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-124

業績不振産業の利益情報は
value-irrelevant か？
東京大学大学院経済学研究科
大 日 方 隆2003 年 8 月

No. 124

Is earnings of the sluggish industries value-irrelevant?
Takashi OBINATA
University of Tokyo, Faculty of Economics
Bunkyo-ku, Hongo, 7-3-1, Tokyo, Japan

August 2003

Abstract
This paper investigates whether earnings of the firms, which belong to the sluggish industries underrecent recession in Japan, is value relevant.

It is often said that, while the relevance of earnings isrecently declining, the relevance of book value of equity increases gradually.

Moreover, it is sometimes

claimed that book value of equity is more value relevant than earnings, especially for the unhealthy firms
whose performance is very poor. However, for construction, real estate and commercial industries inJapan, earnings is consistently value relevant over all periods. We cannot find the evidence that bookvalue of equity is more value relevant than earnings.

Because earnings contains the manifold

informativeness, the reported levels of earnings can only present one of them. It is insufficient todiscuss the decline in relevance of earnings and to compare earnings with book value of equity without
considering the information contents of earnings other than the aspect of levels. Prior literatures include
the miss-specification of models in measuring the relevance of earnings. For example, by controlling forlosses or negative changes with dummy variables, we can detect the higher relevance of earnings
although no single regression model is effective in all cases. It is necessary to re-examine how toanalyze the value relevance of earnings.

Keywords: value relevance, losses, earnings changes, book value of equity, J-test, Japan

業績不振産業の利益情報は value-irrelevant か？

大 日 方

隆

（東 京 大 学）

2003 年 8 月

要約
この論文は、近時の不況下で業績不振に苦しんでいるといわれている建設、不動産、流通を対象として、利益の value relevance を検証したものである。利益情報の relevance が、近年、低下したのと引き替えに純資産簿価情報の relevance が高まっているとか、業績が悪化した企業では、利益よりも純資産簿価のほうが relevance は高いとかいわれる。しかし、わが国の建設、不動産、流通においては、最近の期間も含めて、利益の情報は一貫して value relevant である。また、純資産簿価の relevance が利益の relevance を上回るという証拠は得られなかった。利益の水準額のみをとらえて、その relevance の低下を問題にしたり、純資産簿価との優劣を比較したりするのは、利益の水準額が利益の情報内容のすべてではないため、不十分な議論である。先行研究は、利益の relevance を捉えるモデルの特定化ミスを含んでいる。すべての場合に有効というわけではないが、たとえば、損失や減益をダミー変数でコントロールすれば、利益のより高い relevanceを検出することもできる。利益の relevance をどのように分析すべきか、再検討が求められている。

キー･ワード： value relevance, losses, earnings changes, book value of equity, J-test, Japan

業績不振産業の利益情報は value-irrelevant か？

１

は じ め に利益情報の relevance は、近年、低下したとか、それと代替的に純資産簿価情報の relevanceが高まっているとかいわれている（Collins et al., 1997, Garcia et al., 1998, Brown et al., 1999,
Ely and Waymire, 1999, Francis and Schipper, 1999）。その原因の 1 つに、無形資産の比重が増大したことが挙げられ（Ely and Waymire, 1999, Lev and Zarowin, 1999）、FASB でも無形資産の問題が議論されている（FASB, 2001）。さらに、業績が悪化した企業では、利益よりも純資産簿価のほうが relevance は高いといわれる（Barth, 1998）。
他方、わが国では 1990 年代以降、景気が低迷しており、なかでも、建設、不動産、流通は 3 大業績不振産業と目されている。先行研究の結果から、単純に類推すると、それらの産業では、近時、利益情報の value relevance が低下し、純資産簿価情報の relevance は上昇していると予想される。しかし、利益の relevance の低下や純資産簿価との優劣を論じている多くの先行研究では、利益の水準額の relevance を捉えているに過ぎず、それ以外の多面的な情報内容の relevance は無視されている。水準額以外の利益の情報に着目してもなお、
利益の relevance は低下しているのか、純資産簿価の relevance が利益のそれを上回ることがあるのかは、いまだ検証されておらず、それを確認する意義は大きい。この論文では、
建設、不動産、流通を対象として、多面的に利益の value relevance を検証する。
この研究の実証結果によると、わが国の建設、不動産、流通においては、最近の期間も含めて、利益の情報は一貫して value relevant である。また、純資産簿価の relevance が利
益の relevance を上回るという証拠は得られなかった。利益の水準額のみを捉えて、そのrelevance の低下を問題にしたり、純資産簿価との優劣を比較したりするのは、利益の水準
額が利益の情報内容のすべてではないため、不十分な議論である。先行研究は、利益のrelevance を捉えるモデルの特定化ミスを含んでいる。すべての場合に有効というわけではないが、たとえば、損失や減益をダミー変数でコントロールすれば、利益のより高い
relevance を検出することもできる。利益の relevance をどのように分析するべきか、再検討が求められている。
この論文の以下の構成は、次の通りである。2 節では先行研究を紹介し、その問題点を指摘する。3 節ではサンプルとモデルを説明する。4 節では、先行研究と同じ手法で利益の1

value relevance を確認し、純資産簿価のそれと比較する。5 節では、先行研究とは異なる回帰モデルによって利益の relevance を検証する。6 節で利益の構成要素の relevance を検証した後、7 節では、最終的に利益と純資産簿価の relevance の比較を行う。8 節は結論である。

２

先 行 研 究利益情報のvalue relevanceは、有用性（usefulness）よりも狭く限定された概念であり、

通常、株価水準と利益との回帰（price-earnings regression）や投資収益率と利益との回帰（return-earnings regression）を通じて検証され、表現される 1。必然的に、relevanceの有無
や程度は、どのような回帰モデルを採用するのかに依存する。同一サンプルを対象にしても、採用するモデルが異なれば、当然、検出されるrelevanceも異なりうるわけである。特定のモデルによって得られた結論をモデルの限界を超えて一般化できないのは、実証研究の初歩的な知識であり、利益情報のrelevanceの研究もその例外ではない 2。利益のrelevanceの時系列変化にかんする先行研究が、どのような回帰モデルにもとづいているのかを確認しておくことは、きわめて重要である。
一連の研究の先駆けとなった Collins et al. (1997) では、株価水準を利益水準に単回帰した結果から、利益情報の relevance を推定し、その時系列的な低下をあきらかにすると同時に、純資産簿価情報の relevance の上昇を指摘した。規模要因が決定係数にあたえる影響を分析すると同時に、利益の relevance の時系列的な低下を報告している Brown (1999) は、株価水準を利益の水準額に回帰するモデルを採用している。Ely and Waymire (1999) は、投資収益率を利益の水準額と変化額に多重回帰するモデルを基礎として、基準設定主体の時
代変化と利益の relevance との関係を論じている。同様に、Francis and Schipper (1999) も、
投資収益率を利益の水準額と変化額に多重回帰するモデルにもとづいて、利益の relevanceを捉えている。
また、事業廃止オプションに着目して純資産簿価の relevance と利益のそれとの比較をし
1

利益の value relevance とは異なる観点から、利益情報の有用性の時系列比較を試みた研究もある。
Francis et al. (2002) は、四半期利益の公表日における超過リターンと期待外利益との関係を分析している。Landsman and Maydew (2002) は、異常取引量と超過リターンのボラティリティを分析対象としている。Buchheit and Kohlbeck (2002) は、利益公表にたいする株価反応を指数化した RI （revaluation index）を利用している。いずれの研究も、利益情報公表のインパクトは時系列的に増加していると報告しており、value relevance の時系列的な低下と対照的な結果を示している。
2
先行研究には、この論文で取り上げる問題のほか、時代とともに変わりうる産業効果をどのようにコントロールするのか、どの時点の株価水準（どの期間の投資収益率）を被説明変数とするのか、規模による分散不均一問題をどのように解決するのかなどの問題がある。さらに、どのようにして
relevance の程度を定量化するのか、nonnested なモデルのあいだで決定係数を比較することにどのような意味があるのかなど、容易には解決できない問題を先行研究は抱えている。

2

た Burgstahler and Dichev (1997) は、利益の水準額のみを対象に利益の relevance を分析している。現在の報告利益とアナリストの将来利益の予想とが乖離している程度に着目して利益の relevance と純資産簿価の relevance とを比較した Ou and Sepe (2002) も、株価水準と利益の水準額との関係を分析している。複数の国を対象に利益と純資産簿価の relevanceを時系列で分析した Eng et al. (1999) においても、利益情報のうち問題とされているのは、
利益の水準額だけである。Brief and Zarowin (1999) は、純資産簿価と組み合わせる変数として、利益と配当のいずれが relevant かを検討しているが、その過程で、利益の水準額のrelevance だけを扱っている。Gu (2002) は、利益と純資産簿価との多重回帰式の説明力を検討の対象とし、abnormal pricing error という独自の尺度を利用して 1970 年代以降のrelevance の低下を検出しているが、やはり、利益の水準額だけが問題とされている。
一方、Barth et al. (1998) は、利益の水準額だけでなく、損失の有無にも着目して、財務体質（financial health）が悪化した企業については、利益にはrelevanceが無くなる一方、純資産簿価にrelevanceが生じることをあきらかにした。純資産簿価情報の役割を分析するうえで、このBirth et al. (1998) は 1 つの有益な手がかりを提供した。より一般的な観点から、
Collins et al. (1999) は、将来のpermanent earningsを予想するうえで、純資産簿価の情報が損失に含まれるtransitoryな要素を除く機能がある点に着目したのであった 3。
このように、利益のrelevanceの時系列的な低下や純資産簿価との優劣比較が問題になる
とき、多くの先行研究で問題にされているのは、利益の水準額だけである。それ以外の利益の情報内容が取り上げられる場合であっても、せいぜい、黒字か赤字（損失）かの要因
だけである

4

。しかし、大日方の一連の研究では、損失の要因はもちろんのこと、そのほか、増益か減益かの要因、増減益の規模の大小の要因、さらには、利益の構成要素も、利益情報がもつ多面的な情報内容であり、それらは必ずしも排他的ではないが、それぞれが異なる情報価値をもっていることがあきらかにされた。利益水準のみを対象に利益のrelevanceを議論するのは不完全である。
この論文では、「最近の期間」、かつ、あるいはまたは、「業績不振の産業」において、利益の relevance は失われているのか、純資産簿価の relevance は利益のそれを上回っている3

Subramanyam and Venkatachalam (2000) も、純資産簿価には過去の利益の履歴が反映されていることから、利益に含まれる transitory な要素を除く機能があるものの、過去の利益の流列を明示的に説
明変数としたほうが、よりよくその機能が果たされるため、純資産簿価の情報に利益情報を上回る
relevance はないと報告している。
4
なお、Ryan and Zarowin (2003) は、利益を被説明変数、リターンを説明変数とする reverse regressionにもとづいて、会計報告の遅れ（lag）の長期化と保守性（asymmetry）の拡大が、利益の relevanceを低下させている原因であると分析しているが、彼らも報告利益の水準額だけを問題にしており、本論文が指摘している問題は解決されていない。

3

のかを確かめることを目的とする。どのような回帰モデルによって分析するかに依存して利益の relevance の有無にかんする分析結果が異なることを示すことができれば、利益水準だけを対象として利益の relevance を議論してきた先行研究が不十分であることを証明できる。その検証作業にあたり、一般通念で利益水準の relevance が近時低下していると想定される産業を対象とすれば、モデルによる判定結果の違いを観察しやすいと期待できる。
その意味で、建設業、不動産業、商業は、格好の素材であり、これまでの製造業にかんする結果と比較することで、より有益な分析ができるであろう。

３

サンプルとモデル

3.1

サンプル

この論文では、日経 NEEDS－MT 財務データの 1999 年版に収録されている企業を対象とした。同データ・ベースの産業分類にしたがって、建設業（Construction）、不動産業（Real
Estate）、商社および卸売業（Trade & Wholesale）、小売業（Retail）、サービス業（Service）のうち、小売業は 2 月決算、その他の産業は 3 月決算の企業をサンプルとした。利益の変化額を計算するため、2 期以上継続して 1 年決算のサンプルを抜き出した。対象年度は、1979 年 2 月期（3 月期）から 2000 年 2 月期（3 月期）までである。2000 年の決算データは、有価証券報告書より、手作業で収集した。株価データは、東洋経済新報社の株価 CD-ROMの 2000 年版および 2001 年版からダウンロードした。製造業のサンプルは、大日方 (2003c)のものである。サンプルの産業別、期間別の数は、Table 1 の通りである。

3.2

モデル

この論文では、利益資本化（earnings capitalization）モデルにしたがって、利益の relevanceを検証する。回帰式は次の通りである。

Pit = α + βX it + u it

(M1)

ここで、P は決算日時点の株価、X は 1 株あたりの利益、i は企業、t は年度を表し、u は誤差項である。利益の変数には、営業利益、経常利益、純利益を採用した。通常は、経常利益が企業の長期的な収益力を表すと考えられているが、製造業を対象とした大日方(2003c) では、経常利益よりも営業利益のほうが、株価にたいする説明力は高いことが報4告されている。しかし、営業利益のみを分析の対象とした場合、利益の情報内容の相当な部分が無視されるという懸念がある。本論文では、最も relevance が高い利益の種類を特定することは目的ではないため、営業利益、経常利益、純利益すべての relevance を検証する。
利益の種類によって relevance が異なることが確認されれば、この論文の主題ではないが、わが国の多段階的利益計算が合理的であることも示すことができる。
また、1 株あたりの純資産簿価を BVE として、次の回帰式によって、純資産簿価情報のrelevance を確かめる。

Pit = α ′ + γBVEit + ε it

(M2)

この論文では、係数の符号検定を通じて relevance の時代による変化を確かめる目的で、期間別に回帰分析をした。期間区分は、バブル期とその後の景気低迷期が分かれるように、I 期（1979－1985 年）、II 期（1986－1992 年）、III 期（1993－2000 年）とした。回帰分析
においては、年度ダミーを定数項に加えて年度効果を除いた。また、不均一分散の影響を緩和するため、定数と年度ダミー以外の変数は前期末株価でデフレートした。
この論文では、上記の利益資本化モデルにダミー変数 D を導入し、以下の回帰式による分析をする。

Pit = α + β 1 X it + β 2 D ∗ X it + u it

(M1’)

この(M1’)式は、ダミー変数の 1 が割り当てられたサブ・グループとそれ以外とで、利益にかかる係数が異なることを許容するモデルである。つまり、(M1)は、(M1’)に β1 = β 2 の制約を課したモデルである。その制約を緩めることで、(M1)式では検出できない relevanceを(M1’)式では検出できるのかを確かめる。もしも、(M1’)式では利益の relevance が確認できるにもかかわらず、(M1)式では relevance が確認できないことを根拠に、利益に relevanceがないという結論を一般化するならば、モデルの特定化ミスから誤った結論を引き出しているのに等しい。
ここで問題となるのは、ダミー変数の割り当て、すなわち、どのような要因に着目して利益の relevance を確かめるのかである。利益以外の情報（たとえば、負債比率や在庫回転率など）、さらには会計以外の情報（たとえば、受注残高や店舗数など）を利用することも5技術的には可能である。しかし、そうした利益以外の情報を使ったダミー変数によって、追加的に利益の relevance を確かめても、それはたんにサブ・グループごとに relevance が異なることが示されるだけであって、ダミーを利用しない(M1)式が利益の情報価値を捕まえていないことを証明できない。
この論文で着目するのは、大日方の一連の研究と同じく、黒字と赤字（損失）、対前年度
変化額、増益と減益、大規模増益、利益の構成要素である。これらはいずれも、利益の情報に内在する水準額以外の要因である。それらに着目したダミー変数の利用によって、利益の relevance があらたに発見できれば、利益の水準額以外の情報内容を無視したモデル(M1)のみによって利益の relevance を議論することの問題点があきらかになるはずである。
ただし、どのようなダミーを使ったモデルが最も説明力が高いのかには、この研究は関心を向けない。しばしばいわれる、利益の relevance の近年の低下、近年の純資産簿価情報の優位性の 2 点に焦点を当てて、以下では、利益の水準額以外の要因に着目してもなお、それらの 2 つの仮説が支持されるのかを検証する。

3.3

記述統計

Table 2 は、産業別期間別に変数の記述統計量をまとめたものである。Table 2 には、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、I期、II期、III期の平均、メディアン、標準偏差が記載されている。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値である 5。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。
III 期では、新規公開の大型企業が平均を引き上げ、分布を歪めている。そのため、III
期では標準偏差が大きくなり、平均とメディアンがおおきく乖離している。そこで、メディアンに注目して、期間の推移を簡単に確かめてみると、おおむねどの産業でも、II 期から III 期にかけて企業業績は悪化している。ただ、1 株あたりの金額をそのまま期間比較や産業間比較するのは問題である。1 期間には複数年度が含まれており、分析が長期にわた
5

