2007-53
財務的困窮企業の経営者による裁量的行動の分析－継続企業の前提に関する追記表明をめぐって－髙田

知実

財務的困窮企業の経営者による裁量的行動の分析－継続企業の前提に関する追記表明をめぐって－（Managements’ Discretion in Financially Distressed Firms）
神戸大学大学院経営学研究科（Graduate School of Business Administration）
髙田

知実（Tomomi Takada）

December 2007

要約
本稿の目的は、倒産に直面した財務的困窮企業の経営者による裁量行動を明らかにすることである。先行研究で提示された証拠により、倒産に直面した企業は利益増加型の裁量行動を行う動機をもつと考えられる。さらに、ある時点で意図的に利益を増加させた企業は、その反動で後に損失を計上することになる。会計の発生主義のもとでは、実体のない
会計的裁量行動は後に反転するからである。本稿では、継続企業の前提に関する追記の表
明された企業が倒産に直面した財務的困窮企業であると仮定することで、倒産に直面した企業の経営者による裁量行動を検証している。
本稿の主要な結果は次のとおりである。すなわち、継続企業の前提に関する追記が表明された期に、当該企業は多額の損失（マイナスの異常会計発生高）を計上していたのである。これは、継続企業の前提に関する追記が表明される前に裁量行動が行われていたことによる反動である可能性が高い。本稿の分析対象期間は追記表明の 2 期前までであり、この範囲では経営者の利益増加型の裁量行動に関する直接的な証拠をえることはできなかった。しかし、本稿の結果は倒産に直面した企業の経営者は裁量的に利益を増加させ、後にその反動を経験していることを示す証拠であると考えられる。

本稿は、日本会計研究学会第 66 回全国大会（松山大学）の自由論題報告の一部に加筆、校正を加えたものである。司会の労をおとりいただいた津田秀雄先生（近畿大学）はじめ、岡崎一浩先生（愛知工業大学）、
野間幹晴先生（一橋大学）、町田祥弘先生（青山学院大学）、松尾絹代先生（新日本監査法人）、守屋俊晴先生（法政大学）から貴重なコメントをいただいた。また、加筆、校正の過程では、音川和久先生（神戸大学）、桜井久勝先生（神戸大学）、須田一幸先生（早稲田大学）、村宮克彦先生（神戸大学）からも適切な意
見を頂戴した。ここに記し、全ての先生方に深く感謝申し上げる。

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1

本稿の目的

本稿では、継続企業の前提に関する追記（GC）の表明時点に注目し、倒産に直面した財務的困窮企業の経営者による裁量行動を明らかにする。
日本では、2002 年の監査基準改訂により、経営者は企業が将来にわたって事業活動を継続するとの前提に基づき財務諸表を作成することが適切であるか否かを検討しなければならなくなった。一方、監査人は継続企業の前提に重要な疑義が認められるときに、その重要な疑義に関わる事項が財務諸表に適切に記載されていると判断して無限定適正意見を表明する場合には、当該重要な疑義に関する事項について監査報告書に追記しなければならなくなったのである（「監査基準」第四・六・1）。
日米の企業を対象にした実証研究により、企業の経営者は、赤字または減益を回避する
ため、あるいは利益予想値を上回るために利益調整（earnings management）を行うことが明らかにされている。そして、利益調整の動機には、契約に関連したものや株式市場に関連したものなどがあげられる。その中でも、倒産に至るような経営状態の悪化している企業
は、きわめて意図的な利益増加型の利益調整を行う動機をもつと考えられる（須田他, 2007）。
倒産に至るような経営状態の悪化している企業の経営者が裁量行動を行うのは、その状況から脱するためであると予想される。倒産に直面した企業は、裁量行動を通じて、または企業努力によって倒産を免れようとする。このような企業の中には、実際に倒産に至ることなく存続し続ける企業もあろう。もしそうであるならば、結果的に倒産した企業の経営者だけが利益増加型の裁量行動を行う動機をもつのではない。むしろ、倒産に直面した企業の経営者こそが、利益増加型の裁量行動に対する強い動機をもつと考えられるのである。
継続企業の前提に関する追記の制度を鑑みれば、GC が表明された企業（以下 GC 企業と称す）は倒産に直面した状況にあることが予想される。GC が表明されるということは、単に財務的困窮状態にあるだけでなく、企業が次のような状態にあることを示すためである。
すなわち、「決算日から 1 年間において、継続企業の前提に重要な疑義を抱かせる事象や状況が存在し、当該事象等の解消や大幅な改善に重要な不確実性が残るため、継続企業の前提に重要な疑義が認められる（「監査基準」監査基準の改訂について, 三・6）」という状況である。したがって、GC 企業を倒産に直面した企業として捉えるならば、GC 企業の経営者は利益増加型の裁量行動を行う強い動機をもつと考えられる。
本稿では、GC 企業における異常会計発生高に注目し、当該企業の経営者による裁量行動を分析する。先行研究では、実際に倒産した企業や粉飾企業の経営者による裁量的行動を調査する実証研究が行われているものの、経営者による裁量行動という観点で GC 企業を調査した研究は Rosner（2003）を除いてほとんど存在しない。また、本稿では GC 企業と同様に財務的困窮状態にある企業をコントロール企業として抽出し比較分析する。これにより、
本稿では財務的困窮企業の異常会計発生高はシステマティックにマイナスになるという問

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題（Dechow et al., 1995; Kothari et al., 2005）を軽減した分析が可能となるのである。
以下では、第 2 節で先行研究のレビューと仮説の設定を行い、第 3 節ではリサーチ・デザインとサンプル抽出方法を示す。続く第 4 節では分析結果を提示し、これを検証する。
最後に、第 5 節で結論と今後の課題を述べる。

