企業の社会的パフォーマンスの遅延効果メカニズムと
その検証
篠原

欣貴*

1.1 はじめに企 業 の 財 務 業 績 (corporate financial performance, CFP) と 企 業 の 社 会 的 パ フ ォ ー マ ン ス(corporate social performance, CSP) との関係に関する議論は過去 30 年ほど議論され続けているト
ピックである (Margolis & Walsh, 2003; Orlitzky, Schmidt, & Rynes, 2003)。研究結果の蓄積から、CFP と CSP との関係には正の関係が見出されるということが示されてきたが (Margolis, Elfenbein,& Walsh, 2007)、いつ CSP の CFP への影響が最も大きくなるのか、という点に関しては十分議論されてこなかった。これは、従来の議論が、CSP と CFP の関係が正なのか負なのか、という点に焦点を当てていたことが主たる原因であるといえる。一方、CSP は超長期的な性格を持つ指標であり、それゆえ CFP への効果が即時的ではないことが指摘されている (岡本, 2007)。それゆえ、本研究では篠原 (2014) に基づいて、なぜ CSP が CFP に影響を与えるまでに時間差が生じるのかを理論的に説明し、その関係を検証することを目的とする。
本論文の流れは以下の通りである。第一に、CSP と CFP に関する議論がどのように発展してきたのかのレビューを行う。そして、CSP が CFP に影響を与える上で、なぜ時間差が生じるのか、という遅延効果のメカニズムが説明される。第二に、分析方法について説明する。本研究においては、最小二乗法による回帰分析によって、遅延効果の検証がなされる。第三に、検証の結果が示される。そして最後に、本研究におけるインプリケーションと限界点が述べられる。

1.2 CSP と CFP の関係の議論のレビュー
1.2.1 CSP のフレームワーク
CSP と CFP の関係は、企業と社会の研究者の多くが取組んでいる議論である。既に多くのレビュー論文が記されているが (Margolis et al., 2007; Margolis & Walsh, 2003; Orlitzky et al., 2003)、最新の CSP の議論の位置づけを確認する上で、今一度、その歴史を振り返ることは有意義であろう。
CSP と CFP の関係の議論は 1970 年代にまでさかのぼることができる。この時代においては、*

慶應義塾大学大学院商学研究科後期博士課程

企業の社会的責任 (corporate social responsibility, CSR) とは何かが問われるようになり、それと同時に CSP と CFP の関係が議論されるようになった。その中心は、CSP と CFP の関係が正なのか負なのか、という点である。Friedman (1970) は、ビジネスにおける責任は利益を生み出すことであるとし、CSP を高める企業行動はコストになると主張した。そして、多くの研究者はこの命題が正しいかを検証したのである。しかし、70 年代においては十分な分析方法が確立されておらず、CSP と CFP の関係を十分に検証できていなかったと言える (e.g. Abbott & Monsen, 1979; Alexander& Buchholz, 1978; Fogler & Nutt, 1975)。
とりわけ、この時期においては CSP という概念が明示されておらず、それをどのように測定したらよいのかが不明確であった (Abbott & Monsen, 1979)。それゆえ、CSP のフレームワークの開発が研究者の間で行われるようになった (Carroll, 1979; Clarkson, 1995; Sethi, 1979; Swanson, 1995;
Wartick & Cochran, 1985; Wood, 1991)。とりわけ、このフレームワークの発展に寄与したのが Carroll(1979) である。彼は CSP を三つの次元で捉えるフレームワークを提示した。すなわち、企業の社会的責任 (CSR) という規範的側面、社会への応答 (corporate social responsiveness) という行動の側面、そして企業が関係する社会的課題のマネジメント (social issue management) の次元である。
とりわけ、Carroll (1979) は CSR を経済的責任、法的責任、倫理的責任、自由裁量の（フィランソ
ロピーの）責任と分類することで、CSR の概念を明示することに成功した。一方、社会への応答という側面に関しては、Frederick (1994) 1 が、企業は社会からの圧力に対して応えるべきかという議論から、どのように企業が応えるのかへと思考を転換すべきことを論じている。
Carroll の議論を受けて、そのフレームワークを発展させたのが Wartick and Cochran (1985) である。彼らは CSP のフレームワークを、「社会的責任の原則、社会への応答のプロセス、そして社会問題に対処する上で開発された施策との間のインタラクション」と捉えた (Wartick & Cochran,
1985, p. 758)。そして、こうした原則、プロセス、施策の内容を検討したのである。一方、Wood(1991) は CSP におけるパフォーマンスとは、インタラクションではなく行動や結果のことを意味していると主張し、Wartick and Cochran (1985) のモデルの修正を試みた。Wood (1991) のフレームワークでは、CSP は社会的責任の原則、社会への応答プロセス、その結果と影響という三つの次元で展開される。社会的責任の原則においては、制度レベルにおける正統性、組織レベルでの公共への責任、個人レベルでの経営者の裁量 (discretion) という三つの原則が提示される。すなわち、Carroll (1979) が提示した社会的責任の原則を、制度・組織・個人レベルでの原則に置き換えたのである。そして、環境の評価、ステイクホルダー・マネジメント、課題 (issue) のマネジ
メントを社会への応答プロセスに組み込んだ。ここでの変更点は、社会的課題のマネジメントが社会への応答プロセスへと移行したことである。ここに、彼女が CSP のフレームワークがインタ
ラクションではなく、行動や結果を意味するものであるという主張が反映されている。そして、彼女は結果と影響の次元を CSP のフレームワークに取り入れる。すなわち、企業行動が社会に与える影響や、実践されるプログラムや施策をパフォーマンスとして捉えたのである (Wood, 1991)。

1)

