」と記載されている。このことから，キャッシュ・フロー見積法を適用していても，実際には，該当する融資先 11）が存在しなければ，キャッシュ・フロー見積法による引当は行われないことが明らかとなった。キャッシュ・フロー見積法を適用した銀行は必ずそれによる引当を行っていると想定されていたため，これは想定外の結果であった。そこで，本研究は，【重要な会計方針】において，要管理先（破綻懸念先）について「キャッシュ・フロー見積法により引き当てている」という旨の記載がある場合のみを，「キャッシュ・フロー見積法による引当」が行われているものとみなして，「キャッシュ・フロー見積法による引当」が貸倒引当金に及ぼす影響を検証する。

2.4

仮

説

本研究の問題意識は，要管理先（破綻懸念先）について，キャッシュ・フロー見積法による引当が，そうでないときに比して，その貸倒引当金に影響を及ぼすか否かである。2.3 の議論に基づくと，要管理先について，キャッシュ・フロー見積法による引当は貸倒引当金を増加させると予測される。他方で，破綻懸念先に対するキャッシュ・フロー見積法による引当の効果について，要管理先ほど明確に予測することはできないものの，キャッシュ・フロー見積法の機能を明らかにするためには，要管理先と破綻懸念先の両方について分析を行う必要があると考えられる。
また，資産査定と償却・引当の結果は，公認会計士による外部監査を経て，金融庁の金融検査によってその正確性が評定される。
「預金等受入金融機関に係る検査マニュアル」（以下，金融検査マニュア
ル）によると，キャッシュ・フロー見積法による事前の算定額と事後的な実現額の比較を行うバックテストや，キャッシュ・フロー見積法による算定額と貸倒実績率法による算定額との比較も行うこと
によって，貸倒引当金の総額の適切性を検証することとなっている。そのため，よほどの合理性がな
い限り，キャッシュ・フロー見積法による算定額は，それ以外の引当方法による算定額と同等かそれ以上である（例えば，間下，2003）と考えられる 12）。よって，本研究は，要管理先と破綻懸念先について，次の帰無仮説を設定する。
仮説1：要管理先について，キャッシュ・フロー見積法による引当を行っている地域銀行とそれ以外の地域銀行の貸倒引当率は等しい。
仮説2：破綻懸念先について，キャッシュ・フロー見積法による引当を行っている地域銀行とそれ以外の地域銀行の貸倒引当率は等しい。

３

リサーチデザイン

3.1

実証モデル

本研究は，要管理先と破綻懸念先の貸倒引当率に焦点を当てるため，貸倒引当金繰入額（フロー）ではなく，貸倒引当金（ストック）の実証モデルを構築して分析を行う。自己査定の各債務者区分の29

経営財務研究Vol.40No.1・2

債権額は非開示であるため，本研究は，図 1 に基づいて，自己査定の債権額の代理変数として，金融再生法開示債権を採用する。自己査定の「正常先・その他要注意先」，「要管理先」，「破綻懸念先」，「実
質破綻先・破綻先」はそれぞれ金融再生法開示債権の「正常債権（NPL0it）」，「要管理債権（NPL1it）」，「危険債権（NPL2it）」，「破産更生等債権（NPL3it）」に対応する。そのため，一般貸倒引当金モデルは，⑴式のように，一般貸倒引当金（GLLAit）を被説明変数，正常債権（NPL0it）および要管理債権（NPL1it）
を説明変数とする線型関数として記述される。NPL0it の係数は正常先・その他要注意先の貸倒引当率に，NPL1it の係数は要管理先の貸倒引当率に相当する 13）。他方で，個別貸倒引当金モデルは，⑵式のように，個別貸倒引当金（SLLAit）を被説明変数，危険債権（NPL2it）と破産更生等債権（NPL3it）を説明変数とする線型関数として記述される。NPL2it の係数は破綻懸念先の貸倒引当率，NPL3it の係数
は実質破綻先・破綻先の貸倒引当率に相当する。
本研究は，有価証券報告書の【重要な会計方針】において，要管理先（破綻懸念先）について「キャッシュ・フロー見積法により引き当てている」という旨の記載がある場合には 1，その旨の記載がない
場合には 0 をとる CFM1（CFM2を採用する 14）。本研究の目的は，キャッシュ・フロー見積法によ
it
it）
る引当が，
⑴式の NPL1it の係数と⑵式の NPL2it の係数に及ぼす影響を分析することである。そのため，⑴式には NPL1it と CFM1it の交差項（NPL1it × CFM1it）を，⑵式には NPL2it と CFM2it の交差項（NPL2it× CFM2it）を含めている。NPL1it × CFM1（NPL2の係数が有意に正であれば，要管理先（破itit × CFM2it）綻懸念先）について，キャッシュ・フロー見積法による引当を行っている銀行は，それによる引当を行っていない銀行に比して，貸倒引当率が高い，ということを示唆している。なお，本研究は，交差項の係数によってキャッシュ・フロー見積法による引当が貸倒引当率に及ぼす影響を測定する設計となっているため，CFM1it の係数と CFM2it の係数については明確な予測を行うことはできない。
GLLAit=α0+α1NPL0it+α2NPL1it+α3CFM1it+α4NPL1it×CFM1it+α5NPL2it+α6NPL3it+α7COLLit+α8SIZEit-1+α9 BUFit-1+εit⑴

SLLAit=β0+β1NPL2it+β2CFM2it+β3NPL2it×CFM2it+β4NPL3it+β5NPL0it+β6NPL1it+γ7COLLit+β8SIZEit-1+β9BUFit-1+εit⑵

さらに，与信ポートフォリオの構成をコントロールするために，⑴式には NPL2it および NPL3it を，⑵式には NPL0it および NPL1it を含める 15）（梅澤 , 2016）。⑴式と⑵式において，NPL0it の係数については明確な予測を行うことはできないが，NPL1it，NPL2it と NPL3it の係数はいずれも正と予測される。
また，⑴式と⑵式に共通のコントロール変数として，まず，担保・保証等（COLLit）を含めている 16）（高須・中野，2016）。COLLit の係数は負と予測される。次に，規模の影響をコントロールするために期首の総資産の自然対数（SIZEit-1）を採用する。なお，SIZEit-1 の係数については明確な予測を行うことはできない。最後に，財務の健全性の指標として，資本バッファー（BUFit-1）を採用する。BUFit-1 は期首の規制自己資本比率から最低所要自己資本比率（国際基準行は 0.08，国内基準行は 0.04）を差し引いている。自己資本比率の低い銀行の経営者は，自己資本比率を高めるために，一般貸倒引当金繰
入額を増加させるインセンティブを持つとされる 17）（例えば，梅澤，2016）。そのため，BUFit-1 の係数は，⑴式では負と予測されるが，⑵式では明確な予測を行うことはできない。
これらの変数の詳細な定義は表 2 にまとめてある。なお，本研究は，⑴式と⑵式をそれぞれ
Pooled 回帰モデル，固定効果モデルと変量効果モデルによって推定 18）したうえで，F 検定，SarganHansen 検定 19），Breusch-Pagan 検定によって，モデルの優先順位を決定する。

