〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和２年第１号（通巻第 142 号）2020 年 3 月〉

日本企業における資金配分の効率性＊1
植田要

健一＊2，ハリオン・ドブチンスレン＊3

約

法人企業統計をもとに，その統計手法の変遷によるバイアスを回避する方法を用いて，日本の非金融企業における資本配分の効率性を，1983 年から 2017 年まで計測した。具体的には，成長期待やリスクの違いなどの影響を回帰分析で取り除いた上での（EBIT の）
総資産利益率のバラツキを毎年推計した。資本配分はバブルが弾けた時期に急速に非効率化した。その非効率度は，その後高位で安定し，直近では再び悪化傾向と推定される。なお，この非効率化には企業による現預金保有は関係がなく，むしろそれは利益率に寄与しているという推計が得られた。
キーワード：企業間資本配分，資本配分の効率性，企業の現預金保有
JEL Classification：E2，G3，O4

Ⅰ．はじめに我が国では，日本銀行の資金循環統計によれて企業間信用と銀行貸出の負債に占めるシェア

ば，1980 年代を通じて，家計の金融資産は預が減り，株式シェアが増加した。1990 年代に貯金から，株式など有価証券の直接保有や，年は，負債の各項目シェアはあまり変わらず，

金・保険を通じた有価証券の間接保有に，多少

2000 年以降は再び銀行貸出の低下と株式の上シェアが移った。しかしながら，バブル崩壊後

昇の傾向が見られている（図 2A）。つまりこ1990 年代，2000 年以降もその半分強は預貯金

こ 20 年ほど，企業の負債比率は減少傾向にある。

であり，家計からの企業への資金の提供パター

その一方，図 2A はマクロ経済全体での企業

ンには，過去 30 年ほど，あまり変化がない（図

負債の時価評価であり，企業のフローの資金調1）。一方，企業においては，1980 年代を通じ達という観点から見ると，簿価でその傾向を確＊１ ファイナンシャルレビュー「国民の安定的な資産形成を実現する資金の流れへの転換」の研究会において，神田秀樹，福田慎一，藤木裕の諸先生方には，有意義なコメントをいただいた。財政総合政策研究所の野田芳美，服部孝洋，木村遥介の諸氏には，法人企業統計に関し，様々な助言をいただいた。また，東京大学公共政策大学院博士課程の仁智諾布君，シカゴ大学リサーチアシスタントの清水一敦君には，デー
タ処理をいくつか手伝っていただいた。ここに謝意を記す。
＊２ 東京大学大学院経済学研究科兼公共政策大学院准教授＊３ 東京大学公共政策大学院博士課程-3-日本企業における資金配分の効率性

図1

日本の家計の金融資産の内訳（出所） 日本銀行「資金循環統計」。下から大きい項目は，現預金（濃い灰色），債券（縦線），株式等（四角），保険・年金（薄
灰色）。

図 2A

日本の企業の負債（時価）の内訳（出所） 日本銀行「資金循環統計」。下から大きい項目は（銀行による）貸出（薄灰色），債券（右斜め線），株式等（濃い灰色）。

-4-

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和２年第１号（通巻第 142 号）2020 年 3 月〉

認すべきものでもある。時価評価と言っても銀ばそれでまかなうことになるが，それが乏しけ

行貸出はあまり簿価と変わらないので，負債項れば資金制約に面して，過小な投資や運転資金

目の時価と簿価の違いは株式に主に現れる。そでの営業を余儀なくされる。また，それを見越して，実は，バブル期及び 2000 年以降で株価して，利益の高い時に，企業が預金という形でが高くなってきている状況では，企業負債に占いざという場合に備えるという可能性もある。

める銀行貸出のシェアは，簿価で見るとあまりしかしながら，その現預金の企業の金融資産に動いていないことがわかる（図 2B）。すなわち占める割合が 1980 年以降今まで特に高まって企業の資金調達の比率は，株式と銀行貸出とのいるとも思われない（図 4）。なお現預金は内間であまり変わってきていない。

部留保の一部であり，マクロ経済全体では，新しかしながら，家計の資産項目の傾向（時価）

たな内部留保が企業部門の資金余剰（貯蓄）とにおいては，前述の通り，特に 2000 年以降，いうことになるが，2000 年以降プラスではあ

株式の上昇の影響が家計の資産シェアに見られるものの，振幅が大きいことを除けば，特段のておらず，銀行預金の比率が同程度で推移して傾向が見られるという状況でもない（図 5 の民きている。つまり，株価の上昇による資産の増間非金融法人部門）。

加に伴う程度の銀行預金の増加がある。時価でただし，個々の企業にはいろいろな状況があ見た企業の負債はこれほど上昇していないた

る。もし，資金制約に面しているのであれば，め，家計と企業だけで見れば，資金供給が十分

市場の金利でより多く資金調達できれば利益をな状況が続いている（図 3）。これは，実質金十分に得られるにも関わらず，資金調達ができ利が低水準に止まっている一つの理由と言えないということである。すなわち，理論的には，る。また，資金が切に必要な企業にとっては借そのような企業の資産に対する利益率（資本のりやすい環境とも言える。

限界効率性）は市場の金利より高いことになる。

ただ，銀行からの借入金利や，株式・債券でそして，そのような企業は，投資を自己の（前の調達コストが，全体としては低くても，個々年度）利益（内部留保）で主にまかなうこととの企業が資金調達に問題を抱えている可能性がなり，資本の限界生産性が企業により異なるこある。その場合，内部留保など自己資金があれととなる。これは，銀行貸出も含めた広義の金

図 2B

企業の負債（簿価）の内訳（日本銀行資金循環統計）-5-日本企業における資金配分の効率性

図3

家計の金融資産（現預金の内訳）と企業の負債（銀行借入の内訳）（日本銀行資金循環統計，時価）

図4

企業の金融資産の内訳（日本銀行資金循環統計，時価）融資本市場がうまく機能していない状況である。

1990 年代前半に急上昇し，その後 2003 年まで

そこで企業の利益水準のバラツキを経済全体

安定，2004 年から再び上昇が強くなり，2009

で見ることで，マクロ経済全体での資本の効率

年以降からは安定または若干の上昇基調という的配分の程度を判断できる。これについて現状状況である。

と変遷を把握することを本論の目的とする。結論を先に言えば，資本配分の非効率度合いは，-6-

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和２年第１号（通巻第 142 号）2020 年 3 月〉

図5

部門別資金過不足（日本銀行資金循環統計）

Ⅱ．理論的背景
投資に関する最適な水準は，市場が良く機能∂f
fk＝ ＝r∂k

していれば，企業の利益最大化問題を解くことで得られる。資本投入を k，労働投入を l とすで決まる。これは国内のどの企業にも当てはまれば，企業の生産関数は一般的に一次同次の関る。つまり，資本の限界生産性のバラツキは，で表される1）。また資本と労働の限界
数 （k,l）
f

