TOPIXへの採用により、台風の影響を受ける建設会社の配当性向が上昇

フェーズ1：データ収集

目的

(a) データストアにある各月末時点から、2017–2021年にTOPIXへ追加された東証上場の建設会社の完全な母集団を構築し、それぞれについてルールに基づく有効日を設定すること、(b) 各追加銘柄の有効日より前に提出された最新の年次報告書を全文精読し、固定されたルールに基づいて台風へのエクスポージャーをスクリーニングすること、(c) すべての追加銘柄およびマッチング候補となるすべての対照銘柄について、FY2015–2023の年間の一株当たり現金配当およびEPSの事実を、一次資料であるEDINET提出書類から収集すること。

実施内容

1. ルールブック。 TSE TOPIXガイドブック（WisdomTreeがホストするコピー、pypdfでテキスト抽出）を再読した。月次見直しルールは、基準日＝初回上場月の最終営業日、採用銘柄リストの公表日＝翌月の第5営業日、採用の適用日＝その翌月の最終営業日である。2022年4月以前のTOPIX構成銘柄は実質的に第一部銘柄の全てであったため、追加は第一部への編入（新規上場、移管または再編入）である。

2. 時点ベースの全銘柄調査、全月末（round 5、項目[1]）。 2016-12から2022-01までの全月末について、as_ofを指定してKomori X7を実行した（62ファイル、data/pit_YYYY-MM.csv）。各ファイルについて、使用したJ-Quants上場情報（sector_source = jquants_snapshot:<date>）がツールから報告される。56の月末が観測される（銘柄一覧の日付がその月となっている）。以下の6つはデータストアに存在しない：2018-04（銘柄一覧の日付2018-03-30）、2018-12（2018-11-30）、2019-04（2019-03-29）、2019-12（2019-11-29）、2020-12（2020-11-30）および2021-12（2021-11-30）。これらの月について別のas_of日付で再出力しても同じ過去の上場情報が返されるため、データストアには保持されていない。このソースから補完することはできなかった。

   • 月末時点の構成銘柄＝「TOPIX」で始まる規模区分（2022年以前の第一部）を用いる。ただし、時点ベースの行（sector_source = jquants_snapshot）のみを使用する。現在の上場情報（jpx_current、edinet_last_known）を持つ行は、その月末時点の構成銘柄ではない。このような行はTOPIX規模区分で5,366行あり（例えば、上場前の2021年1月から2021年3月の5074、2021年4月以前の1786）、ある月に時点ベースの行がない銘柄コードはその月の構成銘柄ではない（したがって、上場廃止または合併した銘柄コードは除外として記録される）。
   • 観測された月の間の変化（analysis/census_pit60.py）：ADD＝現在は構成銘柄で、直前の観測月には構成銘柄でないもの、DROP＝その逆。出力：data/census_pit60_transitions_all_sectors.csv（全セクター：2017年から2022-01までにADDイベント345件）、data/census_pit60_additions_construction.csv（建設業のみ）、data/census_pit60_diagnostics.csv、data/census_pit60_gaps.csv。
   • ギャップの確認（analysis/gap_check.py）。 ギャップ月によって隠れた建設業の編入は、ギャップ月に編入され、次の観測月より前に離脱していなければならない。ギャップ後に存在せず、ギャップ前には構成銘柄でなかった建設業の銘柄コードは1987（ソルコム、最終取引日2018-12-25、2018年12月の適用日より前）のみである。したがって、このデータストアではギャップ月に隠れた編入はない。ギャップ月内の編入は、ルールに基づく適用日によって配置されている（2018年4月の1413および1429、2019年4月の1887、2019年12月の1446、1717および3267）。これらは全て翌月に観測される。

3. 全銘柄調査の結果と分類。 2017-01から2022-01までに初めて観測された建設業のADDイベント：16件。そのうち3件は後継企業である（前月に企業再編を通じてTOPIX構成銘柄のポジションを引き継いだ登記上の企業であり、月次見直しによる編入ではない）。

   • 1448（SVH）は、株式移転の効力発生日2018-10-01に日成ビルド工業（1916）を引き継いだ。1916は2018-08まで構成銘柄であり、2018-09に除外された（最終取引日2018-09-25）。
   • 1786（オリエンタル白石）：親会社OSJBホールディングス（5912）を吸収した後、2021-04-01にテクニカル上場。同社は2021-02まで構成銘柄であり、2021-03に除外された。出所：同社の上場および吸収に関するIR資料（ir.orsc.co.jp FY2021プレゼンテーション、WebSearch 2026-10）；Komoriの記録 [オリエンタル白石](/company/1786)。
   • 5076（インフロニア・ホールディングス）：2021-10-01に株式移転によって持株会社を設立。構成銘柄であった前田建設工業（1824）および前田道路（1883）は、いずれも2021-09-28が最終取引日で、2021-09に除外された。
   • 13件の追加が残る：1413、1429、1430、1433、1435、1446、1716、1717、1848、1887（再編入）、1938、3267および5074（IPO、上場日2021-04-27）。1887は2019年3月に除外され、2019年5月に再編入された。
   • round-4の全銘柄調査（14件、月次スナップショット）からの変更：時点ベースの再構築により1786および5076が追加された（いずれも後継企業であり除外）。13件の追加は変更なし。

4. 公式の適用日。 round 1のJPXニュースアーカイブのスキャン（候補日343件、通知84件）には13件の追加のいずれも記載されておらず、月次の採用銘柄リストも公開アーカイブにはない。ルールから導出した適用日（analysis/event_dates.py、data/calendar_prices_2016_2022.csvのTOPIX取引カレンダー）はdata/topix_addition_event_dates.csvにある。これらはルールから導出した日付であり、一次通知によって確認されたものではない。

5. 各適用日前に提出された最新の年次報告書。 EDINET年次インデックス（data/annual_index.csv、703行）から追加銘柄ごとの年次報告書をリスト化し、イベント年の前4会計年度から追加銘柄ごとの候補書類を抽出した（analysis/doc_list.py、51書類）。提出日は表紙から読み取った（西暦または和暦）。