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

っていることに加え、投資家にとっての収益性として、1 株あたりの利益は経験的意味に乏しいからである。
そこで、前期末株価によって各変数をデフレートし、その数値によって期間比較と産業間比較をしてみよう。Table 3 は、デフレート後の株価、営業利益、経常利益、純利益を比較したものである。Panel A は、産業ごとに、平均（上段）とメディアン（下段）を期間比較したものである。各期のあいだの数値は、平均の差とメディアンの差であり、「*」は Table
2 と同様、有意水準を示している。
Panel A の I 期と II 期の差を見ると、ほとんど業績が低下している。これは、会計上の利益業績以上にバブル期に株価が上昇してしまったためであろう。建設業と不動産業では、
営業利益は II 期よりも III 期のほうが高水準であるにもかかわらず、純利益の平均は下落している。商社・卸売業では、営業利益と純利益の平均はともに、II 期よりも III 期のほうが低い。小売業では、製造業と同様に、利益水準は低下している。サービス業の営業利益と経常利益は、II 期よりもむしろ III 期のほうが高水準である。以上の通り、III 期にとくに業績が悪化しているといえるのは、最終損益である純利益を基準にしたときであり、営業利益を基準にすると、建設業と不動産業では III 期に業績は悪化していない。
Table 3 の Panel B は、デフレート後の各数値について、同時期の製造業の数値と比較したものである。「vs. manufacturing」の欄の数値は、製造業の値との差であり、これがプラス（マイナス）であると当該産業のほうが上回っている（下回っている）ことを示している。「*」は有意水準である。
II 期のバブル期に特徴的なのは、建設業と商社・卸売業である。いずれの利益も製造業
より高水準である。不動産業の場合、営業利益の水準は製造業よりも高いが、経常利益と純利益については、意外にも製造業と有意な差異はない。小売業は、経常利益のみ、製造業よりも高水準であり、営業利益と純利益には有意な差異はない。それらと対照的に、同じバブル期において、サービス業は、製造業よりも業績が低い。こうした明暗は、将来の成長期待の大小についての相違の裏返しでもある。つまり、将来収益にたいする期待が大きければ、それだけ株価は高水準となり、Table 3 のデフレート後の業績は低くなる。
Panel B の III 期の比較結果を見ると、製造業より業績が低いのは、小売業だけである。
意外にも、建設業と商社・卸売業では、業績は製造業よりも高い。不動産業でも、営業利益の水準は製造業のそれを上回っている。すでに述べたように、将来収益の期待が小さい
場合、株価は低水準となり、ここでの業績数値は上昇する。実際、株価水準は、サービス

7

業を除くすべての産業で製造業よりも低くなっている。つまり、市場参加者は、これらの産業の将来の業績に強い不安を抱いているのである。
もっとも、この研究では、上場企業だけを対象にしており、建設、不動産、流通（この論文では商社・卸売と小売）が、経済全体の中で業績不振産業であるか否かを検証することはできない。ここでの検討結果は、それらの産業の業績が低迷しているという一般的な通念を否定するものではない。むしろ、そうした通念が不確かであるがゆえに、それらの産業の利益は irrelevant であるという仮説そのものが不確かであり、実証的に確認してみなければならない。

４

利益と純資産簿価4.1

利益モデルと純資産簿価モデル

最初に、この論文の検証の出発点として、利益の value relevance をモデル(M1)の回帰式
によって確かめた。Table 4 はその結果をまとめたものである。Panel A は営業利益（OP）、Panel B は経常利益（OI）、Panel C は純利益（NI）についての結果である。各説明変数のセルの 3 段の数値は、上から、推定された偏回帰係数、不均一分散を補正した White の t値、有意確率である（以下、回帰分析の結果を示す 3 段の数字はすべて同様）。なお、定数項および年度ダミーについては結果の記載を省略した（以下、同様）。
建設業では、営業利益と経常利益は III 期において株価にたいする説明力がない。この点では、業績が悪化した III 期に利益の value relevance が低下しているといえる。しかし、純利益には、III 期でも説明力がある。この結果は、業界全体の業績が不振であるからといって、利益の relevance は失われないことを示唆している。ただし、推定された偏回帰係数
は、製造業に比べてかなり小さく、その 16%程度である。これは、同産業の事業リスクが高く、資本コストが相当に大きいか、かつ、あるいはまたは、将来の収益力が不確かなために、利益の persistence、sustainability が低いことを示している。
他方、不動産業では、常識的な直感とは対照的な結果を示している。営業利益は、III 期
では株価説明力があるものの、I 期と II 期では説明力がない。また、経常利益と純利益は、II 期と III 期ではその説明力があるのにたいして、I 期では両者ともに説明力がない。この
不動産業では、業績が悪化した産業の利益は irrelevant であるという仮説は支持されない。
ただし、I 期において報告利益に株価説明力がない点については、さらなる検討が必要であろう。

8こんどは、商業に目を転じよう。まず、商社・卸売業では、営業利益、経常利益、純利益とも、3 期一貫して value-relevant である。これは、この産業が全体的、平均的に見て、とくに III 期に業績不振に陥っていないからかもしれない。つぎに、小売業の分析結果を見てみると、特異な結果が示されている。いずれの利益も、II 期において、株価にたいする説明力がない。しかし、この結果だけから、「バブル期には企業のファンダメンタルズから乖離した株価が形成されていたため、利益情報に value relevance がない」とは判断できない。報告された利益水準は、利益のもつ潜在的な情報価値の 1 つの側面しか表現していないからである。最後に、サービス業の結果を確認しよう。サービス業では、不動産業と同様に、I 期ではいずれの利益にも株価説明力がない。この点についても、いっそうの検討が必要である。
2 番目の分析として、モデル(M2)の回帰式によって、純資産簿価のvalue relevanceを検証した。もともと、純資産簿価を説明変数とするモデルは、純資産簿価が企業価値（株価総額）の代理変数になることの理論的根拠が薄弱であり、いわゆるfundamental linkageがない。
あえて関連づけするなら、純資産簿価がrelevantなeconomic capitalの代理変数になり、さらに、そのcapitalが資本コストに見合うpermanent earningsの代理変数になるという迂遠な解釈が必要になる

6。そのため、ここでは、OLSの推定結果については、統計的関連性の確認にとどめておきたい。
建設業では、3 期を通じて純資産簿価には株価説明力があり、とくに III 期において、営業利益と経常利益にはその説明力がなかったのと対照的な結果が得られている。不動産業とサービス業では、II 期でしか説明力は確認できず、I 期では、すでに見た利益の場合と同様、純資産簿価にも説明力はない。商社・卸売業および小売業では、製造業と同じく、
III 期において、純資産簿価の説明力が失われている。
以上の 2 つの分析から、利益情報の relevance が近年失われる一方で、純資産簿価情報のrelevance が高まるとは、一般にはいえない。ただ、建設業については、一面でその仮説を支持する結果が得られている。III 期には営業利益と経常利益が relevant ではない一方で、純資産簿価には株価説明力が認められているからである。したがって、業績不振産業では利益の relevance が失われるとか、それに代替して純資産簿価の relevance が高まるとかいう仮説も、完全には否定できない。以下では、建設業に注目しつつ、さらに検証を進める

6

いずれにしても、利益予想を通じて企業価値の推定と結びついているのであり、会計上のストッ
クの評価額が、直接的に株価総額ストックの代理変数になるという理論的根拠は存在しない。この点については、大日方(2002c)を参照されたい。

9

ことにしよう。

4.2

利益と純資産簿価との比較

利益の情報と純資産簿価の情報のいずれがより relevant であるのか。それを確かめる最も簡単な方法は、以下の回帰式による多重回帰分析であろう。

Pit = α + βBVEit + γX it + u it

(MR1)

ここで、BVE は 1 株あたりの純資産簿価であり、X は 1 株あたりの利益である。この利益には、営業利益、経常利益、純利益がそれぞれ別個に代入される。
この回帰の結果が、1) β = 0 かつ γ ≠ 0 であれば、利益のほうがより relevant であり、
2) β ≠ 0 かつ γ = 0 であれば純資産簿価のほうがより relevant であると判断される。ただし、
3) β ≠ 0 かつ γ ≠ 0 の場合には、利益も純資産簿価もいずれも relevant であり、その優劣は判断できない。また、4) β = 0 かつ γ = 0 の場合には、両者の優劣はもちろん、value relevanceについての判断もできない。上記の多重回帰モデルには企業価値評価モデルの裏付けがな
いため、かりに β = 0 かつ γ = 0 であっても、利益情報に relevance がないとは断定できない。したがって、ここでは(MR1)の経験的な意味を問わずに、もっぱら、利益と純資産簿価の説明力を比較することだけを目的に回帰分析をする。変数間の相関係数は Table 5 の通りである。
多重回帰の結果をまとめたのが、Table 6 である。Panel A は営業利益と純資産簿価、Panel
B は経常利益と純資産簿価、Panel C は純利益と純資産簿価による結果である。建設業では、III 期において、3 種類の利益とも、 β ≠ 0 かつ γ = 0 となっている。この結果は、最近の期間では、かつ、あるいはまたは、業績不振の産業では、利益よりも純資産簿価のほうがより relevant であるという仮説を支持している。
不動産業とサービス業では、I 期において、利益も純資産簿価もともに、株価にたいする説明力がない。ただし、サービス業の I 期では、純利益（NI）のみの場合には説明力がなかったにもかかわらず、純利益と純資産簿価の両方を説明変数としたときには、前者にかかる係数は統計的に有意にゼロと異なっている。ここで純資産簿価は、純利益の relevanceを高める補完的機能を果たしているように見える。この多重回帰式(MR1)を支える理論モ
デルがないため、この結果から合理的な意味のある推測はできない。その点を留保しても、10この結果は、サービス業の I 期において、会計情報のすべてが完全に irrelevant であるとは断定できないことを示唆している。この点については、次節以降、詳細に検討する。
小売業については、先に確認したのと同じように、II 期では、利益の relevance を確認できない。経常利益と純利益にかんしては、 β ≠ 0 かつ γ = 0 である。この時期、利益がirrelevant である一方、純資産簿価は relevant な変数である。この結果が、新規出店や店舗整備の拡大投資をしていたこととどのような関係にあるのか、あるいは、記述統計量からすると、当時、小売が業績不振産業であったためなのか、原因はわからない。いずれにしても、小売業の II 期では利益情報に value relevance がないのか、さらに検証を続ける必要があろう。
一方、商社・卸売業と製造業では、利益情報の relevance は、3 期一貫して否定されない。
むしろ、III 期では、純資産簿価は irrelevant であり、その relevance が近時高まっているという仮説は明確に否定される。
つぎの比較検証は、Davidson and MacKinnon (1981)による、nonnested modelのモデル比較
手法（J-test）による分析である 7。いま、以下のように、利益を説明変数とするモデルを(M1)、純資産簿価を説明変数とするモデルを(M2)とする。

Pit = βX it + ε it

(M1)

Pit = γBVEit + η it

(M2)

J-testでは、以下の回帰式を推定する 8。

Pit = δ 1 BVEit + δ 2 βˆX it + u it(J)

このJ式の推定結果において、1) δ 1 ≠ 0 かつ δ 2 = 0 であれば、純資産簿価モデル(M2)のほうが優れており、逆に、2) δ 1 = 0 かつ δ 2 ≠ 0 であれば、利益モデル(M1)のほうが優れている
9。

7

J-test の意義と問題点については、Biddle (1995) を参照。
対称的な定式化からあきらかなように、 γˆBVE と X との多重回帰の形に(J)式を変更しても、結論8は変わらない。
なお、value relevance を検証する場合の回帰式と同様、前期末株価をデフレーターとして利用し、さらに、期間のプール分析において年度効果をコントロールするため、年度ダミーを含めて J-testを実行した。

911

一方、δ 1 と δ 2 がともにゼロと有意に異ならない場合、および、両者がともに有意にゼロと異なる場合には、J-testによっては、2 つのモデルのあいだの優劣は判定できない。この点で、J-testの結果には曖昧さが残るといわれている。しかし、この論文の主題は、純資産簿価の情報が利益の情報よりもrelevantであるのかという点だけに向けられており、その目
的にとっては、上記 1)の結果が得られるか否かさえ確認できればよい。J-testには優劣の比
較能力や差の検出能力に限界があるが、この論文の分析にとっては十分な検証手法である
10。
Table 7 は、J-test の結果を要約したものである。BVE model の下の数字は J 式による δ 1 の推定結果であり、OP（OI, NI）model の下の数字は、各利益説明変数とした場合の δ 2 の推定結果である。2 段の数字の上段は、White の t 値であり、下段は有意確率である。これ以降、主として注目するのは、純資産簿価モデルが利益モデルよりも優れているケースである。それに該当するのは、建設業の III 期（3 種の利益すべて）と、小売業の II 期（経常利
益と純利益）、およびサービス業の II 期（純利益）である。
ここでの J-test の結果は、単一変量回帰および多変量回帰の結果とおおむね整合的である。ただし、ここで対象とした利益モデルは、利益の情報価値の一部分しか捕らえていな
いため、この結果だけでは、利益と純資産簿価とのあいだの優劣を判断できない。この節での分析は、あくまでも議論の出発点に過ぎない。そこで、次節以降では、まず、利益モ
デルを改良したときに利益情報の relevance を確認することができるのかを検証する。利益を説明変数とする回帰モデルを、より多くの情報内容を反映するモデルに変更することによって、あらたに利益の relevance が確認できれば、利益が多面的な情報内容を有している
ことの例証になるであろう。さらに、その改良された利益モデルを用いてもなお、純資産
簿価の情報のほうが優れているのかを検証してみなければならない。前半の検証は 5、6節で、後半の検証作業は 7 節で行う。

５

利益の符号と変化額5.1

正の利益と負の利益（損失）の分離

従来から、利益が正の場合と負（損失）の場合では、利益の persistence が異なるといわれている。損失は transitory であるため、OLS 回帰において、損失の場合には利益にかか

10

なお、複数のモデルのあいだで説明力を比較する検証手法を論じたものには、Biddle et al. (1995)
や Dechow et al. (1998)などがある。2 つの論文で支持されている各方法に比べ、この論文で採用する
J-test は簡単な手法であり、その分析コストが低い点も、これを採用した理由の 1 つである。

12

る係数がより小さくなるわけである。この論文でも、損失を計上しているサンプルを 1、それ以外を 0 とするダミー変数 D L を用いて、下記の式による回帰推定をした。

Pit = α + β1 X it + β 2 DL X it + u it

(M3)

上記(M3)による回帰の結果は、Table 8 に掲載した。損失サンプルがない場合には、表中「---」で示してある。まず、建設業の III 期では、営業利益の場合も経常利益の場合も、利益にかかる係数 β 1 は統計的に有意である。損失サンプルにかかる追加的係数 β 2 の符号は、いずれも負であるが、経常利益のほうだけ、統計的に有意である（1%水準）。この結果は、報告された利益水準をそのまま機械的に説明変数にした場合に利益の relevance を確
認できなかったのは、損失サンプルをコントロールしなかったのが原因であることを示している。したがって、「最近の期間で、かつ、あるいはまたは、業績不振の産業では利益はirrelevant である」という仮説は、棄却される。
同様の結果は、小売業の II 期において、営業利益と経常利益についても観察される。損失に固有の要因をダミー変数で分離することによって、利益情報が value relevant であることが確認できる。ただし、純利益については、このダミー変数を用いても、利益の relevanceを検出できない。
また、不動産業の I 期の純利益についても、モデル(M3)では利益の relevance を検出できない。前節の分析では、純資産簿価と利益による多重回帰の結果にかんして、純資産簿価が利益の情報を補完して利益の relevance を高めている可能性を指摘した。その問題に関連して、大日方 (2002c, 2003c) では、1)純資産簿価と利益を組み合わせた情報価値は損失をコントロールした利益の情報価値とせいぜい同程度であること、2)純資産簿価が損失をコントロールする場合があることを示した。しかし、ここでの結果は、純資産簿価の補完機
能を損失のコントロールのみに還元できないことを示している。
それ以外に、不動産の営業利益の I、II 期、経常利益の I 期、サービス業の I 期についても、ダミー変数で損失をコントロールしたモデル(M3)によっては、利益の relevance は確認できなかった。そこで、この論文では、補足的に、各産業－期のサンプルを黒字と赤字のグループに分けて、グループごとに利益の変数による単回帰分析を行った（結果は表にしていない）。
不動産業のI期について、営業利益が黒字のグループでは、利益にかかる係数は統計的に13

