IDJJF00297

論文名ゼロレバレッジ選択による経営成果への影響― 低・ゼロレバレッジカテゴリー別影響度比較分析
Effects of zero leverage on firms’ profitability:
A comparative sensitivity study in those effects among low-zeroleverage categories

著者名

高見茂雄
Shigeo Takami

ページ

17-37

雑誌名

経営財務研究Japan Journal of Finance

発行巻号

第33巻第1.2合併号
Vol.33 / No. 1.2.

発行年月

2013年12月
Dec. 2013

発行者

日本経営財務研究学会
Japan Finance Association

ISSN

2186-3792

経営財務研究第 33 巻第 1・2 合併号■論文

ゼロレバレッジ選択による経営成果への影響― 低・ゼロレバレッジカテゴリー別影響度比較分析＊
高見 茂雄（立正大学）
要旨

日本の製造業 822 社を対象に 11 年間のデータを使用し，ゼロレバレッジ選択が翌期の ROA なら
びに企業価値増加率に及ぼす影響を調べた。ゼロレバレッジを選択することは翌期の ROA にプラスに，過年度からゼロレバレッジ状態が継続することはマイナスに影響すること，ゼロレバレッジ状態
は低レバレッジ状態より感応度が大きいこと，その背景には金融機関・資本市場取引からの断絶度合があることが推察される。
キーワード：ゼロレバレッジカテゴリー，低・ゼロレバレッジ選択変数，低・ゼロレバレッジ継続変数，
ROA, 回帰係数比較

１

はじめに

日本経済新聞はリーマンショック直前の 2008 年 6 月に「上場企業 4 割〔実質〕無借金」と，欧州債務問題が顕在化した 2012 年 6 月には「上場企業，半分が〔実質〕無借金」と報じている。日本の上場企業では〔実質〕無借金企業の割合が無視できない以上のレベルに到達し増加トレンドにある。その背景には，「実質無借金になると社債の格付けが上がり，低コストで資金調達できるなど財務の機動性が増す（日本経済新聞（2008））。
」効果があることや，「企業は財務内容の改善を急いでいる。事業環境の変化に身構えると同時に，将来の成長に備えた投資機会を慎重に見極めようとしている（日本経済新聞（2012）。
」などの動機があるとする。しかし，実質無借金状態はゼロレバレッジ状態と同義ではない。
実質無借金状態ではいまだ現金・有価証券と有利子負債が両建計上されており，現金・有価証券が有利
子負債を上回る状態をいうが，ゼロレバレッジ状態は有利子負債を返済しすでに残高がゼロの状態にあり，金融機関や資本市場との取引関係から断絶している点で異なる。また同じ論点で，ゼロレバレッジ
状態は有利子負債残高を残している低レバレッジ状態とも異なっている。

* 本論文の作成にあたり，編集委員長金崎芳輔先生（東北大学）ならびに 2 名の匿名レフェリー先生より，有益なアドバイスをいただいた。この段深謝申し上げる。なお，ありうる過誤の責任の所在は筆者にある。本研究は JSPS 科研費 25380483 の助成を受けたものである。

17

経営財務研究第 33 巻第 1・2 合併号

これらの問題の背景として，有利子負債残高削減動機を解明することが最適資本構成の理論 1 で広く検討されてきた。しかし，ゼロレバレッジ状態は特別な場合とされ説明が難しい。たとえば，トレード
オフ理論では節税メリットを完全に放棄すること，ペッキングオーダー理論ではゼロレバレッジ企業が新株を発行すること，エージェンシー理論でも金融機関のモニタリングを回避する極端な状況を選択することが説明しにくい。このため，Graham and Leary（2011, p.311）が指摘するように，最適資本構成理論では万能な理論（one-size-fits-all）は存在せず，コーナー解に相当するゼロレバレッジ状態においては，最適資本構成理論の応用問題ではなく，個々の企業のおかれた状況と動機にそって説明されることが求められる 2。
しかしながら，低レバレッジ状態やゼロレバレッジ状態は最適資本構成理論の特別な場合として認識され，その実態調査と要因の解明がなされてきた。 Minton and Wruck（2001, p.4）は「長期負債 / 総資産」が 20% 以下の状態を低レバレッジ状態と定義し，debt capacity の観点から一時的状況であると主張している。そして，低レバレッジ状態にある企業を処置群，該当しない企業を対照群とし，2 群差異の比較やロジスティック回帰分析を行っている。その後のゼロレバレッジ研究の手法も基本的にMinton and Wruck（2001）を踏襲しており，DeAngelo and DeAngelo（2007, p.8）は将来の投資の歪みに備える財務柔軟性（financial flexibility）確保目的の低レバレッジ政策が最適であると主張しており，レバレッジの動的調整の論点からの低レバレッジ現象の説明がみられる 3。しかし，本論文でとりわけ研究対象を低レバレッジ状態ではなく，ゼロレバレッジ状態に焦点をおく意義は以下の通りである。Byoun et al.（2011, p.1）が指摘するように，低レバレッジではその水準を具体的に何パーセントと定義するかにつきあいまいさを残すのに対し，ゼロレバレッジでは有利子負債残高がゼロという明確な基準があること，前述のようにそれが金融機関や資本市場との取引関係の断絶を意味すること，そしてゼロレバレッジ状態が顕著な現象として注目されてきたことである。一方ゼロレバレッジの研究も蓄積しつつあるが，ゼロレバレッジの実態調査やゼロレバレッジ行動要因の解明が大宗を占め，ゼロレバ
レッジ選択が経営成果に及ぼす影響についてはいまだ着手されていないと思われる。そこで，本論文では日本の製造業 822 社の 11 年間のデータを対象とし，金融機関や資本市場との取引関係断絶を軸に，
ゼロレバレッジ選択が経営成果に及ぼす影響を低レバレッジ選択と対比させて検討する。
本論文の構成は以下の通りである。第 2 節ではゼロレバレッジ先行研究をレビューする。第 3 節では 3 つの仮説を提示し，仮説検証のためのリサーチプランを述べる。第 4 節では分析対象データと加工過程を第 5 節ではゼロレバレッジ変数データを説明する。第 6 節ではリサーチプランにもとづき回
帰分析手法により 3 つの仮説を検証する。第 7 節では結論を述べる。

1

最適資本構成ではサーベイ論文も数多くあるが，本論文では Harris and Raviv（1991）, Parsons and2

Titman（2009）, Graham and Leary（2011）を参照にした。
関連する理論的文献として，Korteweg（2010）はゼロレバレッジ企業が多く存在するため，実証デー
タの最適レバレッジ比率は理論値より低いと主張，van Binsbergen et al.（2010）は，最適レバレッジを超過することのコストは下回るコストより大きいことを示し，低レバレッジの誘因を説明している。

3 Marchica and Mura（2010）は財務柔軟性を拡げた企業が将来多額かつ良質な設備投資を行うことを示している。

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２

ゼロレバレッジ先行研究

Strebulaev and Yang（2013）は分析面や要因説明に課題を残しているものの，ゼロレバレッジ現象
をミステリーとよび，問題提起に大きく貢献したといえる 4。 Strebulaev and Yang（2013）は米国企業 1962 年から 2009 年までの標本数 157 千個の大容量データを用い，ゼロレバレッジ企業の割合が増
加トレンドにあり 2009 年には約 20% に達したこと，ゼロレバレッジ企業でも配当を支払っている企業が多いこと，業種や規模属性からは無差別であること，ゼロレバレッジ企業は，Market-to-Book レ
シオ，現金残高，収益性が大きく，社齢が若いという特徴があること，ゼロレバレッジ状態が継続する傾向（persistence）にあることなどを指摘している。
Dang（2013）は英国企業について 1980 年から 2007 年までの 25 千個の標本を分析し，英国企業では米国企業以上にゼロレバレッジ企業割合が増加し，2007 年には 23.7% に達していることを主張した。
この点は Strebulaev and Yang（2013）と符合する。しかし，小規模で，現金残高が多く，成長途上にある企業がゼロレバレッジ企業になる傾向にあることと，ゼロレバレッジ企業は規模拡大時や投資機会発生時は再度負債を起こすことを示したことは Strebulaev and Yang（2013）の見解と異なっている。
Bessler et al.（2013）はゼロレバレッジ現象は G7 諸国で共通してみられ増加傾向にあるが，その割合
は資本市場ファイナンスに依存する米国や英国企業で高く，金融機関からの資金調達に依存するイタリ
ア，フランス，
日本では低いと指摘している。そして IPO が多く行われたことや業種属性をゼロレバレッ
ジ現象の要因にあげている。Byoun et al.（2011）は規模別に要因を説明している。すなわち，小規模企業は資金提供者からの評判を高めるために，大規模企業はエージェンシー問題への対応のため現金残高を圧縮するために有利子負債を返済しゼロレバレッジ状態に向かうとしている。Devos et al.（2012）は Strebulaev and Yang（2013）とは異なり，小規模で，社齢が若く，現金残高が多く，加えてリースファ
イナンスを行う企業がゼロレバレッジ企業になる傾向を指摘し，要因説明としてエントレンチメント仮説を棄却し，財務制約仮説を支持している。さらに，10K レポートの銀行取引明細を収集加工するな
ど他では用いられていない資料も活用している点で評価できる。一方，日本での研究はいままでのところ新美（2011）に限られている。新美（2011）は 1996 年 3 月期から 2009 年 3 月期までの上場企業 1,023
社を対象に，実質無借金企業，完全無借金企業ともに増加傾向にあり，2008 年 3 月期のピークにはそれぞれ 387 社（37.8%），56 社（5.5%）に達したこと，規模や収益力では無借金企業が有借金企業を上回ること，
無借金企業は財務安定性を重視し，成長投資にはやや消極的であることなどを主張している。
第 1 の点は冒頭に述べた日本経済新聞の「上場企業 4 割
〔実質〕
無借金」の報道と合致している。ただし，分析面においてはキャッシュフロー計算書の 3 つの活動からのキャッシュフロー符号の組合せに依存

