Oguro Kazumasa［要旨］
本稿では、人口減少と経済成長との関係を簡単に分析している。まず、潜在成長率に大きな影響を及ぼす「TFP 上昇率」が人口規模の影響を受ける可能性があり、これを「規模効果」（scale effects）と呼ぶが、全要素生産性の伸びのトレンド要因のみを抽出し、1985年から2003年までの先進5ヵ国のデータで時系列パネル固定効果分析を行ってみた分析では、人口規模の係数は 1% 有意水準となった。この推計結果は、国立社会保障・（中位推計）どおりに約1.2億人のわが国の人口が100
人口問題研究所の「将来推計人口」

年後に半分の6000万人になると、全要素生産性の伸びは0.82%低下する可能性を示唆する。他方、時短政策の影響をみるため、仮に日本の平均労働時間が 1990 年と変わらず、各国の1人当たり実質GDPが1990年で1になるように基準化して表示した場合、2019年
における日本の 1 人当たり実質 GDP は 1.58 倍であり、これはアメリカの 1.55 倍、イギリスの 1.52 倍よりも高い。フランスは 1.36 倍、ドイツは 1.47 倍、スウェーデンやオランダは1.49 倍なので、実はこれらの国々のなかで日本が最も高い値となる可能性がある。

1 はじめに1989年のバブル崩壊以降、日本の経済成長率は屈折し、低成長が継続している。このような状況のなか、「人口減少の加速が経済成長をいっそう鈍化させるのではないか」という懸念が有識者の間で広がっている。
2012年12月から開始した「景気回復」局面は、6年1ヵ月に及ぶ「いざなみ景気」に次ぎ、2018年10月までの「5年11ヵ月」という長さの回復となったが、そもそも、日本経済の実力を（実質GDP成長率）は1%程度しかない。内閣府の推計（第1図）によると、示す「潜在成長率」

1980 年代の潜在成長率は 4.4%、1990 年代は 1.6% であったが、その後はずっと低下傾向にあり、2007年度から2011年度の0.6%以下の期間を除き、最近は1%程度にまで低下してきている。
潜在成長率は、「資本投入量」や「労働投入量」の伸びのほか、「全要素生産性」（TFP上昇「資本投入量」の寄与が大幅に率）で説明できるが、1980 年代と比較して 2000 年以降では、縮小し、「全要素生産性」（TFP上昇率）の寄与も低下傾向にある。これは足元の潜在成長率だが、「全要素生産性」等が上昇しない場合、中長期的にみて、実質 GDP 成長率は恒常的にマイナスに陥る可能性がある。実際、50 年後の日本経済を展望する、政府の「選択する未来」
国際問題 No. 708（2022 年 8 月）● 52

人口減少と経済成長に関する一考察― 日本を主な事例として

%

（ ）

5.0

第1 図 日本の潜在成長率（対前年度比）■全要素生産性■資本投入量■労働投入量
潜在成長率

4.0
3.0
2.0
1.00
1.0

−

198182 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 200001 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17（年）（出所） 内閣府。

委員会の最終報告書（2014年11月公表）は、人口減少を放置し、生産性も低迷した場合、2040年以降、年平均でマイナス 0.1% 程度の低成長に陥るとの試算を明らかにしている。
人口減少と経済成長との関係につき、われわれはどう考えればよいか。先行研究との関係
では、重要な論点として、①人口動態と経済成長率の関係、②「規模効果」の有無、③ 1 人当たりGDP成長率などの国際比較、④時短政策との関係などが考えられる。本稿では、いくつかの文献も活用しながら、これらの論点や人口減少と経済成長との関係に関するヒントを考察してみたい。
2 人口動態と経済成長率の関係
まず、経済史が専門で人口やGDP等に関する歴史的統計資料を収集している、オランダフローニンゲン大学のアンガス・マディソン（Angus Maddison）教授のデータによると、日本・アメリカ・イギリス・ドイツ・フランス等のGDP成長率は人口成長率以上のスピードで伸びてきたことがわかる。
例えば、第2図は、1901年から2008年までの日本の人口とGDPの推移を示したグラフである。図では、人口とGDPが比較しやすいよう、両方とも1901年の値を1に基準化して描いている。図が示すとおり、1901年と比較して、2008年の人口は2.85倍となっているが、同年のGDP は 53.90 倍にも達しており、ひとつの事実として、日本の GDP 成長率は人口成長率以上のスピードで伸びてきたことが読み取れる。
この事実は、日本のみのものでなく、フランス・ドイツ・イタリア・イギリス・オーストラリア・アメリカも同様である（第 1表）。
しかしながら、人口減少の過程においても、この議論が成立するか否かは現時点でわからない。第2図や第1表の議論は、長期的に人口が増加する時代での経済成長率に関するものであり、長期的に人口が減少する時代では成立するとは限らない。
日本の総人口は今後100年間で急激に減少し、2080年頃には2010年と比較して人口が半減
国際問題 No. 708（2022 年 8 月）● 53

