NFI リサーチ･レビュー
2011 年 11 月号*** レポート ***企業の早期退職の実施と企業価値への影響
社会システム研究所-------------------------------------------- 要

約CSR 調査室

曽我昂平--------------------------------------------

わが国の企業において、早期退職の実施は、リストラクチャリングの有力な手段の一つである。企業が早期退職を実施することによって、短期的には人件費などのコスト削減が期待できる一方、長期的には優秀な人材を失い、競争力の低下を招くことも考えられる。
そこで本稿では、早期退職の実施に関連する報道は、当該企業の株価への影響を通して企業価値に短期間に反映されるという仮定の下に、早期退職の実施が企業価値に与える影響について検証する。また、事前的な分析を通じて、早期退職を実施する企業の特徴を明らかにする。続いて、株式リターンを用いた分析によって、早期退職の実施が企業価値に与える平均的な影響を明らかにする。さらにその結果を用いて、早期退職を実施する企業の財務および従業員の特性が企業価値に与える影響について分析を行う。
これらの分析の結果、早期退職を実施する企業は、利益率が低く、規模が大きいという傾向があることが明らかとなった。また、統計的な有意性は認められないものの、早期退職の実施は企業価値に対して平均的にはネガティブな影響を与える可能性も示された。しかしながら、上述した早期退職を実施することによるコスト・ベネフィットは各企業の状況によって異なる可能性もある。そこで、企業価値への影響と企業特性の関係について分析を行ったところ、利益の改善が急務であるような企業においては、従業員に対する早期退職の実施は、相対的に企業価値に対してポジティブな影響を与える可能性が示された。

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本レポートは、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本レポートは情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本レポートの転用および販売は固く禁じられております。本
レポートの著作権は、当社に帰属いたします。

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2011 年 11 月号

目次

1. はじめに
2. 分析方法とデータ
2.1 分析方法
2.1.1 分析Ⅰ：早期退職を実施する企業の特徴について
2.1.2 分析Ⅱ：早期退職を実施する企業のイベントスタディ
2.1.3 分析Ⅲ：企業特性が企業価値に与える影響の分析
2.2 分析データ
3. 分析結果
3.1 分析Ⅰ
3.2 分析Ⅱ
3.3 分析Ⅲ
4. おわりに

1．はじめにわが国の企業において、早期退職の実施は、リストラクチャリングの有力な手段の一つである。早期退職を実施することによって、短期的には人件費などのコスト削減が期待できる反面、長期的には優秀な人材を失い、企業の競争力の低下を招くことも考えられる。言いかえると、不採算部門の圧縮や短期的な利益の改善が急務であるような場合には、早期退職の実施は、企業価値に対してポジティブな影響を与える可能性がある。
一方、従業員のスキルやノウハウの流出を通じて企業の競争力の低下を招き、企業価値に対してネガティブな影響を与える可能性もある。
そこで本稿では、早期退職に関連する報道（以下「早期退職イベント」）が存在する企業を対象にイベントスタディ1を行い、早期退職の実施が企業価値に与える影響について検証する。また、事前的な分析から、早期退職を実施する企業の特徴を明らかにするとともに、イベントスタディの結果を用いて、早期退職を実施した場合に、企業の財務および従業員の特性が企業価値に与える影響について分析を行う。
1

イベントスタディとは、経済上のイベントが企業価値にどのような影響を与えるかについて、金融市場のデータを用いて測定する手法である。具体的には、市場が合理的であるならば、イベントの影響は資産価格にただちに反映されるため、資産価格を比較的短い期間について観察することで、イベントの経済的影響を測定することができる（JohnY. Campbell 他「ファイナンスのための計量分析」）。本稿では企業価値として株式時価総額を定義し、用いている。

