Financial Effects of Sustainability Disclosure: Exploration of Operational Variables and Causal Machine Learning

Research Project

Project/Area Number	25K05420
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 07100:Accounting-related
Research Institution	Kindai University
Principal Investigator	川原尚子近畿大学, 経営学部, 教授 (40511184)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	浅野信博大阪公立大学, 大学院経営学研究科, 教授 (10319600) 松本祥尚関西大学, 会計研究科, 教授 (30219521) 入江賀子愛媛大学, 社会共創学部, 准教授 (40782686)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000) Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2025: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Keywords	サステナビリティ情報開示 / 操作変数法 / 因果フォレスト / ダブル機械学習 / 最適政策学習
Outline of Research at the Start	本研究は日本の上場企業データを使い、また日本の公認会計士でありサステナビリティ情報開示を長年専門とする研究代表者が有する日本のサステナビリティ情報開示、コーポレートガバナンスや監査制度分野などのドメイン知識をもとに操作変数や共変量を探索する点で、日本独自の研究として国際的に高い価値を創出する可能性のある研究である。また、先行研究の分析手法の欠点を除去するような操作変数法、因果フォレスト、最適政策学習などの先端的な因果機械学習手法を適用し、サステナビリティ情報開示がもたらす財務的効果への影響を正確に推測する視点を企業や市場関係者に広く提供できる点で、世界の研究を牽引する可能性のある研究である。