論説

HTMLデータに基づく役員情報データベースの構築──取締役人数と年齢に関する妥当性検証──

髙

須

悠

介

１．はじめに本稿の目的は企業の開示した有価証券報告書のHTMLファイルから構築された役員情報デー
タベースの概要を説明し，そのデータ内容に関して，既存研究の発見事項を踏まえた分析を行うことでデータベースの質を検証することにある１．本稿で取り上げるデータベースは，2004
年３月期から2020年３月期までに日本の上場企業が提出した有価証券報告書のHTMLファイル（61,748ファイル） をアイエヌ・ 情報センターの総合企業情報データベース「eol」（以下，eol）
から収集し，筆者が開発したプログラム２に基づいて構築されたデータベースである．
本研究の背景は大きく２つある．１つは会計情報が「コストのかかる私的情報」であるという指摘である（Blankespoor et al. 2020）．情報は分析してこそ価値を見出すことができるものである一方で，その情報処理にはコストがかかる．このため，会計情報は伝統的には「コストのかからない公的情報」とみなされてきたものの，実際には情報処理コストの存在によって，「コストのかかる私的情報」とみなすこともまた可能である（Blankespoor et al. 2020）．情報通信技術の進展に伴い，企業のディスクロージャーは紙ベースから電子ベースへと切り替わることで，有価証券報告書に代表される企業情報は確かに容易に入手可能となっている．しかしながら，データ分析の基本である他社比較（クロスセクション分析），異時点比較（時系列分析），
および他社・異時点の同時比較（パネル分析）の際に必要となる大規模なデータを効率的に収集し，分析するには相応の知識と技術が求められており，その観点からはデータが広く一般に行き渡り，容易に活用できる状況にはなっていないように思われる．本研究では企業情報のなかでも注目される機会の多い役員情報（有価証券報告書の「役員の状況」）に注目し，企業が開示したHTMLファイルをCSV形式の構造化データへと変換するプログラムの開発ならびに公開を通じ，企業データのさらなる利活用の促進を試みる．
研究背景の２つめは科学研究におけるデータの入手可能性と再現性の問題である．企業情報の多くはEDINETや企業ホームページを通じて無償で公開されているものの，実証研究に必要１‌

本研究は日本学術振興会科学研究費若手研究「データサイエンス手法を用いた会計データベース構築とその活用」（研究代表者：髙須悠介，課題番号：21K13398）の助成を受けている．
２‌
プログラムおよび使用マニュアルは筆者のホームページ（https://takasu-labo.net） にて公開を予定
している．

78（ 222 ）横浜経営研究第42巻

第３・４号（2022）

不可欠な構造化データが無償公開されていることは稀であり３，構造化データの購入にはコストがかかる．また，研究に必要なデータが既存の有償データベースによってカバーされていな
い場合には研究者自身によって手収集することになり，金銭的・時間的コストがさらにかかるため，こうした有形・無形のコストがデータ入手の制約となる．これら入手制約のあるデータ，
特に手収集されたデータは貴重なデータベースとなり，新たな事実を明らかにする鍵となりえる一方で， 再現性の問題を生じさせる．Hail et al.（2020） に従い， 再現性（reproducibility）
を「研究者が，方法，サンプル，期間についてわずかではあるが合理的な範囲での差異を含む
可能性のある類似のセッティングにおいて，査読を経て発表された研究の知見を確認できること」（Hail et al., 2020, p.521，筆者訳）と定義した場合，入手制約のあるデータに基づいて組成されたサンプルは他の研究者が類似のセッティングを用いる障壁となる．データの共有（datasharing）はこの問題の解決策となり得るものの，Hail et al.（2020）が指摘するように，有償
データベースの使用にはライセンスが必要であり，データそのものを広く研究者間で共有することは困難である．この問題に対し，比較的入手が容易なXBRLファイルやHTMLファイルから構造化データを構築するプログラムがあれば，そのプログラムを共有することで同一のデー
タセットを入手することが可能となる．これにより，研究の再現可能性が向上し，再現可能な研究を土台として，さらなる研究を積み上げることができると考えられる４．
こうした研究背景の下，本稿では構築したデータベースの紹介に加え，取締役会規模と取締役年齢を中心にデータの妥当性を各種調査レポートや先行研究と比較することで検証する．これら検証を通じて先行研究と比較可能な結果が得られれば，本データベースの質を一定程度担保できると考えられる． ここで取締役会規模と取締役年齢に注目している理由は構築されたデータベースのなかでも執筆時点で比較的高い精度でデータの収集が可能と予想されるためである．この点に関連した本データベースの抱える課題については第５節で詳述する．
本稿の構成は以下の通りである．第２節では，日本のディスクロージャー制度の電子化や既存手法の問題点について触れた後に，本データベースの概要について説明する．第３節では，データベースの内容について記述統計を中心に紹介する．第４節では取締役会規模とリスクテイクの関係性，取締役年齢と企業価値の関係性についての実証分析結果を提示する．第５節は本稿のまとめであり，現状のデータベースの問題点や今後の展望について説明する．

２．データベース構築
2.1

電子情報によるディスクロージャー

我が国における有価証券報告書等の電子開示は金融庁のEDINET（Electronic Disclosure for３‌

全国銀行協会のホームページで公開されている邦銀の財務情報（全国銀行財務諸表分析）はその例外の一つである．
４‌
本研究で用いているHTMLファイルはeolから収集しているため有償のデータベースとなっている．
しかしながら，eolは多くの経済・経営系の大学で利用可能となっていると考えられることから相対的には入手のハードルが低いと考えられる．また，本研究の加工プログラムを修正することでEDINETから無償で収集可能なインラインXBRLファイルに適用することが可能と考えられる．
５‌
以下の内容は金融庁の公表している「有価証券報告書等の電子開示システム概要説明資料」（https://www.fsa.go.jp/common/budget/kourituka/03_h31/process/03_r01_08.pdf，2022/1/7アクセス）を参考にしている．

HTMLデータに基づく役員情報データベースの構築 ─取締役人数と年齢に関する妥当性検証─（髙須 悠介） （ 223 ）79

Investors’ NETwork）を通じて行われている５．EDINETの稼働は2001年６月の有価証券報告書等の任意提出から始まり，2004年６月には有価証券報告書等のEDINETによる提出が義務化されている．その結果，坂上（2011）が指摘するように実質的に2004年３月期決算の有価証券報告書から電子データ（HTMLファイル） による企業情報の取得が可能となっている． その後，2009年３月期決算より財務諸表本体についてのXBRLファイルの提出が義務化され（坂上 2011），2013年９月にはインラインXBRLファイル６の導入及びXBRLファイルの提出範囲の拡大，2019年３月にはXBRLの詳細タグ付け項目の拡大が行われている．特に，2019年３月の詳細タグ付け項目の拡大では，これまで包括タグとして表全体を一つのタグ情報として識別していた内容を表内の各セルの情報に詳細タグが付けられることで個々のデータの識別が容易となっている．この対象の拡大には「役員の状況」も含まれており，例えば，従来では有価証券報告書における「役員の状況」全体に単一の包括タグが付されることで包括タグによって囲まれた範囲が「役員の状況」を表していることのみが判別可能であった．一方で，詳細タグの拡充は個々の役員の氏名や生年月日，略歴など表内の個々のセルに対して，その内容を表す詳細タグが付されるため，「役員の状況」 に示される個々の情報を識別することが可能となっている．この構造を活用すると役員情報データベースの構築はより容易となるものの，2019年３月
期以降の観測値に限られてしまうことから，本研究で構築されたプログラムではXBRLファイ
ルを利用することなく，HTMLファイルにのみ基づいてデータベース構築を行っている．
上述のように有価証券報告書等の電子データはEDINETから収集可能であり，EDINET APIが公開されているため，プログラムを通じて大量のデータを一括で取得することが可能である．
しかしながら， 有価証券報告書の縦覧期間が５年と定められているため，EDINETから収集可能なデータは直近５年間に限定されることになる．本研究では可能な限りの大規模なデータベースを構築するため，有価証券報告書の電子提出が義務化された2004年６月以降に提出された有価証券報告書（実質的には2004年３月期決算以降の有価証券報告書）のHTMLファイルをeolから収集している．

2.2

既存手法の問題点

本研究では，収集したHTMLファイルからスクレイピングによって役員情報を抽出し，デー
タベースを構築する．HTMLによって記述された「役員の状況」はtableタグによる表形式で表現されており，主にこのtableタグ内をパースすることで役員情報を取得する．本研究のプログ
ラムはPython言語をベースとして記述されており，HTMLのtableタグのパースにはpandasライ
ブラリのread_htmlメソッドを使用することが考えられる．read_htmlメソッドはHTMLのtable
タグの内容をデータフレーム形式に変換するメソッドであり，構造化データを作成する上でも有益である．しかしながら，read_htmlメソッドの使用には少なくとも２つの問題点がある．
１つめの問題点は，一部のHTMLファイルにおいて，「役員の状況」で表示される略歴の年
月（略歴年月） と内容（略歴内容） の対応関係がread_htmlメソッドによって失われることである．図１はこの問題点の例示である．図１パネルAはHTMLファイルのブラウザ上での表示，
パネルBは実際にread_htmlメソッドを用いて取得したデータフレームを示している． パネル
６‌HTMLファイルにXBRLタグを埋め込むファイル形式であり，HTMLのブラウザ表示機能を活かしつ
つ，XBRLタグによって各データ項目へのアクセスが容易となっている．

