Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
（表3-2）メインバンクと阪和銀行取引順位の内訳

(1)メインバンクの内

77版掲載企業全体	抽出されたサンプル
都市銀行 - 信託	190	22.7%	110	21.6%
県内地域銀行	513	61.3%	324	63.7%
紀陽	450	53.8%	294	57.8%
阪和	44	5.3%	22	4.3%
和歌山	19	2.3%	8	1.6%
県外地域銀行	62	7.4%	35	6.9%
信用金庫	45	5.4%	22	4.3%
信用組合その他	27	3.2%	18	3.5%
合計	837	100.0%	509	100.0%

(2)阪和銀行との取引順位の内

77 版掲載企業全体	抽出されたサンプル
1位	44	5.3%	22	4.3%
2-3位	62	7.4%	39	7.7%
4-10位	40	4.8%	31	6.1%
取引なし	691	82.6%	417	81.9%
合計	837	100.0%	509	100.0%

注）77版掲載企業全体は、掲載企業838社のうち取引金融機関が記載されていない1社を除いたデータ

（表 3 - 3）基本統計

操業年数	資本金(万円)	従業員数	取引銀行数	売上高(百万円)	当期利益(千円)	ROE(%)	データ数
平均値	阪和取引先(メイン)	29.5	3,950	67.0	3.5	3,048	19,606	69.3	22
“Q-3位)	33.1	3,047	59.2	4.4	2,407	21,206	109.8	39
“(4-10位)	34.7	5,190	88.4	6.2	3,453	36,487	154.1	31
阪和取引なし	33.1	4,619	56.2	3.3	2,961	28,748	141.5	417
全体	33.1	4,505	58.8	3.6	2,952	28,247	136.7	509
中央値	阪和取引先(メイン)	27	2,800	43	3	1,610	12,813	48.1
“Q-3位)	32	2,000	36	4	2,027	14,925	72.2
“(4-10位)	34	3,000	65	6	2,456	31,885	85.4
阪和取引なし	32	2,000	39	3	1,554	14,026	70.2
全体	32	2,000	40	3	1,595	14,925	70.7
標準偏差	阪和取引先(メイン)	8.1	3,483	85.7	1.6	4,304	37,467	99.8
“Q-3位)	11.1	2,595	52.8	1.2	1,812	45,116	263.9
“(4-10位)	12.3	7,767	70.4	1.7	2,673	107,135	285.7
阪和取引なし	11.7	18,067	51.7	1.6	10,344	58,594	349.5
全体	11.6	16,495	55.3	1.7	9,439	60,918	332.8

注）操業年数、資本金、従業員数及び取引銀行数は、基準年度（破綻直前期）の計数、売上高、当期利益及びROEは、破綻直前3期の平均値。

（表 3 - 4）業種分布

建設業	運輸 通信業	卸売 小売業、飲食店	不動産業	サービス業	製造業	計
阪和取引先 (メイン)	5 (22.7%)	1 (4.5%)	10 (45.5%)	0 (0.0%)	0 (0.0%)	6 (27.3%)	22
〃 (2-3位)	7 (17.9%)	1 (2.6%)	16 (41.0%)	1 (2.6%)	2 (5.1%)	12 (30.8%)	39
〃 (4-10位)	8 (25.8%)	3 (9.7%)	10 (32.3%)	0 (0.0%)	1 (3.2%)	9 (29.0%)	31
阪和取引なし	57 (13.7%)	9 (2.2%)	160 (38.4%)	2 (0.5%)	20 (4.8%)	169 (40.5%)	417
全体	77 (15.1%)	14 (2.8%)	196 (38.5%)	3 (0.6%)	23 (4.5%)	196 (38.5%)	509
### 3.4 推計方法と結果

#### 3.4.1 ROE（資本金当たり税引後当期利益）に関する分析

まず、Hori（2005）と同様、破綻後のROEに関する分析を行う。

ROE の変化に関する平均値等の基本統計量は、表 3-5 のとおりである。破綻直後期（t期）において、阪和銀行をメインバンクとしていた企業の落ち込みが大きくなっており、破綻の影響を特に大きく受けたのではないかと推測される。また、阪和銀行を2-3位の取引金融機関としていた企業も、平均値でみればメイン先に次ぐ落ち込み幅となっている。ただし、t+1期までの変化幅については、阪和銀行との取引順位による影響の違いははっきりせず、阪和銀行をメインバンクとしていた企業のROE変化幅の平均値はむしろプラスとなっている。また、t+2期までの変化幅の平均値は全てのカテゴリーでマイナスとなっており、これは1997年後半以降の景況悪化の影響が広く及んだことを反映しているものと考えられる。

（表3 - 5）ROEとその増減幅の状況

破綻前3期平均ROE(A)	t期ROE(B)	(A)→(B)	t+1期ROE(C)	(A)→(C)	t+2期ROE(D)	(A)→(D)
平均值	阪和取引先(メイン)	69.3	▲21.4	▲99.8	72.1	12.2	24.1	▲47.7
“(2-3位)	109.8	145.1	▲4.0	64.2	▲76.9	17.2	▲127.3
“(4-10位)	154.1	230.5	59.3	197.5	42.1	179.7	▲35.4
阪和取引なし	141.5	150.4	8.6	126.3	▲20.7	132.6	▲22.1
全体	136.7	147.8	6.3	123.8	▲19.8	122.1	▲32.2
中央值	阪和取引先(メイン)	48.1	14.7	▲19.2	24.9	7.3	74.0	▲11.4
“(2-3位)	72.2	60.9	6.5	52.1	▲9.1	35.0	▲16.7
“(4-10位)	85.4	119.3	10.2	82.9	▲14.2	76.1	▲41.7
阪和取引なし	70.2	70.0	0.3	47.7	▲9.6	55.5	▲12.3
全体	70.7	69.1	▲0.1	48.1	▲9.4	55.0	▲14.5
標準偏差	阪和取引先(メイン)	99.8	200.5	210.0	107.0	98.6	254.6	255.6
“(2-3位)	263.9	156.2	170.7	118.2	257.1	318.2	443.7
“(4-10位)	285.7	330.1	240.2	376.9	357.9	510.0	466.9
阪和取引なし	349.5	250.1	192.8	290.5	223.4	319.2	264.9
全体	332.8	250.8	196.0	282.8	233.3	332.1	297.3
データ数	阪和取引先(メイン)	22	18	16	14
“(2-3位)	39	31	31	29
“(4-10位)	31	26	25	22
阪和取引なし	417	374	334	302
全体	509	449	406	367

