第 1 章 建設投資と社会資本整備

建設投資の中長期予測～供給側・需要側から見た 2035 年までの
予測～

1.2

1.2.1

予測結果の概要

近年、建設業界では、技能労働者の高齢化をうけて、担い手確保や生産性向上が喫緊の課題として取り組まれている。
では、こうした取組により、どれくらい施工能力を維持・増加できるだろうか。また、施工能力を維持・増加できたとして、それに見合う需要はあるだろうか。
こうした課題に答えるべく、本稿では、供給側・需要側の両面から、中長期的な建設投資額を予測した。供給側からは、内閣府「中長期の経済財政に関する試算」にできるだけ準拠した推計方法で予測した。需要側からは、本稿で確認された、住宅や民間非住宅建築分野における
建設ストック額対 GDP 比率と年少人口比率変化率との長期均衡関係（子供が減り、大人が増
えれば、GDP 比率でみた相対的な建設ストックは多く必要になるとの関係）を用い、内閣府「中長期の経済財政に関する試算」に整合的な形で予測した。
供給側・需要側いずれも、1982 年から 87 年に経験した生産性向上ペースで今後も成長するとした「成長実現ケース」と 2002 年以降の平均的な生産性向上ペースで今後も推移するとした「ベースラインケース」の 2 つのケースで予測した。
供給側・需要側からみた実質ベースの建設投資額の予測結果は図表 1-2-1 のとおりである。

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建設経済レポート No.74©RICE

第 1 章 建設投資と社会資本整備

図表1-2-1

建設投資額（実質値）の中長期予測（供給側・需要側）（出典）当研究所にて作成

全産業に占める建設業就業者数の割合を維持できれば、成長実現ケース（青線）では 2039年頃（図外）に、ベースラインケース（赤線）では 2030 年頃に、供給水準（実線）と需要水
準（点線）が同水準に達するが、それまでは、需要水準が供給水準を上回ると予測した。
マクロ経済学では「中長期の経済成長は供給側で決まる」との考えが通説であるため、あくまでも供給水準（実線）が建設投資の中長期予測のメインシナリオである。
すなわち、成長実現ケース（青実線）では、高い全要素生産性（Total Factor Productivity=TFP）
上昇率（以下「TFP 上昇率」という。）と就業者数の維持により、2025 年に 62.5 兆円、2030
年に 75.2 兆円、2035 年に 90.6 兆円に達すると予測した。
また、ベースラインケース（赤実線）では、TFP 上昇率を相殺するほどの就業者数の減少により、2025 年に 57.0 兆円、2030 年に 56.1 兆円、2035 年に 55.1 兆円と微減していくと予測した。
なお、ベースラインケースにおいて、就業者数（全産業計）に占める建設業就業者数の割合
を現状の 7.3%程度に維持できた場合は、赤二重線のように、2025 年に 58.5 兆円、2030 年に62.9 兆円、2035 年に 67.6 兆円と緩やかに増加していくと予測した。
ただし、どちらのケースにおいても、建設業界が潜在的な需要水準に応えるには、少なくとも、全産業平均程度に生産性向上を継続するとともに、全産業に占める建設業の就業者数の割合を現状の 7.3%程度に維持する必要があり、国内人材確保の取組や働き方改革の進展は必須と言える。さらに、成長実現ケース（青線）では 2039 年頃まで、ベースラインケース（赤線）

建設経済レポート No.74©RICE23

第 1 章 建設投資と社会資本整備

では 2030 年頃までは、潜在的な需要水準を供給水準が下回るため、少なくとも今後数年間は、2011 年以降に経験した、繁忙を伴いながら無理して達していた高い生産性向上を、イノベーション等により無理なく続けられるような生産性向上が必要である。

また、需要水準と供給水準の乖離が生じたときに、物価はどう変動するだろうか。
この課題にも答えるべく、本稿で確認された GDP の需給の乖離（以下「GDP ギャップ」という。
）と建設物価上昇率との関係（昨年と今年の GDP ギャップが 1%だと今年の建設物価が0.7%～0.8%上がるとの関係）を用いて、物価（デフレーター）を予測した。
結果は図表 1-2-2 のとおりである。
図表1-2-2

建設物価（デフレーター）の予測（2015 年度=100）（出典）当研究所にて作成

成長実現ケースでは、2015 年度基準にて、2025 年に 107.6、2030 年に 120.4、2035 年に134.8 に達すると予測した。
また、ベースラインケースでは、2015 年度基準にて、2025 年に 106.3、2030 年に 118.6、2035 年に 132.9 に達すると予測した。

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建設経済レポート No.74©RICE

第 1 章 建設投資と社会資本整備

1.2.2

先行研究と本稿の位置づけ

当研究所では、これまで、2001 年 5 月に「建設市場の中長期予測～2010 年及び 2020 年の見通し～」を、2005 年 7 月に「建設投資等の中長期予測～2010 年及び 2020 年の見通し～」を、2016 年 4 月に「建設投資の中長期予測～2030 年度までの見通し～」を、2021 年 3 月に「建設投資の中長期予測（2035 年度までの見通し）」を公表し、建設投資の中長期予測を行ってきた。
いずれも、今後の建設投資に影響を与える要因として、①経済の成長や景気の変動、②人口の増減や移動、③技術革新の動向、④ライフスタイルの変化、⑤ストックの蓄積に焦点を当て、これらが建設投資額にどういった影響を及ぼすかを分析し、予測してきた。
また、昨年度は、喫緊の課題であったコロナショックが与える影響について、「コロナショッ
クから早期に回復するシナリオ」と「コロナショックが長期化し回復が遅れるシナリオ」の 2通りで予測した。
本稿では、需要側について、これまで行ってきた建設投資額に影響を及ぼす様々な要因を分析し、積み上げていくボトムアップ型の手法と対をなすといえる、マクロレベルの指標との均衡関係を分析するトップダウン型の手法を用いて予測した。また、これまで行ってこなかった
供給側や需要と供給の乖離による物価上昇率の変動についても予測した。

1.2.3

全体想定

2022 年までの予測値は、当研究所「建設経済モデルによる建設投資の見通し」（2022 年 1月）に基づいている。2023 年以降の予測値は、供給側・需要側いずれも、内閣府「中長期の経済財政に関する試算」の想定・試算に可能な限り準拠し、また供給側では建設業の喫緊の課題である担い手確保の観点にも考慮しつつ、今後想定される中長期的な建設投資の姿を、次の「成長実現ケース」と「ベースラインケース」の 2 つのケースで比較考量できるように示した。なお、下線部分が当研究所の想定であり、下線がない部分が内閣府の想定そのままである。

(1) 成長実現ケース
政府が掲げるデフレ脱却・経済再生という目標に向けて、政策効果が過去の実績も踏まえた
ペースで発現する姿を試算したものである。
具体的には、成長実現ケースでは次の前提を置いている。
⚫

建設業の全要素生産性（TFP）上昇率が、日本経済がデフレ状況に入る前に実際に経験し建設経済レポート No.74©RICE25

第 1 章 建設投資と社会資本整備た上昇幅とペース1で、足元の水準から 3.9%程度まで上昇する。
労働参加率が、平成 30 年度雇用政策研究会において示された「経済成長と労働参加が進⚫

むケース」の労働力需給推計を踏まえて推移する。
⚫

国内人材確保の取組により、上記ケースで示された就業者数（全産業計）に対して、建設業の就業者数の割合が、現在と同水準の 7.3%を維持する。

⚫

働き方改革の進展により、労働時間が現在の製造業を下回る水準まで減少する。

⚫

外国人労働者が、国立社会保障・人口問題研究所の「日本の将来推計人口」における外国
2を踏まえて推移する。
人数と、特定技能の在留資格に係る外国人労働者の「受入見込み数」⚫

