DBJ Research Center on Global Warming
Discussion Paper Series No. 69 (1/2024)

サステナビリティ活動と企業価値―DBJ サステナビリティ評価認証融資による実証分析 ―内山勝久・細田裕子

本論は，執筆者個人の暫定的な研究（内容，意見については執筆者
個人に属するもの）であって，関心ある研究者との議論等のために作成されたものである．

サステナビリティ活動と企業価値
̶DBJ サステナビリティ評価認証融資による実証分析̶*

内⼭勝久†・細⽥裕⼦‡
2024 年 1 ⽉

要 旨
企業のサステナビリティ活動が ESG ファイナンス等を通じた資⾦調達や企業価値に影響を与えている現状を踏まえ，本稿では DBJ サステナビリティ評価認証融資を ESG ファイナンスの⼀形態と位置づけ，当該融資を受けた企業の企業価値の変化について検証した．実証分
析の結果，当該融資を受けた企業のトービンの 𝑞 は融資後に上昇していること，融資を受けた企業は従来製造業が主体であったが，最近では⾮製造業を含む多様な業種に拡がっている
ことを⽰唆する結果が得られた．

キーワード：

サステナビリティ活動，DBJ サステナビリティ評価認証融資，企業価値

1．はじめに近年，多くの企業が SDGs を意識した活動を強化している．企業が SDGs に取り組む⽬
的はさまざまであるが，活動の効果として⼀般的に期待できることとしては，新たなビジネ
スチャンスの創出につなげたり，社外からの評価を向上させたりすることを挙げることができる．また，SDGs 活動が社会で評価されると優秀な⼈材の確保にもつながり，社員がやりがいや誇りを持つことで⼈材の定着や組織の活性化にも貢献すると考えられる．さらに，これらの効果は企業活動における諸々のリスクの低減にも資することになり，ひいては企業価値の向上やその企業の持続可能性を⾼めるという効果も期待できよう．
こうした企業活動を資⾦⾯で⽀えているのが ESG 投資であり，企業にとっては ESG マ*†‡

本稿の作成にあたっては，花崎正晴先⽣（埼⽟学園⼤学教授・⼀橋⼤学名誉教授），中村純⼀先⽣（東洋⼤学教授），および設備投資研究所におけるセミナー参加者の⽅々から⼤変有益なコメントをいただ
いた．また，⽵ケ原啓介⽒（設備投資研究所⻑）および⽇本政策投資銀⾏サステナブルソリューション
部の⽅々からは実務の観点からさまざまなご指導をいただいた．これらの⽅々に対して記して感謝した
い．もちろん，残された誤りは執筆者の責任である．なお，本稿の内容や⾒解はすべて執筆者個⼈に属するものであり，株式会社⽇本政策投資銀⾏の⾒解を反映するものではない．
流通科学⼤学経済学部
⽇本政策投資銀⾏設備投資研究所

1

ネーを誘導できるか否かが SDGs 活動の成否に関わることはもちろん，財務リスクとしても認識されるようになりつつある．ESG 投資は，2006 年の国連による責任投資原則（PRI）
提唱以降拡⼤することになった．Global Sustainable Investment Alliance が隔年発⾏する

Global Sustainable Investment Review によると，世界の ESG 投資残⾼は 2012 年の 13.3 兆ドルから 2020 年には 35.3 兆ドルとなった1．2022 年は⽶国とカナダで減少したものの，それ以外の地域では増勢が続いている．この ESG 投資残⾼を地域別に⾒ると，多くが欧州と北⽶となっている．⽇本の ESG 投資は 2014 年までは微々たるものであり，欧⽶に⼤きく遅れていたが，2015 年に GPIF が PRI に署名して以降は顕著な増加を⽰すようになった2．
ESG の 3 つの分野のうち，とりわけ環境分野は対策に多額の資⾦が必要となる．環境対策はその便益が広く社会全体に及ぶことから，政府や地⽅⾃治体による政策遂⾏が望まれるが，財政難の政府や地⽅⾃治体も多く，⼗分な対策が期待できない場合もある．こうした状況を克服する⼿段として⺠間資⾦の活⽤が考えられるが，ESG 投資は⺠間資⾦の環境分
野への導⼊拡⼤を図る⽬的を有する⼿法であると位置づけることができよう3．このように，
ESG 投資は SDGs に対する関⼼の⾼まりとともに，グローバルな投資資⾦を社会課題解決に向かわせる⼤きな流れを形成している．
ESG 投資は株式投資や債券投資が中⼼であることから，その対象は上場企業となるのが⼀般的である．最近では ESG 投資の考え⽅を拡張して融資も含めて考えられるようになってきたことから，こうした資⾦の動きを ESG ファイナンスあるいはサステナブルファイナ
ンスと呼ぶ機会も増えてきた．
いわゆる⼤企業は SDGs 活動あるいはサステナビリティ活動を推進するにあたり，その取引先である中堅・中⼩企業にも同様の活動を要請するケースが増えつつある．中堅・中⼩企業の中には優れたリーダーシップを発揮してサステナビリティ活動を実践する企業トップがいたり，社会課題解決のための卓越した技術やノウハウを有していたりするところも少なくない．ところが，中堅・中⼩企業の多くは⾮上場であるために ESG 投資の対象にな
りにくいなど，活動資⾦調達⽅法の選択肢が乏しい．しかし，融資という間接⾦融の機能を活⽤することにより，ESG ファイナンスの対象を⾮上場の中堅・中⼩企業にも拡⼤することが可能となる．間接⾦融のウェートが⽐較的⾼いわが国では，⾦融仲介機関は経済社会におけるインフラとして機能し，社会に対する幅広い影響⼒を有していることから，主体的に企業のサステナビリティ活動を促進させることも期待できる．

1

2

3

花崎他（2019）は，この⾦額の中にはネガティブスクリーニングと呼ばれる投資戦略によるものが相当額含まれていることから，ESG 投資の実態を過⼤評価している可能性もあると述べている．
𠮷⽥・⾺奈⽊（2021）は，急増したとされる⽇本の ESG 投資には GPIF の運⽤資産の相当額が単純加算されているので，⽇本の ESG 投資の実態が反映されているとは⾔いがたいと指摘している．
環境分野においては，ESG 投資のような⾦融的⼿法は環境税や排出量取引に代表される標準的な環境政策として位置づけられているわけではなく，ESG 投資による環境改善のメカニズムや効果は必ずしも理論的に明確になっているわけではない．それでも環境分野において⾦融的⼿法が盛んになっている
主な理由は，企業が資⾦調達への影響を考慮して環境リスクの適切なコントロール等の⾃発的な取り組みを推進し，⻑期的な企業価値を向上させることに⼤きなメリットを⾒出しているからであると理解することができよう．

2

⽇本における環境対策融資，あるいは ESG ファイナンスの嚆⽮は 1960 年に開始された
⽇本開発銀⾏（開銀）の「公害防⽌融資制度」であると考えられる．この融資制度は 1999
年に開銀が廃⽌となるまで継続した（内⼭，2013，2015）．開銀は 1999 年に北海道東北開
発公庫（北東公庫）と統合して⽇本政策投資銀⾏（DBJ）となったが，DBJ はその後の 2004
年に新たな環境対策融資商品として「DBJ 環境格付融資」を開発した4．
さらに，2006 年には「DBJ 防災格付融資」（2012 年より「DBJ BCM 格付融資」に制度変更），2012 年には「DBJ 健康経営（ヘルスマネジメント）格付融資」を加えるなど，DBJ
は環境分野のみならず，企業が直⾯する社会的責任の達成や社会課題の解決に資⾦供給の⾯から⽀援することになった．これらの融資商品は，現在では「DBJ サステナビリティ評
価認証融資」と総称されているが，その性質を考えると，これらは ESG 投資を補完するものであり，「ESG 融資」の⼀種であると評価することもできよう．
本稿の⽬的は，企業のサステナビリティ活動と企業価値の関係について DBJ サステナビ
リティ評価認証融資に注⽬して分析することである5．DBJ サステナビリティ評価認証融資（以下随時「評価認証融資」と略記）を活⽤する企業は総じてサステナビリティ活動に積極的であると考えられる．企業がサステナビリティ活動の成果として期待することは，直接的には環境改善や社会課題の解決と利益の追求の両⽴という成果につながることであるが，その先には前述のように当該企業の財務パフォーマンスが改善し企業価値が向上すること，さらには経営の持続可能性が⾼まることであると考えられる．こうしたさまざまな成果のうち，本稿では財務パフォーマンスに着⽬し，素朴な問題意識ではあるが，評価認証融資を受けた企業のその後の投資家の評価で⾒た企業価値が向上しているか否かを実証的に検証する．
本稿の特⻑は ESG 融資に注⽬して分析を試みていることである．ESG 投資に関する分
析は諸外国を中⼼に数多く⾏われてきたが，ESG 融資に関する実証的な分析については，
海外での分析例はほとんど⾒かけない．国内でも ESG 融資に関してはデータの制約等もあり，「DBJ 環境格付融資」を対象にした内⼭（2010）の他は，これまでほとんど分析対象となることはなかった．本稿は環境格付融資初期の頃の分析を⾏った内⼭（2010）を念頭に，対象期間と融資商品の⾯で拡張を試みた分析となる．
本稿の構成は次の通りである．次節では DBJ サステナビリティ評価認証融資の評価プロ
セスについて説明する．第 3 節はわが国企業を対象として分析した先⾏研究のレビューとそれを踏まえた本稿における分析仮説を提⽰する．第 4 節では本稿で採⽤する推定モデルと利⽤するデータや変数について説明する．第 5 節では推定結果を報告し，第 6 節で全体

