Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
また、学校周辺に安全な避難場所がない地域においては、地域住民にとって学校施設が唯一の避難場所となることも考えられる。この場合、防災担当部局等との十分な連携の下、以下に示すような、地域住民の避難を想定した対策を講じておくことが必要である。

- 避難してくる地域住民の想定人数に応じて、避難フロアのスペースを十分確保する。

屋外からも速やかに避難できるよう屋外階段を設置する（その際、屋外階段の十分な耐震性を確保する）。

だれでも容易に避難ができるよう、わかりやすい案内看板を設置するなど高い視認性を確保する。

・夜間でも安全かつ速やかに避難できるよう誘導灯などを整備する。

安全かつ速やかに避難ができるよう、余裕のある入口幅や階段幅を確保する。

- 救出されるまでの数日間に必要な、水、食料、毛布などの物資の保管場所を浸水しない階に計画する。

他の公共施設との複合化による高層化（イメージ）

## (避難訓練などによる津波対策)

☐ 地域によっては学校施設整備による有効な津波対策の実施が困難な場合も考えられるが、そのような場合でも安全な避難場所へ避難できるよう、避難訓練など十分な対策を講じることにより、津波から安全に避難できるようにすることが必要である。

## (津波以外の災害の想定の見直し)

☐ 今回の震災は多くの地域で津波が想定を大きく超えたことから被害が拡大し
た。洪水、高潮、がけ崩れ等津波以外の災害の想定についても、必要に応じて、規模や被災地域等の見直しを行い、子どもたちの安全を確保するため、十分な対策を講じることが重要である。
ESRI Discussion Paper Series No.68

対日・対外直接投資と製造業企業の生産性

: 企業活動基本調査個票データによる実証分析

by

村上友佳子・深尾京司

October 2003

內閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# 対日・対外直接投資と製造業企業の生産性：

企業活動基本調査個票データによる実証分析 $ ^{*} $

村上友佳子

一橋大学大学院経済学研究科博士課程

深尾京司

一橋大学経済研究所教授

2003年10月
論文の構成

序章 問題意識

第1章　対内 M&A 投資は日本の生産性を上昇させるか

第2章　対外直接投資は企業の非生産労働需要を拡大するか

第3章 優れた企業が直接投資するのか：セレクション仮説の検証

## 序章 問題意識

近年、日本の対外、対内直接投資は急速に拡大した。1980年代後半以降、日本の製造業はアセアンや中国を中心とする東アジア諸国に急速に生産を移転した。図1.1に見られるように、生産現地法人の海外での生産高は今日では日本の総輸出を上回る額に達している。また、1990年代後半には、対内直接投資のブームが起き、他の先進国と比較すれば残高はまだまだ少ないものの、表1.1に見られるように対内直接投資残高が倍増した。

このような対内・対外直接投資の急拡大は日本の製造業に様々な影響を与えると予想される。標準的な国際経済学によれば、直接投資とは経営資源の移転を伴う国際資本移動と考えられる。従って、対内直接投資は日本の生産性を上昇させるかも知れない。

また、対内・対外直接投資は国内労働市場にも影響を与えると予想される。例えば、対外直接投資は生産工程の海外移転を通じて、日本国内において企業の生産労働者に対する需要を減少させ、非生産労働者に対する需要を高める可能性がある。また、外資系企業は雇用量を伸縮的に調整することを通じて、終身雇用制をはじめとした日本の雇用慣行を変化させるかもしれない。

本論文では企業活動基本調査の個票データを利用した実証分析によりこれらの問題について研究してみよう。

高い技術力と生産性を誇る全ての企業が、生産を海外移転するとは限らない。技術知識ストックの利用方法としては、企業は高い国際競争力を利用して輸出を増やしたり外国企業へのライセンシングにより技術知識の対価を得たり、外国企業に技術を供与して委託生産を行うといった選択肢もありうる。本論文では、技術知識の利用方法に関する以上のような選択が、企業のどのような属性に依存しているかについても分析する。

論文の構成は次の通りである。まず第1章では、外資系企業の全要素生産性が日本企業と比較して高いか否か、外資系に買収されると全要素生産性が上昇するか否かを検定する。また、外資系企業の方が雇用の調整速度が速いか否かを確認する。第2章では、海外生産を拡大した企業ほど、雇用に占める生産労働者の割合を低下させているか否かを検証する。最後に第3章では、
企業の生産性水準と、この企業による輸出、海外生産、ライセンシングといった技術知識の利用方法に関する選択の間にどのような関係があるかを分析する。
第 1 章 対内 M&A 投資は日本の生産性を上昇させるか

## 第1節 はじめに

対内直接投資残高を今後 5 年間に倍増することを目標に掲げた小泉首相の施政方針演説 2003 年 1月国会)をはじめとして、対内直接投資の拡大は日本の重要な政策課題とされている。この背景には、対内直接投資が雇用や資本だけではなく、外国企業の新しい技術や革新的な経営をもたらすという期待が存在する (首相官邸 (2003)、対日投資会議 (2003))。

直接投資とは、経営への参加を伴う国際資本移動を指す。従って標準的な国際経済学では、直接投資は資本だけでなく、経営資源（技術知識、新ビジネスモデル、経営能力等）の移転をもたらすと考えてきた。 $ ^{1} $ もちろん資源獲得型の直接投資（農林水産、鉱業資源の確保、日本企業によるカリフォルニアでの研究開発、等）も存在するが、大部分の直接投資の目的は、経営資源を最適地で投入し、最大の収益を得ることにあると考えられる。

外資系企業の生産性がホスト国の独立系企業より高いか否かについては、後述するように幾つかのホスト国について実証研究が行われてきた。多くの研究では外資系企業は労働の付加価値生産性は確かに高いものの、それは独立系企業より資本集約的な生産を行っているためであり、資本の寄与分を除いた全要素生産性（TFP）で見ると、外資系企業の生産性は必ずしも高くないとの結果を得ている。一方日本については、Kimura and Kiyota (2003)が経済産業省 砼業活動基本調査の個票データを使った実証分析により外資系企業の方が全要素生産性の水準、上昇率ともに日本企業より高いとの結果を得ている。