注）(A)→(B)、(A)→(C)、(A)→(D)は、それぞれ破綻前3期平均からt期、t+1期、t+2期までのROE増減幅に関する平均値等の値。

次に、計量分析の手法を用いて分析を行うこととする。今回のケースでは、破綻後の業績（ここでは ROE）に影響を与える要素が、サンプルが破綻後にも存続するかどうかにも影響を与えていると考えられるため、破綻後に存続しているサンプルのみを対象とした重回帰分析では正しい結果が得られない可能性がある $ ^{25} $ 。そこで、このようなサンプルの偏りに起因する問題を回避するため、基本的に Hori（2005）の手法に従い、以下のようなサンプルの価値を考慮し、
プル・セレクションモデルを用いた分析を行う $ ^{26} $ 。

$$ \begin{aligned}y_{1i}=x_{1i}\beta_{1i}+u_{1i}\quad\cdot\cdot\cdot(1)\end{aligned} $$

$$ \mathrm{\boldmath~y}_{2\mathrm{i}}=\mathrm{\boldmath~x}_{2\mathrm{i}}\;\beta_{2\mathrm{i}}\;+\;\mathrm{\boldmath~u}_{2\mathrm{i}}\;\mathrm{\boldmath~\cdot~}\mathrm{\boldmath~\cdot~}\mathrm{\boldmath~\cdot~}(2) $$

$$ \mathbf{w}_{\mathbf{i}}=\left\{\begin{array}{l}1\\ 0\end{array}\right.\quad\begin{array}{l}\mathbf{y}_{2\mathbf{i}}>0\\ \mathbf{y}_{2\mathbf{i}}\leqq0\end{array} $$

(1)式は、破綻後の業績（ROE）に関する推定式、(2)式は、その期にデータが観察されるかどうかに関する推定式、 $ w_{i} $ は、データが観察される場合は1、観察されない場合は0をとるダミー変数とし、 $ u_{1i} $ と $ u_{2i} $ は誤差項で平均0、分散 $ \sigma^{2} $ 、1の2変数正規分布に従うと仮定する。 $ x_{1i} $ 、 $ x_{2i} $ はそれぞれ説明変数のベクトルである。 $ u_{1i} $ と $ u_{2i} $ は独立ではなく互いに相関していると考えられる（両者の相関係数を $ \rho $ とすると、 $ \rho \neq 0 $ ）ため、(1)を最小二乘法で推定すると結果にバイアスを生じるが、最尤法を用いて $ \beta_{1i} $ や $ \beta_{2i} $ を同時に推定することにより問題を回避することができるとされている。

(1)式の $ y_{1i} $ はt+j期のROE(j=0,1,2、t-1期が基準年度（破綻直前期））であり、 $ x_{1i} $ に含まれる説明変数は以下のとおりである $ ^{27} $ 。

a. 破綻直前 3 期の ROE の平均値（累積ベース） $ ^{28} $

阪和銀行破綻前における平均的業績の指標、及び、内部留保の源泉を表す指標として用いる。

b. 操業年数（対数値）

c. 從業員數（對數值）

d. 業種 (ダミー) $ ^{29} $

企業の属性による違いをコントロールするための変数。データは基準年度のものを用いる。

e. 阪和銀行取引（ダミー）

阪和銀行との緊密な取引関係を示すダミーであり、阪和銀行との取引順位が1位（メイン）、2位、3位であった企業を表す3つのダミーを同時に説明変数に
含める。データは基準年度のものを用いる。

### f. 壳上高增加率

Hori(2005)では、上記(1)～(5)のほか、破綻前から破綻後にかけての売上高増加率も説明変数に加えている。これは、破綻後 ROE の分子である当期利益に対して売上高の増加が寄与している部分をコントロールしようとしたものと考えられる。しかしながら、阪和銀行の破綻によって売上高にも影響が生じる可能性があり、この影響を排除する必要はないと考えられることから、まずは説明変数から外して分析を行う。ただし、銀行破綻がどのような経路を通じて ROE に影響を与えたのかを探る上では有用な変数であるため $ ^{30} $ 、これを説明変数に追加した分析も併せて行い、結果を比較してみることとする。なお、データは、破綻直前3期平均から $ t+j $ 期までの増加率を用いる。

(2)式は誘導形であるから、 $ x_{2i} $ には、 $ x_{1i} $ に含まれている変数、その過去の変数、その他 $ y_{2i} $ に影響を与えると考えられるあらゆる変数を含めることが望ましい。破綻後にデータが観察されるか否かは企業業績と密接に関連していると考えられるため $ ^{31} $ 、 $ x_{2i} $ には、Hori(2005)で採用されている変数 $ ^{32} $ にはこだわらず、 $ x_{1i} $ に含まれる変数及び破綻後の企業業績に影響を与えると考えられる入手可能な変数を過去に遡って盛り込むこととする。ここで、ρを識別するためには、 $ x_{1i} $ には含まれないが $ x_{2i} $ には含まれる変数として、t-1期、t-2期、t-3期の売上高及び資本金を利用する。

