過去の「シリーズ日本経済を考える」については、財務総合政策研究所ホームページに掲載しています。
http://www.mof.go.jp/pri/research/special_report/index.html

シリーズ日本経済を考える

経済成長と人口動態― Gray Rhino ―＊1

財務総合政策研究所総務研究部 研究員

88 永井 里奈や金融システムに与える影響についてさまざまな議論

１．はじめにが行われた。本稿では経済成長に与える影響に焦点を連載
日本経済を考える

世界の高齢化が進んでいる。図 1 は世界の 65 歳以絞り、これまでに行われてきた分析や議論を再確認し上と 5 歳未満の人口の推移を示したものである。5 歳ていきたい。まず、日本の人口動態の現状をデータで未満の人口がほぼ横ばいで推移しているのに対し、確認し、人口動態と経済成長について理論的に整理し65 歳以上人口は増加の一途をたどっている。このよたのち、いくつかの実証分析を紹介する。

うな高齢化は「黒い白鳥（Black Swan）」というより＊2」とでも言うべきもも「灰色のサイ（Gray Rhino）のであり、とくに急速な高齢化に直面している東アジ
ア各国をはじめとして各国の重要な政策課題となって２．日本の人口動態
２−１．人口転換いる。実際、2019 年 1 月に東京で開催された G20 財

日本の近年の人口動態は少子化と長寿化で特徴づけ

務大臣・中央銀行総裁代理会議に際しては、「よりよられる。図 2 に示されるように、日本における人口

い未来のために：人口動態変動とマクロ経済面での挑1000 人当たりの死亡率は 1910 年代から、出生率は戦戦」と題されたシンポジウムが開催され、人口動態が後から急速に低下して、1950 年頃に「人口転換」をマクロ経済、財政・社会保障システム、金融政策運営終えたと考えられる。
「人口転換」とは、「多産多死」
図 2．粗出生率と粗死亡率（人口 1,000 人当たり）

図 1．世界の 65 歳以上・5 歳未満人口割合
18161412108642065＋1990

2000

2010

2020

2030

（出所）United Nations, World Population Prospects

5－20402050（人）
403530252015
出生率10死亡率501907 1917 1927 1937 1947 1957 1967 1977 1987 1997 2007 2017（年）
（出所）厚生労働省「人口動態統計」＊1） 本稿の執筆にあたって、別所俊一郎総括主任研究官（財務総合政策研究所）に御指導いただいた。また、奥愛総括主任研究官（同研究所）、林ひとみ主任研究官（同研究所）からも有益なコメントをいただいた。ここに記して深く感謝の意を表したい。なお、本稿の内容や意見はすべて筆者の個人的見解であり、財務省あるいは財務総合政策研究所の公式見解を示すものではなく、本稿における誤りはすべて筆者個人に帰するものである。
＊2）「黒い白鳥（Black Swan）」は、2006 年に認識論学者 Nassim Nicholas Taleb が提唱した考え方で、「確率は低いが起きたときには市場に甚大な影響を及ぼすリスク」を指す。また、「灰色のサイ（Gray Rhino）」は、「高い確率で存在し大きな問題を引き起こすにもかかわらず軽視されがちな問題」を表す言葉で、たとえば少子高齢化、金融危機、気候変動等を指す。2013 年に米国の作家・政策アナリスト Michele Wucker が世界経済フォーラム（ダボス会議）にて提起した。