日本を含め先進国への直接投資の大部分は現地法人の新設（グリーンフィールド投資）ではなく買収や資本参加（M&A 投資）を通じて行われているにもかかわらず、先進国を対象とした先行研究はこの違いを考慮していない点で問題がある。図 1.2 は日本および海外について、国際収支ベースの対内直接投資フローと対内 M&A 投資額を比較している。直接投資フローが国境を越えた投資額と再投資収益のみを対象とするのに対し、M&A 投資額は買収・資本参加に要した資金額を対象としている。従って例えばホスト国で調達された買収・資本参加資金は、前者には含まれないが後者には含まれている。このように 2 つの投資額の比較には注意を要するが、図 1.2 からは、日本を含めた先進国においては、M&A が直接投資の大部分を占めていることがわかる。

最近 Werner (2003)は、対日直接投資の大部分が M&A 投資であることに着目し、対日投資の多くは日本企業の技術獲得や投資ファンドによる短期的な収益獲得が目的であると推測している。彼はさらに、M&A 投資は必ずしも雇用を拡大しないこと、日本は貯蓄超過で資本流入を必要としないこと等を理由に、日本は対内直接投資促進策をとる必要は無いと主張している。Werner
(2003)は主張の根拠をほとんど示していないが、彼のような議論が正しいか否かを評価するためにも、M&Aによる対内直接投資について詳しい研究が必要である。

先行研究の多くは、外資系企業とホスト国の独立系企業の生産性を単純に比較している。しかし外資系企業の方が仮に生産性が高いとしても、M&A投資の場合には外国の親会社からの技術移転によってではなく、もともと生産性の高い企業を対象に買収・資本参加したために、生産性が高くなっている可能性がある。従って対内M&A投資がホスト国の生産性に与える影響を分析するためには、生産性水準の単純比較ではなく、投資先企業の生産性が買収・資本参加によって顕著に上昇したか否かを調べる必要がある。また、仮に外国企業がもともと生産性の高い企業に対して買収・資本参加する場合でも、投資対象企業の生産高がその後大幅に拡大すれば、M&Aは日本全体で見た生産性を上昇させることになる。従って、投資先企業の生産規模がM&A投資以降拡大されているか否かも、重要な意味を持つ。本章では、このような視点から対日M&A投資の効果を分析する。またこれに加えて、M&A投資された企業はリストラ等により雇用を顕著に減らしているか否か、外資系企業では雇用調整速度が早いか否か、といった国内雇用への影響も分析する。さらに、外資系のプレゼンスの拡大が、他の日本企業の生産性にどのような影響を与えるかという、いわゆるスピルオーバー効果についても分析する。

本章の構成は以下の通りである。まず次節では先行研究を概観する。3 節では分析に用いる全要素生産性 (TFP) 指標の算出方法、およびデータの概要を述べる。4 節では外資系企業と日本企業との間で生産性をはじめとするパフォーマンス指標の平均値を比較する。5 節では、外資比率とTFPレベルおよびTFP上昇率の関係を回帰分析により検証する。6 節では外国企業にM&A投資された企業とその他の企業との雇用と生産性を比較し、M&A投資された企業が雇用を拡大しているか、経営効率を高めているかを検証する。7 節では外資系企業と日本企業とで雇用調整速度が異なるか否か、8 節では外国資本の参入により同じ産業に属する日本企業にスピルオーバー効果が生じたか否かを検証する。

## 第2節 外資系企業の生産性およびスピルオーバー効果に関する先行研究

外資系企業の生産性を国内企業のそれと比較した主な研究としては、以下の諸論文があげられよう。

Blomstrom and Sjoholm (1998)はインドネシアのマイクロデータを用いて実証研究を行い、外資系企業は国内企業と比較して有意に労働生産性が高いこと、また産業内外資シェアは、輸出を行う国内企業にとっては影響はないが輸出を行わない国内企業の労働生産性にプラスの効果を持つとの結果を得ている。

一方、企業レベルで TFP を計測した多くの研究は外資系企業の生産性について、これと異なる
結果を得ている。インドネシアの製造業企業に関するRamstetter (2002)や、タイおよびインドネシアの自動車産業企業を対象としたIto (2002a)およびIto (2002b)は、外資系企業は労働の付加価値生産性は確かに高いものの、それは国内企業より資本集約的な生産を行っているためであり資本の寄与分を除いたTFP水準で見ると、外資系企業の生産性は必ずしも高くないとの結果を得ている。

先進国に関しては Okamoto (1999)が、米国自動車部品産業の事業所レベルのデータを用いて、米国に進出した日本の部品メーカーの在米自動車部品生産事業所と独立系事業所との様々な経営指標を比較し、日本企業の参入が活発であった 1980 年代の米国系事業所の成長を調べ、さらに日本企業から米国企業への技術知識のスピルオーバーの有無を検証している。実証分析の結果、日本と米国事業所の経済変数の比較では、日系企業は労働生産性や資本労働比率、アウトソーシング比率などの指標であると独立系企業よりも優れているのに対して、TFP レベルで比較すると独立系企業が優れているとの結果を得た。また日本の事業所から米国事業所への技術知識の有意なスピルオーバーが観察されたが、競争圧力の効果が高いのではないかと結論付けている。

Kimura and Kiyota (2003) は、経済産業省 輈業活動基本調査の企業データを用いて、1) 外資が資本参加する企業側の要因は何か、2) 外資が資本参加している企業が効率的か否か、3) 外資系企業が日本企業に比べて容易に市場から退出するのが否か、の3点について分析している。その結果彼らは、外資比率の高い企業では、労生産性、TFP、資本収益率、賃金率の上昇率が高いこと、外資系企業の方が簡単に撤退するという仮説は統計的には指示されないこと、等の結果を得ている。

なお、本論文とKimura and Kiyota (2003)はほぼ同じミクロデータを利用した分析であるが、本論文と比較してKimura and Kiyota (2003) 論文は、(1)総生産額ではなく付加価値をアウトプットと見なしていること、(2)全企業の平均値をTF P計測のための基準となる仮想企業と見なし、産業間の技術の違いを考慮していないこと、(3)外資の出資比率10%以上を外資系企業とみなしているため、国際的に名声が高く株式の多くを外国人が国際ポートフォリオ投資として所有しているソニーのような企業も外資系と分類してしまう危険が高いこと、(4)買収の効果について詳細な分析を行っていないこと、等の点で異なる。

M&A の効果を分析した実証研究も幾つか存在する。詳しいサーベイは天野 (2003) に譲るが、M&A に関しては主に経営学の分野で多くの実証研究が行われてきた。実証研究は、イベント・スタディーと財務諸表のデータに基づく研究に大別できる。前者は M&A に関するアナウンスの前後で買収企業や被買収企業の株価反応を分析している。後者は買収企業や被買収企業のパフォーマンス指標 (営業利益率、成長率、総資産利益率、ROA、ROE など) を分析している。

