Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
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

上記の各種構成要素のうち，aについては，短期間のパネルデータであれば固定である $ a_{it}=a_{i} $ と仮定することができる。今回の分析に当たっては，aについては期間を通じて一定であると仮定した。

e については説明変数 L，K 及び comp に影響を与えない外生的ショックとして考えられ，マクロ的な経済環境についてはデータ年のダミー変数及び産業のダミー変数を入れることでコントロールが可能である。

今回の分析については，年ダミー及び産業ダミーを入れることによって，外生的な経済環境要因であるeのコントロールを行った。

モデル(1)(1)式）をOLSで推計する場合，通常，経営者の能力，従業員のモチベーション等の要因は労働投入，資本ストックや市場競争にも影響を及ぼすと考えられる。例えば，企業ごとの経営者の能力やデータには現れない従業員のスキルなどの観測不能な要因について，より優れた無形資産として保有している企業は，より多くの労働投入や資本投入を行うことが考えられる。その結果，誤差項の構成要素aとLやKは正の相関関係を持ち，これらの係数に上方バイアスが掛かることが予想される。市場競争指標については企業の直面する市場競争環境であることから，外生変数として取り扱うことができるが，その他の説明変数のバイアスによって，推計式の全体にバイアスが生じることになる。

そこで，(1)式の階差を取ることによって，aを取り除いた(3)式を推計し，上記バイアスを取り除いた係数の推計を行った。

$$ \Delta\ln\mathrm{VA}_{\mathrm{it}}=\alpha\Delta\ln\mathrm{L}_{\mathrm{it}}+\beta\Delta\ln\mathrm{K}_{\mathrm{it}}+\gamma\Delta\mathrm{comp}_{\mathrm{it}}+\mathrm{dummy}_{\mathrm{t}}+\Delta\varepsilon_{\mathrm{it}} $$

## 推計結果

OLS 及び固定効果モデルを用いて分析を行った結果は，表 3-2 のとおりである。
表 3 - 2 OLS（POOL）及び固定効果モデル（FE）の推計結果

lrva POOL (1)	lrva FE (2)	lrva POOL (3)	lrva FE (4)	lrva POOL (5)	lrva FE (6)
lemp	0.824 (79.64)**	0.466 (13.43)**	0.819 (76.82)**	0.469 (12.95)**	0.826 (79.97)**	0.466 (13.46)**
lrcap	0.247 (29.75)**	0.011 (0.52)	0.251 (29.12)**	0.002 (0.09)	0.245 (29.61)**	0.007 (0.32)
hhi	-0.501 (3.24)**	-0.319 (2.02)*
sfi	2.109 (2.83)**	0.764 (1.23)
outsh	1.045 (5.79)**	0.744 (4.24)**
Constant	3.838 (10.01)**	5.841 (20.96)**	0.665 (1.76)	5.840 (20.27)**	3.716 (9.77)**	5.782 (20.86)**
Observations	4504	4504	4397	4397	4504	4504
R-squared	0.96	0.12	0.96	0.11	0.96	0.12
Number of id	951	941	951

Absolute value of t statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%

lrva POOL (7)	lrva FE (8)	lrva POOL (9)	lrva FE (10)
lemp	0.822 (77.21)**	0.464 (12.83)**	0.819 (76.91)**	0.468 (12.93)**
lrcap	0.248 (28.88)**	0.001 (0.05)	0.250 (29.10)**	0.006 (0.30)
hhi	-0.440 (2.65)**	-0.510 (2.87)**
sfi	1.236 (1.62)	0.174 (0.27)	1.959 (2.62)**	0.756 (1.22)
outsh	0.950 (5.10)**	0.749 (4.04)**
Constant	3.270 (8.09)**	5.851 (20.35)**	0.254 (0.66)	5.905 (20.45)**
Observations	4397	4397	4397	4397
R-squared	0.96	0.12	0.96	0.12
Number of id	941	941

Absolute value of t statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%
表 3 - 2 のモデル(1)・(2)，モデル(3)・(4)，モデル(5)・(6)，モデル(7)・(8)，モデル(9)・(10)をそれぞれ比較すると，固定効果モデルにおいて労働や資本投入の係数が大きく低下しており，OLSにおいては前述した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））がモデルから除去されていないため，他の説明変数に影響を与え，上方バイアスが生じているようにみえる。したがって，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 - 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 - ル指数が低下すれば TFP の増加に寄与するという結果が出ている。

シェア変動指標がプラスの係数で有意となっており，シェア変動指標が上昇すればTFPの増加に寄与するという結果が出ている。

輸入浸透度がプラスの係数で有意となっており，輸入浸透度が上昇すればTF Pの増加に寄与するという結果が出ている。

シェア変動指標と輸入浸透度を共に説明変数とした場合，双方共に係数は正だが，輸入浸透度のみが有意となっている。

ただし，固定効果モデルによる推計結果を見ると，資本の係数が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。特に資本ストックは民間企業設備の総固定資本形成のデフレータを用いて実質化したものを用いていることから，データの誤差の影響が現れているものと考えられる。

説明変数の誤差によって係数に下方バイアスが掛かることが分かっており（Griliches and Hausman(1994)），説明変数の誤差の結果として係数が小さくなった可能性が高いと考えられる。この影響は説明変数の共分散構造を通じて他の係数にも影響を与えるものであることから，市場競争指標に関する上記の観察結果も限定的に解釈することが適当であると考えられる。

