執筆者 | 伊藤 匡 (学習院大学)/中村 良平 (ファカルティフェロー) |
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研究プロジェクト | イノベーションを生み出す地域構造と都市の進化 |
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このノンテクニカルサマリーは、分析結果を踏まえつつ、政策的含意を中心に大胆に記述したもので、DP・PDPの一部分ではありません。分析内容の詳細はDP・PDP本文をお読みください。また、ここに述べられている見解は執筆者個人の責任で発表するものであり、所属する組織および(独)経済産業研究所としての見解を示すものではありません。
地域経済プログラム(第四期:2016〜2019年度)
「イノベーションを生み出す地域構造と都市の進化」プロジェクト
多様な人材の交わりが新たな知恵や技術を生み、生産性向上を可能にすることは、都市経済学の分野などさまざまな分野で議論されている。労働経済学の分野において、生産関数の変数として資本と労働に加えて、ネットワークが重要なのではないかとの議論も近年なされている。しかしながら、実証的なエビデンスは少ない。本研究では、企業経営者が他の都道府県(地域圏)出身であれば、多様な人々や文化に触れた経験があり、それが多様な企業ネットワーク作りに繋がり、高い企業パフォーマンスを可能にする、との仮説を立て、同仮説を企業データを利用して検証した。
利用したデータは、帝国データバンク(TDB)による企業データ及び東京商工リサーチ(TSR)による企業間取引データである。TDBのデータより企業の立地、経営者の出身都道府県、経営者の出身学校、企業業績などを抽出、またTSRのデータより企業取引データを抽出した。表1は、TDBデータにおける企業の内、事業所が1つの企業に絞った場合の都道府県別の地元出身経営者による企業の数およびその割合を示している。想像に難くないが、東京都に立地する企業の内、東京都出身者によって経営されている企業の割合は27%と他の都道府県に比して大幅に少ない。徳島県の地元出身経営者率が80%と最も高く、次いで沖縄県(78%)、富山県、愛媛県、鹿児島県(いずれも76%)と続く。
都道府県 | 地元(都道府県)出身経営者の企業の数 | 全企業数 | 地元(都道府県)出身経営者の企業数の割合 |
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北海道 | 2743 | 3830 | 72% |
青森県 | 775 | 1092 | 71% |
岩手県 | 709 | 1054 | 67% |
宮城県 | 983 | 1761 | 56% |
秋田県 | 620 | 857 | 72% |
山形県 | 696 | 961 | 72% |
福島県 | 1010 | 1549 | 65% |
茨城県 | 1002 | 1811 | 55% |
栃木県 | 760 | 1343 | 57% |
群馬県 | 1092 | 1658 | 66% |
埼玉県 | 1148 | 3495 | 33% |
千葉県 | 963 | 2805 | 34% |
東京都 | 5757 | 21418 | 27% |
神奈川県 | 1539 | 4680 | 33% |
新潟県 | 1518 | 2033 | 75% |
富山県 | 814 | 1069 | 76% |
石川県 | 712 | 1001 | 71% |
福井県 | 568 | 760 | 75% |
山梨県 | 436 | 640 | 68% |
長野県 | 1105 | 1563 | 71% |
岐阜県 | 1038 | 1523 | 68% |
静岡県 | 1963 | 3028 | 65% |
愛知県 | 3488 | 5667 | 62% |
三重県 | 789 | 1318 | 60% |
滋賀県 | 382 | 810 | 47% |
京都府 | 963 | 1676 | 57% |
大阪府 | 3171 | 7520 | 42% |
兵庫県 | 1607 | 3056 | 53% |
奈良県 | 352 | 664 | 53% |
和歌山県 | 490 | 721 | 68% |
鳥取県 | 267 | 450 | 59% |
島根県 | 394 | 563 | 70% |
岡山県 | 959 | 1441 | 67% |
広島県 | 1495 | 2315 | 65% |
山口県 | 725 | 1060 | 68% |
徳島県 | 429 | 539 | 80% |
香川県 | 579 | 817 | 71% |
愛媛県 | 864 | 1142 | 76% |
高知県 | 400 | 582 | 69% |
福岡県 | 2233 | 3788 | 59% |
佐賀県 | 464 | 657 | 71% |
長崎県 | 750 | 1043 | 72% |
熊本県 | 948 | 1418 | 67% |
大分県 | 752 | 1087 | 69% |
宮崎県 | 649 | 929 | 70% |
鹿児島県 | 1053 | 1388 | 76% |
沖縄県 | 888 | 1142 | 78% |
合計 | 53042 | 101724 | 52% |
本研究では、図1における2つの矢印(青色)に示されているメカニズムを検証するのが最大の目的であるが、その前段階として、企業経営者の他地域での経験と企業業績との相関関係(緑色の矢印)を検証する。表2は統計的推定結果を示している。推定係数から読み取れるように、他都道府県出身経営者による企業の業績は良く、また経営者の能力の代替指標とも考えられる出身学校の偏差値は、企業業績と強い正の関係を有していることが分かる。東京都は特殊であるため、東京都を除いた分析も行ったが、質的に極めて似通った結果を得た。

被説明変数:従業者一人当たり売上高の対数 | ||
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説明変数 | 推定係数 | t値 |
他都道府県出身経営者(指標変数:1または0) | 0.0960***" | 11.58 |
出生地と異なる他都道府県の学校卒の経営者(指標変数:1または0) | 0.00658 | 0.80 |
経営者の出身学校の偏差値の対数 | 0.355*** | 13.72 |
従業者数の対数 | -0.0996*** | -25.38 |
備考:*: 10%有意、**:5%有意、***:1%有意。観測値数:39209。上記の変数に加えて、産業固定効果、都道府県固定効果をコントロール変数としている。R-squared:0.563(推定の説明力を示す指標。厳密ではないが、上記説明変数によって、全体の56.3%が説明されている。説明力は比較的高いと考えてよい。) |
同様に、図1にて2つの矢印(青色)で示されたプロセスを追った分析の結果、他都道府県出身経営者は多様な企業取引ネットワークを構築すること、同ネットワークが企業業績と正の関係にあることが統計的に確認された。これらの結果は、多様な人の交わりを促す政策の重要性を示唆している。