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2．分析方法とデータ
2.1

分析方法

早期退職の実施と企業価値について検証するために、3 つの分析を行う。まず、事前的な分析を通じて、早期退職を実施する企業の特徴を明らかにする。続いて、株式リターンを用いた分析によって、早期退職の実施が企業価値に与える平均的な影響を明らかにする。さらにその結果を用いて、早期退職を実施する企業の財務および従業員の特性が企業価値に与える影響について分析を行う。分析で使用する変数の定義を図表 1 に示す。
図表 1
変数名
被説明変数
早期退職イベントダミー
CAR
従業員変数
平均勤続年数
離職率
管理職者比率
募集率
損失額公表ダミー
財務変数
ROA
トービンのq
総資産（対数）
有利子負債比率
2期連続経常赤字ダミー
労働分配率

変数の定義

式内記号変数の定義

YCAR

早期退職イベントあり＝１、なし＝０
累積異常リターンSYQRMRORPD

従業員の平均勤続年数
従業員の離職者数÷（従業員数＋離職者数）
管理職者数÷従業員数
早期退職の募集者人数÷従業員数
損失（見込）額公表＝1、非公表＝0

ROA
qlogA
B/A
DCS
WN/Y

事業利益÷総資産（期末時価総額＋有利子負債）÷総資産
総資産の対数値
有利子負債÷総資産
2期連続経常赤字＝１、それ以外＝0
人件費÷付加価値(注)（注）付加価値＝EBITDA＋人件費＋役員報酬(作成) NFI

2.1.1 分析Ⅰ:早期退職を実施する企業の特徴についてどのような状態にある企業が早期退職を実施するのかを明らかにするために、プロビット分析2を行う。具体的には、早期退職イベントが存在する企業を、早期退職を実施する企業とみなし、分析対象期間中の有無を表すダミー変数を被説明変数とする。また、企業の従業員に関する変数や、財務に関する変数を説明変数として用い、コントロール

2

プロビット分析とは、分析対象がある基準（ここでは早期退職イベントがある期間に存在するか）を満たす場合には「1」を、満たさない場合は「0」をとる変数を被説明変数として、各説明変数が確率的にどのように影響するのかを分析する手法である。

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3

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変数として東証 33 業種ダミー（ID）を加える(（1）式）。
Pr,

1
β SY ,
β B/A ,β QR ,β MR ,β ROA ,β DCS ,

β WN/Y ,θ ID ,β q,

β logA ,1 式

ここで、企業の従業員に関する変数の中から、従業員のスキルやノウハウの蓄積を表す変数である平均勤続年数に注目する。その理由は、従業員の平均勤続年数が長いほど、企業特有のスキルやノウハウの蓄積が進むと考えられるためである。また、企業がその企業特有のスキルやノウハウを蓄積している人材を積極的に登用する場合にも、平均勤続年数は長くなると考えられる。
次に、企業の財務に関する変数の中から、企業の特性を表す変数として、トービンのq、総資産（対数）、ROA、2 期連続経常赤字ダミー3、労働分配率に注目する。トービ
ンの q は企業の投資機会に関連する指標4であるため、不採算部門の圧縮を要する企業のトービンの q は低いと考えられる。総資産（対数）は企業規模を表す変数である。
また、ROA、2 期連続経常赤字ダミーは業績を表す指標である。とりわけ、2 期連続で経常利益が赤字である企業は、利益の改善が急務な企業であると考えられる。労働分配率は付加価値に対する人件費の割合を示しており、労働分配率が高い企業において、早期退職が実施される可能性が高いと考えられる。
分析Ⅰでは、上述した変数の符号条件に注目するとともに、その他の従業員や財務状況の違いを考慮した上で、早期退職を実施する企業の特徴を明らかにする。

2.1.2 分析Ⅱ:早期退職を実施する企業のイベントスタディ
早期退職の実施が企業価値に与える影響について分析するために、イベントスタディを行う。イベントスタディに用いた計算式を次頁に示す5。

イベント日の直前の決算期 2 期の経常利益がともに赤字である場合に「1」それ以外は「0」とするダミー変数。
トービンの q は、資産の市場価値と資産の取替費用の比で表される。ここで、資産の取替費用とは、企業の保有する資産を市場で購入して取り替えた時の費用である。従って、投資機会の豊富な企業は、将来キャッシュフローが高くなると考えられることから、資産の市場価値が取替費用を上回るため、トービンの q は 1 より大きくなる。
5 計算式中の引数 i はある企業に関する変数を、t はある基準時点に関する変数を表す。以下同様。
34

