■ 国際会計研究学会 年報 2023 年度第 1 号

Ⅱ

査読論文

IFRS 任意適用が負債による資金調達に与える影響

譚 鵬
関西学院大学要

旨

本稿は，東京証券取引所に上場する企業を対象に，国際財務報告基準（IFRS）の任意適用がデット・ファイナンスに与える影響について研究した。選択バイアス問題に対処し，IFRS 任意適用の経済的効果の解明について信頼性の高い証拠を提供するために，傾向スコア・マッチング・アプロー
チおよび差分の差分法を使用し，研究をデザインした。研究結果から，IFRS
適用企業は，銀行借入よりも社債発行による資金調達をより多く行う傾向があることが明らかになった。また，この分析結果は IFRS 第 16 号「リース」の適用や M&A の実施とは無関係であることが判明した。
本稿では，日本の上場企業による自らの意思での IFRS の導入がデット・
ファイナンスに与える影響についての初の実証的エビデンスを提供し，企業が会計基準を選択する動機に関する議論に新たな証拠を提示することにより，IFRS 任意適用の経済効果に関する洞察を補完した。

（2022 年 12 月 10 日審査受付

2023 年 10 月 15 日掲載決定）
15

Ⅰ

はじめに

問題について実証的証拠を提供することを目的としている。

日本では 2010 年 3 月 31 日以後に終了する

会計情報は，株式市場（Ball and Brown

連結会計年度より，一定の条件を満たす上場企［1968］），および債券市場（Easton et al.

業が国際財務報告基準（International Financial［2009］）の双方に影響を与えるため，株主とReporting Standards，IFRS）を任意で適用可同様に債権者も会計情報の重要な利用者であ能となり（金融庁［2010］），2014 年の「日本る。東証［2022］の調査によると，1998 年か再興戦略」改訂でその拡大が推進された（内閣ら 2021 年まで東証上場企業が行った資金調達

官房［2014］）。2022 年 8 月 31 日時点で IFRS

において，株式公募より普通債の発行が多いとの導入済みおよび適用決定の会社は 267 社でいう現状は明らかである。これは，企業の資金あり，このうち上場企業の時価総額（2022 年 8調達において株式市場よりもはるかに頻繫に月末時点）は全上場企業の時価総額の 45.6％を債券市場の方が利用されていることを示唆し占めている（金融庁［2022］）。

ており，負債が最も重要な資金源の 1 つである

「資金調達の円滑化」
は日本企業による IFRSと考えられる。また，債務契約は非財務情報よ導入を決定した主な理由の 1 つとして挙げらりも会計情報に基づいて行われている（Ball et

れている（経団連［2014］，金融庁［2015］）。

al.［2008］）。

IFRS が適用されれば，会計情報の質が向上し，したがって，IFRS 導入が負債に与える影響

資本コストが下がって，情報の非対称性が改善を十分に考慮しない場合，IFRS 導入が資本市され，資金調達が容易になることを実証的に検場に及ぼす潜在的効果の多くを捉えられない可討した研究は多数存在している（Florou and

能性が高い（Beneish et al.［2015］）。また，債

Kosi［2015］，De George et al.［2016］，Becker

権者は株式投資家とは異なる情報ニーズを持et al.［2021］，Li, et al.［2021］）。しかし海外つため，株式市場に関する IFRS 研究の知見は，で IFRS 導入は義務付けられる強制適用が主流

必ずしも債券市場に一般化できない可能性がであるため，多くの先行研究は IFRS 強制適用ある（Ball et al.［2015］，Beneish et al. ［2015］）。

の経済的効果をテーマとしている（Florou and研究の現状を鑑みて，本稿では IFRS 適用後

Kosi［2015］，De George et al.［2016］，Beckerに日本の上場企業のデット・ファイナンス，特et al.［2021］，草野［2020］）。一方で，会社に社債および借入金による資金調達がどのよの自己選択による任意で導入ができる IFRS 任

うな変化があったかを調査する。先行研究は

意適用の経済的効果の研究は少数であり，証拠

IFRS 強制適用が負債による資金調達方法の選の蓄積も乏しい。また，研究の多くは株主の観択に及ぼす影響を調査した（Florou and Kosi

点からの分析が主流であるが，債権者の観点か［2015］，Mo and Lee［2018］，Tristão andらの IFRS 導入の経済的効果，とりわけ IFRS

Sonza［2021］）。一方，本稿では日本企業を対導入と負債による資金調達の関係の解明に関象に IFRS 任意適用が負債による資金調達に与す る 研 究 は 少 数 で あ る （ Moscariello et al.

える影響に焦点を当て，IFRS 導入の経済的効［2014］，Ozkaya［2018］，首藤他［2018］，

果に関する議論に新たな貢献を試みる。

草野［2020］）。本稿は，東京証券取引所（以下，

本稿の構成は，次の通りである。先行研究の東証）に上場する企業を対象に，この未解明のレビューでは，先行研究を説明し，仮説の構築

16

IFRS 任意適用が負債による資金調達に与える影響を行う。その後，リサーチ・デザインでは，検透明性が向上することで，債券投資家が企業の証モデルを紹介し，データと調査方法について

財務状況をより正確に評価し，資金調達が容易説明する。そして実証研究の結果を示し，頑健になるという理由が存在している。 Tristão

性の検証を行い，研究結果の頑健性を確認すand Sonza（2021）によるブラジルの上場企業る。最後に，本稿より得られた結論を述べる。

を対象とした研究では，IFRS 適用企業と非適用企業との間で負債利用に差があることが明Ⅱらかにされた。この差異は，IFRS 適用によっ

先行研究のレビューと仮説設
定て企業に詳細な情報開示の義務が課せられ，そIFRS の導入により，財務諸表の比較可能性

るようになったことに起因している。この情報が向上し，不確実性と資本コストが低下するこの品質向上はまた，企業の信頼性を向上させ，とによって，企業は国内外の資本市場での負債

さらに財務リスクを軽減する可能性を秘めて資本や株式資本の獲得が容易となる（Barth etいる。このような状況下で，企業は負債の活用

al.［2008］）。特に，債券投資家は主要な財務を増やす傾向がある。また，負債による資金調情報の利用者として位置づけられており，高品達で自社株買いを行い，負債比率の上昇とフリ

質な財務報告が存在すれば，債券市場へのアクー・キャッシュ・フローの減少をもたらす。こセスが有利になる可能性が考えられる。一方

れは，企業の過剰投資を抑制し，企業価値を高で，株式市場においては，財務報告の適時性はめ，敵対的買収のリスクを減少させるとされる

もちろん，非財務情報の提供及びその内容の質（Vermaelen［1981］，Stulz［1988］，Harris

も企業評価の重要な基準となっている（Ball et

and Raviv［1988］）。

の結果，投資家はリスクをより正確に評価でき

al.［2008］）。また，株式投資家は会計情報だ

負債による資金調達に関して，主な方法としけに依存することなく，企業の配当政策にも注ては，銀行借入と社債発行があげられる。花目している（Clubb［2013］）。このため，債券枝・榊原（2009）は，情報の非対称性が存在す

市場における財務報告への依存度は，株式市場る状況下で企業が銀行融資を選ぶ傾向があると比較して相対的に高いとされている（Ball etと 指 摘 し て い る 。 同 様 に ， Dhaliwal et al.

al.［2008］）。この背景を考慮すると，IFRS は（2011）によれば，会計情報の質が低い企業は，債券市場と株式市場で異なる影響を及ぼす可情報の非対称性に直面している場合，銀行借入能性が考えられる。

を選ぶ傾向が強いとされている。Bharath etBeneish et al.（2015）は，EU 諸国を対象

al.（2008）は，高品質な会計情報を持つ米国とした分析では，IFRS 適用は特に外国からの企業が社債発行を選好すると報告しており，そ債券投資家への影響が大きいことが示されての理由として，会計情報の質が負債コストに影いる。この結果は Ball et al.（2008）の指摘と響を与えるためであると説明されている。この一致している。具体的には，Beneish et al.

