■ 国際会計研究学会 年報 2021 年度第 1・2 合併号

グローバルな財務・ESG データ分析からみえる課題

阪 智 香
関西学院大学商学部

要旨

本研究では，財務情報と非財務情報（ESG データ）の分析例を通して，デー
タ分析の文脈で，両者の比較可能性について考察する。用いるデータは，企業の財務・株価情報は Bureau van Dijk（BvD）社のデータベース Osiris から連結決算主体で抽出した世界の全上場企業の財務データセット，および，非財務
情報は FTSE Russell 社の ESG Ratings である。本研究では，ステークホルダ
ーの視点から，財務情報と非財務情報の探索的データ解析を，再現可能性を確保して行う。財務情報の分析例として，まずは株主の視点から，世界 154 カ国の全上場企業の ROE について，国毎・業種毎の分布状況を可視化する。また，国毎の配当性向等を取り上げて比較する。次に，ステークホルダーへの付加価
値分配について，4 つのステークホルダー（従業員，債権者，政府，株主）に対する世界の企業の付加価値分配の実態を可視化する。また，各国企業の労働分配率の実態についても可視化を行う。さらに，付加価値分配のうち，政府への分配に焦点を当て，実効税率の 10 年平均，ROA と実効税率の散布図による可視化を行い，租税回避の蓋然性を確認する。次に，非財務情報に関して，会
計研究において非財務情報の比較可能性を追求してきた試みについてみた後，
非財務情報の分析例として，国毎の ESG Ratings の分布の可視化を行う。これ
らの分析例から，財務情報と ESG 情報の比較可能性を確認し，課題を明らかにする。最後に，財務情報と非財務情報の企業価値に対する寄与率をみることで，財務情報・非財務情報の影響力の比較についても取り上げる。

57

Ⅰ

情報の比較可能性：データ分
析の観点から

データ解析を実施するために必要なデータの前処理とラングリング，処理の並列化，データの結合などの詳細は，Jimichi et al.（2018），

本研究では，財務情報・非財務情報の分析例

地道（2018a），地道（2018b），地道（2020a），を基に，それぞれの比較可能性について考察す

地道（2020b），地道・阪（2021），阪（2022b）

る。データ分析の文脈で解釈すると，比較可能を参照されたい。なお，本研究の結果は，Saka

性は次の 3 つの観点から評価することができ

et al.（2019），大鹿他（2019），Saka et al.

る。

（2020），大鹿他（2020），阪他（2020），阪①大小の比較ができること。大小関係が成立す（2020），地道・阪（2020），Managi et al.

るとは，順序体（ordered field）として，a<b，（2021），阪（2020a），阪（2020b），阪（2020c），

a=b，a>b のいずれか 1 つが成り立ち，差（正，阪（2020d），阪（2020e）の内容について最新

負，0）が計算できる。また，比較するためデータで検証したものも含まれている。本研究には，単位が揃っている必要がある。

の分析はすべて再現可能研究（reproducible②データが算定・測定されるしくみが揃っていresearch）の観点から行っている。

ること。
③補足として，情報を比較するにあたり，それぞれの情報の影響力を比較することもできる。本研究では，企業価値に対する寄与率を，
財務情報のみ，非財務情報のみの場合で比較

Ⅱ

財務情報の分析例と課題（1）企業の収益性，配当性向等
財務情報の分析例として，まずは，投資家がする。

関心をもつ収益性や配当等について示す。世界

本研究では，ステークホルダーの視点で財務の全上場企業の収益性 ROE（return on equity，

情報と非財務情報を分析することを通して，デ自己資本利益率）について，範囲を指定せずにータ分析の文脈におけるこれらの 3 つの観点可視化すると，極端に高い企業から極端に低いから，財務情報と非財務情報の比較可能性を論

企業まであり分布の範囲が大きすぎるため，

じる。

ROE が－25％から 25％の範囲のみに焦点を当用いるデータは，企業の財務・株価情報としてる。GDP トップ 10 か国の全上場企業の収益ては Bureau van Dijk（BvD）のデータベース