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,,,

1/

ここで、

,,

2 式
3 式

,

4 式

まず、企業の早期退職に関連する報道がなされた（早期退職イベントが生じた）日を、その早期退職イベントのイベント日とする。次に、早期退職イベントが存在する企業について、(2)式を用いてイベント前の期間における資産価格モデルを推定し、イベント前後の異常リターン（ARi,t）を計測する。即ち、異常リターンは、イベント期間中に観察される株式リターン（ri,t）とイベントが起きる前の状態から推定される株式リターン（r*i,t）の差として定義される。ここで、rm,t は市場全体の株式リターンを表し、rfは無リスク金利を表す。
早期退職イベントが存在する企業は、「早期退職を実施した企業」ではなく、「早期退職に関連する報道があった企業」であるが、イベントスタディは、公表されている企業の業績などの情報はすべて株式の市場価格に織り込まれていると仮定する「セミストロング型効率的市場仮説」に基づく分析手法であり、この仮定の下に、早期退職イベント前後の株式リターンを通して、早期退職の実施が企業価値に与える影響を推定する。
分析によって異常リターンがプラスであれば、早期退職の実施は企業価値に対してポジティブな影響を与えると解釈し、マイナスの場合にはネガティブな影響を与えると解釈する。このような推定を早期退職イベントが存在する企業全てについて行った後、(3)式を用いて、早期退職イベントが存在する企業の平均的な異常リターンを計算する。(4)式に示すように、こうして求められたイベント期間中の異常リターンの和が、累積異常リターン（CAR）である。
分析Ⅱでは、早期退職のイベント日とその前後 1 営業日ずつ、計 3 営業日間（以下、（‐1,＋1）と表記する）の累積異常リターンについて、統計的な有意性を確かめる。
また、イベント日前後 5 営業日間ずつ（‐5,+5）の累積異常リターンの推移を概観する。

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2.1.3 分析Ⅲ: 企業特性が企業価値に与える影響の分析
分析Ⅱで推定される累積異常リターン（CARt（‐1,＋1））は、早期退職を実施することによる企業価値への平均的な影響を表すものである。しかしながら、冒頭で述べたように、早期退職の実施が企業価値に与える影響は、企業の状況によって様々であると考えられる。そこで分析Ⅲでは、分析Ⅱで得られた早期退職を実施する企業の CARi,t（‐1,＋1）を被説明変数として、分析Ⅰで用いた説明変数で回帰分析を行う。早期退職を実施した場合に、企業の財務および従業員特性が、企業価値に与える影響について検証する(（5）式)。

CAR ,β SY ,β QR ,β DCS ,

2.2

β MR ,β ROA ,β q,

β logA ,β B/A ,

β WN/Y ,

5 式

分析データ

続いて、分析に利用するデータについて説明する。まず始めに、以下の手順により、早期退職イベントが存在する企業を抽出する6。
① 2008 年 1 月から 2010 年 3 月までの期間において、日本経済新聞の朝刊及び夕刊（地方版を含む）で報道された時点で上場していた企業の早期退職関連の記事を抽出し、朝刊であれば掲載日をイベント日とし、夕刊であればその翌日をイベント日とする。
② ①で得られたサンプルのうち、早期退職に関連する報道が 2 回以上あった企業については、抽出期間中で最初の早期退職イベント以外を除外する。
③ このような手順により、160 社が分析の対象として抽出された（図表 2）。

6

ここで得られるサンプルは、早期退職の実施予定に関連するものに加えて、実施結果を報じたものなども一部含まれるが、サンプルサイズの確保のため、本稿では得られた全サンプルを「早期退職の実施予定が報道された企業」（市場から早期退職を実施すると判断された企業）とみなし、分析Ⅰでは「早期退職を実施する企業」として分析を行う。

