PRI

Open Campus 自動化技術研究の理論と実証～財務総研の研究・交流活動紹介～

財務総合政策研究所 総務研究部 研究官

2
財務総合政策研究所では、所属する研究者たちによる研究活動の成果として、学術的な新規性を有する内

桃田 翔平

る（Brynjolfsson and McAfee, 2014; Ford, 2016;
Rüßmann et al., 2015; Manyika et al., 2017）。

容を発表することを目的とする「ディスカッション・

これらの結果は、その数値の大きさも相まって社会ペーパー」（以下 DP）を刊行しています 。今月の PRIに大きな衝撃を与えた。歴史を振り返れば、人類は産Open Campus では、今年の 10 月に刊行された、自業革命以降さまざまな形で自動化技術の進歩を経験

動化技術に関する DP について、「ファイナンス」のし、実際に多くの仕事が機械によって代替されてきた読者の方々にも関心を持っていただけるように、どのが、その一方で、賃金は上がり続け、失業は減少し

ような学術的背景があるのか、どのような問題意識にた。このような結果となった要因として挙げられるの基づく論文なのか、どのような貢献があるのかをわかは、新しい仕事の創出である。個々の仕事に関してはりやすく紹介します＊2。

機械に置き換えられても、同時に新しい仕事が生まれ＊1

連載
PRI OpenCampus

ることでマクロ的にはその余剰労働力が吸収されてき１．はじめにた。このような歴史的経緯があるため、多くの経済学者たちは、「自動化技術の普及によって労働者の仕事

自動化技術の普及によって労働者の仕事が奪われ、が奪われ、労働市場に悪影響を与える」との社会的な労働市場に大きな影響を与える可能性については、経懸念について、果たして今回こそ当てはまると言える

済学者たちも大きな関心を払っている。たとえば、のか＊3、懐疑的な見方を示してきた。

Frey and Osborne（2017）は、702 の仕事が将来コ

しかし、近年においては、自動化技術が労働市場に

ンピュータによって行われる確率を推定し、アメリカ

対して、これまでとは異なる影響を与えるのではないにおけるコンピュータ化が労働市場へ与える影響を検かとの観点から、経済学の文脈で注目が高まっており、証した。彼らの分析によると、47% の仕事が高いコ

自動化技術について多くの研究が行われている。そのンピュータ化のリスクにさらされており、今後 10~20

要因として、次の 2 つが挙げられるだろう。第一に、年の間に自動化される可能性があると予測されてい労働分配率の低下という新しい実証的事実に対して、る。日本においても、同様の手法を用いた推計によっ

自動化技術の普及が強い説明力をもつという点である。

て、49% の仕事が自動化される可能性があるという第二に、新しい理論的・実証的手法によって自動化技

予測がある（野村総合研究所 , 2015）。そのほかにも、

術の労働市場に与える効果をうまく捉えることが可能

多くの研究・論考において同種の危惧が表明されていになったという点である。以下では、具体的にこれら＊1） DP は財務総合政策研究所のホームページに掲載されている。https://www.mof.go.jp/pri/research/discussion_paper/index.htm＊2） 桃田翔平・清水涼介 Does Automation Technology increase Wage? （https://www.mof.go.jp/pri/research/discussion_paper/ron343.pdf）＊3） 今回とは近年の IT 化及び AI・ロボットの発展を指す。これらの影響を議論する際に、よく This time is different. というキーフレーズが使われる。

54

ファイナンス2021 Dec.

PRI Open Campus ～財務総研の研究・交流活動紹介～

2 つの要因に関する研究を紹介することで研究動向を概観し、その中での DP の位置づけを紹介したい。

2

先に述べた社会的な関心だけでなく、この労働分配率の低下というマクロ経済学的に重要な現象を説明するという文脈で自動化技術に学術的な関心が向けられ

２．労働分配率の低下と自動化技術たことが、近年の経済学における自動化技術研究のきっかけとなった。ただし現在では、その労働分配率

経済学において有名な定型的事実として「カルドアの低下の説明という枠を超えて、自動化技術が経済のの事実」というものがある。Kaldor（1961）におい

様々な側面へ与える影響を分析する研究が大きな割合て、当時のマクロデータをつぶさに観察することで得を占めるようになっており、今回の DP もその文脈にられた経済状況に関する傾向をまとめたものである。

位置する。自動化技術の経済への影響を分析するため

その事実の一つとして、「労働分配率は安定的に推移の理論的・実証的な手法が利用可能となったことが、する」というものがあった。労働分配率とは、生産に研究分野としての発展の背景として挙げられる。次はよって生み出される価値のうち、労働者が受け取る割

それらの手法について説明しよう。

合のことであり、カルドアによる観察以後も数十年にわたって労働分配率は長期的には一定で推移した。そのため、経済学者によってつくられる経済モデル（と３．自動化技術研究の理論的発展とするカルドアの事実に矛盾しない形で構築されるこそろっていなければ分野として発展することは難しとが求められてきた。

い。理論的側面では、多くの研究者が扱いやすい、す

しかし、1990 年代以降労働分配率が長期的に低下

なわち数理的にシンプルな形で多くの含意を得ることしていることがここ 10 年の間に行われた多くの研究ができるモデルの開発が必須となる。さらに、データで示された 。この現象は経済学の潮流に大きな影響を用いた実証分析によりその理論的含意の妥当性が検を与え、その要因の解明が経済学における中心的なト

証されなければならない。そのためには関心のある対

ピックの一つとなった。現時点では結論が出ていると象を分析することを可能にする実証的手法及び詳細なは言い難いが、有力な原動力として主に次の 5 つが考

データが必要とされる。近年これらの条件が満たされえられている。それぞれ、ることにより、自動化技術の研究が大きく進展した。

１．資本価格の低下（Karabarbounis and Neiman,

まずは理論的な発展から説明しよう。

＊4

PRI OpenCampus

いかに重要なテーマであれ、それを分析する道具が連載

くにマクロ経済モデル）は、この労働分配率をはじめ

2013）、
２．貿易及びアウトソーシングの拡大（Elsby et al.,
2013）
、

３．
１

タスクアプローチ

経済学において、理論的な分析とは、いくつかの仮３．社会的な規範や経済制度（Piketty, 2014）、

定の下で数理モデルを構築し、そのモデルの下で政策

４．産業内の構造変化による生産性の高い企業への集等によって経済がどのように変化するかを解析すること

中（Autor et al., 2020）、を言う。複雑な現実の経済を、人間が扱うことのでき

５．労働節約的な技術の進展るモデルで書き表すためには、その現実を抽象化するである。本稿で注目する自動化技術の進歩は5つ目の項

仮定を置く必要がある。さらにただ抽象化するだけで目に含まれる。どの要因も重要ではあるが、Bergholt,

は分析することができず、数学的に解析可能であるこFurlanetto, and Faccioli（2019）によると、自動化とが示された（あるいは示すことができる）形でうまく技術の影響が考えられうる要因の中でもっとも影響が設定されなければならない。ここでは、自動化技術を大きいと推定されている。