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先行研究と仮説の設定

2.1 経営者による裁量行動に関する仮説の設定
Argenti（1976, 第 3 章）は、企業の不正や倒産に精通した実務家に対して調査を行い、倒産が近づいている企業の経営者がとりうる行動の 1 つとして、創造的会計（creative
accounting）に言及している。企業の抱える問題を最も早く知るのは経営者であるが、経営者はその事実をそのまま受け入れることができない。そのため、悪化した状況を覆い隠すため、なるべく体裁が良く見えるように会計項目に修正を加え始めるのである。このような修正は、時に一線を越え、不正や違法行為となりうる（Argenti, 1976）。また、須田他（2007,21 頁）でも、倒産に至るような経営状態の悪化している企業は、きわめて意図的な利益増加型の利益調整を行う動機をもつと考えられている。
これらの主張を証拠づけるように、Rosner（2003）は倒産企業（failing firm）は倒産前に会計発生高を利用した利益増加型の裁量行動を行っていることを明らかにした。また、浅野・首藤（2007）は倒産前に粉飾を行っていたと予想される企業は、倒産の 2 期以上前に会計発生高を利用した（利益増加型の）裁量行動を行っていたことを示す証拠を提示している。
以上から、倒産が近づいている企業の経営者は利益増加型の裁量行動を行う動機があると考えられる。しかし、倒産に直面した企業が、必ずしも最終的に倒産するとは限らない。
実際は、倒産に直面していたが、そこから立て直し等に成功し、存続し続ける企業も存在しうるのである。したがって、実際に倒産した企業ではなく、倒産に直面した企業の経営者こそが利益増加型の裁量行動を行うことが予想される。以上の議論にもとづけば、倒産に直面した企業の経営者がとりうる行動について、次のような仮説を設定することができる。
仮説 1：倒産に直面した企業の経営者は利益増加型の裁量行動を行う．．．．．
この仮説を検証するには、倒産に直面した、つまり倒産の危ぶまれる企業を特定しなければならない。そこで、本稿では倒産に直面した企業として、GC 企業を用いる。制度上の文言からすれば、GC が表明された企業は必ずしも近い将来に倒産するわけではない1。むしろ、企業の継続性にリスクを抱えているが、継続企業を前提として制定されている GAAP
1

実際の GC 企業の事例については、林（2005）または東（2007）が詳しい。

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にもとづいて会計処理を行うことが適切と考えられる企業である。しかし、同じように財務的困窮状態にある企業の中でも、GC が表明される企業とそうでない企業が存在することを鑑みれば、GC が表明されることは、その他の財務的困窮企業よりも倒産に近い状態にあるといえるであろう。そこで、本稿では倒産に直面した企業として、このような特徴をもつ GC 企業を分析対象とする。したがって、仮説 1 が支持されるならば、GC 企業の経営者が利益増加型の裁量行動を行っていることを示す証拠がえられるはずである。
2.2 経営者による裁量行動の反動に関する仮説の設定
先行研究では、倒産に直面した（あるいは実際に倒産した）企業の経営者による利益増
加型の裁量行動を明らかにするとともに、裁量行動がどのような帰結をもたらしたかについても検証されている。すなわち、Rosner（2003）と浅野・首藤（2007）は、裁量行動のあと、企業はマイナスの会計発生高を計上していることを発見したのである。さらに、粉飾を行った（GAAP の範囲を超えて利益を増加させた）企業を調査対象とした Dechow et al.
（1996）も、粉飾後に、企業は多額なマイナスの会計発生高を計上していることを明らかにした。
このように、会計発生高を利用して利益を増加させた（粉飾決算を含む）企業は、後にマイナスの会計発生高を計上する。これは、会計の発生主義に起因して生じる会計的現象である。すなわち、会計発生高の役割は会計利益が企業の業績に関する適切な指標となるように調整することにあるからである（FASB, 1978; Dechow and Dichev, 2002）。換言すれば、会計発生高の役割はキャッシュ・フローの形を整え、会計利益を適切な業績指標とすること（Christensen and Demski, 2003）に過ぎないため、ある程度の期間で会計発生高を累積す
れば、その累積額はゼロになるのである（Givoly and Hayn, 2000）。
したがって、実体の伴わない会計的裁量行動（岡部, 1994）によって会計発生高を調整した企業には、後に反動が現れる。つまり、ある時点で会計発生高がプラスである企業は、後の期間で必ずマイナスの会計発生高を計上することになるのである2。そのため、もし、倒産に直面した企業の経営者が、悪化した状況を隠すために利益増加型の裁量行動をとる
ならば、後に多額の損失計上という形でその反動が現れると考えられる。実体のない裁量
行動の後は、過去に計上したプラスの会計発生高を修正することが余儀なくされ、マイナスの会計発生高を計上しなければならなくなるからである。それでは、このような反動はいつ生じるものなのであろうか。この問題について次に検討しよう。
Rosner（2003）は、倒産した企業のうち、GC 企業は GC の表明前に利益を裁量的に増加させていることを明らかにした。そして、裁量行動による反動は GC の表明される時点に現れるという証拠を提示したのである。彼女は、この結果を監査人の指導による影響と解釈
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この説明は、企業を創設してから終了するまでの期間で累積すれば、会計利益とキャッシュ・フローは一致するという議論と同じである。しかし、現実には、企業は継続することを前提として利益計算を行っているため、企業が設
備投資活動などを行い、継続している限りにおいて会計発生高の累積はゼロに近づくものの、完全にゼロに収束することはないと考えられる。

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した。その証拠に、倒産企業であっても GC の表明が無かった企業は、このような異常会計
発生高の減少がなく、むしろ倒産直前まで利益増加型の裁量行動が観察されていたのである。
しかし、たとえ GC が表明された時期の異常会計発生高がマイナスになったとしても、その原因は監査人による指導ではない場合もありえる。具体的には、監査人からの指摘がな
くとも、裁量的に調整できる会計項目の選択肢が尽きた経営者が自発的にマイナスの異常
会計発生高を認識するような場合である。このような反動を見て、監査人は初めて企業の経営状態の悪化に気づき、GC を表明するのかもしれない。この場合にも、GC が表明された期の異常会計発生高はマイナスになるのである。
このように、GC 企業が裁量行動による反動としてマイナスの異常会計発生高を認識する理由としては、監査人からの指導と、経営者による自発的なものの 2 つが考えられる。しかし、このいずれが理由であったとしても、GC 企業がマイナスの異常会計発生高を認識す
るのは、GC が表明された時期であることが予想される。したがって、利益増加型の裁量行
動の後に生じる反動については、次のような仮説を設定することができる。
仮説 2：GC が表明される期に、過去の裁量行動による反動が GC 企業に現れる倒産に直面した企業の経営者による利益調整行動とその帰結を究明するような本稿の研究では、①利益調整を行っている時期と②それによる反転が生じた時期の両方が分析対象となる。一般に、先行研究では異常会計発生高が利益調整の尺度として用いられているが、異常会計発生高は、会計発生高の反動による影響も捉えることができる。したがって、異常会計発生高のこのような特性を利用すれば、複数期間の異常会計発生高を分析すること
で本稿の分析目的は果たされる。異常会計発生高を用いて検証することで、GC 企業の経営者による利益調整行動と、それによる反動の影響を捉えることができるからである。

