3『証券経済学会年報』第56号

2021年12月

女性役員が負債コストに与える影響の実証研究＊
太

田

浩

司

関西大学商学部

向真央

久留米大学商学部

要旨：
諸外国の先行研究からは，女性の有するリスク回避的特性に着目し，女性取締役のいる企業の負債

コストは男性取締役だけの企業よりも低いという結果が報告されている。その一方で，たとえ女性が取締役会にいたとしてもその割合が極端に少ない場合にはトークン的な存在に留まってしまい，実質的な変化をもたらさないという議論も存在する。そこで本稿では，日本企業における女性役員の存在が負債コストに与える影響を，相関および因果関係の観点から検証している。結果は，女性役員の登用と負債コストの間に有意な関係性は見られなかった。このことは，わが国では女性役員の登用が未だトークンの域を出ていないことを示唆しているのかもしれない。
キーワード：
女性役員，負債コスト，Difference-in-differences，トークン
目

次：

１．はじめに
２．先行研究３．変数の定義
４．サンプルと記述統計量
５．相関分析
６．Heckman の２段階推定法
７．DID 分析
８．追加分析
９．おわりにし進めようとする動きが官民で加速してい1．はじめにる１）。その背景には，少子化に伴う生産年齢人
口の減少が深刻化する中，女性の活躍推進が今

近年，上場企業における女性役員の登用を推＊後の日本の持続的成長のために不可欠であると本稿の作成にあたり，PATW における報告では藤山敬史先生（神戸大学），日本ファイナンス学会第１回秋季研究大会における報告では小林磨美先生（立命館大学），そして本誌への投稿に際しては２名の匿名レフェリーから大変貴重なコメントを頂いた。これらの方々に記して謝意を表したい。なお，太田浩司は，本研究に関して JSPS 科研費 JP19Ｋ01768の助成を受けている。

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証券経済学会年報第56号／研究論文の認識が高まっているということがあると考える研究が増加している。その中のひとつに，女られる。そもそも女性活躍に関する政府の取組性の有するリスク回避的かつ倫理的な特性に着みが積極化したのは，2013年４月に安倍首相が目して，女性の登用と負債コストの関係を調査「経済界との意見交換会」において，「全上場する一連の研究があり，女性 CFO や CEO あ

企業において積極的に役員・管理職に女性を登るいは女性取締役のいる企業の負債コストは，用していただきたい。まずは，役員に一人は女

男性 CFO や CEO あるいは男性取締役しかい性を登用していただきたい。」と要請したことない企業よりも低いという証拠が各国で提示さから始まったといわれている（菅原〔2019〕）。

れ て い る（Francis et al.〔2013〕；Luo et al.

その後，2014年10月に「企業内容等の開示に関〔2018〕；Usman et al.〔2019〕）。 ま た， 日 本する内閣府令」が一部改正され，2015年３月31においても，Tanaka〔2014〕が，女性社外取日以後に終了する事業年度から，有価証券報告

締役のいる企業の負債コストは女性社外取締役

書において役員の男女別人数および女性役員比のいない企業よりも有意に低いという結果を報率を記載することが義務付けられた。また，告している。

2015年６月には，金融庁と東京証券取引所が取このように，女性取締役や重役のいる企業はりまとめた「コーポレートガバナンス・コード

低い負債コストを享受しているという研究が存（CG コード）」が実施され，その原則のひと在する一方で，たとえ取締役会に女性がいたとつに「女性の活躍促進を含む社内の多様性の確しても，その割合が極端に少ない場合にはトー保」（原則２－４）が盛り込まれ，企業は「コーポクン（お飾りや象徴）的な存在に留まってしま

レートガバナンス報告書（CG 報告書）」の中う可能性があるということが，社会学者のロザ

で，CG コードに基づく情報の開示を求められ

ベ ス・ モ ス・ カ ン タ ー が 著 し た『Men and

るようになった２）。

Women of the Corporation』を嚆矢とする多これら制度的な整備以外にも，２千社超の日

く の 研 究 で 指 摘 さ れ て い る（Konrad et al.

本企業に投資する世界第３位の資産運用会社で〔2008〕；Joecks et al.〔2013〕；Egon Zehnder

ある米国のステート・ストリート・グローバ〔2018〕）。これらの研究では，「Three is the

ル・アドバイザーズは，2018年の株主総会かmagic number」でクリティカル・マスである

ら，女性取締役がいない日本企業に対してそのという主張がなされ，女性取締役が３人にまで会長または社長の選任議案に反対票を投じてい増えると初めて取締役会の雰囲気や力学が一変る。また，米国の大手議決権行使助言会社であし，ジェンダー・ダイバーシティの便益を十分る グ ラ ス ル イ ス は，2019年 ２ 月 か ら TOPIXに享受できるようになるとの見解が述べられてCore30および TOPIX Large70の構成銘柄に該いる。この観点からわが国の現状を見ると，わ当する企業で候補者を含めて女性の取締役や監が国の女性役員割合は先進諸国の中で際立って査役などが一人もいない場合には，株主総会に低く（2015年時点で日本2.8％，欧米諸国17.9％

おける会長または社長の選任議案に対して反対～38.7％），本研究のサンプルでも女性役員比推奨を行っている。また，2020年２月からはそ率は僅かに2.2％であり，女性役員がいる企業の範囲を東証第一部および第二部の上場企業にでもその９割以上が紅一点の女性役員で，クリ拡 大 す る こ と を 表 明 し て い る（Glass Lewis

ティカル・マスであると言われている３人以上

2019 Proxy Paper Guidelines）。

の女性役員がいる企業は存在していなかった。

このような女性登用の趨勢は日本に限らず欧その意味では，わが国においては，女性役員の

米諸国においても見られる現象であり，それと登用がトークニズムに陥っている可能性があ

ともに世界の会計・ファイナンス領域におけるる。

実証研究でも，女性役員の選任あるいは女性

そこで本稿では，日本企業における女性役員

CEO・CFO の任命に伴う経済的帰結を調査すの登用が，果たして負債コストの低下という実女性役員が負債コストに与える影響の実証研究

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際の便益につながっているかについて検証をり，CFO や CEO が女性である企業は男性であ行っている。結果は，女性役員の登用と負債コる企業と比べて，大規模な企業買収や長期負債ストの間に有意な関係は存在していなかった。

の発行を実施する可能性が低い，レバレッジが

この結果は，わが国企業における女性役員の登低い，利益のボラティリティが小さい，企業の用が，諸外国の結果とは異なり，負債コストの生存確率が高い，会計の保守性が高いといった低減という実質的な便益にはつながっていない傾向があることが，先行研究によって示されてということを意味しており，わが国における女い る（Huang and Kisgen〔2013〕；Faccio et

性役員の起用が未だトークンの段階である可能

al.〔2016〕；Francis et al.〔2015〕；Ho et al.  

性を示唆するものといえる。

〔2015〕）。また，取締役会に女性取締役が存在

なお，本稿の構成は以下の通りである。次節することによって，取締役会議への出席率が改は先行研究のサーベイを行い，第３節は変数を善する，株価パフォーマンスと CEO 交代の関定義している。第４節はサンプルについて述べ

係性が強まる，女性取締役が監査委員会のメンるとともに，データの記述統計量を示す。第５バーであると経営者の利益マネジメントが抑制

節は相関関係，第６節は内生性に対処した場合されるといった，モニタリング機能が向上するの相関関係，第７節は DID 分析による因果関ことを示唆する結果が報告されている（Adams

係の結果について述べる。第８節は追加分析の

３）
and Ferreira〔2009〕；Gull et al.〔2018〕）。さ

結果を示し，最後に第９節で本稿を総括する。

らに，被験者を用いた実験研究からも，企業に

1） 本稿で述べる「女性役員」という用語は，女性取締役

勤務しているというセッティングで，女性は男と女性監査役の両方を含んでいる。
2） CG 報告書における女性の登用に関する開示状況や，その事例などについては物江〔2016a〕を参照された
い。また，日本を含む各国の女性登用に関する制度的対応については，物江〔2016b〕を参照されたい。

性よりも，個人的な金銭的利得のために非倫理的な行動を取らない，不正な財務報告に気付いたときにはそれを告発するという選択をする傾向が強いということを示す証拠が得られている（Betz et al.〔1989〕；Kaplan et al.〔2009〕）。

2．先行研究これら女性のリスク回避的かつ倫理的な特性がもたらす様々な効果を所与とすれば，女性取締

社会学，心理学，そして経済学における研究役・重役の存在には，企業のデフォルトリスク

からは，女性は一般的に男性よりもリスク回避を低下させ，ひいては企業の負債コストを減少的であるという証拠が数多く提示されているさせる効果があるということが推測される。そ（Eckel and Grossman〔2008〕；Croson and

こでこの推論に基づいて，女性取締役や重役のGneezy〔2009〕；Francis et al.〔2015〕）。 例 え

存在と負債コストとの関係を実証的に検証する

ば，Arch〔1993〕は，男性がリスキーな状況を研究が各国で存在している。

挑むべきチャレンジであるとみるのに対して，

最初に，Francis et al.〔2013〕は，S&P 1500

女性はそれを避けるべき脅威であるとみなす傾社の中で女性が CFO である企業は，男性が向があると論じている。また，人の倫理的行動

CFO である企業と比べて，14bp 低い銀行からに影響を与える個人の属性には，国籍，宗教，の借入金利を享受していることを明らかにして

年齢など様々な要因が存在することが知られている。ただし，女性 CEO や他の女性重役についるが，そのひとつに性別があり，女性は一般

いては，それが男性である場合と比べて借入金

的に男性よりも倫理的であるという証拠が多く利に有意な差を見出せておらず，その理由を，の 研 究 に よ っ て 提 示 さ れ て い る（Ford and銀行が融資契約に影響を与える会計情報の質を

Richardson〔1994〕；Collins〔2000〕）。

決定する重役を CFO であるとみているためでこのような女性のリスク回避的かつ倫理的なはないかと推察している（Jiang et al.〔2010〕）。

特性は，企業社会の中でも見られるものであ

次に，Luo et al.〔2018〕は，欧米企業と比べて

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証券経済学会年報第56号／研究論文

CEO に権力が集中しているといわれる中国企といったビジネスとは無関係な内容に費やされ業をサンプルとして，女性 CEO と銀行からのてしまうという現象が報告されている借入金利との関連について調査を行い，女性（Krefting〔2002〕；Terjesen et al.〔2009〕）。

CEO 企業の銀行からの借入金利は男性 CEO 企

また女性取締役は，対外的にはスポットライト

業よりも67bp 低いという結果を報告している。

を浴びる存在である一方で，取締役会内では紅さらに，この女性 CEO の借入金利低減効果一点であるが故にその意見は軽んじられたり無は，もともと資金融資を受けやすい国営企業よ視されてしまいがちで，他の男性取締役よりもりも受けにくい非国営企業においてより顕著でより一層の努力をしなければなかなか認めて貰

あ る と い う 証 拠 を 発 見 し て い る。 第 三 に，えないと自ら感じているという報告がなされてUsman et al.〔2019〕は，取締役会における女いる。

性取締役の存在と財務諸表から推計した借入利

このような男性ドミナントな取締役会におけ子率との関係を，中国企業をサンプルにして調る女性取締役のように，ある集団内におけるマ

査している。そして，取締役会に女性取締役がイノリティがその集団に実質的な変化をもたら一人でも選任されている企業の借入利子率は，すには，マイノリティの数がクリティカル・マ

