生産性と日本の経済成長：JIPデータベースによる産業・企業レベルの実証分析

企業の生産性の決定要因とは？

2002年を境に、日本経済はようやく10年以上にわたる停滞に別れを告げた。その後戦後最長の景気回復が続き、経済成長率が巡航速度に近づくにつれ、インフレを起こさないで達成可能な実質GDPの上限が今後どの程度拡大していくか（これを潜在成長率と呼ぶ）に関心が集まりつつある。また現在の日本経済は、人口減少と高齢化が進む中で、活力をどのように維持するかが問われている。このため、生産性上昇率の加速を伴った経済成長の維持が必要であるという認識が深まっている。

以上の問題意識から、経済産業研究所（RIETI）の『産業・企業の生産性と日本の経済成長プロジェクト』（以下ではJIPプロジェクトと略記）では、一橋大学経済研究所の21世紀COEプログラム「社会科学の統計分析拠点構築」（以下ではHi-Statプロジェクトと略記）と共同で、日本の経済成長と産業構造変化を分析するための基礎資料として、日本産業生産性データベース2006年版（Japan Industrial Productivity Database 2006、以下ではJIP 2006と略記）を作成し、産業レベルの全要素生産性（Total Factor Productivity、以下ではTFPと略記）の動向やその決定要因について分析してきた。このJIPプロジェクトではまた、非製造業を含め大部分の日本企業をカバーするJIPミクロ・データベースや政府統計の個票を使って、企業の生産性の決定要因を調べてきた。本書では、この研究の成果を報告する。

我々の問題意識は、日本固有のものではない。日本が長期停滞に陥っている1990年代に、世界経済は新たなステージへと移行した。この新しい世界経済を特徴付ける要素は、IT革命とグローバル化である。米国はいち早くIT革命を生産性向上につなげたが、この成功は、世界中の国々が生産性への関心を高める契機となった。特に潜在成長率の重要な決定要因であるTFPの研究では、データ整備と実証分析の面で、ここ数年大きな進展が見られた。ヨーロッパでは、オランダのフローニンゲン大学のBart van Ark教授やMarcel P. Timmer准教授が中心となって、EU委員会の研究資金を利用してEU参加国の産業別生産性を計測するプロジェクト(EU KLEMS プロジェクト)が進み、2007年3月には推計結果の第1次報告が公表されている。この報告には、長年生産性分析の分野で世界をリードしてきたDale W. Jorgensonハーバード大学教授が米国のデータを提供し、また我々もJIP2006のデータを提供したため、世界の主要先進国の生産性に関するデータが収められている。こうした動向に刺激され、韓国でもソウル大学のHak Kil Pyo教授を中心として産業別生産性データベースの開発が進められている。こうした世界レベルでのTFP研究に共通する特徴として、次の4点が挙げられよう。

1. マクロ経済のTFP上昇は全産業のTFP上昇の加重和に等しいが、TFP上昇率は産業間で大きく異なる。そこで、一国全体をカバーする詳細な産業別データを過去30年程度整備し、情報技術（IT）革命、グローバル化、産業構造変化、規制緩和、等がマクロのTFP上昇に与えた影響を分析。
2. 各産業のTFP上昇は産業内の企業や事業所のTFP上昇の加重和に等しい。そこで、民間企業の大部分をカバーする企業レベルのデータベースを作成して、企業のTFPを測定し、企業の参入退出、IT投資、等が産業のTFP上昇に与えた影響を分析。
3. 連鎖指数法の全面的な導入、労働の質を考慮、資本財が生み出す生産への寄与（資本サービス）やIT投資の測定法の国際統一、等により、信頼できるTFPの推計と国際比較を行う。なお、すでに述べたようにJIPプロジェクトは日本を代表する形でEU KLEMSに参加し、日本と他の先進諸国との厳密な比較を可能にしている。
4. 産業レベルの全データについて原則公開。

産業レベルのTFPの計測と精緻な国際比較は、この分野の大先輩であるハーバード大学や慶応義塾大学でも行われてきた。我々はJIPプロジェクトにおいて、Jorgenson教授らのProductivity and U.S. Economic Growth (Harvard University Press, 1987)や黒田昌裕・新保一成・野村浩二・小林信行教授らの『KEOデータベース』(慶應義塾大学産業研究所、1997年)、野村准教授の『資本の測定』（慶應義塾大学出版会、2004年）など先達の業績を参考にさせていただいた。こうした先行研究の蓄積や最近の生産性研究の流れを踏まえたうえで、我々のJIPプロジェクトやEU KLEMSプロジェクトは、企業レベルと産業レベルの実証のリンク、20を超える国との連携による国際比較、データの全面公開、等新しい試みを行っている。特にEU KLEMSについては、生産性比較の国際標準が出現したと言っても過言ではない。本書の目的の1つは、TFP研究におけるこのような新展開の成果を紹介することにある。