上記のモデルによる推定結果は、表3-6のとおりとなった。表の上半分が(1)式、下半分が(2)式の推定結果である。最上段のROE（t）、ROE（t+1）、ROE（t+2）は、それぞれ、t期、t+1期、t+2期のデータを被説明変数とした推定の結果であることを示している。また、A欄は説明変数に売上高増加率を含めなかった場合、B欄は含めた場合の結果である。なお、誤差項の不均一分散の可能性を考慮するため、標準誤差についてはホワイトの方法によるロバスト推定（White(1980)）を行っている。
まず阪和銀行取引ダミーについて見ると、記述統計から推測されたとおり、破綻直後であるt期には、メインバンク・ダミーの効果は5%水準で有意にマイナスで、係数の絶対値もかなり大きな値となっている。よって、阪和銀行をメインバンクとしていた企業は、他の企業に比べてROEの値が有意に低くなっていたと言える。これに対し、2位・3位ダミーの係数は一貫してマイナスだが有意ではなく、メインバンク・ダミーの効果とは明らかに異なっている。この結果は、メインバンクが取引順位2・3位の金融機関とは異なる機能を果たしており、メインバンクとの取引関係の喪失は、単なる資金調達先の減少を超えた特別の意味を持つということを示唆していると考えられる。ただし、メインバンク・ダミーの効果も、 $ t+1 $ 期以降は符号もまちまちで有意でもないため、破綻の影響が持続していたとは解釈し難い。このほか、破綻前平均ROEの効果が一貫して有意にプラスとなっており、予想通りである。なお、欠落サンプルによるバイアスの有無を示す $ \rho $ は $ t+2 $ 期のみ有意で $ ^{33} $ 、t期及び $ t+1 $ 期については破綻後欠落しなかったサンプルのみを用いて推計しても結果にバイアスは生じなかったということを示しており、予想外の結果となった。

次に、売上高増加率を説明変数に含めた場合の結果（B欄）について見ると、売上高増加率の係数は予想通りプラスで、t期については5％水準、 $ t+1 $ 期については1％水準で有意となった。ところが、t期のメインバンク・ダミーの係数は、A欄に比べ、絶対値はやや小さくなったものの、依然5％水準で有意にマイナスとなっている。このことから、破綻の影響経路としては、売上高減少よりもむしろ、利払い負担増加を通じたルートの方が重要だったのではないかと推測できる。

#### 3.4.2 当期利益に関する分析

ROE は、本来、資本を元手として 1 年間でどれだけの利益をあげたかという、企業の経営効率を表す指標である。勿論、阪和銀行の破綻によって外部借入額を圧縮せざるを得なくなったために分子の当期利益が減少し、その結果として ROE が低下することは考えられるが、例えば、阪和の破綻とは関係ない理由で増資を行ったものの短期間のうちには増益効果が出ないといった場合にも、計算上 ROE は低下してしまう。また、前項の分析で t 期及び $ t + 1 $ 期の $ \rho $ が有意にならなかったのは、予想と異なっていた。そこで、前項の分析を補強するため、当期利益（税引後。以下同じ）に関しても分析を行うこととする。

当期利益に関する平均値等の基本統計量を見ると（データ表は省略）ROEと同様、t期において、阪和銀行をメインバンクとしていた企業での減少額が大きくなっている。そこで、t期の当期利益を被説明変数として、3.4.1と同様の分析を行うこととする。なお、サンプル・セレクションモデルの(1)式において、破綻直前3期のROEの平均値（説明変数a）の代わりに破綻直前3期の当期利益の平均値を用いることとし、(2)式の説明変数もこれに合わせて調整する。
分析の結果は、表 3 - 7 のとおりである。ρ が有意にプラスとなっており³⁴、予想通りの結果である。そして、このような欠落サンプルによるバイアスを考慮した後においても、メインバンク・ダミーの効果は 5% 水準で有意にマイナスとなっている。よって、当期利益についても、阪和銀行をメインバンクとしていた企業は、他の企業に比べて有意に不振であると言える。さらに、売上高増加率を説明変数に含めた場合の結果（B 欄）について見ると、売上高増加率は有意にプラスとなったが、メインバンク・ダミーの係数は、A 欄に比べ、絶対値はやや小さくなったものの依然 5% 水準で有意にマイナスであり、ROE に関する分析の場合と同様、売上高減少よりもむしろ利払い負担増加を通じた影響経路の方が重要であったことを示唆する結果となっている。

（表 3 - 7）当期利益に関する推定結果

当期利益(t) [千円)
A	B
[0]式]
级载荷平均当期利益
[千円)	0.85 ***	0.84 ***
(0.08)	(0.07)
无上高增加率(%)	328.93 **
(147.33)
除兼年数(对数值)	-1975.95	-820.71
(4104.43)	(3884.59)
供兼息数(对数值)	8850.36 ***	8357.20 ***
(2929.55)	(2928.54)
兼提ダミー
(随股票)	-6625.74	-7036.94
(6890.67)	(6366.99)
“	-26540.70 ***	-27540.18 ***
(10217.07)	(8946.92)
“	-2612.96	-3603.60
(3992.71)	(3751.07)
“	-26610.23 ***	-25307.42 ***
(8368.84)	(5557.13)
“	-8978.01	-8148.08
(7025.36)	(6746.38)
阪和取引ダミー
(メイク)	-29572.66 **	-27572.71 **
(13570.44)	(13177.30)
“	-1923.84	-3452.56
(7557.26)	(6483.95)
“	-3021.33	-2268.72
(9150.16)	(8687.40)
定额项	-19908.03	-22060.26
(15326.43)	(14025.76)

atanhρ	1.82 ***	1.85 ***
(0.22)	(0.27)
ρ	0.95	0.95
サンプル级	5.09	5.09
非欠席サンプル级	4.49	4.49
欠席サンプル级	6.0	6.0
カ-22类(自由度)	241.10(11) ***	258.60(12) ***
Log pseudo-likelihood	-5479.75	-5473.41

A	B
[D2]式
壳上高(t-3)(+横向)	0.35 *	0.29
(0.18)	(0.21)
“(t-2)	-0.003	-0.001
(0.17)	(0.13)
“(t-1)	-0.29 **	-0.23
(0.14)	(0.21)
资本金(t-3)(+横向)	-0.18 ***	-0.18 ***
(0.02)	(0.02)
“(t-2)	0.17 ***	0.16 ***
(0.02)	(0.02)
“(t-1)	0.01	0.02
(0.01)	(0.02)
碳税前平均当期利益	0.92 ***	0.89 ***
(0.27)	(0.29)
债券年数(对数值)	-0.14	-0.12
(0.15)	(0.12)
债券息数(对数值)	0.35 ***	0.38 ***
(0.11)	(0.09)
养殖岁之-	0.15	0.19
(0.30)	(0.23)
“(随政策)	-0.78 **	-0.80 ***
(0.33)	(0.23)
“(随策略+倍息)	0.01	0.001
(0.15)	(0.12)
“(即完+小完票+政策店)	-0.80 **	-0.72 ***
(0.36)	(0.24)
“(不贴虚票)	0.32	0.29
(0.52)	(0.45)
“(每一笔又票)	-0.10	-0.17
(0.43)	(0.29)
“(每一笔又)	-0.16	-0.18
(0.22)	(0.18)
“(2位)	-0.53 *	-0.53 **
(0.29)	(0.23)
定级项	-0.10	-0.24
(0.56)	(0.42)
## 4 ．推計結果の整理