有意な正の値であった（t＝3.149、p＝0.002）。損失サンプルは 3 個しかないため、回帰推定はできなかった。経常利益（純利益）についても、正の利益にかかる係数は統計的に有意であった（経常利益の場合はt＝2.914、p＝0.005、純利益の場合はt＝3.464、p＝0.001）。
損失サンプルは 9 個（7 個）であり、回帰推定には過少であった。これらの結果から、損失サンプルが影響力の強い異常サンプルとして、Table 4 の単回帰の結果を歪めていたと判断できる。それらのサンプルを除けば、いずれの利益もvalue relevantである。しかし、II期については、グループ別の回帰によっても、正の営業利益にかかる係数は有意ではなかった（t＝0.248、p＝0.804） 11。この点は後に検討する。
結局、黒字と赤字のグループ別回帰によっても、不動産業の II 期の営業利益、小売業のII 期の純利益、サービス業の I 期ではすべての利益、II 期の純利益については、利益のrelevance は確認できない。これらの産業－期では、損失サンプルの存在が利益の relevanceを低下させているわけではない。もっとも、サービス業の I 期では、純資産簿価の情報にも relevance は観察されないため、利益よりも純資産簿価のほうが relevant な情報という証拠が観察されたわけではない。ここではむしろ、損失サンプルのコントロールは、利益のrelevance を検出するうえで万能ではない点を確認しておくべきであろう。損失に注目した
先行研究も多いが、利益の relevance を検討するうえで、それだけではまだ不十分なのである。利益情報の多面的な情報内容を捕まえるには、(M3)とは異なるモデルによって分析してみる必要がある。

5.2

利益の変化額の relevance

利益の水準額とともに、利益の変化額の情報も value relevant であることは、よく知られている。さらに、経営者も投資家も、対前年度比での増減に注意を向けていることも、先行研究によってあきらかにされている。この論文でも、利益の変化額のモデル（以下のM4）、およびその正負の符号を区別したモデル（以下の M5）によって、利益の relevanceを検証した。

ΔPit = α + βΔX it + u it

(M4)

ΔPit = α + β 1 ΔX it + β 2 D N ΔX it + u it

(M5)

11

II 期の経常利益の推定結果は、1 個の損失サンプルによって損失ダミーにかかる係数が異常に大きな値になっているが、それを分析から除いても、利益にかかる係数は、1%水準で有意な正の値で
あった。

14

ここで、X は利益の変数であり、 ΔX it = X it − X it −1 である。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。なお、この論文では、個々の式の表現では省略しているが、定数項および定数ダミーを除く変数はすべて前期末株価でデフレートされている。
したがって、(M4)および(M5)式の被説明変数は、正確には、 ΔPit / Pit −1 であり、これは、

Pit / Pit −1 から 1 を控除したものであるから、この研究では、株価水準を被説明変数とする
モデルと株価変化額を被説明変数とするモデルとの結果を比較することができる。
Table 9 は、モデル(M4)による回帰分析の結果をまとめたものである。ここでは、前項の分析まででいまだ利益情報の relevance が確認されていない産業－期に関心を向けよう。不動産業の II 期の営業利益、小売業の II 期の純利益、サービス業の I 期のすべての利益については、ここでの利益変化額を説明変数とするモデルを通じて、利益情報の relevance が観察できる。とくに注目したいのは、サービス業の I 期である。どの種類の利益をとっても、水準額の情報は irrelevant であったのにたいして、変化額の情報は、逆に、どの種類の利益
も value relevant である。水準額に限定して利益情報の relevance を問題にしていたのでは、
この事実は見落とされかねない。あらためて、利益には多面的な情報内容があることを強調しておきたい。
しかし、この変化額の情報は水準額の情報と排他的な関係にあるわけではなく、完全に補完的な関係にあるわけでもない。水準額にはない情報内容を変化額の情報が有しているといっても、いずれかの情報を選べば常に relevance が確認できるとはいえない。実際、サービス業の II 期については、純利益の水準額も変化額も irrelevant である。もちろん、投資家は、各種の状況に応じて利用する利益の種類を選択することができるため、かりに純利益の情報が irrelevant であっても、他の種類の利益が relevant であるなら、それを使えばよい。しかし、サービス業の II 期では、純資産簿価の情報には株価説明力があるため、純利益に議論を限ると、これまでの分析結果では、利益情報よりも純資産簿価の情報のほうが、より relevant であるという仮説が支持される。この仮説については、次節でさらに検討する。
つぎの検討課題は、増益と減益の非対称性である。モデル(M5)による検証結果をまとめたのが、Table 10 である。利益の変化額を増益と減益に分けたことにともなって、Table 9では観察されなかった利益の relevance が、あらたに Table 10 で確認できる点については、
詳細な説明を要しないであろう。ここでは、増益にかかる係数 β 1 と減益にかかる追加的係

15

数 β 2 の符号について、主要な 3 つのケースに注目したい。
第 1 は、 β 1 > 0 かつ β 2 = 0 のケースである。これは、増益と減益の persistence にたいす
る投資家の評価が対称的なケースである。実現した利益の増減に応じて、permanent earningsの期待も機械的に改訂され、企業の収益獲得能力がそのまま実績に反映されている定常的な状態を意味している。建設業と不動産業では営業利益の I 期と II 期、サービス業では営業利益と経常利益の II 期と III 期、商社・卸売業と小売業の純利益の I 期などで、この反応が観察されている。
第 2 は、β1 > 0 かつ β 2 < 0 のケースである。これは、減益のほうがより transitory であり、情報の relevance が低いケースである。たとえ減益が生じても、permanent earnings の期待の下方修正には結びつかず、長期的には増益が期待されている（潜在的）成長状態を意味している。このような非対称な反応は、商社・卸売業と小売業において、営業利益と経常利益の I 期と II 期、製造業ではすべての利益について I 期と II 期で確認できる。
第 3 は、 β 2 > 0 のケースである。これは、第 2 のケースと逆に、むしろ減益のほうがpersistent であると予想されているケースである。増益が期待 permanent earnings の上方修正する程度よりも、減益がそれを下方修正させる程度のほうが大きい状態である。1)年度
別クロス・セクション分析において、1990 年代後半にこのような非対称的反応が観察されること、3)産業別－期間別に分析すると、最近の景気低迷期にそのような反応を示す産業が多いことは、すでに筆者の研究で報告した（大日方, 2002a, 2003a）。この反応は、商社・卸売業と製造業では、すべての利益について III 期で観察されている。さらに、建設業では、純利益の I 期と III 期、サービス業の経常利益の I 期に観察されている。
Table 10 では、意外なことに、不動産業と小売業では、III 期でもこのような反応は生じていない。両産業では、利益の変化額を増益と減益とに分けない場合には、すべての利益
は III 期では value relevant であったにもかかわらず（Table 9）、増益と減益とを分けた Table
10 では、すべての利益は III 期で irrelevant である。これは、減益ダミーが回帰推定にノイズを持ち込んだことを意味している。そこで、補完的に、不動産業と小売業の III 期について、増益と減益のグループ別に利益変化額による単回帰分析を試みた。営業利益と経常利益については、いずれのグループも有意味な結果は得られなかった。純利益については、増益グループでは利益の変化額が有意な変数ではなかったのにたいして、減益グループでは、利益の変化額にかかる係数は有意な正の値であった（不動産業では、t=1.859、p=0.066、小売業では、t=2.594、p=0.010）。補完的な証拠ではあるが、不動産業と小売業でも、純利16

益の増益情報よりも、減益情報のほうが投資家には persuasive であると受け止められていたと推測できる。製造業を対象とした大日方 (2002a, 2003a) の実証結果は、近時の不況下でとくに業績悪化が懸念されている産業にも観察されることを強調しておきたい。

5.3

大規模な利益変化にたいする株価反応

これまでの先行研究は、利益の変化額の符号に加えて、その変化の規模を考慮に入れた
とき、大規模な利益変化額は小規模な利益変化額よりも transitory であるのかという実証課
題も検証してきた。大規模な増減益には株価は小さな反応を示すという S 字型反応を支持する結果が得られている。しかし、大日方 (2002a, 2003a) で報告したように、減益にたい
しては、その変化の規模を問わず、株価は増益よりも小さな反応を示す一方で、大規模な増益にたいしては、株価は小規模な増益よりも大きな反応――J 字型反応――を示すこともある。そのような関係は、大規模な増益を経験した利益水準と株価水準との関連性を検証した場合にも、観察された。大規模増益が企業の競争上の優位性に結びついているなら、
それは persistent であり、そうした産業環境が存在しているのかを確かめるうえで、大規模増益と株価とがどのような関係にあるのかは、興味深い実証課題である。
ここでは、その問題を以下の回帰式によって検証した。

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

(M6)

上記の X は利益水準の額（1 株あたり）、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、大規模増益を表すダミー変数であり、営業利益、経常利益、純利益のすべてが増益で、かつ、 ΔX it Pit −1 が年度の産業メディアンを超える場合を 1 としている。その回帰の結果をまとめたのが、Table 11 である。
回帰式(M6)の β 3 が有意な正の値になっているのは、建設業では、I 期の営業利益、経常利益、純利益、III 期の営業利益と経常利益である。不動産業では I 期の純利益のみで、商社・卸売業では、III 期の純利益以外のすべてにおいて、 β 3 は正になっている。小売業では 3 つの利益とも I 期のみにおいて、サービス業では、II 期の経常利益と純利益、III 期の経常利益において、製造業では、I 期の営業利益、経常利益、純利益、II 期の営業利益と経常利益において、β 3 は正になっている。それらのうちには、小規模増益にかかる係数 β 1が 10%水準で有意ではないケースもある。建設業の III 期の経常利益、不動産業の I 期の純17

利益、小売業の I 期の営業利益、サービス業の II 期の経常利益である。とくに後者のケースに該当する産業－期では、会計上の利益とダミー変数 D SH が、「勝ち組企業（winner）」
を識別していたのである。
しかし、大規模増益の persistence がつねに高いというわけではない。企業が競争優位になく、大規模な増益を持続できないと予想されれば、それは transitory な要素とみなされる。
実際、小売業と製造業の III 期の純利益では、 β 3 は有意な負の値になっている。I 期ではそれが正であったにもかかわらず、III 期において、それが負に変化するのは、景気などの経
済環境の変化を考えれば、合理的に解釈できる。その点を考えると、商社・卸売業の営業利益と経常利益について、3 期一貫して β 3 がプラスになっているのは、特異である。この産業には、景気に左右されずに、優位な地位を確立している企業（たとえば専門商社や専門卸売業者）が存在することを示唆している。
以上のこの節での分析は、黒字と赤字（損失）、利益の変化額と増益・減益、大規模な増益を経験した利益水準に着目して、利益の relevance を検証した。それぞれの回帰分析を通じて、産業間の相違と期間の相違があきらかになった。裏を返せば、利益の情報は、そうした相違点を伝達できる多面的な情報内容を有しているのである。その情報内容は、報告
利益の水準額を機械的に説明変数にした回帰分析からは、あきらかにならない。先行研究に見られるように、たんに報告された利益の水準額を問題にして、relevance の年代変化や国際格差、あるいは純資産簿価情報との優劣を議論するのは、不十分である。そのような分析では、捨象される利益の情報内容があまりにも多いからである。多様な要因に依存して利益の relevance が決まる点を考慮した実証研究が必要である。

６

純利益の構成要素

6.1

構成要素の水準

一般に、純利益が relevant であるといっても、投資家が純利益に基づいて（予想して）投資判断をしているとは推測できない。純利益が最も relevant な利益指標ではないからである。わが国では、逐次的な多段階利益計算によって、純利益の前段階として、営業利益と経常利益も開示されている。筆者の研究（大日方、2003c）によれば、長期的、平均的に見ると、営業利益が最も relevance が高く、僅かの差ではあるが、経常利益の relevance は 2番目であり、純利益の relevance は、経常利益のそれよりも一段と劣っている。しかし、そのことは、経常利益の計算で営業利益に付加される「営業外損益」や、純利益の計算で経18常利益に付加される「特別損益および税」がたんなるノイズであることを、必ずしも意味しない。大日方 (2002c, 2003b) によれば、「営業外損益」や「特別損益および税」にも、固有の情報内容が含まれており、それらが value relevant である年度あるいは産業－期間も存在している。
この論文でも、それらの利益の構成要素に relevance があるのかを、下記の回帰式によって確かめた。

Pit = α + β 1OPit + β 2 FIN it + β 3 EXTit + u it

(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。
Table 12 は、変数間の相関係数をまとめたものであり、上段はピアソンの積率相関係数、下段はスピアマンの順位相関係数を表し、カッコ内の数字は有意確率を表している。これを見ると、建設業の II 期、不動産業の I 期と II 期、小売業の I 期について、変数間の相関が高くなっており、多重共線性の問題が懸念される。回帰分析の結果は、Table 13 にまとめた。
Table 13 によると、III期では、小売業を除いて、すべての構成要素の係数は統計的に有意な正の値になっている。この結果は、「営業外損益」や「特別損益および税」もrelevant
である状況が存在することを示している。一般に、臨時的・異常な損益は、文字通り、非反復的（non-recurring）であるため、irrelevantであると解されている。しかし、たとえば、
将来のキャッシュフローを変更するリストラ費用（および利得）にはvalue relevanceがあると報告されている 12。しかし、ここでの「特別損益および税」の構成要素の詳細はあきら
かではなく、ここでの結果はリストラ項目のrelevanceを支持しているとはいえない。その背景は不明であるものの、「特別損益および税」はirrelevantであるという通念を否定するという意味で、そのrelevanceを確認したことの意義は大きい。
Table 13 の結果にかんして、この論文の主題との関係でとくに注目しておくべき点がある。Table 4 の Panel C では、すべての産業において、III 期の純利益は value relevant であった。しかし、その relevance のすべてが、営業利益あるいは経常利益の relevance に支えられたものではない。Table 13 の結果は、小売業を除いて、純利益の relevance は構成要素すべての relevance から産み出されていることを示している。「最近の期間において、かつ、
12

たとえば、Elliot and Hanna (1996)、Francis et al. (1996)、Rees et al. (1996)、Chaney et al. ( 2000)、
Khurana and Lippincott (2000)、Burgstahler et al. (2002)、Lopez (2002) など。

19あるいはまたは、業績不振の産業では利益情報は irrelevant である」という仮説は、ここでも棄却される。
ここで、単回帰の結果（Table 4）と比較して、Table 13 の結果を確認しよう。建設業のIII 期では、営業利益も経常利益も irrelevant であったにもかかわらず、構成要素のすべて
が relevant な変数である。これは、構成要素の組み合わせから、あらたな情報価値が生まれることを示唆している。
やや奇妙な結果を示しているのは、不動産業の II 期である。単回帰分析では、経常利益と純利益は relevant であったにもかかわらず、Table 13 では、いずれの構成要素も relevantではない。考えられる 1 つのシナリオは、営業利益がノイズになっている可能性である。
そこで、営業利益と営業外損益の相関が高い（- 0.949）こともふまえて、営業利益以外の2 つの構成要素による多重回帰分析をした。結果は、営業外損益にかかる係数は有意ではなく、特別損益および税の係数は有意なマイナスであった（t= -3.010、p=0.003）。これは、経験的に意味のある結果ではない。
そもそも、不動産業のII期に営業利益と営業外損益の負の相関が高いのは、借入金による資金調達によって金利負担を増加させつつ、営業規模を拡大したからであろう。そのため、営業利益と営業外損益を異なる変数とした多重回帰分析は多重共線性の問題を生じさせている。しかし、単回帰分析において、営業利益がrelevantではなく、経常利益がrelevant
であるという結果は、営業利益と営業外損益を組み合わせてはじめて情報がrelevantになることを意味している

13。さらに、営業利益と経常利益の変化額はそれぞれこの時期に

relevantであったことは、バブル期の不動産業においても、利益の情報のrelevanceは失われていないことを示している。
サービス業の I 期と小売業の II 期は、単回帰でも、構成要素の重回帰でも、利益のrelevance を確認することができない。もちろん、なんども繰り返し述べているように、水準額の relevance が利益の relevance のすべてではない。むしろ、それらの産業－期では、損失や変化額を考慮した場合に relevance が認められているという事実は、利益情報には重複しない、補完的な多面的情報価値があることの証拠になっている。

6.2

構成要素の変化額13

多重共線性の問題を無視して、あえて、営業利益と営業外損益による多重回帰を試みたところ、I 期ではいずれも統計的に有意ではなく、II 期では両者の係数は有意な正の値であり（1%水準）、III
期では、営業利益のみが有意な変数であった（5%水準）。これは、バブル期（II 期）においても、投資家はナイーヴではなかったことを示唆している。

20

利益の構成要素についても、水準額だけではなく、変化額の relevance が問題になる。一般に、変化額の中には、1)反復的項目の増減だけではなく、2)前年度には生じなかったものの、当年度に生じた非反復的項目が含まれ、さらに 3)前年度に生じた非反復的項目が当年度に生じなかった場合の消滅額も含まれている。したがって、この論文の変数 EXT（特別損益および税）の変化額 Δ EXT には、 Δ OP や Δ FIN に比べて、かなり雑多なものが含まれている。したがって、以下の分析結果の解釈は、相当な注意が必要である。
この論文で採用した回帰式は次の通りである。

Pit = α + β1 ΔOPit + β 2 ΔFIN it + β 3 ΔEXTit + u it

(M8)