## (2) システム GMM による分析

## アシステムGMMにおけるモデル

前述のとおり，固定効果モデルによる推計結果からは，説明変数の誤差の可能性が示唆されている。また，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。

これらに対処するため，説明変数と相関を持ち誤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）法によりモデル推計を行うこととした。

Nickel(1996)やOkada(2003)などの先行研究において用いられているArrelano and Bond(1991)に基づく推計方法（A B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，(3)式にＶＡの前年のデータも説明変数として加えた以下の式の推計を行う。

$$ \Delta\ln\mathrm{VA}_{\mathrm{it}}=\lambda\Delta\ln\mathrm{VA}_{\mathrm{it-1}}+\alpha\Delta\ln\mathrm{L}_{\mathrm{it}}+\beta\Delta\ln\mathrm{K}_{\mathrm{it}}+\gamma\Delta\mathrm{comp}_{\mathrm{it}}+\mathrm{dummy}_{\mathrm{t}}+\Delta\varepsilon_{\mathrm{it}}\quad(4) $$

この A B 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（Bond(2000)）。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として加えたものを同時に推計するシステム GMMが推奨されている。 $ ^{5} $

本研究では，このシステム GMM を推計方法として用いることにした。なお，この推計に当たっては，誤差項の自己相関に関する A B（Arellano Bond）テスト $ ^{6} $ の結果，誤差項とその 1 期ラグ及び誤差項とその 2 期ラグにそれぞれ相関関係が観察されたため，3 期ラグの先決変数として推計を行った。

## イ 使用したデータ，説明変数等

本分析においては，前記同様，上位10社データベースのデータを用いている。分析に用いた説明変数（労働，資本及びラグ項除く。）は次のとおりである。

表 3 - 3 システム GMM による分析に用いた説明変数（労働，資本及びラグ項

説明変数	内容
企業別ハーフィングール指数（hhi）	ハーフィングール指数の企業別指標（別紙1の1（2）ウ参照）
企業別シェア変動指標（sfi）	1990～1994年，1991～1995年，1992～1996年，1993～1997年，1994～1998年，1995～1999年，1996～2000年，1997～2001年の各5時点シェア変動指標の企業別指標（別紙1の
説明変数	内 容
1(4)ウ参照)を対象期間最終年の説明変数として利用したもの。
企業別輸入浸透度(outsh)	輸入浸透度の企業別指標(別紙1の1(3)ウ参照)

表 3 - 4 システム GMMによる分析におけるカテゴリー区分

カテゴリー	内容
研究開発売上高比率	2%超の場合「高」 / 2%以下の場合「低」
親企業の有無	有りの場合 / 無しの場合
外国資本の有無	有りの場合 / 無しの場合

上表のとおり，本分析では，企業活動基本調査からデータを取り，研究開発売上高比率，親企業の有無及び外資の有無についてカテゴリーを区分している。

研究開発売上高比率の高低については，研究開発活動の大小による区分として設けている。

また，親企業の有無及び外資の有無については，企業行動に影響を及ぼすガバナンスの有無を表す区分として設けている。

前記のとおり，Nickel et al.(1997)によれば，市場競争に加えて，外部の強い株主の存在が経営者の行動を改善する効果があるとされており，ガバナンスが企業の経営に対するプレッシャーとして働き，生産性に影響を及ぼしている可能性が考えられる。

仮にガバナンスの存在により企業の組織内のスラックが経常的に解消されていると仮定すれば，他の要因による生産性の変化の可能性は限られたものとなり，ガバナンスが無い企業と比較して競争状態の変化による生産性への影響が出にくくなるものと考えられる。

この仮定を踏まえ，親企業の有無及び外資による出資の区分については，「無し」のサンプルで有意な結果，「有り」のサンプルで有意でないとの結果が得られるものとの予想の下に分析を行った。

## ウ 推計結果

システム GMM を用いて分析した結果，ほとんどのモデルで資本ストックに関する係数の t 値が固定効果モデルによる分析結果より大きくなった。固定効果モデルにおける推計誤差の影響等は，操作変数の導入により一定程度解消されているものとみることができる。ただし，有意になっていないものがいまだ多くみられ，また，操作変数の有効性を示す Hansen の J 統計の結果はすべての操作変数が
誤差と無相関であるという帰無仮説が棄却されており，分析対象とするデータの選択等，方法の改良が必要である。

このように，推計結果の解釈は限定的にならざるを得ないが，ハーフィンダール指数，シェア変動指標，輸入浸透度及びこれらの指標の組合せを説明変数として分析を行った。なお，指標の組合せについては，ハーフィンダール指数，シェア変動指標及び輸入浸透度の指標間の相関係数を調べた結果は表3-5のとおりとなり，このうち，一番相関の低いハーフィンダール指数とシェア変動指標の組合せを説明変数として分析を行った。分析結果は，表3-6から表3-10のとおりである。

表 3 - 5 ハーフィングール指数（HHI），シェア変動指標（SFI）及び輸入浸透度（outsh）それぞれの指標間の相関係数

hhi	sfi	outsh
hhi	1.0000
sfi	-0.0957 $ ^{*} $	1.0000
outsh	-0.3315 $ ^{*} $	0.2284 $ ^{*} $	1.0000

