Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
企業レベルのパネルデータを用いて、市場競争と生産性の問題に本格的に取り組んだのがNickell(1996)で、イギリスの製造業において集中度指数などの市場構造指標や企業レベルのマークアップ率を入れた生産関数を推計することによって、市場競争と生産性に関する分析を行っている。Nickell(1996)は、株主と経営陣の間のホールドアップ問題が、マーケットからのプレッシャーによって解消されるという、前項でも述べてきた考え方に立脚している。この研究では、計量分析の結果市場競争は企業レベルの全要素生産性の伸び率に正の影響を与えることが示されている。

日本の企業データを使用した先行研究である Okada(2005)では、Nickell(1996)のフレームワークを活用し、経済産業省の指定統計「企業活動基本調査」の1994年から2000年のデータを使用して、日本の製造業における市場競争及びR&D競争が企業の生産性に与える影響について様々な分析を行っている。

なお、Okada(2005)では、使用している「企業活動基本調査」での産業分類が3桁の日本標準産業分類になっており、確定された市場が実際の製品市場と比べて広くとられてしまう。このためマーケットシェアが実際の製品市場より過小な値となり、競争指標については、実際より広い市場に含まれる企業のマークアップの平均値から算出されてしまうという欠点がある。本稿では、より詳細な産業分類を利用することにより、これらの点が改善されたデータを用いているが、データの詳細については次章で説明する。

Nickell(1996)や、Okada(2005)では、いずれも Arellano and Bond(1991)に基づく GMM（AB 法）を用いている。この手法は、データ誤差や説明変数の内生性の問題のほか、被説明変数の時系列相関の問題にも対応するものである。これに対して、元橋・船越・藤平(2005)は Nickell(1996)のフレームワークを踏襲した上で、推計手法として GMM でのバイアスを修正（次章で説明）したシステム GMM を用いて分析を行っている。本稿では、元橋・船越・藤平(2005)で使用されている最もバイアスが修正された手法であるシステム GMM を用いて分析を行うこととする。

### 3. 実証分析

本章では、実証分析に用いるデータ及び競争指標について説明し、Nickell(1996)のフレームワークを踏襲し、市場競争指標を入れた生産関数を推計することによって、市場競争と生産性の関係を明らかにする。

### 3.1 実証分析に用いたデータ

本分析で使用するデータは、公正取引委員会の集中度調査及び経済産業省の企業活動基本調査を企業レベルで接続したものを用いている。

集中度調査の調査対象品目（平成13・14年度調査では製造業300、非製造業60の合計360品目、3,526社）は、製造業については経済産業省の工業統計の6桁の産業分類にほぼ対応
しており、非製造業については日本標準産業分類の4桁の産業分類に対応している。また、集中度調査は、その出荷データが工業統計のような輸出を含んだ数値ではなく、純粋に国内向けの出荷数量・金額について集計されており、日本の寡占市場におけるマーケットシェアを把握する上で最も詳細でかつ有効な統計となっている。さらに、集中度調査には、集計した企業自身が輸入しそのまま出荷したメーカー輸入を全体の輸入から差し引いたメーカー外輸入 $ ^{1} $ のデータも含まれている。

一方、企業活動基本調査は、従業員数50人以上かつ資本金3,000万円以上で、鉱業、製造業、卸売・小売業、飲食店に属する事業所を有する全ての企業（約25,000社）を対象にしており、財務データ、日本標準産業分類の3桁産業分類ごとの売上データ、及びイノベーション指標となる研究開発費や特許保有数などのデータが含まれている。よって、上場企業を対象とした財務諸表データよりも、小規模の企業を含めた広い範囲で財務データが利用可能な統計となっている。ただし、集中度調査と比べて産業分類が非常に粗いため、この産業分類を市場とした場合、実際の製品の市場と一致しないという欠点がある。

本稿では、これら2種類の統計が企業レベルで接続可能かつ連続するデータ期間として1994年から2001年までのデータを使用している。2種類の統計データの接続により、産業分類が実際の製品に最も適した統計である集中度調査により市場競争指標を算出し、さらに、財務データやイノベーション指標を企業活動基本調査から抽出することが可能となり、詳細な市場データによる分析を行っている。

なお、本稿の分析では集中度調査の品目数が限られることから、多角化企業が出荷する品目を全てカバーしきれないという制約があるため、当該データ中の集中度調査によるカバー品目の合計出荷額の総売上高に占めるシェアが10%以上 $ ^{2} $ の企業のデータを利用している。

### 3.2 市場競爭指標

産業組織論の初期の研究から、プライス・コスト・マージン、集中度、ハーフィングール指数といった市場の売上高利益率や寡占度が、市場の競争状況を測る指標として利用されてきた。これは、SCP パラダイムに基づいた以下の考え方により導かれている。ある市場のある時点において市場構造として寡占度が低い場合、企業間の競争が活発に行われておりその結果、プライス・コスト・マージンは低くなる。逆に、ある市場のある時点において、寡占度が高い場合には、競争が活発でないため、プライス・コスト・マージンは高
くなる。Okada(2005)などの先行研究では、市場の競争指標としてその産業に属する企業のプライス・コスト・マージンの平均値を使用して算出している。しかし、本来企業のプライス・コスト・マージンのデータは限界費用から計算されるべきであるが、限界費用のデータが統計データから直接利用できないため、Okada(2005)を含めた多くの研究で限界費用を平均可変費用とみなして計算されている。そもそも限界費用と平均可変費用が等しいという仮定が正しいという十分な実証的な根拠が存在しないのに、それを仮定して求めた指標にどれだけの説得力があるのかという疑問が残る。