全員が男性取締役である企業よりも４％低く，スと呼ばれるある閾値にまで達する必要がある

また女性取締役人数が増加するほど借入利子率という議論が存在する（Granovetter〔1978〕）。

はさらに低下するという結果を示している。最こ の ク リ テ ィ カ ル・ マ ス 理 論 の 研 究 で は，後に，日本企業を対象とする研究としては，女「Three is the magic number」でクリティカ

性取締役と負債コストの関係を調査する

ル・マスであるという主張がなされ，女性取締

Tanaka〔2014〕がある。Tanaka〔2014〕は，役が３人になって初めて取締役会の雰囲気や力

女性取締役の存在と社債の発行時利回りの関係学が一変し，企業はジェンダー・ダイバーシを調査し，女性取締役がいてもそれが社内取締

ティの便益を享受することができるのだという役である場合には発行時利回りに影響を与えな見解が述べられている（Konrad et al.〔2008〕；

いが，社外取締役である場合には発行時利回り

Joecks et al.〔2013〕；Egon Zehnder〔2018〕）。

は低下するということを明らかにしている。

例えば，Pandey et al.〔2020〕は，オーストラ

このように，取締役会におけるジェンダー・

リア企業をサンプルとして取締役会に占める女

ダイバーシティは，女性特有の特性や異なるも性取締役の割合の大きさと負債コストとの関係のの見方および価値観を取締役会にもたらし，を検証し，企業が負債コストの低下というジェ

それがコーポレート・ガバナンスさらには企業

ンダー・ダイバーシティによる便益を受けるた

パフォーマンスの向上につながるという議論がめ に は， 女 性 取 締 役 比 率 が あ る 一 定 の 閾 値

存在する一方で，たとえ女性役員が存在したと（20％）を超える必要があるという，クリティ

してもそれが紅一点であるような状況では，女

カル・マス理論を支持する証拠を提示してい性が「トークン」として扱われてしまい実質的る。その意味では，日本企業の女性役員登用のな 意 味 が な く な っ て し ま う と い う こ と が，

歴史は欧米企業と比べて非常に浅く，わが国でKanter〔1977a；1977b〕を始めとする一連のは女性役員が未だトークンとして扱われている

研究によって指摘されている（Konrad et al.

可能性がある。

〔2008〕；Joecks et al.〔2013〕；Egon Zehnder

以上，先行研究の結果からは，女性取締役の〔2018〕）。例えば，女性が初めて取締役に任命

経済的効果に関して二つの議論が存在するといされると，メディアはそれを顔写真付きで大きえる。ひとつは，女性のリスク回避的かつ倫理く取り上げ，本来ならば彼女がこれまでに成し的な特性に着目し，女性取締役の存在は取締役遂げた業績や就任後の抱負などに割かれるべき会のモニタリング機能を向上させ，それが企業

紙面が，しばしば彼女の服装，髪型，家族構成のデフォルトリスクの低下，ひいては企業の負女性役員が負債コストに与える影響の実証研究

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債コストの低減に貢献するという議論である。

ドを使用している。なお，企業は通常複数の社

他方，トークンおよびクリティカル・マス理論

債を同時に発行しており，これらの社債信用ス

は，女性取締役人数や比率がある一定の閾値

プレッドをひとつにまとめる方法としては，（３人や30％）を超えて，初めて企業は女性固Anderson et al.〔2003；2004〕 が 用 い て い る有の特性がもたらす便益を享受することができデュレーション・マッチド加重平均スプレッドると主張している。そこで本稿では，わが国の（Duration-matched weighted-average

女性役員の登用が企業の負債コストに与える影

spread）を採用している。Spread の具体的な響を調査することによって，二つの議論の妥当算定方法は以下のようである。

性を実証的に検証している。

1. 日本証券業協会の公表する『公社債店頭

また，近年のわが国では，長引く低金利政策

売買参考統計値』から各年７月末日におけの下で利回りを求める投資家の需要が旺盛なこる普通社債（銘柄／回号）の価格に関するともあり，企業の資金調達方法として社債の存データを取得する。

在感が高まっている（日本経済新聞，2019年６2. 当該普通社債（銘柄／回号）の起債情報

月15日付）。例えば，2019年の資金調達では，は，同じく日本証券業協会の公表する『公株式発行による調達が前年の５分の１以下にま社債発行銘柄一覧』から取得している。

で落ち込んでいる一方で，社債の発行額は前年

3. 各銘柄／回号の債券価格，利率（クーポ比40％増の14兆円で，過去最大を更新している

ン・レート）および償還までの残存期間か（日経 QUICK ニュース，2019年12月27日付）。

ら，毎年７月末日における利回りおよび

このように社債による資金調達の重要性が増す

デュレーションを計算する４）。

中，企業の経営者もまた今まで以上に負債コス

4. 各銘柄／回号の発行額をウェイトとしトを意識するようになっていると考えられる。

て，各企業年の７月末時点の加重平均利回

従って，わが国における女性取締役の存在が社りおよび加重平均デュレーションを計算す

債の利回りに与える影響を調査することは，アる。

カデミックな知見の蓄積のみならず実務家に

5. 財務省の公表する国債金利情報に基づいとっても興味深い証拠を提供することになるとて，各年７月末時点のデュレーションを計思われる。

算する。なお，残存期間１～20年の全ての3） 利益マネジメント（Earnings Management）とは，年についてデュレーションを求めてい経営者が，会計上の見積りと判断および会計方針の選択る５）。また，国債金利情報では利回り情報等を通じて，一般に認められた会計基準（GAAP）の枠

のみが開示されているので，国債のデュ内で当期の利益を自らが望む水準に達するように裁量的に調整する行動のことである。利益マネジメントはレーションの計算にあたっては，債券価格

GAAP の範囲内で行われる会計上の調整であるので，を100円，利率と利回りが等しいという仮

違法行為である粉飾決算とは異なっているが，その中に定を用いている６）。

は投資家をミスリードするようなものも存在するので，合法ではあっても倫理的観点から批判的な指摘を受けることも少なくない（須田ほか〔2007〕；首藤〔2010〕）。

6. 各企業年７月末時点の加重平均デュレー
ションと最も近いデュレーションを有する
同年７月末時点の国債の利回りを抽出し，各企業年の加重平均利回りから差し引くこ

3．変数の定義とによって，デュレーション・マッチド加
重平均スプレッドを計算する。

（１）Spread の算定（２）Rating の算定

本稿では，企業の各年の負債コストの代理変

Spread に影響を与える要因のひとつとして，数として，毎年７月末時点の社債信用スプレッ

信用格付会社の公表する信用格付けがあり，上

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証券経済学会年報第56号／研究論文

位の格付けであるほど Spread が小さくなるこ

取締役のモニタリングの有効性は，企業のデとが予想される。しかしながら，信用格付けはフォルトリスクを低減させ，ひいては企業の負記号で表記されるのが一般的であり，また信用債コストを低下させる効果があると論じている

格付けにはコーポレートガバナンスに関する情（Hillman and Dalziel〔2003〕；Adams and報が反映されていると思われるので，そのままFerreira〔2007〕； 江 川〔2017〕；Usman et al.

用 い る こ と は で き な い。 そ こ で 本 稿 で は，

〔2019〕）。そして第２節では，取締役の性別にAnderson et al.〔2003；2004〕，Klock et al.

ついて取り上げ，女性は男性よりもリスク回避〔2005〕，Ortiz-Molina〔2006〕，Tanaka〔2014〕

的かつ倫理的な特性を有しているので，女性の等の多くの先行研究に倣って，信用格付会社の方がより効果的なモニターとして機能するとい公表する信用格付けを以下の手順で処理してうことを示唆する一連の研究について述べていRating 変数として用いている。

る。 事 実，Adams and Ferreira〔2009〕 は，

1. 毎 年『 会 社 四 季 報 』 夏 号 か ら， ム ー

女性取締役は男性取締役よりもモニタリングにディーズ（Moodyʼs），スタンダード・アン

関する委員（監査委員，ガバナンス委員および

ド・ プ ア ー ズ（S&P）， 日 本 格 付 研 究 所

指名委員）に任命されることが多いという証拠（JCR），格付投資情報センター（R&I）のを示している。また性別以外に効果的なモニタ

４信用格付会社の公表する長期債券の信用リングに必要な要素として考えられるのが，取格付け情報を入手する 。

締役の独立性である。社内出身で通常企業の業

2. S&P，JCR，R&I に つ い て は，AAA，務執行も担う社内取締役と，内部のしがらみや

AA，A，BBB，BB，B，CCC，CC の順番

利害関係を持たず，社外から客観的に会社の状に，それぞれ８～１の値を付与している。

況を見て意見することができる立場の社外取締

Moodyʼs に つ い て は，Aaa，Aa，A，役とでは，当然モニタリングの有効性が異なる

Baa，Ba，B，Caa，Ca の順番で付与してと 考 え ら れ る か ら で あ る。Bhojraj andいる。なお，同一格付け内における（+）

Sengupta〔2003〕および Anderson et al.〔2004〕

７）（−）等の付加記号は考慮していない。

は，取締役会の独立性が社債の利回りに与える

3. １社の信用格付会社による信用格付けし影響について調査し，独立性の高さと利回りのかない場合にはその数値化された格付け

間には負の相関が存在するということを発見しを，複数の信用格付会社による信用格付けている。また Tanaka〔2014〕は，取締役の性がある場合にはその数値化された格付けの別と独立性の両方の要素が社債利回りに与える

平均値を計算する。

影響について調査し，その両方の要素が利回り

4. コーポレートガバナンスが信用格付けにの低下と関連しているという結果を報告してい与える影響を除去するために，格付けの平る。加えてわが国には，後で示す表２パネルＥ

均値をコーポレートガバナンス変数に回帰からも明らかなように，内部出身の女性役員がし，その残差を Rating と定義している。

極端に少なく，女性役員の大多数は社外出身者

なお，コーポレートガバナンス変数はモデであるという特徴がある。そこで本稿では，女ルによって異なっているが，女性取締役・

性社外役員が企業の負債コストに与える効果に

女性監査役に関する変数と取締役会・監査

注目して分析を行っている。

役会の規模に関する変数がひとつずつ含まれる。
（３）女性役員変数および他の変数の定義

さらにわが国特有の制度として，本研究のサンプルとなる監査役会設置会社には，会社役員として取締役と監査役の２種類の構成員が存在する。監査役の役割は，取締役の職務の執行を

先行研究は，取締役の主たる役割には「モニ監査することであり，取締役会に出席して必要タリング」と「助言」の二つがあり，この内，な場合には意見を述べなければならない（会社女性役員が負債コストに与える影響の実証研究

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法第381条第１項，第383条第１項）。従って，FeOutAudDum，FeIndAudDum は， そ れ ぞ取締役のみならず監査役にもモニタリング機能