例えば後者のグループに属するOdagiri and Hase (1988)は1980年代の日本製造業企業の買
収形態と買収後の経営効率について分析している。当時の日本では、主に事業の多角化や衰退産業に属する企業の経営存続を目的とする買収が行われていた。彼らは日本企業同士の買収を分析し、買収後は利潤率や成長率が低下していることを明らかにしている。Conyon, Girma, Thompson, and Wright (2002)は英国において外資系企業の買収により買収された日本企業の賃金上昇率と労働生産性上昇率が高まっているとの結果を得ている。またChudnovsky and López (2000)は1990年代のアルゼンチン企業について実証研究を行い、外国企業によって買収された企業の経営指標が国内企業によって買収された企業や独立系企業と比較して改善したとの結果を得ている。しかし先行研究の多くは、経営効率の指標として、利潤率や労働生産性を用いており、国境を越えたM&Aの全要素生産性への効果を分析した研究はほとんど行われていない。

次に、外資系企業から国内企業へのスピルオーバー効果に関する実証研究を概観しよう

Caves (1974)は、生産活動を営む外資系企業の進出は3つの意味で現地企業の生産性上昇に結びつくとする。それは、第一に参入がホスト国に寡占的歪みを減らし配分の効率性をもたらし、第二に外資系企業の優位性は競争圧力や宣伝効果を通じて現地企業の効率を増加させる。第三に、ライセンシングや資本財に体化された技術を貿易を通じて移転するよりも効率的に技術移転やイノベーションを促進させる効果があるとする。Cavesの論文ではカナダ、オールトラリアの産業ごとのデータを用いて検証している。カナダについては有意ではないがオーストラリアのケースでは外資系企業の参入により現地企業の付加価値率は高まっている結果が出されている。

Aitken and Harrison (1999)は、ベネズエラの事業所レベルのパネルデータを用いて外資系企業から国内企業への技術知識のスピルオーバーの有無を検証している。彼らは、対内直接投資によって国内企業の生産性が上昇するか否かは、理論的にはどちらも有り得るため、実証研究で明らかにすべき問題であると考えている。それは、短期的には国内需要が外資系企業に振り向けられるため国内企業の生産量が減少する一面があるからである。また、中長期的には外資系企業のもつ技術知識や経営ノウハウが雇用者の移動を通じてスピルオーバーし、国内企業に正の効果がもたらされると予想している。実証分析の結果、資本参加された企業のプレゼンスは正のスピルオーバー効果をもち、特に小規模な国内企業への効果に関して結果は頑健である。共同出資企業から現地企業へスピルオーバーは負であった。この二つの効果を総合的にみると外資系企業のスピルオーバーはきわめて小さいと結論される。

Haskel, Pereira, and Slaughter (2002)は英国の事業所レベルのパネルデータを用いて外資系企業からホスト国の独立系企業へのスピルオーバーの有無を検証している。この論文は、外資系企業の参入によりホスト国に技術知識がスピルオーバーするには時間を要する可能性があると想定し、説明変数に様々なラグをとって検証している点、外資系企業の投資母国ごとにテストしている点、ホスト国企業の技術知識の受容能力の差によってスピルオーバーの有無を検証している点等
に特徴がある。実証分析の結果、クロスインダストリーデータでは外資系企業から現地企業への正のスピルオーバー効果が観察された。ただし、地域へのスピルオーバーは有意ではなかった。産業内の外資シェアが10%上昇することで国内事業所の生産性は0.5%上昇する。この他、スピルオーバーには時間がかかること、投資母国ごとにテストした場合、米国、フランスの企業は国内産業に正のスピルオーバーがあること、企業の受容能力については従業者数が中位の事業所やホワイトカラー比率が低位から中位の事業所で正のスピルオーバーが観察されること、等の結果を得ている。 $ ^{2} $

## 第3節 データと分析方法

本節では、我々の利用したデータの概略とTFPの計測方法について説明する。

分析に用いたデータは経済産業省の 咲業活動基本調査 の企業レベルの個票データである。データは 1994 年から 1998 年をカバーしたパネルデータである。統計調査の対象となる企業は従業者数 50 人以上、資本金 3000 万円以上の企業である。この論文では製造業企業のみを分析対象とした。

実証分析のためのデータベースの作成にあたり売上高、有形固定資産、給与所得、中間投入(売上原価から明示的な経費を除いて算出)が負の企業、従業者数計が統計基準の50人に満たない企業のデータを異常値として削除した。この論文で用いたデータ数は5年間合計で延べ68641件である。

さらに、1994 年の外資比率について記載の誤りが多いためデータを修正した。1994 年外資比率 33.4% 以上で 95 年以降 0% になっている企業については 1994 年の外資比率は 33.4% 未満とした。また、親企業の投資母国が記載されているにもかかわらず外資比率 0% となっている企業は外資比率 33.4% 超と見なした。

我々は基本的に外資の出資比率が33.4%以上の企業を外資系企業、それ以外を日本企業と定義した。これは外資比率が50%以上の企業のみを外資系企業と見なすと、外資系企業のサンプル数が少なくなること、日本では出資比率33.4%以上の所有者は重要事項(定款の変更、会社の合併・分割、取締役・監査役の解任、会社組織の変更等)の決議に拒否権をもち、経営に重要な意味を持つことによる。なお、結果の頑健性を確認するため、外資の出資比率50%以上を外資系企業と見なした分析も一部行った。先にも述べたように外資10%以上の企業を外資系と見なす
と 国際的に名声が高く株式の多くを外国人が国際ポートフォリオ投資として所有しているソニーのような企業も外資系と分類してしまう危険が高いことに注意する必要がある。

表 1.2 にまとめたように、我々のデータベースによれば 1994 年から 1998 年に外資系企業は 180 社から 244 社へ、外資系企業の売上高合計に占めるシェアは 3.9%から 7.6%へ拡大している。1998 年の企業のうち 1994 年から存続している企業は 10152 社である。 $ ^{3} $ このうち外資比率 0-33.3%の日本企業であり続けた企業は 9967 社、日本企業から 33.4%以上の外資系企業に転じた企業は 43 社である。1994 年に外資比率 33.4%以上であった企業のうち、1998 年までに日本企業に転じた企業は 10 社、33.4%以上の外資系企業であり続けた企業は 132 社であった。我々は、外資比率が 33.4%未満の状況から、33.4%以上の状況に変化した企業を、M&A 投資により外資系企業に移行した企業と見なして以下の分析を進める。