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リサーチ・デザインとサンプル

3.1 リサーチ・デザイン
本稿では、単に財務的困窮状態に陥っている企業ではなく、その中でも倒産に直面した企業について仮説を設定している。すなわち、財務的困窮状態に陥っている企業の中でも、より倒産の危機に直面している企業、つまり GC 企業ほど、経営者は裁量的に行動する動機をもつことを予想しているのである。そのため、本稿で提示した仮説を適切に検証するためには、同じように財務的困窮状態に陥っている企業と比較分析することが有効であると考えられる。倒産に直面しているか否かが重要な基準となるため、それ以外の条件がなる
べく同じである財務的困窮企業と比較することで、他の要因が結果にもたらす影響を排除することができるからである。

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そこで、本稿では GC 企業でない財務的困窮企業をコントロール企業として選択し GC 企業と比較することで、倒産に直面した企業の経営者による裁量行動を検証する。すなわち、
サンプル企業と同業種に属する企業のうち、特定の指標が近似する企業を、分析サンプルに対するマッチド・ペア（コントロール企業）として抽出し、サンプル企業と比較分析するのである。
本稿では、異常会計発生高を用いて経営者の裁量行動を分析する。しかし、先行研究では業績が極端な企業を分析対象とした場合、異常会計発生高の推定には次のような問題のあることが指摘されている。すなわち、業績が極端に悪い（良好な）企業については、異常会計発生高がシステマティックに小さく（大きく）なりやすいのである（Dechow et al.,
1995; Kothari et al., 2005）。したがって、財務的困窮状態にあるような企業は、経営者の裁量行動がなくても異常会計発生高が大きくマイナスになってしまうのである。本稿の研究対象である GC 企業は、財務的困窮企業の典型である。そのため、異常会計発生高の推定にあたっては、上記に示した問題点を考慮しなければならない。
しかし、上で述べたように、本稿では財務的困窮状態にある企業をコントロール企業として比較することで、GC 企業の経営者による裁量行動を分析する。そのため、異常会計発
生高の推定における問題はある程度軽減されると考えられる。Kothari et al.（2005）によって、（業績で調整した）コントロール企業を選択しサンプル企業と比較することで、異常会計発生高の推定における問題を軽減できることが明らかにされているからである。
また、本稿では Kothari et al.（2005）の提示した ROA（当期純利益／総資産）だけでなく、その他の財務的困窮性を示す指標も基準としてコントロール企業を選択する。異常会計発
生高の推定における問題は、分析対象企業が財務的困窮状態にある場合に生じるものである。その影響をコントロールするため、Kothari et al.（2005）は ROA で調整したコントロー
ル企業を選択するという方法を提唱したが、ROA を基準とするだけでは当該問題を十分に解決できないという証拠を提示した研究も存在する。Butler et al.（2004）は、GC 企業を分析対象とした場合には ROA よりも、財務的困窮性を示す総合的な尺度の方が異常会計発生高の推定における問題をより適切にコントロールできることを明らかにしたのである。本稿では GC 企業を分析対象として用いるため、Butler et al.（2004）の提示した証拠を考慮し、ROA 以外の指標も基準としてコントロール企業を選択する。これにより、本稿で用いるコントロール企業の抽出方法の有効性はある程度保証されると考えられる。
コントロール企業の選択基準としては、業績の指標としての ROA、負債の状況を示す指標としての LEV（総負債／総資産）、および留保利益の状況を示す指標としての（留保利益／総資産；RETAIN）を選択した3。このような 3 通りにコントロール企業を抽出して分析することで、異常会計発生高の推定における問題を軽減するとともに、結果の頑健性を確保することができる。
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白田（2003）によって、RETAIN が倒産企業を予知する場合に説明力の高い変数であることを明らかにされているため、本稿では当該指標を企業の財務的困窮性の尺度として用いる。

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異常会計発生高の推定には、CFO 修正ジョーンズ・モデル（Kasznik, 1999）を用いる。会計発生高（TA）は税引き後当期純利益から営業活動によるキャッシュ・フロー（CFO）を控除したものとし、損益計算書とキャッシュ・フロー計算書からそれぞれの数値を入手する4。下記の（1）式が CFO 修正ジョーンズ・モデルである。
TAi ,t = α 1 + α 2 (1 / Assi ,t −1 ) + α 3 (ΔSalesi ,t − ΔARi ,t ) + α 4 PPEi ,t + α 5 ΔCFOi ,t + ε i ,t ,（1）

TAi ,：
t i 社のt 期における総会計発生 高をt期首の総資産で除した もの
Assi ,t −：1 i 社のt 期首における総資産
ΔSalesi ,：t i 社のt − 1期からt 期の売上高増減額を t 期首の総資産で除した もの
ΔARi ,：
t i 社のt − 1期からt 期の売上債権の増減額 をt期首の総資産で 除したもの
PPEi ,：
t i 社のt 期末における償却性固 定資産総額を t 期首の総資産で除した もの
ΔCFOi ,：
t i 社のt − 1期からt 期における営業活動に よるキャッシュ・フロ ーの増減額をt 期首の総資産で除した もの

