論説「役員の状況」における注記を活用した社外役員の特定

髙

須

悠

介

１．はじめに本稿１の目的は有価証券報告書の「役員の状況」 のHTMLファイルから注記情報を抽出し，
髙須（2022）の役員情報データベース（以下，役員情報データベース）と組み合わせて構築された社外役員（社外取締役と社外監査役）データベース（以下，社外役員データベース）を紹介し，そのデータの質に関して検証することである．
役員情報データベースでは本研究と同様に有価証券報告書の「役員の状況」のHTMLファイ
ルを機械的に処理することで各観測値の各役員（取締役および監査役）の役職名，氏名，生年月日，略歴，所有株式数等を含むデータベースが構築されている．このデータベースを用いることで取締役会規模や役員年齢，役員の持株比率といった会計・ファイナンス研究において重要なデータを取得することができるものの， 社外取締役や社外監査役といった社外役員２を特定するには至っていなかった．2021年６月公表のコーポレートガバナンス・コード全26ページの中で「社外取締役」 の文言が31回３も登場するなど， 社会的にも社外役員に注目が集まっており，社外役員を特定したデータベースを構築することには研究面のみならず社会的にも意義があると考えられる４．
本稿は以下のように構成されている．第２節では社外役員データベースの概要に関して説明する．第３節では社外役員データベースから得られる社外役員情報の記述統計量に関して，東京証券取引所が隔年発行しているコーポレートガバナンス白書（以下，CG白書） の記述統計量と比較する．第４節では社外取締役と社外監査役の両方を特定して分析を行っているIshida
and Kochiyama（2022）を社外役員データベースによって追試する．第５節は本稿のまとめと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．また第４節の執筆に際してIshida and Kochiyama（2022）の執筆者である石田惣平先生（立教大学）から分析方法および結果に関するディスカッションの機会を頂いた．記して感謝申し上げたい．
２‌
本研究における「社外」役員には東京証券取引所の定める独立性の要件を満たしている独立社外役員とそれ以外の社外役員の両方が含まれる．
３‌
ただし，31回のうち17回は「独立社外取締役」を指しているため，本研究における社外取締役の定義よりも狭義の社外取締役を指している．
４‌
本データベースを構築するためのプログラムは後日公開予定である．

134（ 134 ）横浜経営研究第43巻第１号（2022）（出所）サーラ住宅の2006年10月期の有価証券報告書より筆者抜粋．

図１ 「役員の状況」の開示例：社外役員の表記

社外役員データベースの限界について述べる．

２．データベース構築
2.1

注記情報の取得

社外役員データベースでは原則として「役員の状況」の注記に基づいて社外役員を特定している．ここで注記を用いる理由は，外部者の目から各役員が社外役員に該当するか否かを略歴などに基づいて判定することが困難であるケースが見られるためである．例えば，図１はサーラ住宅の2006年10月期の有価証券報告書における「役員の状況」の抜粋である．図１の注記にあるように鈴木洋二氏と髙橋譲二氏が社外監査役であり，市川文夫氏は社内監査役である．しかしながら，市川氏と鈴木氏はそれぞれ略歴において関係企業（サーラハウスサポートおよびサーラコーポレーション）における役歴があり，一見しただけでは各氏が社外監査役か否かを判定することは難しいように思われる．そのため，社外役員データベースでは原則として，明示的に注記において社外役員であると記載のある役員を社外役員として分類している．
以上のように社外役員データベースの構築にはHTMLファイルから注記情報を抽出する必要があるものの，HTMLファイルから特定の箇所を抽出することは容易な作業ではない．図２は実際のHTMLファイルにおける注記の記述例（ソースコード） を示している．2019年３月期
より以前の決算期では図２の2018年12月期のソースコードのように注記のテキストがpタグによって表現されているのみであり，当該箇所が注記であることを示す情報はソースコード上には含まれておらず，別の方法によって注記を特定する必要がある．なお，今回の社外役員デー
タベースの構築に際しては活用していないものの，2019年３月期以降の決算期では図２の2019
年12月期のソースコードのように各注記のテキストがXBRLタグ（図のixタグ） によって囲まれており，注記を特定することが容易となっている．

「役員の状況」における注記を活用した社外役員の特定（髙須悠介）（ 135 ）135

2018年12月期のHTMLファイルのソースコード（一部省略）<p>(注)

１

<p>２

監査役

取締役
亀井

古河直純、岡田秀一、竹中宣雄及び河野宏和は、社外取締役であります。</p>
淳、清水恵及び木村博紀は、社外監査役であります。</p>2019年12月期のHTMLファイルのソースコード（一部省略）<ix:nonNumeric contextRef="FilingDateInstant_Row1Member"
name="jpcrp_cor:FootnotesDirectorsAndCorporateAuditorsTextBlock" escape="true"><p>(注)

１

取締役

岡田秀一、竹中宣雄、河野宏和、山根節及び堀雅寿は、社外取締役であります。</p></ix:nonNumeric><ix:nonNumeric contextRef=“FilingDateInstant_Row2Member”
<p>２

監査役

亀井

淳、清水

name="jpcrp_cor:FootnotesDirectorsAndCorporateAuditorsTextBlock" escape="true">

恵及び木村博紀は、社外監査役であります。</p></ix:nonNumeric>（出所）横浜ゴムの2018年12月期，2019年12月期の有価証券報告書より筆者作成．

図３図２

HTMLファイルにおける注記のソースコード

～中略～

～中略～

（出所）ファンケルの2020年３月期有価証券報告書より筆者作成．

図３ 「役員の状況」の開示例：全体像136（ 136 ）横浜経営研究表１

第43巻第１号（2022）

注記の取得例「役員の状況」のHTMLファイルからプログラムを通じて取得した注記を示している．
（注）１取締役の中久保満昭，橋本圭一郎，松本章，坪井純子の各氏は，社外取締役であります．
２

