東京大学 COE ものづくり経営研究センター

MMRC Discussion PaperMMRC
DISCUSSION PAPER SERIES

MMRC-J-127

交通産業の利益の Value Relevance東京大学大学院経済学研究科
大 日 方 隆2004 年 4 月

No. 127

The Value Relevance of Earnings
in Transportation Industry
Takashi OBINATA
University of Tokyo, Faculty of Economics
Bunkyo-ku, Hongo, 7-3-1, Tokyo, Japan

April 2004

Abstract
This paper investigates the value relevance of earnings in four transportation industries (railroad,transportation by land, shipping, and warehouse). The business environments in those industries are not
the same as those in manufacturing industry, since a part of transportation business is influenced by theindustrial regulation.
industry.

Moreover, the transportation industries have a characteristic of the network

This paper especially focuses on the issue whether the value relevance of earnings intransportation industries is different from those in the manufacturing industry. First, by adopting various
regression models and by examining across industries and among periods, we find some distinctive
results in the transportation industries. In the railroad industry, earnings is valued as if investors expectthat earnings will be smoothed by the rate-regulation. On the other hand, although earnings is not sohighly relevant in the shipping industry, earnings is value relevant in recent period. Second, the value
relevance of earnings in transportation industries does not depend on the relative performance comparedwith that of the manufacturing industry.

We cannot detect the evidence that the performance oftransportation industries is evaluated in comparison with the manufacturing industry. Third, in railroad
and transportation- by-land industries, the value relevance of earnings differs in the size of network,
which is measured by sales volume.

In some industry-periods, while earnings for the larger firms isvalue relevant, earnings for the smaller firms is not relevant.

The observed results in this paper

re-confirm that the value relevance of earnings considerably differs in industries and periods.

Keywords: value relevance, transportation industry, relative performance evaluation, network, industrial
regulation, Japan

交通産業の利益の Value Relevance
大 日 方

隆

（東 京 大 学）

2004 年 4 月

要約
この研究は、交通および輸送に関連する 4 産業（鉄道、陸運、海運、倉庫）について、利益情報の value relevance を検証したものである。この交通産業の一部には、料金規制や保護政策が適用されており、経営環境は通常の製造業と必ずしも同一ではない。また、旅客・物流のネットワークを利用しているという特徴も有している。この研究では、交通産業の利益の relevance は製造業のそれと同じであるのかに主眼をおいて、利益の relevance を検証した。第 1 に、4 つの産業ごと、および期間ごとに、複数の回帰モデルによって利益の relevance を多面的に検討したと
ころ、製造業とは異なる特徴的な結果がいくつか得られた。鉄道業では利益の変化額は irrelevant
であり、これは市場で利益平準化が期待されていることを意味している。また、海運業では利益
情報はあまり relevant ではないものの、最近になって利益の relevance が観察されるようになった。第 2 に、交通産業の利益の relevance は、製造業の収益性よりも高いか低いかによって異なることはなく、交通産業の利益情報が製造業との相対比較で利用されているという証拠は得られなかった。第 3 に、鉄道業内および陸運業内におけるネットワーク規模の大小によって、利益のrelevance は異なっていた。
ある産業－期では、大規模企業の利益は relevant であるのにたいして、小規模企業の利益は irrelevant であった。この論文の実証結果は、利益の relevance が産業や期間によっておおきく異なることを再確認するものである。

キー･ワード： value relevance, transportation industry, relative performance evaluation, network,
industrial regulation, Japan

交通産業の利益の Value Relevance１

は じ め に交通・運輸産業（以下、交通産業という）は、経済において重要な役割を担っているにもかかわらず、その利益情報がいかなる機能を果たしているのかは、これまでほとんど問題にされてこなかった。交通産業は、産業政策に規定されているという理由で対象サンプ
ルから除かれたり、あるいは、明確な根拠がないまま製造業と一括されたりして、その固有性は不十分にしか検討されていない。しかし、交通産業の利益の relevance が製造業のそれと同一であるのか否かは、検証を要する重要課題である。さらに、交通産業に属する各
産業ないし業種は、相互に代替関係にあったり、補完関係にあったりするだけでなく、規制政策の強弱も産業によって著しく異なっている。ひとくちに交通産業といっても、それぞれの業種ごとに、利益の relevance は相違しているかもしれない。
この研究は、交通および輸送に関連する 4 産業（鉄道、陸運、海運、倉庫）について、産業の固有性に着目しつつ、利益情報の value relevance を検証したものである。着眼点の1 つは、規制政策である。周知の通り、交通産業の一部には料金規制や保護政策が適用されており、経営環境は通常の製造業と必ずしも同一ではない。もう 1 つの着眼点は、旅客・物流のネットワークを利用しているという特徴である。一般に、産業の種類を問わず、利益の relevance は企業を取り巻く経済環境や時代環境に規定される。したがって、それらの交通産業に特徴的な環境も、利益の relevance に少なからぬ影響をあたえているはずである。
そのような問題意識から、この研究では、交通産業の利益の relevance は製造業のそれと同じであるのか否かに主眼をおいて、利益の relevance を検証した。
この研究から得られた主要な結果は、つぎの 3 点である。第 1 に、4 つの産業ごと、および期間ごとに、複数の回帰モデルによって利益の relevance を多面的に検討したところ、製造業とは異なる特徴的な結果がいくつか得られた。鉄道業では利益の変化額は irrelevant
であり、これは市場で利益平準化が期待されていることを意味している。また、海運業では利益情報はあまり relevant ではないものの、最近になって利益の relevance が観察されるようになった。第 2 に、交通産業の利益の relevance は、製造業の収益性よりも高いか低いかによって異なることはなく、交通産業の利益情報が製造業との相対比較で利用されているという証拠は得られなかった。第 3 に、鉄道業内および陸運業内におけるネットワーク

1

規模の大小によって、利益の relevance は顕著に異なっていた。ある産業－期では、大規模企業の利益は relevant であるのにたいして、小規模企業の利益は irrelevant であった。この論文の実証結果は、利益の relevance が産業や期間によっておおきく異なることを再確認するものである。
この論文の以下の構成は、つぎの通りである。2 節では、政府の規制およびネットワー
ク産業にかんする会計研究を簡単にレビューし、先行研究の問題意識との差異を確認する
ことを通じて、この研究の主題を明確にする。3 節では、サンプル・データを説明する。4
節では、多様な回帰モデルによって利益の relevance を多面的に検討し、産業ごと、期間ごとに利益の relevance が異なることを確認する。5 節では、製造業と比べた収益性の高低と交通産業の利益の relevance との関係をあきらかにする。6 節では、鉄道業と陸運業について、ネットワーク規模の大小によって利益の relevance が異なるのか否かを検証する。7 節
は、この研究のまとめである。

２

先 行 研 究この研究の分析対象には、料金規制政策の影響下にある鉄道事業と、補助金などによる保護政策の影響を受ける海運事業が含まれている。交通産業は、一部の事業が政府の規制下にある点が特徴の 1 つである。その規制が利益の value relevance にどのような影響をあたえるのかを探るのがこの研究の目的の 1 つである。さらに、旅客・物流にかんするネッ
トワークを利用して利益を獲得していることも、交通産業の特徴である。この研究のもう
1 つの目的は、鉄道と陸運の企業がもつネットワークの大きさに着目し、その規模によって利益の relevance がどのように異なっているのかを確認することである。これまでの会計研究では、政府規制の影響度合いと規模（size）とが特有の前提で結びつけられてきたが、この論文では、上述のように、利益の relevance にあたえる影響は規制と規模では異なっていると想定している。関連する先行研究を簡単に解説しつつ、先行研究とこの論文との異同点を確認しておきたい。
まず、規制と会計との関連をめぐる議論を簡単に振り返っておこう。従来から、規制による政治的費用（political cost）の有無や大きさが企業の会計行動にどのような影響をあたえるのか――政治的費用を小さくするように企業は行動するのか――は、多くの研究者の関心を集め、1) 会計方法の選択、2) 自発的情報開示などが分析対象とされてきた。
1)の会計方法の選択にかんしては、数多くの研究がある。その口火を切ったのは、在庫

2

評価の LIFO であり、その採用動機に政治的費用が影響をあたえているかをめぐり検証が重ねられた（Morse and Richardson, 1983, Lee and Hsieh, 1985, Dopuch and Pincus, 1988,
Lindahl, 1989, Cushing and LeClere, 1992）。しかし、会計方法の選択には、政治的費用の削減以外にも多様な誘因が影響をあたえており、論争は現在でも続いている。LIFO を採用する企業と採用しない企業とのバラツキを採用動機に着目して説明することは、不完全にしかできておらず、いわゆる LIFO puzzle はまだ解けていない。そのほか、研究開発投資（Daley
and Vigeland, 1983, Elliott et al., 1984）、石油ガス試掘費（Lilien and Pastena, 1982, Malmquist,
1990）、外貨換算（Ayres, 1986）、利子の原価算入（Bowen et al., 1981）、輸出税額控除（Wong,
1988）、カレント・コスト会計（Lemke and Page, 1992）、のれんの償却期間（Hall, 1993）、
税効果（Sidhu and Whittred, 2003）など、じつに多様な会計方法が分析対象にされている。
さらに、複数の会計方法を統合的に分析したものに、 Hagerman and Zmijewski (1979)、
Zmijewski and Hagerman (1981)、Skinner (1993)、Bowen et al. (1995, 1999）などがある。また、Inoue and Thomas (1996) および須田 (2000) は、日本企業の会計方針選択を体系的に分析した優れた研究である。他方、2)の自発的情報開示の内容としては、経営者予想（Cox,1985, Bradbury, 1992）、企業年金（Klumpes, 2000）、リース（Bazley et al., 1985）、ストック・オプション（Baker, 1999）などが分析対象にされている。
上記のうち、1980 年代までの初期の研究では、資産総額や株価総額の規模は政治的費用の代理変数であることが前提とされ、規模の大きな企業ほど利益圧縮型の会計方針を採用するのかが検証仮説とされた。それは規模仮説とも呼ばれており、その検証結果については、音川 (1999) が要領よく整理している。しかし、規模に着目した政治的費用仮説の正否については、Watts and Zimmerman (1990) やKothari (2001) が総括しているように、いまだ決定的な証拠が得られていない。それは、主に 2 つの理由によっている。第 1 に、規模が大きいほど利益が大きくなり、利益が大きいほど政治的費用が大きくなるという特殊な前提がおかれているが、規模、利益、政治的費用の 3 者はそのような単純な関係にあるのか、理論的にはあきらかではない。規模仮説は、理論的基盤が脆弱である。第 2 に、利益
圧縮型行動は節税動機からも生じ、さらに、業績が好調なときの利益平準化動機からも生じる。かりに利益圧縮型の会計方針が採用されていたとしても、他の代替仮説との識別が1

できないかぎり、それが政治的費用の削減を意図したものであるとはいえない 。

1

その問題を考慮して、最近では非経常的な政治的動機に着目して、利益管理（earnings management）の研究が進められている。利益操作の誘因としては、輸入制限措置（Jones, 1991）やエージェンシ
ー・コストの削減（Lamm-Tennat and Rollins, 1994）、訴訟費用回避（Cahan et al., 1997, Stammerjohan3この研究で対象にするのは、鉄道料金規制と海運業の保護政策であり、明示的な法に基づいて行われる規制である。その点で、潜在的な政治費用を問題にする規模仮説とは異なっている。とはいえ、鉄道会社は非規制事業を兼営していること、海運政策は経済合理性の観点よりも、むしろ安全保障の観点からなされているため、政策がもたらす将来の帰結について合理的な予想が難しいこと、政策の内容を定量化して変数に置換できないことなどにより、それらの規制・保護政策の影響を直接分析することは困難である。したがって、この論文でも、もっぱら産業別、期間別に利益の value relevance を検証することとし、分析結果を評価する段階において、政策の影響について解釈を試みることにしたい。なお、分析期間は、日本経済が安定的に成長していた I 期（1979 年 3 月期－1985 年 3 月期）、バ
ブル期の II 期（1986 年 3 月期－1992 年 3 月期）、景気が低迷した III 期（1993 年 3 月期－
2000 年 3 月期）の 3 つに区分した。
つぎは、ネットワークの問題である。一般に、ネットワークの構築には多額の投資と長期間を要するため、先行して私的（排他的）ネットワークを完成させた企業は、それをもたない競争相手や新規参入者にたいして競争優位をもつ。また、ひとたびネットワークの基幹部分が完成すると、比較的少額の追加投資によって大きな収益を享受することができる。いわゆるネットワーク効果である。それゆえ、大規模なネットワークを有している企
業ほど、利益の persistence は高いと予想される。しかし、ネットワークに利用される財のすべてが会計上の資産に計上されているわけではなく、また、その投資額はネットワーク
利用による収益に適切に対応させられているとはかぎらない。情報財（知的財産）を資産に計上することは制限されており、研究開発投資は、収益の獲得を待たずに即時費用化されるからである。これらの制約は、利益の value relevance を低下させるであろう。結局、ネットワーク産業の利益の relevance が高いか否かは、検証してみなければわからない。
ネットワーク産業において、オフバランスの無形資産や非財務情報に依拠して企業評価がなされていることは、いくつかの先行研究によって確認されている（Amir and Lev, 1996,
Behn and Rily, 1999, Klock and Menga, 2000）。とくに、IT 企業について、Web traffic などの利益以外の情報が企業価値にどのような影響をあたえるのかは、最近の 1 つの争点であった。たとえば、Trueman et al. (2000) や Rajgopal et al. (2003) は、Web traffic には株価説明力があると報告しているのにたいして、Jorin and Talmor (2001) や Keating et al. (2003) はand Hall, 2003）、独禁法違反審査の回避（Cahan, 1992, Rayburn and Lenway, 1992, Key, 1997, Han andWang, 1998, Makar and Alam, 1998, Magnan et al., 1999）などが、分析対象とされている。なお、社会関連情報の自発的開示を政治的費用で説明することにたいする批判は、Milne (2002) を参照。