45

「環境格付融資」創設の経緯については前⽥（2006）や内⼭（2019）を参照．
本稿では企業の SDGs 活動や ESG 活動など本業の成⻑と社会課題の解決を同時に追求する活動を総称
してサステナビリティ活動と呼ぶことにする．こうした活動は従来「CSR 活動」とも呼ばれてきたが，最近では，CSR 活動は単なるフィランソロピーや利益の社会還元を意味するとされることも多く，実際，「CSR 活動」ではなく「サステナビリティ活動」という名称で情報開⽰する有⼒企業も増えている．
なお，従来の意味での CSR 活動に関する歴史的経緯や類型については遠藤（2020）の第 2 章でまとめられている．

3

をまとめる．

2． DBJ サステナビリティ評価認証融資の概要

本節では ESG 融資の⼀例として「DBJ サステナビリティ評価認証融資」の評価プロセ
スを概観する6．
前述のように，DBJ サステナビリティ評価認証融資は「環境格付融資」「BCM 格付融資」「健康格付融資」の 3 種類から構成される．環境格付融資は環境に配慮した企業経営（環境経営）の取り組みが優れている企業を評価するものであり，BCM 格付融資は防災と災害発災の際の事業継続への取り組みが優れた企業を評価，健康格付融資は従業員の健康や働き⽅に配慮した職場づくりに関する取り組みを評価する融資商品である．それぞれの融資商
品は企業が直⾯する環境リスク，事業継続リスク，⼈的⽣産性リスクを評価し，それらを低減させることはもちろん，例えば環境分野ではサステナビリティ，健康経営分野ではエンゲージメントといった社会に対してプラスの影響をもたらす「機会」を評価することを⽬指している．すなわち，ESG 投資のような直接⾦融に対して，間接⾦融⼿法の活⽤により，企業のリスクマネジメントと機会の両⾯を企業価値評価と結びつけることを通じて，企業が果たすべき社会的責任，あるいは企業のサステナビリティ活動を⽀援することを企図している．
こうした⼿法を採⽤するにあたっては，⾦融機関は企業が抱えている潜在的なリスクおよび機会を経営体制のあり⽅まで含めて適正に評価しなければならない．適正な評価を実施するために，DBJ は組織に蓄積されている審査ノウハウに上乗せする形で，環境リスク，
事業継続リスク，⼈的⽣産性リスクおよび機会をそれぞれ評価するための新たな⼿法を導⼊し，最終的には「格付」という⼀つの指標に集約させることで企業価値評価に結びつけている．融資を巡る企業審査においては，従来財務情報を利⽤するのが⼀般的な⼿法であったが，これに加えて財務パフォーマンスを⽣み出すサステナビリティ活動を中⼼とした⾮財務情報も可視化して活⽤することで，企業の潜在的リスクや企業価値の源泉を評価しようとするものである．
評価および格付のプロセスは次のようなものである（図 1）．
＜図 1

DBJ サステナビリティ評価認証融資のプロセス＞

まず，環境配慮，防災・事業継続，従業員への健康配慮の⾯からスクリーニングが実施され

6

⽇本政策投資銀⾏ウェブサイト（https://www.dbj-sustainability-rating.jp/rating/）や内⼭（2019）も参照．

4

る．DBJ サステナビリティ評価認証融資においては，このスクリーニングのプロセスが⾮常に重要な要素となる．融資の申し込みをした企業は，事前の質問票やスクリーニングシー
トの提出を求められる．これは公開されていない情報の補完を⽬的として実施される7．
スクリーニングのプロセスにおいてはスクリーニングシートの評価とともに企業との対話（インタビュー）が重視されている．対話によって開⽰されていない情報の中から当該企業の特徴や強み・弱みを⾒出したり，評価項⽬を深耕したりすることが可能となるほか，企業も DBJ の評価に⼗分な納得感を持つことができる．そして DBJ ではスクリーニングシー
トと対話の内容を審査し，評価としての格付を付与することになる．格付は，環境配慮，防災・事業継続，従業員への健康配慮のそれぞれの取り組みが「特に先進的」
「先進的」
「⼗分」
であるかのいずれかによって差異が⽣じることになる．
また，スクリーニングと並⾏して企業の信⽤リスク評価や担保評価など通常の企業審査が⾏われる．スクリーニングの結果（格付）と企業審査の結果を踏まえて与信判断と融資条件が決定されることになる．
評価認証融資において特徴的な点の⼀つが融資後のモニタリングである．融資時における格付の結果はその時点における評価として融資条件を規定することになるが，融資後の⼀定期間はそのサステナビリティ活動⽔準は維持され，あるいはさらに向上することが期待される．このため融資実⾏後は，DBJ は⾦融機関として通常の企業財務⾯からのモニタ
リングを⾏うことはもちろん，環境配慮，防災・事業継続，従業員への健康配慮の各⾮財務⾯からのモニタリングも必要に応じて⾏われることになる．
DBJ サステナビリティ評価認証融資は，2004 年 4 ⽉の環境格付融資制度創設以来，2023
年 3 ⽉末までの累計で 1,508 件，2 兆 7,580 億円の融資が実⾏されている．内訳は，環境格付融資が 786 件，1 兆 8,022 億円，BCM 格付融資が 440 件，5,763 億円，健康格付融資が282 件，3,794 億円となっている．

3．先⾏研究と分析仮説

3.1 先⾏研究
前述のようにサステナビリティ活動によって企業が期待することは，環境パフォーマン
スや社会課題の解決といった成果であり，ひいては財務パフォーマンスが改善して企業価値が向上し，経営の持続可能性が⾼まることであると考えられる．この点からこれまで数多くの研究が⾏われてきたが，そこでの関⼼の中⼼は企業のサステナビリティ活動に対する投資家の評価や，投資家によるガバナンスが企業のサステナビリティ活動に与える影響な7

スクリーニングシートの内容は外部有識者のアドバイスを受けながら毎年改良を重ねている．各融資商
品に関するスクリーニングシートや質問票の内容は，DBJ のウェブサイトを参照のこと．

5

どとなっている．こうした研究は古くは企業の環境配慮活動の観点から主として環境経済・
環境経営の研究者によって⾏われてきたが，企業の関⼼の対象が環境のみならず社会課題の解決やガバナンス分野に拡⼤するにつれてファイナンス分野の研究者も参⼊するようになり，現在では Journal of Financial Economics 等の研究誌においても多数の研究成果を⾒つけることができる．ただし研究対象となっているのは海外の事例が多く，⽇本企業を対象とした研究はそれほど多くない．ここでは⽇本企業を対象にサステナビリティ活動と財務
パフォーマンスの関係を実証的に分析しているいくつかの研究を採り上げて紹介する8．
Nakao et al.（2007）は，2002〜2003 年の製造業プールデータを⽤いて⽇経環境経営度調査のスコアと ROA やトービンの 𝑞 といった財務パフォーマンスの関係を分析しており，両者には正の相関があることを⽰している．Takeda and Tomozawa（2008）は，⽇経環境
経営度調査のスコアにおける製造業上位 100 社について 1998〜2005 年のデータを⽤いてイベントスタディを⾏い，環境経営度スコアと株価収益率との間には有意な関係が⾒出されなかったとしている．ただし 2003 年以降の期間に限定してみると，有意な正の関係があるとしている．Yamaguchi（2008）は，1998〜2005 年の⽇経環境経営度調査のスコアの上
位 30 社を対象に GARCH 効果を考慮しながらイベントスタディを⾏ったところ，上位 30
社に⼊る頻度が⾼い企業では環境経営度スコアと株価収益率の間に正の関係があったとしている．
内⼭（2010）は DBJ 環境格付融資に着⽬した分析を⾏っており，データの制約等から留保条件を付けながらも，環境格付融資を受けた企業の財務パフォーマンスは向上しているとしている．Iwata and Okada (2011)では製造業を対象に，廃棄物や温室効果ガスの排出がROA，ROE，トービンの 𝑞 といった財務パフォーマンスに及ぼす効果を分析している．廃棄物排出量は総じて財務パフォーマンスに影響を与えていないこと，温室効果ガスの削減
は⾮汚染型産業では財務パフォーマンスの向上につながるが，汚染型産業では影響を与えていないことを⽰している．Nishitani（2011）は，871 社の上場製造業を対象に 1996〜2007
年のパネルデータを構築し，EMS（環境マネジメントシステム）の施⾏と企業の付加価値の関係を分析している．EMS の施⾏は需要の増加および⽣産性の向上を通じて企業の付加価
値にプラスの影響を与えていることを明らかにしている．
Hatakeda et al.（2012）は上場製造業 1,089 社を対象に，内⽣的に決定される温室効果ガ
ス削減の純便益に基づくスイッチング回帰分析を⾏っている．不確実性や負債⽐率，株主の持株⽐率といった要因は企業の温室効果ガス排出量と税引き後キャッシュフローに影響を与えるが，ISO14001 の認証取得は温室効果ガス排出削減の有効なインセンティブになっていないことなどを⽰している．⻄⾕（2014）は，企業の環境配慮活動が株主価値に与える影
響を，企業の環境情報開⽰に着⽬して製造業を対象に分析している研究である．環境配慮活動が優れている企業ほど環境情報開⽰に積極的であり，環境情報開⽰に積極的な企業ほどトービンの 𝑞 で測られた株主価値が⾼いことを明らかにしている．