初出は 1978 年の Working paper。

Wood (1991) の CSP のフレームワーク以降、CSP の議論は二つの方向に分かれることになる。
一方は、Swanson (1995, 1999) に代表されるような、道徳的次元をフレームワークに再度組み込もうとする規範的側面と記述的側面の統合を目指す流れである。彼女は、Wood (1991) のフレームワークでは経済的な視点と義務的な視点との間で相違が発生することを問題視している。そして、
ここでは道徳的な動機づけの視点が欠如しており、CSR を動機づける他者への敬意という姿勢を示せていないという。つまり、Wood (1991) のモデルは記述的あるいは戦略的な視点に偏り過ぎているのである。
他方で、Wood (1991) のモデルを更に戦略のレベルに落とし込んだのが Clarkson (1995) である。
彼は従来の社会的課題のマネジメントとステイクホルダー・マネジメントを明確に区別し、後者の重要性を強調する。そして、企業のステイクホルダーを明確に定義することと、パフォーマンスを検証可能な形で測定することの重要性を論じるのである。
こうした流れを受けて、現在では規範的側面と記述的側面の統合を主張する論者も多数いるが(e.g. Donaldson & Dunfee, 1994, 1999; Van Oosterhout, Heugens, & Kaptein, 2006)、CSP の議論においては戦略的な視点でもって議論を進める流れが主流となりつつあるようと言える (e.g. Jones,
1995; McWilliams, Siegel, & Wright, 2006; Porter & Kramer, 2006, 2011)。
1.2.2 CSP と CFP の関係における実証研究
先にも述べたように、1970 年から 80 年代にかけて、CSP と CFP の関係について様々な実証研究が行われてきた (Abbott & Monsen, 1979; Alexander & Buchholz, 1978; Aupperle, Carroll, & Hatfield,
1985; Cochran & Wood, 1984; Fogler & Nutt, 1975)。しかし、CSP のフレームワークが確立する 90
年代に入るまでは、どのように CSP を測定すべきか、CSP と CFP の関係を説明する理論は何か、という点においては不十分であった (Ullmann, 1985)。
前者の問題においては、Clarkson (1995) が、企業とステイクホルダーとの間の問題解決という視点を与えることで、企業がステイクホルダーに対して積極的に取り組みを行っているか、消極的な姿勢をとっているのか、という指標が提示された。そして、それを示す指標として広く用いられるようになったのが KLD (Kinder, Lyndenberg & Domini) インデックスである (Barnett &Salomon, 2012; Choi & Wang, 2009; Hillman & Keim, 2001; Waddock & Graves, 1997)。この指標は、
コミュニティ、従業員との関係、自然環境、製品の信頼性、多様性を企業別に評価したものである2。この意味で、CSP を測定する上での多次元性という特徴を備えており、かつ外部の機関が各企業を評価しているという点で、アニュアル・レポートの内容分析や、アンケートを用いた社会的責任ある企業のランク付けを行う指標よりも客観的なものである。さらに、サンプル企業が多く、指標が毎年更新されるという点で、CSP の尺度としての貴重なデータベースを構築している(Sharfman, 1996)。この指標が用いられることで、CSP と CFP の関係の検証は大きく前進すること
となった。
2)

このほか、KLD インデックスでは、軍需産業、原子力発電、南アフリカでのビジネス状況といった要素をネガティブ・スクリーニングしている (Sharfman, 1996)。

一方、後者の問題、すなわち理論の欠如という問題については、二つの理論が提示された(Schuler & Cording, 2006)。一つは良き経営理論 (good management theory) であり、高い CSP を生むのに必要な経営スキルと戦略は、高い CFP を生み出すのに必要であると想定されている(Waddock & Graves, 1997)。それゆえ、高い CSP を実現している企業は、ステイクホルダーから良い反応を引き出すことができ、高い CFP を実現できるのである。例えば、Fombrun and Shanley(1990) や Surroca, Tribo, and Waddock (2010) の研究では、企業の CSR 活動によってレピュテーシ
ョンが高まることが示されている。また、Turban and Greening (1997) は、CSR 活動がその企業の志願者が抱くレピュテーションや企業の魅力度を高めることを実証している。こうした実証結果
は、良き経営によって、ステイクホルダーが企業に対して良い反応を示す証拠を示している。
もう一つの理論は、ステイクホルダーとの契約コスト理論 (stakeholder contract costs theory) である (Jones, 1995)。この理論においては、CSP はステイクホルダーとの関係性のコストを減らすのに役立つと主張される。企業とステイクホルダーとの関係を契約とみなすのならば、エージェ
ンシー問題、取引コストに関する問題、集団による生産に関わる問題に効率的に対処することで、企業は競争優位を獲得できる。また、こうした問題への倫理的な解決策は、機会主義を抑制する
ような統治メカニズムよりも効率的であるので、相互信頼や協働に基づいたステイクホルダーとの契約をしている企業は、そうでない企業よりも競争優位を獲得できるのである (Jones, 1995)。
以上のように、方法論上の発展と理論的根拠を手に入れることによって、CSP と CFP の関係が徐々に明らかとなってきた。つまり、多くの研究が両者の間に正の関係を見出すようになったのである (Margolis et al., 2007)。例えば、Ogden and Watson (1999) はイギリスの民営化された水道事業の産業における顧客サービスのパフォーマンスと株主収益との関係を検証し、正の関係があることを証明した。また、Waddock and Graves (1997) は、高い CSP が高い CFP に結びつくとともに、高い CFP が高い CSP に結びつくという好循環を発見した。Choi and Wang (2009) は、株主以外のステイクホルダーとの良好な関係が、企業の競争優位の持続性をもたらすだけでなく、競争劣位の状況から素早く抜け出す上で影響を与えることを実証している。
こうした研究結果の蓄積は、CSP と CFP の研究を新たな方向性へと導くこととなる。その一つが、いつ CSP と CFP の関係が最も強まるのか、という問題である (篠原, 2014)。

