Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
後に述べるが，日本だけでなく欧米の設備投資分析の多くが，TobinのQ理論を軸としたもので，それに様々な制約条件を加味したものとなっている．このTobinのQ理論は，代表的企業の動学的な最適化行動を前提としており，スムーズな設備投資行動を叙述することができる．しかしながら現実の企業の設備投資は，集計された設備投資の動きよりはるかに激しい変動を示す．このことは，代表的な企業行動からのアプローチよりも，より企業の異質性に注目したアプローチが必要であることを教えている．

1990 年代に入り，こうした個々の企業における期待や生産性，規模などの異質性に着目した分析が多く現れているが，個々の企業の設備投資についても，この企業の異質性を前提に，急激に設備投資を増加させるinvestment spikeをどう理解するかが議論されている.

investment spike の議論の背景には不確実な環境下での設備投資理論があるが，我々は，こうした設備投資行動の背景にそうした不確実性だけでなく，他産業の設備投資行動を見据えた「横並び」の動機が潜んでおり，こうした「横並び」行動が資本係数の上昇など過剰設備をもたらす背景となっているのではないかという議論をする.

こうした考察を進めるために，第3節では各企業の設備投資の同調性について調べる。そして第4節では，実際に個々の企業のinvestment spikeを確認した上で，このinvestment spikeをもたらす要因をprobit推計で調べる。そして最終節では，これらの分析をまとめるとともに，今後日本の設備投資行動を分析する上での課題を提起する。

## 2 設備投資行動の実証分析と日本経済

### 2.1 Tobin の Q 理論と日本企業の設備投資行動

設備投資行動の理論的基礎は，1980年代に確立されたと言って良い $ ^{2} $ . Abel (1979)やHayashi (1982)が，スムーズな投資に関する調整費用関数を有する代表的企業の動学的な最適問題を解く過程で，設備投資は，その投資によって得られる将来利潤の割引現在価値（所謂Tobinの限界Q）に依存することを示した．さらにHayashi (1982)は，利潤関数と投資の調整費用関数が資本ストックに関して1次同次であれば，Tobinの限界QはTobinの平均Qによって代理できることを示した．Tobinの限界Qは計測に困難が伴うが，Hayashi (1982)の業績により，Tobinの平均Qを利用して設備投資関数を推計することの正当性が確保されるようになった $ ^{3} $ .

したがって，1980年代に入ってからの設備投資に関する実証分析は，TobinのQ理論を中心に展開していく．しかしながら，マクロ・レベルや産業レベルの設備投資関数の推計では，Q理論のあてはまりは悪かった．この時期に日米で，TobinのQ理論及びそれ以外の伝統的な設備投資理論（加速度原理など）のあてはまりをテストする試みが行われている
が，いずれも加速度原理を支持する結論が得られている $ ^{4} $ ．加速度原理は，企業の最適化行動に基づいてはいないが，日本の高度成長期における投資ブームによる過剰投資と，その反動から生じる設備投資の減退を説明する議論として頻繁に活用された．吉川（1994）は，バブル崩壊後の設備投資の大幅な減少も，バブル期における過剰投資の反動であると説明していた．また宮川・櫻井（1989）は，1980年代に入ってこうした加速度原理のあてはまりが悪くなっていることを指摘しながらも，日本企業の海外直接投資による海外での設備の積み上がりが，世界的な規模で過剰設備を引き起こす可能性を指摘している．さらに宮川・徳井（1994）は，為替レートの変動によって日本企業の国際競争力が変化するため，加速度原理による設備の調整には為替レートも影響することを示している．すなわち，もし円高が生じると，日本の国際競争力は低下し，新しい為替レート水準に見合った設備は縮小し，企業は過剰設備を抱えることになるのである．

### 2.2 流動性制約，担保制約と設備投資行動

加速度原理は，企業が過剰投資になる可能性を想定していたが，1990年代に入って設備投資が低迷する時期が続くと，企業が最適な投資規模よりも過小にしか投資を行っていないのではないかという問題意識が強くなっていった．これを説明する際に用いられたのが，流動性制約や担保制約によって，企業が最適な設備投資よりも少ない投資しか行えないという議論であった．

企業が，流動性の制約を受けるという議論は，すでに1950年代にMeyer and Kuh(1957)が指摘していた．ただTobinのQ理論は，資金調達市場での完全情報を仮定しており，資金調達方法の違いは設備投資行動に影響を及ぼさないという理論的構成になっており，この理論をもとに，企業の手持ちの内部資金が他の資金調達方法よりも設備投資に影響を与えるという議論を展開することは困難であった．しかし70年代から発展した非対称情報の議論を企業金融に適用することにより，外部の金融市場で資金を調達する場合，内部資金よりも調達コストが高くなるという議論を経て，1980年代の後半から流動性制約を含めた設備投資関数の実証分析が現れ始めた．ちょうど米国ではSavings and Loansの不良債権問題が脚光を浴び，この影響によって「貸し渋り」が生じ，設備投資行動への影響を計測しようとする研究が現れた．Fazzari, Hubbard, and Petersen(1988), Deveraux and Schiantarelli(1990)らの研究は，この分野での先駆けとなった研究であり，設備投資関数の説明変数として，TobinのQに加えてキャッシュ・フローを含めた推計方法が登場した．

この資金制約を含めた設備投資関数は，日本の設備投資の実証分析に大きな影響を与えた．一つ目は，Fazzari, Hubbard, and Petersen(1988)の研究と時を同じくして日本でも企業のミクロ・データを利用した設備投資の分析が始まったことである．2.1節で見たように, Tobin
の Q はマクロ・データや産業別データを使った推計ではあまり良いパフォーマンスを示していなかった。浅子・国則・村瀬・井上（1989）や Hayashi and Inoue(1991)では，これは土地などバブル期に評価が上がった資産をうまく評価していないために，Tobin の Q の計測誤差が生じているのではないかという問題意識から，複数資産を考慮した Tobin の Q の計測を通して設備投資を説明しようと試みた．その際彼らは，上場企業の財務データベースを利用してミクロ・レベルでの Tobin の Q を計測した．財務データからは，負債やキャッシュ・フローなど資金調達関連の指標もとれるため，Tobin の Q だけでなく，キャッシュ・フロー比率や負債比率なども説明変数に含めた設備投資関数の推計が行われるようになった．