4 同タイトルのワーキングペーパーは 2005 年からいくつかの版があり，2013 年にジャーナルに掲載された。ただし，そのつどデータと主張を更新している。筆者がはじめて読んだ August 2006 年の版では，ミステリー現象を強調することに主眼がおかれ要因説明には及んでいない。本論文で参考にした版はMarch 2012 版でありジャーナル版と大幅な違いはない。ただし，ゼロレバレッジ選択要因としてガバ
ナンス要因を挙げているが，分析はいまだ不十分であると思われる。

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し背後の理論的考察には限界がある。
このようにゼロレバレッジ研究は Strebulaev and Yang（2013）をはじめとし，研究の蓄積が進みつつあるが，現象の把握と要因説明にばらつきがみられ，統一的見解はいまだ得られていない。加えて，
ゼロレバレッジ状態が ROA 等の経営成果指標に及ぼす影響については Strebulaev and Yang（2013）
が ROA について 2 群比較を行っているものの，有意な差は認められず，因果関係の分析まではいたっていない。また，ゼロレバレッジ状態が低レバレッジ状態といかなる点で異なるかについても十分な検討がなされていない。そこで，本論文では，低レバレッジ選択と対比させ，ゼロレバレッジ選択による
ROA 等経営成果指標に及ぼす影響を探求することを課題とする。用いる研究手法は第 3 節で説明する。
予測される結論は，ゼロレバレッジを選択することは支払利子や資金提供者との取引維持に関するコストの減少から短期的にはプラスの影響があるものの，中長期的には負債規律の弛緩やエージェンシー
コスト増大からマイナスの影響があるというものである。

３

リサーチプラン

第 3 節では本論文で掲げる課題とリサーチプランを述べる。3 つの仮説を設定した上で，検証可能な回帰モデルを提示する。そして，低レバレッジ状態との対比やゼロレバレッジカテゴリー間ならびに属性との相互作用で，ゼロレバレッジ状態が経営成果指標に及ぼす影響の大きさが異なりうることおよびその計測方法を説明する。

⑴ 仮説設定本論文は経営成果を被説明変数とするが，経営成果指標には経営者が開示する会計上の成果指標と資本市場から受ける企業価値評価指標に大別される。前者には ROA, ROE, 売上高利益率などが用いられるが，ROE ではゼロレバレッジ選択がレバレッジ比率を通じ直接影響を及ぼすので適切な効果測定はできない。また，売上高利益率では業種による総資本回転率特性が加味されないので除外する。そこで，
本論文では，支払利子減少の効果を受ける経常利益を分子にした ROA を会計上の成果指標に定める。
後者の資本市場評価にも，PER，MTB（PBR），時価総額など多くの指標がある。ただし，本論文では有利子負債も評価に加えるために，企業価値（= 有利子負債 + 株式時価総額）を考慮し，前年度比変化率を採用する 5。ゼロレバレッジを選択することによるこれら経営成果に及ぼす影響を明らかにすることが目的であるが，本論文では以下の 3 つの仮説を立て，それらを回帰分析結果で検証するアプロー
チをとる。

5

期中の成果を表す ROA はフロー概念であるのに対し，企業価値は期末残高を表すストック概念である。
両者がフロー概念で対応するように，後者の企業価値は変化率をとった。ROA の他に，業界平均超過
ROA や時間差分 ROA も考えられるが，差分評価ではマイナス水準の ROA でも評価される難点がある。
また，企業価値の代替的指標としての PER, MTB, ln（時価総額）などは ROA に比べ標準偏差が大きく，
有利子負債総額を加えることで標準偏差を低下させたことも一つの判断材料である。有利子負債総額を加えた q も検討したが，企業価値変化率の方が標準偏差は小さく，分布形状に偏りが少ないので，
企業価値変化率を採用した。

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仮説 1 低・ゼロレバレッジを選択することは短期的には経営成果にプラスの影響がある反面，中長
期的にはマイナスの影響がある
仮説 2 ゼロレバレッジ状態では低レバレッジ状態より影響度が大きく，4 種のゼロレバレッジ状態
間では金融機関との断絶程度が大きいほど影響度が大きい
仮説 3 ⑴安定度属性の高い企業はプラス効果もマイナス効果も影響度が大きい⑵ガバナンス属性の低い企業ではプラス効果は期待できずマイナス効果が大きい⑶業種属性によって影響度は異なる
仮説 1

ゼロレバレッジを選択することにより短期的に支払利息コストや担保設定手続きなど法務コストならびに財務部社員が金融機関との折衝活動にかかるコストなどの金融機関との取引コストは低下する。これはコスト低下による経常利益ベースの ROA 増加に直接現れる。一方，財務内容の向上や経営自由度の増大期待により短期的には資本市場の評価の増大要因になる 6。しかし，中長
期的には負債規律の弛緩やエージェンシーコスト増加による投資機会逸失の恐れがあり，ROA も
資本市場評価も減少する要因になると考えられる。
仮説 2

金融機関からの断絶度合いを軸に考察すれば，低レバレッジ状態よりゼロレバレッジ状態

で，ゼロレバレッジ状態では断絶度合いに応じて経営成果に及ぼす影響が大きくなり，完全ゼロレ
バレッジ状態がいちばん大きい。本論文では金融機関からの断絶度合いをキーコンセプトに低・ゼ
ロレバレッジ状態の比較を行う。仮説 1 で述べたプラスとマイナスの効果は断絶度合いが進むにつれて増大すると考えられる。低・ゼロレバレッジ状態を金融機関や資本市場からの断絶ととらえ
れば，完全な断絶とは単に有利子負債残高がゼロということのみならず，コミットメントライン 7の極度設定や根担保差入れもないことも含む。反対に低レバレッジ状態では，取引関係が続いている。このように低・ゼロレバレッジ状態を負債種別 8 や資金提供者との関係の深さからカテゴリー別に分類すれば，将来の経営成果への影響は完全ゼロレバレッジ状態でいちばん大きくなることも予測される。

6 銀行の経営介入については，多数の経営者が発言しているが，エンプラス社長は下記のように述べている。
「銀行から借入れがあると，いろいろな形で経営に介入され，自由な経営判断ができなくなってしまう恐れがある。
・・・借金があると，返済に追われて，少しでも売上を増やそうと考えてしまう。
その結果，利益率の低い製品でも受注することになる（日経ベンチャー（2000, p.32）」
7 Sufi（2009）はコミットメントラインの有無が財務制約度の大小の尺度になりうると主張しており，未使用の極度額が存在することにも銀行取引関係上の意義が認められる。
8 Denis and Mihov（2003）や Faulkender and Petersen（2005）は資金提供者の受ける金融環境の変化
により，調達企業も借入種別によって影響を受けるとし，調達源泉の意義を主張している。これらは資金供給面の状況を重視する点で Baker（2009）の主張に通じる。つまり，資金提供者は金融環境の変化に弾力的で，外的ショックに応じて資金提供スタンスを変える。さらに，Rauh and Sufi（2010）は信用度の低い企業は複数種類の負債に依存することを示しており，企業の資金調達を考察するにあたっては，単に借入金額や D/E レシオだけでなく，資金提供者の状況や調達源泉も考慮に入れるべきことを示唆している。

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仮説 3⑴企業の安定度ないし財務制約からの乖離度の高い企業ほど，経営計画遂行が厳格で，資本市場は財務健全度に評価の比重をおくものと考えられる。これらは短期的にプラス成果に敏感につながりうるが，中長期的にはより保守的経営傾向に進むとも考えられ，マイナス効果につながる。
⑵エージェンシーコストが高く，ガバナンス程度の低い企業は，金融機関からの断絶度合いが進めば，経営者はより一層冒険主義的行動を引き起こすと考えられる。そこで，プラス効果は短期的にも中長期的にも期待できず，マイナス効果が顕著に現れる。
⑶業種属性はビジネスの仕組みや財務構造などの特徴を反映するものと考えられる。そのため，業
種特性に応じゼロレバレッジ選択の効果が強く出る業種とそうではない業種とに分けることができると考えられる。
仮説 3 に関し Strebulaev and Yang（2013）を代表とする先行研究は企業属性がゼロレバレッジ選択に及ぼす影響に焦点をおき広く調べてきた。しかし，企業属性がゼロレバレッジ選択とあいまって，経営成果にいかにかかわるかはいまだ着手されていないと思われる。たとえば，規模とレバレッジ比率は正の相関関係にあることは支持されている（Parsons and Titman（2009, p.15））。逆に言えば，ゼロレ
バレッジ選択は少数派である。本論文ではゼロレバレッジ状態になる確率の小さい大規模企業がゼロレ
バレッジを選択する場合，経営成果にどのように影響を及ぼすかという新しい問題に取組む点に意義が
ある 9。