人口減少と経済成長に関する一考察― 日本を主な事例として

第2図（ドル）

日本の人口とGDPの推移（1901年の値を1に基準化）

60.00
GDP

人口

50.00

53.90

40.00

30.00

20.00

10.00

2.85

0.00

（年）

1901 05 09 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97 2001 05 08（出所） Angus Maddison氏のHPデータを基に筆者作成。

第1表

フランス・ドイツ・イタリア・イギリス・オーストラリア・アメリカのGDPと人口の推移
人口GDP

年
フランス ドイツ

イタリア イギリス オーストラリア アメリカ フランス ドイツ

イタリア イギリス オーストラリア アメリカ

1901

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

1.00

1930

1.64

1.63

1.86

1.35

2.09

2.21

1.02

1.18

1.20

1.10

1.70

1.59

1945

0.89

1.91

1.36

1.88

3.51

4.73

0.98

1.21

1.341.18

1.95

1.80

1955

2.39

2.57

3.55

2.17

5.11

5.20

1.09

1.27

1.44

1.23

2.44

2.13

1965

3.97

4.38

6.17

2.87

7.97

7.50

1.23

1.37

1.53

1.31

3.01

2.49

1975

6.09

5.98

9.32

3.60

12.45

10.12

1.33

1.43

1.64

1.35

3.63

2.77

1985

7.64

7.42

12.49

4.34

16.85

14.21

1.39

1.41

1.67

1.36

4.14

3.06

1995

9.54

8.91

15.40

5.55

23.45

18.86

1.47

1.48

1.69

1.41

4.74

3.42

2005

11.80

10.10

17.63

7.36

33.33

25.91

1.55

1.49

1.72

1.46

5.33

3.79

2008

12.39

10.81

18.08

7.83

36.48

27.28

1.58

1.49

1.72

1.47

5.54

3.91

（出所） Angus Maddison氏のHPデータを基に筆者作成。

することが見込まれている。しかも、国立社会保障・人口問題研究所の「将来推計人口」（平成 29 年版、出生中位・死亡中位）によると、人口減少のスピードは今後勢いを増していく。

2017年の人口減少率は年率0.24%に過ぎないが、2025年は0.50%、2040年は0.79%、2060年には1% となる。
また、地域別にみると、人口減少のスピードは人口規模が小さい地域ほど加速度的に大きくなる。例えば、国土交通省が 2014 年 7 月に公表した「国土のグランドデザイン 2050 ―対流促進型国土の形成」では、2050年の人口が2010年と比較して半分以下となる地点（全国を「1km2 毎の地点」でみる）が、現在の居住地域の 6 割以上を占めることを明らかしている（第 3図）。

