日本企業の国際展開に際して地域ポートフォリオの構築方針が企業パフォーマンスに与える影響について
島本 健（筑波大学大学院博士前期課程）

キーワード：国際展開、製造業、地域選択
１． はじめに日本企業は、製造業を中心に、過去数年にわたり、中国を中心としたアジアへの進出を活発化している。例えば、2016 年 10 月時点で、中国には 3 万 2,000 社を超える日系企業の拠点が存在し、インドには 4,500 拠点が存在しており、アジア地域全体では 49,600 の拠点が設置されている（外務省, 2017）。一方で、アジア以外の途上国への進出は限定的であり、例えば、南米地域では 1,400 拠点程度となっている。
このように、日本企業の海外進出はアジアを中心に行われているものの、アジア以外の地域に進出している企業もある。一般に、海外に進出する場合には、相応の経営資源を投入する必要があることから、「進出地域が、企業パフォーマンスに対して、どのような影響があるか」を研究することは非常に有用である。
２． 先行研究
企業の国際化とパフォーマンスの関係については、多くの研究がなされており、日本企業を対象にした実証分析には以下のものがある。
山本（1999）は、アンケートにより回答を得た上場企業 198 社を対象とした調査により、海外売上高に基づくエントロピー指数を、国際化度を示す説明変数とし、ROA を目的変数とした研究により、日本企業においては、国際化と収益性の間には、正の関係がある点を示した。
Geringer, J. M., Tallman, S. and Olsen, D.M.(2000)は、108 社の多国籍企業を対象とし、海外売上高を説明変数、ROS を目的変数とした研究を実施し、海外売上高と ROS の間にネガティブな影響があることを示した。
Makino, Isobe, Chang（2004）は、分散構造分析を用いて、海外子会社のパフォーマンスに対して、進出する現地国の影響が大きいこと等を示した。
また、郭・砂川（2015）による、1,189 社を対象とし、ROS、ROE、ROA を目的変数、海外売上高比率及び海外資産比率を説明変数とする研究では、国際化と財務パフォーマンスとの間には、非線形の U 字か S 字の関係が示唆されている。日本企業の海外進出の初期にはコストが高く、財務パフォーマンスは低下するものの、海外進出が成功し安定期に入ると、財務パフォーマンスは上昇する。その後、海外進出が過剰になると規模の不経済等の影響で、財務パフォーマンスは低下する可能性がある旨の指摘がなされている。
しかし、製造業における製造工場の海外展開に際して、進出地域の違いに着目した研究はこれまで研究はこれまで多くない。そこで、本稿では、海外展開する製造業の日本企業に関して、地域（アジア、欧州、北米、南米）ごとの進出状況が、企業パフォーマンスにどのような影響を与えるかについて分析する。