⑵

回帰分析モデルのフレームワーク

図 1 では仮説 1 と 2 に関し，回帰分析モデルフレームワークにもとづく検証方法を表している。

ROAit+1

＋予想

ZLit

0

LLit
−予想
＋予想

0

係数比較

＋

コントロール
変数ZL＋

コントロール
変数LL＋

コントロール
変数LL

1
Persist LLit

年数

ROAit+1

係数比較

年数

Persist ZLit

ROAit+1

コントロール
変数ZL

1

ROAit+1−予想＋

図１ ゼロレバレッジ回帰分析モデルフレームワーク（仮説1，2）

922

本論文のデータでも規模 Size（=ln（総資産簿価））と ZL（ゼロレバレッジ選択変数）は− 0.1 程度の逆相関関係にある。

経営財務研究第 33 巻第 1・2 合併号

図 1 の左端の被説明変数 i 企業 t +1 期の成果指標のうち ROA を例示している。第 1 行目の説明変数
ZLit は，i 企業が t 期にゼロレバレッジを選択した場合 1，それ以外の場合に 0 から 1 未満の値をとる。
第 2 行目の Persistit は t 期まで連続して何年間ゼロレバレッジ状態が続いたかを示す 10。多重共線性への対処からそれぞれの説明変数係数の感応度を別々の回帰式を用いて検証する。仮説 1 で述べた短期的プラスの影響は ZLit 係数が有意で正，中長期的にマイナスの影響は Persist it が有意で負であることZLに対応する。仮説 2 では，別々の回帰式で低レバレッジの説明変数 LLit と Persist it 係数がそれぞれ正，LL負であることを確認し，対応するゼロレバレッジ係数がより絶対値が大きいことで検証できる。また，
4 種のゼロレバレッジカテゴリーごとにそれぞれ低レバレッジ係数と比較する。図 2 は仮説 3 で，代表例として，規模属性（Sizeit）とゼロレバレッジ選択 ZLit との交差項で回帰分析することを示している。
企業は自らの企業属性のもとゼロレバレッジ選択とあいまって，その交互作用により経営成果に影響を及ぼすとモデルを設定している。ただし交互作用の係数はオーダーが低いため，属性の「平均値」ならびに「平均値 ± 標準偏差」の 3 つのレベル値を代入し得られた係数を比較する。これにより規模水準に応じた ROA への影響度が検証でき，
低レバレッジ係数やゼロレバレッジ間の係数比較が可能になる。

ZLit×Sizeit

ROAit+1

係数比較

規模

＋

コントロール
変数

μ＋σ
μ
μ−σ

図２ ゼロレバレッジ回帰分析モデルフレームワーク（仮説3）⑶4 種のゼロレバレッジカテゴリー

ここでは 3 つの仮説で設定する 4 種のゼロレバレッジカテゴリーを説明する。ゼロレバレッジ企業が顕在化し増加傾向にあるとの見解は先行研究で共通している。ただし，ひとつのゼロレバレッジの定義だけでは，金融機関や資本市場との取引関係の観点からの考察は十分とはいえない。そこで，本論文
では金融機関等との取引関係の深さから 4 種のゼロレバレッジ状態に分けその実態を明らかにする。表1 に 4 種のゼロレバレッジ状態を決める会計科目を示す。これら低レバレッジ状態に加え，会計科目の残高がゼロの場合をそれぞれのゼロレバレッジ状態とよぶ。仮説 2 と 3 では低レバレッジ状態をベンチマークとして用いるが，Minton and Wruck（2001）が用いたレバレッジ比率を準用し，表 1 の会計
科目 a.+ b. が総資産の 20% 以下と定める 11。

10 ゼロレバレッジ選択変数 ZL とゼロレバレッジ継続変数は第 5 節で説明する。
11 Minton and Wruck（2001）は 5 年平均の長期負債残高が 20% 以下と定めている。本論文ではデータ制約から 5 年平均値の適用は難しい。また，単年の長期負債残高で 20% 以下と定めると 9042 標本中，7418 件も低レバレッジ状態に分類される。これらから，短期負債残高も考慮に入れて条件を厳格に定めている。

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表１

借入科目構成ゼロレバレッジ形態

会計科目積算a. 短期ゼロレバレッジ状態

単名手形借入+手形割引+コミットメントライン・当貸実行+売上債権流動化+CP

b. 長期ゼロレバレッジ状態

長期借入金+社債+転換社債+ワラント債＋期日まで1年以内のそれら長期負債

c. ゼロレバレッジ状態

a. ＋ b.

d. 完全ゼロレバレッジ状態

c. ＋ 未使用のコミットメントライン・当貸極度+根担保

a. 短期ゼロレバレッジ状態は一時的に短期調達手段残高がゼロのことである。表 1 の第 1 行（ヘッダーを除く）で示してあるとおり手形割引や単名手形借入を主体とする企業の短期借入は，経常的な運転資
金や決算資金需要に対応する場合が多く，残高がゼロになる年度があっても，将来金融機関から短期資金を借入れることは比較的難しくないと考えられる。b. 長期ゼロレバレッジ状態は長期調達手段残高がゼロのことである（第 2 行）
。長期借入は短期借入より多額かつ資金回収リスクが高く個別の投資案
件に依存するため，金融機関側も案件を理解するために取引履歴を通じたコミュニケーションを重視する。このため長期ゼロレバレッジ状態が続けば金融機関との関係再構築は相対的に難しい。次に，c.
ゼロレバレッジ状態は先行研究でいうゼロレバレッジ状態に相当するが，手形割引や売上債権流動化 12等のオフバランス取引からは断絶していない（第 3 行）。最後に，d. 完全ゼロレバレッジ状態は，コミッ
トメントラインあるいは当座貸越未使用極度額や根担保差入もないことが加わる（第 4 行）。

⑷

企業属性

仮説 3 では企業属性とゼロレバレッジ選択との交差項が経営成果に及ぼす影響を検討する。レバレッ
ジ研究以来さまざまな企業属性が調べられてきた。業種や規模等の企業属性はレバレッジ比率と強い関連があるといわれているが 13，ゼロレバレッジ研究でもロジスティック回帰分析を主体に企業属性がゼ
ロレバレッジ選択におよぼす影響が議論されている。ただし，多くの企業属性が取り上げられるなか，

12

本論文がデータソースとした（連結）貸借対照表注記情報のうち，割引手形については金融機関とは取引関係にない裏書手形は含んでいない。ただし，割引手形または裏書手形として合算して開示してある場合は全額を割引手形として集計した。手形割引は日本で特徴的な短期資金調達手段で，単名借入に比べるとおおむね金額は少なく減少傾向にあるが，依然として無視できない存在である。コミット
メントラインまたは当座貸越情報では，2002 年 3 月期以降，極度額と実行額が計上されている場合
実行額を集計した。ほとんどの場合短期資金とみなすことができ，それら実行額は流動負債の短期借入金に含まれており，「短期借入金−コミットメントライン・当座貸越実行額」を単名借入として集計した。ただし，事業の状況や対処すべきリスク欄に当該ファシリティーを保有している旨だけ開示しているケースも 17 社あり，実行額情報は得られない。売上債権流動化は開示方法にはばらつきがあり，流動化残高の他に劣後部分の訴求額やサービサーとして回収した保有現金額を計上している場合がある。その場合，流動化残高と他のいずれかが計上されている場合を調べ劣後比率や保有現金額
比率平均値を推定，他のいずれかしか計上していない場合にその比率を適用して流動化残高を求めた。

13

24

Parsons and Titman（2009）は規模，資産担保性，Market-to-Book レシオ，業種等の要素はレバレッ
ジ比率と実証的に頑健な関係にあるとしている。

経営財務研究第 33 巻第 1・2 合併号

理論的背景には Harris and Raviv（1991）が分類するように，情報の非対称性とエージェンシーコストに大別され，それぞれの企業属性はそれらの代理変数ととらえられる。本論文でとらえる企業属性は情報の非対称性を背景とする企業の安定度や財務制約度からの乖離度を表す規模と社齢，エージェンシー
コストを背景とするガバナンス度合いを表す外国人持株比率と金融機関持株比率，そして成長度，資本集約度やビジネスの仕組みに背景があると考えられる業種である。それぞれ仮説 3 の⑴から⑶に対応する。

分析対象データと加工過程

４

本論文は日本の上場製造業を研究対象とし，下記に示す基準で 1999 年 3 月期から 2009 年 3 月期までの 11 年度，10 業種 822 社を抽出し，バランスト・パネルデータで分析する 14。
① 1999 年 3 月期から 2009 年 3 月期まで一貫して上場を維持していること②

決算期の変更がないこと③ 2000 年 3 月期から 2009 年 3 月期まで一貫して連結財務諸表を提出しているか，反対に一貫して個別財務諸表のみしか提出していないこと④

