『証券経済学会年報』第 55 号別冊
第 92 回全国大会
学会報告論文「株主優待と株価急落リスク」1

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本稿の作成にあたり田代一聡氏より多くのアドバイスをいただきました。ここに記して感謝申し上げます。本研究は（公財）石井記念証券研究振興財団、（公財）日本証券奨学財団、
JSPS 科研費（19K01901）の助成を受けたものです。

『証券経済学会年報』第 55 号別冊「株主優待と株価急落リスク」

野瀬義明
同志社大学大学院ビジネス研究科

宮川壽夫
大阪市立大学大学院経営学研究科

伊藤彰敏
一橋大学大学院国際企業戦略研究科

１．はじめに
本研究では、株主優待と株価急落リスクとの関係を検証する。株主優待という日本独自の株主還元施策が、株主株主還元の有無や方法は株価に影響を与えない。しかし近年の研究から、株主優待には他の株主還元策にない独自効果があると示唆されている。株主優待は市場全体がや実施企業にとってどのような機能を果たすか、学術的な検証が進んでいる。本稿では危機時の株価変動にフォーカスした分析結果を報告する。
株式市場は、過去に危機、暴落という状況を何度も経験している。危機時の投資家は基本的には株式を売却し流動性の確保へ向かうが、そんななか、危機に強い銘柄があ株価急落に見舞われる危機時においても、何らかの効果を発揮するかもしれない。危機によって株式市場の本性がむき出しになった状況で分析すれば、株主優待がもつ真の効果をより浮き出せるかもしれない。
本研究の目的は、株主優待が有する機能の一端を危機時のデータを使って明らかにすることである。危機は世ることが経験的に知られている。例外的に、市場全体が危機に見舞われても他社ほどは株価が下がらない銘柄があるのである。市場全体を危機が襲う場合、危機の影響は各企業のファンダメンタルズに概ね等しく及ぶであろう。
企業Ａが壊滅的な影響を受ける一方、企業Ｂは正の恩恵を受けるとしたら、それは市場全体の危機とは言わない。

界金融危機（リーマンショック）、東日本大震災、コロナ
ウイルス危機の３つを取り上げた。時期を超えて普遍的な株主優待の機能解明を試みる。またこの際、従来の先行研究で検討されることがなかったブランド・ロイヤルテ
ィの視点を取り入れた点で本研究はユニークである。
本研究の発見事項は、以下の２点である。第一にそれぞ

ただし、総じて悪影響が及ぶなか、ファンダメンタルズに大きな違いがないにも関わらず、負の影響を大きく受ける企業と、影響がより小さい企業が存在する場合、その要因は何なのであろうか。
企業経営者にとっても株価の急落は深刻な事態である。
株価が一時で急落するような事態は、なんとしても避けれの危機時における株価下落（BHRR：Buy and Hold Return）
を集計したところ、株主優待実施企業の下落幅は株主優待非実施企業と比べ有意に小さかった。つまり株価の下支え効果がみられた。これは分析した３期間で共通の特徴であった。第二に、優待を含めた名目上のインカムゲイ
ン率や、株主優待の人気ランキングは下支えの度合いにたい悪夢に違いない。株価の下落は株主が損をするだけではない。企業イメージやブランドにも深刻な影響を与える。株価が役員や従業員の報酬と連動している場合もある。銀行からの与信に及ぼす影響もあろう。よって、危機による株価下落のメカニズムの一端が明らかになり、それを抑える要因が見つかれば、経営者への一助ともな影響を与えていなかった。
第一の結果は、個人投資家が株主優待を通じて、投資先企業に対し高いブランド・ロイヤルティを持つ可能性を示唆する。一方「株価の下支え効果は人気がある優待を行
う企業においてより高い」とする第二の仮説は支持されなかった。そこで、第二の仮説を検証しうるより適切な代る。
本研究が注目したのが株主優待である。MM 理論では

理変数の候補として「優待内容」と「業種」について行った予備的な分析の結果も、追加して報告する。

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本稿の構成は以下のとおりである。第 2 節では先行研
究をサーベイする。
第3 節ではデータと検証方法を記す。
第 4 節で検証結果を説明し，第 5 節にて本稿をまとめる。

Baek, et al. (2004)同様、1997 年のアジア通貨危機時が分析対象である。彼らによると、役員へのストックオプションが多いほど金融危機に株価が下落する。金銭的なインセ

２．先行研究（１）コーポレートガバナンスと株価急落リスク
企業が何らかの危機に見舞われた際、危機によってその企業の得る将来キャッシュフローの予測が顕著に減る

ンティブが高まることで役員がリスクを取る傾向となり、これが金融危機時には裏目に出るという。また、持ち合い株式が多いほど、危機時の株価の下落が少ない。銀行の借入金が多い企業ほど、株価は下落していた。
以上のとおり、先行研究のほとんどがコーポレートガ
バナンスと株価急落リスクとの相関を明らかにしている。