$ ^{*} $ ：1%有意

表 3 - 6 システム GMM の分析結果 (HHI)

全企業	研究開発売上高比率
高(2%超)	低(2%以下)
(1)	(2)
L.	0.460
(5.47)**	0.550
(4.43)**	0.379
(3.94)**
lemp	0.533
(6.61)**	0.565
(4.88)**	0.618
(6.19)**
lrcap	0.116
(2.26)*	-0.042
(0.50)	0.124
(2.00)*
hhi	-0.341
(2.43)*	-0.466
(1.84)	-0.399
(2.33)*
AB test m1	-4.77	-2.87	-3.73
p-value	(0.00)	(0.00)	(0.00)
AB test m2	-1.37	-0.30	-1.71
p-value	(0.17)	(0.76)	(0.09)
Hansen J Statistics	111.53	91.07	109.61
p-value	(0.03)	(0.31)	(0.04)
Observations	3466	1079	2387
Number of id	797	315	713

t statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%
親企業	外資による出資
有	無	有	無
(3)	(4)	(5)	(6)
L.	0.502
(6.22)**	0.561
(6.53)**	0.515
(5.23)**	0.578
(7.13)**
lemp	0.552
(5.28)**	0.464
(5.75)**	0.550
(5.64)**	0.437
(4.46)**
lrcap	0.112
(1.97)	0.056
(1.07)	0.058
(1.07)	0.076
(1.47)
hhi	-0.376
(1.13)	-0.403
(3.33)**	-0.627
(2.48)*	-0.298
(1.35)
AB test m1	-2.98	-4.94	-3.95	-4.18
p-value	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
AB test m2	-0.07	-1.85	-0.03	-1.32
p-value	(0.95)	(0.06)	(0.98)	(0.19)
Hansen J Statistics	103.02	118.87	96.16	89.37
p-value	(0.09)	(0.01)	(0.19)	(0.35)
Observations	835	2631	1672	1794
Number of id	195	602	345	452

t statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%

表 3 - 7 システム GMM の分析結果 (SFI)

全企業	研究開発売上高比率
高(2%超)	低(2%以下)
(1)	(2)
L.	0.451
(5.29)**	0.539
(4.87)**	0.398
(4.17)**
lemp	0.513
(6.10)**	0.588
(6.28)**	0.585
(5.97)**
lrcap	0.144
(2.73)**	-0.052
(0.81)	0.150
(2.50)*
sfi	0.890
(1.38)	0.871
(0.56)	1.838
(2.22)*
AB test m1	-4.69	-2.91	-3.84
p-value	(0.00)	(0.00)	(0.00)
AB test m2	-1.32	-0.35	-1.49
p-value	(0.19)	(0.72)	(0.14)
Hansen J Statistics	114.73	80.57	108.99
p-value	(0.02)	(0.62)	(0.04)
Observations	3403	1074	2329
Number of id	788	313	706

t statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%
親企業	外資による出資
有	無	有	無
(3)	(4)	(5)	(6)
L.	0.491
(6.12)**	0.551
(6.63)**	0.581
(5.52)**	0.527
(6.00)**
lemp	0.549
(5.31)**	0.454
(5.42)**	0.473
(5.03)**	0.507
(4.11)**
lrcap	0.119
(2.08)*	0.081
(1.46)	0.066
(1.04)	0.070
(1.36)
sfi	1.735
(1.37)	0.836
(1.32)	0.581
(0.77)	2.264
(2.48)*
AB test m1	-2.97	-4.97	-3.95	-3.99
p-value	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
AB test m2	0.01	-1.85	0.12	-1.34
p-value	(0.99)	(0.07)	(0.91)	(0.18)
Hansen J Statistics	104.41	120.64	100.93	90.97
p-value	(0.08)	(0.01)	(0.11)	(0.31)
Observations	819	2584	1652	1751
Number of id	193	595	342	446

t statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%

表 3 - 8 システム GMM の分析結果（輸入浸透度（outsh））

全企業	研究開発売上高比率
高(2%超)	低(2%以下)
(1)	(2)
L.	0.441
(5.10)**	0.527
(4.23)**	0.368
(3.80)**
lemp	0.557
(6.75)**	0.573
(4.31)**	0.639
(6.40)**
lrcap	0.116
(2.19)*	-0.037
(0.45)	0.127
(1.93)
outsh	1.010
(4.63)**	1.321
(2.81)**	1.122
(4.26)**
AB test m1	-4.62	-2.83	-3.69
p-value	(0.00)	(0.01)	(0.00)
AB test m2	-1.39	-0.50	-1.73
p-value	(0.17)	(0.62)	(0.08)
Hansen J Statistics	114.02	86.27	108.91
p-value	(0.02)	(0.44)	(0.04)
Observations	3466	1079	2387
Number of id	797	315	713

t statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%
親企業	外資による出資
有	無	有	無
(3)	(4)	(5)	(6)
L.	0.497
(5.87)**	0.524
(5.54)**	0.456
(4.26)**	0.585
(7.30)**
lemp	0.561
(4.76)**	0.494
(5.87)**	0.606
(5.20)**	0.436
(4.40)**
lrcap	0.112
(2.10)*	0.071
(1.26)	0.070
(1.13)	0.082
(1.66)
outsh	1.256
(3.08)**	0.854
(3.96)**	1.189
(3.48)**	1.077
(3.52)**
AB test m1	-2.95	-4.61	-3.71	-4.18
p-value	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
AB test m2	-0.14	-1.81	-0.06	-1.32
p-value	(0.89)	(0.07)	(0.95)	(0.19)
Hansen J Statistics	99.77	121.15	103.90	87.88
p-value	(0.13)	(0.01)	(0.08)	(0.39)
Observations	835	2631	1672	1794
Number of id	195	602	345	452

