「捨てる神あれば拾う神あり――金融危機下における中小企業の資金調達」 学術論文 Tsutomu Watanabe

捨 る神あれ 拾う神あり

– ^{金融危機 る中 企業 資金調} –

薫

学習院大学

澤 充

一橋大学

渡辺 努

一橋大学 _/RIETI

初稿： _{2003 10} 暻 ₁₆ 日

改訂： _{2004 3} 暻 ₃₁ 日

要 旨

1999 -2001 ^{間 ベ゜ルトルェ ら融資を 絶 れ 中 企業 約}5^分

1 ^{， 銀行 ら肩代わり融資を ， 業を いる。曓稿 ，}

れら 企業 肩代わり融資を る ，残り 企業

差 あ を実証的 検討 る。曓稿 ネ゙゜ルタ゛ルエ 次 ₂

ある。第₁ ，ベ゜ルトルェ以外 銀行 引実績を 企業 う

い企業 比 肩代わり融資を る確率 高い。 確率 引銀行数

増大 る。 結果 ，企業 複数金融機関 引をベ゜ルトルェ ら 融資中断 備える 保険 らえる仮 Detragiache et al. (2000) 整合的 ある。第₂ ， 規模企業 を抽出 サルハャやサト゜トャン

ト゜゚ケ いサルハャ る ，ベ゜ルトルェ 資曓毀損 著 い企業

肩代わり融資を る確率 高い 確認 る。 ₂ ネ゙゜ルタ゛

ルエ ，企業経営 関 る私的情報 ベ゜ルトルェ 死蔵 れ い

， 銀行 伝 れ い 可能性を示唆 いる。

∗渡辺努 tsutomu.w@srv.cc.hit-u.ac.jp ^{。曓稿 作 際 ，青木昌彦氏，福 慎一氏，及} ，統計研究会，日曓銀行，学習院大 学，経浞産業研究所 るコプヂヴ参 者 ら暼益 コベルダを頂戴 。 感謝 い。

1 めに

銀行 企業 長期的 引関 (relationship banking)

基 融資 ， 銀行 企業 私的経営情

報を独占 る 多い。 ，い ん銀行 資

曓 足や破綻 り融資を中 る ，顧客企業 代

暶的 資金調 ， 益性 高い投資ハュグゟ

ェダ あ る可能性 ある。特 ，

資曓 場 ゚ェコケ 限定 れ いる中 企業 ，

問 深刻 れ いる。

，わ 国 銀行危機 経験 ， う 理解

単純 過 る を示唆 いる。 わ ，中

企業庁 行 ゚ルォヴダ調 査 よれ ，_1999-2001 間 ベ゜ルトルェ ら融資を断られ 中 企業 約₅分 ₁ ， 民間銀行 ら新 融資を ，

業を る いる。 捨 る

神あれ 拾う神あり ある。拾う神 いる 日曓

限 い。例え ，Hancock and Wilcox (1998) ^，米国 S&L^{危機時 ，資曓毀損 深刻}

銀行 よ 貸出を断られ 企業 大銀行 よ

救浞 れ 報告 いる

1

。

ろん，拾う神 全 中 企業 等 微笑

わ い。前述 ゚ルォヴダ ，残る₅分 ₄

企業 ，新 銀行 巡りあう ， 業

規模 縮 を余儀 れ り，親族 ら 融資 依

存 り いる。 ，拾う神 新 銀行 出

会える う よう 要因 決 る ろう 。

曓稿 目的 要因を る ある。

曓稿 ，中 企業 私的経営情報 ，ベ゜ルトル

ェ ら 銀行 伝 れる可能性 注目 る。

体的 ，中 企業 私的経営情報 伝 れるスホ

ヅャ 次 ₂ を考える。

第₁ 複数銀行 引を通 る 前 情報伝

ある。企業 複数 銀行 長期的 引関 を築 より，私的情報を 引銀行間 共暼

る。 れ より，ベ゜ルトルェ 資曓 足

1

拾う神 存 ，銀行危機 やや異 る文脈 確認 れ いる。 わ ，銀行統合 関 る実証研究 ，統合 よ 経営 規模を拡大 銀行 ，融資先 大企業を 視 ， 企業向 融資を軽視 るよう る 言われ いる Berger et al.(1995) を 参 照 。 う 指 摘 を 踏 え ，Berger et al. (1998)^や Berger et al. (2001) ^{，銀行統合後 企業 実際 資金繰り}

いる う を検証 いる。彼ら 研究 よれ ，統合 後 大銀行 企業向 融資を減ら 実 ある ，融資を断 られ 企業 多 近隣 銀行 ら新 融資を 業を

いる。

理 融資を ， 引

銀行 肩代わり らう る。 り，中

企業 複数銀行 引 る 銀行 ダメノャ 備

える 保険 よう ある。

例え ，ある企業 _n行 金融機関 引 いる

， れ れ 金融機関 流動性 足 る

確率を_q れ ， 引 いる金融機関 中 少

1 ^{健全性を維持 融資 応 れる確率}

1_{− q}^{n ある} Detragiache et al. (2000) ^2。

， 引 る金融機関 数を増や より，

既存 引金融機関 ら融資を られる確

率 増 る

3

。

第₂ 後的 情報伝 ある。例を挙 よう。銀

行 ら融資を 絶 れ 企業 ₂ あ る。企

業_A 資曓 足 銀行 ら融資を 絶 れ，企

業_B 健全 銀行 ら融資を 絶 れ り，

を外部 銀行 知 い よう。 ，企

業_A 企業_B 関 る公開 れ 経営情報 一

あ 場合， 銀行 ，企業_A 真 容

わ ， 引先銀行 保暼 いる私的情報 よ る企業 質 ，企業_B 比 ，より健全 ある

断 る ある。 ら，企業_A ，企業自身

情より ， ろ， 引先銀行側 情 よ

融資を 絶 れ 可能性 高い ら ある。 結果， 企業_A ，企業_Bより ， 銀行 ら救浞融資を

る確率 高 る あろう。 例 ，企業

ベ゜ルトルェ 経営状態 企業 私的経営情

報 関 る暼力 クエヂャ いる。

クエヂャ 暷 暼効 働 ，銀行側

ダメノャ 非常 深刻 場合， わ 銀行 破綻

あろう。 ら，ベ゜ルトルェ 破綻 直

面 企業 金融機関 穴埋 融資を求

， 金融機関 融資中断 原因 _100%ベ゜ルトル ェ 側 ある 認識 る ら ある。銀行破綻 伴

長期的融資関 断絶 れ 企業 後

い 既 い 研究例 ある。例え ，堀ン高

橋 ₂₀₀₃ ，₁₉₉₇ 破綻 海 殖銀行 顧

2

， 金融機関 流動性 足 各行間 独立 生 る 仮定 れ いる。 仮定 ，複数金融機関 時 ダメノャ

発生 る金融危機 よう 状況 妥当 い。 計的クョセェ aggregate shock ^{場合 い 後 議論 る。}

31^{行 引 複 数 引 選 択 や 暷 適} 引 金 融 機 関 数 決 定 関 ，Von Thadden, 1994; Bolton and Scarfstein, 1996; Detragiache et al., 2000; Ongena and Smith, 2000; Berger et al., 2001; Farinha and Santos, 2002 ^{を参照 れ い。}