れ，女性監査役，女性社外監査役，女性独立監があると考えられる。しかしながら，わが国の査役が在任しているかどうかに関するダミー変

監査役は取締役会において議決権を有しておら

数 で あ る。 役 員 会 の 規 模 を 表 す BODSize とず，また実際には何ら責任を果たさずに報酬だ

BOASize は，それぞれ，取締役会および監査

けを得ているとして「閑散役」と揶揄されるな

役会人数に自然対数をとった値と定義していど，機能不全を起こしているという指摘もある

る。なお，東証が有価証券上場規程を一部変更（高桑・加藤〔2016〕）。

して，「独立役員を１名以上確保しなければな

そこで本稿では，調査対象である女性役員らない」（上場規程第436条の２）と定めたのは（FeYakuinDum） お よ び 役 員 会 の 規 模

2009年12月22日であり，３月決算会社の場合（BoardSize）に関する変数を，役員の独立性

は，その適用開始時期は2010年６月の定時株主（社外役員，独立役員）および役員の種類（取締総会の翌日以降，違反に対する実効性確保措置役，監査役）に応じて，次のように定義していはその翌年の定時株主総会の翌日以降とかなりる８）。FeDirDum，FeOutDirDum，FeIndDirDum

時間的な幅が存在する。従って，独立役員に関は，それぞれ，女性取締役，女性社外取締役，

す る ２ 変 数 FeIndDirDum と FeIndAudDum

女性独立取締役が在任しているかどうかに関すには測定誤差が含まれており，これらの変数をる ダ ミ ー 変 数 で あ り，FeAudDum，用いた場合の推定結果には注意が必要である。

表１
Variable
SpreadFeYakuinDum▶ FeDirDum▶ FeOutDirDum▶ FeIndDirDum▶ FeAudDum▶ FeOutAudDum▶ FeIndAudDum
BoardSize▶ BODSize▶ BOASize
LnMVE
Leverage
Duration
Bondage
Blockhold
Volatility
Perform
RatingMimick▶ MimickDir▶ MimickAud
Foreignhold
Ovseasale

変数の定義

Definition
７月末時点のデュレーション・マッチド加重平均利回りスプレッド（単位：bp）
女 性 役 員 に 関 す る ダ ミ ー 変 数 で， モ デ ル に 応 じ て FeDirDum，FeOutDirDum，
FeIndDirDum，FeAudDum，FeOutAudDum，FeIndAudDum のいずれかを取る。
取締役会に女性取締役が在任していれば１，それ以外は０のダミー変数
取締役会に女性社外取締役が在任していれば１，それ以外は０のダミー変数
取締役会に女性独立取締役が在任していれば１，それ以外は０のダミー変数
監査役会に女性監査役が在任していれば１，それ以外は０のダミー変数
監査役会に女性社外監査役が在任していれば１，それ以外は０のダミー変数
監査役会に女性独立監査役が在任していれば１，それ以外は０のダミー変数
役員会の規模に関する変数で，モデルに応じて BODSize か BOASize を取る。
取締役会人数に自然対数をとった値
監査役会人数に自然対数をとった値
７月末時点の株式時価総額に自然対数をとった値
長期借入金および社債を総資産で除した比率
社債発行額で重み付けした加重平均デュレーション
社債発行額で重み付けした発行からの加重平均年数
少数特定者持分株式数を発行済株式数で除した比率
過去60ヵ月間の月次株価ボラティリティ
営業キャッシュ・フローを総資産で除したもの
信用格付けに関する変数
女性役員を選任している同業種に属する企業の比率（自社は除く）で，モデルに応じて
MimickDir か MimickAud を取る。
女性取締役を選任している同業他社数を同業社数で除した比率
女性監査役を選任している同業他社数を同業社数で除した比率
外国人持分株式数を発行済株式数で除した比率
海外売上高を売上高で除した比率（注） Spread および Rating の定義の詳細については，第３節を参照されたい。

10

証券経済学会年報第56号／研究論文

その他 Spread に影響を与えると思われるコ
ン ト ロ ー ル 変 数 は，Anderson et al.〔2003；
2004〕に依拠している。企業固有の変数としては，企業規模（LnMVE），企業業績（Perform），
財務レバレッジ（Leverage），大株主持株比率（Blockhold），株価ボラティリティ（Volatility）
を，社債固有の変数としてはデュレーションて加える理由としては，低い負債コストは長期的には株主の利益につながるので，大株主には Spread を低く抑える動機があると考えられるからである（Anderson etal.〔2004〕）。なお，大株主の持株比率としては，少数特定者持株比率を用いている。また，大株主持株比率の代わりに外国人持株比率や役員持株比率を用いた場合にも，本稿の分析結果に殆ど影響がないということを確認している。

（Duration）と社債発行経過年数（Bondage）

4．サンプルと記述統計量

を使用している ９）。また，Heckman の２段階推定法における第１段階の女性役員選択モデル
で 用 い る 除 外 制 約 変 数 と し て は，Bonaimé〔2015〕に倣って，Massa et al.〔2007〕が考（１）サンプルの選択案した同業他社の動向を捉える Mimick を使用

本稿では，以下の基準を用いてサンプルを選している。それ以外にも，選択モデルの説明変択している。なお，会計数値および株価に関す数として，外国人持株比率（Foreignhold）おるデータは NeedsFQ から，コーポレートガバ

よび海外売上高比率（Ovseasale）を用いていナンス報告書および有価証券報告書に記載される。以上の本研究で使用する変数の定義の詳細ている役員情報は Nikkei Needs-DVD から入は，表１にまとめられている。なお，本稿の分手している。

析に用いる全ての変数は，ダミー変数を除いて

1. 日本証券業協会の公表する「公社債店頭

全て上下１％を Winsorize している。

売買参考統計値」において，債券価格が７4） 利回りがマイナスとなる銘柄／回号はサンプルから除外している。
5） 公表のない11～14年および16～19年の利回りならびに
デュレーションについては，それぞれ，10年から15年，月末時点で入手可能である（2008年以降入
10）
手可能）
。

2. 債券の発行体が３月決算の上場企業で，債券の種類が普通社債（劣後債を除く）で15年から20年の間の直線的変化として計算している。

ある。

6） 財務省の公表する国債入札結果からは，落札価格が100円前後となるように表面利率が決定されており，利率と利回りがほぼ等しくなっているということがわか

3. 株主総会開催日から７月末日の間にコー
ポレートガバナンス報告書が提出されている。また，2016年と2017年７月末の国債利回りには負の利回りが存在する。この場合にはデュレーションが残存期間よりも長くなるという理論と矛盾する事象が発生してしまうが，利回り自体が極端に小さいので，デュレー
ションは残存期間とほぼ一致しており，スプレッドの算定に大きな影響を与えないと判断している。

る。
4.

監査役会設置会社である。

１は，DID（Difference-in-Differences）分析に必要な長期間にわたる既発債の利回りを計算

7） 2010～2012年の３年間については，『会社四季報』がするために必要な基準である。２は，役員構成

信用格付け情報の提供を中止していたため，代わりにの変化が負債コストに与える影響の時期を統一『日経会社情報』から信用格付け情報を取得している。
8） 役員の独立性については，内部出身の役員に関する変するために課している基準である。３は，独立数も考えられるが，本稿の調査対象である女性役員につ役員を特定するために必要な基準である。４

いては，表２パネルＤおよびＥで示されているように，は，取締役しか存在しない指名委員会等設置会

女性内部役員の延べ人数が全役員29,248人中僅かに49人と極端に少なかったので，分析には用いていない。
9） 企業規模，企業業績，財務レバレッジ，デュレーショ
ンは社債のデフォルトリスク，社債発行経過年数は社債の流動性リスク，株価ボラティリティは企業の倒産リス
クと関連する指標として使用している（Houweling etal.〔2005〕）。大株主持株比率を Spread の説明変数とし社（2015年４月までは委員会設置会社）および監査等委員会設置会社と，取締役と監査役の両方が存在する監査役会設置会社では，会社の機関設計が大きく異なるため同一に取り扱うことは適切ではないと判断して課している基準である。以上の１～４の選択基準により，2008～11

女性役員が負債コストに与える影響の実証研究

表２

サンプルの特徴

パネルＡ：年度別
Year
2008
2009
2010
2011
2012

N
33
157
177
195
216

％
1.78
8.46
9.54
10.51
11.64

Year
2013
2014
2015
2016
2017
Total

N
231
233
219
189
205
1,855

％
12.45
12.56
11.81
10.19
11.05
100.00

パネルＢ：市場別
Market
東証一部
東証二部

N
1,836
9

％
98.98
0.49

Market
大証一部
JASDAQ
Total

N

％
0.32
0.22
100.00

パネルＣ：役員会における女性人数別
女性０人
N
％
取締役会
1,494
80.5
監査役会
1,623
87.5
パネルＤ：役員の性別（延べ人数）
女性
人数
取締役
390
監査役
246
役員
636

女性１人
N
332
218

6
4
1,855

女性２人

％
17.9
11.8

N
29
14

合計
％
1.6
0.8

N
1,855
1,855

男性
％
1.9
2.9
2.2

パネルＥ：女性役員の出自別（延べ人数）
女性取締役
人数
％
社内出身
32
8.2
社外出身
358
91.8
（他の会社）（154）（39.5）（学者）（ 98）（25.1）（弁護士）（ 48）（12.3）（公認会計士）（ 2）（ 0.5）（その他）（ 56）（14.4）
合計
390
100.0

人数
20,5098,103
28,612

％
100.0
100.0

合計
％
98.1
97.1
97.8

女性監査役
人数
％
17
6.9
229
93.1
（27）
（11.0）（59）（24.0）（76）（30.9）（29）（11.8）（38）（15.4）
246
100.0

人数
20,8998,349
29,248

％
100.0
100.0
100.0

女性役員
人数
％
49
7.7
587
92.3
（181）
（28.5）（157）（24.7）（124）（19.5）（ 31）（ 4.9）（ 94）（14.8）
636
100.0（注） 本表は，全観測値数1,855個（企業数293社）のサンプルを，パネルＡは年度別，パネルＢは市場別，パネルＣは役員会における女性人数別，パネルＤは役員の性別（延べ人数），パネルＥは女性役員の出自別（延べ人数）に分類して載せている。な
お，パネルＥの括弧は社外出身の内訳を示している

12

証券経済学会年報第56号／研究論文

2017年の期間で293社，延べ1,855企業年の観測る。第四に，パネルＤの延べ人数による役員の値を得ている。

性別からは，サンプル企業の役員の延べ人数が

表２は，サンプルの特徴を明らかにするため

29,248人いる内，女性役員が636人と僅かに2.2％に，それを年度別，市場別，役員会における女を占めているに過ぎないということがわかる。

性人数別，役員の性別（延べ人数）および女性

最後に，パネルＥの女性役員の出自別の分類か

役員の出自別（延べ人数）に分類したものであらは，636人いる女性役員の内，社内出身の女る。最初に，パネルＡの年度別による分類から性 役 員 は 僅 か に49人（7.7 ％） で， 実 に587人

は，他の年度と比べて2008年の観測値数が少な（92.3％）を社外出身者が占めていることがわいことが見て取れるが，これは起債情報の入手かる。さらに，社外出身者の内訳としては，女が困難であったことに起因するものである。次性取締役に関しては他の会社出身者が39.5％とに，パネルＢの市場別分類からは，発行体の圧倒的に多いが，女性監査役ではその比率は98.98％が東証一部企業であり，社債発行の可11％に過ぎず，代わりに弁護士や公認会計士と能な企業が大企業に限定されているということいった専門職出身者が多いという特徴が見られが窺える。第三に，パネルＣの役員会におけるる。また学者については，女性取締役，女性監