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図表 22008年
2009年
2010年

1月
12152月81710

早期退職の実施予定が報道された企業数の分布状況

3月
8654月
56-

5月
48-

6月
34-

7月
11-

8月
26-

9月
52-

10月
35-

11月
56-

繊
維
製品

パ
ル
プ
・紙

化
学

医
薬品

ガ
石ラ
製ス
品 ・土

鉄
鋼

非鉄
金
属

金属
製品

機
械

電
気機
器

輸
送用機器

精
密機
器

その他
製
品

空
運
業

情
報
業 ・通
信

卸
売
業

小売
業

銀行
業

1511025251

35171715

36166171

そ先証の物券業他
取金
引商
融業品

44不動産
業

4各年合計
548620
サー

食料品、

建設
業

12月
94-ビス
業

10合計

160

(注）「水産・農林業」「鉱業」「石油・石炭製品」「ゴム製品」「電気・ガス業」「陸運業」「海運業」「倉庫・運輸関連」「保険業」は早期退職実施企業なし。

(作成) NFI

この他、従業員に関する変数については、東洋経済新報社が発行する CSR 企業総覧を利用し、財務に関する変数については日経財務データを用いる7。分析に使用する変数の基本統計量を図表 3 に示す。

図表 3変数
CARi,t (‐1,+1)
平均勤続年数
離職率
管理職者比率
募集率
損失額公表ダミー
ROA
トービンのq
総資産（対数）
有利子負債比率
2期連続経常赤字ダミー
労働分配率

変数の基本統計量8

サンプルサイズ
16067576359160656767656765平均-0.01
15.99
0.02
0.13
0.07
0.24
0.05
1.27
12.47
0.21
0.04
0.29

標準偏差
0.11
4.42
0.02
0.14
0.07
0.43
0.05
1.14
1.94
0.16
0.21
0.24

最小値
-0.46
4.10
0.00
0.01
0.00
0.00
-0.03
0.36
8.08
0.00
0.00
0.00

最大値
0.89
23.20
0.09
0.58
0.26
1.00
0.23
9.69
17.30
0.72
1.00
0.92

(作成) NFI7

これら変数に関しては、イベント日の直前の本決算のものを用いる。また、従業員、財務に関する変数は一般事業会社のみ算出対象としている。
8 前述したように、早期退職イベントが存在する企業は 160 社に上るものの、従業員や財務に関する変数が利用可能なサンプルが限られるため、サンプルサイズが大きく低下する点に注意が必要である。

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3. 分析結果
3.1 分析Ⅰ
早期退職イベントが存在する企業について、プロビット分析を行った結果を図表 4に示す。なお、表記は省略するものの、企業の業種特性による分析への影響をコントロールすることを企図して、東証 33 業種に関するダミー変数をモデルに組み入れている。
図表 4 をみると、ROA は有意にマイナスに、総資産（対数）は有意にプラスとなっている。この結果から、早期退職を実施する企業の特徴として、ROA が低く、総資産が大きい傾向がみられる。この結果は、2.1.1 項で予想した早期退職を実施する企業の特徴と幾分異なるものである。また、10％有意水準を満たしていないもののトービンの q の推定値がプラスとなった点は、予想される符号条件とは逆の結果を示している。
同様に、2 期連続経常赤字ダミーの統計的な有意性が確認できなかったことは、利益の改善が急務な企業において、必ずしも早期退職が実施されるわけではないことを示していると考えられる。
次に、従業員に関する変数についてみると、平均勤続年数の推定値はプラスとなった
ものの、統計的な有意性は認められない。従って、従業員のスキルやノウハウと早期退職実施の関係については、明確な傾向は得られなかった。また、10％有意水準を満たしていないものの、離職率の推定値がマイナスとなった点について、離職率の高い企業
は、元来、従業員数の減少の程度が大きいと考えられ、企業が早期退職を実施するインセンティブが低かったものと思われる。

2011/12/01

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図表 4
変数名
平均勤続年数
離職率
管理職者比率ROA
トービンのq
総資産（対数）
有利子負債比率
2期連続経常赤字ダミー
労働分配率
定数項
サンプルサイズ9

