証券経済研究第116号（2021.12）

アクティビストの標的企業とその属性
井
浅
要

口
野

益
敬

男
志

旨

本稿では，アクティビスト第 2 興隆期前半（2012年～2015年）におけるアクティビストの標的となった企業の属性分析を行う。その際，定量的に捉えることが可能なアクティビストの要求を有効にするための方法を特定し，その方法に応じ，アクティビストを分類したうえで標的企業の属性を分析する。先行研究でも定量的に把握可能な事実に基づきアクティビストを分類したうえで標的企業の属性を分析することはされていない。
主な分析結果は以下のとおりである。①要求を公開し，長い期間や，高い保有比率まで株式を保有しないアクティビストは先行研究と同様典型的なフリーキャッシュフロー（FCF）問題が生じやすいキャッシュリッチな企業（Tobin のQ が低く，現金等保有比率が高い）を標的とする。一方，アクティビストの要求が通りやすい株主構成の企業を先行研究と異なり，標的としない。②そのようなアクティビストは資金力が低いか規模の小さい企業に分散して投資し，短い保有期間で株主還元を引き出して超過収益を達成することを目的とする性質を有している。③それ以外のアクティビストは典型的な FCF 問題が生じやすい企業を標的としていないが，アクティビストの要求が通りやすい株主構成の企業を標的とする。
以上の結果は，第 2 期興隆期前半において，アクティビストの性質に分化がみられ，多様化しており，標的とする企業にも違いが見られることを示すものである。
キーワード：アクティビズム，アクティビスト，フリーキャッシュフロー問題，
コーポレート・ガバナンス

83アクティビストの標的企業とその属性
目

次

1 ．はじめに5.2．サンプル選択

2 ．アクティビストとその分類

5.3．分析モデル

3 ．先行研究5.4．アクティビストの標的企業と同業種企業の4 ．仮説の設定

比較

5 ．リサーチデザイン

6 ．分析結果

5.1．アクティビストの抽出と分類

7 ．おわりに

我が国のアクティビズムの歴史については，

1 ．はじめに本 稿 で は 先 行 研 究 で あ る Krishnan et al.
（2016）に倣い，スティールパートナーズや村

我が国におけるアクティビストによる投資件

上ファンドが隆盛であった第 1 興隆期に対し，数は，2008年 9 月のリーマンショック以降20112012年頃以降の流れをアクティビストの第 2 興

年までは，減少傾向が続いていた（図表 1 ）。

隆期として捉えることとする。

しかし，2012年からアクティビスト投資は再びアクティビストはどのような属性の企業を標増加に転じ，介入数が退出数を上回る状況がほ的とするのだろうか。第 1 興隆期を分析対象と1

ぼ続いている 。

した先行研究はいくつか存在するが，第 2 興隆
図表 １

アクティビストによる大量保有報告書提出件数推移（出所） EDINET より本稿におけるアクティビスト大量保有報告書を抽出
1 アクティビストの株券等保有割合が 5 ％超になったことを大量保有報告書で公表した場合を「介入」。株式保有割合が 5 ％未満に減少した大量保有報告書の公表を「退出」と定義する。

84

証券経済研究第116号（2021.12）

期のアクティビストを対象に，標的企業の属性

しかし，標的企業の属性の違いを明らかにしを分析した研究はほとんど存在しない。第 1 興たうえで，アクティビストが長期的にどのよう隆期を対象とした先行研究では，アクティビスな影響を与えたのかを実証的に分析することがトの標的企業はフリーキャッシュフローによるできれば，今後のアクティビストの評価や企業

エージェンシー問題が生じやすく，アクティビとアクティビストの対話に一定の方向性や示唆ストの要求が通りやすい株主構成といった属性を与える可能性があると考える。

を有することが示されている。

本稿の構成は以下の通りである。第 2 章では一方，第 2 興隆期のアクティビストは，第 1アクティビストとその分類について述べた後，興隆期と比べて資金力や保有期間等の内容が変第 3 章では日本における先行研究，第 4 章で仮化したといわれており，アクティビストの性質

説設定，第 5 章でリサーチデザインを示したが多様化していると考えられる。また，その性後，第 6 章でアクティビストの標的企業の属性

質はアクティビストにより異なっているとも考を分析し，第 7 章で分析結果をまとめる。

えられる。これらの点を明らかにするため，本稿では，アクティビストの要求を有効にするた

２ ．アクティビストとその分類めの方法（公開，保有比率，保有期間）によって性質が異なると想定し，その方法に応じてアアクティビストの定義はさほど厳密なものでクティビストを分類したうえで，第 2 興隆期前はない。井上・加藤（2007）では，「経営陣に半（2012年～2015年）の標的企業の属性分析を影響を与え得るだけのブロック株式を取得し，2行う 。田中・後藤（2020）でも指摘されてい経営陣との交渉や積極的な株主行動を通して投る通り，アクティビストに対する評価は標的企

資先企業の経営効率化を促し，その株主価値の業の業績や市場からの評価にアクティビストが向上を通して超過リターンの獲得を目指す一種

長期的にどのような影響を与えたのかを実証的のヘッジファンド」と定義している。Gillanに分析したうえで評価するべきと考える。このand Starks（2007）ではアクティビズムといわ時期を対象とするのは，その長期的影響分析のれるアクティビスト行動について，「何らかの前提となる標的企業の属性分析であるためであ点で標的企業の経営に関して不満を持つ投資家る。

が，当該企業の支配権を獲得しようとはしない

また，アクティビストに対する評価はエビデ

ものの，不満を解消すべく，当該企業の経営にンス（証拠・根拠）に基づくことが求められる変化を生じさせようとする活動」と定義していが，実務的には個人的経験や印象論に留まる主る。

張が殆どである。学術的にも，定量的に把握可

このような定義等を踏まえ，アクティビスト

能な事実に基づきアクティビストを分類したうによる企業の経営陣への影響力の強さ，要求をえで，標的企業の属性分析を行っている先行研有効にするための方法をどのように定量的に分究は少ない。

析できるかについて考えた場合，次の ３ つの方

2 アクティビスト全体の標的企業の分析も補足的に行う。

85

アクティビストの標的企業とその属性法が想定される。

コード（以降 SSC）などソフトローの影響力①

公開型

も強まっている。従って，SSC で株主権を行②

高保有比率型

使することを明言しているアクティビストにつ

③

長期保有型

いても「公開型」と分類することとする。他に①の公開型は，井上・加藤（2007）においてもホワイトペーパーの公開等の方法を含める考

アクティビストの狭義の定義を「支配権の変更

え方もあるが，その有無を網羅的に確認するこを伴わずにボイス（発言）を通して経営に影響とは難しい。そのため本稿では網羅性を重視を与えようとする投資家」としていることを反し，ホワイトペーパー公開等は含めないことと映した分類である。ここで言うボイスとはアクする4。

ティビストの要求と概ね同義であると捉えら②の高保有比率型は，本稿では，「アクティ

れ，ボイスには「経営者に対する発言の他に，ビストの株券等保有割合が 5 ％超になった場

メディアを通して問題点に対する市場全体の関合」を介入と定義しアクティビストを抽出する

心を高める発言も含まれる」としている。井

基準とするが，高保有比率型はそのなかでも相上・加藤（2007）の定義で「積極的な株主行動

対的により高い保有比率まで買い上がることでを通して」とあるように，他の株主を巻き込ん

更に強い圧力を加えるアクティビストのことをで標的企業に大きな圧力をかけることがアク指し，「高保有比率型」アクティビストと定義

ティビストの特徴であるが，その要求の中にもする。井上・加藤（2007）の定義で「経営陣に標的企業に対し水面下で要求する方法と，その影響を与え得るだけのブロック株式を取得し」内容を公開することによって経営陣や他の株主とあるように，アクティビストは伝統的投資家にアピールし，要求を有効にする方法があること異なり，分散投資の制約に捉われることなくとが窺えるため，前者を「非公開型」アクティ