本稿では、ある時点の市場の競争状況を表す指標として、市場の寡占度を表す指標の中でも算出が比較的容易で世界各国の競争政策当局においても最も広く利用されているハーフィングール指数を採用している。この指標はマーケットシェアから算出されるため、マーケットシェアに現れない潜在的な競争や輸入圧力などが反映されないという欠点がある。本稿ではこの欠点を補うため、コントロール指標として集中度調査におけるメーカー外輸入を市場規模で除したメーカー外輸入比率を用いている。

また、ハーフィンダール指数は、市場ごとに算出される指標であるため、複数の市場で事業を行う多角化企業にはそのまま適用することができない。本稿では、多角化企業の場合には、まず、企業活動基本調査の3桁産業分類を用いて、その産業に属する集中度調査における品目（市場）ごとの売上高をウェイトとして、品目ごとの市場競争指標を加重平均して、その企業の3桁産業ごとの市場競争指標を算出した。次に、3桁産業ごとの売上高をウェイトとして、3桁産業ごとの市場競争指標を加重平均して、企業ごとにその企業が直面する市場競争指標を算出した。以下図表3-1において、指標算出の概念図を示す。

図表 3-1 企業ごとの市場競争指標算出の概念図
### 3.3 静的なモデルの分析

#### 3.3.1 推計のモデル

資本投入及び労働投入の残差項としての全要素生産性（TFP）と市場競争指標の関係について分析するため、以下のコブ・ダグラス型生産関数を基本モデルとしている。

なお、推計式①の残差項である u は式②に示す各種要素から構成されていると仮定する。

$$ \ln V A_{_{i t}}=\alpha\ln L_{_{i t}}+\beta\ln K_{_{i t}}+\gamma c o m p_{_{i t}}+u_{_{i t}} $$

$$ u_{_{it}}=a_{_{it}}+e_{_{it}}+\varepsilon_{_{it}} $$

ここで、VA は付加価値額、L は総労働投入量、K は資本ストック額、comp は企業別ハーフィングール指数などの市場競争指標のそれぞれを示している。添え字の i は企業を、t は年を示す。なお、VA については、平成 14 年度国民経済計算の経済活動別国内総生産のデフレーターを、K については、平成 14 年度国民経済計算の制度部門別の総資本形成中、民間企業設備の総固定資本形成のデフレーターをそれぞれ使用して実質化した。

また、残差項 u を構成する要素は以下のとおりである。

a: 企業レベルの生産性を説明するその他の要因

(例：経営者の能力、従業員のモチベーション、製品開発能力等)

e：企業パフォーマンスを左右する外生的な経済環境要因

(例：マクロ経済ショック、為替レートの動向等)

ε：データ誤差やその他ランダムショック

ここで、上記の残差項 u の各種構成要素のうち a と e の各要素について、いくつかの仮定を想定した推計モデルを提示する。

推定式①および②を2通りの方法で推定した。第一の方法は、モデルを単純化するために、aについて全企業で期間を通して同一 $ (\mathbf{a}_{\mathrm{i~t}}=\mathbf{a}) $ と仮定した。

e については、説明変数 L、K 及び comp に影響を与えないマクロ的な経済ショックなどの外生的ショックとして考えられるが、本分析では、e の代わりにデータ年のダミー変数及びその企業が属する 3 桁産業の産業規模の変化率 $ ^{3} $ をモデルに導入してコントロールすることとする。さらに、マーケットシェアに現れない潜在的な要因である輸入圧力については、国内企業自身の製品輸入分を除いた輸入のマーケットシェアに占める割合を、メーカー外輸入比率という指標でコントロールする。その推計式（POOL モデル）を③に示す。

$$ \ln V A_{i t}=\alpha\ln L_{i t}+\beta\ln K_{i t}+\gamma c o m p_{i t}+\sum_{t=1}^{T-1}\delta_{t}d u m m y_{t}+\lambda M G R_{i t}+\eta o u t I M P_{i t}+a+\varepsilon_{i t} $$

ただし、dummy は年ダミー変数を、MGR は企業の属する 3 桁産業の産業規模変化率を、outIMP はメーカー外輸入比率を、添え字の i は企業を、t は年を、T は調査対象年数を示している。

第二の方法は、以下の通りである。分析対象データが短期間のパネルデータであること
から、aは期間を通じて一定かつ企業ごとに固定の値 $ (\mathbf{a}_{\mathrm{i~t}}=\mathbf{a}_{\mathrm{i}}) $ と仮定した。ただし、eについては、第一の方法と同じ仮定とする。この固定効果モデル（Fixed Effect Model）の推計式を④に示す。

$$ \ln V A_{i t}=\alpha\ln L_{i t}+\beta\ln K_{i t}+\gamma c o m p_{i t}+\sum_{t=1}^{T-1}\delta_{t}d u m m y_{t}+\lambda M G R_{i t}+\eta o u t I M P_{i t}+a_{i}+\varepsilon_{i t} $$

