第１章

経済力の源泉としての大学の教育・研究

はじめに
德永

保

本章では、大学が国の経済に大きく貢献していることを理論的及び実証的に明らかにするため、まず第 1 節で大学の教育・研究が経済力の源泉と広く認識されるようになった近年の世界の研究について紹介し、第 2 節で我が国の大学進学率の上昇が経済成長率にどの程度寄与しているのかについて分析し、第 3 節で我が国の戦後から今日までの経済成長と高等教育との関係について諸指標を比較することによって実証分析を行う。

第１節

世界各国の経済力とイノベーション、工学人材との関係
坂田一郎（東京大学政策ビジョン研究センター）

大学での基礎研究を通じて産み出される技術や、育成される専門的知識や技能を備えた人材、高度な研究や教育を可能にする専門家の存在は、新たな製品やサービスの創造を通じて価値を社会に提供することを可能にしてきた。現在では、大学の教育・研究が社会的・経済的価値の重要な源泉の一つであるということが広く認められている。例えば、Fagerberg & Srholec (2008)は、各国の様々なデータ、例えば、人口当たりの論文数や特許数、GDP に占める輸入額や直接海外投資の割合、法廷の公平さや民主主義の度合いなどを収集し、それらが経済成長に与える影響を分析している。主因子分析を行った結果、国の経済成長は４つの主因子により規定されることが分かった。一つ目はイノベーション力であり、論文数や特許数、ISO の認証数や、PC の台数、高等教育を修了している割合等で構成される。二つ目は法律や制度の整備・順守状況を表すガバナンス、三つ目は民主主義の程度などの政治システム、最後が輸入額や直接海外投資の割合といった市場の開放性に関する因子である。これら４つの因子と一人当たり GDP との相関を分析したところ、イノベーション力が決定係数 0.86 と最も高く、次がガバナンスで決定係数 0.52、政治システムや市場の開放性はほとんど相関がみられなかった。すなわち、一国の GDP に最も強い影響を与えるのが、イノベーション力である。ここで、イノベーション力とは、論文数や特許数といった国の技術開発力、情報インフラ、教育を受けた人の割合であり、これらが互いに高い相関をもっていることに注意が必要である。Stern ら(2000)も同様の分析を行い、科学技術人材と知識ストックの厚みが各国のイノベーション力にとって重要であると結論付けている。以上のように、大学等の研究活動および輩出される人材が国家レベルでのイノベーションにとって重要であることに加え、地域にとっても影響は大きい。例えば大学の研究開発投資と地域の企業の特許出願(Jaffe, 1998)や、地域の特許保有数とイノベーション件数(Acs et al., 2002)との間にも高い相関性が観察されている。

参考文献
Acs, Zoltan J, Anselin, Luc, Varga, Attila, 2002, “Patents and innovation counts asmeasures of regional production of new knowledge”, Research Policy, vol.31, pp.1069–1085
Fagerberg, Jan, Srholec Martin 2008, “National innovation systems, capabilities andeconomic development”, Research Policy Vol.37, pp.1417–1435.
Jaffe, Adam B. 1989, “Real Effects of Academic Research”, American Economic Review,Vol.79, No.5, pp.957-970.
Stern, Scott, Porter, Michael E., Furman, Jeffrey L. 2000, “The Determinants of
National Innovative Capacity”, NBER Working Paper No. 7876.