1.2.3 CSP の遅延効果
従来の CSP と CFP の関係の議論において仮定されているのは、CSP がすぐに CFP に影響を与える、ということである (篠原, 2014)。しかし、CSP は超長期的な性格を持つと言われ (岡本, 2007)、
その効果が体現するまでには時間がかかるということが想定される。岡本 (2007) は、1994 年と2004 年の CSP と CFP の関係についてニューラル・ネットワークを用いて分析を行っている。その結果、1994 年の CSP は 2004 年の CFP に対してプラスの説明力を持ち、その貢献度が 2 割から
2 割 5 分程度あることを明らかにした3。この結果は、CSP が CFP に影響を与える上で時間差が生3)

岡本 (2007)では、CSP を社会性、CFP を収益性と成長性として分析を行っている。

じることを示していると言える。
では、なぜ時間差が生じるのであろうか。篠原 (2014) は、このメカニズムを Barnett (2007) のステイクホルダーの影響力 (stakeholder influence capacity, SIC) という概念を用いて説明する。SICとは、「CSR を通じてステイクホルダーとの関係を改善する機会を識別し、それに基づいて行動し、利益を得る上での企業の能力」と定義される (Barnett, 2007, p. 803)。そして、CSR を通じた
ステイクホルダー関係の構築によって、企業の SIC は蓄積されるという。企業が CSR を通じてス
テイクホルダーとの関係を改善する機会に気づき、収益に結び付けるために利用することができるかどうかは、過去に築いてきたステイクホルダーとの関係に依存している (Barnett, 2007)。つまり、SIC を過去にどの程度企業が蓄積してきたのかによって、CSP と CFP の関係は異なるのである。Sirsly and Lamertz (2008) は他の企業よりも先に戦略的 CSR 活動を行うことで、同じ産業内の他の企業よりも先行者優位を獲得できることを論じており、それは戦略的 CSR 活動を行うこと
で企業はその経験を学習し、競争優位を獲得できるからであるとしている。この例を SIC の文脈において説明するならば、企業は過去の CSR を通じたステイクホルダー関係の構築から、どのよ
うにその関係を今後維持すればよいか、どのように企業の利害とステイクホルダーの利害のバラ
ンスを取ればよいかを学習し、独自の能力として他社よりも先に蓄積すると言える。この能力、
すなわち SIC が蓄積されているほど、ステイクホルダーとの関係から企業がベネフィットを受けやすくなると考えられる。よって、過去に蓄積した SIC が CSP と CFP との関係に影響を及ぼしており、SIC の蓄積という過程を踏まえるがために、CSP が CFP に影響を与えるまでに時間差が生じるのである (篠原, 2014)。本研究では、この時間差のことを CSP の遅延効果と呼び議論を進めることにする。
では、この遅延効果はどのように現れるのだろうか。CSP の CFP への影響は、最初は小さいと言える。CSP を高めるような企業行動は、直接 CFP に影響を与える場合と、企業の SIC の蓄積に影響を与え、その後 CFP に影響を与える間接的な場合とに分けられる。後者は過去にどのような
CSR 活動を通じて SIC を蓄積してきたかに依存している、という点で経路依存的であり、時間の経過とともに SIC の蓄積から CFP に影響が及ぼされると言える。よって、CSP の CFP への影響は最初小さく、徐々に SIC の蓄積からの影響が現れることによって、その関係は強くなると考えられる。
篠原 (2014) においては、上記の理論に基づき、CSP の遅延効果に関する検証が行われている。
検証の結果からは、CSP は 1 年後及び 2 年後の CFP と正の関係を持つのみならず、5 年後の CFPとも正の関係を持ち、その影響力が徐々に大きくなっていることが示されている 4。
一方で、いくつかの点で分析上の問題点が存在している。第一に、分析において多種多様な業種が含まれている点である。CSP と CFP の関係性は業種によって大きく異なるため (Baird,
Geylani, & Roberts, 2012)、より詳細な分析を行うためには、類似した業種に絞って分析をした方が、その関係性を明確に示すと予測される。第二に、企業の成長性を 1 年間の売上高伸び率でも4)

ただし、6 年後の CSP と CFP の関係は有意ではなく、CSP の CFP に対する貢献度も減少している。

って測定している点である。成長性は企業の中長期的目標であり、企業自体が発展していることを示す指標である (岡本, 2000)。よって、1 年間の売上高伸び率で成長性を測定した場合、その変動が大きくなってしまう。したがって、企業の成長性の代理変数とするためには、単年の売上高伸び率ではなく、複数年の移動平均売上高伸び率を用いる方がよいと考える。
上記の改善を加え、本研究ではさらに 1 年分の財務データを追加することで、遅延効果の検証を行い、篠原 (2014) の結果の妥当性を検証することを試みる。