④式を OLS で推計するために、推計式④から④式の各項の時系列の平均を引くことによって、 $ a_{i} $ を取り除いた上で推計を行った。

$$ \overline{\ln V A}_{i}=\alpha\overline{\ln L}_{i}+\beta\overline{\ln K}_{i}+\gamma\overline{c o m p}_{i}+1/(T-1)\sum_{t=1}^{T-1}\delta_{t}+\lambda\overline{M G R}_{i}+\eta\overline{o u t I M P}_{i}+a_{i}+\overline{\varepsilon}_{i} $$

④の時系列平均

$$ \begin{aligned}\ln V A_{i t}-\overline{\ln V A}_{i}=\alpha(\ln L_{i t}-\overline{\ln L}_{i})+\beta(\ln K_{i t}-\overline{\ln K}_{i})+\gamma(c o m p_{i t}-\overline{c o m p}_{i})+\sum_{t=1}^{T-1}\delta_{t}d u m m y_{t}\\-1/(T-1)\sum_{t=1}^{T-1}\delta_{t}+\lambda(M G R_{i t}-\overline{M G R}_{i})+\eta(o u t I M P_{i t}-\overline{o u t I M P}_{i})+\varepsilon_{i t}-\overline{\varepsilon}_{i}\end{aligned} $$

#### 3.3.2 推計結果

推計式③の POOL モデル及び推計式④の固定効果モデルをそれぞれ推計した結果は、図表 3-2 のとおりである。

図表 3–2 POOL モデル及び固定効果モデル（FE）の推計結果

POOL	FE
lnL	0.809 (96.00)**	0.577 (16.02)**
lnK	0.268 (40.18)**	-0.032 (1.43)
HHI	-0.469 (4.58)**	-0.372 (2.13)**
MGR	0.131 (3.27)**	0.021 (0.82)
outIMP	0.015 (9.43)**	0.005 (2.61)**
定数項	1.080 (23.39)**	5.588 (19.08)**
サンプル数	3794	3794
R²	0.94	0.14
企業数	-	860

カッコ内の数値は、t値を示す。

$ ^{*} $ 、 $ ^{**} $ は、それぞれ有意水準5%、1%を示す。
図表 3-2 の POOL モデルと固定効果モデルを比較すると、固定効果モデルにおいて労働や資本投入の係数が低下しており、POOL モデルにおいては a（一定）と仮定しているため、企業レベルの生産性を説明するその他の要因（例：経営者の能力、従業員のモチベーション、製品開発能力等）がモデルから捨象されることになり、説明変数の係数にバイアスが生じていると考えられる。これに対して、企業固有の要因を取り入れた固定効果モデルは、統計的検定からも支持されており、ここでは固定効果モデルによる分析結果をみることが適当であると考えられる。

固定効果モデルによる分析結果は概ね以下の結果となった。

ハーフィンダール指数がマイナスの係数で有意となっており、ハーフィンダール指数が低下すれば（競争が激しくなれば）TFPの増加に寄与する結果となっている。

メーカー外輸入比率がプラスの係数で有意となっており、メーカー外輸入比率が上昇すれば TFP の増加に寄与するという結果が出ている。

しかしながら、固定効果モデルによる推計結果では、資本の係数がPOOLモデルに比べて著しく小さく、しかもマイナスで統計的に有意でなくなっており、固定効果モデルの推計式においても何らかの問題が発生していると考えられる。

### 3.4 動的なモデルの分析

3.3 静的なモデルにおける固定効果モデルでは、説明変数が外生変数である必要があるが、被説明変数の付加価値は過去の資本の投入から影響を受けることがある。例えば、新規の機械が投入される場合、その機械が完全に稼働する前に相当の時間がかかるため、過去の資本の投入による影響は免れないことになる。したがって、系列相関により説明変数の係数に下方バイアスを引き起こす場合がある。

これらのバイアスを削減するために、過去の資本の投入による影響を考慮した動的なモデルとして、前項のPOOLモデル推計式③に1期前の従属変数を説明変数に加えたAR(1)モデルによるOLS推計を行う。このAR(1)のPOOLモデル推計式を以下に示す。

$$ \begin{aligned}\ln V A_{it}=\lambda\ln V A_{it-1}+\alpha\ln L_{it}+\beta\ln K_{it}+\gamma comp_{it}+\sum_{t=1}^{T-1}\delta_{t} dummy_{t}\\+\lambda MGR_{it}+\eta outIMP_{it}+a+\varepsilon_{it}\end{aligned} $$

⑥式を OLS により推計すると、推計式全体にバイアスがかかり、VA のラグ項には上方バイアスがかかる（Bond(2002)）。そこで、3.3 同様にこのバイアスを削減するために、a を企業ごとに異なる要因とした以下の固定効果モデルの推計を行う。

$$ \begin{aligned}\ln V A_{it}=\lambda\ln V A_{it-1}+\alpha\ln L_{it}+\beta\ln K_{it}+\gamma comp_{it}+\sum_{t=1}^{T-1}\delta_{t} dummy_{t}\\+\lambda MGR_{it}+\eta outIMP_{it}+a_{i}+\varepsilon_{it}\end{aligned} $$
この⑦式から⑦式の時系列平均を引いた⑧式を OLS により推計する。

$$ \ln V A_{_{it}}-\overline{\ln V A}_{i}=\lambda(\ln V A_{_{it-1}}-\overline{\ln V A}_{i})+\alpha(\ln L_{_{it}}-\overline{\ln L}_{i})+\beta(\ln K_{_{it}}-\overline{\ln K}_{i})+\gamma(c o m p_{_{it}}-\overline{c o m p_{i}}) $$

$$ +\sum_{t=1}^{T-1}\delta_{t}dumm y_{t}-1/(T-1)\sum_{t=1}^{T-1}\delta_{t}+\lambda(M G R_{it}-\overline{M G R}_{i})+\eta(o u t I M P_{it}-\overline{o u t I M P_{i}})+\varepsilon_{it}-\overline{\varepsilon_{i}} $$

