DBJ Research Center on Global Warming
Discussion Paper Series No. 67 (4/2022)

マテリアリティの開示が株式資本コストに及ぼす影響について長谷部

賢

本論は，執筆者個人の暫定的な研究（内容，意見については執筆者
個人に属するもの）であって，関心ある研究者との議論等のために作成されたものである．

長谷部 賢1（日本政策投資銀行 設備投資研究所）

マテリアリティの開示が株主資本コストに及ぼす影響について2

要 旨
本研究の目的は、統合報告書上で開示されるマテリアリティ3が株主資本コストに及ぼす影響を明らかにすることである。企業にとって ESG をはじめとした非財務情報にかかる課
題は多岐にわたるため、経営者にとって何をマテリアルな課題とするかの開示は重要な経営判断と言える。そうしなければ、多様な情報利用者はその必要とする情報を効率的に入手できず、合理的な判断が妨げられる可能性が高いためである。特に、IIRC フレームワーク
では、マテリアリティの開示が、中長期的に重要なリスクと機会や経営課題を包括的に捉え、戦略的な意思決定とそれに伴う資源配分につながる重要な取り組みであると考えられている。また、情報の非対称性の観点からも、何がマテリアルな課題か判断出来ないこと自体が経営者と投資家の情報の非対称性の源泉となり、それがエージェンシーコストの増加に結びつく可能性もある。
本研究における分析の結果、IIRC フレームワークに準拠したマテリアリティを開示している企業は、そうでない企業よりも株主資本コストが低いことが示された。かかる結果は、
投資家はその背後にある中長期的な価値創造モデルに対して企業への信頼性を高めている
ことを示唆するものである。

1mahaseb@dbj.jp
2022 年 2 月 22 日に開催された日本政策投資銀行設備投資研究所フリーディスカッションでは中央大学
佐々木隆文教授、埼玉学園大学花崎正晴教授、日本政策投資銀行設備投資研究所の方々から有益なコメントを頂いた。これらの方々に感謝申し上げたい。
3
自社に関わる非財務情報における「重要課題」のこと。本稿においては IIRC（International Integrated
Reporting Council）フレームワークが定義する「組織の短、中、長期の価値創造能力に実質的な影響を与える事象に関する項目（IIRC,2013a,8）」を指すこととする。
2

1

1.

はじめに

本稿の目的は、統合報告書上で開示されるマテリアリティ4が株主資本コストに及ぼす影響を明らかにすることである。投資家が投資意思決定の際に用いる最も重要な情報の1つは財務情報であることは、これまでBall and Brown（1968）をはじめとして多くの研究者がその有用性について証拠を示してきた。しかしながら、1990年代以降、財務情報の有用性の低下が様々な研究で指摘されるようになった。たとえば、Lev and Zarowin（1999）は、
1977-1996年の間に米国企業における利益水準の変化と株価との関連性を検証し、利益の株
価関連性やERC（Earnings Response Coefficient）は過去20年間で低下していることを示し、事業環境の急速な変化とその変化に適切に対応されていない会計制度が価値関連性低下の要因になっていると指摘している。財務情報の有用性が低下する場合、投資家は補完的
情報の開示を企業に求めるだろう。これまで、財務報告以外の企業情報である環境報告書、
CSR報告書及び統合報告書などの様々な独立型の報告書が公表されるようになったことはその表れである可能性がある。このような非財務情報の開示が進展することで、財務情報だ
けでは伝達することができない企業の価値創造の源泉がスピーディーに株価に織り込まれることが期待されている（中條，2013）。さらに、グローバル化の進展に伴う地球温暖化問
題、資源や富の偏在、人権問題への対応等、企業に対する社会的責任への要請の高まりにより、企業価値を評価するためには、単に財務情報だけではなく、こうした非財務情報の開示も考慮する必要があると考えられるようになっている。特に、2006年に国連責任投資原則（PRI）がESG投資を提唱して以降、投資家による非財務情報に対する関心が急速に高まっており、日本でも年金積立金管理運用独立行政法人（GPIF）がPRIに署名し、本格的なESG
投資への取組を開始したことで関係業界の取組も急速に進んできた。
こうした状況下において、企業が関係する ESG をはじめとした非財務情報にかかる課題は多岐にわたるものの、企業の対応には限界があるため、情報開示においてマテリアリティの視点による整理を行う必要がある。そうしなければ、多様な情報利用者はその必要とする
情報を効率的に入手できず、合理的な判断が妨げられる可能性が高いためである。そのため、経営者にとって、何をマテリアルな課題とするかの開示は極めて重要な経営判断と言える。
さらに、情報の非対称性の観点からも、何がマテリアルな課題か判断出来ないこと自体が経営者と投資家の情報の非対称性の源泉となり、それがエージェンシーコストの増加に結びつく可能性もある。本稿においてマテリアリティにかかる情報開示効果を検討する背景は以下の通りである。

マテリアリティの定義として、「シングル・マテリアリティ（企業が ESG 課題から受ける財務インパク
トを考慮した概念）」「ダブル・マテリアリティ（ESG 課題が企業業績にもたらす影響と、企業が環境・社会に及ぼす影響の両面を考慮する概念）」及び「ダイナミック・マテリアリティ（マテリアリティを動的なものとして捉え、社会変化に合わせて流動的に変化させるべきとする概念）」がある。本稿におけるマテリ
アリティとは主に「ダイナミック・マテリアリティ」を指すこととする。
42

