3. 人的資本の拡大―新たなテクノロジー活用とその担い手となる人材育成③経営人材の重要性
2023年5月12日（金）日経「スマートワーク経営」調査研究講演会
学習院大学経済学部
滝澤美帆
1

本日のお話の流れ
１）後継者育成の重要性
２）日経スマートワーク経営調査における後継者育成に関する設問
３）テクノロジーと後継者育成の関係
４）雇用の流動性と後継者育成の関係
５）後継者育成と企業パフォーマンス
2

１）後継者育成の重要性• サクセッション・プラン（後継者育成計画）• コーポレートガバナンスコードの取締役会の役割にも– 「取締役会は、会社の目指すところ（経営理念等）や具体的な経営戦略を踏まえ、最高経営責任者（ＣＥＯ）等の後継者計画（プランニング）の策定・運用に主体的に関与するとともに、後継者候補の育成が十分な時間と資源をかけて計画的に行われていくよう、適切に監督を行うべきである。」• ISO30414– succession planning• 先行研究– Tao and Zhao(2018)• “Passing the Baton”: The effects of CEO succession planning on firm
performance and volatility– 佐藤 憲（2019）• 「後継者のキャリア形成が事業承継後の企業パフォーマンスに与える影響」

3

日経スマートワーク経営調査における後継者育成に関する設問
Q12.貴社では経営トップの後継者育成に関して、以下のようなことを実施していますか。（いくつでも）q12_11. 登用の5年以上前から後継者候補リストを作成し、計画的に育成を行っている
q12_22. 経営トップの指名について、客観性・適時性・透明性を確保する仕組みや基準が設けられている
q12_33. 取締役会や指名委員会で、後継者の計画を監督している
q12_44. 採用段階から、経営幹部候補を一般社員とは分けて採用・育成している

4

後継者育成の実施割合
経営トップの後継者育成について（回答企業数に対する割合）
2018から2021調査連続して回答している企業（381社）に限定

経営トップの後継者育成について（回答企業数に対する割合）
60.0%
80.0%

50.0%

70.0%
40.0%

60.0%
50.0%

30.0%

40.0%
20.0%

30.0%
20.0%

10.0%
0.0%

10.0%
0.0%
2018

2019

20202021

20182019

20202021

1. 登用の5年以上前から後継者候補リストを作成し、計画的に育成を行っている

1. 登用の5年以上前から後継者候補リストを作成し、計画的に育成を行っている

2. 経営トップの指名について、客観性・適時性・透明性を確保する仕組みや基準が設けられている

2. 経営トップの指名について、客観性・適時性・透明性を確保する仕組みや基準が設けられている

3. 取締役会や指名委員会で、後継者の計画を監督している

3. 取締役会や指名委員会で、後継者の計画を監督している

4. 採用段階から、経営幹部候補を一般社員とは分けて採用・育成している

4. 採用段階から、経営幹部候補を一般社員とは分けて採用・育成している5

３）テクノロジーと後継者育成の関係• 後継者育成に取り組んでいる企業ほど、テクノロジーの導入が進んでいる可能性
CQ8.貴 社 が 、 導 入 し て い る

IoT・ ビ ッ グ デ ー タ ・ AI等 の ICT技 術 ・ デ バ イ ス に つ い て お 答 え く だ さ い 。

【ICT技術・デバイスの内容に関する選択肢】（いくつでも）1.
AI（深層学習中心）
15.
スマートデバイス29.
自動制御
c q8 _1
c q8 _1 5
c q8 _2 9
c q8 _1 6 16. ウェアラブル端末
c q8 _3 0 30. 遠隔操作／遠隔保守
c q8 _2 2. AI（深層学習以外の機械学習中心）
c q8 _3 3. AI（探索中心）
c q8 _1 7 17. スマートフォンアプリ
c q8 _3 1 31. 自律走行／自動運転
c q8 _4 4. RPA
c q8 _1 8 18. BIツール
c q8 _3 2 32. テレマティクス
c q8 _3 3 33. ブロックチェーン
c q8 _5 5. 画像・動画認識
c q8 _1 9 19. リアルタイム表示ツール
c q8 _6 6. 音声認識
c q8 _2 0 20. 行動のデータ化、可視化
c q8 _3 4 34. デジタル・フォレンジック
c q8 _7 7. 自然言語処理
c q8 _2 1 21. 最適解の提案／オペレーターの支援 c q8 _3 5 35. ソーシャルメディア分析
c q8 _8 8. 自動翻訳
c q8 _2 2 22. RFID
c q8 _3 6 36. オープンデータ活用
9.
テキストマイニング
23.
ドローン（気象データ・地図データなど）
c q8 _9
c q8 _2 3
c q8 _2 4 24. VR／AR
c q8 _3 7 37. ID-POSデータ分析
c q8 _1 0 10. セマンティック検索c q8 _1 1 11. センサー技術
c q8 _2 5 25. ロボット（コミュニケーションロボット） c q8 _3 8 38. 自社APIの公開
c q8 _1 2 12. GPS・位置データの活用
c q8 _2 6 26. ロボット（協働ロボットなど上記以外）
c q8 _1 3 13. 生体情報取得／生体認証
c q8 _2 7 27. 3Dプリンター
14.
対話型ＵＩ・チャットボット
c q8 _1 4
c q8 _2 8 28. ＢＩＭ／ＣＩＭ、ＣＡＤの活用

