Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表 2−2 は、全従業者数のうちの外資系企業従業者数の割合と付加価値合計に占める外資系企業の割合とを産業別に示したものである $ ^{11} $ 。外資系企業は国内企業よりも規模が大きいという傾向を反映し、従業者数シェアや付加価値シェアは、企業数シェアよりも格段に大きい。外資系企業が全従業者数に占めるシェアは、全産業で5.4パーセント、製造業で7.6パーセント、非製造業で3.5パーセントである（表2−2のパネルa）。一方、外資系企業が付加価値合計に占めるシェアは、全産業で10.0パーセント、製造業で14.5パーセント、非製造業で5.1パーセントである（表2−2のパネルb）。ほとんどすべての産業において、外資系企業の付加価値に占めるシェアは、従業者数シェアよりも大きく、外資系企業は一人当たり付加価値、つまり生産性が高いことを示唆している。

上の分析から、外資系企業シェアの推移は、産業によって、また利用する指標によって若干異なるパターンが見られるものの、2000～07年の期間において、特に付加価値シェアの増加が著しいといえるだろう $ ^{12} $ 。このことは、外資系企業が国内企業よりも労働生産性の水準や成長率が高いことを示唆している。

そこで本小節の最後に、外資系企業と国内企業のパフォーマンスの違いを検証する。両者の間に構造的な差異が存在するかを検証するため、次の簡単な回帰式を推定する。

$$ \mathrm{Y}_{\mathrm{it}}=\alpha+\beta\cdot\mathrm{FOREIGN}_{\mathrm{it}}+\gamma\cdot\mathrm{SIZE}_{\mathrm{it}}+\mathrm{D}_{\mathrm{j}}\cdot\theta+\mathrm{D}_{\mathrm{t}}\cdot\tau+\varepsilon_{\mathrm{it}} $$

ここで、 $ FOREIGN_{it} $ は、t 年における企業 i の外資出資比率が 33.4 パーセント以上である場合に 1 をとるダミー変数である。 $ D_{j} $ と $ D_{t} $ はそれぞれ、産業ダミーと年ダミーを表す。 $ \varepsilon_{it} $ は誤差項である。 $ SIZE_{it} $ は、各企業の雇用（対数値）で測った企業規模を表す。被説明変数 $ Y_{it} $ は、t 年における企業 i の労働生産性または TFP を示す。外資ダミー変数 $ FOREIGN_{it} $ の係数 $ \beta $ は外資系企業と国内企業との生産性の平均的な差を表している。（1）式を最小自乗法で推定して得られた $ \beta $ の推定値を表 2−3 に示す。

表 2−3 より、外資系企業は、産業や規模をコントロールした上でも、生産性の水準が国内企業よりも約40パーセント高いことが分かる。ただし、生産性成長率については、外資系企業の方が高い傾向がみられるものの、製造業については成長率の差は統計的に有意でない $ ^{13} $ 。
表 2－3．外資系企業と国内企業の生産性の差

全產業	製造業	非製造業
水準
労働生産性(対数値)	0.426 ***	0.408 ***	0.426 ***
TFP(対数値)	0.425 ***	0.411 ***	0.441 ***
成長率
労働生産性	0.017 **	0.016	0.018 *
TFP	0.021	-0.003	0.047 ***

注：式(1)の推定結果のうち、外資系企業ダミー変数の係数のみ報告する。外資系企業は、外資比率33.4%以上の企業と定義した。

### 3. 対内 FDI のスピルオーバー効果を検証するモデル

前節の分析から、製造業、非製造業ともに、外資系企業は国内企業よりも生産性水準が高いことが確認された。では、「優れた」外資系企業からの学習効果や、「優れた」外資系企業との競争を通じて、国内企業は生産性を向上させているのだろうか。本節では、国内企業が外資系企業から正のスピルオーバー効果を受けているのかどうかを検証する。

第1節で述べたように、外資系企業からのスピルオーバー効果を受けるには、いくつかのチャネルが考えられる。先行研究の中には、国内企業の技術吸収能力に着目しつつ、外資系企業のデモンストレーション効果や模倣効果を研究したものも多い。または、産業間の後方・前方連関を通じたスピルオーバー効果を分析したものもある。最近では、Aghion et al.(2009)が既存企業のイノベーションに対するインセンティブの変化に着目し、外資系企業の参入が、競争を通じて国内企業に正のスピルオーバー効果をもたらすかどうかを検証している。Aghion et al.(2009)は、シュンペーター型の成長理論に依拠し、イノベーションと企業成長との関係を論じている。つまり、技術フロンティアに近い企業の参入は、すでにフロンティアに近い技術レベルにある産業の既存企業のイノベーションを活発にし、生産性を高める効果があるという。フロンティアに近い産業においては、既存企業は、イノベーションに成功すれば、フロンティア企業の参入を阻止するか、または参入があっても競争に生き残ることができる、と考える。したがって、このような産業の既存企業は、新規参入に対して、イノベーションへの高いインセンティブを持って対抗する。しかし、技術フロンティアから非常に遠い産業においては、既存企業は新規参入したフロンティア企業との競争に勝つ可能性がほとんどないため、フロンティア企業の参入は、既存企業が研究開発活動から得られる期待収益を減らすことになる。このように、外資系企業のスピルオーバー効果は、技術フロンティアからの距離に依存するため、産業や企業により異なると考えられる。
本節では、まず、外資系企業からのスピルオーバー効果の有無を検証するため、対内FDIと国内企業の生産性成長率との関係を以下の（2）式のように表し、各変数の係数を推定する。

$$ \begin{aligned}\Delta PROD_{ijt}=&\beta_{0}\Delta FRPROD_{jt}+\beta_{1}GAP_{ijt-1}+\beta_{2}FDI share_{jt-1}+\beta_{3}\Delta MKT share_{ijt}\\&+\mu_{i}+\gamma_{j}+\eta_{t}+\varepsilon_{ijt}\end{aligned} $$