１つは、企業の ESG 活動に対する投資家の関心が高まっている点である。ESG に代表される非財務情報の重要性が増しており、その媒体手段として統合報告書の発行企業数は年々増加している。
『国内自己表明型統合レポート発行企業リスト 2019 年度版』
（企業価値
レポーティング・ラボ）によれば、日本における統合報告書発行企業は、2011 年では 32 社に留まっていたが、2019 年 12 月末時点では 513 社にのぼっている。しかしながら、投資家がこれをどう活用し、企業評価に反映しているかという点については明らかではない。経営者が、統合報告書におけるマテリアリティの開示を通じて自社の中長期的な経営課題とその対応を説明することで、投資家はその企業の価値創造力を評価している可能性がある。
それによって株主資本コストの低下など一定の効果をもたらすことが確認できれば、マテ
リアリティの開示が情報の非対称性の解消につながる決定因子の一つであることが明らかとなり、投資家による企業評価の新たな側面を提供できる可能性がある。
いま１つは、企業の ESG をはじめとした非財務情報にかかる開示方針や基準が明確に確立されていない点である。企業の ESG を評価する機関は世界で約 600 社に達しており、この数は過去 10 年間で 5 倍になるという（米 ERM グループ）。機関投資家の間で ESG を重視する運用に注目が集まり、評価ニーズが高まっているためであるが、統一的な評価基準がない中で ESG 投資のリターンに関心の低い投資家が増えてくると、意図的に「みせかけの
ESG 重視（Greenwash）」の企業が登場する可能性も高まる。そこで、ESG 評価機関によるスコアではなく、企業自らが開示する一次情報としてのマテリアリティに着目し、その効果を検証することは評価機関毎に異なる評価のばらつきを排除する上で一定の効果が期待できるものと考えられる。
日本における統合報告書の発行には豊富な蓄積があるものの、それらはあくまで自発的開示に基づくものであり、それぞれの企業が準拠するフレームワークは、GRI（Global
Reporting Initiative）に始まり、IIRC（International Integrated Reporting Council）、
SASB（Sustainable Accounting Standard Board）、価値創造ガイダンス、TCFD（Task
Force on Climate-related Financial Disclosures）等、多岐にわたる。それぞれの開示基準
は、その利用者毎に異なり、たとえば IIRC フレームワークが主に機関投資家を想定しているのに対し、GRI スタンダードがマルチステークホルダーを想定している。また、開示基準の目的も異なり、前者では企業の中長期的な価値創造の実現としてビジネスモデルの持続性や財務パフォーマンスへのインパクトに関心が向けられているのに対し、後者では事業を通じて貢献できる社会課題の解決に関心が向けられている5。本稿においては、この多様な開示の中でマテリアリティというコンセプトに着目する。マテリアリティの開示が将来の企業価値との結びつきを特定できているのか、もし特定できているのであればそれは投資家に一種の安心感をもたらしているとも言える。

「国内自己表明型統合レポート発行企業リスト 2019 年度版」によると、2019 年 12 月時点での各フレ
ームワーク準拠率は、IIRC46.2%、GRI25.7%、SASB4.1%である。
53

IIRC6フレームワークでは、統合報告書の目的を「企業の戦略、ガバナンス、パフォーマ
ンス及びプロスペクトについての情報を提供することにより、企業の短期的、中期的及び長期的な価値創造に結びつくコミュニケーションをすることにある（IIRC,2013a,8）」としている。すなわち、統合報告はその主たる利用者たる財務資本の提供者が利用可能な情報の質を改善することのみを意図しているだけではなく、統合報告に取り組むことにより企業内部に統合思考を浸透させ、意思決定及び行動を改善することも意図すると主張している。さらに、統合報告書が実際に企業の見通しを評価する際に有用である場合、報告企業の評判の向上や透明性の向上などを通じて、資本市場におけるメリットを受けることが予想され、結果として資本コストをより低くすることが出来る可能性がある（IIRC,2011）とも述べている。
本稿では、主に財務資本の提供者を利用者と想定している IIRC フレームワークに準拠して作成された統合報告書において開示されたマテリアリティ7（以下、「IIRC マテリアリテ
ィ」という）に焦点をあてた分析を行う。IIRC マテリアリティを開示している企業は ESG
をはじめとした非財務情報と財務情報とのリンケージをより意識できている企業であり、したがって株主資本コストをより意識していると考えられるからである。さらに、IIRC フ
レームワークでは、マテリアリティを決定するための最終的な判断は経営者であるとして
6

財務資本の提供者が利用可能な情報の改善、効率的に伝達するアプローチ確立等を目指し て 2010 年 に 設 立 さ れ た 国 際 的 な 連 合 組 織 。 な お 、 IIRC は 2021 年 6 月 に SASB と 合 併
し 、 VRF(The Value Reporting Foundation )と い う 組 織 に 移 行 し た 。 さ ら に 同 年 11 月 に はIFRS 財 団 が 国 際 サ ス テ ナ ビ リ テ ィ 基 準 審 議 会 （ ISSB） の 設 立 を 公 表 。 併 せ て 2022 年 6
月 ま で に 、 VRF と CDSB（ 気 候 変 動 開 示 基 準 委 員 会 ） を IFRS 財 団 に 統 合 す る こ と も 発 表されている。
7
IIRC フレームワークでは統合報告書のマテリアリティの決定プロセスを以下のように提示している。①
価値創造能力に影響を与える可能性を踏まえ、関連性のある事象を特定、②関連性のある事象の重要度を価値創造に与える既知または潜在的な影響という観点から評価、③相対的な重要度に基づき事象を優先付
け、④マテリアルな事象に関して関連情報を決定。

4

いる。したがって、IIRC マテリアリティを開示する企業には ESG をはじめとした非財務
情報と財務情報とのリンケージをより意識した経営者のマネジメント力も含意されており、本稿によりそうした特徴を持った企業のマネジメント効果も明らかに出来る可能性がある。
本稿における分析の結果、IIRC マテリアリティを開示している企業は、そうでない企業
よりも株主資本コストが低いことが明らかにされた。かかる結果は、投資家はその背後にある中長期的な価値創造モデルと経営者のマネジメント力に対して企業への信頼性を高めていることを示唆するものである。
本稿の構成は以下の通りである。第 2 節では先行研究をレビューし、第 3 節で仮説を構築する。第 4 節ではサンプルとリサーチ・デザインを説明する。第 5 節では検証結果を提示し、結果の解釈を行う。第 6 節は頑健性の検証を行い、第 7 節で以上の結果を総括する。

2.