一般歳出3は物価上昇率並みに増加する（実質横ばい）と想定。

(2) ベースラインケース
経済が足元の潜在成長率並みで将来にわたって推移する姿を試算したものである。
具体的には、成長実現ケースとの主な前提の違いは次のとおり。
⚫

建設業の全要素生産性（TFP）上昇率が将来にわたって 1.9%程度4で推移する。

⚫

労働参加率が平成 30 年度雇用政策研究会において示された「経済成長と労働参加が一定程度進むケース」の労働力需給推計を踏まえて推移する。

⚫

国内人材確保の取組が進まず、建設業の就業者数が、上記ケースで推計された人数まで低下する。

⚫

働き方改革が進展せず、労働時間が現在と同水準で推移する。

1.2.4

予測

(1) 予測の流れ
内閣府「中長期の経済財政に関する試算」の基礎となっている内閣府「経済財政モデル」の資料集 [内閣府計量分析室, 2018]では、モデルの基本構造について、次のように説明している。

「経済財政モデルの特徴の一つは、マクロ経済について、需要・供給両面を捉える構造により、短期的な景気変動と、中長期の成長経路へ向けた調整プロセスの双方を描写できる

1

2

3
4

具体的には、建設業の全要素生産性（TFP）上昇率は、1982 年から 1987 年までの 5 年間で 4.6%程度の上昇「建設分野における特定技能の在留資格に係る制度の運用に関する方針」では、「向こう 5 年間の受入れ見込数は、最大 4 万人」とあるので、4 万人で推移すると想定した。
公的固定資本形成についても実質ベースで直近 5 年平均と想定した。
2002 年以降の平均

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建設経済レポート No.74©RICE

第 1 章 建設投資と社会資本整備点にある。すなわち、短期的には総需要がその時々の経済状況や政策の影響等によって変動しうる一方、中長期の成長経路は主として供給サイドの生産力から決定され、需給の乖
離は価格調整等を通じて徐々に調整されていく。」
このように、マクロ経済学では、これまでの実証研究から、中長期の経済成長は供給側によって、短期の経済変動は需要側によって決まるとの考えが通説となっている。
実際、内閣府「中長期の経済財政に関する試算」の実質 GDP 予測を見ると、図表 1-2-3 のとおりとなっている。

図表1-2-3

内閣府「中長期の経済財政に関する試算」の実質 GDP 予測（出典）内閣府資料を基に当研究所にて作成

成長実現ケース（青線）
・ベースラインケース（赤線）いずれのケースも、供給水準を示す潜在 GDP5（点線）に向けて、景気変動等により上下している現実の GDP（実線）が、 収斂されていく様子が見てとれる。例えば、2020 年度には、潜在 GDP（黒点線）が 558 兆円と試算されているのに対し、コロナ禍の影響により、現実の GDP（黒実線）は 526 兆円と、32 兆円
も需要が供給水準を下回っているが、成長実現ケースでは 2024 年度に（ベースラインケース
では 2025 年度に）潜在 GDP 水準まで需要が回復し、以降、需要と供給が同水準で成長する

5「経済の過去のトレンドからみて平均的な水準で生産要素を投入した時に実現可能なＧＤＰ」（内閣府）

建設経済レポート No.74©RICE27

第 1 章 建設投資と社会資本整備と試算されている。

また、物価については、次のように説明している。

「総需要・総供給の乖離によって需給ギャップが生じると、短期的にはフィリップス・カーブの考え方に基づいて消費者物価（ＣＰＩ）上昇率が変動するが、同時に、日本銀行の物価安定目標の設定とその下での金融政策によって、長期的には経済全体の成長力等に応じて高まっていく期待物価上昇率に収斂する構造としている。」
このように、新古典派以降のマクロ経済学では、短期的には、需給ギャップと物価上昇率の正の関係を示したフィリップス・カーブにより、物価上昇率が調整されると考えられている。
実際、内閣府「中長期の経済財政に関する試算」の CPI 上昇率予測を見ると、図表 1-2-4 のとおりとなっている。

図表1-2-4

内閣府「中長期の経済財政に関する試算」の CPI 上昇率予測（出典）内閣府資料を基に当研究所にて作成

いずれのケースも、需給の乖離が解消される 2025 年度頃にかけて、CPI 上昇率が横ばいとなり、収斂されている様子が見てとれる。

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建設経済レポート No.74©RICE

第 1 章 建設投資と社会資本整備

よって、建設投資の中長期予測も、同様の流れで予測した。
はじめに、「1.2.4(2)供給側予測」にて、内閣府の推計方法に可能な限り準拠して、建設業のTFP 上昇率を推計した上で、建設業の喫緊の課題である担い手確保の観点から、建設業就業者
数や労働時間についても、国内人材確保の取組や働き方改革の成否に応じた 2 つのケースを想定し、これらをもとに、コブ＝ダグラス型生産関数を用いて、供給側から予測した。
続いて、「1.2.4(3)需要側予測」にて、内閣府「国民経済計算」から建設分野の投資額・スト
ック額・ストック減耗率を推計した上で、ストック額対 GDP 比率と人口構成の変化との長期均衡を用いて、需要側から予測した。
最後に、「1.2.4(4)物価予測」にて、需給の乖離によって需給ギャップが生じると、短期的には物価上昇率が変動するとのフィリップス・カーブの考え方を用いて、物価を予測した。

(2) 供給側予測① 現状把握はじめに、予測に必要となるこれまでの TFP 上昇率を推計する。
基本的には、内閣府における GDP の需給ギャップと潜在成長率の推計方法である [吉田,2017]に可能な限り準拠して、建設業における需給ギャップと潜在成長率を推計した [小西,2021]に従い、推計した。
（いずれも需給ギャップと潜在成長率の推計過程で TFP 上昇率が推計される。
）
ただし、次の点を変更したので、ご留意頂きたい。
⚫

1980 年代の TFP 上昇率を推計するため、推計期間を「1994 年以降」から内閣府と同じ「1980 年以降」まで延長した。

⚫

延長の障害となっていた 1980 年から 1993 年までの資本ストック額6は、「平成 23 年基準
固定資産残高に係る参考系列」（以下「参考系列」という。）を用いて遡及推計した。具体的には、2011 年基準の参考系列を 2015 年基準に変換するため、2015 年基準の 1994 年の値を 2011 年基準の 1994 年の値で除した比率を掛け、レベリングした。

⚫

資本分配率には、建設業における（1－雇用者報酬／国内要素所得）を用いた7。

⚫

就業者数（全産業計）に占める建設業の就業者数の割合を HP フィルターにより平滑化し、潜在就業者数（全産業計）に掛けることにより、建設業の潜在就業者数を推計した8。
TFP 上昇率の推計結果は、図表 1-2-5 のとおりである。

内閣府「国民経済計算」では 2015 年基準の資本ストック額（実質値）が 1994 年以降しか公表されていな
いため。
7 [小西, 2021]では国全体の値を用いていた。建設業の値が負の値をとる年があり、非負を前提とする生産関数に不適と判断したが、実際に推計に用いる平滑化後の値はいずれも非負となったため、今回採用した。
8 [小西, 2021]では労働力人口に占める建設業の就業者数の割合を「潜在労働力人口」に掛けていた。将来推計
で平成 30 年度雇用政策研究会において示された就業者数（全産業）を用いるため、就業者数（全産業）に占める建設業の就業者数の割合を「就業者数（全産業）」に掛ける方法に変更した。
6