ここで、i は国内企業を表すインデックスであり、j は産業、t は年を表す。変数 PROD は国内企業の生産性レベル（対数値）を表し、Δ は t 年の値から t-1 年の値の差分を表す。つまり、(2) 式の被説明変数は、t-1 年から t 年における国内企業の生産性成長率である。ここで、外資系企業のサンプルは推計に含まれておらず、また、t-1 年に国内企業であったが、t 年に外資系企業になったサンプルも含まれていない。説明変数の FDIshare は、各産業における外資系企業のプレゼンスを表し、本稿では、各産業における外資系企業の雇用者数シェアを用いる $ ^{14} $ 。この変数の係数 $ \beta_{2} $ が正であれば、外資系企業のスピルオーバー効果により、外資系企業のプレゼンスは国内企業の生産性成長を促すと解釈される。また、Haskel et al. (2007) に準拠して、競争圧力による効果を測るために各企業の市場シェアの変化（ΔMKTshare）を説明変数に加えている。外資系企業との競争は、国内企業の市場シェアを低下させ、その結果、国内企業は非効率な規模での生産を強いられる可能性がある。非効率な規模での生産は、平均コストの上昇と低生産性を招くかもしれない（例えば、Aitken and Harrison 1999 などを参照）。説明変数 MKTshare は、産業の売上高総額に対する、各企業の売上高の割合を表す。各企業の市場シェアの大きさは、産業の技術的な特性により異なっており、市場支配力の指標として適切でないかもしれない。そこで、(2) 式では、一階の階差をとった変数（ΔMKTshare）を採用する。また、(2) 式では、シュンペーター・タイプの内生的成長モデル（例えば、Acemoglu et al. 2006 を参照）に従って、各産業におけるフロンティア企業との技術格差（GAP）を説明変数に加えている。この背後にある考え方は、技術的なフロンティアから遠い企業は、より先端的な技術を取り入れることにより、生産性を向上させることができるというものである。つまり、企業の生産性成長は、フロンティア企業へキャッチアップする能力と、フロンティア企業のイノベーション能力とに依存する。そこで、フロンティア企業のイノベーション能力を表す変数として、フロンティア企業の生産性成長率（ΔFRPROD）も説明変数に加える。各年の各産業における生産性レベルの分布において、上位 5% 内に位置する企業を、フロンティア企業と定義する $ ^{15} $ 。フロンティア企業の生産性（FRPROD）は、これらのフロンティア企業の平
均生産性とし、フロンティア企業との技術格差（GAP）は、フロンティア企業の生産性レベルから各企業の生産性レベルを引いたもの（FRPROD-PROD）として計測される $ ^{16} $ 。FRPRODとGAPの両変数は、正の係数を持つと予想される。また、生産性指標として、TFPと労働生産性との2つを採用し、生産性指標は対数値で表される。 $ \mu_{i} $ 、 $ \gamma_{j} $ 、 $ \eta_{t} $ はそれぞれ、企業、産業、年の固有の効果をコントロールするダミー変数であり、 $ \varepsilon_{ijt} $ は誤差項を表す。企業固有の効果（ $ \mu_{i} $ ）は、企業の立地、規模、事業内容、経営者の質や操業年数など、さまざまな固有の要素に起因する、観察できない企業間の不均一性をコントロールするものである。

### 4. 実証分析の結果

### 4.1 基本モデルの推定結果

上の（2）式を推定した結果は、表4－1のとおりである。推定にあたり、前期と今期とで産業分類が異なるサンプルは除いてある $ ^{17} $ 。標準ケースとして、生産性と市場シェアの変数は、1階の階差をとったものを採用する。生産性成長率と対内FDIシェアとの内生性を考慮し、対内FDIシェアの変数は1期ラグをとったものとする。技術のキャッチアップ効果は、1期ラグをとったGAP変数によって捉えられる。生産性指標としてTFPを用いた推定結果をパネル（a）に、労働生産性を用いた推定結果をパネル（b）に報告する。また、産業ダミーは付表1の最も詳細なレベルである。ここで、FRPRODとGAPの両変数も、それぞれ、TFPと労働生産性に基づいて計測している。両パネルにおいて、列（1）～（3）は、企業固定効果を考慮しない、最小自乗法による推定結果であり、列（4）～（6）は、企業固定効果を考慮した固定効果モデルの推定結果である。

表 4−1 において、外資系企業のスピルオーバー効果を表す FDIshare の係数は、企業固定効果を考慮しない場合は統計的に有意な推定値ではない（列 1～列 3 の結果）。しかし、企業固定効果を考慮した場合は（列 4～列 6）、すべてのケースで負で有意なスピルオーバー効果が見られる。この結果は、企業固有の何らかの要因や特徴のために高い生産性成長率を実現する可能性をコントロールすれば、同一産業内の外資系企業から負のスピルオーバーを受けていることを示唆している。
表 4－1．推計結果

(a) 被說明変数: TFP成長率 ( $ \Delta $ PRODijt)

(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
全產業	製造業	非製造業	全產業	製造業	非製造業
d.FRPRODjt	0.349***	0.404***	0.228***	0.503***	0.560***	0.445***
(0.031)	(0.040)	(0.040)	(0.010)	(0.017)	(0.013)
GAPijt-1	0.106***	0.107***	0.104***	0.673***	0.645***	0.726***
(0.005)	(0.009)	(0.006)	(0.009)	(0.013)	(0.011)
FDI sharejt-1	-0.026	-0.038	-0.005	-0.503***	-0.379***	-0.621***
(0.108)	(0.145)	(0.113)	(0.056)	(0.074)	(0.071)
d.MKTshareijt	7.539***	15.145***	4.159***	6.023***	11.153***	3.481***
(1.343)	(2.849)	(1.125)	(0.894)	(1.917)	(0.714)

産業ダミー	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
年ダミー	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
企業固定効果	No	No	No	Yes	Yes	Yes
サンプル数	128,845	63,554	65,291	128,845	63,554	65,291
F統計値	14.81	22.65	16.28	109.0	102.0	117.7
決定係数	0.0797	0.0947	0.0708	0.343	0.335	0.366

(b) 被說明変数: 労働生産性成長率 ( $ \Delta $ PRODijt)

