現代ディスクロージャー研究
No.9 2009 年３月
ディスクロージャー研究学会

目

論

次

文

確定拠出年金制度とキャッシュバランスプランの導入要因 …………吉田 和生（１）「確定拠出年金制度とキャッシュバランスプランの導入要因」に関するディスカッション………………………………………………野坂 和夫（17）ノイズトレーダーリスクと会計政策の関連性について…………………………………………………………奥田 真也・中條 良美（21）
業種分類の信頼性比較―日経業種分類、東証業種分類、および GICS 業種分類の比較分析― …………………………………木村 史彦（33）
日本市場における線形情報ダイナミクスの検証：
Dechow, Hutton and Sloan（1999）モデルの適用 ………………新谷理（43）

アナリストの投資推奨及び利益予想の変更に対する株価の反応 ……中井 誠司（63）

実務展望
企業の社会的責任（CSR）に対する基本方針が企業ウェブサイト
における情報開示に与える影響………………………………………記虎 優子（77）
投稿規程

Contemporary Disclosure Research
No.9

2009・MarchJapanese Association for Research in Disclosure

CONTENTS

ArticlesDeterminants of Japanese New Corporate Pension Plans…………………………………………………………………Kazuo Yoshida（１）

Discussion of Determinants of Japanese New Corporate Pension Plans………………………………………………………………Kazuo Nozaka（17）

On the Relation Between Noise Trader Risk and Disclosure Management……………………………………………… Shin'ya Okuda, Yoshimi Chujo（21）

A Comparison of Reliability of Industrial Classifications in Japan…………………………………………………………………Fumihiko Kimura （33）
Empirical research of various Liner Information Dynamics in Japanese market:
Application of Dechow, Hutton and Sloan 1999 model ……Osamu Shintani（43）
Market reaction to analysts recommendation changes and earnings forecast
revisions ……………………………………………………Seiji Nakai（63）

Practical Views
Basic Corporate Social Responsibility（CSR）Policy and Its Effect on Corporate
Website Disclosure ………………………………………Yuko Kitora（77）
Instructions for Authors

開示関連コストと経営者の情報開示（上枝）ディスクロージャー研究学会
2005-2008会 長
柴健次 関西大学副会長

事務局長 須田 一幸 早稲田大学 総務担当
梶浦 昭友 関西学院大学 研究担当
吉田 和生 名古屋市立大学 会員担当
常任理事
薄井

彰 早稲田大学 会誌担当

奥村 雅史 早稲田大学 会計担当
坂上

学 大阪市立大学 広報担当

笹倉 淳史 関西大学 会誌担当
村井 秀樹 日本大学 研究担当

伊藤 邦雄 一橋大学

理 事
高須 教夫 兵庫県立大学

加賀谷哲之 一橋大学

竹原加藤 千雄 大阪経済大学

中條 祐介 横浜市立大学

神谷 健司 法政大学

野口 晃弘 名古屋大学

川北河

博 公認会計士

均 早稲田大学

榮徳 早稲田大学

木本 圭一 関西学院大学

平松 一夫 関西学院大学

國村 道雄 名城大学

星野 優太 名古屋市立大学

阪松尾 聿正 関西大学

智香 関西学院大学

幹 事
太田 浩司 兵庫県立大学

富田 智嗣 関西大学

監 事
郡司

健 大阪学院大学

許斐 義信 慶應義塾大学– iii –

●現代ディスクロージャー研究●

2006年10月

No.7

ディスクロージャー研究学会は1996年６月６日にインターネット上の「バーチャール」な学会として発足し、1999年５月８日に「リアル」な学会として創設された。本会はディスクロージャーの研究とその普及および提言を行うため、ディスクロージャーの研究にたずさわる者の交流を図ることを目的とする。

歴代会長
1999-2002 吉村光威
2002-2005 國村道雄

学会 Home Page http://jardis.ec.kansai-u.ac.jp
学会事務局〒103-0027 東京都中央区日本橋1-4-1 日本橋１丁目ビルディング５階早稲田大学大学院ファイナンス研究科 須田一幸研究室– iv –

開示関連コストと経営者の情報開示（上枝）

現代ディスクロージャー研究 編集委員会『現代ディスクロージャー研究』はディスクロージャーの理論、実証、制度、実務に関する研究の理解を深め、広く学界と社会に貢献することを目的とする。本誌は、（i）学界または実務において、ディス
クロージャー問題の解決に貢献しており、論文を公表することに社会的意義があること、（ii）新しい事
実の発見、新しいモデルや手法の開発、新しい適用可能性の提示、サーベイとしての新規性などがあり、独創的な論文であること、（iii）
信頼性、論理性、再現性、明瞭性が確保されていること、などの観点から、高い品質の論文を収録する。
分野や研究アプローチを特定することはしないが、本誌の主たる研究領域は、（a）分析的アプローチに基づく数理モデル研究、（b）資本市場を基礎とした実証研究、（c）契約理論を基礎とした実証研究、（d）実験を基礎とした研究、（e）ディスクロージャーに関する制度研究、（f）情報システムに関する研究である。

2005-2008
委員長
薄井 彰 早稲田大学
次期委員長
吉田 和生 名古屋市立大学
副委員長
笹倉 淳史 関西大学 奥村 雅史 早稲田大学
編集委員
石川 博行 大阪市立大学

岡村 雅仁 県立広島大学

音川 和久 神戸大学

乙政 正太 関西大学

神谷 健司 法政大学

木本 圭一 関西学院大学

坂上

学 大阪市立大学

高橋

元 作新学院大学

高須 教夫 兵庫県立大学

竹原

均 早稲田大学

田宮 治雄 東京国際大学

中條 祐介 横浜市立大学河

星野 優太 名古屋市立大学

榮徳 早稲田大学

弥永 真生 筑波大学

米山 正樹 早稲田大学

歴代編集委員長
1999-2002年 國村 道雄
2002-2005年 須田 一幸–v–

●現代ディスクロージャー研究●

2006年10月

No.7

研究論文募集第３回 2009年現代ディスクロージャー研究カンファレンス
ディスクロージャー研究学会編集委員会は、2009年５月30日（土）に、名古屋国際センターにて第３回現代ディスクロージャー研究カンファレンスを開催いたします。同日、研究奨励を目的とした大学院生セミナーもあわせて行います。
この研究カンファレンスは、ディスクロージャーの理論、実証、制度、実務に関する研究の理解を深め、本学会誌『現代ディスクロージャー研究』の論文掲載を促進することを目的としています。投稿論文は査読委員によるレビュープロセスを経て報告が受理され、報告論文は学会誌に掲載される予定です。この結果、学会誌の論文セッションは、（１）年次大会報告、（２）研究カンファレンス報告、（３）自由投稿から構成されることになります。
また、大学院生セミナーは本学会の将来を担う若手研究者の育成を目的としています。その報告論文は、学会誌の掲載を必ずしも保証するものではありませんが、本学会の先端研究者との討論を通じて、より水準の高い論文に改善されることを期待しております。
私たちは、ディスクロージャー研究の最新トピックスに関して、次のような領域からの意欲的な論文を募集いたします。
・分析的アプローチに基づく数理モデル研究
・資本市場を基礎とした実証研究
・契約理論を基礎とした実証研究
・実験を基礎とした研究
・ディスクロージャーに関する制度研究
・情報システムに関する研究
もちろん、これらは一例であって、分野や研究アプローチを特定するものではありません。
論文は投稿規程に従い、学会 Web サイト
http://jardis.ec.kansai-u.ac.jp/cgi-bin/conference/submit.cgiに投稿してください。論文投稿の締め切りは2009年４月19日とします。研究カンファレンスと大学院生セミナーの案内はすべて学会ホームページ（http://jardis.ec.kansai-u.ac.jp）に掲載されますのでご参照
願います。
多くの会員の皆様の投稿とご参加をお待ちいたしますとともに、このカンファレンスがディスクロー
ジャー研究の最新トピックスに関する活発な討論と研究交流のもとに、ディスクロージャー研究に貢献することを願っております。
編集委員会委員長
吉田 和生– vi –

論

文

確定拠出年金制度とキャッシュバランスプランの導入要因＊
Determinants of Japanese New Corporate Pension Plans

吉

田

和

生（名古屋市立大学

教授）

Kazuo Yoshida, Nagoya City University
2008年５月26日受付；2008年８月19日改訂稿受付；2009年２月６日最終稿受付；
2009年２月15日論文受理
要約

2001年10月に確定拠出年金法が、2002年４月に確定給付企業年金法が施行され、これによりわが国の企業は確定拠出年金制度（DC）とキャッシュバランスプラン（CB）を採用できるようになった。本稿
では、この２つの新しい企業年金制度の採用に焦点をあてて、東証１部上場３月決算企業を対象に企業の採用要因について実証的に分析している。分析の結果、退職給付債務が多い企業ほどDC制度やCB制度を、
キャッシュフローの変動が大きい企業ほど CB 制度を採用しており、リスクヘッジが主要な決定要因になっていると考えられる。また、DC 制度移行時における積立不足の解消義務から、積立不足が多く業績の良くない企業でも CB 制度を採用しやすく、実際に採用している。そして、アメリカと異なり大企業ほど新制度の採用がすすんでおり、年齢や賃金といった従業員に関連する要因も経営者の意思決定に影響を与えている。
Summary
Corporate pension laws enforced in Oct. 2001 and Apr. 2002 have made it possible for Japanese firms toprovide American-style pension plans, defined-contribution （DC） and cash-balance （CB）, to theiremployees. To analyze the empirical determinants of adopting the new pensions, I examined the companies
listed on the first section of Tokyo Stock Exchanges as of the fiscal year ended March. The key findings ofthe paper are that the likelihood of adopting these plans rises with an increase in the liability of the firm s
existing defined-benefit pension and the likelihood of adopting CB plans does with it in the variability of thefirm s cash flow. These are consistent with the implication of new pension adoptions based on risk hedge
incentives. The less profitable firms also newly manage CB plans, while the firm s profitability becomes animportant consideration because of the mandated liquidity requirement for converting to DC plans.
Concerning the firm size, it is positively correlated with the probability of the firm s adopting plans, in sharp
contrast to what has been found for U.S. firms. Labor market variables such as the average age of
employees and the firm s average annual compensation per employee appear to have some explanatory
powers in the Japanese pension context.

＊本稿は第２回現代ディスクロージャー研究カンファレンス（早稲田大学、2008年７月19日）での報告論文を加筆、修正したものである。
カンファレンスを準備して頂いた薄井彰先生（早稲田大学）、司会を引き受けて頂いた奥村雅史先生（早稲田大学）、貴重なコメントを頂いた野坂和夫先生（あずさ監査法人）に深くお礼申し上げる。当該フロアにおいて柴健次先生（関西大学）、金子誠一先生（日本
証券アナリスト協会）から、また、現代会計政策研究会（名古屋市立大学、2007年12月）において星野優太先生（名古屋市立大学）、
野口晃弘先生（名古屋大学）、小川淳平先生（名古屋市立大学）から、そして、本誌のレフェリーから貴重なコメントを頂いた。ここに記して心より感謝申し上げる。
連絡住所：吉田和生 〒467-8501 名古屋市瑞穂区瑞穂町山の畑１ 名古屋市立大学大学院経済学研究科–1–

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

る。資産運用は企業が一括して行うが、仮想口座

１．序により個人別の持分が明確になっている。特に、わが国の退職金・年金制度は、主に社内積み立

この制度においては DC 制度に設定されている税ての一時金制度と社外積み立ての企業年金制度

法上の掛金の上限はなく、企業が利用しやすくな（適格年金と厚生年金基金）に分かれており、企っている。

業はこれらを組み合わせて利用している。
しかし、以上のように企業年金制度の多様化が急速に進

これらはいずれも確定給付制度であり、運用の失んでおり、各企業の制度の選択は企業や従業員に敗によって積立不足が発生し、それを企業が負担影響を及ぼし、また会計情報を理解するうえで重しなければならない。バブル崩壊後の資産市場の要な問題になっている３）。ほぼ同時に２つの制度

低迷からこの負の側面が問題１）となり、企業がが創設されたことから、DC 制度を採用している負担する費用を確定できる制度の創設が期待され企業もあれば、CB 制度を採用している企業もあた。これをうけて2001年６月に確定拠出年金法

る。また、どちらの制度も採用していない企業もが成立し、同年10月に確定拠出年金制度（以下、多数存在している。こうした企業間における企業

DC と略す）が導入された。この制度はアメリカ

年金制度の違いはどこから生じているのか。企業

で先に普及していたのを日本にとり入れたものの経営者はさまざまな視点から制度の選択につい

で、その根拠となるアメリカの税法規定から日本て意思決定を行っており、これを解明するのが本版401（ｋ）制度とも呼ばれている。個人別に投稿の目的である。

資勘定が設定され、各個人の希望にあった資産運

本稿は当該分野の研究において、いくつかの貢用を行うことができる。また、この制度はポータ献があると考えられる。第一に、わが国の企業にビリティを備えており、転職する従業員にとって新制度が導入されて間がないので、関連する実証は制度の継続が可能でメリットがあるとされてい研究は非常に少ない。DC 制度については臼杵る。

（2005）が分析しているが、CB 制度をとりあげ

一方、
確定給付制度の改革も急速に実施された。

た研究はなく、本稿が最初のものであろう。第二90年代の運用の失敗から、受給権の保護や受託者に、本稿では同様な性質を持つ両制度がほぼ同時責任といったガバナンス上の問題が明らかとに導入された経緯から、従来の確定給付制度からなり、これに対応する制度の改革が行われた。

両制度への移行についてとりあげている。３つの2002年４月に施行された確定給付企業年金法に制度をとりあげて分析することによって、企業年

よって規約型企業年金と基金型企業年金が創設さ

金制度の選択に関する企業の意思決定メカニズム

れるとともに、適格年金制度が廃止され、厚生年が解明できると考えられる。第三の貢献として、金基金制度の代行部分の返上が認められようにな

わが国の特殊性について分析していることがあげった。また同時に、キャッシュバランスプラン（以られる。アメリカでは確定給付制度の終了につい

下、CB と略す）の採用も可能になった。これはて 多 く の 研 究 が あ り、Thomas（1989）、

確定給付制度であるが、DC 制度の性質も備えて

Mittelstaedt（1989）や Hsieh et al.（1997）等はおり両者の中間的な性質を持つ制度である。将来

超過資産の回収に焦点をあてて議論している。その給付額は元本部分が保証されているが、それにして、Niehaus and Yu（2005）は、新制度の選上乗せされる利息部分は金利水準によって変動す択について回収資産に課される税金の視点から分

２）

–2–

確定拠出年金制度とキャッシュバランスプランの導入要因（吉田）析している。しかし、わが国では企業年金制度のリスク以外の要因から分析した研究として、歴史が短く、1990年代の経済環境からの影響も

Dorsey（1987）、Ippolito（1995）や Kruse（1995）

あり、多額の積立不足が残っている。超過資産とがあげられる。Dorsey（1987）は給付カーブや積立不足では、企業におけるその財務的効果は正積み立ての点で企業年金制度を比較し、確定給付反対になっている。本稿ではリスクや労働要因と制度が長期雇用や生産性のコントロールに有効でいったアメリカと同様な議論に加えて、積立不足あることを指摘している。そして、産業、転職率に関連するわが国の特殊性（解消義務）についてや労働組合について実証的に分析し、これらの変分析している。

数の説明力があることを明らかにしている。
また、
Ippolito（1995）は DC 制度の普及について、①製造業から非製造業への従業員のシフト、②1980

２．先行研究年代における確定給付制度にかかる管理コストの確定給付制度から DC 制度への移行を分析した

増加、③1979年における便利な401（k）制度の研究は多く行われているが、特にリスクに焦点を導入という３つの視点から議論している。従業員

当てた研究として Stone（1991）
や Petersen（1994）のシフトを調整しても、それ以上に DC 制度の採があげられる。Stone（1991）は DC 制度への移用が多く、また管理コストの増加は中小企業に顕行によって、
企業は確定給付制度における保険料、著であることから、①と②の視点だけでは十分に数理計算費用や会計コスト等を減らすことができ説明ができない。確定給付だけでなく他の DC かるほか、運用リスクやインフレリスクを従業員にら401（k）制度への移行も多く、③の効果が大転嫁できるとしている。
こうしたリスクの転嫁は、きいとしている。同様に DC 制度の普及を分析し通常の場合には従業員に受け入れられないが、企た Kruse（1995）は、確定給付制度からの移行は業業績が低下した場合、雇用の継続と交換で受け少なく、企業年金のない企業による採用と確定給

入れられやすい。これらの経済的な効果から、財付との併用であることを指摘している。そして、務的に圧迫している企業ほど DC 制度を採用する

前者においては管理コストの違いや従業員のシフとしている。また、Petersen（1994）は DC の利トが主要な採用要因となっているが、後者の企業益分配制度に焦点を当てて、株主と従業員のリス行動を説明することは難しいとしている。

ク配分について議論している 。確定給付制度でDC 制度に比べて数少ないが、CB 制度についは給付額は給与にリンクし、その掛金は固定されても分析が行われており、
Niehaus and Yu（2005）、ているが、利益分配制度では掛金は業績に連動し、D'Souza et al.（2006） や Kapinos（2007） が あ

企業の業績やキャッシュフローの変動を抑制するげられる。Niehaus and Yu（2005）は DC 制度

効果を持っている。そして、これらの変動を抑えと CB 制度の選択について分析し、管理コストのることによって企業評価の向上につながるとして違いのほか、超過回収資産に課される税金が経営いる。リスクに焦点を当てた Stone（1991）と者の意思決定に大きな影響を与えていると指摘しPetersen（1994）の研究はともに業績の良くなている。特にその税金が高くなった1990年後、い企業ほど DC 制度を採用するとし、財務スコア

積立水準が高い企業ほど資産の回収を行わないやキャッシュフローの変動等によって実証的に検CB 制度を選択していることを明らかにしている。

証し、仮説に整合する結果を析出している。

また、D'Souza et al.（2006）は CB 制度への移行

４）

–3–

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9による利益効果に着目して分析している。確定給た。その必要性は固定した支払いが多い財務リス

付から CB 制度に移行する場合、基礎率についてクの高い企業ほど高く、したがって、退職給付債

企業の裁量が認められており、給付債務を削減で務や負債といった契約債務の多い企業ほど新しいきる可能性がある 。このため、業績の良くない

企業年金制度を採用すると考えられる。また同様

企業ほど CB 制度を採用しているとしている。まな視点から、キャッシュフローの変動が大きい企

た、Kapinos（2007）は、確定給付に比べて CB

業ほどリスクヘッジの必要性が高く、新制度の採制度は給付カーブがフラットで若年層に有利で、用に積極的であると考えられる。
以上のことから、

ポータビリティの点から転職確率の高い従業員に

リスク６）に関連して次の２つの仮説を提起する。

魅力的であるとしている。労働組合、年齢や転職

契約債務仮説：退職給付債務や負債が多い企業ほ率などの従業員変数をとりあげて分析し、高年層

ど、DC 制度や CB 制度を採用する。

を重視する傾向が強い労働組合を組織している企

キャッシュフロー変動仮説：キャッシュフローの業ではCB制度が少ないことを明らかにしている。

変動が大きい企業ほど、DC 制度や CB 制度を採５）以上のように、アメリカの研究では財務要因と用する。

労働要因の両方から多くの議論が行われている。
また、損失に対する企業の反応はその負担能力に関係しており、その点で企業の業績が問題とな

３．検証仮説る。業績の良い企業は、予想外の損失が発生した
ここでは、DC 制度や CB 制度の採用要因につ場合でも追加的なコストを負担することは可能でいてリスクを中心とする財務要因の視点から仮説あるが、業績の悪い企業は対応することが難しく、を提起する。そして、補足的に従業員の特性や労事前にリスクを減らすことができればそれを選択

働市場の違い等の労働要因に関連する仮説も提起する傾向が強い。そのため、業績の悪い企業は予する。

想外の利益の獲得よりも損失の回避を優先して、従来の確定給付制度では企業に運用責任があ

DC 制 度 や CB 制 度 を 採 用 す る と 考 え ら れ る。

り、運用成果がよい場合には将来の掛金負担は少Stone（1991） や D'Souza et al.（2006） 等 の ア

なくなるが、悪い場合には追加的な負担が発生すメリカの研究においても、負債の軽減や配当維持る。それに対して DC 制度では企業に運用責任は等の関係から、業績の悪い企業ほど DC 制度やなく、コストは一定の掛金に固定されており、従CB 制度を採用するという結果を明らかにしてい業員に運用リスクを転嫁することができる。
また、る。ただし、アメリカの研究は超過積み立てにおCB 制度においては債務の金利感応度が非常に低ける分析で、積立不足状態が一般化しているわがく、これに合わせた資産運用を行うことによって、国では異なる。特に、DC 移行時の積立不足の解企業はリスクを減らすことができる。周知のとお消義務から反対の仮説が考えられる。厚生年金基り1990年から2000年代前半にかけて株式市場が金制度から DC 制度に移行する場合、一括拠出、低迷し、同様に企業業績も悪化したため、リスク

または給付減額を行って責任準備金で測定した積を管理することが企業において重要な課題となっ立不足を解消しなければならない（厚生年金基金

た。特に損失が発生した場合、その負担を減らす

令41の６）。また、適格年金制度から DC 制度にためにリスク分担の仕方を変更する必要がでてき移行する場合も同様な規定となっている（法人税–4–確定拠出年金制度とキャッシュバランスプランの導入要因（吉田）

法施行規則附則５条（２）二）。解消の方法とし図し、将来の給付額は運用成果によって変動する。

て一括拠出を選択する場合、資金を調達する必要

年齢が高い場合、運用の失敗は退職所得の減少をがあり、その調達能力が DC 採用を決定すると考決定づけるので、従業員は資産運用に消極的になえられる。資金調達能力の点からみた場合、業績

るが、年齢が低い場合、長期運用による損益相殺の良い企業ほど DC 制度を採用しやすく 、業績（リスク分散）が期待できるため積極的になれる。

について次の仮説を提起する。

また、若い従業員ほど定年前に転職する可能性が業績仮説：業績の良くない企業ほど DC 制度や高いことを仮定すると、ポータビリティを備えた

CB 制度を採用しようとするが、DC 制度についDC 制度は当該従業員にとって魅力的である。さては積立不足の解消のため業績の良い企業ほど採らに、Dorsey（1987）が議論しているように、用しやすい。

従来の制度ではバックローディング（S 字型の給７）付カーブ）が大きいが、DC 制度ではフラット化
2001年の退職給付会計基準の導入によって、されている。若い従業員は DC 制度に移行するこ

それまで開示されていなかった積立不足が公表さとによって、確定給付制度のバックローディング

れることになった。わが国の多くの企業では積立分を早く回収できる。バックローディングについ不足があり、企業評価との関係で、これを少なくては CB 制度においても同様で、若年労働者に有することが重要な課題となっていた 。それを実利な制度である９）。こうした資産運用、ポータビ

施する方法のひとつとして新制度の採用があげら

リティとバッグローディングの議論から、従業員れる。DC 制度は確定給付制度でないので給付債の年齢について次の仮説を提起する。

務がなく、したがって積立不足（給付債務−年金

年齢仮説：従業員の年齢が低い企業ほど、DC 制

資産）は存在しない。また、CB 制度では債務の度や CB 制度を採用する。

８）

金利感応度に合わせた資産運用を行うことによって、多額の積立不足が発生する可能性を抑えるこ

従来の確定給付制度と DC 制度の大きな違いととができる。したがって、問題がより深刻である

して積立不足の有無があげられる。1990年代のと思われる積立不足が多い企業ほど、DC 制度や後半、積立不足が問題となり、多くの企業でそのCB 制度を採用すると考えられる。しかし、前述対策を実施したが、Ippolito（1985）等が指摘すの規定によって、DC 制度に移行する場合、そのるように積立不足には従業員の行動や態度を管理

移行部分について積立不足を解消しなければならできるというメリットがある。十分な積み立てをない。そのため、DC 制度については積立不足が行っている場合、退職金の支払いは保証されるが、少ない企業ほど採用しやすく、次の仮説を提起す行っていない場合、その支払いは企業の将来業績る。

によって左右される。従業員は企業のボンドホル

積立不足仮説：積立不足が多い企業ほど DC 制度

ダー（債権者）になり、退職までの将来にわたりや CB 制度を採用しようとするが、DC 制度につ企業とより親密な利害関係を結ぶことになる。こいては解消義務から積立不足が少ない企業ほど採のため、積立不足には従業員の怠業や過度な賃上用しやすい。

げ等を抑制する効果があり、従業員が団結して経営者に対立する可能性が大きい場合、積立不足のDC 制度では、従業員自身が積立金の運用を指ある制度が有効であると考えられる10）。この DC–5–

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

制度に関する議論は Dorsey（1987）が行っていDorsey（1987）は転職率と DC 制度の関係を分るが、CB 制度についても Kapinos（2007）が議析しており、本稿でも次の仮説を提起する。

論し、労働組合は高年労働者の意見を重視しやす

転職仮説：転職率の高い産業に属する企業ほど、く、給付カーブの変更によって損失が生じる制度

DC 制度を採用する。

に消極的であるとしている。以上のことから、次の組合仮説を提起する。

Parsons（1972）は OJT（On the Job-Training）

組合仮説：労働組合が組織されている企業ほど、と賃金の関係を理論的に分析し、負の関係がある

DC 制度や CB 制度を採用しない。

ことを明らかにしている。そのため、従業員の賃金が高い企業では OJT が少なく、長期熟練や早確定給付制度は従業員の退職金をファンドとし期における転職抑制の必要性は低いと考えられて一括で運用しているので、その管理コストは固る。また、Dorsey（1987）
は、資産選択の点から、定的な部分が中心となっている。CB 制度もその高賃金の従業員は運用リスクをとりやすく資産運

資産は一括で運用されており、同様な費用構造と用に積極的であると指摘している12）。これら OJT

なっているが、DC制度では個人別に資産が管理・とリスク選好の議論はいずれも賃金と DC 制度の運用されているため、当該費用が規模に比例して正の関係を示している。そこで、次の賃金仮説を増加する仕組みになっている。この議論から規模提起する。

の小さい企業は DC 制度を、規模の大きい企業は賃金仮説：従業員の賃金が高い企業ほど、DC 制

確定給付制度を採用しやすいと考えられる。多く度を採用する。

のアメリカの研究でも規模について検証し、規模の小さい企業ほど DC 制度を採用しているという

以上のように、リスク要因から契約債務仮説、結果を析出している。そこで、次の規模仮説を提キャッシュフロー変動仮説、業績仮説と積立不足起する。

仮説を提起しているが、DC 移行時における積立

規模仮説：規模の小さい企業ほど、DC 制度を採不足の解消義務が業績仮説と積立不足仮説に影響用する。

を与えている。そして、管理コスト要因から規模
仮説を、労働市場要因から残る４つの仮説を提起

DC 制度は転職先に個人の積立金を持ち運ぶこしている。企業はリスクヘッジを目的として新制とが可能であり、特に、転職意向の強い従業員に度の採用を検討するが、それに解消義務、管理コ

おいてはこのポータビリティは価値が高い 。従ストや従業員の選好等の労働要因が考慮されると来の確定給付制度では、転職した場合、従業員は考えられる。

11）

多くの資本損失（給付額の減少）を余儀なくされたが、DC 制度ではこうした損失を被ることはな

４．分析方法い。企業側においても、長期熟練の必要性が低い
場合、従来の確定給付制度は従業員のインセンテ

本稿の分析は、東証１部市場に上場する３月決ィブプランとして利用しにくく、DC 制度を部分

算企業を対象に、EDINET を使って2006年３月

的に採用し、短期指向の従業員に対応することが期の有価証券報告書を調査し、その退職給付制度適切であると考えられる。こうした視点からに関する脚注情報を基に行っている。対象となっ–6–

確定拠出年金制度とキャッシュバランスプランの導入要因（吉田）た企業のうち、分析に必要なデータが揃っていたった質的な選択について分析する。DC 企業 vs.

企業は1,023社あり、表１はこれらの企業が採用

DB 企業、CB 企業 vs. DB 企業、及び DC 企業 vs.

している企業年金制度を分類した結果を示してい

CB 企業の組み合わせについて、それぞれの仮説る。社内積み立てのみを行っている企業が53社あを代理する変数をとりあげて次の実証モデルを推り、これらは企業外部の年金資産を持たず、分析定する。

指標上、積立不足＝退職給付債務（PBO）という関係になってしまうため、分析対象から除外し採用・不採用＝ C0＋ C1 退職給付債務率＋ C2 負債ている。残る970社が分析サンプルであるが、多比率＋ C3CF 変動係数＋ C4 経常利益率（or CF

くの企業が複数の制度を併用しており、非常に複比率）＋ C5 積立不足率＋ C6 年齢＋ C7 組合ダ

雑な退職金・年金制度となっている。本稿では新ミー＋ C8 従業員数＋ C9 転職率＋ C10 賃金制度の採用に焦点をあてて、DB 企業（CB 制度
も DC 制度も採用していない企業）として711社、採用・不採用：2006年３月までに新制度を採用

CB 企業（CB 制度を採用している企業）としてしている企業を１、採用していない企業を０と59社、DC 企業（DC 制度を採用している企業、するダミー変数である。ただし、DC と CB の

CB 制度の併用を含む）として200社をとりあげ

選択をとりあげた分析では、DC 企業を１、CBて分析する 。また、表２は分析サンプルの産業

企業を０としている。

13）

別分布状況を示している。これをみると、電気機退職給付債務率：退職給付債務（PBO）を総資器においてCB制度を採用する企業が多く、化学、産で割った変数であり、契約債務仮説を検定す

電気ガス業と商業において DC 制度を採用する企る。

業が多くなっている。産業ごとで採用動向に違い

負債比率：負債を総資産で割った変数であり、契があり、本稿では産業特性を産業別の転職率デー

約債務仮説を検定する。ただし、積み立ての影タを使って調整している。

響を調整するため、分子から退職給付引当金を、前章で提起した仮説を検証するため、本稿では分母から当該引当金と未認識債務を控除してロジット分析を使って新制度の採用・不採用とい

いる。
（企業数）

表１ 企業が採用している企業年金の制度別分類
ＤＣ制度を採用していない

社内積み
立てのみ

社外積み
立て

CB 制度を採用していない

CB 制度を採用している

ＤＣ制度を採用している

一時金制度のみ＝全額社内積み立て

53

一時金制度あり
一時金制度なし＝全額社外積み立て
計
CB 以外の確定給付制度あり
全額 CB 制度
計一時金制度あり
CB 以外の社外積み立て制度あり
CB 制度あり
全額 DC 制度
計

564
147
711
54
5
59
23
117
40
20
200

注：DC 制度は確定拠出年金制度を、CB 制度はキャッシュバランスプランを示している。
制度の分類は2006年３月期の有価証券報告書を基に行っている。

–7–

分析対象外
DB 企業

CB 企業

DC 企業

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

（企業数）

表２ 産業分布
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

DB 企業

CB 企業

DC 企業

合計

農林水産業
鉱業
食品
繊維
パルプ紙
化学
石油石炭
ゴム・ガラス
一次金属（鉄鋼、非鉄金属）
金属
一般機械
電気機器
輸送用機器
精密機器
その他製造業
建設業
電気ガス業
商業
不動産業
運輸・通信業
サービス業

3
2
37
20
10
91
5
18
41
20
64
85
39
14
26
61
6
70
15
41
43

0
0
1
3
0
7
0
1
2
3
2
12
4
1
2
6
1
3
2
6
3

0
0
7
7
0
25
0
9
3
3
21
21
12
5
10
12
8
33
2
12
10

3
2
45
30
10
123
5
28
46
26
87
118
55
20
38
79
15
106
19
59
56

合計

711

59

200

970

CF 変動係数：過去10年間の営業キャッシュフロ
ーの標準偏差をその平均値の絶対値で割った

年齢：従業員の平均年齢であり、年齢仮説を検定する。

変数であり、キャッシュフロー変動仮説を検定

組合ダミー：労働組合が組織されている企業をする。営業キャッシュフローは税引後経常利益

１、されていない企業を０とするダミー変数で（当期純利益−特別利益＋特別損失）から発生あり、組合仮説を検定する。

項目（（流動資産─現預金等）の増加−（流動負債−短期借入金等）の増加−減価償却費−退職給付（給与）引当金の増加−繰延資産償却額）を引いて計算している。

従業員数：企業の従業員数であり、規模仮説を検定する。
転職率：産業別の転職入職率であり、転職仮説を検定する。転職入職者数を常用労働者数で割っ経常利益率：経常利益を総資産で割った変数であり、業績仮説を検定する。

て算定している。
賃金：従業員の平均賃金であり、賃金仮説を検定

CF 比率：営業キャッシュフロー（日経 NEEDSする。

財務データに含まれている日経調整営業キャ
ッシュフロー）を総資産で割った変数であり、業績仮説を検定する。

経常利益率と CF 比率の相関係数は0.455であり、高い正の相関関係が確認されている。多重共積立不足率：積立不足（退職給付債務−年金資産）線性の問題を回避するため、この２つの変数を分を退職給付債務で割った変数であり、積立不足

けて推定し、経常利益率をとりあげたロジット分仮説を検定する。

析を「分析１」、CF 比率をとりあげたロジット分–8–

確定拠出年金制度とキャッシュバランスプランの導入要因（吉田）析を「分析２」としている。これらのデータは、態となっている企業（-14.82％）もある。その他

主として日経 NEEDS 財務データ（連結決算）かの 変 数 で は、 特 に 従 業 員 数 に お い て 最 大 値ら収集している。そのほか、従業員の平均年齢と（215,648名）が非常に大きく分布が歪んでおり、平均賃金（ともに単独ベース）は『会社四季報』（東

ロジット分析においては対数変換後のデータを使

洋経済新報社、2001年夏号）から、組合データって推定する14）。賃金についても右裾に長く、対は各企業の有価証券報告書から、転職率データは数変換後のデータを使って推定する。

『雇用動向調査報告』（厚生労働省、2000年）から

表４は DC 制度の採用について分析したロジッ

収集している。DC制度の採用は2001年10月から、

ト分析の結果を示している15）。退職給付債務率のCB 制度の採用は2002年4月から始まっており、係数は0.023と正であり、ｚ値は3.23となっている。

その採用による財務変数への影響を考慮して、分１％の有意水準で係数は有意であり、仮説を支持析する変数はすべて2001年３月期のものを使用している。負債比率、CF 変動係数と経常利益率

している。

の係数は有意でないが、積立不足率の係数は-0.011と負で、そのｚ値は -2.56となり１％水準で有意である。積立不足率が低い企業ほど DC 制

５．分析結果度を採用しており、仮説に整合する結果である。
表３は分析する変数に関する記述統計を示して

DC 移行時における積立不足の解消義務が強い制いる。退職給付債務率の平均値は15.15％、最大約となっていると考えられる。さらに、Ippolito

値は72.81％であり、退職金額の負担が大きいこ（1985）等が指摘するように積立不足には従業員とを示している。また、積立不足率の平均値はの怠業等を抑制する効果があるかもしれない。こ47.50％であるが、ほとんど積み立てをしていなの政策が重要な企業は積立不足が多く、確定給付

い企業（99.35％）もあれば、積み立て超過の状制度を継続するが、この政策の必要性が低い企業

表３ 記述統計
退職給付債務率
負債比率
CF 変動係数
経常利益率
CF 比率
積立不足率
年齢
組合ダミー
従業員数
転職率
賃金

（％）
（％）
（％）
（％）
（％）
（歳）
（人）
（％）
（万円）

平均値

中央値

最大値

最小値

15.15
60.37
2.50
4.75
4.63
47.50
38.82
0.81
7,539
7.00
634.40

11.73
61.46
0.82
3.86
4.75
45.74
39.10
1.00
2,457
5.89
619

72.81
116.39
50.00
24.93
21.47
99.35
49.50
1.00
215,648
14.27
1,490

0.14
5.39
0.12
−25.65−35.77−14.82
25.80
0.00
30
2.66
321

標準偏差 サンプル数
12.32
22.44
6.41
4.41
5.26
20.10
3.27
0.40
18,8192.64
123.55

注：退職給付債務率＝100* 退職給付債務／総資産
負債比率＝100*（負債−退職給付引当金）／（総資産−退職給付引当金−未認識債務）
CF 変動係数＝過去10年間の CF 標準偏差／ CF 平均値の絶対値
経常利益率＝100* 経常利益／総資産
CF 比率＝100* 営業キャッシュフロー／総資産積立不足率＝100*（退職給付債務−年金資産）／退職給付債務
組合ダミ−：労働組合が組織されている企業を１とするダミー変数である。

–9–

970
970
970
970
970
970
970
970
970
970
970

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

表４ DC 制度の採用要因
分析１

分析２

説明変数

係数

z値

係数

z値

定数項
退職給付債務率
負債比率
CF 変動係数
経常利益率
CF 比率
積立不足率
年齢
組合ダミー
log（従業員数）
転職率
log（賃金）−5.4850.023−0.0030.012−0.028

−1.88
3.23
−0.70
0.86
−1.11

−5.481
0.023−0.002
0.011

−1.88
3.25
−0.38
0.79

−0.011−0.0960.148
0.266−0.006
0.958

−2.56
−2.70
0.54
3.76
−0.16
1.75

−0.021−0.011−0.091
0.188
0.279−0.006
0.890

−1.21
−2.55
−2.64
0.69
3.92
−0.17
1.67

（+）
（+）
（+）
（+）
（+）
（−）
（−）
（−）
（−）
（+）
（+）

収束までの反復数
対数尤度
尤度比統計量（10df）
確率（尤度比）McFadden の決定係数
DB 企業（被説明変数 = ０）
DC 企業（被説明変数 = １）7−451.351
56.260
0.000
0.059