この AR(1)の固定効果モデルを推計する場合、VA のラグ項と残差項 ε の間の相関によるバイアスが生じるが。これは、VA のラグ項が、

$$ \ln V A_{_{it-1}}-\overline{\ln V A_{_{it-1}}}=\ln V A_{_{it-1}}-\frac{1}{T-1}(\ln V A_{_{i1}}+\ldots+\ln V A_{_{it}}+\ldots+\ln V A_{_{iT-1}}) $$

であり、残差項εが、

$$ \varepsilon_{i t}-\overline{\varepsilon}_{i}=\varepsilon_{i t}-\frac{1}{T-1}\big(\varepsilon_{i2}+...+\varepsilon_{i t-1}+...+\varepsilon_{i T}\big) $$

であるため、式⑨の $ -\frac{\ln VA_{it}}{T-1} $ と式⑩の $ \varepsilon_{it} $ や、 $ \ln VA_{it-1} $ と $ -\frac{\varepsilon_{it-1}}{T-1} $ に負の相関が生じるためである。これらの負の相関は、 $ -\frac{\ln VA_{it-1}}{T-1} $ と $ -\frac{\varepsilon_{it-1}}{T-1} $ などの正の相関よりも大きな影響があるため、⑨と⑩は全体として負の相関関係となる。従ってこの固定効果モデルの推計は下方バイアスが生じることとなる（Bond(2002)）。特に、本稿におけるデータサンプルのような短期間のパネルデータの場合は、この下方バイアスの影響が大きくなる。

このように、POOL モデルと固定効果モデルによる推計では、VA のラグ項にそれぞれ上方バイアスと下方バイアスが掛かるため、真の値はこれらの推計値の間の値となる。

#### 3.4.1 システム GMM におけるモデル

固定効果モデルは、説明変数が外生変数であるという仮定に基づくところ、前述のモデルは、資本や労働などの生産要素を含むものであり、現実的にはこれらの生産要素投入がアウトプットである付加価値によって調整されることも考えられる。

この問題に対処するため、説明変数と相関を持ち残差項と相関を持たない操作変数を導入する操作変数法を用い、GMM（Generalized Method of Moment）により推計を行うこととした。

Nickell(1996)や Okada(2005)などの先行研究において用いられている Arellano and Bond(1991)に基づく推計方法（AB 法）は、データ誤差や説明変数の内生性の問題のほか、被説明変数の時系列相関の問題に対しても対応するものである。具体的には、⑦式（年ダミー項を除く）の階差を取ることにより残差項の構成要素 $ a_{i} $ を除いた上で、新しい年ダミーを加えた以下の式の推計を行う。
$$ \begin{aligned}\Delta\ln V A_{it}=\lambda\Delta\ln V A_{it-1}+\alpha\Delta\ln L_{it}+\beta\Delta\ln K_{it}+\gamma\Delta comp_{it}+\sum_{t=1}^{T-1}\phi_{t} dummy_{t}+\lambda\Delta MGR_{it}\\+\eta\Delta outIMP_{it}+\Delta\varepsilon_{it}\end{aligned} $$

この AB 法は、生産関数の推計に対して幅広く用いられているが、その一方で、ラグを取った変数の係数（ラグをとった変数を元の変数で除した数）が 1 に近い場合は、その差分とラグを置いた変数のレベルの相関関係が小さくなるため、操作変数としての有効性が小さくなり、推計バイアスが大きくなることが分かっている（Blundell and Bond(1998)）。そのような場合については、階差を取った推計式に対して変数のレベルを操作変数 $ ^{5} $ とすることと同時に、階差を取る前の式に対して適当なラグを置いた変数の階差を取ったものを操作変数 $ ^{6} $ として加えたものを同時に推計するシステム GMM $ ^{7} $ が推奨されている。

#### 3.4.2 動的モデルの推計結果

本稿では、推計式 $ ^{⑪} $ のシステム GMM による推計結果及びこれと比較するために、推計式 $ ^{⑥} $ のPOOLモデルと推計式 $ ^{⑦} $ の固定効果モデルを推計した結果を示す。

各推計方法を比較すると、システム GMM による VA ラグ項の推計結果が上方バイアスのある POOL モデルの推計結果と下方バイアスのある固定効果モデルの推計結果の間の値となっており、システム GMM によりバイアスが削減されたことを示している。

