2014 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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| 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) |
平田 憲司郎 神戸国際大学, 経済学部, 講師 (70423209)
田中 隆一 政策研究大学院大学, その他の研究科, 准教授 (00397704)
小嶋 健太 関西学院大学, 商学部, 助教 (00634247)
窪田 康平 山形大学, 教育文化学部, 准教授 (20587844)
岡澤 亮介 大阪市立大学, 経済学研究科(研究院), 准教授 (30707998)
中嶋 亮 慶應義塾大学, 経済学部, 准教授 (70431658)
北野 泰樹 一橋大学, 商学研究科, その他 (70553444)
新居 理有 広島大学, 社会(科)学研究科, その他 (70590462)
佐野 晋平 千葉大学, 法経学部, 准教授 (80452481)
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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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| Outline of Annual Research Achievements |
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。2014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を完成させEconometricaに投稿した。(3)偏差値・入試科目・定員データから大学/学部の魅力を測定するプログラムを作り上げた。
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を分析するため、役員のデータだけからセレクションバイアスを除去する方法を確立した。(2) 昇進とローテーションの関係を示す理論を一般化した。(3)官僚の市場:官庁のポジションのJob Valueの数値化を行った。
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の分析を開始した。(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を分析する準備を行った。(3) 政治家と教育:選挙データを整備し、学歴が選挙に与える効果の分析をする準備を行った。
4.リーダー選抜システムとしての大学入試:(1)大学入試の推計モデルを分析するためのプログラム作成を開始した。
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を分析する下準備を行った。(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)リクルートの就職情報のデータ整備をさらに進めた。(4)財務データとリクルートデータを統合するための準備を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
一つ一つのプロジェクトの進展は遅々としている。原因は主として、あまり既存研究であつかわれていないテーマについて、新しいデータをつかって、新しい理論的課題に取り組みながら推計を繰り返しているためである。これらの問題は、当初想定されていたよりも克服が困難で、そのため時間がかかっている。また、reputationのモデルやセレクションバイアス除去のモデル等において、いくつかのミスが発見され、その修正には予想以上に時間がとられていることも大きい。ただ、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。遅々とではあるが、確実にデータ整備も進んでいる。こういった努力がいずれは身を結ぶものと信じている。
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| Strategy for Future Research Activity |
データの蓄積、分析のための知識の集積、そしてデータに適した分析手法の開発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。今後、しっかりと精緻化されたモデル分析に基づく定量分析だけでなく、途中経過としてのファクトファインディング的な論文も適宜仕上げながらプロジェクトを仕上げていく方向に少しずつ舵を切る必要がある。その中で、時間がかかるかもしれないが、問題となっている技術的課題を整理し、少しずつ完成度の高い結果へとつなげていく必要がある。
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