もう一つは，1990 年代に入って日本経済が米国経済以上に不良債権に悩まされるようになったことである．バブルの崩壊後，日本の金融機関は巨額の不良債権を抱えることになった．このため経営が悪化した金融機関が，企業への設備投資資金の供与を絞っているのではないかという問題意識が日本でも生じることになった．日本は米国以上に，企業の資金調達を金融機関からの借り入れに依存しているため，その金融機関が抱える不良債権の影響は，米国以上に大きいと考えられたのである．こうした問題意識に沿って，マクロ・レベル，産業レベルでは，小川・北坂（1998），（2001）が『法人企業統計季報』を利用してマクロ及び産業ベースでキャッシュ・フローや貸出額の変化を利用して，設備投資行動を説明しようとしている．

資金調達と設備投資行動の関係については，1997年から98年にかけての金融危機を経てさらに注目を浴びるようになった．日本では金融機関が貸し出しの際に担保をとることが一般であるため，この担保価値によって資金調達額及び設備投資行動が制約を受けるという考え方から，Ogawa and Suzuki (1998)及び鈴木（2001）は，土地の評価額の増減が資金調達プレミアムに影響を与えるという形で設備投資関数を推計している．また永幡・関根（2002）は，金融政策が資産価格に与える影響を通して設備投資にどのような影響を与えるかを検証している．これらはいずれも上場企業のミクロ・データを利用した設備投資関数の実証分析であるが，こうした一連の研究を総括する形で，Hori, Saito, and Ando(2006)は，1990年以降の上場企業のミクロ・データを用いて設備投資関数の推計を行っている．彼らの設備投資関数は，Tobinの平均Qにキャッシュ・フロー/総資産比率を加えたものである．この設備投資関数を推計した結果，彼らはキャッシュ・フローの変数はしばしば有意であるが，必ずしもそれを流動性制約の証左と考えることができず，むしろ90年代はTobinの平均Qの影響が大きいとしている．この結論は，Hayashi and Prescott (2002)が，90年代の設備投資の低迷は流動性制約によるものではないという結論に近い．

もっとも上場企業は，健全な企業が多く，このデータだけでは流動性制約の有無を結論付けることはできない．このため福田・粕谷・中島（2005）は，非上場企業の財務データを使って流動性制約の影響を分析している．彼らの推計結果からは，キャッシュ・フローだけでなく，資金供給をしているメイン・バンクの財務状況も設備投資に有意な影響を与えていることが観察されている．
このように日本では，資金調達方法と設備投資行動に関して多数の研究がなされているが，一方でそもそも流動性制約の指標としてキャッシュ・フローを用いることが妥当かどうかについて疑問が提起されている．そもそもキャッシュ・フローは内部留保と減価償却額で構成されており，内部留保が多い場合は通常は利潤率も高く，将来の投資機会も豊富であることを示している．つまり，キャッシュ・フローの中にはTobinのQに含まれるべき情報が混在している可能性がある．逆に内部留保が多いとしても，それは背後に資金制約が存在するため将来の資金調達不足を補うものとして企業が留保している場合もある．したがって，内部留保の多寡で企業側の資金制約の存在を確かめることには飛躍があると言える．

最近では，この資金制約が設備投資行動だけでなくマクロ的にどのような影響を及ぼすかを調べる方向へ研究が進んでいる．Gomes(2001)はすでに述べたように，企業の外部資金調達に超過的なコストがかかる一般均衡経済を想定し，必ずしもこの制約がマクロ経済の変動に重要な影響を及ぼしていないことを示している．逆に Hosono(2008)は，Gomes(2001)のモデルに基づき，日本のデータを利用して一般均衡モデルをcalibrationしたところ，金融危機後の資金制約により日本のTFP上昇率は0.6%押し下げられたと述べている．またCaggese(2007)は，後に述べる投資の不可逆性が加わることによって投資の資金制約がより強く働くことを示している．すなわち，設備投資に不可逆性があると，設備投資のshadow priceはより高くなるが，さらに負の生産性ショックによって将来にわたる流動性制約が予測される場合は，このshadow priceはさらに高くなり流動性制約が無い場合より設備投資をより慎重にさせる．Caggese(2007)のモデルでは，設備は外部資金調達のための担保として提供されるため，設備投資の減少は流動性制約をさらに強め，再び設備投資の減少をもたらすという負の連鎖が現出するのである．

### 2.3 不確實性，不可逆性と設備投資

1990 年代から注目されるようになったもう一つの設備投資行動に関する実証分析としては，不確実性の導入がある．設備投資行動に不確実性を導入することについては，すでに1970年代のHartman(1972)や80年代のAbel(1983)の業績がある．一般に不確実性が高まると設備投資が減少すると考えられがちだが，理論的には必ずしもそうとはいえない．いま生産物需要や技術ショックについて不確実性があるとすると，利潤関数が生産物価格の遅増関数となる．不確実性が増し需要の変動が大きくなるに伴って，生産物価格の変動も大きくなり，期待利潤が上昇するため設備投資も増加するのである．なお，もし利潤関数と設備投資の調整費用関数の1次同次性が保持されるならば，不確実性を導入した場合でもTobinのQ理論は成立する．したがって不確実性が増すということは，期待利潤の上昇を通してTobinのQが上昇することを意味し，その結果設備投資が増加するのである $ ^{7} $ ．
しかしこの不確実性に設備の不可逆性が加わると理論的な含意は大きく異なる．設備投資の不可逆性とは，一旦設備投資を行うとその設備を処分する際に非常に高額のコストを負担しなくてはならないということを意味する．このように考えると，企業家は設備投資を行う際，設備を処分する際の費用を考慮に入れるため，不確実性が増すと容易に投資を実行に移さず，より有利な条件まで投資の決断を引き伸ばすことになる．すなわち企業家に待ちオプション(option to wait)が発生するのである $ ^{8} $ ．Bertola and Caballero (1994), Dixit and Pindyck (1994), Abel and Eberly (1994)らは，この不確実性下での企業の設備投資行動を，単純な不可逆性だけでなくより一般的に調整費用に固定費用（non-convex adjustment cost）が含まれる場合に拡張した．こうした一連の研究が明らかにしたことは，固定費用の存在により，企業を取り巻く環境が多少変化しても設備投資を実施しない領域が生じること，不確実性が高まるところした設備投資を実施しない領域が拡大する可能性があることである．このように不確実性の高まりは，設備投資を増加させる方向にも減少させる方向にも働くが，日本での一連の実証分析は，後者の傾向を支持している $ ^{9} $ ．またこうした，固定費用の存在により設備投資関数は非線形になるが，Honda and Suzuki (2000)は，この非線形性自体を推計する研究を行っている．