集中的にターゲット企業に投資し株式を買い増ビスト（以降「非公開型」），後者を「公開型」

す。そして，その持分の大きさから，時には買アクティビスト（以降「公開型」）として分け

収の脅威を垣間見せながら企業に対し有効な経て捉えることとする。公開型の方法には，ホワ

営改善を迫ることが特徴のひとつであり，アク

イトペーパーの公開やアクティビストのホーム

ティビストの持分が大きくなればより圧力は大ページ上で敵対的なメッセージを掲載することきくなると考えられる。そして，この方法の強に加え，多くは会社法に基づく共益権のひとつさは大量保有報告書により標的企業の株式保有で少数株主にも認められた権利である株主提案

比率を把握することができ，定量的な基準で抽権（会社法303条，305条）の行使が含まれる。

出が可能と考えられる。

従って，この公開型を定量的に捉える方法とし③の長期保有型は，アクティビストの中でもて，本稿では株主提案権の行使の有無を基本と相対的に長期間保有することで更に強い圧力を3する 。また，最近ではスチュワードシップ・

加えるアクティビストを指し，「長期保有型」

3 分類の詳細基準は別途後述する。
4 伝統的投資家の株主提案権行使が極めて稀であり，アクティビストの特徴として捉えられていることを勘案すれば，株主提案権行使の有無を定量的な分類の判断基準として用いることは合理的と考えられる。株主提案権行使のタイミング等による分類は今後の課題としたい。

86

証券経済研究第116号（2021.12）

アクティビストと定義する。アクティビストのよって，②③の方法は複合的であると捉え，

定義には記されていないものの長期間株式を保

本稿では②③のいずれかの方法をとるアクティ

有し続けることで外部規律付けを行うことを公

ビストを「長高型」アクティビスト（以降「長言しているアクティビストが存在し，標的企業

高型」，それ以外のアクティビストを「長高以にとっては長期間に亘ってアクティビズムの行

外型」アクティビスト（以降「長高以外型」）

使を継続されることは大きなストレスとなるたと定義する。

めこれもまた要求を有効にするための方法のひ

本稿ではアクティビストといわれる投資家をとつと考えられる。この方法の強さに関しても抽出した後，「公開型」と「非公開型」，「長高大量保有報告書によって標的企業への 5 ％超の型」と「長高以外型」とに分類（ 2 × 2 分類）

株式保有期間を定量的に把握することが可能でし，タイプ別の標的企業の属性を分析する（図ある。

表 2 ）。

アクティビストの要求を有効にするための方

３ ．先行研究

法としては，アクティビストの特徴と関連して
以上の 3 種類が考えられるものの，②と③の方法については重複が多いことが想定される。高

我が国において，アクティビストの標的企業

い保有比率まで買い進めるには一定の時間が必の属性を分析した代表的な研究に胥（2008）と要となり，結果的に長い保有期間が必要になる

田中・後藤（2020）が挙げられる。海外でも米ケースが多いからである。また，短期間で高い

国 で Bebchuk（2015），Cremers（2018） な ど

保有比率まで買い進めた場合でも，市場で急速の先行研究があるが，日米企業の現金保有や株に多くの株式を売却していくことで需給を悪化

主構成等の特徴の違いから論点が異なるため，させて投資リターンを損なうことは当然避ける

日本の先行研究を中心にレビューする。

であろうし，自社株買いを要求するにしても交胥（2007）は村上ファンドとスティールパー

渉期間等を考えると保有期間はある程度長期間

トナーズの標的企業と無作為に抽出した同業他にならざるをえないと考えられる。

社を対象に分析し，企業価値が低く，キャッ

図表 2

アクティビストの分類（出所） 著者作成

87アクティビストの標的企業とその属性

シュリッチで，負債比率が低く，株式持合比率

3 つ目は，利益率が高く，稼ぐ力が強いといが低い企業が標的にされやすいことを示した。

う属性である。この結果は井上・加藤（2007）

これは Jensen（1986）のフリーキャッシュフ

や Hamao et al.（2011）とは異なる。田中・後ロー（以降 FCF）がエージェンシー問題を引藤（2020）は，分析期間中のアクティビストはき起こすとする FCF 仮説を支持するものであ利益を上げていない企業の利益率を改善するこり，1980年代の米国における敵対的買収の標的とよりも，利益を上げている企業から株主還元

企業の属性とも整合するとしている。また，株を引き出すことを主たる目的とするためと解釈

主構成においても特定株比率が有意に低く，アしている。

クティビストの要求が通りやすい株主構成であるとしている。

先行研究の結果を整理すると，アクティビス
トの標的企業の属性として共通してあげられて田中・後藤（2020）は2000年から2011年にかい る の は， ① FCF 問 題 が 生 じ や す い キ ャ ッ

けてアクティビストの標的企業とその同業他社

シュリッチな属性（主に Tobin の Q が低く，を対象に分析し，標的企業の属性として次の 3

現金等比率が高いなど）を有する，②アクティつを挙げている。 1 つ目は，キャッシュリッチ

ビストの要求が通りやすい株主構成（外国人投であるが収益を上げる投資機会に乏しく，負債

資家の保有比率が高く，特定株比率，その他法が少ないという属性，言い換えれば，FCF 仮

人持ち株比率が低い）を持つ，ことであると考5説を支持する属性である 。これは胥（2008）

えられる。

の結果とも整合する結果であり，アクティビス

一方，前述のとおり，第 2 興隆期に至ってアトや標的企業の範囲を広げてもほぼ同様の特徴

クティビストのタイプが分化し，それぞれの性が確認されている。

質に違いが出てきていると考えられ，その性質

2 つ目は，外国人の株式保有割合が多いといの違いによって標的企業の属性が異なってくる

う属性である。これは Hamao et al.（2011）と可能性はあると考えられる。従って本稿では，

整 合 す る 結 果 で も あ る。 田 中・ 後 藤（2020）

先に挙げたアクティビストの分類に沿って，先は，外国人株主が多いほどアクティビストの提行研究が対象としている第 1 興隆期で見いださ案に対する支持が多く，アクティビストが自己れた標的企業における 2 つの属性が，どのタイの要求を実現できる見込みが高くなる（少なくプのアクティビストに適合するかについて分析

とも，介入時にアクティビスト自身はそのようを行うことを目的とする6。

に認識している）ためと解釈しており，アクティビストの要求が通りやすい株主構成である

４ ．仮説の設定といえる。この点についても，胥（2008）の結果と整合する。

まず，アクティビストの性質の違いがもたら

5 負債比率に関しては胥（2008）ではロジット分析で負債が少ないことに有意性も高かったが，田中・後藤（2020）では係数こそ負であったが有意性はほぼない。
6 ROA は，稼ぐ力を示す指標として，悪化傾向にあれば経営改善の要求をしやすく，アクティビストの要求が通りやすい状況にあると考えられるが田中・後藤（2020）と井上・加藤（2007），Hamao et al.（2011）とは結果が異なり，同傾向となっていないため本研究では仮説からは除くこととする。

88

証券経済研究第116号（2021.12）

す投資の特徴に関して検討する。「長高以外型」と考え，この属性を重要視すると考えられる8。

とは長期保有や，高い比率まで株式を買い増す

一方，アクティビストの要求が通りやすい株

こともしないタイプを指すが，こうしたアク

主構成という属性ついては，こうしたタイプのティビストは資金力が高くなく，規模の小さい

アクティビストが標的とする企業においては当企業を中心に標的としていることが想定されてはまらないと考えられる。なぜならアクティる。なぜならば，資金力が高ければ長期保有やビストの要求に唯一賛同することが期待できる