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それに懐疑的であり、伝統的な利益の構成要素の relevance を高く評価している。ただ、ネット・バブルの崩壊によって、サンプルの状態が一変してしまったため、十分な検証ができていない。
この研究で取り上げる交通産業もネットワーク産業であるが、旅客や物流は有形財への投資によって基幹的ネットワークが構築されている。そのため、無形資産情報の問題を無視しても、ネットワークの規模の大きさが利益の relevance にあたえる影響を分析することができる。ただ、この研究で規模の尺度とするのは売上高で測った営業規模であり、それは必ずしも交通ネットワークの特性を適格に表現していない。さらに、大都市圏を本拠地として活動している企業ほど規模は大きくなるため、かりに規模による格差が観察されたとしても、それが交通ネットワークの規模によるのか、それとも大都市と地方とのあいだの地域間格差を反映したものであるのかは、明確ではない。しかし、その問題を考慮してもなお、同一産業内で売上高規模によって利益の relevance が異なるのかは、重要な検証課
題である。その相違が観察されれば、それは、利益の relevance が会計基準以外の環境要因にも左右されることを示す貴重な証拠となるからである。交通産業の利益の relevance を検証した先行研究がないことも考えあわせれば、この論文の分析結果は、貴重な貢献をしてくれると期待される。

３

サンプル・データ
交通産業を分析するにあたり、この研究が対象として取り上げるのは、鉄道（Railroad）、陸運（transportation by land: Table では Land Transportation と表記）、海運（Shipping）、倉庫（Warehouse）の 4 産業である。サンプルは、上場企業のうち、3 月決算の企業をすべて対象とした。サンプルの分布は Table 1 の通りである。また、比較のベンチマークとする製造業のサンプルは、大日方(2002a)と同じであり、分析結果は、大日方(2002a, b, c)に掲載されたものである。サンプルの会計数値はすべて単独決算（個別）のものである。必要な財務データは、1999 年 3 月期までは日経 NEEDS から、2000 年 3 月期については手作業で収集した。株価は、東洋経済新報社の株価 CD-ROM からダウンロードした。
変数の記述統計量は、Table 2 にまとめられている。統計量はすべて、前期末株価でデフレートしていない 1 株あたりの額についてのものであり、3 段の数字は、上から平均、メディアン、標準偏差を示している。各期の記述統計量のあいだに記載されているのは、平均とメディアンの場合は 2 期の差であり、標準偏差については、等分散を検定したF値で52ある 。このF検定において、等分散の仮定が棄却されない（棄却された）場合には、平均値については等分散を仮定した（仮定しない）t検定をそれぞれ行った。メディアンについては、Mann-WhitneyのU検定によって、2 期の値の大小を比較した。各数字の右側の「*」印は有意水準を示しており、「*」は 10%、「**」は 5%、「***」は 1%の水準で 2 期のあいだの差が有意であることを表している。
Table 2 によると、鉄道業の株価の平均は、1986－1992 年の II 期よりも 1993－2000 年のIII 期のほうが高くなっている。これは、III 期において、株価の大きな JR（東日本、東海、西日本）が上場されたためである。このような状況では、株価水準をそのまま被説明変数とした OLS 回帰は、深刻な分散不均一性の問題を抱えると予想される。しかし、この論文
では、前期末株価をデフレーターとすることにより分散不均一性を緩和するため、JR 各社
もサンプルに含めている。なお、鉄道以外の産業では、株価水準はバブル期の II 期に高く、景気が低迷した III 期には低いという、常識的な変動を示している。
営業利益、経常利益、純利益などの業績の動向は、産業によって、おおきく異なっている。鉄道業については、JR 上場の影響を除くため、メディアンで判断する必要があるが、利益水準で見た業績は、II 期から III 期にかけて有意に悪化しているわけではない。しかし、
利益変化額を見ると、III 期では減益傾向に転じている。このことは、利益の水準額と変化
額とでは value relevance が異なることを示唆している。他方、陸運では、利益の水準額でも変化額でも、I 期から II 期にかけては業績が向上し、II 期から III 期にかけては業績が低下している。これは、各期の景気動向と合致している。鉄道業と海運業の業績動向の相違
は、利益の value relevance にも相違をもたらすのか、それが検討課題になる。
海運でも、利益の水準額は、バブル期に上昇した後、景気低迷期には下落している。ただ、利益の変化額については、3 期のあいだに顕著な差異は観察されていない。これは、年々の利益額が平準化されていることを示している。そもそも、海運業にたいしては、安全保障上の国策から、競争制限をするための保護政策が実施されている一方、業界再編や合理化投資を促進するための助成政策が実施されており、海運業は、かなり特殊な産業である。いわば、海運各社の会計数値は複雑な産業政策によって作り出されたものであり、その利益情報が relevant であるのかは、はなはだ疑わしい。その点は、この論文の検証によってあきらかにされる。
倉庫業では、利益変化額のほうは、景気の変化と一致する動きを示しているのにたいし
2

ここでの検定は、一元配置の分散分析によるものではなく、各期が独立であるとみなして、I 期とII 期、II 期と III 期とを異なるペアとして計算したものである。

6

て、営業利益と経常利益の水準額は、II 期と III 期とのあいだに有意な差異はない。その点で、倉庫業の業績動向は、鉄道業のそれに類似している。したがって、倉庫業についても、利益の水準額と変化額とのあいだで value relevance がどのように異なるかに関心が向けられる。
このように、ひとくちに交通産業といっても、個別の産業ごとに業績の動向は異なっている。Table 2 の結果は、産業ごとに利益の relevance が異なる状況を推測させる。しばしば、産業構成を無視したまま、1 国の会計情報の relevance が検証され、その結果にもとづいて時系列比較や国際比較が議論されているが、はたして、そのような検証に問題はないのであろうか。すでに述べたように、この研究の第 1 の目的は、利益の value relevance は期間ごと、産業ごとに異なっているという仮説を検証することにある。この研究は、産業効果が軽視されている先行研究にたいして、重要な貢献を提供するであろう。

４

利益の Value Relevance

4.1

利益の水準額の Relevance

最初に、利益水準の value relevance を期間別、産業別に確認しよう。検証期間は、I 期（1979
年 3 月期－1985 年 3 月期）、II 期（1986 年 3 月期－1992 年 3 月期）、III 期（1993 年 3 月期
－2000 年 3 月期）の 3 期に分割した。ここで採用した回帰モデルは、つぎの通りである。

Pit = α + β X it + ∑ γ j D j + uit(M1)

上記(M1)式で P は株価、X は会計上の利益（1 株あたり）、Dj は年度を表す定数ダミー、uは誤差項、i は企業、t は決算年度（決算日）である。なお、不均一分散を緩和するため、説明変数の利益と被説明変数の株価は、前期末の株価でデフレートした（以下のすべてのモデルも同様）。
回帰推定の結果は、Table 3 にまとめた。Panel A は営業利益（OP）、Panel B は経常利益（OI）、Panel C は純利益（NI）の結果である。表の 3 段の数値は、上から、偏回帰係数、White の t 値、両側検定の有意確率である。なお、定数および年度ダミーについての推定結果は、掲載を省略した（以下同様）。まず、鉄道業の結果を確認しよう。営業利益は、3 期
とも value relevant であるが、II 期の有意水準は 1%であるのにたいして、I 期と III 期の有意水準は低い。経常利益の水準額は、II 期においてのみ relevant である（1%水準）。他方、

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純利益は一貫して relevant ではない。この結果は、営業利益は経常利益や純利益よりも
relevance が高いこと、I 期と III 期では利益の relevance は低いことを示している。
陸運業の結果は、鉄道業のそれと対照的である。第 1 に、3 期通じて relevant な利益は純利益であり、営業利益は II 期で、経常利益は III 期で relevant ではない。第 2 に、経常利益が II 期で relevant であるといっても、その有意水準はきわめて低く（10%）、利益のrelevance は II 期に高いとは言えない。むしろ、3 つの利益がいずれも relevant であるのはI 期である。このように、前述の鉄道業の結果と陸運業の結果とは対照的であり、興味深
い相違を示している。
海運業においては、利益情報はさほど value relevant な情報ではない。純利益は、3 期とも relevant ではなく、わずかに III 期において、営業利益と経常利益が relevant である（いずれも 10%水準）。I 期と II 期では利益の水準額は relevant ではないが、その原因が産業政策にあるのかは、この論文の分析からはわからない。ただ、利益が relevant である III 期は、
日本全体は不景気であったものの、海運業界では数々の合併によって再編成が進んだ時期であることに着目したい。景気低迷が利益の persistence を低下させた一方で、海運業界の再編は利益の persistence を上昇させたと予想される。そのように相反する影響が想定できるからこそ、III 期で利益が relevant になっていることは、とくに注目に値する。将来、海運政策をいっそう掘り下げて評価するうえで、ここでの結果はきわめて重要な意味をもつであろう。
倉庫業の営業利益の relevance は陸運業のそれに類似しており、利益の係数は、I 期と III
期で統計的に有意な正の値である（いずれも 1%水準）。一方、経常利益の relevance は海運業のそれに類似しており、経常利益は III 期でのみ relevant である（1%水準）。純利益のrelevance は陸運業のそれと類似しているものの、II 期では relevant でない。いずれの利益
も II 期では利益が relevant でない点、および、経常利益の relevance が純利益よりも劣っている点において、倉庫業の結果は陸運業の結果に類似している。これは、物流面において両産業の経営環境が類似しているためかもしれない。
つぎに、損失サンプルにダミーを付けることにより、損失の影響を分離把握して、利益の value relevance を分析する。ここでは、損失サンプルを 1、それ以外を 0 とするダミー
変数 D L を利用して、下記の回帰式を推定した。

Pit = α + β1 X it + β 2 DL X it + ∑ γ j D j + uit

(M2)

8

Table 4 は、(M2)式の分析結果をまとめたものである。製造業（Manufac.）では、II 期とIII 期の純利益を除いて、損失に transitory な要素が含まれている。それにたいして、交通に関連する各産業では、それほど明確な形では損失の transitory 性が観察されていない。
「つねにすべての損失が irrelevant である」と言えるわけではないのである。ただ、鉄道業の III期において、損失に transitory な要素が含まれていることが確認できる。Table 3 では、III期の経常利益と純利益は irrelevant であったのにたいして、この Table 4 では、有意水準は低いものの、利益にかかる係数は有意な正の値になっている。この損失の transitory 性は、海運業では II 期の営業利益と III 期の純利益についても確認することができる。一方、陸運業と倉庫業にかんしては、Table 4 では損失の transitory 性を確認することができない。
この点においても、これら 2 産業の結果に共通点が観察される。
4.2

利益の変化額の Relevance

一般に、利益の水準額と変化額は異なる情報内容を有しており、value relevance も異なっている。すでに記述統計量について確かめたように、水準額と変化額が異なる動向を示す産業も存在する。そこで、ここでは以下の回帰式にしたがって、利益の変化額の value
relevance を検証する。

ΔPit = α + βΔX it + ∑ γ j D j + u it

(M3)

上記の(M3)式の Δ は対前年度の変化額を示している。
回帰分析の結果は、Table 5 に掲載した。鉄道業において目を惹くのは、利益の変化額がI 期では irrelevant であり、II 期と III 期で relevant である点である。さらに、II 期の営業利益を除いて、利益の変化額にかかる係数の符号はマイナスになっている。これは、増益（減益）が将来キャッシュフローの減少（増加）と結びついていることを示している。この結果は、増益（減益）が将来の料金引き下げ（引き上げ）をもたらすと投資家が期待しているというシナリオと整合的である。ただし、前述の通り、鉄道会社は鉄道事業以外の事業も兼営しており、ここでの結果を単純に料金規制と関連づけることはできないであろう。
陸運業では、営業利益の変化額と経常利益の変化額は II 期と III 期で relevant であり、純利益の変化額は I 期と II 期で relevant である。ここで注目したいのは、利益の水準額の分析結果（Table 3）との違いである。II 期の営業利益水準と III 期の経常利益水準は、irrelevant

