政
約

1　はじめに
現在の日本の会計制度では、多段階的利益計算方式が採用されている。最初に営業利益が計算され、つぎに営業利益に営業外損益が加減されて経常利益が計算され、最後に、経常利益に特別損益と税が加減されて純利益が計算される。このような多段階的利益計算方式の由来は、当期業績主義と包括主義との妥協として産み出されたものであると説明されることが多い。それが妥協の産物といわれる一方で、活動種類別に利益の構成要素を計算・開示することで、投資家に有用な情報が提供されるとも説明されている。しかし、この多段階的利益計算方式が採用された当時は、利益情報のvalue relevanceは学界でも注目されておらず、構成要素ごとにrelevanceが異なるか否かについて、実証的には不明であったし、現在でもなお、それは明らかではない。長期間にわたり利用され、定着している多段階的利益計算にどのような合理性があるのかは、有意義な実証課題である。この論文は、現在の日本の会計制度にしたがって、営業利益、金融損益（営業外損益）、その他の損益（特別損益および税）の３つの構成要素に純利益を分解し、これらの構成要素の value  relevance を産業別、期間別に検証したものである。主題は、各構成要素のrelevanceの有無を確かめ、その有無が産業ごと、期間ごとにどのように異なっているのかを確かめることである。その検証にあたっては、大日方の一連の研究と同様、利益情報は潜在的には多面的情報価値をもっていることを強く意識した。すなわち、構成要素の水準額だけでなく変化額にも着目するとともに、それぞれの正負の符号にも着目し、黒字と赤字、増益と減益のrelevanceの分析を行った。これが第１の特徴である。第２の特徴は、産業別および期間別のrelevanceの違いを検証するために、relevanceの回帰推定の結果にたいしてメタ分析を行った点である。この分析は、いまだ初歩的試行の域を出ないが、従来の研究にはない考察の手がかりをあたえてくれる。この論文のサンプルは、大日方(2002a)と同じである。この論文では、検証期間をＩ期(1979年3月期− 1985年3月期)、II期（1986年3月期− 1992年3月期)、III期（1993年３月期－2000年３月期）の３期に分けた。産業分類は、使用したデータ・ベース（日経NEEDSおよび日経ネット）における産業分類にしたがっている。水産(Fishery)、鉱業(Mining)、食品(Food)、繊維(Fiber & Textile)、紙・パルプ(Paper & Pulp)、化学(Chemical)、医薬品（Pharmaceutical, Pharma.と表記）、ゴム（Rubber）、窯業（Ceramics & Glass）、鉄鋼(Steel)、金属 (Metal)、機械 (Machinery)、電機 (Electronics)、自動車 (Automobile)、その他輸送機器（Trans. Vehicle)、精密機器（Precision Machinery, Precision M.と表記）、造船（Shipbuilding）、その他（Misc.）の18業種である（Table 1を参照）。この研究から得られた主要な実証結果は次の通りである。第１に、水準額および変化額の変数について、金融損益とその他の損益のいずれのrelevanceも、期間による格差はない。ただし、必ずしもすべての産業一期間で金融損益とその他の損益はrelevantであるわけではない。この結果は、両者の営業利益にたいする付随的性格を裏付けている。第２に、金融損益については、黒字と赤字（損失）に分けることが意味のない結果をもたらす期間も観察されたが、金融損失には、他の構成要素の損失にはないrelevanceが観察された。第3に、景気が低迷した時期には、減益が増益よりもpersistentであるという点で、営業利益とその他の損益は共通している。第４に、減益した営業利益と減益した金融損益のpersistenceは、ともに業界の平均業績の影響を受けているが、その影響の方向は逆であった。これらの結果は、3つの構成要素にはそれぞれ独自のrelevanceがあることを示している。大日方(2002a)と同様、この研究のサンプルは、すべての産業から統計学的に偏りなく抽出されたものではない。一部のデータを手作業で収集するという制約を考慮して、日本経済を代表するという意味で、直近の売上高が大きな企業を抽出したものである。したがって、この研究の結果には一般性がない可能性があることを、あらかじめ付言しておかなければならない。以下でいう産業問比較は、あくまでもサンプル内での比較にとどまる点を銘記しておきたい。なお、この論文は大日方(2002c)と対応しており、関連する先行研究はすでにそこで紹介されているため、慣例に反して、この論文では先行研究のレヴューを行わない。以下、論文の構成はつぎの通りである。2節では、利益の構成要素の記述統計量にもとづいて、産業間比較および期間比較を行う。3節では、利益の構成要素と変化額のそれぞれのrelevanceを検証する。4節では、水準額を黒字と赤字（損失）に分けたケース、変化額を増益と減益に分けたケース、水準額を増益と減益に分けたケースのそれぞれについて、 relevanceの非対称性を検証する。それらの結果についてメタ分析を行い、relevanceの産業間、期間の相違を規定する要因を確かめる。その分析を通じて、利益の構成要素間のrelevanceの相違が再確認される。5節は結論である。
2記述統計量
この論文では、水準額と対前年変化額について、利益の構成要素と株価との関係を分析する。株価と営業利益の水準額および変化額の記述統計量については、すでに大日方(2002d, 2003a)で確認してあるため、ここでは金融損益（営業外損益）とその他の損益（特別損益と税）について、期間別、産業別の動向を記述統計量から確認する。金融損益の水準額（FIN）と変化額（△FIN）、その他の損益の水準額（EXT）と変化額（△EXT）のそれぞれについて、記述統計量をまとめたのが、Table 2である。まず、業種ごとに、各変数がどのように推移したのかを確かめよう。Table 2には、I期、III期の平均、メディアン、標準偏差が記載されている。Panel A、B、C、Dの次の数字の1はデフレートしない1株あたりの金額（単位は円）の記述統計量であり、数字の2は、前期末株価でデフレートした各変数の記述統計量である。 Table 2において各期の記述統計量のあいだに記載されているのは、平均とメディアンの場合は2期の差であり、標準偏差については、等分散を検定したF値である¹。このF検定において、等分散の仮定が乗却されない（棄却された）場合には、平均値については等分散を仮定した(仮定しない) r検定をそれぞれ行った。メディアンについては、Mann-WhitneyのU検定によって、2期の値の大小を比較した。各数字の右側の「*」印は有意水準を示しており、「**」は1%、「**」は5%、「*」は10%の水準で2期のあいだの差が有意であることを表している。また、変化額の変数については、それぞれの産業一期ごとの平均値が、 t検定の結果、1%水準でゼロと有意に異なっている場合に、数値を太字にしてある。最初に、水準額の変数について、I期からII期へ増益傾向に転じ、II期からIII期へ減益傾向に転じたのか、すなわち、景気変動の一般的イメージによる素朴な常識が正しいか否かを確かめてみよう。