ε i ,：誤差項t
先行研究では、定数項（ α 1 ）を設定しない場合もある。しかし、Kothari et al.（2005）は期首の資産合計で各変数を除すだけでは誤差項に関する不均一分散の問題は解消されない、
または規模をコントロールするための変数が含まれていないなどの問題を指摘した。そして、これらの問題を緩和するために定数項を設定したのである。本稿の推定モデルも、
Kothari et al.（2005）にしたがって定数項を設定している。
各モデルの推定は、業種ごとのクロス・セクション回帰によるものとする。日経中分類にもとづいて業種を分類し、金融業（銀行、証券、保険、およびその他金融）を除く 32 の業種について年度ごとに CFO 修正ジョーンズ・モデルを推定し、正常会計発生高を算定す
る5。つまり、産業ごとに各パラメータを推定し、次に実際の値を代入することによって TAの期待値を求める。そして、算出された総会計発生高から TA の期待値を控除し、会計発生
高の異常な部分を識別する。この値が、異常会計発生高となるのである。
仮説 1 が支持されるならば、倒産に直面した企業の経営者は利益増加型の裁量行動を行うと考えられる。本稿の分析では、倒産に直面した企業として GC 企業を利用するが、前節の仮説設定では、GC 企業の経営者がいつの時点で裁量行動を行うかを特定しなかった。しかし、仮説 2 で示したように、GC が表明される期に過去の裁量行動による反動が現れると考えられる。そのため、GC 企業の経営者による裁量行動が観察されるのは、少なくとも4

須田・首藤（2004）では、税引き後当経常利益から CFO を控除したものを会計発生高として定義しているが、GC 企業のような財務的困窮企業は、特別損益に分類される発生高項目（棚卸資産の著しい減耗や減損など）があるた
め、特別損益項目も含んだ総会計発生高を用いて分析する。
5
回帰式は t 年 3 月から t+1 年 2 月までを 1 年として推定する。また、結果の頑健性を確認するため、Kasznik（1999）
で同じく提示された CFO ジョーンズ・モデル、Jones（1991）で提示されたジョーンズ・モデル、Dechow et al.（1995）で提示された修正ジョーンズ・モデルを用いた推定も行っている。推定結果については、第 4 節で説明する。

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GC が表明される以前であることが予想される。
そのため、仮説 1 の検証では GC が表明される前の期間が検証対象となる。つまり、GCが表明される前に、GC 企業の経営者が利益増加型の裁量行動を行っていたか否かが分析される。具体的には、GC が表明される前の期間で異常会計発生高がプラスであり、コントロール企業よりもその水準が高いか否かが検証をするのである。
それに対し、仮説 2 では、GC が表明される時点で過去の裁量行動による反動があるか否かが問題となる。具体的には、GC の表明期（t 期）の異常会計発生高がマイナスになり、コントロール企業よりもその水準が低いか否かを検証するのである。また、仮説 2 が支持されるならば、t 期における GC 企業の異常会計発生高は t 期以前に比べて有意に小さくなることが予想される。それに対し、コントロール企業については、このような傾向が観察
されないことが期待される。
仮説の検証では、異常会計発生高だけでなく ROA の時系列推移も併せて比較する。GC
企業の経営者が会計発生高を調整する目的は、利益に関する一定の目標水準を達成させることにあると考えられる。そのため、ROA の推移を観察することで、この目標水準が達成されたか否かを確認することができる。それと同時に、異常会計発生高の反転が生じた場
合に、それに伴って ROA も低下しているか否かを検証することも可能となるのである。
異常会計発生高の推定期間については、t 期から遡る期間を長期にしすぎるとサンプル確保が困難になるという問題がある。また、本稿ではキャッシュ・フロー計算書から数値を取得して総会計発生高を算定するため、キャッシュ・フロー計算書の作成が制度上求められていない時期を分析対象とすることはできない6。これらの理由から、遡る期間は t-2 期までの 2 期間とし、t 期も含めたが合計 3 期間を分析対象とする。
3.2 サンプルの抽出
本稿では 2003 年 3 月から 2007 年 2 月までを分析対象期間とし、GC が初めて表明された
企業7と、その企業に対応するコントロール企業をサンプルとする。例示のため、ここでは2003 年 3 月末を決算期とする企業が GC 企業である場合のコントロール企業抽出方法を説明する。
コントロール企業は、2003 年 3 月から 2004 年 2 月までを決算期とする企業のうち、同一産業に属する企業から選択する。このとき、コントロール企業の選択基準となる ROA、LEV、
6

貸借対照表から会計発生高を算定するアプローチは、Hriber and Collins（2002）によって問題点が指摘されているため、キャッシュ・フロー計算書が利用可能な期間が分析期間である本稿では、キャッシュ・フロー計算書と損益計算書から総会計発生高を算出した。
7
GC に関する追記の表明が制度化されたのは 2003 年 3 月期からであるため、2003 年 3 月からの 1 年間に GCが表明された企業は、実質的にはそれ以前から企業の継続性に重要な疑義が存在していた可能性がある。実務上、特記事項として企業の継続性に言及した監査報告書は存在していたが（林, 2005; 東, 2007）、制度上の要請は 2003 年 3 月期からであるため、たとえそれ以前から継続性に重要な疑義が存在していたとしても、経営者と監査人はそれに言及する必要がなかったからである。しかし、監査基準の改訂からの年月が浅く、これらのサンプルを除いて分析することは困難であるため、本稿では 2003 年 3 月期からの 1 年間も分析対象としている。しかし、デー
タの蓄積を待ち、監査基準改訂の初年度を除いたサンプルでの追試をする必要があると感じている。

8

および RETAIN を算定し、それぞれの値が最も近い企業がコントロール企業となるのである。選択基準ごとにコントロール企業が選択されるため、1 つの GC 企業に対しては 3 つのコントロール企業が選ばれる8。以上の手続きを全ての GC 企業に対して行い、コントロー
ル企業が特定される。
分析に必要なデータは『日経 NEEDS Financial Quest』から抽出する。金融業を除き、純資産簿価が負でない企業を抽出した結果、いずれの抽出基準を用いても GC 企業とコントロール企業の両方が入手可能なサンプル・セットは 71 ペア（142 社）であった。