9であった。これらの結果は、かりに利益情報の relevance の時代変化を問題にするとき、どの段階の利益に着目するのかによって、また、水準額に着目するのか、それとも変化額に着目するのかによっても、結論が異なりうることを示している。利益情報がそうした多様な情報内容をもつことに着目すれば、陸運業の利益情報は 3 期一貫して value relevant であることが判明する。それを確認したことは、この研究の貢献の 1 つである。
海運業の I 期と II 期の利益には、相当なノイズが含まれていたようである。Table 5 によると、利益の変化額が relevant であるのは、III 期の営業利益と経常利益だけである。かりに I 期と II 期において産業政策によって利益が平準化されていたとしたら、この結果は自然なように思える。一般に、利益の期間配分を操作しても、いずれは正常利益（あるいはpermanent earnings）へ回帰するため、ノイズは小さいのにたいして、助成額（利子補給額）などによる平準化操作は正常利益とは無関係であるため、ノイズは大きいと考えられるからである。ただ、I 期と II 期で利益の変化額が relevant でない理由は、この論文ではわからない。ここでは、III 期になって利益の変化額が relevant であること、時代とともに利益の relevance が低下しているという定説には反していることを確認しておきたい。
倉庫業では、III 期の経常利益の変化額、および II 期と III 期の純利益の変化額は relevant
でない。とくに III 期では、2 つの利益の水準額が relevant であったのと対照的である。前
項では、陸運業と倉庫業の利益の relevance の類似性を確認したが、この Table 5 では、I期の営業利益と経常利益、III 期の営業利益について、2 つの産業では relevance の有無が異なっている。やはり、産業によって異なる環境要因が存在し、それが relevance の違いを産み出しているのであろう。
交通産業全体について、III 期には特徴的な結果が現れている。相対的に見て、営業利益の変化額は relevant であるのにたいして、純利益の変化額は irrelevant である。I 期と II 期
ではこの傾向は観察されないから、純利益がより多くのノイズを含んでいるというだけでは説明できない。しかも、製造業では、III 期についてその傾向は観察されなかった（大日方, 2003a）。したがって、III 期において純利益の変化額の relevance が他の利益に比べて特段劣っていることは、交通産業に特徴的な点であるといってよいであろう。
つぎに、増益と減益とで relevance に違いがあるか否かを検証しよう。もしも増益のほうがより persistent であるならば、増益にかかる係数は、減益にかかる係数よりも小さくなっているはずである。

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ΔPit = α + β1ΔX it + β 2 DN ΔX it + ∑ γ j D j + u it

(M4)

上記の(M4)式の Δ は対前年度の変化額を示し、DN は、減益サンプルを 1、それ以外を 0とするダミー変数である。回帰分析の結果は、Table 6 に掲載した。先行研究では、減益のpersistence は低いと報告されているが、すでに大日方 (2002b, 2003a) で確かめたように、不況期では減益のほうがより persistent になることもあり、利益の変化額の persistence は経済環境に依存する。Table 6 の製造業の結果は、製造業全体をプールした結果であるが、III期には減益のほうが増益よりも persistence は高い。
この点にかんして、交通産業の分析結果を確かめてみよう。III 期において減益がより
persistent であるのは、陸運業の純利益と海運業の営業利益のみである。これらは、国内景気の動向に左右されたものであろう。それ以外は、製造業で観察された一般的傾向とは異なっている。III 期にかぎらず、減益にかかる追加的係数（(M4)式の β 2 ）が統計的に有意になるケースが少ないことから、増益と減益とで persistence には差異がないことが、交通産業の特徴であるといってよいであろう。
Table 6 において、とくに着目したい個別の産業は、鉄道業である。I 期では純利益について、減益の追加的係数が有意な正の値になっている（1%水準）。Table 4 においても、I
期の純損失の係数は有意な正の値であったから、この時期、損失や減益が生じると、それが回復せずに持続すると期待されていたことを意味する。他方、II 期では、営業利益と経常利益はともに、増益と減益で persistence に差はないものの、係数はマイナスになっている（営業利益は 5%水準、経常利益は 1%水準）。これは、増益が将来キャッシュフローの減少と結びつき、減益が将来キャッシュフローの増加と結びついていることを意味している。その状況は、Table 5 を見るかぎり、III 期でも継続している。なんども触れているよ
うに兼業の問題があるため断定はできないものの、この結果は、「鉄道料金規制が超過利潤を抑止しつつ、安定利潤を確保するように平準化機能を果たすと期待されていた」というシナリオと整合的である。その点で、鉄道業の利益の relevance は製造業のそれと顕著な違いを有しており、その結果を得たことはこの研究の貴重な収穫である。
4.3

大規模増益額の Relevance

こんどは、産業内の競争関係に着目し、大規模増益の persistence を検証する。大日方(2003a) によると、製造業では、I 期あるいは II 期に、大規模増益にかかる追加的係数が有意な正の値になる結果が観察された。それは、産業内での競争優位性が持続すると期待さ11

れ、その優位性から産み出された大規模増益が persistent であると認知されている状況を示
唆するものであった。それを検証するための回帰式は、つぎの通りである。

Pit = α + β1 X it + β 2 D N X it + β 3 DSH X it + ∑ γ j D j + u it

(M5)

上記の(M5)式の D N は、減益サンプルを 1、それ以外を 0 とするダミー変数である。DSH
は、利益の変化額を前期末株価で除した額の絶対値（ ΔX it / Pit −1 ）が、3 種類の利益すべてについて年度の産業メディアンを超えた場合の増益サンプルを 1、それ以外を 0 とする
ダミー変数である。ここで関心を向けるのは係数 β 3 であるが、たんなる増益と減益の違い
が β 3 にあたえるバイアスを除くため、減益を経験した利益をコントロールする。回帰分析の結果は、Table 7 に示した。
鉄道業では、製造業と異なり、 β 3 が有意にプラスになっている期間はない。むしろ、II
期では営業利益と経常利益の β 3 は負になっている。これは、バブル期において、兼営する不動産業で大規模な増益が生じたものの、それが transitory な要素でしかなかったことを表しているのであろう。なお、他の利益の増減を問わずに、営業利益の大規模増益サンプルにダミーを付けて追加的に検証してみた（結果は表にしていない）。その結果は、III 期の β 3は有意にプラスであった（5%水準）。しかも、 β 1 は統計的に有意ではなく、 β 2 は有意な正の値であった（5%水準）。これは、減益企業グループと大規模増益企業グループのあいだで解消し難い格差が生じたことを意味している。ただし、その原因が鉄道事業であるのか、不動産業などの兼営事業であるのかはわからない。
陸運業では、I 期の純利益についてのみ、製造業と同様の結果が観察されている。ここ
でも、営業利益の大規模増益サンプルだけにダミーを付けて追加検証をしてみた。鉄道業と対照的に III 期では、減益を経験した企業の追加的係数も、大規模増益を経験した企業の追加的係数も、統計的に有意なマイナスであった（いずれも 5%水準）。先行研究で報告されている通り、減益や大規模増益には transitory な要素がより多く含まれているのであろう。これは、鉄道業と異なり、簡単には競争優位を確立できないほどに競争が激しいことを物語っている。
海運業にかんしては、興味深い結果が得られている。III 期において、営業利益の場合は10%水準で、経常利益の場合は 1%水準で β 3 が有意な正の値になっている点である。この期間、産業内に競争優位を確立した企業が存在することを意味している。前項では III 期

12

の減益が persistent であることを確認したが、それは、ここでの結果と整合的である。III
期には、海運業内の企業間格差が拡大したと解釈できるからである。
倉庫業にとって、モデル(M5)による分析は有効ではないようである。前項の Table 6 では、増益と減益とで relevance におおきな差異が観察されなかったこと、この Table 7 においても、企業間格差を示す証拠が観察されないことを総合すると、transitory な利益の要素が少ないと考えられる。すでに確かめたように、倉庫業は、経済全体の景気変動や、隣接する陸運業の業績動向の影響を受けているものの、Table 6 と 7 の結果は、倉庫業内の競争はさほど激しくないことを示唆している。
4.4

利益の構成要素の Relevance

一般に、純利益は、営業利益よりも transitory な要素を含むため、純利益の relevance は
営業利益のそれよりも劣っている。現行制度の多段階式計算にしたがって純利益を構成要素に分けたとき、特別損益および税（とくに税効果会計が導入されていない場合）は、再現性が低いために、permanent earnings の推定にとってはノイズになると理解されている。
しかし、リストラなどによって企業の収益構造や財務体質が劇的に変化する場合、臨時的にしか生じない特別損益も、将来キャッシュフローの予測と結びつき、value relevant になる可能性もある。たとえば製造業の III 期では、特別損益および税が relevant である産業も存在する。特別損益および税も、状況によって relevant になりうる潜在的な情報価値を有しているのであり、それを漏れなく包含していることが、純利益の有用性を概念的にも支えているのである（大日方, 2004a）。ここでは利益の構成要素の relevance を検証するため、つぎの回帰式を利用した。

Pit = α + β 1OPit + β 2 FIN it + β 3 EXTit + ∑ γ j D j + u it

ΔPit = α + β1 ΔOPit + β 2 ΔFIN it + β 3 ΔEXTit + ∑ γ j D j + u it

(M6)
(M7)

ここで OP は営業利益、FIN は営業外損益、EXT は特別損益および税である。(M6)式では構成要素の水準額の relevance、(M7)式では構成要素の変化額の relevance が分析される。
なお、これまでと同様に、不均一分散を緩和するため、(M6)および(M7)式の定数項とダミー変数を除く変数は前期末株価でデフレートした。
構成要素の水準額についての分析結果をまとめたのが、Table 8 である。Panel A は、変数間の相関関係（上段は Pearson の積率相関係数、下段は Spearman の順位相関係数）を示

13している。Panel B は、(M6)式による回帰の結果である。それによると、III 期において製造業の EXT は value relevant であるのにたいして、交通の 4 産業のいずれにおいても EXT
は value relevant ではない。これは交通産業に特徴的な点である。
この Panel B で目を惹くのは、陸運業の II 期の結果である。Table 3 では、この期間において、営業利益は relevant ではなく、経常利益は relevant であった。一方、この Table 8 では、営業利益も営業外損益も relevant である。しかも、Panel A では、営業利益と営業外損益の相関はかなり高い。このことは、営業利益には transitory な要素が相当含まれているものの、営業外損益がそれを打ち消すことにより、経常利益は permanent earnings の推測にとって relevant な変数になっていることを示している。ただし、それが利益平準化操作によるものであるのか否か、操作されているのは営業費用か営業外損益かといった点についてはわからない。その問題を分析できないにしても、ここでは、営業利益と営業外損益が一体となってはじめて利益が value relevant になるという、II 期の陸運業に特徴的な結果を確認しておきたい。
Table 9 は、構成要素の変化額についての分析結果である。Panel A は変数間の相関係数であり、Panel B は回帰の結果である。大日方 (2002c) によると、製造業においては、営業外損益の変化額 Δ FIN が relevant であるケースは少ないのにたいして、特別損益および税の変化額 Δ EXT が relevant であるケースは比較的多い。水準額についての relevance の優
劣と、変化額についてのそれとが逆転している点が、両者の情報内容の違いを示しているのであった。この Table 9 の Panel B においても、製造業では Δ FIN は irrelevant であり、

Δ EXT は relevant である。しかし、交通産業においては、 Δ FIN が relevant であるケースのほうが多い。これは、営業外損益の変化額が実態上の財務構造の変化に対応したものであり、それが将来キャッシュフローを左右するためであろう。これも、製造業と比べた場合の交通産業の特徴である。
なお、陸運業の II 期について、営業利益の変化額と営業損益の変化額とは高い負の相関関係にある。これは、利益平準化の 1 つの間接的証拠である。
この節では、利益情報の value relevance を多面的に検証する作業を通じて、交通産業の利益の relevance のあり方の特徴を製造業のそれと比較しつつ、あきらかにした。特徴的な結果を産業ごとに再確認するとつぎのようになる。鉄道産業では、営業利益の relevanceが他の利益よりも優っており、営業利益の水準額は 3 期一貫して relevant であった。III 期には産業内での収益力格差が検出された。陸運業では、純利益の relevance が他の利益より14

も優っており、純利益の水準額は 3 期一貫して relevant であった。II 期では、営業利益に含まれるノイズを営業外損益が除いていた。海運業では、損失をコントロールすることによって、II 期と III 期で営業利益が relevant であることが確認できた。しかし、各種の分析において、利益の relevance は低かった。倉庫業では、I 期と III 期においては利益の水準額
が relevant である一方、II 期では利益の変化額が relevant であるという変則的な結果が得られた。また、利益の relevance のあり方が陸運業のそれと類似していた。交通産業全体に共通して、景気低迷期における減益の relevance、および、それ以外の期間における大規模増
益の relevance にかんして、製造業での特徴的な結果は例外的にしか観察されなかった。
最後に確認しておかなければならないのは、複数の回帰式を通じて relevance を検証した
ことの積極的な意義である。この研究では、交通産業の利益の relevance の特徴が多様な分析によって多面的にあきらかにされている。かりに利益の水準額の relevance だけを問題にしたならば、その特徴のうち、いくつかの点はあきらかにならなかったであろう。ほんらい、利益情報は潜在的に多面的な情報内容を有している。多くの先行研究が問題にしているのは利益の水準額だけであり、それは利益の relevance の一部分でしかない。しかし、期間あるいは産業に固有の要因が、利益の relevance のどのような側面に影響をあたえているのかは事前にはあきらかではない。その点についての予断を廃して、多面的に分析したことは、この研究の重要な貢献である。