まず、金融損益は、デフレートの有無にかかわらず、水産以外のすべての業種において、I期からII期にかけて増加している。いわゆるバプル期に金融損益が増加したことは、おおむねすべての産業に共通である。しかし、II期からIII期への変化については、産業問で大きな違いが見られる。金融損益が減少しているのは、医薬品、機械、竜機、自動車、精密機器の５業種である。一方、前期末株価でデフレートしない場合には、繊維、紙・パルプ、化学、ゴム、窯業、鉄鋼、金属の７業種、デフレートした場合には繊維、ゴム、窯業、鉄鋼の4業種において、金融損益はII期よりもIII期のほうが大きい。このような産業問のバラツキがIII期で生じたのは、金利低下による増益と株式相場低迷による減益とのネットの影響が、産業問で異なっていたためであろう。その他の損益は、デフレートしない場合とデフレートした場合とで、異なる推移を示している。デフレートしない場合には、I期からII期、II期からIII期へのいずれでも、その他の損益が増加した産業と減少した産業がともに存在し、産業間のバラツキが観察されている。それにたいして、デフレートした場合、その他の損益の水準は、I期からII期へは増加傾向にあり、II期からIII期へは減少傾向にある。すでに大日方(2002d)で確認したように、営業利益、経常利益、純利益については、このような増加から減少への年代変化は観察されなかった。したがって、そのような変化パターンは、その他の損益の特徴点であるといえよう。ただし、そのような推移を産み出した原因については、この研究からは判明しない。その原因はともかくとして、金融損益とその他の損益は、年代変化および産業間のバラツキにおいて異なる様相を示している。そのようなバリエーションに対応して(あるいは対応せずに)、両者のvalue relevanceはどのように異なっているのかが、以下での主要な検討課題になる。つぎに、変化額の変数について確認しよう。金融損益は非常にstationaryであり、その変化額（ △FIN）は期間が変わっても、大きな変動はない。前期末株価でデフレートしない場合には、化学産業において金融損益の変化額が持続的に増加しているものの、デフレートすると、各期の平均とメディアンに有意な差異はない。ただ、デフレートした場合、医薬品において、金融損益の変化額の平均とメディアンはI期からII期にかけて減少している。また、その他の損益の変化額もstationaryであり、その平均やメディアンがサンプル期間を通じて大きく変化している産業は少ない。ただ、竜機と自動車（さらにデフレートした教値について化学）では、それはI期からII期へ増加し、II期からIII期へと減少している。それ以外の産業では、「I期からII期へ増加、II期からIII期へ減少」というパターンは観察されない。バプル経済と崩壊後の泉気低迷から連想される変化パターンのイメージは、ここでも当てはまらない。以上のように、泉気変動から連想される常識的なパターンが統計的に観察できるのは、前述の「その他の損益の水準額」のみである。一般には疑われない素朴な常識も、実証的に確かめてみると、誤っていることもある。記述統計量でさえそうであるから、より複雑な「利益（の構成要素）のvalue relevance」を実証的に確認する意義は、なおさら大きい
3
構成要素の水準額と変化額のRelevance
3.1 水準頼のRelevance
純利益を構成要素に線形分解して、構成要素それぞれのvalue relevanceを検証する手続きは、利益資本化モデルの特徴を活かした有力な検証手法である。純利益を線形に単純分解するかぎり、利益資本化モデルの諸前提には反さないため、株式評価モデルに基づいて利益情報のrelevanceの検証が可能になるからである。一般に、利益資本化モデルの係数は、資本コストと利益のpersistenceの2要因の影響を受けている。そのため、異なる回帰式の係数の大小を比較してみても、その相違が資本コストの違いによるものかpersistenceの違いによるものかは、ただちにはわからない。それにたいして、多重回帰モデルでは、異なる構成要素にかかる係数の大小は、構成要素のpersistenceの相対的な違いによるものである。そこでは、資本コストは各要素の係数に同一の影響をあたえているからである。ただし、係数の大小を比較できるといっても、1つの多重回帰モデルにおいて、異なる構成要素の相対比較にかぎられ、異なる多重回帰モデルのあいだでは係数の大小を比較できない。したがって、これまでの分析と同様、ここでも、異なる産業、異なる期間にまたがってrelevanceを比べる場合には、係数の符号検定に注目することになる。株価水準のバラツキを説明するにあたり、純利益の各構成要素が株価と正（負）の有意な関係にあるのか否か、その有意性の有無が、産業および期間によって、どのように異なっているのかが、以下での主要な課題である。その検証を通じて、構成要素によってrelevanceが異なっていることを確かめることができれば、その結果として、現行の多段階利益計算方式の合理性の一面を示すことができるはずである。この節で検証する回帰モデルは、以下の通りである。
ここでPは株価、OPは営業利益、FINは金融損益（営業外損益）、EXTはその他の損益（特別損益および税）であり、利益の構成要素はすべて１株あたりの教値である。添え字のiは企業を表し、tは株価については決算日、利益の構成要素については会計年度を表している。定教項を除くすべての変数は、規模によるheteroscedasticityを軽減するため、前期末の株価でデフレートされる。なお、年度効果を除くため、(M12)式に年度の定数ダミーを含めて回帰推定した。最初に、利益の構成要素間の相関係数を計算した。Table ３には、Pearsonの積率相関係数とSpearmanの順位相関係数、それぞれの有意確率（[ ]内の数値）をまとめた。一部に高い相関係数が存在し、多重回帰のうえで多重共線性が心配される。しかし、ここでの説明変数である構成要素は、純利益を余すところなく線形に分割したものであるため、いずれの構成要素も純利益の計算にとっては必要不可欠であり、どれかが redundant な変数であるわけではない。また、かりに多重共線性の懸念から特定の変数を除くとしても、その判定基準に確たる決め手はなく、特定の産業一期間のみについて、その作業をすると、全体として結果を比較することができなくなる。そうした点を考慮して、以下では、すべての構成要素を説明変数にする。その回帰分析の結果は、Table 4にまとめた。セル中の３段の数値は、上から順に、偏回帰係数、(Whiteのr値)、[有意確率]である。最初に、偏回帰係数の統計的有意性（関値は10％水準）について構成要素間の連動性（Fisherの独立性検定）を調べた²。I期では、営業利益と金融損益（p = 0.038)、および金融損益とその他の損益（p = 0.047)のあいだに有意性の有無について正の関係があり、また、II期では、営業利益とその他の損益の有意性の有無に正の関係（p = 0.023）が観察されている。つぎに、継続した２つの期間で、各構成要素の有意性の有無が持続するか否かを調べた。営業利益と金融損益は、II期とIII期ではそれが持続し（p = 0.011）、その他の損益については、そのような持続性は親察されなかった。