東京大学 COE ものづくり経営研究センター

MMRC Discussion Paper

MMRC-J-201

R&D をめぐる実証研究のサーベイ
東京大学大学院経済学研究科
岡田隆子

2008 年 3 月

博士課程

No. 201

R&D をめぐる実証研究のサーベイ
東京大学大学院経済学研究科

博士課程
岡田

隆子

2008 年 3 月

要約

この論文は、これまでに行われてきた R&D に関する多種多様なジャンルの実証研究をサーベイする。このサーベイの目的は、多種多様な経験的事実を確認し、それらを総合・統合した観点から「投資家にとって有用な情報を開示するという目的に適う R&D の会計処
理・会計基準とは何か」を検討することである。サーベイからは、①R&D intensity の高い企業ほど会計情報の有用性が低い、②R&D が大きい企業ほどミスプライシングが生じる可能性が高い、③R&D が企業のリスク･ファクターである可能性が高い、④SFAS 2 の「結論の基礎」における「将来収益の不確実性」は事実であるが、「支出と収益との因果関係の欠如」は事実ではない、⑤投資家は、R&D を即座に消費される経常経費としてではなく、将来にわたってネット・ベネフィットを産み出す資産として認識している、⑥繰延処理企業
が SFAS 2 以降 R&D 支出額を減少させる、⑦経営者が R&D 支出のタイミングを調整して利益操作を図る、⑧R&D の会計方法の選択と R&D 支出額の大小がシグナリング機能を果
たす、⑨即時費用処理数値の value relevance よりも繰延処理数値の value relevance のほうが高いなど、様々な経験的事実を確認した。これらのサーベイから得られた主なインプ
リケーションは、以下の 3 つである。第 1 に、投資家にとって有用な情報開示を考える上で、value relevance を高めることのみがその規準とはならず、各会計方法を制度化した場
合の投資家の行動シナリオを把握した上で、投資家と経営者のコストとベネフィットのト
レードオフを測定し、比較する必要がある。第 2 に、投資家の間で支配的な対応概念の解釈は、SFAS 2 で FASB が要求する厳密な解釈よりも、むしろ繰延処理を認める緩やかな解釈のほうである。第 3 に、実証を行う研究者自身も、SFAS 2 における即時費用処理の強制が過度に保守的な会計処理なのではないか、FASB の対応の解釈が過度に厳格なのではないかといった疑念を抱いていた可能性が高い。

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R&D をめぐる実証研究のサーベイ
目
本

次

文

1 はじめに････････････････････････････････････････････････････････････････････1
2 会計上の情報開示の必要性と R&D･････････････････････････････････････････････2
2-1 会計情報の有用性の低下と R&D intensity との関係
2-2 R&D とミスプライシング
2-3 リスク･ファクターの可能性

3 SFAS 2 の「結論の基礎」の経験的裏付け･･･････････････････････････････････････12
3-1 将来収益の不確実性
3-2 投資家の R&D 支出に対する認識
3-3 R&D 支出と収益との因果関係

4

SFAS 2 のもたらした経済的影響･････････････････････････････････････････････22
4-1 会計基準のもたらす経済的影響に関する実証研究の学問的価値
4-2 事前に予想されていた SFAS 2 の経済的影響
4-3 繰延処理企業の R&D 支出の減少
4-4 R&D 支出額の調整による利益操作
4-5 利益平準化の是非と会計基準の有用性

5

企業特性のシグナリング････････････････････････････････････････････････････28
5-1 会計方法の選択の違いによるシグナリング
5-2 R&D 支出額の大小の違いによるシグナリング
5-3 シグナリング機能と会計基準の有用性
5-4 実証結果からの検証
5-5 R&D 支出額の大小の違いによるシグナリング機能の変容

6 繰延処理と即時費用処理の value relevance････････････････････････････････････39
6-1 R&D 資産の value relevance
6-2 繰延処理と即時費用処理の relevance の比較
6-3 Value relevance study の限界
6-4 対応の支配的な解釈と value relevance の改善の可能性
6-5 Value relevance study と会計基準の有用性

7

R&D の会計処理と会計基準の有用性･････････････････････････････････････････51
7-1 実証結果の基準設定へのインプリケーション
7-2 FASB の現在の動向と基準設定における検討課題ii

8

おわりに･･････････････････････････････････････････････････････････････････55

附表
表 1 R&D と会計情報の有用性・情報の非対称性との関係に関する実証研究･･････････58
表 2 R&D とミスプライシングに関する実証研究･････････････････････････････････72
表 3 R&D とリスクとの関係に関する実証研究･･･････････････････････････････････85
表 4 将来収益の不確実性に関する実証研究･････････････････････････････････････106
表 5 投資家の R&D に対する認識に関する実証研究(value relevance study) ･･･････110
表 6 投資家の R&D に対する認識に関する実証研究(event study) ････････････････154
表 7 R&D 支出と収益との因果関係に関する実証研究････････････････････････････167
表 8 経済的影響に関する実証研究･････････････････････････････････････････････188
表 9 利益操作に関する実証研究･･･････････････････････････････････････････････195
表 10 会計処理や情報開示の違いによるシグナリングに関する実証研究････････････205
表 11

R&D 支出額の大小の違いによるシグナリングに関する実証研究･････････････217

表 12 R&D 資産の value relevance に関する実証研究････････････････････････････234
表 13 繰延処理数値と即時費用処理数値の比較に関する実証研究･･････････････････251
略号表･･･････････････････････････････････････････････････････････････････････263
引用及び参考文献･････････････････････････････････････････････････････････････272

iii

iv

R&D をめぐる実証研究のサーベイ
東京大学大学院経済学研究科

博士課程
岡田

隆子

1 はじめにこの論文では、現在までに R&D に関して行われてきた実証研究のサーベイを行う。その前に、実証研究をサーベイすることの一般的な意義を確認しておこう。1 つは、理論研究との関係である。一般に、実証結果は理論の内容の正当性を経験的に裏付ける役割を果たす。
経験的証拠を得て再構築された理論は、新たな実証課題を提示する。このループを繰り返しながら、理論はますますその堅固さを増してゆくのである。このように見ると、先行研究を広範囲に渡ってサーベイする作業は、理論研究への不偏的なインプリケーションを得るために欠かすことはできない。また、その作業には未検証課題の発見も期待される。もう 1 つは、基準設定との関係である。市場で観察される投資家の行動の平均像や、企業行動の平均像を確認するサーベイの作業は、基準設定主体が会計基準を検討する際、あるいは会計基準を評価する際に欠かせないインプリケーションを与えてくれるはずである。以上の一般的な意義を踏まえて、この論文では、「投資家にとって有用な会計情報・会計基準とは何か」という問題を、R&D に関する論文のサーベイから得られる経験的証拠を通じて検証していこう。
この問いに対し、「報告数値そのものの value relevance を向上させる会計基準が有用な会計基準である」と一部では信じられているかもしれない。しかし、実証研究には value
relevance study しか存在しないわけではなく、その他にもその時々の時代背景、問題関心のもとで様々なジャンルの研究が行われてきた。それはすなわち、それぞれの研究が限界を抱えており、唯一の経験的事実というものが存在しないこと、裏を返せば、多様な経験的事実が存在すること、事実が多面的であることを意味する。果たして、そうした多面的な事実の中から、value relevance のみを「唯一の事実」として取り上げ、その一面のみから望ましい会計方法を決めることは正当化されるであろうか。多様なジャンルの実証研究、
多様な経験的事実の中から、特定の事実だけを取り上げるには価値判断の尺度が必要となるが、少なくとも会計学はそれを内生的に持たない。そうであれば、多様なジャンルの実証研究から、多様な経験的事実を確認し、それらを総合的に政策評価すべきであろう。この論文において多様なジャンルの実証研究をサーベイすることの目的の１つには、そうした会計外での総合化作業に有益な示唆を与えることを意識して、まず「多様な経験的事実を確認する」ことが挙げられる。
この論文でサーベイする実証研究は、①経済的影響・経済的帰結に関する研究と②資本市場に関する研究の 2 つのジャンルに大きく分けられる。①の研究では企業の行動を、②の研究では企業の行動に対する投資家の評価を、それぞれ観察することができる。両者は
1

会計情報を開示する側と開示される側であるため、双方の行動を確認することは等しく重要である。特に、①のジャンルの研究には 2 種類のインプリケーションを期待している。1
つは、SFAS 2(R&D の即時費用化の義務付け)公表直前に予想されていた基準変更に伴う企業行動の変化が、実際に起こったのか否かという事実確認である。もう 1 つは、企業の利益平準化行動と企業特性のシグナリング機能という観点から、有用な情報開示とは何かを検討することである。以下では、様々なジャンルの研究を個別に紹介し、それらを会計情報の有用性という観点から総合的・統合的に解釈する。
また、この論文で行うサーベイによって、実証を行う研究者自身が R&D に関してどのよ
うな問題意識を持っているのかを推し量ることができる。経験的証拠を要しない自明の論
理を、研究者がわざわざ実証によって確かめようとするとは考えられない。裏を返せば、あるテーマに関して実証研究が行われているという事実は、研究者がそのテーマについて何らかの疑念や問題意識を抱いていることを示しているはずである。特に、value relevancestudy のリサーチ・デザインからは、対応の解釈と R&D の会計処理に関して研究者が持っていた問題意識を確認することが期待される。
この論文の構成は以下の通りである。2 節では、昨今の会計情報の有用性の低下と R&Dとの関係、R&D に関する追加的な情報開示の必要性の有無について確認する。3 節では、SFAS 2 の「結論の基礎」の内容の正当性を経験的事実によって裏付ける作業を行う。4 節
では、SFAS 2 によってもたらされた事後的な経済的影響・経済的帰結を確認する。5 節では、企業が選択する会計方法の違いと R&D 支出額の大小の違いがどのような企業特性のシグナルになるのかを確認し、シグナリング機能の観点から SFAS 2 が会計基準の有用性の向上に貢献したと言えるのか否かを検討する。6 節では、繰延処理数値と即時費用処理数値のvalue relevance を比較する。そこでは、value relevance study のリサーチ・デザインに由来する限界を指摘し、支配的な対応の解釈を実証結果から導く。さらに、R&D の会計方法に関する質的改善の可能性の有無を確認し、報告数値そのものの value relevance を向上させる会計基準が有用な会計基準であると言えるのか否かを検証する。7 節では、この論文でサーベイした多様なジャンルの実証研究から得られた会計基準設定へのインプリケーショ
ンをまとめ、「投資家にとって有用な情報開示とは何か」という観点から、R&D の会計処
理と基準設定について総合的に論じる。8 節は、この論文のまとめである。

2 会計上の情報開示の必要性と R&D
2-1 会計情報の有用性の低下と R&D intensity との関係
昨今、会計情報の value relevance は低下しており、その低下の一因として、現行基準のもとではほとんど情報開示されていない(R&D を含めた)無形資産情報開示のニーズが拡大し続けている点が挙げられている。そこで、この項では R&D の情報開示のニーズが高いと考えられる企業、つまり R&D intensity の高い企業ほど、会計情報の有用性が低いのか否
2

かを実証結果から確認しておこう。会計情報の有用性の高低と R&D intensity の高低との関係を調べた実証研究を、表１にまとめた。
まず、R&D が大きい企業ほど、会計情報の有用性が低いという証拠を示した研究を以下に取り上げてみる。Gelb and Siegel[2000]は、R&D and advertising intensity が高い企業
は、会計情報開示よりも配当や自社株買いといった financial signaling を重視すること、
また、投資家のほうでも、R&D intensity が低い企業よりも高い企業の financial signalingをより重視することを示している。Gelb[2002]は、R&D and advertising intensity が高い
企業は、伝統的な会計情報開示よりも investor relations や firm publications といった代替的な自発的開示を重視することを示している。Lee, Press and Choi[2005]は、ハイテク
企業の利益の value relevance が、ローテク企業のそれよりも低いこと、その原因が R&D(から得られる収益の不確実性)にあることを示している。これらの研究は、R&D が大きい企業
ほど、会計情報の情報内容が低いことを意味している。
Amir, Lev and Sougiannis[1999]は、一律繰延・償却を擬制して求めた R&D 資産が大きいほど、報告数値の超過リターンに対する説明力及び利益に係る係数は小さくなり、アナリストの予測利益を説明変数に追加することによる説明力の増分は大きくなることを示している。さらに、Amir, Lev and Sougiannis[2003]は、R&D intensity の高い企業ほど、ア
ナリストの貢献度(財務諸表の補足度)が大きく、その貢献の程度は 1980 年代よりも 1990
年代のほうがより大きくなっていることを示している。これらの研究は、R&D が大きい企業ほど、財務諸表の情報内容が低く、その分アナリストによる情報の補足度合が高くなることを意味している。
Barth, Kasznik and McNichols[2001]は、R&D が大きな産業に属する企業や、産業内で比較的 R&D が大きな企業ほど、アナリスト・カバレッジは大きく、アナリストのカバーコ
ストが大きいことを示している。Barron, Byard, Kile and Riedl[2002]は、R&D が大きい
企業ほど、個々のアナリストの予測誤差は大きく、アナリスト予測のコンセンサスは小さ
く、アナリスト予測の統合がもたらすベネフィットは大きくなることを示している。Amir,
Lev and Sougiannis[2003]は、R&D intensity が高い企業ほど、アナリストの利益予測は不正確で、より楽観的になることを示している。Gu and Wang[2005]は、R&D 支出が大きい企業ほど、中でも革新的な技術産業において、アナリストの利益予測誤差が大きいことを示している。Lev, Radhakrishnan and Ciftci[2006]は、アナリストの長期成長予測において、R&D intensity が産業平均以上の企業をそれ以下の企業よりも 5%高く評価するが、予測改訂時の成長率の下げ幅は、前者のほうが 1.7%も大きいこと、長期成長予測のバラツ
キも前者のほうが大きいこと、さらに、R&D intensity の高い企業をアナリスト数の大小に応じて二分して将来超過リターンを比較したところ、アナリスト数が大きいグループの将
来超過リターンが、アナリスト数が小さいグループのそれと同じパターンの動きをとって
おり、R&D intensity の高い企業においてはアナリストが情報の非対称性を緩和する役割を果たさないことを示している。Ho, Liu and Schaefer[2007]は、年次報告における R&D が3

大きい企業ほど、四半期報告後にアナリストが予測改訂を行う確率が高くなること、さらにその改訂額は、R&D が大きい企業ほど大きくなることを示している。Jones[2007]は、R&D に関する情報開示水準が高い企業ほど、アナリストの利益予測誤差、売上高予測誤差
および売上高予測のバラツキは小さいことを示している。これらの研究は、R&D が大きい
企業ほど、財務諸表の情報内容が不足しており、それを補うのにかけるアナリストのコストが大きくなること、情報不足のために予測が不正確になり、予測誤差や予測改訂の確率や改訂額が大きくなること、またアナリスト間の予測のバラツキも大きくなることを意味している。
Aboody and Lev[2000]は、R&D 企業のほうが no-R&D 企業よりもインサイダー・ゲイ
ンが大きく、R&D intensity が高い場合にその差はより顕著であること、R&D 企業のインサイダー取引情報の開示への投資家の反応が、no-R&D 企業のそれに比べて大きいことを示している。Polk and Sapienza[2004, 2006]は、R&D intensity の高い企業ほど、ミスプライスに対する投資の感応度が高く、過大評価された企業の投資額はより大きく、過小評価された企業の投資額はより小さくなること、また、投資が大きいほど(過大投資の可能性が高いため)将来リターンは小さくなることを示している。このことは、R&D intensity の高い企業ほど、情報の非対称性が高いこと、投資家は企業の支出時点では過大投資に気づ
かず、将来になって初めてそれに気づき、評価に反映させることを示唆している。これらの研究は、R&D が大きい企業ほど、企業と投資家との間の情報の非対称性が大きいことを意味している。
さらに、その情報の非対称性が、繰延処理によって緩和されることを示した研究もある。
Givoly and Shi[2003]は、ソフトウェア産業の R&D について、繰延処理を採用した企業のほうが、その中でも繰り延べた開発費の割合が高い企業ほど、IPO 時の株価の過小評価が小さくなることを示している。また、R&D intensity が高い企業ほど、繰り延べた際に過小評価が小さくなることを示している。Mohd[2005]は、ソフトウェア産業とその他のハイテ
ク産業を比較して、SFAS86 によって R&D を繰延可能になった前者のほうが、SFAS2 のもとで即時費用処理を強制されている後者よりも、情報の非対称性が小さいことを示している。また、ソフトウェア産業内では、R&D を費用処理する企業よりも、繰り延べる企業のほうが、情報の非対称性が小さいことを示している。これらの研究は、R&D の繰延処理によって、情報の非対称性が緩和されることを示唆している。
逆に、R&D と会計情報の有用性との負の関係に否定的な証拠を示している研究を以下に取り上げてみる。Clarke and Shastri[2000]は、R&D 支出が大きいほど、逆選択が少なくなることを示している。Balachandran and Mohanram[2004]は、繰延・償却を擬制した
R&D 資産の大きさと、利益の value relevance の高低に関連がないことを示している。
Demerjian, Lev and McVay[2007]は、5 年償却を擬制した R&D 資産を効率的経営能力指標のインプットの 1 つとして用い、効率的経営能力の高い企業ほど、会計の質が高いことを示している。
4あるいは、R&D の繰延処理が会計情報の内容を複雑にしていることを示唆する研究もある。Aboody and Lev[1998]は、ソフトウェア産業の R&D について、その繰延額が大きいほど、アナリストの利益予測誤差が大きくなることを示している。Shi[2002]は、ソフトウ
ェア産業を対象として、即時費用処理に比べて、繰延処理がアナリストの利益予測誤差を増加させることを示している。これらの研究は、繰延処理が会計情報の内容を複雑にし、その結果アナリストの情報処理の弊害となり予測が不正確になることを意味している。逆に、Matolcsy and Wyatt[2006]は、OLS の結果から、R&D を含む無形資産の繰延額が大きい企業ほど、アナリスト数が多く、利益予測誤差の絶対値が小さいこと、2SLS の結果から、R&D を含む無形資産の繰延額が大きい企業ほど、アナリストの利益予測のバラツキが小さいことを示しており、これは、繰延処理が会計情報の内容を複雑にした結果アナリス
ト数が増え、それによって予測が精緻化したことを意味していると考えられる。
これらの実証結果は、幾つかの例外はあるものの、概して R&D intensity の高い企業ほど現行開示における会計情報の情報内容が低く、企業と投資家との間の情報の非対称性が大きいことを示しており、R&D に関する追加的な情報開示を投資家は必要としていると解釈できる。繰延処理の採用によって、情報の非対称性が縮小する可能性もあるが、同時に情報内容が複雑化し、結果としてそれが投資家にとってプラスになるか否かは分からない。
いずれにせよ、全産業的に R&D の重要性が高まりつつある現在においては特に、追加的な情報開示から得られる投資家のマージナルなベネフィットは大きいはずである。R&D に関する会計上の情報開示を充実させることによって、会計情報の有用性を向上させることができると考えられる。
2-2 R&D とミスプライシング
この項では、前項とは別の観点から、R&D に関する情報開示の必要性の有無を検討しよう。ここでは、R&D に関連したミスプライシングを検証した研究を取り上げる。R&D 支
出当初は、その支出から得られる将来収益が不確実であること、現行の会計開示の下ではその R&D を評価するに足る情報が不足していることから、市場は R&D を過小評価しており、R&D から得られる収益が実現していくにつれて、市場は R&D の評価を改訂しミスプ
ライシングが是正されていくというシナリオが、しばしば想定される。そこで、R&D とミスプライシングの関連性を調べた実証研究を、表 2 にまとめた。
ま ず 、 こ の シ ナ リ オ を 肯 定 す る 研 究 を 取 り 上 げ て み る 。 Lev, Sarath andSougiannis[1999]は、報告利益数値が一律繰延・償却調整後数値よりも小さくなる企業(R&D 成長率＞利益変化額となる企業)のほうが、その逆の企業に比べて将来超過リターンが大きく、かつ、その差が年々広がっていっていることを示している。このことは、即時費用処理のせいで報告利益が保守的な数値になる企業については、企業価値が過小評価されていることを示している。Munari and Oriani[2001]は、民営化したばかりの企業と公有企業で別々に、Tobin の q を被説明変数、R&D 支出(または資産)を説明変数とした回帰を5

行い、R&D 支出(資産)にかかる係数の大きさを比較したところ、どちらの企業においても係数は正だが、民営化企業の係数の方が小さく、民営化したばかりの企業の R&D 支出は市場に過小評価されていることを示している。さらに、民営化企業に対して、説明変数に民営化後の経過年数ダミーと R&D 支出との交差項を加えた回帰を行ったところ、IPO から年数が経過するほど、R&D 支出の係数は大きくなり、これは市場の反応が時間経過につれて追いついてくることを示している。Chambers, Jennings and ThompsonⅡ[2002]は、一律
繰延・償却を擬制して求めた R&D 資産が大きいほど、ΔR&D 資産が小さいほど、将来超過リターンが大きくなることを示している。R&D 資産と将来超過リターンとの正の関係は、R&D がリスク･ファクターであることを示唆している一方、ΔR&D 資産と将来超過リター
ンとの負の関係は、ミスプライシングのせいであることを示唆しており、リスク･ファクターとミスプライシングの 2 つの要因が混在していると結論している。Eberhart, Maxwell
and Siddique[2004]は、R&D 支出の期待外の増加を報告した企業について、報告後 5 年先までのリターンを被説明変数とした Fama-French の 3 ファクターモデルの回帰を行い、モデルの切片(αリターン)の有意性を確認したところ、R&D 支出の期待外の増加を経験した
企業は、その後長期的に正の異常リターンを獲得しており、投資家の過小反応が原因だと結論付けている。Asdemir[2005]は、R&D intensity の高い企業を、機関投資家数の大小及び増減によって 3 つのグループに分け、比較したところ、機関投資家が少ない、あるいは減少したグループのリスク調整後将来超過リターンが、機関投資家が多い、あるいは増加したグループのそれよりも大きいことを示しており、このことは、洗練された機関投資家に比べて、一般投資家は R&D intensity の高い企業の情報処理により時間がかかることを意味している。Mohanram[2005]は、成長性が高い企業はミスプライスされており、R&D
を含む G-SCORE を使ったファンダメンタル分析によって超過リターンを獲得可能である
ことを示している。 木村[2005]は、ポートフォリオ分析によって、企業規模と簿価時価比率の効果を除いても、R&D/MV 比率(あるいは R&D/売上高)の違いはリターンの違いを生んでおり、R&D/MV 比率が高いグループほど、ポートフォリオ構築前超過リターンが低く、構築後リターンが高いことを示している。このことは、R&D/MV 比率はリスク･ファクターであり、R&D 支出時点では投資家は企業を過小評価しているが、支出時点以降の実際の利益率は上昇することで解消されることを示唆している。Chin, Lee, Kleinman andChen[2006]は、IPO 企業を対象に、過小評価の大きさ、honeymoon period(対前日比 7%以上の株価上昇を示す期間)、リターンのそれぞれを被説明変数、R&D intensity を説明変数とする回帰を行い、IPO 企業の R&D intensity が高いほど、IPO 時の価格は過小評価され、
honeymoon period は長くなり、長期的なリターンは高くなることを示している。Guo, Lev
and Shi[2006]は、まず、サンプルを no-R&D 企業、
低 R&D intensity 企業、
高 R&D intensity
企業の 3 つに分けて、IPO 時の過小評価の大きさを被説明変数、各グループダミーを説明変数とした回帰を行い、高 R&D intensity 企業、低 R&D intensity 企業、no-R&D 企業の順に過小評価の大きさが大きくなっていることを示している。次に、医薬品産業ダミーと6

高 R&D intensity 企業の交差項を加えた回帰を行い、高 R&D intensity の医薬品企業の場
合は、過小評価の程度が小さくなることを示している。また、リターンを被説明変数、IPO
企業ダミーと各グループダミーとの交差項を説明変数とした回帰を行い、R&D intensity
が高い IPO 企業ほど、IPO 後のリターンは大きいことを示している。最後に、IPO 企業に対する投資家の楽観性を被説明変数、各グループダミーを説明変数とした回帰を行い、R&D
intensity が 高 い IPO 企 業 ほ ど 、 投 資 家 は 悲 観 的 で あ る こ と を 示 し て い る 。 Lev,
Radhakrishnan and Ciftci[2006]は、R&D intensity が産業平均以上の企業の将来超過リターンが、産業平均以下の企業のそれよりも大きく、その将来超過リターンの一部はリスクに対する報酬であるが、残りは投資家の情報伝達のラグがもたらすミスプライシングの結果であることを示している。伊藤[2006]は、R&D/株式時価総額の大きさに従って、サンプルを 6 グループ(no-R&D を含む)に分け、各ポートフォリオの 3 年後までの超過リターンを計算したところ、3 年間とも R&D/株式時価総額の最も大きいポートフォリオの超過リター
ンが最大、最も小さいポートフォリオの超過リターンが最小で、かつ、最大ポートフォリ
オと最小ポートフォリオの超過リターンの差は 3 年間とも統計的に有意な差があり、その差は年を経るごとに縮小しているという結果を得ている。これは、投資家は R&D 投資を当初過小評価していることを示唆している。追加的に、将来リターンを被説明変数、ベータ、
企業規模、簿価時価比率、R&D/株式時価総額を説明変数とする回帰を行ったところ、R&D/
株式時価総額の係数は有意に正であり、ここでも R&D が過小評価されていることを支持す
る結果を示した。さらに、機能固定化仮説を検証するために、R&D/株式時価総額で分けた5 グループ(no-R&D を含まない)の中で、決算発表時点において市場で低く評価されていた企業と、高く評価されていた企業とに分類し、ポートフォリオ形成後 1 年間の超過リター
ンを計算したところ、全ての R&D ポートフォリオにおいて、市場で低く評価されていた企業の超過リターンのほうが、高く評価されていた企業のそれよりも大きくなっており、これは、決算発表時には R&D が過小評価され、その後過小評価が大きく修正されることを示唆している(機能固定化仮説を支持)。Ali, Ciftci and Cready[2007]は、R&D 資産の変化額の大きさに従ってサンプルを 5 分(あるいは R&D 支出の大幅な増額の有無で 2 分)し、ポー
トフォリオ形成後 1～3 年後の超過リターンと、利益アナウンス時の超過リターン(-2,0)が単調増加していることを示している。また、ポートフォリオ形成後 1～3 年後の超過リター
ンのうちの、利益アナウンス時の超過リターンの割合が高いことから、R&D 支出時には投資家が R&D を過小評価しており、後の利益アナウンスによって、R&D に対する評価を修正することを示唆していると考えられる。さらに、R&D が将来の利益に与える貢献を、投資家がどの程度過小評価しているかを、将来利益に対する R&D 資産変化額の係数と、支出後の利益アナウンス時の超過リターンに対する R&D 資産変化額の係数の差額をとる方法
によって導いている。
次に、投資家が企業の R&D を過小評価しているというシナリオを否定する結果を示している研究を取り上げてみる。Pukthuanthong[2005]は、 offer value、IPO 時における市場
7

価値、IPO 当日のリターンのそれぞれを被説明変数とし、R&D/収益や R&D 成長率を説明変数とした回帰を、バイオテクノロジー産業とそれ以外の産業に分けて行っている。IPO時における市場価値やリターンを被説明変数とした場合には、R&D や R&D 成長率の係数はバイオテクノロジー産業では正、それ以外の産業では有意でなく、市場ではバイオテク
ノロジー産業の R&D をそれ以外の産業のそれよりも高く評価していることを示している。
一方、offer value を被説明変数とした場合には、バイオテクノロジー産業か否かに関わらず、R&D や R&D 成長率は有意でなく、これは証券引受業者が R&D を適切に評価していないことを示している。これらの結果は、投資家が R&D を適切に評価しているのに対して、
証 券 引 受 業 者 に 関 し て ミ ス プ ラ イ シ ン グ が 起 き て い る こ と を 示 唆 し て い る 。 Dong,
Hirshleifer and Teoh[2007]は、B/P もしくは V/P(V は RIM モデルから推定した企業価値)の大きさに従ってサンプルを 5 つに分け、①資本支出/前期総資産、②R&D/前期総資産、③(資本支出＋R&D)/前期総資産が単調増加(減少)しているか否かを確認したところ、資本支出
や R&D 支出が大きい企業ほど、過大評価されていることを示している。さらに、R&D/前期総資産を被説明変数、V/P、B/P を説明変数とした回帰を行ったところ、V/P が小さく、B/P が大きいほど R&D 支出が大きくなるという結果が得られており、V/P が低いほど過大評価されているとすると、この結果は、過大評価されている企業ほど、R&D 支出が大きい
ことを示している。Sakakibara, Yosano, Jung and Kozumi は、まず営業利益を被説明変数、過去の R&D 支出を説明変数とした回帰を行い、R&D の償却率を求めて R&D 資産を計算し、R&D 資産/MV あるいは R&D 資産/総資産の大きさに従って、サンプルを 3 つに分け、各グループについて将来リターン(BHAR と CAR)を求めている。その結果、R&D 資産の大きさと将来リターンとの間に関連はなく、R&D 資産に関する情報は株価に反映されていることを示している。
これらの実証結果は、幾つかの例外はあるものの、概して R&D 支出当初は、その支出から得られる将来収益が不確実であること、現行の会計開示の下ではその R&D を評価するに足る情報が不足していることから、市場は R&D を過小評価しており、R&D から得られる収益が実現していくにつれて、市場は R&D の評価を改訂しミスプライシングが是正されていくというシナリオを支持しており、R&D に関する追加的な情報開示を投資家は必要としていると解釈できる。
2-3 リスク･ファクターの可能性
この項では、R&D が企業のリスク･ファクターの 1 つである可能性を示唆する実証研究を紹介する。仮に R&D がリスク･ファクターと関連があるとすれば、投資家は自身の行う投資のリスクに見合うリターンを計算するために、R&D の情報開示を強く要求するはずである。そこで、R&D がリスク･ファクターであるか否かと関連する実証研究を、表 3 にまとめた。
まず、将来超過リターンに対して R&D の係数が有意に正であることを示した研究を取り
8

上げてみる。Lev and Sougiannis[1996]は、営業利益に対する過去の R&D 支出の回帰式から R&D の償却率を求め、それに従って計算した R&D 資産は、将来超過リターンに対して正の説明力を持つことを示している。Lev and Sougiannis[1999]も、営業利益に対する過去の R&D 支出の回帰式から R&D の償却率を求め、それに従って計算した R&D 資産が将来超過リターンに対して正の説明力を持つこと、さらに、高リスク(基礎研究の比率が高い
産業)の R&D を行う企業のほうが、低リスクの R&D を行う企業よりも、R&D 資産の将来
超過リターンに対するインパクトが大きいことを示している。Ballester, Garcia-Ayuso andLivnat[2000]は、Ohlson model と残余利益モデルの回帰から繰延割合と償却率を求めて計算した R&D 資産が、将来超過リターンに対して正の説明力を持つことを示している。Chan,
Lakonishok and Sougiannis[2001]は、ポートフォリオ分析によって、R&D intensity の高いポートフォリオでは、1~3 年後の超過リターンが、統計的に有意に正の値をとることを示している。また、R&D intensity が高い企業ほど、将来超過リターンの変動性が高くなることを示している。Bens, Hanna and Zhang[2002]は、一律繰延・償却を擬制して求めた R&D
資産が大きいほど、1 年後の超過リターンは大きくなること、それは保守的な会計処理(即時費用処理)によるミスプライシングというよりも、むしろ R&D がリスク･ファクターである可能性のほうが高いことを示している。Chambers, Jennings and ThompsonⅡ[2002]は、
一律繰延・償却を擬制して求めた R&D 資産が大きいほど、ΔR&D 資産が小さいほど、将来超過リターンが大きくなることを示している。R&D 資産と将来超過リターンとの正の関係は、R&D がリスク･ファクターであることを示唆している一方、ΔR&D 資産と将来超過
リターンとの負の関係は、ミスプライシングのせいであることを示唆しており、リスク･ファクターとミスプライシングの 2 つの要因が混在していると結論している。Block[2003]は、
ポートフォリオ分析において、簿価時価比率をコントロールした上で、R&D intensity が大きいほど、ポートフォリオ形成後リターンが大きくなることを示している。 さらに、回帰においても、他のリスク･ファクターをコントロールした上で、R&D が将来リターンに対して正の説明力を持つことを示している。Al-Horani, Pope and Stark[2003]は、R&D が大きいほど、Fama-French の 3 ファクターモデルの決定係数は小さくなること、R&D の大小で分けた全てのグループにおいて、3 ファクターモデルよりも、R&D をリスク･ファクターとして加えた 4 ファクターモデルの決定係数のほうが大きいことを示している。
Asdemir[2005]は、R&D intensity が高い企業ほど、リスク調整後将来超過リターンが高くなることを示している。Chan, Faff and Ho[2005]は、R&D 企業が no-R&D 企業に比べて、より高い将来超過リターンを獲得すること、その高いリターンの源泉は、R&D の繰延処理を採用する企業にあり、費用処理企業と no-R&D 企業のリターンに違いは無いこと、さらに、費用処理企業でも繰延処理企業でも、R&D intensity の高い企業が、より高いリターンを獲得することを示している。木村[2005]は、ポートフォリオ分析によって、企業規模と簿価時価比率の効果を除いても、R&D/MV 比率(あるいは R&D/売上高)の違いはリターンの違いを生んでおり、R&D/MV 比率が高いグループほど、ポートフォリオ構築前超過リター
9ンが低く、構築後リターンが高いことを示している。このことは、R&D/MV 比率はリスク･ファクターであり、R&D 支出時点では投資家は企業を過小評価しているが、支出時点以降の実際の利益率は上昇することで解消されることを示唆している。鄭[2005]は、まず、R&D
intensity の大きさに従ってサンプルを 5 つに分け、リターンおよび異常リターンをグループ間で比較し、次に、Fama-French の３ファクターモデルの定数項(αリターン)を、グル
ープごとに計算して比較した。最後に、Fama-French の 3 ファクターに R&D ファクターを加えた 4 ファクターモデルを、グループ別に回帰している。その結果、ポートフォリオ
分析、Fama-French の 3 ファクターモデル、及び 3 ファクターモデルに R&D を加えた 4
ファクターモデルによる分析の全てにおいて、R&D がリスク･ファクターであることを示している。Chen, Yao and Yu[2006]は、米国企業と中国企業を対象に、R&D/企業価値の大きさに従って、企業を 10 のグループに分け、その比率が大きくなるほど Fama-French の3 ファクターモデルの切片が大きくなるかを国別、企業規模別、グロース株/バリュー株別に確認したところ、米/小規模、米/バリュー株、中/大規模、中/小規模、中/グロース株においては、R&D が大きい企業ほど、超過リターンが高くなることを示している。Chiao andHung[2006]は、ポートフォリオ分析、Fama-French の 3 ファクターにモメンタムを加えた 4 ファクターモデルによる分析を行い、R&D/株価総額の高い企業は、低い企業や R&D
支 出 の 無 い 企 業 よ り も 、 高 い 将 来 超 過 リ タ ー ン を 獲 得 す る こ と を 示 し て い る 。Lev,
Radhakrishnan and Ciftci[2006]は、R&D intensity が産業平均以上の企業の将来超過リターンが、産業平均以下の企業のそれよりも大きいこと、前者の将来超過リターンの一部はリスクに対する報酬であるが、残りはミスプライシングの結果であることを示している。
Chan, Faff, Gharghori and Ho[2007]は、ポートフォリオ分析と Fama-French の 3 ファク
ターに R&D を加えた 4 ファクターモデルを用いて、繰延処理企業及び費用処理企業の両方において、R&D intensity が高いほど、リスク調整後将来超過リターンが高いことを示している。Chu[2007]は、企業を成長性指標に従って 5 分し、各グループにおいて Fama-Frenchの 3 ファクターモデルと、3 ファクターに R&D を加えた 4 ファクターモデルを回帰し、R&D
が成長性と関連するリスク･ファクターであることを示している。Deng, Lev and Narin は、
1~3 年後の M/B(時価簿価比率)と超過リターンに対する R&D 支出の説明力を調べ、1・2・3 年後の M/B と 2 年後の超過リターンに対して、R&D 支出が正の説明力を持つことを示している。
逆に、将来超過リターンに対して R&D の係数が有意でないことを示した研究を取り上げてみる。Xu and Zhang[2004]は、バブル形成期、バブル破裂期、バブル後、全期間のそれ
ぞれにおいて、将来リターンの変動性を被説明変数、企業規模、ベータ、R&D intensity
を説明変数とする回帰を行った結果、全期間とバブル形成期では R&D intensity は有意でなく、バブル破裂期は負の、バブル後は正の説明力を持つことを示している。さらに、R&D
intensity の大小に従って 5 つのポートフォリオを作り、Fama-French の 3 ファクターモ
デルの切片の有意性を確認したものの、結果は有意にゼロと異ならず、R&D はリスク･フ10ァクターであるという証拠を得られなかった。Guo, Lev and Zhou[2005]は、IPO サンプルについて、IPO 後の長期的なリスク調整後リターンに対して、R&D が有意な説明力を持たないことを示している。
さらに、R&D と財務逼迫性との交差効果のリターンに対する説明力を検証した研究も存在する。Garlappi, Shu and Yan[2006]は、リターンを被説明変数、R&D/総資産のランキ
ング、R&D/総資産ランキングと期待倒産確率の交差項を説明変数とした回帰を行い、企業の倒産確率が高い場合に、R&D の大きい企業ほど資金の流動性が低くリスクが高いので、リターンが大きくなることを示している。Li[2006]は、R&D intensity の高い企業においては、財務的に逼迫した企業のリスク調整後リターンのほうが、そうでない企業のリターンよりも有意に大きく、財務的に逼迫した企業においては、R&D intensity の高い企業のリス
ク調整後リターンのほうが、低い企業のリターンよりも有意に大きいことを示している。
次に、様々なリスク指標と R&D とが正の関連性を持つことを示している研究を取り上げてみる。Boone and Raman[2001]は、R&D intensity の高い企業ほど、市場流動性が低い
ことを示しており、これは、R&D intensity の高い企業ほどリスクが高いことを意味する。
Shi[2003]は、負債格付けやリスク・プレミアムを被説明変数、R&D を説明変数とした回帰を行い、R&D 投資と社債のデフォルト・リスクおよびリスク・プレミアムとの間に正の関連があることを示している。Daniel, Martin and Naveen[2004]は、総リスク、システマ
ティック・リスク、アンシステマティック・リスクのそれぞれを被説明変数とした回帰を行い、R&D 投資が大きい企業ほど、各リスクが高くなることを示している。Ho, Xu andYap[2004]は、①システマティック・リスク＝②ビジネスリスク＋③営業レバレッジ＋④財
務レバレッジの 3 つの要素に分け、さらに⑤営業リスク＝ビジネスリスク×営業レバレッ
ジとし、R&D intensity と①～⑤の相関係数を確認している。その結果、R&D intensityが高い企業ほど、システマティック・リスクが高いこと、R&D intensive 企業のシステマ
ティック・リスクの高さは、ビジネスリスクの高さと営業リスク(ビジネスリスク×営業レバレッジ)の高さに起因すること、R&D intensive 企業は、他の企業に比べて、財務レバレッジが低いが、営業レバレッジは変わらないことを示している。Lantz and Sahut[2005]
は、企業を①R&D/利益、②無形資産/R&D の大小にしたがって 4 つに分け、低 R&D 投資戦略グループ(①も②も小さい)と高 R&D 投資戦略グループ(①も②も大きい)との間に有意なリスクの違いがあるか否かを検証したところ、低 R&D 投資戦略グループに比べて、高R&D 投資戦略グループはベータが高いことを示している。Fung[2006]は、リターンの変動性を被説明変数、R&D 投資を説明変数とした回帰を行って、企業の R&D 投資がリターンの変動性を高めることを示している。Lev, Radhakrishnan and Ciftci[2006]は、リターンの変動性は R&D 支出と正の関係にあり、R&D intensity が産業平均以上の企業のそれは、産業平均以下の企業のそれよりも小さいことを示している。Nilsson, Nilsson, Ohsson andSundgren[2006]は、将来リターンのボラティリティを被説明変数、費用化された R&D、繰
り延べられた R&D、繰延処理採用企業ダミー、設備投資を説明変数とした回帰を行い、R&D
11投資は設備投資よりもボラティリティを高くし、繰延処理企業よりも費用処理企業の方がボラティリティが高く、繰り延べられた R&D よりも費用化された R&D のほうがボラティ
リティを高くすることを示している。Xu[2006]は、R&D progress の段階が進行するにつれて、株価のボラティリティが減少したこと、R&D の進行によって医薬品開発成功率が上昇
するにつれて、株価のボラティリティが減少することを示している。伊藤[2006]は、将来リターンの標準偏差を被説明変数、企業規模、簿価時価比率、R&D/株式時価総額を説明変数とした回帰を行い、R&D 投資の多い企業ほど、将来リターンの標準偏差が高いことを示している。Mazzucato and Tancioni[2007]は、将来リターンの標準偏差を被説明変数、R&D/
収益、特許/収益、企業規模を説明変数とした回帰を行い、R&D 投資が大きい企業ほど、将来 リ タ ー ン の 標 準 偏 差 が 大 き く な る こ と を 示 し て い る 。 Mcalister, Srinivasan andKim[2007]は、ベータを被説明変数、ラグ付き R&D/売上高、ラグ付き広告宣伝費/売上高を説明変数とした回帰を行い、R&D intensity が高い企業ほど、将来システマティック・リス
クが高くなることを示している。
逆に、リスク指標と R&D とが関連を持たないことを示した研究も存在する。Alderson
and Betker[1996]は、清算費用に対して、R&D 支出が説明力を持たないことを示している。
Wang は、R&D 支出額が大きいほど、不確実性が高くなるためモメンタムが大きくなるという仮説を立て、R&D 支出額の大小とモメンタムの大小の関連を検証したが、仮説は棄却された。
これらの実証結果は、幾つかの例外はあるものの、概して R&D が企業のリスク･ファク
ターである可能性を示唆している。従って、R&D に関する情報開示は投資家にとって重要な意味を持つと言えよう。
以上で 2 節をまとめると、R&D の重要性が高まりつつある現在においては、企業のリス
ク･ファクターである可能性も踏まえて、R&D に関する追加的な情報開示の必要性があり、そうすることによって会計情報の有用性を向上させることができると考えられる。

3 SFAS 2 の「結論の基礎」の経験的裏付け
3-1 将来収益の不確実性
3 節では、SFAS 2 の「結論の基礎」の内容が正しいのか否かを裏付ける経験的証拠となる実証研究を紹介する。FASB は、SFAS 2 の「結論の基礎」において、①「将来収益の不確実性」、②「支出と収益の因果関係の欠如」、③「会計認識と経済的資源」、④「費用の認識と対応」、⑤「情報の有用性」の 5 項目を全額即時費用処理を正当化する根拠として挙げている。最初に、「①R&D 支出の産み出す将来収益の不確実性が著しい」か否かを確認しよう。それは「R&D 支出が将来収益を産み出すと経営者が期待していたとしても、その期待の確実性・正確性が低い」ことを意味する。前半の「R&D 支出が将来収益を産み出すと経営者は期待していたのか」という点については、支出を行う以上、経営者がコスト回収
12

分以上の将来収益の獲得を期待していることは自明である。後半の「R&D の産み出す将来
収益が不確実か否か」を調べた実証研究を、表 4 にまとめている。
Kothari, Laguerre and Leone[1998]は、支出後 5 年間の収益のボラティリティに対して、
R&D、PPE(Property, Plant and Equipment)、広告宣伝費を説明変数として回帰を行い、各説明変数の係数の大小を比較して、R&D の係数が PPE の係数よりも大きいことを報告している。この結果は、他の資産に比べて、R&D がもたらす将来収益は変動性が平均的に高く、将来収益の不確実性が著しいことを意味する。Clinch, Kefaloukos, Percy andTuticci[2006]は、将来利益の標準偏差を被説明変数、R&D 支出と資本支出を説明変数とした回帰を行って、R&D 支出と資本支出の係数を比較することによって、R&D 支出は、資本支出よりも将来利益の不確実性との関連が強いことを示している。Lev, Radhakrishnan
and Ciftci[2006]は、将来利益の標準偏差を被説明変数、R&D 支出、資本支出、R&D と高R&D intensity 企業ダミーとの交差項、資本支出と高 R&D intensity 企業ダミーとの交差
項を説明変数とした回帰を行って、R&D 支出が大きいほど、将来利益の変動性が高いことを示し、さらに、R&D intensity が産業平均以上の企業の R&D 支出のほうが、産業平均以下の企業のそれよりも、将来利益の変動性に与える影響が大きいことを示している。Nilsson,
Nilsson, Ohlson and Sundgren[2006]は、将来利益の標準偏差を被説明変数、R&D 支出と資本支出を説明変数とした回帰を行い、R&D が資本支出よりも将来利益の変動性を高める
ことを示している。Amir, Guan and Livne は、将来営業利益の標準偏差を被説明変数、R&D
支出、資本支出、広告宣伝費を説明変数とした回帰を行い、資本支出よりも R&D のほうが将来営業利益の変動性を高めること、その傾向は、前期(1972~1985)よりも後期(1986~1999)、
資本支出 intensive 産業よりも R&D intensive 産業においてより強いことを示している。
さらに、Lev and Sougiannis[1996]の方法によって R&D 資産を計算し、R&D 資産、PPE、
広告宣伝費を説明変数とした回帰も行っている。これらの研究は全て、R&D が将来収益の変動性を高めることを示している。従って、「結論の基礎」の「将来収益の不確実性」が正しいことが証明されたと言える。
ただし、「根拠の内容そのものの正当性」と「即時費用処理の正当性」とは異なることに注意しておこう。この節で行おうとしているのは、あくまでも前者の確認に過ぎず、「その内容をもって、即時費用処理を正当化する根拠とすることの正当性」を確かめようとしているわけでは決してない。R&D 支出から得られる将来収益の不確実性が高いとしても、それを根拠に R&D の即時費用処理が正しいと言えるのかは、また別の問題である。その問題
は実証課題ではなく、理論課題である。
なお、この節で扱った研究と関連して、繰延処理と費用処理の違いが将来収益の不確実性に与える影響を比較している研究も幾つか存在する。Clinch, Kefaloukos, Percy andTuticci[2006]は、繰り延べられた R&D、即時費用化された R&D、資本支出の順に将来利益の不確実性との関連が強いことを示している。Shi[2002]は、ソフトウェア産業を対象として、繰延処理(SFAS86)採用後の報告利益と全額費用化を擬制した利益の変動性比較、さ13

らに、費用処理(SFAS2)採用企業をコントロール・サンプルとした、SFAS86 採用前 3 年間の報告利益と採用後 3 年間の報告利益の変動性比較を行っており、即時費用処理に比べて、繰延処理が利益の変動性を増加させることを示している。逆に、Nilsson, Nilsson, Ohlson
and Sundgren[2006]は、繰り延べられた R&D よりも即時費用化された R&D のほうが、将来利益の変動性を高めることを示している。このように、繰延処理と費用処理の違いが
将来収益の不確実性に与える影響については相反する結果が混在している。
3-2 投資家の R&D 支出に対する認識
今度は、投資家が R&D 支出を即座に消費される他の経費(例えば水道光熱費など)と同じような費用であると捉えているのか、それとも将来収益をもたらす資産(迂回生産のための投資)を形成するものとして捉えているのかを確認しよう。そこで、表 5 には、株価に対す
る R&D 支出の説明力の有無を調べた実証研究(value relevance study)を、表 6 には、企業が R&D を行うとアナウンスした際の累積超過リターン(CAR)を調べた実証研究(event
study)をまとめた。
まず、表 5 の実証結果を確認してみよう。株価に対する R&D 支出の説明力の有無を調べたものには、Hirschey[1982]、Shevlin[1991]、Chauvin and Hirschey[1993, 1994]、
Hall[1993]、Johnson and Pazderka[1993]、Boulding and Staelin[1995]、Rogers[1998,
2001]、Bosworth and Wharton[2000]、Bosworth and Rogers[2001]、Core, Guay andBuskirk[2001]、Demers and Lev[2001]、Godfrey and Koh[2001]、Hand[2001b]、Jorion
and Talmor[2001]、Zulfiqar and Shah[2001]、Callimaci and Landry[2002]、Ely, Simko
and Thomas[2002]、Joos[2002]、Krishnan, Percy and Tutticci[2002]、Moreira andPope[2002, 2004]、Rajgopal, Venkatachalam and Kotha[2002]、Ballester, Garcia-Ayuso
and Livnat[2003]、Cazavan-Jeny and Jeanjean[2003]、Kallunki and Sahlstrom[2003]、
Yang, Kwon, Rho and Ha[2003]、Karjalainen[2004]、Shortridge[2004]、Brooks andDavidson[2005]、Callen and Morel[2005]、Guo, Lev and Zhou[2005]、木村[2005]、
Armstrong, Davila and Foster[2006] 、 Kallunki, Laamanen and Lampsa[2007] 、
Lampsa[2007]、Mazzucato and Tancioni[2007] 、矢内[2007]、Sakakibara, Yosano, Jungand Kozumi がある。これらのうち、Boulding and Staelin[1995]、Godfrey and Koh[2001]、
Jorion and Talmor[2001]、Cazavan-Jeny and Jeanjean[2003]、Yang, Kwon, Rho andHa[2003]、Callen and Morel[2005]を除く全ての実証研究が、株価に対して R&D 支出が正の説明力を持つことを示している。Bosworth and Wharton[2000]は、R&D 支出総額は株価に対して負の説明力を持つものの、期待 R&D 支出と期待外 R&D 支出に分離することによって、両方が株価に対して正の説明力を持つという結果を得ている。
M/B に対する R&D 支出の説明力の有無を調べたものには、Bae and Noh[2001]、
Hand[2001a]、Thomas and Mcmillan[2001]、Lee and Ng[2002]、Shores and Bowen[2002]、
伊藤[2006]、Cazavan-Jeny、Guo and Yeh があり、Cazavan-Jeny と Guo and Yeh を除く
14

全ての実証研究が、M/B に対して R&D 支出が正の説明力を持つことを示している。
M/E(株価/利益)に対する R&D 支出の説明力の有無を調べたものには、Lee and Ng[2002]と Mazzucato and Tancioni[2007]があり、いずれも R&D 支出が正の説明力を持つことを示している。
リターンに対する R&D 支出の説明力の有無を調べたものには、Morck and Yeung[1992]、
Lev and Zarowin[1998]、Gu and Lev[2000, 2004]、Bergeron, Kryzanowski, Leclerc andTilloy-Alphonse[2001]、Cazavan-Jeny and Jeanjean[2003]、Bassi, Harrison, Ludwig andMcMurrer[2004]、Callimaci and Landry[2004]、Chiang and Mensah[2004]、Chen, Linand Tsai[2005]、Ho, Keh and Ong[2005]、Lantz and Sahut[2005]、Pukthuanthong[2005]、
Deng and Lev[2006]があり、Lev and Zarowin[1998]、Bergeron, Kryzanowski, Leclerc
and Tilloy-Alphonse[2001]、Cazavan-Jeny and Jeanjean[2003]、Lantz and Sahut[2005]
を除く実証研究が、リターンに対して R&D 支出が正の説明力を持つことを示している。
のれん(株価－純資産簿価)に対する R&D 支出の説明力の有無を調べたものには、Connolly and Hirschey[1984] 、 Chauvin and Hirschey[1994] 、 Green, Stark andThomas[1996]、Booth, Junttila, Kallunki, Rahiala and Sahlstrom[2006]があり、いずれも R&D 支出が正の説明力を持つことを示している。
Tobin の q に対する R&D 支出の説明力の有無を調べたものには、Griliches[1981]、
Hirschey and Weygandt[1985] 、 Jose, Nichols and Stevens[1986] 、 Munari and
Oriani[2001] 、 Cui and Mak[2002] 、 Munari, Oriani and Carli[2002] 、 Brooks andDavidson[2003, 2005]、Chung, Wright and Kedia[2003]、Hsieh, Mishra and Gobeli[2003]、
Nagaoka[2004, 2006]、Chin, Lee, Chi and Anandarajan[2006]があり、Griliches[1981]と Jose, Nichols and Stevens[1986] を除く実証研究が、Tobin の q に対して R&D 支出が正の説明力を持つことを示している。
CAR に対する R&D 支出の説明力の有無を調べたものには、Bublitz and Ettredge[1989]と Guo and Yeh があり、いずれも R&D 支出が正の説明力を持たないことを示している。
Cooil and Devinney[1992]は、期待外リターンに対する期待外 R&D intensity の説明力の有無を調べており、同時回帰の場合に、consumer 産業及びプール回帰において、R&D
intensity が負の説明力を持つことを示している。
Cumulative Abnormal Residual に対する R&D 支出の説明力の有無を調べたものには、Swanson[1998]と Swanson and Singer[2002]があり、どちらも R&D 支出が正の説明力を持つことを示している。
企 業 の 成 長 オ プ シ ョ ン に 対 す る R&D 支 出 の 説 明 力 の 有 無 を 調 べ た も の に は 、Andres-Alonso, Azofra-Palenzuela and Fuente-Herrero[2006]があり、R&D 支出が正の説
明力を持つことを示している。Amir, Guan and Livne は、R&D intensive 産業における企業の成長機会(B/M)に対して、R&D 支出が正の説明力を持つことを示している。
Deng and Lev[1998]は、取得会社のリターン、株価、M/B に対して、被取得会社の仕掛
15

中の R&D につけられた fair value は説明力を持つが、取得会社自身の R&D 支出は説明力を持たないことを示している。
ここまでのところ、モデルの被説明変数ごとに、R&D 支出の説明力の有無を検証した研究を見てきたが、大半の研究においては、投資家が R&D に対して正の評価を行っていることが確認されていると言えよう。
この他に、R&D 支出を繰延額と費用化額とに分けて、それぞれの relevance を検証した実証研究も存在する。Aboody and Lev[1998]は、ソフトウェア産業を対象に、繰延処理企
業の当期繰延額と費用化額と償却額、及び費用処理企業の開発支出額を説明変数とした回帰を行っている。その結果、繰延処理企業の場合、リターンに対して、繰延額の係数は正、償却額の係数は負、費用額の係数は有意でなく、費用処理企業の支出額は、リターンに対して正の説明力を持つが、係数の大きさは、繰延処理企業の繰延額の係数よりも小さいことを示している。Callimaci and Landry[2002]は、繰延処理企業の場合、企業が繰延べた
R&D 資産は、株価に対して説明力を持たないが、年度の R&D 費用は正の説明力を持つことを示している。Cazavan-Jeny and Jeanjean[2003]は、繰り延べられた R&D は株価やリターンに対して正の説明力を持つが、費用化された R&D は負の説明力を持つことを示している。Callimaci and Landry[2004]は、繰り延べられた R&D が株価とリターンに対して正の説明力を持ち、費用化された R&D が株価に対して正の説明力を持つことを示している。
Han and Manry[2004]は、繰り延べられた R&D と費用化された R&D の両方が、株価と正の関連を持ち、その関連性は、繰り延べられた額のほうが、費用化された額よりも強いこと、繰り延べられた R&D は、純資産よりも NPV が大きいと評価されていること、費用化された R&D は、R&D 以外の費用よりも NPV が大きいと評価されていることを示している。Tutticci, Krishnan and Percy[2005]は、株価を被説明変数、純資産簿価、純利益、費用化された R&D 額、繰り延べられた R&D 額を説明変数とした回帰を行い、繰り延べられた R&D も費用化された R&D も共に正の説明力を持つことを示している。さらに、監査法
人ダミーや ASC(Australian Securities Commision)ダミーを説明変数に加え、4 大監査法
人による監査を受けた企業が繰り延べた R&D は、それ以外の企業の繰り延べた R&D よりも、追加的な正の relevance を持つこと、ASC による監視の有無は、繰り延べられた R&Dの relevance に影響しないことを示している。Cazavan-Jeny and Jeanjean[2006]は、株価に対しては、繰り延べられた R&D と費用化された R&D の両方が負の説明力を持ち、前者のほうがその関係は強いこと、リターンに対しては、繰り延べられた R&D は負の、費用化された R&D は正の説明力を持つことを示している。Smith, Percy and Richardson は、株価を被説明変数、繰り延べられた R&D、費用化された R&D、当期償却された R&D などを説明変数とした回帰を行った結果、繰り延べられた 1 ドルあたりの R&D の価値のほうが費用化された 1 ドルあたりの R&D の価値よりも大きいことを示している。
これらの研究からは、投資家が繰延額と費用化額に異なる評価を行っている可能性が高く、経営者に繰延額を決める裁量を与えることに意味があると考えられる。中でも、費用
16

処理企業の支出額に対する評価が繰延処理企業の繰延額よりも小さいという結果からは、経営者がどの支出が将来収益に貢献すると考えているかについての内部情報が全額費用処理によっては与えられないために、投資家が費用処理企業の支出額を割り引いて評価していると推測される。また、投資家は、費用化された R&D に対して必ずしも負の評価を行っているとは限らず、正の評価を行うことも多いようである。
次に、表 6 の実証結果を確認してみよう。R&D を行うというアナウンスをした時の企業の CAR が 有 意 に ゼ ロ と 異 な る か 否 か を 調 べ た も の に は 、 Chan, Martin andKensinger[1990]、Doukas and Switzer[1992]、Zantout and Tsetsekos[1994]、Kelm,
Narayanan and Pinches[1995a, 1995b] 、 Pinches, Narayanan and Kelm[1996] 、Sundaram, John and John[1996]、Szewczyk, Tsetsekos and Zantout[1996]、Narayanan,
Pinches, Kelm and Lander[2000]、Chen, Ho, Ik and Lee[2002]、Chang, Chen and Linがあり、Sundaram, John and John[1996]を除く全ての研究が、CAR が統計的有意に正であることを示している。また、同様の検証を回帰によって行った Boone and Raman[2004]
は、リターンあるいは株式取引量を被説明変数、期待外 R&D とイベント・デイ・ダミー(アナウンス日を 1、それ以外の日を 0)の交差項を説明変数とした回帰を行い、期待外 R&D が増加した企業のアナウンス日のリターンが上昇し、取引量が減少したことを示している。
その他の R&D 関連のアナウンス時の CAR が有意にゼロと異なるか否かを調べたものには、Dowdell and Press[2001]、Girotra, Terwiesch and Ulrich[2006]、Liu[2006]、Namara
and Baden-Fuller[2007]がある。Dowdell and Press[2001]は、仕掛中 R&D の過剰償却に反対するガイダンスが出された際、既償却の仕掛中の R&D を修正するアナウンスを出した企業の CAR が有意にゼロと異なるか否かを調べており、修正アナウンスに対して投資家は負の反応を示すことを確認している。Girotra, Terwiesch and Ulrich[2006]は、医薬品産業の PhaseⅢ段階における R&D プロジェクトの失敗をアナウンスした時の CAR が、有意に負であることを示している。Liu[2006]は、技術革新に関するニュースのアナウンス時のCAR が有意に正であり、その CAR は R&D intensity が大きいほど大きくなることを示している。Namara and Baden-Fuller[2007]は、バイオ医薬産業の R&D プロセスを 2 つの研究段階と 4 つの開発段階に分け、R&D に関する肯定的なアナウンスを各段階に割り当て、アナウンス時の超過リターンを調べた結果、全ての R&D アナウンスについて、アナウンス
日の超過リターン上昇率は正であり、研究段階のアナウンス時の超過リターンのほうが開発段階のそれよりも有意に大きいことを示している。また、回帰による検証を行ったものには、Berger[1993]と Clem, Cowan and Jeffrey[2004]の研究がある。Berger[1993]は、サンプルを①R&D 税額控除を受けられる企業(winners)、②R&D 税額控除を受けられず、
supplier と consumer 両方に implicit tax を払う企業(losers)、③R&D 税額控除を受けられず、consumer のみに implicit tax を払う企業(consumer implicit tax)、④R&D 税額控除を受けられず、全く implicit tax を払わない企業(no-effects firms)の４つにグループ分けし、
グループごとに、リターンを被説明変数、税額控除に関する有利なアナウンス日は 1、逆に17

税額控除に関する不利なアナウンス日は-1、その他の日は 0 とするイベント・デイ変数を説
明変数とする回帰を行った。その結果、イベント・デイの係数は④no-effects firms＞①
winners＞③consumer implicit tax＞②losers の順に大きく、④と①の係数は正、③の係数は有意でなく、②の係数は負であった。Clem, Cowan and Jeffrey[2004]は、仕掛中 R&Dの計上を制限する新基準の導入を示唆するイベントに関して、リターンを被説明変数、イベント・デイ・ダミーを説明変数とする回帰を行った結果、R&D intensive 産業においては、イベント・デイに負の反応を示すことを確認している。これらの研究では、具体的なアナウンスの内容はそれぞれに異なるものの、各アナウンス内容に対して、投資家が期待される反応を示していることが確認されている。
アナウンスされた R&D 支出増加(変動)額の CAR に対する説明力の有無を調べたものには、Chan, Martin and Kensinger[1990]、Sundaram, John and John[1996]、Szewczyk,
Tsetsekos and Zantout[1996]がある。Chan, Martin and Kensinger[1990]は、説明力を持たないという結果であったが、Sundaram, John and John[1996]と Szewczyk, Tsetsekos
and Zantout[1996]は、変動額が大きいほど CAR も大きいことを示している。
R&D 以外のアナウンス時の超過リターンと、R&D との関連を検証した実証研究には、Morck and Yeung[1992]、Sun[1994]、Barth and Kasznik[1999]、Ciftci[2007]がある。
Morck and Yeung[1992]は、R&D 支出が多い企業ほど、外国企業の買収をアナウンスした
時の超過リターンが大きくなることを示している。Sun[1994]は、R&D 支出が多い企業ほど、株式発行をアナウンスした時の CAR が大きくなることを示している。Barth andKasznik[1999]は、R&D が大きな産業に属する企業や、産業内で比較的 R&D が大きな企業ほど 、株式買戻 しをアナウ ンスした時の CAR が 大きくなるこ とを示して いる。
Ciftci[2007]は、利益アナウンス時の CAR を被説明変数、期待外利益と R&D 企業ダミーの交差項あるいは期待外利益と R&D intensity の交差項を説明変数とした回帰を行い、利益
アナウンスの informativeness は、R&D 支出の無い企業よりも R&D 支出のある企業のほうが高く、R&D intensity が高い企業ほど高くなること、さらに R&D intensity が大きく増加した企業と、その他の R&D 企業とで informativeness に違いは無いことを示している。
これらの研究は、R&D に直接関係のない内容のアナウンスにおいても、R&D がそのアナ
ウンスのインパクトの大きさに影響を与えることを示している。
以上をまとめると、表 5 と表 6 に挙げた研究の大半からは、R&D の支出時点において、投資家は概して、R&D 支出が企業に正のネット・キャッシュ・インフローをもたらすと期待しており、R&D が無形資産を産み出すという認識を持っていると解釈できる。投資家は、
R&D が経常的、再発的な支出であるからといって、通常経費と同じような費用として認識しているわけではないのである。この実証結果から、「市場が R&D を資産として捉えているなら、制度上も繰延処理をとるべきだ」という主張がなされるかもしれない。しかし、市場の期待に基づいて会計の利益計算を行うことが正当化されるとすれば、それは会計が最初から不要な世界を前提としている。そのような主張は SFAS 2 に対する反論にも、繰延
18

処理を採用する根拠にもなり得ない。ここでは、さしあたり、投資家は R&D 支出が無形資
産を産み出すと認識していること、そうであっても、そのことは擬制資産を計上する繰延
処理の制度化を正当化しないことの 2 点を確認しておこう。
3-3 R&D 支出と収益との因果関係
続いて、SFAS 2 の「結論の基礎」で挙げられた「②支出と収益との因果関係の欠如」が正しいか否かを確認しよう。R&D 支出と収益との間に因果関係が存在するか否かを調べた
実証研究を、表 7 にまとめた。
ま ず 、 R&D 支 出 と 支 出 時 の 利 益 と の 関 係 を 調 べ た も の に は 、 Johnson[1967] 、Johnson[1976]、Ravenscraft and Scherer[1982]、Cooil and Devinney[1992]、Chauvin and
Hirschey[1994]、Kotabe, Srinivasan and Aulakh[2002]、Andras and Srinivasan[2003]、
Daniel, martin and Naveen[2004]、Darrough and Ye[2005]がある。Johnson[1967]とJohnson[1976]は、どちらも、様々な償却方法を擬制して計算し直した R&D 費用と同年度の利益との相関係数を求めるという手法をとっており、Johnson[1967]は、どの償却方法でも相関係数は有意にゼロと異ならないことを、Johnson[1976]は、即時費用処理を擬制した
場合と繰延処理を擬制した場合を比べても、どちらの相関係数が高いとは一概にいえないことを、それぞれ示している。Ravenscraft and Scherer[1982]は、利益に対して R&D 支出が、統計的に有意な関連を持たないことを示している。Cooil and Devinney[1992]は、利益 に 対 し て R&D intensity が 正 の 説 明 力 を 持 つ こ と を 示 し て い る 。 Chauvin and
Hirschey[1994]は、利益に対して R&D 支出が正の説明力を持つことを示している。Kotabe,
Srinivasan and Aulakh[2002]は、ROA に対して R&D intensity が、統計的に有意な関連を持たないことを示している。Andras and Srinivasan[2003]は、利益に対して R&D
intensity が正の説明力を持つことを示している。Daniel, martin and Naveen[2004]はROA に対して R&D 支出が正の説明力を持つことを示している。Darrough and Ye[2005]
は、会計上の収益性(ROA)と CF ベースの収益性(営業 CF/総資産)の 2 通りを被説明変数とし、R&D 支出を説明変数とした回帰をまず行った上で、その R&D 支出の係数を被説明変数、時間経過を説明変数とした回帰を行った結果、大規模企業においては時代を経るにつれて、収益性に対する R&D の係数は大きくなっていくのに対し、小規模企業においてはR&D の係数は小さくなっていくことを示している。このように、R&D 支出と支出時の利益との関係に関しては、正の関連があることを示す結果の方がやや多いと言える。
次に、R&D 支出と支出後の収益との関係を調べたものには、Branch[1974]、Erickson
and Jacobson[1992] 、 Sougiannis[1994] 、 Lev and Sougiannis[1996] 、 Aboody andLev[2001]、Hand[2001a]、Ding, Stolowy and Tenenhaus[2002]、Shores and Bowen[2002]、
Hsieh, Mishra and Gobeli[2003]、Eberhart, Maxwell and Siddique[2004]、Chen, Lin andTsai[2005]、劉[2005]、Deng and Lev[2006]、伊藤[2006]、Ali, Ciftci and Cready[2007]、
Kallunki, Laamanen and Lampsa[2007]、Sakakibara, Yosano, Jung and Kozumi がある。
19

Branch[1974]、Sougiannis[1994]、Ali, Ciftci and Cready[2007]は、利益に対する R&D
支出の説明力の有無を、Erickson and Jacobson[1992]、Chen, Lin and Tsai[2005]は、投資収益率に対する R&D 支出の説明力の有無を、Lev and Sougiannis[1996]、Aboody andLev[2001]、Sakakibara, Yosano, Jung and Kozumi は、営業利益に対する R&D 支出の説
明力の有無を、Shores and Bowen[2002]は、残余利益に対する R&D 支出の説明力の有無を、Hsieh, Mishra and Gobeli[2003]は、調整後営業利益/売上高、純利益/売上高に対するR&D intensity の説明力の有無を、Deng and Lev[2006]は、合併企業の合併後 3 年間の営
業 CF に対する仕掛中 R&D の説明力の有無を、それぞれ調べており、いずれも説明力を持
つことを示している。Hand[2001a]は、1 ドルの R&D 支出が、1.24~1.51 ドルの売上総利益をもたらし、その NPV は 0.44~0.51 ドルであることを示している。Ding, Stolowy andTenenhaus[2002]は、12 ヶ国を対象に、営業利益に対する過去の R&D 支出の説明力の有無を調べ、国別に R&D の利益率を計算している。Eberhart, Maxwell and Siddique[2004]
は、R&D 支出の期待外の増加を報告した企業の報告後 5 年先までの異常収益率が、有意に正か否かを検証したところ、R&D 支出の期待外の増加を経験した企業は、その後長期的に正の異常収益率を獲得することを示している。劉[2005]は、Lev and Sougiannis[1996]の方法に従って、営業利益に過去の R&D 支出額を回帰し、その係数を用いて、R&D 償却率を計算した結果、0 期目(10.7%)から徐々に拡大し、3 期目(14.1%)でその上昇ピークを迎え、8 期目(4.3%)まで徐々に下降していくことを示している。伊藤[2006]は、Granger 因果性テ
ストと同時回帰を行った結果、売上総利益および純利益に対する過去の R&D 支出の説明力が高くないことを示している。Kallunki, Laamanen and Lampsa[2007]は、M&A 企業を対象に、被買収企業がハイテク企業か否かによって、過去の R&D が当期営業利益に与える営業が異なるか否かを調べた結果、ハイテク企業の買収数が多いほど、1,2,4,5 年前の R&Dが当期の営業利益に対してもたらす正の影響が強くなり、ローテク企業の買収数が多いほど、2 年前の R&D が当期の営業利益に対してもたらす負の影響が強くなることを示している。これらの研究は、伊藤[2006] を除いて、R&D 支出と支出後の収益との正の関連に肯定的な結果を示している。
この他に、R&D 支出を繰延額と費用化額とに分けて、支出後の利益との関連を検証した研究も存在する。Aboody and Lev[1998]は、ソフトウェア産業を対象に、翌期利益に対する繰延処理採用企業の繰延額と費用額、費用処理採用企業の R&D 支出額の説明力の有無を調べた結果、繰延処理採用企業の繰延額及び費用処理採用企業の R&D 支出額が正の説明力を持つことを示している。Ahmed and Falk[2006]は、当期利益に対する繰延処理採用企業の当期繰延額と過去の費用化額、費用処理採用企業の過去の R&D 費用額の説明力の有無を調べた結果、繰延処理採用企業の繰延額および過去の費用化額が正の説明力を持つことを示している。Cazavan-Jeny, Jeanjean and Joos[2007]は、将来 ROA に対して、費用処理
採用企業の R&D 支出は正の説明力を持ち、繰延処理採用企業の R&D 支出の係数がそれよ
りも小さいこと、さらに繰延処理採用企業の R&D 支出を繰延額と費用化額に分解すると、
20

費用化額が負の説明力を持つことを示している。これらの研究からは、繰延額については支出後の利益と概ね正の関連があること、費用化額については必ずしも支出後の利益と負の関連を持つとは限らず、正の関連を持つこともあると言える。
また、R&D 資産と収益との関係を調べたものには、Grabowski and Mueller[1978]とRavenscraft and Scherer[1982]がある。Grabowski and Mueller[1978]は、一律繰延・償却を擬制して計算した収益率に対して、同じく擬制計算から求めた R&D 資産が正の説明力を持つことを示している。Ravenscraft and Scherer[1982]は、過去 5 年ないし 8 年間の R&D
支出をウェイト付けした R&D 資産が、当期利益に対して正の説明力を持つことを示している。
そ の 他 に 、 収 益 以 外 の 指 標 と R&D 支 出 と の 関 係 を 調 べ た 研 究 も 存 在 す る 。
Mansfield[1981]は、将来の技術革新の数に対して、R&D 支出額が正の説明力を持つことを示している。Mansfield[1988]は、R&D 支出が生産性に対して正の説明力を持つことを示している。Megna and Mueller[1991]は、10 社中 5 社において、過去の R&D 支出をウ
ェイト付けした R&D 資産が、売上高に対して正の説明力を持つことを示している。Cooil
and Devinney[1992]は、当期にアナウンスされた新製品の数に対して、当期 R&D intensity
は正の、前期 R&D intensity は負の説明力を持つことを示している。Chan, Karceski and
Lakonichok[2002]は、将来の成長率に対して、R&D intensity が正の説明力を持つことを示している。Kotabe, Srinivasan and Aulakh[2002]は、当期売上高に対して当期 R&D
intensity が正の説明力を持つことを示している。Hsieh, Mishra and Gobeli[2003]は、売上高成長率に対して R&D intensity が正の説明力を持つことを示している。Chen, Lin andTsai[2005]は、将来利益成長率(ボーナス費用処理後)に対して、R&D intensity が正の説明力を持つことを示している。伊藤[2006]は、Granger 因果性テストと同時回帰を行った結果、売上高に対する過去の R&D 支出の説明力が高くないことを示している。Cazavan-Jeny,
Jeanjean and Joos[2007]は、将来売上高成長率に対して、費用処理採用企業の R&D 支出
額、繰延処理採用企業の繰延額と費用化額を回帰し、繰延処理採用企業の費用化額のみが負の説明力を持つことを示している。これらの研究では、R&D が収益以外の現在指標とは正の関連を持つこと、将来指標との関連においては正の関連を示す結果と負の関連を示す
結果が混在していることが示されている。
ここまでのところ、R&D 支出と収益との因果関係の有無を調べた研究を、①支出時の利益との因果関係を調べたものと、②将来(支出後)の利益との因果関係を調べたものの 2 つに大きく分けて見てきた。
しかし、R&D の目的は支出時の利益に貢献することではないため、①の支出時の収益との因果関係の有無は最初から問題ではない。R&D には将来収益への貢献が期待されているが故に、それを繰延べるべきか否かをめぐる議論が長年にわたり行われているのであって、本来検証されるべき実証課題は、②の R&D 支出と支出後の収益との関係の有無のほうである。ここでは、収益以外の指標との関連も含めてサーベイしてきたが、大多数の研究において、②の関係の存在は確認されている。従って、「支出と収益の因21

果関係の欠如」の正当性は否定されると言えるだろう。
最後に、この節の全体を通して、研究者が実証を行う当初の時点で持っていたと考えられる問題意識について確認しておこう。この節では、3 つのテーマ(表 5～表 7)を扱った実証研究の結果や成果を紹介してきた。それらは、SFAS 2 の「結論の根拠」の内容の正当性を直接に調べたものにせよ、投資家が R&D を資産として認識しているか否かを調べたものにせよ、いずれの研究も、研究者自身が SFAS 2 の即時費用処理に対して疑念を抱いていたことを窺わせる。それは言い換えれば、研究者自身が SFAS 2 における FASB の「対応」の解釈は過剰に厳格であり、厳密に過ぎるのではないかと考えていることを、この節でサーベイした研究は示唆しているのである。

4

SFAS 2 のもたらした経済的影響

4-1 会計基準のもたらす経済的影響に関する実証研究の学問的価値
実証研究のサーベイを行う前に、SFAS 2 がもたらした経済的影響を調べた実証研究に、どのような経験的インプリケーションが存在するのかを確認しておこう。SFAS 2 に限らず、
新会計基準の公表に際しては、「事前の評価」と「事後の評価」が行われる。「事前の評価」とは、「その基準の設定によってどのような影響がもたらされるかを予測し、予想される影
響が望ましいものか否かを判断すること」である。「事後の評価」とは、「その基準の設定
によって実際にはどのような影響がもたらされたかを確認し、実際にもたらされた影響が望ましいものであったか否かを判断すること」である。
この事前と事後の評価において、どの過程で会計基準の経済的影響・経済的帰結に関する実証研究が役立つのであろうか。まず、「事後の評価」においては、前半部の「その基準の設定によって実際にどのような影響がもたらされたかを確認する」際に、この節で紹介
する実証結果が役立つと期待される。しかし、後半部の「実際にもたらされた影響が望ましいものであったか否かを判断する」際には、会計学は全く関与しない。なぜならば、そのような是非の評価には価値判断の尺度が必要であり、会計学はそれを内生的に持たないからである。もとより、会計制度自体が、「投資家にとって有用な情報を提供する」という程度の一般的目標規範しか持たない。事後の評価のプロセスのうち、前半は会計学の範囲であるが、後半は会計学の範囲外であり、会計学の外側にある尺度を用いて判断が下されるのである。それは、経済的影響がどのようなものであろうと、会計学の範囲内では、それを根拠として会計基準の正当性を問うことが不可能であることを意味する。
次に、「事前の評価」においては、その後半部は事後の場合と同じく会計学の範囲外である。しかし、前半部の「その基準の設定によってどのような影響がもたらされるかを予測する」際には、4 節で紹介する実証研究が役立つと考えられる。なぜならば、過去の会計基
準変更時の経済的影響・経済的帰結に関する事実は、現在及び将来における類似項目の基
準変更や別項目の類似会計処理への基準変更に際して、「その基準の設定によってどのよう22

な影響がもたらされるかを予測する」のに有益な示唆を与えるからである。
以上をまとめると、会計基準のもたらす経済的影響を調べた実証研究は、事前においても事後においても、基準のもたらす経済的影響の是非を会計の外側で判断する人々によって、外在的に要求されているのである。この要求に応えることも学問の役割であり、この節で紹介する実証研究には、将来へ向けて経験的インプリケーションを与えるという学問的価値がある。
4-2 事前に予想されていた SFAS 2 の経済的影響

SFAS 2 の設定に際して、その当時、全企業一律に R&D の全額即時費用処理を強制する
ことがどのような経済的影響をもたらすと予想されていたのであろうか。1973 年に FASBが公表した Discussion Memorandum によると、(b) Indiscriminate expensing of all research and development costs when incurred
obviously understates income and understates total assets and stockholders’ equity.
Management would not continue to incur such costs if identifiable future benefits were
not forthcoming (par. 83).
(d) Expensing all research and development costs when incurred enables management
to change the level of net income by controlling the timing of research and development
expenditures (par. 85).