先行研究

財務情報が株主資本コストに影響を及ぼすことはこれまでの理論研究で明らかにされている。たとえば、財務情報による情報の非対称性の削減が市場の流動性の向上を通じて株主
資本コストを低減する可能性がある（Baiman and Verrecchia, 1996; Verrecchia, 2001）。
また、財務情報を利用したリスク分担（Merton, 1987）と情報リスクの削減（Barry and
Brown, 1985; Coles et al., 1995）が株主資本コストを低減することも知られている。これ
らは、質の高い情報を提供することによって投資家が予想するリスクが低減され、結果として株主資本コストを削減できることを示唆している。さらに、非財務情報によって財務情報の開示を補完する傾向が高まるにつれて、従来は財務情報に関する説明のための理論であったボランタリー・ディスクロージャー理論が財務情報から非財務情報に拡張して適用されるようになっている。たとえば、非財務情報には価値関連性があること（Margolis et al.,2009）を前提として、一連の研究においてCSRディスクロージャーが株主資本コストに及ぼす影響が検討され、CSRディスクロージャーと株主資本コストにはマイナスの関係があるという結果が得られている（Dhaliwal et al., 2011; Plumlee et al., 2015）。これらの研究は非財務情報が投資家の行動にどのように影響を与えるかについての証拠を示している
が、CSR報告書の発行の有無のみを分析上利用しているため、それぞれの報告書における特性及びその質が考慮されていない。また、CSR報告書はESG課題を含むよう進展しているが、そこでは企業戦略やビジネスモデルとの関連について説明されていないため、企業のパフォーマンスを投資家に伝えにくいという批判もある（Serafeim, 2015）。
IIRC フレームワークでは、統合報告書の目的を「経営者が組織の価値創造に重要であると考えるものを開示することによって達成される」（IIRC,2013a）と述べられている。統合報告書は組織の報告書のなかで最も重要な要素を一貫した形で簡潔にまとめたものであり、投資家の投資判断に重要な戦略的関連性の高い情報を報告するだけでなく（Cheng et5

al., 2015）、これらの要素間の関連性も示しており、組織の短期的、中期的および長期的な価値創造能力にどのような影響を与えるかについて説明できる（IIRC, 2013a,8）。統合報
告が実際に企業の見通しを評価する際に有用である場合、報告企業の評判や透明性の向上などを通じて、資本市場におけるメリットを受けることが予想され、結果として、株主資本
コストをより低くすることができる可能性がある（IIRC, 2011）。
一方、統合報告書の発行効果ではなく、統合報告書の質の効果を分析した研究も存在する。
Barth et al.（2017）は、企業外部者の利用可能な情報の改善および企業内部者の意思決定の改善という統合報告の2つの目的に着目して、統合報告の導入がこれら2つの目的の達成に寄与するかを実証的に検証している。同研究では、統合報告書の質とビット・アスク・ス
プレッド、株主資本コスト、アナリスト予想株価の関係を分析している。分析の結果、統合
報告書の質が高いほど流動性が高いこと、統合報告書の質と株主資本コストの間に統計的に有意な関係は観察されないこと、統合報告書の質が高いほどアナリスト予想株価は高いことを報告している。Zhou et al.（2017）は、IIRCの概念フレームワークに基づいて、31個の構成要素で評価基準を開発し、これによって統合報告書の質を測定している。同研究では統合報告書の質とアナリストの利益予測誤差とはマイナスの相関があることを明らかにしており、さらに統合報告書の質と資本コストの関係を検証したところ、全サンプル企業において統合報告書の質と資本コストとはマイナスの相関があるという証拠を得ている。Leeand Yeo（2016）も独自の評価基準を用いて統合報告書の質を測定し、これを代理変数として企業価値との相関を検証している。同研究ではIIRCの概念フレームワークの8つの内容要
素8におけるそれぞれ5つの側面を評価して質を表すスコアを計算し、これらを利用して、統合報告書の質と企業価値（Tobin’s Q）とはプラスの相関があり、また組織がより複雑である企業はプラスの相関が強いという結果を提示している。また、Khan et al. (2016)は、マ
テリアリティ評価において良好なESGスコアを得ている企業は、そうでない企業と比較して、株式リターンが優位に上回っていることを示した9。この結果は、投資判断におけるマ
テリアリティ項目を考慮することの必要性を指摘している。
このように、統合報告書等の特性や質に関する先行研究においては ESG 評価機関のスコアや独自の評価基準を用いてそれを測定しているため、その評価には評価機関毎に異なるばらつきが存在している可能性がある。たとえば、Barth et al.（2017）は、毎年開催される EY Excellence in Integrated Reporting Awards のスコアに基づき統合報告書の質を 5段階に分類しており、このスコア算出にあたっては主に 12 項目の要素の平均値で評価している。一方、Zhou et al.（2017）は、IIRC の概念フレームワークに基づいて 31 個の構成要素で評価基準を開発し、これによって統合報告書の質を測定している。その結果、両者ともに南アフリカの上場企業を対象サンプルとしているものの、前者では統合報告書の質とIIRC の概念フレームワークの内容要素は以下の 8 つである。①組織概要と外部環境、②ガバナンス、③
ビジネスモデル、④リスクと機会、⑤戦略と資源配分、⑥実績、⑦見通し、⑧作成と表示の基礎
9
同研究では、サステナビリティ評価に関するデータは MSCI KLD データを用い、サステナビリティ項目
としてのマテリアリティ評価については SASB ガイダンスを用いている。
86

株主資本コストの間に有意な関係性は観察されなかったが、後者においては有意な関係性が観察されるという逆の結果が得られている。
本稿においては、先行研究で用いられている ESG 評価機関のスコアや独自の評価基準による評価軸ではなく、企業自らが特定し、開示した一次情報である IIRC マテリアリティを
過去 10 年（2011－2020 年度）まで遡ってハンドコレクトにて抽出し、分析している。これによって統合報告書の特性や質を評価する上での評価機関毎に異なる評価のばらつきを排除できるものと考えられる。統合報告書の特性や質を評価する上で、企業が自ら開示した
IIRC マテリアリティを過去に遡ってハンドコレクトで抽出し、その影響について論じた研究は筆者の調べた限り存在していない。ESG をはじめとした非財務情報と財務情報をつなぐリンケージとして、企業自らが統合報告書において開示する IIRC マテリアリティと株主
資本コストの関係を分析することにより、情報開示効果の一側面を明らかにしたことが本稿における貢献である。

3.