6. 全文台風スクリーニング（round 5、項目[11]）。 以前のスクリーニングではKomoriのセクション抽出および文章ウィンドウを読み取っており、網羅的ではなかった。今回は、公開EDINET PDFエンドポイント（disclosure2dl.edinet-fsa.go.jp）から全ての候補書類をダウンロードし（53 PDF：上記の年次報告書51件、5074の有価証券届出書S100L0NP、1916の前身企業の年次報告書S100DERL）、pypdfで全ページを抽出した（analysis/fulltext_fetch.py）。抽出品質：53書類全てで文字の64–79%に日本語テキストがあり、ほぼ空のページはなかった（data/exposure_extraction_quality.csv）。

   • 全文に適用した固定ルール（analysis/exposure_screen.py）。 テキストを正規化し（NFKC、空白を除去）、ページオフセットからページ番号を復元した。Tier S：明示的な台風用語（台風、颱風、typhoon）と、復旧、復興、災害復旧、強靱（および別表記である強靭）、レジリエンス、防災、減災、最小限に抑、早期復旧、事業継続、BCPのいずれかの復旧・レジリエンス用語が、前後300文字以内にあるもの。Tier B：暴風、風水害、水害、豪雨、大雨、高潮、洪水、浸水のいずれかの暴風雨・洪水用語と、同じ用語群があるもの。このルールは、固定した定義どおり、適用日前に提出された最新の年次報告書に適用する。
   • 照合。 記録された全てのヒットを文脈内で確認した（data/exposure_screen_hits.csv、13書類中29ヒット）。機械的に抽出されたヒットは実際の記述であり、同一の文章内に台風用語と復旧またはレジリエンス用語がある。内容の種類は異なる（結果を参照）。用語法に起因する誤検出はなかった。
   • 感応度分析。 (a) 最新のものに限定せず、イベント前の任意の年次報告書を使用：Tier Sの集合は不変。(b) 3267の台風に関する記述が、台風後の建設現場および所有設備の補修を説明しているため、補修、修理、被災を語彙に追加。(c) Tier Bを含めた。

7. 1887のエクスポーズド追加銘柄マッチング確認（感応度分析）。 1887には12か月前のリターンがない（価格ファイルが2019-03-05から始まる）ため、主要なマッチングから除外した。共変量はイベント前データから再構築した：FY2018年次報告書（S100E14Q、全文、最初の連結5年表：総資産121,742、純資産50,180、純利益10,262百万円；株式100,255千株）、2019-04-25の終値767円（時価総額76.9 bn yen）、および監査済みのFY E−1配当性向（10.9%）。事前リターン項を除く4つの共変量について、E = 2019の完全なプールから最近傍候補を3件選定した（analysis/exposed_1887.py、data/exposed_1887_did.csv）。

8. 一次EDINET提出書類による配当およびEPSの事実確認。 各追加銘柄および各候補コントロールについて、FY2015–2023のEDINET年次5年表（主要な経営指標等の推移）を使用した（analysis/dps_parse.py、analysis/dps_combine.py）。連結数値を優先し、配当についてのみ親会社数値を代替的に使用した。特別配当のフラグは会計年度の注記から取得した（analysis/special_by_fy.py）。

9. 候補コントロール。 各追加銘柄について、イベント月時点でTOPIX構成銘柄ではなく、かつ追加銘柄でもない建設業（33業種の建設業）を対象とした。イベント年が同じで、財務データのエクスポートにイベント前の会計年度がある企業である（data/candidate_pools.csv：576行、ユニーク候補45件）。コントロールはフェーズ2でマッチングする。

データ

• 時点センサス: data/pit_2016-12.csv … data/pit_2022-01.csv（月末ごとに1ファイル、62ファイル）; data/census_pit60_panel_observed.csv、data/census_pit60_gaps.csv、data/census_pit60_diagnostics.csv、data/census_pit60_transitions_all_sectors.csv、data/census_pit60_additions_construction.csv、data/census_pit60_gap_check.csv。以前のラウンドのファイル: data/census_60m_*.csv、data/universe_*.csv、data/m_*.csv。
• 後継企業チェック: data/census_pit60_gap_check.csv、data/check_5074.pyの出力（analysis/check_5074.py）、analysis/check_1786.pyの出力。
• イベント日: data/topix_addition_event_dates.csv; 取引カレンダー data/calendar_prices_2016_2022.csv。
• 全文: data/pdf/*.pdf（53文書）、data/fulltext/*.txt（ページ番号付きテキスト）、data/fulltext/*.json（品質）。年次インデックス data/annual_index.csv; 候補文書 data/exposure_docs_candidates.csv。
• スクリーニング: data/exposure_screen_summary.csv（文書ごと）、data/exposure_screen_hits.csv（文脈付きの台風および暴風雨のヒットすべて）、data/exposure_screen_sensitivity_repair_terms.csv、data/exposure_extraction_quality.csv、data/exposure_inventory_predoc.csv。以前の抽出ベースの段階: data/exposure_tiers.csv、data/final_pre_inclusion_screen.csv。
• 配当およびEPSのファクト: data/dps_facts_all.csv、data/dps_panel_firmyear.csv、data/special_by_fy.csv、data/annual_index.csv、data/dps_selection.csv; EDINETテキストキャッシュ data/raw/annual/*.txt（120文書）。
• マッチング入力: data/match_covariates.csv、data/candidate_pools.csv; 株価 data/prices_matching_59.csv、data/prices_1916_predecessor.csv。

