Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
率）である。ここで、輸出停止企業の輸出減少による寄与率は、マイナスの寄与であることに注意を要する。これらの表から新規参入企業の役割が非常に大きいことがわかる。特に、2000-2003年には国内企業の輸出への新規参入が外資系企業に比して、顕著であったが、同時期には国内企業の輸出からの撤退による輸出の縮小の規模も大きかった。外資系企業では、国内企業にくらべると Extensive Margin と Intensive Margin の差が激しくはなく、国内企業にくらべると外資企業の輸出への参入が活発でなかったことを示している。

$$ \Delta x_{t}=\sum_{i\in N}x_{it}-\sum_{i\in E}x_{it-1}+\sum_{i\in C}\Delta x_{it} $$

図表 19 中国の輸出企業のダイナミックス（兆元、実質 2000 年価格）

期間	期初年の輸出額	輸出額の変化分	新規参入による輸出額の増加	退出による輸出額の減少	既存輸出企業による輸出額の増加
地場	外資	地場	外資	地場	外資
2000-2007	0.82	4.24	1.91	1.61	0.30	0.06	0.66	0.42
2000-2003	0.82	0.76	0.46	0.23	0.19	0.03	0.16	0.13
2003-2007	1.58	3.48	1.29	1.03	0.31	0.08	0.86	0.70
2001-2002	0.90	0.25	0.13	0.04	0.07	0.01	0.08	0.09
2002-2003	1.15	0.44	0.20	0.08	0.07	0.01	0.15	0.10
2003-2004	1.58	1.03	0.57	0.25	0.21	0.02	0.21	0.24
2004-2005	2.61	0.46	0.23	0.06	0.28	0.16	0.36	0.25
2005-2006	3.07	1.04	0.23	0.35	0.14	0.07	0.42	0.26
2006-2007	4.11	0.96	0.28	0.16	0.16	0.05	0.39	0.33

出所）中国の工業統計に基づいて、筆者作成。

図表 20 中国の輸出企業のダイナミックス（比率、%）

期間	新規参入による輸出額の増加	退出による輸出額の減少	既存輸出企業による輸出額の増加
地場	外資	地場	外資	地場	外資
2000-2007	45.1	37.9	7.0	1.5	15.5	10.0
2000-2003	60.2	29.9	25.3	4.0	21.6	17.7
2003-2007	36.9	29.6	8.8	2.4	24.6	20.2
2001-2002	50.8	16.2	30.0	5.2	33.0	35.2
2002-2003	45.1	17.6	16.9	3.4	35.0	22.5
2003-2004	55.7	23.8	20.7	2.4	20.2	23.3
2004-2005	49.9	12.5	61.0	36.0	79.0	55.6
2005-2006	22.2	33.5	13.8	7.1	40.3	24.9
2006-2007	29.4	17.1	16.4	5.4	40.6	34.7

出所）中国の工業統計に基づいて、筆者作成。
図表 21 は、2006 年における輸出企業のタイプ別（輸出継続、輸出参入、輸出退出）の輸出額の分布をみたものである。輸出存続企業の輸出額が最も大きい一方で、輸出退出企業の輸出額は小さい。輸出退出企業は規模は小さいものの、輸出ブーム等で輸出市場に参入したが、必ずしも競争力がなく退出したものと推察される。

図表 21 企業タイプ別の輸出額（2006 年）の分布

出所）中国の工業統計に基づいて、筆者作成。

### 4.6 日本企業の輸出の Extensive Margin と Intensive Margin の分解

図表 22 に、日本企業について、輸出増加を Extensive Margin と Intensive Margin に分解した結果を示す。日本企業の場合は、中国企業と異なり輸出の拡大は既存企業による輸出の拡大によってもたらされていることがわかる。輸出額は、各時期の世界経済状況により大きく影響を受けるため、輸出額は各時期で変化が大きく、Extensive Margin と Intensive Margin も変動が大きい。しかし、その期間をとっても、日本の輸出増加は Intensive Margin による部分が大きいことが確認できる。
図表 22 日本の輸出企業のダイナミックス（100 万円、実質 2000 年価格）

輸出額の変化分	Extensive margin	Intensive margin

1994-2000	9,773,987	(100.0)	3,228,643	(33.0)	6,545,344	(67.0)
2000-2007	29,798,703	(100.0)	6,973,413	(23.4)	22,825,290	(76.6)
2000-2003	8,228,499	(100.0)	1,076,793	(13.1)	7,151,706	(86.9)
2003-2007	21,570,204	(100.0)	6,143,599	(28.5)	15,426,605	(71.5)
2006-2007	6,272,974	(100.0)	2,417,601	(38.5)	3,855,373	(61.5)

