2013 Fiscal Year Annual Research Report
リーダーの教育・選抜・ガバナンスの実態と日本経済に与えるその影響
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25245040
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Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
瀧井 克也 大阪大学, 国際公共政策研究科, 教授 (70346138)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 隆一 政策研究大学院大学, 政策研究科, 准教授 (00397704)
佐野 晋平 千葉大学, 法経学部, 准教授 (80452481)
北野 泰樹 一橋大学, 大学院商学研究科, 特任准教授 (70553444)
窪田 康平 山形大学, 地域教育文化学部, 講師 (20587844)
川田 恵介 広島大学, 国際協力研究科, 准教授 (40622345)
中嶋 亮 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 准教授 (70431658)
小嶋 健太 関西学院大学, 商学部, 助教 (00634247)
岡澤 亮介 大阪市立大学, 大学院経済学研究科, 准教授 (30707998)
新居 理有 広島大学, 社会科学研究科, 特任助教 (70590462)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 日本経済論 / リーダー |
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| Research Abstract |
本研究では、日本のリーダーの教育・選抜・ガバナンスの実態とそれらの日本経済に与える効果を分析していく。2013年度は下記のような成果を上げた。
1.リーダーの役割とそのマクロ効果:(1)評判と企業間格差の分析を行った。(2)企業特殊熟練習得のためのインセンティブ契約を考慮にいれた競争サーチのモデルの完成度を高めた。(3)大学教育への需要と供給のミスマッチ分析の下準備を行った。
2.リーダーの市場とガバナンス:(1)経営者の市場:企業が吸収合併された後に役員として残る人材のタイプの分析および、昇進とローテーションの関係を分析する論文をより完全なものとした。(2)官僚の市場:官庁のポジションのランキング化を行うためのモデルを開発しデータを整備した。
3.リーダーの資質と大学教育:(1)経営者と教育:役員への昇進確率に出身大学の属性が与える影響を分析する準備を行った。(2)官僚と教育:局長に選ばれる確率に出身大学の偏差値や学部がどのように影響を与えているかの分析の準備を行った。(3)リーダー教育:学生時代のリーダーの経験がその後の給与にあたえる影響についての分析を開始した。
4.リーダー選抜システムとしての大学入試:(1)大学入試の推計の準備を行った。(2)大学偏差値予想ランキングのデータの最終調整を行った。
5.データ整備:(1)選挙データの整備等を行い、教育の選挙当選確率への効果の分析の下準備を行った。(2)他省庁のキャリアデータの整備、入省時点の人材データの整備を通じ官僚データの充実を図った。(3)入試の分析のために不可欠な受験料データの入力等データ整備を行った。(4)役員のデータのアップデートを行った。(5)リクルートの就職情報のデータ整備を始めた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
一つ一つのプロジェクトの進展は遅々としているが、それは主として、正確なデータを作るための努力や、論文の完成度を高めようとする努力の結果であり、すべてのプロジェクトが当初の計画どおり着実に進んでいる。その証拠に、分析されるためのデータは確実に整備され蓄積されてきており、計画されているその多くのプロジェクトにおいて単なるファクトファインディングでなく、そのデータの特質に適した新しいモデルや推計方法の構築が企図されている。また、成果の形で表れていないにしても、企業統治、大学教育、企業内労働市場等における理論・実証の研究会を繰り返しており、質の良い論文を生み出すための基礎準備も進んでいる。これらの努力が実る日は近いものと信じている。
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| Strategy for Future Research Activity |
データの蓄積や分析のための知識の集積は確実に進んできている。そのため、今後の課題は、現在進行中のプロジェクトおよびデータ整備を着実に仕上げ、一つ一つ目に見える成果を出していくことに尽きる。そのためには、今まで同様地道にデータ整備・データ解析・モデル作りを進めることは当然として、今後、データ解析で出てきた知見や開発されたモデルの知見に応じて、プロジェクトを選別し、有望な課題の絞り込みやテーマの微調整の必要は出てくるであろう。現時点で決定しているプロジェクトの選別は次の一点である。資源配分と生産性の分析の一環として、「Hseih and Klenow (2009)の論文を日本の工業統計表および企業活動基本調査のデータを用いて再現する」ことを考えていたが、同様のことを行っている別の論文を発見したため、有望な他の手立てが考えつくまで、当面の課題から外し、二つ目の産業変化と学部の硬直性の分析を優先する。
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