仮説の設定
統合報告書発行企業が相対的に低い株主資本コストを示す理由として、次のような可能性が考えられる。まず、潜在的な事業リスクに対する企業の対応力を投資家が読み取る可能性である。統合報告書によって企業のリスクと機会が開示されている企業は、潜在的な規制や将来の事業リスクが予期される場合、それに対応できる能力を有していると推定される。
統合報告書の非開示企業は、そうしたリスクを企業が認識しているかさえ不明であるので、開示企業について投資家が有する不確実性は、非開示企業よりも低くなると予想される。昨今の ESG 課題にかかる規制強化や関心の高まりは、企業業績に与える要因の影響力の拡大を示している。統合報告書の開示はこうした影響を投資家が見積もる上で有用な情報源となり、投資家が抱く不確実性が低減されることで、非開示企業よりも低い株主資本コストをもたらすと言える。
特に IIRC フレームワークに準拠して作成された統合報告書は、企業活動の概要を提供し、投資家層を拡大する可能性があること、また、企業が依存している 6 つの資本10を関連づけて全体像を示すことにより、企業がどのように価値を創造しているかを財務資本の提供者に理解させるため、パラメータの不確実性や推定リスクを低減することによって、企業の資本コストに影響を与えることができる可能性がある11。
さらに、情報の非対称性が懸念されるのは、企業価値との関連があるにも関わらず、その情報開示が不十分な場合である。標準的なエージェンシーモデルでは、情報の非対称性が逆

10①財務務資本、②製造資本、③知的資本、④人的資本、⑤社会・関係資本、⑥自然資本
Barry and Brown（1985）は、ディスクロージャーがリターンのパラメータの不確実性と推定リスクを減少させることができることを示している。
11

7

選択につながり、情報の少ない投資家はより多くの情報を持つ投資家との取引で生じる損
失を避けるために市場から退出するようになる。このような行動は流動性の低下や、株価の下落に加え、投資家がリスクの保障としてプレミアムを要求するために資本コストを増加させる（Francis,Nanda,and Olsson,2008)。また、情報開示は投資家の監視コストを減少させるだけでなく、投資家間の競争条件を平準化することで情報の非対称性を減少させ、企業価値を高めることが可能である。
IIRC マテリアリティの開示は、企業の価値創造能力に影響を与える実質的な事項のみを記載することで、統合報告書をより簡潔で一貫性のあるものにすることに役立つ。したがって、IIRC マテリアリティの開示は、企業の中長期的な価値創造能力に実質的な影響を及ぼす源泉ともいえ、それを開示することでリスク管理体制に対する投資家からの信頼性を高めることができる可能性がある。それによって、IIRC マテリアリティの開示は企業価値に影響を与える株主資本コストに関する事業リスクや情報の非対称性を軽減することができる可能性がある。以上より、次の仮説を設定する。
仮説 1：IIRC フレームワークに準拠して作成した統合報告書を開示している企業の方が、そうでない企業よりも株主資本コストが低い。
仮説 2：IIRC マテリアリティを開示している企業の方が、そうでない企業よりも株主資本コストが低い。
Leuz and Verrecchia (2000）は、情報の非対称性が小さければ、投資家は逆選択の心配が少なく、その結果取引意欲が高まり、ビッド・アスク・スプレッドが低下することから、
ビッド・アスク・スプレッドは情報の非対称性を表すと主張している。したがって、IIRC
マテリアリティの開示が非財務情報を通じた企業実態の透明度の向上という効果を発揮出来るのであれば、開示後のビッド・アスク・スプレッドはそれ以前に比べて低下するはずである12。以上より、次の仮説を設定する。
仮説 3：IIRC マテリアリティを開示している企業の方が、そうでない企業よりもビッド・
アスク・スプレッドが低い。

4.

リサーチ・デザイン

4.1 株主資本コストの推計

Merton(1987)は、幅広い投資家が市場に参入し取引をすれば、株式の期待リターンが低下し、その結果
資本コストを引き下げる可能性があることを示している。
128

株主資本コストは、投資家が拠出する資本に対して要求する利益率であり、リスクフリー
レートにリスクプレミアムを加算して算出される。しかしながら、リスクプレミアムは直接観察できないため、株主資本コストの推計には、事後的に実現リターンを用いて推計する方法、又は利益、株主資本簿価、及び配当の期待値を利用して推計する方法が用いられている。
前者の実現リターンを用いる方法では、資本資産価格形成モデル（Capital Asset Pricing
Model: CAPM）や Fama and French（1993）の 3 ファクターモデルなどが利用される。
これらの実現リターンを用いる方法に関し、Fama and French（1997）は、実際に推計値を検証した後に、正しい資産評価モデルを認識することが困難であることなどを理由として、これらのモデルに基づく株主資本コストの推計値が不可避的に不正確であると結論づけている。そこで、後者の実現リターンに依存しない方法が用いられており、残余利益モデル（Residual income model）や超過利益成長評価モデル（Abnormal earnings growthvaluation model）などから逆算して株主資本コストが推計されている。これらの実現リタ
ーンに依存しない方法で推計された株主資本コストは、証券投資の際に市場参加者が想定する暗黙裡の株主資本コストを表しているため、インプライド株主資本コストと称されている。インプライド株主資本コストの算出式としては以下４種類のモデルがある。
(1) 修正 PEG モデル（以下、PEG１モデル）
後藤・北川（2010）は、インプライド株主資本コストの推計に用いられる代表的なモデルに基づく株主資本コストを算出し、モデルの優劣比較を行った結果、Easton（2004）が提唱した修正 PEG レシオと PEG レシオが相対的に有効である、と結論づけている。
修正 PEG レシオでは、株主資本コストは、t+1 期と t+2 期の予想１株当たり利益及びそれらが開示される t 期の株価（終値）を代入することで推計される。
EPSt+2 −EPSt+1

ICC_PEG1 = √

Pt

(1)

ここで、
ICC_PEG1：株主資本コスト（PEG1 モデル）

EPSt+2(t+1)：2 期（1 期）先の予想 1 株当たり利益

Pt：t 期の株価（終値）(2) Ohlson and Juetter-Nauroth モデル（以下、OJ モデル）
OJ モデルでは、利益成長のモデルの中に生かした式として表現される。資本コストを
ICC_OJとすると、(2)式のようになる。EPS の値を例に取れば、EPSt+1=γEPSt として決定される(ただし、γ>1 を満たす値)。
本稿では後藤・北川（2010）に倣い、γ=1.03 として計算している。

9

EPS

ΔEPS

0

1

(2)

ICC_OJ = A + √A2 + p 1 × ( EPS 2 − (γ − 1))
1

DPS

ただし、A = 2 (γ − 1 + p 1 )0(3) PEG モデル（以下、PEG2 モデル）
PEG モデルでは、(3)式のように表すことが出来る。この式から分かる通り、OJ モデル
における異常利益成長が一定であると考え、γ=1 を仮定したものが修正 PEG モデルである。修正 PEG モデルは、PEG モデルの仮定に DPS=0 という仮定を加えたものである。すなわち、PEG モデルは、(3)式のように表すことが出来る。
EPS2 +𝑥DPS1 −EPS1