こんどは、構成要素のvalue relevanceが期間別にどのように異なっているのかを確かめよう。営業利益にかかる係数が少なくとも 10%水準で有意になっている産業の数は、I期は12、II期は8、III期は15である。これはII期の産業数が少ない方向に有意に偏っている（独立性検定ではp = 0.060、Friedman検定ではp = 0.051)。2期間をペアとした逐次的比較によると、I期とII期の差は有意ではないが、II期とIII期の差は有意である（Wilcoxon検定ではp = 0.016） ³。上記と同じ検証を金融損益とその他の損益についても試みた。金融損益の係数が有意にゼロと異なる産業数は、I期から順に、7、7、4である。この分布に統計的に有意な偏りはない。その他の損益の場合、その係数が有意な産業数は、順に5、4、9である。この分布にも有意な偏りはない。この対照的な結果は、営業利益のrelevanceはマクロの経済環境の影響を受ける一方、金融損益とその他の損益はその影響をあまり受けないことを示唆している。最後に、構成要素のvalue relevanceが産業別にどのように異なっているのかを確かめよう。金融損益とその他の損益がvalue relevantである産業一期は、営業利益の場合よりも少なく、産業問のバラツキも大きいが、繊維産業では、3期一貫して金融損益はvalue relevantである。他方、水産、電機、その他輸送機器、精密機器では、金融損益もその他の損益もirrelevantな変数である。いかなる要因がそのような産業間の差異を生み出しているかはわからないものの、ここでの回帰の結果は、利益の構成要素のrelevanceは、産業によって異なることを示している4。以上をまとめると、Table 3の結果は、3つの構成要素のvalue relevanceはそれぞれ独立であり、各構成要素は、産業別、期間別に異なるrelevanceを有していることを示している。
3.2  変化頼のRelevance
利益情報のvalue relevanceを検証する際にしばしば利用される利益水準額モデル（利益資本化モデル: earnings capitalization model）と利益変化額モデルには、それぞれ一長一短があり、いずれか一方が他方より優れているという優劣関係を一義的には決められない。実際、先行研究では、それぞれの研究目的に応じて、両者が使い分けられている。そもそも、利益情報は潜在的に多面的な情報内容をもっており、そのうち、利益水準額モデルと利益変化額モデルは、それぞれが利益情報の異なる側面をとらえているわけである。したがって、利益情報のrelevanceをより深く検証するうえでは、利益変化額モデルによる検証もしてみる必要があろう。ここでは、利益の変化額を各構成要素の変化額に線形分割して、構成要素の変化額のrelevanceが要素間でどのように異なっているのかを検証する。この項で利用する回帰モデルは、以下の通りである。
ここでPは株価、OPは営業利益、FINは金融損益（営業外損益）、EXTはその他の損益（特別損益および税）であり、利益の構成要素はすべて１株あたりの数値である。 △は、その変数が対前年度変化額であることを表している。添え字のiは企業を表し、Iは株価については決算日、利益の構成要素については会計年度を表している。定数項を除くすべての変数は、規模によるheteroscedasticityを軽減するため、前期末の株価でデフレートされる。なお、年度効果を除くため、(M13)式に年度の定数ダミーを含めて回帰推定した。回帰分析に先立って、説明変数間の相関係数を計算した。Table 5は、その結果をまとめたものである。サンプル教が少ない水産のＩ期を除いて、変数が変化額であるため、多重共線性が懸念されるほどの高い相関関係はほとんど観察されない。ただし、利益平準化などのearnings managementなどが存在するためであろうか、各変数は統計的に有意に独立といえるほど相関係数が低いわけではない。回帰推定の結果は、Table 6にまとめた。セル中の３段の数値は、上から順に、偏回帰係数、(Whiteのt値)、[有意確率]である。最初に、統計的有意性について構成要素問の連動性（Fisherによる独立性検定）を調べた。営業利益、金融損益、その他の損益の変化額について、それらの有意性（関値は10%水準）の有無が連動している期間はなく、すべての期において、それぞれの有意性は独立に親察されている。つぎに、継続した２つの期間で、各構成要素の有意性の有無が持続するか否かを調べた。営業利益の変化額は、水準額の場合と同様に、II期とIII期ではそれが持続しているが（p = 0.099)、金融損益の変化額とその他の損益の変化額には有意性にかんする持続性は観察されない。こんどは、構成要素の変化額のvalue relevanceが期間別にどのように異なっているのかを確かめよう。営業利益の変化額にかかる係数が、少なくとも10%水準で統計的に有意になっている産業教は、I期から順に、16、13、13である。統計的に見て、この分布に偏りはない。金融損益の変化額の係数が有意な産業数は、I期は8、II期は6、III期は2である。この分布に有意な偏りはない。その他の損益の係数が有意な産業数は、I期は7、II期は2、 III期は6である。この分布にも、統計的に有意な偏りはない。記述統計量について確認したように、対前年変化額の変数はstationaryであり、期間によって大きな変化はない。そのrelevanceについても、期間によって大きな変化はない。これは、変数の水準額が期間で異なるという長期の大きな変動は、期間内の各年の変動額には反映されないからである。このように、利益変化額のrelevanceの検証作業は、利益情報の潜在的な情報価値の一部分しかとらえていないことを、あらためて確認しておこう。最後に、構成要素の変化額のvalue relevanceが産業別にどのように異なっているのかを確かめよう'。繊維産業では、金融損益の変化額は3期一貫してrelevantである。金融損益の水準額も、3期にわたりrelevantであったから、繊維産業においては、金融損益が企業評価、株式価値に重要な影響をあたえていると判断できる。また、金属産業では、その他の損益が、３期においてrelevantである。一般に、その他の損益はノイジーな要素であると見られていることからすると、これは金属産業に特徴的な現象といってよいであろう。他方、精密機器産業では、金融損益とその他の損益の水準額も、変化額も、終始一貫してirrelevantである。この精密機器産業では、営業利益だけがvalue relevantな利益情報になっている。この節では、純利益の構成要素である営業利益、金融損益、その他の損益の水準額と変化額について、それぞれのvalue relevanceを検証し、その結果にたいするメタ分析（ノンパラメトリック分析）を通じて、構成要素間でrelevanceの有無が関連しているか否か、期間および産業によってrelevanceがどのように異なっているのかを確かめた。金融損益もその他の損益もノイズが多く、営業利益よりもpersistenceが劣っているためか、営業利益に比べて、両者がrelevantである産業一期は少ない。ここでの結果は、企業評価にあたって金融損益とその他の損益をさほど重視しないという会計界の伝統的通念を、ある一面では支持している。しかし、この節の検証からは、この研究の貢献的な発見も得られた。純利益の３つの構成要素は、それぞれに固有のrelevanceを有しているのである。それらを区分して示す多段階利益計算方式にも一定の合理性があることが確認できた。かりに、これらの構成要素が区分して開示されなくなると、ここで確かめた個々の構成要素のrelevanceが失われる可能性がある。金融損益もその他の損益も、less relevantであるからといって純利益の計算から除くことは適切ではなく、また営業利益と統合してしまうことも適切ではない。ここでの実証結果は、利益の開示様式と企業業績の概念規定にかんして重要なインプリケーションをあたえている。