女性人数別からは，男性のみ（女性０人）の取査役ともにその４分の１程を占めている。

締役会と監査役会が，それぞれサンプル企業の80.5％と87.5％と８割以上を占めていることが（２）記述統計量わかる。また女性取締役や女性監査役がいる場

表３パネルＡとパネルＢは，本研究で用いる合にもその殆どは１人であり，２人以上いる企

変数の記述統計量と相関係数行列を表してい

業はサンプルの僅か１％前後に過ぎないといえる。パネルＡの記述統計量からは，女性取締役

表３

記述統計量と相関係数行列

パネルＡ：記述統計量
Variable
SpreadFeDirDum
FeOutDirDum
FeIndDirDum
FeAudDum
FeOutAudDum
FeIndAudDum
BODSize
BOASize
LnMVE
Leverage
Duration
Bondage
Blockhold
Volatility
Perform
RatingMimickDir
MimickAud
Foreignhold
Ovseasale

N
1,855
1,855
1,855
1,855
1,855
1,855
1,855
1,855
1,855
1,855
1,855
1,855
1,855
1,855
1,855
1,855
1,855
1,855
1,855
1,855
1,855

Mean
45.275
0.195
0.186
0.174
0.125
0.120
0.103
2.368
1.492
12.669
0.229
3.957
2.651
0.403
0.096
0.062
0.005
0.165
0.106
0.219
0.232

S.D.
53.000
0.396
0.389
0.379
0.331
0.325
0.304
0.328
0.160
1.257
0.137
2.131
1.473
0.144
0.034
0.040
0.624
0.177
0.136
0.112
0.262

25th
22.652
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
2.197
1.386
11.837
0.121
2.477
1.548
0.299
0.071
0.040
－0.391
0.000
0.000
0.135
0.000

Percentiles
50th
30.975
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
2.303
1.386
12.626
0.199
3.701
2.526
0.369
0.092
0.061
0.058
0.118
0.059
0.210
0.141

75th
45.159
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
2.565
1.609
13.489
0.324
4.982
3.649
0.468
0.116
0.084
0.308
0.263
0.167
0.294
0.434

－0.152 0.036 0.020 0.029 0.038 0.039 0.039 0.013 0.058－0.432 0.006 －0.006 0.000 0.181 0.183 0.155 －0.006 0.113－0.120 0.274 0.280 0.299 0.132 0.117 0.143 －0.012 0.006－0.115 0.143 0.164 0.174 0.183 0.188 0.173 0.088 0.081－0.100 0.150 0.181 0.180 0.062 0.050 0.076 －0.054 0.054－0.011 －0.105 －0.105 －0.110 －0.096 －0.088 －0.068 －0.178 －0.071

0.221 －0.183 0.095 0.105 0.050 －0.154
0.397 －0.073 0.351 0.129 0.160 －0.228
0.051 －0.052 0.052 0.181 －0.048 －0.216
0.094 0.156 0.127 0.212 －0.028 －0.220
0.479 －0.191 －0.012 0.085 －0.153 0.201
0.149 －0.379 －0.201 －0.045 －0.002 0.282

1.000 0.245 0.021 0.050
0.257 1.000 －0.022 0.072
0.026 －0.030 1.000 0.443
0.054 0.124 0.328 1.000
0.152 0.110 0.084 －0.022
0.137 －0.015 －0.091 －0.169

0.167 0.153
0.131 －0.017
0.115 －0.049
0.002 －0.131
1.000 0.332
0.334 1.000（注） パネルＡは本稿の分析で用いる変数の記述統計量を示している。パネルＢは変数間の相関係数行列で，対角成分の下側がピアソンの相関係数，上側がスピアマンの順位相関係数を示しており，有意確率が５％以下である場合には太字にしている。本表の Rating の値には，格付けの平均値を FeDirDum と BODSize に回帰して得られる残差を用いている。なお全ての変数は，ダミー変数を除いて，上下１％を Winsorize している。変数の定義は表１を参照。

⑯ Perform⑰ Rating⑱ MimickDir⑲ MimickAud⑳ Foreignhold㉑ Ovseasale

パネルＢ：相関係数行列
Variable
①
②
③
④
⑤
⑥
⑦
⑧
⑨
⑩
⑪
⑫
⑬
⑭
⑮
⑯
⑰
⑱
⑲
⑳
㉑
① Spread
1.000 －0.036 －0.038 －0.058 －0.106 －0.110 －0.105 －0.056 －0.111 －0.370 0.223 －0.006 －0.247 －0.011 0.280 －0.234 －0.519 －0.054 －0.114 －0.222 －0.095② FeDirDum－0.070 1.000 0.955 0.914 0.148 0.137 0.152 0.135 0.134 0.246 0.047 0.123 0.187 －0.140 －0.169 0.031 －0.009 0.258 0.174 0.174 －0.106③ FeOutDirDum －0.093 0.955 1.000 0.959 0.167 0.156 0.175 0.120 0.138 0.245 0.063 0.125 0.178 －0.146 －0.151 0.017 －0.020 0.263 0.191 0.200 －0.106④ FeIndDirDum －0.102 0.914 0.959 1.000 0.171 0.159 0.182 0.113 0.136 0.244 0.053 0.112 0.198 －0.147 －0.159 0.026 －0.015 0.284 0.201 0.198 －0.108⑤ FeAudDum－0.100 0.148 0.167 0.171 1.000 0.978 0.896 0.088 0.204 0.213 0.038 0.155 0.173 －0.086 －0.125 0.027 0.180 0.142 0.175 0.067 －0.100⑥ FeOutAudDum －0.099 0.137 0.156 0.159 0.978 1.000 0.917 0.098 0.217 0.211 0.032 0.158 0.173 －0.080 －0.129 0.029 0.183 0.130 0.182 0.053 －0.093⑦ FeIndAudDum －0.091 0.152 0.175 0.182 0.896 0.917 1.000 0.078 0.190 0.194 0.033 0.138 0.195 －0.081 －0.099 0.031 0.162 0.151 0.168 0.079 －0.072⑧ BODSize－0.099 0.126 0.112 0.103 0.077 0.089 0.071 1.000 0.330 0.335 0.190 0.296 0.095 －0.205 －0.264 0.001 －0.067 0.006 0.080 －0.054 －0.196⑨ BOASize－0.105 0.121 0.118 0.115 0.212 0.224 0.197 0.325 1.000 0.409 0.097 0.199 0.155 －0.266 －0.153 0.035 0.101 0.028 0.083 0.068 －0.087⑩ LnMVE－0.247 0.228 0.225 0.225 0.221 0.220 0.202 0.320 0.402 1.000 0.012 0.288 0.202 －0.258 －0.153 0.201 0.375 0.070 0.099 0.485 0.111⑪ Leverage
0.119 0.047 0.059 0.050 0.050 0.044 0.046 0.193 0.120 －0.006 1.000 0.291 0.121 －0.203 －0.071 －0.184 －0.087 －0.083 0.042 －0.196 －0.379⑫ Duration－0.133 0.131 0.136 0.125 0.144 0.148 0.132 0.300 0.194 0.296 0.291 1.000 －0.216 －0.118 －0.271 0.072 0.312 0.042 0.122 －0.035 －0.209⑬ Bondage－0.119 0.196 0.186 0.205 0.179 0.178 0.195 0.079 0.148 0.212 0.104 －0.187 1.000 －0.197 －0.193 0.083 0.119 0.158 0.215 0.084 －0.057⑭ Blockhold
0.049 －0.129 －0.133 －0.131 －0.040 －0.033 －0.038 －0.197 －0.221 －0.137 －0.149 －0.100 －0.144 1.000 0.163 0.085 0.133 －0.073 －0.054 －0.165 0.051⑮ Volatility
0.309 －0.157 －0.141 －0.149 －0.114 －0.118 －0.091 －0.259 －0.159 －0.147 －0.074 －0.249 －0.210 0.178 1.000 －0.156 －0.208 －0.218 －0.268 0.206 0.318

女性役員が負債コストに与える影響の実証研究

13

14

証券経済学会年報第56号／研究論文（ 女 性 監 査 役 ） の 有 無 に 関 す る FeDirDum

どは強くなく有意性も低くなっている。その（FeAudDum）の平均値が0.195（0.125）であ他，Spread と他の変数との間の相関係数の符るので，およそ５社（８社）に１社の割合で女号は予想と一致しており，役員会（BODSize，性取締役（女性監査役）が存在しているといえ

BOASize）や企業規模（LnMVE）が大きく，る。 ま た，FeOutDirDum（FeOutAudDum）

企業業績（Perform）が良好で格付け（Rating）と FeIndDirDum（FeIndAudDum） の 平 均 値が高いほど Spread は小さく，逆に，負債比率

は，FeDirDum（FeAudDum）の平均値よりも（Leverage） が 高 く， 株 価 ボ ラ テ ィ リ テ ィ

若干低いだけである。このことは，女性が役員（Volatility）が大きいほど Spread は大きいととして選任されている場合には，社外役員あるいえる。

いは独立役員に指定されているケースが大半で10） 公社債の売買は殆どが店頭取引による相対取引であるあるということを意味しており，わが国においては女性役員は通常社外からの登用であるといえる。
その他，BODSize と BOASize の平均値は，ので，売買内容を第三者が知ることは不可能である。そこで，日本証券業協会は，公社債の公平で公正な価格形成を図ることおよび投資者保護の見地から，「公社債店頭売買参考統計値」等のデータを公表している。

それぞれ2.368と1.492であるので，取締役会と監 査 役 会 の 人 数 は， そ れ ぞ れ 平 均 で10.68人

5．相関分析

（e2.368 ≈ 10.68）と4.45人（e1.492 ≈ 4.45）であると い え る。 ま た， 社 債 に 関 す る 変 数 で は，

本節では，女性役員・重役の存在と負債コス

Duration と Bondage の平均が3.957年と2.651年

トの関連性を調査する Francis et al.〔2013〕，であるので，残存期間は約４年で発行からは

Luo et al. 〔2018〕，Usman et al. 〔2019〕，

２，３年経過しているというのが，本サンプル

Tanaka〔2014〕等の多くの先行研究に倣って，における平均的な社債の特徴であるといえる。

わが国における女性役員の存在と負債コストとパネルＢは，変数間の相関を，対角成分の下の 間 の 相 関 関 係 を Pooled 回 帰 で 調 査 し て い側がパラメトリックなピアソンの相関係数，上る。なお，本節で使用する以下のモデルは，側がノンパラメトリックなスピアマンの順位相

Anderson et al.〔2003；2004〕に依拠している。

関係数を示す相関係数行列として表示したものである。なお，有意確率が５％以下である場合

Spreadit＝α0+α1 FeYakuinDumitには太字にしている。パネルＢからは，Spread+α2 BoardSizeit+α3 LnMVEitと女性役員に関する一連の変数（FeDirDum，+α4 Leverageit+α5 Durationit

FeOutDirDum，FeIndDirDum，FeAudDum，+α6 Bondageit+α7 Blockholdit

FeOutAudDum，FeIndAudDum）との間の相+α8 Volatilityit+α9 Performit

関が，ピアソンの相関係数については－0.070+α10 Ratingit+γIndustry Dummiesi～－0.102の範囲で全て５％水準で有意に負，+δYear Dummiest+εit，

⑴

スピアマンの順位相関係数については女性取締役に関する３変数とは－0.036～－0.058の範囲

た だ し，FeYakuinDum は モ デ ル に 応 じ てで負ではあるが有意ではなく，女性監査役に関FeDirDum，FeOutDirDum，FeIndDirDum，する３変数とは－0.105～－0.110の範囲で全て