以上の研究は，不確実性の増大によって設備投資が減少するという意味で，過少投資の傾向を示すことになるが，逆にもし不可逆性が強く，企業が既存の設備を廃棄できない状態にある場合は過剰設備が生じる．Caballero and Hammour(1998)は，1990年代のフランスにおいてこのような過剰設備状態が生じ，その古い設備を扱う労働者も残ることになったため，利潤率の低下と労働分配率の上昇が生じたと指摘している．

### 2.4 企業の異質性と investment spike

さて，2.3 節でみたように，企業が設備投資を手控えた後，環境が好転し一気に設備投資を実行したとすると，時系列的に見た場合その企業の設備投資の動きには断続性が生じ，設備投資を実行した時期に大きな山が生じることになる．これを investment spike と呼んでいる．Investment spike がいつ生じるかは，企業の固定費用によって決まる設備投資を控える閾値の大きさによって決まる．そしてこの固定費用の大きさは，マクロショックや企業固有のショックによって決まる企業の資本ストックの最適値と現行の資本ストックとの差に依存する．

Cooper, Haltiwanger, and Power(1999)は, 企業によってこの固定費用が異なるという前提のもとで, 事業所レベルのデータを利用して, 設備投資の実施確率を, ハザード関数を用いて推計し, 設備投資の待機時間が長くなるほど設備投資の実施確率が高まることを示した.
また Caballero and Engel(1999)は，各企業の資本ストックの最適資本ストックからの乖離幅について一定の仮定を置いて集計することによって，集計されたレベルでの設備投資関数を導出した．この場合，もしハザード関数が，最適設備投資からの乖離幅に依存しないとすると，集計された設備投資関数は見慣れた資本ストック調整モデルとなる $ ^{10} $ ．

日本では，嶋（2005）がミクロ・データを利用して Cooper, Haltiwanger, and Power(1999)と同様の分析を行っている．一方，池田・西岡（2006）は，Caballero and Engel(1999)にならって，集計されたデータを利用して設備投資に断続性があることを示している．

これらの分析は，ミクロ的基礎があるとはいえ，代表的企業を想定しそこから導出された設備投資関数をそのままマクロ・レベルの投資関数として用いることに対して警鐘を鳴らしている．勿論こうした分析に対する批判は存在し，Hayashi(2000)は，たとえ各企業で固定費用が異なったとしても，集計レベルでは投資額は平準化され，TobinのQ理論が予見するような滑らかな設備投資関数があてはまると主張している．またThomas(2002)及びKhan and Thomas(2004)は，断続的な設備投資行動をマクロ・モデルに含めてもReal Business Cycleの結論は崩れないとしている．こうした批判に対し，Cooper and Haltiwanager(2006)は，Longitudinal Research Databaseを使って，事業所レベルの調整費用は固定費用を含むnon-convexなものであるとことを示している．またGourio and Kashyap(2007)は，米国やチリの設備投資変動がinvestment spikeの影響を受けていることを実証している．

### 2.5 設備投資の連動性と過剰設備

2.4 節の議論が妥当すれば，設備投資は Tobin の Q 理論が予測するよりも激しい変動を示すことになる．図表 3 は，日本，米国，英国，韓国の設備投資比率の変動を示したものだが，最近まで高度成長が続いた韓国は別として，日本は 1990 年までは米国，英国を上回る変動を示していた．一方米国，英国は 90 年代後半に IT 投資が大幅に伸びた影響もあって，90 年代から最近までは日本を上回る変動を示している．

## (图表 3 插入)

日本の設備投資の変動が大きくなることについては，日本企業が他社の設備投資行動にならって設備投資を行う傾向があるからだ，と言われてきた．この「横並び」行動については，宮川・若林・内田(1996)，竹内・花崎(1997)，比佐(2007)が分析を行っている $ ^{11} $ ．

一方, 需要や技術的な連鎖によって設備投資の連動性が生じる可能性がある. Lai and Nirei (2009) は, 産業間での戦略的補完性により, ある産業での大規模な設備投資が他産業への
需要を誘発し，それが設備投資につながって，大規模な設備投資変動が生じることを理論的に示すと同時に，イタリア企業のデータを利用してこれを実証している．また技術的な連鎖については、宮川（2005）が，ある産業の技術革新が別の産業に波及して設備投資を誘発する可能性を示しており，宮川・伊藤・川田（2002）では，IT化の進展がもたらすネットワーク外部性によりIT投資が促進されるということを実証している．こうした技術革新の伝播は，国際間でも生じており，宮川・比佐(2008b)では，米国以外の先進諸国のIT投資が連動していることを示している．1990年代後半に米国及び英国の設備投資が活性化した背景には，こうした新しい技術革新の国際的な伝播があると考えられる．

なお，EUKLEMS Database によれば，2005 年の日本の IT 投資額は 14.5 兆円に上る $ ^{12} $ 。これは全投資額の 31% を占める。図表 4 を見ると，日本も韓国と同様 1990 年代後半以降に IT 投資のシェアが増えているが，米英ではその増え方はより鮮明で，2005 年時点で米国の IT 投資のシェアは 70%，英国の IT 投資のシェアは 63% に達している。

