サステナビリティ情報開示の財務的効果－操作変数の探索と因果機械学習―

• 研究課題/領域番号: 25K05420
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分07100:会計学関連
• 研究機関: 近畿大学
• 研究代表者: 川原 尚子 近畿大学, 経営学部, 教授 (40511184)
• 研究分担者: 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)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2027年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
• キーワード: 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

研究開始時の研究の概要

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。