性（ROE）を，バイオリンプロットで比較した

Osiris から連結決算主体で抽出した世界 154

ものが図表 1 左である。バイオリンプロットとカ国の全上場企業の財務データセット（2020は，推定された密度関数を上下対称に張り合わ

年 3 月時点），
および，
非財務情報としては FTSE

せ て 描い た もの であ る 。日 本 の上 場 企業 はRussell 社の 49 カ国の企業の ESG Ratings

ROE の集中度が最も高く，アメリカ企業やイ（2020 年 7 月時点）である。このような大規ギリス企業などと比較して，収益性が極端に高模データを扱うにあたっては，探索的データ解い企業は少ないものの，極端に低い企業も少な析（exploratory data analysis）が有効であり

いことがわかる。10 カ国で上場企業の ROE の（阪，2021f；阪，2022b），本研究では，世界中央値が最も高いのはブラジル企業の 8.8％，次の全上場企業の財務データと ESG Ratings デ

いでドイツ企業 7.6％，イタリア企業 7.4％，日ータを用いた探索的データ解析を行う。探索的

本企業 7.2％，中国企業 6.4％と続く。日本企業

58

グローバルな財務・ESG データ分析からみえる課題の ROE の中央値は 10 カ国の中位であり，147

は業種別の収益性を示している。2000 年時点

カ国でみても日本企業の ROE の水準はほぼ中ではエネルギー業種の ROE が高いなど業種毎位である。なお，世界 147 カ国の全上場企業のの差がみられたが（図略）が，2018 年度では

ROE の中央値は 5.7％である。また，図表 1 右

業種ごとの差はあまりみられなくなっている。

図表 1

収益性 ROE（-25% ＜ ROE ＜ 25%）：2018 年度

GDP トップ 10 カ国

業種別

アメリカ

公益事業

日本

不動産

イタリア

素材
情報技術

インド

資本財・サービス

イギリス

ヘルスケア
フランス

その他金融

ドイツ

エネルギー

中国

生活必需品

カナダ

一般消費財・サービス

ブラジル

電気通信サービス

次に，配当性向をボックスプロットで示したある。アメリカでは，配当性向が高い企業も存ものが図表 2 左である。GDP トップ 10 カ国の在するが，配当がゼロの企業も多く，中央値は全上場企業について，2018 年度は，日本以外ゼロである。一方，日本企業は，配当性向の水の 9 カ国では配当性向の中央値がほぼゼロで準は中央値でみる限り 10 カ国の中で最も高い。

図表 2

配当性向（-100% ＜ 配当性向 ＜ 100%）と配当ゼロ企業の割合：2018 年度
GDP トップ 10 カ国の配当性向

配当ゼロ企業の割合

アメリカ
日本
イタリア
インド
イギリス
フランス
ドイツ
中国
カナダ
ブラジル

59

なお，2018 年度の 10 カ国の上場企業全体（12る。140 カ国の上場企業全体で，過去 29 年にヶ月決算企業のみ。当期純利益が 0 の企業を除

これらの 4 つのステークホルダーに対して付く）に占める配当ゼロ企業の割合（図表 2 右）加価値がどのように分配されたかを可視化しは，高い順に，ブラジル 82.9％，カナダ 81.1％，たものが図表 3 である（割合ベース）。図表 3

イタリア 69.8％，インド 66.1％，中国 60.8％，

から，世界全体として企業が上から 2 番目部分

ドイツ 51.3％，フランス 48.3％，イギリスの従業員への分配割合を減らし，利益の割合を46.1％，アメリカ 36.1％，日本 14.6％となっ増やしていることがわかる。国毎では（図略），ており，日本企業の配当ゼロ企業の割合が最も大陸ヨーロッパのドイツ企業やフランス企業

低い。日本企業は配当性向が高く，配当ゼロ企

では労働者への分配が高いレベルで維持され業の割合も少ないことから，日本企業は株主へている一方，アメリカ企業では過去 10～15 年の利益還元に取り組んでいることがわかる。

間に，従業員への分配が減り，投資家への分配が顕著に増えてきた。先進国以外の中国，ロシ（2）企業の付加価値分配

ア，インドなどでは，従業員への分配が元々少次の分析例は，企業の付加価値分配である。

なく，利益を通した投資家への分配が大きい。

企業が生み出した付加価値は，企業のステーク

サウジアラビアなどの中東諸国では従業員へホルダーに分配される。従業員には人件費としの分配割合がさらに低い。これらの諸国では，て，債権者には支払利息として，政府には税金