JIPデータベースは、データをウェブ上で公開したことにより、日米欧を含む世界中の経済学者によって利用されるようになった、また経済財政白書や通商白書などの政府刊行物、経済財政諮問会議や産業構造審議会に提出される資料、日本銀行、米国連邦準備銀行、OECDなどの分析レポートでも利用されている。本書のもう1つの目的は、JIPデータベースの作成方法や内容を一般の利用者のために詳しく解説することにある。

本書の内容は、JIPデータベースを解説し、成長会計の結果を報告する第I部と、産業や企業レベルのデータを用いて、資源配分問題や、規制緩和、企業の参入・退出、グローバル化、等が生産性に与える影響を分析した第II部以降に大別することができる。以下、簡単に各章の問題意識と得られた主な結果を紹介しよう。

第I部のうち第1章（深尾・宮川・徳井・乾・浜潟）では、産業レベルのデータを使った成長会計の方法について説明した上で、JIPデータベースを使って日本の経済成長を分析している。マクロ経済のTFP上昇は全産業のTFP上昇の加重和に等しいが、TFP上昇率は産業間で大きく異なる。そこで、108部門と、詳細な産業別に日本全体をカバーするJIPデータベースを用いて、日本の経済成長の源泉を分析する。第1章ではまた、EU KLEMSの成果に基づき、日本の成長会計結果を欧米諸国のそれと比較する。

第2章（深尾・宮川・権・乾・浜潟・織井・徳井・牧野・高橋・伊藤・中西・松浦・村上・金）では、JIPデータベースについて説明する。JIPデータベースは、部門別にTFPを計測するための生産、中間投入、労働投入、資本サービス投入に関するデータと、グローバル化や規制緩和等の産業への影響を調べるための、産業別貿易、直接投資、市場集中度、資本稼働率、規制指標、などの付帯表から構成されている。これらのデータの作成方法を詳しく説明する。

JIPプロジェクトでは、民間の企業活動全体をほぼカバーする企業レベルのデータベース（JIPミクロ・データベース）や、政府統計の個票をもとに、企業や工場のTFPを測定し、産業のTFP上昇を、企業や工場のTFPの変動で理解することを試みた。第2章では、このJIPミクロ・データベースについても説明する。

第II部では、資源配分、新しい資本財の導入、無形資産投資、および規制緩和が生産性に与えた影響を、産業レベルや企業レベルのデータを用いて実証分析した。

まず第3章（宮川・深尾・浜潟・滝澤）では、90年代における日本経済全体のTFP上昇率低下の要因として、資源配分の非効率性に注目し、JIP 2006データベースを利用した産業間資源配分効果を計測している。資源配分効果の計測方法としては、限界生産価値が全産業間で一致する効率的な資源配分が行われた場合のGDPと現実のGDPの乖離が、時間を通じてどのように変化するかを観察するAoki (2006)の方法と、規模に関する収穫一定と完全競争を仮定せず、各産業のマークアップ率とその推移を推計し、この結果を用いて寡占と規模に関する収穫逓減・逓増の下での生産性上昇率と資源配分の効率性を測定するBasu and Fernald (2002)の方法を用いている。分析の結果、90年代半ばまでは資源配分の効率性が改善してきたが、それ以降再び悪化していることがわかった。

第4章（徳井・乾・金）は、資本財に体化された技術進歩と、資本財の陳腐化、資本の平均ヴィンテージの関係を明らかにした後、JIP 2006を使って『企業活動基本調査』のミクロ・データを加工して作った企業のパネル・データを用い、生産関数を推定する方法で、日本の製造業における資本財の陳腐率と、資本財に体化された技術進歩率を推定した。1997年から2002年の推定期間で、資本財の陳腐化率は年率8～22%と推定され、これは潜在的な資本財に体化された技術進歩率に直すと年率0.2～0.4%となる。資本に体化された技術進歩率を実現するためには新規投資が必要であるが、新規投資が停滞し資本の平均ヴィンテージが上昇する局面では、こうした潜在的な技術進歩率の一部しか実現できないこと示している。

本書の特徴の1つは、生産性の分析を産業レベルに留めず、ミクロの企業レベルにまで遡って生産性向上の諸要因を分析している点にある。第5章以下では、こうしたミクロの企業レベルの生産性を中心とした分析が続くが、このような分析を行うことによって、生産性分析を単に従来型の産業政策に役立てるだけではなく、新規企業の育成や企業の対外・対内直接投資の促進策など、よりミクロの企業行動に影響を与える政策的視点を提供することができると考えられる。