表 1.2 はまた、外資系企業の日本における活動の拡大を理解する上で、M&Aが極めて重要であることを示している。外資系企業の売上高は1994年から98年にかけて8.6兆円拡大したが、このうち、新規投資による増加は69社と企業数は多いものの売上高では0.9兆円に過ぎず退出による売上減0.8兆円をほぼ相殺する規模しかない。また、存続外資系企業の売上増加も0.2兆円にしか過ぎない。外資系企業の売り上げ増の大部分である8.8兆円分はM&Aによって生じている。

次に、本論文における個別企業のTFP水準の計測方法について説明しよう

ノンパラメトリックに企業間生産性格差を計測する方法を開拓した代表的な先行研究としては、Caves, Christensen, and Diewert（1982）とGood, Nadiri, and Sickles（1997）があげられよう。

Caves 達によって開発された多角的生産性指数(multilateral productivity index)は各企業の産出量と産業平均産出量の差（対数値）から各生産要素について各企業の投入量と産業平均投入量の乖離（対数値）に各企業の生産要素シェアと産業平均生産要素シェアの平均値を掛けた値を引いて求められる。言い換えれば、Caves 達の多角的生産性指数は、ある時点において平均的な産出量、投入量、生産要素シェアを持つ代表的企業（representative firm）を想定し、各企業の生産性を代表的な企業との相対的格差として算出される。この指数はある時点において二つ以上の企業間で生産性を比較する場合には非常に有用である。しかし企業の参入等により時間を通じて対象とするサンプル企業が変化し平均的な生産性水準が変化する場合や、各企業の生産性が時間を通じて変化する場合には、適切な分析が行えないという弱点がある。

これに対して Good, Nadiri, and Sickles (1997) はディヴィジア指数による時系列接続方法を使って Caves 達の多角的生産性指数の問題点を克服した。Good 達は想定する代表的企業の TFP が
時間の経過につれ変化することを考慮することによって、横断面の生産性分布だけでなく時間を通じた生産性分布の変化も同時に捉えることを可能にした。この指数は Aw, Chen, and Roberts (1997)、深尾伊藤 (2002)、Hahn (2000) によって台湾の製造業、日本の自動車産業、韓国の製造業における事業所レベルのデータにそれぞれ応用された。

本論文でも上記の諸研究と同じように t 時点における企業 f の TFP 水準を、初期時点 $ (t = 0) $ における当該産業代表的企業の TFP 水準との比較の形で測定する。年における企業 f の TFP を、以下のように定義する。

$$ \begin{aligned}&\ln TFP_{_{ft}}=\left(\ln Y_{_{ft}}-\overline{\ln Y_{_{t}}}\right)+\sum_{s=2}^{t}\left(\overline{\ln Y_{_{s}}}-\overline{\ln Y_{_{s-1}}}\right)\\&-\left[\sum_{i=1}^{n}1/2\left(S_{_{ift}}+\overline{S_{_{it}}}\right)\right]\left(\ln X_{_{ift}}-\overline{\ln X_{_{it}}}\right)\\&+\sum_{s=2}^{t}\sum_{i=1}^{n}1/2\left(\overline{S_{_{is}}}+\overline{S_{_{is-1}}}\right)\left(\overline{\ln X_{_{is}}}-\overline{\ln X_{_{is-1}}}\right)\\ \end{aligned} $$

ここで $ Y_{ft} $ は当該企業の総生産高（データの制約のため売上高を使っている） $ X_{ift} $ は生産要素 i の投入量、 $ S_{ift} $ は、企業の要素投入コストの合計に占めるシェアである。各記号の上の傍線は各変数の産業平均を表す。(1.1)式によりある時点、ある産業においての代表的な企業との相対的な TFP 水準だけではなく、時系列方向の生産性分布の変化も考慮した企業の TFP 水準が計測できる。産業分類は企業活動基本調査の中分類（59産業）を用いた。

TFP を算出するために用いたデータのうち、Y は実質売上高で、企業活動基本調査の売上高を総務省の 験続産業連関表 および経済産業省の 延長表 の産業別デフレータを 60 部門に統合することにより作成したデフレータで実質化することにより算出した。実質資本ストックは、以下のようにして推計した。まず工業統計表産業編より 3 桁業種別に土地、建物を除いた新規設備投資額を SNA 設備投資デフレータで実質化し、恒久棚卸法により積み上げ、実質資本ストックを作成した。次に同統計の有形固定資産総額 (簿価、年末高) との比率を算出した。同比率を企業活動基本調査で回答された有形固定資産額に掛けた値を個別企業の実質資本ストックとした。稼働率を調整するため、以上で算出した実質資本ストックに深尾村上(2000)の方法を用いて推計した産業別稼働率を掛けた値を実質資本ストックサービス投入量とした。コストシェアについてはJP データベースの業種別資本サービス価格データを使用して算出した。 $ ^{4} $

実質中間投入には、企業活動基本調査の売上原価のうち諸経費を除いた値を用いた。実質化
については売上高の実質化と同じ方法を用いた。実質労働投入データには、企業活動基本調査の全従業者数*SNAベースの産業別労働時間指数/100を用いた。

なお、TFP 水準の算出においては、データのうち資本ストック、労働者数、給与金額、産出額、中間投入それぞれについて、分布の両端 0.1%外のサンプルを異常値として除いた。

## 第 4 節 外資系企業と日本企業の平均値テスト

本節と次節では、進出形態 (M&A かグリーンフィールド投資か) を区別せず、外資系企業と日本企業の比較を行う。まず本節では、外資系企業と外資系企業 (外資比率 33.4% 以上) の行動の間にどのような違いがあるかを平均値の比較検定によって分析する。我々は 5 年間のデータをプールし、各グループの平均値を比較する。

比較に用いた変数は、TFP レベルのほかに TFP 上昇率、資本労働比率、研究開発集約度、生産委託比率、労働者一人あたり経常利益、賃金水準、本社従業者比率、売上高経常利益率、有形固定資産営業利益率、有形固定資産増加比率、設備投資の対資本ストック比率、年平均従業者数増加率、労働生産性である。テストの結果は表1.3にまとめた。

全製造業の比較でみると、TFP レベル(前節で述べたように各年の同一産業に属する企業の平均値からの乖離として測っている)、資本労働比率、研究開発集約度、労働者あたり経常利益、賃金水準、売上高経常利益率、有形固定資産増加額の対資本ストック比率(1994-1998)、労働生産性について外資系企業が日本企業を有意に上回っている。