ような背景から，IFRS 導入は会計情報の質に（2015）は経営者が株式発行による資金調達よ

変化をもたらすため，それが企業の資金調達方

りも負債による資金調達を選好する傾向があ法，すなわち銀行借入か社債発行かの選択に影ると述べている。この選好の背後には，IFRS

響を及ぼす可能性があると考えられる。Florou

適用を通じて企業の財務報告の比較可能性やand Kosi（2015）はこの点を裏付けるもので，
17

IFRS 強制適用後に企業が社債発行を選好するによる資金調達の割合には変化が見ことが明らかにされている。この事実は，高品られない。

質で比較可能性が高い財務報告が債務提供者

仮説検証において，本稿は特に 2 つの側面ににとって魅力的であることを示唆しており，注目する。まず 1 点目として，IFRS 第 16 号

IFRS の導入が情報の透明性を向上させるとと「リース」（以下，IFRS16）の導入の影響を考もに，資金調達の際の情報非対称性を軽減する

察する。日経（2019）の報道によれば，IFRS

可能性があることを示している。しかし，Moの採用を受けて東証 1 部上場企業の約 52％がand Lee（2018）によれば，韓国企業の IFRS

前年度比で負債を増やしている。この増加の要強制適用は銀行借入の選好度を高める一方，任因として，IFRS 導入によるリース取引の会計

意適用の場合は社債の選好度が増加すると報処理の変更が挙げられている。先行研究から告されている。

も，リース取引と負債による資金調達の間には日本における資金調達は長らく銀行が中心

密接な関連性示唆されており，IFRS16 の導入であり，これは独特の「メインバンク制度」にが負債に影響を及ぼす可能性があると考えら起因する（Aoki and Patrick［1994］）。この制れる（Magli et al.［2018］，Górowski et al.

度下で，企業と銀行は密接な関係を築き，銀行［2022］，草野［2019］）。2 点目として，合併・は企業に関する多くの内部情報を保有してい買収（Mergers and Acquisitions，M&A）活る。その結果，公開される会計情報の重要性は動の影響を検証する。日経（2018）の報道によ

相対的に低く，その必要性は限定的であるとさると，M&A に積極的に投資する姿勢を持つ企れる（Aoki and Patrick［1994］，Aoki et al.

業は，有利子負債の増加が顕著である。さらに，［2007］）。一方，債券市場においては状況が異先行研究では，IFRS を採用している企業群のなる。社債の場合，投資家と企業との関係は比中で，特に M&A 活動が活発な業種が増加して較的希薄であるため，会計情報の品質が重要でいることや，IFRS 導入後の M&A 活動の増加

ある（Bharath et al.［2008］）。これに対して，が指摘されている（Kashiwazaki et al.［2019］，

IFRS 導入は企業による情報開示の量と質の向Amano［2020］）。これらの観点から，IFRS

上に寄与すると一般に認知されている。それゆの適用と資金調達との関係におけるこれら 2

え，IFRS 導入が進めば，社債市場での資金調点の影響を探る必要がある。

達が促進され，日本企業においても銀行借入に対する社債の選好が高まる可能性が考えられる。この背景から，本稿では IFRS 導入企業とⅢ

リサーチ・デザイン

非導入企業の間で，資金調達の動きに顕著な差

選択バイアスの影響に対処するため，本稿で異が生じるかどうかを調査する仮説を立てる。

傾向スコア・マッチング（Propensity Score

仮説 1：日本における IFRS 任意適用企業は，Matching, PSM）・アプローチおよび差分の差

IFRS 適用前に比べて適用後，社債に分（Difference-In-Differences, DID）法を用いよる資金調達の割合が増加する傾向て，研究をデザインする（Florou and Kosiがある。

［ 2015］， Cameran and Campa［ 2020］，

仮説 2：日本における IFRS 任意適用企業は，
IFRS 適用前に比べて適用後，借入金
18

Bertrand et al.［2021］，Li et al.［2021］）。

IFRS 任意適用が負債による資金調達に与える影響

傾向スコア・マッチング・アプ
ローチによるサンプル選択

で 204 社ある。表 1 パネル A が示す基準に従

本稿では IFRS 適用企業の選択対象期間は2010 年 3 月期から 2020 年 3 月期までの 102

1.

い，研究で利用可能な企業を選択した結果，社を確定した。

2010 年 3 月期から始まり，2021 年 3 月期まで

表1
パネルA

サンプル選択基準

IFRS適用企業の選択基準

IFRS適用企業数（単位：社）

a. IFRS適用企業数

204

b. 除外： 決算期が3月以外の企業

59

c. 除外：2021年IFRS初回適用企業

19

d. 除外：米国会計基準適用・銀行・保険・証券・その他金融業に帰属する企

24

e. 研究で利用するIFRS適用企業数(e=a-b-c-d)

102

パネルB

データ数（単位：企業/年度）

実証分析用データの選択基準

a. 2005年3月期～2022年3月期データ数

57,492b. 除外：銀行・保険・証券・その他金融業に帰属する企業

4,175

c. 除外：財務情報・非財務情報の連続収集が困難な企業

23,088d. 実証研究（PSM＋DID)用のデータ総数(d=a-b-c)

30,229e. PSM用データ数(2005年3⽉期〜2015年3⽉期)

14,419f. DID⽤のデータ数(2006年3⽉期〜2022年3⽉期)

28,673IFRS 任意適用という意思決定に影響を及ぼ

企業による IFRS 任意適用については，IFRS

す要因は，企業規模（Size），業績（ROA），成と日本の会計基準に基づく会計処理上に主な長性（Growth），財務レバレッジ（Leverage），

相違が存在するのれん（Goodwill）と研究開発

海外売上高（Fsales），社齢（Age），監査の質費（R&D）も要因である（井上・石川［2014］，（Big4），および外国人持ち株比率（FRGN）

金・中野・成岡［2019］，Amano［2020］）。こと社外取締役比率（IDRTO）を代表とするス

れらの IFRS 導入の意思決定に影響を及ぼす要

テークホルダーへの配慮等がある（Dumontier因と考えられる変数を説明変数とし，下記のロand Raffournier［2002］，Barth et al.［2008］，

ジスティック回帰分析を行う（Cameran andArmstrong et al.［2010］，Kim and Shi［2011］，

Campa［2020］）。

Cameran and Campa［2020］）。また，日本のPr 𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆

1𝛼𝛼 𝑆𝑖𝑧𝑒𝛼 𝑅𝑂𝐴

𝛼 𝐺𝑟𝑜𝑤𝑡ℎ

𝛼 𝐴𝑔𝑒

𝛼 𝐵𝑖𝑔4𝛼 𝐹𝑅𝐺𝑁

𝛼 𝑅&𝐷

𝛼 𝐷𝑖𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑦𝜀𝛼 𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒
𝛼 𝐼𝐷𝑅𝑇𝑂𝛼 𝐹𝑠𝑎𝑙𝑒𝑠𝛼 𝐺𝑜𝑜𝑑𝑤𝑖𝑙𝑙(1)

分析にあたって，モデル（1）に証券コードー変数（𝐷𝑖𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑦）を追加したうえで，年度協議会が定めた業種中分類に基づく業種ダミ

毎にロジスティック回帰分析で，傾向スコアを19

推定する。なお，式（1）の変数の定義は表 8

Shipman et al.［2017］）。PSM により，IFRS

パネル A にまとめている。

適用企業（処置群）65 社，および企業特性がモデル（1）の被説明変数𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆 は，企業 𝑖
が会計年度 𝑡 で IFRS を初回適用する場合に 1近似する IFRS 非適用企業（対照群）65 社，
合わせて 130 社（65 組）を特定した。

となるダミー変数である。企業が IFRS 適用ま傾向スコアの推定モデル（式（1））が IFRS

でに要する準備に必要な期間は，少なくとも 3

適用企業と非適用企業を識別する精度を，ROC

年で（企業会計審議会企画調整部会［2009］），（Receiver Operating Characteristic）曲線を平均して 4 年である（金融庁［2015］）。すな

使って検証する（Hosmer et al.［2013］，DeFond

わち，企業は IFRS 適用に関する意思決定をet al.［2016］）。その結果，ROC は 0.907 であIFRS の初回適用年より遡って 4 年前に行ったり，許容閾値 0.70 を上回っており，優れた識と推定することができる。そのため，式（1）