7
−451.261
56.441
0.000
0.059

711
200

711
200

は積み立てがすすんでおり、DC 制度に変更しや-0.006で仮説と反対の符号となっているが、これすいと考えられる。

らの係数は有意でない。表４の分析２は経常利益

年齢の係数は-0.096で、１％水準で有意であり、率の代わりに CF 比率を説明変数とした場合の結

従業員の年齢が低い企業ほど DC 制度を採用して果を示しており、この分析でも退職給付債務率、いる。従業員数についてはその係数は0.266で、積立不足率、年齢、従業員数と賃金にかかる係数１％水準で有意である（ｚ値＝3.76）。規模の大が有意となっている。CF 比率の係数は -0.021ときい企業ほど DC 制度を採用しており、アメリカ

負であるが、ｚ値は -1.21であり、その係数は有と反対の結果になっている。これは、わが国では意でない。

従来の制度を継続して部分的に移行しているた

表５は CB 制度の採用について分析した結果をめ、DC の管理コストは追加的な負担になり、そ示している。退職給付債務率と CF 変動係数の係の負担能力によって採用の決定が行われているこ数は0.056と0.053であり、１％水準で有意であるとによる。また、銀行、証券や保険会社による受（ｚ値＝5.16、2.97）。CB 制度についても、リスク託獲得競争が取引先である大企業を中心に行われ配分を変更して損失を軽減する動機が経営者の決たため 、規模の大きい企業では情報収集コスト

定要因となっている。さらに、経常利益率についが低かったことも影響していると考えられる。賃ては係数は -0.094、ｚ値は -2.03で、５％水準で金の係数は0.958で、10％水準で有意であり、従有意であり、業績の悪い企業ほど CB 制度を採用

業員の賃金が高い企業ほど DC 制度を採用していしている。
これは業績仮説に整合する結果であり、る。労働組合ダミーと転職率の係数は0.148と業績の悪い企業は将来損失が発生しないような制16）– 10 –

確定拠出年金制度とキャッシュバランスプランの導入要因（吉田）度づくりをしている。表４のDC制度の分析では、採用し、良くない企業ほど CB 制度を採用してい業績について明確な結果は得られなかった。前述

る。これは業績仮説に整合する結果である。同様の規定によって、確定給付制度から DC 制度へ移な制度であるが、積立不足の解消義務が採用に関行する場合、移行部分にかかる積立不足を解消しする経営者の意思決定に大きく影響していること

なければならない。このため DC 制度では両方向を示している。従業員数の係数は -0.300であり、の議論があり業績の効果が検出しにくいが、CB

その係数は10％水準で有意となっている。規模の制度ではその必要性がなく業績の効果が検出しや小さい企業ほど DC 制度を採用しており、新制度

すいと考えられる。そのほか年齢、従業員数と賃間の選択をとりあげた分析においてはアメリカと金にかかる係数が有意となっており、特に従業員同様な結果を示している。

数の説明力は強く、DC 制度と同様に大企業を中心に採用がすすんでいる。CF 比率をとりあげた

６．結語

分析２においても同様な結果が得られており、CF 比率の係数は -0.063で有意となっている（ｚ

企業は経済活動を行っているが、その活動に関

値＝ -2.40）。

する情報は外部では相対的に少なく情報の非対称

表６は DC と CB の選択について分析した結果性が存在している。それを解消するために企業活を示しており、経常利益率の係数は0.076で、そ動の結果を報告するのが会計であり、そのルールのｚ値は1.64となっている。10％の有意水準で係が会計基準である。このように会計は所与として数は有意であり、業績の良い企業ほど DC 制度を与えられた企業活動を数字等で表すものである

表５ CB 制度の採用要因
分析１
説明変数
定数項
退職給付債務率
負債比率
CF 変動係数
経常利益率
CF 比率
積立不足率
年齢
組合ダミー
log（従業員数）
転職率
log（賃金）

（+）
（+）
（+）
（−）
（−）
（+）
（−）
（−）

分析２

係数

z値

係数

z値

−12.574
0.056−0.0170.053−0.094

−3.04
5.16
−2.15
2.97
−2.03

−13.3260.058−0.011
0.053

−3.20
5.35
−1.62
2.84

−0.007−0.219
0.585
0.483
0.059
2.216

−0.91
−3.76
1.10
4.29
0.89
2.83

−0.063−0.007−0.212
0.763
0.517
0.060
2.138

−2.40
−0.84
−3.63
1.45
4.50
0.87
2.68

収束までの反復数
対数尤度
尤度比統計量（10df）
確率（尤度比）McFadden の決定係数
DB 企業（被説明変数 = ０）
CB 企業（被説明変数 = １）

– 11 –

7−173.336
69.812
0.000
0.168

7
−173.272
69.940
0.000
0.168

711
59

711
59

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

表６ DC と CB の選択要因
分析１

分析２

説明変数

係数

z値

係数

z値

定数項
退職給付債務率
負債比率
CF 変動係数
経常利益率
CF 比率
積立不足率
年齢
組合ダミー
log（従業員数）
転職率
log（賃金）4.585−0.0300.015−0.030
0.076

0.91
−2.31
1.67
−1.24
1.64

4.085
−0.0290.010−0.029

0.82
−2.24
1.23
−1.19

−0.0050.157−0.404−0.300−0.037−1.026

−0.56
2.17
−0.75
−2.13
−0.57
−1.16

0.041
−0.0060.141−0.555−0.337−0.041−0.706

1.44
−0.65
2.00
−1.03
−2.28
−0.62
−0.82

（+）
（+）
（−）

（−）
（+）
（+）

収束までの反復数
対数尤度
尤度比統計量（10df）
確率（尤度比）McFadden の決定係数
CB 企業（被説明変数 = ０）
DC 企業（被説明変数 = １）6−129.825
18.310
0.050
0.066

6
−130.257
17.447
0.065
0.063

59
200

59
200

が、しかし、それは企業実態に影響を与える一面

因、利用者の選好も経営者の意思決定に影響を与も持っている。なかでも、2001年３月期に導入えている。そして、部分移行に伴う追加的な管理された退職給付会計基準「退職給付に係る会計基

コストや情報収集コスト等との関係で、アメリカ

準の設定に関する意見書」は、わが国の企業にいの分析結果と異なり、規模の大きい企業ほど積極

ろいろな影響を与えたと考えられる。企業全体の的に新制度を採用している。

積立不足が公表されて負債に計上されることにな

これらの分析結果から、わが国の企業年金制度

り、また、年金資産の運用損益が会計数値に織り改革についていくつかの点が指摘できる18）。企業

込まれるようになったため、多くの企業はその対はリスクヘッジについて強い意欲を持っているの策を実施した。こうした対策の一つとして退職で、これをより重視した企業年金制度の導入が期金・年金制度の変更があり、これについて本待される。特に、ビジネスリスクが急速に増加し

稿では東証１部３月決算企業を対象に分析した。

ている昨今では、企業業績に掛金を連動させる利分析の結果、退職給付債務が多い企業やキャッ

益分配制度が選択肢の１つとしてあげられる。まシュフローの変動が大きい企業ほど新制度を採用た、積立不足の解消義務が制度選択に強い影響をしており、リスクヘッジが主要な採用要因となっ与えているので、関連する規制を緩和することがている。また、DC 制度移行時における積立不足

必要かもしれない19）。一時金制度からの資産移管の解消義務が積立不足や業績との関係に影響を与と同様に、従来の企業年金制度についても多期間

え、その制約のない CB 制度が利用しやすくなっ

にわたる解消を承認することが望まれる。この緩ている。年齢や賃金といった従業員に関連する要

和により大規模な DC 移行が可能になり、管理コ

17）– 12 –

確定拠出年金制度とキャッシュバランスプランの導入要因（吉田）ストの点で中小企業においても利用しやすくなる

CB 制度に関する文献として浅野・山口（2002）、確定給付年金制度に関する文献として日本生命（2002）があげられる。

と考えられる。ただし、これらによって従業員のまた、確定給付制度と DC 制度の理論的な研究として Bodie

リスクは増えるので、それに見合う給付増額等をet al.（1988）が あ り、両 制 度 間 の 移 行 関 係 に つ い て は
Papke（1999）が実証的に分析している。

合わせて実施することが必要である。

４）わが国の DC 制度はマネーパーチェスプランに近く、その掛

本稿では新制度の採用に関する企業の意思決定

金は定額、給与の一定割合や職階によって決定されており、について分析したが、いくつかの問題点があげら

業績連動コストの議論は適用できないと考えられる（企業れる。多くの採用要因をとりあげて議論している的 な 研 究 と し て Smith and Stulz（1985） や Froot et

年金連合会（2006）参照）。リスクヘッジ要因に関する理論

が、代理変数の選択の問題から、分析結果の解釈

al.（1993）等が、関連する実証的な研究として Mayers andには注意が必要である。また、2001年や2002年

５）Arcady and Mellors（2000）参照。ただし、わが国の場合、Smith（1990）や Burgstahler et al.（1989）等がある。

の早期採用企業とその後の採用企業では意思決定

こうした効果はないとされている（浅野・山口（2002）参照）。
６）物価変動についても、DC 制度や CB 制度の採用は企業にとの仕方が異なり、また、意思決定の時期と分析変ってリスクヘッジの効果があるとされている。最終賃金か数の間に時間的な違いがあると考えられるので、ら給付額が算定される従来の確定給付制度では、インフレによって給付額が増加し、そのコストを企業が負担する（デ本稿の実証モデル、したがってその結果には限界

フレ時においてはコストの削減ができる）。DC 制度や CB 制があるといえる。さらに、新制度の採用規模を考度では、各期の給与の一定割合が掛金となるので、物価変動の影響は変動後の期間に限定される（橘木・鯛天（1997）慮していないことも問題点としてあげられる。

参照）。

DC 制度と CB 制度のいずれにおいてもわが国で

７）DC 移行時において未認識債務が多く残っている場合、多額は部分採用が一般的で、その規模は企業によっての費用が計上される。この点からも、業績の良い企業の方が採用しやすいと考えられる。企業会計基準適用指針１号

様々である。それを同一に取り扱っている本稿の「退職給付制度間の移行等に関する会計処理」参照。

分析結果は推定誤差を含んでいる。

８）日本経済新聞（1998年11月13日）参照。
９）バックローディングについては Lazear（1979）が議論し、この採用規模の問題はディスクロージャー制度

特に CB 制度については Johnson and Uccello（2003）がとにも関連しており、最後に触れておきたい。2001

りあげている。
10）確定給付制度と労働組合の関係については、Freeman（1985）

年３月期に導入された退職給付会計基準により、や Allen and Clark（1986）等が分析している。

それ以前に比べて関連情報の開示は大きく前進し11）なお、ポータビリティについては確定給付制度（厚生年金た。しかし、制度内容を表す脚注情報はほとんど

基金、基金型、規約型）においても2005年10月から導入さ変化がなく、
その開示は十分であるとはいえない。

12）わが国の個人金融資産の構成（1997年12月時点）をみると、

現状では採用規模をとりあげた分析を行うことは年収が高い世帯ほど株式を多く保有している。ただし、年れており、DC 制度の有利性は低下している。

齢については明確な傾向は確認されていない（川北（1999）

難しく、外部の利害関係者からみた場合、新制度参照）。

の採用によって企業がどの程度リスクを軽減して

13）人事院の調査（2006年３月）によると新制度の採用割合（DC、いるのか不明である。退職給付債務や年金費用等CB）は次のようになっている。1000名以上の企業（24％、25％）、500名以上1000名未満の企業（18％、９％）、500名といった過去・現在の情報だけでなく、企業の将未満の企業（10％、６％）。これを基準にすると、本稿のDC サンプル数（200社）はほぼ合っているが、CB サンプル

来に関する制度内容の情報開示が必要である。

数（99社）はやや少ない。この理由として、CB 制度は厚生年金基金や規約型・基金型企業年金の枠内で設定されるた
め、情報が開示されにくいことがあげられる。

《注》14）20万人を超える企業は CB 企業に２社あり、これを削除して
１）日本経済新聞（1996年12月17日）参照。

分析すると従業員数の有意性は多少低下するが、そのほか

２）日本経済新聞（1998年６月24日、1999年１月８日）参照。

の変数への影響はない。従業員数にかかるｚ値は、表５の３）DC 制度に関する文献として21世紀年金制度研究会（2002）、

分析１（分析２）では3.86（4.07）、表６の分析１（分析２）– 13 –

●現代ディスクロージャー研究●では -1.66（-1.82）となっている。

2009年3月

No.9

financial policies, Journal of Finance, 48（5）, 1629-1658.

15）DC 制度の採用については臼杵（2005）も分析しており、積立割合や規模と正の関係を析出している。

Hsieh, S., Ferris, K. R., Chen, A. H., 1997. Evidence on thetiming and determinants of overfunded pension plan16）日本経済新聞（2001年６月28日）参照。また、規模変数については、他の条件が等しいと仮定した場合、従業員数がtermination, Review of Quantitative Finance andAccounting, 8（2）, 129-150.

多いほど退職給付債務も多くなり、契約債務仮説の代理変

Ippolito, R. A., 1985. The economic functions of underfunded

数としても解釈することができる。この点は、賃金変数に

pension plans, Journal of Law and Economics, 28（3）,ついても同様である。

611-652.

17）制度変更のほかに積み立てを加速したり、退職金自体を減
らすことも行った（武田薬品（一括処理）、三菱重工（減額）、日本経済新聞1999年７月31日、1999年７月４日参照）。

Ippolito, R. A., 1995. Toward explaining the growth of defined
contribution plans, Industrial Relations, 34（1）, 1-20.
Johnson, R. W., Uccello, C. E., 2003. Cash balance plans and18）2006年３月時点においても、依然として多くの企業が退職

the distribution of pension wealth, Industrial Relations, 42

金・年金制度の変更を模索しているようである。例えば、（4）, 745-773.

本稿で分析した DB 企業のうち559社が適格年金制度を採用

格付投資情報センター，2005．
『年金情報』
第388号（７月４日号）．

しているが、このうち、93社が新しい規約型や基金型企業

Kapinos, K., 2007. Corporate use of cash balance pension

年金制度を導入している。しかし、残る466社は2012年に廃止される当該制度の対応を行っていない。

plans, SSRN Working Paper（ID1030829）, 1-48.
川北英隆，1999．
「投資信託を通じた個人金融再配分」『投信新19）このほかに、DC 制度については掛金の上限、マッチング拠出、加入対象者の拡大や承認認可手続きの緩和などの問題

時代（日本格付投資情報センター編）』，日本経済新聞社，
30-52．

点があり、経団連等によって規制緩和が求められている（格企業年金連合会，2006．
『企業年金に関する基礎資料』．

付投資情報センター（2005）参照）。

Kruse, D. L., 1995. Pension substitution in the 1980s: Why theshift toward defined contribution?, Industrial Relations, 34（2）, 218-241.

《参考文献》

Lazear, E. P., 1979. Why is there mandatory retirement?,

Allen, S. G., Clark, R. L., 1986. Unions, pension wealth, andMayers, D., Smith, C. W., 1990. On the corporate demand forage-compensation profiles, Industrial and Labor Relations

insurance: Evidence from the reinsurance market, Journal

Journal of Political Economy, 87（6）, 1261-1284.

Review, 39（4）, 502-517.

of Business, 63（1）, 19-40.

Arcady, A. T., Mellors, F., 2000. Cash balance conversions,
Journal of Accountancy, 189（2）, 22-28.

Mittelsteadt, H. F., 1989. An empirical analysis of the factors
underlying the decision to remove excess assets from

浅野幸弘・山口修，2002．
『キャッシュバランスのすべて』，日
本経済新聞社．

overfunded pension plans, Journal of Accounting andEconomics, 11（4）, 399-418.

Bodie, Z., Marcus, A. J., Merton, R. C., 1988. Defined benefit

Niehaus, G., Yu, T., 2005. Cash-balance plan conversions:versus defined contribution pension plans: What are the

Evidence on excise taxes and implicit contracts, Journal ofreal trade-offs?, in Pensions in the U.S. Economy, edited by
Z. Bodie, J. B. Shoven and D. A. Wise, University of Chicago
Press.

Risk and Insurance, 72（2）, 321-352.
日本生命保険企業保険数理室，2002．
『確定給付企業年金のすべて』，東洋経済新報社．

Burgstahler, D., Jiambalvo, J., Noreen, E., 1989. Changes in theprobability of bankruptcy and equity value, Journal of
Accounting and Economics, 11（2-3）, 207-224.

21世紀年金制度研究会，2002．
『逐条 確定拠出年金』，東京法経学院出版．
Papke, L. E., 1999. Are 401（k） plans replacing other

Dorsey, S., 1987. The economic functions of private pensions:
An empirical analysis, Journal of Labor Economics, 5（4）,S171-S189.

employer-provided pensions?, Journal of Human Resources,34（2）, 346-368.
Parsons, D. O., 1972. Specific human capital: An application to

D'Souza, J., Jacob, J., Lougee, B., 2006. Why do firms convert

quit rates and layoff rates, Journal of Political Economy, 80

to cash balance pension plans?: An empirical investigation,（6）, 1120-1143.

SSRN Working Paper（ID917542）, 1-53.

Petersen, M. A., 1994. Cash flow variability and firm's pension

Freeman, R. B., 1985. Unions, pension, and union pension
funds, In Pension, Labor, and Individual Choice, edited by
D. A. Wise, University of Chicago Press.

choice: A role for operating leverage, Journal of Financial
Economics, 36（3）, 361-383.
Smith, C. W., Stulz, R. M., 1985. The determinants of firms'

Froot, K. A., Scharfstein, D. S., Stein, J. C., 1993. Risk
management: Coordinating corporate investment and– 14 –

hedging policies, Journal of Financial and Quantitative確定拠出年金制度とキャッシュバランスプランの導入要因（吉田）Analysis, 20（4）, 391-405.
Stone, M., 1991. Firm financial stress and pension plan

ル・レビュー』第44号，125-150．
Thomas, J. K., 1989. Why do firms terminate their overfunded

continuation/replacement decisions, Journal of Accounting

pension plans?, Journal of Accounting and Economics, 11

and Public Policy, 10（3）, 175-206.

（4），361-398.

橘木俊詔・鯛天材樹，1997．
「わが国企業年金の制度改革：ポー

臼杵政治，2005．
「企業年金の制度選択要因」『日本ファイナン

タビリティと確定拠出型の導入をめぐって」『フィナンシャス学会第13回大会予稿集』，63-77．

– 15 –

討論「確定拠出年金制度とキャッシュバランスプランの導入要因」
に関するディスカッション＊
Discussion of “Determinants of Japanese New Corporate Pension Plans”

野

坂

和

夫（早稲田大学

助教

公認会計士）

Kazuo Nozaka, Waseda University, CPA
要

約

吉田（2009、『現在ディスクロージャー研究』第９号）は、日本企業による確定拠出年金制度（DC）とキャッシュバランスプラン（CB）の導入要因を、退職給付債務の顕在化という財務要因の視点だけではなく、労働要因の視点からも分析しており、会計学分野における企業行動研究の出発点となる貴重な研究である。この研究は、退職一時金制度採用企業と退職年金制度採用企業が混在しているために、分析指標の取扱いが困難な面があるものの、アメリカの先行研究とは一部異なった日本企業の特徴を示唆する分析結果を導き出している。また、実務に対しても非常に有用なインプリケーションを伝えている。これらの点について、討論者の視点からも、分析結果の解釈や実務へのインプリケーションをここに示すことにする。
Summary
Yoshida （2009, Contemporary Disclosures Research vol. 9） analyzes determinants of Japanese
corporations introduction of defined contribution（DC）pension plans and cash balance（CB）plans fromthe perspective not only of such financial factors as clarifying pension liabilities, but also labor factors. His
work provides a valuable starting point for research into corporate behavior in the field of accounting. The
analysis suggests characteristics of Japanese companies are partly different from earlier research undertakenin the United States, while recognizing difficulties in dealing with analytical indicators because of the mixtureof companies adopting retirement lump sum plans and those adopting retirement pension plans. It also has
important practical implications. In this discussion, I would like to consider the results of the analysis andexamine those practical implications.

１．はじめに悪化を原因として退職給付制度に多額の積立不足が発生していることを認識していたのに、本格的わが国において、退職給付会計基準（企業会計に対処を開始した契機が「退職給付会計基準の導審議会（1998）など）の導入を契機として、経入」ということである。すなわち、多額の債務が営者は退職給付制度の再構築への駆け足を早めた

企業外部に顕在化してしまう新会計基準の導入にように感じられる。ここで問題なのが、経営者はよって、企業行動が影響を受けたと考えられる。

当該会計基準導入以前から、年金受託機関からの

具体的には、このような経済環境下のもと、貸「財政計算報告書」により、年金資産の運用状況

借対照表上計上される退職給付引当金を消滅もし＊ 連絡住所：野坂和夫 〒169-8050 新宿区西早稲田1-6-1 早稲田大学大学院会計研究科– 17 –

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

くは減額するために、確定拠出年金制度（DC）ているという点である。会計方針の選択だけでは

もしくはキャッシュバランスプラン（CB）への財務数値の期間配分が異なる結果が生じるだけで制度変更を行った企業が多く存在する。吉田あり（ただし、税金支払額や投資家の意思決定に（2009）は、このような退職給付制度間移行とし影響を与えるなど、派生的に実物経済に影響すてのDCとCBの導入要因を分析しており、特に、る）、一方、退職給付制度自体を操作することは、

わが国の会計学分野における企業行動研究の出発

従業員の退職金が事実上減額されることになるた点となる貴重な研究である。

め、実物経済に直接影響を与えることになる。つまり、本研究の分析対象が、会計問題にとどまる
ことなく、労働政策や従業員の老後生活保障など

２．吉田（2009）の特徴と貢献の実物経済の問題にも及んでおり、その研究的意
吉田（2009）の分析結果の詳細は、「３．吉田義は非常に大きいものである。さらに、財務要因（2009）の分析結果の解釈とその他論点」で述べからの視点に絞るのであれば、本研究は、新会計るとして、ここでは大局的な視点から、本研究の基準の導入が企業行動に影響を与えたことを示唆

斬新的な特徴と貢献を示す。

したと考えられるため、実物経済にも影響を与え

本研究は、アメリカにおける先行研究を範にとりながらも、わが国の先駆的な研究である。経営

るディスクロージャー制度の重要性を再認識させるに至っている。

者の意図により財務数値を操作するという、報告利益の管理行動（Earnings Management）に関する研究は多々存在するが、本研究は、以下の点

３．吉田（2009）の分析結果の解釈とその他論点で大きく異なっている。まず、第一点であるが、報告利益や財政状況を示す財務要因だけではな

吉田（2009）では、アメリカの先行研究とはく、退職給付制度の移行条件や労働環境などの労一部異なった、日本企業による DC と CB の導入

働要因も加味して、DC と CB の導入要因の分析

要因の特徴を示唆する分析結果を導き出していを行っているという点である。つまり、当該研究る。その仮説検定は、先行研究を参考としながら分野における一般的な研究の方法論は、「報告利も、著者独自の視点からも行われている。ここで益が小さい企業ほど、かつ（または）、財政状況

は、討論者の視点から、本研究の分析結果のいくが悪い企業ほど、DC と CB の導入に積極的であつかについて、解釈を行いたい。

る。
」などの仮説検定を行うと考えられる。
しかし、契約債務仮説であるが、DC および CB の導入

本研究は、例えば、DC 制度移行のための積立不について、退職給付債務率に関しては有意である

足補填の必要性、従来制度と異なる CB の給付設が、一方、負債比率に関しては有意ではない結果

計、および、労働組合の存在などの多面的な視点が得られている。この分析結果であるが、後者にから分析を行っている。

ついて良い結果が得られていないのではなく、経次に、第二点であるが、会計方針の選択行動に

営者は負債全体よりも、退職給付債務自体の大小

よってではなく、退職給付制度自体を操作するこによって、DC および CB を導入すると解釈できとによって、経営者が財務数値を操作するという、るであろう。

いわば、会計学分野における企業行動研究を行っ– 18 –

業績仮説であるが、CB の導入については、経「確定拠出年金制度とキャッシュバランスプランの導入要因」に関するディスカッション（野坂）常利益率に関して有意であるが、一方、DC の導が国の経済的実情および日本企業の実務実態を反入については、有意ではない結果が得られている。

映した分析結果が得られている。

つまり、経常利益率の悪い企業ほど CB を導入す

ただし、特に契約債務仮説に関して、退職一時るという結果が得られたが、DC の導入について金制度採用企業と退職年金制度採用企業が混在しは明確な結果が得られていない。この分析結果でているために、その分析指標の取扱いが困難な面あるが、報告利益の管理行動の視点から解釈するが存在する。具体的には、社内留保による内部積

ことができるであろう。確定給付企業年金制度で立の退職一時金制度の場合には、「退職給付債務あるCBの導入は、制度改訂として扱われるため、＝積立不足」として分析指標が取り扱われてしま

退職給付債務の減額分は（将来、利益となる）過うことである。しかし、退職一時金制度採用企業

去勤務債務となる。この償却額は、一種の営業利であっても、退職年金制度採用企業と同様に、顕益（営業費用である退職給付費用の控除項目）と在化した退職給付引当金に対処しようとして制度して計上されることになる。一方、確定拠出企業

改訂を考えるため、本研究の財務要因の分析にと年金制度である DC の導入は、退職給付債務の消って両者を同質的に取り扱うことが、むしろ有意滅として扱われるため、この消滅額は特別利益に義と考えられる。

計上されることになる。ここで、企業業績は、営業利益や経常利益で測定されるのが一般的であ

４．吉田（2009）の展開の可能性る。このため、その導入により経常利益が増える
CB を、業績の悪い企業は報告利益の管理行動として導入すると解釈できるであろう。

吉田（2009）は、これまでの分析結果を踏まえた上で、実務に対して非常に有用なインプリケ

組合仮説であるが、DC および CB の導入につーションを主張しているが、これは特筆すべきこ

いて、有意ではない結果が得られている。本研究とである。具体的には、わが国における DC およの分析対象としている時期において、DC およびび CB への退職給付制度間移行に関する実務上のCB の導入に組合が反対したために実現できなか提案を行っており、今後の制度改革の参考となる

った事例は、わが国ではほとんど存在しない。つことが期待される。

まり、日本企業の組合は、現行水準のままでは制

ここで、本研究の分析結果を踏まえ、また、討度維持が不可能だと考え、給付減額を甘受したと論者の視点から、実務に対するインプリケーショ

解釈できるであろう。

ンを提唱したい。

規模仮説であるが、規模の大きい企業ほど、

まず、本研究は退職給付会計基準が導入された

DC および CB を導入するという結果が得られて当時のデータに基づく実証分析であることから、いる。この分析結果であるが、奥村（2005）に一義的にディスクロージャー制度が企業行動に影よる規模仮説「規模の大きい企業は注目されやす響を与えることが確認されたと考える。具体的にく、退職給付債務の管理を行うインセンティブがは、企業年金制度における増大した積立不足が企高い。
」を示唆する結果とも考えられる。

業外部に顕在化することによって、企業は従業員以上のように、本研究のいくつかの分析結果をの退職給付金の減額を行い、従業員の老後の生活解釈したが、ここでは示さなかった他の分析結果にまで影響が及んだということである。
（「従業員も含めて全体として解釈すると、本研究では、わ重視型」退職給付制度から、「株主重視型」退職– 19 –

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

給付制度への移行がなされたと表現しても過言でこのように、吉田（2009）には、様々な実務はないであろう。
）このため、ディスクロージャに対するインプリケーションが内包されている。

ー制度には大きな社会的影響を持つことを再認識

各人が本研究に何らかの意義を見出すことによっするとともに、適正なディスクロージャー制度のて、それをディスクロージャー制度改革、もしく構築が重要であると考えられる。

は、退職給付制度改革の参考とできることに、吉次に、退職給付会計基準が導入された当時は株式市場等が非常に悪い時期であり、積立不足の企田（2009）の大きな展開の可能性が存在するのである。

業負担が一時的に重くのしかかっていたため、企業は退職給付金の支給水準の引き下げを急いでいた。しかし、長期的な視点に立てば、それが果た
して適切な意思決定であったか否かは疑問であ《参考文献》
奥村雅史，2005.「退職給付債務に関する裁量的情報開示─割引率の選択と株価の関係─」『早稲田商学』第404号，27-49．

る。その数年後、株式市場等の急回復に伴い、年

企業会計基準委員会，2002a.『退職給付制度間の移行等に関する金資産の運用利回りも急回復したためである。こ

企業会計基準委員会，2002b.『退職給付制度間の移行等の会計処

こで、退職給付制度は、従業員が入社してから退職するまでの期間に渡る超長期的制度なのである。ディスクロージャー制度により、短期的視点
からの意思決定が促されることも確かである。しかし、退職給付制度の運用のように、長期的視点に立った企業行動の意思決定も必要であると考えられる。

会計処理』企業会計基準適用指針第１号．
理に関する実務上の取扱い』実務対応報告第２号．
企業会計審議会，1998.『退職給付に係る会計基準』
日本アクチュアリー会・日本年金数理人会，2008.『退職給付に係る実務基準』
日本公認会計士協会，2001・2004.
『退職給付会計に関するQ＆A』
会計制度委員会
日本公認会計士協会，2005.『退職給付会計に関する実務指針（中間報告）』会計制度委員会報告第13号 .
吉田和生，2009.「確定拠出年金制度とキャッシュバランスプランの導入要因」『ディスクロージャー研究』第９号．

– 20 –

論文

ノイズトレーダーリスクと会計政策の関連性について＊
On the Relation Between Noise Trader Risk and Disclosure Management

奥

田

真

也（大阪学院大学

准教授）

Shin’ya Okuda, Osaka Gakuin University

中

條

良

美（阪南大学准教授）

Yoshimi Chujo, Hannan University

2008年２月18日受付；2008年12月２日改訂稿受付；2009年２月１日最終稿受付；
2009年２月12日論文受理
要

約

企業の会計不正が、社会問題として注目を集めるなか、会計不正や会計政策の決定要因を理論的・実証的に分析する試みがはじまっている。そこでは、業績水準やステークホルダーとの関係といった企業に固有の事情が、複合的に会計政策のあり方を決めるという議論が多くみられる。その一方で、投資者自身の過大な期待が、会計不正や会計政策を生み出してきた可能性はあまり指摘されていない。本稿ではこの点に着目し、投資者の心理に内在するバイアスが、企業による情報開示の方法にどのような影響を与えるかを、行動ファイナンスのモデルをもとに分析する。
このとき、モデルの重要な要素となるのは、ノイズトレーダーと呼ばれる非合理な投資者が市場においてどのような位置を占めるかである。本稿の分析では、（1）企業業績に関するバイアスの期待値と（2）バイアスの不確実性の大きさをあらわすノイズトレーダーリスクが、ともに会計政策によってある程度調整されると仮定する。その結果、会計政策の規模が（1）と（2）の関数として定式化されることで、ノイズトレーダーの心理を見通すかたちで会計政策が決定されている可能性が示される。
Summary
There is an increasing focus on financial reporting scandals that is followed by an array of studies totheoretically and/or empirically explore the determinants of disclosure management. Firm-specific ingredientssuch as performance level or relationship with stakeholders are frequently argued to affect the firm s
disclosure management. Yet less attention is directed to the role of investor sentiments in reasoning thecauses of financial reporting scandals and disclosure management per se. This paper employs a behavioral
finance model to give insights into the determinants of disclosure management.
The model is distinctly featured bynoise traders

who systematically misunderstand information andconsequently make stock prices deviate from their fundamentals. It is assumed that disclosure management
could, to some extent, control（1）the expectation of noise traders biases regarding the firm s operational
performance, and（2）the noise trader risk that measures the uncertainty embedded in noise tradersbiases. The result depicts the level of disclosure management as a function of variables（1）and（2）, andimplies the possibility that disclosure management is executed reflecting investor sentiments.
＊本稿はディスクロージャー研究学会第９回研究大会における自由論題の報告内容を加筆・修正したものである。加筆・修正に際して有用な示唆をいただいた薄井彰編集委員長と２名の匿名の査読者に感謝申し上げます。また、本稿は奥田が助成を受けている平成18〜20年度文部科学省科学研究費補助金若手研究（B）（課題番号18730308）および中條が助成を受けている平成20〜22年度文部科学省
科学研究費補助金若手研究 (B)（課題番号20730317）による研究成果の一部である。
連絡住所：中條良美 〒580-8502 松原市天美東５丁目４番33号 阪南大学経営情報学部– 21 –

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

せされる。さらに、そのバイアスを固定化するよ

１．はじめにうな手段は想定しにくかった。しかし、バイアス
企業による会計不正が、社会問題として注目をの不確実性が大きいとき、裁定取引が十分に機能集めている。ライブドアやエンロンなどの事件をする保証はない２）。DeLong et al.（1990）では、

かわきりに、会計不正を防止するための懲罰規定

裁定取引が不完全でかつ非合理な投資者の期待にや内部統制の整備といった出口の議論だけでな体系的なバイアスが存在する場合、株価がファン

く、そもそも企業がなぜ会計不正に着手するのか

ダメンタルに収束しないことが示されている。こをめぐる入り口の議論も活発になっている。そのの先行研究を与件とすれば、投資者のバイアスにようななか、会計不正だけでなく会計政策

そ働きかけるような情報開示の方法を選択することのものの決定要因を、理論的ないし実証的に分析で、経営者は自社の株価形成に有利な影響を与えする試みがはじまっている。そこでは、業績水準

ることができるかもしれない。ここではこの点にの目標値からの乖離を調整したり、ステークホル

着目し、投資者の心理に内在するバイアスが、企ダーとの関係を改善するなど、会計政策の目的を業による会計政策の決定にどのような影響を与え企業固有の事情に求めることが多い。これに対しるかを分析する。

１）て本稿では、投資者が企業の収益性に寄せる過度

このとき、モデルの重要な要素となるのは、ノな期待に注目することで、会計不正や会計政策を

イズトレーダーと呼ばれる非合理な投資者が市場生み出す要因に違った角度からアプローチする。

においてどのような位置を占めるかである。本稿焦点となるのは、ディスクロージャーの機能のの分析では、（1）企業業績に関するバイアスの期

多面性についてである。ライブドアやエンロンと

待値と（2）バイアスの不確実性の大きさをあらいった近年の会計不正の事例では、利益操作に多わ す ノ イ ズ ト レ ー ダ ー リ ス ク（noise trader

大な関心が寄せられた。そのようななか、ジャスrisk）が、ともに会計政策によってある程度調整

ダックに上場していたプロデュースのように、過されると仮定する。その結果、経営者の効用を最度な利益操作を実施しつつ、ディスクロージャー

大化する会計政策の規模が、（1）と（2）の両者に積極的な企業も散見される。実施コストを度外

を内生変数とするかたちで定式化される。仮定が視すれば資本コストを下げるなど、プラスの効果

現実とどれほど整合的かはあらためて検討されなにウェイトをおく従来の理論研究や実証研究でければならないが、ノイズトレーダーの心理を見は、ディスクロージャーの負の側面に立ち入るこ越して経営者が会計政策を選択しているという本とはほとんどなかったように思われる。ディスク稿の分析視点は、繰り返される会計不正の動機をロージャーが、操作された会計情報を投資者に確説明するうえで有効な切り口を与えるであろう。

信させるためのツールとなる可能性を提示した点

本稿の構成は以下のとおりである。第２節で先に、本稿の意義が見出せよう。

行研究をレビューし、第３節では、ノイズトレー

本稿で着目しているようなディスクロージャー

ダーリスクが存在するもとでの株価形成モデルをの機能は、裁定が十分に機能する効率的な市場で説明する。第４節では、このモデルに経営者の目は、ほとんど排除されてきた。非合理な投資者が的関数を加えた場合に、均衡における会計政策が、

企業業績の予測にバイアスを混入させても、裁定

ノイズトレーダーの心理要因に大きく依存するこ取引によって株価形成はファンダメンタルに鞘寄とを明らかにする。第５節は、会計政策を２つの– 22 –

ノイズトレーダーリスクと会計政策の関連性について（奥田・中條）

タイプに分けたときに、第4節で得られた結果がィスクロージャーにどのような変化があらわれる

どう拡張されるかを論じる。最後に第６節で、得かを分析している。しかし、これらの論文では、られた知見と今後の課題をまとめる。

たとえ理解可能な情報の程度に差があっても、信念の期待値は同じであるという意味で、バイアスは生じないと仮定されている。つまり、どの投資

２．先行研究のレビュー

者も情報を合理的に理解しているのである。本稿
本稿の分析は、DeLong et al.（1990）で提示

ではこれらの論文とは異なり、情報を誤認するこされた株価形成モデルに大きく依存している 。

とでバイアスをもつ投資者がいるという状況を取かれらは、企業のファンダメンタルに関するノイり扱っている。

３）

ズトレーダーの誤認の程度に相関がある場合に、投資者の非合理性を認める行動ファイナンスの市場における株価形成がどれほど歪むかについて立場に立ったディスクロージャーに関する先行研考察している。以下で分析の対象とするノイズト

究としては、Hirshleifer and Teoh（2003）がある。

レーダーのセンチメントやノイズトレーダーリス

かれらは、投資者が注意を向けられる情報量には

クは、かれらの定義した概念にほかならない。本

限度があることに着目して、その問題が株価形成

稿の貢献は、これらのセンチメントやノイズトレ

やディスクロージャーに与える影響について分析

ーダーリスクを経営者が操作できると仮定した際している。これに対して、本稿では投資者の誤認に、株価形成や経営者による情報操作のあり方がが体系的な相関をもつ点に焦点をあわせたところ