ことが見込まれる場合、株価が急落することは合理的である。しかし、予想される将来キャッシュフローの割引現在価値分よりも株価が下落する場合、投資家や株式市場が過剰反応している可能性が疑われる。過去の経験では、危機の際にファンダメンタルに比べて株価が急落する企業としない企業が認められる。株式市場には相対的に株

具体的には、コーポレートガバナンスの良好な企業ほど、危機の際の株価下落が少ないという結果である。

価急落リスクが高い企業と低い企業があるとみられ、何がリスクの高低を左右しているのか研究されている。
企業のファンダメンタル以外で株価急落リスクに影響を与える可能性があるものとして、「コーポレートガバナ
ンス」がある。Erkens et al. (2012)は 2007 年から 2008 年に生じた世界金融危機時における、30 カ国の金融機関の株

Responsibility）と ESG（Environment、Social、Governance）
である。荻野/高橋(2015)は、2011 年に起こった東日本大
震災での株価低下率（3 月 11 日→3 月 15 日）とその復元率を被説明変数として、CSR 情報との相関を検証している。その結果、情報開示度が高い、自社における適切な環
境マネジメントができている、キャリアアップ支援制度

式パフォーマンスを分析している。その結果、独立取締役が多く、機関投資家の持ち株比率が高い企業ほど株価の下落が少ないことを明らかにした。彼らは上記指標をコーポレートガバナンスの代理変数として用いており、危機の際、コーポレートガバナンスが金融機関の株式パフォーマンスを左右するという。

や女性管理職比率目標がある企業ほど、株価低下率は低いことを明らかにしている。
Lins et al. (2017)は 2008 年～2009 年の金融危機時と、
2001 年のエンロンショック時の米国企業の株式パフォー
マンスと、その企業のCSR 活動との関連を検証している。
彼らによると、金融危機時は企業と投資家との trust が最Liu et al. (2012)は中国の上場企業を対象とし、2007～2008 年金融危機時の株価の下落の度合いが、コーポレー
トガバナンスのレベルで異なるか否か検証している。その結果、４大監査法人が監査、役員の数が少ない、国有企業である、銀行融資が多い企業ほど、株価の下落が少ないと示した。彼らによると、中国の企業でもコーポレートガも失われるため、CSR 活動によって生みだされる social
capital の多寡が最も分かりやすくなるという。分析の結果、両時期ともに CSR と株式リターンに正相関が認められた。一方で、平常時や株価回復時には CSR 効果は見られなかった。彼らは CSR 活動がその企業特有の social
capital を生み、それが株価急落危機時の株価を下支えしたバナンスの良い企業では、金融危機時の株価下落が少ない。また、中国特有の特徴として、国有企業は平常時にエージェンシー問題を抱えるも、金融危機時では危機を緩和するとしている。
Baek et al. (2004)は 1997 年アジア通貨危機時の韓国企業を分析している。経営者と無関係の外国人の持ち株が大と解釈している。なお、彼らの分析では、コーポレートガ
バナンスの代理変数は株式リターンと有意な相関を示さない。
Cornett et al. (2016)は米国の金融機関にフォーカスし、CSR 活動と 2008 年～2009 年の金融危機時の株式パフォーマンスとの関係を調べている。その結果、CSR スコア

きい、情報公開がより多い、代替資金調達手段を持つ企業ほど影響が少なかったという。一方で、財閥企業はより大きな影響を受けたとし、ガバナンスの多寡が株価急落の度合いを左右したと結論づけている。
Nogata et al. (2011) は日本企業をサンプルとしている。

と危機時の株価には正の相関があり、大銀行ほど CSR 活
動が株価に与える影響が大きかったとのことである。
呂/中嶋(2016)は、Kim et al. (2014)の知見を踏まえて日本
企業の ESG と株価急落リスクの関係を検証している。株
価急落リスクを被説明変数、ESG スコアを説明変数とし（２）CSR/ESG と株価急落リスク
コーポレートガバナンスと並んで株価急落リスクとの関 係 が 指 摘 さ れ る 要 素 が 、 CSR （ Corporate Social

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た回帰分析から、ESG スコアが低いと株価が急落する回
数が多くなることを明らかにした。一方で ESG スコアが高くても株価急落リスクは減らない。

が、投資後にその会社をより前向きに評価するようになること、口コミなどを通じてその会社をより支援しようとするようになることを明らかにしている。彼は、企業は

以上のように、多くの先行研究は CSR や ESG も危機
時に株価急落リスクを緩和する効果があると指摘する。
（３）ブランド・ロイヤルティ研究
先行研究は、コーポレートガバナンスや CSR、ESG と株価急落リスクとの関係を示唆する。しかし本稿では従株主をマーケティング対象としてより重視すべき、と提言している。
さらに Aspara and Tikkanen (2010)では、投資家の情動(affect)と株式投資行動とのモデル化が検討されている。
その結果、わずかでも肯定的な情動があれば、個人投資家はほぼ同様のリターン・リスクの他の株式を保有するより来とは異なる視点から株価急落リスクを低減するメカニ
ズムの提案を目指している。我々が注目しているのは、ブランド・ロイヤルティである。ブランド・ロイヤルティは、
マーケティングや行動経済学の分野で指摘されるキーワードである。私たちには、それぞれにお気に入りの商品やブランドがある。そのような商品やブランドは他より多も、その会社の株式を保有することを好むこと、リスクに対する財務リターンが低いと予想している場合でも、その企業の株式を保有する傾向にあることを示している。
これら先行研究は、個人株主が投資先企業に対してブランド・ロイヤルティを高めた場合、単純な経済的効果を超えた、投資行動をする可能性を示唆する。企業は、ロイ