建設経済レポート No.74©RICE29

第 1 章 建設投資と社会資本整備

図表1-2-5

建設業の TFP 上昇率の推移（出典）当研究所にて作成

TFP 上昇率は、1985 年頃から低下しはじめ、1997 年頃を下限に 2008 年頃までマイナス成長を続けた。その後はプラスに転じ、2013 年頃を上限に低下しているが、現在までプラスを維持しており、2020 年は 4.7%となっている。
この結果を踏まえ、内閣府「中長期の経済財政に関する試算」と同様に、成長実現ケースでは 1982 年から 1987 年までの 5 年間で実際に経験した上昇ペースである 3.9%を、ベースラインケースでは 2002 年以降の平均値である 1.9%を予測に用いた。
② 推計方法と個別想定
続いて、予測に用いた推計方法と想定を説明する。
推計方法は、 [内閣府計量分析室, 2018]や [吉田, 2017]と同様に、コブ=ダグラス型生産関数を用いた。
コブ=ダグラス型生産関数とは、下式で定式化され、技術水準などを示す TFP と総労働時間などの労働投入量と機械などの資本投入量で施工能力を説明する関数である9。

9

目的変数が付加価値額ではなく、産出額の場合には、中間投入（原材料など）を勘案した総生産関数にて推計する場合もあるが、中間投入の関数形について統一見解が得られていないため、今回は内閣府の推計方法に準拠する形で、中間投入を考慮しなかった。

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建設経済レポート No.74©RICE

第 1 章 建設投資と社会資本整備

𝑌 = 𝐴𝐾 𝛼 𝐿(1−𝛼)
Y：建設投資額（実質値）、A：TFP、K：資本投入量、L：労働投入量、α：資本分配率
生産関数に用いられている各変数の推計値や想定値は図表 1-2-6 のとおりである。
図表1-2-6生産関数の各変数の推計値・想定値
実現値
1990年

2000年

想定値・推計値

2010年

2020年

2025年

2030年

2035年

成長実現ケース-3.2%-11.5%

4.9%

4.7%

3.9%

3.9%

3.9%

ベースラインケース-3.2%-11.5%

4.9%

4.7%

1.9%

1.9%

1.9%

有形固定資産成長実現ケース

18,254

23,616

19,816

20,404

21,03822,391

24,624（10億円、期首）ベースラインケース

18,254

23,616

19,816

20,40420,897

21,344

21,760成長実現ケース

10.0%

10.8%

11.0%

13.3%

13.8%

14.3%

14.8%

ベースラインケース

10.0%

10.8%

11.0%

13.3%

13.8%

14.3%

14.8%

無形固定資産成長実現ケース

1,003

1,525

1,416

1,374

1,422

1,515

1,652

（10億円、期首）ベースラインケース

1,003

1,525

1,416

1,374

1,413

1,451

1,479

成長実現ケース

17.3%

18.6%

21.9%

22.8%

22.9%

23.2%

23.6%

ベースラインケース

17.3%

18.6%

21.9%

22.8%

22.9%

23.2%

23.6%

成長実現ケース

83.4%

83.4%

83.4%

83.4%

83.4%

83.4%

83.4%

TFP上昇率

有形固定資産減耗率

資本投入量
無形固定資産減耗率

資本稼働率

労働投入量

ベースラインケース

83.4%

83.4%

83.4%

83.4%

83.4%

83.4%

83.4%

資本投入量

成長実現ケース

16,235

21,231

17,951

18,39918,977

20,19922,198（10億円、期首）ベースラインケース

16,235

21,231

17,951

18,39918,851

19,261

19,637

平均労働時間

成長実現ケース

2,191

2,035

2,076

2,057

1,938

1,938

1,938

（時間／人）

ベースラインケース

2,191

2,035

2,076

2,057

2,057

2,057

2,057

成長実現ケース

591

644

526

487

481

472

460

就業者数（建設業）

ベースラインケース

591

644

526

487

455

396

345

591

644

526

487

470

454

437

成長実現ケース

1,295,398

1,310,348

1,092,749

1,002,030

931,986

914,327

891,969

ベースラインケース

1,295,398

1,310,348

1,092,749

1,002,030

936,217815,353

708,8291,295,398

1,310,348

1,092,749

1,002,030

966,692

933,600

898,694

成長実現ケース

30.7%

8.9%

3.0%

13.4%

16.3%

16.3%

16.3%

ベースラインケース

30.7%

8.9%

3.0%

13.4%

16.3%

16.3%

16.3%

（万人）

ベースラインケース(建設就業比率維持）

労働投入量
（万時間）

ベースラインケース(建設就業比率維持）

資本分配率（出典）当研究所にて作成

建設経済レポート No.74©RICE

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第 1 章 建設投資と社会資本整備

詳細は次のとおりである。
(a) TFP 上昇率⚫

「1.2.4(2)①現状把握」のとおり、成長実現ケースの TFP 上昇率を 3.9%、ベースラインケースの TFP 上昇率を 1.9%とした。

(b) 資本投入量⚫

資本投入量は実質有形固定資産額×稼働率＋実質無形固定資産額にて推計した。

⚫

資本稼働率は、足元の潜在稼働率である 83.4%を維持するとした。

⚫

実質固定資産額は、 [内閣府計量分析室, 2018]における民間企業設備固定資本形成（実質）の推計式を参考に、有形・無形それぞれについて、期末資本ストック額を、当期末最適資本ストック額・先期末資本ストック額・当期の潜在産出量の３変数で重回帰して求めた。
3 変数のうち、当期の潜在産出量については、「1.2.4(2)①現状把握」で推計した潜在的な供給水準を用いた。

⚫

また、最適資本ストック額については、 [内閣府計量分析室, 2018]では、TFP・潜在労働投入量・実質資本コスト・資本所得税率の 4 変数で重回帰し、推計しているが、いずれの値も公表されていないため、近い概念と考えられる、ラムゼイモデルにおける資本ストッ
ク額の定常状態である下式を代用した。
（ [蓮見, 2020]より）
1⁄(1−𝛼)𝐾∗ = (

𝛽−1 + 𝛿 − 1)(1 − 𝜏)𝛼𝐴K*：資本ストック額の定常状態、β：割引因子（時間選好率）、δ：固定資産減耗率、
α：資本分配率、τ：資本所得税率、A：TFP
なお、割引因子は 0.99 を用い、資本所得税率は法人実効税率を代用した。
また、建設業の固定資産減耗率は、固定資産の陳腐化の加速と考えられる減耗率の上昇がみられるため、図表 1-2-7 のとおり、トレンドを反映して、延長推計した10。

10

32

計量経済ソフト EViews の自動 ARIMA（HQ 情報量規準）による。

建設経済レポート No.74©RICE

第 1 章 建設投資と社会資本整備

図表1-2-7

建設業の固定資産減耗率の推移（出典）内閣府「国民経済計算」を基に当研究所にて作成(c) 労働投入量⚫

労働投入量は平均労働時間×就業者数にて推計した。

⚫

成長実現ケースの平均労働時間は、働き方改革の進展により、現在の製造業を下回る水準
である年間 1,938 時間まで低下するとした。

⚫

ベースラインケースの平均労働時間は、働き方改革が進展せず、現状維持の年間 2,057 時
間で推移するとした。

⚫

成長実現ケースの就業者数は、働き方改革の進展や国内人材確保の取組により、平成 30
年度雇用政策研究会において示された「経済成長と労働参加が進むケース」における就業者数（全産業計）に対して、建設業の就業者数の割合が、現在と同水準の 7.3%を維持するとした。

⚫

ベースラインケースの就業者数は、働き方改革や国内人材確保が進展せず、平成 30 年度
雇用政策研究会において示された「経済成長と労働参加が一定程度進むケース」で推計された就業者数まで減少するとした。
（別途 7.3%を維持する場合も推計した。
）(d) 資本分配率⚫

