経営財務研究■論

Vol.42 （2021.12）

文日本における上場子会社の負債比率
涂

琛

要

旨

（一橋大学大学院）

本稿は，2005―2019 年の日本上場企業を対象に，上場子会社と独立会社の負債比率の違いを実証的に検証する。分析の結果，上場子会社は独立会社より負債比率が低いことが確認された。また，それが親会社を中心とする上場子会社の第三者割当増資引き受けおよび親子間での関係会社借入金の利用オプションに起因することが確認された。これは，グループ・ファイナンスの存在により上場子会社の負債比率が低くなることを示唆している。
キーワード： 親子上場，支配株主，負債比率，グループ・ファイナンス

１

はじめに

親子上場とは親会社とその傘下の子会社がともに上場会社である状態を指している。上場している
親会社が支配権を維持したまま子会社を上場させる「親子上場」は，日本に特有のグループ経営戦略・資本政策として知られている。
日本の親子上場は長期安定的であるという特徴を有しているが，これは親子間のシナジー効果がさ
まざまなメリットを生み出すからだと指摘されている。2012 年家電量販大手のビックカメラは同業のコジマを買収し，
コジマはビックカメラの上場子会社となった。日本経済新聞（2013 年 8 月 7 日）は，
コジマは親会社ビックカメラの売り場運営ノウハウを取り入れ，2014 年 8 月期はビックカメラとのシナジーで営業黒字転換と報告している。また，上場子会社は完全子会社に比べて親会社からの独立性が高いため，経営の自由度も高いと思われる。同時に，子会社が上場すると，自ら資本市場から資金調達することができるメリットを有している。さらに，上場子会社が資金不足に陥ったときには，グループ内の資金管理システムを通じて必要資金を調達することや，親会社に対する第三者割当増資
によって資金調達することができる。その他，上場することは子会社の評判やブランド向上に繋がるため，子会社社員の士気を高めるという効果もあると考えられる。一方，近年，親子上場をめぐるコー
ポレート・ガバナンス上の問題が再び指摘されている。日本経済新聞（2019 年 10 月 24 日）によると，上場子会社であるベネフィット・ワンは 2019 年 3 月末にキャッシュ・マネジメント・システムを通して 45 億円を預け入れたことで親会社であるパソナグループの財務を支えていた。また，親会社であるパソナグループの副社長が上場子会社のベネフィット・ワンの会長を兼務しているため，親会社に対して他社よりも有利な条件で取引しているか，経営上独立していないとの懸念がある。つまり，親子上場に関しては，親会社の利益を優先するために子会社の少数株主の利益が損なわれる可能性が24

日本における上場子会社の負債比率あることと，親会社が子会社の経営に介入しやすいため子会社の独立性を確保することが難しいという問題が存在する可能性がある。
一方，親子上場を形成する動機や上場子会社新規株式公開前後の企業パフォーマンスに注目した研究および上場子会社と独立会社の企業パフォーマンスに注目した研究（大坪，2011; 竹澤・松浦，
2017; 宮島ほか，2010）が見られるものの，重要な財務戦略の一つである資本構成に関する研究は筆者の知る限り存在しない。
資本構成は最も重要な財務戦略の一つであり，多くの研究が蓄積されている。Modigliani and Miller（1958）が提起した資本構成の無関連性命題をはじめ，この問題に対し理論・実証両面から多くの研究が行われている。たとえば，MM 命題の想定する完全な資本市場に税制や倒産処理コスト，経営者と株主もしくは株主と債権者の間に存在するエージェンシー問題などの不完全性を考慮した上で，負債発行のメリットとデメリットが限界的にバランスする水準が最適資本構成だとする見方が示されている（Kraus and Litzenberger, 1973; Jensen and Meckling, 1976）。また，Myers（1984）および Myersand Majluf（1984）は，企業と外部投資家の間に情報の非対称性が存在するため，資金調達手段に資金調達コストの情報感応度に応じた順序が存在するというペッキングオーダー理論を示した。多くの実証研究はトレード・オフ理論やペッキングオーダー理論と整合的なエビデンスを示している（Rajan
and Zingales, 1995; Frank and Goyal, 2009; 坂井，2009; Leary and Roberts, 2010 など）。それにもかかわらず，企業の所有構造が資本構成に与える影響に関する研究は十分行われていない。そこで，本稿では 2005 年から 2019 年の日本の上場企業を対象に，上場子会社と独立会社の負債比率の違いを実証的に検証している。主要な結果は以下の通りである。第一に，上場子会社は，独立会社に比べて負債比率が低いことが確認された。第二に，独立会社に比べて上場子会社は第三者割当増資の規模が大きい
ことが確認された。これは，グループ・ファイナンス，特に親会社を引受け手とする第三者割当増資を通じたグループ・ファイナンスが，上場子会社の負債比率が独立会社に比べて低い原因の一つであることを示唆している。第三に，関係会社借入金を利用した上場子会社の負債比率は独立会社と違わないことが確認された。
この結果は，
関係会社借入金が通常の有利子負債と代替的な関係にあること，関係会社借入金というオプションを未利用の上場子会社が存在することが上場子会社の低い負債比率の一因になっていることを示唆している。
本稿には先行研究に対して少なくとも三つの貢献がある。第一に，日本特有の親子上場に特殊的な所有構造に注目し，企業の所有構造と負債比率に関する研究分野に追加的な知見を提示した点である。
所有構造と負債比率の関係については，支配株主が創業者一族であるファミリー企業の資本構成，および経営者による持株比率の高さと企業の負債比率に関する研究（Anderson & Reeb, 2003; Du andDai, 2005; Schmid, 2013; Stulz, 1988; 太宰，2015 など）は存在するが，支配株主が上場親会社である日本特有の所有構造が上場子会社の負債比率に与える影響については，筆者の知る限り先行研究が存在しない。第二に，上場子会社と他の独立会社で負債比率に違いがあることを明らかにして，親子上場に関する先行研究に新たな知見を提示したことである。第三に，親子間でのグループ・ファイナンス
の存在が，上場子会社の低い負債比率の一因であることを実証的に明らかにした点である。
本稿の構成は以下の通りである。第２節では，親子上場の現状と推移を説明する。第３節では，先行研究のレビューを行い，本稿で検証する仮説を構築する。第４節では，実証分析で用いるデータとサンプルについて説明する。また，
第５節では実証方法について説明し，第６節では実証結果を示す。
第７節では実証結果の頑健性を確認し，第８節では全体を要約した上で今後の課題について述べる。

25

経営財務研究２

Vol.42

親子上場の現状と推移

日本の親子上場は長期安定的という特徴を有しており，これは日本に特有の現象であると言われる。しかし，会社法の観点から支配株主である親会社と少数株主の間に利益相反問題が存在することが指摘されている。本節では，親子上場の近年における推移と現状について確認した上で，いくつかの事例について説明する。
図１は，日経中分類において，規制産業 1）を除いた後，2005 年から 2019 年の期間について上場子
会社数の推移を示している。図１からは，2007 年には親会社の持株比率が 33％以上の上場子会社は
377 社でありピークに達したことが読み取れる。しかし，その後は親会社の持株会社化や企業再編に伴う完全子会社化が進んだことにより上場子会社の割合は一貫して低下し，2019 年には 237 社となっている。こうした推移の理由としては，次の三点を挙げることができる。第一に，近年，外国人投資家の増加により日本市場に特有の親子上場や株式持ち合いに対して批判が高まったことが挙げられる。第二に，2009 年に東京証券取引所が実施した独立役員の選任義務化および情報開示の充実に関する規制の導入や改正 2），2015 年に導入された「コーポレートガバナンス・コード」の影響が挙げられる。第三に，2019 年に経済産業省が「上場子会社に関するガバナンスのあり方」を新たに策定し，上場子会社のガバナンス改善に向けた取り組みについて言及したことが挙げられる。ただし，2019年時点で全上場企業に対する上場子会社の割合をみると，依然として全上場企業の 9 ％を占め，上場
子会社は日本の株式市場において一定の存在感を示している。
図１
400