どのような形で抽象化するのか、そしてそれをどのよう＊4） Grossman and Oberfield（2021）によると、このテーマに関して 12,000 個以上の研究プロジェクトが関係している。というのも、労働分配率の計測にあたっては測定誤差が生じる要素があり、OECD 等で整備されているデータだけでは本当に労働分配率が減少しているかはっきりしないからである。しかし、それを考慮しても労働分配率は減少しているというのが定説になりつつある。たとえば、自営業に関しては Gollin（2002）や Elsby
et al.（2013）が、無形資産に関しては Koh et al.（2020）が詳細な分析を行っているが、いずれの場合でも労働分配率の減少が観察されている。
ファイナンス2021 Dec.

55

な形で解析可能なモデルに組み込むのかを説明する。

く受け入れられているのだろうか。

まず、自動化技術をどのように抽象化するのかとい

中間財とは、最終財の生産のために必要とされる材

う点については、「労働と代替的な技術」と定義する料やサービス等であり、それらが組み合わされて最終ことが多い。労働と完全に代替的であるとするか、あ財が出来上がる。生産過程で用いられるのが何らかのるいは代替性が強いと＊5 するかはモデルによって異な中間財であると仮定してしまうと、自動化技術の普及

るが、私見では前者が多いと思われる。以下では完全によって労働者が置き換えられるという特徴を捉えるに代替的であるケースに限定する。

ことができない。たとえば、自動車の生産過程を、中多くの基本的なマクロ経済学のモデルでは、労働と間財である鉄鋼をどれだけ投入するかという見方でと資本の間に補完性を仮定する。すなわち資本を 1 単位

らえると、組み立てを行う産業ロボットを導入して追加的に増やすと、それを使うための労働力もより必も、材料となる鉄鋼の投入量は変わらない。本来、産要になる。こうした仮定を設けるのは、資本の増加は業ロボットの導入によって影響を受けるのは組み立て労働に対する需要の増加を伴い、賃金を上昇させる効に従事していた労働者である。すなわち、自動化技術

果があると考えることが自然だと考えられてきたためをモデル化するにあたっては、生産過程の中で、資本である。しかし、もし自動化技術を用いた資本（ロと労働が代替関係をもつ、組み立てのようなタスク単ボット等）が労働と完全代替で補完性がない場合、資位についてまで考えなければならない。

連載
PRI OpenCampus本の増加はそれまで労働によって遂行されていた仕事

タスク単位で考察するためには、タスクの属性にが置き換えられることを意味する。そのため補完的なよって職業を分割する必要がある。たとえば、Autor

場合と異なり、たとえば資本の生産性が上昇して、よet al.（2003） で は、 ア メ リ カ の Dictionary of

りたくさんの資本を使われるようになった場合には、

Occupational Titles で分類されている 12,000 の職業

労働需要及び賃金を減少させる効果が生じることとなを、タスクの属性によって 5 つに分割し、それらのタる。それを表すためには、代替的な技術を仮定するモ

スク間及びタスク内での賃金格差を分析した。その分デルを構築する必要がある。

割の軸としては、「認知的（cognitive）」であるかと、具体的なモデルの詳細に入る前に自動化技術のモデ「ルーティーン」であるかである（ルーティーン業務

ルの特徴を説明しよう。まず、生産部門では最終財がでなくかつ認知的なタスクはさらに分析タスクと対話生産されている。最終財とは生産投入に使われず、消式タスクに分けられている）。

費や投資に使われる財のことを言う。ここでは静学モ
デル＊6 を考えているので、将来の生産に寄与するような投資を行うことは考慮されず、生産されたすべての財が消費されることになる。
最終財の生産には「タスク」が投入される。通常多くのモデルでは、最終財の生産には中間財が投入され

３．
２

自動化技術の理論モデル

次に、タスクアプローチのモデルをそのエッセンスに 集 中 し て 説 明 し よ う。 こ こ で 紹 介 するモデルはAcemoglu and Autor（2011）を簡略化したものである。

るという設定が用いられるが、自動化技術の文脈ではまず先に述べたように、生産部門では、様々なタス

多くの場合、中間財の代わりにタスクが投入されるとクを用いて最終財が生産されると考える。最終財生産考える。これはタスクアプローチ（あるいはタスクのために使われる技術（生産関数）としては、例えばベースモデル）と呼ばれている。タスクを投入すると以下のような定式化が考えられる。

仮定する場合も、中間財を用いると仮定する場合も、数学的な構造は変わらない。では、なぜわざわざ数学
的には同じものを別の呼び方でモデル化し、それが広1

ln 𝑌𝑌 = ∫ ln 𝑦𝑦(𝑧𝑧)𝑑𝑑𝑑𝑑
0＊5） 代替性が強いとは、機械 1 台を追加したときに同じ生産量を達成するために減らすことのできる労働者の数が多いことを意味する。難解な表現だが、𝑦𝑦(𝑧𝑧) = 𝛼𝛼𝑀𝑀 𝑚𝑚(𝑧𝑧) + 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝑙𝑙(𝑧𝑧)
経済学ではよく用いられる言い回しである。
＊6） 静学モデルとは、一時点のみで完結する経済を考えるモデルのことを指す。一時点のみで完結するので、将来のことを考慮して投資を行うという意思決定を排除している。静学モデルは動学モデルに拡張する際のベースとなる。

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ファイナンス2021 Dec.