1.3 分析方法
1.3.1 データとサンプル
本研究に用いたデータベースは 2 つある。1 つは東洋経済新報社の CSR 企業総覧である。このデータベースには日本企業の CSR データが記載されており、2005 年から 2013 年のデータが利用できる。このデータには、企業の CSR 評価として人材活用、環境、企業統治、社会性という項目
が「AAA、AA、A、B、C」の 5 段階で評価されている。先に見てきたように、CSR 活動は従業員、社会、そして環境などといった多面的側面を持つため、CSR 評価の多次元的側面を考慮した
CSP 指標が分析するデータとしては適切である (Waddock & Graves, 1997)。また、この評価はア
ンケートのデータをもとに全項目加点方式によってなされ、全社・全業種統一基準でなされている5。本研究では CSP の遅延効果を検証するため、2006 年のデータが記載されている CSR 企業総覧 2007 の CSR 評価データを用いて分析を行った 6。このデータベースは約 4000 社の上場・未上
場企業に調査票を送り、回答結果を CSR データとして記載している。データ数は毎年 1000 社ほどであり、2006 年のデータは全部で 903 社である。このうち、製造業を抽出した結果、対象サン
プルは 455 社であった。
財務データに関しては日本経済新聞社が提供する総合経済データベースである日経 NEEDS を用いた。このデータベースはミクロ経済とマクロ経済に関する様々なデータが収録されており、本研究では 2004 年から 2013 年の企業財務データを用いた。日経 NEEDS において欠損している
データは、東洋経済新報社の「会社財務カルテ」のデータを引用した。
CSR 評価データおよび財務データの欠損を加味し、非上場企業を取り除いた結果、最終的なサンプル数は 259 社となった。
1.3.2 変数
従属変数である CFP は、岡本 (2007) にならい収益性と成長性の指標を用いた。収益性に関しては売上高経常利益率 (return on sales, ROS) を用いた (Surroca et al., 2010; Waddock & Graves,
さらに CSR 企業総覧の評価においては明治大学大学院商学研究科の山本昌弘教授がアドバイザーを担当している。採点に関しては東洋経済新報社のノウハウであり、ブラックボックス化されているものの (山本, 2011)、こうした一貫した採点方式や外部アドバイザーの存在は、評価の際の恣意性を低くする役割を果たしていると考える。
6) 2005 年のデータを用いなかった理由は、CSR 評価がなされていないためである。CSR のデータは国内においてはまだ十分蓄積されておらず、今後より長い期間でもって分析することは必要であると考える。
5)

1997)。利益を示す指標に営業利益ではなく経常利益を用いている理由は、ステイクホルダーの中には金融機関等の様々なステイクホルダーが含まれており、営業外損益まで含んだ利益指標を用いた方が妥当であると考えたためである。成長性に関しては 3 年間移動平均売上高伸び率 (sales
growth, SG) を用いた。売上高伸び率は、顧客が企業の製品やサービスを受け入れている程度を表し (Snell & Youndt, 1995)、移動平均をとることで単年での大きな変化の影響を緩和できる。よって、企業の中長期的な成長性を測定する上でより好ましい指標といえる。この指標が大きいということは、市場で当該企業の製品・サービスが受け入れられ、その結果企業規模が大きくなっていることを示唆している。そして、本研究では篠原 (2014) にならい、CFP を企業の収益性と成長性の総和として定義する。そのため、ROS と SG の和を計算する必要がある。ここでは、篠原(2014) と同様、ROS と SG を基準化して±2.5 標準偏差の値に丸め、0～5 の連続変数を取るよう変換した7。各年の CFP は、CFP2007~CFP2013 と記している。
独立変数としては CSR 企業総覧の CSR 評価 (AAA, AA, A, B, C の 5 段階) を用いた。そして、この評価を、AAA を最大値 5、C を最小値 1 とする変数に変換した。CSR 評価には人材活用 (HR)、
環境 (En)、企業統治 (Gov)、社会性 (Soc)という 4 つの指標があるので、CSR の総合評価 (CSP)
を 4 つの指標の総和としてスコア化した。
統制変数は既存研究にならって企業規模 (size)、リスク (risk)、過去の業績 (CFP 2006)、R&D、
産業 (industry) を用いた (McWilliams & Siegel, 2000; Waddock & Graves, 1997)。規模の指標として
は従業員数8を、リスクの指標としては固定負債比率を、過去の業績には 2006 年の CFP 指標を、R&D の指標としては売上高研究開発費率を、産業の指標は CSR 企業総覧に記載されている産業
分類に基づいたダミー変数を用いた (Baird et al., 2012; Barnett & Salomon, 2012; McWilliams &Siegel, 2000; Ruf, Muralidhar, Brown, Janney, & Paul, 2001; Waddock & Graves, 1997)。
1.3.3 統計手法
本研究では、最小二乗法による回帰分析 (OLS) を行い、以下のラグモデルを用いた。
𝐶𝐹𝑃2006+𝑘 = 𝐶𝑆𝑃2006 𝛽1 + 𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙2006 𝛽2 + 𝐼𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑦𝛽3 + 𝜀(k = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)

すなわち、右辺の時間軸を固定して従属変数の期間をずらしていくモデルである。ここで𝐶𝐹𝑃2006+𝑘 は企業の 2006 +k 年における CFP を、𝐶𝑆𝑃2006 は企業の 2006 年における CSP を、
𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙2006 は企業の 2006 年における統制変数 (size, risk, 𝐶𝐹𝑃2006 , R&D) を、𝐼𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑦 は産業
ダミーを、𝜀 は誤差項を示している。
既存研究では統制変数を従属変数の一つ前の期に設定している研究があるが (Ruf et al., 2001)、
そのモデルの場合には統制変数に CSP の効果が反映されている可能性があり、純粋に CSP の CFP

7) この操作は QAQF (Quantitative Analysis for Qualitative Factors)を用いた企業評価システム用分析法における分析で用いられている。QAQF は 40 年近くの実用実績がある分析手法であり、その詳細の説明は安藤・新田・伊藤・廣本編 (2007, pp.162－163)、経済産業省経済産業政策局産業人材政策室 (2002, pp.3－18)、岡本 (1996, pp.5－7) を参照されたい。
8) 規模の変数として総資産を用いる場合があるが (Waddock & Graves, 1997)、CSP の指標との相関をおさえるため、本研究では従業員数を用いた。

への遅延効果が測定されていないと言える。よって、本研究ではすべての独立変数の時間軸を固定したモデルを採用した。

1.4 結果1.4.1 CSP の遅延効果の結果
表 1 は各変数の相関係数と記述統計を記している。CSP の最小値は 9、最大値は 20 であり、平均値は 14.140 と高い数値を示している。今回用いた製造業のサンプルは、比較的高い CSR 評価を獲得していると言える。また、CSP の指標は 2007 年から 2013 年の CFP とは有意な関係を示していないことが見て取れる。

表1
Mean

S.D.