80（ 224 ）横浜経営研究第42巻

第３・４号（2022）

パネルA

ブラウザ上でのHTMLデータ（抜粋）の表⽰例

パネルB

read_html メソッドでの取得例（出所）ゼビオ株式会社の2005年３⽉期有価証券報告書のHTMLデータから筆者作成．

図１

アドホックな対応の問題に関する例⽰

Aでは各略歴年月がそれぞれの指す略歴内容と行単位で結びついており，略歴年月と略歴内容の対応関係が表現されている．一方でパネルBでは略歴年月と略歴内容それぞれがひとまとまりの文字列になっており，略歴年月と略歴内容の対応関係が失われている．この原因はそれぞれ１つのセル内で複数の年月情報（内容情報）が記述されており，その対応関係がHTML上の表示位置にのみ依存して表現されているためである（以降，アドホックな対応の問題）．read_
htmlメソッドが表示位置の情報を反映せずに個々のセルを取得する結果，図１パネルBに示されたように一つのセルに複数の年月情報，内容情報が記載され，どの略歴年月がどの略歴内容に対応しているかが判別不可能となってしまう．略歴情報の対応関係は個々の役員の就任時期
や役員経験の長さなどを捉えるために必要不可欠であるため，この問題点はデータベース構築に深刻な影響を及ぼすことになる．
２つめの問題点は，一部のHTMLファイルにおいて，役員間で各項目（役職名，氏名，生年月日など）のHTML上での列数が異なるケースが散見されることである．図２はこの問題の例
示であり， パネルAはHTMLファイルのブラウザ上での表示， パネルBは実際にread_htmlメ
ソッドを用いて取得したデータフレームを示している．パネルAでは各列単位で役名，職名，
氏名といった情報が記述されている．一方でパネルBでは３列目の内容に職名と氏名が混在してしまっている． これはHTML上でtable内のセルを結合させる処理（colspanなど） が役員間で統一されていないことに起因している（以降， セル結合の問題）．HTML上で列の幅が調整されているため，ブラウザ表示した場合には問題なく表示されるが，HTMLをパースしてデータフレームに変換する際には元々の表の行列形状が再現されることになり，このような問題が生じる．
以上の問題点を踏まえ，本研究ではread_htmlメソッドを使わず，BeautifulSoupライブラリを用いて，tableタグに含まれるtrタグ（行を表現）とtdタグ（セルを表現）を一つ一つ解析する手法を選択している．

HTMLデータに基づく役員情報データベースの構築 ─取締役人数と年齢に関する妥当性検証─（髙須 悠介） （ 225 ）81
パネルA

ブラウザ上でのHTMLデータ（抜粋）の表⽰例

パネルB

read_html メソッドでの取得例（出所）株式会社資⽣堂の2010年３⽉期有価証券報告書のHTMLデータから筆者作成．

図２

セル結合の問題に関する例⽰

82（ 226 ）横浜経営研究第42巻

第３・４号（2022）（出所）ゼビオ株式会社の2005年３⽉期有価証券報告書のHTMLデータから筆者作成．

図３

2.3

アドホックな対応の問題に対する本プログラムの実⾏例

本プログラムの概要

本プログラムでは既存手法の抱える２つの問題（アドホックな対応の問題とセル結合の問題）
について以下の方針をとることによって解決している．
アドホックな対応の問題に関しては，各セルで表示されている一塊の文字列（pタグやdivタ
グでくくられた文字列もしくはbrタグによって改行された文字列） のブラウザ表示上の高さ（行高） や改行文字数をJavascriptによって取得し７， 個々の略歴年月と略歴内容の対応関係を
これら情報によって維持している．図３はこの具体例を示している．
セル結合の問題に関しては，tableタグに含まれる各セルを表現するtdタグ（もしくはthタグ）
７‌Javascriptで行高や改行文字数を取得する場合， 使用するブラウザによって得られる数値が異なる．
プログラム開発を進めるなか， 本研究で用いるHTMLファイルに関しては（特にサンプル期間前半のファイルの）多くがInternet Explorer（以降，IE）に最適化されていると判断されたため，本プログラ
ムはIEでの使用を想定している． しかしながら，2022年６月16日をもってIEはサポート終了となり，IE自体を利用することは困難となる．この問題への対応として，配布予定のプログラムではIEの代わりにEdgeのIEモードを利用している．また，Javascriptによって取得した各HTMLファイルの行高情報，
改行文字数情報を本プログラムと合わせて公開予定である． これによって，IEを利用できない環境であっても本プログラムを実行することが可能となる．

HTMLデータに基づく役員情報データベースの構築 ─取締役人数と年齢に関する妥当性検証─（髙須 悠介） （ 227 ）83（出所）株式会社資⽣堂の2010年３⽉期有価証券報告書のHTMLデータから筆者作成．

図４

セル結合の問題に対する本プログラムの実⾏例のstyle情報における縦罫線の指定（border-right:windowtext 1pt solidなど）に基づき，同一の縦罫線の範囲に含まれるセルを同一の列を構成する文字列として特定することでこの問題を解決している．図４はこの具体例を示している．
ここで紹介した問題以外にもHTMLファイル形式の役員情報をCSVファイルへ変換する際には様々な克服すべき課題が存在しており，その多くが本研究のプログラムで解決されている８．
また，HTMLファイル上での誤植（各情報の抜け漏れ，誤字脱字，罫線の消失など）によってプログラム処理が困難なHTMLファイルも存在するため，これらHTMLファイルはHTMLファ
イル自体に必要最小限の修正を加える関数をプログラムに別途追加することで通常のプログラ
ム処理が可能となるように対応している．
８‌

実際のプログラムの詳細はプログラムの配布元にて公開を予定している．

84（ 228 ）横浜経営研究パネルA

ブラウザ表⽰例

パネルB

本プログラムの実⾏例

第42巻

第３・４号（2022）（出所）トヨタ⾃動⾞株式会社の2020年３⽉期有価証券報告書のHTMLデータから筆者作成．

図５

HTMLデータのブラウザ表⽰例と本プログラムの実⾏例

HTMLデータに基づく役員情報データベースの構築 ─取締役人数と年齢に関する妥当性検証─（髙須 悠介） （ 229 ）85

図５パネルAおよびパネルBは実際のHTMLファイルをブラウザ表示した場合のスクリーン
ショット（パネルA）と本プログラムによって取得したCSVファイルをテーブル形式で表示した場合のスクリーンショット（パネルB）を示している．本プログラムでは，役員情報を８列
もしくは９列の表形式で表現している．第１列は役職名を示している．実際のHTMLファイル
において，企業によっては役名（取締役，監査役など）と職名（社長，担当部門など）を別々の列として表現しているケースが見られるものの，その場合には役名列に示された文字列の直後に職名列で示された文字列を括弧書きで挿入することで１列に変換している．第２列は氏名列である．企業によっては振り仮名が加えられているケースや括弧書きで英名が記載されているケースが見られるが，これらは一律削除している．第３列は生年月日であり，HTMLファイ
ル上で和暦表示の場合には西暦表示に変換し，誕生年・ 月・日を８桁の数字で表現している．
第４・ ５列は略歴情報であり， 略歴年月と略歴内容の対応は行表示によって再現されている．
略歴年月が和暦表示の場合には西暦表示に変換し，年・月を６桁の数字で表現している９．第６列は任期列である．役員の状況において任期情報は2006年12月以降の決算から開示されているため，それ以前の観測値については任期列が存在しておらず，合計で８列表示のCSVファイルとなっている．なお，任期情報の多くは図５のように注記を参照する形式をとっているため，本プログラムだけでは任期情報を活用することは難しい状態となっている10．第７列は所有株式数である．所有株式数は企業によってHTMLファイル上での単位（１株，10株，100株など）が異なるため，本プログラムでは１株表示に統一している．また従業員持株会などを通じた株式所有数が外数として別記されている場合には可能な限り所有株式数に反映している．第８，９
列は便宜的にプログラムによって追加された列であり，第８列は各行がどの役員に対応しているかを把握しやすくするための役員ごとの通し番号，第９列は取締役であれば１，監査役であれば２をとるフラグを示している．
続く第３節では，本節で紹介したプログラムを用いて取得した61,748企業・年の役員情報の記述統計を提示する．

３．役員情報データベースの記述統計
3.1

サンプルと記述統計

本研究のサンプルはeolの書類検索機能から「役員の状況」 のHTMLファイルが収集可能な
2004年３月期から2020年３月期までのJASDAQを含む日本の全上場企業（金融業を含む）を対象としており，61,748企業・年11から構成されている．

９‌

一部のHTMLファイルでは略歴年月に関して，年号のみしか記載がない場合が見られた．その場合には198700のように月に当たる部分をゼロとして表現している．
10‌
今後の展望として，脚注情報を活用するプログラムの公開ならびにその妥当性検証を予定している．
なお，第３，４節で用いられている社外取締役変数では当該プログラムを試験的に適用し，同変数を作成している．
11‌
データ収集タイミングの都合により，2020年４月20日決算の企業が１観測値のみ含まれている．

86（ 230 ）横浜経営研究表１

第42巻

第３・４号（2022）

本稿の役員データベースの記述統計量

2004年３⽉期から2020年３⽉期までの全上場企業を対象として集計した結果を⽰している．BOARD_SIZE
は取締役の⼈数（⼈），DIRAGEは決算期末時点での取締役の平均年齢（歳），TOPAGEは決算期末時点での経営トップの年齢（歳）を⽰している．
Variables

Observations

Mean

Std. Dev.

