生産性からみた提携の成果―1990 年代以降の電機産業における分析―
九州大学大学院経済学府経済システム専攻博士後期課程 高口鉄平
１． はじめに情報通信技術が発達し競争がグローバル化するなかで、近年多くの企業において共同研究開発、共同生産といった行動がみられる。共同研究開発や共同生産などは、経営学・経済学において「提携」または「戦略的提携」として、その複雑な行動が研究されている。しかしながらその研究は理論的フレームワークの提示、あるいは個別事例を通した実態の解明やマネジメントの分析が中心となっている。
「どのような提携がどのような企業に成果をもたらしているのか」といったことを検証する研究はこれまで相対的に少ない。
そこで本稿では、わが国の電気機械産業を対象に提携と企業成果との関係の実証的分析を試みる。
２． 提携に関する先行研究
提携に関する研究の多くは理論的フレームワークの提示や個別事例研究による実態分析であり1、提携の成果について実証分析を行った研究は相対的に少ない。しかし、提携の 6 割が失敗あるいは期待はずれであったという調査もあるように（伊丹・加護野 2003）、提携の成果について検証が求められている。
わが国で提携の成果について実証的に分析を行った研究としては黒川・平本（1995）、神田・高井（1997）などが挙げられる。黒川・平本（1995）は電気・機械関連の中堅企業を対象に、技術提携に影響を与える諸要因を分析するとともに経営成果への影響を分析しており、技術提携は生産性（従業員 1 人あたり売上高）を下げる傾向にあることを示している。神田・高井（1997）は化学企業を対象に、提携のマネジメントについて分析するとともに提携の財務的な成果への影響に関する分析を行っており、企業の全社戦略の中で重要な提携は売上高に貢献するものの、利益に関して提携は影響を与えていないことを示している。
これらの研究ではともに、提携と経営成果の相関関係の分析や提携に関して企業をグループ分けしたうえでのグループ間の差の検定にとどまっている2。そこで、本稿では提携の内容・形態に加え相手について考慮に入れたより詳細な分析を試みる。
３． 取引費用経済学と提携の位置づけ
本節では、提携に関する有力な理論のひとつとして用いられている取引費用経済学による説明を試みる3。
取引費用経済学は Coase によって概念が提起され、その後 Williamson を中心として理論化が進められた。Coase（1937）によって提起された市場を利用するための費用という概念が Williamson によって「取引費用」として精緻化され、取引費用は、人間の限定された合理性と機会主義という行動仮定のもとで特定の取引状況に依存して決定されるとした（Williamson1975）。また、取引費用を決定する取引状況として、資産特殊性、不確実性、取引の頻度が特に重要であるとした（Williamson1989）。
取引費用の概念によって、企業は取引費用を含めた総費用を考える必要があることが示された。市場で1 提携の定義・目的等に関する研究として野中（1991）、奥村（1988）、Yoshino=Rangan（1995）などがある。また、先行研究の理論をサーベイ・考察したものとして松行・松行（2002）などがある。
2 これは、両研究が提携の要因やマネジメントについての分析を中心的な目的とした研究であり、提携と経営成果の関係を分析することだけが研究目的ではないことが影響している。
3 このほか、経営学の視点から説明される理論として資源依存パースペクティブ、組織間学習論がある。

の規模の経済性による生産費用が小さくなる程度と組織での取引費用を小さくする程度によって4、企業は市場と組織のバランスを考えるとされた。このとき、提携は中間的組織形態として位置づけられ、取引費用（また生産費用）の大きさが中程度の場合に提携が選択されるとされる。しかし、この説明では市場、組織に比べた提携の特徴を明確に説明することができない5。そこで次節では、取引状況をより詳細に考察することで提携についてより明確な位置づけを試み、分析のための仮説の設定を行う。
４． 仮説の設定
取引費用を決定する取引状況のうち、資産特殊性とは、取引に際し行わなければならない投資において他に転用できない程度のことであり（Milgrom and Roberts1992）、特殊性が高いと、取引相手の機会主義的行動の可能性のため市場での取引が困難となる。ここで、Williamson（1989）は資産を立地資産、物的資産、人的資産、特定の顧客のための捧げられた資産、ブランド名資産に分類しているが、立地資産、物的資産、捧げられた資産は、その特殊性が高い場合においても、投資のための財（土地、原材料）自体は市場で調達できると考えられる。
よってこれらの投資は組織で行うことが可能である。
一方で人的資産、ブランド名資産の特殊性が高い投資は、投資のための財（研究開発の人材、ブランド）自体の調達も市場では困難であると考えられる。よってこれらの投資は、その財を所有している企業と共同で投資を行う（＝提携する）ことが有効である（図 1）。このことから、提携に関して次の仮説が設定される。
仮説 1：企業が取引を行う際に、取引に必要な投資のなかで物的資産や捧げられた資産の特殊性よりも人的資産の特殊性が高いときに提携は有効である。
不確実性とは、限定された合理性のために、将来の財の需要や取引相手の情報を完全に把握できない程度のことであり、不確実性が高いと契約を締結するには大きな取引費用が発生するため、市場での取引が困難になる。ここで、不確実性をさらに分類すると、情報の内容によって取引相手に対する不確実性と市場に対する不確実性に分けられる。取引相手に対する不確実性が高い場合は、組織内で取引を完結することが有効である。一方で、市場に対する不確実性が高い場合は、他の主体と提携することで市場リスクを分担することが有効であると考えられる（図 2）。このことから、提携に関して次の仮説が設定される。
仮説 2：企業が取引に関する不確実性に直面している場合、その不確実性のなかでも取引相手に関する不確実性が小さいときに提携は有効である。