記述統計量と相関係数

1

2

1

CFP2007

4.977

1.017

2

CFP2008

4.992

0.960

.809

**

3

CFP2009

5.016

0.984

.276

**

4

CFP2010

5.016

1.174

.057

5

CFP2011

4.942

1.018

.176

6

CFP2012

4.907

0.780

7

CFP2013

4.966

8

CSP

14.140

4

**

.259

**

.602

**

**

.298

**

.464

**

.670

**

.175

**

.268

**

.289

**

.501

**

0.749

.290

**

.325

**

.193

**

2.801

.046

Risk

0.159

0.101

-.230

10

Size

3.284

0.577

-.020

.121
**

.012

11

CFP2006

2.522

0.694

.476

**

12

R&D

0.048

0.050

.145

*

Mean

S.D.

7

8

CSP

14.140

2.801

.061

9

Risk

0.159

0.101

-.092

10

Size

3.284

0.577

-.131

11

CFP2006

2.522

0.694

-.110

12

R&D

0.048

0.050

.268

-.133

.008
*

.040

.267
.316

**

8

.753

**

.080

.411

**

.026

.052

-.091

-.027
**

-.150

-.045

-.148

*

.126

*

9

6

5

.479

9

**

3

-.188
.155

*

10

**

.091
*

-.099
**

.551

-.138

*

-.108

-.164

**

-.209

**

.273

**

.289

**

11

.109
*

**

.612

**

.153

*

-.128

*

-.159

*

.150

.318

**

-.129

*

.104

*

-.174

**

p < .01, * p < .05

表 2 と 3 は回帰分析の結果である。値はすべて標準化係数を示している。全てのモデルにおいて、多重共線性を示す VIF 値は 3 以下であったため、多重共線性は発生していないと考えられる。

表 2 は統制変数だけを加味したモデルであり、表 3 は CSP の指標を加味したモデルである。
2009 年と 2010 年においては CSP と CFP に有意な関係は見られなかった。2007 年、2008 年および 2011 年においても、10%という弱い水準でしか正の関係が見出されていない。しかし、2012 年と 2013 年においては正の有意な関係を確認できた。篠原 (2014) の結果と比較すると、CSP と
CFP の関係は時間が経過するほど関係が強まることがより明確に表されているといえる。とりわけ、篠原 (2014) においては CSP と CFP の関係が最も強かったのは 2011 年においてであり、2012年においては有意差が確認できなかった。一方、本研究では 2012 年の CSP と CFP との関係が最も強まっているといえる。これらは CSP の CFP への遅延効果を示すものと考えることができる。
一方、2009 年と 2010 年においては有意な関係性は見出されておらず、篠原 (2014) の結果同様、
CSP と CFP の関係は単調的に増加する傾向にあるとは言えないようである。
表2回帰モデル（統制変数のみ）

CFP2007

CFP2008

CFP2009

CFP2010

CFP2011

CFP2012

CFP2013

Risk

.019

.060

.097

-.041

-.024

-.013

.001

Size

-.004

-.017

-.024

-.01

-.056

-.081

-.179

**

CFP2006

.810

.070

.190

***

.188

***

.147

*

R&D

.227

***

.277

***

.303

***

R2
adjR

2

F
***

***

†

.584

***

.115

.007

.224

***

.102

.109

.699

.482

.230

.337

.675
29.229

.441
***

.169
***

11.698

3.758

†

.379

.285
***

6.403

.355

.330
***

7.676

.226

.303
***

6.915

.164
***

3.667

***

p < .001, ** p < .01, * p < .05, † p < .10, n = 259

すべてのモデルに industry dummy が含まれている。

表3
CFP2007
CSP

.103

Risk

.012

Size

-.069

CFP2006.807

R&D

CFP2008†.128

CFP2009
†

.052
-.097

CFP2010

CFP2011

.083

.079

.129

.092

-.046

-.032

-.077
†

†

CFP2012
.217

**

-.027

CFP2013
.190
-.011

-.060

-.137

.067

.186

***

.182

**

.141

*

**

.216

***

.250

***

-.218

**

-.298

***

***

.113

-.022

.188

**

.079

.087

.191

R2

.704

.489

.263

.340

.386

.376

.242

adjR2

.679

.446

.169

.285

.335

.323

.178

***

28.285***

11.397

***

3.618

***

p < .001, ** p < .01, * p < .05, † p < .10, n = 259

すべてのモデルに industry dummy が含まれている。

*

†

.580

F

***

回帰モデル（CFP と CSP）

6.135

***

7.494

***

7.167

***

3.797

***

次に、CSP の指標を個別に分析した結果を示す（表 4）。今回の結果は、篠原 (2014) よりも明確な関係を示している。類似した傾向を示したのは企業統治 (Gov) の指標である。篠原 (2014)においては 2008 年に正の関係が確認でき、2010 年には負の関係に変化していた。本研究においても、Gov は 2007 年においては 5%水準で CFP と正の有意な関係が確認できた。一方、2011 年
においては負の有意な関係が確認され、Gov の指標が高いことは即時的な優位性にしか結びつかないことが示されている。HR においては、本研究においては正の有意な関係を確認できた。しかし、この関係が表れたのは 2011 年においてである。人材活用に関する企業の取組みが CFP に影響を与えるまでには時間がかかることが示されている。
社会性 (Soc) の指標の結果は、篠原 (2014) と大きく異なっている。篠原(2014) においては2007 年のみ正の有意な関係を示していたが、本研究においては 2011 年と 2012 年において、5%水準で正の有意な関係が確認できた。結果からは、この傾向は 2010 年ごろから生じている可能性が示唆されており、Soc と CFP との関係が時間の経過とともに強まることが示唆されている。
最後に、環境 (En) と CFP の関係である。篠原 (2014) では 2010 年にわずかながら負の有意な関係が確認されていたが、本研究では負の有意な関係は確認されなかった。一方、正の関係は 2013年において 10%水準でしか有意でなく、En と CFP の関係は今後も検証する必要がある。
表4
CFP2007

