証券経済研究第90号（2015 . 6）

欧州銀行のビジネスモデルと金融危機―CEPS1)『銀行ビジネスモデル・モニター2014』2)に拠って―
入

要

江

恭

平

旨

本稿は欧州銀行と金融危機，ユーロ危機との関連を銀行ビジネスモデルという視点から分析する。いま銀行ビジネスモデルへの関心が高まっているのはまず第１に，歴史的に形成された特定の銀行ビジネスモデルが金融危機，ユーロ危機を誘発したかどうかが再考され，第２に，金融危機後の銀行制度改革のなかで，銀行のビジネスモデルの違いを前提した政策対応が議論されている。第３に個々の銀行サイドから危機後にどのようなビジネスモデルを選択すべきかが問われている。
銀行ビジネスモデルに関する最近の文献を簡単にサーベイしたのち，CEPS：
Centre for European Policies Studies が数年前から２度にわたるバックグラウン
ドスタディをおこなった後，昨年末公刊した Banking Business Models Monitor
2014に拠りながらビジネスモデルと金融危機に焦点を当てる。
ビジネスモデルの抽出にはクラスタ分析という方法が使われているが，そこでは①銀行向け貸出比率（対総資産−以下同じ），②トレーディング資産比率，③対銀行債務比率，④顧客預金比率，⑤(市場性)負債債務比率，⑥ディリバティブ
残高比率の６つの指標がクラスタ組成の変数として利用され，銀行ビジネスモデ
ル，すなわち①投資銀行，②ホールセール銀行，③分散リテール銀行，④集中リ
テール銀行の４類型が析出される。
さらに，金融危機（2008〜2009），ユーロ圏危機（2010〜2012）前後での各モ
デルのパーフォーマンス（一部にはリスクを考慮した）が検討され，最後に金融危機前後（2006年〜2013年）でのビジネスモデル間の移動を考察し，相対的にパフォーマンスの良いビジネスモデルは分散リテール銀行であったにもかかわらず，金融危機後のビジネスモデル間では集中リテール銀行への移動が圧倒的なのはなぜかと問題が提起される。

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欧州銀行のビジネスモデルと金融危機
目Ⅰ．はじめに

今なぜ銀行ビジネスモデルなのか？

Ⅱ．銀行ビジネスモデルに関する最近の文献
Ⅲ．欧州銀行のビジネスモデルの特定
１．ビジネスモデルの特定とその方法：クラスタ次
２．欧州銀行のビジネスモデル
Ⅳ．金融危機と銀行ビジネスモデルのパフォーマンス
Ⅴ．ビジネスモデル間の移動分析

4)
場によって支えられていた。
したがって証券

Ⅰ．はじめに 今なぜ銀行ビジネ
スモデルなのか？

化自体から銀行を中心とした金融機関の相互連
関性（interconnectedness）や新しい短期金融
市場あるいはシャドーバンクとの関与が顕著に「2007年に米国のサブプライム危機として始なる。

まった金融危機は，本格的な経済危機に発展

証券化に代表される銀行を取り巻く金融市場

し，欧州では重大な政治的を提起することにの環境変化は銀行のビジネスモデルの変化をもなった。・・・銀行部門はこの危機の中心でたらしたが，逆にこのビジネスモデルのいくつ

3)

あった。
」 欧州の構造的な銀行制度改革に関かの側面が金融危機を誘発したといってよい。

する高級専門家グループを組織して公表された列記すれば，証券化に加えて，１）投資，ト

いわゆるリーカネン報告（EU 銀行業部門の改レーディング業務の急増。バランスシートに占革に関する最終報告書）の冒頭の文章である。

める取引資産比率の上昇。２）ホールセール資

欧州の金融危機，経済危機の中心にあったのが金調達市場へのアクセスが増大する一方で流動銀行部門であったことは間違いないが，その銀資産の保有比率の削減。３）レポ市場などマ行部門は，金融危機に至る過程で大きく変質しネーマーケットでの短期資金の利用に依存したていた。金融危機の端緒になったサブプライム

満期転換規模の増加。４）信用リスクの転嫁手

危機そのものが，セキュリタイゼーション＝証段としての信用ディリバティブ（CDS など）

券化を背景にしていたが，それは伝統的な商業

5)の利用機会の増加傾向など。

銀行モデルから逸脱する Origi-nate-to-distrib-

他方，銀行ビジネスモデルへの関心は金融危

ute 型のあらたな銀行ビジネスモデルであっ機，ユーロ危機後の金融規制のフレームワーク

た。証券化の全体の過程はローンのオリジネーの大幅な変更という点から高まっている。リーション，販売，資産担保証券（ABS）の組成，

マンショックを受けてバーゼル銀行監督委員会（ABS の再証券化でもある債
投資家への販売，（BCBS）は2010年12月いわゆるバーゼルⅢの務担保証券（CDO）が含まれる場合にはその内容を公表したが，これを受けて EU は所要資組成，販売）さらには投資家（MMF など）の本に関する規則と指令（Capital Requirements

資金調達までを含む。この一連の過程は銀行をRegulation and Directive‐CRR/CRD Ⅳ）に含む様々な金融機関によって担われ，資金調達

よって前者の内容を EU 法に鋳直す作業を続け

面からは CP 市場，レポ市場などの短期金融市た。その過程で，最低所要資本，リスクウェイ

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ト資産，カウンター・サイクル所要資本の必要

しく非線形であること，すなわち最弱な銀行に性，所要流動性などに関する論議がなされた

とっては市場での資金調達比率が高いことは困が，その際，ビジネスモデルの差異を無視した難の確率を増加させるが，よりリスクの少ない

万能サイズ（one-size-fits-all）の規制体系に銀行にとっては問題が少ない。反対により強固対する批判が表面化していた6)。また金融規制

な顧客預金基盤が最弱な銀行に困難を減少させの大幅な変更は個々の銀行サイドからすればどる程度はリスキーでない銀行よりも効果的であのようなビジネスモデルを選択するかによってるなどを示唆した。