生産委託比率、本社従業員数比率は日本企業の方が外資系企業より有意に高い。

TFP 上昇率、有形固定資産営業利益率、従業者数増加率および、設備投資の対資本ストック比率 (1994 年単年の比較) は、全製造業で比較した場合には有意な違いは無い。表 1.4 は産業毎比較した結果である。概ね全製造業平均と同様の結果を得た。

最後に、外資系企業と日本企業がどのように異なるかを回帰分析によって調べよう。表 1.5 がその結果である。被説明変数としては、平均値に関する検定と同じ変数を用意した。説明変数は、外資の出資比率 33.4% 以上を 1 とする外資ダミーの他、産業ダミー (ダミーの無い基準となる産業は電子計算機製造業である)、年ダミー、および定数項である。結果は表 1.5 にまとめてある。

回帰分析の結果は、平均値に関する検定結果とほぼ同様である。外資系企業は日本企業と比較して、有意に TFP 水準が約 11% 高く、また資本収益率も有意に高い。例えば売上高経常利益率は日本企業と比較して 2.3% 高いことが分かった。TFP 上昇率については Kimura and Kiyota (2003) と異なり、外資系の方が有意に高いとの結果は得られなかった。 $ ^{5} $
また、日本企業と比較して、活発に研究開発や設備投資を行っていることも確かめられた。労働については、資本労働比率が有意に高く、労働者一人当たりにより多くの資本設備を装備している。おそらくこれを反映して、賃金水準や労働の付加価値生産性も外資系企業の方が高い。従業者の増加率は外資系の方がわずかに少なかったが、日本企業との差は統計的に有意ではなかった。

## 第5節 TFP 水準および TFP 上昇率の決定要因に関する回帰分析

本節では TFP 水準および TFP 上昇率の決定要因を回帰分析し、外資系企業の TFP 水準や TFP 上昇率が、他の要因をコントロールした上で、高いか否かを検証する。外資比率の他に、研究開発ストック、企業の設立年数、企業規模、他企業への生産委託金額等も、以下の理由から TFP 水準を高めると考えられる。これらの変数を加えた上で、回帰分析を行った。

研究開発により企業は新製品を考案し、また効率の良い生産工程を導入するなどのイノベーションを行うことができると考えられる。企業は事業を継続することにより経験を積み重ね、生産性を高めることができると考えられる。従って設立後経過年数はTFPにプラスの効果を持つと考えられる。他方で、非常に古い企業は知識の陳腐化により生産性が低下する可能性もあろう。このような非線形の関係を考慮するため設立年数の2乗も変数として加えた。

外部への生産委託は、一部の生産工程に特化した外部の企業に生産を委託することで生産費を抑制し、効率的な生産を可能にすると予想される。また、規模の経済性が働くような産業では大企業の方が費用上優位であると考えられる。しかし、企業規模が肥大化すれば組織や生産システムの改変などが困難になるため経営効率を妨げる要因になると考えられる。これらを考慮して、売上高で測った規模とそれを2乗した変数を考慮した。

推定するモデルは以下の通りである。

$$ \begin{aligned}\ln TFP_{f,t}&=\beta_{0}+\beta_{1}FF33DUM_{f,t}+\beta_{2}\frac{R\&DStock_{f,t}}{Sales_{f,t}}+\beta_{3}Skill_{f,t}\\&+\beta_{4}Age_{f,t}+\beta_{5}Age_{f,t}^{~^{2}}+\beta_{6}Size_{f,t}+\beta_{7}Size_{f,t}^{~^{2}}+\beta_{8}\frac{Outsourcing_{f,t}}{Sales_{f,t}}\\&+\sum_{j}\gamma_{j}INDYDUM_{j,f,t}+\sum_{t^{\prime}}\delta_{t^{\prime}}YEARDUM_{t^{\prime},f,t}+\sum_{f^{\prime}}\delta_{f^{\prime}}FIRMDUM_{f^{\prime},f,t}\\ \end{aligned} $$

その後は恒久棚卸法で資本ストックを推計している。日本企業は外資系と比較して古い企業が多く、実際の資本ストックより薄価が小さい場合が多いと考えられる。従って彼らの方法では、日本企業について資本ストックの成長率を過大に推計し、このため外資系企業と比較して日本企業のTFP上昇率を過小に推計している可能性がある。
$$ \begin{aligned}\ln&TFP_{f,t}-\ln TFP_{f,t-1}=\beta_{0}+\beta_{1}\ln TFP_{f,t-1}+\beta_{2}FF33DUM_{f,t}\\&+\beta_{3}\frac{R\&DStock_{f,t}-R\&DStock_{f,t-1}}{Sales_{f,t-1}}+\beta_{4}Skill_{f,t}\\&+\beta_{5}Age_{f,t}+\beta_{6}Age_{f,t}^{^{2}}+\beta_{7}Size_{f,t}+\beta_{8}Size_{f,t}^{^{2}}+\beta_{9}\frac{Outsourcing_{f,t}}{Sales_{f,t}}\\&+\sum_{j}\gamma_{j}INDYDUM_{j,f,t}+\sum_{t^{\prime}}\delta_{t^{\prime}}YEARDUM_{t^{\prime},f,t}+\sum_{f^{\prime}}\delta_{f^{\prime}}FIRMDUM_{f^{\prime},f,t}\end{aligned} $$

ここで用いた FF33DUM は、外資比率が 33.4% 以上の企業は 1. それ以外の企業は 0 とするダミー変数である。先にも説明したように我々は主に、外資比率が 33.4% 以上の企業を外資系と見なして分析を進める。

R&DSstock/Sales は、研究開発ストックの売上高に対する比率であり、研究開発集約度と呼び。 $ (R\&DStock_{t}-R\&DStock_{t-1})/Sales_{t-1} $ は、研究開発ストックの前年からの増分を売上高で割った値である。なお、研究開発ストックは、短い時系列データをもとに恒久棚卸法で推計しているため、 $ ^{6} $ あまり信頼できない。 $ ^{7} $ このため研究開発集約度の代わりに当年の研究開発費フローの売上高に対する比率を使った推計も行った。なお、我々のサンプルでは、研究開発費を報告している企業は半数以下である。我々は正の研究開発費を報告した企業に限定した推計も行ってみた。

Skill は全従業者に占める非生産労働者の割合、つまり(従業者数計-本社内製造事業従業者数-本社外製造事業従業者数)/従業者数計)である。外資系企業の方が労働の質が高い可能性を考慮するため加えた。