8

海外の研究も含めた先⾏研究については，遠藤（2020）の第 5 章で整理されている．

6

また，花崎他（2019）では温室効果ガス排出と財務パフォーマンスの相関関係を 2 通りのアプローチで実証分析している．⼀つの分析では，温室効果ガス排出規模の増減とその後の財務指標との連関性を産業別に確認しており，⾃動⾞・輸送産業と機械産業では排出抑制の程度が⼤きいほど財務パフォーマンスが優れていること，電機・精密機器産業では両者が無相関であることなど業種間で異なる結果を⽰している．もう⼀つの分析では，①排出量⽐率と企業収益の関係，②排出量⽐率の⻑期的変化と企業収益の⻑期的変化の関係，③排出量⽐率の各年変化と企業収益の各年変化の関係，について対象産業数や企業数を拡張して分析している．これも結果は産業ごとにさまざまであるが，輸送⽤機械では 3 種類のすべての分析において環境要因と収益性が両⽴するという結果を⾒出している．
遠藤（2020）も第 5 章において製造業を対象に⽇経環境経営度調査を⽤いた分析を⾏っており，良好な環境パフォーマンスとトービンの 𝑞 で測った企業価値の関係を検証している．その結果，静学的モデルでは正の関係が確認されたが，動学的モデルによるとその関係は弱いとしている．
さらに，Shirasu and Kawakita（2020）では企業のサステナビリティ活動と⻑期的な株価収益率の関係を分析している．働き⽅や社会活動，環境活動といったサステナビリティ活動
は⻑期の株価収益率にプラスの影響を持つことを明らかにしている．加えて，外部からの強いガバナンスを有する企業や外国法⼈持株⽐率の⾼い企業は⾼い株価収益率になること，
顧客の地域性によって⻑期的な株価収益率に与える要因が異なることから，外国法⼈持株⽐率や顧客の地域性は企業のサステナビリティ活動の改善に重要な役割を果たすと⽰唆している．Suto and Takehara（2022）はサステナビリティ戦略と⼈的資本管理の観点から⽇本の製造業を対象とした分析を⾏っている．その結果，組織のイノベーション能⼒を企業価値に結びつけるためには，ステークホルダーの関与が重要であることを⽰唆している．
以上のように，⽇本企業を対象とした研究ではその多くが環境配慮活動あるいはサステ
ナビリティ活動と財務パフォーマンスの間に正の関係があることを確認している．
3.2 分析仮説
伝統的なコーポレート・ガバナンスの考え⽅では，株主が求める利益に合致した経営を経営者に志向させるためのメカニズムをいかに機能させるかということが重視されてきた（花崎他，2019）．こうした考え⽅に基づくと，環境配慮活動をはじめとするサステナビリ
ティ活動はコスト要因と⾒なされ，企業の競争⼒低下や企業価値の低下につながると評価されることになる．しかし，企業経営は株主を含むさまざまなステークホルダーとの相互依存関係の中で⾏われているのが実態である．すなわち，企業は株主利益の最⼤化だけではな
く，ステークホルダーが求める利益にも配慮する必要があり，サステナビリティ活動はこうした潮流の中で重視されるようになってきた．
近年では企業のサステナビリティ活動が積極的に評価されるようになってきており，それが資⾦調達や財務パフォーマンスに影響を及ぼすようになっている．サステナビリティ
活動は，短期的には追加的な費⽤が必要となる⼀⽅で，売り上げや利益の増加に結びつきに

7

くいと考えられることから消極的な対応になりがちであったが，⻑期的には環境負荷の低下や事業プロセスの⾒直しによるコスト削減，新規ビジネスの創造により便益がコストを上回ると考えられるようになってきている．また，サプライヤーを巻き込んだ形で環境配慮活動を展開することによりサプライチェーン全体のリスク管理にもつながる．こうしたことから，サステナビリティ活動はコスト要因として捉えられるよりは，ガバナンスの優れた企業によって積極的に推進されるようになっている．
DBJ サステナビリティ評価認証融資は前述のように環境格付融資，BCM 格付融資，健康格付融資から構成されている．こうした融資を志向するのは，さまざまなサステナビリテ
ィ活動に取り組み，相応の実績や成果を上げ，それらを基に有利な資⾦調達を企図している企業であることはもちろん，融資に付随する格付の獲得によるレピュテーションの向上を期待している企業，あるいは DBJ との対話を通じて内部管理の⾼度化を図ろうとしている企業であるとも推察される．そうした企業が融資時に DBJ の専⾨的観点からスクリーニン
グやフィードバックを受け，結果として⾼い評価（格付）が得られると，より⾼い⽔準を⽬指してサステナビリティ活動を改善していくことが期待される．⾼い⽔準のサステナビリ
ティ活動はさまざまな媒体を通じてステークホルダーに伝達されることになり，さらには企業価値の向上につながる可能性が⾼いと思われる．果たしてそのような⻑期的視野に基づく便益を獲得しようとする企業がステークホルダーから評価されているのか否かが我々の関⼼の中⼼であるが，本稿では総合的なサステナビリティ活動の結果として評価認証融資を受けた企業がその後株式市場でも評価されているのかを実証的に検証する．以上の考察を踏まえて本稿で検証したい仮説は以下の通りである．
（仮説Ⅰ） DBJ サステナビリティ評価認証融資を受けた企業はそうでない企業に⽐べてトービンの 𝑞 が⾼い．
この仮説はサステナビリティ活動が財務パフォーマンスにどのように影響を及ぼし，それを投資家がどのように評価しているのかという多くの先⾏研究と同様の考察となっている．財務パフォーマンスの指標としてはトービンの 𝑞 や ROA などが多くの研究で採⽤されている．トービンの 𝑞 は株式市場で評価された企業価値と有形資産の再取得価額の⽐率なので，企業価値が有形資産と無形資産から構成されているとすると，無形資産の重要性が⾼い企業ではトービンの 𝑞 の値が⾼くなる傾向がある（⻄⾕，2014）．サステナビリティ活動
が企業の⻑期的な財務パフォーマンスを⾼める無形資産として投資家から評価されるのであれば，その企業のトービンの 𝑞 は⾼い値を⽰すと考えられる．
製造業は環境に負荷を与える可能性が⾼いことから，1970 年代から環境配慮活動に注⼒してきた．こうした歴史的経緯もあって，1990 年代に⼊って企業の社会的責任の考え⽅が社会に普及し始めた当初は，サステナビリティ活動の中⼼は製造業による環境配慮活動であった．しかし，最近では SDGs の考え⽅が登場して，サステナビリティ活動の対象が環
境のみならず社会課題の解決等に拡がるなどその概念が拡張し，国連が提唱した責任投資

8

原則の考え⽅とも相まって，企業のサステナビリティ活動の巧拙が企業価値や企業の資⾦調達に影響を与える傾向も強まってきた．こうした潮流変化の下では，もはやサステナビリ
ティ活動は製造業に特有のものではなくなり，あらゆる業種に拡⼤し，さまざまな成果が観察されるようになっている．
⼀⽅，前項で⾒たように先⾏研究は製造業を対象に分析しているものがほとんどであることから，そこではサステナビリティ活動の全体像を⼗分に捉えているとは⾔い難い．⾮製
造業のサステナビリティ活動の実態を正⾯から分析することは，データの制約もあることから必ずしも容易ではないが，⾮製造業を分析対象に取り込むためのきっかけとする試み
として，ここでは次のような仮説を考えて確認する．
（仮説Ⅱ） サステナビリティ活動に注⼒し DBJ サステナビリティ評価認証融資を選好する企業は，製造業からその他の業種にシフトしている．
後述の本稿で分析対象としている DBJ サステナビリティ評価認証融資を受けた企業を年別・業種別に⾒ると表 1 のようになる．表 1 を⾒ると製造業・⾮製造業の構成⽐には変動があり，この表から業種の変化の傾向を明確に読み取るのは必ずしも容易ではない．そのため実証的に検証しようというのが仮説Ⅱの⽬的である．
＜表 1

分析対象となる評価認証融資件数および構成⽐（年別・業種別）＞

4．推定モデルとデータ

4.1 推定モデル
前節で提⽰した仮説を検証するために，本稿では計量経済学的⼿法を利⽤する．
DBJ サステナビリティ評価認証融資を受けるかどうかには内⽣性の問題が存在する．すなわち，仮説Ⅰで検証したいのは評価認証融資を受けたことにより企業価値が向上するという因果関係であるが，内⽣性を考慮しない推定⽅法では企業価値が⾼いから融資を受けるという逆の因果関係を捉えてしまう可能性がある．こうした課題に対処するため，本稿では⻄⾕（2014）を参考に，まず操作変数を⽤いた⼆段階最⼩⼆乗法（2SLS）を採⽤して推定を⾏う．2SLS の推定モデルは次のようになる．
（第 1 段階）𝐷𝐵𝐽（第 2 段階）