𝐶𝐶(𝑧𝑧) = 𝑅𝑅𝑅𝑅(𝑧𝑧) + 𝑊𝑊𝑊𝑊(𝑧𝑧)𝑦𝑦(𝑧𝑧) = 𝛼𝛼𝑀𝑀 𝑚𝑚(𝑧𝑧) + 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝑙𝑙(𝑧𝑧)
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2

𝐶𝐶(𝑧𝑧) = 𝑅𝑅𝑅𝑅(𝑧𝑧) + 𝑊𝑊𝑊𝑊(𝑧𝑧)
この定式化は、何らかの最終財を生産するためには、経済の中に様々なタスクがあり、それぞれのタス
ク（z）には 0 から 1 までの間で細かく番号がつけられていることを仮定している。各タスクの投入量はy（z） で 表 さ れ て お り、 そ れ ら が 生 み 出 す も の が
lny（z）という関数で表されるとする。

𝑊𝑊はそれぞれ 1 単位の投入を行っている状況を想定した
𝛼𝛼𝑀𝑀 ∙𝑅𝑅
が、より多くの投入を行っている場合でも同様のことが言える。つまり、以下の関係式が成り立っていると
きには、労働を一切用いず、すべてのタスクについて𝑊𝑊

𝛼𝛼𝑀𝑀 ∙

機械を用いて行うことが望ましい：

さらに、各タスクを投入するために必要とされる機

𝛼𝛼𝐿𝐿 < 𝛼𝛼𝑀𝑀 ⋅1
械と労働の組み合わせの方法を示す「技術」について

ln 𝑌𝑌 = ∫ ln 𝑦𝑦(𝑧𝑧)𝑑𝑑𝑑𝑑

は、以下の式のような関数で表されると仮定する。
0𝑦𝑦(𝑧𝑧) = 𝛼𝛼𝑀𝑀 𝑚𝑚(𝑧𝑧) + 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝑙𝑙(𝑧𝑧) （1）

この数式は、あるタスク z を遂行するにあたり、機械𝐶𝐶(𝑧𝑧) = 𝑅𝑅𝑅𝑅(𝑧𝑧) + 𝑊𝑊𝑊𝑊(𝑧𝑧)m（z）と労働 l（z）が完全代替であることを前提と𝛼𝛼 ∙𝑀𝑀表している。後にこの式を拡張して改めて定式化する
𝑅𝑅

が、まずは完全代替とはどういうことを意味している

𝛼𝛼𝑀𝑀 ∙

えてみよう。

1

𝑅𝑅

機械を 1 単位使うときのコストを R（レンタルコス

ln 𝑌𝑌 = ∫ ln 𝑦𝑦(𝑧𝑧)𝑑𝑑𝑑𝑑
01 単位用いるときのコストをトと呼ばれる）、労働者を𝑊𝑊𝑊𝑊𝑅𝑅<⇔
𝛼𝛼𝐿𝐿 < 𝛼𝛼𝑀𝑀 ⋅W（賃金）としよう。そうすると、機械を
m（z）単𝑅𝑅𝛼𝛼𝑀𝑀 𝛼𝛼𝐿𝐿+ 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝑙𝑙(𝑧𝑧)𝑦𝑦(𝑧𝑧) = 𝛼𝛼l𝑀𝑀（𝑚𝑚(𝑧𝑧)
位、労働をz）単位用いるときの総費用
C（z）は𝑦𝑦(𝑧𝑧) = 𝛼𝛼𝑀𝑀 𝑚𝑚(𝑧𝑧) + 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝛾𝛾(𝑧𝑧)𝑙𝑙(𝑧𝑧)𝐶𝐶(𝑧𝑧) = 𝑅𝑅𝑅𝑅(𝑧𝑧) + 𝑊𝑊𝑊𝑊(𝑧𝑧)𝑅𝑅𝑊𝑊<𝛼𝛼𝑀𝑀 ∙
𝑅𝑅
位用いてタスクを行うこととしよう。このとき、遂行となる。ここで、試験的に機械と労働をそれぞれ
1単𝑊𝑊𝛼𝛼𝑀𝑀 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝛾𝛾(𝑧𝑧)𝑦𝑦(𝑧𝑧) = 𝛼𝛼𝑀𝑀 𝑚𝑚(𝑧𝑧) + 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝛾𝛾(𝑧𝑧)𝑙𝑙(𝑧𝑧)ここから、機械と労働のそれぞれについて、1単位当たりのコストを生産性で割った値をみて、その値が小𝑅𝑅

𝑊𝑊𝛼𝛼𝑀𝑀 ∙𝑀𝑀

𝐿𝐿

𝑅𝑅 W だけ浮くことにな
タスクの量は αL 減少し、費用はる。 こ の 浮 い た 分 の 予 算 を 用 い て、 機 械 を さ ら に𝛼𝛼𝑀𝑀 𝑊𝑊⋅𝛾𝛾(𝐼𝐼) =W/R 単位投入することができる。この追加的に投入
𝑊𝑊
𝑅𝑅
𝛼𝛼𝑊𝑊 𝑅𝑅< 𝐿𝐿⇔
𝛼𝛼𝐿𝐿 < 𝛼𝛼𝑀𝑀 ⋅W
𝑅𝑅
𝛼𝛼𝑀𝑀 𝛼𝛼𝐿𝐿
された機械によって、タスクを
αM ∙ だけ増やすこRとができる。もし、労働の投入をやめたことによって減少した分（αL）よりも、その浮いた分を機械の投入+ 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝛾𝛾(𝑧𝑧)𝑙𝑙(𝑧𝑧)𝑦𝑦(𝑧𝑧) = 𝛼𝛼𝑀𝑀 𝑚𝑚(𝑧𝑧)
𝐿𝐿W 1−𝐼𝐼
𝑀𝑀 𝐼𝐼)に費やすことによって増加する分（𝑌𝑌 = ( )α(M ∙ R ）が大き
1 − 𝐼𝐼𝐼𝐼
ければ、労働の投入をとりやめて機械に代替した方が
𝑅𝑅
𝑊𝑊

<

より多くのタスクを遂行することができる。この例で𝛼𝛼𝑀𝑀 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝛾𝛾(𝑧𝑧)′𝐶𝐶(𝑧𝑧), 𝐶𝐶 (𝑧𝑧) > 0＊7） 労働の生産性が小さい順にタスクを並べていると解釈できる。

𝑅𝑅
𝑊𝑊𝑦𝑦 (𝑧𝑧) = 𝛾𝛾𝛾𝛾(𝑧𝑧)𝛼𝛼
𝑀𝑀=𝛼𝛼𝑀𝑀 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝛾𝛾(𝐼𝐼)1

さい方のみを生産に投入し、値が大きい方は全く投入
𝑅𝑅
𝑊𝑊ln 𝑌𝑌 = ∫ ln 𝑦𝑦(𝑧𝑧)𝑑𝑑𝑑𝑑<

0𝛼𝛼𝑀𝑀 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝛾𝛾(𝑧𝑧)
しないことが効率的であることがわかる。これが完全代替の意味するところで、機械を使おうと労働を使お𝑦𝑦(𝑧𝑧) = 𝛼𝛼𝑀𝑀 𝑚𝑚(𝑧𝑧) + 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝑙𝑙(𝑧𝑧)うとどちらでもタスクを遂行することができるが、代𝑅𝑅
𝑊𝑊=𝛼𝛼𝑀𝑀 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝛾𝛾(𝐼𝐼)替関係にある場合には、相対的に安価なもののみが用
𝐶𝐶(𝑧𝑧) = 𝑅𝑅𝑅𝑅(𝑧𝑧) + 𝑊𝑊𝑊𝑊(𝑧𝑧)いられる。労働をまったく使わなくてもタスクを行う
ことができるという特徴をうまく示せることから、こ𝛼𝛼 𝑊𝑊𝛾𝛾(𝐼𝐼) =𝑀𝑀⋅