出所）日本の企業活動基本調査に基づいて、筆者作成。

## 4 ．7　中国企業の規模と輸出のジニ係数

Wakasugi et al.（2008）の日本企業の分析と同様、中国企業の規模と輸出額の関係をみるため、輸出の集中度や企業間の格差を分析した結果が図表23～図表26である。図表23は、横軸に中国の輸出企業を輸出額の大きい順番に並べ、縦軸には総輸出額に占める各企業のシェアの累積を示したものである。この図表では、曲線が上に位置するほど、輸出額上位企業への集中度が高いことを示しており、2000年から2007年にかけて、輸出額上位企業への集中が進んでいることが分かる。図表24は、輸出額の順位が上位1%、5%、10%までに入る企業が、輸出総額の何%を占めているかをまとめたものである。この図表からも、中国は日本に比べて輸出額上位企業の集中度は低いものの、年々その集中度は上昇しており、輸出規模の大きい企業への寡占的な状況が進行していることが確認できる。また、図表25は、輸出額がゼロの企業も含めて、企業間における輸出額の不平等度を示すジニ係数の推移を表したものである。ジニ係数の値が1に近いほど各企業の輸出額の格差が大きいことを表すが、ジニ係数は0.9を超えており、輸出額の格差は非常に大きい。さらに、2000年から2007年までの期間にジニ係数は上昇しており、ここからも輸出額上位企業への集中が進んでいることが分かる。

たとえば、日本のオートバイ産業においても需要拡大期において参入・退出が盛んで、その後技術の向上等質的向上に伴い企業数の縮小がみられたことが報告されている（園部・大塚、2004）。中国においても技術レベルの低い初期は輸出市場への参入が盛んであるが、技術革新が進むにつれて、技術開発にかかる追加的な固定費用を払える企業は少なく、最終的には一部の企業に輸出が収斂していくものと推察される。実際、主要産業別のジニ係数の推移をみると（図表26）繊維、アパレル産業といった技術レベルの低い産業では収斂が進行中であり、一定の技術が必要とされる化学、一次金属、機械産業のジニ係数は既に高位安定している。

図表 23 中国の上位輸出企業による輸出額の占有率（対数変換）：2000 年と 2007 年の比較
出所）中国の工業統計に基づいて、筆者作成。

図表 24 中国のトップ輸出企業のシェア

上位 1%	上位 5%	上位 10%
中国 (2000 年)	31	53	65
中国 (2007 年)	49	68	77
日本 (2003 年) (Wakasugi et al. 2008)	62	85	92
イギリス (2003 年) (Mayer and Ottaviano, 2007)	42	69	80

出所）中国の工業統計やWakasugi et al. (2008)、Mayer and Ottaviano (2007)に基づいて、筆者作成。

図表 25 輸出額のジニ係数（各年）

出所）中国の工業統計に基づいて、筆者作成。
図表 26 産業別輸出企業のジニ係数（各年）

出所）中国の工業統計に基づいて、筆者作成。

## 4 ．8 日本企業の規模と輸出のジニ係数

日本企業については、Wakasugi et al.（2008）が輸出企業間の格差や輸出の集中度を分析しているが、時系列の変化をみるため、本稿でも彼らと同様の方法で分析してみる。まず、上の図表23、24と同様に輸出の集中度をみてみよう。図表27より、輸出額上位数社への集中度は高まってきていることが確認できるが、全体でみると、中国（図表23）ほど明確な集中度の上昇は見られない。図表28からも、輸出額上位企業への集中度は時系列的にほとんど変化していないことが分かる。図表29には、中国の図表25に対応する、輸出額のジニ係数の推移を示したが、ジニ係数は若干低下傾向であるものの高位安定している。つまり、日本企業については、中国企業と比べて、輸出額の不平等度が既に大きいが、不平等度がさらに拡大するような傾向は見られない。ただし、図表27にみられるように、ほんの一握りの企業が輸出を牽引するような状況は強まりつつある。一方、中国企業についてはまだ日本企業ほどの不平等度に達していないものの、急速に輸出の集中度は高まっている。