５

収益性の高低と利益の Relevance
一般に、交通産業の株価（投資収益率）は、製造業の株価（投資収益率）と相互に関連

して決められている。また、両部門の業績は、産業連関によって相互に関連している。しかし、株価と利益との関係が両部門で同じであるか否かは、自明ではない。前節では、多段階式区分によって計算される利益の種類ごとに、水準額と変化額、および、それらの正負の符号などに着目して、製造業の利益の relevance と交通産業のそれとを比較したが、それは、異なるサンプル・グループについての回帰の結果を比べたものであり、間接的な比較であった。
この節では、説明変数を経常利益の水準額に限定したうえで、ダミー変数を利用することにより、期間別－産業別回帰の枠組みの中に製造業と交通産業を直接比較する。その比較の尺度として、この論文では、収益性の高低を取り上げる。製造業の各年の平均収益性をベンチマークとし、それよりも収益性が高いサンプルと低いサンプルとで、株価－利益15

関係がどのように異なっているのかを検証する。分析に利用した回帰式はつぎの通りである。

Pit = α + β1 X it + β 2 D ∗ X it + ∑ γ j D j + u it

(M8)

上記の式において、X は経常利益、Dj は年度ダミーである。D は、製造業よりも収益性が低いサンプルを 1、それ以外を 0 とするダミー変数である。収益性指標としては、利益
を期末純資産で除した ROE と、利益を前期末株価で除した利益回り（earnings yield、以下
たんに yield という）を採用した。もしも、製造業を基準とした収益性の高低が株価－利益関係に影響をあたえていないのであれば、係数 β 2 はゼロと有意には異ならないであろう。
他方、その影響がある場合には、係数 β 2 はゼロと有意に異なるが、その符号を推測するには一定の仮説が必要である。通常、収益性の低さは経営効率の低さを含意しているから、収益性が低いことは市場でマイナスに評価され、その係数は負になると予想される。したがって、以下では、係数 β 2 が有意に負であるか否かが作業仮説となる。
ここで、誤解を避けるため、あらかじめ確認しておくべき点がある。それは、利益平準化との関係である。一般に、「利益の目標水準を定めた利益平準化」がなされる場合、株価と利益の関係は、目標水準を超えた上方向と下方向とで対称的になるであろう。つまり、閾値を超えた利益も、閾値に不足した利益も、ともに persistent ではなく、株価－利益関係
は屈折のない直線的な関係にあると予想される。それにたいして、ここで想定しているのは、屈折した線形の関係である。したがって、かりに屈折した関係が観察されたなら、それは上記の利益平準化によるものとは言えない。ただし、直線的関係が観察された場合であっても、それは利益平準化には反さないと言えるに過ぎず、それが利益平準化の直接の証拠になるわけではない。
さらに、製造業と交通産業との関連を分析することを目的に、ここでは製造業平均の収益性を基準としている点にも注意しなければならない。鉄道事業のように総括原価方式による料金規制が課されている場合には、製造業の収益率を標準報酬（適正報酬）率の代理変数とみて、それを利益平準化目標と想定することは、必ずしも誤りではない。しかし、それが交通産業各社の目標水準であるとはかぎらない。その点でも、ここでの分析は、利益平準化仮説の検証には直接結びつかない。これらの問題を考慮しつつ、以下ではもっぱ
ら上下の対称性に着目して分析する。

16

分析結果は、Table 10 にまとめた。Panel A は ROE を、Panel B は yield を収益性指標としたときの結果である。Panel A では、倉庫業の I 期においてのみ、(M8)式の係数 β 2 が有意な負の値になっている（10%水準）。しかし、 β1 は統計的に有意にゼロと異なっていな
い。したがって、ここでの分析結果からは、株価と利益が屈折した関係にあるとは言えな
い。Table 3 と Table 10 を比較してみると、そもそも、製造業の平均 ROE を基準としたダミーの導入によって、利益の relevance にかんする新たな情報は得られていない。製造業と交通産業の収益性を比較する指標として、ROE は適格ではないのであろう。
Panel B では、鉄道業の III 期においてのみ、係数 β 2 が有意なマイナスになっている（1%水準）。これは、この時期の鉄道業の業績が製造業との相対比較において評価されていることを物語っている。しかし、この yield ダミーを導入した結果、新たに利益の relevance が確認できたのは、わずかに海運業の I 期だけである。やはり、yield も収益性比較の指標としての適格性に疑問が残る。
Panel A、B を通じて、交通産業の株価と利益は、製造業の平均収益性とは関係なく、直線的な関係にあることが判明した。その意味では、製造業の利益の relevance と交通産業のそれとは異質であり、その違いを無視したまま、両者を一括して利益の relevance を論じることはできない。従来の研究では、製造業と非製造業、金融業と非金融業、規制産業と一般事業などが、明確な根拠がないまま直感的に区分されたり、あるいは一括されたりしてきた。そうした曖昧な研究手法にたいして、ここでの結果は、分析にあたって明確な問題意識が必要であることを訴えている。

６

売上高規模と利益の Relevance
この節では、ネットワークの規模が利益の relevance に影響をあたえているのか否かを検証する。すでに述べたように、ネットワーク規模が大きいほど、利益の persistence は高まるであろう。逆に、それが小さければ、利益の persistence は低くなり、relevance も劣っていると予想される。その問題を検証するため、鉄道業と陸運業について、サンプル企業を
2 つのグループに分けた。その分類基準は、直近 3 年間の売上高の順位である。そのように期間を選択したのは、JR が上場された後に規模の大小を判定するためである。また、売上高を尺度としたのは、売上高は鉄道業と陸運業で共通に利用可能な営業規模の尺度だか
らである。なお、非財務情報を尺度とする方法もありうるが、すでに 2 節で簡単に触れた
ように、非財務情報と企業評価との関連それ自体が 1 つの検証課題であり、無用な混乱を17

避けるため、今回は使用しなかった。
ただ、売上高は、大都市圏を本拠地として活動している企業ほど大きくなるため、ここでの規模格差が地域間格差の代理変数となっている可能性がある。しかし、その点を承知しつつも、売上高規模によって利益の relevance は異なるのかは、重要な検証課題である。
以下では、規模の尺度が分析の結果にあたえる未知の影響をできるだけ軽減するため、グ
ループにダミー変数をあたえて、グループ間格差を検証するという単純な方法を採用した。
先行研究では、配当割引モデルに立脚する利益資本化モデルを採用しながら、利益に加えて非財務変数も説明変数とする分析もなされているが、そのようなモデルには理論的な裏付けがないばかりか、利益資本化モデルの経験的な意味も失われてしまう。この研究では、その誤りを踏襲せずに、あくまでも relevance 研究の理論的枠組みの中で、売上高規模の影響を分析する。具体的には、下記の回帰式で利益の relevance を検証した。

Pit = α 0 + α 1 DS + β 1 X it + β 2 DS X it + β 3 D L X it + ∑ γ j D j + u it

(M9)ΔPit = α 0 + α 1 DS + β1 ΔX it + β 2 DS ΔX it + β 3 D N ΔX it+ β 4 DS DN ΔX it + ∑ γ j D j + uit(M10)

上記において、D L は売上高が小さい企業を 1、それ以外を 0 とするダミー変数、D L は損
失サンプルを 1、それ以外を 0 とするダミー変数、D N は減益サンプルを 1、それ以外を 0とするダミー変数である。(M9)式は、利益水準の relevance の検証を目的とするものであり、損失には transitory な要素が含まれていることを考慮して、損失ダミーを含めた。(M10)式
は、増益と減益の relevance の検証を目的とするものである。
Table 11 は、(M9)式による回帰の結果である。鉄道業では、II 期において、注目すべき
規模格差が観察されている。すなわち、売上高規模が大きな企業グループの利益は relevant
であるのにたいして、それが小さい企業グループの利益は、利益の種類を問わず、irrelevantである。損失ダミーを含めた Table 4 の結果と比較してみると、ここであらたに利益のrelevance が観察されているのは、II 期の純利益である。売上高規模を問わない Table 4 では、純利益は irrelevant であったが、Table 9 によると、大規模企業の純利益は value relevantである。つまり、利益が relevant ではない小規模グループの影響によって、鉄道業全体としては利益の relevance が観察されなかったわけである。
他方、陸運業では、I 期において同様の規模格差が生じている。3 種類の利益とも、大規18

模グループの利益は relevant であるのにたいして、小規模グループの利益は irrelevant である。しかし、それが陸運業全体の結果にあたえる影響は比較的軽微であり、Table 2 および
3 においては、陸運業全体として利益は value relevant である。
Table 12 の Panel A は、鉄道業についての(M10)式による分析結果である。まず、小規模グループでは、大規模グループとは異なり、I 期において営業利益と経常利益の変化額はvalue relevant である（いずれも 1%水準）。鉄道料金規制を念頭においた場合の 1 つの解釈
は、大規模企業には潜在的に強い値下げ圧力が存在しているため、増益が transitory な要素であるのにたいして、小規模企業への圧力は弱いために、増益が permanent な要素であるというものである。そのシナリオの当否を検証するには、いっそう進んだ分析をしなければならないが、これは、売上高規模によって利益の relevance が異なることを示す貴重な証
拠の 1 つである。
つぎに、大規模企業グループでは、II 期の営業利益と純利益について、増益が relevant
である一方で減益は irrelevant であるという非対称性が観察されている。それにたいして、小規模グループでは、そのような常識的な非対称性は観察されない。むしろ、II 期の営業利益について、それとは逆の関係が生じている。すなわち、増益の係数は負、減益の係数は正になっている（いずれも 10%水準）。これは、現在の増益（減益）が将来キャッシュ
フローの減少（増加）をもたらすことを意味している。その原因が、鉄道業の料金規制による平準化効果によるものであるのか、それともバブル期の特殊要因によるものであるのかは判然としないものの、売上高規模の大小で対照的な結果が生じていることは、非常に興味深い。なお、Table 6 において、II 期の営業利益と経常利益の増益にかかる係数が負になっていたのは、小規模グループの影響が大きかったためであろう。
Panel B は、陸運業についての分析結果である。I 期と II 期の営業利益と経常利益については、鮮明な結果がでている。大規模企業の増益は value relevant であるのにたいして、小規模企業の増益は irrelevant である。これは、小規模企業グループは配送ネットワークの規模が小さく、安定した収益を生み出せないため、利益の persistence が低いことを表しているのであろう。Table 5 の I 期の営業利益と経常利益にかんして、利益の変化額の係数が統計的に有意にゼロと異ならなかったのは、大規模企業の減益が transitory であったことに加えて、小規模企業の利益の変化額が irrelevant であったことによると推測される。
さらに、大規模企業の III 期には、貴重な結果が示されている。営業利益の増益は relevant
ではないのにたいして、営業利益の減益は relevant になっている。4 節で述べたように、

19

これは製造業では特徴的な傾向である。景気が低迷した時期に減益がより persistent であるという結果が、陸運業の大規模グループにも観察されたことは、両産業の連動性を考えれば、別に驚くことではないであろう。むしろ、その特徴が小規模グループには観察されないという、規模による差異が発見された点こそが、ここでの検討課題にとっては重要である。この点においても、売上高規模は利益の relevance に大きな影響をあたえていることが確認できた。
なお、すでに説明したように、ここでの規模分類は、業種ごとにサンプル企業を 2 分するという形式基準によっており、鉄道業と陸運業とで実質的な分類基準が異なっている可能性がある。そのため、規模格差の発生状況を異なる業種で比較することはできない。ここでは、規模格差が固定的ではないこと、業種によってその格差の現れ方が異なることを確認しておきたい。それらは、利益の relevance が期間別、産業別にどのように異なっているのかを確認するうえで、この研究が発見した重要な事実である。

７

お わ り に
交通産業の企業活動は製造業の企業活動と連関しているため、企業業績も連動していると予想される。しかし、交通産業の業績が製造業の業績と連動しているからといって、利益の value relevance も交通産業と製造業とで同じであるとア・プリオリには言えない。利
益の relevance は、投資家が期待する permanent earnings と報告利益との関係、言い換えれば利益の persistence に規定されるのであって、業績の好不調がそれを決めるのではない。
投資家の期待が、そのときどきの経済環境の影響を受けるとすれば、利益の relevance も同様にその影響を受けることになる。したがって、交通産業が直面する経済環境が製造業のそれと異なっているならば、利益の relevance もそれに応じて相違すると予想されるわけである。
実際、この論文では、交通産業の利益の relevance は製造業のそれと異なることを示す数
多くの証拠が得られた。景気低迷期において減益が persistent であるか否か、経済の安定期
あるいは高成長期において大規模増益が persistent であるか否かにかんして、製造業で観察された特徴的な現象は、交通産業では必ずしも支配的ではなかった。その一方で、交通産業政策が利益の relevance に影響をあたえていると推定される結果も得られた。また、グループ・ダミーを使った検証では、交通産業の利益の relevance は、製造業と比較した収益性の高低には左右されないこともあきらかになった。さらに、売上高で測った交通ネットワ20

ークの規模が大きな企業の利益は value relevant であるものの、それが小さな企業の利益はirrelevant であるという規模格差が観察された。
この論文の検証はいまだ基礎的な領域にとどまっており、交通産業にたいする規制政策の詳細や、ネットワークの実態には深く踏み込んでいない。むしろ、製造業との比較を重視して、簡潔な分析にとどめている。その意味では、将来に多くの課題を積み残しているが、多くの先行研究が産業効果を軽視して利益の relevance を論じている現状を考えると、この研究の貢献は大きい。利益の value relevance の時代的変化や国際比較の結果が、そのまま会計基準の品質の評価に結びつけられ、政策提言の根拠に濫用されてしまっている。
しかし、利益の relevance 研究の理論的な基礎をふまえれば、その実証結果に限界があることは、自明であろう。この論文は、実態的に複雑な交通産業をあえて対象とすることにより、利益の relevance は経済環境にも規定されるという基本的で最も重要な事項を再確認したのである。

21

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24

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--------,「利益の構成要素の Relevance(1)――年度別クロス・セクション分析」, 日本経済国際共同研
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須田一幸,『財務会計の機能理論と実証』, 白桃書房, 2000 年.