さてIT革命が経済成長や生産性に影響を与えたという点はよく知られているが、その背景の1つとして、無形資産の役割が注目されている。すなわち、単にIT資産を蓄積するだけでは、生産性の向上は不十分であり、人的資本の育成や組織の改変等がIT技術をより有効に利用するために役立つと考えられているのである。第5章（金・宮川）では、欧米の最近の研究に沿って、企業の最適化行動から導出された組織資本の蓄積が生産性の向上に寄与しているかどうかを、企業レベルのデータを利用して実証した。推計の結果、R&D投資や広告投資に伴って組織資本の蓄積が行われていることが確認できた。またこの組織資本は、中期的にはTFPの上昇に寄与していると考えられる。

第6章（中西・乾）は、JIP 2006データベースにおける産業別規制緩和指標を使用して、規制緩和の進展が、産業別の生産性、生産額の成長率に与える影響を実証分析した。その結果、規制緩和の進展が両者の成長率に関して、プラスの影響を与えており、またその効果は非製造業においてより顕著であることが明らかになった。このことは、日本経済全体の成長を考察する際に、そのウェイトを高めている非製造業分野における規制緩和の進展が重要であることを示唆する。

生産性の高い企業（事業所）が参入（開業）したり拡大すれば、また生産性の低い事業所が退出（閉鎖）したり縮小すれば、産業全体の生産性は上昇する。第III部では、企業レベルや事業所レベルのデータを用いて、このような経済の新陳代謝機能について実証分析した。

まず第7章（清田・滝澤）では、企業の生産性と退出の関係に注目し、退出の予兆がいつ現れるのかを分析した。本章の主な発見の1つは、退出の予兆が、退出の数年前に既に現れていることである。将来退出する企業は、少なくとも2年前の時点で、同じ産業の将来存続する企業より生産性が低いことが明らかになった。

第8章（金・権・深尾）は、製造業および非製造業について経済の新陳代謝機能を分析するため、JIPミクロ・データベースを用いて、生産性上昇の要因分解を行った。製造業については、ゾンビ企業仮説が主張するように新陳代謝機能が90 年代に急速に衰えたのでは無く、製造業の新陳代謝機能は80 年代から一貫して低かったことを発見した。非製造業については、産業間で生産性動学が大きく異なることが分かった。大部分の非製造業では、負の大きな再配分効果が観測されるなど、新陳代謝機能は停滞していた。特に、建設業、運輸業、電気、ガス・水道、放送などでは、生産性の高い大企業で雇用の削減が著しく、新陳代謝機能が低迷した。一方、小売、卸売業で生産性の低い企業の多くが雇用を縮小、通信業では生産性の高い企業の多くが雇用を拡大するなど、一部の産業では大きな正の再配分効果も観測された。

経済全体の生産性を向上させるためには、企業レベルでの新陳代謝が必要とされているが、実際に新規企業の生産性が高いかどうかについての研究は少ない。第9章（川上・宮川）では、『東京商工リサーチデータベース』と『企業金融環境実態調査』のデータを利用して、企業が開業後生産性をどれだけ高めるかについて検証を行った。この結果、新規企業は、開業後8年目まで生産性を高めていくことがわかり、新規企業の開業促進策に実証的根拠があることが確認された。また同時に新規企業の資金調達方法について調べたところ、97年、98年の金融危機以降、都市銀行・信託銀行・旧長期信用銀行はより生産効率の高い企業へと貸付をシフトさせる一方で、地方銀行・政府系金融機関は、従業員規模の小さい企業への融資姿勢が見られるなど、金融機関の業態によって対応の違いが現れた。

第IV部では、途上国からの製品輸入や企業の対外直接投資など、いわゆる日本経済のグローバル化が、企業の生産性に与えた影響を分析した。

第10章（伊藤・川上）は、低所得国からの輸入や大企業による海外生産の拡大が、小規模製造業企業の雇用や売上に負の影響を与えたとの分析結果を得ている。特に、生産性レベルや資本装備率が低い企業で、売上や雇用の減少が大きかった。国際競争圧力が小規模企業の新陳代謝（より生産性や資本装備率の高い企業が企業規模を拡大し、そうでない企業は縮小する）を促していることが確認できたものの、それがなぜ産業レベルの生産性上昇に結びついていないのか、という新たな問題を提起する結果となった。

第11章（乾・戸堂・Hijzen）は、日本企業の対外直接投資や海外への生産委託を通じた生産体制のグローバル化が、このようなグローバル化を進めている企業の国内活動の生産性に与える影響について実証分析した。その結果、海外直接投資、海外生産委託の両者ともに生産性にプラスの影響を与えていることが判明した。生産体制のグローバル化が企業の国内の生産性も向上させることから、より多くの企業がグローバル化に参加できるよう推進することが、日本経済全体の生産性向上にも寄与するものと推察される。