経済成長をしても，中間層を生まず，格差が拡として，そして利益は最終的に投資家に帰属す

大することになる。

図表 3

140 カ国の全上場企業の付加価値分配：29 年間（1990～2018 年度）

債権者
従業員
政府
株主

60

グローバルな財務・ESG データ分析からみえる課題

世界の国毎の労働分配率の状況を示したもなど数カ国は，人件費情報を数社しか開示してのが図表 4 のマップである。労働分配率は付加いないために参考とならない）。図表 4 から，価値のうち労働者に分配した従業員給付の割全体の傾向として，ヨーロッパでは労働分配率合を示しており，その値が高いと色が濃く，低が高く，他は低く，アフリカ，中東あたりはさいと薄く示されている（日本やウズベキスタン

らに低くなっていることがわかる。

図表 4

各国の全上場企業の労働分配率（範囲 0～100％）：2018 年度

（3）企業の租税回避

ヒストグラム中の縦ラインは，各国の法定税率

次の分析例では，付加価値分配のうち，政府の 10 年平均である。日本の上場企業の実効税に対する分配である税金支払いに焦点を当て

率 10 年平均のヒストグラムの形状から，日本る。パナマ文書やパラダイス文書で特定の企業

企業は法定税率に近い実効税率で税金を払っや個人の租税回避が注目されたが，企業全体のていることがわかる。一方，アメリカでは，ほ租税回避の蓋然性について確認する。先行研究

ぼすべての企業の実効税率が法定税率より低では租税回避の指標として，税引前利益のうちくなっている。日本とアメリカでは会計と税のの支払税金の割合である実効税率（effective

制度が異なるため，単純に比較することはでき

tax rate，ETR）が用いられてきた。実効税率ないものの，納税行動の違いがみえる。他の大は年度で変動するため，10 年間平均の長期実国である中国企業，インド企業の分布の状況

効税率を確認する。まずは図表 5 から，日本企

も，日本企業とは異なり，法定税率より低い実業とアメリカ企業の上場企業の実効税率（10効税率の企業が多くみられる（図略）。

年平均，2008～2017 年度）の分布を確認する。

61

図表 5

日本企業（上）とアメリカ企業（下）の実効税率分布（2008～2017 年度の 10 年平均）

次に，世界の全上場企業（税引前利益>0 のて，横軸中央のゼロ（実効税率ゼロ）のライン

企業に限定）について，利益率 ROA（総資産に企業が集まっていることがわかる。このこと利益率）を y 軸，実効税率を x 軸に，1990 年

から，全く税金を払わない企業が，利益率の相度から 2015 年度までの 5 年ごとの散布図を描

当高い企業にもみられ，意図的な租税回避の蓋いたものが図表 6 である。プロットされた点が然性がみてとれる（税金計算の基になる単体決それぞれ企業を表す。国によって法定税率が異算データでも，同様に支払税額ゼロのラインになるため分布に広がりがあるもの，特徴とし企業が集まっていることを確認している）
。

図表 6

62

利益率（縦：0% ＜ ROA ＜ 100%）と実効税率（横）の散布図（1990～2015 年度）

グローバルな財務・ESG データ分析からみえる課題

なお，2018 年度における実効税率がゼロ，

for Responsible Investment：PRI）発足，2015

つまり支払税額がゼロの企業は計 1,010 社存在

年のパリ協定や国連持続可能な開発目標

し，その国別内訳は，多い順にイギリス 129 社，（Sustainable Development Goals：SDGs）

オーストラリア 124 社，カナダ 115 社，中国を受けて，最近では ESG 投資のメインストリ

103 社，インド 77 社，アメリカ 66 社と続き，ーム化が進行している。さらに，コロナ禍以降

日本は 2 社である。他の年度で確認しても，実は経済をグリーンの観点から復興させようと

行税率ゼロの日本企業数は非常に少なく，0 社

いうグリーンリカバリーの流れができ，ESGの年度もみられる。このことから，日本企業は，は企業や経済社会全体にとっての大きなリス

租税回避が少なく，また，図表 2 から，配当性

クであると同時に，チャンスにもなってきた向が高く，配当ゼロ企業の割合も少ないことか（阪，2022a）。

ら，他国と比較してステークホルダーへの還元によく取り組んでいるといえる。

ESG 情報開示については，世界で様々なガイドラインが出され，企業の開示実務も普及しここまで，図表 1～6 のような全体像を明らてきた。しかし，比較分析をする上で課題が多かにし，様々な側面からの比較ができたこと