図表 27 日本の上位輸出企業による輸出額の占有率（対数変換）：1994 年、2000 年、2007 年の比較
出所）日本の企業活動基本調査基づいて、筆者作成。

図表 28 日本のトップ輸出企業のシェア

上位1%	上位5%	上位10%
1994	60.3	84.5	91.5
2000	60.7	85.1	91.9
2007	60.5	85.1	92.1

出所）日本の企業活動基本調査に基づいて、筆者作成。

図表 29 日本企業の輸出額のジニ係数（各年）

出所）日本の企業活動基本調査に基づいて、筆者作成。
### 4.9 中国の輸出企業の特徴

輸出企業のプレミアムを第2.2節の（1）式を最小2乗法によって推計することで計測した。ここで、被説明変数は売上高、雇用、TFP、資本装備率（K/L）である。説明変数として輸出ダミー、産業×年ダミー、外資系ダミー、香港・澳門・台湾系ダミー、国営企業ダミーを利用した。第2.2節で述べたように、このようにして測られた輸出プレミアムは、生産性が高い企業が輸出をする傾向にあることと、輸出によって企業が生産性を向上することの双方向の因果関係を区別せずに、輸出企業が非輸出企業にくらべてどの程度の割合で生産性が高いかを見ている。

この結果、中国の輸出企業は売上高、雇用者数でみて非輸出企業より大きく、また資本装備率も高い（図表30）。またTFPでみても若干高いものとなっている。ただ、図表31、32の輸出企業のTFP分布にあるように、輸出する外資系企業が特にTFPが高く、地場の輸出企業と非輸出企業とではTFPの差はかなり小さいことがわかる。なお、このような傾向は生産性指標としてTFPではなく、労働生産性を利用しても同じように観察される。

図表 30 中国の輸出企業のプレミアム

売上高(対数値)	雇用者数(対数値)	TFP(対数値)	資本労働比率
輸出企業のプレミアム	0.550	0.623	0.026	0.083
(t stat.)	(221.89)**	(271.41)**	(32.49)**	(11.80)**
No. of observations	1262284	1452981	1256878	1262284

出所）中国の工業統計に基づいて、筆者作成。

図表 31 輸出企業の TFP の分布（2000 年）
出所）中国の工業統計に基づいて、筆者作成。

図表 32 輸出企業の TFP の分布（2007 年）

出所）中国の工業統計に基づいて、筆者作成。

次に輸出企業のプレミアムに関して、上記（2）式と同様な形で推計した（図表33）。 $ ^{12} $ 被説明

$ ^{12} $ ただし、輸出開始企業ダミー、輸出継続企業ダミー、企業規模（雇用者数）は内生性を考慮して1期ラグを取ってある。
変数はTFPおよびTFP成長率であり、説明変数として輸出開始企業ダミー、輸出継続企業ダミー、企業規模（雇用者数）、外資系企業ダミー、香港・澳門・台湾企業ダミー、国有企業ダミーを考慮している。

図表 33 輸出の効果

Dependent variable	(1)	(2)	(3)
$ \ln TFP_{t} $	$ \ln TFP_{t} - \ln TFP_{t-1} $	$ \ln TFP_{t} - \ln TFP_{t-1} $
OLS	OLS	GMM
輸出開始ダミー(t-1)	0.0181***	0.00717***	0.0448***
(0.00114)	(0.00145)	(0.00335)
輸出継続ダミー(t-1)	0.0154***	-0.0196***	-0.00848***
(0.000974)	(0.00126)	(0.00123)
雇用者数(対数値、t-1)	0.0149***	0.00585***	0.00252***
(0.000315)	(0.000415)	(0.000472)
外資系企業ダミー	0.0825***	0.00175	-0.00417**
(0.00128)	(0.00164)	(0.00201)
香港・澳門・台湾企業ダミー	0.0125***	-0.00612***	-0.00613***
(0.00127)	(0.00163)	(0.00175)
国有企業ダミー	-0.0253***	-0.00627***	-0.00822***
(0.00147)	(0.00193)	(0.00245)
標本数	1256878	864217	590707
R²	0.279	0.017	0.005

注： $ ^{*} $ 、 $ ^{**} $ 、 $ ^{***} $ は、それぞれ 10、5、1%の有意水準で統計的に有意であることを示す。産業ダミーと年ダミーは含まれているが、その結果は報告していない。GMM 推計では、輸出開始・継続ダミーと雇用者数は、t-2 年の輸出開始・継続ダミー、売上高・TFP・雇用者数の対数値を操作変数とする。

