1. はじめに

1.1. 本稿の目的

移転価格税制への対応において、納税者側と税務当局側の主張が割れやすく、金額的インパクトも大きくなりがちなケースとして、マーケット・プレミアムやロケーション・セービング等の現地市場固有の特性 (Location-specific advantages:LSA)が争点になるケースが挙げられる。

検証対象企業の利益率が独立企業間レンジ外となった場合に、その理由としてLSAに基づく主張を考える納税者は多いと思われるが、いざ具体的な主張を構築しようとすると、定性的な説明しかできなかったり、直接性に欠ける材料しか見当たらなかったりと、説得力を欠く説明しかできないことが多い。

例えば、筆者が支援した複数の企業では、グループ全体の利益率が低い、または、赤字であるにもかかわらず、特定地域の子会社においては利益率が非常に高いという状況が見られた。企業の税務担当者は、このような状況についての背景事情や理由に関して定性的な説明を試みるものの、それを裏付ける定量的な資料や分析を欠き、想定される税務当局からの反論に耐え得る主張を構築できないケースが多い。

本稿では、LSAに基づく主張を行う際の重要なポイントとなる、客観的かつ合理的な定量化の手法について説明する。一例として、会社内部の売上・利益に関するデータに基づき、回帰分析と呼ばれる統計的なアプローチでマーケット・プレミアムを算定する手法を使用したケーススタディを取り上げる。

1.2. 比較可能性の差異調整のためのLSA の定量化

2017年版「発展途上国のための移転価格実務マニュアル」(国連マニュアル)は、LSA の定義として以下の5 つを挙げている:

  • 高度な専門的スキルを有した労働力および専門的知識
  • 拠点が現地成長市場へ地理的に近接していること
  • 購買力が高い大手顧客のベース拠点
  • 整備されたインフラ
  • マーケット・プレミアム

国連マニュアルでは、LSA はロケーション・セービング(現地市場から追加的に得られるコスト・セービング1)とその他現地市場固有のベネフィット(現地市場から追加的に得られる利益、または、ロケーション・レント)の正味価値として測定されると定義している。

2017 年版OECD 移転価格ガイドライン(OECD ガイドライン)ではLSA を明確に定義していないが、ロケーション・セービングおよびその他現地市場の特性について言及している。一義的にはこれらの要因は比較可能性の検討要素として議論されており、LSA が比較可能性に重要な差異をもたらすのであれば、比較可能性を高める信頼性の高い手法により、当該差異を調整すべきとしている。2 3

それでは、OECD ガイドラインが定める、比較可能性を高める信頼性の高いLSA の評価手法としてどのような手法が考えられるだろうか。その一例として、LSA のうちマーケット・プレミアムについて、回帰分析により定量的に分析した事例を紹介する。

回帰分析は学究的な分析において広く用いられているだけでなく、税務を含む規制・訴訟の実務においても用いられている、確立された分析手法である。米国の事前確認制度では、比較可能性の差異を回帰分析により調整する手法が納税者側から提案されるケースがしばしばある4。また、米国における研究5 では、税務関連の訴訟において回帰分析を適用した証拠が主張された判例が、データベースから検出されたもので約100 件に上った。

我が国の裁判においては、税務訴訟ではないが、インテリジェンス株式買取価格申立事件の高裁判決で回帰分析が証拠として採用された。同裁判で東京高裁は、「回帰分析の手法は、その精度について客観的な検証が可能であり、科学的根拠に基づく合理的手法である。」と述べた6。その他、独占禁止法の執行機関である公正取引委員会は、回帰分析を含めた経済分析を実務で活用している7

回帰分析については、同じデータ、同じ方法を用いて実施すれば誰が行っても同じ結果が得られるため、再現性があり検証可能性が高いという特長を有しており、OECD ガイドラインのいう、客観的な評価ができる信頼性の高い調整手法の一つであると考えられる。よって、LSA から生じる比較可能性の差異の調整という問題に直面している納税者は、回帰分析の活用も視野に検討すべきだろう。