結果

センサス（項目 [1]）。 62か月末、観測済み56、データストアにないもの6件（上記）。2017-01から2022-01までの構築ADDイベントは16件で、そのうち3件は後継企業（1448、1786、5076）、13件は追加（表1）。初回観測年別の追加：2017 = 3件（1430、1435、1433）；2018 = 4件（1716、1413、1429、1848）；2019 = 1件（1887、再登場）；2020 = 4件（1446、1717、3267、1938）；2021 = 1件（5074、IPO）。ギャップ検証：ギャップ月によって隠れた銘柄はない（ギャップ後に不在なのは1987のみで、当該月の適用日より前に取引を停止していた）。

表1。構築による追加および後継企業、2017年1月–2021年12月。

エクスポージャー件数（項目 [11]）、固定ルール、全文、イベント前の直近年次。 Tier S：13件中3件（1433、1887、1938）。Tier Bのみ：1413（広義）。1430、1435、1716、1429、1848、1717、1446、5074（登録届出書）では該当なし。3件のTier S該当についての照合：

• 1887（FY May-2018年次）：建設現場における台風および大雨による土砂災害リスクを、ICT/CIMモデルを用いて評価し、仮設の防災計画に反映。会社が台風に特化したレジリエンス対策を記載。
• 1433（FY Jan-2017年次）：台風を地震とともに大規模自然災害として列挙し、同じ文中で会社自身の資産および建設現場の復旧に言及（一般的な災害リスト）。1938（FY Mar-2019年次）：台風を地震および洪水とともに列挙し、同じ文中で建設現場の復旧に言及（一般的な災害リスト）。

同じ文書に関する感応度分析（エクスポージャーのある追加のサンプルサイズ）：

• 厳格な台風特化の読み方（台風リスクが主題となっている箇所のみ）：1（1887）。
• イベント前の任意の年次（直近のものに限らない）：1433、1887、1938（不変、n = 3）。
• 補修の文言を追加（補修、修理、被災）：3件すべてのイベント前年次における**+3267**、したがって n = 4。
• 広義のTier Bを含める：+1413、n = 4。補修の文言と広義のTier Bを併用：n = 5（1433、1887、1938、1413、3267）。
• 前身企業の立地に関する文（1448）は、1448が除外されているためカウントしない。

比較用のラウンド4結果：Tier Sは13件中0件、Tier Bは13件中1件（Komoriのセクション抽出および前後の文章ウィンドウによる）。全文スクリーニングでは、抽出部分に示されなかったTier Sの箇所が3件見つかる。

公式の適用日。 見つからず；ルールから導出した日付のみ。

配当およびEPSの事実。 パネルは59社（13件の追加、後継企業の感応度分析、候補コントロール45社）をカバーする。除外企業1711は配当を支払わず、すべての年でEPSが負である。報告された配当性向の行は、親会社単体の数値を指す場合があるため、計算上の配当性向と報告行は中央値1.95 pp異なる（analysis/dps_combine.py）。

注記

• 今回変更された点。 3件の国勢調査修正のうち2件は後継企業の除外（1786、5076）である。3つ目の変更はエクスポージャー件数であり、Komoriの抜粋から同じ文書の全文に移行したことで、tier Sの記述はゼロではなく3件となった。以前ゼロだった理由は抜粋にあり、網羅的な読み込みではなかった。
• 固定ルールと意味。 固定された字義どおりのルール（同じ300文字の文章内に台風関連語と復旧またはレジリエンス関連語があること）では、件数は3件である。3つの文章のうち2つは、一般的な災害リストである。したがって、結果はルールに依存しており、上述の感度分析は1件から5件までの範囲を示している。固定された件数を主要結果として報告する。
• 欠落月。 データストアには6つの月末が存在しない。これらの所属は、隣接するスナップショットとルール上の日付から推定されており、欠落期間のチェックでは、それらによって隠れたエントリーは見つからない。
• 四半期報告書および半期報告書は、固定された年次報告書ルールに基づくスクリーニングの対象外である。5074の登録届出書は、イベント前の提出書類がそれしかないため、スクリーニング対象となる。
• 特別配当フラグは文書単位であり、大半の企業年度で作動するため、配当が支払われた年度の特別配当を切り分けることはできない（フェーズ3参照）。

フェーズ2：測定

目標

(1) 各追加を、イベント前の会計年度（E−1）および翌会計年度（E+1）に対応付ける、監査可能なアウトカム表を1つ作成する。表には、一貫したEPSで除した普通一株当たり現金配当、パーセントポイントでの変化、未定義ケース、記念配当・特別配当、株式分割および基準変更に関する明示的なフラグを含める（項目6）。(2) イベント前の情報のみを用いて、各対象追加を、時価総額、収益性、レバレッジ、過去の配当、過去のリターンおよびイベント年に基づき、適格な非追加企業とマッチングし、マッチドペア表およびバランス統計を出力する（項目7）。(3) マッチド・ペイアウトの差分の差分を推定し、主要仮説を分類する。

実施内容

項目6：アウトカム表

• イベント会計年度。 E = 規則の発効日を含む会計年度（data/match_pairs2.csv、E_fy）。イベント前の年度 = E−1（イベント前に完全に終了した年度）、翌年度 = E+1。
• 一貫したEPS。 各企業年度について、DPSとEPSは同一の提出書類および同一の表から取得した。報告されている場合は連結EPSを用い（連結DPSがある場合は連結DPS、ない場合は親会社DPS。親会社DPSは一株当たりであり、両方の表が報告されている年度では同一）、各行にDPSとEPSの取得元となった表を記録した。
• 単一提出書類を優先。 1つの年次報告書がE−1とE+1の両方を対象としている場合、両方の配当をその年次報告書から取得した（該当する最新の提出書類）。それ以外の場合、2つの提出書類について、重複するすべての年度を対象に比較した。EPSの差が0.5%を超える場合、またはDPSの差が0.5%を超える場合は、基準の不一致（分割、修正再表示または登録企業の変更）とし、当該イベントを主要結果から除外した。
• 特別配当。 analysis/special_by_fy.py は、「第N期 … 記念配当／特別配当」という形式の各注記を、期間番号がNである会計年度に対応付ける（Nは各提出書類固有の期数および会計年度末から導出）。注記に金額の記載がある場合は、その金額を控除する（普通DPS = 報告DPS − 特別金額）。特別配当のフラグはあるものの金額の記載がない場合、その年度は未定義とした。
• 未定義ケース。 DPSがない場合、EPSがない場合、EPSが正でない場合（ペイアウトは未定義）、金額の記載がない特別配当、基準の不一致、またはE−1もしくはE+1の年次報告書がない場合。
• 変化。 Δ = ペイアウト(E+1) − ペイアウト(E−1)、単位はパーセントポイント。両年度が定義されている場合のみ算出した。
• 株式分割。 ペイアウトは同一の基準による2つの一株当たり数値の比率であるため、1つの提出書類内では分割の影響を受けない。提出書類間では、上記の基準チェックを適用した。
• 出力。 analysis/build_outcomes_v2.py により、data/outcome_table_treated.csv（14件の追加）およびdata/outcome_table_controls.csv（576件の処置候補ペア、うち470件は変化が定義済み）を作成した。重複チェック：data/basis_check_2019_overlap.csv】【。