早期退職を実施する企業の特徴9
推定値
0.01
-3.17
-0.02
-3.24
0.09
0.10
0.04
-0.04
-0.01
-2.97
2130

標準誤差0.02
1.93
0.64
1.59
0.05
0.04
0.39
0.44
0.01
0.55

統計量
0.71
-1.64
-0.03
-2.05
1.63
2.22
0.11
-0.10
-1.10
-5.36

p値
0.48
0.100.97
0.04
0.10
0.03
0.92
0.92
0.27
0.00

**
*****

（注1）White(1980)の標準誤差に基づく有意水準。有意水準は、それぞれ1％（***）、5％（**）、10％（*）の場合にアスタリスク表示。
（注2）東証33業種を業種ダミーとして採用している。

(作成) NFI

3.2

分析Ⅱ

次に、早期退職イベントが存在する企業の分析結果をみていく。図表 5 は、イベン
ト日とその前後それぞれ 5 日間の累積異常リターン（CAR）の推移を示したものである。図表の上段に、異常リターン（AR）と累積異常リターンの値を示している10。
累積異常リターンの推移をみると、イベント日前日（‐1）からイベント日翌日（＋1）にかけて、大幅に低下している。とりわけ、イベント日の異常リターンは‐1.02％と、分析期間中で最大の下落率となっている。異常リターンの統計的な有意性についてみると、何れの時点においても有意性は認められなかった。

9

分析対象として、抽出期間中に早期退職イベントが存在する企業に加え、同時期の早期退職イベントが存在しない企業も用いているため、サンプルサイズは基本統計量を算出したものより大きくなっている。
10 「セミストロング型効率的市場仮説」に基づき、今回の分析ではイベント日と前後 5 日間ずつ（11 営業日）や、前後 1 日ずつ（3 営業日）などの比較的短い期間の株式リターンを累積異常リターンの算出対象として用いている。

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図表 5tARt
CARt-50.10%0.10%-40.39%0.50%-3-0.11%
0.39%累積異常リターン（CAR）の推移-2-0.49%-0.11%-10.56%0.45%

0-1.02%-0.57%

1-0.42%-0.99%

20.02%-0.97%

3-0.23%-1.20%

40.25%-0.95%

5-0.17%-1.12%（注1）tは早期退職に関連する報道があった日を「t=0」（イベント日）としてその何営業日前後かを、ARは、イベント期間前の株式リターンから推定される株式リターンからの各営業日のずれを、CARはその和を表す。
（注2）AR tの平均を0と仮定してt検定を行ったが、有意水準10％を満たすものはなかった。
0.6%
0.4%
0.2%
0.0%
‐0.2%
‐0.4%
‐0.6%
‐0.8%
‐1.0%
‐1.2%
‐1.4%
‐5‐4‐3‐2‐1012345(作成) NFI

これらの点を確かめるために、イベント日前後の 3 日間について、累積異常リターンの統計的な有意性を確かめたところ、図表 5 と同様に 10％有意水準でも有意性は認められなかった。図表 6 に、統計的有意性を示す指標（J1）と CARt を示す。

図表 6 イベント日前後の 3 日間の累積異常リターン（CARt）
サンプルサイズ160

期間（-1,+1）

CARt-0.87%

J1-1.36(作成) NFI

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3.3

分析Ⅲ3.2 項の結果は、早期退職を実施する企業の平均的な企業価値への影響を捉えたものであり、中には、早期退職の実施がポジティブな影響をもつ企業のケースと、ネガティブな影響をもつ企業のケースが混在している可能性が考えられる。そこで、企業特性による早期退職の企業価値への影響の違いを分析するために、分析Ⅱの過程で得られたCARi,t（‐1,＋1）を被説明変数とする回帰分析を行うことにする。
具体的には、分析Ⅰで用いた変数を説明変数とする回帰分析を行うことにより、早期退職を実施する場合に、企業の財務および従業員特性が CAR i,t（‐1,＋1）に与える影響を明らかにする。なお、早期退職の規模によっては、早期退職の実施の報道が、将来の企業の収益悪化に関するシグナルとなる可能性が考えられるため、分析Ⅰで用いた説明変数に加えて（モデル 1）、「募集率」、「損失額公表ダミー」（図表 1 の変数名を参照）を加えたモデルの推定も行うことにする（モデル 2）。分析結果を図表 7 に示す。