重大な影響をうけるものとされるのである。

Merck Martel, M, A van Rixtel and E
Gonzalez Mota [2012]は国際金融業務を展開す

Ⅱ．銀行ビジネスモデルに関する
最近の文献7)る最大手銀行22行から10行を抽出し，さらに商業銀行，投資銀行の区分軸と特化型と多角型＝ユニバーサル型との区分軸を交差させ４つのタ

2008年以降の金融危機を経験することによっ

イプにビジネスモデルを分類している。さらにて銀行ビジネスモデルに関する研究も金融危機

バランスシートとパフォーマンスから各ビジネ

前 後 で そ の 視 点 が 多 面 的 に な っ て い る。

スモデルを比較検討し，商業銀行指向型モデル

Altunbas. Y. and Manganelli, S. and Marques-（特化型および総合型）の大手銀行は金融危機

Ibannez, D. [2011]は，銀行の機関としての存の期間（2007〜2009）中，最も弾力的で，危機在理由をリスクの評価者，管理者としてとら後も回復力があるとし，その根拠をトレーディ

え，しかも産業としての銀行の不透明性をもた

ング業務，ディリバティブ残高比率の低位，安ら し て い る の も こ の リ ス ク 評 価 者（risk

定的な資金調達源泉，業務分野の多角化をあげ

evaluator）だとする。さらに銀行の不透明性ている。対照的に投資銀行型，なかでも投資銀は，近年の規制緩和と金融イノベーションによ行指向のユニバーサル銀行は金融危機の前後でる構造変化によって増加している。金融危機にバランスシートの構造を大幅に変更し，資産側よって与えられた機会をとらえて，銀行ビジネ

では証券市場業務，負債側ではディリバティブ

スモデルの違いが顕在化した銀行危機と関連を

残高を削減し，リテール，ホールセール融資お有するかが問われる。事後的に現実化した銀行

よび顧客預金ベースの拡大にシフトしている。

危機の諸指標（銀行救済，システミック・リス

総じていえば投資銀行型ユニバーサル銀行は商ク，中央銀行への流動性依存度）を使って，金業銀行型ユニバーサル銀行に変貌していると結融危機期間中の困難が，事前的な銀行規模，過論する。ビジネスモデルの対立軸は投資銀行対小資本，危機に先行した信用拡大によってもた商業銀行である。しかも分析対象期間が2010年

らされたことが示される。また銀行資金調達構までに限定されているため，その後のユーロ圏

造では，預金ベースにより依存した銀行のほう

危機での商業銀行指向の銀行の苦境が過小に評

が，市場での資金調達に依存した銀行よりも損価されているようにみえる。なおサンプルと害が有意に少なかったことが示される。最後なった10行の母集団はバーゼル委員会によってに，銀行リスクのビジネスモデルへの影響は著指定されたグローバルにシステム上重要な銀行

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欧州銀行のビジネスモデルと金融危機（G-SIBs）に対応している。

ロ ッ ク，RBS，ス ペ イ ン の カ ハ）：・高 レ バ

Liikanen, E. [2012]は表題に示されるようにレッジ（上記の全行）とスペインのカハのケー「EU 銀行業部門の改革」という視角からではスでは法律上の構造による外部資金調達への制あるが「ヨーロッパにおける銀行モデル」にか約などである。

なりのページをさいている。そこでは「EU とRogengpitya R. and Tarashev, N. andEU 加盟国を通じて，銀行ビジネスモデルにはTsatsaronis K. [2014]は，本稿で詳しく紹介す著しい多様性があり，銀行とそのビジネスモデ

る Ayadi, R., and W.P. deGroen [2014]のクラ

ルを分類する多数のラベルが存在する。・・・

スタ分析の手法を踏襲しながら，国際的な銀行（にもかかわらず）これらのラベルは典型的に222行をサンプルに，リテール資金調達型商業

多数の面のほんの１つや２つに焦点を当てる。

銀行，ホールセール資金調達型商業銀行，資本

たとえば，今日のユニバーサルバンクのいくつ

市場指向型銀行の３類型にビジネスモデルを分

かが30年前に彼らが営んでいたのとは全く異な類する。その際，基準になった選択変数は，各る営みをしているのを，そのラベルは隠すかも銀行総資産に対する，①融資比率，②非預金負8)としてヨーロッパにおける銀行ビしれない。」

債比率，③銀行間負債比率の３項目である。２

ジネスモデルの多様性とその内容の変貌に注意

つの商業銀行モデルを区分する基準は資金調達を喚起している。さらに本論ではビジネスモデ

構成の違い（リテール対ホールセール）であルを（ⅰ）銀行の規模，（ⅱ）銀行の顧客基盤，

り，資本市場指向型銀行の区分軸は資産構成

資産構造と収入モデルから明らかな業務，（ⅲ）（トレーディング証券対融資）である。各ビジ

資本と資金調達構造，（ⅳ）所有と企業統治，

ネ ス モ デ ル の 収 益 性，経 営 コ ス ト な ど の パ（ⅴ）企業構造および法的構造，（ⅵ）地理的範

フォーマンス分析も行っているが，何よりも興囲とクロスボーダー業務の構造，のような指標

味深いのは，金融危機前後でのビジネスモデル

を基準に特徴づけを行っている。ビジネスモデ間の移動である。資本市場指向型銀行の他モデルの各論点に関する文献紹介がなされ，最後にルへの移行は比較的少ないに対して，商業銀行

は，危機で破綻したビジネスモデルの例証としモデル間の移動が金融危機前後で非対称的にてケーススタディが付されている。簡単に紹介なっているのが注目される。すなわち，金融危

すると，・トレーディング業務および/または機まではホールセール資金調達型が増加するに

投資ポートフォリオにおける損失（リーマン，

対して金融危機後は逆にリテール型への移行がノーザン・ロック，RBS，いくつかのドイツの進 ん で い る。以 下 で 紹 介 す る Banking Busi-

州立銀行）：・攻撃的なビジネスの拡張（リーness Models Monitor 2014 Europe（以 下『モマン，RBS）および/または伝統的な業務からニター』と略す）には，ほぼ同一の著者たちにの逸脱（いくつかのドイツの州立銀行）：・短よるバックグラウンド・スタディが存在する。

期ホールセール資金調達への過剰な依存（ノーAyadi, R., and Arbak and W.P. deGroen

ザン・ロック，いくつかの公的金融銀行）：・[2011] と Ayadi, R., and Arbak and W.P.