これまでの分析から、阪和銀行をメインバンクとしていた企業は、そうでない企業に比べて、同行の破綻直後（t期）のROE及び当期利益が有意に低いことが分かった。これに対し、阪和銀行を2・3位の取引金融機関としていた企業の業績は、他の企業の業績と有意には異なっていなかった。よって、「阪和銀行の緊密な取引先であった企業は、他と比べて、破綻後の利益水準が有意に低くなっている」という仮説は、阪和銀行をメインバンクとしていた企業についてのみ、また、破綻直後期においてのみ、支持されると言える。

この結果から推察できるのは、まず第一に、阪和銀行の破綻から特に深刻な影響を受けたのは、同行をメインバンクとしていた企業であり、その影響の度合いは、同行を2・3位の取引金融機関としていた企業と有意に異なっていたということである。このことは、メインバンクは2位以下の取引金融機関とは異なる機能を果たしており、メインバンクとの取引関係の断絶は、蓄積された情報が失われるという意味で、非公開企業の資金調達にとって大きなコストとなるということを示していると解釈できる $ ^{35} $ 。このような結果は、メインバンクの代表的監視者としての情報生産機能に注目し、メインバンクと企業との取引関係に経済的価値を見出す金融理論とも整合的な結果であるといえる。

第二に、上記のような破綻の影響は、1 年程度の一時的なものにとどまったということである。これについては、2 つの解釈が考えられる。まず、メインバンクを失いながらも生き残った企業は、新たなメインバンクの下で、まもなく従来と同様の資金アヴェイラビリティを享受できるようになったという解釈である。例えば、新たなメインバンクとの間で 1 年も密接な取引をしていれば、十分な情報が蓄積され、当初厳しく設定された貸出条件が緩和されたのかもしれない。あるいは、他の金融機関に就職した元阪和銀行職員が、かつて担当していた取引先企業に対してメインバンクとして融資を開始したといったケースも考えられる $ ^{36} $ 。もう一つの解釈は、メインバンク変更を余儀なくされた企業が、厳しい貸出条件の下でも利益を上げられるよう、経費削減や遊休資産売却等による財務リストラに努めた成果が表れたというものである。この解釈は、阪和銀行をメインバンクとしていた企業にソフト・バジェットの問題が生じていた可能性があるという考え方につながるものであり、表 3 - 3 に表れていた阪和銀行の取引先企業の特性とも整合的であるように思われる。ただ、いずれの解釈が妥当であるかを判断するには、各企業のより詳細な財務データを分析する必要がある。
なお、破綻の影響経路については、計量分析の結果、売上高の減少よりもむしろ利払い負担の増加を通じたルートの方が重要であることが示唆された。ただし、この点についても、正確に検証するには、各企業の借入額や支払金利のデータを分析することが必要である。

### 5. おわりに

本稿では、取引銀行の破綻が企業経営に及ぼす影響について、基本的に Hori（2005）の手法に従いつつ分析を行った。その際、サンプル・セレクションモデルの誘導形（(2)式）により多くの説明変数を盛り込むなど推計式の修正を行い、また、当期利益に関する分析を追加した。その結果、4．に示したように、堀・高橋（2003）や Hori（2005）とは異なる結論を得た。ただ、Hori（2005）でも、受け皿金融機関に引継ぎを拒絶された企業の収益性は低下しているとの指摘はされており、これと本稿の結論は整合的である。本稿の意義は、破綻銀行の貸出業務の承継先がなく、借り手企業に関する情報がより散逸しやすかった事例に着目することで、取引先企業が経営に深刻な打撃を受ける方が、例外的というよりむしろ中心的であったケースを見出した点にあると考える。

しかしながら、本稿の分析には課題も多い。第一に、分析対象が1事例のみであることである。取引金融機関の破綻が企業経営に及ぼす影響について更に考察を深めるには、他の事例も取り上げて分析することが必要である。第二に、金融機関破綻の影響を、利益関連指標を用いて間接的に検証していることである。破綻の影響を厳密に分析するには、借入額や金利費用の変化など、より詳細な財務データを用いて分析することが必要となる。第三に、中小企業と金融機関との取引関係が、リレーションシップ・バンキングの負の側面として指摘されているソフト・バジェットなどの問題を引き起こしていないかどうかについては、今回の分析では検証できていない。例えば、阪和銀行の取引先企業にソフト・バジェットの問題が生じていたとすると、それらの企業が同行の破綻により一時的に深刻な打撃を被ったとしても、そのことが非効率企業の淘汰や存続企業の経営改善のきっかけになるのであれば、経済全体としては却って望ましいことだと言える場合もあり得る。しかしながら、今回は、データの制約から、破綻前における過剰融資の有無などソフト・バジェットが生じていたかどうかに関する検証ができなかった。これらの点については、今後の課題としたい。

## [参考文献]

池尾和人「貸出市場の分析」，池尾和人・金子隆・鹿野嘉昭『ゼミナール 現代の銀行』東洋経済新報社，1993, pp59-79.

大瀧雅之「銀行に監視能力は存在したか？ - 過剰債務問題の視点から - 」，宇沢弘文・花崎
正晴編『金融システムの経済学 - 社会的共通資本の視点から -』東京大学出版会，2000，pp113-127.

加納正二「京都のメインバンク関係 1980 - 2000 年」，湯野勉編著『京都の地域金融 - 理論・歴史・実証』日本評論社, 2003, pp109-140.

中小企業庁編『中小企業白書 2002 年版』『同 2003 年版』ぎょうせい, 2002, 2003.

鶴田大輔「中小企業金融の実証研究に関するサーベイ～マイクロデータによる実証分析に注目して～」『商工金融』2003，2003年1月号，pp68-82.