30

地域銀行のキャッシュ・フロー見積法による引当が貸倒引当金に及ぼす影響

表２
VARIABLES
APP1it（APP2it）
CFM1it（CFM2it）
GLLAitSLLAit
LLAit
NPL0it
NPL1itNPL2it
NPL3it
COLLit
BUFit-1
SIZEit-1
COSTit-1
LANDit-1
PCODit-1

変数表

定義
有価証券報告書の【重要な会計方針】において，要管理先（破綻懸念先）に対して「キャッシュ・フ
ロー見積法により引き当てている」旨の記載があれば，それ以降の年度はすべて 1，そうでなければ 0をとるダミー変数
有価証券報告書の【重要な会計方針】において，要管理先（破綻懸念先）について「キャッシュ・フロー
見積法により引き当てている」旨の記載があれば 1，そうでなければ 0 をとるダミー変数
一般貸倒引当金
個別貸倒引当金
貸倒引当金
金融再生法に基づいて開示された正常債権
金融再生法に基づいて開示された要管理債権
金融再生法に基づいて開示された危険債権
金融再生法に基づいて開示された破産更生等債権
金融再生法に基づいて開示された担保・保証等
規制自己資本比率－最低所要資本比率（国際基準行の場合は 0.08，国内基準行の場合は 0.04）
総資産の自然対数
銀行の保有株式の評価方法が低価法と原価法の選択制となった 1997 年度から 2000 年度までに，原価法を選択していれば 1，そうでなければ 0 をとるダミー変数
1997 年度から 2001 年度までに，土地再評価法に基づいて土地の再評価を行っていれば 1，そうでなけ
れば 0 をとるダミー変数
1998 年度以降の有価証券報告書の【重要な会計方針】において，実質破綻先・破綻先について直接償却している旨の記載があれば 1，そうでなければ 0 をとるダミー変数（注）BUFit-1，SIZEit-1 と各ダミー変数を除いて，各変数は t-1 期の総資産でデフレートしている。

3.2

セレクションモデル

本研究の分析では，自己選択バイアスという内生性の問題が生じる可能性がある。そこで，本研究は，頑健性テストとして，Heckman（1976; 1979）に基づいて，二段階推定を行う。第一段階で，キャッシュ・フロー見積法による引当の実施の有無を示すダミー変数（CFM1it あるいは CFM2it）を被説明変数とするセレクションモデル⑶式をプロビット推定し，逆ミルズ比（Inverse Mills Ratio: IMRit）を得る。そして，第二段階で，一般貸倒引当金モデル⑴式および個別貸倒引当金モデル⑵式の説明変数にIMRit に含めて，最小二乗推定する。もし IMRit の係数＝ 0 という帰無仮説が棄却できなければ，内生性の問題は起きていないこととなる。
⑶式は第一段階のセレクションモデルであり，プロビット推定を行う 20）。⑶式には，Wooldridge（2006）と Lennox et al.（2012）を参考にして，⑴式と⑵式の説明変数をすべて t-1 期の変数として含めている 21）。規模が大きいほど，財務の健全性が高いほど，キャッシュ・フロー見積法を適用すると考えられるため，SIZEit-1 と BUFit-1 の係数は正と予測される。また，不良債権比率が低いほど，キャッシュ・フロー見積法を適用すると考えられるため，NPL0it-1 の係数は正と予測されるが，NPL1it-1，
NPL2it-1 と NPL3it-1 の各係数については明確な予測を行うことはできない。また，COLLit-1 の係数についても明確な予測を行うことはできない。
CFM1（or
CFM2it）=γ0+γ1NPL0it-1+γ2NPL1it-1+γ3NPL2it-1+γ4NPL3it-1+γ5COLLit-1+γ6SIZEit-1
it+γ7BUFit-1+γ8 COSTit-1+γ9LANDit-1+γ10PCODit-1+εit⑶

さらに，⑶式には COSTit-1，LANDit-1 と PCODit-1 も含めているが，これらの変数は第二段階の実証モデル⑴式と⑵式には含まれない除外変数である。つまり，COSTit-1，LANDit-1 と PCODit-1 は，第一段階のセレクションモデルを通じてのみ第二段階の実証モデルに影響を及ぼすと考えられるため，⑴31経営財務研究Vol.40No.1・2式と⑵式から除外されている。ここで，COSTit-1，LANDit-1 と PCODit-1 は銀行に対して実施された猶予政策（forbearance policy）22）を受け入れていれば 1，受け入れていなければ 0 をとるダミー変数である。まず，COSTit-1 は保有株式の評価方法を原価法に変更していれば 1，それ以外は 0 をとるダミー変数である。銀行の保有株式の評価方法は，従来は低価法であったが，1997 年度（1998 年 3 月期）
から 2000 年度（2001 年 3 月期）まで低価法と原価法の選択制に変更されていた。原価法への変更は，
強制評価減を回避できたり，保有株式の含み損益を規制自己資本比率の分子の算定から除外することができたりしたため，財務の健全性に問題のある銀行向けの猶予政策の一環と考えられる 23）。
次に，LANDit-1 は土地の再評価に関する法律（以下，土地再評価法）に基づいて土地の再評価を行っていれば 1，それ以外は 0 をとるダミー変数である。土地再評価法は，1998 年 3 月に議員立法で 3 年間の時限立法として成立し，1997 年度（1998 年 3 月期）から 2001 年度（2002 年度 3 月末日）まで土地の再評価が可能であった 24）。土地再評価法の一義的な目的は，規制自己資本比率を高めることであるため，財務の健全性に問題のある銀行向けの猶予政策の一環と考えられる。
最後に，PCODit-1 は部分直接償却を適用していれば 1，それ以外は 0 をとるダミー変数である。直接償却に関しては，法人税法の形式基準あるいは実質基準を充たすまで償却が行えず，それが完了するまでⅣ分類債権と個別貸倒引当金の両建計上を行わざるを得ない。そこで，1998 年度（1999 年 3月期）からは，法人税法の基準を充たさなくても，自己査定のⅣ分類債権を会計上は直接償却（つまり，部分直接償却）できることとなった（全国銀行協会連合会，1998b）25）。つまり，前倒しで不良債権をオフバランス化できるようになったのである。
部分直接償却を実施すると，実施する前に比べて，不良債権比率を低下させることができるため，財務の健全性に問題のある銀行向けの猶予政策の一環と考えられる。
これらの猶予政策を受け入れた地域銀行は，キャッシュ・フロー見積法を自主的に適用する可能性は低いと考えられる。よって，COSTit-1，LANDit-1 と PCODit-1 の係数は負と予測される。