く，会計研究においては，過去 30～40 年間には，財務データが高い比較可能性をもつからとわたり，非財務情報の比較可能性を追求するいえる。続く第 3 節では，非財務情報の分析例

様々な試みが行われてきた。

を取り上げる。

比較を行うにあたっては定量的情報（keyperformance indicators: KPI）が有用であるこⅢ

非財務情報の分析例と課題とから，企業の環境報告書等で開示される KPI
データが，財務パフォーマンスとの分析などに（1）非財務情報の比較可能性を追求する試み

用いられてきた。しかし，企業の自主的開示デ

本節では，非財務情報として，環境（environ-ータを用いると内生性バイアスの可能性を伴

ment）
・社会（social）
・ガバナンス（governance）

う。そこで，Saka and Oshika（2014）では，を包摂した ESG 情報を取り上げる。ESG 情報

世界に先駆けて日本で導入された地球温暖化

開示の動向については，1992 年の地球サミッ対策推進法に基づく強制報告制度による温室

ト，1996 年の国際標準化機構 ISO14001 環境

効果ガス排出量データを利用し，排出量が多い

マネジメントシステムの発行などを契機とし企業に株式市場が低い評価を与えることを示て，企業の環境対策活動が本格化し，環境報告した。

書を作成・公表する企業が増加した。その後，企業が開示する ESG 情報には定性的情報が2000 年の国連グローバルコンパクトの発足，多く，これらの ESG 情報を研究者によって定

企業不祥事による社会的批判などを受け，環境量化する様々な試みも実施されてきた。例え問題だけではなく企業の社会的責任（corporate

ば，Saka and Noda（2013）では，CSR 報告

social responsibility：CSR）も問われるように

書 に お け る 開 示 情 報 の 内 容 分 析 （ content

なり，企業が発行する報告書も社会・環境報告

analysis）を実施し，ISO26000 の 37 課題のそ書，CSR 報告書，サステナビリティ報告書，

れぞれについて，定量的情報と定性的情報の両統合報告書と変遷してきた。

方の開示があれば 2 点，定性的情報のみの開示

また，2006 年の国連責任投資原則（Principles

では 1 点，開示なしでは 0 点として，各社合計
63

74 点満点で開示レベルを定量化し，経済的パ

ESG 開示情報の調査が行われ，
（1）
「環境」が

フォーマンス，CSR パフォーマンス，CSR 情

5 テーマ，「社会」が 5 テーマ，「ガバナンス」

報開示の関係を分析した。この他に，Joo et al.

が 4 テーマの合計 14 テーマの評価，
（2）
「環境」

（2010）では，企業等の ESG パフォーマンス

「社会」「ガバナンス」それぞれの総合評価，（3）

を外部機関によって定量化したランキングを

ESG 全体の総合評価（それぞれ 0～5 点）が算用いて，財務パフォーマンスとの関係を検証し出される。評価にあたっては，エクスポージャ

た。

ーも考慮される。ESG レーティングに含まれこのように非財務情報である ESG 情報は，る企業数は，2020 年 7 月時点で 49 カ国 3,945

財務情報とは異なり，比較分析するにあたり，社（先進国 25 カ国 2,167 社，新興国 24 カ国

まず定量化するための工夫や作業が必要であ

1,778 社）である。

ることが多く，そのため分析企業のサンプルが制限されがちであった。

先進国の国別企業数上位 4 カ国であるアメリカ（609 社），日本（507 社），韓国（146 社），
イギリス（120 社），新興国の国別企業数上位 2（2）企業の ESG レーティング

カ国である中国（1,012 社），インド（172 社）

企業の ESG パフォーマンスを格付けしたデの計 6 カ国を取り上げ，2015 年と 2020 年におータが数多く公表されるようになってからは，ける ESG レーティングのスコアをバイオリン