変数間の相関係数は Table 14 であり、回帰の結果は Table 15 である。まず第 1 に注目するのは、利益の変化額による単回帰分析の結果（Table 9）との相違点である。不動産業のI 期は、いずれの利益についても、変化額の変数は irrelevant であり、構成要素に分解した
Table 15 では、営業外損益の変化額と特別損益および税の変化額が有意な変数になっている。しかも、両者の係数はマイナスである。営業利益と他の 2 つの変数の相関がやや高いため、営業利益の変化額を除いて、他の 2 変数のみで回帰をしたところ、 Δ FIN にかかる係数は負であったが、統計的に有意ではなかった。しかし、 Δ EXT の係数は統計的に有意に負であった（t= -3.858、p=0.000）。これは、常識では説明できない結果である。すでに5.1 で確認したように、損失サンプル（3 個）が異常サンプルと予想されたため、それらを除いて、(M8)式の回帰をしてみた。しかし、 Δ EXT の係数のみが統計的に有意な負の値であり（t= -2.480、p=0.015）、結果は変わらなかった。
つぎに着目するのは、建設業と不動産業の II 期である。単回帰分析では、営業利益の変化額と経常利益の変化額は relevant であり、純利益の変化額は relevant ではなかった。一方、多重回帰の Table 15 では、すべての構成要素が relevant でなくなっている。これは、Δ EXT が相当に大きなノイズを含み、回帰推定を歪めている可能性を示唆する。そこで、
Δ OP と Δ FIN による重回帰を試みた。不動産業では、両者の係数はいずれも正で統計的に有意（1%水準）であったが、建設業では、 Δ OP にかかる係数だけが統計的に有意な正の値であった（5%水準）。
サービス業の II 期では、単回帰分析では純利益の変化額は irrelevant であったのにたい
して、ここで構成要素に分解すると、営業利益の変化額だけが統計的に有意な説明変数に21

なっている。ここではむしろ、 Δ FIN や Δ EXT が Δ OP に含まれるノイズの影響を緩和しているようである。
第 2 に注目するのは、 Δ EXT の relevance である。もっとも、前述の通り、この変数には雑多な項目が含まれており、Table 15 の結果の経験的な意味を解釈することには慎重にならざるをえない。ここで確認したいのは、それがかなりノイジーな変数であるとしても、まったく relevance がないわけではないという点である。営業利益や経常利益を bottom lineとせずに、わざわざ純利益まで計算することの合理性が問われたとき、「 特別損益および税」にも、程度は劣るものの relevance が認められることが、その答えの 1 つになるからである。
製造業では 3 期一貫して、商社・卸売業と小売業では I 期、不動産業では I 期と III 期で Δ EXTの係数は統計的に有意になっているという事実をここで確認しておきたい。
この 6 節の検証結果は、理論的にも重要な示唆をあたえている。業績不振に陥った産業（あるいは企業）では、その存続可能性が危ぶまれるがゆえに、利益の relevance が低下するという仮説、さらに、そのようなケースでは、事業の継続か中止のオプション価値が重要になるために、純資産ストックの情報の relevance が高まるという仮説は、必ずしも合理的な想定とはいえない。企業のリストラが将来キャッシュフローを改善すると市場で期待されているなら、リストラにともなう利得・損失が relevance をもち、その結果、利益がvalue relevant になる可能性も否定できないからである。さらに、そのリストラ効果が、損益計算書で独立掲記されている臨時的な特殊項目（special items）の relevance のみに現れるという保証もない。経常的な収益や費用の relevance が、リストラを通じて上昇する可能性もある。業績不振とみられている産業であっても、利益情報が relevant であるというこの論文の結果は、先行研究の仮説の再検討を迫っている。

７

利益情報の Relevance ――再検証

7.1

純資産簿価情報との比較

前節までの分析によって、水準額だけでなく、変化額や変数の符号などに着目することによって、利益情報には水準額以外の relevance が存在することを確認した。そのことを前提としてもなお、利益情報よりも純資産簿価情報の relevance のほうが高いのかを検証するのが、この論文の最後の課題である。
その確認作業にあたって、この研究では、損失に着目したモデル(M3)、変化額に着目したモデル(M4)、増益と減益に着目したモデル(M5)、大規模増益に着目したモデル(M6)、構22

成要素の水準額によるモデル(M7)、構成要素の変化額によるモデル(M8)の順に純資産簿価モデルとの優劣を比較した。この順序の尺度を決定するにあたり、変数の計算にコストがかからない簡単なモデルを優先した。低コストで利益の情報をより有効に利用できるなら、そのモデルの方が優れているからであり、利益の relevance が純資産簿価の relevance を上回っていることが、簡単なモデルで示されれば、より強力に純資産簿価の有意性を否定することができるからである。この論文のモデルのうち、最もコストがかかるのは、年度別
産業別メディアンを必要とするモデル(M6)であるが、構成要素を使う 2 つのモデルには、変数間の多重共線性があるため、後順位とした。
4 節では、各種の利益の水準額を説明変数としたモデルと、純資産簿価を説明変数としたモデルとを J-test によって比較した。Table 7 において、1) δ 1 = 0 かつ δ 2 ≠ 0 の、利益のほうが純資産簿価よりも説明力が優っているケースと、2) δ 1 ≠ 0 かつ δ 2 ≠ 0 の、純資産簿
価の説明力が優っているとはいえないケースは、ここでの検討対象から除く。さらに、3)δ 1 = 0 かつ δ 2 = 0 の、いずれにも説明力がないと判定されたケースには、利益の relevanceの有無とは異なる問題が含まれているため、ここでは検討しない（詳しくは次項で議論する）。ここで検討するのは、Table 7 で 4) δ 1 ≠ 0 かつ δ 2 = 0 の、利益よりも純資産簿価の説
明力が優っていた 6 つのケースである。検証手続きは、前述の順序で、純資産簿価の情報と少なくとも同等以上の説明力があるモデルが見つかるまで行った。
検証結果は Table 16 にまとめた。産業－期のセルのうち、上段のプライムが付いていな
い番号は、Table 7 のもの、すなわち、利益水準を説明変数とした場合の比較結果である。
下段のプライムが付いている番号は、利益の変数を説明変数として改良を加えたモデルとの比較結果である。利益のモデルの名称に LOSS と付いているのはモデル(M3)であり、Δ は
変化額を変数としたモデル(M4)、N は増益と減益に注目したモデル(M5)、COMP は構成要
素のモデル(M7)を指している。
Table 16 で数字が埋められているセルは、Table 7 で純資産簿価のほうが有意と判定された 6 つのケースである。このうち、(1)、(2)、(4)は、損失サンプルをコントロールすることにより、純資産簿価情報に劣らない情報価値を利益情報からも引き出すことができる。
(5)の小売業の II 期の経常利益については、増益と減益との違いに着目すると、利益の変化額の情報から、純資産簿価情報に劣らない情報価値を引き出すことができる。(6)のサービ
ス業の II 期では、多重共線性の問題はなく、利益の構成要素に着目することができる。その場合、利益の情報から純資産簿価を上回る情報価値が得られる。以上の 5 つのケースで23

は、利益の情報を加工して情報価値を引き出すことができ、純資産簿価の relevance が利益の relevance を上回っているとはいえない。
他方、(5)の小売業のII期の純利益については、この論文のモデルでは利益のrelevanceを不十分にしか確認することができなかった 14。このケースに限り、純利益よりも純資産簿
価のrelevanceのほうが高いという仮説は支持される。しかし、このことから、小売業のII期において、一般に利益よりも純資産簿価のほうがrelevanceが高いとはいえない。たとえば、営業利益の損失をコントロールしたときの説明力は、純資産簿価のそれを凌駕していた。そのモデルのJ-testでは、純資産簿価のほうの δ 1 は有意ではなく（t=1.375、p=0.172）、
利益のほうの δ 2 は有意であった（t=4.822、p=0.000）。投資家は、適宜、有用な利益の情報を選択して使えばよいから、一般化していうなら、このケースでは利益情報のrelevanceのほうが純資産簿価のrelevanceを上回っているのである。
この論文の主題の 1 つは、利益情報の relevance は純資産簿価情報のそれに劣っていない
ことを確かめることである。利益情報が純資産簿価を上回る relevance を有することを確認することは目的ではなく、純資産簿価が利益情報を上回る relevance をもつことを否定する証拠が確認できればよい。したがって、以上の分析によってその目的は達成されたことになる。利益水準の relevance だけを取り上げて、純資産簿価情報の優位性を主張するのは、利益情報の情報内容を正確に捉えていないこと、具体的には、relevance を確認するモデルを特定化するさいのミスによっているのであって、その主張は正しくない。そのことを検証したのがこの論文の重要な貢献である。

7.2

モデル改良の成果

前項では、2 つのモデルの優劣比較に J-test を利用したが、それはあくまでも、優劣の比較に限られるのであって、会計情報の value relevance の有無を確かめる手段ではない。企
業評価モデルにもとづいて回帰分析をし、その符号検定によって情報の relevance の有無を確かめるのが、学界で定着した手法である。かりに通常の意味で利益が relevant であっても、J-test で説明力のあるモデルと判定されないこともある。比較の詳細はここで説明しな
いが、J-test に依存して relevance の判定はできない。この論文の主要な、かつ、もっとも基礎的な検討課題は、近時の不況下で一般に業績不振産業と目される産業について、利益

14

この II 期について、年度別に純利益の relevance を確かめたところ、1986 年 2 月期から 1989 年 2月期までの 4 年度は、純利益は relevant ではなかった。しかし、1990 年 2 月期から 1992 年 2 月期の3 年度では、純利益は relevant であった。

24

情報の relevance を確かめることである。最後に、その確認をしておこう。
議論の出発点は、営業利益、経常利益、純利益それぞれの水準額についての単回帰分析の結果（Table 4）である。「最近の不況下での業績不振産業」の利益は irrelevant であるという仮説が支持されたのは、建設業の営業利益と経常利益であった。しかし、いずれも、
損失サンプルをコントロールすることにより、営業利益と経常利益は relevant であることが確認できた（Table 8）。この結果によって、不況下での業績不振産業の利益は irrelevant
であるという仮説は棄却されたのである。
つぎの問題は、景気を問わず、この論文が対象とした産業――非金融、非料金規制産業――の利益は relevant であるか否かである。Table 4 の単回帰分析において利益の relevanceが確認できなかった産業－期のうち、不動産業の I 期の営業利益、経常利益、純利益、小売業の II 期の営業利益と経常利益については、やはり損失サンプルをコントロールすることによって、利益の relevance を検出することができた（Table 8）。さらに、不動産業の II
期の営業利益、サービス産業の I 期の 3 種の利益すべてにかんしては、利益の変化額が value
relevant な情報であった（Table 9）。結局、本論文のモデルによっても利益の relevance を確認できないのは、サービス業の II 期の純利益のみである。この点については、前項で論じたので、これ以上言及しない。利益の多面的な情報内容を考慮すれば、ここで取り上げたすべての産業において、利益は一貫して relevant であるといってよい。

８

お わ り に実証研究の結果は、リサーチ・デザインに依存する。たんにサンプルの規模が大きいというだけでは、特定の実証結果を一般化することはできない。利益の relevance が近年低下しているとか、純資産簿価の relevance のほうが利益のそれよりも高いとかいうのは、特定のモデルによって検出された結果に過ぎない。それは利益の水準額だけを対象にしたときの、アメリカの市場で経験された事実でしかない。しかし、この論文が検証したように、わが国で不況の元凶と称される産業においても、多面的な情報内容をもつ利益は一貫してrelevant であった。また、純資産簿価の relevance が利益の relevance を上回るという証拠は、製造業の場合と同様、最近の期間では観察されなかった。これらの実証結果は、利益こそが会計のコア概念であるという学界の共通認識を、実証的に裏付けている。
ここで強調しておくべきは、この研究において、損失と変化額というきわめて単純な要因に着目しただけでも、利益の relevance を追加的に確認できたという点である。黒字と赤25

字（損失）の relevance の相違は、従来から多くの研究で指摘されているものであり、すでに周知の事実である。また、変化額が水準額とは異なる情報内容をもっている可能性があることも、value relevance 研究の前史に位置づけられる ERC（earnings response coefficients）
研究の時代から、必ずしも秩序だってはいないものの、すでに知られていた。
その意味では、この研究が主題として解明したことは、独創的なモデルに依存している
わけではない。この研究では、企業価値と会計数値との関連――fundamental linkage――を重視して、利益情報に内在する多面的な情報内容に着目しつつ、配当割引モデルに基礎をおく利益資本化モデル（earnings capitalization model）を応用したのであった。むしろ、シンプルで汎用的なモデルを利用して、「利益情報の relevance が低下するのと代替的に純資
産簿価情報の relevance が高まっている」という誤った通念が否定されたことに、この研究の重要な貢献がある。そのような誤った通念にもとづいて、オフバランス項目のオンバランス化や、公正価値評価の拡大が提案されている現状にたいして、この研究は重要な警鐘を鳴らしている。実証的根拠に基づかない規範的提案や安易な類型論は無意味であり、なによりも基礎的な分析から出発しなければならない。

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28

Table 1 Sample Distribution
Construction
Real Estate
Commerce
Trade &
Wholesale
RetailService
Manufacturing
Total

Period I: 1979 - 1985
450
92

Period II: 1986 - 1992
632
116

Period III: 1993 - 2000
1,203
220

Total
2,285
428

366

565

1,205

2,136

184
98
2,170
3,360

281
225
2,699
4,518

397
650
4,253
7,928

862
973
9,122
15,806

Samples in retail industry are February ending firms. All other samples end their fiscal year on March 31.

29

Table 2 Descriptive statistics
II - I
1,011.8450 ***869.0000 ***42.078 ***Period II1986 - 1992
1,506.2184
1,150.0000
1,730.5105

III - II- 783.2317 ***- 580.0000 ***73.488 ***Period III
1993 - 2000
722.9867
570.0000
635.6353

560.8370
462.0000
425.3007

1,155.8268 ***928.0000 ***28.029 ***1,716.6638
1,390.0000
1,294.1433- 925.3865 ***- 770.5000 ***22.296 ***791.2773
619.5000677.7476

378.4945
289.0000
342.8288

839.1674 ***594.0000 ***95.502 ***

1,217.6619
883.0000
1,172.1901- 206.8470- 250.0000 ***0.208

1,010.8149
633.0000
2,892.5847

Retail758.6033
418.5000
1,060.4305

1,244.2544 ***1,051.5000 ***35.266 ***2,002.8577
1,470.0000
1,659.3641- 549.5453 ***- 732.0000 ***0.549

1,453.3123
738.0000
2,015.3198

Service

1,383.1837
500.0000
2,055.1374

1,776.0563 ***1,570.0000 ***7.102 ***

3,159.2400
2,070.0000
3,687.4067

1,916.2723- 750.0000 ***4.754 **

5,075.5123
1,320.0000
29,219.4190

Manufacturing

517.8369
336.0000667.3524

600.1331 ***539.0000 ***157.652 ***

1,117.9700
875.0000928.4581

897.3131 *- 303.0000 ***9.821 ***

2,015.2831
572.0000
32,550.0596

Period I
1979 - 1985
78.1775
48.0164118.3191

II - I
24.0203 ***19.3368 ***2.929 *

Period II1986 - 1992
102.197867.3532
160.4124

III - II
- 31.3203 ***- 8.8473 ***37.253 ***Period III
1993 - 2000
70.8775
58.5059
72.834764.801355.370338.9656

50.9905 ***31.2201 ***15.044 ***115.7918
86.5904
100.3204- 26.0384 **- 20.2540 ***0.068

89.7534
66.3364
90.5545

61.389953.6149
35.001312.0270 ***- 3.7758
44.078 ***73.4168
49.8391
74.9240- 12.5382 ***- 7.1398 ***2.403

60.8787
42.699371.2024

Retail88.3055
70.9974
97.3123- 2.9363
0.28690.025

85.3692
71.2843
71.2739- 16.6463 **- 27.4374 ***21.076 ***68.722943.8469
100.9751

Service85.2133
46.0527175.1649

21.0124
30.3483 ***2.165

106.2257
76.4010104.6392

85.9698- 1.5729
4.438 **

192.1954
74.8281
1,568.9883

Manufacturing57.643345.029376.2348- 7.2177 ***- 5.6980 ***5.136 **

50.4256
39.331353.8163

66.5761 *- 13.4819 ***9.462 ***

117.0017
25.8495
2,268.3693

Panel A: Pt
Construction

Real Estate

Commerce
Trade &
Wholesale

Panel B: OPt
Construction

Real Estate

Commerce
Trade &
Wholesale

Period I
1979 - 1985
494.3733
281.0000
603.9705

30

Table 2 Descriptive statistics (continued)
II - I
27.5973 ***22.0411 ***1.296

Period II1986 - 1992
103.2365
64.9295
159.0963

III - II
- 37.4425 ***- 11.5009 ***36.776 ***Period III
1993 - 2000
65.7939
53.4286
78.8148