## (图表 4 插入)

設備投資の連動性のうち，後者の技術革新を背景とした連動性については合理性があるが，前者の「横並び」行動については必ずしも合理的な判断に基づく設備投資行動とは言えず，その結果過剰設備が生じる危険性もある．Ando(2002), Ando, Christelis, and Miyagawa (2003)は，日本の企業経営者が社外配当を抑制し内部留保を利用して低収益率の設備に投資していた可能性を指摘している．この問題を，Hayashi (2006)及び齊藤(2008)は，標準的な経済成長モデルの中で，配当支払いと内部留保の配分が歪むことで，過剰設備が起きる状況を分析している．

齊藤(2008)は，日本経済において消費と投資のバランスが崩れ，投資が偏重されてきた点を指摘しているが，有形資産投資と無形資産投資のバランスという観点から見ても，日本の場合有形資産投資偏重になっている傾向が見られる．Fukao et al.(2007)は，日米の有形資産投資と無形資産投資の動きを比較しているが，図表5に見られるように，米国の無形資産投資は1990年代後半以降有形資産投資を上回っているのに対し，日本は有形資産投資比率は低下しているものの，無形資産投資比率との間にはなおギャップが存在する．IT化を有効に活用するためには，IT投資と補完的な無形資産の役割が重要であるとの認識が広まっているが，日本ではまだそうした傾向が見られず，有形資産投資に偏った投資姿勢が窺える．

(图表 5 插入)
## 3 ．設備投資は連動しているか

第2節における1990年代からの設備投資分析を踏まえ，我々は設備投資の連動性とそれがinvestment spikeに与える影響について実証的なアプローチを行う．この分野は，比較的日本での実証分析が少ないことと，これまでは流動性制約や不確実性による設備投資の減少に焦点があてられ，最近になってHayashi(2006)及び齊藤(2008)らが指摘している過剰設備の問題に対する検討が少なかったことがその理由である．

最初に我々は，ミクロ・レベルの企業データを使って産業レベルの設備投資に連動性が見られるかどうかを検証する．すなわち我々は次式を利用して，産業レベルの設備投資変動を，企業固有の投資変動による部分と企業間で連動して変動する要因とに分解する．

$$ V a r(k_{i})\cong\sum_{j=1}^{n}\alpha_{i j}^{2}V a r(k_{i j})+2\sum_{j\neq f}^{n}\alpha_{i j}\alpha_{i f}C o v(k_{i j},k_{i f}) $$

（1）式において i は産業名，j，f はある産業内の企業名を示している．k は設備投資比率（I/K）で Var は分散，Cov は共分散， $ \alpha $ は各企業（j または f）の資本ストックシェアを示す．ここで（1）式右辺の第 1 項は企業固有の動機に基づく設備投資変動で，第 2 項は他企業と同調的な設備投資変動と考えることができる．

この分析で我々が使用するデータは，日本政策投資銀行の『企業財務データバンク』に収録されている東京・大阪・名古屋の3証券取引所の第1部及び第2部上場の金融・保険業を除く企業の財務データである．この中で，1983年以降に存在している企業で，比較的複数のサンプルがとりやすい19業種を取り出した．

計測の結果は図表6に示されている．19業種中8業種で他企業と同調的な設備投資変動の割合が個別の設備投資変動を上回っている．また，個別の設備投資変動が優位となっている場合でも，全体の変動の40%が同調的な設備投資変動で占められている産業が多数見られる．特に同調性が高い業種は，電気機械器具，自動車部品，土木建築である．一方，百貨店や不動産賃貸などでは個別の設備投資変動が産業全体の設備投資変動を形成している．百貨店や不動産業では，建設投資の比重が高く，建築の認可等に時間を要し，柔軟な投資行動が制約されているからかもしれない．

## (图表 6 插入)

勿論，同調的な設備投資変動が多く見られるからといって，それをすぐに「横並び」行動に結びつけるのは早計である．個別企業の設備投資変動が，企業固有の技術ショックによるもので，同調的な設備投資変動は，業界全体もしくはマクロ経済全体の技術ショックや需要変動に対応した行動の結果であるかもしれない．しかし，土木建築業は別として，電気機械器具や自動車部品は製品差別が激しく，比較的技術革新が進展する分野である．
こうした業種で，個別の設備投資変動の割合が少なく，同調的な設備投資変動が多いということは，単に業界全体またはマクロ経済全体のショックだけでは説明しきれない要因があると考えられる.

### 4. Investment spike の決定要因

### 4.1 Investment spike の特定化

そこで，我々はより大規模な設備投資について連動性が見られるかどうかを調べるために，Cooper, Haltiwanger, and Power(1999)らによって始められた investment spike に焦点をあて，この investment spike がどのような要因によって起きるかを調べることによって投資の連動性の問題を考察する．

まず investment spike をどのように確認するかという問題であるが，我々は徳井・乾・落合（2008），徳井・乾・金(2008)にならって以下の3種類のinvestment spikeを考える.

(1) AIS (Absolute Investment Spike): $ I_{i,t} $ を企業 i の t 年における実質設備投資, $ K_{i,t} $ を企業 i の t 期末の実質資本ストックする. $ I_{i,t} / K_{i,t-1} > \mu $ を満たす場合, 企業 i で t 年に investment spike が起きたと定義する.

(2) RIS （Relative Investment Spike）: $ I_{i,t} > \lambda I_{i,m} $ （ $ I_{i,m} $ : メディアン）を満たす場合，企業 i で t 年に investment spike が起きたと定義する.

(3) CIS (Combined Investment Spike): 上記の AIS と RIS の条件をいずれも満たす場合，企業 i で t 年に investment spike が起きたと定義する.

μ，λの値は，Power（1998），Lincandro, Maroto, Puch（2005），徳井・乾・落合（2008）にならい，μ=0.2，λ=1.75とした.