少値段が高くても、切り替えることなく買い続けているのではないか。この時、私たちのブランド・ロイヤルティは高いといえる。近年の先行研究は、企業は消費者だけでなく株主に対してもブランド・ロイヤルティを構築できるとする。
Schoenbachler et al. (2004)は、米国個人投資家協会に所属

ヤルティの高い株主が増えれば、危機時でも株式売却の優先度が下がり、株価急落リスクを低減できると考えるかもしれない。

する個人会員へアンケート調査を行い、株主になることがブランドロイヤルティの構築につながっているか検証している。その結果、個人が株式を持っている企業の製品を買う傾向にあることに加え、よい経験をした商品・サー
ビスを売る企業の株式を買う傾向にもあることを明らかにしている。

者だけが対象となるのではなく、株主に対しても構築できることが示された。危機に対する株価急落リスクへ対処するという点では、株主のブランド・ロイヤルティ構築の方がより重要ともいえる。ここで、日本の上場企業で行われるユニークな株主還元を紹介したい。それは株主優待である。株主優待とは「企業が一定数以上の株式を権利

Aspara and Tikkanen (2011)は、個人投資家の投資候補への感情が、リターンやリスクを超えて、その企業への投資の意思決定に影響を与えているか否か実証分析している。
彼らはフィンランドの上場企業４社へ投資した 438 人へアンケート調査を行い、「その会社は良い会社だ」「その会社が好きだ」「その会社を知っている」という感情のそれ確定日に保有している株主に対して、配当以外の何らかの特別なサービスを行う制度」で、「自社製品や自社サー
ビスの利用、物品、割引券、商品券、自社施設見学などを無償で提供することが一般的」(宮川, 2013)である。 日本
では伝統的な株主還元策として活用されてきたが、近年株主優待を導入する企業が増えており、直前では上場企

ぞれが、「期待リターン・リスクを超えて、投資しようとする感情」と有意に正相関することを示した。つまり、会社に対する正の感情が期待リターンを超えた投資の動機となるという。
Aspara (2009)は上記とは異なるフィンランドの上場企
業３社の株主各 300 人に郵送アンケートを行い、(1)株主

業の 3 分の１超を占める（Nose et al., 2020）2。
株主優待は配当や自社株買いといった株主還元の１種である。MM 理論では株主還元の有無は株価に影響を与えない。株主優待についても、株主は優待品を得るが、企業にとっては資産の社外流出といえる。理論上は優待品の価値分株価が下がるため、株主優待が株価に与える影になってからのその企業の商品の購買動向、(2)その企業への応援姿勢、(3)その企業への口コミがポジティブに変わっていないか検証している。その結果、個人株主の多く

響は中立である。しかし、実証研究は株主優待が株価に正の影響をもたらすと示す。例えば、Karpoff et al. (2018)はイベントスタディを通じて、企業が株主優待の新規導入

2 株主優待のより詳しい内容については、Nose et al.(2020)を参照されたい（４）株主優待研究
前項から、ブランド・ロイヤルティは単純に顧客・消費

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をアナウンスすると約 2%の株式超過リターンが生じると示している。野瀬/宮川/伊藤(2017)は、上場企業が株主優待の廃止とそれに代わる増配をアナウンスした際の株に影響を与えているか否かは、危機時の株価反応と株主優待の有無及びその内容を比較すると検証できる。本研
究では以下を検証仮説とする。

式超過リターンを検証している。その結果、株式超過リターンは－１％程度で有意に負であった。つまり株主優待の新規導入は株式市場にとって良いニュースであり、廃止はたとえ増配を伴っても悪いニュースなのである。
Huang et al. (2016)は、株主優待銘柄の権利落ち日における株価変動を分析している。MM 理論上は一株あたり 10

H1：株主優待実施企業では、危機時に株価が下支えされる（株価下落が相対的に小さい）
株主優待企業では個人株主を中心に株主がその企業へ高いブランド・ロイヤルティを持つため、危機の際でも株式が売られにくい

円の株主優待をすれば、株価は 10 円下がる。しかし彼らの分析では、株主に分配される金額以上の株価下落が観測されたとのことである。株主優待品には額面金額以上の価値があると示す結果である。Nose et al.（2020）は株主優待を得たい投資家の注目が集まることで、権利付き
最終日に向けて短期的に株価が上昇する現象を報告して