29.6052
32.158833.0460

39.9840 ***23.0652 ***10.633 ***69.5892
55.2240
54.0405- 35.8727 ***- 25.9827 ***2.785 *

33.7165
29.241384.872742.2284
36.5000
36.165630.6501 ***16.3137 ***46.759 ***72.8785
52.8137
84.2122- 8.5497 **- 10.8852 ***3.093 *

64.3288
41.9285
77.3673

Retail70.671856.8860
74.1099

13.5495 *10.8245 **4.447 **

84.221467.7105
76.8394- 22.1348 ***- 31.5419 ***14.707 ***62.0866
36.1686102.3416

Service92.580440.7598234.9648

29.5987
39.2680 ***1.958

122.1791
80.0278147.0975

36.2090- 4.0893 **2.985 *

158.3882
75.9385
1,431.8287

Manufacturing

44.163430.050270.9427

4.3217 **6.1355 ***2.889 *

48.4851
36.1857
57.230965.3416 *- 13.6737 ***9.368

113.8267
25.5120
2,198.0579

Period I
1979 - 1985
31.0543
17.282250.0181

II - I
10.1421 ***7.7710 ***1.376

Period II1986 - 1992
41.1963
25.0532
67.7853

III - II
- 25.2935 ***- 8.2310 ***0.192

Period III
1993 - 2000
15.9029
16.822261.691015.0067
14.8369
19.4876

19.4412 ***10.3955 ***10.374 ***34.4480
25.2324
27.2491- 34.7007 ***- 12.5772 ***13.903 ***- 0.2527
12.6552
95.4906

17.3916
15.115417.5066

16.9706 ***7.5829 ***44.995 ***34.362122.6983
50.6192- 11.5509 ***- 6.8983 ***7.731 ***

22.811315.8000
55.2066

Retail33.2246
26.0775
28.7552

6.1231 *4.3031 *8.012 ***

39.347730.3806
39.0433- 27.2850 ***- 14.9272 ***28.415 ***12.062715.4534
92.6431

Service39.5723
18.4254128.9404

69.2133
18.4496 ***0.772

108.7857
36.8750748.1484- 83.5414- 7.0173 ***0.243

25.244329.8577
1,483.2849

Manufacturing

21.0438
14.8649
36.01932.8898 ***2.8664 ***0.045

23.933617.731236.4404

29.8475 *- 7.6440 ***9.598 ***

53.781110.0872
1,176.0759

Panel C: OIt
Construction

Real Estate

Commerce
Trade &
Wholesale

Panel D: NIt
Construction

Real Estate

Commerce
Trade &
Wholesale

Period I
1979 - 1985
75.6392
42.8884113.9870

31

Table 2 Descriptive statistics (continued)
II - I
105.1153 ***134.3709 ***0.148

Period II1986 - 1992
473.2168339.8531
596.4499

III - II
72.4163 ***130.9001 ***3.583 *

Period III
1993 - 2000
545.6332
470.7532
379.3358

213.6352
173.4118
134.9091

272.9147 ***233.2106 ***29.467 ***486.5500
406.6224
346.1169

103.2335 **103.6671 ***2.295

589.7834
510.2895
396.9488

200.4324
167.9092
139.9338

301.2972 ***171.5514 ***126.798 ***501.7296
339.4606
501.8498

260.2267 ***239.3866 ***43.031 ***761.9563
578.8472
663.5755

Retail342.5233
305.7544
200.5844

217.2555 ***208.3802 ***28.909 ***559.7788
514.1346
315.6939

114.5895 ***118.1573 ***39.384 ***674.3683
632.2919
422.6324

Service613.3332
257.1590
1,043.8221

376.2654 **317.0053 ***0.512

989.5986
574.1643
1,658.4086

2,152.0333 ***288.3384 ***8.495 ***

3,141.6319
862.5027
18,422.3960

Manufacturing233.0566
175.1099
231.0714

144.5411 ***126.4186 ***114.945 ***377.6007
301.5285
335.5291

936.0524 *92.0999 ***10.481 ***

1,313.9531
393.6284
23,268.0910

Panel F: Δ OPt

Period I
1979 - 1985
- 2.9073- 0.430761.3372

II - I
14.4255 ***9.4836 ***0.023

Period II1986 - 1992
11.51819.052961.9200

III - II
- 21.9139 ***- 14.9650 ***0.044

Period III
1993 - 2000
- 10.3957- 5.912152.1844

4.13982.847725.4473- 6.3224
2.36312.840 *

- 2.1826
5.210854.0525- 6.9576- 7.5303 ***3.087 *

- 9.1402- 2.319564.8873

0.0701- 0.1893
20.7295- 1.4439
1.11740.308- 1.3738
0.928123.4616- 4.1382 ***- 3.0183 ***28.394 ***- 5.5120- 2.0902
38.6404

Retail

- 3.5667- 0.7857
26.5138- 2.6472
0.23570.314- 6.2139- 0.5500
47.8495

0.6519- 1.8366
5.447 ***

- 5.5619- 2.3866
42.0792

Service- 2.0145- 0.4708
101.1730- 1.2325
1.52931.273- 3.2470
1.058544.9624- 642.0281- 4.5743 ***2.380- 645.2751- 3.5158
12,863.2220

Manufacturing

1.4686
1.246839.9202- 3.9285 ***- 1.5179 ***5.503 **

- 2.4599- 0.2711
33.30202.6505- 0.4357
3.379 *

0.1906- 0.7068
402.0302

Panel E: BVEt
Construction

Real Estate

Commerce
Trade &
Wholesale

Construction

Real Estate

Commerce
Trade &
Wholesale

Period I
1979 - 1985
368.1015
205.4822
519.5781

32

Table 2 Descriptive statistics (continued)
II - I
11.2435 ***5.6250 ***0.002

Period II1986 - 1992
9.53876.242762.2502

III - II- 19.1593 ***- 10.8121 ***0.000

Period III
1993 - 2000
- 9.6207- 4.5694
54.4257

5.39963.355224.3099- 10.3006 **- 1.0296
3.550 *

- 4.9011
2.325642.3837

3.7686- 1.9761
4.173 **

- 1.1324
0.349564.2958

1.48791.287517.9902- 3.1129 **- 0.6423 *
7.405 ***

- 1.6250
0.645228.7031- 1.3150- 0.2430
23.491 ***- 2.9400
0.402240.4514Retail

- 0.1274
0.815818.9620- 4.5889 *
0.90633.136 *

- 4.7163
1.722138.31110.3258- 3.8314 **6.309 ***

- 4.3905- 2.1093
40.8952

Service

0.76270.7933106.6869

1.95080.89721.100

2.71351.690558.6994- 563.9913
3.3124 **2.413- 561.2777- 1.6219
11,201.7730

Manufacturing2.53611.902839.6345- 4.7240 ***- 1.6695 ***4.547 **

- 2.1879
0.233334.79682.6091- 0.1188
2.763 *

0.42120.1145219.5024

Panel H: Δ NIt

Period I
1979 - 1985
- 1.3499
0.1661
26.5201

II - I
6.4426 ***2.3173 ***1.591

Period II1986 - 1992
5.09272.483435.7693

III - II- 14.3076 ***- 5.8290 ***29.255 ***Period III
1993 - 2000
- 9.2149- 3.3456
58.3256

1.21190.847214.9691- 2.4193
0.55032.034- 1.2074
1.397517.9121- 3.9745- 2.0582 **17.690 ***- 5.1819- 0.6607
122.7771

0.56640.379010.2955- 0.8845
0.0104
11.398 ***- 0.3181
0.389433.8809- 2.8368- 1.1513 ***33.875 ***- 3.1549- 0.7619
51.3206

Retail

- 0.3409
0.12309.4094- 1.5066
0.69529.810 ***

- 1.8475
0.818222.3191- 7.5151 *- 2.5887 ***36.253 ***- 9.3627- 1.7705
78.0579

Service

0.28190.100683.42130.87910.85010.696

1.16100.9507
1,016.9123- 273.4885- 1.8908 ***2.200- 272.3275- 0.9401
5,534.6530

Manufacturing

1.13210.477928.2308- 1.9131 *- 0.2237 *0.353- 0.7810
0.254237.8802- 1.5655- 0.9685 ***7.707 ***

- 2.3465- 0.7143
219.5024

Panel G: Δ OIt
Construction

Real Estate

Commerce
Trade &
Wholesale

Construction

Real Estate

Commerce
Trade &
Wholesale

Period I
1979 - 1985
- 1.7049
0.617755.6276

P = stock price, OP = operating profits per share, OI = ordinary income (earnings before extraordinary items, special items and taxes)
per share, NI = net income per share, BVE = book value of equity per share, Δ Xt=Xt – Xt-1. In each period, the numbers represent asfollows: top = mean, middle = median, bottom = St. Dev. “II - I” and “III - II” present the difference between periods. Thosedifferences 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).

33

Table 3 Comparison of performance
Panel A
Construction
Pt / Pt-1
OPt / Pt-1
OIt / Pt-1
NIt / Pt-1
Real Estate
Pt / Pt-1
OPt / Pt-1
OIt / Pt-1
NIt / Pt-1
Trade & Wholesale
Pt / Pt-1
OPt / Pt-1
OIt / Pt-1
NIt / Pt-1
RetailPt / Pt-1
OPt / Pt-1
OIt / Pt-1
NIt / Pt-1

Period I
1979 - 1985

Period II1986 - 1992

II - I

1.01850.1737

0.9736

Period III
1993 - 2000

III - II***

1.1922- 0.3366***

0.8556

0.0739***1.0475- 0.2211***

0.82640.1636- 0.0903***

0.07330.0206***

0.09390.1511- 0.0846***

0.06650.0181***0.08460.1357- 0.0629***

0.07280.00450.1336- 0.0673***

0.06630.0097***0.07600.0513- 0.0240***0.0273- 0.0486***- 0.0213

0.0499- 0.0241***0.0258- 0.0009

0.07730.02491.1131- 0.0178

1.0953- 0.1863***

0.90901.0478- 0.1391**

0.9087- 0.0313**

0.87740.1649- 0.0817***

0.08320.0430***0.12620.1293- 0.0672***

0.0621

0.0218***0.08390.0498- 0.0066

0.0432- 0.0155*0.0277

0.0617- 0.0223***

0.0394- 0.0018

0.0212- 0.0387**- 0.0175***

0.0191- 0.0012*

0.01791.0763- 0.1174***

0.95890.03760.0247- 0.0035

0.0297- 0.0106

1.1224- 0.0461

1.0108- 0.0108**1.0000- 0.1032***

0.89680.2141- 0.1455***

0.0686- 0.0067**

0.06190.1887- 0.1309***

0.05780.00290.06070.1276- 0.0637***

0.0639- 0.0022

0.06170.1171- 0.0580***

0.05910.00100.0601

0.0513- 0.0235***

0.0278- 0.0209

0.0460- 0.0213***

0.0247- 0.0008

1.0742

0.06681.1410- 0.2214***

0.9196

0.99250.0731

1.0656- 0.2076***

0.85800.1490- 0.0969***

0.0521- 0.0229***

0.02920.1420- 0.0970***

0.0450- 0.0039**

0.04110.1126- 0.0647***

0.0479- 0.0293***

0.01860.1072- 0.0615***

0.0457- 0.0109***0.03480.0527- 0.0299***

0.0228- 0.0728***- 0.0500

0.0513- 0.0295***

0.0218- 0.0061***

0.0157***0.00690.023934

Table 3 Comparison of performance (continued)

Service
Pt / Pt-1
OPt / Pt-1
OIt / Pt-1
NIt / Pt-1
Manufacturing
Pt / Pt-1
OPt / Pt-1
OIt / Pt-1
NIt / Pt-1

Period I
1979 - 1985

II - I

Period II1986 - 1992

III - II

Period III
1993 - 2000

1.0834- 0.0471

1.0363- 0.0182

1.0181

1.0218- 0.0218

1.0000- 0.0817**

0.91830.0941- 0.0540***

0.04010.0111***

0.05120.0875- 0.0520***

0.03550.0153***0.05080.0813- 0.0412***

0.04010.0075***0.04760.0810- 0.0446***

0.03640.0110***0.04740.0377- 0.0157***

0.0220- 0.0136***

0.00840.0357- 0.0180***0.01770.00191.1660- 0.0862***

1.0798- 0.1083***

0.97151.0533- 0.0849***

0.9684- 0.0502***

0.91820.1425- 0.0938***

0.0487- 0.0094***

0.03930.1256- 0.0827***

0.0429- 0.0020***

0.04090.0834- 0.0415***

0.0419- 0.0092***

0.03270.0877- 0.0471***

0.0406- 0.0032***

0.03740.0411- 0.0209***

0.0202- 0.0191***

0.0011

0.0425- 0.0225***

0.0200- 0.0034***

0.01660.019635

Table 3 Comparison of performance (continued)
Panel B
Period I: 1979 - 1985
Meanvs.
Median Manufacturing
Construction
Pt / Pt-1

Period II: 1986 - 1992
Meanvs.
Median Manufacturing

Period III: 1993 - 2000
Mean
vs.
Median Manufacturing

1.01850.9736- 0.1475- 0.0797******

1.1922
1.04750.11240.0791******0.85560.8264- 0.1159- 0.0918******

OPt / Pt-1

0.16360.1511

0.02110.0255******0.07330.06650.02460.0236******

0.09390.0846

0.0546
0.0437******

OIt / Pt-1

0.13570.1336

0.05230.0459******0.07280.06630.03090.0257******0.07730.07600.0446
0.0386******

NIt / Pt-1

0.05130.04990.01020.0074*****0.02730.02580.00710.0058******- 0.0213
0.0249- 0.0224
0.0083******

1.1131
1.0478- 0.0529- 0.0055

1.09530.90870.0155- 0.0597

0.90900.8774- 0.0625- 0.0408****

0.16490.12930.02240.0037***0.08320.06210.03450.01920.12620.08390.08690.0430******OIt / Pt-1

0.04980.0617- 0.0336- 0.0260******

0.04320.03940.0013- 0.0012

0.02770.0376- 0.0050
0.0002

NIt / Pt-1

0.02470.0297- 0.0164- 0.0128**

0.02120.01910.0010- 0.0009- 0.0175
0.0179- 0.0186
0.0013Pt / Pt-1

1.12241.0108- 0.0436- 0.0425***

1.07631.0000- 0.0035
0.0316

0.95890.8968- 0.0126- 0.0214**

OPt / Pt-1

0.21410.18870.0716
0.0631******

0.0686
0.05780.01990.0149******0.06190.06070.02260.0198******

OIt / Pt-1

0.1276
0.1171

0.04420.0294******0.06390.0591

0.02200.0185******

0.06170.06010.02900.0227******

NIt / Pt-1

0.05130.04600.01020.0035**0.02780.02470.00760.0047******0.00690.02390.00580.0073****

Real Estate
Pt / Pt-1
OPt / Pt-1

***
***

Trade & Wholesale36

Table 3 Comparison of performance (continued)
Period I: 1979 - 1985
Meanvs.
Median Manufacturing
RetailPt / Pt-1

Period III: 1993 - 2000
Mean
vs.
Median Manufacturing0.0612
0.09720.00340.00210.00600.91960.85800.02920.04110.0186- 0.0519- 0.0602- 0.01010.0002- 0.0141***0.0348- 0.0500- 0.0026- 0.0511***

OIt / Pt-1

1.0742
0.99250.14900.14200.1126- 0.0918- 0.0608
0.00650.01640.0292***

1.14101.0656
0.05210.04500.0479NIt / Pt-1

0.10720.05270.01950.0116******0.04570.02280.00510.0026

0.05130.0088***0.02180.00180.0157- 0.0009**

1.08341.0218- 0.0826- 0.0315**

1.03631.0000- 0.0435
0.03161.01810.91830.04660.0001**

OPt / Pt-1

0.09410.0875- 0.0484- 0.0381******

0.04010.0355- 0.0086- 0.0074******

0.05120.05080.01190.0099******OIt / Pt-1

0.08130.0810- 0.0021- 0.0067

0.04010.0364- 0.0018- 0.0042*

0.04760.04740.01490.0100******NIt / Pt-1

0.03770.0357- 0.0034- 0.0068

0.02200.01770.0018- 0.0023**

0.00840.01960.00730.0030*****OPt / Pt-1

Service
Pt / Pt-1******

Period II: 1986 - 1992
Meanvs.
Median Manufacturing

**

**
**

**
***

***
***
*

Upper (lower) line represents the mean (median). The columns “II - I” and “III - II” present the difference between periods. The column “vs. manufacturing” presents the difference between the labeled industry
and manufacturing industry. Those differences are tested by t test, Mann-Whitney 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).