3.2

デ ー タ

本研究は，地方銀行協会および第二地方銀行協会に加盟する銀行を分析対象，2001 年度（2002 年 3月期）から 2016 年度（2017 年 3 月期）までの 16 年間を分析期間とする 26）。まず，⑴前期・当期・次期の 3 期連続して決算月数が 12 カ月，⑵当期および次期に合併をしていない，⑶分析に必要な変数がすべて利用可能という基準によって，最終的なサンプルは，116 行，1,673 地域銀行 - 年度の不完
備パネル・データである。なお，本研究はデフレータには t-1 期の総資産を採用する。また，外れ値の処理については，サンプル数が限られているため，総サンプルを対象にして，被説明変数および説
明変数（ただし，BUFit-1 と各ダミー変数を除く）のそれぞれを上下 0.5% で winsorize している。
CFM1it，CFM2it，COSTit-1 および PCODit-1 については，各銀行の『有価証券報告書』および『ディスクロージャー誌』
から手収集している。
その他のデータソースについては，『全国銀行財務諸表分析』（全国銀行協会）およびに『日経 Financial-Quest』（日本経済新聞社）に収録されているデータを使用する。
なお，これらのデータベースにおいて欠損値あるいは未収録のデータについては，各銀行の『有価証券報告書』および『ディスクロージャー誌』から手収集している。
表 3 はサンプルの内訳を示している。本研究のサンプルは 2001 年度から 2016 年度までの 1,673 域
銀行 - 年度であり，約 96%（＝ 1,673/1,743）をカバーしている。また，表 3 の APP1（APP2
は，要
it
it）
管理先（破綻懸念先）に対してキャッシュ・フロー見積法を適用していれば 1，そうでなければ 0 を
32

地域銀行のキャッシュ・フロー見積法による引当が貸倒引当金に及ぼす影響

表３
年度
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
合計

地域銀行
120
117
114
112
111
110
109
108
106
105
106
105
105
105
105
105
1,743

サンプル
113
108
105
107
107
105
104
101
101
103
102
103
104
103
103
104
1,673

サンプル

要管理先
CFM1it
APP1it
1
1
6
6
14
14
17
15
23
18
25
19
28
20
28
20
30
24
32
26
36
29
39
34
46
41
45
41
45
41
46
41
461
390

破綻懸念先
APP2it
CFM2it
1
1
5
5
8
8
11
10
16
14
18
16
23
20
24
21
25
22
26
23
28
24
32
28
39
35
38
35
39
36
41
36
374
334

（注）地域銀行の列は預金保険機構 HP の地域銀行数，サンプルの列は本研究のサンプルを示している。要
管理先の APP1it の列は要管理先に対するキャッシュ・フロー見積法を適用している地域銀行数を，
CFM1it の列は要管理先に対してキャッシュ・フロー見積法による引当を行った地域銀行数を示している。APP2it の列は破綻懸念先に対するキャッシュ・フロー見積法を適用している地域銀行数を，CFM2it の列は破綻懸念先に対してキャッシュ・フロー見積法による引当を行った地域銀行数を示している。

とるダミー変数であるが，要管理先と破綻懸念先に対するキャッシュ・フロー見積法の適用率はそれ
ぞれ約 28%（=461/1,673）と約 22%（=374/1,673）である。さらに，CFM1it および CFM2it をみると，実際にキャッシュ・フロー見積法によって引当が行われている割合はそれぞれ約 23%（=390/1,673）と約20%（=374/1,673）である。これらは，キャッシュ・フロー見積法を適用したとしても，⑴必ずしも要管理先と破綻懸念先の両方に対して適用されているわけではないこと，⑵毎期必ずキャッシュ・フロー
見積法によって引当が行われているわけではないことを示している。

４

分析結果

4.1

記述統計量および相関表

表 4 は記述統計量を示している。Panel A は実証モデル⑴式および⑵式の変数の記述統計量であるが，それらは先行研究（例えば，梅澤，2016; 梅澤，2020）と同様の傾向を示している。Panel B は，
頑健性テストで使用するセレクションモデル⑶式の変数の記述統計量を示している。キャッシュ・フ
ロー見積法による引当の実施の有無を示すダミー変数の平均値（中央値）をみると，CFM1it は 0.233（0.000），CFM2it は 0.200（0.000）で あ る。COSTit-1 は 0.484（0.000），LANDit-1 は 0.824（1.000），
PCODit-1 は 0.631（1.000）である。サンプルに占める猶予政策を受け入れた地域銀行の割合は高い一方で，キャッシュ・フロー見積法によって引当を行っている地域銀行の割合は低いことがわかる。また，
表 5 は，
実証モデル⑴式と⑵式の変数間の相関を示している。変数間の相関は比較的高いものの，
VIF を確認したところ，本研究の Pooled 推定において，多重共線性の影響はみられなかった。
33

経営財務研究Vol.40No.1・2

表４
Panel A 実証モデル⑴式と⑵式
VARIABLES Mean
STD
0.004
0.002
GLLAit0.007
0.005
SLLAit
0.011
0.007
LLAit
0.233
0.423
CFM1it0.200
0.400
CFM2it0.660
0.068
NPL0it0.007
0.007
NPL1it0.016
0.009
NPL2it0.008
0.007
NPL3it0.018
0.011
COLLit0.058
0.018
BUFit-1
14.4770.897
SIZEit-1

記述統計量（N=1,673）

Q2Median
0.002
0.003
0.003
0.005
0.006
0.009
0.000
0.000
0.000
0.000
0.612
0.662
0.002
0.005
0.010
0.014
0.004
0.006
0.010
0.015
0.046
0.057
13.792 14.582

Q3
0.005
0.009
0.014
0.000
0.000
0.706
0.010
0.020
0.010
0.023
0.069
15.144

Panel B セレクションモデル⑶式
VARIABLES Mean
STD
Q2Median
CFM1it
0.233
0.423
0.000
0.000
CFM2it
0.200
0.400
0.000
0.000
NPL0it-1
0.647
0.064
0.606
0.652
NPL1it-1
0.008
0.008
0.002
0.005
NPL2it-1
0.017
0.010
0.010
0.014
NPL3it-1
0.009
0.007
0.004
0.007
COLLit-1
0.019
0.012
0.011
0.016
BUFit-1
0.058
0.018
0.046
0.057
SIZEit-1
14.4770.897 13.792 14.582
COSTit-1
0.484
0.500
0.000
0.000
LANDit-1
0.824
0.381
1.000
1.000
PCODit-1
0.631
0.483
0.000
1.000

Q3
0.000
0.000
0.694
0.011
0.021
0.011
0.025
0.069
15.144
1.000
1.000
1.000

（注）BUFit-1，SIZEit-1 と各ダミー変数を除いて，各変数は t-1 期の総資産でデフレートしている。

表５
VARIABLES⑴ GLLAit⑵ SLLAit⑶ LLAit⑷ CFM1it⑸ CFM2it⑹ NPL0it⑺ NPL1it⑻ NPL2it⑼ NPL3it⑽ COLLit⑾ BUFit-1⑿ SIZEit-1

⑴
1.000
0.580
0.775
-0.035-0.044-0.019
0.604
0.484
0.497
0.523
-0.410-0.104実証モデル⑴式と⑵式の被説明変数と説明変数の相関表
⑵

⑶

⑷

⑸

1.000
0.964
-0.183-0.125-0.053
0.501
0.675
0.801
0.614
-0.416-0.3281.000-0.155-0.113-0.047
0.585
0.679
0.785
0.647
-0.456-0.2881.000
0.743-0.029-0.163-0.163-0.238-0.219
0.219
0.267