𝑄

𝛼
𝛼

𝛽 𝐼𝑉

∑ 𝛾 𝑥

𝜀

(1)

𝛽 𝐷𝐵𝐽

∑ 𝛾 𝑦

𝑢

(2)

ここで，𝐷𝐵𝐽 は企業 𝑖 が評価認証融資を受けているか否かを表す変数であり，各企業に評価

9

認証融資の残⾼があれば 1，残⾼がなければ 0 をとる⼆値変数としている9．また，𝐼𝑉は操
作変数，𝑥 は評価認証融資獲得の選択に影響を与える変数，𝑦 はコントロール変数である．
𝜀 と 𝑢 は誤差項である．
さらに本稿では Heckman（1976，1978）のサンプル・セレクション・モデルをベースにして Maddala（1983）により推定⼿法が開発された内⽣的処置回帰モデル（endogenous
treatment-regression model）を⽤いた推定も試みる．推定モデルは次のようなものであり，ATE（Average Treatment Effect）とその他のパラメータを推定する10．
𝑄
𝐷𝐵𝐽

𝛼

𝛽𝐷𝐵𝐽

∑ 𝛾 𝑦

𝜀

1,

if ∑ 𝛿 𝑥𝑢0,otherwise

(3)
0

(4)

ここで 𝑥 は評価認証融資を受けるかどうかの選択に影響を与える共変量（covariates）であり，𝑦 はコントロール変数である．また，誤差項 𝜀 と 𝑢 については平均ゼロであり分散共
分散⾏列は

𝜎
𝜌𝜎

𝜌𝜎
であると仮定する（補論 A 参照）．
1

ここで推定に使⽤する内⽣的処置回帰モデルは，前述のようにヘックマンの⼆段階推定を基にした推定⼿法である．ヘックマンの⼆段階推定では第 1 段階で⽤いる説明変数 𝑥 と第 2 段階における説明変数 𝑦 の多くが重複しているような場合には多重共線性の問題が⽣じ，推定量の分散が⼤きくなって望ましい推定量が得られないおそれがあることが指摘されている（縄⽥，1993，1997）．このような指摘を踏まえると 𝑥 と 𝑦 は異なる変数であることが望ましい．⼀⽅で，第 2 段階の推定に⽤いられる逆ミルズ⽐が⼀致推定されている必要があることを考慮すると，𝑥 には𝑦 がすべて含まれていることが望ましい．これは多重共線性問題よりも⽋落変数（omitted variable）バイアスの問題を重視する⽴場である．
したがって，内⽣的処置回帰モデルにおいてもこれに倣って説明変数の選択では多重共線性問題に配慮する必要があると考える．
本稿では，このように⼆段階最⼩⼆乗法と内⽣的処置回帰モデルの 2 通りの推定⽅法を採⽤し，推定結果を分析する．
4.2 データ
分析に使⽤するデータセットは，主として⽇本政策投資銀⾏の「企業財務データバンク」に収録されている有価証券報告書データ（個別決算），および⼀部はブルームバーグ社が提供する財務データにより構築している．分析対象は，東京証券取引所・旧第⼀部・第⼆部，

910

融資を受けた企業はその後も DBJ からサステナビリティ活動に関するモニタリングを受ける機会があるので，このような⼆値変数の設定にしている．
推定には Stata の etregress コマンドを⽤いているが，最尤法による推定ではなく twostep のオプ
ションを適⽤している．このときヘックマンの⼆段階推定と同様に処置を受けるか否かの選択を表す（4）式はプロビットモデルで推定される．また，（3）式の 𝛽 が ATE を表すことになる．

10

および新興市場に上場していた企業のうち DBJ から融資を受けたことがある企業としている．ここで「DBJ から融資を受けたことがある企業」とは，上場開始から 2000 年 3 ⽉末までの期間に開銀または北東公庫に対して残⾼を有したことがある企業11，または評価認証融資を受けたことがある上場企業を意味している．サンプルを DBJ から融資を受けたことがある企業に限定する理由は，融資メニューに関わらず DBJ から融資を受けたこと⾃体が企
業価値を上昇させてしまう影響をコントロールし，DBJ の融資メニューの⼀つである評価
認証融資を受けたことによる企業価値への影響のみに焦点を当てて分析するためである．
サンプルには次のような 3 タイプの企業が含まれることになる．すなわち，（A）開銀・
北東公庫から融資を受けたことがあり，かつ，評価認証融資を受けた企業（154 社），（B）
開銀・北東公庫から融資を受けたことがあるが，評価認証融資は受けたことがない企業（946
社），（C）開銀・北東公庫から過去に融資を受けたことがないが，評価認証融資を受けたことで初めて DBJ と取引した企業（63 社）である12．データセットはこれらの企業（1,163 社）のプールデータとなっている13．また，前述のように環境格付融資制度の開始が 2004 年であったことから，サンプル期間は制度開始以前を含めた 2000 年度から 2017 年度の 18 年間としている．
4.3 説明変数等
推定で使⽤する各変数の定義については表 2，それらの記述統計については表 3 の通りである14．
＜表 2

変数の定義＞

＜表 3

記述統計＞

本稿では前述の通り，企業価値については先⾏研究に倣ってトービンの 𝑞 （q）で測っている．
dbj_loan は（1）式あるいは（4）式の左辺 𝐷𝐵𝐽 を表す変数である．これは，企業 𝑖 が評
価認証融資を受けているか否かを表す変数であり，環境格付融資，BCM 格付融資，健康格付融資のいずれかを受けた年度を含めて 5 年間だけ"1"をとる⼆値変数である15．

11

12

13

⽇本政策投資銀⾏の企業財務データバンクでは，⻑期借⼊⾦に関する⾦融機関別の残⾼データの収録が2000 年 3 ⽉期までとなっているのでこのような対応をとった．
本稿では評価認証融資を受けた企業全体をサンプルとして分析している．環境格付融資，BCM 格付融資，健康格付融資のそれぞれを受けた企業をサブサンプルとして分析することも考えられるが，環境格付融資を受けた企業が BCM 格付融資や健康格付融資も受けるなど，相互に重複するケースが多く⾒られるため，評価認証融資を全体として分析することにした．
⻄⾕（2014）もプールデータを利⽤して推定している．

14

各変数間の相関係数については付表 1 を参照．

15

当該企業について評価認証融資の残⾼がなくなれば"0"をとるべきであるが，融資期間や返済状況に関する個別の情報が得られないこと，また，評価認証融資資⾦は⻑期運転資⾦という性格を帯びており，
融資期間は最⻑でも 5 年程度であると推測されることから，融資実⾏年度を含めて 5 年間のみを"1"とすることにした．

11

dm_survey は，各企業が 1998〜2004 年度は⽇本経済新聞社の「環境経営度調査」，2005
年度以降は東洋経済新報社の「CSR 企業総覧」に回答した年度に"1"をとるダミー変数であり16，（1）式右辺の 𝐼𝑉 を表す操作変数として⽤いる．
⻄⾕（2014）も指摘するように，サステナビリティ活動を実⾏してもそれだけでは直接的な企業価値の向上にはつながりにくいと考えられる．すなわち，企業価値向上のためにはサステナビリティ活動の成果をステークホルダーに適切に伝達することが必要であり，そのためには情報の果たす役割が重要となる17．ここではサステナビリティ活動情報の代理変数として dm_survey を利⽤している．
「環境経営度調査」や「CSR 企業総覧調査」は企業に対するアンケートを⾏い，結果を統計処理して優れた活動の企業ランキングを公表しているものであるが，ランキング結果の情報は企業価値に直接的な影響を及ぼすので，操作変数としては不適切である．そこで本稿ではランキングではなく，これらの調査アンケートに回答したか否かという情報を操作
変数として採⽤する．回答企業はサステナビリティ活動やその情報開⽰に積極的であると思われるが，投資家が評価するのは開⽰されたサステナビリティ活動の情報とその優劣であり，回答⾏動そのものではないと考えられるからである
具体的には dm_survey(-2)を操作変数とする．これは，投資家が評価するのは現在開⽰されているサステナビリティ活動情報であるため，2 期前（2 年前）に調査アンケートに回答したか否かそれ⾃体が今期のトービンの 𝑞 に直接影響するとは考えにくいが，回答後の 2年間のサステナビリティ活動の成果の蓄積が今期の認証評価融資を受けるか否かには⼗分影響するという考えに基づいている．
その他の変数については以下の通りである．まず，age は社齢であり，当該企業設⽴時からの経過年数を表している．設⽴間もない若い企業がサステナビリティ活動に関⼼が⾼いのか，⻑期にわたって持続的に存続してきた企業がサステナビリティ活動に関⼼が⾼いのかを検討するための変数である．
ln_emp は各企業の期末従業員数の対数値である．これは企業規模の代理変数となるが，従業員はステークホルダーの重要な構成要素であることから，ステークホルダー関係を表す変数としても捉えることができよう．
従業員同様に重要なステークホルダーであり，当該企業のガバナンスに影響することになる株主構成については，外国法⼈持株⽐率，⾦融機関持株⽐率，10 ⼤株主持株⽐率を採⽤している．⾦融機関持株⽐率や⼤株主の存在を表す 10 ⼤株主持株⽐率が評価認証融資に
16