Min

25%

50%

75%

Max

BOARD_SIZE

61,748

7.99

3.19

3

6

7

10

50

DIRAGE

61,748

57.04

5.68

25.5

54.5

58.11

60.78

74.33

TOPAGE

61,729

57.95

8.62

25

53

60

64

92

表１は本プログラムによって収集された各観測値のCSVファイルを集計し，取締役情報に関する記述統計量を示している．データの妥当性検証の一環として，いくつか特徴的な値について実際の観測値を示す．BOARD_SIZEは取締役の合計人数を捉えている．BOARD_SIZEの最大値（50人） は鹿島建設株式会社の2004年３月期有価証券報告書に記載されている取締役の人数である．BOARD_SIZEの最小値については複数の観測値が最小値（３人）をとっている．DIRAGE
は取締役の平均年齢を示している．DIRAGEが最も高い観測値（74.33歳）はオリエンタルチエ
ン工業株式会社の2011年３月期有価証券報告書に記載されている取締役の平均年齢である．一方で最もDIRAGEが若い観測値（25.5歳）は株式会社ドリコムの2006年３月期有価証券報告書に記載されている取締役の平均年齢である．TOPAGEは経営トップ12の年齢を示している．なお，
一部の観測値では現状のプログラムによって経営トップが特定できていないため13，観測値がフルサンプルよりも若干減少している（61,729観測値）．TOPAGEの最大値（92歳）は佐藤食品
工業株式会社の2018年３月期有価証券報告書に記載されている佐藤仁一氏および株式会社ヤマザキの2017年３月期有価証券報告書に記載されている山﨑好夫氏である．一方で最も若い経営トップ（25歳）は株式会社キャンドゥの2010年11月期有価証券報告書に記載されている城戸一弥氏および株式会社リブセンスの2011年12月期有価証券報告書に記載されている村上太一氏で
ある．

3.2

役員情報の時系列推移

本項では役員情報の時系列推移について確認していく．
図６は取締役人数のクロスセクション平均の時系列推移を示している．東京証券取引所が隔年で公表している「コーポレートガバナンス白書」（以下，CG白書）によって取締役人数のク
ロスセクション平均の（隔年）時系列データが入手可能であるため，同データと比較している．
なお，CG白書は発行年によって異なるものの概ね７～10月を終点とした１年間を集計対象としている点（本プログラムでの集計値は12月を終点とした１年間），2012年まで東証一部・二部・12‌

役員の状況において①役職名が社長もしくは頭取，②役職名が最高経営責任者，CEO，③役職名が代表取締役であり，他の役員に代表取締役がいない，④有価証券報告書の代表者，の順に経営トップを特定している．
13‌
有価証券報告書の表紙に記載されている代表者が取締役を兼務しない執行役であるケースなどが該当する．

HTMLデータに基づく役員情報データベースの構築 ─取締役人数と年齢に関する妥当性検証─（髙須 悠介） （ 231 ）87

実線は本稿のデータベース，破線は東京証券取引所のコーポレートガバナンス⽩書からそれぞれ収集，集計した取締役⼈数の時系列推移を⽰している．
（出所）筆者作成．

図６

取締役の時系列推移

マザーズ上場企業のみを収集対象としている点（本プログラムはJASDAQや地方証券取引所も収集対象としている）で差異があることに注意されたい．図６から，本データベースおよびCG白書のデータともに2000年代中頃から2010年代中頃まで取締役人数は減少傾向にあることが分かる．この点は宮島・新田（2007）が指摘している取締役会の規模縮小が継続して進められてきたことを示唆している．2012年までCG白書に基づく取締役人数の平均値が本データベースの平均値を上回っているが，これはCG白書の収集対象企業が東証一部・二部・マザーズに限定されているため相対的に企業規模が大きく，その結果として取締役人数も多くなっているものと推察される．CG白書のデータ収集対象にJASDAQが含まれ，本データベースとデータカバレッジが類似している2014年以降については平均値の推移は概ね一致していることが分かる．なお，2020年に関しては両データ間で差異が生じているように思われるが，本データベースに含まれる観測値が2020年３月期までに限定されていることから再び収集対象企業に違いが生じていることが一因として考えられる．
CG白書では社外取締役選任企業の割合もまた収集可能である．本データベースにおいて社外
取締役の特定はプログラムの開発段階であり，本稿公開時点では公開予定のプログラムに含めていないが，参考までに図７において社外取締役選任企業比率の時系列推移を示している．
図７から両データにおいて2010年代中頃から社外取締役を選任している企業の割合が急上昇していることがわかる．同時期には東京証券取引所による独立取締役確保の努力義務を課す規則の改正（2014年２月），コーポレートガバナンス・コードの策定（2015年６月）といったコー
ポレートガバナンス改革が推し進められており，この流れに対応する形で上場企業における社88（ 232 ）横浜経営研究第42巻

第３・４号（2022）

実線は本稿のデータベース，破線は東京証券取引所のコーポレートガバナンス⽩書からそれぞれ収集，集計した社外取締役選任企業の割合に関する時系列推移を⽰している．
（出所）筆者作成．

図７

社外取締役選任企業割合の時系列推移

外取締役選任企業の割合が高まっていることが確認できる14．両データを比較すると，図６における取締役人数と同様に2012年まではCG白書に基づく社外取締役選任企業の割合が本データベースに基づく社外取締役選任企業の割合を一貫して上回っていることが分かる．この理由もまた同様にCG白書の集計対象企業が相対的に大規模な企業に限定されていることに起因しているものと推察される．一方で，2014年以降に関して両データベースの差異はほとんど観察されておらず，2020年段階では社外取締役選任企業比率が98.9%（CG白書），98.85%（本データベース）とほぼ一致しており，ほとんどの上場企業が社外取締役を選任していることが分かる．
図８は取締役の平均年齢，図９は経営トップの年齢に関するクロスセクション平均の時系列推移を示している．取締役の平均年齢，経営トップの年齢のいずれについても近年上昇基調にあることが見て取れる．本データに関して，同一母集団を対象としたものではないものの，帝国データバンクによる「全国社長年齢分析」15では非上場企業も含めた企業の社長の平均年齢について1990年から一貫して上昇基調にあることが明らかにされている．また，過年度も含め
14‌
15‌

ただし，両データベースの集計はあくまでも社外取締役であり，独立性の要件は課していない．
全国社長年齢分析（2018年）（https://www.tdb.co.jp/report/watching/press/pdf/p180106.pdf）
全国社長年齢分析（2019年）（https://www.tdb.co.jp/report/watching/press/pdf/p190110.pdf）
全国社長年齢分析（2020年）（https://www.tdb.co.jp/report/watching/press/pdf/p200108.pdf）
全国社長年齢分析（2021年）（https://www.tdb.co.jp/report/watching/press/pdf/p210202.pdf）
いずれも帝国データバンクによる調査である（2022年１月７日アクセス）．

HTMLデータに基づく役員情報データベースの構築 ─取締役人数と年齢に関する妥当性検証─（髙須 悠介） （ 233 ）89

本稿のデータベースに基づいて観測値ごとに取締役の平均年齢を算定し，暦年ごとに観測値をまとめて算定された平均値の時系列推移を⽰している．
（出所）筆者作成．

図８

取締役の平均年齢の時系列推移

実線は本稿のデータベース，破線は帝国データバンクによる全国社⻑年齢分析からそれぞれ収集，集計した経営トップの平均年齢の時系列推移を⽰している．
（出所）筆者作成．

図９

経営トップの平均年齢の時系列推移

90（ 234 ）横浜経営研究第42巻

第３・４号（2022）

本稿のデータベースに基づいて，各観測値に関して当該職務経験（銀⾏・司法・⾏政・会計
財務・学識）を有する取締役を選任している企業の割合に関する時系列推移を⽰している．な
お，銀⾏での職務経験は略歴に（⽇本銀⾏を除く）「銀⾏」の⽂字列がある場合には当該取締役を銀⾏での職務経験があるとみなしている．司法での職務経験は略歴に「弁護⼠」，「検事」，「裁判官」の⽂字列がいずれか１つでもある取締役を司法での職務経験があるとみなしている．
⾏政での職務経験は略歴に各省庁もしくは「⽇本銀⾏」の⽂字列が1 つでもある取締役を⾏政での職務経験があるとみなしている．会計財務での職務経験は略歴に「公認会計⼠」，「税理⼠」の⽂字列が１つでもある取締役を会計財務での職務経験があるとみなしている．学識経験については略歴に（客員教授を除く）「教授」の⽂字列がある取締役を学識経験者とみなしている．
（出所）筆者作成．