ICC_PEG2 = √

P0

(3)

EPS

ただし𝑥 = P 1
0(4) EP モデル
EP モデルもまた異常利益成長モデルの一形態として考えることができ、以下の(4)式のよ
うに計算される。EP レシオでは異常利益成長=0 という仮定を置く。つまり EP モデルは、次年度の収益予測値があれば、十分な企業評価が可能であるということを合意したモデルとなっている。
ICC_EP =

EPS1

(4)

P0

4.2 検証モデルの設定
本稿では、Dhaliwal et al.（2011）と Zhou et al.（2017）で使用した分析モデルをベースに、日本の統合報告書発行企業が統合報告書上でマテリアリティを開示している場合における株主資本コストに及ぼす影響を実証的に分析する。
𝛥%𝐼𝐶𝐶_𝑃𝐸𝐺1𝑖,𝑡+1=𝛽0 +𝛽1 𝐼𝐼𝑅𝐶𝑖,𝑡 +𝛽2 𝛥%𝐵𝐸𝑇𝐴𝑖,𝑡 +𝛽3 𝛥%𝐵𝑀𝑖,𝑡 +𝛽4 𝛥%𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖,𝑡 +𝛽5 𝛥%𝐿𝐸𝑉𝑖,𝑡 +𝛽6 𝐼𝑅𝑖,𝑡+∑ 𝐼𝑁𝐷+∑ 𝑌𝐸𝐴𝑅+𝜺𝒊.𝒕(1)

𝛥%𝐼𝐶𝐶𝑖,𝑡+1=𝛽0 +𝛽1 𝑀𝐴𝑇_𝐼𝐼𝑅𝐶𝑖,𝑡 +𝛽2 𝛥%𝐵𝐸𝑇𝐴𝑖,𝑡 +𝛽3 𝛥𝐵𝑀%𝑖,𝑡 +𝛽4 𝛥%𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖,𝑡 +𝛽5 𝛥%𝐿𝐸𝑉𝑖,𝑡+∑ 𝐼𝑁𝐷+∑ 𝑌𝐸𝐴𝑅+𝜺𝒊.𝒕

(2)

10

𝛥%𝐵𝐼𝐷_𝐴𝑆𝐾𝑖,𝑡+1=𝛽0 +𝛽1 𝑀𝐴𝑇_𝐼𝐼𝑅𝐶𝑖,𝑡 +𝛽2 𝛥%𝐵𝐸𝑇𝐴𝑖,𝑡 +𝛽3 𝛥%𝐵𝑀𝑖,𝑡 +𝛽4 𝛥%𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖,𝑡 +𝛽5 𝛥%𝐿𝐸𝑉𝑖,𝑡+∑ 𝐼𝑁𝐷+∑ 𝑌𝐸𝐴𝑅+𝜺𝒊.𝒕(3)

ここで、変数の定義は以下の通りである。
𝛥%𝐼𝐶𝐶_𝑃𝐸𝐺1𝑖,𝑡+1 ： i 企業の t+1 期における株主資本コスト（PEG1 モデル）の変化率で
𝐼𝐶𝐶_𝑃𝐸𝐺1𝑖,𝑡+1 −𝐼𝐶𝐶_𝑃𝐸𝐺1𝑖,𝑡

あり、
𝐼𝐼𝑅𝐶𝑖,𝑡

𝐼𝐶𝐶_𝑃𝐸𝐺1𝑖,𝑡によって計算される： i 企業が t 期において IIRC フレームワークに準拠した統合報告書を開示していれば 1、そうでない場合は 0 をとるダミー変数

𝛥%𝐵𝐸𝑇𝐴𝑖,𝑡：i 企業の t 期におけるベータ値の変化率（前年度比）

𝛥%𝐵𝑀𝑖,𝑡：i 企業の t 期における簿価時価比率の変化率（前年度比）

𝛥%𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖,𝑡：i 企業の t 期における総資産（対数）の変化率（前年度比）

𝛥%𝐿𝐸𝑉𝑖,𝑡：i 企業の t 期における負債比率の変化率（前年度比）

𝐼𝑅𝑖,𝑡：i 企業が t 期において統合報告書を開示していれば 1、そうでない
場合は 0 をとるダミー変数

𝛥%𝐼𝐶𝐶𝑖,𝑡+1：i 企業の t+1 期における株主資本コストの変化率（前年度比）

𝑀𝐴𝑇𝑖,𝑡：i 企業が t 期において統合報告書上においてマテリアリティを開示していれば 1、そうでない場合は 0 をとるダミー変数

𝑀𝐴𝑇_𝐼𝐼𝑅𝐶𝑖,𝑡：マテリアリティの開示（ダミー変数）と IIRC フレームワークに準拠した統合報告書発行（ダミー変数）の交差項

4.3 サンプルの選択
本稿が分析対象とするのは、2011 年度から 2020 年度における日本企業であり、以下の条件を満たす企業・年観測値がサンプルに含まれている。抽出条件は以下の条件を満たす企業とする。
1. 『国内自己表明型統合レポート発行企業リスト 2019 年度版』（企業価値レポーティング・ラボ）で公表されている統合報告書発行企業13（4,870 社・年）
2. 日経業種分類上、銀行業・証券業・保険業・その他金融業を除く業種に属する企業（4,170
社・年）
3. 決算期が 3 月決算かつ決算月数が 12 ヶ月である企業（2,682 社・年）
4. 分析上必要な財務データが取得可能な企業（1,714 社・年）
13

企業価値レポーティング・ラボ（運営: (株)エッジ・インターナショナル）が調査している「国内自己表明型統合レポート発行企業 2019 年版」の 513 社のうち、日本の上場企業 487 社を対象とする。

11

本稿の分析で利用する財務データは「日経 NEEDS-Financial QUEST」から、株主資本コストにおいては、t+1 期と t+2 期の予想 1 株当たり利益（EPS）が必要であるが、これはBloomberg から抽出した。ビッド・アスク・スプレッドは市場で提示されている買い指し
値と売り指し値の乖離幅によって計測されるが、これも「日経 NEEDS-Financial QUEST」
から日々の乖離幅を抽出し、そのスプレッドを株価の水準（売り指値と買い指値の平均）で除した上で算出した。また、マテリアリティの開示については、2019 年 12 月末時点で日本において統合報告書を発行している企業の発行初年度まで遡り、いつの時点から IIRC マテ
リアリティを開示しているかハンドコレクトにて抽出した14。

5. 実証結果とその解釈
5.1 仮説 1 の検証結果
仮説 1 にかかるそれぞれの各資本コストの推計結果を表 1-3 に示す。なお、仮説 1 にかかる変数の記述統計量（表 1-1）及び変数間の相関係数（表 1-2）は紙面の都合により、(1)PEG1 モデルのみを記載する。
表 1-1

記述統計量

Variable

Obs

Mean

MedianStd. Dev.