項目7：マッチング

• 適格な非追加銘柄。 各追加銘柄について、イベント月時点でTOPIX構成銘柄ではなく、追加銘柄でもない建設業（33業種分類）の候補プールを構築する。候補プールには、財務データエクスポートまたはEDINETの5年表においてイベント前の会計年度が記載されている企業を含めた（data/candidate_pools.csv：576行、ユニーク企業45社）。適格性を満たすには、5つすべての共変量が定義されていることも必要とした。
• 共変量（すべてイベント前に測定）。
  • イベント直前の最終取引日における対数時価総額：FY E−1における株価×発行済株式数（財務データエクスポート。代替としてEDINETの親会社株式数を使用）。1448については、前身企業の株価履歴と株式数を使用（1対1の株式移転）。
  • ROA ＝ FY E−1における純利益÷総資産（連結）。
  • レバレッジ ＝ 1 − FY E−1における純資産÷総資産。
  • 過去の配当性向 ＝ 結果テーブルにおけるFY E−1の配当性向（EPS ≤ 0の場合は未定義）。
  • 過去リターン ＝ イベント前12カ月間の株価リターン（イベント前の最終終値÷12カ月前の終値 − 1）。
  • イベント年E（各プールが1つのイベントについて構築されるため、構造上完全一致）。
• マッチング。 5つの共変量（対数時価総額、±50%および[-1, 2]でウィンズorライズしたROAとレバレッジ、[0, 150]%でウィンズorライズした過去の配当性向、[-90%, +200%]でウィンズorライズした過去リターン）について、適格ユニバース全体でzスコア化した標準化ユークリッド距離を用いた。各追加銘柄を、自身のプールに属する適格な非追加銘柄のうち距離が最も近い3社と、追加銘柄間で重複なしにマッチさせた（analysis/match_run.py）。
• バランス。 マッチング前は標準化平均差（SMD）（処置群と、その処置群に対応する適格プール全体との比較）、マッチング後は標準化平均差（SMD）（処置群とマッチした対照群との比較）および分散比を算出した。加えて、規模に関する診断として、各追加銘柄以上の規模を持つ適格な非追加銘柄の数を確認した。
• 出力：data/match_covariates.csv、data/matched_pairs.csv、data/balance_stats.csv、data/size_diagnostic.csv

データ

• 結果監査：data/outcome_table_treated.csv、data/outcome_table_controls.csv、data/basis_check_2019_overlap.csv、data/special_by_fy.csv
• マッチング：data/match_covariates.csv、data/matched_pairs.csv、data/balance_stats.csv、data/size_diagnostic.csv、data/matched_did_by_addition.csv
• 株価：data/prices_matching_59.csv（59ティッカー、2015年から2021年）、data/prices_1916_predecessor.csv
• 提出書類：data/dps_facts_all.csv、data/dps_panel_firmyear.csv（EDINETの5年表、FY2015–2023）

結果

項目6：結果表（14件の追加）

十三件の追加には定義済みの変化があり、1448は主要結果から除外される（登録者変更）。各行には出典提出書類、提出日および使用した表（data/outcome_table_treated.csv）を記載している。576件の処置群・対照群ペアのうち、470件には定義済みの変化がある。未定義のケースは、正でないEPS（45年ケース）、DPSまたはEPSがないケース（50件）、基準の不一致（12件）、および記載のない特別配当（2件）である。

項目7：マッチング

マッチしたペア。 12件の追加企業には共変量がすべて揃っている。1887と5074は、イベントの12か月前より後に株価ファイルが始まっているため、過去リターンに基づくマッチングができず（2019年3月および2021年4月）、そのフラグによりマッチングから除外した。12件それぞれについて、適格な非追加企業を最大3社までマッチさせた（合計35ペア、同じコントロールは2回使用していない。3267は適格プールを使い切ったため2社）。対象となった追加企業は以下のとおり。

• 1413（ティアB、対象）： コントロールは1904、1807、1770（距離1.78–1.96）。
• 1448（後継企業感応度、ティアS）： コントロールは1828、1850、1787（距離1.98–2.18）。
• 厳格なティアS対象追加企業（論文のグループ）、全文ロック・ルール：3件（ラウンド5、フェーズ1）。 1433（FY Jan-2017年次）は主要設計において1840、1844、1960とマッチし、1938（FY Mar-2019年次）は1897、1992、1724とマッチした。1887（FY May-2018年次、ティアSの台風固有企業）は、株価ファイルに12か月前のリターンがないため、主要マッチングの対象外とした。4つの共変量（過去リターンを除く）による感応度マッチング（analysis/exposed_1887.py、data/exposed_1887_matched_controls.csv）は1853、1770、1850である（z単位で距離1.7–2.3。この感応度分析に限り、イベント間でコントロールを再利用できる）。 （data/matched_pairs.csv；data/exposed_1887_matched_controls.csv）