高い保有比率などの集中投資を可能にするであ

外国人投資家は企業規模の小さな企業に投資す

ろうし，また規模の小さい企業に比べ，規模のることは比較的少ないからである。従って，大きい企業への投資は相対的に投資額が大きく「公開・長高以外型」のアクティビストが標的なり，一定の資金力を必要とすると考えられるとする企業の属性に関する仮説として，仮説 １

ためである。

を設定する。

また，「公開型」の場合には，非公開型に比仮説 1 ： 公開型のうち長高以外型（「公開・べて短い保有期間になることが考えられる。な

長高以外型」）は FCF 問題が生じやぜなら，「公開型」の特徴である株主提案権のすいキャッシュリッチな企業を標的と行使は，交渉を重ねた結果の最終手段として行する。

使する場合もあるが，一般的には，他の株主を続いて「長高型」は，長期か高比率の株式保巻き込んで短期間で要求を有効にしようとする有を行っているため，それを可能にする一定水ため，結果的に保有期間が短くなると想定され準以上の資金力を有しており，比較的規模の大るからである。一方「非公開型」は，水面下できい企業を標的としていることが想定できる。

交渉するため，短期間で他の株主にアピールすまた，第 1 興隆期にアクティビストが世間からる必要もなく，影響を与えるには相対的に見て反発を受けた要因として，FCF 問題が生じや長期保有になることが考えられる7。

すい属性の企業を標的とした近視眼的な行為がこれらを組み合わせた場合，保有期間が最も挙げられ，こうした反発を考慮したアクティビ

短くなるのは「公開・長高以外型」と考えられ

ストが「長高型」に移行したとも考えられる。

る。こうしたアクティビストが企業に対して要そこで，「長高型」は，株主還元を中心に要求を行う際には，短期間で超過収益を得よう

求することで短期的に企業価値を高めるのではと，株主還元を求める要求により短期間で企業なく，長期か高比率の株式保有を通じ集中投資

価値を高め，受け入れられなければ退出する手し，異なる視点や長期的視点での経営改善要求法が多いことが想定される。FCF 問題が生じをすることで，企業価値を高めることを企図しやすいという属性は株主還元を引き出しやすいていると考えられる。

7 「非公開・長高以外型」の保有期間が平均値3.3年，中央値2.4年であるのに対し，「公開・長高以外型」は平均値2.5年，中央値
1.8年と短い保有期間である。
8 第 2 興隆期前半において米国などで標的企業の事業構成や経営戦略を提案するアクティビストの出現が指摘されている（田村（2014））。一方，日本では2012年から2019年までの株主提案内容は株主還元を要求するものが約80％を占めている。特に「公開・長高以外型」が多く，株主還元が要求の中心と考えられる。「公開・長高型」の株主還元要求はわずかであり，異なる視点
での経営改善要求（ガバナンス改善等）が中心であると考えられる。株主提案の頻度は一部のアクティビストを除いてさほど頻繁ではなく，必要に応じて株主提案を行うことが多いことが窺える。

89

アクティビストの標的企業とその属性

そのため，「長高型」は自己の要求を実現で善要求により企業価値を高めることを企図してきる見込みが高くなる（アクティビストの要求いると考えられるため，こうした意図による対に賛同する株主が多く，反対する株主の少な

象企業選定の違いがでてくることも想定されい）株主構成を重要視し，標的企業にすると考る。この点については補足的に分析を行う9。

えられる。このとき，「高保有比率」のアクティビストが，拒否権を発動可能な 3 分の １ 超

５ ．リサーチデザインの保有を行うなど，他の株主の同調が少ない場
合でも自分の意見が単独で通るほどの高保有比率であれば，相対的に株主構成を重視しないは

5.1．アクティビストの抽出と分類ずである。しかし，実際には「長高型」におけ

本稿では先行研究に倣い，日経テレコンによる株式保有比率がそこまで高いことは稀である新聞報道，先行研究等を参考に選定し，そのり，標的企業53社のうち拒否権を発動可能な 3

うち2012年～2015年（暦年）で 5 ％超の株式取分の １ 超の保有を行っているケースは 3 社に過得を大量保有報告書で公表した18の投資家をアぎない。買収防衛策で大規模買付行為と判断さクティビストとして抽出した（図表 3 ）。

れることが多い保有比率20％以上のケースを加

本稿ではアクティビストの分類が重要である

えても 2 社増えるに過ぎない。即ち，多くの場ため一般的に敵対的な行動をとるアクティビス

合「長高型」といっても，自己の要求を単独でト以外にもやや広めに選定している。なお，第通せるような高保比率の集中投資をするケース

2 興隆期においてアクティビズムを行使するは稀であり，自己の要求に賛同しやすい株主構

サードポイントやエリオット，バリューアクト

成を重視すると考えられる。従って，以下の通等は分析対象期間には大量保有報告の提出がな

り仮説 2 を設定する。

いため，本稿では取り扱っていない。

仮説 ２ ：「長高型」（「公開・長高型」と「非アクティビストの「公開型」「非公開型」の

公開・長高型」）はアクティビストの分類については，基本的に一度でも株主提案権要求が通りやすい株主構成の企業を標を行使した履歴があるアクティビストを「公開的とする型」に分類する10（図表 3 ）。標的企業がアク

なお，上記の仮説は「非公開・長高型」及びティビストの自社株式保有を確認し情報収集す「公開・長高型」に共通するが，「非公開・長高る際には，過去に株主提案の履歴があれば再び型」は要求を公開せず，集中投資を中心に水面同様の行為を行う可能性を認識するため，アク下で交渉を続けることから，短期的な株主還元

ティビストにとって必要な効果は相応に発揮でを求める手法は取らず，長期的視点での経営改きると考えられるからである。株主提案権を行

9 「非公開・長高以外型」も長期か高比率の株式保有ではないものの水面下で交渉することから短期的な手法をとらないことが想定され，自己の要求を実現できる見込みが高くなる株主構成の企業を標的とすると考えられる。このタイプは後述する基準による分類後統計分析が可能なサンプル数不足であることから仮説設定から除外する。
10 アクティビストが保有するブロック株式を標的企業の同業他社に一括売却したことが大量保有報告書で確認できるケースがある。保有株式をライバル企業に売却することを仄めかせ交渉をしているとすれば，株主提案以上の強い圧力になる。その事
実の有無も大量保有報告書で公開され確認可能であるため，そのような事実のあるアクティビストも「公開型」に含めること
とする。