図10

取締役の職務経験の時系列推移

た同調査では2016年以降16について上場企業の社長の平均年齢が収集可能であるため， 図９では比較のために同調査に基づく平均年齢も合わせてプロットしている．両データを比較すると，2016年以降では経営トップの平均年齢の上昇が両データともに頭打ちしていることが確認できる．なお，本データベースのサンプルが３月決算までに限定されている2020年を除き，両デー
タの間には0.7歳前後の差が安定して観察される．この差については，本データベースにおける年齢の測定が決算期末に基づいて行われている一方で，帝国データバンクのデータベースでは翌年１月時点での年齢に基づいて行われているためであると考えられる．
最後に図10は取締役の職務経験（銀行・司法・行政・会計財務・学識）について，取締役のなかに当該職務経験を有する取締役が含まれている企業の割合の時系列推移を示している．本16‌

同調査は公表年の1月時点における結果であるため，図９における本データベースとの対応では2018
年の調査結果を2017年に対応させるなど，１年分ずらして表示している．なお，2016年の値は2018年の調査結果において対前年比が記載されているため，当該データを用いている．

HTMLデータに基づく役員情報データベースの構築 ─取締役人数と年齢に関する妥当性検証─（髙須 悠介） （ 235 ）91

データベースでは各取締役の略歴内容を「役員の状況」に記載されている通りに収録しており，
キーワード検索を組み合わせることで，各取締役の職務経験を一定程度把握することが可能である．2021年６月に公表された改訂コーポレートガバナンス・コードでは各取締役の知識・経験・能力を一覧化したスキルマトリックスの開示が推奨されており（改訂コーポレートガバナ
ンス・コード補充原則4─11①），各取締役がどのようなスキルを有しているのか判別することには一定の意義があると考えられる．図10から，２つの特徴が見て取れる．第１に，2014年以前
では３割以上の企業で銀行での職務経験を有する取締役が選任されている一方で，その他の職
務経験を有する取締役の選任は限定的であった．日本企業では伝統的に銀行との関係が重視されてきたと考えられるため，銀行での職務経験を有する取締役を選任することで銀行との関係の維持・強化が期待されているのかもしれない．第２に，2014年以降，すべての職務タイプにおいて当該経験を有する取締役が選任される傾向が高まっており，取締役会における職務経験の多様性，ひいてはスキルの多様性が高まっている可能性がある．図７で示されたように2014
年以降では社外取締役の選任企業割合が急上昇しており，このスキルの多様性の向上は社外取締役を通じて達成されていると考えられる．
本項では公表されているデータ（CG白書）と比較することで本データベースの平均的な傾向に関する妥当性の検証を行った．その結果，取締役会規模や社外取締役の選任企業割合について，概ねCG白書と整合的な傾向が観察された．その後に，取締役および経営トップの年齢や取締役の職務経験に関する時系列推移を概観してきた．続く第４節では，本データベースにおいて（筆者の主観ではあるものの）比較的ノイズの少なく，ある程度の精度が期待される取締役
会規模と年齢に関して，先行研究で明らかにされてきた現象が再現可能であるかを検証する．

４．役員情報データベースを用いた既存研究のレプリケーション
4.1

使用データ

本節では次のデータを用いて先行研究の再現を試みる．ここまで説明を行ってきた役員デー
タベースは取締役人数， 経営トップの年齢， 取締役の平均年齢， 取締役の合計所有株式数，
社外取締役比率の算定に使用している．株式リターンおよび時価総額についてはRefinitiv社のEikonから取得しており，その他の財務データおよび企業属性データ（産業分類，設立日）は
日経NEEDSから取得している．

4.2

取締役人数とリスクテイク

１つめの検証では，取締役人数と企業のリスクテイクの関係性について検証を行う17．大規
模なグループではグループ内でのコンセンサスを得ることが困難となるため，最終的な結論が妥協の産物となり，極端な意思決定が行われにくいことを指摘した上で，先行研究では取締役
人数と企業のリスクテイクの間に負の関係があることを指摘している（Cheng，2008；Nakano
and Nguen，2012）．Nakano and Nguen（2012）は日本企業を対象として分析を行っており，

17‌

本節におけるいずれの分析においても従属変数（リスクまたは企業価値）と取締役変数の間の内生性の問題に関してはほとんど対処されていないが，これは本節が先行研究との比較を目的としているためであり，仮説の厳密な検証はその目的ではないためである．

92（ 236 ）横浜経営研究第42巻

第３・４号（2022）

特に株式リターンボラティリティを従属変数とした場合には安定的な負の関係が見られることを明らかにしている18．本稿ではNakano and Nguen（2012）に沿ってリサーチデザインを設計
し，取締役データに関して本データベースから組成された変数を用いることで彼らと同様の分析結果が得られるかを検証する．
Nakano and Nguen（2012） は東京証券取引所に上場する非金融事業会社群から2003年から2007年までの6,399企業・年（1,324社）をサンプルとして抽出し，これら観測値を企業毎に集計することで，1,324観測値からなるクロスセクション分析を行っている．
本データベースでは2004年から2020年までのデータが収集可能であることから，分析期間を５年ずつ３つのウインドウ（t=2005～2009，2010～2014，2015～2019）に分割し，彼らと同様に各企業の５年分のデータを１つの観測値としたクロスセクション分析を行う．具体的には①
2005年から2019年までの金融業19を除く全上場企業， ②決算期間が12ヶ月である観測値， ③有価証券報告書を株主総会前に提出していない観測値20， ④少なくとも１つのウインドウに関して５年間連続して分析に必要なデータ取得が可能な企業，をサンプル抽出要件としている．その結果，2,790観測値（t=2005～2009），2,976観測値（t=2010～2014），3,003観測値（t=2015～2019）， の合計8,769観測値が本稿のサンプルとなる． これらサンプルを用いて，Nakano andNguen（2012）を踏まえた以下の回帰式をクロスセクション推定する．
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅� ��� ��𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅���� 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵���𝑆𝑆𝑆𝑆�� � �� 𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂� � �� 𝑆𝑆𝑆𝑆� �
� 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵� � �� 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹� � �� 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵� 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅� ��� � �� 𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂� �� � �� 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵� � �� 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹� � ��� 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵��� ��� 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵�� � �� 𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂� � �� 𝑆𝑆𝑆𝑆� � �� 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵� � �� 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹� � �� 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵�𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅����𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵��𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂
�
�
𝑆𝑆𝑆𝑆
�
�
𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵��� �� 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴� ���𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿
�� 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶� ��� 𝑅𝑅&𝐷𝐷
�� � ��� ��
� 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶��� ���
� 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹
��� 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹� � �� 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵��� ��� 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿
�� 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴���� � ���� 𝑅𝑅&𝐷𝐷� � ��� 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹
�� ���𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴� � �� 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿� � �� 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶� � ��� 𝑅𝑅&𝐷𝐷� � ��� 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹�� ��� 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼����� 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴
�1� � �� 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿� � �� 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶� � ��� 𝑅𝑅&𝐷𝐷� � ��� 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹�� ��� 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼� � �� � � �1�
�� ����𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼���1��� ��� 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼� � ��
�1�𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵Q𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵Q� �𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵� �𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹
𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹� �

以下は変数定義であり，例示として，t=2005~2009をウインドウとした場合の具体的な計算
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅� 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅�𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅� は企業iの過去60ヶ月月次株式リターンボ
期間を括弧書きで併記している． 従属変数の𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅�
ラティリティ（2009年の決算期末から３ヶ月後を終点とした過去60ヶ月）である．独立変数の
𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵�� は取締役人数の過去５年平均の自然対数値（2005年から2009年までの各決算期末の𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵�21𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵�
有価証券報告書に記載されている取締役データ）， 𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂
� は取締役に占める社外取締役の�
𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂�𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝑆𝑆𝑆𝑆𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂�
割合の過去５年平均（ 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵� �と同じ），𝑆𝑆𝑆𝑆� � はストックオプションが付与されている場合に１をとるダミー変数の過去５年平均（2005年から2009年までの各決算期末の有価証券報告書

Q

𝐵𝐵𝐵𝐵

に記載されている「ストックオプション制度の内容22」データ）， 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵� は取締役の合計持Q𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵
� �

18‌

𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹
𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹� �
𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵�

実際にはNakano and Nguen（2012）は米国企業と比較した場合に日本企業の取締役会は同質性が高く，米国企業ほど取締役会規模とリスクテイクの間の負の相関が観察されないことを指摘しており，
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴�
株式リターンボラティリティ以外の尺度（ROAボラティリティやシンプルQボラティリティ）では負
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴の相関が弱いもしくは見られないことを報告している．
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴� �
19‌
日経業種中分類の47，49，51，52に該当する観測値を除外している．
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿� �
20‌
総会前に有価証券報告書を提出している場合には有価証券報告書提出時点で次期の取締役が確定し
11
11
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶ていないためデータから除外している．
�
�11
21‌
11
t＋1期中に開催されるt期株主総会の後に提出された有価証券報告書の「役員の状況」に記載されて
𝑅𝑅&𝐷𝐷
𝑅𝑅&𝐷𝐷
� �
いる役員は主にt＋1期の経営を担う役員であり，t期中の役員とは異なることが考えられる．そのため，
𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹�
従属変数に対して1期分のラグをとった説明変数を使うべきかもしれない．本節における分析では従属変数と同タイミングの説明変数を使っているが，従属変数に対して1期分のラグをとった説明変数を用いた場合でも4.2および4.3の分析結果に大きな差異は見られなかった．

𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼��𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿�

𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼�𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵� �𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴�𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆� �𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵� �

𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿�

𝑆𝑆𝑆𝑆
𝑆𝑆𝑆𝑆
� �

𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵� �𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶�

𝑅𝑅&𝐷𝐷�𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝑆𝑆𝑆𝑆�𝑆𝑆𝑆𝑆�𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵� 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵�𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵� �𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵�𝑆𝑆𝑆𝑆��𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵��𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹
� �� �𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹�23
𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵
�，𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹
株比率の過去５年平均（ 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵）𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵� と同じ
�� � は外国人持株比率の過去５年平均
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼� �𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵� ， �𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 は金融機関持株比率の
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴（2005年から2009年までの各決算期末時点の株式所有データ）
� � �
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴
過去５年平均（2005年から2009年までの各決算期末時点の株式所有データ），
𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵�𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹��� は総資産𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿� � 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴�𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿
�
の過去５年平均の自然対数値（2005年から2009年までの各決算期末時点の財務データ）， 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿�𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿� 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿
� ��
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿� �� � は対総資産有利子負債比率の過去５年平均（2005年から2009年までの各決算期末時点の財務
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿� 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
�
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
データ），
� � は対売上高設備投資比率の過去５年平均（2005年から2009年までの各決算
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
�� �は対売上高研究開発費比率の過去５年平均（2005年から2009期末時点の財務データ），
𝑅𝑅&𝐷𝐷
𝑅𝑅&𝐷𝐷
𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵_𝑆𝑆IZ𝐸𝐸��𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿�
𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹
𝑅𝑅&𝐷𝐷
𝑅𝑅&𝐷𝐷
年までの各決算期末時点の財務データ）， 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹
� �� � は企業設立からの企業年齢の過去５年平𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵_𝑆𝑆IZ𝐸𝐸�𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹
𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶�
�𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹
�
均の自然対数値（2005年から2009年までの各決算期末時点の企業属性データ）， 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼
� は
�𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼�𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅�
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼
𝑅𝑅&𝐷𝐷�
� 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼
産業jを示すダミー変数である．なお，各連続変数は分布の上下１%を１%点および99%点に置�𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼�� �
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵�
換することで異常値処理を行っている．
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼� �
𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵
表２，表３は記述統計量および相関マトリックスを示している．表２から株式リターンボラ
�𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵_𝑆𝑆IZ𝐸𝐸�
ティリティ（ 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅� ）は平均10.63%であり，Nakano and Nguen（2012）の9.42%と比較して1%
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼�
程度大きくなっている．この差異は，Nakano and Nguen（2012）のサンプル期間（2003~2007）
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅�
と比較して本稿のサンプル期間（2005~2009，2010～2014，2015~2019）
が世界金融危機や東𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵日本大震災，その後の株式市場の回復といった市場環境の大幅な変動を含んでいることに起因�𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵_𝑆𝑆IZ𝐸𝐸�
していると考えられる． 取締役人数については自然対数変換前（ 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵_𝑆𝑆IZ𝐸𝐸� ） で平均8.05
人とNakano and Nguen（2012）の10.41人に比べて小さいことがわかる．これは図６における𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅�
2000年代後半の取締役会規模の縮小傾向を反映しているものと予想される．
表３の相関マトリックスからは，株式リスク（ 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅� ）と取締役人数（ 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵� ）の間に負の相関（Pearson
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅� �𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵�𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅の相関係数で─0.30）が確認できる．
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅�� 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅�
23
図11はサンプルに含まれる8,769観測値を取締役の人数（５人～15人まで１人刻み，ただし５𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅� �� �𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵HTMLデータに基づく役員情報データベースの構築
─取締役人数と年齢に関する妥当性検証─（髙須悠介） （ 237 ）93

人以下は５人，15人以上は15人として集計）に応じてグルーピングし，各グループでの株式リ
𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵�スク（ 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅� ）の平均値を図示している．図からも取締役人数の増加に従って，株式リスクが減少する傾向にあることが分かる．

表４は（1）式をウインドウごとに推定した結果を示している．いずれのウインドウからも取締役人数（ 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵� ）が株式リスクに対して有意な負の影響を及ぼしていることが分かり，

Nakano and Nguen（2012）と整合的な結果であるといえる．取締役人数のリスクテイクに対𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅�𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵�𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅�
する限界効果については，2003年から2007年を対象としたNakano
and Pascal（2012, p.377）の
23
23
12
23
23

23

22‌

同変数の作成にあたってもeolから各観測値の有価証券報告書に記載された「ストックオプション制
度の内容」に関するHTMLファイルを取得し，プログラムを通じてストックオプション制度の有無を変𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵�
数化している．なお，同プログラムは筆者のホームページにて公開予定である．
𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵�𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵�23‌
「役員の状況」において個々の役員の持株数は取得可能であるものの，発行済株式総数や自己株式数
𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵� �に関する情報は取得可能ではない．そのため，本稿では日経NEEDSから取得できる期末時点の発行済株式総数から同時点の自己株式数を控除した株式数を流通株式数と定義し，取締役の合計持株数を流通株式数で除することで 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵� を算定している．ただし，この手法には問題点が存在し，「役員の状𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵�
況」における持株数が有価証券報告書提出日時点のデータである場合，期末時点から提出時点までの間
𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵�
に株式分割等によって発行済株式総数が変動してしまうと計算された変数にノイズが含まれることに12 12なる．この点について，一般に役員持株比率として利用されることが多いと考えられる日経NEEDSから取得できる役員持株数（ただしこの持株数には監査役の持株数も含まれる）を用いた場合やRefinitiv
12 12
Eikonから取得できる月次ベースの発行済株式総数を計算の分母に用いた場合の分析結果と比較を行っ
1212
たが，分析結果自体に大きな差異は見られなかった．

12

13

12 12

1

94（ 238 ）横浜経営研究表２

第42巻

第３・４号（2022）

記述統計量：取締役⼈数とリスクテイク

本表は2009年，2014年，2019年の各決算期末をそれぞれ終点として過去５年間のデータから各変数を計算している．そのため，2005年から2009年までのデータに基づく2,790観測値，2010年から2014年までのデータに基づく2,976観測値，2015年から2019年までのデータに基づく3,003観測値，の合計8,796観測値の記述統計量を⽰している．RISKは各観測値のデータ収集期間の最終決算期末から３ヶ⽉後を終点とした過去60ヶ⽉の株式リターンの標準偏差（％）である．BOARD_SIZEは期末の有価証券報告書に記載された取締役の⼈
数の過去５年平均（⼈）であり，BRDSIZEはその⾃然対数値である．OUTDIRは期末の有価証券報告書に記載された取締役に占める社外取締役の割合の過去５年平均（％），BRDOWNは期末の有価証券報告書に記載された各取締役の合計持株⽐率の過去５年平均（％） である．ASSETは期末総資産簿価の過去５年平均の⾃然対数値，LEVは期末有利⼦負債の対期末総資産⽐率の過去５年平均（％），CAPEXは対売上⾼・設備投資⽐率の過去５年平均（％），R&Dは対売上⾼・ 研究開発費⽐率の過去５年平均（％） である．FOREIGNは期末の外国⼈持株⽐率の過去５年平均（％），BANKは期末の銀⾏持株⽐率の過去５年平均（％）である．
SOは期末の有価証券報告書に記載された「ストックオプション制度の内容」においてストックオプションが付与されている場合には１をとるダミー変数の過去５年平均，FIRM_AGEは企業の設⽴年と決算年から計算された企業年齢の過去５年平均（年）であり，FIRMAGEはその⾃然対数値である．連続変数については上下１%を１%点および99%点に置換することで異常値処理を⾏っている．
Variables

Observations

Mean

Std. Dev.

Min

25%

50%

75%

Max

RISK

8,769

10.63

5.80

2.95

6.98

9.21

12.48

36.64

BOARD_SIZE

8,769

8.05

2.86

3.60

6.00

7.60

9.60

17.60

BRDSIZE

8,769

2.03

0.34

1.28

1.79

2.03

2.26

2.87

SO

8,769

15.59

14.58

0.00

0.00

14.13

25.16

57.78

OUTDIR

8,769

0.30

0.43

0.00

0.00

0.00

0.80

1.00

BRDOWN

8,769

8.33

13.68

0.01

0.30

2.00

10.41

76.58

FOREIGN

8,769

9.53

11.02

0.00

1.16

4.96

14.60

48.70

BANK

8,769

17.23

12.35

0.24

7.05

15.06

25.49

48.61

ASSET

8,769

10.52

1.64

7.19

9.38

10.35

11.48

15.23

LEV

8,769

18.63

16.80

0.00

3.59

14.79

30.00

65.36

CAPEX

8,769

4.52

4.94

0.00

1.47

3.22

5.74

31.72

R&D

8,769

1.58

2.92

0.00

0.00

0.34

1.93

17.84

FIRM_AGE

8,769

52.90

23.99

6.00

35.00

56.00

68.00

113.00FIRMAGE

8,769

3.82

0.61

1.79

3.56

4.03

4.22

4.73

取締役人数の係数が─1.41であり24，表４の2005～2009年のウインドウ（─1.171），2010～2014年のウインドウ（─1.442）と比較的近い値をとっていることが分かる．ただし，最後のウインドウ（2015～2019年）に関しては統計的に10%水準で有意となっており，頑健性に欠ける結果となっている．図７で示されているように同期間は社外取締役の選任企業が急激に上昇している期間であり，社外取締役を含めた取締役人数の経済的含意が変容しているのかもしれない．
24‌Nakano and Pascal（2012, p377）に示された実際の係数は-0.0141であるが，これは従属変数である
株式リターンボラティリティを百分率表示ではなく，小数表示で用いているためであり，比較を容易にするために百分率に換算した値を示している．