監査役の髙野利雄，関常芳，南川秀樹の各氏は，社外監査役であります．

３ 任期は，2020年３月期に係る定時株主総会終結の時から，2021年３月期に係る定時株主総会終結の時までであります．
４ 任期は，2020年３月期に係る定時株主総会終結の時から，2024年３月期に係る定時株主総会終結の時までであります．
５ 任期は，2017年３月期に係る定時株主総会終結の時から，2021年３月期に係る定時株主総会終結の時までであります．
６

当社は執行役員制度を導入しております．

（出所）ファンケルの2020年３月期有価証券報告書より筆者作成．

社外役員データベースにおける注記特定方法の詳細に関心がある場合は後日公表予定のプロ
グラムを参照いただくとして，ここでは図３を例として特定方法のエッセンスを簡単に説明す
る．まずHTMLファイルの特定の表現を探すことで注記が含まれると考えられる範囲を限定する5．例えば，近年の有価証券報告書であれば，見出しである「役員の状況」という文字列や注記の後に社外役員に関する詳細な記述のある「②社外役員の状況」などの表現が含まれていることが多く，抽出したい注記はこれらテキストの間に存在すると考えられるため，解析対象の領域をこの範囲に絞り込む．次に，注記の記載は「（注）」などの注記を表す表現を伴い，かつそのテキスト中に助詞などの特定の文章表現６が含まれると仮定し，当該表現が含まれる場所をまず注記とみなす．最後に注記とみなされたテキストの表現が「（注）１」など注記の続き番号を示唆する表現であり，直後に「２…」などの続き番号から始まるテキストが含まれる場

合にはそれらテキストも注記であると判定する．もちろん，ここで挙げた表記は一例であり，同じような表現ではあるものの完全には一致していないケースが多々見られるため，実際のプログラムでは正規表現を用いることで観測値間での表現のゆらぎに対応している．以上のプロセスによって抽出された注記は表１に示されており，それぞれの注記番号ごとに区切られて収集されている．また注記番号６のように表現が冗長な場合には表現の一部を削除している７．

2.2

役員情報データベースと脚注情報の突合

上記の方法で取得された注記と役員情報データベースを突き合わせることで社外役員を特定
５‌

前提として本プログラムの分析対象となるHTMLファイルは有価証券報告書全体ではなく，「役員の状況」に関する記載部分のみのHTMLファイルであり，アイ・エヌ情報センターのeolからダウンロー
ドしている．
６‌「は」，「の」，
「が」
，
「に」
，
「から」
，
「を」
，
「ます」などであり，役員の状況のテーブル内での注記表
現（役職名欄における「取締役（注）１」など）を拾わないための処理である．
７‌
本稿執筆時点において執行役に関する情報を収集対象としていないため，ここでは冗長な表現として省略している．

「役員の状況」における注記を活用した社外役員の特定（髙須パネルA

HTMLファイルにおける表記例

パネルB

取得した注記情報悠介）（ 137 ）137

（注）１◎印は，会社法第２条第15号に定める社外取締役であります．
２＊印は，会社法第２条第16号に定める社外監査役であります．
パネルC
役職名

役員情報データベースの収録データ

⽒名*監査役 ⽴⽯英樹

⽣年⽉⽇
19640125

略歴年⽉ 略歴内容
198804 ⽴⽯建設株式会社⼊社

任期 所有株式数（単位：株）
注5

注記表現 ⽒名別表記 役員番号 役名フラグ
0 *,注511

2200109 同社経理部課⻑

112

200504 同社経理部次⻑(現任)112

200706 当社監査役(現任)112（出所）郷鉄工所の2007年３月期有価証券報告書より筆者作成．

図４

社外役員の注記表現に氏名が含まれない例：記号での表示する．大半の観測値では注記において図３や表１で示されている「〇〇，△△は社外取締役であります」（〇〇や△△は役員の氏名）の類似表現が用いられており，役員情報データベースの各氏名が上記表現に含まれるか否かを突き合わせることで社外役員を特定することが可能である８．一方で一部の観測値では例外的な表記が用いられており，それら例外的なケースに対応するために役員情報データベースを髙須（2022）の時点から更新している．ここではそれら更新
内容と合わせて例外的な表記への対応方法を紹介する．
図４に示された観測値では，役員の状況のテーブル内に記号（ここでは＊）を付し，注記においてその記号が社外役員を表していることが記載されている．この種の表記の対応として，
パネルCに示されているように髙須（2022）の時点の役員情報データベースから当該役員に関するテーブル内での注記表現をまとめる列（パネルCの注記表現列）を追加するように役員情報データベースの構築プログラムを更新している．この注記表現列の文字列が含まれる注記をチェックすることで当該役員が社外役員として指定されているかを判別する．
図５に示された観測値では，役員情報データベースの氏名欄の表記（Seu, David Daekyung）と注記の表記（スーデビッドデイキャン）が異なっている．これは元々の「役員の状況」における氏名表記が「Seu, David Daekyung（スーデビッドデイキャン）」となっており，括弧内の読み仮名を髙須（2022）時点の役員情報データベースでは消去していたためである．この表示例に対応するため，パネルCの役員情報データベースでは氏名別表記列を追加し，括弧内等で８‌

「役員の状況」のテーブルでの氏名の表記と注記での氏名の表記が一致していないケースが一部見られた．多くは旧字と新字の入れ違いや類似の漢字との誤字などであったため，氏名のうち１字のみの誤字である場合には当該観測値を特定して，HTMLファイルを直接修正することで対応している．