縄田和満「トービット・モデルの金融資産分析への応用について」『フィナンシャル・レビュー』1992, vol23, pp29-47.

縄田和満「Probit, Logit, Tobit」，牧厚志・宮内環・浪花貞夫・縄田和満『応用計量経済学 II』多賀出版，1997，pp237-298.

日本銀行政策委員会『平成8年 年次報告書』1997.

久武昌人・大岩保宏『メインバンク』の機能とその低下』通商産業省通商産業研究所編, 1999.

藤原賢哉「企業倒産とメインバンク制 - メインバンクの救済機能について -」『金融経済研究』1993, vol4, pp37-48.

堀雅博・高橋吾行「銀行取引関係の経済的価値 - 北海道拓殖銀行破綻のケース・スタディ - 」『経済分析』2003，vol169，pp22-50.

堀内昭義・随清遠「メインバンク関係の経済分析：展望」『金融経済研究』1992, vol3, pp8-25.

堀内昭義・花崎正晴「メインバンク関係は企業経営の効率化に貢献したか - 製造業に関する実証研究 -」『経済経営研究』2000, vol21(1).

堀内俊洋『メインバンク競争と貸出市場』東洋経済新報社, 1988.

松浦克己「メインバンクとは何か」，首藤恵・松浦克己・米澤康博『日本の企業金融』東洋経済新報社, 1996, pp66-87.

三輪芳郎「メインバンクとその機能」，中村隆英・西川俊作・香西泰編著『現代日本の経済システム』東京大学出版会, 1985, pp170-199.

村本孜『リレーションシップ・バンキングと金融システム』東洋経済新報社, 2005.

藪下史郎「メインバンクと情報の理論」，堀内昭義・吉野直行編『現代日本の金融分析』東京大学出版会, 1992, pp9-38.

Aoki, M. and Patrick, H. The Japanese Main Bank System - Its Relevance for Developing and Transforming Economies, Oxford University Press, 1994.

(白鳥正喜監訳『日本のメインバンク・システム』東洋経済新報社, 1996.)

Berger, A.N. and Udell, G.F. “Relationship Lending and Lines of Credit in Small Firm Finance,” Journal of Business, 1995, 68(3), pp.351-381.

Boot, A.W.A. “Relationship Banking: What Do We Know?,” Journal of Financial Intermediation, 2000, 9, pp.7-25.

Brewer III, E., Genay, H., Hunter, W.C. and Kaufman, G.G. "The value of banking relationships
during a financial crisis: Evidence from failures of Japanese banks,” Journal of the Japanese and International Economies, 2003, 17, pp.233-262.

Dewatripont, M. and Maskin, E. “Credit and Efficiency in Centralized and Decentralized Economies,” Review of Economic Studies, 1995, 62(4), pp.541-555.

Hori, M. “Does bank liquidation affect client firm performance? Evidence from a bank failure in Japan,” Economics Letters, 2005, 88, pp.415-420.

Petersen, M.A. and Rajan, R.G. “The Benefits of Lending Relationships: Evidence from Small Business Data,” Journal of Finance, 1994, 49(1), pp.3-37.

Rajan, R.G. “Insiders and Outsiders: The Choice between Informed and Arm’s-Length Debt,” Journal of Finance, 1992, 47(4), pp.1367-1400.

Sharpe, S.A. “Asymmetric Information, Bank Lending and Implicit Contracts: A Stylized Model of Customer Relationships,” Journal of Finance, 1990, 45(4), pp.1069-1087.

White, H. “A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator and a Direct Test for Heteroskedasticity,” Econometrica, 1980, 48(4), pp.817-838.

Wooldridge, J.M. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, MIT Press, 2002.

Yamori, N. and Murakami, A. "Does bank relationship have an economic value? The effect of main bank failure on client firms," Economics Letters, 1999, 65, pp.115-120.
## 政策評価調書(政策評価体系図)

所管名: 総務省 公害等調整委員会

25年度成立予算における政策評価体系図【基本(実施)計画(25年4月策定)】
上位レベル
中位レベル
下位レベル
Ⅰ. 公害等調整委員会の任務の遂行
1. 公害紛争の処理
2. 土地利用の調整

26年度概算要求における政策評価体系図【基本(実施)計画(25年4月策定(予定))】	政策評価調書番号
上位レベル
中位レベル
下位レベル
Ⅰ. 公害等調整委員会の任務の遂行
1. 公害紛争の処理	①-1
2. 土地利用の調整	①-2

注)1．政策評価において使用している政策レベルの名称を記載すること

2. 予算書における項・事項と一致する政策レベルは必ず記載すること。

3. ☑4年度成立予算における政策評価体系図については、23年度成立予算に沿って実施する政策の評価に係る体系図を記載すること。また、体系が記載されている根拠となるもの（23年度成立予算に対応する政策評価基本計画、実施計画等）及びその策定年月を記載すること。

4. 25年度概算要求における政策評価体系図については、概算要求に沿って25年度において実施することが予定されている政策を記載すること。また、体系が記載されている根拠となるもの（政策評価基本計画、実施計画等、予定を含む）及びその策定年月を記載すること。なお、24年度の新規の政策及び前年度政策評価体系図における政策の名称から変更があるものについては、下線を付すこと。

5. 予算書における項・事項と一致する政策レベル以外でも評価を実施している場合は、個別票を別途作成することとし、政策評価調書番号は記載例2のとおり付番すること。

6. 政策ごとの予算がないものについては、政策評価調書番号欄に「-」を記載する。
ESRI Discussion Paper Series No.99

沖縄県における保育士賃金の決定要因：経営主体別の賃金プロファイルと非営利賃金プレミアムのミクロデータによる検証

by

清水谷諭・野口晴子

April 2004

內閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# 沖縄県における保育士賃金の決定要因：

# 経営主体別の賃金プロファイルと非営利賃金プレミアムのミクロデータによる検証¹

清水谷 諭 $ ^{2} $

（一橋大學經濟研究所助教授·前內閣府經濟社會總合研究所研修企画官）

野口 晴子 $ ^{3} $

（東洋英和女学院大學助教授·內閣府經濟社會總合研究所客員主任研究官）

2004 年 4 月
## 要旨

沖縄県は、大都市部以外でありながら待機児童問題が極めて深刻であり、認可保育所の供給不足が著しい。そこで、本論文は、沖縄県における保育士の非常の豊富なミクロデータを用いて、経営主体別に保育士の賃金決定要因の解明を試みた。特に焦点を当てたのは、(1)一般職の公務員と同じ俸給表に基づいて決定されている公立保育所と比較して、私立認可保育所の賃金プロファイルがどのような形状をし、それがどのように説明されるのか、