H２：株価の下支え効果は、人気がある優待を行う企業においてより高い
株主優待を通じたブランド・ロイヤルティの高低はその株主優待の人気度合いで計測可能で、人気の銘柄ほど株価の下支え効果が顕著であるいる。
株主優待と株価急落リスクに関しては、Serita (2017)がある。彼は 2002 年から 2015 年度までの全上場企業デー
タを用い、CAPM で試算される期待収益率と実際の株価変動率を比較している。リターンが期待値を３標準偏差以上下回った日を「クラッシュ」と定義し、その回数を集

これら仮説が支持される場合、株主優待が株主のブラン
ド・ロイヤルティの向上に正の影響を与えていると解釈する。

計したところ、株主優待銘柄は有意にクラッシュ日が多かったという。彼によると、株主優待は株価クラッシュリ
スクを高める。
株主優待は理論に反し、株価に対して正の効果を持つという報告が相次いでいる。株主優待はとりわけ個人投資家を意識した施策である(宮川, 2013)。本研究のアイデ

機を分析期間とする。具体的には、後にリーマンショックと称された世界金融危機、東日本大震災、執筆中の現在世界中を襲っているコロナウイルス危機の 3 期間である。
それぞれの危機の始まりと終わりは公式に定義などされていない。そこでまず先行研究の分析期間を参照した。世
界金融危機は、Nogata, et al. (2011)が 2007 年 7 月から 2008

アは、株主優待が個人株主の投資先へのブランド・ロイヤ
ルティ構築に貢献しているというものである。企業のブランドを図る指標はいくつか知られるが、いずれも定量的なものではない。また、指標があったとしても対象は
B2C 企業に概ね限定される。B2B 企業はどのようにして投資家のブランド・ロイヤルティを高められるのか。本研

年 12 月までを対象期間としている。東日本大震災は 3 月
11 日 14 時 46 分に発生した。TOPIX はその後 3 月 15 日まで急落したあと、3 月 16 日は上昇している。コロナウ
イルス危機では 2020 年 2 月 20 日以降日経平均が大幅下落し、2020 年 3 月 10 日に一時反転した。以上を踏まえ、本研究の分析期間はそれぞれ以下のとおりとする。

究は、株主優待をブランド・ロイヤルティ構築の一施策として位置づけ、その株価急落リスクへの効用を明らかにする。このようなアプローチは先行研究には見られない。

（２）分析期間と集計対象
本研究では、過去に日本の株式市場を襲った３つの危

世界金融危機（リーマンショック）：2007 年 8 月 1 日から2008 年 12 月 30 日
東日本大震災：2011 年 3 月 10 日から 2011 年 3 月 15 日
コロナウイルス：2020 年 2 月 20 日から 2020 年 3 月 9 日

３．データと分析方法（１）仮説の構築
先行研究によるとブランド・ロイヤルティは平常時には表面化せず、危機時に顕在化する。よって、危機時の株価反応を観測することでブランド・ロイヤルティの高低を計測できる。一方、株主優待がブランド・ロイヤルティ

株価急落は BHRR（Buy and Hold Raw Return）で測定した。それぞれの危機の開始日に株式を買い、最終日に売却した場合のリターン（配当調整後）を集計した。計算式は以下のとおりである。

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危機最終日の配当調整済株価 ÷ 危機開始日の配当
調整済株価 × 100（1）

社歴 i,t-1 +β10 個人その他持ち株比率 i,t-1+β11 個人･その他株主比率 i,t-1(2)＊F はロジスティック関数（３）傾向スコアマッチング
株主優待の影響は、同一企業が株主優待を行った場合と行わなかった場合を比較することで検証が可能となるが、実際にはこのようなデータは存在しない。また株主優待が危機時の株価に及ぼす影響を分析する場合、株主優待を行っている企業群と行っていない企業群のデータ

i は企業、t-1 は危機があった期の直前期を示している。logit モデルの被説明変数は、株主優待実施企業を
1、非実施企業を 0 とするダミー変数である。説明変数には、PBR、配当利回り、総資産事業利益率(ROA)、ln
総資産、ln 売上高、net 現金/総資産、売上高営業利益を比較しただけでは、その影響を計測することができない。株主優待が及ぼす影響は、この処置群の平均処置効
果を推定することで可能となる。しかし、株主優待を行っている企業群と行っていない企業群のデータの比較では、セレクション・バイアスが生じ、株主優待が及ぼす影響を推定できない。

率、有利子負債依存度、社歴、個人その他持ち株比率、
個人･その他株主比率、東証業種ダミーを用いた。表 1
は各変数の定義を示している。
トリートメント群（株主優待実施群）とコントロール
群（株主優待非実施群）を３つの危機ごとに分類し傾向
スコアを算出、マッチングを行った。コントロール群の一方、株主優待を行っている企業群と行っていない企業群の割当てがランダムであれば、セレクション・バイ
アスなく平均処置効果を推定することが可能となる。このランダム・サンプリングに近づける方法として傾向ス
コアマッチング（Propensity Score Matching）がある。傾
向スコアとは、共変量を集約して計算され、任意のサン選定には、replacement を行った NN（Nearest Neighbor）
マッチングにより、トリートメント群の傾向スコアと最も近い値を持つコントロール企業を 1 社抽出しマッチン
グさせる手法を採用した。3
表 2 はマッチング後のバランス評価結果を示している。各共変量についてトリートメント群とコントロール