1

３． 仮説提示
企業の国際展開に関するメリットとしては、規模の経済及び範囲の経済の効果、無形資産の活用、要素価格（安価な労働力等）の活用（裁定）等があげられ、デメリットとしては、ビジネス環境への適用コスト及び本国との調整コストの発生が挙げられる。海外進出に際しては、左記のメリットが、デメリットを上回ることが、十分に想定される場合に行われているものと考えられることから、本邦製造業の海外進出は、企業パフォーマンスに正の影響を与えることが想定される（仮説１）。
また、上記に記載した、メリット、デメリットは、進出地域により、パフォーマンスに与える影響が異なることが想定される。例えば、労働力が安価な地域への進出は、人件費の低減を通じて、企業パフォーマンスに影響を与える一方、例えば、物流インフラの整った欧州、北米では安価な輸送コストの影響により、企業パフォーマンスに影響を与える可能性がある。以上を踏まえると、進出する地域によって、パフォーマンスへの影響の与え方は異なっていることが考えられる（仮説２）。
４． 分析方法
本研究は製造業による生産拠点の設立を伴う海外進出が、企業業績に与える影響を研究対象とする。そのため、2017 年 7 月末時点の東証上場企業（898 社）のうち海外有形固定資産に関する情報を入手（日経バリューサーチを利用）できる企業 548 社の、2012 年度～2016 年度におけるデータ（2,528 サンプル）を、海外有形固定資産に係る分析の対象とした。また、このうち、有形固定資産の 90％以上を、日本、アジア（日本を除く）、欧州、北米、南米に分類できる企業 455 社の 2012 年度～2016 年度のデータ 1,924 サンプルを用いて、進出地域に係る分析を行った。なお、目的変数とする ROS の平均値に対して、前者（548 社）と後者（455 社）で t 検定を実施したところ、有意な差はみられなかった。
目的変数となる企業パフォーマンスについては、先行研究は、ROE、ROA、ROS 等を用いている。目的変数の選定に関しては、研究の目的に照らして選択することが重要と考えられる。本研究では、製造業が海外に工場建設を伴って進出する際の、企業パフォーマンスへの影響を研究対象としている。ROE は財務活動による影響が強いこと、ROA=利益／売上高（＝ROS）×総資本回転率である。資産の保有政策等による影響をうける総資本回転率の影響は排除した方が、本研究の目的に適していると考えられるため、ROS を目的変数とした。分子の利益は本業の儲けを示す営業利益を使用する。
説明変数としては、上述のとおり、海外における有形固定資産比率とした。
コントロール変数としては、先行研究にならい企業規模（売上高の自然対数及び総資産の自然対数）、D/E レシオ（有利子負債残高／株主資本等合計）とした。データは SPEEDAより入手した。
５． 分析結果（１） 海外への進出が企業パフォーマンスに与える影響について
表２（表は P.4 にまとめて記載）に基づいて、海外における固定資産の保有比率が、企業業績に与える影響について検討する。
なお、FAR は海外有形固定資産比率、SALES は売上高の自然対数値、ASSET は総資産の自然対数値を表している。

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表２では、海外資産の割合が企業業績に与える影響について、Pooled OLS（Ordinary
Least Squares regression）による推定（モデル 1）、固定効果モデル（モデル 2）、変量効果モデル（モデル 3）による分析を試みた1。その結果、いずれのモデルでも、海外資産の割合と、企業業績の関係には、統計的に有意な正の関係がみられた。ただし、決定係数は非常に低く、別途の要因を検討する必要性が示唆されている。
（２） 進出地域の違いが企業パフォーマンスに与える影響について
上記５．（１）のとおり、海外資産と企業パフォーマンスの関係については、他の要因を検討する必要性があるため、別途、進出地域ごとの分析を試みた。分析の結果は、表３・４のとおりである。ただし、AR、ER、NAR、SAR は、それぞれ、アジア地域、欧州地域、北米地域、南米地域を表す。表４のモデル１～３の意味するところは、上記５．（１）と同じである。
表４より、アジア地域における有形固定資産と企業パフォーマンスに正の関係がある一方、南米地域への進出は負の関係がみられた。海外進出による企業パフォーマンスへの影響は、進出地域ごとに一様ではない可能性が示唆された。
６．今後の課題（１） 決定係数が低く、モデルの当てはまり、安定性が十分ではないと考えられるため、他の要因が影響している可能性がある。今後、モデルの精緻化を図ることとしたい。
（２） 本稿では、進出地域の違いについて、どういった経路を経て、影響を与えているのかは明確ではない。今後、例えば売上高原価比率、売上高人件費率等、より細かい単位での影響を分析することにより、影響の与え方を検証することが有用と考えられる。
（３） 本稿では、進出手法の違いによる影響を考慮していない。単独での進出、M&A 等による海外進出の成否は、進出地域ごとに異なる可能性もあることから、今後の研究課題としたい。
７． 参考文献
外務省（2017）.『海外在留邦人数調査統計（平成 29 年要約版）』（2017 年）
山本崇雄（1999）.「日本企業の国際化、製品多角化とパフォーマンス‐収益及びイノベーションの視点から」『産業経営』27、149-175
Geringer, J. M., Tallman, S. and Olsen, D.M.(2000). Product and International
Diversification among Japanese Multinational Firms. Strategic Management

Jurnal21, 51-80
Makino, S., Isobe, T., and Chan, C. M. (2004). Does country matters? Strategic