（２）私立認可保育所と認可外保育所を比較して、保育サービス市場におけて非営利賃金プレミアムが存在するか、存在するとすればどの程度か、の２つの点である。

実証分析の結果、以下の点が明らかになった。

まず、賃金プロファイルについては、公立保育所では一般の公務員と同じ俸給表によって決定され、傾きが急勾配であるのに対して、私立認可保育所はよりフラットである。しかし、同じ公立保育所でも、非常勤保育士の賃金プロファイルはフラットであり、常勤保育士との間で大きな差がある。一方、私立認可保育所では両者の間で大きな勾配の差はない。常勤保育士と非常勤保育士の間では職務内容に大きな違いはないことから、公立保育所の常勤保育士の賃金プロファイルだけが急勾配であることを説明するのは難しい。

次に、非営利賃金プレミアムについては、様々な要因をコントロールした上でも、私立認可保育所は認可外保育所と比較して明らかに賃金が高い。賃金格差の要因分解を行うと、年齢、経験年数といった人的資本的な要素よりも、総開園時間や施設規模（雇用者数）といった経営方針の違いが格差の拡大に寄与している。
### 1. はじめに

保育サービス需要は、核家族化の進行や女性の社会進出の増加など、ライフスタイルの変化に伴って、増加傾向にある。政府も保育サービスの充実に積極的に取り組んでおり、2002年から始まった「待機児童ゼロ作戦」では保育所等において2002年度中に5万人、さらに2004年度までに10万人の合計15万人の受入児童数増大を図るとしている。

しかし、そうした政策努力に関わらず、むしろ待機児童数は増加に転じている。児童の年齢や地域によっては、保育サービス需要に対して、供給が追いつかない「待機児童問題」が依然深刻化している $ ^{4} $ 。待機児童問題は東京・大阪などのいわゆる大都市部の低年齢児（0-2歳児）で特に顕著にみられる（内閣府物価政策課（2003））。

大都市部以外で待機児童問題が深刻である唯一の例外が沖縄県である。むしろ、沖縄県は待機児童問題が最も深刻な都道府県の中の1つであるといえる。

2003 年 4 月 1 日現在、公表された沖縄県の待機児童数は 2051 人で、前年 4 月 1 日現在の 1621 人よりも大幅に増加している $ ^{5} $ 。待機児童数だけで見ると、人口の多い東京都（5,208 人）や大阪府（3,863 人）神奈川県（2,944 人）に次いで全国で 4 番目に多くなっている。

しかし待機児童問題の深刻さを測るためには、待機児童数を保育所の定員で割った「待機率」をチェックしなければならない。全国第1位の神奈川県（11.1%）に次いで、沖縄県は全国第2位（8.3%）となっている。これは大阪府（5.9%）や東京都（3.3%）を大きく上回っている。

沖縄県の保育サービス市場をみた場合、深刻な待機児童問題以外にも本土と異なる次の2つの大きな特徴がある。

まず、保育サービスの供給面の特徴として、認可外保育所の利用者が認可保育所の利用者を上回っている。大都市部では認可外保育所を利用している世帯も多いものの、利用者の半分以上を占めているというのは沖縄県だけであろう。

さらに、保育サービス需要の背景として、沖縄県の出生率が全国一であり、出産年齢が比較的若く、若い母親への出産育児サポートの必要が特に高い（富永（2003））。また離婚率も全国一であり、子供の有無が離婚の意思決定に及ぼす影響が相対的に弱く、母子家庭の割合も全国平均を大幅に上回っている（富永(2003））。
このように、（１）大都市部以外で待機児童問題が深刻である、（２）半数以上の利用者が認可外保育所を利用している、（３）出生率・離婚率が極めて高い、といった点において、沖縄県の保育サービス市場は本土にない非常に特徴のある市場であり、いくつかの点で、日本全国が近い将来直面するような課題をすでに含まれている。言い換えれば、沖縄県の保育サービス市場で得られた実証分析の結果は、沖縄県だけでなく日本全国に対しても非常に大きな政策的インプリケーションをもたらすことになる。

待機児童問題解決のためには、より高品質・低コストの保育サービスを十分確保する必要がある。そのためには、新規参入の促進とともに既存保育所の一層の効率化が不可欠である。保育サービスは労働集約的であり、保育士の賃金水準は保育コストに大きな影響を与える。従って保育サービス供給増加政策を企画立案する際にも、経営主体別の賃金構造の実態解明はその基礎となる。

特に焦点を当てなければならないのは、次の2点である。こうした論点の実証的解明は、待機児童問題が深刻な沖縄県では特に喫緊の課題である。

第1は、一般職の公務員と同じ俸給表に基づいて決定されている公立保育所と比較して、同じ認可保育所でも私立認可保育所の賃金プロファイルがどのような形状をしているか、それがどのように説明されるのかという点である。これによって、認可保育所の効率化の手がかりを得ることができる。

第 2 は、理論的にも政策的にもインプリケーションが大きい保育サービス市場における非営利賃金プレミアムが存在するか、存在するとすればどの程度かという点である。これによって、新規参入政策の手がかりを得ることができる。

しかし、これまで保育サービス市場の実証分析自体、極めて少ないのが現状である。しかもこうした先行研究も県別のデータを使ったものがほとんどであり $ ^{6} $ 、労働者や施設の属性を十分にコントロールするだけの豊富なミクロデータを用いて解明を試みたものは皆無に近い。この現状では実証に基づいた政策の企画立案から程遠い。