𝑊𝑊の定式化が自動化技術を説明するのに有用なのであ𝛼𝛼𝐿𝐿 𝑅𝑅る。

𝛼𝛼𝑀𝑀 ∙

𝑅𝑅

先のタスクを遂行する技術（1）では、生産性 αM と

αL はともにタスクに依存しないことが仮定されてい
𝐼𝐼 𝑊𝑊
1−𝐼𝐼
𝑀𝑀
𝛼𝛼𝑀𝑀 ∙𝐿𝐿

𝑌𝑌 = ( ) ( 𝑅𝑅 )た。そのため、このままではすべてのタスクで、相対
1 − 𝐼𝐼𝐼𝐼
的に安価な投入のみが選択されることになる。こうし

𝑊𝑊
𝑊𝑊
𝑅𝑅
た設定は現実的ではないので、より現実に近づけるた𝐶𝐶(𝑧𝑧), 𝐶𝐶 ′ (𝑧𝑧) > 0
𝛼𝛼𝐿𝐿 < 𝛼𝛼𝑀𝑀 ⋅

⇔

<

𝑅𝑅
𝛼𝛼𝑀𝑀 𝛼𝛼𝐿𝐿
めに、（1）を次のように拡張する：

𝑦𝑦𝑀𝑀 (𝑧𝑧) = 𝛾𝛾𝛾𝛾(𝑧𝑧)𝛼𝛼𝑦𝑦(𝑧𝑧) = 𝛼𝛼𝑀𝑀 𝑚𝑚(𝑧𝑧) + 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝛾𝛾(𝑧𝑧)𝑙𝑙(𝑧𝑧) （z）＝ αM ＋ αL で、総費用は C（z）＝ R
可能なタスクは y=＋ W である。もし、労働の投入をやめたとすると、
𝑊𝑊 𝛼𝛼𝛼𝛼 𝛾𝛾(𝐼𝐼)（2）

PRI OpenCampusのかを見るために、この式の意味についてもう少し考
𝑊𝑊

𝑊𝑊
𝑅𝑅
𝑊𝑊
⇔
< 
𝑅𝑅
𝛼𝛼𝑀𝑀 𝛼𝛼𝐿𝐿

連載

している。αM と αL はそれぞれ機械と労働の生産性を
𝑊𝑊

𝑅𝑅

（3）

追加された項は、タスクを遂行することにどれだけ労
𝑅𝑅
𝑊𝑊

<

𝛼𝛼𝑀𝑀 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝛾𝛾(𝑧𝑧)
働が貢献するかを示す労働の生産性
γ（z）が、タス

クごとに異なるという特徴を導入するものである。さらに、γ'（z）＞ 0 とする。すなわち、タスクのイン
𝑅𝑅
𝑊𝑊

=

𝛾𝛾(𝐼𝐼)𝛼𝛼𝑀𝑀 γ（𝛼𝛼𝐿𝐿z）が大きくな
デックスが大きくなればなるほど、るということである＊7。タスクのインデックスが大きくなるほど、同じ労働投入量で遂行できるタスクが増
𝛼𝛼𝑀𝑀 𝑊𝑊𝛾𝛾(𝐼𝐼) =⋅𝛼𝛼𝐿𝐿 𝑅𝑅えるので、機械を使う場合に対する労働を使うことが有利となる（これを労働の比較優位性が高まるという）。

𝐿𝐿 1−𝐼𝐼𝑀𝑀 𝐼𝐼)
𝑌𝑌 = ( ) (1 − 𝐼𝐼
𝐼𝐼
ファイナンス𝐶𝐶(𝑧𝑧), 𝐶𝐶′ (𝑧𝑧)

2021 Dec.

>057𝑦𝑦(𝑧𝑧) = 𝛼𝛼𝑀𝑀 𝑚𝑚(𝑧𝑧) + 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝑙𝑙(𝑧𝑧)𝑊𝑊𝛼𝛼𝑀𝑀1 ∙𝑅𝑅
ln 𝑌𝑌 = ∫ ln 𝑦𝑦(𝑧𝑧)𝑑𝑑𝑑𝑑0

𝐶𝐶(𝑧𝑧) = 𝑅𝑅𝑅𝑅(𝑧𝑧)𝑊𝑊 + 𝑊𝑊𝑊𝑊(𝑧𝑧)
𝑊𝑊
𝑅𝑅
<
𝛼𝛼
⋅
𝛼𝛼
⇔ + 𝛼𝛼 <𝐿𝐿
𝑚𝑚(𝑧𝑧)𝑙𝑙(𝑧𝑧)
𝑦𝑦(𝑧𝑧)=𝑀𝑀𝛼𝛼𝑀𝑀 𝑅𝑅
𝛼𝛼𝑀𝑀𝐿𝐿 𝛼𝛼𝐿𝐿（3）を用いると、機械と労働のどちらの投入を選𝑊𝑊択するかを決定する条件式（2）は次のように書き直𝛼𝛼𝑀𝑀 ∙𝐶𝐶(𝑧𝑧)𝑅𝑅𝑅𝑅(𝑧𝑧) + 𝑊𝑊𝑊𝑊(𝑧𝑧)𝑅𝑅+ 𝛼𝛼=𝐿𝐿 𝛾𝛾(𝑧𝑧)𝑙𝑙(𝑧𝑧)𝑦𝑦(𝑧𝑧) = 𝛼𝛼𝑀𝑀 𝑚𝑚(𝑧𝑧)

される：

𝑅𝑅
𝑊𝑊
=
𝛼𝛼𝑀𝑀 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝛾𝛾(𝐼𝐼)

𝑊𝑊
𝑊𝑊
𝑅𝑅
𝑊𝑊
𝛼𝛼𝑀𝑀 ∙
𝛼𝛼<𝑀𝑀 ∙𝑅𝑅
𝛼𝛼𝑀𝑀 𝛼𝛼𝐿𝐿𝑅𝑅𝛾𝛾(𝑧𝑧)𝛼𝛼𝑀𝑀 𝑊𝑊を用いて最終財を生産する技術（1）から、経済全体
𝛾𝛾(𝐼𝐼) =⋅𝛼𝛼𝐿𝐿 𝑅𝑅の生産量を、機械の総量
M と労働の総量 L を用いて、以下のように表すことができる：