Min

Max

Δ%ICC_PEG1i,t+1

1,714

0.059

-0.0240.502-1.0004.933

IIRCi, t

1,714

0.176

0.000

0.381

0.000

1.000

Δ%BETAi, t

1,714

0.049

0.008

0.285

-0.6562.219

Δ%BMi, t

1,714

0.314

-0.0064.073-0.989127.723

Δ%SIZEi,t

1,714

0.004

0.003

0.006

-0.0190.080

Δ%LEVi,t

1,714-0.004-0.0090.039-0.1700.494

IRi, t

1,714

0.569

1.000

0.495

0.000

1.000

表 1-2

変数間の相関係数

14

統合報告書発行初年度については「企業価値レポーティング・ラボ（2020）」のデータから抽出した。また、統合報告書が IIRC フレームワークに準拠したマテリアリティを設定しているか否かについては「企業価値レポーティング・ラボ（2020）」の調査データから直近分を採用し、それ以前についてはハンドコレク
トで抽出した。

12IIRC

Δ%ICC_PEG1

Δ%ICC_PEG1

Δ%BETA

Δ%BM

Δ%SIZE

Δ%LEV

IR

1

IIRC

-0.0251

Δ%BETA

0.071

0.012

Δ%BM

0.027

-0.0020.020

1Δ%SIZE-0.068-0.064-0.012-0.043

Δ%LEV

0.044

-0.0150.014-0.014

0.467

1

IR

0.022

0.402

0.034

-0.043-0.098

0.015

表 1-3

IIRC
Δ%BETA
Δ%BM
Δ%SIZE
Δ%LEV
IRi, t11
1

仮説１の推計結果（１）Δ%ICC_PEG1（２）Δ%ICC_OJ（３）Δ%ICC_PEG2（４）Δ%ICC_EP（参考）CAPM-0.122**-0.004**(0.033)(0.012)-0.132**-0.008-0.026***(0.022)(0.899)(0.003)0.117***

0.004***(0.008)(0.007)0.129***

0.027

0.218***(0.004)(0.596)(0.000)0.006*

0.000

0.007**

0.005-0.001(0.061)(0.298)(0.033)(0.177)(0.104)-4.945*0.005-6.156**

4.783

0.297

(0.07)(0.949)(0.025)(0.132)(0.605)

0.312

0.011

0.555

0.121

0.041

(0.467)(0.407)(0.199)(0.808)(0.654)-0.0590.000-0.038-0.0320.012(0.193)(0.961)(0.398)(0.535)(0.111)

Year dummy

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Industory dummy

No

No

No

No

Yes

Number ofobservations

1,714

1,714

1,714

1,714

1,714

Adjusted R-Squared

0.059

0.014

0.060

0.107

0.689

固定／変量*

固定

固定

固定

固定

変量

（注）カッコ内の数値は有意確率を表す。***は1%水準、**は5%水準、*は10%水準でそれぞれ有意であることを意味する。

*Hausman検定により採択した固定／変量効果モデル。

「企業価値レポーティング・ラボ」で公表されている統合報告書発行企業を対象としたサ
ンプル 1,714 企業・年を用いて、それぞれの株主資本コストのモデルを推定した結果を表 13 に示している。モデル推計に際しては、Hausman 検定により固定効果モデル・変量効果
モデルと比較検討した結果、いずれかを採択した。IIRC の係数は全てマイナスであり、p 値
も EP モデル以外は統計的に有意な水準である。このマイナスの値は、IIRC フレームワー
クに準拠して作成した統合報告書を開示している企業の方が、そうでない企業よりも株主
資本コストが低いことを示しており、仮説１を支持する結果となった。なお、相関係数の大きさ及び VIF から見て、多重共生線が生じる可能性は低いと判断した。

13

5.2 仮説 2 の検証結果
次に、仮説 2 にかかるそれぞれの資本コストの記述統計量を表 2-1 に、推計結果を表 2-2に示す。表 2-1 は、表 1-1 と同様に「企業価値レポーティング・ラボ」で公表されている統合報告書発行企業をサンプルとし、第 4 節 4.1 で示された 4 種類の株主資本コストの変化
率（前年度対比）を取った記述統計量を示している。
表 2-1

記述統計量

Obs

Mean

MedianStd. Dev.

Min

Max

(1)Δ%ICC_PEG1

1,714

0.059

-0.0240.502-1.000

4.933(2)Δ%ICC_OJ

1,714

0.000

0.000

0.019

-0.2660.254(3)Δ%ICC_PEG2

1,714

0.059

-0.0270.504-1.0004.900(4)Δ%ICC_EP

1,714

0.074

0.008

0.606

-5.48110.513(参考)CAPM

1,714-0.032-0.0490.210-0.537

1.002

表 2-2

仮説 2 の推計結果（１）Δ%ICC_PEG1（２）Δ%ICC_OJ（３）Δ%ICC_PEG2（４）Δ%ICC_EP（参考）CAPM

MAT_IIRC-0.154***-0.003**-0.102***-0.021-0.022**(0.006)(0.045)(0.006)(0.627)(0.016)

Δ%BETA

0.114**

0.003***

0.117***

0.039

0.218***(0.01)(0.009)(0.006)(0.427)(0.000)Δ%BM

0.006*

0.000

0.006**

0.004-0.001*(0.068)(0.33)(0.037)(0.246)(0.096)

Δ%SIZE

-4.775*0.007-4.272*

1.481

0.264

(0.08)(0.933)(0.072)(0.595)(0.645)

Δ%LEV

0.296

0.010

0.448

0.649

0.043

(0.49)(0.428)(0.237)(0.145)(0.635)