17

⽇本経済新聞社による「環境経営度調査」は 2018 年まで実施され，その後継として 2019 年からは「SDGs 経営調査」が⾏われている．東洋経済新報社の「CSR 企業総覧」は 2006 年から情報提供が⾏われている．
企業も投資家による無形資産評価を意識して⾮財務情報を CSR 報告書，サステナビリティ報告書，あるいは統合報告書などで積極的に情報開⽰するようになってきた．Tietenberg（1998）は環境税や排出量取引といった典型的な環境政策⼿法の他に，企業の情報開⽰が環境改善に役割を果たしうると指摘している．企業が⾃らの汚染物質排出量や削減量を情報開⽰するようになると，企業はステークホルダーに対する説明責任を果たすべく，⾃発的に環境配慮活動を推進するようになることが期待されるからである．

12

与える影響はそれぞれの株主の考え⽅次第なので⼀概には⾔えないが，第 1 節で述べたよ
うに現状の ESG 投資の多くが欧州と北⽶で⾏われていることから，外国法⼈持株⽐率の⾼い企業はサステナビリティ活動への関⼼が⾼いと考えられ，評価認証融資への関⼼も⾼いと予想される．
ad_sales は広告集約度を表す変数である．BtoC 企業にとっては，消費者はやはり重要な
ステークホルダーであるため，サステナビリティ活動の優れた企業はその成果をアピール
し，レピュテーションを⾼めるために多くの広告宣伝費を投⼊することが考えられる．
dm_export は輸出⽐率であるが，これは海外の顧客を意識した変数である．すなわち，輸出⽐率の⾼い企業はサステナビリティ活動に関⼼が⾼い海外の顧客を対象としていると考えるならば，その企業⾃⾝もサステナビリティ活動に関⼼が⾼くなると考えられることを反映している．
財務変数としては ROA（roa），負債⽐率（debt），信⽤度（spread），総売上⾼伸び率（g_sales），およびキャッシュフロー総売上⾼⽐（cash_s）を採⽤している．これらのうち
spread は平均的な⽀払⾦利と実際の⽀払⾦利の差を表す変数であり，当該企業の⾦融的な信⽤度を意味するものである．数値が⼤きければ，平均的な⾦利よりも低い⾦利で資⾦調達できていることとなり，それだけ信⽤⼒がある企業であると考えられる．
また，評価認証融資の初回実⾏時からの経過年数を表す変数として duration を導⼊している．なお，この変数は融資を実⾏した時点で 1 年と⾒なしている．
推定には産業別のダミー変数を導⼊している．dm_manufac は製造業ダミーであり，その他は DBJ のウェブサイトに開⽰されていた業種情報に従い，農林漁業，鉱業，建設業，
電気・ガス・熱供給・⽔道業，情報通信業，卸売・⼩売業，運輸・郵便業，不動産・物品賃貸業，その他サービス業，の各産業にダミー変数を設定している．

5．推定結果5.1 ⼆段階最⼩⼆乗法による推定結果
2000 年度から 2017 年度を推定期間として，誤差項の不均⼀分散を考慮して 2SLS により推定した結果は表 4 の通りである．モデル 1-1 は⻄⾕（2014）で採⽤されている変数を参考に構成した説明変数による推定結果，モデル 1-2 は追加的な説明変数として spread と
g_sales，cash_s の財務変数を採⽤した場合の推定結果となっている．また，上段は第１段
階（（1）式）の推定，下段は第２段階（（2）式）の推定結果である．推定には前述の産業ダ
ミーと年次ダミーを使⽤しているが，結果の表⽰は省略している．
＜表 4

推定結果（⼆段階最⼩⼆乗法）＞

13

まず Durbin-Wu-Hausman Test によって dbj_loan の内⽣性の検定を⾏ったところ，「⽬
的の変数は外⽣変数である」という帰無仮説が棄却されており，dbj_loan の内⽣性が確認できた．また，操作変数の弱相関性を確認するために Stock-Yogo Test を⾏った．検定統計量
はそれぞれのモデルで 27.6649 および 25.5194 であるが，これは 10％⽔準の境界値 16.38
を上回っていることから，「操作変数は弱相関である」という帰無仮説を棄却することができる．
第 1 段階の推定結果は DBJ サステナビリティ評価認証融資を受ける企業の特性を反映している．結果を⾒ると，まず操作変数である dm_survey(-2)はどちらのモデルも 1％⽔準で有意にプラスとなっている．これは過去に⽇経環境経営度調査，または東洋経済の CSR
企業総覧のアンケートに回答したことがある企業の⽅が評価認証融資を受ける可能性が⾼いことを⽰唆している．アンケートに回答する企業は回答しない企業よりもサステナビリ
ティ活動の⽔準が⾼い傾向があり，そうした活動実績を踏まえて評価認証融資を申し込み，
融資につなげていると考えられる．
その他の変数について結果を確認すると，age はマイナスの符号で，ln_emp はプラスの符号でそれぞれ有意となっており，社歴が若い企業，従業員数で測った規模が⼤きい企業の⽅が評価認証融資を受ける可能性が⾼いことを⽰している．
次にガバナンスあるいはステークホルダーに関係する株主構成の変数を⾒ると，
st_fin はプラス，st_major はマイナスの符号で有意となった．⼀⽅で st_foreign は有意とはならなかった．⾦融機関持株⽐率の⾼い企業が評価認証融資に関⼼を⽰している⼀⽅，10 ⼤株主持株⽐率が⾼い企業は評価認証融資には消極的であることを⽰唆している．また，外国法⼈株
主持株⽐率は影響を与えていないことが分かった．外国法⼈持株⽐率が⾼い企業は環境配慮をはじめとするサステナビリティ活動に積極的であると考えられることから，評価認証
融資を受ける蓋然性が⾼いと予想していたが，ここでは予想に反する結果となった．
さらに，ステークホルダー関連では，ad_sales はプラスで有意となった．消費者に距離の近い，いわゆる BtoC 企業はサステナビリティ活動に熱⼼である傾向があるが，評価認証
融資を受ける蓋然性も⾼いことがうかがえる．dm_export は有意でなかったことから，輸出⽐率は評価認証融資には影響していなかった．
財務関連変数については，debt はどちらのモデルでもプラスで有意となり，負債の多い企業の⽅が評価認証融資を受ける蓋然性が⾼いことを⽰す結果となった．⼀⽅，roa は有意な結果と有意でない結果とに分かれ，安定しなかった．モデル 1-2 で追加した spread はプラスで有意であり，低い⾦利で資⾦調達できる信⽤度の⾼い企業が評価認証融資を選好する傾向があることが分かる．g_sales の符号はマイナスだが有意性は低い．cash_s はプラスの符号で有意な結果が得られた．
第 2 段階の推定は企業価値に与える影響を⽰している．
まず，dbj_loan は 1％⽔準でプラスの有意な結果となっている．すなわち，評価認証融資を受けた企業はそうでない企業に⽐べてトービンの 𝑞 が⾼いという，仮説Ⅰを⽀持する
結果が得られた．ただし係数がそれぞれのモデルで 1.865，1.9897 となっており，その⼤き14

さには違和感がある．係数の⼤きさはトービンの 𝑞 に与える限界的な効果を表すことになるが，平均が約 1 であるトービンの 𝑞 の値に対してここで計測された係数は⼤きすぎると考えられ，推定モデルあるいは説明変数の構成に何らかの問題がある可能性がある．
その他のコントロール変数について⾒ると，st_foreign，st_major，ad_sales，roa，debt，
g_sales がプラスの符号，spread，cash_s がマイナスの符号でそれぞれ有意となった．他⽅，
ln_emp，st_fin，dm_export は有意とはならなかった．age は有意が低いものと有意でないものが混在している．これらの結果を総合すると，株主によるガバナンスが機能する企業，
BtoC 企業，収益性の⾼い企業は企業価値が⾼くなっており，コーポレート・ガバナンスに関する既存研究の結果と概ね整合的な結果となっていることが分かる．
5.2 内⽣的処置回帰モデルによる推定結果
上述のように，2SLS の推定結果は，説明変数の有意性の点からは仮説Ⅰを⽀持する結果が得られたが，第 2 段階の推定における dbj_loan の係数の⼤きさに違和感が残る結果となった．そこで本項では内⽣的処置回帰モデルによる推定を⾏い，2SLS の結果との⽐較を試みる．
内⽣的処置回帰モデルの推定では前項の 2SLS による推定と同じプールデータを利⽤しており，推定期間も 2000 年から 2017 年としている．推定結果は表 5 の通りである．表 5
では上段が第 1 段階の DBJ サステナビリティ評価認証融資を受けるか否かの選択の推定結果（（4）式），下段が第 2 段階のトービンの 𝑞 の推定結果（（3）式）となっている．
ここでは 4.1 節で触れたヘックマンの⼆段階推定における多重共線性問題の指摘を踏まえて説明変数を構成している．モデル 2-1 と 2-2 の説明変数は，それぞれモデル 1-1 と 1-2に対応したものとなっている．これらの推定モデルでは第 1 段階と第 2 段階の説明変数の多くが重複しており，多重共線性を許容するとともに，⽋落変数バイアスの少ない推定を意識している．ただし，完全な多重共線性を回避するためには 𝑥 には 𝑦 に含まれない外⽣変数が少なくとも 1 つ以上必要となる．ここでは 2SLS 推定で使⽤した操作変数（dbj_loan）
を識別のための外⽣変数として使⽤している．
モデル 2-3 から 2-6 は多重共線性問題の回避を意識し，第 1 段階と第 2 段階の変数の重複を少なくしている．すなわち，第 1 段階では評価認証融資の選択に影響しそうな変数のみを採択し，
第 2 段階ではトービンの 𝑞 に影響しそうな財務関連の変数を中⼼にしている．
ただし，ガバナンス関連の変数である外国法⼈持株⽐率（st_foreign），⾦融機関持株⽐率（st_fin），10 ⼤株主持株⽐率（st_major）は評価認証融資の選択に影響するとともに，企業価値にも影響すると考えられることから重複して採⽤している．また，モデル 2-5 と 2-6 では第 2 段階の推定において duration を導⼊している．duration は処置（融資実⾏）後に決定される変数であり，融資の選択には影響しないがトービンの𝑞には影響すると考えられる．
duration はトービンの 𝑞 に⾮線形の関係で影響すると想定し，モデル 2-5 では duration の
2 乗項（duration^2），モデル 2-6 では平⽅根（duration^0.5）も合わせて導⼊している．