(1)全産業	(2)製造業	(3)非製造業	(4)全産業	(5)製造業	(6)非製造業
d.FRPRODjt	0.319***	0.440***	0.190***	0.504***	0.628***	0.432***
(0.028)	(0.038)	(0.030)	(0.010)	(0.017)	(0.012)
GAPijt-1	0.163***	0.150***	0.175***	0.698***	0.663***	0.754***
(0.007)	(0.010)	(0.010)	(0.008)	(0.013)	(0.010)
FDI sharejt-1	-0.073	-0.006	-0.040	-0.348***	-0.187**	-0.344***
(0.114)	(0.151)	(0.121)	(0.057)	(0.074)	(0.073)
d.MKTshareijt	4.752***	13.405***	2.497**	3.390***	9.577***	2.165***
(1.063)	(2.699)	(1.044)	(0.845)	(1.865)	(0.636)
産業ダミー	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
年ダミー	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
企業固定効果	No	No	No	Yes	Yes	Yes
サンプル数	129,149	63,554	65,291	129,149	63,554	65,291
F統計値	16.15	21.34	17.96	121.4	110.4	139.8
決定係数	0.100	0.110	0.0987	0.349	0.339	0.375

注：括弧内の数値は、不均一分散に対して頑健な標準誤差を示す（推定式（1）－（3）においては、同一年の同一産業内において分散の相関を許容している）。***、**、*はそれぞれ、有意水準1、5、10%で有意であることを示す。

その他の説明変数については、フロンティア企業の生産性成長（FRPROD）とフロンティアからの技術的距離（GAP）ともに、期待されたとおり、正で有意な係数が推定された。市場シェア変数（MKTshare）についても正で有意な係数が推定され、市場シェアの拡大と生産性成長との間に正の相関があることを示唆している $ ^{18} $ 。
### 4.2 対内 FDI スピルオーバー効果の不均一性

表 4－1 の結果から、スピルオーバー効果の大きさや符号は企業固有の要因と相関があることが示唆される。そこで、対内 FDI と国内企業の生産性成長との相関における不均一性を考慮し、（2）式を以下のように拡張する。

<拡張モデル1>

$$ \begin{aligned}\Delta PROD_{ijt}=\beta_{0}\Delta FRPROD_{jt}+\beta_{1}GAP_{ijt-1}+\beta_{2}FDI share_{jt-1}+\beta_{3}\Delta MKT share_{ijt}\\+\beta_{4}CATCH_{ijt-1}\cdot FDI share_{jt-1}+\beta_{5}CATCH_{ijt-1}+\mu_{i}+\gamma_{j}+\eta_{t}+\varepsilon_{ijt}\end{aligned} $$

<拡張モデル 2>

$$ \begin{aligned}\Delta PROD_{ijt}=&\beta_{0}\Delta FRPROD_{jt}+\beta_{1}GAP_{ijt-1}+\beta_{2}FDI share_{jt-1}+\beta_{3}\Delta MKT share_{ijt}\\&+\beta_{4}GAP_{ijt-1}\cdot FDIshare_{jt-1}+\mu_{i}+\gamma_{j}+\eta_{t}+\varepsilon_{ijt}\end{aligned} $$

変数 CATCH は、キャッチアップ企業に対して 1、そうでない企業については 0 をとるダミー変数である。ここで、キャッチアップ企業とは、前年において、フロンティア企業との生産性格差を縮小した企業と定義する $ ^{19} $ 。つまり、t-1 年から t 年の間にフロンティアからの距離を縮めた企業が、t-1 年におけるキャッチアップ企業と定義され、何らかの要因により成長性が高い企業と考えられる。拡張モデル 1（3 式）では、CATCH と FDIshare の交差項を含めることにより、キャッチアップ企業が正のスピルオーバー効果を得ているかどうかを検証する。拡張モデル 2（4 式）は、第 3 節で述べた Aghion et al. (2009) の考え方にしたがい、外資系企業との競争に直面する企業のイノベーションへのインセンティブの変化に着目したものである。Aghion らは、各産業について世界の技術フロンティアからの距離を考慮し、対内 FDI のスピルオーバー効果が産業間で均一でないことを検証している。彼らは、米国が世界の技術フロンティアにあるケースが多いと想定し、世界の技術フロンティアからの距離を表す変数として、米国の産業の労働生産性と英国の産業の労働生産性の差を用いている。しかし、本稿では、産業レベルで世界の技術フロンティアからの距離を測るのではなく、国内の各産業におけるフロンティア企業からの技術的距離を企業レベルで計測している。これは、データの制約によるところが大きいが、同時に、本稿では対内 FDI のスピルオーバー効果について、同一産業内における企業間の不均一性に着目するためである。Aghion らの議論に沿って考えれば、国内のフロンティア企業の生産性に近い
企業は、競争に生き残るためにイノベーションをより活発に行うインセンティブが強く、そのため、対内FDIから正のスピルオーバーを受ける可能性が高いと期待される。一方、国内のフロンティア企業よりも生産性がかなり低い企業は、イノベーションへのインセンティブが低いため、対内FDIから正のスピルオーバー効果を受ける可能性が低いかもしれない。そこで、(4)式では、GAPとFDishareの交差項を含めることにより、技術フロンティアからの距離によってスピルオーバー効果が異なるかどうかを検証する。

上記の拡張モデル1と2を固定効果モデルで推定した結果は、表4－2のとおりである $ ^{20} $ 。

CATCHとFDIshareの交差項の変数については、正で有意な係数が推定される（両パネルの列（1）～（3））。しかし、FDIshareの係数とCATCHとFDIshareの交差項の係数とを合計しても、パネル（b）の列（2）を除いて、負の係数値となる。つまり、キャッチアップ企業では対内FDIの負のスピルオーバー効果は小さいものの、キャッチアップ企業に限っても正のスピルオーバー効果を受けているとはいえない。両パネルの列（4）～（6）より、FDIshareの係数は正で有意、GAPとFDIshareの交差項は負で有意な係数が推定されるケースが多い。つまり、国内の技術フロンティアに近い企業ほど、対内FDIから正のスピルオーバー効果を受け、技術フロンティアから遠ざかるほど対内FDIのスピルオーバー効果は負となるという、Aghion et al.(2009)の議論と整合的な結果が得られた。ただし、非製造業については、統計的に有意な結果とはいえない。

