経済研究
Vol. 73, No. 2, Apr. 2022

小特集：コロナ禍の下での経済・社会：サーベイ調査に基づくエビデンス

コロナショックへの企業の対応と政策支援措置
1）― サーベイ調査に基づく分析 ―植杉威一郎・小野有人・本田朋史・荒木祥太・内田浩史・小野塚祐紀・
川口大司・鶴田大輔・深沼光・細野薫・宮川大介・安田行宏・家森信善
本稿は，2020 年 11 月に経済産業研究所が実施して中小企業を中心に約 5 千社から回答を得た「新型コロナウイルス感染症下における企業実態調査」に基づき，企業が受けたショック，とった対応，
利用した資金繰り支援措置の概要を集計するとともに，支援措置利用企業の属性に関して分析したものである．対象企業の一部が世界金融危機時に行った企業サーベイ調査にも回答していることを利用し，世界金融危機とコロナショックの間の異同にも注目する．得られた主な知見は以下の 4 点である．
（1）多くの企業にとって，コロナショックは販売先企業や消費者への売上・販売の減少が顕在化したものであり，企業は，主に金融機関からの新規借入と休業・従業者の休職で対処した．（2）コロナシ
ョック後に資金繰りが「悪化した」企業の割合は世界金融危機時と同程度だが，資金繰りの水準が「悪い」企業の割合は世界金融危機時よりも高く，ショック以前から資金繰りが厳しかった企業が一定割合存在した．（3）多くの支援措置について，コロナショック前の評点が低い企業ほど利用する傾向にあり，特に政府系金融機関による貸出でこうした傾向が強い．（4）金融機関や政府の支援がなければ事業を継続できないゾンビ企業がサンプル企業全体に占める比率が，世界金融危機以降に高まっているかどうかはゾンビ企業の定義に依存するが，コロナショック時において世界金融危機時よりも明確に高まっているとはいえない．ショック前にゾンビと特定された企業が政府による支援措置を利用する比率は非ゾンビ企業よりも高く，その傾向は，世界金融危機時と今回のコロナショック後の期間のいずれにおいても観察される．
JEL Classification Codes : D22, G30, H81

1．はじめにたと想定している．
本稿の目的は 2 点ある．第一は，企業が直面した2020 年初頭から始まった新型コロナウイルス感

コロナショックの具体的な内容とショックへの企業

染症の世界的な流行は，感染の拡大を防ぐためのロの対応，コロナショック後に政府が講じた企業向け

ックダウンや緊急事態宣言に伴う外出自粛を通じて，の様々な資金面での支援措置（政府系・民間金融機

経済に大きな負のショックをもたらした．新型コロ関を通じた貸出や給付金・補助金）の利用状況を把

ナウイルス感染症の拡大（以下，コロナショックと握することである．これらの実態を把握することは，呼ぶ）が日本経済に及ぼした影響については，既にコロナショックが経済に影響するメカニズムを解明

多くの研究があるが（たとえば Iwamoto, Miyakawa,

し，企業が今後の感染症拡大にどのように備えるべOhtake 2021 を参照2），企業に及ぼした影響についきか，政府は政策的な支援措置をどう設計すべきかては，データの制約もあり解明されていない点も多を考察するうえでの基礎的情報を提供する意義をもい．本稿では，独立行政法人経済産業研究所（RIE-つ3）．第二は，政府による支援措置を利用した企業TI）が 2020 年 11 月に実施した「新型コロナウイルの属性を把握することである．コロナショックへのス感染症下における企業実態調査」（以下，本調査）支援のために日本政府が講じた措置の財政支出規模を主に用いて，コロナショックが企業に及ぼした影は 海 外 諸 国 に 比 べ て 大 き な も の で あ っ た（Elgin,

響 に つ い て 分 析 す る．ま た，RIETI が 過 去 3 回

Basbug, Yalaman 2020）．こうした支援措置には，（2008 年，2009 年，2014 年）にわたって実施した企倒産や廃業等を抑制し雇用を維持する積極的な役割

業サーベイ調査の情報も利用して，2008 年秋以降がある一方で，資源の効率的な再配分を抑制し，生の世界金融危機時との比較も行う．なお，本調査で産性の低下を通じて長期的な成長を押し下げるリス

は，日本国内で新型コロナウイルス感染症の感染者クもある．とりわけ日本では，1990 年代のバブルが初めて出た 2020 年 1 月にコロナショックが起き崩壊以降，信用保証制度の拡充等の企業向けの支援

134

経

済

研

究

措置が何度も講じられており，金融機関や政府によ

や持続化給付金等ではその関係が明確ではない．まる支援がなければ事業を継続できない「ゾンビ」企

た，支援措置を申請した企業の中でそれが拒絶され業をめぐる問題が懸念されている．また，Hoshi,

た企業の決定要因をみると，政府系金融機関による

Kawaguchi, and Ueda（2022）のように，コロナショ

貸出のみ，コロナショック前の評点の係数が有意でック後の企業向け支援措置によってゾンビ企業が増ある．

えたのではないかという問題意識を提示する研究も以上を踏まえると，ショック前の信用リスクが高存在する．本稿では，コロナショックに対する支援い企業ほど政府系金融機関による貸出を申請し，政措置を利用した企業は世界金融危機時にも支援措置

府系金融機関は，その中で特にパフォーマンスの低を利用していたのか，コロナショック前の評点が低い一部企業への貸出を拒絶する行動をとったとみらい企業ほど支援措置を利用する傾向があるのか，ゾれる．また，民間金融機関によるゼロゼロ融資は，ンビ企業がサンプル企業全体に占めるシェアはコロ

金利負担が小さいため多くの企業が利用した可能性，

ナショック後に増えたのか，コロナショック直前にあるいは企業に対して民間金融機関が積極的にそのゾンビと分類される企業ほど支援措置を利用する傾利用を勧めた可能性がある．

向はあるのか，といった点を分析し，ショックに対する支援措置のあり方についての示唆を得る．

第四に，Caballero, Hoshi, and Kashyap（2008）や
Fukuda and Nakamura（2011），日 本 銀 行（2018）が本稿の主な結論は以下の 4 点である．第一に，多示す定義に基づいてゾンビ企業・低採算先を特定し，くの企業にとって，コロナショックは販売先企業やこれらのシェアの推移を 1990 年以降について計測

消費者への売上・販売の減少が顕在化したものであしたところ，基準によって，長期的な趨勢もコロナった．企業は，金融機関を通じた資金繰り対応（新ショックによる変化の方向・程度もまちまちであ

規借入など）と企業自身による雇用面での対応（休る4）．ゾンビ企業や低採算先と呼ばれる企業の割合

業・休職など）によってショックに対処し，販売先，が，コロナショック時に世界金融危機時よりも明確

仕入先への対応をとった企業は少なかった．

に増加しているとは言えない．

第二に，コロナショック後に業況感や資金繰りがまた，いずれの危機時においても，ショック前に悪化した企業は，特定の業種に偏在している．また，ゾンビ企業や低採算先と特定された企業の支援措置

世界金融危機後の 2009 年に RIETI が実施した調査の利用割合は，非ゾンビ企業・通常先よりも総じてと比較すると，コロナショック後に資金繰りが「悪高い．ただし，ゾンビ企業・低採算先が支援措置を化した」企業の割合は世界金融危機時と同程度だが，積極的に利用して危機を乗り切ろうとする傾向は，資金繰りの水準が「悪い」企業の割合は世界金融危

今回のコロナショック時のみならず世界金融危機時

機時よりも高い．コロナショック前から資金繰りがにもみられ，その傾向が以前よりも特に強まったと厳しかった企業が一定割合存在したため，コロナシは言えない．

ョック後の資金繰り水準が悪い企業が 2009 年調査
より高くなっている可能性がある．

本稿は，以下 2 つの先行研究と関係している．第一は，コロナショック後の企業行動及び政策支援措第三に，政府が講じた多岐にわたる支援措置は，置に関する研究である．コロナショック後の企業行

民間金融機関を通じた無利子・無担保の制度融資，動についてサーベイ調査を用いた研究は既にいくつ

持続化給付金・持続化補助金，雇用調整助成金，政か存在する（た と え ば 日 本 に つ い て Chen, Senga,

府系金融機関による無利子・無担保貸出，地方自治

and Zhang 2021，Kawaguchi, Kodama, and Tanaka

体による休業協力支援金・見舞金の順で多く利用さ

2021，Hoshi, Kawaguchi, and Ueda 2022，Morika-

れている．支援措置の申請有無の決定要因をみると，

wa 2021，米 国 に つ い て Balla-Elliott et al. 2020,

総じてコロナショック前の評点が低い企業ほど申請

Bartick et al. 2020）．これらのうち，本稿と最も関する傾向がある．ただし評点の低い企業が申請する連する研究は Hoshi, Kawaguchi, and Ueda（2022）と程度は，政府系金融機関による貸出で大きい一方，Morikawa（2021）で あ る．Hoshi, Kawaguchi, and地方自治体による休業協力支援金・見舞金では小さUeda（2022）は，支援措置を申請した企業，支援措いといった差異がある．さらに，コロナショック後置により資金を得た企業の属性について分析し，コの売上の落ち込みが大きい企業ほど申請する傾向が

ロナショック前の評点が低い企業ほど申請し，資金多くの措置でみられるが，民間金融機関による貸出を得る傾向があると報告している．本稿でも Hoshi,コロナショックへの企業の対応と政策支援措置

135

Kawaguchi, and Ueda（2022）と似た結果が得られた

2019）もある．加えて近年では，海外におけるゾンが，評点の係数（の絶対値）が大きな支援措置につい

ビ企業への関心も高まっており，欧州のデータを用ては異なる点もある．具体的には，政府系金融機関

いた分析（たとえば欧州諸国を対象にした Acharya

による貸出について評点の係数が大きい点は両者でet al. 2019，Helmersson et al. 2021，イタリアを対共通しているが，民間金融機関を通じたゼロゼロ融

象にした Schivardi, Sette, and Tabellini 2021）や，日資における評点の係数は，本稿では政府系金融機関

本を含む多数の国の上場企業データを用いたクロスによる貸出よりも小さいが Hoshi, Kawaguchi, andカントリーでの分析も行われている（た と え ば

Ueda（2022）では大きい．Morikawa（2021）は，支援

Banerjee and Hofmann 2020，El Ghoul, Fu, and措置を利用している企業のコロナショック前の生産

Guedhami 2020，McGowan, Andrews, and Millot

性が非利用企業より低いこと，政府系金融機関によ2018）．さらに，ゾンビ企業が非ゾンビ企業に対しる資金繰り支援，雇用調整助成金，持続化給付金のて負の外部効果をもつかどうかについて批判的に検うち利用企業と非利用企業の生産性の差が最も大き討する研究（Schivardi, Sette, and Tabellini 2020）もいのは政府系金融機関による資金繰り支援であるこあり，分析の射程が広がっている．本稿の特徴は，とを報告している．評点と生産性は必ずしも同じで先行研究における複数の定義を用いて 1990 年からはないが，Morikawa（2021）の分析結果は，本稿やコロナショック後の 2020 年の期間についてゾンビ

Hoshi, Kawaguchi, and Ueda（2022）と整合的と思わ企業のシェアを計測し，さらにゾンビ企業と非ゾン

れる．Hoshi, Kawaguchi, and Ueda
（2022），Morika-

ビ企業とで支援措置の利用率に違いがあるかを検証

wa（2021）と比較した本稿の特徴は，一部の回答企した点にある．

業について，RIETI が過去に実施した企業サーベ

本稿の構成は以下の通りである．2 節では，本調イ調査と接合し，コロナショック後の支援措置と世査の概要と分析サンプルの基本的な属性を説明する．

界金融危機後の資金繰り支援措置との比較を行った

3 節では，コロナショックによる企業の経営環境の点にある．また，サーベイ調査による分析ではない

変化，企業が直面したコロナショックの内容とコロが，Granja et al.（2020）は，米国の中小企業向け資ナショックへの対応，新規借入や既往借入の条件変

金繰り支援策である PPP（Paycheck Protection Pro-更といった金融面での対応，について概観する．4gram）について検証している．PPP は中小企業に

節では，コロナショックに対して講じられた様々な対して民間金融機関を通じた SBA 保証付き貸出を

資金面での支援措置の利用状況を概観したうえで，提供するプログラムであるが，Granja et al.（2020）

支援措置を申請した企業，申請したが資金を得られは，PPP 貸出が必ずしもコロナショックが大きかなかった企業の決定要因に関する分析を行う．5 節った地域の企業に利用されておらず，プログラムのでは，企業の過剰債務（ゾンビ企業）問題に関する示

目的である雇用を維持する効果も弱いことを報告し唆を得るため，支援措置の利用について世界金融危ている．民間金融機関のゼロゼロ融資が，コロナシ機時と今回のコロナショックとの比較を行う．また，

ョック後の売上高の落ち込みが大きな企業で使われ1990 年以降のゾンビ企業・低採算先のシェアを計る傾向が見いだせないという本稿の結果は，Granja

測し，ゾンビ企業・低採算先の比率がコロナショッ

et al.
（2020）の分析結果と重なる点がある．

ク後にどの程度高まっているかを確認するとともに，

本稿に関連する二つ目の研究は，ゾンビ企業に関支援措置の利用率についてゾンビ企業・低採算先とする研究である．日本では，金融機関の不良債権問非ゾンビ企業・通常先との比較を行う．6 節は結論

題や企業の過剰債務問題が深刻であった 2000 年代

である．

に，金融機関等の支援がなければ事業を継続することができないゾンビ企業を特定し，経済に及ぼす影

2．データ

響を検証する研究が多く行われてきた．一連の研究

本稿では，独立行政法人経済産業研究所（RIETI）の嚆矢となったのは Hoshi（2006）, Caballero, Hoshi,

が 2020 年 11 月に実施した「新型コロナウイルス感and Kashyap（2008）である．それ以降，Fukuda and染症下における企業実態調査」（本調査）と，本調査

Nakamura（2011）や Imai（2016）によって代替的な定を委託した株式会社東京商工リサーチ（TSR）のデー義が提案された他，分析対象を大企業だけでなく中タベースに収録されている企業情報・決算情報を用

