Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
$$ \Delta D_{it}=a+b_{PO}DEF_{it}+e_{it} $$

(2)式は、右辺の資金不足額 $ DEF_{it} $ に株式純発行額が含まれないため、会計等式とはなっていない。ペッキングオーダー理論の理論予測は、a=0 かつ $ b_{PO}=1 $ である。これは、企業は投資と内部資金とのギャップである資金不足を負債による資金調達で全て賄い、通常の状況下では株式による資金調達は行われないことを意味している。

また、ペッキングオーダー理論の理論予測は、企業が資金余剰の場合（ $ DEF_{it}<0 $ ）にも同様に成立する。過剰資金を保有することや、それらを現金配当として投資家に支払うことに税金などの様々な費用がかかる場合、企業には自社株買いや負債返済の誘因が生じる。この場合、株価が過大評価されている企業は、高い株価での自社株買いよりも負債返済を選好する。一方で、株価が過小評価されている企業は、自社株買いを選好することになり、自社株買いを行い、最終的に株価を上昇させることになる。この株価の上昇に伴い、株価が過小評価されている企業の数は減少し、自社株買いに対する株価の限界的な上昇幅はさらに大きくなる。仮に市場の不完全性が情報の非対称性に起因すると考えると、最終的に株価の上昇によって自社株買いの費用は非常に高いものとなり、全ての企業が負債返済を選好することになる（Myers and Majluf, 1984; Shyam-Sunder and Myers, 1999）。よって、(2)式におけるペッキングオーダー理論の理論予測は $ DEF_{it} $ の符号に依存しない $ ^{4} $ 。

### 2.2 トレードオフモデル

トレードオフ理論に従えば、企業は最適資本構成を目標として資金調達を行う。なんらかのランダム・ショックによって一時的に最適資本構成から乖離した企業は、再び徐々に最適資本構成へと収束していく。仮に最適な負債比率が安定的なものであれば、企業の負債比率は平均回帰的な性質をもつはずである。Shyam-Sunder and Myers (1999)は、以上のトレードオフ理論の含意をふまえ、以下の推定モデルを定式化している。

最適な負債水準からの乖離を

$$ DIFF_{it}=D_{it}^{*}-D_{it-1} $$

とする。ここで、 $ D_{it}^{*} $ は目標とする最適負債水準である。この場合、トレードオフ理論の示唆するモデルは以下となる $ ^{5} $ 。
$$ \Delta D_{it}=a+b_{TO}DIFF_{it}+e_{it} $$

仮に、調整費用が存在せず、企業が瞬時に負債比率を最適負債比率に調整することが可能な場合には、トレードオフ理論の理論予測は $ b_{TO}=1 $ である。しかしながら、現実には、負債比率を最適負債比率に調整するためには、一定の費用や時間を要するため、トレードオフ理論の理論予測は $ 0
業の負債比率のサンプル期間平均値として算出した値を示している。

図 3－1．变数时系列推移

まず、(2)式の説明変数である資金不足額 $ DEF_{it} $ の時系列推移を見ると、 $ DEF_{it} $ は高度成長期にあたる1970年代前半まで増加を続け、いざなぎ景気の山である1970年頃に最初のピークをつけている。その後、オイルショックと安定成長期を低水準で推移した後、再びバブル期の1980年代後半に増加に転じ、バブル景気の山である1990年頃に2回目のピークをつけている。つまり、 $ DEF_{it} $ は高度成長期とバブル期における企業の資金需要の増大を適切に示している。その後、バブル崩壊後の平成不況期にあたる1990年代には、 $ DEF_{it} $ は概ねゼロ近辺で推移しており、平成不況期における企業の資金需要の減退と資金余剰とを適切に示している。以上から、資金不足額 $ DEF_{it} $ は、景気循環に伴う企業の資金需要の増幅と減衰とを適切に捉えていることがわかる。

次に、(4)式の説明変数である最適負債水準との乖離 $ DIFF_{it} $ の時系列推移を見ると、 $ DIFF_{it} $ は高度成長期にあたる1970年代半ばまで減少を続け、その後反転し、1980年代半ばまで増加を続けており、この間は一貫してマイナスの値で推移している。これは、この時期の企業の負債比率が最適負債比率に比べて過大であったことを示しており、高度成長期における企業の旺盛な資金需要を背景とした高水準の負債比率を反映している。浅子・朱（1992）は、製造業大企業の負債比率（自己資本比率）が、高度成長期である1970年代半ばまで増加（減少）し続け、その後反転し減少（増加）に転じたことを示しており、本稿における $ DIFF_{it} $ の動きと整合的な結果が示されている。その後、 $ DIFF_{it} $ は1980年代半ばから1990年代半ばまでほぼゼロ近傍で推移した後、最近はまた増加傾向にある。

最後に、(2)式と(4)式の従属変数である負債純発行額 $ \Delta D_{it} $ の時系列推移と、 $ DEF_{it} $ と $ DIFF_{it} $ の時系列推移を比較すると、 $ \Delta D_{it} $ の時系列推移は、バブル期である1980年代後半を除いて、概ね $ DEF_{it} $ の時系列推移と同調しているようにみえる。逆に、 $ \Delta D_{it} $ の時系列推
移と $ DIFF_{it} $ の時系列推移とはほとんど同調しておらず、特に 1980 年代半ばまでは、両者は逆方向に動いていることがわかる。つまり、図 3-1 からは、(4)式のトレードオフモデルよりも、(2)式のペッキングオーダーモデルの方が当てはまりの良いことが推察される。