6３）テクノロジーと後継者育成の関係
1

342.3.2
.1
0.5
.4
.3
.2.1

経営トップ後継者育成施策数が多いほどテクノロジー導入割合の平均値が高い。

0

テクノロジー導入割合の平均値

.4.5

0

後継者育成施策数別

7３）テクノロジーと後継者育成の関係• 被説明変数：テクノロジーの導入割合• 説明変数：後継者育成施策導入数、正社員数の対数値• 固定効果推計
Fixed-effects (within) regression
Group variable: code

Number of obs
Number of groups==2,786
1,119

R-squared:
Within = 0.0073
Between = 0.0457
Overall = 0.0346

Obs per group:
min =avg =max =1
2.5
4corr(u_i, Xb) = 0.1258

F(2,1665)
Prob > F==

6.13
0.0022

Coefficient

Std. err.

t

P>|t|

[95% conf. interval]

後継者育成施策導入数
aq14_2019_sum
ln正社員数_cons.0196511-.0069384.370634.0056291.0246411.1822669

3.49-0.28
2.03

0.000
0.778
0.042.0086103-.0552691.0131376

sigma_usigma_erho.23264697.14892974.70932232(fraction of variance due to u_i)

テ ク ノ ロ ジ ~合F test that all u_i=0: F(1118, 1665) = 3.05.030692.0413923.7281303

Prob > F = 0.0000

経営ト ップ 後 継者育成施策 数が 多 いほど
色々な テク ノ ロジーを導入している。
テクノロジー導入割合＋
後継者育成施策導入数

8４）雇用の流動性と後継者育成の関係• 従業員の流動性のない（低い）企業は経営者育成が重要な可能性
1

34

20

1

34

2.02
0.08.06

離職率の平均値.05
0.15.04.1

0.02.050

離入職率の平均値.04.1.06.15.080

後継者育成施策数別

後継者育成施策数別

離入職率離職率9４）雇用の流動性と後継者育成の関係• 被説明変数：離入職率• 説明変数：後継者育成施策導入数、正社員数の対数値• 固定効果推計
Fixed-effects (within) regression
Group variable: code

Number of obs
Number of groups

=
=

1,952
916

R-squared:
Within = 0.0725
Between = 0.1575
Overall = 0.1482

Obs per group:
min =avg =max =1
2.1
3corr(u_i, Xb) = -0.6700

F(2,1034)
Prob > F==

40.44
0.0000

離入職率

Coefficient

Std. err.

t

P>|t|

[95% conf. interval]

後継者育成施策導入数
aq14_2019_sumln正社員数_cons-.0036065-.0859698.7632895.0018355.0097526.0733296-1.96-8.82
10.41

0.050
0.000
0.000

-.0072081-.1051069.6193978sigma_usigma_erho.13034736.03362062.93762155(fraction of variance due to u_i)

F test that all u_i=0: F(915, 1034) = 15.03-4.81e-06-.0668326.9071812

Prob > F = 0.0000

経営ト ップ 後 継者育成施策 数が 多 いほど離入職率は低い。

離入職率－
後継者育成施策導入数

10４）雇用の流動性と後継者育成の関係• 被説明変数：離職率• 説明変数：後継者育成施策導入数、正社員数の対数値• 固定効果推計
Fixed-effects (within) regression
Group variable: code

Number of obs
Number of groups==2,008939

R-squared:
Within = 0.1135
Between = 0.1206
Overall = 0.1106

Obs per group:
min =avg =max =1
2.1
3corr(u_i, Xb) = -0.9115

F(2,1067)
Prob > F

=
=

68.32
0.0000

離職率

Coefficient

Std. err.