371

367

親子関係を持つ上場子会社の企業数

377
352

338
301

300

282

271

263

269

257

上場子会社数

249

252

247

2016

2017

2018

237

200

100

0

26

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2019

日本における上場子会社の負債比率

３

先行研究と仮説

支配株主は企業経営に大きな影響力を持っているため，重要な財務戦略の一つである負債比率の決定は支配株主の選好によって影響を受けると考えられる。
親会社の連結決算にその傘下の上場子会社の業績も反映されるため，支配株主である親会社は上場
子会社の支配権を維持することを重視する。Stulz（1988）は，支配株主が存在する企業は，議決権の維持や敵対的買収回避のために負債比率が高いことを指摘している。Du and Dai（2005）は東アジアの企業を分析対象とし，支配株主が存在する企業は議決権を維持するために資金調達において株式より負債を選択する傾向があることを実証的に示している。また，Bany-Arifﬁn et al.（2010）はマレーシア
企業を対象に分析を行い，支配株主が存在する企業は議決権を維持するために負債比率が高いという実証結果を報告している。さらに，González et al.（2013）は，ファミリー企業では創業者一族による持株比率が高いほど負債比率が高くなる傾向があることを示し，議決権維持が負債比率を決定する上で重要な要因であることを明らかにしている。一方，日本のファミリー企業を分析対象とした太宰（2015）は，支配株主が存在するファミリー企業は自らの議決権を維持する目的があるため負債比率が高いという結果を報告している。以上より，ファミリー企業と同様に支配株主を有する上場子会社
では，議決権を維持するために負債比率が高くなると考えられる。さらに，上場子会社は親会社による保証効果が期待されるため，負債によって資金調達する場合，独立会社に比べてより有利な条件で借入を行うことが可能である。その結果，上場子会社の負債比率が独立会社より高いと考えられる。
以上のことより，仮説１を設定する。

仮説１：上場子会社は相対的に有利な条件で借入できるため，独立会社より負債比率が高い。
一方，上場子会社は独立会社と異なり，外部資本市場だけでなく，内部資本市場も利用できる特徴がある。Gertner et al.（1994）は，内部資本市場は外部資本市場に比べてモニタリング機能が強く，グループ内会社の業績を基準にする資源の再配分を効率的に行うことができると指摘している。2000
年以降の日本版金融ビッグバンによる連結財務諸表重視への会計制度の変更や連結納税制度などの導入に伴って，親会社中心主義の企業経営からグループ経営資源の全体最適を目指す連結経営志向へと変更が進み，主要な経営資源であるグループ資金の重要性が高まった。福嶋（2015）は，グループ全体の現金や流動資産を一元管理できるキャッシュ・マネジメント・システムは，銀行借入と代替的な資金調達手段であり，貸し渋り・貸し剥がしなどがないというメリットがあると述べている。また，2014 年 4 月 1 日に施行された貸金業法施行令及び貸金業法施行規制の改正 3）により，「親会社と実質支配力基準に基づく子会社で構成される親子間で行われる貸付けについて，一定の議決権保有等の要件の下に，貸金業法の適用対象となることなく資金融通を行うことが可能」となったため，親子間の資金融通が容易になったと考えられる。例えば，東京証券取引所市場第１部に上場している日産自動車の上場子会社である日産車体は，2009 年度から有価証券報告書に，「当社グループは，運転資金及び投資資金については，自己資金または日産自動車株式会社のグループ・ファイナンスにより資金調達している。
」と記載している。さらに，親会社やグループ会社を引受先とした第三者割当増資もグ
ループ・ファイナンスとして考えられる。第三者割当増資は，議決権を維持したまま機動的な資金調達ができるため，上場子会社は第三者割当増資を通して財務体質の強化を図り，資本増強する傾向が27

経営財務研究Vol.42ある。Hertzel and Smith（1993）によれば，発行企業と投資家間の情報格差が大きいほど，ディスカウ
ント率が高くなる。Krishnamurthy et al.（2005）は，引き受ける投資家が発行企業と関連ある場合，ディスカウント率が低下すると報告している。これらの結果は，関連のある投資家が情報優位な投資家であれば，情報生産コストが小さくなることを示唆している。そのため，親会社やグループ会社は，情報優位な投資家と考えることができるため，第三者割当増資を引き受ける際，情報生産コストとしてのディスカウント率はより低くなる。同じ発行株数であれば，ディスカウント率が低いほど，企業はより多くの資金を調達できるため，上場子会社は他の独立会社に比べて第三者割当増資を実施するインセンティブが高い 4）と予想される。以上より，上場子会社は，グループ・ファイナン スを活用することで外部債権者からの資金調達を減らすことができるため，独立会社に比べて負債比率が低いと考えられる。そして，以下の仮説２を設定する。
仮説２：上場子会社はグループ・ファイナンスを利用できるため，独立会社より負債比率が低い。

４データ

本稿の実証分析では連結ベースの財務データを用いるが，それらは日経 NEEDS-FinancialQUEST から取得している。増資のデータは Quick Astra Manager を利用した。また，「関係会社借入金」に関するデータは株式会社プロネクサスの企業情報データベース上に入手できる各会社の有価証券報告書から収集する。以下では，2005 － 2019 年を分析対象期間とし，東京証券取引所市場第一部，市場第二部，
マザーズおよびジャスダックでの上場廃止を含む全上場企業を対象企業とした。財務諸表の構成項目の一致性を確保し，公的支援などの要因を回避するため，鉄道・バス，陸運，海運，空運，通信，電力，ガス，銀行，証券，保険及びその他金融に属する規制産業を全て除外している。また，傘下に上場子会社を持つ上場親会社はサンプルから除外している。分析に必要なデータが欠損している場合も分析対象から除外した。最後に，異常値の影響を排除するため，ダミー変数以外の変数は上下 1 ％を基準にウィンソライズしている。以上の手続きにより，最終的なサンプルサイズは 43,544 社（ﬁrm-year
observations）となった。

５

実証方法

本節では，仮説を検証するため，以下二つの式で推定する。まず，上場子会社と独立会社の負債比率を比較検証する。そして，上場子会社の負債比率が低いことを確認した上で，⑵式を用い，グルー
プ・ファイナンス，つまり，親会社を対象とした第三者割当増資が上場子会社の負債比率が低くなる原因であることを検証する。
Levit＝a＋β1 sonshare＋β2 Tangibilityi,t-1＋β3 Depreciationi,t-1＋β4 Sizei,t-1＋β5 Roai,t-1＋
β6 Growthi,t-1＋β7 Agei,t-1＋β8 Industry_LEVi,t-1＋year＋industry/firm＋εi,t⑴Rateit＝a＋β1 sonshare＋β2 Tangibilityi,t-1＋β3 Depreciationi,t-1＋β4 Sizei,t-1＋β5 Roai,t-1＋
β6 Growthi,t-1＋β7 Agei,t-1＋β8 LEVi,t-1＋year＋industry＋εi,t28⑵