### 4. 推定

### 4.1 ベースライン推定

本節では、1964年から2005年までの日本企業の資金調達に関して、(2)式のペッキングオーダーモデルと(4)式のトレードオフモデルのいずれがより説明力をもつのかについて推定を行う。表4-1は推定結果を示しており、列(1)から列(3)は最小二乗推定によるベースライン推定の結果を示している。列(1)はペッキングオーダーモデルの推定結果を示しており、定数項はa=-0.01とゼロに近い値をとり、資金不足額 $ DEF_{it} $ の係数は $ b_{PO}=0.66 $ 、決定係数は $ R^{2}=0.64 $ である。アメリカ企業のアンバランスパネルを用いたFrank and Goyal(2003)の推定においては、a=-0.002、 $ b_{PO}=0.28 $ 、 $ R^{2}=0.27 $ であることから、日本企業は、アメリカ企業に比べて相対的にペッキングオーダーモデルの当てはまりが良いことがわかる $ ^{8} $ 。

列(2)はトレードオフモデルの推定結果を示しており、定数項はa=0.01とゼロに近い値をとり、最適負債水準からの乖離 $ DIFF_{it} $ の係数は $ b_{TO}=0.15 $ とかなり小さい。また、決定係数は $ R^{2}=0.04 $ とかなり低い値をとっている $ ^{9} $ 。また、表中には示していないが、最適負債水準からの乖離 $ DIFF_{it} $ を、各企業の負債比率のサンプル期間平均値ではなく、過去3期間平均値、過去5期間平均値で算出した場合の推定も行ったが、いずれの推定においても $ b_{TO} $ の係数はさらに小さくなり、決定係数 $ R^{2} $ もさらに小さい値となった。

最後に、列(3)はペッキングオーダーモデルの $ DEF_{it} $ とトレードオフモデルの $ DIFF_{it} $ の両者を同時に入れた場合の推定結果を示している。列(3)を見ると、ペッキングオーダーモデルの $ DEF_{it} $ の係数は $ b_{PO} = 0.65 $ と、列(1)の $ b_{PO} = 0.66 $ からほとんど変化しないのに対し、トレードオフモデルの $ DIFF_{it} $ の係数は $ b_{TO} = 0.07 $ と、列(2)の $ b_{TO} = 0.15 $ の2分の1以下に低下していることがわかる $ ^{10} $ 。つまり、列(1)から列(3)の結果を見る限り、ペッキングオーダーモデルとトレードオフモデルでは、相対的にペッキングオーダーモデルの説明力が高いことがわかる。しかしながら、トレードオフモデルの $ DIFF_{it} $ の係数 $ b_{TO} $ は依然として1％水準で有意であり、本結果がトレードオフ理論を棄却するものではないことには留意が必要である。
表4－1．ベースライン推定

1964-2005
最小二乘推定	最小二乘推定(年ダミーあり)	ランダム効果推定
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)	(9)
ペッキングオーダー	b_{PO}	0.66 ***	0.65 ***	0.66 ***	0.64 ***	0.67 ***	0.66 ***
(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
トレードオフ	b_{TO}	0.15 ***	0.07 ***	0.17 ***	0.08 ***	0.15 ***	0.07 ***
(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
定数項a	-0.01 ***	0.01 ***	-0.01 ***	0.00 **	0.03 ***	-0.01 ***	-0.02 ***	0.01 ***	-0.02 ***
(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
サンプル数	85,178	85,178	85,178	85,178	85,178	85,178	85,178	85,178	85,178	85,178
Adj. R²	0.64	0.04	0.65	0.65	0.09	0.66
R²	Within	0.66	0.04	0.66
Between	0.28	0.09	0.29
Overall	0.64	0.04	0.65
Avg. R²

固定效果推定	Fama-Macbeth推定
(10)	(11)	(12)	(13)	(14)	(15)
0.68 ***	0.67 ***	0.68 ***	0.67 ***
(0.00)	(0.00)	(0.02)	(0.02)
0.15 ***	0.06 ***	0.17 ***	0.07 ***
(0.00)	(0.00)	(0.01)	(0.01)
-0.01 ***	0.01 ***	-0.01 ***	-0.01 ***	0.01 ***	-0.01 ***
(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
85,178	85,178	85,178	85,178	85,178	85,178
0.66	0.04	0.66
0.28	0.09	0.29
0.64	0.04	0.65
0.66	0.05	0.67

注：(1)***、**はそれぞれ有意水準1%、5%を示す。

(2)括弧内は標準誤差を示す。

表 4 - 1 の列(4)以降では、マクロショックなどの年効果や、企業の業種や規模といった固定効果を勘案し、年ダミーを入れた最小二乗推定、ランダム効果推定、固定効果推定、Fama-Macbeth 推定の推定結果を示している。いずれの推定においても係数の大きさはほとんど変わらず、ベースライン推定の結果が安定的かつ頑健であり、日本企業の資金調達行動において、ペッキングオーダー理論の説明力が相対的に高いことが示されている。