t

P>|t|

[95% conf. interval]

aq14_2019_sum
後継者育成施策導入数

ln正社員数_cons-.002125-.0834337.6736168.0014857.0071887.0539023-1.43-11.61
12.50

0.153
0.000
0.000

-.0050403-.0975393.5678503

sigma_usigma_erho.11740181.02795398.9463477(fraction of variance due to u_i)

F test that all u_i=0: F(938, 1067) = 5.66

離職率 の係 数 はマイナスで はあ る （ 離職率が高 いと 後 継者育成施策 導入 数 は少ない）が有意ではない。

.0007903-.0693281.7793833

Prob > F = 0.0000

11５）後継者育成と企業パフォーマンス
労働生産性に差はあるのか
Q12.貴社では経営トップの後継者育成に関して、以下のようなことを実施していますか。（いくつでも）q12_11. 登用の5年以上前から後継者候補リストを作成し、計画的に育成を行っている
q12_22. 経営トップの指名について、客観性・適時性・透明性を確保する仕組みや基準が設けられている
q12_33. 取締役会や指名委員会で、後継者の計画を監督している
q12_44. 採用段階から、経営幹部候補を一般社員とは分けて採用・育成している

1015NoYes0105

10502. 経営トップの指名について、客観性・適時性・透明性を確保する仕組みや基準

15

1. 登用の5年以上前から後継者候補リストを作成し、計画的に育成を行っている

No

Yes0112５）後継者育成と企業パフォーマンス労働生産性に差はあるのか
154. 採用段階から、経営幹部候補を一般社員とは分けて採用・育成している55

1010153. 取締役会や指名委員会で、後継者の計画を監督している

Yes

01No

Yes00No011012

全施策導入VS全く導入していない

468

労働生産性の平均値について統計的に有意に差がある。
非導入
0全導入
413５）後継者育成と企業パフォーマンス
• 被説明変数：１期後の労働生産性• 説明変数：後継者育成施策導入数、正社員数の対数値• 固定効果推計
Fixed-effects (within) regression
Group variable: code

Number of obs
Number of groups

=
=

1,849
703

R-squared:
Within = 0.0124
Between = 0.0019
Overall = 0.0003

Obs per group:
min =avg =
max =

1
2.6
4corr(u_i, Xb) = -0.4491

F(2,1144)
Prob > F==

7.21
0.0008f_lnLP

Coefficient

Std. err.

t

P>|t|

[95% conf. interval]

後継者育成施策導入数
aq14_2019_sum

ln正社員数_cons.1316875.3702917
5.21313.0379617.2668525
2.062301

3.47
1.39
2.53

0.001
0.166
0.012

.057205-.1532836
1.166814

sigma_usigma_erho

1.3281003.84567258.7115133(fraction of variance due to u_i)

.2061699.8938679.259446

経営ト ップ 後 継者育成施策 数が 多 いほど
その後 の労 働 生産性が高い。
１期後の労働生産性＋後継者育成施策導入数

14

まとめ
• 複数年の日経SW経営データを接続したパネルデータを用いて後継者育成に関する以下の分析を実施• 後継者育成に取り組んでいる企業ほどテクノロジーの導入が進んでいるのか→Yes• 雇用の流動性が低い企業ほど後継者育成施策に力を入れているのか→Yes• 後継者育成とその後の企業パフォーマンスは関係はあるのか→Yes15

4. 人的資本の情報開示―情報開示と企業・従業員のパフォーマンスの関係
2023年5月12日（金）日経「スマートワーク経営」調査研究講演会
学習院大学経済学部
滝澤美帆
16

本日のお話の流れ
１）日経「スマートワーク経営」調査回答企業における情報開示の状況
２）情報開示企業の特徴
３）情報開示後の変化
４）情報開示と株価の関係
17１）日経「スマートワーク経営」調査回
答企業における情報開示の状況• 日経「スマートワーク経営」調査では、第１回調査（2017年）より、情報開示に関する設問を設定• CSR報告書等Web上で誰でも閲覧できる資料で以下の項目を公表しているかどうかといった企業の情報開示状況を調査【選択肢】 1. 数値を開示していない
2. 自社単体の数値は開示していないが、親会社がグループ全体の数値を開示している
3. 自社（*）の数値を開示している