Year dummy

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Industory dummy

No

No

Yes

Yes

Yes

Number ofobservations

1,714

1,714

1,714

1,714

1,714

Adjusted R-Squared

0.060

0.015

0.082

0.119

0.689

固定／変量*

固定

固定

変量

変量

変量

（注）カッコ内の数値は有意確率を表す。***は1%水準、**は5%水準、*は10%水準でそれぞれ有意であることを意味する。

*Hausman検定により採択した固定／変量効果モデル。

モデル推計に際しては、Hausman 検定により固定効果モデル・変量効果モデルと比較検討した結果、いずれかを採択した。MAT_IIRC の係数は全てマイナスであり、p 値も EP モ
デル以外は統計的に有意な水準である。このマイナスの値は、IIRC マテリアリティを開示14している企業の方が、そうでない企業よりも株主資本コストが低いことを示しており、仮説2 を支持する結果となった。一方、EP モデルを用いた推計結果では、MAT_IIRC の係数はマイナスであるものの、統計的に有意な結果が得られなかった。EP モデルは次年度の収益予想値のみで算出され、IIRC フレームワークが標榜する中長期視点でのマネジメントとのつながりを持った価値創造モデルとの関連性が相対的に低いと言える。したがって、IIRC
マテリアリティと EP モデルによって算出された株主資本コストには有意な結果がみられなかったものと考えられる。
被説明変数である株主資本コストに対して、コントロール変数の正負の符号は先行研究と一致している。ベータ値は CAPM ベースで計算されているので、株主資本コストと正に相関していること（Marston and Harris,1993; Gordon and Gordon,1997）、高いリターンは常に高い資本コストを伴うので、簿価時価比率と株主資本コストの間に正の相関があること（Gode and Mohanram,2003）は先行研究の結果と一致している。また、Fama and French（1992）は、負債比率と実現リターンとの間に正の関連性があることを示した。したがって、表 2-2 における負債比率と株主資本コストとの正の相関はこれと一致している。なお、相関係数の大きさ及び VIF から見て、多重共生線が生じる可能性は低いと判断した。

5.3 仮説 3 の検証結果
次に仮説 3 にかかる変数の記述統計量を表 3-1、変数間の相関係数を表 3-2、実証結果を
表 3-3 に示す。
表 3-1

記述統計量

Variable

Obs

Mean

MedianStd. Dev.

Min

Max

Δ%BID_ASKi,t+1

1,714

0.000

-0.0140.251-0.8101.283

MAT_IIRC

1,714

0.137

0.000

0.343

0.000

1.000

Δ%BETAi, t

1,714

0.049

0.008

0.285

-0.6562.219

Δ%BMi, t

1,714

0.314

-0.0064.073-0.989127.723

Δ%SIZEi,t

1,714

0.004

0.003

0.006

-0.0190.080

Δ%LEVi,t

1,714-0.004-0.0090.039-0.170

0.494

表 3-2

変数間の相関係数15

Δ%BID_ASK MAT_IIRC

Δ%BID_ASK

Δ%BETA

Δ%BM

Δ%SIZE

Δ%LEV

1

MAT_IIRC

0.038

1

Δ%BETA

0.078

0.000

1

Δ%BM

0.002

-0.0120.020

1Δ%SIZE-0.126-0.066-0.012-0.043

1

Δ%LEV

0.094

-0.0070.014-0.014

0.467

表 3-3

仮説 3 の推定結果

Δ%BID_ASKi,t+1

Coef.

Std. Err.

ｚ

P>t

MAT_IIRC-0.035**0.015-2.2400.025

Δ%BETAi, t

0.045***

0.017

2.600

0.009

Δ%BMi, t

0.001

0.001

0.560

0.579

Δ%SIZEi,t-1.0250.983-1.0400.297

Δ%LEVi,t

0.029

0.157

0.190

0.852

Year dummy

Yes

Industory dummy

Yes

Number of observations

1,714

Adjusted R-Squared

0.363

1

（注）***は1%水準、**は5%水準、*は10%水準でそれぞれ有意であることを意味する。

表 3-1 は、表 2-1 と同様に「企業価値レポーティング・ラボ」で公表されている統合報告書発行企業をサンプルとし、その変数に変化率（前年度対比）を取った記述統計量を示している。モデル推計に際しては、Hausman 検定により固定効果モデル・変量効果モデルと比較検討した結果、変量効果モデルを採択した。MAT_IIRC の係数は-0.035、p 値は 0.025 であり統計的に有意な結果が得られた。このマイナスの値は、IIRC マテリアリティを開示している企業の方が、そうでない企業よりもビッド・アスク・スプレッドが低いことを示しており、仮説 3 を支持する結果となった。かかる結果は、IIRC マテリアリティを開示することにより流動性が向上し、投資家によるリスクプレミアムの要求水準が低下することで株
主資本コストの低下につながったことを示唆している。なお、相関係数の大きさ及び VIF
からみて、多重共線性の可能性は低いと判断した。

6. 頑健性の検証
6.1 IIRC マテリアリティ開示初年度における株主資本コストの影響
仮説 2 の分析結果の頑健性を検証するため、IIRC マテリアリティを初めて開示した時点を 1、それ以外を 0 とするダミー変数を説明変数とし、開示初年度における株主資本コス

16

トに及ぼす影響を検証する。検証モデルは第 4 節 4.2 (2)に基づく。なお、本分析について
は、紙面の都合により(1)PEG1 モデルのみの結果を記載する。
推計結果は、表 4-1 の通りである。
表 4-1

推計結果（IIRC マテリアリティ開示初年度における株主資本コスト変化率）
Δ%ICC_PEG1i,t+1

Coef.