第２節

我が国の経済成長率への大学進学率の寄与
根本二郎（名古屋大学）

１

はじめに人的資本の蓄積やその質の向上が一国の経済成長を促すという問題意識は、教育を成長戦略の一環として捉える政策的思考につながる。一国の経済成長と教育はどのような関係にあるのだろうか。経済学においては、教育はまず経済活動に必須のインフラである。発展段階初期の途上国においては、まず初等教育を遍く普及すること、就学率を 100%近くまで高めることが目標となる。経済が離陸して自律的成長が軌道に乗れば、成長によって得られた余力（貯蓄）を中等教育に投資して、教育インフラを高度化することで一層の発展を目指す。経済発展の初期段階では、規模の拡大が経済を大きく成長させる効果を持つ。
資本の蓄積と人口の増大は、規模のメリットによる生産性上昇をもたらす。しかし、こうした量的要因だけで成長を持続することは難しい。規模のメリットを発揮する余地は、経済規模が拡大すること自体によって失われていくからである。
この段階で規模のメリットの喪失に抗して経済成長を持続させる要因は、外国からの技術導入である。教育水準の向上とともにより高度な技術の受容が可能になり、先進国へのキャッチアップ過程が進行する。しかし、海外から安価に技術を導入する機会は無限に存在するわけではない。やがてそうした機会の枯渇（キャッチアップの完了）とともに、経済成長は停滞を余儀なくされる。
この段階に到達すると、経済成長を促すために取り得る方策は限られる。直ちに利益の見込める投資機会は国内には残っておらず、生産年齢人口は停滞から減少に転ずるであろう。国内に成長の源泉となるシーズが無いのであれば、外国からの対内投資を呼び込むことにも限界があり、また生産性の高い移民労働力を受け入れることも困難である。持続的かつ内生的な経済成長のためには、独自のイノベーションを生み出すメカニズムを持たなければならない。成長戦略として高等教育に期待が寄せられる所以である。
しかし、もとより高等教育が経済成長率を高めるのかどうか、確実なエビデンスがあるわけではない。経済学の文献では、経済成長における中等教育の重要性については国際データによる実証研究では、たとえば Barro and Lee (1993) は、初等、中等、高等教育の平均就学年数が経済成長に与える影響を OECD23 ヶ国を含む国際データによって検証し、男性の中等教育の平均就学年数が経済成長と正の相関を持つ一方、初等教育と高等教育の就学年数が経済成長に与える影響は、少なくとも相対的には中等教育よりも弱いということを見出している。
また経済成長論において著名な実証研究である Mankiw, Romer and Weil(1992) は、1960 年から 85 年までの OECD23 か国を含む国別データにより、中等教育就学率が一人当たり GDP の成長率を有意に押し上げることを実証している。

これに対して、高等教育に関する実証研究は十分とはいえない。わが国においては、1985年に 26.5%であった大学進学率が 2012 年には 50.8%にまで急上昇し、20 代前半の年齢人口の減少を打ち消して新規大学卒労働供給は減少していない。一方、大卒就職率の動向は景気循環の影響はあるものの、バブル崩壊により 1990 年代前半に急落して以降は長期低迷を続けており、もはや大卒労働力は供給過剰の状態にあるようにも見える。太田(2012)は時系列データを用いた回帰分析により、求人倍率をコントロールして大卒就職率と 4 年前の進学率の関係を見ると両者の間には正の相関が認められるとしている。太田はこの結果を、大卒労働市場の需給にミスマッチが存在する可能性を示唆するものと解釈している。つまり、大卒労働力の質低下に対して大卒労働力の賃金が十分に低下しておらず、供給超過が生じているのかもしれない。そうだとすれば、大卒労働力の増加が経済成長に寄与すると考えることについて、悲観的にならざるを得ない(1)。
ここではまず、計量経済学的に生産関数を推定して、わが国のこれまでの経済成長の過程の中で大卒労働力の寄与が認められるのかどうかを検証する。同時に、賃金を所与とした時、大卒労働が過剰供給になっているのかどうかを分析する。もし過去の時系列データの中に、大卒労働力が経済成長に貢献した証拠が認められるのであれば、成長戦略の手段として高等教育への投資を考えることに、一定の可能性を見出すことができる。しかし、大卒の労働供給が過剰ということになれば、従来の延長で高等教育を量的に拡大することは支持されない。
２

大卒労働の経済成長への寄与
時系列データを使って、わが国の経済成長に対する大卒労働の貢献を分析する。そのために生産関数モデルを用いるが、生産関数とは国全体で見た投入・産出関係のことをいう。
つまり、機械設備・建物など物的資本（K）と労働（L）を投入して国内総生産（GDP）を産出する関係のことである。つまり、(1)

GDP = f( K, L )という関数関係を考え、資本、労働が増加すれば GDP が増加する。経済成長率は GDP の成長率であるので、資本と労働の増え方で成長率が決まることになる。
しかし、資本と労働の数量だけが成長を決めるのではない。生産年齢人口が減少局面に入った日本経済においては、数量ではなく質の高度化がより重要であることは言うまでもない。以下では労働の質を問題にすることとし、労働力の学歴と経済成長の関係を生産関数を通じて検討する。
まず質を考慮した労働力指標として、最終学歴別の就業者数をウェイト付きで集計したものを算出する。すなわち