日本における上場子会社の負債比率

表１
変数名

変数の定義
定義

簿価 LEV（短期借入金・社債＋長期借入金・社債・転換社債）／簿価総資産
時価 LEV（短期借入金・社債＋長期借入金・社債・転換社債）／（株式時価総額＋短期借入金・社債＋長期借入金・社債・転換社債）
Rate（第三者割当増資株式数×発行価額）/ 前期の簿価総資産
Tangibility
有形固定資産 / 簿価総資産
Depreciation
減価償却費 / 簿価総資産
Size
総資産の対数値
Roa
EBITDA/ 簿価総資産
Growth総資産の前期末比増加率
Age
会社設立日から当期末までの経過年数 AGE の自然対数
産業簿価 LEV 当該企業が属する業種における当期末簿価レバレッジの中央値
産業時価 LEV 当該企業が属する業種における当期末時価レバレッジの中央値
sonshare33
親会社が 33% 以上の株式を所有する場合は１，そうでない場合は 0 をとるダミー変数
sonshare50
親会社が 50% 以上の株式を所有する場合は１，そうでない場合は 0 をとるダミー変数

まず，⑴式では，被説明変数は簿価有利子負債比率（簿価 LEV）と時価有利子負債比率（時価LEV）である。推計においては，パネル・トービットモデルと固定効果モデルを用いる。なお，ダミー
変数以外の説明変数については 1 期ラグ値を用いる。また，パネル・トービットモデルによる推定では，産業ダミー，年度ダミーを加え，固定効果モデルでは年度ダミーのみを加えて推定する。
最も注目する変数は，上場子会社であるかどうかのダミー変数（sonshare）である。会社法 5）では子会社を，「会社がその総株主の議決権の過半数を有する株式会社その他の当該会社がその経営を支配している法人として法務省令で定めるものをいう」と定義しているが，学術研究には親子上場の定義について明確なコンセンサスがない。そのため，本稿では親子関係について二つの定義を用いて分析を行う。一つ目は Claessens et al.（2000）に従い，定款変更，組織再編行為，監査役の解任など，
株主総会の特別決議を要する議案に対して，実質的な拒否権が与えられている 33％基準を採用する（sonshare33）。sonshare33 は親会社が 33％以上の株式を所有する場合は１をとり，そうでない場合
は０をとるダミー変数である。二つ目は会社法基準，または株主総会の普通決議を単独で可決する
50％基準を用いる（sonshare50）。sonshare50 は親会社が 50％以上の株式を所有する場合は１を取り，そうでない場合は０を取るダミー変数である。議決権が３分の１を超えて２分の１以下である場合及び議決権が２分の１以上である場合，支配株主による持株比率の高さが前述の権利に影響を与えない
ため，ダミー変数を用いて推定する。
また，負債比率に影響を与えるその他の要因をコントロールするため，以下の変数を推計式に加える。有形固定資産比率（Tangibility）は財務的困難に伴う期待費用の代理変数である。有形固定資産比率が高い企業ほど負債返済能力が高くなるため，有形固定資産比率の係数は正であることが期待される（Titman and Wessels, 1988）。減価償却費（Depreciation）は負債の節税効果の代理変数である。
減価償却費は，負債の利払い以外の費用で税務上損金算入できるものの代表例である。減価償却費が大きい企業の方が負債による節税効果を享受できる余地がより小さいため，負債比率は低くなる（DeAngelo and Masulis, 1980）。よって減価償却費の係数は負であることが期待される。一方，減価償却費は固定資産の大きさも反映していると考えられる。固定資産が大きい企業ほど前述した有形固
定資産比率と同じ理由で負債比率が高いと考えられる（Bradley, Jarrel and Kim, 1984; Antoniou, Guney
and Paudyal, 2008）。その場合，減価償却費の係数は正であることが期待される。さらに，簿価総資産の対数値（Size）は企業規模の代理変数である。規模が大きい企業ほど，倒産リスクが比較的に29

経営財務研究Vol.42低いため，負債を活用する傾向があると予想される。したがって，期待される係数の符号は正である。Growth は将来の成長機会の代理変数である。一般に成長機会が少ない企業ほど債権者によるモニタリングがより容易であるため，負債のエージェンシーコストが低く負債比率が高い（Jensen andMeckling, 1976）。加えて，Jensen（1986）によると，成長機会が少ない企業ほどフリー・キャッシュフ
ロー問題が深刻であるため，株主は負債による規律付け効果を期待して負債比率を高める傾向がある。この場合にも，成長機会は負債比率と負の関係が期待される。しかし，過去の総資産の増加率はフォワード・ルッキングな性質を持たないため，成長機会の代理変数として適切ではない可能性もある。過去の総資産増加率が高いことは，ペッキングオーダー理論によれば負債による資金調達が行われた可能性を示唆しており（Frank and Goyal, 2009），総資産の増加率は負債比率と正の関係を持つとも考えられる。総資産利益率（Roa）は企業の収益性の代理変数である。Myers（1984）のペッキング・
オーダー理論によれば，企業は資金調達に際し，内部資金が外部資金より優先され，外部資金の中では負債が株式より優先される。したがって，収益性の高い企業は，内部留保を成長の所用資金に充当する可能性が高くなり，また収益性の低い企業は負債による資金調達に依存する傾向が強くなる。つまり，企業の収益性の係数は負であることが期待される。最後に，設立後経過年数の自然対数で表す
社齢（Age）を情報の非対称性の代理変数として用いる。社齢が高いほど，トラック・レコードがより長いため情報の非対称性が小さくなり，負債比率は低くなると考えられる。したがって，推定される係数の期待符号は負である。また，事業リスクや規制などの産業特性をコントロールするために，当該企業が属する業種における当期末の負債比率の中央値を推定式に加える。
⑵式では，増資実施企業を対象にして，第三者割当増資率（Rate）を被説明変数とした回帰分析を行う。第三者割当増資率は，太宰（2015）に従って増資額の総資産に対する比率（第三者割当増資株
式数×発行価額 / 前期の総資産）と定義している。推定においては，増資を行う企業が限られており
第三者割当増資率がゼロで切断されるため，プールド OLS モデルと併せてパネル・トービット・モデルを用いる。負債比率の分析と同様に，ダミー変数以外の説明変数については 1 期ラグ値を用い，産業ダミーと年度ダミーを加えて推定する。

６

実証結果

6.1

記述統計量と相関係数

表２−１は全サンプルの記述統計量を示している。表２－１が示すように，上場子会社の割合は分
析期間中の平均で全上場企業の 9％（sonshare33）であり，上場子会社が日本の株式市場の重要な一角を占めていることが読み取れる。また，企業の有利子負債比率（簿価 LEV と時価 LEV）の平均値はそれぞれ 17. ４％と 26.2％である。この結果は，日本企業を分析対象とする先行研究と一貫している（Arikawa 2008）。表２−２は上場子会社だけのサブサンプルについて記述統計量を示している。上場子会社の有利子負債比率（簿価 LEV と時価 LEV）の平均値はそれぞれ 12.2％と 18.9％であり，全サンプルの場合に比べて低い。この数値から上場子会社の負債比率が独立会社より低いでことが分かる。また，総資産と社齢の平均値は，全サンプルの場合，総資産 666 億円，社齢 53 年である（表２－１）のに対して，上場子会社のサブサンプルの場合，総資産 670 億円，社齢 47 年（表２－２）である。
上場子会社の企業規模及び社齢は独立会社に比べてほぼ同水準であることが分かる。
表３は回帰分析に使用した変数の相関係数行列を示している。表からは，回帰分析で問題とな30