資本分配率は、いずれのケースも、1980 年から 2020 年までの平均値である 16.3%で推移するとした。

建設経済レポート No.74©RICE33

第 1 章 建設投資と社会資本整備③ 使用データ
最後に、使用データを説明する。
供給側予測には次のデータを用いた。
⚫

内閣府「国民経済計算」

1980 年～2020 年⚫

国土交通省「建設投資見通し」

1971 年度～2020 年度⚫

国土交通省「建設総合統計」

1971 年 4 月～2021 年 9 月⚫

日本銀行「全国企業短期経済観測調査」1990 年 12 月～2021 年 3 月⚫

厚生労働省「毎月勤労統計調査」
所定外労働時間指数（資本稼働率用）1971 年 4 月～2021 年 3 月
総実労働時間指数（構造失業率用） 1955 年 1 月～2021 年 9 月
離職率（構造失業率用）⚫

総務省「労働力調査」

1973 年 1 月～2021 年 3 月
1973 年 1 月～2021 年 3 月

なお、「国民経済計算」「建設総合統計」の作成には、今後訂正される可能性がある国土交通
省「建設工事受注動態統計調査」が用いられているので、ご留意いただきたい。

④ 予測結果以上を踏まえた、供給側からの建設投資額の中長期予測は、図表 1-2-8 のとおりである。
図表1-2-8

建設投資額（実質値）の中長期予測（供給側）（出典）当研究所にて作成

34

建設経済レポート No.74©RICE

第 1 章 建設投資と社会資本整備

成長実現ケースでは、高い TFP 上昇率と就業者数の維持により、2025 年に 62.5 兆円、2030
年に 75.2 兆円、2035 年に 90.6 兆円に達すると予測した。
また、ベースラインケースでは、TFP 上昇率を相殺するほどの就業者数の減少により、2025
年に 57.0 兆円、2030 年に 56.1 兆円、2035 年に 55.1 兆円と微減していくと予測した。
なお、参考として、ベースラインケースにおいて、就業者数（全産業計）に占める建設業就
業者数の割合が現状の 7.3%を維持できた場合について推計すると、赤点線のように、2025 年に 58.5 兆円、2030 年に 62.9 兆円、2035 年に 67.6 兆円と緩やかに増加していくと予測した。

(3) 需要側予測① 現状把握はじめに、住宅・（非住宅）建物・（土木）構築物などの固定資本のストックがどのような流れで増減し、推移しているか説明する。
図表 1-2-9 のように、GDP の一部が固定資本として新たに投資され、固定資本ストックになる。一方で、今期首の固定資本ストックが、使用や経年劣化により減耗し、失われる。この新規投資によるストック増加と減耗によるストック減少を経て、翌期首の固定資本ストック額が決まる。この増減が毎年繰り返されて、固定資本ストックが変動して推移している。
ここで重要になるのが、GDP のどれくらいが建設投資に回っているのか（投資率）と固定資本ストックのどれくらいの割合が毎年減耗されているか（減耗率）である。

建設経済レポート No.74©RICE35

第 1 章 建設投資と社会資本整備

図表1-2-9

固定資本ストックの増減（イメージ）

今期

翌期

GDP

GDP

×投資率

×投資率

固定

固定

資本

資本

投資

期末

投資

期末

固定

固定

資本
ストッ

期首

ク

固定
資本

資本
期首

ストッ

固定

ク

資本

ストッ

ストッ

ク

固定
×減耗率

資本
減耗

ク

固定

×減耗率

資本
減耗

（出典）当研究所にて作成

実際に、内閣府「国民経済計算」の固定資本ストックマトリックスと固定資本マトリックス
を用いて、建設分野の固定資本である民間住宅・公的住宅・民間（非住宅）建物・公的（非住宅）建物・民間（土木）構築物・公的（土木）構築物の 6 項目がどのように推移しているかを見てみる。
具体的には、図表 1-2-9 で示したストック増減の要点である投資額（名目値11）、投資率（固定資本投資額÷GDP、名目値ベース）、ストック額（名目値）、減耗率（固定資本減耗額÷期初
固定資本ストック額、実質値ベース）の推移を見ると、図表 1-2-10～1-2-13 のとおりである。

1136

名目値で示したのは、後述のとおり、 [平形, ほか, 2019]において、日本のデータにて、民間住宅投資などの GDP コンポーネント対 GDP 比率が名目ベースで横ばい圏内にて推移していることが確認されており、名目比率が長期的に均衡すると考えられているためである。

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第 1 章 建設投資と社会資本整備

図表1-2-10 投資額（名目値）の推移（出典）内閣府「国民経済計算」を基に当研究所にて作成

民間住宅の投資額は、1996 年の 32 兆円をピークに減少していたが、2010 年以降持ち直し、
2020 年時点で 20 兆円となっている。
公的住宅の投資額は、1997 年に 1.6 兆円まで増加したが、以降減少し、2020 年時点で 0.6兆円となっている。
民間（非住宅）建物の投資額は、1991 年に 27 兆円まで達したが、1995 年まで急減し、その後は緩やかな減少傾向を見せたが、2010 年以降持ち直し、2020 年時点で 15 兆円となっている。
公的（非住宅）建物の投資額は、1993 年の 5.8 兆円をピークに減少し、2020 年時点で 4.1兆円となっている。
民間（土木）構築物の投資額は、1991 年の 12 兆円から減少傾向を示しており、2020 年時
点で 7.3 兆円となっている。
公的（土木）構築物の投資額は、1996 年の 30 兆円をピークに減少し、2019 年時点で 18 兆円となっている。

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第 1 章 建設投資と社会資本整備

図表1-2-11 投資率（名目値ベース）の推移（出典）内閣府「国民経済計算」を基に当研究所にて作成

民間住宅の投資率は、1980 年の 7.2%をピークに概ね右肩下がりで減少していたが、2010 年
以降増加傾向に転じ、2020 年時点で 3.7%となっている。
公的住宅の投資率は、民間住宅同様に、1980 年の 0.3%をピークに概ね右肩下がりで減少していたが、2012 年以降増加傾向に転じ、2020 年時点で 0.1%となっている。
民間（非住宅）建物の投資率は、1990 年に 5.9%まで達したが、1995 年まで急減し、その後は緩やかな減少傾向を見せたが、2010 年以降持ち直し、2020 年時点で 2.8%となっている。
公的（非住宅）建物の投資率は、1980 年の 1.3%をピークに減少していたが、1990 年から
1993 年にかけて増加した。その後は緩やかな減少傾向にあったが、2008 年以降増加に転じ、2020 年時点で 0.8%となっている。
民間（土木）構築物の投資率は、1980 年の 2.5%をピークに減少したが、1983 年かラインケース増加し、1991 年に 2.4%となったが、以降は緩やかな減少傾向が続き、2020 年時点で 1.4%となっている。
公的（土木）構築物の投資率は、1996 年の 5.7%をピークに減少していたが、2008 年頃から横ばいで推移し、2020 年時点で 3.3%となっている。