使用するデータは，3 節と同じく日本政策投資銀行の『企業財務データバンク』である．ただ，ここでは1980 年以来上場を維持している企業だけでなく，新規上場した企業や上場廃止となった企業についても80 年以降10 年以上連続して存続していればサンプルに含めている．各企業の決算期と年度との関係については，当年4月から翌年3月までを1年度とし，その間に迎えた決算をその企業の当該年度のデータとする．また対象期間中に決算期変更を行った企業については，その企業の全データを除外することはせず，決算期変更に伴う特殊な経理処理の影響が強いと考えられる当該決算期変更年度と翌年度のデータのみをサンプルから除外した．上場企業同士の合併が行われた場合は，意思決定プロセスが異なる2社を合算せず，別々の企業として扱い，合併のあった年度とその翌年度をサンプルから除外した．合併後の企業についても，合併前の2社とは全くの別の会社として扱った．以上の処理を経て分析対象とした企業数は，全産業2,559社（製造業1,480社，非製造業1,079社）である $ ^{13} $ ．

図表 7 は，上記の 3 基準にしたがって抽出した investment spike を生じた社数の割合を時系列的に表示している．これをみると，バブル崩壊期までは AIS の指標による investment
spike の割合が，RIS の指標による investment spike の割合を上回っており，バブル崩壊以降は逆転している．これは，バブル崩壊以前は，各企業とも積極的に設備投資を行ったため設備投資比率（I/K）の水準でみたほうが，investment spike と見なされる割合が高くなっており，RIS でみると，全体的に設備投資比率の水準が上昇しているので，メディアン値を上回る企業の比率は少なくなってしまうのである．そして，バブル崩壊以降は，設備投資比率の水準が全般的に低下したため，バブル崩壊前とは逆の現象が生じている．バブル崩壊前と崩壊後を比べると，製造業の方が非製造業に比べて，investment spike の数の減り方が顕著になっている．しかしながら，景気が回復した 2002 年以降の推移をみると，製造業の方が非製造業よりも明確な復調ぶりを示している．全体的には，AIS の場合は社数にして全体の 10% から 20% の間で investment spike が観察され，RIS の場合は 20% 台となる $ ^{14} $ ．なお，参考として， $ \mu=0.3,\lambda=2.5 $ のケースについても調べているが，基準を厳しくしたために，全体的に investment spike の比率は減少しているが，大きな傾向に変化はない．

## (图表 7 插入)

それでは, この investment spike は, 設備投資全体にどの程度影響力を有するのだろうか. 図表 8 では, investment spike と認定された設備投資額のサンプル全体に対する投資額の比率または GDP ベースの設備投資額の比率を示している. これをみると, AIS 基準または RIS 基準でみて, サンプル全体の設備投資の 1/4 以上が investment spike で占められている. 特に 1980 年代は AIS 基準でサンプル全体の設備投資額の 30% 以上, GDP ベースの設備投資額の 6−7% が investment spike によるものとなっている. この比率は, investment spike の基準を厳しくすると小さくなるが, それでも 80 年代におけるサンプル全体の設備投資額の 10% 前後は, investment spike で占められている. 図表 7 をみても, investment spike の動きは景気循環の動きとほぼ対応していることや, 現在の設備投資の伸びが景気回復期でも 5% 程度であることを考えると, マクロの設備投資動向を見る上でも, investment spike は無視できない現象であると言えよう.

## (图表 8 插入)

### 4.2 Investment spike は何故生じるか

本稿では，このinvestment spikeを利用して，どのような要因でinvestment spikeが生じるかを実証的に検討する．通常投資の不可逆性の理論を実証する際には，investment spikeの発生が，どれだけの期間設備投資を控えていたかという待機時間に大きく影響されるため，hazard関数を利用する．しかし本稿では，investment spikeの経済的要因に焦点をあてたいことや，企業レベルでinvestment spikeを計測するとinvestment spikeの頻度が高くなり，必ず
しもplant levelの分析をあてはめることができないと考えたため,別のアプローチを考える.我々が考えたアプローチは,investment spikeが生じた場合を1とし,そうでない場合を0とするprobit推計を通して,investment spikeが発生する経済的要因を調べる方法である.

$$ {y_{_{f}}}^{*}=\gamma^{\prime}x_{_{f}}+u_{_{t}} $$

（２）式で $ y_{f}^{*} $ は，企業 f が investment spike を生ずる大投資を行ったときに１の値をとり，そうでないときは０となる変数である．x_{f} は説明変数であり，ここでは，企業固有の要因として，Tobin の Q（aq），キャッシュ・フロー対資本ストック比率（cf），借入残高対総資産比率（debt），３大株主持ち株比率（kabu），相対的 TFP（rtfp）を，その企業が属する産業全体の要因として，産業内の investment spike 発生比率（aisrate, risrate, cisrate），産業別実質為替レート変化率（ex），産業別規制指標（reg），産業別の不確実性（uncer）を用いた．

設備投資を標準的に説明する Tobin の Q 以外の説明変数の意味について説明すると，キャッシュ・フロー対資本ストック比率（cf）は，内部資金の存在が資金制約を緩和する効果に着目したものであり，外部資金調達に伴う資金制約の問題で過剰な設備投資が抑制される可能性を考慮したものである. 借入残高対総資産比率（debt）は金融機関による規律づけ，3 大株主持ち株比率（kabu）は株主による規律づけを表現したものであり，金融機関や株主による規律づけが過剰な投資を抑制する効果を考慮したものである．ただ，株主や債権者からのガバナンスが，必ずしも設備投資を抑制する方向に作用するとは限らない．例えば，3 大株主の比率が高い場合，株主はその企業により関与することになり，企業をしっかりと監視するため，情報の非対称性が緩和され，設備投資が促進される可能性もある．また特定の債権者との関係が強ければ，流動性制約が緩和され設備投資が促進される可能性もある．こうした点を考慮すると，借入残高対総資産比率や3 大株主持ち株比率の係数の符号は正になる場合もある $ ^{15} $ ．相対的 TFP（rtfp）は，各企業の生産性をその企業が属する産業の平均的企業との差として表現したものである．技術開発などに伴う産業内での相対的な生産性の高まりが，設備投資の誘因となることを考慮した説明変数である．