客企業 後 う を調 ，株価や企業 益

面 企業 比 大 劣 いる

い 結果を報告 いる。 ，Brewer III et al. (2003) ^，大手3^{行 海 殖銀行，日曓長期信用} 銀行，及 ，日曓債権信用銀行 破綻 例を対象 顧 客企業 ドネァヴブルケを調 結果，破綻公表日

引先企業 場価値 る ， 効果 ，

引先以外 企業を含 全企業 効果 暼意 異 ら い 報告 いる。 れら 研究 クエヂャ 機

能 可能性を示唆 いる

4

。一方，い 研究

れら 対 結果を報告 いる。例え ，堀ン 高橋 ₂₀₀₃ 先行研究 あるYamori and Murakami (1999) ^{， 銀 破綻 よ 引先企業 株価}

報告 いる ，福 ン鯉渕₍₂₀₀₃₎ 大手 3^{行 顧客企業 悪影響 及ん 可能性を否定 い}

い

5

。

曓稿 ，₁₉₉₉ ら₂₀₀₁ る中 企業 資金調 関 る新 いタヴシンコセダを用い ₂

スホヅャ 存 を検証 る。曓稿 使用 るタヴ シ ，中 企業庁 _{2001 12}暻 実施 ，中 企 業 対 る゚ルォヴダ調査結果 あり，総サルハャ₍企 業ン ₎数 ，約_13,000 ある。 調査 ， 企 業 ベ゜ルトルェ ら融資を 絶 れ う ，

絶 れ 場合 金融機関 ら融資を る

う ， 穴埋 融資を実行 れ

4

， れら 破綻 例 ，営業譲渡 過程 顧客企業 経営情報 譲渡先 承 れるよう 工夫 政策措置 れ

り，顧客企業 ドネァヴブルケ 大 悪

効果 考えられる。 ，多 企業 複数銀行 引を通 前 情報伝 を い 可能性 ある。

5

海外 研究例 以 り ある。 ， 分 先駆的 研究 あるSlovin et al. 1993 ^{，゚ベモィ コルゾ゛ヅルシャン}

゜モテ゜銀行 破綻 差 迫 時 ， 引銀行 株価 ， 金保険 よる救浞 決 直後 株価 昇 いる を見 出 いる。 ，Bae et al. (2002) ^，1997-1998 ^る韓 国 銀行危機を対象 ，銀行 対 るクョセェ 引先企業 株価 影響 いる を実証 いる。 方，Ongena et al. (2003)

，_1988-1991 テャゞゟ゜ヴ 銀行危機を対象 ，銀行 経営 悪 ッュヴケ 引先 場企業 株価 及 影響を検証 ，全

体的 影響 統計的 暼意 を明ら

いる。彼ら ，株式 よる資金調 よ 銀行融資を代暶

，影響 原因 ある 主張 いる。_Bodenhorn (2003) ^，19^{世紀 ゚ベモィ 銀行貸出契約 タヴシを用い，銀} 行 企業 間 長期的関 ある ，金利，担保 面 暼利 る

，ェヤグセダンェメルス 時期 貸出契約 再交浟 行 われや い を見出 いる。 れら 研究 ，銀行 企業 長期的 引関 経浞的価値を検証 いる ， 々 研究 関

深い ， 場企業 対象 限られる ，曓来，長期的 引関 基 銀行融資 要 役割を果 中 企業 対象 ら

れ いる ， 株価 益率 変 を検証 り，銀行 健 全性 資金 ゚レゟ゜メニモゾ゛ヴや外部資金調 コケダ 及 影響を直接検証 いるわ い， いう 限界 ある。

れ 引 あ 金融機関 ， れ 全

新規 金融機関 ， い 質問項目 含 れ い

る。 ，企業 ベ゜ルトルェ 紐付 る

，企業 タヴシ ベ゜ルトルェ タヴシ

をブセスルエ る 可能 ある

6

。 ₂

，曓稿 分析 適 いる。

曓稿 構 ，以 り ある。第₂節 曓

稿 仮 推計式 い 明 る。第₃節 実証

分析 方法論 使用タヴシ い 明 る。第₄節 第₅節 推計結果を報告 る。第₄節 ，ベ゜

ルトルェ 融資を 絶 る う ， ，ベ゜ルト

ルェ 絶 れ 企業 銀行 ヌセェ゚セハ れ

る う 関 る推計結果を報告 る。第₅節 ， 企業 私的情報 関 る情報伝 機能 い より厳 密 検証を行 結果を報告 る。第₆節 ，結果

政策的含意を述 る。

2 推計式 出

推計式 ，ベ゜ルトルェ 企業 ら 融資申請を 理 る 否 を決定 る第₁段階 推計式 ，ベ゜ル

トルェ 融資申請を 絶 場合 銀行 肩代わ

り融資を実行 る 否 を決定 る第₂段階 推計式 ら る。第₁段階 意思決定 主体 ベ゜ルトル ェ あり，第₂段階 意思決定 主体 肩代わり銀行

ある。

6

々 研究対象 る企業 ，い 理 ，ェヤグセダン ェメルス 影響を強 る可能性 高い 考えられる。 ，中

企業 ，一般的 ， 情報 公開 れ いる大企業 比 ，長 期的関 基 銀行融資 依存 る割合 高い ，私的情報 ベ゜ルトルェ 占暼 れ いる可能性 高い。特 ，日曓 伝統 的 企業 外部資金調 占 る銀行借入 割合 高 ，銀行 ベ

゜ルトルェ 企業 長期的 引関 安定的 強固 あ れ，ベ゜ルトルェ 企業 私的情報 蓄積 れ いる可能性 強い。 ら ，₁₉₉₀ 代曒 ，ゥホヌシャンェメルス 深刻 あ れる時期 あり，銀行部門全体 健全性 悪 いる

，ベ゜ルトルェ ら ， 銀行 ら 融資 困 あ 可 能性 ある ベ゜ルトルェ関 い ，例え ，Aoki, Patrick and Sheard (1994)^{参照。 。 ，仮 ， 々 サルハャ}

い ， 容 悪 ベ゜ルトルェ ら 融資 絶 れ

後 ， 銀行 ら 融資を る いる 明ら

れ ， んら 情報伝 ベィッゲヘ よ ，ェヤグセダン ェメルス 影響 少 部分的 相殺 れる を強 示唆

る 考えられる。

2.1 第 1 段階

第₁段階 ，ベ゜ルトルェ 引先企業 ら 融資申請 対 理 る 否 を決定 る。第_i 企業 第_t い 融資を 絶 れる を_{Rit= 1} 表 ， 諾 れる を_{Rit= 0} 表 る。_Rit 値 以 定義 れる_R^∗_it より決 る。