このシステム GMM の推計より、ハーフィンダール指数が小さくなるほど競争が激しくなり、全要素生産性が向上する結果となった。また、メーカー外輸入比率が大きくなるほど、輸入圧力という競争圧力を受けて、全要素生産性が向上し、さらに、企業の属する産業が成長するほど、全要素生産性が向上する結果となった。
図表 3−3 システム GMM(sysGMM)、POOL モデル、固定効果モデル(FE)の推計結果

sysGMM	POOL	FE
1.lnVA(lnVAのラグ項)	0.592(5.51)**	0.794(65.20)**	0.238(11.76)**
lnL	0.359(3.06)**	0.18(15.88)**	0.476(11.55)**
lnK	0.102(2.66)**	0.048(8.25)**	-0.076(2.90)**
HHI	-0.256(1.98)*	-0.174(2.34)**	-0.464(2.53)**
MGR	0.074(2.53)*	0.11(3.47)**	0.08(2.64)**
outIMP	0.006(2.73)**	0.004(3.35)**	0.001(0.46)
Hansen J 統計量p值	39.320.11	-	-
1階のAB テストp值	-4.720.00	-	-
2階のAB テストp值	-1.340.18	-	-
サンプル数	2916	2916	2916
R²	-	0.97	0.22
企業数	764	-	764

カッコ内の数値は、t値を示す。

$ ^{*} $ 、 $ ^{**} $ は、それぞれ有意水準5%、1%を示す。

Hansen J 統計量は、操作変数の有効性の検定量である。

AB テストにより、誤差項と各階のラグ項との自己相関の有無を検定する。

### 4. 結論と今後の課題

本稿の目的は、日本における市場競争が企業の生産性にどのような影響を与えるのかという命題について、各種バイアスを削減した上で実証分析することである。

まず、静的なモデルで POOL モデルと固定効果モデルによる実証分析を行い、その結果からモデルのバイアスを明らかにした。次に、静的モデルにおける過去の投資からのバイアスを削減するために動的なモデルを採用し、POOL モデルと固定効果モデルに加えて、システム GMM による実証分析を行った。その結果、システム GMM によりバイアスが削減されることを確認した上で、市場競争が全要素生産性に正の影響を与える統計的に有意な結果を得ることができた。さらに、輸入圧力や産業の成長も市場競争と同様に全要素生産性に正の影響を与える結果が得られた。

しかしながら、本稿で使用しているデータの一つが、公正取引委員会の集中度調査とい
う性格上、調査対象に寡占度の低い市場も含まれてはいるものの、サンプルとして寡占度の高い市場に偏りがあるため、推計結果に影響を与える可能性が考えられる。また、サンプル期間が1994年から2001年というバブル崩壊後の長期の経済停滞期という異常な時期と重なっていることにも注意が必要である。このように、本稿の分析結果から結論に至るにはこれらの要因を十分に考慮する必要がある。

本稿では、詳細な産業分類における市場の統計データが利用可能な集中度調査と、中小企業もカバーした財務データなどが利用可能な企業活動基本調査という二つの日本の産業統計を活用し、従来から各国の競争政策の現場でも広く利用されている競争指標（ハーフィンダール指数）を用いて、可能な限りデータのバイアスを削減した上で、市場競争と企業の全要素生産性の関係についての実証的な分析が行われている。このような実証研究の蓄積は欧米に比べて非常に遅れており、本研究は日本の競争政策を行うための基礎的な蓄積として貢献するものと考えられる。

今後の研究においては、ハーフィンダール指数以外の様々な競争指標を用いた分析を蓄積することにより、より頑健な知見が得られることが望まれる。例えば、公正取引委員会競争政策研究センターで開発した新しい競争指標であるシェア変動指標について同様な分析を行い、ハーフィンダール指標と比較しながらこの新しい指標の有効性を検討することは、今後の競争政策への大きな貢献になるものと考えられる。また、乾・権(2004)に示されている全要素生産性の各種測定バイアスの補正を行い、よりバイアスの少ない全要素生産性を使った分析も大きな課題であろう。

## 「使用した変数」

(1) ハーフィンダール指数 (HHI)

$ HHI=\Sigma(Share)^{2} $

(Share=売上高／市場規模)

(2) 付加価值額 (VA)

VA＝経常利益＋給与総額＋賃借料＋租税公課＋支払利息割引料＋減価償却費（平成14年度国民経済計算の経済活動別国内総生産のデフレータで実質化）

(3) 総労働投入量 (L)

L: 企業の従業員数

(4) 資本ストック額 (K)

K：有形固定資產額

(平成14年度国民経済計算の制度部門別の総資本形成中民間企業設備の総固定資本形成のデフレータを用いて算出したストックデフレータを用いて実質化)

(5) 產業規模変化率 (MGR)

$$ MGR_{t}=:(Msize_{t}-Msize_{t-1})\ne Msize_{t-1} $$
(Msize：企業が属する3桁分類の企業の売上高の合計値)

(6) メーカー外輸入比率

outIMP : (輸入量—生産者の同製品輸入量) ／国内市場の出荷量合計値

## 参考文献

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ESRI Discussion Paper Series No.287

# 東日本大震災が新卒者の賃金に与えた 短期的影響について —教育の質の役割に着目して—

乾 友彦、榷 赫旭、妹尾 涉

中室牧子、平尾智隆、松繁寿和

August 2012

内閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan

論文は、すべて研究者個人の責任で執筆されており、内閣府経済社会総合研究所の見解を示すものではありません（問い合わせ先：https://form.cao.go.jp/esri/en_opinion-0002.html）。
東日本大震災が新卒者の賃金に与えた短期的影響について