出所）中国の工業統計に基づいて、筆者作成。

図表 33 の（1）によれば、初めて輸出を始めた企業も、もともと輸出していた企業も非輸出企業にくらべると翌年の TFP が 1.5-1.8% 程度高い。しかし、輸出の TFP 成長率に対する効果を見た（2）および（3）では、輸出を始めた企業はその年から次の年にかけての TFP 成長率が 1-4% 程度上昇するが、輸出を続ける企業の成長率は非輸出企業にくらべてむしろ TFP 成長率が 1-2% 低い。（2）（3）の推計では、被説明変数として TFP の対数値の差分を取ることで観察されない企業特性をコントロールしていると考えられるので、（1）の結果は観察されない企業特性と輸出との相関により、輸出の効果を過大評価している可能性がある。したがって、ここでは（1）よりも（2）（3）の結果をより重んじるが、これらの結果は、輸出を始めた企業が当初はおそらく外国技術を急激に取り込むことで生産性を向上させるが、その後は輸出を続けることでは必ずしも生産性を向上させることができないことを示しているかもしれない。ただし、輸出継続による生産性への効果を計測するには、初期時点のさまざまな企業属性をコントロールした上で、内生性の問題にも対処しなければならない。（3）の結果は GMM 推計によるもので、内生性の問題はある程度考慮されているものの、より断定的な結論を得るためには、結果の頑健性のチェックが欠かせない。
## 4 ．10 日本の輸出企業の特徴

日本については、輸出企業のパフォーマンスは非輸出企業よりも良好であることが、Wakasugi et al. (2008)他の先行研究によって示されている。本節では、産業と年をダミー変数でコントロールした上で、輸出企業のパフォーマンスが非輸出企業に比べてどの程度高いかを分析している。図表34のとおり、日本の輸出企業も中国の輸出企業同様、規模が大きく、資本装備率が非輸出企業に比して高い。またTFP、中国企業のケースと同様に、輸出企業は非輸出企業より3%前後と若干高くなっている。日本の輸出企業は労働生産性、賃金、非生産労働者比率、研究開発費比率が非輸出企業に比べて非常に高くなっている。1994～2000年の期間と、2000年～2007年の期間とを比較すると、両期間で顕著な違いは見られないものの、雇用者数における輸出企業のプレミアムが若干低下したのに対し、売上高や付加価値における輸出企業のプレミアムは上昇しており、結果的に、生産性における輸出企業プレミアムも若干高くなっている。このことは、上の図表9、10で考察したように、全体の売上高の伸びに対しては輸出企業の貢献が大きかったものの、雇用者数の伸びに対する貢献は比較的小さかったことと整合的であるといえるかもしれない。

図表 34 日本の輸出企業のプレミアム

1994-2000	2000-2007	2004-2007+
雇用者数	2.76***	2.52***	1.13
壳上高	3.50***	3.65***	1.12
付加価值額	3.53***	5.37***	1.10
賃金総額	1.19***	1.19***	1.08***
資本労働比率	1.26***	1.20***	1.00
労働生産性	1.21***	1.33***	1.10
非生産労働者比率(定義1)	1.17***	1.21***	1.12***
非生産労働者比率(定義2)	1.27***	1.32***	1.15***
TFP(インデックス)	1.04***	1.05***	1.03***
TFP(Olley-Pakes)	1.03***	1.04***	1.02**
研究開発費/売上比率	5.51***	4.69***	2.32***
標本数	83,056	90,635	17,043

注）**、***はそれぞれ、有意水準5%、1%で有意であることを示す。非生産労働者比率（定義1）は、本社機能部門の従業者数の比率を表しており、本社機能部門には、調査・企画部門、情報処理部門、研究開発部門、国際事業部門、その他の間接業務部門が含まれる。非生産労働者比率（定義2）は、定義1に含まれる部門に加えて、本社以外の情報処理センターと研究所に属する従業者数の比率を表している。輸出企業のプレミアムは、非輸出企業の値に対する、輸出企業の値の比として示している。

$ ^{\dagger} $ 2004～2007年の数値は、一度も輸出を経験したことがない企業の値に対する、初めて輸出を開始した企業の値の比として示している。

出所）日本の企業活動基本調査に基づいて、筆者作成。

### 5. おわりに

本研究は、近年の企業レベルの研究の進展を反映して、中国経済のグローバル化の影響を、中
国の企業レベルの詳細な統計である工業統計表を使用して2000年から2007年の期間について検討した。その際、輸出主導型の経済である韓国、日本の企業に関する既存研究との比較を意識し、特に輸出企業の特徴という観点を主軸にして分析を行った。その結果、次のような特徴が明らかになった。

