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(2023)、Honda et al. (2023)など）が、コロナショック時の中小企業の借入行動について、政府の金融支援プログラムなどに注目して分析を行っている。しかしながら、過去のショック時や平常時と比べて、コロナショック時の中小企業の借入行動がどのように異なるかはあまり明らかになっていない。本論文は過去のショック時や平常時と比較することで、コロナショックにおける中小企業の借入行動の特徴を明らかにする点において、独自性があるといえる。 本論文の分析では、借入金比率を被説明変数、前年度のキャッシュフロー比率、ゾンビ企業ダミー（Fukuda and Nakamura(2011)による基準）、負債比率、売上高変化率をメインの説明変数とし、固定効果モデルにより分析した。このモデルは各企業間の観察できない異質性を固定効果（企業ダミー）により除去したモデルであり、注目している変数の効果をより精緻に推定することが可能になる。各年の係数を推定するために、メインの説明変数と各年のダミーの交差項（メインの説明変数×各年ダミー）の係数を推定した。これにより、各年におけるメインの説明変数の係数を一つの推定式により推定することができる。図1はキャッシュフロー比率の係数を年別に示したものである。グラフの値が低いほど、キャッシュフローが減少した企業がより借入を行っていることを意味する。分析の結果、2000年代前半には、キャッシュフロー比率が上昇している企業がより借入を行っていた。しかし、この傾向はGFC前に徐々に弱くなり、2008年以降のGFC時にはキャッシュフロー比率が下落している企業がより借入を行っていた。その後、キャッシュフロー比率の係数の値は横ばいであったものの、コロナショック時である2020年及び2021年に大きく低下している。この結果から、ショック時にキャッシュフローが減少した企業がより多く借入を行っている傾向が顕著であり、この傾向はコロナショックにより強いといえる。 同様の分析をゾンビ企業ダミーについて行った結果が図2である。ゾンビ企業ダミーの係数の値が大きければ、ゾンビ企業がより借入を増やす傾向にあるといえる。ゾンビ企業ダミーの係数は2000年代前半にマイナスであったものの、2008年のGFC時にプラスに転じ、コロナショック時にプラスの値がさらに上昇している。この結果は、GFC時にゾンビ企業が借入を増加させる傾向にあり、コロナショック時にはその傾向がさらに強まったことを意味する。図3は負債比率に関する分析結果であるが、一般的にリスクが高い高負債企業がGFC時に借入をより増やし、コロナショック時にその傾向がさらに強まった可能性がある。 各年の売上高成長率の係数を示したのが図4である。係数の値が大きければ、売上高が伸びている企業がより借入を行っていることを意味する。係数は2000年代前半においてプラスであり、売上高が伸びている企業がより借入を行っていた。しかし、係数は2008年のGFC時にマイナスに転じ、2020年以降のコロナショック時には大幅にマイナスとなっている。つまり、GFC後には売上高変化率がより低い停滞企業が借入を多く行う傾向があった。この傾向はコロナショック後に顕著であった。 本サマリーには示していないが、本論文の分析によるとは、キャッシュフロー比率が低い企業、ゾンビ企業、高負債企業、低成長企業の事後的な収益性は低い傾向にあり、特にこの傾向はコロナショックにおいて顕著であった。これらの結果から、コロナショック時には過去のショック時や平常時と比較して、より脆弱な中小企業が借入を行っていたと解釈できる。 本論文における政策的含意は以下の通りである。第一に、ショック時の金融支援についてである。コロナショック時には様々な金融支援が実施され、キャッシュフローが大幅に減少した企業の資金繰りを支えたことは中小企業のデフォルトを防止したと考えられる。一方、脆弱な企業がより多くの借入を行いやすい環境にあり、それらの企業の収益性の改善が見られないことから、過剰な債務であった可能性がある。今後のショック時にはこの両面を踏まえて制度設計すべきであろう。第二にショック後の金融支援である。2023年6月からいわゆるゼロゼロ融資の利払いが始まるなど、中小企業の借入に対するコストが徐々に顕在化する。そのため、経営支援が必要な中小企業がより多く発生すると考えられる。これらの企業に対する経営支援については、円滑な退出も含めた支援が必要であると考えられる。 図1：推定されたキャッシュフロー比率の係数 図2：推定されたゾンビ企業ダミーの係数 図3：推定された負債比率の係数 図4：推定された売上高変化率の係数 参考文献 Fukuda, S. and Nakamura, J., 2011. Why did ‘zombie’ firms recover in Japan? The World Economy 34 (7), 1124–1137. Honda, T., Hosono, K., Miyakawa, D., Ono, A., and Uesugi, I., 2023. Determinants and effects of the use of COVID-19 business support programs in Japan. Journal of the Japanese and International Economies 67, 101239. Hoshi, T., Kawaguchi, D., and Ueda, K., 2023. Zombies, again? The COVID-19 business support programs in Japan. Journal of Banking & Finance 147, 106421. 論文 ディスカッション・ペーパー（日本語） ディスカッション・ペーパー（英語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（日本語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（英語） テクニカル・ペーパー（日本語） テクニカル・ペーパー（英語） ノンテクニカルサマリー 2024年度 2023年度 2022年度 2021年度 2020年度 2019年度 2018年度 2017年度 2016年度 2015年度 2014年度 2013年度 2012年度 2011年度 2010年度 2009年度 2008年度 英文査読付学術誌等掲載リスト Research Digest 政策分析論文 調査レポート 関連サービス 論文検索サービス 情報発信 ニュースレター 更新情報RSS配信 Facebook X YouTube 研究テーマ プログラム (2024-2028年度) プログラム (2020-2023年度) プログラム (2016-2019年度) プログラム (2011-2015年度) 政策研究領域 (2006-2010年度) 経済産業省共同プロジェクト プロジェクトコンテンツ 調査 フェロー（研究員） 論文 ディスカッション・ペーパー（日本語） ディスカッション・ペーパー（英語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（日本語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（英語） テクニカル・ペーパー（日本語） テクニカル・ペーパー（英語） ノンテクニカルサマリー 英文査読付学術誌等掲載リスト Research Digest 政策分析論文 調査レポート 論文検索サービス 出版物 RIETIブックス（日本語） RIETIブックス（英語） 通商産業政策史 著者からひとこと RIETI電子書籍 年次報告書・広報誌（RIETI Highlight） その他出版物（日本語） その他出版物（英語） イベント シンポジウム ワークショップ BBLセミナー 終了したセミナーシリーズ データ・統計 JIPデータベース R-JIPデータベース CIPデータベース JLCPデータベース 日本の政策不確実性指数 産業別名目・実質実効為替レート AMU and AMU Deviation Indicators JSTAR（くらしと健康の調査） RIETI-TID 長期接続産業連関データベース マイクロデータ計量分析プロジェクト 海外直接投資データベース ICPAプロジェクト リンク集 コラム・寄稿 コラム Special Report EBPM Report フェローに聞く フェローの連載 世界の視点から 特別コラム 新聞・雑誌等への寄稿 特別企画 経済産業ジャーナル RIETIについて 個人情報保護 ウェブアクセシビリティ方針 RIETIウェブサイトについて サイトマップ ヘルプ お問い合わせ 経済産業省 独立行政法人経済産業研究所（法人番号 6010005005426） 当サイト内の署名記事は、執筆者個人の責任で発表するものであり、経済産業研究所としての見解を示すものでは有りません。掲載している肩書や数値、固有名詞などは、原則として初掲載当時のものです。当サイトのコンテンツを転載される場合は、事前にご連絡ください。 "ページの先頭へ戻る