とあり、「繰延処理企業は SFAS 2 以降 R&D 支出額を減少させる」、「経営者は R&D 支出のタイミングを調整して利益操作を図る」という 2 つのシナリオが予想されていた。以下のサーベイでは、この 2 つのシナリオを含め、SFAS 2 がどのような経済的影響をもたらしたのかを確認してみよう。
4-3 繰延処理企業の R&D 支出の減少
最初に、SFAS 2 以前に R&D を繰延処理していた企業が、SFAS 2 以降に R&D 支出額を減少させたのか否かを確かめよう。それを調べた研究を、表 8 にまとめた。表 8 のうち、
実 際 に 減 少 さ せ た の か 否 か と い う 事 実 を 調 べ て い る の は 、 Dukes, Dyckman andElliott[1980]、Horwitz and Kolodny [1980, 1981]、Elliott, Richardson, Dyckman andDukes[1984]、Selto and Clouse[1985]、Bazaz, Ayres and Harsha[1989]、Shehata[1991]、
Wasley and Linsmeier[1992]である。これらの研究は、コントロール・グループ(Wasley andLinsmeier[1992]を除き、即時費用処理企業)をベンチマークとして、繰延処理企業の SFAS

2 以降の R&D 支出額が、SFAS 2 以前と比べてどのように変化しているのかを確かめている。Dukes, Dyckman and Elliott[1980]を除く上記の実証研究は、SFAS 2 が全額即時費用
23

処理を強制したがために、繰延処理企業が SFAS 2 以降に R&D 支出額を減少させたと報告している。Elliott, Richardson, Dyckman and Dukes[1984]と Wasley and Linsmeier[1992]
は、特に店頭登録企業の R&D 支出額の減少が著しいという結果を示している。従って、事前に予想されたシナリオの通り、概して、繰延処理企業が SFAS 2 以降 R&D 支出額を減少させたことが確認できた。
一方、この事実に対し、繰延処理企業が R&D 支出を減少させるという期待を、SFAS 2の公表時点で投資家が抱いていたか否かを調べているのが、Vigeland[1981]と Wasley andLinsmeier[1992]である。どちらの研究も、繰延処理企業が R&D 支出を減少させないと投資家が期待していたと報告している。これらの実証結果は、前項のシナリオと相反するものであるが、ともかく、「繰延処理企業が支出を減少させる」というシナリオと、「特に変化させない」というシナリオの両方が、SFAS 2 の公表以前には想定されていたということであろう。
また、Horwitz and Normolle[1988]の研究は、会計処理変更が繰延処理企業の財務諸表
数値にもたらす影響のせいで、繰延処理企業の政府との R&D 契約が SFAS 2 以降減少したのか否かを、費用処理企業をコントロール・グループとして調べており、減少していないという結果を示している。
その他に、SFAS2 以外の基準変更のもたらす経済的影響を検証している研究も幾つか存在する。Kasznik[1996]、Dowdell and Press[2001, 2004]、Clem, Cowan and Jeffrey[2004]がある。Kasznik[1996]は、ソフトウェア産業を対象に、SOP91-1 が企業の自発的開示にどのような影響を与えたかを検証しており、SOP91-1 以前に積極的に自発的開示を行っていた企業は、対応する消極的開示グループに比べて、SOP91-1 以後、利益予測の開示頻度が減り、現金配当方針の修正や非財務情報を開示する頻度が増えたことを示している。
Dowdell and Press[2001, 2004]は、SEC の主任会計審査官によって、1998 年に仕掛中 R&Dの過剰償却に反対するガイダンスが出されると、企業が既償却の仕掛中の R&D について修正を行った結果、仕掛中の R&D は無形資産に振替えられて減少し、利益が増加したことを確認している。Clem, Cowan and Jeffrey[2004]は、仕掛中 R&D の計上を制限する新基準の導入を示唆するイベントに関して、リターンを被説明変数、イベント・デイ・ダミーを説明変数とする回帰を行った結果、R&D intensive 産業においては、イベント・デイに負の反応を示しており、投資家は新基準の導入によって、情報伝達が阻害されると考えていることを確認している。
4-4 R&D 支出額の調整による利益操作
次に、経営者の利益操作を調べた実証研究を表 9 にまとめた。まず、経営者が R&D 支出額を調整することによって、利益操作を行うか否かを調べているのは、Baber, Fairfield andHaggard[1991]、Hoskisson, Hitt and Hill[1993]、Perry and Grinaker[1994]、Bange andBondt[1998]、Bushee[1998]、Mande, File and Kwak[2000]、Nagy and Neal[2001]、
24

Klassen, Pittman and Reed[2004] 、 Darrough and Rangan[2005] 、 Oswald andZarowin[2004a] 、 伊 藤 [2006] 、 Yao and Chan[2007] で あ る 。 Baber, Fairfield andHaggard[1991]は、損失回避あるいは報告利益増加という目的を達成できるように、企業はR&D 支出を調整することを示している。Hoskisson, Hitt and Hill[1993]は、大規模多角化企業を対象に、各部門責任者の報酬制度において、短期的成果をインセンティブに用いている企業ほど、R&D intensity が低く、長期的成果をインセンティブに用いている企業では、そういった傾向がないことを示している。Perry and Grinaker[1994]は、企業の期待外利益が大きいほど、期待外 R&D 支出も大きいことを示しており、企業が利益平準化を行っていることを示唆している。Bange and Bondt[1998]は、経営者が報告利益をアナリストの予測利益に近づけるように、R&D 支出額を調整しており、さらに、その調整額は、CEO や
機関投資家の株式所有割合が高い企業では小さいが、株式取引量や株価変動が大きい企業
では大きいことを示している。Bushee[1998]は、R&D 支出をカットすれば利益目標達成可
能な状況において、機関投資家の株式所有割合が高ければ、経営者は R&D 支出をカットしないが、high turnover かつ momentum trading の機関投資家の株式所有割合が高い場合にはカットすることを示している。また、経営者は、利益が増加している場合には利益平準化を、R&D 支出をカットしたとしても利益目標を達成できない場合にはビッグバスを行うことを示している。Mande, File and Kwak[2000]は、経営者は利益平準化のために R&D
支出額を調整すること、その原因が R&D の繰延処理禁止にあること、同額の期待外利益の増加と減少に対して、増加させる R&D 支出の大きさのほうが減少させる R&D 支出の大きさよりも大きい(利益圧縮傾向のほうが強い)ことを示している。Dowdell and Press[2001]
は、仕掛中 R&D の計上時の利益操作について研究を行っており、企業規模が大きく、P/B
や P/E が高い企業ほど、企業買収時の仕掛中の R&D を多く計上する一方、ビッグバスや費用を過剰計上するインセンティブのある企業は、逆に仕掛中の R&D を小さく計上することを示している。Nagy and Neal[2001]は、日本の企業も米国の企業も利益平準化のためにR&D 支出額を調整するが、日本のほうが支出の調整度合が大きいことを示している。
Klassen, Pittman and Reed[2004]は、目標 ROA から(正負ともに)乖離している企業ほど、R&D 支出額が大きいことを示しており、これは、目標 ROA よりも正に大きく乖離している企業は、R&D 支出を増やして利益平準化を図り、逆に負に大きく乖離している企業は、R&D 支出を増やしてビッグバスを図ることを示唆している。Darrough and Rangan[2005]
は、経営者やベンチャーキャピタリストが IPO 時に自らの株を売却する場合、R&D を減少させて現在の利益の増加を計ることを示している。Oswald and Zarowin[2004a]は、R&Dを費用処理する企業は、R&D 支出額を変動させることによって利益操作を行うのに対し、R&D を繰延処理する場合には、費用化する額を変動させることによって利益操作を行うことを示している。伊藤[2006]は、R&D を被説明変数としたモデルと収益性を被説明変数としたモデルの同時方程式から、当期の業績が R&D の決定要因になっており、R&D が企業の利益調整に用いられていることを示している。Yao and Chan[2007]は、R&D 支出前利益
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が大きい企業ほど、R&D 支出が大きく利益平準化を行っていること、さらに IAS 採用企業
ほど、裁量的発生項目や繰延税金よりも、R&D を利益平準化の手段として用いることを示している。
これらの実証結果は全て、何らかの利益目標達成のために、経営者が R&D 支出額の調整を行うことを示している。従って、これらの研究の中には直接的に SFAS2 を扱ったものはないものの、事前に予想されたシナリオの通り、SFAS 2 以降、経営者は R&D 支出のタイ
ミングを調整して利益操作を図っている可能性はかなり高いと言えるだろう。また、このことから、SFAS 2 によって繰延処理を禁止したところで、経営者の裁量を完全に排除することは不可能であることが分かる。
一方、企業側が R&D 支出額の調整による経営者の利益操作を防止するための報酬システ
ムを構築可能なこと、実際にそれを実施していることを示した実証研究も存在する。
Cheng[2001]は、CEO が短期的な利益増加のインセンティブを持つ(CEO の退任が近い、あるいは R&D の減少によって利益の減少を回避可能な)企業の場合、R&D の増加に対してCEO 報酬(特にストック・オプション)を増加させる一方、そのようなインセンティブがな
い企業の場合、R&D の増加は CEO 報酬の増加をもたらさないことを示している。Ghosh,Moon and Tandon[2007]は、CEO による株式所有割合が増えるにつれて、企業の R&D 投
資は逆 U 字型の軌跡をとるが、ストック・オプションを与えることによって、R&D の過少投資問題が解決されることを示している。これらの研究もまた、視点は違うものの、R&D
支出額の調整を用いた利益操作の存在を明らかにしていると言える。
R&D 支出額の調整による利益操作以外にも、R&D に関連する利益操作を検証した研究が幾つか行われており、ここでは SFAS2 に関連した研究を取り上げる。Beatty andVerrecchia[1989]は、SFAS 2 以降の報告利益額が SFAS 2 以前の利益水準と同じになるよ
うに、繰延処理企業が裁量的な発生項目を調整することを示している。Ofobike[1992]とSoo[1999]は、ともに SFAS 2 に際しての繰延処理企業の会計処理変更のタイミングをテーマとしており、Ofobike[1992]は、繰延処理企業が会計処理の変更が利益へ与える影響を考慮した上で、被る損失が最も少なくなるように会計処理変更のタイミングを選択することを示している。Soo[1999]は、繰延処理企業の中でも、経営者が基準変更後のボーナスを最大化するように裁量的な発生項目を調整済みの企業は、会計処理を早く変更するが、未調
整企業は遅く変更するという結果を示している。
以上で 4-3 項と 4-4 項をまとめると、SFAS 2 公表前に予想された 2 つのシナリオ(①繰延
処理企業が SFAS 2 以降 R&D 支出額を減少させる、②経営者は R&D 支出のタイミングを調整して利益操作を図る)は、どちらも正しかったことが証明されたと言える。
4-5 利益平準化の是非と会計基準の有用性
表 9 で取り上げた実証研究の結果は、経営者が R&D 支出額を調整することによって、利益平準化を行っていることを示している。そもそも、経営者はなぜ利益平準化を行うので26

あろうか。利益平準化を行うことでどのようなメリットを得られるのであろうか。まず、経営者の利益平準化のインセンティブを確認してみよう。
経営者が利益平準化を行う理由は、従来から 3 点ほど指摘されている。第 1 の理由は、
報告利益額をベースとした経営者報酬制度の存在である。一般的な経営者報酬制度においては、目標利益と上限利益が設定され、報告利益が目標利益を上回る額の一定率がボーナスとして経営者に支給され、上限額を上回ればそれ以上は支給されない仕組みになっていると言われる。そのような制度のもとで、もしも利益額が目標利益より低く、かつ将来の利益を現在に移し替えることで目標利益を達成できるとすれば、経営者はそうするであろ
うし、もしも利益額が上限利益よりも高いならば、その超過分の利益を将来に繰延べるであろう。経営者は、毎期の利益が常に目標利益以上にあり、かつ上限利益以内の範囲に収まるように、利益額を平準化させるインセンティブを持つのである。
第 2 の理由は、財務制限条項への抵触を回避することである。一般的な財務制限条項においては、直接的、あるいは間接的な形で利益の最低限度額が課せられている。もしも利益額が限度額より低いならば、経営者は将来の利益を現在に移し替えるであろうし、もしも利益額が限度額を大幅に上回るならば、将来抵触する可能性を懸念し、超過分の利益を将来に繰延べるであろう。経営者は、最低限度額を越える利益額を将来にわたって温存できるように、利益額を平準化させるインセンティブを持つのである。
第 3 の理由は、資本コストの引き下げである。利益の変動性の高さはリスクの高さを表すため、変動性が低いほど資本コストは低くなると言われる。資本コストの低下は、借入コストの低下と業績測定のベンチマークの低下を意味するため、経営者にとって有利に働く。従って、経営者は資本コストを低下させるために、利益の変動性を低下させる利益平準化を行うインセンティブを持つのである。
このように、経営者にとっては利益平準化を行うインセンティブが存在している。一方、利益情報を利用する投資家にとって、利益平準化によるメリットは存在するのであろうか。
「投資家にとって、利益平準化は真の利益数値を隠蔽する悪徳行為であり、真の数値を隠蔽される投資家側が一方的に損害を被る」と信じている人々も多い。この信念においては、「投資家が必要としているのは、平準化を行う前の、経営者の操作が加えられていない生の数値の開示である」と暗に含意されている。
しかし、Zarowin[2002]の実証結果は、その含意に対する反証を示している。彼の研究においては、リターンに対する説明変数の係数は、利益平準化を行った企業の報告利益のほうが、平準化を行わない企業の報告利益よりも大きいと報告されている。この実証結果は、経営者が利益平準化を行うことによって、報告利益がpermanent earningsにより近づくことを意味する。 1 そうであれば、経営者の利益平準化行動は、投資家が企業評価を行う際にpermanent earningsを推定する手間をある程度省いてくれるものと解釈することもできる。
つまり、経営者による利益平準化は、投資家自身の負担するpermanent earnings推定コス
1

ただし、企業間の利益の割引率が同一であると仮定する。

27

トの軽減というメリットも一面で持っているのである。
このメリットから得られる投資家のベネフィットが、投資家が利益平準化によって被るコストを上回るならば、投資家は経営者の利益平準化行動を非難するどころか、むしろ推奨するであろう。そうであれば、経営者と投資家の利害は、平準化の推奨/肯定という点で一致する。情報を開示する側も開示される側も、平準化された利益情報の開示を望んでいる以上、利益平準化行為は害悪であるどころか、望ましい均衡である。必ずしも経営者の利益平準化行動が、投資家にとって、あるいは社会全体から見て一方的に害悪であると最初から決め付けることはできない。表 9 の実証結果はその証拠を明白な形で示している。
そのように、経営者にとっても投資家にとっても利益平準化が有意義であるとすれば、それは SFAS 2 が会計基準の有用性を向上させたか否かを問うにあたり、重大な問題が提起されることになる。つまり、経営者が利益平準化をより行いやすい環境が両者から望まれるとすれば、経営者が利用可能な平準化手段は多いほうが良い。表 9 の実証結果は、経営者が R&D 支出額の調整を平準化手段の一つとして用いていることを示しているが、それに加えて、繰延処理の採用を会計基準で認めている場合には平準化手段がもう一つ増えるはずである。従って、経営者の利用可能な平準化手段を減らした SFAS 2 は、利益平準化が投資家にもたらすコストとベネフィットのトレードオフ如何では、会計基準の有用性を失わせているかもしれないのである。

5

企業特性のシグナリング

5-1 会計方法の選択の違いによるシグナリング
5 節では、SFAS 2 が会計基準の有用性の向上に貢献したのか否かを「シグナリング機能」という観点から検討しよう。シグナリングに関する実証研究には、大きく分けて、①会計
方法の選択の違いによるシグナリングを調べたものと、②R&D 支出額の大小の違いによるシグナリングを調べたものの 2 種類がある。この項では①の実証結果を、次項では②の実証結果をそれぞれ紹介する。
①の企業間の R&D の会計方法の選択の違いが、どのような企業特性の違いをシグナルしていたのかを調べた実証研究を、表 10 にまとめた。以下、年代順に簡単に研究内容について触れていく。
Dukes, Dyckman and Elliott[1980]は、R&D intensity の産業平均に対する企業の R&D
intensity、PPE に対する R&D 支出、所有と経営が分離されているか否か、繰延税金、ageの全てが、会計方法の選択に対して説明力を持たないという結果を示している。
Daley and Vigeland[1983]は、私募債のレバレッジ、公募債のレバレッジ、留保利益に対する配当比率、インタレスト・カバレッジ・レシオ、企業規模を説明変数として用い、繰
延処理企業は即時費用処理企業に比べて、レバレッジが高く、公募債を発行しており、配当限界に近く、企業規模が小さいという結果を示している。
28

Elliott, Richardson, Dyckman and Dukes[1984]は、留保利益に対する配当比率、企業規模、留保利益の正負ダミー、R&D intensity、レバレッジ、R&D 支出の変動性を説明変数として用い、繰延処理企業は即時費用処理企業に比べて、留保利益が負で、R&D 支出の変動性が高いという結果を示している。
Trombley[1989]は、ソフトウェア産業を対象に、企業規模、監査法人ダミー、負債比率、対前年度利益減少、機関投資家による株式所有割合を説明変数として用い、SFAS86 の早期適用企業はそれ以外の企業に比べて、小規模で、負債比率が高く、前年度に比べ利益が減
少し、まだ公開草案の時期に SFAS86 への支持を表明した監査法人の監査を受けているという結果を示している。
Dhaliwal, Heninger and HughesⅡ[1999]は、成長率、PPE、企業規模、レバレッジを説明変数として用い、繰延処理企業は即時費用処理企業に比べて PPE が小さく、成長率が大
きく、レバレッジが高いという結果を示している。
Oswald[2000]は、企業規模、収益性、R&D intensity、レバレッジ、ベータ、steady-state
ダミーを説明変数として用い、繰延処理企業は即時費用処理企業に比べて R&D intensityが高く、逆に即時費用処理企業は繰延処理企業に比べて、企業規模が大きく、steady-stateにあるという結果を示している。
Percy[2000]は、R&D intensity ダミー、R&D 資金調達制度ダミー、不完全所有子会社の割合、株式発行、企業規模、ROA、proprietary costs、レバレッジ、tax status を説明変数として用い、繰延処理採用企業は即時費用処理採用企業に比べて、R&D intensity が高く、R&D 資金調達制度を利用しており、完全所有していない子会社の割合が高いという結果を示している。さらに、R&D に関する自発的開示を行う企業は行わない企業に比べて、R&D
intensity が高く、R&D 資金調達制度を利用しており、完全所有していない子会社の割合が高いという結果を示している。
Landry and Callimaci[2003]は、ソフトウェア産業ダミー、米市場上場ダミー、レバレッジ、企業規模、ROE ダミー、age、営業 CF/総資産、議決権ダミーを説明変数として用い、繰延処理企業は即時費用処理企業に比べて、小規模で、株主集中度が低く、収益性が低く、レバレッジが高く、age が高く、営業 CF が大きいという結果を示している。
Tutticci, Krishnan and Percy[2006]は、4 大監査法人による監査を受けた企業か否かを
被説明変数、企業規模、ROE、国外子会社の割合、レバレッジ、支出した R&D のうち繰り延べた割合、ASC(Australian Securities Commision)による監視ダミーを説明変数として用い、R&D の繰延割合が高い企業は、4 大監査法人による監査を受ける確率が高いという結果を示している。
Cazavan-Jeny and Jeanjean[2006]は、ROE、レバレッジ、ベータ、企業規模、時価簿
価比率、R&D 支出を説明変数として用い、繰延処理企業は即時費用処理企業に比べて、小規模で、レバレッジが高く、収益性が低く、成長性が低いという結果を示している。
Nilsson, Nilsson, Ohsson and Sundgren[2006]は、R&D 支出前利益ダミー、次年度 R&D
29

支出前利益ダミー、(留保利益＋当期利益)ダミー、ベータ、レバレッジ、配当比率、売上高、R&D 支出、基準変更後ダミーを説明変数として用い、繰延処理企業は即時費用処理企業に比べて、レバレッジが高く、ベータが大きく、売上高が低く、(留保利益＋当期利益)が負で、将来損失を計上するという結果を示している。
Cazavan-Jeny, Jeanjean and Joos[2007]は、企業規模、ROA、R&D 支出、負債比率、資本支出を説明変数として用い、繰延処理企業は即時費用処理企業に比べて、R&D 支出や資本支出が少なく、小規模で、負債比率が高く、収益性が低いという結果を示している。
さらに、繰延処理企業は、R&D を費用処理すると当期利益が負になりそうな場合や、前期利益に到達できなくなる場合に、R&D を繰り延べるという結果を示している。
Garcia-Meca and Martinez[2007]は、多国籍上場ダミー、収益性、アナリストの意見、ベータ、企業規模、時価簿価比率、アナリスト報告の種類、証券会社の国際性を説明変数として用い、アナリスト報告に占める知的資産に関する情報は、対象企業の収益性が高く、時価簿価比率が高く、アナリストが買いを推薦している場合ほど多くなるという結果を示している。
Jones[2007]は、総合的な情報の開示水準、将来情報の開示水準、アナリストの利益予測
誤差、アナリスト予測のバラツキ、前期リターンの変動性、特許、企業規模及び簿価時価比率調整後リターン(proprietary cost)、企業規模、アナリスト･カバレッジ、負債及び株式発行から得られた資金、前期簿価時価比率、R&D intensity を説明変数として用い、R&Dに関する情報開示水準が高い企業は、アナリストの利益予測誤差、proprietary cost、簿価
時価比率が小さいことを示している。
Ding, Entwistle and Stolowy は、フランスとカナダの R&D 情報開示を比較し、フランスよりカナダのハイテク産業のほうが、R&D についての情報開示が多いこと、フランスよりカナダの企業のほうが、繰延処理を採用する頻度が高いとは言えないこと、カナダのハ
イテク産業においては、R&D intensity が高いほど、R&D に関する情報開示が多いこと、R&D の情報開示に関して、カナダに比べて、フランスの企業はより伝統的な財務情報や会計情報を用いること、フランスよりカナダの企業のほうが、将来の R&D 支出に関する情報を進んで開示することを報告している。
Gaeremynck, Steurs and Veugelers は、高 R&D 産業ダミー、低 R&D 産業ダミー、R&D
部門ダミー、R&D の共同契約ダミー、企業規模、財務健全性、債権者と株主の満足度、利益成長率を説明変数として用い、R&D に関する情報開示を行う企業は、R&D intensity が高い産業で、独立した R&D 部門を持ち、大規模で、財務不健全で、債権者と株主の満足度が低いという結果を示している。さらに、繰延処理企業は即時費用処理企業に比べて、R&D
intensity が高い産業で、大規模で、財務不健全で、債権者と株主の満足度が低いという結果を示している。
Van der Meulen, Gaeremynck and Willekens は、(費用化した R&D＋無形資産－のれん)/
売上高、合併ダミー、ストックオプションダミー、企業規模、浮動株割合、次年度の株式30

発行、レバレッジ、収益性を説明変数として用い、IFAS 採用企業は米国基準採用企業に比べて、(費用化した R&D＋無形資産－のれん)が大きいという結果を示している。
5-2 R&D 支出額の大小の違いによるシグナリング
次に、②の企業間の R&D 支出額の大小の違いが、どのような企業特性の違いをシグナルするのかを調べた実証研究を、表 11 にまとめた。以下、年代順に簡単に研究内容について触れていく。
Grabowski[1968]は、企業規模、前年度利益、製品多角化を説明変数として用い、前年度利益と製品多角化の程度が大きいほど、企業の R&D intensity が高いことを示している。
Branch[1974]は、過去の R&D 支出、過去の収益、特許数を説明変数として用い、過去の収益が大きいほど、企業の R&D 支出が大きいことを示している。
Mansfield[1981]は、①基本研究費、②5 年以上継続しているプロジェクトの研究費、③完全な新製品開発目的の研究費、④成功率 50%以下のプロジェクトに関する研究費の 4 通りを被説明変数、前年度売上高を説明変数として用い、前年度売上高 1%の増加に対する当期 R&D 支出の増加割合の平均値はそれぞれ、①1.65%、②1.29%、③0.78%、④1.17%であることを示している。
Levin, Cohen and Mowery[1985]は、産業集中度、産業集中度の 2 乗、産業成熟度、産業の科学との近接度、技術的知識の供給源、R&D から得た成果の独占可能度を説明変数として用い、R&D intensity は、産業集中度が大きくなるにつれて、逆 U 字型のグラフを描くことを示している。
Hall, Griliches and Hausman[1986]は、過去 2 年間の R&D、現在と過去 2 年間の特許を説明変数として用い、過去の特許権の獲得は、現在の R&D 支出に影響しないことを示している。
Cohen, Levin and Mowery[1987]は、ビジネス・ユニットの売上高、企業全体の売上高からビジネス・ユニットの売上高を引いた残余、産業成熟度、産業の科学との近接度、技術的知識の供給源、R&D から得た成果の独占可能度を説明変数として用い、ビジネス・ユ
ニットの規模や企業規模と、ビジネス・ユニットの R&D intensity との関連性はないことを示している。さらに、ビジネス・ユニットの規模が大きいほど、企業が R&D を行う確率が高いことを示している。
Graves[1988]は、機関投資家の株式所有割合、収益性、市場占有率、利子率を説明変数として用い、機関投資家の株式所有割合が低く、収益性が高いほど、企業の R&D 支出が大きいことを示している。
Clinch[1991]は、R&D intensity が高い企業は低い企業に比べて、企業規模、age、レバレッジが小さく、成長率、P/E が大きいことを示している。
Berger[1993]は、R&D 支出前 CF、R&D 支出の産業平均、GNP、Tobin の q、前期 R&D
支出、R&D の投資税額控除ダミーを説明変数として用い、R&D の投資税額控除を受けら
31

れる企業ほど R&D intensity が高く、credit rate の高かった 1982~1985 年の間は特に R&D
支出が増加していることを示している。
Bhagat and Welch[1994]は、R&D 支出に対して、過去 2 年間の R&D 支出、前年度レバ
レッジ、過去 2 年間のリターン、過去 2 年間の営業 CF、前年度税金負債を説明変数に用い、国によってどの説明変数が有意かを比較している。
Grabowski and Vernon[2000]は、医薬品産業を対象に、産業全体の R&D の生産性、産業全体の医薬品部門の利益率、前期 CF/売上高比率を説明変数として用い、産業全体の R&Dの生産性、産業全体の医薬品部門の利益率、CF が大きいほど、企業の R&D intensity は高くなることを示している。
Bae and Noh[2001]は、前年度 R&D 支出、前年度レバレッジ、前年度リターン、前年度
CF、前年度税率を説明変数として用い、前年度 R&D 支出、前年度 CF が大きいほど(加えて非多国籍企業の場合は前年度レバレッジが小さいほど)、企業の R&D 支出が大きいことを示している。
Bah and Dumontier[2001]は、R&D 支出額の大小に対して、レバレッジ、配当、CF を説明変数として用い、国によってどの説明変数が有意かを比較している。ヨーロッパとアメリカでは、レバレッジと配当が小さく、CF が大きいほど、企業の R&D intensity が高く、イギリスでは、配当が小さく、CF が大きいほど、企業の R&D intensity が高く、日本では、
レバレッジが小さく、CF が大きいほど、企業の R&D intensity が高いという結果を示している。
Dowdell and Press[2001]は、企業買収時に計上される仕掛中 R&D を被説明変数、企業
規模、P/E、時価簿価比率、ビッグバスダミー、利益平準化ダミーを説明変数として用い、企業規模が大きく、P/B や P/E が高い企業ほど、買収時の仕掛中の R&D を多く計上し、逆にビッグバスや費用を過剰計上するインセンティブのある企業は、仕掛中の R&D を小さく計上することを示している。
Eng and Shackell[2001]は、R&D intensity の産業平均、前年度 R&D intensity、CF、
GNP、Tobin の q、長期報酬制度を採用しているか否か、機関投資家の株式所有割合を説明
変数として用い、前年度 R&D intensity、CF、GNP、機関投資家の株式所有割合が高いほど、企業の R&D intensity が高いことを示している。
Ballester, Garcia-Ayuso and Livnat[2003]は、R&D 繰延率を算出して求めた R&D 資産額を被説明変数とし、R&D 成長率、企業規模、ROA、R&D intensity、売上高成長率、時価簿価比率、ROE の標準偏差、産業集中度を説明変数として用い、小規模で、収益性が低
く、R&D 成長率が低く、売上高成長率が低いほど、R&D 資産額が大きくなることを示している。
Becker and Pain[2003]は、各産業の総 R&D 支出の変化額に対して、市場規模変化額、
前期市場規模、前期産業別総 R&D、政府の前期資金引受割合、外国企業の前期資金引受割合、前期輸入/国内総売上、前期産業内科学者比率、実質長期利子率、実効為替レート、収32

益性変動を説明変数として用い、産業における総 R&D 支出額は、市場規模、政府や外国企業による資金引受割合、国内市場における競争の程度、洗練された労働力の割合、収益性とは正の、実質長期利子率や実効為替レートとは負の関連を持つことを示している。
Brooks and Davidson[2003]は、前期 R&D intensity、Tobin の q、負債比率、税/総資産、総資産/売上高、企業規模を説明変数として用い、
前期 R&D intensity や Tobin の q が高く、(税/総資産)比率、(総資産/売上高)比率、企業規模が小さい企業ほど、R&D intensity が高いことを示している。
Karjalainen[2003]は、5 年償却を擬制した R&D 資産に対して、R&D intensity、ROA、売上高成長率、総資産、ROE の標準偏差を説明変数として用い、R&D intensity が高く、ROA が低く、売上高成長率が低く、ROE の標準偏差が大きい企業ほど、R&D 資産が大きいことを示している。
Lee and Hwang[2003]は、企業規模、産業集中度、配当比率、収益性成長率、売上高成
長率、政府による R&D 投資奨励、経済危機ダミーを説明変数として用い、IT 産業においては、企業規模が大きく、配当比率が低く、売上高成長率が高く、政府が R&D 投資を奨励するほど、企業の R&D への投資額は大きくなり、非 IT 産業においては、企業規模が大き
く、産業集中度が低く、売上高成長率が高いほど、企業の R&D への投資額は大きくなること、さらに、産業の違いにかかわらず、経済危機の時期には R&D 投資が減少していることを示している。
Nam, Ottoo and Thornton Jr.[2003]は、経営者のストック・オプション・ポートフォリ
オのリターンに対する感応度、経営者のストック・オプション・ポートフォリオの株価に対する感応度、負債比率、機関投資家による株式所有割合、CEO による株式所有割合、企業規模、過去 10 年間の営業利益変化の標準偏差、時価簿価比率を説明変数として用い、モ
ニタリングの緩い企業においては、経営者のストック・オプション・ポートフォリオのリ
ターンに対する感応度が高い企業ほど、R&D 支出が大きいことを示している。
Parisi and Sembenelli[2003]は、企業規模、CF、財務費用、景気ダミーを説明変数として用い、企業規模が大きく、営業 CF が大きく、財務費用が小さい企業ほど、R&D 支出を行う、あるいは R&D 支出額が大きいこと、さらに、好況よりも不況期においてより財務費用が R&D 支出額に与える負の影響は大きくなることを示している。
Ho, Xu and Yap[2004]は、①システマティック・リスク＝②ビジネスリスク＋③営業レ
バレッジ＋④財務レバレッジの 3 つの要素に分け、さらに⑤営業リスク＝ビジネスリスク
×営業レバレッジとし、R&D intensity と①～⑤の相関係数を確認しており、システマティ
ック・リスクと R&D intensity との間に正の相関関係があること、そのシステマティック・
リスクのうち、特にビジネスリスクや営業リスクとの関連性が高いことを示している。
Klassen, Pittman and Reed[2004]は、米企業ダミー、前期 R&D 支出額、R&D の投資税額控除、税額控除の credit rate、税率、繰延処理企業ダミー、目標乖離ダミー、CF/総資産、負債/総資産、負債格付け、企業規模、Tobin の q を説明変数として用い、前期 R&D が大き33

く、R&D の税額控除が大きく、税額控除の credit rate が高く、(カナダ企業の場合)繰延処理を採用しており、目標 ROA から(正負ともに)乖離している企業ほど、R&D 支出額が大きいことを示している。さらに、制約ダミーをモデルに加えて、資本上の制約あるいは財務報告上の制約がある企業ほど、R&D 支出額は小さくなることを示している。
Brooks and Davidson[2005]は、R&D 企業ダミーもしくは R&D intensity を被説明変数、
前期 Tobin の q、前期 ROA、前期 R&D 企業ダミーもしくは前期 R&D intensity、前期総資産、前期総資産の 2 乗を説明変数として用い、前期 Tobin の q が大きく、前期に R&D 支出を行っており、前期企業規模が大きい企業ほど、当期に R&D 支出を行う可能性が高いこと、さらに、前期 ROA が小さく、前期 R&D intensity が高く、前期企業規模が小さい企業
ほど、当期 R&D intensity が高いことを示している。
Wyatt[2005]は、オーストラリア企業の無形資産、及びそれを分解した買入のれん、R&D
資産/総資産、その他無形資産の 4 通りを被説明変数、潜在的収益性、技術の商業化までのサイクル、技術の科学性、開発段階の進行、技術革新・利潤追求段階、レバレッジ、収益性、IPO、期待収益成長率を説明変数として用い、技術の潜在的な収益性が高く、技術の商業化までのサイクルが短く、技術の将来収益獲得可能性が高いほど、無形資産を計上する可能性が高いが、それは計上が規制されている R&D や買入のれんについてよりも、経営者が裁量的に計上できるその他の無形資産の場合に特にあてはまることを示している。
Mahlich and Roediger-Schluga[2006]は、産業全体の R&D の生産性、産業全体の医薬品部門の利益率、前期 CF/売上高を説明変数として用い、産業全体の R&D の生産性、産業全体の医薬品部門の利益率、CF が大きいほど、企業の R&D intensity は高くなることを示している。
Muller and Zimmermann[2006]は、R&D 企業ダミーもしくは R&D intensity を被説明
変数、自己資本比率、young company ダミーと自己資本比率との交差項、雇用者数、age、
西ドイツダミー、政府からの財務援助の有無を説明変数として用い、young company に関
しては、自己資本比率が高いほど、R&D intensity が高いと言えるが、old company には当てはまらないこと、young か old かに関わらず、自己資本比率が高いほど、R&D を行うとは言えないことを示している。
伊藤[2006]は、当期 R&D 支出額を被説明変数、過去の収益性、過去の R&D 支出を説明変数として Granger 因果性テストを行い、過去の業績が当期の R&D に与える影響が高くないことを示している。さらに、同時方程式から、当期の業績が R&D の決定要因になっており、R&D が企業の利益調整に用いられていることを示している。
5-3 シグナリング機能と会計基準の有用性
会計基準の有用性に言及する際、すでに述べたように、報告数値の relevance の高低のみが議論されることが多い。しかし、複数の会計方法が認められている制度のもとで、経営者の会計方法の選択が、何らかの企業特性を投資家に伝達する機能を果たすとすれば、複34

数の会計方法を認める会計基準は、報告数値の relevance とは別の次元で、投資家にとっては有益なはずである。例えば、ある企業の産業内でのポジションを知りたいとしよう。その場合、通常なら競合他社のデータを逐一分析する手間がかかるが、企業が選択した会計方法から一定の情報が得られるとすれば、投資家はその手間の分だけ調査コストを節約できる。このように、経営者の会計方法の選択が何らかのシグナリング機能を果たしている
状況において、会計基準を単一の会計方法に統一すれば、会計基準の有用性が失われる可能性がある。
それでは、R&D の会計基準の場合はどうであろうか。表 10 の Daley and Vigeland[1983]、
Elliott, Richardson, Dyckman and Dukes[1984]、Dhaliwal, Heninger and HughesⅡ[1999]らの実証結果からは、SFAS 2 以前において、企業の繰延処理と即時費用処理の間の選択が企業特性を伝達する機能を果たしていたことが確認されている。SFAS 2 における全額即時費用処理への統一によって、このような会計方法の選択によるシグナリング機能は、失われてしまったのであろうか。仮に失われたとすれば、その損失を上回るだけのベネフ
ィットが、会計方法の一元化によって得られたのであろうか。
まず、会計方法の選択の違いによるシグナリング機能が、SFAS 2 以降に失われたのか否かを確認しよう。SFAS 2 以前には、会計方法の選択(即時費用処理か繰延処理か)と R&D
支出額の大小という 2 つの手段が存在していたのに対し、SFAS 2 以降には、会計方法が一元化されて手段が 1 つに減ってしまったことは紛れもない事実である。もちろん、SFAS 2
以前において、会計方法の選択と R&D 支出額の大小が、同一の企業特性を伝達していたのであれば、SFAS 2 以前においても、実質的には 1 つの手段しか存在しなかったに等しく、その場合、SFAS 2 がもたらした伝達手段の減少は、シグナリング機能の減少を意味しない。
しかし、全く同一の情報内容を伝達するにしても、投資家への伝達手段としてより優れているのが会計方法の選択のほうであるとすれば、SFAS 2 は投資家へのシグナルの伝達コストを増加させている。実際のところ、会計方法の選択には 0-1 の選択肢しか存在しないため、それは明確で投資家にとって分かり易いシグナルであるのに対し、R&D 支出額の大小の場合には、「何をもって R&D 支出額の大小を測るベンチマークとして定義するのか(例えば、R&D 支出/売上高、R&D 支出/前年度末株価、R&D 支出/純資産簿価など)？」、「仮にベンチマークが決まったとしても、大小を決めるラインをどこに引くのか？」といった重大な問題点が存在する。すなわち、R&D 支出額の大小がシグナルとして機能するためには、その難問について、企業経営者と投資家とで同一の解答が得られていなければならない。
例え、その問題がクリアされたとしても、会計方法の選択に比べれば、やはり投資家への伝達がより複雑で、より困難なものにならざるを得ない。結局、R&D 支出額の大小は、会
計方法の選択に比べて企業特性の伝達手段として劣っていると見るのが自然である。
会計方法の選択と R&D 支出額の大小の伝達する情報内容が同一であるにせよ、異なるにせよ、SFAS 2 が会計基準の有用性の向上に貢献したか否かは、会計方法の一元化がもたらしたコストとベネフィットのトレードオフによって決まることに変わりはない。一般に、
35

会計方法の一元化がもたらすベネフィットとしては、経営者の利益操作に対する抑止効果
や財務諸表数値の企業間比較可能性の向上などが挙げられる。それらのベネフィットが、①SFAS 2 以前に 2 つの手段が同一の機能を果たしていた場合には、シグナルの精度低下によるコストの増分を上回っているのか否か、②異なる機能を果たしていた場合には、シグ
ナリング機能が失われたことによるコストを上回っているか否かが、SFAS 2 の功罪を決めるのである。もちろん、シグナリングの面だけから、SFAS 2 を評価することはできないものの、会計基準の有用性を問う上で、単に報告数値の value relevance の高低の面だけでなく、そういった一面も存在することを忘れてはならない。
5-4 実証結果からの検証
実際に、SFAS 2 以前において、会計方法の選択と R&D 支出額の大小が同一の機能を果たす、言い換えれば、同一の企業特性を伝達するものであったのか否かを検証してみよう。
その際、検証すべき可能性は 2 つ考えられる。1 つは、SFAS 2 以前の会計方法の選択によるシグナリングを扱った研究の中に、「平均的に見て、繰延処理企業グループと即時費用処
理企業グループとを比べると、R&D 支出の大きさに差がある」、「繰延(あるいは費用)処理を選択する企業の R&D 支出は大きい傾向がある」という結果を示したものがあるか否かである。もしもそのような実証結果が存在すれば、会計方法の選択と R&D 支出額の大小が同一のシグナリング機能を果たしていた可能性があると言えるであろう。もう 1 つは、会計方法の選択が伝達する企業特性と、R&D 支出額の大小が伝達する企業特性が複数共通しており、かつ、それらが同一の状態(condition)にあるか否かである。もしもそのような結果が認められれば、両者が同一の機能を果たしていた間接的な証拠になると考えられる。
まず、第 1 の可能性を検討してみよう。会計方法の選択によるシグナリングを扱ったものの中で、説明変数に R&D 支出を用いているのは、表 10 の Dukes, Dyckman andElliott[1980]と Elliott, Richardson, Dyckman and Dukes[1984]である。どちらの研究も「R&D 支出額の多い企業は繰延処理を選択する」という仮説を立てた上で、R&D intensityの産業平均に対する企業の R&D intensity、PPE に対する R&D 支出、R&D intensity を
R&D 支出額の大小を測るベンチマークとして、それぞれ選択しているが、どのベンチマー
クの係数も統計的に有意ではなかった。このことから、第 1 の可能性はさしあたり否定される。もちろん、彼らのベンチマークの選択が適切であったのかという問題は依然として残されており、別のベンチマークを用いれば、企業の会計方法選択が R&D 支出額の大小に関する識別能力を有することを示せるかもしれない。他の代替的なベンチマークの可能性を一通り試してみない限り、第 1 の可能性を体系的に検証したことにはならない。
次に、第 2 の可能性を検討してみよう。表 10 と表 11 を見比べてみると、表 10 の Dukes,
Dyckman and Elliott[1980]、Daley and Vigeland[1983]、Elliott, Richardson, Dyckman
and Dukes[1984]、Dhaliwal, Heninger and HughesⅡ[1999]が示している会計方法の選択が伝達する企業特性と、表 11 の Grabowski[1968]と Branch[1974]が示している SFAS 2
36

以前における R&D 支出額の大小が伝達する企業特性との間に、共通項目は見当たらない。
このことから、第 2 の可能性もさしあたり否定される。もちろん、こちらについても、他の企業特性を試してみない限り、第 2 の可能性を体系的に検証したことにはならない。しかし、以上の検証から、少なくともこれまでに判明している範囲に限っては、どちらの可能性も否定された。従って、SFAS 2 以前において、会計方法の選択と R&D 支出額の大小が全く同一のシグナリング機能を果たすものであったとは推論できない。
仮に両者が異なる機能を果たすとして、SFAS 2 は会計基準の有用性の向上に貢献したといえるのであろうか。この問いに答えるには、会計方法の一元化がもたらすベネフィットと、シグナリング機能の喪失がもたらすコストとを、比較衡量してみなければならない。
問題は、このコストとベネフィットとは何であるか、例えそれを特定できたとしてもどのようにして測ればよいのかである。例えば、先に挙げた経営者の利益操作に対する抑止効
果や財務諸表数値の企業間比較可能性の向上がそのベネフィットであるとしても、それをどのようにして測ればよいのであろうか。その他にベネフィットは存在しないのであろうか。また、失われたシグナリング機能とは何であろうか。企業の会計方法の選択が伝達する企業特性が網羅的に列挙されていない以上、何が失われるのかが分かるはずがない。あるいは、仮に両者が同一の機能を果たすものであったとしても、同じ問題に直面する。ベネフィットとは何で、それをどのようにして測ればよいのか、投資家への伝達コストをどのようにして測ればよいのか、いずれも解答不能な難問である。結局、両者が異なる機能を果たすにせよ、同一の機能を果たすにせよ、SFAS 2 がもたらすコストとベネフィットが何であるかすら把握することができないのである。ましてや、そのコストとベネフィットを測定し、比較して、SFAS 2 が会計基準の有用性に貢献したか否かに判断を下すことなど不可能である。
5-5 R&D 支出額の大小の違いによるシグナリング機能の変容
前項と前々項では、SFAS 2 以前には 2 つ存在していたシグナリング手段が、SFAS 2 によって 1 つに減少した事実に着目して議論を展開したが、この項では、SFAS 2 前後で変わらず存在し続けている手段、すなわち R&D 支出額の大小が伝える情報内容についての議論を行う。企業間の R&D 支出額のバラツキが、SFAS 2 以前においても(Grabowski[1968]と Branch[1974])、SFAS 2 以降においても(表 11 内の米サンプルを対象としたその他の研究)、特定の企業特性を投資家に伝える役割を果たすことは、既に 5-2 項で確認している。
そうはいっても、そのことは伝達される情報内容が SFAS 2 の前後で変化していないことを保証しない。SFAS 2 が企業の R&D 支出行動を規定するモチベーションを変化させたのであれば、それに伴って、R&D 支出額の大小が伝える情報内容も SFAS 2 の前後で変化している可能性があり、それは SFAS 2 が会計基準の有用性の向上に貢献したか否かを判断す
る上で、新たな問題を提起するはずである。SFAS 2 以前に伝達されていた情報内容と、SFAS 2 以降に伝達されている情報内容のうち、どちらが投資家にとってより重要なのか、
37

より有用なのかによっては、SFAS 2 が会計基準の有用性を失わせた可能性があるからである。
そこで、まずは SFAS 2 が企業の R&D 支出行動を規定するモチベーションを変化させたのか否かを確かめよう。モチベーションの変化そのものは invisible であるため、それ自身を直接的に確かめることは不可能であるが、それは企業の支出行動の変化という形をとって表に現れるため、SFAS 2 を境に企業の R&D 支出行動が変化したか否かを確かめればよい。実際には、2 種類の実証研究から、SFAS 2 を境に企業の R&D 支出行動が変化した事
実を確認できる。
1 つは、表 8 の Horwitz and Kolodny[1980, 1981]、Elliott, Richardson, Dyckman andDukes[1984]、Selto and Clouse[1985]、Bazaz, Ayres and Harsha[1989]、Shehata[1991]、
Wasley and Linsmeier[1992]らの実証研究である。これらの研究では、SFAS 2 以前に繰延処理を採用していた企業が、SFAS 2 の影響によって、それ以降の R&D 支出を減少させたと報告されている。このことは、SFAS 2 が繰延処理企業の R&D 支出行動を規定するモチベーションを変化させたことを示唆している。
もう 1 つは、表 9 の実証研究である。ただし、4-4 項で紹介したように、そこで確認されているのは、「経営者が利益操作を目的とした R&D 支出額の調整を行っている」という事実であって、企業の基準改訂に伴う支出行動の変化が直接的に確かめられているわけではない。しかし、その事実からは、企業が SFAS 2 を境にその支出行動を変化させたと推測できる。なぜならば、SFAS 2 以前においては、R&D 支出額の調整の他に、R&D の会計方法の選択が、経営者の利益操作手段の選択肢として存在していたのに対し、SFAS 2 以降において、それは選択肢から失われた。そのことは、利益操作目的で R&D 支出額を調整する場
合の調整頻度の高低や調整額の大小が、SFAS 2 前後で必然的に異なることを意味するからである。従って、SFAS 2 が利益操作を行う企業の R&D 支出行動を規定するモチベーショ
ンを変化させたと推測できる。
実際に、企業の R&D 支出額の大小が伝達する企業特性は、SFAS 2 の前後でどのように変化したのであろうか。それを知るには、本来、全ての企業特性を対象に検討した上で、全ての企業特性を①「SFAS 2 の前後とも、企業間の R&D 支出額の大小の違いによって伝達されないもの」、②「SFAS 2 の前後とも、企業間の R&D 支出額の大小の違いによって伝達されるもの」、③「SFAS 2 以前には伝達されていたが、SFAS 2 以降では伝達されなくなったもの」、④「SFAS 2 以前には伝達されていなかったが、SFAS 2 以降に伝達されるようになったもの」のいずれかに分類してみなければならない。しかし、表 11 を含め、現在までに行われている実証研究は、この分類作業のほんの一部にすぎないため、SFAS 2 の前後で R&D 支出額の大小が伝える企業特性がどのように変わったのかは、完全に判明しているとは言えない。企業の R&D 支出額の大小がシグナリングする企業特性が、SFAS 2 の前後
で何から何に変わったのかが完全に判明していないことは、SFAS 2 のもたらしたコストとベネフィットが何であるか、未だに把握すらできていないことを意味する。ましてや、そ38

のコストとベネフィットを測定し、比較して、SFAS 2 が会計基準の有用性に貢献したか否かを判断することなど不可能である。
以上をまとめると、5 節では、実証研究の成果を基礎に、会計方法選択と R&D の支出行動が持つシグナリング機能に注目して、SFAS 2 の経済的帰結の評価を試みてきたが、会計基準の功罪を評価するのは相当に困難な作業である。その功罪についてこの論文では結論は得られないものの、ここでの議論は、株価やリターンとの関係だけで会計情報の内容(information content)が判断される風潮に対して、会計情報や会計基準の有用性に重要な影響を与える要因(factor)が、それ以外にも存在することを確認するものであったと言える。

6 繰延処理と即時費用処理の value relevance
6-1 R&D 資産の value relevance
6 節では、繰延処理と即時費用処理の value relevance を比較した実証研究を紹介する。
「繰延処理と即時費用処理のうち、どちらの value relevance が高いのか」というテーマに対する実証研究のリサーチ・デザインは、大きく分けて、①バランスシート上の(あるいはオフバランスになっている)R&D 資産が、株価に対して統計的に有意な正の説明力を持っている(説明力があり、かつ R&D 資産の係数が正)か否かを調べたものと、②研究者が資本化(費用化)調整を加えて計算した調整後数値の value relevance と、報告数値の value
relevance とを比較したものの 2 種類がある。この項では①の実証結果を、次項では②の実証結果をそれぞれ紹介する。①の R&D 資産の value relevance の有無を調べた実証研究を、
表 12 にまとめた。
一律繰延･償却を擬制して求めた R&D 資産の value relevance の有無を調べたものには、
Jaffe[1986]、Cockburn and Griliches[1988]、Hall[1993]、Hall and Mairesse[1995]、Klock
and Megna[2000] 、 Munari and Oriani[2001] 、 Munari, Oriani and Carli[2002] 、Tjahjapranata, Yap and Ho[2002]、Hall and Oriani[2003]、Cummins[2004]、Bloch[2006]、
Gleason and Klock[2006]、Hall, Thoma and Torrisi[2006]、Ho, Tjahjapranata andYap[2006]がある。Hall[1993]、Munari and Oriani[2001]、Hall and Oriani[2003]、
Bloch[2006]は、株価に対して正の説明力を持つことを、Cummins[2004]は企業価値に対して説明力を持たないことを、Cockburn and Griliches[1988]は、Tobin の q に対して説明力を持たないことを、Jaffe[1986]、Klock and Megna[2000]、Munari, Oriani and Carli[2002]、
Gleason and Klock[2006] 、Hall, Thoma and Torrisi[2006]は、Tobin の q に対して正の説明力を持つことを、Hall and Mairesse[1995]は付加価値に対して正の説明力を持つことを、
Tjahjapranata, Yap and Ho[2002]、Ho, Tjahjapranata and Yap[2006]は成長機会に対して正の説明力を持つことを、それぞれ示している。
利益に対する過去の R&D 支出額の回帰式から R&D の償却率を求め、それに従って計算した R&D 資産の value relevance を調べたものには、Sougiannis[1994]、Ballester,39

Garcia-Ayuso and Livnat[2000]、劉[2005]、Amir, Guan and Livne があり、株価あるいは成長機会に対して正の説明力を持つことを示している。
繰延処理企業が実際に報告した R&D 資産の value relevance を調べたものでは、
Abrahams and Sidhu[1998]、Krishnan, Percy and Tutticci[2002]、Zhao[2002] 、Ahmedand Falk[2006]、Smith, Percy and Richardson が、株価に対して正の説明力を持つことを示している一方で、Wyatt[2005]はリターンに対して R&D 資産が説明力を持たないことを示している。また、Callimaci and Landry[2002]は、繰延処理企業が実際に報告した R&D
資産は株価に対して説明力を持たないが、即時費用処理企業の一律繰延・償却を擬制して求めた R&D 資産は株価に対して正の説明力を持つことを示している。Aboody andLev[1998]と Adel[1999]は、ソフトウェア産業について、繰り延べた開発費残高が、株価に対して正の説明力を持つことを示している。
その他には、Megna and Klock[1993]は、関数を用いたウェイト付けによって求めた R&D
資産が、Tobin の q に対して正の説明力を持つことを示している。Horwitz and Zhao[1997]
は、累積リターンに対して、様々な繰延割合で計算した R&D 資産を説明変数として用い、
繰延割合が高くなるほど、モデルの決定係数が大きくなること、R&D 資産の係数は繰延割
合が 5%～50%まで有意に正であり、市場は R&D 支出全額を資産とは見なしていないことを示している。
以上をまとめると、表 12 に整理した実証研究は、研究者が資本化調整を行って求めた
R&D 資産にせよ、企業が実際に報告した R&D 資産にせよ、幾つかの例外はあるものの、
概して株価に対して正の説明力を持つという結果を示している。しかし、この①のリサー
チ・デザインには、「即時費用処理の場合との比較」という視点が欠けているために、「どちらの会計処理の value relevance が高いのか」という問いに対して、これらの実証結果から解答を導くことはできない。これらの実証結果から得られるのは、たかだか、「投資家は企業評価を行う際に R&D 資産の情報を利用している」というインプリケーションに過ぎない。R&D 資産の value relevance の有無をどのように確認してみたところで、「繰延処理と即時費用処理のうち、どちらの value relevance が高いのか」というテーマに対して答える
ことは、決してできないのである。
そのように、表 12 の実証研究からは「どちらの会計処理の value relevance が高いのか」についてのインプリケーションは得られないものの、そこに見られる研究者の問題意識は注目に値する。表 12 で value relevance の有無を検証されている R&D 資産は全て、企業が実際に報告したものにせよ、研究者が資本化調整を行ったものにせよ、「繰延・償却」によって支出額を配分計算した残存簿価であり、R&D 資産の fair value を測定して value
relevance の有無を問うた研究は一切見当たらなかった。このことからは、研究者の問題意識は概ね、R&D の資産価値の測定ではなく、R&D 支出の配分問題にあることが推察されるのである。

40

6-2 繰延処理と即時費用処理の relevance の比較
次に、②の研究者が資本化(費用化)調整を加えて計算した調整後数値の value relevanceと、報告数値の value relevance とを比較した実証研究を、表 13 にまとめた。以下、年代順に簡単に研究内容について触れていく。
Loudder and Behn[1995]は、SFAS 2 以前に繰延処理を採用していた企業の報告利益のvalue relevance が、全額即時費用処理への強制的変更によって低下したか否かを調べている。彼らは、リターンに対する期待外利益の説明力を value relevance の指標とし、SFAS 2
以前に即時費用処理を採用していた企業をコントロール・グループとして用いている。即時費用処理企業の報告利益の value relevance は、SFAS 2 の前後で変わらないのに対し、繰延処理企業のそれは SFAS 2 以降に低下しており、繰延処理企業の報告利益の value
relevance は、全額即時費用処理への強制的変更が原因で低下したことを示唆している。また、SFAS 2 以前における、繰延処理企業と即時費用処理企業の報告利益の value relevanceを比較したところ、繰延処理企業のほうが高いことからも、繰延処理のほうが即時費用処理よりも value relevance が高いことを示している。
Lev and Sougiannis[1996]は、営業利益に対する過去の R&D 支出額の回帰式から R&Dの償却率を求め、それに従って資本化調整を行った利益と純資産簿価には、報告数値のリターンもしくは株価に対する説明力を超える追加的な説明力があることを示している。
Abrahams and Sidhu[1998]は、即時費用処理企業の場合は資本化調整を、繰延処理企業の場合は費用化調整を行い、それぞれにつき、調整後利益モデルのリターンに対する説明
力と報告利益モデルのそれとを比較する手法をとっている。繰延処理企業の場合は報告利益のほうが調整後利益よりも説明力が高く、即時費用処理企業の場合は報告利益と調整後利益の説明力に差がないことを示している。
Adel[1999]は、ソフトウェア産業を対象に、リターンに対する純利益と純資産簿価の説
明力を、①報告数値、②全額費用処理を擬制した数値、③全額を繰り延べ一律 3 年償却を擬制した数値、④全額を繰り延べ企業別償却率を用いて償却を擬制した数値の間で比較し、Vuong 検定を行っている。その結果、現行処理よりも relevance が高いのは、③全額を繰り延べ一律 3 年償却を擬制した場合のみであることを示している。
Monahan[1999]は、一律繰延・償却を擬制して求めた調整後利益と報告利益との違いが大きい場合のほうが、リターンに対する調整後利益の説明力が報告利益の説明力に比べて高くなる頻度が多いこと、及び、調整後EBO 2 と調整前EBOとの違いが大きい場合のほうが、株価に対する調整後EBOの説明力が調整前EBOの説明力に比べて高くなる頻度が多いとは言えないことを示している。
Chambers, Jennings and ThompsonⅡ[2000]は、純利益と純資産簿価の 2 つを用い、一律繰延・償却を擬制して求めた調整後数値モデルの株価に対する説明力と報告数値モデル
2 Edwards-Bell-Ohlsonモデル

E [BVt + k −1 ( ROE t + k − r )] を使って推定した企業価値。
(1 + r ) k
k =1∞

MVt = BVt + ∑41

のそれとを比較する手法をとり、平均的には調整後数値モデルの説明力のほうが高いが、サンプルのうち 44％については、報告数値モデルの説明力のほうが高いという結果を示している。
Oswald[2000]は、即時費用処理企業の場合は繰延処理企業のルールで資本化調整を、繰
延処理企業の場合は費用化調整を行い、それぞれにつき、調整後数値モデルの株価に対する説明力と報告数値モデルのそれとを比較する手法をとっている。4 通りのテストを行っているが、繰延処理のほうが relevance が高いことを示したのは 4 つのテストのうち 1 つだ
けで、残り 3 つのテストでは両者に違いはないことを示している。
Chambers, Jennings and ThompsonⅡ[2001]は、株価に対する純利益と純資産簿価の説
明力を、①報告数値、②一律繰延・償却を擬制した数値、③裁量的な繰延・償却を擬制した数値の間で比較する手法をとり、報告数値よりも一律繰延・償却数値のほうが説明力は高く、さらに裁量の範囲が広ければ広いほど説明力の差は大きくなるという結果を示している。
Lev, Nissim and Thomas[2002]は、株価に対する純利益と純資産簿価の説明力を、報告
数値と繰延後 1～8 年償却を擬制した数値の間で比較する手法をとっている。その結果、報告数値よりも、繰延償却を擬制した数値のほうが、株価に対する説明力が高いことを示している。
Monahan[2005]は、一律繰延・償却を擬制した場合の調整後利益と報告利益との違いが大きい場合、リターンに対する調整後利益の説明力が報告利益の説明力に比べて高くなる
ことを示している。さらに、調整後数値を使って残余利益モデルから推定した企業価値と、報告数値を使って推定した企業価値との違いが大きい場合、株価に対する前者の説明力が後者に比べて高くなることを示している。
劉[2005, 第 8 章]は、Lev and Sougiannis[1996]に従って計算した R&D の償却率を用いて資本化調整を行った数値と、報告数値との差分が、株価やリターンに対して説明力を持
つか否かを検証しており、リターンに対しては負の説明力を持ち、株価に対しては説明力を持たないことを示している。
劉[2005, 第 9 章]及び劉[2004]は、Chambers, Jennings and ThompsonⅡ[2001]に従って、①現行処理、②6 年均一償却、③裁量的償却の会計数値の説明力を比較するため、利益と純資産簿価を説明変数としたモデルの決定係数の比較を行っている。その結果、純利益/
純資産比率の高いグループにおいて、決定係数は③裁量的償却＞②6 年均一償却＞①現行処理の順に大きく、純利益/純資産比率の最も低いグループにおいては、②6 年均一償却＞③
裁量的償却＞①現行処理の順に大きいことを示している。さらに、②と③の回帰モデルそれぞれについて、価格誤差低減率を計算したところ、価格誤差低減率が正になる割合は、②6 年均一償却の場合は 61%、③裁量的償却の場合は 58.5%であり、①の現行処理よりも②や③の繰延処理を採用した場合のほうが、投資家の企業価値推定には有用であることを示している。
42

Ahmed and Falk[2006]は、①繰延処理企業対象の利益、純資産簿価、企業規模、R&D
資産を説明変数としたモデル、②繰延処理企業対象の全額費用化修正後利益、修正後純資
産簿価、企業規模を説明変数としたモデル、③費用処理企業対象の利益、純資産簿価、企業規模を説明変数としたモデルのそれぞれを回帰し、①と②、①と③で決定係数を比較して、Vuong test を行った結果、裁量的に繰延を行うほうが、全額費用処理よりも会計数値の relevance が高いことを示している。
伊藤[2006]は、R&D を資産化した場合と費用化を擬制した場合のそれぞれについて、
Ohlson の企業評価モデルを用いて求めた企業評価誤差の推定値を比較した結果、R&D を資産化した場合と費用化した場合の企業評価誤差に有意な違いはないことを示している。
Smith, Percy and Richardson は、まず、繰延処理企業を対象に、純資産簿価、純利益、企業規模を説明変数としたモデルについて、報告数値による回帰の決定係数と、全額即時費用化を擬制した数値による回帰の決定係数とを比較し、Vuong test を行った結果、報告
数値のほうが株価との関連が強いことを示している。次に、報告純資産簿価、(報告純資産
簿価－修正後純資産簿価)、報告純利益、(報告純利益－修正後純利益)、企業規模を説明変数としたモデルにおいて、報告数値と修正後数値の差分の有意性を確認した結果、経営者
によって繰り延べられた R&D は株価と正の関連を持つことを示している。さらに、純資産
簿価、純利益、企業規模を説明変数としたモデルについて、報告数値による回帰の決定係
数と、一律 5 年償却を擬制した数値による回帰の決定係数とを比較し、Vuong test を行った結果、両者に有意な差がないことを示している。
Van der Meulen, Gaeremynck and Willekens は、IFAS 採用企業について、R&D を繰
り延べた報告利益モデルと、全額費用化を擬制した調整後利益モデルの決定係数の大小を比較した結果、報告利益モデルの決定係数のほうが、調整後利益モデルのそれよりも大きく、報告利益と調整後利益との差額部分の係数が有意に正であることを示している。
これらの資本化(費用化)調整を加えて計算した調整後数値の value relevance と、報告数
値の value relevance とを比較した研究からは、全額即時費用処理のほうが繰延処理よりもrelevance が高いという結果は得られておらず、大方の研究において、繰延処理のほうがrelevance が高いという結果が得られている。また、裁量的な繰延償却と一律的な繰延償却とを比べた研究においては、相反する結果が混在しており、どちらが relevance が高いとは言えない。
その他に、Oswald and Zarowin[2004b]は、現在のリターンを被説明変数、過去・現在・将来の利益と繰延処理企業ダミーとの交差項を説明変数とした回帰を行い、株価の
informativeness(現在のリターンと将来利益との関連性)が費用処理企業と繰延処理企業の間で異なるか否かを検証している。その結果、株価の informativeness は、費用処理企業よりも繰延処理企業のほうが高いことを示している。また、relevance の比較ではないが、Franzen, Rodgers and Simin[2007]は、繰延処理数値と費用処理数値の間で倒産予測能力の比較を行っている。彼らは、報告数値を用いた Ohlson’s O-score と R&D の繰延 5 年償
43

却を擬制した修正後 O-score を計算し、①O-score で正確に倒産を予測し修正後 O-score で予測に失敗したサンプル数と②修正後 O-score で正確に倒産を予測し O-score で予測に失敗したサンプル数を求め、②が①より有意に多いか否かを検定によって確認したところ、R&Dの繰延を擬制した数値を用いた O-score の倒産予測能力のほうが、報告数値を用いた場合よりも優れていることを示している。
以上をまとめると、表 13 の実証結果からは、研究者が資本化調整を行った場合にせよ、
企業自身が繰延を行った場合にせよ、平均的には、即時費用処理数値の relevance よりも繰
延処理数値の relevance のほうが高いことが分かる。
ここで、前項と同じく表 13 の実証研究に見られる研究者の問題意識を確認しておこう。
表 13 の研究においては、value relevance を指標とし、その高低を測ることによって現行の会計処理と別の代替的な会計処理との優劣が比較されている。そのことからは、研究者が現行の会計処理は不適切であるのではないかと疑念を抱いていることが窺える。特にアメリカの研究に限定して言えば、研究者は、SFAS 2 における即時費用処理が過度に保守的であり、結果的に財務諸表上の純資産簿価や純利益が過少表示されていると考えていることが推察される。そのような問題意識があるからこそ、表 13 の value relevance study では、過少表示された報告数値を補正した数値を計算し直し、それと報告数値の優劣を比較することによって、SFAS 2 の会計処理が過度に保守的であるか否かを科学的に確かめようとしているのであろう。それは、研究者が SFAS 2 にいう「対応」の解釈に疑念を抱いていること、少なくとも一般の投資家にその解釈は受け容れられていないのではないかと考えていることを意味する。
また、これらの研究のリサーチ・デザインからは、前項と同じく、研究者の問題意識がR&D の資産価値の測定ではなく、R&D 支出の配分問題にあることが確認できる。研究者が表 13 の研究で報告数値の比較対象としているのは、「R&D 資産の fair value 評価」による調整後数値ではないからである。そこで行われている調整は、費用化調整にせよ、「繰延・償却」による資本化調整にせよ、あくまでも支出の配分方法の変更に過ぎない。つまり、それらの研究の主題は、「当期には支出額のうち 100%を配分し、次期以降には 0%を配分する」方法と「当期には支出額のうち k%(0＜k＜100)を配分し、次期以降には(1－k)%を配分する」方法との優劣比較にあり、そのことは紛れもなく、研究者の問題意識が「支出額をどのようなパターンで配分すればよいか」にあることを示しているのである。
6-3 Value relevance study の限界
投資家にとって有用な会計基準・会計処理が何かを考える際に、「報告数値の value
relevance の向上・改善」は、考慮すべき多様な経験的事実のうちの一面に過ぎず、様々なジャンルの研究結果を総合的に解釈する必要があることは、既に 1 節で述べた。実際に、「報
告数値の value relevance の向上・改善」以外にも考慮すべき様々な事実を、この論文全体
を通して確認してきた。それはそれとして、そもそも value relevance study は、最も
44

value-relevant な会計処理を導くことができるのであろうか。この問いに関して、value
relevance study の限界を 2 点ほど指摘しておこう。
1 点には、「株価に対する何の説明力の有無をもって、value relevance の有無なり高低なりを測るのか」という問題が挙げられる。Value relevance study においては、回帰式の説
明変数に採用される「会計情報のコアの変数」についての合意が存在しない。例えば、純資産簿価なのか。純利益なのか。それともその両方なのか。あるいは全く別の会計数値なのか。このように挙げ始めればきりがない。いずれにせよ、回帰モデルの説明変数に何を用いるかについては理論的な決め手が全くなく、その選択は、常に研究者の裁量に任されている。実際にも、表 13 の実証研究からは、筆者によって様々な変数が使われていることが確認できる。そうであれば、説明変数の選択如何で、繰延処理の relevance と即時費用処
理の relevance の高低の結果が変わるかもしれない。結局、どの会計処理を採用した場合のrelevance が高いのかについて、絶対的な結論が判明することはあり得ないのである。
もう 1 点には、会計処理を比較する際のリサーチ・デザイン上の問題が挙げられる。ここまででは、R&Dの会計処理を大きく「繰延処理か、即時費用処理か」の 2 択に分けて議論を行ってきた。しかし、会計情報開示制度を具体的に設計するには、繰延処理をさらに「償却方法や償却期間の決定を経営者の裁量に任せるか、会計基準で全企業一律に定めるか」の 2 つに分ける必要がある。 3 そこで、①一律即時費用処理、②一律繰延・償却、③任
意繰延・償却のうち、どの会計処理が最もvalue relevanceが高いのかを比較するためのリ
サーチ・デザインを確かめてみよう。
①と②の value relevance を比較するには、(ⅰ)会計基準で一律即時費用処理が採用されている状況において、一律繰延・償却調整を行うか、逆に(ⅱ)会計基準で一律繰延・償却が採用されている状況において、費用化調整を行えばよい。(ⅰ)の一律繰延・償却調整については、償却方法と償却期間の選択が全面的に研究者の裁量に任されることになるため、調整後数値と報告数値の比較に際して、ありとあらゆる擬制パターンを網羅しなければ、完全に検証したことにならない。(ⅱ)については、少なくともアメリカでは、会計基準で一律
繰延・償却が採用されていた時代状況が存在しないため、実行不可能である。
①と③の value relevance を比較するには、会計基準で任意繰延・償却が認められている
状況において、繰延処理企業の費用化調整を行えばよい。これは、SFAS 2 以前のアメリカの状況に当てはまる。しかし、表 10 の実証結果が示していたように、繰延処理企業の企業
特性と即時費用処理企業の企業特性との間にはシステマティックな違いが存在しているため、グループ間で R&D の会計処理の違い以外の要因をコントロールしようとしても、サンプル・セレクション・バイアスは避けられない。あるいは、表 13 の Loudder and Behn[1995]の研究では、「同時代の報告数値と調整後数値との value relevance の比較」ではなく、「報
告数値の基準変更前後の value relevance の比較」によって、①と③の value relevance の3会計基準で償却方法や償却期間を一律に決めるとしても、その選択肢は無限に存在するため、実際には繰延処理を無限に分けられるが、さしあたり、ここでは大きく「一律」か「任意」かの 2 つに分ける。

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比較を行っている。しかし、このリサーチ・デザインにも、景気動向の変化や構造的変化のような時系列で見て不安定な要因を完全にコントロールすることができないという欠陥がある。どちらの手法を採るにせよ、①と③の value relevance を比較することは不可能なのである。
②と③の value relevance を比較するには、会計基準で任意繰延・償却が認められている
状況において、繰延処理企業の一律繰延・償却調整を行えばよい。しかし、この場合にもサンプル・セレクション・バイアスの問題があり、②と③の value relevance の比較は不可能である。
以上をまとめると、value relevance study から判明するのは、「①と②のうち、どちらのvalue relevance が高いのか」に過ぎず、①と③、②と③の比較が不可能であるために、「①～③のうち、どの会計処理が最も value relevance が高いのか」を value relevance study
から知ることはできないのである。このリサーチ・デザイン上の問題に加え、「会計情報のコアの変数」の選択問題という 2 つの限界が存在するため、value relevance study からは、最も有用な R&D の会計処理どころか、最も value-relevant な会計処理を導くことすら不可能なのである。
6-4 対応の支配的な解釈と value relevance の改善の可能性
この項では、まず、投資家がどのように対応を解釈しているかを実証結果から確認してみよう。FASB は、SFAS 2 の「結論の基礎」において、①「将来収益の不確実性」、②「支出と収益の因果関係の欠如」、③「会計認識と経済的資源」、④「費用の認識と対応」、⑤「情報の有用性」の 5 項目を全額即時費用処理を正当化する根拠として挙げている。このことから、SFAS 2 の R&D の繰延処理禁止は対応概念適用の結果であり、しかも、全額即時費
用処理の強制を採用したことからして、そこにいう対応概念は、ある支出が将来収益を産むという経営者の予測及び見積もりに対して、「100%の正確性」は要求していないにしても、かなり高いレベルでの正確性が必要とされると FASB が考えていることが読み取れる。
つまり、「将来確実に収益を生むことが会計処理を行う時点で判明していなければ、支出を繰延べることはできない」というかなり厳密な意味で、FASB は対応概念を解釈していると考えられる。
しかし、投資家が FASB のいう厳格な対応概念を受け入れているか否かは、また別の問題である。それを表 13 の実証結果から確かめることができるだろう。表 13 の研究には、①全額即時費用処理が適用されたサンプルを用いて、報告数値の value relevance と資本化調整を加えた調整後数値の value relevance を比較したものと、②繰延処理が適用されたサ
ンプルを用いて、報告数値の value relevance と費用化調整を加えた調整後数値の value
relevance を比較したものが含まれている。
①の研究の場合、もしもSFAS 2 にいうFASBの厳密な対応概念の解釈が投資家間で支配的であれば、平均的な投資家はR&Dを通常の経費と同等の費用と考えているので、報告利46

益を信頼しているはずであり、その数値をそのまま企業評価に用いるであろう。このシナ
リオが正しい場合には、調整後利益よりも報告利益のほうがよりvalue-relevantであるという実証結果が導かれるはずである。他方、投資家が対応概念をもっと緩やかに捉えているとすれば、平均的な投資家はR&Dを即時費用処理した報告利益をそのままでは信頼しないはずであり、その数値に自身で何らかの資本化調整を加えて企業評価に用いるであろう。
こちらのシナリオが正しい場合には、報告利益よりも調整後利益のほうがより
value-relevantであるという実証結果が導かれるはずである。ただし、ここにいう「調整後利益」とは、投資家の行う資本化調整を研究者が擬制して計算した数値であることに注意しなければならない。実際に投資家が行う資本化調整の計算過程はblack boxであるため、
value relevanceを比較するには研究者がその計算過程を推測する他に術はない。従って、「研究者の行う資本化調整の擬制が、投資家が実際に行う資本化調整と一致している」という前提が成立していない限り、対応の支配的な解釈を実証結果から導くことはできないという限界が存在することに注意する必要がある。 4②の研究の場合、もしも SFAS 2 にいう FASB の厳密な対応概念の解釈が投資家間で支配的であれば、平均的な投資家は経営者が繰延処理を施した報告利益を信頼しないはずであり、報告数値に費用化調整を加えて企業評価に用いるであろう。このシナリオが正しい
場合には、報告利益よりも調整後利益のほうがより value-relevant であるという実証結果が導かれるはずである。他方、投資家が対応概念をもっと緩やかに捉えており、経営者の行った繰延処理を信頼しているとすれば、平均的な投資家は報告数値をそのまま企業評価に用いるであろう。こちらのシナリオが正しい場合には、調整後利益よりも報告利益のほうがより value-relevant であるという実証結果が導かれるはずである。ただし、投資家がFASB よりも対応概念を緩やかに捉えているものの、経営者の行った繰延処理を信頼していない場合には、独自に資本化調整を加えて企業評価に用いる可能性がある。しかし、この場合も、実際に投資家が独自に行う資本化調整の計算過程は black box であるため、その可能性について検証上は無視せざるを得ない。
ここではあえて、報告数値と(資本化もしくは費用化)調整を加えた数値の 2 通りのみが存在すると仮定して、「投資家がどのように対応を解釈しているか」という問いに対して、表13 の実証結果から、どのようなインプリケーションが得られるかを考えてみたい。まず、
表 13 の研究を分類してみると、①全額即時費用処理を強制する基準下におけるサンプルを用いて、報告数値の value relevance と資本化調整を加えた調整後数値の value relevanceを比較した研究には、Lev and Sougiannis[1996]、Monahan[1999, 2005]、Chambers,
Jennings and ThompsonⅡ[2000, 2001]、Lev, Nissim and Thomas[2002]、劉[2005, 第 8章]、劉[2005, 第 9 章]及び劉[2004]がある。次に、②繰延処理の採用を認める基準下におけるサンプルを用いて、報告数値の value relevance と費用化調整を加えた調整後数値のvalue relevance を比較した研究には、Adel[1999]、Ahmed and Falk[2006]、伊藤[2006]、
4

もちろん、前項で指摘したvalue relevance studyの限界も絡んでくる。

47

Smith, Percy and Richardson、Van der Meulen, Gaeremynck and Willekens がある。①と②の両方を行っている研究には、Abrahams and Sidhu[1998]，Oswald[2000]がある。
これらの研究の大半は、平均的には繰延処理数値のほうが即時費用処理数値よりもrelevance が高いか、両者に差がないことを示しており、即時費用処理数値のほうが繰延処
理数値よりも relevance が高いことを積極的に示したものはないようである。従って、表13 の結果からは、投資家が FASB のいう厳格な対応概念を受け入れているとは言えず、むしろ繰延処理を認める緩やかな解釈のほうが支配的であると言えるだろう。
さらに、繰延処理の中でも、裁量的な繰延と一律的な繰延を比較した研究がある。①のChambers, Jennings and ThompsonⅡ[2001]と劉[2005, 第 9 章]及び劉[2004]は、裁量的な繰延処理を擬制した数値と一律的な繰延処理を擬制した数値の relevance を比較しており、②の Adel[1999]と Smith, Percy and Richardson は、経営者が繰り延べた報告数値と一律的な繰延処理を擬制した数値の relevance を比較している。①と②のどちらの場合も、実証結果は混在しており、裁量的な繰延が良いのか、一律的な繰延がよいのかについては明確でない。
いずれにせよ、平均的には繰延処理数値のほうが即時費用処理数値よりも relevance が高いということは、全額即時費用処理を強制している基準設定主体は、会計基準を繰延処理へと変更することによって、会計情報の value relevance を改善できる可能性があるということを示している。FASB が会計情報の value relevance の回復・改善を至上目的とするのであれば、研究者らが擬制した資本化調整の制度化という選択肢を、その検討対象に加えることができるのである。
それでは、彼らが擬制した繰延処理を制度化すること――報告数値の value relevance を高める会計処理へと変更すること――が、会計基準の有用性の向上に貢献すると言えるのであろうか。この問題については、次項で詳しく検討する。
6-5 Value relevance study と会計基準の有用性
最初に、前項でも確認した表 13 の実証研究から得られるインプリケーションを、再度状
況別にまとめておこう。表 13 の実証研究には、2 つの異なる状況を対象にした(想定した)ものが混在している。1 つは、即時費用処理が強制されている状況であり、投資家は何らかの形で資本化調整を行っている。 5 もう 1 つは、即時費用処理と繰延処理の選択が認められている状況であり、投資家は、企業が即時費用処理を選択している場合には資本化調整を行い、 6 企業が繰延処理を選択している場合には費用化調整を行わない。従って、表 13 のvalue relevance studyの結果からは、企業が繰延べたものにせよ、投資家自身が繰延調整したものにせよ、投資家が必要としているのは少なくとも繰延処理数値であることが分かる。
56

ここでも、研究者の行う擬制計算は実際に投資家が行う資本化調整と一致するという前提を置いている。
ここでも、研究者の行う擬制計算は実際に投資家が行う資本化調整と一致するという前提を置いている。

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しかし、この「投資家が繰延処理数値を使って企業評価を行っている」事実が、「制度上も繰延処理を採用すべきである」という政策提言に直接繋がるわけではない。なぜならば、
一般に、会計基準の良し悪しの評価は、ある会計方法で計算した数値の開示によってもたらされる社会全体のネット・ベネフィットと、別の代替的な会計方法で計算した数値の開示によってもたらされる社会全体のネット・ベネフィットとの比較によって決まるからである。その際には、「情報開示を行う経営者にとってのネット・ベネフィットと、情報開示を受ける投資家にとってのネット・ベネフィットが大きく乖離しない」ことが、条件として成立していなければならない。どちらかが過大な負担を被る(あるいは過剰な利得を得る)
ならば、各主体の自律的インセンティブを利用した情報開示制度そのものが成立しなくなるからである。
そこで、即時費用処理と繰延処理を制度化した場合の、投資家と経営者のコストとベネ
フィットのトレードオフを確認してみよう。その前提として、それぞれの会計処理が制度化されている場合の「投資家の行動シナリオ」が分かっていなければならない。この「投資家の行動シナリオ」を示してくれるのが、value relevance study なのである。実際に、それを上記のインプリケーションから確認してみると、即時費用処理数値が開示される場
合、投資家は自身で繰延調整を行う。一方、繰延処理数値が開示される場合、①投資家は報告数値を機械的に受け入れるか、②自身でさらに繰延調整を加えるという 2 つのシナリ
オが、可能性として残されている。
表 13 の実証結果からは、繰延処理数値が開示される場合の投資家の行動シナリオを 1 つに絞り込めないものの、さしあたり、これら 3 つのシナリオのもとでの、投資家と経営者のコストとベネフィットを考えてみよう。まず、即時費用処理数値が開示される場合、投資家は、企業が全く加工を加えていない生データの状態の数値を入手することになるので、報告数値にノイズが一切含まれていないというベネフィットを得られる。その反面、投資家自身が生データを全面的に加工し、資本化調整を行わなければならないため、加工コストの負担が大きくなる。一方、経営者は、加工コストの負担はなく、機密情報のリークを防止できるというベネフィットを得られるが、その反面、報告数値を通して企業の内部情報を伝達することによって競合企業との差別化を図ることができないというコストを負担する。
次に、繰延処理数値が開示される場合、仮に投資家が前述のシナリオ①に従うとしよう。
その場合には、投資家は報告数値に加工を一切加える必要がないため、加工コストの負担はないが、その反面、企業の加工を全面的に受け入れることに伴うノイズによる被害も大きくなる。一方、経営者は、加工コストの全面負担と、機密情報の漏れから生じるコストの負担があるが、その反面、内部情報のシグナリングによる競合企業との差別化を図ることが可能である。仮に投資家がシナリオ②に従うとすれば、投資家にとっては、企業が途中まで加工を済ませておいてくれることが、加工コスト負担の軽減という点ではベネフィットとなり、ノイズの混入という点ではコストにもなる。一方、経営者にとってのコスト
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とベネフィットは、シナリオ①の場合と変わらない。
さらに、ひとくちに繰延処理と言っても、企業の裁量を大幅に認めるか(任意繰延・償却)、
全企業一律のやり方で繰延させるか(一律繰延・償却)によって、投資家と経営者にもたらされるコストとベネフィットは変わってくる。任意繰延・償却の場合、報告数値に反映される企業の内部情報量は豊富であるが、一律繰延・償却の場合、報告数値に含まれる内部情報はほとんどない。従って、投資家にとって、前者の場合は企業評価に有用な情報を多く得られるが、その反面、ノイズによる被害も大きくなる。一方、経営者にとって、前者の場合に、機密情報の漏れから生じるコスト負担が大きいが、その反面、内部情報のシグナ
リングは容易になる。逆に後者の場合には、投資家にとっても経営者にとっても、負担するコストと得られるベネフィットの両方が小さくなる。
以上の検討から分かるように、R&D の望ましい会計処理を決めるには、あらかじめ、繰
延処理数値が開示される場合の投資家の行動シナリオが判明していなければならない。その上で、会計処理方法ごとにコストとベネフィットのトレードオフを比べ、ネット・ベネ
フィットがより大きな会計処理方法を制度化するのが、有用な会計情報開示制度のあり方であろう。しかし、それは果たして実現可能なのであろうか。まず、「シナリオ①とシナリ
オ②のうち、どちらが正しいのか」は、会計基準で繰延処理が認められている状況において、報告数値の value relevance と、投資家がさらに繰延調整を加えた数値の value
relevance を比較することが必要になるが、これは高度に難解な問題である。投資家が自身でどのように調整を加えているのかは常に black box であり、研究者にはそれを観察できないからである。一方、「会計処理方法間で、コストとベネフィットのトレードオフを比較する」という問題もまた、各会計処理がもたらすコストとベネフィットを特定し、数量化して同一次元で比較する手段がない以上、解決できない難問である。せいぜい、投資家の洗練度合や、会計情報以外の情報源の多少、投資家と経営者との情報の非対称性の大小などを参考にして、個々的に、局所的に判断するしかない。結局のところ、「有用な会計情報開示のために、R&D をどのように会計処理すべきか」という問いに対して、一義的な総合的結論は導き出せないのである。
Value relevance studyは、投資家の行動シナリオの一端を示してくれるという点では情報開示の議論にとって有益である。しかし、value relevanceのより高い会計処理、つまりここではR&Dの繰延処理を制度化することが、より有用な会計情報開示であるとは限らない。例えば、Loudder and Behn[1995]の実証研究は、SFAS 2 以降に繰延処理企業の報告
数値のvalue relevanceが低下したことを報告しているが、 7 それはSFAS 2 を批判するに十分な証拠であるとはいえない。SFAS 2 が会計情報開示の有用性の向上に貢献したか否かを判断するには、SFAS 2 以前における投資家の行動シナリオ、そのシナリオのもとでもたらされる投資家と経営者のコストとベネフィット、及びSFAS 2 以降の「投資家が資本化調整
7

ただし、value relevanceの比較に関しては、既に 6-3 項で彼らのリサーチ・デザインに限界があることを確認している。

50

を行う」というシナリオのもとでもたらされる各自のコストとベネフィットを、まずは明らかにする必要があるのである。

7

R&D の会計処理と会計基準の有用性

7-1 実証結果の基準設定へのインプリケーション
この項では、この論文の主要な検討課題として 1 節で提起した「投資家にとって有用な情報開示という観点からして、R&D をどのように会計処理すべきか」という問題に対し、この論文で得られたインプリケーションをまとめておく。まずは、「会計情報開示の有用性を向上させるには、報告利益そのものの value relevance を高める会計処理を採用する必要がある」という具体的な通念の検討を出発点とする。
6-5 項で検討したように、value relevance study は投資家の行動シナリオの一端を示すという点では、情報開示の議論にとって有益であるものの、「value relevance のより高い会
計処理を採用することが、より有用な情報開示に繋がる」わけではない。有用な情報開示という観点から R&D の会計処理を望むのであれば、各会計処理を制度化した場合の投資家の行動シナリオ、及びそのシナリオのもとでの経営者と投資家のコストとベネフィットを把握し、代替方法間でネット・ベネフィットの最も大きい会計処理方法を採用すべきである。6-5 項では、その際に考慮すべきコストとベネフィットとして、数値の加工コスト、報告数値に含まれるノイズ、及び報告数値に含まれる内部情報量などを挙げた。しかし、value
relevance study 以外の多種多様なジャンルの研究結果からは、この他にも考慮すべき 3 つの要因をめぐるコストとベネフィットのトレードオフの存在を確認している。ここでは、基準設定へのインプリケーションという点を明示的に意識して、それら 3 つの要因を再確認しておこう。
1 つ目は、4-5 項で述べた、経営者の利益平準化行為をめぐるコストとベネフィットのト
レードオフである。投資家にとって、経営者の利益操作によるノイズの混入というコストと、permanent earnings 推定コストの軽減というベネフィットのトレードオフによっては、平準化手段を減少させる繰延処理の禁止が、会計基準の有用性の向上に貢献する可能性も、逆にそれを失わせる可能性も存在している。
2 つ目は、5-3 項及び 5-4 項で述べた、会計方法の選択の違いによるシグナリングをめぐるコストとベネフィットのトレードオフである。複数の会計方法を制度上認めることによってもたらされる、経営者の利益操作や企業間の比較可能性の欠如といったコストと、シグナリング機能から得られるベネフィットとのトレードオフによっては、全企業一律の会
計方法への統一が会計基準の有用性の向上に貢献する可能性も、逆にそれを失わせる可能性も存在している。
3 つ目は、5-5 項で述べた、R&D 支出額の大小によるシグナリングをめぐるコストとベネフィットのトレードオフである。基準変更以前には伝達されていた情報内容が、基準変51

更後に伝達されなくなることに伴うコストと、基準変更以前には伝達されていなかった情報内容が、基準変更後に伝達されるようになることに伴うベネフィットのトレードオフによっては、基準変更が会計基準の有用性の向上に貢献する可能性も、逆にそれを失わせる可能性も存在している。
従って、「有用な情報開示」という観点から R&D の会計処理を検討する際には、少なくともここで取り上げた 4 つのトレードオフについて考慮しなければならない。しかし、これらのコストとベネフィットをどのようにして測ればよいのかという問題は、未解決のま
ま残されている。これまで繰り返し述べてきたように、この問題を解決する決定的な術はないため、結局のところ、どのような会計処理を採用すれば会計情報開示の有用性を向上させられるのかは分からないのである。
この論文では、「投資家にとって有用な会計情報・会計基準とは何か」という問題を常に念頭に置いて、多種多様なジャンルの実証研究をサーベイしてきた。その結果、value
relevance を改善する会計処理の採用が会計情報開示の有用性の向上に繋がるとは限らな
いこと、有用な情報開示の決め手となるのは複数の要因をめぐるコストとベネフィットのトレードオフであること、そのコストとベネフィットを測る手段が無いため、理論によっても実証によっても、投資家にとって最も有用な R&D の会計処理方法が何であるかは分からないことを確認できた。このことは、SFAC 1 にいう財務報告の目的を会計学の内部で達成することが不可能であることを意味する。しかし、この論文で行った実証研究のサーベ
イは、「最も有用な R&D の会計処理そのもの」を導かないにしても、少なくとも「それを導く上で考慮すべき幾つかの問題」を導く役割、基準設定の複合問題を解きほぐす役割を果たしており、その確認作業は特に基準設定にとって極めて重要なインプリケーションを与えるものと言えよう。
7-2 FASB の現在の動向と基準設定における検討課題
これまでの実証結果から得られたインプリケーションを踏まえて、実際に、基準設定主体においてR&Dの会計基準を見直す動きが起こったのか否か、現在までの動向を確認しておこう。FASBは、近年低下していると言われる会計情報のvalue relevanceの回復を目的として、 8 2002 年 1 月に、現在財務諸表上で認識されていない無形資産の情報開示についての新規プロジェクト、Disclosure of Information about Intangible Assets Not Recognizedin Financial Statementsを立ち上げた。このプロジェクトの範囲は、①SFAS 141 9 のもとで、企業結合時に獲得されても認識されない無形資産、②SFAS 2 が準用され、パーチェス法による企業結合時に獲得されても即時費用処理される仕掛中のR&D、及び③SFAS 141とSFAS 142 のもとで現在認識されているが、fair valueの開示や現行基準のもとでは開示されない情報の開示を要する無形資産の 3 つである。R&D自体はこのプロジェクトの範囲
8 FASB, Special Report, Business and Financial Reporting, Challenges from the New Economy, 2001.
9 FASB, SFAS No. 141, Business Combinations, 2001.