産業内の investment spike 発生比率（aisrate, risrate, cisrate）は，各産業内で investment spike が発生した企業の割合を年度ごとに表したものであり，産業内での設備投資の横並び行動を考慮したものである $ ^{16} $ ．産業別実質為替レート変化率（ex）は，外需が国内設備投資の誘因となる効果を考慮したものである．産業別規制指標（reg）は，各産業に存在する規制が設備投資を抑制したり，規制の緩和や撤廃が設備投資の誘因となる可能性を考慮したもの
である．産業別の不確実性（uncer）は，設備投資のオプション的な性質を考慮し，不確実性の存在が過剰な設備投資を抑制する効果を考慮したものである．この他，マクロ的なショックを考慮してタイム・ダミーを推計に含めた．

以上の変数の詳しい作成方法については補論に叙述している．また各説明変数の記述等計量は図表9に記載している．

## (图表 9 插入)

図表 10 は全産業について行った推計結果である．investment spike は，$\mu=0.2,\lambda=1.75$ の基準で，AIS, RIS, CIS の 3 ケースについて行っている．我々が有するデータは，上場企業の unbalanced panel data だが，これを使って，pooling probit 推計にするか，random effect の panel probit 推計にするかは，対数応度比検定値によって判断した．推計結果を見ると，全てのケースについて Tobin の Q 及びキャッシュ・フロー変数は正で有意となっている．また設備投資の同調性を示す産業内の investment spike の指標もほとんどのケースで，正で有意となっている．わずかに 2 期ラグ項が最近のみの推計において有意でない程度で，大規模な投資をする際には他企業の動向を伺いながら投資を行っている可能性を示唆している．この他相対的 TFP についても，金融危機が起きた 1997 年まではすべて正で有意となっているが，最近期の推計では有意性がなくなり符号条件も満たしていない．

## (图表 10 插入)

ガバナンスの変数として含めた二つの変数（debt 及び kabu）のうち，借入残高対総資産比率の方は，係数が多数の推計において負の値をとっている．ただしこの有意性については，investment spike の指標に依存している．AIS 指標，CIS 指標については，全期間または1980年と最近期の推計で有意となっているが，RIS 指標については，最近期の推計のみが有意となっている．ただ符号が負になっていることは，金融機関が貸し出しを通じて設備投資を抑制的に指導している可能性を示している．一方，三大株主の持ち株比率については，AIS 指標に関しては，全期間について正で有意な符号をとっている．しかし，RIS 指標やCIS 指標をとった推計の場合は，有意な推計結果が少なくなり符号も安定していない．

また不確実性については，Japan Industry Database (以下 JIP データベースと呼ぶ)の産業別実質産出額を使ったケースでも，生産指数及び第3次産業活動指数を使ったケースでも，おおむね負で有意となっており，不確実性の増大が大規模な設備投資を手控えさせることを示している．ただ，実質為替レートや規制緩和指標については符号条件を満たし有意な結果は得られなかった．これは全産業ベースでは内需志向型で為替レートの影響を受けない企業を多く含んでいるためであろうと考えられる．規制緩和の方は，規制の影響を比較的受けにくい大企業を対象に推計を行っているためだと考えられる．
次に，図表 11 で同様の推計結果を製造業についてみてみよう．製造業の推計結果は，全産業の推計結果とほぼ同じである．Tobin の Q, キャッシュ・フロー変数, 産業内の investment spike 比率（1 期ラグ項）は，ほとんどすべての推計において正で有意な結果となっている．また不確実性を示す変数も多くの推計において負で有意な結果となっている．相対的 TFP は，全産業の場合よりは有意な結果が少なくなっている．この他ガバナンス変数，実質為替レート，規制変数については全産業の結果とほとんど変わっていない．

## (图表 11 插入)

図表 12 は非製造業について同様の推計結果を見たものである。Tobin の Q，キャッシュ・フロー変数の結果は，全産業，製造業の推計結果よりも多少有意なケースが少なくなっている。特にキャッシュ・フロー変数については 1990 年代半ばに限定した推計で有意な結果が少ない。また，産業内の investment spike 比率についても，すべての推計結果で有意というわけではなく，最近期の推計では，AIS 指標，CIS 指標を使った場合に有意となっていない。負債を通じたガバナンス変数 (debt) や不確実性の変数も有意となる推計は減っている。特に最近期の推計では有意な変数の数が減少している。これは景気が回復した後も，内需依存型企業の多い非製造業では依然投資環境が厳しく，手持ち資金が多いという状況以外では大型の設備投資を行う誘引が生じないからではないだろうか。

## (图表 12 插入)

以上の推計結果の頑健性を確かめるために，investment spike の基準を厳しくした上で推計を行ってみた．図表 13 は全産業ベースの推計結果である．相対的に緩い基準の推計結果に比べて，相対的 TFP や不確実性の変数，ガバナンス変数などは有意な推計結果が少なくなるが，Tobin の Q，キャッシュ・フロー変数，産業内の investment spike 比率については，結果はほとんど変わらず，多くの推計について有意な係数となっている．製造業もほぼ同様の傾向だが，非製造業については最近期の推計について，Tobin の Q や産業内の investment spike 比率の係数が有意でなくなっている．

## (图表 13 插入)

以上の推計結果を総合すると次のようにまとめることができる．investment spike を起こす要因としては，Tobin の Q の他，キャッシュ・フローや産業内の investment spike 比率の要因が強く働いている．これは，手持ちの資金が豊富なほど大規模な投資を行いやすいこと，他企業が大型投資を行っているかどうかが，自身の大型投資の誘引になっていることを示している．不確実性や相対的 TFP も予想通りの符号条件を示しているが，investment
spike の基準を強めたり, 最近期の推計になると有意性を失う. 特に最近期の非製造業では, 手持ち資金の豊富さが大規模投資の決め手になっている.