もし金融資本市場が良く働いていれば，かなり生産性はそれぞれ逓減するという性質がある。

小さいはずと理論的には予測される2）。
もし，金融資本市場がうまく働かず，他の企

この時，市場金利を r と賃金を w で表せば，業が面している金利より高い金利 r＋λに面し企業の利益最大化問題は，ている企業があるとする。すると，資本投入に

max （k,l）－rk－wlf

関する最適条件は

k,lとなり，資本に関しては，限界生産性が金利と

fk=r＋λ等しくなるように，つまり

１）生産要素である資本や労働を x 倍にすれば，生産量も x 倍になるというのが一次同次関数の特徴である。
これはまた規模に関して収穫一定ということにもなる。つまり，両生産要素を同時に増やしたら生産量はそれに応じて増える。しかしながら，労働をそのままで資本だけを x 倍に増やしても，生産量は x 倍とはならない。また同人数の労働力に資本をどんどん与えていっても，それに応じた生産の伸び自体はだんだん小さ
くなっていくことが通常である。これを「資本の限界生産性は逓減する」と言う。労働の限界生産性も同様である。
２）これらの議論はほぼ Abiad, Oomes, and Ueda（2008）に沿ったものである。なお，財市場が完全競争であることも仮定しているが，そうでない場合（独占や寡占の場合）もほぼここでの議論が成り立つ。これについては後で説明する。

-7-

日本企業における資金配分の効率性となる。限界生産性は逓減するので，高い金利の分，その企業は借りることを控え，資本投入が少なくなる。同様に，たとえ同じ金利に面しつまり生産関数はF（A+ϵ,k,l）=（A+ϵ）（k,l）
fていても，借入が他の企業と比べ制限されておと表される。この時，資本の投入は生産性ショッ

り，例えば本来の資本投入量より少ない K まクの前に決められることから，その最適条件はでしか借入が許されないような企業があるとする。その企業の利益最大化問題にE［Fk］=rというように，資本の限界生産性の期待値と市k≤K

場金利が等しくなるところで決まる3）。

という制約が付くこととなるが，この制約式の例えば，Obstfeld （1994） が明らかにしたよ

ラグランジュ乗数をμとすれば，資本投入に関

うに，金融資本市場がうまく機能していると，する最適条件はリスクヘッジができることから，よりハイリス
ク・ハイリターンな事業を企業が選び，それがfk=r+μ最適な状況となる。つまり，生産性ショックのとなる。これは高い金利に面している状況と同分散が高い事業を納得して選ぶことになる。そじように差別されていることになる。一方，もの場合，期末での財務諸表から総資産利益率なしある企業が優遇を受けていて，他企業より低どを見て，バラツキがあると言ってもそれは問い金利に面していたり，また貸出を多く受ける

題とはならない。あくまでも事前の期待値の意というような場合には，逆の状況が成り立つ。

味で資本の限界生産性が，企業間でバラツキがすなわち，金融資本市場がよく働かず，何ら少なければ良いということになる。

かの作為的な「見える手」によって，市場の「見資本の限界生産性の事前の期待値を求めるにえざる手」による最適な条件とは離れた優遇やは，株式と債券の時価総額を用いる。一般的な差別がある場合，企業の資本の限界効率性には製造業のような事業会社の場合，一次同次の生バラツキが出ることが予測される。一般的な製産関数を持っているとみなすことができるが，造業などの事業会社では，一次同次の生産関数

将来の利益の流列を割り引いた現在価値の期待はかなり当てはまりが良いと考えられるが，こ値である時価総額を総資産で割ったもの（いわの時，資本の限界生産性は総資産利益率と比例

ゆるトービンの Q）が，資本の限界生産性の期する。例えば、Hsieh and Klenow（2009）は，待値と比例することが知られている（Hayashi,

そのような企業の利益率のバラツキは中国やイ

1982）。この関係を用いれば，少なくとも上場

ンドではアメリカと比べてかなり大きいことを企業（の製造業）に関しては，トービンの Q示した。

のバラツキを見ることで，資本が最適に配分さ

さらに言えば，生産には生産性ショックがつれ て い る か 確 か め る こ と が で き る。Abiad,

きものである。つまり資本と労働を投入してかOomes, and Ueda（2008）では，1980 年代から

ら実際に生産が行われる時には常に同じ投入量

1990 年代前半に起きた金融自由化の前後で，から同じ生産がなされるのでなく，生産性（A）

データが取れる主要な新興市場国（インド，ヨに撹乱項（ε）が付くことが通常と考えられる。

ルダン，マレーシア，韓国，タイ）で，トービ

３）前年度の生産性ショックが，AR（1）などで今年度にも影響を及ぼし，かつ資本の急な調整ができない時（投資の調整コストがある場合），資本量を調整中の企業があることから，必ずしも E［Fk］=r とはならない。しかし，調整の過程をα（ϵ）とし，前年度の生産性ショックで正規化して考えれば，上にも下にも資本を調整する会社が同じようにあり，E［Fk＋α（ϵ）］=r というように考えられる。なお，調整コストを含んだより正確な計量分析については，Claessens, Ueda, and Yafeh（2014）を参照のこと。

-8-

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和２年第１号（通巻第 142 号）2020 年 3 月〉

ンの Q の企業間のバラツキをジニ係数などでる。したがって，やはり非上場会社も含んだ評

計測し，それが金融自由化後に（金融資本市場価をしたい。この場合，期末の財務諸表に頼るがうまく機能し）低下したことを，実証的に明ことになる。

らかにした4）。

しかしながら，財務諸表から求められる総資

ただし，この方法は株式の時価のデータが取産利益率のバラツキを時間を通じて評価する

れる上場会社のみ有効であり，より多くの非上際，生産性ショック自体のバラツキが大きく変場会社も含んでの資金配分の効率性の評価がでわらないと考えられるサンプル期間であれば，きない。また，非上場会社の方が，きつい資金

総資産利益率バラツキの変化は，企業の期待限制約に面していることが日本のデータでも界生産性のバラツキの変化を反映していると考（Ueda, Ishide, and Goto, 2019），世界のデー

えられる。したがってそれは金融資本市場の機タでも（Ueda and Sharma, 2019）判明してい能の評価として用いることができよう。

Ⅲ．データ
日本全体で企業の資本の限界生産性のバラツある。本論文では，1983 年以降のデータを用

キの通時的変化を評価するには，全数調査が最いるが，大きな変化が 2 回あった。しかし，サも望ましいが，そうでなくともランダムにサンンプルが時間を通じてある程度比較可能なもの

プルが取れれば良い。本論文では，法人企業統でなければならない。そこで，サンプルの取り計（財務省）を用いる。これは，単純なランダ方の変更が，企業の総資産利益率のバラツキ

ムサンプルではないが，後述するように，ラン（ジニ係数など）の推定に影響を与えないため

ダムサンプル化することができる。なお，全数に，ブートストラップ（リサンプリング）とい調査としては経済センサス（総務省）があるが，う手法を用いる。なお，そのバラツキは金融資

主要な財務諸表（特に負債）が整っている調査

本市場の機能に直結するため，非金融の会社ではない。一方，財務諸表などが十分に取れ，（法人企業統計における「一般事業会社」）のまたパネルデータとしても使用できるものとしみを分析対象とする。

て，企業活動基本調査（経産省）があるが，こ財務総合研究所及び e-stat（政府統計ポータれはある程度のサイズ以下の小企業は除かれる

ルサイト）から入手したデータをもとに各年度

ほか，1992 年に開始され，それ以前のデータのサンプル数とサンプルの元となる母集団の全がない。また，経済センサスや法人企業統計と数を，資本金区分に変更がある年度ごと（1983