15

＜表 5

推定結果（内⽣的処置回帰モデル）＞

表 5 の上段（第 1 段階）は評価認証融資を受ける企業の特性を表しており，下段（第 2段階）の推定結果は企業価値に与える影響を⽰している．まず，⽋落変数バイアスを回避するため多重共線性を許容したモデル 2-1 と 2-2 の推定結果を確認する．
第 1 段階の dm_survey(-2)は 2SLS 推定と同様にどちらのモデルにおいても 1％⽔準で有意にプラスとなる結果が得られた．
その他の変数について確認すると，推定結果はモデル 1-1 あるいは 1-2 と⽐べていくつかの変数で異なる結果となった．表 4 の 2SLS による推定と異なる結果となっているのは
st_foreign であり，2SLS では有意ではなかったが，ここでは有意にマイナスとなった．ここでの結果は，外国法⼈持株⽐率の⾼い企業は評価認証融資を志向しないことを⽰唆している．また，roa と g_sales はモデル 1-2 ではマイナスで有意であったが，モデル 2-2 では有意とならなかった．これらの推定結果が異なる変数については頑健性の⾯でやや劣ると⾔えよう．
第 2 段階の dbj_loan はどちらのモデルにおいても係数の⼤きさは表 4 とは⼤きく異なり，トービンの 𝑞 に対して有意な影響を与えていないという結果となっている．その他，
age，st_fin，dm_export，cash_s の各変数においても有意性の⾯で異なる結果がもたらされている．こうした結果を総合的に評価すると，第 1 段階と第 2 段階の説明変数の重複を許容した場合，すなわち多重共線性を許容した場合は，安定した推定結果が得られているとは⾔いがたい．
次に，モデル 2-3 から 2-6 の推定結果を確認する．前述のようにこれらのモデルは，第1 段階では評価認証融資の選択に影響を与える変数，第 2 段階では企業価値に影響を与える
変数をそれぞれ選択し，多重共線性を回避するために説明変数の重複を極⼒抑えた推定を⾏っている18．
第 1 段階の dm_survey(-2)は，どのモデルにおいても 1％⽔準で有意にプラスとなった．
その他の変数について⾒ると，ln_emp，st_fin，ad_sales，dm_export がプラスで有意，
age，st_foreign，st_major はマイナスで有意となった．
また，dm_export と st_foreign は表 4 では有意な結果が得られなかったがここでは有意となった．輸出⽐率の⾼い企業は海外顧客の影響を受けてサステナビリティ活動の⽔準が⾼くなり，評価認証融資を受ける蓋然性が⾼いと予想していたが，予想どおりの結果が得られた．⼀⽅，外国法⼈持株⽐率の⾼い企業は評価認証融資を受ける蓋然性が⾼くなることと予想していたが，逆に外国法⼈持株⽐率が低い企業のほうが評価認証融資を志向するという結果となった19．

18

モデル 2-3 から 2-6 の第 1 段階はすべて同じ説明変数としているため，推定結果も同じになっている．

19

⼀般的には外国法⼈持株⽐率の⾼い企業のサステナビリティ活動は活発になると予想されるが，DBJ の取引先にはそもそも外資系企業がそれほど多くないというサンプル上の特性がこのような結果をもたらしている可能性もある．

16

第 2 段階の dbj_loan は，どのモデルにおいてもトービンの 𝑞 に対して有意にプラスの影
響を与えており，仮説Ⅰを⽀持する結果が得られている．
dbj_loan の係数の⼤きさは ATE を表しているが，いずれも 0.5 前後となっている．処置を受けた，すなわち評価認証融資を受けた企業のトービンの 𝑞 は，融資を受けていない企業に⽐べ平均的に⾒て 0.5 程度⾼いことを⽰しているが，これが概ね妥当な⽔準と⾔えるか否かについてはさらなる精緻な分析が必要であろう．
第 2 段階のその他のコントロール変数で，有意性が⽐較的強く出ているのが st_foreign，
st_major，roa，debt，g_sales（以上，プラスで有意），spread，cash_s（以上，マイナスで有意）となっている．すなわち，ここでも株主によるガバナンスが機能する企業，BtoC 企
業，収益性の⾼い企業は企業価値が⾼くなっており，コーポレート・ガバナンスに関する既存研究の結果と概ね整合的な結果が得られている．
duration^2（モデル 2-5）および duration^0.5（モデル 2-6）はそれぞれマイナスとプラスの符号で有意性があり，トービンの 𝑞 との関係は⾮線形であることを⽰唆している．モデル 2-6 を利⽤して duration がトービンの 𝑞 に及ぼす影響を図⽰すると図 2 のようになる．
これを⾒ると，評価認証融資を受けた後のトービンの 𝑞 への限界効果は，融資後約 3 年（図2 では融資実⾏時点を 1 年としているので図の表⽰では 4 年）はトービンの 𝑞 が上昇する
がその後は横ばいになり，4 年（図 2 の表⽰では 5 年）経過以降は低下し始めることが分かる．duration と duration^2，あるいは duration^0.5 の推定値によって計算すると，durationの限界効果はモデル 2-5 および 2-6 ともに融資後 11.5 年前後（図 2 の表⽰では 12.5 年前後）でゼロになる．それゆえ，企業価値が低下しないようにするためには，継続的なサステ
ナビリティ活動が必要であることを⽰唆していると⾔えよう．
＜図 2

融資後の経過年数とトービンの 𝑞 への影響（モデル 2-6）＞

なお，ハザードの係数 𝜆（𝜆𝜌𝜎）の推定値はいずれのモデルにおいても有意にマイナスとなり，ここから得られる 𝜌 もマイナスの値となった（補論（A1）式参照）．𝜌 の符号がマイナスであることは，トービンの 𝑞 にプラスの影響を与える観察できない変数と評価認証
融資にマイナスの影響を与える観察できない変数が併発している可能性を⽰唆している．
総じて，多重共線性問題を回避したモデル 2-3 から 2-6 は，変数の有意性の点でモデル
1-1 および 1-2 と概ね同じような結果が得られており，また，推定値の違和感も緩和されている．この意味において，モデル 2-3 から 2-6 は他の推定モデルと⽐較して安定した結果が得られていると評価できよう．
5.3 融資企業の業種の変化
仮説Ⅱを検証するために，本稿では以下の⽅法を採⽤した．すなわち，これまでと同じ
プールデータを利⽤し，推定期間の始期は 2000 年で固定したまま，終期のみを 2011 年から 2017 年まで 1 年ずつ延⻑した推計を⾏い，製造業の評価認証融資への選好が表れる第 1

17

段階の製造業ダミーの推定結果の経年変化を⾒ることにした．推定結果は表 6 の通りである．
＜表 6

製造業ダミーの推定結果＞

ここでは各推定期間に対応する係数推定値とその有意性，および観測値数のみを表⽰している．また，表の上段は⼆段階最⼩⼆乗法（2SLS）の推定値（モデル 1-2），下段は内⽣的処置回帰モデルの推定値（モデル（2-3〜）2-6）を⽰している．
この表を⾒ると，推定期間の終期が 2011 年のケースと 2012 年のケースにおいて製造業
ダミーはプラスで有意となっている．その後の係数推定値は有意ではなくなり，終期を 2015
年以降とすると両モデルとも有意にマイナスとなっている．すなわち，サステナビリティ活動に注⼒して DBJ サステナビリティ評価認証融資を選好する企業は，2012 年までは製造業が多い傾向が⾒られたが，その後は業種による顕著な差は観察されなくなり，最近では製造業が少なくなっている傾向があるという結果になった．こうした結果から，サステナビリテ
ィ活動に注⼒し評価認証融資を選好する企業は，製造業からその他の業種にシフトしているという仮説Ⅱは⽀持されたと理解することができよう．

