日本企業のコスト・ビヘイビアに関する記述的分析

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日本企業のコスト・ビヘイビアに関する記述的分析

北田智久・安酸建二

概要　本稿の目的は日本企業の財務データに関する記述的分析を行い，コスト・ビヘイビアに関する基礎的な情報を提供することである。特に売上高やコスト関連項目を中心に，平均値や中央値といった記述統計量と変数間の相関関係や散布図といった情報を提供する。さらに，売上高とコスト関連項目の関係を探るために，CVP 関係を基礎とした回帰分析を行う。

Abstract　Using publicly available financial data of Japanese firms, we investigate cost behavior for purpose of providing descriptive analysis of it.　Especially focusing on sales and costs, we provide basic information of them such as descriptive statistics, correlation, and scatter plot.　We also regress sales on costs to deepen our understanding of the relationship between sales and costs.

キーワード　コスト・ビヘイビア，CVP 関係，記述的分析原稿受理日　２０１８年１１月１０日

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１．は　じ　め　に

Anderson et al. （２００３）以降，資源調整に関するマネジャーの裁量的な意思決定を基礎としたコスト・ビヘイビアに関する研究知見は急速に蓄積されてきた（e.g., Banker and Byzalov ２０１４; Banker et al. ２０１７）。それに伴い，コストの下方硬直性（cost stickiness）

や，コストの反下方硬直性（cost anti-stickiness），コストの硬直性（cost rigidity）といった現象について仮説検証が行われてきた（e.g., Anderson et al. ２００３; Banker and Byzalov ２０１４; Banker et al. ２０１４; Weiss ２０１０）。多くの研究において，営業量を売上高で代理することによって，またコストを主に販売費及び一般管理費（以下，販管費と呼ぶ）

で代理することによってこれらの現象は捉えられている（ e.g., Anderson et al. ２００３;

Banker and Byzalov ２０１４; Banker et al. ２０１７）。我が国においても，公表財務データを用いて，そうした既存研究の追試や拡張が行われている（平井・椎葉２００６；安酸・梶原２００９；安酸２０１２；北田２０１６；北田ほか２０１６；牧野ほか２０１８）。しかし，企業を取り巻く

制度や環境が異なる日本企業のデータを用いた追試では，必ずしも国外の先行研究と同様の結果が得られるわけではない（e.g., 北田２０１６）。そうした結果を適切に解釈するためには，我が国の財務データの特徴を把握しておくことが必要不可欠だろう。もちろん，国内の先行研究においてサンプルの記述統計量は提供されているものの，これまで日本企業のコスト・ビヘイビアに焦点を合わせた基礎的情報は十分に提供されてこなかった。

そこで本稿は，CVP 関係を基礎としたコスト・ビヘイビアに着目して，日本企業の公表財務データについて記述的分析を行う。本稿の意義は，日本企業のコスト・ビヘイビア研究の結果を解釈する際の基礎的資料を提供することにある。既存のそして今後の日本企業の公表財務データを用いたコスト・ビヘイビア研究の結果を解釈する際の一つの手がかりを提供できると期待される。

本稿で用いるサンプルは，２０００年度から２０１７年度の日本企業の連結財務諸表におけるデータである。本稿の分析では，コスト・ビヘイビア研究の中心となる売上高とコスト関連項目を中心に，平均値や中央値といった記述統計量と変数間の相関関係や散布図といった情報を提供する。分析の結果，売上高とコスト関連項目の正の相関関係を確認した。さらに，売上高とコスト関連項目の関係を探るために，回帰分析を行なった。

