| 研究課題/領域番号 |
19K01764
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| 研究機関 | 京都産業大学 |
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研究代表者 |
沈 政郁 京都産業大学, 経済学部, 教授 (70706499)
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| 研究分担者 |
久保 亮一 京都産業大学, 経営学部, 教授 (80339754)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 家族企業 / 多角化 / セグメントデータ / 多角化指標 / 分社化 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、家族企業と非家族企業の戦略行動の違いを明らかにし、行動の違いが本当に業績の違いをもたらすのかを明らかにすることである。企業の戦略行動として本研究では、子会社設立・合併と買収 (M&A)・国際化 (Joint Venture) とそれらの総合として多角化を主な分析対象としている。本年度は研究の2年目であり、まず前年度に完成させることができなかったデータの整理を行い、本研究に必要なデータをほぼ揃えることができた。2年目は多角化行動に焦点を当てて、研究を進めた。多角化研究の一つの問題点はどのように多角化を捉えるかである。今までの研究では企業セグメントデータを用いて、セグメントの数を数えたり、総売上高に占めるセグメント売上高比率の分布で定義を行っていた。しかし、このような方法では企業が本当に多角化をしたかどうかをきれいに捉えることができない可能性が高い。この問題点を解決するために、すべてのセグメントに日本標準産業分類に基づき産業コードを振り当てた。その際に詳細な4桁と簡単な2桁の2種類を振り当てた。セグメントの名前で判断すると間違って産業を分類する可能性があるので、企業一つ一つに対して有価証券報告書に記載されている事業情報に基づいて産業コードを振っていった。このように振られた産業コードをベースに、同じ桁同士のセグメントを統合することで、各企業が本当の意味で何個の事業を営んでいるかを把握することが可能になるのである。ここで2つ以上の事業を行っていれば多角化した企業ととらえることができるのである。産業コードを振る作業だけで8か月を要したため、本年度の主な研究実績は、企業の多角化指標をきれいに測ることができる膨大なデータを完成させたことである。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究の2年目までの目標は本格的な執筆活動を行う3年目と4年目の下準備をしっかり行うことである。8か月という膨大な時間を費やしたが最も綺麗に多角化指標を捉えることが可能なデータを完成させることができたので、来年度は分析を進めしっかり論文として完成させてゆきたい。
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| 今後の研究の推進方策 |
3年目は今まで整理されたデータを用いて分析を進めながら、論文の形に完成させ海外Journalに投稿することである。Covid19で直接海外の学会に参加できない現状ではあるけど、しっかり形にしてゆきたい。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本年度はデータ構築に時間を使ったために、予定していた論文校閲費用を使うことができなかった。この金額は3年目に論文校閲費用として支出したい。
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