90

20090503日経ヴェリタス記事他

6

4

3

19 20151223日本経済新聞他

2

1

19 20180629日本経済新聞記事他

6

15 20180218日経ヴェリタス記事他

7

1

3

3

3

5 いちご

6 シンフォニー

7 タイヨウ

8 ダルトン

9 アールエムビー（RMB）

10 オアシス11 シンプレクス

12 ストラテジックＣ

13 スパークス

14 プロスペクト

15 ホライゾン（オリソン）

16 インダス

17 オービス

18 タワー投資20090308日経ヴェリタス記事他

20110401日本証券新聞他

20180628日本経済新聞記事他

20160601日本経済新聞記事他

20130404日本産業新聞記事他

20170912日本経済新聞記事他

20171114日本経済新聞記事他

20160610日本経済新聞記事他

20160708日本経済新聞記事他

先行研究（田中・後藤（2020）論文）〇

・長高以外型

非公開

・長高以外型

公開

〇

－

－

－

－

－

－

－

－

－

－

－

〇

〇

非公開
・長高型

〇

〇

〇

公開
・長高型

〇

－

－

－

－

－

－

－

－

－

－

－

〇

－

〇

〇

〇

〇

〇

〇

7.75

7.18

6.78

6.73

7.62

7.70

6.21

5.78

7.59

6.59

7.04

10.04

7.61

11.96

8.99

18.95

10.03

9.17

11.08

「長期・
最大保
アクティビスト
比率型」
高保有
有比率
分類
（中央値
比率型」
中央値
超）
（％）

「高保有

アクティビスト一覧と分類

有型」
期間

介入
分類別

6.78

7.04

9.49

10.75

－

－

－

－

－

－

－

－

－

－

－

〇

〇

〇

〇

－

〇

〇

〇

2.27

2.18

1.30

1.50

1.58

2.07

1.77

1.50

1.90

0.57

2.05

2.72

3.14

5.90

4.18

1.43

2.43

5.63

3.49

2.36

1.75

3.22

2.73

中央値 （中央値
中央値
中央値
超）
平均
平均
（年）

分類別

「長期保

（注） 村上ファミリー（第 2 期）：レノ，C&I ホールディングス他大量保有報告書記載の共同保有者として認められる投資家を纏めたもの。
（出所） 著者作成

113

20150627日本経済新聞記事他（注） 5
4 村上ファミリー（第 2 期）合計

20080516日本経済新聞記事他

63 ブランデス20171122日本経済新聞記事他

32 シルチェスター

20160708日本経済新聞記事他

アクティビスト選定根拠

7

標的企業数

1 エフィッシモ

主要ファンド名（略称）

図表 3

72

×

×

×

○

○

○

○

○

○

○

×

×

×

×

○

○

○

○

－

－

－

－

○

○

○

○

○

○

○

－

－

－

－

○

○

－

○

行使等

－

－

－

－

－

－

－

－

－

－

－

－

－

－

－

－

〇

〇

〇

明言

主提案権 行使を基づく株 株主権会社法に SSC で「公開型」

証券経済研究第116号（2021.12）

91

アクティビストの標的企業とその属性

使したかどうかは「株主総会白書」（商事法務）から入手した株主提案権行使情報を参考とし抽出する。

10社となる（図表 3 ）。

5.2．サンプル選択

また，会社制度は会社法等のハードローのみ

本稿の「標的企業」とはアクティビストが株で規律されている訳ではなく，現在ではソフト式を 5 ％超取得した上場企業をいう。本稿でローの重要性が高まっている。日本においてもは，2012年から2015年（暦年ベース）までの 4

SSC の受け入れを表明しているアクティビス

年間の介入事例を分析の対象とする。標的企業

トの中で，必要に応じ株主権を行使することをの属性分析時期は，介入直前の事業年度（t-1

明言しているアクティビストも存在する。本稿期）を主な分析の対象とする11。

では会社法の株主提案権を行使していることにアクティビストの介入事例は，EDINET か加え，SSC で株主権を行使することを明言しら入手した各アクティビストの大量保有報告書ているアクティビストについても「公開型」とを基に抽出する。標的企業やそれと比較する同分類することとする（図表 3 ）。

業種企業の財務情報，株価情報，株主構成に関

その結果，図表 3 のとおり「公開型」11，「非公開型」 7 のアクティビストのタイプに分類を行う。
次に，「高保有比率型」に関しては，アクする情報は，日本経済新聞社の「NEEDS-FinancialQUEST」から入手する。
以上の基準により介入事例を抽出した結果，分析対象となる標的企業は113社となった12。

ティビスト介入後から2019年末までの期間に併せて，標的企業と業種（日経産業コード・中

EDINET 等で確認しうる標的となった企業毎

分類）と決算年次（暦年）が同じ企業7,321社をの大量保有報告書から最も高い保有比率を確認「同業種企業」として抽出した。先行研究に倣し，アクティビスト全体の中央値（約7.75％）

い，標的企業と決算期の属する暦年が同じであを算出した。そして，アクティビスト毎の保有

れば，決算月が違っていても同業種企業とした。

比率の中央値が全体の中央値を超えるアクティ

図表 4 はアクティビスト分類別の標的企業数

ビストを「高保有比率型」として抽出する。

を示している。「公開型」は72社，「非公開型」

また，「長期保有型」は介入から退出までの介は41社となり，「公開型」が全体の63.7％と 3

入期間を各アクティビストが提出した EDINET

分の 2 近くを占めている。また 2 × 2 分類後で等で確認しうるすべての大量保有報告書から算は，「公開・長高以外型」の45.1％が最も多く出し，その中央値（2.27年）を超えるアクティ

なっており，アクティビストの短視的で FCF

ビストを「長期保有型」として抽出した。

問題が生じやすい企業を標的とする印象はこの従って，「長高型」は 8 社，「長高以外型」はタイプの標的企業の数の多さから影響を受けや11 5 ％未満の株式保有で一定期間保有していた場合は介入直前期よりも以前の期が標的企業分析のタイミングである可能性は残るが更なるリサーチデザインの工夫は今後の課題としたい。
12 ①分析期間以前に他のアクティビストの介入があり保有が継続されている場合，分析対象から除外②複数ファンドが重複して介入した場合，保有期間が短い介入事例を除外③分析期間中に変則決算があった企業は除外④分析指標である Tobin の Q，現金等比率と業種的に適合性の低い業種（銀行，証券，保険）は除外⑤データ等が未収録企業は除外⑥外れ値処理のため年別に各変数の上下 1 ％のデータに該当する企業は除外。

92

証券経済研究
図表 ４第116号（2021.12）

アクティビスト分類別標的企業数，割合（社数，％）「公開型」「非公開型」

合計

「長高型」

21

18.6％

32

28.3％

53

46.9％

「長高以外型」

51

45.1％

9

8.0％

60

53.1％

合計

72

63.7％

41

36.3％

113

100.0％（出所） 著者作成

すくなっていることが窺える。

5.3．分析モデル
アクティビストの標的企業の属性を明らかにするため，胥（2008）や田中・後藤（2020）に倣い，ロジット回帰分析を行う。アクティビス
トのタイプによって標的企業の属性が異なると／総資産
FINANCIALi,t－1＝株式所有割合（金融機関）：
金融機関の所有株式数割合
OTHERSi,t－1＝株式所有割合（その他法人）：
その他法人の所有株式数割合
FOREIGNi,t－1＝株 式所有割合（外国人）：外
国法人等の所有株式数割合考えられるため，サンプルをアクティビストのSPECIFYi,t－1＝特定株比率：少数特定者（大株

タイプ別に分割し，以下のロジスティック回帰

主上位10名及び特別利害関係者

モデルを用いて仮説の検証を行う。なお，各変（役員など））の所有株式数割合

数の添字の i は企業を，t は期（年）を表し，tROAi,t－1＝ROA：（経常利益＋受取利息＋支払

期はアクティビストが標的企業に介入した事業年度を表す。
Targeti,t＝α＋β1SIZEi,t－1＋β2 LEVi,t－1

利息割引料）／総資産
DISTRIBUTIONi,t－1＝自 己 資 本 分 配 率：（ 配
当金支払額＋自己株式＋β3CASHi,t－1＋β4TobinQi,t－2

の取得による支出－自＋β5TobinQi,t－1＋β6 FINANCIALi,t－1

己株式の処分による収＋β7OTHERSi,t－1＋β8 FOREIGNi,t－1

入）／自己資本＋β9 SPECIFYi,t－1＋β10 ROAi,t－2

まず，アクティビストが FCF 問題の生じや＋β11ROAi,t－1

すいキャッシュリッチな企業を標的にするかを＋β12DISTRIBUTIONi,t－2

確認するため，先行研究に倣い，Tobin の Q＋β13DISTRIBUTIONi,t－1＋ε（TobinQ）と現金等比率（CASH）を用いる。

Targeti,t＝標的企業なら 1 ，非標的企業なら 0の二値変数

Tobin の Q は企業価値や投資機会の代理変数と し て 利 用 さ れ る 場 合 が 多 く， 本 稿 で も，

SIZEi,t－1＝企業規模：総資産の自然対数値

Tobin の Q が低いほど企業価値が低く投資機

LEVi,t－1＝負債比率：負債／自己資本会も乏しいと想定する。「公開・長高以外型」

CASHi,t－1＝現 金等比率：（現預金＋有価証券の場合，キャッシュリッチであるが企業価値が＋投資有価証券）／総資産

低く，投資機会が乏しいといった FCF 問題がTobinQi,t－1＝Tobin の Q：（ 時 価 総 額 ＋ 負 債 ）生じやすいキャッシュリッチな企業を標的にす93アクティビストの標的企業とその属性