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２．分析モデル

本稿ではまず，売上高とコストを中心に，平均値や中央値，標準偏差といった記述統計量を算出する。つづいて，売上高とコスト関連項目について相関関係を確認する。さらに，

管理会計の分析ツールの一つである CVP 分析の考え方を利用し，コストと売上高の関係を分析する。

CVP 分析は一般に，短期利益計画の策定に有用であるとされ，コスト（costs）と売上高（sales），利益（profits）の関係を明らかにする分析手法である。CVP 関係を特定するには，コストを固定費と変動費に分解（いわゆる「固変分解」）する必要がある。企業が公表する財務データがいわゆる直接原価計算に基づいて作成されていれば，財務諸表から固定費と変動費に関する情報を取り出すことは容易にできるだろう。しかし，実際には企業が公表する財務データは，全部原価計算に基づいて作成されている。全部原価計算に基づくコスト情報は固定費と変動費を区別していないので，そこから固定費と変動費に関する情報を取り出す必要がある。いくつか存在する固変分解の方法の中でも本稿は最小二乗法を利用して，コストを固定費と変動費に分解する。具体的には次の式を推定する。

　　COSTSi,t＝０＋１SALESi,t＋ i,t 式　

ここで，COSTSi,t は企業 i の t 期におけるコストを，SALESi,t は企業 i の t 期における売上高を表している。また，０は推定される回帰直線の切片を表している。これは企業が全く活動しなくても発生するコストを表しており，理論上は固定費であると考えられる。他方，１は変動費率を意味し，売上高が１円変化した際のコストの変化額を表す。したがって，１SALESi,t は変動費となる。

なお，最小二乗法を利用して，CVP 分析を行う際にしばしば指摘される問題として，

変動費率が１を超えてしまうことや，固定費が負の値として推定されてしまうことが挙げられる（乙政２０１４；新井・福嶋２０１３；高田２００４）。この理由としては，固定費が長期的には変動費化すること（Kaplan and Cooper １９８７），製品単位あたりの販売価格や変動費が一定であることや在庫の存在が無視されるといった CVP 分析の教科書的仮定からの逸脱，

　厳密には，売上高は営業量（volume）の代理変数である。

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利益と関連する自由裁量費の存在（福嶋・新井・松尾２０１４）などが考えられる。ただし，

これらの原因を特定し，それらを克服する方法は一般的に管理会計のテキストでは示されていない。このことは，最小二乗法による固変分解の技術的な問題である。

つぎに，CVP 関係を表す基本式である式を拡張して，コストと売上高の関係性について迫る。具体的にはコストと売上高それぞれの対数をとった式を推定する。式では売上高の増減額に比例してコストの金額も増減すると想定している。式の変数を対数変換することによって，売上高が１％変化した際のコストの変化率を推定することができる。

具体的には次の式を推定する。

　　lnCOSTSi,t＝０＋１lnSALESi,t＋ i,t 式　

ここで，lnCOSTSi,t と lnSALESi,t はそれぞれ企業 i の t 期におけるコストと売上高の対数をとった値を表している。したがって，式の１は売上高が１％変化する際のコストの変化率を表す。

さらに，本稿では式の変数に対して t －１期から t 期にかけての差分をとった式を推定する。特に対数差分をとった回帰モデルは，近年のコスト・ビヘイビア研究でしばしば用いられる（e.g., Anderson et al. ２００３; Banker and Byzalov ２０１４; Banker et al. ２０１７）。対数差分を取ることによって， t －１期から t 期にかけて観察される売上高の１％の変化に 対するコストの変化率を推定することが可能となる。本稿では次の式を推定する。

　　ΔlnCOSTSi,t＝０＋１ΔlnSALESi,t＋ i,t 式　

ここで，ΔlnCOSTSi,t は企業 i の t －１期から t 期にかけてのコストの対数差分を，ΔlnSALESi,t

は企業 i の t －１期から t 期にかけての売上高の対数差分を表している。したがって，式の１は t －１期から t 期にかけての売上高の１％の変化に対する t －１期から t 期にかけてのコストの変化率を表す。

３．データおよびサンプル選択

本稿では，日本企業による公表財務データを用いる。データは，日経 NEEDS-Financial QUEST ２.０から取得した。利用したデータベースは，財務（短信・有報）および会社属性