* significant at 5%; ** significant at 1%

t statistics in parentheses
表 3 - 9 システム GMM の分析結果 (HHIとSFI)

全企業	研究開発売上高比率
高(2%超)	低(2%以下)
(1)	(2)
L.	0.441
(5.14)**	0.540
(4.66)**	0.402
(4.21)**
lemp	0.523
(6.21)**	0.577
(6.11)**	0.579
(5.94)**
lrcap	0.143
(2.68)**	-0.048
(0.69)	0.141
(2.37)*
hhi	-0.295
(1.89)	-0.467
(1.75)	-0.323
(1.93)
sfi	0.674
(1.11)	0.311
(0.17)	1.723
(2.22)*
AB test m1	-4.66	-2.90	-3.86
p-value	(0.00)	(0.00)	(0.00)
AB test m2	-1.35	-0.31	-1.50
p-value	(0.18)	(0.76)	(0.13)
Hansen J Statistics	111.49	82.90	108.54
p-value	(0.03)	(0.54)	(0.04)
Observations	3403	1074	2329
Number of id	788	313	706

t statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%
親企業	外資による出資
有	無	有	無
(3)	(4)	(5)	(6)
L.	0.495
(6.03)**	0.543
(6.54)**	0.552
(5.24)**	0.529
(6.09)**
lemp	0.545
(5.45)**	0.464
(5.48)**	0.509
(5.07)**	0.502
(4.20)**
lrcap	0.122
(2.18)*	0.075
(1.46)	0.070
(1.09)	0.076
(1.52)
hhi	-0.138
(0.41)	-0.369
(2.86)**	-0.609
(2.45)*	-0.242
(0.98)
sfi	1.579
(1.19)	0.613
(1.08)	0.412
(0.57)	1.827
(2.07)*
AB test m1	-2.96	-5.01	-3.92	-4.03
p-value	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
AB test m2	0.01	-1.86	0.05	-1.33
p-value	(0.99)	(0.06)	(0.96)	(0.18)
Hansen J Statistics	103.50	118.78	96.26	89.59
p-value	(0.08)	(0.01)	(0.19)	(0.35)
Observations	819	2584	1652	1751
Number of id	193	595	342	446

t statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%

表 3 - 10 システム GMMの分析結果（符号及び有意水準の一覧表）

全企業	研究開発売上高比率	親企業	外資による出資
高(2%超)	低(2%以下)	有	無	有	無
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
hhi	- *	-	- *	-	- **	- *	-
sfi	+	+	+ *	+	+	+	+ *
outsh	+ **	+ **	+ **	+ **	+ **	+ **	+ **
hhi&sfi hhi	-	-	-	-	- **	- *	-
sfi	+	+	+ *	+	+	+	+ *

* significant at 5%; ** significant at 1%

システム GMM による分析結果から次のような傾向が読み取れる。

すべてのサンプルによる推計では，ハーフィンダール指数の低下（市場競争の激化）はTFPに統計的に有意な正の影響を及ぼす一方，シェア変動指標の上昇（市場競争の激化）とTFPの増加は正の関係にあるが，統計的に有意でない。どのカテゴリーにおいても，ハーフィンダール指数はマイナスの係数，シェア変動指標はプラスの係数となっている。輸入浸透度については，前記脚注のとおり，不明の場合に「0」が入力されたデータとなっているため，その解
釈は限定的にならざるを得ないが，すべてのカテゴリーにおいて統計的に有意な正の係数となっている。

研究開発売上高比率の大小で比較した場合，ハーフィンダール指数，シェア変動指標いずれの指標においても，同比率が低い方が有意な結果となっている。

親企業の有無で比較した場合，ハーフィングール指数を説明変数とした場合に限り，親企業が無い場合に統計的に有意な結果となっている。

○ 外資による出資の有無で比較した場合，ハーフィングール指数を説明変数とした場合は外資による出資が有る場合に有意な結果となる一方，シェア変動指標を説明変数とした場合は出資が無い場合に有意な結果が出ている。

なお，今回用いた市場競争指標は，集中度調査における品目別の指標を企業活動基本調査における企業の産業部門別売上高をウェイトとして企業別に集計したものである。したがって，企業の多角化戦略が企業ごとの市場競争指標に影響を与える可能性がある。つまり，企業の多角化行動が企業のパフォーマンスに対して内生的な変数となっている可能性が高く，これまでの推計結果は依然としてバイアスがかかっていることになる。

そこで，以下では，専業企業のみをサンプルとしたデータによる分析結果を示すこととする（表3-11～表3-15）。結果として，表3-5から表3-10までの全サンプルによる分析とほぼ同様の結果となった。この分析結果からは，多角化行動による内生性の問題が発生していないものと考えられる。
表 3 - 11 システム GMMの分析結果 (HHI (専業企業のみ))