HTMLデータに基づく役員情報データベースの構築 ─取締役人数と年齢に関する妥当性検証─（髙須 悠介） （ 239 ）95

表３

相関マトリックス：取締役⼈数とリスクテイク

本表は表２で⽰された8,769観測値を⽤いて計算された変数間の相関マトリックスを⽰している．左下三⾓⾏列はPearsonの相関係数，右上三⾓⾏列はSpearmanの相関係数を⽰している．各変数名の左にある数
字は３列⽬以降の列番号と対応している．
Variables

1

１  RISK
２  BRDSIZE-0.30

３  OUTDIR

0.06

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

-0.26

0.01

0.20

0.13

0.03

-0.19

-0.25

0.18

-0.04

0.11

-0.25

0.07

-0.11

-0.35

0.35

0.47

0.60

0.03

0.14

0.10

0.32

0.14

-0.16

0.20

-0.04

0.05

-0.05

0.06

0.01

-0.02

0.02

４  SO

0.22

-0.10

0.17

５  BRDOWN

0.23

-0.30

-0.05

0.21

0.15

６  FOREIGN

-0.07

0.31

0.21

0.19

0.17

-0.09

-0.05

0.00

0.04

-0.01

-0.32

-0.33

-0.43

-0.53

-0.03

-0.11

-0.19

-0.48

0.49

0.65

-0.15

0.20

0.23

0.11

-0.18

７  BANK

-0.25

0.46

-0.05

-0.07

-0.37

0.43

８  ASSET

-0.32

0.60

0.05

-0.03

-0.37

0.61

0.70
0.68

0.08

0.21

0.25

0.49

0.09

0.22

0.17

0.40

0.15

-0.14

0.06

0.25

0.10

９  LEV

0.14

0.00

-0.05

0.00

0.04

-0.12

0.05

0.10

10  CAPEX

0.03

0.09

0.07

0.06

-0.02

0.13

0.11

0.16

11  R&D

0.12

-0.01

0.09

0.11

-0.05

0.18

0.10

0.07

-0.15

0.11

12  FIRMAGE

-0.35

0.30

-0.11

-0.34

-0.45

0.06

0.41

0.33

-0.01

-0.01

0.19

0.23
0.00

表２で⽰された8,769観測値に関して取締役の⼈数（５⼈〜15⼈まで１⼈刻み，ただし５⼈以
下は５⼈，15⼈以上は15⼈として集計）に応じてグルーピングし，各グループでの株式リター
ンボラティリティ（RISK）の平均値を算定し図⽰している．縦軸はグループの平均RISK（％），
横軸は取締役⼈数（⼈）である．
（出所）筆者作成．

図11

単変量分析：取締役⼈数とリスクテイク

96（ 240 ）横浜経営研究表４

第42巻

第３・４号（2022）

重回帰分析：取締役⼈数とリスクテイク

表２で⽰された8,769観測値を⽤い，３つの期間ごとに（1）式をクロスセクション推定した結果を⽰している．各変数の定義は表２を参照されたい．産業ダミーおよび定数項は表⽰を省略している．表中の⾓括
弧はWhiteの標準誤差を⽰している．***，**，*はそれぞれ統計的に１％，５%，10％⽔準で有意であることを⽰している（両側検定）．
Dep. Var.: RISK

2005-20092010-20142015-2019

BRDSIZE-1.171***-1.442***-0.638*[0.299][0.358][0.377]0.023***

0.043***

0.029***OUTDIR[0.009][0.009][0.010]SO

1.282***

1.688***

0.852***[0.230][0.270][0.208]BRDOWN-0.022**0.009

0.016*[0.011][0.010][0.010]

FOREIGN
BANK
ASSET
LEV
CAPEX

4.3

0.074***

0.057***

0.082***[0.014][0.012][0.010]-0.010

0.003

0.000

[0.009][0.010][0.008]-0.762***-1.317***-1.326***[0.113][0.120][0.093]0.079***

0.085***

0.069***[0.006][0.007][0.007]

0.029

0.035

-0.020[0.027][0.028][0.020]

R&D

0.087

0.352***

0.202***[0.054][0.062][0.045]FIRMAGE-2.131***-2.051***-1.472***[0.167][0.248][0.240]Industry Fixed Effects

Yes

Yes

Yes

Observations

2,790

2,976

3,003

Adj. R2

0.288

0.337

0.304

取締役年齢と企業価値

２つめの検証として，取締役の年齢と企業価値の関係性について分析を行う．経営者の年齢は経験によって蓄積された経営者の能力の代理変数として企業価値に正の効果を有する可能性と加齢に伴う能力の衰えによる企業価値への負の効果を有する可能性の両面を指摘した上で，清水（2007，2014）は経営者の年齢が企業価値に及ぼす影響について分析を行っている．その分析から，社長の年齢と取締役の平均年齢はそれぞれ企業価値との間に概ねU字の関係が存在HTMLデータに基づく役員情報データベースの構築 ─取締役人数と年齢に関する妥当性検証─（髙須 悠介） （ 241 ）97

すること，この年齢効果は取締役の平均年齢により顕著であることが示唆されている．本稿では清水（2007）に沿ってリサーチデザインを設計し，取締役データに関して本データベースから組成された変数を用いることで清水（2007，2014）と同様の分析結果が得られるかを検証する．
清水（2007）は2003年４月に東証一部に上場している３月決算の企業1,104社（金融業を除く）のデータを用いてクロスセクション分析を行っている．本稿では2004年から2020年までの全上
場企業の役員情報を利用可能であることを踏まえ，各年について清水（2007）に倣った回帰式
をクロスセクション推計し，それら推定結果に基づいて仮説検定を行うFama and MacBeth型の検証を行う．具体的には①2004年から2020年までの金融業を除く全上場企業，②決算期間が12ヶ月である観測値，③有価証券報告書を株主総会前に提出していない観測値，をサンプル抽出要件としている．その結果，2004年から2020年までの56,594企業・年が本稿のサンプルとな
𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆�� � �� 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇�,� � �� 𝑇𝑇𝑇𝑇�,� �
る．これらサンプルを用いて，清水（2007）を踏まえた以下の（2）式をFama
and
MacBeth回
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𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇�������𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
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帰によって推定する．
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𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
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𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
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𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
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𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇����𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷
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𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷
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𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇���,��𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
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𝑅𝑅&𝐷𝐷
𝑅𝑅&𝐷𝐷
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�
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�
�
�
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�
�
𝑅𝑅&𝐷𝐷
�
�
𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹
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𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼
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𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆
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Q
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇�,�𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆
以下は変数定義である． 従属変数の 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆�,� は企業価値の代理変数であり，
企業iのt
Q
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆
�,�Q
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
�,�
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
�,�
�,�
�,�
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
決�,�
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇�,�
年決算期末の会計情報および決算期末から３ヶ月後の時価総額を用いて計算されたシンプルQ
�,�
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
決�,� �,��,��,�
決 はt年決算期
Q
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇（（総資産－自己資本簿価＋時価総額）
÷総資産） である． 独立変数の𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷
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�,�
Q
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇�,�
Q
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇�,�
𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷
�,�
𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷
末の有価証券報告書に記載されている経営トップの決算期末時点での年齢，
�,� はt年決,�
𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷�,��,�
決
𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷決�,�� �
𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷
𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷
𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷
決
�,�
�,�
�,�
算期末の有価証券報告書に記載されている取締役の決算期末時点での平均年齢であり，それぞ
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
���
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
�,� �,�
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
���,� �,�𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷�,�𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵�𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷�,�
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
�,� � � �� ）を含めてい
��,�
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇とれ企業価値とのU字の関係性を検証するために二次項（���
𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵
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る．
，，
はそれぞれt年決算期末の有価証券報告書に記載
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されている取締役の人数の自然対数値，取締役に占める社外取締役の割合，取締役の合計持株
�,�
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷�,�𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝑂𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿
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𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿�,��,�
�,��,�𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿比率である． 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴
�,� はt年決算期末の総資産の自然対数値， 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿�,��,� はt年決算期末の対総資
�,�
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿�,��,�𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
�,� �,��,�
�,� �,��,��,�
�,��,� はt年決算期の対売上高設備投資比率， 𝑅𝑅&𝐷𝐷�,� はt年決算期の対𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴�,�
産有利子負債比率，𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
�,�
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿�,�
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
�,�
�,�
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
�,��,��,�
𝑅𝑅&𝐷𝐷�,�𝑅𝑅&𝐷𝐷
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹
�,�
�,�
�,�
�,�
𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹
売上高研究開発費比率， 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹
�,�
�,��,�はt年決算期末時点における企業設立からの企業年齢の自𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹
𝐼𝐼
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
�,�
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶�,�
𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹
�,�
&𝐷𝐷
𝐷𝐷��,��,�
𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹
𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹
𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹
𝐼𝐼𝐼𝐼
𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹
�,� �,��,��,� 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶�,�
�
然対数値， 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼
は産業jを示すダミー変数である．なお，各連続変数は分布の上下１%を𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼��
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼
𝑅𝑅&𝐷𝐷
𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹�,�𝑅𝑅&𝐷𝐷�,�
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼��
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼
１%点および99%点に置換することで異常値処理を行っている．
� � �𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼
𝑅𝑅&𝐷𝐷�,��,�
𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹�,��
Q
Q
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼�
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼�
表５，表６は記述統計量および相関マトリックスを示している．
表５から従属変数であるシン
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼�プルQの平均値は1.32であり，清水（2007）の0.86に比べて高水準となっている．清水（2007）の分析時点である2003年はITバブル崩壊後の底値付近であり，相対的に低水準になっているもの‌
1414
14
14
14
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇�,��,�および𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷
および𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷と考えられる．関心を寄せる経営トップや取締役の平均年齢（
および‌
14 141414
�,�
�,�）
14
の平均値はそれぞれ57.94歳，57.08歳であり，14
清水（2007）の対応する60.5歳，59.8歳と比べて２～３歳ほど本稿のサンプルの経営陣は若くなっている． 特に取締役の平均年齢は図８から2000年代中頃から上昇基調にあったことに反しているように思われるが，清水（2007）のサン
プルが東証一部に限定されている一方で本データベースではその他の上場企業も含んでおり，
相対的に経営陣が若いと考えられる新興企業も広くカバーしていることが一因として考えられ