25

Table 1 Sample Distribution
Period I: 1979 - 1985
Railroad
162
Land Trans.
77
Shipping
105
Warehouse
122
Total
466

Period II: 1986 - 1992
160
83
105
137
485

Period III: 1993 - 2000
195
144
130
201
670

Total
517
304
340
460
1,621

26

Table 2 Descriptive statistics
Period I
Panel A: Pt
1979 – 1985
Railroad
883.1429
250.0000
2,274.4805

II - I
1,538.7143 ***650.0000 ***15.099 ***Period II1986 – 1992
2,421.8571
900.0000
5,246.2215

Land Trans.

335.2727
283.0000
208.6031

581.6309 ***592.0000 ***25.217 ***916.9036
875.0000
339.1761

Shipping

215.4762
136.0000
254.5448
235.4426
216.5000
77.8186429.8476 ***405.0000 ***19.743 ***588.1778 ***579.5000 ***138.975 ***645.3238
541.0000
577.3820
823.6204796.0000
361.8527

Period I
1979 – 1985
97.4228
37.2278238.8182

II - I- 5.8133- 3.1730
0.097

Period II1986 – 1992
91.6095
34.0548218.1923

46.544444.7109
20.070320.9028
16.111166.6875
35.500728.168923.12827.3799 **1.9381 *4.828 ***
- 13.4355 **- 5.1870 **7.723 ***
9.5410 ***7.1252 **9.957 ***

53.924446.6490
25.5279
7.467310.9241
17.223145.041735.2941
35.2177

Period I
1979 – 1985
11.5525
7.985344.5080

II - I
16.0690 **4.9182 ***4.475 **

Period II1986 – 1992
27.6215
12.9035
65.8356

34.406231.9378
16.4082
11.38146.077361.852829.3259
20.721427.8555

15.3812 ***13.6245 ***10.288 ***- 8.3588- 2.3573
5.601 **
11.0869 ***10.6027 ***5.254 **

49.7873
45.5623
22.27813.02253.720014.1469
40.4128
31.3241
34.3711

Warehouse

Panel B: OPt
RailroadLand Trans.

Shipping

Warehouse

Panel C: OIt
RailroadLand Trans.

Shipping

Warehouse

III - II
29,390.8813 ***- 346.000 ***0 ***37.773- 175.153 **6 ***- 217.500
0
1.890- 340.0007 ***- 262.5000 ***25.959 ***- 239.899 ***0 ***- 326.500
00.010
III - II5,038.051 ***8
0.0732 ***36.345- 5.7012- 6.6568 ***2.356
5.6610 **- 3.9911
2.660
7.8636 *5.90888.603 ***
III - II
1,440.617 ***9- 0.8035 ***41.478- 0.0012- 6.0509
4.888 **
8.4050 ***2.3981 ***3.419 *
3.3356- 2.2112
6.883 ***

Period III
1993 – 2000
31,812.7385
554.0000
125,647.3400
741.7500
657.5000
564.5399

305.3231
278.5000
180.2464
583.7214470.0000
408.5496

Period III
1993 – 2000
5,129.6613
34.1280
22,108.7520
48.223139.992237.5765
13.1283
6.933024.2133
52.9053
41.202947.1578
Period III
1993 – 2000
1,468.2394
12.1000
6,024.7703
49.7861
39.511443.0941
11.4275
6.1181
18.4800
43.7484
29.112942.3054

27

Table 2 Descriptive statistics (continued)
Period I
Panel D: NIt
1979 – 1985
II - I
Railroad
8.36393.4671 *5.7216
0.3668 ***17.9145
1.081
Land Trans.
17.5779
6.3644 **13.8000
7.3495 ***13.1065
2.861 *
Shipping
3.9741- 3.6839
3.6250- 2.013922.1074
0.003
Warehouse
12.8473
12.0386 ***10.3658
5.7119 ***12.154433.101 ***Period II1986 – 1992
11.83106.088419.474223.9423
21.1495
19.01420.29011.611117.5132
24.8859
16.0777
25.2274

Period I
1979 – 1985
2.9464
1.189426.4791

II - I- 2.7993- 1.8704 ***0.030

Period II1986 – 1992
0.1471- 0.6810
36.7985

1.19250.676914.9994- 1.4936
0.179448.04070.0588- 0.097810.98272.42551.3832 **3.909 **
2.4898- 1.4082
8.722 ***
2.8031 *2.0900 **0.298

3.61802.06018.9761
0.9962- 1.2288
17.13432.86191.992213.3161

III - II
- 311.101 ***6*- 0.8616 ***21.804- 8.1181 ***- 3.3139 ***6.925 ***
- 2.1522
0.95090.977- 6.2726 ***- 4.0262 ***0.508

Period I
1979 – 1985
2.22140.597425.5382
1.80301.146214.8050- 0.1502
0.166752.8287
0.61350.23899.7922II - I- 0.5582- 0.3808
0.1452.16042.1006 ***5.581 **
1.1711- 0.1423
6.947 ***
0.93981.1929 *1.222

Period II1986 – 1992
1.66320.216623.78423.96333.24686.29741.02090.024415.1553
1.5534
1.431812.1993

III - II
- 10.9820- 0.2400
7.480 ***
- 7.2455 ***- 4.5259 ***11.449 ***- 0.6176
0.70340.678- 3.8487 **- 2.3305 ***0.872

Panel E: Δ OPt
RailroadLand Trans.

Shipping

Warehouse

Panel F: Δ OIt
RailroadLand Trans.

Shipping

Warehouse

III - II
597.1555 ***- 0.0823
32.440 ***- 0.7692- 2.4668 *
1.488
1.7141
0.54914.044 **
- 5.7382 **- 2.9551 **0.155

Period III
1993 – 2000
608.9865
6.00612,888.4963
23.173118.6827
24.58462.00422.1602
11.8362
19.1476
13.122626.9599
Period III
1993 – 2000
- 310.9544- 1.5426
1,674.5935- 4.5001- 1.2538
13.8377- 1.1561- 0.2779
13.5311- 3.4107- 2.0340
17.6523
Period III
1993 – 2000
- 9.3188- 0.0234
682.0623- 3.2822- 1.2791
12.6846
0.40330.727813.0412- 2.2953- 0.8987
15.4534

28

Table 2 Descriptive statistics (continued)
Period I
Panel G: Δ NIt
1979 – 1985
II - I
Railroad
1.2133- 0.6440
0.0576- 0.0076
19.54144.031 **
Land Trans.
2.3232- 0.9183
0.44151.5572 *11.9767
2.583
Shipping- 0.8786
2.1917 *- 0.0909- 0.0350
22.7473
0.000
Warehouse
0.3592
1.86600.18930.73665.356621.361 ***Period II1986 – 1992
0.56930.05007.76801.40501.998721.95431.3131- 0.1259
19.35642.22520.925926.2992

III - II- 3.7950- 0.0430 **6.054 **
- 5.0772 **- 2.9002 ***0.744- 2.1786- 0.2773
4.156 **
- 4.3825- 1.3026 ***0.636

Period III
1993 – 2000
- 3.2257
0.00702,233.5876- 3.6722- 0.9015
14.7395- 0.8655- 0.4032
13.7563- 2.1573- 0.3767
22.9742P = stock price, OI = ordinary income (earnings before extraordinary items, special items and taxes) per share, NI = net income pershare. In each period, the numbers represent as follows: top = mean, middle = median, bottom = St. Dev. “II - I” and “III - II”
present the difference between periods. Those differences are tested by t test, Wilcoxon test, F test, respectively.
* Significant at the 0.10 level (two tailed), ** Significant at the 0.05 level (two tailed), *** Significant at the 0.01 level (two tailed).

29

Table 3 Value relevance of earnings
Period I: 1979 – 1985

RailroadLand Trans.

Shipping

Warehouse

Manufacturing

RailroadLand Trans.

Shipping

Warehouse

Manufacturing

RailroadLand Trans.

Shipping

Warehouse

ManufacturingOP
0.7939(1.839)[0.068]0.6064(2.394)[0.019]0.1775(1.002)[0.319]0.8179(3.614)[0.000]0.7838(5.990)[0.000]Adj. R2
0.2137OI
0.0271(0.106)[0.916]
1.1574(2.493)[0.015]0.1784(1.178)[0.242]0.1455(0.543)[0.588]0.5160(3.974)[0.000]Adj. R2
0.1584NI- 0.5852(- 0.586)[0.559]0.8928(2.036)[0.046]0.2109(1.002)[0.319]0.8649(1.993)[0.049]0.3411(2.303)[0.021]

Adj. R2
0.16240.22040.18020.30860.23140.24870.1796

0.25790.19770.18020.17720.27300.1852

Period II: 1986 –1992
OP
Adj. R2
3.40540.6644(2.604)[0.010]0.27500.3865(0.236)[0.814]0.32490.3421(0.592)[0.555]0.40680.5610(0.554)[0.581]1.72820.3357(6.354)[0.000]OI
Adj. R2
3.33160.6571(4.223)[0.000]2.51440.4184(1.716)[0.090]0.41090.3424(0.859)[0.393]0.33140.5607(0.487)[0.627]1.63680.3321(5.701)[0.000]NI
Adj. R2
2.94590.6395(0.735)[0.463]2.44610.4530(3.265)[0.002]0.0841
0.3412(0.297)[0.767]1.39090.5698(1.367)[0.174]
1.06120.3159(3.198)[0.001]

Period III: 1993 –2000
OP
Adj. R2
0.7441
0.3380(1.875)[0.062]0.59020.3659(1.834)[0.069]0.95220.5697(5.985)[0.000]0.49370.3693(2.616)[0.010]0.95900.2553(8.723)[0.000]OI
Adj. R2
0.36410.3034(0.695)[0.488]0.5236
0.3616(1.478)[0.142]
1.0266
0.5480(4.404)[0.000]0.62390.3640(3.085)[0.002]0.91210.2546(10.43)[0.000]NI
Adj. R2
0.47180.3036(0.915)[0.361]0.91570.3664(2.392)[0.018]0.19330.4720(0.563)[0.575]0.45050.3547(3.628)[0.000]0.39870.2433(4.070)[0.000]Each cell shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix

30

(White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed).

Table 4 Value relevance of positive earnings and losses
Period I: 1979 – 1985
Period II: 1986 – 1992
DL OP
DL OP
OP
OP
Adj. R2
Adj. R2
Railroad

Land
Trans.
Shipping

Warehouse

Manufac.

Railroad

Land
Trans.
Shipping

Warehouse

Manufac.

Railroad

Land
Trans.
Shipping

Warehouse

Manufac.