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データベースである。

サンプル選択の基準は，２０００年度から２０１７年度のデータであること，会計基準として日本基準を採用していること，決算期間が１２ヶ月であること，連結財務諸表のデータである。また，売上高や販管費，売上原価，従業員数が０より小さい場合，または，これらの情報がデータベースから欠落している場合，こうしたデータをサンプルからリストワイズに除外している。販管費や売上原価が売上高を超える場合についても，同様にサンプルから除外している。さらに，銀行・証券・保険・その他金融業でないこともサンプル選択の基準としている。外れ値に関しては，上下１％をサンプルから除外している。財務数値については，GDP によってデフレートしている。最終的なサンプル・サイズは，３７,９６６企業－年度となった。なお，その内，製造業に分類される観測値は１８,６９５企業－年度であり，非製造業に分類される観測値は１９,２７１企業－年度である。

本稿では営業量を売上高によって，コストを販管費・売上原価・従業員数によって代理する。それらの変数は表１の通りである。SALESi,t は企業 i の t 期における売上高を，

SGAi,t は企業 i の t 期における販管費を，COGSi,t は企業 i の t 期における売上原価を，EMPi,t

は企業 i の t 期における従業員数を表す。lnSALESi,t のように，変数の前の ln はその変数が対数変換されていることを表す。また，ΔlnSALESi,t のように，変数の前の Δ は t －１期から t 期にかけての差分を表す。

　本稿のサンプルには，条件を満たす限り，分析期間の途中において上場廃止や再上場した企業も含まれる。

　本稿の分析では，業種を識別するために日経業種分類を利用している。

　もちろん厳密には従業員数はコストではない。ここでは，人件費を代理する情報として，従業員数を利用している。

図表１　変数の定義定義

変数

企業 i の t 期における売上高 SALESi,t

企業 i の t 期における販管費 SGAi,t

企業 i の t 期における売上原価 COGSi,t

企業 i の t 期における従業員数 EMPi,t

企業 i の t 期における売上高の自然対数 lnSALESi,t

企業 i の t 期における販管費の自然対数 lnSGAi,t

企業 i の t 期における売上原価の自然対数 lnCOGSi,t

企業 i の t 期における従業員数の自然対数 lnEMPi,t

企業 i の t － 1 期から t 期にかけての売上高の自然対数の差分 lnSALESi,t

企業 i の t － 1 期から t 期にかけての販管費の自然対数の差分 lnSGAi,t

企業 i の t － 1 期から t 期にかけての売上原価の自然対数の差分 ΔlnCOGSi,t

企業 i の t － 1 期から t 期にかけての従業員数の自然対数の差分 ΔlnEMPi,t

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４．結果および考察

　４.１　記述統計量と散布図

まず，図表２の記述統計量について確認する。売上高の平均値（中央値）は１５０,４２０（４７,４２７）

百万円，販管費の平均値（中央値）は２４,７６１（７,６８７）百万円，売上原価の平均値（中央値）

は１１３,７６３（３４,４６６）百万円，従業員数の平均値（中央値）は３,０５７（１,０５４）人である。いずれの項目においても，平均値は中央値や第三四分位点よりも大きい。また，売上高や販管費，売上原価の標準偏差は，平均値の２倍以上の大きな値となっている。このことから，

いくつかの大企業が売上高の平均値をかなり押し上げていることが推察される。なお，売上高に対する販管費および売上原価の割合の平均値はそれぞれ，０.２１と０.７３である。

つぎに，散布図を用いて視覚的に売上高とコスト関連項目の関係性について確認する。

散布図には，各データの点だけでなく，最小二乗法によって推定される回帰直線も参考情報として記載している。図表３のパネルＡ，Ｂ，Ｃをそれぞれ目視すると，売上高とコスト関連項目には正の相関がありそうなことが読み取れる。パネルＤから相関係数を確認すると，売上高と販管費，売上原価，従業員数の相関係数はそれぞれ，０.８０，０.９９，０.７６となっており，非常に強い正の相関関係にある。同様に，コスト関連項目同士も０.７程度の強い相関関係にある。