LSA は、比較対象との比較可能性の検討要素であり、LSA が検証対象企業と比較対象企業の比較において、収益性に重大な影響をもたらすような差異をもたらす場合は、信頼性の高い手法でその差異は調整されなければならない。

 

このような比較可能性の差異による収益性が争点となる税務調査や税務訴訟においては、いかに合理的かつ客観的にLSAを定量評価するかが重要である。OECD ガイドラインの観点、そして我が国における訴訟での証拠採用実績の観点からも、本稿で紹介した回帰分析はLSA を定量的に評価する手法の一つとして有用である。

2. ケーススタディ:顧客セグメントの違いから生じたマーケット・プレミアムの定量化

2.1. 事実関係

2.1.1. 装置部品メーカーA 社の概況

装置部品メーカーA 社は様々な製品を世界の各地域で製造販売している。A 社では、移転価格の運用面でグループ全体の統制が取れておらず、移転価格税制への対応の強化にあたり、本社主導で海外子会社をコントロールする体制の整備が課題となっていた。

A 社のある事業部門では、製造販売拠点と販売拠点にグループ会社が分かれている。製造販売拠点はある製品ラインの開発、設計、製造と当該拠点の地域における販売を行う。一方、販売拠点は、製造販売拠点から製品を仕入れて、当該販売拠点の地域における販売を行う。

本件の対象となる事業においては、製品性能や品質がバリュードライバーであるため、製造販売拠点は戦略的機能拠点(プリンシパル)、販売拠点はルーティン機能拠点と位置付けられている。各製造販売拠点は異なる製品ラインを開発しており、製品の開発や製造に係る重要な無形資産を有している。そのため、製品ラインごとにプリンシパルとルーティン機能拠点が異なる。

つまり、ある製品ラインX を開発する製造販売子会社B 社が当該製品ラインX についてのプリンシパルであり、他の販売子会社はルーティン販売会社である。一方、他の製品ラインY については、それを開発する製造販売子会社C 社がプリンシパルであり、B 社を含む他の販売子会社はルーティン販売会社という位置づけになる。 したがって、製品ライン別(プリンシパル別)に取引単位営業利益法(TNMM)を移転価格算定方法として適用する移転価格ポリシーが採用された。

2.1.2. 対象製品

A 社グループの一般的な製品は他の装置に組み込まれて機能する汎用品である。用途は自動装置の試験、半導体製造、X 線発生装置等、多岐にわたる。一方、A 社の製造販売子会社であるB 社が開発する製品は単独で装置として機能することができ、かつ、外部信号を受信し、機能を制御するコミュニケーション・インターフェースも搭載した高機能品である。主な用途は試験計測及び製造である。

A 社グループは、製品の価格設定において、製品が対応する電力量(W)を重要な要素としており、電力量が大きくなるほど価格も連動して高く設定される傾向にある。

2.1.3. 市場

B 社製品の顧客層は、その使用用途により「試験計測用途」と「製造用途」の顧客に大別され、試験計測用途の顧客が大きな割合を占める。

試験計測用途の顧客は製品の機能性や信頼性等、品質面に対する要求が非常に高く、また、短納期での納入を求める傾向にある。当該用途の取引における主な交渉相手は、企業の研究開発部門や研究機関のエンジニアである。交渉においては、製品性能が顧客の使用目的に合致することが重要視され、価格が予算の範囲内である限り値下げを要求されない傾向にあり、そのため正規価格で取引されることが多い。さらに、その用途の特性上、一取引当たりの販売数量は小ロットであることが多い。

製造用途の顧客が最も重要視する要素は価格競争力であり、品質に対する要求・優先度は試験計測用途の顧客よりも低い。交渉相手は企業の購買担当者であり、他社から相見積りを取得して比較を行うのが通常であることから、正規価格から一定の割引を行うことが多い。また、一取引当たりの購入数量が大きくなるのも試験計測用途の取引との相違点である。