—教育の質の役割に着目して— $ ^{*} $

乾友彦日本大学教授、内閣府経済社会総合研究所客員主任研究官

榷赫旭日本大学准教授

妹尾 涉 国立教育政策研究所総括研究官

中室牧子 東北大学大学院助教

平尾智隆 愛媛大学講師

松繁寿和大阪大学教授

## 要旨

本稿の目的は、学校から就業に移行する時期に発生した東日本大震災が、2010年度の大卒者の賃金に与えた短期的影響を実証的に明らかにすることである。更に、震災が新卒者の賃金に与えた負の影響に対して、彼らが直近に卒業した大学教育の質がどのように働いたのかを明らかにした。インターネットの大手ショッピングサイトに登録しているモニターのうち、2008年度から2010年度までに卒業した20代の若者を対象にしたアンケート調査のデータを用いた実証分析からは、震災直後に就職した2010年度の新卒者の賃金が、それ以前に就職した同程度の能力の若者よりも有意に低いことが明らかになった。また教育の質は初任給に対して影響を与えているだけでなく、震災直後に就職した新卒者の賃金に対する負の影響を緩和する方向に働いていることが示された。

本稿の分析からは、2010年度の新卒は、年度末に卒業したことから、厳しい人材選別や内定切りなどの雇用調整の影響は受けにくく、むしろ賃金調整による影響を受けたグループである可能性が示唆されている。一方、2011年度に卒業を予定しているグループは、震災による教育中断の影響を受けているだけでなく、震災後の需要の減少による雇用調整圧力を直接的に受けているとみられる。このことから、2010年度の新卒者はもちろんのこと、2011年度の卒業予定者の賃金、雇用、教育への影響を把握するためには、パネルデータ設計によって、調査対象の個人を長期間追跡調査することが肝要である。
# The Short-Term Effect of the Great East Japan Earthquake on the Wage of College Graduates: the Role of the Quality of Education

Tomohiko Inui Nihon University, and Economic and Social Research Institute, Cabinet Office

Hyeog Ug Kwon Nihon University

Wataru Senoh National Institute for Educational Policy Research

Makiko Nakamuro Tohoku University

Tomotaka Hirao Ehime University

Hisakazu Matsushige Osaka University

## Abstract

The objective of this research is to empirically show how the Great East Japan Earthquake that happened on March 11 $ ^{th} $ 2011 (at the end of 2010FY) affects the short-term wages of college graduates in 2010FY. Moreover, we have paid attention to the role of the quality of college education. Our research question is: are the graduates from colleges with the higher quality of education less likely to be subject to decreasing demand than their counterparts? Our data was collected through the web-monitoring survey targeting college graduates from 2008FY through 2010FY. According to the empirical results, the wages of college graduates in 2010FY were significantly lower than ones in 2008FY and 2009FY after controlling for the ability and other potential bias. However, the quality of college education positively affects the wages of college graduates and it helps to mitigate the negative shock of the Earthquake. In other words, graduates from high quality colleges would be protected even when the unexpected negative shock happens in the economy. This may bring important policy implications to build up to the stronger society against unexpected natural disaster.
### 1. 初めに

2011年3月11日に発生した東日本大震災は、多方面に多大な被害をもたらした。企業も多くが震災によって被害を受け、人員削減や事業規模の縮小などを余儀なくされた。今回の震災は年度末である3月に発生したため、多くの卒業予定者は既に就職先が決まっていたと考えられ、新卒者に対する人材選別や雇用調整の影響は比較的小さかった可能性もある一方で、賃金に対しては何らかの調整圧力がかかった可能性は否定できない。実際に、新聞などでは、2011年3月（2010年度末）に大学を卒業した新卒者は、卒業の時点では就職先が決まっていたものの、このような震災の被害に対する企業行動の変化をうけて、所得減少を経験していることが報道されている。慶応義塾大学パネルデータ設計・解析センターが、震災後の家計行動を追跡調査した「東日本大震災に関する特別調査」をみても、震災後の所得減少は、20代の若年層で顕著に生じていることが示されている（慶応義塾大学パネルデータ設計・解析センター、2012）。

本論文の目的の一つは、学校から就業に移行する時期に発生した震災が、2010年度の大卒者の賃金に与えた短期的影響を実証的に明らかにすることである。海外のデータを用いて行われたこれまでの研究では、将来に対するリスクが高まる時期に就業した若者たちは、自らの潜在的な能力よりも低い能力しか必要とされない仕事に就き、その結果、将来へのリスクが低い時期に卒業し、雇用された若者が得ているような、本来であれば得られるはずの賃金を就業初期に逸失してしまうことになることが明らかになっている(McLaughlin and Bils, 2001)。そして、こうした初期の労働市場での経験は、将来にわたって影響すると考えられ、場合によってはその労働者の生涯のキャリアに大きな影響を与える（Oyer, 2006；Ota, Genda, and Kondo, 2011; Esteban-Pretel, Nakajima and Tanaka, 2011）。もしこれが今回の震災にも当てはまるとすれば、震災発生時の新卒者は、平時の新卒者よりも賃金の面で不利な立場に立たされている可能性がある。

