The Productivity Effects of Cross-border Data Flows: Evidence from Japanese firm-level data

本稿は、2019年および2021年に実施した日本の製造業・サービス業企業に対する独自アンケート調査と、2019～2022年の年次生産性指標を統合したデータを用いて、越境データフローの開始が企業の生産性に与える影響を検証する。アンケートでは、新たに越境データ移転を行うようになった企業を特定しており、これにより、越境データ利用へと移行した企業と、データを収集しない、あるいは国内のみで収集するにとどまる企業とを比較する差の差（difference-in-differences: DID）分析を行うことが可能となる。分析では、輸出企業ダミー、多国籍企業ダミー、研究開発（R&D）集約度、ICT費用集約度を統制したうえで、回帰調整、逆確率重み付け、および二重にロバストな AIPW DID 推定量を用いて、処置群に対する平均処置効果（ATT）を推計する。推計結果は、初期時点で生産性の高い企業ほど越境データ移転を開始しやすいことを示しており、これは輸出や対外直接投資（FDI）に関する先行研究で指摘されてきた自己選択パターンと整合的である。また、越境データフローへの参入は有意な生産性上昇と結びついており、その効果は参入の翌年にとりわけ顕著となる。本研究は、日本における稀少な企業レベル・エビデンスを提供するとともに、越境データ規制が過度に厳格である場合に生産性向上の機会が失われ得ることを示すことで、データ・ガバナンスに関する政策議論に対してより広範な示唆を与えるものである。

This paper examines the effect of initiating cross-border data flows on firm productivity, using original survey data from Japanese manufacturing and service firms collected in 2019 and 2021, merged with annual productivity measures over 2019–2022. The survey identifies new entrants into cross-border data transfers, enabling a difference-in-differences design that compares “switchers” to firms that either do not collect data or collect data only domestically. We estimate the average treatment effect on the treated using regression-adjustment, inverse probability weighting, and doubly robust AIPW DID estimators, controlling for exporter status, multinational affiliation, R&D intensity, and ICT cost intensity. The results show that firms with higher initial productivity are more likely to start transferring data internationally, which is consistent with self-selection patterns documented in the export- and FDI-related literature. Entry into cross-border data flows is associated with significant productivity gains, which become particularly pronounced in the year after entry. These findings provide rare firm-level evidence from Japan, while also offering broader insights for data-governance debates by highlighting the potential productivity costs of overly restrictive cross-border data regulations.