### 4.3 推定結果の頑健性のチェック

本稿のように対内 FDI のスピルオーバー効果を推定する際には、逆の因果関係や FDI の内生性の問題など、注意すべき点がいくつか挙げられる。たとえ、外資系企業の参入と企業の生産性との間に統計的に有意な関係が確認されたとしても、因果関係がどちらの方向に向いているかを特定化するのは簡単ではない。さらに、外資系企業のプレゼンスは、個々の企業の生産性ショックと無関係とはいえず、同時決定される可能性があり、そのために推定された係数がバイアスを持つ（同時性の問題）。つまり、外資系企業は、国内企業の生産性成長率が高く、有望な産業により多く参入するかもしれない。または、国内企業の生産性が低い産業に参入すれば、外資系企業の持つ優位性を生かしてより高い収益を得られる可能性が高いため、生産性成長率の低い産業に参入する外資系企業もあるかもしれない。いくつかの先行研究においては、これらの推定上の問題に対処するため、操作変数法（IV 法）を用いたり（例えば、Haskel et al. 2007、Aghion et al. 2008、Vahter 2011）、長期間のラグをとった変数を用いて分析したりしている（例えば Haskel et al. 2007）。適切な操作変数を定義しそのデータを収集することが困難であるため、本稿ではラグをとった分析を行っている $ ^{21} $ 。
表4－2．FDIスピルオーバーとキャッチアップ企業

(a) 被說明変数: TFP 成長率 ( $ \Delta $ PRODijt)

(1) 全產業	(2) 製造業	(3) 非製造業	(4) 全產業	(5) 製造業	(6) 非製造業
d.FRPRODjt	0.820***
(0.010)	0.822***
(0.016)	0.821***
(0.013)	0.499***
(0.010)	0.553***
(0.016)	0.446***
(0.013)
GAPijt-1	0.486***
(0.010)	0.454***
(0.014)	0.545***
(0.014)	0.701***
(0.009)	0.678***
(0.014)	0.745***
(0.012)
FDI sharejt-1	-0.486***
(0.053)	-0.319***
(0.069)	-0.762***
(0.073)	0.295***
(0.108)	0.354***
(0.130)	0.161
(0.174)
CATCHijt-1*FDI sharejt-1	0.284***
(0.036)	0.204***
(0.043)	0.445***
(0.065)
CATCHijt-1	0.259***
(0.003)	0.279***
(0.004)	0.233***
(0.003)
GAPijt-1*FDI sharejt-1	-0.436***
(0.065)	-0.378***
(0.074)	-0.493***
(0.112)
d.MKTshareijt	5.340***
(0.742)	8.946***
(1.459)	3.738***
(0.658)	5.977***
(0.896)	11.056***
(1.891)	3.494***
(0.724)
サンプル数	128,845	63,554	65,291	128,845	63,554	65,291
F統計値	537.4	590.1	395.6	114.1	105.2	116
決定係数	0.49	0.496	0.491	0.346	0.338	0.367

(b) 被說明変数: 労働生産性成長率 ( $ \Delta $ PRODijt)

(1)全產業	(2)製造業	(3)非製造業	(4)全產業	(5)製造業	(6)非製造業
d.FRPRODjt	0.801***	0.861***	0.768***	0.498***	0.614***	0.432***
(0.009)	(0.016)	(0.012)	(0.010)	(0.017)	(0.012)
GAPijt-1	0.507***	0.466***	0.570***	0.729***	0.704***	0.756***
(0.009)	(0.014)	(0.012)	(0.009)	(0.014)	(0.011)
FDI sharejt-1	-0.367***	-0.154**	-0.654***	0.438***	0.583***	-0.270
(0.054)	(0.068)	(0.078)	(0.108)	(0.130)	(0.177)
CATCHijt-1*FDI sharejt-1	0.277***	0.240***	0.451***
(0.036)	(0.043)	(0.069)
CATCHijt-1	0.272***	0.283***	0.251***
(0.003)	(0.004)	(0.004)
GAPijt-1*FDI sharejt-1	-0.506***	-0.469***	-0.056
(0.077)	(0.087)	(0.136)
d.MKTshareijt	2.737***	6.966***	1.745***	3.352***	9.516***	2.167***
(0.633)	(1.430)	(0.565)	(0.847)	(1.844)	(0.636)
サンプル数	129,149	63,554	65,291	129,149	63,554	65,291
F統計値	557	624.9	426.1	129.5	115.8	137
決定係数	0.496	0.501	0.499	0.352	0.343	0.375

注：括弧内の数値は、不均一分散に対して頑健な標準誤差を示す。***、**、*はそれぞれ、有意水準1、5、10%で有意であることを示す。ここでの推計結果には、産業ダミーと年ダミーが含まれるが、その係数の表示は省略する。また、すべての式は企業固定効果を考慮した固定効果モデルで推定されている。

上の表4−1、4−2に示した推定結果では、外資のプレゼンスの内生性に対処するため、1期ラグをとった変数を採用している。しかし、外資系企業のプレゼンスが近い将来の生産性ショックと相関がある可能性を考慮して、上の式（2）～（4）をより長いラグをとっ
た変数を用いて推定し、結果の頑健性をチェックした。外資参入の意思決定と生産性成長との間に長期間のラグをとれば、上述のような生産性ショックと外資参入との同時性の問題を緩和できる。また、スピルオーバー効果が現れるまでにある程度の時間がかかるならば、より長期のラグをとったほうが適切だとも考えられる。そこで、3階の階差をとった変数と3年間のラグをとった説明変数を利用して標準モデルを推定し、拡張モデル1と2についても同様に、3階の階差と3年間のラグをとった変数を用いて推定した。3年間のラグをとって推定した標準モデルの結果は、表4－3のパネル（a）にまとめてある $ ^{22} $ 。3年ラグをとった結果は表4－1の結果と整合的で、企業固定効果をコントロールするとやはり、対内FDIは国内企業の生産性成長率に対して負のスピルオーバー効果を持つことが確認された。また、表4－3のパネル（b）の列（1）～（3）より、CATCHとFDIshareの交差項の係数は正で有意に推定された。また、この交差項の係数値とFDIshareの係数値を合計すると、TFPモデルの非製造業の場合を除いて全てのケースで正の値となる。表4－2の結果からは、キャッチアップ企業に限っても、対内FDIから正のスピルオーバー効果を受けているとはいえなかったが、3期のラグをとった表4－3の結果からは、キャッチアップ企業は対内FDIから正のスピルオーバー効果を受けていることが示唆される。一方、技術フロンティアからの距離と対内FDIの効果に関して、3年間のラグをとって推定すると、表4－2で得られた結果とは係数の符合が逆になっており、表4－2の結果について、十分に頑健性が高いとはいえない。