52

に含まれてはいないものの、このプロジェクトの範囲の無形資産とR&Dの実質が等しいと捉えられていることが本文の記述から読み取れるため、以下ではこのプロジェクトの内容をR&Dの会計処理に移して議論を行う。FASBは、開示すべき量的情報の選択肢を①現行基準のもとで既に認識されている無形資産を含めた全ての無形資産のfair valueと、②当期の支出総額の 2 つにまで絞り込んだものの、最終的な結論を出すことなく、2004 年 1 月にこのプロジェクトを議題から外してしまっている。 10
このプロジェクトにおいて relevance を回復させようとしている会計情報の焦点は、SFAS 2 の場合とは違い報告利益ではない。そこでは、既存の会計情報(報告利益)の質の向上による relevance の回復ではなく、これまで開示されていなかった新しい情報内容(fairvalue か支出総額)を追加・補完し、会計情報の量を増やすことによって会計情報全体のvalue relevance を高めようとしていた。いってみれば、このプロジェクトにおいて、FASB
は会計情報の value relevance の量的改善を図ろうとしていたのである。
一方、この量的改善に対し、6-4 項で述べたように、実証結果からは繰延処理への変更に
よって value relevance が改善される可能性が示されている。これは、既存の開示情報(利益数値)の value relevance を高める計算方法・会計処理方法への変更によって会計情報のvalue relevance を向上させるという意味で、value relevance の質的改善と呼ぶことができる。FASB は、このプロジェクトにおいて、支出の配分パターンの変更という質的改善の可能性については全く触れておらず、それを置き去りにしたまま、fair value の評価に議論を飛躍させていたと言える。
この FASB の無形資産に関する情報開示プロジェクトにおいては、「value relevance を回復させるための情報開示」が念頭に置かれているが、前項で確認したように、そうすることが必ずしも会計情報開示の有用性の向上に貢献するとは限らない。それは、質的改善にせよ、量的改善にせよ、同じことであり、どのような会計処理方法が有用な情報開示手段であるかは、常に、ある手段がもたらすコストとベネフィットのトレードオフと、別の代替的な手段のそれとを比較することによって判断されなければならない。従って、基準設定に際しては、ある手段を採用した場合のコストとベネフィットと、別の手段を採用した場合のそれとを予測する必要がある。その前提として、それぞれの手段のもとでの投資家と企業の役割分担(行動シナリオ)が、あらかじめ想定されていなければならない。そこで、
FASB のプロジェクトで提案されていた手段(支出総額の開示と fair value の開示)において想定される役割分担を、SFAS 2 において提案されていた手段(即時費用処理と繰延処理)のそれと比較しながら確認してみよう。
データベース→

報告利益計算過程 A→

permanent earnings

計算過程 B→

企業価値

計算過程 C

10 FASB homepage, http://www.fasb.org/project/intangibles.shtmlを参照。

53

上の図のような企業評価のパラダイムを想定した場合に、A から C までの計算のうち、どこまでを企業が行い、どこからを投資家が行うのであろうか。まず、SFAS 2 で提案されていた手段について、6-5 項で述べた投資家の行動シナリオごとに確認しておこう。①即時費用処理の場合には、投資家自身が資本化調整を行って利益を再計算するため、役割分担
は、「企業側―A、投資家側―B と C」である。②繰延処理で、投資家が機械的に報告数値を受け入れる場合には、投資家が報告利益を permanent earnings の推定値として受け入れることを意味するため、役割分担は、「企業側―A と B、投資家側―C」である。③繰延処
理で、投資家が報告数値にさらに加工を加える場合には、役割分担は、①と同じく「企業側―A、投資家側―B と C」である。
①～③のどの場合においても、A の計算は必ず企業側が、C の計算は必ず投資家側が行うことに注意しておこう。つまり、SFAS2 における R&D の会計処理をめぐる問題は、B の計算を誰がどのように行うのかにある。これは当然といえば当然であろう。なぜならば、
もしも投資家が A の計算を行うとすれば、企業の自己申告による開示制度一般が不必要になる。一方、もしも企業が C の計算を行うとすれば、会計情報開示制度自体が成立しなくなる。そもそも、広く多様な投資家が会計情報を利用することを前提としてこそ、会計規制に社会的意味が認められるのであり、個々の利害関係者がケース・バイ・ケースで会計情報を利用するだけなら、契約によればよいのであって、必ずしも会計規制は必要とされないからである。裏を返せば、会計情報開示制度が成立するためには、必ず C の計算は個々の投資家が自己責任で行わなければならない。従って、SFAS 2 や R&D の会計処理の議論
一般に限らず、企業評価のパラダイムにおいて議論されるべきは、常に B の計算の役割分担でなければならないのである。
それでは、SFAS 2 で提案されていた手段において、具体的には B の計算の何が問題であるのか。①～③の役割分担を比較し、その共通点と相違点を確認してみよう。①と③とを比べると、「B の計算を投資家が行う」という点では共通しているが、「B の計算を投資家が行う上で、企業は何を開示すべきか」という点で異なっており、①では支出総額が、③では報告利益が想定される。②と③とを比べると、「企業は報告利益を開示すべき」という点では共通しているが、「どちらが B の計算を行うか」という点では異なっており、②では企業が、③では投資家が想定される。①と②とを比べると、「どちらが B の計算を行うか」と「企業は何を開示すべきか」の両方で異なっており、①では投資家/支出総額が、②では企業/報告利益が想定される。従って、B の計算に関して問題とされるのは、「どちらが B の計算を行うか」と「企業は何を開示すべきか」という 2 点であることが分かる。
今度は、2002 年の無形資産に関する情報開示プロジェクトで提案されている手段における役割分担を確認してみよう。まず、支出総額の開示の場合、役割分担は実質的に①に等しい。両者の違いは「FASB が基準設定当初、何を開示することを目的としていたか」にあり、それは「利益計算の過程で任意の表示科目の区分掲記によって付随的に開示するか、独立の注記による開示を強制するか」という開示過程、開示方法の違いでしかない。「投資54

家が B の計算を行い、企業は投資家が B の計算を行う上で有用な情報として支出総額を開示する」という点では、両者に一切変わりはない。
他方、fair value の開示の場合はどうであろうか。想定される役割分担は、「企業側―A、B、C、投資家側―なし」であり、本来投資家側の役割であるはずの C の計算は、企業側が行うことになる。支出総額の開示と fair value の開示を比べて、2002 年の FASB のプロジ
ェクトにおいて何が問題とされているのかを考えてみると、両者の最大の相違は「誰が企業価値を計算し、企業評価を行うべきか」にあり、問題の焦点は B の計算から C の計算へと移行しているのである。しかし、既に述べたとおり、C の計算は投資家が行う他に選択肢はなく、その点に関する議論の余地はない。基準設定において、本来検討すべき問題は、
常に B の計算における「どちらが B の計算を行うか」と「企業は何を開示すべきか」にあり、その問題を解決する決め手となるのが、7-1 項でも述べた、①～③のシナリオのもとでの、複数の要因をめぐる企業と投資家のコストとベネフィットのトレードオフの比較である。このトレードオフを測定する手段が存在しないため、結局、B の計算に関する問題が科学的に解決することは永久にあり得ない。それは、最も有用な R&D の会計処理が何であるかは永久に結論が出ないこと、従って将来にわたって繰り返し R&D の基準設定の立法政策論が行われるであろうことを意味する。基準設定主体は、R&D の基準設定が論題として挙げられる度に、①～③のシナリオのもとでの、B の計算に関する企業と投資家のコストとベネフィットのトレードオフについて繰り返し議論を重ねつつ、その都度、最もネット・ベ
ネフィットが高いと考えられる会計処理を価値判断していくしかないのである。

8

おわりに
この論文は、これまでに行われてきた R&D に関する多種多様なジャンルの実証研究をサーベイすることを通じて、多種多様な経験的事実を確認し、それらを総合・統合した観点から「投資家にとって有用な情報開示という目的に適う R&D の会計処理・会計基準とは何か」を検討しようとしたものである。以下で各節の内容を要約しておこう。
まず、2 節では、サーベイから R&D intensity の高い企業ほど会計情報の有用性が低い
こと、R&D が大きい企業ほどミスプライシングが生じる可能性が高いこと、R&D が企業のリスク･ファクターである可能性が高いことを経験的事実として確認し、R&D の重要性が高まりつつある現在において、R&D に関する追加的な情報開示が会計情報の有用性を向上させる可能性を示した。
3 節では、SFAS 2 の「結論の基礎」の内容の正当性を、サーベイによって裏付ける作業を行い、「将来収益の不確実性」は事実であるが、「支出と収益との因果関係の欠如」は事実ではないことを確認した。その一方、投資家は、R&D を即座に消費される経常経費としてではなく、将来にわたってネット・ベネフィットを産み出す資産として認識しているこ
とも経験的事実として確認した。ただし、この節で確認された事実そのものが有用な R&D
55

の会計処理を一義的に決めるわけではない。
4 節では、サーベイから、SFAS 2 公表前に予想された 2 つのシナリオ(①繰延処理企業がSFAS 2 以降 R&D 支出額を減少させる、②経営者は R&D 支出のタイミングを調整して利益操作を図る)がどちらとも正しかったことを経験的事実として確認した。さらに、経営者の利益平準化行為が投資家にベネフィットをもたらす一面を指摘し、有用な R&D の会計処理を求めるには、利益平準化によって投資家にもたらされるコストとベネフィットのトレードオフを考慮する必要があることを確認した。
5 節では、サーベイから、R&D の会計方法の選択と R&D 支出額の大小という 2 つのシ
グナリング手段の存在を経験的事実として確認した。さらに、SFAS 2 が会計基準の有用性の向上に貢献したのか否かを「シグナリング機能」という観点から検討し、有用な R&D の会計方法を求めるには、2 つのシグナリングによってもたらされるコストとベネフィットのトレードオフをそれぞれ考慮する必要があることを確認した。
6 節では、サーベイから、即時費用処理数値の value relevance よりも繰延処理数値のvalue relevance のほうが高いことを経験的事実として確認した。しかし、value relevancestudy にはリサーチ・デザイン上の欠陥が存在するため、最も value-relevant な R&D の会
計方法が何かは分からないこと、例えそれが分かったとしても「value relevance を高める
会計方法の採用が、有用な情報開示に繋がる」わけではないこと、有用な R&D の会計方法を求めるには、各会計方法を制度化した場合の投資家の行動シナリオを把握した上で、投資家と経営者のコストとベネフィットのトレードオフを測定し、比較する必要があることを確認した。
7 節では、多様なジャンルの実証研究のサーベイから判明した多様な経験的事実を総合・統合した観点から、「投資家にとって有用な R&D の会計方法とは何か」について、この章で判明した論点をまとめている。その問いに答えるには、複数の要因をめぐるコストとベネフィットのトレードオフを各会計方法につき測定する必要があること、しかし測定手段が存在しないため、結局はどの会計方法を採用すべきかは分からないことを最終的に確認した。さらに、会計基準設定において検討されるべきは、利益の計算における企業と投資家の役割分担であること、そのためには、各会計方法を採用した場合の企業と投資家の行動シナリオのもとで、複数の要因についてのコストとベネフィットに関する議論を重ねていくしかないことを確認した。
このように、各節で様々なジャンルの実証研究をサーベイし、様々な経験的事実が存在すること、現実が多面的であることを確認してきた。その多面的な現実の中でも、value
relevance study は、「会計数値のバラツキが株価のバラツキをどの程度説明できるか」という一面のみをピックアップするに過ぎない。その過程では、会計数値のバラツキと独立でない要因(企業特性)を全てコントロールして、議論から排除する必要があり、その結果、
value relevance study において、企業特性のシグナリング機能に関する議論は必然的に欠落することになる。会計基準の有用性を論じるにあたって、value relevance study の結果
56

だけを偏重する議論には、こうした現実の多面性を見落とすという欠陥が存在するのである。
また、この論文では、「対応」を人々がどう理解しているかを、実証結果のサーベイを通じて確認した。その結果、「SFAS 2 で FASB が要求する厳密な解釈よりも、繰延処理を認める緩やかな解釈のほうが、人々の間では支配的である」ことを経験的事実の一端として確認することができた。このことは、「対応」の経験的な裏付けとして、理論の再検討を図る上で有用であろう。
そのような人々の理解に加えて、この論文では実証を行う研究者自身の問題意識についても確認した。特に value relevance study からは、SFAS 2 における即時費用処理の強制が過度に保守的な会計処理なのではないか、FASB の「対応」の解釈が過度に厳格なのではないかといった疑念を研究者が抱いていたことが推察された。また、SFAS 2 以降の FASB
では R&D の会計処理をめぐる議論を資産価値の測定問題に飛躍させており、支出の配分問
題は未解決のまま置き去りにされていたが、この論文では、実証を行う研究者の問題意識
が R&D の資産価値の測定ではなく、依然として支出の配分問題にあることを確認できた。
この論文で行ったサーベイは、実証研究を行った研究者が持っていたもともとの問題意
識や研究目的には深く立ち入らないまま、自分自身の観点から報告された実証結果を解釈
し、インプリケーションを得るという間接的な事実確認であったが、自分自身の問題意識と研究目的に従って仮説を立て、実際に実証を行うことによって、直接的な事実確認を行うことが、次の研究課題である。

57

表 1 R&D と会計情報の有用性・情報の非対称性との関係に関する実証研究
著者

サンプル

内容

モデル

Aboody米＊繰延処理企業の場合、リターンに対して、

and1987~1995 年

繰延額は正、償却額は負の関連を持ち、費用

Lev

163 社

額は有意でない。費用処理企業の支出額は、 CV ＝年度ダミー。

[1998]

ソフトウェア産業

リターンに対して正の関連を持つが、係数の大きさは、繰延処理企業の繰延額の係数より＊ CapSDC = α + α Size + α profit + α SDC + α LEV + α beta + ∑ γCV
0
1
2
3
4
5
MV

＊

R = β 0 + β1ΔCapSDCC + β 2 ΔSDC E + β 3ΔExpSDCC + β 4 AmoSDAC + β 5adjE+ β 6 ΔadjE + β 7も小さい。

CapSDC+ ∑ γCVMV＊ソフトウェア資産残高は、株価に対して正CV ＝年度ダミー。下付き C は繰延処理企業、E は費用処理企業。

の関連を持つ。

＊ P = β 0 + β 1 E + β 2 BV + β 3 SDA＊翌期の利益に対して、繰延処理企業の繰延額、及び費用処理企業の支出額は正の関連を持つ。繰延処理企業の費用額は有意でない。

＊

ΔadjEt +1 = β 0 + β1ΔCapSDCC ,t + β 2 ΔSDCE ,t + β 3ΔExpSDCC ,t + β 4 ΔadjEt+ β5

CapSDC+ ∑ γCVMV t＊2 期先のリターンまでに対して、費用処理

CV ＝年度ダミー。

企業の支出額は正の関連を持つ。繰延処理企＊ Rt + n = β 0 + β1CapSDCC , t + β 2 SDC E , t + β 3 ExpSDCC , t + ∑ γCV

業の繰延額は有意でなく、費用額は 1 期先のCV ＝年度ダミー、企業規模、β、前期リターン、時価簿価比率。

リターンと正の関連を持つ。

＊ AFE = β 0 + β 1 CapSDC + ∑ γCV＊繰延額が大きいほど、アナリストの利益予CV ＝年度ダミー、企業規模。

測誤差も大きくなる。
Amir,

米

一律繰延・償却を擬制して計算した R&D 資

OLS：

Lev

1982~1997 年

産の intensity が大きいほど、OLS における

AR = α + β FVand

総計 12,892 社年

財務諸表数値 FV の超過リターンに対する説

2SLS：

明力及び利益に係る係数は小さくなり、アナ

AR = α + β1FV + β 2 PV _ AEF

Sougiannis58[1999]

リストの予測利益 PV _ AEF を説明変数に追PV _ AEFt = α + β1 ARt + β 2 ARt −1 + β 3 FV

加することによる説明力の増分(2SLS の R2

OLS と 2SLS の決定係数を比較。

－OLS の R2)/(OLS の R2)は大きくなる。
Aboody米＊被説明変数①～④の全てにおいて、 α 0 は＊以下の 4 つのグループにサンプルを分ける。

and1985~1997 年

正、 β 0 は負だが、

RDP：R&D 有、かつインサイダーが net purchaser

Lev

総計 253,038 社年①の場合 α 0 、 β 0 は有意、

RDS：R&D 有、かつインサイダーが net seller②の場合 α 0 は有意でないが、 β 0 は有意、NoRDP：R&D 無、かつインサイダーが net purchaser③の場合 α 0 、 β 0 は有意、

NoRDS：R&D 無、かつインサイダーが net seller④の場合 α 0 は有意だが、 β 0 は有意でない。

( R _ RD P − R _ NoRD P ) = α 0 + α 1 ( Rm − R f ) + α 2 SMB + α 3 HML

インサイダー・ゲインは R&D 企業の方が( R _ RD S − R _ NoRD S ) = β 0 + β 1 ( Rm − R f ) + β 2 SMB + β 3 HML

No-R&D 企業よりも大きく、R&D intensity

被説明変数について、が高い場合にその差はより顕著(情報の非対①R&D－No-R&D(上のモデル)

称性の大きさの違いを示唆)。

②Low-R&D－No-R&D＊インサイダー取引情報の開示に対する投③High-R&D－No-R&D

資家の反応は、R&D 企業のほうが No-R&D④High-R&D－Low-R&D

企業よりも大きい(情報の非対称性の大きさの 4 パターン(×2)で回帰し、 α 0 、 β 0 を t-test で検証。

の違いを示唆)。

＊RD グループの累積リターンの平均/平均取引量と、NoRD グループの累[2000]

積リターンの平均/平均取引量との差を t-test で検証。
Clarke米

R&D 支出が大きいほど、逆選択が少なくな

ASM = α + β ( RD / OE ) + ∑ γCV

and1996 年る。

CV ＝age、インサイダー取引、広告宣伝費、PPE、無形資産、企業規模、Shastri

183 社

規制ダミー。

[2000]
Gelb

米＊R&D and advertising intensity が高い企

＊Accounting Disclosure Group と Financial Signaling Group の R&D

59

and

1981~1993 年

業は、会計情報開示よりも配当や自社株買い

Siegel

総計 710 社年といった financial signaling を重視する。

[2000]

銀行以外＊また、配当の上昇や自社株買いのアナウン＊ ln P = α + β RDInt + γCV
1− Pスに対する市場の反応は、R&D intensity がP =1(Financial Signaling Group)。

高い企業であるほど大きい(R&D intensity

CV ＝企業規模、リターン、レバレッジ、q、運転資本。

が高い企業の場合、financial signaling がよ＊ CAR(−1,+1) = α + β1DHI + β 2 D + γCV

り informative であることを示す)。

D ＝less accounting disclosure ダミー。

and advertising intensity を比較(t-test と Wilcoxon test)。

CV ＝企業規模、リターン、レバレッジ、q、運転資本。
Barth,

米＊R&D が大きな産業に属する企業や、産業

Kasznik

1983~1994 年

内で比較的 R&D が大きな企業ほど、アナリ

and

総計 35,695 社年

スト・カバレッジは大きい。

＊

AC = α + β1 ( RDInt − RDIntind ) + β 2 (advInt − advIntind ) + β3 ( IAInt − IAIntind )+ β 4 (depInt − depIntind ) + β5 RDIntind + β 6 advIntind + β 7 IAIntind + β8 depIntind+ β9CC + ∑ γCV

McNichols＊R&D が大きな産業に属する企業や、産業

CV ＝無形資産以外のミスプライス要素、企業規模、成長率、取引量、証[2001]

内で比較的 R&D が大きな企業ほど、アナリ

券会社の雇用しているアナリストの数、前年度から翌年度の間の負債及びストのカバーコストは大きい。

株式発行の有無。
＊

CC = α + β1 ( RDInt − RDIntind ) + β 2 (advInt − advIntind ) + β3 ( IAInt − IAIntind )+ β 4 (depInt − depIntind ) + β5 RDIntind + β 6 advIntind + β 7 IAIntind + β8 depIntind+ β9 AC + ∑ γCV

CV ＝無形資産以外のミスプライス要素、企業規模、成長率、証券会社の雇用しているアナリストの数、利益の変動性、同一産業内企業数。
Barron,米＊R&D が大きい企業ほど、アナリスト予測＊ CON _ AEFt = α + β1advIntt −1 + β 2 RDIntt −1 + β 3 IAIntt −1 + ∑ γCVt −1

Byard,

1986~1998 年のコンセンサスは小さくなる。

CV ＝企業規模、利益成長率、時価簿価比率、個々のアナリストの予測誤

Kile

総計 1,103 社年＊R&D が大きい企業ほど、アナリスト予測

差の平均。

の統合がもたらすベネフィットは大きくな＊ B _ CON t = α + β1advIntt −1 + β 2 RDIntt −1 + β 3 IAIntt −1 + ∑ γCVt −1

and

60

Riedlる。

CV ＝企業規模、利益成長率、時価簿価比率。

[2002]＊R&D が大きい企業ほど、個々のアナリス＊ Ave _ AFEt = α + β1advIntt −1 + β 2 RDIntt −1 + β 3 IAIntt −1 + ∑ γCVt −1

トの予測誤差は大きくなる。

CV ＝企業規模、利益成長率、時価簿価比率。

＊R&D が大きい企業ほど、利益の持続性は＊サンプルを R&D intensity の大小で 2 つに分けて、 Et = α + β Et −1 をグ低くなる。

ループごとに回帰し、 β の大きさを比較。

＊コンセンサスが小さいほど(R&D が大きい

＊ NMEt − FE _ CON t = α + β CON _ AEFt
Et −1ほど)、コンセンサスがもたらす予測精度の＊アナリスト予測のコンセンサスや、それが＊ NMEt − FE _ CONt = α + β advInt + β RDInt + β IAInt + γCV
∑ t
t
t
t
1
2
3
Et −1

もたらすベネフィットは、ハイテク産業か否CV ＝企業規模、時価簿価比率。

かとは関連が無い。

＊

上昇度は大きくなる。

FE _ CON t = α + β1advIntt −1 + β 2 RDIntt −1 + β 3 IAIntt −1 + β 4 DHT+ β 5 DHT * RDIntt −1 + ∑ γCVt −1

CV ＝企業規模、利益成長率、時価簿価比率。
＊

B _ CON t = α + β1advIntt −1 + β 2 RDIntt −1 + β 3 IAIntt −1 + β 4 DHT+ β 5 DHT * RDIntt −1 + ∑ γCVt −1

CV ＝企業規模、利益成長率、時価簿価比率。
Gelb

米R&D and advertising intensity が高い企業＊全サンプルと Alternative Disclosure Group の R&D and advertising[2002]

1981~1993 年

は、伝統的な会計情報開示よりも investor

intensity を比較・検定。

総計 710 社年

relations や firm publications といった代替

銀行以外的な自発的開示を重視する。

＊ ln P = α + β RDInt + γCV
1− P

P =1(Alternative Disclosure Group)。
CV ＝企業規模、リターン、リターンの標準偏差、公募債・新株発行ダミ
ー。

61

Shi

米

全額費用化に比べて、ソフトウェア開発費の＊繰延処理(SFAS86)採用企業について、繰延処理採用後の報告利益と、[2002]

1994~1998 年

繰延処理は、利益の変動性やアナリストの利全額費用化を擬制した利益とで、変動性を比較する。

78 社

益予測誤差を増加させる。

＊費用処理(SFAS2)採用企業をコントロール・サンプルとして、繰延処理(費用処理 35/

(SFAS86)採用企業について、繰延処理採用前 3 年間の報告利益と、繰延

繰延処理 43)

処理採用後 3 年間の報告利益とで、変動性を比較する。

ソフトウェア産業＊

Et − Et − 4Et= α + β 1 D Post + β 2 log Sales + β 2 profit

D Post ＝SFAS86 以降なら 1。
繰延処理企業と費用処理企業とで別々に回帰し、繰延処理企業では β 1 ＞
0、費用処理企業では β 1 が繰延処理企業のそれより小さいことを確認。
＊費用処理(SFAS2)採用企業をコントロール・サンプルとして、繰延処理(SFAS86)採用企業について、繰延処理採用前 3 年間と、繰延処理採用後 3年間とで、アナリストの利益予測誤差を比較する。
＊ AFE = α + β1DPost + β 2 log Sales + β 2 profit

D Post ＝SFAS86 以降なら 1。
繰延処理企業と費用処理企業とで別々に回帰し、繰延処理企業では β 1 ＞
0、費用処理企業では β 1 が繰延処理企業のそれより小さいことを確認。
Amir,

米

＊アナリストの貢献度(財務諸表の補足度)

＊OLS：

Lev

1982~2000 年

は、R&D intensity が高い企業ほど大きく、AR = α 0 + α1E + α 2 Δinv + α 3Δreceiv + α 4 ΔGP + α 5 ΔSGA + α 6 ΔTax

and

総計 26,521 社年

80 年代よりも 90 年代のほうが貢献度はより＊2SLS：

Sougiannis

大きくなっている。

AR = α 0 + α1E + α 2 Δinv + α 3Δreceiv + α 4 ΔGP + α 5 ΔSGA + α 6 ΔTax

[2003]＊R&D intensity が高い企業ほど、アナリス+ α 7 PV _ AEF

トの利益予測は不正確で、より楽観的にな

62

る。

PV _ AEFt = β 0 + β1 ARt + β 2 ARt −1 + β 3 Et + β 4 Δinvt + β 5 Δreceivt + β 6 ΔG `t+ β 7 ΔSGAt + β8 ΔTaxt＊アナリストの貢献度＝{(2SLS の超過リターンモデルの決定係数)÷
(OLS の決定係数)－1}×100 を求める。
＊R&D intensity=(5 年償却を擬制して計算した R&D 資産)/(純資産簿価＋R&D 資産)を企業ごとに計算し、サンプルを①no-R&D、②低 intensity、③高 intensity の 3 つに分け、グループ間でアナリストの貢献度を比較。
＊ AFE = α + β 1 RDInt + β 2 Size + β 3V ( E ) + β 4 Age

AFE = α + β 1 RDInt + β 2 Size + β 3V ( E ) + β 4 Age
Givoly米＊ソフトウェア開発費の繰延処理の採用は、 ＊ UPIPO = α + β Dcap + ∑ γCV

and1986~1996 年

情報の非対称性を緩和し、IPO 時の株価の過

＊ UP

IPO

=α +β

CapSDC+ ∑ γCV
SDC

Shi

ソフトウェア産業

小評価を減少させる。

[2003]

258 社＊繰り延べる開発費の割合が高いほど、情報＊ UPIPO = α + β1Dcap + β 2 Dcap * DLI + ∑ γCV(費用処理 111/の非対称性の緩和の程度は大きくなる。

β1 が負、 β 2 が正、 β1 + β 2 が負か否かを確認。

繰延処理 147)＊ソフトウェア開発費の intensity が高い企
業ほど、繰り延べた際の情報の非対称性の緩和の程度は大きくなる。

Balachandran米①BS conservatism index 及び③Earnings

3 通りの保守主義インデックス

and1978~2002 年

Conservatism index を用いた場合には、利①BS conservatism index(Beaver and Ryan, 2000)

Mohanram

総計 100,675 社年

益の value relevance は、保守的なグループ②C-SCORE(Penman and Zhang, 2002)

ほど高くなったが、②C-SCORE{(5 年償却を

③Earnings Conservatism index(Lev and Nissim, 2004)

擬制した R&D 資産＋2 年償却を擬制した広を用いて、インデックスの大小に従ってサンプルを 5 つのグループに分け

告費＋LIFO 準備金)/営業資産}を用いた場合る。

[2004]

63

には、利益の value relevance と保守主義イ

各グループにおいて P = α + β E を回帰し、決定係数を比較する。

ンデックスとの間に関連はない。
Polk

米＊R&D intensity の高い企業ほど(情報の非and1963~2000 年

対称性が高いため)、ミスプライスに対する＊ CEt = α + β MP + β q + β CFt −1
1t
2 t −1
3
PPEt −1
PPEt − 2

Sapienza

総計 48,340 社年

投資の感応度が高い。(過大評価された企業

R&D intensity の高低でサンプルを二分し、グループごとに回帰して、ミの投資額はより大きく、過小評価された企業

スプライスの係数を比較。

の投資額はより小さくなる。)＊R&D intensity の高い企業では、投資が大＊ R = α + β ln CEt −1 + β ln q + β ln CFt −1 + γCV
∑
t
1
2
t −1
3
PPEt − 2
PPEt − 2

きいほど(過大投資の可能性が高いため)将来

CV ＝前期企業規模、前期簿価時価比率、前期モメンタム。

リターンは小さくなる。R&D intensity の低R&D intensity の高低でサンプルを二分し、グループごとに回帰して、資い企業では資本支出の係数は有意でない。

本支出の係数を比較。

[2004]

Gu米＊アナリストの利益予測誤差と R&D 支出や＊ AFEt +1 = α + β 1 RDt + β 2 advt + β 3 IAt + ∑ γCV

and1981~1998 年

無形資産との間に正の関連がある。

CV ＝利益の変動性、損失ダミー、企業規模、アナリスト・カバレッジ。

Wang

総計 18,803 社年＊アナリストの利益予測誤差と R&D 支出と＊[2005]の関連性は、革新的な技術産業ほど大きく、医薬品や医療設備のような無形資産関連のAFEt +1 = α + β1RDt + β 2 advt + β 3 IAt + β 4 divt + β 5innot + β 6 regt + β 7 RDt * divt

+ β8 RDt * innot + β 9 RDt * regt + ∑ γCV

CV ＝利益の変動性、損失ダミー、企業規模、アナリスト・カバレッジ。

規制下にある産業ほど小さい。
Lee,

米＊利益の value relevance は、ローテク企業

Press

1984~1998 年のほうがハイテク企業よりも高い。

＊ R = α + β ΔEt + β Et
t
1
2
Pt −1
Pt −1

and

総計 41,656 社年＊両者の value relevance の差の原因が、①

ハイテク企業とローテク企業にサンプルを二分し、各グループについて回Choi

R&D 費用の mismatching にあると考え、そ帰し、グループ間に有意な決定係数の差があるか否かを検定。

[2005]

れ を コ ン ト ロ ー ル し て も 、 両 者 の value＊①R&D 費用の mismatching を修正したモデル：

relevance の差はなくならない。

64

＊①と②R&D から得られる収益の不確実性(ノイズ)の両方をコントロールすると、両者

Rt = α + β1

ΔEt
Pt −1

3

ΔEt + m

m =1

Pt −1

+ ∑ β m +1+γ

Et −1 3+ ∑ λm Rt + m
Pt −1 m =1の value relevance の差は消えるため、原因各グループで回帰し、グループ間の決定係数を比較。

は②にあると推定される。

＊②R&D 収益から生じるノイズをコントロールしたモデル：

Rt = α + β1

ΔEt
Pt −1

+ β2

Et
Pt −1

各グループで、モデルの変数に産業平均値を用いて回帰し、グループ間の決定係数を比較。
＊①と②の両方をコントロールしたモデル：

Rt = α + β1

ΔEt
Pt −1

3

ΔEt + m

m =1

Pt −1

+ ∑ β m +1+γ

Et −1 3+ ∑ λm Rt + m
Pt −1 m =1

各グループで、モデルの変数に産業平均値を用いて回帰し、グループ間の決定係数を比較。
Mohd

米＊ SFAS86 導 入 後 、 他 の ハ イ テ ク 産 業[2005]

1983~1988 年

ソフトウェア産業のほうが、 SPREAD = α 0 + α1DSoft + α 2 DPost + α 3 DSoft * DPost + α 4Volume + ∑ γCV(SFAS2)よりも、ソフトウェア産業

情報の非対称性が有意に小さい。

DSoft

67 社

＊ソフトウェア産業内では、開発費を費用化

D Post ＝SFAS86 以降なら 1。

他のハイテク産業する企業よりも、繰り延べる企業のほうが、 CV ＝企業規模、リターンの変動性、上場取引所、株価、アナリスト数。

448 社

情報の非対称性が有意に小さい。

＊2SLS：＝ソフトウェア産業なら 1。

Volume = β 0 + β1DSoft + β 2 DPost + β 3 DSoft * DPost + β 4 SPREAD + ∑ γCV
CV ＝企業規模、アナリスト数、発行株式数、株式インデックス。

α 3 が負か否か、 β 3 が正か否かを確認。
＊2SLS：SPREAD = α 0 + α1Dcap + α 2Volume + ∑ γCV65

CV ＝企業規模、リターンの変動性、上場取引所、株価、アナリスト数。
Volume = β 0 + β1Dcap + β 2 SPREAD + ∑ γCV

CV ＝企業規模、アナリスト数、発行株式数、株式インデックス。

α 1 が負か否か、 β1 が正か否かを確認。
Lev,

米＊R&D Leader(R&D intensity が産業平均＊4 年先までの将来超過リターンを、Leader と Follower それぞれについRadhakrishnan

1975~1997 年

より高い企業)が将来超過リターンを稼ぐのて測定し、その差が不変か否かを確認。差が 4 年の間ずっと変わらないな

and総計 29,141 社年に対し、Follower は平均的なリターン(将来ら、Leader の R&D がよりリスクが高いと投資家が考えており、Follower

Ciftci

超過リターンはゼロ)しか稼ぐことができなとのリターンの差額はリスクに対する報酬と解釈可能。差が 4 年の間に減[2006]い。

少するならば、投資家への情報伝達の遅れが年度と共に解消されると考え＊Leader が稼ぐ超過リターンの一部はリスられ、Leader の将来超過リターンの原因はミスプライシングにあると解

クに対する報酬だが、残りは投資家への情報釈可能。

伝達のラグがもたらすミスプライシングである。

＊ SD( R ) = α + β RDt + β D * RDt + γCV
∑
1
2
t +1
MVt
MVt

＊リターンの変動性(リスク)は、R&D 支出とCV ＝年度ダミー、超過リターン、取引量、企業規模、レバレッジ、配当正の関係にあり、Leader のリターンの変動

利回り、E/P、B/M、売上高成長率、アナリストの長期利益予測の平均お性は、Follower のそれよりも小さい。

よびその変化額、アナリストの長期利益予測の標準偏差の平均およびその＊将来利益の変動性は、R&D 支出と正の関

変化額、アナリスト数の平均。

係にあり、Leader の変動性は、Follower の＊ SD( E

それよりも小さい。

t +1, t + 5) = α + β1

RDt
RDt
CEt
CEt
+ β 2 DHI *+ β3+ β 4 DHI *+ ∑ γCV
MVt
MVt
MVt
MVt

＊アナリストは長期成長予測において、CV ＝産業ダミー、企業規模、レバレッジ。

Follower よりも Leader を 5%高く評価する＊Leader 及び Follower を、アナリスト数の大小に応じてそれぞれ 2 つのが、予測改訂時の成長率の下げ幅は、Leader

グループに分け、アナリスト数が大きい Leader の将来超過リターンが、のほうが 1.7%も大きい。

アナリスト数が小さい Leader のそれと異なる動きをとるか否かを確認。

66

＊アナリストの長期成長予測のバラツキは、
Follower よりも Leader のほうが大きい。
＊アナリスト数が大きい Leader の将来超過
リターンが、アナリスト数が小さい Leaderのそれと同じパターンの動きをとっており、アナリストは Leader 企業と投資家の間の情
報の非対称性を緩和する役割を果たさない。
Matolcsy

豪＊OLS：無形資産(R&D を含む)の繰延額がand

1990~1997 年

大きい企業ほど、アナリスト数が多く、利益

Wyatt

総計 421 社年

予測誤差の絶対値が小さい。繰延額の大きさ[2006]

IA
MV − BV
OCF+ β3+ β 4 log MV + β 5 Age＊ AC = β1 MV − BV + β 2 MVL
+ β 6 SD ( E ) + β 7 Dloss + β8 LEV + β 9σ 2 ( R ) + ∑ γCVと利益予測のバラツキとは無関連。

Dloss ＝損失ダミー。 σ 2 ( R) ＝リターンの分散。

＊2SLS：無形資産(R&D を含む)の繰延額がCV ＝年度ダミー、産業ダミー。

大きい企業ほど、利益予測のバラツキが小さい。繰延額の大きさと、アナリスト数や利益
予測誤差の絶対値の大きさとは無関連。

DISP _ AEF
IAMV − BV
OCF+ β3+ β 4 log MV
= β1
+ β2
TotalAMV − BVMV
L+ β 5 Age + β 6 SD ( E ) + β 7 Dloss + β8 LEV + β 9σ 2 ( R ) + β10ΔP + β11 AC + ∑ γCV＊ log

CV ＝年度ダミー、産業ダミー。
AFE
IA
MV − BV
OCF
= β1
+ β2
+ β3
+ β 4 log MV + β 5 Age
TotalAMV − BVMV
L+ β 6 SD ( E ) + β 7 Dloss + β8 LEV + β 9σ 2 ( R ) + β10 ΔP + β11 AC + ∑ γCV＊ log

CV ＝年度ダミー、産業ダミー。
＊2SLS：67

IA
MV − BV
OCF⎛⎞
AC = β1 ⎜+ β3+ β 4 log MV + β5 Age + β 6 SD( E )⎟ + β2
MV
−
BV
MV
L
⎝
⎠
+ β 7 Dloss + β8 LEV + β 9σ 2 ( R) + ∑ γCV
IA
IAMV − BV
OCF
= β1
+ β2
+ β3
+ β 4 log MV + β 5 Age + β 6 SD ( E )MV − BV
TotalAMV
L+ β 7 Dloss + β8 LEV + β 9σ 2 ( R ) + ∑ γCV

CV ＝年度ダミー、産業ダミー。
＊2SLS：log

DISP _ AEF
IAMV − BV
OCF⎛⎞= β1 ⎜+ β3+ β 4 log MV + β 5 Age⎟ + β2
TotalA
MV
BV
MV
L
−
⎝
⎠

+ β 6 SD( E ) + β 7 Dloss + β8 LEV + β 9σ 2 ( R) + β10 ΔP + β11 AC + ∑ γCV

IA
IAMV − BV
OCF
= β1
+ β2
+ β3
+ β 4 log MV + β5 Age + β 6 SD( E )MV − BV
TotalAMV
L+ β 7 Dloss + β8 LEV + β9σ 2 ( R) + β10 ΔP + β11 AC + ∑ γCV
CV ＝年度ダミー、産業ダミー。
＊2SLS：

IA
MV − BV
OCF⎛⎞= β1 ⎜+ β3+ β 4 log MV + β 5 Age⎟ + β2
MV
−
BV
MV
L
⎝
⎠
+ β 6 SD( E ) + β 7 Dloss + β8 LEV + β9σ 2 ( R ) + β10 ΔP + β11 AC + ∑ γCV

log

AFE

TotalAIA
IA
MV − BV
OCF
= β1
+ β2
+ β3
+ β 4 log MV + β5 Age + β 6 SD( E )MV − BV
TotalAMVLDISP _ AEF+ β7 Dloss + β8 LEV + β9σ 2 ( R) + β10 ΔP + β11 AC + β12 log+ ∑ γCV
TotalACV ＝年度ダミー、産業ダミー。

68

Polk

米

＊R&D intensity の高い企業ほど(情報の非and1963~2000 年

対称性が高いため)、ミスプライスに対する＊ CEt = α + β MP + β q + β CFt −1
1t
2 t −1
3
PPEt − 2
PPEt −1

Sapienza

総計 31,659 社年

投資の感応度が高い。(過大評価された企業

R&D intensity の高低でサンプルを二分し、グループごとに回帰して、ミの投資額はより大きく、過小評価された企業

スプライスの係数を比較。

の投資額はより小さくなる。)

CFt −1CEt −1CEt −1＊ Rt = α + β1 ln PPE + β 2 DHI * ln PPE + β 3 ln qt −1 + β 4 ln PPE[2006]＊R&D intensity の高い企業では、投資が大きいほど(過大投資の可能性が高いため)将来+ ∑ γCV

t −2

t −2

t −2

リターンは小さくなる。

CV ＝前期企業規模、前期簿価時価比率、前期モメンタム、前期株式発行。

Demerjian,米＊効率的経営能力の高い企業ほど、会計の質＊ AQ = α + β Efficiency + ∑ γCV

Lev

1989~2004 年

は高い。

Efficiency ＝DEA score(企業の効率的経営能力のランキング)。

and総計 94,881 社年＊効率的経営能力の高い企業ほど、修正報告※DEA の測定に際しては、収益をアウトプットとし、インプットの 1 つ

McVay

を行わない。

として、5 年償却を擬制した R&D 資産を用いる。

[2007]＊当期利益が正のグループにおいては、効率

CV ＝企業規模、過去 5 年のうち損失計上年度の割合、売上高変動、CF的経営能力の高い企業ほど、利益の持続性は変動、営業サイクル。

高くなる。逆に、負のグループにおいては、 ＊ D = α + β Efficiency + ∑ γCV
効率的経営能力の高い企業ほど、利益の持続

D ＝2 年後までに利益の修正報告があれば 1。

性は低くなる。

CV ＝企業規模、過去 5 年のうち損失計上年度の割合、売上高変動、CF
変動、営業サイクル。
＊ Et +1 = α + β1Et + β 2 Efficiency + β3 Et * Efficiency + ∑ γCV

CV ＝企業規模、過去 5 年のうち損失計上年度の割合、売上高変動、CF
変動、営業サイクル。
当期利益が正のグループと負のグループで別々に回帰。

69

Ho,

米

＊(年次報告における)R&D が大きい企業ほLiu1990~1999 年

ど、四半期報告後にアナリストが予測改訂を＊ Perc _ AR = α + β RD + β Volume + β Size + β UE + β D
1
2
3
4
5
OE
E

and

総計 16,891 社月行う確率が高くなり、かつ、その改訂の程度

D ＝予測誤差が負なら 1。

は、R&D の大きさと有意に正の関連を持つ。

Schaefer[2007]＊

Mag = α + β 1

RDUE+ β 2Volume + β 3 Size + β 4+ β5 DOE
E

D ＝予測誤差が負なら 1。
Jones

米

＊大半の企業は R&D について記述的な開示[2007]

119 社

のみを行っているが、開発段階の R&D につ

＊GLS：
Ⅰ

DISC _ RD = α + β1DISC _ GEN + β 2 DISC _ FOR + β 3 AFE + β 4 SD( AEF )+ β 5 SD( Rt −1 ) + β 6 Patent + β 7 BHARt −1 + β8 Size + β 9 AC + β10 Fund _ Issue

R&D intensive

いては、年次報告書以外の情報源を用いて、

産業

記述的開示とともに数量的な開示も行われ+ β11 ( B / M )t −1 + β12 RDIntている。

AFEt +1 = α + β1DISC _ GEN + β 2 DISC _ FOR + β 3 AFE + β 4 SD( AEF )＜利益予測の場合＞＊アナリストの利益予測誤差、企業規模及びB/M 調整後リターン(proprietary cost)、B/M
が小さい企業ほど、R&D に関する情報開示水準が高い。R&D に関する情報開示水準が高い企業ほど、アナリストの利益予測誤差は小さいが、アナリスト予測のバラツキとの関Ⅱ + β 5 SD( Rt −1 ) + β 6 Patent + β 7 BHARt −1 + β8 Size + β9 AC + β10 Fund _ Issue+ β11 ( B / M )t −1 + β12 RDInt + β13 DISC _ RD + β14 SD( ROE ) + β15 DSI+ β16 Num _ Seg
SD( AEF )t +1 = α + β1DISC _ GEN + β 2 DISC _ FOR + β 3 AFE
Ⅲ + β 4 SD( AEF ) + β 5 SD( Rt −1 ) + β 6 Patent + β 7 BHARt −1 + β8 Size + β 9 AC
+ β10 Fund _ Issue + β11 ( B / M )t −1 + β12 RDInt + β13 DISC _ RD

+ β14 SD( ROE ) + β15 DSI + β16 Num _ Seg

連はない。

DSI ＝特別項目を報告していれば 1。

＊アナリストの利益予測誤差、企業規模及び利益予測と売上高予測の 2 通りを用いる。

B/M 調整後リターン(proprietary cost)、B/M＊GLS：が小さい企業ほど、R&D に関する情報開示水準が高い。進行中の R&D や、開発段階の70

R&D に関する情報開示水準が高い企業ほど、アナリストの利益予測誤差は小さいが、

Ⅰ

DISC _ RD = α + β1DISC _ GEN + β 2 DISC _ FOR + β 3 AFE + β 4 SD( AEF )+ β 5 SD( Rt −1 ) + β 6 Patent + β 7 BHARt −1 + β8 Size + β 9 AC + β10 Fund _ Issue

アナリスト予測のバラツキとの関連はない。

+ β11 ( B / M )t −1 + β12 RDInt＜売上高予測の場合＞

AFEt +1 = α + β1DISC _ GEN + β 2 DISC _ FOR + β 3 AFE + β 4 SD( AEF )Ⅱ + β 5 SD( Rt −1 ) + β 6 Patent + β 7 BHARt −1 + β8 Size + β9 AC + β10 Fund _ Issue+ β11 ( B / M )t −1 + β12 RDInt + β13 RD − SPEND + β14 RD − PROG
(proprietary cost)、B/M が小さい企業ほど、＊ 企 業 規 模 及 び B/M 調 整 後 リ タ ー ン+ β15 RD − DEV + β16 SD( ROE ) + β17 DSI + β18 Num _ Seg

R&D に関する情報開示水準が高い。R&D にSD( AEF )t +1 = α + β1DISC _ GEN + β 2 DISC _ FOR + β 3 AFE

関する情報開示水準が高い企業ほど、アナリストの売上高予測誤差及びアナリスト予測Ⅲ+ β 4 SD( AEF ) + β 5 SD( Rt −1 ) + β 6 Patent + β 7 BHARt −1 + β8 Size
+ β 9 AC + β10 Fund _ Issue + β11 ( B / M )t −1 + β12 RDIntのバラツキは小さい。

+ β13 RD − SPEND + β14 RD − PROG + β15 RD − DEV＊ 企 業 規 模 及 び B/M 調 整 後 リ タ ー ン+ β16 SD( ROE ) + β17 DSI + β18 Num _ Seg(proprietary cost)、B/M が小さい企業ほど、 DISC _ RD を以下の 3 項目に分解：
R&D に関する情報開示水準が高い。進行中

RD − SPEND ＝R&D の支出額に関する情報開示水準。

の R&D や、開発段階の R&D に関する情報

RD − PROG ＝進行中の R&D に関する情報開示水準。

開示水準が高い企業ほど、アナリストの売上

RD − DEV ＝開発段階の R&D に関する情報開示水準。

高予測誤差及びアナリスト予測のバラツキ

DSI ＝特別項目を報告していれば 1。

は小さい。

利益予測と売上高予測の 2 通りを用いる。

71

表 2 R&D とミスプライシングに関する実証研究
著者

サンプル

内容

モデル

Lev,

米

＊① GrowthRD > ROE の場合 adjROE > ROE＊サンプルをSarath1975~1995 年② GrowthRD < ROE の場合 adjROE < ROE① GrowthRD > ROE

and

サンプル数不明③ GrowthRD > ΔE の場合 ΔadjE > ΔE

② GrowthRD < ROE

Sougiannis④ GrowthRD < ΔE の場合 ΔadjE < ΔE

③ GrowthRD > ΔE

[1999]

であるから、即時費用処理が常に繰延処理よ④ GrowthRD < ΔE

りも保守的な会計処理というわけではなく、 の 4 グループにわけてポートフォリオ分析。
①と③の場合のみ保守的であるはず。実際のさらに一律償却・繰延を擬制して、回帰結果も同じ。

(ΔE − ΔadjE ) = α1 (GrowthRD − ΔE ) + α 2 (GrowthRD − ΔE ) 2 + γCV＊リスク調整後将来超過リターンについて、 ( ROE − adjROE ) = β1 (GrowthRD − ROE ) + β 2 (GrowthRD − ROE ) 2 + γCV①と②の間で比較すると、①の切片と、②のCV ＝企業規模、R&D intensity。

切片とは統計的に有意に異ならない。③と④＊4 つのグループごとに、1～5 年先まで Fama-French の 3 ファクター＋の間で比較すると、リスク調整後将来超過リ

1 ファクターモデルを使って回帰し、その切片(リスク調整後将来超過リタ

ターンは、④の企業よりも、③の企業のほうーン)の大きさを①と②、③と④の間で比較して、差分を検定。

が大きく、かつ、1 年後以降その差は広がっていっている。③の企業は即時費用処理のせいで報告利益が保守的な数値になっている
ため、企業価値が過小評価されている。
matched-pairs 各 20 社。

Munari

欧＊民営化企業でも公有企業でも、q に対して

and

1982~1997 年

R&D 支出(もしくは一律繰延・償却を擬制しOriani

実験グループ＊ log q = α + β RD + β IA + β log Sales + γCV
1
2
3
TA
TA
て求めた R&D 資産)は正の説明力を持つが、[2001](民営化企業)、係数の大きさは民営化企業のほうが小さく、72コントロール・

民営化したばかりの企業の R&D 支出(資産)グループ

は市場に過小評価されている。

(公有企業)＊民営化企業の R&D 支出の係数は、IPO か

民営化企業と公有企業で別々に回帰を行い、 β 1 の大きさを比較。

各 20 社ら時間が経つにつれて大きくなっており、市＊ log q = α + β RD + β RD ∗ D + β D + γCV
1
2
k
3 k
TA
TA

場の反応が追いついてくる。

log q = α + β1

RDA
IA
+ β2
+ β 3 log Sales + γCVTATA

Dk =1(IPO から k 年以上経過した場合、k は 0～5)。
民営化企業だけについて回帰。
Chambers,

米＊一律繰延・償却を擬制して求めた R&D 資

ARt +1 = α + β 1G ΔRDA ,t +1 + β 2 G RDA ,t + γCV t +1

Jennings

1979~1998 年

産が大きいほど、将来超過リターンは大きく※ G RDA , t が大きいほど、R&D 資産が大きく、G ΔRDA, t + 1 が大きいほど Δ R&D

and

総計 89,419 社年なり( β 2 が正)、R&D 資産がリスク･ファクタ

資産が小さいことを示す。

ThompsonⅡーであることを示唆している。

[2002]＊一方、 Δ R&D 資産が小さいほど、将来超過リターンは大きくなり( β 1 が正)、将来超過
リターンはミスプライシングのせいである
ことを示唆している。
＊この結果をまとめると、将来超過リターンには 2 つの要因(リスクに対するリターンとミスプライシング)が混在している。

Eberhart,

米＊R&D 支出の期待外の増加を経験した企業＊R&D 支出の期待外の増加を報告した企業をサンプルとし、その報告後Maxwell

1951~2001 年

は、その後長期的に正の異常リターンを獲得

5 年先までのリターンを被説明変数とした Fama-French の 3 ファクター

and

総計 8,313 社年する(投資家の過小反応)。

モデルによる回帰を行い、切片が正か否かを確認。

Siddique＊R&D 支出の期待外の増加を経験した企業＊報告後 5 年先までの(R&D 支出の期待外の増加を報告した企業のリター[2004]

は、その後長期的に正の異常収益率を獲得す

ン－対応コントロール・グループのリターン) を被説明変数とした

73

る。

Fama-French の 3 ファクターモデルによる回帰を行い、切片が正か否かを確認。
＊報告後 5 年先までの異常収益率(R&D 支出の期待外の増加を報告した企業の売上高利益率－対応コントロール・グループの売上高利益率)が、有意に正か否か確認。

Asdemir

米＊R&D intensity が高い企業ほど、リスク調＊ ARt + n = α + β1DHI ,t[2005]

1981~1999 年

整後将来超過リターンは高い。

＊ ARt + n = α + β1DHI ,t + β 2 NV _ Owninsti ,t + β3 DHI ,t * NV _ Owninsti ,t総計 11,244 社年＊R&D intensive 企業のリスク調整後将来β 3 が負か否かを確認。

超過リターンは、機関投資家減少グループよりも、増加グループのほうが低い。
＊R&D intensive 企業のリスク調整後将来超過リターンは、機関投資家が少ないグルー
プよりも、多いグループのほうが低い。
Mohanram

米

簿価時価比率が低い(成長性が高い)企業はミ＊全サンプルのうち、簿価時価比率の低い企業を G-SCORE(成長性)の大[2005]

1978~2001 年

スプライスされており、ファンダメンタル分

きさに従って 8 つに分け、各グループのリターン及び企業規模調整済みリ

総計 21,724 社年

析(G-SCORE、R&D を含む)によって超過リターンが、G-SCORE と共に単調増加しているか否かを確認。

ターンを獲得可能。

＊簿価時価比率の低い企業について以下の回帰を行う。

SARt +1 = α + β1Sizet + β 2 log

BVt+ β3 MOM t + β 4 Dt + β5 Dissue,t + β 6GSCOREt
MVt

D ＝純利益>営業 CF なら 1。

Dissue ＝ポートフォリオ形成前 1 年間に株式発行を行っていれば 1。
G-SCORE が他のリスク要因やアノマリー変数と相関を持たないことを証明するため、 β 6 が有意であることを確認。

74

＊簿価時価比率の低い企業について、G-SCORE の高い企業がミスプライ
スされていることを確認するため、将来利益に関するアナウンス時のアナリスト予測誤差と企業規模調整済みリターンが、G-SCORE と共に単調増加しているか否かを確認。
＊簿価時価比率の低い企業について、G-SCORE がリスク･ファクター(システマティック・リスク、アンシステマティック・リスク、事前のリスク)ではないことを確認するため、高 G-SCORE グループの各リスクが、低G-SCORE グループの各リスクよりも小さいことを確認。
＊簿価時価比率の高い企業を、G-SCORE の大きさに従って 8 つに分け、各グループのリターンが、G-SCORE と共に単調増加していないことを確認。
Pukthuanthong米＊バイオテクノロジー産業の IPO 時におけ[2005]

1980~2000 年

る市場価値やリターンは、R&D や R&D 成

342IPO

長率が高いほど大きくなるが、それ以外の産

バイオテクノロジー

業の IPO ではそうではない。一方、offer
value に対する回帰においては、バイオテク
ノロジー産業か否かに関わらず、R&D や＊ ln OV = α + β RD + β Growth + ∑ γCV
1
2
RD
TotalA
REV

ln

CMV
RD
= α + β1
+ β 2GrowthRD + ∑ γCV
TotalAREV

R = α + β1

RD
+ β 2GrowthRD + ∑ γCV
REVR&D 成長率は有意な関連を持たないことかR ＝1st-day return。

ら、証券引受業者は R&D を適切に評価してCV ＝収益成長率、売上総利益の正負、オファーされた株式の割合、証券いない。

引受業者のランキング、市場リターン、リスク警告の有無、ワラントの有＊投資家や証券引受業者による、バイオテク

無、癌関連製品の有無、(offer price-filing price)/filing price、age、R&D

ノロジー産業の IPO 時における R&D や調整後販管費/雇用者数。

R&D 成長率の評価は、時代の経過とともにバイオテクノロジー産業の IPO とそれ以外の産業の IPO にサンプルを分75

上昇しているが、それ以外の産業の IPO でけ、グループ別に回帰。

は変化がない。

＊＊バイオテクノロジー産業の IPO 時におけるリターンに対する R&D や R&D 成長率の説明力は、時代の経過とともに低下しているが、それ以外の産業の IPO では変化がない。

OV
RD
RD
= α + β1
+ β2
* time + β3GrowthRD + β 4GrowthRD * T
TotalAREV
REV+ ∑ γCV (1 + T )

ln

CMV
RD
RD
= α + β1
+ β2
* time + β3GrowthRD + β 4GrowthRD * T
TotalAREV
REV+ ∑ γCV (1 + T )

ln

RD
RD
+ β2
* time + β3GrowthRD + β 4GrowthRD * T
REVREV+ ∑ γCV (1 + T )R = α + β1

CV ＝収益成長率、売上総利益の正負、オファーされた株式の割合、証券引受業者のランキング、市場リターン、リスク警告の有無、ワラントの有
無、癌関連製品の有無、(offer price-filing price)/filing price、age、R&D
調整後販管費/雇用者数。
バイオテクノロジー産業の IPO とそれ以外の産業の IPO にサンプルを分け、グループ別に回帰。
木村

日＊株式時価総額と、
過去 5 年の R&D 総額は、[2005]

1986~2004 年

正の関連を持つ。

サンプル数不明＊R&D/MV 比率の高い企業のほうが低い企＊ log MV = α + β log

5

∑ RD
k =0

t −k

年度別に回帰。

業よりも、その後の営業利益率は小さいが、 ＊R&D/MV 比率に従って、サンプルを 5 つに分け、ポートフォリオ形成
低いグループでは年々営業利益率が低下し

後 3 年までの総資産営業利益率を測定。

ていくのに対し、高いグループでは年々増加＊企業規模・簿価時価比率に従って、5×5 ポートフォリオを形成し、さ76していく。

らに各ポートフォリオにつき R&D/MV 比率(あるいは R&D/売上高)に従＊企業規模と簿価時価比率の効果を除いてって企業を 5 分して、ポートフォリオ構築前と構築後の R&D/MV 比率分

も、R&D/MV 比率(あるいは R&D/売上高)位の平均超過リターンを計算。

の違いはリターンの違いを生んでおり、
R&D/MV 比率が高いグループほど、ポート
フォリオ構築前超過リターンが低く、構築後リターンが高い。(R&D/MV 比率はリスク･ファクターであり、R&D 支出時点では投資家は企業を過小評価しているが、支出時点以降の実際の利益率は上昇することで解消さ
れる)
Chin,

台湾

IPO 企業の R&D intensity が高いほど、IPO

UP = α 0 + α 1 RDInt + α 2 CV

Lee,

1991～2001 年

時 の 価 格 は 過 小 評 価 さ れ 、 honeymoon

HM = α 0 + α 1 RDInt + α 2 CV

Kleinman,

623 社

period は長くなり、長期的なリターンは高く

R = α 0 + α 1 RDInt + α 2 CVなる。

CV =企業規模、証券取引所の種類、監査の種類、内部者の株式保有、証

and
Chen

券引受業者の評判、IPO 行使年。

[2006]
Guo,

米＊R&D intensity が高い IPO 企業ほど、IPO＊サンプルを①no-R&D、②低 intensity、③高 intensity の 3 つに分け、

Lev

1980~1995 年

時の株価は過小評価される(0＜ β1 ＜ β 2 ＜ β 3

UPIPO = α + β1DNRD + β 2 DLI + β 3 DHI + ∑ γCV

and2,696 社かつ β ＞0)。

を回帰し、 β1 β 2 β 3 の大小関係を F 検定で確認。

Shi＊ただし、高 R&D intensity かつ医薬品産業＊ UPIPO = α + β log RDInt + ∑ γCV[2006]の IPO 企業については、他の産業に属するβ が正か否か確認。

IPO 企業の場合よりも、過小評価の程度が小＊ UPIPO = α + β1DNRD + β 2 DLI + β 3 DHI + β 4 DHI * DDrug + ∑ γCV

77

さくなる( β 4 ＜0)。

D Drug ＝医薬品産業に属するなら 1。

＊①no-R&D 企業のほうが、②低 intensity＊3 つのグループごとに Fama-French の 3 ファクターモデルを回帰し、企業や③高 intensity 企業に比べて、IPO 後

その切片の有意性を確認。

のリターンが小さい。

BV＊ R = α + β1Size + β 2 ln MV + β 3 DNRD * DIPO + β 4 DLI * DIPO + β5 DHI * DIPO

＊R&D intensity が高い IPO 企業ほど、IPO
後のリターンは大きい( β 3 ＜ β 4 ＜ β 5 )。

+ ∑ γCV＊R&D intensity が高い IPO 企業ほど、投DIPO ＝IPO 企業なら 1。

資家は楽観的でなくなる( β1 ＞ β 2 ＞ β 3 ＞0)。

β 3 β 4 β 5 の大小関係を確認。
＊ IOIPO = α + β1 DNRD + β 2 DLI + β 3 DHI + ∑ γCVβ1 β2 β 3 の大小関係を F 検定で確認。
Lev,

米＊R&D Leader(R&D intensity が産業平均＊4 年先までの将来超過リターンを、Leader と Follower それぞれについRadhakrishnan

1975~1997 年

より高い企業)が将来超過リターンを稼ぐのて測定し、その差が不変か否かを確認。差が 4 年の間ずっと変わらないな

and総計 29,141 社年に対し、Follower は平均的なリターン(将来ら、Leader の R&D がよりリスクが高いと投資家が考えており、Follower

Ciftci

超過リターンはゼロ)しか稼ぐことができなとのリターンの差額はリスクに対する報酬と解釈可能。差が 4 年の間に減[2006]い。

少するならば、投資家への情報伝達の遅れが年度と共に解消されると考え＊Leader が稼ぐ超過リターンの一部はリスられ、Leader の将来超過リターンの原因はミスプライシングにあると解

クに対する報酬だが、残りは投資家への情報釈可能。

伝達のラグがもたらすミスプライシングである。

＊ SD( R ) = α + β RDt + β D * RDt + γCV
∑
1
2
t +1
MVt
MVt

＊リターンの変動性(リスク)は、R&D 支出とCV ＝年度ダミー、超過リターン、取引量、企業規模、レバレッジ、配当正の関係にあり、Leader のリターンの変動

利回り、E/P、B/M、売上高成長率、アナリストの長期利益予測の平均お性は、Follower のそれよりも小さい。

よびその変化額、アナリストの長期利益予測の標準偏差の平均およびその＊将来利益の変動性は、R&D 支出と正の関

変化額、アナリスト数の平均。

78

係にあり、Leader の変動性は、Follower の＊ SD( Et +1, t + 5

それよりも小さい。

) = α + β1

RDt
RDt
CEt
CEt
+ β 2 DHI *+ β3+ β 4 DHI *+ ∑ γCV
MVt
MVt
MVt
MVt

＊アナリストは長期成長予測において、CV ＝産業ダミー、企業規模、レバレッジ。

Follower よりも Leader を 5%高く評価する＊Leader 及び Follower を、アナリスト数の大小に応じてそれぞれ 2 つのが、予測改訂時の成長率の下げ幅は、Leader

グループに分け、アナリスト数が大きい Leader の将来超過リターンが、のほうが 1.7%も大きい。

アナリスト数が小さい Leader のそれと異なる動きをとるか否かを確認。

＊アナリストの長期成長予測のバラツキは、
Follower よりも Leader のほうが大きい。
＊アナリスト数が大きい Leader の将来超過
リターンが、アナリスト数が小さい Leaderのそれと同じパターンの動きをとっており、アナリストは Leader 企業と投資家の間の情
報の非対称性を緩和する役割を果たさない。
伊藤日＊3 年間とも R&D/株式時価総額の最も大き＊R&D/株式時価総額の大きさに従って、サンプルを 6 グループ(no-R&D[2006]

1986~2000 年

いポートフォリオの超過リターンが最大でを含む)に分け、各ポートフォリオの 3 年後までの超過リターンと ROA を

第 10 章総計 13,387 社年あり、最も小さいポートフォリオの超過リタ計算。

ーンが最小。最大ポートフォリオと最小ポーさらに、 Rt +1 = α + β 1beta t + β 2 log Sizet + β 3 ( B / M ) t + β 4 ( RD / MV ) t

トフォリオの超過リターンの差は 3 年間と＊機能固定化仮説の検証：R&D/株式時価総額で分けた 5 グループ(noも統計的に有意な差があり、その差は年を経-R&D を含まない)の中で、さらに、決算発表時点において市場で低く評るごとに縮小している。(投資家は R&D 投資

価されていた企業と、高く評価されていた企業とに分類し、ポートフォリ

を当初過小評価していることを示唆)

オ形成後 1 年間の超過リターンを計算。

＊回帰においても、R&D/株式時価総額の係さらに、数は有意に正であり、R&D の過小評価を支Rt +1 = α + β1betat + β 2 log Sizet + β 3 ( B / M )t + β 4 ( RD / MV )t + β 5 D1 * ( RD / MV )t

79

持する結果。

D1 ＝決算発表時点において市場で低く評価されていた企業なら１。

＊R&D/株式時価総額の大きさに従って、ポ＊情報の非対称性仮説の検証： R&D/株式時価総額で分けた 5 グループのートフォリオの ROA が単調増加あるいは単中で、さらに、ディスクロージャー優良企業と、そうでない企業とに分類

調減少するという証拠は得られない。3 年間し、ポートフォリオ形成後 1 年間の超過リターンを計算。

とも、最小ポートフォリオの ROA のほうがさらに、最大ポートフォリオの ROA より大きい。

Rt +1 = α + β1betat + β 2 log Sizet + β 3 ( B / M )t + β 4 ( RD / MV )t + β 5 D2 * ( RD / MV )t(R&D/株式時価総額の高い企業では、R&D

D2 ＝ディスクロージャー優良企業なら１。

投資を行ってから 3 年後までには利益にそ＊ SD ( Rt +1 ) = α + β1 log Sizet + β 2 ( B / M )t + β 3 ( RD / MV )tの効果が現れないことを示唆)＊全ての R&D ポートフォリオにおいて、市場で低く評価されていた企業の超過リター
ンのほうが、高く評価されていた企業のそれよりも大きくなっており、機能固定化仮説は支持されている。(決算発表時には R&D が過小評価され、その後過小評価が大きく修正される)＊回帰においては、ダミーと R&D/株式時価総額の交差項の係数は有意でなく、機能固定化仮説は棄却。
＊R&D/株式時価総額が 3 分位のポートフォ
リオを除いて、ディスクロージャー優良企業の超過リターンのほうが、そうでない企業のそれよりも大きくなっており、情報の非対称80

性仮説は支持されている。(ディスクロージ
ャーによって情報の非対称性が縮小している企業では、R&D 投資の効果がより早く株価に織り込まれている)＊回帰においても、ダミーと R&D/株式時価総額の交差項の係数は有意に正であり、情報の非対称性仮説を支持する結果。
＊R&D/株式時価総額の高い企業ほど、リタ
ーンの変動性(資本コスト)が高い。
Ali,

米＊ R&D 資 産 の 変 化 額 が 大 き い ( あ る い は

Ciftci1975~2002 年

R&D 支出の大幅な増額があった)企業ほど、 出の大幅な増額の有無で 2 分)し、ポートフォリオ形成後 1～3 年後の超過

and

総計 28,774 社年

ポートフォリオ形成後 1～3 年後の超過リタ

リターンが単調増加しているか否かを調べる。

Creadyーンは大きくなる(単調増加)。ただし、1～2＊R&D 資産の変化額の大きさに従ってサンプルを 5 分(あるいは R&D 支[2007]

年後の第 5 分位と第 1 分位の超過リターンの出の大幅な増額の有無で 2 分)し、ポートフォリオ形成後 1～3 年後の利益差は有意にゼロと異なるが、3 年後には両者アナウンス時の超過リターン(-2,0) 単調増加しているか否かを調べる。さの差はなくなる。

らに、上で調べたポートフォリオ形成後 1～3 年後の超過リターンのうち、＊ R&D 資 産 の 変 化 額 が 大 き い ( あ る い は利益アナウンス時の超過リターンの割合を調べる。

＊R&D 資産の変化額の大きさに従ってサンプルを 5 分(あるいは R&D 支

R&D 支出の大幅な増額があった)企業ほど、 ＊R&D が将来の利益に与える貢献を、投資家がどの程度過小評価していポートフォリオ形成後 1～3 年後の利益アナるかを、以下の①～④のステップによって求める。

ウンス時の超過リターンは大きくなる(単調①実際に R&D が将来利益にどの程度貢献するかを、以下の回帰モデルの増加)。かつ、1～3 年後の第 5 分位と第 1 分

α 2 によって測定。

位の超過リターンの差は有意にゼロと異な

ΔRDAt
adjEt +1
adjEt
= α 0 + α1
+ α2
+ ∑ αCV
MVt
MVt −1
NOAt

る。

81

＊ポートフォリオ形成後 1～3 年後の超過リ

CV ＝リターン、売上高/総資産の水準額及び変化額、資本支出/総資産のターンのうち、利益アナウンス時の超過リタ水準額及び変化額、純営業資産比率、前期調整後利益、前期 R&D 資産変ーンの割合が高く、これは、R&D 支出時に化額。

は投資家が R&D を過小評価しており、後のもしくは利益アナウンスによって、R&D に対する評価を修正することを示唆している。

adjEt +1
adjEt
= α 0 + α1
+ α 2 Dt + ∑ αCV
MVt
MVt −1＜R&D 資産変化額の場合＞

D ＝R&D 支出の大幅な増額があれば 1。

①と②の R&D にかかる係数はともに有意にCV ＝リターン、売上高/総資産の水準額及び変化額、資本支出/総資産の正。

水準額及び変化額、純営業資産比率、前期調整後利益、前期 R&D 大幅増③1 年後の利益アナウンス時における投資家

額ダミー。

の過小評価の程度も有意に正。

②1 年後の利益アナウンス時における投資家の R&D に対する評価を、以④1～3 年後の利益アナウンス時における投下の回帰モデルの β3 / β1 によって測定。

