第4次産業革命は、数多くの課題と機会をもたらしている。最近開催された欧州中央銀行（ECB）の会議では、学術研究機関のほか、諸機関や民間セクターから主な有識者を集結し、デジタル化が労働市場、生産性、投資、インフレなど経済に及ぼす影響と、金融政策に対する考えうる影響について、議論が行われた。本コラムでは、この会議で指摘された留意すべき重要な点を抜粋し、その概要を紹介する。
7月4日と5日の両日、欧州中央銀行（ECB）は“Challenges in the digital era（デジタル時代における課題）”と題した会議を開催し、デジタル化が実体経済に及ぼす影響について、主要なエコノミスト数名による研究成果を大きく取り上げた。本コラムでは、会議において熱心に議論された3つのテーマ――デジタル化が労働市場にもたらす可能性、インフレ・市場支配力・金融政策への影響、デジタル技術によって見込まれる生産性への好影響――についての概要を紹介する。
仕事、賃金および技術―過去、現在、将来
David Autor氏は、米国のデータを用いて、労働市場の地理学と、過去と未来の仕事に関する研究成果を発表した。Autor氏は、従来、非大卒者が担ってきた「中スキル」の仕事が都市部を中心に数多く消滅したことに伴い、非大卒者の実質賃金が過去40年間低下し続けていることを示した。第2次世界大戦後、都市部の工場や事務所での「高スキル」の仕事は、大卒者と非大卒者の両方が従事する「中スキル」の仕事と密接に関わりながら進化してきた。しかし、ここ数十年間で貿易と自動化の進展によって管理や事務の仕事の需要が落ち込んだことにより、職業の再編成が起きた。非大卒者と一部の大卒者が「低スキル」の仕事に流入する一方で、高学歴の者のみが高賃金の仕事に就いている。結果として、雇用の両極化が段々と進み、とりわけ都市部ではそれが不均衡に進んでおり、大卒者と非大卒者との間の実質賃金格差が広がり、非大卒者の都市賃金プレミアムも下がっている。それでも、雇用の機会は依然として都市、とりわけ「スーパースター」都市に集中しているが、低学歴の労働者を対象とする仕事は少ない。地方や郊外に比べて都市部には「中スキル」の仕事が少なく、一世代前と比較すると大きな変化があったことが分かる。他方、非大都市圏では主要都市よりも変化が緩やかで、高齢化が進んではいるが、雇用、スキル、賃金の構造は比較的安定している。
同様に、都市には、技術に依拠した「最先端の仕事（‘frontier jobs’）」や、ヨガのインストラクターやバリスタなど、裕福な都市労働者向けに対面サービスを行う「富裕層相手の仕事（‘wealth’ occupations）」に従事する労働者が偏在しており、こうした「新しい仕事（‘new jobs’）」の雇用は都市に集中している。しかし、「最先端の仕事」に従事する労働者は平均的な労働者よりも高学歴で賃金も高い一方で、「富裕層相手の仕事」の2015年時点での賃金は平均的であった。他方、ほぼ自動化された工程においてほとんどなくなった人の手で行われる作業、いわゆる「ラストマイルの仕事（‘last mile’ occupations）」における雇用は、都市部でも人口の少ない地域でも同様に賃金が低い。非大卒者が全労働人口に占める割合は26%であるのに対して、非大卒者が「ラストマイル」労働者全体に占める割合は38%であることから、将来における主要な課題は、単に非大卒労働者の雇用を増やすことではなく、彼らのキャリアパスを再構築することであるといえよう。
デジタル技術が雇用に及ぼす影響も重要なテーマであった。Anna Salomons氏（Bessen et al. 2019）は、自動化を導入する企業において自動化が労働者に及ぼす影響を初めて推定した（オランダのデータを使用）。置換効果（displacement effect）は見られるものの、大規模な一時解雇や工場閉鎖に比べると効果ははるかに小さい。