38

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第 1 章 建設投資と社会資本整備

図表1-2-12 ストック額（名目値）の推移（出典）内閣府「国民経済計算」を基に当研究所にて作成

民間住宅のストック額は、1997 年まで顕著な増加傾向であったが、以降は微増傾向となり、2008 年に 408 兆円となってからは減少に転じたが、近年増加し、2020 年時点で 410 兆円となっている。
公的住宅のストック額は、2000 年に 20 兆円まで増加したが、以降減少し、2020 年時点で16 兆円となっている。
民間（非住宅）建物のストック額は、1992 年まで急速に増加し、203 兆円となったが、以降緩やかに減少し、2020 年時点で 188 兆円となっている。
公的（非住宅）建物のストック額は、1997 年に 49 兆円まで増加し、以降減少したが、2012
年以降増加に転じ、2020 年時点で 48 兆円となっている。
民間（土木）構築物のストック額は、民間住宅と同様の傾向を示しており、2008 年に 207 兆円となってからは減少に転じたが、近年増加し、2020 年時点で 212 兆円となっている。
公的（土木）構築物のストック額は、2004 年頃から増加のスピードが緩まったものの、現在も増加し続け、2020 年時点で 718 兆円となっている。

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第 1 章 建設投資と社会資本整備

図表1-2-13 減耗率（実質値ベース）の推移（出典）内閣府「国民経済計算」を基に当研究所にて作成

減耗率は、阪神・淡路大震災（1995 年）、東日本大震災（2011 年）、熊本地震（2016 年）、
公的（土木）構築物・民間（土木）構築物・公的（非住宅）建物間の分類変更（複数年）を除
き、いずれの項目も安定的に推移している。
すなわち、近年、民間住宅の減耗率は 5.5%、公的住宅の減耗率は 5.3%、民間（非住宅）建物の減耗率は 7.9%、公的（非住宅）建物の減耗率は 7.8%、民間（土木）構築物の減耗率は 3.0%、
公的（土木）構築物の減耗率は 2.0%ほどで推移している。
よって、予測においても、いずれの項目も直近 5 年平均で今後も推移するとした。
② 推計方法と個別想定
続いて、予測に用いた推計方法と想定を説明する。
参考として、中長期視点を考慮した日本を代表するマクロ経済モデルである [内閣府計量分
析室, 2018]と日本銀行のマクロ経済モデル「Quarterly Japanese Economic Model （Q-JEM）」の最新版である [平形, ほか, 2019]において、建設投資に関連する、民間住宅投資・民間企業
設備投資・公的資本形成の推計方法を確認した上で、本稿の推計方法を説明する。

(a) 民間住宅投資（民間住宅）[内閣府計量分析室, 2018]では、実質民間住宅投資額対可処分所得比の対数値を目的変数、
60 歳以上人口対総人口比の対数値と、国債金利（10 年）の対数値のアーモンラグを説明変数

40

建設経済レポート No.74©RICE

第 1 章 建設投資と社会資本整備として推計している。
[平形, ほか, 2019]の長期均衡式では、名目民間住宅投資額対名目 GDP 比の対数値を目的変数、1 期前の名目民間住宅ストック額対名目 GDP 比の対数値と、50 歳以上人口対 20 歳以上
人口比と、実質金利ギャップ（名目長期貸出金利－中期期待インフレ率－自然利子率）を説明
変数として推計している。
本稿では、後述のとおり、名目ストック額対名目潜在 GDP 比率と年少人口比率変化率12の長期均衡を用い、誤差修正型の関数にて推計した。具体的には、まず、名目ストック額対名目潜在 GDP 比率を目的変数、年少人口比率変化率を説明変数、名目長期金利を外生変数として共和分回帰（FMOLS）を行ったうえで、名目ストック額対名目潜在 GDP 比率の変化率を目的変数、1 期前の名目ストック額対名目潜在 GDP 比率の変化率と、1 期前の年少人口比率変化率の変化率と、1 期前の共和分回帰残差を説明変数として回帰を行い、名目ストック額を推計した。ただし、回帰時に、10%水準で有意にならなかった場合は、説明変数から除いている。つぎに、デフレーター変化率が国内企業物価変化率と同率で変化すると仮定し、推計したデフレーターにて実質ストック額に換算し、減耗率を用いて、実質投資額を推計した。さらに、GDP
における投資額を、国土交通省「建設投資見通し」の投資額に整合させるように、直近 2018 年の比率で補正した。
なお、国土交通省「建設投資見通し」の年度実質投資額のうち、民間・公的の建築補修（改装・改修）については、「建築物リフォーム・リニューアル調査」の住宅・非住宅の各年度の受注額比率にて、案分し、民間住宅・民間非住宅・公的住宅・公的非住宅の各項目に合算した。
その上で、国土交通省「建設投資見通し」の年度実質投資額を、国土交通省「建設総合統計」の月次名目投資額にて配分し、年換算した。

(b) 民間企業設備投資（の一部である民間（非住宅）建物・（土木）構築物）[内閣府計量分析室, 2018]では、減耗額と公的企業設備投資を含めた期末ストック額の対数値を目的変数、最適資本ストック額の対数値と、1 期前の資本ストック額の対数値と、潜在 GDPの対数値のアーモンラグを説明変数として推計している。また、最適資本ストック額の対数値
は、潜在労働投入量の対数値・TFP・実質資本コスト・資本所得税率それぞれの直近 5 年平均を説明変数として推計している。
[平形, ほか, 2019]の長期均衡式では、名目民間企業設備投資額対名目 GDP 比の対数を目的
変数、トービンの q と、実質金利ギャップ（長期国債金利－消費者物価指数の長期期待インフ
レ率－自然利子率＋減耗率）を説明変数として推計している。
本稿では、後述のとおり、民間（非住宅）建物では、名目ストック額対名目潜在 GDP 比率と年少人口比率変化率の長期均衡を用いて、民間土木では、名目投資額対名目 GDP 比率と年12

名目ストック額対名目潜在 GDP 比率は階差定常 I(1)、人口比率は 2 階差定常 I(2)であったため、人口比率については、階差定常とするため、変化率を推計に用いた。

建設経済レポート No.74©RICE41

第 1 章 建設投資と社会資本整備

少人口比率変化率の長期均衡を用いて、誤差修正型の関数にて推計した。
（ただし、民間土木については、長期均衡は有意に示されなかった。）具体的な推計方法は、民間住宅と同様である。

(c) 公的固定資本形成（の一部である公的住宅・（非住宅）建物・（土木）構築物）[内閣府計量分析室, 2018]では、名目公的固定資本形成額について、デフレーターを消費者物価指数で推計している以外は、対前期比変化率等の数値を外生的に与えている。
[平形, ほか, 2019]でも、デフレーターを除き、外生的に数値を与えている。
本稿でも、内閣府「中長期の経済財政に関する試算」と同様に、実質値で直近 5 年間の平均並みと想定した。
③ 建設ストック額対 GDP 比率と人口構成の変化との長期均衡について[平形, ほか, 2019]では、民間住宅投資や民間企業設備投資について、名目投資額対名目 GDP
比率と高齢化との間に長期均衡があるとされていた。
（非住宅）建物や（土木）構築物にも、このような人口構成の変化と名目 GDP 比率との間に長期均衡がないか確認した。
具体的には、住宅・（非住宅）建物・（土木）構築物の各分野の、名目投資額対名目 GDP 比
率および名目ストック額対名目潜在13GDP 比率それぞれを目的変数、一般的な年齢 3 区分（年
少人口・生産年齢人口・老年人口）の各比率の変化率14を説明変数、前者の推計には簡便的な金利ギャップ（名目長期金利－潜在成長率）を、後者の推計には名目長期金利を外生変数として与えた上で、共和分検定（Engle-Granger 検定および Phillips-Ouliaris 検定）を行った。
共和分検定の結果は、図表 1-2-14 のとおりであった。

13

14

42

ストック額では、短期的な景気変動要因が平準化されていると考えられるため、景気中立的な潜在 GDP 比率を用いた。このため、外生変数についても、目的変数にて潜在成長率を勘案済のため、ストック額については潜在成長率を除外した名目長期金利を用いた。
各人口比率は 2 階差定常であったため、階差定常となるように変化率を用いた。同様に、（土木）構築物についても、2 階差定常であったため、変化率を目的変数としている。