FeAudDum，FeOutAudDum，FeIndAudDum

５％水準で有意に負であることがわかる。こののいずれかを取り，BoardSize もモデルに応じことは，女性役員の存在する企業がより低い負て BODSize と BOASize の ど ち ら か を 取 る。

債コストを享受しているということを意味してIndustry Dummies は日経業種分類（中分類）いる。ただし，Spread と女性取締役との間のに基づく業種ダミー変数，Year Dummies は年

相関は，Spread と女性監査役との間の相関ほ

度ダミー変数であり，他の変数の定義は表１を女性役員が負債コストに与える影響の実証研究

表４

女性役員と負債コストの相関を調査する回帰分析の結果

パネルＡ：女性取締役モデル
女性取締役ダミー
coefficientt-statistic
Constant
55.38
2.36**FeYakuinDum
－1.24
－0.35
BoardSize－22.49－3.74***
LnMVE
－2.30
－1.53
Leverage
10.70
0.47
Duration
3.76
3.42***
Bondage
7.17
3.63***
Blockhold
－0.43
－0.03
Volatility
185.77
3.24***
Perform
29.33
0.38
Rating－40.03－7.60***
Industry Dummies
IncludedYear Dummies
Included
Adjusted R2
N

0.435
1,855

パネルＢ：女性監査役モデル
女性監査役ダミー
coefficientt-statistic
Constant
60.32
2.54**FeYakuinDum－12.27－3.07***
BoardSize－45.86－3.47***
LnMVE
－1.36
－0.79
Leverage
8.16
0.37
Duration
3.87
3.44***
Bondage
7.36
3.64***
Blockhold
－1.21
－0.10
Volatility
178.093.17***
Perform
26.85
0.35
Rating－41.21－7.44***
Industry Dummies
IncludedYear Dummies
Included
Adjusted R2
N

15

0.441
1,855

女性社外取締役ダミー
coefficientt-statistic
52.64
2.19**－5.38－1.38－22.48－3.74***
－2.03
－1.30
12.27
0.56
3.87
3.34***
7.28
3.57***－1.12－0.09
183.24
3.24***
30.23
0.40－40.34－7.46***
Included
Included

女性独立取締役ダミー
coefficientt-statistic
53.88
2.24**－3.89－1.00－22.51－3.75***
－2.14
－1.37
11.53
0.53
3.82
3.30***
7.24
3.54***－0.78－0.06
183.893.26***
29.98
0.39－40.24－7.43***
Included
Included

0.436
1,855

0.435
1,855

女性社外監査役ダミー
coefficientt-statistic
60.02
2.52**－12.41－3.03***－45.54－3.46***
－1.37
－0.79
8.19
0.37
3.86
3.42***
7.35
3.63***－1.30－0.10
178.233.18***
26.98
0.36－41.20－7.44***
Included
Included

女性独立監査役ダミー
coefficientt-statistic
63.84
2.70***－7.94－1.81*－47.89－3.61***
－1.41
－0.82
7.94
0.36
3.84
3.38***
7.30
3.59***－1.44－0.11
176.31
3.14***
27.52
0.36－41.27－7.43***
Included
Included

0.440
1,855

0.441
1,855

（注） 本表は，女性役員の存在と負債コストとの相関を調査する⑴式の Pooled 回帰モデルの推定結果を載せている。パネルＡは
FeYakuinDum として，女性取締役ダミー（FeDirDum），女性社外取締役ダミー（FeOutDirDum），女性独立取締役ダミー（FeIndDirDum） を， パ ネ ル Ｂ は FeYakuinDum と し て， 女 性 監 査 役 ダ ミ ー（FeAudDum）， 女 性 社 外 監 査 役 ダ ミ ー（FeOutAudDum），女性独立監査役ダミー（FeIndAudDum）を用いた結果である。変数の定義は表１を参照。t-statistic は企業に関する One-way cluster-robust の手法に基づく標準誤差から求めている。*10％水準で有意 **５％水準で有意 ***１％
水準で有意。

16

証券経済学会年報第56号／研究論文参照されたい。なお，下添字 i，t は，それぞて考察する。⑴式では，二値変数の独立変数

れ，企業と年度を表しており，t-statistic は企

FeYakuinDum が従属変数 Spread に与える効

業 に 関 す る One-way cluster-robust の 手 法 に果を調査しているが，FeYakuinDum が内生変11）基づく標準誤差から求めている 。

数だとすると FeYakuinDum と Spread の両方⑴式の FeYakuinDum が調査対象変数であに影響を与えるような観察不可能な変数が存在

り，本節ではこの女性役員に関する変数を様々する場合には，それが⑴式の誤差項に吸収されに変更して，女性役員と負債コストとの相関関るので誤差項と FeYakuinDum との間に相関関係を調査している。表４パネルＡとパネルＢ係が生じ，内生性の問題が発生してしまう。例

は，それぞれ，女性取締役モデルと女性監査役

えば，企業文化の先進性を表すような変数は，モデルの推定結果を示している。パネルＡで，女性役員の選任と関係があると予想され，またFeYakuinDum に FeDirDum，FeOutDirDum，同時に負債コストとも相関していると思われ

FeIndDirDum を用いた場合には，係数は－１る。しかしながら，企業文化を表すような変数～－５の間で負の値となっているが，統計的には通常観察が困難あるいは不可能であるので欠はいずれも有意ではない。一方，パネルＢで，落変数となり，内生性の問題が引き起こされる

FeYakuinDum に FeAudDum，
FeOutAudDum，ことになる。このような状況は，Heckman のFeIndAudDum を用いた場合には，係数は－７選択モデルのひとつである処置効果モデル～－12の間で統計的に全て有意に負の値となっ（treatment effect model）と呼ばれるもので，ている。これらの結果は，女性取締役の存在と２段階推定法を用いてその内生性に対処するの負債コストとの間には関連性がないが，女性監が一般的である（Lennox et al.〔2012〕）。そこ

査役のいる企業と負債コストの間には有意な負で本節でも，Heckman の２段階推定法を用いの相関があり，女性監査役がいる企業は男性監て，処置効果モデルを推定することとする。

査役しかいない企業よりも７～12bp ほど低い

最 初 に， 第 １ 段 階 の 選 択 モ デ ル と し て，

負債コストを享受しているということを示してFrancis et al.〔2013〕，Francis et al.〔2015〕おいる。

よ び Luo et al.〔2018〕 を 参 考 に し た 以 下 の

ただし，本節の結果は，あくまで女性役員とProbit モデルを推定する12）。

負債コストとの間の単純な相関関係を調査した
結果に過ぎない。そこで，第６節では，女性役

Pr（FeYakuinDumit＝1｜x）＝Φ（α0

員が内生変数であるとみなした場合にも，女性+α1 BoardSizeit+α2 LnMVEit

役員と負債コストとの間には負の相関が存在す+α3 Leverageit+α4 Performit

るのかについて調査している。さらに，第７節+α5 Ratingit+α6 Mimickit

では，女性役員の存在が負債コストに与える影+α7 Foreignholdit+α8 Ovseasaleit

響を，DID 分析による因果関係の観点から検+γIndustry Dummiesi

証している。

+δYear Dummiest）．

11） 本稿では，全ての回帰モデルの推定で，企業に関する⑵

One-way cluster-robust の手法に基づく標準誤差を用い⑵式における Mimick は同業他社が女性役員て係数の検定統計量を算定しているが，これを企業と年を登用している比率を表しており，横並び意識度に関する Two-way cluster-robust の手法に変更した
場合にも，結果に殆ど影響が生じないということを確認している。

が強いといわれる日本企業は女性役員の登用に同業他社の動向を斟酌すると考えられるので，従属変数 FeYakuinDum とは正の相関を有して

6．Heckman の２段階推定法

いることが予想される。その一方で，Mimick
は Spread と関係しているとは考え難い。そこ

本節では，⑴式の内生性に関する問題についで，Mimick を除外制約（exclusion restriction）

女性役員が負債コストに与える影響の実証研究+α8Volatilityit+α9 Performit

として，第２段階の処置効果モデルを⑶式で推13）定している 。なお⑶式は，⑴式に⑵式の推定+α10 Ratingit+α11 Millsit

結果から得られた逆ミルズ比（Mills）を独立+γIndustry Dummiesi

変数として追加したものである。

+δYear Dummiest+εit．

Spreadit＝α0+α1 FeYakuinDumit

17⑶

表５は，⑶式の推定結果を示している。表５+α2 BoardSizeit+α3 LnMVEit

パネルＡの女性取締役モデルの結果は，表４パ+α4 Leverageit+α5 Durationit

ネルＡの結果と類似しており，FeYakuinDum+α6 Bondageit+α7 Blockholditに FeDirDum と FeOutDirDum を 用 い て も そ

表５

Heckman の２段階推定法による推定結果

パネルＡ：女性取締役モデル
女性取締役ダミー
coefficientt-statistic
FeYakuinDum
0.60
0.08
Mills
－1.05
－0.22
Control Variables
IncludedIndustry Dummies
IncludedYear Dummies
Included

女性社外取締役ダミー
coefficientt-statistic－17.06
－1.19
8.41
1.00
Included
Included
Included

女性独立取締役ダミー
coefficientt-statistic－24.20－1.93*
7.98
1.18
Included
Included
Included

Adjusted R2
N

0.434
1,855

0.437
1,855

0.349
1,855

FeYakuinDum
Mills

VIF
8.40
6.07

VIF
4.84
3.59

VIF
3.72
2.92

女性社外監査役ダミー
coefficientt-statistic
4.37
0.46
－10.65－2.22**
Included
Included
Included

女性独立監査役ダミー
coefficientt-statistic
－0.70
－0.09
－8.15
－2.34**
Included
Included
Included

パネルＢ：女性監査役モデル
女性監査役ダミー
coefficientt-statistic
FeYakuinDum
9.98
0.94
Mills
－13.72－2.61***
Control Variables
IncludedIndustry Dummies
IncludedYear Dummies
Included
Adjusted R2
N

0.442
1,855

0.439
1,855

0.346
1,855

FeYakuinDum
Mills

VIF
12.01
9.46

VIF
7.87
6.18

VIF
3.89
3.23

（注） 本 表 は， ⑶ 式 の 処 置 効 果 モ デ ル の 推 定 結 果 を 載 せ て い る。 パ ネ ル Ａ は FeYakuinDum と し て， 女 性 取 締 役 ダ ミ ー（FeDirDum）， 女 性 社 外 取 締 役 ダ ミ ー（FeOutDirDum）， 女 性 独 立 取 締 役 ダ ミ ー（FeIndDirDum） を， パ ネ ル Ｂ は
FeYakuinDum として，女性監査役ダミー（FeAudDum），女性社外監査役ダミー（FeOutAudDum），女性独立監査役ダミー（FeIndAudDum）を用いた結果である。Mills は⑵式の推定結果から得られた逆ミルズ比で，他の変数の定義は表１を参照
されたい。t-statistic は企業に関する One-way cluster-robust の手法に基づく標準誤差から求めている。*10％水準で有意**５％水準で有意 ***１％水準で有意。

18

証券経済学会年報第56号／研究論文の 係 数 推 定 値 は 有 意 で は な い。 唯 一，お，DID 分析を実施するためには，処置の行

FeIndDirDum を用いた場合だけ10％水準で有われたグループとその時間を特定する必要があ

意に負となっている。また，内生性の存在を示り，本稿では，女性役員が初めて選任された企す Mills については全て有意ではない。一方，業群を処置群，女性役員が初めて選任された年