プルが一方のデータ群に割り当てられる確率の推定値である。データ分布の異なる 2 つのデータ群が存在する場
合に、両群を傾向スコアでマッチングさせることでランダム・サンプリングと同様の効果が期待できる。従って、本稿では傾向スコアマッチングにより株主優待の影
響を検証する。

群の間の平均に統計的に有意な差異があるかを検証する
ため、t 検定を行った。結果、それぞれの共変量について、両群の間に統計的に有意な差異はみられなかった。

まず、危機が生じた時期に株主優待を行っていた企業
群をトリートメント群とし、行っていなかった企業群を潜在的コントロール群とした。続いて、株主優待をする
確率（傾向スコア）を算出し、株主優待実施企業と似た企業特性を有する企業を非実施群から選定し、マッチン
グを行う。

（１）危機時の株価
図１は集計した３つの危機時における株価の変動率（BHRR）を集約し、株主優待の有無で二分して比較した
ヒストグラムを示す。縦軸がサンプル数で横軸が BHRRである。両者は最頻値が異なっている。株主優待ありサン
プルが-10％台である一方、株主優待なしサンプルは-20％

式 2 は、傾向スコア算出に使用した logit モデルである。Logit モデルにおける変数の選択は Karpoff and Lou(2010)に倣った。
Prob (株主優待ダミーi,t =1) =F（β0 + β1PBR i,t-1 +β2 配当利
回り i,t-1 +β3 総資産事業利益率(ROA) i,t-1 +β4 ln 総資台にサンプルが集中している。表３は危機時における株価の変動率（BHRR）を、株主優待の有無で二分して比較した結果を示す。世界金融危機時、株主優待実施企業の株価は平均-39.4%、中央値で-40.8%下落している（すべて配当調整後ベース）。一方で、株主優待未実施企業の株価は平均-50.9%、中央値で-55.9%下落している。平均値の差は

産 i,t-1 +β5 ln 売上高 i,t-1 +β6 net 現金/総資産 i,t-1 +β7
売上高営業利益率 i,t-1 +β8 有利子負債依存度 i,t-1 +β9

11.54％ポイント、中央値の差は 15.02％ポイントである。
平均値について t 検定、中央値について Wilcoxon の順位

3 実際のマッチングは統計ソフトウェア JMP の最近傍マッチ

４．分析結果

つからないサンプルは除外した。

ング機能を用いて行った。Caliper 係数は 0.05 とし、ペアが見

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和検定を行ったところ、ともに株主優待実施企業が有意に高い。東日本大震災時、および執筆時に現在進行形である新型コロナウイルスに伴う金融危機時のデータを分析

存在する。
サンプルの中には優待利回りが極端に高いものがある。
ただし、それらの多くは上記のような割引券である。それしたところ、いずれの平均値、中央値も株主優待実施企業の方が有意に高い。
株式市場が危機の際、株主優待を行っている企業では株主優待を行っていない企業と比べ、株価の下落が少ない。これは、株主優待が株価を下支えする、株主優待がブランド・ロイヤルティを高めるとする著者の仮説と整合

らは、株主のブランド・ロイヤルティを高めるように見えない。では、何か優待利回りに代わる指標はないのだろうか。有力な指標が個人投資家の人気ランキングであろう。
日本では、多くの証券会社が株主優待の人気ランキングを公表している。
アンケート調査や WEB でのアクセス数を集計したものが多いようだ。本研究では楽天証券4とみする。
（２）優待利回りは影響するか？
投資家が投資先を選ぶ基準として重視するものの１つがインカムゲインである。世界の投資家にとってインカムゲインとは通常、配当を指す。しかし、日本では株主優

んなのかぶしき5が公表している人気ランキングを用いる。
図２は、ランキング順位を X 軸とし、BHRR の差分（トリートメント企業―コントロール企業）を Y 軸として各サンプルをブロットした図を示す。Y 軸は株主優待銘柄による下支え効果と解釈できる。左が楽天証券のランキ
ング、右が「みんなのかぶしき」のランキングを集計した

待も主要なインカムゲインである。特に、個人投資家は優待利回りを重視していることが知られる。よって、これら
インカムゲインが投資先のブランド・ロイヤルティに影響を与え、危機時の株価に作用している可能性がある。図２は、優待＋配当利回りを X 軸とし、BHRR の差分（トリートメント企業―コントロール企業）を Y 軸として各結果である。サンプルはランキングが集計できた 2020 年のコロナ危機のものに絞っている。分析の結果、両方のランキングともにランキング順位と BHRR の差分に有意な相関は認められなかった。本研究では、人気ランキングを
ブランド・ロイヤルティの代理変数と考えたため、結果は個人投資家のブランド・ロイヤルティ仮説を支持しない

サンプルをブロットした図を示す。データは、優待利回りが計算できた 2020 年のコロナ危機のものに絞った。
グラフを見ると優待＋配当利回りとリターンに顕著な相関は見られない。実線は回帰曲線であるが、傾きは右下がりとなり、統計上有意ではなかった。配当利回りのみ、優待利回りのみで分析を行っても結果は同様であった。