4 また組織においては、市場に代わる「組織」という資源配分メカニズムを利用するための費用（＝組織化の費用）が発生することも考慮しなければならない。
5 今井・伊丹・小池（1982）、Imai and Itami（1984）はこの問題意識のもと、取引の場と取引の原理という 2 つの次元で市場、組織、中間組織の説明を試みている。

５． 提携データの収集
前節の仮説を検証するために実証分析を試みる。対象企業は日本政策投資銀行『産業別財務データハンドブック 2005 年度版』において電気機械器具に分類されている企業のうち、継続してデータが入手できなかった企業、総合電機企業等を除く 108 社である6。対象期間は 1993 年度から 2006 年度までの 14 期間である。108 社の 14 期間にわたる計 1512 のプーリングデータによって分析を行う。
はじめに提携データの収集を行った。提携データは財務データからは入手できない。先行研究ではアンケートによる収集と新聞記事等の検索による収集が用いられている（黒川・平本 1995、石井 2003 等）。
本稿では新聞記事の検索により収集した7。新聞記事の検索には日経テレコン記事検索システムを用いて日経４紙による検索を行った。検索方法は第 1 キーワードとして企業名、第 2 キーワードとして提携に関する用語を用いた8。検出されたすべての記事について目を通し、提携の件数として収集した。
つぎに、収集されたデータについて分類を行った。提携の内容については、記事内容から詳細に分類することは困難であった。ただし、共同研究開発については「製品・技術を共同で開発した」という結果を示す記事として客観的に分類することができた。よって提携の内容については共同研究開発とその他の提携（共同生産・販売、また共同開発も含む複数の分野にわたる包括的な提携）に分類された。提携相手については、まず対国内と対海外に分類され、さらに国内については同業種企業・異業種企業・産官（自治体、省庁、大学等の公的機関）に分類された9。国内の同業種・異業種の分類については日本経済新聞社『会。
社年鑑』『会社総覧』をもとに分類を行った10。また 1 つの提携に関わる企業数による分類も行った（表 1）
表 1 提携データの基本統計量

共同研究開発計
うち国内 うち同業種
うち異業種
うち産官
うち海外（企業数別分類） 対1社
対複数
その他の提携計
うち国内 うち同業種
うち異業種
うち産官
うち海外
（企業数別分類） 対1社
対複数（資本関係別）資本関係あり資本関係なし

平均
標準偏差
0.284
0.725
0.042
0.213
0.147
0.492
0.063
0.282
0.032
0.193
0.215
0.592
0.069
0.301
0.526
1.415
0.091
0.387
0.195
0.684
0.031
0.185
0.210
0.640
0.424
1.206
0.103
0.404
0.392
1.196
0.135
0.444

最大値
72533
6315
7826135154最小値 サンプル数01512015120151201512015120151201512015120151201512015120151201512015120151201512

6 後述の生産関数の推定に用いる財務データの入手可能性との関係で、対象期間中に上場廃止になった企業や持ち株会社へ移行した企業が除かれた。また、総合家電・総合電機 11 社（日立製作所、東芝、三菱電機、日本電気、富士通、松下電器産業、シャープ、ソニー、三洋電機、パイオニア、日本ビクター）は企業規模、事業の多角度から他の企業と同様に分析するのは適切ではないと考えられたため除外された。
7 新聞記事の検索による提携データ収集の妥当性については石井（2003）において考察されている。
8 用いた検索式は、企業名 and(提携 or 合弁 or(共同 and(開発 or 生産 or 製造 or 販売 or 配送)))である。また、同義語展開を行うことによりキーワードの同義語に関する記事の検索に対応した。
9 提携相手が複数でさまざまな分類が含まれる場合、産官＞海外＞異業種＞同業種とう優先基準により分類を行った。つまり、提携相手に 1 つでも産官が含まれる場合は産官、そうでない場合で 1 社でも海外企業が含まれる場合は海外との提携とした。
10 会社年鑑 2006 年版、会社総覧 2005 年度版において機械・電気機器・精密機器の企業を同業種、それ以外の企業を異業種とした。未掲載企業についてはホームページ等から判断し分類を行った。