138（ 138 ）横浜経営研究パネルAHTMLファイルにおける表記例

パネルB

取得した注記情報

第43巻第１号（2022）（注）１．取締役スーデビッドデイキャンは，会社法第２条第15号に定める社外取締役であります．
２．監査役全員（３名）は，会社法第２条第16号に定める社外監査役であります．
パネルC

役員情報データベースの収録データ

役職名

⽒名

⽣年⽉⽇

略歴年⽉ 略歴内容

取締役

Seu,David Daekyung

19591123

198609 Merril Lynch&Co.,Inc.⼊社

常勤監査役 伊藤隆

19480316

197204 アーサー・アンダーセン会計事務所(現アクセンチュア)⼊所

監査役

倉持俊夫

19550906

197911 プライスウォーターハウス会計事務所⼊所

監査役

伊勢知郎

19361002

195604 仙台国税局⼊局

任期

所有株式数
（単位：株）

注記表現 ⽒名別表記
スーデビッドデイキャン

役員番号 役名フラグ(注)30 (注)3

51(注)40 (注)462(注)40 (注)472(注)40 (注)4

8

2

〜中略〜
〜中略〜
〜中略〜

（出所）マクニカの2008年３月期有価証券報告書より筆者作成．

図５

役員情報データベースと注記で氏名表現が異なっているケース

「役員の状況」における注記を活用した社外役員の特定（髙須悠介）（ 139 ）139

氏名の別表記がある場合にはその表現を収録している．また，パネルBに示されているように
このケースでは社外監査役の注記において氏名が用いられておらず，「監査役全員」という表記になっている．社外役員データベース構築プログラムでは，注記に氏名が含まれていない場合
でもどの役員を指しているかが特定可能である場合には社外役員としてそれら役員を判別している．
加えて，注記に社外役員の記載がない場合でも役職名において明示的に社外役員の記載がある場合や略歴において「当社社外取締役（現任）」などと明記されている場合には社外役員として判定している．
ここまでで見てきたように， 社外役員データベースの構築プログラムではその開発中に観察された表現のゆらぎを正規表現に反映することで適切に社外役員の特定が行えるようにコー
ディングされている．そのため，すべての観測値に関して必ずしも適切な処理が実行されるプ
ログラムとなっているかは事前には明らかではなく，抽出されたデータの妥当性を事後的に検証する必要がある．続く第３節，第４節では構築されたデータベースの妥当性を検証する．

３．社外役員データベースの記述統計
社外役員データベースは役員情報データベースと同一のサンプルを用いている．具体的には
アイ・エヌ情報センターのeolの書類検索機能から「役員の状況」のHTMLファイルを収集可能である2004年３月期から2020年３月期までの日本の全上場企業（JASDAQ， 金融業を含む），
61,748企業・年から構成されている（髙須，2022）．なお，有価証券報告書の「役員の状況」は当該決算期に係る株主総会で選任された役員が記載されており９， 次期の経営を担う役員であることに注意されたい．また注記を持たない361企業・年（61,748企業・年の内数）に関しては欠損値として扱っている．
本節では社外役員データベースに基づく2006年から2020年までの日本企業の社外役員の全般的な傾向を東京証券取引所が隔年で公表しているCG白書のデータと比較する．なお，CG白書
では公表年の前年の夏時点（発行年によって異なるが概ね７月～10月）のデータに基づき集計が行われており， 例えば2021年に公表されたCG白書で用いられている2020年の集計データは2020年８月14日時点までに提出されたコーポレートガバナンス報告書に基づいている．一方で，社外役員データベースのｔ年の集計値は，t－１年４月期からｔ年３月期までのデータに基づいて計算されている．このため，CG白書と社外役員データベースそれぞれの集計値の集計対象は概ね同じであるものの，不一致である観測値も含まれており，仮に社外役員データベースが一切のエラーを含まずに集計されていたとしても以下で示す各データが両データベース間で完全に一致することはほぼない．また，CG白書の記述統計量は2012年まで東証上場企業（一部・二部・マザーズ）のみから構成されており，以降の年度にはJASDAQ企業が含まれている．そのため，社外役員データベースの記述統計量も2012年までは東証上場企業のみに限定し，2013年
９‌

株主総会前に有価証券報告書が提出されている場合，提出時点の役員の状況と株主総会後の見込みの
役員の状況の２つが記載されている．後者のテーブルでは前者のテーブルを受けた記載方法がなされているなど，総会後に提出している観測値と同条件のデータセットを機械的に収集することが困難である
ため，分析対象から除外している．除外されている観測値は283企業・年であり，61,748企業・年の内数である．

140（ 140 ）横浜経営研究第43巻第１号（2022）

Panel AはCG白書，Panel Bは社外役員データベースに基づく社外取締役の人数分布の時
系列推移を示している．
（出所）筆者作成．

図６

社外取締役の人数分布の時系列推移（全企業）

以降は全ての上場企業を用いて集計する．ただし，以下の集計では集計対象のデータに応じてさらなるサンプル要件を課している場合がある．

3.1

社外取締役の人数別分布の時系列推移

ここからは社外取締役の選任人数を年度別に集計し，人数分布の時系列推移をみていく．図
６はサンプル全体の傾向を図示しており，パネルAはCG白書に基づく集計値，パネルBは社外
役員データベースに基づく集計値である．なお，ここでいうサンプル全体には次の追加要件が課されている．CG白書から収集可能なデータでは2010年まで集計対象が監査役会設置会社に限定されているため10，2010年の集計値までは社外役員データベースに基づくパネルBも監査役
会設置会社に限定している．CG白書に基づくパネルAを見てみると，社外取締役の選任企業が年々増えており，2020年時点ではほぼすべての企業が１人以上の社外取締役を選任しており，80%以上の企業が２人以上の社外取締役を選任している．またこの社外取締役の選任人数の増
加は2014年から2016年にかけて顕著であり，日本企業のコーポレートガバナンス改革の時期と一致している．このパネルAで観察される傾向は社外役員データベースに基づくパネルBでも同様に観察でき，加えて，各年度の各人数区分の割合もパネルAとパネルBでほぼ同じであるといえる．
続いて，観測値の組織形態別（監査役会設置会社，監査等委員会設置会社，指名委員会等設
置会社）に社外取締役の人数分布をみていく．その前段階として，図７は各組織形態の分布の
時系列推移を示しており，パネルAはCG白書，パネルBは役員情報データベースに基づいてい10‌