回帰モデル (CFP と HR, En, Gov, Soc)

CFP2008

CFP2009

CFP2010

CFP2011

CFP2012

**

†

HR

-.057

-.016

.031

.071

.184

En

.026

.003

-.007

-.016

-.052

Gov

.103

-.011

-.117

†
†

*

.117

†

Soc

.049

.045

.087

.160

Risk

.023

.063

.090

-.058

Size

-.070

CFP2006

.814

R&D
R2
adjR
F
***

2

-.095
***

-.078
†

*

.173

*

-.051

**

.175

**

.140

*

*

.190

**

.213

**

.073

.057

.154

.711

.495

.235

.356

.420

25.09610.000

3.141

-.026

.172

***

.293
***

-.038

.098

.061

.208

.160

-.076
**

-.136

-.005

***

†

-.064

.111

.445

.160

-.068
.211

.070

†

***

***

.005

-.147

.584

.682

.118

CFP2013

5.638

7.397

-.307

***

.392

.363
***

-.221

**

.256

.332
***

6.585

.183
***

3.508

***

p < .001, ** p < .01, * p < .05, † p < .10, n = 259

すべてのモデルに industry dummy が含まれている。

1.4.2 CSP の ROS と SG への遅延効果
篠原 (2014) では、各 CSP の指標と ROS, SG との関係を調べていた。本研究もそれにならい、

CFP を ROS と SG に分けて再分析を行った（表 5, 6）。ROS と各指標との関係についてみてみると、HR と Gov の指標に関しては篠原 (2014) と同様の結果が得られた。HR に関しては 2011 年
以降に有意な関係性が表れる一方、Gov は 2008 年において正の有意な関係が表れている。一方、Soc に関しては CFP の分析の時と同様、時間が経過するほど有意な関係が表れている。En に関しては、篠原 (2014) で確認された負の有意な関係は見出されなかった。

表5回帰モデル (ROS と HR, En, Gov, Soc)

ROS2007

ROS2008

ROS2009

ROS2010

ROS2011

HR

.003

.028

.024

.031

.145

En

.020

.020

.057

.043

-.020

.036

-.072

Gov

.029

.145

**

-.095
*

.108

.154

-.019

-.037

-.025
**

.187

*

-.051

-.114

†

*

-.095

-.148

†

***

.294

.199

**

.028

.122

Risk

-.028

-.014

.098

†

-.032

-.015

Size

-.113

**

-.154

**

-.180

*

-.067

-.144

ROS2006

.823

***

.644

***

.415

***

.321

.372

R&D

.064

†

.119

*

.078

.001

-.019

-.074

.003

2

.836

.420

.376

.446

.398

.288

adjR
F
***

2

.641

.820
52.044.606***

18.264

.363
***

7.389

.315
***

6.157

.392
***

8.234

*

-.005

.181

*

.058

***

.212

ROS2013

Soc

R

.191

*

ROS2012

***

.339
***

6.748

.218
***

4.129

***

p < .001, ** p < .01, * p < .05, † p < .10, n = 259

すべてのモデルに industry dummy が含まれている。

次に SG との関係を見てみると、HR と Soc においては有意な関係が見いだされなかった点は
篠原 (2014) と同様の結果である。これらの指標は企業の成長性に関係しているというよりもむ
しろ収益性と関係していることが示唆されている。Gov に関しては、2007 年において正の有意な関係を確認でき、これも篠原 (2014) が 2008 年において有意な関係を見出した点で同様の傾向が得られたといえる。一方、En に関しては、本研究では負の有意な関係が見いだされなかった一方、正の有意な関係が 2013 年において確認できた。最も正の有意な関係が遅く生じるという点で、同様の結果が得られたと考える。

表6回帰モデル (SG と HR, En, Gov, Soc)

SG2007

SG2008

SG2009SG2010Sg2011

SG2012SG2013

HR

-.078

-.051

-.020

.046

.088

.002

-.001

En

.014

-.029

-.092

-.107

-.080

-.009

.182

Gov

.110

.015

-.038

-.093

-.101

-.097

-.078

Soc

.009

.015

-.052

-.011

-.017

.002

.003

Risk

.048

.092

.107

-.002

-.018

.076

.018

Size

.015

.056

.172

*

.081

.038

-.158

*

-.241

SG2006

.728

.154

*

.024

.135

†

.127

*

.055

**

.584

***

.221

*

***

.465

***
*

R&D

-.068

.142

R2

.645

.329

adjR
F
***

2

.610
18.568

.263
***

-.045

.020

.191

.176

.201

.177

.095
***

5.013

2.177

.123
**

2.571

.325

.096
***

2.192

4.911

**

**

.206

.259
**

*

.128
***

2.653

***

p < .001, ** p < .01, * p < .05, † p < .10, n = 259

すべてのモデルに industry dummy が含まれている。

1.4.3 CSP の CFP への影響力の変化
最後に、各 CSP の指標が時間とともに影響力を増すのか検証を行う。ここでは、決定係数への貢献度が時間とともに大きくなっているのかどうかを検証する。貢献度とは、標準回帰係数にその説明変数と被説明変数との単相関をかけたものである。これは、決定係数が各標準回帰係数とその説明変数と被説明変数との単相関との和である、という性質を利用したものである 9(Green &Carroll, 1978; 岡本, 1996)。表 7 が CSP 各指標の CFP に対する決定係数への貢献度を示したものであり、図 1 がそれを図示したものである。さらに、貢献度が高くなっているのか低くなっているのかを明確にするために、図 2 ではその近似曲線を図示した。なお、CSP のみ回帰式が異なる
ため、他の 4 つの指標と数値の比較はできない点には注意が必要である。
表79)決定係数に対する CSP の貢献度 (%)