小企業にも広げた研究（Imai 2016, Goto and Wilbur

いて分析を行う．本調査の対象は，RIETI が過去

136

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究

表 1．分析サンプルの業種分布
農林漁業等 建設業
29

919
0.6

製造業

情報通信・
不動産・ 宿泊・飲食
生活関連
その他
卸売・小売業
回答件数
運輸業等
物品賃貸業 サービス業 サービス業等 サービス業

863

19.6

270

18.4

1,238
5.8

325
26.4

205
6.9

222
4.4

622
4.7

計

4,693
13.3

100.0

注） TSR データに基づく．上段：回答企業数，下段：構成比（％）．

表 2．分析サンプルの従業員規模分布
1〜20 人21〜50 人51〜100 人

101〜300 人

301 人〜

合計

2,060

1,335

582

556

160

4,693

43.9

28.5

12.4

11.9

3.4

100.0

注） TSR データに基づく．上段：回答企業数，下段：構成比（％）．

表 3．分析サンプルの TSR 評点分布
40 点以下40 点超
45 点以下

177

704
3.8

15.0

45 点超
50 点以下

50 点超

55 点超

60 点超

55 点以下60 点以下65 点以下

1,368
29.2

1,204
25.7

727

353
15.5

65 点超
159

7.5

3.4

合計
4,692
100.0

注） TSR データに基づく．上段：回答企業数，下段：構成比（％）．

に実施した「企業・金融機関との取引実態調査」

その他サービス業である．コロナショックの影響が（2008 年 2 月，以下 2008 年調査），「金融危機下に大きいと考えられる宿泊・飲食サービス業，情報通おける企業・金融機関との取引実態調査」（2009 年 2

信・運輸業等の構成比は，それぞれ 4.4％，5.8％ で月，以下 2009 年調査），「金融円滑化法終了後におある．また，生活関連サービス業等，その他サービ

ける金融実態調査」（2014 年 10 月，以下 2014 年調ス業の中には，やはりコロナショックの影響が大き査）のいずれかに回答して 2020 年 11 月時点で存在

いと考えられる生活関連サービス・娯楽業，医療・が確認された企業 8310 社に，新たに 11690 社を加福祉業が含まれ，それぞれの構成比は 3.8％，1.2％

えた合計 2 万社である．いずれも法人企業を対象とである．

しており，個人事業主は対象としていない．調査対

従業員規模については，直近決算時点での従業員

象 2 万社の企業数分布が『2016 年経済センサス-活数の平均値は 71 人，中央値は 24 人であった．分布動調査』（総務省・経済産業省）の法人企業におけるを区分別にみると，規模が最も小さい「1〜20 人」

業種分布と等しくなるようにする等，日本企業全体の構成比が最も高く，規模が大きくなるにつれて構の母集団分布からの乖離が小さくなるよう調査票送成比が低下する（表 2）．もっとも，『2016 年経済セ付先を選定し，最終的に 4718 社から有効回答を得

ンサス-活動調査」における会社企業数の常用雇用

た（有効回答率 23.6％）5）．本稿では，有効回答企業

者規模分布をみると，「0 人以上 19 人以下」の構成のうち業種コード等が特定できなかった 25 社を除

比が 85.6％ と圧倒的に高い．本稿の分析サンプル

く 4693 社を分析サンプルとして用いる．ただし，は，従業員数 20 人以上の比較的規模の大きな中小一部の設問に回答していない企業も含まれるため，企業の比重が高いことに留意する必要がある．

観測数は設問によって異なる．
分析サンプル企業の基本属性は以下の通りである．

最後に，企業の経営状況を表す総合的な指標である TSR が作成している評点の分布をみる7）．TSR

まず，回答企業の本社住所に基づき，回答企業の地

評点は，「経営者能力」，「成長性」，「安定性」，「公

域別分布をみると，企業数が最も多いのは首都圏

開性・総合世評」の 4 つの視点から企業を評価した（1075 社，構成比 22.9％）であり，次いで東海（544

指標である（100 点満点）．回答企業の平均値は 52

社，11.6％），京都・大阪・兵庫（536 社，11.4％），

点，中央値は 51 点，最頻値区分は「45 点超 50 点

東北（488 社，10.4％）である．

以下」である8）（表 3）．

次に，業種分布は表 1 の通りである6）．最も多い
業種は卸売・小売業であり，次いで建設業，製造業，

コロナショックへの企業の対応と政策支援措置

137

表 4．業況感（現在の水準）
良い

やや良い

普通

やや悪い

悪い

回答件数

138

333

1,225

1,709

1,186

4,591

3.0

7.3

26.7

37.2

25.8

計

100.0

注） 上段：回答企業数，下段：構成比（％）．

表 5．業況感
（2009 年 12 月から現在までの変化）
改善
134

やや改善

変わらず

やや悪化

悪化

回答件数

351

2,008

1,180

841

4,514

3.0

7.8

44.5

26.1

18.6

計

100.0

注） 上段：回答企業数，下段：構成比（％）．

表 6．資金繰り（現在の水準）
良い

やや良い

203

378
4.5

8.4

普通

やや悪い

悪い

1,222
27.1

932

1,772
39.3

20.7

回答件数

計

4,507
100.0

注） 上段：回答企業数，下段：構成比（％）．

3．コロナショックと企業・金融機関による対応
3. 1

業況感・資金繰り・売上

業の割合
（「悪化」
，「やや悪化」の合計）も高い．興
味深いことに，これらの業種のうち，宿泊・飲食サービス業，生活関連サービス業等，情報通信・運輸

本小節では，コロナショックによって企業がどの業等では，コロナショック前から業況が「改善」もような経営環境に直面したかを把握するため，コロ

しくは「やや改善」したと回答した企業の割合も高

ナショック後の業況感，資金繰り，月別売上高を概

く，業種内での業績の二極化が進んでいることが窺観する．

える．業況が改善したと回答した企業の割合が高い
他の業種としては，卸売・小売業が挙げられる．ま3. 1. 1

業況感

た，業況感を，評点区分別にみると，業況感（現在

コロナショック後の業況感について，現在の水準の水準），業況感（変化）ともに，概ね評点の低い区をまとめた表 4 をみると，63.1％ の企業が「悪い」

分において，悪いもしくは悪化したと回答した企業

もしくは「やや悪い」と回答している．一方で，業の割合が高いという自然な結果が確認される．

況が「良い」もしくは「やや良い」と回答した企業
は 10.3％ にとどまる．

3. 1. 2

資金繰り

次に，業況感の水準がコロナショックとどの程度

コロナショック後の資金繰りの現在の水準につい関係しているかを確認する（表 5）．コロナショック

てみると，47.8％ の企業が「悪い」もしくは「やや発生前の 2019 年 12 月に比べて業況感が「悪化」も悪い」と回答している（表 6）．一方で，資金繰りがしくは「やや悪化」したと回答した企業は 44.8％「良 い」も し く は「や や 良 い」と 回 答 し た 企 業 はであり，半数弱の企業が業況の悪化に直面している

12.9％ にとどまる．

ことが分かる．なお，この比率は，現時点において次に，資金繰りの水準がコロナショックとどの程業況感の現在の水準が「悪い」もしくは「やや悪度関係しているかを確認すると（表 7），コロナショ

い」と回答した企業の比率（63.1％）より低く，現段ック前に比べて資金繰りが「悪化」もしくは「やや階で業況感が悪い企業の一定程度はコロナショック

悪化」したと回答した企業は 38.1％ である．この前からそうした状況にあったと推測される．

比率は，現時点において資金繰りが「悪い」もしく

業種別にみると，現在の業況が「悪い」もしくは

は「やや悪い」と回答した企業の比率（47.8％）より「やや悪い」と回答した企業の比率が高いのは，宿低く，現段階で資金繰りが悪い企業の一定程度がコ

泊・飲食サービス業，生活関連サービス業等，製造

ロナショック前からそうした状況にあったとみられ業，情報通信・運輸業等等であり，これらの業種はる．

コロナショック前から業況が悪化したと回答した企

業種別にみると，現在の資金繰りが「悪い」もし

138

経

済

研

究

表 7．資金繰り（2019 年 12 月から現在までの変化）
改善

やや改善

変わらず

やや悪化

悪化

回答件数

105

410

2,254

1,272

434

4,475

2.4

9.2

50.4

28.4

9.7

計

100.0

注） 上段：回答企業数，下段：構成比（％）．

図 2．各月の売上高（中央値）：業種別

図 1．各月の売上高

注） 単位は前年同月を 100 とした水準．

くは「やや悪い」と回答した企業の比率が高い業種

3. 2

コロナショックと企業の対応

は，宿泊・飲食サービス業，生活関連サービス業等

本小節では，企業が新型コロナウイルス感染拡大である．宿泊・飲食サービス業は，コロナショック

後に，どのようなショックに直面し，ショックにど

前から資金繰りが「悪化」もしくは「やや悪化」しう対応したかをみていく9）．

たと回答した企業の割合も高い．また，資金繰りが悪化したと回答した企業の割合は，建設業，情報通信・運輸業等，生活関連サービス業等でも高い．こ3. 2. 1

コロナウイルス感染拡大に関連して発生したショック

れらの業種のうち，宿泊・飲食サービス業等，生活

表 8 は，コロナウイルス感染拡大により企業に生

関連サービス業等では，コロナショック前から資金

じたショックを，それぞれの回答選択肢・時期別に繰りが「改善」もしくは「やや改善」したと回答しみたものである．

た企業の割合も高く，業況感と同様に，資金繰りに受けたショックの種類に着目すると，回答企業の関して業種内で二極化が進んでいることが窺える．

多い順に一般消費者に対する「売上減少（顧客数減

3. 1. 3

「注文の取り消し・キャンセル（先方都合を含む）」，

少，キャンセル等）」，販売先企業（受注元）からの月別売上高

図 1 は，月別売上高の実績の推移を，前年同月を「販売条件の緩和（値下げ，注文減少等）を要請され100 とした水準で聞いた結果をまとめたものである．

た」であり，いずれも企業の売上減少に直結する実中央値をみると，2020 年 5 月にかけて前年比 8 割

物面でのものである．これら 3 つのショックが生じ程度の水準（2 割減）まで月商が低下したが，その後た企業のうちそれぞれ 67.3％，57.3％，39.8％ が，は 9 月の 90（1 割減）まで徐々に月商が回復している． 発生時期を 4 月上旬以前と回答している．緊急事態
図 2 は，この中央値の推移を業種別にみたものである．宿泊・飲食サービス業，生活関連サービス業
等において 5 月にかけての月商の落ち込みが大きく，宣言が発出される前に，多くの企業が実物面のショックを受けていたことがわかる．
一方，仕入先企業（発注先）からのショックをみる

宿泊・飲食サービス業ではその後の回復も弱いことと，「納入取消し・キャンセル（先方都合を含む）」，が分かる．生活関連サービス業等については，4 月「仕入条件改善（値上げ，納入増加等）を要請されにかけての月商の落ち込みは大きかったものの，9た）」が比較的多いが，販売先からのショックより

月には製造業と同程度の回復を見せている．

も件数が少ない．
販売先との関係で，金融面のショックを受けた企
業も少なからず存在する．具体的には，販売先企業

コロナショックへの企業の対応と政策支援措置

139

表 8．コロナウイルス感染拡大に関連して発生したショック
相手先内容
経営不振（販売先の倒産，債権回収等の不能等）

対販売先企業（受注元）

注文の取り消し・キャンセル（先方都合を含む）
販売条件の緩和（値下げ，注文減少等）を要請された販売代金の支払猶予・後倒し（手形サイト長期化，現金支払比率の引き下げ，キャッシュレス化等）を要請された対一般消費者

売上減少（顧客数減少，キャンセル等）
経営不振（仕入先の倒産等）

対仕入先企業（発注先）

納入取消し・キャンセル（先方都合を含む）
仕入条件改善（値上げ，納入増加等）を要請された
仕入代金の支払前倒し（手形サイトの短期化，現金支払比率
引上げ等）を要請された

2〜3 月

4 月上旬

4 月下旬

5月

6月

7月

8月

9 月以降

132

100

64

64

34

24

15

40

27.9

21.1

13.5

13.5

393
32.6

297
24.7

177
14.7

160
13.3

67

144

137

100

127

61

20.4

19.4

14.1

18.0

28

32

39

52

12.3
612

14.0

17.1

366

214

7.2
5.6

3.7

8.6

22.8

6.2

8.8

4.5

5.7
25

25.2

14.7

10.7

36
18.6

30
15.5

32
16.5

16

1.9

6.6

1.7

84

65

35

51

17

29.5

22.8

12.3

17.9

6.0

41
17.7

32
13.8

29
12.5

28
12.1

29
12.5

19

6

14
12.4

19
16.8

21
18.6

15
13.3

12
10.6

5
8.3

2.6

100.0
228

12.7

100.0
1,454

2.8

100.0

6.2

31
16.0

194
100.0

18

285

2.8

6.3

100.0

8.2

35
15.1

232
100.0

7.1

18
15.9

113
100.0

19
8.2

707
8.8

0.9

8
2.5

3.2

40

12

7

100.0
1,204
100.0

29

13

42.1

8.5

62

15

32
16.5

5.3

2.3

計

473

38

32

13

28

3.2
28

44

20

156

5.1
44

回答件数

8

注） 複数回答．上段：回答企業数，下段：時期別構成比（％）．

表 9．コロナウイルス感染拡大に関連して企業が取った対応
相手先

2〜3 月

4 月上旬

4 月下旬

5月

6月

7月

8月

9 月以降

販売を取りやめた

72
24.8

66
22.8

48
16.6

40
13.8

15

13

11

25

販売条件を厳しくした（値上げ，数量引下げ等）

17
12.8

24
18.1

16
12.0

12

8

対販売先企業 販売代金の支払を前倒しさせた（手形サイト短期化，現金受（受注元）
取比率の引上げ等）

7
11.1

11
17.5

7
11.1

9
14.3

1

販売条件を緩和した（値下げ，数量引上げ等）

60
18.0

44
13.2

47
14.1

65
19.5

32

販売代金の支払を猶予．後倒しした（手形サイトの長期化，現金支払比率引下げ，キャッシュレス化等）

27
20.3

19
14.3

23
17.3

23
17.3

17
12.8

3

販売を取りやめた

56
19.4

83
28.7

86
29.8

42
14.5

6

3

仕入を取りやめた

49
18.3

61
22.8

57
21.3

52
19.4

15

9

31
27.4

18
15.9

21
18.6

7

8.0
9.7

14
22.6

9
14.5

10
16.1

仕入条件を厳しくした（値上げ，数量引下げ等）

11
11.7

21
22.3

12
12.8

仕入代金の支払を前倒しした（手形サイトの短期化，現金支払比率引上げ等）

9
11.8

9
11.8

新規に資金調達した（当座貸越・コミットメントラインを含
む）

192
11.5

160

既存借入の条件緩和（返済期間繰延，金利減免等）を受けた

56
14.6

31

対一般消費者

内容

仕入条件を緩和した（値下げ，数量引上げ等）
対仕入先企業 仕入代金の支払を猶予・後倒しさせた（手形サイトの長期化，（発注先） 現金支払比率引下げ，キャッシュレス化等）