4 利益変数の符号による非対称性
4.1 利得と損失
前節では、営業利益、金融損益、その他の損益のそれぞれに異なるvalue relevanceがあることを確認した。もちろん、すでに大日方(2002c)で検証したように、金融損益とその他の損益のrelevanceは営業利益のrelevanceよりも劣っており、理論的にも、両者は経験的に完結した意味をもつ独立の損益ではない。しかし、金融損益やその他の損益は営業利益と並列する完結した損益ではないとは親念的にはいえるものの、それを実証的に検証するのはきわめて難しい。そこで、この節では、大日方(2002c)で採用した方法――水準額と変化額の正負の符号ダミー——を利用して、営業利益のrelevanceとの比較から、もっぱら、金融損益とその他の損益の特殊性を確かめる。最初に着目するのは、黒字（利得: positive）と赤字（損失: negative）との非対称性である。一般に、損失にはtransitory earningsがより多く含まれているため、relevanceは低くなると解されている。大日方(2002a, d)では、営業利益、経常利益、純利益といった利益を説明変数にした場合には、その仮説はおおむね支持されていた。しかし、大日方(2002c)の検証では、金融損益（営業外損益）とその他の損益（特別損益と税）については、そのような非対称性は確認できなかった。ここでは、サンプルを期間および産業別のサプ・グループに分けることによって、泉気変動や産業効果をコントロールしたうえで、その点を再検証してみる。その検証に利用する回帰モデルは、次の通りである。
ここでPは株価、OPは営業利益、FINは金融損益（営業外損益）、EXTはその他の損益（特別損益および税）であり、利益の構成要素はすべて１株あたりの数値である。D 1は、各構成要素がマイナス（損失）の場合を1、それ以外を0とするダミー変数である。添え字のiは企業を表し、tは株価については決算日、利益の構成要素については会計年度を表している。定数項を除くすべての変数は、規模によるheteroscedasticityを軽減するため、前期末の株価でデフレートされる。なお、年度効果を除くため、(M13)式に年度の定数ダミーを含めて回帰推定した。回帰分析に先立ち、構成要素が負のサンプルの割合を産業一期間のサプ・グループ別に調べた。Table 7のPanel Aは金融損益についての結果であり、Panel Bはその他の損益の結果である。Panel Aにおいて、負のサンプル割合を期間別に比較すると、I期の割合は有意に高い（一元配置分散分析、Wilcoxon分析のいずれも1%水準で有意）。これは、II期は有価証券売却益が増大し、III期は金利費用が減少したためであろう。その他の損益が負になる割合については、期間のあいだで有意な差異はない。これにたいして、大日方(2002d)のTable 4、Panel Aによると、営業損失の割合は、景気低迷の影響によるためであろうか、III期のみが有意に高かった（一元配置分散分析、Wilcoxon分析のいずれも5%水準)。このように、負のサンプル割合は、3つの構成要素でまさに三者三様である。産業別に見ると、興味深い産業問格差が判明する。Table ７の「dif.」欄の数値は、当該産業以外のすべての産業を対象とした負のサンプル割合と当該産業の負のサンプル割合の差であり、それがプラス（マイナス）の場合には、他産業に比べてその産業での割合が高いことを示している。適合度検定によって、他産業との相違の有意性を検証し、「***」は1%水準、「**」は5%水準、「*」は10%水準で有意であることを示している。金融損益が負のサンプルの割合が、3期すべてにわたって有意に高いのは、鉱業、紙・パルプ、化学、鉄鋼、造船である。これらの産業は、負債比率が高いため、金利負担が重いと想像される。逆に、3期すべてで有意に低いのは、食品、医薬品、電機である。他方、その他の損益が負のサンプルの割合が３期とも有意に高いのは、医薬品、電機、自動車である。これらの産業では、税費用がその他の損益の大部分を占めているためであろう。ところが、業績不振産業と一般に思われている繊維では、その他の損益が負のサンプル割合は、他産業に比べて、3期とも有意に低い。これが産業に固有の優遇税制によるものか、特別利益が捻出されたことによるのかは、ここでの分析ではわからない。つぎに、この項の主題である回帰推定の結果を確認しよう。Table 8には回帰の結果がまとめられている6。セル中の3段の数値は、上から順に、偏回帰係数、(Whiteのむ値)、[有意確率］である。表の右側の2段の数値は、回帰分析に線形制約（linear restriction）を課した場合の分散分析（F検定）のF値と、[有意確率]である。線形制約の内容は、左から順に、β 1 +β 2 =0、β 1 =β 3 、β 3 +β 4 =0、β 1 =β 5 、β 5 +β 6 =0である。第１の検証は、損失ダミーの導入によって、利益の構成要素のrelevanceが確認できる産業数が増加したか否かである。ダミーなしの構成要素にかかる係数と、ダミー付きの構成要素にかかる係数の少なくともいずれか一方が10%水準で有意であるとき、その構成要素はrelevantであるとみなすことにする。この判定条件の下、構成要素がrelevantである産業の数がダミーの導入によって増減したのかを確かめる。その検証にあたっては、構成要素が上述の意味でrelevantである場合には1、irrelevantである場合には0を、54の産業一期間グループに割り当て、産業の対応を考慮したWilcoxon検定を採用した。営業利益の場合には、ダミー変数を導入しても、すべての期間において、営業利益がrelevantな産業数には有意な影響はない。その結果、損失サンプルを分離しても、営業利盆がirrelevantな産業数はII期に多い（p = 0.006）。金融損益の場合、II期とIII期ではダミー変数はrelevanceの新規発見に貢献していない。ところが、I期では、ダミー変数を使わない場合と比べて、金融損益がrelevantな産業数はむしろ減少している（p = 0.070）。その結果、損失サンプルを分離した場合には、金融損益がrelevantな産業数は、II、III期よりも、I期で有意に少ない（Friedman検定でp = 0.093)。他方、その他の損益については、営業利益の場合と同様、損失ダミーの導入は、その他の損益がrelevantである産業の数には影響をあたえておらず、その産業数は期間で偏りはない。また、通期の結果であるPanel Dを見ると、営業損失にかかる追加的な係数が統計的に有意な産業数は12である。また、その他の損益の損失サンプルにかかる追加的係数が有意であるのは、8産業である。