資家の過小評価の程度も有意に正(利益モデ
ルの R&D の係数のみ有意に正)。

ARt +1 = β 0 + β1

ΔRDAt
adjEt +1
adjEt
+ β2
+ β3
+ ∑ β CV
MVt
MVt −1NOAt＜R&D 大幅増額ダミーの場合＞

CV ＝リターン、売上高/総資産の水準額及び変化額、資本支出/総資産の①の R&D ダミーにかかる係数は有意に正。

水準額及び変化額、純営業資産比率、前期調整後利益、前期 R&D 資産変②の R&D ダミーにかかる係数は有意でな

化額。

い。

もしくは

③1 年後の利益アナウンス時における投資家の過小評価の程度は有意に正。

ARt +1 = β 0 + β1

adjEt +1
adjEt
+ β2
+ β 3 Dt + ∑ β CV
MVt
MVt −1④1～3 年後の利益アナウンス時における投D ＝R&D 支出の大幅な増額があれば 1。

資家の過小評価の程度も有意に正(利益モデCV ＝リターン、売上高/総資産の水準額及び変化額、資本支出/総資産のルもリターンモデルも R&D ダミーの係数は水準額及び変化額、純営業資産比率、前期調整後利益、前期 R&D 大幅増

82

ともに有意に正)。

額ダミー。
③1 年後の利益アナウンス時における投資家の過小評価の程度は、

α 2 − β 3 β によって求められる。
1④モデルの被説明変数を、それぞれ adjEt +1,t + 3 と ARt +1,t + 3 に置き換えてさら
に回帰。
Dong,

米

＊資本支出、R&D 支出が大きい企業ほど、＊B/P もしくは V/P(V は RIM モデルから推定した企業価値)の大きさに従

Hirshleifer

1977~2005 年

過大評価されている。

ってサンプルを 5 つに分け、①資本支出/前期総資産、②R&D/前期総資産、and

総計 53,354 社年＊財務的に逼迫していない企業ほど、R&D③(資本支出＋R&D)/前期総資産が単調増加(減少)しているか否かを確認。

Teohの投資感応度が高い。

＊KZ index/株式回転率/企業規模に従ってサンプルを二分し、それぞれの[2007]＊株式回転率の高い企業ほど、資本支出やグループ内をさらに、B/P もしくは V/P の大きさに従って 5 つのグループ

R&D の投資感応度が高い。

に分け、①資本支出/前期総資産、②R&D/前期総資産、③(資本支出＋R&D)/＊小規模企業ほど、R&D の投資感応度が高

前期総資産が単調増加(減少)しているか否かを確認。高 KZ/高回転率/大規い。

模グループと低 KZ/低回転率/小規模グループとで①～③の投資感応度(低＊V/P が小さく、B/P が大きいほど、R&D

V/P グループの投資額と高 V/P グループの投資額との差)の大きさに有意支出が大きい。V/P をミスプライスの代理変な違いがあるかを検証。

数とすると、過大評価されている企業ほど、 ＊ RD
= α + β1 (V / P) + β 2 ( B / P ) + ∑ γCV
TotalAt −1
R&D 支出が大きい。
＊過大評価されている(V/P が低い)グループ

CV ＝q、CF、レバレッジ、過去 5 年のリターンの変動性、株式発行、産ほど、R&D に対する V/P の係数は小さく(投業ダミー。

資感応度が高く)、V/P が高いグループになる＊2SLS：

につれて、係数は単調増加していく。

IssueA= α + β1 (V / P) + β 2 ( B / P ) + ∑ γCV
TotalAt −1＊財務的に逼迫していないグループほど、

83

R&D に対する V/P の係数は小さく(投資感応度が高く)、KZ index が高いグループになるRD
IssueA= α + β1 (V / P ) + β 2 ( B / P ) + β 3+ ∑ γCV
TotalAt −1
TotalAt −1

につれて、係数は単調増加していく。

CV ＝CF、レバレッジ、過去 5 年のリターンの変動性。

＊株式回転率の高いグループほど、R&D に＊2SLS を V/P の大きさ/KZ index/株式回転率/企業規模に従って分けた５

対する V/P の係数は小さく(投資感応度が高

つのグループごとに行い、グループ間で V/P の係数がどう違うかを確認。

く)、回転率が低いグループになるにつれて、係数は単調増加していく。
＊小規模グループほど、R&D に対する V/Pの係数は小さく(投資感応度が高く)、大規模グループになるにつれて、係数は単調増加していく。
= α + β1BV + β 2 RI + β 3 RD

Sakakibara,

日＊R&D は株価に対して有意に正の説明力を

Yosano,1991~2004 年

持つ(13 年中 7 年のクロス・セクション回帰、 年度別クロス・セクション回帰、プール回帰、固定効果モデル、産業別回

Jung

総計 2,939 社年

プール回帰、固定効果モデル、医薬品＆化学、 帰を行う。

and

製造業

機械＆金属＆輸送用機器)。

Kozumi＊P(OI / Sales )t = α + β (TA / Sales )t −1 + ∑ γ k ( RD / Sales )t − k＊R&D の効果は平均 5 年間続く。

＊＊R&D 資産の大きさと将来リターンとの間

年度別クロス・セクション回帰、産業別回帰を行う。

に関連はなく、R&D 資産に関する情報は株＊上の回帰式から R&D 資産を求め、R&D 資産/MV あるいは R&D 資産/価に反映されている。

総資産の大きさに従って、サンプルを 3 つに分け、各グループについて将k

来リターン(BHAR と CAR)を求める。

84

表 3 R&D とリスクとの関係に関する実証研究
著者

サンプル

内容

モデル

Alderson

米

清算費用に対して、R&D は説明力を持たな

LC = α + β1RDInt + β 2 D + ∑ γCV

and1982~1993 年

い。

D =1(直前まで R&D 支出を行っていた企業)。

Betker

総計 71 社年

CV ＝有形固定資産/総資産、無形資産/総資産、M/B、M/B の産業平均、[1996]

広告宣伝費/売上高、産業ダミー、欠損繰越。

Lev

米＊R&D の効果は 5～9 年に渡って続く。

＊以下の回帰式から、産業別に R&D の償却率を求める。

and1975~1991 年＊資本化調整を行った利益と純資産簿価にSougiannis

総計 11,632 社年

は、報告数値のリターン/株価に対する説明力(OI / Sales)t = α 0 + α1 (TA / Sales)t −1 + α 2 (adv / Sales)t −1 + ∑α 3, k ( RD / Sales)t − k[1996]

kを超える追加的な説明力がある。

＊同期間・リターンモデル：＊(営業利益モデルから求めた)R&D 資産は

R = α + β1 E + β 2 (adjE − E )将来超過リターンに対して正の説明力を持

R = α + β 1 E + β 2 ΔE + β 3 (adjE − E ) + β 4 Δ ( adjE − E )つ。

R = α + β 1 BV + β 2 ΔBV + β 3 ( adjE − E ) + β 4 Δ (adjE − E )＊同期間・株価モデル：

P = α + β1 E + β 2 (adjE − E )P = α + β 1 E + β 2 ( adjE − E ) + β 3 RDA＊異期間・リターンモデル：

Rt + k = α + β1beta + β 2 Size + β 3 ln( B / M ) + β 4 LEV + β 5 ( E / P ) + β 6 Dloss+ β 7 ln( RDA / MV )Dloss ＝損失ダミー。
Lev

米＊一律ではなく、営業利益に対する過去のand

1972~1989 年

R&D 支出の回帰式から求めた償却率を使っ

Sougiannis

総計 24,070 社年て R&D 資産を求める。R&D 資産は 1 年後

＊R

t +k

= α + β1FamaFrenchVt + β 2

RDAt
+ γCV
Pt

CVt ＝レバレッジ、E/P、損失ダミー。

85

[1999]の超過リターンに対して説明力を持つ。
＊R&D intensity の高い企業にサンプルを絞った場合、リターンに対する B/M の説明＊

Rt + k = α1 + β1FamaFrenchVt + β 2+ Dt (α 2 + β3 FamaFrenchVt + β 4

力は R&D 資産の説明力によって消されてしRDAt+ γ 1CVPt

RDAt+ γ 2CV )Pt

まう。

D =1(高リスク R&D)、0(低リスク R&D)。

＊高リスク R&D(基礎研究の比率が高い)企

CVt ＝レバレッジ、E/P、損失ダミー。

業のほうが低リスク R&D 企業よりも R&D( β 2 + β 4 )と β 2 の大きさを比較・検定(t-test)。

資産の将来リターンに対するインパクトが大きい(ミスプライシングではなく、R&D 資
産がリスク･ファクターである可能性を示唆)。
Ballester,

米＊R&D の繰延を仮定して求めた残余利益の＊同時回帰 (企業ごとに time-series 回帰)：Garcia-Ayuso

1981~1998 年

平均的な persistence( ω )は 84%、支出時のⅠ Ohlson Model：and365 社/年

平均的な繰延割合( α )は 85%、平均的な償却

Livnat率( δ )は 15%、のれんに占める R&D 資産の

⎡
Vt
BVt
E
RDAt
(1 + g ) ⎤= A0 + A1+ ω ' t + ⎢ω '−(1 − δ ' )α(r − g ) ⎥⎦BVt −1
BVt −1
BVt −1 ⎣BV t −1[2000]

割合は 32%。①年次データ/四半期データ、

Ⅱ 残余利益モデル：②係数制限有/無の違いに関わらず、投資家は

Et +1
BVt
Et
RDAt
= B0 + B1+ω+ [ω − (1 + g )](1 − δ ' )α
BVt −1
BVt −1
BVt −1
BVt −1

R&D を繰延べて資産として評価していることを示す。
＊成長率、収益性、企業規模が大きいほど、δ '=δ +γ 、ωω'=
δ +g(1 − r − ω )市場が評価する R&D 資産の大きさは小さω ＝R&D の繰延を仮定した場合の残余利益の persistence。

い。

α ＝支出時の繰延割合。 δ ＝償却率。

＊アナリストは(利益及び利益の成長率に関ω 、 α 、 δ は企業ごとに時系列で見て constant と仮定し、①年次データ/

86する)将来予測を行う際、企業の R&D を繰延

四半期データ②係数制限有/無でそれぞれ回帰。

べて考えている。

ⅠとⅡを連立方程式に見立てて ω 、 α 、 δ を求める。

＊R&D 資産が将来超過リターンに対して正※係数制限の説明力を持つ(R&D 資産がリスク･ファク

A0 = −ω ' r and A1 = 1 、 B0 = −ωr and B1 = r

ターである可能性を示唆)。

＊上の同時回帰の結果から R&D 資産を求める。

RDA= C0 + C1SD( ROE ) + C2 profit + C3Growth + C4CR + C5 Size + C6 RDInt
V＊ Med _ AEF = D0 + D1CV
Med _ AEF = D0 + D1 ( RDA / V ) + D2CV

CV ＝E/M、B/M。
2 式の R2 を比較。
＊ Med _ AGF = E0 + E1CV
Med _ AGF = E0 + E1 ( RDA / V ) + E2CV

CV ＝E/M、B/M。
2 式の R2 を比較。
＊ R99 = F0 + F1CV
R99 = F0 + F1 ( RDA / V ) + F2CV

CV ＝企業規模、B/M、E99/M、 Δ E99/M。
2 式の R2 を比較。
Boone

米

① ASCS に対して DHI は正の説明力を持つ。

578 社の内訳は、R&D intensive 企業 158 社、No-R&D 企業 420 社。

and1995~1996 年

R&D intensive 企業のほうが No-R&D 企業

市場流動性の指標として ASCS 、 DEPTH の 2 つを用いる( ASCS が大きい

Raman

578 社/年に比べて市場流動性が低い。

ほど、 DEPTH が小さいほど、市場流動性は低い)。

[2001]② ASCS に対して RDA は正の説明力を持つ。 ①全サンプルを用いて、87

一律繰延・償却を擬制したオフバランスの

log ASCS (log DEPTH ) = α 0 + α1DHI + α 2CV

R&D 資産が大きい(R&D intensity が高い)

②R&D intensive 企業のみで、企業ほど、市場流動性が低い

log ASCS (log DEPTH ) = β 0 + β1RDA + β 2CV③ ΔASCS ( ΔDEPTH ) に対して RDA は正(負)③R&D intensive 企業のみで、の説明力を持つ。 Δ オフバランスの R&D 資

Δ log ASCS (Δ log DEPTH ) = γ 0 + γ 1ΔRDA + γ 2 ΔCV産が大きい企業ほど、 Δ 市場流動性が低い。
Chan,

米

＊ポートフォリオ形成後 1～3 年後の超過リ＊企業規模と B/M をコントロールした上で、R&D intensity(R&D 支出/

Lakonishok

1975~1995 年

ターンの平均は、R&D intensity(R&D 支出/

売上高と R&D 支出/純資産簿価)の高低によってサンプルを区分して 5 つand

総計 3,048 社年

売上高と R&D 支出/純資産簿価)が高い企業のポートフォリオを組み、ポートフォリオ形成後 1～3 年後の超過リター

Sougiannis

ほど大きい。

ンを分析。

[2001]＊将来超過リターンは、R&D intensity の高＊ポートフォリオ形成後 1～3 年後のデータを用いていポートフォリオ(No.3～No.5)では、全てのRP − R f = α P + β P ( Rm − R f ) + γ P SMB + δ P HML + ω PCV

年(1～3 年後)で統計的有意に正の値をとる

をポートフォリオごとに回帰し、α P (リスク調整後将来超過リターン)を比(R&D intensity がリスク･ファクターである

較する。

可能性を示唆)。

＊ SD ( ARt +1 ) = α + β RDInt + γCV＊R&D intensity が高い企業ほど、将来超過

CV ＝企業規模、age、産業ダミー。

リターンの変動性は大きくなる。
Bens,

米

①4 ファクターモデルの RDHML は 1 年後の＊4 ファクターモデル：

Hanna

1965~2000 年

超過リターンに対して正の説明力を持つ。

RP − R f = α + β1 ( Rm − R f ) + β 2 SMB + β 3 HML + β 4 RDHML

and

総計 1,313,309 社月②調整後 3 ファクターモデルよりも、4 ファ＊調整後 3 ファクターモデル：

Zhang

クターモデルのほうがモデルの説明力が高RP − R f = α + β1 ( Rm − R f ) + β 2 SMB + β 3adjHML[2002]

い。保守的な会計処理(即時費用処理)による

adjHML ＝一律繰延・償却を擬制して求めた R&D 資産を戻し入れた場合

ミスプライシングというよりも、むしろリスの HML。

88ク･ファクターの可能性のほうが高いことを①4 ファクターモデルの β 4 が有意か否か、 α が有意でないか否かを検証。

示唆している。

②4 ファクターモデルの説明力と調整後 3 ファクターモデル及びFama-French モデルの説明力とを比較。R2 の単純比較と F-test で検証。

Chambers,

米＊一律繰延・償却を擬制して求めた R&D 資

ARt +1 = α + β 1G ΔRDA,t +1 + β 2 G RDA,t + γCV t +1

Jennings

1979~1998 年

産が大きいほど、将来超過リターンは大きく※ G RDA , t が大きいほど、R&D 資産が大きく、G ΔRDA, t + 1 が大きいほど Δ R&D

and

総計 89,419 社年なり( β 2 が正)、R&D 資産がリスク･ファクタ

資産が小さいことを示す。

ThompsonⅡーであることを示唆している。

[2002]＊一方、 Δ R&D 資産が小さいほど、将来超過リターンは大きくなり( β 1 が正)、将来超過
リターンはミスプライシングのせいである
ことを示唆している。
＊この結果をまとめると、将来超過リターンには 2 つの要因(リスクに対するリターンとミスプライシング)が混在している。

Block

デンマーク

＊簿価時価比率をコントロールした上で、＊ポートフォリオ分析：簿価時価比率の大小と R&D intensity の大小で 4[2003]

1989~2001 年

R&D intensity が大きいほど、ポートフォリ

×5 のポートフォリオを作り、ポートフォリオ形成後リターンを確認。

総計 1,551 社年

オ形成後リターンが大きくなる。
＊ランダム効果モデルで R&D/MV と R&D＊

Rt + j = α + β1beta + β 2 ln MV + β 3 ln( B / M ) + β 4 ln(TotalA / B ) + β5 ln RDInt+ β 6 E / P + ∑ γCV

資産/MV を説明変数にした場合のみ、係数は※ RDInt は R&D/売上高、R&D/MV、5 年償却を擬制した R&D 資産/売上有意に正。

高の 3 通りを用いる。

CV ＝損失ダミー、年度ダミー。
固定効果モデル、ランダム効果モデルで回帰。

89

Al-Horani,

英＊リターンに対して、R&D は正の説明力を

＊R

t +2

= α + β1betat + β 2 ln MVt +1 + β3 ln( B / M )t + β 4

RDt
MVt

Pope

1990~1999 年

持つ。

and

総計 10,874 社年＊R&D が大きいほど、Fama-French の 3 フ＊R&D の大きさに従って、サンプルを 6 グループに分け、Fama-FrenchStarkァクターモデルの決定係数は小さくなる。

の 3 ファクターモデルを回帰し、モデルの決定係数を比較。

[2003]＊R&D の大小で分けた全てのグループにお＊R&D の大きさに従って、サンプルを 6 グループに分け、Fama-French

いて、3 ファクターモデルよりも、4 ファクの 3 ファクターに RDHMLを加えた 4 ファクターモデルを回帰し、3 ファ

ターモデルの決定係数のほうが大きい。

クターモデルの決定係数と大小比較。

＊LRD,MRD,HRD の全てにおいて、4 ファ＊B/M の大きさで 3 つに分けたグループを、R&D の有無によってさらにクターモデルの RDHMLの係数は正であるの

2 つに分けた 6 つのグループ(LRD,MRD,HRD,LNRD,MNRD,HNRD)にに対し、LNRD,MNRD,HNRD の全てにおいついて別々に、Fama-French の 3 ファクターに RDHMLを加えた 4 ファて、係数は負。(LNRD,MNRD,HNRD にお

クターモデルを回帰。

いては、R&D 関連の効果が 3 ファクターに含まれてしまっているのを、 RDHMLが打ち消す働きをしている。)
Shi

米＊R&D 投資と社債のデフォルト・リスク及SUR：[2003]

1991～1994 年

びリスク・プレミアムとの間には正の関係がRATING = αRD + ∑ βCV

81 社

ある。

PREM = γRD + ∑ λCV

化学/製薬/＊R&D 投資が、負債の格付けやリスク・プ

CV =負債比率、収益率、企業規模、負債償還までの期間、年度ダミーな輸送用機器/

レミアムのバラツキの約 80％を説明する。

ど。

機械/電機/PC ハードウェア/

scientificinstruments

90Daniel,米＊R&D が大きい企業ほど、収益性は低く、Martin1993~2003 年

変動性は高くなる。

and総計 6,303 社年＊R&D が大きい企業ほど、総リスク、シス

Naveenテマティック・リスク、アンシステマティッ[2004]

ク・リスクが高くなる。

＊ log ROA = α + βRD+ ∑ γCV
TotalAlog SD ( ROA) = α + βlogRD+ ∑ γCV
TotalARDSD ( ROA)=α +β+ ∑ γCV
TotalAROA

CV ＝株価に対する CEO 報酬の感応度、リターンの変動性に対する CEO
報酬の感応度、CEO の現金報酬総額、企業規模、簿価時価比率、資本支出、レバレッジ、産業ダミー、年度ダミー。
変数は全て 4 年間の平均値を用いる。
＊ V ( AR ) = α + βRD+ ∑ γCV
TotalA

SR = α + βRD+ ∑ γCV
TotalA

UR = α + βRD+ ∑ γCV
TotalA

CV ＝株価に対する CEO 報酬の感応度、リターンの変動性に対する CEO
報酬の感応度、CEO の現金報酬総額、企業規模、簿価時価比率、資本支出、レバレッジ、産業ダミー、年度ダミー。
変数は全て 4 年間の平均値を用いる。
Ho,

米＊R&D intensity が高い企業ほど、システマ①システマティック・リスク＝②ビジネスリスク＋③営業レバレッジ＋④

Xu,

1989~1998 年

ティック・リスクが高い(特に製造業)。

財務レバレッジの 3 つの要素に分け、さらに⑤営業リスク＝ビジネスリス

and526~709 社/期間

＊ R&D intensive 企 業 の シ ス テ マ テ ィ ッ

ク×営業レバレッジとし、R&D intensity と①～⑤の相関係数を確認す

91

Yap

ク・リスクの高さは、ビジネスリスクの高さ[2004]と営業リスク(ビジネスリスク×営業レバレる。

ッジ)の高さに起因する(特に製造業)。
＊R&D intensive 企業は、他の企業に比べて、財務レバレッジが低いが、営業レバレッ
ジは変わらない。
＊ Rt +1 = α + β 1 Sizet + β 2 betat + β 3 RDInt t を①全期間、②バブル形成期、③Xu日＊全期間では、R&D intensity はリターンとand1985~2000 年

有意に正の関連を持つ。３期間に分けると、 バブル破裂期、④バブル後で回帰。

Zhang

1,613 社

バブル形成期(1985~1989)とバブル破裂期＊ SD( Rt +1 ) = α + β1 Sizet + β 2 betat + β 3 RDInt t(1990~1992) は 有 意 で な く 、 バ ブ ル 後＊R&D intensity の大きさに従って、各期間ごとにサンプルを 5 つのポー

(1993~2000)のみ有意に正の関連を持つ。

トフォリオに分け、Fama-French の 3 ファクターモデルの切片の有意性＊全期間では、R&D intensity はリスクと有を確認。

[2004]

意な関連性を持たない。３期間に分けると、バブル形成期(1985~1989)は有意でなく、バブル破裂期(1990~1992)は有意に負の、バブル後(1993~2000)は有意に正の関連を持つ。
＊Fama-French の 3 ファクターモデルの切片は有意にゼロと異ならない。
Asdemir

米＊R&D intensity が高い企業ほど、リスク調＊ ARt + n = α + β1DHI ,t[2005]

1981~1999 年

整後将来超過リターンは高い。

＊ ARt + n = α + β1DHI ,t + β 2 NV _ Owninsti ,t + β3 DHI ,t * NV _ Owninsti ,t総計 11,244 社年＊R&D intensive 企業のリスク調整後将来β 3 が負か否かを確認。

超過リターンは、機関投資家減少グループよりも、増加グループのほうが低い。

92

＊R&D intensive 企業のリスク調整後将来超過リターンは、機関投資家が少ないグルー
プよりも、多いグループのほうが低い。
Chan,

豪

＊R&D 企業は no-R&D 企業に比べて、より＊ Rt + n = α + β1FamaFrenchV + β 2 Rt −1 + β3 Rt + n , m + β 4 DRD + ∑ γCV

Faff,

1991~2002 年

高い将来リターンを獲得する。

CV ＝年度ダミー、産業ダミー。

and総計 49,136 社月＊その高いリターンの源泉は、R&D の繰延＊ Rt + n = α + β1FamaFrenchV + β 2 Rt −1 + β3 Rt + n , m + β 4 Dcap + β5 Dexp + ∑ γCV

Ho

処理を採用する企業にあり、費用処理企業とRt + n = α + β1FamaFrenchV + β 2 Rt −1 + β3 Rt + n, m + β 4 DRD + β5 Dexp + ∑ γCV[2005]

no-R&D 企業のリターンに違いは無い。

CV ＝年度ダミー、産業ダミー。

＊費用処理企業でも繰延処理企業でも、＊費用処理企業には、

R&D intensity の高い企業が、より高いリタ

Rt + n = α + β1FamaFrenchV + β 2 Rt −1 + β3 Rt + n , m + β 4 RDInt + β5 RDInt 2 + ∑ γCVーンを獲得する。

繰延処理企業には、

Rt + n = α + β1FamaFrenchV + β 2 Rt −1 + β3 Rt + n , m + β 4 RDA / Size + β5 ( RDA / Size) 2+ ∑ γCVを回帰し、 β 4 が正か否か確認。 CV ＝年度ダミー、産業ダミー。
Guo,

米＊IPO の価格決定段階の全てにおいて、R&D＊IPO の価格決定段階を①initial offer price、②final offer price、③

Lev

1991~2000 年

は価格に対して正の関連を持つ。

aftermarket price の 3 つに分け、各段階で以下のモデルを回帰。

and122IPO＊対応サンプルをコントロールに用いた場

Zhou

バイオテクノロジー

合、価格に対する R&D の関連は①～③の全

MV
RD
=α +β
+ ∑ γCV
TotalA
TotalAてにおいて無くなる。

CV ＝営業 CF、売上高変動額、IPO 後の株主維持率、ベンチャーキャピ

[2005]＊initial price adjustment、underpricing、 タルによる支援の有無、証券引受業者のランキング、市場状況、製品の総IPO 後の長期的なリスク調整後リターンの数、全製品のライフサイクルの平均的な段階、特許によって保護される製全てにおいて、R&D は関連を持たない。

品の割合、提携契約が結ばれている製品の割合。
＊同産業に属する対応サンプルをコントロールに用いた以下のモデルを93

用いた回帰を行う。
MV / TotalARD=α +β+ ∑ γCV
MVCtl / TotalACtl
TotalA
下付き Ctl は対応するコントロール･サンプルの数値。

CV ＝営業 CF、売上高変動額、IPO 後の株主維持率、ベンチャーキャピ
タルによる支援の有無、証券引受業者のランキング、市場状況、製品の総数、全製品のライフサイクルの平均的な段階、特許によって保護される製品の割合、提携契約が結ばれている製品の割合。
＊ IPA = α + βRD+ ∑ γCV
TotalA

IPA ＝(②－①)/①, initial price adjustment。
CV ＝営業 CF、売上高変動額、IPO 後の株主維持率、ベンチャーキャピ
タルによる支援の有無、証券引受業者のランキング、市場状況、製品の総数、全製品のライフサイクルの平均的な段階、特許によって保護される製品の割合、提携契約が結ばれている製品の割合、企業規模、簿価時価比率、オファー価格の幅、オファーされた株式数×①の対数。
＊ UP = α + βRD+ ∑ γCV
TotalA

UP ＝(③－②)/②, underpricing。
CV ＝営業 CF、売上高変動額、IPO 後の株主維持率、ベンチャーキャピ
タルによる支援の有無、証券引受業者のランキング、市場状況、製品の総数、全製品のライフサイクルの平均的な段階、特許によって保護される製品の割合、提携契約が結ばれている製品の割合、企業規模、簿価時価比率、

94

initial price adjustment、オファーされた株式数×②の対数、IPO 時のNasdaq 市場のリターン、(MV/TotalA)/(MVCtl/TotalACtl)。
＊ RAR = α + β RD + ∑γCV
TotalARAR ＝Fama-French の 3 ファクターモデルで回帰した場合の切片, IPO
後 3 年後までのリスク調整後リターン。

CV ＝売上高変動額、IPO 後の株主維持率、ベンチャーキャピタルによる支援の有無、証券引受業者のランキング、市場状況、製品の総数、全製品のライフサイクルの平均的な段階、特許によって保護される製品の割合、提携契約が結ばれている製品の割合、企業規模。
Lantz

欧米

低 R&D 投資戦略グループに比べて、高 R&D＊ R = α + β1 ( RD / E ) + β 2 ( IA / RD)and2004 年

投資戦略グループはリスクが高く、リターン

beta = α + β1 ( RD / E ) + β 2 ( IA / RD)

Sahut

213 社

が低い。

＊企業を①R&D/利益、②無形資産/R&D の大小にしたがって 4 つに分け、[2005]

ハイテク産業低 R&D 投資戦略グループ(①も②も小さい)と高 R&D 投資戦略グループ(①も②も大きい)との間に有意なリスクとリターンの違いがあるか否かを
検証。

木村

日

＊株式時価総額と、
過去 5 年の R&D 総額は、[2005]

1986~2004 年

正の関連を持つ。

サンプル数不明＊R&D/MV 比率の高い企業のほうが低い企＊ log MV = α + β log

5

∑ RD
k =0

t −k

年度別に回帰。

業よりも、その後の営業利益率は小さいが、 ＊R&D/MV 比率に従って、サンプルを 5 つに分け、ポートフォリオ形成
低いグループでは年々営業利益率が低下し

後 3 年までの総資産営業利益率を測定。

ていくのに対し、高いグループでは年々増加＊企業規模・簿価時価比率に従って、5×5 ポートフォリオを形成し、さしていく。

らに各ポートフォリオにつき R&D/MV 比率(あるいは R&D/売上高)に従95

＊企業規模と簿価時価比率の効果を除いてって企業を 5 分して、ポートフォリオ構築前と構築後の R&D/MV 比率分

も、R&D/MV 比率(あるいは R&D/売上高)位の平均超過リターンを計算。

の違いはリターンの違いを生んでおり、
R&D/MV 比率が高いグループほど、ポート
フォリオ構築前超過リターンが低く、構築後リターンが高い。(R&D/MV 比率はリスク･ファクターであり、R&D 支出時点では投資家は企業を過小評価しているが、支出時点以降の実際の利益率は上昇することで解消さ
れる)
鄭

日

＊R&D intensity が大きくなるほど、リター＊R&D intensity の大きさに従ってサンプルを 5 つに分け、リターンおよ[2005]

1990~2003 年

ンおよび異常リターンも大きくなる。

び異常リターン(企業規模、時価簿価比率を調整)を比較。

総計 5,836 社年＊R&D intensity が大きいグループほど、＊Fama-French の３ファクターモデルの定数項(αリターン)を、グループ

Fama-French の３ファクターモデルの定数ごとに計算して比較。

項も大きくなる。

＊ Rt + k = α + β1beta + β 2 ln MV + β 3 ln( B / M ) + β 4 ln(TotalA / B ) + β 5 RDInt＊①全サンプルおよび③高 R&D intensity①全サンプル、②グループ１～３、③グループ４と５で回帰。

グループにおいて、R&D intensity が将来リ

＊Fama-French の 3 ファクターに R&D ファクターを加えた 4 ファクタ

ターンに対して、正の説明力を持つ。

ーモデルを、グループ別に回帰。

＊3 ファクターモデルでは有意だった定数項
が、4 ファクターモデルでは有意でなくなり、
R&D ファクターは全てのグループにおいて有意となる。
Chen,

1974~2004 年＊米、中国ともに、R&D が大きい企業ほど、 ＊R&D/企業価値の大きさに従って、企業を 10 グループに分け、比率が

96

Yao

米

リターンおよび異常リターンが高くなるが、 大きくなるほどリターンが大きくなるかを国別、企業規模別、グロース株

and

総計 124,573 社年

係数は米のほうが大きい。

/バリュー株別に確認。高比率グループのリターンと低比率グループのリYu

中＊米/小規模、中/大規模、中/グロース株におターンの差が有意か否かを検定。

[2006]

総計 8,546 社年

いては、R&D が大きい企業ほど、リターン＊R&D/企業価値の大きさに従って、企業を 10 グループに分け、比率がが高くなる。

大きくなるほど Fama-French の 3 ファクターモデルの定数項(異常リター＊米/小規模、米/バリュー株、中/大規模、中ン)が大きくなるかを国別、企業規模別、グロース株/バリュー株別に確認。

/小規模、中/グロース株においては、R&D が高比率グループのリターンと低比率グループのリターンの差が有意か否大きい企業ほど、異常リターンが高くなる。 かを検定。
＊ R = α + β RD + ∑ γCVMV

CV ＝企業規模、簿価時価比率、モメンタム、E/P、償却前利益/P、売上高成長率、発生項目、純営業資産、資本支出、広告費、資産成長率、外部
資本、外部負債、配当成長率、企業固有のリスク、取引量回転率、流動性。
国別に回帰。
Chiao

台湾＊R&D/株価総額の高い企業は、低い企業や＊R&D/株価総額の大小に従って、企業を 6 グループに分け、ポートフォ

and1988~2002 年

R&D 支出の無い企業よりも、高い将来超過

リオ形成 3 年後までのリターンを計算し、R&D/株価総額の大きいグルー

Hung

総計 168 社月

リターンを獲得する。

プと小さいグループの間で将来リターンに差があるか否かを検証。

＊R&D/株価総額が大きい企業ほど、当期リ＊R&D/株価総額の大小に従って分けた 6 グループごとに、ポートフォリ

ターンが高くなる。96 年以前は R&D/株価総オ形成 3 年後までのリターンを、以下の 4 ファクターモデルに回帰。

額の係数は有意でないが、96 年以降有意にRP − R f = α + β1 Rm + β 2 SMB + β 3 HML + β 4 MOM正となる。電機産業においては、他の産業よR&D/株価総額の大きいグループと小さいグループの間で将来超過リター

りも当期リターンに対して R&D/株価総額がン α に差があるか否かを検証。

もたらす正の効果が高い。

＊ Ri − R f = α + β 1 ln MVi + β 2 ln( BV / MV ) i + β 3 ln( RD / MV ) i[2006]

97

電機とそれ以外の産業別、期間別に回帰。
log SD ( R ) = α + β1Size + β 2 Rt −1 + β 3 HHI + β 4 log SD ( Rt −1 ) + β 5 ln RD + β 6 SO

Fung

米

R&D がリターンの変動性を高める一方、企[2006]

1983~1997 年

業間の知識の spillover によって、リターン+ ∑ γCV

総計 832 社年の変動性は低下する。

HHI ＝Hirfindhal-Hirschman Index。
CV ＝産業ダミー、年度ダミー。

化学/PC/電機
Garlappi,

米

企業の倒産確率が高い場合に、R&D の大き

R = α + β1rank _ RD + β 2 rank _ RD * EDF + ∑ γCV

Shu

1969~2003 年

い企業ほど資金の流動性が低くリスクが高CV ＝β、企業規模、簿価時価比率、過去 6 ヶ月の平均リターン、EDF、

and

1,430,713 社月

いので、リターンが大きくなる。

HHI、固定資産割合のランキング、EDF と企業規模/HHI/固定資産割合のYanランキングとの交差項。

[2006]
Lev,

米＊R&D Leader(R&D intensity が産業平均＊4 年先までの将来超過リターンを、Leader と Follower それぞれについRadhakrishnan

1975~1997 年

より高い企業)が将来超過リターンを稼ぐのて測定し、その差が不変か否かを確認。差が 4 年の間ずっと変わらないな

and総計 29,141 社年に対し、Follower は平均的なリターン(将来ら、Leader の R&D がよりリスクが高いと投資家が考えており、Follower

Ciftci

超過リターンはゼロ)しか稼ぐことができなとのリターンの差額はリスクに対する報酬と解釈可能。差が 4 年の間に減[2006]い。

少するならば、投資家への情報伝達の遅れが年度と共に解消されると考え＊Leader が稼ぐ超過リターンの一部はリスられ、Leader の将来超過リターンの原因はミスプライシングにあると解

クに対する報酬だが、残りは投資家への情報釈可能。

伝達のラグがもたらすミスプライシングである。

＊ SD( R ) = α + β RDt + β D * RDt + γCV
∑
1
2
t +1
MVt
MVt

＊リターンの変動性(リスク)は、R&D 支出とCV ＝年度ダミー、超過リターン、取引量、企業規模、レバレッジ、配当正の関係にあり、Leader のリターンの変動

利回り、E/P、B/M、売上高成長率、アナリストの長期利益予測の平均お性は、Follower のそれよりも小さい。

よびその変化額、アナリストの長期利益予測の標準偏差の平均およびその＊将来利益の変動性は、R&D 支出と正の関

変化額、アナリスト数の平均。

98

係にあり、Leader の変動性は、Follower の＊ SD( Et +1, t + 5

それよりも小さい。

) = α + β1

RDt
RDt
CEt
CEt
+ β 2 DHI *+ β3+ β 4 DHI *+ ∑ γCV
MVt
MVt
MVt
MVt

＊アナリストは長期成長予測において、CV ＝産業ダミー、企業規模、レバレッジ。

Follower よりも Leader を 5%高く評価する＊Leader 及び Follower を、アナリスト数の大小に応じてそれぞれ 2 つのが、予測改訂時の成長率の下げ幅は、Leader

グループに分け、アナリスト数が大きい Leader の将来超過リターンが、のほうが 1.7%も大きい。

アナリスト数が小さい Leader のそれと異なる動きをとるか否かを確認。

＊アナリストの長期成長予測のバラツキは、
Follower よりも Leader のほうが大きい。
＊アナリスト数が大きい Leader の将来超過
リターンが、アナリスト数が小さい Leaderのそれと同じパターンの動きをとっており、アナリストは Leader 企業と投資家の間の情
報の非対称性を緩和する役割を果たさない。
Li

米R&D intensity の高い企業においては、財務＊5 年償却を擬制して R&D 資産を計算。R&D intensity(R&D/資本支出、[2006]

1975~2004 年

的に逼迫した企業のリターンのほうが、そう

R&D 資産/総資産、R&D/純資産時価、R&D/売上高、R&D/雇用者数)の高サンプル数不明

でない企業のリターンよりも有意に大きく、 低に従って、企業を 3 つに分け、各グループごとにヘッジポートフォリオ
特に 1990 年以降について当てはまる。

(高 KZ index－低 KZ index もしくは高 WW index－低 WW index)のリターンを計算する。リターンの種類は、超過リターン、対応ポートフォリオ
調整後リターン、Fama-French 3 ファクターモデルの定数項、3 ファクター＋モメンタムモデルの定数項、4 ファクター＋流動性モデルの定数項の5 つ。
＊KZ index の高低に従って、企業を 3 つに分け、各グループごとにヘッ
ジポートフォリオ(高 R&D intensity－低 R&D intensity)のリターンを計99算する。リターンの種類は、超過リターン、対応ポートフォリオ調整後リ
ターン、Fama-French 3 ファクターモデルの定数項、3 ファクター＋モメ
ンタムモデルの定数項、4 ファクター＋流動性モデルの定数項の 5 つ。
Nilsson,スウェーデン＊将来損失を計上する(繰り延べることによ

Nilsson,1988~2003 年

る機会費用が低い)企業ほど、R&D を繰り延

Ohsson

総計 7 69 社年

べる確率が高い。

＊

1− P= α + β1D1 + β 2beta + β 3 LEV + β 4 DIV + β 5 D2 + β 6 ln Sales
P
RD
+ β7
+ β8 D3 + ∑ γCV
TotalAln

and＊レバレッジが高く、βが大きく、売上高がP ＝繰延処理採用企業なら 1。

Sundgren

低く、（留保利益＋当期利益）が負である企D1 ＝当期調整後利益が正なら 1。

[2006]

業ほど、R&D を繰り延べる確率が高い。

D2 ＝次年度調整後利益が正なら 1。

＊R&D は資本支出よりも、将来利益や将来D3 ＝（留保利益＋当期利益）が正なら 1。

リターンの変動性を上昇させる。

CV ＝新基準変更後ダミー(2002,2003 年)。

＊繰延処理企業よりも費用処理企業のほう＊ SD ( adjEt ~ t + 2 ) = α + β RD + β D + β CE + ∑ γCV
1
2 cap
3
BV
BV
BV

が、将来利益や将来リターンの変動性が高い。
＊繰り延べられた R&D よりも費用化された
R&D のほうが、将来利益や将来リターンの変動性を上昇させる。

SD (adjEt ~ t + 2 )
ExpRD
CapRD
PPE
= α + β1
+ β2
+ β 3 Dcap + β 4+ ∑ γCV
MV
MV
MV
MV
SD( Rt ~ t + 2 ) = α + β1

RDCE
+ β 2 Dcap + β3
+ ∑ γCVMV
MV

SD( Rt ~ t + 2 ) = α + β1

ExpRD
CapRD
PPE
+ β2
+ β3 Dcap + β 4+ ∑ γCVMV
MVMV

CV ＝企業規模、レバレッジ。
Xu

米＊R&D progress の段階が進行するにつれて[2006]

1980~2003 年

株価のボラティリティや PEAD が減少する。 を測定し、段階が進行するにつれての数値の変化を確認、隣接する段階のSPRE857 社＊R&D の進行による医薬品開発成功率の上＊R&D progress の各段階(のアナウンス)ごとに、株価のボラティリティ

間で数値の差の検定を行う。

100

INDS749 社

昇と、株価のボラティリティや PEAD の減＊R&D progress の各段階(のアナウンス)ごとに、異常ボラティリティを

SPⅠ674 社

少とが比例関係にある。

測定し、段階が進行するにつれての数値の変化を確認、隣接する段階の間

SPⅡ513 社

で数値の差の検定を行う。

SPⅢ246 社＊R&D progress の各段階ごとに、「アナウンス後の期間の CAR／全期間

NDAS215 社の CAR」を測定し、段階が進行するにつれての数値の変化を確認。

NDAA166 社
バイオテクノロジー

伊藤日＊3 年間とも R&D/株式時価総額の最も大き＊R&D/株式時価総額の大きさに従って、サンプルを 6 グループ(no-R&D[2006]

1986~2000 年

いポートフォリオの超過リターンが最大でを含む)に分け、各ポートフォリオの 3 年後までの超過リターンと ROA を

第 10 章総計 13,387 社年あり、最も小さいポートフォリオの超過リタ計算。

ーンが最小。最大ポートフォリオと最小ポーさらに、 Rt +1 = α + β 1beta t + β 2 log Sizet + β 3 ( B / M ) t + β 4 ( RD / MV ) t

トフォリオの超過リターンの差は 3 年間と＊機能固定化仮説の検証：R&D/株式時価総額で分けた 5 グループ(noも統計的に有意な差があり、その差は年を経-R&D を含まない)の中で、さらに、決算発表時点において市場で低く評るごとに縮小している。(投資家は R&D 投資

価されていた企業と、高く評価されていた企業とに分類し、ポートフォリ

を当初過小評価していることを示唆)

オ形成後 1 年間の超過リターンを計算。

＊回帰においても、R&D/株式時価総額の係さらに、数は有意に正であり、R&D の過小評価を支Rt +1 = α + β1betat + β 2 log Sizet + β 3 ( B / M )t + β 4 ( RD / MV )t + β 5 D1 * ( RD / MV )t

持する結果。

D1 ＝決算発表時点において市場で低く評価されていた企業なら１。

＊R&D/株式時価総額の大きさに従って、ポ＊情報の非対称性仮説の検証： R&D/株式時価総額で分けた 5 グループのートフォリオの ROA が単調増加あるいは単中で、さらに、ディスクロージャー優良企業と、そうでない企業とに分類

調減少するという証拠は得られない。3 年間し、ポートフォリオ形成後 1 年間の超過リターンを計算。

とも、最小ポートフォリオの ROA のほうがさらに、最大ポートフォリオの ROA より大きい。

Rt +1 = α + β1betat + β 2 log Sizet + β 3 ( B / M )t + β 4 ( RD / MV )t + β 5 D2 * ( RD / MV )t101

(R&D/株式時価総額の高い企業では、R&D

D2 ＝ディスクロージャー優良企業なら１。

投資を行ってから 3 年後までには利益にそ＊ SD ( Rt +1 ) = α + β1 log Sizet + β 2 ( B / M )t + β 3 ( RD / MV )tの効果が現れないことを示唆)＊全ての R&D ポートフォリオにおいて、市場で低く評価されていた企業の超過リター
ンのほうが、高く評価されていた企業のそれよりも大きくなっており、機能固定化仮説は支持されている。(決算発表時には R&D が過小評価され、その後過小評価が大きく修正される)＊回帰においては、ダミーと R&D/株式時価総額の交差項の係数は有意でなく、機能固定化仮説は棄却。
＊R&D/株式時価総額が 3 分位のポートフォ
リオを除いて、ディスクロージャー優良企業の超過リターンのほうが、そうでない企業のそれよりも大きくなっており、情報の非対称性仮説は支持されている。(ディスクロージ
ャーによって情報の非対称性が縮小している企業では、R&D 投資の効果がより早く株価に織り込まれている)＊回帰においても、ダミーと R&D/株式時価総額の交差項の係数は有意に正であり、情報102

の非対称性仮説を支持する結果。
＊R&D/株式時価総額の高い企業ほど、リタ
ーンの変動性(資本コスト)が高い。
Chan,

豪

＊R&D intensity が高い企業ほど、将来のリ＊全サンプルを対象に、

Faff,

1991~2002 年

スク調整後リターンが高い(回帰係数の t 検

Rt + n = α + β1 FamaFrenchV + β 2 Rt −1 + β 3 Rt + n ,mGharghori

総計 4,200 社年

定及び切片の差の検定の両方から)。

ExpRD + RDA⎛ ExpRD + RDA ⎞+ β5 ⎜⎟ + ∑ γCV
MV
MV
⎝
⎠
2

+ β4

and

＊R&D intensity が高い繰延処理企業ほど、

Ho

将来のリスク調整後リターンが高い(回帰係CV ＝年度ダミー、産業ダミー。

[2007]

数の t 検定及び切片の差の検定から)。

＊サンプルを R&D intensity の大小に従って 3 グループに分け、各グル＊R&D intensity が高い費用処理企業ほど、 ープで Fama-French の 3 ファクターモデルを回帰し、高 intensity グル
将来のリスク調整後リターンが高い(回帰係

ープの切片(超過リターン)と低 intensity グループの切片に有意な差があ数の t 検定のみから)。

るか否かを検定。全期間・前期・後期のそれぞれについて検証。

＊R&D intensity をコントロールした上で、 ＊繰延処理企業を対象に、費用処理企業のほうが繰延処理企業よりも将来のリスク調整後リターンが高いとは言2

Rt + n = α + β1FamaFrenchV + β 2 Rt −1 + β3 Rt + n , m + β 4

RDA⎛ RDA ⎞+ β5 ⎜⎟ + ∑ γCVMV
⎝ MV ⎠

えない。また繰延処理企業のほうが費用処理＊繰延処理企業を R&D intensity の大小に従って 3 グループに分け、各企業よりも、将来のリスク調整後リターンがグループで Fama-French の 3 ファクターモデルを回帰し、高 intensity

高いとも言えない。

グループの切片(超過リターン)と低 intensity グループの切片に有意な差があるか否かを検定。全期間・前期・後期のそれぞれについて検証。
＊費用処理企業を対象に、
2

Rt + n = α + β1FamaFrenchV + β 2 Rt −1 + β 3 Rt + n , m + β 4

RD⎛ RD ⎞+ β5 ⎜⎟ + ∑ γCVMV
⎝ MV ⎠＊費用処理企業を R&D intensity の大小に従って 3 グループに分け、各103

グループで Fama-French の 3 ファクターモデルを回帰し、高 intensity
グループの切片(超過リターン)と低 intensity グループの切片に有意な差があるか否かを検定。全期間・前期・後期のそれぞれについて検証。
＊繰延処理企業、費用処理企業を R&D intensity の大小に従ってそれぞれ 3 グループに分け、各グループで Fama-French の 3 ファクターモデル
を回帰する。R&D intensity の対応した繰延処理グループの切片(超過リターン)と費用処理グループの切片に有意な差があるか否かを検定。全期
間・前期・後期のそれぞれについて検証。
Chu

米＊R&D intensity が高い企業ほど、将来リタ＊ Rt + k = α + β RDInt + ∑ γCV[2007]

1975~2004 年

ーンが高くなる。

CV ＝簿価時価比率、企業規模、β、投資 intensity、投資成長率。

総計 20,000 社年＊R&D ファクターは成長性と関連するリス＊企業を成長性指標(R&D/総資産比率、アナリストの利益成長予測、将来

以上

ク指標である。

投資 intensity の 3 通り)に従って 5 つのグループに分け、以下の 2 式を回＊R&D intensity が高い企業ほど、将来リタ帰。

ーンが高くなるのは、R&D がリスク･ファク

Ⅰ ARt + k = α + β FamaFrenchV

ターであるからであって、ミスプライシング

Ⅱ ARt + k = α + β1FamaFrenchV + β 2 RDHMLのせいではない。

①成長性指標が大きいグループになるに従って、Ⅰ式の定数項が大きくな
るか、②成長性指標が大きいグループになるに従って、Ⅱ式の RDHML の係数が大きくなり、かつ定数項が有意でなくなるか、③Ⅰ式の決定係数よりもⅡ式の決定係数のほうが大きくなるかを確認。
＊R&D/総資産比率の大小に従って企業を 5 つのグループに分け、R&D/
総資産比率が高いほど、来期の利益アナウンス時のサプライズや、アナリストの利益予測誤差や、アナリストの利益予測改訂が大きくなるかを確認。

104

Mazzucato

米＊R&D 投資が大きい企業ほど、将来の株価、 ＊and1974~1999 年

リスク、P/E が高くなる。

Tancioni

総計 1,591 社年[2007]

医薬品/バイオテ

log P = α + β1 log

RDt − kPatentt − k+ β 2 log
+ ∑ γCV
REVt − k
REVt − klog SD( R) = α + β1 log

RDt − kPatentt − k+ β 2 log
+ ∑ γCV
REVt − k
REVt − klog( P / E ) = α + β log SD ( R ) + ∑ γCV

クノロジー

log( P / E ) = α + β1 log

RDt − kPatentt − k+ β 2 log
+ ∑ γCV
REVt − k
REVt − kCV ＝産業ダミー、年度ダミー、企業規模。
プール回帰、固定効果モデル、ランダム効果モデルで回帰。
全サンプル、産業別で回帰。
Mcalister,米

R&D intensity が高い企業ほど、システマテ

Srinivasan

1979~2001 年ィック・リスクは低くなる。

and

総計 3,198 社年

beta = α + β 1

lagRD
lagadv+ β2+ ∑ γCV
Sales
Sales

CV ＝成長率、レバレッジ、流動性、企業規模、利益の変動性、配当、age、

Kim

産業集中度。

[2007]Deng,

米＊1・2・3 年後の M/B(時価簿価比率)に対し＊ ( M / B )t + k = β1Patentt + β 2 RDIntt + β 3 STI + ∑ γCV

Lev

1985~1995 年て、R&D 支出は正の説明力を持つ。

CV ＝spillover、E/B。

and

総計 388 社年＊2 年後の超過リターンに対して、R&D 支＊ Rt + k = β1Patent1 + β 2 RDIntt + β 3 STI + ∑ γCV

出は正の説明力を持つ。

CV ＝spillover、企業規模、M/B。

米R&D 支出額が大きいほど、不確実性が高くサンプルを過去 6 ヶ月間のリターンの大小で 3 つにグループ分け(P1<P3)

1979～1997 年なるためモメンタムが大きくなるという仮

し、モメンタム＝(次 6 ヶ月間の P3 のリターン－P1 のリターン)と定義。

651(217×3)説は棄却された。

R&D 支出額の大小とモメンタムの大小の関連を検証。

Narin
Wang

ポートフォリオ105

表 4 将来収益の不確実性に関する実証研究
著者

サンプル

内容

モデル

Kothari,米

β 1,t のほうが、 β 2,t よりも大きい。R&D のほ 年度別クロス・セクション回帰：

Laguerre

1972~1992 年

うが PPE よりも将来収益が不確実であるこand

総計 42,776 社年

SD( Et +1,t + 5 )
BVt

とを示唆。

Leone

SD( Et +1,t + 5 )[1998]MVt= α + β1,t

RDt
PPEt
advt
+ β 2,t+ β 3, t
+ γCV
BVt
BVt
BVt

= α + β1,t

RDt
PPEt
advt
+ β 2,t+ β 3, t
+ γCV
MVt
MVt
MVt

CV ＝企業規模、レバレッジ。

β 1,t の平均と β 2 ,t の平均の差を t-test で検証。
Shi

米

全額費用化に比べて、ソフトウェア開発費の＊繰延処理(SFAS86)採用企業について、繰延処理採用後の報告利益と、[2002]

1994~1998 年

繰延処理は、利益の変動性やアナリストの利全額費用化を擬制した利益とで、変動性を比較する。

78 社

益予測誤差を増加させる。

＊費用処理(SFAS2)採用企業をコントロール・サンプルとして、繰延処理(費用処理 35/

(SFAS86)採用企業について、繰延処理採用前 3 年間の報告利益と、繰延

繰延処理 43)

処理採用後 3 年間の報告利益とで、変動性を比較する。

ソフトウェア産業＊

Et − Et − 4Et= α + β 1 D Post + β 2 log Sales + β 2 profit

D Post ＝SFAS86 以降なら 1。
繰延処理企業と費用処理企業とで別々に回帰し、繰延処理企業では β 1 ＞
0、費用処理企業では β 1 が繰延処理企業のそれより小さいことを確認。
＊費用処理(SFAS2)採用企業をコントロール・サンプルとして、繰延処理(SFAS86)採用企業について、繰延処理採用前 3 年間と、繰延処理採用後 3年間とで、アナリストの利益予測誤差を比較する。
＊ AFE = α + β1DPost + β 2 log Sales + β 2 profit

106

D Post ＝SFAS86 以降なら 1。
繰延処理企業と費用処理企業とで別々に回帰し、繰延処理企業では β 1 ＞
0、費用処理企業では β 1 が繰延処理企業のそれより小さいことを確認。

SD( Et + n ) = α + β1CEt + β 2 RDt + β 3 Pt + β 4 LEVt

Clinch,豪＊R&D 支出は、資本支出よりも、将来利益＊

Kefaloukos,

1992~2000 年の不確実性との関連が強い。

β1 = β 2 でχ2 検定。

Percy,

R&D 企業 440 社＊繰り延べられた R&D、即時費用化された＊

and

R&D、資本支出の順に、将来利益の不確実

β1 = β 2 、 β1 = β 3 、 β 2 = β 3 でχ2 検定。

Tuticci性との関連が強い。

SD ( E t + n ) = α + β 1CE t + β 2 CapRDt + β 3 ExpRDt + β 4 Pt + β 5 LEVt

[2006]
Lev,

米＊R&D Leader(R&D intensity が産業平均＊4 年先までの将来超過リターンを、Leader と Follower それぞれについRadhakrishnan

1975~1997 年

より高い企業)が将来超過リターンを稼ぐのて測定し、その差が不変か否かを確認。差が 4 年の間ずっと変わらないな

and総計 29,141 社年に対し、Follower は平均的なリターン(将来ら、Leader の R&D がよりリスクが高いと投資家が考えており、Follower

Ciftci

超過リターンはゼロ)しか稼ぐことができなとのリターンの差額はリスクに対する報酬と解釈可能。差が 4 年の間に減[2006]い。

少するならば、投資家への情報伝達の遅れが年度と共に解消されると考え＊Leader が稼ぐ超過リターンの一部はリスられ、Leader の将来超過リターンの原因はミスプライシングにあると解

クに対する報酬だが、残りは投資家への情報釈可能。

伝達のラグがもたらすミスプライシングである。

＊ SD( R ) = α + β RDt + β D * RDt + γCV
∑
1
2
t +1
MVt
MVt

＊リターンの変動性(リスク)は、R&D 支出とCV ＝年度ダミー、超過リターン、取引量、企業規模、レバレッジ、配当正の関係にあり、Leader のリターンの変動

利回り、E/P、B/M、売上高成長率、アナリストの長期利益予測の平均お性は、Follower のそれよりも小さい。

よびその変化額、アナリストの長期利益予測の標準偏差の平均およびその＊将来利益の変動性は、R&D 支出と正の関

変化額、アナリスト数の平均。

係にあり、Leader の変動性は、Follower の107

それよりも小さい。

＊ SD( Et +1, t + 5＊アナリストは長期成長予測において、) = α + β1

RDt
RDt
CEt
CEt
+ β 2 DHI *+ β3+ β 4 DHI *+ ∑ γCV
MVt
MVt
MVt
MVt

Follower よりも Leader を 5%高く評価する

CV ＝産業ダミー、企業規模、レバレッジ。

が、予測改訂時の成長率の下げ幅は、Leader＊Leader 及び Follower を、アナリスト数の大小に応じてそれぞれ 2 つののほうが 1.7%も大きい。

グループに分け、アナリスト数が大きい Leader の将来超過リターンが、＊アナリストの長期成長予測のバラツキは、 アナリスト数が小さい Leader のそれと異なる動きをとるか否かを確認。
Follower よりも Leader のほうが大きい。
＊アナリスト数が大きい Leader の将来超過
リターンが、アナリスト数が小さい Leaderのそれと同じパターンの動きをとっており、アナリストは Leader 企業と投資家の間の情
報の非対称性を緩和する役割を果たさない。
Nilsson,スウェーデン＊将来損失を計上する(繰り延べることによ

Nilsson,1988~2003 年

る機会費用が低い)企業ほど、R&D を繰り延

Ohsson

総計 7 69 社年

べる確率が高い。

＊

1− P= α + β1D1 + β 2beta + β 3 LEV + β 4 DIV + β 5 D2 + β 6 ln Sales
P
RD
+ β7
+ β8 D3 + ∑ γCV
TotalAln

and＊レバレッジが高く、βが大きく、売上高がP ＝繰延処理採用企業なら 1。

Sundgren

低く、（留保利益＋当期利益）が負である企D1 ＝当期調整後利益が正なら 1。

[2006]

業ほど、R&D を繰り延べる確率が高い。

D2 ＝次年度調整後利益が正なら 1。

＊R&D は資本支出よりも、将来利益や将来D3 ＝（留保利益＋当期利益）が正なら 1。

リターンの変動性を上昇させる。

CV ＝新基準変更後ダミー(2002,2003 年)。

＊繰延処理企業よりも費用処理企業のほう＊ SD ( adjEt ~ t + 2 ) = α + β RD + β D + β CE + ∑ γCV
1
2 cap
3
BV
BV
BV

が、将来利益や将来リターンの変動性が高い。

108

＊繰り延べられた R&D よりも費用化された
R&D のほうが、将来利益や将来リターンの変動性を上昇させる。

SD (adjEt ~ t + 2 )
ExpRD
CapRD
PPE
= α + β1
+ β2
+ β 3 Dcap + β 4+ ∑ γCV
MV
MV
MV
MV
SD( Rt ~ t + 2 ) = α + β1

RDCE
+ β 2 Dcap + β3
+ ∑ γCVMV
MV

SD( Rt ~ t + 2 ) = α + β1

ExpRD
CapRD
PPE
+ β2
+ β3 Dcap + β 4+ ∑ γCVMV
MVMV

CV ＝企業規模、レバレッジ。
Amir,

米

＊全サンプルでは、資本支出よりも R&D の＊将来営業利益の変動性をリスク、簿価時価比率を成長機会として定義。

Guan

1972~2002 年

ほうがよりリスクを高める(R&D intensitve(R&D の産業中央値/資本支出の産業中央値)に従って、全産業を R&D

and

総計 37,263 社年

産業に引っ張られた結果)。

intensive と CE intensive のどちらかに分類。

＊前期(1972~1985)と後期(1986~1999)に分＊ SD (OI

Livne

けると、R&D とリスクとの関連性は、前期よりも後期においてより強くなる。
＊全サンプルでは、期間分割をしても、成長

t +k) = α + β1

B / M = α + β1

RD
CE
adv
+ β2
+ β3
+ ∑ γCV
MVt −1
MVt −1
MVt −1

RD
CE
adv
+ β2
+ β3
+ ∑ γCV
MVt −1
MVt −1
MVt −1

機会と R&D の有意な関連は認められない。

CV ＝レバレッジ、企業規模。

＊R&D intensive 産業においては、資本支出＊Lev and Sougiannis(1996)の方法で R&D 資産を推定し、(もしくは PPE)よりも R&D(もしくは R&D
資産)のほうがリスクや成長機会との関連性が高く、CAPEX intensive 産業においては
そうではない。

SD (OI t + k ) = α + β1
B / M = α + β1

RDA
PPE
adv
+ β2
+ β3
+ ∑ γCV
MVt −1
MVt −1
MVt −1

RDA
PPE
adv
+ β2
+ β3
+ ∑ γCV
MVt −1
MVt −1
MVt −1CV ＝レバレッジ、企業規模。

109

表 5 投資家の R&D に対する認識に関する実証研究(value relevance study)
著者

サンプル

内容

Griliches

米

期待外の R&D は Tobin の q に対して説明力[1981]

1968~1974 年

を持たない。

総計 1,091 社年

モデル
log q = α + β 1

URDUPatent
+ β2
∑ γCV
TA
TA

CV ＝年度ダミー、企業ダミー、β。
株価に対して R&D 支出が説明力を持つ。

Hirschey

米[1982]

1977 年

MV
RD
adv
1
=α
+ β1
+ β2
+ γCV
BV
BV
BV
BV

390 社

CV ＝収益性、産業集中度、成長率、リスク。

製造業
Connolly

米

のれんに対して R&D 支出は説明力を持つ

4 equation system：

and1977 年

が、産業集中度が高いほどその係数は小さく

Hirschey

390 社

なる(G-M’s rivalry hypothesis の正当性を示( MV − BV ) / BV
RD
RD
adv
= α + β1
+ β2
+ β3CR + β 4CR ∗+ ∑ γCV
Sales
Sales
Sales
Sales

[1984]

製造業

唆)。

CV ＝成長率、分散度、企業規模、β、その他。

RD
adv
CR
( MV − BV ) / BV
= α + β1
+ β2
+ β3
+ ∑ γCV
Sales
Sales
Sales
Sales
CV ＝成長率、分散度、企業規模、その他。

adv
RD
CR
( MV − BV ) / BV
= α + β1
+ β2
+ β3
+ ∑ γCV
Sales
Sales
Sales
Sales
CV ＝成長率、企業規模、その他。

CR = α + β1

RD
adv
+ β2
+ ∑ γCV
Sales
Sales

CV ＝成長率、企業規模、その他。

110

Hirschey

米q に対して R&D 支出が説明力を持つ。

and1977 年

R&D は 5~10 年に渡って効果を発揮する。

Weygandt

390 社[1985]

製造業

Jose,

米

＊Tobin の q に対して、R&D intensity の産

Nichols

1974~1977 年

業 平 均 は 有 意 に 負 だ が 、 企 業 の R&D

and

総計 155 社年

q = α + β1

RD
adv
+ β2
+ γCV
Sales
Sales

CV ＝成長率、産業集中度、β。

intensity は有意でない。

Stevens＊Tobin の q に対して、R&D の産業平均に[1986]

対する企業の R&D 比率は有意でない。

＊ q = α + β 1 PD + β 2 advInt + β 3 advInt ind + β 4 RDInt + β 5 RDInt ind＊ q = α + β PD + β
1

2

advIntRDInt+ β3advInt ind
RDInt indq = α + β 1 PD + β 2 advInt − advInt ind + β 3 RDInt − RDInt ind＊Tobin の q に対して、R&D の産業平均と企業の R&D との差額の絶対値は、有意に負。
Bublitz米

CAR(12 ヶ月)に対して、期待外 R&D 支出はand

1974~1983 年

説明力を持たない。

Ettredge

総計 1,325 社年[1989]

製造業

Shevlin米

β 3 は t-test の結果、0 と有意に異なり、1 とP = α + β1TotalA + β 2 L + β 3 RD + β 4 PV _ LP + β5 PV _ CO

[1991]

1980~1985 年は有意に異ならない(R&D 支出額が全額株価

t-test( β = 0, β = 1 )。

145 社/年に反映される)。

Cooil

米＜シングル回帰＞＊シングル回帰：and1970 年＊プール回帰及び industrial 産業では、R&D

UR = α + β1UE + β 2UadvInt + β 3URDInt + β 4UNum _ NP

Devinney

944 社

intensity は期待外リターンに対して有意な産業別回帰(industrial, consumer)とプール回帰を行う。

説明力を持たないが、consumer 産業では負＊同時回帰：の説明力を持つ。

UR = α + β1UE + β 2UadvInt + β 3URDInt + β 4UNum _ NP

[1992]

CARt = α

1
UE
Uadvt
URDt
UOtherEt+ β1 t + β 2
+ β3
+ β4
Pt −1
Pt −1
Pt −1
Pt −1
Pt −1

111

＜同時回帰＞E = α + β1advInt + β 2 RDInt + β 3 Num _ NP

＊industrial 産業では、R&D intensity は期

advIntt = α + β1 Num _ NPt + β 2 Num _ NPt −1

待外リターンに対して有意な説明力を持た

Num _ NPt = α + β1RDIntt + β 2 RDIntt −1

ないが、consumer 産業及びプール回帰では

産業別回帰(industrial, consumer)とプール回帰を行う。

負の説明力を持つ。
＊プール回帰及び industrial 産業では、R&D
intensity は利益に対して正の説明力を持つ。
＊プール回帰及び industrial 産業では、当期にアナウンスされた新製品の数に対して、当期 R&D intensity は 正 の 、 前 期 R&D
intensity は負の説明力を持つ。consumer 産業では、当期 R&D intensity のみが負の説明
力を持つ。
Morck

米

R&D 支出が多い企業ほど、外国企業の買収

and

1978~1988 年

をアナウンスした時の超過リターンが大き

Yeung

322 M&A

くなる。

[1992]＊ AR = α + β

1

RD
adv
+ β2
+ β 3Owninsider + β 4 D1 + β 5 D2
TotalA
TotalAAR ＝外国企業の買収をアナウンスした時の超過リターン。
D1 ＝経営者による持株比率が 20%以上なら 1。
D2 ＝買収資金を新株発行で賄う場合は 1。
＊ AR = α + β

1

RD
adv
+ β2
+ β 3Owninsider + β 4 D1 + β 5 D2 + ∑ γCV
TotalA
TotalACV ＝企業規模、産業ダミー。
＊ P = α + β RD + β adv + β Own
123insider + β 4 D1 + β 5 D2 + ∑ γCV
1− P
TotalA
TotalA112

P ＝超過リターンが正の場合は 1。 CV ＝企業規模、産業ダミー。
Chauvin

米＊株価に対して R&D 支出が説明力を持つ。

＊ P = α + β1RD + β 2 adv + γCV

and1988~1990 年＊企業規模が大きいほど、R&D 支出の株価

CV ＝CF、成長率、リスク、市場占有率、年度ダミー、産業ダミー。

Hirschey

総計 4,653 社年に与えるインパクトは大きい。

＊企業規模別に係数の大きさを比較し、差分を検定(t-test)。

Hall

米

株価に対して、R&D 支出と一律繰延・償却[1993]

1973~1991 年を擬制した場合の R&D 資産が説明力を持

総計 24,333 社年

つ。1980 年代後半には係数の大きさが小さ製造業くなっている。

Johnsonカナダ

株価に対して R&D 支出が説明力を持つ。

and1985~1988 年

Pazderka

総計 188 社年[1993]

log P = β1 log TA + β 2

RD
RDA
adv
+ β3
+ β4
+ γCV
TA
TA
TA

CV ＝年度ダミー、CF、成長率。

log P = α + β1 log BV + β 2

RIRDnetinv
+ β3
+ β4
BV
BV
BV

[1993]
Chauvin米

のれん、純利益、株価に対して R&D 支出が＊ GW = α + β1RD + β 2 adv + β 3TA + β 4 IA + ∑ γCV

and1989~1991 年

説明力を持つ。

CV ＝年度ダミー、市場占有率。

Hirschey

総計 2,693 社年＊ E = α + β1RD + β 2 adv + β 3TA + β 4 IA + β 5GW + ∑ γCV[1994]

CV ＝年度ダミー、市場占有率、レバレッジ、成長率。
＊ P = α + β1RD + β 2 adv + β3TA + β 4 IA + β 5GW + β 6 E + ∑ γCV

CV ＝年度ダミー、市場占有率、成長率、β。
Boulding

PIMS データベース

R&D は株価に対して負の関連を持つが、市(市場内の企業のポジションと市場内競争の程度を用いて)企業を

and

総計 7,338 社年

場内ポジションが良いほど、あるいは市場内

motivation と ability の大小に従って 4 つにグループ分けし、Staelin

競争が欠如しているほど、R&D の評価は高ln ΔPt = β1 ln ΔRDt −1 + β 2 D1 * ln ΔRDt −1 + β 3 D2 * ln ΔRDt −1 + β 4 D1 * D2 * ln ΔRDt −1[1995]

くなる。市場内ポジションと市場内競争の交+ ∑ γCV

113

差項の係数 β 4 は負。

D1 ＝市場内ポジションが良い企業。
D2 ＝市場内競争の欠如。

CV ＝ D1 、 D2 及び交差項。
のれんに対して R&D 支出が説明力を持つ。

Green,

英Stark

1990~1992 年( MV − BV )
1
BV
RI
RD
=α
+ β1
+ β2
+ β3
+ γCV
BV
BV
BV
BV
BV

and

総計 662 社年

CV ＝市場占有率、産業集中度、レバレッジ、リスク、その他。

Thomas[1996]
Aboody米＊繰延処理企業の場合、リターンに対して、

and1987~1995 年

繰延額は正、償却額は負の関連を持ち、費用

Lev

163 社

額は有意でない。費用処理企業の支出額は、 CV ＝年度ダミー。

[1998]

ソフトウェア産業

リターンに対して正の関連を持つが、係数の大きさは、繰延処理企業の繰延額の係数より＊ CapSDC = α + α Size + α profit + α SDC + α LEV + α beta + ∑ γCV
0
1
2
3
4
5
MV

＊

R = β 0 + β1ΔCapSDCC + β 2 ΔSDC E + β 3ΔExpSDCC + β 4 AmoSDAC + β 5 adjE
+ β 6 ΔadjE + β 7も小さい。

CapSDC+ ∑ γCVMV＊ソフトウェア資産残高は、株価に対して正CV ＝年度ダミー。下付き C は繰延処理企業、E は費用処理企業。

の関連を持つ。

＊ P = β 0 + β 1 E + β 2 BV + β 3 SDA＊翌期の利益に対して、繰延処理企業の繰延額、及び費用処理企業の支出額は正の関連を持つ。繰延処理企業の費用額は有意でない。

＊

ΔadjEt +1 = β 0 + β1ΔCapSDCC ,t + β 2 ΔSDCE ,t + β 3ΔExpSDCC ,t + β 4 ΔadjEt+ β5

CapSDC+ ∑ γCVMV t＊2 期先のリターンまでに対して、費用処理

CV ＝年度ダミー。

企業の支出額は正の関連を持つ。繰延処理企＊ Rt + n = β 0 + β1CapSDCC , t + β 2 SDC E , t + β 3 ExpSDCC , t + ∑ γCV

業の繰延額は有意でなく、費用額は 1 期先のCV ＝年度ダミー、企業規模、β、前期リターン、時価簿価比率。

リターンと正の関連を持つ。

＊ AFE = β 0 + β 1 CapSDC + ∑ γCV114

＊繰延額が大きいほど、アナリストの利益予CV ＝年度ダミー、企業規模。

測誤差も大きくなる。
Deng

米

取得会社のリターン、株価、M/B(時価簿価比＊ R = α + β1E + β 2 ΔE + β 3 IPRD + γCV

and1985~1996 年率)に対して、被取得会社の仕掛中の R&D に＊ P = α + β1TA + β 2 L + β 3 E + β 4GW + β 5 IPRD + β 6 RD + γCV

Lev

総計 375 社年つけられた fair value は説明力を持つが、取＊ ( M / B) = α + β1 (TA / BV ) + β 2 ( L / BV ) + β 3 ( E / BV ) + β 4 (GW / BV )+ β5 ( IPRD / BV ) + β 6 ( RD / BV ) + γCV

得会社自身の R&D 支出は説明力を持たな[1998]い。
＊全企業を平均的に見た場合、当期の R&D

Lev

米

and

1976~1995 年＊ R = α + β adjEt + β RDt
t
1
2
Pt −1
Pt −1
支出はリターンに対する説明力を持たない。

Zarowin

418 社/年＊企業の過去の R&D 支出から生じる利益＊上のモデルの β 2 = RDRC として( PV _ ERD )が大きいほど、R&D 支出額の時系

RDRC = α + β1PV _ ERD + β 2 RDRisk1 + β 3 RDRisk2 を回帰。

[1998]

列変動( RDRisk1 )が小さいほど、当期の R&D
支出のリターンに対する説明力(最初のモデルにおける β 2 = RDRC )は大きくなる。産業
別でも同じ。 RDRisk2 には説明力が無い。

61
δ
k 2, kk = 0 (1 + r )PV _ ERD = ∑RDRisk1 = SD( ρ1 )RDRisk 2 =(δ 2,1 + δ 2, 2 + δ 2,3 )
6

∑δ
k =0

2, k

※ただし、

adjOI tTotalAt −1 6
RDt − k= δ 0 + δ1
+ ∑ δ 2, k
SalestSalest −1 k =0
Salest − kΔ(RD)t = ρ 0 + ρ1T 。
Sales

115

Rogers

豪

株価に対して、R&D 支出が正の説明力を持[1998]

1994~1996 年

つ。

60 社/年
製造業

log P = β1 log TA + β 2

RD
IA
+ β3
+ β 4Growth + γCVTATAlog P = β1 log TA + β 2

RDIA
OtherIA
+ β3
+ β4
+ γCV
TA
TA
TA

CV ＝産業ダミー。
Swanson米＊ R&D 支 出 は Cumulative Abnormal[1998]

1987~1996 年

Residual に対して全体的に説明力を持って＊ CARES = α + β beta + β UEt + β BVt + β RDt + β RD 2
t
1
t
2
3
4
5
t
Pt −1
Pt −1
Pt −1

総計 9,702 社年

いる。

＊q、ROE、ROA、成長率、企業規模、E/P について、各数値の大小に従製造業＊ RD は負の説明力を持つ(投資家は R&Dってサンプルを 5 つのグループに分け、グループごとに回帰を行い、各グ支出の限界生産性は逓減すると考えている

ループの β 4 、 β 5 を t-test で検証。

ことを示す)。

各数値の大小に従って β 4 がグループの順番通りに規則的な値をとるか否＊q、ROE、ROA が大きくなるにつれ、R&D

かを確かめる。

2

支出のインパクト( β 4 )も大きくなる。企業規模、E/P については R&D 支出のインパクトは 逆 U 字 型 を と る ( 企 業 の fundamental
characteristics との対応)。
Bosworth英＊株価に対して、R&D 支出が負の説明力を

and

1990~1994 年持つ。

Wharton

総計 585 社年＊期待 R&D 支出と期待外 R&D 支出とに分[2000]

製造業

離したモデルでは、両方とも正の説明力を持＊ log P = α + β log TA + β RD + β OtherIA + γCV
1
2
3
TA
TA
＊ log P = α + β log TA + β ERD + β URD + β OtherIA + γCV
1
2
3
4
TA
TA
TA

つ。
Gu

米

リターンに対して、R&D 支出が正の説明力

R = α + β1 adjE + β 2 RD

and1990~1998 年を持つ。特許収入の大きい企業ほど、R&D

R = α + β1 adjE + β 2 RD + β 3 RD ∗ D

116

総計 732 社年

支出の係数は大きい ( β 3 が正)。

D =1(特許収入の大きい企業)。

Bae

米＊M/B(時価簿価比率)に対して R&D 支出は563 社のうち、非多国籍企業(DC)250 社、多国籍企業(MNC)313 社。

and1991~1995 年

説明力を持つが、多国籍企業の係数のほうが＊ ( M / B ) = α + β RD + γCVNoh

総計 563 社年

非多国籍企業の係数よりも大きい。

CV ＝CF、成長率、リスク。

[2001]

製造業＊R&D 支出に対して前年度の R&D 支出と

DC と MNC とで別々に回帰。係数の大きさを比較(検定は無し)。

CF が正の説明力を持つが、非多国籍企業の＊ RDt = α + β1RDt −1 + β 2 LEVt −1 + β3 Rt −1 + β 4CFt −1 + β 5Taxt −1

場合はそれらに加えて負債比率が負の説明

DC と MNC とで別々に回帰。

Lev[2000]

力を持つ。
Bergeron,

1988~1999 年

アメリカでもカナダでも、リターンに対するR = α + β1Rm + β 2 PREM d + β 3 PREM t + β 4 DIVm + β 5 RD + β 6 adv + β 7 LEV

Kryzanowski,

米R&D 支出の説明力は、ゼロと有意に異なら+ γCV

Leclerc

総計 1540 社年ない。

国別に回帰。

andカナダ

Tilloy-Alphonse

総計 99 社年

[2001]

バイオテクノロジー

Bosworth豪and1994~1996 年＊ log MV = α + β log TA + β IA + β RD + ∑ γCV
1
2
3
TA
TA

Rogers

総計 120 社年

CV ＝ギアリング、成長率、市場シェア、産業集中度。

[2001]

R&D は株価に対して正の関連を持つ。

IARD
PatentTM
Design＊ log MV = α + β1 log TA + β 2 TA + β 3 TA + β 4 TA + β 5 TA + β 6 TA
+ ∑ γCVCV ＝ギアリング、成長率、市場シェア、産業集中度。
＊

117

Core,

米＊株価に対して、R&D 支出が正の説明力をGuay

1975~1999 年

持つ。

and

総計 108,493 社年＊係数が正だった年の割合は、

E
RD
adv
CE
P
E
1
= α + β1
+ β2
+ β3 Dloss ∗
+ β4
+ β5
+ β6
BV
BV
BV
BV
BV
BV
BV
Sales
+ β7
BV

Buskirk

金融業以外

全サンプル＝25/25

Dloss ＝損失ダミー。

ハイテク企業＝24/25

年度別クロス・セクション回帰(25 年間)。

[2001]

young 企業＝21/25
ハイテクでも young でもない企業＝25/25
Demers米

株価暴落前後とも、R&D 支出は P/Sales にand1999~2000 年

対して正の説明力を持つ。

Lev

総計 312 社年[2001]

インターネット産業( P / Sales )= α + β1REACH + β 2 STICKNESS + β 3 LOYALTY + β 4 adv
REV+ β 5 RD + γCVREACH 、 STICKNESS 、 LOYALTY ＝ウェブ使用量変数。
インターネット業界の株価暴落前(1999 年)と暴落後(2000 年)で別々に回帰を行い、係数の有意性を比較。

Godfrey

豪＊株価に対する R&D 支出の説明力はゼロと＊ P = α + β 1TA + β 2 L + β 3 GW + β 4 RD + β 5 OtherIAand1999 年