1.000
0.045
-0.185-0.064-0.198-0.164
0.169
0.229

⑹

⑺

⑻

⑼

⑽

1.000
-0.0101.000-0.053
0.486 1.000
0.083 0.559 0.525 1.000
0.036
0.735 0.820 0.764 1.000-0.207 -0.446 -0.434 -0.425 -0.487-0.248 -0.157 -0.322 -0.453 -0.400

⑾

1.000
0.287

（注）太字のゴシック体の数値は 1% 水準で有意，斜字は 5% 水準で有意であることを示している。

4.2

推定結果

表 6 は，一般貸倒引当金モデル⑴式の推定結果である。⑴式に，引当対象外債権である NPL2it とNPL3it，さらに，COLLit を含めることが分析結果に及ぼす影響を確認するために，それらを（1-1）列と（1-2）列からは除外し，（1-3）列と（1-4）列には含めて推定を行っている。まず，（1-1）列と（1-2）
列をみると，NPL0it の係数は有意に負であり，NPL1it の係数は予測どおり有意に正である。（1-1）
列において，CFM1it の係数は有意ではない。
（1-2）列においても CFM1it の係数は有意ではないが，
NPL1it × CFM1it の係数は 0.053 であり，5％水準で有意である 27）。
次に，（1-3）列と（1-4）列をみると，NPL0it の係数は有意ではなく，NPL1it，NPL2it および NPL3itの係数は予測どおり正で有意である。
（1-3）列において，CFM1it の係数は有意ではない。
（1-4）列においても CFM1it の係数は有意ではないが，NPL1it × CFM1it の係数は 0.054 であり，5％水準で有意である。つまり，NPL2it，NPL3it と COLLit を⑴式に含めても，CFM1it と NPL1it × CFM1it の係数の符号と有意性については同様の結果を得ている。しかし，（1-1）列と（1-2）列において，NPL0it の係数は有意に負となる点は論理的に説明できない一方で，（1-3）列と（1-4）列において NPL0it の係数は有34

地域銀行のキャッシュ・フロー見積法による引当が貸倒引当金に及ぼす影響

表６
VARIABLES

一般貸倒引当金モデル⑴式の推定結果

Predicted
Sign

NPL0it?

NPL1it+

CFM1it?

NPL1it × CFM1it+

NPL2it+

NPL3it+

COLLit-

BUFit-1-

SIZEit-1?

Constant
Bank FE
Year FE
Observations
Number of banks
R-squared
F-value
Sargan-Hansen
Breusch-Pagan（1-1）
GLLAit-0.003**（-2.14）0.137***（6.05）
0.000（0.97）-0.029***（-5.39）0.000（0.58）
0.000（0.03）
YES
YES
1,673
116
0.524
17.11***
218.218***
1239.68***（1-2）
GLLAit-0.003**（-2.16）0.130***（5.39）-0.000（-0.22）
0.053**（2.28）-0.027***（-5.10）0.000（0.37）
0.002（0.22）
YES
YES
1,673
116
0.528
16.50***
225.765***
1263.41***（1-3）
GLLAit-0.003（-1.67）0.153***（5.71）
0.000（1.62）
0.098***（5.90）
0.080***（4.02）-0.093***（-3.48）-0.021***（-4.21）0.000（0.18）
0.003（0.31）
YES
YES
1,673
116
0.564
13.92***
162.610***991.30***（1-4）
GLLAit-0.003（-1.69）0.145***（5.31）
0.000（0.28）
0.054**（2.18）
0.097***（5.85）
0.080***（4.04）-0.091***（-3.50）-0.020***（-3.91）-0.000（-0.04）0.005（0.52）
YES
YES
1,673
116
0.567
13.46***
170.942***1010.34***（注）⑴式は，Pooled 回帰モデル，固定効果モデルと変量効果モデルによって推定を行ったが，F 検定および Sargan-Hansen 検定の結果，固定効果モデルが優先されるため，固定効果モデルの推定結果を表示している。括弧内の数値は銀行クラスターに頑健な標準誤差に基づいて計算された t 値である。***，** 印はそれぞれ 1％ ,5% 水準で有意であることを示している。

意ではなく，梅澤（2016）と同様の結果を示していることから，⑴式に NPL2it，NPL3it と COLLit を含
めるほうが望ましいものと考えられる。
表 7 は，個別貸倒引当金モデル⑵式の推定結果である。⑵式に，引当対象外債権である NPL0it とNPL1it を含めることが分析結果に及ぼす影響を確認するために，それらを（2-1）列と（2-2）列からは除外し，（2-3）列と（2-4）列には含めている。まず，（2-1）列と（2-2）列をみると，NPL2it と NPL3it の係数は予測どおり有意に正である。
（2-1）列において，CFM2it の係数は有意ではない。
（2-2）列においても CFM2it の係数は有意ではなく，NPL2it × CFM2it の係数も有意ではない。
次に，（2-3）列と（2-4）列をみると，NPL0it の係数は有意ではなく，NPL1it，NPL2it および NPL3itの係数は予測どおり正で有意である。
（2-3）列において，CFM2it の係数は有意ではない。
（2-4）列においても CFM2it の係数は有意ではなく，NPL2it × CFM2it の係数も有意ではない。つまり，NPL2it とNPL3it を⑵式に含めても，CFM2it と NPL2it × CFM2it の係数の符号と有意性については同様の結果を得ている。なお，（2-3）列と（2-4）列においても，NPL0it の係数は有意ではなく，梅澤（2016）と同様の結果を示している。
以上の推定結果をまとめると，
表 6 において NPL1it × CFM1it の係数は有意に正である。この結果は，
35

経営財務研究Vol.40No.1・2

表７
VARIABLES

個別貸倒引当金モデル⑵式の推定結果

Predicted
Sign

NPL0it?

NPL1it+NPL2it+

CFM2it?

NPL2it × CFM2it+

NPL3it+

COLLit-

BUFit-1-

SIZEit-1?

Constant
Bank FE
Year FE
Observations
Number of banks
R-squared
F-value
Sargan-Hansen
Breusch-Pagan（2-1）
SLLAit（2-2）
SLLAit0.519***（21.28）0.000（0.14）

0.510***（21.67）-0.001（-1.46）0.060（1.77）
0.751***（26.17）-0.443***（-13.12）-0.017***（-3.00）0.001（1.10）-0.012（-0.83）
YES
YES
1,673
116
0.883
32.17***
325.250***955.24***0.749***（25.99）-0.446***（-13.14）-0.018***（-2.96）0.001（1.01）-0.011（-0.75）
YES
YES
1,673
116
0.882
35.80***
325.803***938.03***（2-3）
SLLAit-0.001（-0.36）0.221***（8.46）
0.572***（23.87）0.000（0.17）
0.785***（27.34）-0.583***（-16.05）-0.011**（-2.13）0.001（0.85）-0.006（-0.57）
YES
YES
1,673
116
0.907
14.29***
176.952***715.62***（2-4）
SLLAit-0.001（-0.30）0.219***（8.55）
0.566***（23.94）-0.001（-1.15）0.035（1.43）
0.786***（27.60）-0.580***（-16.11）-0.011**（-2.11）0.001（0.93）-0.007（-0.65）
YES
YES
1,673
116
0.907
14.18***
174.688***720.22***（注）⑵式は，Pooled 回帰モデル，固定効果モデルと変量効果モデルによって推定を行ったが，F 検定および Sargan-Hansen 検定の結果，固定効果モデルが優先されるため，固定効果モデルの推定結果を表示している。括弧内の数値は銀行クラスターに頑健な標準誤差に基づいて計算された t 値である。***，** 印はそれぞれ 1％，5% 水準で有意であることを示している。