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第 1 章 建設投資と社会資本整備

図表1-2-14 建設投資額・ストック額対 GDP 比と人口比率との共和分検定
住宅目的変数

名目投資額対名目GDP比率

外生変数

金利ギャップ（名目長期金利－潜在成長率）

説明変数
共和分回帰係数年少人口比率変化率

生産年齢人口比率変化率

名目ストック額対名目潜在GDP比率
名目長期金利

老年人口比率変化率

年少人口比率変化率

生産年齢人口比率変化率

老年人口比率変化率-4.639 ***2.435 ***

-2.234 *24.096 ***-7.340 ***5.956 *Engle-Grangerτ統計量のp値

0.124

0.453

0.050

0.028

0.067

0.100

検定

z統計量のp値

0.091

0.337

0.067

0.024

0.077

0.141

Phillips-Ouliaris

τ統計量のp値

0.101

0.357

0.406

0.019

0.054

0.084

検定

z統計量のp値

0.072

0.243

0.490

0.012

0.059

0.115

うち民間住宅
目的変数

名目投資額対名目GDP比率

外生変数

金利ギャップ（名目長期金利－潜在成長率）

説明変数
共和分回帰係数年少人口比率変化率

生産年齢人口比率変化率

名目ストック額対名目潜在GDP比率
名目長期金利

老年人口比率変化率

年少人口比率変化率

生産年齢人口比率変化率

老年人口比率変化率-4.429 ***2.341 ***

-2.176 *22.769 ***-6.855 ***5.488

Engle-Grangerτ統計量のp値

0.087

0.064

0.040

0.050

0.090

0.113

検定

z統計量のp値

0.062

0.003

0.060

0.046

0.103

0.161

Phillips-Ouliaris

τ統計量のp値

0.072

0.332

0.388

0.035

0.071

0.092

検定

z統計量のp値

0.051

0.226

0.482

0.025

0.075

0.124

うち公的住宅
目的変数

名目投資額対名目GDP比率

外生変数

金利ギャップ（名目長期金利－潜在成長率）

説明変数
共和分回帰係数年少人口比率変化率

生産年齢人口比率変化率

名目ストック額対名目潜在GDP比率（変化率）
名目長期金利

老年人口比率変化率

年少人口比率変化率

生産年齢人口比率変化率

老年人口比率変化率-0.209 **0.094-0.0581.327-0.4850.469

Engle-Grangerτ統計量のp値

0.364

0.394

0.370

0.961

0.898

0.925

検定

z統計量のp値

0.107

0.055

0.092

0.956

0.889

0.922

Phillips-Ouliaris

τ統計量のp値

0.639

0.659

0.661

0.927

0.865

0.903

検定

z統計量のp値

0.616

0.583

0.640

0.902

0.845

0.894

（非住宅）建物目的変数

名目投資額対名目GDP比率

外生変数

金利ギャップ（名目長期金利－潜在成長率）

説明変数
共和分回帰係数年少人口比率変化率

生産年齢人口比率変化率

名目ストック額対名目潜在GDP比率
名目長期金利

老年人口比率変化率

年少人口比率変化率

生産年齢人口比率変化率

老年人口比率変化率-5.682 ***3.307 ***

-3.302 *3.892-1.005

0.594

Engle-Grangerτ統計量のp値

0.240

0.368

0.642

0.101

0.117

0.095

検定

z統計量のp値

0.209

0.304

0.714

0.179

0.261

0.280

Phillips-Ouliaris

τ統計量のp値

0.172

0.291

0.558

0.089

0.101

0.085

検定

z統計量のp値

0.131

0.223

0.607

0.162

0.208

0.218

うち民間（非住宅）建物
目的変数

名目投資額対名目GDP比率

外生変数

金利ギャップ（名目長期金利－潜在成長率）

説明変数
共和分回帰係数年少人口比率変化率

生産年齢人口比率変化率

名目ストック額対名目潜在GDP比率
名目長期金利

老年人口比率変化率

年少人口比率変化率

生産年齢人口比率変化率

老年人口比率変化率-5.212 ***3.056 ***

-3.064 *4.792 *

-1.2730.840

Engle-Grangerτ統計量のp値

0.203

0.366

0.634

0.171

0.037

0.028

検定

z統計量のp値

0.181

0.295

0.697

0.127

0.151

0.184

Phillips-Ouliaris

τ統計量のp値

0.138

0.277

0.529

0.016

0.033

0.028

検定

z統計量のp値

0.101

0.202

0.558

0.045

0.107

0.127

うち公的（非住宅）建物
目的変数

名目投資額対名目GDP比率

外生変数

金利ギャップ（名目長期金利－潜在成長率）

説明変数
共和分回帰係数年少人口比率変化率

生産年齢人口比率変化率

名目ストック額対名目潜在GDP比率
名目長期金利

老年人口比率変化率

年少人口比率変化率

生産年齢人口比率変化率

老年人口比率変化率-0.4700.252-0.238-0.9000.268-0.247Engle-Grangerτ統計量のp値

0.742

0.669

0.670

0.700

0.754

0.760

検定

z統計量のp値

0.704

0.647

0.657

0.697

0.763

0.777

Phillips-Ouliaris

τ統計量のp値

0.581

0.525

0.550

0.579

0.593

0.582

検定

z統計量のp値

0.499

0.468

0.508

0.546

0.556

0.546

建設経済レポート No.74©RICE

43

第 1 章 建設投資と社会資本整備（土木）構築物
目的変数

名目投資額対名目GDP比率 ※変化率※

外生変数

金利ギャップ（名目長期金利－潜在成長率）

説明変数

年少人口比率変化率

共和分回帰係数

生産年齢人口比率変化率

名目ストック額対名目潜在GDP比率
名目長期金利

老年人口比率変化率

年少人口比率変化率

生産年齢人口比率変化率

老年人口比率変化率-0.6400.486 **

-0.709 *45.649-9.111

3.523

Engle-Grangerτ統計量のp値

0.647

0.017

0.019

0.866

0.738

0.644

検定

z統計量のp値

0.338

0.009

0.013

0.873

0.707

0.632

Phillips-Ouliaris

τ統計量のp値

0.019

0.010

0.012

0.804

0.670

0.569

検定

z統計量のp値

0.004

0.003

0.006

0.797

0.628

0.547

うち民間（土木）構築物
目的変数

名目投資額対名目GDP比率

外生変数

金利ギャップ（名目長期金利－潜在成長率）

説明変数

年少人口比率変化率

共和分回帰係数

生産年齢人口比率変化率

名目ストック額対名目潜在GDP比率
名目長期金利

老年人口比率変化率

年少人口比率変化率

生産年齢人口比率変化率

老年人口比率変化率-1.270 ***0.773 ***

-0.870 *16.446 ***-4.676 **3.383

Engle-Grangerτ統計量のp値

0.315

0.414

0.693

0.449

0.403

0.393

検定

z統計量のp値

0.225

0.315

0.633

0.409

0.364

0.394

Phillips-Ouliaris

τ統計量のp値

0.015

0.017

0.081

0.438

0.349

0.337

検定

z統計量のp値

0.008

0.008

0.063

0.416

0.310

0.331

うち公的（土木）構築物
目的変数

名目投資額対名目GDP比率

外生変数

金利ギャップ（名目長期金利－潜在成長率）

説明変数

年少人口比率変化率

共和分回帰係数

生産年齢人口比率変化率

名目ストック額対名目潜在GDP比率
名目長期金利

老年人口比率変化率

年少人口比率変化率

生産年齢人口比率変化率

老年人口比率変化率-2.971 *1.492-1.49229.202-4.4350.140

Engle-Grangerτ統計量のp値

0.799

0.748

0.723

0.888

0.777

0.696

検定

z統計量のp値

0.815

0.741

0.762

0.895

0.752

0.683

Phillips-Ouliaris

τ統計量のp値

0.673

0.639

0.607

0.823

0.709

0.620

検定

z統計量のp値

0.655

0.605

0.615

0.812

0.669

0.594

※期間は1987年から2020年まで。EViewsのデフォルト設定による検定。下線は有意水準10%以下。***, **, *はそれぞれ1%, 5%, 10%水準で有意。