これにたいして、金融損失にかかる追加的係数が有意になっているのは、わずかに2産業しかない。これらの結果は、営業利益とその他の損益との同質性、その2者と金融損益とのあいだの異質性を示唆しており、大日方(2002c)の分析結果と符合している。第２の検証は、損失サンプルにかかる追加的係数、すなわち、(M14)式のβ 2 、β 4 、β 6の有意性である。営業利益のβ,が、正（負）で少なくとも10%水準で有意な産業数は、I期は0（3）、II期は2（5）、III期は2（8）である。同様に、金融損益のβ 4が正（負）の産業数は順に、1（0）、0（4）、2（1）、その他の損益のβ eが正（負）の産業数は順に、0（3）、 3（5）、1（4）となっている。いずれも、特定の期間に偏ってはいない。その追加的係数の正負の符号について、構成要素間の関係を調べたところ、営業損失の係数とその他の損益の損失の係数とには連動性が確認されたが（p = 0.023）、金融損益の損失の係数は、他の2つの係数と有意な関係は観察されなかった。この結果も、営業利益とその他の損益との同質性、その2者と金融損益とのあいだの異質性を示唆している。この損失サンプルにかかる追加的係数の有意性および正負の符号がどのような要因によって規定されているのかを探るため、大日方(2003a)と同様、ordered logit分析を行った。モデル式は、次の通りである。
ここでS_LOSSXは、利益の構成要素Xの損失額にかかる追加的係数の符号（関値は10%水準）を規定する親察不能な変数である。添字のjは産業、Tは期間を表している。LOPは、営業損失にかかる追加的係数が10%水準で正の有意な値である場合を1、それ以外を0とするダミー変数である。このダミー変数は、営業損失のrelevanceを規定する要因（未知のomitted variable）の影響をコントロールするためのものであり、被説明変数が金融損益およびその他の損益の場合のみ利用される。RATIO_Xは、構成要素Xについての損失サンプル割合、X/Pは、利益の構成要素Xを前期末株価で除した「株価利益回り」の平均（またはメディアン）である。D 2とD 3は、それぞれII期とIII期に対応する定数ダミーである。この構成要素Xには、水準額と変化額の両者を説明変数として試し、ステップ・ワイズ分析を行った?。営業利益については、以下の結果が得られた。
S _ LOSSOP fr = γ 0 +11.5647*OP / P _ AVE fr − 61.6391* ΔOP / P _ AVE fr (p=0.039) (p=0.012) Wald chi-square=7.18 ( p =0.0276)      Pseudo R 2 =0.0582この結果は、1)営業利益の業績が高水準（低水準）の産業ほど、また、2)減益（増益）で業績が低下（向上）している産業ほど、営業損失にかかる係数β,は有意な正（負）の値になることを示している。投資家は、業績が低水準の場合には、損失にたいする評価が甘くなり、業績が低落傾向にあるときには、損失ニュースがpersuasiveであると理解していると解釈することができる。ただし、(R1)の説明力（Pseudo R²）はきわめて低く、結果を慎重に解釈しなければならないであろう。金融損益の推定結果は、次の通りである。 S _ LOSSFIN JT = Yo + 36.3677* FIN / P _ MED JT + 5.9242* RATIO _ FIN JT − 2.6628* D 2   (R2) (p=0.055) (p=0.010) (p=0.071) Wald chi-square=9.63 ( p =0.0220)      Pseudo R 2 =0.1946この結果は、1)金融損益の業績が高水準（低水準）の産業ほど、2)金融損益が赤字のサンプル割合が高い（低い）産業ほど、金融損益の損失にかかる係数β 1は有意な正（負）の値になることを示している。また、特にII期でその係数が負になる確率が高いことを、(R2)は示している。投資家は、業績が低水準の場合には、損失にたいする評価が甘くなり、損失サンプルの割合が高いときには、損失ニュースがpersuasiveであると理解していると解釈することができる。さらに、ダミー変数LOPが有意な説明変数ではないことから、金融損益の損失には営業損失とは異なるrelevanceがあると判断される。他方、その他の損益については、統計的に意味のある推定結果は得られなかった。この分析においては、上記(R1)の信頼性が低いため、営業利益と金融損益のrelevanceに同質性があるとはいえないであろう。むしろ、消極的ではあるが、営業利益とその他の損益とは、 ordered logit分析で明確な結果が得られないという意味で、同質的であるとみなすべきかもしれない。最後に、構成要素別に、産業問の違いを確認しよう。営業損失にかかる追加的係数が 2期以上で統計的に有意な負の値になっているのは、繊維、電機、自動車、精密機器の４業種であり、逆に、2 期以上でそれが有意な正の値になっているのは、医薬品のみである。その他の損益の損失にかかる追加的係数については、2期以上で有意な負の値になっているのは、紙・パルプ、医薬品、機械の３業種である。それが２期以上で正の値になっているのは、化学のみである。他方、金融損益の損失サンプルにかかる追加的係数は、そもそも有意であるケースが少なく、産業問の相違を的確に捉えていないようである。ただ、機械産業では、I期とIII期ではその係数が有意な正であるにもかかわらず、II期ではそれが有意な負の値になっており、特徴的な結果を示している。以上の結果をまとめると、relevanceの有無という観点からは、営業利益とその他の損益とのあいだに同質性ないし類似性は認められるものの、金融損益はそれらとは異質である。前節で確かめた各構成要素に固有のrelevanceは、損失をコントロールしてもなお確認できる。そればかりか、一般にtransitoryとみなされている損失にも、各構成要素によって異なるrelevanceがあることを確認した意義は大きい。現行の多段階利益計算方式は、たんに項目を分類するだけでなく、各構成要素が黒字であるか赤字であるかを小計数値として明示している点で、投資家にrelevantな情報を提供する合理性を有しているのである。
4.2 増益と減益
利益の水準額について、しばしば黒字と赤字のrelevanceの非対称性が問題にされることとのアナロジーから、利益の変化額についても、増益と減益のrelevanceの非対称性が問われることがある。しかし、黒字ー赤字の関係と、増益一減益の関係とは、理論的な問題が同一ではない。赤字については、企業が永続的に損失を計上し続けるとは考えられないから、赤字はtemporaryであり、そのrelevanceは黒字のrelevanceよりも劣っていると考えてよい。それにたいして、企業の収益力の低下によって、期待permanent earningsが減少し、それにともなって株価水準が下落する場合には、減益はpersistentとみなされる。実際、大日方(2002b, 2003a)の検証では、減益は常にirrelevantであるわけではなく、景気が低迷したIII期では、むしろ減益がpersuasive newsになりうるという結果が得られた。そこで、ここでは、構成要素問のrelevanceの違いを確かめる第２のポイントとして減益のrelevanceに焦点を当てる。構成要素ごとに増益と減益のrelevanceの非対称性を検証することを通じて、各要素に固有のrelevanceを確かめてみる。その検証に利用する回帰モデルは、次の通りである。