R^∗_it=_−α⁰Fit_{− α}¹B_it^m+ α²Nit+ uit (1)

，_Fit 企業 経営ドネァヴブルケを表 変数

あり，変数 値 大 い ドネァヴブルケ 良好

ある る。_Bit^m _i企業 ベ゜ルトルェ 資曓状

況を表 変数 あり，変数 値 大 い 資曓状

況 良い 例え 自己資曓比率 高い る。_Nit 第_i企業 引 いる金融機関数 ある。_Fit，_Bit^m， Nit 3^{変数 ，誰 観察 ， 意味 公開情} 報 ある。 れ 対 ，_uit 第_i企 業 ドネァヴ ブルケ い ベ゜ルトルェ 知 いる私的情報 ある。_uit 値 大 れ 大 い 企業 ド ネァヴブルケ 悪い を示 。_uit 均ゴュ，分散

1 ^{規分 従う 仮定 る。}

(1)^式 R^∗_it ^{決 る}

Rit=





1 if R^∗_{it≥ 0} 0 if R^∗_it< 0

(2)

従 融資申請 否 決 る。企業ドネァヴブル ケ 良好 あれ 融資申請を 絶 れる確率

る ある ら，₍₁₎式 ドメベシヴ_α0 ある。

，ベ゜ルトルェ 資曓状況 良 れ 絶 確率 る ある らドメベシヴ_α1 ある。 引金融機関数_Nit 大 れ ベ゜ルトルェ 引関 希薄 ある ら， 絶 確率 高 る

ある。 _α2 ある。

2.2 第 2 段階

次 ，第₂段階 ，ベ゜ルトルェ ら融資 絶を

企業 対 銀行 肩代わり 融資を実行

る 否 を決定 る。銀行_j 肩代わり融資を実行 る を_{Pikt= 1}，融資を 絶 る を_{Pikt = 0} 表 る 融資 実行ン 絶 値 第₁段階

対 いる 注意 。

Pikt ^値 P_ikt^{∗ 値 よ 決 る。 わ ，}

Pikt=





1 if P_ikt^∗ |Rit= 1 _{≥ 0} 0 if P_ikt^∗ |Rit= 1 < 0

(3)

表 る 。 ，第₂段 階 審 査

を る 企 業 第₁段 階 ベ ゜ ル ト ル ェ ら 融 資 を

絶 れ 企業 ある いう を明 示 る ，

P_ikt^∗ |Rit= 1 ^{いう条件付確率変数 表} ある。 ら ，_Pikt^∗ _{|Rit= 1} 値

β0Fit+ β1Bkt+ vikt|Rit= 1 (4)

より決定 れる 考える。 ，_Bkt 肩代わり を行う銀行_j 資曓状況を表 変数 あり，大 れ 大 い 資曓状況 良い を表 。 ，_vikt 銀行 第_i企業 ドネァヴブルケ 関 前 暼 いる私的情報を表 。 銀行 第_i企業

引実績 ある れ い ，あるい 引実績

， 業 社 らある程度 私的情報を入

手 いる れ い。_vikt れらを表 変数 ある。_vikt 大 れ 大 い 企業 ドネァヴブ

ルケ 良い を表 _uit 定義 対 い

る 注意 。

前 情報 ，第_i企業 関 るベ゜ ルトルェ 決定を観察 る前 私的情報 いう意味

ある。 ，肩代わり銀行 融資 可否を決定 る

時 ，ベ゜ルトルェ 意思決定 _{Rit= 1} いう決

定 を観察 る ら， 情報を活 前情報

を゚セハタヴダ _{vikt|Rit = 1 (4)}式 意思決定 用いられ いる。_vikt 規分 従う 仮定 る ，_{vikt|Rit= 1} Truncated normal distribution

あり，

vikt|Rit= 1 = ρ^{φ(−α0Fit− α1B}

itm^{+ α2Nit)}

Φ(_−α0Fit_{− α}¹B_it^m+ α2Nit)^{+ ηikt}

計算 る。 ，_φ(·) 標準 規分 密度関 数， _Φ(·) 積密度関数 ある。_{φ(·)/Φ(·) in-} verse Mills ratio ^{よ れる あり，以}

れを_λ(·)≡ φ(·)/Φ(·) ^{表 る。λ(·) 減少関数} ある。 ，_{ρ uit vit} 間 前 相関 数 ある。_{uit vikt} 定義 対 いる を 案 る ，_ρ ある。 ら ，_{ηikt Truncate}

れ い い 規分 従う誤差項 ある。 式

を₍₄₎式 代入 る P_ikt^∗ |Rit= 1

= β⁰Fit+ β¹Bkt

+ρλ [_−α⁰Fit_{− α}¹B^m_it + α²Nit] + ηikt (5)

を得る。

第_i企業 肩代わり融資先を見 る る

う _P^∗

ikt^{Rit= 1 値を る銀行を}

見 る る う いう ある。

り，_Pit^∗_{|Rit= 1}を P_it^∗|Rit= 1 _{≡ max}

k ^[P

ikt∗ ^|Rit= 1] (6)

定義 る ，第_i企業 少 銀行

ら肩代わり融資を られる れを_{Pit= 1} 表 る ， られ い _{Pit= 0}

Pit=





1 if P_it^∗|Rit= 1 _{≥ 0} 0 if P_it^∗|Rit= 1 < 0

(7)

表 る。 ら ， 第_i企業 引実績 ある

銀行 いる情報 引実績 い銀行

いる情報 比 精度 高い， _{Bkt j} い 独 立 ある 仮定 ，_Pit^∗_{|Rit= 1} 第_i企業

引銀行数_Nit 増 関数 ある。 れを P_it^∗|Rit= 1

= γ⁰Fit+ γ¹Nit

+ρλ [_−α⁰Fit_{− α}¹B_it^m+ α²Nit] + νit (8)

表 。₍₇₎式 ₍₈₎式 第₂段階 決定式 ある。

2.3 2 つ 情報伝達経路

(8)^式 2 ^{情報伝 経路 表現 れ いる。第} 1 ^{情報伝 経路 ，複数金融機関 引を る}

よ 得られる保険機能 ある。 れ 右辺第₂項 γ¹Nit ^{表現 れ いる。企業 ベ゜ルトルェ ら}

資金調 場合， 金融機関 ら資金調

る確率 ，ベ゜ルトルェ 引を行 いる

場合より ，ベ゜ル以外 引金融機関を保暼 い

る方 高い。 モケェ分散効果 ，Detragiache et al. (2000) ^{想定 いるよう ，銀行資曓 クョセ} ェ idiosyncratic ^{場合 特 大 る。 対 ，}

個 行 クョセェ 相関 いる場合 保険機能

弱 る。

第₂ 情報伝 経路 クエヂャ効果 ある。 れ λ(·) ^{表 現 れ い る。 わ} ，肩 代 わり 銀 行 ， 企業 経営 関 る 前 私的情報_viktを いる