### 4.2 年別推定

第4.1節の分析により、日本企業の資金調達行動においては、トレードオフ理論よりも、ペッキングオーダー理論の説明力が相対的に高いことが示された。しかしながら、第3節の図3-1に示されているとおり、企業の資金調達行動は、時期によって大きく異なっており、日本企業の資金調達行動を検証するうえでは、期間をプールした推定のみでは不十分である。本節では、時期による日本企業の資金調達行動の異質性の可能性をふまえ、年別のクロスセクションデータを用いて第4.1節と同様の推定を行い、ペッキングオーダーモデル、トレードオフモデルそれぞれの説明力の時系列推移について検証を行う。

図4-1は、年別のクロスセクションデータを用いて推定した係数の点推定値に関して、
時系列推移を示したものである。なお、図4-1では、図の煩雑さを避けるため推定値の信頼区間の表示は省略している。図4-1において○印の実線で示された系列は、ペッキングオーダーモデルの $ DEF_{it} $ 、トレードオフモデルの $ DIFF_{it} $ をそれぞれ単独で入れた場合（第4.1節の列(1)、列(2)に対応）の係数 $ b_{PO} $ 、 $ b_{TO} $ の時系列推移を示しており、×印の破線で示された系列は、ペッキングオーダーモデルの $ DEF_{it} $ とトレードオフモデルの $ DIFF_{it} $ を同時に入れた場合（第4.1節の列(3)に対応）の係数 $ b_{PO} $ 、 $ b_{TO} $ の時系列推移を示している。

図 4－1．年別推定（最小二乗推定）

まず、ペッキングオーダーモデルの $ DEF_{it} $ を単独で入れた場合の $ b_{PO} $ の推移（○印の実線）を見ると、 $ b_{PO} $ は、1964年から1970年代まで0.7前後で推移した後、1980年代には0.5前後にまで低下し、1990年代には0.8前後にまで上昇、1990年代後半以降再び0.5前後で推移している。つまり、 $ b_{PO} $ は、1980年代と1990年代後半以降は低水準、1990年代は高水準で推移しており、これらの時期にはペッキングオーダーモデルの説明力が何らかの要因によって低下あるいは上昇しているものと考えられる。

まず、 $ b_{PO} $ が低水準で推移している1980年代は、時価発行増資が急増した時期であり、東京証券取引所「証券統計年報」によると、特に1980年-1982年、1984年、1987年-1990年は上場企業の増資による資金調達額が突出して大きいことが示されている。図4－1において $ b_{PO} $ が低水準で推移している年は、この増資の大きい年と完全に一致しており、特に、 $ b_{PO} $ が最も低い1989年は、上場企業の増資による資金調達額が史上最高を記録した年である。

1980 年代に時価発行増資が急増した背景としては、大きく2つの要因が考えられる。第一の要因は、1980年代以降の株価の上昇である。実務の現場では、企業は自身の株価が過大に評価されているとき、あるいは株式市場の投資が過熱しているときに株式を発行する傾向にあることが指摘される。これは、現実世界では広く認識されている現象ではあるも
のの、合理的な企業と投資家とを想定する一般的な経済理論では記述困難な現象である。ペッキングオーダー理論においても、企業の株価が真の価値に比べて過大に評価されている場合には、企業にとって株式を発行する誘因が高まる。しかしながら、市場に情報の非対称性以外の摩擦は存在せず、投資家は常に合理的に振る舞うことから、この発行された株式に均衡価格は存在せず、最終的に企業は負債を発行することになる。つまり、仮に1980年代の時価発行増資の急増が株価の上昇によるものである場合、これは既存の一般的な経済理論の枠組みでは記述できない現象ということになる $ ^{11} $ 。

第二の要因は、1980年代以降のハイテク景気、バブル景気といった好景気による投資機会と資金需要の拡大である。図3-1から明らかなように、1980年代には $ DEF_{it} $ の値は上昇傾向を続け、非常に高い水準で推移しており、この時期の企業の資金不足額が非常に大きいものであったことを示している。ペッキングオーダー理論においても、企業の資金不足が極めて大きく、負債のみで賄えない場合には、最終的に株式による資金調達が行われることになる。つまり、1980年代には、株価の上昇、あるいは企業の資金需要の高まりのいずれかによって $ b_{PO} $ が著しく低下しているものと予想される。

次に、 $ b_{PO} $ が高水準で推移している 1990 年代は、株価の下落と市場環境の悪化から、大蔵省によって上場企業による時価発行増資が事実上規制された時期であり $ ^{12} $ 、東京証券取引所「証券統計年報」によると、1991 年-1998 年には、上場企業の増資による資金調達はかなりの低水準で推移していたことが示されている。図 4−1 において $ b_{PO} $ が高水準で推移している年は、この大蔵省による規制と上場企業の増資が低迷している時期とほぼ一致している。つまり、1990 年代には、規制の存在によって株式による資金調達が大きく制限されたことから、 $ b_{PO} $ が著しく上昇している可能性がある。すなわち、1990 年代にペッキングオーダーモデルの説明力が上昇しているのは、ペッキングオーダー理論の枠組みから導かれるものではなく、外生的な制度的要因による可能性がある。