(2)L = w1 ∗ L1 + w2 ∗ L2 + w3 ∗ L3 + w4 ∗ L4
L1: 中学卒（旧制小学校を含む）

L2: 高校卒（旧制中学校を含む）
L3: 短大・高専卒

L4: 大学・大学院卒とし、w1，w2，w3，w4 がウェイトである。ウェイトとして a) 賃金、b) 修学年数 の二通りを用い、1980-2009 年の年次データに生産関数(1)を最小二乗法によりあてはめることで、以下のような関係式を推定した。
a) 賃金（所定内賃金）をウェイトに用いる場合
log(𝐺𝐷𝑃) = −37.1 + 0.188 ∗ log(𝐾 ∗ 𝑈) + 0.855 ∗ log(𝐿 ∗ 𝐻) + 0.0172 ∗ Year(-6.51) (4.92)(4.09)(8.86)

R2 = 0.997 DW = 1.29b) 修学年数をウェイトに用いる場合
log(𝐺𝐷𝑃) = −33.8 + 0.188 ∗ log(𝐾 ∗ 𝑈) + 0.902 ∗ log(𝐿 ∗ 𝐻) + 0.0150 ∗ Year(-6.15) (4.54)(3.60)(8.77)

R2 = 0.997

DW = 1.47

上の二つの式中で、物的資本（K）には稼働率（U）、労働（L）には労働時間（H）をそれぞれ乗じて需要変動による利用強度を調整している。また、Year は西暦表示の年次が入った変数である。これによって技術進歩の効果を捕捉することを意図しており、たとえばa)の場合、Year の係数 0.0172 は資本と労働の投入が同じでも生産される GDP は毎年1.72%だけ増加することを意味する。資本、労働の投入増加によらない GDP の増加は技術進歩によるものと解釈でき、この場合の技術進歩率は 1.72%である。
式中のカッコ内はｔ値であり、推定された係数はすべて有意水準 5%で有意である。また
R2 は決定係数、DW はダービン・ワトソン統計量である。データの出所は以下の通り。
GDP: 実質 GDP（2000 年価格）『国民経済計算』

K: 資本ストック『国民経済計算』 U: 稼働率指数 『生産動態統計』
L: 就業者数『国民経済計算』

H: 労働時間 『国民経済計算』

L1, L2, L3, L4: 学歴別就業者数『賃金構造基本統計』

ウェイトに用いる賃金は所定内賃金（『賃金構造基本統計』）

このようにして得られた生産関数を用いて、就業者の学歴構成が 2000 年の実績で固定された場合の 2000-2009 年における実質 GDP および労働生産性を求めることができる。まず、質を考慮した労働力指標を作るとき、2000-2009 年について最終学歴の構成比率を 2000年実績で固定して仮想的な労働力指標を作る。これを上で得た生産関数中の L に代入して、GDP を求める。このような GDP を実際の GDP と比較したのが下の図である。

兆円 (2000年価格）

学歴構成を2000年で固定した場合の実質GDP580560540
実質GDP （実績系列）

520

実質GDP （仮想系列）

500480460
440420400
19901992199419961998

20002002200420062008

図＠－1 学歴構成を 2000 年で固定した場合の GDP の推移
2000 年で学歴構成を固定してそれ以降の大学進学率の上昇が無かったとすると、実質GDP は 2009 年で 3.02%小さくなる。これは 2009 年で 15.9 兆円（2000 暦年価格）の GDPが失われることに相当する。また経済成長率は 2000 年-2009 年の間、年平均約 0.3%ポイント低下する。
３

大卒労働供給の最適性
前項では、2000 年以降の大卒労働供給の増加による GDP の増加を見た。しかし、生産の量的な増加だけでなく、費用面の効率性も経済の質に関わる重要な要因である。つまり、大卒労働の増加に応じて、その高い生産性に見合った労働需要がマッチしているかどうかが問題である。以下では、大卒労働と短大・高専卒労働の二種類の労働を考え、両者の需要比率と生産性がマッチしているかどうかを検証する。
大卒労働をLA 、短大・高専卒労働をLB とする。二つの労働は質的に異なるため、両者の集計である総労働（L）は、単純和 LA + LB ではなく質の相違を反映した集計関数(3)