，第₁段階 るベ゜ルトルェ 決定 _{Rit= 1} ら，ベ゜ルトルェ 保暼 いる私的情報_uitを

ろう る。_{Rit= 1} 条件付 られ _vikt 分 vikt|Rit= 1 ^{を計算 る れ 相当 る。} 例え ，_λ(·) 中 _−α1_Bit^m 注目 る ，ベ゜ルト ルェ 資曓状況 悪い いう情報 れ 公開情報 ある ，_λを減少 ，救浞融資を られる確率

を増 る。 れ いう ，ベ゜ルトルェ

資曓状況 悪い いう ， 情一定 ，

ベ゜ルトルェ _uit い り企業ドネァヴ

ブルケ 良好 ある を意味 る。 ，肩

代わり銀行 企業ドネァヴブルケ 関 る自ら 私的

情報を 方改定 ，救浞融資 前向 る。

クエヂャ効果 ，ベ゜ルトルェ 私的情報 肩

代わり銀行 前 私的情報 相関 高い ，

わ ，_ρ 絶対値 大 い 強 る。逆 ，両 者 相関 い場合 ，ベ゜ルトルェ 融資決定 肩代わり銀行 保暼 る私的情報 ゚セハタヴダ あ

り影響 い ，クエヂャ効果 弱 る

7

。

3 実証方法

3.1 ータソース

曓稿 分析 主 るタヴシサヴケ 企業資金調 環境実態調査 ある。 調査 中 企業庁 ₂₀₀₁

12^{暻 農林魚業，金融，公 を 全 産業を}

対象 実施 ある。対象企業 ，東京商工モ

サヴ ス タヴ シベ ヴケ ら ，₁₉₉₉ 業所 統 計 業

種構 従 無作 抽出 れ ある。 ，

7

クエヂャ効果 機能 る条件 ，ベ゜ルトルェ 肩代わり銀行 前 私的情報 相関 いる あり，必 ，両者 情 報 精度 uit vikt 分散 程度 ある必要 い。 方， 両者 前 企業 私的情報を共暼 いれ ，両者 相関 高

る 時 ， れ れ 情報 精度 程度 る。 ，ベ

゜ルトルェ，肩代わり銀行 ，融資を い

う情報 入手可能 ，_σu _σv 推計 可能 ある。

，厳密 ，_ρ 絶対値 大 い場合，ベ゜ルトルェ 決 定を観察 よ 後的 肩代わり銀行 情報 伝わ

(^{クエヂャ効果})^{，両者 間 前 情報 共暼 れ い} 区 い。 い ，_5.2節 脚注₂₄を参照。

抽出 際 大企業を_10%含 よう 調整 れ いる。 調査対象期間 ，_{1999 1}暻 ら_{2001 12}暻 ₃ 間 ある

8

。

調査 暷 大 特徴 ，各 い ベ゜ル

トルェ 融資を 絶 れ う ， ら ，融資を

絶 れ 場合 う対処 ゚ルォヴダ項目

含 れ いる ある。対処 方 ，

民間金融機関 ら資金調 う いう

情報 ， 金融機関 引金融機関 非

引金融機関 ある い 識 る

9

。

要 情報 企業 齢，従業員数，ベ

゜ルトルェ 引 数，ベ゜ルトルェを変更 時

期， 引金融機関数，業種 _{2001 10}暻曒 数 値 利用可能 ある。 ，企業 ドネァヴブルケ

関 ，₃ 間 各 い 売り 及 算 関

る情報 ₃ メルェ 良好， 変，悪 選択

利用可能 ある。 ，以 一部 推計 ，企

業ドネァヴブルケ指標 東京商工モサヴスタヴ

シベヴケ _TSR 諸表タヴシを用いる。

金融機関 タヴシ ，自己資曓比率，株

価変 率， 金変 率， 良債権比率 ₄ 指標を 用いる。自己資曓比率， 金変 率， 良債権比率 タヴシケヴケ ，信用金庫以外 日経_NEEDS

あり，信用金庫 い 全国信用金庫 諸表

及 ッセゥル資料 報 を用い いる。株価 東

洋経浞株価_CD-ROM を用い いる。

サルハャ 選 関 ，第₁ ，中 企業基曓 法 定義 資曓金₃億 以 従業員₃₀₀人以

企業

10

該当 る企業 を抽出 いる。第

2 ^{，ベ゜ルトルェ 都 銀行，信 銀行，第一地方} 銀行，第 地方 銀行，信用 金庫 い れ 業態 ，

8

米国 NSSBF1993 (National Survey of Small Business Fi- nance) ^，1991-94 ^{間 直近 借入申 込 対 る銀行} 対応 い 調 査 を 行 い る _{Cole, 1998} 。米 国 以 外 ， チ゜ゼや゜シモ゚ 類似 調査 れ いる _{Harhoff and} Timm Korting, 1998; Angelini et al., 1998 ^。

9

企業資金調 環境実態調査 ，ベ゜ルトルェ 断られ 後 対処法を₁₁個 選択肢 ら企業 選 いる。 う ， 引 引 い 民間金融機関 らネ゙゜ヂルケ以外 手段 を 企業を民間金融機関 ら ネ゙゜ヂルケ

いる。何故 ら，ベ゜ルトルェ 民間金融機関 資金調 を望ん い 企業 ，完全 代暶 る手段 民間金融機 関 ら 借入 を用い いう ， れ

， ， を予想 手段を講 考えられ

ら ある。 10

，卸売業 場合 資曓金₁億 以 従業員₁₀₀人 以 ， 売業 場合 ，資曓金₅₀₀₀万 以 従業員₅₀人 以 ，サヴニケ業 場合，資曓金₅₀₀₀万 以 従業員₁₀₀

人以 いる。

自己資曓比率， 金変 率， 良債権比率 全 利用可能 企業 限定 いる。第₃ ，ベ゜ル トルェを 識 る ，₁₉₉₉ ら₂₀₀₁

間 ベ゜ルトルェを変更 いる企業 サルハャ

ら排 いる

11

。 ₃段階 選 を経 暷終的 残 企業数 ₄₂₅₉社 ある。

3.2 推計方法

次 ，第₁段階 ₍₁₎式 ₍₂₎式 第₂段階 ₍₈₎式 (7)^{式 を推計 る方法を 明 る。}Heckman(1979) よ 提案 れ ₂段階推計法 よう ，第₁段階 ら求 られるInverse Mills ratio ^推計値を(8)^式 λ(·) ^{代わり 用い 第}2段階目をハュニセダペタ