そして、人口が半分以下となる 6 割以上の地点のうち約 2 割が無居住化することを予測し国際問題 No. 708（2022 年 8 月）● 54

人口減少と経済成長に関する一考察― 日本を主な事例として

第030万人―

政令指定都市

3 図 市区町村の人口規模別の人口減少率
市区町村の人口規模

10―30万人 5―10万人

1―5万人

1― 万人

10−20−

−15%人
口減
少−率
︵−21%30%︶25%−

全国平均の減少率（約24%）

28%

−37%

40−

−

5048%

−−

2014）「国土のグランドデザイン 2050」から抜粋。

（出所） 国土交通省（ている。これを「市区町村の人口規模別」（第 3 図）にみると、人口規模が小さい地域ほど人口減少率が高い。現在の人口が 1 万人未満の市区町村は人口が約半分に減少し、人口規模が小さい自治体ほど財政基盤が危機に直面する可能性がある。また、2010年との比較で総人口が半減するのは約70年後の2080年頃であるが、約40年間（2010年―2050年）で人口が半分以下になる地域は、全国平均の 2 倍以上のスピードで減少することを意味する。このような予測をみても、今後は地方の衰退は避けられず、「人口減少の加速が経済成長をいっそう鈍化させるのではないか」という懸念が広がることは一定の合理性があるようにも思われる。
3 規模効果このような状況のなか、長期的に人口が減少する時代でも経済成長率が従来と同様に維持できるか否か、その鍵を握っているのは、第 1 図の「全要素生産性」が人口の影響を受けるのか否かという問題となる。
既述のとおり、潜在成長率に大きな影響をもたらすものは「全要素生産性」であるが、この伸びを示す「TFP 上昇率」が人口規模の影響を受ける可能性があり、これを経済学では一（scale effects）と呼ぶ。もっとも、規模効果の存否をめぐっては学術的な般的に「規模効果」論争がある。例えば、Jones（1995）は、定常成長率に規模効果があると予測する内生的成長論の代表的モデル（ローマー・モデル）の結論が戦後、経済協力開発機構（OECD）データと矛盾すると指摘している。第5図は、Jones（1995）のFIG.1を参考に、1985年から2005年までの先進 5 ヵ国（日本・アメリカ・イギリス・ドイツ・フランス）の全要素生産性（TFP）の上昇率の変化とその各国の人口推移をグラフにしたものである。
もし本当に規模効果が存在するならば、人口規模が小さい国よりも大きい国のほうがニュートンやアインシュタイン等の多くの天才を生み出す確率が高く、TFP 上昇率を高めることになるはずであるが、この図から視覚的にその傾向はうかがえない。このため、Jones（1995）
は規模効果に否定的としているが、Kremer（1993）は紀元前100万年からの世界の人口規模と国際問題 No. 708（2022 年 8 月）● 55

人口減少と経済成長に関する一考察― 日本を主な事例として

第4図

先進5ヵ国の全要素生産性と人口規模の推移

1.881.771.66

総人 1.5口︵511.441.33年を 1.229601とす 1.1る︶

全要
素生
産性

101−10.9−20.8（年）1960 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 2000 02 04 06

日本・人口
米国・人口
英国・人口
ドイツ・人口フランス・人口

日本・全要素生産性
米国・全要素生産性
英国・全要素生産性
ドイツ・全要素生産性
フランス・全要素生産性（出所） 小黒（2010）から転載。

人口成長率との関係を実証分析し、この両者にはプラスの相関があると推定している。論争は現在も決着していないが、これは「規模効果」をどのくらいの時間間隔で考えるのかによってその有意性が異なる可能性を示唆している。
ところで、比較的最近のデータによって規模効果を検討してみると、どうなるだろうか。
小黒（2010）では、まずは以下の推計式（（1）式）に基づき、人口規模がTFP上昇率に与えている影響の有意性について実証分析を行っている。今回は、これを参考に再推計し、具体的な推計にあたっては、1985 年から 2003 年までの先進 5 ヵ国（日本・アメリカ・イギリス・ドイツ・フランス）における以下のデータをもちいて、時系列パネル固定効果分析によって分析を行った。
g t ＋1＝G 1ζt ＋G 2L t ＋G 3＋εt（1）式〈データ〉
g t ＋1：全要素生産性の伸び（）（単位： ）（出所：ζt ： 国民総所得に占める教育費の割合（（出所：）
L t ： 人口（単位：人）（出所：同上）

TFP Growth%OECD Statistics v.4.4）
education expenditure of GNI）（単位：%）
World Development Indicators 2005
1,000

この推定結果が第 2 表である。なお技術的な話だが、実際の推計にあたっては内生性の問題を考慮し、説明変数についてすべて1期ラグをとることで外生変数として取り扱っている。
第 2 表上段をみると、（1）式で理論的に期待される符号条件（G1 ＞ 0 かつ G2 ＞ 0）を満たしているが、人口規模の係数（2.12×10 −5）に関するt値はそれほど高くないため、その有意性を断定するまでの結果となっていない。
これは、年率の全要素生産性の伸び原系列は、金融市場の短期的変動や景気変動などのさ国際問題 No. 708（2022 年 8 月）● 56