表５パネルＢの女性監査役モデルの結果は，表度を処置年とし，女性役員が検証期間中（2008

４パネルＢの結果とは異なり，FeAudDum，～2017年）一人も存在していない企業群を対照

FeOutAudDum，FeIndAudDum の全ての係数群として分析を行っている。さらに，処置群と推定値が有意ではなくなっている。一方，内生類似した対照群を選択する方法としては，傾向性の存在を示す Mills については，全ての場合

スコアマッチング（PSM）法を用いている。

で５％水準以下で有意となっている。このこと第一に，処置群としては初めて女性役員が選は，表４パネルＢの女性監査役モデルの推定結任された処置年の前年と翌年のデータが存在す

果が有意であったのは内生性の影響によるもの

る観測値（y =１）を，対照群としては女性役

で，内生性の影響をコントロールすると，女性員が検証期間中に一度も選任されていない企業

監査役の存在と負債コストとの間にはもはや有で２期先のデータが存在する観測値（y =０）

意な関係は存在しないということを意味していを用いて，処置年の前年を基準として，以下のる。

Probit モデルを推定することによって傾向ス

なお，Mills を処置効果モデルに加えることコアを求めている14）。

か ら 生 じ る 多 重 共 線 性 に 対 す る 懸 念 が，Lennox et al.〔2012〕等で指摘されている。そPr（y＝1｜x）＝Φ（α0+α1 BoardSize

こ で 表 ５ で は， 診 断 テ ス ト と し て VIF+α2 LnMVE+α3 Leverage（Variance Inflation Factor）の結果を載せて+α4 Perform+α5 Rating

い る が，FeYakuinDum に FeAudDum を 用 い+α6 Mimick

た 場 合 以 外 は， い ず れ の モ デ ル に お い て も+δYear Dummies）．⑷

VIF の値は多重共線性の目安となる10を下回っており（Kennedy〔1998〕），多重共線性の問題

第二に，PSM 法のマッチング手法としては，は深刻ではないと考えられれる。

ⅰ処置群と最も傾向スコアの近い対照群を１対12） 第１段階の選択モデルについて，先行研究はいずれも１で選択する Nearest Neighbor 法と，ⅱ１対アドホックに説明変数を列挙するのみで，推定結果も載複数個でのマッチングとなる Kernel Matching

せていない。そこで本稿では，Francis et al.〔2013〕，

法を用いる。なお，ⅰの Nearest Neighbor 法Francis et al.〔2015〕および Luo et al.〔2018〕が共通して用いている，企業規模，レバレッジ，収益性，業種ダに関しては，処置群の個数と比べて対照群の個

ミー，年度ダミーを説明変数に用いている。さらに，女数が非常に多いことを考慮して，処置群からの性役員の選任に影響を与えると思われる，役員会の規

選択を非復元抽出で行っており，傾向スコアの模，信用格付，外国人持株比率，海外売上高を説明変数として追加している。
13） 同様に，Foreignhold と Ovseasale も除外制約として扱っている。

差の最大許容距離である Caliper は0.05に設定
し て い る15）。ⅱ の Kernel Matching 法 に 関 しては，重み付けに用いるカーネル関数としては中心から離れるとウェイトが急速に小さくなる

7．DID 分析

Epanechnikov 分布，マッチさせる対照群の観測値数を決定する Bandwidth は0.01に設定し前節までは女性役員の有無と負債コストとのている16）。

間 の 相 関 関 係 を 調 査 し て い る が， 本 節 で は第三に，処置群については初めて女性役員がDID 分析手法を用いて，女性役員の選任と負選任された処置年を除く前年と翌年，対照群に債コストの間の因果関係を調査している。な

ついてはマッチング手法で選択された年とその女性役員が負債コストに与える影響の実証研究

表６

傾向スコアの算定と Balance Check

パネルＡ：傾向スコア算定のための Probit モデルの推定結果
女性取締役初選任モデル
coefficientz-statistic
Constant－5.75－5.90***
BoardSize
0.30
1.23
LnMVE
0.25
3.50***
Leverage
0.90
1.63
Perform－2.02－0.97
Rating0.05
0.40
Mimick18.34
3.48***
Year Dummies
Included
Pseudo R2
N

19

女性監査役初選任モデル
coefficientz-statistic－4.02－3.94***
0.28
0.50
0.14
1.81*
1.19
2.01**
－1.11
－0.48
0.24
1.74*
0.74
0.24
Included

0.148
786

0.107
971

パネルＢ：PSM 前後の共変量の Balance Check

BoardSize

マッチング前後
Matching 前
Nearest Neighbor 法
Kernel Matching 法

女性取締役初選任モデル
Difference
t-statistic
0.111
2.34**－0.013
－0.20
0.002
0.02

女性監査役初選任モデル
Difference
t-statistic
0.040
1.54
0.022
0.57
－0.002
－0.04

LnMVE

Matching 前
Nearest Neighbor 法
Kernel Matching 法

0.714
0.168
0.052

4.00***
0.73
0.23

0.698
0.004
－0.004

3.49***
0.01－0.02

Leverage

Matching 前
Nearest Neighbor 法
Kernel Matching 法

0.030－0.030－0.007

1.63
－1.08
－0.24

0.049
－0.0020.003

2.21**－0.07
0.08

Perform

Matching 前
Nearest Neighbor 法
Kernel Matching 法－0.0050.000－0.001

－0.90
0.01
－0.13

0.000
0.000
0.000

0.02
0.03
0.03

RatingMatching 前
Nearest Neighbor 法
Kernel Matching 法

0.081
0.114
0.027

0.91
0.93
0.23

0.262
0.094
0.039

2.44**
0.59
0.25

MimickMatching 前
Nearest Neighbor 法
Kernel Matching 法

0.007
0.001
0.001

3.85***
0.29
0.33

0.007
－0.007－0.002

1.59
－1.06
－0.30

（注） 本表のパネルＡは，傾向スコアを算定するための⑷式の Probit モデルの推定結果を載せている。パネルＢは，PSM 法を用
いてマッチングを実施する前（Matching 前）とマッチング後（Nearest Neighbor 法と Kernel Matching 法）の処置群と対照群間の共変量の平均値差（Difference の列で表示）および平均差検定の結果（t-statistic の列で表示）を表している。変数の定義は表１を参照。*10％水準で有意 **５％水準で有意 ***１％水準で有意。

20

証券経済学会年報第56号／研究論文

２年後の観測値を用いて，ⅰ Spread の DID にる（Austin〔2009〕）。

よる検証と，ⅱ共変量の影響をコントロールし

表７パネルＡは，処置群と Matched 対照群

た以下の DID 回帰モデルの検証の２つを行っの女性役員初選任前後の Spread の変化を DIDている。

手法を用いて検証した結果を示している。女性
取締役が初選任される前の処置群と Nearest

Spreadit＝α0+α1 Treatit+α2 Afterit

Neighbor 法 で 選 択 し た 対 照 群 の Spread は+α3 Treat *Afterit+α4 BoardSizeit

37.35と32.78であったのが，初選任後は，それ+α5 LnMVEit+α6 Leverageit

ぞれ40.02と40.93に変化しており，DID は－5.48+α7 Durationit+α8 Bondageitと負の値となっているが統計的には全く有意で+α9 Blockholdit+α10 Volatilityitはない（t-statistic ＝－0.83）。これは，Kernel+α11 Performit+α12 Ratingit+εit，⑸Matching 法で選択した対照群を用いた場合も同様で，DID は－2.46と負の値となっているが

ただし，Treat は処置群なら１，対照群なら０

統計的に有意ではない（t-statistic ＝－0.57）。

の二値変数，After は処置年の翌年なら１，前さらに，女性監査役初選任前後の DID 分析で年なら０の二値変数，Treat *After は Treat には，Nearest Neighbor 法 と Kernel Matching

After を乗じた交差項である。

法で選択した対照群を用いた場合で，それぞれ

表６パネルＡは，傾向スコアを算定するため

DID が5.40と8.94と む し ろ 増 加 し て い る。 次の⑷式の Probit モデルの推定結果を示していに，表７パネルＢは，⑸式の DID 回帰分析のる。なお本節では，女性役員の初選任を，女性推定結果であるが，共変量の影響をコントロー

取締役が初選任されたケースと，女性監査役がルした後の DID の効果を表す Treat*After の係初選任されたケースとに区別して分析を行って数は，全ての場合に負の符号を取っているが，いる。表６パネルＢは，⑷式の共変量に関する

統計的にはいずれも有意ではない。

処置群と対照群間の平均値の差（Difference の以上，表７の PSM 法を用いた DID 分析の列で表示）を，PSM 法を用いてマッチングを

結果からは，女性役員が初めて選任された企業

実 施 す る 前（Matching 前 ） と マ ッ チ ン グ 後の Spread は，対照群と比較して処置年の前後（Nearest Neighbor 法と Kernel Matching 法）で低下しておらず，それは，共変量の影響をコで示している。例えば，女性取締役初選任モデントロールした場合にも同じであるといえる17）。

ルに関する処置群と対照群間の LnMVE の平14） Francis et al.〔2013〕，Tanaka〔2014〕および Luo et

均値差は0.714で１％水準で有意（t-statistic ＝4.00） で あ る が， そ の 平 均 値 差 は Nearest
Neighbor 法 を 用 い た 場 合 は0.168，Kernel
Matching 法を用いた場合は0.052に縮小しており，ともに統計的に有意ではない（t-statistic＝0.73，0.23）。 パ ネ ル Ｂ の 共 変 量 の Balance
Check からは，女性取締役初選任モデルと女
性監査役初選任モデルの両方において，マッチ
ン グ 後 に は Nearest Neighbor 法 と Kernel
Matching 法のどちらを用いても，処置群と対照群の間で共変量に有意な差は観察されないことがわかる。このことは，PSM 法によるマッ
チングによって処置群と対照群の間のシステマ
ティックな差異が除去されたことを示唆していal.〔2018〕では，傾向スコア算定のための⑷式の共変量に業種ダミーを含めたモデルを用いている。そこで本稿においても，⑷式に Industry Dummies を加えたモデルを用いて傾向スコアを求めた場合の分析も行っている。
結果は，表７パネルＡに該当する，女性取締役初選任前
後 の Spread の 変 化 を 表 す DID の 値（t-statistic） がNearest Neighbor 法で－6.39（－0.75），Kernel Matching
法で－2.32（－0.40），女性監査役初選任前後の Spreadの変化を表す DID の値（t-statistic）が Nearest Neighbor
法 で22.44（1.63），Kernel Matching 法 で12.09（1.08）といずれも有意な値ではなく，⑷式を用いた場合の結果と大きな差は見られなかった。ただし，本稿では，処置群と対照群の傾向スコアの分布が Overlap する必要があるという Common Support 基準（詳細は Garrido etal.〔2014〕を参照）を課しており，対照群の傾向スコアの最小値を下回る，或いは最大値を上回る傾向スコアを有する処置群の観測値を除いている。そして，Industry

