| 研究課題/領域番号 |
23K01689
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07100:会計学関連
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| 研究機関 | 関西学院大学 |
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研究代表者 |
阪 智香 関西学院大学, 商学部, 教授 (10309403)
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| 研究分担者 |
地道 正行 関西学院大学, 商学部, 教授 (60243200)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | サステナビリティ情報 / 企業価値 / 会計ビッグデータ / 再現可能研究 / サステナビリティ開示 / 企業価値報告 / 探索的データ解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
グローバルレベルで急速に進むサステナビリティ基準開発には、サステナビリティ関連財務開示とインパクト報告の2つの領域があり、どのように統合するかが問われている。日本が、国際的な基準開発に貢献し、我が国基準を開発するには、グローバルな科学的・理論的根拠が必要となる。
そこでまず、世界の上場・非上場企業の財務・サステナビリティ情報の探索的ビッグデータ解析を行い、様々な証拠を提示する。次に、各種財務・サステナビリティ（KPIs）の解析結果を基に、統合的フレームワークを構築し、グローバル・ベースラインとしての国際基準や追加開示の意義を検討する。さらに、これらの情報が共有されるための実証実験も行う。
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| 研究実績の概要 |
2024年度の主な研究実績は、（1）サステナビリティ開示基準の制度設計に資する研究データの提供、（2）日本のサステナビリティ開示基準の理論的検討、（3）世界の全上場企業の会計データを用いた株価純資産倍率（PBR）および付加価値分配の国別比較・時系列分析等、である。
（1）については、サステナビリティ基準の適用対象企業の検討において、株式時価総額、総資産合計、純資産、売上で区分した場合の対象企業のカバレッジを分析し、2018 ～2022年の5年間の結果を示した。その結果から、時系列でみてもこれらの変数間でカバレッジ割合は大きくは異ならないことが確認でき、株式時価総額で対象企業を区分することの妥当性を示すことができた。
（2）については、2025年3月に公表された日本のサステナビリティ開示基準についての背景・概念・理論的検討等を行った。この内容をまとめた書籍を、2025年に発刊する予定である。
（3）については、Osirisの財務データセットを用いて、株価純資産倍率（Price Book value Ratio: PBR=1株当たり株式時価/1株当たり純資産）の国別比較等の分析を行った。世界の上場企業のPBRの分布、日本企業のPBRが他国と比べて見劣りするかどうか、業種別のPBR等について分析し、可視化した。その結果、先進国の中で日本企業は最も低い水準であることが確認できた。また、上場企業のステークホルダーへの付加価値分配に関する各国の状況を、1992年度から2021年度までの30年間にわたり可視化した。コロナ禍の2020年度は各国で利益が減少したが2021年度には回復したこと、また、1998年前後のアジア危機の時にはアジア諸国の企業の従業員へ人件費支払が激減しており、金融危機が企業の付加価値分配に与える影響の大きさが確認できた。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究では、経済社会のサステナビリティの実現に向けて、サステナビリティ関連財務情報開示の基準として公表されたサステナビリティ開示基準を軸に、企業価値報告とサステナビリティ報告の統合的フレームワークを構築することを目的としている。
そのために、サステナビリティ開示基準の理論的検討を行うとともに、会計情報・サステナビリティ関連財務情報・サステナビリティ情報が、企業価値にどのようなインパクトを与えるのかについての探索的データ解析を行っている。
利用しているデータは、Moody's社(旧Bureau van Dijk社)の154カ国・9万社超の上場企業の(最長)30年間・91系列の財務諸表データ(Osiris、300万行、1.6GB)および非上場企業を含む2,600万社超の10年間・85系列の世界最大規模の財務諸表データ(Orbis、2.9億行、142GB超)である。これらのデータをGPGPU環境でPG-StromとRを連動させて、探索的データ解析（Exploratory Data Analysis）にもとづき、時空間分析の観点からダイナミックかつインタラクティブなデータ可視化（Data Visualization）を行った。また、得られた知見に基づき、企業行動を高精度に予測する統計モデリングと実証分析を行うことでその有効性を検証した。
これらの実証的エビデンスを社会に広く還元・周知し、社会・経済のサステナブルな発展に向けて企業行動の変容を促すために、研究成果は様々な機会を活用し、広く社会に還元できるように努めている。2024年度は、研究論文4本、報告17本、書籍の分担執筆1本の研究業績を残すことができた（研究発表欄参照）。
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| 今後の研究の推進方策 |
2025年度は、次の（1）～（3）の内容に取り組み、企業価値報告とサステナビリティ報告の統合的フレームワークの構築を実現させるべく、研究を推進する計画である。
（1）データの拡充：これまで主に利用してきたデータは、日経NEEDS、Moody's社のOsirisとOrbis、FTSE Russell社のESGレーティングデータであり、これに加えて、2025 年度はDataHubのデータも利用し、ビジネスとサステナビリティの様々な観点から探索的データ解析と可視化を実施する。
（2）空間コンピューティングの活用：空間コンピューティングを活用し、3次元空間内に多変量の財務データ・ESGデータの探索的データ解析と可視化を実施する。これによって、隠蔽などの問題を解決できる可能性があり、従来では視ることができなかったデータの3次元的構造を把握し、精緻な統計モデリングを行うことにつながることが期待される。
（3）データベース化とデータの匿名化：Moody's社のOsiris・Orbisが2022 年からDataHubへ順次移行したことに伴い、このDataHubシステムからデータを抽出して検証を進めている。2025年度は、DuckDBを利用してデータベース化するとともに、研究に利用する予定である。また、日本の資本市場の新市場区分に対応した財務データの匿名化に取り組む予定である。さらに、匿名化されたデータの公開可能性について、制度等の面からの問題を、2024年9月に大阪大学D3センターの村田忠彦教授へヒアリングを行い、様々な知見をご教示いただいた。その知見を反映させるべく、複数の合成疑似データの生成を行うこと、および、極値(例えば、最大値)の秘匿のための指標(例えば、絶対相対差分(Absolute Relative Differnce))等について検討する予定である。
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