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分析結果

4.1 変数の統計量
GC 企業と各コントロール企業の財政状態や経営成績を示す変数の統計量を表 1 に示している。表に示した変数は、コントロール企業の抽出基準である ROA、LEV、RETAIN と、
流動性の尺度となる CR（流動資産／流動負債）である9。
表 1 を入れる
表 1 をみると、いずれの指標のもとでも、GC 企業の財政状態や経営成績はコントロール
企業よりもやや劣っている。特に、GC 企業における RETEIN の平均（中央値）は－0.23（－
0.12）であり、これを基準としたコントロール企業の平均値（中央値）である－0.15（－0.09）と比べても小さい。また、GC 企業の LEV をみると、平均値は 0.78 であるが中央値が 0.86と高い水準である。道幸・久保田（2007）によれば、継続企業の前提に重要な疑義が存在する事象や状況として相対的に多くあげられるのは、債務超過や継続的な営業損失の発生
または営業キャッシュ・フローのマイナスなどである10。これらの事象が留保利益に対して複合的な影響を与えることを前提とすれば、GC 企業の RETAIN が他のコントロール企業と比べて特に悪化していることは理解できる。
しかし、その他の指標の差がさほど大きくないことや、RETAIN が過去数年間の蓄積であることを考慮すると、GC に関する追記が表明された期とその直前において、GC 企業とコントロール企業の財務的困窮性は同程度であったと考えられるであろう。したがって、両者で異なるのは GC の有無であるため、同じような財務的困窮状態にあっても、異常会計発8

ただし、コントロール企業として選択される企業も GC 企業と同じく財務的困窮企業であるため、2 つ以上の基準で同じ企業がコントロール企業として選ばれる場合もある。
9変数の具体的な定義は次のとおりである。すなわち、ROA は t-1 期の当期純利益を t-1 期の期中平均総資産で除したもの、LEV は t 期首総負債を t 期首総資産で除したもの、RETAIN は t 期中平均留保利益を t 期中平均総資産で除したもの、CR は t 期末流動資産を t 期末流動負債で除したものである。なお、ROA と LEV については、
Butler et al.（2004）にもとづき、t-1 期または t 期首の値を用いている。
10
他にも、借入金の返済条項の不履行や履行の困難性、重要な営業損失、経常損失または当期純損失の計上といった事象があげられている（道幸・久保田, 2007）。

9生高（または ROA）に関する推移の差が示すのは、より倒産に直面した GC 企業とそうでないコントロール企業の経営者による裁量行動の違いとなるはずである。
4.2 仮説の検証
GC 企業とコントロール企業に関する異常会計発生高の推移を表 2 と図 1 に示し、ROAの推移を表 3 と図 2 に提示している。
仮説 1 について検討すると、表 2 の Panel A と Panel B から t-2 期と t-1 期における異常会
計発生高の平均値（中央値）は－0.01（0.00）と－0.08（－0.01）であり、プラスの値ではないことがわかる。むしろ、t-1 期の値については平均値と中央値の両方でゼロより有意に小さいマイナスの値である（片側検定 10％以上）。コントロール企業との比較でも、Panel Dによれば、t-2 期について LEV と比較した場合にのみ GC 企業の異常会計発生高がコントロール企業よりも大きくなるが、有意な水準ではない。また、ROA について表 3 を見ても、
t-2 期と t-1 期における ROA は有意なマイナスの値であり、コントロール企業と比較しても小さくなっている。
表 2・図 1 を入れる
これらの結果は、GC 企業の経営者は利益増加型の裁量行動を行うという仮説 1 を支持しない。すなわち、GC が表明される直前の 2 期間に、GC 企業の経営者は利益を増加させる
ような裁量行動を行っていないのである。ただし、本稿で分析した期間は t-2 期までである
ため、それ以前に利益増加型の裁量行動を行っていたとしても、その影響を捉えることはできない。そのため、この結果にもとづいて GC 企業の経営者は裁量的に利益を増加させていない、と結論づけることはできない。
そこで、次に仮説 2 について分析することで、経営者の裁量行動を示唆するような異常会計発生高の推移が確認されるか否かを検討しよう。表 2 の Panel A と Panel B を見ると、t期における GC 企業の異常会計発生高の平均値（中央値）は-0.07（-0.05）であり、1％水準で有意なマイナスの値である。また、コントロール企業との比較でも、Panel D の結果は t期における GC 企業の異常会計発生高は全ての検定でコントロール企業よりも有意に小さいことを示している。さらに Panel C を見ると、t-2 期から t 期にかけて、平均値と中央値のいずれの検定でも異常会計発生高が有意（1%水準）に減少しているのである。このように、水準と変化分の両方の観点から、t 期の異常会計発生高は絶対値の大きなマイナスの値であり、それ以前と比べて大きく減少していることがわかる。
本稿では、財務困窮性が等しいコントロール企業と比較して GC 企業の異常会計発生高を分析しているため、表 2 の結果は財務的困窮企業の異常会計発生高がシステマティックに小さくなることに起因するものではない。そのため、このように t 期で異常会計発生高が大幅に減少していることは、過去の裁量行動からの反動であると解釈することができる。仮10説 1 の検証では、t-2 期または t-1 期には経営者の裁量行動を観察できなかったが、t 期において異常会計発生高が大幅に減少しているこの結果は、t-3 期以前に経営者の裁量行動があったことを示唆している。浅野・首藤（2007）でも、異常会計発生高が最も大きくなるのは倒産の 3 期以上前であることが示されている。したがって、t 期における異常会計発生高の大幅な減少は、過去数期前に行われた経営者の裁量行動の反動であると解することができるであろう。
表 3・図 2 を入れる
他方、ROA の推移について表 3 を見ると水準の比較ではいずれの期間でも GC 企業の ROA
はコントロール企業を有意に下回っていおり、t 期でのみ GC 企業の方が小さいというわけではない。しかし、Panel C の変化分に関する検定結果を見ると、GC 企業における t 期の異常会計発生高は t-2 期または t-1 期と比較しても、平均値と中央値がともに有意に減少していることがわかる。一方、t-2 期または t-1 期と比較した t 期の ROA が全ての検定で有意になるようなコントロール企業は存在しない。異常会計発生高の推移と併せてこの結果を解釈すると、t 期における GC 企業の異常会計発生高が有意に減少したことに起因して、ROA
も t 期において大幅に減少したものと考えられる。
以上の結果は、いずれも仮説 2 を支持するものである。すなわち、GC が表明された期に、GC 企業は過去の裁量行動による反動として、絶対値の大きなマイナスの異常会計発生高を認識するとともに、利益水準（ROA）も大幅に減少しているのである。
ただし、表 2 の結果をみると、異常会計発生高の減少傾向は t-１期から観察できる。視覚的には、図 1 の平均値に関する推移がその傾向を顕著に示している。表 2 の Panel C を見ても、GC 企業の異常会計発生高は t-2 期から t-1 期にかけて有意（5％水準）に減少している。
さらに、コントロール企業と比較しても、いずれの指標を基準としてコントロール企業を選択しても、t-1 期における GC 企業の異常会計発生高は平均値か中央値のいずれかの検定
でコントロール企業よりも有意に小さい（ただし、有意水準は低い）。この結果は、GC 企
業における経営者の裁量行動による反動は t-1 期からすでに現れていることを示している。
t-1 期においてすでに反動が観察されたというこの結果は、GC 企業がマイナスの異常会
計発生高を認識することの事由が、監査人からの指導ではなくむしろ経営者の自主的な判断であったことを示唆する。もし、監査人からの指導によってマイナスの異常会計発生高を計上するのであれば、異常会計発生高が減少するのは t 期のはずである。このような解釈
は、経営者が裁量行動を行っていた時期が t-3 期以前である可能性を示した上記の説明とも整合する。つまり、t-1 期頃から過去の裁量行動による反動を自主的に認識しているのであれば、経営者はすでに t-1 期の時点で利益調整手段を全て使い果たしていたと考えられる。
そのため、そのような手段がまだ残っていた時期は、t-2 期からさらに前であったことが予想されるのである。以上の説明は、解釈の枠を超えないため、今後の検証を必要とするが、11本稿でえられた結果について、整合性の高い説明といえるであろう。
以上、本節では GC 企業の経営者による裁量行動について、2 つの仮説を検証した。そして、仮説 1 を支持するような明示的な証拠はえられなかったものの、仮説 2 を支持する証拠をえた。本節でえられた結果をまとめると次のようになる。すなわち、①t-2 期または t-1
期という GC が表明される直前期に経営者は利益増加型の裁量行動を行っているのではな
いことがわかった。しかし、②それ以前に行われていたことが予想される裁量行動の反転によって、t-1 期頃から GC 企業は絶対値の大きなマイナスの異常会計発生高を計上し始め、その傾向は t 期において顕著になることが明らかとなったのである。以上の結果は、異常会計発生高を推定するために、代替的なモデルを用いた場合でも、同様に観察されたため、頑健な結果である11。