0.9292(1.716)[0.088]---- 1.1688(- 1.091)[0.277]---0.21380.7393(1.471)[0.145]0.8007(3.389)[0.001]
1.2427(8.964)[0.000]- 0.7192(- 1.388)[0.168]4.8176(1.211)[0.229]- 1.6307(- 6.359)[0.000]DL OI

0.1833OI- 0.6928(- 0.492)[0.623]---0.5511(1.448)[0.151]
0.0960(0.309)[0.758]1.4504(7.085)[0.000]NI- 1.8106(- 1.610)[0.110]0.8879(1.995)[0.050]0.1737(0.450)[0.654]1.0252(1.670)[0.098]1.1961(3.416)[0.001]---0.30300.2632

Adj. R2

0.8634(0.591)[0.555]---0.1556- 0.4288(- 1.060)[0.292]
0.5832(0.771)[0.443]- 1.6714(- 6.527)[0.000]DL NI

0.17432.1814(2.275)[0.024]3.0307(0.272)[0.787]0.0443(0.098)[0.922]- 0.7278(- 0.610)[0.543]-1.2693(- 3.317)[0.001]---0.2526

0.2346

Adj. R2
0.16550.16820.16870.26770.2102

3.1903(1.780)[0.077]---2.5204(0.394)[0.694]---

0.66254.2421(2.039)[0.044]0.3455(0.410)[0.683]2.7978(8.921)[0.000]OI- 5.4611(- 2.194)[0.031]0.7484(0.285)[0.776]- 3.9000(- 7.377)[0.000]DL OI

0.35875.7289(2.056)[0.041]---- 3.9463(- 1.069)[0.287]---0.65810.6815(0.243)[0.808]0.1407(0.171)[0.865]3.4192(9.248)[0.000]NI- 0.3180(- 0.100)[0.920]1.7103(0.885)[0.378]- 4.1278(- 8.195)[0.000]DL NI

0.33563.0551(0.706)[0.481]4.3227(3.706)[0.000]0.8888(0.256)[0.798]1.6632(1.507)[0.134]
1.8615(1.809)[0.071]- 2.1126(- 0.139)[0.890]- 2.8938(- 2.070)[0.042]- 0.8559(- 0.242)[0.809]- 3.0536(- 1.356)[0.177]- 1.5319(- 1.359)[0.174]---0.55770.3544

Adj. R2---

0.55870.3583

Adj. R2
0.63710.45900.33470.56890.3198Period III: 1993 – 2000
DL OP
OP
Adj. R2
1.2848(4.166)[0.000]0.5937(1.773)[0.079]1.0259(3.673)[0.000]0.4987(2.373)[0.019]1.3407(5.437)[0.000]OI- 2.3507(- 4.153)[0.000]- 0.3763(- 0.125)[0.901]- 0.2308(- 0.501)[0.618]- 0.0773(- 0.197)[0.844]- 0.8747(- 2.674)[0.008]
DL OI

1.8850(1.820)[0.070]0.5144(1.368)[0.174]1.0704(3.022)[0.003]0.6817(2.499)[0.013]
1.7320(8.400)[0.000]NI- 2.2299(- 1.708)[0.089]0.3892(0.290)[0.772]- 0.1646(- 0.224)[0.823]- 0.3520(- 0.702)[0.483]- 1.3999(- 5.308)[0.000]DL NI

2.3352(1.726)[0.086]
0.5071(0.621)[0.535]2.7018(3.331)[0.001]0.5662(1.347)[0.179]0.4520(1.683)[0.092]- 2.1974(- 1.392)[0.166]
0.9716(0.822)[0.413]- 2.8225(- 3.138)[0.002]- 0.1861(- 0.361)[0.719]- 0.0795(- 0.259)[0.795]0.37430.36120.56680.36600.2583

Adj. R2
0.31950.35690.54440.3611

0.2625

Adj. R2
0.30620.36400.52000.35150.243331

Each cell shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix(White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed). DL = a dummy variable, which is 1 for loss samples and 0 for others.

32

Table 5 Value relevance of changes in earnings
Period I: 1979 – 1985

Δ OP
RailroadLand Trans.

Shipping

Warehouse

Manufacturing

RailroadLand Trans.

Shipping

Warehouse

Manufacturing

RailroadLand Trans.

Shipping

Warehouse

Manufacturing

2.3209(1.293)[0.198]0.5980(0.880)[0.382]0.2058(1.046)[0.298]1.9379(2.570)[0.011]0.8730(5.123)[0.000]Adj. R2
0.20380.16740.17990.37410.2506

Δ OI
3.2805(1.207)[0.229]0.7458(1.262)[0.211]
0.0643(0.317)[0.752]2.1546(2.673)[0.009]0.8741(4.732)[0.000]Adj. R2
0.2422

Δ NI

Adj. R2
0.1587- 0.1425(- 0.300)[0.764]0.8120(2.014)[0.048]0.1027(0.575)[0.567]
4.0914(3.126)[0.002]0.4139(3.711)[0.000]0.18490.17320.39780.25380.17090.17390.45880.1994

Period II: 1986 –1992
Adj. R2
Δ OP- 2.5019
0.6428(- 1.370)[0.173]4.36290.4027(1.752)[0.084]0.18090.3421(0.950)[0.344]2.64540.5793(2.786)[0.006]2.37810.3473(5.668)[0.000]Adj. R2
Δ OI- 2.1334
0.6457(- 3.688)[0.000]9.13000.4229(2.760)[0.007]0.45830.3454(1.195)[0.235]2.55870.5789(2.960)[0.004]
1.7767
0.3359(3.219)[0.001]
Adj. R2
Δ NI
3.73400.6459(1.964)[0.051]1.70590.4379(2.051)[0.044]0.28990.3426(0.944)[0.347]1.46030.5727(1.526)[0.129]0.42480.3101(2.216)[0.027]

Period III: 1993 –2000
Adj. R2
Δ OP- 1.4195
0.3153(- 2.348)[0.020]1.1996
0.3710(2.811)[0.006]
0.73620.5467(3.168)[0.002]
0.46140.3516(1.796)[0.074]
0.97610.2536(5.259)[0.000]Adj. R2
Δ OI- 1.6175
0.3153(- 2.880)[0.004]1.42590.3746(2.612)[0.010]1.01770.5556(5.229)[0.000]0.34080.3489(1.457)[0.147]0.86900.2506(5.378)[0.000]Adj. R2
Δ NI- 0.52100.3028(- 1.939)[0.054]0.16480.3535(0.287)[0.775]0.04510.4677(0.272)[0.786]
0.26940.3506(0.971)[0.333]0.1896
0.2362(2.647)[0.008]Each cell shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix

33

(White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed).

Δ X = Xt – Xt-1.

Table 6 Value relevance of positive and negative changes in earnings
Period I: 1979 – 1985
Period II: 1986 – 1992
Δ OP DN Δ OP Adj. R2
Δ OP DN Δ OP Adj. R2
Railroad

Land
Trans.
Shipping

Warehouse

Manufac.

Railroad

Land
Trans.
Shipping

Warehouse

Manufac.

Railroad

Land
Trans.
Shipping

Warehouse

Manufac.

4.4359(1.268)[0.207]1.0561(1.143)[0.257]0.0241(0.112)[0.911]2.5913(1.701)[0.092]
1.1562(3.649)[0.000]
Δ OI- 4.6154(- 1.125)[0.262]- 1.8683(- 1.576)[0.120]0.3604(1.439)[0.153]- 1.3548(- 0.751)[0.455]- 0.7980(- 2.041)[0.041]
DN Δ OI

7.1478(1.366)[0.174]0.8933(1.149)[0.255]- 0.0580(- 0.269)[0.789]2.8611(1.986)[0.050]1.1432(3.487)[0.000]
Δ NI- 8.0545(- 1.334)[0.184]- 0.5485(- 0.701)[0.486]0.2400(0.934)[0.353]- 1.6628(- 0.942)[0.348]- 0.7825(- 1.966)[0.049]DN Δ NI- 0.4712(- 1.220)[0.224]0.7329(2.031)[0.046]- 0.0834(- 0.323)[0.748]5.4519(4.276)[0.000]0.6332(3.382)[0.001]1.9062(3.583)[0.000]0.8552(0.729)[0.468]0.3675(1.000)[0.320]- 4.2922(- 2.505)[0.014]- 0.5489(- 2.394)[0.017]0.22270.17640.17650.37820.2593

Adj. R2
0.32120.17600.16700.40650.2628Adj. R2
0.16240.16030.16960.49070.2075- 3.3816
3.7064(- 2.342) (0.464)[0.021][0.643]4.15200.3175(0.876)(0.046)[0.384][0.964]0.07590.5173(0.389)(0.866)[0.698][0.389]3.6972- 2.1137(2.217) (- 0.860)[0.028][0.392]4.8503- 4.4845(5.613) (- 4.473)[0.000][0.000]Δ OI DN Δ OI
- 2.2256
2.4621(- 3.739) (0.395)[0.000][0.694]
3.991812.041(0.545)(0.829)[0.587][0.410]0.4426
0.0620(0.911)(0.086)[0.365][0.932]2.8396- 0.5744(1.673) (- 0.265)[0.097][0.791]2.6820- 2.0030(1.921) (- 1.265)[0.055][0.206]Δ NI DN Δ NI
8.5764(0.382)[0.703]0.4172(0.386)[0.700]0.1946(0.275)[0.784]2.1542(1.767)[0.080]0.5328(1.714)[0.087]- 5.0735(- 0.223)[0.824]2.1166(1.345)[0.183]0.1743(0.190)[0.850]- 2.0667(- 1.331)[0.186]- 0.2856(- 0.671)[0.503]0.64170.3946

0.33620.57830.3698Adj. R2
0.64360.42430.3386

0.57580.3429Adj. R2
0.64410.44750.33580.57400.3102

Period III: 1993 – 2000
DN Δ OP Adj. R2

Δ OP- 0.9547 - 0.6910(- 0.791) (- 0.474)[0.430][0.636]0.1111
1.5415(0.099)(1.067)[0.922][0.288]0.45831.0803(3.216)(2.377)[0.002][0.019]0.34610.4012(1.320)(0.563)[0.188][0.574]0.54561.2176(2.302)(3.572)[0.021][0.000]Δ OI DN Δ OI
- 2.6078
1.6061(- 2.370) (1.044)[0.019][0.298]0.44711.6892(0.372)(0.999)[0.710][0.319]1.00170.0387(3.346)(0.071)[0.001][0.944]0.29390.1787(1.313)(0.280)[0.191][0.780]0.44951.3057(2.420)(4.524)[0.016][0.000]Δ NI DN Δ NI
- 1.9230(- 1.029)[0.305]- 2.4582(- 3.433)[0.001]0.1444(0.585)[0.560]0.5598(1.962)[0.051]0.0799(2.744)[0.006]1.5331(0.795)[0.428]3.6992(3.717)[0.000]- 0.1749(- 0.505)[0.615]- 0.6354(- 1.102)[0.272]0.4561(3.170)[0.002]0.31210.37090.56310.34900.2594

Adj. R2
0.31420.37520.55190.3456

0.2579Adj. R2
0.30100.38310.46490.35450.242134

Each cell shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix(White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed). DN = a dummy variable, which is 1 for samples of negative change and 0 for others.

35

Table 7 Value relevance of large positive shocks on earnings
Period I: 1979 - 1985
RailroadLand Trans.

Shipping

Warehouse

Manufacturing

RailroadLand Trans.

Shipping

Warehouse

ManufacturingOP
0.5688(2.800)[0.006]
0.2498(0.836)[0.406]
0.4633(0.589)[0.557]0.9655(3.193)[0.002]0.7368(5.366)[0.000]OI- 0.0534(- 0.117)[0.907]0.6723(1.253)[0.214]1.0356(2.189)[0.031]0.4447(1.187)[0.238]0.7088(4.716)[0.000]

DN OP- 0.0432(- 0.248)[0.805]0.4187(1.172)[0.245]- 0.4319(- 0.576)[0.566]- 0.4128(- 1.537)[0.127]- 0.6791(- 5.501)[0.000]
DN OI
0.3137(0.619)[0.537]- 0.0230(- 0.062)[0.951]- 1.0435(- 2.399)[0.018]- 0.5752(- 2.284)[0.024]- 0.7873(- 5.282)[0.000]DSH OP
1.4989(1.115)[0.267]0.4537(1.190)[0.238]0.0185(0.024)[0.981]- 0.1671(- 0.475)[0.636]
0.5778(3.363)[0.001]DSH OI- 5.2754(- 1.270)[0.206]
0.5166(0.878)[0.383]- 0.4485(- 0.976)[0.332]- 0.2406(- 0.771)[0.442]0.9293(3.629)[0.000]Adj. R2
0.29110.22270.17500.30710.2846

Adj. R2
0.22950.23820.1931

0.26290.2589Period II: 1986 - 1992
OP
5.0074(3.388)[0.001]- 0.3524(- 0.219)[0.828]2.2242(1.356)[0.178]- 0.0686(- 0.090)[0.928]1.6023(4.664)[0.000]OI
3.9867(3.838)[0.000]2.6659(1.442)[0.153]- 0.2857(- 0.311)[0.757]0.3151(0.398)[0.691]
1.9247(5.338)[0.000]

DN OP- 1.5170(- 1.129)[0.261]0.6174(0.407)[0.685]- 2.5063(- 1.430)[0.156]- 0.3082(- 0.398)[0.691]- 1.0631(- 3.470)[0.001]
DN OI- 1.4208(- 0.554)[0.581]1.6843(0.492)[0.624]0.6523(0.853)[0.396]- 1.2149(- 1.225)[0.223]- 1.5690(- 4.579)[0.000]DSH OP- 4.1320(- 3.250)[0.001]1.1305(0.951)[0.345]- 0.9037(- 0.434)[0.665]1.1678(1.481)[0.141]
1.7696(3.845)[0.000]DSH OI- 3.2102(- 1.898)[0.060]- 0.2592(- 0.206)[0.838]3.5288(1.619)[0.109]0.8685(0.963)[0.338]1.8725(3.698)[0.000]Period III: 1993 - 2000
Adj. R2
0.67200.37800.33880.56330.3629Adj. R2
0.6551

0.41210.33310.56640.3635OP
0.5680(1.035)[0.302]0.7385(1.978)[0.050]1.1536(4.273)[0.000]0.7479(2.500)[0.013]
1.1876(8.837)[0.000]OI
0.5424(0.780)[0.437]0.7399(1.790)[0.076]
0.8869(3.086)[0.003]0.6980(2.957)[0.004]
1.1761(7.991)[0.000]DN OP
0.1817(0.440)[0.661]- 0.9979(- 1.923)[0.057]- 0.5271(- 1.619)[0.108]- 0.3544(- 1.103)[0.271]- 0.7004(- 4.415)[0.000]
DN OI- 0.4441(- 0.516)[0.606]- 1.2995(- 2.850)[0.005]- 0.0943(- 0.234)[0.815]- 0.3442(- 1.335)[0.184]- 0.7106(- 4.331)[0.000]DSH OP
0.8100(1.147)[0.253]0.0905(0.237)[0.813]0.9166(1.656)[0.100]- 0.1451(- 0.484)[0.629]0.2429(0.697)[0.486]
DSH OI
1.3674(1.534)[0.127]0.0775(0.191)[0.849]1.6107(2.802)[0.006]
0.3699(1.290)[0.199]0.3536(1.062)[0.288]Adj. R2
0.33440.37890.59450.36710.2615

Adj. R2
0.30610.38980.5686

0.3646

0.261636

Table 7 Value relevance of large positive shocks on earnings (continued)
Period I: 1979 - 1985
RailroadLand Trans.