置換は基本的に、早期退職などによる離職後の非雇用の増加や、勤続年数の長い高齢労働者の離職により生じる。賃金の傷跡効果（wage scarring effect）を示すエビデンスはないものの、自動化によって賃金が低下し、年収は5年に亘って従来までのおよそ10%減となっていた。その効果は、産業や労働者のスキル全体に広がっている。James Bessen 氏（Bessen and Righi, 2019）は、ITを活用したイノベーションを促すソフトウェア開発者の割合が他に比べて高い企業の成果について評価を行った。ITショックは、生産性や売上、そして製造業を除く産業の雇用に好影響をもたらす。その他の結果は、IT導入によって、収益に占める労働分配率が低下し、2002年以降、反応が鈍化したことを示している。
Gino Gancia 氏は、ICTへの資本投資はセクター別の雇用増加と関連がある一方で、ソフトウェアへの資本投資は雇用減少と関連があることを明らかにした、最近のリサーチ結果（Blanas et al., 2019）について論じた。企業レベルにおいて、Gancia氏は調整についての新たなエビデンス（Bonfiglioli et al., 2019）を提示した。それによると、ロボットの導入によって、企業の生産性は向上し、生産部門以外の労働者は賃金が増えるが、企業の雇用は減少し、導入後の売り上げの伸びは見られないため、企業は単にマークアップを引き上げる可能性が考えられるという。全体として共通して言えることは、企業レベルにおいて、自動化は一般的なICTに比べて全体的にマイナスの効果が大きく、これは最近の学説と一致するものである。
Bessen氏はまた、技術が雇用に及ぼす影響についてより大局的な観点からとらえ、市場飽和の役割を強調した。例えば、1950年までの米国の繊維産業は、一般市民の所有する衣類が少なかったために需要が大きく、生産性向上には雇用増大が伴った。しかしながら、消費者のタンスが衣類でいっぱいになると、さらなる値下げを図っても、雇用率の押し上げには至らなかった。また、コンピュータ化は、非製造業においては雇用に正の効果をもたらすが、需要の弾力性の小さい製造業では負の効果を及ぼすことも明らかにした。Rachel Ngai 氏は、同様に、1870年から1960年における女性の家事労働時間が逆U字型のパターンを示すことを指摘した。生活水準が向上するにつれ、より清潔な家やよりよい食事を求める要求が高まり、女性の家事労働時間も増加したが、その後要求が飽和すると低下した。サービス産業の雇用増加に加え、家庭から市場へと、女性の生産場所の再配置が起こったことも、構造変化と需要の相互作用の結果である。
デジタル化の途中である現段階においては、Ngai氏が強調したように、雇用減少を最小限に抑え、セクター内における転換を促進する上で、再訓練が中心的な役割を果たす。同様に、Manuel Trajtenberg氏は、非認知スキルを高めると考えられる学校外教育との関連性を強調し、また、Romain Duval氏は、労働市場制度と社会保険について見直す必要があるかもしれないことを示唆した。制度は、仕事についての支援から労働者に対する支援へと転換を図る必要があり、また、国外も視野にいれた労働流動性を促進するためには、社会的権利の移植性を高めるような政策を制度に含めるべきである。最終的に、現在の技術導入プロセスの発展が社会的課題を改善するのか悪化させるのかは、導入される政策如何に大きくかかっている。
デジタル時代における市場支配力
市場支配力、より広範には、市場構造に技術が与える影響についても関心が高かった。そのひとつが価格設定への影響である。Alberto Cavallo氏は、ビリオン・プライシズ・プロジェクト（The Billion Prices Project）の日次価格を用いて、オンラインでの競争が小売価格の設定行動にどのような影響を及ぼすかを考察した。2008年から2017年までの期間において、価格持続期間の中央値は7カ月から3.5カ月に下がり、オンライン小売業者はこの範囲の下限に位置する。これは、販売価格や小売業の構成、あるいは価格変動の兆候によって引き起こされたものではない。