ャ 推計 る いう方法 考えられる。 ，

場合，Van den Ven and Van Pragg(1981) ^{指摘 れ} いるよう ，誤差項 規分 従わ い いう問

ある。曓稿 ， 配慮 ，暷尤法 よ

るサルハャコヤェクョル付ハュニセダペタャ 推計を

行う。 体的 ，肩代わり銀行 前 ベ゜ルト

ルェ 意思決定 条件 られ い い 融資決定式 P_it^∗= γ0Fit+ γ1Nit+ νit ^第1^{段階 融資決定式} を 時 推計 る

12_/13

。

3.3 変数 定義

企業 フォーマンス 企業 ドネァヴブルケ 関

， 企業資金調 環境実態調査 業況メルェを用い

いる。 体的 ，業況 良好 変

1^{， 悪} 0^{を るジプヴ変数を用い} いる。 変数 ，第₁段階 ベ゜ルトルェ 借入

を 絶 れる確率 関 ，第₂段階 金

融機関 借入を承諾 れる確率₎ 関 影響

を える 予想 れる。 ，一部 推計 関

11

企業資金調 環境実態調査 ら ，企業 ベ゜ルトルェを 把握 る い。 東京商工モサヴスタヴシベヴケ

第₁金融機関 を用い いる。 ，サルハャ期間 _{1999 1} 暻_{-2001 12}暻 ベ゜ルトルェを変更 企業 サルハャ ら

外 いる。

12Van den Ven and Van Pragg(1981) ^{い ，}2^段階推計 行われ いる ， 理 より，近似的 値 扱われ いる。 ，Boyes et al.(1989) ^{， 様 第}2^{段階 質的従属} 変数を持 ペタャ 推計を行 いる ，_Heckman 標準的 ₂ 段階推計法 使え い 様 暷尤法を用い いる。

13

よう 企業 私的情報 条件付期待値 推計方法 関 ， 曓稿 類似 ゚ハュヴスを る研究 _Puri(1996) ある。

， 東京商工モサヴスタヴシベヴケ _TSR 諸表 ら，_ROA(営業利益_/総資産₎，売り 長率， 債比率 総 債_/総資産 ₄ 指標を用 い いる。前者₃ 指標 関 ，第₁段階₍第 2^段階) ^， ( ) ^{影響を える 対 債比}

率 関 ， 値 大 い 企業 倒産モケェ

高 る 逆 影響を える 予想 れる。

そ 他 企業特性 次 企業特性を表 変数 ， 引金融機関数，ベ゜ルトルェ 引 数，企業 齢， 従業員数，産業ジプヴを用い いる。 れら 変数 ， 中 企業 流動性制約 モヤヴクョルクセハ 関 を 考察 先行研究 多 用いられ いる _Petersen and Rajan, 1994; Angelini et al, 1998; Cole, 1998; Harhoff and Korting, 1998; etc. ^。

引金融機関数 関 ， 議論 り，

第₂段階 引金融機関を通 情報伝 効果を

る指標 ある ，第₁段階 ，ベ゜ルトルェ モヤヴクョルクセハ 強 を表 指標 る

る。 り， 引金融機関数 多い ，ベ゜ルト ルェ モヤヴクョルクセハ 希薄 あり，企業 借

入 困 る可能性 高 る 考えられる。 引金

融機関数 第₁段階 第₂段階 持 意味 異 る をタヴシ 次 よう 考慮 る。 第₁段階

，企業 借入れを行 いる全 金融機関 数

を用いる。 中 ，銀行，協 組織金融機関 信

金ン信組 ，政府系金融機関，テルトルェ，生損保 含

れ いる。以 れら 金融機関数を 引金

融機関数 _ALL よぶ る。一方，第₂段

階 保険効果を る際 金融機関数 ，銀行 協 組

織金融機関 信金ン信組 ら構 れる。以

れを 引金融機関数 _Bank よぶ る。

ベ゜ルトルェ 引 数 ，先行研究 多

引金融機関数 並ん 銀行_-企業間 モヤヴクョルクセ ハ 強 を測る 要 変数 考えられ いる。 値 大 い 企業 ベ゜ルトルェ 企業 私的情報を より多 獲得 ，企業 流動性制約を緩和 る い

う ある。企業 銀行 引 数 関 ，ベ

゜ルトルェ 関 る情報 利用可能 い ，第

1^{段階 用いる る。予想 れる符号}

ある。企業 齢 関 ，長期間 企業 存 信

用力 高 ₍ 声₎を示 いう見方 ある_(Diamond,

1991)^{。一方 い企業 投資機会 豊富 あり資金} 需要 旺盛 ある いう見方 存 る。い れ 解 釈 ，第₁段階₍第₂段階_{) ( )} 影響を

える 予想 れる。従業員数 関 企業 規

模を示 り，一般 規模 企業 信用モ

ケェ 大 い 考えられ いる。 ，第₁段

階₍第₂段階₎ 予想 れる符号 _{( )} る。産 業ジプヴ ，業種 関 ，製造業， 動産ン建設業，

卸ン 売業， ンサヴニケ業 ₄ 区分 れ

り，第₁段階 第₂段階 両方 コルダュヴャ れ いる。

銀行資本 指標 曓研究 以 あ る₄ 変数

を併用 推計を行 いる。

第₁ 自己資曓比率 ある。 体的 ，各行 自 己資曓比率 規制 暷 要求水準 国際基準_8%，国

基準_4% ら れ 乖 いる を指標

用い いる。以 れを 自己資曓比率ブヴグ

ル よぶ。

第₂ ，銀行 株価変 率 ある。Peek and Rosen- gren (2002)^，Woo (1999) ^{日曓 金融危機を対象}

い 先行研究 ， 場参 者 情報を

含ん り真 自己資曓 関 る 要 情報を え れる いう 株価情報 用いられ いる。曓稿

，銀行 資曓状況 関 あ り問 視 れ ら 銀行株価 比較的安定 い _{1993 3}暻曒を基 準時 ，₁₉₉₉ ，₂₀₀₀ ，₂₀₀₁ 各 前

度期曒時 株価変 率を用い いる

14

。 ，

ベ゜ルトルェ 場 り株価 入手 る企業数

3563^{社 ある 全体 サルハャ} 4259^{社 。以} ベ゜ルトルェ 株価を用い 推計を行う

縮 サルハャを用いる。

第₃ 金者 応を捉える 金変 率を用

い いる。 値 銀行 資曓毀損を直接計 いる

い ，銀行自体 流動性制約を表

捉える る。

第₄ 変数 良債権比率 あり，一般 ， 値 高い 資曓 毀損 激 い 考えられる。 良債権

定義 モケェ管理債権₍破綻先債権₊延滞債権₊₃ヶ 暻以 延滞債権₊貸出緩和債権₎を総資産 値を 用い いる。第₁段階 ，ゥホヌシャェメルス 発

14

基準時 ₉₄ ，_{95 3}暻期 株価水準を用い 結 果 大 変 い。

生 いれ 自己資曓比率ブヴグル，株価変 率，

金変 率 い 予想 れる符号 あり， 良債

権比率 関 ある。第₂段階 い ，ベ

゜ルトルェ以外 潜 的 貸 手を特定 る

困 ある ，地域ジプヴ 代用 いる

15

。

4 推計結果

4.1 記述統計量

表₁ ，各変数 基曓統計 示 れ いる。

，企業規模 関 ，従業員数 均 _66.8 あ る ，中 企業庁₍₂₀₀₂₎ よれ 日曓 中 企業全体 均従業員数 _13.8 ある を考慮 る 曓稿 サルハャ 中 企業 中 比較的大 い企業を対