ここでPは株価、OPは営業利益、FINは金融損益（営業外損益）、EXTはその他の損益（特別損益および税）であり、利益の構成要素はすべて１株あたりの数値である。 △は、変数が対前年度変化額であることを表している。D Nは、各構成要素の変化額がマイナス（減益）の場合を1、それ以外を0とするダミー変数である。添え字のiは企業、tは株価については決算日、利益の構成要素については会計年度を表している。定数項を除くすべての変数は、規模によるheteroscedasticityを軽減するため、前期末の株価でデフレートされる。なお、年度効果を除くため、(M15)式に年度の定数ダミーを含めて回帰推定した。回帰分析に先立ち、構成要素の変化額が負のサンプルの割合を産業一期間のサプ・グループ別に調べた。Table 9のPanel Aは金融損益の変化額についての結果であり、Panel Bはその他の損益の変化額についての結果である。金融損益が減少したサンプルの割合は、一元配置分散分析では３期のあいだに有意な差は検出されないものの、Wilcoxon分析によると、II期よりもIII期のほうが有意に低い（p = 0.024）。その他の損益が減少したサンプルの割合も、一元配置分散分析では有意な差は検出されないが、Wilcoxon分析では、I期の割合はII期の割合よりも高い（p = 0.011）。それにたいして、大日方 (2003a)のTable 4、 Panel Aによると、営業減益の割合は、一元配置分散分析、Wilcoxon分析のいずれでも、3期に有意な差は観察されなかった。この減益サンプルの構成割合でも、3つの構成要素は三者三様の年代変化を示している。つぎに、産業問格差を確認しておこう。Table ７の「dif.」欄の数値は、当該産業以外のすべての産業を対象とした負のサンプル割合と当該産業の負のサンプル割合の差であり、それがプラス（マイナス）の場合には、他産業に比べてその産業での割合が高いことを示している。適合度検定によって、他産業との相違の有意性を検証し、「***」は1%水準、「**」は5%水準、「*」は10%水準で有意であることを示している。金融損益とその他の損益のいずれでも、減益サンプルの割合が他産業よりも有意に高い期が3期継続しているのは、化学産業である。それと逆に３期継続して減益サンプル割合が有意に低い産業は、金融損益とその他の損益のいずれについても存在しない。このように、産業間の格差が明確に観察されないのは、変数がstationaryな変化額であるからであろう。回帰式(M15)による推定結果は、Table 10にまとめた。セル中の3段の数値は、上から順に、偏回帰係数、(Whiteのt値)、[有意確率]である。表の右側の2段の数値は、回帰分析に線形制約（linear restriction）を課した場合の分散分析（Ｆ検定）のＦ値と、[有意確率]である。線形制約の内容は、左から順に、β 1 + β 2 = 0 、β 1 = β 3 、β 3 + β 4 = 0 、β 1 = β 5 、 β 5 + β 6 = 0である。まず、前項4.1と同様の手続きにしたがって、利益の構成要素のrelevanceが確認できる産業数が、減益ダミーの導入によって増加したか否かを検証しよう。営業利益については、ダミー変数を導入しても、すべての期間において、その変化額がrelevantな産業数には有意な影響はない。その結果、減益サンプルを分離しても、営業利益の変化額がrelevantな産業教にかんして、期間による偏りはない。金融損益の場合には、III期において、その変化額がrelevantな産業数が有意に増加している（p = 0.031）。ただし、その産業数には期間による偏りはない。その他の損益の場合にも、III期において、その変化額がrelevantな産業数が2倍に増加し、有意な変化である（p = 0.070）。その結果、その産業数の期間別分布には偏りが観察され、III期の数が有意に多い（p = 0.020)。これらの結果は、前項の水準額の場合と異なり、金融損益とその他の損益との同質性、その２者と営業利益との異質性を示唆している。つぎに、減益サンプルにかかる追加的係数、すなわち、(M15)式のβ 2 、 β 4 、 β 6の有意性を確かめよう。営業利益のβ,が正（負）で少なくとも10%水準で有意な産業数は、I期は0（4）、II期は1（4）、III期は6（0）である。すでに大日方（2003a）で指摘したように、その係数はI期とII期では負になる傾向が高く、III期では正になる傾向が高い(p = 0.007)。また、その他の損益のβ 6が正（負）の産業数は順に、1（1）、2（1）、8（1）となっている。その係数は、III期に正になる産業が多い（p = 0.029）。営業利益の変化額とその他の損益の変化額については、景気が低迷したIII期において、減益がpersuasive newsとして投資家に受け止められているのである。しかし、金融損益のβ 4が正（負）の産業数は順に、1 (3)、3 (2)、3 (2)であり、この分布に期間による偏りはない。この減益サンプルにかかる追加的係数の有意性および正負の符号がどのような要因によって規定されているのかを探るため、前項と同じく、ordered logit分析を行った。モデル式は、次の通りである。
ここでS_NEG △Xは、利益の構成要素Xの減益額にかかる追加的係数の符号（関値は10%）を規定する親察不能な変数である。添字のjは産業、Tは期間を表している。NEG △OPは、営業利益の減益額にかかる追加的係数が有意な正（負）の場合を１（-1）、それ以外を０とする変数である。この変数は、営業減益のrelevanceを規定する要因(未知のomitted variable)の影響をコントロールするためのものであり、被説明変数が金融損益とその他の損益の場合に、説明変数として利用される。RATIO_Xは、構成要素Xについての損失サンプル割合、X/Pは、利益の構成要素Xを前期末株価で除した「株価利益回り」の平均（またはメディアン）である。D 2とD 3は、それぞれII期とIII期に対応する定数ダミーである。この構成要素Xには、水準額と変化額の両者を説明変数として試し、ステップ・ワイズ分析を行った。営業利益についての結果は、以下の通りである。
Wald chi-square=8.45 ( p =0.0036)      Pseudo R 2 =0.1698この結果は、営業減益にかかる追加的係数β,はIII期に正になる確率が高いという、大日方(2003a)の結果と一致している。金融損益については、次の結果が得られた。
Wald chi-square=6.39 ( p =0.0115)      Pseudo R 2 =0.0875この結果は、金融損益の減益サンプル割合が高い産業ほど、その減益サンプルにかかる追加的係数β 1が負になる確率が高いことを示している。これは、いわゆる相対評価仮説と整合的な結果であるが、モデルの説明力（Pseudo R ²）がそれほど高くないため、慎重な解釈が必要であろう。その他の損益の推定結果は、以下の通りである。