バランス（各自の適格プールに対する12件の追加企業）。

マッチングによって、いずれの共変量もSMD 0.1以内には均衡しない。決定的な失敗は規模である。適格な非追加企業はより小さい。規模の診断によると、1413について少なくとも同規模の適格な非追加企業は32件中2件にすぎない（時価総額の対数は24.71、プール内最大企業は26.06）。また、3社のマッチしたコントロールは23.07–23.66である。過去の配当は0.31から0.19のSMDへと最も改善した。非メンバー・プール内では時価総額を均衡させることができないため、マッチした比較は規模について有効な反実仮想ではない。

マッチした配当の差分の差分（推定可能な追加企業11件；1448、1887、5074は除外）。 平均+16.4 pp、中央値−4.4 pp、95%信頼区間 [−24.6, +57.5]（data/matched_did_by_addition.csv）。平均は3267（+184 pp、変化が−170 ppのコントロール）と1446（+53 pp）によって押し上げられている。対象追加企業1413のマッチしたDiDは3社のコントロールに対して−7.4 ppであり、これは1単位、すなわちケーススタディである。

主要グループ、全文ロック・ルールに基づく対象追加企業（n = 3）。

• 1433：マッチしたコントロールの平均−49.3 ppに対して変化−101.8 pp、DiD −52.6 pp（コントロールは1840、1844、1960）。プラセボ（E−2→E−1）：−6.0 pp。
• 1938：マッチしたコントロールの平均+18.4 ppに対して変化+9.6 pp、DiD −8.8 pp（コントロールは1897、1992、1724）。プラセボ：+26.5 pp。
• 1887（感応度分析、12か月前のリターンなし）：3社のコントロールの平均+16.2 ppに対して変化+11.0 pp、DiD −5.2 pp（コントロールは1853、1770、1850；data/exposed_1887_did.csv）。共変量はFY2018年次（総資産121,742、純資産50,180、純利益10,262 百万円）および2019-04-25の終値から再構築している。
• 3つの推定値はいずれもマイナスであり、論文の+5 ppとは反対である。平均−22.2 pp、中央値−8.8 pp（data/exposed_group_summary.csv）。
• 事前指定された主要DiD（項目[12]；analysis/exposed_did_final.py）。 主要設計（五つの共変量、最近傍のコントロール3社、E−1→E+1）では、推定可能な対象企業は1433と1938の2社である。平均−30.7 pp、t(1) = −1.40、両側p = 0.39、95% t信頼区間 [−309, +247]。16通りの割当てに対する厳密なランダム化では両側p = 0.625であり、その区間は探索範囲の上限に達している。1887は感応度分析として別扱いとし、−5.2 pp、1単位、検定なしとした。3社すべてを含むプール済み感応度分析（n = 3）では、平均−22.2 pp、t(2) = −1.46、p = 0.28、95%信頼区間 [−88, +43]。64通りの割当てに対するランダム化p = 0.53、区間 [−112, +17]。五ポイントはすべての区間に含まれるため、五ポイント・ルールは各仕様について結論不明となる。エビデンスレベルはケーススタディ（n ≤ 4）であるため、信頼度は低い。企業・年次の行：data/exposed_firmyear_panel.csv。

注記

• 厳格な主要グループは、ロックされた全文ルール（ラウンド5）に基づき、現在3社となっているため、本稿の仮説のグループは測定可能ではあるものの小規模である：n = 3のケーススタディである。推定可能な追加銘柄すべてのマッチング推定値は引き続き類似ケース（n = 11）であり、エクスポーズド・グループはそのサブセットである。
• エクスポーズド・グループの差分の差分（-52.6、-8.8、-5.2 pp）は、同じ結果表およびマッチング設計に基づくものである。1887の感度分析では、共変量の組み合わせを減らしている。
• 非メンバーを適格とすることは、規模の均衡を崩す設計上の選択である。既存のTOPIX構成銘柄を非追加銘柄として含めれば、より規模の大きい対照群が得られるが、それらの構成銘柄について配当データを取得する必要がある（今回は実施していない）。
• ペアごとに対照銘柄を1銘柄割り当てるマッチングは、追加銘柄間で非復元で行っている。マッチングされた対照銘柄は、1つのペアにのみ登場し得る。
• イベント日は引き続きルールに基づいて決定される（フェーズ1参照）。

フェーズ3：頑健性およびサンプルサイズの検証

目的

マッチングした配当性向比較と主要分類が、結果の構築（基準の不一致、特別配当、正でないEPS、100%の配当性向上限）、コントロール群の外れ値、株式移転による後継企業の扱い、エクスポージャーの定義、および株価の補完指標という、重要な代替選択に左右されず成立するかを検証する。ルールに基づき、エビデンス水準を分類する。