図表２　記述統計量

Upper Max Quartile Median

Lower Quartile Standard Min

Deviation Mean

２,５６１,４００１３４,８８９

４７,４２７１９,１３３

１,１７５２９２,２３９

１５０,４２０売上高（百万円）

４２７,８３１２２,９５１

７,６８７３,２４０

３８７４６,７７５

２４,７６２販管費（百万円）

２,０９８,９２３１０２,１２７

３４,４６６１３,３２３

５０３２２８,５７９

１１３,７６３売上原価（百万円）

４６,６３３２,９５６

１,０５４４５８

３７５,５９６

３,０５７従業員数（人）

０.９８０.２７

０.１８０.１１

０.０１０.１４

０.２１販管費／売上高

１.０００.８４

０.７７０.６６

０.０３０.１６

０.７３売上原価／売上高

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図表３　売上高とコスト関連項目の散布図および相関関係

パネルＢ　売上高と売上原価の散布図（単位：百万円）

パネルＡ　売上高と販管費の散布図（単位：百万円）

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図表４は売上高およびコスト関連項目について対数変換をした変数に関する散布図および相関関係を示している。図表４のパネルＡ，Ｂ，Ｃの散布図を視認すると，対数変換をする前の図表３のパネルＡ，Ｂ，Ｃよりもデータのばらつきが抑えられていることが読み取れる。また，パネルＤに示されているように，対数変換後の売上高と対数変換後の販管費，売上原価，従業員数の相関係数はいずれも０.８以上あり，非常に強い正の相関関係を示している。

図表３　売上高とコスト関連項目の散布図および相関関係（その２）

パネルＣ　売上高と従業員数の散布図（単位：百万円）

パネルＤ　相関係数

EMP COGS

SGA SALES

１.００ SALES

１.０００.８０

SGA

１.０００.７１

０.９９ COGS

１.０００.７２

０.７００.７６

EMP

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図表４　対数変換後の売上高とコスト関連項目の散布図

パネルＢ　対数変換後の売上高と売上原価の散布図パネルＡ　対数変換後の売上高と販管費の散布図

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つづいて，t－１期から t 期にかけての対数差分をとった売上高とコスト関連項目の関係 を散布図により目視する。対数差分をとった売上高とコストの散布図を確認することにより，t－１期から t 期にかけての売上高の変化率に対してt－１期から t 期にかけてのコス トの変化率がどの程度かを探ることができる。図表３，４　

と同様に，図表５には各観測値の点がプロットされているだけではなく，最小二乗法によって推定された回帰直線が記載されている。ただし，推定は ΔlnSALES の符号に応じて行われている。ΔlnSALES が正値または負値であることは，その定義から，t－１期から t 期にかけて売上高が増加または減少したことを意味する。別々に回帰直線を推定することによって Anderson et al.（２００３）

図表４　対数変換後の売上高とコスト関連項目の散布図（その２）

パネルＣ　対数変換後の売上高と従業員数の散布図

パネルＤ　相関係数

lnEMP lnCOGS

lnSGA lnSALES

１.００ lnSALES

１.０００.８８

lnSGA

１.０００.８０

０.９８ lnCOGS

１.０００.８１

０.８００.８３

lnEMP

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図表５　t －１期から t 期にかけての対数差分の売上高とコスト関連項目

パネルＢ　対数差分の売上高と売上原価の散布図パネルＡ　対数差分の売上高と販管費の散布図

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で主張されているコストの下方硬直性を視覚的に確認できる。

まず，対数差分をとった売上高とコストの関係について目視すると，全体の傾向としては，正の相関関係があることがうかがえる。つまり，t －１期から t 期にかけての売上高の 変化率が増加（減少）すると，t －１期から t 期にかけてのコストの変化率も増加（減少）

することが示唆される。パネル D から対数差分をとった売上高と販管費，売上原価，従業員数の相関係数はそれぞれ，０.７０，０.９４，０.４３となっている。対数差分をとった販管費や従業員数は，これまでと比べて，相関係数がやや低い値を示している。