4. 国内グループ会社も含めて数値を開示している
5. 全世界の数値を開示している
6. 自社は該当しない（項目によって、選択できる場合とできない場合があります）*自社が持株会社の場合、自社＝主要事業会社単体と読み替えてください。
*開示主体が自社でなく親会社などであっても、自社単独の数値が載っていれば3を選択して構いません。

◆以下は1 ～4 で ご 回答く ださい（ 海外も含めて 開示して いる場合も4 として く ださい）
▼プルダウンcq1aａ. 女性管理職比率または女性管理職人数▼プルダウン
cq1bｂ. 新卒採用人数▼プルダウンcq1cｃ. 新入社員の3年未満離職率▼プルダウン
ｄ. 離職率または離職者数cq1d▼プルダウン
組合員数でも可
cq1eｅ. 労働組合等の構成率（加入率）▼プルダウンcq1f
ｆ. 所定外労働時間（または年間総労働時間）▼プルダウンcq1gｇ. 有給取得率
有所見率、BMI基準値オーバー率など１項目以上▼プルダウンcq1hｈ. 健康診断結果 ※「受診率」は含みません▼プルダウン
婦人科系のがん、人間ドックの受診率でも可
cq1iｉ．がん検診受診率▼プルダウン
労働災害件数でも可
cq1jｊ. 労働災害度数率または休業度数率18▼プルダウン
休職者比率でも可cq1kｋ. 病気休職者数またはメンタル休職者数

１）日経「スマートワーク経営」調査回
答企業における情報開示の状況
何らかの形で開示していると回答した企業の割合
ａ. 女性

ｂ. 新卒

ｃ. 新入

管理職比 採用人数 社員の3

ｄ. 離職

ｅ. 労働

ｆ. 所定

ｇ. 有給

率または 組合等の 外労働時 取得率率または年未満離 離職者数 構成率

間（または年女性管理職率

間総労働時
間）

（加入職人数率）

ｈ. 健康

ｉ．がん ｊ. 労働

ｋ. 病気

診断結果 検診受診 災害度数 休職者数※「受診率」は率含みません

率または またはメ
休業度数 ンタル休率

201755%

52%

17%

27%

29%

29%

36%

6%

201864%

57%

20%

31%

39%

37%

46%8%

2019

67%

56%

22%

35%

37%

38%

50%

11%

職者数
36%

5%

5%

42%

7%

6%

45%

8%

何らかの形で開示していると回答した企業の割合（３期連続回答企業）
ａ. 女性

ｂ. 新卒

ｃ. 新入

管理職比 採用人数 社員の3ｄ. 離職

ｅ. 労働

ｆ. 所定

ｇ. 有給

率または 組合等の 外労働時 取得率率または年未満離 離職者数 構成率

間（または年女性管理職率

間総労働時間）（加入職人数率）

ｈ. 健康

ｉ．がん ｊ. 労働

ｋ. 病気

診断結果 検診受診 災害度数 休職者数※「受診率」は率
含みません率または またはメ
休業度数 ンタル休率

2017

65%

57%

18%

32%

33%

36%

45%

8%

201873%

64%

23%

36%

43%

42%

55%

10%

201974%

65%

26%

43%

42%

47%

60%

15%

職者数
47%

6%

6%

52%

8%

7%

54%

9%

徐々に情報開示企業の割合は増加。SW経営調査に継続的に回答している企業グループの方が情報開示割合が高い。

19１）日経「スマートワーク経営」調査回
答企業における情報開示の状況
開示していると回答した企業の割合
70%

60%

50%

40%

30%

20%

10%

0%

2017

2018

2019

ａ. 女性管理職比率または女性管理職人数

ｂ. 新卒採用人数

ｃ. 新入社員の3年未満離職率

ｄ. 離職率または離職者数

ｅ. 労働組合等の構成率（加入率）

ｆ. 所定外労働時間（または年間総労働時間）

ｇ. 有給取得率

ｈ. 健康診断結果

ｉ．がん検診受診率

ｊ. 労働災害度数率または休業度数率

ｋ. 病気休職者数またはメンタル休職者数※「受診率」は含みません

20２）情報開示企業の特徴• ここからは2019年調査時点で、女性管理職比率または女性管理職人数、有給休暇取得率を開示しているかどうかに注目• 開示しているグループは、非開示グループよりも女性管理職比率が高く、有給休暇取得率も高い
2019年調査時点