要管理先について，大口債務者に対してキャッシュ・フロー見積法による引当を行っている銀行は，貸倒実績率法等の総括引当法による引当のみの銀行に比して，貸倒引当率が高い，ということを示唆している。つまり，要管理先の大口債務者に対してキャッシュ・フロー見積法による引当を行えば，要管理先に区分された段階で，将来発生する可能性の高い損失が先送りされずに計上され，貸借対照表上に貸出債権の減損が表面化される。よって，要管理先に対するキャッシュ・フロー見積法による引当は，与信ポートフォリオ内の貸出債権の減損をよりタイムリーに表面化させるという意味において，一般貸倒引当金の適時性を向上させると考えられる 28）。
他方で，
表 7 において NPL2it × CFM2it の係数は正であるが有意ではないため，
H2 は棄却されない。
そのため，破綻懸念先について，キャッシュ・フロー見積法が貸倒引当率に及ぼす影響を明らかにすることはできなかった。一つの解釈として，破綻懸念先では，債務者ごとに必要と認める額を計上することが求められているため，キャッシュ・フロー見積法による引当の効果が限定的であったものと考えられる。

36

地域銀行のキャッシュ・フロー見積法による引当が貸倒引当金に及ぼす影響

4.3

頑健性テスト

頑健性テストとして，Heckman（1976; 1979）に基づいて，二段階推定を行う。表 8 は，第一段階のサンプルセレクションモデル⑶式の推定結果を示している。まず，（3-1）列は，CFM1it を被説明変数とした⑶式の推定結果である。NPL0it-1 と NPL1it-1 の係数はいずれも正で，1％水準で有意である。
NPL2it-1 の係数は有意ではない。NPL3it-1 の係数は負で，5％水準で有意である。次に，（3-2）列は，
CFM2it を被説明変数とした⑶式の推定結果である。NPL0it-1 と NPL2it-1 の係数はいずれも正で，1％水準で有意であるが，NPL1it-1 と NPL3it-1 の係数は有意ではない。これらの結果は，要管理先の債権が多いほど，要管理先に対してキャッシュ・フロー見積法による引当を行う一方で，破綻懸念先の債権が多いほど，破綻懸念先に対してキャッシュ・フロー見積法による引当を行うことを示唆している。
さらに，共通のコントロール変数については，（3-1）列も（3-2）列も同様の傾向を示しており，
BUFit-1 と SIZEit-1 の係数は有意に正である。つまり，資本バッファーが厚いほど，規模が大きいほど，キャッシュ・フロー見積法による引当を行うことを示唆している。最後に，除外変数をみると，
COSTit-1 と PCODit-1 の係数は有意に負である。つまり，過去にこれらの猶予政策を受け入れていない
銀行ほど，キャッシュ・フロー見積法による引当を行うことを示唆している。
表 9 は，第二段階の実証モデル⑴式と⑵式の推定結果を示している。まず，表 9 の Panel A は，一
表８

第一段階のセレクションモデル⑶式の推定結果

VARIABLES

Predicted
Sign

NPL0it-1+

NPL1it-1?

NPL2it-1?

NPL3it-1?

COLLit?

BUFit-1+

SIZEit-1+

COSTit-1-

LANDit-1-

PCODit-1-

Constant
Bank FE
Year FE
Observations
Wald chi2
Pseudo R2（3-1）
CFM1it
2.627***（4.10）
31.484***（3.18）
8.140（0.91）-28.188**（-2.29）18.376（1.58）
8.823***（3.38）
0.405***（7.30）-0.360***（-4.31）-0.140（-1.53）-0.232**（-2.47）-11.002***（-9.97）
NO
YES
1,673
276.550.1777（3-2）
CFM2it5.032***（7.51）
6.126（0.57）
39.690***（4.23）-22.372（-1.76）
13.548（1.11）
9.425***（3.48）
0.477***（7.85）-0.395***（-4.60）0.020（0.20）-0.263***（-2.68）-14.255***（-11.23）
NO
YES
1,673
236.090.1925（注）括弧内の数値は White（1980）の不均一分散に頑健な標準誤差に基づいて計算された t 値である。***，** 印はそれぞれ 1％，
5% 水準で有意であることを示している。

37

経営財務研究Vol.40No.1・2

表９
Panel A

第二段階の実証モデル⑴式と⑵式の推定結果

一般貸倒引当金モデル⑴式の推定結果

VARIABLES
CFM1it
NPL1it（1-1）
GLLAit0.000（1.65）（1-2）
GLLAit0.000（0.28）

0.161***（6.08）

0.154***（5.70）

NPL1it × CFM1it

Panel B

個別貸倒引当金モデル⑵式の推定結果（2-1）
SLLAit0.000（0.16）（2-2）
SLLAit-0.001（-1.21）

NPL1it0.223***（8.47）

0.221***（8.57）

0.055**（2.19）

NPL2it

0.583***（23.97）0.578***（24.09）VARIABLES
CFM2itNPL2it0.101***（6.11）

0.101***（6.04）

NPL2it × CFM2it

IMRit

0.000
（1.46）

0.000（1.50）

IMRit

0.001**（2.02）

0.001**（2.11）

Constant-0.001（-0.15）
YES
YES
YES
1,673
116
0.565
15.18***
195.474***
991.08***0.001（0.06）
YES
YES
YES
1,673
116
0.569
14.00***
200.952***
1011.10***

Constant-0.012（-1.10）
YES
YES
YES
1,673
116
0.907
14.29***
176.748***655.34***-0.013（-1.21）
YES
YES
YES
1,673
116
0.908
14.18***
178.044***661.00***Controls
Bank FE
Year FE
Observations
Number of banks
R-squared
F-value
Sargan-Hansen
Breusch-Pagan

Controls
Bank FE
Year FE
Observations
Number of banks
R-squared
F-value
Sargan-Hansen
Breusch-Pagan

0.037（1.49）（注）⑴式および⑵式は，それぞれ Pooled 回帰モデル，固定効果モデルと変量効果モデルによって推定を行ったが，F検定および Sargan-Hansen 検定の結果，固定効果モデルが優先されるため，固定効果モデルの推定結果を表示している。括弧内の数値は銀行クラスターに頑健な標準誤差に基づいて計算された t 値である。***，** 印はそれぞれ
1％，5% 水準で有意であることを示している。