もう一つ注意すべき点として、外資系企業の定義の問題がある。公式統計における外資系企業の定義は各国で異なっており、統一されていないのが現状である。例えば、米国のように、単一の外国企業または外国人が10パーセント以上を出資するという定義を採用している場合もあれば、日本では3分の1超の出資比率という定義が用いられている。また、途上国では、少しでも外資が出資している場合は外資系企業と定義したり、外資出資の合計が10パーセント以上で外資系企業と定義しているケースもある $ ^{23} $ 。ただし、比較的広く採用されている定義として、外資出資比率の合計が過半（過半所有外資）という概念がある。日本の場合、単一の外国企業が発行済み株式の3分の1超を取得した場合に経営権を握ると解釈されることが通例だが、『企業活動基本調査』では、単一企業が3分の1超を出資しているのか、または複数の外国企業や外国人の出資比率の合計が3分の1超なのかを識別できない。国際的に事業展開している日本の大企業の中には、外国人投資家が証券投資として多くの株式を所有しているケースがあり、厳密には外国企業が経営権を取得していない場合でも外資系企業として分類されてしまうことがある。このようなケースを避けるためと、結果の頑健性をチェックするため、過半所有外資を外資系企業と定義して上の
表 4－3．頑健性のチェック（3期ラグモデル）

(a) (2) 式の推定結果

(1)
全産業	(2)
製造業	(3)
非製造業	(4)
全産業	(5)
製造業	(6)
非製造業
TFPモデル
FDI sharejt-3	-0.106
(0.165)	-0.034
(0.214)	-0.239
(0.179)	-0.512***
(0.069)	-0.207**
(0.092)	-0.896***
(0.095)
労働生産性モデル
FDI sharejt-3	-0.130
(0.149)	0.005
(0.193)	-0.194
(0.182)	-0.201***
(0.069)	0.101
(0.091)	-0.399***
(0.098)

(b)(3)、(4)式の推定結果

(1)
全産業	(2)
製造業	(3)
非製造業	(4)
全産業	(5)
製造業	(6)
非製造業
TFPモデル
FDI sharejt-3	-0.640***
(0.067)	-0.343***
(0.088)	-1.226***
(0.105)	-0.696***
(0.158)	-0.306*
(0.184)	-1.135***
(0.225)
CATCHijt-3*FDI sharejt-3	0.656***
(0.059)	0.539***
(0.069)	0.951***
(0.105)
GAPijt-3*FDI sharejt-3	0.107
(0.103)	0.054
(0.117)	0.156
(0.139)
労働生産性モデル
FDI sharejt-3	-0.319***
(0.066)	-0.090
(0.088)	-0.683***
(0.101)	-0.401**
(0.161)	-0.044
(0.189)	-0.860***
(0.214)
CATCHijt-3*FDI sharejt-3	0.610***
(0.059)	0.537***
(0.068)	0.889***
(0.112)
GAPijt-3*FDI sharejt-3	0.136
(0.124)	0.093
(0.141)	0.353**
(0.165)

注: 括弧内の数値は、不均一分散に対して頑健な標準誤差を示す(パネル(a)の推定式(1)－(3)においては、同一年の同一産業内において分散の相関を許容している)。***、**、*はそれぞれ、有意水準1、5、10%で有意であることを示す。すべての推計式において、産業ダミーと年ダミーが含まれる。また、パネル(a)の(1)－(3)式以外のすべての式は企業固定効果を考慮した固定効果モデルで推定されている。

式（2）～（4）を推定した。その結果を付表3と4に示す。過半所有外資の定義を用いると、外資系企業のプレゼンスがゼロとなる産業が増えることもあり、対内FDIシェアの係数が有意に推定されないケースが増える。付表3から、労働生産性を用いたケースで正のスピルオーバー効果が確認される場合があるものの、十分に頑健性が高い結果とはいえない。外資系企業の定義を過半所有外資としても、対内FDIスピルオーバー効果について頑健な正の結果を見出すことはできず、本稿の重要な結果である表4－1～4－3の結果を覆すものとはいえない。ただし、付表4のパネル（a）のように、3期のラグをとれば、対内FDIの正のスピルオーバーが確認されるケースが多く、長期的には、対内FDIが正のスピルオーバー効果をもたらす可能性も示唆される $ ^{24} $ 。
### 4.4 結果の解釈ついて

本稿の分析から、国内企業の生産性成長率に対して、対内FDIは負のスピルオーバー効果をもつ傾向があることが示された。すでに述べたように、外資系企業の参入により国内企業の市場シェアが低下し、国内企業が効率的な規模での生産活動が行えなくなるならば、対内FDIは国内企業の生産性成長に対して負のスピルオーバー効果を与える可能性がある。しかし、本稿の分析では、市場シェアの変化をコントロールした上でも、対内FDIのスピルオーバーが負であるという結果になっている。この結果について考えられる説明は、以下のとおりであろう。