最後に、 $ b_{PO} $ が再び低水準で推移している1990年代後半以降については、2つの局面が存在する。1990年代後半は、景気の停滞と企業業績の低迷から、資本増強や負債清算による会社再建やリストラを目的として、第三者割当増資による資金調達が急増した時期であり、東京証券取引所「証券統計年報」によると、特に1999年に上場企業の増資による資金調達が急増している。これは、図4−1において $ b_{PO} $ が急落している年と一致しており、この時期には財務危機の費用が極度に高まり、負債による資金調達の費用が著しく高かったことから、 $ b_{PO} $ が著しく低下しているものと考えられる。ペッキングオーダー理論において
ても、負債調達による財務危機の費用が極めて高い場合には、株式による資金調達が行われることが示されている。

2000年代に入ると、景気回復の兆しが見えはじめ、企業業績の先行きも明るくなったことから、第三者割当増資は減少し、変わって公募増資による資金調達が急増した。つまり、この時期に $ b_{PO} $ が低水準で推移しているのは、株価の復調と、負債調達による財務危機費用の高止まりなどを反映して、 $ b_{PO} $ が低下しているものと考えられる。株価の復調と $ b_{PO} $ の低下の関係は、前述のように既存の一般的な経済理論では説明不可能な現象であるものの、負債調達による財務危機費用の高止まりと $ b_{PO} $ の低下については、前述のようにペッキングオーダー理論の枠組みで説明可能な現象である。

次に、図4-1に戻り、トレードオフモデルの $ DIFF_{it} $ を単独で入れた場合の $ b_{TO} $ の推移（○印の実線）を見ると、 $ b_{TO} $ は、1964年から1980年代までは、0.1前後で推移し、1980年代以降は0.2前後で推移するという若干の上昇傾向にあるものの、全期間を通して非常に低水準で推移している。しかしながら、全期間において、 $ b_{TO}=0 $ の帰無仮説は棄却されており、トレードオフモデル自体は依然として説明力を有していることに留意が必要である。

最後に、ペッキングオーダーモデルの $ DEF_{it} $ とトレードオフモデルの $ DIFF_{it} $ を同時に入れた場合の $ b_{PO} $ 、 $ b_{TO} $ それぞれの推移（×印の破線）を見ると、×印の破線で示された $ b_{PO} $ は、全期間において、 $ DEF_{it} $ を単独で入れた場合の実線の $ b_{PO} $ とほぼ一致しており、 $ DIFF_{it} $ を同時に入れた場合にも、 $ DEF_{it} $ の係数 $ b_{PO} $ はほとんど影響を受けていないことがわかる。一方で、×印の破線で示された $ b_{TO} $ は、全期間において、 $ DIFF_{it} $ を単独で入れた場合の実線の $ b_{TO} $ から大きく効果を減少させている。特に、1964年から1980年代初頭までは、破線の $ b_{TO} $ は多くの年で $ b_{TO}=0 $ の帰無仮説が棄却できず、トレードオフモデル自体が説明力を完全に失っている。本結果は、日本企業の資金調達行動において、ペッキングオーダーモデルがトレードオフモデルよりも相対的に説明力が高く、その傾向は1964年以降の全期間について成立していることを示している。つまり、時期による企業の資金調達行動の異質性の可能性を考慮しても、依然としてペッキングオーダー理論の説明力は相対的に強く、第4.1節の推定結果が安定的かつ頑健であることが示された。

### 5. ペッキングオーダー理論の頑健性

### 5.1 分位推定

第4.1節と第4.2節の推定結果により、日本企業の資金調達においては、ペッキングオーダー理論の説明力が相対的に強く、その傾向は1964年から2005年の全期間にわたって見られることが示された。しかしながら、推定されたペッキングオーダーモデルは、全期間で、a=-0.01、 $ b_{PO}=0.66 $ 、 $ R^{2}=0.64 $ 、最も当てはまりが良い1992年で、a=-0.008、 $ b_{PO}=0.871 $ 、 $ R^{2}=0.86 $ であり、ペッキングオーダー理論の厳密な理論予測であるa=0、 $ b_{PO}=1 $ と比べると、依然として理論予測から乖離している。この要因を考えるにあたり、
企業の株式による資金調達の特性について考えることは有用である。企業の株式による資金調達において、公募増資、第三者割当増資、株主割当増資といった増資の件数は、多い時期でも年に200件程度であり、約3,000社ある上場企業数をふまえれば、株式による資金調達を行っている企業はごく一部に限られているといえる。一方で、株式による資金調達の調達規模は、1件あたりで数百億円から数千億円にのぼり、負債による資金調達に比べて格段に大きい傾向にある。

株式による資金調達のこのような性質は、第4節のような最小二乗推定において大きなバイアスをもたらす可能性がある。(2)式のペッキングオーダーモデルに関する最小二乗推定は、理論的には、所与の $ DEF_{it} $ に対する $ \Delta D_{it} $ の条件付期待値と $ DEF_{it} $ の間の線形関数を推定しているに等しい。しかしながら、仮に株式による資金調達が上述のような性質をもつ場合には、所与の $ DEF_{it} $ に対する $ \Delta D_{it} $ の条件付分布は大きく左に歪む可能性があり、 $ \Delta D_{it} $ の条件付期待値は、少数の企業の多額の株式による資金調達の影響を大きく受け、左方の裾野に引っ張られる可能性がある。良く知られているように、最小二乗推定は、このような条件付分布の裾野の影響に対しては非常に脆弱であり、その影響が甚大である場合には、推定された係数は無視できないバイアスを孕むことになる。