一貫して日本の会計基準を適用していること⑤

経営母体の変化が顕著な合併や事業再編の事例を除くこと⑴

分析対象データグループ

本論文で活用するデータは①有利子負債データ，②経営成果データ，③コントロール変数データ，④
属性データの 4 グループから構成される。回帰分析過程で取捨選択を行い，採用する変数の代表値と変数記号は表 2 の通りである。①有利子負債データは，短期借入残高 STD と長期借入残高 LTD に大別されるが，表 2 では前期末総資産額で割り基準化した数値を示してある。それぞれゼロ値を除く場合も併記しているが，標本数の差額がゼロレバレッジ件数となる。ゼロ値を除く標本では短期借入残高
で約 1 %，長期借入残高で約 2 % 中央値と平均値が増えている。②経営成果データでは，第 3 節で述
べた通り ROA と企業価値変化率を採用する。ROA は代表的な経営成果指標であり，先行研究や実際の経営現場で広く用いられている。そのため，図 1 のモデルでゼロレバレッジ行動から 1 期先のラグ

14

3 月末決算上場製造業 15 業種企業は（その他製造業を除く），
2012 年 3 月末現在で合計 1056 社であり，このうち社数順上位 10 業種で 943 社 89.3% をカバーする。業種分類は証券コード協議会が定める 4桁の証券コードを用いた。本論文の対象時期は連結を主とする日本の財務諸表開示制度変更のあった2000 年 3 月期からリーマンショックの影響を受けた 2009 年 3 月期までを対象とする。残高データは1999 年 3 月期データも併用する。2009 年 3 月期を終期に定めた理由は，新美（2011）と合わせ比較
しやすくするため，パネルデータ作成上 2012 年 3 月まで延長すれば，約 70 社のデータ欠落がおこること，リーマンショックで構造変化が起こった可能性があることである。2010 年 3 月期以降は本論文とは別のデータで分析を続けたい。抽出基準の④で日本の会計基準に限定した理由は米国基準では有利子負債科目分類が異なるためであり，⑤の基準では前期末比総資産 70％以上の増減事例を検索
し，合併等により経営コントロールの変更がうかがわれるかを評価した。アステラス製薬，田辺三菱製薬，ジェイテクト，三井製糖など 8 社を除外した。

25

経営財務研究第 33 巻第 1・2 合併号

表２
データ種別
有利子負債データ変数
短期借入残高コントロール変数

属性

変数記号
STD

最小値
0.000

中央値
0.089

平均値
0.123

最大値
0.950

標準偏差
0.123

標本数
9040

STD 除くゼロ値

0.000

0.102

0.134

0.950

0.123

8258

LTD

0.000

0.088

0.107

0.773

0.102

9042

LTD 除くゼロ値

0.000

0.110

0.124

0.773

0.100

7817

ROA

ROA

‑0.277

0.039

0.045

0.664

0.051

8220

企業価値変化率

Ln（EVt /EVt-1）‑1.839‑0.041‑0.027

2.285

0.301

8220

資本的支出

CAPEX

0.000

0.033

0.043

0.480

0.035

8220

運転資本増分

IncWC‑3.979

0.001

0.001

5.611

0.097

8220

研究開発費

RD

0.000

0.018

0.024

0.285

0.022

7851

規模

Size

6.125

10.74510.911

16.333

1.362

9042

長期借入残高
経営成果

分析データ代表値

社齢

Firmold

8.991

57.99960.366 127.910

17.1199042

外国人株主比率

Foreignshare

0.000

0.035

0.078

0.716

0.099

9042

金融機関株主比率

Bankshare

0.000

0.238

0.255

0.709

0.143

9042

有利子負債データは総資産額，ROAとコントロール変数は前年期末総資産額で割り基準化した数値を示している。標本数の最大値は822社×11年度=9042個となるが，前期末総資産を用いるコントロール変数は822社1年度分減って8220個になる。短期借入残高のうち2件で債務超過のため1を超えた標本があり，それは除外した。ROAの分子は経常利益を用いている。企業価値変化率で，=（有利子負債総額）＋（株主資本時価総額）を表す。資本的支出は有形・無形固定資産の取得，運転資本増分（=売上債権増分＋棚
卸資産増分−買入債務増分）は（連結）キャッシュフロー・計算書の計数から算出した。規模はln（総資産簿価）を社齢は実質創立日から標本決算日までの日割日数を年単位で表している。外国人持株比率と金融機関株主比率は有価証券報告書の「株式等の状況」のデータにもとづく。

をおいて成果が実現するという設定は自然である。これに対し，企業価値変化率は瞬時に伝達されるとみなされる時価と有利子負債簿価から構成される。その意味で 1 期先のラグをとることは問題が残る。
しかし，ゼロレバレッジ状態がアナウンスされるのは同期末より後の決算発表時であること，有利子負債増減の起点をゼロレバレッジ行動時におくのが因果関係から自然であることから，同様に 1 期先のラグをおく。表 2 で ROA は− 27.7% から 66.4% の範囲で分布するが，企業価値変化率は株式時価総額の変動をともなうためより広域に分布する特徴をもつ。③コントロール変数では，現金・有価証券残高，
D/E レシオ，フリーキャッシュフロー等他の候補も検討したが，ROA 回帰では有意になる頻度の高い変数として，資本的支出と運転資本投資にしぼった。想定する符号は，前者は翌期の減価償却費負担につながるのでマイナス，後者は業容拡大のプラス効果と利益圧縮効果のマイナス効果が考えられ中立とする。企業価値変化率回帰では有意になる変数候補が少なく，TOPIX 業種別株価指数変化率 TPXind（表2 にはリストしていない）と研究開発費を用いた。想定する符号は前者では個別株変動と連動するため
プラス，後者も将来の企業価値増加期待からプラスとする。④属性変数では，第 3 ⑷節で説明した属性を掲げている。
格付スコアも候補として検討したが，標本数が少なく有意でない場合が多く割愛した。

⑵

業種データ

業種は広く注目されている企業属性である。以下で業種による低・ゼロレバレッジ差異がみられるかを検討し，図 2 の回帰分析モデルにいかに反映させるかを説明する。
本論文で業種は証券コード協議会の 10 業種を用いる。表 3 は低レバレッジとともに表 1 の 4 種のゼ
ロレバレッジカテゴリーごと，11 年度を通じたゼロレバレッジとなった延べ社数カウント，ゼロレバ
26

経営財務研究第 33 巻第 1・2 合併号

表３

業種間ゼロレバレッジ件数比較

低

a. 短期

b. 長期

c.

d. 完全

レバレッジ

ゼロレバレッジ

ゼロレバレッジ

ゼロレバレッジ

ゼロレバレッジ

社数 件数 シェア（%） 出現確率 件数 シェア（%） 出現確率 件数 シェア（%） 出現確率 件数 シェア（%） 出現確率 件数 シェア（%） 出現確率
輸送用機器

83

406

3.6%

3.1%

58

4.7%

6.4%

14

2.7%

1.5%

10

2.4%

1.1%

化学

134

719 16.3% 48.8%

28

99 12.9%

6.7%

145 11.8%

9.8%

53 10.2%

3.6%

42 10.1%

2.8%

電気機器

163

935 21.3% 52.1%

167 21.7%

9.3%

303 24.7% 16.9%

128 24.7%

7.1%

94 22.7%

5.2%

食品

76

405

9.2% 48.4%

87 11.3% 10.4%

121

9.9% 14.5%

69 13.3%

8.3%

52 12.6%

6.2%

繊維

48

247

5.6% 46.8%

33

4.3%

6.3%

76

6.2% 14.4%

18

3.5%

3.4%

15

3.6%

2.8%

ガラス・土石 39

153

3.5% 35.7%

13

1.7%

3.0%

24

2.0%

0

9.2% 44.5%

0.0%

0.0%

0

0.0%

0.0%

機械

153

872 19.8% 51.8%

173 22.5% 10.3%

234 19.1% 13.9%

111 21.4%

6.6%

96 23.2%

5.7%

金属

53

288

6.5% 49.4%

648.3% 11.0%

97

7.9% 16.6%

57 11.0%

9.8%

49 11.8%

8.4%

医薬品

27

204

4.6% 68.7%

719.2% 23.9%

83

6.8% 27.9%

40

7.7% 13.5%

30

7.2% 10.1%

鉄鋼

46

170

3.9% 33.6%

33

4.3%

6.5%

43

3.5%

8.5%

29

5.6%

5.7%

26

6.3%

5.1%

822 4399

100% 48.7%

768

100%

8.5% 1184

100% 13.1%

519

100%

5.7%

414

100%

4.6%

10業種合計

5.6%

レッジ件数総数に対するシェア，業種標本数（社数 × 年数）に対する出現確率を表している。まず低レ
バレッジの出現確率は平均で 48.7% と約半数のレベルで起こりうる事象であることが確認でき，最低レベルの鉄鋼でも 30% 台で，どの業種も高いレベルにある。これに対しゼロレバレッジ状態は低いレベルにありかつ業種間の状況は異なる。社数とシェアでみれば電気機器と機械はどのカテゴリーでも他の業種を大きく上回っている。また件数こそ少ないが，医薬品はゼロレバレッジ確率では抜きんでている。一方，ガラス・土石ではゼロレバレッジと完全ゼロレバレッジ状態でゼロ件であり，他の業種とのコントラストが著しい。このような特徴は業種間差異がないと主張する Strebulaev and Yang（2013）
よりも Dang（2013）等をサポートしている。本論文では係数制約を回避するため重要性のない完全ゼ
ロレバレッジ確率ゼロのガラス・土石をはずしたうえで，9 個の業種ダミー変数を設定 , ゼロレバレッ
ジ項 ZLit またはゼロレバレッジ継続回数項 Persistit との交差項係数を調べる。