人口減少と経済成長に関する一考察― 日本を主な事例として

第2 表 TFP上昇率の推定結果（推計方法：時系列パネル固定効果分析）

被説明変数：全要素生産性の伸び（TFP Growth：原系列）
係数

1

人口（− ）

2.12×10 50.294−1.693− ＊1

国民総所得に占める教育費の割合（− ）定数項

1.37×10 5
0.114
0.981

t値
1.550
2.572
−1.724. d.f.
2p値0.124

標準誤差

＊＊

＊287
Adjusted R-squared 0.130345Correlated Random Effects Ð Hausman Test
Test Summary
χ2 統計量Cross-section random
4.163

−

標本数

χ2TFP Growth Trend：原系列のトレンド要因）
係数
標準誤差t値56
人口（−1）
1.37×10
4.88×102.799
国民総所得に占める教育費の割合（−1）
0.1730.04094.237
定数項−0.6880.350−1.961
標本数 287
Adjusted R-squared 0.516
Correlated Random Effects Ð Hausman Test
Test Summary
χ2 統計量χ2. d.f.
p値
Cross-section random
6.141
20.0464
被説明変数：全要素生産性の伸びトレンド要因（− ＊＊＊−＊＊＊＊TFP Growth

Hodrick-Prescott Filterによって分解している。係数の10%有意水準で有意であることを示す。

（注）のトレンド要因は、水準で有意、＊＊は 有意水準、＊は5%

＊＊＊

1%有意

はまざまなショックを内在している可能性が高く、全要素生産性の長期的な趨勢を捉えていない可能性があるためと思われる。
このため、Hodrick-Prescott Filter を用いて、全要素生産性の伸びのトレンド要因のみを抽出し、上記と同様のデータで時系列パネル固定効果分析を行ってみたものが、第 2 表下段である。この表をみると、（1）式で理論的に期待される符号条件（G1 ＞0かつG2 ＞0）を満たしているとともに、人口規模の係数（1.37 ×10 − 5）は1% 有意水準となっている。
なお、この推計にあたっての人口の単位は1000人、全要素生産性の伸びの単位は%である
から、この推計結果は、国立社会保障・人口問題研究所の「将来推計人口」（中位推計）どおりに約1.2億人のわが国の人口が100年後に半分の6000万人になると、全要素生産性の伸びは0.82%（＝ 1.37 × 10 − 5 × 6 × 104）低下する可能性があることを示唆している。規模効果の存否に関する論争はあるものの、この試算は、人口規模が全要素生産性の伸びに与える影響の有意性と大きさを表わすものかもしれない。
4 1 人当たり GDP 成長率などの国際比較
以上は規模効果に関する考察だが、一般的に経済学者が「成長」を考察対象とする場合、国際問題 No. 708（2022 年 8 月）● 57