私が行ったこと

1. アウトカムの構築。 監査済みアウトカム（特別金額を除外、単独提出ベース、定義不能なケースを除外）を、3つの代替仕様と比較した：(a) 基準の不一致があるイベントを含める、(b) 記載された金額の特別配当を調整せずに維持する、(c) 支払額を100%で上限設定する。上限設定は、変化を算出する前の企業年度別の支払額に適用する。
2. 外れ値の統制。 絶対変化が100 ppを超えるマッチ済み対照を除外し、絶対値でマッチ済みDiDが100 ppを超える追加企業も別途除外した。
3. エクスポージャーの定義。 厳格（ティアS、主要）、広義（ティアB、1413）、後継企業の感度分析（1448）。
4. マッチングのバリエーション。 最近傍対照を1社とする仕様と3社とする仕様。監査済み支払額について、フルプール平均（前ラウンドからのもの）はここでは再推定していない（注記を参照）。
5. 株価分析。 フェーズ2から引き継いだ（ルール発効日、ウィンドウ［−5, +20］および［−1, +5］、12カ月前のプラセボ）。
6. エビデンスルールに基づくエビデンスの分類（sample.n：≤4はケーススタディ、5–29は小標本、≥30はエビデンス）。
7. イベント前の会計年度プラセボ（項目[9]）。 イベントの会計年度より完全に前に位置するウィンドウ、すなわちE−2→E−1（プラセボ1）およびE−3→E−2（プラセボ2）に、同じアウトカムルール（単独提出、連結を優先、記載がある場合は特別配当を除外）を適用した。同じマッチ済み集合（K = 3、同じマッチングコード、data/matched_pairs.csvと完全に一致することを確認）を各ウィンドウで再推定した。
8. マッチ済み集合の厳密なランダム化推論（項目[9]）。 各マッチ済み集合（1社の追加企業と、その定義済みマッチ済み対照）について、全メンバーを処置対象企業として列挙した：主要分析では全3,145,728通りの割当（集合サイズの積）を用い、厳密なp値と、加法的効果tau0のグリッド上で検定を反転して求めた95%信頼区間を算出した（主要分析およびプラセボ1では1 pp刻み、それ以外では2 pp刻み）。統計量は、集合レベルのDiDの平均（および中央値）とした。
9. マッチングおよびタイミングのバリエーション（項目[9]）。 最近傍対照をK = 1およびK = 2とする仕様、E−1→Eのウィンドウ（イベント年度を含む）、K = 1およびK = 2でのプラセボ・ウィンドウ、文書レベルで特別配当への言及がある企業年度の除外（結果8を参照）。
10. リーブワンアウト。 主要分析およびプラセボ1について、各追加企業の集合を順番に除外した。
11. 項目[10]の分類。 エクスポージャーのある追加企業数（処置企業のみ）と主要推定値を用いて、結果ルール（result.jsonを参照）を適用し、再計算した。
12. 項目[11]の全文エクスポージャー・スクリーニング。 13社の追加企業について、イベント前の候補年次報告書（51文書）すべてと、5074の有価証券報告書および1916の前身企業の年次報告書をダウンロードし（EDINET PDF）、全文を抽出して（53文書、ほぼ空白のページなし）、正規化したうえで、固定したルールに基づきスクリーニングした（analysis/fulltext_fetch.py、analysis/exposure_screen.py、analysis/exposure_extra.py）。記録されたヒットはすべて文脈を確認した。感度分析は、イベント前の年次報告書をすべて対象とする仕様、修理関連の文言（補修、修理、被災）、広義のティアB、台風に限定した厳格な読み方について行った。
13. 項目[1]の全数調査。 62件の月末エクスポートから時点ベースで再構築し（analysis/census_pit60.py）、欠損を確認し（analysis/gap_check.py）、1786（WebSearchおよびKomori）と5074について後継企業を確認した（analysis/check_5074.py）。
14. 1887のマッチング感度分析。 FY2018の年次報告書と2019-04-25の終値から共変量を再構築し（analysis/exposed_1887.py）、4つの共変量でマッチングし、エクスポージャーのあるグループの要約を作成した（analysis/exposed_group_summary.py）。
15. 項目[12]の事前指定された主要DiD。 エクスポージャーのある追加企業について企業年度別のマッチ済みDiDを算出した（analysis/exposed_did_final.py）：1433および1938を対象とする5共変量の主要設計（n = 2）、1887の共変量感度分析は別建て（1単位）とし、3単位すべてを対象とするプール・感度分析も行った。推論には、集合レベルのDiDに対するdf = n − 1のt統計量、全割当を対象とする厳密なマッチ済み集合のランダム化推論、グリッドを反転して求めたランダム化信頼区間を用いた。五ポイントのステータスルールを各仕様に適用した。

データ

• 結果表と対照群: data/outcome_table_treated.csv, data/outcome_table_controls.csv.
• マッチング: data/matched_pairs.csv, data/matched_did_by_addition.csv, data/matched_did_no_outlier_controls.csv.
• スクリプト: analysis/matched_robust.py, analysis/match_run.py, analysis/build_outcomes_v2.py.
• [9]および[10]（今回）: analysis/outcome_years.py（任意の二つの会計年度についての結果、build_outcomes_v2.pyと同じルール）、analysis/check_outcome_years.py（監査済みの全590行を再現：処置群14件、対照群576件、不一致はゼロ；data/check_outcome_years.csv）、analysis/placebo_build.py（K = 1, 2, 3についてのマッチング；ウィンドウ；セット）、analysis/placebo_ri.py（厳密なランダム化推論とグリッド区間；一件除外）、analysis/placebo_common_sets.py（プラセボ調整済み差分の記述統計）。
• データ: data/placebo_outcomes_all.csv（53の企業・イベント行、各ウィンドウの事前・事後FY、変化、フラグ、対応付けられていない特別配当フラグ）、data/payout_sets_A.csv … data/payout_sets_J.csv（各バリアントのセット）、data/payout_sets_all.json、data/payout_ri_results_AB.csv、data/payout_ri_results_CDEFGHIJ.csv、data/payout_ri_leave_one_out_AB.csv、data/matched_pairs_K1.csv、data/matched_pairs_K2.csv、data/payout_common_sets_AB.csv.
• 価格関連: data/topix_census14_rule_effective.json、data/topix_census14_rule_effective_short.json、data/placebo14_minus12m_short.json.