有意に異ならない。

＊説明変数に R&D 支出を追加した場合の R2 の上昇分が統計的に有意か

Koh

172 社

＊R2 の上昇分はゼロと有意に異ならない。

否かを検定。

米＊1 ドルの R&D 支出は、1.24～1.51 ドルの[2001]
Hand[2001a]＊ GP = α +tK∑ β RD
j

t− j

K

K

j =0

j =0

+ ∑ χ j advt − j + ∑ δ j SGAt − j + φTAt −1 + ∑ γCV

1980~2000 年

売上総利益をもたらし、その NPV は 0.44～

総計 83,302 社年

0.51 ドルである。

CV ＝年度ダミー、産業ダミー、no-R&D 企業ダミー、no-adv 企業ダミー。

＊ 時 価 簿 価 比 率 、 R&D の NPV 、 R&D

K=0,3,7 の 3 通り。

intensity は時系列に沿って増加している。

こ の 回 帰 式 に 基 づ い て 、 1 ド ル の R&D 支 出 が も た ら す NPV ＝

j =0＊R&D が時価簿価比率に与える総合的な影118

響は、支出額が簿価を低下させる効果のほうが、支出のもたらす収益性が時価を上昇させる効果よりも勝っている。

K

∑β r
j =0

j

−j

− 1 (r=1.06 とする)を求める。

＊ M / B = α + βT

NPV _ RD = α + β T
RDInt = α + β T
時系列で時価簿価比率、R&D の NPV、R&D intensity がどのように変化しているかを確認。
＊ M / B = β1 NPV _ RD + β 2 RDInt + ∑ γCV

CV ＝有形資産の収益率、非営業発生項目の intensity、市場インデックス。
Hand

米＊株価に対して R&D 支出が正の説明力を持＊ P = β log RD + γCV[2001b]

1989~2000 年

つ。

CV ＝財務諸表上の個別項目(対数形)。

総計 12,520 社四半期

＊R&D 支出が株価に対して与えるインパク

バイオテクノロジー

ト(係数)の大きさは、その支出が value chain＊ P = β1 log RD + log RD( β 2 log proc _ VC + β3 log GrowthRD + β 4 log RD+ β 5 log Age + β 6 log employee + β 7 log qua _ employee) + γCVの過程の中で早いほど、R&D 支出の成長率

CV ＝財務諸表上の個別項目(対数形)。

が高いほど、R&D 支出の規模が小さいほど、企業が未成熟なほど、大きくなる。従業員の質・量には説明力なし。
Jorion

米時代の経過と共に、R&D の relevance が増

and1996~2000 年

してきているが、ウェブ使用量を説明変数に

Talmor

総計 1,161 社四半期加えると、R&D の説明力はなくなる。

[2001]

インターネット産業

＊

P
BV
GP
RD
SGA
= α + β1
+ β2
+ β3
+ β4
+ β5Growth
TotalA
TotalA
TotalA
TotalA
TotalA

P
BV
GP
RD
SGA
= α + β1
+ β2
+ β3
+ β4
+ β 5Growth＊ TotalA
TotalA
TotalA
TotalA
TotalA
BV
GP
RD
SGA+ β 6T *+ β 7T *+ β8T *
+ β 9T *+ β10T * Growth
TotalA
TotalA
TotalA
TotalA

119

P
BV
GP
RD
SGA
= α + β1
+ β2
+ β3
+ β4
+ β 5Growth
TotalA
TotalA
TotalA
TotalA
TotalA
BV
GP
RD
SGA
＊
+ β 6WebTraffic + β 7T *+ β8T *
+ β 9T *+ β10T *TotalA
TotalA
TotalA
TotalA+ β11T * Growth + β12T * WebTraffic
matched-pairs 各 20 社。

Munari

欧＊民営化企業でも公有企業でも、q に対して

and

1982~1997 年

R&D 支出(もしくは一律繰延・償却を擬制しOriani

実験グループ＊ log q = α + β RD + β IA + β log Sales + γCV
1
2
3
TA
TA
て求めた R&D 資産)は正の説明力を持つが、[2001](民営化企業)、係数の大きさは民営化企業のほうが小さく、コントロール・

民営化したばかりの企業の R&D 支出(資産)グループ

は市場に過小評価されている。

(公有企業)＊民営化企業の R&D 支出の係数は、IPO か各 20 社ら時間が経つにつれて大きくなっており、市＊ log q = α + β RD + β RD ∗ D + β D + γCV
1
2
k
3 k
TA
TA

場の反応が追いついてくる。

Dk =1(IPO から k 年以上経過した場合、k は 0～5)。

log q = α + β1

RDA
IA
+ β2
+ β 3 log Sales + γCV
TATA

民営化企業と公有企業で別々に回帰を行い、 β 1 の大きさを比較。

民営化企業だけについて回帰。
Rogers豪①全サンプル回帰の場合、R&D 支出は株価[2001]

1995~1998 年

に対して正の説明力を持つ。

総計 595 社年②競争産業のほうが R&D 支出の係数が小さ

log P = β1 log TA + β 2

RDIA
OtherIA
+ β3
+ β4
+ γCV
TA
TA
TA

①全サンプルと②競争産業か否かで区分して回帰。

いという仮説は部分的には支持された。
Thomas米

M/B(時価簿価比率)に対する R&D intensity( M / B ) = α + β1RDInt + β 2 STI

and1990~1997 年の係数は正(統計的に有意か否かは不明)。

年度別クロス・セクション回帰。

Mcmillan

308 社/年[2001]

120

Zulfiqar

英＊株価に対して R&D 支出が正の説明力を持and1990~1998 年

つ(①と②)。

1
MV
BV
adjE
adv
RD
CF
=α
+ β1
+ β2
+ β3
+ β4
+ β5
BV
BV
BV
BV
BV
BV
BV

Shah

総計 8,475 社年＊製造業の場合のみ、企業規模と β 4 の大きさ

①年度別クロス・セクション回帰、②プール回帰、③企業規模別、④製造は比例する(③と④)。

業/非製造業と企業規模別の組み合わせでそれぞれ回帰。

[2001]＊ β 4 の大きさは、製造業のほうが非製造業よりも大きい(④)。
Callimaci

カナダ＊繰延処理企業の場合、企業が繰り延べた

337 社のうち、繰延処理企業 126 社、即時費用処理企業 211 社。

and1997~1999 年

R&D 資産は、株価に対して説明力を持たな＊繰延処理企業について

Landry総計 337 社年

いが、年度の R&D 費用は正の説明力を持つ。 P = α + β1 adjBV + β 2 CapRD + β 3 adjE + β 4 ExpRD[2002]＊即時費用処理企業の場合、一律繰延・償却＊費用処理企業についてを擬制して求めた R&D 資産は、正の説明力

P = α + β1adjBV + β 2 RDA + β3 E / Pを持つ。

＊全企業について＊年度の R&D 支出の株価に対する説明力

P = α + β1 BV + β 2 adjE + β 3 RD

は、繰延処理企業では正、即時費用処理企業
では 10％水準で正。
Cui

米R&D intensity や資産成長率が高いほど、

and

1994~1998 年

Tobin の q は大きくなるが、PPE と q の間に

Mak

総計 1,147 社年

関連性はない。

[2002]＊ q = α + β Own
1+ + β 2Ownman + β 3
2

man

RD
PPE
+ β4
+ ∑ γCV
TotalA
TotalACV ＝企業規模、負債比率、資産成長率、年度ダミー、産業ダミー。
＊2SLS：
2

Ownman ,t = α 0 + α1

⎛ RDt −1 ⎞RDt −1CEt −1⎟⎟ + α 3+ α 2 ⎜⎜+ ∑ γCV
TotalAt −1
TotalAt −1⎝ TotalAt −1 ⎠CV ＝企業規模、負債比率、資産成長率、前期償却前経常利益/総資産、変動性、変動性の 2 乗。

121

(

)

2

q = α + β1 Ownman + + β 2 Ownman + β 3

RD
PPE
+ β4
+ ∑ γCV
TotalA
TotalACV ＝企業規模、負債比率、資産成長率、年度ダミー、産業ダミー。
Ely,

米＊株価に対して R&D 支出は正の説明力を持＊ P = α + β1BV + β 2 adjE + β 3 RD + γCV

Simko

1988~1998 年

つが、財務諸表外の情報をモデルに追加する

P = α + β 1 BV + β 2 adjE + β 3 RD + β 4 DSD + γCVand

総計 243 社年と、それは失われてしまう。

Thomas

バイオテクノロジー＊仕掛中 R&D が最終段階に近い(将来収益＊ P = α + β1BV + β 2 adjE + β 3 RD + β 4 DSD+ PP( β5 BV + β 6 adjE + β 7 RD + β8 DSD) + γCV[2002]の不確実性が低い)企業の場合、財務諸表外の情報をモデルに加えている場合でも、R&D 支出が正の説明力を持つ。

Joos

米

＊赤字企業でも黒字企業でも、株価に対して残余利益モデルを以下のように変形：[2002]

1975~

R&D 支出が正の説明力を持つ。

MV

総計 591 社年＊黒字かつ獲得特許数の多い企業の場合、

BV

医薬品産業

R&D 支出の係数はより大きい( β 9 は正)。

+

＊赤字かつ pioneering firm の場合、R&D 支

= 1−

ωr

(1 + r ) − ω (1 + g )(1 + r )(1 + g )(1 − ω )λ+{(1 + r ) − ω (1 + g )}(1 + g − λ )ω(1 + r ) − ω (1 + g )
∗

∗ ROE

RD
BV

出 の 係 数 は 負 に な る ( β6 は 正 、 β7 は 負 、

ω ＝資本化調整後の超過 ROE の persistence。 r ＝投資収益率。

β 6 + β 7 は負)。

g ＝R&D 投資(支出額)の成長率。 λ ＝R&D 資産の durability。
この理論モデルをもとに、以下の回帰モデルを作る。
＊ MV = α + β ROE + β RD
1
2
BV
BV
①全企業と②損失ダミーを加えたモデル(赤字企業と黒字企業を区分)で回
帰を行う。

122

MV
= α + ROE ( β1 + β 2 D1 + β 3 D2 + β 4 D3 + β 5 D4 )
＊ BV
RD
+
( β 6 + β 7 D1 + β8 D2 + β 9 D3 + β10 D4 )
BV
D1 =1(pioneering firm), 0(generic firm)。
D2 =1(市場占有率の高い企業)。
D3 =1(過去の R&D の成果として獲得した特許数が多い企業)。
D4 =1(R&D 投資の成長率が高い企業)。
このモデルに損失ダミーを加えて回帰を行う。
Krishnan,

豪＊プール回帰では、R&D 費用及び R&D 資

P = α + β 1 E + β 2 BV + β 3 ExpRD + β 4 RDA + β 5 D + β 6 D * RDA

Percy

1992~1998 年

産ともに株価と正の関連を持つが、監査のク

D ＝6 大監査法人の監査を受けているなら 1。

and繰延処理企業

オリティとは関連が無い。

全年度プール回帰、年度別回帰、期間別回帰(ASC 以前と以後)を行う。

Tutticci

総計 264 社年＊ASC 以前(92~95 年)も以後(96~98 年)も、
R&D 資産は株価と正の関連を持つ。それに[2002]

対して、R&D 費用は、ASC 以前は有意でなかったのに対し、ASC 以後は正の関連を持
つようになった。また、ASC 以前は、監査のクオリティが高いほど、R&D 資産の評価は高かったのに対し、ASC 以後は逆に、監査のクオリティが高いほど、R&D 資産の評
価は低くなった。
Lee

46 ヶ国

＊全回帰モデルにおいて、R&D intensity が＊ P / B = α + β RDInt + ∑ γCV

and1995~1998 年

高いほど、P/B 及び P/E が高くなる。

CV ＝ROE、レバレッジ、予想長期成長率、P/B の産業平均、実質 GDP

Ng

総計 19,979 社年＊clean な企業ほど、P/B に対する R&D

成長率、インフレーション、CPI(低いほど clean)、年度ダミー。

123

[2002]intensity の係数は高く、P/E に対する R&D

固定効果モデル、ランダム効果モデルで回帰。

intensity の係数は低くなる。

＊ P / E = α + β RDInt + ∑ γCV

CV ＝レバレッジ、予想長期成長率、P/E の産業平均、実質 GDP 成長率、インフレーション、CPI(低いほど clean)、年度ダミー。
固定効果モデル、ランダム効果モデルで回帰。
＊ P / B = α + β1RDInt + β 2 D1 * RDInt + ∑ γCV
P / B = α + β1RDInt + β 2 D2 * RDInt + ∑ γCV
D1 ＝CPI が高ければ 1。

D2 ＝CPI が低ければ 1。
CV ＝ROE、レバレッジ、予想長期成長率、P/B の産業平均、実質 GDP
成長率、インフレーション、国別β、為替レートβ、CPI(低いほど clean)、
CPI ダミーと ROE/予想長期成長率の交差項、年度ダミー、国別ダミー。
＊ P / E = α + β1RDInt + β 2 D1 * RDInt + ∑ γCV
P / E = α + β1RDInt + β 2 D2 * RDInt + ∑ γCV
D1 ＝CPI が高ければ 1。

D2 ＝CPI が低ければ 1。
CV ＝レバレッジ、予想長期成長率、P/E の産業平均、実質 GDP 成長率、インフレーション、国別β、為替レートβ、CPI(低いほど clean)、CPI
ダミーと予想長期成長率の交差項、年度ダミー、国別ダミー。
＊ P / B = α + β RDInt + ∑ γCV

CV ＝ROE、レバレッジ、予想長期成長率、P/B 産業平均、実質 GDP 成
長率、インフレーション、国別β、為替レートβ、CPI(低いほど clean)、
年度ダミー、国別ダミー。

124

先進国と発展途上国で分けて回帰。
＊ P / E = α + β RDInt + ∑ γCV

CV ＝レバレッジ、予想長期成長率、P/E の産業平均、実質 GDP 成長率、インフレーション、国別β、為替レートβ、CPI(低いほど clean)、年度ダ
ミー、国別ダミー。
先進国と発展途上国で分けて回帰。
Moreira米＊R&D は株価と正の関連を持つ。

and1996~2000 年＊私的情報生産レベルの高い企業ほど、株価

Pope

総計 759 社年に対する R&D の係数が大きい。

[2002]

医薬品産業

＊

MV
E
RD
CE
1
= α + β1
+ β2
+ β 3 Dloss + β 4
+ β5
BV
BV
BV
BV
BV
+ β 6 GrowthSales + β 7 DIV

Dloss ＝損失ダミー。

MV
E
RD
CE
1
= α 0 + α1D + β1
+ β2
+ β 3 Dloss + β 4+ β5+ β 6GrowthSales
BV
BV
BV
BV
BV
CE
E
RD
＊
1
+ β 7 DIV + β8 D *+ β9 D *+ β10 D * Dloss + β11D *+ β12 D *
BV
BV
BV
BV
+ β13 D * GrowthSales + β14 D * DIV
Dloss ＝損失ダミー。
n −1

∑ρ

e jk

が高い企業なら 1。
D ＝残余リターンの同業他社との相関 k =1
n −1

β 4 が正か、 β11 が負かを確認。
Munari,西欧＊既上場企業のほうが民営化企業に比べて、 ＊国と産業について民営化企業に対応させた既上場企業をコントロー

Oriani1982~1997 年

Tobin の q に対する R&D の関連性が高い(民ル・サンプルとし、民営化企業と既上場企業のそれぞれでAnd

民営化企業 20 社

営化直後は過小評価されている)。

ln q = α + β1RD / TA + β 2 IA / TA + β3 L / TA + β 4 ln Sales + ∑ γCV

Carli

対応コントロー＊OLS プール回帰の場合、既上場企業の

もしくは、

125

[2002]ル企業 20 社

R&D 及び R&D 資産の係数は有意に正、民ln q = α + β 1 RDA / TA + β 2 IA / TA + β 3 L / TA + β 4 ln Sales + ∑ γCV

営化企業の R&D 資産の係数は正。

を回帰し、 β 1 の大小を比較。

＊OLS ランダム効果モデルの場合、既上場

RDA ＝償却率 15%。 CV ＝年度ダミー、国別ダミー。

企業の R&D 及び R&D 資産の係数のみ有意プール回帰、固定効果モデル、ランダム効果モデルで回帰。

に正。

＊２SLS：＊2SLS の場合、既上場企業の R&D 及び

ln q = α 0 + α 1 RD / TA + α 2 IA / TA + α 3 L / TA + α 4 ln Sales + ∑ γCV

R&D 資産の係数のみ有意に正。

RD / TA = β 0 + β1 L / TA + β 2 ln Sales + β 3 ln q + β 4 RDind + ∑ γCVもしくは、
ln q = α 0 + α 1 RDA / TA + α 2 IA / TA + α 3 L / TA + α 4 ln Sales + ∑ γCV

RDA / TA = β 0 + β 1 L / TA + β 2 ln Sales + β 3 ln q + β 4 RDind + ∑ γCVを民営化企業と既上場企業のそれぞれで回帰し、 α 1 の大小を比較。
Rajgopal,米＊OLS の場合、株価に対して R&D 支出が正＊ P = α + β1BV + β 2 E + β 3 RD + β 4 Network + β 5adv + γCV

Venkatachalam

1999~2000 年の説明力を持つ。

＊2SLS：

and総計 434 社四半期

＊2SLS の場合、株価に対する R&D 支出のNetwork = α + β1RD + β 2 MV + β 3adv + γCV

Kotha

インターネット産業

説明力はゼロと有意に異ならない。

P = α + β1BV + β 2 E + β 3 RD + β 4 Network + β 5adv + γCV＊R&D 支出は、1 年後の利益予測に対して
負の、1～2 年後の売上高予測と費用予測に＊ EFt + k = α + β1TotalAt + β 2 RDt + β3 ( M / B)t + β 4 Networkt + β5adv+ γCV

対して正の説明力を持つ。

SalesFt + k = α + β1TotalAt + β 2 RDt + β 3 ( M / B)t + β 4 Networkt + β 5adv + γCV[2002]

ExpenseFt + k = α + β1TotalAt + β 2 RDt + β 3 ( M / B)t + β 4 Networkt + β 5adv

+ γCV
k=1~2。
Shores米＊ 同 じ 医 薬 品 産 業 で も 、 over-the-counter＊ PV _ RI t + k = α + β1RDt + β 2 D ∗ RDt + γCV

and1976~1993 年

segment 及び multisource segment の R&D

D ＝single source segment ダミー。

126

Bowen

総計 222 社年

は R&D 支出後 5 年以内に残余利益を生む

CV ＝販促費、営業活動の効率性、strategic success、SSS ダミー。

[2002]

医薬品産業( β 1 は正)のに対して、single source product＊ ( M / B ) = α + β1RD + β 2 D ∗ RD + γCV

segment の R&D は 残 余 利 益 を 生 ま ず

D ＝single source segment ダミー。

( β 1 + β 2 は負)、全額即時費用処理のもたらすCV ＝販促費、営業活動の効率性、strategic success、SSS ダミー。

会計上のバイアスが最も大きいと言える。
＊M/B( 時 価 簿価 比 率)に 対し て は、single
source product segment の R&D 支出が正の説明力を持つ(会計上のバイアスの影響が無いため)のに対して、他のセグメントの R&D
支出は説明力を持たない。
Swanson米＜モデルⅠ＞

matched-pairs 各 278 社。

and1989~1996 年＊R&D 支出に対する投資家の反応は正だ＊モデルⅠ：

Singer

総計 556 社年が、foreign origin 企業の情報への反応はCARES = α + β1UE + β 2UE ∗ D1 + β 3 RD + β 4 RD ∗ D1 + γCV[2002]

実験グループ

U.S. origin 企業の情報への反応よりも小さD1 =1(foreign origin 企業)。

(foreign origin)、 い。foreign origin 企業の情報のほうが不確

CV ＝β、B/M。

対応コントロー

実性が高いので投資家は懐疑的( β 3 は正、 β 4＊モデルⅡ：

ル・グループは負、 β 3 + β 4 は正)。

CARES = α + β1UE + β 2UE ∗ D1 + β 3ΔRD + β 4 ΔRD ∗ D1 + ∑ γCV(U. S. origin)＜モデルⅡ＞CV ＝β、B/M。

各 278 社

＊期待外の R&D 支出の増加に対する投資家＊モデルⅢ：の反応は、U.S. origin 企業の場合だと負( β 3

CARES = α + β1UE + β 2UE ∗ D1 + β 3 RD + β 4 RD ∗ D2 + β 5 RD ∗ D3 + γCVは負)で、foreign origin 企業の場合だと正D2 =1(British-American/common law country の場合)。

( β 3 + β 4 は正)。

D3 =1(Continental/code law country の場合)。

＜モデルⅢ＞CV ＝β、B/M。

127

＊ β 3 は正。 β 4 と β 5 は負。 β 4 と β 5 を①と②

①U.S. origin 企業と British-Americanで比較した場合、β 5 のほうが小さいが、③の②U.S. origin 企業と Continental

F-test では β 4 と β 5 に有意な差は無い。 β 4 と③全サンプル(U.S. origin 企業、British-American、Continental)

β 5 の違いは、会計システムの違いを反映して の 3 通りで回帰し、係数を比較。
いる(British-American/common law の国の③の回帰では β 4 と β 5 の大きさの違いを F-test で検証。

システムは透明性が高いのに対し、Continental/code law の国のシステムはそうではない)。
Ballester,

米＊投資家は、R&D 支出の 8～9 割を将来収益＊Ohlson モデルを変形し、Garcia-Ayuso

1985~2001 年をもたらすものと考えており( α の平均値＝

and

総計 1,804 社年

0.882)、8～9 年で償却される( δ の平均値＝

⎡
Vt
BVt
E
RDt
(1 + g ) ⎤= A0 + A1+ ω ' t + ⎢ω '−(1 − δ ' )α(r − g ) ⎥⎦BVt −1
BVt −1
BVt −1 ⎣BVt −1

Livnat0.120)と考えている。

[2003]＊(R&D 資産/時価総額)は、企業規模が大きいほど、収益性が高いほど、R&D 成長率が

BVt
Et
RDt
Et +1
= B0 + B1+ω+ [ω − (1 + g )](1 − δ ' )α
BVt −1
BVt −1
BVt −1
BVt −1δ '=高いほど、売上高成長率が高いほど、小さくωδ +r 、
ω' =(1 − r − ω )δ +gなる(企業のライフサイクルの初期段階のほω ＝持続性、 α ＝R&D 繰延率、 δ ＝償却率、 g ＝R&D 成長率、 r ＝割引

うが、将来収益をもたらすポテンシャルの高率

い R&D が行われる)。

時系列回帰を行い、個々の企業のパラメーターと回帰係数を推定。

RDA＊ MV = C0 + C1GrowthRD + C2 Size + C3 ROA + C4 RDInt + C5GrowthSales+ ∑ C * CV

CV =時価簿価比率、ROE の標準偏差、産業集中度。

128

Brooks

13 ヶ国＊前年度 R&D intensity、Tobin の q が高く、 ＊ RDIntt = α + β1RDIntt −1 + β 2 qt + β 3 ( L / TotalA)t + β 4 (Tax / TotalA)tand

1999~2001 年(税/総資産)比率、(総資産/売上高)比率、企業

Davidson

総計 29,931 社年

規模が小さい企業ほど、R&D intensity が高CV =産業ダミー、国別ダミー、年度ダミー。

い。

＊[2003]+ β 5 (TotalA / Sales )t + β 6 Size + ∑ γCV＊R&D intensity が高い企業ほど、Tobin の

q = α + β1Size + β 2 DIV + β 3 LEV + β 4 ROA + β 5 RDInt + β 6 (TotalA / Sales )+ ∑ γCVq が大きい。

CV =産業ダミー、国別ダミー、年度ダミー。

Cazavan-Jeny

仏＊繰り延べられた R&D は株価やリターンと＊ P = α + β1ExpRD / Sales + β 2CapRD / TotalA + ∑ γCV

and1998~2000 年

正の関連を持ち、費用化された R&D は負のR = α + β1ExpRD / Sales + β 2CapRD / TotalA + ∑ γCV

Jeanjean

総計 254 社年関連を持つ。

CV ＝企業規模、成長率、ROE、β、レバレッジ、産業ダミー、年度ダミ＊R&D 支出は株価と負の関連を持つが、リー。

[2003]

ターンとの関連は有意にゼロと異ならない。 ＊ P = α + β1RD + ∑ γCV
R = α + β1RD + ∑ γCV

CV ＝企業規模、成長率、ROE、β、レバレッジ、産業ダミー、年度ダミー。
Chung,

米＊Tobin の q と R&D intensity とは正の関連＊ q = α + β 1CE + β 2 RDInt + ∑ γCV

Wright1991~1995 年を持つ。

CV ＝年度ダミー、産業ダミー、投資収益率、リスク。

and

サンプル数不明＊R&D 投資に対する市場の評価は、アナリ＊

q = α + β1CE + β 2CE * D1 + β 2CE * D2 + β3CE * D3 + β 4 RDInt+ β5 RDInt * D1 + β 6 RDInt * D2 + β 7 RDInt * D3 + ∑ γCV

Kedia

スト数と取締役会の外部参加者が多いほど[2003]

高くなるが、機関投資家の割合とは関連が無

D1 ＝アナリスト･カバレッジが高いなら 1。

い。

D2 ＝取締役会の外部参加者が多いなら 1。
D3 ＝機関投資家割合が高いなら 1。

CV ＝年度ダミー、産業ダミー、投資収益率、リスク。
Hsieh,

米＊R&D intensity が高いほど、Tobin の q、

＊2SLS-Ⅰ：

129

Mishra1982~1996 年

調整後営業利益/売上高、純利益/売上高、売and

総計 585 社年

上高成長率は高くなる。

Gobeli

医薬品/化学＊資本支出よりも、R&D のほうが、Tobinの q、調整後営業利益/売上高、純利益/売上[2003]

RDIntt = α 0 + α1 log Sizet + α 2 qt + α 3 LEVt + α 4 (OIOI)t −1 + α 5 ()t − 2
Sales
Sales

qt = β 0 + β 1 Sizet −1 + β 2 PPI t + ∑ β k RDInt t − kk

高、売上高成長率などに対する係数が大き※第 2 式の被説明変数は、q、調整後営業利益/売上高、純利益/売上高、売い。

上高成長率の 4 通りを用いる。
＊2SLS-Ⅱ：CEt
OI
OI= α 0 + α1 log Sizet + α 2 qt + α 3 LEVt + α 4 ()t −1 + α 5 ()t − 2
Sales t
Sales
Sales

qt = β 0 + β 1 Sizet −1 + β 2 PPI t + ∑ β kk

CEt − kSalest − k※第 2 式の被説明変数は、q、調整後営業利益/売上高、純利益/売上高、売上高成長率の 4 通りを用いる。
ⅠとⅡで、R&D の係数と資本支出の係数とを比較。
Kallunki

11 ヶ国＊各国別のコントロール変数を加えたモデand1991~1997 年

ルでは、11 ヶ国中 5 ヶ国で株価に対するSahlstrom

サンプル数不明

R&D 費用の係数は正、2 ヶ国で負。

[2003]＊ Pt = α + β adjEt + β ExpRDt + β adjEt * Dloss12
3
BVt −1
BVt −1
BVt −1
BVt −1＊全サンプルのプール回帰では、株価に対す＊ Pt = α + β adjEt + β ExpRDt + β adjEt * Dloss + γCV∑
12
3
BVt −1
BVt −1
BVt −1
BVt −1る R&D 費用の係数は正。

CV ＝レバレッジ、産業ダミー。
国別に回帰。
＊ Pt = α + β adjEt + β ExpRDt + β adjEt * Dloss + γCV∑
12
3
BVt −1
BVt −1
BVt −1
BVt −1CV ＝レバレッジ、産業ダミー、国のハイテク企業割合、総 R&D/GDP。

130

全サンプルでプール回帰。
Yang,

米

インターネットバブル前とバブル後のどち

P = α + β1BV + β 2GP + β 3 SGA + β 4 RD + β 5OtherE + β 6 Perc _ buy + β 7Visit

Kwon,

1999~2000 年

らにおいても、R&D は株価に対して負の関インターネットバブル前(99/06~00/04)とバブル後(00/05~00/12)で期間をRho

総計 145 社月連を持つ。

分けて回帰。

ande-commerceHa[2003]
Bassi,

米前期 R&D/雇用者数比率が高い企業ほど、株

Harrison,

1996~1998 年

価変動率が高く、R&D 支出の無い企業の株

ΔPt= α + β1 ( RD / employee)t −1 + β 2 DNRD ,t −1 + ∑ γCV
Pt −1

Ludwig388 社

価変動率は低くなる。

CV ＝前期研修費、前期株価変動、前期企業規模、前期時価簿価比率、前and期負債比率、前期 ROA、前期 P/E、前期売上高/雇用者数、前期収益/雇用

McMurrer

者数。

[2004]
Callimaci

カナダ＊株価に対して、R&D の繰延額も費用額もP = α + β 1 adjBV + β 2 CapRD + β 3 adjE + β 4 ExpRD

and1997~1999 年

正の関連を持つ。

R = α + β 1 ΔadjBV + β 2 ΔCapRD + β 3 ΔadjE + β 4 ΔExpRD

Landry総計 109 社年＊リターンに対して、R&D の繰延額は正の[2004]

生物工学/医薬品/

関連を持つが、費用額は有意でない。

ハードウェア/
ソフトウェア/電子機器
Chiang米

市場占有率が高く、R&D に従事する技術者

R = α + β1RD + β 2 ΔRD + β 3 D + β 4 D * ΔRD + β 5 E + β 6 ΔE + β 7 D * ΔE + ∑ γCV

and1994~1998 年の割合が高く、製品多角化が進んでおり、平

D ＝R&D に従事する技術者の割合が高ければ 1。

Mensah

総計 291 社年

均的な製品ライフサイクルが中間段階にああるいは、市場占有率が高ければ 1。

131[2004]

ソフトウェア産業る企業ほど、その R&D 支出に対する市場のあるいは、企業の製品ライフサイクルが中間段階なら 1。

評価が高い。

あるいは、製品多角化が進んでいれば 1。
それぞれの場合に β 4 が正か否かを確認。

CV ＝企業規模、レバレッジ、簿価時価比率。
Gu

米＊リターンに対して、当期の特許権収入は正＊ Rt = α + β1 Et + β 2 Et −1 + β 3 RTYt + β 4 RTYt −1

and1990~1998 年の、前期の特許権収入は負の関連を持つ。

Lev

198 社

＊リターンに対して、当期の R&D は正の関

＊ Rt = α + β1Et + β 2 Et −1 + β 3 RTYt + β 4 RTYt −1 + β 5 RDt + β 6 RDt −1 + β 7 RTYt * Et
+ β8 RTYt * RDt

連を持ち、前期の R&D は無関連。特許権収[2004]

入の高い企業の R&D ほど、市場は高く評価
している。
Han

韓

＊ 繰 り 延 べ ら れ た R&D と 費 用 化 さ れ た

R = β1BV + β 2 Sales + β 3OtherE + β 4 ExpRDC + β 5 ExpRDE + β 6CapRDC

and1988~1998 年

R&D の両方が、株価と正の関連を持つが、+ β 7 adv + γCVManry

総計 3,191 社年

繰り延べられた額のほうが、費用化された額

CV ＝年度ダミー。下付き C は繰延処理企業、E は費用処理企業。

[2004]

よりもそのインパクトは大きい。
＊繰り延べられた R&D は、純資産よりもNPV が大きいと評価されている。
＊費用化された R&D は、R&D 以外の費用
よりも NPV が大きいと評価されている。

Karjalainen

9 ヶ国＊水準額モデルにおいては 7 ヶ国、変動額モ＊ ( MVt / Bt −1 ) = α + β1 ( MVt −1 / BVt − 2 ) + β 2 ( Et / BVt −1 ) + β 3 ( RDt / BVt −1 )[2004]

1993~2003 年

デルにおいては６ヶ国で、現在の R&D は現

総計 19,600 社月

在の株価に対して正の説明力を持つ。

MVt − MVt −1= α + β1 ( Et / BVt −1 ) + β 2 ( RDt / BVt −1 )MVt −1＊水準額モデル、変動額モデルの両方におい国別に回帰。

て、市場ベースの国でも、銀行ベースの国で＊132

も、現在の R&D が、過去・現在・将来の株( MVt / BVt −1 ) = α + β1D1 + β 2 ( MVt −1 / BVt − 2 ) + β 3 D1 * ( Et / BVt −1 )価に対して正の説明力を持つが、R&D の係+ β 4 D2 * ( Et / BVt −1 ) + β 5 D1 * ( RDt / BVt −1 ) + β 6 D2 * ( RDt / BVt −1 )数の大きさは、t+12 時点を除いて、市場ベースの国のほうが大きい。

MVt − MVt −1= α + β1D1 + β 2 D1 * ( Et / BVt −1 ) + β 3 D2 * ( Et / BVt −1 )MVt −1＊水準額モデル、変動額モデルの両方におい+ β 4 D1 * ( RDt / BVt −1 ) + β 5 D2 * ( RDt / BVt −1 )て、市場ベースの国では 5 年前までの R&D

D1 ＝市場ベースの financial system の国なら 1。

が、銀行ベースの国では 6 年前までの R&D

D2 ＝銀行ベースの financial system の国なら 1。

が、現在の株価に対して正の説明力を持つ。 各モデルの被説明変数には、t-8, t-4, t, t+4, t+8, t+12 の 6 時点の値を用いる。
＊( MVt / BVt −1 ) = α + β1D1 + β 2 ( MVt −1 / BVt − 2 ) + β 3 D1 * ( RDt − y / BVt −1 )+ β 4 D2 * ( RDt − y / BVt −1 )MVt − MVt −1= α + β1 D1 + β 2 D1 * ( RDt − y / BVt −1 ) + β 5 D2 * ( RDt − y / BVt −1 )MVt −1y=1~6。
Moreira米＊R&D は株価と正の関連を持つ。

and1998~2002 年＊企業固有の不確実性の高い企業ほど、株価

Pope

総計 876 社年に対する R&D の係数が大きい。

[2004]

医薬品＊ MV = α + β 1 + β E + β RD + β CE + β Growth + β DIV
1
2
3
4
5
Sales
6
BV
BV
BV
BV
BV

MV
1
E
RD
CE
= α 0 + α1D + β1
+ β2
+ β3
+ β4
+ β5GrowthSales + β 6 DIV
BV
BV
BV
BV
BV
＊
1
E
RD
CE
+ β7 D *+ β8 D *+ β9 D *+ β10 D *+ β11D * GrowthSales
BV
BV
BV
BV
+ β12 D * DIV

133

n −1

∑ρ

e jk

が高い企業を 1。
D ＝企業固有の不確実性 1 − k =1
n −1

β 3 と β 9 が正か否かを確認。
Nagaoka日＜モデルⅠ＞[2004]

1991, 1994,＊固定効果モデルの場合、①全サンプル、②

1997, 2000 年

製造業のみ、③4 年継続して R&D を行った

総計 6,966 社年

企業のみの全てにおいて、R&D/総資産は有

TA
RD
adv
+ β2
+ β 3 RD + β 4 RD 2 + β 5
TotalA
TotalA
TotalAβ 6 adv + β 7 adv 2 + ∑ γCV

意でなく、R&D は有意に正、R&D の 2 乗はCV ＝市場占有率、財務構造、年度ダミー。

有意に負。

固定効果モデル、ランダム効果モデルで回帰。

＊ランダム効果モデルの場合、R&D/総資産①全サンプル、②製造業のみ、③4 年継続して R&D を行った企業のみでと R&D は有意に正、R&D の 2 乗は有意に

回帰。

負。

＊モデルⅡ：＜モデルⅡ＞
R&D/総資産は有意でないが、市場占有率と＊モデルⅠ：
ln q = α + β1 ln

ln q = α + β1 ln

TA
RD
adv
RD
+ β2
+ β3
+ β 4 MS *TotalA
TotalA
TotalA
TotalAR&D/総資産との交差項の係数は有意に正。

+ ∑ γCV＜モデルⅢ＞

CV ＝市場占有率、財務構造、年度ダミー。

R&D は有意に正、R&D の 2 乗は有意に負。 固定効果モデルで全サンプル回帰。
市場占有率と R&D との交差項は有意に負。

＊モデルⅢ：
TA+ β 2 RD + β 3 RD 2 + β 4 MS * RD
TotalA+ β 5 adv + β 6 adv 2 + ∑ γCV

ln q = α + β1 ln

CV ＝市場占有率、財務構造、年度ダミー。

134

固定効果モデルで全サンプル回帰。
Shortridge

米＊認可された新薬申請の数及び R&D 支出＊ P = α + β1 log Num _ DA + β 2 RD + β 3 E + β 4 BV

[2004]

1985~1996 年

は、株価と正の関連を持つ。

＊ P = α + β1 D + β 2 RD + β 3 D * RD + β 4 E + β 5 BV + ∑ γCV

総計 198 社年＊過去 3 年間に研究開発に成功している企

D ＝過去 3 年間の平均 Num_DA/ROA がメディアン以上なら 1。

医薬品

業の R&D と株価とは正の関連を持つが、そCV ＝売上高、特許権数。

れ以外の企業の R&D とは有意な関連が無全サンプル回帰、企業規模別回帰を行う。

い。
＊大規模企業の場合、成功企業もそれ以外の企業も R&D は株価と正の関連を持つが、成功企業の R&D のほうがより高く評価される。小規模企業の場合、成功失敗に関わらず、R&D は株価と負の関連を持つ。
Brooks豪＊前期 Tobin の q が大きい企業ほど、前期にand

1997~2002 年

R&D 支出を行っている企業ほど、前期企業＊ DRD = α + β1qt −1 + β 2 ROAt −1 + Dt −1 + log TotalAt −1 + log(TotalAt −1 )+ ∑ γCVDavidson

総計 3,367 社年

規模が大きい企業ほど、当期に R&D 支出を

CV ＝年度ダミー、産業ダミー。

行う可能性が高い。
＊前期 ROA が小さい企業ほど、前期 R&D＊ RDInt = α + β1qt −1 + β 2 ROAt −1 + RDIntt −1 + log TotalAt −1 + log(TotalAt −1 )+ ∑ γCV

intensity が高い企業ほど、前期企業規模がCV ＝年度ダミー、産業ダミー。

小さい企業ほど、当期 R&D intensity が高＊ q = α + β1 log TotalA + β 2 ROA + β3 ( L / TotalA) + β 4 DRD + ∑ γCVい。

CV ＝年度ダミー、産業ダミー。

＊ R&D を 行 っ て い る 企 業 ほ ど 、 R&D＊ q = α + β 1 log TotalA + β 2 ROA + β 3 ( L / TotalA) + β 4 RDInt + ∑ γCV[2005]

22

intensity が高い企業ほど、Tobin の q が高い。 CV ＝年度ダミー、産業ダミー。
＊R&D/総資産は、株価に対して正の説明力

135

を持つ
＊ R&D 支 出 の あ る 企 業 に お い て は 、＊ P = α + β log TotalA + β
12RD+ ∑ γCV
TotalA

non-debt tax shield が大きい場合ほど、負債

CV ＝年度ダミー、産業ダミー。

比率が小さい。
＊R&D 支出のある企業や R&D intensity が＊ L / TotalA = α + β log TotalA + β NDTS + β D * NDTS + ∑ γCV
12
3 RD
TotalA
TotalA

高い企業においては、non-debt tax shield がCV ＝年度ダミー、産業ダミー。

大きい場合ほど、Tobin の q が高い。

＊ L / TotalA = α + β log TotalA + β NDTS + β RDInt * NDTS + ∑ γCV1
2
3
TotalA
TotalACV ＝年度ダミー、産業ダミー。
＊

q = α + β1 log TotalA + β 2 ROA + β 3 ( L / TotalA) + β 4 DRD + β5
+ β 6 DRD *NDTS
TotalANDTS+ ∑ γCV
TotalACV ＝年度ダミー、産業ダミー。
＊

q = α + β1 log TotalA + β 2 ROA + β3 ( L / TotalA) + β 4 RDInt + β5
+ β 6 DRD *NDTS
TotalANDTS+ ∑ γCV
TotalACV ＝年度ダミー、産業ダミー。
Callen米

サンプル全体としては、R&D 支出は株価に＊Ohlson モデルを変形した以下のモデルを用いて時系列回帰を行い、and1962~1996 年

対する説明力を持たず、正の説明力を持つのUE t = α + β 1 RDt −1 + β 2 RDt − 2Morel

総計 6,819 社年

は、サンプルの 25%。

[2005]

Pt =(1 + rt )αrt2+ BVt +β (1 + r )UE t β 1 (1 + rt )+RDt + 2 2 t RDt −1
2
rt
rt
rt

β が正か否かを確認。全サンプルの Wald 統計量のメディアンを求める。
＊ ΔUEt = ΔUEt −1 + β1 ΔRDt −1 + β 2 ΔRDt − 2136ΔPt = ΔBVt +ΔUEt β1 (1 + rt )β (1 + r )+ΔRDt + 2 2 t ΔRDt −1
2
rt
rt
rt

Chen,

台湾

＊将来の ROA 及び調整後 EPS 成長率に対し＊ ROAt + k = α + β1BR + β 2 SBR + β 3 SALARY + β 4 RDInt + ∑ γCV

Lin

1997~2002 年て、R&D intensity は正の関連を持つ。

GrowthEPS ,t + k = α + β1BR + β 2 SBR + β 3 SALARY + β 4 RDInt + ∑ γCV

and

63 社

＊将来リターンに対して、R&D intensity は

adjROAt + k = α + β1BR + β 2 SBR + β 3 SALARY + β 4 RDInt + ∑ γCV

Tsai

電機

正の関連を持つ。

adjGrowthEPS ,t + k = α + β1BR + β 2 SBR + β 3 SALARY + β 4 RDInt + ∑ γCVadjROA 、 adjGrowthEPS ＝現行基準では繰り延べられているボーナスを費[2005]

用処理した場合の数値。

CV ＝企業規模、CEO による持株比率、取締役による持株比率、取締役の持株比率変動、ROA の過去 5 年間の変動。
＊ Rt + k = α + β1BR + β 2 SBR + β 3SALARY + β 4 RDInt + ∑ γCV

CV ＝企業規模、CEO による持株比率、取締役による持株比率、取締役の持株比率変動、リターンの過去 5 年間の変動、時価簿価比率。
Guo,

米＊IPO の価格決定段階の全てにおいて、R&D＊IPO の価格決定段階を①initial offer price、②final offer price、③

Lev

1991~2000 年

は価格に対して正の関連を持つ。

aftermarket price の 3 つに分け、各段階で以下のモデルを回帰。

and122IPO＊対応サンプルをコントロールに用いた場

Zhou

バイオテクノロジー

合、価格に対する R&D の関連は①～③の全

MV
RD
=α +β
+ ∑ γCV
TotalA
TotalAてにおいて無くなる。

CV ＝営業 CF、売上高変動額、IPO 後の株主維持率、ベンチャーキャピ

[2005]＊initial price adjustment、underpricing、 タルによる支援の有無、証券引受業者のランキング、市場状況、製品の総IPO 後の長期的なリスク調整後リターンの数、全製品のライフサイクルの平均的な段階、特許によって保護される製全てにおいて、R&D は関連を持たない。

品の割合、提携契約が結ばれている製品の割合。
＊同産業に属する対応サンプルをコントロールに用いた以下のモデルを用いた回帰を行う。

137

MV / TotalARD=α +β+ ∑ γCV
MVCtl / TotalACtl
TotalA
下付き Ctl は対応するコントロール･サンプルの数値。

CV ＝営業 CF、売上高変動額、IPO 後の株主維持率、ベンチャーキャピ
タルによる支援の有無、証券引受業者のランキング、市場状況、製品の総数、全製品のライフサイクルの平均的な段階、特許によって保護される製品の割合、提携契約が結ばれている製品の割合。
＊ IPA = α + βRD+ ∑ γCV
TotalA

IPA ＝(②－①)/①, initial price adjustment。
CV ＝営業 CF、売上高変動額、IPO 後の株主維持率、ベンチャーキャピ
タルによる支援の有無、証券引受業者のランキング、市場状況、製品の総数、全製品のライフサイクルの平均的な段階、特許によって保護される製品の割合、提携契約が結ばれている製品の割合、企業規模、簿価時価比率、オファー価格の幅、オファーされた株式数×①の対数。
＊ UP = α + βRD+ ∑ γCV
TotalA

UP ＝(③－②)/②, underpricing。
CV ＝営業 CF、売上高変動額、IPO 後の株主維持率、ベンチャーキャピ
タルによる支援の有無、証券引受業者のランキング、市場状況、製品の総数、全製品のライフサイクルの平均的な段階、特許によって保護される製品の割合、提携契約が結ばれている製品の割合、企業規模、簿価時価比率、
initial price adjustment、オファーされた株式数×②の対数、IPO 時の138

Nasdaq 市場のリターン、(MV/TotalA)/(MVCtl/TotalACtl)。
＊ RAR = α + β RD + ∑γCV
TotalARAR ＝Fama-French の 3 ファクターモデルで回帰した場合の切片, IPO
後 3 年後までのリスク調整後リターン。

CV ＝売上高変動額、IPO 後の株主維持率、ベンチャーキャピタルによる支援の有無、証券引受業者のランキング、市場状況、製品の総数、全製品のライフサイクルの平均的な段階、特許によって保護される製品の割合、提携契約が結ばれている製品の割合、企業規模。
R = α + β1RDInt + β 2 RDInt 2 + β 3advInt + β 4 advInt 2 + β 5 RDInt * advInt

Ho,

米R&D intensity は製造業でのみ株価と有意Keh,1962~2001 年に正の関係があり、広告宣伝費は非製造業で+ ∑ γCV

and

総計 15,039 社年のみ株価と有意に正の関係がある。交差項はCV =企業規模、産業集中度、時価簿価比率、β、年度ダミー。

有意でない。

製造業と非製造業に分けて回帰。

Ong[2005]
Lantz

欧米

低 R&D 投資戦略グループに比べて、高 R&D＊ R = α + β1 ( RD / E ) + β 2 ( IA / RD)and2004 年

投資戦略グループはリスクが高く、リターン

beta = α + β1 ( RD / E ) + β 2 ( IA / RD)

Sahut

213 社

が低い。

＊企業を①R&D/利益、②無形資産/R&D の大小にしたがって 4 つに分け、[2005]

ハイテク産業低 R&D 投資戦略グループ(①も②も小さい)と高 R&D 投資戦略グループ(①も②も大きい)との間に有意なリスクとリターンの違いがあるか否かを検証。

Pukthuanthong米＊バイオテクノロジー産業の IPO 時におけ[2005]

1980~2000 年

る市場価値やリターンは、R&D や R&D 成

342IPO

長率が高いほど大きくなるが、それ以外の産＊ ln OV = α + β RD + β Growth + ∑ γCV
1
2
RD
TotalA
REV

139

バイオテクノロジー

業の IPO ではそうではない。一方、offer
value に対する回帰においては、バイオテク
ノロジー産業か否かに関わらず、R&D や
R&D 成長率は有意な関連を持たないことか

ln

CMV
RD
= α + β1
+ β 2GrowthRD + ∑ γCV
REVTotalAR = α + β1

RD
+ β 2GrowthRD + ∑ γCV
REVら、証券引受業者は R&D を適切に評価してR ＝1st-day return。

いない。

CV ＝収益成長率、売上総利益の正負、オファーされた株式の割合、証券＊投資家や証券引受業者による、バイオテク

引受業者のランキング、市場リターン、リスク警告の有無、ワラントの有ノロジー産業の IPO 時における R&D や無、癌関連製品の有無、(offer price-filing price)/filing price、age、R&D

R&D 成長率の評価は、時代の経過とともに調整後販管費/雇用者数。

上昇しているが、それ以外の産業の IPO でバイオテクノロジー産業の IPO とそれ以外の産業の IPO にサンプルを分は変化がない。

け、グループ別に回帰。

＊バイオテクノロジー産業の IPO 時におけ＊るリターンに対する R&D や R&D 成長率の説明力は、時代の経過とともに低下しているが、それ以外の産業の IPO では変化がない。

OV
RD
RD
= α + β1
+ β2
* time + β3GrowthRD + β 4GrowthRD * T
TotalAREV
REV+ ∑ γCV (1 + T )

ln

CMV
RD
RD
= α + β1
+ β2
* time + β3GrowthRD + β 4GrowthRD * T
TotalAREV
REV+ ∑ γCV (1 + T )

ln

RD
RD
+ β2
* time + β3GrowthRD + β 4GrowthRD * T
REVREV+ ∑ γCV (1 + T )R = α + β1

CV ＝収益成長率、売上総利益の正負、オファーされた株式の割合、証券引受業者のランキング、市場リターン、リスク警告の有無、ワラントの有140

無、癌関連製品の有無、(offer price-filing price)/filing price、age、R&D
調整後販管費/雇用者数。
バイオテクノロジー産業の IPO とそれ以外の産業の IPO にサンプルを分け、グループ別に回帰。
Tutticci,

豪＊R&D の繰延割合が高い企業ほど、4 大監

Krishnan

1992~2002 年

査法人による監査を受ける確率が高い。

and

総計 771 社年＊ 繰 り 延 べ ら れ た R&D も 費 用 化 さ れ た

Percy(費用処理 496/

R&D もともに、株価と正の関連を持つ。

P ＝4 大監査法人による監査を受けた企業なら 1。

[2005]

繰延処理 275)＊4 大監査法人による監査を受けた企業が繰

D1 ＝ASC による監視開始後(1996~2002)なら 1。

り延べる R&D は、それ以外の企業の繰り延＊ P = α + β 1 adjE + β 2 adjBV + β 3 ExpRD + β 4 CapRD + ∑ γCV

べる R&D よりも、追加的な正の relevanceP = α + β1adjE + β 2 adjBV + β 3 ExpRD + β 4CapRD + β 5 D1 + β 6 D1 * CapRD＊繰延処理企業について

ln

CapRD
P
= α + β1Size + β 2 ROE + β 3 Perc _ forsub + β 4 LEV + β5
+ β 6 D1
1− P
RD

を持つ。

+ ∑ γCV＊ASC による監視の有無は、繰り延べられ

P = α + β1adjE + β 2adjBV + β3 ExpRD + β 4CapRD + β 5 D2 + β 6 D2 * CapRD

た R&D の relevance に影響しない。

+ ∑ γCV

D1 ＝ASC による監視開始後(1996~2002)なら 1。
D2 ＝4 大監査法人による監査を受けた企業なら 1。

CV ＝産業ダミー、年度ダミー。
木村

日＊株式時価総額と、
過去 5 年の R&D 総額は、[2005]

1986~2004 年

正の関連を持つ。

サンプル数不明＊R&D/MV 比率の高い企業のほうが低い企＊ log MV = α + β log

5

∑ RD
k =0

t −k

年度別に回帰。

業よりも、その後の営業利益率は小さいが、 ＊R&D/MV 比率に従って、サンプルを 5 つに分け、ポートフォリオ形成
低いグループでは年々営業利益率が低下し

後 3 年までの総資産営業利益率を測定。

ていくのに対し、高いグループでは年々増加＊企業規模・簿価時価比率に従って、5×5 ポートフォリオを形成し、さ141

していく。

らに各ポートフォリオにつき R&D/MV 比率(あるいは R&D/売上高)に従＊企業規模と簿価時価比率の効果を除いてって企業を 5 分して、ポートフォリオ構築前と構築後の R&D/MV 比率分

も、R&D/MV 比率(あるいは R&D/売上高)位の平均超過リターンを計算。

の違いはリターンの違いを生んでおり、
R&D/MV 比率が高いグループほど、ポート
フォリオ構築前超過リターンが低く、構築後リターンが高い。(R&D/MV 比率はリスク･ファクターであり、R&D 支出時点では投資家は企業を過小評価しているが、支出時点以降の実際の利益率は上昇することで解消される)
Andres-Alonso,OECD

R&D は企業の成長オプションと正の関連を

Azofra-Palenzuela

1994~2000 年

持つ。

and

391 社

+ ∑ γCV

Fuente-Herrero

ハイテク産業CV ＝国別ダミー、産業ダミー。

ROR = α + β1

ExpRD
PPE
+ β 2beta + β3 SKEW ( R ) + β 4 LEV + β5 Size + β 6
Sales
TotalA[2006]

MV preIPO = α + β1Cash + β 2 noCash + β 3longL + β 4 REV + β 5CS + β 6 RD

Armstrong,

米＊水準額モデルの比較：

Davila1993~2003 年

IPO 前は、現金、現金以外の資産、収益、販

andベンチャー企業

管費、R&D が株式価値と正の関連を持つ。

CV ＝age、株式の希薄化、特許権数、NASDAQ インデックス。

Foster

502 社

IPO 後は、現金、現金以外の資産、収益、＊[2006]

サービス/電信電話/

R&D が株価との正の関連を持ち、売上原価、

生物工学/医薬品/

販管費が負の関連を持つ。

CV ＝age、IPO 後の年数、特許権数、NASDAQ インデックス。

PC ハードウェア/＊変化額モデルの比較：

各回帰式について順位回帰を行い、IPO 前と IPO 後で係数の正負がどの＊+ β 7 SGA + ∑ γCV
MV postIPO = α + β1Cash + β 2 noCash + β 3longL + β 4 REV + β 5CS + β 6 RD
+ β 7 SGA + ∑ γCV142

PC ソフトウェア

IPO 前は、現金、収益、販管費、R&D が株ように異なるかを確認。

式価値と正の関連を持つ。

＊

IPO 後は、現金、現金以外の資産、収益が株

ΔMV preIPO = α + β1ΔCash + β 2 ΔnoCash + β 3ΔlongL + β 4 ΔREV + β 5 ΔCS+ β 6 ΔRD + β 7 ΔSGA + ∑ γΔCV

価と正の関連を持ち、売上原価、販管費、CV ＝age、株式の希薄化、特許権数、NASDAQ インデックス。

R&D が負の関連を持つ。

＊

ΔMV postIPO = α + β1ΔCash + β 2 ΔnoCash + β 3ΔlongL + β 4 ΔREV + β 5ΔCS
+ β 6 ΔRD + β 7 ΔSGA + ∑ γΔCV

CV ＝age、IPO 後の年数、特許権数、NASDAQ インデックス。
各回帰式について順位回帰を行い、IPO 前と IPO 後で係数の正負がどのように異なるかを確認。
Booth,

10 ヶ国＊株価と R&D とは正の関連がある。

Junttila,

1991~2001 年＊株式市場が発達している国の R&D がより

Kallunki,

総計 13,892 社年

高く市場に評価される。国家の財務的発達とRahialaR&D の評価とは無関連。

and＊市場の R&D に対する評価は、株式市場がSahlstrom

発達している国ほど、企業規模が大きいほ[2006]

ど、営業 CF が小さいほど、配当比率が高いほど、損失を計上している企業ほど、大きい。

＊ MVt − BVt = α + β MVt −1 − BVt −1 + β ROE + β ROE + β RDt
1
2
t
3
t −1
4
BVt −1
BVt − 2
BVt −1＊

MVt − BVt
MVt −1 − BVt −1
RDt+ β 2 ROEt + β3 ROEt −1 + β 4= α + β1
BVt −1
BVt − 2
BVt −1+ β5 STRn ,t *RDt
RDt
+ β 6 DEVn ,t *BVt −1
BVt −1RDt
MVt − BVt
MVt −1 − BVt −1+ β 2 ROEt + β 3 ROEt −1 + β 4= α + β1
BVt −1
BVt −1
BVt − 2＊ + β5 STRn ,t *

+ β9

RDt
RDt
RDt
RDt
+ β 6 DEVn ,t *+ β 7 Sizet *+ β8CFt *BVt −1
BVt −1
BVt −1
BVt −1

Lt
RDt
RDt
RDt
RDt
*
+ β10 DIVt *+ β11betat *+ β12 Dloss *BVt BVt −1
BVt −1
BVt −1
BVt −1+ ∑ βD *RDt
BVt −1

Dloss ＝損失ダミー。 D ＝産業ダミー。

143

Cazavan-Jeny仏＊ 繰 り 延 べ ら れ た R&D と 費 用 化 さ れ た＊ P = α + β1adjBV + β 2 adjE + β 3CapRD + β 4 ExpRD + ∑ γCV

and1993~2002 年

R&D の両方が、株価と負の関連を持つが、CV ＝年度ダミー、産業ダミー。

Jeanjean

総計 770 社年

繰り延べられた額のほうが、費用化された額

Wald 検定によって[2006](費用処理 520/

よりもその関係は強い。

＊

繰延処理 250)＊繰り延べられた R&D はリターンと負の関

β 3 と β 4 の大小比較。

R = α + β1adjBV + β 2 adjE + β 3CapRD + β 4 ExpRD + β 5ΔadjE + β 6 ΔCapRD+ β 7 ΔExpRD + ∑ γCV連を持ち、費用化された R&D は正の関連をCV ＝年度ダミー、産業ダミー。

持つ。

＊会計方針の選択を決定する要因についてのプロビット分析：＊規模が小さく、レバレッジが高く、収益性が低く、成長機会が少ない企業ほど、繰延処理を選択する。

1− P= α + β1adjROE + β 2 adjLEV + β 3beta + β 4 adjSize + β 5 M / B + β 6 RDP
+ ∑ γCVlnを行い、この期待値をコントロール変数として上記の回帰モデルに加え
る。
Chin,

台湾

＊R&D intensity が高く、他企業に自社の特サンプルを①企画立案、②製造、③完成＆試験の 3 段階に分類し、Lee,

1990~2002 年

許を引用された回数が多いほど、Tobin の qq = α + β1 Num _ cited + β 2 RDInt + β 3advInt + β 4 LEV

Chi

総計 279 社年は大きくなり、さらに企業が企画立案段階に

q = α + β1 Num _ cited + β 2 RDInt + β 3advInt + β 4 LEV + β 5 D * Num _ cited

and

半導体

あるときに特許引用回数の説明力は大きく

q = α + β1 Num _ cited + β 2 RDInt + β 3advInt + β 4 LEV + β 5 SORD

Anandarajanなる。

q = α + β1 Num _ cited + β 2 RDInt + β 3advInt + β 4 LEV + β 5 SORD + β 6 D * SORD

[2006]＊R&D intensity が高く、同業他社の支出しD ＝企業が①企画立案段階なら 1。

た R&D からの spillover が大きいほど、
Tobin の q は大きくなり、さらに企業が企画立案段階にあるときに spillover の説明力は大きくなる。
Deng

米＊仕掛中の R&D と合併企業の合併後 3 年間

＊ Rt + n = α + β1OCFt + β 2 adjACC t + β 3 IPRDt

144

n =0~3and

1993~2000 年のリターンとの間に正の関連がある(投資家Lev

総計 522 社年は仕掛中の R&D を資産として捉えている)。 ＊ OCFt + n = α + β1OCFt + β 2 adjACCt + β 3 IPRDt＊仕掛中の R&D と合併企業の合併後 3 年間

[2006]

n =1~3の営業 CF との間に正の関連がある。
Nagaoka[2006]

日＊固定効果モデル、ランダム効果モデルと＊ ln q = α + β ln
1

TA
RD
adv
+ β2
+ β3
+ ∑ γCV
TotalA
TotalA
TotalA

1991,

も、R&D は Tobin の q に対して正の説明力

1994~2000 年を持つ。

総計 8,875 社年＊1991 年の R&D の relevance をベースに、 固定効果モデル、ランダム効果モデルで全サンプル回帰。

製造業

年度別に傾きダミーを加えたモデルによる回帰を行った結果、R&D にかかる係数の大きさは 2000 年に至るまで徐々に増加し続けている。コントロール変数を増やしても同じ

CV ＝産業ダミー、年度ダミー。

00
TA
RD
RD
+ β2
+ ∑ β 2, k Dk *＊TotalA
TotalA k = 94
TotalA
00
adv
adv
+ β3
+ ∑ β 3, k Dk *+ ∑ γCV
TotalA k = 94
TotalAln q = α + β1 ln

結果が得られる。

CV ＝産業ダミー、年度ダミー。

＊産業別回帰を行うと、この R&D にかかる固定効果モデル、ランダム効果モデルで全サンプル回帰。

係数の大きさの増加は、機械及び輸送用機器で見られ、化学・石油・ゴムや医薬品ではその傾向は薄い。

00
TA
RD
RD
+ β2
+ ∑ β 2, k Dk *＊TotalA
TotalA k = 94
TotalA
00
adv
adv
+ β3
+ ∑ β 3, k Dk *+ ∑ γCV
TotalA k = 94
TotalAln q = α + β1 ln

CV ＝特許、市場占有率、輸出入取引、垂直的統合の程度、株式所有構造、
age、産業ダミー、年度ダミー。
固定効果モデル、ランダム効果モデルで全サンプル回帰。

145

00
TA
RD
RD
+ β2
+ ∑ β 2, k Dk *＊TotalA
TotalA k = 94
TotalA
00
adv
adv
+ β3
+ ∑ β 3, k Dk *+ ∑ γCV
TotalA k = 94
TotalAln q = α + β1 ln

CV ＝特許、市場占有率、輸出入取引、垂直的統合の程度、株式所有構造、
age、年度ダミー。
固定効果モデルで産業別回帰。
＊ ( M / B ) = α + β1GPR + β 2 log RD + β 3beta + β 4GrowthSales + β 5 LEV

伊藤

9 ヶ国

①国別回帰：[2006]

2004 年GPR モデルでは、NYSE・英・独・日・韓・ ( M / B ) = α + β1ROE + β 2 log RD + β 3beta + β 4GrowthSales + β 5 LEV

第 11 章3,034 社

台湾において R&D が有意に正。ナスダック①国別、②知識集約型産業、③時価簿価比率別に回帰。

で有意に負。
ROE モデルでは、NYSE・英・独・日・韓・
台湾・仏において R&D が有意に正。
②知識集約型産業回帰：
GPR モデルでは、バイオテクノロジー産業
において R&D が有意に正。
ROE モデルでは、医薬品・バイオテクノロ
ジー産業において R&D が有意に正。
③時価簿価比率別回帰：
GPR モデルでも、ROE モデルでも、時価簿価比率の高いグループの R&D は有意に正であり、低いグループの R&D は有意ではない。
伊藤日＊①公開・登録特許数が少ない、②特許集中＊ ( M / B ) = α + β1ROE + β 2 log RD + γCV146[2006]

2000~2002 年

比率が高い、③登録対公開特許比率が低い、 CV ＝産業ダミー。

第 12 章266 社④R&D 単位あたり公開特許数が少なく、登①(公開・登録)特許数、②(公開・登録)特許集中比率、③登録対公開特許

録特許数が多い場合に、時価簿価比率に対す

比率、④R&D 単位あたり(公開・登録)特許数のそれぞれの大小に従って、る R&D の係数は有意に正となる。

サンプルを 2 分して回帰。さらに、①～④のそれぞれについて、グループ＊この結果は、①公開・登録特許数が少ない、 間に R&D 収益性(営業利益＋R&D)/R&D の違いがあるか否かを検定。
③登録対公開特許比率が低い、④R&D 単位＊④R&D 単位あたり特許数の大小に従って分けたグループ間で、特許のあたり公開・登録特許数が多いほうが、R&D

質(特許引用件数比率、サイエンスリンク、特許引用件数相対値)に有意な収益性が高いこと、および④R&D 単位あた

差があるか否かを検定。

り特許数が少ない企業の取得特許のほうが、 ＊ relNum _ cited = α + β1 log RD + β 2 Num _ Patent + β3 Perc _ conPat
多い企業の特許よりも質が高いことを、投資家が評価しているためと考えられる。
＊R&D が大きいほど、登録特許集中比率が高いほど、特許の質は向上する。
Kallunki,

米＊ハイテク企業によるハイテク企業の買収

Laamanen

1990~2004 年

によって、買収企業の既存の R&D に対する

RD
＊ P = α + β RD + β E + β D+ ∑ γCV
1
2
3 M & A + β 4 DM & A *
BV
BV
BV
BV

and

総計 21,671 社年

市場の評価は高まる。

DM & A ＝買収のあった年は 1。

Lampsa1,701M&A＊ハイテク企業によるローテク企業の買収

CV ＝①総資産、②企業規模、③被買収企業が米企業か否か、④過去 3 年[2007]

によっては、買収企業の既存の R&D に対する市場の評価は低くなる。

間に行った M&A の数のうちどれか 1 つ、及び D

M &A

*

RD との交差項、年BV＊ハイテク企業の買収においては、買収企業

度ダミー。

と被買収企業との営業活動の関連性が強くサンプルをハイテク企業の買収とローテク企業の買収に分けて、グループ

なるに従って、買収企業の既存の R&D に対別に回帰。

する市場の評価は逆 U 字型の軌跡をとる。

147

＊ハイテク企業の買収数が多いほど、1,2,4,5
年前の R&D が当期の営業利益に対してもたらす正の影響が強くなる。

RD＊ P = α + β RD + β E + β D+ ∑ γCV
1
2
3 M & A + β 4 DM & A *
BV
BV
BV
BV

＊ローテク企業の買収数が多いほど、2 年前

CV ＝①～④の全て、及び DM & A * RD との交差項、年度ダミー。
BVの R&D が当期の営業利益に対してもたらす買収企業と被買収企業の SIC コードの類似性に従って、買収を 3 つのグ

負の影響が強くなる。

ループに分けて別々に回帰。
5
5＊ OI = α + β RDt − k + γ RDt − k * Num _ M & A
∑
∑
k
k
t −k
BV
BVt − k k =1 BVt − k
k =1

サンプルをハイテク企業の買収とローテク企業の買収に分けて、グループ別に回帰。
Lampsa欧 10 ヶ国＊①～③の全ての cross-border M&A におい[2007]

1990~2004 年て、投資家は R&D に対して正の評価を与えRD＊ P = α + β RD + β E + β D+ ∑ γCV
1
2
3 M & A + β 4 DM & A *
BV
BV
BV
BV

総計 7,535 社年る。

DM & A ＝cross-border M&A を行った年度は 1。

586M&A＊買収企業及び被買収企業ともにハイテク

CV ＝年度ダミー。

企業であった場合のみ、cross-border M&A

cross-border M&A を①買収企業及び被買収企業ともにハイテク企業、②によって買収企業の R&D の評価が高くな

買収企業のみハイテク企業、③被買収企業のみハイテク企業の３グループ

る。

に分類し、別々に回帰。

その他の分析は未完。

P
RD
E
RD
= α + β1
+ β2
+ β 3 DM & A + β 4 DM & A *+ β 5 FSTR
＊ BV
BV
BV
BV
RD
+ β 6 FSTR * DM & A *+ ∑ γCV
BV
CV ＝年度ダミー。

148

P
RD
E
RD
= α + β1
+ β2
+ β3 DM & A + β 4 DM & A *+ β5 dif _ FSTR
＊ BV
BV
BV
BV
RD
+ β 6 dif _ FSTR * DM & A *+ ∑ γCV
BV
CV ＝年度ダミー。
RD
P
RD
E
= α + β1
+ β2
+ β 3 DM & A + β 4 DM & A *+ β 5 RDInt
＊ BV
BV
BV
BV
RD
+ β 6 RDInt * DM & A *+ ∑ γCV
BV

RDInt ＝買収企業側の国の R&D intensity。 CV ＝年度ダミー。
P
RD
E
RD
= α + β1
+ β2
+ β3 DM & A + β 4 DM & A *+ β 5 dif _ RDInt
＊ BV
BV
BV
BV
RD
+ β 6 dif _ RDInt * DM & A *+ ∑ γCV
BV
CV ＝年度ダミー。
Mazzucato

米＊R&D 投資が大きい企業ほど、将来の株価、 ＊and1974~1999 年

リスク、P/E が高くなる。

Tancioni

総計 1,591 社年[2007]

医薬品/バイオテ

log P = α + β1 log

RDt − kPatentt − k+ β 2 log
+ ∑ γCV
REVt − k
REVt − klog SD( R) = α + β1 log

RDt − kPatentt − k+ β 2 log
+ ∑ γCV
REVt − k
REVt − klog( P / E ) = α + β log SD ( R ) + ∑ γCV

クノロジー

log( P / E ) = α + β1 log

RDt − kPatentt − k+ β 2 log
+ ∑ γCV
REVt − k
REVt − kCV ＝産業ダミー、年度ダミー、企業規模。
プール回帰、固定効果モデル、ランダム効果モデルで回帰。
全サンプル、産業別で回帰。
矢内日＊全サンプル回帰の場合、決定係数は①＞④

以下のモデル①～④の決定係数を比較する。

149

[2007]

2000~2005 年＞②＞③の順に大きい。②～④の R&D の係

サンプル数不明

数は全て有意に正。
＊R&D/売上高上位 20%サンプルでの回帰の場合、決定係数は①＞④＞②＞③の順に大きい。②～④の R&D の係数は全て有意に正。
＊R&D/総資産額上位 20%サンプルでの回帰① P = α + β BV + β E + β EF
123
BVt −1
BVt −1
BVt −1
BVt −1② P = α + β BV + β PV _ RI + β RD
123
BVt −1
BVt −1
BVt −1
BVt −1③ P = α + β BV + β PV _ RI MEF + β RD
123
BVt −1
BVt −1
BVt −1
BVt −1の場合、決定係数は①＞④＞③＞②の順に大④ P = α + β BV + β E + β RD
123
BVt −1
BVt −1
BVt −1
BVt −1
きい。
②～④の R&D の係数は全て有意に正。
＊R&D/株式時価総額上位 20%サンプルでの全サンプル、R&D intensity 上位 20%のサンプル、公開特許数の多いサン回帰の場合、決定係数は④＞③＞②＞①の順

プルでそれぞれ回帰。

に大きい。②～④の R&D の係数は全て有意R&D intensity は、R&D/売上高、R&D/総資産額、R&D/株式時価総額のに正。

3 通りを用いる。

＊公開特許数の多いサンプルでの回帰の場
合、決定係数は①＞④＞③＞②の順に大きい。②～④の R&D の係数は全て有意に正。
Amir,

米

＊全サンプルでは、資本支出よりも R&D の＊将来営業利益の変動性をリスク、簿価時価比率を成長機会として定義。

Guan

1972~2002 年

ほうがよりリスクを高める(R&D intensitve(R&D の産業中央値/資本支出の産業中央値)に従って、全産業を R&D

and

総計 37,263 社年

産業に引っ張られた結果)。

intensive と CE intensive のどちらかに分類。

＊前期(1972~1985)と後期(1986~1999)に分＊ SD (OI

Livne

けると、R&D とリスクとの関連性は、前期よりも後期においてより強くなる。
＊全サンプルでは、期間分割をしても、成長
機会と R&D の有意な関連は認められない。

t +k) = α + β1

B / M = α + β1

RD
CE
adv
+ β2
+ β3
+ ∑ γCV
MVt −1
MVt −1
MVt −1

RD
CE
adv
+ β2
+ β3
+ ∑ γCV
MVt −1
MVt −1
MVt −1CV ＝レバレッジ、企業規模。

150

＊R&D intensive 産業においては、資本支出(もしくは PPE)よりも R&D(もしくは R&D
資産)のほうがリスクや成長機会との関連性が高く、CAPEX intensive 産業においては
そうではない。

＊Lev and Sougiannis(1996)の方法で R&D 資産を推定し、SD (OI t + k ) = α + β1
B / M = α + β1

RDA
PPE
adv
+ β2
+ β3
+ ∑ γCV
MVt −1
MVt −1
MVt −1

RDA
PPE
adv
+ β2
+ β3
+ ∑ γCV
MVt −1
MVt −1
MVt −1CV ＝レバレッジ、企業規模。
Cazavan-Jeny＊①R&D intensity、②training intensity、③adv intensity、④費用化さ仏＊時価簿価比率と相関を持つのは、⑥のれん

1994~1999 年/総資産のみで、両者は正の相関関係にある。 れる無形資産支出の intensity(①～③の合計)、⑤無形資産/総資産、⑥の63 社＊のれんが大きい企業ほど、時価簿価比率は

れん/総資産と、時価簿価比率との相関の有無を、年度別に確認する。

大きくなる。

＊ MV = α + β GW + ∑ γCV
BV
TotalACV ＝企業規模、成長率、ROE、リスク、ハイテク産業ダミー。
Guo

香港/シンガポー＊時価簿価比率に対して、R&D intensity は＊ M / B = α + β1Perc _ indiAudit + β 2 RDInt + ∑ γCV

andル/マレーシア

説明力を持たない。

CV ＝取締役の人数，企業規模，レバレッジ。

Yeh2000 年＊CAR に対して，R&D intensity は負の説

＊ M / B = α + β1Perc _ profAudit + β 2 RDInt + ∑ γCV

450 社

明力を持つ。

CV ＝取締役の人数，企業規模，レバレッジ。
＊ CAR = α + β1Perc _ indiAudit + β 2 RDInt + ∑ γCV

CV ＝取締役の人数，企業規模，レバレッジ。
＊ CAR = α + β1Perc _ profAudit + β 2 RDInt + ∑ γCV

CV ＝取締役の人数，企業規模，レバレッジ。
＊ P = α + β1BV + β 2 RI + β 3 RD

Sakakibara,

日＊R&D は株価に対して有意に正の説明力を

Yosano,1991~2004 年

持つ(13 年中 7 年のクロス・セクション回帰、 年度別クロス・セクション回帰、プール回帰、固定効果モデル、産業別回

Jung

総計 2,939 社年

プール回帰、固定効果モデル、医薬品＆化学、 帰を行う。

151

and

製造業

機械＆金属＆輸送用機器)。

＊ (OI / Sales ) = α + β (TA / Sales )t＊R&D の効果は平均 5 年間続く。

Kozumit −1+ ∑ γ k ( RD / Sales )t − kk＊R&D 資産の大きさと将来リターンとの間

年度別クロス・セクション回帰、産業別回帰を行う。

に関連はなく、R&D 資産に関する情報は株＊上の回帰式から R&D 資産を求め、R&D 資産/MV あるいは R&D 資産/価に反映されている。

総資産の大きさに従って、サンプルを 3 つに分け、各グループについて将来リターン(BHAR と CAR)を求める。

Smith,

豪＊両国において、経営者によって繰り延べら＊繰延処理企業について、

Percy

1992~1997 年

れた R&D 費用および残高は、全額即時費用

P = α + β1BV + β 2UE + β 3 Sizeand

総計 397 社年化を擬制した数値よりも、株価との関連が強の決定係数と、

Richardson(費用処理 245/い。

全額即時費用化を擬制した数値による繰延処理 252)＊両国において、経営者によって繰り延べら

P = α + β1adjBV + β 2 adjUE + β 3 Size

カナダ

れた R&D は、株価と正の関連を持つ。

の決定係数を比較し、Vuong 検定を行う。

1991~1997 年＊両国において、繰り延べられた 1 ドルあた＊繰延処理企業について

総計 314 社年

りの R&D の価値＞費用化された 1 ドルあた

P = α + β1adjBV + β 2 ( BV − adjBV ) + β 3adjUE + β 4 (UE − adjUE ) + β 5 Size

(費用処理 215/

りの R&D の価値。

を回帰し、 β 2 と β 4 が正か否かを確認。

繰延処理 99)＊両国において、経営者による繰延額と株価＊繰延処理企業について、との関連性と、アナリストによる繰延額(一Pt = α + β1adjBVt + β 2 RDAt −1 + β 3CapRDt + β 4UEt + β 5 AmoRDt + β 6 ExpRDt

律償却)と株価との関連性に大した違いは無+ β 7 Sizet

い。

を回帰し、

β 3 と β 6 の大小を比較。

＊繰延処理企業について、
P = α + β1BV + β 2UE + β 3 Sizeの決定係数と、
一律 5 年償却を擬制した数値による

152

P = α + β1adjBV + β 2 adjUE + β 3 Sizeの決定係数を比較し、Vuong 検定を行う。

153

表 6 投資家の R&D に対する認識に関する実証研究(event study)
著者

サンプル

内容

モデル

Chan,

米

＊R&D 支出の増加のアナウンスによる公表＊CAR(0,1)を t-test で検証。

Martin1979~1985 年

企業の平均的な CAR は正である。

and95 アナウンス＊ハイテク産業の平均的な CAR は正である＊ CAR = α + β1RDInt + β 2 RDInt ∗ DHT + β 3 Incre _ ann + β 4 Incre _ ann+ ∑ γCV

Kensinger

が、ローテク産業の平均的な CAR は負であCV ＝産業集中度、market-power、ハイテク産業ダミー。

[1990]

る。

2＊ハイテク産業の場合、R&D intensity が高い ほ ど CAR は 大 き い 。 産 業 集 中 度 、market-power、アナウンスされた R&D 支
出増加額は CAR に対して説明力を持たない。
Doukas米＊特定のプロジェクトに関する R&D、また＊アナウンス日付近の異常リターンがゼロと異なるか否かを t 検定。アナand

1966~1984 年

は複数年に渡る R&D についてのアナウンス

ウンスの種類別、市場集中度別に確認。

Switzer

87 アナウンス

に対して、市場は正の反応を示す(AR(-2))。

＊ CAR = α + β1CR + β 2 RDInt * Perc _ Incre _ ann[1992]＊市場集中度が高い産業では、アナウンスは正の異常リターンを引き起こす(AR(-2))が、売り手集中度が低い産業では、異常リターンは有意にゼロと異ならない。
＊市場集中度が高いほど、アナウンスされた
R&D 支出増加が大きいほど、アナウンスに対する累積異常リターンは大きくなる。

154Morck米

R&D 支出が多い企業ほど、外国企業の買収

and

1978~1988 年

をアナウンスした時の超過リターンが大き

Yeung

322 M&A

くなる。

＊ AR = α + β

1

RD
adv
+ β2
+ β 3Owninsider + β 4 D1 + β 5 D2
TotalA
TotalAAR ＝外国企業の買収をアナウンスした時の超過リターン。
D1 ＝経営者による持株比率が 20%以上なら 1。

[1992]

D2 ＝買収資金を新株発行で賄う場合は 1。
＊ AR = α + β

1

RD
adv
+ β2
+ β 3Owninsider + β 4 D1 + β 5 D2 + ∑ γCV
TotalA
TotalACV ＝企業規模、産業ダミー。
＊ P = α + β RD + β adv + β Own
123insider + β 4 D1 + β 5 D2 + ∑ γCV
1− P
TotalA
TotalAP ＝超過リターンが正の場合は 1。 CV ＝企業規模、産業ダミー。
Berger米＊R&D の投資税額控除を受けられる企業ほ＊ RDInt = α + β1adjCF + β 2 RDind + β3GNP + β 4 q + β 5 RDt −1 + β 6 D1

[1993]

1975~1989 年

ど、R&D intensity が高く、credit rate の高RDInt = α + β1adjCF + β 2 RDind + β 3GNP + β 4 q + β 5 RDt −1 + β 6 D1