𝐿𝐿 1−𝐼𝐼𝑀𝑀 𝐼𝐼)
𝑌𝑌 = ( ) (1 − 𝐼𝐼
𝐼𝐼

（4）

𝑊𝑊
𝑊𝑊
𝑊𝑊
𝑅𝑅
この定式化の下では、タスクによってどちらを選択す
𝑅𝑅
𝑊𝑊

このような形の集計的生産関数は、Cobb-Douglas
型
𝐶𝐶(𝑧𝑧), 𝐶𝐶 ′ (𝑧𝑧) > 0

𝑊𝑊
𝑊𝑊
𝑅𝑅
𝑦𝑦(𝑧𝑧) = 𝛼𝛼𝑀𝑀 𝑚𝑚(𝑧𝑧) + 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝛾𝛾(𝑧𝑧)𝑙𝑙(𝑧𝑧)
満たされづらくなる。このとき、いくつかの技術的な𝛼𝛼 < 𝛼𝛼 ⋅ 𝛼𝛼𝑀𝑀⇔𝑊𝑊 <産関数のミクロ的基礎付けを考えることができる＊8。

𝛼𝛼=
𝑀𝑀 ∙
𝑅𝑅
𝛼𝛼𝑀𝑀 𝛼𝛼𝐿𝐿
𝛼𝛼𝑀𝑀 𝛼𝛼𝐿𝐿𝑅𝑅𝛾𝛾(𝐼𝐼)ることが望ましいのかが異なる。タスクインデックス
𝛼𝛼𝐿𝐿 < 𝛼𝛼𝑀𝑀 ⋅

⇔

<

（4）が
が大きくなるほど γ（z）は大きくなるので、𝐿𝐿

𝑀𝑀 =𝛾𝛾(𝐼𝐼)

𝑅𝑅

⋅ 𝛼𝛼

𝛼𝛼

𝐿𝐿
𝛼𝛼𝐿𝐿 𝑅𝑅 𝑀𝑀I がひとつ存在し、条件の下で、ある境目となるタスク

𝑅𝑅
𝑊𝑊
z ＜ I では機械が選択され、z ＞ I では労働が選択され<𝛾𝛾(𝑧𝑧) = 𝛼𝛼𝑀𝑀 𝑚𝑚(𝑧𝑧) + 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝛾𝛾(𝑧𝑧)𝑙𝑙(𝑧𝑧)𝛼𝛼𝑀𝑀 𝛼𝛼𝐿𝐿𝑦𝑦(𝑧𝑧)る。その境目上では、以下の条件が満たされる：連載

𝐿𝐿 1−𝐼𝐼
𝑀𝑀 𝐼𝐼
(
)
𝑌𝑌
=
(
)
𝑅𝑅𝑅𝑅
𝑊𝑊
1 − 𝐼𝐼𝐼𝐼<=
𝛼𝛼𝛼𝛼𝑀𝑀𝑀𝑀 𝛼𝛼𝛼𝛼𝐿𝐿𝐿𝐿𝛾𝛾(𝑧𝑧)𝛾𝛾(𝐼𝐼)PRI OpenCampus𝐶𝐶(𝑧𝑧), 𝐶𝐶 ′ (𝑧𝑧) > 0
𝑅𝑅 I がどの値で決𝑊𝑊
この式を次のように変形することで、𝛼𝛼𝑀𝑀 𝑊𝑊=𝛾𝛾(𝐼𝐼) =⋅𝛼𝛼𝛼𝛼 𝛾𝛾(𝐼𝐼)𝛼𝛼𝐿𝐿 𝑅𝑅
定されるかを決める条件を導出することができる：(𝑧𝑧) = 𝐿𝐿𝛾𝛾𝛾𝛾(𝑧𝑧)𝛼𝛼𝑦𝑦𝑀𝑀 𝑀𝑀𝛼𝛼𝑀𝑀 𝑊𝑊⋅ 𝛾𝛾(𝐼𝐼) =𝛼𝛼 𝑅𝑅
𝑀𝑀 𝐼𝐼 𝐿𝐿 𝐿𝐿 1−𝐼𝐼)𝑌𝑌 = ( ) (1 − 𝐼𝐼𝐼𝐼（5）関数と呼ばれ、通常用いられる形の関数だが、タスク
アプローチを用いることで、この𝑦𝑦𝑀𝑀 (𝑧𝑧) = 𝛾𝛾𝛾𝛾(𝑧𝑧)𝛼𝛼Cobb-Douglas 型生生産関数が、上記の Cobb-Douglas 型で表されるとき、資本分配率は I、労働分配率は 1 － I と計算される。このモデルの下では、自動化技術が普及する（I が上昇する）ことによって、労働分配率が減少する。タスク
アプローチによってミクロ的基礎付けを与えること
で、自動化技術の普及という要因が、労働分配率の低下を説明するという理解が可能となる。

４．自動化技術の実証研究
経済学の多くの分野は、理論と実証が相互に影響しあいながら発展する。自動化技術研究に関しても同様
で、タスクモデルの検証及びタスクモデルに基づく新では、この I は何を意味しているのだろうか？ I よ

しいエビデンスの提示を目的として多くの実証研究がりも値が小さいタスクについては、機械のみを用いて𝐶𝐶(𝑧𝑧), 𝐶𝐶 ′ (𝑧𝑧) > 0 𝑀𝑀 𝐼𝐼
𝐿𝐿 1−𝐼𝐼行われた。ここではいくつかの類型に整理して実証研

技術の普及率を表すことになる。たとえば、機械の生𝐶𝐶(𝑧𝑧), 𝐶𝐶 ′ (𝑧𝑧) > 0

４．
１

𝑌𝑌 = ( ) ()
生産が行われていることを意味しており、それが自動
1 − 𝐼𝐼𝐼𝐼

I は自動化化技術を利用しているのだと解釈すると、
𝑦𝑦𝑀𝑀 (𝑧𝑧) = 𝛾𝛾𝛾𝛾(𝑧𝑧)𝛼𝛼

究を紹介する。

基本的な統計

産性が上昇したとしよう（たとえば機械学習の性能が

ここでは自動化技術に関する基本的な統計について上がるようなケース）。このような場合には、よりた
𝑦𝑦𝑀𝑀 (𝑧𝑧) = 𝛾𝛾𝛾𝛾(𝑧𝑧)𝛼𝛼

概観する。まずここ数十年でどれほどこの分野が発展

くさんのタスクで自動化技術が使われるようになり、し てき た の か に 注 目 す る。スタンフォード 大 学 が自動化技術の普及率が上がることが予想される。機械

2017 年より毎年公開している AI Index によると、AIの生産性の上昇はモデルでは αM の上昇によって表現に焦点を当てた学術論文の年間公刊数は 2000 年の約されるので、（5）の右辺が増加することになる。こ10,000本から2019年には120,000本に増加している。

の変化に応じて自動化技術の普及率 I が（5）を満たそれらの論文が執筆された割合を国・地域別にみると、

すように変化するので、γ'（・）＞ 0 の仮定から、I

中国が 22.4%（東アジア・太平洋地域で 39.4%）、EUは大きくなる。

が 16.4%（EU・中央アジアで 25.1%）、アメリカが機械の総量を M、労働の総量を L とすると、タスク

14.6%（北米で 17.0%）であり、中国の割合がとくに＊8） より一般的な生産関数に関してもタスクアプローチを用いてミクロ的に基礎づけることができる。たとえば、Nakamura and Nakamura（2008）
は Constant Elasticity Substitution（CES）関数がタスクアプローチによって基礎づけられることを示した。

58

ファイナンス2021 Dec.