本節では、株式による資金調達の特性が、最小二乗推定における従属変数の条件付分布を歪めている可能性をふまえ、新たに分位推定（Quantile Estimation）を用いた推定を行う。分位推定は、所与の独立変数に対する従属変数の条件付分位値と独立変数の間の線形関数を推定するものであり、従属変数の条件付分布が歪んでいる場合、あるいは誤差項が正規分布に従わない場合には、最小二乗推定よりも望ましい推定結果をもたらす（Buchinsky, 1998）。

$ y_{i} $ を従属変数、 $ x_{i} $ を $ K \times 1 $ の独立変数ベクトルとすると、第 $ \theta $ 位（ $ 0 < \theta < 1 $ ）に関する分位推定は以下で定式化される。

$$ \Pr(y_{i}\leq\tau\mid x_{i})=F_{u\theta}(\tau-x_{i}^{\prime}\beta_{\theta}\mid x_{i}) $$

より一般的には、以下である。

$$ y_{i}=x_{i}^{\prime}\beta_{\theta}+u_{\theta},\qquad\mathrm{Q u a n t}_{\theta}(y_{i}\mid x_{i})=x_{i}^{\prime}\beta_{\theta} $$

ここで、$\mathrm{Quant}_{\theta}(y_{i}\mid x_{i})$ は、所与の独立変数ベクトル $x_{i}$ に対する $y_{i}$ の条件付分位値を示す。仮に、誤差項 $u_{\theta}$ の分布 $F_{u\theta}(\cdot)$ が既知であれば、最尤推定などの手法を用いて直ちに $\beta_{\theta}$ を推定することが可能である。しかしながら、$F_{u\theta}(\cdot)$ は未知であることから、以下の目的関数の最適化を行うことによって、$\beta_{\theta}$ を推定する。
$$ \min_{\beta}\frac{1}{n}\Biggl[\sum_{i:y_{i}\geq x_{i}^{\prime}\beta}\theta\bigl|y_{i}-x_{i}^{\prime}\beta\bigr|+\sum_{i:y_{i}表 5−1. 分位推定

1964-2005
θ=0.1(1)	θ=0.2(2)	θ=0.3(3)	θ=0.4(4)	分位值θ=0.5(5)	θ=0.6(6)
ベッキングオーダー	b_{PO}	0.54 ***	0.69 ***	0.85 ***	0.96 ***	0.99 ***	1.00 ***
(0.01)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
定数項 a	-0.08 ***	-0.03 ***	-0.01 ***	0.00 ***	0.00 ***	0.00 ***	0.00 ***
(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
サンプル数	85,178	85,178	85,178	85,178	85,178	85,178	85,178
Pseudo. R²	0.28	0.33	0.40	0.49	0.57	0.64

注：(1)***、**はそれぞれ有意水準1%、5%を示す。

(2)括弧内は標準誤差を示す。

(3)検定の結果、いずれの分位においても $ b_{PO}=1 $ の帰無仮説は1%水準で棄却される。
これらの結果から、所与の $ DEF_{it} $ に対する $ \Delta D_{it} $ の条件付分布の形状を類推することが可能である。 $ \Delta D_{it} $ の条件付分布は、右の裾野がほとんどない一方で、左の裾野が異常に長く、左へ歪んだいびつな形状をしているはずである。この左への歪みの要因は、(2)式の定義により、少数の企業による巨額の株式による資金調達に全て帰着することができる。つまり、第4.1節における最小二乗推定は、少数の企業による巨額の株式による資金調達の影響を大きく受けており、推定された係数 $ b_{PO} $ は過小に推定されているのである。

次に、このペッキングオーダーモデルの説明力の時系列推移を見たものが図5-1である。図5-1は、第4.2節と同じく、年別のクロスセクションデータを用いて、上述の分位推定を行ったものである。尚、図の煩雑さを避けるため、図5-1には$\theta=0.1,0.5,0.9$の結果のみを示している。図5-1を見ると、$\theta=0.1$における$b_{PO}$は、理論値である$b_{PO}=1$から大きく乖離しており、○印の太い実線で示した第4.2節における最小二乗推定による$b_{PO}$の推定値は、この$\theta=0.1$における$b_{PO}$の動きの影響を強く受けていることがわかる。つまり、第4.2節における最小二乗推定もまた、条件付分布の裾野の影響を大きく受けており、推定された係数$b_{PO}$は過小に推定されていることがわかる。一方で、$\theta=0.5,\theta=0.9$における$b_{PO}$は、大半の時期で$b_{PO}=1$とほぼ一致しており、多くの時期において、日本企業の過半数がペッキングオーダー理論に強く従っていることがわかる$^{13}$。

