Exploratory research utilyzed content analysis on climate change information disclosure
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20K02051
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 07100:Accounting-related
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| Research Institution | Hosei University |
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Principal Investigator |
田中 優希 法政大学, 経済学部, 教授 (00636178)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2022: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 財務報告 / ディスクロージャー / ESG投資 / ESG開示 / 気候変動情報開示 / 財務会計 / 資本コスト / コンテンツアナリシス / 気候変動情報 / 自然言語処理 / 企業価値 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、企業が開示する定性的な気候変動情報がもたらす影響を多面的に検証する。気候変動情報という非財務情報に着目し、自然言語処理という、財務会計においては比較的新しい研究手法を援用して実施する。補助事業期間全体を通じて、まず気候変動に関する日本企業の定性的開示の実態を網羅的に調査し、続いて、開示内容が資本市場に与える影響、情報ベンダーの実態と課題、開示内容が開示企業自身に与える影響、開示内容が労働市場に与える影響といった個別論点を検証する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題を通じて下記3件の論文を公表した。
①「ESG評価とサンプルセレクションバイアス 」『日本会計研究学会スタディ・グループ「AI 技術の活用によるESG情報の評価に関する研究」最終報告書』125-135頁。
②「AIによるESG 評価モデルと資本コスト」『日本会計研究学会スタディ・グループ「AI 技術の活用によるESG情報の評価に関する研究」最終報告書』246-258頁。
③"Old and New Issues: Mandatory and Voluntary Disclosure: A Comparison of Japan and France,"Fondation France-Japon (FFJ) de l'Ecole des Hautes Etudes en Sciences Sociales (EHESS) Discussion Paper (公開準備中）.
①②は共著、うち②は筆頭著者である。③は単著である。①では日本におけるESG開示に関する実証研究をレビューしている。本研究課題では日本企業のESG開示のコンテンツアナリシスとその結果を用いた実証分析を行っているが、本レビューにおいて過去の日本の先行研究における論点や課題を明らかにできた。②では今後のESG開示分析において有用となり得るAIの活用について、実証研究が受ける影響について記述した。また、共同研究者の協力を得てAIによって日本企業のESGスコアを推定し、その結果と企業評価（資本コストを採用）との関係を分析した。③本研究課題の推進を通じて日本企業のESG開示の課題としてG（ガバナンス）領域の評価が低いことが判明した。そこでG領域の評価が高いフランス企業と、開示内容を比較し、日本企業の開示の課題と今後の施策への示唆を明らかにした。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究計画通りにデータベース構築と分析を進め、2本の研究成果公表に至った。研究計画に基づき、Pythonを用いて日本企業、欧州企業（イギリス、フランス、ドイツ）のESG開示から文字データを抽出した。抽出きた文字データは、独自に作成した辞書と先行研究が公開しているプログラム（fin_bert model / huang et al.(2022）)を用いて、どのようなESG開示が含まれているかに分類できている。現在この分類をもとに、企業のESG開示の内容（コンテンツ）がどのように株式市場から評価されているか分析中である。分析では企業評価指標として、投資家が投資先企業に対して抱くリスクの代理変数として使える「資本コスト」を選択した。資本コストは算出が複雑だが、これについても必要なデータ収集を終了し、先行研究に基づき4通りの算出を終えている。これらを論文として公表するためには、先行研究のレビューによって理論的な整理を行う必要があるが、こちらについても終了し、論文としても公表している。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の計画は下記4件の論文公表である。まず1本目は、日本企業と欧州企業のESG開示の特質を比較する論文である。コンテンツアナリシスの結果、日本のESG開示はS（労働などの社会領域）とG（企業統治などのガバナンス）の領域において弱みがあることが示唆されている。これらを客観的な分析データをもとに示し、その原因と、将来に向けた施策を検討する論文を作成中である。2本目は、日本企業全体のESG開示の進化を分析した論文である。当研究課題の推進を通じて日本企業全体の初年度開示年データが集まったので、このコンテンツアナリシスを行い、過去30年の開示の進化を分析する。3本目は、1本目の内容をもとにした実証分析である。日本企業、欧州企業のESG開示の内容（コンテンツ）と資本コストの関係性を分析する。4本目は、2本目の内容をもとにした実証分析である。日本企業のESG開示の変化を株式市場がどのように受け止めてきたのかを、資本コストとの関係を分析することで描写する。
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Report
(3 results)
Research Products
(6 results)