る と 考 え ら れ る た め，Tobin の Q（TobinQ）

ほどアクティビストの提案に対する支持が多くの係数（β4 ，β5）は負に，現金等比率（CASH）

なり，アクティビストが自己の要求を実現できの係数（β3）は正になると予想する。「長高型」

る可能性が高まる。「長高型」の場合，外国人の場合，FCF 問題が生じやすい属性は，有意の株式保有割合（FOREIGN）が高い企業を標性がないなど「公開・長高以外型」よりも弱く的とすると考えられ，係数（β8）が正になるなると予想する。

と 予 想 す る。 一 方， そ の 他 法 人 所 有 割 合

また，本稿では負債比率（LEV）と自己資（OTHERS） と 特 定 株 比 率（SPECIFY） が 高

本 分 配 率（DISTRIBUTION） を FCF 問 題 のい時，アクティビストの提案は容易にブロック

補足指標として用いる。負債比率については，

されてしまうと考えられるため，係数（β7 ，負債で資金調達するのは手元に現金がない場合

β9）は負になると予想する。金融機関所有割であり，また負債調達が経営者に規律を与える合（FINANCIAL）は，メインバンク等の銀行という考え方がコーポレートファイナンスでは保有と国内の機関投資家が混在しており，企業

一般的である。よって，負債比率が低い企業ほによってその状況が異なると考えられるため，

ど FCF 問題が生じやすいと考えられるため，

係数（β6）の予想は保留する。

「公開・長高以外型」の場合，負債比率の係数

さらに，企業規模（SIZE）と利益率（ROA）（β2 ）は負になると予想する。ただし，日本企をコントロール変数として用いる。企業規模

業の場合，長年メインバンク制度が強く，低金（SIZE）については，アクティビストの分類に利が続いていることもあり，現金を保有しつつより係数の予想が異なる。先行研究では，企業負債調達を行っていることも十分考えられ，補規模が小さい企業ほど不確実性が高く，アク足指標として位置づける。

ティビストといえども不確実性の高い企業に投

自己資本分配率については，投資機会が乏し資することには慎重になる傾向があるとしていく現金保有が積み上がっているにもかかわらずる。「長高型」の場合，長期間保有するか保有

株主還元が悪い場合，FCF 問題がより生じや比率を高めるリスクをとるため，企業規模が小すいと考えられるが，ライフサイクルに応じたさいことによる不確実性を抑制する傾向が強く

株主還元を行わず，安定配当を重視する日本企なる。また長期か高比率の株式保有を可能にす業も多いことから，補足指標と位置づけ係数

る一定水準以上の資金力を有しており，比較的

13（β12 ，β13）の予想は保留する 。

企業規模の大きい企業を標的とすることも可能

次に，アクティビストが要求の通りやすい株になると考えられる。一方，「公開・長高以外

主構成の企業を標的にするかどうかを確認する

型」は FCF 問題を生じやすい企業を標的とため，外国人所有割合（FOREIGN），その他

し，長期間保有や保有比率を高めるリスクを取法 人 所 有 割 合（OTHERS）， 特 定 株 比 率らない傾向にあるし，資金力がさほど大きくな（SPECIFY） を 用 い る。 外 国 人 所 有 割 合

いため，企業規模の小さい企業を標的とする傾

（FOREIGN）については，外国人株主が多い

向にあると考えられる。以上より，企業規模

13 自己資本分配率は先行研究でも示されている通り介入後アクティビストの影響による企業の行動変化を測る指標としても有効と考えられる。

94

証券経済研究第116号（2021.12）（SIZE）の係数（β1）は，「長高型」は正，「公の Q（TobinQ），自己資本分配率（DISTRIBU-

開・長高以外型」は負になると予想する。

TION），ROA は， 介 入 の 3 事 業 年 度 前（t-3

利益率（ROA）については，先行研究では期）から確認している14。

前述のとおり結果が異なっているが，稼ぐ力がまず，保有期間，保有比率の平均値，中央値

悪化傾向にあれば経営改善の要求をしやすい状をアクティビスト分類別に比較すると保有期間況にあると考えられ，係数（β10）は正から係と保有比率の平均値は保有期間で 2 年，保有比数（β11）は負へと変化すると予想する。

率で3.7％程度の差がある。

5.4．アクティビストの標的企業と同業種企業の比較
図表 ５ はアクティビストタイプ別の標的企業
数，企業属性を示している。

また，「長高型」保有期間の平均値と中央値の差を見ると，1.5年程度差があり，「公開・長高以外型」の約0.7年に比べ差が大きい。
「長高型」
が 3 年以上の長期保有を前提としながら，標的企業に応じて保有期間を変えていることが窺える。

「公開・長高以外型」は，標的企業の規模を続いて，各変数をアクティビスト分類別に確示す総資産，時価総額が分類したアクティビス

認する。「公開・長高以外型」の標的企業は同トのタイプの中で最も小さく，時価総額は同じ業種企業に比べて，Tobin の Q が低いものの，タイプのアクティビスト間でさほど差も大きく

現金等比率，負債比率，自己資本分配率は有意ない。しかし，標的企業数はかなり差があり，な差がない。また，株主構成についても有意な資金力が限定され小規模な企業に投資するアク差がない。つまり，「公開・長高以外型」がど

ティビストと，資金力は相応にあるが分散投資のような企業を標的にしているのかについて，を中心に小規模な企業に投資するアクティビス

差の検定では明らかではない。

トが存在することが窺える。

次に，「長高型」の標的企業は同業種企業に「公開・長高型」は標的企業の企業規模は同

比 べ て， 規 模 が 大 き く， 負 債 比 率 が 低 く，

じタイプのアクティビスト間でかなり差がある

ROA が低下傾向にあり，自己資本分配率が高が，標的企業数に大きな差はなく集中投資をしいという属性を有する。しかし，Tobin の Q，ていることが窺える。

現金等比率の FCF 問題が生じやすい主な属性「非公開・長高型」も「公開・長高型」同様，に有意性は見られない。他方，株主構成では外標的企業の企業規模はファンド毎にかなり差が国人所有割合が高く，その他法人所有割合が低あり，集中投資に加え標的企業数の多い，資金く，特定株比率が低いため，アクティビストの力がより高いファンドもあることが窺える。

要求が通りやすい株主構成の企業を標的にして図表 6 はアクティビスト分類別の標的企業といるといえる。

同業種企業の各変数の平均値と平均値差を示し

以上，ｔ検定の結果からは「公開・長高以外ている（「非公開・長高以外型」はサンプル数型」は FCF 問題が生じやすい企業を標的とす

不足のため記載を省略）。基本，介入直前の事

るとはいえないものの，「公開・長高型」と業年度（t-1期）のみ確認しているが，Tobin「非公開・長高型」はアクティビストの要求が14 図表 6 には後述するロジット分析のモデルから t-3 期が除かれるため記載していない。