L = h(LA , LB )で計算されるべきである。

いま、集計労働量をある水準 L� に固定したとする。集計労働が L� になる LA と LB の組み合わせは(4)L� = h(LA , LB )を満たす。そのような大卒労働（LA）と短大・高専卒労働（LB）の組み合わせを描くと、
図＠-2 の点 AB を通過する曲線のようになる。大卒労働、短大・高専卒労働それぞれの賃金 wA，wB が所与であるとすると、この曲線上で二つの労働にかかる費用 wA LA + wB LB を最小にするのは、曲線が費用線 Cost = wA LA + wB LB に接する点 A である。点 A で決まる費用最小の意味での最適な大卒労働をL∗A 、短大・高専卒労働を L∗B とする。を満たす。そのような大卒労働（LA）と短大・高専卒労働（LB）の組み合わせを描くと、図＠-2 の点 ABを通過する曲線のようになる。大卒労働、短大・高専卒労働それぞれの賃金 wA , wB が所与であるとすると、この曲線上で二つの労働にかかる費用 wA LA + wB LB を最小にするのは、曲線が費用線 Cost = wA LA + wB LB に接する点 A である。点 A で決まる費用最小の意味での最適な大卒労働をL∗A 、短大・高専卒労働を L∗B とする。

短大・高専卒労働

LB = −( Cost = wA LA + wB LB )B

LBwACost
LA +wBwB

A

*B

L

L=LLA

L*A

大卒労働

図＠－２ 大卒労働と短大・高専卒労働の比率の最適性
大卒労働と短大・高専労働の比率は、B が実績，A が最適である。
もし現実の労働量が最適労働よりも大きければその労働は過大、少なければ過小である。

集計関数として次のような関数を仮定する(2)。
(5)

−1⁄β

L = A�αLA −β + (1 − α)LB −β�

0 < α < 1,式(5)のパラメータをデータから推定してやれば、点 A を識別して最適労働量を求め実際の労働量と比較して労働供給の過大ないし過小を判定することができる。
以上のような分析を1980-2010 年の年次データを用いて行った。
図＠－３に、大卒労働 LA について 1980-2010 年の最適値-実績値比率 L∗A ⁄LA を示す。

この比率が 1 より大きい場合大卒労働は過小であり、1 より小さければ過大である。明らかなように、大卒労働供給は 1980 年頃にはほぼ最適な状態にあったといえるが、その後次第に過大となり、2000 年には 2.7%、2010 年には 5.5%程度過大である。逆にいえば、大学進学率の上昇とともに増加する大卒労働供給に見合う仕事は過小であり、大卒に見合った仕事が十分に提供されていないといえる。

大卒労働投入 最適値/実績値 1980-2010
1.02
10.98
0.96
0.94
0.92
0.9
1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010

図＠－３ 大卒労働供給の最適性
次に、高卒労働（LC ）と中卒労働（LD ）も加えてモデルを拡張し、学歴構成が 2000 年時点で固定されたとしたら、2000-2010 年実績の GDP を生産するのに要する費用がどうなるかを見る。賃金の高い大卒労働が過大（他の労働が過小）であるため、学歴構成が固定されれば GDP を生産する費用が低下することは明らかだが、以下では定量的にその程度を明らかにする。
なお、分析上の便宜のため、4 種類の労働を生産に投入する際、図＠－４に示すような階層構造が存在することを仮定する。生産に必要な労働に対する需要を決めるため、生産者

は、まず高等教育労働力（LA とLB の合成）と中等教育労働力（LC とLD の合成）の配分を決定し、次いで高等教育労働力の中での大卒労働力と短大・高専卒労働力の配分と、中等教育労働力の中での高卒労働力と中卒労働力の配分を決める。分析上の便宜のための過程ではあるが、労働力間の代替可能性を考えればそれほど非現実的な仮定ではないと考えられる。
総労働