図 5－1．年別推定（分位推定）
本節では、企業の株式による資金調達の特性をふまえ、所与の $ DEF_{it} $ に対する $ \Delta D_{it} $ の条件付分布が歪んでいる可能性を勘案し、分位推定による推定を行った。その結果、条件付分布の分位が $ 0.4\leq\theta<1 $ の範囲に属する企業の資金調達行動は、ペッキングオーダー理論の理論予測である $ b_{PO}=1 $ とほぼ一致しており、この意味では、日本企業の過半数がペッキングオーダー理論に強く従っていることが示された。また、この傾向は、年別の推定で見ても多くの時期で成立しており、長期的に見てもペッキングオーダー理論の説明力は相当高いといえる。

### 5.2 規模別推定

第 5.1 節の分位推定により、日本企業の過半数がペッキングオーダー理論に強く従っていること、この傾向は時系列で見ても大半の時期に成立していることが明らかとなった。本節では、最後に、ペッキングオーダー理論の理論モデルに立ち返り、日本企業におけるペッキングオーダー理論の頑健性について再度検証を行う。第 1 節で述べたように、そもそものペッキングオーダー理論の骨子は、情報の非対称性による逆選択の存在にある。これにより、ペッキングオーダー理論は情報の非対称性が深刻な企業においてより強く成立するはずであるとする予測が成り立つ。

Frank and Goyal (2003)は、アメリカ企業を対象とし、企業規模別に(2)式のペッキングオーダーモデルを推定した結果 $ ^{14} $ 、情報の非対称性が軽微な大企業ほどペッキングオーダーモデルの説明力が強く、ペッキングオーダー理論の予測とは相反すると結論づけている $ ^{15} $ 。

しかしながら、Myers (2003)は、Frank and Goyal (2003)のこの結論が誤りであることを指摘している。Myers and Majluf (1984)によれば、ペッキングオーダー理論における最も重要な情報の非対称性の費用は、既存の資産量に帰着することが示されており、既存の資産量に対して成長機会が豊富である企業ほど、株式発行に伴う情報の非対称性の費用が軽微であることが示されている。この議論に従えば、資産量が小さく成長機会が豊富な小規模企業が最も信用力の高い発行体であり、株式発行に伴う情報の非対称性の費用が最も小さいということになる $ ^{16} $ 。逆に、既存資産の価値が大きく成長機会が乏しい大企業は、株式発行に伴う情報の非対称性の費用が最も大きいため、大企業ほどペッキングオーダー理論に強く従うことを要求される。つまり、大企業ほどペッキングオーダー理論に強く従うとする Frank and Goyal (2003)の結論は、実はペッキングオーダー理論と整合的なものである。

本節では、この傾向が日本企業においても成立するかどうかを検証するため、Frank and
Goyal (2003)と同様に企業規模別に(2)式のペッキングオーダーモデルを推定する。規模には総資産を用い、年別に資産の4分位で企業を規模別の4グループに分割したうえで、(2)式のペッキングオーダーモデルを推定する。表5-2のパネルAは推定結果を示しており、 $ b_{PO} $ は規模が大きい企業ほど値が大きくなる厳密な単調性を満たしており、それぞれの分位間の差は全て1%水準で有意である。本結果は、Frank and Goyal (2003)と整合的なものであり、ペッキングオーダー理論の理論予測と整合的である。日本企業のうち規模が大きい企業は、既存の資産に比した成長機会に乏しく、株式発行による株価の下落が大きいため、より強くペッキングオーダー理論に従うことを要求されるのである $ ^{17} $ 。

表 5−2 のパネル B は、企業規模に加えて、企業の成長性別に(2)式のペッキングオーダーモデルを推定した結果を示している。成長性には売上成長率を用い、先程と同じく、年別に当期の売上成長率の4分位で企業を成長性別の4グループに分割している $ ^{18} $ 。表 5−2 のパネル B では、このうち最も成長性が高い第4分位（High）と、最も成長性が低い第1分位（Low）の企業に関する推定結果を示している。結果は非常に安定的であり、 $ b_{PO} $ は規模が大きく成長性が低い企業ほど値が大きくなり、逆に、規模が小さく成長性が高い企業ほど値が小さくなるという厳密な単調性を満たしている。また、成長性の違いによる $ b_{PO} $ の差は全ての規模分位において1％水準で有意である。以上により、日本企業のうち規模が大きく成長性が低い企業ほどペッキングオーダー理論に強く従い、本結果はペッキングオーダー理論の理論予測と整合的であることが示された。また、本結果は、第5.1節の結果をふまえれば、日本企業の大半はペッキングオーダーに強く従うものの、規模が小さく成長性が高い企業についてはペッキングオーダー理論から乖離する傾向にあることを示しているともいえる。
表 5−2. 規模別推定

パネル A. 規模別推定

1964-2005
推定	$ b_{PO} $ 差の検定
規模Smallest	規模Medium small	規模Medium large	規模Largest	Medium small vs. Smallest	Medium large vs. Medium small	Largest vs. Medium large
(1)	(2)	(3)	(4)
ペッキングオーダー $ b_{PO} $	0.57 ***	0.63 ***	0.69 ***	0.79 ***	0.06 ***	0.06 ***	0.10 ***
(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.01)
定数項 a	-0.02 ***	-0.01 ***	-0.01 ***	-0.01 ***
(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
サンプル数	21,308	21,290	21,299	21,281
$ R^{2} $	0.54	0.60	0.68	0.79