図表 7 CARi,t(‐1,+1)の決定要因
変数名
平均勤続年数
離職率
管理職者比率
募集率
損失額公表ダミー
ROA
トービンのq
総資産（対数）有利子負債
2期連続経常赤字ダミー
労働分配率
定数項
サンプルサイズ

推定値
0.00
0.17
-0.03

標準誤差
0.00
0.46
0.08

モデル1
統計量
-0.38
0.37
-0.41

p値
0.71
0.71
0.68

-0.23
0.00
0.01
-0.05
0.07
0.03
-0.06
48

0.29
0.00
0.01
0.05
0.02
0.03
0.06

-0.81
-0.07
1.07
-0.97
3.45
0.94
-0.90

0.42
0.94
0.29
0.34
0.00
0.35
0.37

***

推定値
0.00
0.35
-0.05
-0.11
-0.03
-0.41
0.00
0.01
-0.06
0.06
0.02
-0.0340

標準誤差
0.00
0.59
0.10
0.15
0.03
0.27
0.00
0.01
0.07
0.02
0.04
0.08

モデル2統計量
-0.08
0.60
-0.51
-0.73
-1.05
-1.51
0.71
0.77
-0.91
2.46
0.47
-0.42

p値
0.94
0.56
0.61
0.47
0.30
0.14
0.48
0.45
0.37
0.02
0.64
0.68

**

（注）White(1980)の標準誤差に基づく有意水準。有意水準は、それぞれ1％（***）、5％（**）、10％（*）の場合にアスタリスク表示。

(作成) NFI

モデル 1 の推定結果をみると、2 期連続経常赤字ダミーが有意にプラスとなっている。
即ち、2 期連続経常赤字に陥った企業では、早期退職の実施が企業価値に対してポジティブな影響を与えることを示唆していると考えられる。この傾向は、早期退職の規模を

2011/12/01

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NFI リサーチ･レビュー
2011 年 11 月号

考慮したモデル（モデル 2）においても同様に確認できる11。
一方、従業員に関する変数についてみると、何れの変数も有意性は認められなかった。
とりわけ、従業員のスキルやノウハウの蓄積を表すと考えられる平均勤続年数は企業価値への影響はないと考えられる。

4.

おわりに

本稿では、従業員のスキルやノウハウに注目した上で、企業価値に対する早期退職の実施の影響について分析を行った。本稿の主な結論は以下の通りである。
第一に、早期退職を実施する企業は、企業の利益性が低く、規模が大きい傾向があることが分かった。第二に、統計的な有意性は認められないものの、早期退職の実施は、企業価値に対して平均的にはネガティブな影響を与える可能性も示された。
しかしながら、上述した早期退職を実施することによるコスト・ベネフィットは各企業の状況によって異なる可能性もある。そこで、企業価値への影響と企業特性の関係について分析を行ったところ、利益の改善が急務であるような企業においては、従業員に対する早期退職の実施は、相対的に企業価値に対してポジティブな影響を与える可能性が示された。
最後に本稿で行った分析の課題について述べる。第一に、本稿では、簡便的に新聞報道を用いてイベント日を特定したが、より正確にイベント日を特定するためには、適時開示情報や投資情報端末を用いる方法が考えられる。第二に、サンプルのノイズの影響が考えられる。とりわけ、企業の早期退職の実施の発表は、業績修正の発表などとともに行われる場合があるため、それらの影響への対処が必要となろう。第三に、従業員のスキルやノウハウを表す代理変数として、企業の人事制度や福利厚生に関する変数を導入することも考えられる。これらの点は、今後の検討課題としたい。

11

ただし、今回の分析のサンプルサイズが限られていることから、2 期連続経常赤字の企業は分析サンプル全体のうち3 社とごく少数になっており、一部の偏った傾向から導き出された結果である可能性があることは注意が必要である。

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日興フィナンシャル･インテリジェンス

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