## 5 ．今後の設備投資分析の課題

設備投資分析の基本は，Tobin の Q 理論だが，設備投資循環の状況に合わせて Tobin の Q 理論を修正する方向で実証分析が続けられてきた．日本ではバブル崩壊後，設備投資の低迷が続いたため，Tobin の Q 理論に流動性制約や担保制約を加える方向での実証分析が盛んに行われた．この流動性制約や担保制約は，資金調達市場における情報の非対称性を理論的背景としている．また不確実性の存在も，設備投資を抑制する要因として考察されてきた．理論的には不確実性の存在は，設備投資を増加させる方向にも作用するが，不可逆性を考慮することにより，不確実性の増大が設備投資をより手控えるという議論を導くことができる．このため，企業毎に異質な設備投資に伴う固定費用が存在する下での投資行動の研究がミクロ・レベルで進むようになった．

以上の議論は，設備投資が最適な水準よりも過小になる可能性を示しているが，一方で過剰投資の懸念もある．投資の不可逆性が存在する場合では，負の生産性ショックが起きた場合でも設備を削減することができず，過剰投資に陥る可能性もある．Hayashi (2006)や齊藤(2008)は，近年の日本経済が過剰設備気味であったと指摘している．さらに，マクロ・レベルでの流動性制約や不可逆性の影響を疑問視する見解もある．また日本では高度成長期以来，他企業の設備投資動向に影響を受けて投資行動を起こすという，所謂「横並び」行動についても議論されてきた．「横並び」行動は，必ずしも合理的な行動とは言いがたいが，過剰設備をもたらす要因と言える．実際，バブル崩壊以前の日本の設備投資は，米英よりもはるかに変動が大きかった．

以上のような議論を踏まえて，我々はこれまで日本では比較的とり上げられることの少なかった，不確実性と不可逆性がもたらすinvestment spikeに焦点をあて，このinvestment spikeがどのような要因で生じたかを実証的に検討した．推計結果は，TobinのQやキャッシュ・フロー変数だけでなく，同一産業内での他企業のinvestment spikeの比率も大きな影響を有することが示された．このことは産業内の他企業が活発に大型投資を行うと，自らも大型投資を決断していることを示している．特にバブル崩壊以前までこの傾向が強く見られたことは，全体の設備投資の同調性がバブル崩壊以前に強かったことと整合的である．しかし，最近ではこうした同調性が薄れ，むしろキャッシュ・フローの影響力が強くなっている．特に非製造業では手持ち資金が潤沢でなければ，大型投資を決断しないという結果が見られる．

以上の分析を総合すると，バブル崩壊前まで日本の設備投資は同調性が強く，そのために変動も大きく景気全体の変動に大きな影響を与えていた．バブル崩壊後資金制約や担保制約などで設備投資は低迷するが，その間も過剰設備の要因は残っていたと言える．しかし最近の設備投資行動はより萎縮していると言える．すなわちTobinのQに代表される将
来の収益性要因や他企業と競争するための設備投資動機は薄れつつある。特に内需依存度が強い非製造業ではこの傾向が強い。こうした点が今回の景気回復時において設備投資の寄与がさほど大きくなかった原因だと考えられる。

こうした傾向は，需要項目としての設備投資の重要性が低下するというだけには止まらない．徳井・乾・落合（2008）及び徳井・乾・金(2008)が指摘するように，investment spikeが生じることは，大幅に設備が更新され新技術を体化した新規設備が導入されることを意味する．このことは資本の質を高め投資主導の生産性上昇に大きく寄与することになる．したがって，こうしたinvestment spikeが少なくなることは，日本経済全体の生産性向上にとっても懸念されることなのである．

これまで見てきたように，現在の設備投資分析は，不確実性や不可逆性を踏まえてそれがマクロ的にどのような含意を持つかに議論が戦わされている．確かに，現在のマクロ・モデルの多くが代表的企業の仮定に基づいており，そこへ企業構造の異質性を導入することはマクロ的な含意に大きな変化をもたらす可能性がある．また政策的にも一律的な投資促進政策ではなく，企業の特性に合わせたきめ細かな政策が必要になる．現在は固定資本の分布に関する異質性が議論の焦点となっているが，今後はそれだけでなく，期待や技術レベルの異質性を踏まえた投資理論の議論とそのマクロ的含意や政策的対応が分析の課題となるだろう．
## 1 ．実質資本ストック（K）

Hayashi and Inoue（1991）にならい，資産別に資本ストックのデータを作成した．基本的な手法は，1977年度をベンチマークとした恒久棚卸法（Perpetual Inventory Method）である．各企業別に，(1)非住宅建物，(2)構築物，(3)機械装置，(4)船舶・車両・運搬設備，(5)工具器具備品，(6)その他有形固定資産の6種類の資産別の実質設備投資の系列をそれぞれ作成し，以下の算式に従って資産別の実質資本ストックを作成した．

$$ K_{i,t}=(1-\delta)K_{i,t-1}+I_{i,t} $$

$ K_{i,t}:i $ 企業の t 期の実質資本ストック， $ I_{i,t}:i $ 企業の t 期の実質設備投資， $ \delta:償却率 $

資産別の実質資本ストックを企業ごとに合計することで，企業別の実質資本ストックの系列が作成される．以下では，作成過程でのいくつかの論点について付言しておく．

## a）名目設備投資

名目設備投資は，当該決算期中の有形固定資産取得額から，除却や売却による有形固定資産の減少を控除したものとする．除却や売却による有形固定資産の減少分については，Hayashi and Inoue（1991）では再調達価格での売却が仮定されたが，本稿では簿価のままとした．

## b）資產別資本財価格

名目設備投資の実質化には，日本銀行「国内企業物価指数」の中から以下の物価指数を用いた．(1)非住宅建物と(2)構築物には「建設用材料価格」，(4)船舶・車両・運搬設備には「輸送用機器価格」，(6)その他有形固定資産には「工業製品価格」を採用した．(3)機械装置と(5)工具器具備品については，機械等の種類によって価格の変動が大きく相違するため，総務庁「固定資本マトリックス」を用いて産業別に機械や工具の種類別のウェイトを算出し，これに対応する国内企業物価指数を加重平均し，産業別の価格指数を作成した．

## c）ベンチマーク

ベンチマークは1977年度末とし，1977年度以降に新規上場した企業に関しては，サンプルが加わった時点をベンチマークとした．ベンチマーク時点の時価の資本ストックは，簿価ベースのストックに別途作成した時価簿価倍率をかけて算出した．時価簿価倍率は，1970年の国富調査をベースとし，以降はJIPデータを用いて産業別に各年度の時価簿価比率を作成した．