競争環境については、試験計測用途製品の市場は小~中規模の競合企業が多いが、製造用途製品の市場には多数の大規模プレーヤーが存在している。

以上のことから、B 社の主要な市場である試験計測用途製品の市場は、市場規模が比較的小さく、品質に対する顧客の要求も高いため、投資対効果も低くなることが想定される。したがって、新規参入者、特に、大規模プレーヤーにとっては大きなシェアおよび売上の獲得は望めないニッチ市場、つまり、新規参入障壁が高い領域といえる。

2.2. 課題

本件の移転価格ポリシーにおいて、目標利益率(独立企業間レンジ)の設定のためにベンチマーク分析で選定した比較対象企業には、製造用途の顧客と同様に、仕入れの際には購買担当者が価格交渉を行うような企業ばかりが含まれていた。なぜなら、試験計測用途の市場に絞ってベンチマーク分析を試みても、当該市場がニッチであることから、十分な比較対象企業を特定することは困難なためである。本来であれば、顧客セグメント(マーケット)ごとにベンチマーク分析を実施することが望ましいが、それは現実的な対応ではなかった。

B 社製品は、試験計測用途で使用されることが多く、製造用途よりも高単価であり、結果として、B 社製品のルーティン販売会社は高い営業利益率を上げている。検証対象者であるルーティン販売会社の全体損益と比較対象企業の損益を比較すると、検証対象者の損益に試験計測用途の売上げが多く含まれているため、どうしても検証対象者の利益率が独立企業間レンジを超過してしまい、移転価格上のリスクが生じている。

A 社は、試験計測用途製品と製造用途製品との間には、セクション2.1 で説明したような客観的な事実として、市場の比較可能性の差異が存在し、その原因となっているマーケット・プレミアムの影響を考慮することについて税務当局の理解も得られると考えていた。しかし、マーケット・プレミアムを定量的に評価し、調整を行う術がなく、検証対象損益の調整は諦め、定性的な説明に終始している状況であった。

2.3. 分析アプローチ

2.3.1. 分析の概要

B 社製品の主な顧客セグメント(試験計測用途)がベンチマーク分析で選定された比較対象企業の顧客セグメント(製造用途)と異なること(市場の比較可能性の差異)が収益性に大きな差異を生じさせるという主張に基づき、B 社製品の試験計測用途の顧客セグメントから生じるマーケット・プレミアムを算定する方法を以下で説明する。

当該マーケット・プレミアムは、OECD ガイドラインにおける「その他現地市場の特性」に当たるものであり、これにより損益に影響を与えるような比較可能性の重要な差異が生じている場合は、信頼性の高い手法により比較可能性を高めるための調整を行うべきである。

本件では、マーケット・プレミアムの算定に回帰分析と呼ばれる一般的な統計的手法を用いて差異を調整した。回帰分析の適用により、顧客セグメントの差異から生じる製品一単位あたりのマーケット・プレミアムを金額として算出した上で、当該マーケット・プレミアムを検証対象損益(切出損益)から減算することにより調整するというアプローチを採った。

2.3.2. 分析の詳細

1) 検証対象取引の概要

説明の簡素化のため、B 国に所在する子会社B 社とC 国に所在する子会社C 社の間の取引のみを検証対象取引とする。B 社は製品の開発及び製造を行い、関連する重要な無形資産を所有するプリンシパルである。C 社はC 国の顧客にB社製品を販売するルーティン販売会社である。C 国の市場においてもB 社製品の顧客は試験計測用途と製造用途の顧客セグメントに分かれている。

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2) 本件におけるマーケット・プレミアムと定量化の必要性