人口減少と経済成長に関する一考察― 日本を主な事例として「1人当たり実質GDP」やその成長率で分析するケースが多い。実質GDP成長率が低下傾向にあるのは確かであるが、それだけで過度に悲観する必要はない。例えば、2003―2012年における1 人当たり実質 GDP成長率の平均値（年率）は、日本が0.82%、アメリカが 0.92%、フランスが 0.45%、ドイツが 1.31%、イタリアが− 0.67%、イギリスが 0.64%、オーストラリアが1.4% であったが、この中で日本は中位（4番目）の成長率であった。
また、日本経済はこの期間に、東日本大震災（2011年3月11日）という特異な影響を受けており、2011 年を除いた 1 人当たり実質 GDP 成長率の平均値（年率）は、日本もアメリカも0.94% である。これは、欧米と比較しても、2003 年から 2012 年においては、1 人当たりでみれば日本は中程度の成長をしていたことを示唆している。
この事実は、各国の独自通貨をベースとした「実質値」での国際比較だが、ドル・ベースで国際比較すると、2013年以降は「景色」が変わってきている。特に最も大きい影響を与えているのは、日本銀行が異次元緩和（現在は「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」）を実施し、それに伴って円安が進んだことである。
この円安の進展の影響もあり、1 人当たり GDP で日本が韓国に追い抜かれたという議論も出てきている。この議論は誤っているという意見も存在するが、中国・日本・韓国・アメリカに関する IMF データを概観することにより、論争の真偽を確認してみよう。
まず、購買力平価での 1 人当たり GDP の推移を確認してみよう。購買力平価とはある国で購入する財・サービスの価格が別の国で購入する場合にいくらの金額になるかの比率を示す。
通常の為替レートは外国為替市場で取引される異なる国との間の通貨の交換比率を表わすが、購買力平価は異なる国との間の財・サービス価格の交換比率を表わす為替レートである。各国の為替レート（対ドルレート）の代わりに、この購買力平価を利用して対ドル換算したもの
が「1 人当たり購買力平価 GDP」であるが、この推移が以下の第 5図となる。
このデータ（1 人当たり購買力平価 GDP）の推移を眺めてみると、確かに日本の 1 人当たり購買力平価GDPは韓国に2019年に追い越されている。なお、2000年から2018年において、1人当たり購買力平価 GDP の成長率は、中国が 9.4%、日本が 2.3%、韓国が 5.3%、アメリカが3.0% となっている。2021 年以降においても 4 ヵ国の 1 人当たり購買力平価 GDP がこの成長率で伸びていくなら、中国が日本を追い越すのは2037年、中国がアメリカを追い越すのは2045年となることも簡単な計算で確認できる。仮に中国の 1 人当たり購買力平価 GDPがアメリカ並みの水準になれば、日本の安全保障にも大きな影響を及ぼすのは確実で、注意が必要だろう。
では、通常の為替レートでの 1 人当たり GDP の推移はどうか。まず、通常の為替レートで対ドル換算した 1 人当たり名目 GDP の推移が、以下の第 6図である。
こちらのデータ（1 人当たり名目 GDP）の推移を眺めてみると、韓国の 1 人当たり名目 GDPは現時点ではまだ日本を追い越していない。しかしながら、2000年から2018年における1人当たり名目GDP成長率は、中国が12.9%、日本が0.7%、韓国が5.7%、アメリカが3%であり、日本が最も低い。すなわち、「1人当たり購買力平価GDP」では2019年に日本は韓国に追い抜かれているが、名目ではまだ日本の水準が韓国を上回っている。だが、2000年から2018年の国際問題 No. 708（2022 年 8 月）● 58

人口減少と経済成長に関する一考察― 日本を主な事例として

第5図

（ドル）

1人当たり購買力平価GDP

250,000

中国
日本
韓国
米国

200,000

150,000

100,00050,0000（年）1980 83 86 89 92 95 98 2001 04 07 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49（出所） IMFデータからを基に筆者作成。

第6図（ドル）

1

人当たり名目GDP

350,000

300,000

250,000

中国
日本
韓国
米国

200,000

150,000

100,000

50,0000（年）1980 83 86 89 92 95 98 2001 04 07 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49（出所） IMFデータからを基に筆者作成。

成長率で伸びていくなら、2030年に韓国は日本を追い抜いてしまう可能性がある。2030年は、いまから 10年もない。
2021年以降においても4ヵ国の1人当たり名目GDPが2000年から2018年の成長率で伸びていくなら、中国が日本を追い越すのは2036年、アメリカを追い越すのは2044年となるという計算になる。
もっとも、いま中国経済は減速し始めており、本当に中国の 1 人当たり GDP が日本やアメリカを追い越すかはまだわからない。しかしながら、中国の 1 人当たり GDP 成長率のほうが日本よりも高い状態が続くなら、いずれ追い越される可能性があることも否定できない。
なお余談だが、今後における日本の 1 人当たり名目 GDP（ドル）に最も大きな影響を及ぼす可能性が高いのは、やはり円安の進展だろう。最近の円安は、アメリカと日本との間の金利差の拡大も関係しており、インフレ抑制のため、アメリカの連邦準備理事会（FRB）が金国際問題 No. 708（2022 年 8 月）● 59