対金融機関

6

9.6

5.2

9.0

4.5
13

6.0
6
1.6
28
9.6

8.3

133
100.0

9.5

16
25.4

63
100.0

6.6

35
10.5

333
100.0

13
9.8

133
100.0

2.8

289
100.0

3.4

6.3

268
100.0

0.9

14
12.4

113
100.0

4.8

10
16.1

62
100.0

7.5

14
14.9

94
100.0

5.3

17
22.4

76
100.0

8.7

188
11.2

1,674
100.0

8.6

71
18.4

385
100.0

8
2.3

6.0
5

1.0
8

8
1.7

9

5.6

3.0
12
10.6

1

6.2
7
11.3

3

3

15
16.0

9

5

10
13.2

16
21.1

5
6.6

7.9

175
10.5

344
20.6

279
16.7

191
11.4

145

34

69
17.9

46
12.0

45
11.7

33

4.8

9.6

8.6
32
24.1

22
8.4

2.1

3.8

6
9.5

17

7
5.3

6

計

290
100.0

11
9.8

回答件数

4

8.1

8.8

3. 2. 2

コロナウイルス感染拡大に関連して

注） 複数回答．上段：回答企業数，下段：時期別構成比（％）．

（受注元）の「経営不振（販売先の倒産，債権回収等

取った対応の不能等）」，販売先企業から「販売代金の支払猶予・後倒し（手形サイト長期化，現金支払比率の引次に，表 9 は，ショックに対して企業が取った対

き下げ，キャッシュレス化等）を要請された」と回応について，回答選択肢・時期別に示したものであ答した企業が多い．発生時期をみると，17.1％ の企る．

業が 4 月下旬，22.8％ が 5 月と回答している．実物設問では，販売先，一般消費者，仕入先に加え，面のショックと異なり，販売代金の支払い猶予や後金融機関との間で取った対応について，表 9 に挙げろ倒しといった金融面のショックは，相対的に見てた項目を選択肢として挙げ，回答を求めている．こ緊急事態宣言の発出以降に多く発生している．

のうち販売先および仕入先との間で取った対応につ
いては 2 種類の選択肢を挙げている．販売先に対す

140

経

済

研

究

る対応では，「販売を取りやめた」「販売条件を厳し

時期別にみると，4 月上旬以前に一般消費者に対す

くした」「販売代金の支払いを前倒しさせた」の 3

る販売取りやめを行った企業の比率は 48.6％ であつは，受けたショックを販売先に転嫁する形の対応

り，多くの企業は緊急事態宣言発出前に消費者に対である10）．これに対して「販売条件を緩和した」

して販売を減らしていることがわかる．一方，4 月「販売代金の支払いを猶予，後倒しした」は，受け下旬においても同比率は 29.8％ であり，緊急事態

たショックを自らが負担し，販売先の負担を軽減す

宣言発出直後に消費者に対する販売を取りやめた企る対応である．仕入先に対しても，「仕入を取りや業も多い．

めた」「仕入条件を緩和した」「仕入代金の支払いを仕入先企業（発注先）への対応に着目すると，「仕猶予・後倒しさせた」は仕入先へのショックの転嫁

入を取りやめた」と回答した企業が最も多い．そのであるのに対し，「仕入条件を厳しくした」「仕入代

時期は，4 月上旬と回答した企業の比率が 22.8％，

金の支払いを前倒しした」はショックの影響を自ら

4 月下旬が 21.3％ であり，多くの企業が緊急事態宣が負担する形での対応である．

言発出前後に仕入を取りやめたことがわかる．仕入

まず販売先に関わる対応を見ると，回答数の多い

先企業に対する金融面での対応である「仕入代金の順番に「販売条件を緩和した（値下げ，数量引上げ

支払を猶予・後倒しさせた（手形サイトの長期化，等）」，「販売を取りやめた」という行動をとってい

現金支払比率引下げ，キャッシュレス化等）」やる．販売先にショックを転嫁した企業と自らショッ「仕入代金の支払を前倒しした（手形サイトの短期化，

クの影響を負担した企業がともに存在することが分

現金支払比率引上げ等）」の回答件数は，あまり多かる．一方で，「販売代金の支払を前倒しさせた（手くない．また「仕入を取りやめた」「仕入条件を緩形サイト短期化，現金受取比率の引上げ等）」，「販和した」「仕入代金の支払いを猶予・後倒しさせた」

売代金の支払を猶予・後倒しした（手形サイトの長という仕入先へショックを転嫁する形の対応は，期化，現金支払比率引下げ，キャッシュレス化等）」「仕入条件を厳しくした」「仕入代金の支払いを前倒といった金融面の対応を販売先に対して行った企業しした」という自らがショックを負担する対応より

数は，実物面の対応と比べて少ない傾向にある．

も総じて多い．販売先への対応における転嫁と自己対応した時期に着目すると，4 月上旬以前に「販売を取りやめた」企業の比率は 47.6％ である．販
売の取りやめ，という売上減少に直結する対応は，負担の比率と比べると，仕入先に対しては悪影響を転嫁するケースが相対的に多いことが分かる．
上記の仕入先・販売先に対する対応と比べ，金融緊急事態宣言発出前から行われていたことがわかる．

機関に対して取った対応は，件数が非常に多い．

一方，4 月上旬以前に「販売条件を緩和した」企業「新規に資金調達した（当座貸越・コミットメントラの比率は 31.2％ であり，緊急事態宣言発出後にこインを含む）」の回答件数は 1674 件と突出して多く，の対応を行った企業の比率が相対的に高くなってい「既存借入の条件緩和（返済期間繰延，金利減免等）

る．販売条件の緩和は契約の変更を伴うため，企業を受けた」と回答した企業数も，全体で 2 番目に多は迅速な対応ができず，時期が遅くなったのかもしい．コロナショックに対しては，販売先企業や仕入れない．「販売代金の支払を前倒しさせた」や「販先企業への対応よりも，金融機関からの新たな資金

売代金の支払を猶予・後倒しした」といった金融面

調達や条件緩和による対応が中心であったことがわ

での対応を取った企業の比率は 4 月上旬以前においかる．対応時期に着目すると，新規の資金調達につてそれぞれ 28.6％，34.6％ であり，これらの対応もいては回答数が多い順に 5 月，6 月，2〜3 月の順番

緊急事態宣言発出後の時期に相対的に多く行われてである．多くの企業は実物面のショックを緊急事態いる．

宣言が発出される 4 月上旬以前から受けていたが，次に一般消費者への対応に着目すると，「販売を金融機関からの新規借入による対応はやや遅れて行取りやめた」と回答した件数は，販売先企業に対すわれていることが分かる．条件緩和についても，る「販売を取りやめた」，「販売条件を厳しくした」

18.4％ の企業が 9 月以降，17.9％ の企業が 5 月に条と回答した件数と同水準である．ただし，それぞれ

件緩和を行っており，実物面でのショックの発生かに対する売上のあった企業数（一般消費者 2406 社，

らある程度の期間が経過してから対応が行われてい販売先 3892 社）を考慮すると，比率としては一般消たことが分かる．

費者に対するもののほうが相対的に高いといえる．

コロナショックへの企業の対応と政策支援措置

141

表 10．コロナウイルス感染拡大に関連して企業が雇用面でとった対応
2〜3 月

4 月上旬

4 月下旬

5月

6月

7月

8月

31

59

131

422

160

89

111

休業・休職の実施

1.9

人員削 減
（解雇，早 期・
希望退職）
の実施

17

14
8.1

9

給与・賞与の削減

3.6

25.7
26
12.3

20

8.5

40

111

18
6.6

17
1.0

8.0

14
1.8

1.5

4.3

9 月以降 回答件数
642

計

1,645

9.7

5.4

6.8

39.0

100.0

9.5

24
11.4

21
10.0

71
33.7

211
100.0

335

146

268

940

11.8

35.6

15.5

28.5

100.0

回答件数

計

融資拒絶率

注） 複数回答．上段：回答企業数，下段：時期別構成比（％）．

表 11．新規借入の有無
新規借入を行った

新規借入を申し出たが断られた，
断られると思って申し出なかった

必要なかったので申し出なかった

a

b

c

2,099

114
46.1

a+b+c

2,342
2.5

51.4

4,555
100.0

b ( a+b )
2,213
5.2

注） 上段：回答企業数，下段：構成比（％）．

コロナショックに対する雇用面での対応業がほぼ半数に上っていること，次いで給与・賞与

本調査では，コロナウイルス感染拡大に関連しての削減で対応する企業が 3 割かそれ以上存在するこ企業が従業員に対してとった雇用面での対応として，とがわかる．金融機関からの新規資金調達と同程度

3. 2. 3

休業・休職の実施，人員削減の実施，給与・賞与のの割合で，企業が休業・休職によって様々なショッ

削減の 3 つについて実施有無と時期を尋ねている

クに対応していると言える11）．

（表 10）．

最後に，コロナショックへの対応時期を，販売先

3 つの対応のうち，回答件数が最も多かったのは（一般消費者を含む），仕入先，金融機関，従業者へ「休業・休職の実施」であり，先述の金融機関に対の対応別に比較する．これらのなかでは，販売先，する「新規に資金調達した」とほぼ同程度である．

仕入先に対する対応が総じて最も早く，緊急事態宣もっとも実施した企業が少ないのは「人員削減（解言が発出された 4 月に対応した企業が多い．新規の雇，早期・希望退職）の実施」であった．総じて，資金調達や既存借入の条件緩和といった金融機関へ

企業は人員削減よりも休業・休職の実施によって対の対応はそれよりもやや遅く，5〜6 月が多い．こ

応したと考えられる．

れに対して，従業員に対する対応は，休業・休職は次に，それぞれの対応時期を確認する．まず休

5 月，給与・賞与削減は 7 月が最も多いが，「9 月以業・休職の実施を行った時期は，合算されている 9降」と回答した件数が，対販売先，対仕入先，対金月以降を除くと，多い月の順に 5 月，4 月，6 月で融機関について 9 月以降と回答した件数よりも多い．

あった．人員削減の実施については目立って多く見

総じて，雇用面での対応時期は他の対応よりも遅かられた月は無かった．給与・賞与の削減の実施がもったようだ．

っとも多く見られたのは，多い月の順に，7 月，8月，6 月であった．これらの時期は，日本企業の慣行上は夏季の賞与が支給される時期にあたり，賞与の削減と考えられる．

3. 3

コロナショックへの金融面での対応

先述の通り，コロナショックに対して企業は主に金融機関からの新規の資金調達や既存借入の条件緩

これらの従業者への措置は，販売先企業，一般消和で対処した．本小節では，コロナショックに対し費者，仕入先企業から被ったショックへの雇用面でて企業が金融面でどのように対応したかをみていく．

の対応として考えることもできる．ここでは示さな
いが，企業が受けたショック（前掲表 8）と雇用面で3. 3. 1

新規借入の対応（前掲表 10）の関係をクロス表でみると，販コロナショック（2020 年 1 月）以降の新規借入に売先，一般消費者，仕入先いずれの先からショック

つ い て 尋 ね た と こ ろ（表 11），回 答 企 業 全 体 のを受けても，休業・休職の実施による対応を行う企

48.6％ ( =100％−「必要なかったので申し出なか

142

経

済

研

究

表 12．新規借入の内容
回答件数

民間金融機関

計

政府系
うち信用

うち信用

保証なし

保証あり

金融機関

約定金利
（平均値，％）

0.53

0.56

0.63

0.52

0.46

借入期間
（平均値，年）

7.3

6.6

5.3

7.4

9.0

物的担保あり（回答割合，％）

6.9

7.9

9.6

6.6

4.9

経営者保証あり（回答割合，％）

43.2

47.6

31.7

58.9

33.0

った」51.4％ ) の企業で新規借入需要があり，それ機関」の割合がとくに高いのが特徴的である．また，ら企業のうち，「新規借入を申し出たが断られた，

評点が低い企業ほど「政府系金融機関」から新規借断られると思って申し出なかった」企業の割合（以入した企業の割合が高い傾向がある．

下，融資拒絶率）
は 5.2％ ( =2.548.6 ) であった．

新規借入額は平均 1 億 5242 万円で，中央値は新規借入需要のあった企業の割合を従業員規模別4000 万円であった．各企業のコロナショック前のにみると，規模の小さい企業で同割合が高くなる傾

売上高（2019 年決算期の売上高）に対する新規借入向にある．また業種別には，コロナショックの影響

額の比率（以下，新規借入率）を計測すると，回答企が特に大きかった宿泊・飲食サービス業（71.4％）の業 全 体 の 新 規 借 入 率 は，平 均 値 34.4％，中 央 値