異なり，サンプルに選択された企業に回答義務か ら 1995 年 度，1996 か ら 2008 年 度，2009 年があるわけではないため，回答しない企業があ度から 2017 年度）に区別したものを，表 1a かる程度あり，統計的バイアスが強く出る可能性

ら c に示す。その上で，年度を通じて資本金区がある。

分を統一するため，新たに 10 億円以上，1 億

法人企業統計は，資本金に応じてサンプルの円以上 10 億円未満，5 千万円以上 1 億円未満，

取り方が異なり，さらに取り方に何度か変更が

1 千万円以上 5 千万円未満，1 千万円未満の 5

４）ジニ係数を使ったのは，資本の限界生産性の期待値のバラツキは，金融へのアクセスの差別度合いを示す，
いわば不平等度合いを示すからである。

-9-

3,000

2,000

2,000

2,000

1 千万円以上-2 千万円未満（注 1）

5 百万円以上-1 千万円未満（注 1）

2 百万円以上-5 百万円未満（注 1）

2 百万円未満（注 1）

2,298

1,795,050

634,958

547,030

302,389

271,354

22,79914,222

2,458

1,819,109

623,734

556,476

315,681

282,006

24,074

14,6802,598

1,830,568

609,041

560,818

326,159

291,697

25,13615,1192,691

1,874,121604,671574,991

342,674

306,529

26,89015,6752,846

1,929,759

603,140

592,180

361,759

324,523

28,57816,733

3,088

1,980,540

594,574

603,755

385,476

345,875

30,33017,442

3,414

1,937,322

556,936

583,188397,117

348,416

29,335

18,916- 10 -

全数

4,000

2,000

2,000

1,000

2,000

1 千万円以上-2 千万円未満（注 1）

5 百万円以上-1 千万円未満（注 1）

3 百万円以上-5 百万円未満（注 1）

2 百万円以上-3 百万円未満（注 1）

2 百万円未満（注 1）

―

4,000

確率比例抽出（注 3）2,000（注1-3）は表 1a に同じ

2,237,566

533,289

687,995

503,635

449,066

36,6184,485

2,335,355

509,934

726,912519,447

512,21238,871

23,494

4,718

2,407,278

482,775

767,406

510,939

577,197

40,50923,734

4,897

2,449,248

442,150

801,917494,690

639,899

41,701

23,9942,467,846

333,368

138,193

703,423

453,841

587,969

178,570

43,051

24,317

5,114

2,433,951

59,02822,011

910,189

332,512848,525

187,238

44,32824,8835,237

2,470,470

31,154

7,722

951,872

313,829

894,130

194,91745,81025,7265,310

2,509,912

27,760

6,043

983,284

311,559

903,047

199,756

46,98826,0895,386

2,548,399

26,942

5,383

1,016,265

311,771904,098

204,059

47,995

26,414

5,472

2,607,923

27,3895,162

1,052,770

314,602913,258

211,628

50,25427,301

5,559

2,626,954

27,262

4,639

1,074,585

313,734

908,721

213,486

50,89627,9605,671

2,638,798

28,3704,232

1,117,716

312,338

882,997

209,262

49,97728,2205,686

2,701,573

33,442

4,313

1,164,230

316,613886,946

211,109

51,08728,213

5,620

2,718,777

42,482

4,931

1,178,715

315,023879,680

212,049

52,636

27,645

5,616

2,735,630

51,3705,496

1,193,814

313,907

870,593

212,323

54,76927,745

5,612

2,759,279

73,691

8,422

1,198,070

319,049

857,508

212,516

56,652

27,8205,547

2,774,434

109,793

14,254

1,173,128

331,349

841,670

211,888

58,11328,742

5,497

母集団法人数（社）

2,106,584

547,827

621,544472,627

404,984

34,063

4,245
22,718

1996 年度 1997 年度 1998 年度 1999 年度 2000 年度 2001 年度 2002 年度 2003 年度 2004 年度 2005 年度 2006 年度 2007 年度 2008 年度

資本区分ごとのサンプルと母集団（1996-2008 年度）

2,020,455

554,047

600,041435,947

375,018

31,6004,065
21,474（注 2）

2 千万円以上-5 千万円未満（注 1）

全規模

3,805
19,997

抽出法人数（社）

5 千万円以上-1 億円未満（注 1）

1 億円以上-10 億円未満

10 億円以上

資本金区分

表 1b

（注１） 大都市地域とその他の地域で、企業数を考慮して、抽出率を変えている。
（注２） 実際の抽出法人数とは毎年若干のずれがある。
（注３） 資本金を小さい順に並べ替えたうえで資本金を順次合計し，合計額が 5 億円の倍数に達したときの法人を抽出。

―

4,000

全規模

2,000

2 千万円以上-5 千万円未満（注 1）

確率比例抽出（注 3）

全数

母集団法人数（社）
1983 年度 1984 年度 1985 年度 1986 年度 1987 年度 1988 年度 1989 年度 1990 年度 1991 年度 1992 年度 1993 年度 1994 年度 1995 年度（注 2）

資本区分ごとのサンプルと母集団（1983-1995 年度）

抽出法人数（社）

5 千万円以上-1 億円未満（注 1）

1 億円以上-10 億円未満

10 億円以上

資本金区分

表 1a

日本企業における資金配分の効率性

2,793,807
2,775,984

表 2 に示す。
表 2 に明らかなように，年度ごと資本金区分

2,749,619

2,765,968

る，年度ごと，資本金区分ごとのサンプル数を，ごとのサンプルは，それに対応する母集団から取られており，そのサンプリングの確率が異な

2,741,281

683,098

1,821,736

697,438

1,788,778
1,757,917

717,457
731,543

1,726,536にまとめた。その結果作成した，本論文で用いり，その確率もサンプリングの手法の変化や母2,739,810
2,751,851
2,761,144
2,771,912

化）を行う。

823,205

763,703

1,681,314

784,1091,670,397

集団の数の変化により年々変わっている。この

803,460

746,468においては，1 千万円から 5 千万円区分を一つ

1,658,225

1,702,125

区分を一つにまとめ，1996 年度から 2017 年度の年度，全ての資本区分で，同じサンプリング

1,646,046

62,638196,377
197,72062,03861,663

198,995
200,080

61,09360,587201,465
203,31360,21659,881

205,546
207,633

59,44058,995

210,31124,891
24,912
24,862
25,23525,48026,05926,644
27,041
27,899

5,067
5,098
5,074
5,132
5,156
5,205
5,274
5,345
5,456

度から 2009 年度においては，1 千万円以下のサンプルを直接使用して，企業の総資産利益率のバラツキの変化を見ても，それはこのサンプ
ル確率の変化にも起因することとなってしまう。したがって，これを是正するために，全ての確率になるように，リサンプリング（再標本具体的には，年度ごとに，各資本金区分の母