別であると判断できる（Hosmer et al.［2013］）。

の推定にあたって，本稿は IFRS 初回適用年よ

したがって，モデル（1）は，IFRS 適用企業とり 5 年前の日本の会計基準に基づく会計情報

非適用企業を適切に識別していると判断できを利用した（Amano［2020］）。

る。

本稿は 2005 年 3 月期から 2022 年 3 月期ままた，マッチングの質を評価するため，マッで東証全上場企業を対象に 57,492 企業／年度

チング前後における処置群と対照群の共変量の観測値を収集した。表 1 パネル B が示す選の平均値の差の有意性をチェックするバラン

択基準に基づいて研究で利用可能なデータをス・テストを行った（DeFond et al.［2016］，

選択した結果，2005 年 3 月期から 2022 年 3

Shipman et al.［2017］）。表 2 は処置群（T）

月期までの 30,229 企業／年度の観測値を確定と対照群（C）の属性が，PSM 前後のサンプルした。このうち，式（1）による傾向スコアのでどの程度類似しているかを分析したバラン推定に利用可能なデータは 14,419 企業／年度

ス・テストの結果を示している。PSM 前のサである。なお，異常値処理のため，各連続変数

ンプル（マッチング前（U））では，各変数にの上下 1％をウィンザライズ（winsorize）した

おいて処置群（T）と対照群（C）で少なくと（Shipman et al.［2017］）。

も 5％の水準で統計的に有意な差があるが，さらに，各 IFRS 適用企業（処置群）と最もPSM 後のサンプル（マッチング後（M））では，

傾向スコアの近い非 IFRS 適用企業（対照群）を，各変数において処置群（T）と対照群（C）の最近傍マッチング（nearest neighbor matching）

統計的に有意な差が消失していることがわか・アプローチでマッチングさせた（Rosenbaum

る。以上のことから，PSM を用いることで，and Rubin［1985］）。また，キャリパー（caliper）

処置群（T）と対照群（C）が企業特性におい距離を 0.20(1)，および 1：1 非復元マッチング(2)て類似するサンプルで構成されていると判断の条件下で実施した（DeFond et al.［2017］，

できる。

20

IFRS 任意適用が負債による資金調達に与える影響

表2

PSM バランス・テスト結果

Unmatched（U)

変数
Size

平均 値の差平均値

差の検定

処 置群（T)対 照群（ C）

T-C

t値

マッチング前（U)12.83611.0981.738

11.190***Matched（M)マッチング後（M)12.81012.773

0.037

0.140

ROA

マッチング前（U)

0.082

0.047

0.035

4.580***

マッチング後（M)

0.080

0.084

-0.004-0.330Growth

マッチング前（U)

5.007

1.723

3.284

4.320***

マッチング後（M)

4.874

4.111

0.763

0.450

Leverage

マッチング前（U)

0.476

0.519

-0.043-2.060**

マッチング後（M)

0.477

0.444

0.033

1.100

Fsales

マッチング前（U)

0.367

0.155

0.212

9.260***

マッチング後（M)

0.363

0.349

0.014

0.340

Age

マッチング前（U)

3.803

3.970

-0.166-2.720***

マッチング後（M)

3.793

3.710

0.083

0.620

Big4

マッチング前（U)

0.957

0.830

0.127

3.260***

マッチング後（M)

0.956

0.934

0.022

0.650

FRGN

マッチング前（U)23.98110.457

13.52411.800***

マッチング後（M)23.80525.028-1.223-0.520

マッチング前（U)20.28210.041

10.2417.630***

INDP

マッチング後（M)19.401

20.090-0.689-0.270Goodwill

マッチング前（U)

0.032

0.009

0.024

6.070***

マッチング後（M)

0.031

0.048

-0.016-1.220

R&D

マッチング前（U)

0.044

0.019

0.025

2.090**

マッチング後（M)

0.040

0.037

0.003

0.380

（注）1．***,**はそれぞれ 1％水準，5％水準で統計的に有意であることを示す。
2．四捨五入による表示のため，計算結果の小数点以下の精度が変わることがある。その結果，一部の平均値の差が常に一致するとは限らないことがある。

2.

ド仮定（parallel trend assumption）を満たす

差分の差分法の適用

本稿は，IFRS の適用効果を測定するにあた必要がある。本稿は，𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆 ×𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒

およって，DID モデル（式（2））を用いて，IFRS

び𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆 ×𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒

適用企業群と非適用企業群における IFRS 任意

ル（2）に加えて，IFRS 導入前後の負債の変化

適用の平均効果を推定する（Landsman et al.

に対するその他の要因の影響は，IFRS 適用企［2012］，Cameran and Campa［2020］，Li et

業群と IFRS 非適用企業群とで同じであること

al.［2021］，Armstrong et al.［2022］）。DIDを立証する（Li et al.［2021］）。

の交差項をそれぞれモデアプローチによる推定にあたって，平行トレン
𝐷𝑒𝑏𝑡

𝛼𝛼 𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆𝛼 𝑃𝑜𝑠𝑡

𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒𝛼 𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆𝛼 𝑇𝑎𝑛𝑔𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦

𝛼 𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆𝑃𝑜𝑠𝑡

𝛼 𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆

𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒

𝑃𝑜𝑠𝑡

𝑀&𝐴

𝛼 𝑀&𝐴

𝛼 𝑆𝑖𝑧𝑒𝛼 𝐷𝑒𝑓𝑎𝑢𝑙𝑡

𝛼 𝐷𝑖𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑦

𝛼 𝐷𝑦𝑒𝑎𝑟𝛼 𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆𝛼 𝑅𝑂𝐸
𝜀2

被説明変数𝐷𝑒𝑏𝑡 は，企業 𝑖 の会計年度 𝑡 のル（2）には IFRS 適用を示す 3 つの変数が導3 月期の社債対自己資本比率（𝐵𝑜𝑛𝑑 ）および入されている。𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆 は IFRS 導入企業（処置

借入金対自己資本比率（𝐿𝑜𝑎𝑛 ）である。モデ群）は 1，IFRS 非導入企業（対照群）は 0 の21

ダミー変数で，係数（𝛼 ）は IFRS 導入前の 2

表 1 パネル B が示した通り，式（2）によるつの企業群間の差を示す。𝑃𝑜𝑠𝑡 は時間を表す

DID 分析に利用可能なデータの数は 28,673 企

ダミー変数で，IFRS 導入後は 1，IFRS 導入前

業／年度である。また，IFRS 初回適用年は企は 0 とし，係数（𝛼 ）は，政策の変更がなくて業ごとに異なるため，PSM アプローチで得らも時間の経過による負債の変化を示す。𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆

れた 130 社に対して，各企業の IFRS 初回適用

𝑃𝑜𝑠𝑡 は，処

年度にあわせて，IFRS 初回適用前 3 年間と初置群の負債の変化を対照群の負債の変化に対回適用年度を含む適用後 3 年間の合計 6 年間のして効果的に捉える DID 推定量であり，係数データを 28,673 企業／年度の観測値から集め（𝛼 ）は IFRS 適用の効果を示す。本稿は，特た。その結果，本稿の DID 分析で利用可能な

𝑃𝑜𝑠𝑡 の統計的有意性とその符号780 企業／年度の観測値で構成されるデータに焦点を当てる。さらに，M&A の効果を評価

セットが得られた。なお，異常値処理のため，す る た め に ， M&A の 実 施 規 模 を 表 す 変 数

年度毎に各連続変数の上下 1％をウィンザライ

𝑀&𝐴 と交差項𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆

ズした（Li et al.［2021］）。

と𝑃𝑜𝑠𝑡 の交差項である𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆に𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆

𝑃𝑜𝑠𝑡

𝑀&𝐴 を導入

し，係数𝛼 は IFRS 適用と M&A の実施規模がなお，分析に必要な財務データは日本経済新聞社デジタルメディアが提供する「NEEDS-

もたらす複合的な影響を示す。
また，先行研究に依拠して，モデル（2）は，Financial QUEST 2.0」，および株式会社金融

企業規模（𝑆𝑖𝑧𝑒 ），収益性（𝑅𝑂𝐸 ），資本集約

データソリューションズが提供する「クレジッ度（𝑇𝑎𝑛𝑔𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 ），デフォルト率（𝐷𝑒𝑓𝑎𝑢𝑙𝑡 ）R 関連データ」から得
トリスク・インデックス○

等企業属性，および業種（𝐷𝑖𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑦），と年度

た。
M&A に関連するデータは Bureau Van Dijk

（𝐷𝑦𝑒𝑎𝑟）の影響をコントロールする（Florou

社が提供する「zephyr」から収集した。非財務

and Kosi［2015］，Ozkaya［2018］，Bertrand

情報は日本経済新聞社が提供する「コーポレー

et al.［2021］）。なお，モデル（2）の主要変数

ト・ガバナンス評価システム NEEDS-Cgesの定義は，表 8 パネル B にまとめている。

version2.0」および東洋経済新報社が提供する

IFRS16 のデット・ファイナンスへの影響を「Major Shareholders Data」から収集した。

評価するため，検証期間を「全期間（IFRS16
適用前後）」と「IFRS16 適用前期間（IFRS 初Ⅳ

実証分析の結果とその解釈

本検証は「全期間」，追加検証は「IFRS16 適1.