## d）償却率

Hayashi and Inoue（1991）が，Hulten and Wykoff（1979,1981）を利用して作成した数値を採用した．具体的には，(1)非住宅建物には4.7%，(2)構築物には5.64%，(3)機械装置には9.489%，(4)船舶・車両・運搬設備には14.7%，(5)工具器具備品と(6)その他有形固定資産には8.838%を用いた．
### 2. Tobin の Q (aq)

以下の算式に従って，企業別に Tobin の Q の系列を作成した.

$$ aq=\frac{LB^{m}+V^{m}-LAND^{m}-OTHER^{m}}{pK} $$

$ (LB^{m} $ ：純負債の市場価値， $ V^{m} $ ：企業の市場価値， $ LAND^{m} $ ：土地の市場価値，

OTHER $ ^{m} $ ：在庫・その他資産の市場価値，p：設備投資デフレーター，K：実質資本ストック）

$ V^{m} $ （企業の市場価値）は，期中最高株価と最低株価の平均に，発行済株式総数をかけて算出した． $ LB^{m} $ （純負債の市場価値）と $ OTHER^{m} $ （在庫・その他資産の市場価値）に関しては，簿価をそのまま時価として使用した．

LAND $ ^{m} $ （土地の市場価値）は，1977年度末をベンチマークとした恒久棚卸法を用い，以下の算式に従い，時価ベースの土地ストック作成した．資本ストックと同様に，1977年度以降に新規上場した企業に関しては，サンプルが加わった時点の簿価をベンチマークとした．

$$ LAND_{t}^{m}=LAND_{t-1}^{m}\times 地価上昇率 + 土地增加分 $$

ベンチマーク時点の時価の土地は，簿価ベースの土地に別途作成した時価簿価倍率をかけて算出した．時価簿価倍率は，法人企業統計と国民経済計算から算出し，以降は法人企業統計と六大都市市街地指数（日本不動産研究所）を用いて作成した．

## 3 ．キャッシュフロー対資本ストック比率（cf）

税引後当期純損益に減価償却費を加えたものを名目キャッシュフローとし，これを各企業の属する業種の産出デフレーターで実質化し，実質資本ストックで割って算出した.

## 4 ．借入残高对総資産比率（debt）

短期借入と長期借入の合計を，総資産で割って算出した.

## 5 ．3 大株主持ち株比率（kabu）

3 大株主の保有株式数合計を，発行済株式数で割って算出した.

## 6 ．相对的 TFP（rtfp）

相対的 TFP（rtfp）は，Good, Nadiri and Sickles（1997）や，Inui, Kawakami, and Miyagawa（2008）を参考に，以下のように定義し，企業別に算出した.

$$ \ln r t f p=\left(\ln Y_{f}-\overline{\ln Y}\right)-\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{3}\left(v_{i,f}+\overline{v_{i}}\right)\left(\ln J_{i,f}-\overline{\ln J_{i}}\right) $$

Yは実質アウトプットであり，売上高を産業別産出デフレーターで実質化したものである。Jは生産要素を表し，労働，資本，中間投入の3種類を考える．労働は，従業員数に産業別労働時間（毎月勤労統計調査）をかけたもの，資本は実質資本ストックとし，中間投入は
以下のように定義した。

（売上原価＋販売管理費－人件費－減価償却費）／産業別中間投入デフレーター

νはコストシェアを表す．労働，資本，中間投入のそれぞれのコストを算出し，総コストで割って求めた．労働費用は各企業の人件費の合計である．資本の費用は，実質資本ストックに以下の算式で別途算出した資本コストをかけて求めた．

$$ 資本コス卜 =\frac{p\left(1-\tau Z\right)}{1-\tau}\left(r+\delta-\frac{\Delta p}{p}\right)\qquad Z=\sum_{t=1}^{\infty}\frac{\left(1-\delta\right)^{t-1}\delta}{\left(1+r\right)^{t}}=\frac{\delta}{r+\delta} $$

(p: 設備投資デフレーター, $ \tau $ : 実効税率, Z: 1 単位の設備投資に対する将来の償却の割引現在価値,

r：贷出约定平均金利（長期）， $ \delta $ ：固定资本减耗率

7. 産業内の investment spike 発生比率（aisrate, risrate, cisrate）

investment spike が発生した企業の割合を，産業ごとに算出した.

## 8 ．産業別実質為替レート変化率（ex）

産業別に，以下の算式に従い実質為替レートを算出した.

$$ \left(\mathbf{R}_{1}\nearrow\mathbf{R}_{0}\right)\times\left(\mathbf{P}_{0}\nearrow\mathbf{P}_{1}\right) $$

$ R_{1} $ : 為替レート, $ R_{0} $ : 基準時点（2000年）の為替レート, $ P_{0} $ : 米国の産業別 GDP デフレーター, $ P_{1} $ : 日本の産業別 GDP デフレーター

## 9 ．產業別規制指標（reg）

産業別規制指標には，JIP2006 の産業別規制データ（reg1）と，内閣府（2006）の規制指標値（reg2）を採用した．reg1 は 0～1 の値をとり，1 に近いほど規制が強い．reg2 は 1995 年を基準とした指数であり，規制水準が強化される上昇する．両者の主な相違は，reg1 はそれぞれの規制が同じインパクトとして扱われているのに対して，reg2 はそれぞれの規制の強弱について考慮している点である．reg1 は 1970～202 年，reg2 は 1995～2002 年のデータが存在するため，推計期間に応じて両者を使い分けた．

## １０．産業別の不確実性（uncer）

以下の2種類の不確実性指標を用いた．一つは，産業別実質産出額（JIPデータ）の伸び率の過去3年間の標準偏差（uncer1）であり，もう一つは，製造業には鉱工業生産指数，非製造業には第三次産業活動指数を用いて，過去12四半期の標準偏差（uncer2）を算出したものである．第三次産業活動指数は1988年以降しかデータが存在しないため，推計期間に応じて両者を使い分けた．