Cavallo氏はまた、Amazonとの直接競争により予想価格持続期間がおよそ20%縮小されることを発見し、オンライン上の競争が価格伸縮性に果たす重要な役割を示唆した。加えて、オンラインの小売業者は、全国で統一価格設定とすることにとりわけ強くこだわる傾向があることも発見した。これは、オンラインの透明性によるものだけでなく、地域ごとの価格差によって顧客の怒りを買うリスクを冒したくないという思いによるものなのかもしれない。総合すると、統一価格やより大きな価格伸縮性によって、（局所的ではなく）全国規模のショックに対する感応度が高くなり、コストから価格へのパススルーが改善されることが示唆される。これらの所見は、インフレの測定や、価格硬直性、価格分散、福祉などの問題に重要な示唆を与えるものである。
Chiara Criscuolo氏は、産業の集中に関する新たなエビデンスを提示し、2002年から2014年の間にサンプルに含まれる国（ベルギー、スペイン、フランス、フィンランド、イタリア、英国、スウェーデン、米国、日本）では、集中度が平均で5パーセントポイント高まったことを示した。集中をけん引したのは、投資のほか、貿易やFDIに対する開放性、デジタル集約度、そして規制である。これらのうち無形投資は、集中度の変化を予測する上でとりわけ強力な要因であり、グローバル化され、すでに集中度が高く、デジタル集約度の高い国の産業においては特に強力で、無形資本のスケーラビリティとも整合性がある。文字どおりに解釈すれば、これは（企業の業績を主因とする）「適切」な集中を示すものであろうが、レントシーキング活動や、なかなか進まない技術の普及など、可能性のある摩擦を見出すにはさらなる研究が必要とされる。
Anton Korinek氏は、スーパースター企業（市場シェアが大きく、マークアップが上昇しており、無形資本集約度の高い企業）の台頭は、デジタルイノベーション（情報の収集・処理・提供の進展）の当然の結果であると述べた。デジタルイノベーションは、コスト削減、イノベーション、市場シェアの拡大、それに伴って顧客に転嫁されるコスト削減の好循環をもたらす。このプロセスにおいて、当初は減少する労働需要も、生産が拡大するにつれ回復する。しかし、こうした一連の事柄は、独占禁止やマクロ経済の安定化という目標において、政策立案者にジレンマをもたらした。
Christos Genakos氏は、「集中が価格やマークアップに与える影響は何か」という問題の設定は適切ではないと警告した（計測、内生性、あらゆるセクターにわたって見られる技術格差などがその理由）。Genakos氏は、作動しているメカニズムは産業によって異なり、より詳細な産業研究が必要だと訴えた。こうした研究を行えば、市場支配力の源泉に関する問題、すなわち、市場支配力の源泉は（デジタルプラットフォームを反映した）ネットワーク効果や、買手独占、レントシーキング、グローバル化、あるいは特定の独占禁止制度により生じるものなのかどうかについて、答えを導く手助けとなるだろう。
Chad Syverson氏は、完全競争と比べて、市場支配力は金融政策のパススルーにどのような影響を与えるのかについて検討した。資本コストを低減することによって、金融緩和は企業の限界費用（MC）曲線をシフトアウトする。利潤の最大化を図る企業は、限界収入（MR）がMCと等しくなるまで生産するので、MR曲線の傾きが新しい均衡を決定する。完全競争（すなわちMR曲線の傾きが水平）の下では、金融緩和は、独占状態下（すなわちMR曲線の傾きが急）に比べてより大きな生産拡大をもたらすだろう。したがって、市場支配力の高い企業は、完全競争企業に比べると、コストの変動、つまり金融政策の変化に、一般的にあまり反応しない。だからといって、市場支配力が低ければ（ただし、ゼロではない）、結果としてパススルー率が高くなるというわけでもない。これは、企業のインセンティブが市場支配力に伴いどのように変化するかによって決まるといえよう。市場支配力が高いと需要曲線の傾斜は急なものになるが、しかしそれに伴い必然的にMR曲線の傾斜も急なものになるのかどうかについては、生産の変動に伴い需要曲線の傾きが平たくなるのか急になるのかということや、競争の変化に伴う最適量の変化の規模が決定要因となる。