どう変わるかを分析した点にある。

が、かれらの研究と異なる。

経営者と投資者との間の情報の非対称性を前提

３．ノイズトレーダーリスクが存在する
もとでの株価形成モデルとしたとき、企業が会計数値をもちいて投資者の期待を操作することができると考え、最適な会計
政策をモデルによって分析した先行研究としては、Fischer and Verrecchia（2000）や Stocken

ここでは、本稿の分析のインプットとなる

and Verrecchia（2004）が掲げられる。これらのDeLong et al.（1990）の株価形成モデルをみてみ論文では、市場において経営者の行動をすべて観よう。そこで想定される投資者は、ファンダメン

察することができないため、経営者が会計政策を

タルを正確に予測するアービトラージャー

実施する余地が生じることが明らかにされてい（arbitrager）とファンダメンタルを過大に評価る。これらに対して本稿では、正しく情報を理解するノイズトレーダー（noise trader）の２種類

することができるアービトラージャーと情報を誤である。1−μ : μの割合で存在する両者は、t認するノイズトレーダーという２種類の投資者の時点にポートフォリオを選択し、t ＋1 時点にペ存在が、会計政策を行う余地を生じさせているこ

イオフを実現させる。市場では確実なリターンとに着目している。

をもたらす安全資産と、実質配当はであるが投資者の情報格差に注目した先行研究としてペイオフが不確実な危険資産とが取引されていは、Bushman et al.（1996）
や奥田（2005）がある。

る。このとき、ニュメレールとしての安全資産のこれらの論文では、投資者間で理解可能な情報量

価格は１、それと対比される危険資産の価格はに差がある状況を想定したときに、株価形成やデと仮定されている。初期賦存量（＝資金額）１の– 23 –

●現代ディスクロージャー研究●

うちλ を危険資産への投資に振り向けるとすれ
ば、t ＋1 時点のペイオフ は、

No.9

かりに、 ρt が一定の値をとるなら、ここでの
分散 σρ ＝0であり、ノイズトレーダーリスクは存
2

w = (1 − λt pt ) (1 + r) + λt (pt+1 + r)

= 1 + r + λt [pt+1 − pt + (1 − pt ) r]

2009年3月（1）

在しない。 ρt ＞０であるかぎり、ノイズトレー
ダーは強気の投資姿勢を維持するから、 ρt の大とあらわされる４）。
（1）式右辺第１行目の第１項

きさに見合う株価の上昇が観察される。むろん、は、安全資産への投資量 (1 − λt pt ) に安全資産の逆の場合も同様である。その一方、 ρt はアービ

ペイオフ (1 + r) を乗じたものである。第２項は、トラージャーにとっても完全に既知であるため、危険資産への投資量 λt に危険資産のペイオフ

ノイズトレーダーが強気である間は、その投資姿(pt+1 + r) を乗じたものである。

勢に追従すればよい。バイアスが誰にとっても明（1）式の t+1をどう予測するかが、現在の株価らかである以上、いわゆるバブル崩壊のタイミンを決める。いま、アービトラージャーの t+1のグは自明である。そうした非現実的な状況を排除分布に関する信念を、する意味で、DeLong et al.（1990）では σρ とい2

�pt+1 ∼ N p̂, σp2（2-1）と定義する。
対応するノイズトレーダーの信念を、

pt+1 ∼ N�p̂ + ρt , σp2



（2-2）

と定義する。下図に示されるように、両者の信念の分布形状は同一であるが、ノイズトレーダーの�
2
心理上のバイアス ρt ∼ N ρ̂, σρ だけ開きが生うすべての投資者に共通のリスクを設定しているのである。
ここで、投資者の効用関数を、

U = − exp (−2γw)（3）のように、絶対的リスク回避度一定（CARA）型の関数として与えれば、２種類の投資者それぞ2じる。これは確率変数であり、その分散 σρ がす

れにとっての、リスク資産の最適な需要量が容易

べての投資者にとって予測不可能なノイズトレーに求められる。なお、γは投資者のリスク回避度

ダーリスクに相当する。t 時点ではそれを予測すをあらわす。DeLong et al.（1990）では、危険ることができないため、（2-2）式の期待値に確率

資産の供給量を１で固定することによって、（3）

変数が混入しているわけである。

式から導かれた総需要との関係で t 時点の株価

図１ t ＋1時点の株価に関する投資者の信念の分布– 24 –

ノイズトレーダーリスクと会計政策の関連性について（奥田・中條）を、

pt = 1 +µ2 σρ2µ (ρt − ρ̂) µρ̂
+
− 2γ
2 （4）
1+r
r
r (1 + r)

４．ノイズトレーダーリスクが存在する
もとでの会計政策の決定要因のようにあらわしている。ただし、（4）式を導く

まず、経営者が（4）式第３項の構造を理解す過程では、各変数が通時的に一定である定常状態

るなら、会計政策によって平均的にノイズトレーが前提とされている。

ダーの期待を一定方向に拡大する努力をするであ（4）式の導出は、定常状態という強い仮定に立ろう５）。とりわけ、かれらの報酬がストック・オ

脚しているが、ノイズトレーダーが抱くバイアス

プションのようなかたちで株価と密接に関連するの影響を考えるうえでわかりやすい構造をもつ。

かぎり、そうした誘因はつねに存在する。そのよ

なぜなら、かれらがいなければ、株価はファンダ

うな現実をみれば、利益操作をはじめとする会計

メンタルである1に収束するからである。第２項

政策を駆使して市場の期待を変えようとする行為と第３項から、現在のノイズトレーダーが強気

は、経営者の目的に一致するはずである。そのよ（ ρt ＞ ρ̂ ）であり、平均的なバイアスが正（ ρ̂ > 0 ）うななか、バイアスが負の値をとるときにそれをであるなら、ノイズトレーダーが多く市場に参加助長するような政策はあまり意味をもたないかするほど株価は高くなる。逆に第４項から、ノイら、以下の分析では ρ̂ ＞０を想定している６）。本

ズトレーダーリスク σρ が大きいほど、ノイズト

稿では、このように市場の期待を変えようとする

レーダーの増加は株価の下落につながることがわ

会計政策を、期待値操作と呼ぶこととする。具体かる。

的な期待値操作の方法は特定しないものの、たと2

とりわけ注目されるのが、後者の影響である。
モデルでは実質配当がえば株価が当期純利益に関連して決まるのであれに固定されているから、ば、利益増加型の期待値操作を想定すればよい。

ファンダメンタルに関するリスクは存在しない。

いま操作の効果を 1＞１で代理すれば、ノイズ

しかし、ノイズトレーダーがファンダメンタルをなリスクが生じてしまう。そうしたリスクを回避

トレーダーのバイアスの分布は、


しようとする範囲で、株価は下落するのである。

待値を乗数もし会計政策によって、ファンダメンタルに関すと考えるわけである。他方、平均的なバイアスがる誤認の不確実性を抑制することができるのであ大きくなるにしたがって、当然そのばらつきも大れば、（4）式第４項にみる株価の下落要因を取りきくなるはずである。たとえば、従来のトレンド

除くことが可能となろう。このような考察にもとから大きく外れるような利益水準が示されれば、づき以下の分析では、会計政策の選択をつうじて、情報を誤認するノイズトレーダーの信念はこれま

経営者がノイズトレーダーのバイアスに働きかけ

で以上に撹乱されると思われるからである７）。こるケースを考える。

こでは、ノイズトレーダーリスクが、期待値操作

誤認する程度が不確実であるというだけで、余分ρt ∼ N a1 ρ̂, (a1 σρ )2（5）のように書き換えられる。つまり、バイアスの期1に比例して増幅することができるの効果 1の２乗に比例すると仮定する。これは標準偏差で考えれば、会計政策の規模に比例して標準偏差が増加すると仮定したことに等しい８）。これを第３節の計算にあてはめれば、（4）式は、– 25 –

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

どのかたちで株価に連動する場合、とりわけ大きµ2 a21 σρ2µ (ρt − a1 ρ̂) µa1 ρ̂
pt = 1 +
+
− 2γ
2
1+r
r
r (1 + r)

な正の値をとると予想されるのでβ＞０と仮定する。したがって、目的関数の第１項は経営者の効（6）

用が、株価の上昇に比例して増加することを示しのように、期待値操作の影響を含むかたちで展開ている。それに対して、第２項 (1/2) a21 は、期待される。

値操作の行使にともなうコストを意味する。訴訟

この拡張された（6）式の第３項と第４項からに巻き込まれるリスクや心理的な負担が、それにわかるように、ノイズトレーダーの存在がより株該当しよう。訴訟リスクなどは操作の程度が大き

価に大きな影響を与えるようになっていることがいほど、より大幅に上昇すると考えられる。その読み取られる。すなわち、平均的に強気な投資者

ため、限界費用が正であるだけでなく、２階微分が多く参加しているなら、期待値操作を行使するが正となるような関数をここでは選んでいる。な

ことで、（4）式よりも大きなインパクトを株価にお、ノイズトレーダーリスクの存在を考慮した株与えることができる。しかし、ノイズトレーダー

価形成が制約条件となる。この（7）式を解けば、リスクによる負の効果も拡大されるため、期待値
操作に株価を高める効果があるかどうか一概には

a∗1 =β (1 + r) µρ̂（8）2

r (1 + r) + 4βγµ2 σρ2言えない。バイアスが大きくその分散が小さい状が導かれる。これをもとに、各変数が限界的に増況であれば、アービトラージャーは相対的に少な加した場合の 1＊への影響をまとめたのが、つぎいリスクで裁定機会を得る。このとき、経営者もの表１である。

極端に株価の動きが不安定になるリスクを避けな

一見してわかるように、心理バイアスの期待値

がら、期待値操作の果実を享受することになる。

と株価誘因が大きいほど、企業はよりポジティブ

いずれにせよ、（6）式が経営者による期待値操な会計政策を実施しようとする。株価の上昇が経作の決定にどう影響するかをたしかめるために営者の効用を高める要素となっているため、投資は、経営者の目的関数を設定する必要がある。こ者の期待が過大なときには、それを増幅するよう

こでは、Fischer and Verrecchia（2000）と同様な行動が経営者の利害に整合するわけである。逆の形式にしたがい、最大化問題を、に、ノイズトレーダーリスクと投資者のリスク回

1
max {a1 } βpt − a212µ2 a21 σρ2µ (ρt −a1 ρ̂) µa1 ρ̂s.t. pt = 1+
+
−2γ
2
1+r
r
r (1 + r)

避度が大きいほど、そうした期待値操作が少なくなるというのは直感的な意味をもつ。投資者がリスクをとれない局面でバイアスを拡大するような（7）と特定する。まず、株価上昇に対する効用の弾力性βは、経営者の報酬がストック・オプションな政策を行っても、コストに見合う便益が期待されないからである。
それに対して、判断がわかれるのは、ノイズト

表１ 期待値の操作 1に対する各変数の影響
変数

NT 比率μバイアス期待値 ρ̂NT リスクσρ2

株価誘因β

リスク回避度γ

安全利子率

効果

？

＋

−

＋

−

？

注）各変数による（8）式 1＊の偏微係数の符号をとっている。なお、NT はノイズトレーダーをあらわす。

– 26 –

ノイズトレーダーリスクと会計政策の関連性について（奥田・中條）

レーダーの割合と安全利子率の効果である。
（8）

企業への一方的な資源の移転を引き起こすだけで式の右辺をμと で偏微分した結果はそれぞれ、
2
β (1 + r) ρ̂ r (1 + r) − 4βγµ2 σρ222
r (1 + r) + 4βγµ2 σρ2ある点に注意が必要である。

2βµρ̂ 4βγµ2 σρ2 − (1 + 2r) (1 + r)2
2
r (1 + r) + 4βγµ2 σρ2によって変わりうる応のコストがともなう。それぞれの政策の内容自体は異なるものの、政策の並存によって付随するコストに相関が生じるような共通の要素があるかもしれない。したがって、各政策のコストの間の関係が、（1）独立である場合と（2）相関があるである。これらの式の符号は、各変数の大小関係
９）

また、すでに述べたように、両者の政策には相場合とに分けて考える必要がある。

ので、場合によっては負の値となる。非合理な投資者が市場に多く参加す

5.1．２つの会計政策のコストが独立の場合

るほど、
期待値操作を消極化させるという事実は、

一般に、自発的な情報開示を拡大する目的は、観察される企業行動と一貫しないかもしれない。

企業の将来に関する不確実性を減らす点にあしかし、（7）式がバイアスの期待値 ρ̂ とノイズトる10）。本稿でいうところのディスクロージャー政

レーダーリスク σρ のトレードオフの関係に立脚

策は、たしかにファンダメンタルに関する認識のしていることに注意しなければならない。期待値

ずれを調整する本来の役割期待とは異なるもの

操作の効果を高めるためには、期待値を調整対象の、IR やアナリスト・ガイダンスをつうじて企とするとともに、不確実性を減らすための追加的業の成長性が実際以上に高いという期待を浸透さな手当てが必要となるのである。

せることを含意している。少なくとも一部の投資2者が直面している不確実性を減少させることが目

５．ディスクロージャー政策の導入的であるという点では、本稿のディスクロージャ
ー政策と一般的な情報開示戦略とは類似点がある

この点からすれば、バイアスの期待値を増加さといえる。

せると同時に、その分散を縮小させるような情報

さしあたり、そのような会計政策の効果によっ開示の方法が選択されないかぎり、期待値操作のて、ノイズトレーダーの心理バイアスの分布は、

2
ρt ∼ N a2 ρ̂, [(a2 − b) σρ ]効果は不十分なものとなる。ここでは、増幅された期待値が、より確実に実現すると投資者に信じ（8）させるような政策をあらたに導入し、この政策をに変化すると仮定する。期待値が膨らむとともに

ディスクロージャー政策と呼ぶことにする。この増大した不確実性は、ここでは （＜ 2）に比例

政策は、経営者と投資者との間の情報の非対称性

する分だけ抑制されることになる。
（5）式ではを削減するためのディスクロージャーとは一線を画している。実施コストを度外視すれば、一般に＞ １ の と き、期 待 値 操 作 を 実 施 す る こ と で

1(a1 − 1) σρ > 0 だけリスクが増加したが、前述

ディスクロージャーは資本コストを下げる方向にの よ う な あ ら た な 政 策 を 追 加 す る こ と で、働き、市場の効率性に寄与する可能性が高い。他(a2 − b − 1) σρ のようにの大きさに比例して方、上記のディスクロージャー戦略は、誤認を確増加ペースが緩和される。なお、 を導入するに信に変えるという意味で、ノイズトレーダーからあたっては、前節でみた期待値操作との関係を考– 27 –

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

表２ 期待値の操作 2と分散の操作 に対する各変数の影響（政策のコストが独立の場合）
変数

NT 比率μバイアス期待値 ρ̂NT リスクσρ2

株価誘因β

リスク回避度γ

安全利子率

2

＋

＋

−

＋

−

−

＋

＋

＋

＋

＋

−

注）各変数による（11-1）式 2＊と（11-2）式
わす。

＊の偏微係数の符号をとっている。なお、NT はノイズトレーダーをあらえる必要がある。両者の会計政策をあわせて最適で、積極的なディスクロージャーによってそのバ＊1

イアスに関する不確実性を減らすという企業行動化を図るうえで、最適な変数の大きさは前節のと異なる可能性がある。そのため、ここでは期待値操作の変数を 2（≠ 1）のように置き換えている。

が、あらためて浮き彫りにされたわけである。
このとき、注意しなければならないのは、期待値操作とディスクロージャー政策を同時に導入す

これを第３節の計算にあてはめれば、（4）式は、
pt = 1 +µ (ρt − a2 ρ̂) µa2 ρ̂µ [(a2 − b) σρ ]
+
− 2γ
2
1+r
r
r (1 + r)22（9）と書き換えられる。

ることが、前節のように期待値操作だけを実施す
るよりも望ましい会計政策なのかどうかである。
それをたしかめるために、（8）式で求められた＊
1と（11-1）式に示される 2＊をそれぞれあてはめた株価を（3）式の効用関数に代入し、ディス

また、ディスクロージャー政策の費用関数を追加することで、（7）式は、

クロージャー政策の導入が経営者の効用水準を高めるのかを追加的に検証した。結果だけを掲げる

1
1
max {a2 ,b} βpt − a22 − b2222µ2 [(a2 − b) σρ ]µ (ρt − a2 ρ̂) µa2 ρ̂−2γ+s.t. pt = 1+2
r
1+rr (1 + r)と、両方の会計政策を同時に実施したほうが、経営者の効用が増大することがわかった。
要するに、ノイズトレーダーの存在を前提とすれば企業に（10）は、バイアスの期待値だけでなく、同時にその不と書き換えられる。この最大化問題を解けば、確実性にも作用するような会計政策をパッケージ

2として準備するインセンティブが存在するといえ

a∗2 =
b∗ =





βµρ̂ r (1 + r) + 4βγµ2 σρ2 （11-1）
2
r (1 + r) r (1 + r) + 8βγµ2 σρ2


4β

2

3

γµ ρ̂σρ22

r (1 + r) r (1 + r) + 8βγµ2 σρ2 （11-2）る。
＊
2と ＊に対する各変数の影響は、表２のとおりである。前節の分析と異なり、期待値操作に対するノイズトレーダー比率や安全利子率の影響∗∗が導かれる。このとき、a2 − b > 0 であるから、は、σρ の大きさに依存せず一意に定まる。まず、（9）式の含意は の導入によって変化しない11）。

期待値操作を意味する 2＊に関する結果からみてなお、詳しい展開は割愛するが、（11-1）式の 2＊

みよう。企業がノイズトレーダーのバイアスを平は（8）式の＊1より大きい値をとるため、２つの均的に高めるような情報開示を行うのは、ノイズ戦略を併用する場合、期待値操作の程度がより大トレーダーの割合、バイアスの期待値および株価

きくなることがわかる。期待値操作などをつうじ誘因が大きい場合である。逆に、ノイズトレーダて企業にとって有利なバイアスを浸透させたうえーリスク、投資者のリスク回避度および安全利子– 28 –

ノイズトレーダーリスクと会計政策の関連性について（奥田・中條）

表３ 期待値の操作 2と分散の操作 に対する各変数の影響（政策のコストに相関がある場合）
変数

NT 比率μバイアス期待値 ρ̂NT リスクσρ2

株価誘因β

リスク回避度γ

安全利子率

2

？

＋

−

＋

−

？

？

＋

＋

＋

−

＋
注）
（12）式から求められる 2＊とらわす。

＊の各変数による偏微係数の符号をとっている。なお、NT はノイズトレーダーをあ率が高い場合に、そうした情報開示は抑制される。
（8）式のケースとほぼ同じ内容であるが、この場合ディスクロージャー政策 が分析に加えられた

1
1
max {a2 ,b} βpt − a22 − b2 − a2 b222
µ2 [(a2 − b) σρ ]µ (ρt − a2 ρ̂) µa2 ρ̂−2γ+s.t. pt = 1+2
r
1+rr (1 + r)

ことで、市場におけるノイズトレーダーの位置が、（12）

期待値操作の決定に明確なかたちでかかわることのように書き換える。ここから最適解を求めた結が示された。

果が、表３にまとめられている。 2に対するノイ

それに対して、ノイズトレーダーリスクを減少

ズトレーダー比率と安全利子率の影響と に対すさせるような情報開示を積極化するのは、ノイズるバイアスの期待値の影響とが不明確になる。しトレーダー比率、心理バイアスの期待値、ノイズ

かし、ノイズトレーダーリスクをはじめ主要な変トレーダーリスク、株価誘因ならびにリスク回避数に関する結果は、表２の場合とさして変わらな度の５つが大きい場合である。このとき、

＊
2

と

＊

い。

とで異なるのは、ノイズトレーダーリスクとリス

いずれにせよ、市場に非合理な投資者が存在す

ク回避度の増加に対する反応である。そもそもる事実は、企業が実施する会計政策の有効性を保には、心理バイアスに関する不確実性を取り除く証する。
（11-1）式と（11-2）式が示すように、効果が期待されていた。したがって、不確実性がそのような投資者が増えるほど、バイアスを助長

大きい状況で が選好されるのは、ある意味当然するような情報開示が、経営者の利害にかなったであろう。また、投資者がリスク回避的であるほ

選択肢となる。かれらの行動を予見することが難

ど、追加的な情報開示によって、不確実性に起因しいほど政策を行使するコストは膨らむが、（10）する市場参加のハードルを下げる必要がある。

式を満たすかぎり選択的な情報開示は続けられる。それは、本来の情報開示の意味―ファンダメ

5.2 ２つの会計政策のコストに相関がある場合
他方、期待値操作とディスクロージャー政策とを併用することによって、係争に巻き込まれる確

ンタルに関する情報の非対称性を解消する―から逸脱している可能性が強いことが、本稿のような初歩的な分析からも明らかである。

率が大きく高まるなど、企業にとってのリスクも冒頭でふれたライブドアやエンロンのような会

一様には決まらない。となると、各政策のコスト

計不正が発生した時期は、証券市場に多数のデイを独立に考えるより、両者の相関を最大化問題にトレーダーが参入していた時期に当たる。さらに含めたほうが適切であろう。そこで、（10）式を

エンロンのケースでは、本来アービトラージャー

２つの政策コストの交差項を含めるかたちで、の機能を果たすべき機関投資家や証券アナリスト
も過度の成長期待をもっていたと考えられる。よ– 29 –

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9って、本稿でいうところのノイズトレーダーが増

避度が大きい場合、平均的に誤認を増大させる期加し、かつノイズトレーダーがもつバイアスの期待値操作は、ノイズトレーダーリスクをかえって待値が増加していた時期であったといえよう。ま大きくし、経営者の利益を損ねてしまう危険があたこれらの企業では、株価を高める誘因が高かっる。このとき、不確実性を減少させるディスクロたといえる。さらに、ライブドアに関しては、無ージャー政策が同時に行われるなら、コストと比

リスク利子率が低いという条件にも該当してい較した期待値操作の便益は最大化される。投資者

た。そのような条件がそろっていたことで、市場の心理というブラックボックスを単純な仮定のもの心理状態を読み込んだ経営者が過度の会計政策とで分析に外挿すれば、それは明らかに期待値操を実施する可能性が高い、つまり会計不正が発生

作の有効性を担保している。

しやすい状況であったことを本稿のモデルは示唆している。

この結果は、実証研究にも示唆を与える。たと
えば、会計政策の効果がとりわけ顕著なかたちであらわれるケースとして、新規株式公開（IPO）
や公募増資（SEO）が掲げられる12)。心理バイア

６．結論と残された課題

スをどう測定するかという問題は残るが、投資者
本稿の分析によって明らかにされたことをまとの期待が先行しやすいこれらの状況で、ノイズト

めよう。まず、株価の形成にノイズトレーダーのレーダーの存在がどのように会計政策を変えるか

心理バイアスが鋭く関係することを前提とすれは、検討に値しよう。

ば、経営者はこれらの投資者をターゲットとした

ただし、以下の２点に注意を要する。まず、本会計政策を選択する誘因が存在すると考えられ稿の分析では効率的市場を前提としていないた

た。
それを経営者の目的関数として定式化すれば、め、裁定がすみやかに機能するような市場には該投資者のバイアスに働きかけるような情報開示を当しない。さらに、１期間に限定した構造に立脚増やす要因が特定された。ただし、ノイズトレーしており、多期間にわたる会計政策を説明するにダーのバイアスが縮小するか拡大するかに関するは限界がある。これらの点について設定を拡充す

不確実性が存在するもとでは、そうした期待値操ることができれば、会計政策の決定要因を決める

作の実施は、逆に企業にとって不利な選択となるよりダイナミックなモデルが導かれるであろう。

可能性がある。
そのような状況を回避するために、
ノイズトレーダーリスクを緩和するための追加的な政策が実施されるはずである。
その意味で、心理バイアスの期待値を増幅させる政策である期待値操作とノイズトレーダーリス《注》１）本稿でいう会計政策とは、情報開示に関するつぎの両者の上位概念としてもちいられている。
（1）利益などに関する投資者の期待値の操作（期待値操作）（2）投資者の信念に関する操作（ディスクロージャー政策）

クを制御する政策であるディスクロージャー政策

２）裁定取引を担うアービトラージャーは、投資期間の制約をには、互いに補完的な役割が期待されていた。こ受けることが多い。株価のファンダメンタルからの乖離がれらはともに、ノイズトレーダーの比率、心理バともない、長期的に投資していたら得られたであろう利益

イアスの期待値および株価誘因が大きい状況、無リスク利子率が小さい状況で選好される。その一方、ノイズトレーダーリスクや投資者のリスク回– 30 –

一定期間に解消しない場合、強制的なポジションの清算にを逸失する可能性がある。したがって、ノイズトレーダーの心理バイアスがきわめて不確実であれば、アービトラー
ジャーによる裁定は大きく阻害されることになる。
３）なお、このモデルは Shleifer（2000）第２章にも所収されてノイズトレーダーリスクと会計政策の関連性について（奥田・中條）いる。

《参考文献》

４） pt+1 は、 ＋１時点の危険資産の価格をあらわす。これに配当 を加えた大きさが、危険資産にすべての資金１を投資

Baginski, S. P., Conrad, E. J., Hassell, J. M., 1993, The effects of

した場合のペイオフになる。

management forecast precision on equity pricing and on
the assessment of earnings uncertainty, The Accounting５）半強度の効率的市場において、経営者と投資者との間に情報の非対称性が存在する場合、経営者はシグナリング効果

Review 68, 913-927.

をねらって会計政策を変更することがある。ここでの分析

Botosan, C. A., Plumlee, M., 2002, A re-examination ofの焦点は、シグナリング効果ではなく、ファンダメンタル

disclosure level and expected cost of equity capital, Journal

に関する投資者の誤認を拡大することにおかれている点にof Accounting Research 40, 21-41.

注意されたい。

Bushman, R., Gigler, F., Indjejikian, R., 1996, A model of twotiered financial reporting, Journal of Accounting Research

６）このように、本稿では市場が正のバイアスをもっていることを暗黙の前提としている。よって、本稿の分析結果は、

Supplement, 51-74.

カネボウなどの業績不振時の会計不正の誘因を考察するの

Cornelli, E., Goldreich, D., Ljungqvist, A., 2006, Investorには向いていない可能性がある。

sentiment and pre-IPO markets, Journal of Finance 61,７）こうした見方は、若干文脈が異なるものの、Baginski et al.

1187-1216.

（1993）や Morse et al.（1991）の分析結果と通底する。そDeLong, J.B., Shleifer, A., Summers, L.H., Waldmann, R.J.,

こでは、開示された利益水準が従来の予想を超える程度が、

1990, Noise trader risk in financial markets, Journal of

アナリスト予想の分散拡大に結びつくことが示されている。
アナリストが完全に合理的なアービトラージャーでないな

Political Economy 98, 703-738.
Fischer, P. E., Verrecchia, R.E., 2000, Reporting bias, The

らば、かれらも多かれ少なかれファンダメンタルに関して

Accounting Review 75, 229-245.

バイアスをもつから、その予想の分散拡大はノイズトレー

Hirshleifer, D. A., Teoh, S. H., 2003, Limited attention,

ダーリスクの拡大と位置づけられる。

information disclosure, and financial reporting, Journal of
Accounting and Economics 36, 337-386.

８） σρ に対する期待値操作の影響を、 1の関数のかたちに置き換えても結果は大きく変わらないが、分析の簡潔さを保証

Lambert, R.A., Leuz, C., Verrecchia, R. E., 2005, Accounting

するためにこのように仮定した。

information, disclosure, and the cost of capital, Wharton

９）ノイズトレーダーリスクが十分に小さければ、そうなる可Financial Institutions Center Working Paper Series #06-20.

能性は十分に考えられる。たとえば、β＝1、γ＝0.4、μ＝Morse, D., Stephan, J., Stice, E.K., 1991, Earnings

0.5、 ＝0.05のようなケースでは、0.37＜ σρ ＜1.74の範囲で、

announcement and the convergence（or divergence）of

両者の符号は負になる。時価総額でなく１株単位で考える

beliefs, The Accounting Review 66, 376-388.
永田京子，2007年．
「新規株式公開における利益調整とプライシ

かぎり、そのような小さい σρ が存在することは、ありえな
い設定ではない。

ング」『証券アナリストジャーナル』第45巻第９号，57-67頁．

10）Botosan and Plumlee（2002）をはじめ、情報開示の量と資奥田真也，2005年．
「情報の複雑性が資本市場参加者に与える影本コストとの関係を調査した研究によれば、市場に流通す響」『現代ディスクロージャー研究』第６号，39-48頁．

る情報量を増やすことで、企業の資本調達が円滑になるこ

Stocken, P. C., Verrecchia, R. E., 2004, Financial reportingとが示されている。もちろん、不確実性の減少につながる

system choice and disclosure management, The Accounting

ような精度の高い情報でなければ、いくら量を増やしたとReview 79, 1181-1203.

ころで効果はかぎられる。情報の質と資本コストとの関係

Shleifer, A., 2000, Inefficient Market: An Introduction toを理論的に分析した研究としては、Lambert et al.（2005）

Behavioral Finance. Oxford University Press, Oxford., NY.

などが掲げられる。

（兼広崇明訳，2001年．
『金融バブルの経済学─行動ファイナ

11） a∗2 − b∗ = [(1 + r) βµρ̂] / r (1 + r)2 + 8βγµ2 σρ2＞０となることを確認されたい。



ンス入門』
，東洋経済新報社．
）
Teoh, S. H., Welch, I., Wong, T. J., 1998a, Earnings
management and the long-run market performance of12）Cornelli et al.（2006）によれば、IPO 時にはノイズトレー

initial public offerings, Journal of Finance 53, 1935-1974.

ダーの心理バイアスが、価格形成におよぼす影響が大きい

Teoh, S. H., Welch, I., Wong, T. J., 1998b, Earningsという証拠が示されている。IPO や SEO の際に会計政策がmanagement and the underperformance of seasoned equity

行われていたという先駆的な証拠は例えば、Teoh et al.

offerings, Journal of Financial Economics 50, 63-99.

（1998a）や Teoh et al.（1998b）で示されている。日本では
例えば永田（2007）がある。

– 31 –

論

文

業種分類の信頼性比較

─日経業種分類、東証業種分類、およびGICS業種分類の比較分析─＊A Comparison of Reliability of Industrial Classifications in Japan

木

村

史

彦（東北大学

准教授）

Fumihiko Kimura, Tohoku University
2008年３月16日受付；2008年12月３日改訂稿受付；2009年２月６日最終稿受付；
2009年２月12日論文受理
要約

実証的会計研究において業種は、期待外の株式リターンや会計指標の測定、そして分析者が主たる関心を有する事項以外のものをコントロールするための変数として用いられることが多い。しかし近年、多角化の進展、M&A の急増とともに、企業の事業内容が急激に変化するケースが増えており、業種分類の信
頼性の問題に関心が寄せられるようになった。本稿の目的は、日本の実証分析で全ての上場企業に対して適用可能な日経業種分類、東証業種分類、GICS 業種分類の信頼性を検証することにある。連結決算ベースの18の財務指標について、異なる業種分類の下で同質的な（homogeneous）企業群がグルーピング
されているのかを検証した。その結果、企業業績、成長性、株式市場関連の指標は各業種分類によってグルーピングされた企業群の同質性に差異が観察されない一方、企業規模、流動性、資本構成、資産効率性、営業サイクルに関連する指標は日経業種分類中分類・東証業種分類中分類を用いた場合、より同質的な企業群が構成されており、これらの分類の信頼性が相対的に高いことが示唆された。
Summary
Industry classification is often used in accounting research to control cross-sectional effects. The issue ofindustry classification has come to be discussed with increase in diversification and M&A. The purpose ofthis paper is to investigate the reliability of industrial classification for listed companies in Japan and theimplication for empirical accounting research. I investigate the homogeneity of groups of firms classified by
Nikkei industrial classification（2 and 36 sectors）, the classification specified by Securities Identification
Code Committee in Japan（10 and 33 sectors）, and Global Industry Classification Standard（10 and 67
sectors）. The result shows that there is no difference about the homogeneity of firm performance, growth,
PER, and PBR. In contrast, it is observed that Nikkei industrial classification（36 sectors）and theclassification specified by Securities Identification Code Committee in Japan（33 sectors）generate tightergroupings on firm size, liquidity, capital structure, assets turnover, and operating cycle.