5

結論と今後の課題

本稿での分析により、GC 企業の経営者による裁量行動について次の発見事項があった。
すなわち、経営者は GC が表明される期に絶対値の大きなマイナスの異常会計発生高を計上しているのである。これは、過去に利益増加型の裁量行動を行ったことによる反動であると考えられる。その証拠に、GC が表明された期における異常会計発生高はその 2 期前よりも有意に減少していたのである。また、このような異常会計発生高の推移は、同様に財務的困窮状態に陥っている企業からは観察されなかった。つまり、異常会計発生高がマイナ
スになることは、財政状態の悪化した企業の異常会計発生高がシステマティックにマイナ
スになるという観点では説明できないのである。
監査基準の文言によれば、GC 企業は「継続企業の前提に重要な疑義が認められる企業」である。GC 企業の全てが倒産に至るわけではないが、この文言からも分かるように、GC
企業は倒産が危ぶまれるほどに財政状態の悪化した企業であると考えられる。本稿の結果
は、このような倒産に直面した企業は利益を増加させるための裁量行動を行うことを示唆している。したがって、本稿でえられた結果は、財政状態がきわめて悪化した企業の経営者による裁量行動を示す重要な証拠といえるであろう。
本稿の分析では、GAAP の範囲内で行われる利益調整を想定して分析した。しかし、実際には Argenti（1976）が指摘するように、このような行動は時に一線を越え、不正や違法行為となりうる。そのため、継続性に重要な疑義が存在するにも関わらず、それを覆い隠して自主的に開示を行おうとしない経営者に対して、監査人は適切な開示を行うように指導する必要がある。たしかに、監査人の責任は、企業の事業継続能力を認定しその存続を保11

CFO ジョーンズ・モデル、修正ジョーンズ・モデル、およびジョーンズ・モデルを用いて推定されるいずれの異常
会計発生高を用いても、本稿の結果に反する結果はなかった。ただし、有意水準については、より高い場合や低い場合がいくつかあった。これら代替的なモデルから推定された場合の結果の詳細が必要な場合は、著者に問い合
わせてほしい。

12

証することではないため、企業が倒産するか否かを判断することは監査人の仕事ではない12。
しかし、適切な開示が行われているか否かの判断、すなわち会計処理や開示の適正性に関する意見表明が監査人の責任である以上、継続性に重要な疑義が存在しうる企業（GC の表
明が必要であるか否かの判断が必要な企業）の経営者による行動には細心の注意が必要である。そのような経営者が、自社の悪化した状況を隠蔽することだけを目的として行う裁量行動は、財務諸表利用者の判断を誤らせることになるからである。したがって、本稿の結果は、財務的困窮企業に対する監査人の役割の重要性を示すものであると考えられる。
最後に、残された課題を示そう。本稿の結果から、GC 企業の経営者は GC が表明される
1 期前の時点で、過去の裁量行動による反動と考えられるようなマイナスの異常会計発生高を計上していることが明らかとなった。この結果について、本稿では監査人が指導したことによってそのような反動を認識したのではなく、利益調整手段を失った経営者が自主的に認識した損失であるという解釈を示した。しかし、これは解釈の範囲を超えず、GC 企業
に対して監査人が取りうる行動の詳細を分析したものではない。そのため、監査人のとりうる行動を考慮したうえで、この解釈を再考する必要があろう。また、本稿の結果は、経営者が裁量的に利益を増加させたという直接的な結果を観察するには至らず、むしろそのような裁量行動の後に生じる会計発生高の下落を示す結果をえただけであった。したがって、GC 企業の経営者が裁量的に利益を増加させていたことを示す直接的な証拠を提示する
ことができれば、本稿で示した結果の重要性が担保されると考えられる。これらの問題に取り組むことが、将来に残された課題である。

