ノンテクニカルサマリー

製造業のサービス化と企業の輸出市場パフォーマンス

執筆者 松浦 寿幸(慶應義塾大学)
研究プロジェクト 東アジア産業生産性
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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。

東アジア産業生産性プログラム(第五期:2020〜2023年度)
「産業・企業生産性向上」プロジェクト

近年の国際貿易に関する研究では、海外から中間財を調達して製品を輸出するグローバルな製造業企業、すなわちグローバル・バリュー・チェーン(GVC)に従事する企業が注目されている。これまでの研究から、GVCに参加する製造業企業は生産性が高いことや資金調達面で制約が少ないこと、そして財の高付加価値化のためサービス投入の拡大が積極的に行われていることが指摘されている。一般に、バリューチェーンの一連の流れの中で、中間に位置する製造工程は、生産工程の最初と最後、すなわち研究開発(R&D)、マーケティング、販売、流通に比べ、付加価値の低い工程である。そのため、グローバルな製造業企業は、研究開発、設計、販売流通などのサービス・インプットを増加させ、製品の付加価値を高めている。このような傾向は、製造業企業のサービス化と呼ばれている。サービス化は、GVCに参加する製造業企業が採用する戦略的アプローチであり、製品の差別化、模倣や代替のリスクの軽減、市場への浸透と長期的な持続可能性の向上を可能にする。したがって、製造業におけるサービスの統合は、グローバル製造業企業の顕著な特徴であるとされている。

本研究では、製造業企業のサービス化が企業の海外進出、すなわちGVC参加、および輸出比率に与える影響を再検討する。具体的には、日本の企業レベルのデータである「企業活動基本調査」(経済産業省)の豊富な調査項目を利用して、自社生産サービス(製造業企業のサービス部門の労働コストと自社研究開発費)と外部調達サービス(物流費・通信費・委託研究開発費・サービス・アウトソーシング費等の合計)を推計し、その影響を分析している。また、外部調達サービスについては、サービス・アウトソーシングに関する調査項目を利用した分析も行っている。推計にあたっては、「経営者の能力」といった分析者には観察不可能だがサービス化にも企業活動の国際化にも影響しうる要因の影響を考慮する推計方法(注1)を利用している点も新規性の一つである。

次の表は、本研究の推計結果に基づき1標準偏差のサービス投入の増加、および分野別サービス・アウトソーシングの実施が輸出比率に及ぼす影響をまとめたものである。まず、自社生産サービスと外部調達サービスの影響を比較すると後者の影響が大きいことがわかる。先行研究では自社生産サービスの効果が比較的大きく推定されていたが、本研究ではその効果は小さく、また係数が有意でなかった。この結果は企業の経営の質といった観察されない企業固有の要因を除去した上で得られたものであるので、先行研究の結果は「みせかけの相関」である可能性がある。この表から、外部調達サービス投入が1標準偏差増加すると輸出比率は3%上昇することがわかる。この値は一見小さく見えるが、サンプル企業の輸出比率の平均値は6%であるので、それなりのインパクトがある数値である。また、サービス・アウトソーシングについては「調査・マーケティング」のアウトソーシングでその影響が大きいことが分かった。

コホート別・学卒後の就業や年収の推移(男性のみ)
(注)***と**は、推計された係数が、各々1%、5%水準で統計的に有意であることを示す。
出所)「企業活動基本調査」(経済産業省)に基づき著者作成

外部調達サービスの拡大が輸出拡大に寄与しているという結果は、サービス事業者へアクセシビリティの重要性を示唆するものである。専門的・技術的サービスを提供する事業所は都市部に集中していることが知られている。2016年の「経済センサス」(総務省・経済産業省「平成28年経済センサス‐活動調査結果」)で情報処理サービス事業者、および専門・技術サービス事業者の都道府県別事業所数シェアをみると、東京、埼玉、千葉、神奈川に2~4割が立地していることがわかる。こうしたサービス事業者の地域的な偏在は、地方企業にとってサービス事業者へのアクセスが困難であることを示唆している。地方企業の海外事業展開を支援するためには、サービス事業者とのマッチングや相談機会の確保等が重要な課題となると考えられる。

脚注
  1. ^ 「経営者の能力」といった「分析者には観察不可能な要因」が、「企業の国際化」を示す被説明変数と「企業のサービス化」といった説明変数と相関すると、説明変数と被説明変数の間に「見せかけの相関」が発生する。本稿では、この問題に対処するためWooldridge (2010)によって提案された相関ランダム効果モデルを用いた。この推計方法では、「分析者には観察不可能な要因」が時間を通じて変化しないこと、また、この要因が各企業の平均的な従業員規模といった企業属性の平均値と相関すると仮定し、企業属性の平均値を説明変数に加えることで「見せかけの相関」による影響を排除する手法である。

    Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. MIT Press Books.