Shipping

Warehouse

ManufacturingNI- 1.3474(- 1.200)[0.232]0.4044(1.841)[0.070]- 1.9916(- 0.701)[0.485]1.0745(1.893)[0.061]
0.4842(2.077)[0.038]DN NI
1.8458(1.862)[0.065]- 0.6481(- 0.763)[0.448]2.1819(0.764)[0.447]- 0.8994(- 1.718)[0.089]- 0.5784(- 2.357)[0.018]DSH NI- 3.9586(- 1.027)[0.306]1.9105(1.857)[0.068]2.5176(0.877)[0.383]0.5342(0.516)[0.607]1.4463(3.346)[0.001]

Adj. R2
0.19540.22210.17570.27880.2402

Period II: 1986 - 1992
NI
4.7230(0.851)[0.396]
7.4859(2.922)[0.005]- 1.8219(- 1.236)[0.219]0.9537(0.612)[0.541]1.0882(2.596)[0.009]

DN NI- 1.9081(- 0.350)[0.727]- 5.9975(- 2.292)[0.025]
2.1077(1.406)[0.163]- 1.8712(- 1.065)[0.289]- 0.6737(- 1.553)[0.121]DSH NI- 6.9932(- 1.435)[0.153]- 4.0465(- 1.837)[0.070]3.6350(1.655)[0.101]
1.5752(0.908)[0.365]0.9411(0.720)[0.472]

Period III: 1993 - 2000
Adj. R2
0.63660.49410.33950.57730.3203NI
0.8374(1.183)[0.238]0.7595(0.938)[0.350]2.5050(3.198)[0.002]0.5460(1.368)[0.173]1.0016(3.701)[0.000]

DN NI- 0.5028(- 0.565)[0.573]
0.0986(0.118)[0.906]- 2.5507(- 3.047)[0.003]- 0.2467(- 0.591)[0.555]- 0.6080(- 2.075)[0.038]DSH NI2.7573(1.116)[0.266]
0.5361(0.512)[0.610]1.4929(0.805)[0.422]0.8882(1.493)[0.137]- 0.7284(- 2.360)[0.018]Adj. R2
0.3006

0.35770.53420.35430.2455

Each cell shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix (White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed). DN = a dummy variable, which is 1 forsamples of negative change and 0 for others. DSH = a dummy variable, which is 1 for samples of large positive shock and 0 for others.

37

Table 8 Value relevance of earnings components
Period I: 1979 - 1985
Panel A
(OP, FIN)(OP, EXT)(FIN, EXT)
PearsonRailroad- 0.561- 0.479- 0.378(0.000)(0.000)(0.000)Land Trans.
- 0.850- 0.5780.300(0.000)(0.000)(0.008)
Shipping- 0.267- 0.711- 0.220(0.006)(0.000)(0.024)
Warehouse- 0.165- 0.803- 0.375(0.069)(0.000)(0.000)- 0.390- 0.249- 0.151
Manufacturing(0.000)(0.000)(0.000)SpearmanRailroadLand Trans.
Shipping
Warehouse
Manufacturing(OP, FIN)- 0.751(0.000)- 0.748(0.000)- 0.379(0.000)- 0.277(0.002)- 0.458(0.000)(OP, EXT)- 0.294(0.000)- 0.531(0.000)- 0.572(0.000)- 0.793(0.000)- 0.565(0.000)(FIN, EXT)
- 0.169(0.033)0.073(0.526)- 0.183(0.062)- 0.181(0.046)- 0.230(0.000)(OP, FIN)- 0.790(0.000)- 0.814(0.000)- 0.411(0.000)- 0.076(0.378)- 0.385(0.000)(OP, FIN)- 0.744(0.000)- 0.713(0.000)- 0.595(0.000)- 0.049(0.572)- 0.362(0.000)Period II: 1986 - 1992
(OP, EXT)(FIN, EXT)
- 0.358- 0.239(0.000)(0.002)- 0.4120.321(0.000)(0.003)- 0.1130.254(0.250)(0.009)- 0.625- 0.315(0.000)(0.000)- 0.465- 0.031(0.000)(0.104)(OP, EXT)- 0.543(0.000)- 0.697(0.000)- 0.119(0.227)- 0.759(0.000)- 0.709(0.000)(FIN, EXT)
0.119
(0.134)0.256(0.019)0.082(0.404)- 0.351(0.000)- 0.147(0.000)(OP, FIN)- 0.709(0.000)- 0.356(0.000)- 0.538(0.000)- 0.703(0.000)- 0.215(0.000)(OP, FIN)- 0.663(0.000)- 0.414(0.000)- 0.551(0.000)- 0.182(0.010)- 0.204(0.000)Period III: 1986 - 2000
(OP, EXT)(FIN, EXT)
- 0.573
0.100(0.000)(0.163)- 0.726
0.038(0.000)(0.655)- 0.460- 0.046(0.000)(0.600)- 0.5640.309(0.000)(0.000)- 0.147- 0.032(0.000)(0.038)(OP, EXT)- 0.678(0.000)- 0.732(0.000)- 0.670(0.000)- 0.691(0.000)- 0.608(0.000)(FIN, EXT)
0.203
(0.004)- 0.048(0.570)0.269(0.002)- 0.196(0.005)- 0.080(0.000)38

Table 8 Value relevance of earnings components (continued)
Panel B
Period I: 1979 - 1985
RailroadLand Trans.

Shipping

Warehouse

Manufacturing

OP

FIN

EXT

Adj. R2

0.1223(0.170)[0.865]1.1817(2.274)[0.026]0.1158(0.554)[0.581]
3.8536(2.713)[0.008]0.6672(5.061)[0.000]- 0.8852(- 0.785)[0.434]
1.3360(1.435)[0.156]- 0.0561(- 0.092)[0.927]1.5289(1.545)[0.125]- 0.5123(- 3.116)[0.002]- 0.4656(- 0.563)[0.575]- 0.0794(- 0.254)[0.800]- 0.1789(- 0.371)[0.711]
5.2678(2.172)[0.032]- 0.0774(- 0.544)[0.587]0.22080.22750.16360.4447

0.2365Period II: 1986 - 1992
OP

FIN

2.1491(0.834)[0.406]5.5256(2.803)[0.006]
0.4073(0.870)[0.387]1.3499(1.378)[0.171]1.9154(6.184)[0.000]- 0.7375(- 0.243)[0.808]12.694(2.106)[0.039]0.4027(0.247)[0.806]
1.1061(0.669)[0.505]0.7055(2.303)[0.021]

Period III: 1993 - 2000

EXT

Adj. R2

OP

FIN

EXT

Adj. R2- 2.0975(- 0.793)[0.429]1.6109(1.671)[0.099]- 0.2596(- 0.498)[0.620]1.5092(1.193)[0.235]0.0924(0.455)[0.649]0.66230.4725(0.881)[0.379]1.1145(2.544)[0.012]
1.0839(3.917)[0.000]0.7777(4.244)[0.000]1.0576(10.53)[0.000]- 0.9852(- 1.455)[0.147]- 0.0039(- 0.004)[0.997]0.2459(0.540)[0.590]0.3204(0.777)[0.438]0.4942(3.228)[0.001]

0.3417(0.722)[0.472]0.8481(1.587)[0.115]0.0995(0.885)[0.378]0.3371(1.152)[0.251]0.1921(2.267)[0.023]0.35480.54010.32910.5634

0.33680.36650.56430.36770.2593

Panel A: Correlations between earnings components. Above table shows correlation and p-value (in parenthesis).
Panel B: Regression results. Each cell shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix (White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed).

39

Table 9 Value relevance of changes in earnings components
Period I: 1979 - 1985
Panel A
( Δ OP, Δ EXT) ( Δ FIN, Δ EXT)( Δ OP,
PearsonΔ FIN)
Railroad- 0.349- 0.521- 0.047(0.000)(0.000)(0.553)
Land Trans.
0.062- 0.729- 0.150(0.595)(0.000)(0.193)
Shipping- 0.186- 0.579
0.019(0.057)(0.000)(0.845)Warehouse- 0.425- 0.7850.114(0.000)(0.000)(0.213)- 0.049- 0.194- 0.087
Manufacturing(0.022)(0.000)(0.000)SpearmanRailroadLand Trans.
Shipping
Warehouse
Manufacturing( Δ OP,
Δ FIN)- 0.453(0.000)- 0.405(0.000)- 0.361(0.000)- 0.502(0.000)- 0.275(0.000)( Δ OP, Δ EXT) ( Δ FIN, Δ EXT)
- 0.563(0.000)- 0.705(0.000)- 0.590(0.000)- 0.772(0.000)- 0.664(0.000)- 0.139(0.078)0.153(0.183)- 0.007(0.941)0.163(0.072)0.004(0.859)( Δ OP,
Δ FIN)
0.358(0.000)- 0.773(0.000)- 0.665(0.000)- 0.187(0.028)- 0.227(0.000)( Δ OP,
Δ FIN)- 0.540(0.000)- 0.513(0.000)- 0.426(0.000)- 0.407(0.000)- 0.326(0.000)Period II: 1986 - 1992
( Δ OP, Δ EXT) ( Δ FIN, Δ EXT)
- 0.788(0.000)0.300(0.006)- 0.447(0.000)- 0.366(0.000)- 0.163(0.000)- 0.744(0.000)- 0.289(0.008)0.255(0.002)- 0.234(0.006)0.092(0.000)( Δ OP, Δ EXT) ( Δ FIN, Δ EXT)
- 0.406(0.000)- 0.079(0.478)- 0.257(0.002)- 0.441(0.000)- 0.624(0.000)- 0.276(0.000)- 0.216(0.050)0.003(0.972)- 0.182(0.033)- 0.089(0.000)( Δ OP,
Δ FIN)- 0.509(0.000)- 0.409(0.000)- 0.674(0.000)0.009(0.901)- 0.070(0.000)( Δ OP,
Δ FIN)- 0.565(0.000)- 0.460(0.000)- 0.339(0.002)- 0.363(0.000)- 0.283(0.000)Period III: 1986 - 2000
( Δ OP, Δ EXT) ( Δ FIN, Δ EXT)
- 0.437(0.000)- 0.634(0.000)- 0.372(0.000)- 0.103(0.145)- 0.029(0.061)0.000(0.995)0.178(0.032)- 0.054(0.623)0.060(0.400)- 0.086(0.000)( Δ OP, Δ EXT) ( Δ FIN, Δ EXT)
- 0.573(0.000)- 0.630(0.000)- 0.532(0.000)- 0.336(0.000)- 0.440(0.000)0.0.28(0.701)0.140(0.094)- 0.158(0.148)- 0.062(0.386)- 0.017(0.259)40

Table 9 Value relevance of changes in earnings components (continued)
Panel B
Period I: 1979 - 1985
RailroadLand Trans.

Shipping

Warehouse

Manufacturing

Δ OP

Δ FIN

Δ EXT

Adj. R2

3.0487(1.101)[0.273]0.7612(1.030)[0.307]0.2216(1.044)[0.299]3.9736(2.723)[0.008]0.8485(4.660)[0.000]4.2776(0.936)[0.351]2.0144(2.702)[0.009]- 1.0099(- 1.141)[0.257]4.2962(2.522)[0.013]0.6807(1.541)[0.123]- 0.0770(- 0.134)[0.894]0.3172(1.072)[0.288]0.1782(0.519)[0.605]3.5750(1.736)[0.085]- 0.2194(- 1.698)[0.090]0.23580.1766

0.18930.45140.2564

Period II: 1986 - 1992

Δ OP

Δ FIN

1.6925(0.515)[0.607]8.7464(2.536)[0.013]0.7325(1.695)[0.093]3.5417(2.936)[0.004]2.4033(5.712)[0.000]0.0643(0.014)[0.989]14.190(2.213)[0.030]2.5074(1.394)[0.167]2.5119(1.093)[0.276]
0.5895(1.637)[0.102]

Period III: 1993 - 2000

Δ EXT

Adj. R2

Δ OP

Δ FIN

Δ EXT

Adj. R2

2.5219(1.409)[0.161]1.4960(1.723)[0.089]- 0.1236(- 0.268)[0.790]1.1358(1.172)[0.243]- 0.3967(- 1.940)[0.052]0.6446- 2.0407(- 3.283)[0.001]1.6051(1.941)[0.054]1.0552(3.678)[0.000]0.5056(2.032)[0.044]0.9837(5.182)[0.000]- 1.3404(- 0.505)[0.614]1.4337(0.736)[0.463]0.8174(1.785)[0.077]- 1.2082(- 1.333)[0.184]0.1277(0.579)[0.563]- 0.4658(- 1.969)[0.050]0.1772(0.281)[0.779]0.0614(0.621)[0.536]
0.2442(0.615)[0.540]0.0759(1.822)[0.069]0.31240.44730.34130.58140.35010.36580.55190.35120.2542

Panel A: Correlations between changes in earnings components. Above table shows correlation and p-value (in parenthesis).
Panel B: Regression results. Each cell shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix (White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed).