PRI Open Campus ～財務総研の研究・交流活動紹介～

2

図 1：産業ロボット導入台数（世界）（1000 台）
450
400
350
300
250
200
150
100
50
0

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

（出所）International Federation of Robotics 2021 より筆者作成

図 2：産業ロボット導入数の推移（国別）（1000 台）
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0

中国
日本
アメリカ
韓国

2010

2011

2012

（出所）International Federation of Robotics 2021 より筆者作成と、2000 年には中国の割合が 8% であったことから、Federation of Robotics（国際ロボット連盟 , IFR）

ここ 20 年間でとくに中国においてこの分野が進展しによって毎年公表されている。図 1 は産業用ロボット

たことがわかる。学術論文の本数はあくまで数値化がに関する世界全体の年間導入台数の推移を表してい容易な指標であり、これが自動化技術に関する分野のる。2010 年代において、この産業が大きく成長した

発展のすべてを表しているわけではないが、ここから一方、ここ数年は伸びていないことが読み取れる。

全世界でこの分野が発展を続けていること、さらに中国がその発展を先導していることがわかる。

PRI OpenCampus

ボ ッ ト に つ い て の 基 本 的 な 統 計 は International

連載

大きいことが分かる。さらにこの推移を時系列で見る

これを国別に見ると、ロボット導入数上位の国において、導入されるロボット数が増加していないことが次に、この分野の発展について、投資額の観点から世界全体で合計のロボット導入数が伸びていない要因

見てみよう。AI への投資は、既存企業、ベンチャーであることがわかる。図 2 は国別のロボット導入数のキャピタル、スタートアップ企業のいずれにおいても推移を表している。2020 年の世界全体の導入数がお増加している。Bughin et al.（2017）によると、既よそ 40 万台であり、中国がその約 40% を占めている

存企業が 2016 年に AI 関連プロジェクトへの企業内投ことがわかる。その他、日本やアメリカ、韓国、ドイ

資に費やした金額は、180 億～270 億ドルと推定され

ツは 2 万台から 4 万台の間である。時系列で見ると、ている。また、これらの既存企業は買収という形でもとりわけ中国の導入数の増加が 2018 年から鈍化して

AI 関連の投資を行っており、フェイスブック、グー

おり、さらに日本・アメリカ・韓国についても 2018

グル、アマゾン、アップルは、過去 10 年間に AI や AI

年より減少していることがわかる。中国のシェアが大関連技術に特化したものを含む、多くの革新的な新興

きいために世界全体の推移も中国の動向に左右されて企 業 を 買 収 し て お り、2016 年 だ け で も AI 関 連 のいることは事実だが、導入数が伸びていないという傾M&A に 20～30 億ドルが支出されている。また、ベ向は中国に限った現象ではなく、日本を含む他の主要

ンチャーキャピタルからスタートアップへの投資も＊9なロボット導入国で見られている。

2013 年から 2016 年の間に 40％増加している。
次に自動化技術の普及状況について見てみよう。ロ＊9） 調べた限りではこの傾向変化に関する要因分析はまだ行われていない。
ファイナンス2021 Dec.

59

４．２

自動化技術と経済成長スであっても、生産性が向上する結果が生じ得るとし

上記で概観したように、AI やロボットといった自ている。この結果は産業ごとの分析でも観察され、実動化技術分野は近年大きく成長した。では、この傾向

際自動化されるタスクが多いほど生産性の伸びが大きは経済成長にどのような影響を与えたのだろうか？

いこと、及び労働分配率の低下も大きいことが示されGraetz and Michaels（2018）によると、産業用ロた。これらの結果は、先に提示した高齢化と経済成長

ボットは 1993 年から 2007 年の間に、サンプルとなっの間の負の相関がみられない要因として自動化技術のた 17 カ国の年間国内総生産（GDP）成長率を平均し普及が挙げられるという仮説を支持するものである。

て 0.4％ポイント増加させたと推定し、この期間のGDP 成長率の約 10 分の 1 を占めていると指摘してい４．
３

自動化技術と労働市場

連載

る。この割合は、上で見た拡大の大きさと比べると、自動化技術の普及が経済に及ぼす影響として、最も決して大きくないように思われる。その理由として、大きく注目されているのが労働市場への影響である。

技術の進歩と、その進歩に基づいた新しいアイデアのすなわち、自動化技術の普及に伴い賃金はどう変化す商業化との間に時間的ラグがあることが挙げられる

るのか、失業率は増えるのか、あるいは格差は拡大す（Brynjolfsson et al., 2019）。革新的な新技術が実際るのかといった問いに関連して多くの研究がなされてに活用されるようになるには数多くの発明や調整、問いる（Autor et al., 2003; Goos and Manning, 2007;

題の解決が必要であり、そのための補完的なイノベー

Michaels et al., 2014）。

PRI OpenCampusションに時間がかかるということを考慮しなければな

近年注目を集めている手法は、通勤圏で地域を区切らない。その例として彼らは、電子化や集積回路など

り、その圏内で自動化技術の普及が労働市場に及ぼすの技術を挙げている。

影響を分析するものである＊10。これは労働市場におけ

また、自動化技術が経済成長に影響を及ぼす経路とる短期・中期の調整が局所的に生じているというこれ

して、高齢化の重要性が指摘されている。近年の経済

ま で の 研 究 を 反 映 し て い る＊11。Acemoglu and停滞の要因として、理論的観点から高齢化がその原因

Restrepo（2020b）はこの手法を用いて 1990 年からとして挙げられることがある。たとえば、Summers

2007 年の間のアメリカにおける自動化技術普及の影（2013）は高齢化が貯蓄の増加を促し、投資に比べて響を検証した。その分析によると、産業ロボットが労貯蓄が過剰になると主張している。また、Gordon