[2007.12.25 844]
参考文献
浅野信博・首藤昭信. 2007.「会計操作の検出方法」須田一幸・山本達司・乙政正太編著『会計操作－その実態と識別法、株価への影響－』ダイヤモンド社, 86-108 頁.
東誠一郎編著. 2007.『将来予測情報の監査－ゴーイング・コンサーン情報等の分析－』同文舘出版.
岡部孝好. 1994.『会計報告の理論―日本の会計の探求―』森山書店.
白田佳子. 2003. 『企業倒産予知モデル』中央経済社.
須田一幸・首藤昭信. 2004.「経営者の利益予想と裁量的会計行動」須田一幸編著『ディスクロージャーの戦略と効果』森山書店, 211-229 頁.
須田一幸・山本達司・乙政正太編著. 2007.『会計操作－その実態と識別法、株価への影響－』
ダイヤモンド社.
道幸尚志、久保田敏彦. 2007.「「継続企業の前提」に関する注記の記載事例」東誠一郎編著『将来予測情報の監査ーゴーイング・コンサーン情報等の分析ー』同文舘出版,
12

GC の表明をめぐる監査人の役割については、制度の導入前に数多くの議論がなされた（たとえば、林（2005）、
山浦（2006）など）。

13

109-160 頁.
日本公認会計士協会編. 2007.『監査小六法

平成 19 年版』中央経済社.

林隆敏. 2005.『継続企業監査論』中央経済社.
山浦久司. 2006. 『会計監査論』中央経済社.
Argenti, John. 1976. Corporate Collapse －The Causes and Symptoms－, McGrawHill, UK.
Butler, Marty, Andrew J. Leone, and Michael Willenborg. 2004. “An Empirical Analysis of Auditor
Reporting and Its Association with Abnormal Accruals,” Journal of Accounting andEconomics, Vol. 37, No. 2, pp. 139-165.
Christensen, John A. and Joel S. Demski, 2003. Accounting Theory –An Information Perspective-,
McGraw-Hill, Irwin.
Dechow, Patricia M. and Ilia D. Dichev, 2002. “The Quality of Accruals and Earnings: The Role ofAccrual Estimation Errors,” The Accounting Review, Vol. 77, Supplement, pp. 35-59.
Dechow, Patricia M., Richard G. Sloan, and Amy P. Sweeney. 1995. “Detecting Earnings
Management,” The Accounting Review, Vol. 70, No. 2, pp. 193-225.
Dechow, Patricia M., Richard G. Sloan, and Amy P. Sweeney. 1996. “Causes and onsequences ofEarnings Manipulation: An Analysis of Firms Subject to Enforcement Actions by the SEC,”
Contemporary Accounting Research, Vol. 13, No. 1, pp. 1-36.
Givoly Dan and Carla Hayn. 2000. “The Changing Time-series Properties of Earnings, Cash Flows
and Accruals: Has Financial Reporting Become more Conservative?” Journal of Accounting
and Economics, Vol. 29, No. 3, pp. 287-320.
Hribar, Paul and Danied W. Collins. 2002. “Errors in Estimating Accruals: Implications for
Empirical Research,” Journal of Accounting Research, Vol. 40, No. 1, pp. 105-134.
Jones, Jennifer J. 1991. “Earnings Management during Import Relief Investigations,” Journal of
Accounting Research, Vol. 29, No. 2, pp. 193-228.
Kasznik, Ron. 1999. “On the Association between Voluntary Disclosure and Earnings Management,”
Journal of Accounting Research, Vol. 37, No. 1, pp. 57-81.
Kothari, S. P., Andrew J. Leone, and Charles E. Wasley. 2005. “Performance Matched Discretionary
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Rosner, Rebecca L. 2003. “Earnings Manipulation in Failing Firms,” Contemporary Accounting
Research, Vol. 20, No. 2, pp. 361-408.

14

表 1 変数の統計量

Mean
Std.
MedianMean
Std.
Median

GC
-0.05
0.02
-0.01

ROAt-1
Control
ROA
LEV RETAIN
-0.03
0.00
-0.05
0.01
0.00
0.01
-0.01
0.01
-0.02

GC
-0.23
0.04
-0.12

RETAINt
Control
ROA
LEV RETAIN
0.08
0.07
-0.15
0.03
0.02
0.03
0.11
0.03
-0.09

GC
0.78
0.03
0.86

LEVt-1
Control
ROA
LEV RETAIN
0.63
0.77
0.77
0.02
0.03
0.03
0.64
0.86
0.81

GC
1.13
0.10
0.90

CRt
Control
ROA
LEV RETAIN
1.40
1.24
1.41
0.09
0.11
0.16
1.19
1.02
0.97

注）GC 企業とコントロール企業について、選択基準となる変数の統計量と、動性の指標として流動比率（流動資産／流動負債）の統計量を提示している。統計量として示しているのは、上から平均値、標
準偏差、および中央値である。

15

表 2. GC 企業とコントロール企業における異常会計発生高の推移比較

Panel A. Mean

Panel B. Median
t-2

t-1

t

-0.01
-0.49

-0.08
-2.03**-0.07-3.37***

0.00
0.10
-0.03
-1.01
0.02
1.42*

-0.03
-1.93**
0.00
0.30
-0.04
-1.91**

0.01
1.04
-0.02
-1.33
-0.02
-1.03

(t-1)-(t-2)(t)-(t-2)(t)-(t-1)