イトを用い，年度ごとの総リサンプル（再標本）

―

4,000

4,000

4,000

2,000

10,000全数

全数

る各資本金区分のウェイトを求めた。このウェ
数が 3,300 社となるように，年度ごとで各資本との資本金区分別のリサンプルを，元々のサン

全規模（注1-3）は表 1a に同じ

5）

1 千万円未満（注 1）

1 千万円以上-2 千万円未満（注 1）

2 千万円以上-5 千万円未満（注 1）

5 千万円以上-1 億円未満（注 1）

10 億円以上

1 億円以上-5 億円未満

金区分のリサンプル数を求める。次に，年度ご5 億円以上-10 億円未満

母集団法人数（社）

2009 年度 2010 年度 2011 年度 2012 年度 2013 年度 2014 年度 2015 年度 2016 年度 2017 年度（注 2），（注 3）

抽出法人数（社）

個のカテゴリを作成する。すなわち，1983 年

集団数を全体の母集団数で割り，母集団におけ

資本金区分

表 1c

資本区分ごとのサンプルと母集団（2009-2017 年度）〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和２年第１号（通巻第 142 号）2020 年 3 月〉

プルの中から，ランダムに抽出する 。
なお，一回限りのリサンプリングでは，その手続き自体に理想的なリサンプリングからの誤差が生じるため，リサンプリングを 30 回行った。すなわち，3,300 社のリサンプルを，元データから 30 回作成したことになる。

５）Stata の bsample コマンドによる。なお，3,300 社というリサンプル数は，各資本金区分における元々のサンプル数を超えない条件のもとで，最大限にリサンプル数を取れるように調整した結果得られた数である。

- 11 -

- 12 -

10 億円以上
1 億円以上-10 億円未満
5 千万円以上-1 億円未満
1 千万円以上-5 千万未満
1 千万円未満合計

資本金区分

10 億円以上
1 億円以上-10 億円未満
5 千万円以上-1 億円未満
1 千万円以上-5 千万未満
1 千万円未満合計

資本金区分

10 億円以上
1 億円以上-10 億円未満
5 千万円以上-1 億円未満
1 千万円以上-5 千万未満
1 千万円未満合計

資本金区分

10 億円以上
1 億円以上-10 億円未満
5 千万円以上-1 億円未満
1 千万円以上-5 千万未満
1 千万円未満
合計

資本金区分

2010
4,819
7,955
2,334
5,643
2,275
23,026

2000
5,255
7,578
1,799
5,259
4,447
24,338

1990
3,805
7,358
1,903
6,466
5,227
24,759

1983
2,297
5,670
1,682
4,430
3,807
17,886

2011
4,758
8,151
2,376
5,761
2,422
23,468

2001
5,257
7,699
1,715
5,125
4,047
23,843

1991
4,065
7,765
1,825
6,330
5,010
24,995

2012
4,705
7,934
2,388
5,850
2,394
23,271

2002
5,344
7,851
1,740
5,039
3,866
23,840

1992
4,245
8,214
1,869
6,276
4,853
25,457

1985
2,598
5,908
1,685
5,127
4,114
19,432

2013
4,682
7,859
2,466
5,978
2,324
23,309

2003
5,363
8,205
1,985
5,301
4,031
24,885

1993
4,484
8,514
1,855
6,387
4,800
26,040

年度
1986
2,691
6,169
1,766
5,889
4,746
21,261

年度
2014
4,674
8,179
2,526
6,045
2,323
23,747

2004
5,275
8,229
2,411
5,656
4,245
25,816

1994
4,712
8,685
1,831
6,362
4,628
26,218

1987
2,845
6,512
1,790
5,989
4,796
21,932

年度

年度

2015
4,648
8,380
2,482
6,057
2,344
23,911

2005
5,267
7,956
2,528
5,672
4,315
25,738

1995
4,890
8,781
1,860
6,765
4,298
26,594

1988
3,087
6,659
1,804
5,875
4,760
22,185

資本区分を統一した後の母集団（1983-2017 年度）

1984
2,457
5,801
1,700
5,307
4,133
19,398

表2

2016
4,729
8,420
2,429
5,957
2,266
23,801

2006
5,204
7,884
2,531
5,773
4,228
25,620

1996
5,077
7,537
2,022
6,992
4,063
25,691

1989
3,413
6,995
1,923
6,276
5,028
23,635

2017
4,756
8,250
2,412
5,861
2,210
23,489

2007
5,155
7,535
2,475
5,627
4,247
25,039

1997
5,166
7,546
1,946
6,355
4,381
25,394

2008
5,033
7,726
2,249
5,578
4,242
24,828

1998
5,211
7,573
1,975
5,899
4,847
25,505

2009
4,939
7,626
2,375
5,535
2,282
22,757

1999
5,236
7,486
1,809
5,528
4,495
24,554

日本企業における資金配分の効率性

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和２年第１号（通巻第 142 号）2020 年 3 月〉

Ⅳ．資本の限界生産性のバラツキの測定方法
資本の限界生産性のバラツキの測定には，一合，これまでの文献では往々にして業種の成長

次同次の生産関数のもとで，利益を総資産との性を用いていることから，同様の配慮をする。

比率（いわゆる平均利益率）と比例することは

すなわち，本論では，前述の通り非金融の一般

前述したが，経済学での「利益」と会計上の「利事業会社のみを分析対象とするが，さらに法人益」が，必ずしもよく対応していないため，ど企業統計で用いられている約 40 業種それぞれの会計上の利益を使用するかに注意する必要がの固定効果を考えることで対応する 。

6）ある。本論文の目的には，営業利益を用いる。

リスクが高い企業には，その分リスクプレミ

ここでの営業利益は，最終損益に税を戻して，アムが貸付の際に要求されるから，平均として金利支払いも戻したいわゆる EBIT と呼ばれる利益率もそれに見合って高くなければならなものである。これが法人税がなければ，債務へい。産業別のリスクは業種の固定効果で吸収さの金利支払い，株主への配当金，（株価の上昇

れるが，倒産確率など企業ごとのリスクも考慮

を通じて株主に還元される）内部留保となるのする必要がある。これに関しては，企業の規模

で，まとめて経済学上の「資本家」への配分と（総 資 産，TA）， そ し て 負 債 ／ 総 資 産 比 率

いうことになる。それらをまとめた全てが，資（Debt）を用いてコントロールする。なお，負本の生産性の測定には入っていなければならな債が多い企業には非線形にリスクが高くなったい。なお，あくまで本業の生産性を測定するたり利益が低下したりすること（デット・オー

め，いわゆる財テクなどでの利益や損失（営業バ ー ハ ン グ） が よ く 知 ら れ て い る た め外収益）を除く。また，ある年限りの特別利益（Hennessy, 2004），負債比率は 2 次の項までや特別損失も除く。

含める。

回帰分析は，ほぼ Abiad, Oomes, and Ueda

さらに，よく現預金を企業が持つのは無駄と（2008）に倣う。ただし，被説明変数はトービいう見方がされるが，もしそうであれば，現預

ンの Q ではなく，営業利益／総資産の比率（総金／総資産比率（Cash）が，利益率を低下さ

資産利益率，ROA）を用いる。ここで年ごとせることとなる。それに対し，むしろ，いざとにバラツキを評価するが，金融資本市場（広義いう時の資金調達に難があることを知っているで銀行等による貸出も含む）によるリスク管理