95

96

オアシス

シンプレクス

ストラテジックＣ

スパークス

プロスペクトホライゾン（オリソン）

2

3

4

5

6

7

51

1

7

15

6

19

1

2

シルチェスターブランデス

村上ファミリー（第 2 期）

2

3

4

合計

エフィッシモ

21

5

6

3

7

（略称）

1

標的

企業数

アクティビストファンド名

総資産

12,37936,63927,208146,159
51,013

403,762

176,246

48,151

270,150

124,413

124,705

436,918

261,991（百万円） （百万円）

828,281

24.4％

30.3％

18.2％

16.2％

19.6％

36.0％

39.4％

45.7％

54.2％

（％）

84.4％

126.3％

314.5％

238.0％

178.1％

75.1％

62.9％

67.2％

37.1％

（％）

26.5％

27.0％

21.1％

40.6％

32.9％

17.0％

（％）

88.7％

132.2％

202.8％

45.6％

53.7％

189.7％

（％）

0.87

0.83

0.80

0.69

0.97

0.91

Tobin の Q

0.86

0.93

0.94

0.93

1.00

0.79

0.94

0.76

0.84

Tobin の Q

4.4％

4.2％

5.2％

3.4％

6.7％

3.0％

（％）

ROA

4.5％

4.4％

4.5％

1.8％

4.6％

5.2％

5.4％

10.2％

－3.2％

（％）

ROA

15.6％

17.0％

17.6％

15.1％

25.0％

13.7％

12.8％

26.9％

9.2％

（％）

1.5％

2.2％

0.8％

2.5％

1.6％

3.0％

（％）

27.0％

26.9％

23.0％

32.8％

23.9％

25.9％

（％）

自己資本分配率 金融機関

1.5％

1.9％

1.6％

1.3％

1.6％

1.5％

2.5％

1.6％

3.1％

（％）

自己資本分配率 金融機関

アクティビスト別標的企業数，企業属性

時価総額 現金等比率 負債比率

20,11462,014

総資産

8,015

13,53036,277

19,377

10,23836,985

15,591

43,27758,663

111,540

52,16229,757103,163

27,082

図表 5
時価総額 現金等比率 負債比率

（百万円） （百万円）

Panel.B 「公開・長高型」標的企業

合計

アールエムビー（RMB）

（略称）

1

標的

企業数

アクティビストファンド名

Panel.A 「公開・長高以外型」標的企業

11.5％

14.7％

9.0％

12.8％

31.3％

13.3％

（％）

その他法人

22.1％

24.5％

22.1％

18.2％

16.4％

40.1％

30.1％

23.1％

9.5％

（％）

その他法人

20.8％

24.1％

23.7％

19.1％

24.8％

28.4％

（％）

外国人

6.0％

8.4％

6.1％

5.5％

12.8％

9.8％

4.6％

19.6％

11.9％

（％）

外国人

41.3％

45.1％

36.6％

42.6％

49.8％

51.4％

（％）

特定株比率

50.8％

52.0％

32.4％

48.5％

46.8％

54.7％

57.8％

29.1％

61.5％

（％）

特定株比率

アクティビストの標的企業とその属性

3

9

タワー投資

合計

3

総資産

109,172
135,362

335,452

337,260

シンフォニー

タイヨウ

ダルトン

2

3

4

32

19

3

4

6

39,414
69,14843,286

57,64064,422

153,875

18,858

154,472

168,533

123,420

39,135628,517（百万円） （百万円）

総資産

177.1％

165.4％

94.4％

212.3％

189.6％

29.5％

30.3％

30.2％

26.4％

33.7％

30.2％

（％）

71.2％

84.3％

64.0％

123.3％

88.4％

126.4％

（％）

1.03

1.18

1.02

2.96

0.96

0.94

Tobin の Q

0.90

1.06

1.11

1.15

0.92

Tobin の Q

ROA

8.4％

8.3％

8.4％

10.0％

9.2％

6.4％

（％）

ROA

3.3％

5.3％

7.0％

5.2％

3.7％

（％）

（注） 標的企業数以外の各数値は介入直前期（t － 1 期）の平均値。合計値は上段に平均値，下段に中央値を示す。
（出所） 著者作成

合計

いちご

（略称）

1

標的

企業数

アクティビストファンド名

17.1％

20.8％

31.4％

12.5％

18.7％

（％）

時価総額 現金等比率 負債比率

12,684

133,828

181,004

36,720366,981602,656（％）

時価総額 現金等比率 負債比率

（百万円） （百万円）

Panel.D 「非公開・長高型」標的企業

3

オービス

2

3

インダス

（略称）

1

標的

企業数

アクティビストファンド名

Panel.C 「非公開・長高以外型」標的企業

26.3％

24.3％

12.7％

33.4％

26.8％

（％）

2.0％

2.7％

2.7％

4.2％

1.6％

2.6％

（％）

17.3％

19.0％

15.2％

19.4％

23.4％

27.9％

（％）

自己資本分配率 金融機関

1.8％

3.9％

4.0％

3.8％

3.8％

（％）

自己資本分配率 金融機関

16.9％

19.3％

21.0％

6.3％

24.0％

16.9％

（％）

その他法人

8.0％

17.2％

25.6％

9.1％

17.0％

（％）

その他法人

22.4％

21.1％

20.5％

23.7％

9.0％

29.5％

（％）

外国人

20.3％

22.5％

17.4％

26.1％

23.9％

（％）

外国人

50.2％

50.7％

54.6％

55.7％

49.2％

37.0％

（％）

特定株比率

37.6％

43.2％

58.7％

37.1％

33.7％

（％）

特定株比率

証券経済研究第116号（2021.12）

97

アクティビストの標的企業とその属性
図表 6

アクティビスト分類別各変数の平均値差の検定（Studentʼs t-test）「公開・長高以外型」

サンプル

標的企業
（51）

同業種企業
（5740）

SIZEi,t－1（総資産対数）
SIZEi,t－1（時価総額対数）
LEVi,t－1
CASHi,t－1
TobinQi,t－2
TobinQi,t－1
FINANCIALi,t－1
OTHERSi,t－1
FOREIGNi,t－1
SPECIFYi,t－1
ROAi,t－2
ROAi,t－1
DISTRIBUTIONi,t－2
DISTRIBUTIONi,t－1

4.509
4.081
1.263
0.303
0.865
0.932
0.170
0.245
0.084
0.520
0.054
0.044
0.021
0.019

4.439
4.110
1.393
0.277
1.049
1.110
0.147
0.275
0.078
0.549
0.059
0.060
0.020
0.020

保有期間：平均値（保有期間：中央値）
保有比率：平均値（保有比率：中央値）

2.5
1.8
0.081
0.070

「長高型」

平均差
0.070
－0.029－0.1300.026－0.184＊＊＊－0.178＊＊0.024－0.0300.005－0.029－0.004－0.016＊＊0.001－0.001

標的企業 同業種企（53） 業（5397）
5.027
4.700
1.033
0.290
1.012
1.040
0.221
0.174
0.223
0.485
0.079
0.079
0.021
0.025

4.478
4.127
1.393
0.266
1.005
1.067
0.152
0.273
0.081
0.544
0.052
0.057
0.020
0.020

平均差
0.549＊＊＊
0.573＊＊＊－0.360＊0.024
0.007－0.0270.069＊＊－0.099＊＊0.142＊＊＊－0.059＊＊＊0.027＊＊＊
0.021＊＊＊
0.001
0.005＊

4.5
3.0
0.119
0.100

（注） ＊＊＊は 1 ％水準，＊＊は 5 ％水準，＊は10％水準で有意（両側検定）

通りやすい株主構成の企業を標的とするという
概ね仮説通りの分析結果が得られたといえる。
しかし，ｔ検定は各指標について，それ単独で６ ．分析結果（アクティビスト分類による標的企業の属性分析）

同業種企業平均値と比較したものであり，標的企業の特性をより厳密に分析するためには，他

図表 7 はロジット分析の結果である15。分析の指標の影響をコントロールしたうえで，各指にあたりパネルデータを利用していることか

標の影響を見る必要がある。以下ではアクティ

ら，誤差項の不均一分散と系列相関を考慮し，ビストの標的企業を 1 ，非標的企業を 0 とする

企業クラスターと年次クラスターについて補正

二値変数を被説明変数とする二項ロジット分析

された標準誤差を用いている。

（以下，ロジット分析）を行う。

Panel.A は仮説設定に基づく「公開・長高以外型」と「長高型」の分析結果であり，Panel.