CFP 2007

CFP 2008

CFP 2009

CFP 2010

CFP 2011

CFP 2012

CFP 2013

CSP

0.67

3.17

0.25

0.60

1.74

5.25

4.79

HR

-0.12

-0.30

0.30

1.50

6.62

4.36

2.54

En

0.10

0.05

0.18

0.25

0.73

-0.01

7.13

Gov

0.91

2.58

-0.14

0.00

0.53

-0.47

2.05

Soc

0.32

0.98

1.44

2.92

3.71

6.62

2.07

これに関する理論的証明は岡本(1996)の pp.41－43 を参照されたい。

表 7 を見ると、CSP は 2008 年にいったんピークを迎えたのち、その貢献度が減少しているのがわかる。しかし、2011 年以降再び貢献度は上昇しており、この結果は遅延効果の存在を支持す
るものと考えられる。
HR に関しては、とりわけ 2011 年以降に貢献度が増している。一方、Gov の貢献度は 2008 年がピークであった。Soc に関しては、徐々に貢献度が増す傾向にあることが示されている。この点も、篠原 (2014) とは異なる結果となったが、むしろ企業が SIC を蓄積している結果によるものと考えられ、本研究における結果の方が理論的な整合性はとれているといえるだろう。En に関しては 2013 年において高い貢献度を示している。2012 年までの貢献度の値が低いことから、遅延効果が大きいことが示唆されている。
決定係数に対する貢献度を図示したものが図 1, 2 である。図 1 を見ると、2011 年以降に貢献度が増す傾向があることから、CSP の CFP への遅延効果を支持する関係が示されているといえる。
とりわけ、この関係を近似曲線にて図示すると、その傾向は明確である(図 2)。ただし、Gov においてはその貢献度が減少傾向にあることが示されていることから、Gov に関しては CSP の指標の中でも遅延効果が小さく、年が経過すると CFP との関係が薄れることを示しているといえる。

8.00
7.00
6.00

5.00

CSP

4.00

HR

3.00

En
Gov

2.00

Soc

1.00
0.00
-1.00
2007

2008

2009
図1

2010

2011

2012

決定係数に対する貢献度 (CFP)

2013

6.00
5.00
4.00
線形 (CSP)

3.00

線形 (HR)
2.00

線形 (En)1.00

線形 (Gov)
線形 (Soc)

0.00
-1.00
-2.00
2007

2008

2009
図2

2010

2011

2012

2013

決定係数に対する貢献度の近似曲線 (CFP)

1.5 ディスカッション
1.5.1 インプリケーション
CSP と CFP の関係の議論は過去 30 年にわたり議論されてきた。既存研究の結果からは正の関係が見出されるようになってきたが、いつその効果が最も大きくなるのかについては研究されてこなかった。本研究はこの点を探求した篠原 (2014) の結果の妥当性を再検証することを目的とした。従来の研究手法に修正を加えた結果、多くの部分で類似した傾向を確認できたと考える。
企業は CSR 活動を通じて、企業独自の能力を蓄積することができる。それゆえ本研究では CSPと CFP の間には遅延効果が生じていると主張した。実証研究の結果、CSP は 1, 2 年後の CFP と正の関係を持つだけでなく、5 年後以降にも正の関係を持つことが示唆された。篠原 (2014) の研
究では遅延効果は主として 5 年後に確認できた一方、本研究では 5 年後以降にも正の関係が確認できた。このことは、遅延効果の存在の妥当性を保証している。本研究では 2012 年の CSP と CFPとの関係が最も強かったことから、企業が CSR 活動を通じて SIC を蓄積し、その効果が現れるま
でには、5 年以上の年月が必要であることが改めて確認できた。時間が経過することで、企業は高い CSP によるベネフィットを獲得できると考えられる。
さらに、この遅延効果は、CSP の指標ごとに異なることが改めて確認できた。とりわけ、篠原(2014) では確認できなかった HR・Gov と CFP との関係性が明らかになった点は、従来の結果を補強し、理論の妥当性を保証する証拠を新たに提示できたことを示している。また、本研究でもHR と ROS との有意な正の関係が確認できたことは、篠原 (2014) の結果と一致する。人材活用に関する CSR は、従業員のモラールを高めることができ、企業の効率性が徐々に高まるといえるだろう。また、優秀な人材がその企業にとどまることで、徐々に仕事を覚え、習熟し、その結果
企業全体の効率性へと結び付けられるためだと予想できる (Branco & Rodrigues, 2006)。
一方、Gov は 1, 2 年後の CFP と正の関係を持つという点は従来の結果と類似したものであった。コーポレート・ガバナンスの CFP への影響は、他の指標に比べて早く生じることが改めて確認できたといえよう。このことは、企業統治の水準が高いほど、企業の機会主義的な行動は減り、財務業績に貢献するようになることに起因すると考えられる (Hillman & Dalziel, 2003)。しかし、3～4 年後にはその関係がマイナスになる点は従来の結果と同様の傾向であり、経営者はコーポレート・ガバナンスの改善に常に努めていく必要があることが示唆されている。
社会性の指標は従来の結果と異なり、2010 年以降の CFP や ROS と正の関係を持っていることが明らかとなった。この点は、むしろ従来の主張と整合性がとれている。社会性は企業の正統性に関する指標であり (篠原, 2014)、経済的な効率性とは関係が薄いため、CSP の遅延効果が大きい傾向にあるといえるだろう。
本研究においては従来の結果と若干異なり、環境と CFP との負の有意な関係は確認されなかった。これは、製造業の場合、環境配慮行動のコストとベネフィットが相殺しあっているがため、
大きくマイナスになることはなかったことが理由といえる。一方、環境と CSP との間に正の関係が見出されるまでには、本研究では 7 年以上かかることが示唆されている。しかし、明確な関係性を見出すことができなかった点は本研究の限界点であるといえる。一方、SG において正の有意な関係が確認できたことは、従来の研究結果と一致する。環境マネジメントシステムの構築や継続的な改善を通じて、企業は CFP を高めることができるとされているが (Bansal & Hunter, 2003)、
その効果が現れるまで、企業は長期的な視点をもって環境活動に取り組まなければならないといえるだろう。
本研究における実務的貢献としては、企業は CSR を考える際に、即時的な効果を期待するよりも、より長い目で継続的な貢献活動を行うべきであることが示された点である。なぜなら、CSPと CFP との間には遅延効果が生じるからである。よって、CSR に取組むのであれば長期的な視点を持つべきであると言える。本研究の実証分析の結果から、CSP と CFP の正の関係に最も有意差が表れるのは 6 年後であることが示されている（表 3）。篠原 (2014) の結果と合わせて考えると、
少なくとも経営者は 5～6 年程度の時間を考慮に入れる必要があるといえる。また、個々の指標(HR, En, Gov, Soc) と CFP との関係を考慮すれば、経営者は戦略的に CSR に取り組むことができるようになるであろう。
SIC の理論によれば、企業は CSR を通じたステイクホルダーへのコミットメントを通じて、ス
テイクホルダーとの関係を改善する機会に気づき、収益に結び付けられるようになるとされる(Barnett, 2007)。この影響力を蓄積した結果が遅延効果として現れたと考えることができ、蓄積から効果が発揮されるまでには、全体として 5 年以上の時間がかかる、ということが再確認できた
ことは大きな本研究の貢献である。「継続こそ力なり」という言葉があるように、経営者は CSR