場合，企業はある程度の現預金を手元に置いてや成長性などへの評価に関わる差異は認めた上おこうとするわけであるから，収益機会を逃さで，それらを考慮したバラツキを計測すべきでないという意味では，むしろ現預金／総資産比ある。

率（Cash）は利益率にプラスに働くというこ

成長性は，株価が非上場会社には存在しないとになる。なお，日本銀行の資金循環統計と同ため，上場会社の研究でよく利用されるトービ

じく，法人企業統計においても，現預金／総資ンの Q のような各企業ごとの成長性はデータ

産比率は，サンプル期間においてほぼ一定で推から直に測定できない。ただし，このような場移してきていることに留意されたい（図 6） 。

7）

６）業種数としては，アメリカの分析でよく用いられる産業分類の第二分類（US SIC 2 digit level）程度である。
なお，この分類も資本区分ごとのサンプル数の変遷に応じて，多少の見直しがなされてきているが，業種数はほぼ同程度である。回帰分析で使用したサンプルの中では，37（1983-2003），43（2004-2008），45（2009-2017）と変遷している。

- 13 -

日本企業における資金配分の効率性

以上をまとめれば，下記の固定効果モデルに

ROAi,j=αj＋βTAi,j＋γCashi,j＋δDebti,j

よる回帰分析を行い，成長性やリスクを考慮し2＋κDebt i,j＋ηi,j

た上でさらに説明のつかない営業利益／総資産比率の各企業間での違い，つまり誤差項（下記

ここで添字の i は企業を示し，j はそれが属すのη）のバラツキを見ることとなる。

る業種を示す。右辺の最初の項が業種固定効果である。これを 1983 年度から 2017 年度まで，毎年度測定する。表 3a にこれらの変数の基本

図6

 人企業統計における企業の資産の内訳の変遷（各年で 30 のリサンプルのうちジニ係数が中央値となる
法
3,300 社の合計，白地はほぼ有価証券）

表 3aOperating revenue/TA
log TA
Cash/TA
Debt/TA

表 3b

基本統計量

mean

sd

min

max

count

0.013
20.803
0.172
1.159

0.220
2.733
0.175
256.955－64.545
6.908
0.000
0.000

29.61430.4941.000
232998.781

823437823437814494823437変数の相関表（*** は 1％水準での有意）Operatingrevenue/TA

Operating revenue/TA
log TA
Cash/TA
Debt/TA

1.000
0.157***－0.007***0.004***

log TA

Cash/TA

Debt/TA

1.000－0.314***－0.005***1.000
0.004***

1.000

７）企業間信用（受取手形，売掛金）が 80 年代を通じて低下している点，90 年代以降は有価証券比率，固定資産比率がほぼ同程度で推移している点なども同様と言える。

- 14 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和２年第１号（通巻第 142 号）2020 年 3 月〉

統計量を，表 3b にそれらの相関係数を示す8）。

た動きをしており，こうした傾向から離れたよ

なお，産業によっては，独占的競争や寡占状

うなバラツキの動きがあるかが，特に注目すべ態にある可能性もある。この場合は，そうしたき点となる。

産業において総資産利益率は，市場金利よりも表 4 にすべてのサンプルを使った毎年度の回高くなる可能性がある。しかしながら，そうし帰分析の結果を示す。企業規模は，すべての年

た産業ごとの独占レントの上乗せは，業種の固度で正の有意な係数を持ち，利益率を高めてい定効果に吸収されることとなる。つまり，上式

る。負債比率に関しては，これまでの文献通りの誤差項は，業種ごとの総資産利益率の平均か

デット・オーバーハングの影響でノンリニアならのバラツキを表しており，理論的には財市場効果があり，一次の項は負で 2 次の項は正で多での完全競争が成り立っていなくとも，ここでくの年度で有意であり，利益率の差を説明して求めたい金融資本市場の効率性の測定ができる

いる。つまり，借入ができるということ自体でわけである。

はリスクとして取られないが，レバレッジが大

ただし，もしバラツキ自体が，各産業内で大きく異なり，そしてある産業のシェアが国内できくなると，リスクプレミアムが強く要求されるようになる。

増えているのであれば，全体のバラツキがその現預金保有比率については，バブル期（1986

産業のシェアに依存することとなる。図 7 は法年）以前では有意な年はないが，その後は多く

人企業統計における産業のシェアの推移をまとの年度で有意に正の係数を示している。このこめたものだが，実際，工業が趨勢的に低下しつとは，バブル期とそれ以後の日本企業におけるつあり，（小売業，運輸・通信などのぞいた狭現金保有の有用性を示していると考えられる。

義の）サービス業が増加傾向にある。しかしな

つまり資金の退蔵という見方とは異なっていがら，両者とも非常にスムースなゆっくりとしる。実際，企業の流動性（市場性証券含む）保

図7

法人企業統計における業種シェアの変遷

８）なお，おそらくタイプミスと思われるような総資産がゼロかマイナス，現預金がマイナス，負債がマイナ
スのサンプルは取り除いた。その上で，総資産利益率の外れ値として平均から標準偏差がプラスマイナス 3
つ分に入らないものを取り除いた。

- 15 -

- 16 -

1983

1984

1985

2009

24545
0.066

24721
0.076

22477
0.092

0.021***（13.49）0.051***（3.43）－0.016（－1.59）0.000（1.49）－0.443***（－10.81）

2008

0.026***（17.12）0.039（1.79）－0.009（－1.78）0.000（1.79）－0.560***（－15.93）0.018***（15.97）0.032*（2.22）－0.013（－1.78）0.000（1.84）－0.354***（－12.28）