267 社

かった 1982～1985 年の間は特に R&D 支出+ β 7 D2 * Tが増加している。
＊資本支出を被説明変数とした場合には、D1の係数は有意でない。
＊イベント･デイの係数は④no-effects firms

CECE= α + β1adjCF + β 2 ()ind + β3GNP + β 4 q + β 5 RDt −1 + β 6 D1
Sales
Sales
+ β 7 D2 * T
RDInt = α + β1adjCF + β 2 RDind + β 3GNP + β 4 q + β 5 RDt −1 + β 6 D2 * T＞①winners＞③consumer implicit tax＞②+ ∑ βD1 * D3

losers の順に大きく、④と①の係数は正、③D 1 ＝R&D の投資税額控除を受けられた企業は 1。

の係数は有意でなく、②の係数は負となる。

D2 ＝投資税額控除を受けられない企業は 1。
D3 =年度ダミー。
＊R&D の tax incentive にかんするアナウンス日をイベント･デイとし、155

R = α + β1Rm + β 2 D4

D4 ＝税額控除に関する有利なアナウンス日は 1、逆に税額控除に関する不利なアナウンス日は-1、その他の日は 0。
サンプルを①R&D 税額控除を受けられる企業(winners)②R&D 税額控除を受けられず、supplier と consumer 両方に implicit tax
を払う企業(losers)③R&D 税額控除を受けられず、consumer のみに implicit tax を払う企業(consumer implicit tax)
④ R&D 税 額 控 除 を 受 け ら れ ず 、 全 く implicit tax を 払 わ な い 企 業(no-effects firms)の４つに分類。グループごとに GLS 回帰して、グループ間で β 2 を比較。
※supplier への implicit tax―R&D の全企業総額が増えたために、材料需要も増え、材料費が高騰した分。consumer への implicit tax―R&D の全企業総額が増えたために、R&D アウトプットの供給量が増え、製品価格が下落した分。
Sun

米＊R&D が大きい企業ほど、株式発行アナウ[1994]

1980~1989 年

ンス時の CAR(-1,0)は、大きくなる。

233 アナウンス＊R&D 支出が大きい企業の株式発行アナウ
ンス時の CAR(-1,0)は、R&D が大きいほど大きくなるが、R&D 支出が小さい企業のCAR は R&D と無関連。

＊ CAR = α + β1

RDIssueA+ β2+ β3 LEV + β 4 profit + β5Owninsider + β 6beta
TotalAMV+ β7V (UR)ann
RDL arg e

RDSmallIssueA+ β2+ β3+ β 4 LEV + β 5 profit
TotalA
TotalAMV+ β 6Owninsider + β 7beta + β8V (UR ) ann＊ CAR = α + β1

＊株式発行アナウンス時の CAR(-1,0)は、156

個々の企業の R&D の大きさと正の関連を持
つが、R&D の産業平均とは無関連。

RD
RDind
IssueA+ β2+ β3+ β 4 LEV + β 5 profit
TotalA
TotalAMV+ β 6Owninsider + β 7beta + β8V (UR ) ann＊ CAR = α + β1

Zantout

米＊R&D 支出の増加のアナウンスによる公表＊CAR(0,1)を z-test で検証。

and1979~1990 年

企業の平均的な CAR は正、敵対企業の平均＊ CARr = α + β CARa + γCV

Tsetsekos

114 アナウンス

的な CAR は負である。
＊敵対企業は spillover 効果によって僅かな[1994]

がらも正の CAR を得られる。
Kelm,

米

＊R&D プロジェクトのアナウンスによる平＊産業による区分(全産業、バイオテクノロジー、バイオテクノロジー以Narayanan

1977~1989 年

均的な CAR は正である。投資家のアナウン

外 の 産 業 ) と R&D process に よ る 区 分 (Initiation 、 Continuation 、and

525 アナウンス

スに対する反応は、産業ごと、R&D process

New-Product Introduction、全 process)で 3×4 にサンプルをカテゴライ

Pinches

ごとに異なる。

ズして CAR(-1,0)を t-test で検証。

[1995a]＊CAR を説明する要因は R&D process ごと＊ CAR = α + β1RDInt + β 2 Size + β3Growth + β 4 DBio + β5 Dに異なるが、企業規模と産業ダミーは、どのDBio ＝バイオテクノロジー産業ダミー。

process でも説明力を持つ。

D ＝1(ハイテク産業で、かつ government approval の場合)。

＊企業規模と産業をコントロールすると、アR&D process 別に回帰。

ナウンスの頻度別 CAR 間に差は見られな＊F-test で検証。

い。
Kelm,

米

＊R&D プロジェクトのアナウンスによる平＊CAR(-1,0)を t-test で検証。

Narayanan

1977~1989 年

均的な CAR は正である。R&D process 別の＊R&D process(Innovation、Commercialization)別 CAR の差分を t-test

and501 アナウンス

CAR に差は無い。

で検証。

Pinches＊CAR を説明する要因は R&D process ごと[1995b]に異なる。

＊ CAR = α + β1RDIntind + β 2 RDInt + β 3Size + β 4Growth + β 5CR + β 6 freq _ ann+ β 7 Size 2

157

R&D process 別に回帰。
＊さらに、上の回帰式に傾きダミー( D =Commercialization ダミー)を加えて全サンプルで回帰。
Pinches,米＊R&D プロジェクトのアナウンスによる平＊産業による区分(全産業、バイオテクノロジー、バイオテクノロジー以Narayanan

1977~1989 年

均的な CAR は正である。投資家のアナウン

外 の 産 業 ) と R&D process に よ る 区 分 (Initiation 、 Progress 、and

527 アナウンス

スに対する反応は、産業ごと、R&D process

Commercialization、全 process)で 3×4 にサンプルをカテゴライズしてKelm

ごとに異なる。

CAR(-1,0)を t-test で検証。

[1996]＊CAR を説明する要因は R&D process ごと＊ CAR = α + β1RDIntind + β 2 RDInt + β 3 Size + β 4 DBio + β 5CR + β 6 D1
+ β 7 D2に異なる。

DBio ＝バイオテクノロジー産業ダミー。
D1 ＝アナウンスの頻度が中程度の企業なら 1。
D2 ＝アナウンスの頻度が少ない企業なら 1。
R&D process 別に回帰。
Sundaram,

米＊公表企業全体の平均的な CAR はゼロだ

＊CAR(0,1)を t-test で検証。

John,

1985~1991 年

が、アナウンスされた R&D 変化額が大きい＊ CAR = α + β1RDInt + β 2Chan _ ann + γCV

and125 アナウンス

ほど(特にハイテク産業の場合に)、CAR は大＊Strategic Substitutes の CAR と Strategic Complements の CAR、及John

きくなる。R&D intensity には説明力が無びその差分を t-test で検証。

[1996]い。

＊ CAR = α + β1CSM + β 2Chan _ ann + γCV＊ 公 表 企 業 の 競 争 環 境 が Strategic
Substitutes の 場 合 の CAR の ほ う が 、Strategic Complements の場合の CAR よりも大きい。
＊CSM を説明変数に加えて回帰しても、

158

CAR に対して、アナウンスされた R&D 変化
額は説明力を持つ。
Szewczyk,

米＊R&D 支出の増加のアナウンスによる公表＊CAR(0,1)を t-test で検証。

Tsetsekos

1979~1992 年

企業の平均的な CAR は正である。

＊サンプルを q の高低と CF の大小で 2×2 にカテゴライズして、各 CARand252 アナウンス＊q が高い場合、CF の大小に関わらず CAR

を t-test で検証。

Zantoutは正である。

さらに、q の高低間、CF の大小間で CAR の差分を t-test で検証。

[1996]＊CF が小さい場合、q が低いサンプルの
CAR よりも q が高いサンプルの CAR のほう＊ CAR = α + β1q + β 2CF + β 3 Size + β 4CR + β 5 RDInt + β 6 Incre _ ann + β 7 LEV+ β8 DIV + β 9Ownman + β10Owninsti + β11CVが大きい。

CV ＝年度ダミー、その他。

＊q、アナウンスされた増加額、レバレッジ、
機関投資家の株式所有割合が大きいほど、
CAR は大きい。その他の変数には説明力が
無い。
Barth

米

＊R&D が大きな産業に属する企業や、産業

and

1990~1994 年

内で比較的 R&D が大きな企業ほど、株式買Kasznik

1,934 アナウンス

戻しの確率が高い。

[1999]

買戻し企業＊R&D が大きな産業に属する企業や、産業

P ＝株式買戻しを行った企業なら 1。

675 社

内で比較的 R&D が大きな企業ほど、株式買CV ＝遊休資金、成長率、情報の非対称性、簿価時価比率、ストックオプ

不買戻し企業

戻しのアナウンス時のリターンは大きくな

ション用の株式数、配当引上げ。

1,618 社る。

＊

P
＊ ln 1 − P = α + β1 ( RDInt − RDIntind ) + β 2 RDIntind + β 3 (advInt − advIntind )+ β 4 advIntind + ∑ γCV

CAR (−2,+2) = α + β1 ( RDInt − RDIntind ) + β 2 RDIntind + β 3 (advInt − advIntind )+ β 4 advIntind + ∑ γCV

CV ＝遊休資金、成長率、情報の非対称性、簿価時価比率、ストックオプ
ション用の株式数、アナウンスの内容。

159

Narayanan,

米＊Innovation、Commercialization ともに＊サンプルを R&D process(Innovation、Commercialization)によって分

Pinches,

1977~1989 年

R&D プロジェクトのアナウンスによる平均

け、別々に CAR(-1,0)を t-test で検証。

Kelm

501 アナウンス

的な CAR は正。

＊アナウンスの情報内容別に以下のダミーを与える。

and＊Innovation、Commercialization ともに

D1 ＝government approval

LanderDirect effect は存在しないが、Interaction

D2 ＝patents mentioned[2000]

effect は存在する(R2 の増分の検定及び係数

D3 ＝goal of product substitutionの t-test による)。

D4 ＝intention to increase market share＊Innovation の場合、β 7 β8 β10 が統計的有意D5 ＝growing market mentionedに正(係数の t-test による)。

D6 ＝diversification goal

＊Commercialization の場合、 β10 が統計的有意に正(係数の t-test による)。

6

CAR = α + ∑ β k Dk + ( β 7 D1 + β8 D2 + β 9 D3 ) RDIntind + β10 D4 ∗ Size + γCV
k =1

R&D process 別に回帰。
① CAR = f (CV )② CAR = f (CV , DirectEffe ct )③ CAR = f (CV , DirectEffe ct , Interactio nEffect ) の順に説明変数を増やすのに伴って、R2 も統計的有意に増加するか否かを検定。
Dowdell米＊SEC の主任会計審査官によって、1998 年＊不修正企業をコントロール・グループとして、修正企業の収益性とand1996~1998 年に仕掛中 R&D の過剰償却に反対するガイダ(IPRD/買収で獲得した資産)が報告数値と修正後数値で有意に異なるか否Press

修正企業 70 社

ンスが出されると、既に償却された IPRD にかを確認。

[2001]

不修正企業 65 社

ついて修正が行われた結果、IPRD は無形資産に振替えられて減少し、収益性は増加し＊ IPRD = α + β Size + β P + β P + β D + β D
1
2
3
4 1
5 2
acqA
E
B

た。

D1 ＝ビッグバスのインセンティブがある企業なら 1。

＊企業規模が大きく、P/B や P/E が高い企業

D2 ＝利益平準化のために費用の過剰計上を行うインセンティブがある企

160

ほど、買収時の IPRD を多く計上する。ビッ業なら 1。

グバスや費用の過剰計上のインセンティブ＊修正企業と不修正企業について、買収で獲得した資産、総資産、総収入、のある企業は、逆に IPRD を小さく計上す

純資産の時価総額、総資産に対する買収で獲得した資産の割合を比較し、る。

平均の差を t 検定。

＊買収で獲得した資産、企業規模、総資産に＊IPRD の修正アナウンスに関して CAR(0,+1)、CAR(-1,+1)が有意に負か対する買収で獲得した資産の割合が大きい

否かを t 検定。

企業ほど、IPRD の修正を行っている。
＊IPRD の修正アナウンスに対して、市場は負の反応を示す。
Chen,

米＊公表企業全体の平均的な CAR は正であ＊CAR(-1,0)を t-test で検証。

Ho,

1991~1995 年

る。

＊Strategic Substitutes の CAR と Strategic Complements の CAR、及Ik

384 アナウンス＊ 公 表 企 業 の 競 争 環 境 が Strategic

びその差分を t-test で検証。

andSubstitutes の場合の CAR は正である。

＊ CAR = α + βCSM + γCV

LeeStrategic Complements の場合の CAR はゼ

CV ＝q、財務 CF、レバレッジ、企業規模、ハイテク産業ダミー、特許、[2002]

ロと有意に異ならない。

multiple-product ダミー、アナウンスの頻度、財務省短期証券の利子率。

＊CAR に対して、
CSM は負の説明力を持つ。
Boone

米

＊アナリスト･カバレッジの少ない企業を除＊R&D 支出の増加によって報告利益が減少したサンプルと、R&D 支出のand

1994~1997 年

いて、リターンと期待外 R&D 支出とは、正減少によって報告利益が増加したサンプルを用いて

Raman

52 社

の関連を持つ。

R = α + β 1 Rm + β 2 D + β 3 D * UE + β 4 D * URD＊(全ての取引規模において)、取引量と期待において、 β 3 が正で、 β 4 が有意にゼロと異ならないか、

外 R&D 支出とは負の関連を持つ。

Volume = α + β 1Volume m + β 2 R + β 3 D + β 4 D * UE + β 5 D * URD に お い て 、[2004]

β 4 が有意で、 β 5 が有意にゼロと異ならないかを確認。
D ＝イベント・デイ・ダミー(①アナウンス当日、②当日及び翌日、③当

161

日から翌々日の 3 通り)。
＊さらにアナリスト･カバレッジの大小に従ってサンプルを二分し、各グループでリターンモデルを回帰。
＊取引量の大小に従ってサンプルを二分し、各グループで取引量モデルを
回帰。
Clem,

米

＊R&D intensive 産業においては、仕掛中＊ RPt = α P + β1P Rmt + β 2 P D1

Cowan

1998~1999 年

R&D を制限する新基準の導入を示唆するイ

D1 ＝イベント・デイ・ダミー

and1,484 社

ベントに対して、株価が負の反応をする(投Jeffrey

PC ハード/PC ソ

資家は新基準の導入によって、情報伝達が阻＊ RPt = α P + β1P Rmt + β 2 P D1 + β 3 P D1 * Size + β 4 P D1 * RDInt + β 5 P D1 * D2
+ β 6 P D1 * D3

[2004]

フト/バイオテク

害されると考えている)。

D1 ＝イベント・デイ・ダミー

ノロジー/電信/＊特に、過去の R&D 支出が大きい企業やソD2 ＝最近 R&D intensive な企業の合併・買収を行った企業なら 1。

輸送用機器/そのフトウェア産業において、負の反応は顕著で

D3 =産業ダミー。

他電機/機械

あり、逆に、大規模企業、バイオテクノロジ
ー産業、最近 R&D intensive な企業の合併・買収を行った企業では、その反応は小さい。

Girotra,米＊R&D プロジェクトの phaseⅢ段階におけ＊R&D プロジェクトの phaseⅢにおける失敗をアナウンスしたときのTerwiesch1994~2004 年

る失敗は市場に負の影響を与える。

CAR(-2,+4),(-3,+3),(-4,+4)が有意に負となるかを検定。

and

128 社

＊R&D プロジェクトの phaseⅢ段階におけ＊ CAR = α + β 1 ΔTAPIS + β 2 Phase 2buffer + ∑ γCV

Ulrich医薬品産業

る失敗が市場に与える影響の大きさは、企業

CV ＝実際の試行の数、ライセンスの数、オリジネーターの数、売上高、がそのプロジェクトと同じ市場を対象としR&D。

[2006]

た別のプロジェクトを進めている場合には小さくなる。
＊R&D プロジェクトの phaseⅢ段階におけ162

る失敗が市場に与える影響の大きさは、企業がそのプロジェクトと同じ資源を要するプ
ロジェクトをより多く進めている場合には小さくなる。
＊CAR(-1,+1)、CAR(0,+1)、CAR(-2,+2)について t 検定を行う。

Liu

米＊技術革新に関するニュースのアナウンス[2006]

1983~1993 年

時には、正の異常リターンが観察され、その103 社

大きさは R&D intensity が大きいほど大き＊611 アナウンス

くなる。

＊アナウンスの 5 ヶ月前から 6 ヵ月後までの異常リターンを測定し、アナバイオテクノロジー＊アナウンス後 6 ヶ月にわたり異常リター

ウンス月とその後の期間でどのように違うかを確認。

ンは負の値をとるが、アナウンス後 2 年(も＊サンプルを①アナウンス後の追加的情報開示の有無によって 2 分割、②

しくは 6 ヶ月)以内にその技術革新に関する

R&D intensity、③簿価時価比率、④企業規模に従ってそれぞれ 5 分割し、追加的情報開示を行う企業に限定すると、アアナウンス後の異常リターンの大小をグループごとに比較。

ナウンス後の平均的な異常リターンは正と＊ ARなる(investor expectational errors 仮説を支CAR(−1,+1) = α + β1

post 6= α + β1

RDAt
BV
+ β 2 Size + β 3
BVt −1
MV

RDAt
BV+ β 2 Size + β3
BVt −1
MV持)。
＊アナウンス後の異常リターンは、簿価時価比率が低いほど、R&D intensity が小さいほど 、 小 さ く な る (investor expectational
errors 仮説と矛盾)。
Ciftci米＊利益アナウンスの informativeness は、

利益アナウンスの informativeness として、①期待外利益とアナウンス周[2007]

1991~2003 年

R&D の無い企業よりも R&D のある企業の辺 3 日間(-1,+1)のリターンとの関連性、②アナウンス周辺の平均超過リタ

総計 89,203 社年

ほうが高く、ハイテク産業のほうがその他のーンの絶対値の 2 つの指標を用い、R&D の有無、ハイテク産業か否か、(うち R&D 企業

産業よりも高く、R&D intensity が高い企業

R&D intensity が大きく増加した否かでアナウンスの informativeness に163

27,163)

ほど高くなる。

違いがあるかを比較する。

＊R&D intensity が大きく増加した企業と、 CAR = α + β1UE + β 2 DRD * UE + ∑ β UE * CV
その他の R&D 企業とで informativeness に

CAR = α + β1UE + β 2 DHT * UE + ∑ β UE * CV違いは無い。

CAR = α + β1UE + β 2 RDInt * UE + ∑ β UE * CV
CAR = α + β1UE + β 2 D * UE + ∑ βUE * CV

D ＝R&D intensity が大きく増加した企業なら 1。

CV =企業規模、簿価時価比率、アナリスト･カバレッジ、損失ダミー、β、
レバレッジ、利益の持続性。
AR = α + β DRD + ∑ γCV
AR = α + β DHT + ∑ γCV
AR = α + β RDInt + ∑ γCV
AR = α + β D + ∑ γCV

D ＝R&D intensity が大きく増加した企業なら 1。

CV =企業規模、簿価時価比率、アナリスト･カバレッジ、リターンの変動
性ダミー。
Namara欧米＊全サンプル及び中小企業の場合、全ての＊R&D のプロセスを 2 つの研究段階と 4 つの開発段階に分け、R&D にand1996~2003 年

R&D アナウンスについて、アナウンス日の関する肯定的なアナウンスを各段階に割り当て、アナウンス時の超過リタ

Baden-Fuller

178 社

超過リターン上昇率は正であり、研究段階のーンの上昇率を測定。超過リターンの上昇率が①研究段階と開発段階、②[2007]

1,277 アナウンス

アナウンス時の超過リターンのほうが開発

大企業と中小企業とで異なるか否かを t-test で確認。

バイオ医薬産業段階のそれよりも有意に大きい。

＊6 つの段階ごとに、大企業と中小企業のアナウンス時の超過リターン上＊大企業の場合、全ての R&D アナウンスに昇率を測定。

ついて、アナウンス日の超過リターン上昇率は正であり、研究段階のアナウンス時の超過

5＊

AR = α + ∑ β k Dk + β 6 D6 + β 7 D7 + ∑ γCV
k =1

164

リターンと開発段階のそれとは有意に異なD1 ～ D5 ＝R&D の各段階ダミー。

らない。

D6 ＝次の段階の開始をアナウンス。

＊大企業、中小企業共に、研究と開発におけD7 ＝他社との共同研究開発。

るそれぞれ最後の段階(2 番目と 6 番目)におCV ＝R&D 支出、現金、収益、age、証券取引所。

ける超過リターン上昇率が最も高い。

大企業、中小企業で別々に回帰。

＊中小企業の回帰では、 D6 のみが有意に負。
大企業の回帰では、研究の第 2 段階及び開発の第 4 段階が有意に正。
Chang,

米＊市場は R&D 支出増加のアナウンスに対し＊R&D 支出増加のアナウンスに対する CAR(-1,0)が正か否かを確認。

Chen

1988~2001 年て、統計的に有意な反応を示さない。

＊企業のガバナンスの優劣を①取締役会の規模、②大株主による所有比and243 アナウンス＊t 検定及び回帰の結果、市場は、ガバナン

率、③内部者の株式所有比率、④CEO や会長の在任期間によって測り、スの優れた企業(取締役会の規模が大きく、企業を 2 つのグループに分けて、グループ間で CAR(-1,0)に有意な差があ

大株主による所有比率が高く、内部者によるるか否かを確認。

株主所有比率が高く、CEO や会長の在任期＊ガバナンスの優劣と成長機会(Pseudo q)の高低に従って、企業を 2×2

間が短い)のアナウンスに対しては正の反応にカテゴライズし、CAR(-1,0)について「成長機会が高く、かつガバナンを示し、劣った企業のアナウンスに対してはスが優れた企業」と「成長機会が低く、かつガバナンスの劣った企業」と負の反応を示す。グループ間で CAR(-1,0)にの間に有意な差があるか否かを確認。

有意な差が存在。

＊ CAR = α + βgover + ∑ γCV＊t 検定及び回帰の結果、①～④の全てのガ

CV ＝企業規模、R&D intensity の産業平均、企業の R&D intensity、産

バナンス尺度について、「成長機会が高く、業集中度、Pseudo q。

かつガバナンスが優れた企業」のアナウンス＊ CAR = α + β1 gover + β 2 gover * q + ∑ γCVに対しては正の反応を示し、「成長機会が低CV ＝企業規模、R&D intensity の産業平均、企業の R&D intensity、産く、かつガバナンスの劣った企業」のアナウ

業集中度、Pseudo q。

Lin

165

ンスに対しては負の反応を示す。両者の間でCAR(-1,0)に有意な差が存在。

166

表 7 R&D 支出と収益との因果関係に関する実証研究
著者

サンプル

内容

モデル

Johnson米

全てのケースで相関係数はゼロと統計的有(R&D 費用/総資産)と(純利益/純資産)との相関係数を、①即時費用処理(報[1967]

1953~1964 年

意に異ならない。また、相関係数間で大きさ

告数値)、②繰延・逓増償却を擬制、③繰延・定額償却を擬制、④繰延・即時費用処理企業に有意な差はない。

逓減償却を擬制した場合ごとに求め、比較・検定。

10 社/年
製薬業
Branch米＊現在の R&D 支出額は将来の収益に対して[1974]

1950~1964 年

説明力を持つ。

111 社/年＊過去の収益は現在の R&D 支出額に対して製造業説明力を持つ。
＊現在の成長率に対して過去の R&D 支出額が説明力を持つ。

E
lagRD
lagE
= α1
+ α2
+ α 3CV
TotalA
TotalA
TotalA
RD
lagRD
lagE
= β1
+ β2
+ β 3CV
TotalA
TotalA
TotalA
GrowthSales = γ 1

lagRD+ γ 2CV
TotalA

Johnson米(R&D 費用/総資産)と(純利益/純資産)との相(R&D 費用/総資産)と(純利益/純資産)との相関係数を、①即時費用処理(報[1976]

1954~1973 年

関は、資本との直接相殺を擬制した場合が最告数値)、②繰延・逓増償却を擬制、③繰延・定額償却を擬制、④繰延・即時費用処理企業も高い。即時費用処理と繰延・償却処理(②~逓減償却を擬制、⑤資本との直接相殺を擬制した場合ごとに求め、比較・

40 社/年④)とでは、償却年数の擬制によって、どち検定。

製薬/化学/機械/らの相関が高いかが異なってくる。

電機
Grabowski

米＊R&D の一律繰延・償却を擬制して求めたand

1959~1966 年

収益率に対して、R&D 資産は正の説明力を

Mueller

86 社/年持つ。また、R&D 支出の投資収益率は、他

adjprofit ＝一律繰延・償却を擬制した数値で求めた収益率。

の投資の平均収益率よりも高い。

CV ＝広告宣伝費、成長率、企業規模、β、産業集中度。

[1978]

adjprofit = α + β1

RDA
+ β 2 RDA ∗ CR + ∑ γCV
adjTotalA167

＊ RDA∗ CR は 負 の 説 明 力 を 持 つ (rivalry
hypothesis の成立)。
＊ ln RDt = α + β ln Salest −1

Mansfield

米＊ 前 年 度 売 上 高 1% の 増 加 に 対 す る 当 期[1981]

1977 年

R&D 支出の増加割合の平均値は、①1.65%、 ①基本研究費、②5 年以上継続しているプロジェクトの研究費、③完全な

108 社②1.29%、③0.78%、④1.17%。

新製品開発目的の研究費、④成功率 50%以下のプロジェクトに関する研究＊産業集中度が高い企業ほど、①～④への支費の 4 通りの R&D の定義で産業別回帰を行う。

出割合は低い。

＊企業の R&D 支出全額に対する①~④への支出の割合と、産業集中度と＊1960 年代に支出した R&D 総額、及び基本の相関を計算。

研究費の割合が大きいほど、その後のアウト＊化学と石油産業のサンプルについて、プットの数は多くなる。

Num _ inno = α + β1RD1960 + β 2 Perc _ RC1960 + γD

D ＝産業ダミー。
Ravenscraft

米＊R&D 資産は利益に対して正の関連を持＊過去(5 年ないし 8 年)の R&D 支出及び広告宣伝費をそれぞれウエイト

and1970~1978 年

つ。

付けした資産を計算し、Scherer

42 社＊当期 R&D 支出は、当期利益に対して統計[1982]

1970~1979 年

的に有意な関連を持たない。

26 社＊産業集中度が高いほど、ライフサイクルが

E
RDA
advA
TA
= α + β1
+ β2
+ β3
TotalA
TotalA
TotalA
TotalA

成熟段階にあるほど、消費財の生産を行う企

E
RDA
advA
TA
= α + β1
+ β2
+ β3
GP
GP
GP
GP

業ほど、R&D 資産の利益に対する正の関連①42 社のみ(78 年データ)、②26 社のみ(79 年データ)、③全サンプルをプ

性は大きくなる。

ール(75~78 年データ、過去 5 年間の R&D)、④全サンプルをプールし年度ダミーを加えて回帰(75~78 年データ、過去 5 年間の R&D)。
＊

E
RD
adv
TA
= α + β1
+ β2
+ β3
TotalA
TotalA
TotalA
TotalA

168

E
RD
adv
TA
= α + β1
+ β2
+ β3
GP
GP
GP
GP
各年度について回帰。
＊76~77 年データ、過去 5 年間の R&D を使って、

E
RDA
advA
TA
= α 0 + α1D1 + α 2 D2 + α 3 D3 + α 4 D4 + β1
+ β2
+ β3
TotalA
TotalA
TotalA
TotalA
RDA
advA
TA
RDA
+ β 4 MS *+ β5 MS *+ β 6 MS *+ β 7CR *TotalA
TotalA
TotalA
TotalA
advA
TA
RDA
advA
+ β8CR *+ β 9CR *+ β10 D1 *+ β11D1 *TotalA
TotalA
TotalA
TotalA
TA
RDA
advA
TA
+ β12 D1 *+ β13 D2 *+ β14 D2 *+ β15 D2 *TotalA
TotalA
TotalA
TotalA
RDA
advA
TA
RDA
+ β16 D3 *+ β17 D3 *+ β18 D3 *+ β19 D4 *TotalA
TotalA
TotalA
TotalAD1 ＝消費財か否か。
D2 ＝ライフサイクルが早期段階か成熟段階か。

D3 ＝対象市場において開拓者か否か。
D4 ＝対象市場において過去 8 年以内に主要な技術的変革があったか否か。
Mansfield

米＊日本において、R&D は生産性に対して正[1988]

1946~1966 年の関連を持つ。

200 社＊生産性に対する説明力は、日本の場合、研日究費はゼロ、開発費が正であるのに対し、米産業ごとの総額を変数に用いる。

1960~1979 年の場合、研究費も開発費も正であり、研究費＊日米両方のデータについて

200 社の係数のほうが大きい。

＊日本のデータについて

Δprod = α + β

RD
va

169

製造業

Δprod = α + β1

RC
DC
+ β2
va
va

産業ごとの総額を変数に用いる。
Megna

米

10 社中 5 社において、売上高に対する R&D

過去の R&D 支出及び広告宣伝費をそれぞれウエイト付けした資産を計算

and1967~1988 年

資産の係数は有意に正。2 社で有意に負。

し、企業ごとに回帰を行う。

Mueller

10 社

Sales
RDA
advA
TA
RDAr
advAr
= β1
+ β2
+ β3
+ β4
+ β5
TotalA
TotalA
TotalA
TotalA
TotalA
TotalA
BV+ β6
TotalA[1991]

下付き r は敵対企業を表す。
Cooil

米

＜シングル回帰＞＊シングル回帰：and1970 年＊プール回帰及び industrial 産業では、R&D

UR = α + β1UE + β 2UadvInt + β 3URDInt + β 4UNum _ NP

Devinney

944 社

intensity は期待外リターンに対して有意な産業別回帰(industrial, consumer)とプール回帰を行う。

説明力を持たないが、consumer 産業では負＊同時回帰：の説明力を持つ。

UR = α + β1UE + β 2UadvInt + β 3URDInt + β 4UNum _ NP

＜同時回帰＞

E = α + β1advInt + β 2 RDInt + β 3 Num _ NP

＊industrial 産業では、R&D intensity は期

advIntt = α + β1 Num _ NPt + β 2 Num _ NPt −1

待外リターンに対して有意な説明力を持た

Num _ NPt = α + β1RDIntt + β 2 RDIntt −1

ないが、consumer 産業及びプール回帰では

産業別回帰(industrial, consumer)とプール回帰を行う。

[1992]

負の説明力を持つ。
＊プール回帰及び industrial 産業では、R&D
intensity は利益に対して正の説明力を持つ。
＊プール回帰及び industrial 産業では、当期にアナウンスされた新製品の数に対して、当170

期 R&D intensity は 正 の 、 前 期 R&D
intensity は負の説明力を持つ。consumer 産業では、当期 R&D intensity のみが負の説明力を持つ。
Erickson

米and1972~1986 年

Jacobson

総計 693 社年[1992]

6

∑ RD
k =0

t −k

は投資収益率に対して正の説明力を持つが、超過収益(平均投資収益率を超えるリターン)は産み出さない。

同時回帰：
1

6

k =0

k =0

profitt = α + ∑ β k advt − k + ∑ γ k RDt − k + δCV
CV ＝年度ダミー、成長率。

adv = ρ0 + ρ1 profit + ρ2CV
CV ＝年度ダミー、市場占有率、レバレッジ。
RD = λ0 + λ1 profit + λ2CV

CV ＝年度ダミー、市場占有率、市場占有率の 2 乗、レバレッジ。
Chauvin米

のれん、純利益、株価に対して R&D 支出が＊ GW = α + β1RD + β 2 adv + β 3TA + β 4 IA + ∑ γCV

and1989~1991 年

説明力を持つ。

CV ＝年度ダミー、市場占有率。

Hirschey

総計 2,693 社年＊ E = α + β1RD + β 2 adv + β 3TA + β 4 IA + β 5GW + ∑ γCV[1994]

CV ＝年度ダミー、市場占有率、レバレッジ、成長率。
＊ P = α + β1RD + β 2 adv + β 3TA + β 4 IA + β 5GW + β 6 E + ∑ γCV

CV ＝年度ダミー、市場占有率、成長率、β。
Sougiannis

米＊過去 7 年間の R&D 支出が現在の利益に対[1994]

1975~1985 年

して説明力を持つ。

総計 5,501 社年＊過去の R&D 支出は、主に実現した利益n＊ adjEt = α 1 + α NC t + α advt + α RDt − k
∑
0
1
2
3, k
NC t
NCt
NC t
NC t k =1
NCt(Indirect effect)を通じ、株価に対して正の影響を及ぼす。

171

＊

log

[adjEt (1 − τ t ) − rF BVt −1 ] + β RDt ∗τ t
1
Pt
BV
= β0
+ β1 t + β 2
3
BVt
BVt
BVt
BVt
BVt

n

+ ∑ β 4, k
k =0

RDt − kBVt

τ t ＝税率。
株価に対して R&D 支出が与えるインパクトは、
Direct effect

n

∑β
k =0

n

4,k

と Indirect effect β ∗ α の和として表され、この∑ 3, k2
k =1

値が正か否かを確認する。検定は無し。
Lev

米＊R&D の効果は 5～9 年に渡って続く。

＊以下の回帰式から、産業別に R&D の償却率を求める。

and1975~1991 年＊資本化調整を行った利益と純資産簿価にSougiannis

総計 11,632 社年

は、報告数値のリターン/株価に対する説明力(OI / Sales)t = α 0 + α1 (TA / Sales)t −1 + α 2 (adv / Sales)t −1 + ∑α 3, k ( RD / Sales)t − k[1996]

kを超える追加的な説明力がある。

＊同期間・リターンモデル：＊(営業利益モデルから求めた)R&D 資産は

R = α + β1 E + β 2 (adjE − E )将来超過リターンに対して正の説明力を持

R = α + β1 E + β 2 ΔE + β 3 (adjE − E ) + β 4 Δ ( adjE − E )つ。

R = α + β 1 BV + β 2 ΔBV + β 3 ( adjE − E ) + β 4 Δ (adjE − E )＊同期間・株価モデル：

P = α + β1 E + β 2 (adjE − E )P = α + β 1 E + β 2 ( adjE − E ) + β 3 RDA＊異期間・リターンモデル：

Rt + k = α + β1beta + β 2 Size + β 3 ln( B / M ) + β 4 LEV + β 5 ( E / P ) + β 6 Dloss+ β 7 ln( RDA / MV )Dloss ＝損失ダミー。

172

Aboody米＊繰延処理企業の場合、リターンに対して、

and1987~1995 年

繰延額は正、償却額は負の関連を持ち、費用

Lev

163 社

額は有意でない。費用処理企業の支出額は、 CV ＝年度ダミー。

[1998]

ソフトウェア産業

リターンに対して正の関連を持つが、係数の大きさは、繰延処理企業の繰延額の係数より＊ CapSDC = α + α Size + α profit + α SDC + α LEV + α beta + ∑ γCV
0
1
2
3
4
5
MV

＊

R = β 0 + β1ΔCapSDCC + β 2 ΔSDC E + β 3ΔExpSDCC + β 4 AmoSDAC + β 5 adjE
+ β 6 ΔadjE + β 7も小さい。

CapSDC+ ∑ γCVMV＊ソフトウェア資産残高は、株価に対して正CV ＝年度ダミー。下付き C は繰延処理企業、E は費用処理企業。

の関連を持つ。

＊ P = β 0 + β 1 E + β 2 BV + β 3 SDA＊翌期の利益に対して、繰延処理企業の繰延額、及び費用処理企業の支出額は正の関連を持つ。繰延処理企業の費用額は有意でない。

＊

ΔadjEt +1 = β 0 + β1ΔCapSDCC ,t + β 2 ΔSDCE ,t + β3ΔExpSDCC ,t + β 4 ΔadjEt+ β5

CapSDC+ ∑ γCVMV t＊2 期先のリターンまでに対して、費用処理

CV ＝年度ダミー。

企業の支出額は正の関連を持つ。繰延処理企＊ Rt + n = β 0 + β1CapSDCC , t + β 2 SDC E , t + β 3 ExpSDCC , t + ∑ γCV

業の繰延額は有意でなく、費用額は 1 期先のCV ＝年度ダミー、企業規模、β、前期リターン、時価簿価比率。

リターンと正の関連を持つ。

＊ AFE = β 0 + β 1 CapSDC + ∑ γCV＊繰延額が大きいほど、アナリストの利益予CV ＝年度ダミー、企業規模。

測誤差も大きくなる。
Aboody米＊化学産業において、R&D 支出の営業利益

and1980~1999 年

に対する効果は、平均的には 7 年間続き、そ＊ (OI / Sales )t = α + β1 (TotalA / Sales )t −1 + ∑ β 2, k ( RD / Sales )t − k+ β3 (adv / Sales )t −1

Lev

83 社/年の投資収益率は 26.6％で産業平均資本コス

年度別にクロス・セクション回帰。

[2001]

化学産業

トを遥かに上回る。

＊さらに、R&D intensity の高低でサンプルを二分し、別々に回帰。

＊化学産業の中でも、R&D intensity の高い企業の投資収益率は 40%、低い企業は 20%173であり、さらに R&D intensity の高い企業のほうが R&D 支出の効果の持続性が高い(規模の経済が働いていることを示唆)。
Hand[2001a]米＊1 ドルの R&D 支出は、1.24～1.51 ドルの＊ GP = α +tK∑ β RD
j

t− j

K

K

j =0

j =0

+ ∑ χ j advt − j + ∑ δ j SGAt − j + φTAt −1 + ∑ γCV

1980~2000 年

売上総利益をもたらし、その NPV は 0.44～

総計 83,302 社年

0.51 ドルである。

CV ＝年度ダミー、産業ダミー、no-R&D 企業ダミー、no-adv 企業ダミー。

＊ 時 価 簿 価 比 率 、 R&D の NPV 、 R&D

K=0,3,7 の 3 通り。

intensity は時系列に沿って増加している。

こ の 回 帰 式 に 基 づ い て 、 1 ド ル の R&D 支 出 が も た ら す NPV ＝＊R&D が時価簿価比率に与える総合的な影∑β r

響は、支出額が簿価を低下させる効果のほう

K

j =0

j

j =0

−j

− 1 (r=1.06 とする)を求める。

が、支出のもたらす収益性が時価を上昇させ＊ M / B = α + βTる効果よりも勝っている。

NPV _ RD = α + β T
RDInt = α + β T
時系列で時価簿価比率、R&D の NPV、R&D intensity がどのように変化しているかを確認。
＊ M / B = β1 NPV _ RD + β 2 RDInt + ∑ γCV

CV ＝有形資産の収益率、非営業発生項目の intensity、市場インデックス。
Chan,

米

将来の成長率に対して、R&D intensity が正Growtht + k = α + β1Growth past + β 2 ( E / P )t −1 + β 3 Perc _ reinvt −1 + β 4 RDIntt

Karceski

1951~1997 年の説明力を持つ。

+ β 5 ( BV / MV )t + β 6 R past + β 7 DIVt + β8Growth forecast + β 9 DHT

and

サンプル数不明

Lakonishok[2002]

174

Ding,

12 ヶ国

R&D の国別利益率

Stolowy

1991～2000 年

カナダ 28.5%

and

総計 21,245 社年

デンマーク 54.3%

Tenenhaus

フィンランド 72.6%[2002]

フランス 19.7%

OI / Salest = α + β1 (TotalA / Sales)t −1 + ∑ β 2, k ( RD / Sales)t − kk+ β 3 ( SGA / Sales)t −1
国別に回帰。k＝0～5。 β 2 ,k から R&D の利益率を計算。

ドイツ 23.1%
イタリア 50.3%
日本 35.6%
オランダ 60.6%
スウェーデン 26.3%
スイス 17.6%
イギリス 21.0%
アメリカ 17.7%
Kotabe,米

被説明変数が ROA の場合、β 6 が負、β 7 が正。 ROA = α + β Perc _ forE + β RDInt + β advInt + β RDInt * advInt
1
2
3
4

Srinivasan

1987~1993 年

被説明変数が売上高の場合、 β 2 、 β 5 、 β 7 が

And

49 社

正であり、R&D intensity が高い企業ほど在+ β 7 Perc _ forE * RDInt * advInt + ∑ γCV

外営業活動の効率性が高い。

Sales / OE = α + β1Perc _ forE + β 2 RDInt + β3advInt + β 4 RDInt * advInt

Aulakh+ β 5 Perc _ forE * RDInt + β 6 Perc _ forE * advInt+ β5 Perc _ forE * RDInt + β6 Perc _ forE * advInt[2002]+ β7 Perc _ forE * RDInt * advInt + ∑ γCV

CV ＝産業ダミー、企業規模。
Shores米＊ 同 じ 医 薬 品 産 業 で も 、 over-the-counter＊ PV _ RI t + k = α + β1RDt + β 2 D ∗ RDt + γCV

and1976~1993 年

segment 及び multisource segment の R&D

D ＝single source segment ダミー。

Bowen

総計 222 社年

は R&D 支出後 5 年以内に残余利益を生む

CV ＝販促費、営業活動の効率性、strategic success、SSS ダミー。

175

[2002]

医薬品産業( β 1 は正)のに対して、single source product＊ ( M / B ) = α + β1RD + β 2 D ∗ RD + γCV

segment の R&D は 残 余 利 益 を 生 ま ず

D ＝single source segment ダミー。

( β 1 + β 2 は負)、全額即時費用処理のもたらすCV ＝販促費、営業活動の効率性、strategic success、SSS ダミー。

会計上のバイアスが最も大きいと言える。
＊M/B( 時 価 簿価 比 率)に 対し て は、single
source product segment の R&D 支出が正の説明力を持つ(会計上のバイアスの影響が無いため)のに対して、他のセグメントの R&D
支出は説明力を持たない。
Andras米＊ 製 造 業 で は サ ー ビ ス 業 に 比 べ て R&D＊製造業とサービス業でそれぞれ R&D と広告宣伝費の intensity を測定

and2000 年

intensity が高く、広告宣伝費の intensity がし、平均の差を t-test。

Srinivasan

サービス業 196 社

低い。

＊ E = α + β1 RDInt + β 2 advInt[2003]

製造業 876 社＊製造業とサービス業のどちらにおいても、 製造業とサービス業でそれぞれ GLS 回帰。
R&D intensity と広告宣伝費の intensity の両方が利益と正の関係にある。

Hsieh,

米＊R&D intensity が高いほど、Tobin の q、Mishra1982~1996 年

調整後営業利益/売上高、純利益/売上高、売and

総計 585 社年

上高成長率は高くなる。

Gobeli

医薬品/化学＊資本支出よりも、R&D のほうが、Tobin[2003]の q、調整後営業利益/売上高、純利益/売上＊2SLS-Ⅰ：

RDIntt = α 0 + α1 log Sizet + α 2 qt + α 3 LEVt + α 4 (OIOI)t −1 + α 5 ()t − 2
Sales
Sales

qt = β 0 + β 1 Sizet −1 + β 2 PPI t + ∑ β k RDInt t − kk

高、売上高成長率などに対する係数が大き※第 2 式の被説明変数は、q、調整後営業利益/売上高、純利益/売上高、売い。

上高成長率の 4 通りを用いる。
＊2SLS-Ⅱ：

176

CEt
OI
OI
= α 0 + α1 log Sizet + α 2 qt + α 3 LEVt + α 4 ()t −1 + α 5 ()t − 2
Sales t
Sales
Sales

qt = β 0 + β 1 Sizet −1 + β 2 PPI t + ∑ β kk

CEt − kSalest − k※第 2 式の被説明変数は、q、調整後営業利益/売上高、純利益/売上高、売上高成長率の 4 通りを用いる。
ⅠとⅡで、R&D の係数と資本支出の係数とを比較。
Daniel,米＊R&D が大きい企業ほど、収益性は低く、Martin1993~2003 年

変動性は高くなる。

and総計 6,303 社年＊R&D が大きい企業ほど、総リスク、シス

Naveenテマティック・リスク、アンシステマティッ[2004]

ク・リスクが高くなる。

＊ log ROA = α + βRD+ ∑ γCV
TotalAlog SD ( ROA) = α + βlogRD+ ∑ γCV
TotalASD ( ROA)RD=α +β+ ∑ γCV
ROA
TotalA

CV ＝株価に対する CEO 報酬の感応度、リターンの変動性に対する CEO
報酬の感応度、CEO の現金報酬総額、企業規模、簿価時価比率、資本支出、レバレッジ、産業ダミー、年度ダミー。
変数は全て 4 年間の平均値を用いる。
＊ V ( AR ) = α + βRD+ ∑ γCV
TotalA

SR = α + βRD+ ∑ γCV
TotalA

UR = α + βRD+ ∑ γCV
TotalA

177

CV ＝株価に対する CEO 報酬の感応度、リターンの変動性に対する CEO
報酬の感応度、CEO の現金報酬総額、企業規模、簿価時価比率、資本支出、レバレッジ、産業ダミー、年度ダミー。
変数は全て 4 年間の平均値を用いる。
Eberhart,

米＊R&D 支出の期待外の増加を経験した企業＊R&D 支出の期待外の増加を報告した企業をサンプルとし、その報告後Maxwell

1951~2001 年

は、その後長期的に正の異常リターンを獲得

5 年先までのリターンを被説明変数とした Fama-French の 3 ファクター

and

総計 8,313 社年する(投資家の過小反応)。

モデルによる回帰を行い、切片が正か否かを確認。

Siddique＊R&D 支出の期待外の増加を経験した企業＊報告後 5 年先までの(R&D 支出の期待外の増加を報告した企業のリター[2004]

は、その後長期的に正の異常収益率を獲得す

ン－対応コントロール・グループのリターン) を被説明変数としたる。

Fama-French の 3 ファクターモデルによる回帰を行い、切片が正か否かを確認。
＊報告後 5 年先までの異常収益率(R&D 支出の期待外の増加を報告した企業の売上高利益率－対応コントロール・グループの売上高利益率)が、有意に正か否か確認。

Chen,

台湾

＊将来の ROA 及び調整後 EPS 成長率に対し＊ ROAt + k = α + β1BR + β 2 SBR + β 3 SALARY + β 4 RDInt + ∑ γCV

Lin

1997~2002 年て、R&D intensity は正の関連を持つ。

GrowthEPS ,t + k = α + β1BR + β 2 SBR + β 3 SALARY + β 4 RDInt + ∑ γCV

and

63 社

＊将来リターンに対して、R&D intensity は

adjROAt + k = α + β1BR + β 2 SBR + β 3 SALARY + β 4 RDInt + ∑ γCV

Tsai

電機

正の関連を持つ。

adjGrowthEPS ,t + k = α + β1BR + β 2 SBR + β 3 SALARY + β 4 RDInt + ∑ γCV[2005]

adjROA 、 adjGrowthEPS ＝現行基準では繰り延べられているボーナスを費用処理した場合の数値。

CV ＝企業規模、CEO による持株比率、取締役による持株比率、取締役の持株比率変動、ROA の過去 5 年間の変動。
＊ Rt + k = α + β1BR + β 2 SBR + β 3 SALARY + β 4 RDInt + ∑ γCV

178

CV ＝企業規模、CEO による持株比率、取締役による持株比率、取締役の持株比率変動、リターンの過去 5 年間の変動、時価簿価比率。
＊ profit = α + β1T + β 2 relSize + β3T * relSize

Darrough

米＜大規模企業の場合＞

and

1975~2002 年＊大企業と小企業の間の会計上の収益性格

profit = α + β1T + β 2 relSize + β 3T * relSize + β 4 ln Age + β 5 DIPO

差は、時代を経るにつれて大きくなってい+ β 6T * ln Age + β 7T * DIPOる。

profit = α + β1T + β 2 relSize + β 3T * relSize + β 4 ln Age + β 5 DIPO

＊新企業の加入、R&D 支出額をコントロー+ β 6T * ln Age + β 7T * DIPO + β8

Ye[2005]

総計 145,405 社年

ルしても、R&D を繰り延べても、大企業とRD
TotalA

小企業の間の会計上の収益性格差は消えな

profit ＝会計上の収益性(ROA)と CF ベースの収益性(営業 CF/総資産)の 2い。

つ を 、 報 告 数 値 と R&D の 繰 延 を 擬 制 し た 数 値 (Lev and＊CF ベースの収益性を用いると、大企業とSougiannis,1996)の 2 通りで計算。

小企業の格差は、時代を経るにつれて小さく

relSize = ln( Sales i ,t −1 / Sales ind ,t −1 )なっている。

DIPO ＝IPO ダミー。

＜小規模企業の場合＞

企業規模別に回帰。

＊大企業と小企業の間の会計上の収益性格＊企業規模別にサンプルを分けた上で、さらに age によってグループを作

差は、時代を経るにつれて大きくなっていり、グループごとにる。

profit g = β 0g + β1g LEV + β 2g relSize + β 3g

＊新企業の加入、R&D 支出額をコントロー

RD
RD
PPE
+ β 4g relSize *+ β 5gTotalA
TotalA
TotalAPPE+ β 7g DIPO
TotalA

ルしても、R&D を繰り延べても、CF ベース+ β 6g relSize *の収益性を用いても、大企業と小企業の間のを回帰し、さらに各係数ごとに β g = α 0 + α1T を回帰。

収益性格差は消えない。

＊R&D intensity の高低で産業を分け、グループ別に＜大規模企業の場合＞

profit g = β 0g + β1LEV + β 2 relSize + β 3relSize * T＊時代を経るにつれて、収益性に対する179

R&D の係数は大きくなっていく(繰り延べたの、収益性に対する R&D の係数の格差は大

RD
RD
PPE
+ β 4 relSize *+ β5TotalA
TotalA
TotalAPPERD+ β 6 relSize *+ β 7 DIPO + T {β8 LEV + β 9 relSize + β10
TotalA
TotalARD
PPE
PPE+ β11relSize *+ β12+ β13relSize *+ β14 DIPO }TotalA
TotalA
TotalA

きくなっていく(繰り延べた場合も CF ベーを回帰。

場合も CF ベースの収益性を用いた場合も同じ)。
＊時代を経るにつれて、大企業と小企業の間

profit g = β 0g + β1LEV + β 2 relSize + β3

スの収益性を用いた場合も同じ)。
＜小規模企業の場合＞＊時代を経るにつれて、収益性に対するR&D の係数は小さくなっていく(繰り延べた
場合も CF ベースの収益性を用いた場合も同
じ)。
＊R&D の繰延を擬制した場合のみ、時代を経るにつれて、大企業と小企業の間の、収益性に対する R&D の係数の格差は小さくなっていく。
＜R&D intensity 別の分析＞＊R&D intensity の大小にかかわらず、大企業と小企業の間の会計上の収益性格差は、時代を経るにつれて大きくなっているが、格差の程度は R&D intensity の高い産業においてより大きい。
＊ モ デ ル の 変 数 を 増 や し た 場 合 、 R&D

180intensity の高い産業においてのみ、大企業と小企業の間の会計上の収益性格差は、時代を経るにつれて大きくなっており、繰り延べた場合も CF ベースの収益性を用いた場合も結果は変わらない。
劉日

償却率は 0 期目(10.7%)から徐々に拡大し、3＊Lev and Sougiannis(1996)に従って、R&D の資産化効果を検証。

[2005,

1986~2000 年

期目(14.1%)でその上昇ピークを迎え、8 期目

第 7 章]

20 社(4.3%)まで徐々に下降していく。

ln OI = α 0 + α1 ln advt −1 + α 2 ln TAt −1 + ∑α 3, k ln RDt − k

医薬品産業

k

を回帰し、R&D の毎期の償却率

δk =α 3, kを計算(n=8)。
n

∑α
k =0

3, k

Ahmed

豪

＊繰延処理企業の R&D 資産は、株価に対し＊繰延処理企業についてand

1992~1999 年て有意に正の説明力を持つ。

① P = α + β1E + β 2 BV + β 3 Size + β 4 RDA

Falk

総計 1,172 社年＊裁量的に繰延を行うほうが、全額費用処理

さらに、繰延処理企業について、全額費用処理を擬制した数値を用いて[2006](費用処理 569/

よりも、会計数値の relevance が高い。

② P = α + β1adjE + β 2 adjBV + β3Size

繰延処理 603)＊採掘業以外の産業に比べて、採掘業では費用処理企業についてR&D と株価との関連性が強い。

P = α + β1E + β 2 BV + β3 Size

＊繰延処理企業における、R&D 繰延額は将をそれぞれ回帰し、①と②、①と③で決定係数を比較、Vuong 検定を行う。

来利益と統計的に有意な正の関係を持ち、そ＊ Et = β1ExpRDE ,t −1 + β 2 ExpRDE ,t −1 + β 3CapRDC + ∑ γCVの関係は強い。繰延処理企業の費用額は、ゼ

Et = β1ExpRDE ,t − 2 + β 2 ExpRDE ,t − 2 + β3CapRDC + ∑ γCVロもしくは正。費用処理企業の費用額は、ゼ

下付き C は繰延処理企業、E は費用処理企業。

ロもしくは負。

CV ＝企業規模、前年度利益。

＊仕掛中の R&D と合併企業の合併後 3 年間

＊ Rt + n = α + β1OCFt + β 2 adjACC t + β 3 IPRDt

Deng

米

181

n =0~3and

1993~2000 年のリターンとの間に正の関連がある(投資家Lev

総計 522 社年は仕掛中の R&D を資産として捉えている)。 ＊ OCFt + n = α + β1OCFt + β 2 adjACCt + β 3 IPRDt＊仕掛中の R&D と合併企業の合併後 3 年間

[2006]

n =1~3の営業 CF との間に正の関連がある。
伊藤日＊Granger 因果性テストⅠにおいて、過去の[2006]

1976~2000 年

R&D が現在の業績に与える影響、および過第9章

サンプル数不明去の業績が現在の R&D に与える影響のどち製造業らも高くない。
＊Granger 因果性テストⅡにおいて、前期末＊Granger 因果性テストⅠ：
L

L

l =1

l =1

profit t = α + ∑ β l profit t − l + ∑ γ l RDt − l
L

L

l =1

l =1

RDt = α + ∑ β l profit t − l + ∑ γ l RDt − lの R&D 資産が現在の業績に与える影響、おprofit ＝売上高、売上総利益、純利益のどれか１つ。

よび過去の業績が現在の R&D 資産に与える＊Granger 因果性テストⅡ：

影響のどちらも高くない。

profitt = α + β1 profitt −1 + β 2 RDAt −1＊同時方程式の結果、当期の業績が R&D のRDAt = α + β1 profit t −1 + β 2 RDAt −1

決定要因になっており、R&D が企業の利益

profit ＝売上高、売上総利益、純利益のどれか１つ。

調整に用いられている。

＊同時方程式：＊R&D を資産化した場合と費用化した場合

RDt = α + β1 profit t + ∑ γ l profit t − lの企業評価誤差に有意な違いはない。

L

l =1

L

profit t = α + ∑ β l RDt − ll =1

profit ＝売上高、売上総利益、純利益のどれか１つ。
＊Ohlson の企業評価モデル MV = BV + α 1 RI + α 2 v を用いて、企業評価誤差 α 2 v の推定値を、R&D を資産化した場合と費用化を擬制した場合のそれぞれについて求める。

182

Ali,

米

＊ R&D 資 産 の 変 化 額 が 大 き い ( あ る い は

Ciftci1975~2002 年

R&D 支出の大幅な増額があった)企業ほど、 出の大幅な増額の有無で 2 分)し、ポートフォリオ形成後 1～3 年後の超過

and

総計 28,774 社年

ポートフォリオ形成後 1～3 年後の超過リタ

リターンが単調増加しているか否かを調べる。

Creadyーンは大きくなる(単調増加)。ただし、1～2＊R&D 資産の変化額の大きさに従ってサンプルを 5 分(あるいは R&D 支[2007]

年後の第 5 分位と第 1 分位の超過リターンの出の大幅な増額の有無で 2 分)し、ポートフォリオ形成後 1～3 年後の利益差は有意にゼロと異なるが、3 年後には両者アナウンス時の超過リターン(-2,0) 単調増加しているか否かを調べる。さの差はなくなる。

らに、上で調べたポートフォリオ形成後 1～3 年後の超過リターンのうち、＊ R&D 資 産 の 変 化 額 が 大 き い ( あ る い は利益アナウンス時の超過リターンの割合を調べる。

＊R&D 資産の変化額の大きさに従ってサンプルを 5 分(あるいは R&D 支

R&D 支出の大幅な増額があった)企業ほど、 ＊R&D が将来の利益に与える貢献を、投資家がどの程度過小評価していポートフォリオ形成後 1～3 年後の利益アナるかを、以下の①～④のステップによって求める。

ウンス時の超過リターンは大きくなる(単調①実際に R&D が将来利益にどの程度貢献するかを、以下の回帰モデルの増加)。かつ、1～3 年後の第 5 分位と第 1 分

α 2 によって測定。

位の超過リターンの差は有意にゼロと異な
る。

ΔRDAt
adjEt +1
adjEt
= α 0 + α1
+ α2
+ ∑ αCV
MVt
MVt −1
NOAt＊ポートフォリオ形成後 1～3 年後の超過リ

CV ＝リターン、売上高/総資産の水準額及び変化額、資本支出/総資産のターンのうち、利益アナウンス時の超過リタ水準額及び変化額、純営業資産比率、前期調整後利益、前期 R&D 資産変ーンの割合が高く、これは、R&D 支出時に化額。

は投資家が R&D を過小評価しており、後のもしくは利益アナウンスによって、R&D に対する評価を修正することを示唆している。

adjEt +1
adjEt
= α 0 + α1
+ α 2 Dt + ∑ αCV
MVt
MVt −1＜R&D 資産変化額の場合＞

D ＝R&D 支出の大幅な増額があれば 1。

①と②の R&D にかかる係数はともに有意にCV ＝リターン、売上高/総資産の水準額及び変化額、資本支出/総資産の正。

水準額及び変化額、純営業資産比率、前期調整後利益、前期 R&D 大幅増

183

③1 年後の利益アナウンス時における投資家

額ダミー。

の過小評価の程度も有意に正。

②1 年後の利益アナウンス時における投資家の R&D に対する評価を、以④1～3 年後の利益アナウンス時における投下の回帰モデルの β3 / β1 によって測定。

資家の過小評価の程度も有意に正(利益モデ
ルの R&D の係数のみ有意に正)。

ARt +1 = β 0 + β1

ΔRDAt
adjEt +1
adjEt
+ β2
+ β3
+ ∑ β CV
MVt
MVt −1NOAt＜R&D 大幅増額ダミーの場合＞

CV ＝リターン、売上高/総資産の水準額及び変化額、資本支出/総資産の①の R&D ダミーにかかる係数は有意に正。

水準額及び変化額、純営業資産比率、前期調整後利益、前期 R&D 資産変②の R&D ダミーにかかる係数は有意でな

化額。

い。

もしくは

③1 年後の利益アナウンス時における投資家の過小評価の程度は有意に正。

ARt +1 = β 0 + β1

adjEt +1
adjEt
+ β2
+ β 3 Dt + ∑ β CV
MVt
MVt −1④1～3 年後の利益アナウンス時における投D ＝R&D 支出の大幅な増額があれば 1。

資家の過小評価の程度も有意に正(利益モデCV ＝リターン、売上高/総資産の水準額及び変化額、資本支出/総資産のルもリターンモデルも R&D ダミーの係数は水準額及び変化額、純営業資産比率、前期調整後利益、前期 R&D 大幅増ともに有意に正)。

額ダミー。
③1 年後の利益アナウンス時における投資家の過小評価の程度は、

α 2 − β 3 β によって求められる。
1④モデルの被説明変数を、それぞれ adjEt +1,t + 3 と ARt +1,t + 3 に置き換えてさらに回帰。
Cazavan-Jeny,

仏＊繰延処理採用企業は、費用処理企業に比べJeanjean

1992~2001 年て、R&D 支出や資本支出が少なく、小規模and

総計 959 社年で、負債比率が高く、収益性が低い。

P1RD＊ 1 − P = α + β1Size + β 2 ROA + β 3 TotalA1+ ∑ γCV

t −1

+ β4

L
CE
+ β5
TotalA
TotalAt −1

184

Joos

＊繰延処理企業は、R&D を費用処理すると

P1 ＝繰延処理採用企業なら 1。

[2007]

当期利益が負になりそうな場合や、前期利益

CV ＝年度ダミー、産業ダミー。

に届かなくなる場合に、R&D を繰り延べる。

P2RD＊ 1 − P = α + β1Size + β 2 ROA + β3 TotalA＊将来の売上高成長率は、繰延処理企業も費用処理企業も変わらないが、将来 ROA は、

+ β4

t −1

2

+ β 6 D1 + β 7 D2 + ∑ γCV

L
CE
+ β5
TotalA
TotalAt −1

繰延処理企業のほうが費用処理企業よりもP2 ＝繰延処理企業が実際に R&D を繰り延べていれば 1。

低く、R&D 支出の多い繰延処理企業ほどそ

D1 ＝R&D 処理前の利益＜R&D 支出なら 1。

の程度は大きくなる。逆に、費用処理企業のD2 ＝費用処理時の当期利益＜前期利益＜繰延時の当期利益なら 1。

場合は R&D 支出が大きいほど、将来 ROA

CV ＝年度ダミー、産業ダミー。

は高くなる。
＊将来の売上高成長率に対して、繰延処理企＊ Growth

Sales , t + k= α + β1Dcap + β 2

RDRD+ β 3 Dcap *+ ∑ γCV
TotalA
TotalA業の費用化した R&D のみが負の関連を持CV ＝当期売上高成長率、企業規模、時価簿価比率、資本支出/総資産、年つ。将来 ROA に対しては、費用処理企業の度ダミー、産業ダミー。

R&D 支出額が正の、繰延処理企業の費用化
した R&D が負の関連を持つ。

GrowthSales ,t + k = α + β1Dcap + β 2

RDE
CapRDC
ExpRDC+ β3+ β4+ ∑ γCV
TotalA
TotalA
TotalA

下付き C は繰延処理企業、E は費用処理企業。

CV ＝当期売上高成長率、企業規模、時価簿価比率、資本支出/総資産、年度ダミー、産業ダミー。
＊ ROA

t+k

= α + β1Dcap + β 2

RDRD+ β 3 Dcap *+ ∑ γCV
TotalA
TotalACV ＝当期 ROA、企業規模、時価簿価比率、資本支出/総資産、年度ダミ
ー、産業ダミー。

185

＊ ROAt +k= α + β1Dcap + β 2

RDE
CapRDC
ExpRDC+ β3+ β4+ ∑ γCV
TotalA
TotalA
TotalA

下付き C は繰延処理企業、E は費用処理企業。

CV ＝当期 ROA、企業規模、時価簿価比率、資本支出/総資産、年度ダミ
ー、産業ダミー。
Kallunki,

米＊ハイテク企業によるハイテク企業の買収

Laamanen

1990~2004 年

によって、買収企業の既存の R&D に対する

＊ P = α + β1 RD + β 2 E + β 3 DM & A + β 4 DM & A * RD + ∑ γCV
BV
BV
BV
BV

and

総計 21,671 社年

市場の評価は高まる。

DM & A ＝買収のあった年は 1。

Lampsa1,701M&A＊ハイテク企業によるローテク企業の買収

CV ＝①総資産、②企業規模、③被買収企業が米企業か否か、④過去 3 年[2007]

によっては、買収企業の既存の R&D に対する市場の評価は低くなる。

間に行った M&A の数のうちどれか 1 つ、及び D

M &A

*

RD との交差項、年BV＊ハイテク企業の買収においては、買収企業

度ダミー。

と被買収企業との営業活動の関連性が強くサンプルをハイテク企業の買収とローテク企業の買収に分けて、グループ

なるに従って、買収企業の既存の R&D に対別に回帰。

する市場の評価は逆 U 字型の軌跡をとる。
＊ハイテク企業の買収数が多いほど、1,2,4,5
年前の R&D が当期の営業利益に対してもたRD＊ P = α + β RD + β E + β D+ ∑ γCV
1
2
3 M & A + β 4 DM & A *
BV
BV
BV
BV

らす正の影響が強くなる。

CV ＝①～④の全て、及び DM & A * RD との交差項、年度ダミー。
BV＊ローテク企業の買収数が多いほど、2 年前買収企業と被買収企業の SIC コードの類似性に従って、買収を 3 つのグの R&D が当期の営業利益に対してもたらす

ループに分けて別々に回帰。

負の影響が強くなる。

5
5＊ OI = α + β RDt − k + γ RDt − k * Num _ M & A
∑
∑
k
k
t −k
BV
BVt − k k =1 BVt − k
k =1

サンプルをハイテク企業の買収とローテク企業の買収に分けて、グループ

186

別に回帰。
P = α + β1BV + β 2 RI + β 3 RD

Sakakibara,

日＊R&D は株価に対して有意に正の説明力を

Yosano,1991~2004 年

持つ(13 年中 7 年のクロス・セクション回帰、 年度別クロス・セクション回帰、プール回帰、固定効果モデル、産業別回

Jung

総計 2,939 社年

プール回帰、固定効果モデル、医薬品＆化学、 帰を行う。

and

製造業

機械＆金属＆輸送用機器)。

Kozumi＊(OI / Sales )t = α + β (TA / Sales )t −1 + ∑ γ k ( RD / Sales )t − k＊R&D の効果は平均 5 年間続く。

＊＊R&D 資産の大きさと将来リターンとの間

年度別クロス・セクション回帰、産業別回帰を行う。

に関連はなく、R&D 資産に関する情報は株＊上の回帰式から R&D 資産を求め、R&D 資産/MV あるいは R&D 資産/価に反映されている。

総資産の大きさに従って、サンプルを 3 つに分け、各グループについて将k

来リターン(BHAR と CAR)を求める。

187

表 8 経済的影響に関する実証研究
著者

サンプル

内容

モデル

Dukes,

米

Ⅰ matched-pairs test：

Ⅰ matched-pairs test：各 24 社

Dyckman

1974、1976 年

変更前の R&D 支出については、繰延処理企

R&D 支出について、①変更前において、繰延処理企業と即時費用処理企

and実験グループ

業と即時費用処理企業との間に差はない。変業との間に差があるか、②変更後において、繰延処理企業と即時費用処理

Elliott(繰延処理企業)、 更後の R&D 支出は、繰延処理企業のほうが企業との間に差があるか、③繰延処理企業と即時費用処理企業との差分[1980]

コントロール・

即時費用処理企業よりも大きい。また、繰延

が 、 変 更 前 と 変 更 後 と で 違 っ て い る か を 、 Mann-Whitney U-test 、

グループ

処理企業と即時費用処理企業との R&D 支出

Kolmogorov-Smirnov Two-Sample test 、 Wilcoxon matched-pairs(即時費用処理企業)

額の差分は、変更後のほうが変更前よりも大signed-ranks test で検証。

きい(SFAS 2 の影響による繰延処理企業の

Ⅱ unmatched test：各 27 社

R&D 支出の減少は確認できなかった)。

( RD − RDind )t +1 = α + β1 ( RD − RDind )t + β 2 Dt + β 3 Liquidityt + β 4Growtht

Ⅱ unmatched test：

D =1(Owner-Controlled)、0(Manager-Controlled)。

即時費用処理企業も繰延処理企業も変更前

サンプルデータを①費用/変更前、②費用/変更後、③繰延/変更前、④繰延

と変更後との間で R&D 支出額に変化はない/変更後にわけ、それぞれで回帰を行う。さらに、⑤費用、⑥変更後、⑦こと(test1 による)、変更前も変更後も、繰延

繰延、⑧変更前でわけて回帰し、covariance test(F-test)を行う。

処理企業の構造的関係と即時費用処理企業

test1…①②と⑤の間、③④と⑦の間の構造的関係との間に違いはないこと(test2

test2…①③と⑧の間、②④と⑥の間による)から、SFAS 2 は、繰延処理企業のⅢ ロジット回帰：

R&D 支出に対して影響を与えなかった。
Ⅲ ロジット回帰：

ln

P
RDInt
RD
defTax= α + β1
+ β2
+ β3 D + β 4+ β5 Age
1− P
RDIntind
PPE
TotalA

統計的に有意な説明力を持つ変数がない。

D =1(Owner-Controlled)、0(Manager-Controlled)

Horwitz米＊即時費用処理企業の R&D 支出額には基準

matched-pairs 各 43 社。

and実験グループ

変更前後で変動は無いのに対し、繰延処理企＊R&D 支出について、①繰延処理企業と即時費用処理企業との差分が、188

Kolodny(繰延処理企業)、 業は、基準変更を境に R&D 支出額を減少さ[1980]

対応コントロー

せている(SFAS 2 の影響を示唆)。

更後で差があるか、③繰延処理企業では、変更前と変更後で差があるかを、

ル・グループ＊繰延処理企業の支出額と即時費用処理企

Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test で検証。

(即時費用処理企業)

業の支出額の差は、基準変更後縮まった。

＊R&D 支出の変動性についても①~③の検証を行う。

各 43 社＊基準変更を境に、繰延処理企業も即時費用

変更前と変更後とで違っているか、②即時費用処理企業では、変更前と変処理企業も R&D 支出の変動性が減少している。繰延処理企業の変動性と即時費用処理企業の変動性の差は、基準変更後縮まった。
Horwitz米＊即時費用処理企業の R&D 支出額には基準

matched-pairs 各 43 社。

and実験グループ

変更前後で変動は無いのに対し、繰延処理企

R&D 支出について、①繰延処理企業と即時費用処理企業との差分が、変Kolodny(繰延処理企業)、 業は、基準変更を境に R&D 支出額を減少さ更前と変更後とで違っているか、②即時費用処理企業では、変更前と変更[1981]

対応コントロー

せている(SFAS 2 の影響を示唆)。

後で差があるか、③繰延処理企業では、変更前と変更後で差があるかを、

ル・グループ＊繰延処理企業の支出額と即時費用処理企

Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test で検証。

(即時費用処理企業)

業の支出額の差は、基準変更後縮まった。

各 43 社
Vigeland米繰延処理企業の SFAS 2 公表日のリターンとmatched-pairs 各 95 社。

[1981]

実験グループ

即時費用処理企業のリターンとの間に差はmatched-pairs のリターンの差分を検定。

(繰延処理企業)、 無い(投資家は繰延処理企業が基準変更の影
対応コントロー響を受けて R&D 支出を減少させるという事

ル・グループ

前の期待を持っていなかったことを示唆)。

Hotelling’s T2 test(F-test)で検証。

(即時費用処理企業)

各 95 社
Elliott,米

Ⅰ Dukes, Dyckman and Elliott[1980] とⅠ matched-pairs 各 75 社をサンプルに、

189

Richardson,

実験グループHorwitz and Kolodny [1980, 1981]の結果を繰延処理企業と即時費用処理企業との R&D 支出額の差分が、変更前と変Dyckman(繰延処理企業)、 比較。繰延処理企業の中でも、特に店頭売買

更後とで違っているか否かを、Wilcoxon matched-pairs signed-ranks

andコントロール・企業(41 社)の場合のほうが上場企業(34 社)

test で検証。

Dukes

グループ

の場合よりも、繰延処理企業の支出額と即時Ⅱ 繰延処理企業 75 社、即時費用処理企業 560 社をサンプルに、[1984](即時費用処理企業)

費用処理企業の支出額の差の基準変更に伴う縮小が著しい。
Ⅱ留保利益が負で、R&D 支出の変動性が高lnP= α + β1DIV + β 2 Size + β3 Dloss + β 4 RDInt + β5 LEV + β 6V ( RD)
1− P

Dloss =1(留保利益が負)。

い企業が繰延処理を選択する傾向が高い。その他の変数には説明力が無い。
Selto

米

＊即時費用処理企業に比べ、繰延処理企業＊基準公表に際して報酬契約を調整したか否かによって、繰延処理企業を

and

1961~1980 年(adapted firms、affected firms 両方)は実質

adapted firms7 社、affected firms9 社に分類し、基準変更後の R&D 支

Clouse

総計 670 社年

的に支出を減少させている。

出の減少に違いがあるか否かを検証。

[1985]

実験グループ＊変更以前も以後も、adapted firms のほう(繰延処理企業)が affected firms よりも R&D 支出は大きい

16 社

が、その差は縮まった。

＊ RD = α +
t

0

4

4

∑α D + β RD + ∑ β D ∗ RD + β Sales
k =1

k

k

0

t −1

k =1

k

k

t −1

6

t

Dk ＝グループダミー(基準前/adapted、基準前/affected、基準後/adapted、

コントロール・

基準後/affected、コントロール・グループ)。

グループ

各係数の t-test と係数間の comparison test で検証。

(即時費用処理企業)

49 社
Horwitz

米

基準変更がもたらす財務諸表数値への影響

matched-pairs 各 33 社。

and1970~1979 年のせいで、繰延処理企業の政府との R&D 契

資産と政府との R&D 契約のそれぞれにつき、①変更前において、繰延処

Normolle

実験グループ約が基準変更後減少した事実は確認されな

理企業と即時費用処理企業との間に差があるか、②変更後において、繰延[1988](繰延処理企業)

かった。

処理企業と即時費用処理企業との間に差があるか、③繰延処理企業と即時

190

40 社

費用処理企業との差分が、変更前と変更後とで違っているか、④即時費用

コントロール・処理企業では、変更前と変更後で差があるか、⑤繰延処理企業では、変更

グループ

前と変更後で差があるかを、t-test と Wilcoxon test で検証。

(即時費用処理企業)

61 社
Bazaz,

米＊ ΔRDInt SFAS 2 に対して、繰延処理採用ダミ

繰延処理企業のうち、Manager-Controlled37 社、Owner-Controlled41

Ayres

実験グループー、Manager-Controlled ダミー、 RDInt before

社 。 即 時 費 用 処 理 企 業 の う ち 、 Manager-Controlled31 社 、

and(繰延処理企業)は負の説明力を持つ。繰延処理を採用しかつOwner-Controlled36 社。

Harsha78 社

Manager-Controlled 企業の係数は正。

＊[1989]

コントロール・＊繰延処理企業は Manager-Controlled か否

グループかに関わらず、基準変更後 R&D 支出を減少(即時費用処理企業)させており、その減少の度合い( ΔRDInt SFAS 2 )67 社

も Manager-Controlled 企業と Owner-

D =1(Manager-Controlled)、0(Owner-Controlled)。

Controlled 企業の間で違いは無い。

＊サンプルデータを①繰延処理/MC、②繰延処理/OC、③即時費用処理＊即時費用処理企業の中では、Manager-/MC、④即時費用処理/OC に分類し、グループ間で ΔRDInt SFAS 2 の差を t-test

Controlled 企業のほうが Owner-Controlled

で検証。

ΔRDIntSFAS 2 = α + β1Dcap + β 2 D + β3 LEV + β 4 RDIntbefore + β 5 Dcap ∗ D+ β 6 Dcap ∗ LEV + β 7 D ∗ LEV

ΔRDInt SFAS 2 =RDInt after − RDInt before
RDInt before

企業よりも減少の度合いが大きい。
＊Manager-Controlled か否かに関わらず、
繰延処理企業のほうが即時費用処理企業よりも減少の度合いが大きい。
Shehata

米＊繰延処理企業、即時費用処理企業ともに、 Ⅰ：基準変更前―2 Stage-Switching 回帰[1991]

実験グループ

基準変更前後で構造変化があったことを確① Dcap = α 0 + α1LEV + α 2 Size + α 3σ 2 ( E ) + α 4σ 2 ( RD) + α 5 Mat _ RD

(繰延処理企業)

認(Wald test による)。

② RD = β 0 + β1Size + β 2CF + β 3CE + β 4 PD + β 5 SB191

121 社＊平均予測誤差の変更前後の差は、繰延処理②式は繰延処理企業と即時費用処理企業で別々に回帰する。

コントロール・企業は負だが、即時費用処理企業は正Ⅱ：基準変更後グループ(self-selection bias や構造変化の影響を除去

RD = β 0 + β 1 Size + β 2 CF + β 3 CE + β 4 PD

(即時費用処理企業)

した上で、繰延処理企業は基準変更後、R&D

繰延処理企業と即時費用処理企業で別々に回帰する。

228 社

支出を減少させているということを示唆)。

繰延処理企業、即時費用処理企業ごとに、基準変更前後で β が異なるか否か(構造変化があるか否か)を Wald test で検証。
構造変化の影響を除くため、繰延処理企業、即時費用処理企業ごとに平均的な予測誤差(average prediction error)の変更前後の差を求め、比較。

Wasley米＊上場企業(56 社)も店頭売買企業(43 社)も＊R&D 支出について、①繰延処理企業では、変更前と変更後で差がある

and

1972~1977 年

基準変更後 R&D 支出を減少させているが、か、②繰延処理企業と産業平均支出額との差分が、変更前と変更後とで違Linsmeier

実験グループ

上場企業の場合、産業平均支出額と繰延処理っているかを、Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test で検証。

[1992](繰延処理企業)

企業の支出額の差に変化が無いのに対し、店＊ R i = α i + β i R m + δ i Di

99 社

頭売買企業は差が縮小している(店頭売買企

Di =1(公開草案公表日)、0(それ以外の日)。

業に SFAS 2 の影響があることを示唆)。

H1： ∑ δ i = 0＊公開草案の公表は繰延処理企業のリター

H2： δ i = 0 、for all iンに対して影響を与えたという仮説は棄却について F-test で検証。

できない(投資家は繰延処理企業が基準変更の影響を受けて R&D 支出を減少させるという事前の期待を持っていなかったことを示唆)。
Kasznik米

SOP91-1 以前に積極的に自発的開示を行っ＊積極的に自発的開示を行うグループと、それに対応した消極的開示グル[1996]

SOP91-1 前ていた企業は、コントロール・グループに比ープについて、SOP91-1 前(89~91)後(93~95)で自発的開示にどのような

47 matched-pairs

べて、SOP91-1 以後、利益予測の開示頻度変化があったかを検証。

192

SOP91-1 後が減り、現金配当方針の修正や非財務情報を

40 matched-pairs

開示する頻度が増えた。

＊ freq _ DISC _ FOR = α + β1D1 + β 2 D2 + β 3 D1 * D2

ln

積極的開示

P
= α + β1D1 + β 2 D2 + β 3 D1 * D2
1− P

総計 55 社年

freq _ ann _ NP = α + β1D1 + β 2 D2 + β 3 D1 * D2

消極的開示

PC ＝現金配当の変更や株式の買戻しをアナウンスすれば 1。

総計 267 社年

D1 ＝積極的開示企業なら 1。

ソフトウェア産業

D2 ＝SOP91-1 以後なら 1。

Dowdell米＊SEC の主任会計審査官によって、1998 年＊不修正企業をコントロール・グループとして、修正企業の収益性とand1996~1998 年に仕掛中 R&D の過剰償却に反対するガイダ(IPRD/買収で獲得した資産)が報告数値と修正後数値で有意に異なるか否Press