般貸倒引当金モデル⑴式の推定結果である。IMRit の係数は有意ではないため，サンプル・セレクショ
ン・バイアスは生じていないと解釈される。なお，表 9 の Panel A において，CFM1it および NPL1it ×
CFM1it の各係数の符号と有意性は表 6 と同様の傾向を示している。
次に，表 9 の Panel B は，個別貸倒引当金モデル⑵式の推定結果である。IMRit の係数は正で有意であるため，サンプル・セレクション・バイアスが生じていると解釈される。この結果は，破綻懸念先に対しての大口債務者に対してキャッシュ・フロー見積法による引当を行わない地域銀行ほど，個別貸倒引当金が多いことを示唆している。表 9 の Panel B において，CFM2it および NPL2it × CFM2itの各係数の符号と有意性は表 7 と同様の傾向を示している。よって，サンプル・セレクション・バイ
アスの修正をしても，H2 は棄却されない。
さらに，紙幅の都合で分析結果の表示を省略しているが，自己査定の債権額の代理変数として，金融再生法開示債権に代えて，リスク管理債権を選択した分析も行っている。個別貸倒引当金モデル⑵式の推定結果を確認したところ，表 9 と異なり，IMRit の係数は有意ではない。梅澤（2015）は，
Vuong 検定を行って，リスク管理債権よりも金融再生法開示債権を選択した個別貸倒引当金モデルのほうが望ましいと結論付けている。そのため，リスク管理債権を選択したモデルでは，与信ポート
フォリオの構成に起因する要因を十分にコントロールできないために，個別貸倒引当金モデル⑵式のIMRit の係数が有意にならなかったものと推測される。なお，この個別貸倒引当金モデル⑵式の IMRitの係数の有意性を除いて，リスク管理債権を選択した分析結果は，表 6，表 7，表 8 および表 9 と同様の結果を得ている。つまり，H1 は棄却され，H 2 は棄却されない。よって，自己査定の債権額の38

地域銀行のキャッシュ・フロー見積法による引当が貸倒引当金に及ぼす影響

代理変数としてリスク管理債権を選択しても，要管理先について，大口債務者に対してキャッシュ・
フロー見積法による引当を行っている銀行は，貸倒実績率法等の総括引当法による引当のみの銀行に比して，貸倒引当率が高い，ことが示唆される。

５

本研究の発見事項と将来の展望

本研究は，地域銀行を分析対象として，キャッシュ・フロー見積法の適用・引当状況を調査したう
えで，要管理先と破綻懸念先に対するキャッシュ・フロー見積法による引当がそれぞれの貸倒引当率に及ぼす影響を初めて分析した。分析結果は，要管理先について，大口債務者に対してキャッシュ・
フロー見積法による引当を行っている銀行は，貸倒実績率法等の総括引当法による引当のみの銀行に比して，貸倒引当率が高い，ということを示唆している。つまり，要管理先の大口債務者に対してキャッシュ・フロー見積法による引当を行えば，要管理先に区分された段階で，将来発生する可能性の高い損失が先送りされずに計上され，貸借対照表上に貸出債権の減損が表面化される。よって，要管理先に対するキャッシュ・フロー見積法による引当は，与信ポートフォリオ内の貸出債権の減損をよりタ
イムリーに表面化させるという意味において，一般貸倒引当金の適時性を向上させると考えられる。
近年，要管理先や破綻懸念先に対するキャッシュ・フロー見積法の導入や対象先の拡充といった，貸倒引当金算定の精緻化に取り組む地域銀行が多いとされる（日本銀行金融機構局，2017）。こうした
地域銀行の動向を踏まえると，地域銀行についてもキャッシュ・フロー見積法の原則的な適用を検討する時期にきているのかもしれない。折しも，金融庁は 2015 年以降，監督方針を転換し，2017 年 8月 31 日には金融検査局の廃止を公表しており，金融検査マニュアルも簡素化される見通しである（例えば，金融庁，2019）。さらに，貸倒引当金の算定方法については『金融商品に関する会計基準』に定められているが，企業会計基準委員会において，『金融商品に関する会計基準』の改訂に向けての検討も開始されている（例えば，日本公認会計士協会，2019）。銀行会計の制度設計は実証的証拠に基づいて検討されるべきである。実証的証拠に基づかない検討は意図せざる制度を生むかもしれない
が，日本の銀行業を対象として，キャッシュ・フロー見積法と貸倒引当金の関係に関する実証的証拠は示されていなかった。本研究は，地域銀行の⑴キャッシュ・フロー見積法の適用・引当状況と，⑵
要管理先に対するキャッシュ・フロー見積法による引当が一般貸倒引当金の適時性を向上させるという実証的証拠を初めて示したものである。よって，本研究の調査結果と実証結果が銀行会計の制度設
計の検討に役立つことが期待される。
なお，銀行業のキャッシュ・フロー見積法の適用・引当の問題は，「企業側からみると「ペンとインクさえあれば簡単にできる」（岡部 , 1994）もので，経営活動とは直接関係はない。」（榎本，2014）という一般的な会計方針の問題とは異なる。まず，キャッシュ・フロー見積法の適用・引当は，その運用のためのリスク管理態勢を整えるために，追加的なコストを要するかもしれない。また，キャッシュ・フロー見積法の適用・引当は，銀行のビジネスモデルを，借手企業との柔軟な融資関係を軸に置くものから，
それらを排除するモデルへの転換を強いることにもつながるとの指摘もある（例えば，堀内，2006; 花崎，2008）。もしそうであれば，キャッシュ・フロー見積法の適用・引当は，地域銀行のリスク管理態勢やビジネスモデル自体を転換させ，資源配分の効率性にも影響を及ぼすかもしれな
い。特に，中小・地域金融機関に対するキャッシュ・フロー見積法の適用が任意とされた背景に地域密着型金融政策があるとすれば，キャッシュ・フロー見積法の適用・引当が地域銀行と融資先企業の双方の経営活動に及ぼす影響も検討すべき課題と考えられるが，これらについては今後の課題とした
39

経営財務研究Vol.40No.1・2い。
【付記】
本稿の執筆にあたり多くの先生方からご指導を頂いた。また，投稿論文の修正に際し，2名の匿名の査読者から論文の改善につながる詳細なコメントを頂いた。ここに記して御礼申し上げる。なお，本研究は，JSPS科研費（16K03994
および19K02022）の助成による研究成果である。最後に，本研究における表記および内容の誤り等に関する責任は，すべて筆者に帰属する。

【注】
１）

一般に，キャッシュ・フロー見積法はDCF法と呼ばれている。しかし，キャッシュ・フロー見積法は，期待キャッシュ・フローを当初約定利子率で割り引くことによって回収可能額を計算する手法であるため，投資の経済性計算でいうところのDCF法とは異なる。そのため，本研究では，DCF法という用語は使用せずに，キャッシュ・
フロー見積法という用語で統一する。

２）

日本銀行金融機構局（2005）によると，「例えば，1つのデフォルト定義として，「債権の回収が，債務者の信用状態ではなく，担保価値等それ以外の要因の影響を受けるようになること」を考えることができる。現状，こうした考え方に則って，自己査定上の分類である「破綻懸念先」以下をデフォルトと捉える金融機関が多い。」とされる。そこで，本研究も「破綻懸念先」以下をデフォルトと想定している。