５

ゼロレバレッジ変数データ

第 3 節で説明した回帰分析モデルフレームワークにもとづき，第 4 節では経営成果，コントロール
変数，
属性変数を説明した。第 5 節では原因変数である低・ゼロレバレッジ選択変数 ZLit とゼロレバレッ
ジ継続変数 Persistit を説明し，分析の準備段階を終える。

⑴ ゼロレバレッジ選択データ
低・ゼロレバレッジ選択変数 ZLit は i 企業 t 期で低レバレッジと 4 種のゼロレバレッジカテゴリーに応じて，低・ゼロレバレッジにあれば 1，該当しなければ 1 未満の正またはゼロの数をとる変数である 15。
それぞれ，低レバレッジ（ゼロレバレッジも含む）では LLit, 短期ゼロレバレッジでは ZLSTit，長期ゼロ
レバレッジでは ZLLTit，ゼロレバレッジでは ZLALLit，完全ゼロレバレッジでは ZLCOMPit と記述する。
表 4 は低レバレッジ変数と 4 種のゼロレバレッジ変数で 1 が出現する頻度を延べ社数と標本社数 822
社に占めるシェアで示している。
27

経営財務研究第 33 巻第 1・2 合併号

表４

ゼロレバレッジ件数とシェア

低レバレッジa. 短期ゼロレバレッジ

b. 長期ゼロレバレッジ

c.ゼロレバレッジ

d. 完全ゼロレバレッジ

LL

ZLST

ZLLT

ZLALL

ZLCOMP

件数

シェア（%）

件数

シェア（%）

件数

シェア（%）

件数

シェア（%）

件数

シェア（%）

1999.3期

288

35.0

49

6.0

58

7.7

24

2.9

22

2.7

2000.3期

315

38.3

45

5.7

67

8.5

23

2.8

22

2.7

2001.3期

334

40.6

53

6.7

77

9.7

30

3.6

27

3.3

2002.3期

361

43.9

54

6.8

90

11.3

32

3.9

28

3.4

2003.3期

370

45.0

61

7.7

93

11.8

40

4.9

36

4.4

2004.3期

401

48.8

73

8.9

116

14.4

49

6.0

41

5.0

2005.3期

421

51.2

76

9.2

126

15.9

59

7.2

43

5.2

2006.3期

468

56.9

87

10.7

131

16.7

66

8.0

50

6.1

2007.3期

507

61.7

85

10.5

134

16.5

62

7.5

46

5.6

2008.3期

503

61.2

94

11.4

147

18.4

68

8.3

50

6.1

2009.3期

431

52.4

91

11.1

145

18.1

66

8.0

49

6.0

11年度通年

4399

48.7

768

8.5

1184

13.1

519

5.7

414

4.6

まず，表 3 でも見られたように，低レバレッジシェアはどの年度も高いレベルにある。ゼロレバレッ
ジでは，いずれのカテゴリーでも件数・シェアは増加傾向にあり，2008.3 期にピークに達し，2009.3
期にやや低下している。この点ではピーク時期は異なるものの Strebulaev and Yang（2013）の趨勢と一致している。また Bessler et al.（2013）は G7 諸国のゼロレバレッジ企業国際比較を行い日本の事例も含む。そこでは日本のゼロレバレッジ・シェアに関して，1999 年 4.89%，2009 年 9.23% と示されており表 4 のトレンドとほぼ整合性がとれている。しかしこの増加趨勢のなかでも 4 種のカテゴリー
別にみるとシェアのレベルは異なる。2008.3 期に 10% を超えるレベルに達しているのは，a. 短期，b.
長期ゼロレバレッジ状態に限られ，先行研究のゼロレバレッジ概念に相当する c. ゼロレバレッジ状態
は，ピークで 8.3% と 10% 台を推移している米国のシェアレベルとは異なる 16。そして，d. 完全ゼロ
レバレッジ状態では高々 6% 台と出現確率は低くなっており，資金提供者からの関係断絶を表す完全ゼ15

まず 5 種カテゴリーすべてにわたり，レバレッジ比率（総有利子負債 / 総資産）> 0.2 または Equity < 0であれば 0 とする。次に，低レバレッジ LL ではレバレッジ比率が 0.2 以下ならすべて 1 とする。さらに負債カテゴリーごとにゼロレバレッジまたは近く配置する条件を設定する。たとえば短期ゼロレ
バレッジ状態では，x = Equity/（Equity+STD）と定義し，min（−4 + 5x, 0）の公式に従い，レバレッ
ジ比率が 0.2 以下なら［0, 1］の範囲に分布させている。有利子負債残高が多いほど 0 に近く，ゼロレ
バレッジ状態では 1 をとるように定めた。1 の値をとる件数はそれぞれのカテゴリーで表 4 の最終行と一致する。0 または 1 の値をとる単純なダミー変数を採用しないのは，1 の値をとる件数が極端に少なく分散が過小になり ZL 係数の標準誤差が大きく不安定になるためである。そこで，ある程度の分散値を上げ，ゼロでない低レバレッジ状態にウエイト付けを行うため，0 から 1 まで連続的に分布させるように定めた。

28

経営財務研究第 33 巻第 1・2 合併号

ロレバレッジ状態は第 3 節で述べた 4 種のゼロレバレッジカテゴリーではいちばん起こりにくいことを裏付けている。

⑵

ゼロレバレッジ継続回数データ

低・ゼロレバレッジ継続変数 Persistit は i 企業 t 期で t − j 期からの継続回数整数値 j+1 を表す 17。
ここでも低レバレッジと 4 種のゼロレバレッジカテゴリー別にゼロレバレッジ継続変数を PersistLLit，
PersistSTit，PersistLTit，PersistALLit，PersistCOMPit と表記する。
表 5 は低レバレッジと 4 種のゼロレバレッジカテゴリー別に継続回数件数とシェアを示している。
低レバレッジでは 1 回から 11 回まで広く分布しているが，ゼロレバレッジではどのカテゴリーでも圧倒的にレバレッジ状態を表すゼロ件が多く，2, 3 回と続くことも稀である。この点では Strebulaev
and Yang（2013）が主張する継続性は否定され，Dang（2013）他多くが財務柔軟性の観点から説明する
一時的現象を支持している。4 種のゼロレバレッジカテゴリーのなかでは，完全ゼロレバレッジ状態の継続がいちばん稀であることを伝えており，11 年度を通じて完全ゼロレバレッジを続けた企業はわず
表５
継続
回数

低レバレッジ
PersistLL

a. 短期ゼロレバレッジ
PersistST

ゼロレバレッジ継続回数
b. 長期ゼロレバレッジ
PersistLT

c.ゼロレバレッジ
PersistALLd. 完全ゼロレバレッジ
PersistCOMP

件数

シェア（%）

件数

シェア（%）

件数

シェア（%）

件数

シェア（%）

件数

シェア（%）

0

4643

51.3%

8274

91.5%

7858

86.9%

8523

94.3%

8628

95.4%

1

644

7.1%

192

2.1%

246

2.7%

126

1.4%

99

1.1%

2

568

6.3%

130

1.4%

188

2.1%

89

1.0%

68

0.8%

3

509

5.6%

104

1.2%

156

1.7%

73

0.8%

57

0.6%

4

458

5.1%

87

1.0%

131

1.4%

60

0.7%

49

0.5%

5

407

4.5%

65

0.7%

107

1.2%

47

0.5%

38

0.4%

6

373

4.1%

49

0.5%

92

1.0%

34

0.4%

29

0.3%

7

340

3.8%

39

0.4%

75

0.8%

27

0.3%

24

0.3%

8

315

3.5%

31

0.3%

65

0.7%

22

0.2%

18

0.2%

9

289

3.2%

27

0.3%

49

0.5%

18

0.2%

14

0.2%

10

268

3.0%

24

0.3%

42

0.5%

14

0.2%

11

0.1%

11

228

2.5%

20

0.2%

33

0.4%

9

0.1%

7

0.1%

合計

9042

100%

9042

100%

9042

100%

9042

100%

9042

100%

16 ゼロレバレッジの日本の先行研究である新美（2011）よりややシェア数値は高めに出ているが趨勢は合致している。
17 たとえば，年度推移で 2000 年 ZL=1，2001 年 ZL=1，2002 年 ZL ≠ 1，2003 年 ZL=1 の場合，Persist=1, 2,
0 ,1 の値をとる。2002 年でいったんゼロレバレッジ状態が解消された場合，継続年数カウントはリセッ
トされる。

29

経営財務研究第 33 巻第 1・2 合併号

か 7 社に過ぎない。総じて，
低レバレッジの場合と比較して，
ゼロレバレッジ選択変数 ZLit で 1 の出現，
ゼロレバレッジ継続変数 Persistit で大きい整数値の出現は稀なことであり，特に完全ゼロレバレッジ状態で顕著である。逆に稀な状態が出現したことに財務戦略上の意味があると考え，第 6 節では図 1 と 2で示した回帰分析モデルのフレームワークにもとづき 3 つの仮説を検証する。