が短期的なコストである、と考えるよりも長期的なベネフィットであると考え、それに取組んでいくことが求められているのではないだろうか。

1.5.2 本研究の限界点と将来の研究への示唆
本研究には様々な限界がある。1 つ目に、CSP の指標の精緻化である。本研究では篠原 (2014)と同様の指標を用いたため、具体的にどのような活動を行うことが、CFP を高める上で重要なのかについては細かく分析しきれていないと言える。例えば、従業員に対するコミットメントとして有給休暇取得率や育児休暇制度といった個別の取組みに焦点を当て、それが従業員のモラールの向上につながっているのかなどを研究するのは、CSP と CFP 関係を明らかにする上で重要であるといえる。また、社会性は 1 年目のみにしか有意な関係が見出されず、どのような取り組みがいつ CFP に貢献するのか、という研究を進める必要があるだろう。Salazar, Husted, and Biehl (2012)はプロジェクトベースでの CSP の評価を提案しており、どのような社会ステイクホルダーへのプ
ロジェクト（例えば植林や学校への教育プログラムなど）が CFP に影響を与えるのか、という点を明らかにすることは、一つの研究の方向性として必要であると考える。
2 つ目に、本研究で用いた変数以外の影響の考慮である。CSP と CFP の関係は、無形資産 (Surroca
et al., 2010)、CEO の政治イデオロギー (Chin, Hambrick, & Trevino, 2013)、CEO のリーダーシップ(de Luque, Washburn, Waldman, & House, 2008) などによって影響が与えられることが指摘されている。さらに、経営者の長期的志向が CSP と CFP の関係をプラスに調整することが示されている(Wang & Bansal, 2012)。このように CSP と CFP の関係が何によって調整されるのか、あるいは何によって媒介されるのかを考慮することは、CSP と CFP の関係のメカニズムを見る上で重要であろう。
3 つ目に、疑似相関の可能性を完全に除去できていない点である。本研究では統制変数を用いているが、従属変数と独立変数の間の期間が長ければ長いほど、疑似相関の可能性は高まると言える。この限界点を克服するためには、傾向スコア・マッチングなど、新たな分析手法を用いて疑似相関の可能性を排除する必要があるだろう。
最後に、CSP のデータの蓄積である。本研究は 7 年分のデータを用いた分析を行ったが、CSP
が CFP に影響を及ぼすまでにはより長い期間がかかる可能性がある (岡本、2007)。とりわけ、本研究においても環境と CFP との関係は 7 年後に 10%水準で有意差が確認できたのみであった。環境を配慮する活動が収益に結び付くまでには 9 年かかったという事例もあるように (植田・國部・
岩田・大西、2010)、より長期的な視点での分析が必要であろう。日本における CSP の統合的なデータベースは、本研究で用いた東洋経済の CSR 企業総覧が最も代表的であり、包括的なものであるが、データベースとしての蓄積はまだ十分ではない。よって、環境に関しては企業ごとの環境報告書のデータを収集することによって、より長期的な視点での分析が可能となるであろう。この点は今後の研究課題としたい。

1.5.3 結び
CSP と CFP との関係は様々な要因が重なり、非常に複雑なメカニズムが働いている。本研究は、そのメカニズムの 1 つとして CSP の遅延効果を考察した。CSP の CFP への効果が長期に及ぶということは、短期的な利益追求のためだけに CSR を行うことが企業にとって最良の選択ではないことを示唆している。つまり、企業は長期的な視点に立って、CSP がどのように CFP と関係しているのかを考慮しなければならないだろう。企業の社会性は超長期的な性格を持っている(岡本, 2007)。経営者はそのことを自覚し、長い目で CSR 活動をとらえるとともに、それを行う努
力を継続していくことが求められているといえる。

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