記述統計量と変数間の相関関係

用前期間」を対象とし，これにより分析結果の表 3 は，分析に使用された主要変数とコント

回適用年度～2018 年度）」に分けて分析する。

ロール変数の記述統計量である。

信頼性を向上させる。
表3

記述統計量

N

平均値

標準偏差

最小値

Bond

780

0.078

0.187

0.000

3.171

Loan

780

0.488

1.263

0.000

29.619

M&A

780

1.796

3.752

0.000

14.699Size

780

12.459

1.582

7.099

16.247

ROE

780

0.053

0.334

-7.371

0.468

Tangibility

780

0.247

0.120

0.009

0.598

Default

780

0.004

0.023

0.000

0.404

変数

22

最大値

IFRS 任意適用が負債による資金調達に与える影響

表 4 は，変数間の相関係数を示す。対角線よ疑わせる値（0.800）を下回っている（Gujarati

り上の（下の）数値はスピアマンの（ピアソンand Porter［2009］）ため，変数間に多重共線の）相関係数である。説明変数間の相関係数の性が存在する可能性は低いと思われる。

値はすべて，深刻な多重共線性の問題の発生を
表4
Bond

Loan

変数間の相関関係

DIFRS

Post

DIFRS×Post

M&A

DIFRS×Post×M&A

Size

ROE

Tangibility

Default

0.458*** 0.095***-0.0460.017

0.151***

0.046

0.488***-0.0580.178***

0.239***

0.051

0.001

0.275*** `-0.131***0.296***

0.629***

0.096***

0.223***

0.075**

0.165***

0.026-0.0020.223***

0.029

0.013

-0.0100.091**

Bond

1.000

Loan

0.528***

1.000

0.049

-0.005

0.027

DIFRS

0.032

-0.039

1.000

0.000

0.577***

Post-0.051

0.022

0.000

1.000

0.577***-0.057

DIFRS×Post

0.008-0.0180.577*** 0.577***

1.000-0.0040.386***

0.063

0.111***

0.020

0.064*

M&A

0.045-0.025

0.096***-0.050-0.001

1.000

＊＊＊
0.460
0.460***

0.265***

0.070*-0.026-0.032DIFRS×Post×M&A-0.005-0.0330.217*** 0.217***0.375***

0.473***

1.000

0.140***

0.064*

0.000-0.013Size

0.272***

0.094***

0.062*

0.030

0.056

0.256***

0.134***

1.000

0.098***

0.153***

0.106***

ROE-0.610*** -0.779*** 0.097***0.040

0.069*

0.045

0.027

-0.042

1.000

Tangibility

0.035

0.069*

0.013-0.0080.012-0.026-0.0100.163***-0.056`-0.213*** -0.205***
1.000

0.216***

Default

0.138***

0.118***-0.0390.119***

0.017-0.0420.002-0.001-0.214***

0.017

1.000

（注）1．***,**,*はそれぞれ 1％水準，5％水準，10％水準で統計的に有意であることを示す。
2．上部の数値はスピアマン（Spearman）相関係数，下部の数値はピアソン（Pearson）相関係
数である。

2.

実証研究結果の報告（1）仮説の検証結果対照的に，借入金（Loan）を対象とする分析
結果（列（3））では，係数𝛼 は統計的に有意で

表 5 は，モデル（2）による DID 分析の結果ないことから（0.203（t 値＝1.532）），IFRSを示している。全期間（N＝780）を対象とす

適用は企業の借入金による資金調達に影響をるモデル（2）の推定結果（本検証の結果）は，持たないことがわかる。また，係数𝛼 は統計的列（1）と列（3）で報告されている。社債（Bond）に有意ではない（-0.017（t 値＝-1.566））ことを対象とする分析結果（列（1））では，DIDから，借入金に対する IFRS 任意適用の効果は𝑃𝑜𝑠𝑡 ）の係数（𝛼 ）は 10％

M&A の規模とは無関係であることが判断でき

推定量（𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆

水準で統計的に有意な正の値（0.042（t 値

る。

=1.825））である。この結果は，IFRS 適用企

表 5 の列（2）と列（4）では，「IFRS16 適

業が IFRS 導入後，IFRS 非適用企業と比較し用前期間」（N＝558）を対象とするモデル（2）て社債による資金調達の割合が平均で 4.2％統の推定結果（追加検証の結果）を報告している。

計的に有意に増加していることを示している。

社債（Bond）を対象とする分析結果（列（2））

つまり，IFRS 適用企業は，IFRS 適用後の期では，係数（𝛼 ）は 5%水準で統計的に有意な間において，より積極的に社債発行で資金を調正の値（0.062（t 値=2.213））であり，係数𝛼達する傾向がある。一方，M&A の影響を示すは 統 計 的 に 有 意 で は な い （ -0.004 （ t 値 ＝

係数𝛼 は統計的に有意ではない（-0.004（t 値-1.222））。また，借入金（Loan）を対象とする＝-1.476））。この結果，IFRS 任意適用の効果分析結果（列（4））では，係数𝛼 および係数𝛼

は M&A の規模とは無関係に，社債による資金は統計的に有意でない。追加検証の結果は本検調達に正の影響を持つことが示唆されている。

証の結果と一致している。
23

表5

実証分析の結果

社債（Bond）(2)追加検証の結果(３)本検証の結果-0.486***-0.511***-1.113*-1.067(-4.938)(-3.844)(-1.710)(-1.404)

Constant
DIFRS
Post
DIFRS×Post
𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆
𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆

借入金(Loan)(1)本検証の結果

𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒DIFRS×Post×M&A
M&A
Size
ROE
Tangibility
Default(４)追加検証の結果-0.000-0.003-0.039-0.051(-0.013)(-0.159)(-0.400)(-0.399)-0.002-0.031*-0.034-0.164(-0.132)(-1.780)(-0.388)(-1.567)

0.042*

0.062**

0.203

0.253

(1.825)(2.213)(1.532)(1.559)

0.023

0.031

0.133

0.180

(1.050)(1.106)(1.228)(1.260)

0.028

0.043

0.129

0.222

(1.277)(1.539)(1.185)(1.499)-0.004-0.004-0.017-0.016(-1.476)(-1.222)(-1.566)(-1.226)-0.000-0.001

0.003

0.007

(-0.017)(-0.282)(0.435)(0.684)0.032***

0.033***

0.048**

0.047(8.930)(6.372)(2.004)(1.422)-0.335***-0.336***-2.997***-3.073***(-3.501)(-3.425)(-4.041)(-4.350)-0.076-0.124*

0.411

0.415

(-1.250)(-1.671)(1.212)(1.028)

0.437

0.406

-3.049-8.088(1.333)(0.406)(-0.910)(-1.318)

Dindustry

yes

yes

yes

yes

Dyear

yes

yes

yes

yes

Observations

780

558

780

558

Adj. R

0.486

0.533

0.632

0.681

（注）1．括弧内は，企業でクラスター補正した標準誤差をもとに算出したロバスト t 値である（Florou andKosi［2015］，Li et al.［2021］）。
2．***,**,*はそれぞれ 1％水準，5％水準，10％水準で統計的に有意であることを示す。
3．分析結果を簡潔に報告するため，産業（Dindustry）および年度（Dyear）ダミー変数の分析結果は省略している。

さらに，表 5 の分析結果では， 𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆
𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒お よ び 𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆

𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒

規模とは無関係である。

の係数

は，統計的に有意でないことを示している。つⅤ

頑健性の検証1.