37

Table 4 Value relevance of earnings levels and book value of Equity
Period I: 1979-1985
Adj. R2OP
0.73410.1537(4.958)[0.000]Period II: 1986-1992
Adj. R2OP
2.42130.4269(5.232)[0.000]Period III: 1993-2000
Adj. R2OP
0.12230.3010(1.045)[0.296]0.0057(0.014)[0.988]0.04180.4764(0.831)[0.408]0.52450.2433(2.423)[0.016]

0.38150.9771(5.045)[0.000]0.22502.0052(6.653)[0.000]0.4586

0.7654(4.151)[0.000]0.2327Retail

1.0979(8.097)[0.000]0.34180.5306(0.328)[0.743]0.3112

0.6130(3.347)[0.001]0.3557

Service0.2075(0.416)[0.678]0.1831

4.2376(6.214)[0.000]0.57201.2700(4.132)[0.000]0.2157

Manufacturing0.7838(5.990)[0.000]0.2314

1.7282(6.354)[0.000]0.33570.9590(8.723)[0.000]0.2553OI
0.5910(4.776)[0.000]Adj. R2OI
2.9905(6.059)[0.000]Adj. R2
0.4372OI
0.2349(1.582)[0.114]

Adj. R2
0.3051- 0.3452(- 0.610)[0.543]0.0486

7.5472(3.258)[0.002]0.59040.4109(2.161)[0.032]

0.39261.4823(6.136)[0.000]0.24951.7173(2.944)[0.003]0.43750.9625(4.942)[0.000]0.2424Retail1.9501(5.862)[0.000]0.4051

0.0538(0.027)[0.978]0.30960.5709(3.057)[0.002]0.3527

Service0.4701(0.921)[0.360]0.1881

5.3270(6.787)[0.000]0.57471.4197(4.794)[0.000]0.2220

Manufacturing0.5160(3.974)[0.000]0.19771.6368(5.701)[0.000]0.3321

0.9121(10.43)[0.000]0.2546

Construction

Real Estate

Commerce
Trade &
Wholesale

Construction

Real Estate

Commerce
Trade &
Wholesale

0.137438

Table 4 Value relevance of earnings levels and book value of equity (continued)
Period I: 1979-1985
Adj. R2NI
0.88300.1229(4.445)[0.000]Period II: 1986-1992
Adj. R2NI
4.40720.4033(3.812)[0.000]Period III: 1993-2000
Adj. R2NI
0.06260.3025(2.691)[0.007]- 0.8054(- 0.594)[0.554]0.0552

13.253(1.873)[0.064]0.56410.1196(1.825)[0.069]0.37791.1872(2.884)[0.004]0.17901.9150(2.791)[0.005]0.43030.6063(5.190)[0.000]0.2360Retail

5.5729(3.744)[0.000]0.40191.4492(1.300)[0.195]0.31330.0816(2.037)[0.042]0.3262Service0.9351(1.256)[0.212]0.19020.5344(0.670)[0.504]0.50041.3091(6.976)[0.000]0.2321

Manufacturing0.3411(2.303)[0.021]0.1852

1.0612(3.198)[0.001]0.31590.3987(4.070)[0.000]0.2433BVE
0.2586(4.827)[0.000]Adj. R2
0.1353BVE
0.4701(4.662)[0.000]Adj. R2
0.3910BVE
0.0574(3.872)[0.000]Adj. R2
0.30830.0145(0.060)[0.952]0.04190.6729(1.894)[0.061]0.54410.0380(1.440)[0.151]0.37320.3155(3.742)[0.000]0.18370.2804(3.509)[0.000]0.4314- 0.0089(- 0.298)[0.766]0.2085Retail0.5481(2.072)[0.040]0.29170.3017(2.390)[0.018]0.32220.0367(1.330)[0.184]0.3221Service- 0.0898(- 0.703)[0.484]0.18540.2611(2.693)[0.008]0.5111- 0.0496(- 1.357)[0.175]0.1992

Manufacturing0.1896(3.826)[0.000]0.1876

0.5079(8.689)[0.000]0.3398- 0.0026(- 0.174)[0.862]0.2295Construction

Real Estate

Commerce
Trade &
Wholesale

Construction

Real Estate

Commerce
Trade &
Wholesale

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 5 Correlations between earnings and book value of equity
Period I: 1979 - 1985
Period II: 1986 - 1992
Panel A
(BVE, OP)
Construction

Pearson
0.326(0.000)Spearman
0.304(0.000)Pearson
0.298(0.000)Spearman
0.321(0.000)Period III: 1993 - 2000
PearsonSpearman
0.153
0.221
(0.000)(0.000)Real Estate

0.587(0.000)0.688(0.000)0.582(0.000)0.638(0.000)0.483(0.000)0.359(0.000)0.260(0.000)0.304(0.000)0.291(0.000)0.303(0.000)0.210(0.000)0.293(0.000)Retail0.613(0.000)0.584(0.000)0.632(0.000)0.595(0.000)0.219(0.000)0.304(0.000)Service

0.423(0.000)0.480(0.000)0.441(0.000)0.326(0.000)0.154(0.000)0.256(0.000)

Manufacturing

0.246(0.000)0.270(0.000)0.288(0.000)0.297(0.000)0.016(0.303)0.130(0.000)Panel B

Period I: 1979 - 1985
PearsonSpearman
0.489
0.540
(0.000)(0.000)Period II: 1986 - 1992
PearsonSpearman
0.503
0.519
(0.000)(0.000)Period III: 1993 - 2000
PearsonSpearman
0.211
0.287
(0.000)(0.000)0.094(0.371)

0.407(0.000)0.484(0.000)0.611(0.000)0.162(0.016)0.258(0.000)0.537(0.000)0.577(0.000)0.488(0.000)0.492(0.000)0.320(0.000)0.432(0.000)Retail0.668(0.000)0.586(0.000)0.589(0.000)0.623(0.000)0.194(0.000)0.264(0.000)Service

0.548(0.000)0.543(0.000)0.499(0.000)0.417(0.000)0.132(0.001)0.238(0.000)

Manufacturing

0.386(0.000)0.356(0.000)0.408(0.000)0.459(0.000)0.048(0.002)0.202(0.000)Panel C

Period I: 1979 - 1985
PearsonSpearman
0.445
0.548
(0.000)(0.000)Period II: 1986 - 1992
PearsonSpearman
0.400
0.522
(0.000)(0.000)Period III: 1993 - 2000
PearsonSpearman
0.209
0.079
(0.000)(0.000)0.181(0.084)0.496(0.000)0.536(0.000)0.652(0.000)0.122(0.071)

0.067(0.325)0.302(0.000)0.605(0.000)0.441(0.000)0.524(0.000)0.123(0.000)0.330(0.000)Retail0.685(0.000)0.537(0.000)0.409(0.000)0.564(0.000)0.492(0.000)0.094(0.060)Service0.515(0.000)0.606(0.000)0.276(0.000)0.452(0.000)- 0.179(0.000)0.101(0.010)

Manufacturing

0.407(0.000)0.368(0.000)0.299(0.000)0.448(0.0009- 0.054(0.000)0.100(0.000)Commerce
Trade &
Wholesale(BVE, OI)
Construction
Real Estate
Commerce
Trade &
Wholesale(BVE, NI)
Construction
Real Estate
Commerce
Trade &
Wholesale

Above table shows correlation and p-value (in parenthesis).

40

Table 6 Value relevance of book value of equity and earnings
Panel A
Period I: 1979 - 1985
Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

BVE
0.1846(3.179)[0.002]OP
0.6069(3.727)[0.000]Adj. R2
0.1719BVE
0.3495(3.574)[0.000]OP
2.2087(4.765)[0.000]Adj. R2
0.4399BVE
0.0561(3.862)[0.000]OP
0.1098(0.946)[0.344]

Adj. R2
0.30960.0190(0.091)[0.928]- 0.0121(- 0.035)[0.972]0.03040.7605(1.596)[0.113]- 0.3367(- 0.441)[0.660]0.54080.0150(0.466)[0.642]

0.2189(1.755)[0.081]0.37920.2004(2.751)[0.006]0.8448(4.260)[0.000]0.23840.1909(2.456)[0.014]

1.8641(6.234)[0.000]0.4629- 0.0241(- 0.844)[0.399]0.7862(4.396)[0.000]0.2331Retail0.2303(0.744)[0.458]0.8541(2.617)[0.010]0.35120.3498(1.635)[0.103]- 0.4272(- 0.213)[0.832]0.32040.0127(0.399)[0.690]0.5970(3.219)[0.001]0.3545Service- 0.1394(- 0.910)[0.365]0.4198(0.709)[0.480]0.18170.0448(0.414)[0.680]4.1255(5.443)[0.000]0.5704- 0.0644(- 1.592)[0.112]1.3313(4.286)[0.000]0.2187

Manufacturing0.0979(1.931)[0.054]0.7349(5.617)[0.000]0.23440.4115(7.609)[0.000]1.3363(5.190)[0.000]0.3558- 0.0023(- 0.154)[0.877]0.9590(8.719)[0.000]0.2551Panel B

BVE
0.1713(2.676)[0.008]OI
0.4084(2.795)[0.005]

Adj. R2
0.1500BVE
0.1719(1.446)[0.149]OI
2.7152(4.795)[0.000]Adj. R2
0.4391BVE
0.0514(3.444)[0.001]OI
0.1954(1.298)[0.194]

Adj. R2
0.31200.0303(0.135)[0.893]- 0.3525(- 0.655)[0.514]0.03740.1126(0.394)[0.694]

7.1882(3.097)[0.002]0.58710.0356(1.386)[0.167]0.4059(2.151)[0.033]0.39420.0459(0.531)[0.596]1.4065(4.980)[0.000]0.24800.1581(2.104)[0.036]1.3684(2.264)[0.024]0.4395- 0.0422(- 1.499)[0.134]1.0310(5.426)[0.000]0.2449Retail

0.0363(0.157)[0.875]1.8855(7.549)[0.000]0.40200.4111(1.845)[0.066]- 1.1758(- 0.489)[0.625]0.32400.0160(0.500)[0.618]0.5532(2.921)[0.004]0.3518Service- 0.2218(- 1.245)[0.216]

0.9615(1.367)[0.175]0.1957- 0.0028(- 0.026)[0.979]5.3369(5.957)[0.000]0.5727- 0.0625(- 1.509)[0.132]

1.4638(4.883)[0.000]0.2247

Manufacturing0.1070(2.065)[0.039]0.4289(3.249)[0.001]0.20090.3913(6.900)[0.000]1.0531(3.823)[0.000]0.3484- 0.0010(- 0.676)[0.499]0.9152(10.37)[0.000]0.2546

Construction

Real Estate

Commerce
Trade &
Wholesale

Construction

Real Estate

Commerce
Trade &
Wholesale41

Table 6 Value relevance of book value of equity and earnings (continued)
Panel C
Period I: 1979 - 1985
Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

BVE
0.2010(3.205)[0.001]NI
0.5145(2.280)[0.023]

Adj. R2
0.1417BVE
0.2850(2.581)[0.010]NI
3.5095(2.874)[0.004]

Adj. R2
0.4103BVE
0.0515(2.978)[0.003]NI
0.0222(0.697)[0.486]

Adj. R2
0.3081

0.0569(0.268)[0.789]- 0.8472(- 0.637)[0.526]0.04480.3066(0.715)[0.476]

11.203(1.361)[0.176]

0.56370.0313(1.150)[0.252]0.1099(1.545)[0.124]0.37840.2448(3.287)[0.001]0.8708(2.202)[0.028]0.19950.2048(2.517)[0.012]

1.3026(2.003)[0.046]0.4345- 0.0326(- 1.071)[0.285]0.6361(5.079)[0.000]0.2373Retail

- 0.0136(- 0.076)[0.940]5.6462(4.577)[0.000]0.3986

0.2787(2.247)[0.025]0.5950(0.532)[0.595]0.32030.0123(0.322)[0.748]0.0709(1.324)[0.186]0.3248Service- 0.2233(- 1.378)[0.172]

1.7578(1.822)[0.072]

0.19860.2469(2.390)[0.018]0.2329(0.315)[0.753]0.5093- 0.0198(- 0.500)[0.617]1.2868(7.011)[0.000]0.2313

Manufacturing0.1427(2.993)[0.003]0.2212(1.433)[0.152]0.19100.4692(7.798)[0.000]0.4773(1.767)[0.077]0.3412- 0.0056(- 0.384)[0.701]0.3993(4.082)[0.000]0.2432

Construction

Real Estate

Commerce
Trade &
Wholesale

Each cell shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix(White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed).

42

Table 7 Model comparison by J-test
Period I: 1979 - 1985
Panel A

Period II: 1986 - 1992
BVE model
OP model(3.574)(4.765)[0.000][0.000]Period III: 1993 - 2000
BVE model
OP model(3.862)(0.946)[0.000][0.344]

BVE model(3.179)[0.002]

OP model(3.727)[0.000](0.091)[0.928](- 0.035)[0.972](1.596)[0.113](- 0.441)[0.660](0.466)[0.642](1.755)[0.081](2.751)[0.006](4.260)[0.000](2.456)[0.014](6.234)[0.000](- 0.844)[0.399](4.396)[0.000]Retail(0.744)[0.458](2.617)[0.010](1.635)[0.103](- 0.213)[0.832](0.399)[0.690](3.219)[0.001]Service(- 0.910)[0.365](0.709)[0.480](0.414)[0.680](5.443)[0.000](- 1.592)[0.112](4.286)[0.000]

Manufacturing(1.526)[0.127](10.07)[0.000](3.292)[0.001](11.07)[0.000](3.773)[0.000](10.03)[0.000]

BVE model(2.676)[0.008]

OI model(2.795)[0.005]

BVE model(1.446)[0.149]

OI model(4.795)[0.000]

BVE model(3.444)[0.001]

OI model(1.298)[0.194](0.135)[0.893](0.655)[0.514](0.394)[0.694](3.097)[0.002](1.386)[0.167](2.151)[0.033](0.531)[0.596](4.980)[0.000](2.104)[0.036](2.264)[0.024](- 1.499)[0.134](5.426)[0.000]Retail(0.157)[0.875](7.549)[0.000](1.845)[0.066](- 0.489)[0.625](0.500)[0.618](2.921)[0.004]Service(- 1.245)[0.216](1.367)[0.175](- 0.027)[0.979](5.957)[0.000](- 1.509)[0.132](4.883)[0.000]

Manufacturing(0.666)[0.505](6.658)[0.000](1.680)[0.093](6.796)[0.000](3.562)[0.000](6.393)[0.000]

BVE model(3.205)[0.001]

NI model(2.280)[0.023]

BVE model(2.581)[0.010]NI model(2.874)[0.004]

BVE model(2.978)[0.003]NI model(0.697)[0.486](0.268)[0.789](0.637)[0.526](0.715)[0.476](1.361)[0.176](1.150)[0.252](1.545)[0.124](3.287)[0.001](2.202)[0.028](2.517)[0.012](2.003)[0.046](- 1.071)[0.285](5.079)[0.000]Retail(- 0.076)[0.940](4.577)[0.000](2.247)[0.025](0.532)[0.595](0.322)[0.748](1.324)[0.186]

Service(- 1.378)[0.172](1.822)[0.072](2.390)[0.018](0.315)[0.753](- 0.500)[0.617](7.011)[0.000]

Manufacturing(2.423)[0.015](4.230)[0.000](2.872)[0.004](4.286)[0.000](4.833)[0.000](3.850)[0.000]Construction
Real Estate
Commerce
Trade &
Wholesale

Panel B
Construction
Real Estate
Commerce
Trade &
Wholesale

Panel C
Construction
Real Estate
Commerce
Trade &
Wholesale

Each cell shows as follows: (Top) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix (White’s t), [Bottom] = p-value(two-tailed). In each period, the left-side column shows the estimated values on the book-value-of-equity model and the right-sidecolumn shows the estimated values on the earnings capitalization model.