41

Table 10 Effect of under-profitability on the value relevance of earnings
Panel A
Period I: 1979 – 1985
DR*OI
Adj. R2OI
OI
Railroad- 0.7906
0.89620.15662.5819(- 0.529)(0.633)(1.114)[0.598][0.528][0.267]

Period II: 1986 – 1992
DR*OI
1.1296(0.396)[0.693]

Adj. R2
0.6554OI
1.2976(1.485)[0.139]Period III: 1993 - 2000
DR*OI
- 1.3677(- 1.277)[0.203]

Adj. R2
0.3099Land Trans.

1.2177(2.531)[0.014]0.7698(0.918)[0.362]0.24542.5533(1.730)[0.088]0.4821(0.315)[0.754]0.41080.5454(1.547)[0.124]0.3675(0.368)[0.714]0.3575

Shipping

0.0297(0.318)[0.751]0.2815(1.155)[0.251]0.17620.1352(0.300)[0.765]0.5276(0.905)[0.368]0.3362

1.0483(3.072)[0.003]- 0.0852(- 0.121)[0.904]0.5443

Warehouse

0.2056(0.752)[0.454]- 0.7264(- 1.894)[0.061]0.26800.2982(0.435)[0.664]0.7705(0.748)[0.456]

0.55830.6465(2.562)[0.011]- 0.2062(- 0.361)[0.718]0.3609Manufacturing

1.1671(7.035)[0.000]- 1.1274(- 6.238)[0.000]0.22352.3628(8.333)[0.000]- 1.7152(- 5.378)[0.000]0.34171.5524(9.331)[0.000]- 1.0920(- 5.592)[0.000]0.2617

Each cell shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix (White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed). DR = a dummy variable, whichis 1 for low ROE samples and 0 for others.

42

Table 10 Effect of under-profitability on the value relevance of earnings (continued)
Panel B
Period I: 1979 – 1985
Period II: 1986 – 1992
OI
DY*OI
OI
DY*OI
Adj. R2

Adj. R2
0.6573OI

Period III: 1993 - 2000
DY*OI

2.2405(2.833)[0.005]- 2.4981(- 3.033)[0.003]

Adj. R2
0.3487

Railroad

0.5284(0.418)[0.677]- 0.5162(- 0.415)[0.679]0.15361.2427(0.414)[0.680]2.5654(0.788)[0.432]Land Trans.

1.1318(2.288)[0.025]- 0.1455(- 0.160)[0.874]0.23781.7875(1.040)[0.302]- 3.6378(- 1.318)[0.191]0.41780.5253(1.608)[0.110]0.0262(0.018)[0.986]

0.3568

Shipping

0.4890(1.765)[0.081]- 0.3534(- 1.173)[0.244]0.17421.1353(0.555)[0.580]- 0.8104(- 0.355)[0.723]0.33591.0024(3.040)[0.003]

0.0988(0.149)[0.882]0.5443

Warehouse

0.1354(0.490)[0.625]- 0.1383(- 0.304)[0.762]0.25170.3501(0.525)[0.600]1.0487(0.839)[0.403]0.55900.6349(2.551)[0.012]- 0.1151(- 0.196)[0.845]0.3607

Manufacturing

1.2188(8.187)[0.000]- 1.3142(- 8.079)[0.000]0.23442.6244(9.664)[0.000]- 2.6754(- 8.979)[0.000]0.35551.4734(8.691)[0.000]- 0.9810(- 4.653)[0.000]0.2604Each cell shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix (White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed). DR = a dummy variable, whichis 1 for low yield samples and 0 for others.

43

Table 11 Sales size and relevance of earnings
Period I: 1979 - 1985
Railroad
OP

OI

NI

Land Trans.
OP

OI

NI

Period II: 1986 - 1992

X

DS X

DL X

Adj. R2

0.2227(0.563)[0.574]- 0.3018(- 0.218)[0.827]- 0.4760(- 0.124)[0.902]

1.0970(1.097)[0.275]- 0.5052(- 0.280)[0.780]- 1.4490(- 0.404)[0.687]- 1.8418(- 1.201)[0.232]
1.0036(0.572)[0.568]2.3328(2.727)[0.007]0.22482.5445(2.338)[0.022]5.2027(6.917)[0.000]5.2558(1.713)[0.091]- 2.0233(- 1.849)[0.069]- 4.3665(- 5.218)[0.000]- 4.4240(- 1.434)[0.156]---0.3243---0.4699- 5.5618(- 0.514)[0.609]0.22540.14480.1549Period III: 1993 - 2000

DL X

Adj. R2

X

DS X

DL X

Adj. R2- 6.4270(- 4.158)[0.000]- 12.751(- 1.957)[0.052]- 37.605(- 4.216)[0.000]4.5518(0.760)[0.449]- 1.1906(- 0.323)[0.747]- 4.4398(- 0.433)[0.666]0.7193

1.3184(3.585)[0.000]2.5467(1.514)[0.132]
1.5027(0.654)[0.514]- 0.1728(- 0.271)[0.787]- 1.5775(- 0.811)[0.418]1.2414(0.474)[0.636]- 2.1651(- 2.703)[0.008]- 1.2106(- 0.972)[0.333]- 2.6736(- 1.532)[0.127]0.3677- 2.3654(-1.175)[0.244]- 4.2856(- 1.302)[0.197]- 0.8377(- 0.350)[0.728]---0.3559---0.3781- 3.3989(- 2.125)[0.037]0.40450.2000(0.323)[0.747]0.5104(0.493)[0.623]2.2937(1.423)[0.157]0.7581(1.117)[0.266]
0.2364(0.226)[0.822]- 1.3408(- 1.020)[0.309]- 3.5946(- 1.092)[0.277]- 0.7954(- 0.604)[0.547]- 0.7954(- 0.409)[0.683]

X

DS X

7.3418(3.965)[0.000]15.533(2.377)[0.019]39.230(3.999)[0.000]2.1771(1.016)[0.313]
5.9585(2.047)[0.044]4.6145(3.842)[0.000]0.68290.69890.31660.30080.37140.36270.3724Each cell shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix (White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed). DS = a dummy variable, whichis 1 for small sales samples and 0 for others. DL = a dummy variable, which is 1 for loss samples and 0 for others.

44

Table 12 Sales size and relevance of positive and negative changes in earnings
Panel A: Railroad industry
DS Δ OP
DN Δ OP DS DN Δ OP
Adj. R2
Δ OP
Period I

II

III

Period I

II

III

Period I

IIIII

0.5392(0.754)[0.452]30.442(3.082)[0.002]
6.5470(1.182)[0.239]5.7801(1.253)[0.212]- 33.620(- 3.372)[0.001]- 7.4779(- 1.324)[0.187]0.3795(0.134)[0.894]- 56.040(- 4.234)[0.000]- 18.580(- 2.596)[0.010]- 7.3168(- 0.999)[0.319]67.080(4.855)[0.000]18.344(2.486)[0.014]0.2334Δ OI

DS Δ OIDN Δ OIDS DN Δ OI

0.0402(0.024)[0.981]32.848(2.014)[0.046]- 6.3688(- 1.190)[0.236]8.5430(1.651)[0.101]- 34.751(- 2.171)[0.032]4.5056(0.824)[0.411]1.1525(0.474)[0.636]- 89.411(- 2.545)[0.012]4.0301(0.553)[0.581]Δ NI

DS Δ NI- 6.5944(- 0.853)[0.395]56.041(0.685)[0.495]- 1.7689(- 0.602)[0.548]6.0897(0.795)[0.428]- 41.338(- 0.477)[0.634]0.3033(0.087)[0.931]

Small Size
Positive
Negative6.3193
F = 17.890
p = 0.000- 3.1780
F = 2.7804
p = 0.098- 0.9309
F = 0.4139
p = 0.521- 0.6180
F = 0.1742
p = 0.677
7.8620F = 3.2375
p = 0.074- 2.0978F = 1.5405
p = 0.216

Adj. R2

Positive

Negative- 11.005(- 1.577)[0.117]91.955(2.709)[0.008]- 3.3551(- 0.452)[0.652]0.34568.5832
F = 47.304
p = 0.000- 1.9030
F = 2.7644
p = 0.098- 1.8632
F = 1.4938
p = 0.223- 1.2693
F = 0.9548
p = 0.330
0.6410F = 0.0062
p = 0.937- 1.1882
F = 1.0861
p = 0.299

DN Δ NIDS DN Δ NI

Adj. R2

Positive

Negative13.734(1.240)[0.217]- 994.51(- 2.199)[0.029]- 10.923(- 1.951)[0.053]- 11.688(- 1.055)[0.293]982.51(2.174)[0.031]
12.240(2.036)[0.043]0.1478- 0.5047
F = 0.6839
p = 0.410
14.7030
F = 1.9146
p = 0.169- 1.4656
F = 0.4141
p = 0.521

1.5413
F = 1.2586
p = 0.264
2.7030F = 1.8461
p = 0.176- 0.1486
F = 0.0846
p = 0.772

0.68270.34950.65560.31040.65470.3471Each cell shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix(White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed). DS = a dummy variable, which is 1 for small sales samples and 0 for others. DN = adummy variable, which is 1 for samples of negative change and 0 for others.

45

Table 13 Sales size and relevance of positive and negative changes in earnings
Panel B: Land trans. industry
DS Δ OP
DN Δ OP DS DN Δ OP
Adj. R2
Δ OP
Period I

II

III

Period I

II

III

Period I

IIIII

5.8237(6.425)[0.000]10.967(2.166)[0.034]- 2.0426(- 1.200)[0.232]- 5.4871(- 5.936)[0.000]- 17.146(- 1.931)[0.058]3.2408(1.589)[0.114]- 12.344(- 4.702)[0.000]8.2447(0.721)[0.473]3.8153(1.818)[0.071]

11.391(4.352)[0.000]1.0844(0.102)[0.919]- 3.6271(- 1.457)[0.147]Δ OI

DS Δ OIDN Δ OIDS DN Δ OI

6.1738(12.43)[0.000]22.805(2.687)[0.009]- 1.9727(- 1.187)[0.238]- 5.9111(- 10.17)[0.000]- 29.589(- 2.629)[0.010]3.0681(1.553)[0.123]- 10.305(- 2.317)[0.024]- 3.7042(- 0.256)[0.799]4.5495(1.890)[0.061]Δ NI

DS Δ NI

7.5347(1.280)[0.205]0.3944(0.358)[0.721]- 1.9919(- 2.181)[0.031]- 6.8067(- 1.163)[0.249]0.8891(0.276)[0.783]- 0.2820(- 0.278)[0.782]0.3261

Small Size
Positive
Negative
0.3366
F = 0.3082
p = 0.581- 6.1790
F = 0.6010
p = 0.441
1.1982
F = 0.6643
p = 0.417- 0.6164
F = 0.3055
p = 0.582
3.1501
F = 0.5989
p = 0.442
1.3864F =1.5583
p = 0.214

Adj. R2

Positive

Negative10.121(2.291)[0.025]23.458(1.703)[0.093]- 4.1116(- 1.532)[0.128]0.38480.2627
F = 0.2681
p = 0.606- 6.7840
F = 0.8523
p = 0.359
1.0954
F = 0.8221
p = 0.366

0.0787
F = 0.0088
p = 0.925
12.970F = 1.9180
p = 0.170
1.5333
F = 1.3044
p = 0.255

DN Δ NIDS DN Δ NI

Adj. R2

Positive

Negative- 14.434(- 1.737)[0.087]1.7169(1.310)[0.194]3.6753(3.029)[0.003]15.241(1.781)[0.080]0.3555(0.092)[0.927]- 0.8643(- 0.526)[0.600]0.19590.7280F = 1.2278
p = 0.272
1.2835F = 0.1340
p = 0.715- 2.2739
F = 3.3800
p = 0.068

1.5350F = 0.4403
p = 0.509
3.3559F = 5.8206
p = 0.018
0.5371
F = 0.3296
p = 0.567

0.43740.37250.46120.37600.44180.3784Each cell shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix(White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed). DS = a dummy variable, which is 1 for small sales samples and 0 for others. DN = adummy variable, which is 1 for samples of negative change and 0 for others.

46