判断できる（Angrist and Pischke［2009］，

頑健性の検証１－固定効果モデルによる検証

Li et al.［2021］）。以上の研究結果は，IFRS

本論の分析結果の頑健性を評価するために，

任意適用企業は，IFRS 適用後に社債による資固定効果モデルを採用して頑健性の検証を実金調達の割合が増加しており，借入金による資施する（Florou and Kosi［2015］，Shipman et

金調達の割合には変化がないことを示唆して

al.［2017］，Li et al.［2021］，Armstrong et al.

いる。この結果は，IFRS16 の導入と M&A の［2022］）。M&A の影響をより詳細に探るため

まり，本稿が実施した DID 分析はその前提条件である平行トレンド仮定を満たしていると

24

IFRS 任意適用が負債による資金調達に与える影響に，モデル（2）で用いた M&A の規模変数（列析結果を通じて，より包括的な視点からの分析（1））に加え，M&A の実施有無を示す変数を行い，信頼度の高い結論を導き出すことが期（DMA）（列（2））と，M&A の規模に基づい待される。なお，モデル（3）の主要変数の定た順位変数（RankMA）（列（3））もそれぞれ

義は，表 8 パネル B にまとめている。

モデル（3）に取り入れる(3)。モデル（3）の分𝐷𝑒𝑏𝑡

𝛽𝛽 𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆
𝑃𝑜𝑠𝑡

𝑃𝑜𝑠𝑡

𝑀&𝐴

𝛽 𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆
𝛽 𝑀&𝐴

𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒𝛽 𝑆𝑖𝑧𝑒𝛽 𝑅𝑂𝐸

社債 (Bond)
パ ネル ADIFRS×Post
𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆
𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆

𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒DIFRS×Post×DM&A

𝛽 𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆𝛽 𝑇𝑎𝑛𝑔𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦

𝛽 𝐷𝑒𝑓𝑎𝑢𝑙𝑡

頑健性の検証１の分析結果(1)

Constant

𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒3𝛽 𝐹𝑖𝑟𝑚 𝐹. 𝐸. 𝛽 𝑌𝑒𝑎𝑟 𝐹. 𝐸. 𝜀
表6

𝛽 𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆(2)

借 入金 (Loan)
(3)

(4)

(5)

(6)

頑 健 性検証証1の結果—「全1の 結 果—「 全期期間」
間」
の検
0.122

0.124

0.125

-4.623**-4.618**-4.622**(0.369)(0.377)(0.379)(-2.366)(-2.363)(-2.365)

0.032**

0.032**

0.032**

0.124

0.121

0.116

(2.070)(2.090)(2.083)(1.349)(1.316)(1.277)

0.015

0.015

0.015

0.126

0.126

0.127

(0.839)(0.841)(0.846)(1.159)(1.162)(1.166)

0.014

0.014

0.014

0.119

0.119

0.119

(0.786)(0.788)(0.791)(1.151)(1.154)(1.156)-0.019-0.102(-0.955)(-0.865)

DIFRS×Post×M&A-0.002-0.009(-1.047)(-0.758)

DIFRS×Post×RankM&A-0.000-0.001(-1.098)(-0.652)

Controls

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Firm F.E.

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Year F.E.

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Observations

780

780

780

780

780

780

0.734

0.734

0.734

0.795

0.795

0.795

Adj. Rパ ネ ルB

頑 健性 検IFRS16適用
前前
期間」」の 証1の結検 証 1の 果―
結果「―「IFRS16適 用
期間

Constant
DIFRS×Post
𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆
𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆

𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒DIFRS×Post×DM&A

0.011

0.012

0.012

0.164

0.175

0.180

(0.026)(0.028)(0.029)(0.063)(0.067)(0.069)0.043**

0.043**

0.043**

0.143

0.143

0.141

(2.029)(2.046)(2.055)(1.152)(1.154)(1.152)

0.012

0.012

0.012

0.130

0.130

0.130

(0.468)(0.469)(0.471)(0.875)(0.875)(0.876)

0.011

0.011

0.011

0.134

0.134

0.135

(0.458)(0.461)(0.464)(0.967)(0.968)(0.970)-0.021-0.086(-0.773)(-0.543)

DIFRS×Post×M&A-0.002-0.009(-0.846)(-0.563)

DIFRS×Post×RankM&A-0.000-0.001(-0.929)(-0.587)

Controls

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Firm F.E.

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Year F.E.

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Observations

558

558

558

558

558

558

Adj. R

0.729

0.729

0.729

0.799

0.799

0.799

（注）1．括弧内は，企業でクラスター補正した標準誤差をもとに算出したロバスト t 値である（Florou andKosi［2015］，Li et al.［2021］）。
2．**は，5％水準で統計的に有意であることを示す。
3．分析結果を簡潔に報告するため，コントロール変数（Controls），個体固定効果（Firm F.E.）と年度固定効果（Year F.E.）の分析結果は省略している。

25

表 6 に示されるパネル A とパネル B は，そ検討を行った。頑健性の検証 2 では，PSM 用

れぞれ「全期間」および「IFRS16 適用前期間」のデータを収集する際に，3 年の準備期間を基の分析結果を表している。パネル A とパネル B

準にしている。さらに，Shipman et al.［2017］の結果から，社債（Bond）に関しては，列（1），を基に，より精度の高いマッチングを目指し

列（2）および列（3）のいずれも DID 推定量て，キャリパーを 0.03 と定め，1：2 非復元マ

𝑃𝑜𝑠𝑡 ）の係数（𝛽 ）が 5％水準でッチングなどの厳格な条件下で PSM をモデル

統計的に有意な正の値であることが示されて（1）で実施し，データベースを構築した (4)。

いる。これは，IFRS 導入後の社債による資金

その上で，モデル（2）に Leone et al. （2019）

調達の割合が有意に増加していることを示唆

によって提案されたロバスト回帰分析を採用している。対照的に，借入金（Loan）についし，本論の分析結果をより厳格に検証した。こての分析結果（列（1）・列（2）・列（3））は，

れにより，既存の実証結果の頑健性をさらに精係数（𝛽 ）が統計的に有意でないことが明らか

緻に確認することができる。

（𝐷𝐼𝐹𝑅𝑆になった。これは，IFRS の導入が企業の借入

表 7 は，パネル A とパネル B に分かれてお金による資金調達の割合に顕著な影響を与えり，それぞれ「全期間」および「IFRS16 導入ていないことを意味する。さらに，M&A の影

前期間」の分析結果を示している。パネル A

響を示す係数（𝛽 ）に関しては，列（1）からの結果は，本論の結果（表 5 列（1）・（3））お列（6）で統計的に有意でないことが確認されよび頑健性の検証 1 の結果（表 6 パネル A）とた。これらの結果は，本検証の結果と一致して整合性を持っており，これにより IFRS 導入がおり，M&A の実施有無や規模，さらに IFRS16

社債による資金調達に対して正の影響を与えの適用が IFRS 導入後の資金調達行動に直接のる一方，借入金にはそのような影響を示さない

関係がないことが示されている。これにより，ことが伺える。さらに，M&A の影響を加味し本検証の結果の頑健性が確認された。

ても，この結論は変わらないことが確認されている。しかし，パネル B の結果を見ると，社債

頑健性の検証 2－傾向スコア・マ
ッチング条件の変更による検証（Bond）を対象とした DID 推定量の係数は，

前述の通り，企業が IFRS を適用するために有意性を示していない。このような結果となっは，通常 3 年の準備期間が必要で（企業会計審た背景には，パネル B の分析で使用したデータ

議会企画調整部会［2009］），平均で 4 年（金量が大幅に減少したことが，影響を及ぼした要融庁［2015］）を要している。これまでの分析

因として考えられる。

2.