1. 外資系企業の役割が大きく、かつその役割は年々増大している（外資系企業の売上高に占める割合は2000年約3割、2007年4割超）。

2. 国内企業でも外資系企業でも、輸出比率が100％に近い企業が多く、これらは加工貿易的な生産を行っていると考えられる。一方、日本ではほとんどの企業の輸出比率は10％以下であり、平均的な輸出比率も13％程度である。中国では平均的な輸出比率が50％程度で、日本のケースと比較して非常に高いが、Hahn (2004)による韓国の1990年代の平均輸出比率とは比較的近い数値である。このことから、日本の輸出企業に比べて、中国・韓国の輸出企業は輸出に依存する度合いが格段に高いといえる。ただし、Bernard and Jensen (2004)による米国企業の輸出比率の結果と日本企業のケースとはかなり似通っており、輸出比率に関しては自国経済の規模や経済の発展段階などが重要な決定要因となると考えられる。

3. 輸出への新規参入による輸出の増加（Extensive Margin）が非常に大きい。特に、2000年から2003年において輸出市場における国内企業の活発な参入と退出が見られ、Extensive Marginの比率が60%に対して、Intensive Marginが比率22%である。それにくらべると同期間において、外資系企業はExtensive MarginとIntensive Marginの役割の大きさにそれほど差は見られない（それぞれの比率が30%と22%）。全体の輸出額増加に対して、Extensive Marginが非常に大きいことは、Upward, Wang and Zheng（2010）の結果と同様であるが、日本のケース（図表21）やBernard and Jensen（2004）の米国についての結果とは大きく異なる。また、Hahn（2004）の韓国の1990年代に関する分析でも、Extensive MarginよりもIntensive Marginの方が重要であったことが示唆されている。中国において、非常にExtensive Marginが高いことは、中国の輸出企業の技術レベルがまだ成熟していないため、輸出市場への参入を通じた企業成長と輸出市場からの淘汰のプロセスが活発に行われている、と解釈できるかもしれない。今後、日本や韓国が高度成長を遂げた時期と比較するなどして、中国輸出企業のダイナミズムと技術レベルの向上や経済成長との関係を解明できるとよいであろう。

4. 新規に輸出を開始する企業が多い一方で、年々、輸出における少数企業への集中度が高まっている。日本については、1990年代半ばから、輸出額上位企業への集中度はほとんど変化がないが、中国では急速に集中度が上昇している。輸出額についての企業間の格差、不平等度を示す指標であるジニ係数を比較すると、中国の数値は2000年から2007年の間に0.94未満から0.96を超えるまでに上昇し、日本の約0.98という値に近づいてきている。ただし、中国においても、輸出額に関する企業間格差は既に非常に大きい数値を示しており、輸出がごく少数の企業（The Happy Few）によって担われていることが確認できる。

5. 輸出企業の生産性プレミアムは約3%で統計的に有意であるが、このプレミアムの多くは外資企業によるもので、国内企業の輸出企業と非輸出企業とのTFPの差はそれほど大きくはない。また、輸出開始によって一時的に生産性を向上させる傾向は見られるものの、輸出を継続することによって継続的に生産性を向上させるような学習効果は今のところ認められない。特に国内企業について、輸出と生産性の関係をより詳細に分析・研究していく必要があ
ろう。

6. 3－5を総合すると、生産性がそれほど高くないにもかかわらず、とりあえず輸出ブームに乗って参入した国内企業は数多かったが、輸出額の小さな企業が市場から撤退することも多く、それによって大企業への集中が高まったものと考えられる。

以上、本論文の分析を通じて、中国の輸出企業の特徴が明らかになったが、この分析を踏まえて、中国経済の今後の成長を考えていく上で、今後とも輸出企業の貢献は重要であると考えられることから、①外資系企業から国内企業のスピルオーバー効果の検証、②国内企業のLearning by Exporting効果の検証、③非生産的な企業の輸出への参入と撤退のメカニズムの解明、特に金融の果たす役割などについて、さらに研究を進めてく必要がある。
Ahn, Sanghoon, Kyoji Fukao, and Hyeog Ug Kwon (2004) “The internationalization and performance of Korean and Japanese firms: An empirical analysis based on micro-data,” Seoul Journal of Economics, 17 (4): 439-482.