６

回帰分析モデルの分析結果⑴ 分析準備回帰分析モデルの回帰式は ROA 回帰を示す⑴⑵式，企業価値変化率回帰を示す⑶⑷式で示している。回帰式で使用する変数記号が表す変数は表 2 で説明してある。右辺は t 期の定数項，低・ゼロレバレッ
ジ変数（多重共線性回避から別々の式で ZL と Persist 変数）と第 4 ⑴節で説明したコントロール変数から構成され , それらの説明変数によって左辺 t ＋ 1 期の経営成果変数が決定される構造をもつ 18。 ⑴⑵式ではパネル推定を支持する F 検定は有意であるが，Hausman 検定によりランダム効果モデルは棄却されたので，固定効果モデルで推定する 19。⑴⑵式の fi 項は固定効果（個社ダミー変数項）を表す。⑷式では変数 RD がバランストパネルデータではないためプーリング推定によった。そのため個社ダミー
変数項 fi を含まない構造をとる。仮説 1 と 2 の検証のためには，低・ゼロレバレッジ変数 ZLit と低・ゼ
ロレバレッジ継続変数 Persistit を構成する第 5 節で説明した 5 つの変数ごとに回帰分析を行う。企業属
性に関する仮説 3 の検証方法は第 6 ⑶節で説明する。
ROAit+1= β0 + β1ZLit + β2CAPEXit + β3IncWCit + fi + εit⑴

ROAit+1= β′0 + β′1Persistit + β′2CAPEXit + β′3IncWCit + fi + εit⑵

Ln（EVit+1 EVit ）= γ0 + γ1ZLit + γ2TPXindit+1 + εit⑶

Ln（EVit+1 EVit ）= γ′0 + γ′1Persistit + γ′2TPXindit+1 + γ′3RDit + εit⑵⑷

回帰分析モデルの分析結果（仮説 1 と 2 の検証）

表 6 はコントロール変数に低・ゼロレバレッジ変数 ZLit あるいは Persistit を加えた基本モデルの回帰結果を表している（低・ゼロレバレッジカテゴリー別に左側が ROA，右側が企業価値（EV）変化率）。
なお，ゼロレバレッジ継続変数 Persistit の出現値に自由度を与えつつできるだけ多くの標本をとるため

18

TPXind は t+1 期の説明変数を採用した。これは株価変動をコントロールする意味から被説明変数と同じ時期に設定した。また，⑶式では TPXind のみを用いたが，⑷式に含まれる RD は有意にならなかったためである。

19 1 期のラグをおいているので内生性の問題は回避している。⑴から⑷式の残差をコントロール変数で回帰したところ説明変数係数をゼロとする帰無仮説は棄却されないので統計処理上も内生性の疑いは否定される。また，不均一分散性の検定として残差の 2 乗を説明変数で回帰したところ，棄却されなかったので，⑴から⑷式すべてでクロスセクション加重による WLS 推定を行っている。

30

経営財務研究第 33 巻第 1・2 合併号

表６

基本モデル回帰分析結果（ROAit+1）
低レバレッジa. 短期ゼロレバレッジ

b. 長期ゼロd. 完全ゼロ

c.ゼロ

説明変数
ZL

係数
0.011

p値
0

係数
0.019

p値
0

係数
0.013

p値
0

係数
0.015

p値
0

係数
0.017

p値
0

CAPEX

‑0.1000‑0.0930‑0.0900‑0.0870‑0.088

0

IncWC

0.025

0

0.025

0

0.024

0

0.024

0

0.024

0

Const

0.047

0

0.046

0

0.048

0

0.049

0

0.049

0

0.775

2

R

0.765

Persist‑0.0010‑0.0030‑0.0050‑0.0020‑0.0020

CAPEX‑0.0930‑0.1100‑0.1150‑0.0940‑0.093

0

IncWC

0.028

0

0.014

0

0.015

0

0.026

0

0.026

0

Const

0.055

0

0.057

0

0.060

0

0.053

0

0.053

0

R2

0.763

0.769

0.804

0.772

0.772

0.764

0.807

0.764

（EV変化率it+1）
低レバレッジ
係数
0.011

p値
0.02

TPXind

0.535

Const

‑0.012

説明変数
ZL

a. 短期ゼロレバレッジ
係数
0.011

p値
0.05

0.00

0.535

0.00

‑0.011b. 長期ゼロ
係数
0.010

p値
0.06

0.00

0.535

0.00

‑0.009

係数
0.011

p値
0.10

0.00

0.535

0.00

‑0.010d. 完全ゼロ
係数
0.010

p値
0.11

0.00

0.535

0.00

0.00

‑0.010

0.00

0.504

0.510

0.504

0.504

c.ゼロ

2

R

0.504

Persist‑0.0010.05‑0.0030.08‑0.0030.02‑0.0040.07‑0.0040.06

TPXind

0.537

0.00

0.538

0.00

0.538

0.00

0.538

0.00

0.538

0.00

RD

0.315

0.00

0.285

0.01

0.278

0.01

0.276

0.01

0.538

0.01

Const

‑0.0110.01‑0.0120.00‑0.0110.00‑0.012

0.00

0.275

0.01

R2

0.509

0.510

0.510

0.510

0.510

t = 2002年度から2008年度までの標本。ROAはﬁxed eﬀect model WLS標本数N=5754, EV変化率はWLS model で，ZLモデルはN=5754 PersistモデルはN=5506。
アンダーラインは低レバレッジ係数と有意な差異があることを示す。

に，2002  t  2008 の範囲に限定している 20。
仮説 1 は「ゼロレバレッジを選択することは短期的には経営成果にプラスの影響がある反面，中長期
的にはマイナスの影響がある」であった。表 6 の説明変数 ZL と Persist 行で，企業価値（EV）変化率
成果指標の一部で有意でない箇所があるものの，低レバレッジと 4 種のゼロレバレッジカテゴリーにわたり，短期的な影響を表す ZLit はおおむね有意でプラス符号，中長期的影響を表す Persistit はすべて有意でマイナス符号であることが検証できた。感応度の水準は，ROA と企業価値変化率ともに低・ゼ
ロレバレッジを選択することにより 1％台の成果貢献効果があるが，継続効果は 1 オーダー低い年当た20 最大限の標本をとると t = 2000 のとき，Persist は 0 か 1 の値しかとらずゼロレバレッジ継続性の意味が希薄になる。表 5 の観察事項から回数 3 は稀であるがありうる値とみなし，t = 2002 に標本の起点をとると，t = 2002 に Persist ＝ 0, 1, 2, 3 の値が可能になり継続性が評価できるようになる。

31

経営財務研究第 33 巻第 1・2 合併号

り 0.1％台の負の効果にとどまる。コントロール変数も有意で想定した符号通りである。仮説 2 は「ゼロレバレッジ状態では低レバレッジ状態より影響度が大きく，完全ゼロレバレッジ状態でいちばん影響度が大きい」であった。⑵の一部のゼロレバレッジ状態であてはまらない箇所があるものの，おおむね
4 種のゼロレバレッジ係数絶対値は低レバレッジでの係数絶対値より大きく，前半については検証できた 21。ただし，後半については⑴式と⑷式であてはまるが限定的である。これについては，同一社の期間推移を調べると，前期低・ゼロレバレッジ状態から完全ゼロレバレッジ状態に移行するケースが多く，20% を超えるレバレッジ状態から移行する場合は分析対象データによれば高々 0.5% しかない。このため，少なくとも完全ゼロレバレッジ状態に進むことによる支払利息減少などの追加的なプラス効果はあまり期待できないことによると思われる。この点は仮説が想定するほど単純ではなく，完全ゼロレバ
レッジ状態が想定する金融機関からの完全な断絶が短期的中長期的に及ぼす影響とマイナス効果を表す
Persist 変数係数絶対値が ZL 係数に比べ小さいことなどは今後の検討課題とし位置づける。
最後に，ここでの分析結果は 2002  t  2008 の範囲の標本で得られた結果である。これより小規模標本でチェックしたところ，仮説 1 で⑴から⑷式すべての符号で整合性がとれるのは 2003  t  2008の範囲に限られ，その範囲内でも仮説 2 前半があてはまらない箇所があった。そのため，頑健性については課題を残している。

⑶

回帰分析モデル分析結果（仮説 3 の検証）

仮説 3 は企業属性が低・ゼロレバレッジ選択とあいまっていかに経営成果に影響を及ぼすかであった。このうち仮説 3 ⑴情報の非対称性を背景とする規模と社齢を，3 ⑵はエージェンシーコストを背景とする外国人株主比率と金融機関比率を，そして仮説⑶は業種を採用する。それぞれの属性ごと⑴から⑷式に対応する経営成果とゼロレバレッジ変数の 4 通りの組合せで低レバレッジと 4 通りのゼロレバ
レッジカテゴリーの 5 通りの回帰係数を比較する手法をとる。このうち，代表例として⑴式に対応す
る ROA と ZL の組合せを用い説明する。仮説 3 ⑴と⑵では Sizeit を例にとり⑸式を，仮説 3 ⑶の業種では⑹式を用いる。
ROAit+1=δ0+ δ（ZL
×Sizeit ）+ δ2CAPEXit + δ3IncWCit+ fi + εit
1it

ROAit+1=η0+ η11（ZLit × 輸送用機器it ）+ η12（ZLit × ໬Ꮫit ）+ ⋯+ η19（ZLit × 鉄鋼it ）+ η2CAPEXit + η3IncWCit+ fi + εit⑸⑹⑸，⑹式とも⑴式と異なる点は ZL 項と企業属性との交差項のみで，コントロール変数も回帰モ
デルも他の点は共通している。⑸式では規模 Sizeit のレべルに応じ，低・ゼロレバレッジ選択により
į1×Sizeit の ROAit+1 への寄与度を表す。ここで，Sizeit のレベルを「平均値−標準偏差」，「平均値」，「平