本書は、マクロ、産業、企業レベルの生産性に関して包括的な分析を行っているが、こうした分析を可能にしたのは、日本に蓄積された、世界でもトップレベルにある緻密で多様な統計資料や政府統計個票のお陰である。また産業および企業レベルの生産性の推計と分析をこれほど大規模な陣容で行う例は海外でも希で、欧米の研究者からも羨まれる豊富な資源投入により、緻密な研究ができたと考えている。

JIPデータベースを作成する作業は、もともと内閣府経済社会総合研究所の「日本の潜在成長の研究」ユニットにおいて、我々を含む多くの研究者により2000年度に開始され、2003年からは一橋大学のHi-Statプロジェクトも参加して、2003年初夏に最初の版であるJIPデータベース2003（ESRI/Hi-Stat JIP 2003）が公表された。その後、内閣府のユニットが終了して1年経た2004年度夏より、RIETIのご厚意により現在のJIPプロジェクトを開始し、今日に至っている。この間、我々は内外の多くの研究者や、RIETIの所長を務められた青木昌彦スタンフォード大学名誉教授、吉冨勝特別顧問、藤田昌久現所長、及川耕造理事長、田辺靖雄元副所長、高原一郎前副所長、佐藤樹一郎副所長、細谷祐二前研究調整ディレクター、尾崎雅彦研究コーディネーター、齊藤泉秘書をはじめとする方々、内閣府経済社会総合研究所の所長を務められた浜田宏一イェール大学教授、香西泰政府税制調査会会長、黒田昌裕現所長や二上唯夫同研究所国民経済計算部国民生産課長をはじめとする方々、一橋大学Hi-Statプロジェクト代表の斎藤修教授や深尾研究室秘書の森山由美子さんをはじめとする方々から、様々な協力やコメントを得ることが出来た。深く感謝したい。

さらに海外の研究者との交流から得られた知見も多い。Jorgenson教授は、我々にEU KLEMSプロジェクトを紹介してくださり、EU KLEMSプロジェクトのリーダーであるvan Ark教授やTimmer准教授は我々を自らのプロジェクトに快く受け入れてくれた。これにより、我々は国際的な生産性分析の研究者達から多くの研究成果を学ぶことができ、それをRIETIの2006年と2007年に開いた国際シンポジウムに反映することができた。また2003年以降毎年行っているPyo教授を中心とする韓国の研究者の方々との国際ワークショップ（一部はHi-Statなどと共催）でもお互いの成果を検討することができた。こうした国際シンポジウムやEU KLEMS会合など、数多くの研究会や学会での報告などを通じて、淺羽茂学習院大学教授、Harry Wu香港理工大学教授、大守隆UBS証券会社チーフエコノミスト、川本卓司日本銀行調査統計局企画役補佐、冨浦英一横浜国立大学教授、中島隆信慶應義塾大学教授、長岡貞男一橋大学教授、野坂博南関西大学准教授、原田信行筑波大学准教授、元橋一之東京大学教授、森川正之社会経済生産性本部主任研究員、吉川洋東京大学教授、Ruoen Ren北京航空航天大学教授をはじめとする方々に有益なコメントを頂いたことに感謝したい。

以上、本書の作成の過程で直接お世話になった方々や組織のお名前をあげさせていただいたが、個々の論文については、各筆者達が学会やさまざまなセミナーで報告を行っている。こうした学会やセミナーで貴重なコメントをいただいた方々のお名前をすべてあげることはできないが、本書への参加者を代表して謝意を表したい。

本書の作成過程では、東京大学出版会の方々に大変お世話になった。特に黒田拓也・池田知弘・佐藤一絵さんに御礼を申し上げたい。

日本経済は、今後も生産性の向上に粘り強く取り組んでいかなくてはならないだろう。その意味で、我々は本書を、過去に多くの先達が切り開き、今後多くの研究者が挑戦するであろう、長期にわたる生産性研究の一里塚になればと考えている。RIETIのJIPプロジェクトでは、一橋大学経済研究所と共同で、JIPデータベースを毎年更新・公表する体制の整備と推計作業を進めており、2008年春4月ごろ、1970－2005年のデータをカバーするJIPデータベース2008を公開する予定である。そして、この新しいデータベースもEU KLEMSプロジェクトの最終報告に組み入れられる予定である。日本経済の将来や生産性に関心を持たれる多くの研究者や実務家に、本書や我々のプロジェクトが役に立てば幸いである。

2008年2月
深尾 京司
宮川 努