2007

24546
0.121

24272
0.092

24689
0.087

1998
0.012***（15.36）0.026（1.84）－0.050***（－6.07）0.000**（3）－0.224***（－9.90）1997

0.006***（17.27）0.052***（6.98）－0.038***（－9.66）0.001***（4.99）－0.102***（－10.31）

18895
0.075

0.005***（11.93）0.013（1.29）－0.051***（－6.49）0.001***（5.97）－0.029*（－2.54）

18823
0.129

0.005***（12.91）
0.009（0.92）－0.099***（－15.71）
0.007***（4.23）
0.006（0.71）

0.008***（10.68）－0.003（－0.21）－0.060***（－5.82）0.001***（6.05）－0.114***（－4.88）

1996

17368
0.132

0.006***（16.49）0.032***（3.33）－0.085***（－14.72）
0.003***（9.54）－0.033***（－3.62）

22610
0.089

0.013***（17.57）0.045***（4.89）－0.016**（－3.19）0.000***（3.53）－0.267***（－13.42）

2010

23592
0.133

0.012***（24.07）0.034***（3.71）－0.035***（－8.10）0.000***（5.76）－0.226***（－17.24）

1999

20564
0.1

0.004***（13.49）0.009（1.18）－0.068***（－13.42）0.003***
（7.5）
－0.01
（－1.20）

1986

23100
0.062

0.017***（19.93）0.071***（7.48）
0（0.05）
0.000（－0.11）－0.351***（－17.61）

2011

23459
0.107

0.011***（17.77）0.033**（3.23）－0.031***（－6.29）0.000***（5.11）－0.201***（－12.25）

2000

21345
0.074

0.010***（9.06）
0.007（0.34）－0.023（－1.13）0（1.39）－0.150***（－4.27）

1987

22884
0.058

0.013***（17.43）0.076***（8.33）－0.003（－1.84）0.000（1.85）－0.272***（－15.58）

2012

22939
0.089

0.010***（17.89）0.029**（2.9）－0.030***（－5.94）0.000***（4.03）－0.190***（－12.37）

2001

21522
0.068

0.004***（11.5）
0.041***（5.32）－0.048***（－9.34）0.002***（4.3）－0.009（－1.05）

1988

22779
0.051

0.010***（20.01）
0.063***（9.11）－0.002（－1.33）0.000（1.14）－0.201***（－16.90）

2013

22934
0.13

0.011***（10.51）0.018（0.86）－0.064***（－7.07）0.000***（7.14）－0.177***（－6.30）

2002

22994
0.074

0.003***（8.48）
0.032***（3.82）－0.063***（－11.05）
0.003***（6.13）
0.024**（2.77）

1989

23297
0.074

0.008***（10.08）0.031**（2.76）－0.029***（－6.50）0.000***（5.74）－0.136***（－6.83）

2014

24675
0.103

0.007
（0.8）
0.026
（0.34）－0.066（－0.81）0（0.19）－0.093（－0.36）

2003

24056
0.075

0.004***（11.25）0.026**（2.77）－0.059***（－8.49）0.001***（4.17）－0.014（－1.22）

1990

23503
0.041

0.011***（14.82）
0.056***（5.42）－0.006**（－2.64）0.000*（2.45）－0.223***（－12.45）

2015

25397
0.067

0.011***（19.2）
0.052***（5.83）－0.010**（－3.00）0.000**（2.82）－0.209***（－14.70）

2004

24376
0.063

0.010***（10.16）
0.096***（6.65）－0.017（－1.53）0（1.39）－0.185***（－7.01）

1991

23357
0.064

0.008***（13.9）
0.031***（3.54）－0.026***（－6.45）0.000***（5.14）－0.140***（－9.24）

2016

25460
0.057

0.021***（11.74）－0.004（－0.11）－0.011（－1.90）0（1.91）－0.421***（－10.51）

2005

24702
0.109

0.007***（17.5）
0.011（1.33）－0.089***（－15.11）0.004***（9.44）－0.056***（－5.44）

1992

1993

23138
0.022

0.011***（3.37）
0.036（1.28）－0.012（－0.55）0.000（0.71）－0.216*（－2.38）

2017

25284
0.065

0.017***（16.42）0.049***（3.4）－0.012*（－2.52）0.000*（2.12）－0.341***（－13.50）

2006

25202
0.131

0.010***（22.56）0.028**（3.16）－0.079***（－11.19）0.002***（3.63）－0.146***（－11.56）

年度ごとの業種固定効果モデルによる回帰分析の結果（被説明変数は営業利益／総資産比率）（注） 業種別固定効果については記載を省略。
カッコ内は Robust t-statistics。*** は 1％，** は 5％，* は 10％の有意水準を示す。

Observations
Adjusted R2

Constant（Debt/TA）^2

Debt/TA

Cash/TAlog TA

表4
1994

25300
0.128

0.009***（18.53）0.011（1.04）－0.085***（－12.16）0.003***（3.63）－0.126***（－9.15）

1995

25689
0.079

0.011***（14.81）0.047***（3.6）－0.032***（－3.60）0（1.94）－0.199***（－9.33）

日本企業における資金配分の効率性

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和２年第１号（通巻第 142 号）2020 年 3 月〉

有が 2000 年代になって日本を含む G7 各国でから，ジニ係数を算出する。なお，営業利益／増加していることは以前から知られており，総資産比率は，投資に対する「利子」のような様々な理由があることも分かっている（早期のものであり，誤差項はゼロの近辺で上下するも論文として Cardarelli and Ueda （2006）を参のの，−1 より小さい数字（総資産より大きい，照）。ただし，前述の通り，現預金保有が全体

つまり−100 パーセントを超える損失）をとるとして我が国で増加しているわけではない。

ことは，急な業績悪化による破産でもない限り

ここで，改めて，リサンプルしたデータを使用して，上記の通り毎年度回帰分析を行うとい考えられず，実際サンプルの中にはそうした例はなかった。

う作業を，30 回繰り返した。それぞれの回で，ここで，30 のリサンプルのデータを用いた

年度別に，利益率のうち簡単な理論に基づく回回帰分析から得られたジニ係数の中で，それが帰分析では説明のつかない誤差項のバラツキを中位値となるようなリサンプルのデータを毎年得る。これを，資本の限界生産性のバラツキ（に度選び，その回帰分析の結果を見てみよう。そ

比例するもの）としてみなす。

の結果を表 5 に示すが，それはすべてのサンプ

バラツキを一つの指標として表すためにジニルを使った表 4 の結果とほぼ同じである。むし係数を用いる。つまり，利益率の不平等度，裏ろ，有意性はより多くの変数と年度で見られを返せば，資金制約の不平等度を示すわけである。つまり，回帰分析の結果がよりクリアに現る。ジニ係数はマイナスの数字があると定義的れているとともに，その頑健性が確保されたとに不自然となるため，誤差項には 1 を足してい言える。

わばグロスの利子（元本込みの利益率）として

Ⅴ．資本の限界生産性のバラツキの変遷
図 8 に，誤差項のジニ係数の年度ごとの変遷

制度変更の影響も受けているはずであり，特にを示す。30 のリサンプルしたデータがあるの

会計制度の変遷には注意する必要がある。2000

で，そのボックス・プロットを示す。ボックス

年度から一般事業会社での時価会計の導入，の中にある実線が 30 のジニ係数の中の中央値

2009 年度から，国際会計基準に基づいた財務を示し，ボックスの上が第 3 四分位点，下が第諸表の作成の開始などがある。そこで，図 4 を

1 四分位点，ヒゲの上下の先端値はそれぞれ最

いくつかの期に分けて見てみよう。

高値と最低値を示す。リサンプル自体のバイア
スを避けるため，中央値に特に注目する。

まず，第 1 期は 1983-1990 のバブル崩壊前とする。この期においては，利益率のバラツキは

すでにデータの特殊性を説明したが，資本のほぼ同程度で推移しており，特に大きな変化は限界生産性のバラツキの推計がデータ自体が非ない。とりわけ，金融危機に関する論文では，連続な年度にジャンプしている場合は，おそら

危機前のブーム期における玉石混交の貸出が問く非効率性がジャンプしているのではなく，単題にされることが多いが（Claessens, et. al. 2014;に統計集計上の問題である可能性が高い。それ

Leukhina and Figueroa, 2015），少なくともこのは，資本区分ごとのサンプルの取り方が変わっ期の後半 1987-1990 年のバブル期において，特にた年度（1996，2009）と産業分類が変更した年