Std. Err.

z

P>t

MAT_IIRC-0.145**0.060-2.4100.016

Δ%BETAi, t

0.108**

0.042

2.580

0.010

Δ%BMi, t

0.006*

0.003

1.880

0.060

Δ%SIZEi,t-3.6072.358-1.5300.126

Δ%LEVi,t

0.322

0.377

0.860

0.392

Year dummy

Yes

Industory dummy

Yes

Number of observations

1,714

Adjusted R-Squared

0.084（注）***は1% 水準、**は5% 水準、*は10% 水準でそれぞれ有意であることを意味する。

表 4-1 は、表 2-1 と同様に「企業価値レポーティング・ラボ」で公表されている統合報告書発行企業をサンプルとし、その変数に変化率（前年度対比）を取った記述統計量を示している。モデル推計に際しては、Hausman 検定により固定効果モデル・変量効果モデルと比較検討した結果、変量効果モデルを採択した。MAT_IIRC の係数は-0.145、p 値は 0.016 であり統計的に有意な結果が得られた。このマイナスの値は、企業が IIRC マテリアリティを初めて開示した時点においても株主資本コストの低下がみられたことを示している。
6.2 内生性の問題
推計上の技術的な問題として、株主資本コストと IIRC マテリアリティの間には同時決定の可能性による推計値のバイアスが生じている可能性が懸念される。推定式では、IIRC マ
テリアリティを説明変数として用いているが、業績が良好な企業ほど IIRC マテリアリティを開示する余裕があるため、被説明変数の影響を受ける内生変数になっている可能性がある（逆の因果性）。そこで、「対象年度における産業別15の IIRC マテリアリティ開示率」を操作変数として活用した操作変数法（2 段階最小二乗法）を適用して検証する。推計結果は、
表 4-2 の通りである。
表 4-2

15

推計結果（二段階最小二乗法）

東証 33 業種区分（中分類）のうち該当する 28 業種が対象

17

二段階最小二乗法
1st

2st

IIRCマテリアリティ

株主資本コスト（ICC_PEG1)

IIRCマテリアリティ（予測値）-0.431***（-3.12）IIRCマテリアリティ開示率（産業別）

0.998***(11.39)Δ%BETAi, t
Δ%BMi, t-0.0310.100**(-1.15)（2.38）

0.000

0.005*（0.12）（1.87）

Δ%SIZEi,t-0.511-3.855(-0.34)（-1.63）

Δ%LEVi,t-0.1970.222(-0.82)（0.59）

Number of observations

1,714

1,714

Adjusted R-Squared

0.194

0.065

（注）***は1%水準、**は5%水準、*は10%水準でそれぞれ有意であることを意味する。

カッコ内の数値はｔ値。

推計結果は第 1 段階と第 2 段階の双方を掲載している。まず、第 1 段階の推計結果では、
IIRC マテリアリティ開示率（産業別）の係数は 0.998、t 値は 11.39%であり、統計的に有意な結果が得られた。この正の値は、IIRC マテリアリティ開示率（産業別）が IIRC マテ
リアリティに影響を与えていることを示している。次に第 2 段階では、説明変数に IIRC マ
テリアリティ開示率（予測値）を取って検証したところ、IIRC マテリアリティ（予測値）の係数は-0.431、t 値は-3.12%であり、統計的に有意な結果が得られた。この推計結果は、IIRC マテリアリティを開示している企業の方が、そうでない企業よりも株主資本コストが低いという検証結果の頑健性について追加的な証拠を提示している。

7. 結論と今後の課題
本稿では、『国内自己表明型統合レポート発行企業リスト 2019 年度版』
（企業価値レポー
ティング・ラボ）で公表されている統合報告書発行企業のうち、銀行業・証券業・保険業・
その他金融業を除く企業の 2011 年度から 2020 年度のデータを用いて、IIRC フレームワークに準拠して作成された統合報告書を開示している企業と株主資本コストとの関係性を検証した上で、IIRC マテリアリティを開示している企業と株主資本コストの関係性を検証18

した。さらに、ビッド・アスク・スプレッドと株主資本コストの関係性についての分析も行った。
まず、IIRC フレームワークに準拠して作成された統合報告書は、中長期的な価値創造モデ
ルを示すことでパラメータの不確実性や推定リスクを低減することにより、株主資本コストに影響を与える可能性がある。その上で被説明変数を株主資本コストの変化率、説明変数
を IIRC フレームワークに準拠して作成された統合報告書の開示（ダミー変数）として分析した結果、IIRC フレームワークに準拠して作成された統合報告書を開示している企業の方が、そうでない企業よりも株主資本コストが低いことが示された。
次に、インプライド株主資本コストにかかる 4 種類のモデルを計算した上で、「企業価値レポーティング・ラボ」で公表されている企業の統合報告書を発行初年度まで遡り、いつの時点からマテリアリティを開示しているかをハンドコレクトにて抽出した。その上で被説
明変数を株主資本コストの変化率、説明変数をマテリアリティの開示（ダミー変数）と IIRC
フレームワークに準拠した統合報告書発行（ダミー変数）の交差項とし、分析した結果、IIRC マテリアリティを開示している企業の方が、そうでない企業よりも株主資本コストが低いことが示された。
また、同様に被説明変数をビッド・アスク・スプレッドの変化率、説明変数をマテリア
リティの開示（ダミー変数）と IIRC フレームワークに準拠した統合報告書発行（ダミー変数）の交差項とし、分析した結果、IIRC マテリアリティを開示している企業の方が、そうでない企業よりもビッド・アスク・スプレッドが低いことが示された。以上の分析結
果は、いずれも仮説を支持するものであった。
さらに、頑健性の検証として、IIRC マテリアリティ開示初年度における株主資本コス
ト変化率並びに「対象年度における産業別の IIRC マテリアリティ開示率」を操作変数とする操作変数法（2 段階最小二乗法）を用いて分析したところ、いずれも仮説を支持する
結果が得られた。かかる結果は、IIRC マテリアリティを開示している企業の方が、そうでない企業よりも株主資本コストが低いという検証結果の頑健性について追加的な証拠を提示している。
マテリアリティの開示については短期的にその効果を実感しにくく、中長期的な視点でマネジメントとのつながりを含めた価値創造モデルの説明がなされてはじめて投資家はその効果を実感できる可能性が高い。それが従来の情報開示にとどまらない安心感を投資家に与え、株主資本コストの低下につながる可能性が高いと考えられる。
一方、本稿の検証においては課題が残されている。本稿では「企業価値レポーティン
グ・ラボ」で公表されている統合報告書発行企業のみを分析対象としたが、本稿の検証結果をより堅固なものにするためには統合報告書非発行企業も含めたより広範なデータの蓄積を行う必要がある。また、本稿においてはマテリアリティの開示に注目したが、それがどのように価値創造モデルにつながっているかを解明するまでには至っていない。マテリ

19

アリティの開示効果をさらに説得力があるものにするためには、これらの点の検証が必要となるが、それらについては今後の研究を待ちたい。

20

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