割合が特に高く，次いで高いのは生活関連サービス

9.1％ であった．一部の企業の新規借入率が大きい

業，製造業（ともに 56.3％）である．さらに評点がため平均値が押し上げられていると考えられる．そ50 点以下の企業で，新規借入需要のある企業の割

こで，企業属性別に新規借入率の中央値を比較する

合が高い．

と，従業員規模別では規模が小さい企業（従業員数

新規借入需要のある企業における融資拒絶率につ

1〜20 人で 13.9％），業種別では宿泊・飲食サービ

いてみると，規模が小さい企業ほど融資拒絶率が高ス業（15.4％），生活関連サービス等（13.1％）で新規

い．業種別には，生活関連サービス業（9.9％）が高

借入率が高い．また，評点別には，総じて評点が低

い一方，やはり新規借入需要の大きい宿泊・飲食サ

い企業ほど新規借入率が高い．

ービス業（2.1％），製造業（2.9％）では低いという対

次に，新規借入の内容について，貸し手が民間金照的な結果であった．また，評点が低い企業ほど融融機関の場合と政府系金融機関の場合で分けてみて資拒絶率が高い傾向がある．

いく（表 12）．民間金融機関については，信用保証

次に「新規借入を行った企業」に対して，貸し手の有無別に分けている．

の属性や借入内容を尋ねた設問結果をみる（新規借約定金利（初年度の金利）は，平均値で年 0.53％

入が複数ある場合は借入額が最大のもの）．新規借であった．中央値では 0％，75 パーセント分位点で入の貸し手として「民間金融機関」をあげた企業がは 1％ と，多くの企業がゼロ金利，あるいはかなり

69.5％，「政府系金融機関」が 29.7％，「代表者・家低い金利で資金調達ができている12）．約定金利の平族・親戚」が 0.3％，「その他」5％，と金融機関か均値を貸し手別にみると，民間金融機関からのプロらの借入が大半を占めた．「民間金融機関」が「政パー貸出（信用保証なし）が 0.63％ であるのに対し府系金融機関」を上回る点は，コロナショックへのて，民 間 金 融 機 関 か ら の 信 用 保 証 付 き 貸 出 は 同

資金面での支援措置として，民間金融機関を通じた

0.52％，政府系金融機関からの貸出では 0.46％ と，無利子・無担保の制度融資を利用した企業が，政府信用保証付き貸出や政府系金融機関からの貸出の金系金融機関による無利子・無担保貸出を上回ること

利が相対的に低い．民間金融機関からの信用保証付（後掲表 15）と整合的である．どのような企業が政

き 貸 出，政 府 系 金 融 機 関 貸 出 の 中 央 値 は と も に

府系金融機関から新規借入したかをみるために，

0.0％ であり，いわゆるゼロゼロ融資が多く含まれ「政府系金融機関」の割合を企業属性別にみると，ているためと考えられる．企業の評点区分別に中央

従業員規模別では，中規模層で少し高くなっている値を比較すると，評点 55 点以下の企業が 0.0％，評（たとえば従業員数 51〜100 人で 35.4％）．業種別で点 55 点超の企業はプラス（たとえば評点 55 点超 60

は，宿泊・飲食サービス業（54.9％）で「政府系金融点以下は 0.3％）と，評点が低い企業でゼロ金利企業

コロナショックへの企業の対応と政策支援措置

143

表 13．既往借入の条件変更の有無ある

申し出が断られた，断られると思って申し出なかった

必要なかったので申し出なかった

a

b

c

453

125
10.3

3,815
2.9

回答件数

計

条件変更拒絶率a+b+cb ( a+b)

4,393

578

86.8

100.0

21.6

注） 上段：回答企業数，下段：構成比（％）．

の割合が高くなっている．

「中小企業者等に対する金融の円滑化を図るための借入期間は平均 7.3 年，中央値 7.0 年と，長い．

臨時措置に関する法律」（以下，金融円滑化法）後の借入期間の平均値を貸し手別にみると，信用保証付状況と比較するため，本調査及び 2014 年調査の両

き貸出や政府系金融機関からの貸出がより長期であ方に回答した企業 1901 社について調べると，2014

る．また，評点が低い企業ほど，借入期間が長期に年調査で条件変更ありと回答した企業は 476 社，割なる傾向にある．業績が不振である企業で長期借り

合では 25.0％ であった．さらに，本調査がコロナ

入れのニーズが高いことに加え，そうした要望に金ショックから 11 か月後に実施されているのに対し，融機関が柔軟に対応している可能性がある．

2014 年調査は金融円滑化法施行から 5 年後に実施

担保・保証については，物的担保「あり」が 6.9％，

されたという期間の違いを考慮するため，2014 年

経営者保証「あり」が 43.2％ であった．物的担保調査において金融円滑化法施行から 11 か月後までの割合は，とくに信用保証付き貸出と政府系金融機に 条 件 変 更 を 行 っ た 企 業 の 割 合 を 計 算 す る と，関で低い．一方，経営者保証については，民間金融

12.5％ であった．コロナショック後に既往借入の条機関からの信用保証付き貸出での利用割合が相対的

件変更を行った企業の割合は，金融円滑化法後対比に高い．企業の評点別にみると，物的担保についてで，やや低いがほぼ同程度と評価できる13）．また，は大きな違いはみられなかった一方，経営者保証に2014 年調査で条件変更を行ったと回答した企業のついては，評点が高い企業ほど利用割合が低くなる

うち，本調査でも条件変更を行った企業の割合は傾向がある．

27.5％ と全体の 10.3％ よりも高く，一部の企業で新規借入について借入企業の信用リスクの観点か
らまとめると，評点が低いほど融資拒絶率が高い，

は条件変更が繰り返し行われていることが示唆される．

経営者保証の利用割合が高い，という自然な結果が条件変更を行った企業の属性をみると，業種別に観察される一方，無利子・無担保の制度融資や政府は，宿泊・サービス業（23.7％），生活関連サービス

系金融機関貸出の利用が多かったことにより，評点

業等（14.2％）などのコロナショックの影響が強い業

が低い企業で金利水準が低いという結果も得られた．

種で条件変更を行った企業の割合が高い．また，従評点が低い企業では，コロナショック前の売上高に業員規模が小さい企業区分において同割合がやや高対する新規借入の比率がやや高く，コロナショック

い（たとえば従業員数 1〜20 人の企業では 13.1％）．

後の新規借入の将来的な返済可能性を注視する必要

評点別には，評点が 45 点以下の企業（22.5％）で条がある．この点は，5 節で改めて検討する．

件変更を行う企業の割合がとくに高い．

3. 3. 2たものである（複数回答）．1 年以内の返済期間繰延，

次に表 14 は，最初の条件変更の内容についてみ
既往借入の条件変更

本調査では，コロナショック以前の金融機関借入

1 年超の返済期間繰延，金利減免の比率がいずれも（以下，既往借入）について，コロナショック（2020

3 割程度である一方，元本債務削減や既存借入の劣

年 1 月）以降の条件変更の有無や内容を尋ねている

後化（DES など資本性の支援策）は低位に留まって（表 13）．回答企業全体の 13.2％ ( =100％−「必要いる．また，「その他」を選択した企業も 81 社いるなかったので申し出なかった」86.8％ ) の企業で条が，2014 年調査で回答選択肢に含めていたが今回件変更のニーズがあり，それら企業のうち，「申しは選択肢から除いた「元本支払猶予」が含まれてい出たが断られた，断られると思って申し出なかっる可能性がある．

た」企業の割合（条件変更拒絶率）は 21.6％ である．

条件変更の内容について，2014 年調査と比較す

条件変更の有無を，2009 年 12 月に施行された

ると，金融円滑化法のときには，金利減免（16.3％）

144

経

済

研

究

表 14．最初の条件変更の内容
回答企業数

回答率

1 年以内の返済期間繰延

121

28.8

1 年超の返済期間繰延

126

30.0

金利減免

121

28.8

元本債務削減24

5.7

既存借入の劣後化（DES, DDS など）

12

2.9

その他

81

19.3

420

100.0

回答件数

計

注） 複数回答．回答率の単位は％．

の比率が 1 年超の返済期間繰延（29.8％）を大きく下

4. 1

企業向け支援措置の利用状況回っていたのに対し，今回のコロナ禍では金利減免

本調査では，コロナウイルス感染拡大に対して，の比率が返済期間繰延と同程度である点が特徴であ企業が各種の資金支援措置を検討ないし申請したか，る（植杉他 2015，表 4-9）．今回のコロナ禍では，金実際に資金を得たかどうかを尋ねている（複数回

融機関がより踏み込んだ条件変更を行った可能性が答）．表 15 は，各種の支援措置の利用状況と拒絶率示唆される14）．ただし，元本債務削減や既存借入の（検討・申請したが資金を得ていない企業の比率）を

劣後化を行った企業の比率は，本調査でも 2014 年

まとめたものである15）．

調査でも低水準である．

選択肢として挙げた支援措置のうち，回答企業中

条件変更の内容を企業属性別にみると，評点が高で資金を得たと答えた企業数が多かったものの順に

い企業においては金利減免の比率が高く，評点が低並べると，③民間金融機関を通じた無利子・無担保い企業では返済期間繰延の比率が高い．これは，信の制度融資が最も多く，次いで，⑤持続化給付金・用力の高い企業に対してはやや踏み込んだ条件変更

持続化補助金，⑦雇用調整助成金，①政府系金融機が行われる一方，信用力が低い企業に対しては暫定

関による無利子・無担保貸出，⑥地方自治体による的な対応がとられていることを示唆している．業種

休業協力支援金・見舞金であった（表 15）．一方，

別には，その他サービス業，情報通信・運輸業等でこれらの支援措置の拒絶率（申請した企業のうち資金利減免の比率が高い一方，宿泊・飲食サービス業

金を得られなかった企業の比率）はいずれも一ケタ

では返済期間繰延の比率が高い．

台と低水準であり，やや高いのは⑧家賃支援給付金，4．コロナショック対応の企業向け支援措置②無利子・無担保貸出以外の政府系金融機関による貸出である．①〜④の各種貸出と⑤〜⑧の給付金・今回の危機に際しては，これまでの金融危機時に助成金では，返済義務の有無が異なるが，様々な形提供されてきた政府系金融機関による貸出や信用保態の資金面での支援措置が，ほぼ企業の希望通りに証の内容が，大幅に拡充された．具体的には，一定利用されたと推測される．

要件を満たした企業には無利子・無担保での貸出

それぞれの支援措置が，どのような企業に多く利（ゼロゼロ融資）を，政府系金融機関もしくは地方自用されているかという点については 4. 2 節で詳しく

治体が補助し信用保証を付けた制度融資として民間検討するが，業種別には，宿泊・飲食サービス業の金融機関が提供する仕組みが講じられた．また，持企業の利用率が，全ての措置において最も高い点が続化給付金や地方自治体による休業支援金・見舞金

特徴的である．また，従業員規模別には，総じて規など，貸出以外の返済義務のない資金支援措置も手模の小さい企業の利用率が高いが，雇用調整助成金

厚く講じられた．

は，規模の大きな企業の利用率も高い．

本節では，これらの資金面での企業向け支援措置

評点別には，いずれの措置でも，TSR のデータの利用状況を概観する．そのうえで，これらの支援

ベースの中で平均的な水準である 50 点以下の信用措置を申請した企業や，申請したが実際に資金を得力がやや劣る企業の利用率が高い．資金を得た企業

られなかった企業の特徴を明らかにする．

の評点（平均値，以下同じ）を措置別に比較すると，休業協力支援金，持続化給付金，家賃支援給付金とコロナショックへの企業の対応と政策支援措置145

表 15．企業向け支援措置の利用動向
資金を得た

資金を得ていない
検討したが

申請したが

検討も申請

申請しな

資金を得ら

もしなかっ

かった

れなかった

た

a

b1

b2

b3

回答件数計

拒絶率（％）

a+b1+b2+b3( b2 )  ( a+b2 )①政府系金融機関による無利子・無

1,076

31

25

2,625

担保貸出

28.6

0.8

0.7

69.9

100.0

②無利子・無担保貸出以外の政府系

383

15

19

3,057

3,474

金融機関による貸出

11.0

0.4

0.5

88.0

100.0

③民間金融機関を通じた無利子・無

1,813

26

18

1,980

3,837

担保の制度融資④無利子・無担保貸出以外の信用保

47.3
486

0.7
13

0.5
9

51.6
2,904

100.0
3,412

1.0

証付き貸出

14.2

0.4

0.3

85.1

100.0

1.8

⑤持続化給付金・持続化補助金

1,638

30

7

2,153

3,828

42.8

0.8

0.2

56.2

100.0

634
18.1
1,383
37.4
603
17.0

7
0.2
14
0.4
41
1.2

7
0.2
6
0.2
46
1.3

2,862
81.5
2,297
62.1
2,848
80.5

3,510
100.0
3,700
100.0
3,538
100.0

⑥地方自治体による休業協力支援
金・見舞金⑦雇用調整助成金⑧家賃支援給付金

3,757
2.3
4.7

0.4
1.1
0.4
7.1

注） 複数回答．上段：回答企業数，下段：構成比（％）．

表 16．企業向け支援措置の利用別にみた評点（平均値）
資金を得た①政府系金融機関による無利子・無担保貸出②無利子・無担保貸出以外の政府系金融機関による貸出③民間金融機関を通じた無利子・無担保の制度融資④無利子・無担保貸出以外の信用保証付き貸出⑤持続化給付金・持続化補助金⑥地方自治体による休業協力支援金・見舞金⑦雇用調整助成金⑧家賃支援給付金

49.6
49.5
51.0
49.7
48.8
48.7
51.0
49.1

資金を得ていない
検討したが
申請しな
かった

申請したが
資金を得ら
れなかった

検討も申請
もしなかっ
た

50.1
49.0
49.5
49.8
48.5
49.6
49.4
49.6

43.2
43.1
52.1
44.4
46.4
51.7
51.2
50.3

52.8
52.3
52.7
52.5
53.7
52.6
52.4
52.6

注） 複数回答．

いった返済義務のない給付金・助成金の利用企業の金融機関による無利子・無担保貸出以外の信用保証

評点は 48〜49 点と相対的に低い（表 16）．また，貸付き貸出も低い．これに対して，民間金融機関を通出については，政府系金融機関による貸出を利用しじた無利子・無担保の制度融資の評点は，むしろ資た企業の評点が，民間金融機関を通じた無利子・無金を得た企業よりも高くなっている．なお，申請し担保の制度融資よりも低い．一方，検討・申請した