回帰直線に着目すると，特に販管費と従業員数については，ΔlnSALES が正または負，

図表５　t －１期から t 期にかけての対数差分の売上高とコスト関連項目（その２）

パネルＣ　対数差分の売上高と従業員数の散布図

パネルＤ　対数差分の相関係数

ΔlnEMP ΔlnCOGS

ΔlnSGA ΔlnSALES

１.００ ΔlnSALES

１.０００.７０

ΔlnSGA

１.０００.６３

０.９４ ΔlnCOGS

１.０００.４１

０.５２０.４３

ΔlnEMP

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つまり，t －１期から t 期にかけての売上高が増加または減少したかによって，その傾きが 異なるようである。ΔlnSALES が０の地点（t －１期から t 期にかけて売上高が変化してい ない点）を境に回帰直線の傾きが異なるようである。具体的には，t －１期から t 期にかけて売上高が増加する場合よりも t －１期から t 期にかけて売上高が減少する場合の傾きの方 が小さいように見える。このことは，Anderson et al.（２００３）が実証したコストの下方硬直性の存在を示唆している。すなわち，t －１期から t 期にかけての売上高の増加率に伴う t －１期から t 期にかけてのコストの増加率よりも，t －１期から t 期にかけての同程度の売上高の減少率に伴う t －１期から t 期にかけてのコストの減少率の方が小さいということである。直感的には，売上高が減少する直面であっても，経営者はそれほどコストを減らさないということである。以上のことから，これまでのわが国企業を対象とした実証研究の結果とも整合して（安酸・梶原２００９；平井・椎葉２００６；北田２０１６），目視レベルでも販管費や従業員数にはコストの下方硬直性が働くことが確認される。ただし，売上原価については，目視レベルでは下方硬直性の存在が確認できない，または下方硬直的であったとしてもその程度が非常に小さいと推察される。

ここで一旦，これまでの結果を総括する。日本企業の公表財務データの売上高やコスト関連項目の平均値が中央値や第３四分位点よりも大きな値をとっていることから，いくつかの大企業の影響が非常に強いことが示唆される。さらに，売上高とコスト関連項目は強い正の相関関係にあることがわかる。特に売上原価については，ほとんど相関係数が１に近い値を示している。このことは，損益計算書を作成するための現行の原価計算制度が密接に関連していると考えられる。公表されている損益計算書は全部原価計算制度のもとに作成されている。全部原価計算では，典型的には材料費，労務費，経費といった原価要素が仕掛品勘定を経て，製品勘定へと振替られる。製品勘定へと振替られたもののうち，販売された製品が売上原価勘定へと振替られ，残りは在庫となる。したがって，原価計算制度上，公表されている売上高と売上原価は個別対応関係を示すはずである。実際，本稿で用いたサンプルにおいて，売上高と売上原価の相関係数はほとんど１に近い値を示している。

４.２　CVP 関係を基礎とした回帰分析

つづいて，CVP 関係を基礎とした回帰分析の結果について述べる。前述のように，式における係数０は固定費，係数１は変動費率を表す。まず，係数１について確認すると，

販管費，売上原価，従業員数はそれぞれ，０.１３５，０.７８１，０.０１５であった。したがって，こ

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の分析においては，０　

以上１以下の変動費率が観察されている。係数０は販管費，売上原価，従業員数についてそれぞれ，５,２７８，－２,８２７，８４９という結果になった。売上原価については，固定費が負の値として推定されてしまっている。なお，売上原価の固定費に関する９５％信頼区間も－４,５８４から－１,０７０であり，負の値を示している。

さらに，式に対数変換を施した式の結果について確認する。前述したように，いま係数１は売上高が１％変化すると，コストが何％変化するかを意味する。販管費，売上原価，従業員数について係数１はそれぞれ０.８７０，１.０３２，０.８０２で有意な結果であった。つまり，売上高が１％増加すると，販管費，売上原価，従業員数はそれぞれ０.８７０％，１.０３２％，