Bernard, Andrew B., J. Bradford Jensen (2004) "Entry, Expansion, and Intensity in the US Export Boom, 1987–1992," Review of International Economics, 12(4), 662–675

Bernard, A. B., S. J. Redding, and P. K. Schott (2007): “Comparative Advantage and Heterogeneous Firms,” Review of Economic Studies, 74(1), 31-66.

Bernard, Andrew B., J. Bradford Jensen, Stephen J. Redding, and Peter K. Schott (2009) “The Margins of US Trade,” American Economic Review: Papers and Proceedings 99(2): 487-93.

Brandt, Loren, Johannes Van Biesebroeck, and Yifan Zhang (2009) “Creative accounting or creative destruction? Firm-level productivity growth in Chinese manufacturing,” NBER Working Paper 15152, National Bureau of Economic Research.

Fukao, K., Y. G. Kim, and H. U. Kwon (2006) “Plant Turnover and TFP Dynamics in Japanese Manufacturing,” Hi-Stat Discussion Paper Series No. 180, Hitotsubashi University.

Hahn, Chin Hee (2000) “Entry, Exit, and Aggregate Productivity Growth: Micro Evidence on Korean Manufacturing,” OECD Economics Department Working Paper No. 272, OECD, Paris.

Hahn, Chin Hee (2004) “Exporting and Performance of Plants: Evidence from Korean Manufacturing,” NBER Working Paper 10208, National Bureau of Economic Research.

Mayer, T. and G. I. P. Ottaviano (2008) “The Happy Few: The Internationalisation of European Firms --- New Facts based on Firm-level Evidence” Intereconomics, May/June, pp. 135-148.

Melitz, M. J. (2003) “The Impact of Trade on Intra-Industry Reallocations and Aggregate Industry Productivity,” Econometrica, 71(6), 1695-1725.

Melitz, M. J. and G. I. Ottaviano (2008) “Market Size, Trade, and Productivity,” Review of Economic Studies, 75(1), 295-316.

National Bureau of Statistics of China (various years) China Statistical Yearbook, available at http://www.stats.gov.cn/english/statisticaldata/yearlydata/.

Olley, G. Steven and Ariel Pakes (1996) "The Dynamics of Productivity in the Telecommunications Equipment Industry." Econometrica, 64(6): 1263-1297

Upward, Richard, Zheng Wang and Jinhhai Zheng (2010) "Weighing China's Export Basket: An Account of the Chinese Export Boom, 2000–2007," GEP Research Paper Series 2010/14, The University of Nottingham

Wakasugi, R. et al. (2008) “The Internationalization of Japanese Firms: New Findings Based on Firm-Level Data” RIETI Discussion Paper Series 08-E-36, Research Institute of Economy, Trade and Industry.

Wagner, J. (2007) “Exports and Productivity; A Survey of the Evidence from Firm-level Data” The World Economy, 30(1), 60-82.

乾友彦・池本賢吾・田中清泰（2010）「東アジア経済におけるミクロデータを使用した企業・事業所のダイナミクス」内閣府・経済社会総合研究所 Research Note, No. 11
王在喆・清水雅彦（2003）「中国における「工業統計」の変化と現状－日中比較の視点による考察－」、『経済学季報』第53巻第1・2号、立正大学経済学会