Q
Q

14

98（ 242 ）横浜経営研究表５

第42巻

第３・４号（2022）

記述統計量：取締役年齢と企業価値

本表は2004年３⽉期から2020年３⽉期までの各決算期末を対象として集計された合計56,594企業・ 年の記述統計量を⽰している．SIMPLEQは決算期末の会計情報および決算期末から３ヶ⽉後の時価総額を⽤いて計算されたシンプルQ（（総資産−⾃⼰資本簿価＋時価総額）÷総資産） である．TOPAGEは期末の有価証券報告書に記載された経営トップの年齢（歳）であり，DIRAGEは同時点の取締役の平均年齢（歳），BOARD_SIZEは同時点の取締役⼈数（⼈），BRDSIZEはその⾃然対数値である．OUTDIRは期末の有価証券報告書に記載された取締役に占める社外取締役の割合（％），BRDOWNは期末の有価証券報告書に記載された各取締役の合計持株⽐率（％）である．ASSETは期末総資産簿価の⾃然対数値，LEVは期末有利⼦負債の対期末総資産⽐率（％），CAPEXは対売上⾼・設備投資⽐率（％），R&Dは対売上⾼・研究開発費⽐率（％）
である．FIRM_AGEは企業の設⽴年と決算年から計算された企業年齢（年）であり，FIRMAGEは企業年齢に１を加えた値の⾃然対数値である．連続変数については上下１%を１%点および99%点に置換することで異常値処理を⾏っている．
Variables

Observations

Mean

Std. Dev.

Min

25%

50%

75%

Max

SIMPLEQ

56,594

1.32

1.08

0.49

0.84

1.01

1.32

8.02

TOPAGE

56,594

57.94

8.50

35.00

53.00

60.00

64.00

76.00

DIRAGE

56,594

57.08

5.55

39.50

54.50

58.12

60.82

67.29

BOARD_SIZE

56,594

7.91

3.01

3.00

6.00

7.00

9.00

18.00

BRDSIZE

56,594

2.00

0.37

1.10

1.79

1.95

2.20

2.89

OUTDIR

56,594

15.96

16.09

0.00

0.00

14.29

25.00

62.50

BRDOWN

56,594

9.18

14.38

0.00

0.27

1.99

12.08

66.01

ASSET

56,594

10.37

1.68

6.94

9.21

10.22

11.37

15.18

LEV

56,594

19.06

18.06

0.00

2.52

14.73

30.99

70.42

CAPEX

56,594

4.47

5.71

0.00

1.03

2.76

5.60

36.04

R&D

56,594

1.54

3.06

0.00

0.00

0.24

1.78

19.39

FIRM_AGE

56,594

49.93

25.08

4.00

30.00

52.00

67.00

111.00FIRMAGE56,594

3.75

0.67

1.61

3.43

3.97

4.22

4.72

る．表６からは経営トップの年齢，取締役の平均年齢ともにシンプルQと負の相関（Pearsonの相関係数でそれぞれ─0.27，─0.33）を示していることが確認できる．ただし，相関係数では非線形関係が考慮されていない点には注意が必要である．
図12はサンプルを構成する56,594企業・年を経営トップおよび取締役の平均年齢をそれぞれ
１歳刻みでグルーピングし，それぞれのグループでのシンプルQの平均値を図示している．各
年齢グループにおいてサンプルサイズにばらつきがあるため，滑らかな線にはなっていないものの，経営トップの年齢と取締役平均年齢のいずれについても60歳前後まで年齢が上昇するにつれて企業価値が低下する傾向にあることが分かる．両変数とも60歳を過ぎた後には企業価値の明確な減少傾向は見られておらず，年齢と企業価値の関係性が非線形であることが示唆される．
表７はFama and MacBeth回帰による推計結果を示している． 表７の左側の列（Without
Quadratic Terms列） は（2） 式から年齢に関する二次項を除外して推計した結果であり，
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇�,�
𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷�,�
経営トップの年齢（ 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇�,�） と取締役の平均年齢（ 𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷�,� ） のいずれも企業価値

𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆�,�
�,�

HTMLデータに基づく役員情報データベースの構築 ─取締役人数と年齢に関する妥当性検証─（髙須 悠介） （ 243 ）99

表６

相関マトリックス：取締役年齢と企業価値

本表は表５で示された56,594観測値を用いて計算された変数間の相関マトリックスを示している．左下三角行列はPearsonの相関係数，右上三角行列はSpearmanの相関係数を示している．各変数名の左にある数
字は３列目以降の列番号と対応している．
Variables

1

1 SIMPLEQ

2

3

4

-0.19

-0.23

-0.03

0.55

0.26
0.32

5

6

7

8

9

10

11

0.17

0.07

-0.08

0.03

0.05

-0.02

-0.33

-0.04

-0.24

0.27

0.03

0.06

0.16

0.35

0.17

-0.34

0.44

0.00

0.09

0.25

0.53

0.06

-0.29

0.57

0.03

0.15

0.12

0.32

-0.15

0.04

-0.06

0.06

0.00

-0.02

-0.51

-0.03

-0.11

-0.20

-0.46

0.11

0.24

0.20

0.44

0.12

-0.13

0.06

0.23

0.10

2 TOPAGE-0.27

3 DIRAGE

-0.33

0.61

4 BRDSIZE

-0.12

0.27

0.34

5 OUTDIR

0.18

-0.06

0.10

0.02

6 BRDOWN

0.26

-0.28

-0.41

-0.28

-0.06

7 ASSET

-0.22

0.29

0.45

0.57

0.04

8 LEV

-0.10

-0.01

-0.04

0.00

-0.05

0.04

0.09

9 CAPEX

0.04

0.01

0.01

0.07

0.06

-0.01

0.14

0.16

10 R&D

0.11

0.06

0.09

-0.01

0.08

-0.06

0.06

-0.13

0.10

11 FIRMAGE

-0.39

0.37

0.55

0.30

-0.10

-0.45

0.37

-0.02

-0.02

-0.40

0.27
0.01

表５で⽰された56,594観測値に関して，経営トップの年齢，取締役の平均年齢をそれぞれ１
歳刻みでグルーピングし， それぞれのグループにおけるシンプルQの平均値を図⽰している（実線は経営トップの年齢，破線は取締役の平均年齢に基づくプロット）．縦軸はグループの平均SIMPLEQ，横軸は経営トップの年齢（歳）もしくは取締役平均年齢（歳）である．
（出所）筆者作成．

図12

単変量分析：取締役年齢と企業価値

100（ 244 ）横浜経営研究表７

第42巻

第３・４号（2022）

重回帰分析：取締役年齢と企業価値表５で示された56,594観測値を用い，Fama and MacBeth回帰によって（2） 式（With Quadratic Terms列）と（2）式から年齢に関する二次項を除外した回帰式（Without Quadratic Terms列）を推定した結果を示している．各変数の定義は表５を参照されたい．産業ダミーおよび定数項は表示を省略している．表中の角括弧は標準誤差を示している．***，**はそれぞれ統計的に１％，５％水準で有意であることを示している（両側検定）．
Dep. Var.: SIMPLEQ

Without Quadratic Terms

With Quadratic Terms

TOPAGE-0.0064***-0.0402***[0.0007][0.0066]

TOPAGE2

0.0003***[0.0001]

DIRAGE-0.0342***-0.3874***[0.0039][0.0397]

DIRAGE2

0.0032***[0.0003]

BRDSIZE
OUTDIRBRDOWN
ASSET
LEV
CAPEX

0.0882***0.1190***[0.0146][0.0158]

0.0071***0.0065***[0.0007][0.0007]0.0060***0.0047***[0.0013][0.0011]-0.0104-0.0212**[0.0081][0.0089]-0.0048***-0.0048***[0.0011][0.0011]0.0046***0.0048***[0.0009][0.0009]

R&D

0.0373***0.0374***[0.0051][0.0052]

FIRMAGE-0.3077***-0.2804***[0.0363][0.0331]