不動産や建設部門に対する著しいエクスポー

deGroen [2012]がそれである。クラスタ分析

ジャーを含む，拙劣な貸出決定（ノーザン・という分析方法は基本的には変わらないが，欧84

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州のサンプル銀行数を大手行26行（2011）からである。定義上，同一のクラスタに割り振られ74行，さらには『モニター』では147行へと拡た観測対象は，適切と判断されたワンセットの張している。さらに［2011］論文と［2012］論

諸指標によって測られた類似性を共有する。ク

文の最大の違いは前者がビジネスモデルを①リラスタの形成は，クラスタを構成する観測対象

テール銀行，②投資銀行，③ホールセール銀行の異質の諸属性を特定して，それらのクラスタの３つに類型化したのに対して，後者はリテー間が十分異質であることが保証される。クラス

ル銀行を分散型リテール銀行と集中型リテール

タ抽出の最初のステップはこの類似性と異質性

銀行に細分して４つの銀行ビジネスモデルを抽を特定するためのワンセットの指標・変数を決出したことである。『モニター』も４類型化を定することである。第２のステップは類似性を踏襲している。

測り，クラスタに分別し，クラスタの数を決める方法を決定することである。

Ⅲ．欧州銀行のビジネスモデルの特定銀行が自身のビジネスモデルを意識的に選択すると想定すると，クラスタ分析は銀行が直接に影響力をもつことが可能な指標・変数に基づ

1．ビジネスモデルの特定とその方法：
クラスタ分析

かなければならない。『モニター』で利用されるビジネスモデルは銀行の中心的な活動，資金調達戦略，金融的エクスポージャー，リスクを『モニター』のサンプルはヨーロッパ経済地

区別する。そのために，クラスタの組成のため域（EEA）の大銀行および EEA 外の子会社銀には６つのバランスシート比率が指標として抽行147行から構成されている。これらの銀行は出された。すなわち

あわせて EU 銀行資産の約80％を占めている。

１） 銀 行 向 け 貸 出 比 率（対 総 資 産 − 以 下 同

サンプルは2006年から2013年の期間をカバーじ）：ホールセール，インターバンク活動

し，各年の各銀行が観測対象になっている。

の規模を測る指標で，銀行部門の相互連

データ収集は各年／銀行ごとに約90個の変数まで広げられているが，銀行の一般的構造，財

関 性（interconnectedness）に 起 因 す る
リスクを表出する尺度となる。

務状況，リスク要因，危機測定に関する指標

２） トレーディング資産比率：貸出以外の非が，所 有 形 態（５），金 融 活 動（９），金 融 パ

現金資産と定義されて市場リスクや流動

フォーマンス（７）別に作成されている。さら性リスクにさらされる傾向のある投資活に別個のビジネスモデルを特定する目的に則し動の程度を示す尺度。

て，これらの諸指標からいくつかの（後述する

３） 対銀行債務比率：他銀行への債務（預金，ように６個）の指標がビジネスモデル組成の基発行債務を含む）および中央銀行資金比礎としてクラスタ分析に使用される。

率。しばしば短期の資金調達への依存のクラスタ分析はワンセットの観測対象（特定ために銀行間資金調達の必要性を有する

年の特定銀行）を別個のクラスタ（群，集団）

銀行は危機の初期局面で深刻な問題に直すなわちビジネスモデルに割り振る統計的手法

面してきた。

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9.5％

6.2％

37.4％

60.8％

0.151
0.1％
96.7％

最小

最大

11.4％

平均

標準偏差

0.3％
43.2％

最小

最大

91.9％

0.0％

0.195

54.9％

91.7％

0.9％

0.136***

7.4％
0.068**

平均

標準偏差

91.9％

38.7％

0.1％
28.0％

最小

0.12***

67.5％

63.2％

0.1％

0.168***

31.4％

77.2％

0.0％

0.163***

最大

0.046**

平均

標準偏差

1.0％
96.7％

標準偏差

最小

38.4％
0.254**

平均

最大

0.5％
46.6％

最小

0.075***

最大

標準偏差

平均

99.5％

0.4％

0.158

30.6％

94.3％

4.3％

0.112**

27.9％

56.6％

2.9％

0.102***

23.3％

65.7％

0.4％

0.154**

28.1％

99.5％

13.8％

0.168***

51.2％

99.9％

0.0％

0.149

96.2％

0.0％

0.239

42.9％

96.2％

15.2％

27.2％

0.0％

0.154***

62.8％

66.4％

0.0％

0.159***

34.2％

78.5％

0.0％

0.16***

19.1％

86.5％

0.0％

0.14***

23.1％

51.5％

0.095***

13.1％

32.4％

0.0％

0.055***

8.5％

99.9％

0.4％

0.255***

37.4％

44.7％

0.0％

0.088***

14.3％

99.4％

−40.2％

0.214

30.8％

38.8％

−40.2％

0.102***

14.3％

94.3％

22.7％

0.151***

48.0％

84.4％

0.0％

0.22***

32.6％

99.4％

1.7％

0.185***

44.8％

53.9％

0.0％

0.069

5.1％

16.0％

0.0％

0.034***

2.8％

15.5％

0.0％

0.033***

3.4％

14.4％

0.0％

0.035***

4.5％

53.9％

0.0％

0.109***

15.2％〈対銀行融資〉 対顧客融資 〈トレーディング融資〉 〈対銀行負債〉 〈顧客預金〉 〈負債債務残高〉〈ディリバティブ残高〉（対資産比％） （対資産比％）（対資産比％）（対資産比％） （対資産比％） （対資産比％）（対資産比％）
3.9％

94.1％

−6.3％

0.05

5.1％

15.9％

−6.3％

0.031***

5.5％

14.2％

0.6％

0.025***

4.7％

50.8％

0.1％

0.083***

5.9％

94.1％

0.2％

0.076***（注） クラスタの独立性はウイルコクソン−マン−ホイトニーの二つのサンプル検定（有意水準５％）によって確認されている。これらの検定結果に従えば，アスタリスクの数（＊，＊＊，あるいは＊＊＊）はその指標において特定のクラスタがその他の数のクラスタとは統計的に有意な相違を表している。たとえば，２つのアスタリスク（＊＊）はこのクラスタが他の２つのクラスタとは統計的に異なるが，第３のクラスタとはそれが妥当しないことを示す。〈 〉内で示した変数はクラスタを抽出するために使用された指標を明示している。
〔出所〕 Ayadi, R., and W.P. deGroen [2014], p.17.