王在喆・胡祖耀（2005）「中国における第一回経済センサス－中国の統計調査制度の変遷について－」、『経済学季報』第55巻第2号、立正大学経済学会

王在喆・宮川幸三・清水雅彦（2006）「中国における工業統計調査制度」、『経済学季報』第55巻第3・4号、立正大学経済学会

園部哲史・大塚啓次郎（2004）『産業発展のルーツと戦略 - 日中台の経験に学ぶ -』 千泉書館

附表 1 EUROSTAT CPA 產業分類（製造業）

15	FOOD PRODUCTS AND BEVERAGES
16	TOBACCO PRODUCTS
17	TEXTILES
18	WEARING APPAREL; FURS
19	LEATHER AND LEATHER PRODUCTS
20	WOOD AND PRODUCTS OF WOOD AND CORK (EXCEPT FURNITURE); ARTICLES OF STRAW AND PLAITING MATERIALS
21	PULP, PAPER AND PAPER PRODUCTS
22	PRINTED MATTER AND RECORDED MEDIA
23	COKE, REFINED PETROLEUM PRODUCTS AND NUCLEAR FUEL
24	CHEMICALS, CHEMICAL PRODUCTS AND MAN-MADE FIBRES
25	RUBBER AND PLASTIC PRODUCTS
26	OTHER NON METALLIC MINERAL PRODUCTS
27	BASIC METALS
28	FABRICATED METAL PRODUCTS, EXCEPT MACHINERY AND EQUIPMENT
29	MACHINERY AND EQUIPMENT N.E.C.
30	OFFICE MACHINERY AND COMPUTERS
31	ELECTRICAL MACHINERY AND APPARATUS N.E.C.
32	RADIO, TELEVISION AND COMMUNICATION EQUIPMENT AND APPARATUS
33	MEDICAL, PRECISION AND OPTICAL INSTRUMENTS; WATCHES AND CLOCKS
34	MOTOR VEHICLES, TRAILERS AND SEMI-TRAILERS
35	OTHER TRANSPORT EQUIPMENT
36	FURNITURE; OTHER MANUFACTURED GOODS N.E.C.
37	SECONDARY RAW MATERIALS
ESRI Discussion Paper Series No.102

# Does Bank Liquidation Affect Client Firm Performance? Evidence from a Main Bank Failure in Japan

by

Masahiro Hori

April 2004

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# Does Bank Liquidation Affect Client Firm Performance? Evidence from a Main Bank Failure in Japan $ ^{\dagger} $

Masahiro Hori $ ^{*} $

## Abstract

Several empirical studies have supported the hypothesis that bank relationships have economic value. By examining the effect of a Japanese bank failure on the profitability of client firms, this paper shows that the impact of a bank failure on clients depends on clients' depends on the client's characteristics and the method of bank liquidation, and that the value of bank relationships has been overstated in the previous studies.

Keywords: bank relationship; bank failure; private information; event study

JEL classification: G21; G14
## I ntroduction

It is widely accepted that bank failures have negative effects on the clients of the failed bank. $ ^{1} $ The client firms of a failed institution lose an efficient relationship-based source of funding that mitigates asymmetric information problems that are intrinsic to finance. Recent event studies that analyzed capital market reactions to bank failures have provided evidence that bank failures adversely affect the market value of the bank’s corporate borrowers (e.g. Slovin et al. (1993), Yamori and Murakami (1999) and Ongena et al. (2003)).

This paper contributes to the literature by analyzing the profitability (rather than market value) of client firms of a failed institution in Japan. The negative effects of bank failures should be even more evident in Japan, where indirect financing through bank loans and relation based banking is especially important (e.g. Hoshi and Kashyap (2001)).

The focus on profits makes this paper unique in at least two senses. First, this research has a large sample that includes unlisted firms, while previous event studies are limited to listed companies, which account for only 0.1 percent of all Japanese firms. Including unlisted firms is also important because Japanese listed companies, which are generally large and well-established, are likely less reliant upon indirect financing and therefore bank relationships. Second, we can directly examine the bank failure impacts as revealed by the client firms' performance over a longer period of time. Since an event study on a bank failure is an indirect test that hinges on the assumption of market rationality, the results leave room for various interpretations as a result of possible
short-run market overreactions. By comparing realized profitability among firms over several years after a bank failure, we can directly observe the bank failure effects, making full use of a larger sample that covers small unlisted firms, which do not have easy access to capital markets.

### 1. Hokkaido Takushoku Bank (HTB) Failure

This paper reexamines the hypothesis that a main bank failure adversely affects corporate customers, since the main bank relationship is not easily replaced. We investigate the effect of the failure of Hokkaido Takushoku Bank (henceforth, HTB) on its client firms. The failure of HTB has been previously examined by Yamori and Murakami (1999), who used the event study approach (e.g. MacKinlay (1997)) to conclude that the Japanese main bank relations had economic value to client firms. $ ^{2} $

Hokkaido Takushoku Bank declared virtual bankruptcy on November 17, 1997 and announced the transfer of its operating rights in Hokkaido, Japan’s northernmost island, to regional North Pacific Bank (NPB). HTB marked the first failure of one of Japan’s so-called “top 20” banks.