15 本稿では説明変数の選択に応じ 4 つのモデル（モデル（A）～（D））を中心に比較。モデル（A）は図表 ６ の変数に TobinQ，
DISTRIBUTION，ROA の t-3 期を加えたすべてを説明変数としたモデル。総資産対数 t－1と時価総額対数 t－1の間に高い相関が見られたため，モデル（B）では説明変数から時価総額対数 t－1を除外。またモデル（A）と（B）では，t-3 期から t-1 期までのTobin の Q と ROA を説明変数に加えているが，先行研究でも指摘されている通り，業績指標は事業年度間で相関していると考えられるため，モデル（C）では t-2 期を除き，モデル（D）では t-3 期を除いた。モデル間の比較分析の結果，モデルの当てはまりのよさを示す BIC（ベイズ情報量規準），AIC（赤池情報量規準）はモデル（D）が概ね最も高かった。またモデル（D）
を用いたｃ統計量は，概ねモデルが適切かどうか目安とされる0.8以上（Brookhart et al.（2006））であり偏りがない調整が可能な水準であることから本稿におけるロジット分析はモデル（D）を中心に分析する。

98

証券経済研究第116号（2021.12）

図表 7 ロジット分析結果
Panel.A 「公開・長高以外型」「長高型」ロジット分析結果
予想
符号
SIZEi,t－1（総資産対数）
LEVi,t－1
CASHi,t－1
TobinQi,t－2
TobinQi,t－1
FINANCIALi,t－1
OTHERSi,t－1
FOREIGNi,t－1
SPECIFYi,t－1
ROAi,t－2
ROAi,t－1
DISTRIBUTIONi,t－2
DISTRIBUTIONi,t－1α（定数項）
業種ダミー
年次ダミー「公開・長高以外型」（標的企業51同業種企業5740）
係数p値－0.317－0.0382.416－2.045－0.1682.281－0.5080.369－1.242
11.405－11.234
3.350
2.641－2.975
Yes
Yes

0.385
0.678
0.001＊＊＊
0.009＊＊＊
0.644
0.079＊
0.438
0.790
0.610
0.065＊
0.050＊
0.290
0.566
0.064＊

－
－
＋
－
－
？
？
？
？
＋
－
？
？

Pseudo R2
サンプル数

「長高型」
（標的企業53同業種企業5397）

予想
符号
＋
？
＋
－
－
？
－
＋
－
＋
－
？
？

係数

p値
0.068＊
0.866
0.503
0.381
0.237
0.953
0.027＊＊
0.000＊＊＊
0.584
0.000＊＊＊
0.013＊＊
0.686
0.962
0.449

0.650
0.000
0.007
－0.814－0.9850.001－0.029
0.059
0.008
0.227
－0.115－0.024－0.004－4.806
Yes
Yes

0.114
5,791

0.191
5,450

（注） ＊＊＊は 1 ％水準，＊＊は 5 ％水準，＊は10％水準で有意Panel.B 「アクティビスト全体」，「公開・長高型」，「非公開・長高型」ロジット分析結果
アクティビスト全体
予想 （標的企業113
符号 同業種企業7321）
係数
SIZEi,t－1（総資産対数） ？
LEVi,t－1－
CASHi,t－1＋
TobinQi,t－2－
TobinQi,t－1－
FINANCIALi,t－1？
OTHERSi,t－1－
FOREIGNi,t－1＋
SPECIFYi,t－1－
ROAi,t－2＋
ROAi,t－1－
DISTRIBUTIONi,t－2？
DISTRIBUTIONi,t－1？
α（定数項）
業種ダミー
年次ダミー
Pseudo R2
サンプル数

0.157
－0.0551.352－1.078－0.55315.357－10.943
1.773
4.853
0.763
－1.6023.984－0.521－4.275
Yes
Yes「公開・長高型」
予想 （標的企業21
符号 同業種企業3195）

p値
0.399
0.442
0.184
0.021＊＊
0.408
0.000＊＊＊
0.000＊＊＊
0.362
0.135
0.542
0.000＊＊＊
0.000＊＊＊
0.768
0.007＊＊＊

0.106
7,434

係数
＋
？
＋
－
－
？
－
＋
－
＋
－
？
？

1.383
0.598
1.564
0.013
－10.202
7.297－5.1077.178
4.235
22.701－16.311－5.76016.833－6.638
Yes
Yes
0.389
3,216

予想
符号

p値
＊＊＊

0.002
0.000＊＊＊
0.407
0.997
0.019＊＊
0.035＊＊
0.009＊＊＊
0.000＊＊＊
0.011＊＊
0.003＊＊＊
0.157
0.668
0.202
0.060＊

＋
？
？
－
－
？
－
＋
－
＋
－
？
？

「非公開・長高型」（標的企業32
同業種企業4171）
係数

p値

0.532
－0.2750.068－0.279－0.518－2.873－1.9185.913－0.63220.023－6.927－1.828－3.824－6.791
Yes
Yes

0.046＊＊
0.145
0.952
0.400
0.735
0.019＊＊
0.217
0.019＊＊
0.738
0.000＊＊＊
0.078＊
0.625
0.466
0.000＊＊＊

0.165
4,203

（注） ＊＊＊は 1 ％水準，＊＊は 5 ％水準，＊は10％水準で有意99アクティビストの標的企業とその属性

B は補足的に「アクティビスト全体」，「公開・やすい企業であることを示す主な属性に有意性

長高型」と「非公開・長高型」の分析結果を示は見られない。また，補足指標である負債比している。「非公開・長高以外型」はサンプル率 t－1の係数は正であるがこれも有意ではない。

数不足のため記載を省略する。

「長高型」は長期間か，高い比率まで保有する「 公 開・ 長 高 以 外 型 」 の 推 定 結 果（ 図 表

タイプであり，高い資金力を有し規模の大きい７.PanelA）では，現金等比率 t－1の係数が正で企業に集中投資をしていることが窺えること。

有 意，Tobin の Qt－2と Tobin の Qt－1の 係 数 はFCF 問題が生じやすい属性に有意性がないこ

いずれも負で Tobin の Qt－2は有意になっていとから少なくとも株主還元を中心に要求するでる。補足指標である負債比率 t－1の係数は負，はなく，長期的視点での要求や異なる視点での自己資本分配率の係数は正であるが有意性はな

経営改善を要求し，企業価値を高めることを企い。「公開・長高以外型」の標的企業が，キャッ図していることが窺える。この点は，標的企業

シュリッチであり，t-1 期こそ有意性はないもの属性や保有期間とも整合性のある結果と考えのの企業価値が低いことを示しており，概ねられる。

FCF 問題が生じやすい企業といえる。

他方，外国人持ち株比率 t－1の係数は正で有以上の結果から仮説 1 の「「公開・長高以外

意，その他法人持ち株比率 t－1の係数は負で有型」は FCF 問題が生じやすいキャッシュリッ

意であり「長高型」はアクティビストの要求がチな企業を標的とする」は支持されたと考えら

通りやすい株主構成の企業を標的にしていると

れる。

いえる。

なお，FCF 問題が生じやすい企業を標的と以上の結果から，仮説 2 「「長高型」はアクすることは短い期間で株主還元を引き出し，超ティビストの要求が通りやすい株主構成の企業

過収益を達成することを狙いとしやすい。このを標的とする」は支持された。

ような投資スタイルをとる投資家は，資金力がなお，「アクティビスト全体」「公開・長高低いか効率性を重視し規模の小さい企業に分散型」「非公開・長高型」の標的企業についてもして投資することを主な手法とする性質である