たが資金を得られなかった企業の評点が資金を得たが資金を得ていない企業の評点を支援措置別に比較

企業の評点を上回る点は，休業協力支援金，雇用調すると，「検討したが申請しなかった」企業の評点

整助成金，家賃支援給付金においても観察される．

は，いずれの措置も，資金を得た企業とほぼ同程度

これらの支援措置については，支援措置の適用要件である一方，「申請したが資金を得られなかった」に合致しない企業も申請したため，このような結果

企業の評点は，措置によって大きく異なる．「申請が得られた可能性がある．

したが資金を得られなかった」企業の評点が突出して低いのは政府系金融機関による貸出であり，民間

146

4. 2

経

済

研

究

企業向け支援措置の利用申請・申請拒絶のの SCORE_2019  は 2019 年時点で計測された企業

決定要因

i の評点，Sales_May 2020  は 2020 年 5 月における次に行うのは，企業の評点以外の情報も含めたこ

売上高の対前年比，X はコントロール変数（2019

れら支援措置の申請・利用の決定要因に関する分析

年における売上高，従業員数）を表す．f と θ  はそである．評点以外の要因をコントロールした上で，れぞれ地域固定効果，産業固定効果を表し，ε は誤支援措置の申請・利用が企業の経営状況にどのよう差項である．表 17 はそれぞれの詳しい定義を示しに影響を受けるかを知ることができる．前小節でのたものである．

分析サンプルには支援措置の申請要件を満たしていその上で，まず表 18 で支援措置への申請有無のない企業が含まれるが，本小節では，売上高の減少

決定要因に関する線形確率モデルの推定結果を示す．

幅など措置の申請要件を満たしており，かつ，措置

最初に注目するのは，コロナショック後とそれ以前の利用検討開始が 8 月以前で申請後資金を得るまでの企業パフォーマンスの係数である．コロナショッの時間的余裕がある企業に推計サンプルを限っていク前の評点 SCORE_2019 の係数は，（5）の持続化

る16）．さらに，コロナショック前の時点の評点が得

給付金等以外の全ての支援措置において負で有意でられた企業を推計サンプルとしている（後述）．このある20）．もっとも，その絶対値の大きさは措置の間ため，前小節での分析よりも観測数が減少しているで異なる．最も大きいのは（1）（2）
列にある政府系金点に注意が必要である．

融機関による貸出である一方で，小さいのは，（6）

被説明変数には，支援措置を申請したか否かと，列にある地方自治体による支援金・見舞金である．

申請した企業の中で資金を得たか拒絶されて得られ（3）（4）列の民間金融機関による貸出と（7）（8）
列の雇なかったかという 2 種類を用いる．前者の申請有無

用調整助成金，家賃支援給付金はその中間に位置すは，主に企業の支援措置に対する需要の決定要因をる．

明らかにするためのものである．一方で，後者の支ショック後における売上高の対前年比水準

援措置による資金受給の有無は，対象を前者のうちSales_May 2020 は，統計的に有意な係数は全て負申請企業に限り，支援措置を提供する側のスクリーであり，特に係数の絶対値が大きいのは，（6）（7）列

ニングがどのように行われているかを解明するものの地方自治体による支援金・見舞金と雇用調整助成である17）．

金である．一方で，（3）（4）（5）列にある民間金融機

この推計では，コロナショックによる短期的な業

関によるゼロゼロ融資とそれ以外の信用保証付き貸績の落込みの影響とコロナショック発生前における出，持続化給付金等の係数は有意ではない．表 18

パフォーマンスの影響を区別するために，それぞれでは，多くの支援措置で前年比での売上高の減少幅を表す変数を用いる．この点は，Hoshi, Kawagu-

が一定以上であることを支給要件としていることを

chi, and Ueda（2022）を参考にした18）．前者には，多考慮して推計サンプルを設定している．しかし，売くの企業でコロナショック後の落ち込みが最も大き

上高の減少幅に関する支給要件が似通っている政府

かった 2020 年 5 月時点の売上高の前年比水準（前年系金融機関と民間金融機関のゼロゼロ融資の結果を同月を 100 とした水準，前掲図 1 を参照）を用いる．

比較すると，政府系金融機関のゼロゼロ融資ではコ

後者には企業の評点を用いるが，TSR による記録

ロナショック後の売上減少が厳しいところほど申請時点をコロナショックが発生した 2020 年初よりもする傾向がみられる一方，民間金融機関のゼロゼロ

前の企業に限っている点で前小節での分析サンプル

融資ではそうした傾向が観察されない．こうした政と異なる19）．それ以外の企業属性を表す説明変数と府系金融機関と民間金融機関との違いは，ゼロゼロ

して，前年決算期における売上高，従業員数，産業

融資以外でも観察される．その背景には，借入条件

ダミー，地域ダミーも用いる．線形確率モデルを用がよいために売上高の落ち込み幅にかかわらず多くいて，以下の式を推定する．
Y = α+β SCORE_2019 +β Sales_May 2020 +δX+f +θ +εの企業が民間金融機関を通じた制度融資を利用した可能性，あるいは企業に対して民間金融機関が積極的にその利用を勧めた可能性が考えられる．

Y は，企業 i の支援措置への申請有無（Apply；kコロナショック前の売上高 LnSales や従業員数

は措置の種類）もしくは申請の拒絶有無（Denied；k

LnEMP での特徴的な結果は，雇用調整助成金ではは措置の種類）を示す被説明変数である．説明変数

従業員数の係数が正で有意である点である．雇用調コロナショックへの企業の対応と政策支援措置147

表 17．線形確率モデルで用いる変数の定義
変数

定義

被説明変数
Apply

支援措置申請有無ダミー（1：申請あり，0：申請なし）．k=（1）政府系金融機
関による無利子・無担保貸出，（2）無利子・無担保貸出以外の政府系金融機関
による貸出，（3）民間金融機関を通じた無利子・無担保の制度融資，（4）無利
子・無担保貸出以外の信用保証付き貸出，（5）持続化給付金・持続化補助金，（6）地方自治体による休業協力支援金・見舞金，（7）雇用調整助成金，（8）家賃
支援給付金

Denied

支援措置拒絶ダミー（1：申請したが拒絶された，0：申請して資金を受け取った）．k は資金支援措置申請と同じ．

説明変数
SCORE_20192019 年において計測された評点

Sales_May 2020

2020 年 5 月における売上高の対前年比（前年同月を 100 とした水準）

LnSales2019 年における売上高（万円）の対数値

LnEmp

2019 年における従業員数（人）の対数値

f

地域ダミー．r=1：北海道，2：東北，3：北関東，4：首都圏，5：甲信越，
6：北陸，7：東海，8：京都・大阪・兵庫，9：その他近畿，10：中国，11：四国，12：福岡．福岡以外の九州がベース．

θ

業種ダミー．s=1：農林漁業等，2：建設業，3：製造業，4：情報通信・運輸業等，5：卸売・小売業，6：不動産・物品賃貸業，7：宿泊・飲食サービス業，
8：生活関連サービス業．その他サービス業がベース．
表 18．支援措置の利用申請推計の結果
推計手法：線形確率モデル
被説明変数：Apply（各資金繰り支援措置への申請有無：申請あり：1，申請なし：0）（1）
政府系金融機関による無利子・無担保貸出

SCORE_2019
Sales_May 2020
lnEmp
lnSales
定数項
観測数
決定係数

（2）
無利子・無担保貸出以外の政府系金融機
関貸出（3）
民間金融機関を通じた無利子・無担保の制度融資−0.0205***−0.0132***−0.0106***（0.00258）（0.00181）（0.00271）−0.000270** −0.000197*−5.47e-05（0.000131） （0.000115） （0.000165）
0.0528***0.0141−0.00513（0.0187）（0.0133）（0.0198）
0.0325**0.0220**0.0351**（0.0156）（0.0112）（0.0166）
0.766***
0.542***
0.655***（0.135）（0.0959）（0.142）
1,280
0.110

1,373
0.065

（4）
（5）
無利子・無担 持 続 化 給 付
保貸出以外の 金・持続化補
信用保証付き 助金
貸出

（6）
（7）
（8）
地方自治体に 雇用調整助成 家賃支援給付
よる休業協力 金
金
支援金・見舞金−0.0104***（0.00207）−0.000111（0.000130）
0.0226（0.0152）0.0104（0.0126）
0.488***（0.109）−0.00476***（0.00176）−0.000576***（0.000113）
0.0249**（0.0126）−0.0284***（0.0107）0.600***（0.0936）

1,363
0.039

1,328
0.044

−0.00580（0.00360）
4.75e-07（0.000134）
0.00392（0.0270）−0.00219（0.0160）
1.142***（0.163）
492
0.062

1,515
0.248

−0.00951***（0.00227）−0.000384***（0.000126）
0.120***（0.0164）−0.0184（0.0139）0.615***（0.119）
1,509
0.208

−0.00886**（0.00347）−0.000333**（0.000164）
0.0331（0.0245）0.0256（0.0200）
0.481***（0.183）671
0.163Standard errors in parentheses*** p<0.01，** p<0.05，* p<0.1
注） 地域ダミー，業種ダミーの結果については表示を省いている．

整助成金は雇用者の数に応じて支給額が増えるので，なところが申請する傾向にある21）．

申請のためのコストが固定的であれば，規模の大き地域や業種ダミーの係数のうち，地域ダミーの係な企業ほど申請のインセンティブがあるためと考え数は，いくつかの措置で負の係数を得ている地域がられる．政府系金融機関や民間金融機関による貸出あるが解釈が難しい．一方で業種ダミーは，宿泊・でも従業員数もしくは売上高の係数が有意に正とな

飲食サービス業や生活関連サービス業，製造業で多ることが多く，要件を満たす企業の中で規模の大き

くの支援措置の係数が正で有意になることが多い．

148

経

済

研

究

表 19．支援措置利用申請における拒絶推計の結果
推計手法：線形確率モデル
被説明変数：Denied（各資金繰り支援措置申請企業における拒絶有無：拒絶された：1，資金をうけとった：0）

SCORE_2019
Sales_May 2020
lnEmp
lnSales
定数項
観測数
決定係数

（1）
政府系金融機関による無利子・無担保貸出（2）
無利子・無担保貸出以外の政府系金融機
関貸出（3）
民間金融機関を通じた無利子・無担保の
制度融資

（4）
（5）
無利子・無担 持 続 化 給 付
保貸出以外の 金・持続化補
信用保証付き 助金
貸出

（6）
（7）
（8）
地方自治体に 雇用調整助成 家賃支援給付
よる休業協力 金
金
支援金・見舞金−0.00807***（0.00189）−2.02e-05（0.000144）−0.0111（0.0131）0.0129（0.0111）
0.326***（0.103）−0.0103**（0.00398）−0.000307（0.000377）−0.0337（0.0247）0.0171（0.0222）0.545**（0.217）−0.000177（0.000593）−1.80e-05（3.33e-05）−0.00972**（0.00411）
0.00354（0.00369）
0.0432（0.0320）−0.00244（0.00247）−0.000100（0.000169）−0.00534（0.0160）−0.00449（0.0139）0.209（0.140）0.000980（0.00127）
4.19e-05（0.000157）
0.0114（0.00849）−0.00882（0.00724）
0.107（0.0705）

471
0.113

192
0.176

737
0.035

234
0.058

−0.000739（0.000771）−1.68e-06（2.81e-05）
0.000424（0.00585）
0.00227（0.00350）
0.0603*（0.0351）
425
0.080

295
0.081

0.000168（0.000637）−1.23e-05（5.65e-05）−0.00924**（0.00466）
0.00814**（0.00396）−0.0517（0.0355）618
0.043

0.00395（0.00272）−1.25e-05（0.000156）
0.0253（0.0165）−0.0189（0.0142）−0.0654（0.143）224
0.091Standard errors in parentheses*** p<0.01，** p<0.05，* p<0.1
注） 地域ダミー，業種ダミーの結果については表示を省いている．

特に宿泊・飲食サービス業では，持続化給付金等以係数よりも小さいが，Hoshi, Kawaguchi, and Ueda

外の全ての措置においてベース業種（その他サービ（2022）では民間のゼロゼロ融資の係数は政府系金融ス業）よりも支援措置への申請を多く行っている．

機関の貸出と同程度に大きい．

次に表 19 で，申請した企業のうちで拒絶されて資金が得られなかった企業の決定要因に関する線形

5．ショックの影響・支援措置の利用・過剰債務問題：コロナショックと世界金融危機との比較

確率モデルの推定結果を示す．多くの変数で非有意な係数を得ているが，これは表 15 で示したように

本節では，本調査と RIETI が過去に行った企業

いずれの支援措置の拒絶率も非常に低いためではな

サーベイ調査に回答した企業を分析サンプルに用いいかと思われる．しかし，（1）（2）列で示す政府系金て，生じたショックの大きさ，支援措置の利用程度

融機関による貸出では，評点の係数は負で有意であについて，コロナショックと世界金融危機との比較

る．表 18 における利用申請推計の結果と合わせてを行う．同一企業を対象としているため，企業固有

考えると，信用リスクの高い企業ほど政府系金融機の要因を一定程度コントロールした比較となってい関からの借入を申請するが，これら政府系金融機関

ることが，以下の分析の特徴である．また，1990

は，申請企業の中でとくにパフォーマンスの悪い企

年代以降のゾンビ企業の割合や，ゾンビ企業の支援

業については貸出を拒絶したと言える．また，（3）

措置の利用程度を計測し，過剰債務問題のリスクに（7）列の民間金融機関のゼロゼロ融資と雇用調整助

ついて検討する．

成金はそれぞれ従業員数の係数が負で有意である．
なお，申請有無の決定要因についての分析結果をHoshi, Kawaguchi, and Ueda（2022）と比較すると，