セクション2.1 の事実関係に基づけば、B 社製品の販売価格には以下の2 種類のプレミアムが含まれると考えられる。

  • 製品プレミアム:製品の高性能、高機能及び高品質に対して顧客が支払うプレミアムである。B 社製品は、単独で装置として機能したり、外部信号を受信するコミュニケーション・インターフェースを搭載したりするなどの付加価値を提供しており、製品そのものに付加価値があると考えられる。このように、製品特性そのものに対して顧客が支払うプレミアムを製品プレミアムと定義する。
  • マーケット・プレミアム:製品を販売するマーケットの状況が異なることにより生じるプレミアムである。B 社製品は、試験計測用途と製造用途という2 つの顧客セグメント向けに販売されているところ、同一製品であるにもかかわらず試験計測用途の顧客セグメントに対してプレミアムが生じている。このように、販売先が異なることだけにより生じるプレミアムをマーケット・プレミアムと定義する。

図2 はB 社の特定製品と他社の特定製品の利益構成のイメージ図である。製品プレミアムは、製品開発者の特許技術、ノウハウ、デザイン等の無形資産によりもたらされる製品固有の価値であり、製品により異なるが販売先には影響されない。したがって、B 社製品に係る製品プレミアムはB 社が稼得するべきものであり、C 社を検証対象とするTNMM の適用においては、比較可能性の調整対象とはならない8。図2 でB 社の同一製品間(販売先は異なる)で差異はないが、B 社の特定製品と他社の特定製品との間はその大きさに差異があるのは、製品固有の無形資産の価値に差異があることを表している。

一方、マーケット・プレミアムは、例えばブランドやマーケティング・キャンペーンなどのマーケティング無形資産により生じるものではなく、単に市場の状況が異なる顧客セグメント(試験計測用途の顧客セグメント)への販売から生じたものである。つまり、比較可能性の検討要素の一つである市場環境の特殊性から生じたプレミアムである。TNMM の適用において、検証対象者であるC 社に対して果たす機能、負担するリスク、所有する資産の観点から比較可能な企業をベンチマークとして選定することが必要となるが、このような特殊な市場環境において比較対象企業を特定することは、通常極めて困難である。この市場の特殊性という比較可能性の差異は、C 社の収益性に重大な影響をもたらすものであることから、これにより生じたマーケット・プレミアムを定量化し、調整することが必要となる。

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3) マーケット・プレミアムの定量化

a. 回帰分析の概要 

マーケット・プレミアムの定量化にあたって、製品の価格がマーケット・プレミアム、製品プレミアム等の要因に影響を受けると考え、これらの要因と価格の関係を捉える手法の一つとして、回帰分析という手法を説明する。

セクション2.1で述べたとおり、B 社製品はニッチ製品であり、試験計測用途の顧客セグメントにおいては正規価格で販売されることが多い。一方、製造用途の顧客セグメントにおいては、割引価格での販売が通常である。したがって、製造用途の顧客への販売と比較して、試験計測用途の顧客への販売においてマーケット・プレミアムが生じている。よって、試験計測用途の顧客セグメントへの売上に係るマーケット・プレミアムを、製造用途の顧客セグメントとの比較を行うことにより定量化するのが本分析の主眼となる。

定量化の方法として、例えば顧客セグメント間で販売価格や利益の平均値を単純に比較する方法が考えられる。しかし、当該方法のみでは、十分に信頼性のある分析結果が得られない可能性がある。なぜなら、顧客セグメント間で販売価格や利益の平均値の差異に影響を及ぼし得る要因は、マーケット・プレミアムだけとは限らないからである。例えば、分析する期間によっては、偶々、製造用途の顧客セグメントで高機能な特性の製品が販売されるといった場合があるかもしれない。その場合、販売された製品の特性を分析の中で考慮しなければ、製造用途の顧客セグメント向けの販売価格の平均値は不適切に高くなってしまい(つまり、製品プレミアムが含まれてしまい)、マーケット・プレミアムはないという誤った結果を導く可能性がある。

このように、マーケット・プレミアムを生じさせる市場状況の差異以外にも、販売価格や利益に影響を及ぼす要因は様々あり、これらの要因が販売価格や利益に及ぼす影響を考慮に入れなければ、マーケット・プレミアムを正確に定量化することはできない。これが回帰分析を用いることの理由である。