2012年も当時のCG白書は監査役会設置会社のみだが，2021年版CG白書では監査役会設置会社に限定されていない形式で2012年も集計されているためそちらを利用している．

「役員の状況」における注記を活用した社外役員の特定（髙須悠介）（ 141 ）141

Panel AはCG白書，Panel Bは役員情報データベースに基づいた日本の上場企業の組織形
態分布の時系列推移を示している．Kansayaku Boardは監査役会設置会社，Supervisory
Committeeは監査等委員会設置会社，Three Committeesは指名委員会等設置会社を指している．
（出所）筆者作成．

図７

日本の上場企業の組織形態の時系列推移

る．パネルBの集計にあたっては各観測値の役職名列に監査役が含まれている観測値は監査役
会設置企業，監査役が存在せず，役職名に「監査等委員」のテキストがある場合には監査等委
員会設置会社， それ以外を指名委員会等設置会社と分類している． パネルAおよびパネルBの動きはほぼ同一であり，2014年までほぼ全ての上場企業が監査役会設置会社であったものの，2015年に監査等委員会設置会社が認められて以降，監査等委員会設置会社が順調に数を増やしていることが分かる．一方で指名委員会等設置会社はサンプル期間を通じてごく僅かである．
図８は組織形態別（列方向）にコーポレートガバナンス白書と社外役員データベースの比較（行方向）を行っている．１行目（パネルA，B）の監査役会設置会社については，図６に示された全企業の比較結果とほぼ同一の傾向であり，日本の上場企業の大部分が監査役会設置会社
であることとも整合的である．２行目の監査等委員会設置会社（パネルC，D）は2015年から設置が認められた新形態であるため，2016年以降にデータが限定されており，かつ監査等委員会
は３名以上の取締役から構成され過半数が社外取締役であることが求められるため，社外取締役は必ず２人以上となる．CG白書に基づくパネルCをみると，監査等委員会設置会社は最低限確保が必要な２人以上の社外取締役を確保しつつ，近年さらに社外取締役の選任人数を増やしている傾向にある．社外役員データベースに基づくパネルDでも同様の傾向は観察され，さらに社外取締役が１人以下の観測値は観察されておらず，この点からも適切に社外取締役の特定が行われているといえる．３行目の指名委員会等設置会社（パネルE，F）においても他の組織形態と同様に年々社外取締役の人数が増加傾向にあることが見て取れる．CG白書に基づくパネ
ルEと社外役員データベースに基づくパネルFを比較すると概ね同様の傾向があるものの，これまでのパネルと比較すると2014年や2016年にパネル間での差異が若干ながら生じているように

142（ 142 ）横浜経営研究第43巻第１号（2022）

Panel A，C，EはCG白書，Panel B，D，Fは社外役員データベースに基づいており，Panel AおよびBは監査役会設置会社，Panel CおよびDは監査等委員会設置会社，Panel
EおよびFは指名委員会等設置会社を対象として，社外取締役の人数分布の時系列推移を示している．
（出所）筆者作成．

図８

社外取締役の人数分布の時系列推移（組織形態別）

思われる．この点に関して，パネルFで集計されている2014年の観測値59社（2013年４月期～
2014年３月期）および2016年の観測値72社（2015年４月期～2016年３月期）の役員を実際に有価証券報告書と見比べることで確認したところ，特に集計にエラーは生じていないことが確認「役員の状況」における注記を活用した社外役員の特定（髙須悠介）（ 143 ）143

Panel AはCG白書，Panel Bは役員情報データベースに基づいて， 監査役会設置会社における監査役の人数分布の時系列推移を示している．
（出所）筆者作成．

図９

監査役の人数分布の時系列推移

された．指名委員会等設置会社は各年の観測値数が少ないため，集計タイミングの違いなどによる集計対象企業の違いが結果の差異をもたらしているかもしれない．

3.2

監査役の時系列推移

ここでは監査役の時系列推移を確認する．そのため，分析対象は監査役会設置会社のみである．図９は社内，社外を問わずに集計された監査役の人数分布の時系列推移である．CG白書から監査役の人数分布を収集可能な期間が2016年以降であったため，図９は2016年以降に限定されている．CG白書に基づくパネルAと役員情報データベースに基づくパネルBの動きはほぼ一致していることが分かる．時系列で見ると，2016年から2020年にかけてわずかながら監査役の人数が３人である企業が増加している．同期間では監査等委員会に組織変更している企業が増加しており，筆者の予想に過ぎないが，多くの監査役を選任していた相対的に大規模な企業が組織形態を変更した結果，残された相対的に小規模な監査役会設置会社の比重が高まり，監査役会が小規模化しているのかもしれない．
図10は各年度の監査役の平均人数を社内監査役と社外監査役に区分して集計した結果を図示している．両パネルにおいて2012年から2014年にかけて平均監査役人数の減少が見られるものの，これは2012年までの観測値が東証上場企業に限定されており，2014年以降にはJASDAQ企業が含まれるようになったことが原因であると考えられる．JASDAQ企業は相対的に小規模であるため，選任している監査役の人数も少ないものと予想される．また社外監査役の人数に関してはサンプルの大半を占める大会社には少なくとも２人以上の社外監査役の設置が求められることから，サンプル期間を通じて安定的に平均2.5人程度の社外監査役がパネルA，Bともに選任されていることが分かる．