LA 大卒

LB 短大・高専

LC 高卒

図＠－４ 4 種類の労働の階層構造

LD 中卒

2000 年以降の各年について学歴構成が 2000 年で固定された場合、各年の実績と同水準の GDP を生産するのに必要な総労働費用（wA LA + wB LB + wC LC + wD LD ）がどうなるかを推計した。ここで wC , wD はそれぞれ高卒労働と中卒労働の賃金である。

結果を図＠－５に示す。図＠－５では 2000 年の総労働費用を 100 として、実際に要した費用を実線、学歴構成を固定した場合の費用を破線で示している。したがって、学歴の高度化が無かった場合（破線）、GDP を生産するための費用は 2 ないし 3%低下することがわかる。
200180160

実績ベース
学歴構成2000年固定

14012010080
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

図＠－５ 大卒労働の過剰供給と追加費用

４結論
結論として、高等教育は量的には GDP を増加させる効果を持つ。すなわち、高等教育の経済成長に対する寄与は明らかであり、2000 年以降の大学進学率の上昇がない場合、その後の経済成長率は年平均で 0.3%ポイント程度低下したと考えられる。一方、費用面の効率性を検討すると、大卒労働供給は過大であり、2000 年以降の大学進学率の上昇が無い場合、GDP`を生産するのに要する費用は 2 ないし 3%低下したものと見られる。
大卒労働の供給過剰は、大卒労働供給の増加に対し需要の伸びが追い付かず、大卒労働の生産性にマッチした仕事が不足していることによる。少なくない大卒労働者が、本来の生産性を発揮できる職に就いていないものと思われる。
これに対し、供給の増加に伴い大卒労働の質が劣化し、賃金に見合った生産性を実現していないことが、大卒労働供給が過剰であることの原因という解釈も可能である。個別にはそうした問題も確かに無視できず、部分的には今後大卒労働の賃金低下による調整が進む可能性は否定できない。しかし、量的な面で学歴の高度化は経済成長率の押し上げに貢献しており、大卒労働をその潜在的能力を発揮できるような環境で雇用できれば、その効果は十分期待できるはずである。大卒労働の賃金を低下させて高卒労働との賃金格差を縮小させることは、短期的には労働費用節約につながるとしても、長期的な成長戦略としては後ろ向きに過ぎるといえる。
ただし、これからの成長戦略として高等教育への投資を進める場合、従来の延長線上での量的拡大による労働生産性の向上は、やがては限界に逢着する可能性が高いであろう。
労働市場の実情にあわせた学部教育の質的改編、イノベーション促進的な大学院教育の高度化・充実が求められる。

注(1)

経済成長に寄与する労働力としては大学卒ではなく大学院卒であり、特に注目すべきは博士号保持者であるという見解は説得力がある。しかし、賃金構造基本統計の調査票が大卒と大学院卒を区別していないなど、データの上で大学院卒を分離することは容易ではない。
(2) 式(5)は CES 型関数と呼ばれる。CES 型関数の性質や推定方法についてはミクロ経済学の教科書に解説があるが、たとえば金本・蓮池・藤原（2006）の第 6 章を参照のこと。
生産に非効率が存在し、実際の労働投入が最適投入に比べ過大ないし過小である場合、その程度を計測する方法はいくつか存在する。ここではシャドー価格アプローチを採用しているが、シャドー価格アプローチについては、Kumbhakar and Lovell（2000）の第 6 章に詳しい説明がある。

［参考文献］
金本良嗣・蓮池勝人・藤原徹（2006）『政策評価ミクロモデル』RIETI 経済政策分析シリーズ 15、東洋経済新報社。
Kumbhakar, S. C. and C. A. Knox Lovell (2000) Stochastic Frontier Analysis,
Cambridge University Press.

第３節

経済成長と高等教育との関係
田中充（国立教育政策研究所）

国の経済力を高めるためには高等教育の充実が不可欠で、特にイノベーションを起こす工学人材の養成が重要であることが前々節で示された。
本節では、国の経済成長と高等教育との間にどのような関係があるかを実証的に分析するため、中長期的に経済指標と教育指標とを比較することとした。すると、下図で示すと
おり 1955 年から 1990 年までの我が国は、名目ＧＤＰと高等教育費、鉱工業生産指数と技術系就職者数、実質ＧＮＰと大卒就職者数、実質ＧＮＰと技術系就職者数のいずれにおいてもきわめて強い相関関係があったことが判明した。この理由としては、大学への財政支出→科学者・技術者の養成→産業界への技術者の供給→イノベーション→生産能力の増大→産業発展→経済成長という好循環がもたらされたからであると考えられる。