人口減少と経済成長に関する一考察― 日本を主な事例として融政策を引き締めモードに転換し、段階的に利上げを進めようとしている影響も大きい。
1982年以降、40年ぶりの高いインフレで、食料品や家賃などの価格上昇も深刻になってきており、バイデン政権は2022年11月に中間選挙を控えているため、インフレ抑制に躍起になっている。このため、FRB は 2022 年 3 月のフェデラルファンド（FF）金利の誘導目標の引き上げを含め、年内に 7回も利上げを実施する想定を明らかにしている。
仮に1回の利上げが0.25%ポイントならば、年内7回で1.75%ポイントも金利を引き上げる可能性があり、FRBはまずはインフレ抑制を最も優先する「タカ派」モードの姿勢を示している。他方、日本の中央銀行である日銀はどうか。そもそも、異次元緩和の影響や財政の問題で日銀は身動きがとり難い状況にある。このような日米間の金融政策スタンスの違いから、アメリカと日本の金利差が拡大する傾向にあり、それが円安を加速させる要因のひとつになっている。実際、2022 年 3 月、アメリカの FRB は利上げの姿勢を鮮明した結果、同月の約 3週間で 10 円もドル円レートで円安が進んだ。円安がより進展すると、日本の 1 人当たり名目GDP（ドル）の伸びがいっそう鈍化する可能性がある。
5 時短政策との関係
ところで、経済成長を促進するため、最近の政策議論で抜け落ちている議論は何か。このヒントのひとつを提示するため、興味深い試算を紹介しよう。それは、「仮に日本における労働者 1 人当たりの平均労働時間が 1990 年と変わらない場合、2019 年における日本・アメリカ・イギリス等の 1 人当たり実質 GDP の順位はどうなっていたか」という簡易推計である。
先に推計の結論を述べると、これらの国々のなかで日本は 1 位となる。以下、簡単にこの概要を説明しよう。
まず、この議論をするためには、約 30 年前（1990 年）における労働者 1 人当たりの平均労働時間を知る必要がある。OECD データによると、日本の 1 年間の平均労働時間は 2031 時間だった。アメリカは1764時間、イギリスは1618時間なので、日本はそれよりも250時間以上も多く働いていたことを意味する。
このとき、日本の 1 人当たり名目 GDP は約 2 万 5895 ドルで、アメリカの 2 万 3847 ドルやイギリスの2万854ドルを上回っていた。しかし、2020年では、日本の1人当たり名目GDPは4万 88 ドルであり、これはアメリカの 6 万 3358 ドルやイギリスの 4 万 394 ドルを下回ってしまっている。
では、いま日本・アメリカ・イギリスにおける年間の平均労働時間（労働者1人当たり）はどうなっているか。実は、日本は 1558 時間、イギリスは 1367 時間だが、アメリカは 1731 時間であり、アメリカの平均労働時間は1990年頃とあまり変わっていない。日本の平均労働時間が 1990 年以降に急激に減少した結果、現状ではアメリカのほうが日本よりも 170 時間も多い状況になっている。
では、なぜ日本の平均労働時間は減少したのか。その要因はさまざまだが、ひとつの契機
は 1980 年代の貿易摩擦のなかで「日本人の働きすぎ」が欧米諸国の間で批判的課題になり、日本政府が1988年の「経済運営計画」にて、年間の労働時間を1人当たり1800時間程度とす国際問題 No. 708（2022 年 8 月）● 60

人口減少と経済成長に関する一考察― 日本を主な事例としてる目標を定めたためだ。この流れのなかで週休2日制が定着し、1992年の時短促進法を経て、1994 年には労働基準法の改正により法定労働時間が原則 40 時間（／週）になった。
では、仮に日本の平均労働時間が1990年と変わらなかったとした場合、2019年における日本・アメリカ・イギリスの 1 人当たり GDP がどうなっていたか。既述の議論では「名目」で記載していたが、物価の影響を除いた「実質」で比較してみよう。
推計方法の詳細は省くが、第 7 図が筆者の試算結果である。日本の経済力が最も力強かったのは1990年頃のため、この図では、各国の1人当たり実質GDPの推計値が1990年で1になるように基準化して表示している。この図では「日本」「アメリカ」「イギリス」「フランス」「ドイツ」「スウェーデン」「オランダ」の7 ヵ国を掲載している。
図のうち、太い黒線が「日本（仮定試算）」であり、これは「労働者 1 人当たりの平均労働時間が 1990 年と変わらない場合、日本の 1 人当たり実質 GDP がどう推移したか」を表わす。
2019 年をみると、その値は 1.58 となっている。他方、細い黒線の「日本」は、日本の 1 人当たり実質 GDPの実績の推移を表わし、2019 年の値は 1.28 となっている。
すなわち、この図が示すとおり、1990年と比較して、日本の1 人当たり実質GDPは1.58倍であり、これはアメリカの 1.55 倍、イギリスの 1.52 倍よりも高い。フランスは 1.36 倍、ドイツは 1.47 倍、スウェーデンやオランダは 1.49 倍なので、実はこれらの国々のなかで日本が最も高い値となっている。
逆に、日本の平均労働時間が1990年と変わり、2019年の平均労働時間で試算すると、日本の 1 人当たり実質 GDP は 1.28 倍にしかなっておらず、これらの国々のなかで最下位となってしまう。
さらに興味深い試算をしてみた。1 人当たり GDP に人口を掛け算すれば、GDPが計算できるので、それで現在のGDPがどれくらい増えるのかという試算だ。日本の場合、1990年と同じ平均労働時間で働けば、簡単な計算で「160 兆円増」という結果を得ることができる。岸
（ドル）