唯一の例外は内閣府物価政策課（2003）及びそれを発展させた Noguchi, Shimizutani and Suzuki (2003a, 2003b)、清水谷・野口（2004a, 2004b）である。この研究は関東近辺 10 都県から保育士レベルの詳細なデータを収集し、上の 2 つの論点を中心に、経営主体別に保育士の賃金決定要因の解明を行っている。本論文は、この先行研究と同様の方法で沖縄県で保育士レベルのミクロデータの収集を行い、同様の方法で保育士の賃金決定要因の検証を行う。
本論文の構成は以下のとおりである。第2節では経営主体別の賃金プロファイル及び非営利賃金プレミアムについて、理論的背景と先行研究を示す。第3節では使用するミクロデータを説明する。第4節では、公立・私立認可保育所について、経営主体別に標準的なMincer型の賃金関数の推計を行う。第5節では、得られた推計結果をもとに経営主体別に賃金プロファイルを描くとともに、公立・私立認可保育所の間の賃金格差の要因分解を行う、第6節では、非営利賃金プレミアムの検証を行うため、私立認可保育所と認可外保育所の賃金関数を推計し、賃金格差の要因分解を行う。第7節では、これまでの実証結果を総括し、政策的インプリケーションを導く。

## 2 ．経営主体別の賃金プロファイルの違いと非営利賃金プレミアム

本節では、本論文で焦点を当てる経営主体別の賃金プロファイルの違いと非営利賃金プレミアムの理論的背景について説明する。

まず、経営主体別の賃金プロファイルの検証には、次の2つの意義がある $ ^{7} $ 。本論文は、同じ認可保育所である公立と私立認可保育所の違いに焦点を当てる。

第１は、いわゆる二重労働市場論が保育労働市場に当てはまるかどうかである。

認可保育所のうち、公立保育所の常勤保育士の賃金体系が一般公務員の事務職俸給表に従っているために、賃金プロファイルが非常に急になっている $ ^{8} $ 。しかし、同じ認可保育所でも私立認可保育所の賃金プロファイルについてはほとんど明らかになっていない。

仮に、私立認可保育所の常勤保育士の賃金プロファイルの傾きも勾配が急であれば、保育労働市場では年齢が高いあるいは経験年数が豊富な保育士ほど賃金が高いという人的資本論(human capital theory)で賃金が決定されていることになる。しかし、私立認可保育所の賃金プロファイルの傾きがそれほど急でない場合には、むしろ二重労働市場(Dickens and Lang (1985))によって特徴付けられる。

二重労働市場論は同じ労働市場が primary 市場と secondary 市場に分割されているとする考え方である。このうち primary 市場では、年齢や経験年数などの人的資本によって賃金が決定され、かつその市場で働くことができる労働者の数は限られている（「割り当て」が行われている）。一方、secondary 市場では、賃金が年齢や経験年数によって
左右されにくく、労働者も職を見つけることが比較的容易である。

保育労働市場の場合、公立保育所の賃金プロファイルが急である上、公立認可保育所へ入所するためには、年齢制限など入所資格が厳しく、競争率も高い。また、公立認可保育所と他の経営主体の保育所との間で雇用は流動的ではない。従って、公立保育所への雇用は割り当てがなされていると考えてよい。その意味では、公立保育所は primary 市場としての特徴を明らかに備えている。しかし、私立認可保育所についてもそれがあてはまるかは明らかでない。

第2は、そもそも人的資本論が保育労働市場に当てはまるかどうかである。それを検証するため、公立と私立認可保育所で常勤保育士と非常勤保育士の賃金プロファイルを比較する。一般に常勤保育士と非常勤保育士の間では職務内容に大きな違いはないとされている。従って、もし人的資本論が成り立つのであれば、公立保育所の非常勤保育士の賃金プロファイルの傾きも急であるはずである。

しかし、それが当てはまらない場合は、そもそも人的資本論が想定するように、保育士の生産性が年齢や経験年数によって上昇するという考え方はそもそも成り立たないことになる。アメリカにおける代表的な研究である Blau（1992）は、保育士の年齢は賃金に大きな影響を与えないとしている。その場合には、そもそも公立保育所の常勤保育士の賃金プロファイルが急勾配であることは正当化されないことになり、そうした賃金構造が招く高コストが保育サービス供給のボトルネックを招いている大きな要因の1つということになる。

これまでの唯一の先行研究である Noguchi, Shimizutani and Suzuki (2003a) 及び清水谷・野口 (2004a) は、(1) 私立認可保育所の賃金プロファイルは公立保育所に比べてよりフラットであること、(2) 公立保育所は年齢や経験年数に応じて賃金が上昇する人的資本論によって説明される primary 市場であること、(3) それに対して、私立認可保育所は secondary 市場であると結論付けている。同時に、(4) 同じ公立保育所でも、非常勤保育士の賃金プロファイルはフラットであり、常勤保育士との間で大きな差があること、(5) 私立認可保育所では両者の間で大きな勾配の差はないことも見いだしている。常勤保育士と非常勤保育士の間では職務内容に大きな違いはないことから、結論として、公立保育所の常勤保育士の賃金プロファイルだけが急勾配であるのは説明することが難しいとしている。
次に、非営利賃金プレミアムの検証についても、次の２つの大きな意義がある $ ^{9} $ 。本論文は、同じ私立保育所である私立認可保育所と認可外保育所の違いに焦点を当てる。

第1は、競争政策的意義である。認可外保育所への営利法人の参入は以前から認められてきた。それに加え、厚生労働省は2000年以後、認可保育所の設置主体の制限撤廃、保育所最低定員の引き下げ、設備基準の弾力化などさまざまな供給増加策を打ち出した。中でも、原則市町村や社会福祉法人にのみ認められていた設置主体制限は撤廃され、株式会社や他の非営利主体にも認可保育所への参入が初めて認められた $ ^{10} $ 。しかし営利主体による認可法人への参入はいまだに極めて少ないのが現状である。

保育サービスは労働集約的であるため、賃金構造の違いが全体のコスト構造の違いに直接反映する。従って、賃金コスト以外の様々な参入に対する障害・規制のあり方に加え、経営主体による賃金コスト構造及びその格差の解析は保育サービス産業の供給増加政策あるいは競争政策の企画立案に不可欠な重要な基礎にもなる。