2019年調査時点
平均値

中央値

非開示グループ 開示グループ

非開示グループ 開示グループ

女性管理職比率4.8

6.8

女性管理職比率2.4

4.6

年次有給休暇取得率

59.5

66.3

年次有給休暇取得率

61.0

67.0

21

３）情報開示後の変化
女性管理職比率の水準推移（平均値）
0.09
0.085
0.08
0.075
0.07
0.065
0.06
0.055
0.05
0.045
0.04

201920202021
非開示2022

開示

開示、非開示グループともに、2019年以降女性管理職比率は増加。
2019年調査時点の開示・非開示でグループ分けをしているため2020年以降開示した企業も非開示グループに含まれる可能性に注意。

22３）情報開示後の変化
女性管理職比率の変化（平均値）
0.008
0.007
0.006
0.005
0.004
0.0030.002
0.001
02019-2020

2020-2021
非開示

2021-2022
開示

2019年調査で開示していると回答した企業は、直後の2019年から2020年にかけて女性管理職比率を非開示グループよりも大幅に増やしている。

23

３）情報開示後の変化
年次有給休暇取得率（％）の推移
72706866646260585654

2019

2020

2021
非開示

2022

開示

開示、非開示グループともに、2020年は増加、2021年はコロナの影響もあり減少。
2019年調査時点の開示・非開示でグループ分けをしているため2020年以降開示した
24
企業も非開示グループに含まれる可能性に注意。

３）情報開示後の変化
年次有給休暇取得率の変化（％ポイント）
6

4

20

2019-2020

2020-2021

2021-2022-2-4-6
非開示

開示

有給休暇取得率の変化については、開示・非開示で違いがみられない。
25４）情報開示と株価の関係• 情報開示後の株価に変化はあるのか• 先行研究– PwC調査/レポート（2022）「グローバル企業300社への独自調査で見えた「人的資本」が企業価値向上に与えるインパクトと人的資本開示の急速な拡大」• 企業のPBRの増減に対し、一部の人的資本指標の増減が相関している• 「社員1人当たり育成時間」が1年間で25%増加した場合、PBRは増加から3年後の1年間で10%増加• 「女性管理職比率」が2年間で2倍に増加した場合、PBRは増加から3年後の2年間で10%増加• 推計式– 被説明変数：株式時価総額（2018年3月末-2020年3月末）– 説明変数：各項目を開示したかどうかダミー（2017年-2019年）、正社員数の対数値、年ダミー

26４）情報開示と株価の関係• 相関関係（情報開示とその後の株価の単相関）– それぞれの情報開示ダミーと株価の単相関はほぼプラスで有意– 情報開示数と株価の単相関もプラスで有意相関係数
１期後の株価情報開示数0.3185***0注）下段は有意水準
27４）情報開示と株価の関係• 企業規模や年の効果をコントロールし回帰分析を実施– OLS推計ではそれぞれ情報開示ダミーを入れた推計はほぼ有意な結果が得られない。開示数を入れた推計ではプラスで有意な結果。
SourceSSModel
Residual

2.9881e+107.4182e+10

3 9.9604e+09
721 102887629

Total

1.0406e+11724

f_時価総額

情報開示数
sum_開示df

Coefficient Std. err.

MS

143733681

Number of obs
F(3, 721)
Prob > F
R-squared
Adj R-squared
Root MSE======

725
96.81
0.00000.28710.2842
10143

t

P>|t|

[95% conf. interval]ln正社員数

494.7925
4779.423

143.7295
356.3197

3.44
13.410.001
0.000

212.6142
4079.875

776.9708
5478.971

year
2019

-1350.527

759.1365

-1.78

0.076

-2840.91

139.8547_cons-31623.72

2704.635-11.690.000-36933.62-26313.82– 企業固有の特性をコントロールした固定効果推計では有意な結果は得られない28

まとめ• 情報の開示→ステークホルダーから適切に評価→企業価値増大？
• 複数年の日経SW経営調査を接続したパネルデータで以下を分析（分析対象期間（2017年度から2020年度））• 開示しているグループは、非開示グループよりもそもそも開示している指標（女性管理職比率や有給取得率）の数値が高い• 開示したグループの女性管理職比率は、開示直後、上昇• 情報開示（沢山情報開示をしているかどうか）とその後の株価は単相関はあるものの（先行研究と同様）、因果関係は不明– 分析対象期間（2017年度から2020年度）においては投資家は情報開示を評価していなかった？
– 当時は、開示は義務化されていなかったため、投資家も比較検討しにくかった？
– 年次データのため、株価への反応を捉えにくい？
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