全企業	研究開発売上高比率
高(2%超)	低(2%以下)
(1)	(2)
L.	0.460	0.558	0.386
(4.85)**	(3.96)**	(3.90)**
lemp	0.529	0.525	0.617
(6.08)**	(4.80)**	(5.97)**
lrcap	0.112	-0.015	0.109
(2.09)*	(0.18)	(1.59)
hhi	-0.386	-0.463	-0.448
(2.77)**	(1.34)	(2.73)**
AB test m1	-4.41	-2.63	-3.60
p-value	(0.00)	(0.01)	(0.00)
AB test m2	-0.84	-0.11	-1.40
p-value	(0.40)	(0.91)	(0.16)
Hansen J Statistics	107.21	102.27	106.40
p-value	(0.05)	(0.10)	(0.06)
Observations	3011	809	2202
Number of id	736	261	660

t statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%

親企業	外資による出資
有	無	有	無
(3)	(4)	(5)	(6)
L.	0.493
(6.31)**	0.552
(5.60)**	0.441
(4.08)**	0.615
(8.79)**
lemp	0.544
(5.21)**	0.444
(5.07)**	0.604
(5.11)**	0.401
(4.53)**
lrcap	0.114
(1.96)	0.062
(1.08)	0.096
(1.43)	0.045
(0.89)
hhi	-0.361
(1.13)	-0.390
(3.18)**	-0.769
(2.38)*	-0.343
(1.58)
AB test m1	-2.95	-4.40	-3.52	-4.39
p-value	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
AB test m2	-0.05	-1.14	0.03	-0.79
p-value	(0.96)	(0.25)	(0.98)	(0.43)
Hansen J Statistics	99.28	114.85	100.49	92.23
p-value	(0.14)	(0.02)	(0.12)	(0.28)
Observations	792	2219	1323	1688
Number of id	190	546	299	437

t statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%
表 3 - 12 システム GMMの分析結果 (SFI (専業企業のみ))

全企業	研究開発売上高比率
高(2%超)	低(2%以下)
(1)	(2)
L.	0.456
(4.70)**	0.540
(4.85)**	0.410
(4.13)**
lemp	0.503
(5.22)**	0.564
(5.43)**	0.590
(5.45)**
lrcap	0.142
(2.55)*	-0.029
(0.52)	0.129
(1.98)*
sfi	1.000
(1.43)	1.063
(0.52)	2.009
(2.27)*
AB test m1	-4.34	-2.70	-3.72
p-value	(0.00)	(0.01)	(0.00)
AB test m2	-0.77	-0.12	-1.15
p-value	(0.44)	(0.90)	(0.25)
Hansen J Statistics	110.39	92.35	107.37
p-value	(0.03)	(0.28)	(0.05)
Observations	2948	804	2144
Number of id	727	259	653

t statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%

親企業	外資による出資
有	無	有	無
(3)	(4)	(5)	(6)
L.	0.489
(6.20)**	0.558
(6.09)**	0.535
(4.40)**	0.567
(7.75)**
lemp	0.533
(5.14)**	0.419
(4.63)**	0.481
(4.37)**	0.465
(4.28)**
lrcap	0.123
(2.13)*	0.089
(1.47)	0.111
(1.57)	0.045
(0.84)
sfi	1.592
(1.29)	0.830
(1.33)	1.117
(1.25)	2.008
(2.28)*
AB test m1	-2.95	-4.53	-3.52	-4.31
p-value	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
AB test m2	0.04	-1.11	0.25	-0.79
p-value	(0.97)	(0.27)	(0.80)	(0.43)
Hansen J Statistics	102.01	114.13	96.77	91.58
p-value	(0.10)	(0.02)	(0.18)	(0.29)
Observations	776	2172	1303	1645
Number of id	188	539	296	431

t statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%
表 3 - 13 システム GMMの分析結果（輸入浸透度（専業企業のみ））

全企業	研究開発売上高比率
高(2%超)	低(2%以下)
(1)	(2)
L.	0.442
(4.59)**	0.547
(4.48)**	0.372
(3.64)**
lemp	0.550
(6.19)**	0.526
(4.65)**	0.648
(6.11)**
lrcap	0.116
(2.10)*	-0.012
(0.18)	0.113
(1.56)
outsh	0.987
(3.78)**	1.074
(2.09)*	1.161
(4.07)**
AB test m1	-4.29	-2.67	-3.52
p-value	(0.00)	(0.01)	(0.00)
AB test m2	-0.86	-0.29	-1.43
p-value	(0.39)	(0.78)	(0.15)
Hansen J Statistics	107.86	93.90	104.65
p-value	(0.05)	(0.24)	(0.07)
Observations	3011	809	2202
Number of id	736	261	660

t statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%

親企業	外資による出資
有	無	有	無
(3)	(4)	(5)	(6)
L.	0.495
(5.95)**	0.527
(4.97)**	0.397
(3.76)**	0.632
(9.20)**
lemp	0.550
(4.58)**	0.468
(5.17)**	0.653
(5.02)**	0.392
(4.49)**
lrcap	0.114
(2.11)*	0.074
(1.24)	0.094
(1.32)	0.054
(1.10)
outsh	1.277
(3.14)**	0.723
(2.83)**	1.388
(2.92)**	0.926
(3.17)**
AB test m1	-2.94	-4.17	-3.46	-4.40
p-value	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
AB test m2	-0.11	-1.12	0.06	-0.78
p-value	(0.91)	(0.26)	(0.95)	(0.44)
Hansen J Statistics	97.29	116.15	101.75	90.31
p-value	(0.17)	(0.01)	(0.10)	(0.33)
Observations	792	2219	1323	1688
Number of id	190	546	299	437

t statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%
表 3 - 14 システム GMMの分析結果 (HHIとSFI (専属企業のみ))