では，IFRS 適用の準備期間を 4 年とした上で

26

列（3）を除いて，列（1）と列（2）で統計的

IFRS 任意適用が負債による資金調達に与える影響
表7

頑健性の検証 2 の分析結果
社債(Bond)

DIFRS×Post
DIFRS×Post×DM&A

借入金(Loan)

(1)

(2)

パネルA

頑健性検証2の結果—「全期間」の 検証2の結果—「全期間」

(3)

(4)

(5)

(6)

0.022*** 0.022*** 0.037**-0.011-0.013-0.021(3.024)(-0.604)(-0.695)(-0.579)(2.906)(2.514)-0.0200.009(-1.484)
DIFRS×Post×M&A(0.272)-0.002

0.002(-1.245)
DIFRS×Post×RankM&A(0.486)-0.0000.000(-1.449)(0.367)

Observations

484

484

484

484

484

484

Adj. R

0.638

0.637

0.638

0.447

0.446

0.447

パネルB
パネルB 頑健性
頑健性検証2の結果―「IFRS16適用前期間」の検証2の結果―「IFRS16適用前 期間」

DIFRS×Post
DIFRS×Post×DM&A

0.014

0.013

0.033*-0.016-0.016-0.016(1.328)(1.206)(1.679)(-0.716)(-0.735)(-0.376)-0.029-0.000(-1.553)
DIFRS×Post×M&A(-0.002)-0.0020.000(-1.311)(0.036)DIFRS×Post×RankM&A-0.000-0.000(-1.462)(-0.004)

Observations

328

328

328

328

328

328

Adj. R

0.712

0.711

0.711

0.809

0.808

0.809

（注）1．括弧内は，企業でクラスター補正した標準誤差をもとに算出したロバスト t 値である（Florou andKosi［2015］，Li et al.［2021］）。
2．***,**,*はそれぞれ 1％水準，5％水準，10％水準で統計的に有意であることを示す。
3．分析結果を簡潔に報告するため，定数項（Constant），コントロール変数（Controls）の結果は省略している。

Ⅵ

結びに変えてIFRS16 の適用や M&A の影響を考慮しても，結果が変わらないことが示された。

本稿は，東証上場企業を対象に，IFRS 任意

IFRS 強制適用について，Florou and Kosi

適用が負債による資金調達にどのような影響（2015）は企業が借入金よりも社債を優先してを与えるか検証した。本稿の主な発見は，IFRS

利用する傾向があることを報告している。Mo

適用企業は，非適用企業と比較して，IFRS 適

and Lee（2018）は，韓国企業を対象に IFRS

用後に，社債による資金調達をより多く利用す任意適用が社債利用の選好をもたらすことをる傾向があることが示されたことである。一発見した。本稿での日本企業に対する分析は，方，IFRS 任意適用は，借入金による資金調達

Mo and Lee（2018）のエビデンスと一致してには影響を与えないことが分かった。また，

おり，IFRS 適用による情報の質の改善などの27

恩恵を受けて，IFRS 任意適用企業は，IFRS

が企業の資金調達行動に与える長期的な影響

適用後に社債による資金調達を選好する傾向について分析し，より強固な結論を導くことはがあるという結論を支持している。

今後の研究課題である。

金融庁（2015）によれば，企業は IFRS を導入することにより，資金調達手段の多様化や資注金調達の募集に応じる投資家の多様化を図る（1）キャリパーは，マッチングさせる許容領域を表しており，最近傍マッチングの場合に，対照群がキャリパーを超えたものはマッチングしな
い ことを 意味す る。 Rosenbaum and Rubin（1985）と岩崎（2015）はキャリパーの大きさの目安として，傾向スコアの標準偏差の 0.20～
0.25 倍を推奨している。また，PSM で 0.20 を用いる場合，バイアスが小さいことが報告されており，最適なキャリパー幅であるため（Austin［2011］），本検証ではキャリパーとして 0.20 を採用した。
（2）会計研究における最も一般的なマッチング方
法は，1 つの処置観測値が 1 つの対照観測値にマッチングされる 1：1 のマッチングである（Shipman et al.［2017］）。また，岩崎（2015）
は非復元処理を推奨しているため，本検証では
1：1 非復元マッチング・アプローチを採用した。
（3）先行研究では，M&A の規模を示す連続変数を
カテゴリー分類して順位づけるアプローチは，変数の特質を十分に反映しきれないとともに，分析結果がカテゴリーの定義に依存する可能性
が 指 摘 さ れ て い る （ Casacci and Pareto［2015］；Hoffmann［2016］）。この背景を踏
まえ，本研究は M&A の規模という経済的変数の特性および数値の連続性を的確に捉えるため，先行研究の提案に基づき，観測値の大きさに応じて順にランキングし，同一スケールの観測値へ同じ順位を付与するアプローチを適用した（Casacci and Pareto［2015］；Hoffmann［2016］）。この手法の採用により，RankMAが導出されたことで，データの経済特性および連続性が適切に取り扱われた（DeMaris［2004］;
Hoffmann［2016］）。
（4）Shipman et al.（2017）では，キャリパーは0.01，0.03，および 0.10 が紹介されている。しかし，頑健性の検証では，キャリパー0.01 を採用すると，多くのマッチング対象が除外されるため，採用していない。本稿は，キャリパーとして 0.03 および 0.10 を用いた PSM を実施し，グループ間の傾向スコアの差の合計が最小化されるキャリパーは 0.03 であり，「最適な」マッチング（Shipman et al.［2017］）として判断したため，キャリパー0.03 による研究結果を報告している。

ことを期待している。本稿の実証結果は，IFRS
任意適用がこのような企業の期待を実現する
ための良い戦略であることを示している。一方
で，若林・馬場・長坂（2011）の調査によれば，
IFRS 導入の影響についてメリットよりデメリットが多いと考えている企業がより多く存在している。その主な理由として，「監査コストの上昇」や「注記情報が増える」など，導入に伴うコスト負担増を意識していることが挙げられる（若林・馬場・長坂［2011］）。しかし，
IFRS 任意適用は，より良い報告や開示の充実に対する個々の企業の戦略的コミットメント
であり（Leuz and Verrecchia［2000］，Kim andShi［2012］），このコミットメントにはコストがかかることから，信頼性が高い（Kim andShi［2012］）。したがって，会社自身の意思決定で IFRS を導入するか否かを決める際に，新基準への切替コストを考慮すると同時に，IFRS
任意適用による恩恵が企業にも及ぶことを把握する必要があるであろう。
本稿は，日本において上場企業による自発的な IFRS 導入が負債による資金調達に与える経済的影響についての初めてのエビデンスを提供することで，IFRS 導入に関する研究文献に貢献するものである。もう 1 つの貢献は，内生性に関連する問題に対処するための適切な研究設計を可能にした実証手法に関連するものである。
しかし，IFRS 導入は比較的近年のことであるため，本稿は IFRS の導入前後合わせて 6 年間のデータを用いて分析を行った。IFRS 導入
28