日本における上場子会社の負債比率

表２−１
変数名
簿価 LEV
時価 LEV
Rate（%）
Tangibility
Depreciation
総資産
Roa
GrowthAge
産業簿価 LEV
産業時価 LEV
sonshare33
sonshare50

観測数
43544
38613
43544
43544
43544
43544
43544
43197
43544
43544
43397
43544
43544

平均値
0.174
0.262
0.150360.267
0.029
66640.3
0.088
0.049
50.025
0.150
0.236
0.090
0.070

表２−２
変数名
簿価 LEV
時価 LEV
Rate（%）
Tangibility
Depreciation
総資産
Roa
GrowthAge
産業簿価 LEV
産業時価 LEV

記述統計量（全サンプル）

観測数
3934
3424
3934
3934
3934
3934
3934
3914
3934
3934
3916

⑴

1
0.858
-0.143
0.122
0.334
0.016
-0.180-0.001-0.0240.267
0.210-0.092-0.078

平均値
0.122
0.189
0.142
0.245
0.032
67057.44
0.094
0.051
47.693
0.148
0.231

⑷

標準偏差
0.169
0.243
2.883
0.172
0.020
133243.8
0.063
0.156
23.090
0.070
0.117
0.287
0.255

最小値
0
0
0
0.003
0.001
398
-0.244-0.381
4
0.031
0.034
0
0

最大値
0.762
0.872
388.5490.773
0.1151325525
0.324
1.448
104
0.478
0.656
1
1

標準偏差
0.156
0.222
2.062
0.182
0.022
133565.6
0.060
0.167
23.072
0.068
0.117

最小値
0
0
0
0.003
0.001
400
-0.162-0.375
4
0.031
0.034

最大値
0.752
0.856
0.769
0.115
12860810.324
1.434
104.000
0.478
0.652

⑻

⑽

⑿

記述統計量（サブサンプル）

表３⑴簿価 LEV⑵時価 LEV⑶ Rate⑷ Depreciation⑸ Tangibility⑹ Size⑺ Roa⑻ Growth⑼ Age⑽産業簿価 LEV
⑾産業時価 LEV
⑿ sonshare33⒀ sonshare50

中央値
0.131
0.205
0
0.253
0.025
22353.5
0.082
0.028
53
0.134
0.228
0
0

⑸

中央値
0.046
0.092
0
0.225
0.027
22707
0.089
0.027
47
0.132
0.222

相関係数行列

⑵

⑶

⑹

⑺

⑼

⑾

1
-0.206
0.073
0.330
0.060
-0.294-0.111
0.107
0.249
0.300
-0.091-0.083

10.015
1-0.168 0.430
1-0.277 0.084 0.192
1-0.169 0.278 0.010 0.026
1
0.019 -0.084 -0.166 -0.099 0.289
1-0.140 0.016 0.283 0.426 -0.177 -0.284
1-0.072 0.016 0.246 0.150 -0.060 -0.021 0.091
1-0.090 -0.016 0.234 0.213 -0.168 -0.150 0.230 0.808
10.053 0.042 -0.035 0.016 0.031 -0.003 -0.028 -0.002 -0.006
0.044 0.037 -0.031 0.016 0.030 -0.003 -0.032 -0.007 -0.011

1
0.869

⒀

1

り得る深刻な多重共線性が存在しないことが読み取れる。上場子会社であるか否かのダミー変数（sonshare33 と sonshare50）は負債比率と負の相関関係があることを示しているが，これは独立会社に比べて上場子会社の負債比率が低いことを示唆している。

31

経営財務研究6.2

Vol.42

負債比率

本項では，分析結果について説明する。まず，上場子会社と独立会社の間で負債比率に違いがな
いか明らかにするため，⑴式を推定して検証する。推定結果は表４と表５に示している。表４と表５
は，それぞれ簿価有利子負債比率（簿価 LEV）と時価有利子負債比率（時価 LEV）を被説明変数とする
場合の結果を示している。表４と表５では，Model 1 と Mode 3 は固定効果モデル，Model 2 と Model
4 はパネル・トービットモデルを使用して推計している。本稿では上場子会社に対する定義が二通りあるため，推定結果は合計４つになる。表４より，簿価有利子負債比率については，sonshare33 とsonshare50 の係数がすべての推計で 1 ％水準でマイナスで有意であることが分かる。この結果は，独立会社に比べて上場子会社では負債比率が有意に低いことを示している。表５は，時価有利子負債比率を被説明変数として分析を行った結果である。sonshare33 と sonshare50 は表４と同様に，いずれのモデルにおいても 1 ％水準でマイナスで有意である。また，sonshare33 と sonshare50 の係数推定値に注目すると，いずれのモデルにおいては，sonshare33 と sonshare50 の係数推定値の絶対値は表４より大きい値を取得することがわかる。これは，時価有利子負債の場合，上場子会社の負債比率は独立会社に比べてさらに低いことを示している。上記の結果は，上場子会社は独立会社より負債比率が低い
ことを確認した。
表４

sonshare33

上場子会社と簿価有利子負債比率

model 1FE
-0.018［-3.05］***model 2
Tobit
-0.028［-8.84］***0.017［0.18］
0.181［9.41］***
0.044［11.64］***-0.414［-21.77］***0.029［6.68］***-0.027［-2.98］***0.147［3.74］***-0.18［-4.14］***
YES
NO
0.145
0.144
43544

0.167
［3.38］***
0.241［32.11］***
0.032［24.88］***-0.497［-49.64］***0.042［14.09］***-0.035［-11.38］***0.187［6.68］***-0.081［-3.94］***
YES
YES

sonshare50
Depreciation
Tangibility
SizeRoa
GrowthAge
産業簿価 LEV_cons
YEAR
INDUSTRY
R-square
Adj-R-squared
N

43544

model 3FEmodel 4Tobit

-0.024［-3.45］***0.013［0.14］
0.182［9.34］***
0.044［11.55］***-0.414［-21.64］***0.029［6.78］***-0.028［-3.03］***0.15［3.75］***-0.177［-4.04］***
YES
NO
0.145
0.144
42642

-0.036［-9.58］***0.162［3.25］***
0.242［31.94］***0.032［24.69］***-0.495［-49.02］***
0.043［14.21］***-0.035［-11.39］***0.194［6.82］***-0.08［-3.87］***
YES
YES

42642

被説明変数は簿価有利子負債比率である。変数の定義については，表１を参照のこと。ダミー変数以外の説明変数は 1 期ラグ値を用いる。model1 と model3 のカッコには t 値を報告しており，model 2 と model 4 のカッコには z 値を報告している。* は 10％水準，** は５％水準，*** は１％水準で統計的に有意であることを示す。

32

日本における上場子会社の負債比率

表５

sonshare33

上場子会社と時価有利子負債比率

model 1FE
-0.037［-4.02］***model 2
Tobit
-0.054［-10.78］***0.163［1.26］
0.232［9.03］***
0.089［16.25］***-0.708［-24.90］***0.02［3.31］***-0.06［-4.08］***0.252［7.55］***-0.505［-7.17］***
YES
NO
0.244
0.244
38842

0.318
［4.01］***
0.324［27.65］***0.058［27.77］***-0.869［-52.19］***0.044［8.55］***-0.04［-8.27］***0.28［14.38］***-0.349［-10.94］***
YES
YES

sonshare50
Depreciation
Tangibility
SizeRoa
GrowthAge
産業時価 LEV_cons
YEAR
INDUSTRY
R-square
Adj-R-squared
N

38842

model 3FEmodel 4Tobit

-0.046［-4.11］***0.168［1.27］
0.235［9.05］***
0.09［16.11］***-0.708［-24.58］***0.022［3.55］***-0.059［-4.00］***0.248［7.32］***-0.509［-7.11］***
YES
NO
0.245
0.245
38011