6．おわりに企業のサステナビリティ活動が ESG ファイナンス等を通じた資⾦調達や企業価値に影響を与えている現状を踏まえ，本稿では DBJ サステナビリティ評価認証融資を ESG ファ
イナンスの⼀形態と位置づけ，当該融資を受けた企業の企業価値の変化について検証した．
2017 年度までに実⾏された評価認証融資を対象に，⼆段階最⼩⼆乗法と内⽣的処置回帰モ
デルの 2 通りの⽅法により推定を⾏った．推定結果を総合的に評価すると，多重共線性問
題を回避した内⽣的処置回帰モデルによる結果が概ね妥当と考えられるため，以下ではこの推定結果に基づき総括する．
得られた結果の第 1 は，評価認証融資を受けた企業のトービンの 𝑞 で測った企業価値は融資後に上昇しているということであり，仮説Ⅰが⽀持されたということである．サステナ
ビリティ活動に関⼼が⾼い企業は充実した活動実績の蓄積を有している．そうした企業は評価認証融資にも関⼼が⾼く，融資時に専⾨的観点からスクリーニングやフィードバックを受け，⾼い評価（格付）が得られると，これを新たなきっかけとしてより⾼い⽔準を⽬指
してサステナビリティ活動を改善していくことが期待される．⾼い⽔準のサステナビリテ
ィ活動はさまざまなチャネルを通じてステークホルダーに伝達されると考えられ，こうしたことを投資家が評価して企業価値の向上につながると解釈するのが妥当であろう．
ただし，企業価値の上昇は 1 回の融資によって未来永劫続くわけではない．推定値から計算された結果によると企業価値の上昇は融資後 3 年程度の期間であり，4 年後からは低下

18し始める可能性がある．この結果が⽰唆することは，企業価値を持続的に⾼めていくためにはサステナビリティ活動をさまざまな形で継続し，その⽔準を⾼めていく必要があるということであろう．
また，推定結果から得られた ATE（平均処置効果）は，融資を受けた企業は受けていな
い企業に⽐べてトービンの 𝑞 が 0.5 程度⾼くなるというものであった．ただし，この⽔準の妥当性についてはさらなる精緻な分析が必要と考えられるため，ATE については幅を持って評価するべきであろう．
分析結果の第 2 は，評価認証融資を受ける企業は，従来製造業が主体であったが，最近では⾮製造業を含む多様な業種に拡がっていることを⽰唆する結果が得られたということであり，仮説Ⅱが⽀持されたということである．先⾏研究では製造業を分析対象とするものが多かったが，サステナビリティ活動の理解を深めるためには⾮製造業を含む幅広い業種の分析が必要となろう．
本稿では利⽤可能なデータの制約からプールデータによる分析にならざるを得なかった．
推定結果もモデルや説明変数の構成によって差があったことから，評価認証融資を受けた企業の企業価値の変化という処置効果を計測するためには，本稿で採⽤した内⽣的処置回
帰モデルに推定といった⼿法よりも，傾向スコア分析のような⼿法の⽅が望ましいであろう．また，本稿ではトービンの 𝑞 に対する影響を計測したに過ぎないが，なぜ 𝑞 に差が⽣じるのかのメカニズムについては⼗分な分析が⾏われていない．利⽤可能なデータの拡張を前提に，分析⼿法の改善や推定結果のさらなる考察，分析対象業種を⾮製造業に拡⼤していくことは今後の課題である．

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補論 A

Maddala（1983）に基づく内⽣的処置回帰モデルを two-step 推定する場合のプロセスは次の通りである．まず，第 1 段階で処置を受けるか否かに関する次の式をプロビット推定
する．
1 |𝐱

Pr 𝐷𝐵𝐽

Φ 𝐱𝛿

ここで 𝐱 は𝐷𝐵𝐽 に影響を与える共変量（covariates）であり，Φ ∙ は標準正規分布の累積分布関数である．この推定値から各企業 𝑖 に対して，次のようなハザード（ℎ ）が求まる．

ℎ

𝜙 𝐱𝛿
⎧
⎪ Φ 𝐱𝛿
⎨⎪⎩if 𝐷𝐵𝐽

A1

𝜙 𝐱𝛿
1

1

if 𝐷𝐵𝐽Φ 𝐱𝛿

0

ここで 𝜙 ∙ は標準正規分布の確率密度関数である．このとき
𝑑

ℎ ℎ

𝐱𝛿

とすると，𝑄 の期待値と分散は次のようになる．
𝐸 𝑄 | 𝐷𝐵𝐽 , 𝐲 , 𝐱𝛽𝐷𝐵𝐽Var 𝑄 | 𝐷𝐵𝐽 , 𝐲 , 𝐱

𝐲𝛾

𝜎 1

𝜌𝜎ℎ

(A2)

𝜌 𝑑

第 2 段階は（A2）式を最⼩⼆乗推定する．推定されたハザード ℎ のパラメータを 𝛼 ，残差を𝐞とすると，
𝜎

𝐞𝐞

𝜌

𝛼 ∑
𝑁
𝛼
𝜎

となる．

21

𝑑

図 1 DBJ サステナビリティ評価認証融資のプロセス

図 2 融資後の経過年数とトービンの q への影響（モデル 2-6）22

表 1 分析対象となる評価認証融資件数および構成⽐（年別・業種別）

件数

（件）
2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

14

8

7

11

12

16

17

25

21

15

17

28

28

24

環境格付融資

14

8

7

10

12

16

15

15

12

9

13

18

17

15

BCM格付融資

−

−

0

1

0

0

2

9

7

4

4

2

3

2

健康格付融資

−

−

−

−

−

−

−

1

2

2

0

8

8

7

4

3

5

2

5

2

6

19

12

21

24

16

24

19
4

製造業

⾮製造業
環境格付融資

4

3

2

1

5

1

6

11

8

5

8

7

6

BCM格付融資

−

−

3

1

0

1

0

8

3

8

10

6

7

7

健康格付融資

−

−

−

−

−

−

−

0

1

8

6

3

11

8

18

11

12

13

17

18

23

44

33

36

41

44

52

43

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

製造業

78

73

58

85

71

89

74

57

64

42

41

64

54

56

⾮製造業

22

27

42

15

29

11

26

43

36

58

59

36

46

44

合計

100

100

100

100

100

100

100

100

100

100

100

100

100

100

合計
構成⽐

（％）

表 2 変数の定義

変数名qdbj_loan
dm_survey

定義
トービンのq （企業の資産再調達原価に対する時価総額の⽐率）：ブルームバーグ社提供のデー
タを使⽤
DBJサステナビリティ評価認証融資を初めて受けた年度を含め，5年間だけ"1"をとる⼆値変数
1998〜2004年度は⽇経環境経営度調査，2005〜2015年度は東洋経済CSR企業総覧調査に回答した年度に"1"をとるダミー変数

age

社齢（会社設⽴時からの経過年数）

ln_emp

期末従業員数の対数値

st_foreign

外国法⼈持株⽐率

st_fin

⾦融機関持株⽐率

st_major

10⼤株主持株⽐率

ad_sales
dm_exportroa
debt
spreadg_sales

広告宣伝費 / 総売上⾼
輸出企業ダミー（連結売上⾼に占める海外売上⾼の割合がサンプル期間平均で10％以上の企業
を"1"とするダミー変数）
企業の総資産に対する利益率を⽰す指標（（直近12カ⽉の純利益/平均総資産）×100）：ブ
ルームバーグ社提供のデータを使⽤
負債⽐率（負債 / 総資産）
信⽤度の⾼さ（⽇銀が公表する貸出約定平均⾦利で借り⼊れしたと想定した場合の仮想的⾦利負担−実際の⾦利負担（⽀払利息割引料 / 期⾸期末平均有利⼦負債））
総売上⾼の対前年伸び率

cash_sキャッシュフロー（当期純損益−配当⾦−株式配当⾦−役員賞与⾦＋減価償却費）/ 総売上⾼

duration

評価認証融資実⾏からの経過年数（融資を実⾏した時点で1年とする）

dm_manufac

製造業ダミー（製造業に属する企業を"1"とするダミー変数）23

表 3 記述統計

変数名
q

平均

標準偏差

最⼩値

中央値

最⼤値

1.04828

0.38266

0.21150

0.98380

14.69070
1

dbj_loan

0.05184

0.2217000dm_survey(-2)

0.37668

0.48457

0

0

1

age

66.55940

19.76351

0

65

140

ln_emp6.669431.4435606.63332

11.70788

st_foreign

10.74710

12.37158

0

5.90

96.83

st_fin26.41249

13.55771

0

26.30

69.75

st_major

46.13392

15.40073

0

42.58

100
0.48477

ad_sales0.007480.0182500.00213dm_export

0.52332

0.49947

0

1

1

roa

0.01833

0.04800-1.12940

0.01952

1.00490debt

0.537980.217540.00000

0.55318

2.14392

spread-0.00870

0.00929-0.09924-0.00767

0.01713g_sales0.029150.82538-0.99073

0.0112668.85006

cash_s

0.070700.34104-14.81415

0.05778

11.91785

duration

0.41545

1.662440014duration^22.9361415.37926

0

0

196

duration^0.50.176100.62005003.74166

dm_manufac

0.67661

0.46778

0

1

1

24

表 4 推定結果（⼆段階最⼩⼆乗法）■第1段階 被説明変数：dbj_loan
モデル1-1
Coef.