ものである。

以上から、優待利回りの額面数値自体は危機時の BHRRに影響しないと判明した。
（３）優待人気ランキングと下支え効果
前節で、優待利回りの額面値と危機時のリターンに有意な相関がないと示唆された。実は、1 つ 1 つのサンプル

グは下支えの度合いに影響を与えていなかった。では、何が株価の下支え効果に影響をもたらすのであろうか。こ
こでは、２つの試験的な分析を行った結果を示す。
第一の候補は優待品目である。表４は優待品目の種類別にトリートメント群とコントロール群との BHRR の差を集計した結果を示す。表の平均値・中央値の値が正であを観察すると、優待利回りは必ずしもインカムゲインを計る有効な指標でないと分かる。株主優待には、クオカー
ドのようにそれ自体が金銭的価値を持ったものと、割引券のように持ち主がその買い物をしなければ価値をもたないものがある。後者の例が、ある中古車店の 10 万円引
きのクーポンである。
その会社の株価が10 万円であれば、

れば、トリートメント群の BHRR がコントロール群よりもより高い、つまり株価が下支えされたことを示す。平均値を見ると、映画商品券は 10.66％ポイント、自社食料品
は 8.81％ポイント、乗物乗車券・割引券は 7.03％ポイン
ト、非自社食料品は 5.23％ポイント、自社商品は 5.13％
ポイント高く、有意に正であった。中央値も同じく有意に優待利回りは 100％である。ただ欲しい車がその店にあるとは限らず、値引きがどれだけ株主にとって魅力的なものかは定かでない。住宅メーカーにも同様の株主優待が正である。自社商品を優待している企業では、株主の企業に対するブランド・ロイヤルティが高く、危機の際も株価が下がりにくい可能性はある。しかし、非自社食料品を優4 https://www.rakuten-sec.co.jp/

5 https://minkabu.jp/（４）優待内容で下支え効果が異なるか？
これまでの分析から、①株主優待実施企業では危機時に株価が下支えされることが明らかとなった一方、②優待を含めたインカムゲイン率や株主優待の人気ランキン

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待する場合でも株価の下支え効果がみられる。ギフトカ
ードも BHRR の差こそ 1%ポイント台と小さいが、平均
値・中央値ともに有意に正である。以上から、株価の下支前節までで、①株主優待を実施している上場企業では、危機時に株価の下支え効果が観測されること、初期的ではあるが②株価の下支え効果は、割引券よりも商品を優え効果は自社の製品やサービスを優待されることで生じるわけではなく、自社・非自社に関わらず株主から何か形のあるものが贈られる場合、高まると解釈できる。一方、飲食割引券、買い物割引券、自社サービス利用券・割引券
等、料金や利用料を「割引く」優待は有意性を示さなかった。宮川(2013)は、株主優待は日本独特の贈答文化を反映待する方が高いこと、③B2C 企業において下支え効果が高いこと、を示唆する結果を得た。本節ではそれらを総合したクロスセクション分析を行う。
表７は、コロナ危機時（優待内容データ取得の関係で他の危機は含めない）におけるトリートメント企業とコントロール企業との BHRR の差（下支え効果）を被説明変した「ギフトプレミアム」があるというが、表 4 の結果
はその考えと整合する。

数とし、リターンに影響を及ぼす可能性がある指標を説
明変数とした回帰分析の結果を示す。
モデル式をみると、商品優待ダミー（商品の場合１、割引券の場合０）が 5％水準で有意に正の相関を示す。
また、
B2C ダミー（B2C と判定した業種は１、それ以外は０）も５％水準で有意に正の相関を示す。以上は、商品を優待（５）企業の業種で下支え効果が異なるか？
第二の候補は業種特性である。表５はトリートメント
群とコントロール群との BHRR の差を東証業種分類別に集計した結果を示す。表の平均値・中央値の値が正であれば、トリートメント群の BHRR がコントロール群よりもより高い、つまり株価が下支えされたことを示す。陸運、食料品、卸売、化学、小売、建設、鉱業の各業種で平均値と中央値がともに有意に正となった。不動産業は逆に有意に負となった。

する企業、ならびに個人投資家により近い企業において、危機時に株価の下支え効果がみられることを改めて示唆する結果である。

ところで、株主優待は個人株主を意識した施策である。
よって、ビジネスの対象が個人向けでである B2C 企業と、法人を対象とした B2B 企業とで株価の下支え効果が異なるかもしれない。株主になった企業の商品を買える B2C
ビジネスと株主にはなれて商品は買えない B2B ビジネスとでは、ブランド・ロイヤルティの高まりが異なる可能性