Age は設立時点から調査対象時期までの経過年数であり 企業の経験を表す。 $ Age^{2} $ はその2乗値である。

Outsourcing/Sales は、企業の国内、海外への生産委託金額合計の売上高に対する比率である。生産委託が経営効率を改善する効果をコントロールするため、説明変数に加えた。

Size は、売上高 (10 億円単位) で企業規模を表す。 $ Size^{2} $ はその 2 乗値である。

また、TFP 上昇率を被説明変数とした推定においては、技術の企業間でのキャッチ・アップ過程
が存在する可能性を考慮して、当該企業の前年度のTFP水準を説明変数に加えた。

産業ダミーINDDUM作成にあたっては企業活動基本調査の業種分類 (製造業57分類)を用いた。

YEARDUM はマクロ経済のショックをコントロールするため加えた年度ダミーである。

回帰分析に用いた変数の記述等計量が表 1.6 に、また(1.2)、(1.3)式の推定結果が表 1.7 にまとめてある。推定にあたっては、観察されない企業に固有の効果を考慮しないモデルと、これを考慮した固定効果モデルをともに試みた。

最初に、生産性水準を被説明変数とした場合の結果を報告する (表 1.7 パネル A およびパネル B を参照)。

企業の固有効果を考慮しない推計(表1.7パネルAの最初の4つの式)によれば、外資系企業は有意にTFP水準が高い。これは表1.3と表1.4で報告した平均値に関する検定や、表1.5で報告した産業ダミーと年ダミーのみを説明変数とした回帰分析の結果と整合的である。表1.7の推計によって、研究開発支出、企業規模、経験年数、非生産労働者比率、生産委託比率等の要因をコントロールした上でも外資系企業の全要素生産性が日本企業と比較して有意に高いことが分かった。また、研究開発集約度、非生産労働者比率、生産委託比率の係数推定値は、予想通りすべて正であった。

企業に固有の観測できない特性を考慮した固定効果モデルにおいても、外資ダミーの推定係数は有意な正の値であった。このモデルでは、推定期間の間ずっと生産性が高い企業と低い企業の違いは、企業ダミーでコントロールされている。従って、外資ダミーの正の係数は、日本企業から外資系企業に移行すると当該企業のTFP水準が上昇し、逆に外資系企業から日本企業に移行すると当該企業のTFP水準が下落することを意味する。外国企業がM&A等により既存企業の経営に参加すると、企業のTFP水準が上昇することがわかった。

固定効果モデルでは、生産委託比率や非生産労働者比率は有意で無くなった。また研究開発集約度を表す変数の係数は予想に反して負で有意であった。これは先にも述べたように、わずかな期間の投資フローデータをもとに研究開発ストックを推計している問題や研究開発費を回答していない企業が多いために生じたのかもしれない。そこで、研究開発費を回答した企業にサンプルを限って、研究開発費売上高比率を説明変数として使うと、この件数の係数は予想通り正であつ
た。

単独の海外企業が50％以上出資している外資系企業については、親企業の所在国が分かるため、投資母国毎に異なったTFPへの効果を前提とする推定も可能となる。過半所有外資系企業のうち米国を母国とする企業はのべ262社(年あたりおよそ50社)、欧州を母国とする企業はのべ231社(年あたりおよそ45社)、その他の国を母国とする企業はのべ329社であった。その他の投資母国のうち香港、台湾、カナダがのべ十数社あり、残りののべ約300社については、投資母国の記載がない。

投資母国別に効果が異なることを許容した推計の結果は表1.7パネルBに報告してある。固定効果を考慮しない推計では、米国、欧州、その他諸国を投資母国とするすべての企業について正で有意な結果を得た。係数には投資母国によって大きな差が無く、特に欧米系企業のTFP水準が高いという結果は得られなかった。一方、固定効果モデルでも、欧州、その他諸国を母国とする外資系企業についてはTFP水準が日本企業より高いとの結果が得られたが、米国系については係数はやや低く、有意で無い。米国企業がM&A投資をした場合には、他の国からのM&A投資と比較して、生産性への効果がやや低いのかもしれない。

我々はまた、外資出資が TFP 水準に与える効果が、10％以上 33.4％未満の場合、33.4％以上 50％未満の場合、の3ケースでそれぞれ異なることを許容する推計も試みた（パネル B の最後の2つの式）。予想通り外資の出資比率が高いほど、TFP 水準が高いとの結果を得た。特に固定効果モデルの場合は、過半所有の場合のみ、外資ダミーが有意であった。このことは M&A 投資においては、過半所有と成る場合に生産性へのプラスの効果が大きい可能性を示唆している。

次に、TFP 上昇率を被説明変数とした結果が表 1.7 のパネル C とパネル D に報告してある。

固定効果を含まないモデルでは、ほとんど全ての定式化において、外資系企業の方がTFP上昇率が高いとの結果が得られた。この結果は、外資系を過半所有企業に限り、投資母国別に効果を調べた場合(パネルD)にも変らなかった。

固定効果モデルでは、外資ダミーの係数は引き続き正であったが、一部の定式化では有意で無くなった。外資によるM&A投資後にTFP上昇率が高まり外資が出資を減らすとTFP上昇率が減速するか否かについては、確定的な結果は得られないといえよう。ただし、出資比率が50％以上の場合(パネルDの最後の式)には、固定効果モデルでもTFP上昇への効果が比較的大きい。

## 第6節 外国企業による M&A 投資の効果

本節では、外国企業によるM&A投資が投資先企業に与えた効果についてよし分析を行うことにしよう。特に、外国企業によるM&A投資と日本企業間のM&Aの比較を行う先にも述べたように、我々は存続企業において、外資出資比率が33.4%未満からそれ以上と移行したケー
スを対内 M&A 投資のケースと見なす。一方、日本企業間については、親会社無し、と答えていた企業が国内に親会社有りに変化した場合に、 $ ^{9} $ M&A があったと見なす。データの制約のため、対内 M&A と日本企業間の M&A で、我々の定義はやや異なることに注意する必要がある。我々は、既に日本企業の子会社である企業が外資系企業によって買収された場合には対内 M&A と見なすが、他の日本企業によって買収された場合には M&A とは見なさないことになる。また、日本企業の場合には、他の日本企業に対する出資比率 50% 以上の投資でないと、M&A と見なさないのに対し、外国企業の場合には出資比率が 33.4% を超えれば M&A と見なすことになる。

表 1.8 には、1994 年から 98 年までの製造業における対内 M&A および日本企業間の M&A の状況について、我々の回帰分析用データの情報がまとめてある。