修正企業 70 社

ンスが出されると、既に償却された IPRD にかを確認。

[2001]

不修正企業 65 社

ついて修正が行われた結果、IPRD は無形資産に振替えられて減少し、収益性は増加し＊ IPRD = α + β Size + β P + β P + β D + β D
1
2
3
4 1
5 2
acqA
E
B

た。

D1 ＝ビッグバスのインセンティブがある企業なら 1。

＊企業規模が大きく、P/B や P/E が高い企業

D2 ＝利益平準化のために費用の過剰計上を行うインセンティブがある企ほど、買収時の IPRD を多く計上する。ビッ業なら 1。

グバスや費用の過剰計上のインセンティブ＊修正企業と不修正企業について、買収で獲得した資産、総資産、総収入、のある企業は、逆に IPRD を小さく計上す

純資産の時価総額、総資産に対する買収で獲得した資産の割合を比較し、る。

平均の差を t 検定。

＊買収で獲得した資産、企業規模、総資産に＊IPRD の修正アナウンスに関して CAR(0,+1)、CAR(-1,+1)が有意に負か対する買収で獲得した資産の割合が大きい

否かを t 検定。

企業ほど、IPRD の修正を行っている。
＊IPRD の修正アナウンスに対して、市場は負の反応を示す。

193

Clem,

米＊R&D intensive 産業においては、仕掛中＊ RPt = α P + β1P Rmt + β 2 P D1

Cowan

1998~1999 年

R&D を制限する新基準の導入を示唆するイ

D1 ＝イベント･デイダミー

and1,484 社

ベントに対して、株価が負の反応をする(投Jeffrey

PC ハード/PC ソ

資家は新基準の導入によって、情報伝達が阻＊ RPt = α P + β1P Rmt + β 2 P D1 + β 3 P D1 * Size + β 4 P D1 * RDInt + β 5 P D1 * D2
+ β 6 P D1 * D3

[2004]

フト/バイオテク

害されると考えている)。

D1 ＝イベント･デイダミー

ノロジー/電信/＊特に、過去の R&D 支出が大きい企業やソD2 ＝最近 R&D intensive な企業の合併・買収を行った企業なら 1。

輸送用機器/そのフトウェア産業において、負の反応は顕著で

D3 =産業ダミー。

他電機/機械

あり、逆に、大規模企業、バイオテクノロジ
ー産業、最近 R&D intensive な企業の合併・買収を行った企業では、その反応は小さい。

Dowdell米

SEC の主任会計審査官によって、1998 年に＊修正前 IPRD intensity と修正後 IPRD intensity、修正前税引前利益率

and1996~1999 年

仕掛中 R&D の過剰償却に反対するガイダンと修正後税引前利益率を比較し、有意な差があるか否か t 検定。

Press

77 社年

スが出されると、既に償却された IPRD につ＊ガイダンスの公表前と公表後で、IPRD intensity に有意な差があるかいて修正が行われ、IPRD 費用が平均 62%減

否かを確認。

[2004]

り、減らした分を振り分けられたのれんが28%、その他無形資産が 14%増え、税引前利益が 142%増えた。

194

表 9 利益操作に関する実証研究
著者

サンプル

内容

モデル

Beatty米

繰延処理企業は、基準変更後の報告利益が基matched-pairs 各 34 社。

and実験グループ

準変更前の水準と同じになるように、裁量的基準変更以前に予測した変更後繰延税金と、実際の変更後繰延税金との間

Verrecchia(繰延処理企業)、 な発生項目を調整する。

[1989]

対応コントローに差があるか否かを、Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test で検証。

ル・グループ(即時費用処理企業)

各 34 社
Baber,

米R&D 支出に対して、4 つのダミー変数は全

Fairfield

1977~1987 年て正の説明力を持つ。利益目的(「損失回避」 D1 =1( adjEt > RDt −1 )と D2 =1( adjEt < 0 )、and

438 社/年と「報告利益増加」)を達成するために、企「報告利益増加」に関して、Haggard

業は R&D 支出を調整することを示唆していD3 =1( adjEt − adjE t −1 > RDt −1 )と D4 =1( adjE t < adjE t −1 )[1991]る。

の 4 つのダミーを与え、「損失回避」に関して、

RDt
RDt −1 4= α + β1
+ ∑ β k +1Dk + γCV
RDt −1
RDt − 2 k =1

CV ＝当期と前期の売上高(それぞれ前期と 2 期前の R&D 支出でデフレートしたもの)。
Ofobike

米＊会計処理変更のタイミングを早めた場合

202 社のうち、early adopter158 社、late adopter44 社。

[1992]

繰延処理企業の利益へのインパクトが正(負)の企業は、早＊変更のタイミングの違い(早/遅)と早く変更した場合に受ける利益への202 社

く(遅く)変更する(χ2-test、t-test、Wilcoxon

インパクトの違い(増/減)で 2×2 にカテゴライズし、χ2-test で検証。

test)。

＊早く変更した場合の、early adopter が受ける利益へのインパクトと late＊late adopter にとっては、変更のタイミン

adopter が受ける利益へのインパクトの差を t-test と Wilcoxon test で検195

グを遅らせたほうが利益への負のインパク証。

トが小さくてすむ(から早く変更しなかっ＊late adopter の、早く変更した場合に受ける利益へのインパクトと遅くた)。

変更した場合に受ける利益へのインパクトの差を t-test で検証。

Hoskisson,

米＊各部門責任者への報酬制度において、部門

RDInt = α + β k Dk + ∑ γCV

Hitt

108 社

の財務成果(短期及び長期)をインセンティブ

D1 ＝部門の財務成果(短期及び長期)をインセンティブ指標に用いている

and大規模多角化企指標に用いている企業ほど、企業全体の企業なら 1。

Hill

業

R&D intensity は低くなる。

D2 ＝部門の短期的な財務成果をインセンティブ指標に用いている企業な＊各部門責任者への報酬制度において、部門ら 1。

の短期的な財務成果をインセンティブ指標

D3 ＝部門の長期的な財務成果をインセンティブ指標に用いている企業なに用いている企業ほど、企業全体の R&D

ら 1。

intensity は低くなる。

CV ＝R&D intensity の産業平均、企業規模、多角化、企業構造。

[1993]＊各部門責任者への報酬制度において、部門の長期的な財務成果をインセンティブ指標に 用 い て い る 企 業 と 、 企 業 全 体 の R&D
intensity の大きさとの関連性はない。
Perry

米

期待外利益が大きいほど、期待外 R&D 支出

and1984~1990 年も大きい。

Grinaker

総計 591 社年

URD = α + βUE[1994]
Bange

米＊経営者は、報告利益がアナリストの予測利＊利益平準化指標(SM)を

and

1977~1986 年

益に近づくように、R&D 支出額を調整してSM = (adjE − ERD ) − AEF − E − AEF

Bondt

100 社/年いる。

と定義し、 SM の平均値を t-test。

[1998]

製造業＊R&D 支出の調整額は、最高経営責任者

196

(CEO)や機関投資家の株式所有割合が高い
企業では小さいが、株式取引量( Volume )、株＊ SM = α + β1Volume + β 2Owninsti + β 3risk + β 4 FCF + β 5 LEV + β 6OwnCEO+ γCV価の変動( risk )が大きい企業では大きい。
Bushee米＊①Small Decrease サンプルの回帰におい[1998]

1983~1994 年てのみ、機関投資家の株式所有割合は負の、 各タイプによる株式保有割合を説明変数とした以下の回帰を行う。

総計 13,944 社年

Transient による株式所有割合は正の説明力を持つ。これは R&D 支出をカットすることで reverse 可能な場合であっても、機関投資

機関投資家を 3 タイプ(Dedicated、Transient、Quasi-indexer)にわけ、P= α + β1DIST _ TE + β 2Owninsti + β 3Owndedi + β 4Owntran
1− P+ β 5Ownquasi + γCV

ln

家の株式所有割合が高ければカットしない

P =1(R&D cut)、0(no cut)。

こと、
ただし high turnover かつ momentum

サンプルを、trading の機関投資家の株式所有割合が高い①Small Decrease(R&D 支出をカットすれば reverse 可能)場合には経営者は R&D 支出をカットするこ②Increase(利益は増加しておりカットする必要なし)とを示唆している。

③Large Decrease(カットしても reverse は不可能)＊①Small Decrease サンプルにおける他のに分け、グループ別に回帰を行う。

説明変数、及び②Increase サンプル、③Large
Decrease サンプルにおける説明変数には説明力が無い。
＊利益目標からの距離は、①Small Decrease
サンプルにおいては説明力を持たないが、②
Increase サ ン プ ル で は 負 の 、 ③ Large
Decrease サンプルでは正の説明力を持つ。
これは②Increase サンプルにおける利益平
準化、③Large Decrease サンプルにおける197

ビッグ・バスを示唆している。
Soo

米

裁量的な発生項目に対して、early adopter

73 社のうち、early adopter62 社、late adopter11 社。

[1999]

実験グループの場合は DA_ Bon 、 BONMAP ともに正の説

DA = α + β1DA _ Bon + β 2 BONMAP(繰延処理企業)

明力を持つが、late adopter の場合はどちら

early adopter、late adopter それぞれにつき、変更年度のデータと変更年

73 社

も説明力を持たない(early adopter は基準改度前後のデータで別々に回帰。

訂を受けてボーナスを最大化するよう裁量的な発生項目を調整できているのに対し、late adopter はできていないことを示唆)。
Mande,

日＊経営者は利益平準化のために R&D 支出額＊ URD = ∑ αD1 + ∑ βD1 ∗ UE

File

1987~1994 年を調整する。

D1 ＝産業ダミー。

and総計 874 社年＊経営者は、期待外利益が正の場合は R&D＊ URD = α + β1D2 ∗ UE + β 2 D3 ∗ UE

Kwak

支出を増加させ、負の場合は減少させるが、

D2 =1( UE > 0 )。

[2000]

前者の度合の方が後者の度合よりも大きい

D3 =1( UE < 0 )。

( D2 ∗ UE にかかる係数 β 1 のほうが、 D3 ∗ UE

＊ UCE = α + βUSalesにかかる係数 β 2 よりも大きい)。

URD = α + βUSales＊経営者は利益平準化のために R&D 支出額＊ URD = α + β1USalesC + β 2USalesE + β3 SBを調整しても、資本支出額を調整することは下付き C は繰延処理企業、E は費用処理企業。

ない。
＊即時費用処理企業は利益平準化のためにR&D 支出額を調整するが、繰延処理企業は利益平準化のために R&D 支出額を調整することはない。

198

Cheng米＊CEO が短期的な利益増加のインセンティ

ΔCOMPCEO = α + β1R + β 2 ΔROE + β3ΔRD + β 4 D1 + β5 D2 + β 6 D1 * R[2001]

1984~1991 年

ブを持つ場合(CEO の退任が近い、あるいは+ β 7 D1 * ΔROE + β8 D1 * ΔRD + β9 D2 * R + β10 D2 * ΔROE + β11D2 * ΔRD

157 社

R&D の減少によって利益の減少を回避可

D1 ＝CEO の退任が近いなら１。

能)、企業は R&D の増加に対して CEO 報酬

D2 ＝ Et −1 ≤ adjEt ≤ adjEt −1 なら１。

(特にストック・オプション)を増加させる。

β 8 と β11 が正か否かを確認。

＊一方、そのようなインセンティブがない場
合、R&D の増加は CEO 報酬の増加をもたらさない。
Dowdell米＊SEC の主任会計審査官によって、1998 年＊不修正企業をコントロール・グループとして、修正企業の収益性とand1996~1998 年に仕掛中 R&D の過剰償却に反対するガイダ(IPRD/買収で獲得した資産)が報告数値と修正後数値で有意に異なるか否Press

修正企業 70 社

ンスが出されると、既に償却された IPRD にかを確認。

[2001]

不修正企業 65 社

ついて修正が行われた結果、IPRD は無形資産に振替えられて減少し、収益性は増加し＊ IPRD = α + β Size + β P + β P + β D + β D
1
2
3
4 1
5 2
acqA
E
B

た。

D1 ＝ビッグバスのインセンティブがある企業なら 1。

＊企業規模が大きく、P/B や P/E が高い企業

D2 ＝利益平準化のために費用の過剰計上を行うインセンティブがある企ほど、買収時の IPRD を多く計上する。ビッ業なら 1。

グバスや費用の過剰計上のインセンティブ＊修正企業と不修正企業について、買収で獲得した資産、総資産、総収入、のある企業は、逆に IPRD を小さく計上す

純資産の時価総額、総資産に対する買収で獲得した資産の割合を比較し、る。

平均の差を t 検定。

＊買収で獲得した資産、企業規模、総資産に＊IPRD の修正アナウンスに関して CAR(0,+1)、CAR(-1,+1)が有意に負か対する買収で獲得した資産の割合が大きい

否かを t 検定。

企業ほど、IPRD の修正を行っている。
＊IPRD の修正アナウンスに対して、市場は

199

負の反応を示す。
Nagy

米、日

日本の企業も米国の企業も利益平準化のた

利益平準化の 2 つの手段（裁量的な発生項目の操作、R&D 支出額の調整）

and

1975~1994 年

めに R&D 支出額を調整する( β 2 が正)が、日について同時回帰：

Neal

総計 407 社年本のほうが支出の調整度合が大きい( β 4 がΔDAt = α 0 + α1ΔRDt + α 2 ΔadjEt + α 3 D + α 4 ΔadjEt ∗ D + α 5 DAt −1 + α 6CV[2001]

13matched-pairs

負)。

ΔRDt = β 0 + β1ΔDAt + β 2 ΔadjEt + β3 D + β 4 ΔadjEt ∗ D + β5ΔRDt −1 + β 6CV
D =1(米)、0(日)。 CV ＝年度ダミーと企業ダミー。

Klassen,

1991~1997 年＊前期 R&D が大きく、R&D の税額控除が＊Pittman米

大きく、税額控除の credit rate が高く、(カln RD = α + β1D1 + β 2 ln RDt −1 + β 3cred + β 4 D1 * cred + β 5TRand

総計 534 社年

ナダでは)繰延処理を採用しており、目標+ β 6 D1 * TR + β 7 Dcap + β8 D2 + β 9 D3 + ∑ γCV

Reed

カナダ

ROA から(正負ともに)乖離している企業ほln RD = α + β1D1 + β 2 ln RDt −1 + β 3CR + β 4 D1 * CR + β 5TR[2004]

総計 287 社年

ど、R&D 支出額が大きい。米では R&D の+ β 6 D1 * TR + β 7 Dcap + β8 D2 + β 9 D3 + ∑ γCV

税額控除に係る係数がカナダよりも大きい

D1 ＝米企業なら 1。

が、credit rate の係数に有意な差はない。

D2 ＝目標 ROA からの乖離が正なら 1。

＊資本上の制約あるいは財務報告上の制約

D3 ＝目標 ROA からの乖離が負なら 1。

があり、税率の高い企業ほど、R&D 支出額

CV ＝CF/総資産、負債/総資産、負債格付け、企業規模、q、年度ダミー。

は小さくなる。前期 R&D、R&D の税額控除、 ＊税額控除の credit rate の係数は有意に正のln RD = α + β1D1 + β 2 ln RDt −1 + β 3 D4 + β 4cred + β 5 D4 * cred + β 6TR

まま。R&D の税額控除、税額控除の credit+ β 7 D4 * TR + ∑ γCV

rate と制約企業ダミーとの交差項は有意でln RD = α + β1D1 + β 2 ln RDt −1 + β 3 D4 + β 4CR + β 5 D4 * CR + β 6TR

ないが、税率との交差項は有意に正。

+ β 7 D4 * TR + ∑ γCV

D4 ＝資本上の制約あるいは財務報告上の制約がある企業なら 1。

CV ＝CF/総資産、負債/総資産、負債格付け、企業規模、q、年度ダミー。
Oswald英

R&D を費用処理する企業は、R&D 支出額を2 種類の目標に従って、費用処理企業と繰延処理企業をそれぞれ 3 つのグ

200

and

1992~2002 年

変動させることによって利益操作を行うのループに分割する。

Zarowin

総計 3,738 社年に対し、R&D を繰延処理する場合には、費「 E t ≥ 0 」を目標とした場合には[2004a](費用処理 3,247/

用化する額を変動させることによって利益① adjEt ≤ 0

繰延処理 491)

操作を行う。

② 0 ≤ adjEt ≤ RDt −1③ RDt −1 ≤ adjEt「 E t ≥ E t −1 」を目標とした場合には① adjEt ≤ Et −1② Et −1 ≤ adjEt ≤ adjEt −1③ adjEt −1 ≤ adjEt＊費用処理企業と繰延処理企業で別々に

ln

1 − P1= α + β1D1 + β 2 D2 + ∑ γCV
P1

を回帰。

P1 ＝対前年度 R&D 支出額減少企業は 1。
D1 ＝グループ①なら 1。

D2 ＝グループ③なら 1。
費用処理企業でのみダミーの係数が有意に負であることを確かめる。
＊繰延処理企業にln

1 − P2= α + β1D1 + β 2 D2 + ∑ γCV
P2

を回帰。

P2 ＝対前年度繰延割合増加企業は 1。
D1 ＝グループ①なら 1。

201

D2 ＝グループ③なら 1。
ダミーの係数が有意に負であることを確かめる。
Darrough

米経営者やベンチャーキャピタリストが IPO

ΔRD = α + β1Perc _ SOLDman + β 2 Perc _ SOLDVC + ∑ γCV

and1986~1990 年

時に自らの株を売却する場合、R&D を減少

CV ＝IPO 後の経営者の所有割合、IPO 後のベンチャーキャピタリストのRangan

243 社

させて現在の利益の増加を計る。

所有割合、ラグ付 R&D の変動、営業 CF の変動、財務 CF の変動、現金[2005]

残高の変動、長期負債の変動、資本支出の変動、販管費の変動、時価簿価比率の産業平均、売上高のラグ付き変動、将来 ROE 平均、将来売上高平均、IPO 後リターン、産業平均 R&D の変動、産業ダミー、売上高の変動、(売上高の変動)2伊藤日＊Granger 因果性テストⅠにおいて、過去の[2006]

1976~2000 年

R&D が現在の業績に与える影響、および過第9章

サンプル数不明去の業績が現在の R&D に与える影響のどち製造業らも高くない。
＊Granger 因果性テストⅡにおいて、前期末＊Granger 因果性テストⅠ：
L

L

l =1

l =1

profit t = α + ∑ β l profit t − l + ∑ γ l RDt − l
L

L

l =1

l =1

RDt = α + ∑ β l profit t − l + ∑ γ l RDt − lの R&D 資産が現在の業績に与える影響、おprofit ＝売上高、売上総利益、純利益のどれか１つ。

よび過去の業績が現在の R&D 資産に与える＊Granger 因果性テストⅡ：

影響のどちらも高くない。

profitt = α + β1 profitt −1 + β 2 RDAt −1＊同時方程式の結果、当期の業績が R&D のRDAt = α + β1 profit t −1 + β 2 RDAt −1

決定要因になっており、R&D が企業の利益

profit ＝売上高、売上総利益、純利益のどれか１つ。

調整に用いられている。

＊同時方程式：＊R&D を資産化した場合と費用化した場合

RDt = α + β1 profit t + ∑ γ l profit t − lの企業評価誤差に有意な違いはない。

L

l =1

202

L

profit t = α + ∑ β l RDt − ll =1

profit ＝売上高、売上総利益、純利益のどれか１つ。
＊Ohlson の企業評価モデル MV = BV + α 1 RI + α 2 v を用いて、企業評価誤差 α 2 v の推定値を、R&D を資産化した場合と費用化を擬制した場合のそれぞれについて求める。
Ghosh,

米＊CEO による株式所有割合が 0.05 未満の場

Moon

1994~1997 年

合には、所有割合が増えるにつれて R&D 投

and

総計 9,831 社年

資も増えるが、0.05 以上 0.25 未満の場合に＊RDt +1= α + β1D0, 0.05 + β 2 D0.05, 0.25 + β 3 D0.25,1 + β 4 D1 + β 5 D2 + β 6 D3 + ∑ γCV
TotalA

Tandonは、所有割合が増えるにつれて R&D 投資は[2007]

減少する(CEO による株式所有割合が増える

CEt +1= α + β1D0, 0.05 + β 2 D0.05, 0.25 + β 3 D0.25,1 + β 4 D1 + β 5 D2 + β 6 D3 + ∑ γCV
TotalAにつれて、R&D 投資は逆 U 字型の軌跡をと

Da ,b ＝CEO による株式所有割合が a 以上 b 未満の企業なら 1。

る)。それに対して、資本支出は CEO による

D1 ＝CEO のストック・オプションがメディアン以下の企業なら 1。

株式所有割合との関連を持たない。

D2 ＝CEO のストック・オプションがメディアン以上の企業なら 1。

＊CEO のストック・オプションが多い企業

D3 ＝CEO のストック・オプション情報が入手できる企業なら 1。

ほど、R&D 投資が大きい(ストック・オプシ

CV ＝CEO の age、CEO の age 情報ダミー、R&D 支出、資本支出、成長

ョンを与えることによって、R&D の過少投率、営業 CF、過去 10 年の CF の変動性、負債比率、企業規模、年度ダミ資問題が解決される)。それに対して、資本ー、産業ダミー。

支出は CEO のストック・オプションとの関連を持たない。
＊総リスク、システマティック・リスクの両方の場合において、R&D の係数のほうが、資本支出の係数よりも大きく、リスクが高＊SD ( Rt +3 ) = α + β 1

beta t +3 = α + β 1

RD
CE
+ β2
+ ∑ γCV
TotalA
TotalARDCE+ β2+ ∑ γCV
TotalA
TotalACV ＝成長率、営業 CF、過去 10 年の CF の変動性、負債比率、企業規模、

203

い。

age、営業レバレッジ、産業ダミー。

Yao

独

調整前利益が大きい企業ほど R&D 支出が大

同時回帰：

and

1999~2002 年

きく(利益平準化)、さらに IAS 採用企業ほど

Chan

総計 312 社年

利益平準化に R&D を用いている。

ΔDAt
ΔRDt
ΔdefTaxt
ΔDAt −1= α + β1
+ β2
+ β 3adjEt + β 4 adjEt * D + β 5
TotalAt −1
TotalAt −1
TotalAt −1
TotalAt − 2[2007]+ ∑ γCV

ΔRDt
ΔDAt
ΔdefTaxt
ΔRDt −1= α + β1
+ β2
+ β 3adjEt + β 4 adjEt * D + β 5
TotalAt −1
TotalAt −1
TotalAt −1
TotalAt − 2+ ∑ γCVΔdefTaxt
ΔRDt
ΔDAt+ β 3adjEt + β 4 adjEt * D= α + β1
+ β2
TotalAt −1
TotalAt −1
TotalAt −1+ β5

ΔdefTaxt −1+ ∑ γCV
TotalAt − 2

D ＝IAS 採用企業なら 1、米基準採用企業なら 0。

CV ＝企業ダミー、年度ダミー。

204

表 10 会計処理や情報開示の違いによるシグナリングに関する実証研究
著者

サンプル

内容

モデル

Dukes,

米

Ⅰ matched-pairs test：

Ⅰ matched-pairs test：各 24 社

Dyckman

1974、1976 年

変更前の R&D 支出については、繰延処理企

R&D 支出について、①変更前において、繰延処理企業と即時費用処理企

and実験グループ

業と即時費用処理企業との間に差はない。変業との間に差があるか、②変更後において、繰延処理企業と即時費用処理

Elliott(繰延処理企業)、 更後の R&D 支出は、繰延処理企業のほうが企業との間に差があるか、③繰延処理企業と即時費用処理企業との差分[1980]

コントロール・

即時費用処理企業よりも大きい。また、繰延

が 、 変 更 前 と 変 更 後 と で 違 っ て い る か を 、 Mann-Whitney U-test 、

グループ

処理企業と即時費用処理企業との R&D 支出

Kolmogorov-Smirnov Two-Sample test 、 Wilcoxon matched-pairs(即時費用処理企業)

額の差分は、変更後のほうが変更前よりも大signed-ranks test で検証。

きい(SFAS 2 の影響による繰延処理企業の

Ⅱ unmatched test：各 27 社

R&D 支出の減少は確認できなかった)。

( RD − RDind )t +1 = α + β1 ( RD − RDind )t + β 2 Dt + β 3 Liquidityt + β 4Growtht

Ⅱ unmatched test：

D =1(Owner-Controlled)、0(Manager-Controlled)。

即時費用処理企業も繰延処理企業も変更前

サンプルデータを①費用/変更前、②費用/変更後、③繰延/変更前、④繰延

と変更後との間で R&D 支出額に変化はない/変更後にわけ、それぞれで回帰を行う。さらに、⑤費用、⑥変更後、⑦こと(test1 による)、変更前も変更後も、繰延

繰延、⑧変更前でわけて回帰し、covariance test(F-test)を行う。

処理企業の構造的関係と即時費用処理企業

test1…①②と⑤の間、③④と⑦の間の構造的関係との間に違いはないこと(test2

test2…①③と⑧の間、②④と⑥の間による)から、SFAS 2 は、繰延処理企業のⅢ ロジット回帰：

R&D 支出に対して影響を与えなかった。
Ⅲ ロジット回帰：
統計的に有意な説明力を持つ変数がない。

ln

P
RDInt
RD
defTax= α + β1
+ β2
+ β3 D + β 4+ β5 Age
1− P
RDIntind
PPE
TotalA

D =1(Owner-Controlled)、0(Manager-Controlled)

Daley

米

繰延処理企業は即時費用処理企業に比べて、 313 社のうち、繰延処理企業 135 社、即時費用処理企業 178 社。

and1972 年

レバレッジが高く、公募債を発行しており、 ＊私募債のレバレッジ、公募債のレバレッジ、配当比率、インタレスト・205

Vigeland

313 社[1983]

配当限界に近く、企業規模が小さい。負債契カバレッジ・レシオ、企業規模のそれぞれについて、繰延処理企業と即時約条項仮説、政治的費用仮説との関連。

費用処理企業の平均の差を t-test と Mann-Whitney U-test で検証。
＊jackknife procedure：

Dcap = α + β1LEV pri + β 2 LEV pub + β 3 DIV + β 4 INTCOV + β 5 Size
Elliott,米

Ⅰ Dukes, Dyckman and Elliott[1980] とⅠ matched-pairs 各 75 社をサンプルに、Richardson,

実験グループHorwitz and Kolodny [1980, 1981]の結果を繰延処理企業と即時費用処理企業との R&D 支出額の差分が、変更前と変Dyckman(繰延処理企業)、 比較。繰延処理企業の中でも、特に店頭売買

更後とで違っているか否かを、Wilcoxon matched-pairs signed-ranks

andコントロール・企業(41 社)の場合のほうが上場企業(34 社)

test で検証。

Dukes

グループ

の場合よりも、繰延処理企業の支出額と即時Ⅱ 繰延処理企業 75 社、即時費用処理企業 560 社をサンプルに、[1984](即時費用処理企業)

費用処理企業の支出額の差の基準変更に伴う縮小が著しい。
Ⅱ留保利益が負で、R&D 支出の変動性が高lnP= α + β1DIV + β 2 Size + β3 Dloss + β 4 RDInt + β5 LEV + β 6V ( RD)
1− P

Dloss =1(留保利益が負)。

い企業が繰延処理を選択する傾向が高い。その他の変数には説明力が無い。
Trombley米

小規模で、負債比率が高く、前年度に比べ利D1 = α + β1Size + β 2 D2 + ∑ γCV[1989]

53 社

益が減少し、まだ公開草案の時期に SFAS86

D1 ＝早期適用企業なら 1。

(早期適用 14/への支持を表明した監査人の監査を受けて

D2 ＝SFAS86 への支持を表明した監査人の監査を受けているなら 1。

それ以外 39)いる企業が、 SFAS86 の早期適用を選択しCV ＝負債比率、対前年度利益減少、機関投資家による株式所有割合。

ソフトウェア産業

た。

Dhaliwal,

米PPE が小さく、成長率が大きい企業ほど、Heninger1972 年

繰延処理を採用する。

and

219 社

HughesⅡ

繰延処理企業 109 社、即時費用処理企業 110 社(matched-pairs)。

lnP= α + β COMV + γCV
1− P

COMV = 0.618Growth1 + 0.640Growth2 − 0.455PPE

206

Growth1 ＝資本支出/減価償却費(再投資率)。

[1999]

Growth2 ＝資本支出/PPE。

CV ＝企業規模、レバレッジ。
Wald test と asymptotic t-test で検証。
Oswald英＊R&D intensity が高い企業は繰延処理を[2000]

1993~1997 年

採用し、企業規模が大きく、steady-state に

総計 1,780 社年

ある企業は即時費用処理を採用する。その他

石油・ガス・の説明変数は説明力を持たない。

鉄鉱以外＊繰延処理のほうが relevance が高いことをP =1(即時費用処理企業)、0(繰延処理企業)。

示したのはパターン①の Vuong test の結果

D =1(steady-state)。

のみ(value relevance は、繰延処理企業の場

CV ＝産業ダミー。

合報告数値の方が高く、即時費用処理企業の＊即時費用処理企業は繰延処理企業のルールで資本化調整、繰延処理企業

場合調整後数値の方が高い)。他の結果は全は 費 用 化 調 整 を 行 い 、 そ れ ぞ れ 調 整 後 数 値 と 報 告 数 値 と の value

1,780 社のうち、繰延処理企業 231 社、即時費用処理企業 1,549 社。

P= α + β1Size + β 2 profit + β 3 RDInt + β 4 LEV + β 5 risk + β 6 D
1− P
+ γCV

＊ ln

て、繰延処理企業、即時費用処理企業ともに、 relevance を比較する。
調整後数値と報告数値の value relevance にパターン①：

有意な差はないことを示す。

P = α + β 1 E + β 2 BV と＊steady-state か否か、R&D intensity の高P = α + β 1adjE + β 2 adjBV とについて、Vuong test で検証。

低でサンプルを区分しても上の結果と同じ。 Fitted Price Ratio を F-test と Wilcoxon test で検証。
パターン②：

P = α + β1E + β 2 ExpRD + β 3 AmoRD + β 4 BV + β 5 RDA とP = α + β1E + β 2 adjExpRD + β3adjAmoRD + β 4 BV + β5adjRDA と に つ い て 、Vuong test で検証。
Fitted Price Ratio を F-test と Wilcoxon test で検証。

207

＊さらに、steady-state か否か、R&D intensity の高低で各サンプルを二分して比較。
Percy

豪＊R&D intensity が高く、R&D 資金調達制[2000]

1993 年度を利用しており、完全所有していない子会＊ ln 1 − P1 = α + β D + β D + β (1 − Perc _ Psub) + γCV
∑
1 HI
2
3
P1

152 社

社の割合が高い企業ほど、全額費用処理より

P1 ＝繰延処理採用企業なら 1。

も裁量的な繰延処理を選択する。

D ＝R&D 資金調達制度を利用しているなら 1。

＊R&D intensity が高く、R&D 資金調達制

CV ＝株式発行、企業規模、ROA、proprietary costs、レバレッジ、tax

度を利用しており、完全所有していない子会

status。

社の割合が高い企業ほど、R&D に関する自＊ ln 1 − P2 = α + β D + β D + β (1 − Perc _ Psub) + γCV
∑
1 HI
2
3
P2

発的開示を行う。

P2 ＝自発的開示を行っている企業なら 1。

CV ＝株式発行、企業規模、ROA、proprietary costs、レバレッジ、tax
status。
Landryカナダ＊ソフトウェア産業では、米市場への上場のand

1997~1999 年

有無にかかわらず、R&D を繰り延べる確率

Callimaci

総計 434 社年が高い。

P= α + β1D1 + β 2 D2 + β3 D3 + β 4 LEV + β5 Size + β 6 D4 + β 7 D5 + β8 D6
1− P+ β9 Age + β10OCF / TotalA + β11D7[2003}(費用処理 312/

＊レバレッジが高く、成熟した、営業 CF の

P ＝繰延処理採用企業なら 1。

繰延処理 122)

大きな企業ほど、R&D を繰り延べる確率がD1 ＝ソフトウェア産業かつ米市場上場なら 1。

バイオ/医薬品/

高く、企業規模が大きく、株主集中度が高く、 D2 ＝ソフトウェア産業かつ米市場非上場なら 1。

ハードウェア/ソ

収益性の高い企業ほど、R&D を繰り延べる

D3 ＝その他産業かつ米市場上場なら 1。

フトウェア/電機

確率が低い。

D4 ＝－0.15＜ROE＜0 なら 1。

ln

D5 ＝0＜ROE＜0.15 なら 1。
D6 ＝0.15＜ROE なら 1。

208

D7 ＝10%以上の議決権を持つ株主がいれば 1。
Tutticci,

豪＊R&D の繰延割合が高い企業ほど、4 大監

Krishnan

1992~2002 年

査法人による監査を受ける確率が高い。

and

総計 771 社年＊ 繰 り 延 べ ら れ た R&D も 費 用 化 さ れ た

Percy(費用処理 496/

R&D もともに、株価と正の関連を持つ。

P ＝4 大監査法人による監査を受けた企業なら 1。

[2005]

繰延処理 275)＊4 大監査法人による監査を受けた企業が繰

D1 ＝ASC による監視開始後(1996~2002)なら 1。

り延べる R&D は、それ以外の企業の繰り延＊ P = α + β 1 adjE + β 2 adjBV + β 3 ExpRD + β 4 CapRD + ∑ γCV

べる R&D よりも、追加的な正の relevanceを持つ。
＊ASC による監視の有無は、繰り延べられた R&D の relevance に影響しない。

＊繰延処理企業について

ln

CapRD
P
= α + β1Size + β 2 ROE + β 3 Perc _ forsub + β 4 LEV + β5
+ β 6 D1RD
1− P

P = α + β1adjE + β 2 adjBV + β 3 ExpRD + β 4CapRD + β 5 D1 + β 6 D1 * CapRD+ ∑ γCVP = α + β1adjE + β 2adjBV + β3 ExpRD + β 4CapRD + β 5 D2 + β 6 D2 * CapRD+ ∑ γCV

D1 ＝ASC による監視開始後(1996~2002)なら 1。
D2 ＝4 大監査法人による監査を受けた企業なら 1。

CV ＝産業ダミー、年度ダミー。
Cazavan-Jeny仏＊ 繰 り 延 べ ら れ た R&D と 費 用 化 さ れ た＊ P = α + β1adjBV + β 2 adjE + β 3CapRD + β 4 ExpRD + ∑ γCV

and1993~2002 年

R&D の両方が、株価と負の関連を持つが、CV ＝年度ダミー、産業ダミー。

Jeanjean

総計 770 社年

繰り延べられた額のほうが、費用化された額

Wald 検定によって[2006](費用処理 520/

よりもその関係は強い。

＊

繰延処理 250)＊繰り延べられた R&D はリターンと負の関

β 3 と β 4 の大小比較。

R = α + β1adjBV + β 2 adjE + β 3CapRD + β 4 ExpRD + β 5 ΔadjE + β 6 ΔCapRD+ β 7 ΔExpRD + ∑ γCV連を持ち、費用化された R&D は正の関連をCV ＝年度ダミー、産業ダミー。

持つ。

＊会計方針の選択を決定する要因についてのプロビット分析：＊規模が小さく、レバレッジが高く、収益性が低く、成長機会が少ない企業ほど、繰延処

209

理を選択する。

1− P= α + β1adjROE + β 2 adjLEV + β 3beta + β 4 adjSize + β 5 M / B + β 6 RDP
+ ∑ γCVlnを行い、この期待値をコントロール変数として上記の回帰モデルに加える。
Nilsson,スウェーデン＊将来損失を計上する(繰り延べることによ

Nilsson,1988~2003 年

る機会費用が低い)企業ほど、R&D を繰り延

Ohsson

総計 7 69 社年

べる確率が高い。

＊

1− P= α + β1D1 + β 2beta + β 3 LEV + β 4 DIV + β 5 D2 + β 6 ln Sales
P
RD
+ β7
+ β8 D3 + ∑ γCV
TotalAln

and＊レバレッジが高く、βが大きく、売上高がP ＝繰延処理採用企業なら 1。

Sundgren

低く、（留保利益＋当期利益）が負である企D1 ＝当期調整後利益が正なら 1。

[2006]

業ほど、R&D を繰り延べる確率が高い。

D2 ＝次年度調整後利益が正なら 1。

＊R&D は資本支出よりも、将来利益や将来D3 ＝（留保利益＋当期利益）が正なら 1。

リターンの変動性を上昇させる。

CV ＝新基準変更後ダミー(2002,2003 年)。

＊繰延処理企業よりも費用処理企業のほう＊ SD ( adjEt ~ t + 2 ) = α + β RD + β D + β CE + ∑ γCV
1
2 cap
3
BV
BV
BV

が、将来利益や将来リターンの変動性が高い。
＊繰り延べられた R&D よりも費用化された
R&D のほうが、将来利益や将来リターンの変動性を上昇させる。

SD (adjEt ~ t + 2 )
ExpRD
CapRD
PPE
= α + β1
+ β2
+ β 3 Dcap + β 4+ ∑ γCV
MV
MV
MV
MV
SD( Rt ~ t + 2 ) = α + β1

RDCE
+ β 2 Dcap + β3
+ ∑ γCVMV
MV

SD( Rt ~ t + 2 ) = α + β1

ExpRD
CapRD
PPE
+ β2
+ β3 Dcap + β 4+ ∑ γCVMV
MVMV

CV ＝企業規模、レバレッジ。

210

Cazavan-Jeny,

仏＊繰延処理採用企業は、費用処理企業に比べJeanjean

1992~2001 年て、R&D 支出や資本支出が少なく、小規模and

総計 959 社年で、負債比率が高く、収益性が低い。

P1RD＊ 1 − P = α + β1Size + β 2 ROA + β 3 TotalA+ ∑ γCV＊繰延処理企業は、R&D を費用処理すると

P1 ＝繰延処理採用企業なら 1。

[2007]

当期利益が負になりそうな場合や、前期利益

CV ＝年度ダミー、産業ダミー。

に届かなくなる場合に、R&D を繰り延べる。

P2RD＊ 1 − P = α + β1Size + β 2 ROA + β3 TotalA用処理企業も変わらないが、将来 ROA は、

L
CE
+ β5
TotalA
TotalAt −1

+ β4

L
CE
+ β5
TotalA
TotalAt −1

t −1

1

Joos

＊将来の売上高成長率は、繰延処理企業も費

+ β4

t −1

2

+ β 6 D1 + β 7 D2 + ∑ γCV

繰延処理企業のほうが費用処理企業よりもP2 ＝繰延処理企業が実際に R&D を繰り延べていれば 1。

低く、R&D 支出の多い繰延処理企業ほどそ

D1 ＝R&D 処理前の利益＜R&D 支出なら 1。

の程度は大きくなる。逆に、費用処理企業のD2 ＝費用処理時の当期利益＜前期利益＜繰延時の当期利益なら 1。

場合は R&D 支出が大きいほど、将来 ROA

CV ＝年度ダミー、産業ダミー。

は高くなる。
＊将来の売上高成長率に対して、繰延処理企＊ Growth

Sales , t + k= α + β1Dcap + β 2

RDRD+ β 3 Dcap *+ ∑ γCV
TotalA
TotalA業の費用化した R&D のみが負の関連を持CV ＝当期売上高成長率、企業規模、時価簿価比率、資本支出/総資産、年つ。将来 ROA に対しては、費用処理企業の度ダミー、産業ダミー。

R&D 支出額が正の、繰延処理企業の費用化
した R&D が負の関連を持つ。

GrowthSales ,t + k = α + β1Dcap + β 2

RDE
CapRDC
ExpRDC+ β3+ β4+ ∑ γCV
TotalA
TotalA
TotalA

下付き C は繰延処理企業、E は費用処理企業。

CV ＝当期売上高成長率、企業規模、時価簿価比率、資本支出/総資産、年度ダミー、産業ダミー。
＊ ROA

t+k

= α + β1Dcap + β 2

RDRD+ β 3 Dcap *+ ∑ γCV
TotalA
TotalA211

CV ＝当期 ROA、企業規模、時価簿価比率、資本支出/総資産、年度ダミ
ー、産業ダミー。
＊ ROA

t +k

= α + β1Dcap + β 2

RDE
CapRDC
ExpRDC+ β3+ β4+ ∑ γCV
TotalA
TotalA
TotalA

下付き C は繰延処理企業、E は費用処理企業。

CV ＝当期 ROA、企業規模、時価簿価比率、資本支出/総資産、年度ダミ
ー、産業ダミー。
Garcia-Mecaスペイン＊OLS：アナリスト報告に占められる知的資

＊OLS：

and

2000~2003 年

産に関する情報は、対象企業の収益性と時価

AR _ IA = α + β1D1 + β 2 profit + β 3 D2 + β 4 D3 + β 5beta + ∑ γCV

Martinez

総計 260 社年

簿価比率が高く、アナリストが買いを推薦し

D1 ＝多国籍上場企業。

ている場合ほど多い。

D 2 ＝アナリストが買いを推薦していれば 1。

＊2SLS：アナリスト報告に占められる知的D3 ＝アナリストが保有の存続を推薦していれば 1。

資産に関する情報は、対象企業の収益性と時CV ＝企業規模、時価簿価比率、報告の種類、国際的な証券会社、年度ダ

価簿価比率が高い場合ほど多い。

ミー、産業ダミー。

[2007]＊2SLS：
AR _ IA = α + β1D1 + β 2 profit + β 3 D2 + β 4 D3 + β 5beta + ∑ γCV
D2 = α + β1Dloss + β 2 D4 + ∑ γCV

Dloss ＝損失ダミー。
D4 ＝国際的な証券会社なら 1。

CV ＝年度ダミー、産業ダミー。
Jones

米

＊大半の企業は R&D について記述的な開示[2007]

119 社

のみを行っているが、開発段階の R&D につR&D intensive

いては、年次報告書以外の情報源を用いて、

＊GLS：

212

産業

記述的開示とともに数量的な開示も行われている。

Ⅰ

DISC _ RD = α + β1DISC _ GEN + β 2 DISC _ FOR + β 3 AFE + β 4 SD( AEF )+ β 5 SD( Rt −1 ) + β 6 Patent + β 7 BHARt −1 + β8 Size + β 9 AC + β10 Fund _ Issue+ β11 ( B / M )t −1 + β12 RDInt＜利益予測の場合＞＊アナリストの利益予測誤差、企業規模及びAFEt +1 = α + β1DISC _ GEN + β 2 DISC _ FOR + β 3 AFE + β 4 SD( AEF )B/M 調整後リターン(proprietary cost)、B/M

Ⅱ + β 5 SD( Rt −1 ) + β 6 Patent + β 7 BHARt −1 + β8 Size + β 9 AC + β10 Fund _ Issue+ β11 ( B / M )t −1 + β12 RDInt + β13 DISC _ RD + β14 SD( ROE ) + β15 DSIが小さい企業ほど、R&D に関する情報開示+ β16 Num _ Seg

水準が高い。R&D に関する情報開示水準が高い企業ほど、アナリストの利益予測誤差は小さいが、アナリスト予測のバラツキとの関連はない。

SD( AEF )t +1 = α + β1DISC _ GEN + β 2 DISC _ FOR + β 3 AFE
Ⅲ + β 4 SD( AEF ) + β 5 SD( Rt −1 ) + β 6 Patent + β 7 BHARt −1 + β8 Size + β 9 AC
+ β10 Fund _ Issue + β11 ( B / M )t −1 + β12 RDInt + β13 DISC _ RD

＊アナリストの利益予測誤差、企業規模及び+ β14 SD( ROE ) + β15 DSI + β16 Num _ Seg

B/M 調整後リターン(proprietary cost)、B/M

DSI ＝特別項目を報告していれば 1。

が小さい企業ほど、R&D に関する情報開示＊GLS：

水準が高い。進行中の R&D や、開発段階のR&D に関する情報開示水準が高い企業ほⅠ

DISC _ RD = α + β1DISC _ GEN + β 2 DISC _ FOR + β 3 AFE + β 4 SD( AEF )+ β 5 SD( Rt −1 ) + β 6 Patent + β 7 BHARt −1 + β8 Size + β 9 AC + β10 Fund _ Issue

ど、アナリストの利益予測誤差は小さいが、+ β11 ( B / M )t −1 + β12 RDInt

アナリスト予測のバラツキとの関連はない。

AFEt +1 = α + β1DISC _ GEN + β 2 DISC _ FOR + β 3 AFE + β 4 SD( AEF )＜売上高予測の場合＞＊ 企 業 規 模 及 び B/M 調 整 後 リ タ ー ン(proprietary cost)、B/M が小さい企業ほど、

Ⅱ + β 5 SD( Rt −1 ) + β 6 Patent + β 7 BHARt −1 + β8 Size + β 9 AC + β10 Fund _ Issue+ β11 ( B / M )t −1 + β12 RDInt + β13 RD − SPEND + β14 RD − PROG

+ β15 RD − DEV + β16 SD( ROE ) + β17 DSI + β18 Num _ Seg

R&D に関する情報開示水準が高い。R&D に関する情報開示水準が高い企業ほど、アナリストの売上高予測誤差及びアナリスト予測213

SD( AEF )t +1 = α + β1DISC _ GEN + β 2 DISC _ FOR + β 3 AFEのバラツキは小さい。
＊ 企 業 規 模 及 び B/M 調 整 後 リ タ ー ン(proprietary cost)、B/M が小さい企業ほど、R&D に関する情報開示水準が高い。進行中Ⅲ+ β 4 SD( AEF ) + β5 SD( Rt −1 ) + β6 Patent + β 7 BHARt −1 + β8 Size
+ β9 AC + β10 Fund _ Issue + β11 ( B / M )t −1 + β12 RDInt+ β13 RD − SPEND + β14 RD − PROG + β15 RD − DEVの R&D や、開発段階の R&D に関する情報+ β16 SD( ROE ) + β17 DSI + β18 Num _ Seg
DISC _ RD を以下の 3 項目に分解･･･ RD − SPEND ＝R&D の支出額に関す開示水準が高い企業ほど、アナリストの売上る情報開示水準。 RD − PROG ＝進行中の R&D に関する情報開示水準。

高予測誤差及びアナリスト予測のバラツキ

RD − DEV ＝開発段階の R&D に関する情報開示水準。

は小さい。

Ding,

仏 76 社

＊フランスよりカナダのハイテク産業のほ＊フランスとカナダ、
ハイテクとローテクで 2×2 にカテゴライズし、R&D

Entwistle

カナダ 110 社

うが、R&D についての情報開示が多い。

に関する情報開示量(年次報告書中の R&D に関する文章の数)の平均を求

and＊フランスよりカナダの企業のほうが、繰延め、Student t-test を行う。

Stolowy処理を採用する頻度が高いとは言えない。

＊繰延処理採用頻度(%)を国別に求め、Pearson のχ2 検定で有意な差があ＊カナダのハイテク産業においては、R&D

るか否かを確認。

intensity が高いほど、R&D に関する情報開＊国別、産業別に示が多い。

Num _ SR _ RD = α + β RDInt＊R&D の情報開示に関して、カナダに比べを回帰。

て、フランスの企業はより伝統的な財務情報＊R&D に関する開示中に会計・財務情報が占める割合を国別に求め、有や会計情報を用いる。

意な差があるか否かを確認。

＊フランスよりカナダの企業のほうが、将来＊R&D に関する開示中に将来 R&D 支出に関する情報が占める割合を国の R&D 支出に関する情報を進んで開示す別に求め、有意な差があるか否かを確認。

る。

214

Gaeremynck,

ベルギー＊R&D intensity が高く、独立した R&D 部

Steurs

1992~1993 年

門を持ち、大規模で、財務不健全で、債権者

and

R&D 企業 321 社と株主の満足度が低い企業ほど、R&D につVeugelers(開示有 94/

いての開示を行う確率が高い。

開示無 227＊R&D intensity が高く、大規模で、財務不P1 ＝開示企業なら 1。

開示企業のうち健全で、債権者と株主の満足度が低い企業ほP2 ＝繰延処理企業なら 1。

繰延処理 65/

ど、R&D を繰り延べる可能性が高い。

D1 =独立した R&D 部門を持つ企業なら 1。

lnP1= α + β1DHI + β 2 DLI + β3 D1 + β 4 D2 + ∑ γCV
1 − P1ln

P2= α + β1DHI + β 2 DLI + β 3 D1 + β 4 D2 + ∑ γCV
1 − P2

D2 ＝R&D についての共同契約があるなら 1。

費用処理 29)

CV ＝企業規模、財務健全性、債権者と株主の満足度、利益成長率。

ExpRD + IA − GW
1− P
=α + β+ ∑ γCV
Sales
P

Van der Meulen,

独＊R&D 費用が大きい企業ほど、裁量の余地

Gaeremynck

1997~1999 年が大きい IFAS を採用する確率が高い。

＊

and183IPO＊3 パターンの全てにおいて、報告利益モデ

P ＝米国基準採用企業なら 1、IFAS 採用企業なら 0。

ルの決定係数のほうが、調整後利益モデルのCV ＝合併の有無、ストック・オプションの有無、企業規模、浮動株割合、それよりも大きく、差額部分の係数が有意に次年度の株式発行、レバレッジ、収益性、産業ダミー。

正。

＊IFAS 採用企業について、R&D を繰り延べた報告利益モデルと、全額費

Willekensln

用化を擬制した調整後利益モデルの決定係数の大小を比較。
パターン①：

E t +1 = α + β 1 adjE + β 2 ( E − adjE )Et +1 = α + βadjE
パターン②：

R = α + β1

adjE
E − adjE
+ β2
Pt −1
Pt −1

215

R =α +β

adjE
Pt −1

パターン③：

P = α + β1 adjE + β 2 ( E − adjE )P = α + β adjE216

表 11 R&D 支出額の大小の違いによるシグナリングに関する実証研究
著者

サンプル

内容

Grabowski

米＊R&D intensity に対して、前年度利益と[1968]

1959~1962 年

PD は説明力を持つ。

総計 155 社年＊企業規模のみを説明変数とした場合の企

石油/科学/医薬業規模の説明力は、前年度利益、PD の説明

品

力によって打ち消される。

Branch米＊現在の R&D 支出額は将来の収益に対して[1974]

1950~1964 年

説明力を持つ。

111 社/年＊過去の収益は現在の R&D 支出額に対して製造業説明力を持つ。
＊現在の成長率に対して過去の R&D 支出額が説明力を持つ。

モデル
石油 55 社を除いた化学・医薬品 100 社のみをサンプルに、RDIntt = α1+ β1Size + β 2 (adjEt −1 / Salest ) + β 3 PDt
Sales

E
lagRD
lagE
= α1
+ α2
+ α 3CV
TotalA
TotalA
TotalA
RD
lagRD
lagE
= β1
+ β2
+ β 3CV
TotalA
TotalA
TotalA
GrowthSales = γ 1

lagRD+ γ 2CV
TotalA＊ ln RDt = α + β ln Salest −1

Mansfield

米＊ 前 年 度 売 上 高 1% の 増 加 に 対 す る 当 期[1981]

1977 年

R&D 支出の増加割合の平均値は、①1.65%、 ①基本研究費、②5 年以上継続しているプロジェクトの研究費、③完全な

108 社②1.29%、③0.78%、④1.17%。

新製品開発目的の研究費、④成功率 50%以下のプロジェクトに関する研究＊産業集中度が高い企業ほど、①～④への支費の 4 通りの R&D の定義で産業別回帰を行う。

出割合は低い。

＊企業の R&D 支出全額に対する①~④への支出の割合と、産業集中度と＊1960 年代に支出した R&D 総額、及び基本の相関を計算。

研究費の割合が大きいほど、その後のアウト＊化学と石油産業のサンプルについて、プットの数は多くなる。

Num _ inno = α + β1RD1960 + β 2 Perc _ RC1960 + γD

D ＝産業ダミー。
Levin,

米R&D intensity は、産業集中度が大きくなる

2SLS：

217

Cohen1976 年

and

サンプル数不明につれて、逆 U 字型のグラフを描く。

RDInt = α 0 + α 1CR + α 2 CR 2 + ∑ γCV
CR = β 0 + β1 RDInt + ∑ γCV

MoweryCV ＝産業成熟度、産業の科学との近接度、技術的知識の供給源、R&D[1985]から得た成果の独占可能度。
＊ log RDt = α + β1 log RDt −1 + β 2 log RDt − 2 + β 3 Patentt + β 4 Patentt −1+ β 5 Patentt − 2

Hall,

米

＊過去の特許権の獲得(R&D の成功)は、将来

Griliches

1975~1976 年の R&D の水準に影響を与えない。

and

642 社

＊現在の特許権に対して説明力を持つのは、

Hausman

製造業

現在の R&D のみであり、過去の R&D は説n⎫＊ log Patent = f ⎧⎨log RDt − k , ∑ log RDt − k , CV ⎬
t
k =0
⎩
⎭

明力を持たない。

n=3~7[1986]CV ＝企業規模、産業ダミー、1972 年の設備資産簿価、年度ダミー。
①非線形最小 2 乗法、②ポワソン回帰、③negative binomial、④加重非線形最小 2 乗法の 4 通りの方法で推定。
また、企業効果を考慮して③と④の方法で推定。
Cohen,

米＊ビジネス・ユニットの規模、あるいは企業＊ RDInt = α 0 + β 1 Sales _ BU + β 2 (Sales − Sales _ BU ) + ∑ γCV

Levin

1975~1977 年

規 模 と 、 ビ ジ ネ ス ・ ユ ニ ッ ト の R&D

CV ＝産業成熟度、産業の科学との近接度、技術的知識の供給源、R&D

and

318 社

intensity との関連性はない。

から得た成果の独占可能度。

Mowery(うち R&D 企業＊ビジネス・ユニットの規模が大きいほど、[1987]

297 社)

R&D を行う確率が高い。

＊ ln 1 − P = α + β Sales _ BU + β (Sales − Sales _ BU ) + ∑ γCV0
1
2
P

P ＝R&D 企業なら 1。
Graves

米

機関投資家の株式所有割合が大きいほど( RD / employee) = β1Owninsti + β 2 profit + β 3 MS + β 4 r + γCV[1988]

1976~1985 年

R&D 支出は小さくなる。R&D 支出に対しCV ＝年度ダミー。

総計 151 社年て、収益性は正の説明力を持つが、市場占有PC 産業

率は Own insti との相関が高いため、説明力を218

持たない。利子率 r にも説明力は無い。
Clinch米＊R&D intensity が高い企業は低い企業に＊Mann-Whitney U-test で検証。

[1991]

1970~1985 年

比べて、企業規模、age、レバレッジが小さ＊WLS：

総計 1,841 社年

く、成長率、P/E が大きい(U-test による)。

COMPman = α + β1R + β 2 R ∗ RD + β 3 ROE + β 4 ROE ∗ RD

＊R&D 支出が大きいほど、株式ベースの報酬が大きくなる。3 つの解釈(モラル・ハザー
ド、逆選択、税金)では説明不可能、もしくは検証不可能。
Berger米＊R&D の投資税額控除を受けられる企業ほ＊ RDInt = α + β1adjCF + β 2 RDind + β3GNP + β 4 q + β 5 RDt −1 + β 6 D1

[1993]

1975~1989 年

ど、R&D intensity が高く、credit rate の高RDInt = α + β1adjCF + β 2 RDind + β 3GNP + β 4 q + β 5 RDt −1 + β 6 D1

267 社

かった 1982～1985 年の間は特に R&D 支出+ β 7 D2 * Tが増加している。

の係数は有意でない。

CECE= α + β1adjCF + β 2 ()ind + β3GNP + β 4 q + β5 RDt −1 + β 6 D1
Sales
Sales
+ β 7 D2 * T＊イベント・デイの係数は④no-effects firms

RDInt = α + β1adjCF + β 2 RDind + β 3GNP + β 4 q + β 5 RDt −1 + β 6 D2 * T＊資本支出を被説明変数とした場合には、D1＞①winners＞③consumer implicit tax＞②+ ∑ βD1 * D3

losers の順に大きく、④と①の係数は正、③D 1 ＝R&D の投資税額控除を受けられた企業は 1。

の係数は有意でなく、②の係数は負となる。

D2 ＝投資税額控除を受けられない企業は 1。
D3 =年度ダミー。
＊R&D の tax incentive にかんするアナウンス日をイベント・デイとし、

R = α + β1Rm + β 2 D4

D4 ＝税額控除に関する有利なアナウンス日は 1、逆に税額控除に関する不利なアナウンス日は-1、その他の日は 0。

219

サンプルを①R&D 税額控除を受けられる企業(winners)②R&D 税額控除を受けられず、supplier と consumer 両方に implicit tax
を払う企業(losers)③R&D 税額控除を受けられず、consumer のみに implicit tax を払う企業(consumer implicit tax)
④ R&D 税 額 控 除 を 受 け ら れ ず 、 全 く implicit tax を 払 わ な い 企 業(no-effects firms)の４つに分類。グループごとに GLS 回帰して、グループ間で β 2 を比較。
※supplier への implicit tax―R&D の全企業総額が増えたために、材料需要も増え、材料費が高騰した分。consumer への implicit tax―R&D の全企業総額が増えたために、R&D アウトプットの供給量が増え、製品価格が下落した分。
Bhagat1985~1990 年

R&D 支出に対して、

and

総計 6,549 社年①過去の R&D 支出額…全ての国/ケースでWelch

米 5,270 社

正。

RDt
RDt −1
RDt − 2
Lt −1
= α + β1
+ β2
+ β3
+ β 4 Rt −1 + β 5 Rt − 2
TotalAt
TotalAt
TotalAt
TotalAt[1994]

カナダ 221 社②レバレッジ…(米/小規模)で負、日本で正、+ β6

英 502 社

他は説明力無し。

欧 179 社

③リターン…米、(英/大規模)、欧、日で正、CV ＝年度ダミー。

日 377 社

他は説明力無し。

Ⅱ 変化額モデル：

Ⅰ 水準額モデル：

OCFt −1
OCFt − 2
Taxt −1
+ β7
+ β8
+ γCV
TotalAt
TotalAt
TotalAt④営業 CF…(米/水準額モデル)で負、(米/変化
額モデル)で正、他は説明力無し、あるいは首尾一貫しない結果。

220

⑤税金…米で負あるいは説明力無し、カナダ
で正あるいは説明力無し、日本で正、他は説
明力無し。

ΔRDt
ΔRDt −1
ΔRDt − 2
Lt −1= α + β1
+ β2
+ β3
+ β 4 Rt −1 + β 5 Rt − 2
TotalAt
TotalAt
TotalAt
TotalAt+ β6

OCFt −1
OCFt − 2
Taxt −1
+ β7
+ β8
+ γCV
TotalAt
TotalAt
TotalAtCV ＝年度ダミー。
上の 2 つのモデルについて、①国別、②国別かつ大規模企業のみ、③米のみ大・中・小の規模別の３通りで回帰。
Grabowski

米産業全体の R&D の生産性、産業全体の医薬and

1974~1994 年

品部門の利益率、CF が大きいほど、企業のVernon

総計 230 社年

R&D intensity は高くなる。

D ＝企業ダミー。

[2000]

医薬品産業

Bae

米

＊M/B(時価簿価比率)に対して R&D 支出は563 社のうち、非多国籍企業(DC)250 社、多国籍企業(MNC)313 社。

and1991~1995 年

説明力を持つが、多国籍企業の係数のほうが＊ ( M / B ) = α + β RD + γCVNoh

総計 563 社年

非多国籍企業の係数よりも大きい。

CV ＝CF、成長率、リスク。

[2001]

製造業＊R&D 支出に対して前年度の R&D 支出と

DC と MNC とで別々に回帰。係数の大きさを比較(検定は無し)。

CF が正の説明力を持つが、非多国籍企業の＊ RDt = α + β1RDt −1 + β 2 LEVt −1 + β3 Rt −1 + β 4CFt −1 + β 5Taxt −1

場合はそれらに加えて負債比率が負の説明

DC と MNC とで別々に回帰。

RDIntt = α + β1RDprodind ,t + β 2 drprofitind , t + β 3

CFt −1+ β4 D
Salest −1

力を持つ。
Bah

1996 年

モデルⅠから、R&D intensity に対して、

and

1,859 社

①欧…レバレッジ、配当が負の、CF が正のDumontier

欧 204 社

説明力を持つ。

[2001]

英 233 社

②英…配当が負の、CF が正の説明力を持つ。 P ＝R&D intensive 企業なら 1。

日 353 社

③日…レバレッジが負の、CF が正の説明力＊モデルⅠ：lnP= α 0 + α 1 LEV + α 2 DIV + α 3 CF
1− P

Wald test で検証。

221

米 1,069 社を持つ。

＊モデルⅡ：

金融業以外④米…レバレッジ、配当が負の、CF が正のLEV = β 0 + β1DHI + β 2CV

説明力を持つ。

＊モデルⅢ：

モデルⅡ・Ⅲから、R&D intensity が、

DIV = γ 0 + γ 1DHI + γ 2CV①欧…レバレッジ、配当に対して、負の説明力を持つ。
②英…レバレッジ、配当に対して、負の説明力を持つ。
③日…レバレッジに対して、負の説明力を持つ。
④米…レバレッジ、配当に対して、負の説明力を持つ。
Dowdell米＊SEC の主任会計審査官によって、1998 年＊不修正企業をコントロール・グループとして、修正企業の収益性とand1996~1998 年に仕掛中 R&D の過剰償却に反対するガイダ(IPRD/買収で獲得した資産)が報告数値と修正後数値で有意に異なるか否Press

修正企業 70 社

ンスが出されると、既に償却された IPRD にかを確認。

[2001]

不修正企業 65 社

ついて修正が行われた結果、IPRD は無形資産に振替えられて減少し、収益性は増加し＊ IPRD = α + β Size + β P + β P + β D + β D
1
2
3
4 1
5 2
acqA
E
B

た。

D1 ＝ビッグバスのインセンティブがある企業なら 1。

＊企業規模が大きく、P/B や P/E が高い企業

D2 ＝利益平準化のために費用の過剰計上を行うインセンティブがある企ほど、買収時の IPRD を多く計上する。ビッ業なら 1。

グバスや費用の過剰計上のインセンティブ＊修正企業と不修正企業について、買収で獲得した資産、総資産、総収入、のある企業は、逆に IPRD を小さく計上す

純資産の時価総額、総資産に対する買収で獲得した資産の割合を比較し、る。

平均の差を t 検定。

222

＊買収で獲得した資産、企業規模、総資産に＊IPRD の修正アナウンスに関して CAR(0,+1)、CAR(-1,+1)が有意に負か対する買収で獲得した資産の割合が大きい

否かを t 検定。

企業ほど、IPRD の修正を行っている。
＊IPRD の修正アナウンスに対して、市場は負の反応を示す。
Eng

米＊R&D←機関投資家：＊2 SLS：and

1981~1989 年

機関投資家の株式所有割合が高い企業ほど

RDInt = α 0 + α1RDIntind + α 2 RDIntt −1 + α 3CF + α 4GNP + α 5q + α 6 D + α 7Owninsti

Shackell

総計 522 社年

R&D intensity は高い。長期報酬制度の採用+ γCV[2001]

製造業

は R&D intensity に対して説明力を持たな

D =1(長期報酬制度採用)、0(不採用)。

い。機関投資家仮説、経営者報酬仮説との関CV ＝年度ダミー。

連。

Owninsti = β 0 + β1RDInt + ∑ γCV＊機関投資家←R&D：

CV ＝長期報酬制度採用ダミー、年度ダミー、E/P、M/B。

R&D intensity の高い企業は、機関投資家の＊さらに、機関投資家を 5 種類に分類し、それを表す 5 つの説明変数を加中でも銀行、保険会社、投資アドバイザーのえて 2 SLS を行う。

株式所有割合が低く、それら以外の所有割合が高い。
Ballester,

米＊投資家は、R&D 支出の 8～9 割を将来収益＊Ohlson モデルを変形し、Garcia-Ayuso

1985~2001 年をもたらすものと考えており( α の平均値＝

and

総計 1,804 社年

0.882)、8～9 年で償却される( δ の平均値＝

⎡
Vt
BVt
E
RDt
(1 + g ) ⎤= A0 + A1+ ω ' t + ⎢ω '−(1 − δ ' )α⎥(r − g ) ⎦BVt −1
BVt −1
BVt −1 ⎣BVt −1

Livnat0.120)と考えている。

[2003]＊(R&D 資産/時価総額)は、企業規模が大きいほど、収益性が高いほど、R&D 成長率が高いほど、売上高成長率が高いほど、小さく

Et +1
BVt
Et
RDt
= B0 + B1+ω+ [ω − (1 + g )](1 − δ ' )α
BVt −1
BVt −1
BVt −1
BVt −1δ '=ωδ +r 、
ω' =(1 − r − ω )
δ +g

223

なる(企業のライフサイクルの初期段階のほω ＝持続性、 α ＝R&D 繰延率、 δ ＝償却率、 g ＝R&D 成長率、 r ＝割引

うが、将来収益をもたらすポテンシャルの高率

い R&D が行われる)。

時系列回帰を行い、個々の企業のパラメーターと回帰係数を推定。

RDA＊ MV = C0 + C1GrowthRD + C2 Size + C3 ROA + C4 RDInt + C5GrowthSales+ ∑ C * CV

CV =時価簿価比率、ROE の標準偏差、産業集中度。
Δ ln RDt = α + β1Δ ln MSizet + β 2 ln RDt −1 + β 3 ln MSizet −1 + β 4 Perc _ Undergov , t −1

英産業における総 R&D 支出の大きさは、市場

and

1993~2000 年

規模、政府や外国企業による資金引受割合、 + β 5 Perc _ under for , t −1 + β 6 ln IM t −1 + β 7 SEt −1 + β 8 rlrt + β 9 ln rert + β10 Δ ln profit t

Pain

サンプル数不明

国内市場における競争の程度、洗練された労[2003]

製造業

働力の割合、収益性とは正の、実質長期利子

Becker

産業レベルで回帰(サンプル数は 11 産業×8 年＝88)。

率や実効為替レートとは負の関連を持つ。
Brooks

13 ヶ国＊前年度 R&D intensity、Tobin の q が高く、 ＊ RDIntt = α + β1RDIntt −1 + β 2 qt + β 3 ( L / TotalA)t + β 4 (Tax / TotalA)tand

1999~2001 年(税/総資産)比率、(総資産/売上高)比率、企業

Davidson

総計 29,931 社年

規模が小さい企業ほど、R&D intensity が高CV =産業ダミー、国別ダミー、年度ダミー。

い。

＊[2003]＊R&D intensity が高い企業ほど、Tobin のq が大きい。
Karjalainen

10 ヶ国

R&D intensity が高く、ROA が低く、売上[2003]

1995~2001 年

高成長率が低く、ROE の標準偏差が大きい

サンプル数不明

企業ほど、R&D 資産が大きい。

+ β 5 (TotalA / Sales )t + β 6 Size + ∑ γCVq = α + β1Size + β 2 DIV + β 3 LEV + β 4 ROA + β 5 RDInt + β 6 (TotalA / Sales )+ ∑ γCVCV =産業ダミー、国別ダミー、年度ダミー。
RDA= α + μ + β1 RDInt + β 2 ROA + β 3GrowthSales + β 4 log TotalA
MV − BV+ β 5 SD( ROE )μ ＝企業特有のランダム効果。
RDA ＝5 年償却を擬制。

224

プール回帰、産業別回帰、国別回帰を行う。
Lee

韓国＊IT 産業において、企業規模が大きく、配ln( RD + RDA) = α + β1Size + β 2CR + β 3 DIV + β 4Growth profit + β 5GrowthSales

and1980~1999 年

当比率が低く、売上高成長率が高く、政府が+ β 6 rec _ gov + β 7 D

Hwang

IT 産業

R&D 投資を奨励するほど、企業の R&D へ

rec _ gov ＝政府による R&D 投資奨励。

[2003]

総計 946 社年の投資額は大きくなる。経済危機の時期には

D ＝1998~1999 年の経済危機。

非 IT 産業

R&D 投資が減少。

IT 産業とそれ以外の産業に属する企業とで別々に回帰。

総計 8,809 社年＊非 IT 産業において、企業規模が大きく、製造業

産業集中度が低く、売上高成長率が高いほど、企業の R&D への投資額は大きくなる。
経済危機の時期には R&D 投資が減少。

Nam,

米

＊全サンプル回帰：＊ longL / TotalA = α + β1LOGVOL + β 2 LOGPRC + ∑ γCV

Ottoo

1996 年

経営者のストック・オプション・ポートフォ

CV ＝R&D/総資産、配当比率、機関投資家による株式所有割合、CEO に

and

291 社

リオのリターンに対する感応度が高いほど、 よる株式所有割合、企業規模、過去 10 年間の営業利益変化の標準偏差、(棚Thornton Jr.