0.178
216

0.213
216

0.287
148

0.332
148

女性監査役初選任前後の Spread の変化
Nearest Neighbor 法
Kernel Matching 法
coefficientt-statisticcoefficientt-statistic
－3.18
－0.48
－9.03
－1.52
9.41
1.41
3.46
0.57
－3.00
－0.32
－1.45
－0.17
Included
Included（注） 本表は，女性役員と負債コストの因果関係を，PSM 法を用いた DID 分析で調査した結果を載せている。パネルＡ左列（右列）では，女性取締役（女性監査役）が初めて就任した
企業年を処置群，女性取締役（女性監査役）が一度も採用されていない企業の全年度を対照群，処置年の前年を基準として，PSM 法の Nearest Neighbor 法と Kernel Matching 法を用いてマッチングを行っている。処置群と Matched 対照群の行はそれぞれ観測値数54個（37個）の平均 Spread，Difference の行は両群の平均 Spread の差を示しており，Before とAfter の列はそれぞれ処置年の前年と翌年，DID の列は After と Before の差を示しており，平均 Spread の差の差の値は太字にしている。パネルＢは，⑸式の PSM 法を用いた DID
回帰モデルの推定結果を載せている。Treat は処置群なら１，対照群なら０の二値変数，After は処置年の翌年なら１，前年なら０の二値変数であり，他の変数の定義は表１を参照されたい。なおパネルＢの t-statistic は，企業に関する One-way cluster-robust の手法に基づく標準誤差から求めている。*10％水準で有意 **５％水準で有意 ***１％水準で有意。

N

Adjusted R2

パネルＢ：PSM 法を用いた DID 回帰分析
女性取締役初選任前後の Spread の変化
Nearest Neighbor 法
Kernel Matching 法
coefficientt-statisticcoefficientt-statistic
Treat
8.33
1.06
9.94
1.60
After
8.70
1.12
9.14
1.49
Treat*After
－6.57
－0.61
－4.36
－0.52
Control Variables
Included
Included

処置群
Matched 対照群
Difference
t-statistic

女性監査役初選任前後の Spread の変化
Nearest Neighbor 法
Kernel Matching 法
BeforeAfter
DID
Before
After
DID
26.91
39.85
12.94
26.91
39.85
12.94
30.54
38.07
7.53
32.60
36.60
3.99
－3.63
1.78
5.40
－5.69
3.25
8.94
－0.93
0.14
0.45
－1.61
0.33
0.86

PSM 法を用いた DID 分析の推定結果

女性取締役初選任前後の Spread の変化
Nearest Neighbor 法
Kernel Matching 法
BeforeAfter
DID
Before
After
DID
37.35
40.02
2.67
37.35
40.02
2.67
32.78
40.93
8.15
31.68
36.82
5.13
4.56
－0.91
－5.48
5.66
3.21
－2.46
0.55
－0.10
－0.83
0.72
0.48
－0.57

パネルＡ：PSM 法を用いた DID 分析

表７

女性役員が負債コストに与える影響の実証研究

21

22

証券経済学会年報第56号／研究論文

Dummies を加えたモデルを用いた場合には，対照群の観測値数に比してマッチさせる共変量が多くなり過ぎる
ためか，女性取締役の初選任を処置群とした場合の観測値数が54個から48個に大きく減少してしまう。そこで本稿では，Industry Dummies を含まない⑷式を用いて傾向スコアを算定している。
15） 本研究では，処置群の個数と比べて対照群の個数が多く，また傾向スコアの分布も処置群と対照群で極端な差

R&I は6.79と6.28と，欧米系２社と比較してかなり高くなっていることがわかる。そこで，追加分析では，この日系格付会社のバイアスを考慮して，JCR と R&I の格付けに対しては，それぞれ，１と0.5を差し引くという調整を行って Adjusted-Rating を計算し，本稿の全ての分が見られないこともあり，マッチングが行い易い状況と析をやり直しているが，推定結果には殆ど影響なっている。従って，Caliper を十分に小さくしてもがみられなかった。

マッチング企業が存在しており，本稿の結果は Caliperの大きさに対して頑健性がある（Caliper が0.003以上であるならば結果は同じであった）。
16） Bandwidth を0.01に設定しているということは，各マッチングにおいて対照群の観測値数の１％を使用するということを意味している。なお Bandwidth を0.01から0.10まで0.01ずつ増やすと DID 値は徐々に正に大きく第二に，本稿の DID 分析では，女性取締役
および女性監査役が初めて選任された企業年を処置群としているが，これに加えて，女性取締役および女性監査役の人数が１人から２人に増えた企業年も処置群とみなした場合の分析もなるが統計的に有意な差ではなく，本稿の結果は Band-

行っている（女性取締役と女性監査役の人数はwidth の大きさに対して頑健性がある。また，カーネル

ともに最大で２人である）。その場合の PSM関数として Epanechnikov 分布と比べて裾の厚みの大きい正規分布を用いると，DID 値は正に大きくなる傾向が見られた。
17） 処置効果の発現に時間を要するケースに対処するために，⑸式の DID 回帰分析における処置年前後の検証期
間を前後２年間と３年間に延長した分析も併せて行っているが，全ての場合において Treat *After の係数は有意ではなかった。

法を用いた DID 分析の結果を，表８パネルＢ
およびパネルＣに載せている。パネルＢの女性
取締役人数の増加に関しては，処置群とそのMatched 対照群の Spread の差は処置年の前年から翌年にかけて減少してはいるものの（－5.24と－4.54），全く有意ではない。一方，パネ
ルＣの女性監査役人数の増加に関しては，処置

8．追加分析

群とその Matched 対照群の Spread の差は処置
年の前年から翌年にかけてむしろ増加している

本節では，前節までの分析結果の頑健性を担（9.54と9.21）。また表には載せていないが，⑸保するために各種の追加分析を行っている。第式の DID 回帰モデルの推定結果も全く有意で一に，本稿では Rating の算定に際して，ムーはなかった。

ディーズ（Moodyʼs），スタンダード・アンド・

第三に，本稿のサンプルのように，処置年がプアーズ（S&P），日本格付研究所（JCR），格処置群内の企業によって異なるセッティングで付投資情報センター（R&I）の４信用格付会社の DID 回帰モデルには，企業ダミー変数（Firmの公表する信用格付けを数値化したものの平均

Dummies）と年度ダミー変数（Year Dummies）

値を用いている。しかしながら，欧米系の格付を含めた以下の Two-way 固定効果回帰モデル

会社（Moodyʼs と S&P）と比較して，日系のを 用 い る の が 一 般 的 で あ る（Imbens and

格付会社（JCR と R&I）の格付けは甘いとい

Wooldridge〔2009〕；OʼNeill et al.〔2016〕；

うレーティング・スプリットに関する問題が，18）
Fauver et al.〔2017〕）。

先行研究で指摘されている（黒沢〔2007〕；根本〔2017〕）。そこで，表８パネルＡでは，４社

Spreadit＝α0+α1 FeYakuinDumit

全ての格付けが利用可能であった296個の観測+α2 BoardSizeit+α3 LnMVEit

値について，各格付会社の格付け平均値を求め+α4 Leverageit+α5 Durationitて比較している。パネルＡからは，欧米系の+α6 Bondageit+α7 Blockholdit

Moodyʼs と S&P の格付け平均値が5.79と5.88で+α8Volatilityit+α9 Performit

ほ ぼ 同 じ で あ る の に 対 し て， 日 系 の JCR と+α10 Ratingit+γFirm Dummiesi

女性役員が負債コストに与える影響の実証研究

表８23

追加分析の結果

パネルＡ：格付会社によるレーティング・スプリット
Moodyʼs
格付け平均値
5.79
N
296

S&P
5.88
296

JCR
6.79
296

R&I
6.28
296

パネルＢ：女性取締役人数の増加

処置群
Matched 対照群
Difference
t-statistic

Before
35.41
31.25
4.16
0.64

Nearest Neighbor 法
After
39.30
40.38
－1.08
－0.15

DID
3.89
9.13
－5.24
－0.97

Before
35.50
30.81
4.69
0.65

Kernel Matching 法
After
39.26
39.11
0.15
0.03

DID
3.76
8.30
－4.54
－1.08

Nearest Neighbor 法
After
39.12
33.31
5.81
0.57

DID
12.42
2.88
9.54
0.96

Before
26.70
32.82
－6.13
－1.60

Kernel Matching 法
After
39.12
36.04
3.08
0.31

DID
12.42
3.22
9.21
0.90

パネルＣ：女性監査役人数の増加

処置群
Matched 対照群
Difference
t-statistic

Before
26.70
30.43
－3.74
－0.91

パネルＤ：Two-way 固定効果回帰モデル
女性取締役ダミー
coefficientt-statistic
FeYakuinDum
1.13
0.27
Control Variables
Included
Firm Dummies
IncludedYear Dummies
Included
Adjusted R2
N

0.659
1,855

0.661
1,855

パネルＥ：Two-way 固定効果回帰モデルの Placebo テスト
Placebo test, pre-election
１年前
２年前
３年前
FeAudDum－14.95－16.31－15.81t-statistic－2.50**－2.44**－2.13**
Control Variables
Included
Included
Included
Firm Dummies
Included
Included
IncludedYear Dummies
Included
Included
Included
Adjusted R2
N

女性監査役ダミー
coefficientt-statistic－15.78－2.48**
Included
Included
Included

0.661
1,855

0.661
1,855

0.661
1,855

Placebo test, post-election
１年後
２年後
３年後
－9.87
－5.94
－4.86
－1.67*－1.46－1.20
Included
Included
Included
Included
Included
Included
Included
Included
Included
0.659
1,855

0.658
1,855

0.658
1,855

24

証券経済学会年報第56号／研究論文

パネルＦ：操作変数法を用いた場合の女性監査役比率モデル
女性監査役比率
女性社外監査役比率
coefficientt-statisticcoefficientt-statistic
FeYakuin－11.53－0.18－10.16－0.14
Control Variables
Included
IncludedIndustry Dummies
Included
IncludedYear Dummies
Included
Included
Adjusted R2
N

0.436
1,855

0.436
1,855

女性独立監査役比率
coefficientt-statistic
－0.74
－0.01
Included
Included
Included
0.440
1,855

（注） 本表のパネルＡは，ムーディーズ（Moodyʼs），スタンダード・アンド・プアーズ（S&P），日本格付研究所（JCR），格付
投資情報センター（R&I）の４信用格付会社全ての格付けが利用可能であった296個の観測値について，各格付会社の格付け
平均値を求めて比較している。パネルＢ（パネルＣ）では，女性取締役（女性監査役）が初めて就任した企業年および女性
取締役（女性監査役）の人数が１人から２人に増えた企業年を処置群，女性取締役（女性監査役）が一度も採用されていな
い企業の全年度を対照群，処置年の前年を基準として PSM 法の Nearest Neighbor 法と Kernel Matching 法を用いてマッチ
ングを行っている。処置群と Matched 対照群の行はそれぞれ観測値数63個（38個）の平均 Spread，Difference の行は平均
Spread の差を示しており，Before と After の列はそれぞれ処置年の前年と翌年，DID の列は After と Before の差を示しており，平均 Spread の差の差の値は太字にしている。パネルＤは，FeYakuinDum として女性取締役ダミー（FeDirDum）と女性監査役ダミー（FeAudDum）を用いた場合の，⑹式の Two-way 固定効果回帰モデルの推定結果を載せている。パネル
Ｅは，Placebo テストとして，初めて女性監査役が選任された年（FeAudDum が０から１に変化した年）が実際よりも１年前，２年前，３年前であったと仮定した場合と，１年後，２年後，３年後であったと仮定した場合の⑹式の FeAudDum の推定結果である。パネルＦは，役員比率（FeYakuin）に関する変数を操作変数である Mimick および他の共変量に回帰して得られる予測値（FeYakuin）を用いて，⑴式（FeYakuinDum は除く）を推定した場合の結果を載せている。変数の定義は表１を参照。なおパネルＤ～Ｆの t-statistic は，企業に関する One-way cluster-robust の手法に基づく標準誤差から求めている。*10％水準で有意 **５％水準で有意 ***１％水準で有意。