全企業	研究開発売上高比率
高(2%超)	低(2%以下)
(1)	(2)
L.	0.447
(4.61)**	0.540
(4.56)**	0.414
(4.18)**
lemp	0.512
(5.31)**	0.555
(5.58)**	0.583
(5.43)**
lrcap	0.141
(2.50)*	-0.025
(0.49)	0.118
(1.82)
hhi	-0.321
(2.24)*	-0.471
(1.56)	-0.378
(2.37)*
sfi	0.738
(1.11)	0.508
(0.26)	1.869
(2.27)*
AB test m1	-4.33	-2.69	-3.74
p-value	(0.00)	(0.01)	(0.00)
AB test m2	-0.80	-0.10	-1.18
p-value	(0.42)	(0.92)	(0.24)
Hansen J Statistics	107.23	93.21	106.40
p-value	(0.05)	(0.25)	(0.06)
Observations	2948	804	2144
Number of id	727	259	653

親企業	外資による出資
有	無	有	無
(3)	(4)	(5)	(6)
L.	0.491
(6.15)**	0.547
(6.08)**	0.508
(4.20)**	0.568
(7.75)**
lemp	0.527
(5.27)**	0.432
(4.79)**	0.527
(4.49)**	0.460
(4.40)**
lrcap	0.126
(2.21)*	0.086
(1.49)	0.112
(1.55)	0.048
(0.92)
hhi	-0.157
(0.51)	-0.345
(2.79)**	-0.676
(2.18)*	-0.305
(1.23)
sfi	1.396
(1.15)	0.584
(1.00)	0.941
(1.15)	1.541
(1.82)
AB test m1	-2.94	-4.58	-3.49	-4.32
p-value	(0.00)	(0.00)	(0.00)	(0.00)
AB test m2	0.03	-1.13	0.17	-0.79
p-value	(0.97)	(0.26)	(0.87)	(0.43)
Hansen J Statistics	101.26	112.92	91.95	91.03
p-value	(0.11)	(0.02)	(0.28)	(0.31)
Observations	776	2172	1303	1645
Number of id	188	539	296	431

t statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%
表 3 - 15 システム GMMの分析結果(符号及び有意水準の一覧表(専業企業のみ))

全企業	研究開発売上高比率	親企業	外資による出資
高(2%超)	低(2%以下)	有	無	有	無
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
hhi	- **	-	- **	-	- **	- *	-
sfi	+	+	+ *	+	+	+	+ *
outsh	+ **	+ *	+ **	+ **	+ **	+ **	+ **
hhi&sfi hhi	- *	-	- *	-	- **	- *	-
sfi	+	+	+ *	+	+	+	+

* significant at 5%; ** significant at 1%

## 4 分析結果を踏まえたまとめ

本章における分析の目的は，①競争は生産性の上昇に寄与するのかという命題に取り組むことにより，競争の意義について計量経済学的な観点から示唆を与えること，これを踏まえ，②競争と生産性の関係は企業の研究開発活動の状況により相異がみられるか，③競争と生産性の関係は所与のガバナンスの存在を踏まえたスラックの有無により影響を受けるのかについて，集中度調査及び企業活動基本調査を接続したデータを元にそれぞれ検証することの3点に集約することができる。

これらを検証するため，本分析においては，①についてはいわゆる静的な市場競争指標であるハーフィングール指数（データそのものの信頼性に制約がある輸入浸透度についてはここでは省略する。）及びいわゆる動的な市場競争指標であるシェア変動指標を，付加価値を被説明変数とするモデルの説明変数にそれぞれ加え，計量分析を行ったものである。

また，②については，上記のモデルに投入するデータのうち企業活動基本調査から入手可能なものを元に，研究開発売上高比率の高低により，③については，親企業の有無，外資の有無のそれぞれによりカテゴリー区分を行い，①と同様の分析を行ったものである。

分析結果を取りまとめると以下のとおりである。

## ① 競争と生産性の関係

ハーフィンダール指数については，その低下が生産性の上昇（TFPの増加）に影響を与えるという結果が統計的に有意な水準（5%有意）で得られており，市場の寡占度の減少すなわち競争の促進が企業の生産性の上昇に正の影響を及ぼすことが確認された。これは，競争は企業にとっても必要なものであることを，法律の分野だけではなく計量経済の分野からも示唆するものであるといえる。

一方で，シェア変動指標については，シェア変動の増大と生産性の上昇は統計的
に有意とはなってはいないが，正の関係にあることが示されており，シェア変動で示された競争が企業の生産性に影響を与えることを示している。

## ② 研究開発活動と競争の関係

売上高研究開発比率の低い企業において，いずれの説明変数でも統計的に有意な結果が得られた。

売上高研究開発比率の高い企業については，集中度の変化やシェア変動で表される市場競争要因の統計的有意性がみられない結果となっているが，これは，研究開発等，市場競争以外の要因が，企業の生産性に大きく影響を与えているためと考えられる。