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シリーズ 日本経済を考える 88

図 3．日本の生存率（％）
100
90
80
70
60
50

男性：1891-1898 年
男性：1955 年
男性：2015 年
女性：1891-1898 年
女性：1955 年
女性：2015 年

40
30
20
10005

10

15

20

2530

35

40

45

50

55

60

65

70

75

80

85

95 100 105 110 115（歳）90（出所）厚生労働省「完全生命表」

図 4．倍加年数（高齢化率 7％から 14％に移行するまでの年数）
フランス

115 年

1864

スウェーデン

1979

85 年

1887

アメリカ

1972
72 年

1942
1929
1932

1975

40 年

日本

1972
1970

1994

24 年

中国

2002

2025

23 年

シンガポール

1999

20 年

2019

韓国

1999

18 年2017

1850

1870

1890

1910

1930

1950

1970

1990

2010

日本経済を考える

ドイツ

46 年

連載

英国

2014

2030（年）（出所）国立社会保障・人口問題研究所「人口統計資料集」

社会から「多産少死」を経て、「少産少死」へ移行す

所の推計によると、2065 年には総人口に占める 65 歳ることをいう＊3。出生率は2007年頃を境に死亡率を下以上人口の割合を指す高齢化率が 38.4％になると見回り、現在は人口 1000 人あたり出生率 7.5 人となっ込まれている＊4。こうした高齢化は欧米よりも日本をている。0 歳児が各年齢まで生き残る比率を推計した含む東アジアの国々のほうが速く進行している。65生存率をみると、2015 年には 50％以上が 85 歳まで歳以上人口の割合が全人口の 7％（高齢化社会）から生きると推計され、1891 年には 40％以下であった 6514％（高齢社会）に至るまでの期間を示す「倍加年歳以上生存率は 90％以上まで上昇している（図 3）。

数」をみると、欧米は高齢社会に至るまで 40 年程度

平均寿命をみると 1960 年代では欧米諸国よりも短かかっているのに対し、東アジア諸国は半分近くのかったが、現在では 85 歳近くまで伸びており、まさ20 年前後である（図 4）。に「人生 100 年時代」を見据える必要があるほど長寿化が進んでいる。

２−２．健康な高齢者

少子化と長寿化の結果、人口に占める 65 歳以上の一方で、長寿化とともに、高齢者の健康状態は改善割合も急速に高まり、現在日本は世界で最も高齢化のしつつある。WHO が 2000 年に提唱した「健康寿命」進んだ国となっている。国立社会保障・人口問題研究という指標は、平均寿命から「日常的・継続的な医＊3） 人口転換と同時期に発生する疾病構造の変化は「疫学転換」と称され、人々が罹患する疾病や死因が感染症から非感染症に変化することをいう。疫学転換は多死から少死に至る過程のなかで語られることが多い。日本では、戦前は死因の多くを結核や肺炎などが占めていたが、現在ではがんや心血管疾患などの生活習慣病が多くなっている。
＊4） 国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（平成 29 年推計）」
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療・介護に依存して生きる期間」を除いた期間と定義考える。この理論では、人口が減少すると技術進歩率されているが、日本人の健康寿命は 2000-2016 年のが低下し、これにより経済成長率に負の影響を与える16年間で72.4歳から75.8歳に伸長している＊5。また、と考えられる。その理由は技術進歩をもたらす研究開

たとえば、1947 年の 58 歳の死亡率は 2.3％であった

発に規模の経済の効果があるためである。つまり研究が、この値は 1970 年における 65 歳、2016 年におけ開発に投入される労働力が大きいほど技術進歩率も高る 77 歳とほぼ等しい。歩行スピードや歯の残存本数

まり、長期的にみると労働人口の成長に比例して経済などの指標では、今の高齢者は 10 年前の同年齢の成長がもたらされる。このように現在の標準的な成長

人々よりも健康で、指標によっては 10 年前の 10 歳下

理論においては、人口減少はマクロの経済成長に負のの人々と同じ水準となっている 。

影響を与えると考えられている。

＊6

３．理論
３−１．標準的な成長理論
人口動態が経済に与える影響については、古くから議論がなされてきた。マルサスは著書『人口論』にお３−２．イノベーション（革新）
人口減少・少子高齢化が労働力の減少を通じて経済成長にマイナスの影響を持つとしても、他の経路、たとえばイノベーションによって経済成長を持続させることができるとする議論もある。

連載
日本経済を考える

いて「人口は何の抑制もなければ等比級数的に増加す

Acemoglu and Restrepo（2017）は、技術の活用がる。一方、人間の生活物資の増え方は等差級数的であ経済成長の源泉となって少子高齢化の負の効果を相殺る。」と主張し、人口増加によって生活物資が不足すできると主張している。彼らは、労働を技術で代替し、ることにより生活水準が低下すると主張した。マルサ