働者 1000 人当たり 1 台増加すると、雇用者は 5.6 人（2016）は、高齢化によって労働の参加率と生産性が減少し、賃金は 0.5% 減少する結果となった。Dauth

低下することを強調している（Murphy and Welch,

et al.（2019）はドイツのデータに対して同様の手法

1990 などが示唆するように労働者の生産性が 40 代でを適用し、雇用及び賃金に対して自動化技術の普及がピークを迎えるため）。 し か し な が ら、Acemoglu

負の効果を及ぼすことを示した。

and Restrepo（2017）によると、高齢化と経済成長

このように、賃金に対して負の効果があることが近の間の負の相関は見られず、むしろ逆の関係を示すこ

年の実証研究によって明らかになりつつあるが、既存とが多いとし、彼らは自動化技術の普及がその要因でのマクロモデルでは長期的な賃金の低下を説明できなあると仮説として提示した。さらに彼らは続く研究い。Acemoglu and Restrepo（2018a）によって提（Acemoglu and Restrepo, 2021）で、人口動態の変示された 1 期間のみの経済によって構成される静学モ

化が産業用ロボットへの投資に与える影響は大きく、

デルでは賃金が減少する可能性があることが示されて国ごとの違いの約 40% を占めると推定している。すいるものの、長期を分析するためのマクロ経済モデル

なわちこれは、高齢化によってロボットの導入が大きにそのモデルを拡張した Acemoglu and Restrepo

く進むことを意味し、高齢化の直接的な効果がマイナ（2018b）では、賃金は自動化技術の普及が進むほど＊10） この手法は Tolbert and Killian（1987）及び Tolbert and Sizer（1996）を元に構築されている。日本に対してこの手法を適用した分析は Adachi
et al.（2020）を参照。
＊11） Acemoglu, Autor and Lyle（2005）, Moretti（2011）, Autor, Dorn and Hanson（2013）を参照。

60

ファイナンス2021 Dec.

𝛼𝛼𝑀𝑀 ∙𝛼𝛼𝑀𝑀 ∙𝑅𝑅

PRI Open Campus ～財務総研の研究・交流活動紹介～

𝑊𝑊
𝑅𝑅

2

に上昇することとなり、長期的な賃金低下という実証
1利用から得られる利潤と固定費の大きさを労働から得

今回の DP では、長期的な観点（すなわち定常状態

利用するかが決定される。先のモデルと同様にその境の比較）で賃金が減少することを説明するモデルを構界は一つに決まり、その境界では以下の式が満たされ築した。次節で、どのようなメカニズムを考えれば、る。

𝑊𝑊 ln 𝑌𝑌𝑅𝑅= ∫𝑊𝑊ln 𝑦𝑦(𝑧𝑧)𝑑𝑑𝑑𝑑
結果と反するものとなっている。
<⇔
𝛼𝛼𝐿𝐿 < 𝛼𝛼𝑀𝑀 ⋅𝑅𝑅𝛼𝛼𝑀𝑀 0𝛼𝛼𝐿𝐿
𝑚𝑚(𝑧𝑧) + 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝑙𝑙(𝑧𝑧)𝑦𝑦(𝑧𝑧)==𝛼𝛼 𝛼𝛼𝑀𝑀𝑦𝑦(𝑧𝑧)
𝑀𝑀 𝑚𝑚(𝑧𝑧) + 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝛾𝛾(𝑧𝑧)𝑙𝑙(𝑧𝑧)られるリターン（ゼロ）と比較して、どちらの要素を長期的に賃金の減少が生じることを説明できるかにつ𝐶𝐶(𝑧𝑧) = 𝑅𝑅𝑅𝑅(𝑧𝑧) + 𝑊𝑊𝑊𝑊(𝑧𝑧)𝑅𝑅
𝑊𝑊
いて説明する。
<
𝛼𝛼𝑀𝑀

𝛼𝛼𝐿𝐿 𝛾𝛾(𝑧𝑧)𝑊𝑊𝑅𝑅
５．自動化技術の普及による賃金低下
𝑅𝑅
𝑊𝑊=のメカニズム𝛼𝛼𝑀𝑀 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝛾𝛾(𝐼𝐼)𝛼𝛼𝑀𝑀 ∙𝑊𝑊
𝑅𝑅

タスクアプローチにおいて自動化技術の普及率を決
𝛼𝛼𝑀𝑀 ∙𝛼𝛼𝑀𝑀 𝑊𝑊定する上で重要な仮定は、タスクごとに異質性がある⋅
𝛼𝛼𝐿𝐿 𝑅𝑅ことである。先のモデルでは労働の生産性に異質性が𝛾𝛾(𝐼𝐼) =の異質性は、自動化技術を導入するための固定費が異)) (𝑦𝑦(𝑧𝑧) = 𝛼𝛼𝑀𝑀 𝑚𝑚(𝑧𝑧)𝑌𝑌+=𝛼𝛼(𝐿𝐿 𝛾𝛾(𝑧𝑧)𝑙𝑙(𝑧𝑧)1 − 𝐼𝐼𝐼𝐼

めに、固定費のタスクインデックスに関する関数を

𝑅𝑅
𝑊𝑊 𝐶𝐶(𝑧𝑧), 𝐶𝐶 ′ (𝑧𝑧) > 0<𝛼𝛼𝑀𝑀 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝛾𝛾(𝑧𝑧)とおく。

と供給が一致するところで決まる。労働供給は家計に𝐶𝐶(𝐼𝐼) ⋅ (1 − 𝐼𝐼)

𝑤𝑤 = (1 − 𝐼𝐼)𝑌𝑌 =1 − 𝛼𝛼
よって行われ、簡単化のために常に一定の労働が供給されると仮定している。労働需要は、各タスクにおける労働需要量 l（z）と労働が使われるタスクの割合 1

𝐶𝐶(𝐼𝐼) = (1 − 𝛼𝛼)𝑌𝑌－ I のかけ算で表される。需要と供給が一致するという条件から、賃金 w は、以下の形で決定される。

𝑤𝑤 = (1 − 𝐼𝐼)𝑌𝑌 =𝐶𝐶(𝐼𝐼) ⋅ (1 − 𝐼𝐼)
1 − 𝛼𝛼（6）

自動化技術の生産性が上昇すると、自動化技術がより普及することになる（I が増える）が、（6）式をみる

𝑦𝑦𝑀𝑀 (𝑧𝑧) = 𝛾𝛾𝛾𝛾(𝑧𝑧)𝛼𝛼
𝑅𝑅𝑊𝑊
また、自動化技術によってタスクを遂行する場合=
𝛼𝛼𝑀𝑀 𝛼𝛼𝐿𝐿 𝛾𝛾(𝐼𝐼)と、その I の増加により賃金が上昇するかはわからない。というのも、C（・）＞ 0 であるために I の増加に、そのタスクの遂行の度合は、自動化技術の量を増により上昇する項と、（1 － I ）という I の増加によりやしていくほど逓減し、生産に伴って利潤が発生する