３）

キャッシュ・フロー見積法も個別に見積りを行う引当方法であるが，本研究において，キャッシュ・フロー見積
法は，個別引当法には含まれない引当方法として扱っている。

４）

貸倒実績率には主観的な調整を施すことが認められている。しかし，主観的な調整が認められていたとしても，監査人が客観的な情報が利用可能となるまで貸倒損失の認識を遅らせるのであれば，実態に比して過小な引当水準となってしまう。監査人は，客観的な情報が利用可能となるまで貸倒損失の認識を遅らせるとの意見もある（例えば，Dugan, 2009）。

５）

金融検査マニュアルでは，「今後3年間の予想損失額を見積っていれば妥当なものと認める。」とされているが，債務者の支払能力等を総合的に判断して見積りを行う銀行もあれば，破綻懸念先の貸倒実績率等によって見積りを行う銀行もある。なお，破綻懸念先にはデフォルト債権が区分されるため，破綻懸念先に対する貸倒実績率法
等による引当は，要管理先に対する貸倒実績率法等による引当ほどの景気循環の影響を受けないものと考えられる。

６）

キャッシュ・フロー見積法は，期待キャッシュ・フロー・アプローチを採用している。つまり，分母の割引率には当初約定利子率または実効利子率を使用して，分子の期待キャッシュ・フローにリスクを反映させて現在価値（つまり，回収可能額）を算出する方法である。これは市場利子率の変動による貸出債権の価値変動リスクを排除し，純粋に信用リスクの増大による価値の低下を把握しようとするものである。よって，当初約定利子率を割引率に用いるキャッシュ・フロー見積法は，原価主義と整合的であると解釈されている（例えば，田中，1995; 西澤，1997）。

７）「要管理先」に区分されているすべての債務者にキャッシュ・フロー見積法による個別引当を行うとなると，費用対効果の点で割に合わない。そこで，現制度では，一定規模以上の大口債務者のみが与信ポートフォリオから分離され，別建てで個別管理が行われるとともに，キャッシュ・フロー見積法によって減損損失が測定される一方で，それ以外の債務者に対しては貸倒実績率法等の総括引当法による引当が行われて，それらの合計として一貸倒引当金が計上される。なお，米国においても，小口の債務者に対しては総括的に貸倒引当金の算定が行われている（例えば，間下，2003）。また，主要行は，原則として，与信額100億円以上の大口債務者に対してキャッシュ・フ

ロー見積法による引当を行うこととされている。他方で，地域銀行のキャッシュ・フロー見積法の適用は任意とされているため，適用する場合には各行が独自に大口債務者の基準を定めることとなる。
８）

堀内（2006）が指摘しているように，当時の引当水準が実態に比して過剰であったために，キャッシュ・フロー
見積法による引当が貸倒引当金に及ぼした影響を判別しにくいのかもしれない。

９）

地域銀行に対して主要行とは異なる政策がとられていた。地域銀行に対しては，2003年度から，「不良債権処理
は，地域経済に与える影響を念頭に置きつつ，貸し手，借り手双方が十分に納得のいく形で進められること」（金40

地域銀行のキャッシュ・フロー見積法による引当が貸倒引当金に及ぼす影響

融審議会金融分科会第二部会，2003）とされ，地域密着型金融政策が展開されている。2004 年度から2年間を「集中改善期間」，2005年度から2年間を「重点強化期間」とするアクション・プログラムが実施された後，時限プログラムから恒久的な枠組みへとなっている。
₁₀）

花崎（2008）によると，2002年度には 7 行，2003年度には17行，2004年度には20行，2005年度には27行，そして2006年度には31行がキャッシュ・フロー見積法を適用していたとされる。

₁₁）

キャッシュ・フロー見積法を適用すると，各銀行の償却・引当方針の定める一定規模以上の大口債務者に対してキャッシュ・フロー見積法による引当が行われる。キャッシュ・フロー見積法に関する償却・引当方針は開示されていないため，大口債務者の規模がどの程度なのかはわからないが，筆者が地域銀行の監査に従事する公認会計士に行ったインタビューにおいて，これまでに経験した限りでは，キャッシュ・フロー見積法による引当の最小額は5億円との回答を得ている。また，日本経済新聞（2003b）によると，大分銀行が2003年9月期にキャッシュ・フ

ロー見積法を導入した際に，その対象は要管理先と破綻懸念先のうち一定の基準に達した11社であったとされる。
₁₂）

貸倒実績率法については，過去の貸倒償却等毀損額に基づいて見積もられた貸倒実績率に，当期の債権総額が乗じられることによって，与信ポートフォリオの平均的な予想損失額が算定されるため，景気上昇局面においては，
総括引当法は過大に計上されるかもしれない。そのため，キャッシュ・フロー見積法によって引当が行われている
要管理先の貸倒引当金が，そうでないときのそれよりも少ないケースが完全にないとは言い切れない。

₁₃）

正常先・その他要注意先については今後1年分の予想損失率を，要管理先については今後3年分の予想損失率を見積ることとされている。
₁₄）

実際には，貸出条件緩和債権について「キャッシュ・フロー見積法により引き当てている」という旨の記載があれば，要管理先について「キャッシュ・フロー見積法により引き当てている」とみなしている。これは，貸出条件緩和債権が要管理先の主要な構成要素であるためである。また，厳密にいうと，要管理先では与信ポートフォリ
オ管理が行われるため，CFM1itは「大口債務者に対するキャッシュ・フロー見積法による個別引当と，それ以外の債務者に対する貸倒実績率法等による総括引当」を行っていれば1，「貸倒実績率法等による総括引当」を行っていれば 0 をとるダミー変数である。他方で，破綻懸念先では個別管理が行われるため，CFM2itは「大口債務者に対するキャッシュ・フロー見積法による個別引当と，それ以外の債務者に対するキャッシュ・フロー見積法以外の方法による個別引当」を行っていれば 1 ，「キャッシュ・フロー見積法以外の方法による個別引当」を行っていれば0 をとるダミー変数である。このため，破綻懸念先ではキャッシュ・フロー見積法による引当の効果を検証できるが，要管理先では個別管理とキャッシュ・フロー見積法による引当の結合効果を検証することとなる。

₁₅）

これらの変数は必ずしも⑴式と⑵式に含める必要はないものの，梅澤（2016）においてそれらの係数が正で有意となっているため含めている。なお，表 6 と表 7 において，これらの変数を除外した推定も行っている。

₁₆）

個別貸倒引当金は，担保・保証等で保全されていない部分に対してのみ引当を行うため，担保・保証等をコントロールする必要がある。なお，金融再生法で開示される担保・保証等は担保・保証等の合計額である。ゆえに，
COLLitは，「破綻懸念先」と「破綻先・実質破綻先」に該当する担保・保証等の代理変数としては，粗い変数といえる。他方で，一般貸倒引当金は，担保・保証等による保全状況を考慮せずに引当を行うため，担保・保証等のコ
ントロールを必ずしも必要としないが，銀行の償却・引当方針を捉えると期待されるためCOLLitを含めている。なお，表 6 の一般貸倒引当金モデル⑴式の推定において，COLLitを除外した推定も行っている。
₁₇）