GC

-0.07

-0.07

0.00

t-valuez-valueROA
t-valuez-valueLEV
t-valuez-value
RETAINt-value-1.85**-1.10-0.03-1.72**-1.96**
-0.03
-1.16
-0.73
0.06
2.25**-3.19***-4.26***
0.01
0.61
-1.16
0.00
-0.08
-0.42
0.04
1.66**

0.07-3.34***
0.03
1.98**-1.93**
0.03
1.38*
-0.37
-0.02
-0.76

z-value-3.32***

-1.12

-0.80

GC
t-value
ControlROA
t-valueLEV
t-value
RETAINt-value
Panel C. Change

t-2

t-1

t

0.00
0.48

-0.01
1.44*

-0.05
5.26***

0.00
0.44
0.01
0.86
0.01
1.16

-0.01
1.88**
0.01
0.35
-0.02
2.68***

0.01
1.17
0.00
0.03
-0.01
0.89

t-2

t-1

t

GC-ROA

-0.02

-0.06

-0.06

t-valuez-value
GC-LEVt-valuez-value
GC-RETAIN
t-valuez-value

-0.42
-0.08
0.02
0.75
-0.32
-0.03
-1.33*-1.01-1.64**-0.07-0.08-2.08**-1.52*-0.04-1.04-1.51*-3.31***-4.97***-0.05-1.62**-4.14***-0.06-1.74**-3.73***

GC
z-value
ControlROA
z-valueLEV
z-value
RETAINz-value
Panel D. Difference注）Panel A と Panel B は、GC 企業とコントロール企業の t-2 期から t 期における異常会計発生高の平均値と中央値を示している。平均値の下に示した t 値は当該値がゼロに等しいという帰無仮説の検定統計量であり、中央値の下に示した z 値は同様の帰無仮説に関するウィルコクスンの順位和検定の検定統計量である。Panel C は GC 企業と各コントロール企業に関する異常会計発生高における期間ごとの推移であり Panel D は、各期間における GC 企業と対応するコントロール企業の異常会計発生高における差である。Panel C と Panel D の各値の下には、差がゼロであるという帰無仮説に関する t 検定とウィルコクスンの順位和検定の検定統計量を示している。各検定統計量の右肩に示したアスタリスクは有意水準を示しており、***、**、*がそれぞれ 1%、5％、および 10％の有意水準（片側）を意味する。

16

表 3. GC 企業とコントロール企業における ROA の推移比較

Panel A. MeanGC
t-value
ControlROA
t-valueLEV
t-value
RETAINt-value

Panel B. Median
t-2

t-1

t

-0.01
-5.04***-0.02-2.49***-0.04-7.86***

0.00
0.26
0.00
1.74**
0.00
0.30

-0.01
-3.28***
0.00
0.72
-0.01
-3.51***

0.00-2.10**
0.00
1.42*
-0.01
-1.38*(t-1)-(t-2)(t)-(t-2)(t)-(t-1)

Panel C. ChangeGCz-value
ControlROA
z-valueLEV
z-value
RETAINz-value

t-2

t-1

t

0.00
4.22***

0.00
3.72***-0.03
6.74***

0.00
0.33
0.00
2.27**
0.00
1.49*

0.00
3.69***
0.00
1.78**-0.01
3.74***

0.00
0.32
0.00
3.36***
0.00
0.56

t-2

t-1

t

Panel D. Difference

GC

0.00

-0.03

-0.02

GC-ROA

-0.01

-0.01

-0.04

t-valuez-valueROA
t-valuez-valueLEV
t-valuez-value
RETAINt-value

-0.57
-0.47
-0.01
-2.59***-2.86***
0.00-1.33*-0.88-0.01-2.61***-4.85***-4.51***
-0.00
-1.14
-0.03
0.00
-0.77
-1.11
-0.01
-1.10

-2.96***-4.75***
0.01
1.87**-2.31***
0.00
0.62-2.10**
0.01
1.17

t-valuez-value
GC-LEVt-valuez-value
GC-RETAIN
t-valuez-value-3.75***-3.45***-0.02-4.51***-4.35***-0.01-2.65***-2.85***-1.32*-0.39-0.02-2.55***-3.74***
0.00
-0.63
-0.06

-6.81***-5.99***-0.04-7.73***-6.76***-0.03-4.96***-5.74***

z-value-2.45***-0.40-2.00**注）Panel A と Panel B は、GC 企業とコントロール企業の t-2 期から t 期における ROA の平均値と中央値を示している。平均値の下に示した t 値は当該値がゼロに等しいという帰無仮説の検定統計量であり、中央値の下に示した z 値は同様の帰無仮説に関するウィルコクスンの順位和検定の検定統計量である。
Panel C は GC 企業と各コントロール企業に関する ROA における期間ごとの推移であり Panel D は、各期間における GC 企業と対応するコントロール企業の ROA における差である。Panel C と Panel D の各値の下には、差がゼロであるという帰無仮説に関する t 検定とウィルコクスンの順位和検定の検定統計量を示している。各検定統計量の右肩に示したアスタリスクは有意水準を示しており、***、**、*がそれぞれ 1%、5％、および 10％の有意水準（片側）を意味する。

17

図 1. 異常会計発生高に関する時系列推移（上：平均値

下：中央値）

0.04

0.02

0
t-2

t-1

t

-0.02

-0.04

-0.06

-0.08

-0.1
GC

CONTROL_ROA

CONTROL_LEVCONTROL_RETAIN

0.04

0.02

0

t-2

t-1

t

-0.02

-0.04

-0.06

-0.08

-0.1
GC

CONTROL_ROA

CONTROL_LEV

18

CONTROL_RETAIN図 2. ROA に関する時系列推移（上：平均値

下：中央値）

0.01
0.005
0
t-2

t-1

t

-0.005-0.01-0.015-0.02-0.025-0.03-0.035-0.04-0.045GC

CONTROL_ROA

CONTROL_LEVCONTROL_RETAIN

0.005-0.005

t-2

t-1

t

-0.015-0.025-0.035-0.045GC

CONTROL_ROA

CONTROL_LEV

19

CONTROL_RETAIN