## ③ ガバナンスと競争の関係

今般の分析では，親企業の有無に関しては，親企業が無いグループのみにおいてハーフィングール指数が統計的に有意に働いているとの結果が得られた。上記 $ ^{①} $ のとおり，シェア変動指標はその位置付けを更に検討する必要があることをかんがみれば，ハーフィングール指数の結果のみをもって考察の材料とすることは可能である。

親企業の存在が企業に対するガバナンスとして機能し，親企業を持たない企業と比較してあらかじめ組織内のスラックが除去されているため，生産性の上昇に対する競争の影響が低く出たと捉えることができ，これは，先行研究であるNckell et al.(1997)とも整合的な結果である。

また，外資の出資の有無については，ハーフィングール指数が「出資有り」のグループのみで統計的に有意だったのに対し，シェア変動指標は「出資無し」のグループのみで統計的に有意な結果が得られた。

ハーフィンダール指数が「出資有り」のグループでは，当初の想定と違った結果が出ているが，Nickel et al.(1997)においては，外部の株主が強大であった場合の生産性への影響を分析しているものであり，外資の出資の有無のみでカテゴリー区分を設けた今回の分析とは，想定されるガバナンスの強度に差があるためとも考えることができる。

今回の分析により，ハーフィングール指数を市場競争の代理変数として用いた結果，集中度の低下による市場競争が生産性の向上に寄与することが確認された。

また，研究開発の状況やガバナンスの存在によって，市場競争が生産性の向上に及ぼす影響が減少することが，一定程度確認でき，特にガバナンスの存在に関しては英国のデータのみで検証された（Nckell et al.（1997））ことを，今般日本のデータを利用して確認できたという意味で評価できると考えられる。
シェア変動指標については，統計的に有意な結果はほぼ得られなかったが，係数の符号はいずれもプラスとなっている。これにより，シェア変動により表される動的な市場競争が生産性に対して正の影響を及ぼすものと考えられ，今回の結果はむしろ，シェア変動指標の位置付けが未だ不明確であることに起因するものであると考えることが適当であるう。よって，今後は，シェア変動指標の市場競争の代理変数としての意義・位置付けについて，HHIとの比較検討など更なる研究が望まれる。
## 第4章 市場競争とイノベーション

## 1 はじめに

前章においては市場競争と生産性の関係について，特に短期的な効果である企業内のインセンティブ構造に焦点を当てて分析を行ったが，これはモラルハザードによる非効率性が競合他社の存在や継続的な契約によってある程度は回避できるという理論を背景に行ったものである。ただし，この要因による生産性の上昇は，非効率的な状況からモラルハザードが無いFirst Bestの状況に近づくことによって観察されるものである。そのインプリケーションとしては，市場競争のレベルと生産性のレベルの間に正の相関関係を示唆するものであるが，実証的分析を行っていく上での問題は，生産性のレベルを左右する市場競争以外のすべての要因をコントロールすることは不可能なことである。したがって，その他の要因（例えば企業経営者の能力などの統計上把握できない生産要素の質）については短期的には変化しないと仮定して，固定効果モデルによって市場競争の変化と生産性の変化について分析を行った。ただし，前章のメカニズムによる生産性の上昇は企業を1つの生産システムとして捉えた場合に，生産要素をより効率的に活用することによって現れるもので，技術構造の変化によって生じる純粋なTFPの変化を示すものではない。TFPの伸び率は経済や企業の純粋な技術進歩を示す指標と言われているが，それは企業が新たな製品や生産システムの開発を行うなど，いわゆるイノベーションを実現することによって現れる。市場競争の状況はこのイノベーションに対して影響を与えるといわれている。そこで，ここでは市場競争の状況がイノベーションを通じてTFPに与える長期的な影響について分析を行うこととする。なお，イノベーションを実現するためには研究開発投資が必要であり，その間には一定期間のラグが存在すると考えられる。また，イノベーションのアウトプットとしては特許出願数が用いられることが多い。そこで，ここでは市場競争と研究開発費や特許出願数など各種イノベーション指標の関係について分析を行っていくこととする。なお，研究開発費や特許出願数とTFPの関係については，これまで多くの実証研究において両者の因果関係を支持する結果が得られているところである。

本章の構成としては，次節において市場競争とイノベーションに関する理論的なバックグランドを明らかにし，これまで行われてきた主な実証研究のサーベイを行う。次に企業活動基本調査（経済産業省）と集中度調査（公正取引委員会）を接続して企業レベルパネルデータを用いた分析結果を示す。最後に本章のまとめとして，残された課題と今後の研究の方向性について述べることとする。

## 2 理論的背景と先行研究

市場競争の状況とイノベーションの関係についての議論はシュンペーターのイノベーション（新結合）論まで遡る。シュンペーターのイノベーションは新しい商品や生
産方式のほか新たな組織なども含まれるが，これらは新しい企業による創造的破壊（Creative Destruction）によって生まれるとしている。これは Schumpeter Mark I（Nelson and Winter（1982））といわれるイノベーションにおける起業家の役割を強調したものであるが，本理論に続いてイノベーションにおける大企業の重要性を説いた Shumpeter Mark II と呼ばれる理論が示された。資本市場が整備されていない状況においては，大企業の方がイノベーション有利であるという考え方に立っており，企業規模と研究開発費の関係については，Fisher and Temin（1973）においてモデル化されている。いずれにしても，これらのシュンペーターモデルはイノベーションによる経済活動の動態的な側面にフォーカスしたものであることが特徴である。