注：(1)***、**はそれぞれ有意水準1%、5%を示す。(2)括弧内は標準誤差を示す。

パネル B. 規模別・成長性別推定

1964-2005
推定
規模	規模	規模	規模	規模	規模	規模
Smallest	Medium small	Medium large	Largest	Smallest	Medium small	Medium large
成長性	成長性	成長性	成長性	成長性	成長性	成長性	成長性	成長性	成長性	高	高	高	高
High	Low	High	Low	High	Low	High	Low	Low	Low	Low	Low	Low	Low
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
ペッキングオーダー	b_{PO}	0.51 ***	0.66 ***	0.57 ***	0.76 ***	0.61 ***	0.77 ***	0.76 ***	0.80 ***	-0.15 ***	-0.19 ***	-0.16 ***	-0.04 ***
(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)
定数項	a	-0.02 ***	-0.01 ***	-0.02 ***	-0.01 ***	-0.02 ***	-0.01 ***	-0.01 ***	-0.01 ***
(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
サンプル数	6,646	5,637	5,272	5,479	4,955	5,256	4,407	4,936
R^{2}	0.47	0.61	0.53	0.73	0.58	0.77	0.75	0.80

注：(1)***、**はそれぞれ有意水準1%、5%を示す。(2)括弧内は標準誤差を示す。
### 6. 結論

本稿では、日本企業の資金調達行動に関して、資本構成理論におけるトレードオフ理論とペッキングオーダー理論のいずれの説明力が高いのかについて検証を行った。本稿のおもな結論は以下である。第一に、日本企業の資金調達行動においては、トレードオフ理論とペッキングオーダー理論のいずれもが統計的に有意な説明力をもつものの、相対的にペッキングオーダー理論の説明力が強く、この傾向は1964年以降のほぼ全期間において成立している。第二に、従属変数の条件付分布の歪みを考慮した分位推定を行うと、日本企業の過半数はペッキングオーダー理論に強く従っており、この傾向は1964年以降の一部の時期を除いて成立している。

ペッキングオーダー理論においては、最適資本構成は存在せず、トレードオフ理論が想定する節税効果の便益や財務危機の費用は二次的な意味しかもたない。これは、日本企業の資金調達行動が、最適資本構成への調整として生じているというよりは、新規投資と内部資金とのギャップである資金不足を補うために生じていることを示唆している。資金不足の動きは設備投資や在庫投資の動きと強く連動しており、設備投資や在庫投資の動きは景気循環に伴う変動が極めて大きいことが知られている。つまり、企業の負債による調達は、景気循環に伴う設備投資や在庫投資の変動、それに伴う資金不足の変動と1対1で対応することにより、極めて変動が大きいものになり、最終的に企業の資本構成は最適資本構成から乖離した過剰債務や過小債務に陥る危険性を常に孕むことになる。

しかしながら、冒頭で述べたように、ペッキングオーダー理論とトレードオフ理論は必ずしも排他的なものではなく、両者を同時に満たす資金調達行動も可能であると考えられる。この場合には、トレードオフ理論における節税効果の便益と財務危機の費用、ペッキングオーダー理論における情報の非対称性に起因する費用から、最適資本構成、資金不足額、負債による資金調達額、株式による資金調達額がそれぞれ内生的に決定されることになる。これが理論モデルとして記述可能であるかどうかは別として、企業の資金調達はこれらの便益と費用とを包括的に考慮に入れた運営が望ましいと考えられる。
### 補足 1. $ DEF_{it} $ の算出方法

米国企業の資金フロー計算書（Funds flow statement）は、当期の資金調達の源泉と資金運用の先との関係を示すものであり、調達された資金が適切な運用に向けられているかどうかを見るために用いられる。計算書の構造としては、大きく「(A) Statement of sources and application of funds sources（資金の調達と運用に関する明細）」、「(B) Statement of changes in working capital（運転資本の変化に関する明細）」、「(C) Funds from operations（営業からの資金）」の3つで構成され、通常は2期分の財務諸表から計算される。

米国企業と日本企業とでは、そもそもの財務諸表の開示項目が大きく異なるため、日本企業の財務諸表から米国企業の資金フロー計算書と同一のものを作ることは困難である。よって、本稿においては、資金フロー計算書と同様の構造をもつ計算書として、日本で広く用いられる資金移動表を用いてこれらを算出している。資金移動表は、おもに経常収支、設備収支、決算収支、財務収支の4つの明細で構成され、（1）式との対応関係としては、経常収支は $ \Delta W_{it}-C_{it} $ に、設備収支は $ X_{it} $ に、決算収支は $ DIV_{it} $ に概ね対応し、財務収支は $ \Delta D_{it} $ と增資額の合計に対応している。