144（ 144 ）横浜経営研究第43巻第１号（2022）

Panel AはCG白書，Panel Bは社外役員データベースに基づいて， 監査役会設置会社における監査役の平均人数およびその社内監査役と社外監査役の内訳の時系列推移を示している．
（出所）筆者作成．

図10
3.3

監査役の平均人数およびその内訳の時系列推移

小括

本節ではCG白書の時系列データと比較することで社外役員データベースの質に関して検討してきた．その結果から，概ね社外役員データベースの集計値とCG白書に基づく集計値は同様の動きをしており，記述統計量のなかでも平均値の観点からは社外役員データベースの質に関して概ね良好な結果が得られているといえる．

４．社外役員データベースを用いた既存研究のレプリケーション
本節では役員データに関する商業データベースを使った既存研究をベンチマークとして，社外役員データベースを用いた追試を行う．本節で取り上げるIshida and Kochiyama（2022）は日本企業のコーポレートガバナンス改革に注目し，①コーポレートガバナンス・コード施行後に過去に自社の社外監査役を務めた人物を社外取締役として選任する企業が増加していること，②特に2011年時点で社外取締役を１人以下しか選任していない企業（以降，NonCompliant企業）
はそれ以外の企業（以降，Compliant企業） と比較してこの傾向が顕著であること， を明らかにしている．Ishida and Kochiyama（2022）の追試には社外取締役と社外監査役の双方に関する各企業の時系列データが適切に集計されている必要があるため，社外役員データベースの質を検証するという本節の目的に適っている．
Ishida and Kochiyama（2022）はコーポレートガバナンス・コードが公表された2015年を転換点とした前後３年間（2012年から2014年をPre期間，2015年から2017年までをPost期間）を分
析ウインドウ11とし， 東京証券取引所一部， 二部または名古屋証券取引所に上場している企業
11‌

分析ウインドウは2012年から2017年までの計６年間であるが，Compliant企業とNonCompliant企業の識別のために2011年時点のデータを用いるため，2011年から2017年までの７年間に渡って連続的にデータを入手可能であることがサンプル要件となる．

「役員の状況」における注記を活用した社外役員の特定（髙須悠介）（ 145 ）145

（金融業を除く）の観測値からなるバランストパネルデータを用いて仮説検証を行っている．
追試にあたり，彼らと同様に2012年から2017年までの分析ウインドウを設定し，分析対象企業を東京証券取引所一部，二部または名古屋証券取引所に上場する企業（金融業を除く）としたバランストパネルデータを構築する．なお，Ishida and Kochiyama（2022）は使用している
役員データベース（各年８月時点における役員の状況が収録されている）の都合から，t－1年８月期からｔ年７月期までの観測値をt年の観測値として扱っている．一方で，社外役員データ
ベースには各観測値の決算期に係る株主総会後の役員データが収録されている．コーポレート
ガバナンス・コードの施行は2015年６月であり，これは2015年３月期に係る株主総会の多くが2015年６月に開催されることを念頭に入れていると考えられることから，本分析ではt年３月期
からt＋１年２月期までの観測値をt年の観測値として扱う．またIshida and Kochiyama（2022）と同様に決算月数が12ヶ月ではない観測値は分析から除外し，各連続変数は上下１%を置換処理する．なお，各種役員データはアイ・エヌ情報センターのeolから収集したHTMLファイルをプログラム処理することによって構築された役員情報データベースおよび社外役員データベー
ス，各種財務データは日経NEEDS，市場データはRefinitiv Eikonから取得している．
本分析の主たる関心である自社の社外監査役を経験している社外取締役は，社外役員データ
ベースおよび役員情報データベースを用いて次のように特定する．ｔ年の観測値において選任されている各社外取締役の氏名と生年月日がt－1年以前の観測値における社外監査役の氏名と生年月日に一致している場合には当該社外取締役を自社の社外監査役を経験している社外取締役として識別する．この手法の問題点はt－1年以前の観測値がデータベースに含まれていないもしくは少ない場合に社外監査役の経験の有無を正しく判定できない点にある．そのため，上記の手法に加え，t年の観測値の各社外取締役の略歴において「当社監査役」の文字列が含まれる場合には同様に当該社外取締役を自社の社外監査役を経験している社外取締役と判定する．
仮説検証のためにIshida and Kochiyama（2022）を参考に以下の回帰式を推定する．
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𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%� � は2011年時点において選任している社外取�,��
締役の人数が1人以下である場合には１， そうでなければ０をとるダミー変数であり，当該観𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃�
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以降の観測値である場合に１，そうでなければ０をとるダミー変数であり，その係数はコー � � �� 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝛽𝛽�

ポレートガバナンス・コード施行後に自社の社外監査役を経験している社外取締役を選任する
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はCompliant企業と比較したNonCompliant企業のコーポレートガバナンス・コード施行後にお𝛽𝛽𝛽𝛽��𝛽𝛽
� 𝛽𝛽�𝛽𝛽�𝛽𝛽� ける社外取締役の選任動向を捉える係数であり，NonCompliant企業ほどコーポレートガバナ
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸�,�
ンス・コード施行後に自社の社外監査役を経験している社外取締役を選任する傾向があれば，有意な正の値をとると予想される． 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶�,� はコントロール変数を表しており，Ishida and
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
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146（ 146 ）横浜経営研究第43巻第１号（2022）