43

Table 8 Value relevance of positive and negative earnings
Panel A
Period I: 1979 - 1985
Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

OP

DL OP

Adj. R2OP

DL OP

Adj. R2OP

DL OP

Adj. R2

Construction

0.7973(4.376)[0.000]- 0.5246(- 1.057)[0.291]0.15322.5623(4.801)[0.000]- 1.7124(- 0.812)[0.417]0.42710.2828(2.914)[0.004]- 0.4976(- 1.423)[0.155]0.3055

Real Estate

0.3713(1.428)[0.157]- 39.460(- 18.19)[0.000]0.44780.1360(0.248)[0.804]467.74(4.283)[0.000]0.56580.1937(1.779)[0.077]0.4567(1.569)[0.118]0.38140.9641(4.879)[0.000]1.4488(2.041)[0.042]0.22352.0410(6.630)[0.000]- 4.9888(- 0.814)[0.416]0.4581

1.1198(3.041)[0.002]- 0.7947(- 1.603)[0.109]0.2358Retail1.1398(9.876)[0.000]- 1.6178(- 1.301)[0.195]0.34102.6653(3.701)[0.000]- 14.571(- 2.072)[0.039]0.3742

1.4620(3.876)[0.000]- 1.3482(- 2.693)[0.007]0.3754Service- 0.0297(- 0.051)[0.959]2.7390(1.581)[0.117]0.18294.2167(6.014)[0.000]2.9494(0.713)[0.476]0.57011.2604(2.621)[0.009]0.0316(0.033)[0.974]0.2145

Manufacturing

1.2427(8.964)[0.000]- 1.6307(- 6.359)[0.000]0.26322.7978(8.921)[0.000]- 3.9000(- 7.377)[0.000]0.35441.3407(5.437)[0.000]- 0.8747(- 2.674)[0.008]0.2583OI

DL OI

Adj. R2OI

DL OI

Adj. R2OI

DL OI

Adj. R2

Construction

0.8051(4.769)[0.000]- 0.7430(- 2.299)[0.022]0.14333.1698(6.072)[0.000]- 4.1512(- 1.129)[0.259]0.4386

0.6769(5.564)[0.000]- 0.9644(- 2.828)[0.005]0.3192

Real Estate- 0.0993(- 0.108)[0.914]- 0.4004(- 0.346)[0.731]0.0382

6.0877(3.159)[0.002]64.180(3.743)[0.000]0.60541.4104(2.529)[0.012]- 1.3796(- 2.174)[0.031]

0.42251.5622(5.999)[0.000]- 1.0494(- 1.716)[0.087]0.24961.6832(2.717)[0.007]1.2350(0.581)[0.562]0.4366

1.6387(4.029)[0.000]- 1.4365(- 2.544)[0.011]0.2518Retail2.1286(6.756)[0.000]- 2.9528(- 3.086)[0.002]0.41393.0019(3.572)[0.000]- 11.520(- 1.903)[0.058]0.35711.9149(4.746)[0.000]- 1.9129(- 3.755)[0.000]0.3899Service

0.2368(0.379)[0.705]

1.8884(1.227)[0.223]0.18475.3375(6.618)[0.000]- 1.5144(- 0.406)[0.685]0.57271.5534(2.996)[0.003]- 0.3627(- 0.419)[0.675]0.2210

Manufacturing

1.4504(7.085)[0.000]- 1.6714(- 6.527)[0.000]0.2346

3.4192(9.248)[0.000]- 4.1278(- 8.195)[0.000]0.3583

1.7320(8.400)[0.000]- 1.3999(- 5.308)[0.000]0.2625

Commerce
Trade &
Wholesale

Panel B

Commerce
Trade &
Wholesale44

Table 8 Value relevance of positive and negative earnings (continued)
Panel C
Period I: 1979 - 1985
Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

NI

DL NI

Adj. R2NI

DL NI

Adj. R2NI

DL NI

Adj. R2

Construction

1.2484(3.055)[0.002]- 0.6983(- 1.269)[0.205]0.12396.0176(3.763)[0.000]- 6.6847(- 2.866)[0.004]0.41352.1480(7.226)[0.000]- 2.1468(- 7.181)[0.000]0.3330Real Estate

0.9876(0.529)[0.599]- 2.4245(- 0.909)[0.366]

0.0552

---

---

---

0.0669(0.849)[0.397]0.1030(1.037)[0.301]0.3766

1.9455(3.246)[0.001]- 2.6736(- 2.715)[0.007]0.20592.1186(2.454)[0.014]- 1.3618(- 0.944)[0.345]0.42972.5029(3.147)[0.002]- 2.2392(- 2.595)[0.010]0.2589Retail

6.0778(4.023)[0.000]- 6.4692(- 3.187)[0.002]0.41021.3318(0.974)[0.331]0.6499(0.299)[0.766]0.31082.7788(4.314)[0.000]- 2.7536(- 4.257)[0.000]0.3978Service

0.3296(0.299)[0.766]2.2468(1.078)[0.284]0.1863

---

---

---

4.5658(4.091)[0.000]- 3.8466(- 3.155)[0.002]0.2464

Manufacturing

1.1961(3.416)[0.001]-1.2693(- 3.317)[0.001]0.2102

1.8615(1.809)[0.071]- 1.5319(- 1.359)[0.174]0.31980.4520(1.683)[0.092]- 0.0795(- 0.259)[0.795]0.2433

Commerce
Trade &
Wholesale

Each cell shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix(White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed).

45

Table 9 Value relevance of earnings changes
Period II: 1986-1992
Adj. R2
Δ OP
1.88230.3859(2.245)[0.025]Period III: 1993-2000
Adj. R2
Δ OP
0.28370.3077(2.721)[0.007]0.04912.2079(2.201)[0.030]0.53130.2686(1.845)[0.066]0.38071.1796(3.943)[0.000]0.18382.3132(4.777)[0.000]0.43740.6159(1.976)[0.048]0.2218Retail3.6282(3.514)[0.001]0.3253

2.1979(1.385)[0.167]0.31780.3575(1.952)[0.052]0.3291Service

1.2760(1.966)[0.052]0.20366.2849(4.956)[0.000]0.55982.9264(5.802)[0.000]0.2607

Manufacturing0.8730(5.123)[0.000]0.25062.3781(5.668)[0.000]0.3473

0.9761(5.259)[0.000]0.2536

Δ OIAdj. R2

Δ OIAdj. R2

Δ OIAdj. R2

Construction

0.9381(3.734)[0.000]0.15422.1644(2.026)[0.043]0.38890.2808(2.742)[0.006]0.3070Real Estate

0.1609(0.466)[0.643]0.0441

4.5799(3.281)[0.001]0.54500.2456(1.820)[0.070]0.38081.9055(4.757)[0.000]0.2334

1.2881(1.600)[0.110]0.42370.6359(2.046)[0.041]0.2230Retail4.2598(2.703)[0.008]0.29602.9845(1.605)[0.110]0.31920.4091(2.150)[0.032]0.3322Service1.6436(2.316)[0.023]0.20986.7700(5.342)[0.000]0.56052.8213(5.840)[0.000]0.2551

Manufacturing0.8741(4.732)[0.000]0.25381.7767(3.219)[0.001]0.33590.8690(5.378)[0.000]0.2506

Construction

Real Estate

Commerce
Trade &
WholesaleCommerce
Trade &
Wholesale

Period I:
Δ OP
0.8161(2.589)[0.010]1979-1985
Adj. R2

0.3047(1.092)[0.278]0.136246

Table 9 Value relevance of earnings changes (continued)
Period II: 1986-1992
Adj. R2
Δ NI
0.85540.3677(0.733)[0.464]

Period III: 1993-2000
Adj. R2
Δ NI
0.03660.3007(1.774)[0.076]

0.06213.3405(0.429)[0.669]0.52440.0506(2.052)[0.041]0.3734

1.1476(3.251)[0.001]0.1866

1.1833(1.838)[0.067]0.42310.2572(2.255)[0.024]0.2167Retail6.6639(2.247)[0.026]

0.26721.1333(1.846)[0.066]

0.31150.0599(2.045)[0.042]0.3224Service2.5797(2.186)[0.031]0.2105- 0.1081(- 0.740)[0.460]0.49790.9215(3.428)[0.001]0.2176

Manufacturing0.4139(3.711)[0.000]0.19940.4248(2.216)[0.027]0.31010.1896(2.647)[0.008]0.2362

Construction

Real Estate

Commerce
Trade &
Wholesale

Period I:
Δ NI
0.8134(3.167)[0.002]

1979-1985
Adj. R2- 0.8089(- 1.105)[0.272]0.1257

Each cell shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix(White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed).

47

Table 10 Value relevance of positive and negative changes in earnings
Period I: 1979 - 1985
Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

Δ OP

DN Δ OP

Adj. R2Δ OP

DN Δ OP

Adj. R2Δ OP

DN Δ OP

Adj. R2

Construction

1.3028(4.290)[0.000]- 0.9998(- 1.247)[0.213]0.14511.9858(1.759)[0.079]- 0.4502(- 0.204)[0.839]0.38510.1524(1.501)[0.134]0.3198(1.321)[0.187]0.3090Real Estate

0.6115(1.736)[0.086]- 0.7271(- 1.476)[0.144]0.04643.1748(2.213)[0.029]- 1.8197(- 0.947)[0.346]

0.52810.3430(1.147)[0.253]- 0.1202(- 0.358)[0.721]0.3782

1.9247(3.361)[0.001]- 1.4759(- 1.965)[0.050]0.19203.8706(4.011)[0.000]- 3.9176(- 2.845)[0.005]0.44470.2231(0.761)[0.447]1.3844(3.224)[0.001]0.2314Retail

5.4931(6.638)[0.000]- 4.4430(- 3.858)[0.000]0.3612

10.333(2.370)[0.019]- 9.4005(- 1.872)[0.062]0.32420.2326(1.241)[0.215]0.4510(0.983)[0.326]0.3301Service

0.4738(0.789)[0.432]

1.5928(1.022)[0.310]0.2001

6.1281(2.814)[0.005]0.3915(0.114)[0.909]0.55782.7443(3.609)[0.000]0.3222(0.255)[0.799]0.2597

Manufacturing

1.1562(3.649)[0.000]- 0.7980(- 2.041)[0.041]0.25934.8503(5.613)[0.000]- 4.4845(- 4.473)[0.000]0.36980.5456(2.302)[0.021]1.2176(3.572)[0.000]0.2594Δ OI

DN Δ OI

Adj. R2Δ OI

DN Δ OI

Adj. R2Δ OI

DN Δ OI

Adj. R2

Construction

1.2878(4.313)[0.000]- 0.7363(- 1.210)[0.227]0.15892.0410(1.541)[0.124]0.7344(0.282)[0.778]0.38810.1256(1.240)[0.215]0.3825(1.622)[0.105]0.3091

Real Estate

0.4093(1.105)[0.273]- 0.8333(- 1.046)[0.299]0.04435.3484(2.367)[0.020]- 1.4705(- 0.591)[0.556]

0.54120.1928(0.957)[0.340]0.1198(0.438)[0.662]0.37842.8073(3.947)[0.000]- 2.4775(- 2.497)[0.013]0.25544.0698(2.955)[0.003]- 6.0419(- 3.162)[0.002]0.43590.2316(0.805)[0.421]

1.5445(3.550)[0.000]0.2347Retail7.1862(2.683)[0.008]- 5.8723(- 2.005)[0.046]

0.332614.993(2.451)[0.015]- 14.246(- 2.086)[0.038]0.33130.3035(1.545)[0.123]0.3761(0.785)[0.433]0.3323Service0.2599(0.385)[0.701]2.7304(1.740)[0.085]0.21315.3547(3.311)[0.001]

4.0957(1.437)[0.152]0.56152.4251(3.387)[0.001]0.7669(0.636)[0.525]0.2547

Manufacturing

1.1432(3.487)[0.000]- 0.7825(- 1.966)[0.049]0.26282.6820(1.921)[0.055]- 2.0030(- 1.265)[0.206]

0.34290.4495(2.420)[0.016]1.3057(4.524)[0.000]0.2579Commerce
Trade &
WholesaleCommerce
Trade &
Wholesale48

Table 10 Value relevance of positive and negative changes in earnings (continued)
Period I: 1979 - 1985
Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

Δ NI

DN Δ NI

Adj. R2Δ NI

DN Δ NI

Adj. R2Δ NI

DN Δ NI

Adj. R2

Construction

0.5730(2.226)[0.027]0.7502(1.953)[0.051]0.12900.8258(0.496)[0.620]0.0948(0.045)[0.964]0.3667- 0.0107(- 0.261)[0.794]0.0852(1.759)[0.079]0.3024

Real Estate- 0.6084(- 1.062)[0.291]- 0.5062(- 0.292)[0.771]

0.0525

3.9510(0.262)[0.794]- 1.2935(- 0.076)[0.939]0.52010.0197(0.447)[0.655]0.0709(1.087)[0.278]0.37281.4488(2.620)[0.009]- 1.1099(- 1.299)[0.195]0.19181.4690(1.548)[0.122]- 0.7435(- 0.506)[0.613]0.42230.1026(0.553)[0.580]0.3615(1.619)[0.106]

0.2195Retail9.1515(1.761)[0.080]- 5.5170(- 1.015)[0.312]0.27511.3577(1.403)[0.162]- 0.4072(- 0.339)[0.735]0.30900.00001(0.000)[1.000]0.0891(1.125)[0.261]

0.3226

Service0.8157(0.748)[0.456]3.9106(1.803)[0.075]0.21350.0229(0.063)[0.950]- 0.2122(- 0.569)[0.570]0.49580.3205(0.808)[0.419]1.5096(3.001)[0.003]0.2278Manufacturing0.6332(3.382)[0.001]- 0.5489(- 2.394)[0.017]0.20750.5328(1.714)[0.087]- 0.2856(- 0.671)[0.503]0.31020.0799(2.744)[0.006]

0.4561(3.170)[0.002]0.2421

Commerce
Trade &
Wholesale

Each cell shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix(White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed).

49

Table 11 Value relevance of positive shocks on earnings
Period I: 1979 - 1985

Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

OP

DN OP

DSH OP

Adj. R2

Construction

0.6862(4.613)[0.000]- 0.4858(- 3.186)[0.002]0.6291(2.563)[0.011]0.21312.5810(4.644)[0.000]- 0.1247(- 0.203)[0.839]- 0.2090(- 0.375)[0.708]0.42530.1739(1.845)[0.065]- 0.2706(- 1.959)[0.050]0.3611(2.208)[0.027]0.3106

Real Estate- 0.2987(- 0.412)[0.681]- 0.2303(- 0.589)[0.558]0.5067(0.974)[0.333]0.04620.1722(0.311)[0.757]- 0.3411(- 0.629)[0.531]

0.9135(1.044)[0.299]0.52330.1642(0.730)[0.466]- 0.0245(- 0.103)[0.918]0.4478(1.336)[0.183]0.38740.4876(2.483)[0.013]- 0.1153(- 0.732)[0.465]1.0284(4.402)[0.000]0.28731.3309(3.062)[0.002]0.1153(0.239)[0.812]

1.4337(2.403)[0.017]0.4676

0.9463(3.824)[0.000]- 0.8032(- 3.336)[0.001]0.8063(2.056)[0.040]0.2562Retail

- 0.0028(- 0.009)[0.993]- 0.2148(- 0.988)[0.324]

1.3576(3.421)[0.001]0.42071.9088(1.312)[0.191]- 2.5859(- 2.904)[0.004]- 0.2120(- 0.186)[0.853]0.33480.8051(1.968)[0.050]- 0.4083(- 0.964)[0.336]0.0854(0.143)[0.886]

0.3579Service0.5013(0.709)[0.480]- 0.6919(- 1.124)[0.264]0.2251(0.315)[0.754]0.18333.4921(3.949)[0.000]- 0.4905(- 0.544)[0.587]1.4739(1.641)[0.102]0.57792.1029(4.347)[0.000]- 2.3435(- 4.734)[0.000]1.5377(1.546)[0.123]0.2696

Manufacturing0.7368(5.366)[0.000]- 0.6791(- 5.501)[0.000]0.5778(3.363)[0.001]0.28461.6023(4.664)[0.000]- 1.0631(- 3.470)[0.001]

1.7696(3.845)[0.000]0.36291.1876(8.837)[0.000]- 0.7004(- 4.415)[0.000]0.2429(0.697)[0.486]

0.2615

Commerce
Trade &
Wholesale

OP

DN OP

DSH OP

Adj. R2OP

DN OP

DSH OP

Adj. R250

Table 11 Value relevance of positive shocks on earnings (continued)
Period I: 1979 - 1985

Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

OI

DN OI

DSH OI

Adj. R2

Construction

0.6189(4.012)[0.000]- 0.5515(- 3.885)[0.000]0.5094(2.127)[0.034]0.18593.3875(5.070)[0.000]- 0.9158(- 1.464)[0.144]- 0.4094(- 0.679)[0.498]0.43830.2793(1.640)[0.101]- 0.2525(- 1.565)[0.118]0.5454(2.380)[0.017]0.3152

Real Estate- 0.4202(- 0.576)[0.566]- 0.2329(- 0.272)[0.786]

0.6624(1.037)[0.303]0.03506.0436(2.351)[0.021]- 0.3705(- 0.178)[0.859]2.1189(0.616)[0.539]0.58830.7976(1.436)[0.153]- 0.5673(- 0.959)[0.339]- 0.0494(- 0.079)[0.937]0.39740.8887(3.167)[0.002]- 0.3014(- 1.008)[0.314]

1.1474(3.309)[0.001]0.28980.9700(1.655)[0.098]0.0520(0.125)[0.900]2.4467(3.897)[0.000]0.4584

1.1461(4.847)[0.000]- 0.8535(- 3.724)[0.000]0.7445(1.941)[0.052]0.2630Retail

0.6193(2.054)[0.041]- 0.4235(- 1.724)[0.086]

1.8349(2.925)[0.004]0.49091.1622(0.710)[0.478]- 2.6527(- 2.293)[0.023]0.6807(0.540)[0.590]0.33091.0323(2.330)[0.020]- 0.6734(- 1.437)[0.152]- 0.3563(- 0.584)[0.560]0.3558Service