Industry Fixed Effects

Yes

Yes

Observations

56,59456,594

Avg. Adj. R2

0.278

0.2969𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇�,�

𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷�,�

（ 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆�,� ） に負の影響を及ぼしていることが分かる． 表７の右側の列（With Quadratic
Terms列） は年齢と企業価値の非線形関係を想定した（2） 式の推定結果を示している． 二次項に注目すると， 経営トップの年齢と取締役の平均年齢のいずれも有意な正の値（それぞれ0.0003，0.0032）を示している．このことは経営陣の年齢と企業価値の間にはU字の関係性が存HTMLデータに基づく役員情報データベースの構築 ─取締役人数と年齢に関する妥当性検証─（髙須 悠介） （ 245 ）101

𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆�,�

𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇�,�

𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷�,�

表７に示された推定結果を用いて， 経営トップの年齢（実線） と取締役の平均年齢（破線） がシンプルQに及ぼす限界効果を図示している． 横軸は年齢（歳） を表しており， 縦軸
はシンプルQへの限界効果を表している．それぞれの限界効果は（2）式を経営トップの年齢（TOPAGE）， 取締役の平均年齢（DIRAGE） それぞれについて偏微分することで求められる．
具体的には経営トップの年齢の限界効果は，2×0.0003082×TOPAGE－0.0401548，取締役の平均年齢の限界効果は2×0.00032249×DIRAGE－0.3873864によって算定している．なお，描画の精度を向上させるため，表７では省略されている桁数まで考慮して限界効果を算定している．
（出所）筆者作成

図13

企業価値に対する取締役年齢の限界効果

在していることを意味する．その限界効果に関して見るために，図13はそれぞれの推定係数を用いて40歳から70歳までの範囲で年齢（横軸）がシンプルQに及ぼす限界効果（縦軸）を示している．図から経営トップの年齢に関しては65歳前後，取締役の平均年齢に関しては60歳前後まで，加齢はシンプルQに対して負の限界効果を有しており，それ以降の年齢では限界効果が正に転じている．例えば，取締役の平均年齢が45歳前後では図から限界効果は約─0.1であり，平均年齢が１歳上昇するとシンプルQが0.1だけ減少することが見て取れる．清水（2007，2014）
は経営トップの年齢に関しては65歳前後，取締役の平均年齢は62歳前後まで加齢の限界効果が負であることを指摘しており，本分析結果は概ね同一のものであるといえる．また，限界効果の絶対値の大きさは企業価値への影響度を捉えていると考えられるが，ほぼすべての年齢において経営トップの年齢よりも取締役の平均年齢のほうが限界効果の絶対値が大きく，前者よりも後者が企業価値により影響を及ぼしていることが示唆される．
なお，表７において取締役人数（ 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵�,� ）の係数は有意な正の値となっており，同係数が有意な負であることを報告している清水（2007，2014）と相反する結果となっている．ただし，表６の相関係数では取締役人数とシンプルQの間には負の相関が確認されていること，

102（ 246 ）横浜経営研究第42巻

第３・４号（2022）（2）式において一部の変数を除外した場合には取締役人数の係数は有意な負となることが確認されており，また清水（2007，2014）とはサンプルサイズが大幅に異なることから，本稿ではこれ以上の検証を行わないものの，さらなる検討が必要と思われる．

4.4

小括

本節 で は 先行研究 で 明 ら か に さ れ た 取締役人数 と リ ス ク テ イ ク の 関係性（Nakano andNguen, 2012）と取締役の年齢と企業価値の関係性（清水，2007；2014）について，本研究で構築した役員データベースを用いて追試を行った．その結果から，取締役人数とリスクテイクの負の関係および取締役の年齢と企業価値のU字の関係性といった先行研究の発見を支持する分析結果が得られており，このことは本データベースの妥当性を高めるものであると考えられる．

５．おわりに
本稿では企業の提出した有価証券報告書のHTMLデータについてプログラミングを通じて構
築された役員情報データベースを紹介し，そのデータベースの質に関して分析を行った．その分析から，先行する調査や研究によって指摘されてきた日本企業の取締役会の特性に関する経
年変化と整合的な動きが本データベースにおいて観察され，先行研究で明らかにされた取締役
会特性の経済的影響（リスクテイク，企業価値）についても本データベースから組成された取締役変数によって捕捉可能であることが示された．これら分析結果は本データベースの質的妥
当性を一定程度担保するものであると考えられる．もちろん役員データベースの妥当性に関してはより多面的に検証することが可能であり，これは今後の課題としたい．
このように本稿において本データベースの質に関して検証を行ってきたものの，現時点で明らかになっている課題もまた存在している．課題の１つは「役員の状況」に記載されている各
役員の氏名や生年月日，略歴がまとめられた表に付随している脚注情報の活用である．この脚注には社外取締役や社外監査役，役員間での親族関係，役員の任期といった情報が記載されており，これら情報を取り込んでデータベースを構築することによって本データベースの活用範
囲がさらに拡大することが期待される．しかしながら脚注はHTMLデータ上でtableタグの外側に配置されることが多く，どのように脚注を特定し，そこに記載されたテキスト情報を収集す
るかは，tableタグの解析に特化した本稿のプログラムとはまた別のプログラムとして処理する必要がある．この脚注の解析プログラムに関しては現在開発を進めているが，本稿で提示した社外取締役データのようにその一部はある程度データ収集可能な段階にある．
別の課題としては略歴情報の取得精度の向上が挙げられる．図５パネルBに示されたように，
現在のプログラムにおいて略歴は略歴年月と略歴内容という２列によって表現されている．ここで，どの略歴年月および略歴内容がどの役員に対応しているかという点でのデータ取得精度
は（主観ではあるが）十分な精度が達成できていると考えられる．しかしながら，一部の観測値における特定の役員の個々の略歴に関して，略歴年月と略歴内容の対応関係（例えば，略歴
年月「2020年３月」と略歴内容「当社取締役就任」といった対応関係）が崩れているケースが確認されている．このズレはいくつかの原因によって生じている．例えば，表示が最適化されているブラウザの違いが原因となる．本稿ではIEでのブラウザ表示に基づいてHTMLデータの解析を行っているが，HTMLデータによってはChromeやFirefoxでのブラウザ表示に最適化さHTMLデータに基づく役員情報データベースの構築 ─取締役人数と年齢に関する妥当性検証─（髙須 悠介） （ 247 ）103

れているケースが見られ，この場合にはIE上での表示が崩れ，対応関係が失われてしまうケースが見られる．他の原因として，異なる２つの略歴年月と略歴内容の対応関係が，略歴内容と略歴年月についてそれぞれ１つのテキストタグ（pタグなど）内でブラウザ上での自然改行を通じて表現されているケースがある．本稿のプログラムは，１つのテキストタグは１つの略歴年月または略歴内容を表現している，もしくは改行タグ（brタグ）を用いて略歴年月と略歴内
容を対応させていることを前提に構築されており，自然改行のみによる対応の表現は考慮されていない．これら問題は現在解決されておらず，その結果として本データベースでは略歴年月と略歴内容の対応のずれが生じうる．ただし，このズレが生じる場合であっても，その影響は
当該観測値のすべての役員のすべての略歴に生じるのではなく，一部の役員の略歴の一部に生じることが多い． 略歴年月と略歴内容の対応関係は， 一部の経営者や取締役25の在任期間を測定する上で重要な情報となるため，このようなズレは改善が望まれる．これら論点については
今後の課題としたい．

参

考

文

献

Blankespoor, E., E. Dehaan, and I. Marinovic. 2020. “Disclosure Processing Costs, Investors’ Information
Choice, and Equity Market Outcomes: A Review.” Journal of Accounting and Economics 70（2）
：101─
344.
Cheng, S. 2008. “Board Size and the Variability of Corporate Performance.” Journal of Financial Economics
87（1）：157─176.
Hail, L., M. Lang, and C. Leuz. 2020. “Reproducibility in Accounting Research: Views of the ResearchCommunity.” Journal of Accounting Research 58（2）：519─543.
Nakano, M., and P. Nguyen. 2012. “Board Size and Corporate Risk Taking: Further Evidence from Japan.”Corporate Governance: An International Review 20（4）：369─387.
坂上学．2011.『会計人のためのXBRL入門新版』，同文館出版.
清水一．2007.「経営者の年齢と企業評価─社長や取締役の若返りは企業価値の向上に役立つか─」『証券ア
ナリストジャーナル』45（1）：131─142.
清水一．2014.「経営者の年齢とグローバル化が企業価値に与える影響について」『大阪経大論集』64（6）：
235─246.
宮島英昭・新田敬祐．2007.「日本型取締役会の多元的進化：その決定要因とパフォーマンス効果」神田秀樹・財務省財務総合政策研究所編『企業統治の多様化と展望』きんざい.

〔たかす

ゆうすけ

横浜国立大学大学院国際社会科学研究院准教授〕〔2022年１月20日受理〕

25‌

データベースに含まれる各企業に関して，最初期の観測値（例えば，2004年以前から上場している企業であれば2004年の観測値）に含まれる役員については略歴を解析することで就任時期を特定する必要がある．一方で，その後の期間に新しく選任された役員であれば，前年の観測値に含まれていな
いことから１年以内の誤差で就任時期を推定することが可能である．