全銀行（1126観測対象）

モデルⅣ−集中リテール型（490観測対象）

モデルⅢ−分散リテール型（303観測対象）

モデルⅡ−ホールセール型（145観測対象）（188観測対象）

モデルⅠ−投資型.

（図表１） ４つのクラスタ＝ビジネスモデルの記述統計値
欧州銀行のビジネスモデルと金融危機

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証券経済研究第90号（2015 . 6）４） 顧客預金比率：この指標は非銀行およびタ編成である。図表１は選択された６つのバラ

家計，企業など私的部門からの預金シェ

ンスシート比率の指標に基づいたクラスタ分析

アが使用される。より伝統的な資金調達から抽出された４つのビジネスモデルの記述統源への依存を示す。

計値である。以下，与えられたクラスタ＝ビジ

５）（市場性）負債債務比率：負債合計から顧
客預金，銀行負債，資本合計，全ディリネスモデルの主要な構造や金融的属性をみていこう。

バティブの負債額を控除して算出される。

モデルⅠは投資指向型銀行をグループ化した

この指標は顧客預金による資金調達と負ものである。以下「投資銀行」型モデルと呼の強い相関を有する。銀行負債が短期のぶ。「投資銀行」型は全体の資産合計でも平均

銀行間負債から構成されるのに対して，資産でも最大の規模の銀行を含む。このモデル

広義の負債債務比率は市場性の資金調達の平均資産規模は約5,830億ユーロ（2013年末）の指標となっている。

で後述するホールセール型銀行および集中リ

６） ディリバティブ残高比率：銀行の全ディ

テール型銀行の平均規模の約２倍，分散リテー

リバティブの負債額を集計したもので，ル型銀行の約４倍となっている（図表２，図表

投資やトレーディング活動にともなう中

３参照）。

心的な金融的リスクの一つとされる。

投資銀行モデルはトレーディングが重要な活

クラスタ間の距離を計算する手続き（ここで動内容である。このモデルの総資産に占めるトはウォード法9)）は階層的方法でクラスタの分

レーディング資産比率およびディリバティブ残割を行う。最大可能数のクラスタ（すなわち各高比率は平均でそれぞれ51.2％，15.2％であ年の全銀行数）から出発してクラスタの距離がり，当該全銀行サンプル平均からの標準偏差は最小になるクラスタを結合する。さらに最適な

それぞれ1.3倍，1.5倍となっている。資産調達

クラスタ数を抽出するためにはクラスタ間の距ではより不安定で非伝統的なその他負債債務，

離＝偏差に対するクラスタ内の距離＝偏差の比

さらに重要なのはレポ取引への依存度が高く，率が最大になるようなインデックスを使用す

金融危機下では激しい資金逼迫にさらされた。

る。このインデックスを Calinski&Harabaszʼs

また同モデルはレバッレジが高く，平均有形

pseudo-F index10)という。

（総資産マイナス無形資産）自己資本比率は上述された６指標が最大のインデックス数を3.9％となっている（図表１参照）。

析出して，最も一貫性ある別個のクラスタ数をモデルⅡはホールセール型銀行と呼ぶことが導く。６指標から導出されたクラスタ数は４でできる。同モデルの特徴は銀行間資金調達およあり，４個のクラスタすなわちビジネスモデル

び銀行間融資への依存度が高いことである。こへの区分が最適なクラスタ編成となる。

のモデル銀行の他銀行への債務（銀行間預金と2．欧州銀行のビジネスモデル

その他の銀行間債務を含む）比率は平均で総資産の37.4％であり，その他３つのモデルを大き上述のとおり，クラスタ分析によれば４つのく上回る。一方，伝統的な顧客預金比率はわず

ビジネスモデルが最も相互に区別されるクラス

か16.0％で４モデル中最低である。その他資金

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欧州銀行のビジネスモデルと金融危機（図表２） 欧州銀行・ビジネスモデル別の規模の推移〔出所〕 Ayadi, R., and W.P. deGroen [2014], p.18. Table 3.3より作成。

（図表３） 欧州銀行・ビジネスモデル別平均規模の推移〔出所〕 Ayadi, R., and W.P. deGroen [2014], p.18. Table 3.3より作成。

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証券経済研究第90号（2015 . 6）

調達は伝統的な預金や銀行間資金調達を除く負支店や人員によるより広範な地理的なカバレッ

債債務からなっている。このモデルは資産サイジを反映したものであろう。しかしながら，両ドでも非伝統的な資金運用すなわちトレーディ

モデル間の違いは資金源泉の相違にある。モデ

ング資産（すなわち現金，融資，無形資産を除ルⅢが（市場性）負債債務市場に大きく依存すく資産）投資が盛んである。平均してトレーるのに対してモデルⅣは主に顧客預金に依存しディング資産比率は28.1％であり，また銀行間ている。モデルⅣのリテール銀行の平均規模は融資は総資産の38.4％を占める。いっぽう同モ

サンプル平均の約半分になりつつあり，サンプ

デルの銀行のレバレッジは相対的に低く，有形ル中最小の銀行グループである。より規模の大自己資本比率は４銀行モデルのなかで最高のきなモデルⅢの銀行はより高いレバレッジに表5.9％である。この銀行ビジネスモデルの合計

われており，平均的な有形自己資本比率はモデ

資産規模は最小であり，また経年的に一部には

ルⅢ，モデルⅣそれぞれ4.7％と5.5％である。

2008年の金融危機期での資産の収縮のため，ま以上のようにリテール指向銀行では類似性をた一部は他のビジネスモデルへの移行のため，有する両モデルであるが主に資金調達源泉の相