（出典）当研究所にて作成

住宅については、 [平形, ほか, 2019]で説明されている、名目投資額対名目 GDP 比率と老年人口比率変化率との長期均衡は、有意に示されなかった。一方で、名目ストック額対名目潜在 GDP 比率については、民間部門・公的部門合計と民間部門において、年少人口比率変化率との長期均衡が有意に示された。
（非住宅）建物についても、民間部門において、名目ストック額対名目潜在 GDP 比率と年
少人口比率変化率との長期均衡が有意に示された。
（土木）構築物については、民間部門・公的部門合計において、名目ストック額対名目潜在GDP 比率と生産年齢人口比率変化率や老年人口比率変化率との長期均衡が有意に示された。
しかし、いずれも決定係数が 1 桁とほとんど説明力を有していなかった。また、民間部門においては、名目投資額対名目 GDP 比率と年少人口比率変化率との長期均衡が（有意ではないものの）見られた。
公的部門については、有益な長期均衡が有意に示されなかった。特に、大半を占める（土木）
構築物については、現時点でも緩やかな増加傾向にあり、人口や名目 GDP、国土の安全・安心
な防災・減災レベルに対して未だに均衡水準に達していないために、均衡水準に向けてストッ
クが大きく増加しているのか、それとも過去の景気対策としての公共事業による過剰投資により過剰ストックとなっているのか、現時点では判断できないため、先述のとおり、公的部門は
いずれも実績値で直近 5 年間の平均並みと仮定した。
本稿で確認された、ストック額対 GDP 比率と人口比率変化率との長期均衡は、次のように考えることができる。

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第 1 章 建設投資と社会資本整備

住宅・（非住宅）建物・（土木）構築物といった建設ストックは、その最終需要者である人々
にとって、年齢により使用する割合や頻度が変わるため、人口構成が変化すれば、必要となる
建設ストックの量も変わると考えられる。
例えば、人口の年齢 3 区分（15 歳未満の年少人口・15 歳から 65 歳までの生産年齢人口・65 歳以上の老年人口）で考えると、国土交通省「住生活基本計画」における住宅の誘導居住面
積水準では 6 歳以上 10 歳未満の者を 0.75 人換算しているように、年少人口である子供は少な
い量・面積で足りる一方、生産年齢人口や老年人口である大人は同程度に多くの量・面積が必要となる。このため、子供の割合が減れば（＝大人の割合が増えれば）、住宅ストックは相対的に多く必要になる。
（この点は、これまで一般的に考えられてきた、高齢化により住宅投資が減るとの考え方とは異なるのでご留意いただきたい。
）
これを定式化すると、下式のようになる。

∞

𝑃𝑘 𝐾⁄∑𝑖=0 𝛼𝑖 𝑃𝑂𝑃𝑖
= 𝐶, 0 ≤ 𝛼𝑖 ≤ 1
𝑃𝑦 𝑌 ∗⁄∑∞
𝑖=0 𝑃𝑂𝑃𝑖𝑃𝑘 ：建物ストックデフレーター、Ｋ：実質建物ストック額、𝑃𝑦 ：𝐺𝐷𝑃デフレーター、∗Ｙ ：実質潜在𝐺𝐷𝑃、𝑃𝑂𝑃𝑖 ：年齢𝑖の人口、𝛼𝑖 ：年齢𝑖におけるストックの使用程度、Ｃ：定数左辺の分子は、名目ストック額を各年齢のストック使用程度で割り引いた使用人数で除したもので、使用人数 1 人あたりの名目ストック額を表す。
左辺の分母は、景気中立的な名目潜在 GDP を総人口で除したもので、人口 1 人あたりの名
目潜在 GDP を表す。これは、景気中立的な富の水準を示していると言える。
分子の使用人数 1 人あたりの名目ストック額を分母で除すことで、相対化したものが一定となると考えられる。
名目値を用いるのは、 [平形, ほか, 2019]にて「（日本のデータで）民間設備投資デフレータ
ーの個人消費デフレーター対比でみた相対価格･･･は、ほぼ一貫して低下トレンドをたどってきたことが分かる。これは、設備投資の品目の中で、技術進歩の速い機械の占める割合が高いためである。
」と指摘されており、実際に日本の建設ストックのデータを見ても、実質値よりも名目値の方がより定常的だったからである。
実際の推計には、人口を年齢 3 区分に集約して人口比率とし、これを右辺に移項し、単位根検定により 2 階差定常であった人口比率を人口比率変化率に変更した下式を用いた。

𝑃𝑘 𝐾
𝑃𝑂𝑃𝑢15
𝑃𝑂𝑃1565
𝑃𝑂𝑃𝑜65= 𝛽𝑢15 Δ＋𝛽1565 Δ＋𝛽𝑜65 Δ
, 𝑃𝑂𝑃𝑢15 + 𝑃𝑂𝑃1565 + 𝑃𝑂𝑃𝑜65 = 𝑃𝑂𝑃𝑎𝑙𝑙∗
𝑃𝑦 𝑌
𝑃𝑂𝑃𝑎𝑙𝑙𝑃𝑂𝑃𝑎𝑙𝑙𝑃𝑂𝑃𝑎𝑙𝑙

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第 1 章 建設投資と社会資本整備

名目ストック額対名目 GDP 比率を、年少人口比率変化率・生産年齢人口比率変化率・老年
人口比変化率に使用程度を表す係数を掛けた変数で説明している。
また、先の共和分検定の結果を踏まえると、住宅や民間（非住宅）建物については、
𝛽1565 = 𝛽𝑜65 （大人は住宅や建物を同程度に使用する）との先の仮定が成り立ち、名目ストック額対名目 GDP 比率が年少人口比率変化率の関数として表されたと考えられ、大人が増える（＝子供が減る）と GDP 比率でみた相対的な建設ス
トックはより多く必要になるとの関係が示されたことになる。
なお、今回の予測で用いた 2 つのケースでは、いずれも名目 GDP（上式の左辺の分母）が増えると試算されているので、人口構成（上式の右辺）が変わらなかったとしても、名目建設
ストック額（上式の左辺の分子）は増えることになる。
例えば、少子高齢化や人口減少により、名目 GDP が減ると試算するのであれば、人口構成が変わらなかったとすると、名目建設ストック額は減ることになるので、大人の割合が増えるからといって、必ずしも名目建設ストック額が増えるとは限らないので、ご留意いただきたい。

④ 使用データ
最後に、使用データを説明する。需要側予測には次のデータを用いた。
⚫

内閣府「国民経済計算」1980 年～2020 年⚫

内閣府「月例経済報告」1980 年～2020 年⚫

内閣府「中長期の経済財政に関する試算（令和 4 年 1 月 14 日経済財政諮問会議提出）」⚫

総務省「人口推計」1980 年～2019 年、2021 年 3 月、2021 年 10 月⚫

国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来人口推計（平成 29 年推計）」⚫

国土交通省「建設投資見通し」2015 年度～2020 年度⚫

国土交通省「建設総合統計」⚫

国土交通省「建築物リフォーム・リニューアル調査」⚫

財務省「国債金利情報」
なお、「国民経済計算」「月例経済報告」「中長期の経済財政に関する試算」「建設総合統計」の作成には、今後訂正される可能性がある国土交通省「建設工事受注動態統計調査」が用いられているので、ご留意いただきたい。