たとえばロボットが労働人口の減少を補うことができれスはこうした人口増加の負の影響に対して結婚の延期

ば、人口減少は経済成長に負の影響を与えないとした。など道徳的抑制を行う必要性を訴え、実際に 1960 年

具体的には、1990-2015 年のOECD 諸国のデータから、代には爆発的な人口増加率を経験していたアジア各国

人口高齢化と経済成長率の間には負の相関はなく、高で人口抑制政策がとられていった。

齢化が進んでいる国ほど、減少する若年・中年労働人

しかし、現在の標準的な経済成長理論においては、口を補うために急速に技術・ロボットの活用を行ったこ

人口増加が経済成長に正の影響をもたらす効果が強調とで高齢化の負の影響を相殺し、むしろ経済成長を促される。経済成長の源泉は技術進歩率の伸び・資本ス

進 し て い ると 述 べ て い る。 上 記 の Acemoglu and

トックの増加・労働人口の増加の 3 つとされ、人口減

Restrepo（2017）の研究は、減少する労働人口を補う少は経済全体の成長率を押し下げる要因とされてい技術の活用について議論を展開していたが、ADB のる。たとえば、標準的な新古典派成長理論では技術と2018 年のレポートは、より幅広い技術の役割に着目し人口の水準は外生要因と仮定される。人口減少によっている。
レポート内ではアジア諸国における“Longevityて短期的にみて一人当たりの機械や設備といった資本Dividend”がキーワードとされており、高齢者が健康ストックが多くなるが、労働力の減少により経済成長な状態で長生きする社会であれば、医療・介護費の削率が低下するため相殺され、長期的にみると一人当た減と労働力不足が解消できると考え、これをLongevity

り経済成長率は一定になる。人口減少は外生的に決定Dividend（長寿配当）と呼んでいる。長寿配当からされるため技術進歩率に影響を与えず、技術進歩率がの利益を最大化するために技術の役割が重要であると一定であれば人口減少は一人当たり総生産には影響し主張している。高齢社会の労働市場が抱える問題を技ないものの、経済全体の成長率を低下させる。また、術活用によって解決できるとしており、健康と長寿化

内生的成長理論では、技術進歩率は内生的に決まるとの実現・仕事の内容と職場の変容・高齢者も含めた多＊5） The Global Health Observatory data Healthy life expectancy , World Health Organization＊6） 単純に暦上の年齢を指す「暦年齢（Chronological age）」に対して、上記のように生物学的な健康状態・発育状態を考慮した老化の進み具合からみた年齢を「生物学的年齢（Biological age）」という。生物学的年齢という観点でみると、日本を含め各国の高齢化率は数十年前から大きく変化しているわけではないと考えることも可能かもしれない。

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シリーズ 日本経済を考える 88

様な労働者が働けるサポート環境の構築を促進するような技術の重要性を指摘している。

介できるよう条件緩和を行う自治体が増えている。
これらはいずれも、イノベーションを高齢化の負のまた、吉川・八田（2017）は、高齢化社会には特有のニーズがあるため、社会に合わせた財・サービス影響を相殺する要素、あるいは一層の経済成長に繋げる好機とする主張となっている。のイノベーションとそれを可能にする土台としての制度・規制のイノベーションをともに推進できれば経済成長を持続できると主張しており、このような新しい経済成長モデルを「エイジノミクス（agenomics：

４．実証分析
４−１．成長会計分析

で、日本におけるエイジノミクスのイノベーションの解する成長会計分析では、資本・労働の2 つの生産要一例として、介護ロボット HAL® を挙げている。こ素の投入によって説明できない生産の変動要因を技術