０.８０２％増加することを示している。

図表６　CVP 分析に関する結果

式：COSTSi,t＝０＋１SALESi,t＋ i,t

Dependent Variables

EMP COGS

SGA

８４９***

－２,８２７***

５,２７８***

０

［７２５，９７２］

［－４,５８４，－１,０７０］

［４,２６４，６,２９２］

０.０１５***

０.７８１***

０.１３５***

１　SALES

［０.０１４，０.０１７］

［０.７６２，０.８０１］

［０.１２４，０.１４６］

３６,８４３３７,０６６

３６,８８３ Observations

０.５７３０.９６３

０.６３６ Adjusted R^２

*，**，*** は，それぞれ１０％，５　

％，１　

％レベルでの両側検定での有意水準を示している。t 値の計算は，企業と年度によってクラスター化された標準誤差に基づいて行われている（Petersen ２００９）。

［　］内は９５％信頼区間の下限と上限を表している。

図表７　対数変換の単回帰分析

式：lnCOSTSi,t＝０＋１lnSALESi,t＋ i,t

lnEMP lnCOGS

lnSGA

－１.６３３***

－０.６９４***

－０.３５１***

０

［－１.８１２，－１.４５５］

［－０.７８１，－０.６０７］

［－０.５４６，－０.１５５］

０.８０２***

１.０３２***

０.８７０***

１　lnSALES

［０.７８５，０.８１８］

［１.０２５，１.０４０］

［０.８５２，０.８８８］

３６,８４３３７,０６６

３６,８８３ Observations

０.７０７０.９６６

０.７８７ Adjusted R^２

*，**，*** は，それぞれ１０％，５　

％，１　

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さいごに，式の対数差分の回帰分析の結果について述べる。ここで係数１は t －１期から t 期にかけての売上高の変化１％に対するコストの変化率を表す。販管費，売上原価，

従業員数についてそれぞれ係数１を確認すると，０.５８１，１.００６，０.３９１である。つまり，売上高が前年度比で１％変化した場合，販管費，売上原価，従業員数はそれぞれ０.５８１％，１.００６％，

０.３９１％変化することとなる。t －１期から t 期にかけての売上高の変化に対して，売上原価，販管費，従業員数の順で反応しやすいことがわかる。

ここで，回帰分析によって得られた結果を総括する。最小二乗法による CVP 分析では，

固定費が負の値として推定される問題がしばしば生じる（乙政２０１４；福嶋ほか２０１４）。本稿においても，図表６が示すように，売上原価の固定費のみが負の値として推定された。

変動費率に関しては，売上原価がおよそ０.８程度であり，販管費や従業員数のそれよりも大きな値を示している。同様に，対数変換をした式や対数差分をとった式においても，

売上高の変動に対して売上原価は他の項目よりも敏感に反応している。その理由は，売上原価が全部原価計算制度の下で収益と費用の個別対応を確保するよう作成された数値であるからであると推察される。

５．お　わ　り　に

本稿では，２０００年度から２０１７年度の日本企業の連結財務諸表におけるデータを用いて，

コスト・ビヘイビア分析にかかる基礎的なデータを提供した。具体的には，売上高とコスト関連項目（販管費，売上原価，従業員数）を中心に，平均値や中央値といった記述統計

図表８　対数差分をとった単回帰分析

式：ΔlnCOSTSi,t＝０＋１ΔlnSALESi,t＋ i,t

ΔlnEMP ΔlnCOGS

ΔlnSGA

０.０１８***

－０.０００２０.００９**

０

［０.０１１，０.０２５］

［－０.００４，０.００４］

［０.００１，０.０１８］

０.３９１***

１.００６***

０.５８１***

１　ΔlnSALES

［０.３２４，０.４５７］

［０.９８０，１.０３３］

［０.５３２，０.６３０］

３６,７６１３７,０１０

３６,８１４ Observations

０.１８９０.８９３

０.４９２ Adjusted R^２

*，**，*** は，それぞれ１０％，５　

％，１　

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量と変数間の相関関係や散布図といった情報を提供した。その結果，本稿で分析対象とした日本企業の財務データにおいて売上高とコストの正の相関関係を確認した。さらに，売上高とコストの関係を探るために，CVP 関係に着目し，回帰分析を行なった。