銀行経営者は貸倒引当金繰入額を調整するインセンティブを持つとされ，自己資本比率調整仮説，利益平準化
仮説やシグナリング仮説などの検証が行われている（例えば，Ahmed et al., 1999; Kanagaretnam et al., 2003; 奥田，2001; 加藤，2004; 矢瀬，2008; 梅澤，2016）。これらの仮説の検証には貸倒引当金繰入額（フロー）の実証モデルが利用されるのが一般的である。貸倒引当金（ストック）の実証モデルを使った場合には，自己資本比率調整仮説と整合的な分析結果を得られる一方で，利益平準化仮説およびシグナリング仮説と整合的な分析結果を得られない
ことを示す先行研究がある（例えば，梅澤，2020）。これは，フローのモデルとストックのモデルが異なる側面を捉えているためと考えられるが，これらの仮説の検証は本研究の主目的ではない。そのため，本研究は，財務の健全性の指標として自己資本比率を使用する関係上，銀行経営者が，自己資本比率を高めるために，一般貸倒引当金
繰入額を増加させるインセンティブを持つ点のみを考慮している。
₁₈）

本研究は統計ソフトSTATAを使って実証モデルを推定している。表 6 ，表 7 および表 9 の説明変数の係数については，Wooldridge（2010）と西山他（2019）に従って，銀行クラスター構造に頑健な標準誤差に基づいて計算され41

経営財務研究Vol.40No.1・2た t 値を用いて， 5 ％基準で有意性を判定している。表 8 の説明変数の係数については，White（1980）の不均一分散に頑健な標準誤差に基づいて計算された t 値を用いて， 5 ％基準で有意性を判定している。
₁₉）

頑健な t 値を用いた場合，Hausman検定を行うことができないため，Sargan-Hansen検定を行っている（例えばSchaffer and Stillman, 2006）。

₂₀）

Wooldridge（2006）の第17章によると，第一に，IMRiが一致推定される必要があるため，第一段階の説明変数ziには第二段階のすべての説明変数xiが含まれていたほうがよいとされる。そうでなければ第一段階で欠落変数バイ
アスをもたらすかもしれないためである。第二に，IMRiはziの非線形関数であるものの，線形に近いことが多いため，ziとxiが同じ変数の組合せであれば，多重共線性の問題を発生しかねない。それゆえ，第一段階の説明変数ziには，第二段階の説明変数xiに含まれない外生変数が 1 つ以上必要とされる。
₂₁）

筆者の知る限り，キャッシュ・フロー見積法適用の決定要因の分析を行っているのは花崎（2008）のみである。
しかしながら，花崎（2008）では，要管理先と破綻懸念先のどちらに対する適用なのかは言及されておらず，さらに，説明変数も本研究の⑶式と異なっている。そのため，花崎（2008）を参考にして，本研究の⑶式の説明変数の係数の予測を行うことはできない。

₂₂）

1998年4月1日付で早期是正措置が導入され，目標基準比率への未達は具体的な行政措置の発動と結びついた。それに伴って，1998年度（1999年 3 月期）から国際統一基準も国内基準も連結・単体基準の自己資本比率規制に係る規定が整備され，国際基準行には 8 %以上，国内基準行には 4 %以上の最低所要比率が要求されている。しかし，それらの導入に際して，自己資本比率の低い銀行が最低所要比率以上の自己資本比率を維持できるようにするため，銀行に時間的猶予を与える一連の政策が実施されたが，そのような政策を猶予政策という。
₂₃）

自己資本比率の算定において，含み損はその分だけ規制自己資本比率の分子の基本項目を減少させる一方で，含み益はその45％相当額が分子の補完的項目に算入されることになっていた。しかし，主要行では，含み損により自己資本比率が低下したために，貸し渋りが生じているとの指摘がなされていた。そこで，貸し渋り対策への一環として，大蔵省は，1997年度（1998年3月期）から，銀行が保有する株式への原価法の適用も可能とする一方で，原価法を採用した場合，含み益の自己資本算入を認めないという通達を出した。原価法変更の決定要因や原価法変更に対する市場の反応を分析している隋（2008, 117）は，「低価法・原価法の選択制への変更は深刻な経営問題を抱えた銀行に対する温情措置であったことを意味する。」と解釈している。地域銀行の低価法と原価法の選択状況については，隋（2008, 127）の表5.3を参照のこと。なお，2001年 4 月以降の決算から『金融商品に関する会計基準』
により持合株式は「その他有価証券」に分類され時価評価されるようになっている。

₂₄）

土地再評価法は，主に銀行の資本を貸借対照表上で増強することを目的に，事業用の土地をすべて再評価することが必要とされ，個々の土地の評価損益の合計を，貸借対照表に計上するというものである。その際，土地再評価
益は，当期利益には計上されないが，自己資本比率の分子のTier 2 に算入できるため，自己資本比率の底上げ効果を期待して，多くの銀行が土地の再評価を行った。

₂₅）

保有株式評価の低価法と原価法の選択，そして，土地再評価の実施が期間限定的な措置であるのに対して，部分直接償却の選択は恒久的な措置である。例えば，豊和銀行は2008年度（2009年 3 月期）から部分直接償却を実施することによって，不良債権比率を低下させている。
₂₆）

1999年度の第二地方銀行の担保・保証等のデータに欠損値が多いため，分析期間の始点を2001年度としている。

₂₇）

要管理先の貸倒引当率は，貸倒実績率法等の総括引当法のみで引当を行っている銀行では0.130，大口債務者に対してキャッシュ・フロー見積法による引当も行っている銀行では0.183（＝0.130＋0.053）である。

₂₈）

適時適切な引当の検討という意味では，貸倒引当金の十分性も重要な論点である。しかし，貸倒引当金の十分性については，会計基準設定者（監査人）と監督当局の間で見解が異なるとされる（例えば，Wall and Koch, 2000;
Balla et al., 2012; Bushman, 2016）。会計基準設定者（監査人）の目的は，一般に公正妥当な会計原則に準拠して，適正な貸倒引当金を計上して，財務諸表の透明性に資することである。他方で，監督当局の目的は預金者保護と金融システムの安定であるため，保守的な貸倒引当金の見積りが選好される。また，銀行の経営者は，キャッシュ・
フロー見積法による引当において，キャッシュ・フローの見積りを通じて，見積額を裁量的に調整できるかもしれない（例えば，小藤，2004）。そのため，キャッシュ・フロー見積法によって算定された一般貸倒引当金の十分性については，本研究の分析の範囲を超えるため将来の課題としたい。

42

地域銀行のキャッシュ・フロー見積法による引当が貸倒引当金に及ぼす影響【参考文献】
Ahmed, A., Thomas, S., Takeda, C., 1999. Bank loan loss provisions: a reexamination of capital management, earnings management,
and signaling effects. Journal of Accounting and Economics 28, 1-26.
Balla, E., Rose, M., Romero, J., 2012. Loan loss reserve accounting and bank behavior. Federal Reserve Bank of RichmondEconomic Brief 12-3, 1-4.
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