れは筑波大学発のベンチャーCYBERDYNE が開発し革新や生産の効率化などをあらわす TFP（Total Factor

た「身体機能を改善・補助・拡張・再生することがでProductivity, 全要素生産性）とみなしている。日本

きる世界初のサイボーグ型ロボット」で、人が体を動では、潜在成長率の変動に対する TFP 成長率の寄与

かそうとする際に脳神経から出る生体電位信号をもと度が高く、潜在成長率の変動の多くが TFP 成長率のに、ロボット装着者の意思に従った動作を可能にす変動によって説明されることからも、TFP の成長が経る。神経・筋難病疾患に対する「新医療機器」として済成長のエンジンとなっていることがわかる。一方の薬事承認も受けており、2016 年には HAL® への保で、日本の潜在成長率における労働投入の寄与度は長険適用も始まり、歩行のリハビリ等に活用されている。

年低い（図 5）
。このことから、少子高齢化によって労このような工学的な技術だけではなく、制度や規制の働投入の減少が予想されるなかでも、TFP 改善によっイノベーションもまた重要な役割が期待される。たとて経済成長の鈍化を防ぐことができるかもしれない。

日本経済を考える

経済成長を資本・労働・技術進歩の3 つの要因に分連載age+economics）」と称している。彼らは著書のなか

えば、シルバー人材センターでの就労時間制限緩和はその一例だ。シルバー人材センターは高齢者に対し短４−２．高齢人口シェアに注目した分析

期的で軽易な仕事を紹介する公益法人であるが、過去高齢化が経済成長に与える効果をより厳密に回帰分の制度のもとでは、職業斡旋の民業圧迫を避けるため析を用いて実証に分析している研究も多い。これらの週 20 時間までの就労という制限を設けて紹介してい研究の契機のひとつは、「東アジアの奇跡」と呼ばれた。2016 年から、高齢化で人手不足が生じている地

た 1960 年代半ばから 1990 年代の東アジア地域の国々

域の実情に合わせて、週 40 時間を超えての就労も紹の急速な経済成長である。Bloom and Williamson

図 5．潜在成長率の要因分解
（％）
5

労働
資本TFP
GDP 成長率

43
2
10－1
1981

1986

1991

1996

2001

2006

2011

2016 （年）（出所）内閣府

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（1998）は、東アジア地域全体の人口増加率・労働人

たとえば、Lindh and Malmberg（1999）は、1950-口増加率などの経済成長に対する効果を検証している。

1990 年の OECD データを利用し、OECD 諸国の労働この時期の東アジアにおける一人当たり GDP の成長生産性の成長パターンはほとんど人口の年齢構成変化

率 6.11％の約 1/3 にあたる 1.37-1.87％は労働人口割によって説明がつくとした。そのうえで、50-64 歳労合の増加による人口ボーナス＊7 が要因であり、人口動働人口は労働生産性に正の相関をもち、65 歳以上労態によって労働と資本の投入量が増加したことが経済働人口は負の相関を有し、若年層の影響は曖昧である成長に繋がったと結論付けられている 。この結果をとしている。Feyrer（2007）は 1960-1990 年の 87 か

言い換えると、急速な少子高齢化が経済成長に負の影

国データを用い、40-49 歳労働人口の増加が生産性の響を与える可能性が示唆される。Bloom, Canning and

伸びに正の影響を与えていると分析している。彼の推

Finlay（2010）は、分析地域を拡大し、1960-2005 年の定結果によれば 40-49 歳の労働人口が 10 年で 5％増加

アジア・アフリカ・南米のデータを利用した。ここですると労働生産性が 1-2％上昇する＊9。このことから、は、従属人口にあたる高齢人口割合及び若年人口割合

40-49 歳の労働人口が減少し高齢労働人口が増加するの変化が経済成長に及ぼす影響について分析しており、場合も、生産性の低下を招くかもしれない。

＊8連載
日本経済を考える

高齢人口割合の増加は短期的な経済成長に負の影響を

一国内のデータを用いた分析としては、Maestas,もたらし、若年人口割合の増加は短期的にも長期的にもMullen and Powell（2016）が挙げられる。彼らは、経済成長に大きな負の影響を与えることが示されている。

1980-2010 年のアメリカの州データを用い、60 歳以

このように人口の高齢化が経済成長に負の影響を与える

上人口が 10％増加すると一人当たり GDP 成長率がとの分析がある一方で、Kelley（1988）のように、その5.5％低下するとの推定結果を示している。そのうち結果に疑義を唱える分析もある。たとえば、1960-2000