グローバルレベルでの分析が可能となってきプロットで可視化したものが図表 7 である。

た。そこで，非財務情報の分析例として，ESG

2020 年のバイオリンプロットから，この 6 カ

投資にも用いられる FTSE Russell ESG Rating

国ではイギリス企業のスコアが最も高いこと，（以下，ESG レーティング）データを用いてインド企業も比較的高く，中国企業のスコアは国毎の可視化を行う。

低いことがわかる。2015 年と比較すると，全

この ESG レーティングでは，300 以上の指標について，企業の有価証券報告書，CSR 報体として 6 年間でスコアが上昇していることもわかる。

告書，統合報告書，ウェブサイト等における
図表 7

ESG 総合レーティング：2015 年，2020 年

2015 年

2020 年

アメリカ
韓国
日本
インド
イギリス
中国
0

64

1

2

3

4

5

0

1

2

3

4

5

グローバルな財務・ESG データ分析からみえる課題

Ⅳ

財務情報と ESG 情報の比較可能性

報は，定性的な情報も多く，単位が揃っていないことから，比較可能性は低いといえる。
②データが算定・測定されるしくみが揃って第Ⅱ節と第Ⅲ節における財務情報と非財務いるかどうかについては，財務情報では，複式情報の分析例から，それぞれの比較可能性につ簿記が世界的に用いられ，会計基準や，上場企いて考察する。第Ⅱ節の財務情報を扱った分析

業には監査制度も整備されていることから，比例からは，図表 1～図表 6 のような分析が可能

較可能性は高いといえる。一方，非財務情報にであること自体，財務情報は比較可能性に優れついては，ESG 情報開示のガイドライン等はているといえる。第Ⅲ節の非財務情報は，定性

存在するものの，会計基準とは位置づけが異な的情報も多く，定量的情報であっても単位が多り，開示される情報の範囲，測定方法，マテリ様であり，また，財務情報における複式簿記シ

アリティ，KPI の種類も業種や地域によって多ステムのようなしくみが確立されておらず，企様であることから，比較可能性は低く，可能な業によってデータ測定等の手法が異なること

分析も限られる。

もあり，比較可能性には課題がある。そのため，③補足として，それぞれの情報の影響力を比

非財務情報は，企業間比較よりも，主として同較することもできる。本研究では，最後に，財一企業の時系列比較のために用いられてきた。

務情報と非財務情報の株式時価総額に対する企業間の比較可能性を追求する試みとして，開寄与率をみることで，影響力を比較する。

示情報における特定の KPI を用いた比較，学

まず，株式時価総額，純資産，当期純利益（い術研究における非財務情報の定量化等があげ

ずれも対数），ESG，E，S，G の関係を確認すられるが，分析内容や規模が限られるという課

るために，散布図と確率密度関数を示したもの題もある。ESG レーティングを利用すれば，

が図表 8 である。地道・阪（2021b）において，

図表 7 のような比較は可能となるが，レーティ

先進国と新興国の ESG レーティングの分布がング機関の評価目的や評価方法に影響を受け異なることを確認していることから，図表 8 でることもある。

は先進国（Type G）と新興国（Type E）別に

第Ⅰ節で言及した，データ分析の文脈におけ示している。図表 8 の 1 列目の散布図から，財る比較可能性の 3 つの観点から考察すると，次

務情報である純資産や当期純利益と企業価値のようになる。

である株式時価総額との間には高い相関関係①大小の比較ができるためには，比較のためがみられること，非財務情報である ESG，E，に単位が揃っている必要がある。財務情報は，S，G と株式時価総額との間には低い相関関係

金額情報であり単位が揃っているが，非財務情しかみられないことがわかる。

65

図表 8

株式時価総額（log.mc），純資産（log.sh），当期純利益（log.ni），ESG，E，S，G の散布図と確率密度関数：2020 年

その上で，財務情報と非財務情報（ESG 情

数株式時価総額に対する説明力を比較する。な報）の両方を含めた両対数モデル（式 1），財お，式における D はダミー変数を表し，先進国

務情報のみを含めた両対数モデル（式 2），ESGの場合に 1，新興国の場合に 0 をとる。式 1～

情報のみを含めた両対数モデル（式 3）の回帰

式 3 の結果は図表 9 に示すとおりである。

分析の寄与率から，財務情報と非財務情報の対両対数モデル（財務情報と非財務情報）：寄与率

R 2 Full = 0.679

log (株式時価総額i ) = α0 ＋ α1 log (純資産i ) ＋ α2 log (純利益i ) ＋ α3 ESGi
＋ βD (先進国・新興国i ) ＋ log (εi )両対数モデル（財務情報）
：寄与率
寄与率差

R 2 Fin = 0.616

R 2 Full － R 2 Fin = 0.064

log (株式時価総額i ) = α0 ＋ α1 log (純資産i ) ＋ α2 log (純利益i ) ＋ log (εi )両対数モデル（ESG）：寄与率
寄与率差