象 いる わ る

16

。 れ ，サヴベ゜調査

対象 企業 ，東京商工モサヴス タヴシ

利用可能 企業 絞られ い よる。業種 分

関 ，製造業 _36%あり，中 企業庁₍₂₀₀₂₎ 19% ^{比較 る ， 々 サルハャ 製造業 割} 合 高い。一方，卸ン 売業 中 企業庁₍₂₀₀₂₎ 比 い_(21%対_31%)。次 ，企業 業況メルェ 注

目 る。 各企業 業況 良好

変 ら ₁， 悪 ら ₀を るよう 数 れ いる。結果を る ，₂ 指標 い れ い

次 経過 従い徐々 悪 いる。ベ゜ルト ルェ ドネァヴブルケ₍資曓状況₎ 関 ，株価変

率， 良債権比率 関 ，₃ 間を通 悪

傾向 ある 対 ， 金吸 力 逆 改善 る傾向 られる。 ，自己資曓比率ブヴグル 関 2000 ^ら2001 ^{ら大幅 悪 いる}

確認 る。

表₂ ，第₁段階 ベ゜ルトルェ ら借入を断ら れ 企業 割合₍モグゟェダ率₎ 第₂段階 民間 金融機関 ら資金調 企業 割合₍ヌセェ゚セ

ハ率₎ 各 示 ある。モグゟェダ率 ₃

を通 昇傾向 ある 対 ，ヌセェ゚セハ率

15

々 ，全 国 を₉ 地 域 分 割 ジ プ ヴ 変 数 を 作 い る。 ら ，近隣 金融機関 ドネァヴブルケ 指標 ，地域 ジプヴ以外 ，都 府県 金変 率，民間金融機関 金 郵便貯金 比率及 現金ン 金比率 を用い 様 推計を行

， れら 変数 ん 明力 。

16

タヴシサヴケ ，総 庁 業所統計調査 ₁₉₉₉ を中 企業 庁 再 工 ある。 個人 業主 含 い企業ベヴ ケ 値 比較を行 いる。

ん 大 変 られ ， 期間，第₁段 階 断られ 企業 約_1/5 安定的 ヌセェ゚セハ

れ いる わ る。 ，ヌセェ゚セハ 金融

機関を 前 引実績 あ 金融機関 引実績

い金融機関 分 る ， 引金融機関 方 非 引

金融機関より 多い わ る。ベ゜ルトルェ ら

断られ 場合，トセネ゙ヴ的 役割 中心を担 い

引金融機関 ある を示唆 いる。

表₃ ，ベ゜ルトルェ 借入を 絶 れエャヴハ 承諾 れ エャヴハ 間 企業 特性 差 られ る い 統計的 ゾケダ _T検定 よ _Wilcoxon rank sum^{検定 を}1999-2001 ^{各 い 行}

いる。ドヅャ_{A 1999} 結果 示 れ いる。 第_{2 3} 列 ，借入を 絶₍承諾₎ れ 企業 単 純 均 示 れ り， ，第₄列，₅列 _T検 定及 Wilcoxon rank sum^{検定 結果 れ れ示} れ いる。

，企業特性を る ，全 変数 関 々

予想 整合的 結果 ある。 り，ベ゜ルトルェ ら借入を断られ 企業 承諾 れ 企業 比 統

計的 暼意 齢 ， 規模 ，ベ゜ル

トルェ 引 数 浅 ， 引金融機関数 _All

多い 確認 る。企業 ドネァヴブルケ 関

，借入を断られ 企業 業況 ，承諾 れ 企業

比 統計的 暼意 悪 わ る。業種

い る ，借入を 絶 れ 企業 ，建設ン 動産業 割合 統計的 暼意 高い。

次 ，ベ゜ルトルェ 資曓状況 関 ，ドヅャ A ^{示 れ いるよう} ，自己資曓比率ブヴグルを

3 ^{指標 い} ゥホヌシャェメルスを示唆

いる結果 いる。自己資曓比率ブヴグル 符号

予想 り ある ， 差 統計的 暼意 い。

ベ゜ルトルェ ドネァヴブルケ欄 暷後 _M&A ある ，ベ゜ルトルェ 過去₃ 以 _M&A 関

いる 否 を示 ジプヴ変数 関 いれ ₁

を る 均値 ある

17

。Berger et al. (1995, 1998) 研究 よれ ，金融機関 統合 より大型 る 中 企業向 融 資を減ら 傾 向 ある。 れ ，

中 企業 経営情報 タヴシ い サネダ 情

報 あり，大型 れ 金融機関 種 情報

伝 ン処理 得手 ある ら 言われ いる。表₃ M&A ^{欄を る ， 絶 れ 企業 ベ゜ルトル}

17

金融機関 破綻 伴う救浞型合併 含 れ い。

ェ 約_2% 過去₃ 間 _M&Aを経験 り，承諾 れ 企業 ベ゜ルトルェ 比 多い。

差 統計的 暼意 ある。Berger et al. (1995, 1998)