本研究では、株主優待と株価急落リスクとの関係を検証した。分析時期は、世界金融危機（リーマンショック）、
東日本大震災、直近のコロナウイルス危機時という、株式市場に危機が生じたタイミングである。
分析の結果、以下の２点が明らかとなった。第一に、株主優待を行っている企業は危機の際、行っていない企業がある。そこで、次に表５における各業種を構成する企業を精査し、それぞれの業種を B2C か B2B に二分した6。
表５の右端の列は判定結果を示す。
表６はトリートメント企業とコントロール企業とのBHRR の差（下支え効果）を上述の B2C ビジネスと B2Bビジネスで集計した結果を示す。B2C と判定した群ではと比べ株価の下落が少なかった。つまり株価の下支え効果がみられた。これは分析した３期間で共通の特徴であった。第二に、優待を含めた名目上のインカムゲイン率や、株主優待の人気ランキングは下支えの度合いに影響を与えていなかった。
第一の結果は、個人投資家が株主優待を通じて、投資先

平均 9.7%ポイント、中央値で 7.7％ポイントの下支え効
果が観測された。一方、B2B 群はプラスではあるものの、それぞれ 2.5％ポイントと 2.3％ポイントである。平均値と中央値の差はともに 1％水準で有意であった。これらの結果は、株主優待は個人向けビジネス企業の危機時において、より大きな株価下支え効果を発揮する可能性を示

企業に対し高いブランド・ロイヤルティを持つ可能性を示唆する。もしくは株主優待がブランド・ロイヤルティを高めた結果、個人投資家が株式投資している可能性がある。H1：株主優待実施企業では、危機時に株価が下支えされる（株価下落が相対的に小さい）は支持された。一方、
H２：株価の下支え効果は、人気がある優待を行う企業に唆している。

おいてより高い、は支持されなかった。H２が支持されなかった要因は、２つ考えられる。１つ目は、結局のところ
株主優待とブランド・ロイヤルティに関連がないという（６）クロスセクション分析

５．まとめ

6 分別の主観性を否定できない点はご了承いただきたい。

1-4-7

『証券経済学会年報』第 55 号別冊

ものである。ただしこの場合、なぜ H1 が支持されるのか
新たな説明が必要となる。２つ目は、本研究の代理変数がH２の検証に不適切であった可能性である。前述のとおり、果を報告した。いずれも株価の下支え効果と有意な相関を、予備的ながら示している。ただし、両指標とブランド・
ロイヤルティとの関係はまだ十分に結びつけられておら優待利回りは必ずしも配当利回りのように投資家への便益を表していない。また、民間の人気ランキングをブランド・ロイヤルティの代理変数とする考えは、乱暴であったかもしれない。
本研究の後半では、優待ランキングに変わる代理変数の候補として「優待内容」と「業種」について分析した結ず、今後の課題となっている。そのため著者は引き続き分析を進めており、進捗は改めて報告したい。

1-4-8

『証券経済学会年報』第 55 号別冊

表１ 各変数の定義
指標
PBR
配当利回り
総資産事業利益率(ROA)
ln総資産
ln売上高
net現金/総資産
売上高営業利益率
有利子負債依存度
社歴
個人・その他持ち株比率
個人･その他株主比率

定義
株価÷一株純資産。直前期末の実績値（配当額÷株価）×１００。直前期末時点
事業利益÷期中平均総資産。直前期末時点
直前期末の総資産の自然対数値
直前期末の売上高の自然対数値（現預金‐有利子負債）÷総資産。直前期末時点
営業利益÷売上高×１００。直前期末時点
有利子負債÷総資産。直前期末時点
直前期末時点での実質創業日からの経過年数
個人・その他持ち株数÷発行済株式数×１００。直前期末時点
個人・その他株主数÷株主総数×１００。直前期末時点

表 2 マッチング後のバランス評価結果
VariableWith
Shareholder
Perks

PBR
配当利回り
総資産事業利益率(ROA)
ln総資産
ln売上高
net現金/総資産
売上高営業利益率
有利子負債依存度
社歴
個人・その他持ち株比率
個人･その他株主比率

Without
Shareholder
Perks

1.69
1.78
6.01
10.59
10.63
-0.04
5.65
21.18
48.81
44.05
95.80

（注）t 値は両群の平均値に関して t 検定を行った結果を示す。

図１ BHRR の分布（注）横軸は BHRR（％）
、縦軸は相対的な度数を示す。

1-4-9

1.76
1.74
5.81
10.58
10.62
-0.04
5.37
21.37
48.44
44.67
95.76

t-statistic-0.916
0.949
0.973
0.042
0.186
0.338
1.103
-0.3530.542-1.0180.476

『証券経済学会年報』第 55 号別冊

表３ 危機時の BHRR

（注）***:1%水準で有意

図２ 優待＋配当利回りと BHRR の差（コロナ危機のみ）（注）縦軸はサンプル企業とコントロール企業の BHRR の差（％）
、横軸は優待利回りと配当利回りと足した広義のインカムゲイン（％）を示す。優待利回りデータ取得の関係で、コロナ危機のみを分析している

1-4-10『証券経済学会年報』第 55 号別冊

図３ 人気ランキング順位と BHRR の差（コロナ危機時のみ）（注）縦軸はサンプル企業とコントロール企業の BHRR の差（％）すなわち下支え効果を示す。横軸はそれぞれの媒体の人気ランキング（順位）を示す