結果

1. マッチした配当DiD、監査済みベース（推定可能な追加11件）。

• 主要：平均 +16.4 pp、中央値 -4.4 pp、t = 0.89、95% CI [-24.6, +57.5]、5 pp以上の割合 = 0.36。
• |変化| > 100 ppのコントロールを除外：平均 +0.6 pp、中央値 -4.4 pp、95% CI [-23.8, +25.0]。
• |DiD| > 100 ppの追加を除外（3267のみ、+184 pp；1433は -52.6 ppで残る）：n = 10、平均 -0.4 pp、中央値 -4.9 pp、95% CI [-19.3, +18.5]。
• 結論：外れ値を処理すると、平均は+16から0へ動く。中央値はおおむね -4から-5 ppである。5 ppの閾値を上回る95%区間を持つ仕様はない。

2. 結果変数の構築。 監査済みベースでは1448（登録者変更）を除外している。追加のいずれにもベースの不一致はない。ベース不一致の12行はコントロールに含まれており、コントロールの変化からはすでに除外されている。特別配当額は、記載がある場合には除去している。追加については、1413（FY2017の10円）、1435（FY2016の5円）、3267（FY2019の5円）、1887（FY2020の8円）が該当する（data/outcome_table_treated.csv、pre_special_yen、post_special_yen）。コントロールでは、イベント前の76行およびイベント後の65行で、記載された特別配当額を除去している。配当を100%で上限設定すると、追加では1433（イベント前配当122%）のみ、コントロールでは企業年度32件のみが除去される。この上限設定は感応度分析であり、主要結果ではない。

3. エクスポージャーの定義。

• 厳格（ティアS、主要、固定ルール、イベント前直近の年次報告書全文、ラウンド5）：追加3件（1433、1887、1938）。主要グループのn = 3。（ラウンド4は、Komoriの抽出結果では0件。フェーズ1を参照。）
• 広義（ティアB）：1413のみ。最近傍の3コントロールとのマッチDiDは -7.4 ppである。1単位。
• 後継企業の感応度分析（1448）：登録者変更のため主要結果変数から除外。同社のマッチしたコントロールは1828、1850、1787。

4. マッチングのバリエーション。 最近傍のコントロール3社を用いる設計が主要設計である。追加1件につき最近傍のコントロール1社とする場合、マッチ後のサンプルは小さくなり、ここでは別途推定していない。試したすべてのバリエーションで規模のバランスは悪い（適格な非メンバー・プールには、1413以上の規模を持つ企業が2社しかない）ため、このプールのいずれのバリエーションでも、決定的な共変量についてバランスは達成されない。

5. 株価の補足分析（繰越）。 [-5, +20]の平均 -4.70%（t = -0.88）；[-1, +5]の平均 -3.84%（t = -2.33、p = 0.037；Wilcoxon p = 0.049；符号検定 p = 0.42）。プラセボ +3.00%（t = 0.80）。株価の結果はイベント日の定義に敏感であり、頑健ではない。

6. エビデンスの分類。

• 主要仮説（ティアS、厳格、組み入れ前直近の年次報告書、全文、後継企業を除外）：sample.n = 3 → ケーススタディ → 結論不明、信頼度は低い。（ラウンド4：n = 0、検証不能。全文スクリーニング、項目[11]によって変更。）
• 後継企業を含む感応度分析（ティアS）：sample.n = 1 → ケーススタディ → 結論不明、信頼度は低い。
• マッチした配当アナログ（推定可能な追加すべて）：sample.n = 11 → 小標本 → 結論不明、信頼度は低い（外れ値処理によって推定値の符号が変わり、CIは -25から+58 ppにわたる）。
• 1413の広義エクスポージャー・マッチDiD（-7.4 pp）は単一のケーススタディであり、検定ではない。

9. 全文エクスポージャー件数（項目[11]、固定ルール、イベント前直近の年次報告書）。

• ティアS（13件中3件）：1433（FY Jan-2017、提出日2017-04-27；台風が地震とともに大規模自然災害として記載され、自社資産および拠点の復旧が同一文に記載：一般的）；1887（FY May-2018、提出日2018-08-30；建設現場における台風および大雨による土砂災害リスクをICT/CIMで評価し、一時的な防災計画に反映：台風に特化）；1938（FY Mar-2019、提出日2019-06-26；地震、洪水および自然災害リスクの一つとして台風が記載され、建設現場の復旧が同一文に記載：一般的）。
• ティアBのみ：1413（自社施設の復旧を伴う暴風雨および洪水；台風という用語はない）。
• 感応度分析（エクスポージャーのある追加のサンプルサイズ）：厳格な台風特定の読み方1件（1887）；イベント前の年次報告書を対象とする場合3件（1433、1887、1938；同じ集合）；修復表現（補修、修理、被災）4件（+3267。3つのイベント前年次報告書すべてで、台風後の建設現場の修復を記載）；広義のティアB 4件（+1413）；修復表現とティアBの双方5件。
• 抽出チェック：53文書、日本語テキストは文字数の64–79%、空に近いページが5%超の文書はない。5074の登録届出書（唯一のイベント前提出書類）には、復旧に関する用語を伴わない一般的な台風リスクの記載がある（ティアなし）。
• 前身企業1916（感応度分析のみ；1448は除外）：立地を台風の影響を最小化するよう選定したという立地に関する一文がティアSに該当するが、復旧作業ではない。

10. センサス（項目[1]）。 月末62件、観測済み56件、データストアにないもの6件（2018-04、2018-12、2019-04、2019-12、2020-12、2021-12）であり、再エクスポートでは直前の上場リストが返される。時点ベースのメンバーシップでは、2017-01から2022-01までに建設関連のエントリーが16件あり、追加13件と後継企業3件（1448、1786、5076、除外）で構成される。ギャップチェックでは、ギャップ月によって隠れた建設関連エントリーは見つからない。

11. エクスポージャー・グループのマッチチェック（項目[11]）。

• 1433：DiD -52.6 pp（コントロール1840、1844、1960；プラセボ -6.0）。
• 1938：DiD -8.8 pp（コントロール1897、1992、1724；プラセボ +26.5）。
• 1887（感応度分析、12カ月前のリターンなし）：DiD -5.2 pp（コントロール1853、1770、1850）。
• 3件すべてが負である。平均 -22.2、中央値 -8.8。n = 3はケーススタディであり、区間またはランダム化検定には意味がない。data/exposed_group_summary.csv。

12. 項目[11]および項目[1]後の分類（項目[10]）。 主要グループはn = 3（処置企業）である。エビデンス水準：ケーススタディ → 結論不明、信頼度は低い。マッチした配当アナログ（n = 11）は、低い信頼度で引き続き結論不明である。ステータスは、検証不能（ラウンド4）から結論不明（ラウンド5）へ変更された。仮説は検証も反証もされていない。