１ はじめにclassification）は、会計・ファイナンスに関する実務ならびに実証分析において重要な役割を果た

企 業 の 産 業 分 類 な い し 業 種 分 類（industry

している１）。実務では、企業業績や財務状態の評＊本稿は、ディスクロージャー研究学会第９回研究大会（大阪市立大学）および名古屋市立大学大学院経済学研究科水曜研究会における発表論文に加筆・修正したものです。大会・研究会の出席者，匿名のレフェリーの先生方、そして編集委員長の薄井彰先生（早稲田大学）より貴重なご意見およびご示唆を頂きました。ここに記して感謝申し上げます。なお、本稿は文部科学省科学研究費補助金（若
手研究（B）課題番号16730238）による研究成果の一部である。
連絡住所：木村史彦 〒980-8576 仙台市青葉区川内27-1 東北大学大学院経済学研究科– 33 –

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

価のベンチマークとして業種平均値が用いられるInternational社が既存の業種分類が必ずしも投資ことが多く、また、業種別のファンドなどの金融目的に適していないとして、世界産業分類基準

商品の設定においても用いられている。一方、会（Global Industry Classification Standard; GICS）

計・ファイナンスの実証分析では、業種平均値かを発表し、それぞれの会社の投資商品の設定、らの乖離によって期待外の株式リターンや会計指COMPUSTAT 等のデータベースで利用するよう標を測定することが広く行われている。さらに業になった６）。COMPUSTAT データベースはグロ

種は、モデルの中で分析者が主たる関心を有するーバル版が作成され、日本を含めた80か国以上の要素以外のものをコントロールするための変数と企業がカバーされていることから、多くの国の企して利用されることも多い。

業の GICS による分類（以下、GICS 分類）を知

業種分類は通常、政府によって標準となる分類

ることができる。

体系が設定され、それに準拠して政府機関、証券

近年、各国とも多角化の進展、M&A の急増と取引所あるいはデータベース作成企業が独自の分ともに、企業の事業内容が急激に変化するケース

類に組み替え、企業ないし事業所を割り当てて統が増えている。その結果、業種分類によって同質計資料やデータベースを作成する。日本では総務的な企業群がグルーピングされるのか、あるいは省統計局がリファレンスとなる分類として日本標業種によっていかなる企業属性がコントロールさ

準産業分類を設定している 。そして、それに準れるのか、という信頼性の問題に関心が寄せられ拠する形で証券コード協議会による業種分類（こるようになり、米国では関連する研究が発表されの業種分類は東京証券取引所をはじめとする各証ている７）。例えば、Guenther and Rosman（1994）

券取引所で用いられることから、以下東証業種分

は、COMPUSTAT と CRSP の株価データベース

類と呼ぶ） 、日本経済新聞社による日経業種分を取り上げ８）、各々の業種によって分類された企類等が設定されており４）、会計・ファイナンスの業群の株式リターンならびに ROE や ROA 等の財実証分析ではこれらの業種分類が用いられること

務指標の同質性について検証した９）。その結果、が多い。

CRSP よりも COMPUSTAT の業種分類の方が、

２）３）

米国では労働省（Department of Labor）によ

概ね同質的な企業群を構成していることを見出しって1939年に標準産業分類（Standard Industryている。しかしながら、日本においては業種分類

Classification; SIC）が設定され、それに基づくの信頼性を検証した研究は僅少である。

業種コード（SIC コード）は経済政策のみならず

本稿では、こうした状況をふまえ、日本の実証

企業データベースの作成において広く利用されて的会計研究に広く用いられる日経業種分類およびきた。その後 SIC コードは数度の改訂がなされて

東証業種分類、そしてこれらの分類と異なる特徴

きたが、経済構造の変化に対応できない等多くのを有するGICS分類の信頼性を、企業規模、流動性、問題が生じてきたことから、1997年に米国・カ資本構成、業績、営業サイクル、成長性に関する

ナダ・メキシコの３か国は北米産業分類体系

18の財務指標に関して分析する。具体的には、業（North American Industry Classification

種 で 分 類 す る こ と に よ っ て、 同 質 的 な

System; NAICS）を設定し、各国の産業政策に（homogeneous）企業群がグルーピングされるのおいて用いるようになった 。また、1999年にはか、より細かい業種に分類することで信頼性が改Standard & Poor's 社と Morgan Stanley Capital

善するのか、そして、いずれの業種分類の信頼性

５）– 34 –

業種分類の信頼性比較（木村）

表１ 各業種分類の概要
日経業種分類

東証業種分類GICS 分類

設定主体

日本経済新聞社

証券コード協議会

Standard & Poor's 社、Morgan
Stanley Capital International 社

準拠する
業種分類

日本標準産業分類

日本標準産業分類なし。ただし、国際的な企業比較を重視して設定

分類の設定 大分類
（製造・非製造）、中分類（36 大分類（10業種）、中分類（33業種） Economic Sector（10業種）、
Industry
業種）、小分類（256業種）
Group（24業種）、
Industry（67業種）、Sub Industry Group（147業種）
新規の割当 ・東証業種分類に準ずる

・原 則 と し て 売 上 高 を ベ ー ス と ・売上高に注目するが、同時に利益し、例外的に利益、設備状況、 ・市場での評価を考慮する
従業員数等を勘案
・下位分類から決定
・上位分類から決定割当の変更 東証業種分類の改訂を受けて実 現在の「主要業務」と異なる事業 重大な情報の発生、および新しい施。ただし、日経平均株価等の指 の売上高が、「主要業務」の２倍 情報が開示された場合。ただし、標での割当を加味して決定するた 以上となった場合
年１回は変更を検討する
め、実施されないこともあるが高いのかについて検証していく。

International社による独自の業種設定がなされて本稿の構成は以下の通りである。第２節で各業いる。また、いずれの業種分類も主に売上高に基種分類の特徴を概説した上で検証する命題を提示

づいて各業種に企業が割り当てられるが、GICSする。そして、サンプル選択基準ならびに検証方

分類では利益、市場での評価など多様な要素が勘法を第３節で示した上で、第４節で検証結果を示案される。さらに、日経・東証業種分類は上位分す。最後に第５節において結論と今後の課題につ類（大分類）、下位分類（中・小分類）の順に割いて言及する。

り当てるトップダウンのアプローチがとられるのに対し、GICS 分類は下位分類から割り当てて、

２ 各業種分類の概要

上位分類は自動的に決定されるボトムアップアプ
ローチがとられるといった相違点もある。

本稿では、日経業種分類、東証業種分類、会計研究において業種が用いられる際には、営GICS 分類の信頼性について比較するが、それぞ業サイクルや成長性といった特定の企業属性につれの概要について表1にまとめた 。

いて同質的な企業をグルーピングすることを目的

10）

日経・東証業種分類はいずれも日本標準産業分とすることが多いが、各業種分類は必ずしもそう類に準拠して業種が設定されており 、また、日したことを想定して設定されている訳ではない点

経業種分類における企業の割当、変更ルールにつに留意が必要である。したがって、企業を業種でいては東証業種分類に準じていることから、両者分類することで、期待される効果が得られているは類似している。ただし、大分類の設定方法、のかについて検証することは極めて重要な問題と中分類で設定される業種数ならびに内容、そしなる。そこで、本稿では具体的に次の三つの命題て日経業種分類のみ小分類が設定されている点を設定する。

に 相違がある 。他方、GICS 分類については（１）特定の企業属性について、業種に分類する

Standard & Poor's 社と Morgan Stanley Capital

ことで各業種内の企業群の同質性が高ま

11）

12）

– 35 –

●現代ディスクロージャー研究●る

2009年3月

No.9

ている。

（２）より細かい分類を用いることによって各業

ところで、本稿で分析する業種分類はそれぞれ

種内の企業群の同質性が高まる

段階的に分類が細分化されている。一般的により（３）日経業種分類・東証業種分類・GICS 分類

細かい業種分類を適用することによって、グルーの信頼性に差異がある

ピングされた企業群の同質性が高まることが予想

ここで（１）および（２）は、実証分析においされる一方、各業種内のサンプル数が低下するこて業種分類を用いることの意義自体に関わるものとになる。実証研究では業種ごとのクロスセクシ

であり、（３）は異なる業種分類間の優劣につい

ョン分析が行われることが多く、業種内の企業数ての問題である。

が僅少な場合には、類似した業種と合わせる、あるいはその業種に属する企業をサンプルから除外

３ リサーチデザイン

する等の処理がなされる。しかし、こうした処理によって分析結果の信頼性、客観性が損なわれる

3.1 サンプルセレクションとデータ懸念もある。そこで本稿では、100以上の業種に日本の各証券取引所に上場している企業の分類する日経業種分類の小分類および GICS 分類

2004年４月から2005年３月の連結決算を分析対のSub Industry Groupは調査対象とせず、日経・13）象とする 。ただし、以下の要件に該当するサン

東証業種分類の大分類と中分類、GICS 分類のプルは除外している。

Economic Sector、Industry Group、Industry（１）金融・証券・保険の各業種に属する企業（日の７つの分類を取り上げる。さらに、ベンチマー

経業種分類ベース）

クとして分類をしない（サンプル全体を1業種と（２）変則決算企業

する）ケースも検討する。

（３）分析において必要となるデータが入手できまた分類された業種内の企業数が少ない場合にない企業

は、以下で示す分散値が正確に測定されない可能以上の基準の下で1,985のサンプルが選択され性があることから、企業数が８未満の業種に属すた。ここで単年度の分析を行う理由は、各データ

る企業はサンプルから除外する。より細かい業種

ベースでは業種に関する遡及的な修正がなされて分類を用いた場合、除外される業種数は増えるが、おらず、作成時点で割り当てられた業種しか明ら

そこに含まれるサンプル数のサンプル全体に対すかとならないからである。したがって、以下の分る割合（毀損率）は最も多くの業種を有する

析ではクロスセクションでの業種分類の同質性のGICS Industry で2.67% であった。表２では、各みが検証され、業種分類の変更の問題は直接的に分類のオリジナルの業種数、サンプルの業種数、は検証されない点に留意してほしい。

そして毀損率を示している14)。

日経業種分類および財務データは『NEEDS-CD
3.2 検証方法

ROM 企業財務データ』、東証業種分類および株
価データは『NEEDS 株価・指標データ』、GICS

本稿では、Amit and Livant（1990）、Guenther

分類に関するデータは『Compustat（グローバル

and Rosman（1994）
ならびに Krishnan and Press

版）』から収集した。いずれのデータベースとも（2003）で用いられた、分散を比較する方法によ

分析時点において各決算が最新となるものを用いって業種分類の信頼性を検証する。次節で示す18– 36 –

業種分類の信頼性比較（木村）

表２ 各分類の業種数
オリジナルの業種数

サンプルの業種数

企業数が僅少な業種
削除後の業種数

業種削除による企業の減少数（毀損率）

2
36
10
33
10
24
67

2
33
10
32
10
23
54

2
30
9
28
10
22
39

0（0.00%）18（0.91%）5（0.25%）13（0.65%）0（0.00%）1（0.05%）53（2.67%）

日経業種分類大分類
日経業種分類中分類
東証業種分類大分類
東証業種分類中分類
GICS Economic Sector
GICS Industry Group
GICS Industryの財務指標を対象として業種分類が及ぼす影響を

く
（大きく）
、
東証業種分類の信頼性がより高い（低検証していくが、具体的な手続きは下記の通りでい）と結論づけられることとなる。

ある。

ところで、こうした分析では外れ値の影響を受

まず、各財務指標（例えば流動比率）
について、

けるが、
その判断は慎重に下すことが必要となる。

業 種 分 類 ご と の 合 成 分 散 値（composite

なぜならば分類が同質的でないことから、極端にvariance）を計算する（式１）。

大きいあるいは小さい値のサンプルがグルーピン

S=

N


(ni − 1)における企業数、

は業種

N

i=1

(ni − 1) Vi

i=1

（1）

は合成分散値、 は各業種分類の業種数、は業種グされている可能性もあり、これは分類の信頼性の問題と考えるべきだからである。本稿では、既存の実証研究に及ぼす影響を検討することも目的

におけるとすることから、先行研究でしばしば行われてい各財務指標の分散を示す。ここで、日経業種分類

るように各財務指標について上下１ % となるサに基づく合成分散値を、中分類

ンプルを除外する。さらに、業種内の企業数の基（大分

準で除外されたサンプルを全ての分類でも除外し

を

（大分類を

）
、東証業種分類に基づくものを

類を

、中分類を

の を
Group を）
、GICS 分類に基づくも（Economic Sector を、Industry をた結果、最終的に1,847のサンプルとなった15）。

、Industry

４ 検証結果）とする。また、業種分類を行わない場合の合成分散値を とす
4.1 変数の定義と記述統計量る。この合成分散値は、各業種分類での業種ごとの分散値の加重平均値であり、合成分散値が小さ検証する変数の定義およびサンプル全体の記述

いほど、その財務指標について、業種分類によっ統計量を表３で示した。ここでは、先行研究で取て相対的に同質的な企業がグルーピングされていり上げられてきた企業規模（総資産）、流動性おると考えられる。

よび資本構成（流動比率、当座比率、固定負債比

統計的な検証手続きは次の通りである。例えば率、負債比率）
、業績（

、

および各々

日経業種分類と東証業種分類の信頼性を比較検証の変化、売上高利益率） 、資産の効率性（総資する場合には、）を計算する。

産回転率）、営業サイクル（在庫回転率、売上債

この比（分散比）はＦ分布をとることから、Ｆ検権回転率、仕入債務回転率）、成長性（売上高変定によって分散比が１よりも統計的に有意に大き化率、経常利益変化率）、株価関連指標（

と

の比（

/

い（小さい）場合、分母である

16）が有意に小さ）の18の指標を分析する。
– 37 –、

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

表３ 記述統計量（連結決算データ N=1,847）
変数の定義

平均値

分散

最小値

中央値

最大値

総資産

資産総額の自然対数値

11.097

2.303

6.581

10.91817.007

流動比率
当座比率
固定負債比率
負債比率

流動資産÷流動負債
当座資産÷流動負債
固定負債÷固定資産総額
負債総額÷資産総額

1.725
1.250
0.176
0.547

1.181
0.874
0.015
0.041

0.347
0.137
0.003
0.114

1.405
0.983
0.154
0.561

7.616
6.116
0.597
0.958

Δ
Δ

当期利益÷資産総額
当期利益÷資本総額
当期
−前期
当期
−前期

0.054
0.052
-0.133
0.003

0.002
0.017
0.257
0.021

-0.089-1.440-5.684-1.366

0.047
0.057
0.005
0.006

0.210
0.457
0.217
0.929

売上高利益率

当期利益÷売上高

0.058

0.003

-0.148

0.045

0.330

総資産回転率

資産総額÷売上高

1.090

0.275

0.155

0.985

3.402

在庫回転率
売上債権回転率
仕入債務回転率

棚卸資産総額÷売上高
売掛金・受取手形÷売上高
買掛金・支払手形÷売上高

32.44
11.98
11.1768714.831082.83160.61

0.167
0.829
2.715

9.904
4.501
7.718

923.00406.99110.78

売上高変化率
経常利益変化率

前期からの変化率
前期からの変化率

0.066
0.202

0.017
1.351

-0.248-6.689

0.046
0.148

0.899
7.780

一株あたり利益÷期末株価
一株あたり純資産÷期末株価

21.1231.417

1152.72
1.805-124.15
0.168

15.59
1.039

281.67
11.363

表３からは、一部の変数（在庫回転率、売上債
権回転率、仕入債務回転率、、量が１を上回る場合には、分母の業種分類によっ）につて相対的に同質的な企業がグルーピングされていいては分散ならびに最大値・最小値も大きいことることを意味する（すなわち、分母の業種分類のが示されており、先の除外基準（上下１ %）では方が分子の分類よりも信頼性が高い、また１を下

外れ値の影響を排除できていない可能性もある。

回る場合は逆である）。ただし、このベンチマー

そこで、各財務指標で上下2.5%、5.0% となるサ

クはあくまでも相対的なものであって、業種分類

ンプルを除外する検証も行ったが、分析結果に大の信頼性に関する絶対的な水準を示すものではな

きな差異はなかったことから、以下では当初の除い点に留意が必要である。

外基準の結果のみを示す。

第一の命題では、業種に分類することで各業種内の企業群の同質性が高まると予想した。分類無4.2 合成分散値の比較の結果

しの合成分散値（ ）に対する各業種分類の合成

表４では、各業種の連結決算ベースの財務指標

分散値のＦ統計量について、製造・非製造業のみ

について、分類を行わない場合（以下、分類無に分類する日経大分類（し）、日経業種分類大分類（日経大分類）、日経

分散値の間で有意差が観察されなかった。
しかし、

業種分類中分類（日経中分類）、東証業種分類

その他の分類では総資産、流動・当座比率、固定

大 分 類（ 東 証 大 分 類 ）、 東 証 業 種 分 類 中 分 類

負債比率、負債比率、（ 東 証中分類）、GICS 分類（Economic Sector、

資産・在庫・売上債権・仕入債務回転率、Industry Group、Industry）の順にそれぞれをについて概ね各分類の合成分散値の方が統計的に分母とする合成分散値の比（F 統計量）と F 検定

有意に小さく、これらの指標については業種分類の結果を示している。前節で述べた通り、Ｆ統計を行うことで、相対的に同質的な企業群がグルー– 38 –）との間では、合成、売上高利益率、総– 39 –

は日経大分類、1.125 ***
1.111 **
1.114 **
1.179 ***
1.090 *
1.046
1.008
0.999
1.025
1.043
1.104 **
1.190 ***
1.117 **
1.168 ***
1.055
1.024
1.024
1.032

ST 1
SN2

1.000
0.987
0.996
0.993
0.979
0.996
0.999
1.000
0.996
0.991
0.940
0.935
0.941
0.967
0.999
0.994
1.000
0.982

1.157 ***
1.053
1.060
1.199 ***
1.093 **
1.058
1.027
0.989
1.029
1.066
1.331 ***
1.399 ***
1.195 ***
1.318 ***
1.045
1.001
1.016
1.014

S G1
SN2

0.923 *
0.959
0.950
0.898 **
0.946
0.963
0.981
1.000
0.994
0.883 ***
0.699 ***
0.833 ***
0.862 ***
0.790 ***
0.989
0.996
0.994
0.948

ST 1
S

は日経中分類、

1.048
0.968
0.970
1.025
1.000
0.991
0.995
1.002
1.002
0.981
1.003
1.074
0.875 ***
0.992
0.989
0.998
1.001
0.992

ST 2
SN2

0.820 ***
0.864 ***
0.853 ***
0.762 ***
0.868 ***
0.920 *
0.973
1.001
0.970
0.846 ***
0.634 ***
0.700 ***
0.772 ***
0.676 ***
0.937
0.972
0.971
0.918 *

SN2
S

0.931
0.872 ***
0.870 ***
0.869 ***
0.917 *
0.948
0.987
1.003
0.977
0.940
0.908 **
0.903 **
0.784 ***
0.849 ***
0.938
0.974
0.977
0.961

ST 2
ST 1

0.908 **
0.865 ***
0.847 ***
0.840 ***
0.922 *
0.946
0.995
0.994
0.998
0.881 ***
0.743 ***
0.804 ***
0.802 ***
0.748 ***
0.962
0.976
0.984
0.907 **S G2
S

は東証中分類、

1.012
0.974
0.961
1.049
1.017
0.971
1.014
0.987
1.030
0.987
1.108 **
1.146 ***
1.035
1.032
0.969
0.950
0.998
0.957

S G3
SN2

0.949
0.910 **
0.904 **
0.913 **
0.949
0.974
1.000
0.990
0.998
0.902 **
0.843 ***
0.979
0.923 *
0.891 **
0.980
0.973
0.987
0.932

S G1
S

0.984
0.902 **
0.892 **
0.935
0.974
0.983
1.014
0.994
1.003
0.998
1.062
0.966
0.930
0.947
0.973
0.980
0.989
0.956

S G2
ST 1

0.820 ***
0.875 ***
0.856 ***
0.767 ***
0.887 ***
0.925 *
0.974
1.001
0.973
0.854 ***
0.674 ***
0.748 ***
0.821 ***
0.699 ***
0.938
0.978
0.971
0.935

SN2
SN1

0.899 **
0.877 ***
0.862 ***
0.889 ***
0.933
0.928 *
1.006
0.987
1.005
0.946
1.004
0.963
0.926 *
0.883 ***
0.919 *
0.927 *
0.974
0.927 *

S G3
ST 1

0.923 *
0.972
0.954
0.905 **
0.966
0.967
0.982
1.000
0.998
0.891 ***
0.744 ***
0.890 ***
0.917 *
0.817 ***
0.990
1.002
0.994
0.965

ST 1
SN1

は GICS 分類 Economic Sector、

1.029
0.948
0.951
1.017
1.003
1.012
1.019
0.990
1.003
1.022
1.205 ***
1.176 ***
1.070
1.128 ***
0.991
0.977
0.992
0.983

S G1
ST 1

0.830 ***
0.841 ***
0.819 ***
0.799 ***
0.883 ***
0.894 **
0.987
0.988
0.999
0.836 ***
0.702 ***
0.802 ***
0.799 ***
0.698 ***
0.909 **
0.923 *
0.968
0.879 ***

S G3
S

1.056
1.035
1.025
1.075
1.061
1.037
1.028
0.991
1.027
1.061
1.169 ***
1.070
1.187 ***
1.115 **
1.037
1.006
1.012
0.995

S G2
ST 2

0.950
0.921 *
0.908 **
0.920 *
0.969
0.978
1.001
0.990
1.001
0.910 **
0.897 **
1.047
0.981
0.922 *
0.981
0.979
0.986
0.949

S G1
SN1

0.966
1.005
0.991
1.023
1.017
0.979
1.019
0.985
1.028
1.006
1.105 **
1.067
1.182 ***
1.040
0.980
0.952
0.997
0.965

S G3
ST 2

0.908 **
0.876 ***
0.851 ***
0.846 ***
0.941
0.951
0.996
0.994
1.001
0.888 ***
0.790 ***
0.860 ***
0.853 ***
0.773 ***
0.963
0.982
0.984
0.923 *S G2
SN1は GICS 分類 Industry Group、

1.105 **
1.088 *
1.093 **
1.170 ***
1.094 **
1.067
1.033
0.987
1.027
1.087 *
1.327 ***
1.302 ***
1.366 ***
1.328 ***
1.057
1.003
1.015
1.023

S G1
ST 2

0.859 ***
0.847 ***
0.830 ***
0.787 ***
0.887 ***
0.917 *
0.969
1.003
0.975
0.837 ***
0.676 ***
0.804 ***
0.718 ***
0.694 ***
0.928 *
0.976
0.971
0.928 *ST 2
SN1

表４ 検証結果（連結決算データ N=1,847）

は東証大分類、1.106 **
1.002
0.994
1.102 **
1.061
1.028
1.022
0.993
1.029
1.041
1.172 ***
1.149 ***
1.039
1.106 **
1.026
1.003
1.013
0.987

S G2
SN2

0.859 ***
0.836 ***
0.827 ***
0.781 ***
0.868 ***
0.913 **
0.968
1.003
0.972
0.830 ***
0.635 ***
0.752 ***
0.676 ***
0.671 ***
0.927 *
0.970
0.972
0.911 **ST 2
S

0.874 ***
0.924 *
0.906 **
0.874 ***
0.930
0.917 *
0.987
0.998
1.001
0.926 *
0.833 ***
0.819 ***
0.866 ***
0.783 ***
0.928 *
0.949
0.982
0.944

S G3
S G1

0.914**
0.972
0.966
0.951
0.958
0.944
0.992
0.994
1.001
0.949
0.945
0.997
0.996
0.933
0.945
0.946
0.984
0.970

S G3
S G2

は GICS 分類 Industry のもとでの合成

0.956
0.951
0.937
0.919 *
0.971
0.972
0.995
1.004
1.000
0.976
0.881 ***
0.821 ***
0.869 ***
0.839 ***
0.982
1.003
0.997
0.973

S G2
S G1

0.830 ***
0.852 ***
0.822 ***
0.805 ***
0.902 **
0.897 **
0.988
0.987
1.003
0.843 ***
0.747 ***
0.858 ***
0.849 ***
0.721 ***
0.910 **
0.929
0.968
0.895 **S G3
SN1ことを意味する。*** は１ % 水準、** は５ % 水準、* は10% 水準で有意であることを示す。

分散値を示す。各数値は合成分散値の比（F 統計量）であり、F 検定の下で、F 統計量が１を上回る（下回る）場合には分母（分子）の業種分類によって相対的に同質的な企業がグルーピングされているは分類無し、の変化の変化
売上高利益率
総資産回転率
在庫回転率
売上債権回転率
仕入債務回転率
売上高変化率
経常利益変化率

総資産（対数）
流動比率
当座比率
固定負債比率
負債比率

の変化
の変化
売上高利益率
総資産回転率
在庫回転率
売上債権回転率
仕入債務回転率
売上高変化率
経常利益変化率

総資産（対数）
流動比率
当座比率
固定負債比率
負債比率

SN1
S

業種分類の信頼性比較（木村）●現代ディスクロージャー研究●ピ ン グ さ れ る こ と が 示 唆 さ れ た。 一 方 で、
、
指標、

・

2009年3月

No.9

分類間の比較によって検証する。いずれも10の業の変化、成長性に関連する

種 に 分 類 す る 東 証 大 分 類（はいずれの業種分類についても、合Sector（） と Economic）との比較では、総資産・在庫・仕成分散値の間で有意差が観察されなかった。この入債務回転率について東証大分類の合成分散値のことは、これらの財務指標については、業種に分方が有意に大きく、これらの指標については東証類しても、各業種内の企業群が業種分類をしない

大分類の方が信頼性が高いといえる。ただし、財場合と同程度の同質性しか有していないことを意

務指標によっては統計的に有意ではないものの、味する。

Economic Sector の合成分散値が小さいケースも第二の命題、「より細かい分類を用いることに多く、明確に優劣が示唆されたとは言い難い。次よって各業種内の企業群の同質性が高まる」につに、20から40程度の業種に分類する日経中分類

いては、同一の業種分類の粗分類と細分類の合成（

分散値を比較することによって検証される。日経

そしてIndustry（

業種分類の大分類（）の比

日経・東証中分類の間では売上債権回転率につい較では、分類無しとほぼ同様の結果が得られておて東証中分類の優位性が示唆されたものの，他にり、細分化による信頼性の改善が窺える。ただ、有意差が観察された財務指標はなく、これらの分

これについて日経大分類と分類無しの間で信頼性

類間での優劣の差異はほとんどないといえる。他に差異がなかった先の結果をふまえれば、慎重に方、日経中分類とIndustry Group間の比較では、解釈すべきであろう。次に、東証大分類（）

総資産、固定負債比率、そして総資産・在庫・仕）を比較すると、流動・当座比率、入債務回転率について日経中分類の合成分散値の固定負債比率、負債比率、各回転率指標で東証中

方 が 有 意 に 大 き く、一 部 で は あ る が Industry

分類の合成分散値の方が有意に小さく、東証業種

Group（

分類はこれらの指標について、より細かい分類を

分類の優位性が示唆された（ただし、Industry

適用することで段階的に信頼性が改善しているととの間では資産・在庫回転率のみ日経中分類の信考えられる。最後に、GICS 分類間の同質性を比

頼性が高いことが示されている）。また、東証中

較すると、総資産、流動・当座比率、固定負債比

分類と Industry Group・Industry の間でも概ね率、負債比率、各回転率指標で Economic Sector

同様の傾向となっていた。実証分析ではこの程度

（

）ならびに

の業種数を有する業種分類を用いることが多い

Industry（）の優位が確認されたが（Industry

が、分析の結果からは，日本企業を対象とする場

Group［］については固定負債比率と各回転合には、日経中分類ないしは東証中分類を用いると中分類（）と中分類間（）に対する Industry Group（率指標のみ）、Industry Group と Industry の間）、東証中分類（）
、Industry Group
（

）
、

）
の各々について比較すると、）・Industry（）に対する日経中ことが妥当であるといえる。

では、総資産に関するＦ統計量以外に合成分散値

以上、企業業績、成長性、株式市場関連の指標の間で有意差が見出されず、GICS 分類では必ずについては同質性に差異が観察されるケースが僅

しも細かい分類を用いても信頼性が改善しないこ

少である一方で、企業規模、流動性、企業の資金とが明らかとなった。

調達方法ならびに営業サイクルに関連する指標に最後に第三の命題、すなわち各業種分類間の信ついては差異が観察されるケースが多いことが明頼性の差異については、同程度の業種数を有する

らかとなった。こうしたパターンは各業種分類で– 40 –

業種分類の信頼性比較（木村）ほぼ首尾一貫しており、業種分類によってコント

類の信頼性に関する絶対的な基準がない以上、こロールできる企業属性が限定的である点に留意す

うした手法を用いざるを得ないが、多面的な検証べきであろう。また、Bhojraj et al.（2003）は米を行うことでより説得力のある結論を導くことが国企業を対象とした分析で、汎用的な目的を有す可能であろう。第二に、新たな業種分類の枠組み

る SIC コードよりも、投資情報の作成を目的としを考案することである。Fama and French（1997）て設定された GICS 分類の優位性を示唆したが、は４桁 SIC コードを用いた独自の業種分類を提案

日本企業については、汎用的な目的を有する日しているが、分析に応じた業種分類を考案するこ

経・東証業種分類の方が GICS 分類よりも信頼性とは極めて有用である。最後に、本稿では業種分が高いという逆の結果が得られた。ただし、その類によってコントロールできる要素（企業規模、原因については、表１で示したように、日経・東流動性、企業の資金調達方法、営業サイクル）と、

証業種分類と GICS 分類の相違点が多岐にわたるできない要素（企業業績、成長性、株式市場関連

ため、特定化することが困難である。

の指標）があることが示唆されたが、こうした点をふまえ、業種分類が既存の実証研究の結果に対５ 結語

し、いかなる影響を及ぼすのかについて検証することも課題となる17)。

日本の上場企業全般に対して利用可能な業種分

会計あるいはファイナンスの実証研究におい類としては、日経業種分類、東証業種分類、て、「業種分類」は極めて重要な役割を果たしてGICS 分類があるが、各々は異なる特徴を有し、いるが、日本ではその信頼性に対する検証はほと同一企業に対して異なる業種の割当がなされるケ

んどなされてこなかった。本稿の分析から、業種ースもある。本稿では異なる業種分類のもとで同分類によってコントロールできる要素は限定的で質的な企業群がグルーピングされるのか、そしてあることが示唆されている。したがって、業種分

いずれの業種分類の信頼性が高いのかについて分類を用いて実証分析を行う場合にはその限界を認析した。2004年４月から2005年３月までの上場識しつつ、必要に応じて異なる業種分類を用いた企業を対象とする検証の結果、企業規模、流動性、頑健性テストを実施することも視野に入れるべき企業の資金調達方法ならびに営業サイクルについであると考えられる。

ては、より細かい業種分類を用いることで各業種内の企業群の同質性が高まっており、業種分類に一定の効果があること、さらに日経業種分類中分類、東証業種分類中分類の信頼性が相対的に高い《注》
１）「産業」と「業種」は同義で用いられるケースが多いが、政府の統計では産業が用いられ、民間のデータベースや統計
では業種が用いられる傾向がある。一般的に産業の方が上ことが見出された。

位概念として用いられることが多いが、本稿では特に両者

本稿の課題について三点をあげる。第一に、業種分類の同質性の検証方法の問題である。本稿で用いた合成分散値の比較による検証は、Amit
and Livnat（1990）をはじめとして米国における業種分類の研究で用いられてきたが、そこでは相を区別しない。
２）1949年に設定され、その後の経済状況の変化に応じて12回改訂されている。
３）証券コード協議会は各証券取引所および証券保管振替機構
によって組織・運営されている。
４）他に、野村證券金融工学研究センターが設定する NOMURA
業種分類体系、ロイターのマルテックス業種分類などがあ

対的な優劣しか判断できない。もちろん、業種分る。ただし、これらの業種分類は上場企業を全て網羅する– 41 –

●現代ディスクロージャー研究●

ものではない。

2009年3月

16）５）SIC の問題点と NAICS が設定された経緯については、宮川（2007）を参照のこと。

No.9

ならびに

の算定においては、利益として当期純利益を用いたが、税引前当期純利益、経常利益を用いた場
合でも結果に相違はなかった。

６）詳細については Standard & Poor's 社の GICS に関する紹介

17）木村（2007）では、業種分類が、Cross-sectional Jones モ

ページ（http://www2.standardandpoors.com/portal/site/

デ ル に よ る 裁 量 的 会 計 発 生 高 の 推 定（DeFond andsp/jp/jp/page.topic/indices̲gics/2,3,1,7,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0

Jiambalvo 1994）に及ぼす影響について検証している。

.html）を参照（2009年2月現在）。
７）ここで取り上げた研究以外に、細分化された業種分類の信《参考文献》

頼性について検証した Clarke（1989）、SIC に基づく業種分類と業種によらない独自の分類の信頼性を比較した Amit
and Livant（1990）、SIC コードと NAICS コードによって分類された業種内の企業の同質性を比較した Krishnan and
Press（2003）、NAICS、GICS、SIC の 各 コ ー ド、 そ し てFama and French（1997）で示された独自のアルゴリズムに基づく業種分類を比較した Bhojraj et al.（2003）がある。
これらの包括的なサーベイについては、木村（2007）を参照のこと。
８）COMPUSTAT と CRSP の株価データベースはいずれも SIC
コードを業種分類の基準としているが、企業の割当方法が異なっている。

segments economic attributes: towards a more meaningful
ratio analysis. Journal of Business Finance & Accounting
17, 85-99.
Bhojraj, S., Lee, C. M. C., Oler, D. K., 2003. What's my line? A
comparison of industry classification schemes for capital
market research. Journal of Accounting Research 41,
745-774.
Clarke, R. N., 1989. SICs as delineators of economic markets.
Journal of Business 62, 17-31.
DeFond, M. L., Jiambalvo, J., 1994. Debt covenant violation９）流動比率、当座比率、長期負債比率、負債比率、インタレ
ストカバレッジレシオ、売上高利益率、総資産回転率、、

Amit, P., Livant, J., 1990. Grouping of conglomerates by their、配当性向、在庫回転率、受取債権回転率、の変化、株式益回りを取り上げている。

and manipulation of accruals. Journal of Accounting andEconomics 17, 145-176.
Fama, E. F., French, K. R., 1997. Industry costs of equity.
Journal of Financial Economics 43, 153-193.

10）日経業種分類については日経メディアマーケティング株式会社に対するインタビュー調査、東証業種分類は証券コード協議会が示す「業種別分類に関する取扱い要領」、GICS
分類については Standard & Poor's 社の WEB サイト（注６参照）の記載に基づいている。

Freeman, R., Tse, S., 1992. A nonlinear model of security priceresponses to unexpected earnings. Journal of Accounting
Research 30, 185-210.
Guenther, D. A., Rosman, A. J., 1994. Differences between
COMPUSTAT and CRSP SIC Codes and related effects on11）2007年11月に日本標準産業分類が改訂されたが（2008年４月より適用）、これによる日経・東証業種分類の改訂は本稿執筆時点においては実施されていない。

research. Journal of Accounting and Economics 18, 115-128.
Kahle, K. M., Walkling, R. A., 1996. The impact of industry
classifications on financial research. Journal of Financial

12）日経業種分類（特に中分類）は、日経平均株価等、日本経済新聞社が公表する経済指標の算定で用いられており、企業の所属業種の変更が様々な面に影響を及ぼし得るため、東証業種分類の変更よりも改訂のタイミングが遅れる傾向にあることが背景にある。

and Quantitative Analysis 31, 309-335.
Kasznik, R., 1999. On the association between voluntary
disclosure and earnings management. Journal of
Accounting Research 37, 57-81.
木村史彦 , 2007.「業種分類が会計研究に及ぼす影響」『Discussion

13）個別財務諸表のデータを用いた分析も実施したが、以下の分析の結果に概ね相違はなかった。また、GICS 分類に関連するデータの入手の制約から単年度の分析となったが、日経・東証業種分類については2003年から2006年までの分析を実施しており、以下で示す結果と同様の傾向を示した。

Papers in Economics』No. 475, The Society Economics ofNagoya City University.
Krishnan, J., Press. E., 2003. The North American Industry
Classification System and its implications for accounting
research. Contemporary Accounting Research 20, 685-717.

14）各分類で具体的に設定されている業種名については、木村（2007）を参照のこと。

宮川幸三 , 2007.「北米産業分類体系と米国経済センサス」『KEIO
DISCUSSION PAPER』No. 106.

15）こうした処理を行わない分析を実施したが、結果にほとん
ど差異はなかった。

– 42 –

論

文

日本市場における線形情報ダイナミクスの検証：
Dechow, Hutton and Sloan（1999）モデルの適用＊
Empirical research of various Liner Information Dynamics in Japanese market:
Application of Dechow, Hutton and Sloan �1999� model

新

谷理（早稲田大学

大学院博士課程

野村證券金融工学研究センター）

Osamu Shintani Waseda University, Nomura Securities Co., Ltd.
2008年５月11日受付；2008年12月15日改訂稿受付；2009年２月26日最終稿受付；
2009年２月28日論文受理
要

約

本論文はDechow, Hutton and Sloan（1999）
によって報告されたLiner Information Dynamics（LID）を用いた、日本の市場での実証研究である。本研究の特徴は日本市場において、DHS の手法に合わせて、連結決算データと予想利益を用いた点にある。主な結果は以下の３つであり、まず、日本における LID に関する傾向は、DHS の結果と異なっており、とりわけ2000年以前では顕著である。２番目の結果は、Ohlson（2001）型の LID が日本で最も効果的であったということである。このことは、日本において、その他の情報の減衰過程 γ を考慮することが、米国より効果的であることを示す。３番目のポイントは2000年以降、自己資本の寄与が減少し、利益の寄与の増加を確認した点である。これらの結果から、日本の株価評価の手法が、近年において米国型に変化している可能性を示していると言えよう。
SummaryThis paper is an empirical research of Japanese market using Liner Information Dynamics（LID）reported
by Dechow, Hutton, and Sloan（1999）. The originality of this LID study in Japan is that consolidated
accounting data and the earnings estimation are used in light of DHS method.
The following three results are obtained. First, the effective LID in Japanese market is different from theresult of DHS throughout the analysis period especially before 2000. Second, the LID of Ohlson（2001）
type was the most effective in Japan. The result indicates that the consideration of additional information
decay process gamma is more effective in Japan than in the US. Third, the contribution from profit factor has
been increasing since 2000, while the contribution from shareholders equity factor has been decreasing.
These results suggest a possibility that Japanese share price valuation approach was changing from aJapanese original model into the similar to the US one.