まず、外資系企業は概して技能労働者比率が高いため、外資系企業のプレゼンスが高まることは、技能労働者に対する需要を増やし、国内企業が技能の高い労働者を雇う機会を減らすことにつながるかもしれない。その結果、国内企業の労働者の質が下がり、生産性が低下することが考えられる。第二に、外資系企業との競争は、国内企業において、製品差別化や製品のスイッチング（他の製品へのシフト）を促進するかもしれない。企業の売上高や仕入高は、データの制約から産業レベルの価格指数を使って実質化されており、品目別の価格指数を使って実質化されているわけではない。そして、企業が属する産業は、最も売上シェアの高い品目によって分類されている。つまり、国内企業が外資の参入に対して、製品差別化やスイッチングという対応をとったために売上高が変化したとしても、それによって産業分類が変わらない限り、これまでと同じ産業の価格指数を使って実質化される。このため、製品差別化やスイッチングによる効果を、生産性指標が十分に反映していない可能性もある。第三に、外資との競争に直面した国内企業は、なるべく市場シェアを保持するために過剰な投資を行って対抗し、結果として生産性を下げているかもしれない。本稿の分析結果によると、非製造業企業で特に、対内FDIの負のスピルオーバーが大きいという傾向が見られる。もし、競争に直面した国内企業が、情報関連投資や教育・訓練などの人的投資を増やしてサービスの質を上げる努力をすれば、理論的には生産性が向上するはずである。しかし、サービスの質を測ることは極めて難しく、質の変化は生産性指標の測定に反映されないことが多い $ ^{25} $ 。または、質を高める努力にもかかわらず、企業の売上が伸びず、結果的に生産性の上昇につながらない、という場合も考えられる。

また、本稿では、何らかの企業特殊的要因などによって生産性成長率が高い企業（キャ
ツチアップ企業）は、対内FDIから正のスピルオーバーを受けているかどうかについても検証した。その結果、こうした企業においては負のスピルオーバー効果が小さいことが確認されたものの、正のスピルオーバー効果を受けているとまではいえなかった。ただし、表4－3のように長期のラグをとれば、成長企業は正のスピルオーバー効果を得ている可能性が確認された。つまり、長期的には、成長企業にとって外資のプレゼンスが高いことは望ましく、さらに生産性を向上させる効果を持つことを示唆している。もし、外資系企業の参入が長期的には成長企業の生産性成長率を高めるならば、外資系企業の参入は企業のダイナミックな成長を通じて長期的な経済成長に貢献するかもしれない。しかし、本稿の結果は、対内FDIのスピルオーバー効果は平均的には負であることを示しており、平均的にも正のスピルオーバー効果を実現するにはどのような要因が重要であるのか、さらに掘り下げて分析していく必要がある。

いくつかの先行研究(例えば、Javorcik 2004、Javorcik and Spatareanu 2011、Barrios et al. 2011など）は、産業間の前方・後方連関に着目している。産業連関については、本稿の分析対象としていないが、産業内・産業間の取引関係は技術伝播の重要な経路である。本稿では、FDIの負のスピルオーバー効果は、非製造業企業でより大きいという結果であったが、これは、非製造業企業のほうが製造業企業よりも企業間の取引関係が少ないことを反映しているかもしれない。実際、非製造業では、製造業よりも産出額に対する付加価値の割合が高く、中間投入の割合が低い。本稿で利用した企業データをみても、売上に対する付加価値の割合は製造業企業で28パーセントであるのに対し、非製造業企業では46パーセントである $ ^{26} $ 。このことは、非製造業企業では中間財のサプライヤーなどから技術的なスピルオーバーを受ける機会が少ないことを示唆している。さらに、製造業に対する需要の大部分は中間需要であるのに対し、非製造業に対する需要の大部分は最終需要である $ ^{27} $ 。したがって、非製造業企業においては、他の企業との前方・後方連関が少ないことが、外資系企業の優れた技術やノウハウを学習する妨げになっているといえるかもしれない。

最後に、外資系企業の参入は、国内企業の生産性上昇率に対して正の効果を持たないとしても、少なくとも国内企業の行動を変化させる可能性があることに言及しておく。Vahter (2011)は、エストニアの企業データを分析し、外資系企業の参入が国内企業の生産性成長率を短期的に高める効果は見られなかったものの、国内企業のイノベーションを活発にすることを見出している。日本企業については、Todo (2006)が、外資系企業の研究開発ストックは国内企業の生産性に正の影響を与えるが、外資系企業の資本ストックと国内企業の生産性との間には有意な関係が見られないと結論づけている。このことは、外資系企業の持つ知識は、研究開発活動を通じてスピルオーバーする可能性があることを意味している。
これらの結果は、外資系企業から国内企業への知識フローの存在を示唆しているかもしれない。FDIと知識フローについては、将来の研究課題として興味深いが、特に非製造業については知識フローを定義すること自体が極めて難しい。

### 5. 結論と今後の課題

本稿では、国内企業の生産性成長に対する、対内FDIのスピルオーバー効果を、非製造業企業についてもカバーした大規模な企業レベルのデータを用いて分析した。非製造業企業に関する実証分析は、極めて先行研究が少なく、本稿の研究は非製造業を含めた実証分析結果として貴重な成果であるといえる。特に、国境を越えた取引が難しい非製造業において、技術の国際的な伝播のチャネルとして対内FDIが重要であることを考慮すると、非製造業についての実証分析の蓄積は、FDIスピルオーバー効果に関するより正確な理解と適切な経済・産業政策の立案のために欠かせない。

本稿の分析からは、国内企業の生産性成長に対する対内FDIの正のスピルオーバー効果は認められなかった。むしろ、外資系企業のプレゼンスは、製造業、非製造業ともに、国内企業の生産性成長と負の相関があるという結果であった。しかし、負の効果は非製造業でより大きく、対内FDIのスピルオーバー効果は産業の特徴に依存して異なり、均一ではないことを示唆している。この不均一性の要因については、前節で議論したとおりであるが、今後の研究でさらに分析していく必要があろう。

また、本稿の分析結果から、製造業、非製造業ともに、生産性成長率が高い企業（キャッチアップ企業）については、対内FDIの負のスピルオーバー効果が小さく、長期的には、その生産性成長と外資系企業のプレゼンスとが正の相関を持つことが示された。この結果、外資系企業の参入は、企業のダイナミックな成長を通じて長期的な経済成長に貢献する可能性があることを示しているかもしれない。しかし、対内FDIのスピルオーバー効果は平均的には負であり、平均的にも正のスピルオーバー効果を実現するにはどのような要因が重要であるのか、さらなる分析・研究が必要である。技術フロンティアからの距離によってFDIスピルオーバー効果が異なるかどうかについては、十分に頑健な結果は得られなかった。ただし、表4－2、付表3、4の結果からは、フロンティアに近い企業の方が正のスピルオーバーを受ける可能性が高いことが示唆される。