その規模が縮小している。

違からモデルⅢを分散リテール型，モデルⅣを

モデルⅢはリテール指向の銀行から構成され集中リテール型と呼ぶ。

ているが，相対的に非伝統的資金調達に依存している。したがって，平均して顧客融資比率が67.5％を占めるのに対して（市場性）負債債務

Ⅳ．金融危機と銀行ビジネスモデ
ルのパフォーマンス

比率は67.5％であり，いずれもサンプル平均を上回っている。資金調達の分散によってより大『モニター』が分析対象にしている時期区分

規模の資産規模を維持する傾向を有している。

は2006年〜2013年であるが，この時期は，いう

これに関連してこの銀行モデルは2009年に一時までもなくリーマンショックを画期とするグ的な中断がみられた後，危機のあいだ中，拡大

ローバル金融危機（2008年〜2009年）およびギを続け，多角的な資金調達源への依存がこのビリシャ危機を契機とするユーロ圏危機（2010年

ジネスモデルの成長を支えている。

〜2012年）が含まれている。このような危機のビジネスモデルⅣはモデルⅢといくつかの類発生はそれぞれの銀行ビジネスモデルにとって似性を有している。何よりも第１にリテール指は単なる外的な前提ではなく，特定のビジネス向の銀行から構成され，どちらのモデルも伝統モデルの銀行が危機の発生に関与し，さらには的な顧客融資比率が60％以上を占め，現金およ

増幅した可能性があることが予想される。しかび現金類似の流動性資産比率もサンプル平均をし，『モニター』はこのあたりの分析をほとん上回っている。また両モデルとも人材に対するど行っていない。わずかに，各ビジネスモデル

支出は投資銀行型，ホールセール型モデルの約別の資産総額の推移（図表２・図表３参照）が２倍となっており，人件費の中央値はそれぞれ記述されているだけである。われわれは時系列

1,000ユーロ当り7.5ユーロ，8.8ユーロとなっを遡り，各ビジネスモデルに銀行の資産・負債ている。相対的に高い人件費はおそらく多数のの相関を動態的に分析して，金融危機の発生，

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欧州銀行のビジネスモデルと金融危機（図表４） 総資産利益率（ROA）の推移〔出所〕 Ayadi, R., and W.P. deGroen [2014], p.21. Figure 4.1（図表５） 自己資本利益率（ROE）の推移〔出所〕 Ayadi, R., and W.P. deGroen [2014], p.26. Figure 4.2

増幅のメカニズムとそのなかでの各ビジネスモ

ルに比べて有意には高くはないことが示されデルの役割の濃淡を重層的に追求することを課る。しかし，ビジネスモデルの中央値は2008年

題にしなければならない。このことを予示しから〜2012年までの危機の時期を含む経年的なて，『モニター』でのパフォーマンス分析をみ利益率の展開を隠してしまう。図表４および図てみよう。

表５は時系列的に利益率が表示されており，金最初に，各ビジネスモデルの中央値の資産利

融危機以前，2008年から2009年までの金融危益率（ROA），自己資本利益率（ROE），費用

機，および2010年から2012年のユーロ圏経済危／収益比率（CIR）が提示され，それによると機の間の相違が判明する。金融危機以来，いず分散リテール型銀行の ROA および ROE が相れのビジネスモデルのパフォーマンスは悪化し対的に良好である一方で，CIR はその他のモデており，そのため2008年から2013年までの時期

90

syoken07.mcd

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v4.24

証券経済研究第90号（2015 . 6）

（図表６） 各ビジネスモデルの主要収益源（2006-2013）〔出所〕 Ayadi, R., and W.P. deGroen [2014], p.27. Figure 4.3

は，どのビジネスモデルも危機以前の2006年，年から2010年にはネグリジブルになっている。

2007年の利益率を回復していない。しかもとく

一部ではレバレッジの違いが反映されているとに金融危機に至る過程および危機の最中には，いえる。

ホールセール型銀行および投資型銀行の利益率

次に，収益構造を2006年から2013年までを通は明らかに他の２つのビジネスモデルの銀行にしてみると（図表６参照），予想に反してまち

遅行してゼロ水準に近づいている。グローバル

まちな構図が描かれる。投資銀行は明らかに非金融危機の影響が最も熾烈だったのはこの２つ金利収入，とくに手数料，トレーディング，のタイプのビジネスモデルだったことがわか（保険料）を含むその他収入が重要な地位を占る。その後，ユーロ圏危機の間にホールセール

め，一方集中リテール銀行はより金利収入の比型銀行の利益率は回復し，分散リテール型の比重が高い。同時に，ビジネスモデル間の違いが

較的安定的な利益率の水準に接近している。一

明瞭でない点も含まれている。ことに，すべて方，投資銀行は回復の遅れが続き，集中リテーの ビ ジ ネ ス モ デ ル は 種々 の 手 数 料（commis-

ル型銀行の利益率は実質的に悪化して，このビ

sions, fees）収入比率は20％〜26％の間におさジネスモデルの ROA だけが2012年にはマイナ

まり，同質的にみえる。同様に，ホールセール

スになっている。

銀行はトレーディングやディリバティブ収入が自己資本利益率（ROE）に目を転じると結重要な地位を占めるが，これらの収入は総収入

果は各ビジネスモデルとも類似してくる。すなのマイナス18.2％の赤字を計上している。さらわち，一方でホールセール銀行，投資銀行，他に同モデル銀行にとって金利収入のシェアが安方での両リテール銀行の較差は小さくなり2009

定しているのは，これらの銀行にとって伝統的91

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v4.24

欧州銀行のビジネスモデルと金融危機（図表７） 各ビジネスモデルのトレーディング収入比率（対純収入）の推移〔出所〕 Ayadi, R., and W.P. deGroen [2014], p.28. Figure 4.4

銀行業務の重要度がより低いことを勘案すればしたが，その程度はより小さかった。対照的に皮肉な結果である。反対に，分散リテール銀行

２つのリテール銀行のトレーディング収入の変はトレーディングやディリバティブ残高は少な

動率は小さくその他のビジネスモデルのパ

いにもかかわらず，これらの活動から比較的多フォーマンスを上回っている。

く，投資銀行モデルよりもさえ多くの収入を得ているようにみえる。

ホールセール銀行の損失が集中した点はリーマンブラザース破綻よりかなり以前の2008年の銀行ビジネスモデル間の収益構造の同質化や初期に米国サブプライム残高の不良債権償却に予想に反したモデル別の収益構造の特徴の希薄起因している。2008年８月に公表されたホール