１．始めに

Valuation（以下 RIV）モデルは1990年代後半の実証会計学において、エポックメイキングとなっOhlson（1995） が 発 表 し た Residual Income

た。続いて発表されたFeltham and Ohlson（1995）＊本研究は、第１回 2007年現代ディスクロージャー研究カンファレンスでの、大学院生セミナーセッションで行った報告に対して、大幅な追加検証と修正を加えたものである。カンファレンスで司会の労をおとりいただい田宮治雄先生（東京国際大学）、貴重なコメントを頂戴した竹原均先生（早稲田大学）に心よりお礼申しあげる。また発表後には、太田浩司先生（兵庫県立大学）や奥村雅史先生（早稲田大学）から研究を発展させるための有益なコメントを頂いた。また本研究の作成にあたり、本誌編集委員長である薄井彰
先生（早稲田大学）と匿名レフェリーの先生方から適切なコメントを頂戴したことにもお礼申し上げる。本研究を進める上で、博士課程の指導教官である辻正雄先生（早稲田大学）、修士課程での指導教官であった薄井彰先生には、研究過程の節々でご指導を賜った。
また現在の職場である野村證券金融工学研究センターの関係者方々にも、様々な形でのご助力を頂いた。ここに記し、深く感謝申し上げる。
連絡住所：新谷理 〒169-8050 新宿区西早稲田１ - ６ - １ 早稲田大学大学院商学研究科– 43 –

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

では、このアプローチを利用して、市場価値に基

余利益の減衰過程が反映されない特殊な LID がづく尺度によって保守主義の程度の測定を行って支持されているという点。そして最後にリターン

おり、それまで異なる世界であった会計数値とフ予想においては、残余利益の減衰過程を織り込ん１）ァイナンスの橋渡しを行う大きな業績となった 。

だ LID が有用であるという点である。つまり

RIV の原型となるアイディアは、既に Edwards

DHS では、株価は短期的には Ohlson（2001）のand Bell（1961）において報告されていたが、投LID ではなく、アナリスト予想のみに影響される

資実務から注目を浴びていたとは言い難い。それが、長期的には、残余利益の減衰過程を考慮するが近代的なモデルとして再び取り上げられるよう

LID の説明力が高いことを示しており、LID がなに な っ た の は、Ohlson（1995）に お い て Liner

ぜ投資実務において有効なのかを示した論文としInformation Dynamics（線形情報ダイナミクス、て大きな価値がある研究である。

以下LID）を導入したためである。LIDの導入は、Ohlson（1995）の研究は、日本においても大配 当 割 引 モ デ ル（Dividend Discount Model:

きな関心を集めたが、LID に関する検証はそれほ

DDM）が抱えていた、Modigliani-Miller の配当

ど多くはない。数少ない検証例としては以下の二無関連性命題に対する問題をクリアし、またモデ

つの成果があげられよう。まず薄井（1999）はルが必要とする予想データを大幅に減らすなど

利益及び簿価（自己資本）の時系列推移に、ランの、多くの利点をもたらしている。但し LID に

ダムウォークとトレンドフォローの仮定をおいた

おいて、その他情報（Other Information）の内上で検証を行っており、日本市場における利益と容を具体的に特定していない点など、未完成な部

簿価の時系列構造の検証としては最初期の論文と分もあった。なおその後の Ohlson（2001）では、しての業績がある２）。また太田（2000）及び Ota

アナリスト予想をその他情報とするモデルを発表（2002）では、企業が過去に財務報告している利している。

益に対して、自己回帰モデルで時系列解析した上Ohlson（1995）発表以来、多くの研究者が様々

で、LID が日本市場において成立していたことをな形で LID に対する検証を行っている。Frankel

示している。また撹乱項の系列相関を用いて、そand Lee（1998）では、LID のアイディアが投資の他情報を求めた上で、それが投資実務において実務に有効なことを示し、Francis et al.（2000）

も超過リターンを得る上で有効であることを報告

では、DCF などと比較しても Ohlson（1995）にした論文でもある。

よる RIV は精度の高いモデルであることを示している。

しかし DHS と比較した場合、異なる点や不十分な点も存在する。まず薄井（1999）、Ota（2002）

そ う し た 研 究 の 中 で Dechow, Hutton and共にアナリストの利益予想を用いていないため、Sloan（1999）（以下、DHS）は、財務的な面と、DHS の論文と比較して、少なくとも見かけの上株価に対する面の双方に対して、LID の説明力をで、その他情報の取り扱いが大きく異なっている

検証した研究であり、以下の３つの主たる結果をという点である。またこれらの先行研究では、実得ている。まず、Ohlson（1995）で提案された

施時期の問題から、分析対象期間は2000年以前

LID は、財務データからは実証的に支持できるこが多く、さらにデータの連続性を重視して、単独とを示したこと。
次に米国の株価形成においては、

決算のデータを用いているものが大部分である。

アナリストの予想値が強く反映される一方で、残しかし近年の日本においては、金融ビックバンの– 44 –

日本市場における線形情報ダイナミクスの検証（新谷）一環として会計制度の大改革が行われており、特リーンサープラス会計は、ｔ時点の配当を dt とに2000年３月から連結会計制度の本格化による、すると（３）式の形で表現される。

bt = bt−1 + xt − dt

開示情報の大幅な拡充が行われている。こうした改革の影響を見るためにも、これらの研究のフォ（３）

こ の 段 階 の RIV に 関 し て は、 既 に Edwards

ローアップが強く求められているのである。

and Bell（1961） に お い て 提 示 さ れ て い た。

よって本稿では、上記のような問題意識を基に、

Ohlson（1995）は、この Edwards and Bell（1961）

できるだけ大規模なサンプルデータを用いた上でのモデルに、LID を加えて再評価を行っている。

DHS の LID 分類による検証を忠実に再現し、得LID の中身は、二つの自己回帰プロセスを並べられた結果に対して比較検討を行う。また各パラたものであり、下記の式で表現される。

メータが、どのように時系列変化してきたかを明

xat+1 = ωxat + νt + εω
t+1

（４）

らかにし、日本における財務、あるいは株式評価

νt+1 = γνt + εγt+1（５）における LID を提示する。

γ
ωγ
0 < ω < R, 0 < γ < R, εωt ∼N (0, σ ) , εt ∼N (0, σ )a以下では、まず第２節では Ohlson モデルや、（４）式は、企業の残余利益 xt は、その他情報

DHS の検証デザインを通じて、LID に関する紹νt に撹乱されながら、その現在価値が時間の経介と要点の整理を行い、第３節で検証に用いたデ

過と供に、 ω に基づいてゼロに近づいていくといータとリサーチ・デザインを紹介する。第４節でう、経済的に合理的な状態をモデル化したものでは市場の要約統計量を示した上で各検証結果を報ある。
（５）
式は、その他情報 νt 自体の現在価値も、告する。最後の第５章で結論を述べる。

時間の経過と供に γ に基づいて、ゼロに近づいていくものとしている。
LID の重要性の一つは、（３）式のクリーンサ

２．LIDに関する先行研究

ー プ ラ ス 条 件 と 合 わ せ る こ と で、ModiglianiMiller の配当無関連性命題を回避するための残余

2.1．Ohlson（1995）モデル

Ohlson（1995）
で取り上げられたRIVモデルは、利益の推移条件となることである。DDM やその配当割引モデル（DDM）から導出されるモデル

派生モデルにとって、Modigliani-Miller の配当であり、をｔ時点の推定株価、 をｔ時点の純

無関連性命題に抵触しない条件を見つけることa
資産（自己資本）、 xt+k をｔ時点におけるｋ期

は、長年の課題であった。LID はそれに対する一先の残余利益、 をネット表示の株主資本コスト、つの解決策となっている。また投資実務においてR (= 1 + r) をグロス表示の株主資本コストとす

利用する上でも、必要な予想値を大幅に減らした

ると、（１）式の形で表現される。

た め、Frankel and Lee（1998） や Francis etVt = b t +∞E xat+k

k=1

Rk

（１）

al.（2000）で示されているように、RIV モデルの実用性を高める鍵ともなった。

日本では超過利益とも異常利益とも呼ばれる残ただ問題は、その他情報とは果たして何かが、a
余利益 xt は、ｔ時点の実績利益を xt とすると、特定されていないことである。後の多くの研究で以下の式で表現される。

は、研究開発費やアクルーアルなど様々な候補がxat = xt − r · bt−1

（２）

あげられているが、Ohlson（2001）ではアナリ

また DDM と会計を結びつける役割を果たすクストの利益予想を、その他情報の候補として指摘– 45 –

●現代ディスクロージャー研究●している。

2009年3月

No.9

2001）における LID を想定したものであり、プールドされた全銘柄の実績財務の値から計算された残余利益による時系列回帰から計算されてい2.2．DHS による検証デザイン

DHS は、Ohlson（1995,2001）らのデザインにる。DHS の検証では ω u = Unconditional ω の名基づく、多様な LID に関して実証的な検証を行

前で扱われている３）。さらに DHS は残余利益、っている。彼らの興味は財務面での LID の整合

特別損益、アクルーアル、配当性向、業種ベータ

性と、株式評価の上での LID の妥当性を見るこなどの個別銘柄の詳細な財務情報等を用いて、銘とにある。DHSでは様々なLIDを用意しており、柄毎に ω の推計も行っている。彼らの論文では

それをまとめたのが表１である。

ω c = Conditional ω とされている４）。 ω c は下記

ω に関して４種類、 γ に関しても４種類の状態のDHS独自の（６）式のLIDのパラメータであり、を設定し、全部で８種の LID モデルを記載してい（４）式、（５）式の Ohlson のオリジナルの LIDuる（ω = 1, γ = 0とω = 0, γ = 1、ω = ω , γ = 0と異なり、
その他情報に関しては省略されている。

ωと ω = 0, γ = γ に関しては LID の形が重複して

xat+1 = ω c xat + εω
t+1いる。煩雑さを避けるため、前者を ω = 1, γ = 00<ωu
モデル、後者を ω = ω , γ = 0 モデルとする）。

DHS検証における最も興味深い結果としては、

ω に着目してモデルを分類すると、０と１の固定株価に対して有効な LID と、リターンに対して値に加えて、２種類の推定値を用いている。一つ有効な LID が異なるという点である。現在の株は（４）式、（５）式で表される Ohlson（1995,

価への説明力に注目すると、 ω = 1, γ = 0 モデ

c

（６）

ω
< R, εωt ∼N (0, σ )表１ Dechow, Hutton and Sloan（1999）による分類
その他情報に対するパラメータ

γ=0

γ=1



E xat+1 = 0E xat+1 = fta
E xat+k = fta
E xat+k = xat
xt
pt =+ xt − d trE xat+k = fta

考慮しない

残余利益に対するパラメータω=0

pt = btfa
pt = bt + t
R

Ⅰ
ft
pt =
r


 a 
Ⅱ
E xat+1 = fta
E xt+1 = ω u xat
u
ω=ω
ωu
1
pt = bt +xa p = b t +fa(R − ω u ) t t(R − ω u ) t

ω=1

ω=ω

c



E xat+1 = ω c xat
pt = bt +ωcxa(R − ω c ) t

対象外

ft
pt =
r

γ = γω

a
Ⅰ E xat+1 = ft

対象外

対象外

対象外


E xat+1 = fta
pt = bt +

ωu
R
xa +
νt
(R − ω u ) t(R − ω u ) (R − γ ω )対象外（出所）Dechow, Hutton and Sloan（1999）Fig １

ω u : unconditional estimate ωω c : conditional estimate ωⅠ (ω, γ) = (1, 0) とⅠ (ω, γ) = (0, 1) のモデルは重複 本稿では (ω, γ) = (0, 1) で分析を行ったu
ωu
Ⅱ (ω, γ) = (ω , 0) とⅡ (ω, γ) = (0, γ ) のモデルは重複 本稿では (ω, γ) = (ω , 0) で分析を行った– 46 –

Ⅱ1
pt = bt +fa(R − γ ω ) t

対象外日本市場における線形情報ダイナミクスの検証（新谷）ルの有効性が最も高くなっている。この形の LID求め、それがリターンへの説明力において有効ででは、株価は残余利益の減衰をまったく考慮せず、あることを示しており、DHSとは別の観点から、アナリスト予想と株主資本コストのみから求めら

その他情報の有用性を示した。しかし DHS が示れる。
しかしリターンに対する説明力に関しては、したアナリスト予想値を用いた、Ohlson（2001）

実績の残余利益の減衰過程を示す、 ω = ω や型の LID によるその他情報への検証は、他の先ω = ω , γ = γ のモデルの方が優れていた。リ

行研究同様に行われていない。

c

u

ω

ターン獲得のためには、アナリストの予想情報を

また金融ビッグバンに連動した会計制度の大幅含まないモデルの方が、アナリスト予想を用いる

な変更により、2000年３月から連結決算制度がモデルよりも優れていたという事実は、一つの驚本格的に始まり、開示される情報量も大幅に拡充きとなる結果であった。

された。しかし、これらの先行研究の多くは、長DHS はこの結果への解釈として、投資家はア

期的に取得できる単独決算情報に基づいて実施さナリスト予想に基づく情報を現在の株価へ過分にれているため、分析対象とした財務データのクオ織り込む一方で、残余利益が ω によるプロセスでリティの面にも問題点が残っている。

減衰していく過程を織り込んでいない可能性を指

本稿では、アナリスト予想をその他情報として、摘している。従って ω 、とりわけ個別の財務情報

DHSの手法に基づいてパラメータの推計を行い、を用いて精緻に推計した ω に基づく情報を使う

日本市場での有効性の検証を行う。なお日本ではことで、投資家はリターンを獲得することができ

米国とは異なり長期系列でのコンセンサス予想値

るとしている。

はないが、その代わりに東洋経済新報社による東c

洋経済四季報予想値が、長らく実務では用いられ2.3．日本での検証事例ているため、本検証でもこれを用いている。検証

日本の実証研究では、薄井（1996,2003）、高橋の手順は、最初に財務データ、予想データから各（2001）、太田（2000）及び Ota（2002）などの先LID で用いるパラメータの推定を行い、そこで得行研究において、LID に関しての分析を行っていられたパラメータが、残余利益や株価、リターンる。薄井（1999）では株価、利益、簿価（自己の予測に関して有意な情報を持っているか否かに資本）に関して、１次の階差を取れば定常になるついての検証を行う。

ことが示されている。また高橋（2001）では、自己資本に関してはランダムウォークとは言えな

３．サンプルデータと検証方法

いが、残余利益についてはランダムウォークとなることが示されている。太田（2000）及び Ota

分析に用いたサンプルは、財務データは日経（2002）では、Ohlson 型と Feltham and Ohlson

NEEDS より取得した、1980年以降の全上場銘柄

型に関して時系列解析した上で、LID が日本市場（除く金融）を対象とし、連結優先の財務諸表をにおいて成立していることを示している。しかし用いた。予想値に関しては、毎年６月末時点におこれらのモデルは、実績財務データを用いた分析

ける、今期本決算予想値を用いている。なお特別であり、アナリスト予想値を用いていないモデル

損益の影響を除くため、本分析においては、実績でもある。なお太田（2000）及び Ota（2002）でもしくは予想経常利益から、実効税率分を差し引

は、撹乱項の系列相関から、その他情報の係数をく形で、特別損益の影響を除いた利益を計算して– 47 –

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9いる。実効税率は1999年３月期決算までは49.98

価、リターンに関する説明力の検証を行っている。

％、1999年４月から2000年３月期までを46.36％、

なお連結優先決算としての分析を行うため、特に2000年４月期以降は40.87％としている。

断りがなければ1991年以降のデータを分析対象

モデルの株主資本コスト r には、５種類を用いとしている。

ている。リスクプレミアムを８％、６％、４％、２％で固定し、そのときの10年国債利回りを無リ

４．推計結果とその考察

スク金利として足し合わせて作成した、リスクプ
レミアムを固定した４種の株主資本コストと、銘柄 毎 に CAPM（Capital Asset Pricing Model）に基づいて、推計を行った株主資本コストである 。
５）

4.1．市場データの概観

まず、分析対象とした全銘柄（除く金融）ユニ
バースの要約統計量を表２に記す。

なお CAPM の計算において、無リスク金利とし平均値と中央値を比較すると、平均値が大幅にて10年国債利回りを用い、リスクプレミアムは高くなっている。バブル相場末期の1989年と直1965年からの東証株価指数（TOPIX）の平均収

近の2007年を比較すると、平均値、中央値とも益率から求めている。個別銘柄のベータは、過去に2007年の方が低く、中央値ではその傾向が顕

60カ月間の TOPIX との月次回帰から求められた

著である。

６）

値に、Sharpeの手法で修正した値を用いている 。

自己資本の平均値には上昇トレンドが見受けら

この CAPM から求められた株主資本コストは平れる。しかし、中央値の上昇トレンドは1990年

均値5.54％、中央値4.67％、最大値13.2％、最小代で止まっており、以降は横ばい、もしくは下落

値1.21％である。但し後の分析結果で示されるよ傾向が見受けられる。

うに、株主資本コストの水準は、結論に対して大本分析では特別損益の影響を除くため、税率をき な 影 響 を 与 え な い た め、 後 半 の 実 証 で は考慮した経常利益の数字で計算を行っている。経

CAPM での結果のみを開示している。

常利益に（１ - 実効税率）を乗じた値と、実際のまたアクルーアルの算出手法は、Penman の手

純利益を比較すると、1990年代半ばから、2000

法を用いている 。具体的には、当該年度とその年代初頭までは乖離幅が平均値と中央値の両方で前年度の貸借対照表の比較から、売上債権の増加

拡大している。これは、この時期に純利益に対し幅（＋項目）、棚卸資産増加幅（＋項目）、仕入債て特別損益が大きく影響していたためである。

７）

務増加幅（−項目）、引当金増加幅（−項目）を本稿で扱う RIV モデルは ROE との関連性が高

個別に計算し、係数を考慮しながら、減価償却費

いため、図１では純利益と、経常利益に（１ - 実（−項目）を含めて足し合わせる手法により求め効税率）を乗じて求めた ROE の、実績値と予想ている。

値の時系列推移を示しておく。

本分析では DHS の検証手法を基にして、でき経常利益に実効税率を適用して算出した ROE

る限り精緻な形式で日本市場での検証を行った。

のボトムは1990年代半ばにあり、1994年では４分析の手法としては、財務データと東洋経済の四％を割り込んでいる。なお1990年代後半には実季報予想利益データをプールドサンプルデータと績、予想値共に上昇基調に転じており、2007年

し、前半部分では ω の推計、 γ の推計、 ω の推時点において、予想値ベースで10％を超える水準計を行っている。本稿の後半では、残余利益や株にまで到達している。通常の純利益では2002年

uc– 48 –

日本市場における線形情報ダイナミクスの検証（新谷）表２ 全銘柄（除く金融）の要約統計量
年 サンプル数
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007

1,477
1,494
1,509
1,598
1,612
1,628
1,656
1,704
1,860
1,954
2,070
2,196
2,297
2,344
2,498
2,658
2,807
2,933
3,036
3,090
3,181
3,315
3,405
3,421
3,468
3,547
3,646
3,726

時価総額
平均値 中央値 標準偏差40.04 12.74
93.44
51.56 12.70 152.39
46.86 12.47 127.15
58.25 13.81 166.27
68.74 17.92 183.62
81.17 23.01 206.66
113.79 31.65 288.82
168.57 35.40 1,018.93
183.88 46.83 956.60
200.37 50.46 710.90
203.31 66.00 574.98
147.40 48.06 431.44
100.21 27.60 313.53
117.49 32.23 396.31
123.16 32.68 426.29
85.07 19.89 328.15
118.79 27.85 430.02
108.45 18.71 507.01
87.41 11.21 504.85
110.37 13.46 654.52
128.44 11.69 838.31
100.49 10.81 611.01
80.91
8.73 450.22
73.12
8.83 407.66
96.33 14.25 465.07
95.27 16.14 426.80
121.36 16.73 576.09
136.76 13.95 711.52

自己資本
平均値 中央値 標準偏差
20.67
5.65
59.69
23.85
6.29
69.85
26.47
6.86
79.58
28.20
7.10
87.62
31.03
7.78 100.13
34.46
8.92 112.81
37.31 10.03 123.03
41.31 10.50 154.40
42.88 10.79 160.08
47.90 12.34 172.39
54.58 14.73 188.17
56.13 15.23 196.02
56.61 15.30 199.66
56.04 14.75 199.47
53.92 13.73 192.67
52.96 13.52 192.80
52.54 13.28 197.31
53.00 13.08 203.11
52.57 12.63 207.74
52.18 12.08 218.61
52.69 12.09 225.19
54.17 11.82 242.08
52.58 11.05 232.34
51.43 10.58 230.41
55.32 10.95 251.21
58.35 10.70 270.59
64.93 11.27 303.16
69.18 11.19 328.59

経常利益×（1- 実効税率）
純利益
平均値 中央値 標準偏差 平均値 中央値 標準偏差
2.38
0.59
8.09
2.22
0.61
7.73
3.00
0.61
10.89
2.88
0.64
10.29
2.69
0.57
10.43
2.34
0.54
9.46
2.45
0.51
10.29
2.29
0.50
9.42
2.82
0.56
12.38
2.49
0.55
11.30
3.53
0.71
15.52
3.16
0.66
13.80
3.37
0.67
16.69
3.04
0.63
14.87
3.00
0.66
14.13
2.60
0.58
13.34
3.33
0.75
12.98
3.03
0.70
12.29
4.17
0.96
14.92
3.90
0.93
14.04
4.40
1.03
15.87
4.10
0.98
15.05
4.20
0.94
16.34
3.97
0.92
16.02
3.39
0.78
12.75
3.09
0.75
13.71
2.43
0.54
9.26
1.73
0.44
9.59
1.87
0.43
7.88
1.11
0.34
8.63
2.10
0.48
9.12
1.32
0.40
11.43
2.54
0.53
9.90
2.01
0.47
11.82
2.87
0.57
12.35
2.37
0.50
12.82
2.67
0.49
13.68
1.59
0.35
15.65
2.27
0.39
14.75
0.57
0.23
19.20
3.12
0.60
17.01
0.94
0.33
18.71
4.01
0.69
19.56
2.31
0.35
19.86
2.60
0.46
22.66
-0.14
0.21
28.41
3.77
0.52
26.90
2.04
0.30
25.14
4.61
0.62
30.81
3.55
0.50
31.22
5.56
0.71
33.85
4.16
0.60
36.00
5.99
0.74
34.47
5.56
0.61
36.74
6.52
0.76
36.22
6.07
0.66
38.71

毎年６月末現在での東証一部除く金融業、単位10億円
実効税率は、1998年までは49.98%、1999年は46.36%、2000年以降は40.87% で計算に全体で赤字（マイナス）となっているところを益に関する回帰分析を、３通りのパターンで行っ

ボトムとして、2000年台前半の低迷が顕著であた８）。表３のPanel A はOhlson型のLIDに基づき、る。このように特別利益を考慮するか否かで、傾下記の（７）式の形となる。

xai,t+1 = ω0 + ω1 xai,t + εi,t+1

向が変化する点には注意する必要があろう。

（７）

これ以後の本分析で用いる利益は、実績値及び分析の結果、 ω1 は0.532〜0.604となり、DHS

予想値ともに全て、経常利益に実効税率を適用しが推計した0.62と比較すると若干低い値となった値を用いている。

た。決定係数に関しては0.292〜0.391とであり、DHS の0.34とほぼ同等の説明力があった。なお株

4.2．パラメータの推定

主資本コストの値が上昇するほど、パラメータと決定係数も上昇する傾向を示した。
Panel B はラグ４までの残余利益を取った回帰

4.2.1．財務データにおける残余利益の減衰過程の推定結果

モデルであり、（８）式の形で現される。

DHS の Table １に基づく形で、実績の残余利– 49 –

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

図１ 全銘柄の ROE 推移
実績ROE(経常利益×( 1-実効税率))
予想ROE(経常利益×( 1-実効税率))
実績ROE

14%

12%

予想ROE

10%
8%

6%

4%

2%
0%

2006

2004

2002

2000

1998

1996

1994

1992

1990

1988

1986

1984

1982

1980

-2%

毎年６月末現在での東証一部除く金融業、合算平均により作成
実効税率は、1998年までは49.98％、1999年は46.36％、2000年以降は40.87％で計算

xai,t+1 = ω0 + ω1 xai,t + ω2 xai,t−1+ ω3 xai,t−2 + ω4 xai,t−3 + εi,t+1（８）水準である。なお（７）式や（８）式の Ohlson
型の LID とは異なり、株主資本コストが上昇す

ラグ１の残余利益の係数である ω1 は、0.532〜るほど ω1 は減少する傾向を示している。保守主

0.571の範囲にあり、DHS の0.59と同水準か、や義の傾向を示す係数となる ω2 も、-0.051〜 -0.012

や低い値である。DHS の分析と異なるのは、日の範囲で負に有意となっており、DHS と同傾向

本市場では、ラグ２〜ラグ４の残余利益に対するにある。

係数のｔ値も有意な水準にあり、しかもプラスと連結決算制度が本格的に適用された2000年以マイナスが交互に有意となっている点である。日降のデータ（サンプル数は15,000件前後）だけを本市場においては、残余利益の系列相関の影響が用いて、本分析を行っても、傾向に大きな変化は強いと言える結果である。但しリスクプレミアムない。但し（７）式〜（９）式の全てで、係数が８％、６％の固定モデルでは、ラグ４の t 値が

ω1 と決定係数は若干値が低下した（結果は未掲

有意水準に達していない点を考慮すると、株主資載）。

本コストが低い点も影響している可能性が考えられる。

4.2.2．アナリスト予想を用いたその他情報の減衰過Panel C は、Feltham and Ohlson 型の回帰モデルであり、（９）式の形で表される。

程の推定結果DHS の検証結果とは前後するが、先に DHS の

xai,t+1 = ω0 + ω1 xai,t + ω2 bi,t−1 + εi,t+1（９）Table ３に基づく形で、その他情報 γ に関する分

このFeltham and Ohlson型のLIDモデルでも、析を行った。モデルは下記の（10）式に基づいて

ω1 は0.461〜0.528となり、DHS の推計結果と同– 50 –いる。

日本市場における線形情報ダイナミクスの検証（新谷）表３Panel A
リスクプレミアム
推定方法

ω u の推計結果

xai,t+1 = ω0 + ω1 xai,t + εi,t+1
自由度
調整済み
R2
0.391

サンプル
数

ω0

ω1

DHS(1999) の結果-0.020(-45.458)-0.014(-35.72)-0.008(-21.799)-0.001(-3.729)-0.001(-1.979)-0.02(-29.04)

0.604(191.53)0.574(174.768)
0.549(160.875)
0.532(151.363)
0.536(153.577)
0.62(-138.31)

Panel B

xai,t+1 = ω0 + ω1 xai,t + ω2 xai,t−1 + ω3 xai,t−2 + ω4 xai,t−3 + εi,t+1

８ % で固定６ % で固定４ % で固定２ % で固定CAPM で推定

リスクプレミアム
推定方法

ω0

ω1

ω2

ω3

ω4

DHS(1999) の結果-0.017(-35.489)-0.013(-27.898)-0.007(-16.77)-0.001(-1.565)0.000(-0.655)-0.01(-12.36)0.571(111.832)
0.555(109.062)
0.541(106.513)
0.532(104.618)
0.537(105.745)
0.59(68.31)-0.051(-8.749)-0.057(-9.890)-0.062(-10.906)-0.066(-11.576)-0.060(-10.653)
0.07(7.50)

0.094(15.699)
0.091(15.529)0.089(15.34)0.088(15.290)0.084(14.733)
0.01(0.86)

0.003(0.707)-0.004(-0.813)-0.012(-2.599)-0.020(-4.150)-0.026(-5.565)
0.01(1.59)

Panel Cxai,t+1 = ω0 + ω1 xai,t + ω2 bi,t−1 + εi,t+1

８ % で固定６ % で固定４ % で固定２ % で固定CAPM で推定

リスクプレミアム
推定方法
８ % で固定６ % で固定４ % で固定２ % で固定CAPM で推定

DHS(1999) の結果

ω0

ω1

ω2

0.012
(23.174)
0.012(22.710)0.012(22.213)0.011(21.689)
0.008(15.264)0.02(17.16)0.461(138.479)
0.480(141.300)
0.498(143.836)0.514(145.997)
0.528(151.114)0.47(80.12)-0.051(-91.495)-0.039(-73.209)-0.028(-53.883)-0.017(-33.741)-0.012(-23.118)-0.09(-77.64)

57,2540.348

57,2540.311

57,2540.286

57,2540.292

57,2540.34

50,133

自由度
調整済み サンプル数
R2
0.387
45,0070.345

45,0070.310

45,0070.285

45,0070.292

45,0070.35

50,133

自由度
調整済み サンプル数
R2
0.468
57,2540.404

57,2540.345

57,2540.300

57,2540.298

57,2540.40

50,133（注）セル内上段が推定パラメータ、下段（ ）の中は t 値
1981年〜2007年の27年間の財務データを元に上記の推計式より作成
株主資本コストはリスクプレミアムを８％，6％, ４％, ２％に固定した上で、10年国債利回りを無リスク金利として足し合わせたものと、CAPM により推計した値の計５モデルで検証（1999）の結果 は、Dechow, Hutton and Sloan（1999）から引用した値– 51 –

●現代ディスクロージャー研究●表４

Panel A2009年3月

No.9

γ の推計結果

νi,t+1 = γ0 + γ1 νi,t + εi,t+1
νi,t = fta − ω u xat
リスクプレミアム
推定方法
８ % で固定６ % で固定４ % で固定２ % で固定CAPM で推定

DHS(1999) の結果

fta = ft − ri bt
γ0γ1-0.006(-19.903)-0.001(-4.860)
0.004(14.242)0.008(34.437)0.009(36.356)0.01(38.79)0.232(49.654)0.265(56.861)0.306(65.643)0.356(76.611)0.364(79.93)0.32(57.94)

自由度
調整済み
R2
0.048

サンプル
数
49,4630.061

49,4630.080

49,4630.106

49,4630.114

49,4630.08

50,133（注）セル内上段が推定パラメータ、下段（ ）の中は t 値
1984年〜2007年の24年間の財務データを元に上記の推計式より作成
株主資本コストはリスクプレミアムを８％，６％，４％，２％に固定した上で、10年国債利回りを無リスuク金利として足し合わせたものと、CAPM により推計した値の計５モデルで検証 ω には表３ Panel Aの ω1 を代入している（1999）の結果 は、Dechow, Hutton and Sloan（1999）から引用した値

νi,t+1 = γ0 + γ1 νi,t + εi,t+1（10）

なお、その他情報 vt は、ｔ期の今期予想利益を行うと、係数 γ1 や決定係数は若干低下するものの、ほぼ同様の結果となっていた。

ft としたときに、（11）式から予想残余利益 fta

株主資本コストの水準に関しては、表３、表４を計算し、（12）式に示されるように、予想残余で見たように、パラメータの水準や、場合によっaを適用した前期残余利益 xt の差としてては t 値の判定にも影響を与えるものの、全体の

利益と ω

u

定義されている。

fta = ft − ri bt
νi,t = fta − ω u xat

検証結果に大きな影響を与えるものではない。そ（11）

して以降の検証においても、全ての株主資本コス（12）トで結果を確認したが、顕著な違いはなかった。

また推計に必要なパラメータ ω については、煩雑さを避けるため、以降の分析に関してはu

先の表３の Panel A で推計した、 ω1 の値を用い

CAPM で求めた結果のみを開示する。

ている。
推定結果では、（10）式の γ1 の範囲は0.232〜

4.2.3. 個別銘柄毎の残余利益の減衰過程の推計

0.364となっており、DHS での推定結果である

DHS の Table ２に基づく形で、残余利益、特0.32とほぼ同様の結果を得ている。また決定係数

別損益の絶対値、アクルーアル、配当性向、業種も0.048〜0.114となっており、DHS の推定結果でベータなどを用いて、 ω c の推計も同様に行った。

ある0.08と同水準である。なお係数 γ1 は、（７）アクルーアルは、当該年度とその前年度の貸借対式〜（９）式の ω1 とは逆に、株主資本コストが照表から、売上債権の増加幅（＋項目）、棚卸資

高くなると低下する傾向がある。また2000年以産増加幅（＋項目）、仕入債務増加幅（−項目）、降のデータのみを用いて、（10）式で γ1 の推計を引当金増加幅（−項目）を個別に計算し、係数を– 52 –

日本市場における線形情報ダイナミクスの検証（新谷）考慮しながら、減価償却費（−項目）を含めて足較して低い株主資本コストの問題などが、影響をし合わせる手法により求めている。なお日本にお及ぼしている可能性が考えられよう。

いては、信頼のおけるアクルーアルが推計可能な

また ω c の推計において、DHS がアクルーアル

期間は、連結決算中心の開示制度に改められたの情報を用いるのは、翌期以降の残余利益にアク

2000年３月期決算からとなるが、本分析においてルーアルが影響を与えるという視点に立脚していは分析期間を延長するため、連結決算に対して単るためである。しかし、薄井（2005）では、日独決算との同時発表が推奨されるようになった、本において利益をキャッシュフロー部分とアクル

1990年３月期決算データから用いている。

ーアル部分に分けた場合、アクルーアル部分の品

各係数の符号に関しては DHS の回帰結果とほ質が低いことを報告しており、日本と米国ではアぼ同様の結果を得ており、また予想される符号のクルーアルの信頼度に関して大きな差異がある可向きとも整合的である。しかし、ｔ値は DHS の能性も推測されよう。

回帰結果と比較すると低く、係数によっては有意水準に達していない。決定係数も DHS では0.40

4.3．推計したパラメータを用いた説明力の検証と高い水準を示しているのに対して、本分析ではDHS は推計したパラメータを用いて、各モデわずか0.067に過ぎず、式全体の説明力も大幅に

ルの説明力の検証を行っている。本分析でも同様

低いものとなっている。

に、前節までの検証で得たパラメータを用いて、この理由に関しては定かではないが、個別に見表１に示した８種類の LID に対して、各種の検ていくと、表５のｔ値において、残余利益の絶対

証 を 行 う。 分 析 に 当 た っ て、 ω u に は 表 ３ の値の係数である ω2 、特別損益の係数である ω3 な

Panel A で求めた ω1 を、 γ には表４の γ1 を、

どでは、DHS の結果との違いが大きいようであω c には表５で得た各パラメータを用いて下記のる。2000年代前半を中心に多くの日本企業が横（13）式から個別銘柄ごとに計算した値を用いて並び的に特別損益を出したことや、米国などと比

いる。

表５

ω

ω c の推計結果

�

�

�

�

�

xat = ω0 +ω1 xat−1 +ω2 xat−1 q1t−1 +ω3 xat−1 q2t−1 +ω4 xat−1 q3t−1 +ω5 xat−1 divt−1 +ω6 xat−1 indt−1 +εt
分析期間

1991〜2007年
DHS(1999) の結果予想される
パラメータの符号

ω0

ω1

ω2

ω3

ω4

ω5

ω6

-0.007(-5.377)-0.02-30.97?

0.749(24.893)
0.61
13.22
?

-0.011(-1.065)-0.37-28.68--0.049(-4.686)-1.21-35.59--1.024(-5.782)
-0.17
-3.77
-

-0.112(-2.914)
-0.10
-7.80
-

0.116
(3.282)
0.61
8.10
+

自由度
調整済み サンプル数
R2
0.067
46,6020.40

50,133（注）セル内上段が推定パラメータ、下段（ ）の中は t 値
1991年〜2007年の17年間の財務データを元に上記の推計式より作成
株主資本コストは CAPM により推計を行った値を用いた
q １は残余利益の絶対値を自己資本で割った値、q ２は特別損益の絶対値を自己資本で割った値、q ３はアクルーアルの絶対値を自己資本で割った値、div は配当性向、ind は東証33業種区分による銘柄が所属する業種に対するベータ
アクルーアルは売上債権、仕入債務、棚卸資産、引当金の前年からの増減と減価償却費より計算（1999）の結果 は、Dechow, Hutton and Sloan（1999）から引用した値– 53 –

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

absolute forecast error）と、推定誤差の二乗のω c = ω1 + ω2 q1t + ω3 q2t + ω4 q3t（13）+ ω5 Divt + ω6 Indt

平均（Mean square forecast error）の双方で、

ω = 1 の場合に最大となっている。反対に誤差がなお、 q1 には残余利益の絶対値を自己資本で小さい LID は、 ω = ω , γ = γ や ω = ω c によ割った値、 q2 には特別損益の絶対値を自己資本る推定であり、両者の説明力はほぼ同等である。

で割った値、 q3 にはアクルーアルの絶対値を自

但し推計誤差の絶対値、推計誤差の二乗共に、予己資本で割った値、 Div には配当性向、 Ind に想値を用いた Panel B が最も精度の良い推計とな

は東証33業種区分による銘柄が所属する業種指っており、予想値の優位性が示されている。この数に対するベータを、それぞれ用いている。

ような LID の違いによる誤差の大小の傾向は、uω

DHS の検証結果と同じである。また基準化に用いる数値を、時価総額から、総資産、自己資本、

4.3.1. 残余利益予想の精度

まず時系列での残余利益の予想精度を見てみる。検証する LID は表１で紹介した４種の ω モ

売上高などに変更しても、精度の順位に関しては、
ほぼ同様の結果が得られている。

デルであり、DHS では Table ４で展開している

DHS は、Panel B の 推 定 誤 差 の 平 均（Mean

内容である。なお、DHS の手法と同様に残余利

forecast error）がマイナスとなるのは、予想値

益を時価総額で基準化した後、データの両端１％が楽観的であることの、一つの証拠であると主張をウィンザー化（winzorize） し各種誤差の平しているが、日本でも同様の傾向を示す結果が得均値を算出している。1991年から2007年までの

られた。

９）

データを元にした結果を表６に示す。

なお推計精度の水準を比較すると、日本での結Panel A の結果に注目すると、各 LID の誤差の果の方が、DHS の結果より精度が高く見える。

大きさを示す、推定誤差の絶対値の平均（Mean

しかしこの結果をあまり信頼することはできな

表６ 残余利益の推計誤差

PanelA
分析期間

1991〜2007年

DHS(1999) の結果

PanelB
分析期間
1991〜2007年
DHS(1999) の結果


Et xat+1 = ωxat
LID
区分
ω =0
ω =1
ω=ωu
ω=ωc
ω =0
ω =1
ω=ωu
ω=ωc

推計誤差

-0.0003
0.00510.00270.0033-0.0290.006-0.008-0.006
Et xat+1 = fta

推計誤差-0.0118-0.032

推計誤差の絶対値
0.05070.03780.03720.0357
0.087
0.081
0.077
0.076

推計誤差
の絶対値
0.0286
0.052

推計誤差
の二乗
0.00730.00570.00450.0045
0.033
0.032
0.030
0.028

推計誤差
の二乗
0.00350.015

サンプル数43,88443,88443,884
42,661
50,11350,11350,11350,113

サンプル数
46,36650,113（注）1991〜2007年の17年間の財務データ、予想データを元に上記の推計式より作成
株主資本コストは CAPM により推計を行った値を用いた（1999）の結果 は、Dechow, Hutton and Sloan（1999）から引用した値– 54 –

日本市場における線形情報ダイナミクスの検証（新谷）い。オーバーバリュエーションであることが多い

DHS の検証結果と比較すると、分析全期間に日本市場においては、時価総額で基準化した数値

おいて日本での推計誤差は大きく、LID による株は、DHSが米国で分析に用いた数字と比較して、価水準予測能力は、DHS の結果と比較すると低大幅に小さいと推測される。従って、その誤差もいものとなっている。また DHS の検証結果で最水準に応じて小さくなると予想されるので、このも推計精度が良かった ω = 1, γ = 0 モデルは、

項目での日米間の直接の比較はあまり意味を持た

本検証結果では逆に最も精度の悪いモデルとなっない。

ており、結果が著しく異なっている。
株価の推計精度が最も高かった LID は、残余利益とその他情報の減衰過程を株価へ取り込む

4.3.2．株価予想の精度

残余利益の予想誤差と同様に、DHS の Tableω = ω u , γ = γ ω モデルであり、株価の計算にお５と同様の手法を用いて、株価の推計誤差を求め

いて、実績の自己資本とアナリスト予想値の両方る。まず、その他情報を省略した４つのLIDでは、を用いるモデルである。二番手は ω = ω c モデル

下記の（14）式に基づく形で推計株価を算出した。

であり、残余利益の減衰過程を個別銘柄毎に精緻ωVt = b t +
xa
R−ω t

（14）

に推計するモデルである。推定株価が自己資本と等しくなる ω = 0 モデルは、1999年までは誤差

また、その他情報の減衰プロセスである γ を考の小さな LID であったが、近年では誤差が大き慮する、残りの４つの LID に関しては、（15）式

な LID となっている。自己資本や利益の株価へ

から推定株価を求めた。

の影響をもう少し詳しく見るため、次節では LID

Vt = b t +

ω
R
xat +
νt （15）R−ω
(R − ω) (R − γ)

算出された推定株価をｔ時点の実際の株価 ptとは別の回帰分析を行う。
4.3.3. 株価に対する自己資本と実績利益、予想利益で割った値（ Vt /pt − 1 ）を、本分析での検証のの説明力対象とする。なお DHS と同様に、両端１％をウ

DHSは次に株価に対する自己資本と実績利益、ィンザー化した後に、平均値を求めている。1991

予想利益の説明力を、重回帰モデルによって確認年から2007年までのデータを元にした結果を表を行っている（DHS の Table ６）。回帰を行う式７に示す。

は２種類存在し、一つは株価を被説明変数、自己結果は全サンプルを対象としたもの以外に、連資本と実績の利益を説明変数とする下記の（16）結決算制度の本格適用前の期間と、それ以後の期式である。