5. 1

ショック前の企業の財務状況とショックのインパクト

支援措置について評点の係数が負になっているとい

本小節では，コロナショック前の企業の財務状況

う点は共通しており，コロナショック前に経営状況とコロナショックが企業の業況感や資金繰りに与えがよくない企業が支援措置の申請をしている．しかた影響を，世界金融危機時と比較する．

しながら，評点の係数（の絶対値）
が大きな支援措置

表 20 は，今回のコロナショック前における企業は本稿との間で異なる点もある．具体的には，政府の財務状況を世界金融危機が生じる前と比較したも系金融機関による貸出の係数が大きい点は両者で共のである．具体的には，2008 年調査と本調査の両通しているが，民間金融機関のゼロゼロ融資につい方に回答している企業について，世界金融危機が生ては，本稿での係数は政府系金融機関による貸出のじる前の 2008 年 2 月時点とコロナショック前のコロナショックへの企業の対応と政策支援措置149

表 20．借入残高比率と無借金企業割合：世界金融危機前とコロナショック前の比較
25 パ ー セ
75 パ ー セ
中央値
ント分位点
ント分位点

無借金企業数 無借金企
（借入残高 0） 業の割合

回答件数

平均値

標準偏差

最小値

最大値

2008 年調査

1289

163.2

3351.5

0.0

6.7

20.1

44.2

118805.6

118

9.2

本調査

1289

42.3

198.1

0.0

3.9

16.1

42.6

5970.1

206

16.0注） 借入残高比率は，売上高で割ったもので単位は％．無借金企業の割合は，回答件数が分母で単位は％．

表 21．現在の資金繰りの水準：本調査と 2009 年調査との比較

良い

良い

普通

悪い

回答件数

17

30

10

57

16.7
やや良い

4.1

8

49
7.8

普通

7.2

139

176
20.6

83
8.0

47.6

21

4.9

26

347
35.3

やや悪い

3.1

6.7

36

522
42.6

45.1

100
24.1

127

計

297
30.7

25.7

悪い

20

51

198

19.6

17.4

15.6

17.1

回答件数 計

102
100.0

729
100.0

326
100.0

1,157
100.0

注） 行は本調査，列は 2009 年調査に係る回答．上段：回答企業数，下段：構成比（％）．

表 22．資金繰りの変化：本調査と 2009 年調査との比較
好転
改善

変わらず

1

16
2.3

やや改善

4
24

やや悪化

10

48

悪化
回答件数 計

4

59.9

79
7.0
662
55.1

95
25.5

46

1.9

8.0
185

193
23.3

22

27

453

計

1.5

6.4

55.8

回答件数

5
2.1

9.3
変わらず

悪化

58.3
298

28.3
24

26.3
74

9.3

6.1

7.1

6.5

43
100.0

756
100.0

336
100.0

1,135
100.0

注） 行は本調査，列は 2009 年調査に係る回答．上段：回答企業数，下段：構成比（％）．

2019 年決算期時点の金融機関総借入残高を分子に，

点では 9.2％ であったが，2019 年時点では 16.0％

それぞれの当該決算期における売上高を分母に用いである．今回のコロナショック前の時点では，世界て借入残高比率を計測し，企業活動水準に対してど

金融危機時よりも企業の事前の借入残高比率は小さの程度の借入残高があったかを把握している．

く，全く金融機関借入がない企業も多かったことが外れ値の影響がない借入残高比率の中央値は，わかる．このことは，今回のコロナショックに対す2008 年 時 点 と 2019 年 時 点 で そ れ ぞ れ 20.1％ とる企業の財務上の耐性が，世界金融危機時よりも高16.1％ で あ る．他 の 分 位 点 を み て も，い ず れ もかったことを示唆している．

2008 年時点の借入残高比率の方が大きい．また，

次に，ショックが企業財務に及ぼしたインパクト

借入残高がゼロの無借金企業の割合は，2008 年時

を，企業が感じる資金繰りから比較する．表 21，
22

150

経

済

研

究

表 23．世界金融危機後に提供された支援措置の利用有無別の今回支援措置の利用率
世界金融危機時における緊急保証の利用状況
利用している

現在残高はないが利用する

今後利用したい

予定はない

知らない

全体

政府系金融機関による無利子・無担保貸出
民間金融機関を通じた無利子・無担保の制度融資

39.7
61.9

31.0
58.9

15.4
35.9

10.3
42.9

22.8
46.5

持続化給付金・持続化補助金

48.0

47.1

26.1

38.1

35.9

雇用調整助成金

31.7

36.9

27.9

31.6

30.6

注） 列は 2009 年調査に係る回答．回答内容ごとに，行方向で示されている今回の支援措置を利用した企業の割合（％）
を示している．

では，2009 年調査と本調査の両方に回答した企業

末において，政策金融借入である信用保証付き借入

1157 社を対象に，2009 年調査時点（2009 年 2 月）のの有無を尋ねている．
「決算時点で残高があった」

資金繰りの「水準」ないし「変化」（列方向）と本調と回答した企業数と利用割合は，1895 社（44.2％）で査時点（2020 年 11 月）のそれとをクロス集計した結あった．同様の質問は，2008 年調査においても行果を示している．

っているため，本調査と 2008 年調査の両調査に回

資金繰りの水準についてみると（表 21），コロナ

答した企業 933 社を対象にクロス集計する．

ショック後の資金繰りが悪いと回答した企業の数

933 社中，2008 年調査で信用保証付き借入を「利（「悪い」と「やや悪い」の合計，495 社）が世界金用している」と回答した企業は 459 社いた．このう

融危機時
（
「悪い」
，326 社）よりも多くなっている．

ち，本調査で信用保証付き借入について「決算時点

一 方，資 金 繰 り の 変 化 に つ い て み る と（表 22），

で残高があった」企業は 306 社と 66.7％ に上り，2009 年調査では資金繰りが「悪化」したと回答し全体の 993 社に対する同割合が 43.6％（407 社）であていた企業が 336 社だったのに対して，本調査ではったものを大きく上回る．一方，2008 年調査で残372 社が「悪化」もしくは「やや悪化」したと回答

高なしと回答した企業は 413 社いたが，このうち，

しており，後者の方がやや多いもののほぼ同程度で本調査でも信用保証付き借入について「決算時点である．このことは，コロナショック後の資金繰り水残高があった」企業の割合は 21.5％（89 社）と，全

準が悪い企業の数が世界金融危機時よりも多いとい

体（43.6％）を下回る．これらより，コロナショック

う先述の結果が，コロナショックによって生じたのが起きる前の段階において，信用保証の利用が長期ではなく，ショック前の資金繰り水準を反映してい継続的であったことがわかる．

る可能性を示唆している．なお，業況感について同

次に，コロナショック後に講じられた企業向け支様の分析を行ったところ，コロナショックが業況感

援措置（4.1 節参照）の利用有無と，世界金融危機時の水準，変化に及ぼした影響は，世界金融危機時よに講じられた時限的な信用保証制度である緊急保証

りも軽微であったことがわかる22）．

制度の利用有無とを比較する（表 23）．表 23 では緊急保証制度の利用状況が列方向に，コロナショック

5. 2

政策支援措置の利用状況に対する企業向け措置の利用有無が行方向に示され

5. 1 節では，コロナショック前の企業の財務耐性ている．コロナショックへの企業向け支援措置につが総じて世界金融危機時よりも高かった一方，資金いては，利用率の高い政府系金融機関による無利繰りの水準は，世界金融危機時よりも今回のコロナ

子・無担保貸出，民間金融機関を通じた無利子・無ショック後の方が悪く，さらにコロナショック前か担保の制度融資，持続化給付金・持続化補助金，雇ら資金繰り状況が悪かった企業が一定程度存在して用調整助成金を対象とした．観測数は，いずれもいた可能性が示唆されることをみた．もし恒常的に900 社超である．利用企業数の多い民間金融機関を資金繰りの悪い企業が一定程度存在していたのであ通じた無利子・無担保の制度融資についてみると，

れば，そうした企業は，コロナショック前から継続

2009 年 2 月時点で緊急保証を「利用している」と的に政府の資金繰り支援措置に依存し，コロナショ

回答した企業における利用率は 61.9％ と，全体のックに対する各種の資金支援措置の利用率も高い可

利用率（46.5％，全体の列）を大きく上回っている．

能性がある．本小節では，この点を検証する．

同様の傾向は，政府系金融機関による無利子・無担

本調査では，コロナショック前の 2019 年決算期

保貸出にもみられる．これらの結果からは，危機にコロナショックへの企業の対応と政策支援措置151

表 24．新規借入の内容：今回の支援措置利用企業と緊急保証制度利用企業の比較

約定金利
借入期間

政府系金融機関による民間金融機関を通じた

無利子・無担保貸出を

無利子・無担保の制度

緊急保証制度を利用した企業

利用した企業（2020 年調査）

融資を利用した企業（2020 年調査）（2009 年調査）

（平均値，％）

0.43

0.23

2.13

（中央値，％）

0.00

0.11

2.00

（平均値，年）

7.8

7.3

6.7

（中央値，年）

7.0

7.0

7.0

（利用割合，％）

14.3

1.8

7.8

経営者保証 （利用割合，％）

39.3

27.3

75.6

物的担保

際して講じられる政府の資金繰り支援措置を継続的

shyap（2008）や Fukuda and Nakamura（2011）な どに利用している企業が一定数存在することが示唆さによってゾンビ企業と呼ばれてきた．

れる．

日本は，1990 年代から 2000 年代前半に企業が返

なお，貸出以外の措置についてみると，持続化給

済能力以上の債務を負うという過剰債務問題を経験

付金の利用率は緊急保証制度を利用した企業においし，企業部門にはゾンビ企業も多く存在していた．

てやはり高くなっている一方，雇用調整助成金の利

コロナショックに対処するための貸出に係る支援措用率は緊急保証制度を利用した企業と利用しなかっ置は，こうした過剰債務問題を再燃させてゾンビ企た企業との差が小さい．前節でみたように，雇用調業を増やすリスクがある．

整助成金の利用企業は相対的に規模が大きく評点の本小節では，以下の 2 点を検証することで，中小高い企業が多いことが影響しているためではないか

企業において過剰債務問題が深刻化するリスクにつと推測される．

いて検討する．第 1 に，TSR の企業データベース

最後に，政府系金融機関や民間金融機関を通じたを用いて，今回の分析対象企業のうちゾンビ企業が無利子・無担保融資を利用した企業におけるコロナ

占める比率を，1990 年代からコロナショック後のショック後の新規借入の内容と，世界金融危機時に2020 年にかけて計測する．第 2 に，ショック前に緊急保証制度を利用した企業における新規借入の内ゾンビ企業と特定された企業における各種の支援措

容を比較する（表 24）．政府系金融機関あるいは民置の利用程度を世界金融危機時と今回のコロナショ

間金融機関によるゼロゼロ融資を利用した企業は，ック後の期間とで測り，支援措置がゾンビ企業に対

世界金融危機時にこれら企業が利用した緊急保証制

して提供されているのか，コロナショック後におけ度よりも約定金利が低く，経営者保証の割合が低くるゾンビ企業への支援措置の提供のされ方が，世界なっており，より有利な条件で借入ができているこ

金融危機時から変化しているかを評価する．

とが分かる．一方，借入期間，物的担保の割合は，ゼロゼロ融資と緊急保証制度とで大きな差はない．

5. 3. 1

ゾンビ企業・低採算先の特定

はじめに，ゾンビ企業をどのように特定するかを
5. 3

企業向け支援措置と企業の過剰債務説明する．Caballero, Hoshi, and Kashyap（2008）で（ゾンビ企業）問題

ゾンビ企業を特定する考え方は，企業が借入金や社

前小節では，コロナショック前から継続的に政府債に対して実際に支払った支払利息割引料から計算の資金繰り支援措置に依存していた企業が一定数存した借入金利が，市場での最優遇金利を下回ってい

在したこと，コロナショックに対する各種の支援措るのであれば，その企業は事後的に金融機関や社債置の利用率は，世界金融危機時の緊急保証制度を利投資家から支援を受けることで存続しているという用した企業において相対的に高いことを確認した．

意味でゾンビであるというものである．Fukuda

恒常的に政府の資金繰り支援措置に依存する企業は，and Nakamura（2011）は，この手法に基づく場合に民間金融機関からも様々な金融支援を受けている可生じる 2 種類の統計的な過誤の可能性を指摘してい能性がある．金融機関や政府の支援がなければ事業る．第 1 は，健全であり支援を受けていないにもかを継続できない企業は，Caballero, Hoshi, and Ka-

かわらずゾンビと認定される可能性である．ここで

152

経

済

研

究

表 25．ゾンビ企業，低採算先の定義
基準
CHK 基準（ゾンビ企業）定義
借入金利<最優遇金利である企業．借入金利，最優遇金利は以下にて算出した．
借入金利=支払利息割引料／金融機関借入金残高
最優遇金利=短期プライムレート×短期借入金シェア（前年）+長期プライムレート（過去 5
年平均）×長期借入金シェア
（前年）
（注）
*
Caballero, Hoshi, and Kashyap（2008）では，最優遇金利を計測する際に過去 5 年間に発行された転換社債金利（クーポンレート）の最低値を用いている．しかし，本稿の分析サンプルの大部分を占める中小企業では社債の発行がほとんどないため，最優遇金利の計算に際しては，転換社債金利は用いていない．

FN 基準

以下の条件
（1）
（2）のいずれかを満たす企業．（1）収益性基準：借入金利<最優遇金利（ゾンビ企業）

ROA（税引前利益／総資産）≤最優遇金利．（2）追い貸し基準：ROA（税引前利益／総資産）≤
最優遇金利

かつ

負債比率
（負債／総資産）>50％

かつかつ借入増加率（対前年比）>0．

BOJ_ROA 基準（低採算先）

以下の条件（1）（2）を 2 年連続で満たす企業．
（1）借入金利<ROA 上位 10％ 企業の平均借入金利，（2）
ROA（税引前利益／総資産）<サンプル企業全体の税引前利益率（対総資産）の中央値．