補 足 的 に ロ ジ ッ ト 分 析 を 行 っ た（ 図 表

ことが窺え，標的企業の属性や保有期間等とも

7.PanelB）。

整合性のある結果と考えられる。

「アクティビスト全体」の推定結果は Tobin

また，「公開・長高以外型」標的企業の株主の Qt－2は負に有意，Tobin の Qt－1について係数構成は，外国人持ち株比率 t－1の係数は正，そは負，現金等比率 t－1の係数は正，負債比率 t－1の他法人持ち株比率 t－1，特定株比率 t－1係数はの 係 数 は 負 で あ る が 有 意 性 は す べ て な い。

負であるがいずれの指標にも有意性はない。

FCF 問題が生じやすい属性をもつ企業が標的

次に，「長高型」の推定結果では，総資産 t－1

企業である先行研究とは異なる結果であった。

の係数が正で有意であり，「長高型」の標的企

また，株主構成ではその他法人持ち株比率 t－1

業は規模が大きいことを示している。しかし，は有意に負であるが外国人持ち株比率 t－1の係

Tobin の Qt－2，Tobin の Qt－1の係数は負，現金数は正，特定株比率 t－1の係数は負であるもの

等比率 t－1は正であるものの，FCF 問題が生じの有意性はなく，アクティビストの要求が通り

100

証券経済研究第116号（2021.12）

やすい株主構成とは言い切れない。これもまこのように「長高型」を更に「公開・長高た，先行研究とは異なった結果であった。この型」と「非公開・長高型」に分類しても同様のことは異なる属性の企業を標的とする性質の異結果が得られており，仮説 2 はこの点からも支なるアクティビストが混在していることによる持されていると考えられる。

ものと考えられ，アクティビスト分類別の結果とも整合性のある結果である。

また，先行研究では結果が異なっていた補足指標である ROA は，本稿においてはすべての次に，「公開・長高型」の推定結果では，総分類のアクティビストの標的企業において，

資 産 t－1， 負 債 比 率 t－1の 係 数 が 正 で 有 意，ROAt－2の係数は正であったものが，ROAt－1はTobin の Qt－1が負で有意である。これらの結果負に変化しており，有意性にばらつきはあるもは，「公開・長高型」の標的企業は規模が大きのの稼ぐ力が衰える傾向にあり経営改善の要求

く，t-1 期の企業価値は低いことを示していをしやすい企業を標的としていることは共通しる。しかし，負債比率 t－1の係数が正に有意でた特性であった。

あり，現金等比率の係数は正だが有意ではな

７ ．おわりにい。つまり，FCF 問題が生じやすい企業であることを示す主な属性に有意性は少ない。
他方，外国人持ち株比率 t－1の係数は正で有本稿では，アクティビスト第 2 興隆期前半で意，その他法人持ち株比率 t－1の係数は負で有ある2012年から2015年までを対象に，定量的に意であり，特定株比率 t－1こそ予想符号と逆のアクティビストを分類し，その性質の違いに結果であるものの，総じてアクティビストの要

よって，標的となる企業の属性が異なる可能性

求が通りやすい株主構成の企業を標的にしていについて分析した，我が国で初めての研究であるといえる。

る。

最後に，「非公開・長高型」の推定結果で分析の主な結果は次の通りである。先行研究

は，総資産 t－1の係数が正で有意と規模の大きで見られた FCF 問題を生じやすいキャッシュい企業を標的としている。しかし，Tobin のリッチな企業を標的としているアクティビスト

Qt－2，Tobin の Qt－1の係数は負だが有意ではな

は「公開・長高以外型」のタイプのみであり，い。また，現金等比率の係数は正だが有意ではそのほかのアクティビストは先行研究とは異ななく，負債比率 t－1の係数も負だが有意ではな

り FCF 問題を生じやすい主な属性に概ね有意い。つまり，FCF 問題が生じやすい企業であ性は見られなかった。

ることを示す主な属性に有意性はない。

先行研究で見られたアクティビストの要求が他方，株主構成では外国人持ち株比率 t－1の通りやすい株主構成の企業を標的とする特徴は係数は正で有意であり，その他法人持ち株比「長高型」（「公開・長高型」と「非公開・長高率 t－1，特定株比率 t－1の係数は有意ではないも型」）のタイプであった。

のの負であることから，アクティビストの要求

一方，稼ぐ力が衰える傾向にあり経営改善をが通りやすい株主構成の企業を標的としている

要求しやすい企業を標的とすることは共通したといえる。

傾向であった。

101アクティビストの標的企業とその属性

また，分類したアクティビストのタイプ毎の【謝辞】

性質については「公開・長高以外型」は，資金

本稿の執筆に当たり，匿名レフェリーの方，力が低いか規模の小さい企業に分散して投資

北川哲雄先生（東京都立大学特任教授／青山学

し，短い保有期間で株主還元を引き出して企業

院大学名誉教授）と松田千恵子先生（東京都立

価値を高め，超過収益を達成することを目的と大学教授）をはじめとして，多くの方々から大する性質を有していることが明らかになった。

変有意義な所見，ご助言，ご指摘を頂いた。こ一方，「長高型」は長期間か高い比率まで株式こに記して深く感謝申し上げる。なお，本稿にを保有することから，高い資金力を有し，規模含まれる誤りは全て筆者に帰するものである。

の大きい企業に集中して投資し，株主還元を要求するのではなく長期的視点等での経営改善を引要求し企業価値を高め，超過収益を達成することを目的とする傾向があることが明らかになった。
このようにアクティビストを分類することで，少なくとも第 2 期興隆期前半においては，
アクティビストの性質に分化がみられ，多様化していることが明らかになるとともに，標的と

用

文

献

井上光太郎・加藤英明（2007）「アクティビストファ
ンドの功罪」『経済研究（一橋大学）』，第58巻 3号，203頁-216頁。
井上光太郎（2008）「アクティビストファンドの効
果：日米比較」『証券アナリストジャーナル』，
第46巻 2 号，56頁-66頁。

する企業にも違いが見られることが示された。

胥鵬（2008）「どの企業が敵対的買収のターゲットに

このことは，先行研究にはない，本稿の新規性なるのか」『RIETI Discussion Paper Series 06-

であると言える。

J-008』， 1 頁-31頁。

今後の課題について述べる。本稿では第 2 興隆期前半においても，アクティビストの多様化がみられることを明らかにしたが，現在では長田中亘（2014）「日本版スチュワードシップ・コードの検討―機関投資家の役割についてのアンビ
ヴァレントな見方―」『月間監査役』，第629号，69頁。

期の企業価値向上に資する提案を行うアクティ

田中亘・後藤元（2020）「日本におけるアクティビズ

ビストの出現等アクティビストがさらに多様化

ムの長期的影響」，『JSDA キャピタルマーケッ

している可能性がある。第 2 興隆期後半の属性

トフォーラム（第 ２ 期）論文集』，115頁-161頁。
田村俊夫（2014）「アクティビスト・ヘッジファンド

分析も今後必要と考えられる。
また，本稿ではアクティビストの標的企業の属性分析を目的としたため，標的企業におけるその後のパフォーマンス等に及ぼす影響が異なることまでは実証できていない。これについても今後の課題としたい。
以上と企業統治革命」『証券アナリストジャーナル』，
第52巻 5 号，56頁-68頁。
宮島英昭（2007）『日本の M&A』，東洋経済新報社，197頁-221頁。
宮島英昭・新田敬祐（2011）「株式所有構造の多様化とその帰結：株式持ち合いの解消・「復活」と海
外投資家の役割」，『RIETI Discussion Paper Series』。
村上世彰（2017）『生涯投資家』文藝春秋。

102

証券経済研究吉川英徳（2014）「米国アクティビスト動向と日本企
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