収集された提携に関するデータの制約から、仮説を具体的に検証可能なものへ修正する。仮説 1 については、特定の製品・立地の設備など特殊性が高い物的資産が必要な提携としての販売提携・共同生産と、特殊性が高い人的投資が必要な提携としての共同研究開発を比較することが求められるが、両者を比較することは困難であった11。そこで、共同研究開発のみに焦点を当て、以下の仮説を導く。
仮説 1−1：人的資産への投資を行わなければならない研究開発に関する提携である共同研究開発は、企業の経営成果にプラスの影響を与える。
仮説 2 については、事業の知識という点から同業種企業よりも異業種企業のほうが、提携相手に関する情報や文化、風習の相違という点から国内企業よりも海外企業のほうが、機会主義的行動の抑制可能性という点から資本関係がない提携のほうが、把握すべき情報量や機会主義的行動の可能性から提携相手が多いほうが、それぞれ不確実性が高いと考えられる12。これより、以下の仮説が導かれる。
仮説 2−1：異業種企業よりも同業種企業との提携のほうが企業の経営成果にプラスの影響を与える。
仮説 2−2：海外企業よりも国内企業との提携のほうが企業の経営成果にプラスの影響を与える。
仮説 2−3：資本関係のある提携のほうが、ない提携より企業の経営成果にプラスの影響を与える。
仮説 2−4：複数の企業との提携よりも 1 社との提携のほうが企業の経営成果にプラスの影響を与える。
６． 生産関数を用いた分析
前節で収集された提携データを用いて、経営成果として生産性を考え中間投入を考慮した生産額に関するコブ＝ダグラス型生産関数を用いることで分析を行う。基本となるモデルはつぎの通りである。

ln Y = β 0 + β1 ln L + β 2 ln (σK ) + β 3 ln X
ここで Y は総生産高、L は労働投入、σは資本稼働率、K は資本投入、εは誤差項、βはパラメータである。財務データについては日経 NEEDS の企業財務データから得た（補論参照）。ここで、このモデルにより分析するには提携に関するストックのデータが必要であるが、収集された提携データは新規の提携件数のデータでありストックではない。そこで、以下の対数の差分による成長率のモデルにより分析を行う13。

ln Yt − ln Yt −1 = β1 (ln Lt − ln Lt −1 ) + β 2 {ln(σ t K t ) − ln (σ t −1 K t −1 )} + β 3 (ln X t − ln X t −1 ) + β 4 A + ε

ここで A は新規提携投入であり、収集した提携件数のデータを用いる14。なお、サンプル数は 1512 であったが、差分による成長率の分析を行ったため、サンプル数は 1404 となった。推定に際しては、プーリングデータのため企業・年次別に個別効果について F 検定を行い、個別効果がある場合は固定効果かランダム効果かについて Hausman 検定を行った。個別効果がない場合は OLS（最小２乗法）、固定効果の場
合は LSDV（ダミー変数による最小２乗法）、ランダム効果の場合は GLS（一般化最小２乗法）を用いた。
推定にあたり、共同研究開発については記事が「開発した」という形式であり、記事が掲載された時点で研究開発が既になされていることから、その年の共同研究開発について成果をみた。その他の提携ついては記事が「提携した」という形式であり、記事の掲載後に提携が始まることから、ここでは提携から２。
年後の成果についてみた15（表 2、3）
11 共同研究開発以外の提携については、客観的に詳細に分類することが困難であった。また、共同研究開発が結果の記事であるのに対しその他の提携は開始の記事であるので、同時に比較できなかった。
12 また産官は企業に比べ機会主義的行動を取る可能性が低いため、不確実性は低いと考えられる。
13 成長率のモデルへの変換は中島・吉岡（1997）による。
14 提携の変数が複数の場合は A1、A2、…、An となる。
15上記の式において共同研究開発は A 、その他の提携は At-2 ということになる。また、その他の提携は 2ｔ
年前のデータを用いることから、プーリングデータのうち提携についての最新 2 年分のデータと財務データのうち最初の 1 年分のデータが利用できなくなる。よってサンプル数は 1188 となる。