これらの結果は、外資参入によって成長性の高い企業やフロンティアに近い企業は正のスピルオーバーを受ける可能性があることを示す一方、その他の企業は負のスピルオーバーを受けることを示しており、外資参入が国内企業の生産性格差を拡大させると解釈できるかもしれない。この解釈を採用すれば、対内FDIの促進が必ずしも政策的に望ましいとはいえず、産業全体の生産性向上のためには、対内FDIの推進と同時に、低生産性企業の底上げを図る政策、または低生産性企業の退出を促すような政策も考慮する必要がある。
本稿の結果は、外資系企業の参入を促進しても、適切な政策パッケージを用意しなければ、正のスピルオーバー効果によって国内企業の生産性成長も促されるという効果は期待できないことを示している。どのような政策パッケージが望ましいのかは、雇用や他産業への影響なども考慮した一般均衡の枠組みで考える必要があり、本稿の結果から具体的な政策提案を導くことは難しい。しかし、成長性や生産性レベルの高い企業が外資系企業から受ける正のスピルオーバーが、低生産性企業にも広く享受されるような、適切な競争環境を整えることが重要だといえるだろう。政策的な支援が有効な分野として、たとえば、小規模企業が外資系企業との取引を開始したり、事業転換や新分野への参入を容易にしたりするための情報提供や企業交流の機会の提供などが挙げられるかもしれない。

最後に、残された課題について言及しておく。第一に、本稿では、同一産業に属する外資系企業からのスピルオーバー効果のみを検証しており、前方・後方の産業連閉を通じたスピルオーバー効果を考慮していない点に留意しなければならない。前節で触れたように、川上・川下産業における外資系企業の参入は、企業間の取引関係を通じて技術やノウハウのスピルオーバーをもたらす可能性があるが、本稿では主にデータの制約から、産業間のスピルオーバー効果を扱っていない。第2節でも触れたように、本稿で用いたデータは、非製造業の調査対象が十分に広いとはいえない $ ^{28} $ 。将来、より詳細かつ広い産業を対象としたデータが入手可能になった段階で、産業間スピルオーバー効果についても厳密に検証したいと考えている。第二に、変数間の内生性の問題を完全に解決することが難しいという問題がある。本稿でも、長期のラグを取ることや複数の外資系企業の定義を採用するなどして、結果の頑健性のチェックをしているが、より適切な操作変数を見つかれば、さらなる頑健性のチェックが必要かもしれない。特に因果関係について解釈する際には、内生性の問題を念頭に置き、注意深く解釈しなければならない。第三に、すでに述べたように、本稿で利用した経済産業省の『企業活動基本調査』は、非製造業の調査対象が十分に広いとはいえないことである。本調査は従業者数が50人以上の企業しか対象にしておらず、さらに、経済産業省の所管ではない産業（運輸、金融・保険、不動産など）に属する企業のほとんどが対象になっていない。特にこれらの産業で外資系企業の参入が多いことを考慮すると、これらの産業への外資系企業の参入が国内企業に与える影響は、研究者や政策担当者にとって重要な研究課題である。最後に、非製造業についても実証結果を提供している点が本稿の重要な学術的貢献であるが、非製造業にはさまざまな産業が含まれており、どのような属性を持つ産業でマイナスのスピルオーバー効果が大きいのかなど、さらに深く考察すべき点は残されている。より具体的な政策提言を行うためにも、より詳細な産業レベルで検証・考察していくことが重要であろう。
## 補論：TFP の測定について

＜TFP 測定のためのデータ＞

產出：

卸・小売業以外の産業については、『企業活動基本調査』における各企業の売上高を産出額とし、卸・小売業については、売上高から仕入額を引いたものを産出額とした。2000～06年の産出額は、独立行政法人経済産業研究所『JIPデータベース2009』（詳細は、深尾他（2007）を参照）から算出した産業別の産出デフレータを利用して、実質化した。2007年のデフレータは上記データベースから得られなかったため、日本銀行による価格指数の2006～07年の伸び率を利用してJIPデータベースのデフレータを2007年まで外挿して求めた。ここで、製造業業種については、日本銀行の産業別産出デフレータを利用し、非製造業業種については日本銀行の企業向けサービス価格指数を利用した。

## 中間投入：

卸・小売業の中間投入額は、(売上原価＋販売費・一般管理費)－（給与総額＋減価償却費＋仕入高）とし、その他の業種の中間投入は、(売上原価＋販売費・一般管理費)－（給与総額＋減価償却費）として算出した。2000～06年の中間投入額は、『JIPデータベース2009』から算出した産業別の中間投入デフレータを利用して、実質化した。2007年のデフレータは、日本銀行による価格指数の2006～07年の伸び率を利用して求めた。ここで、製造業業種については、日本銀行の産業別投入デフレータを利用し、非製造業業種については、各産業の産出デフレータと2006年のJIP産業連関表を用いて投入デフレータを作成した。

労働投入：

各企業の常用従業者数に各産業平均の労働時間を掛けて労働投入量とした。2000～06年の労働時間のデータは、『JIPデータベース2009』の産業別労働時間のデータを利用した。2007年については、厚生労働省の『毎月勤労統計調査年報』から得られた2006～07年の労働時間数の変化率を利用して、JIPデータベースのデータを2007年まで外挿して求めた。

## 資本ストック：

『企業活動基本調査』の有形固定資産額の中には土地が含まれているが、そのうちの土地の金額のデータ項目があるのは1995年と1996年のみである。そこで、1995、96年の産業別の資産内訳における平均土地比率を利用して、各企業の有形固定資産額から土地を分離した。土地を分離した後の純資本ストックの推計は以下のように行った。