この結果は、1)営業利益の業績が高水準のとき、また、2)III期において、係数βεが正なる確率が高いことを示している。これは、営業損失にかんする結果(RI)と、営業減益にかんする結果(R3)の結果に類似している。ここでの分析結果は、営業利益とその他の損益の同質性、その2者と金融損益との異質性を示唆している。むろん、その他の損益に税が含まれているという機械的関係（mechanical relation）によって、営業利益とその他の損益のrelevanceに類似性が産み出されることもある。しかし、 1)営業利益とその他の損益のrelevanceの有無は平均的には一致していない、2)税による機械的関係がrelevanceの類似性を産み出す原因であるなら、金融損益とその他の損益とのあいだにも類似性が親察される可能性もあるが、それは親察されない、3)営業減益のrelevanceと減益したその他の損益のrelevanceは連動していない（上記の(R5)でNEG △OPが有意な説明変数ではない）など、その他の損益には税が含まれているというだけでは、上記の結果のすべてを説明できない。その原因の探求は将来の課題として残されているものの、ここで、滅盆情報のrelevanceにかんして、営業利盆とその他の損益との類似性が発見されたことの意義は大きい。営業利益と金融損益からなる経常利益を重視しつつ、その他の損益をtransitory componentsとして軽視するという世俗的な常識にたいして、ここでの結果は、再検討を迫るものである8。最後に、産業問でのrelevanceのバラツキについて確認しよう。営業利益の減益額にかかる追加的係数の符号は、産業ごとに異なる傾向がある。たとえば、医薬品、ゴム、窯業、鉄鋼、精密機器の5産業においては、I期またはII期でその符号が負になっており、III期ではその符号は有意ではない。他方、食品、繊維、紙・パルプ、その他輸送機器、その他製造の5産業では、II期またはIII期でその符号が正であり、I期では有意ではない。ただ、金属と機械では、営業利益の減益額にかかる追加的係数の符号は、I期では負、III期では正になっている。金融損益の減益額にかかる追加的係数の符号が有意な産業一期間は少なく、営業利益のような産業間のシステマティックな差異は観察されない。化学では２期間でその符号が負であるのにたいして、機械では２期間でその符号が正になるという対照的な結果が示されている。その他の損益の減益額にかかる追加的係数が有意である場合には、多くのケースで符号は正であり、それが負であるのは、鉱業のIII期、食品のI期、機械のII期だけである。他方、医薬品は、II期とIII期の2期間で、その他の損益の減益額にかかる追加的係数は正になっている。このように、relevanceの有無（係数の有意性）と係数の符号にかんして、産業や期間による違いは、3つの構成要素ごとに異なっている。構成要素の減益額のrelevanceに着目した場合にも、金融損益とその他の損益にはtransitory earningsが相対的に多く含まれていると推察できる一方で、その2つの構成要素にも固有のrelevanceがあることを確認できた。過年度と比較する形式での多段階利益計算によって、投資家が各構成要素の増減を簡単に知りうることができる現在の開示形式は、合理的な方法である。
4.3 増減益条件付きの水準頼
利益情報のvalue relevanceを回帰分析によって検証するさい、水準額モデルと変化額モデルは、ときとして二律背反的に捉えられ、両者の優劣が問題にされることがある。しかし、繰り返し検証してきたように、2つのモデルは、利益情報のrelevanceの異なる面を捉えており、必ずしも両者は排他関係にはない。むしろ、投資家は、当年度の利益水準額を知ると同時に、その履歴から変化額も知りうる。利益の潜在的、多面的な情報内容を検証するためには、水準額モデルと変化額モデルとを統合する必要がある。ここでは、大日方(2002b, c, 2003a)と同様に、第３の着目点として、減益を経験した構成要素のrelevanceを産業別、期間別に検証する。回帰式は以下の通りである。
ここでPは株価、OPは営業利益、FINは金融損益（営業外損益）、EXTはその他の損益（特別損益および税）であり、利益の構成要素はすべて１株あたりの数値である。D Nは、各構成要素の変化額がマイナス（減益）の場合を1、それ以外を0とするダミー変数である。添え字のiは企業を表し、tは株価については決算日、利益の構成要素については会計年度を表している。定数項を除くすべての変数は、規模によるheteroscedasticityを軽減するため、前期末の株価でデフレートされる。なお、年度効果を除くため、(M16)式に年度の定数ダミーを含めて回帰推定した。回帰式(M16)による推定結果は、Table 11にまとめた。セル中の３段の数値は、上から順に、偏回帰係数、(Whiteのt値)、[有意確率]である。表の右側の2段の数値は、回帰分析に線形制約（linear restriction）を課した場合の分散分析（Ｆ検定）のＦ値と、[有意確率]である。線形制約の内容は、左から順に、β 1 + β 2 = 0 、β 1 = β 3 、β 3 + β 4 = 0 、β 1 = β 5 、 β 5 + β 6 = 0である。最初に、利益の構成要素のrelevanceが確認できる産業数が、減益ダミーの導入によって増加したか否かを検証しよう。ダミー変数を導入すると、営業利益がrelevantな産業数は全体で有意に増加しているものの(p = 0.021)、期間別に見ると、どの期も有意な増加ではない。その結果、減益サンプルを分離しても、営業利益がirrelevantな産業はII期に多い( p = 0.080)。他方、金融損益とその他の損益については、それぞれのrelevanceを確認できる産業教は、減益サンプルを分離しても増加せず、その産業数に期間による偏りは観察されない。なお、減益ダミーの導入によって、その他の損益がrelevantである産業数は、金融損益の場合よりも多いが、統計的に有意ではない（p = 0.143)。つぎに、減益サンプルにかかる追加的係数、すなわち、(M15)式のβ 2 、 β 4 、 β 6の有意性を確かめよう。営業利益のβ 2が、正（負）で少なくとも10%水準で有意な産業数は、I期は0（10）、II期は1（6）、III期は0（7）である。この分布に偏りはない。すでにみた損失にかかる追加的係数が正（負）の産業数は、I期は0（3）、II期は2（5）、III期は2（8）であったから、減益が損失よりもtransitoryであり、その点はとくにＩ期に強く現れている(p = 0.016)。金融損益の減益の追加的係数β 4が正（負）の産業数は順に、1（1）、0（3）、0（2）である。減益がとくにtransitoryであるとは明確にはいえない。損失サンプルにかかる係数の場合は、順に、1（0）、0（4）、2（1）であった。これらの産業数から、損失がtransitoryである程度と、減益がtransitoryである程度には決定的な差異はないとみてよいであろう。同様に、その他の損益の改益にかかるβ 6が正（負）の産業数は順に、1（5）、1（4）、2（5）である。損失サンプルの係数については、0（3）、3（5）、1（4）であり、損失に比べて減益がtransitoryであるとはいえない。ここでの結果は、前項と同様、金融損益とその他の損益との同質性、その2者と営業利益との異質性を示唆している。上記の減益サンプルにかかる追加的係数の有意性および正負の符号がどのような要因によって規定されているのかを確かめよう。ここでも、下記のモデルによってordered logit分析を行った。