Aghion and Howitt(1998)においては，このシュンペーター的競争を内生的経済成長理論に取り入れたモデルを提示している。技術レベルの違う企業（LeaderとFollower）が競争を行っている市場において，Followerがイノベーションに成功しLeaderに追いついた場合の利益水準が高いほどFollowerのイノベーションに対するインセンティブは大きくなる。逆にLeaderに追い付いた後の市場が完全競争市場となり，利益が発生しないということが予見できるとFollowerのイノベーションに対するインセンティブはゼロである。このモデルに従うと，市場競争が激しく超過利潤が発生しないケースは，イノベーションに対する投資が抑制され，産業の成長率は低くなる。逆に，超過利潤が発生している市場においては逆にイノベーション競争が激化することによって研究開発投資が誘発され経済成長率が高まるという結果が得られる。

これに対して，実証研究はその多くにおいて市場競争の激化はイノベーションに対するインセンティブを高めるという逆の結果を支持している。例えば Geroski（1995）や Blundel et al.（1999）は，英国の企業レベルデータを用いて市場競争（企業のマーケットシェアやマークアップ率）とイノベーション（イノベーションサーベイによるイノベーションの数や特許出願件数）との間にポジティブな関係があるという結果を示している。またポーターは国際的な産業別ケーススタディの結果として，厳しい競争にさらされている産業はイノベーション活動が活発になり，生産性への影響も現れているとしている（Porter（1990））。現実的には市場競争は，価格面での競争だけでなく，製品の品質面においても行われていることから，イノベーション競争と一体不可分のところがある。また，価格競争をみてもプロセスイノベーションによって製造原価を下げることができれば市場競争において優位な立場に立つことができる。

このように市場競争とイノベーションの関係は，どのような側面から見るかによって，その結論が異なる。Aghion et. al.（2002）は，超過利潤がイノベーションをドライブする「シュンペーター効果」と同時に，技術レベルが同じレベルにある企業がneck to neckで競争を行っている状況では市場競争が厳しいと，そこから抜け出そうとする「競争回避効果（escape competition effect）」も存在するため，この両者をモデルに取り込むことによって前述した両方の見方を整合化する作業を行っている。結論か
らいうと市場競争が非常に厳しい状況においては，「シュンペーター効果」による影響が強くなり，逆に市場競争が緩やかな場合は「競争回避効果」による影響が強くなる逆U字型の関係を導き出している。

ここでは，Aghi on et. al.（2002）のモデルに従って，市場競争とイノベーションの関係について分析することとする。

Aghi on et al. (2002)は，まず市場競争は以下の2つのモードで行われていると仮定している。

• Leader-Follower モード：技術レベルが異なる Leader と Follower が存在し，Follower は Leader に追いつくためにイノベーション活動を行っている状態。

• Neck-to-neck モード : Leader が Follower に追いつかれて両者の技術レベルが同等で競争を行っている状態。

また，以下のイノベーションコスト，イノベーション率，利益水準及び企業価値を仮定する。

イノベーション率	イノベーションコスト※	利益水準	企業価値
Leader企業	n_{1}	$ \frac{1}{2}n_{1}^{2} $	$ \pi_{1} $	V_{1}
Follower企業	n_{1}	$ \frac{1}{2}n_{-1}^{2} $	$ \pi_{-1} $	V_{-1}
Neck-to-neck企業	n_{0}	$ \frac{1}{2}n_{0}^{2} $	$ \pi_{0} $	V_{0}

※ 賃金レートが1の場合のイノベーションコストであり,その単位は賃金レートと同様に金額となる。なお,ここでは企業間の技術格差は1ステップ以上広がらないという仮定を置くこととし,その場合にはLeader企業はイノベーションが成功してもFollowerとの技術格差は広がらないのでイノベーション投資はゼロ $ n_{1}=0 $ である。 $ ^{7} $

それぞれの企業におけるイノベーション投資に対する Bellman Equation は以下のとおりである。(r：利子率)

$$ Leader:rV_{1}=\pi_{1}+n_{-1}(V_{0}-V_{1}) $$

$$ \mathrm{Follower:rV}_{-1}=\pi_{-1}+\mathrm{n}_{-1}(\mathrm{V}_{0}-\mathrm{V}_{-1})-1/2\mathrm{n}_{-1}^{2} $$

$$ \mathbf{N}\mathbf{t}\mathbf{o}\mathbf{N}:\mathbf{r}\mathbf{V}_{0}=\pi_{0}+\mathbf{n}_{0}(\mathbf{V}_{1}-\mathbf{V}_{0})+\mathbf{n}_{0}(\mathbf{V}_{-1}-\mathbf{V}_{0})-1/2\mathbf{n}_{0}^{2} $$

これらの3つの式と First Order Condition である

$$ \mathbf{n}_{_{-1}}=\mathbf{V}_{_{0}}-\mathbf{V}_{_{-1}} $$

$$ \mathbf{n}_{0}=\mathbf{V}_{1}-\mathbf{V}_{0} $$