← 論文一覧に戻る

租税回避とサステナビリティが出会うとき：ESG開示と企業の債務コスト

When Tax Avoidance Meets Sustainability: ESG Disclosure and Firms’ Cost of Debt (原題)

Nouran Nabil Abdelsalam Mahmoud Ellelly, Laila Aladwey, Abdelmoneim Bahyeldin Mohamed Metwally

Sustainability📚 査読済 / ジャーナル2026-06-21#ESG経営インパクト: 資金調達対象セクター: cross_sector
DOI: 10.3390/su18126337
原典: https://doi.org/10.3390/su18126337

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、新興市場の非金融企業を対象に、租税回避と債務コストの正の関係を実証し、ESG開示がこの関係を緩和することを示した。高いESG開示は透明性を高め、債権者の懸念を軽減する。PCSE、固定効果、GMM推定を用いて頑健性を確認した。

English

This study examines the relationship between tax avoidance and cost of debt for non-financial firms in an emerging market, finding a positive association moderated by ESG disclosure. Higher ESG disclosure weakens the positive effect, implying improved transparency reduces creditor concerns. Robustness checks confirm the findings.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本ではSSBJ基準や有報でのESG開示が進む中、本論文はESG開示が資金調達コスト低減に寄与することを示し、日本企業の開示戦略に示唆を与える。特に、税務リスクとESGの関連性は統合報告の観点でも重要。

In the global GX context

Globally, this paper provides emerging-market evidence that ESG disclosure can mitigate the negative financial effects of tax avoidance on borrowing costs. It reinforces the role of transparency in lowering cost of debt, relevant for lenders and firms in the context of ISSB and TCFD frameworks.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Researchers can build on this by exploring other moderators or testing in different markets, especially regarding ESG subcomponents.

🏢実務担当者:Corporate finance teams can use high ESG disclosure to potentially lower borrowing costs, especially if facing tax avoidance perception risks.

🏛政策担当者:Regulators in emerging markets should note that ESG disclosure requirements may reduce firms' financing costs by mitigating risk perceptions.

📄 抄録（日本語訳）

企業の借入コストを形成する要因を理解することは、企業の透明性、持続可能性、および税務慣行に対する懸念が高まる中で、ますます重要になっている。具体的には、本研究は、新興証券取引所に上場している非金融企業を対象に、税回避（TA）と負債コスト（CoD）の関係を調査し、同時に、Panel-Corrected Standard Error（PCSE）アプローチに基づいて、環境・社会・ガバナンス開示（ESG開示）の調整効果を検証する。調査結果は、TAとCoDの間に有意な正の関連があることを示しており、貸し手が積極的な税務慣行を追加リスクの源泉として認識し、その結果として借入コストが増加することを示唆している。さらに、結果は、ESG開示がこの関係において調整的役割を果たすことを示しており、TAが借入コストに与える正の効果は、ESG開示の水準が高い企業では弱まる。これは、より強固なESG開示が透明性を向上させ、企業の税関連行動に対する債権者の懸念を軽減することを示唆している。これらの調査結果は、代替的なCoD指標を用いた頑健性チェック、固定効果回帰、および内生性の問題に対処するための動的パネルGMM推定を通じてさらに検証された。本研究は、新興市場からの証拠を提供し、TAの負の財務的影響を緩和する上でのESG開示の役割を強調することにより、文献に貢献している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

Understanding the factors that shape firms’ borrowing costs has become increasingly important amid growing concerns about corporate transparency, sustainability, and tax practices. Specifically, the study investigates the relationship between tax avoidance (TA) and the cost of debt (CoD) among non-financial firms listed on an emerging Stock Exchange, while examining the moderating effect of environmental, social, and governance disclosure (ESG disclosure) based on the Panel-Corrected Standard Error (PCSE) approach. The findings indicate a significant positive association between TA and CoD, suggesting that lenders perceive aggressive tax practices as a source of additional risk, which consequently increases borrowing costs. The results further show that ESG disclosure plays a moderating role in this relationship, as the positive effect of TA on borrowing costs becomes weaker among firms with higher levels of ESG disclosure. This implies that stronger ESG disclosure improves transparency and alleviates creditors’ concerns about firms’ tax-related behavior. The findings were further validated through robustness checks using alternative CoD measures, fixed-effects regression, and dynamic panel GMM estimations to address endogeneity concerns. The study contributes to the literature by providing evidence from an emerging market and highlighting the role of ESG disclosure in mitigating the negative financial effects of TA.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。