モデル1-2

Std.Err.

Coef.

Std.Err.

dm_survey(-2)

0.02160.0042 ***0.02070.0042 ***age-0.0004

0.0001 ***-0.0004

0.0001 ***ln_emp0.00400.0017 **0.00450.0017 ***st_foreign-0.0001

0.0002-0.0001

0.0002st_fin0.00090.0002 ***0.00080.0002 ***st_major-0.00030.0001 **-0.00030.0001 **ad_sales

0.40700.1398 ***0.47070.1427 ***dm_export

0.00570.00370.00590.0037roa-0.04100.0333-0.0756

0.0374 **debt

0.06920.0092 ***0.07590.0093 ***spread

0.73380.1253 ***g_sales-0.00150.0008 *cash_s

0.01760.0071 **0.07350.0243 ***

cons
■第2段階

0.07220.0242 ***被説明変数：q
Coef.

Std.Err.

Coef.

Std.Err.

dbj_loan

1.86850.4712 ***1.98970.5104 ***age-0.0006

0.0003 *-0.0005

0.0003ln_emp-0.00800.0049-0.0099

0.0053st_foreign

0.00800.0005 ***0.00800.0005 ***st_fin-0.00070.0006-0.00070.0006st_major

0.00170.0004 ***0.00180.0004 ***ad_sales

1.13890.4410 **0.90270.4922 *dm_export

0.00000.0100-0.00120.0104roa

1.45680.1854 ***1.56010.2001 ***debt

0.11100.0403 ***0.08150.0458 *spread-2.2678

0.5766 ***g_sales0.01120.0063 *cash_s-0.05230.0252 **cons

0.97840.0674 ***Industry Fixed EffectYes

Year Fixed EffectYes

0.96440.0711 ***Yes
Yes

Adj R-squared (First-stage)

0.04620.0473

Durbin-Wu-Hausman chi2 test

40.809 （p = 0.000）

42.403 （p = 0.000）

Durbin-Wu-Hausman F test

40.876 （p = 0.000）

42.483 （p = 0.000）

Stock-Yogo Test

27.6649

25.5194

Number of obs

16,001

16,001

注1） ***，**，* 印はそれぞれ1％，5％，10％⽔準で有意であることを⽰す．
2） Durbin-Wu-Hausman Test の帰無仮説は「⽬的の変数は外⽣変数」．
3） Stock-Yogo Test の棄却境界値は16.38（10％⽔準）である．

25

表 5 推定結果（内⽣的処置回帰モデル）■第1段階 被説明変数：dbj_loan
モデル2-1

モデル2-2

モデル2-3

モデル2-4

モデル2-5

モデル2-6

Coef.

Std.Err.

Coef.

Std.Err.

Coef.

Std.Err.

Coef.

Std.Err.

Coef.

Std.Err.

Coef.

dm_survey(-2)

0.20350.0409 ***0.19320.0410 ***0.22050.0405 ***0.22050.0405 ***0.22050.0405 ***0.22050.0405 ***age-0.00360.0010 ***-0.00360.0010 ***-0.00280.0009 ***-0.00280.0009 ***-0.00280.0009 ***-0.00280.0009 ***ln_emp0.05500.0153 ***0.06620.0158 ***0.06470.0151 ***0.06470.0151 ***0.06470.0151 ***0.06470.0151 ***st_foreign-0.00360.0019 *-0.00420.0019 **-0.00610.0019 ***-0.00610.0019 ***-0.00610.0019 ***-0.00610.0019 ***st_fin0.01130.0018 ***0.01050.0019 ***0.01060.0018 ***0.01060.0018 ***0.01060.0018 ***0.01060.0018 ***st_major-0.00280.0015 ***-0.00310.0015 **-0.00300.0015 **-0.00300.0015 **-0.00300.0015 **-0.00300.0015 **ad_sales

3.55200.8297 ***3.90310.8849 ***3.48450.8271 ***3.48450.8271 ***3.48450.8271 ***3.48450.8271 ***dm_export

0.06570.0461

0.06730.0462

0.09490.0458 **0.09490.0458 **0.09490.0458 **0.09490.0458 **roa-0.4471

0.4654-0.7813

0.4863debt

0.67150.0996 ***-1.46900.1838 ***-1.46900.1838 ***-1.46900.1838 ***-1.46900.1838 ***0.76940.1034 ***spread

8.78232.7272 ***g_sales-0.0194

0.0330cash_s

0.21870.0783 ***-1.7977

0.1948 ***cons-1.7557

0.1906 ***Std.Err.

■第2段階 被説明変数：q
Coef.

Std.Err.

Coef.

Std.Err.

Coef.

Std.Err.

Coef.

Std.Err.

Coef.

Std.Err.

Coef.

Std.Err.

dbj_loan

0.02590.08360.01540.08080.53330.0808 ***0.53390.0808 ***0.49550.0823 ***0.47330.0851 ***age-0.00130.0002 ***-0.00130.0002 ***ln_emp0.00260.00240.00230.0024

st_foreign

0.00800.0003 ***0.00800.0003 ***0.00830.0003 ***0.00830.0003 ***0.00830.0003 ***0.00830.0003 ***st_fin0.00100.0003 ***0.00110.0003 ***0.00040.00030.00050.0003 *0.00050.0003 *0.00050.0003 *st_major

0.00120.0002 ***0.00120.0002 ***0.00160.0002 ***0.00160.0002 ***0.00160.0002 ***0.00160.0002 ***ad_sales

1.94900.1553 ***1.90190.1585 ***dm_export

0.01230.0065 *0.01240.0065 *roa

1.38080.0610 ***1.40500.0644 ***1.38130.0622 ***1.43920.0652 ***1.44150.0651 ***1.4416

0.0652 ***debt

0.24230.0153 ***0.23570.0156 ***0.22070.0140 ***0.21030.0142 ***0.20920.0142 ***0.20910.0142 ***spread-0.77490.3153 **-1.04140.3154 ***-1.04930.3153 ***-1.05110.3153 ***g_sales0.00820.0036 **0.00880.0035 **0.00830.0035 **0.00830.0035 **cash_s-0.0149

0.0095-0.03090.0091 ***-0.03140.0091 ***-0.03140.0091 ***duration

0.01480.0064 **-0.0206

0.0126duration^2-0.00130.0007 *0.97060.0289 ***duration^0.5
cons

1.09710.0309 ***1.09450.0310 ***0.97590.0288 ***0.97160.0289 ***Industry Fixed Effect

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Year Fixed Effect

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

hazard lambda-0.0061rho-0.0181

sigma

0.3388

Number of obs

0.0419-0.00010.0405-0.00020.0402 ***-0.7178

0.3386
16,001-0.25800.0402 ***-0.7166

0.359516,001-0.257426

0.0380 *0.0289 ***Yes
Yes-0.25410.0403 ***-0.7086

0.358316,001注） ***，**，* 印はそれぞれ1％，5％，10％⽔準で有意であることを⽰す．

0.0404 ***-0.70210.3591
16,001-0.25150.07050.96970.3586
16,001

16,001

表 6 製造業ダミーの推定結果

推定期間2000-2011

2000-2012

2000-2013

2000-2014

2000-2015

2000-2016

2000-2017

推定 モデル1-2

0.01756 ***0.01344 *0.0004-0.01684-0.0314 **-0.04112 ***-0.04817 ***モデル モデル2-6

0.70779 *0.37082 **0.02091-0.21275-0.3414 ***-0.41168 ***-0.45884 ***10,898

11,77012,637

13,495

14,347

15,18516,001

Number of obs
注）***，**，* 印はそれぞれ1％，5％，10％⽔準で有意であることを⽰す．

27

付表 1 相関係数

q dbj_loanqdm_survey(-2)age

ln_empst_foreignst_fin st_major

ad_salesdm_
exportroa

debt

spreadg_salescash_sduration

duration

duration

dm_

^2

^0.5

manufac1

dbj_loan

0.0132

1

dm_survey(-2)

0.11680.08261age-0.0726

0.03610.10171ln_emp0.12560.05020.37930.04691

st_foreign

0.26720.07100.3321

0.09540.4231

1

st_fin0.10620.04700.28190.18790.41010.32301

st_major

0.0143-0.0591-0.1897-0.2775-0.2279-0.2136-0.49361

ad_sales

0.10290.03180.0498-0.0306-0.03810.04360.01700.00051dm_export

0.0841

0.02180.22610.13630.25020.31230.2301-0.131-0.07241roa

0.20850.01150.0681-0.0003

0.07820.21080.10020.01470.00010.08501

debt

0.04190.03400.01770.04780.0686-0.1758-0.0298

0.0028-0.0264-0.0131-0.25481

spread-0.02700.02870.03770.0142-0.02210.03100.01750.0440-0.03520.06090.0663-0.17701g_sales

0.03010.0001-0.0006-0.0371

0.00970.00870.01230.0001-0.0147-0.00310.04770.00440.00331

cash_s

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