（式 2）

R 2 ESG = 0.332

R 2 Full － R 2 ESG = 0.348

log (株式時価総額i ) = α0 ＋ α3 ESGi
66

（式 1）

＋ βD (先進国・新興国i ) ＋ log (εi )（式 3）グローバルな財務・ESG データ分析からみえる課題

財務情報と ESG 情報の両方を含めた両対数

る。図表 10 と図表 11 を比較すると非財務情報モデル（式 1）では，企業価値に対する寄与率

より財務情報の方が企業価値（株式時価総額）

は 0.679 であり，財務情報のみを含めた両対数との相関が高いことがわかる。このことが，そモデル（式 2）では寄与率は 0.616，ESG 情報

れぞれの寄与率（説明力）の違いとして表れてのみを含めた両対数モデル（式 3）では寄与率いる。

は 0.332 である。なお，ESG 情報を，E，S，本研究を通して，財務情報と比べて，非財務

G と別個に説明変数として挿入した場合にお情報（ESG 情報）の比較可能性に課題がある

いても，寄与率は順に，0.683，0.617，0.339

ことを確認してきた。そのため，現時点では，であり，ほぼ同様の結果を得ている。これらの

例えば ESG 情報を分析するにあたり，利用コ

結果から，財務情報の寄与率は，非財務情報でストや制約が高く，国際的に比較可能な ESG

ある ESG 情報より大きいことがわかる。

レーティング情報を用いたとしてもレーティ

このことを可視化で示したものが図表 10 とング機関の目的の相違の理解等が必要となる。

図表 11 である。図表 10 は，財務情報である純財務情報が，非財務情報と比べて高い比較可能

資産（横軸），純利益（奥行），株式時価総額（縦性を有するのは，世界的に利用されている複式軸）（いずれも対数）の関係を示しており，プ

簿記によって支えられている部分が大きいとロットされている点が各企業を、図中には標本考える。非財務情報については，開示基準を国

回帰平面を示している。図表 11 は，非財務情

際的に統一する動きなども見られることから，報である ESG（横軸），対数株式時価総額（縦今後は非財務情報の比較可能性が改善される軸）の関係を示しており，プロットされているとともに，情報の共通化・共有化によってステ点が各企業を示している。上の回帰直線が先進ークホルダーにとって利用しやすいインター

国企業，下の回帰直線が新興国企業のものであフェイスとなることを期待したい。

図表 9log純資産log純利益ESG
先進国ダミー
切片
データ数
2
修正済みR

両対数モデル: 財務情報と ESG 情報の寄与率の比較

被説明変数：log株式時価総額
(1)式
(2)式
(3)式
0.128
0.161
(0.017)***(0.019)***
0.511
0.596
(0.016)***(0.017)***
0.166
0.452
(0.014)***(0.019)***
0.461
0.703
(0.030)***(0.043)***7.123－0.454－1.350(0.168)***(0.178)***(0.049)***
2732
2732
2732
0.679
0.616
0.332

*p < 0.1; **p < 0.05; ***p < 0.01

カッコ内はt 値67図表 10

財務情報（対数純資産，対数純利益）と対数株式時価総額の 3 次元散布図：標本回帰平面付

参考文献
Jimichi, M., Miyamoto, D., Saka, C. and Nagata,
S.［2018］“Visualization and statistical modelingof financial big data: double-log modeling withskew-symmetric error distributions,” Japanese
Journal of Statistics and Data Science, Vol. 1,
No. 2, pp. 347-371.
Joo, I. K., Park, S., Shin, H. H. and Saka, C.［2010］“An empirical analysis of the financial characteristics of the firms with high social performance:
Cases from NewsWeek global 350 firms,”
Journal of Business Research, Vol. 25, No. 4,
pp. 557-577.
Managi, S., Jimichi, M., Saka, C.［2021］“Human
capital development: Lessons from global
corporate data,” Economic Analysis and Policy,
No.72, pp.268-275.
Saka, C. and Noda, A.［2013］“The effects ofstakeholders on CSR disclosure: Evidence fromJapan,” Proceedings of the 8th International

Conference of Accounting and Management
Systems, pp.867-897.

Saka, C. and Oshika, T.［2014］“Disclosure effects,
carbon emissions and corporate value,” Sustain-

ability Accounting, Management and Policy
Journal, Vol. 5 No. 1, pp. 22-45.