0.4173(0.677)[0.501]- 0.2377(- 0.384)[0.702]

0.4833(0.592)[0.555]0.17584.1886(3.981)[0.000]- 0.1791(0.175)[0.861]2.0614(2.100)[0.037]0.58281.8535(3.525)[0.000]- 1.7701(- 3.332)[0.001]2.1808(2.122)[0.034]

0.2669Manufacturing0.7088(4.716)[0.000]- 0.7873(- 5.282)[0.000]0.9293(3.629)[0.000]0.25891.9247(5.338)[0.000]- 1.5690(- 4.579)[0.000]1.8725(3.698)[0.000]0.3635

1.1761(7.991)[0.000]- 0.7106(- 4.331)[0.000]0.3536(1.062)[0.288]0.2616

Commerce
Trade &
Wholesale

OI

DN OI

DSH OI

Adj. R2OI

DN OI

DSH OI

Adj. R2

51

Table 11 Value relevance of positive shocks on earnings (continued)
Period I: 1979 - 1985

Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

NI

DN NI

DSH NI

Adj. R2

Construction

1.3305(3.879)[0.000]- 1.0991(- 3.386)[0.001]1.3136(2.490)[0.013]0.17574.6535(4.152)[0.000]- 2.9319(- 2.527)[0.012]

1.2893(0.873)[0.383]0.41340.4893(1.884)[0.060]- 0.4482(- 1.716)[0.086]0.5340(1.230)[0.219]0.3153

Real Estate- 1.3360(- 0.697)[0.488]0.2281(0.124)[0.902]2.9829(2.588)[0.011]

0.05677.4400(1.001)[0.319]- 4.0087(- 1.018)[0.311]10.791(1.218)[0.226]0.59400.0626(0.870)[0.385]0.1044(1.137)[0.257]0.4388(0.772)[0.441]0.37501.0700(4.562)[0.000]- 1.1255(- 2.365)[0.019]3.0519(4.170)[0.000]0.26211.2322(2.033)[0.042]- 0.6802(- 0.888)[0.375]6.0797(4.525)[0.000]0.46201.3699(4.841)[0.000]- 1.0288(- 3.550)[0.000]0.5564(0.799)[0.425]0.2554Retail2.3784(3.833)[0.000]- 1.1634(- 2.133)[0.034]5.3593(3.070)[0.002]0.53071.6522(1.377)[0.170]- 1.2861(- 0.813)[0.417]2.1417(0.875)[0.382]0.31181.0390(2.288)[0.023]- 0.9676(- 2.129)[0.034]- 0.9614(- 1.721)[0.086]0.3300Service0.8557(0.842)[0.402]- 0.2581(- 0.218)[0.828]0.9970(0.564)[0.574]0.17640.1378(0.397)[0.692]5.2319(2.463)[0.015]9.1234(5.756)[0.000]0.57342.6508(3.391)[0.001]- 1.8334(- 2.269)[0.024]2.4063(0.886)[0.376]0.2563

Manufacturing0.4842(2.077)[0.038]- 0.5784(- 2.357)[0.018]1.4463(3.346)[0.001]0.2402

1.0882(2.596)[0.009]- 0.6737(- 1.553)[0.121]

0.9411(0.720)[0.472]0.32031.0016(3.701)[0.000]- 0.6080(- 2.075)[0.038]- 0.7284(- 2.360)[0.018]0.2455

Commerce
Trade &
Wholesale

NI

DN NI

DSH NI

Adj. R2NIDN NI

DSH NI

Adj. R2

Each cell shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix (White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed).

52

Table 12 Correlations between components of earnings
PearsonConstruction(OP, FIN)- 0.276(0.000)Period I: 1979 - 1985
(OP, EXT)- 0.750(0.000)Real Estate- 0.798(0.000)- 0.068(0.520)- 0.443(0.000)- 0.949(0.000)- 0.383(0.000)0.109(0.244)- 0.626(0.000)- 0.297(0.000)0.047(0.490)- 0.712(0.000)- 0.335(0.000)- 0.182(0.000)- 0.614(0.000)- 0.516(0.000)- 0.153(0.000)- 0.334(0.000)- 0.320(0.000)0.040(0.169)Retail

- 0.848(0.000)- 0.937(0.000)0.638(0.000)- 0.547(0.000)- 0.674(0.000)0.027(0.657)- 0.042(0.405)0.053(0.297)- 0.020(0.689)Service- 0.503(0.000)- 0.664(0.000)- 0.210(0.038)- 0.577(0.000)- 0.277(0.000)0.028(0.677)- 0.087(0.026)- 0.162(0.000)0.159(0.000)

Manufacturing- 0.390(0.000)- 0.249(0.000)- 0.151(0.000)- 0.385(0.000)- 0.465(0.000)- 0.031(0.104)- 0.215(0.000)- 0.147(0.000)- 0.032(0.038)Spearman
Construction(OP, FIN)- 0.290(0.000)(OP, EXT)- 0.764(0.000)(FIN, EXT)
- 0.207(0.000)(OP, FIN)- 0.254(0.000)(OP, EXT)- 0.801(0.000)(FIN, EXT)
- 0.129(0.001)(OP, FIN)- 0.315(0.000)(OP, EXT)- 0.729(0.000)(FIN, EXT)
0.151
(0.000)Real Estate- 0.721(0.000)- 0.287(0.005)- 0.233(0.025)- 0.807(0.000)- 0.496(0.000)0.054(0.565)- 0.656(0.000)- 0.431(0.000)- 0.027(0.690)- 0.722(0.000)- 0.443(0.000)- 0.138(0.008)- 0.384(0.000)- 0.700(0.000)- 0.167(0.000)- 0.216(0.000)- 0.612(0.000)- 0.180(0.000)Retail

- 0.639(0.000)- 0.722(0.000)0.124(0.093)- 0.308(0.000)- 0.804(0.000)- 0.112(0.061)- 0.213(0.000)- 0.423(0.000)0.012(0.815)Service- 0.200(0.048)- 0.751(0.000)- 0.284(0.005)- 0.412(0.000)- 0.740(0.000)- 0.116(0.083)- 0.252(0.000)- 0.694(0.000)0.049(0.210)

Manufacturing- 0.458(0.000)- 0.565(0.000)- 0.230(0.000)- 0.362(0.000)- 0.709(0.000)- 0.147(0.000)- 0.204(0.000)- 0.608(0.000)- 0.080(0.000)Commerce
Trade &
WholesaleCommerce
Trade &
Wholesale(FIN, EXT)
- 0.212(0.000)(OP, FIN)- 0.470(0.000)Period II: 1986 - 1992
(OP, EXT)- 0.838(0.000)(FIN, EXT)
0.108
(0.007)(OP, FIN)- 0.519(0.000)Period III: 1986 - 2000
(OP, EXT)- 0.315(0.000)(FIN, EXT)
0.354
(0.000)Above table shows correlation and p-value (in parenthesis).

53

Table 13 Value relevance of earnings components
Period I: 1979 - 1985

Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

OP

FIN

EXT

Adj. R2

Construction

0.9852(4.435)[0.000]0.3133(1.356)[0.176]

0.3765(1.339)[0.181]0.15293.9204(3.927)[0.000]2.9587(3.299)[0.001]1.3398(1.011)[0.312]0.43850.2593(1.721)[0.086]

0.5136(2.545)[0.011]0.0338(2.132)[0.033]0.3078

Real Estate- 0.8425(- 0.516)[0.607]- 0.9081(- 0.625)[0.534]- 1.1070(- 0.560)[0.577]0.03339.0997(1.388)[0.168]9.7360(1.442)[0.152]

1.9598(0.218)[0.828]0.58750.5173(2.730)[0.007]0.3860(1.704)[0.090]0.0985(2.280)[0.024]0.39481.6800(4.984)[0.000]1.1139(3.434)[0.001]0.0089(0.022)[0.983]0.26662.6694(4.256)[0.000]0.8284(1.022)[0.307]0.7726(1.472)[0.141]0.4583

1.0957(5.831)[0.000]1.1011(4.718)[0.000]0.3795(2.396)[0.017]0.2498Retail

3.4839(1.798)[0.074]4.0223(1.501)[0.135]

1.9279(0.897)[0.371]0.41181.4885(1.106)[0.270]- 0.1051(- 0.069)[0.945]2.2470(1.059)[0.291]0.31450.6088(3.310)[0.001]

0.0225(0.049)[0.961]0.0277(1.429)[0.154]0.3532Service

1.0627(1.116)[0.268]1.2044(1.168)[0.246]

1.3571(0.610)[0.543]0.17255.7259(6.842)[0.000]3.3246(3.014)[0.003]0.0899(0.412)[0.680]0.5832

1.4352(4.746)[0.000]1.8365(2.969)[0.003]

1.0589(3.708)[0.000]0.2308Manufacturing0.6672(5.061)[0.000]- 0.5123(- 3.116)[0.002]- 0.0774(- 0.544)[0.587]

0.23651.9154(6.184)[0.000]0.7055(2.303)[0.021]

0.0924(0.455)[0.649]0.33681.0576(10.53)[0.000]0.4942(3.228)[0.001]0.1921(2.267)[0.023]0.2593

Commerce
Trade &
Wholesale

OP

FIN

EXT

Adj. R2

OP

FIN

EXT

Adj. R2

Each cell shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix (White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed).

54Table 14 Correlations between changes in earnings components
PearsonConstruction

Period I: 1979 - 1985
Period II: 1986 - 1992
Period III: 1986 - 2000
( Δ OP, Δ FIN) ( Δ OP, Δ EXT) ( Δ FIN, Δ EXT) ( Δ OP, Δ FIN) ( Δ OP, Δ EXT) ( Δ FIN, Δ EXT) ( Δ OP, Δ FIN) ( Δ OP, Δ EXT) ( Δ FIN, Δ EXT)
- 0.172(0.000)- 0.542(0.000)- 0.148(0.002)- 0.354(0.000)- 0.615(0.000)- 0.005(0.897)- 0.237(0.000)- 0.201(0.000)- 0.092(0.001)- 0.014(0.898)- 0.760(0.000)- 0.299(0.004)- 0.558(0.000)- 0.732(0.000)- 0.029(0.754)0.067(0.322)- 0.249(0.000)0.209(0.002)- 0.529(0.000)- 0.412(0.000)- 0.006(0.911)- 0.618(0.000)- 0.249(0.000)- 0.278(0.000)- 0.176(0.000)- 0.105(0.000)- 0.226(0.000)Retail

- 0.619(0.000)- 0.683(0.000)0.041(0.582)- 0.613(0.000)- 0.448(0.000)0.087(0.144)- 0.167(0.001)0.212(0.000)- 0.033(0.508)Service- 0.461(0.000)- 0.702(0.000)- 0.036(0.723)- 0.357(0.000)- 0.125(0.062)- 0.294(0.000)- 0.156(0.000)0.071(0.071)- 0.020(0.604)

Manufacturing- 0.049(0.022)- 0.194(0.000)- 0.087(0.000)- 0.227(0.000)- 0.163(0.000)0.092(0.000)- 0.070(0.000)- 0.029(0.061)- 0.086(0.000)( Δ OP, Δ FIN)
- 0.244(0.000)( Δ OP, Δ EXT)( Δ OP, Δ EXT)

( Δ FIN, Δ EXT)

- 0.712(0.000)- 0.151(0.001)- 0.321(0.000)- 0.750(0.000)- 0.010(0.794)- 0.297(0.000)- 0.536(0.000)0.048(0.095)- 0.412(0.000)- 0.649(0.000)0.052(0.620)- 0.512(0.000)- 0.475(0.000)- 0.231(0.013)- 0.254(0.000)- 0.276(0.000)- 0.184(0.006)- 0.558(0.000)- 0.579(0.000)- 0.103(0.048)- 0.459(0.000)- 0.459(0.000)- 0.286(0.000)- 0.226(0.000)- 0.434(0.000)- 0.168(0.000)Retail

- 0.342(0.000)- 0.715(0.000)- 0.139(0.060)- 0.414(0.000)- 0.493(0.000)- 0.235(0.000)- 0.199(0.000)- 0.334(0.000)- 0.055(0.271)Service- 0.249(0.013)- 0.674(0.000)- 0.157(0.124)- 0.423(0.000)- 0.672(0.000)- 0.052(0.436)- 0.227(0.000)- 0.508(0.000)- 0.059(0.134)

Manufacturing- 0.275(0.000)- 0.664(0.000)0.004(0.859)- 0.326(0.000)- 0.624(0.000)- 0.089(0.000)- 0.283(0.000)- 0.440(0.000)- 0.017(0.259)Real Estate
Commerce
Trade &
Wholesale

Spearman
Construction
Real Estate
Commerce
Trade &
Wholesale( Δ FIN, Δ EXT) ( Δ OP, Δ FIN)

( Δ OP, Δ EXT)

( Δ FIN, Δ EXT) ( Δ OP, Δ FIN)

Above table shows correlation and p-value (in parenthesis).

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Table 15 Value relevance of changes in earnings components
Period I: 1979 - 1985

Period II: 1986 - 1992

Δ OP

Δ FIN

Δ EXT

Construction

0.9473(3.792)[0.000]1.2559(2.954)[0.003]0.1143(0.472)[0.637]0.15192.0099(1.170)[0.243]

1.9575(0.771)[0.441]- 0.2339(- 0.188)[0.851]0.38710.3193(3.079)[0.002]

0.1179(0.509)[0.611]0.0339(1.432)[0.152]0.3083

Real Estate- 0.8358(- 1.318)[0.191]- 1.7926(- 1.808)[0.074]- 1.8937(-2.610)[0.011]

0.09192.1880(0.339)[0.735]4.0006(0.613)[0.541]- 3.4697(- 0.425)[0.671]0.54060.3036(1.989)[0.048]0.0456(0.113)[0.910]0.0456(1.737)[0.084]0.37902.2199(4.755)[0.000]2.5075(4.446)[0.000]0.6176(2.210)[0.028]0.24242.6000(3.321)[0.001]0.2649(0.271)[0.787]0.6024(1.092)[0.275]0.4362

0.6922(2.017)[0.044]0.6716(1.648)[0.100]0.1566(1.321)[0.187]0.2245Retail5.9863(3.118)[0.002]

3.1831(1.130)[0.260]2.9881(1.828)[0.069]0.33193.1903(1.782)[0.076]2.8402(1.138)[0.256]

0.3824(0.649)[0.517]0.31440.3923(2.040)[0.042]

1.7970(1.952)[0.052]0.0162(0.469)[0.640]0.3340Service

2.3804(2.037)[0.045]2.7187(1.101)[0.274]1.4898(0.862)[0.391]0.19576.8080(4.705)[0.000]3.4068(1.425)[0.156]- 0.0840(- 0.769)[0.443]0.55992.9195(5.729)[0.000]- 0.1500(0.107)[0.915]- 0.0057(- 0.015)[0.988]0.2584

Manufacturing0.8485(4.660)[0.000]0.6807(1.541)[0.123]- 0.2194(- 1.698)[0.090]0.25642.4033(5.712)[0.000]0.5895(1.637)[0.102]- 0.3967(- 1.940)[0.052]0.3501

0.9837(5.182)[0.000]0.1277(0.579)[0.563]0.0759(1.822)[0.069]0.2542

Commerce
Trade &
Wholesale

Δ OP

Δ FIN

Period III: 1993 - 2000

Adj. R2

Δ EXTAdj. R2

Δ OP

Δ FIN

Δ EXT

Adj. R2

Each cell shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix (White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed).

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Table 16 Model comparison by J-test – Re-examination
Panel A: OP
Construction

Period I: 1979 - 1985

Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000
(1) BVE model
OP model(3.862)(0.946)[0.000][0.344](1’)
BVE model(4.073)[0.000]Panel B: OI
Construction

Period I: 1979 - 1985

Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000
(2) BVE model
OI model(3.444)(1.298)[0.001][0.194](2’)
BVE model(3.339)[0.001]

Commerce
Retail(3) BVE model(1.845)[0.066]

OP_LOSSmodel(2.964)[0.003]

OI_LOSSmodel(5.230)[0.000]

OI model(- 0.489)[0.625]Δ OI_N(3’) BVE model(1.906)[0.058]Panel C: NI
Construction

Period I: 1979 - 1985

model
(2.438)[0.015]Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000
(4) BVE model
NI model(2.978)(0.697)[0.003][0.486](4’) BVE model(2.836)[0.005]

Commerce
RetailService(5) BVE model(2.247)[0.025]NI model(0.532)[0.595](6) BVE model(2.390)[0.018]NI model(0.315)[0.753](6’) BVE model(- 0.352)[0.725]

COMP model(6.456)[0.000]

NI_LOSSmodel(6.668)[0.000]Each cell shows as follows: (Top) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix (White’s t), [Bottom] = p-value(two-tailed). In each period, the left-side column shows the estimated values on the book-value-of-equity model and the right-sidecolumn shows the estimated values on the earnings capitalization model.

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