21

たとえば⑴式 ROA のゼロレバレッジ変数 ZL の場合，低レバレッジ係数は 0.011 であるが，4 種のゼ
ロレバレッジ係数は 0.011 以上であり，ゼロレバレッジ係数の方が感応度は高く，ROA に及ぼす影響が大といえる。ただし，⑴式でウェルチの方法で係数の差の検定（10％水準）を試みたところ，低レ
バレッジ係数と有意な差があるのは表 6 でアンダーラインを付した ZLST, ZLALL, ZLCOMP，⑵式ではZLST, ZLLT, ZLCOMP の係数で，⑶⑷式では棄却されなかった。

32

経営財務研究第 33 巻第 1・2 合併号

均値＋標準偏差」の 3 通りをとり，į1×Sizeit の具体的数値を提示し低・ゼロレバレッジ状態ごとの振る舞いを検討する 22。⑹式の交差項は ZL 項それぞれの業種のダミー変数とから構成されている。表 3
でガラス・土石業種では完全ゼロレバレッジ状態は出現しないことを確認したため係数制約から落とし，9 業種のダミー変数を用いた。係数 Ș1j（ j ＝ 1,…, 9）によって特定の業種で低・ゼロレバレッジ選
択が ROA に及ぼす影響が観測できる。
表 7 は仮説 3 ⑴と⑵を検証した結果を示している。表 7 の左側が ROA,

右側が企業価値（EV）
変化率，

上段がゼロレバレッジ選択変数，下段が継続変数から構成され , 交差項係数が 5% 水準と 10% 水準で有意なもののみを示している。表 7 は経営成果（左右）× ダミー変数（上下）で 4 つの部分から構成されるが，それぞれの部分は低・ゼロレバレッジ変数と継続変数，仮説 3 ⑴に対応する規模と社齢と仮説 3⑵に対応する外国人株主比率と金融機関株主比率を示している。回帰係数 × レベルの数値を上から「平均値＋標準偏差」，「平均値」（かっこ欄の数値），「平均値−標準偏差」の 3 つのレベルで，少なくとも有意水準 10% のものだけ表示している。すなわち，それぞれの属性の 3 つのレベルに応じて，ゼロレ
バレッジ選択と継続の効果を測定できる。ゼロレバレッジ係数数値に下線を付している箇所は低レバレッジ状態と有意な差異があることを示している。コントロール変数の係数値は省略している。
表 7 の左側 ROA では有意な箇所が多く，カテゴリーごとの差異も顕著であるが，右側の企業価値変化率では比較できる箇所が限定的である。そのなかで，掲げた仮説を検証すれば，仮説 3 ⑴は「安定度属性の高い企業はプラス効果もマイナス効果も影響度が大きい」であった。規模も社齢も数値が大きいほど安定度が高いと考えられ，どのカテゴリーでも 3 つのレベル降順に係数絶対値が並んでいる。ただし，
ダミー変数水準の感応度は規模も社齢も 3 つのレベルのうち
「平均値」
または
「平均値＋標準偏差」
で得られている 23。これは，ある程度安定度のある企業でなければ，低・ゼロレバレッジ選択は経営成果に結びつかないことを示唆している。また，ZL でプラス，Persist でマイナスと符号も想定した通りであり検証できている。仮説 2 前半で想定した低レバレッジと 4 種のゼロレバレッジとの差異が有意である箇所は部分的ではあるが，観察できる係数値では低レバレッジ絶対値は 4 種ゼロレバレッジより小さい。これに対し仮説 2 後半に関しては金融機関との断絶度に対応する順序通りの係数大小関係にはない。仮説 3 ⑵は「ガバナンス属性の低い企業ではプラス効果は期待できずマイナス効果が大きい」であった。プラス効果が期待される低・ゼロレバレッジ選択について，ROA では外国人持株比率も金融機関株主比率も低レベルで ZL 係数が低い点は整合的であるが，企業価値変化率の外国人株主比率では符号が逆転していることや金融機関株主比率も有意でないことなどから検証できていない。低・ゼロ
レバレッジ継続変数 Persist についても有意でない箇所が多いことや 3 つのレベルが絶対値で降順に並んでいることから検証できていない。ただし，ガバナンスの影響はないとは断定できない。考えられる

22 属性の影響を調べる他の方法として，属性のレベルに応じいくつかにグループに分け，それぞれの回帰係数を比較する手法がよく用いられている。しかし，グループの数やグループ間の閾値の決め方な
どに恣意性が入る恐れがある。本論文では交差項を用い，平均値，平均値 ± 標準偏差という自然な閾値で回帰係数を比較する点でそれら恣意性を回避している。
23 たとえば，ROA の完全ゼロレバレッジ状態では，ZL 係数は 0.017 であるが，交差項が規模で 0.019と社齢で 0.017 の水準に達するのは，規模，社齢の水準がおおむね「平均値」または「平均値＋標準偏差」の水準に相当する。

33

34‑0.0031 **‑0.0020 **‑0.0009 **‑0.0025 **‑0.0011 **‑‑0.0039 **‑0.0030 **‑0.0022 **

‑
‑
‑

外国人+σ
（7.82%）−σ

社齢＋σ（60.37）−σ

規模＋σ（10.91）−σ‑0.0021 *‑0.0014 *‑0.0006 *‑0.0025 **‑0.0011 **‑‑0.0014 **‑‑‑‑0.020 **‑0.009 **‑0.011 **
0.009 **
0.006 **

0.011 **
0.010 **
0.009 **

0.011 **

LL

金融機関+σ ‑0.0021 **（25.48%） ‑0.0014 **−σ ‑0.0006 **外国人+σ ‑0.0038 **（7.82%） ‑0.0017 **‑−σ

社齢＋σ ‑0.0014 *（60.37） ‑0.0011 *−σ ‑0.0008 *規模＋σ ‑0.0014 *（10.91） ‑0.0013 *−σ ‑0.0011 *Persist0.034 ** 金融機関+σ
0.022 ** （25.48%）
0.010 **
−σ0.0077 **0.0034 **‑0.017 **
0.013 **
0.009 **

0.019 **
0.017 **
0.015 **

EV
変化率
ZL
0.011 *
0.010 *
0.009 *
0.013 **
0.010 **
0.007 **
‑0.022 **‑0.010 **‑0.012 *
0.010 *
0.009 *
0.014 **
0.011 **
0.008 **
‑0.021 **‑0.009 **‑‑0.0043 **‑0.0034 **‑0.0024 **‑0.0065 **‑0.0029 **‑‑0.0037 *‑0.0029 *‑0.0021 *‑0.0046 **‑0.0020 **‑‑0.0054 **‑0.0034 **‑0.0015 **‑0.0037 **‑0.0033 **‑0.0029 **‑0.0030 *‑0.0027 *‑0.0023 *‑‑‑‑0.0033 **‑0.0028 *‑‑‑0.010 *

0.011 **

‑
‑
‑

LT

ST

‑
‑
‑

‑0.0057 **‑0.0025 **‑‑0.0054 *‑0.0042 *‑0.0030 *‑0.0040 *‑0.0036 *‑0.0031 *‑0.0039 *‑‑‑‑0.021 **‑0.009 **‑0.016 **
0.013 **
0.009 **

0.012 **
0.010 **
0.009 **

0.011 **

ALL

‑0.0082 *‑0.0053 *‑0.0023 *‑0.0061 **‑0.0027 **‑‑0.0067 **‑0.0052 **‑0.0037 **‑0.0047 *‑0.0042 *‑0.0037 *‑0.0044 *‑‑‑‑0.020 **‑0.009 **‑0.014 *
0.011 *
0.008 *

‑
‑
‑

‑

COMP

**は5%，*は10%水準で有意であることを示す。アンダーラインは低レバレッジ係数と有意な差異があることを示す。各属性ラベルにある上段から＋σ，（数値）,−σは第3.2節で説明した通り，属性の「平均値＋標準偏差」，「平均値」，「平均値−標準偏差」を表している。

金融機関+σ（25.48%）−σ‑‑‑‑0.0017 **‑0.0008 **‑外国人+σ ‑0.0006 **（7.82%） ‑0.0003 **‑−σ

0.0006 **0.0004 **0.0002 **‑0.0030 **‑0.0024 **‑0.0017 **‑0.0020 **‑0.0016 **‑0.0011 **‑0.0018 **‑0.0014 **‑0.0010 **社齢＋σ ‑0.0010 **（60.37） ‑0.0008 **−σ ‑0.0006 **‑0.0020 **‑0.0009 **‑‑0.0025 **‑0.0022 **‑0.0019 **‑0.0017 **‑0.0015 **‑0.0014 **‑0.0017 **‑0.0015 **‑0.0013 **規模＋σ ‑0.0010 **（10.91） ‑0.0009 **−σ ‑0.0008 **‑0.0034 **‑0.0031 **‑0.0027 **‑0.0023 **‑0.0015 **‑0.0052 **‑0.0034 **‑0.0009 **Persist0.035 **
0.022 **
0.010 **

0.025 **
0.016 **
0.007 **

0.030 **
0.019 **
0.008 **

0.016 **
0.011 **
0.005 **

金融機関+σ（25.48%）−σ0.0067 **0.0030 **‑0.0049 **0.0022 **‑0.0113 **0.0050 **‑0.008 **
0.004 **‑