間に分けている。なお本分析に限っては、2000

pt = α + β1 bt + β2 xt + εt〜2003年における推計誤差が、他の期間と比較

もう一つは、説明変数に今期予想値を加えた

して格段に大きいため、連結決算制度の本格適用（16）（17）式である。

後 の 期 間 を、 さ ら に2000〜2003年 と、2004〜

pt = α + β1 bt + β2 xt + β3 ft + εt

2007年に分割して推計した結果を示している。

この２つの式を用いて年毎に回帰した上で、そ2000〜2003年における誤差の大きさは、この時の係数の要約統計量を求めている。

期に多く計上された特別損益が、株価に影響したためと推測される。

（17）

表８が結果である。DHS の結果では、株価を説明する要因としては予想利益の寄与が大きく、– 55 –

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

表７ 株価の推計誤差
Panel A
分析期間

1991〜2007年

1991〜1999年

2000〜2003年

2004〜2007年

DHS(1999) の結果

Panel B
分析期間

1991〜2007年

1991〜1999年

2000〜2003年

2004〜2007年

DHS(1999) の結果

Vt = b t +
LID
区分
ω =0
ω =1
ω=ωu
ω=ωc
ω =0
ω =1
ω=ωu
ω=ωc
ω =0
ω =1
ω=ωu
ω=ωc
ω =0
ω =1
ω=ωu
ω=ωc
ω =0
ω =1
ω=ωu
ω=ωc

Vt = b t +ωxa(R − ω) t

推計誤差
0.060
-0.149
0.065
0.054
0.273
0.650
0.298
0.325
-0.370-1.135-0.375-0.4070.107-0.550
0.089
0.032
0.291
0.378
0.320
0.326

推計誤差
の絶対値
0.558
1.770
0.556
0.566
0.507
0.964
0.510
0.522
0.743
3.611
0.741
0.770
0.470
1.386
0.459
0.446
0.461
0.519
0.461
0.465

推計誤差
の二乗
0.559
11.534
0.546
0.573
0.376
2.834
0.369
0.382
1.118
34.781
1.093
1.170
0.342
4.260
0.331
0.330
0.284
0.363
0.284
0.291

ω
R
xa +
νt
(R − ω) t(R − ω) (R − γ)

LID区分
ω =0 γ =0
ω =1 γ =0 , ω =0 γ =1
ω = ω u γ =0 , ω =0 γ = γω
ω = ω u γ = γω
ω =0 γ =0
ω =1 γ =0 , ω =0 γ =1
ω = ω u γ =0 , ω =0 γ = γω
ω = ω u γ = γω
ω =0 γ =0
ω =1 γ =0 , ω =0 γ =1
ω = ω u γ =0 , ^ ω =0 γ = γω
ω = ω u γ = γω
ω =0 γ =0
ω =1 γ =0 , ω =0 γ =1
ω = ω u γ =0 , ω =0 γ = γω
ω = ω u γ = γω
ω =0 γ =0
ω =1 γ =0 , ω =0 γ =1u
ω = ω γ =0 , ω =0 γ = γω
ω = ω u γ = γω

推計誤差
0.046
-0.819
0.036
0.019
0.275
0.613
0.299
0.300
-0.406-2.911-0.448-0.4890.087-1.235
0.050
0.027
0.285
0.227
0.278
0.259

推計誤差
の絶対値
0.558
2.132
0.557
0.560
0.508
1.053
0.512
0.514
0.751
4.363
0.758
0.774
0.461
1.837
0.443
0.437
0.445
0.402
0.427
0.419

推計誤差
の二乗
0.566
13.635
0.558
0.572
0.376
2.602
0.368
0.371
1.152
41.334
1.156
1.207
0.334
6.072
0.317
0.314
0.266
0.232
0.248
0.241

サンプル数
48,09248,09248,092
46,602
22,15622,15622,156
21,746
12,496
12,496
12,496
12,11813,43913,43913,43912,73750,13350,13350,13350,133

サンプル数
48,09048,09048,09048,09022,15722,15722,15722,157
12,495
12,495
12,495
12,495
13,43813,43813,43813,43850,13350,13350,13350,133（注）1991年〜2007年の17年間の財務データ、予想データを元に上記の推計式より作成
株主資本コストは CAPM により推計を行った値を用いた（1999）の結果 は、Dechow, Hutton and Sloan（1999）から引用した値

自己資本の寄与は小さかった。これは株価を良く説明する LID が、 ω = 1, γ = 0 であることと整合的な結果である。

– 56 –

日本市場における線形情報ダイナミクスの検証（新谷）

表８ 株価に対する自己資本、実績利益、予想利益の説明力
Panel A
分析期間
1991〜2007

pt = α + β1 bt + β2 xt + εt
係数
α
β1
β2
2

2000〜2007

α
β1
β2
2

DHS(1999) の検証結果
Panel B
分析期間

1991〜2007

α
β1
β2
2

α
β1
β2
β3
2

DHS(1999) の
検証結果

標準偏差
3.0
0.334
5.198
0.125
30.7
0.078
1.938
0.145
0.41
0.07
0.26
0.02

最小値
87.0
0.314
-1.253
0.194
87.0
0.314
2.728
0.194
7.65
-0.18
2.43
0.40

第１四分位点
143.5
0.396
3.973
0.340
129.8
0.376
4.535
0.380
8.07
0.05
3.07
0.51

中央値
179.8
0.517
4.708
0.457
147.7
0.399
5.991
0.481
9.57
0.51
3.68
0.53

第３四分位点
430.1
0.850
7.016
0.510
169.0
0.492
7.028
0.568
10.92
0.68
4.74
0.59

最大値
559.7
1.453
19.438
0.631
179.8
0.517
8.817
0.631
13.63
0.81
6.27
0.67

第１四分位点92.0
0.248-2.066
6.505
0.378
78.8
0.212
-0.596
7.711
0.475
3.00
0.09
-0.53
4.85
0.61

中央値
118.0
0.351
-0.512
8.751
0.532
93.4
0.266
-0.277
8.641
0.567
4.53
0.26
0.03
5.89
0.68

第３四分位点418.4
0.632-0.066
10.636
0.596
114.3
0.305
-0.15110.401
0.629
5.09
0.39
0.56
6.64
0.74

最大値
556.7
1.383
0.837
25.000
0.694
118.0
0.372
0.536
15.637
0.694
7.05
0.42
1.34
8.07
0.86

pt = α + β1 bt + β2 xt + β3 ft + εt
係数
α
β1
β2
β3
2

2000〜2007

平均値
280.4
0.648
6.102
0.433
144.9
0.417
5.796
0.464
9.72
0.40
3.88
0.40

α
β1
β2
β3
2

平均値
240.7
0.480
-0.980
9.988
0.493
93.4
0.239
-0.51011.038
0.525
4.25
0.24
0.05
5.79
0.69

標準偏差
182.6
0.383
1.579
5.820
0.131
21.7
0.128
1.238
5.549
0.135
0.35
0.04
0.15
0.26
0.02

最小値
60.2
-0.076-4.602
3.431
0.251
60.2
0.170
-3.726
6.505
0.251
1.64
-0.06
-0.08
3.97
0.56

（注）1991年〜2007年の17年間の財務データ、予想データを元に上記の推計式より作成
株価に関しては額面（2001年以降は売買単位）で修正を行っている。
（1999）の結果 は、Dechow, Hutton and Sloan（1999）から引用した値

日本においては、全期間と連結決算の本格適用

また実績利益のみの Panel A と、予想利益も含む

前後で分割した結果を示している。1991〜1999

Panel B の結果を比較すると、日本市場において年に注目すると、DHS の結果とは大きな違いがは、予想利益の係数が２倍程度となる一方で、実ある。
（16）式の結果である Panel A を見ると、績利益の係数はマイナスとなっていた。重回帰分

自己資本の係数は、DHS の検証では0.40なのに対析における多重共線性の問題もあると考えられる

して、本分析では0.853であり、係数が２倍以上が、日本の株式は予想利益の水準にも大きく影響となっている。
（17）式の Panel B でも同様の傾されていることが伺える。

向が示されており、自己資本の係数は0.551とな

本分析の結果から、日本市場では株価に対するり、やはり２倍以上の水準となっている。奥村・

自己資本と予想利益の双方の寄与が大きいため、

吉田（2000）では、日本市場において、時価総表７のように、 ω = ω , γ = γ モデルの説明力

額に対する自己資本の説明力の高さを報告していが 高 く な る 一 方 で、 自 己 資 本 を 考 慮 し な いるが、本検証においても同様の傾向が確認された。

ω = 1, γ = 0 モデルの有効性が低くなると推測u– 57 –

ω●現代ディスクロージャー研究●される。

2009年3月

No.9

った。反対に自己資本の説明寄与が無くなる

なお連結決算制度が本格的に導入された2000

ω = 1 モデルでのパフォーマンスは、最低となっ〜2007年の結果では、自己資本の係数は、DHSている。リターンの説明要因としても、自己資本の検証とほぼ同水準まで低下している。利益に対が重要であることが改めて示されている。なおこ

する係数には目立った変化はないが、相対的には、の結果は、期間前半部分にあたる1991〜1999年

株価に対する利益の説明力が増大している。前節に特に顕著であり、連結決算制度の本格開始前のの表７においては、このような兆候を明確には確寄与が大きいようである。

認できないが、表８で見る限りでは、日本市場の2000年 以 降 に 注 目 す る と ω = ω c モ デ ル や

株式のバリュエーションの構造に対して何らかのω = ω u , γ = γ ω モデルのパフォーマンスが高く変化があり、だいぶ DHS が検証した結果に近づなっている。全体的に自己資本の説明力が低下す

いているようである。

る代わりに、残余利益やその他情報の減衰過程が重要となっている。近年では LID の重要性が増していると言えよう。

4.3.4．リターン予想力の検証

さらに DHS では、推定株価の情報を用いて超なお前節の分析結果と合わせると、日本市場に過リターンを得られるかを検証している（DHS

おいて ω = ω , γ = γ モデルや ω = ω モデルの Table ７）。具体的には LID から推計される推は、株価においてもリターンにおいても有効性が定株価を実際の株価で除した値（ V /p ）を求め、高かった。日本では、株価形成の際には利益に基その値の小さい順に10個のポートフォリオを作

づく PER と自己資本に基づく PBR の双方が意識成し、第10分位（最も割安と判定）を買って、第されているが、その後のリターン予想においても、１分位（最も割高と判定）を売るヘッジポートフ

PER や PBR が有効であるという、市場の特性が

ォリオ戦略を構築する手法で、リターンを安定的反映されているものと推測される。

u

ω

c

に取れるか否かを検証している。
本稿においても、各 LID から算出した毎年６

4.3.5．推計誤差の訂正力とリターンへの説明力

月末の推定株価 Vt を、実際の株価 pt で割った値

DHS は ω が実績の残余利益とアナリスト予想（ Vt /pt ）から10個のポートフォリオを作り、第による残余利益の推計誤差に対して二種類の検証

10分位を買って第１分位を売るヘッジポートフ

を追加的に行っている。一つは、翌年の実績残余

ォリオ戦略を構築した。リバランスの頻度は年次利益とアナリスト予想の残余利益の推定誤差とのであり、リターンは、同期間の全銘柄の単純平均関係（Table ８ A）であり、下記の（18）式の形

リターンに対する超過リターンで表示される。表をしている。

1991年７月〜2007年12月までの16年半であるが、

� a
xt+1 − fta = δ0 + δ1 (ωxat − fta ) + εt+1（18）

2000年を境にして二つの期間に分割した結果も（Table 8B）、（19）式の形となっている。

掲載している。

Re tt+1 = φ0 + φ1 (ωxat − fta ) + εt+1９が結果である。なお全体の分析対象期間は、

もう一つは翌年のリターンとの関係であり全期間の結果に注目すると、推定株価が自己資（19）

わかり難い検証ではあるが、DHS の結果では本と等しくなる ω = 0 モデルにおいて、ヘッジポ

ω = 0 モデルの結果を除くと δ1 、 φ1 の平均値、ートフォリオのパフォーマンスが高いことがわか

中央値共に正の値を取っており、しかも標準偏差– 58 –

日本市場における線形情報ダイナミクスの検証（新谷）表９ リターン予測の検証
Panel A
分析期間

1991〜2007年

1991〜1999年

2000〜2007年

DHS(1999) の結果

Panel B
分析期間

1991〜2007年

1991〜1999年

2000〜2007年

DHS(1999) の結果

ω
Vt = b t +
xa
R−ω t
LID の
タイプ
ω =0
ω =1
ω=ωu
ω=ωc
ω =0
ω =1
ω=ωu
ω=ωc
ω =0
ω =1
ω=ωu
ω=ωc
ω =0
ω =1
ω=ωu
ω=ωc

Vt = b t +ヘッジポートフォリオ (#10-#1) のパフォーマンス
平均値
標準偏差
平均 / 偏差
ｔ値
12.4%
14.3%
0.873
4.463
5.3%
17.0%
0.312
0.987
11.4%
13.5%
0.843
3.887
11.0%
14.7%
0.752
3.438
11.1%
8.9%
1.255
5.934
1.9%
18.4%
0.102
0.102
9.5%
11.7%
0.815
4.130
6.9%
12.9%
0.537
2.379
13.6%
18.3%
0.744
4.093
10.2%
14.6%
0.697
2.285
14.1%
16.4%
0.860
3.730
16.9%
16.0%
1.056
4.727
7.2%
1.94
7.6%
2.24
9.4%
2.39
9.9%
2.44

ω
R
xat +
vt
R−ω
(R − ω)(R − γ)

LID の
タイプ
ω =0 γ =0
ω =1 γ =0 , ω =0 γ =1
ω = ω u γ =0 , ω =0 γ = γω
ω = ω u γ = γω
ω =0 γ =0
ω =1 γ =0 , ω =0 γ =1
ω = ω u γ =0 , ω =0 γ = γω
ω = ω u γ = γω
ω =0 γ =0
ω =1 γ =0 , ω =0 γ =1
ω = ω u γ =0 , ω =0 γ = γω
ω = ω u γ = γω
ω =0 γ =0
ω =1 γ =0 , ω =0 γ =1
ω = ω u γ =0 , ω =0 γ = γω
ω = ω u γ = γωヘッジポートフォリオ (#10-#1) のパフォーマンス
平均値
標準偏差
平均 / 偏差
ｔ値
12.8%
13.6%
0.943
4.839
5.5%
18.9%
0.292
0.873
12.1%
13.7%
0.884
4.138
12.7%
13.4%
0.946
4.613
11.1%
7.2%
1.536
6.735
2.5%
22.4%
0.111
0.139
9.7%
12.7%
0.762
3.631
9.9%
13.3%
0.740
3.581
14.3%
17.8%
0.802
4.554
9.9%
13.0%
0.762
2.182
15.7%
15.4%
1.017
4.661
16.7%
13.4%
1.245
5.949
7.1%
1.77
5.4%
1.44
7.6%
1.71
6.2%
1.34

（注）1991年〜2007年の17年間の財務データ、予想データを元に上記の推計式より作成
株主資本コストは CAPM により推計を行った値を用いた（1999）の結果 は、Dechow, Hutton and Sloan（1999）から引用した値が小さい。この結果は、 ω には、アナリスト予想いる。

による誤差を推計する能力と、リターン獲得能力

日本における同様の分析の結果を表10に示す。

があることを示す結果であると DHS は主張して（18）
式のアナリスト予想の推定誤差に関しては、– 59 –

●現代ディスクロージャー研究●

Panel A
分析期間

1991〜2006年

1991〜1999年

2000〜2006年

DHS(1999) の結果

Panel B
分析期間

1991〜2006年

1991〜1999年

2000〜2007年

DHS(1999) の結果

2009年3月

No.9

表10 ω による残余利益とリターンの予想力の検証� a
xt+1 − fta = δ0 + δ1 (ωxat − fta ) + εt+1
LID の
タイプ
ω =0
ω =1
ω=ωu
ω=ωc
ω =0
ω =1
ω=ωu
ω=ωc
ω =0
ω =1
ω=ωu
ω=ωc
ω =0
ω =1
ω=ωu
ω=ωc

中央値
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
-0.03
-0.02
-0.03
-0.02

δ0
平均値 標準偏差 中央値
0.000
0.000
0.173
0.000
0.000
0.133
0.000
0.000
0.288
0.000
0.000
0.284
0.000
0.000
0.386
0.000
0.000
0.138
0.000
0.000
0.530
0.000
0.000
0.423
0.000
0.000
0.263
0.000
0.000 -0.094
0.000
0.000
0.176
0.000
0.000
0.051
-0.03
0.005 -0.160
-0.02
0.003
0.420
-0.02
0.004
0.440
-0.02
0.004
0.490

Rett+1 = φ0 + φ1 (ωxat − fta ) + εt+1
LID の
タイプ
ω =0
ω =1
ω=ωu
ω=ωc
ω =0
ω =1
ω=ωu
ω=ωc
ω =0
ω =1
ω=ωu
ω=ωc
ω =0
ω =1
ω=ωu
ω=ωc

中央値
0.047
0.038
0.035
0.035
-0.001-0.022-0.001-0.006
0.121
0.110
0.100
0.097
0.14
0.15
0.15
0.16

Φ0
平均値 標準偏差 中央値
0.054
0.094 -0.004
0.042
0.079 -0.005
0.042
0.081 -0.007
0.040
0.076 -0.007
0.032
0.217 -0.004-0.0120.123 -0.006
0.017
0.158 -0.007
0.006
0.131 -0.007
0.132
0.273 -0.001
0.123
0.182 -0.002
0.104
0.259 -0.002
0.110
0.245 -0.003
0.18
0.037 -0.080
0.18
0.035
0.010
0.18
0.036
0.010
0.18
0.036
0.050

δ1
平均値 標準偏差 中央値
0.183
0.339
0.034
0.151
0.612 -0.020
0.282
0.484
0.022
0.287
0.541
0.007
0.408
0.480
0.079
0.176
0.910 -0.069
0.523
0.689
0.042
0.470
0.791 -0.014
0.248
0.853
0.039
-0.1301.039 -0.071
0.214
0.988 -0.031
0.110
1.033 -0.069-0.130
0.083
0.01
0.400
0.036
0.12
0.420
0.043
0.07
0.480
0.043
0.10

R2
平均値 標準偏差
0.093
0.171
0.034
0.141
0.083
0.166
0.064
0.156
0.136
0.241
0.016
0.194
0.106
0.234
0.065
0.220
0.120
0.297
0.022
0.257
0.067
0.283
0.032
0.263
0.05
0.018
0.11
0.017
0.08
0.024
0.12
0.022

Φ1
平均値 標準偏差 中央値-0.0050.009 -0.015-0.0070.017 -0.032-0.0090.014 -0.009-0.0100.015 -0.016-0.0070.017 -0.086-0.0090.035 -0.074-0.0100.023 -0.071-0.0110.025 -0.071-0.0020.032 -0.087-0.0050.046 -0.093-0.0060.045 -0.084-0.006
0.043 -0.088-0.030
0.096
0.00
0.070
0.066
0.00
0.100
0.077
0.00
0.140
0.070
0.01

R2
平均値 標準偏差
0.022
0.106
0.003
0.090
0.030
0.111
0.021
0.104
-0.0330.138-0.0170.154-0.0180.150-0.0150.152-0.0030.222-0.0080.221-0.0040.220-0.005
0.221
0.01
0.001
0.01
0.002
0.01
0.002
0.01
0.002

（注）1991年〜2007年の17年間の財務データ、予想データを元に上記の推計式より作成
株主資本コストは CAPM により推計を行った値を用いた
額面（2001年以降は売買単位）で修正を行った一株あたりの値に換算した上で回帰分析を行っている。
（1999）の結果 は、Dechow, Hutton and Sloan（1999）から引用した値

2000〜2007年の ω = 1 モデルを除いて、 δ1 は正

比較して、 ω の説明力に大きな差があったとは言となった。但し標準偏差の値も高く、統計的に有えないだろう。決定係数に注目すると、DHS の意に正にはならない。また（19）式のリターンに検証においても、多くの LID での分析結果で0.1関する分析においては、全ての φ1 はマイナスとを下回る水準であり、十分な説明力のある検証となっている。

は言えない状況である。また本検証で十分な説明

しかしこの結果から、DHS の検証と本検証を– 60 –

力が得られなかった理由の一つに、残余利益の水日本市場における線形情報ダイナミクスの検証（新谷）準の問題があると推測される。1990年代におい衰過程を示す ω は重要だが、同時に、その他情報ては残余利益の項目そのものがマイナスとなる企の減衰過程を示す γ も重要であった。これらの分業が多かったため、 ωxt がマイナスとなる企業

a

析を総合すると、日本においては、自己資本、実が多かった。
一方で東洋経済の予想値に関しては、

績 の 残 余 利 益、 予 想 の 残 余 利 益 を 考 慮 す る

割合的に３月決算企業の期首時点の予想値を用い

Ohlson（2001）型の LID の有用性が、最も高かること多いため、年度利益に対して楽観的な企業ったことを確認できた。

aが多く、 ft に関してはプラスとなる企業が多かaaった。従って ωxt − ft の項自体がマイナスを示

なお本検証でのLIDに関する分析からは、2000年以前と以降では、結果が大きく異なっており、

すサンプルが極端に多かったことが DHS の米国

今一度検証する必要性を強くアピールする結果ででの検証と比較して、結果が大きく変わった理由あったとも言えよう。
また本分析をみた限りでは、だと推測される。

2000年以降の日本株市場においては、DHS が検証で見たような、LIDのアプローチが有効に働く、
より米国に近い環境に変化しているように期待さ

５．むすびれ る。 今 後 は Feltham and Ohlson（1996） や本分析の特徴は、Ohlson（1995）の LID モデ

Ohlson and Zhang（1998）、Feltham and Pae

ルに対して DHS のアプローチに則って、日本市（2000）といった Feltham and Ohlson 型の LID場において財務データや予想データからパラメーの説明力に関しても検証を行い、日本でのその他

タ ω 、 γ を導出し、その有効性の検証や、得られ情報に関しての知見を深めていく必要があろう。

た結果の日米比較を行った。
本分析の成果としては、日本における LID の《注》

検証の結果は、DHS の検証結果とは異なってい

１）保守主義については、薄井（1996）が Feltham and Ohlson

たことを確認したことである。DHS の検証結果（1995）のモデルを展開している。

は、株価形成においてはアナリストの予想利益が２）薄井（2003）では、企業ごとに1996-2001年の時系列でモデ

単純に株価に織り込まれる。しかし残余利益の減

３）制限なしの ω 。Ohlson（1995）の LID における ω 。

衰プロセスを考慮する ω は重要であり、そこには

４）制限付きの ω 。DHS の意図としては、 γ の情報も内包した ω としている。

ル推計を行っている。

将来リターンを予想する力があることを示してい

５）DHS の検証では株主資本コストは12％の固定値としている。

る。従ってLIDのフレームワークを考えることは、

６）「William F. Sharpe, INVESTMENTS 5th Edition,
Prentice Hall, 1995」において、回帰によって求められた個

長期的な観点では重要であるとしている。

別銘柄のベータ（未修正ベータ）と市場のベータ１を、

しかし日本での観測結果は次の点で異なる。ま

0.67：0.33の比率で加重平均して修正ベータを求める手法とず2000年 以 前 の 日 本 で は、奥 村・ 吉 田（2000）
で報告されているように、自己資本の説明力が格段に高く、株価形成においても米国のようにアナリスト予想の重要性は低かった。しかし、本格的な連結決算開示が始まった2000年以降では、そして紹介されている。
７）「Stephen H. Penman, FINANCIAL STATEMENTANALYSIS AND SECURITY VALUATION, 3rd Edition,
McGraw-Hill Education（Asia）, 2007」の手法に基づく。
８）以降の記述において Table は全て DHS の論文より引用を行っている。
９）両端の外れ値の処理方法であり、本研究では１％値以下の値を１％値まで切り上げ、99％値以上の値を99％値まで切の傾向が薄れてきており、利益の説明力が増大しり下げる処理を施している。平均値の計算の際に両端のはていた。またほぼ全期間を通じて、残余利益の減

ずれ値などに影響されにくい。

– 61 –

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

Ohlson, J. A., 1995. Earnings, book values, and dividends in《参考文献》

equity valuation., Contemporary Accounting Research 11,
Bierman, H., Jr., 1991.Price/earings rations restructured forJapan, Financial Analysts Journal 47（2）, 91-92.

661-687.
Ohlson, J. A., 2001. Earnings, book values, and dividends in

Edwards, E. O., Bell, P. W., 1961. The Theory andMeasurement of Business Income, University of California
Press.

equity valuation: an empirical perspective. Contemporary
Accounting Research 18, 107-120.
Ohlson, J. A., Zhang. X.-J., 1998. Accrual Accounting and

Dechow, P. M., Hutton, A. P., Sloan, R. G., 1999. An empiricalassessment of residual income valuation model., Journal of
Accounting and Economics 26, １ -34.

Equity Valuation., Journal of Accounting Research 36,
85-111.
太田浩司，2000.「オールソンモデルによる企業評価─ Ohlson

Feltham, G. D., Ohlson, J. A., 1995. Valuation and clean surplus（1995）モデルの実証研究」，『証券アナリストジャーナル』38

accounting for operating and financial activities.

（4），62〜75.

Contemporary Accounting Research 11, 689-731.

Ota, K., 2002. A test of the Ohlson（1995）model: empirical

Feltham, G. D., Ohlson, J. A., 1996. Uncertainty Resolution andthe Theory of Depreciation Measurement. Journal of
Accounting Research 34, 209-234.

evidence from Japan. The International Journal of
Accounting 37, 157-182
高橋美穂子，2001.「会計数値と企業評価モデルー線形情報モデ

Feltham, G. D., Pae J., 2000. Analysis of the Impact of
Accounting Accruals on Earnings Uncertainty andResponse Coefficients. Journal of Accounting, Auditing &Finance 15, 199-224.

ルを用いた企業評価に関する実証研究─」,『會計』第159巻第５号，797-809.
竹原均，須田一幸，2004.「フリーキャッシュフローモデルと残余利益モデルの実証研究─株価関連性の比較─」，『現代ディFrancis, R., Olsson, P., Oswald, D., 2000, Comparing accuracy
and explainability of dividend, free cash flow, and abnormal
earnings equity value estimates, Journal of Accounting
Research 38, 45-70.

スクロージャー研究』第５号，23-35.
薄 井 彰，1996.「 保 守 主 義 の 会 計 的 意 味 と そ の 経 済 的 効 果 」
Working paper，青山学院大学 .
薄井彰，1999.「クリーンサープラス会計と企業の市場評価モデ

Frankel, R., Lee, C., 1998., Accounting valuation, market
expectation, and the book-to-market effect, Journal of
Accounting and Economics 25, 209-234.

ル」，『會計』第155巻第３号，394-409.
薄井彰，2003．
「会計利益と株主資本の株価関連性：実証的証拠」，『経済志林』第70巻第４号，231-248.

奥村雅史，吉田和生，2000.「連結会計情報と長期株式リターンー
EBO モデルを通して─」，『會計』第158巻第３号，352-366.

薄井彰，2005．
「会計情報の価値関連性と信頼性について」，『會計』第167巻第５号，18-33.

– 62 –

論

文

アナリストの投資推奨及び利益予想の変更に対する株価の反応＊

Market reaction to analysts’ recommendation changes and earnings forecast revisions

中

井

誠

司（筑波大学

大学院博士後期課程）

Seiji Nakai, University of Tsukuba

2007年12月10日受付；2008年10月８日改訂稿受付；2009年２月６日最終稿受付；
2009年２月12日論文受理
要約

本稿ではセルサイド・アナリストの投資推奨の変更と利益予想の改訂に対する市場の反応を、大サンプ
ルを用いて検証した。その結果、それら２つの情報効果を確認し、加えて投資推奨の変更と利益予想の改訂は独立した情報効果をもつことを明らかにした。ただし利益予想の改訂の情報効果は、投資推奨が「買い継続」の場合にその効果が大きい。投資家はアナリスト・レポートの中でも一番数の多い「買い継続」の際に、追加情報として利益予想の改訂情報をより利用するものと解釈できる。
SummaryThis paper examines daily price reactions to analysts recommendation changes and earnings forecast
revisions by using large samples. Consistent with prior research, it indicates that analysts recommendation
changes and earnings forecast revisions are significantly and positively associated with price reactions at thetime a security analyst report is released. And it also shows that investors respond to each of these signals
conditional on the other. But investors response to earnings forecast revisions is the largest when thereport is reiterated a buy recommendation. The result suggests that investors use earnings forecast revisions
when the recommendation is reiterated buy that is the most frequent of all recommendations.

１．はじめに株価に対する評価を行ない、最終的に投資推奨を公表する。一方、投資家は投資意思決定に際して証券市場において、
セルサイド・アナリスト（以

情報収集や分析能力に限界がある場合、外部のア

下、単に「アナリスト」と表記）は企業と投資家

ナリスト情報を参考にする。本稿ではアナリストを結ぶ役割を果たしている。アナリストは企業情が公表する情報のうち投資推奨と利益予想を取り報を収集・分析し、投資家の投資意思決定の参考

上げ、それらの情報に対する市場の反応を検証すとなる情報提供を行なう。具体的には調査企業のる。投資家がアナリストの投資推奨や利益予想を事業内容を分析し、収益を予想し、それをもとに利用していれば、それらの情報の公表に対して市＊本稿を作成するにあたり、八重倉孝先生（法政大学）、椿広計先生（筑波大学）より多くの有益なコメントを頂き、査読段階では本誌編集委員長である薄井彰先生（早稲田大学）や匿名レフェリーの先生方から適切なコメントを頂いた。また IFIS ジャパンよりデータ提供のご厚意を受けた。ここに記して感謝申し上げます。本研究の一部は日本学術振興会科学研究費基盤研究（A）「技術開発促進のための新たな統計科学体系とそれに基づく情報システム開発」の支援を受けた。
連絡住所：中井誠司 〒112-0012 文京区大塚3-29-1 筑波大学大学院ビジネス科学研究科– 63 –

●現代ディスクロージャー研究●

場は反応することが予想される。

2009年3月

No.9

スト毎の投資推奨の変更についての市場の反応を

わが国のこれまでの研究では、個別アナリスト検証した。そこでは最上位の「買い」の投資推奨の利益予想の公表に対する市場の反応の検証は無に加わる（外れる）、最下位の「売り」の投資推い。また投資推奨に関しても、対象ブローカー数

奨に加わる（外れる）の４つのケースに分類し、が少ない限られたサンプルによる検証しか行なわ投資推奨の発表日を含む３日間の異常収益率を計れていない。本稿では IFIS データから収集した測した。その結果、「買い」の投資推奨に加えら広範な個別アナリストの投資推奨と利益予想に関れた銘柄群は正の、「売り」の投資推奨に加えらするデータを用いて情報効果を再検証するとともれた銘柄群や「買い」の投資推奨から外れた銘柄に、
これら２つの情報効果の関係も明らかにする。

群は負の有意な異常収益率が検出された。また

論文の構成は以下の通りである。先ず次節におIrvine（2003）は IBES から入手したデータを用いて先行研究をサーベイし、
本稿の意義を述べる。

いて、新規に投資推奨が付与された銘柄について

第３節ではリサーチ・デザインおよびデータを示検証し、新規に「強い買い（Strong Buy）」と「買し、第４節ではその結果を示す。そして最終節でい（Buy）」を付与された銘柄群は、発表日を含は本検証で明らかになった点をまとめ、今後の課

めた２日間の異常収益率が統計的に有意な正であ題を述べる。

ることを明らかにした。
一方、個別アナリストの利益予想の改訂に対す
る市場の反応に関して、Givoly and Lakonishok

２．先行研究（1979）は S ＆ P 社による1967年から1974年まで
2.1 米国での先行研究の利益予想データを用いて、利益予想の改訂の方アナリストの投資推奨に対する市場の反応に関向（上方修正 / 下方修正）と株価の反応を月次デしては、Wall Street Journal 誌での Heard Onータにより検証した。そこでは、利益予想の改訂

the Street （HOTS）に掲載された「買い」や「売が発表された月において上方修正された銘柄群はり 」 に 対 す る 検 証（Lloyd-Davies and Canes

正の、下方修正された銘柄群は負の異常収益率が（1978）, Liu et al. （1990）, Beneish （1991）,

検出された。また Stickel（1991）では、1981年

Bauman et al.（1995）等）や情報提供サービス

から1985年の Zacks データの個別アナリストの利の Value Line Investment Survey（VLIS）のデ益予想の改訂に関し、発表日の翌日から10日間のー タ を 用 い た 検 証（Stickel（1985）, Peterson

累積異常収益率と利益予想改訂の変化が正の関係（1987）等）がある。これらの検証では、掲載日であることを明らかにした。同様に Park andもしくは投資推奨発表日の近辺で対象銘柄が「買Stice（2000）は1990年から1994年の IBES データ

い」であれば正の、「売り」であれば負の有意なを用いて、アナリストの利益予想の精度と利益予

異常収益率が検出された。VLIS は情報提供会社

想改訂時における市場の反応の大きさとの関係を１社による投資推奨であるのに対し、IBES や検証した。その結果、利益予想発表日を含む３日First Call や Zacks などの情報ベンダーはブロー間の市場の反応について、利益予想の精度の高い

カー毎に個々のアナリストの投資推奨のデータをアナリストによる改訂は、精度の高くないアナリ

提供している。Womack（1996）は First Call かストの場合と比較して市場の反応がより大きいこら入手した1989年から1991年までの個別アナリとが明らかになった。

– 64 –

アナリストの投資推奨及び利益予想の変更に対する株価の反応（中井）以上、これまでの研究では投資推奨の変更およことを明らかにした。また利益予想の改訂に対す

び利益予想の改訂に対して市場は想定された方向る情報効果は投資推奨が上方修正の場合よりも継に反応していることが示されている。

続や下方修正の場合に大きいことが示された。

次に投資推奨の変更と利益予想の改訂の両者を
2.2 わが国における先行研究

扱った研究として Stickel（1995）、Francis andSoffer（1997）、Asquith et al.（2005）が挙げら

わが国おけるアナリストの投資推奨変更の情報

れ る。Stickel（1995）で は1988年 か ら1991年 の

効 果 の 検 証 は 末 木（1997,1999）、 小 川・ 國 村Zacks データを用いて、投資推奨（上方修正 / 下（2001）、小川（2003,2004）がある。末木（1997）

方修正）と利益予想（上方修正 / 下方修正）の組

では1994年10月から1995年9月までの大手調査機

み合わせによる情報効果を検証した。その結果、関１社の投資推奨のデータを用い、上方（下方）投資推奨の上方修正と利益予想の上方修正の組み

修正の発表日に有意な正（負）の異常収益率を検合わせは正の、投資推奨の下方修正と利益予想の出した。同様に小川（2003）では1996年３月か

下方修正の組み合わせは負の累積異常収益率が観ら1997年６月及び2000年１月から７月までの大測されたが、投資推奨の下方修正と利益予想の上

手調査機関４社の投資推奨について分析し、投資方修正の組み合わせは正の、投資推奨の上方修正推奨に変更のない場合と変更のある場合の情報効と利益予想の下方修正の組み合わせは負の累積異果の比較を行った。その結果、投資推奨が変更さ

常収益率が観測された。Stickel（1995）は利益

れた場合は変更がない場合と比較して異常収益率

予想の改訂の効果が発表後に徐々に株価に反映さが統計的に有意に大きく、市場は投資推奨の継続れると結論付けた。
またFrancis and Soffer（1997）

よりも変更に反応すると結論付けた。

では Investext から入手した1988年から1991年ま一方、アナリストの利益予想に関する情報効果

でのデータを用いて、個別アナリストのレポートの検証には山田（1995）、関（1997）、野村證券

発表日を含む３日間の累積異常収益率を投資推奨

金融研究所（2002）が挙げられる。山田（1995）の変更や利益改訂の大きさで回帰分析を行ない、と関（1997）では日経金融新聞で四半期毎に公投資推奨の変更も利益予想の改訂もその情報効果表された「主要50社業績国内証券アナリスト予想

は独立に認められ、相互に内包するものではない／外国証券アナリスト予想」を用いてその情報効ことを明らかにした。加えて利益予想の改訂の効果を測定した。山田（1995）では1989年7月から

果は、投資推奨が「売り」の場合よりも「買い」

1994年10月までのサンプルを用いて、アナリスの場合の方が大きいことを示した。そこでの解釈

ト予想の情報効果が新聞公表日翌日に観測されは、アナリストの投資推奨に関する楽観的なバイた。一方、関（1997）では1997年７月から1998

アスが見られる場合に、投資家はより利益予想の年10月までのサンプルを用いた検証を行い、新聞情報を重視するためとしている。一方、Asquith

公表日前日と公表日当日にその情報効果が認めら

et al.（2005）は Investext から入手した1997年かれた。また野村証券金融研究所（2002）では1985

ら1999年までのデータを用いて、投資推奨と利

年から2001年までの野村證券のアナリストの利益予想に加えてアナリストによる目標株価益予想変更に関して、上方（下方）修正銘柄には（target price）も分析対象とした検証を行い、ア正（負）の累積異常収益率が発表日以降に観測さナリストの目標株価の変更もまた情報効果があるれた。
– 65 –

●現代ディスクロージャー研究●

このようにわが国においても投資推奨の変更と2009年3月

銘柄

の時点

No.9

における期待リターンの計算の利益予想の改訂に対して、市場は予想された方向ために、推定期間において以下のモデル式によりへ反応することが明らかになっている。しかし投資推奨の変更と利益予想の改訂を同時に分析した