利益率のバラツキが上昇しているとは言えない。

度（2004，2009）である。さらに，いろいろな

次に第 2 期は 1991-1995 のバブル崩壊後でか- 17 -

- 18 -

3282
0.131

1997

0.012***（6.87）
0.065**（3.12）－0.045***（－3.92）0.003***（4.13）－0.204***（－5.41）

3234
0.07

2008

0.024***（7.67）
0.099**（3.09）－0.020*（－2.29）0.000***（5.03）－0.459***（－7.33）

3216
0.115

1996

0.017***（5.05）
0.029（0.77）－0.008（－0.29）0.000（1.04）－0.309***（－3.66）

3229
0.058

2007

0.014***（5.22）
0.063**（2.76）－0.01（－0.85）－0.001（－1.12）－0.260***（－4.67）

3227
0.067

0.011***（5.47）
0.027（1.47）－0.122***（－9.17）0.010***（4.93）－0.088*（－2.41）

1984

3274
0.15

0.016***（8.75）
0.034（1.64）－0.098***（－9.12）0.003***（7.98）－0.190***（－5.54）

1983

3215
0.215

0.024***（8.21）
0.078***（3.40）－0.029***（－5.08）0.000***（8.13）－0.462***（－7.97）

2009

3217
0.087

0.020***（7.52）
0.032（1.17）－0.048**（－3.21）0.002***（4.83）－0.345***（－6.09）

1998

3277
0.052

0.015***（6.88）
0.028（1.26）－0.043***（－3.50）0.002**（2.98）－0.213***（－5.35）

1985

3247
0.16

0.011***（4.82）－0.004（－0.18）－0.086***（－10.46）0.004***（12.58）－0.142**（－3.04）

2010

3233
0.143

0.022***（9.97）－0.013（－0.66）－0.056***（－6.82）0.002***（7.66）－0.367***（－8.39）

1999

3278
0.133

0.015***（9.38）
0.026（1.53）－0.099***（－6.04）0.008*（2.46）－0.176***（－5.93）

1986

3243
0.109

0.008**（3.19）
0.01（0.51）－0.053***（－5.82）0.001***（4.24）－0.114*（－2.07）

2011

3234
0.084

0.014***（6.57）
0.013（0.54）－0.047***（－3.83）0.001***（3.6）－0.227***（－4.82）

2000

3255
0.446

0.008***（3.91）
0.087***
（3.7）
0.019
（1.11）－0.017***（－10.78）－0.134***（－3.30）

1987

3253
0.12

0.010***（3.64）
0.130***（5.88）－0.014**（－3.16）0.000（0.84）－0.200***（－3.65）

2012

3233
0.177

0.011***（5.08）－0.057**（－2.73）－0.096***（－10.00）
0.005***（8.25）－0.122**（－2.79）

2001

3273
0.082

0.011***（6.66）
0.080***（4.77）－0.037**（－3.00）0.002*（2.57）－0.157***（－4.84）

1988

3262
0.067

0.012***（4.74）
0.090***（4.93）－0.013**（－2.79）0.000**（3.03）－0.223***（－4.52）

2013

3227
0.142

0.017***（5.75）
0.073*（2.55）－0.035**（－3.06）－0.001（－1.31）－0.300***（－5.08）

2002

3279
0.086

0.007**（3.25）
0.087***（3.68）－0.070***（－4.58）0.005*（2.22）－0.053（－1.34）

1989

3245
0.141

0.004
（0.95）
0.111***（5.22）－0.035***（－6.81）0.000***（6.86）－0.053（－0.67）

2014

3242
0.233

0.010**（2.63）
0.061*（2.25）－0.045***（－6.42）0.000***（11.92）－0.163*（－2.08）

2003

3272
0.065

0.011***（5.72）
0.046*（2.35）－0.038**（－2.73）0.002***（4.03）－0.144***（－3.60）

1990

3236
0.045

0.011**（2.77）
0.122***（3.93）
0.009（0.95）
0.000（－1.25）－0.219**（－2.70）

2015

3254
0.083

0.019***（5.54）
0.073**（3.02）－0.006（－0.49）0.000（0.30）－0.360***（－4.86）

2004

3259
0.096

0.011***（5.07）
0.032（1.34）－0.059**（－2.74）0.000（－0.04）－0.120**（－2.79）

1991

3258
0.059

0.008***（3.43）
0.131***（7.16）－0.007（－1.54）0.000（0.95）－0.163***（－3.35）

2016

3219
0.779

0.025***（6.02）
0.115***（3.61）
0.038**（2.63）－0.002***（－16.85）－0.518***（－6.06）

2005

3277
0.155

0.020***（10.03）0.039（1.65）－0.094***（－10.22）0.004***（10.75）－0.280***（－7.28）

1992

3244
0.023

0.007
（1.64）
0.118***（5.34）
0.005（1.22）
0.000（－1.24）－0.133（－1.70）

2017

3230
0.052

0.012***（3.46）
0.078**（2.62）－0.024**（－2.99）0.000**（3.01）－0.213**（－3.05）

2006

3251
0.178

0.024***（11.43）0.007（0.36）－0.111***（－7.84）0.006***（4.79）－0.352***（－8.40）1993

年度ごとの業種固定効果モデルによる回帰分析の結果（被説明変数は営業利益／総資産比率）
［30 のリサンプルから算出されるジニ係数のうち中央値を示すサンプルを使用した回帰分析の結果］（注） 業種別固定効果については記載を省略。
カッコ内は Robust t-statistics。*** は 1％，** は 5％，* は 10％の有意水準を示す。

Observations
Adjusted R2

Constant（Debt/TA）^2

Debt/TA

Cash/TAlog TA

表5

3246
0.148

0.016***（6.73）
0.023（1.06）－0.121***（－8.62）0.007***（10.59）－0.202***（－4.22）

1994

3236
0.189

0.023***（9.51）
0.104***（3.54）－0.014（－1.49）0.000（－0.25）－0.441***（－8.85）1995

日本企業における資金配分の効率性

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和２年第１号（通巻第 142 号）2020 年 3 月〉

図8 利
 益率のジニ係数の変遷（各年において 30 のリサンプルごとのジニ係数。ボックスの中にある実線が 30 のジニ係数の中の中央値を示し，ボックスの上が第 3 四分位点，下が第 1 四分位点，ヒゲの上下の先端
値はそれぞれ最高値と最低値を示す。）

つ資本区分ごとのサンプルの取り方が大きく変

あ っ た 期（内 閣 府 の 定 義 で は 2002-2008 の 第わるまでとする。この期には，利益率のバラツ

14 循 環） で， ま た 様 々 な 制 度 変 更 の あ っ たキが急速に大きくなっている。これは，むしろ2009 年の前までである。2004 年（または 2002

日 本 に お け る ゾ ン ビ 企 業 の 議 論（Caballero,年）を基準とすれば，利益率のバラツキは傾向

Hoshi, and Kashyap, 2008）や，アメリカでの的に上昇していると言えよう。この期は，1980

景気循環の後退期における資本配分の非効率性

年代後半のバブル期（第 11 循環）とは異なり，（Eisfelt and Rampini, 2006）と整合的である。

経済ブーム期において玉石混交の貸出があると第 3 期は 1996-2003 の銀行危機の時期でかつする議論と整合的である。

産業分類の変更前とする。この時期は，最後の最後に第 5 期は 2009-2017 で，世界金融危機

2003 年を除けば，利益率のバラツキはほぼ一後でかつ様々な制度変更後となる。2009 年と定である。ただし，1995／96 年から次の 1997

いう世界金融恐慌の年を特別視して，2010 年

年へのジャンプは制度変更の影響が多いと考えを基準として趨勢を捉えれば，安定またはややられ，本来の利益率のバラツキは，1995 年水上昇していると考えられる。もっとも最後の準から高位安定とみなすべきと考えられる。す2017 年が少々異様な動きであり，傾向として