化は分析対象期間が長期にわたり，しかも異質

セール銀行による償却中でもドイツランデス銀の恐慌期を含むためであり，平常時の収益構造

行による約290億ユーロは全ホールセール銀行が隠蔽されたためであろう。

の年間のトレーディングによる損失のほとんど

図表７はこれを補足する意味で，各ビジネス

３分２を占めることになった。

モデルのトレーディング収入の推移をみたもの

次の問題は，異なるビジネスモデルの銀行がである。投資銀行モデルは2007年から2009年金

どの程度，おもに銀行融資を介して実体経済に

融危機の期間を除けば，トレーディングや投資寄与しているかである。金融危機以降，銀行融収入（対総収入）比率は４つのビジネスモデル

資残高の増加は各ビジネスモデルとも減少に転で最高になっている。金融危機以前のその他のじ，2010年にはやや回復をみるものの，2013年モデルの同収入比率は，ホールセール型銀行のにはすべてのビジネスモデルが残高の減少をみ2007年を除いて，約10％を稼いでいる。金融危ている。銀行融資の減退やデレバレッジング

機によって同収入のシェアは劇的に変化して，（負債解消）が生じる程度は各ビジネスモデル

2008年にはホールセール銀行は純収入の20％以銀行のリスクの性格や資本水準に依存してき上の赤字を計上した。投資銀行の同収入も減退た。信用リスクの分散度がより低い，集中リ

92syoken07.mcd

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v4.24

証券経済研究第90号（2015 . 6）

（図表８） 顧客融資残高の増加率（前年比，％）の推移〔出所〕 Ayadi, R., and W.P. deGroen [2014], p.30. Figure 4.5

テール銀行モデルのような銀行あるいは投資銀

リスク・ウェイト資産に対する純利益を測定す

行のような自己資本のレベルの低い投資銀行のる RoRWA（リスク・ウェイト資産利益利率）

ような銀行群は信用供与がより緩慢なことが予の推移を時期区分とビジネスモデルに注目して想される。図表８は2008年に金融危機以降すべその推移をみよう。図表９は2006年から2013年てのビジネスモデルの銀行融資は停滞し，とくを，金融危機以前（2006‐07年），金融危機時に投資銀行の顧客融資残高は同期に収縮し2009（2008‐09年），ユーロ圏危機（2010‐12年），

年にはマイナスに転じている。2010年にはすべ

危 機 以 降（2013 年），各 ビ ジ ネ ス モ デ ル のてのグループがどうにか融資残高を増加させ

RoRWA の下位のパーセンタンタイル値をみた

た。それ以降，2011年，2012年のユーロ危機にものである。

もかかわらずホールセール銀行，分散リテール

全期間，全銀行のサンプルの下位１パーセン

銀行は低率ながら融資残高を増加させ続けたの

タイルの RoRWA は約13.8％の損失を記録しに対して，投資銀行，および集中リテール銀行ている。しかしまず期間によって損失への影響は同２年間顧客融資のマイナス成長になっていは異なっている。2010〜12年のユーロ圏危機のる。さらにサンプル期間の最後たる2013年はす

期間の損失率のほうが金融危機時（2008〜09

べてのビジネスモデルで融資残高の増加率はマ年）のものよりも相当に大きくなっており，１

イナスとなっている。

パ ー セ ン タ イ ル の RoRWA は そ れ ぞ れ −〈金融危機と銀行ビジネスモデル〉

20.9％，−4.1％となっている。ビジネスモデ

2006年から2013年の間には二つの金融危機をル別に比較すると，分散リテール銀行が全サン含み，その際，損失の発生がみられるが，ビジ

プル期間にわたって損失の最高点がもっとも小ネスモデル別に損失の発生がどのような分布をさくなっており，10パーセンタイルで収支トン示すのか，ビジネスモデルとリスクの関連が焦トンとなった唯一のモデルになっている。さら点になる。以下では最低必要資本額を測定するに同モデルの５パーセントタイルでの損失はそトップ・ダウンアプローチに際して利用されるの他３つのビジネスモデルのものよりも小さく

93syoken07.mcd

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v4.24

欧州銀行のビジネスモデルと金融危機（図表９） RORWA（リスク・ウェイト資産対利益比率）
下位（１％，５％，10％）パーセンタイル値の推移
サンプル統計
観測対象数