IFRS 任意適用が負債による資金調達に与える影響
表8

主要変数の定義パ ネ ルA： モ デル （1）の主 要変 数
DIFRS

IFRS適 用 のダ ミ ー変 数： IFRS適 用 ＝1；非 適 用＝ 0

Size

総 資産 の 自然 対 数

ROA

総 資産 経 常利 益 率

Grow th

売 上高 5年 平 均複 利 成長 率

Leverage

総 資本 に 対す る 負債 の比 率

Fsales

売 上高 に 対す る 海外 売上 高 の比 率

Age

社 齢の 自 然対 数 値。 社齢 ＝ 当年 － 会社 実質 設 立年 ＋ 1

Big4

4大 監 査法 人 のダ ミ ー変 数： 4大 監 査法 人 を利 用 する 企業 ＝ １； 利 用し な い企 業＝ 0

FRGN

外 国人 持 株比 率 （有 価証 券 報告 書 記載 ベー ス ）

IDRTO

人 人数
数 にに
対す
る社
外取
役人
の比
社 外取 締 役比 率 ：取 締役 会
対す
る社
外締
取締
役数
人数
の率
比率

Goodw illの れん 総 資産 比 率： 総資 産 に対 す るの れん の 比率

R&D

売 上高 研 究開 発 費比 率： 売 上高 に 対す る研 究 開発 費 の比 率
パ ネ ルB： モデル（ 2）・（3）の主 要変 数

Bond

社 債自 己 資本 倍 率＝ 社債 ÷自 己 資本

Loan

借 入金 自 己資 本 倍率 ＝借 入 金÷自己 資 本

DIFRS

IFRS適 用 の有 無 を示 すダ ミ ー変 数 ：IFRS適用 ＝ 1； 非適 用＝ 0

Post

IFRS適 用 前後 を 示す ダミ ー 変数 ： IFRS適 用後 ＝ １； IFRS適 用前 ＝ 0

DIFRS×Post

ダ ミー 変 数DIFRSとダ ミ ー変 数Postの 交差 項

DIFRS× Before

ダ ミー 変 数DIFRSとIFRS適用 2年 前 のダ ミー 変 数Before

の 交差
の交差
項項

DIFRS× Before

ダ ミー 変 数DIFRSとIFRS適用 3年 前 のダ ミー 変 数Before

の交 差項
の交差項

DMA

有無を
無 を示
示すダ
す ダ ミ ー変ー 変 数：
数
M&A取引の有
M&A取引あり＝ 1； なし＝ 0

DIFRS×Post×DMA

DIFRS×PostとM&Aの交差項
DI
kMA

M&A

M&Aの 取引 金 額の 自然 対 数値

DIFRS×Post×M&A

DIFRS×PostとM&Aの交差項

RankMA

M&Aの 取引 金 額に よる 規 模の 順 位変 数

DIFRS×Post×RankMA DIFRS×PostとRankMAの交差項

自 己資 本 当期 純 利益 率

Tangibility

有 形固 定 資産 ÷ 期首 総資 産

Default

推 定デ フ ォル ト 率平

売 上高 の 自然 対 数値

ROE

森

Size

参考文献
Amano, Y.［2020］，“Real Effects of Intangibles
Capitalization-Empirical Evidence from Voluntary
IFRS Adoption in Japan,” Journal of International
Accounting Research, Vol.19, Issue 3, pp. 19-36.
Angrist, J. D. and J-S. Pischke［2009］，Mastering’
Metrics: the Path from Cause to Effect, Princeton
University Press.
Aoki, M. and H. Patrick［1994］，The Japanese

Main Bank System-Its Relevance for Developing
and Transforming Economies, Oxford University

Press.
Aoki, M., G. Jackson and H. Miyajima［2007］，

Corporate Governance in Japan-Institutional
Change and Organizational Diversity, Oxford
University Press.
Armstrong, C. S., M. E. Barth, A. D. Jagolinzer
and E. J. Riedl［2010］，“Market Reaction to the
Adoption of IFRS in Europe,” The Accounting
Review, Vol. 85, No. 1, pp. 31-61.
Armstrong, C., J. D. Kepler, D. Samuels and D.
Taylor［2022］，“Causality Redux: The Evolutionof Empirical Methods in Accounting Researchand the Growth of Quasi-experiments,” Journalof Accounting and Economics, Vol. 74, Issues
2-3, pp. 1-40.
Austin, P. C.［2011］，“An Introduction to Propensity
Score Methods for Reducing the Effects ofConfounding in Observational Studies,” Multivariate Behavioral Research, Vol. 46, pp. 399-

424.
Ball, R. and P. Brown［1968］，“An Empirical
Evaluation of Accounting Income Numbers,”
Journal of Accounting Research, Vol. 6, pp. 159178.
Ball, R., A. Robin and G. Sadka ［ 2008］， “Is
Financial Reporting Shaped by Equity Markets
or by Debt Markets? An International Study ofTimeliness and Conservatism,” Review of
Accounting Studies, Vol. 13, pp. 168-205.
Ball, R., X. Li and L. Shivakumar ［ 2015 ］，“Contractibility and Transparency of Financial
Statement Information Prepared Under IFRS:Evidence from Debt Contracts Around IFRS
Adoption,” Journal of Accounting Research, Vol.
53, Issue 5, pp. 915-963.
Barth, M. E., W. Landsman and M. Lang［2008］，“International Accounting Standards andAccounting Quality,” Journal of Accounting
Research, Vol. 46, No. 3, pp. 467-498.
Becker, K., J. Bischof and H. Daske［2021］，“IFRS:
Markets, Practice and Politics,” Glover, J., S.
Penman, S. J. Reichelstein and D. Taylor ed.
Foundations and Trends in Accounting, The
Essence of Knowledge, Vol. 15, No. 1-2, pp. 1262.
Beneish, M. D., B. P. Miller and T. L. Yohn［2015］，“Macroeconomic Evidence on the Impact of
Mandatory IFRS Adoption on Equity and Debt
Markets,” Journal of Accounting and Public
Policy, Vol. 34, pp. 1-27.

29

Bertrand, J., H. D. Brebisson and A. Burietz［ 2021 ］， “Why Choosing IFRS? Benefits ofVoluntary Adoption by European Private
Companies,” International Review of Law andEconomics, Vol. 65, pp.1-14.
Bharath, S. T., J. Sunder and S. V. Sunder［2008］，“Accounting Quality and Debt Contracting,”
The Accounting Review, Vol. 83, No. 1, pp. 1-28.
Cameran, M. and D. Campa［2020］，“Voluntary
IFRS Adoption by Unlisted European Firms:
Impact on Earnings Quality and Cost of Debt,”
The International Journal of Accounting, Vol.
55, No. 3, pp. 1-36.
Casacci, S. and A. Pareto［2015］，“Methods for
Quantifying Ordinal Variables: A Comparative
Study,” Quality and Quantity, Vol. 49, pp. 18591872.
Clubb, C. D. B.［2013］，“Information Dynamics,
Dividend Displacement, Conservatism, andMeasurement: A Development of the Olson(1995) Valuation Framework,” Review of
Accounting Studies, Vol. 18, Issue 2, pp. 360385.
Daske, H. D, L. Hail, C. Leuz and R. Verdi［2008］，“Mandatory IFRS Reporting around the World:
Early Evidence on the Economic Consequences,”
Journal of Accounting Research, Vol. 46, No. 5,
pp. 1085-1142.
DeFond, M., D. H. Erkens and J. Zhang［2016］，

Does PSM Really Eliminate the Big N Audit
Quality Effect? Marshall School of BusinessWorking Paper No. ACC 02.14 2016. https://ssrn.
com/abstract=2472092, (accessed 30 November,2022).
DeFond, M., D. H. Erkens and J. Zhang［2017］，“Do Client Characteristics Really Drive the Big
N Audit Quality Effect? New Evidence from
Propensity Score Matching,” Management Science,Vol. 63, Issue 11, pp. 3628-3649.
De George, E. T., X. Li and L. Shivakumar［2016］，“A Review of IFRS Adoption Literature,” Review
of Accounting Studies, Vol. 21, pp. 898-1004.
DeMaris, A.［2004］，Regression with Social Data:

Modeling Continuous and Limited Response
Variables, John Wiley & Sons.

Dhaliwal, D. S., I. K. Khurana and R. Pereira［2011］，“Firm Disclosure Policy and the Choice
Between Private and Public Debt,” Contemporary
Accounting Research, Vol. 28, No.1, pp. 293-330.
Dumontier, P. and B. Raffournier［2002］，“Why
Firms Comply Voluntarily with IAS: An Empirical
Analysis with Swiss Data,” Journal of International Financial Management and Accounting,Vol. 9, Issue 3, pp. 216-245.
Easton, P., S. Monahan and F. Vasvari［2009］，30“Initial Evidence on the Role of Accounting
Earnings in the Bond Market,” Journal of
Accounting Research, Vol. 47, No.3, pp. 721-766.
Florou, A. and U. Kosi［2015］，“Does Mandatory
IFRS Adoption Facilitate Debt Financing?”
Review of Accounting Studies, Vol. 20, pp. 14071456.
Górowski, I., B. Kurek and M. Szarucki［2022］，“The Impact of a New Accounting Standard on
Assets, Liabilities and Leverage of Companies:
Evidence from Energy Industry,” Energies, Vol.
15. pp. 1-15.
Gujarati D. N. and D.C. Porter［2009］， Basic
Econometrics, McGraw Hill.
Harris, M. and A. Raviv［1988］，“Corporate Control
Contests and Capital Structure,” Journal of
Financial Economics, Vol. 20, pp. 55-86.
Hoffmann, J. P.［2016］，Regression Models for

Categorical, Count, and Related Variables: An
Applied Approach, University of California Press.