回帰分析では、以下の数式(回帰直線)であらわされるような従属変数(y、製品の価格)と独立変数(x、マーケット・プレミアム等)の関係を、統計的な手法を用いて、データに基づき推定する。

y = bx + a

y は予測しようとしている値、b は回帰直線の傾き、x は独立変数の値、a は切片9 を表す。図3 は、横軸に独立変数x、縦軸に従属変数y とし、実際に観測された値(データ)を描画したものであり、同図に描画した右上がりの直線が、当該データから回帰分析によって得られた式に該当する。同図においては、x が増えるときy も増えているので、x とy は正の関係にある(b が正の値を取る)ことが分かる。回帰分析では、独立変数として複数の変数を使用することもある。例えば、従属変数y と2 つの独立変数x1 及びx2 の関係に関心があるとき、次の数式の使用を検討することとなる10

y = b1 x1 + b2 x2 + a

ここで、b1 は、y に対するx2 の影響を考慮した上で(言い換えると、x2 を変化させずに)、x1 が変化するときのy への影響を示す。同様に、b2 は、y に対するx1 の影響を考慮した上で(言い換えると、x1 を変化させずに)、x2 が変化するときのy への影響を示す。

実際に観測された価格等のデータがあれば、図3 のような散布図を描くことによって変数間の定性的な関係を捉えることができる。回帰分析においては、散布図からもう一歩進め、変数間の定性的な関係に対し定量的な評価を行うことが可能となる。移転価格の文脈に当てはめれば、LSA 等の要因により、比較対象との比較可能性に重要な差異が生じる場合に、その他の比較可能な要素の影響をコントロールした上で、差異の程度について定量的な評価が可能になる11

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b. データ

本分析で必要となるデータは、B 社製品の詳細な取引明細データである。このデータには、販売先別に記載された、B社製品とその特性、販売時期、販売価格、販売数量、利益などが含まれる。これらのデータが一つのファイルにまとめられていれば最善だが、別々のファイルで管理されている場合、データ間で突合しながら一つのファイルに結合する必要がある。

また、通常は、データのクリーニング作業も必要である。ほとんどの場合、企業が持っている取引の生データには、分析には関係のない、または、分析対象に含むと不正確な結果をもたらすようなデータが含まれる。例えば、返品処理の取引データや対象製品以外の販売データなどがデータの中に含まれているケースである。このような分析に無関係なデータの除去を行うことが分析の正確性・信頼性を向上させる上では重要である。

c. 回帰分析の適用

本件で用いた回帰モデルは以下のようなものである。

価格= α 0+ α 1 × 試験計測ダミー+ α 2 × B 国ダミー+ α 3 ×電力量+ 誤差項

α 0~α 3 は価格へ影響を及ぼすそれぞれの要素の影響度を表し、係数(パラメター)と呼ばれる。試験計測ダミーおよびB 国ダミーは取引における特定の事象を示す変数であり、0又は1 の値を取る。例えば、試験計測ダミーが1 であれば試験計測用途向けの販売であることを示し、0 であればそれ以外、つまり、製造用途向けの販売であることを示す。同様に、B 国ダミーはB 国で販売した場合に1、C 国で販売した場合に0 の値をとる。誤差項は、価格の変化のうち回帰モデルに使用した独立変数では説明がつかない部分を示す。

試験計測ダミーの係数α 1 は試験計測用途の顧客セグメントへの販売に係るマーケット・プレミアム(製造用途に比較した試験計測用途の価格への影響額)を示す係数であることから本分析において最も重要な係数である。試験計測用途の顧客セグメントに対してマーケット・プレミアムが生じているという仮説が正しければ、α 1 は正の値として算出されるはずである。

係数の推定においては点推定と区間推定の両方を実施した。点推定はサンプルによって決まるただ一つの推定値を算出する。一方、区間推定はサンプルから母数(本件の場合はマーケット・プレミアムの真の値)が含まれているであろう区間を推定する。例えば、95% 信頼区間が100 ~150 である場合、真の係数が100 から150 の間にあることが95% の確率で確かである12。上記回帰モデルの分析結果は下表1 のとおりであった。