等 指摘 る効果 日曓 存 る を示唆

いる。

ドヅャ_{B 2000} 結果 示 れ り，企業 特性，企 業ド ネァヴブ ル ケ ，業 種 傾向 関 ，

1999 ^{様 結果 得られ いる。ベ゜ルトル}

ェ ドネァヴブルケ 関 ，符号 全 予想

り ある ， 差 統計的 暼意 良債権比

率 あり，₁₉₉₉ 比 ゥホヌシャェメルス 傾向 弱 いる。_M&A経験 ある金融機関 よ

り多 絶 る傾向 引 観察 れる。ドヅャ_C

2001 ^{結果 示 れ いる ，ベ゜ルトルェ}

ドネァヴブルケを る ，符号 合 いる 自己

資曓比率ブヴグル 株価変 率 あり， れら₂

指標 い 差 統計的 暼意

いる。

表₄ ，ベ゜ルトルェ 借入を断られ 企業を， 民間金融機関 ら肩代わり融資を る

企業 ， 企業 分 ， 様 分析

を行 いる。 ₁₉₉₉ 結果を る ドヅャ

A ^， 企業特性ンドネァヴブルケ い ，従

業 員数 引 金 融 機 関 数 _Bank 暼 意 差 見 ら れる。借入を断られ ベ゜ルトルェ 資曓状況を示

変数 い ，自己資曓比率ブヴグルを ₃

変数 ，自己資曓 悪い 承諾 れや い いう傾 向 見られる。 れ ，第₁段階 融資を 絶 ベ

゜ルトルェ 資曓状況 悪い クエヂャ

第₂段階 救浞 れや い いうクエヂャ仮

整合的 ある。 ，₃ 変数 承諾 絶

差 統計的 暼意 い。

次 ₂₀₀₀ 結果 ドヅャ_B る ，承諾 れ 企業 ，統計的 暼意 引金融機関数 _Bank

多 ， 算 高い 確認 る。 ，借入

れを断られ ベ゜ルトルェ 資曓状況 い ，株

価変 率 良債権比率 クエヂャ仮 整合的 あ

る ，自己資曓比率ブヴグル 金変 率 符号 逆 いる。

2001 ^結果(^ドヅャC)^{を る ，企業 齢及}

従業員数 関 統計 的 暼意 差 表れ り，

承諾 れ 企業 値 れ れ い 予想 り大

い わ る。 ， 引金融機関数 _Bank

い 承諾 れ エャヴハ 統計的 暼意 大 ， 差 ₁₉₉₉ ，₂₀₀₀ 比 大 いる。 一方，借入れを断られ ベ゜ルトルェ 資曓状況を る ，自己資曓比率ブヴグル，株価変 率， 良債権 比率 ₃変数 クエヂャ仮 整合的 符号

り，特 株価変 率 統計的 暼意 ある。 金

変 率 ₂₀₀₀ 様，逆符号 いる。

表₄ ら 引 金融 機関 数 _Bank 多い 企業

救浞 れる傾向 各 強 確認 る。 れ ，多

金融機関 引実績を作る よ ，緊急時

融資先を確保 る いう保険機能 存 を示唆 いるよう える。 ，₍₈₎式 らわ るよう ， 第₂段階 救浞 可否 ，保険機能 右辺第₂項 γ¹Nit ^{以外 ，}λ(·) α²Nit^を通 Nit ^依

存 いる。 わ ，_Nit 大 い ，ベ゜ルトル

ェ 中度 い ，第₁段階 絶 れる確率

高 る ₍₁₎式 右辺第₃項 _α2_Nit 。 を 認識 いる肩代わり銀行 ，_Nit 大 い いう

ら，_uit 大 い ベ゜ルトルェ 暼 る私的情 報 よれ 企業ドネァヴブルケ 良好 類推 ，肩

代わり融資 前向 る。 り， 引金融機関数

大 い企業 救浞 れる確率 高い いう傾向 ，

保険機能 ，クエヂャ効果を通 生 得

る。表₄ 統計的検定 ₂ 効果を識

い い

18

，次節 行う推計 ，₍₈₎式

2 ^{効果を識 ，各効果 大 を定}

的 評価 る。

4.2 ベースライン推計

第1段階 推計結果

表_{5 1999} ら₂₀₀₁ タヴシをハヴャ 第₁段階 ₍₁₎式 ₍₂₎式 第₂段階 ₍₈₎式 ₍₇₎

式 を 時推計 結果 示 れ いる。 ₆

種類 推計を行 いる。定式 _[1]，_[2]，_[3] 全 サルハャ ₄₂₅₉社 を用い 推計を行 いる。 定式 _[4]，_[5]，_[6] ベ゜ルトルェ 株価 利用

る₃₅₆₃社を対象 推計を行 いる。 定式 _{[1] [2]} い 引金融機関数 り扱い ある。定式 _[1] ，第₁段階 引金融機関数

18

様 問 ，第₁段階 第₂段階 共通 全 変数 関 当 る。

All ^{を， 第}2^{段階 引金融機関数} Bank ^を

明変数 用い いる。 引金融

機関数 第₁段階や第₂段階 意思決定 及 影響

線形 い れ い。例え ， 引金融機関

数 _{All 2} 企業 ₃ 企業 ベ゜ルトルェ

中度 大 異 る ら 差 第₁段階 意

思決定 要 影響を及 あろう。 れ 対 ，

引金融機関数 _{All 50 51} 企業 ベ゜ル

トルェ 中度 差 無視 る

差 第₁段階 意思決定 影響を及 考え い。 様 議論 引金融機関数 _Bank い

当 る。 う 非線形性を考慮 る ，定式

[2] ^{， 引金融機関数を 明変数}

る ， 引金融機関数 ₂行以 ジプヴ変

数 _D2 ，₃行以 ジプヴ変数 _D3 ，₄行以 ジプヴ変数 _D4 を 明変数 いる。

第₁段階， わ ベ゜ルトルェ 貸出をモグゟェ ダ れる確率 推計結果を よう。 定式 _[1] を る ，ベ゜ルトルェ ドネァヴブルケ 影響 関

，自己資曓比率ブヴグル， 金変 率 数

い れ あり， 統計的 暼意 ある。

，ゥホヌシャェメルス， わ ベ゜ルトルェ

資曓毀損 企業 資金調 を困 いる を

示唆 いる。次 ，曓稿 注目 ある 引金融機

関数 _All 計数 統計的 暼意 ある。 引金 融機関数 _All 大 る れ ベ゜ルトルェ

関 希薄 り， れ 第₁段階 絶確率を 高 いる 解釈 る Petersen and Rajan, 1994; Harhoff and Korting, 1998 ^。

れ以外 変数 数を る ，ベ゜ルトルェ

引 数 関 ， 数 統計的 _1%水

準 暼意 あり， 引 数 長い ，銀行 私的情

報 蓄積 れ，信用を 易 る を示 いる

(Petersen and Rajan, 1994; Cole, 1998)^{。 ，企業}

齢 数 統計的 暼意 いる。 れ

長期間存 企業 _reputation 高い いう既

存研究 結果 異 いる。 時期 日曓経浞

産業構造 大 変 生 り，老齢企業＝産

業構造 変 い い い企業， いう構図を示

唆 いる 解釈 る

19

。企業規模 数 暼意

19

う 可能性 企業 齢 引 数 高相関 相関 数 0.63 ^{ある。試 ， 引 数を 明変数 ら 推計を} 行う 企業 齢 数 転 ， 統計的 暼意 る。

ブ゜ヂケ あり 企業 均的 信用モケェ

高い 認識 れ い を示唆 いる。 ，

次ジプヴ 数 表 ら 捨象 れ いる ，₁₉₉₉ 及 ₂₀₀₀ 両方 符号 ブ゜ヂケ 統計的 暼意

ある。基準 ₂₀₀₁ ，企業 借入制約

より深刻 あ ，₂₀₀₁ あ 示唆

れる。

定式 _[2] 結果を る ，概 定式 _[1] ある。ジプヴ変数 処理 引金融機関数 _All

数 統計的 暼意 ある。定式 _[3] ，定

式 _[1] 良債権比率を 明変数 追 い

る。 良債権比率 数 あり， 良債権比率

高 れ 高い 第₁段階 絶確率 高 る を

示 いる。 数 統計的 暼意 い。

定式 _[4]-[6] 結果 概 ，定式 _[1]-[3]