Hosmer, D. W., S. Lemeshow and R. X., Sturdivant［2013］，Applied Logistic Regression, John Wiley& Sons, Inc.
Kashiwazaki, R., S, Sato and F. Takeda［2019］，“Does IFRS Adoption Accelerate M&A? The
Consequences of Different Goodwill Accounting
in Japan,” International Advances in Economic
Research, Vol. 25, pp. 399-415.
Kim, J. B. and H. Shi［2011］，“The Voluntary
Adoption of International Financial ReportingStandards and Loan Contracting around theWorld,” Review of Accounting Studies, Vol. 16,
pp. 779-811.
Kim, J. B. and H. Shi［2012］，“IFRS Reporting,Firm-specific Information Flows, and Institutional
Environments: International Evidence,” Review
of Accounting Studies, Vol. 17, No. 3, pp. 474-517.
Landsman, W., E. Maydew and J. R. Thornock［2012］，“The Information Content of Annual
Earnings Announcements and Mandatory
Adoption of IFRS,” Journal of Accounting andEconomics, Vol. 53, pp. 34-54.
Leone, A. J., M. Minutti-Meza and C. E. Wasley［2019］，“Influential Observations and Inferencein Accounting Research,” The Accounting Review,Vol. 94, No. 6, pp. 337-364.
Leuz, C. and R. E. Verrecchia［2000］，“The Economic
Consequences of Increased Disclosure,” Journalof Accounting Research, Vol. 38 (Supplement),
pp. 91-124.
Li, B., G. Siciliano and M. Venkatachalam［2021］，“Economic Consequences of IFRS Adoption: The
Role of Changes in Disclosure Quality,” Contemporary Accounting Research, Vol. 38, No. 1,
pp. 129-179.

IFRS 任意適用が負債による資金調達に与える影響

Magli, F., A. Nobolo and M. Ogliari［2018］，“The
Effects on Financial Leverage and Performance:
The IFRS 16,” International Business Research,
Vol. 11, No.8, pp. 76-89.
Mo, K. and J. Lee［2018］，“IFRS Adoption and the
Choice Between Public and Private Debt: Evidence
from South Korea,” Emerging Markets Financeand Trade, Vol. 54, pp. 2533-2556.
Moscariello, N., L. Skerratt and M. Pizzo［2014］，“Mandatory IFRS Adoption and the Cost of
Debt in Italy and UK,” Accounting and BusinessResearch, Vol. 44, No. 1, pp. 63-82.
Ozkaya, H.［2018］，“Effect of Mandatory IFRS
Adoption on Cost of Debt in Turkey,” Businessand Economics Research Journal, Vol. 9, No. 3,
pp. 579-588.
Rosenbaum, A. R. and B. Rubin［1983］，“TheCentral Role of the Propensity Score in
Observational Studies for Causal Effects,”
Biometrilc, Vol. 70. Issue 1, pp.41-55.
Rosenbaum, P. R. and D. B. Rubin ［ 1985 ］，“Constructing a Control Group Using Multivariate Matched Sampling Methods That
Incorporates the Propensity Score,” The
American Statistician, Vol. 39, No. 1, pp. 33-38.
Shipman, J. E., Q. T. Swanquist and R. L. Whited［2017］，“Propensity Score Matching in Accounting Research,” The Accounting Review,Vol. 92, No. 1, pp. 21-244.
Stulz, R. M.［1988］，“Managerial Control of Voting
Rights: Financing Policies and the Market for
Corporate Control,” Journal of Financial Economics, Vol. 20, pp. 25-54.
Tristão, P. A. and I. B. Sonza［2021］，“Increase in
Leverage Driven by International Financial
Reporting Standards Adoption,” Revista deAdministração Contemporânea, Vol. 25, No. 4,
pp. 1-17.
Vermaelen, T.［1981］，“Common Stock Repurchases
and Market Signalling: An Empirical Study,”
Journal of Financial Economics, Vol. 9, Issue 2,
pp. 139-183.
井上謙仁・石川博行［2014］「IFRS が資本市場に与える影響」『証券アナリストジャーナル』第 52 巻
第 9 号，28-40 頁。
一般社団法人日本経済団体連合会（経団連）［2014］「IFRS 任意適用に関する実務対応参考事例」
https://www.keidanren.or.jp/policy/ifrs_jirei.html（参照日：2022 年 11 月 30 日）。
岩崎学［2015］『統計的因果推論』朝倉書店。
企業会計審議会企画調整部会［2009］「我が国における国際会計基準の取扱いについて（中間報告）」
https://www.fsa.go.jp/news/20/20090616-1.html（参照日：2022 年 11 月 30 日）。

金鐘勲・中野貴之・成岡浩一［2019］「IFRS 任意適用企業の特性」『会計プログレス』第 20 号，78-94
頁。
金融庁［2010］「IFRS（国際会計基準）の任意適用
及 び 初 度 適 用 に つ い て 」 https://www.fsa.go.jp/
news/21/sonota/20100616-2.html（参照日：2022
年 11 月 15 日）。
金融庁［2015］「IFRS 適用レポート」https://www.
fsa.go.jp/singi/singi_kigyou/siryou/kaikei/20150
415/01.pdf（参照日：2022 年 11 月 15 日）。
金融庁［2022］「事務局資料「会計基準を巡る変遷と最近の状況」」http://efaidnbmnnnibpcajpcglcle
findmkaj/https://www.fsa.go.jp/singi/singi_kigy
ou/siryou/kaikei/20220929/4.pdf（参照日：2022
年 11 月 30 日）。
草野真樹［2019］「会計基準のグローバル化の経済的帰結 ―リース会計基準の改訂を中心として―」『国際会計研究学会年報』2018 年度第 1・2 合併号，19-33 頁。
草野真樹［2020］「IFRS 適用をめぐる実証研究の棚卸しと展望」『国際会計研究学会年報』2019 年度
第 1・2 合併号，9-27 頁。
首藤昭信・伊藤広大・二重作直毅・本馬朝子［2018］「債務契約における会計情報の役割 （1）：会計
情報の事前的役割」『金融研究』第 4 巻，23-60 頁。
東京証券取引所（東証）［2022］「統計情報（株式関連）」https://www.jpx.co.jp/markets/statistics-eq
uities/index.html（参照日：2022 年 11 月 30 日）。
内閣官房［2014］「「日本再興戦略」改訂未来への挑戦」https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/seicho/inde
x.html（参照日：2022 年 11 月 30 日）。
内閣官房［2021］「成長戦略フォローアップ（令和 3年）」https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/seicho/inde
x.html（参照日：2022 年 11 月 30 日）。
中野貴之編著［2020］『IFRS 適用の知見―主要諸国と日本における強制適用・任意適用の分析―』同文舘出版。
日本経済新聞（日経）［2018］「有利子負債増やした
企業，M&A に積極投資」2018 年 5 月 22 日朝刊。
日本経済新聞（日経）［2019］「国際会計基準，7 割が負債増加」2019 年 12 月 21 日朝刊。
日本取引所グループ（JPX）［2022］「IFRS（国際
財務報告基準）への対応」https://www.jpx.co.jp/
equities/improvements/ifrs/02.html （ 参 照 日 ：2022 年 11 月 30 日）。
花枝秀樹・榊原茂樹［2009］『資本調達・ペイアウ
ト政策』中央経済社。
森平爽一郎［2009］『信用リスクモデリング―測定と管理―』朝倉書店。
若林公美・馬場大冶・長坂悦敬［2011］「IFRS 時代における日本企業の経営実態調査」『 BI Annual
Research Report』第 7 巻，47-78 頁。

31