1994 年から 1998 年まで存続した企業 10,152 社のうち、1994 年には、外資比率が 33.4% 未満の日本企業で、1998 年に外資比率が 33.4% 以上に転じた企業を、我々は外国企業の M&A により外資系企業に移行した企業であると見なし、本節の主な分析対象としている。我々の回帰分析用データにはこのような企業が 43 社含まれている。また、1994 年において単独で 50% 以上出資している国内親企業が存在せず、1998 年にそのような国内親企業が存在するようになった企業を、国内 M&A 投資の対象企業となった企業と見なしている。我々のデータにはそのような企業が 347 社含まれている。

表 1.8 から分かるように企業数で見ると、外国企業に買収・資本参加された企業は化学製品と電気機械産業で多く、日本企業に買収・資本参加された企業は電気機械、輸送機械、一般機械等で多い。売上高で見ると、対内 M&A 対象企業は輸送機械、電気機械、化学等の産業に集中している。なお、対象企業数では、国内 M&A の方が多いが、売上高で見ると対内 M&A 対象企業の売上高は国内 M&A 企業の売上高の倍近くに達しており、国内 M&A よりも対内 M&A の方が平均的な規模が大きいことが分かる。

表 1.9 には、対内 M&A 対象企業、国内 M&A 対象企業、およびその他企業の、3 つのグループについて、経営効率の平均値を比較した結果をまとめた。比較した指標は、94 年の TFP 水準、98 年の TFP 水準、94 年から 98 年の TFP 上昇率、実質売上高成長率、資本労働比率上昇率、賃金水準上昇率、従業者数増加率、労働生産性上昇率、有形固定資産営業利益率の 94 年から 98 年の変化、有形固定資産増加率、研究開発集約度の変化、労働あたり経常利益の変化、売上高経常利益率の変化である。先にも述べたように TFP の水準は当該産業・当概年の平均的な企業のそれからの乖離度として測っている。上昇率、変化はすべて 94 年から 98 年にかけての値である。

まず 94 年の TFP 水準については、3 つのグループ間で有意な差は観察されない。一方 98 年
については、対内 M&A 投資対象企業の TFP 水準は他の 2 つのグループのそれよりも有意に高い (10% 有意水準 )。一方、国内 M&A 対象企業の 98 年における TFP 水準は M&A の対象とならなかった企業群のそれよりも有意に低い (10% 有意水準 )。つまり、対内 M&A が投資対象企業の TFP を上昇させたのに対し、国内 M&A 投資は対象企業の TFP を下落させた。

1994 年から 98 年にかけての TFP 上昇率についても、この期間中に対内 M&A 投資対象となった企業の TFP 水準は他の 2 つのグループのそれよりも有意に高いことが分かる (10% 有意水準 )。

この他、対内 M&A 対象企業は他のグループと比較して、実質売上高成長率、労働生産性上昇率、賃金水準上昇率、労働あたり経常利益変化、売上高経常利益率の変化について、有意に優れたパフォーマンスを示している。また、統計的に有意ではない場合もあるが、対内 M&A 対象企業の方が資本労働比率、研究開発集約度、資本ストックの上昇率が高い。

なお、国内 M&A 対象企業もその他企業と比べると、資本労働比率、研究開発集約度、資本ストックの上昇率が高い。

雇用の成長率については、対内 M&A 対象企業の雇用の平均成長率はマイナスで、国内 M&A 対象企業より低いが、その他企業よりは高い。したがって、外資系企業は雇用削減等のリストラによって生産性や収益性を改善しているとは必ずしもいえない。

以上の結果をまとめれば、対内 M&A 対象企業は、国内 M&A 対象企業やその他企業と比較して、期間中の TFP 上昇率および、期末時点の TFP 水準はともに有意に高かった。従って対内 M&A 投資は日本の生産性上昇への寄与が期待できると言えよう。また対内 M&A の投資先企業は、期間中の平均値で見て、よぶ活発に研究開発投資や設備投資を行い、売上を伸ばしている一方、雇用については他の企業と比較して特に拡大していなかった。また賃金率の上昇率も顕著に高かった。従って対内 M&A 対象企業は、労働者一人当たりで見て、より多くの資本設備や研究開発ストックを投入し、結果的に労働の限界生産力を高めているといえよう。

なお、良く知られているように、マクロ経済全体のTFP水準は各企業内でTFPが高まる場合だけでなく、TFPの高い企業の生産シェアが高まる場合にも上昇するシェア効果と呼ばれる。対内M&A対象企業はTFP水準が高く、生産規模を拡大しているわけであるから、対内M&Aはシェア効果を通じてもマクロ経済のTFP上昇に寄与していると言えよう。

以上の分析に対しては、次のような批判がありえよう。対内 M&A 投資の対象となった企業が仮に TFP 上昇率が高く、また活発に設備投資や研究開発を行っているとしても、それは M&A 投資によって経営資源が移転することによって起きたとは限らない。もともと、外国企業が M&A 投資対象としてそのような日本企業を選んでいるためにこのような関係が生じている可能性があるからである。
$ ^{10} $ その点を確認するために、94 - 96 年について、その後 M&A 投資を受けた企業の経営指標とそれ以外の企業の経営指標を表 1.10 では比較してみた。この表からは確かに、対内 M&A 投資対象企業では、もともと TFP 上昇率が高く、また活発に設備投資や研究開発を行っていることが分かる。M&A 投資対象企業の高いパフォーマンスが、外国企業が優良企業を選出するメカニズムだけで起きているのか、それとも経営資源の移転により起きているのかを調べるためには、対内 M&A 投資についてもっと多くのデータを収集し、より詳細な分析が必要であろう。

これまでの平均値に関する検定では、産業の違いについて配慮していない。対内 M&A 投資が医薬品や電子機器のような成長産業に集中しているために、対内 M&A 投資対象企業の経営指標が優良なのかもしれない。この点を検討するため、産業ダミーを説明変数に含めて、回帰分析を行い、M&A が投資対象企業の経営効率指標を高めているか否かをテストし表 1.12 にまとめた。説明変数は対内 M&A 対象企業ダミー、国内 M&A 対象企業ダミーと企業活動基本調査中分類による産業ダミーであり、産業ダミーが割り当てられない産業は電子計算機製造業とした。