13. 事前に規定したエクスポージャー・グループの主要DiD（項目[12]）。

五ポイント・ルール：検証済みとするには、少なくとも5ポイントの統計的に有意な正の推定値が必要であるが、これを満たす仕様はない。検証されていないとするには、統計的に有意な負の推定値、または区間全体が5ポイント未満であることが必要だが、これを満たす仕様はない（すべての区間が5を含む）。すべての仕様が結論不明である。sample.n = 3に基づくエビデンス水準はケーススタディであるため、信頼度は低い。処置単位がゼロであるためこのステップを実行不可能とした以前の終了判断は、修正後のスクリーニングによって置き換えられる。主要ステップは現在実行されているが、結果によっては決着していない。

7. 結果変数のチェック（項目[9]の前提条件）。 outcome_yearsは監査済みのすべての変化（処置14件、コントロール576件）を再現している（不一致0件）。

8. イベント前プラセボおよび正確なランダム化推論（項目[9]）。

表の注記：「RI」はマッチ集合の正確なランダム化検定（すべての割当を列挙；Aは3,145,728、Bは589,824、Dは2,359,296、K = 1およびK = 2のバリエーションは1,024から177,147）。5における片側pは、効果が五ポイントの閾値を上回るかを検定する。両側pは、より小さい片側pの2倍で、1を上限とする。プラセボ1（B）では、0における両側p（0.359）が事前トレンドがないことの関連する検定である。その区間 [-73, +14]は広く、0を含むため、記述的な区間としてのみ報告する。

• 主要（A）。 推定値は平均では正、中央値では負である。0における正確な片側pは0.25未満ではなく、95%ランダム化区間 [-14, +60]は0と五ポイントの閾値の双方を含む。五ポイントを上回る効果についての片側pは0.383である。
• プラセボ（B）。 イベント前のプラセボは0ではない：平均 -22.5 pp（t -1.29、非有意）。10セット中5セットで符号は負（正の割合0.50）であり、leave-one-outでは平均がすべて負である。このプラセボは設計に対する明確なチェックではない。イベント前に追加の配当がマッチしたコントロールの配当と異なる動きをしたためである。
• プラセボ2（C）およびタイミング（D）。 いずれもゼロ近辺で非有意である。Cは8セットであり、Dはイベント年を含むため、Dはイベントによって汚染されている。
• K = 1およびK = 2。 K = 1の中央値（+5.07）は閾値に達するが、平均（+4.25）および区間 [-10, +18]は達せず、五ポイントを上回る効果についての片側pは0.561である。K = 2はゼロ近辺である。
• leave-one-out（A、data/payout_ri_leave_one_out_AB.csv）。 3267を除外すると平均は -0.37 pp（0におけるRI p = 1.00）となる。1433を除外すると平均は+23.3 ppに上昇する（五ポイントを上回る効果についての片側p 0.20）。その他のいずれか1件の追加を除外した場合、平均は+12.8から+19.1 ppの間に残る。五ポイントを上回る効果についての片側pは、すべてのleave-outで0.20から0.69の範囲にある。
• 共通セット（記述的、AとBの双方に存在する10セット）。 主要の平均 +12.8 pp（中央値 -4.9）、プラセボ -22.5 pp（中央値 -1.7）、A − Bの差 +35.3 pp（中央値 +8.6、t 0.97、95% CI [-46.7, +117.4]）。この差は3267（A +184.5、プラセボ -168.4）に大きく左右される。これは効果の推定値ではない。
• 特別配当の除外（I、J）。 特別配当への言及に関する文書レベルのフラグは、53件の企業年度行のうち34件（監査済みウィンドウ）および51件のうち32件（プラセボ1）に存在する。これらの行を除外すると、いずれのウィンドウでも完全なセットは残らない。このフラグは広すぎるため、企業年度の除外には使用できず、主要結果には適用していない。

符号、統計的有意性および閾値の要約（項目[9]）。 推定可能な8つのバリエーション全体で、0における最小の片側pは0.25（A）である。仮説の方向で5%水準に有意なバリエーションはなく、五ポイントを上回る効果についての片側pが0.38（A）未満となるバリエーションもなく、五ポイントを下側から除外するバリエーションもない。プラセボはそれ自体のチェックに失敗している（B、非有意、負）。結論：配当結果は、検証済みまたは反証済みの推定値としては存続せず、結論不明であり、マッチ設計は事前トレンドを示している。

注記

• earlier roundのマッチしなかった類似企業の差分の差分推定値（全プール平均、最近傍2件）は、以前の配当ベース（特別配当の調整および単一提出ルールの適用前）に基づいて構築されたものである。これらは監査済みの結果表に取って代わられており、分類には使用していない。
• thesisの五ポイント閾値は、すべての仕様の信頼区間内にあるため、検証も棄却も支持されない。
• 検出力：n = 11で、変化の標準偏差が数十ポイントである場合、5-ppの効果を識別することはできない。
• 項目[9]の設計上の注意点：マッチングにはE−1の配当水準を使用しているため、プラセボ変化E−2→E−1と主要な変化E−1→E+1は、マッチングに用いた共変量と項を共有する。したがって、ゼロと異なるプラセボは設計について有益な情報をもたらすが、ゼロに近いプラセボだけでは、平行トレンドを証明することはできない。
• 特別配当への言及フラグは文書レベルのものであり、ほとんどの企業年度（53件中34件）に存在する。会計年度の対応付けは71企業年度をカバーしている。このため、変形IおよびJ（対応付けられない言及を除外）は推定不能であり、主要な結果は引き続き対応付けられた金額のみに依存している。
• 記述統計：3267には2件の対照企業があり、そのプラセボ変化は非常に大きい（-168.4 pp）ため、主要な値（+184.5 pp）とプラセボ値を個別に解釈することはできない。