なわち，この時期はゾンビ企業の問題が，増加は判断しにくい。なお，2010 年の利益率のバはしないまでも解決されず残っていたと考えら

ラツキの水準は 2008 年より低くなったようにれよう。2003 年には，利益率のバラツキはジャ見えるが，前述の通り，制度変更の前後でのジャンプして高くなっているが，この年は，政治主

ンプは必ずしも本来の利益率のバラツキの変化

導の積極的な不良資産問題の解決があり，時価とは限らなく，むしろ 2010 年において 2008 年

会計の浸透とともに，特殊な年であったためで水準が維持されている可能性がある。その後，はないだろうか。

積極的な金融政策があり，また中小企業のため

第 4 期は 2004-2008 の比較的経済がブームにの金融支援（中小企業金融円滑法など）が続く- 19 -

日本企業における資金配分の効率性

中で，利益率のバラツキの若干の上昇は，再び代表的なものがタイル指数（Theil Index）と変ゾンビ企業が増加してきた証拠ではないかと考動係数（Coefficient of Variation）である。そえられる。

れぞれ図 9 と図 10 に示す。なお，これらの指

ここで，利益率のジニ係数（Gini Coefficient）

標は，ジニ係数とともに平均値の上下によっては，企業の金融資本市場へのアクセスの不平等影響を受けないバラツキ（不平等度）の指標で度合いとしてみなされるが，それ以外にも不平ある。ただし，ここでは，回帰分析の誤差項に等度を表す指標があり，ジニ係数より理論的に1 を足したものに関して用いられているため，強固な基盤を持っているものもある。それらの平均値の差はほぼないと言える。特に変動係数

図9

利益率のタイル指数の変遷

図 10

利益率の変動係数の変遷- 20 -

〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和２年第１号（通巻第 142 号）2020 年 3 月〉

図 11

利益率の標準偏差の変遷

は標準偏差を平均で割ったものであるが，念のニ係数を基にした議論とほぼ同じ議論が展開でため標準偏差自体もバラツキとしてみておく

きることがわかる。

（図 11）。これらのどの指標を使用しても，ジⅥ．結論
法人企業統計を用い，日本の非金融企業にお下してきており，この点において，企業行動全

ける資本配分の効率性を，営業利益／総資産比

体に特に問題があるとは思われない。さらに，率のバラツキとして，1983 年から綿密に計測

現預金保有に関しては，資産に占める割合は特した。特に法人企業統計の手法の変更に伴うサにサンプル期間を通じて増加しているわけでもンプリングの違いを，ブートストラップ法を用ない。また，よく言われているような非効率でいて補正したリサンプルを用いた。その上で，あるという結果とはならず，現預金保有はむし

会計制度等の変化にも留意しつつ，1983 年かろ利益率に寄与しているという推計結果が得らら 2017 年までを 5 期に分け，それぞれの期のれた。

中での趨勢を調査した。

その上で，財務上の特徴の違いや，業種によ

まず，企業レベルでの総資産利益率に関してる特性，また企業サイズによる影響などを回帰

回帰分析を毎年度行った。個々の企業の利益率分析で取り除いた利益率のバラツキを毎年推計

に関しては，レバレッジが大きくなるとリスクし，その推移を見た。つまり，より本質的な資プレミアムが要求されることが，これまでの文本の配分の非効率性を測定したわけである。

献通り確認された。これは当然のことでもあ

結果としては，1980 年代，特にバブル期にる。そして，経済全体ではレバレッジが近年低おいて非効率な資本配分というものが散見でき- 21 -

日本企業における資金配分の効率性なかった一方，1990 年代前半のバブルが弾け

再び上昇に転じた。

た時期に急速に資本配分が非効率になったと考2009 年の世界金融危機後は，利益率のバラえられる。その非効率性は，そのまま 2003 年

ツキは高位安定または若干上昇基調にあるといまで高位安定していた。一方，2004 年には統うのが現状である。これは，利益率の低い企業

計のサンプリング手法の変化などがあり簡単にも温存されていることを示す。世界金融危機時は比べられないが，それでも資本の限界生産性の一時的な影響を除けば，2004 年以来，こののバラツキが低下したような状況とは言えず，ような傾向が続いている。

参

考

文

Abiad, Abdul, Nienke Oomes, and Kenichi Ueda,

献369-399.

（2008）, “The Quality Effect: Does Financial

Hayashi, Fumio（1982）, “Tobin’s Marginal q and

Liberalization Improve the Allocation of

Average q: A Neoclassical Interpretation,”

Capital?” Journal of Development Economics,
vol. 87, pp. 270-282.

Econometrica, Vol. 50, No. 1, pp. 213-224.
Hennessy, Christopher A.,（2004）, “Tobin’s Q,

Caballero, Ricardo J., Takeo Hoshi, and Anildebt overhang, and investment,” Journal of

K. Kashyap. （2008）, “Zombie Lending andDepressed Restructuring in Japan.” American

Finance, LIX（4）,1717-1742.
Hsieh, Chang-Tai, and Peter Klenow （2009）,: 1943-77.
Economic Review, 98（5）“Misallocation and Manufacturing TFP in

Cardarelli, Roberto, and Kenichi Ueda,（2006）,

China and India,” Quarterly Journal of“Awash with Cash: Why Are Corporate

Economics, Vol. 124, No. 4, pp. 1403-1448.

Savings So High?” Chapter IV, World

Leukhina, Oksana, and Nicolás Figueroa,（2015）,

Economic Outlook, IMF, April 2006 issue.

“Lending

Claessens, Stijn, Kenichi Ueda, and Yishay

Productivity,”

Yafeh, （2014）, “Institutions and financial
frictions:

Estimating

withstructural

JournalandAggregateofEconomic

Dynamics & Control, Vol. 59, pp. 1-21.
Obstfeld, Maurice,（1994）, “Risk-Taking, Global

restrictions on firm value and investment,”

Diversification,

Journal of Development Economics, Vol. 110,
pp.107-122.

Standards

andGrowth,”AmericanEconomic Review, Vol. 84, No. 5, pp. 1310-29.
Ueda, Kenichi and Somnath Sharma,（2019）,

Claessens, Stijn, M. Syhan Kose, Luc Laeven,“Listing Advantages around the World,”

and Fabian Valencia, eds.,（2014）, Financial
Crisis: Causes, Consequences, and Policy

NBER Working Paper, No. 26446.
Ueda, Kenchi, Akira Ishide, and Yasuo Goto,

Responses, International Monetary Fund.

（2019）, “Listing and financial constraints,”

Rampini, Adriano A., and Andrea L. Eisfeldt,

Japan and the World Economy, Vol. 49, pp.

（2006）,“Capital Reallocation and Liquidity,”
Journal of Monetary Economics, Vol. 53, pp.

- 22 -

1-16.