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andKochiyama（2022）に基づいて，2011年から2017年まで継続して東京証券
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取引所一部，二部，もしくは名古屋証券取引所に上場している1,951社を対象として，全企業（1,951社），NonCompliant企業（2011年時点で社外取締役を１人以下しか選任
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していない1,470社），Compliant企業（2011年時点で社外取締役を２人以上選任してい
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る481社）ごとに自社の社外監査役の経験を有する社外取締役を任命している企業の割合を年度別に集計して図示している．
（出所）筆者作成．

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図11

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社外監査役の経験を有する社外取締役選任企業の割合の時系列推移

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Kochiyama（2022）と同じく，企業規模（，‌
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𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀
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�,�
�,�
いては 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
� と代替的に用いる．
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃��
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
�
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃�� � �� ��
Ishida and Kochiyama（2022）は多変量分析に先駆けて単変量分析を行っており，本節でも同様の分析を行う． 図11は2011年から2017年まで継続して社外取締役に関するデータ12が得られる東京証券取引所一部，二部もしくは名古屋証券取引所に上場する企業1,951社に関して，社外監査役の経験を有する社外取締役を選任している企業の割合を時系列に沿って集計した結果を示している．図から，コーポレートガバナンス・コードの施行前期間（2012年～2014年）から施行後期間（2015年～2017年）にかけて，自社の社外監査役の経験を有する社外取締役を選
12‌

2011年のデータはCompliant企業とNonCompliant企業の識別のためのみに使用しており，Ishida andKochiyama（2022）と同様に2012年から2017年までの観測値のみを図示している．

「役員の状況」における注記を活用した社外役員の特定（髙須

表２

悠介）

（ 147 ）147

記述統計量

2011年から2017年まで継続して東京証券取引所一部， 二部， または名古屋証券取引所に上場している企業であり， 金融業ではなく， 分析に必要な変数が収集可能な1,684社の2012年から2017年までの6年間の観測値（1,684企業×６年＝10,104企業・ 年） からなるバランストパネルデータの記述統計量を示している．Num.ExAuditは過去に当該企業の社外監査役を務めた経験を有する社外取締役の人数（人） であり，
ExAudit%は取締役に占める過去に当該企業の社外監査役を務めた経験を有する社外取締役の比率（％）である．NonCompliantは2011年時点で社外取締役を1名以下しか選任していない企業であれば１，そうでなければ０をとるダミー変数である．PostCGは2015年以降の観測値であれば１，そうでなければ０をとるダミー変数である．Sizeは総資産の自然対数値，Ageは企業の設立からの年数（年），NSGはセグメント数（個），Levは総負債の対総資産比率（％），FCFは営業キャッシュフローから設備投資額を控除したフリー・キャッ
シュ・ フローの対期首総資産比率（％），HHIは産業・ 年について売上高を用いて計算されたハーフィン
ダールハーシュマンインデックス，Qは総資産時価（総負債＋決算期末3カ月後時価総額） と総資産簿価の比として計算されたシンプルQ，STDRは決算期末から３カ月後を終点とした過去12か月間の月次株式リターンの標準偏差（％），Intangibleは対総資産・純有形固定資産比率を100％から控除した無形資産比率（％），AdjROAは経常利益を期首総資産で除したROAから同一産業・ 年のROA中央値を控除した産業調整
済みROA（％），Tenureは経営トップの在職年数（年），ManagerOwnは経営トップの持株比率（％）である．
各連続変数は上下１%を１%点および99％点に置換している．

Num.ExAudit

Obs.

Mean

Std.Dev.

Min

25%

50%

75%

Max

10,104

0.28

0.62

0

0

0

0

3

ExAudit%

10,104

3.22

7.13

0

0

0

0

42.86

NonCompliant

10,104

0.78

0.41

0

1

1

1

1

PostCG

10,104

0.5

0.5

0

0

0.5

1

1

Size

10,104

11.22

1.51

7.77

10.18

11.06

12.13

15.53

Age

10,104

61.47

23.61

4

47

65

75

121

NSG

10,104

2.61

1.43

1

1

2

3

7

Lev

10,104

47.63

19.3

9.72

32.54

47.35

62.46

89.81

FCF

10,1042.16

5.78-40.18

-0.58

2.32

5.22

20.09

HHI

10,104

0.07

0.06

0.01

0.03

0.05

0.09

0.37

R&D

10,104

1.35

2.02

0

0

0.46

1.84

10.39

Q

10,104

1.11

0.55

0.44

0.82

0.96

1.19

5.52

STDR

10,104

8.17

4.46

1.56

5.28

7.26

9.91

32.35

Intangible

10,104

70.18

17.72

17.02

60.54

72.79

82.51

99.79

AdjROA

10,1040.66

4.65-18.97

-2.05

0.03

2.86

20.83

Tenure10,104

7.21

8.5

0

2

4

9

41

ManagerOwn

10,104

1.96

5.28

0

0.03

0.11

1.03

36.75

任する企業が急増していることが示されており， 特にこの傾向はNonCompliant企業について顕著である．この結果はIshida and Kochiyama（2022）のFigure 5とほぼ同一であるといえる．
選任している企業の割合について詳細に眺めてみると，2014年と2015年においてIshida andKochiyama（2022）のFigure 5から読み取れる選任企業の割合（例えば，NonCompliant企業は

148（ 148 ）横浜経営研究第43巻第１号（2022）

それぞれ約10%，約25%）を図11の各比率（それぞれ11.6%，30.5%）が上回っている．これは集計対象期間のズレによって生じていると考えられる．つまり，本節における2014年，2015年
はそれぞれ2014年３月期～2015年２月期，2015年３月期～2016年２月期となっており，Ishida
and Kochiyama（2022）の2013年８月期～2014年７月期，2014年８月期～2015年７月期と比較
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁. 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸�,�
して，より後の期間を捉えているため，コーポレートガバナンス・コードの施行や施行を予測

𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%�,�

した企業行動の結果がより強く反映されていると考えられる．
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁. 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁. 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸
�,�𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁. 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸
�,��,�
表２は多変量分析に用いる各変数の記述統計量を示している．
本節のサンプルサイズは
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁.
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁.
�,��,�𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁.𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸
�,�
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁.
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%
�,�
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁.
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸
�,�
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%�,� �,�
10,104企業・年であるのに対し，Ishida
andKochiyama（2022）のTable2に示されたサンプル
�,�
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%
�,��,�
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%
�,�
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%
サイズは7,080企業・ 年と大幅な乖離が見られる．
その原因について調査したところ， この差 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁. 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸�,��,� �,�
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%�,�
異は社外役員データの取得に用いているデータベースではない他のデータベースの違いに起因

𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁�

しており，社外役員に関する検証を主目的とする上では大きな問題は生じていないように思わ
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%�,�
13
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁. 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸�,� �,� ） およびその取締役に𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
�𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
� れる � ． 社外監査役の経験を有する社外取締役の人数（ 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁. 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
� �
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%� 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%
and Kochiyama
占める割合（�,� ）の平均値はそれぞれ0.28人と3.22％であり，Ishida
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
�,�
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁� �
14，わずかながら本節の値が上回っている理（2022）の0.263人と3.0％とほぼ同水準となっており
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁�
由は上述のように集計対象期間のズレに起因しているかもしれない．また，2011年時点において社外取締役を１人以下しか選任していない企業を捉える 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁� の平均値は0.78であり，Ishida and Kochiyama（2022）の0.783と同水準である．記述統計量の観点からは社外役員
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁��
データベースはIshida
and Kochiyama（2022）の使用しているデータベースと概ね同等であると言えそうである．

𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁. 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸�,�
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁. 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁. 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸
�,�𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁. 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸
表３は（１） 式をOLS推定した結果を示している．
推定結果を示している４列のうち，A�,��,�
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁.
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁.
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸
�,��,�𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁.𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁.
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃�
�,�
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸
�）‌
列およびB列は従属変数に社外監査役の経験を有する社外取締役の人数（
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁. 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸�𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃��,� �,�
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃� �
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃�
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁. 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
を 用 い た 推定結果 で あ り， そ の 中 で
もA列
単独
の
項
を
回帰式
に
含
め，
年次固
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
� は�
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
�𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃� � �𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃� �
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
� 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃� 単独 の 項 を 省
定効果 は 省略 し た 推定結果，B列 は 年次固定効果 を 回帰式 に 含𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
め，
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
� �
略
し
た
推定結果
で
あ
る．A列
とB列
の
結果
は
概
ね
一貫
し
て
い
る
た
め，A列
に 注目 す る𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃と， �，𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃，𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁�𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁，𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃，𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁�𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
�𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
�
�
�
�
�
�
�𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃�
，𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁� 𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃�
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
� ，𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃� ，𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
� ��，𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁� �，𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃，𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃，𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁�𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
� ，𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
� �
� � �
�
�
�
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
はそれぞれ有意な負，正， 正の係数を𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁.
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸
� ，𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃� ，𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
� � 𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃�NonCompliant
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁.
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸
�,� �,�
𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
� ，𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃� ，𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁� �
NonCompliant
� ，𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃� ，𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁� �� � NonCompliant
NonCompliant
NonCompliant
NonCompliant
示している． このことは， コーポレートガバナンス・
コード施行前期間では，NonCompliant
NonCompliant
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
Compliant
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃�
NonCompliant
Compliant� � ，𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃� ，𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁� � 𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃�NonCompliant
CompliantCompliantCompliant
企業 はCompliant企業
と
比較
し
て
社外監査役
の
経験
を
有
す
る
社外取締役
を
選任 し て お ら ず
CompliantCompliant
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
NonCom𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
Compliant
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃�
Compliant
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
Compliant�𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
�Compliant�Compliant�Compliant， コーポレートガバナンス・𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
コード施行後期間ではCompliant企（𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
Compliant� � の負の係数），𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃，𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁�𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃���
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
Compliant
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
Compliant��Compliant
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
Compliant�
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
Compliant
�𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
� �，
業も社外監査役の経験を有する社外取締役を選任する傾向があるものの（�𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
� の正の係数）�
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
�Com
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃�
NonCompliant
� 𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
� ，𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃� ，𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
� � 𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃�
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃�
NonCompliant
� ，𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃� ，𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
�𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁�
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃�
NonCompliant
NonCompliant企業のほうがより社外監査役の経験を有する社外取締役を選任する傾向がある
�
NonCompliant
NonCompliant
Compliant
NonCompliant
NonCompliant
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃�
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁� 𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃
NonCompliant
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃� NonCompliant
NonCompliant� �NonCompliantの正の係数）ことを意味しており，図11に示された結果と整合的で（�𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁� ��𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃�𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃
� �
� �
� �
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁�
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁�𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃
Compliant��
NonCompliant
Compliant
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃
ある．A列とB列で観察された傾向は，従属変数に取締役に占める社外監査役の経験を有する
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃� �
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁� �� �� � 𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃�
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁
Compliant�）を用いたC列およびD列でも観察されている．コントロール
社外取締役の割合（
� � 𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃� Compliant
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%
�,�
�
�,�
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%
�,�
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%
�,��,�
NonCompliant
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃�,�
𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆
変数に目を向けると企業規模（
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
�𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆�,� ）と経営トップの持株比率（
�,� ）を除いて
�
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%
�,� 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆�,� �,�
𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆
�,��,�
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁� � 𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃�
�,�
有意ではなく，この結果はIshida
andKochiyama（2022）と概ね整合的である．なお，Ishida
𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆
NonCompliant
�,�
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%
NonCompliant
𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆�,�𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆�,� �,�
and Kochiyama（2022）では経営トップの持株比率の係数は有意な水準にはなく本節の結果と𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆�,�
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆�,�
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁�𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃� � 𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝐸𝐸𝑁𝑁𝑃𝑃���
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%�,�
�,�
�,�
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%
�,�
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%�,� �,�
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%
�,�
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%�,� �,�

𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%�,� �,�
石田惣平先生とのディスカッションより．
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%�,�
Ishida and Kochiyama（2022）は 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸%𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆
�,� を小数点表示しているため，百分率表示に変換してい
�,�
�,�
る．

13‌
14‌

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「役員の状況」における注記を活用した社外役員の特定（髙須

表３

悠介）

（ 149 ）149

多変量分析結果

表２で示された10,104観測値を用い，（１）式を推計した結果を示している．定数項および各種固定効果の推計結果は省略している．表中の角括弧は企業クラスターについて頑健な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．
（A）

（B）

（C）

（D）

Dependent Variable

Num.ExAudit

Num.ExAudit

ExAudit%ExAudit%

NonCompliant-0.0824***-0.0699***-1.2420***-1.1041***[0.0206][0.0209][0.2901][0.2922]

PostCG
NonCompliant×PostCG
Size
Age
NSG
Lev
FCF
HHI
R&D
Q
STDR
Intangible

0.1202***0.9517***[0.0243][0.2556]

0.3554***0.3279***4.2971***

3.9935***[0.0309][0.0292][0.3333][0.3191]-0.0211***-0.0218***-0.4470***-0.4540***[0.0079][0.0079][0.0937][0.0937]0.00010.0000-0.0012-0.0023[0.0005][0.0005][0.0061][0.0061]0.00080.00110.01690.0197[0.0075][0.0075][0.0875][0.0874]-0.0009-0.0007-0.0111-0.0093[0.0006][0.0006][0.0070][0.0070]-0.0006-0.00120.004-0.0011[0.0014][0.0014][0.0164][0.0162]

0.28610.21084.76313.7009[0.3295][0.3657][3.7948][4.1854]-0.0046-0.0037-0.0683-0.0585[0.0068][0.0068][0.0855][0.0855]-0.0211-0.0274-0.2332-0.3055[0.0225][0.0233][0.2754][0.2850]-0.0013-0.0016-0.0083-0.0112[0.0015][0.0015][0.0192][0.0196]0.00080.00090.01220.0125[0.0007][0.0007][0.0080][0.0080]0.00080.0018-0.0132-0.0033[0.0026][0.0026][0.0344][0.0345]-0.0011-0.0012-0.0129-0.0135[0.0012][0.0012][0.0149][0.0149]0.0042*0.0044**0.0637**0.0655**[0.0022][0.0022][0.0289][0.0289]

Industry Fixed Effects

Yes

Yes

Yes

Yes

Year Fixed Effects

No

Yes

No

Yes

Observations

10,104

10,104

10,104

10,104

Adj. R

13.6%

14.6%

13.4%

14.1%

AdjROA
TenureManagerOwn2

150（ 150 ）横浜経営研究第43巻第１号（2022）

一致していないが，そのp値は10%をわずかに超えた値であり，傾向としては本節の結果と類似している．
以上で示された分析結果は本節の分析結果とIshida and Kochiyama（2022）がほぼ同等である
ことを示しており，この点は社外役員データベースの質を担保する証拠の一つであると言える．

５．おわりに
本稿では有価証券報告書の「役員の状況」のHTMLファイルから構築された社外役員データ
ベースを紹介するとともに，そのデータベースの質に関して検証を行った．CG白書を比較対象とした記述統計量やIshida and Kochiyama（2022）を比較対象とした実証分析の結果からは，社外役員データベースを用いた場合でもこれら比較対象と同等の分析結果が得られることを確認しており，これら分析を通じて社外役員データベースの質を一定程度担保することができたと思われる．
最後に社外役員データベースの限界について説明しておきたい．まず社外役員データベース
では原則として注記に基づいて社外役員を特定しているため，「役員の状況」のテーブルが注記を持たない場合には社外役員を特定することができず欠損値となっている．本データベースでいえば，初期サンプル61,748企業・年のうち，361企業・年が注記を持たないテーブルであるため欠損値として扱われている．これら361企業・年の分布を確認してみるとほとんどがデータ収
集期間の初期3年間（2004年～2006年の358企業・年）に固まっており，データ収集期間の初期時点ほど欠損が増えていることになる．第４節における分析のように分析対象企業の過去の社
外役員データを用いる場合にはこのようなデータ期間の初期における欠損が分析の障害となるかもしれない．
もう一つ，より重大な限界は東京証券取引所が定める独立役員を特定することができていない点である．コーポレートガバナンス・コードでは複数名の独立社外取締役を選任すべきとしており，社外取締役よりもさらに一段階厳しい基準を課している．しかしながら，有価証券報
告書の「役員の状況」において独立役員に関する注記を設けている企業は限定的であり，社外
役員データベースのカバー範囲外としている．有価証券報告書において独立役員に関する記述
が「役員の状況」 にない場合でも「コーポレート・ ガバナンスの状況等」 のいずれかの箇所で記載されていることは多いが，記載内容や記載箇所に規則性がない場合には社外役員データ
ベースの構築で用いられているようなプログラムを開発することが困難である．今後，有価証券報告書における独立役員の記載に関しても，現状の社外役員に関する注記のように統一的な取り扱いがなされることが望まれる．

参

考

文

献

髙須悠介．2022．
「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──」『横浜経営研究』42（3/4）: 77─103.
Ishida, S., and T. Kochiyama. 2022. “Unnatural selection of outside directors: Consequences of Japanese
corporate governance reforms,” European Financial Management, Early View, pp.1─30.

〔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５月27日受理〕