BOJ_レバレッジ基準（低採算先）

以下の条件
（1）
（2）
を 2 年連続で満たす企業．（1）借入金利<負債比率下位 50％ 企業の平均借入
金利，（2）
負債比率（負債／総資産）>サンプル企業全体の負債比率の中央値．

は，優良企業でプライムレートを下回る金利で借入いるにもかかわらず，借入金利が信用力の高い企業ができるがゆえに，そうした企業が誤ってゾンビと向けの金利を下回るという条件を設定する．Fuku-

認定されてしまうことを想定している．この第一種

da and Nakamura（2011）や Caballero, Hoshi, andの 過 誤 を 避 け る た め に，Fukuda and Nakamura

Kashyap（2008）では，借入金利が最優遇金利を下回（2011）は Caballero, Hoshi, and Kashyap（2008）によるかどうかを基準にしてゾンビ企業を定義しているる基準を満たしたもののうち，企業の収益性が低いのに対して，日本銀行（2018）
では，収益力・信用力

ものにゾンビ企業を限っている．第 2 は，金融支援の高い企業の借入金利という相対的な基準を用いてを受けているにもかかわらずゾンビと認定されない

低採算先を定義している点が特徴である．なお日本

可能性である．追い貸しなどの金融支援によって負銀行（2018）は，これら 2 つの基準のうち，どちらか債が多いにもかかわらず，最優遇金利よりも高い金を 2 年連続で満たす場合を低採算先と定義している

利で利払いしている企業がゾンビと認定されない可が，本稿では ROA 基準，レバレッジ基準と分けて能性を想定している．この第二種の過誤を避けるた

計測する．

めに，収益性が低く，加えて借入残高の水準が高く以下では，Caballero, Hoshi, and Kashyap（2008）

かつ増加している企業をゾンビとするように，追いによる基準（以下，CHK 基準），Fukuda and Naka-

貸し基準というものを追加している23）．

mura（2011）による基準（以下，FN 基準），日本銀

一方で，日本銀行（2018）は，支援がなければ事業

行（2018）に よ る 基 準（以 下，BOJ_ROA 基 準 とを継続できないゾンビ企業では必ずしもないが，財BOJ_レバレッジ基準）に基づいて，ゾンビ企業もし

務内容の相対的に悪い貸出先企業のうち，銀行が貸くは低採算先を特定した上で，これらの企業が全体

出金利の水準を信用リスク対比で低めに設定していに占める割合の推移を観察する．各基準の具体的なる企業を，銀行にとって採算が低い貸出先という意

算出方法は表 25 を参照されたい．分析対象は，本味で「低採算先」と定義し，これらの企業が全体に調査と 2008 年，09 年，14 年調査のいずれかに回答占める比率の推移を追っている．ここでも企業が支した企業であり，これら企業の財務データを TSR

払う借入金利に注目し，2 つの基準で，信用力が高の企業データベースから得て，これらの企業の中でい企業群の借入金利よりも低い金利を適用されていのゾンビ企業や低採算先が占める比率を 1990 年〜

る企業を特定している．ROA 基準では，営業利益

2020 年について計測する．サンプル（企業）数は年ROA が企業分布の中央値を下回っているにもかか

によって異なる．期間最初の 1990 年には約 2200 社

わらず，借入金利が収益力の最も高い企業向けの金だったものが，2000 年には約 5500 社までに増加す

利を下回るという条件を設定している．レバレッジ

る．その後は，5800 社から 6500 社の間を変動して基準では，負債比率が企業分布の中央値を上回っている．

コロナショックへの企業の対応と政策支援措置

153

図 3．ゾンビ企業・低採算先比率

5. 3. 2

ゾンビ企業・低採算先のシェア推移

れる．

我々の分析サンプルにおけるゾンビ企業や低採算

BOJ_ROA 基準，BOJ_レバレッジ基準に基づく先が占める比率の推移を，1990 年から 2020 年にか

低採算先の比率は，時間を通じた変動幅が CHK 基

けて示したものが，図 3 である．CHK 基準や FN

準，FN 基準に基づくゾンビ比率のそれよりも小さ基準を用いたゾンビ企業の比率については，1995

い．これは，低採算先が対象企業の中での相対的な年から 1996 年まで高まった後に 2000 年代半ばまで位置付けによって決まることや，2 年連続して基準低下傾向が続いている．次に 2009 年までは世界金を満たす場合のみ低採算先と定義されるためだと考融危機の影響を受けて，いずれの基準でも比率は再えられる．しかしながら，2000 年から 2012 年，

び上昇に転じている．しかし，その後における両者2013 年頃まで BOJ_ROA 基準でも BOJ_レバレッの動きは大きく異なる．CHK 基準では，ゾンビ比

ジ基準でも低採算先が緩やかに低下傾向にあったも率が上昇を続けている．コロナショック前の 2019のが，それ以降上昇に転じている点が注目される．

年には 37％ と，不良債権や過剰債務の問題が深刻

ただし，コロナショック後の 2020 年には，BOJ_であった 1990 年代後半に匹敵する水準に達してい

ROA 基準はほぼ横ばい，BOJ_レバレッジ基準はやる．反対に FN 基準のゾンビ比率は低下を続けコロや低下している．

ナショック前の 2019 年は 11％ と，過去 30 年で最ゾンビ企業・低採算先のシェアを世界金融危機のも低い水準であった．コロナショック後の 2020 年

あった 2009 年以降現在に至るまでみると，CHK 基には，CHK，FN 基準のいずれでもゾンビ比率は小準で測ったゾンビ企業比率は大幅に高まっており，

幅上昇した．

BOJ 基準で測った低採算先比率は若干増加していCHK 基準で比較に用いられる長短プライムレー

る．ただし，BOJ 基準で測った低採算先比率は，

トは，借り手にとって極めて有利とは言い難い水準

コロナショックが生じた 2020 年にはやや低下してになっている．例えば 2019 年 12 月には，短期・長いる．一方で，FN 基準で測ったゾンビ企業比率は，期のプライムレートはそれぞれ 1.475％，0.95％ で

世界金融危機以降大きく低下し，2020 年にはややあるのに対して，民間金融機関による新規貸出約定上昇したが，2009 年と比較すると依然として低水

平均金利は，短期と長期でそれぞれ 0.67％，0.73％

準である．以上の分析結果をまとめると，ゾンビ企とプライムレートを下回る．金利比較だけを用いる業・低採算先の比率が世界金融危機以降に高まった

CHK 基準でのゾンビ比率が上昇する背景には，Fu-

かどうかは定義に依存するため，確たることはいえkuda and Nakamura（2011）が指摘する第一種の統計ない．しかし，コロナショック時において世界金融

的過誤，すなわち，健全であるにもかかわらずゾン

危機時よりも明確に高まっているとはいえない．な

ビと認定される企業が増えている状況があると思わ

お，図 3 の 2020 年という区分には，決算期が 2020

154

経

済

研

究

表 26．条件変更有無によるゾンビ企業・低採算先比率（2020 年）
CHKFN

条件変更なし

39.5％

14.0％

BOJ（ROA）
21.7％

BOJ（Leverage）
32.9％

条件変更あり

15.1％

20.8％

34.9％

42.2％

注） 既往借入の条件変更の有無で企業を分けた上で，それぞれの企業群において，列ごとの定義に基づくゾンビ企業や低採算先の比率を示している．

年 3 月でコロナショック後の借入が多く行われた 5で低採算先の比率が高まる．表 26 の結果は，金利

月から 6 月（前掲表 9）を含まない企業が多く含まれ条件だけでゾンビ企業を特定することには限界がある．このため，2021 年にゾンビ企業や低採算先比ることを示唆している．このため，以降の分析では，率がさらに上昇する可能性がある点には，留意が必FN 基準と 2 つの BOJ 基準を用いてゾンビ企業を要である．

特定した結果を主に用い，CHK 基準を用いた結果

CHK 基準では世界金融危機後にゾンビ企業比率

は参考として示すこととする．

が大きく上昇する一方で，FN 基準などでは減少もしくは横ばいと互いに大きく動きが異なるため，これ以降の分析でいずれを用いるかを考える必要があ

5. 3. 3

ゾンビ企業・低採算先における支援措置の利用

る．CHK 基準と他の基準との大きな違いは，CHK

次に行う分析は，ゾンビ企業や低採算先による資基準では金融支援を受けているかどうかを識別する

金繰り支援措置の利用状況である．コロナショック

ために借入金利が最優遇金利を下回っているかどう

以前にゾンビ企業・低採算先と分類される企業ほどかという金利条件だけを用いているのに対し，他の政府による支援措置を利用しているのか，それとも基準は金利条件に加えて収益性やレバレッジに関す支援措置の利用はショック前にゾンビ企業・低採算る条件を追加的に用いてゾンビ企業を特定している先であったかどうかとは無関係であったのかという点にある．ここでは，金融機関による支援の有無に

点 を 調 べ る．ま た，今 回 の コ ロ ナ シ ョ ッ ク 時 と関する別の指標を用いて，CHK 基準，FN 基準，

2008 年秋の世界金融危機以前におけるゾンビ企業・

BOJ 基準で定義されるゾンビ企業・低採算先比率

低採算先の支援措置の利用状況を非ゾンビ企業・通が，金融機関から支援を受けた企業においてより高常先のそれと比較することで，ゾンビ企業がショッ

まるかどうかを確認する．

ク後に支援措置を利用する傾向が，時間の経過とと本調査では，コロナショック後に，企業が従来のもに強まっているのかそれとも弱まっているのかを

借入契約の条件変更を受けたかどうかを尋ねている

検証する．以下の分析では，FN 基準によるゾンビ（前掲表 13）．条件変更には，返済期間繰延，金利

企業と BOJ 基準による低採算先に絞って説明し，減免，元本債務削減などを含んでおり（前掲表 14），

CHK 基準によるゾンビ企業については脚注で結果支援の有無のみでゾンビ企業を決める手法として，を述べるとともに，表中では（参考）として表記する．

条件変更に注目することは適切である．そこで，本表 27 は，コロナショック前の 2019 年時点におけ調査が対象とする 2020 年以降の条件変更の有無別

るゾンビ企業と非ゾンビ企業，低採算先と通常先そに 2020 年時点でのゾンビ企業・低採算先比率を算

れぞれについて，各資金繰り支援措置の利用割合を出する（表 26）．ここでゾンビ企業・低採算先比率示したものである．FN 基準に基づいてゾンビ企業

は，条件変更あり（なし）企業のうち各基準でゾンビと非ゾンビ企業を定義した場合，政府系金融機関に企業・低採算先に分類される企業の割合を指す．

よる無利子無担保貸出を利用する割合は，ゾンビ企

表 26 にあるように，CHK 基準でゾンビ企業比率

業で 36％，非ゾンビ企業で 25％ というのが意味すを計算すると，条件変更なし企業では 40％，ありるところである．FN 基準によるゾンビ企業や BOJ

企業では 15％ であり，金融機関から条件変更を受基準による低採算先は，非ゾンビ企業や通常先よりけた企業のゾンビ比率が相対的に低いという結果がも政府による支援を全ての措置においてより使う傾得られる．一方で，FN 基準で同様に計算すると，

向にある24）．

条件変更なし企業よりも，支援を受けた条件変更あ表 28 は，世界金融危機時に提供されていた支援

り企業のゾンビ比率が高い．2 つの BOJ 基準を用措置である緊急保証付き貸出に注目して，ゾンビ・いた計算でも，FN 基準と同様に条件変更あり企業

非ゾンビ企業別に利用割合を示したものである．コ

コロナショックへの企業の対応と政策支援措置

155

表 27．ゾンビ企業と非ゾンビ企業における支援措置利用比率（本調査）
FN
非ゾンビ

BOJ
（ROA）
ゾンビ 通常先

BOJ（Leverage） （参考）

CHK

低採算先

通常先

低採算先

非ゾンビ

ゾンビ
25.0％

政府系無利子無担保

24.8％

35.6％

23.5％

34.4％

19.1％

37.5％

26.6％

政府系その他

9.8％

14.3％

8.5％

16.4％

6.7％

16.3％

11.7％

7.8％

民間無利子無担保

46.5％

56.3％

45.7％

53.6％

43.2％

54.8％

48.2％

46.4％

民間その他信用保証

13.0％

21.5％

12.7％

18.0％

10.3％

20.2％

16.0％

10.3％

持続化給付金・補助金
地方自治体休業支援金

34.4％
11.1％

47.8％
17.5％

34.6％
10.6％

40.4％
16.3％

32.5％
10.6％

41.7％
14.0％

37.3％
11.7％

33.5％
12.0％

雇用調整助成金

31.9％

44.1％

30.3％

43.4％

29.2％

39.9％

31.2％

36.7％

家賃支援給付金

12.5％

16.2％

11.8％

16.6％

11.3％

15.6％

12.6％

13.4％

注） 支援措置利用率=支援措置を利用した企業数／支援措置回答企業数．ゾンビ企業と非ゾンビ企業，低採算先と通常先は 2019年時点におけるデータに基づく．

表 28．ゾンビ企業と非ゾンビ企業における支援措置利用比率（2009 年調査）
FN
非ゾンビ
緊急保証

21.6％

BOJ（ROA）
低採算先

ゾンビ 通常先
40.5％

21.6％

35.2％

BOJ
（Leverage） （参考）
CHK
低採算先
非ゾンビ ゾンビ

通常先
16.0％

37.5％

28.8％

10.3％

注） 支援措置利用率=支援措置を利用した企業数／支援措置回答企業数．ゾンビ企業と非ゾンビ企業，低採算先と通常先は 2008 年時点におけるデータに基づく．

ロナショック後の期間と同じく，FN 基準によるゾ

パフォーマンスや存続・退出の動向，他の経済主体

ンビ企業や BOJ 基準による低採算先は，非ゾンビに及ぼす外部効果を検証することである．本稿では，企業や通常先よりも緊急保証付き貸出を利用する傾

事業パフォーマンスが低く政府や金融機関の支援を向にある25）．信用保証付きの民間金融機関による貸受けて存続している企業をゾンビ企業・低採算先と出という点では，金融危機時の緊急保証と性質が似定義して分析を行った．しかし，ゾンビ企業・低採ているのは，民間金融機関によるゼロゼロ融資もし算先のパフォーマンスが他の企業よりも継続的に劣くはその他信用保証付き貸出である．FN 基準によっているかどうかは必ずしも自明ではない．たとえるゾンビ企業と非ゾンビ企業の間の利用率の差を比ば Fukuda and Nakamura（2011）は，破綻せずにゾ