1th

5th

10th

全期間（2006-13）
モデル１−投資型

168−13.8％

−3.3％

−1.7％

モデル２−ホールセール

106

−4.6％

−3.6％

−2.6％

モデル３−分散リテール

286

−9.2％

−1.2％

0.0％

モデル４−集中リテール

935−20.9％

−4.7％

−2.8％

全銀行

935

−13.8％

−3.8％

−1.9％

モデル１−投資型

40

−1.4％

0.2％

0.5％

モデル２−ホールセール

27

−4.1％

0.1％

0.2％

モデル３−分散リテール

86

−2.2％

0.1％

1.0％

危機以前（2006-07）

モデル４−集中リテール

62

0.1％

0.9％

1.1％

全銀行

215

−1.4％

0.2％

0.8％

モデル１−投資型

44

−6.3％

−1.9％

−1.7％

モデル２−ホールセール

30

−6.2％

−3.8％

−3.0％

モデル３−分散リテール

74

−3.9％

−0.6％

−0.2％

モデル４−集中リテール

91

−3.9％

−2.3％

−1.9％

全銀行

239

−4.1％

−2.6％

−1.9％

モデル１−投資型

67−25.9％

−4.0％

−3.2％

モデル２−ホールセール

39

−4.6％

−4.2％

−3.2％

モデル３−分散リテール

98

−5.7％

−1.5％

−0.3％

モデル４−集中リテール

163−25.6％

−6.1％

−3.9％

全銀行

367

−20.9％

−4.6％

−2.9％

111

−13.8％

−4.0％

−1.9％

金融危機（2008-09）

ユーロ圏危機（2010-12）（2008-12）
モデル１−投資型
モデル２−ホールセール

69

−6.2％

−3.8％

−3.2％

モデル３−分散リテール

172

−3.9％

−1.2％

−0.2％

モデル４−集中リテール

254−20.9％

−5.0％

−3.1％

全銀行

606

−13.8％

−3.9％

−2.2％

17

−9.2％

−9.2％

−2.4％

危機以降
モデル１−投資型
モデル２−ホールセール

10

−0.4％

−0.4％

−0.1％

モデル３−分散リテール

28−19.4％−13.6％−9.2％

モデル４−集中リテール

59−22.9％

−8.9％

−4.4％

全銀行

114

−19.4％

−9.2％

−4.1％

（注） 1，5，10パーセンタイルに対応する数値はサンプルのビジネスモデルと期間にわたる条件
下での RoRWA の分布に関する推定である。
〔出所〕 Ayadi, R., and W.P. deGroen [2014], p.40. Table 5.2の一部。

94

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証券経済研究第90号（2015 . 6）

（図表10） リスク・ウェイト資産利益率（５パーセンタイル）〔出所〕 Ayadi, R., and W.P. deGroen [2014], p.41. Figure 5.11

なっている。１パーセンタイルで，ホールセーを比較すると（図表11参照)，ビジネスモデル

ル銀行の損失は分散リテール銀行の損失を下間の違いは，分散リテール銀行に関してのみ有回っている。しかし５パーセンタイルないし10意である。全期間では，分散リテール銀行のパーセンタイルではホール―セールの損失は投RoRWA は平均してその他のモデル銀行のもの

資銀行のそれを上回っている。集中リテール銀

より有意に高い。このことは危機の期間を通し行の下位のパーセンタイルすべてで損失率が最て妥当するが，金融危機，ユーロ圏危機を個別大である。

にみると結果はまちまちである。金融危機時にサンプル期間を区分してみると，危機以前のは，両リテール銀行のパフォーマンスは平均し2006〜07年では損失が下位１パーセンタイルのてホールセール銀行を上回るが，ユーロ圏危機

部分に過ぎないが，危機時には10パーセンタイ

時には，ホールセール銀行および分散リテール

ル以下で損失が観察される。危機時に損失は次銀行の利益率は投資銀行および集中リテール銀

第に増加する（図表10参照)。2008−09年の金行を上回る。

融危機時の損失は2010〜12年のユーロ圏危機よりも少ないが，ビジネスモデルの順序がシフト

Ⅴ．ビジネスモデル間の移動している。金融危機時には，集中リテール銀行の損失はホールセール銀行の損失を下回り，投2007年から2012年のヨーロッパを襲った金融資銀行に接近していたが，ユーロ圏危機時には危機は多くの銀行を倒産に追い込み，また他の集中リテール銀行は最大の損失を記録してい銀行に吸収・合併され，銀行部門の集中は進んる。

だと思われる。また生き残った銀行もビジネス

一方，RoRWA の平均値（正確には中央値）

モデルの相対的なパフォーマンスに合わせて自95syoken07.mcd

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v4.24

欧州銀行のビジネスモデルと金融危機（図表11） 各ビジネスモデル別リスク・ウェイト資産利益率（RoRWA −中央値）の推移〔出所〕 Ayadi, R., and W.P. deGroen [2014], p.42. Figure 5.12

（図表12） ビジネスモデル間の移動（2006年〜2013年）
2013年のビジネス・モデル
Ⅰ投資銀行

2006年のビジネス・モデル

Ⅱホールセール銀行 Ⅲ分散リテール銀行 Ⅳ集中リテール銀行

合計

Ⅰ投資銀行

13

6

4(1)

15(2)

Ⅱホールセール銀行

0

13

0

3

38(3)
16

Ⅲ分散リテール銀行

0

0

20(2)

28(2)

48(4)

Ⅳ集中リテール銀行

0

0

0(1)

45(4)

45(5)

合計

13

19

24(4)

93(6)

147(12)〔出所〕 Ayadi, R., and W.P. deGroen [2014], Appendix Ⅳ. より作成。

身の戦略を選択したものとおもわれる。
図表1211) は付録のサンプル銀行147行およびビジネスモデルを列は吸収されたビジネスモデ
ルを示す。合計12行が吸収されている。

吸収された12行，合計159行（2006年）がその何よりも目立つのは，集中リテール銀行数の後，金融危機，ユーロ圏危機を経てどのビジネ増加である。45行から93行に２倍以上となってスモデルへ変化したかをみたものである。各行いる。同モデルへの移行がもっとも多いのは分

項目に並べられた欄には2006年に開始された各散リテール銀行からの28行で，続いて投資銀行

ビジネスモデルが，列項目には2013年に変化しからの15行である。ホールセール銀行からも２たビジネスモデルの銀行数が表示されている

行移行しているが，同モデル行は他のモデルへ（図表13，図表14も参照）。カッコ内の数字は他の移行は皆無である。投資銀行は他の３つすべ銀行に吸収された銀行数であり，行は開始年のてのビジネスモデルへ移行しているが，ホール

96

syoken07.mcd

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証券経済研究第90号（2015 . 6）

（図表13） ビジネスモデル別銀行数：2006年〔出所〕 Ayadi, R., and W.P. deGroen [2014], Appendix Ⅳ. より作成。

セール銀行へ６行，多角リテール銀行へ４行とビジネスモデルの選択の間にかい離が生じて（他１行が多角リテール行に吸収されている）

いるのである。この疑問に対して一挙に答えるが移行している。他方，集中リテール銀行はわことはできないが，ビジネスモデルの選択は銀

ずかに１行多角リテール銀行に吸収されている行自体の自由な選択だけではない点にも注目すが，他45行は2013年も同じく集中リテール銀行

るする必要がある。

のままである。

図表15は主に金融危機以降に公的資金の投入先に指摘したように，分散リテール銀行は金など国家による支援を受けた銀行のみに関して融危機，ユーロ圏危機を通じて最もパフォーマのビジネスモデルの変化を示すものである。こンスが他のビジネスモデルを圧倒して良好でれによると，2006年にホールセール銀行，投資あった。にもかかわらず，同モデルへの移行は銀行，多角リテール銀行の約３分の２が公的支投資銀行からの４行に過ぎず，上述したように援を受け，ビジネスモデルを変更している。