本稿の目的は，基礎的な情報を提供することであり，コスト・ビヘイビアに関して何らかの仮説を検証することではない。したがって，本稿には新規性に富むような発見事項は観察されなかった。しかし，将来のコスト・ビヘイビアならびに公表財務データを利用した管理会計研究に対して，基礎的な情報を提供するという点において，本稿には学術的な貢献がある。

最後に，本稿の限界はサンプル選択の基準に関連する。本稿のサンプルは日本基準の会計基準を採用している企業に分析対象を限定している。同時に，本稿の分析は連結財務諸表において公表された財務データである。したがって，本稿で得られた結果は国際会計基準を採用している企業や，単独決算において公表される財務データによる分析には必ずしも当てはまらない点に注意が必要である。

謝　　　　　辞

本研究は JSPS 科研費１７H０２５８３，１６H０３６８０，２６３８０６３７の助成を受けたものである。

参　考　文　献

Anderson, M. C., R. D. Banker, and S. N. Janakiraman. ２００３.　Are Selling, General, and Administra- tive Costs“Sticky” ?　Journal of Accounting Research ４１（１）: ４７６３.

Banker, R., D. Byzalov, S. Fang, and Y. Liang. ２０１７.　Cost Management Research.　Journal of Management Accounting Research In-Press.

Banker, R. D., and D. Byzalov. ２０１４.　Asymmetric Cost Behavior.　Journal of Management Accounting Research ２６（２）: ４３７９.

Banker, R. D., D. Byzalov, and J. M. Plehn-Dujowich. ２０１４.　Demand Uncertainty and Cost Behavior.　The Accounting Review ８９（３）: ８３９８６５.

Kaplan, R., S., and R. Cooper. １９８７.　How Cost Accounting Systematically Distorts Product Costs.　In Accounting and Management: Field Study Perspectives, edited by W. J. B. Jr. and R.

S. Kaplan.　Boston: Harvard Business School Press, ２０４２２８.

Petersen, M. A. ２００９.　Estimating Standard Errors in Finance Panel Data Sets: Comparing Approaches.　Review of Financial Studies ２２（１）: ４３５４８０.

Weiss, D. ２０１０.　 Cost Behavior and Analysts’ Earnings Forecasts.　The Accounting Review ８５（４）: １４４１１４７１.

乙政正太．２０１４．『財務諸表分析』第２版，同文館．

北田智久．２０１６．「日本企業におけるコストの反下方硬直性」管理会計学２４（１）：４７６３．

北田智久・福嶋誠宣・新井康平・安酸建二．２０１６．「過去の売上高変動および将来の売上高予想が非

(17)

対称なコスト変動に与える影響」メルコ管理会計研究（９）：６９７８．

高田直芳．２００４．『［決定版］ほんとうにわかる管理会計＆原価計算』PHP エディターズグループ．

谷武幸．２０１３．『エッセンシャル管理会計（第３版）』中央経済社．

平井裕久・椎葉淳．２００６．「販管費および一般管理費のコスト・ビヘイビア」管理会計学１４（２）：１５２７．

福嶋誠宣・新井康平．２０１３．「CVP 分析に基づく利益予測モデルの経験的検証」会計プログレス１４：

１１３．

福嶋誠宣・新井康平・松尾貴巳．２０１４．「自由裁量費のコスト・ビヘイビアが CVP 分析に与える影響

―回帰分析による固定費推定の問題―」会計プログレス１５：２６３７．

牧野巧樹・廣瀬善貴・新井康平．２０１８．「「変動費化」の神話：―日本企業を対象とした不確実性下のコスト・ビヘイビアの探求―」年報経営分析研究近刊．

安酸建二・梶原武久．２００９．「コストの下方硬直性に関する合理的意思決定説の検証」会計プログレス１０：１０１１１６．

安酸建二．２０１２．『日本企業のコスト変動分析』中央経済社．

日本企業のコスト・ビヘイビアに関する記述的分析