較すると，金融危機時に提供された緊急保証におけンビ状態からの脱却を果たした上場企業が数多く存る差が 19％ だったのに対して，今回提供の措置に在することを示している．相対的にパフォーマンス

おける差は 8％ から 9％ にとどまっている26）．

が低い企業が市場から退出を余儀なくされるのか，以上の結果を踏まえると，ゾンビ企業や低採算先逆に高い企業が市場から出るのかという点は，ゾン

は政府による支援措置を利用する傾向がある．もっ

ビ企業に係る分析に限らず理論的にも実証的にも重ともこれは以前からの傾向であり，こうした傾向が要な課題である27）．

コロナショック後の期間において世界金融危機時よりも強まったとはいえない．
6．おわりに

現時点では，今回分析対象とした様々な支援措置が提供されている．政府が折にふれて発出する「中小企業の実態を踏まえた資金繰り支援への要請」も，条件変更への前向きな姿勢を含めた金融機関の柔軟

今回の分析により，主に中小企業が直面したコロな貸出態度につながっている．これらの結果，企業

ナショックの内容とショックへの対応，政府が措置

倒産件数はコロナショック後も低水準に抑えられてした様々な支援措置の利用状況が明らかになった．

いる．しかしながら，こうした支援措置もこれまで

特に 2008 年秋以降の世界金融危機時との比較を通そうであったように非常時対応が終わるとともに縮じて，支援がなければ事業を継続できないゾンビ企

小する．今後は，支援を受けた企業が，退出も含め業や低採算先が経済に占めるシェアの変化や，これてどのように経営の再構築や事業再生に取り組んでら企業が支援措置を利用する程度を明らかにするこ

いくかが重要な課題となる．望ましい事業再生のあとができた．

り方を考えるに際しては，以下の 2 点についての知

今後の課題は，ゾンビ企業・低採算先の事後的な見の蓄積が重要である．

156

経

済

研

究

第一は，ゾンビ企業や低採算先が存続することに・東京大学大学院経済学研究科
・日本大学経済学部・日本政策金融公庫
・学習院大学経済学部
・一橋大学大学院経営管理研究科
・一橋大学大学院経営管理研究科
・神戸大学経済経営研究所）

よ る 負 の 外 部 効 果 で あ る．Caballero, Hoshi, andKashyap（2008）は，上場企業のデータを用いて，ゾンビ企業が市場に残ることで非ゾンビ企業の投資活動が妨げられていると指摘した．また，地域経済を担う中小企業についても，存続可能性に乏しく創意工夫の余裕を持たない企業が価格を引き下げるため，
前向きな投資活動が阻害されているという指摘もある．しかし，中小企業を対象として，負の外部効果について分析した研究は少ない．今後は，こうした負の外部効果の検出方法の吟味も含めた分析が必要である28）．
第二は，ゾンビ企業の事業再生が，企業部門の生産性向上につながるための経路である．Fukuda
and Nakamura（2011）は，破綻せずにゾンビ状態からの脱却を果たした上場企業が数多く存在することを示すと同時に，これらの企業におけるゾンビからの脱却の多くがリストラによって実現したことも示
した．ゾンビ状態から脱却した企業が，財務的には健全になったとしても，その後の成長に向けた投資を行う意欲を持たないままであれば，企業部門全体
における中長期的な生産性上昇を期待することは難しい29）．今後は，ゾンビ状態から脱却した企業におけるその後の成長の決定要因に関する分析を行っていくことが望まれる．
本稿でも示したように借入金を全く持たない無借金企業が増加傾向にあることは，日本では，ゾンビから脱却した企業に限らず前向きの投資を通じた生産性向上の実現が難しくなっている可能性を示している．存続可能性が低い企業の退出を含めた事業再生のあり方だけでなく，健全な企業による設備投資や研究開発投資，事業転換などの前向きなリスクテ
イクや，新規開業企業による参入が活発になったりするには，どのような環境整備や制度設計が必要なのかが問われている．
経済産業研究所では，今回調査の回答企業に対して，コロナ禍が継続する中での経営環境の変化に関する継続調査を 2021 年中に実施した．実態把握とともに，中小企業における事業再生や前向きな事業
再構築への取り組みのあり方を考える分析を今後行っていきたい．
（一橋大学経済研究所・中央大学商学部
・東京大学空間情報科学研究センター
・経済産業研究所
・神戸大学大学院経営学研究科
・小商科大学商学部

注1） 本稿は，（独）経済産業研究所におけるプロジェ
クト「企業金融・企業行動ダイナミクス研究会」，「企業成長のエンジン：因果推論による検討」，「ポストコロナの地域経済と地域金融の役割」の成果である「新型コロナウイルス感染症下における企業実態調査の概
要」（RIETI Discussion Paper Series 21-J-029）を大幅に縮約・改訂したものである．原論文及び本稿のドラフトに対して，星岳雄先生（討論者），阿部修人先生，神林龍先生，祝迫得夫先生，手島健介先生，森口千晶先
生，雲和広先生，陣内了先生，亀田制作氏，矢野誠先生，森川正之先生，大橋弘先生，伊藤新先生，岡室博之先生，菊池康之氏，北尾早霧先生，庄野嘉恒氏，千賀達朗先生，企業金融・企業行動ダイナミクス研究会
および中央大学企業研究所「企業行動と社会経済制度の理論と実証」研究グループのメンバーから，有益なコメントを頂いたことに感謝する．
2） 日本経済学会は新型コロナウイルス感染症に関する経済学的研究を紹介するための特設サイトを開設している．https://covid19.jeaweb.org/
3） ただし，紙幅の制約により本稿では本調査の一部の結果だけを報告している．本稿で報告していない
企業属性別の要約統計量などのより詳細な結果については，植杉他（2021）を参照．
4） ゾンビ企業，低採算先の具体的な定義は 5.3.1
節にて述べる．
5） 本調査の調査票送付先の選定方法の詳細は植杉他（2021）を参照．また，2008 年調査，2009 年調査の
概 要 は 植 杉 他（2009），2014 年 調 査 の 概 要 は 植 杉 他（2015）を参照．
6） 業種の詳細な定義は植杉他（2021）注 7 を参照．
7） TSR データベースに収録されている企業情報・決算情報の時点は企業によって異なる．本稿の分析サ
ンプルのうち 4693 社のうち，TSR の決算情報が 2019年 12 月以前（コロナショック前）の企業は 2275 社，
2020 年 1 月以降（コロナショック以後）の企業は 2418
社である．
8） 同 様 に TSR 評 点 を 用 い た 分 析 を 行 っ て い る
Hoshi, Kawaguchi, and Ueda
（2022）の分析サンプルの最頻値区分は「55 点超 60 点以下」であり，本稿の分
析サンプルの方が TSR 全体の評点分布に近い．ただし，本稿の分析サンプルにおける評点 45 点以下の企業の比率は，調査票を送付した企業における同比率よりもやや低く，評点の低い企業では回答率が低いバイアスは存在する．詳細は植杉他（2021）の Appendix を参照．
9） 本小節のショックへの対応に関する設問については，何も対応しなかった企業と無回答の企業を区別できない点に注意が必要である．以下では，無回答の企業はショックを受けなかった，ショックへの対応を

コロナショックへの企業の対応と政策支援措置
しなかったと仮定して分析を進める．
10） ただし，「販売を取りやめた」に関しては販売先の都合による場合も考えられる．
11） 植杉他（2021）の表 4-5 を参照されたい．また，
植杉他（2021）の表 4-3 では，企業が販売先企業，一般
消費者，仕入先企業から被ったショック（前掲表 8）とその対応（前掲表 9）の関係についても，クロス表の形で示している．
12） 本調査では，制度融資等において，一度支払った利子分が補てんされ実質的な金利負担がない場合
は「0％」と記入するよう求めている．
13） 本調査及び 2014 年調査の両方に回答した企業のみを分析サンプルとした場合の条件変更の拒絶率は，
本調査 22.9％，2014 年調査 19.0％ と，やはり同程度であった．
14） 本調査の結果と 2014 年調査の結果の違いが回答企業の属性の違いによるものかどうかを調べるため，
本調査と 2014 年調査の両方に回答した 131 社について調べると，本調査／ 2014 年調査における回答率は，
1 年以外の返済期間繰延（51.9％ ／ 31.3％），1 年超の返 済 期 間 繰 延（39.7％ ／ 36.6％），金 利 減 免（22.9％ ／6.9％）であった．このサブサンプルにおける本調査での金利減免の比率は返済期間繰延よりも低いが，2014
年調査時よりは高く，今回のコロナ禍では金融機関がより踏み込んだ対応をした可能性が示唆される．
15） 各支援措置の具体的な内容については，本稿の詳細版である植杉他（2022）の付表を参照されたい．
16） 本稿で設定した各措置の申請要件は以下のとおりである．2020 年 2 月から 9 月における前年同月比
売上高減少幅が最大で 20％ 以上（政府系金融機関による無利子・無担保貸出），5％ 以上（無利子・無担保貸出以外の政府系金融機関貸出），15％ 以上（民間金融機
関を通じた無利子・無担保の制度融資），5％ 以上（無利子・無担保貸出以外の信用保証付き貸出），50％ 以
上（持続化給付金・持続化補助金），5％ 以上（雇用調整助成金），50％ 以上（家賃支援給付金）．また，持続化支援給付金・持続化補助金には従業員数 20 人以下，
政府系金融機関と民間金融機関による貸出に係る措置には同 300 人以下という条件も課している．
17） 前者で明らかにする企業の支援措置申請の決定要因には，資金を得る企業だけではなく，企業がその支援措置を利用することで便益を得る主体（例：ゼロゼロ融資を行うことで新規顧客を開拓できる民間金融機関）の動機も入る可能性がある．
18） 本研究と Hoshi, Kawaguchi, and Ueda
（2022）
がそれぞれ基づく企業サーベイは 2020 年 11 月のほぼ同時期に行われており，分析対象の支援措置にも共通するものが多い．
19） 評点の記録時点が 2020 年の企業も含むサンプルを用いた推計も行ったが，係数の大きさや符号において，これから述べる結果との間に大きな違いはない．
20） 企業属性と支援措置との関係については，非線形な関係も想定し得る．そこで，本稿での最も重要な説明変数であるコロナショック前の評点について，
5 点ごとに区分して措置毎に申請率を計算した．その結果，十分な観測数が得られる評点が 36 点以上 70 点
以下の区域では，評点が高まると申請率は概ね単調に157低下することがわかった．
21） 地方自治体による休業協力支援金等では，従業員数の係数が正，売上高の係数が負となっており，
企業規模との関係が明確ではない．
22） 詳細は植杉他（2021）3.1 節，特に表 3-2，表 34 を参照されたい．
23） Imai（2016）は Fukuda and Nakamura（2011）基準を微修正して用いている．また，2 種類の統計的な過誤の可能性については，Caballero, Hoshi, and Kashyap（2008）, Hoshi（2006）も指摘している．Caballero,
Hoshi, and Kashyap（2008）はゾンビ企業が定義上 fuzzy であることを考慮した membership function を用いた分析を行っている．また，Hoshi（2006）は Caballero,
Hoshi, and Kashyap（2008）の手法によってゾンビ企業に分類されている企業の格付けを調べ，高格付け企業
がゾンビ企業に分類される事例が少なく第一種の過誤の問題は深刻ではないと指摘している．一方，Caballero, Hoshi, and Kashyap（2008）の手法によって非ゾン
ビ企業に分類されている企業のなかには，多額の債務を抱えて経営困難に陥った企業が多く含まれていることから，第二種の過誤の問題は潜在的に存在すると指摘している．ただし，Hoshi（2006）の分析対象は規模が大きい上場企業であり，本稿の対象である中小企業において 2 種類の過誤の問題がどの程度深刻かは定かではない．
24） 一方で，CHK 基準で定義されるゾンビ企業では，こうした傾向がみられるのは雇用調整助成金に限られ，また総じてゾンビ企業と非ゾンビ企業の利用率の差は小さい．Hoshi, Kawaguchi, and Ueda
（2022）は，
CHK 基準に基づくゾンビ企業ダミーは支援措置利用の説明変数としては統計的に有意な係数を得なかった
旨を報告しているが，表 27 の結果は彼らの結果と整合的といえる．
25） CHK 基準に基づくゾンビ企業と非ゾンビ企業
では，その関係が逆転している．
26） FN 基準に基づくゾンビ企業と非ゾンビ企業の
間 の 利 用 率 の 差 は，民 間 の ゼ ロ ゼ ロ 融 資 で は 9.8％
( =56.3−46.5 ) ，民間のその他信用保証付き貸出では8.5％ ( =21.5−13.0 ) ，緊 急 保 証 付 き 貸 出 で は 18.9％( =40.5−21.6 ) である．民間のゼロゼロ融資，ゼロゼ
ロ融資以外の信用保証付き貸出におけるゾンビ企業と非ゾンビ企業の利用率の差が，金融危機時の緊急保証付き貸出における差よりも小さい点は，BOJ 基準でみても同じである．
27） 理論面の研究としては，Caballero and Hammour（1994, 2005）, Barlevy（2003），日本の企業部門に
関 す る 実 証 分 析 と し て は，Fukao and Kwon（2006）,
Kwon, Narita, and Narita（2015）, Nishimura, Nakajima,
and Kiyota（2005）, Sakai and Uesugi（2021）などがある．
28） Schivardi, Sette, and Tabellini（2020）は，これまでの研究におけるゾンビ企業の負の外部効果の分析
方法について，批判的に検討している．
29） 福田（2015）は，こうした問題が日本経済の中長期的な成長を阻害する可能性を指摘している．
参 考 文 献福田慎一（2015）『「失われた 20 年」を超えて』，NTT

158

経

済

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