2/3 は労働生産性の低下、1/3 は労働人口の減少によ

年の東アジアのデータを利用したMason and Kinugasa

るものであり、年平均 GDP 成長率は今後 10 年で 0.6％（2005）の研究では高齢化による経済成長への影響は低下するとの推計も示されている。日本については、検出されていない。また、前述のように、Acemoglu

Liu and Westelius（2016）が 1990-2007 年の都道府and Restrepo（2017）も1990-2015 年の OECD 諸国

県データを用いて、労働年齢人口の高齢化は TFP にのデータから、高齢化率の変化と一人当たりGDP 成長負の影響を与えるとしている。年代別でみると 40-49率の変化に負の相関はみられないとしている。1960-歳が最も TFP へのプラスの効果が高く、40-49 歳人口1990 年代の日本の都道府県データを利用した衣笠の増減に合わせるように TFP 成長率も増減している（2002）は、日本の 1960-1990 年代にかけての急速なことを示している。このことから、高齢人口の割合の少子化・人口成長の鈍化がむしろ経済成長に正の影響増加は経済全体の TFP の低下を招くとしている。

をおよぼしたと結論付けた。

人口高齢化が経済成長へ与える影響に関しては、説得的で確たる分析結果が得られているわけではない。

４−３．年齢別の人口シェアに注目した分析

Askoy et al.（2019）はその原因として、人口構造のここまでに紹介した研究はいずれも、人口構造を高変化が緩やかに発生するためその他の緩やかに変化す

齢人口シェアや若年人口シェアといった数少ない指標る事象からの識別が困難であること、年齢別人口シェで表現して分析している。このような方法では人口構ア変数がそれぞれ強く相関していること等を指摘して造の変化を十分に捉えていないかもしれない。そこいる。

で、より詳細に年齢階級別の人口シェアを用いた研究も行われている。
＊7）「 人 口 ボ ー ナ ス（Demographic dividend）」 と は 労 働 人 口 が 従 属 人 口 よ り も 速 く 増 加 す る と い う 人 口 動 態 上 の 構 造 を 指 す が、Bloom andWilliamson（1998）の研究において「人口ボーナス」という言葉が用いられてから、広く認知されるようになった。
＊8） ただし Bloom et al（1998）は、東アジア各国が人口ボーナスの利益を最大限享受できたのは、それを可能にするような社会・経済・政治制度を構築できたことによると加えている。
＊9） Feyrer（2007）は、OECD 諸国と新興国の生産性の違いについて、40-49 歳の労働人口数を理由の一つと考察し、新興国の低生産性は労働人口の若さに起因するのかもしれないと分析している。

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シリーズ 日本経済を考える 88

図 6．企業レベルでの生産性ピーク年齢（1999-2011 年の研究による）Aubert and Crepon 2004（71k French ﬁrms）
Crepon et al. 2002（12k US manuf. ﬁrms）
Gelderblom and de Kooning 2002（78k French ﬁrms）
Grund & Westergard-Nielsen 2008（30k Danish ﬁrms）
Haegeland and Klette 1999（7k Norwegian ﬁrms）Hellerstein and Neumark 1995（1k Israel ﬁrms）
Hellerstein and Neumark 2004（3k US ﬁrms）
Hellerstein et al. 1999（3k US ﬁrms）
Ilmakunnas et al. 2004（4k Finnish ﬁrms）
Prskawetz et al. 2005（95k Swedish ﬁrms）
Prskawetz et al. 2007（34k Austrian ﬁrms）
Schneider 2006（1k German manuf. ﬁrms）
Lallemand and Rycx 2009（500 Belgian ICT ﬁrms）
Ours and Stoeldraijer 2011（14k Dutch manuf. ﬁrms）
101520

25

30

35

40

45

50

5560（Age）（出所）ADB “Tapping Technology to maximize the longevity dividend in Asia”

４−４．企業単位での生産性のピーク年齢にことが必要である。古くは人口増加が経済成長に負の影響を及ぼすとされていたが、現在の標準的な成長理いて、高齢化は労働生産性に負の影響を与える可能性