ここでS_NEGXは、利益Xの減益を経験した水準額にかかる係数（M7のβ 2 ）の符号（関値は10%）を規定する観察不能な変数である。添字のjは産業、Tは期間を表している。 NEGOPは、減益を経験した営業利益に追加的にかかる係数が10%水準で有意な正（負）の場合を1 (-1)、それ以外を0とする変数である。この変数は、減益した営業利益のrelevanceを規定する要因（未知のomitted variable）の影響をコントロールするためのものであり、被説明変数が金融損益およびその他の損益の場合に説明変数として利用される。 SERC_ΔXは、減益額にかかる追加的係数の符号がマイナスの場合を- 1、プラスの場合を1、それ以外を0とする変数である。RATIO_Xは、構成要素Xについての損失サンプル割合、X/Pは、利益の構成要素Xを前期末株価で除した「株価利益回り」の平均（またはメディアン）である。D 2とD 3は、それぞれII期とIII期に対応する定数ダミーである。この構成要素Xには、水準額と変化額の両者を説明変数として試し、ステップ・ワイズ分析を行った。営業利益についての結果は、次の通りであった。
Wald chi-square=11.71 ( p =0.0197)      Pseudo R 2 =0.1006この結果は、減益を経験した営業利益がtransitoryである確率は、II期およびIII期よりもI期で高いこと、営業利益の水準は低いが増益傾向にある産業ほど、その確率が高いことを示している。この結果は、損失についての結果(R1)と類似しており、減益を経験した水準額と損失とは情報内容が類似していることを示唆している。金融損益の結果は以下の通りである。 S _ NEGFIN ir = 70 −93.5754* FIN / P _ MED (T
(p=0.027) Wald chi-square=4.89 ( p =0.0270)      Pseudo R 2 =0.2416この結果は、金融損益が大きい産業ほど、減益を経験した金融損益がtransitoryである確率が高いことを示している。営業利益の場合と比較すると、産業の平均業績が減益した水準額のpersistenceに影響をあたえている点では共通しているものの、その影響は営業利益と金融損益では逆方向である。また、NEGOPは有意な説明変数ではないことからも、金融損益には営業利益とは異なるrelevanceがあることがわかる。さらに、上記の(R7)の結果が、損失についての結果(R2)と異なっている点にも注目しておきたい。(R2)では、FIN/P_MEDにかかる係数は正であったが、ここではそれが負になっている。金融損益の場合、減益を経験した水準額と損失とでは情報内容が異なることを示唆している。その他の損益については、ステップ・ワイズ回帰の結果は、いずれもWald chi-squareが小さく、統計的に意味のある回帰の結果は得られなかった。最後に、産業問の相達を確認しよう。減益を経験した構成要素は多くの場合、transitoryであり、減益サンプルにかかる追加的係数が有意である場合には、その符号はマイナスになることが多い。営業利益にかんして、その他輸送機器では、その係数の符号は３期ともマイナスという特徴的な結果が観察されている。金融損益をめぐる特徴的な結果は、鉄鋼業のＩ期において、その符号がプラスになっている点である。さらに、鉄鋼業では、I期とIII期において、減益を経験したその他の損益の追加的符号もプラスになっている。業績不振の鉄鋼業では、減益がpersistentであると投資家に認知されていたことを示している。以上のように、単純な水準額と変化額についてだけでなく、それぞれの正負の符号に着目した場合にも、各構成要素には固有のrelevanceがあることが確認できた。この節でのメタ分析の結果は、そのrelevanceと産業の業績水準や業績動向などの環境要因との関係は構成要素ごとに異なっていることを示していた。それは、営業利益と同様に、金融損益とその他の損益も、潜在的には多面的な情報内容を有していることを意味している。その情報価値を顕在化させるうえで、それぞれの構成要素を明示する現行の多段階利益計算は合理的な手段なのである。
5 おわりに
この論文では、純利益の構成要素のvalue relevanceを検証するにあたり、4つの特徴的なアプローチを採用した。第１は、マクロ経済の景気変動、産業効果が利益のrelevanceにあたえる影響を考慮して、期間別、産業別にサンプルをグルーピングした点である。さらに、年度効果を考慮して、各グループの回帰推定には定数の年度ダミーを含めた。第2は、各構成要素の水準額だけではなく、変化額を説明変数とした点である。第３は、水準額と変化額の正負の符号に着目し、黒字と赤字（損失）のあいだ、増益と減益のあいだのrelevanceの非対称性を検証した点である。これらの第2、第3のアプローチは、利益は多面的な情報内容をもっているという前提で、利益のrelevanceを多角的に検証するために採用されたものであった。第４は、回帰推定で得られた結果にたいして、ノンパラメトリック分析やordered  logit分析などのメタ分析を適用した点である。これは、回帰推定の結果を単に言葉で記述するだけではなく、「偏回帰係数の有意性の有無と正負の符号は、産業と期間でどのように異なっているのか」を可能な限り客観的な方法を通じて記述することを目的としたものであった。これらの４つの特徴的なアプローチを通じて、純利益の各構成要素は潜在的に多面的な情報価値をもち、それぞれに固有のvalue relevanceがあることが確認された。その意味で、各構成要素を区分表示する現行の多段階利益計算は合理的な方式なのである。しかし、投資家の意思決定に有用な情報を提供するという目的にとって、現在実践されている構成要素区分が最適であるか否かについては、この論文の実証結果はなにも語らない。構成要素区分を定める会計基準が適切か否か、企業が構成要素分類を操作する余地が会計基準に残されているか否か、企業にはそれを操作する誘因があるか否か、実際に企業はそれを操作しているか否か、その操作によって各構成要素のrelevanceはどのような影響を受けるのかなどは、いずれも検討に値する重要問題ではあるが、この論文の範囲外におかれている。ここで確認すべき重要な点は、かりに現実の構成要素区分が投資家にとって最適ではないとしても、実際のデータを対象にした分析結果は、各構成要素がrelevantであることを示しているということである。企業が裁量によって構成要素の区分を変更、操作してしまうから多段階利益計算には意味がないというのは、実証的には正しくない。企業の裁量操作によって構成要素区分に一種の歪みが生じているとしても、そのことから直ちに多段階式利益計算を廃止すべきという結論は導けないはずである。利益情報の有用性を高めるためには、構成要素区分をめぐって利益情報に持ち込まれるノイズを低減させるように、構成要素区分をより精緻なものにする方策を優先的に検討してみなければならないからである。この論文の結果は、利益情報のrelevanceよりも企業の裁量の排除を優先する考え方にたいして、重大な警鐘を鳴らしている。