マーケット・プレミアムは、区間推定では95% の信頼区間で10,000 円~ 32,000 円、点推定で21,000 円という結果が得られた。つまり、点推定の結果に基づけば、試験計測用途での価格は製造用途での価格に比べ21,000 円高いことを示唆する結果が得られた。

次に、B 国ダミーについては、点推定で2,000 円という結果が得られたものの、統計的に有意な結果ではなかった13。つまり、B 国における価格とC 国における価格には、統計的に有意な差はみられなかった。

最後に、電力量については、点推定で80 円という結果が得られた。つまり、電力量が1kw 上昇すると価格は80 円高くなることを示唆する結果が得られた。これらの結果は営業担当者の実感としても違和感がない数値となっていることが確認された14

JP fas fraud tech table 1

4) 検証対象企業損益の調整

回帰分析モデルでは、マーケット・プレミアムをベース価格との差異として算定した。ベース価格は製造用途の顧客セグメントに販売した製品の平均単価である。TNMM の適用においては、このベース価格との差異(つまり、マーケット・プレミアム)を検証対象者の切出損益(調整前検証対象損益)に反映させる必要がある。マーケット・プレミアムの対象取引(試験計測用途の顧客への売上)における販売台数16 に一台当たりのマーケット・プレミアムα 1 を乗じた額を調整前検証対象損益の売上高から減じることにより調整が可能である。

例えば、検証対象者であるC 社の検証対象損益を区間推定の上限(32,000 円)で調整した結果は、表2 の通りであった。調整前と調整後の営業利益率の差は約12%であり、マーケット・プレミアムが比較可能性の差異として営業利益率に与えたインパクトを示している。

Fraud technology table 217

3. まとめ(適用可能性)

LSA は、比較対象との比較可能性の検討要素であり、LSA が検証対象企業と比較対象企業の比較において、収益性に重大な影響をもたらすような差異をもたらす場合は、信頼性の高い手法でその差異は調整されなければならない。このような比較可能性の差異による収益性が争点となる税務調査や税務訴訟においては、いかに合理的かつ客観的にLSAを定量評価するかが重要である。OECD ガイドラインの観点、そして我が国における訴訟での証拠採用実績の観点からも、本稿で紹介した回帰分析はLSA を定量的に評価する手法の一つとして有用である。

ケーススタディでは、顧客セグメント(マーケット)の違いからマーケット・プレミアムが生じていると考え、その定量化の手法として回帰分析の有効性を検証したが、このような分析が有効となり得る状況は他にも多くあるだろう。

例えば、エアコンやアイスクリームなど気候と売上高が連動するような製品もあるだろう。異常気象により売り上げが大幅に増加または減少しているような場合、回帰分析により気温と売上高の関係を分析することによりそのプレミアムを定量化することも可能だ。この他、企業のマーケティング活動とは全く関係のない社会現象やブームの恩恵を受けたり、また、全く関係のない風評被害を受けたりすることもあるかもしれないが、これら現象の影響の定量化にも回帰分析を適用し得るだろう。

このように回帰分析の活用可能性は幅広く、納税者が定性的に主張するポジションの立証に有効である。マーケット・プレミアムによる影響で比較対象企業との差異が大きく、税務上大きなリスクがあると考えられる状況においては、マーケット・プレミアムを実証する手段としてその活用を検討する価値は高い。

最後に、回帰分析によるLSA の定量的評価に当たっては、次の点に留意することが望ましい18。第一に、事実関係に鑑みて、妥当な分析モデルといえるかどうか。第二に、回帰分析に使用した変数やサンプルサイズなどが統計学的に理にかなったものかどうか19。第三に、税務当局のコメントを踏まえて追加の分析を実施したとしても、当初得られた結論に変更はないといえるかどうか。これらは、税務調査や訴訟において、重要な争点となることが想定されるため、回帰分析によるLSA の定量的評価を実施するに当たっては、十分な経験と専門的知識を有した専門家の関与が有用である。