外国人+σ
（7.82%）−σ0.016 **
0.012 **
0.009 **

0.013 **
0.010 **
0.007 **

0.019 **
0.015 **
0.011 **

0.011 **
0.009 **
0.006 **

社齢＋σ
（60.37）−σ0.017 **
0.015 **
0.013 **

0.015 **
0.013 **
0.012 **

0.021 **
0.018 **
0.016 **

0.012 **
0.011 **
0.010 **

0.017 **

規模＋σ（10.91）−σ0.015 **

0.013 **

0.019 **

0.011 **

COMP

ZL

ALL

LT

ST

LL

交差項回帰分析結果（仮説3⑴，⑵）

ROA

表７

経営財務研究第 33 巻第 1・2 合併号

経営財務研究第 33 巻第 1・2 合併号

表８ 交差項回帰分析結果（仮説3⑶）ＥＶ 変化率

ROA
LL
0.009 **

ST
0.015 **

LT
0.010 **

ALL
0.015 **

COMP
0.015 **

ＺＬ

輸送用機器

0.001

0.000

0.004

0.003

0.006

輸送用機器

0.005

0.016

0.002

0.013

0.012

化学

0.009 **

0.015 **

0.011 **

0.016 **

0.017 **

化学

‑0.011‑0.014‑0.014‑0.018‑0.017

電気機器

0.009 **

0.006 **

0.012 **

0.006

0.011 **

電気機器

‑0.004

0.001

0.001

0.008

0.005

食品

0.006 **

0.015 **

0.006 **

0.016 **

0.016 **

食品

0.023

0.034

0.029

0.041

0.036

繊維

0.006

0.010 **

0.009 **

0.013 **

0.016 **

繊維

0.015

0.021

0.018

0.024

0.023

機械

0.018 **

0.020 **

0.014 **

0.014 **

0.021 **

機械

‑0.030 **‑0.033 **‑0.036 **‑0.040 **‑0.037 **金属

0.013 **

0.027

0.017

0.033 **

0.043 **

金属

0.015

0.018

0.018

0.021

0.018

医薬品

0.018 **

0.027 **

0.029 **

0.036 **

0.034 **

医薬品

0.032

0.038

0.038

0.043

0.042

鉄鋼

0.001

0.039 **

-0.0080.056 **

0.052 **

鉄鋼

0.019

0.030

0.031

0.047

0.037

Persist

LL
0.007

ST
0.009

LT
0.008

ALL
0.011 *

COMP
0.010

ＺＬ

Persist

輸送用機器 ‑0.003 **0.000‑0.005 **‑0.001‑0.001

輸送用機器

0.002

‑0.004‑0.001

0.001

0.002

化学

‑0.002 **‑0.004 **‑0.006 **‑0.007 **‑0.007 **化学‑0.002‑0.008 *‑0.004‑0.005‑0.006

電気機器‑0.003 **‑0.003 **‑0.005 **‑0.002 *‑0.007 **電気機器‑0.003 *‑0.003‑0.004‑0.003‑0.006

食品‑0.001 **

0.000

0.001

‑0.002‑0.003 **食品

0.003 **

0.001

0.000

‑0.005‑0.005

繊維

0.000

0.001

‑0.003 **‑0.009 **‑0.012 **繊維‑0.003‑0.007‑0.012 *‑0.046‑0.059 *機械

0.002 **

0.000

‑0.001

0.000

0.001

機械

‑0.006 **‑0.006 **‑0.007 **‑0.011 **‑0.011 **金属‑0.002‑0.004 **‑0.004 **‑0.004 **‑0.003 *

金属

0.001

0.008

‑0.004

0.003

0.001

医薬品

0.000 **

‑0.001 *‑0.003 **‑0.001‑0.001

医薬品

0.001

0.005

‑0.001

0.004

0.004

鉄鋼

0.003 **

0.003

0.001

0.003

0.003

鉄鋼

0.001

0.006

0.004

0.006

0.006

**は５%，*は10%水準で有意であることを示す。

要因の一つには，想定したモデルは低・ゼロレバレッジ継続期間中の株主持株比率の変化を考慮していないことが挙げられる。金融機関との取引関係が断絶すれば，金融機関持株比率は急減少すると考えられる。そのため代替的なガバナンス変数を導入することや持株比率変化をモデルに反映させること等が今後の課題である。
仮説 3 ⑶は「業種属性によって影響度は異なる」であった。表 8 は 9 業種ダミー変数と低・ゼロレバ
レッジ項との交差項で検証した結果を示している。
表 8 でも左側 ROA では有意な箇所が多く，カテゴリーごとの差異も顕著であるが，右側の企業価値変化率では比較できる箇所は限定的である。その範囲内ではあるが，少なくとも「業種属性によって影響度は異なる」ことは検証できている。ただし，特定業種の係数絶対値が大きいことが説明できなくてはならない。ROA の低・ゼロレバレッジ選択（表 8 左上部分）に限定した考察ではあるが，分析対象デー
タで完全ゼロレバレッジ係数が ZL の 0.015 を大きく超えている鉄鋼（0.052）は支払利息や D/E レシオ
平均値が 10 業種中いちばん高く，負債返済による支払利息削減効果が高いことを示唆している。一方，
繊維は社齢がいちばん高い業種である。
このため，マイナス効果がいちばん大きく現れたと考えられる。

７

結

論

ゼロレバレッジ研究の蓄積は進みつつあるものの，ゼロレバレッジ選択が ROA 等経営成果指標に及ぼす影響の研究はほとんどみられない。本論文では，次の 3 つの仮説を検証することを目的に定めた。
仮説 1.「ゼロレバレッジを選択することは短期的には経営成果にプラスの影響がある反面，中長期的に35

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はマイナスの影響がある」，仮説 2.「ゼロレバレッジ状態では低レバレッジ状態より影響度が大きく，4 種のゼロレバレッジ状態間では金融機関との断絶程度が大きいほど影響度が大きい」仮説 3. ⑴「安定度属性の高い企業はプラス効果もマイナス効果も影響度が大きい」，⑵「ガバナンス属性の低い企業ではプラス効果は期待できずマイナス効果が大きい」，⑶「業種属性によって影響度は異なる」以上である。
仮説 3 ⑴は情報の非対称性，⑵はエージェンシーコストを理論的背景として導いた仮説である。
第 3 節ではこれらの仮説を検証する回帰分析手法を説明した。仮説 1 ではゼロレバレッジを選択することにより主に支払利息削減による短期的プラス効果と負債規律喪失による中長期的マイナス効果を
ゼロレバレッジ変数の係数値符号で検証する。仮説 2 では資金提供者との関係断絶の程度から，低・ゼロレバレッジ状態を低レバレッジ，短期ゼロレバレッジ，長期ゼロレバレッジ，ゼロレバレッジ，完
全ゼロレバレッジのカテゴリーに分け，回帰係数比較する。仮説 3 では企業属性とゼロレバレッジ項との交差項係数を比較する方法をとる。第 4 節では分析対象データ，
第 5 節ではゼロレバレッジ変数デー
タを観察した。有利子負債総資産比 20% 以下の低レバレッジが全体の 48.7% と高いレベルであることと対照的に，ゼロレバレッジ 4 種のカテゴリーのなかで，完全ゼロレバレッジの選択は全体の 4.6% と先行研究が定義するゼロレバレッジ状態より発生頻度が低いこと，ゼロレバレッジ状態が 2 回 3 回と続くことも稀なことであることを確認した。第 6 節では回帰分析結果を検討した。仮説 1 は 2002 年から 2008 年の対象標本期間で成立することが確認した。仮説 2 は前半の低レバレッジ状態との比較においてはほぼ成立するが，ゼロレバレッジ間では金融機関との断絶度に応じているとはいえず，金融機関との断絶が成果に及ぼす影響は想定した仮説より複雑であることが示唆された。仮説 3 ⑴の安定度指標ではほぼ検証できたが，3 ⑵のガバナンス指標では限界があった。3 ⑶の業種間差異は限界があるものの，部分的ではあるがその理由を考察した。
このように仮説 1 と 2 の前半は支持され，仮説 3 は部分的に検証できた。得られたインプリケーショ
ンはゼロレバレッジ選択が引き起こす支払利子や取引コスト節減効果などによる短期的な経営成果への貢献効果とエージェンシーコスト増加や投資機会逸失による中長期的な成果への負の貢献効果である。
そして，資金提供者との断絶度合をキーコンセプトに用いれば，その程度が低い低レバレッジ状態よりも 4 種のゼロレバレッジ状態でインパクトが大きいといえる。冒頭の日本経済新聞の主張は実質無借金のプラス効果を強調しているが，ゼロレバレッジ継続によるマイナス効果も無視できない。それは資金提供者との関係再構築にかかるコストも示唆している。ただし，これらのインプリケーションを検証す
るにはさらなる研究を必要とする。先行研究では企業属性がゼロレバレッジ選択に及ぼす影響が議論されている。とくにエージェンシーコストがいかにゼロレバレッジ選択とあいまって，さらに成果指標に伝わるかその伝達経路を明らかにするには，
たとえばイベントスタディーや動学的財務柔軟性（financial
flexibility）の検討など，本論文とは異なった角度の問題設定を必要とする。今後はこれらの問題意識のもとで研究を進める所存である。

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