第7図

各国の1人当たり実質GDPの推移（1990年＝1に基準化）

1.60

1.40

1.20

1.58

フランス
ドイツ
日本
オランダ
スウェーデン
英国
米国
日本（仮定試算）

1.28

1.00

0.80

0.60

0.40（年）

1970 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 2000 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19（出所） OECDデータを基に筆者作成。

国際問題 No. 708（2022 年 8 月）● 61

人口減少と経済成長に関する一考察― 日本を主な事例として田文雄政権では「成長と分配の好循環」を目指しているが、実は（かつてのように）日本人が本気になれば 100 兆円以上の富を生み出すことは簡単なのかもしれない。
6 まとめと今後の課題
以上のとおり、本稿では、人口減少と経済成長との関係を簡単に考察した。第1に、人口減少の状況と異なり、人口が増加する時代では、アメリカや日本等の主要先進国の長期データを考察する限り、GDP成長率は人口成長率以上のスピードで伸びてきたことが確認できる。しかしながら、人口減少の過程においても、この議論が成立するか否かは現時点でわからない。
第 2 に、潜在成長率に大きな影響をもたらすものは「全要素生産性」であるが、この伸びを示す「TFP 上昇率」が人口規模の影響を受ける可能性があり、これを「規模効果」（scaleeffects）と呼ぶ。この効果の存否をめぐっては学術的な論争があるが、全要素生産性の伸びのトレンド要因のみを抽出し、1985年から2003年までの先進5ヵ国のデータで時系列パネル固定効果分析を行ってみた筆者の分析では、理論的に期待される符号条件を満たしているとともに、人口規模の係数は 1% 有意水準となっている。この推計結果は、国立社会保障・人口問題研究所の「将来推計人口」（中位推計）どおりに約1.2億人のわが国の人口が100年後に半分の6000万人になると、全要素生産性の伸びは0.82%低下する可能性があることを示唆する。
第 3 に、時短政策の影響をみるため、仮に日本の平均労働時間が 1990 年と変わらず、各国の1 人当たり実質 GDP が 1990 年で 1 になるように基準化して表示した場合、2019 年における日本の 1 人当たり実質 GDP は 1.58 倍であり、これはアメリカの 1.55 倍、イギリスの 1.52 倍よりも高い。フランスは 1.36 倍、ドイツは 1.47 倍、スウェーデンやオランダは 1.49 倍なので、実はこれらの国々のなかで日本が最も高い値となる可能性がある。
なお、これらは現時点での暫定的な判断であり、引き続き議論の余地があることは否定できない。むしろ、日本の人口減少がいっそう進展しデータが蓄積されてくるなかで、より精緻な分析ができることが期待され、それらは今後の課題と考えられる。
■参考文献

小黒一正（2010）「人口減少の罠は脱出できるか？―人口転換論（Demographic Transition Theory）を中心に」『経済政策ジャーナル』第7 巻第1 号、2―17ページ。
Charles I. Jones（1995）“R & D-Based Models of Economic Growth,” Journal of Political Economy, Vol. 103, No. 4,August, pp. 759–784.
Kremer, Michael（ 1993）“Population Growth and Technological Change: One Million B.C. to 1990,” Quarterly
Journal of Economics, Vol. 108, August, pp. 681–716.

おぐろ・かずまさ法政大学教授k-oguro@hosei.ac.jp
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