各企業の純資本ストック（2000年価格）は、各企業の簿価表示の有形固定資産額に産業
別の時価・簿価比率を掛けて推計した。つまり、産業jに属する企業iの純資本ストックは以下の式によって推計した。

$$ K_{_{it}}=BV_{_{it}}*(INK_{_{jt}}/IBV_{_{jt}}) $$

ここで、 $ BV_{it} $ は企業 i の t 年における簿価の有形固定資産額を表し、 $ INK_{jt} $ は産業 j の 2000 年価格の純資本ストック額を表す。そして、 $ IBV_{jt} $ は産業 j の t 年における簿価の純資本ストック額を表す。ここで、 $ INK_{jt} $ は、以下の手順で推計した。まず、財務省の『法人企業統計』から 1975 年時点の各産業のその他の有形固定資産額期末値（簿価）を、『JIP データベース 2009』の投資デフレータを利用して 2000 年価格に変換する。これを、初期時点の実質純資本ストックとした。次に、恒久棚卸法により 1975 年以降の各年の純資本ストックを推定した。このとき、『JIP データベース 2009』の投資デフレータを利用して 2000 年価格に実質化した新規投資額（＝新設－売却滅失）と、産業別減価償却率を用いた。産業別減価償却率も、『JIP データベース 2009』の数値を利用した。

## ＜TFP の測定方法＞

各企業の TFP は、Levinsohn and Petrin (2003) によって提唱された方法で産業別に生産関数を推計し、それに基づいて計測した。生産関数は、基本的に付表 1 に示した 2 桁レベルの産業別に推計した。ただし、サンプル数が十分でなく統計的に有意な係数が推定されない場合もあったことから、いくつかの産業については、複数の 2 桁レベル産業をプールして、生産関数を推計した。また、生産関数は、付加価値（上記の産出から中間投入を引いたもの）を被説明変数とし、労働投入と資本ストックを説明変数として推計した。
付表 1．本稿の分析で用いた産業分類

1-48	全産業	33-48	一次産業・鉱業除く非製造業
1-30	製造業	33 建設業
1 食料品・飲料製造業	34 電気・ガス・水道業
2 繊維工業	35 運輸業
3 木材・木製品製造業	36 通信・放送業
4 パルプ・紙・紙加工品製造業	37 卸売業
5 印刷・同閲連業	3701 各種商品卸売業
6 化学工業製品製造業	3702 繊維品卸売業
7 油脂加工製品・塗料製造業	3703 衣服・身の回り品卸売業
8 医薬品製造業	3704 農畜産物・水産物卸売業
9 その他の化学工業製品製造業	3705 飲食料品卸売業
10 石油製品・石炭製品製造業	3706 建築材料卸売業
11 プラスチック製品製造業	3707 化学製品卸売業
12 ゴム製品製造業	3708 鉱物・金属材料等卸売業
13 窯業・土石製品製造業	3709 一般機械器具卸売業
14 鉄鋼業	3710 自動車卸売業
15 非鉄金属製造業	3711 電気機械器具卸売業
16 金属製品製造業	3712 その他の機械器具卸売業
17 金属加工機械製造業	3713 家具・建具・じゅう器等卸売業
18 特殊産業用機械製造業	3714 医薬品・化粧品等卸売業
19 事務・サービス用機械器具製造業	3715 その他の卸売業
20 その他の機械・同部分品製造業	38 小売業
21 産業用電気機械器具製造業	3801 各種商品小売業
22 民生用電気機械器具製造業	3802 織物・衣服・身の回り品小売業
23 通信機械器具製造業	3803 飲食料品小売業
24 電子計算機・電子応用装置製造業	3804 自動車・自転車小売業
25 電子部品・デバイス製造業	3805 家具・建具・じゅう器小売業
26 その他の電気機械器具製造業	3806 機械器具小売業
27 自動車・同附属品製造業	3807 医薬品・化粧品小売業
28 その他輸送用機械器具製造業	3808 燃料小売業
29 精密機械器具製造業	3809 その他の小売業
30 その他の製造業	39 金融・不動産業
31 農林水産業	40 広告業
32 鉱業	41 物品賃貸業
42 対事業所サービス業
43 娯楽業
44 情報サービス業
4401 情報処理・提供サービス業
4402 インターネット付随サービス業
4403 映画・ビデオ製作業
45 飲食店
46 宿泊業
47 個人サービス業
48 その他サービス業
付表 2．サンプル数（産業別・年別）

(企業数)

2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2000-07
平均
1-48	全産業	23,324	23,803	23,308	22,607	23,995	23,549	23,703	24,738	23,628
1-30	製造業	11,478	11,478	11,225	10,815	11,502	11,315	11,161	11,661	11,329
33-48	一次産業·鉱業除
<非製造業	11,782	12,258	12,024	11,738	12,447	12,185	12,494	13,031	12,245
33	建設業	348	430	416	372	401	369	390	320	381
34	電気・ガス・水
道業	103	101	103	105	113	109	111	121	108
35	運輸業	57	116	123	127	139	110	129	104	113
36	通信・放送業	12	22	29	51	58	61	76	57	46
37	卸売業	5,268	5,163	5,006	4,816	4,961	4,844	4,714	4,849	4,953
38	小売業	2,906	3,014	2,882	2,783	2,959	2,940	2,874	2,995	2,919
39	金融・不動産業	114	129	124	123	129	131	124	129	125
40	広告業	136	137	134	136	161	155	169	188	152
41	物品賃貸業	230	230	250	262	275	285	297	291	265
42	対事業所サービ
ス業	415	531	559	626	700	750	729	814	641
43	娯楽業	428	387	355	303	300	279	315	347	339
44	情報サービス業	1,276	1,360	1,392	1,376	1,543	1,478	1,467	1,620	1,439
45	飲食店	324	394	404	402	439	406	415	472	407
46	宿泊業	23	46	47	49	49	55	54	52	47
47	個人サービス業	124	168	148	161	162	149	449	484	231
48	その他サービス
業	18	30	52	46	58	64	181	188	80
31	農林水産業	8	13	16	16	12	16	15	13	14
32	鉱業	56	54	43	38	34	33	33	33	41