企業は高い負債比率や多額の R&D 投資を選

卸資産＋固定資産)/総資産、収益性。

[2003]

択する。

全サンプル回帰と、モニタリングの高低によってサンプルを 2 つに分け、＊モニタリングの厳しい企業：

別々に回帰。

経営者のストック・オプション・ポートフォ＊ RD / TotalA = α + β1LOGVOL + β 2 LOGPRC + ∑ γCV

リオのリターンに対する感応度が高いほど、 CV ＝長期負債/総資産、機関投資家による株式所有割合、CEO による株企業は高い負債比率を選択する。

式所有割合、企業規模、過去 10 年間の営業利益変化の標準偏差、時価簿＊モニタリングの緩い企業：

価比率。

経営者のストック・オプション・ポートフォ

全サンプル回帰と、モニタリングの高低によってサンプルを 2 つに分け、リオのリターンに対する感応度が高いほど、 別々に回帰。
企業は高い負債比率や多額の R&D 投資を選＊同時回帰：

225

択する。

① longL / TotalA = α + β1LOGVOL + β 2 LOGPRC + ∑ γCV＊同時回帰：

CV ＝R&D/総資産、配当比率、機関投資家による株式所有割合、CEO に経営者のストック・オプション・ポートフォ

よる株式所有割合、企業規模、過去 10 年間の営業利益変化の標準偏差、(棚リオのリターンに対する感応度が高いほど、 卸資産＋固定資産)/総資産、収益性。
企業は高い負債比率、多額の R&D 投資、高② RD / TotalA = α + β1LOGVOL + β 2 LOGPRC + ∑ γCV

い配当比率、少額のデリバティブ投資を選択

CV ＝長期負債/総資産、機関投資家による株式所有割合、CEO による株する。経営者のストック・オプション・ポー

式所有割合、企業規模、過去 10 年間の営業利益変化の標準偏差、時価簿

トフォリオの株価に対する感応度が高いほ価比率。

ど、企業は低い配当比率を選択する。

③ DIV = α + β1 LOGVOL + β 2 LOGPRC + ∑ γCV

CV ＝長期負債/総資産、R&D/総資産、機関投資家による株式所有割合、CEO による株式所有割合、企業規模、時価簿価比率、純営業 CF/総資産、現金/総資産。
④ DERIVE = α + β 1 LOGVOL + β 2 LOGPRC + ∑ γCV

CV ＝長期負債/総資産、R＆D/総資産、配当比率、機関投資家による株式所有割合、CEO による株式所有割合、企業規模、過去 10 年間の営業利益変化の標準偏差、欠損金繰越/総資産。
⑤ VOLSEN = α + βLOGPRC + ∑ γCV

CV ＝R&D/総資産、企業規模、時価簿価比率、CEO 報酬のうち現金の割合。
＊ DRD = α + β1Size + β 2CF + β 3 FC + β 4 D1 * FC + β 5 D2 * FC + ∑ γCV

Parisi伊＊企業規模が大きく、営業 CF が大きく、財and1992~1997 年

務費用が小さい企業ほど、R&D 支出を行う、 D1 ＝好況ダミー。

Sembenelli

総計 4,356 社年

あるいは R&D 支出額が大きい。

D2 ＝不況ダミー。

＊財務費用と好況ダミー及び不況ダミーのCV ＝location ダミー、年度ダミー、産業ダミー。

[2003]

226

交差項の係数は有意に負であり、不況ダミー＊ log RD = α + β1Size + β 2CF + β 3 FC + β 4 D1 * FC + β 5 D2 * FC + ∑ γCVの係数のほうがより小さい。(好況よりも不D1 ＝好況ダミー。

況期においてより財務費用が R&D 支出額にD2 ＝不況ダミー。

与える負の影響は大きくなる。)

CV ＝location ダミー、年度ダミー、産業ダミー。

Ho,

米＊R&D intensity が高い企業ほど、システマ①システマティック・リスク＝②ビジネスリスク＋③営業レバレッジ＋④

Xu,

1989~1998 年

ティック・リスクが高い(特に製造業)。

財務レバレッジの 3 つの要素に分け、さらに⑤営業リスク＝ビジネスリス

and526~709 社/期間

＊ R&D intensive 企 業 の シ ス テ マ テ ィ ッ

ク×営業レバレッジとし、R&D intensity と①～⑤の相関係数を確認す

Yap

ク・リスクの高さは、ビジネスリスクの高さる。

[2004]と営業リスク(ビジネスリスク×営業レバレッジ)の高さに起因する(特に製造業)。
＊R&D intensive 企業は、他の企業に比べて、財務レバレッジが低いが、営業レバレッ
ジは変わらない。

Klassen,

1991~1997 年＊前期 R&D が大きく、R&D の税額控除が＊Pittman米

大きく、税額控除の credit rate が高く、(カln RD = α + β1D1 + β 2 ln RDt −1 + β 3cred + β 4 D1 * cred + β 5TRand

総計 534 社年

ナダでは)繰延処理を採用しており、目標+ β 6 D1 * TR + β 7 Dcap + β8 D2 + β 9 D3 + ∑ γCV

Reed

カナダ

ROA から(正負ともに)乖離している企業ほln RD = α + β1D1 + β 2 ln RDt −1 + β 3CR + β 4 D1 * CR + β 5TR[2004]

総計 287 社年

ど、R&D 支出額が大きい。米では R&D の+ β 6 D1 * TR + β 7 Dcap + β8 D2 + β 9 D3 + ∑ γCV

税額控除に係る係数がカナダよりも大きい

D1 ＝米企業なら 1。

が、credit rate の係数に有意な差はない。

D2 ＝目標 ROA からの乖離が正なら 1。

＊資本上の制約あるいは財務報告上の制約

D3 ＝目標 ROA からの乖離が負なら 1。

があり、税率の高い企業ほど、R&D 支出額

CV ＝CF/総資産、負債/総資産、負債格付け、企業規模、q、年度ダミー。

は小さくなる。前期 R&D、R&D の税額控除、 ＊227

税額控除の credit rate の係数は有意に正のln RD = α + β1D1 + β 2 ln RDt −1 + β 3 D4 + β 4cred + β 5 D4 * cred + β 6TR

まま。R&D の税額控除、税額控除の credit+ β 7 D4 * TR + ∑ γCV

rate と制約企業ダミーとの交差項は有意でln RD = α + β1D1 + β 2 ln RDt −1 + β 3 D4 + β 4CR + β 5 D4 * CR + β 6TR

ないが、税率との交差項は有意に正。

+ β 7 D4 * TR + ∑ γCV

D4 ＝資本上の制約あるいは財務報告上の制約がある企業なら 1。

CV ＝CF/総資産、負債/総資産、負債格付け、企業規模、q、年度ダミー。
Brooks豪＊前期 Tobin の q が大きい企業ほど、前期にand

1997~2002 年

R&D 支出を行っている企業ほど、前期企業＊ DRD = α + β1qt −1 + β 2 ROAt −1 + Dt −1 + log TotalAt −1 + log(TotalAt −1 )+ ∑ γCVDavidson

総計 3,367 社年

規模が大きい企業ほど、当期に R&D 支出を

CV ＝年度ダミー、産業ダミー。

行う可能性が高い。
＊前期 ROA が小さい企業ほど、前期 R&D＊ RDInt = α + β1qt −1 + β 2 ROAt −1 + RDIntt −1 + log TotalAt −1 + log(TotalAt −1 )+ ∑ γCV

intensity が高い企業ほど、前期企業規模がCV ＝年度ダミー、産業ダミー。

小さい企業ほど、当期 R&D intensity が高＊ q = α + β1 log TotalA + β 2 ROA + β3 ( L / TotalA) + β 4 DRD + ∑ γCVい。

CV ＝年度ダミー、産業ダミー。

＊ R&D を 行 っ て い る 企 業 ほ ど 、 R&D＊ q = α + β 1 log TotalA + β 2 ROA + β 3 ( L / TotalA) + β 4 RDInt + ∑ γCV[2005]

22

intensity が高い企業ほど、Tobin の q が高い。 CV ＝年度ダミー、産業ダミー。
＊R&D/総資産は、株価に対して正の説明力を持つ＊ R&D 支 出 の あ る 企 業 に お い て は 、
non-debt tax shield が大きい場合ほど、負債＊ P = α + β log TotalA + β
12RD+ ∑ γCV
TotalACV ＝年度ダミー、産業ダミー。

比率が小さい。

＊ L / TotalA = α + β log TotalA + β NDTS + β D * NDTS + ∑ γCV
12
3 RD
TotalA
TotalA＊R&D 支出のある企業や R&D intensity がCV ＝年度ダミー、産業ダミー。

高い企業においては、non-debt tax shield が228

大きい場合ほど、Tobin の q が高い。

＊ L / TotalA = α + β log TotalA + β NDTS + β RDInt * NDTS + ∑ γCV1
2
3
TotalA
TotalACV ＝年度ダミー、産業ダミー。
＊

q = α + β1 log TotalA + β 2 ROA + β 3 ( L / TotalA) + β 4 DRD + β5
+ β 6 DRD *NDTS
TotalANDTS+ ∑ γCV
TotalACV ＝年度ダミー、産業ダミー。
＊

q = α + β1 log TotalA + β 2 ROA + β3 ( L / TotalA) + β 4 RDInt + β5
+ β 6 DRD *NDTS
TotalANDTS+ ∑ γCV
TotalACV ＝年度ダミー、産業ダミー。
Wyatt

豪

＊技術の潜在的な収益性が高いほど、無形資[2005]

1993~1997 年

産を計上する確率が高い。

総計 1,366 社年＊技術の商業化までのサイクルが短いほど、 ＊IA= α + β 1 ST + β 2 ST 2 + β 3 CT + β 4 CT 2 + β 5 SL + β 6 SL2 + β 7 IE + β 8 IR
TotalA+ ∑ γCV

無形資産を計上する確率が高い。

CV ＝レバレッジ、収益性、IPO、期待収益成長率、年度ダミー。

＊技術の将来収益獲得可能性(①技術が科学＊無形資産を R&D 資産、買入のれん、その他の 3 つに分け、的、②開発段階が進んでいる、③技術革新・

GW= α + β1ST + β 2 ST 2 + β 3CT + β 4CT 2 + β 5 SL + β 6 SL2 + β 7 IE + β8 IR
TotalA+ ∑ γCV

利潤追求段階にある)が高いほど、無形資産を計上する確率が高い。
＊これらの関係は、計上が規制されている
R&D や買入のれんについてよりも、経営者が裁量的に計上できる無形資産の場合に特RDA= α + β1ST + β 2 ST 2 + β 3CT + β 4CT 2 + β 5 SL + β 6 SL2 + β 7 IE + β8 IR
TotalA+ ∑ γCVにあてはまる。

229

＊投資家は R&D や買入のれんよりも、裁量的に計上可能な無形資産をより高く評価する(

β 8 はゼロと有意に異ならない)。

otherIA= α + β1ST + β 2 ST 2 + β 3CT + β 4CT 2 + β 5 SL + β 6 SL2 + β 7 IE + β8 IR
TotalA+ ∑ γCVの 3 式を回帰し、係数の有意性を比較。
＊

R = α + β1E + β 2 E * Dloss + β 3ΔE + β 4 ΔE * Dloss + β5 L + β 6TA + β 7GW+ β8 RDA + β 9otherIA + β10TA * D + β11GW * D + β12 RD * D+ β13otherIA * D + ∑ γCV
Dloss ＝損失ダミー。

D ＝純資産簿価が負なら 1。

CV ＝産業ダミー、年度ダミー。
Mahlich日

産業全体の R&D の生産性、産業全体の医薬and

1987~1998 年

品部門の利益率、CF が大きいほど、企業のRoediger-Schluga

15 社

R&D intensity は高くなる。

[2006]

医薬品産業＊ RDInt = α + β RDprodt

1

ind , t+ β 2 drprofitind ,t + β3

CFt −1+ β4 D
Salest −1

D ＝企業ダミー。
CFt −1＊ RDIntt = α + β1RDprod ind ,t + β 2 drprofitind ,t + β 3 Sales + β 4 D + β 5 Salestt −1+ β 6 Surpt + β 7 RDIntt −1
D ＝企業ダミー。
Muller独＊young company に関しては、自己資本比and2003 年率が高いほど、R&D intensity が高いと言えZimmermann

5,795 社

るが、old company には当てはまらない。

[2006]

小・中規模企業＊young か old かに関わらず、自己資本比率

D ＝創立 10 年以内の企業なら 1。

が高いほど、R&D を行うとは言えない。

CV ＝雇用者数、雇用者数の 2 乗、age、age の２乗、西ドイツダミー、＊Tobit 回帰と OLS：

RDInt = α + β1

BV
BV
+ β2D *+ ∑ γCV
TotalA
TotalA

政府からの財務援助の有無、産業ダミー。

230

＊Tobit 回帰と OLS：

DRD = α + β1

BV
BV
+ β2D *+ ∑ γCV
TotalA
TotalA

D ＝創立 10 年以内の企業なら 1。

CV ＝雇用者数、雇用者数の 2 乗、age、age の２乗、西ドイツダミー、
政府からの財務援助の有無、産業ダミー。
＊2SLS：Tobit 回帰と OLS

BV= α + β1LBC + ∑ γCV
TotalARDInt = α + β1

BV
BV
+ β2D *+ ∑ γCV
TotalA
TotalA

D ＝創立 10 年以内の企業なら 1。

CV ＝雇用者数、雇用者数の 2 乗、age、age の２乗、西ドイツダミー、
政府からの財務援助の有無、産業ダミー。
＊2SLS：Tobit 回帰と OLS

BV= α + β1LBC + ∑ γCV
TotalADRD = α + β1

BV
BV
+ β2 D *+ ∑ γCV
TotalA
TotalA

D ＝創立 10 年以内の企業なら 1。

CV ＝雇用者数、雇用者数の 2 乗、age、age の２乗、西ドイツダミー、
政府からの財務援助の有無、産業ダミー。
＊2SLS：Tobit 回帰と OLS

231

BV
= α + β1FS + ∑ γCV
TotalARDInt = α + β1

BV
BV
+ β2D *+ ∑ γCV
TotalA
TotalA

D ＝創立 10 年以内の企業なら 1。

CV ＝雇用者数、雇用者数の 2 乗、age、age の２乗、西ドイツダミー、
政府からの財務援助の有無、産業ダミー。
＊2SLS：Tobit 回帰と OLS

BV= α + β1FS + ∑ γCV
TotalADRD = α + β1

BV
BV
+ β2 D *+ ∑ γCV
TotalA
TotalA

D ＝創立 10 年以内の企業なら 1。

CV ＝雇用者数、雇用者数の 2 乗、age、age の２乗、西ドイツダミー、
政府からの財務援助の有無、産業ダミー。
伊藤日＊Granger 因果性テストⅠにおいて、過去の[2006]

1976~2000 年

R&D が現在の業績に与える影響、および過第9章

サンプル数不明去の業績が現在の R&D に与える影響のどち製造業らも高くない。
＊Granger 因果性テストⅡにおいて、前期末＊Granger 因果性テストⅠ：
L

L

l =1

l =1

profit t = α + ∑ β l profit t − l + ∑ γ l RDt − l
L

L

l =1

l =1

RDt = α + ∑ β l profit t − l + ∑ γ l RDt − lの R&D 資産が現在の業績に与える影響、おprofit ＝売上高、売上総利益、純利益のどれか１つ。

よび過去の業績が現在の R&D 資産に与える＊Granger 因果性テストⅡ：

影響のどちらも高くない。

profitt = α + β1 profitt −1 + β 2 RDAt −1232

＊同時方程式の結果、当期の業績が R&D のRDAt = α + β1 profit t −1 + β 2 RDAt −1

決定要因になっており、R&D が企業の利益

profit ＝売上高、売上総利益、純利益のどれか１つ。

調整に用いられている。

＊同時方程式：＊R&D を資産化した場合と費用化した場合

RDt = α + β1 profit t + ∑ γ l profit t − lの企業評価誤差に有意な違いはない。

L

l =1

L

profit t = α + ∑ β l RDt − ll =1

profit ＝売上高、売上総利益、純利益のどれか１つ。
＊Ohlson の企業評価モデル MV = BV + α 1 RI + α 2 v を用いて、企業評価誤差 α 2 v の推定値を、R&D を資産化した場合と費用化を擬制した場合のそれぞれについて求める。

233

表 12 R&D 資産の value relevance に関する実証研究
著者

サンプル

内容

モデル

Jaffe

米

＊ 水 準 額 モ デ ル に お い て 、 R&D 及 び＊ log Patent = β 1 log RD + β 2 log RD * log SP + β 3 log SP + γCV[1986]

1973、1979 年

spillover pool との交差項はどの被説明変数

CV ＝産業ダミー。

432 社

に対しても有意な説明力を持たない。

1973 年と 1979 年のデータを用いて、①水準額と②変化額の 2 通りの回

＊変化額モデルにおいては、R&D 資産が大帰を行う。

きいほど、Tobin の q は大きくなり、その度＊ log OI = β1 log RDA + β 2 log RDA * log SP + β3 log SP + ∑ γCV合は spillover pool が大きいほど大きい。

RDA ＝15%償却を擬制。

＊3SLS 回帰において、R&D 及び spillover

CV ＝産業ダミー、株主資本の対数、市場占有率、産業集中度。

pool との交差項はどの被説明変数に対して1973 年と 1979 年のデータを用いて、①水準額と②変化額の 2 通りの回も有意な説明力を持たない。

帰を行う。
＊ log q = β RDA + β RDA * log SP + β log SP + ∑ γCV
1
2
3
BV
BV

RDA ＝15%償却を擬制。

CV ＝産業ダミー、市場占有率、産業集中度。
1973 年と 1979 年のデータを用いて、①水準額と②変化額の 2 通りの回帰を行う。
＊3SLS：

log Patent = β 1 log RD + β 2 log RD * log SP + β 3 log SP + γCV

CV ＝産業ダミー。
log OI = β1 log RDA + β 2 log RDA * log SP + β3 log SP + ∑ γCV

CV ＝産業ダミー、株主資本の対数、市場占有率、産業集中度。

234

log q = β 1

RDA
RDA
+ β2
* log SP + β 3 log SP + ∑ γCV
BV
BV

CV ＝産業ダミー、市場占有率、産業集中度。
Cockburn

米一律繰延・償却を擬制して求めた R&D 資産

and1980 年は q に対して説明力を持たない。

Griliches

722 社[1988]

製造業

Hall

米

株価に対して、R&D 支出と一律繰延・償却[1993]

1973~1991 年を擬制した場合の R&D 資産が説明力を持

総計 24,333 社年

つ。1980 年代後半には係数の大きさが小さ製造業くなっている。

Megna

米＊半導体産業において、過去 6 年間の R&D

q = α + β1RDA + β 2 RDAr + β 3 Patent + β 4 Patentr + γCV

and1972~1990 年

支出を関数を用いてウェイト付けして求め

下付き r は敵対企業を表す。

Klock

11 社/年

た R&D 資産は q に対して説明力を持つ。

CV ＝年度ダミー。

[1993]

半導体産業＊敵対企業の R&D 資産もインパクトは僅か

log q = α + β1

RDA
Patent
+ β2
+ γCV
TA
TA

log P = β1 log TA + β 2

RD
RDA
adv
+ β3
+ β4
+ γCV
TA
TA
TA

CV ＝年度ダミー、CF、成長率。

ながら正の説明力を持つ(spillover 効果の存在)。
Sougiannis

米＊過去 7 年間の R&D 支出が現在の利益に対[1994]

1975~1985 年

して説明力を持つ。

総計 5,501 社年＊過去の R&D 支出は、主に実現した利益(Indirect effect)を通じ、株価に対して正の影響を及ぼす。

n＊ adjEt = α 1 + α NC t + α advt + α RDt − k
∑
0
1
2
3, k
NC t
NCt
NC t
NC t k =1
NCt

＊

log

[adjEt (1 − τ t ) − rF BVt −1 ] + β RDt ∗τ t
1
Pt
BV
= β0
+ β1 t + β 2
3
BVt
BVt
BVt
BVt
BVt

n

+ ∑ β 4, k
k =0

RDt − kBVt

235

τ t ＝税率。
株価に対して R&D 支出が与えるインパクトは、
Direct effect

n

∑β
k =0

n

4,k

と Indirect effect β ∗ α の和として表され、この∑ 3, k2
k =1

値が正か否かを確認する。検定は無し。
Hall

仏R&D 資産は①~④のどの仮定の下でも、付加＊R&D 資産をand1980~1987 年

価値に対して正の関連を持つ。

①1971 年の支出をベースに償却率 15%、成長率 5%、

Mairesse

197 社②1971 年をベースに償却率 25%、成長率 5%、[1995]

製造業③1978 年をベースに償却率 15%、成長率 5%、④前年度支出額/0.15の 4 通りで計算し、log va = α + β1 log

TARDA+ β 2 log
+ β 3 log employee
employeeemployeeを回帰。
＊ Δ log va = α + β ΔTA + β Δemployee + β RDt −1
t
1
t
2
t
3
vat − 2＊ Δ log va = α + β ΔTA + β Δemployee + β RDt −1 − 0.15RDAt −1
t
1
t
2
t
3
vat − 2
Horwitz米＊CF モデル：＊様々な繰延割合で R&D 資産を計算し、and

1989~1993 年

繰延割合が高くなるほど、決定係数が大きく

CRR = α + β 1UOCF + β 2UFCF + β 3UICF

Zhao

327 社

なる。R&D 資産の係数は繰延割合が 5%～

CRR = α + β 1UOCF + β 2UFCF + β 3UadjICF + β 4URDA

75%まで有意に正であり、市場は R&D 支出

2 式の決定係数を比較。

[1997]

全額を資産とは見なしていないことを示す。 ＊様々な繰延割合で R&D 資産を計算し、236

＊CF＋利益モデル：

CRR = α + β1UOCF + β 2UE と繰延割合が高くなるほど、決定係数が大きく

CRR = α + β 1UOCF + β 2UE + β 3URDA のなる。R&D 資産の係数は繰延割合が 5%～

2 式の決定係数を比較。

50%まで有意に正であり、市場は R&D 支出
全額を資産とは見なしていないことを示す。
Aboody米＊繰延処理企業の場合、リターンに対して、

and1987~1995 年

繰延額は正、償却額は負の関連を持ち、費用

Lev

163 社

額は有意でない。費用処理企業の支出額は、 CV ＝年度ダミー。

[1998]

ソフトウェア産業

リターンに対して正の関連を持つが、係数の大きさは、繰延処理企業の繰延額の係数より＊ CapSDC = α + α Size + α profit + α SDC + α LEV + α beta + ∑ γCV
0
1
2
3
4
5
MV

＊

R = β 0 + β1ΔCapSDCC + β 2 ΔSDC E + β 3ΔExpSDCC + β 4 AmoSDAC + β 5adjE+ β 6 ΔadjE + β 7も小さい。

CapSDC+ ∑ γCVMV＊ソフトウェア資産残高は、株価に対して正CV ＝年度ダミー。下付き C は繰延処理企業、E は費用処理企業。

の関連を持つ。

＊ P = β 0 + β 1 E + β 2 BV + β 3 SDA＊翌期の利益に対して、繰延処理企業の繰延額、及び費用処理企業の支出額は正の関連を持つ。繰延処理企業の費用額は有意でない。

＊

ΔadjEt +1 = β 0 + β1ΔCapSDCC ,t + β 2 ΔSDCE ,t + β3ΔExpSDCC ,t + β 4 ΔadjEt+ β5

CapSDC+ ∑ γCVMV t＊2 期先のリターンまでに対して、費用処理

CV ＝年度ダミー。

企業の支出額は正の関連を持つ。繰延処理企＊ Rt + n = β 0 + β1CapSDCC , t + β 2 SDC E , t + β 3 ExpSDCC , t + ∑ γCV

業の繰延額は有意でなく、費用額は 1 期先のCV ＝年度ダミー、企業規模、β、前期リターン、時価簿価比率。

リターンと正の関連を持つ。

＊ AFE = β 0 + β 1 CapSDC + ∑ γCV＊繰延額が大きいほど、アナリストの利益予CV ＝年度ダミー、企業規模。

測誤差も大きくなる。
Abrahams

豪＊繰延処理企業が報告した R&D 資産は株価

158 社のうち、繰延処理企業 114 社、即時費用処理企業 44 社。

237

and

1994~1995 年

に対して説明力を持つ。

＊ P = α + β 1 adjTotalA + β 2 L + β 3 RDA

Sidhu

総計 158 社年＊リターンに対する繰延処理企業の利益の＊繰延処理企業と即時費用処理企業とで別々に、説明力は、費用化調整を行った場合には失わR = α + βEれる( β の t-test と Vuong test による)。

R = α + βadjE＊即時費用処理企業の場合、報告利益と資本2 式の回帰を行い、Vuong test と β の t-test によって検証。

[1998]

化調整を行った場合の利益との間で説明力に差は無く(Vuong test による)、ともにリターンに対して負の説明力を持つ( β の t-test
による)。
Adel

米

＊ソフトウェア開発費について、現行処理と＊現行処理と代替処理(①全額費用処理、②全額繰延・一律 3 年償却、③[1999]

1992~1997 年

代替方法(①全額費用処理、②全額繰延・一

全額繰延・企業別償却率)を比較するために、

総計 795 社年

律償却、③全額繰延・企業別償却率)とを比P = α + β1 E + β 2 BV + γCV

ソフトウェア産業

較。
現行処理に比べて relevance が高いのは、 P = α + β1 adjE + β 2 adjBV + γCV
全額繰延一律償却の場合のみ。

CV ＝年度ダミー。

＊現行処理のもとでのソフトウェア資産は上の 2 式の決定係数を比較、Vuong 検定を行う。

有意に正の説明力を持つ。

＊ P = α + β1E + β 2 (adjE − E ) + β 3adjBV + β 4 SDA + β 5 (adjSDA − SDA)
+ γCV

CV ＝年度ダミー。

β 2 と β 5 が有意か否かを確認。
Ballester,

米＊R&D の繰延を仮定して求めた残余利益の＊同時回帰 (企業ごとに time-series 回帰)：Garcia-Ayuso

1981~1998 年

平均的な persistence( ω )は 84%、支出時のⅠ Ohlson Model：and365 社/年

平均的な繰延割合( α )は 85%、平均的な償却

⎡
Vt
BVt
E
RDAt
(1 + g ) ⎤= A0 + A1+ ω ' t + ⎢ω '−(1 − δ ' )α⎥(r − g ) ⎦BVt −1
BVt −1
BVt −1 ⎣BV t −1

Livnat率( δ )は 15%、のれんに占める R&D 資産の238

[2000]

割合は 32%。①年次データ/四半期データ、

Ⅱ 残余利益モデル：②係数制限有/無の違いに関わらず、投資家は

RDAt
Et +1
BVt
Et
= B0 + B1+ω+ [ω − (1 + g )](1 − δ ' )α
BVt −1
BVt −1
BVt −1
BVt −1

R&D を繰延べて資産として評価していることを示す。
＊成長率、収益性、企業規模が大きいほど、δ '=δ +γ 、ωω'=
δ +g(1 − r − ω )市場が評価する R&D 資産の大きさは小さω ＝R&D の繰延を仮定した場合の残余利益の persistence。

い。

α ＝支出時の繰延割合。 δ ＝償却率。

＊アナリストは(利益及び利益の成長率に関ω 、 α 、 δ は企業ごとに時系列で見て constant と仮定し、①年次データ/

する)将来予測を行う際、企業の R&D を繰延

四半期データ②係数制限有/無でそれぞれ回帰。

べて考えている。

ⅠとⅡを連立方程式に見立てて ω 、 α 、 δ を求める。

＊R&D 資産が将来超過リターンに対して正※係数制限の説明力を持つ(R&D 資産がリスク･ファク

A0 = −ω ' r and A1 = 1 、 B0 = −ωr and B1 = r

ターである可能性を示唆)。

＊上の同時回帰の結果から R&D 資産を求める。

RDA= C0 + C1SD( ROE ) + C2 profit + C3Growth + C4CR + C5 Size + C6 RDInt
V＊ Med _ AEF = D0 + D1CV
Med _ AEF = D0 + D1 ( RDA / V ) + D2CV

CV ＝E/M、B/M。
2 式の R2 を比較。
＊ Med _ AGF = E0 + E1CV
Med _ AGF = E0 + E1 ( RDA / V ) + E2CV

CV ＝E/M、B/M。
2 式の R2 を比較。

239

＊ R99 = F0 + F1CV
R99 = F0 + F1 ( RDA / V ) + F2CV

CV ＝企業規模、B/M、E99/M、 Δ E99/M。
2 式の R2 を比較。
Klock

米

電信電話産業において、一律繰延・償却を擬

q = α + βRDA + γCV

and1981~1995 年

制して求めた R&D 資産の q に対する説明力

q = α + β1RDA + β 2 POPS + γCV

Megna

総計 66 社年

は、licensing 変数( POPS )を説明変数に加えPOPS ＝licinsing 変数。

[2000]

電信電話産業ると失われる。

Munari

欧＊民営化企業でも公有企業でも、q に対して

and

1982~1997 年

R&D 支出(もしくは一律繰延・償却を擬制しOriani

実験グループ＊ log q = α + β RD + β IA + β log Sales + γCV
1
2
3
TA
TA
て求めた R&D 資産)は正の説明力を持つが、[2001](民営化企業)、係数の大きさは民営化企業のほうが小さく、コントロール・

民営化したばかりの企業の R&D 支出(資産)グループ

は市場に過小評価されている。

(公有企業)＊民営化企業の R&D 支出の係数は、IPO か各 20 社ら時間が経つにつれて大きくなっており、市＊ log q = α + β RD + β RD ∗ D + β D + γCV
1
2
k
3 k
TA
TA

場の反応が追いついてくる。

Dk =1(IPO から k 年以上経過した場合、k は 0～5)。

matched-pairs 各 20 社。

log q = α + β1

RDA
IA
+ β2
+ β 3 log Sales + γCV
TATA

民営化企業と公有企業で別々に回帰を行い、 β 1 の大きさを比較。

民営化企業だけについて回帰。
Callimaci

カナダ＊繰延処理企業の場合、企業が繰り延べた

337 社のうち、繰延処理企業 126 社、即時費用処理企業 211 社。

and1997~1999 年

R&D 資産は、株価に対して説明力を持たな＊繰延処理企業について

Landry総計 337 社年

いが、年度の R&D 費用は正の説明力を持つ。 P = α + β 1 adjBV + β 2 CapRD + β 3 adjE + β 4 ExpRD[2002]＊即時費用処理企業の場合、一律繰延・償却＊費用処理企業についてを擬制して求めた R&D 資産は、正の説明力

P = α + β1adjBV + β 2 RDA + β 3 E / P

240

を持つ。

＊全企業について＊年度の R&D 支出の株価に対する説明力

P = α + β 1 BV + β 2 adjE + β 3 RD

は、繰延処理企業では正、即時費用処理企業
では 10％水準で正。
Krishnan,

豪＊プール回帰では、R&D 費用及び R&D 資

P = α + β 1 E + β 2 BV + β 3 ExpRD + β 4 RDA + β 5 D + β 6 D * RDA

Percy

1992~1998 年

産ともに株価と正の関連を持つが、監査のク

D ＝6 大監査法人の監査を受けているなら 1。

and繰延処理企業

オリティとは関連が無い。

全年度プール回帰、年度別回帰、期間別回帰(ASC 以前と以後)を行う。

Tutticci

総計 264 社年＊ASC 以前(92~95 年)も以後(96~98 年)も、
R&D 資産は株価と正の関連を持つ。それに[2002]

対して、R&D 費用は、ASC 以前は有意でなかったのに対し、ASC 以後は正の関連を持
つようになった。また、ASC 以前は、監査のクオリティが高いほど、R&D 資産の評価は高かったのに対し、ASC 以後は逆に、監査のクオリティが高いほど、R&D 資産の評
価は低くなった。
Munari,西欧＊既上場企業のほうが民営化企業に比べて、 ＊国と産業について民営化企業に対応させた既上場企業をコントロー

Oriani1982~1997 年

Tobin の q に対する R&D の関連性が高い(民ル・サンプルとし、民営化企業と既上場企業のそれぞれでAnd

民営化企業 20 社

営化直後は過小評価されている)。

ln q = α + β1RD / TA + β 2 IA / TA + β3 L / TA + β 4 ln Sales + ∑ γCV

Carli

対応コントロー＊OLS プール回帰の場合、既上場企業のもしくは、[2002]

ル企業 20 社

R&D 及び R&D 資産の係数は有意に正、民ln q = α + β 1 RDA / TA + β 2 IA / TA + β 3 L / TA + β 4 ln Sales + ∑ γCV

営化企業の R&D 資産の係数は正。

を回帰し、 β 1 の大小を比較。

＊OLS ランダム効果モデルの場合、既上場

RDA ＝償却率 15%。 CV ＝年度ダミー、国別ダミー。

241

企業の R&D 及び R&D 資産の係数のみ有意プール回帰、固定効果モデル、ランダム効果モデルで回帰。

に正。

＊２SLS：＊2SLS の場合、既上場企業の R&D 及び

ln q = α 0 + α 1 RD / TA + α 2 IA / TA + α 3 L / TA + α 4 ln Sales + ∑ γCV

R&D 資産の係数のみ有意に正。

RD / TA = β 0 + β1 L / TA + β 2 ln Sales + β 3 ln q + β 4 RDind + ∑ γCVもしくは、
ln q = α 0 + α 1 RDA / TA + α 2 IA / TA + α 3 L / TA + α 4 ln Sales + ∑ γCV

RDA / TA = β 0 + β 1 L / TA + β 2 ln Sales + β 3 ln q + β 4 RDind + ∑ γCVを民営化企業と既上場企業のそれぞれで回帰し、 α 1 の大小を比較。
Tjahjapranata,

米＊R&D 投資は成長機会と正の関連を持ち、Yap

1980~1998 年

その関連性は、企業規模が大きく、産業集中

and

総計 7,640 社年度が低いほど、大きい。

＊

RDA
RDA 2
RDA
RDA
+ β2 () + β 3 Size *+ β 4CR *TotalA
TotalA
TotalA
TotalARDA+ β5 LEV *+ β 6 Size + β 7CR + β8 LEV + γCV
TotalAPGR = α + β1

Ho

＊大規模企業の場合、産業集中度やレバレッ

RDA ＝5,7,9 年償却を擬制。

[2002]

ジが低いほど、R&D 投資の効率性(成長機会CV =年度ダミー。

との関連性)は高い。産業集中度の高い企業

RDA
RDA 2
RDA
RDA
+ β2 () + β3 Size *+ β 4 Size ** D2TotalA
TotalA
TotalA
TotalA
RDA
RDA
RDA* D3 + β 6CR *+ β 7CR ** D1＊ + β 5 Size *TotalA
TotalA
TotalA
RDA
RDA
RDA+ β8CR ** D3 + β 9 LEV *+ β10 LEV ** D1
TotalA
TotalA
TotalARDA+ β11LEV ** D2 + β12 Size + β13CR + β14 LEV + γCV
TotalAの場合、企業規模が大きく、レバレッジが低
いほど、R&D 投資の効率性は高い。

PGR = α + β1

RDA ＝5,7,9 年償却を擬制。
D1 ＝大規模企業なら 1。

D2 ＝産業集中度が高いなら 1。
D3 ＝レバレッジが高いなら 1。

242

CV =年度ダミー。
Zhao

1990~1999 年＊独でのみ、期待 R&D intensity は株価に対

仏…code-law/繰延処理、独…code-law/費用処理、英…common-law/繰延

[2002]

総計 13,029 社年

して負の説明力を持つ。他の国では純資産簿

処理、米…common-law/費用処理。

仏 1,842 社

価と利益を超える追加的な説明力はない。

＊

独 1,518 社＊①国別回帰：D1 =1(基準上繰延を許可)。

英 4,625 社

仏…実際の R&D 資産が正の、期待 R&D 資

D 2 =1(common-law)。

米 5,044 社

産が負の説明力を持つ。年度の R&D 費用は

CV ＝年度ダミー。

製造業

説明力を持たない。

＊実際に繰延べている企業のみ(米ソフトウェア企業含む)について

英・米…年度の R&D 費用が負の、期待 R&D
資産が負の説明力を持つ。実際の R&D 資産

ECapRD⎡⎤P = D2 ⎢ β1adjBV + β 2 adjE + β 3 ExpRD + β 4CapRD + β 5+ γCV ⎥
ERDInt⎣⎦は説明力を持たない。

D 2 =1(common-law)。

②プール回帰：CV ＝年度ダミー。

仏…年度の R&D 費用が正の、実際の R&D①国別回帰、②プール回帰の 2 通りを行う。

P = D1 ∗ D2 [β1 BV + β 2 E + β 3 ERDInt + γCV ]資産が正の、期待 R&D 資産が負の説明力を持つ。
英・米…年度の R&D 費用が負の、実際のR&D 資産が正の、期待 R&D 資産が負の説
明力を持つ。
Hall

1989~1998 年＊米、英、仏、独では R&D 資産は株価に対and

米して正の説明力を持つ。伊では統計的に有意＊

OrianiR&D 企業にゼロと異ならないが、固定効果を調整する

RDA ＝償却率 15%、成長率 8%で計算。

[2003]

総計 7,130 社年と有意に正となる。

CV =その他無形資産、企業規模、年度ダミー。

no-R&D 企業＊R&D 支出についての報告を行うか否かの

ln

P
RDA
=α +β
+ ∑ γCVTA
TA

243

総計 3,840 社年決定要因は、R&D の産業平均、企業規模、

英

レバレッジ(独・米)、成長率の産業平均(独・ ＊R&D 企業伊・米)にある。

CV =年度ダミー。

lnPL= α + β1
+ β 2 RDInt ind + β 3 Size + β 4 Growth ind + γCVTA
1− P

総計 2,136 社年
仏
R&D 企業
総計 311 社年
no-R&D 企業
総計 842 社年
独
R&D 企業
総計 339 社年
no-R&D 企業
総計 2,398 社年、
伊R&D 企業
総計 267 社年
no-R&D 企業
総計 418 社年
製造業
Cummins米

R&D(知的資産)は企業価値に有意な影響を( MV + L) = α + β1TAt −1 + β 2 ITAt −1 + β 3 IPAt −1[2004]

1991~1997 年

与えない。

( PVE _ AEF + L) = α + β1TAt −1 + β 2 ITAt −1 + β3 IPAt −1

総計 1,503 社年( MV + L − Cash ) = α + β1TAt −1 + β 2 ITAt −1 + β 3 IPAt −1

244

( PVE _ AEF + L − Cash ) = α + β1TAt −1 + β 2 ITAt −1 + β3 IPAt −1
Wyatt

豪

＊技術の潜在的な収益性が高いほど、無形資[2005]

1993~1997 年

産を計上する確率が高い。

総計 1,366 社年＊技術の商業化までのサイクルが短いほど、 ＊IA= α + β 1 ST + β 2 ST 2 + β 3 CT + β 4 CT 2 + β 5 SL + β 6 SL2 + β 7 IE + β 8 IR
TotalA+ ∑ γCV

無形資産を計上する確率が高い。

CV ＝レバレッジ、収益性、IPO、期待収益成長率、年度ダミー。

＊技術の将来収益獲得可能性(①技術が科学＊無形資産を R&D 資産、買入のれん、その他の 3 つに分け、的、②開発段階が進んでいる、③技術革新・利潤追求段階にある)が高いほど、無形資産を計上する確率が高い。
＊これらの関係は、計上が規制されている
R&D や買入のれんについてよりも、経営者が裁量的に計上できる無形資産の場合に特にあてはまる。
＊投資家は R&D や買入のれんよりも、裁量的に計上可能な無形資産をより高く評価する(

β 8 はゼロと有意に異ならない)。

GW= α + β1ST + β 2 ST 2 + β 3CT + β 4CT 2 + β 5 SL + β 6 SL2 + β 7 IE + β8 IR
TotalA+ ∑ γCVRDA= α + β1ST + β 2 ST 2 + β 3CT + β 4CT 2 + β 5 SL + β 6 SL2 + β 7 IE + β8 IR
TotalA+ ∑ γCVotherIA= α + β1ST + β 2 ST 2 + β 3CT + β 4CT 2 + β 5 SL + β 6 SL2 + β 7 IE + β8 IR
TotalA+ ∑ γCVの 3 式を回帰し、係数の有意性を比較。
＊

R = α + β1E + β 2 E * Dloss + β 3ΔE + β 4 ΔE * Dloss + β5 L + β 6TA + β 7GW+ β8 RDA + β 9otherIA + β10TA * D + β11GW * D + β12 RD * D+ β13otherIA * D + ∑ γCV
Dloss ＝損失ダミー。

D ＝純資産簿価が負なら 1。

CV ＝産業ダミー、年度ダミー。
劉日＊同期間・リターンモデル：＊Lev and Sougiannis(1996)に従って、劉[2005, 第 7 章]で計算した R&D

245

[2005,1986~2000 年

全期間・バブル期・バブル崩壊後の全ての分の償却率を用いて R&D を資産化した修正数値と、報告数値を比較する。

第８章]

20 社

析において、ミスステートメント (adjE − E )バブル期(1986～1990 年)とバブル崩壊後(1991～2000 年)とを分けて分医薬品の係数は負。

析。

＊同期間・株価モデル：＊同期間・リターンモデル：

全期間分析では、ミスステートメントとR = α + β1 E + β 2 (adjE − E )R&D 資産の係数は有意でない。

R = α + β1 E + β 2 ΔE + β 3 (adjE − E ) + β 4 Δ ( adjE − E )バブル期分析では、R&D 資産のみが有意にR = α + β1 BV + β 2 ΔBV + β 3 ( adjE − E ) + β 4 Δ (adjE − E )正。

＊同期間・株価モデル：

バブル崩壊後分析では、ミスステートメント

P = α + β1 E + β 2 (adjE − E )と R&D 資産の係数は有意でない。

P = α + β 1 E + β 2 ( adjE − E ) + β 3 RDA＊異期間・リターンモデル：＊異期間・リターンモデル：

全期間・バブル崩壊後分析において、R&D

Rt + k = α + β1beta + β 2 Size + β 3 ln( B / M ) + β 4 LEV + β 5 ( E / P ) + β 6 Dloss

資産は有意でない。(バブル期の分析は行っ+ β 7 ln( RDA / MV )ていない)

Dloss ＝損失ダミー。

Ahmed

豪

＊繰延処理企業の R&D 資産は、株価に対し＊繰延処理企業についてand

1992~1999 年て有意に正の説明力を持つ。

① P = α + β1E + β 2 BV + β 3 Size + β 4 RDA

Falk

総計 1,172 社年＊裁量的に繰延を行うほうが、全額費用処理

さらに、繰延処理企業について、全額費用処理を擬制した数値を用いて[2006](費用処理 569/

よりも、会計数値の relevance が高い。

② P = α + β1adjE + β 2 adjBV + β3Size

繰延処理 603)＊採掘業以外の産業に比べて、採掘業では費用処理企業についてR&D と株価との関連性が強い。

P = α + β1E + β 2 BV + β 3 Size

＊繰延処理企業における、R&D 繰延額は将をそれぞれ回帰し、①と②、①と③で決定係数を比較、Vuong 検定を行う。

来利益と統計的に有意な正の関係を持ち、そ＊ Et = β1ExpRDE ,t −1 + β 2 ExpRDE ,t −1 + β 3CapRDC + ∑ γCVの関係は強い。繰延処理企業の費用額は、ゼ

Et = β1ExpRDE ,t − 2 + β 2 ExpRDE ,t − 2 + β3CapRDC + ∑ γCV246

ロもしくは正。費用処理企業の費用額は、ゼ

下付き C は繰延処理企業、E は費用処理企業。

ロもしくは負。

CV ＝企業規模、前年度利益。

Bloch

デンマーク

＊R&D 資産は、株価に対して正の説明力を[2006]

1989~2001 年

持ち、(RDA/TA)が大きい企業ほど、R&D 資＊ log MV = α + β RDA + β D * RDA + β IA + β log Sales + ∑ γCV
1
2
3
4
TA
TA
TA
TA

総計 537 社年

産の係数が小さくなる。

RDA ＝償却率 15%で計算。

＊95 年以降、R&D 資産の係数はそれ以前に

D ＝(RDA/TA)が上位 20%企業なら 1。

比べて有意に大きくなる。

CV ＝年度ダミー×(RDA/TA)。

＊R&D 研究員の多い企業ほど、株価に対す

OLS、固定効果モデル、ランダム効果モデルで回帰。

る R&D 資産の係数が大きくなる。

＊ log MV = α + β RDA + β IA + β log Sales + ∑ γCV
1
2
3
TA
TA
TA

CV ＝CF/有形資産、負債/有形資産。
OLS、固定効果モデル、ランダム効果モデルで回帰。
＊

MV
RDA
employeeRD
RDA * employeeRD= α + β1
+ β2
+ β3
TA
TA
TA
TA
IA
+ β4
+ β 5 log SalesTA

log

OLS 回帰。
Gleason米＊2 通りの償却率で計算した R&D 資産は、

＊ q = α + β1 RDA + β 2 advA + β 3 Sales

and1982~2001 年

Tobin の q に対して正の説明力を持つ。

q = α + β1 RDA + β 2 advA + γCV

Klock

総計 7,024 社年＊R&D 資産の Tobin の q に対する正の説明

q = α + β 1 RDA + β 2 advA + β 3 Sales + γCV[2006]

化学産業

力は、age が大きいほど小さくなる。

① RDA ， advA ともに償却率 15%、5 年間累積額、② RDA は償却率 10%、6 年間累積額、 advA は償却率 30%、3 年間累積額の 2 通りで計算。

CV ＝年度ダミー。

247

＊ q = α + β1RDA + β 2 advA + β 3 DHT + β 4 RDA * DHT + β 5advA * DHT＊ q = α + β1RDA + β 2 advA + β3 D + β 4 RDA * D + β5advA * D

D ＝age がサンプルのメディアンより大きければ 1。
Hall,

仏、独、英、ス

R&D 資産は Tobin の q にたいして正の説明

非線形最小 2 乗法：

Thoma

イス、スウェー

力を持つ。

and

デン

Torrisi

1985~2000 年

RDA ＝15%償却を擬制。

[2006]

総計 1,779 社年

CV ＝企業規模、産業ダミー、国別ダミー、年度ダミー。

Ho,

米＊R&D 資産が大きい企業ほど成長機会は大Tjahjapranata

1979~1998 年きくなる。企業規模が大きく、産業集中度が＊ GO = α + β1RDA + β 2 RDA + β 3 RDA * Size + β 4 RDA * LEV+ β 5 RDA * CR + ∑ γCV

and

総計 6,227 社年

低い企業ほど、その係数は大きい。

RDA ＝5,7,9 年償却を擬制。

Yap＊さらに、高レバレッジ企業においては企業

CV ＝企業規模、レバレッジ、産業集中度、年度ダミー。

[2006]

規模が小さいほど、大規模企業においてはレ＊バレッジが低いほど、R&D 資産が成長機会

GO = α + β1RDA + β 2 RDA2 + β 3 RDA * Size + β 4 RDA * LEVに与える影響は大きい。

+ β5 RDA * CR + β 6 RDA * Size * D2 + β 7 RDA * Size * D3

log q = α + log(1 + β1

RDA
Patent+ β2+ ∑ γCV )
TA
RDA

2

+ ∑ γCVGO = α + β1RDA + β 2 RDA2 + β3 RDA * Size + β 4 RDA * LEV+ β5 RDA * CR + β6 RDA * LEV * D1 + β7 RDA * LEV * D2
+ ∑ γCVGO = α + β1RDA + β 2 RDA2 + β3 RDA * Size + β 4 RDA * LEV+ β5 RDA * CR + β 6 RDA * Size * D2 + β 7 RDA * Size * D3
+ β8 RDA * LEV * D1 + β 9 RDA * LEV * D2 + ∑ γCV
RDA ＝5,7,9 年償却を擬制。

248

D1 ＝大規模企業なら 1。

D2 ＝産業集中度が高いなら 1。
D3 ＝レバレッジが高いなら 1。
CV ＝企業規模、レバレッジ、産業集中度、年度ダミー。
Amir,

米

＊全サンプルでは、資本支出よりも R&D の＊将来営業利益の変動性をリスク、簿価時価比率を成長機会として定義。

Guan

1972~2002 年

ほうがよりリスクを高める(R&D intensitve(R&D の産業中央値/資本支出の産業中央値)に従って、全産業を R&D

and

総計 37,263 社年

産業に引っ張られた結果)。

intensive と CE intensive のどちらかに分類。

＊前期(1972~1985)と後期(1986~1999)に分＊ SD (OI

Livne

けると、R&D とリスクとの関連性は、前期よりも後期においてより強くなる。
＊全サンプルでは、期間分割をしても、成長

t +k) = α + β1

B / M = α + β1

RD
CE
adv
+ β2
+ β3
+ ∑ γCV
MVt −1
MVt −1
MVt −1

RD
CE
adv
+ β2
+ β3
+ ∑ γCV
MVt −1
MVt −1
MVt −1

機会と R&D の有意な関連は認められない。

CV ＝レバレッジ、企業規模。

＊R&D intensive 産業においては、資本支出＊Lev and Sougiannis(1996)の方法で R&D 資産を推定し、(もしくは PPE)よりも R&D(もしくは R&D
資産)のほうがリスクや成長機会との関連性が高く、CAPEX intensive 産業においては
そうではない。

SD (OI t + k ) = α + β1
B / M = α + β1

RDA
PPE
adv
+ β2
+ β3
+ ∑ γCV
MVt −1
MVt −1
MVt −1

RDA
PPE
adv
+ β2
+ β3
+ ∑ γCV
MVt −1
MVt −1
MVt −1CV ＝レバレッジ、企業規模。
Smith,

豪＊両国において、経営者によって繰り延べら＊繰延処理企業について、

Percy

1992~1997 年

れた R&D 費用および残高は、全額即時費用

P = α + β1BV + β 2UE + β 3 Sizeand

総計 397 社年化を擬制した数値よりも、株価との関連が強の決定係数と、

Richardson(費用処理 245/い。

全額即時費用化を擬制した数値による繰延処理 252)＊両国において、経営者によって繰り延べら

P = α + β1adjBV + β 2 adjUE + β 3 Size

249

カナダ

れた R&D は、株価と正の関連を持つ。

の決定係数を比較し、Vuong 検定を行う。

1991~1997 年＊両国において、繰り延べられた 1 ドルあた＊繰延処理企業について

総計 314 社年

りの R&D の価値＞費用化された 1 ドルあた

P = α + β1adjBV + β 2 ( BV − adjBV ) + β 3adjUE + β 4 (UE − adjUE ) + β 5 Size

(費用処理 215/

りの R&D の価値。

を回帰し、 β 2 と β 4 が正か否かを確認。

繰延処理 99)＊両国において、経営者による繰延額と株価＊繰延処理企業について、との関連性と、アナリストによる繰延額(一Pt = α + β1adjBVt + β 2 RDAt −1 + β 3CapRDt + β 4UEt + β 5 AmoRDt + β 6 ExpRDt

律償却)と株価との関連性に大した違いは無+ β 7 Sizet

い。

を回帰し、

β 3 と β 6 の大小を比較。

＊繰延処理企業について、

P = α + β1BV + β 2UE + β 3 Sizeの決定係数と、
一律 5 年償却を擬制した数値による

P = α + β1adjBV + β 2 adjUE + β 3 Sizeの決定係数を比較し、Vuong 検定を行う。

250

表 13 繰延処理数値と即時費用処理数値の比較に関する実証研究
著者

サンプル

内容

モデル

Loudder

米

リターンに対する期待外利益の説明力は、繰

R = α + β1UE + β 2 Dcap + β3 D + β 4UE ∗ Dcap + β 5UE ∗ D + β 6 Dcap ∗ D

and

1973、

延処理企業の場合、SFAS 2 以前の方が以後+ β 7UE ∗ Dcap ∗ D

Behn

1975~1977 年

より高く、かつ、SFAS 2 以前における即時D =1(73 年)、0(75~77 年のいずれか１年)。

[1995]

60 社/年

費用処理企業よりも高かった。即時費用処理

ERC comparison test(t-test)で検証。

企業の場合、SFAS 2 以前と以後で説明力に
変化なし。
Lev

米

＊R&D の効果は 5～9 年に渡って続く。

＊以下の回帰式から、産業別に R&D の償却率を求める。

and1975~1991 年＊資本化調整を行った利益と純資産簿価にSougiannis

総計 11,632 社年

は、報告数値のリターン/株価に対する説明力(OI / Sales)t = α 0 + α1 (TA / Sales)t −1 + α 2 (adv / Sales)t −1 + ∑α 3, k ( RD / Sales)t − k[1996]

kを超える追加的な説明力がある。

＊同期間・リターンモデル：＊(営業利益モデルから求めた)R&D 資産は

R = α + β1 E + β 2 (adjE − E )将来超過リターンに対して正の説明力を持

R = α + β 1 E + β 2 ΔE + β 3 (adjE − E ) + β 4 Δ ( adjE − E )つ。

R = α + β 1 BV + β 2 ΔBV + β 3 ( adjE − E ) + β 4 Δ (adjE − E )＊同期間・株価モデル：

P = α + β1 E + β 2 (adjE − E )P = α + β 1 E + β 2 ( adjE − E ) + β 3 RDA＊異期間・リターンモデル：

Rt + k = α + β1beta + β 2 Size + β 3 ln( B / M ) + β 4 LEV + β 5 ( E / P ) + β 6 Dloss+ β 7 ln( RDA / MV )Dloss ＝損失ダミー。
Abrahams

豪＊繰延処理企業が報告した R&D 資産は株価

158 社のうち、繰延処理企業 114 社、即時費用処理企業 44 社。

251

and

1994~1995 年

に対して説明力を持つ。

＊ P = α + β 1 adjTotalA + β 2 L + β 3 RDA

Sidhu

総計 158 社年＊リターンに対する繰延処理企業の利益の＊繰延処理企業と即時費用処理企業とで別々に、説明力は、費用化調整を行った場合には失わR = α + βEれる( β の t-test と Vuong test による)。

R = α + βadjE＊即時費用処理企業の場合、報告利益と資本2 式の回帰を行い、Vuong test と β の t-test によって検証。

[1998]

化調整を行った場合の利益との間で説明力に差は無く(Vuong test による)、ともにリターンに対して負の説明力を持つ( β の t-test
による)。
Adel

米

＊ソフトウェア開発費について、現行処理と＊現行処理と代替処理(①全額費用処理、②全額繰延・一律 3 年償却、③[1999]

1992~1997 年

代替方法(①全額費用処理、②全額繰延・一

全額繰延・企業別償却率)を比較するために、

総計 795 社年

律償却、③全額繰延・企業別償却率)とを比P = α + β1 E + β 2 BV + γCV

ソフトウェア産業

較。
現行処理に比べて relevance が高いのは、 P = α + β1 adjE + β 2 adjBV + γCV
全額繰延一律償却の場合のみ。

CV ＝年度ダミー。

＊現行処理のもとでのソフトウェア資産は上の 2 式の決定係数を比較、Vuong 検定を行う。

有意に正の説明力を持つ。

＊ P = α + β1E + β 2 (adjE − E ) + β 3adjBV + β 4 SDA + β 5 (adjSDA − SDA)
+ γCV

CV ＝年度ダミー。

β 2 と β 5 が有意か否かを確認。
Monahan[1999]

米＊一律繰延・償却を擬制した場合の純利益と1988~1998 年

報告利益との違いが大きい場合のほうが、リ

総計 39,246 社年

ターンに対する調整後利益の説明力が報告
利益の説明力に比べて高くなる頻度が多い。

＊R

t H

=α + βRt H = α + β

adjE t H
Pt − H

Et H
Pt − H252

＊一律繰延・償却を擬制した場合の数値を使上の 2 式について、Vuong test を行い、調整後利益のほうが有意に決定

っ て EBO モ デ ル か ら 推 定 し た 企 業 価 値

係数が高い場合の頻度を比較。

adjEBO と、報告数値を使って推定した企業＊ P = α + βadjEBO

価値 EBO との違いが大きい場合のほうが、株P = α + βEBO

価に対する調整後 EBO の説明力が調整前

上の 2 式について、Vuong test を行い、調整後 EBO のほうが有意に決定

EBO に比べて高くなる頻度が多いとは言え係数が高い場合の頻度を比較。

ない。
Chambers,

米一律繰延・償却を擬制した場合の純利益・純Jennings

1986~1995 年

資産簿価の株価に対する説明力のほうが、報and

総計 7,569 社年

告数値のそれよりも高い。しかし、サンプル

ThompsonⅡのうち 44％については、報告数値の説明力[2000]の方が高い。

10

3

t =1

k =1

10

3

t =1

k =1

P = ∑ D1t ∑ D2 k (α kt + β 1kt E + β 2 kt BV )P = ∑ D1t ∑ D2 k (α kt + β 1kt adjE + β 2 kt adjBV )D1 ＝年度ダミー。
D2 ＝(利益/資産)グループダミー。
上の 2 式について、Vuong test で検証。

Oswald英＊R&D intensity が高い企業は繰延処理を[2000]

1993~1997 年

採用し、企業規模が大きく、steady-state に

総計 1,780 社年

ある企業は即時費用処理を採用する。その他

石油・ガス・の説明変数は説明力を持たない。

鉄鉱以外＊繰延処理のほうが relevance が高いことをP =1(即時費用処理企業)、0(繰延処理企業)。

示したのはパターン①の Vuong test の結果

D =1(steady-state)。

のみ(value relevance は、繰延処理企業の場

CV ＝産業ダミー。

合報告数値の方が高く、即時費用処理企業の＊即時費用処理企業は繰延処理企業のルールで資本化調整、繰延処理企業

場合調整後数値の方が高い)。他の結果は全は 費 用 化 調 整 を 行 い 、 そ れ ぞ れ 調 整 後 数 値 と 報 告 数 値 と の value

1,780 社のうち、繰延処理企業 231 社、即時費用処理企業 1,549 社。

P= α + β1Size + β 2 profit + β 3 RDInt + β 4 LEV + β 5 risk + β 6 D
1− P
+ γCV

＊ ln

253

て、繰延処理企業、即時費用処理企業ともに、 relevance を比較する。
調整後数値と報告数値の value relevance にパターン①：

有意な差はないことを示す。

P = α + β 1 E + β 2 BV と＊steady-state か否か、R&D intensity の高P = α + β 1 adjE + β 2 adjBV とについて、Vuong test で検証。

低でサンプルを区分しても上の結果と同じ。 Fitted Price Ratio を F-test と Wilcoxon test で検証。
パターン②：

P = α + β1E + β 2 ExpRD + β 3 AmoRD + β 4 BV + β 5 RDA とP = α + β1E + β 2 adjExpRD + β3adjAmoRD + β 4 BV + β5adjRDA と に つ い て 、Vuong test で検証。
Fitted Price Ratio を F-test と Wilcoxon test で検証。
＊さらに、steady-state か否か、R&D intensity の高低で各サンプルを二分して比較。
Chambers,

米＊純利益・純資産簿価の株価に対する説明力

Jennings

1986~2000 年を、①報告数値、②一律繰延・償却を擬制しand

総計 14,573 社年

た数値、③裁量的な繰延・償却を擬制した数

10

3

t =1

k =1

10

3

t =1

k =1

P = ∑ D1t ∑ D2 k (α kt + β 1kt E + β 2 kt BV )P = ∑ D1t ∑ D2 k (α kt + β 1kt adjE + β 2 kt adjBV )ThompsonⅡ値で比較。報告数値よりも一律繰延・償却数[2001]

値のほうが説明力は高い。

D1 ＝年度ダミー。

＊裁量の範囲が広ければ広いほど説明力のD2 ＝(利益/資産)グループダミー。

差は大きくなる。

上の 2 式について、Vuong test で検証。

＊裁量を利益操作に使ったと擬制した数値
でも、報告数値よりも説明力が高い。
＊純利益と純資産簿価を構成要素に分解した場合も、裁量的な繰延・償却を擬制した数

254

値のほうが報告数値よりも説明力は高い。
Lev,

米＊報告数値よりも、R&D の繰延償却(1～8

Nissim1983～1998 年年)を擬制して計算した純資産簿価と利益のand

総計 20,503 社年

ほうが、現在の株価と将来利益に対する説明

Thomas

化学/製薬/金属/

力が高い。

1
adjE
P
adjBV
adjE
=α
+ β1
+ β2
+ β 3 Dloss + β 4 Dloss *+ ∑ γCV
TotalA
TotalA
TotalA
TotalA
TotalA[2002]

輸送用機器/機械＊資本化調整後の純資産簿価が、将来リター

Dloss =損失ダミー。

/PC ハード/電機/ンに対して説明力を持つ。

CV =年度ダミー。

＊

P
1
BV
E
E
=α
+ β1
+ β2
+ β 3 Dloss + β 4 Dloss *+ ∑ γCV
TotalA
TotalA
TotalA
TotalA
TotalAサービス/

上の 2 式を産業別に回帰し、決定係数を比較、差を検定。

scientific

E + RD
BV
E
E
1＊ TotalA = α TotalA + β1 TotalA + β 2 TotalA + β 3 Dloss + β 4 Dloss * TotalA

instruments+ ∑ γCV

E + RD
adjBV
adjE
adjE
1
=α
+ β1
+ β2
+ β 3 Dloss + β 4 Dloss *TotalA
TotalA
TotalA
TotalA
TotalA+ ∑ γCV

Dloss =損失ダミー。
CV =年度ダミー。
上の 2 式を産業別に回帰し、決定係数を比較、差を検定。
＊BVDIST＝(資本化調整後の純資産簿価－報告数値)、EARDIST＝(資本化調整後の利益－報告数値)とし、それぞれの大きさに従ってサンプルを 5つのポートフォリオに分け、超過リターンとの関係を確認。
＊ AR = α + β1BVDIST + β 2 EARDIST + ∑ γCV

CV =企業規模、簿価時価比率の対数、β、R&D 費用/株価。
＊BVDIST の大きさに従って 5 つのポートフォリオに分け、Fama-French255

の 3 ファクターモデルの切片の有意性を確認。
Oswald英

株価の informativeness(現在のリターンと会計方針の選択を決定する要因についてのプロビット分析を行い、and1991~1999 年

将来利益との関連性)は費用処理企業よりも

inverse mills ratio をコントロール変数として加える。

Zarowin

総計 1,002 社年

繰延処理企業のほうが高い。

[2004b]Rt = α + β1Et −1 + β 2 Et + β 3 Et + n + β 4 Rt + n + β 5 Dcap ,t + β 6 Dcap ,t * Et −1 + β 7 Dcap ,t * Et

(費用処理 834/

+ β8 Dcap ,t * Et + n + β 9 Dcap ,t * Rt + n + β10 MILLS t + β11MILLS t * Dcap ,t

繰延処理 168)MILLS ＝inverse mills ratio

電機/機械/ソフβ 8 が有意に正か否かを確認。

ト ウ ェ ア /PC/ サービス
Monahan米＊一律繰延・償却を擬制した場合の純利益と＊サンプルを[2005]

1988~1998 年

報告利益との違いが大きい場合(R&D 資産が①R&D 資産大、過去の R&D 成長率高総計 39,246 社年

大きく、過去の R&D 成長率が高い)のほう②R&D 資産大、過去の R&D 成長率低が、リターンに対する調整後利益の説明力が③R&D 資産小、過去の R&D 成長率高

報告利益の説明力に比べて高くなる。

④R&D 資産小、過去の R&D 成長率低＊一律繰延・償却を擬制した場合の数値を使の 4 つのグループに分ける。

って残余利益モデルから推定した企業価値

報告利益と調整後利益の差である

adjRIV と、報告数値を使って推定した企業
価値 RIV との違いが大きい場合(R&D 資産が大きく、過去の R&D 成長率が高く、将来の R&D 成長率が高い)のほうが、株価に対す
る adjRIV の説明力が RIV に比べて高くなる。

EDM t =Et H
Pt − H− Rt H −adjEt HPt − H− Rt Hをグループ間で比較。
＊Rt H=α + βRt H = α + β

adjE t H
Pt − H

Et H
Pt − H

256

上の 2 式について、Vuong test を行い、調整後利益のほうが有意に決定係数が高いかを 4 グループ間で比較。
＊サンプルを①R&D 資産大、過去 R&D 成長率高、将来 R&D 成長率高
②R&D 資産大、過去 R&D 成長率高、将来 R&D 成長率低
③R&D 資産大、過去 R&D 成長率低、将来 R&D 成長率高
④R&D 資産大、過去 R&D 成長率低、将来 R&D 成長率低
⑤R&D 資産小、過去 R&D 成長率高、将来 R&D 成長率高
⑥R&D 資産小、過去 R&D 成長率高、将来 R&D 成長率低
⑦R&D 資産小、過去 R&D 成長率低、将来 R&D 成長率高
⑧R&D 資産小、過去 R&D 成長率低、将来 R&D 成長率低の８つのグループに分ける。
報告数値を使って推定した企業価値(RIV)と調整後数値を使って推定した企業価値との差である

RDM =

RIV
adjRIV
−1 −
−1
MV
MV

をグループ間で比較。
＊ P = α + β adjRIV

P = α + β RIV
上の 2 式について、Vuong test を行い、調整後 RIV のほうが有意に決定係数が高いかを 8 グループ間で比較。
劉日＊同期間・リターンモデル：＊Lev and Sougiannis(1996)に従って、劉[2005, 第 7 章]で計算した R&D[2005,

1986~2000 年

全期間・バブル期・バブル崩壊後の全ての分の償却率を用いて R&D を資産化した修正数値と、報告数値を比較する。

257

第８章]

20 社

析において、ミスステートメント ( adjE − E )バブル期(1986～1990 年)とバブル崩壊後(1991～2000 年)とを分けて分医薬品の係数は負。

析。

＊同期間・株価モデル：＊同期間・リターンモデル：

全期間分析では、ミスステートメントとR = α + β1 E + β 2 (adjE − E )R&D 資産の係数は有意でない。

R = α + β 1 E + β 2 ΔE + β 3 (adjE − E ) + β 4 Δ ( adjE − E )バブル期分析では、R&D 資産のみが有意にR = α + β 1 BV + β 2 ΔBV + β 3 ( adjE − E ) + β 4 Δ (adjE − E )正。

＊同期間・株価モデル：

バブル崩壊後分析では、ミスステートメント

P = α + β1 E + β 2 (adjE − E )と R&D 資産の係数は有意でない。

P = α + β 1 E + β 2 ( adjE − E ) + β 3 RDA＊異期間・リターンモデル：＊異期間・リターンモデル：

全期間・バブル崩壊後分析において、R&D

Rt + k = α + β1beta + β 2 Size + β 3 ln( B / M ) + β 4 LEV + β 5 ( E / P ) + β 6 Dloss

資産は有意でない。(バブル期の分析は行っ+ β 7 ln( RDA / MV )ていない)

Dloss ＝損失ダミー。

劉日＊純利益/純資産比率の高い 2 グループにお＊Chambers, Jennings and ThompsonⅡ(2001)に従って、①現行処理、[2005,

1998~2002 年

いて、決定係数は③裁量的償却＞②6 年均一②6 年均一償却、③裁量的償却の会計数値の説明力を比較するため、①～

第９章]

総計 3,140 社年

償却＞①現行処理の順に大きい。

③のそれぞれの場合の数値を用いて及び＊純利益/純資産比率の最も低いグループに

P = α + β1 E + β 2 BV

劉おいては、②6 年均一償却＞③裁量的償却＞を回帰し、決定係数の大小比較を行う。

[2004]①現行処理の順に大きい。

その場合、純利益/純資産比率の大小に従って、サンプルを 3 つに分け、＊価格誤差低減率が正になる割合は、②6 年

別々に回帰する。

均一償却の場合は 61%、③裁量的償却の場合※ただし、過去 5 年分の R&D について、タイムラグがそれぞれ 1～6 年

は 58.5%であり、現行処理よりも繰延処理をとした場合の利益数値及び純資産簿価数値を代入して計算した推定株価

採用した場合のほうが、投資家の企業価値推と、実際の株価との差が最小になるタイムラグを、③裁量的償却のパター

258

定には有用である。

ンとする。
＊価格誤差低減率 PER を以下のように計算する。

PER =P − (α + β1 E + β 2 BV ) P − (α '+ β1 ' adjE + β 2 ' adjBV )−PPadjE 、 adjBV は②6 年均一償却と③裁量的償却時の 2 通りについて計算
する。
Ahmed

豪

＊繰延処理企業の R&D 資産は、株価に対し＊繰延処理企業についてand

1992~1999 年て有意に正の説明力を持つ。

① P = α + β1E + β 2 BV + β 3 Size + β 4 RDA

Falk

総計 1,172 社年＊裁量的に繰延を行うほうが、全額費用処理

さらに、繰延処理企業について、全額費用処理を擬制した数値を用いて[2006](費用処理 569/

よりも、会計数値の relevance が高い。

② P = α + β1adjE + β 2 adjBV + β3Size

繰延処理 603)＊採掘業以外の産業に比べて、採掘業では費用処理企業についてR&D と株価との関連性が強い。

P = α + β1E + β 2 BV + β 3 Size

＊繰延処理企業における、R&D 繰延額は将をそれぞれ回帰し、①と②、①と③で決定係数を比較、Vuong 検定を行う。

来利益と統計的に有意な正の関係を持ち、そ＊ Et = β1ExpRDE ,t −1 + β 2 ExpRDE ,t −1 + β 3CapRDC + ∑ γCVの関係は強い。繰延処理企業の費用額は、ゼ

Et = β1ExpRDE ,t − 2 + β 2 ExpRDE ,t − 2 + β3CapRDC + ∑ γCVロもしくは正。費用処理企業の費用額は、ゼ

下付き C は繰延処理企業、E は費用処理企業。

ロもしくは負。

CV ＝企業規模、前年度利益。
＊Granger 因果性テストⅠ：伊藤日＊Granger 因果性テストⅠにおいて、過去の[2006]

1976~2000 年

R&D が現在の業績に与える影響、および過第9章

サンプル数不明去の業績が現在の R&D に与える影響のどち製造業らも高くない。
＊Granger 因果性テストⅡにおいて、前期末の R&D 資産が現在の業績に与える影響、お

L

L

l =1

l =1

profit t = α + ∑ β l profit t − l + ∑ γ l RDt − l
L

L

l =1

l =1

RDt = α + ∑ β l profit t − l + ∑ γ l RDt − lprofit ＝売上高、売上総利益、純利益のどれか１つ。

259

よび過去の業績が現在の R&D 資産に与える＊Granger 因果性テストⅡ：

影響のどちらも高くない。

profitt = α + β1 profitt −1 + β 2 RDAt −1＊同時方程式の結果、当期の業績が R&D のRDAt = α + β1 profit t −1 + β 2 RDAt −1

決定要因になっており、R&D が企業の利益

profit ＝売上高、売上総利益、純利益のどれか１つ。

調整に用いられている。

＊同時方程式：＊R&D を資産化した場合と費用化した場合

RDt = α + β1 profit t + ∑ γ l profit t − lの企業評価誤差に有意な違いはない。

L

l =1

L

profit t = α + ∑ β l RDt − ll =1

profit ＝売上高、売上総利益、純利益のどれか１つ。
＊Ohlson の企業評価モデル MV = BV + α 1 RI + α 2 v を用いて、企業評価誤差 α 2 v の推定値を、R&D を資産化した場合と費用化を擬制した場合のそれぞれについて求める。
Franzen,米＊ R&D の 繰 延 を 擬 制 し た 数 値 を 用 い た＊報告数値を用いた Ohlson’s O-score と R&D の繰延 5 年償却を擬制した

Rodgers

1981~2004 年

O-score の予測能力のほうが、報告数値を用

adjusted O-score を計算し、①O-score で正確に予測し adj-O で失敗した

and

総計 929 社年

いた場合よりも優れている。

サンプル数(2,863)と②adj-O で正確に予測し O-score で失敗したサンプル

Simin＊大規模企業については、O-score と B/M の[2007]

大きさで分けたポートフォリオのリターン数(3,044)を求め、②が①より有意に多いか否かを (2,863 − 3,044) について
2,863 + 3,044

に関する Griffin and Lemmon(2002)の成果のχ2 検定によって確認。

が、R&D の即時費用化によるポートフォリ＊Griffin and Lemmon(2002)の成果：

オの誤分類によるものであることを示す。

①高 O-score 企業における高 B/M と低 B/M のリターンの差は、低 O-score

2

企業におけるそれの 2 倍である。
②他のグループに比べ、高 O-score かつ低 B/M 企業のリターンが小さい。

260

③高 O-score かつ低 B/M 企業の Fama-French モデル推定にはエラーがある。
のそれぞれについて、まず企業規模の大小によってサンプルを 2 つに分けてから、adj-O と adjB/M を用いてグループ分けし、当否を確認。
Smith,

豪＊両国において、経営者によって繰り延べら＊繰延処理企業について、

Percy

1992~1997 年

れた R&D 費用および残高は、全額即時費用

P = α + β1BV + β 2UE + β 3 Sizeand

総計 397 社年化を擬制した数値よりも、株価との関連が強の決定係数と、

Richardson(費用処理 245/い。

全額即時費用化を擬制した数値による繰延処理 252)＊両国において、経営者によって繰り延べら

P = α + β1adjBV + β 2 adjUE + β 3 Size

カナダ

れた R&D は、株価と正の関連を持つ。

の決定係数を比較し、Vuong 検定を行う。

1991~1997 年＊両国において、繰り延べられた 1 ドルあた＊繰延処理企業について

総計 314 社年

りの R&D の価値＞費用化された 1 ドルあた

P = α + β1adjBV + β 2 ( BV − adjBV ) + β 3adjUE + β 4 (UE − adjUE ) + β 5 Size

(費用処理 215/

りの R&D の価値。

を回帰し、 β 2 と β 4 が正か否かを確認。

繰延処理 99)＊両国において、経営者による繰延額と株価＊繰延処理企業について、との関連性と、アナリストによる繰延額(一Pt = α + β1adjBVt + β 2 RDAt −1 + β 3CapRDt + β 4UEt + β 5 AmoRDt + β 6 ExpRDt

律償却)と株価との関連性に大した違いは無+ β 7 Sizet

い。

を回帰し、

β 3 と β 6 の大小を比較。

＊繰延処理企業について、

P = α + β1BV + β 2UE + β 3 Sizeの決定係数と、
一律 5 年償却を擬制した数値による

P = α + β1adjBV + β 2 adjUE + β 3 Sizeの決定係数を比較し、Vuong 検定を行う。

261

ExpRD + IA − GW
1− P
=α + β+ ∑ γCV
Sales
P

Van der Meulen,

独＊R&D 費用が大きい企業ほど、裁量の余地

Gaeremynck

1997~1999 年が大きい IFAS を採用する確率が高い。

＊

and183IPO＊3 パターンの全てにおいて、報告利益モデ

P ＝米国基準採用企業なら 1、IFAS 採用企業なら 0。

ルの決定係数のほうが、調整後利益モデルのCV ＝合併の有無、ストック・オプションの有無、企業規模、浮動株割合、それよりも大きく、差額部分の係数が有意に次年度の株式発行、レバレッジ、収益性、産業ダミー。

正。

＊IFAS 採用企業について、R&D を繰り延べた報告利益モデルと、全額費

Willekensln

用化を擬制した調整後利益モデルの決定係数の大小を比較。
パターン①：

E t +1 = α + β 1 adjE + β 2 ( E − adjE )Et +1 = α + βadjE
パターン②：

R = α + β1

adjE
E − adjE
+ β2
Pt −1
Pt −1

R =α +β

adjE
Pt −1

パターン③：

P = α + β1 adjE + β 2 ( E − adjE )P = α + β adjE

262

略号

意味

AC

アナリスト・カバレッジ

ACC

発生項目

acqA

M&A で獲得した資産

adjCF

R&D 支出前 CF

adjE

R&D 支出前利益

adjα

調整後α

adv

広告宣伝費

advInt

広告宣伝費/売上高

AEF

アナリストの予測利益

AFE

アナリストの利益予測誤差

Age

企業の運営年数

AmoRD

R&D 資産の当期償却額

AmoSDA

ソフトウェア資産の当期償却額

AQ

会計の質

AR

異常(超過)リターン

AR_ann

外国企業の買収をアナウンスしたときの異常リターン

AR_IA

アナリスト報告中の無形資産に関する情報

ARpost6

アナウンス後 6 ヶ月の異常リターン

ASCS

利回りのうち逆選択の要素

ASM

逆選択

Ave_AFE

個々のアナリストの予測誤差の平均

B, BV

純資産簿価

B_CON

アナリスト予測の統合がもたらすベネフィット

beta

ベータ

BHAR

企業規模及び簿価時価比率調整後リターン

BONMAP

変更後ボーナス －変更前ボーナス (変更年度のみ)、0(変更年度以外の年度)

BR

bonus ratio

CapRD

当期の R&D 支出のうち繰延べた部分

CapSDC

当期のソフトウェア開発支出のうち繰延べた部分

CAR

累積異常リターン

CARa

アナウンス企業の CAR

CARES

cumultive abnormal residual

CARr

敵対企業の CAR

Cash

現金資産

CC

アナリストのカバーコスト

CE

資本支出

263

CF

キャッシュ・フロー

chan_ann

アナウンスされた R&D 支出変化額

CMV

終値

COMP

報酬

COMPCEO

CEO 報酬

COMPman

経営者報酬

CON_AEF

アナリスト予測のコンセンサス

CR

産業集中度

CR

投資税額控除の credit rate

cred

R&D の投資税額控除

CRR

累積リターン

CS

売上原価

CSM

competitive strategy measureCT

サイクルの長さ

CV

コントロール変数

DA

裁量的発生項目

DA_Bon

ボーナスを最大化する裁量的な発生項目の額

DC

開発費

Dcap

繰延処理採用企業ダミー

defTax

繰延税金

dep

減価償却費

depInt

減価償却費/売上高

DEPTH

quoted depth

DERIVE

デリバティブ/総資産

Designデザイン

DEV

STR/GDP

Dexp

費用処理採用企業ダミー

DHI

高 R&D intensity 企業ダミー

DHT

ハイテク産業ダミー

dif_FSTR

買収企業側の国の財務構造比率と被買収企業側の国の財務構造比率の差

dif_RDInt

買収企業側の国の R&D intensity と被買収企業側の国の R&D intensity の差。

DISC_FOR

企業の将来情報の開示水準

DISC_GEN

総合的な企業情報の開示水準

DISC_RD

R&D 情報の開示水準

DISP_AEF

アナリストの利益予測のバラツキ

DIST_TE

利益目標までの距離

DIV

配当比率

264

div

技術の多様性DIVm

市場指数の配当利回り

Dli

低 R&D intensity 企業ダミー

DLT

ローテク産業ダミー

DNRD

R&D 支出無し企業ダミー

DRD

R&D 支出有り企業ダミー

drprofitind

産業全体の医薬品部門の利益率

DSD

財務諸表外の R&D 情報

E

利益

EBO

Edwards-Bell-Ohlson モデルを使って推定した企業価値。

EDF

期待倒産確率

EF

利益予測値

employee

雇用者数

employeeRD

R&D 研究員数

ERD

期待 R&D

ExpenseF

費用予測値

ExpRD

当期の R&D 支出のうち費用化した部分、または償却額を含む当期 R&D 費用全額

ExpSDC

当期のソフトウェア支出のうち費用化した部分、または償却額を含む当期ソフトウェア費用全額

Eα

期待α

FamaFrenchV

Fama-French の 3 ファクター

FC

財務費用

FCF

財務 CF

FE_CON

アナリスト予測のコンセンサスの予測誤差

freq_ann

アナウンス頻度

freq_ann_NP

新製品やライセンス契約のアナウンス頻度

freq_DISC_FOR

予測開示頻度FS

財務ポジション

FSTR

買収企業側の国の財務構造比率(株式価値総額/株式価値総額＋private sector への貸付金総額)

Fund_Issue

負債及び株式発行によって調達された資金

FV

財務諸表上の数値

GO

成長機会

gover

ガバナンス指標

GP

売上総利益

GPR

売上高総利益率

GrowthRD

R&D の成長率

GrowthSales

売上高成長率Growthαα(項目または時期)の成長率

265

GW

のれん

HM

honeymoon period(前日の 7%以上の株価上昇を示す期間)

HML(時価簿価比率の大きいポートフォリオのリターン)－(小さいポートフォリオのリターン)

IA

無形資産

IAInt

無形資産/売上高

ICF

投資 CF

IE

開発段階の進行IM

輸入/国内総売上(国内市場における競争)

Incre_ann

アナウンスされた R&D 支出増加額

inno

技術の革新性INTCOV

インタレスト・カバレッジ・レシオ

inv

在庫品

IOIPO

IPO 企業に対する投資家の楽観性

IPA

知的資産(R&D と広告費の合計額を年 25%償却で算出)

IPRD

仕掛中の R&D

IR

技術革新・利潤追求段階

IssueA

発行株式額

ITA

ＩＴ資産

L

総負債

lagα

ラグ付α

LBC

地域の銀行数/地域の人口

LC

清算費用

LEV

レバレッジ

LEVpri

私募債のレバレッジ

LEVpub

公募債のレバレッジ

Liquidity

流動性

LOGPRC

経営者のストック・オプション・ポートフォリオの株価に対する感応度

LOGVOL

経営者のストック・オプション・ポートフォリオのリターンに対する感応度

longL

長期負債

M, P, V, MV

株価

Mag

(四半期報告後に改訂されたアナリスト予測のコンセンサス－報告前のコンセンサス)/報告前のコンセンサス

Mat_RDR&D の重要性

Med_AEF

個々のアナリストの予測利益の中央値

Med_AGF

アナリストの成長率予測の中央値

MOM

ポートフォリオ形成前 6 ヶ月のリターン

MOM

モメンタム効果MP

ミスプライス指標

266

MS

市場占有率

MSize

市場規模

MVpostIPO

IPO 後の株式価値

MVpreIPO

IPO 前の株式価値NC

net capital stock

NDTS

non-debt tax sheild

netinv

純投資

Network

network advantage

NME

ナイーブ・モデルによる利益予測誤差

NOA

純営業資産

noCash

現金以外の資産

Num_cited

自社特許の被引用回数

Num_DA

認可された新薬申請の数

Num_inno

1951～1971 年の間の化学産業(1959～1976 年の間の石油産業)における技術革新の数。

Num_M&A

買収企業の行った M&A の数

Num_NP

当期新製品の数

Num_Patent

登録特許数

Num_Seg

企業のセグメント数

Num_SR_RD

年次報告書中の R&D に関する文章の数

NV_Owninsti

機関投資家の多い(増加した)企業なら 2、中間は 1、少ない(減少した)企業なら 0。

OCF

営業 CF

OE

営業費用

OI

営業利益

OtherE

その他費用

OtherIA

その他無形資産

OV

offer value

OwnCEOCEO による株式保有割合

Owninsider

内部者による株式所有割合

Owninsti

機関投資家による株式保有割合

Ownman

経営者による株式所有割合

Ownα

αの株式所有割合

Patent

特許

PD

製品多角化

Perc_AR

予測を改訂したアナリストの割合

Perc_buy

購買者/HP 訪問者

Perc_conPat

登録特許集中比率

Perc_forE

在外活動から生じた利益/総利益267

Perc_forsub

国外子会社の割合

Perc_Incre_ann

アナウンスされた R&D 支出の対前年度増加割合

Perc_indiAudit

監査役会における独立監査人の割合

Perc_profAudit

監査役会における職業監査人の割合

Perc_Psub

完全所有子会社の割合

Perc_RC1960

1960 年(石油産業では 1965 年)の基本研究費の割合

Perc_reinv

再投資率

Perc_SOLDman

IPO 時の経営者の売却割合

Perc_SOLDVCIPO 時のベンチャーキャピタリストの売却割合

Perc_underfor

外国企業による引受割合

Perc_undergov

政府による引受割合

PGR

5 年間の株価成長率

Phase2buffer

recent success rate - long run success ratePP

portfolio potencial

PPE

有形固定資産PPI

生産者価格インデックスの変化率

PREM

リスク・プレミアム

PREMd

倒産可能性に対するプレミアム

PREMt

時間に対するプレミアム

proc_VC

value chain 過程における R&D 支出のタイミングの早さ

prod

生産性

profit

収益率

PV_AEF

アナリストの予測利益の割引現在価値

PV_CO

コール・オプションの行使価格の割引現在価値

PV_LP

limited partnership R&D project の割引現在価値

PV_RI

将来残余利益の割引現在価値

PV_RIMEF

経営者の予測利益から算定した将来残余利益の割引現在価値

PVE_AEF

アナリストの予測利益から推定した株主資本価値qTobin の q

qua_employee

従業員の質

R

リターン

R_NoRDPR&D 無、かつインサイダーが net purchaser グループのリターン

R_NoRDSR&D 無、かつインサイダーが net seller グループのリターン

R_RDP

R&D 有、かつインサイダーが net purchaser グループのリターン

R_RDS

R&D 有、かつインサイダーが net seller グループのリターン

rank_RD

R&D/総資産のランキング(1～10)

RATING

負債格付け

268

RC

研究費

RD

R&D 支出RD19601960 年(石油産業では 1965 年)の R&D 支出額

RDA

R&D 資産RDHML(R&D の多いポートフォリオのリターン)－(少ないポートフォリオのリターン)

RDind

R&D の産業平均

RDInt

R&D intensity

RDLargeR&D 支出が大きい企業の R&D

RDprodind

産業全体の R&D の生産性

RDSmallR&D 支出が小さい企業の R&D

rece

売上債権

reg

無形資産関連の規制下

relNum_cited

特許引用件数相対値

rer

実効為替レート

REV

収益率

Rf

リスク・フリー・レート

RI

残余利益

RI

残余利益

risk

リスク

rlr

実質長期利子率

Rm

市場ポートフォリオのリターン

ROR

企業の成長オプション

RP

ポートフォリオのリターン

RTY

特許権収入

SALARY

給料

Sales

売上高

Sales_BU

ビジネス・ユニットの売上高

SalesF

売上高予測値SAR

企業規模調整後リターンSB

self-selection bias を除くための変数

SBR

stock bonus ratio

SD(ROE)ROE の標準偏差

SD(α)αの標準偏差

SDA

ソフトウェア資産

SDC

ソフトウェア開発支出

SE

産業内で科学者及び技術者が労働力に占める割合

SGA

販売費及び一般管理費

269

Size

企業規模

SKEW(α)αの歪度

SL

技術の科学性SMB(小規模企業ポートフォリオのリターン)－(大規模企業ポートフォリオのリターン)SO

spillover

SORD

同業他社による R&D 支出総額の過去 3 年の平均値

SP

spillover pool

SPREADbid-ask spread

SR

システマティック・リスク

ST

潜在的収益性STI

science and technology indicators

STR(国の株式時価総額)/(株式時価総額＋民間企業の銀行からの借入金総額)

Surp

期待外の薬価引き下げ

T

時間

TA

有形資産

Tax

税金

TM

商標

TotalA

総資産

TR

税率

Uadv

期待外広告宣伝費

UCE

期待外資本支出

UE

期待外利益

UFCF

期待外財務 CF

UICF

期待外投資 CF

UOCF

期待外営業 CFUP

過小評価指標Upatent

期待外特許

UPIPO

IPO 時の株価の過小評価額

UR

アンシステマティック・リスク

URD

期待外 R&D

URDA

期待外 R&D 資産

Uα

期待外α

V(RD)

R&D の変動性

V(UR)ann

アナウンス時のアンシステマティック・リスクの変動

V(α)

αの変動性

va

付加価値

Visit

HP 訪問者

270

VOLSENLOGVOL のログなし

Volume

株式取引量

WebTraffic

ウェブ使用量WRDind産業における総 R&D 支出

αind

αの産業平均ΔTAPIS

time adjusted probability of indication success271

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