コロナ禍で日本のゾンビ企業は増えたのか

COVID-19のパンデミックショックが世界中に浸透しはじめて2年が経った。パンデミックは、諸外国と同様、日本経済にも大きな衝撃を与え、企業の事業継続にとって大きな脅威となった。しかし、政府のタイムリーで強力な支援により、企業の退出率は著しく低く、コロナ禍に伴う雇用喪失は抑制された。一方で、企業の退出率の低さは、政府の支援が債務超過企業の存続を可能にしているのか、また、それまで健全であった企業がコロナショック後に脆弱化したのか、日本企業のゾンビ化を懸念させるものである。

本稿は、信用調査会社である東京商工リサーチ（TSR）の2021年までの企業の退出と貸借対照表に関する企業レベルのデータを用いて、コロナ禍が企業の退出パターンと負債構造に与えた影響を明らかにする。まず、コロナショック前後の企業特性と企業退出の相関を検証する。これは、過去2年間にどのような企業が退出したかという疑問に対応するものである。さらに、データから得られる情報を活用し、企業の退出のタイプ（自発的退出と倒産）別にこの相関を見る。第二に、貸借対照表の情報を用いて、企業の負債構造の変化を示す。Fukuda and Nakamura（2011, 2013）が導入した「ゾンビ企業」の定義を用い、返済能力を超えて企業債務を積み上げた企業を特定する。

最近の論文（Hong et al., 2022）で、企業の退出率の低さは、特にコロナ禍の影響を最も直接的に受けた部門において、実際、企業の脆弱性の増大の隠れ蓑となっていることがわかった。重要なのは、パンデミックの期間中に財務力に弱い企業の退出率が低下したことである。このことは、生産性の低い企業が退出して生産性の高い企業の参入を可能にするという、いわゆる浄化作用のメカニズムが弱まったことを示唆している（注1）。同時に、倒産率は財務状況にかかわらず、すべての企業で低下している。企業の負債構造の変化に目を向けると、企業は短期借入とは対照的に長期借入を増加させていることがわかる。企業債務は2020年に全体レベルで9.4%増加したが、大幅な増加は、主にコロナショックにさらされた特定の部門に集中しており、製造業にも及んでいる。ゾンビ企業の割合は、製造業だけでなく、宿泊業、個人向けサービス業、運輸業でも大幅に増加した。

企業の退出率を財務の健全性という観点から総合的に検証する。TSRが財務の健全性や経営状況などの企業関連情報に基づいて算出した0から100までの値を持つ「スコア」と呼ばれる変数を使用する。この値が高いほど、信用調査会社から見て、財務的に健全な企業であると評価されることを意味する。図1は、企業のスコアによって分類された4つのビンについて、すべてのタイプの退出率と倒産率を示している。ビン1にはスコア値が最も低い（25パーセンタイル以下）企業が、ビン4にはスコア値が最も高い（75パーセンタイル以上）企業が含まれている。左図は、パンデミック前は比較的安定していた傾きが2020年には平らになっており、コロナ期間中の弱小企業の退出がコロナ前に比べて減少していることが示唆される。右図では、倒産率の経年変化が概ね下向きであり、2020年に大幅な減少が観察される。このことは、コロナ期間中の日本では、倒産が非常に少なかったことを示唆している。

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注）X軸は、各ビンにおける企業のスコアを基にした分位数で、最も弱い企業（企業スコアの25%以下）はビン1、最も健全な企業（企業スコアの75%以上）はビン4に含まれる。右図は、倒産による企業の退出率をY軸にとったものである（注2）。

企業の健全性に加えて、企業規模（従業員数で測定）や労働生産性など、企業の退出と関連することが知られている他の企業特性についても検証している。コロナ以前は、日本では小規模な企業、生産性の低い企業ほど退出しやすいことが報告されている（Hong et al. 2020）。コロナ期間中はこうした相関がやや弱まり、中小企業や生産性の低い企業の退出率が以前より低下したことが分かる。しかし、コロナ期間中に企業の退出との相関が強くなった企業特性がある。それは経営者の年齢である。日本における企業退出、特に自主的な企業退出の重要な要因は経営者の年齢である（Hong et al. 2020）。その結果、コロナ期間中、高齢の経営者が経営する企業は以前と同様に退出する一方、若い経営者の企業の退出率はコロナ前と比較して低下していることが分かった。要約すると、企業の退出の低さは、企業の特性によって異なるようである。

次に、企業の負債残高の変化について見てみたい。マクロレベルでは、企業の長期借入金の増加が短期借入金よりも顕著であるが（図2）、この企業の借入の分布と企業の支払能力への影響を理解するためには、企業レベルの貸借対照表を用いた分析が必要である。

出典：財務省「法人企業統計」。

注）破線は、直線補間により2015年～2019年までの期間を基準としたコロナ以前のトレンドラインを示す。

集計結果を補完するため、企業の負債を企業レベルで検証してみる。ここでは、Fukuda and Nakamura（2011、2013、以下FN）が導入した「ゾンビ企業」の定義を用いて、深刻な負債に直面している企業を他の健全な企業と区別している（注3）。

図3は、業種別のゾンビ比率の時系列推移である（注4）。2008年～2020年まで左図は、過去3年間の平均と比較して、2020年のゾンビ比率が最も上昇した部門の時系列を描いたものである。右図は、コロナ期間中にゾンビ比率が大きく変化しなかった部門の時系列である。部門ごとに大きなばらつきがあることがわかる。ゾンビ比率が最も上昇したのは宿泊業であり、2020年には約25%の企業がゾンビ企業と認定された。興味深いことに、製造業や金融業でもゾンビ比率が有意に増加している。

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出典：TSRデータ

倒産率は非常に低いままであるが、コロナ禍によって日本企業の企業活力は悪化したようである。この議論を裏付ける第一のエビデンスは、健全性の低い企業においても企業の退出率が低下し、「浄化メカニズム」が弱まっていることである。第二に、特定の部門における「ゾンビ」企業の割合が、過去2年間に急増したことである。政策的には、不測のショックに対する企業の支援と、存続不可能な企業の退出促進との間で、慎重なバランスを取る必要がある。これまでの研究が示すように、経営難に陥った企業の延命は、労働と資本の再配分や経済全体の生産性を損ない、コロナ後の迅速で力強い経済回復に水を差すことになる。

（ここに述べる見解は著者のものであり、必ずしもIMF、IMF理事会、IMFの経営陣の見解を示すものではない。）

本コラムの原文（英語：2022年4月5日掲載）を読む