Management Jurnal25, 1027-1043
郭チャリ・砂川伸幸「日本企業の国際多角化：財務パフォーマンスとシステマティックリ
スク分析」『国民経済雑誌』211、45-58（2015）

1

Pooled OLS モデルでは、企業の個体効果と年効果について統制していない。固定効果モデルでは、企業の個体効果と年効果について、固定効果としてモデルに設定し、統制している。変量効果モデルでは、これら２つの効果について、ランダム効果として、モデルに投入し、統制した。なお、F 検定を実施した結果、Pooled OLS による推定よりも、固定効果モデルの方ほうが適当な可能性が高かった。さらに、ハウスマン検定を実施した結果、固定効果モデルよりも変量効果モデルを使ったほう適当な可能性が高いことが示されている。5.（２）の分析でも同様の検定結果を得ている。

3

平均ROS
FAR
SALES
ASSET
DER

表1：各変数の平均、標準偏差および変数間の相関係数（１）相関係数
標準6.820
34.54311.87012.03949.367

偏差ROS

FAR

SALES

ASSET

DER

5.218
19.5721.515
1.426
50.2371.000
0.105 ***
-0.002-0.0050.002

1.000
0.042 **
0.044 **
-0.0741.0000.931 ***0.114 ***

1.000
0.137 ***

1.000***,**はそれぞれ、1％、5％水準の有意を示す。

表2：海外資産比率とパフォーマンス
ROS
モデル１
6.257 ***
(0.890)0.028 ***
(0.005)0.070(0.186)-0.108(0.199)
0.001
0.002
2,528
0.011
0.010
7.230 ***

定数
FAR
SALES
ASSET
DER
サンプルサイズ
決定係数
調整済決定係数
F値

モデル２

モデル３

0.024 *
(0.013)-0.112(0.133)0.073(0.142)-0.003 *(0.001)
2,528
0.004-0.273
2.153 *

6.569 ***
（0.650）0.026 ***
(0.008)-0.085(0.130)0.043（0.139）-0.002（0.001）
2,528
0.015
0.013
9.032 ******,*はそれぞれ、1％、10％水準の有意を示す。

ROSAR
ER
NAR
SAR
SALES
ASSET
DER

表3：各変数の平均、標準偏差および変数間の相関係数（２）
相関係数

平均

標準偏差

ROS

ARER

6.627
21.738
3.001
5.435
0.256
11.85712.02648.1555.266
16.391
7.683
9.756
2.058
1.501
1.428
48.5071.000
0.097 ***
-0.0140.006-0.067 ***
0.015
0.005
0.003

1.000
-0.150 ***-0.209 ***-0.0030.033
0.045 *
-0.074 ***1.000
0.148 ***
-0.0270.013
0.011-0.014NAR

1.000-0.006-0.012-0.019-0.025SARSALES

ASSET

DER

1.000
-0.046 **-0.052 **-0.0101.000
0.939 ***
0.114 ***

1.000
0.128 ***

1.000

表 4 ： 地 域 別 海 外 資 産 比 率 と パ フ ォ ー マ ン ス
ROS
モ デ ル １
5.993 ***
(1.027)
AR
0.033 ***
(0.008)ER-0.003(0.016)NAR
0.015(0.013)SAR-0.172 **(0.058)SALES
0.348(0.231)
ASSET-0.359(0.244)DER
0.001（0.002）
サ ン プ ル サ イ ズ 1,928
0.016
決 定 係 数調 整 済 決 定 係 数0.012
F値
4.442 ***

モ デ ル ２

モ デ ル ３0.030
(0.020)0.0003(0.036)0.007(0.033)-0.240(0.178)0.043(0.170)-0.070(0.181)-0.005 **（0.002）
1,928
0.008-0.304
1.622

6.529 ***
（0.773）0.032 ***
(0.011)-0.005(0.022)0.013(0.019)-0.194 **(0.091)
0.089(0.166)-0.120（0.176）-0.004 *（0.002）
1,928
0.020
0.016
5.525 ***

定 数

* * * ,* * ,

* は そ れ ぞ れ 、 1 ％ 、 5 ％ 、 1 0 ％ 水 準 の 有 意 を 示 す 。

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