Saka, C., Oshika, T. and Jimichi, M.［ 2019］“Visualization of tax avoidance and tax rate
convergence: Exploratory analysis of world-scaleaccounting data,” Meditari Accountancy Research,
Vol. 27, No. 5, pp. 695-724.

68

図表 11

ESG 情報と対数株式時価総額の散布図：標本回帰直線付

Saka, C., Oshika, T. and Jimichi, M.［2020］“Doestax avoidance diminish firms’ sustainability?,”
Journal Global Policy and Governance, Vol. 8
No. 2, Special edition on “European economic
issues and Asian responses”, pp. 95-114.
大鹿智基・阪 智香・地道正行［2019］「企業の租税回避行動をめぐる証拠の可視化 －グローバルデ
ータの探索的解析－」『産業経理』第 79 巻第 2 号，
118–128 頁。
大鹿智基・阪 智香・地道正行［2020］「『社会にとってよい企業』への市場の評価とサステナビリテ
ィ」『企業会計』第 72 巻第 1 号，74–80 頁。
阪 智香・國部克彦・地道正行［2020］「会計と不平等 －付加価値分配率の探索的データ解析－」『国民経済雑誌』第 221 巻第 4 号，1–20 頁。
阪 智香［2020］「世界を正しく知るために，企業活動の実態を解析」『東洋経済 ACADEMIC，SDGs
大学特集』Vol. 2，14–15 頁。
阪 智香［2021a］「ESG と企業価値」『商学論究』
第 68 巻第 4 号，149–170 頁。
阪 智香［2021b］「ESG と企業価値，将来に向けての視点」『會計』第 199 巻第 4 号，358–370 頁。
阪 智香［2021c］「企業の格差と分配－探索的財務
データ解析－」『ディスクロージャー＆IR』第 17
巻，154–163 頁。
阪 智香［2021d］「アカデミック・フォーサイト－
世界の上場企業の財務データ解析－」『会計・監査ジャーナル』第 792 巻，76–84 頁。
阪 智香［2021e］「開かれた社会関連会計研究とグローバルな財務・ESG データ分析からみえる課題

は？」『社会関連会計研究』第 33 巻，pp. 105–116頁。
阪 智香［2022a］「高まりつつあるサステナビリテ
ィ情報の説明力－日本の開示が持つポテンシャル－」『企業会計』第 74 巻第 6 号，14–20 頁。
阪 智香［2022b］「DX の進展と会計研究・教育－世界の上場企業・非上場企業の会計ビッグデータ解
析－」『會計』第 201 巻第 6 号，609–621 頁。
地道正行［2018a］「探索的財務ビッグデータ解析 －
前処理，データラングリング，再現可能性－」『商学論究』第 66 巻第 1 号，1–31 頁。
地道正行［2018b］「探索的財務ビッグデータ解析 －データ可視化，統計モデリング，モデル選択，モ
デル評価，動的文書生成，再現可能研究－」『商学論究』第 66 巻第 2 号，1–41 頁。
地道正行［2020a］「探索的財務ビッグデータ解析 －前処理の並列化－」『商学論究』第 67 巻第 3 号，
1–19 頁。
地道正行［2020b］「探索的財務ビッグデータ解析 －PG-Strom によるデータラングリングの並列化－」『商学論究』第 67 巻第 1 号，1–34 頁。
地道正行・阪 智香［2020］「探索的財務ビッグデー
タ解析 －データ可視化による企業活動の実態解
明と統計モデリング－」『日本経営数学会誌』第39 巻第 1・2 号合併号，1–23 頁。
地道正行・阪 智香［2021a］「財務データと ESG レーティングデータの前処理と結合」『商学論究』第68 巻第 3 号，79–116 頁。
地道正行・阪 智香［2021b］「財務データと ESG レーティングデータによる株式時価総額の統計モデリング」『商学論究』第 68 巻第 4 号，1–50 頁。

（付記）本稿は，国際会計研究学会第 38 回研究大会（2021 年 10 月 8 日～10 日，関西学院大学）の統一論題「財務情報および記述情報の比較可能性の進展と課題」
での報告内容に基づくものである。座長の中野貴之先生（法政大学），報告者の古庄修先生（日本大学），若林公美先生（甲南大学），藤本貴子先生（公認会計士）に御礼申し上げる。なお，本研究は，JSPS
科研費（19K02006，19K02026），2021
年度学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点（JHPCN 課題番号: jh211001NWJ）等の研究成果の一部である。

69