-0.065［-10.97］***0.312［3.90］***
0.327［27.70］***0.058［27.69］***-0.869［-51.77］***0.046［8.75］***-0.04［-8.12］***0.276［13.97］***-0.351［-10.94］***
YES
YES

38011

被説明変数は時価有利子負債比率である。変数の定義については，表１を参照のこと。ダミー変数以外の説明変数は 1 期ラグ値を用いる。model1 と model3 のカッコには t 値を報告しており，model2 と model4 のカッコには z 値を報告している。* は 10％水準，** は５％水準，*** は１％水準で統計的に有意であることを示す。

コントロール変数について見ると，有形固定資産（Tangibility）はいずれのモデルにおいても有意にプラスになっており，有形固定資産が多いほど担保として提供できる資産が多いため，負債比率が高くなることを示唆している。負債の節税効果（Depreciation）の符号条件について見ると，トービット・
モデルで推定した場合は正で有意である。また，固定効果モデルで推定した場合は有意ではなくなる
が，係数の符号は正である。以上の結果は，減価償却費が負債の節税効果を捉えていることに加え，固定資産の大きさも反映しているという見方を支持する。そして，企業規模（Size）はいずれの推定
式でも有意にプラスになっている。規模が大きい企業ほど倒産リスクが比較的に低いため，負債比率が高くなることを示している。また，収益性（Roa）はすべてのモデルにおいて有意にマイナスになっており，収益性が高い企業ほど内部留保を厚くでき，所要資金を内部留保で賄うことができるために負債比率が低いことを示している。成長機会（Growth）はいずれの被説明変数を用いた場合も正で有意である。この結果は，成長機会が多い企業はより多くの資金を必要とするため，負債比率が増加する可能性があることを示唆している。情報の非対称性の代理変数である変数（Age）はすべてのモデルにおいて負で有意である。これは，社齢が高い企業ほど情報の非対称性が小さいため負債比率が低くことを示唆している。最後に，産業別の平均負債比率（産業 LEV）はいずれの被説明変数を用いた場
合もプラスで有意である。
この結果は，
経営者は同業他社の平均的な負債水準をベンチマークとして，自社の負債水準を決める可能性があることを示している。
33

経営財務研究Vol.42

以上より，負債比率については，上場子会社と独立会社の間に，負債比率に違いがあることを示唆している。また，簿価有利子負債比率（簿価 LEV）と時価有利子負債比率（時価 LEV）ともに，上場
子会社の方が低いことが確認された。この結果は，上場子会社はグループ・ファイナンスを利用できるため，独立会社より負債比率が低い可能性を示している。

6.3

グループ・ファイナンスの利用

前項では，上場子会社は独立企業に比べて負債比率が低いことを実証的に確認し，その理由の一つとして親会社・上場子会社間のグループ・ファイナンスの存在が影響している可能性に言及した。本項ではこの可能性を実証的に検証する。
グループ・ファイナンスには親会社やグループ会社を引受先とした第三者割当増資が含まれるため，太宰（2015）に従って第三者割当増資率をグループ・ファイナンスの代理変数として分析を行う。
本項では増資実施企業を対象にして，第三者割当増資率（Rate）を被説明変数とした回帰分析を行う。
2005―2019 年の期間中，上場子会社による第三者割当増資は 61 件あり，そのうち 40 件（66％）は親会社が引き受けている。オーバーアロットメントによる第三者割当増資（16 件）を除くと，およそ90％は親会社が引き受けており，10％は会社の主要株主が引き受けている。そのような主要株主も親
表６−１

sonshare33

上場子会社と第三者割当増資率

OLS
⑴
0.086
［3.30］***

トービット
⑵
0.094
［4.99］***

0.843［1.76］*-0.041［-1.34］-0.023［-5.84］***-0.741［-2.99］***0.049［0.95］
0.013［0.87］-0.147［-2.50］**0.328［6.09］***
YES
YES
0.209
0.159
758

0.485
［2.05］**-0.043［-1.59］-0.02［-6.40］***-0.535［-8.51］***0.014［0.70］
0.003［0.37］-0.099［-4.91］***
0.323［7.19］***YES
YES

sonshare50
Depreciation
Tangibility
SizeRoa
Growth
Age
LEV
_cons
YEAR
INDUSTRY
R-square
Adj-R-squared
N

758

OLS
⑶

トービット
⑷

0.107
［3.56］***
0.867［1.75］*-0.039［-1.23］-0.024［-5.85］***-0.73［-2.95］***0.046［0.91］
0.012［0.85］-0.147［-2.47］**0.337［6.23］***
YES
YES
0.211
0.161
748

0.111
［4.96］***
0.485［2.04］**-0.041［-1.48］-0.021［-6.49］***-0.523［-8.32］***0.013［0.63］
0.003［0.35］-0.099［-4.87］***0.331［7.30］***
YES
YES

748

被説明変数は第三者割当増資率（Rate）である。変数の定義については，表１を参照のこと。ダミー変数以外の説明変数は 1 期ラ
グ値を用いる。モデル⑴とモデル⑶のカッコには t 値を報告しており，モデル⑵とモデル⑷のカッコには z 値を報告している。* は10％水準，** は５％水準，*** は１％水準で統計的に有意であることを示す。

34

日本における上場子会社の負債比率

会社に関連する可能性が高いため，オーバーアロットメントによる引受を除く第三者割当増資全てを親会社引受と考えて分析することとした 6）。このとき，独立会社に比べて上場子会社がグループ・ファ
イナンスに依存する傾向があるならば，第三者割当増資の規模が相対的に大きいと考えられる。
表６−１は推計結果を示している。モデル１とモデル３は OLS モデル，モデル２とモデル４はパネル・トービット・モデルによる推定結果である。表６－１より，被説明変数である第三者割当増資率（Rate）については，sonshare33 と sonshare50 の係数は全てのモデルに正で有意（ 1 ％水準）である
ことが分かった。また，親会社による持株比率が 50％以上と厳しく上場子会社を定義した場合の方が，上場子会社の係数（sonshare50）が大きいことが分かる。また，オーバーアロットメントによる第三者割当増資案件を除いた後の推定結果は表６−２に示している。sonshare33 と sonshare50 は依然として被説明変数と正で有意な関係を有することが確認された。以上の結果は，仮説２を支持している。
上場子会社，特に親会社持株比率が 50％超の上場子会社において，独立会社に比べて第三者割当増資によるグループ・ファイナンスが積極的に行われていることを示唆している。表６−１と表６−２の結果より総合的に判断すると，上場子会社の負債比率が低い理由の一つはグループ・ファイナンス，
特に親会社が引き受ける第三者割当増資を通じたグループ・ファイナンスにあると考えられる。
表６−２

sonshare33

上場子会社と第三者割当増資率（オーバーアロットメントを除く）
OLS
⑴
0.105
［3.17］***

トービット
⑵
0.111
［4.20］***

0.812［1.22］-0.05［-1.12］-0.025［-4.31］***-0.749［-2.56］**0.055［0.80］
0.024［0.93］-0.183［-2.44］**0.345［3.46］***
YES
YES
0.213
0.131
476

0.319
［0.91］-0.044［-1.09］-0.022［-4.51］***-0.521［-5.99］***0.008［0.29］
0.006［0.52］-0.125［-4.09］***0.373［5.32］***YES
YES

sonshare50
Depreciation
Tangibility
SizeRoa
Growth
Age
LEV
_cons
YEAR
INDUSTRY
R-square
Adj-R-squared
N