論では、人口増加はむしろ成長の要因で、少子高齢化を指摘している。他方、企業のデータを用いて、年齢が経済成長に負の影響を与えると考えられている。し構造が労働生産性に与える効果を検証している研究群

かし、イノベーションによって経済成長への負の影響もある。ADB（2018）はそのような研究結果をまとを相殺しうるから、そのためにも技術を最大限活用でめ（図 6）、年齢の影響は産業や国によって大きく異きる環境・制度の整備が必要となるという考え方もあなりうることを示した。すなわち、肉体労働に関してる。各国の統計データを用いた実証分析においては、

は高齢化に伴う体力・認知能力の低下が労働生産性を少子高齢化・労働人口の高齢化の影響について合意は低下させ得るものの、産業や職業によっては人の労働得られていない。人口動態が経済成長に与える効果に生産性が 60 歳まで上昇を続けるというケースもある。

関しては、人口構造とその他の緩やかに変化する事象

この理由として ADB（2018）では、労働生産性が、との識別が困難であること、年齢別人口シェアの変数長年働いて得た経験やチームで働く力等の非認知能力に共線性があること等分析の困難さは指摘されているによっても向上する点を指摘している。

が、今後も様々な観点からの分析が望まれる。

日本経済を考える

これまで紹介してきた研究は地域単位のデータを用

連載

関する分析

した財政への影響と同時に、経済への影響も検討する

参考文献［1］Acemoglu, Daron and Pascual Restrepo.（2017）５．まとめ
本稿では、日本の少子高齢化の現状を概観したうえ
で、人口動態とマクロ経済への影響についてこれまで行われてきた議論を振り返った。日本では少子高齢化が進行しており、2065 年には高齢化率が 38.4％になると推定されている。また、平均寿命が約 85 歳で健康寿命が約 75 歳ということは、単純に考えれば平均的には約 10 年は何らかの形で医療・介護のサービスを受けることを意味している。したがって、高齢人口の増加は社会保障費の増大を招く可能性が高い。こうSecular stagnation? The effect of aging on economic
growth in the age of automation. American Economic
Review：Papers & Proceedings 107（（5）：174-179.
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to maximize the longevity dividend in Asia.
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（2010）Population aging and economic growth inAsia. In：Takatoshi Ito and Andrew Rose eds. The
Economic Consequences of Demographic Change in
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［5］Bloom, David E. and Jeffrey G. Williamson.（1998）
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シリーズ 日本経済を考える 88［6］Feyrer, James.（2007）Demographics and productivity.
Review of Economics and Statistics 89（1）：100-109.
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1990s in Japan：A lost decade. Review of Economic
Dynamics 5：206-235.
［8］Kelley, Allen C.（1988）Economic consequences of連載
日本経済を考える

64

population change in the Third World. Journal ofEconomic Literature 26（4）：1685-1728［9］Maestas, Nicole Kathleen J. Mullen and David Powell.
（2016）The effect of population aging on economic
growth, the labor force and productivity. NBER
Working Paper No. 22542.
［10］Mason, Andrew and Tomoko Kinugasa.（2008）East
Asian economic development：Two demographic
dividends. Journal of Asian Economics 19（5-6）：
389-399.
［11］Lindh, Thomas and Bo Malmberg.（1999）Agestructure effects and growth in the OECD, 19501990. Journal of Population Economics 12：431449.
［12］Liu, Yihan and Niklas Westelius.（2016）The impact
of demographics on productivity and inflation inJapan. IMF Working Paper 16/237［13］衣笠智子（2006）「日本における人口変化と経済成長」『神戸大学経済学研究』53：87-106.
［14］国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（平成『人口問題研究資料第 336 号』
29 年推計）」［15］関根敏隆（2019）Does Demography Really Matter ？ G20
財務大臣・中央銀行総裁代理会議 シンポジウム『よりよい未来のために：人口動態変動とマクロ経済面での挑戦』発表資料［16］吉川洋・八田達夫（2017）『「エイジノミクス」で日本は蘇る
高齢社会の成長戦略』NHK 出版新書

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