表２ 共同研究開発についての推定結果
合計
同・異業、産官別 国内、海外別
企業数別値、係数 p-value 値、係数 p-value 値、係数 p-value 値、係数 p-value
企業別効果
F検定
0.319
1.000
0.317
1.000
0.318
1.000
0.327
1.000
Hausman検定
―――――
―
―
―
年次別効果
F検定
29.9630.000 30.203
0.000 29.9110.000 30.130
0.000
Hausman検定 24.090
0.000 25.160
0.000 26.710
0.000 24.530
0.000
推定方法
LSDV
LSDV
LSDV
LSDV
変数
資本
-0.2230.019 -0.234
0.019 -0.222
0.019 -0.223
0.019
労働
0.113
0.000
0.112
0.000
0.113
0.000
0.112
0.000
中間投入
0.878
0.000
0.877
0.000
0.878
0.000
0.878
0.000
0.266
0.695
(共同研究開発) 合計
対同業種
0.440
0.054
対異業種
-0.642
0.533
対産官
0.186
0.308
対国内
0.452
0.611
対海外
0.746
0.773
対１社
0.122
0.153
対複数-0.129
0.450

表３ その他の提携についての推定結果
合計
同・異業、産官別 国内、海外別
企業数別
資本関係別値、係数 p-value 値、係数 p-value 値、係数 p-value 値、係数 p-value 値、係数 p-value
企業別効果 F検定
0.293
1.000
0.293
1.000
0.290
1.000
0.293
1.000
0.292
1.000
Hausman検定 ――――――――――
年次別効果 F検定
34.7590.000 34.912
0.000 35.009
0.000 34.789
0.000 35.051
0.000
Hausman検定 22.720
0.000 24.200
0.001 24.310
0.000 23.000
0.000 22.980
0.000
推定方法
LSDV
LSDV
LSDV
LSDV
LSDV
変数
資本-0.185
0.066 -0.189
0.060 -0.193
0.056 -0.185
0.065 -0.189
0.060
労働0.1220.0000.121
0.000
0.121
0.000
0.121
0.000
0.120
0.000
中間投入
0.877
0.000
0.876
0.000
0.876
0.000
0.876
0.000
0.890
0.000
（提携）
合計
-0.389
0.303
対同業種
0.246
0.871
対異業種
-0.166
0.075
対産官
0.203
0.536
対国内
-0.118
0.070
対海外
0.808
0.386
対１社
-0.1540.757
対複数-0.1410.330
資本関係有-0.9660.045
資本関係なし0.195
0.125

７． 推定結果についての議論
共同研究開発についての結果をみると、全体では有意にプラスの結果は得られず仮説 1-1 は支持されなかった。具体的な分類での推定についてみると、同業種企業との共同研究開発については有意にプラスの影響を与えていることが認められた。また、水準が低いが 1 社との共同研究開発についてもプラスの影響を与えている可能性が示唆される。これらの結果は、共同研究開発について仮説 2-1、仮説 2-4 が支持されていることを示している。その他の提携についての結果をみると、異業種企業との提携、国内企業との提携、資本関係がある提携については有意にマイナスの影響を与えていることが認められる。これは仮説2-2、仮説 2-3 を支持しない結果となった。また仮説 2-1 に関しては同業種企業との提携の成果が有意に認められないので明確に支持されないが、異業種企業との提携についてマイナスの影響が有意に認められた。
仮説 1-1 が支持されなかったことに関しては、販売提携、共同生産等と共同研究開発の比較による分析が必要とされるが、共同研究開発に関しては市場で価格メカニズムを利用するための取引費用を抑えるのと同時に「組織化の費用」が大きいということが考えられる。この点については取引費用と組織化の費用を比較する分析が求められる。仮説 2 について 2-1、2-4 が支持され 2-2、2-3 が支持されなかったことに関しては、情報通信技術の発達やグローバル化により海外企業の情報等についても国内企業と同様に把握できるようになっていることや、提携に関して資本を提供するというコミットメントが機会主義的行動の抑止には十分に機能していないことが示唆される。
８． おわりに
本稿では、提携の成果について生産関数の推定を通して実証的に検証することを試みた。検証の結果、成果にプラスの影響を与えている提携とマイナスの影響を与えている提携があきらかにされたが、本稿の分析には課題も残された。提携データ収集の妥当性や、提携を締結してから成果が出るまでの期間についての分析、また生産性の成長以外の経営成果への影響をみる分析が今後求められる。
補論 データの作成方法
総生産高 Y…「売上高・営業収益」±「商品・製品在庫変化」±「半製品・仕掛品在庫変化」による名目値を「製造業部門別投入・産出物価指数」によって実質化した。
資本投入 K…各年度当初の有形固定資産残高を用い、資本稼働率σとして経済産業省による季節調整済み指数を用い乗じた。
労働投入 L…年度末従業員数の 2 期平均として中央従業員数を算出し雇用者数として用いた。
中間投入 X…「売上原価・営業原価」＋「販売費および一般管理費」−「（製）労務費・福利厚生費」−「（製）（うち減価償却費）」−「（販）役員報酬・賞与」−「（販）人件費・福利厚生費」−「（販）（うち減価償却費）」による名目値を「製造業部門別投入・産出物価指数」によって実質化した。
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