さらに、私立認可保育所と認可外保育所の賃金格差の検証は、政策的意義のみならず、学術的にも大きな意義がある。アメリカの先行研究では、非営利主体が収益を外部に分配してはならないとする「利益再分配制約」と呼ばれる特有の制度的要因（例えば Borjas et al (1983)、Hansmann (1980)）あるいは非営利主体の経営者が質の高いサービスを提供することを選好する(例えば Newhouse (1970))ことにより、非営利主体の賃金が高いとする仮説がある。それに対して、非営利主体の労働者は賃金報酬よりも非金銭的対価を重視するために、むしろ非営利主体の提供する賃金が低いとする仮説(Preston (1989)、

Rose-Ackerman (1996)など)が提示されている。

この対立する仮説をめぐってこれまで多くの実証研究が行われてきているものの、これまでのところアメリカでは明確な結論は得られていない $ ^{11} $ 。中でも、保育労働市場については、Mocan and Tekin (2000)は非営利プレミアムの存在を確認している一方、Mocan and Viola (1997)はいったんセレクション・バイアスを調整すると非営利プレミアムは確認できないとしている。

このような政策的・学術的意義にもかかわらず、驚くべきことに、日本では保育労働市場における非営利プレミアムの検証は、ほとんど行われてきていない。我々の知る限り非営利賃金プレミアムの存在を確認したのは、Noguchi, Shimizutani and Suzuki (2003b) 及び
清水谷・野口(2004b)だけである $ ^{12} $ 。ただし、これらの研究も首都圏を対象としているため、認可外保育所のサンプルが必ずしも十分に確保されていない。しかし、沖縄県では、認可外保育所のシェアが例外的に高いために、非営利賃金プレミアムを検証する上で大きな利点がある。

## 3 ．データ

前節で議論した 2 つの論点を検証するために、本論文では、2003 年に沖縄県から収集した「沖縄における保育サービス調査」のミクロデータを用いる。このデータは、内閣府経済社会総合研究所「沖縄県における保育サービス市場研究会」の作業として収集されたものである。調査時期は2003年7月で、対象地域は沖縄県の41全市町村である。

ここで用いられた調査票は、本土と比較可能にするために、内閣府物価政策課(2003)の調査票と基本的に同じである。2002年夏に10都県の729市町村を対象に行った同研究会の調査票は、質問票の詳細な内容、実現可能性、回収率などを保育政策担当者と十分相談し、調査内容についても改訂を重ねた上で作成されたものである。

今回の沖縄県での調査に当たっては、内閣府経済社会総合研究所が沖縄県庁及び市町村担当者の方々の深い御理解と御協力を得た。調査を実施する前には、沖縄県庁を実際に訪問し、調査への協力を求めた。そのため、本論文で使用するデータは回収率が非常に高いだけでなく、質問に対する回答もかなり正確であることが期待できる。

この調査は2段階からなっている。まず、市町村に対してそれぞれの管内における保育所数、入所者数、保育料、運営費とその内訳（公立認可、私立認可及び認可外それぞれ合計）など市町村レベルで回答可能な内容について質問を行った $ ^{13} $ 。

さらに、保育所ベースのデータとして、各保育所のサービスの内容及び保育所に勤務する労働者全員の一人一人の年齢、性別、経験年数、資格、賃金、労働時間などのデータを収集した。

41 市町村のうち、38 市町村から回答を得た。市町村ベースでの回答率は実に 92.7% であり、この種の調査としては非常に高い。このうち、130 か所の公立保育所から 1,986 名、153 か所の私立認可保育所から 3,309 人、316 か所の認可外保育所（うち補助金を受けている保育所が 94 か所、受けていない保育所が 222 か所）から 2,064 人、の合計約 7,400 名
の保育士のデータを得ることができた $ ^{14} $ 。

沖縄県における調査の特徴は、内閣府物価政策課（2003）では認可外保育所のサンプル数は60だったのに対して、316か所の認可外保育所からの回答を得ることができたという点である。このデータの利用によって、労働者や施設の詳細な属性をコントロールした上で、認可外保育所も含めた経営主体別の賃金決定要因の違いが初めて明らかになる。

以下では、賃金プロファイル、非営利賃金プレミアムの順で実証を行う。

## 4 ．経営主体別の賃金プロファイルの推計方法と推計結果

本節では、まず公立と私立認可保育所間の賃金決定要因の比較検証を行う。この2つのタイプの保育所は同じ認可保育所でありながら、公立保育所の賃金プロファイルが比較的よく知られているのに対し、私立認可保育所の賃金構造については、これまで研究が少ないのが現状である。

ここで用いる賃金関数は労働経済学で頻繁に用いられる半対数型の標準的な Mincer 型の賃金関数である。

$$ \begin{aligned}(1)\quad\ln\mathrm{W}_{\mathrm{i}}=&\alpha_{\mathrm{}_{1}}*\mathrm{AGE}+\alpha_{\mathrm{}_{2}}*\mathrm{AGE}^{2}+\alpha_{\mathrm{}_{3}}*\mathrm{EXP}+\alpha_{\mathrm{}_{4}}*\mathrm{EXP}^{2}+\alpha_{\mathrm{}_{5}}*\mathrm{EDU}\\&+\alpha_{\mathrm{}_{6}}*\mathrm{OTHER}+\mathrm{X}_{\mathrm{i}}\beta+\tau_{\mathrm{i}}\end{aligned} $$

ここで $ \ln W_{i} $ は i 番目の労働者の賃金の自然対数、AGE、EXP、EDU はそれぞれその労働者の年齢、経験年数及び教育水準である。OTHER はそれ以外の労働者の属性、 $ X_{i} $ はその労働者が属する施設の属性を示している。さらに推計結果からは省略するものの、市町村ダミー及び施設ダミーも説明変数に含まれている。 $ \alpha_{1}-\alpha_{6} $ 及び $ \beta $ は推定するパラメータである。 $ \tau_{i} $ は賃金に影響しうる観察されない属性である。

ここでは、(1)を公立保育所、私立認可保育所それぞれ別々に最小二乗法で推計する $ ^{15} $ 。しかも、各経営主体の中で、常勤保育士と非常勤保育士の雇用形態にサンプルを分けて推計を行う。

ここで用いるデータは、前節で説明したデータセットから欠損値のある者を除き、公立認可の1,125名（常勤保育士809名、非常勤保育士316名）私立認可保育所の1,883名（常