資金フロー計算書と資金移動表では、それぞれの明細に含まれる財務項目に違いがあること、米国企業と日本企業とでは、そもそもの財務諸表の開示項目に違いがあることから、個別の$\Delta W_{it}-C_{it}$、$X_{it}$、$DIV_{it}$の定義は、資金フロー計算書を用いた定義と、資金移動表を用いた定義とでは完全には一致しない可能性がある。しかしながら、$\Delta W_{it}-C_{it}$、$X_{it}$、$DIV_{it}$の合計である$DEF_{it}$については、財務収支との間に必ず会計等式が成立することから、資金フロー計算書を用いた定義であっても、資金移動表を用いた定義であっても、必ず一致することになる。それぞれの明細に含まれる具体的な項目は以下である。

経常収支 $ (\Delta W_{it}-C_{it}) $ に対応 = 売上債権の増加 + 棚卸資産の増加 + その他流動資産の増加 - 買入債務の増加 + 前渡金の増加 - その他流動負債の増加 - 経常利益 - 減価償却費 - 引当金の増加

設備収支 $ (X_{it} $ に対応 $ = 有形固定資産の増加 + 無形固定資産の増加 + 投資等の増加 + 繰延資産の増加 - その他固定負債の増加 - 資産売却代 - 特別利益 + 特別損失

決算収支 $ (DIV_{it} $ に対応 $ = 法人税等支払額 + 配当金 + 役員賞与 + その他社外流出

经常收支+設備收支+決算收支= $ \Delta W_{it}-C_{it}+X_{it}+DIV_{it}=DEF_{it} $
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# 平成27年度内閣府及び厚生労働省所管

# 特別会計歲入歲出予定額各目明細書

第 189 回 国 会 (常 会) 提 出
## 目

年	金	特	別	会	計	頁1
基	礎	年	金	勘	定
国	民	年	金	勘	定
厚	生	年	金	勘	定
健	康	勘	定	11
子	ど	も	・	子	育
業	務	勘	定	14
19

## 次
内閣府及び厚生労働省所管年金特別会計
歳 入 歳 出予定額各目明細書
基礎年金勘定歳 入
款	項	目の区分	予定額(千円)	積算内訳
0100-00 拠出金等収入	22,506,783,919	基礎年金給付等財源受入
0101-00 拠出金等収入	22,501,253,014
0101-01 国民年金勘定より受入	3,242,905,178	基礎年金給付等財源受入
0101-02 厚生年金勘定より受入	16,964,151,557	国家公務員共済組合連合会地方公務員共済組合連合会日本私立学校振興・共済事業団	584,256,691千円1,471,547,463238,392,125
0101-03 国家公務員共済組合連合会等拠出金収入	2,294,196,279

0102-00 運用収入	財政融資資金預託金利子
0102-01 預託金利子収入	5,530,905
0400-00 積立金より受入
0401-00 積立金より受入
0401-01 積立金より受入	881,359,328
0200-00 雑収入
0201-00 雑収入	6,186,107
0201-03 小切手支払未済金収入	27,306	期限經過小切手収入
款	項	目の区分	予定額(千円)	積算内訳
0200-00(雑収入)	0201-00(雑収入)	0201-04返納金	4,233,497	基礎年金給付費に係る返納金国民年金勘定より受入厚生年金勘定より受入その他の雑入	2,000千円1,922,243
0201-01支払調整金受入	1,924,243

0201-02雑入	1,061
歳入合計	23,394,329,354
歳出
項	事項	目の区分	予定額(千円)	積算内訳
01基礎年金給付費	老齢基礎年金障害基礎年金等	20,085,145,228千円1,692,320,109
02基礎年金給付に必要な経費	02081-509-21基礎年金給付費	21,777,465,337

02基礎年金相当給付費他勘定へ繰入及交付金
02基礎年金相当給付費の財源の他勘定へ繰入及び交付に必要な経費	1,528,909,554	国家公務員共済組合連合会地方公務員共済組合連合会日本私立学校振興・共済事業団基礎年金相当給付費財源繰入基礎年金相当給付費財源繰入
02081-305-16国家公務員共済組合連合会等交付金	230,927,510	70,400,505千円154,798,116
154,798,116
5,728,889

02081-306-22国民年金勘定へ繰入	619,585,757
02081-306-22厚生年金勘定へ繰入	678,396,287
03諸支出金
04支払調整金の繰入等に必要な経費	954,463	償還金払	3,500千円982
04081-959-18賠償償還及払戾金	4,482
内閣府及び厚生労働省所管 年金特別会計 基礎年金勘定

項目	事項	目の区分	予定額(千円)	積算内訳
03(諸支出金)	04(支払調整金の繰入等に必要な経費)	04081-959-18貨幣交換差減補填金	851	国民年金勘定へ繰入厚生年金勘定へ繰入
04081-306-22支払調整金繰入	949,130

09予備費	98予備費	(98110-959-)	87,000,000
歳出合計	23,394,329,354
国民年金勘定
歲 入
款	項	目 の 区 分	予 定 額(千円)	積 算 内 訳
0100-00 保 険 収 入	3,760,927,880	現 年 度 分 保 険 料過 年 度 分 保 険 料
0101-00 保 険 料 収 入	特別障害給付金給付費財源受入
0101-02 保 険 料 収 入	1,326,618,393	拠出制国民年金国庫負担金受入
基礎年金国庫負担金受入福祉年金給付費財源受入
0102-00 一般金計より受入	基礎年金相当給付費財源受入
0102-01 一般金計より受入	1,814,700,001	財政融資資金預託金利子