476

OLS
⑶

トービット
⑷

0.143
［3.58］***
0.799［1.15］-0.046［-1.02］-0.026［-4.41］***-0.729［-2.48］**0.052［0.76］
0.022［0.89］-0.18［-2.37］**0.367［3.66］***
YES
YES
0.219
0.135
467

0.145
［4.46］***
0.265［0.74］-0.04［-0.98］-0.023［-4.70］***-0.499［-5.71］***
0.007［0.23］
0.006［0.47］-0.122［-3.94］***0.393［5.57］***
YES
YES

467

オーバーアロットメントによる第三者割当増資案件を除いた後の推定結果である。被説明変数は第三者割当増資率（Rate）である。
変数の定義については，表１を参照のこと。ダミー変数以外の説明変数は 1 期ラグ値を用いる。モデル⑴とモデル⑶のカッコには t値を報告しており，モデル⑵とモデル⑷のカッコには z 値を報告している。* は 10％水準，** は５％水準，*** は１％水準で統計的に有意であることを示す。

35

経営財務研究6.4

Vol.42

関係会社借入金

第三者割当増資に加えて，関係会社借入金の利用もグループ・ファイナンスの代理変数として考えられる。
「関係会社借入金」とは，親会社，子会社，関連会社及びその他の関係会社からの短期借入
金と長期借入金の合計額である。上場子会社は「関係会社借入金」を機動的に利用できるオプションを有している 7）。そして，仮に関係会社借入金と他の有利子負債が代替的な関係にあるのならば，関係会社借入金を利用できるオプションを持っており，かつ利用した上場子会社の負債比率は，独立会
社と違わないと予想する。そして関係会社借入金を利用できるオプションを持っているが，利用していない上場子会社の負債比率は独立会社より低いと予想する。
本項では，「関係会社借入金」を利用できるオプションが上場子会社の低い負債比率の要因なのか検証するため，５節の⑴式を用い，上場子会社を「関係会社借入金」を利用した上場子会社と「関係会社借入金」を利用していない上場子会社に分類し，それぞれの上場子会社の負債比率は独立会社と違わないか確認する。
推定結果は表７−１と表７−２に示している。モデル１，３，５，７は固定効果モデル，モデル２，
４，６，８はパネル・トービット・モデルによる推定結果である。表７−１は「関係会社借入金」を
表７−１

sonshare33

FE
⑴
0.006
［0.32］

sonshare50
Depreciation
Tangibility
SizeRoa
GrowthAge
産業簿価 LEV
産業時価 LEV
_cons
YEAR
FIRM
INDUSTRY
R-square
Adj-R-squaredN

0.112［1.11］
0.165［8.09］***
0.05［11.73］***-0.444［-21.70］***0.034［6.55］***-0.023［-2.08］**0.135［3.31］***-0.255［-4.86］***
YES
YES
NO
0.151
0.151
37869

「関係会社借入金」というオプションを利用した上場子会社と独立会社
簿価 LEV
Tobit
FE
⑵
⑶
0.005
［0.70］
0.001［0.04］
0.293
0.115［5.51］***［1.13］
0.221
0.164［28.19］***［8.03］***
0.035
0.05
［25.54］***［11.72］***-0.525-0.444［-48.73］*** ［-21.68］***
0.049
0.034
［14.49］***［6.53］***-0.034-0.023［-9.74］***［-2.09］**
0.178
0.136
［6.28］***［3.33］***

0.002［0.31］
0.181［3.89］***
0.194［28.06］***0.03［25.01］***-0.457［-49.20］***0.042［14.09］***-0.032［-10.71］***
0.172［6.79］***-0.107［-4.86］***
YES
NO
YES

-0.043［-2.22］**
YES
NO
YES

37869

-0.254［-4.84］***
YES
YES
NO
0.151
0.151
37778

Tobit
⑷

37778

FE
⑸
-0.012［-0.54］0.222［1.59］
0.237［9.10］***
0.092［15.50］***-0.744［-24.55］***0.026［3.66］***-0.084［-4.73］***

0.236［6.77］***-0.432［-5.41］***
YES
YES
NO
0.249
0.249
35500

時価 LEVTobit
FE⑹⑺-0.015［-1.29］-0.014［-0.55］0.404
0.224［4.79］***［1.60］
0.325
0.236［26.74］***［9.06］***
0.057
0.092
［26.42］***［15.48］***-0.902-0.744［-51.08］*** ［-24.51］***
0.052
0.026
［9.15］***［3.64］***-0.045-0.085［-8.36］***［-4.74］***-0.017［-1.43］0.243［3.25］***
0.281［25.99］***0.048［25.35］***-0.779［-50.63］***0.043［8.40］***-0.04［-8.54］***0.263［12.92］***-0.309［-9.26］***
YES
NO
YES

0.259
［14.13］***-0.203［-7.05］***
YES
NO
YES

35500

0.238
［6.80］***-0.431［-5.39］***
YES
YES
NO
0.249
0.249
35410

Tobit
⑻

35410

被説明変数は有利子負債比率である。変数の定義については，表１を参照のこと。ダミー変数以外の説明変数は 1 期ラグ値を用いる。
モデル⑴，⑶，⑸，⑺のカッコには t 値を報告しており，モデル⑵，⑷，⑹，⑻のカッコには z 値を報告している。* は 10％水準，** は５％水準，*** は１％水準で統計的に有意であることを示す。

36

日本における上場子会社の負債比率利用できるオプションを持っており，かつ利用した上場子会社と独立会社との推定結果である。
sonshare33 と sonshare50 はいずれのモデルにおいては統計的に有意な関係は見出せなかった。一方，
表７−２は「関係会社借入金」を利用できるオプションを持っているが，利用していない上場子会
社と独立会社との推定結果である。sonshare33 と sonshare50 はいずれのモデルにおいて 1 ％水準で負で有意な結果が得られた。上記の結果は，「関係会社借入金」を利用オプションを持っており，かつ利用した上場子会社の負債比率は独立会社と違わないことを確認した。「関係会社借入金」を利用できるオプションを持っているが，利用していない上場子会社の負債比率は独立会社より低いことを確認された。また，表７−２の sonshare33 と sonshare50 の係数推定値に注目すると，sonshare33 とsonshare50 の係数推定値の絶対値は総じて表４と表５より大きい値を取得することがわかる。これは，関係会社借入金という利用オプションを持っている上場子会社は，オプションを利用したか否か
が負債比率にインパクトを与えると示している。つまり，機動的に「関係会社借入金」を利用できるオプションを持つことが上場子会社の低い負債比率の要因の一つであることを示唆する。表６−１と表６−２の第三者割当増資率の実証結果を併せて判断すると，上場子会社の負債比率が低い理由は，
表７−２「関係会社借入金」というオプションを利用しない上場子会社と独立会社