成長と生産性―デジタル技術はそれらをもたらすことができるのか？
会議の主要テーマの一つは、人工知能（AI）を主たる原動力とする素晴らしいイノベーションにおける現代の生産性パラドックスと、生産性の伸びの低迷であった。Chad Syverson氏(Brynjolfsson et al. 2017, 2018)は、1980年代のソロー・パラドックスと同様、このパラドックスの解決策は、目の前にある技術（当時はコンピュータ、現在はAI）の特定の性質にあると論じた。こうした汎用技術（GPTs）は、時間とともに改良され、補完的イノベーションを引き起こすことが特徴であるが、そのために導入ラグの問題も抱える。これらの技術の生産性効果を実現するためには、物的資本、人的資本、経営資本および知的資本へ多額の投資を行う必要がある。興味深いことに、2つのまったく異なるGPTsである電気とITの生産性効果は酷似した動向を示しており、極めて長いラグ（およそ30年）ののち、急速に加速化しその後鈍化したところが共通している。
Syverson氏はまた、鈍化は計測誤差の結果ではないと指摘した。とはいえ、とりわけ、デジタル技術は無形の性質のもの（データ、アルゴリズム、企業特殊的人的資本、新しいプロセス）であるがゆえに計測が難しく、当然ながら計測誤差はある。無形資産はアウトプット（投資）とインプット（資本）の両方であるため、TFP（全要素生産性）は、この新規投資とそのリターンの伸び率が高い当初においては過小評価され、のちに十分な資本が蓄積されると過大評価され、Jカーブの計測誤差が生じる。Pat Bajari 氏（Bajari et al. 2019）は、質調整したインフレ指数の推定という従来からの問題に取り組むとともに、計測誤差の他の原因を検証するため、AI技術（テキスト解析とコンピュータビジョン）およびオンライン取引の価格（公示価格ではなく）を用いてヘドニックモデルを強化することの有用性を実証した。
John Fernald氏と共著者ら（Esfahani et al. 2019）は、先進経済諸国における生産性の低下は、グローバルレベルで見ると、新興経済諸国におけるより強力な生産性向上によって相殺されていることを実証した。新興経済諸国における労働市場と製品市場は効率性で劣るため、それらは世界経済成長の足かせとなっている。このことから、著者らは、標準的な成長会計の枠組みを増補し、マークアップを含む労働・製品・資本市場における歪みを考慮に入れた。彼らの研究の主な成果は、世界的にみると労働生産性（ALP）の伸びは極めて不安定であるものの、国・産業の世界経済の成長への寄与は比較的安定していることを指摘したことである。不安定さの大部分は、世界経済における労働をはじめとした資本の不適切な配分の変化を反映するものである。
Diego Comin氏（Anzoategui et al. 2019）は、技術に関連した企業の意思決定（R&D支出や技術導入）の景気循環増幅効果と、グレート・リセッションが幾つかの関連指標に及ぼした長期的影響についてエビデンスを示した。Comin氏はまた、標準的なモデルにおいて景気循環時の成長を内生化したメカニズムと、周期的変動を駆動するR&Dや技術導入の中心的な役割について紹介した。推定されるモデルから、グレート・リセッションにおける生産性の低下は技術導入のスピードが鈍化したことが主要因であり、技術導入の鈍化自体はリセッションが原因であったことが示された。