2006年の48行のうち半分以上の28行が集中リ

2006年に投資銀行と特定されたうち３分の１がテールモデルに移行している。パフォーマンス

集中リテール銀行へ，17％が多角リテール銀行

97

syoken07.mcd

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15/06/25 12:15

v4.24

欧州銀行のビジネスモデルと金融危機（図表14） ビジネスモデル別銀行数：2013年〔出所〕 Ayadi, R., and W.P. deGroen [2014], Appendix Ⅳ. より作成。

（図表15） 国家による支援を受けた銀行のビジネスモデルの移行（2006-2013）

ビジネスモデル
年

ビジネスモデル2013年
モデルⅠ−
投資型

モデルⅡ−
ホールセール型

モデルⅢ−
分散リテール型

モデルⅣ−
集中リテール型

モデルⅠ−投資型

42％

8％

17％

33％

29％

モデルⅡ−ホールセール型

25％

25％

0％

50％

10％

モデルⅢ−分散リテール型

0％

0％

31％

69％

32％

モデルⅣ−集中リテール型

8％

0％

17％

75％

29％

合計

17％

5％

20％

59％

合計

2
0
0
6

〔出所〕 Ayadi, R., and W.P. deGroen, [2014], p.23.

へ移行している。また公的支援のあったホール

中リテール銀行へ移行している。一方，公的支セール銀行の半分は2006年から2013年の間に集援を受けた集中リテール銀行のうち他のビジネ

中リテール銀行へ移行している。さらに同じく

スモデルに移行したのはわずか４分の１で，そ状況にあった多角リテール銀行の３分の２が集のほとんどが多角リテール銀行への移行であっ98

syoken07.mcd

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v4.24

証券経済研究第90号（2015 . 6）＊
（付録） 銀行リスト（の一部）

順位

名称

国籍

所有形態
（最近年末）

資産合計

資産の変化率（100万ユーロ， （％，最初年−
最近年）

最終年）

カバレッジ
（期間年）

ビジネスモデル

1

HSBC

英国

商業銀行

1,937,001

37％

2006-13I, D, F

2

BNP Paibas

フランス

商業銀行

1,800,13925％

2006-13

I

3

Deutsche Bank

ドイツ

商業銀行

1,611,400

2％

2006-13I

4

Barclays

英国

商業銀行

1,574,0286％

2006-13

I

5

Crédit Agricole S.A.

フランス

協同組合銀行

1,536,873

31％

2006-13I

6

Société Générale

フランス

商業銀行

1,235,262

29％

2006-13I

7The Royal Bank of Scotland

英国

国有化

1,232,911−5％

2006-13I, F

8

BPCE Group

フランス

協同組合銀行

1,123,520..

2009-13

D..

Caisse DʼEpargne

フランス

貯蓄銀行

649,756..

2006-08

D

403,589..

2006-08I

1,115,63834％

2006-13

D, F

商業銀行

1,080,624−12％

2006-13

D

商業銀行

1,015,989

99％

2006-13

D, F

英国

商業銀行

724,322..

2006-08

D

イタリア

商業銀行

845,8383％

2006-13

F

オランダ協同組合銀行

674,139

21％

2006-13D, F..

Banque Populaire

フランス

協同組合銀行

9

Banco Santander

スペイン

商業銀行

10

ING

オランダ

11

Lloyds Banking Group

英国

..

HBOS

12

UniCredit

13

Rabobank＊ここで示された銀行リストは紙幅の関係から原文の Appendix IV で示された147行中の上位13行（プラス３行）だけである。
（注） ビジネスモデル欄のＩは投資銀行，Ｄは分散リテール銀行，Ｆは集中リテール銀行，Ｗはホールセール銀行を表す。
〔出所〕 Ayadi, R., and W.P. deGroen [2014], Appendix Ⅳ.

つクラスタ内は蜜になっている場合が有意性が高いとさた。

れる。
11） 図表12の作成は Ayadi, R., and W.P. deGroen [2014],
Appendix

注Ⅳの各表，最後列の欄内のビジネスモデルの表示（D：分散リテール型，F：集中リテール型，I：1） Centre for European Policies Studies (Brussels)

投資銀行型，W：ホールセール型）から算出した。複数

2） Ayadi, R., and W.P. deGroen, [2014], Banking Busi-のモデルが並列されている場合には左端を2006年のモデ

ness Models Monitor 2014, Europe Centre for Europe-

ルとし，右端のモデルを2013年のモデルとみなして計算

an policy Studies (CEPS), Brussels. 本文中，以下『モした。したがって％で示されている原論文22ページ，ニター』と略す。

Figure 3.3の内容とは異なる。

3） Liikanen, E. [2012]，田中素香監訳，14頁
4） こ の 点 に 関 し て は FDIC [2011], pp.113-117. 入 江

参［2012］，８頁参照。

考文

献5） Ayadi, R.et al [2011], pp.86-7.
6） Ayadi, R., and Arbak and W.P. deGroen [2012],
pp.69-70.
7） 金 融 危 機 以 前 の 銀 行 ビ ジ ネ ス モ デ ル に 関 し て は
Ayadi, R., and Arbak and W.P. deGroen [2011], pp.915, を参照。
8） Liikanen, E. [2012], p.15.
9） Ward, J.H. [1963]
10） Pseudo F=TPT,WkQ/Pk,1Q#TWk /Pn,kQU［T ： 全
サンプルの距離二乗和，Wk：クラスタ内距離二乗和，
k：クラスタ数，n：全サンプル数］ クラスタ間分散とクラスタ内分散の比からなる指標。クラスタ内距離二乗和がクラスタ内の凝縮性を見るのに対して Pseudo F は

入江恭平［2012］「世界金融危機」『中京経営研究』，
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クラスタ間の離散性も考慮する。クラスタ同士は疎，か99

syoken07.mcd

Page 19

15/06/25 12:15

v4.24

欧州銀行のビジネスモデルと金融危機
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