簿価 LEV
時価 LEV
Tobit
FE
Tobit
FE
Tobit
FE
Tobit
⑵
⑶
⑷
⑸
⑹
⑺
⑻
sonshare33-0.032-0.042-0.061［-9.52］***［-4.45］*** ［-11.48］***sonshare50-0.026-0.032-0.052-0.059［-3.62］*** ［-9.55］***［-4.65］*** ［-11.05］***
Depreciation
0.096
0.262
0.093
0.151
0.207
0.386
0.208
0.229
［1.02］［5.16］***［0.97］［3.42］***［1.55］［4.76］***［1.54］［3.21］***
Tangibility
0.158
0.215
0.159
0.189
0.225
0.315
0.23
0.274
［8.06］*** ［28.31］*** ［8.00］*** ［28.47］*** ［8.84］*** ［26.54］*** ［8.95］*** ［26.20］***
Size
0.048
0.035
0.048
0.029
0.092
0.058
0.092
0.048
［11.87］*** ［25.90］*** ［11.74］*** ［24.93］*** ［16.13］*** ［27.35］*** ［15.98］*** ［25.81］***Roa-0.443-0.529-0.442-0.455-0.743-0.907-0.744-0.777［-22.44］*** ［-50.63］*** ［-22.30］*** ［-50.78］*** ［-25.60］*** ［-52.64］*** ［-25.39］*** ［-52.04］***Growth
0.03
0.045
0.031
0.04
0.02
0.046
0.021
0.039
［6.34］*** ［13.97］*** ［6.49］*** ［14.00］*** ［2.94］***［8.41］***［3.14］***［7.97］***
Age-0.027-0.036-0.027-0.033-0.081-0.047-0.081-0.04［-2.52］** ［-10.79］*** ［-2.53］** ［-11.54］*** ［-4.79］*** ［-8.74］*** ［-4.70］*** ［-8.67］***
産業簿価 LEV
0.138
0.176
0.141
0.172
［3.51］***［6.40］***［3.52］***［7.08］***
産業時価 LEV
0.249
0.28
0.243
0.263
［7.46］*** ［14.20］*** ［7.21］*** ［14.88］***_cons-0.227-0.099-0.225-0.03-0.447-0.326-0.448-0.205［-4.58］*** ［-4.60］*** ［-4.49］***［-1.63］ ［-5.87］*** ［-9.93］*** ［-5.80］*** ［-7.32］***
YEAR
YES
YES
YES
YES
YES
YES
YES
YES
FIRM
YES
NO
YES
NO
YES
NO
YES
NO
INDUSTRY
NO
YES
NO
YES
NO
YES
NO
YES
R-square
0.152
0.152
0.247
0.249
Adj-R-squared
0.152
0.152
0.247
0.248
N
40772
40772
39971
39971
38014
38014
37282
37282
FE
⑴
-0.02
［-3.29］***

被説明変数は有利子負債比率である。変数の定義については，表１を参照のこと。ダミー変数以外の説明変数は 1 期ラグ値を用いる。
モデル⑴，⑶，⑸，⑺のカッコには t 値を報告しており，モデル⑵，⑷，⑹，⑻のカッコには z 値を報告している。* は 10％水準，** は５％水準，*** は１％水準で統計的に有意であることを示す。

37

経営財務研究Vol.42

親会社が引き受ける第三者割当増資を通じたグループ・ファイナンスだけでなく，関係会社借入金が機動的に利用できるオプションを持っているためであると考えられる。

７

頑健性の検証第 6 節では，負債比率に影響を与える様々な要因をコントロールした上で上場子会社であることが負債比率に与える影響について検証し，上場子会社は負債比率が低いことを確認した。本節では逆因果とセレクション・バイアスに起因する内生性の問題に対処するために追加の分析を行い，第 5 節で得られた結果の頑健性をチェックする。第一に，負債比率と上場子会社であるかどうかというダミー
変数ともに影響を与える観察されない要因から生じる内生性問題が存在している可能性について検討する。この内生性の問題に対処するために，Pindado et al.（2011）に従い，Heckman（1979）のトリー
トメント・エフェクト・モデル（treatment effect model）を用いて検証している。一段階目のモデルでは，上場子会社のダミー変数である sonshare33 を被説明変数，企業規模，社齢，過去３年間の Roaの標準偏差，売上成長率，大株主による持株比率，親会社の負債比率と親会社の現金保有比率を説明変数とする式をロジット推定し，逆ミルズ比を求める。そして二段階目のモデルでは，被説明変数の表８

トリートメント・エフェクト・モデル
簿価 LEVsonshare33
Tangibility
Depreciation
Size
Roa
GrowthAge
産業簿価 LEV
産業時価 LEV
Inverse Mills Ratios
_cons
YEAR
INDUSTRY
R-square
Adj-R-squaredN

時価 LEVOLS⑴-0.051［-19.62］***0.329［55.49］***0.911［17.75］***-0.001［-1.73］*-0.704［-45.01］***
0.099［16.42］***-0.034［-20.45］***0.301［5.65］***

Tobit⑵-0.035［-9.18］***0.233［30.25］***0.177［3.48］***
0.034［25.77］***-0.504［-48.64］***
0.039［12.42］***-0.038［-11.24］***0.2［7.19］***

0.01［2.49］**
0.185［12.66］***
YES
YES
0.255
0.254
40300

0.014
［5.29］***-0.102［-4.70］***
YES
YES

40300

OLS
⑶
-0.072［-18.31］***0.418［50.09］***1.136［15.27］***0.002［2.11］**-1.34［-55.72］***0.076［8.67］***-0.016［-6.67］***Tobit⑷-0.068［-11.85］***0.327［27.19］***0.405［4.98］***
0.056［26.39］***-0.885［-51.90］***0.044［8.11］***-0.045［-8.33］***0.278［7.30］***
0.013［2.66］***
0.131［7.67］***
YES
YES
0.270
0.269
36804

0.283
［14.07］***0.022［4.55］***-0.326［-9.90］***
YES
YES

36804

モデル⑴およびモデル⑶のカッコには t 値を報告しており，モデル⑵およびモデル⑷のカッコには z 値を報告している。* は 10％
水準，** は５％水準，*** は１％水準で統計的に有意であることを示す。

38

日本における上場子会社の負債比率

負債比率には簿価有利子負債比率（簿価 LEV）と時価有利子負債比率（時価 LEV）のそれぞれを用い，上場子会社ダミー（sonshare33），企業規模（Size），収益性（Roa），成長機会（Growth），社齢（Age），
減価償却費（Depreciation），有形固定資産（Tangibility）と産業別平均負債比率（産業 LEV），そして一段階目の推定で求めた逆ミルズ比に対して回帰する。
推定結果は表８に示している。モデル１とモデル２は簿価負債比率，モデル３とモデル４は時価有利子負債比率を被説明変数として推定した結果である。またモデル１とモデル３は，年度ダミーと産業ダミーを説明変数に加えた上で OLS によって推定する。モデル２とモデル４は観察できない要因から生じる内生性問題を可能な限り除外するため，企業の固定効果もコントロールしている。推定結果は第 5 節で示した主分析の結果と同じであった。上場子会社ダミー（sonshare33）の係数は，いず
れのモデルにおいても負で有意である。これらの結果は，主分析の結果が頑健であることを示唆している。
第二に，上場子会社であるかどうかは，負債活用の背景に多様な違いをもたらすためにセレクショ
ン・バイアスの可能性がある。そこで，セレクション・バイアスに起因する内生性の問題に対処するため，
上場子会社とプロペンシティスコア・マッチング（propensity score matching）により抽出したマッ
チングサンプルで構成されるサブサンプルを対象に分析する。具体的には，上場子会社（sonshare33）
を被説明変数とし，企業規模（Size），収益性（Roa），成長機会（Growth），社齢（Age），減価償却費
表９

プロペンシティスコア・マッチング

簿価 LEVsonshare33
Size
Roa
GrowthAge
Depreciation
Tangibility
産業簿価 LEV
産業時価 LEV_cons
YEAR
INDUSTRY
R-square
Adj-R-squaredN

OLS⑴-0.046［-13.59］***-0.005［-3.36］***-0.77［-19.89］***0.079［4.77］***-0.022［-5.92］***0.883［7.65］***
0.303［20.60］***0.055［0.47］