Pat Bajari 氏は、予測におけるデータの価値（Bajari and Chernozukhov, 2019）について論じた。ビッグデータは常により優れたものとの思い違いがあるが、実際にはデータの豊富さには収穫逓減があり、モデルを改良するためにはどのようにデータを用いるかが重要となり得る。Bajari 氏はさらに、企業の意思決定を変革する上でデジタル技術が果たす役割を強調した。安価なCPUパワーによってビッグデータの処理が可能になり、また、データ処理の継続的・漸進的な改善を通じて、データサイエンスは、数多くの異なる領域（在庫、トラック1台の積荷および行程、人材管理）で、企業の意思決定を経験則によるものから科学的なものへと移行することを可能にした。
特定の技術に関しては、Peter Gal 氏（Gal et al., 2019）が、ブロードバンドインターネットや、クラウドコンピューティング、バックオフィス統合システムによる大幅な生産性向上のエビデンスを示した。このような効果は一般に、クラウドコンピューティングを除いて、生産性の高い企業により顕著に現れ、企業は多額の固定費を節約でき、補完的投資の負担も少なく済ますことができる。Gal 氏はまた、サービスプラットフォームに関する調査結果（Bailin Rivares et al., 2019）も明らかにし、既存企業（例えば、Booking.com、トリップアドバイザー）の「アグリゲーター」であるプラットフォームによる生産性、利益および雇用に対する大きな企業内効果を説明した。これに対し、競合する「ディスラプター」（エアビーアンドビー、Uber）は、既存企業の生産性に影響を与えることは全くなかったが、競争によるショックは、影響を受ける企業に、マークアップ、賃金および雇用の減少をもたらした。サービス業における生産性は、一般的に製造業よりも低い（均一性が低いこと、競争度が低いこと、規模が限られていることが要因）が、現代の経済活動全体に占めるサービス業の割合が増大していることを考えると、サービス業の生産性を上げることは極めて重要である。
無形資産の役割の増大は、生産性と市場構造に関連するもう一つの主要なテーマであった。Janice Eberly氏は、無形資産は米国における集中度の増大と関連しており、それは競争環境における技術の変化の結果、もしくは市場支配力の結果のいずれかであろうと指摘した。こうした関連性の異質な特性は、無形資産を促進し、集中を制限することを目的とする政策を策定する際には注意が必要であることを示唆するものである。Jonathan Haskel 氏は、無形資産の存在が現代の経済に関する私たちの理解と、それについての計測法を大きく変えることを示唆した。Haskel 氏は、データベース（計測されない無形資産）を検索するための新しいソフトウェア（計測される有形資産）を用いる高速ハードウェア（有形資産）の組み合わせとして、AIを事例に挙げた。
Haskel 氏はさらに、他のスピーカーと同様、無形資産のための資金調達に関する特徴的な性質を指摘した。無形資産は、転売が可能な有形資産と異なり、多くの場合サンクコストであり、企業ごとに極めて特殊である。したがって、無形資産は銀行融資の担保としては不適切である。無形資産への投資は金融危機において有形資産への投資ほど大きな打撃を受けなかったが、その伸び率は悪影響を受け、実は無形資産の深化が遅い国々でTFP成長率の鈍化が最大となった。実際に、Haskel 氏は、銀行融資が不動産に偏り、無形資産を敬遠していることを示すエビデンスも提示した。Romain Duval 氏（Ahn et al. ,2019）は、金融摩擦の影響を軽減するための金融政策の緩和が無形資産投資に及ぼす大きな影響について説明した。Reinhilde Veugelers氏は、欧州におけるデジタル投資の主たる障壁として、デジタル投資に特化した非銀行融資の相対的な不足を取り上げ、EUが、デジタル部門の最先端領域のR&Dで米国や中国に遅れを取っていることを指摘した。米国との差は企業レベルでは大きくないが、古くからの企業や小規模な企業がデジタル化に積極的である可能性が極めて低いことから、EU・米国間のデジタル格差が拡大した要因は、構成効果であると考えられる。
本稿は、2019年8月27日にwww.VoxEU.orgにて掲載されたものを、VoxEUの許可を得て、翻訳、転載したものです。