Ri = α̂ + β̂RT OP IX + εi

検証はこれまでにない。また投資推奨の変更に関

Ri ：銘柄 の株式リターンする検証では分析対象となったブローカー数は最

RT OP IX ：TOPIX リターン

大で４社であり、利益予想の改訂に関する検証でそこで得られた α と β̂ を用いて、推定期間およは分析対象は個別アナリストのデータではなく、びイベント期間の異常収益率を計算する。


α と β̂ を最小二乗法で推定する。



日経金融新聞に掲載されたデータもしくは大手調

ARi,t = Ri,t − α̂ + β̂RT OP IX,t

査機関のデータである。このようにこれまでの研

ARi,t ：銘柄 の時点 の異常収益率

究は分析サンプルが限られている。またわが国でそしてイベント期間のを推定期間で計算さは経営者による業績予想が広く行なわれており、れた市場も経営者による業績予想の変更に対して反応

より標準化し、イベント期間での時点 において、することが分かっている 。アナリスト予想の情

銘柄数報効果を経営者予想の情報効果と区別するため

以下の統計量に、経営者による利益予想の発表のイベントをコ

1
Zt = √
N

１）

ントロールする必要がある。本稿では IFIS デー
タを用いてサンプルを拡大する一方、経営者によの標準偏差である （で構成された分析ポートフォリオ毎のここでる利益予想の発表が行われたサンプルを分析対象）で割ることにを計算する。

N ARi,tS (ARi )i=1が充分に大きい場合は、統計量

は

平均０、標準偏差１の正規分布に従うと考えられる。

から除くことにより、個別アナリストの投資推奨
3.1.2 回帰分析の変更や利益予想の改訂の情報効果を直接的に抽出する。

投資推奨と利益予想の改訂の組み合わせによる情報効果の検証で用いる回帰式は、以下の通りである２）。
CAR (−2, +2) = β0 (Earn rev) + β1 (U P BU Y )３．リサーチ・デザインおよびデータ
3.1 リサーチ・デザイン+ β2 (REBU Y ) + β3 (U P HOLD)

3.1.1 日次残差分析+ β4 (REHOLD) + β5 (DN HOLD)

アナリストが投資推奨（利益予想）のレポート+ β6 (RESELL) + β7 (DN SELL) + εを公表した日をイベント日（t=0）としたイベン･･･（1）

ト・スタディを行う。推定期間をレポート公表日

CAR (−2, +2) ：t =の109日 前 か ら10日 前（t= −109〜 t= −10） の−2〜t =+2の累積異常収益率

100日間とし、イベント期間をレポート公表日の

2


t=−2



(ARi,t /S (ARi ))ここで Earn rev は今期予想経常利益の前回予

５日前〜５日後（t= −5〜 t=+5）とする。個別
銘柄の期待株式リターンは TOPIX（東証株価指

想 と 今 回 予 想 の 変 化 率 を 表 し、 計 算 方 法 を数）の過去のリターンへの感応度より計算した。

（今回発表の経常利益−前回発表の経常利益）と（｜今回発表の経常利益｜＋｜前回発表の経常利益｜）
÷２

具体的な手続きは以下の通りである。先ず個別した。この計算方法を用いると、前回の予想経常– 66 –

アナリストの投資推奨及び利益予想の変更に対する株価の反応（中井）利益がゼロもしくは負の値であっても計算でき、反応の違いを検証する。

かつ値が（−2）から２の間に収まる。また他の
3.2 データ

変数は、条件に当てはまる場合に１の値を取り、その条件に当てはまらない場合は０の値を取るダアナリストの投資推奨と利益予想のデータは、

ミー変数である。 U P BU Y は投資推奨が「売り」2001年４月から2005年９月までに発表された東または「保有」から「買い」への上方修正の場合

証一部銘柄を IFIS ジャパンより入手した。分析であり、 REBU Y は「買い」推奨の継続の場合対象とする利益予想は、レポート発表日が含まれである。同様に U P HOLD は投資推奨が「売り」る決算期の連結データを優先として、当該アナリ

か ら「 保 有 」 へ の 上 方 修 正 の 場 合 で あ り、ストの予想経常利益の前回予想数値との比較によ

REHOLD は「保有」継続、 DN HOLD は「買り変化率を計算した。一方、投資推奨データはブい」から「保有」への下方修正の場合である。ま

ローカー毎に区分や名称が異なるが、データベー

た RESELL は「売り」継続、 DN SELL は「買スでは IFIS ジャパンにより５段階に統一した投い」もしくは「保有」から「売り」への下方修正

資推奨が付与されており、このうち上位２段階をの場合である。投資推奨の水準と変更をコントロ「買い（BUY）」とし、中位を「保有（HOLD）」、

ールした上での利益予想の改訂の情報効果である

下位２段階を「売り（SELL）」とした。東証株

係数β0の符号は正であることが予想される。

価指数（TOPIX）は株式会社 QUICK の AMSUS

次に利益予想の改訂の情報効果が、投資推奨のから、個別銘柄の株式リターンはBloombergから、水準や変更によってどのように異なるかを以下の時価総額はレポート公表日の前月末時点の株価と回帰式により検証する。

発行済株式数を Reuter から入手した。また経営

CAR (−2, +2) = β1 (U P BU Y ) + β2 (REBU Y )者による利益予想データは株式会社 QUICK のAMSUS 及び日経テレコンから入手した。

+ β3 (U P HOLD) + β4 (REHOLD)

データ作成に関しては、個別アナリストの情報+ β5 (DN HOLD) + β6 (RESELL)+ β7 (DN SELL) + β8 (U P BU Y × Earn rev)

効果を直接的に測定するために、できるだけ混濁+ β10 (U P HOLD × Earn rev)ある。

+ β12 (DN HOLD × Earn rev)

投資推奨や予想利益が発表された場合、個々のア+ β14 (DN SELL × Earn rev) + εの平均を当該銘柄の投資推奨（予想利益）の変化+ β9 (REBU Y × Earn rev)

事象を除去した。具体的作成方法は図１の通りで+ β11 (REHOLD × Earn rev)

先ず同一銘柄で同一日に複数のブローカーからナリストによる投資推奨（予想利益）の変化（率）+ β13 (RESELL × Earn rev)･･･（2）（率）とする（処理１）３）。次にイベント期間

投資推奨の水準と変更に関する変数と利益予想（ ＝−5〜 ＝＋5）が他のアナリストの発表のイの改訂の変数の交差項を加え、投資推奨の水準やベント期間と重なる場合、それら両方のデータを変更を条件とした予想利益の改訂の情報効果を検分析対象から除外した（処理２）。このような手証する。この回帰式のβ8からβ14の係数について続きの結果、個別銘柄

投資推奨の水準や変更が同一の場合の係数を比較

プル数は１つとなる。その上でイベント期間内にすることにより、予想利益の改訂に対する市場の経営者による利益予想が発表されたデータも分析– 67 –の時点

におけるサン●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

図１ データ処理の方法
（処理１）

（−5）
t=

アナリストA
アナリストB
t=
（+5）

t=0

（平均して投資推奨・利益予想改訂データを１つにする）
（処理２）

t=
（−5）

アナリストC

アナリストD

t=0

t=（+5）
（−5）
t=

t=0

t=
（+5）

（アナリストC、アナリストDのデータの両方を除く）

対象から除外した。このような手続きにより、新

表2-1は投資推奨の変更に関する内訳である。

規に投資推奨が付与されたサンプルとして

これまでの検証と同様、投資推奨の多くが「買い」

1,044、継続して投資推奨の付与があり、かつ予であることが分かる。アナリストは企業調査を行

想利益変化率のデータが取得できるサンプルとしなう上で企業から情報を得る必要があるが、ネガて8,027が残った。

ティブな意見を公表するとその後の調査活動において企業から情報が得られなくなる恐れがあり、その点を考慮しているものと思われる。表2-2で４．結果

は投資推奨の変更と利益予想の改訂の組み合わせ
4.1 サンプルおよび基本統計量の内訳である。アナリスト・レポートの多くが改

本稿では、同一銘柄でもアナリストによる投資

訂のないレポートであるが、それらも IFIS デー

推奨（利益予想）の公表日が異なれば違うサンプ

タベースには含まれている。アナリスト・レポー

ルとして数える。表１は9,071にのぼるサンプル

トは調査企業の様々な情報を提供する機能を持っに含まれる1,108銘柄の出現頻度をまとめたものており、投資推奨の変更や利益予想の改訂がないである。ほとんどの企業が10回以下で、最大の企場合でも発表される。

業でも32回でしかない。個別企業が分析結果に与4.2 日次残差分析

える影響は小さいと考える４）。
次にサンプルの投資推奨の変更・利益予想の改投資推奨に関する日次残差分析の結果を表３に訂に関する内訳を表２に示す。

示す。
表１ サンプル数と企業数

サンプル数

1〜5

6〜10

11〜15

16〜20

21〜25

26〜30

31〜32

合計

企業数

482

261

209

117

32

5

2

1,108

– 68 –

アナリストの投資推奨及び利益予想の変更に対する株価の反応（中井）

表２ サンプルの内訳
表２−１ 投資推奨の変更
新

買い

保有

売り

合計

新規

663

292

89

1,044

買い

3,821

271

59

4,151

保有

191

2,431

73

2,695

旧

売り

43

77

1,061

1,181

合計

4,718

3,071

1,282

9,071

表２−２ 投資推奨の変更と利益予想の改訂
経常利益
投資推奨の変更

旧

新規
保有
上方修正

継続

下方修正

売り

新

上方修正 変更なし 下方修正

合計

買い

663

保有

292

売り

89
101

買い

51

39

191

27

6

10

43

売り

保有

33

22

22

77

買い

買い

683

2,420

718

3,821

保有

保有

472

1,409

550

2,431

売り

売り

155

724

182

1,061

買い

保有

52

77

142

271

7

6

46

59

14

22

37

73

1,544

4,737

1,746

買い
保有
合計

売り

合計

1,044

311

7,313

403
9,071

先ず新規に投資推奨が付与された場合、その投付近の異常収益率は統計的に有意な正の値である

資推奨が「買い」である場合の発表日前後の異常が、「売り」が継続される場合は発表日以降に統

収益率は統計的に有意な正の値となっている。こ

計的に有意な正の値が見られ、事前に想定されたの点は Irvine（2003）と同様である。アナリスト

符号とは逆の結果となった。最後に投資推奨に変は自分のビジネスにプラスになる銘柄を調査対象

更がある場合、発表日付近の異常収益率はどのよとすることが予想され、市場はアナリストが投資

うな変更パターンでも投資推奨の上方修正では統推奨を「買い」として新規にカバレッジを追加す

計的に有意な正の値であり、下方修正では統計的ることをポジティブな情報として反応する。一方に有意な負の値である。この結果はこれまでの研で新規の「売り」である場合、t = ５時点で統計

究同様、投資推奨のポジティブ（ネガティブ）な的に有意な負の値であるが、その他の時点では符変化に市場は想定通りの反応を示している。また号に関して一貫した傾向は見られず、「買い」で投資推奨が「買い」として新規に付与された場合ある場合と異なる結果となった。次に投資推奨にと「保有」から「買い」に上方修正された場合、変更がなく、「買い」が継続される場合は発表日

異常収益率はその公表日以前にも統計的に有意な– 69 –

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

表３ 投資推奨の変更に関する日次残差分析
投資推奨
旧
新
obs
t −5
−4
−3
−2
−1
0
1
2
3
4
5

新規
買い
663
−1.56
0.39
2.93**
3.57**
3.10**
20.17**
21.00**
2.45*
0.93
−0.65
−2.49*

保有
292
0.95
2.33*
2.21*
−2.17*
−1.91
1.63
0.32
2.00*
0.16
1.28
1.60

投資推奨
旧
新
obs
t −5
−4
−3
−2
−1
0
1
2
3
4
5

保有
買い
191
0.42
0.60
2.00*
2.59**
0.84
10.00**
13.03**
1.48
−0.86
2.35*
2.79**

上方修正
売り
買い
43
−0.15
0.47
0.98
0.41
0.22
2.00*
6.10**
1.27
0.91
0.95
−0.46

売り
89
−0.56
0.03
−0.58
−1.28
1.54
0.67
−1.32
−0.71
1.94
−1.63
−2.19*

投資推奨
旧
新
obs
t −5
−4
−3
−2
−1
0
1
2
3
4
5

買い
買い
3,821
0.19
−1.67
−1.70
−1.59
0.56
2.64**
2.78**
−0.38
−1.14
−1.91
−1.54

継続
保有
保有
2,431
0.87
0.70
2.18*
−0.19
−1.07
1.61
2.15*
0.95
−1.98*
−0.94
−1.64

売り
売り
1,061
0.38
1.79
1.42
0.66
−0.48
−1.34
2.17*
2.51*
−0.34
2.15*
−1.53

売り
保有
77
0.48
0.99
−0.25
−0.33
0.23
0.56
1.11
2.08*
3.11**
0.64
0.40

投資推奨
旧
新
obs
t −5
−4
−3
−2
−1
0
1
2
3
4
5

買い
保有
271
−1.41
0.07
−0.41
−0.14
−0.83
−6.43**−7.58**−2.75**−0.56−1.87−1.99*

下方修正
買い
売り
59
−2.34*
−0.47
1.06
−0.65
−0.38
−1.00
−2.29*
−1.06
−1.90
−1.06
−1.52

保有
売り
73
−0.37
−0.60
−0.52
1.23
−1.06
−4.29**−4.87**
−0.56
−1.50
−1.02
−0.25

＊

５％水準で有意１％水準で有意各ポートフォリオの Z 統計量＊＊

1
Zt = √NN ARi,tS (ARi )i=1：銘柄 の時点 の異常収益率()：推定期間におけるの標準偏差：各ポートフォリオに含まれる銘柄数

正の値となっている。これは末木（1997）でもは大きいと予想されるが、本稿では逆の結果とな見られた結果であり、アナリスト情報が事前に市った。

場に流れている可能性を示唆するものである。加
えて「買い」の情報効果は「売り」の情報効果よ

次に予想利益の改訂に関する日次残差分析の結果を表４に示す。

りも大きい。アナリストが事業会社との関係を考

利益予想の改訂に関しても、上方修正（下方修えて、その投資推奨の多くが「買い」推奨である

正）では発表日付近で統計的に有意な正（負）のことを投資家がバイアスとして認識しているので異常収益率が検出された。野村証券のアナリスト

あれば、制約のない「売り」推奨の方が情報効果予想を分析対象とした野村証券（2002）の分析– 70 –

アナリストの投資推奨及び利益予想の変更に対する株価の反応（中井）表４ 予想利益改定に関する日次残差分析

t

obs
−5
−4
−3
−2
−1
0
1
2
3
4
5

上方修正
1,544
2.07*
−0.73
−0.28
−0.41
2.53*
5.51**
7.77**
2.98**
0.38
−0.11
0.60

予想経常利益
変更なし
4,737
0.27
0.71
1.28
−0.51
−1.87
0.81
3.61**
1.00
−1.76
−0.83
−2.59**

下方修正
1,746
−1.63
−0.44
0.01
0.09
−0.36
−1.61
−3.81**−2.21*−2.10*−0.87−1.90* ５％水準で有意** １％水準で有意各ポートフォリオの Z 統計量

N ARi,t1√
Zt =N i=1 S (ARi )：銘柄 の時点 の異常収益率()：推定期間におけるの標準偏差：各ポートフォリオに含まれる銘柄数

り、投資推奨の下方修正に関して市場は想定通りの反応を示すことが分かる。これらは残差分析の結果と同様であった。またβ0も統計的に有意な正の値であり、投資推奨の水準と変更をコントロールした上で予想利益の改訂にも情報効果が見られ、投資推奨の水準や変更と予想利益の改訂には独立した情報効果が認められた。
次に（2）式に関して、投資推奨と利益予想の改訂の交差項の係数β8からβ14に関して検討する。投資家がアナリストの投資推奨は楽観的であると考えて、その楽観的な投資推奨の際に追加情報として予想利益の改訂に関する情報を用いるとすれば、予想利益の改訂の情報効果は投資推奨が楽観的な場合の方が悲観的な場合よりも大きいと考えられる（Francis and Soffer（1997））。しかし一方で、投資家がアナリストの楽観的な意見に懐疑的であれば、アナリストの意見が悲観的な場
合にアナリストの情報を使おうとする。その際は結果と同様、市場は個別アナリストの利益予想の

予想利益の改訂の情報効果は、投資推奨が悲観的改訂に対しても反応することが分かる。

な場合の方が楽観的な場合よりも大きいと考えら

以上、日次残差分析の結果から、アナリストのれる（Hirst et al.（1995））。

投資推奨の変更と利益予想の改訂に市場は想定どおりの反応を示すことが分かった。

投資推奨の水準別に投資推奨の変更と予想利益の改訂の情報効果をみると、投資推奨が「買い」の場合では、その「継続」の場合に係数は統計的

4.3 回帰分析に有意な正の値となっている。
投資家は多くの「買

次に投資推奨の変更と利益予想の改訂の情報効い」推奨の中でも、「買い継続」の場合に特に利果を同時に測定するために回帰分析を行った。こ

益予想の改訂の情報を利用すると解釈できる。まこでは投資推奨と予想利益のどちらかが修正された同じ「買い」推奨の中でも「上方修正」より「継た場合の3,474のサンプルを対象とする。予想経続」の方が大きく（β8<β9）、同様に投資推奨が「保

常利益の変化率の基本統計量を表５に示し、回帰有」や「売り」の場合でも、投資推奨の変更が「上分析の結果を表６に示す。

方修正」または「継続」の場合よりも「下方修正」

先ず（1）式に関して検討する。予想利益の改の場合の方が情報効果は大きい（β10<β11<β12，

訂をコントロールした上でも、β1とβ2は統計的

β13<β14）。しかしこれらは統計的には有意ではに有意な正の値であり、アナリストの「買い」推ない。

奨に対して市場はポジティブに反応することが分

一方、投資推奨の変更の方向別に投資推奨の水かる。またβ5とβ7は統計的に有意な負の値であ準と予想利益の改訂の情報効果を見ると、投資推– 71 –

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

表５ 基本統計量
Earn̲rev

平均値

標準偏差

中央値

最小値

第１四分位

第３四分位

最大値

-0.05

0.39

-0.00

-2.00

-0.11

0.06

2.00

表６ 全サンプルでの回帰分析 （obs=3,474）
（1）式
β0
β1
β2
β3
β4
β5
β6
β7
β8
β9
β10
β11
β12
β13
β14

Earn̲rev
UPBUY
REBUY
UPHOLDREHOLDDNHOLDRESELLDNSELLUPBUY ＊ Earn̲rev
REBUY ＊ Earn̲rev
UPHOLD ＊ Earn̲rev
REHOLD ＊ Earn̲rev
DNHOLD ＊ Earn̲rev
RESELL ＊ Earn̲rev
DNSELL ＊ Earn̲rev
Adj − RSQ

0.294
1.918
0.216
0.283
0.118
−1.045−0.024−0.887(2.81)**(12.37)**(3.41)**(1.01)(1.58)( −7.23)**( −0.18)( −4.28)**

0.066

（2）式
1.924
(12.33)**0.243(3.81)**
0.310(1.10)
0.112(1.50)−1.044 ( −6.78)**−0.065 ( −0.49)−0.906 ( −4.05)**
0.169(0.37)
1.104(4.39)**−0.324 ( −0.54)
0.201(1.25)
0.298(0.59)−0.014 ( −0.06)
0.162(0.28)
0.068（ ）内はｔ値* ５％水準で有意** １％水準で有意H0：β8＝β9
H0：β10＝β11＝β12
H0：β13＝β14
H0：β8＝β10
H0：β9＝β11＝β13
H0：β12＝β14

F値
3.18
0.36
0.08
0.43
6.39
0.03

p値
0.07
0.70
0.77
0.51
0.00
0.86

（1）式
CAR (−2, +2) = β0 (Earn rev) + β1 (U P BU Y ) + β2 (REBU Y ) + β3 (U P HOLD)+β4 (REHOLD) + β5 (DN HOLD) + β6 (RESELL) + β7 (DN SELL) + ε（2）式
CAR (−2, +2) = β1 (U P BU Y ) + β2 (REBU Y ) + β3 (U P HOLD) + β4 (REHOLD) + β5 (DN HOLD) + β6 (RESELL)+β7 (DN SELL) + β8 (U P BU Y × Earn rev) + β9 (REBU Y × Earn rev)+β10 (U P HOLD × Earn rev) + β11 (REHOLD × Earn rev) + β12 (DN HOLD × Earn rev)+β13 (RESELL × Earn rev) + β14 (DN SELL × Earn rev) + ε=（今回発表の経常利益−前回発表の経常利益）（│今回発表の経常利益│＋│前回発表の経常利益│）
÷２：投資推奨が「買い」への上方修正の場合は１、その他は０。
：投資推奨が「買い」継続の場合は１、その他は０。
：投資推奨が「保有」への上方修正の場合は１、その他は０。
：投資推奨が「保有」継続の場合は１、その他は０。
：投資推奨が「保有」への下方修正の場合は１、その他は０。
：投資推奨が「売り」継続の場合は１、その他は０。
：投資推奨が「売り」への下方修正の場合は１、その他は０。

– 72 –

アナリストの投資推奨及び利益予想の変更に対する株価の反応（中井）奨の変更が「上方修正」の場合では「保有」より

CAR (−2, +2) = α + β (Size) + ε「買い」の方が大きく（β8> β10）
、投資推奨の変
更が「継続」や「下方修正」の場合でも、投資推

Size ：ln（時価総額 /10億円）

奨が「買い」や「保有」の場合は投資推奨が「保ここで予想される企業規模の係数の符号は、投有」や「売り」の場合よりも情報効果が大きいが資推奨や利益予想の上方修正の場合は負であり、（β9> β11> β13，β12> β14）
、これらの結果も「買下方修正の場合は正である。分析の結果を表７をい継続」の場合を除いて統計的には有意ではない。

示す。

以上の結果をまとめると、利益予想の改訂の情

先ず投資推奨が変更された場合、上方修正の企報効果は投資推奨が「買い継続」の場合に大きく、業群では企業規模の係数は想定どおりマイナスで

これは投資家がアナリスト・レポートの中で一番あるが、下方修正の企業群の場合、想定された符数の多い「買い継続」の場合に、利益予想の改訂号とは逆のマイナスであった。またそれらはどちの情報を利用していると考えられる。また市場はらも統計的には有意ではない。また利益予想の改投資推奨の水準が同じでも「上方修正」の場合よ

訂に関しても、上方修正の企業群も下方修正の企り、「継続」や「下方修正」の場合に予想利益の業群も企業規模の係数は想定通りの符号であった

改訂の情報効果が大きいが、これらの差異は統計

が、統計的には有意ではない。投資推奨の変更及的には有意ではなく、明確な結果は得られなかっび利益予想の改訂に関して、企業規模による明らた。

かな差異は検出できなかった６）。

4.4 追加検証

５．まとめと今後の課題

企業の情報環境の違いによって、アナリスト情報に対する市場の反応は異なるものと想定される

本稿では多数のサンプルを用いて個別アナリス（Lys and Sohn（1990），Stickel（1995））。そこ

トの投資推奨の変更と予想利益の改訂に対する市

で本稿では市場の反応に影響を与える個別企業の場の反応を検証した。本稿の検証で明らかになっ独自要因として企業規模を取り上げる。

た事項は以下の通りである。先ず投資推奨の変更

規模の小さい企業は入手できる企業情報が相対に関しては、先行研究同様、上方（下方）修正に的に少ないと考えられるため、投資家の意思決定

対して市場は想定された方向に反応する。また投に際してアナリスト情報への依存度が高いことが資推奨の新規の付与について、「買い」として公想定される。その結果、アナリスト情報に対する表する場合に市場は大きく反応し、アナリストの市場の反応も大きいことが予想される。米国の先新規カバレッジの情報効果が認められた。次に個

行研究ではアナリスト情報に対して小型企業ほど別アナリストの利益予想の改訂に関しても投資推

大きな反応を示すことが明らかになっている

奨の場合と同様、上方修正（下方修正）には正（負）（Stickel（1995）, Asquith et al.（2005））。本稿での異常収益率が観測された。そして投資推奨の変は投資推奨や予想利益が上方修正もしくは下方修

更と利益予想の改訂の両者を用いた検証では、そ正された銘柄群だけを取り出して、その上で企業

れら２つにはそれぞれ独立した情報効果が認めら規模の変数を加えた以下の回帰式により企業規模れた。加えてアナリストの「買い」推奨が継続さによる差異を分析する 。

れる場合に利益予想の改訂の情報効果が大きい。

５）– 73 –

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

表７ 情報効果の企業規模による違い（投資推奨）

上方修正（obs=311）
Intercept
Size

No.9

+
−

1.938
（3.28） ＊＊−0.085 （−0.67）

Adj-RSQ

下方修正（obs=403）−＋−0.996 （−2.08） ＊−0.007 （−0.07）−0.002−0.003（ ）内はｔ値* ５％水準で有意** １％水準で有意（利益推奨）
上方修正（obs=1,544）
Intercept
Size

+
−

0.664
（2.57）−0.043 （−0.79）

Adj-RSQ＊

下方修正（obs=1,746）−＋−0.415 （−1.92）
0.052（1.08）

0.000

0.000

（ ）内はｔ値* ５％水準で有意** １％水準で有意CAR (−2, +2) = α + β1 (Size) + ε：ln（時価総額 /10億円）

アナリスト・レポートの多くが「買い継続」であるが、投資家はその中でも利益予想の改訂の情報を利用していると考えられる。一方、企業規模による情報効果の違いは、投資推奨の変更の場合でも利益予想の改訂の場合でも見られなかった。

《注》
１）河（1998）などを参照。
２）日次残差分析の結果から情報効果が顕著な t= −2〜 t=2の期間を分析対象とした。
３）IFIS のデータベースでは投資推奨について「強い買い」を（＋
２）
、「強い売り」を（−2）として１ポイント刻みの５段階

今後の課題としては、アナリストの投資推奨や利益予想とその他の情報との関連を調べることが必要である。例えば、アナリストの投資推奨や利益予想がわが国で一般化している経営者による利益予想とどのように関連しており、その結果、市場の反応がどのように異なるかを調べる必要がある。また本稿では混濁事象をコントロールする観点からイベント期間が重なったサンプルを除外した。
しかしこの手続きにより、頻繁にアナリスト・
レポートが公表されるような多数のアナリストがで表記している。そこで複数のアナリストがいる場合、投資推奨の平均値が（+0.5）を超える場合を「買い」とし、（−0.5）を下回る場合を「売り」とし、その間の場合を「保有」とした。
４）サンプル内の同一企業データの影響に関して、期間内で初めて登場したサンプルだけを残した場合の分析も行ったが、本稿の結論に影響を与えるものではなかった。
５）投資推奨の変更や予想利益の変化率と企業サイズの交差項の変数は、それぞれの変数との相関が高く同時に回帰式に含めることはできないので、場合分けを行った。
６）予想利益の改訂の情報効果の企業規模による違いに関して、前会計期末時価総額によって全サンプルを降順に５分割した上で最上位・最下位の銘柄群について以下の回帰分析を行なった。

CAR (−2, +2) = α + β (Earn rev) + ε

調査対象とする企業の情報効果は明らかにできて企業サイズが最下位の銘柄群ではβは統計的に有意にプラいない。多くのアナリストが調査対象とする中でスであったが、企業サイズが最上位の銘柄群ではβはプラの個々のアナリストの投資推奨・利益予想の情報
効果を調べることも今後の課題である。

スであったものの統計的には有意ではなかった。また企業
サイズによるβの差異は統計的に有意ではなかった。上場企業で広く行なわれている経営者予想と比較して、アナリスト予想は大企業に偏っており、その中では企業サイズの– 74 –

アナリストの投資推奨及び利益予想の変更に対する株価の反応（中井）差異は見られない結果となった。

financial analysts earnings forecasts and security-pricechanges. Journal of Accounting and Economics 13, 341-363.
野村証券株式会社金融研究所編，2002．
『株式運用と投資戦略』，《参考文献》

改訂版，きんざい．
小川長，2003．
「株式市場における株価レーティングの影響」『現

Asquith, P., Mikhail, M. B., Au, A. S., 2005. Information

代ディスクロージャー研究』第4号，33-41．

content of equity analyst reports. Journal of Financial

小川長，2004．
「株価レーティング変更の影響に関する分析」『経

Economics 75（2）, 245-282.

営分析研究』第20号，68-75．

Bauman, W. S., Datta S., Iskandar-Datta, M. E., 1995.

小川長，國村道雄，2001．
「草創期における株価レーティングのInvestment analyst recommendations: a test of 'The

分析」
『経営分析研究』第17号，99-106．

announcement effect' and 'The valuable information effect'.
Journal of Business Finance and Accounting 22（5）,Park, C. W., Stice, E. K., 2000. Analyst forecasting ability andthe stock price reaction to forecast revisions. Review of
Accounting Studies 5（3）, 259-272.

659-670.
Beneish, M.D., 1991. Stock prices and the dissemination ofanalysts' recommendations. Journal of Business 64（3）,Peterson, D. R., 1987. Security price reactions to initial
reviews of common stock by the Value Line Investment
Survey. Journal of Financial Quantitative Analysis 22（4）,393-416.
Francis, J., Soffer, L., 1997. The relative informativeness of

483-494.

analysts stock recommendations and earnings forecast

QUICK 総合研究所，1995．
『株価レーティングの現況と課題』．

revisions. Journal of Accounting Research 35（2）, 193-211.

関利恵子，1999．
「アナリスト予測利益の情報効果に関する実証

Givoly, D., Lakonishok, J. L., 1979. The information content of

研究」『経営学研究論集』（明治大学）第11号，111−131．

financial analysts' forecasts of earnings, Journal of

Stickel, S. E., 1985. The effect of Value Line Investment

Accounting and Economics 1（3）, 165-185.

Survey rank changes on common stock prices. Journal of

後藤雅敏，1997．
『会計と予測情報』，中央経済社．
河榮徳，1998．
「業績予想の修正と資本市場の反応」『早稲田商学』
第377号，63-89．

Financial Economics 14, 121-143.
Stickel, S. E., 1991. Common stock returns surrounding
earnings forecast revisions: more puzzling. Accounting

Hirst, E., Koonce, L., Smico, P., 1995. Investor reactions to

Review 66（2）, 402-416

financial analysts research report, Journal of Accounting

Stickel, S. E., 1995. The Anatomy of the performance of buy

Research 33, 335-351.

and sell recommendations. Financial Analysts Journal 51,

Irvine, P. A., 2003. The incremental impact of analyst

25-39.

initiation of coverage. Journal of Corporate Finance 9,

末木将史，1997．
「株価レーティング：その予測精度と情報効果」『証券アナリストジャーナル』第35巻第４号，62-77．

431-451.
Liu, P., Smith, S. D., Syed, A. A., 1990. Stock price reactions to
The Wall Street Journal

末木将史，1999．
「株価レーティングの情報効果に関する検証」『証

s securities recommendations.

Journal of Financial and Quantitative Analysis 25（3）,券経済学会年報』第34号，67-77．
山田真弘，1995．
「アナリスト予想のアナウンスメント効果に関する経験的証拠」『産業経理』第55号，125-13．

399-410.
Lloyd-Davies, P., Canes, M., 1978. Stock prices and the
publication of second-hand information. Journal of Business

Womack, K. L., 1996. Do brokerage analysts
recommendations value? Journal of Finance 61（1）,51（1）, 43-56.

137-167.

Lys, T., Sohn, T., 1990. The association between revisions of– 75 –

実務展望

企業の社会的責任（CSR）に対する基本方針が
企業ウェブサイトにおける情報開示に与える影響＊
Basic Corporate Social Responsibility (CSR) Policy and Its Effect on
Corporate Website Disclosure

記

虎

優

子（同志社女子大学

専任講師）

Yuko Kitora, Doshisha Women's College of Liberal Arts
要約

本稿では、CSR 基本方針に基づいて企業を類型化し、CSR 基本方針の有無やその内容の違いによって企業ウェブサイトにおける情報開示に対する取組みが異なるのかどうかを解明することを試みている。そして、単に CSR 基本方針を有しているかどうかだけでは、企業ウェブサイトにおける情報開示に対する取組みに有意な差があるとは言えず、CSR 基本方針として掲げられている具体的な内容こそが、企業ウェブサイトにおける情報開示に対する取組みを規定していることを明らかにしている。
本稿の貢献は、定性的な情報である CSR 基本方針に着目することにより、CSR に対する各企業の捉え方や考え方を把握し、CSR に対する捉え方や考え方の違いによって、企業ウェブサイトにおける情報開示という具体的な CSR の取組みが異なることを示したことである。
SummaryThis paper classifies companies based on the basic Corporate Social Responsibility（CSR）policy. It thenproceeds to investigate whether the level of disclosure on corporate websites depends on the presence orabsence of the policy and the differences in its content. The results reveal that there is no significant
difference in the level of disclosure on corporate websites between companies that have the policy andthose that do not; in other words, it is the content of the policy that determines the level of disclosure on
corporate websites.
This research aims to directly capture corporate attitudes toward CSR by focusing on the basic CSR
policy, which is qualitatively described; it also aims to demonstrate that the level of disclosure on corporatewebsites-one type of CSR activity-differs among different attitudes toward CSR.