Tobit⑵-0.042［-7.35］***0.012［4.90］***-0.575［-19.19］***0.032［3.60］***-0.029［-4.91］***0.08［0.67］
0.312［17.56］***0.145［1.99］**

0.232［7.03］***
YES
YES
0.247
0.242
6815

0.083
［2.20］**
YES
YES

6815

OLS
⑶
-0.07
［-14.10］***-0.004［-2.27］**-1.305［-24.16］***0.07［3.49］***-0.017［-3.21］***
0.918［5.69］***
0.403［20.07］***0.281［3.33］***
0.203［5.21］***
YES
YES
0.283
0.279
6835

時価 LEV
Tobit
⑷
-0.07
［-8.27］***0.02［5.53］***-0.964［-20.60］***0.061［4.34］***-0.016［-1.92］*0.252［1.38］
0.47［17.80］***0.05［1.25］
0.389［0.71］-0.257［-1.67］*-0.016［-0.16］13.432［5.52］***-1.728［-4.47］***0.357［6.54］***-0.103［-1.96］**
YES
YES-2.555［-4.73］***
YES
YES

6835

42162

logit
⑸

モデル⑴およびモデル⑶のカッコには t 値を報告しており，モデル⑵，モデル⑷とモデル⑸のカッコには z 値を報告している。* は10％水準，** は５％水準，*** は１％水準で統計的に有意であることを示す。

39

経営財務研究Vol.42（Depreciation）と有形固定資産比率（Tangibility）を用いてロジット推定することでプロペンシティス
コアを求める。その上，推定したスコアをもとにキャリパー法で１対１の非復元抽出によるマッチン
グを行なった。このマッチングのバランス・テストの結果は，全ての変数でバイアスが 5％を下回っており，両群の調整ができていると判断される 8）。表９は，マッチングサンプルを用いた分析結果を示している。モデル１とモデル２は簿価有利子負債比率（簿価 LEV），モデル３とモデル４は時価有利子負債比率（時価 LEV）で推定した結果である sonshare33 の係数は，全てのモデルでマイナスで有意（ 1 ％水準）である。この結果は，主分析の結果が潜在的なセレクション・バイアスの問題に対しても頑健であることを示唆している。

８

おわりに

本稿は，2005 年から 2019 年までの全上場企業を対象に，上場子会社と独立会社の負債比率の差異を実証的に検証した。
分析の結果，
上場子会社は独立会社に比べて負債比率が低いことが確認された。
また，独立会社に比べて上場子会社は第三者割当増資の規模が大きいことが確認された。さらに，「関係会社借入金」を利用した上場子会社の負債比率は，総じて独立会社と違わないことが確認された。
これは，グループ・ファイナンス，特に親会社が引き受ける第三者割当増資および関係会社借入金を通じたグループ・ファイナンスが，上場子会社の負債比率が独立会社より低い原因であることを示唆している。
本稿には先行研究に対して三つの貢献がある。第一に，日本特有の親子上場という所有構造に注目し，企業の所有構造と負債比率に関する研究分野に追加的な知見を提示したことである。第二に，日本上場子会社の負債比率に注目して，親子関係を持つ上場子会社と他の独立会社で負債比率に違いがあることを明らかにして，親子上場に関する先行研究に新たな実証研究を提供したことである。第三に，支配株主が上場親会社である場合，上場子会社の負債比率の低さがグループ・ファイナンスの存在にあることを明らかにしたことである。
本稿の分析は，少なくとも三つの方法で拡張できる。
第一の拡張は，親子上場の生成過程が上場子会社の負債比率に与える影響に関する分析である。宮島（2011）によれば，親子上場は生成過程により事業分離型と資本参加型に分けることができる。前者は，上場企業が特定の事業部や 100％子会社を分離して株式公開することにより生成される。また
後者は，上場企業が他の上場企業の株式の一部を買収して上場を維持させることにより生成される。
こうした生成過程の違いが負債比率をはじめとする上場企業の財務戦略に与える影響に関する研究は，上場子会社の理解を深めるために必要だと思われる。
第二の拡張は，上場子会社と独立会社の第三者割当増資のディスカウント率に関する分析である。
鈴木（2013）によれば，割当先は経営者陣，取引先・事業関連企業，株式持ち合い，銀行，既存株主とヘッ
ジ・ファンドに分けられる。そのため，上場子会社と独立会社の割当先のタイプを詳しく分けて，それぞれが第三者割当増資のディスカウント率にどんな影響を与えるかを検証していくことで，ディスカウント率の決定要因について示唆が得られると思われる。
第三の拡張は，上場子会社とファミリー企業の負債比率 9）の違いに関する分析である。いずれも支配株主が存在するという意味では共通しているが，支配株主の違いが負債比率を含む財務戦略に与える影響に関する先行研究は筆者の知る限りない。
これらの研究は今後の課題である。
40

日本における上場子会社の負債比率【付記】
本稿の執筆では，指導教官である小西大先生（一橋大学），副ゼミ指導教官である安田行宏先生（一橋大学）をはじめ，日本経営財務研究学会ファイナンスキャンプ2021での発表の討論者である手嶋宣之先生（専修大学）および参加者
各位から貴重なコメントをいただいた。また，本誌の前編集委員長である佐々木隆文先生（中央大学）および匿名のレフェリーから有益なコメントをいただいた。これらの方々に記して感謝申し上げたい。

【注】
１）

本稿では，日経中分類における鉄道・バス，陸運，海運，空運，通信，電力，ガス，銀行，証券，保険およびその他金融を規制産業と定義している。

２）

上場会社（上場内国株券の発行者）はコーポレート・ガバナンス報告書において「独立役員の各本の状況」を記載することが求められる（改正後の東証有価証券上場規程施行規則211条 6 項 5 号，226条 6 項 5 号）。上場内国株券の発行者は，一般株主保護のため，独立役員（一般株主と利益相反が生じるおそれのない社外（会社法第 2 条第15号に規定する社外取締役であって，会社法施行規則（平成18年法務省令第12号）第 2 条第 3 項第 5 号に規定する社外役員に該当する者をいう。）又は社外監査役（会社法第 2 条第16号に規定する社外監査役であって，会社法施行規則第 2 条第 3 項第 5 号に規定する社外役員に該当する者をいう。）を 1 名以上確保しなければならない（改正後の東証有価証券上場規程施行規則436条の2

３）４）

賃金業法施行令 1 条の 2 第 6 号イ
例えば，東京証券取引所JASDAQ市場に上場している株式会社イデアインターナショナルは支配株主の希薄化を回避するために，2014年 7 月に親会社および親会社の完全子会社を割当先とする第三者割当増資で資金調達を行っ
ている。

５）
６）

会社法第 2 条第 3 号
例えば，上場子会社である株式会社アヲハタは2018年11月に第三者割当増資を実施し，その引受手が当社の主要株主（第二株主）である株式会社中島董商店である。株式会社中島董商店は株式会社アヲハタの親会社である株式
会社キューピーの筆頭株主である。

７）

2019年まで東京証券取引所市場第 2 部に上場していた株式会社ジョリーパスタは，2007年に株式公開買い付けで上場会社であるゼンショーホールディングスの連結子会社となった。上場子会社である株式会社ジョリーパスタの有価証券報告書によると，2010年から2019年まで10年間で上場親会社であるゼンショーホールディングスから資金の借り入れを行っていた。

８）９）

バランス・テストの結果は，補論に示した。
ファミリー企業の負債比率に関する先行研究には，Anderson & Reeb（2003），González et al.（2013），太宰（2015）などがある。

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42

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43