500兆

450400350300250200150100500

名目ＧＤＰ
右高等教育費兆

65414140120100

鉱工業生産
右うち技術系

万121080860

62 4041 20

20030

450 兆
実質ＧＮＰ

400
350
300
250200

右大卒就職

60 450 兆

14万万

50

400
350

40 30030

名目ＧＤＰ 実質ＧＮＰ 鉱工業生産 大卒就職 うち技術系 高等教育費
10.05
7.8
8.5
8.7
44
1955
2.1
0.1
16.9
67
16.6 11.8
1960
0.3
3.6
103
27.8 17.5
1965
34.2
60.7
57.2 28.2
76.2
173
1970
1.66.921662.4 35.4
1975
154
2.9
7.7
269
84.1 43.3
1980
248
3.9
100 45.2
9.1
1985
330324
5.2
11.5
1990
452407 127.2 53.6

106

1000

12200

1000

うち技術系

820 150
10

右250

15050

実質ＧＮＰ

50
0420

名目ＧＤＰ 実質ＧＤＰ 名ＧＤＰ(＄) 大卒就職 うち技術系 高等教育費
1980
248
270
109 43.3
7.7
2.9
1985
330
333
138 45.2
9.1
3.9
1990
452
424
310 53.6 11.5
5.2
1995
498
455
533 53.3
106.7
2000
504
475
473 44.9
9.4
7
2005
503
504
457 45.9
97.8
2010476511
549 44.3
88.1

注１：名目ＧＤＰ、実質ＧＮＰ、高等教育費の単位は兆円、大卒等就職者数、うち技術系就職者数の単位は万人。 注１：名目ＧＤＰ、実質ＧＤＰ、高等教育費の単位は兆円、大卒等就職者数、うち技術系就職者数の単位は万人。
２：名目ＧＤＰ(＄)の単位は１００億ＵＳドル。
２：実質ＧＮＰは１９８５年価格を基準にし、鉱工業生産指数は１９８５年を１００とした。
３：大卒等就職者数には高専、短大及び大学院卒を含む。
３：大卒等就職者数には高専、短大及び大学院卒を含む。
４：高等教育費とは、全国公私立の大学・短大・高専の支出額。
４：高等教育費とは、全国公私立の大学・短大・高専の支出額。
＊ 経済白書及び文部科学統計要覧をもとに作成＊ 経済白書及び文部科学統計要覧をもとに作成

一方、1990～91 年の株価と地価の大暴落というバブル崩壊を契機に、日本経済は長期の景気低迷、デフレスパイラルに陥り、それまでの高等教育と経済成長との強い相関関係が崩れてしまった。こうした経済の大変調の状況下では、高等教育投資の増加が直ちに経済成長に結実するのは困難であるが、前節の研究によって、仮にこの間、高等教育進学率が低下していれば、実際よりも更に経済成長率が落ち込んでいたであろうことが示された。

600

9 450%
8 400%
7 350%
6 300%
5 250%
4 200%
3 150%
2 100%
1 50%
0%
0兆

兆

500
400300200100

右名目ＧＤＰ
高等教育費

0600

万500

兆

40 400300

30 300200
右名目ＧＤＰ

20 200

大卒就職

10 100014121086420

万

50 50040001980 1985 1990 1995 2000 2005 2010

60 600兆

100名ＧＤＰ
実ＧＤＰ
研究費
就職者
技術系
教育費

名目ＧＤＰ
右うち技術系

0

今後の我が国の少子高齢化社会においては、生産年齢人口の減少による労働投入量の減少、貯蓄率の減少による資本投入量の減少、によって潜在成長率の低下が懸念されている。
労働と資本の投入量の減少を補うためには、技術進歩等生産性の向上が不可欠であり、従来以上にイノベーションの役割が重要になることは疑う余地がない。このためには大学への財政支出、とりわけ産業化に資するような研究への支援の拡充が求められよう。
＊ 潜在成長率＝労働投入量増加率＋資本投入量増加率＋全要素生産性増加率(技術進歩率)