回帰分析によると平均値に関する検定の場合と同じく98年のTFP水準、TFP上昇率は、対内M&A対象企業の方がそれ以外の企業と比べて有意に高いことが分かった。

対内 M&A 対象企業は資本ストック成長率が正で有意であり 実質売上高成長率、従業者数増加率は、はっきりした結果がでていない。労働生産性 (従業者一人あたりの付加価値。付加価値は売上高から中間投入と減価償却を除いた) 上昇率、資本労働比率の変化、賃金水準上昇率、労働あたり経常利益の変化、従業者でみた研究開発集約度の変化が有意に高まっており、外資系企業に買収されたことで、効率的な経営に転じていると言えよう。

国内 M&A 対象企業は、どの指標をみても効率的な経営が行われているとはいえない。

企業の経営効率が良好に転じるには、買収からの経過年数が重要な役割を果たすかもしれない。そこで、対内M&A対象企業ダミー*買収されてからの経過年、および、国内M&A対象企業ダミー*買収されてからの経過年を説明変数として経営効率の決定要因を調べた。結果は表1.13にまとめた。

買収されてからの経過年を考慮した推計でも、労働生産性上昇率、研究開発費集約度の変化、従業者一人あたり経常利益の変化といった指標でみて対内 M&A 対象企業がその他企業と比較して経営効率を高めていることが明らかになった。国内 M&A 対象企業は、その他企業と比較して有意に従業者数増加率を高めており規模を拡大していることが分かる。しかし、経営効率を表す指標については国内 M&A 対象企業はその他企業と比較して有意に高くない。
## 第7節 外資系企業と雇用調整速度

次に、日本企業と外資系企業の間で雇用調整速度を比較しよう

日本の雇用調整は米国に比べて遅く、雇用の安定性がわが国労働市場の特徴の一つであると言われて来た。企業が労働者を容易に解雇しない理由として企業に固有の人的資本投資が重要な要因として考えられる。労働者に企業に固有の熟練を蓄積する訓練費用がサンクコストになる場合、企業は容易に労働者を解雇しない。 $ ^{11} $

日本の雇用調整速度に関しては多くの実証分析がある。企業間の雇用調整の違いについては、大きく2通りの説明が行われる。第一は、労働組合の効果である。野田(1998)は中規模の企業では、組合企業の調整速度が非組合企業より遅いことを示した。第二は資本構成による説明である。

阿部(1997)は、銀行の持ち株比率、間接金融依存度が高いほど、雇用削減が緩和されることを示した。富山(2000)は、メインバンク関係が強い企業では雇用調整速度が遅いとの結果を得ている。

仮に、外資系企業の方が労働者の企業に固有の能力よりも、労働者のより普遍的な能力を重視し、終身雇用制に捉われない経営を行っているとすれば、外資系企業の方が雇用の調整速度が速いと考えられる。以下では、この仮説を検証しよう。なお、組合や資本構成についてはデータの制約があるため考慮に入れられない。

企業の雇用調整速度が外資比率により異なるか否かを検証するために、以下のような部分調整型の雇用調整関数を前提とする。

$$ \ln L_{f,t}-\ln L_{f,t-1}=\lambda_{f}\left(\ln L_{f,t}^{*}-\ln L_{f,t-1}\right) $$

雇用調整速度と外資系企業か日本企業かという企業属性との間の関係が次の線形式で与えられると仮定する。

$$ \lambda_{_{f}}=\gamma_{_{0}}+\gamma_{_{1}}\sum_{_{f^{\prime}}}\ \textit{FF33DUM}_{_{f^{\prime},f}} $$

最適雇用量 $ L^{*}_{f,t} $ は、コブ・ダグラス型の生産関数から導出される以下の関数で表現できるとする。

$$ \ln L_{f,t}^{*}=\alpha_{0}+\alpha_{1}\ln Y_{f,t}+\alpha_{2}\ln WAGE_{f,t} $$
以上の仮定の下で、雇用調整関数を以下のように表すことができる。

$$ \begin{aligned}\ln L_{f,t}&=\beta_{0}+\beta_{1}\ln L_{f,t-1}+\beta_{2}FF33DUM_{f,t}\ln L_{f,t-1}\\&+\beta_{3}\ln Y_{f,t}+\beta_{4}\ln WAGE_{f,t}+\beta_{5}FF33DUM\\&+\beta_{6}FF33DUM_{f,t}\ln Y_{f,t}+\beta_{7}FF33DUM_{f,t}\ln WAGE_{f,t}\\&+\Sigma\gamma_{j}INDYDUM_{f,j,t}+\Sigma\delta_{t}YEARDUM_{f,j,t}\\ \end{aligned} $$

ここで $ L_{f,t} $ は 価 企業fの全従業者数、 $ Y_{f,t} $ は、年の企業jの経常利益に給与支払額と減価償却を加えたもので、SNAのGDPデフレータで実質化した値をAR1モデルで予測した。 $ FF33DUM_{f,t} $ は外資比率33.4%以上の企業について1、その他の企業については0としたダミー変数である。 $ WAGE_{f,t} $ は、賃金率で、給与支払金額を従業者数で割った値として得た。

ここで、日本企業の雇用調整速度 $ \gamma_{f} $ は $ 1-\beta_{1} $ で、外資系企業の雇用調整速度は $ 1-\beta_{1}-\beta_{2} $ で与えられる。係数 $ \beta_{2} $ が正ならば日本企業と比較して外資系企業の雇用調整速度が遅く負ならば雇用調整速度が速いことを意味する。計測の結果は外資系企業の方が雇用調整速度が有意に速いとの結果となっている。

外資系企業の方が労働者の企業に固有の能力よりも、労働者のより普遍的な能力を重視し、終身雇用制に捉われない経営を行っている可能性が高いといえよう。

## 第8節 外資系企業からの技術のスピルオーバー

5 節までの分析で、外資系企業の TFP やその成長率が日本企業と比較して有意に高いとの結果を得た。では外資系企業の高い生産性は日本企業にスピルオーバーしているであろうか。本節ではこの問題を検証してみよう。

我々は外資系企業から日本企業へのスピルオーバーを、産業内に生産性の高い外資系企業の参入があれば、外資系企業の所有する経営資源（技術知識、新ビジネスモデル、経営能力等）が、同一産業内の日本企業に移転し、日本企業の生産性が高まる現象と考える。

なお、外資の参入により産業の需要が日本企業から外資系企業に移り、競争圧力が高まり、その産業に属する日本企業の生産性が低下する可能性も考えられるため、外資系企業の参入が日本企業の生産性に与える影響は、実証的に明らかにされるべき問題である。 $ ^{12} $ 市場を通じた対内直接投資のスピルオーバーについて、事業所レベルの統計を用いた分析としては、先にも紹介