減少する項があるためである。どのような場合に減少

𝛼𝛼𝑀𝑀 𝑊𝑊ことを仮定した。先に説明したタスクアプローチでの効果が強くなるのか（あるいは上昇の効果が強くな

は、タスクの投入と遂行の関係は線形の関係を仮定しるのか）は固定費の関数の形状に依存する。我々のており、このとき、生産から生じる利潤は均衡においDP では、固定費の関数が線形であると仮定して、自てゼロになる＊13。我々のモデルでは、自動化技術導入

動化技術の生産性が変化した場合に、普及率や賃金がのために別途固定費がかかるが、利潤が発生すること
𝐿𝐿
𝑀𝑀

どのように変化するかを計算した。その結果、自動化

𝛾𝛾(𝐼𝐼) =

𝛼𝛼𝐿𝐿

⋅

𝑅𝑅

𝐼𝐼

1−𝐼𝐼

)
𝑌𝑌 = ( ) (1 − 𝐼𝐼𝐼𝐼
によって、その固定費を賄うことができる場合には、自動化技術が導入されるという状況を想定した。すな′ (𝑧𝑧)>0𝐶𝐶(𝑧𝑧), 𝐶𝐶
わち、機械を使うときの生産関数を

とした。

𝛼𝛼

𝑦𝑦𝑀𝑀 (𝑧𝑧) = 𝛾𝛾𝛾𝛾(𝑧𝑧)

PRI OpenCampusなるということに特徴づけられると仮定した。そのた
𝐿𝐿 1−𝐼𝐼
𝑀𝑀 𝐼𝐼

このモデルにおいて、賃金は労働市場における需要

連載

𝑊𝑊 ＊12𝑅𝑅
𝑊𝑊仮定されていたが<⇔ 、我々のモデルでは、タスクごと
𝛼𝛼𝐿𝐿 < 𝛼𝛼𝑀𝑀 ⋅𝑅𝑅𝛼𝛼𝑀𝑀 𝛼𝛼𝐿𝐿

𝐶𝐶(𝐼𝐼) = (1 − 𝛼𝛼)𝑌𝑌

技術の普及率 I が低いときには、自動化技術の生産性が向上することで賃金が上がり、逆に I が十分に大きいときには、その生産性向上により賃金が減少することがわかった。主な結果は図 3 にまとめている。
このモデルにおいて、自動化技術の生産性上昇が賃金減少を引き起こす要因は固定費である。基本的に、自動化技術の生産性が上昇すると、その技術がより普このような 2 つの関連する仮定をおくことで、タス及する。しかし、自動化技術がより普及することは固クアプローチを拡張した。各タスクにおいて、機械の定費を支払うタスクが増加し、固定費に費やされる資＊12） 経済学では、違いがあることを異質的である（heterogeneous）と呼ぶことが多い。
＊13） 企業が利潤最大化問題を解くことでこの結果が得られる。詳細は各種ミクロ経済学の教科書を参照。
ファイナンス2021 Dec.

61図 3：分析結果
I

1

2

4

6

Income share of workers

1

1.5

2

1

0

0.5

0.3

2

4

6

Income share of managers

0.2

0.9

0.6

0.1

0.8

0.4

0

γ

4

6

2

γ

4

2

6

0.7

4

6

Total labor income share

1

0.8

2

W

2

4

0.5
0

Y

6

2

γ

4

6

（注）DP の図を修正して掲載している。I は自動化技術の普及率，Y は所得，W は賃金を表す。下段は各種の分配率を表している。横軸は自動化技術の生産性である。まず、自動化技術の生産性が高くなるほど普及率が上昇することが分かる。次に自動化技術の生産性と賃金が上に突の関係にあることが読み取れる。すなわち、自動化技術の生産性が十分高いとき、その生産性改善により賃金が減少する。以上 2 つの結果を合わせて考えると、自動化技術の普及率が十分高いときに、自動化技術がより普及すること
で賃金が下がると言うことができる。

連載
PRI OpenCampus源が大きくなることを意味する。このモデルが示したない。DP では、自動化技術の導入に際して固定費がことは、自動化技術が十分普及しているときには、さ必要だという仮定を設けて、タスクアプローチを拡張

らに自動化技術を導入するための固定費に資源が費やすることで、自動化技術の普及率が高いほど賃金が下される負の効果が、生産性上昇による利得増加の正のがる傾向が生じ得ることを理論的に示した。自動化技

効果を上回り、それが賃金の減少を引き起こすという術研究の展望として、理論的にはサーチ理論や効率賃メカニズムが起こりえるということである。

金仮説をモデルに取り入れ、自動化技術と労働市場の

ここでは時間の概念を導入せず、モデルにおいて賃関係をより精緻に分析することが考えられる。また実金減少の核となる部分を抽出して説明した。DP では

証的には、産業ロボットだけでなく AI のようなソフ

資本蓄積を伴う動学的なモデルを構築し、短期及び長トウェアまで含んだ自動化技術のもつ影響を分析する期における自動化技術の影響について分析した。そのデータの整備及び手法の開発が求められるだろう。

結果、上と同様に自動化技術の普及率が高くなればなるほど賃金が減少する傾向があることを示すことができた。

６．おわりに
本稿では自動化技術研究に関して、その動機から近年の理論的・実証的研究について概説し、さらに我々が公表した DP のモデルにおける賃金減少のメカニズムを説明した。自動化技術研究はここ 10 年ほどで新たに観察された労働分配率の減少をうまく説明することができるということをきっかけに注目され、その後自動化技術そのものがもつ経済的影響に関する研究が盛んに行われている。実証研究から示唆されるのは、自動化技術の普及によって賃金が減少するということが生じているのではないかというものである。しかし、自動化技術の普及によって賃金が減少する要因については十分に研究されておらず、とくに長期的に賃金が減少することを理論的に説明している既存研究は62

ファイナンス2021 Dec.

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2

プロフィール
財務省財務総合政策研究所研究官

桃田 翔平

2021 年 3 月に京都大学の大学院経済学研究科を満期退学し、2021 年 4 月より財務総研で研究を行っています。
専門はマクロ経済学で、とくに技術伝播の影響について研究してきました。近年はもっぱら自動化技術が労働市場に与える影響について様々な角度から理論研究しています。

過去の「PRI Open Campus」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。
https://www.mof.go.jp/pri/research/special_report/index.html

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