+δYear Dummiest+εit．

⑹は， そ れ ぞ れ1.13（0.27） と －15.78（－2.48）
で，FeDirDum は有意ではないが FeAudDum

ただし，⑹式の FeYakuinDum が女性役員のは５％水準で有意となっている。そこで，⑹式

負債コストに与える因果効果を正しく捕捉するの FeYakuinDum に FeAudDum を用いた場合

ためには，処置年を除く前後の期間においてはについて，Placebo テストを実施している。表

処置群と対照群の Spread の平均的な動きは同

８パネルＥの Placebo テストの結果は，初めてじであるという，平行トレンド仮定（parallel

女性監査役が選任された年を実際よりも１～３

trend assumption）の成立が必要である（Clair

年前のいずれに設定しても FeAudDum の係数

and Cook 〔2015〕；OʼNeill et al. 〔2016〕；

は－14～－16の間で全て５％水準で有意といFauver et al.〔2017〕）。そこで Placebo テスト

う，パネルＤの推定結果とほぼ等しい結果が得と し て， 初 め て 女 性 役 員 が 選 任 さ れ た 年られている。また，初めて女性監査役が選任さ（FeYakuinDum が０から１に変化した年）がれた年を実際よりも１～３年後に設定した場合

実際よりも１年前，２年前，３年前であったとには，１年後に設定した場合についてだけ，仮定した場合と，１年後，２年後，３年後でFeAudDum の係数が－9.87で10％水準で有意あったと仮定した場合に FeYakuinDum の値をとなっている。

変化させた推定も行っている。

以上，表８パネルＤの Two-way 固定効果回

表８パネルＤは，FeYakuinDum に女性取締

帰モデルの推定結果からは，女性監査役が選任

役ダミー（FeDirDum）と女性監査役ダミー

されると負債コストが低下するという因果関係（FeAudDum）を用いた場合の Two-way 固定の存在が推察される。しかしながら，パネルＥ

効 果 回 帰 モ デ ル の 推 定 結 果 を 表 し て い る。

の Placebo テストの結果は，その DID モデル

FeDirDum と FeAudDum の係数（t-statistic）の前提となっている処置群と対照群の間の平行女性役員が負債コストに与える影響の実証研究

トレンド仮定が，少なくとも処置年の前の年度に関しては成り立っていないことを示しており，パネルＤの推定結果には信頼性がないといえる。

25

ルするために含まれている。
19） 第６節では内生性の問題への対処法として Heckmanの手法を用いているが，本節の分析では内生変数が連続変数であるため Heckman の手法を用いることができない。そこで本節では，内生変数が連続変数である場合で第四に，本稿では女性役員変数を全てダミー
変数として処理して分析を行っているが，それも利用可能な操作変数法を用いて内生性の問題に対処している。

を連続変数として用いた場合の分析も行ってい9．おわりにる。最初に，⑴式の女性役員ダミーの代わりに，女性役員人数を役員会の人数で除した女性
役員比率を用いて推定を行っている。結果は，近年わが国では，政府が唱える「女性が輝く

女性取締役比率（FeDir），女性社外取締役比社会」の実現に向けた様々な取り組みが官民で率（FeOutDir）， 女 性 独 立 取 締 役 比 率

実施されており，上場企業においても女性役員（FeIndDir）の係数（t 値）は，それぞれ，－登用の動きが活発化している。この女性役員登5.29（ －0.15）， －46.90（ －1.18）， －35.46（ －用の趨勢は世界中でみられるものであり，それ0.89）と全て有意でなかったが，女性監査役比に伴って女性の有するリスク回避的かつ倫理的率（FeAud），女性社外監査役比率（FeOutAud），

な特性に着目した研究が，会計・ファイナンス

女 性 独 立 監 査 役 比 率（FeIndAud） の 係 数（t

分野のジャーナルで多数掲載されるようになっ値）は，それぞれ，－59.90（－3.64），－64.51ている。その中に女性取締役や重役の存在と負（－3.45），－44.77（－2.26）と全て５％以下

債コストとの関係を調査する研究があり，これの水準で有意に負であった。この結果は，女性らの研究では，女性取締役や重役のいる企業は

役員ダミー変数を用いた表４の結果と非常に似いない企業よりも低い負債コストを享受していており，女性取締役比率と負債コストとの間にるという調査結果が報告されている。その一方は相関がないが，女性監査役比率が高い企業はで，著名な社会学者である Harvard Business

より低い負債コストを享受しているということ

School のロザベス・モス・カンター教授は，を示唆している。ただし，女性役員比率変数をたとえ女性取締役が存在したとしても，それが用いた場合にも，女性役員ダミー変数を用いた

紅一点であるような状況では女性が「トーク場合と同様に，企業文化の先進性のような観察ン」として扱われてしまい，取締役会に実質的不可能な交絡変数があり内生性の問題を引き起な変化をもたらさないというトークニズムの議こしている可能性がある。そこで，相関分析で論を展開している。そして，このトークンに関有 意 で あ っ た 女 性 監 査 役 比 率 に つ い て，する一連の研究では，女性取締役が３人になっMimick を操作変数とする操作変数法を用いてて初めて取締役会の雰囲気や力学が一変するの

内生性に対処した場合の結果をパネルＦに載せだという，クリティカル・マス理論が主張されている 。結果は，内生性をコントロールする

ている。

19）

と，女性監査役比率（FeAud），女性社外監査

ここでわが国における現状を見ると，わが国役 比 率（FeOutAud）， 女 性 独 立 監 査 役 比 率

上場企業の女性役員比率は，近年増加傾向にあ（FeIndAud）の係数はいずれも有意ではなくるとはいえ未だ先進諸国の中で際立って低いなっており，女性監査役比率と負債コストとの（2015年時点で日本2.8％，欧米諸国17.9％～

間に関連性はないといえる。

38.7％）。これは本研究のサンプルについても

18） ⑹式では，観察不可能な説明変数は全て時不変（time-

同様で，本サンプルにおける女性役員比率は僅

invariant）であるという平行トレンドの仮定の下，そかに2.2％であり，女性役員がいる企業でもその影響をコントロールするために企業ダミー変数が含まの９割以上が唯一の女性役員で，クリティカ

れており，年度ダミー変数は共通ショックをコントロー

ル・マスであると言われる３人以上の女性役員

26

証券経済学会年報第56号／研究論文がいる企業は存在していなかった。その意味で調査する枠組みは，他の業績指標への影響を調は，わが国においては，女性役員の登用が単な査する際にも適用可能である。この因果関係のるトークンとなっている可能性がある。

調査に関する基礎的枠組みを提示したことが，そこで本稿では，日本企業における女性役員

本稿の第二の貢献である。

の存在が負債コストに与える影響を，相関関係

なお今後の課題としては，本稿では女性役員

および DID 手法による因果関係など様々な観の独立性については詳細に検証しているが，専点から検証している。結果は，女性役員の登用

門性については表２パネルＥで女性役員の出自と負債コストの間に有意な関係性は見出だせな

別分類を示すにとどまっている。今後は米国のかった。この結果は，わが国企業における女性

先行研究同様，役員の職業的専門性が負債コス

役員の登用が負債コストの低減という実質的なトにもたらす影響について検証を行う必要があ

便益にはつながっていないということを意味しろう（Anderson et al.〔2004〕）。さらに，負債ており，わが国における女性役員の起用が未だコストの測定についても課題が残されている。

トークンの段階である可能性を示唆するものと本稿では，負債コストとして社債利回りを用いいえる。

ているので，負債コストを正確に測定できると最後に，本稿の貢献と今後の課題について述いう利点がある反面，サンプルが社債発行可能

べる。女性役員・重役と負債コストとの関係はな大企業に偏ってしまっている。現に，表２パ

多くの先行研究で検証されているが，これらのネルＢのサンプルの市場別分類の結果は，本稿研究の主分析はいずれも Pooled 回帰モデルのの観測値の実に99％が東証一部企業によって占推定であり，これは女性役員のいる企業がいな

められていることを示している。一方，負債コ

い企業よりも低い負債コストを享受しているか

ストに関する先行研究の中には，財務諸表内でどうかという相関関係の検証には適している

開示されている支払利息を短期および長期負債が，女性役員の登用が負債コストの低下を引きの合計額で除することによって得られる比率を起こすかどうかという因果関係の検証には必ず用いて，負債コストの代理変数としている研究

しも適していない 。女性役員登用と負債コスが存在する（Kim et al.〔2011〕；Bliss and Gul

トの因果関係を調査するには，女性役員登用前〔2012〕；Usman et al.〔2019〕）。この財務数値

後の期間の負債コストの変化を DID 分析を用から負債コストを推定する方法を用いれば，負いて検証するのが直感的かつ明瞭な方法である

債コストの測定誤差は大きくなるが，サンプルと思われる。またこれはわが国の研究に特有のを殆ど全ての上場企業に拡大できるので，偏り現象であるが，日本の負債コストに関する研究の少ない大規模サンプルを用いた分析が実施可

では新発債の発行時利回りを用いることが一般能となる。今後は，これらの課題に取り組ん

20）

的である 。しかしながら，新発債は毎年定期で，研究を発展させていく必要があろう。

的に発行されるわけではないので，新発債の利20） Bradley and Chen〔2015〕はこれと同様の指摘を行

21）

回りを用いた研究では DID 分析の手法を用いて因果関係を調査することは困難である。そこ
で本稿では，わが国の既発債の利回りデータから企業の負債コストを長期間の時系列で算定し，女性役員の登用と企業の負債コストとの因果関係を DID 分析の手法を用いて調査している。これが本稿の第一の貢献であるといえる。
また本稿では，女性役員の登用が企業にもたらす経済的効果を負債コストに限定して調査しているが，本稿で示した各種の手法で因果関係をい，取締役の独立性と負債コストの因果関係を DID 分
析の手法を用いて検証している。なお，Pooled 回帰モ
デルを用いて DID 分析を実施することも可能ではあるが，その場合には処置企業の処置年前後の期間が適切に含まれている必要がある。
21） わが国の社債利回りを用いる研究で，新発債ではなく既発債の利回りを用いる研究は，筆者の知る限り，白須・米澤〔2008〕，Nakashima and Saito〔2009〕，高須〔2012〕だけである。

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⎛投稿受付2020年８月６日，⎞⎝最終受理日2020年12月14日⎠

30『証券経済学会年報』第56号

2021年12月

Women in the Boardroom and Their Impact on the Cost of Debt

Koji Ota
Faculty of Business and Commerce, Kansai University

Mao Mukai
Faculty of Commerce, Kurume University

Abstract:
Previous studies have focused on the risk-averse characteristics of women and reported that thecost of debt for companies with female directors is lower than that for companies with only maledirectors. On the other hand, there is an argument that when the proportion of female directors inthe boardroom is small, they remain as tokens and do not bring any substantial change to theboard. This paper examines the effect of female directors in Japanese companies on the cost ofdebt based on correlation and causality. The results show there is no significant association
between the appointment of female directors and the cost of debt. This may suggest that female
directors in Japanese companies are still regarded as token women.
Keywords:
Female director, Cost of Debt, Difference-in-differences, Token