Although its assets of roughly ¥10 trillion ($90 billion) put HTB among Japan’s top 20 banks with nationwide networks, HTB possessed a regional bank nature as well, operating 133 branches (65 percent of its total branches) in Hokkaido. In March 1997, HTB was responsible for roughly a fourth of total deposits and total bank lending in Hokkaido. The HTB failure was thought to be a devastating blow to both the client firms and the island’s economy.
### 2. Data and Methodology

### 2.1 Data

This paper uses firm-level data from Hokkaido Shinya-Roku (henceforth, HSR) compiled by Tokyo Shoko Research, Ltd. (TSR), the second-largest corporate credit research company in Japan. The HSR covers corporations with annual sales of more than ¥100 million per year in Hokkaido. The total number of corporations appearing in the HSR (1996 edition) is approximately 20,000 (nearly 20 percent of all firms in Hokkaido); it covers basic corporation information such as name, address, industry, year of establishment, capital, number of employees, credit rating by TSR, list of banks it uses, and sales and profits of the past three fiscal years. We use four editions of the HSR (1996, 1998, 2000 and 2001 edition) to collect data from 1995 to 2000.

We use the HSR 1996 edition as the base of our data set, restricting our analysis to incorporated companies that either survived (without M&A) until October 2000 for which profits and sales data are consecutively available, or went bankrupt after the HTB failure. $ ^{3} $ We also exclude companies that changed their settlement month at some point. After these cuts, we ended with a sample of 10,370 companies. Following earlier studies, we identify the clients of banks using the bank list. $ ^{4} $ Firms are identified as main bank clients of HTB if HTB appears first on the list, and some firms are identified as clients if HTB appears anywhere on the list.

Table 1 reports the summary statistics by relation with HTB. Several features should be noted. First, average firm size--¥44 million in capital or ¥1.7 billion in sales--is far
smaller than that of the previous studies on listed companies. $ ^{5} $ Since our purpose is to identify the asymmetric information problem, a study on smaller firms is more appropriate. Second, more than 20 percent of the sample firms had a main bank relation with HTB, and more than 50 percent were HTB clients. This high percentage of HTB relations results from our focus on Hokkaido firms; this balanced mix of firms should provide a solid ground for comparison. $ ^{6} $

Third, there are correlations between the HTB relation and firm characteristics. Generally, larger and more profitable firms tended to have closer relationships with HTB. This finding is consistent with the fact that HTB was Hokkaido's top bank, and as such firms wanted to have business relations with it. To identify the effects of main-bank failure properly, we have to take these correlations into account. For example, contrary to our expectations, the bankruptcy ratio of the HTB-related firms is lower than that of the unrelated firms; this may be due to the higher profitability or larger size of the HTB-related firms, however. Therefore, when investigating the impacts of the HTB failure, we have to control for these quality differences.

### 2.2 Methodology

To evaluate the impact of the HTB failure on its client firms, we compare profitability of firms that had a relationship with HTB to that of a control set of unrelated firms. One drawback of analyzing profitability is that the realized figure is observed only if the firm survived over the settlement terms. If the HTB liquidation caused clustered business failures of its unprofitable client firms, it is probable that the average
profitability of the surviving HTB clients is higher than that of the other survivors, biasing estimates of the effect of the bank failure. To avoid this selection bias, we apply a sample selection model of the following form:

$$ p_{i}^{a}=X_{i}^{^{\prime}}\beta+\varepsilon_{i}\quad(profitability equation:\ p_{i}^{a}\ is observed if\ b_{i}^{*}>0), $$

$$ \boldsymbol{b}_{i}^{*}=\boldsymbol{W}_{i}^{^{\prime}}\boldsymbol{\gamma}+\boldsymbol{u}_{i}\qquad(selection equation that detects business failures), $$

where $ \varepsilon_{i}\sim N(0,\sigma^{2}) $ , $ u_{i}\sim N(0,1) $ and $ \operatorname{Corr}(\varepsilon_{i},u_{i})=\rho $ . Dependent variable $ p_{i}^{a} $ is the profitability of firm i after the HTB failure, defined by after-tax profits to capital ratio; $ b_{i}^{*} $ is a latent variable; vectors, $ W_{i} $ and $ X_{i} $ , consist of explanatory variables such as a dummy variable that equals 1 if the firm i had a main bank relationship with HTB before the failure, a dummy variable that equals 1 if the firm was the HTB client, and other control varialbes. $ ^{7} $ We estimate the parameter vectors $ \beta $ and $ \gamma $ by maximum likelihood.

Our hypothesis is that, if bank relationships are not easily replaced, the HTB failure should have adversely affected the profitability and survival of client firms. That is, the coefficients on the HTB relation dummies above should be negative in both the profitability equation and the selection equation.

### 3. Results

### 3.1 Basic Results

The first two columns of Table 2 provide coefficient estimates of our model. The upper half of the table reports the coefficients of the profitability equation and the lower