表４ 優待種類別の BHRR の差（コロナ危機時のみ）
Types of shareholder perks
カタログギフト
映画鑑賞券
自社食料品
乗物乗車券・割引券
非自社食料品
自社商品
地域特産品
非自社商品
買い物割引券
ギフトカード自社サービス利用券・割引券
飲食割引券

n
4
7
10
12
36
199
23
40
98
305
165
38

tmean statistic12.38 1.85
10.66 4.31 ***8.81 4.13 ***7.03 2.91 **5.23 2.37 **5.13 5.65 ***4.57 1.60
2.96 1.68
1.32 0.99
1.24 1.89 *0.63 0.69-2.05 -0.98

median
8.68
9.17
7.81
4.25
6.51
4.24
5.25
2.83
1.05
1.61
2.17
-2.27

test
value
5
14 **
27 ***
32 ***
184 ***
4,271 ***
55 *
105
336
3,583 **
674-74（注）サンプル企業とコントロール企業の BHRR の差について、帰無仮説を 0 として t 検定・Wilcoxon 符号付順
位検定を行った結果を示す。***:1%水準で有意、**:5%水準で有意、*:10%水準で有意

1-4-11

『証券経済学会年報』第 55 号別冊

表５ 東証業種分類別の BHRR の差（三危機のプーリングデータ）
東証業種分類n

空運業
陸運業
石油･石炭製品
食料品
水産･農林業
医薬品
卸売業
化学
小売業
建設業
ﾊﾟﾙﾌﾟ･紙
その他製品
鉱業
精密機器
金属製品
電気機器
ｻｰﾋﾞｽ業
情報･通信業
ｶﾞﾗｽ･土石製品
保険業
その他金融業
鉄鋼
機械
繊維製品
倉庫･運輸関連業
輸送用機器
証券･商品先物取引業
非鉄金属
海運業
不動産業
ｺﾞﾑ製品
電気･ｶﾞｽ業

5
93
2
230
15
19
270
125
585
67
11
97
2
20
56
75
327
196
20
6
37
23
82
46
23
60
17
13
8
103
10
5

tstatistic20.92 1.65
18.58 7.06 ***17.69 0.62
16.05 8.39 ***11.37 1.37
10.47 1.77 *8.06 5.89 ***7.13 4.33 ***6.92 5.45 ***6.12 2.53 **4.86 1.35
4.24 1.45
3.88 31.33 **3.50 0.82
3.11 1.19
2.62 1.10
1.77 1.13
1.38 0.69
1.22 0.38-0.01 0.00
-0.66 -0.24-0.75 -0.27-0.84 -0.34-1.13 -0.35-1.45 -0.22-1.80 -0.79-2.92 -0.55-3.43 -0.58-3.71 -0.67-7.11 -3.29 ***-8.51 -1.59-13.33 -0.58

mean

median

test
value

9.98
6.5
11.51 1740 ***
17.69
0.5
14.79 9270 ***
3.69
24
7.73
33
5.85 7609 ***5.30 1648 ***6.13 28845 ***5.96
480 ***
7.45
13
4.64 647.5 **3.88
1.5 **
3.70
47 *
4.61
166
2.21
231
2.76 2402
0.59
544
1.50
9
-12.59-3.5-0.12 -17.5-0.08-7-0.09 -25.5
0.99
-0.5
6.61
40
1.82
50
-1.72
-8.5
-8.74
1.5
-2.90
-4
-4.24 -1001 ***-5.95 -15.5
6.88
2.5

B2C
B2C
B2C
B2C
B2C
B2C

B2C

B2C
B2C

B2C

B2C

（注）サンプル企業とコントロール企業の BHRR の差について、帰無仮説を 0 として t 検定・Wilcoxon 符号付順
位検定を行った結果を示す。***:1%水準で有意、**:5%水準で有意、*:10%水準で有意。右端の列は各業種を構成する企業を精査し、B2C と判断した業種を示す。

1-4-12

『証券経済学会年報』第 55 号別冊

表６ B2C、B2B 別の BHRR の差（三危機のプーリングデータ）
BHRR differencenmeanmedian

B2C

1012

9.7

7.7

B2B

1636

2.5

2.3

Differentce instatistic
mean
7.16

6.76 ***

Differenzce instatistic
median5.36

7.78 ***（注）サンプル企業とコントロール企業の BHRR の差について、帰無仮説を 0 として t 検定、Wilcoxon/KruskalWallis の検定を行った結果を示す。***:1%水準で有意、**:5%水準で有意、*:10%水準で有意。

表７ BHRR の差（下支え効果）を被説明変数とした回帰分析（コロナ危機時のみ）（注）BHRR の差（下支え効果）を被説明変数とした重回帰分析。商品優待ダミーは商品の場合１、割引券の場
合０。B2C ダミーは、B2C と判定した業種は１、それ以外は０。***:1%水準で有意、**:5%水準で有意。

1-4-13

『証券経済学会年報』第 55 号別冊

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1-4-14（2020 年 9 月 12 日 第 92 回全国大会）