また、本論文のもう一つの目的は、震災と新卒者の賃金の関係を考える際、教育がどのような役割を果たしたのかについて明らかにすることである。新卒者の間では、仕事を通じて得た技術や経験に差がない分、これまでの教育歴が生産性の差を説明する主な要因となる。海外のデータを用いて行われたこれまでの研究の多くは、高等教育の質は、若年労働者の初期の賃金に大きな影響をもたらすことを明らかにしている（Monks, 2000など）。1995年のSSM調査を用いた実証研究でも同様のことが明らかになっており、日本においても高等教育の質は賃金に影響を与えることがわかっている（Ono, 2004）。それでは、震災時に、教育の質はどのような役割を果たしたのだろうか。教育の質の高い大学を卒業した新卒者のほうが、教育の質の低い大学を卒業した新卒者よりも、震災が賃金にもたらす負の影響が小さかったといえるのだろうか。あるいは、教育の質は、就業した後に積む経験を通じてその効果が発揮されるものであって、新卒の場合には、卒業した大学の教育の質は無関係なのだろうか。今後も自然災害による被害の可能性を否定できない我が国においては、自然災害のような予期できない負のショックに対して、対衝撃耐性を持つ社会がどのようなものであるかを考えることは非常に重要である。また、自然災害の影響を利用して、教育の質が賃金に与える影
響を検証した研究は前例がない。

本論文の構成は次のようになっている。まず、研究の問題意識と目的について述べた。次に、先行研究において、本研究と関連の深い研究を、将来のリスクが高まる時期に就業した若者の賃金に与える影響と、教育の質が賃金に与える影響の2つにわけて説明する。本論文は、この2つの先行研究分野のアイデアを、「震災」という予測不可能な外生的なショックというキーワードで結びつけている。そして、分析のフレームワークを説明したのち、データと実証分析の結果について説明し、最後に結論を述べる。

### 2. 先行研究

本研究と関連する先行研究は主に2つにわけることができる。まず、将来に対するリスクが高まる時期に就業したことが賃金に与える影響を分析した研究である。不況期など将来のリスクが高まる時期に就職すると、能力の高い新卒労働者は、能力よりも低い仕事に就き、この結果、不況期に就職した若者は、好況期に就職した同程度の能力の若者よりも、就職直後の賃金の減少を経験することになる（McLaughlin and Bils, 2001）。更にこうした短期的な影響に加えて、労働市場における初期の経験は、将来の成果の重要な決定要因であると考えられ、労働者のキャリアに対して長く影響を及ぼすような、長期間の賃金の減少などをもたらす可能性もある（Oyer, 2006）。

この研究分野が発展している理由の一つは、「卒業時期」が内生的に決定していると考えられることによる（Bedard and Herman，2008）。労働市場の需要が縮小しているようなときはあえて大学院に進学するなどして卒業時期、すなわち労働市場へのエントリーを遅らせることができるからである。しかし、周知のとおり、東日本大震災は、年度末に生じたため、卒業時期を変更することは極めて難しく、混乱の中でも、ほとんどの卒業生が既に内定していた企業に就職したものとみられる。このため、本研究では、2010年度に卒業した事実を外生変数として扱うことが可能となる。

これに加えて、本研究では、大学教育の質と賃金の関係にも着目する。伝統的には教育が賃金に与える影響は、大学教育の限界収益率、すなわち追加的に1年高等教育を受けた場合の賃金の成長率によって計測されてきた。しかし、ここでいう大学教育の収益率とはあくまで、国全体の大学教育の「平均的な」限界収益率であって、大学ごとにみてみると、その収益率は異なっていると考えるのが自然である。実際に米国の実証研究をみてみると、時間の経過とともに大卒労働者間の賃金の差は拡大している傾向があり、米国では、ランキングの高い私立大の教育の収益率が、他の大学と比較して高いことが明らかになっている(Brewer, Eide, and Ehrenberg, 1996, Monks, 2000など)。換言すれば、最近の研究は、教育年数であらわされる大学教育の「量」から、大学のランキングなどであらわされる大学教育の「質」が賃金に与える影響により注目するようになってきているといえる。

しかし、ここで重要なのが、大学教育の質と賃金の因果的な関係が容易には特定できないことがある。すなわち、「教育」はモデルの内生変数であることによるバイアスをコントロールする必要がある。米国における研究では、Behrman, Rosenzweig, and Taubman (1996)
が双子のデータを用いて、遺伝的な要因をコントロールしたうえで、異なる大学グループの教育の収益率を推計し、私立で、博士課程があり、シニアの教員に高い給与を支払っており、学生数の少ない大学の教育の収益率が高いことを明らかにしている。一方、この分野でもっとも頻繁に引用される文献としては、Dale and Krueger (2002)がある。彼らは、ある個人の大学入試の合否情報をもとに、個人の生まれつきの能力などの観察不可能な要因をコントロールすることを試みており、その結果、ランキングの高い大学に通う学生の教育の収益率がそうでない学生の教育の収益率の間には、統計的に有意な差が存在しないことを明らかにしている。