の取組みの１つとみることができる。すでに、た１．はじめにとえば Gelb and Strawser（2001）や記虎（2007）
Freeman（1984）に端を発するステークホル

では、
ステークホルダー・アプローチを支持して、ダー・アプローチによれば、企業の情報開示は、

CSR の取組みを定量的に評価した上で、CSR 活

戦略的なステークホルダー対応としての企業の社動に積極的な企業ほど、情報開示にも積極的であ会的責任（Corporate Social Responsibility：CSR）

ることが示されている。しかし、具体的な CSR＊本稿は、平成19〜20年度文部科学省科学研究費補助金若手研究（B）（課題番号19730322）および平成18〜19年度財団法人電気通信普及財団の研究調査助成による研究成果の一部である。本稿はまた、環境省の地球環境研究総合推進費（RF-079）の支援により実施された。これらの経済的支援に対して謝意を表する。また、本研究に対して、中村昌広氏（環境省地球環境研究総合推進費担当プログ
ラムオフィサー（当時））、河合崇欣氏（環境省地球環境研究総合推進費担当プログラムオフィサー）、朴恩芝氏（香川大学経済学部准教授）、椎葉淳氏（大阪大学大学院経済学研究科准教授）、中條良美氏（阪南大学経営情報学部准教授）から有益なコメントを頂戴した。
ここに謝意を表する。
連絡住所：記虎優子 〒610-0395 京田辺市興戸南鉾立97- １ 同志社女子大学現代社会学部社会システム学科– 77 –

●現代ディスクロージャー研究●の取組みは、企業によって異なっており、各企業

2009年3月

No.9

ていない。

の CSR の取組みを定量的に評価することは、困こうした中で、記虎（2009）は、CSR 基本方難である。その上、各企業の CSR の取組みの多針の内容を解明することを唯一試みている。この様性を踏まえれば、CSR に対する捉え方や考え研究では、東洋経済新報社の CSR データベース

方自体が企業によって異なっており、企業の情報（2006年版）に含まれている第１回「CSR 企業調

開示に対する取組みもこれによって影響を受ける査」（調査実施時期は2005年２月〜３月）におけと推測される。

る「御社の CSR に対する基本方針を150字以内でそこで、本稿では、CSR 基本方針に着目する

ご記入ください。
」という質問に対する記述回答

ことにより、CSR に対する各企業の捉え方や考（以下、CSR 基本方針と呼ぶ）のテキスト型デー

え方を把握することとし、記虎（2009）の研究

タ（textual data）に対してテキストマイニング

成果を踏まえて、CSR 基本方針に基づいて企業を行うことで、CSR に対する各企業の捉え方やをいくつかの企業群に類型化する。そして、企業考え方が追究されている。まず、この質問に対し

ウェブサイトという特定の開示媒体における情報て CSR 基本方針があると判断できる１）回答をし開示に焦点を当てて、CSR 基本方針の有無や類ている非金融の上場企業442社の CSR 基本方針の型化された各企業群と企業の情報開示の関係を検テキスト型データについて、形態素解析を行い、証する。これにより、CSR に対する考え方や捉単語に分割して各単語の品詞を求めることで分かえ方の違いによって、企業ウェブサイトにおける

ち書きが行われている。その上で、構文解析を行

情報開示に対する取組みが異なるのかどうかを解い、各文節の係り受けの関係を求めることで、た明することを試みる。

とえば「お客様 - 信頼する」といった係り受けの各ペアが作成されている２）。次に、頻度３以上の２．CSR 基本方針に基づく企業の類型
化と仮説の導出

係り受けのペアの出現パターン（頻度）をもとに作成された、表頭が係り受けの各ペア、表側が解析対象の各企業となるクロス表に対して対応分析

本稿で着目する CSR 基本方針ではなく、よりを行い３）、その結果得られた表側の15成分の成分

一般的な経営の方針を示した経営理念と財務的業

スコアをもとに、クラスター化により３つの企業

績を中心とする企業特性の関係を解明すること

群に類型化されている。最後に、ある企業群におは、すでに先行研究において多数試みられている。

ける特定の係り受けのペアの出現頻度が全データ

この種の研究の中には、たとえばWilliams（2008）

セットにおける出現頻度に対して有意に大きくなのように、これに先立って、経営理念の内容を解るかどうかを正規近似で検定し、クラスター化で明することを試みているものがある。また、CSR

得た類型を特徴づける係り受けのペアを客観的に基本方針と企業特性の関係を解明することも、首要約することで、各企業群のネーミングが行われ

藤・竹原（2007）において唯一試みられている。

ている。

しかし、この研究では、CSR 基本方針の具体的

この結果、頻度３未満の係り受けのペアしか割内容には焦点が当てられていない。また、先行研り当てられない企業（４社）やはずれ値とした企

究では、経営理念や CSR 基本方針と企業の情報業（97社）を除く341社が、次の３つの企業群に開示の関係を解明することには、関心が向けられ類型化されている。各企業群の CSR 基本方針の– 78 –

企業の社会的責任（CSR）に対する基本方針が企業ウェブサイトにおける情報開示に与える影響（記虎）特徴をまとめると、まず、総花型CSR企業群（205

数に着目することにより、次に policy １〜３の各社）の CSR 基本方針の中では、相互に関連性の係数の大きさを相互に比較することにより、仮説ない様々なペアが用いられており、何かに特化し２を検証する。

た記述にはなっていない。これに対して、ステー

Disclosure Indexi = α1 + α2 policy umui

クホルダー志向型企業群（72社）の CSR 基本方+ α3 sizei + α4 leveragei + α5 ryudouseii

針の中では、「お客様 - 株主・投資家」や「株主 -+ α6 roai + α7 kojini
+
α8,K 業種ダミーk,i + εi

従業員」をはじめとして、企業を取り巻く各ステ
ークホルダーを指す表現が具体的に用いられてい（1）る。また、社会発展・信頼維持志向型企業群（64Disclosure Indexi = α1 + α2 policy1i

社）の CSR 基本方針の中では、「社会 - 還元」、
「社

+ α3 policy2i + α4 policy3i + α5 sizei

会 - 発展」、「ステークホルダー - 信頼する」、「信+ α6 leveragei + α7 ryudouseii + α8 roai+ α9 kojini +α10,K 業種ダミーk,i

頼する - 企業」など、社会発展や信頼維持に関連する表現が具体的に用いられている４）。

+ εi

本稿では、この結果を踏まえて、次の仮説を検(2)

証 す る。 ま ず、CSR 基 本 方 針 の あ る 企 業 は、Disclosure Index としては、次の４つの変数を

CSR 基本方針のない企業よりも、CSR に対する用いる。WEBEVL １〜３は、企業ウェブサイト

関心は高いと推測できる。そこで、CSR 基本方の分りやすさ、使いやすさ、情報の多さをそれぞ

針のある企業は、CSR 基本方針のない（つまり、れ示す変数である。また、WEBEVLTL は、こ

テキストマイニングの解析対象外の）企業よりも、

れら３つの変数の単純平均であり、企業ウェブサ

企業ウェブサイトにおける情報開示に積極的であイトの充実度を示す変数である。
これらの変数は、るのかどうかを検証する（仮説１）。また、各企日興アイ・アール株式会社の全上場企業ホームペ

業の具体的な CSR の取組みは、CSR に対する各

ージ実態調査（2005年度）（以下、企業ホームペ

企業の捉え方や考え方に基づいて行われると推測

ージ実態調査と呼ぶ。調査期間は、2005年７月できる。そこで、次に、ステークホルダー志向型

下旬から2005年11月上旬）の調査結果に基づい企業群ならば、他の２つの企業群や CSR 基本方ている５）。説明変数としては、記虎（2009）の結

針のない企業よりも、企業ウェブサイトにおける果 を 踏 ま え て、 次 の ４ つ の 変 数 を 用 い る。

情報開示に積極的であるのかどうかを検証する

policy-umuは、CSR基本方針があれば１の値を、

（仮説２）
。

なければ０の値をとるダミー変数である。policy
１〜３は、総花型 CSR 企業群、ステークホルダ

３．リサーチ・デザイン

ー志向型企業群、社会発展・信頼維持志向型企業
群にそれぞれ該当すれば１の値を、該当しなけれ

以 下 の ２ つ の 検 証 式 に つ い て、Disclosure

ば０の値をとるダミー変数である。なお、企業ウ

Index を示す各変数を被説明変数とする複数の検ェブサイトにおける情報開示の規定要因を検証し証式を作り、重回帰分析を行う。
（１）式では、ている先行研究６）において考慮されている一般

policy-umu の係数に着目することにより、仮説的な要因をコントロール変数として選択している７）。

１を検証する。
（２）式では、まず policy ２の係

サンプルは、第１回「CSR 企業調査」におい– 79 –

●現代ディスクロージャー研究●て調査票に対する回答が得られ、かつ企業ホーム

2009年3月

No.9

業群は62社である。

ページ実態調査の調査対象でもある非金融の上場企業である。ただし、2006年８月時点更新の日

４．検証結果とその分析

本経済新聞社のコーポレート・ガバナンス評価シ
ステム（以下、NEES-Cges と呼ぶ）に含まれてダミー変数を除く各変数の記述統計量は表１におり、かつコントロール変数の作成にあたって必示している８）。各検証式の検証結果は表２に、要となる財務データを得られた企業に限定されてpolicy １〜３の各係数の大きさの相互比較の結果いる。さらに、資本の部がマイナスとなっているは、表３に示している。

企業や決算月数が12ヶ月に満たない企業が除外

表 ２ よ り、policy-umu は、Disclosure Index

されている。この結果、（１）
式のサンプル数は、を示すどの変数を被説明変数とする場合にも、有629社である。このうち、CSR 基本方針のある企

意 で な い。 こ れ と は 対 照 的 に、policy ２ は、業は417社であり、CSR 基本方針のない企業はDisclosure Index を示すどの変数を被説明変数と212社である。
（２）式では、さらに、記虎（2009）

する場合にも、正かつ10％水準以上で有意であにおいて頻度３未満の係り受けのペアしか割り当る。 さ ら に、 表 ３ よ り、policy ２ の 係 数 は、てられていない企業やはずれ値とした企業がサン

policy １ の 係 数 と 比 べ た 場 合 に は、 す べ て のプルから除外されるため、サンプル数は541社とDisclosure Index について５％水準以上で有意に

なる。
このうち、
CSR基本方針のない企業は212社、大きい。また、policy３の係数と比べた場合にも、

総花型 CSR 企業群は197社、ステークホルダー志

policy ２ の 係 数 は、WEBEVL １ を 除 く

向型企業群は70社、社会発展・信頼維持志向型企

Disclosure Index について５％水準以上で有意に表1 記述統計量（N=629)
変数名
WEBEVLTLWEBEVL1WEBEVL2WEBEVL3
sizeleverageryudousei
roa
kojin

平均値
53.28
53.09
52.49
54.32
11.39
53.70
52.98
5.89
36.58

標準偏差
7.23
8.49
6.86
8.50
1.97
20.60
18.92
5.22
20.62

最小値
0.00
0.00
0.00
0.00
6.12
7.08
5.61
-25.61
2.74

最大値
79.20
80.30
79.00
78.40
17.01
99.79
98.19
46.21
96.22

注）ダミー変数は、省略している。
変数の定義
webevl：企業ウェブサイトの充実度を示す変数
webevl1：企業ウェブサイトの分かりやすさを示す変数
webevl2：企業ウェブサイトの使いやすさを示す変数
webevl3：企業ウェブサイトの情報の多さを示す変数
size：総資産（単位：百万円）の自然対数値
leverage：負債÷総資産（%）
ryudousei：流動資産÷総資産（%）
roa：営業利益÷総資産（%）
kojin：個人・その他の持株数÷総株式数（%）– 80 –

企業の社会的責任（CSR）に対する基本方針が企業ウェブサイトにおける情報開示に与える影響（記虎）

表2 重回帰分析の検証結果

説明変数
定数項
policy-umu
policy1policy2policy3size
leverageryudouseiroa
kojin
kagakukikai
kensetsu
kouri
servicecarsyousyafood
denki
hitetsu
修正済み決定係数
F値

WEBEVLTL
(1) 式
(2) 式
19.63
22.51
(6.94) ***(9.87) ***0.21―(0.42)―
0.03(0.05)―
2.19(2.81) ***―-0.03(-0.04)2.72
2.42(12.00)*** (14.08)***
-0.04
-0.03
(-2.77)*** (-2.53)**
0.04
0.04
(3.11) ***(2.98) ***
0.15
0.17
(2.99) ***(3.57) ***
0.02
0.02
(1.52)(1.29)-0.37-0.44(-0.48)(-0.55)-0.45
0.17(-0.51)(0.21)-1.88-2.16(-2.24)**(-2.67)***
-0.59
-1.07
(-0.49)(-0.99)3.46
2.89(3.95) ***(3.58) ***
-2.81
-2.59
(-2.37)**(-1.98)**0.58
0.62(0.64)(0.65)
2.08
1.45(2.43) **(1.79) *3.54
3.82(4.49) ***(4.62) ***
-1.51
-1.04
(-1.40)(-0.99)

被説明変数
WEBEVL １
WEBEVL ２
(1) 式
(2) 式
(1) 式
(2) 式
20.76
24.09
26.03
28.91
(6.09) ***(7.75) ***(8.73) *** (12.09)***
-0.06
―
-0.09
―
(-0.09)(-0.17)
―
-0.22
―
-0.32
(-0.32)(-0.59)
―
1.96
―
1.94
(1.78) *(2.43) **
―
-0.07
―
0.09
(-0.07)(0.12)
2.64
2.29
2.13
1.86
(10.06)*** (10.09)***(8.96) *** (10.38)***
-0.04
-0.03
-0.03
-0.02
(-2.32)**(-1.87)*(-1.75)*(-1.29)
0.04
0.04
0.04
0.04
(2.08) **(1.97) **(2.88) ***(2.84) ***
0.16
0.19
0.05
0.07
(2.17) **(2.33) **(1.19)(1.61)
0.02
0.01
0.02
0.01
(1.23)(0.87)(0.98)(0.71)
-1.13
-1.30
-0.43
-0.58
(-0.99)(-1.06)(-0.53)(-0.69)
-0.76
0.28
-0.24
-0.04
(-0.65)(0.25)(-0.26)(-0.04)
-1.65
-1.99
-1.38
-2.10
(-1.53)(-1.83)*(-1.40)(-2.31)**
-0.54
-0.86
-0.74
-1.55
(-0.35)(-0.59)(-0.64)(-1.45)
3.94
3.53
3.19
2.42
(3.46) ***(3.21) ***(3.56) ***(2.86) ***
-2.57
-1.86
-3.48
-4.16
(-1.51)(-1.00)(-3.33)*** (-3.67)***
0.86
1.28
0.11
-0.39
(0.71)(0.97)(0.11)(-0.38)
1.83
1.44
1.05
0.26
(1.53)(1.16)(1.19)(0.29)
3.40
4.19
3.84
3.52
(3.26) ***(3.57) ***(4.52) ***(4.01) ***
-1.52
-0.56
-0.34
-0.09
(-1.06)(-0.40)(-0.28)(-0.08)WEBEVL ３
(1) 式
(2) 式
12.13
14.57
(4.06) ***(5.80) ***0.76―(1.42)―
0.63(1.14)―
2.66(3.29) ***―-0.10(-0.13)3.40
3.13(14.58)*** (16.62)***
-0.05
-0.04
(-3.30)*** (-3.15)***
0.05
0.05
(3.28) ***(3.11) ***
0.22
0.26
(4.21) ***(4.98) ***
0.03
0.02
(1.78) *(1.67) *0.47
0.57(0.56)(0.65)-0.33
0.28(-0.33)(0.28)-2.61-2.39(-2.72)*** (-2.56)**
-0.50
-0.83
(-0.38)(-0.67)
3.27
2.76(3.54) ***(3.24) ***
-2.39
-1.79
(-1.73)*(-1.20)0.76
0.98(0.81)(1.00)
3.39
2.70(3.23) ***(2.84) ***
3.40
3.75
(3.92) ***(4.14) ***
-2.64
-2.45
(-2.21)**(-2.00)**0.47
29.94 ***

0.31
14.72 ***

0.54
45.95 ***

0.46
22.88 ***

0.28
10.79 ***

0.32
17.51 ***

0.31
13.03 ***

0.55
37.04 ***

注）括弧内は White の t 値。(1) 式 N=629 (2) 式 N=541***1% 水準で有意、**5% 水準で有意、*10% 水準で有意。
policy-umu：CSR 基本方針があれば1、なければ0の値をとるダミー変数
policy1：総花型 CSR 企業群に該当すれば1、該当しなければ0の値をとるダミー変数
policy2：ステークホルダー志向型企業群に該当すれば1、該当しなければ0の値をとるダミー変数
policy3：社会発展・信頼維持志向型企業群に該当すれば1、該当しなければ0の値をとるダミー変数
kagaku、kikai、kensetsu、kouri、service、car、syousya、food、denki、hitetsu：化学、機械、建設、小売業、サー
ビス、自動車、商社、食品、電気機器、非鉄・金属の各業種に該当すれば1、該当しなければ0の値をとるダミー変数– 81 –

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

表３ policy1、policy2、policy3の各係数の大きさの相互比較の結果
Disclosure
Index

policy1policy2

White
のt値

policy1policy3

White
のt値

policy2policy3

White
のt値

WEBEVLTL-2.160-2.81 ***

0.053

0.08

2.213

2.42 **WEBEVL １-2.181-2.00 **

-0.150

-0.15

2.031

1.55

WEBEVL ２-2.266-2.84 ***

-0.407

-0.56

1.858

1.99 **WEBEVL ３-2.025-2.58 ***

0.733

0.97

2.758

2.92 ***

注）*** １ % 水準で有意、** ５ % 水準で有意。

大きい。一方、表２より、policy１やpolic３は、ていると分かる。つまり、CSR 基本方針においDisclosure Index を示すどの変数を被説明変数とてステークホルダー志向を表明している企業ならする場合にも、有意でない。また、表３より、

ば、企業ウェブサイトにおける情報開示に積極的

policy １と polic ３の係数の大きさを比較した場に取り組んでいる。本稿の検証結果は、企業ウェ

合にも、すべての Disclosure Index について有意ブサイトにおいて情報を積極的に開示するというな差はない。

戦略的なステークホルダー対応としての具体的なしたがって、CSR 基本方針の具体的な内容をCSR の取組みが、ステークホルダー志向という問わず、単に CSR 基本方針を有しているという

CSR に対する捉え方や考え方に基づいて実践さだけでは、企業ウェブサイトにおける情報開示にれていることを示している。

積極的に取り組むとは言えない。そして、CSR
基本方針を有する企業の中でも、ステークホルダ

５．おわりにー志向型企業群であれは、CSR 基本方針のない企業のほか、総花型 CSR 企業群や社会発展・信本稿では、CSR 基本方針に基づいて企業をい頼維持志向型企業群よりも、企業ウェブサイトに

くつかの企業群に類型化した場合に、ステークホ

おける情報開示に積極的に取り組む傾向にあると

ルダー志向型企業群が、CSR 基本方針のない企解釈できる。他方で、CSR 基本方針はあっても、業だけでなく、社会発展・信頼維持志向型企業群

総花型 CSR 企業群や社会発展・信頼維持志向型

や総花型 CSR 企業群よりも、企業ウェブサイト

企業群であれば、
CSR基本方針のない企業よりも、における情報開示に積極的に取り組むことを示し

企業ウェブサイトにおける情報開示に積極的に取た。

り組むとは言えない。さらに、総花型 CSR 企業

本稿の貢献は、定性的な情報である CSR 基本

群と社会発展・信頼維持志向型企業群の間でも、方針に着目することにより、CSR に対する各企

企業ウェブサイトにおける情報開示の取組みに有業の捉え方や考え方を把握し、CSR に対する捉意な差があるとは言えない。

え方や考え方の違いによって、企業ウェブサイト

これらの検証結果を総合的に勘案すれば、CSRにおける情報開示という具体的な CSR の取組み

基本方針の有無ではなく、CSR 基本方針としてが異なることを示したことである。今後は、企業掲げられている具体的な内容こそが、企業ウェブの情報開示に影響を与え得る定性的な企業特性をサイトにおける情報開示に対する取組みを規定しさらに解明していくことが課題である。

– 82 –

企業の社会的責任（CSR）に対する基本方針が企業ウェブサイトにおける情報開示に与える影響（記虎）

データを用いている。ただし、連結ベースでは財務データ《注》を入手できなかった63社については、単体ベースの財務デ
１）CSR基本方針について具体的な記述があれば、「策定中の案」

ータを用いている。また、決算期の変更のために上述の期や「仮方針」といった表現が含まれていても、CSR 基本方

間中に２度の決算期を持つ企業の場合には、より新しい決針があると判断されている。一方、この質問に回答をして算期を選択した。業種ダミー変数については、15社以上をいない企業や、CSR 基本方針がないことや策定中であるこサンプルとして確保できる業種を日経業種コードに基づいとを明示的に述べている企業は、CSR 基本方針がないと判てすべて選択している。各変数の定義については、表１ - ２

断されている。

の注を参照されたい。

２）分かち書きに先立って、コンピュータが学習していない単

８）紙面の制約により、各変数間の相関係数を示す表は割愛し語が新たに登録されているほか、接頭語・接尾語の文字列ている。

や記号が無視されるように登録されている。また、コンピュータが間違って処理した部分を修正して正しく抽出させ《参考文献》

るために、記述回答の元の文章のコンテクストに影響を与えないように文章それ自体が修正されている。さらに、各

Freeman, E. R., 1984.

ペアについては、「お客様 - 信頼する」と「顧客取引先 - 信. Pitman, Marshfield, MA.

頼する」といったように、類似する表現のペアがまとめら

Gelb, D. S., Strawser, J. A., 2001. Corporate Social

れているほか、「こと - 目指す」といったように、各々のペResponsibility and Financial Disclosures: An Alternative

アにのみ注目した場合には係り受けの意味内容の解釈が困

Explanation for Increased Disclosure. Journal of Business

難なペアや、「当社 -CSR」といったように、この質問に対

Ethics 33（1）, 1-13.

する記述回答に含まれていて当然と考えられるペアが除去

記虎優子，2007．
「企業の社会的責任（CSR）活動とホームペーされている。

ジにおける情報開示の関係」『同志社女子大學學術研究年報』

３）成分スコアを観察することで、他と比べて極端に大きな（あ第58巻，27-42．

るいは小さな）成分スコアをとる係り受けの各ペアと解析

記虎優子，2009．
「企業の社会的責任（CSR）に対する基本方針

対象の各企業をはずれ値として探索的に除去してから、分による企業の類型化─テキストマイニングによるクラスター

析がやり直されている。

化の試み─」『社会情報学研究』第13巻第１号，17-29.

４）各企業群を特徴づける係り受けの各ペアの一覧表について

Marston, C. L., Shrives, P. J., 1991. The Use of Disclosure

は、記虎（2009）を参照されたい。

Indices in Accounting Research: A Review Article. British

５）Marston and Shirives（1991）によれば、情報開示指標は、Accounting Review 23（3）：195-210.

他の研究者による再検証が可能であることと、研究者の意

日興アイ・アール株式会社，2005．プレスリリース「2005年度

図に沿った事柄を示しているという２つの要件を満たす必

全上上企業ホームページ実態調査 」（http://www.nikkoir.

要がある。本稿の情報開示指標は、NEES-Cges から有償で入手可能であり、また日興アイ・アール株式会社（2005）
により情報開示評価に際する評価項目の適切性を判断でき

co.jp/）．
首藤惠・竹原均．2007．
「企業の社会的責任とコーポレート・ガ
バナンス─非財務情報開示とステークホルダー・コミュニケたことから、これらの要件を満たすと判断している。

ーション」早稲田大学ファイナンス総合研究所ワーキング・

６）この種の先行研究は、記虎（2007）をはじめとしてすでに多数存在している。
７）コントロール変数の作成にあたっては、『日経 NEEDS 財務

ペーパー・シリーズ WIF-07-006．
Williams, L. S., 2008. The Mission Statement: A Corporate
Reporting Tool with a Past, Present, and Future. Journal of

データ CD-ROM 版』から得た、2004年４月〜2005年３月

Business Communication 45（２），94-119.

の間に終了する各事業年度の原則として連結ベースの財務– 83 –

開示関連コストと経営者の情報開示（上枝）ディスクロージャー研究学会
主催校

第９回年次大会プログラム

大阪市立大学大会準備委員長 坂上 学（大阪市立大学）
大会準備委員向山敦夫（大阪市立大学） 浅野信博（大阪市立大学） 石川博行（大阪市立大学）

開催日

2007年11月17日

開催場所

大阪市立大学 学術情報総合センター■ Ⅰ．開会挨拶 10：30
挨拶

柴 健次 ディスクロージャー研究学会会長■ Ⅱ．基調講演 10：30〜11：00 学術情報総合センター・10階 会議室 C「開示学の確立に向けて」 会長 柴健次（関西大学）■ Ⅲ．自由論題セッション 11：00〜12：00① 11：00〜11：30 ② 11：30〜12：00（報告20分、討論10分）

第１会場 学術情報総合センター・10階 会議室 L
司会： 田宮治雄（東京国際大学）①「異常会計発生高推定方法の比較 : Performance Matched Discretionary Accruals を中心に」
久保田敬一（武蔵大学）
・須田一幸（早稲田大学）
・竹原均（早稲田大学）②「業種分類が会計研究に及ぼす影響」
木村史彦（名古屋市立大学）
第２会場 学術情報総合センター・10階 会議室 C
司会：村井秀樹（日本大学）①「リース会計の論理と現行基準の問題点」
加藤久明（関西大学）②「MBO の開示制度における法律上の問題点と経営者による裁量的開示行動」
浅野信博（大阪市立大学）
・椎葉淳（大阪大学）
・松中学（大阪大学）
第３会場 学術情報総合センター・10階 会議室 R
司会：山本達司（名古屋大学）①「減損会計基準の早期適用に関する分析」
加藤義利（名古屋市立大学・博士後期課程）②「ノイズトレーダーリスクと会計政策の関連性について」
奥田真也（大阪学院大学）
・中條良美（阪南大学）

●現代ディスクロージャー研究●

2006年10月

No.7■ Ⅳ．休憩・理事会 12：00〜13：30
理事会：12：00〜13：30 学術情報総合センター・１階 ウィステリア

■ Ⅴ．会員総会 13：30〜14：00 会議室 C■ Ⅵ．統一論題セッション 14：00〜15：30 学術情報総合センター・10階 会議室 C
テーマ： 「ボランタリ・ディスクロージャーの意義と課題」
司会：國村道雄（名城大学）① 第１報告 14：00〜14：30「わが国の予測情報研究の現状と今後の課題」 太田浩司（兵庫県立大学）② 第２報告 14：30〜15：00「ボランタリ・ディスクロージャーと投資家行動」 音川和久（神戸大学）③ 第３報告 15：00〜15：30「利益公表と株式市場」 薄井彰（早稲田大学）
休憩（コーヒーブレイク） 15：30〜16：00■ Ⅶ．統一論題討論 16：00〜17：00 学術情報総合センター・10階 会議室 C■ Ⅷ．懇親会 17：30〜19：30 学術情報総合センター・10階 研究交流室

開示関連コストと経営者の情報開示（上枝）ディスクロージャー研究学会

2007年

国際ワークショップ主催

ディスクロージャー研究学会

共催

早稲田大学会計研究所 早稲田大学ファイナンス研究センター準備委員

須田一幸（総合司会 早稲田大学） 薄井 彰（早稲田大学）
河 榮徳（早稲田大学） 竹原 均（早稲田大学）
奥村雅史（早稲田大学） 大鹿智基（早稲田大学）

開催日

2007年12月８日

開催場所

早稲田大学 日本橋キャンパス 早稲田大学大学院ファイナンス研究科■ Ⅰ．開会挨拶 14：00
挨拶

柴 健次 ディスクロージャー研究学会会長■ Ⅱ．研究報告 14：15〜16:00 教室３
司会 薄井彰（早稲田大学）
第１報告：14：15〜15：00
The effects of active shareholders meetings on the firms' disclosure policy
大鹿智基（早稲田大学）
第２報告：15：15〜16：00
A new wave of protectionism: Does poison pills affect the returns on Japanese companies?
加藤千雄（大阪経済大学）
休憩 16：00〜16：30■ Ⅲ．特別報告 16：00〜18:45 ホール
Session Chair: Prof. Akitomo Kajiura, Kwansei Gakuin University
Accounting for the Book-to-Price Effect in Stock Returns
Guest Speaker: Prof. Stephen H.Penman
Graduate School of Business, Columbia University
Discussant: Prof. Takashi Obinata
Graduate School of Economics, University of Tokyo■ Ⅳ．閉会挨拶 18:45
須田一幸 ディスクロージャー研究学会副会長■ Ⅴ．懇親会

開示関連コストと経営者の情報開示（上枝）第２回

2008年現代ディスクロージャー研究カンファレンス

主催

ディスクロージャー研究学会

共催

早稲田大学ファイナンス研究センター

開催日

2008年７月19日（土曜日） 13:00〜18:00

開催場所

早稲田大学 日本橋キャンパス 早稲田大学大学院ファイナンス研究科■ Ⅰ．開会挨拶 13：00■

柴 健次 ディスクロージャー研究学会会長■ Ⅱ．大学院生セッション 13：10〜14：10 （報告30分、討論30分） 教室９■

司会：小川淳平（名古屋市立大学）「ゴーイング・コンサーン情報と再生行動」
報告者

稲葉喜子（早稲田大学大学院商学研究科博士後期課程、公認会計士）

コメンテータ 海老原崇（武蔵大学専任講師）■ Ⅲ．研究カンファレンス 14：30〜17：30 （報告40分、討論40分） 教室９■

第１報告 招待講演 14：30〜15：50 教室９
Session Chair: Prof. Masashi Okumura, Waseda University
Earnings management using discontinued operations
Guest Speaker: Prof. Stephen Lin
School of Accounting, Florida International University
Discussant: Prof. Akira Usui
Graduate School of Finance, Accounting and Law, Waseda University
第２報告：16：10〜17：30 （報告40分、討論40分） 教室９
司会 奥村雅史（早稲田大学教授）「確定拠出年金制度とキャッシュバランスプランの導入要因」
報告者

吉田和生（名古屋市立大学教授）

コメンテータ 野坂和夫（早稲田大学助教、公認会計士、あずさ監査法人）■ Ⅳ．閉会挨拶

17：30

ディスクロージャー研究学会編集委員会委員長 薄井彰■

開示関連コストと経営者の情報開示（上枝）第９号は、研究カンファレンスの報告論文１本とその討論、自由投稿論文４本、実務展望１本を収録しました。気鋭の研究者からチャレンジングな論考を寄せていただき、編集委員会一同、心より御礼申し上げます。また、会員の皆様におきましては、快く査読委員をお引き受けいただき、長期間にわたってレビューを担当してくださいました。査読委員の丁寧かつ建設的なコメントと著者の真摯な対応は、
本学会誌の質的水準を飛躍的に向上させています。本学会は、柴会長、須田事務局長をはじめ理事会のご尽力とあらゆる無駄を省いた献身的な学会運営の結果、予算の大半を学会誌と研究大会の運営に充当
しています。本学会はけして大きくありませんが、当誌はその活力と学問的水準の高さを示すことができたと自負しております。本学会誌の編纂に携わったすべての会員の皆様にあらためて感謝申し上げます。
2005年に編集を引き継ぐ際、本誌は國村道雄・須田一幸両編集委員長のご尽力によってすでに評判の高いものでした。一層高い水準の学会誌とするため、編集規程、投稿規程、査読要領、レビューシステ
ムなどの編集体制の整備、会長講演の収録、現代ディスクロージャー研究カンファレンスの参加論文とその討論の収録、大学院生セミナーの開催、編集委員会の拡充など、皆様のご支援のもと、拙速ではありますが改革を進めることができました。
予算制約のため、残念なことに、研究者育成を目的とした論文を多数掲載することはできませんでした。
本誌の各号に収録された大学院生論文は、研究カンファレンスの大学院生セッションでの報告等、投稿する以前の十分な検討と投稿後の長期間の厳密なレビューを経て受理されたものです。その結果、少ないながら、いすれの論文も十分な研究水準に達したものになっています。
査読誌である以上、博士論文審査やプロモーションなどの業績を求めた投稿を受け付けることは重要な役割です。しかしながら、本誌には学会の財政の大半と多数のボランティアな人的資源が投入されています。今後とも、『現代ディスクロージャー研究』が業績を求める場ではなく真にアカデミックな議論の場であることを願ってやみません。
本誌７、８、９号の発行をもちまして編集委員長としての私の任務を全うすることができました。ご協力いただい会員の皆様に厚く御礼申し上げます。もちろん、編集委員長の責任を果たせたかどうかは、本誌の読者と潜在的な投稿者が評価することであります。個人的には、この３年間、エディターとして若い研究者から熟練の研究者まで、すべての投稿論文を読み、参考論文を渉猟し、その美しい論考を理解することは何よりの喜びでした。エディターコメントが論文の質的水準の向上に貢献できたとすれば望外の喜びです。投稿してくださったすべての会員の皆様に感謝いたします。
編集委員会は毎年20回以上開催されています。すべてのレビュープロセスはディスクローズされ、編集委員会が収録の採否をきめております。ⅴ頁に記載した編集方針は、そうした合議のもとでコンセンサスを形成し、編集委員会で承認されたものです。当学会のファウンダーである吉村光威先生は、ディスクロージャーを学問として科学的に解明し、社会に役立てたいと常日頃からおっしゃっていました。
『現代ディスクロージャー研究』は、頑なまでにアカデミックに厳密な論考を収録しています。そこにはディスクロージャー研究の DNA が綿々と続いているといえましょう。本学会は日本経営ディスクロージ
ャー学会との合併を予定しております。形はかわりますが、『現代ディスクロージャー研究』がトップア
カデミックジャーナルとして確かな礎を築き、広く社会と学界に大きな貢献することを望んでおります。
10号からは吉田和生編集委員長が編集を担当いたします。新委員長のもとで『現代ディスクロージャー研究』が飛躍的な発展を遂げることを確信しています。会員の皆様におきましては、変わらぬご協力とご支援を心からお願い申し上げます。
編集委員長
薄井 彰

開示関連コストと経営者の情報開示（上枝）編集データ『現代ディスクロージャー研究』第９号の編集状況は次の通りである。すべての原稿は、編集委員会が掲載の採否を決定した。論文セッションの原稿は、複数の匿名査読委員によってレビューされている。
討論と実務展望の各セッションの原稿はレビュープロセスを実施していない。
論文セッション
受付数

7

受理数

5

採択率

71％

討論セッション
受付数

1

受理数

1

実務展望セッション
受付数

1

受理数

1
編集委員会

●現代ディスクロージャー研究●謝

2006年10月

No.7

辞査読委員の長期にわたる真摯なレビューがなければ、学会誌の品質はけして確保できませんでした。現代ディスクロジャー研究編集委員会は、ここに記して、第９号の査読委員の皆様に感謝の意を表します。
謹んで御礼申し上げます。
榎本 正博

東北大学

太田 浩司

兵庫県立大学岡村 雅仁

県立広島大学

奥村 雅史

早稲田大学

音川 和久

神戸大学

加藤 千雄

大阪経済大学

坂上 学

大阪市立大学

椎葉 淳

大阪大学

高橋 元

作新学院大学

竹原 均

早稲田大学

野坂 和夫

早稲田大学

野間 幹晴

一橋大学

古庄 修

日本大学

米山 正樹

早稲田大学

開示関連コストと経営者の情報開示（上枝）『現代ディスクロージャー研究』投稿規程
ディスクロージャー研究学会編集委員会
１．投稿資格（１）本学会の会員、入会申込者（２）共同執筆の場合には、執筆者のうち少なくとも１人が本学会の会員とします。
２．論稿の種類
日本語で執筆された未刊行の著作。他誌に投稿中の著作を除きます。執筆者は、（１）論文（Articles）、（２）実務展望（Practical Views）、（３）書評（Book Reviews）、（４）その他のいず
れかのセッションに投稿してください。
「論文」のセッションには、新しい知見や理論が示された独創的な原著論文、総括論文など、「実務展望」には、ディスクロージャー実務に関する提言、論評、解説などを含みます。
「書評」はディスクロージャーの研究と実務に重要な著書の論評とします。
３．字数「論文」セッションの投稿原稿には字数制限を特に設けません。ただし、会誌の掲載に際し、編集委員会が字数を制限することがあります。
「実務展望」セッションの投稿原稿は5,000字以内、「書評」
セッションの投稿原稿は1,000字以内とします。
４．査読「論文」セッションの投稿原稿については、査読委員（匿名）による査読意見を参考にして、編集委員会が掲載の採否を決定します。
「実務展望」と「書評」の各セッションの投稿原稿については、査読委員による査読を実施せず、編集委員の査読意見を参考にして編集委員会が掲載の採否を決定します。
５ . 投稿先
投稿原稿を随時受け付けます。執筆者は、投稿するセッションを指定し、MS Word 形式の文書
ファイルを本学会のホームページに投稿して下さい。
http://jardis.ec.kansai-u.ac.jp/cgi-bin/submission/index.cgi
６ . 受理原稿の公表
編集委員会が掲載を決定した受理原稿は、会誌が刊行されるまでの一定期間、本学会のホームページにオンラインで公表されます。

●現代ディスクロージャー研究●

2006年10月

No.7

７ . 著作権の取扱い
2006年11月19日に開催された理事会は著作権の取扱いを次のように決定し、会員総会で報告しました。
（１）会誌に掲載される著作物の著作権は、編集委員会が最終稿を受理した時点から、原則として、
本学会に帰属します。本学会が著作権を有する著作物の著作者は、編集委員会に事前に文書で申し出を行い、許諾を得た上で、著作物を使用することができます。編集委員会は、特段の事由がない限り、これを許諾します。
（２）会誌に掲載された著作物が第三者の著作権その他の権利および利益を侵害するものであるとの申し出があった場合には、当該著作物の著作者が一切の責任を負います。
（３）第三者から、本学会が著作権を有する著作物の使用要請があった場合には、本学会は理事会において審議した上で、それを許諾する場合があります。なお、著作権の使用許諾に伴う収入は本学会の会計に組み入れられます。
（４）2006年11月19日より前に会誌に掲載された著作物の著作権については、著作者から文書で申し出があり、本学会が理事会においてその申し出を承認した場合を除き、上記（１）（２）（３）の規程に従い取り扱うものとします。
８．様式
（１）表紙
表紙に論題（日本語、英語）、氏名（日本語、英語）、所属と肩書き（日本語、英語）、論文要旨（日本語（500字）、英語（200words））、連絡先（氏名、住所、電話番号、Fax 番号、E-mail アドレス）、謝辞を記載します。
表紙には頁をつけず、１頁から本文をはじめます。査読を円滑に実施するために、執筆者を特定、あるいは類推させるような文言を記載しないで下さい。
（２）フォント
日本語は MS 明朝、英語は Time New Roman とします。見出し、図、表の題目のフォントは
MS ゴシック（太字）。漢字、ひらがな、カタカナ以外の文字（例えば、数字、アルファベット）
は半角にします。文字化けを避けるため、特殊なフォントの文字（例えば丸数字①②など）を使用しないで下さい。フォントサイズ等はつぎの通りです。
論題

14ポイント センタリング

執筆者名 11ポイント 右寄せ
所属

11ポイント 右寄せ

論文要旨 10ポイント 左寄せ
本文

11ポイント 左寄せ

見出し

12ポイント 左寄せ

開示関連コストと経営者の情報開示（上枝）参考文献 10ポイント 左寄せ
注（文末）10ポイント 左寄せ（３）スタイル
本文の章や節は、以下のように分けて下さい。
（１行空き）
1. 見出し（１行空き）
本文
1.1. 見出し
本文
1.1.1. 見出し
本文
注
参考文献
（４）表記
横書き、新仮名遣い、当用漢字、新字体を使用して下さい。本文の句読点は、句点（。）と読点（、）にします。
（５）図、表
図表は必要最小限にして下さい。図と表はそれぞれ通し番号（図１、図２、表１、表２、─）をつけます。図と表は、本文と区別して、参考文献リストの後の頁に配置します。なお、本文中に図と表の挿入位置を指示して下さい。
（６）数式
数式はできる限り簡潔な表現にして下さい。添え字の添え字等は避けること。また、数式の導出過程や計算プロセスを冗長に記載しないで下さい。
数式番号（
（１）
、
（２）
、─のようにカッコ付き通し番号）を数式の右側に配置して下さい。数式の変数は可能な限りイタリックとする。ただし、exp、log、lim、数字、大文字のギリシャ文字
等は立体を使用します。
（７）引用
文献を引用する場合には、著者（発行年）（例 田中（2006）、Ball and Brown（1968）
）とし
て下さい。

●現代ディスクロージャー研究●

2006年10月

No.7（８）参考文献
研究に引用した論文、著書、参考 URL のリストを論文の最後に記載します。頁数には p. や
pp. を使用しないで下さい。和文献の句読点は、全角（，）（．
）を使用する。
和文献と洋文献を区別せずに、著者氏名のアルファベット順に記載して下さい。
・単行本
著者名，発行年．
『書名（副題を含む）』，第 X 版，発行所．
・論文
著者名，発行年．
「論文名（副題を含む）」『雑誌名』第 X 巻第 Y 号，掲載頁．
・編著に収録された論文
著者名，発行年．
「論文名（副題を含む）」，編者『書名（副題を含む）』第 X 版，発行所，掲載頁．
Ball, R., Brown, P., 1968. An empirical evaluation of accounting income numbers.
Journal of Accounting Research 6, 159-178.
Watts, R., Zimmerman, J., 1986. Positive Accounting Theory. Prentice Hall, Englewood
Cliffs, NJ.
参考文献の英字はすべて立体にして下さい。

現代ディスクロージャー研究
2009 年 3 月 25 日

No.9

発行

© 発行者 ディスクロージャー研究学会
発行所 〒 103-0027
東京都中央区日本橋 1-4-1
日本橋１丁目ビルディング５階早稲田大学大学院ファイナンス研究科
須田一幸研究室
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