あり，推計結果 対象企業 依存 健 ある

を示 いる。定式 _[4]-[6] 新 追 株価変 率 数 _[4]-[6] 全 ォヴケ ブ゜ヂケ 統計 的 暼意 ある。ゥホヌシャェメルス 発生を裏付 いる。一方，定式 _[6] 追 いる 良債権

比率 数 暼意 り，予想 い

る。 時期 邦銀 ，資曓 余裕 い銀行 会

計 資曓を目減り る 良債権処理 対 消極

的 いう傾向 あり，資曓 余裕 ある銀行 良

債権比率 高い いう傾向 あ 指摘 れ いる

例え _@@@@を参照 。 結果 う 傾向

を 映 いる 解釈 る。

第2段階 推計結果

表₅ 段 示 第₂段階 推計結果 ら 情報

伝 効果 い 次 を る る。

第₁ ， 引金融機関数 _Bank 数を る ，定 式 _[1]-[6] 全 ォヴケ あり，₆ォヴケ中₄ ォヴケ 統計的 暼意 ある。表₄ よう ， 引 金融機関数 _Bank 第₂段階 承諾確率 間

相関 存 る ， 要因をコルダュヴ

ャ 相関 消え い 確認 いえ

る。 ，興味深い ， 引金融機関数 _Bank をジプヴ変数 処理 定式 _{[2] [6]}を る ，_D2，

D3^，D4 ^{増える れ 数 り，}

引金融機関数 増 保険機能を強 る度合い 逓減

いる わ る。特 ，_D4 数 ら 定

式 暼意 ゴュ 異 ら ，₄行以

引 る 保険機能 いう観 ら 意味 い

いう わ る。 結果 保険機能 関 る常識

的 理解 整合的 ある。Detragiache et al. (2000)

，゜シモ゚ 銀行 タヴシを用い ，流動性 足 る確率 高い金融機関をベ゜ルトルェ いる企 業 複数 金融機関 引 る傾向 ある を示 ，

企業 複数 金融機関 引 る 一種 保険

ある 見方を示 いる ， 分析結果

保険 実際 金融危機 際 暼効 機能

を示 いる。

第₂ ，クエヂャ効果を表 _ρ 値を る ，₆ォヴ

ケ全 符号 予想 りブ゜ヂケ ある ，統計的

暼意 い。_ρ 絶対値 暷 大 い定式 _[4] -0.4 ^{あり，相関 必 強 い。 サルハ} ャ る限りクエヂャ効果 効い い い 言える。

， クエヂャ効果 効い い い ろう 。

ベ゜ルトルェ 融資行動 肩代わり銀行 暼 る私的 情報 ゚セハタヴダ 役立 ， 融資決定 影響を

及 ，両者 前 私的情報 相関 _ρ

強い場合 ある。例え ，肩代わり銀行 独自 情報

源を ，ベ゜ルトルェ 融資行動 ら自ら

融資決定を 断 るを得 い場合，あるい ，過去

い ，ベ゜ルトルェ 融資行動 ら企業

質を 断 場合 ，ベ゜ルトルェ 肩代わり

銀行 前 私的情報 相関 強 いる 考

えられる。 方，肩代わり銀行 ， れ 引を

通 独自 情報源を持 いる場合 ，ベ゜ルト

ルェ 私的情報 相関 必 高 い あ

ろう。 クエヂャ効果 検出 理

，第₂段階 い ，独自 情報源を持 い

非 引銀行 サルハャ 少 考えられる。

あるい ，調査期間中 営業を停 企業

調査対象 ら れ いる ，クエヂャ効果 や

保険効果 検出 いる 考えられ

る。 れら い ，_5.2節 追 的 検証を行う

20

。

20

変数を見る ，企業 ドネァヴブルケ 算 数 関 ，₆ォヴケ全 あり，い 定式 統計的 暼意 ある。 り，仮 ベ゜ルトルェ ら借入を断られ

ドネァヴブルケ よい企業 ， 金融機関 ら暷終的 資 金調 を る確率 高い。企業規模 企業 齢 い ₆ォヴ ケ全 あり統計的 暼意 ォヴケ 多い。企業規模 大 ， 企業 齢 高い゠ヴグゟルクヴコケダ い企業 ，ベ゜ルトルェ

断られ 拾われや い わ る。 ， 次ジプヴ 関

，₁₉₉₉ 及 ₂₀₀₀ 共 ある 統計的 暼意 ，ヌセ ェ゚セハ率 関 ₃ 間 大 差 い を示 いる。

5 頑健性 検証

5.1 保険効果 追加 ス

取引金融機関と非取引金融機関 比較 ベヴケメ゜ル

推計 肩代わり融資を行う金融機関 引

実績 ある金融機関 う を考慮 い 。

，保険機能 効い 肩代わり融資 実行 れる ある れ ，肩代わり融資を実行 る金融機関

引実績 ある金融機関 ある。 区 を

明示的 考慮 ら，次 ₂ 推計を行う

る。

暷初 推計 ，第₂段階 意思決定を 引金融機

関 行う いう設定を考える。 体的 ，第₁

段階 ベヴケメ゜ル ，第₂段階

引金融機関 肩代わり 場合 を 承諾 ，

非 引金融機関 肩代わり 場合 絶 分類

る 誰 肩代わり 場合 ベヴケメ゜ル

様， 絶 る。

21

。第₂段階を よう 再 定義 る より第₂段階 肩代わりを行う 否

関 る 引金融機関 意思決定を表 解釈

るよう る。

2^{番目 推計 ，第}2^{段階 意思決定を非 引金} 融機関 行う設定を考える。 体的 ， 第₁段

階 い ，ベ゜ルトルェ 絶 引金融機関 肩

代わり 場合 第₁段階 承諾 含 る

る。 ，非 引金融機関 肩代わりを行

場合を第₂段階 承諾 定義 る。第₁段階 第 2^{段階を よう 定義 直 より，第}2^段階 融資肩代わり 関 る非 引金融機関 意思決定

を表 る る

22

。

第₁ 推計 ，第₂節 明 保険効果 理論的

゚゜タ゛゚ 忠実 推計 あり，保険効果 ベヴケ メ゜ル推計より 強 現れる ある。一方，第₂

推計 引金融機関数 _Bank 暼意 入る

い ある。

21

，非 引金融機関 肩代わり ォヴケ ， 引金 融機関 絶 いる 仮定 いる。 り，企業 ， 暷初 引金融機関 肩代わり 可能性を打診 ， れ 駄目 場 合 限 非 引金融機関 融資窓口 向 う 仮定 いる。銀 行 引を行う 少 ら 固定費用 伴う を 案 れ 仮定 妥当 いえよう。企業 わ わ 追 的 引費用を 支払う゜ルコルゾ゛ノ い ， 引金融機関 借入を申 込 予想 れる。

22

や り ベ゜ルトルェ 絶 れ 企業 暷初 引 先企業 肩代わりを打診 ， れ 駄目 場合 限 非 引 金融機関 向 う 仮定 いる。