以上のように、米国でも、大学教育の質が賃金に与える影響については様々な議論があるなか、日本でも大学教育に焦点を当てた経済学的分析が進みつつある。松繁（2004）は、アンケート調査に基づく実証分析をもとに、文系または理系の違い、学部の違い、成績、クラブ活動への参加や、英語力など、どのような大学生活を送ったかによって、その後のキャリア形成にどのような差が生じたのかを包括的に分析している。この中でも、柿澤他（2004）は、国内上場企業の役員等を対象にしたアンケート調査から得られたデータを実証的に分析し、出身大学と初任部門の間には統計的に有意な関係があることを明らかにした。これは一部のキャリアパスについては、事実上出身大学によって規定されている可能性が示唆されている。また、1969年の所謂「東大紛争」によって東京大学の入試が中止になった自然実験的な環境を利用して、Kawaguchi and Ma（2008）は、日本の大学教育の質が中央政府での昇格にどのような影響を与えるかについて検討し、当該年に東京大学に進学できず、やむをえず他の大学に進学した労働者も、中央政府では東京大学の卒業生と同様に高い評価を受けていることから、労働市場での評価には、大学教育の質よりも、生来の能力の説明力が高いことを示唆している。しかし、一方で、やむをえず他の大学に進学したグループの評価の高さは、同時期に東京大学の卒業生がいなかったことを鑑みると、東京大学の卒業生ほどは高くなく、労働市場での評価には、生来の能力では説明できない要因も存在していると述べている。

一方、日本の大学教育の質と賃金について実証的な見地から取り組んだ研究蓄積は決して十分とはいえない。個人がどこの大学に在籍しているかという情報を含む個票データが殆ど存在しないため、個人属性をコントロールした上で、大学教育の質が賃金に与える影響を計測することが難しかったことがある。このため、過去の研究の殆どは、ある特定の大学群（例えば、名門国立大学など）の卒業生が、ある産業で就業した場合の教育の収益率を推計するということにとどまっている。日本のデータを用いた研究の中で唯一、Ono（2004）は、1995年の社会階層と社会移動全国調査（いわゆるSSM調査）の個票データを用い、大学教育の収益率が、教育の質により変化することを明らかにしている。Ono（2004）は、SSM調査が、回答者に出身大学を回答することを求めている点に着目し、旺文社の「蛍雪時代」の情報をもとに、大学の質を大学入試試験の平均値であらわした。さらに、同研究は、賃金と大学教育の質の因果的効果に正面から取り組んでいる点でも評価される。同研究では、能力バイアスを除去するために中学3年時の成績を説明変数に追加した結果、大学教育の収益率は低下することを明らかにしており、能力バイアスをコントロールすることが重要であることを示
唆している。個人属性に加えて大学教育の質をあらわす情報を含む個票データをもちいて、賃金と教育の質の関係を推計する際に生じる潜在的なバイアスを考慮した研究はほとんどなく、現時点ではOno（2004）が、もっとも代表的である（安井・佐野，2009）。しかし、当該研究で用いられたデータは、1995年に収集されたものであり、現在とはかなり状況が違っている可能性もあるほか、サンプルが4年制大学卒の男性に限られており、女性は含まれていないという問題もある。

本研究は、これまでの先行研究の流れを没んで、東日本大震災が発生し、将来に対するリスクが高まる時期に就職することが、賃金にどのような影響をもたらしたのかということを検証することと同時に、この時期、大学教育の質によってその影響に差があったのかどうかを明らかにすることを試みる。先行研究からも明らかなとおり、日本ではそもそも大学教育の質が賃金に与えた影響に関する実証分析は少なく、また、教育の質が、将来に対するリスクの高まる時期にどのような役割を果たしたのかについて検討した研究はいまだみられていない。しかし、自然災害のように外生的な一時的ショックが生じた時期に、教育の質が、新卒者の賃金に対してどのように影響したのかを把握することは、自然災害に耐性の強い社会や雇用政策を考えるうえで、極めて重要であると考えられる。

### 3. 分析のフレームワーク

### 3 -1. データ

本研究では、内閣府が2012年1月に、2008年度（2009年3月）から2010年度（東日本大震災の発生した2011年3月）に学校を卒業した全国の若者12,000人を対象にインターネット調査から得られたデータを用いている¹。インターネット調査は、インターネット上の大手ショッピングサイトの顧客のうち、モニター登録している該当者を対象に行っており、当然、ランダムサンプリングによる標本抽出とは異なっている。インターネット調査の回答者には、学歴、職業などにおいて属性の偏りがあることが知られており、本調査においても、国勢調査と比較すると、大都市圏の居住者、大卒者、企業に勤務する正規雇用の割合が高い。しかし、今回のように、災害によって公的統計が捕捉できない情報を、迅速に把握できるというメリットがあるほか、調査員が介在する一般的な訪問調査と比較しても、必ずしも測定誤差が大きいとは言えないという指摘もある（本多2006など）。インターネット調査が、ランダムサンプリによる標本と比較して、どのようなバイアスがどの程度あるかについては、今後さらなる研究が必要であると考えられる。

本研究では、インターネット調査から得られた標本にある程度代表性があると仮定して、分析を進める。本研究では、収集したサンプルのうち、2008年度（2009年3月）から2010年度（2011年3月）に4年制大学を卒業し、調査時点で収入があった約3,000人を今回の分析の対象にしている。当該のインターネット調査の特徴は、次のようにまとめることができる。第一に、回答者らに最終学歴の学校名、学部名、学科名を回答することを求めており、