⑤ 予測結果以上を踏まえた、需要側からの建設投資額の中長期予測は、図表 1-2-15 のとおりである。

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第 1 章 建設投資と社会資本整備

図表1-2-15 建設投資額（実質値）の中長期予測（需要側）（出典）当研究所にて作成

成長実現ケースでは、2025 年に 73.3 兆円、2030 年に 93.0 兆円、2035 年に 97.6 兆円に達すると予測した。
また、ベースラインケースでは、2025 年に 62.8 兆円、2030 年に 70.0 兆円、2035 年に 69.4
兆円と緩やかに増加していくと予測した。

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第 1 章 建設投資と社会資本整備(a) 民間建設投資
民間住宅・民間（非住宅）建物・民間（土木）構築物の投資額については、図表 1-2-16 のとおりである。GDP の増加に伴って投資額も増加していく上、少子化により相対的に大人の人口比率が増加していくため、GDP 比率で見たストック額（住宅・非住宅）や投資額（土木）の割合も増加していくと予測した。

図表1-2-16 民間部門の建設投資額（実質値）の中長期予測（需要側）（単位：億円）
実現値
1990

2000

2010

予測値
2020

2025

2030

2035

成長実現ケース

291,706 222,439 136,204 159,977 293,812 392,277 426,784

ベースラインケース

291,706 222,439 136,204 159,977 222,624 261,381 265,659

成長実現ケース

245,539 105,896

73,649 136,901 172,732 262,364 266,297

ベースラインケース

245,539 105,896

73,649 136,901 140,018 176,464 167,261

成長実現ケース

91,07973,29842,89750,64655,37564,65572,387

ベースラインケース

91,07973,29842,89750,64654,35250,981

49,903

民間住宅

民間非住宅

民間土木
※民間住宅・民間非住宅は建築補修（改装・改修）を含む（出典）当研究所にて作成(b) 政府建設投資
公的住宅・公的（非住宅）建物・公的（土木）構築物の投資額は、いずれも、実質値で直近5 年間の平均並みと想定した。

(4) 供給側予測・需要側予測のまとめ
最後に、供給側・需要側の両予測をまとめ、考察する。
「1.2.4(2)供給側予測」と「1.2.4(3)需要側予測」を合わせると、「1.2.1 概要」図表 1-2-1 のとおりである。
一方で、短期的には、建設業においても、「需給の乖離によって需給ギャップが生じると、フィリップス・カーブの考え方に基づいて、短期的には物価上昇率が変動する」と考えられ、需要水準が供給水準を上回る（需給ギャップが正の）場合には、価格の上昇により、供給水準が引き上げられ、需要水準が引き下げられるため、実線と点線の間で、現実の投資額が決定されると考えられる。
次の「4.5. 物価予測」では、建設業においてもフィリップス・カーブが成立しているか確認した上で、物価予測を行う。

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第 1 章 建設投資と社会資本整備(5) 物価予測① 現状把握はじめに、建設業においてフィリップス・カーブが成立しているか確認する。
具体的には、今年の建設物価上昇率を目的変数とし、昨年の建設物価上昇率と、今年・昨年の GDP ギャップ・建設業における需給ギャップ（以下「建設需給ギャップ」という。）を説明
変数として、様々なパターンで回帰分析を行った結果、説明変数が 10%水準で有意かつ最も説明力のある関係式は次のとおりであった。
なお、建設物価上昇率は、国土交通省「建設投資見通し」の年度名目値と年度実質値を、国
土交通省「建設総合統計」の名目月次出来高で月次配分して、暦年集計し、暦年名目値を暦年実質値で除して、デフレーター（建設物価）を算出し、デフレーターの変化率を用いた。

(今年の建設物価上昇率)＝0.0153+ 0.5361 × (今年の𝐺𝐷𝑃ギャップ＋昨年の𝐺𝐷𝑃ギャップ × 0.5)
R2C = 0.53748 SE = 0.01024 DW = 1.34845 (1981-2020)
今年の建設物価上昇率と GDP ギャップとの間に有意な相関が見られ、建設業においてもフィリップス・カーブが成立していることが示された。
荒い試算をすれば、例えば、今年と去年の GDP ギャップが 1%だとすると、今年の物価が0.7%%～0.8%上昇することになる。
「建設投資見通し」の実質値は、名目値を国土交通省「建設工事費デフレーター」で除して算出されており、その「建設工事費デフレーター」は、概略すると、日本銀行「企業物価指数」
・
日本銀行「企業向けサービス価格指数」
・厚生労働省「毎月勤労統計調査（賃金指数（季調値））」の建設関連項目を概ね 4：2：4 の比率で加重平均して算出されているため、GDP ギャップがこれらのマクロレベルの指数を介して、間接的に建設物価上昇率を説明していると考えることができる。一方で、建設物価上昇率と建設需給ギャップとの有意な関係は示されなかった。
さらに、この関係を精緻に確認するため、建設工事費デフレーター（建設総合）の四半期値の変化率と GDP ギャップの四半期値を用いて、回帰分析を行った結果、説明変数が 10%水準
で有意かつ最も説明力のある関係式は次のとおりであった。

(今期の建設物価上昇率)＝ − 0.01420 + 0.35041(今期の𝐺𝐷𝑃ギャップ＋昨期の𝐺𝐷𝑃ギャップ)+ 0.75641(先期の建設物価上昇率)
R2C = 0.61128 SE = 0.01221 DW = 1.97850 (1995Q3-2021Q3)

四半期レベルでは、先期の物価上昇率も高い説明力を有していることが確認された。

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第 1 章 建設投資と社会資本整備② 推計方法続いて、建設業におけるフィリップス・カーブの成立が確認できたので、先の推計式に、年ベースでは有意ではなかったものの、四半期ベースでは高い説明力を有していたため、去年の建設物価上昇率も説明変数に加えて、予測した。

③ 予測結果以上を踏まえた、建設物価の予測結果は、「1.2.1 概要」図表 1-2-2 のとおりである。

1.2.5

結論

本稿では、中長期的な建設投資額について、供給側・需要側の両面から予測した。また、需要と供給の乖離により短期的に物価がどう変動するかについても予測した。
予測値自体は、多くの想定をおいており、相当な幅を持って理解される必要がある。
ただし、供給側・需要側ともに内閣府の中長期試算に整合的な想定をおいたため、次に示す
両者の関係性はある程度意味があると考えられる。
⚫

建設業界が潜在的な需要水準に応えるには、少なくとも、全産業平均程度に生産性向上を継続するとともに、全産業に占める建設業の就業者数の割合を現状の 7.3%程度に維持する必要があり、国内人材確保の取組や働き方改革の進展は必須と言える。
2030 年頃までは、潜在的な需要水準を供給水準が下回るため、少なくとも今後数年間は、⚫

2011 年以降に経験した、繁忙を伴いながら無理して達していた高い生産性向上を、イノベーション等により無理なく続けられるような生産性向上が必要である。

また、次に示す考え方や本稿で確認された有意な関係は、今後の建設投資の先行きを見通す上で重要と考えられる。
⚫

中長期の経済成長は供給側で決まる。

⚫

供給側は一般的に TFP 上昇率・労働投入量・資本投入量で決まるとされているため、これらの現状を把握し、先行きを想定する。

⚫

住宅分野・民間非住宅分野では、名目建設ストック額対名目 GDP 比率と年少人口比率変化率に長期均衡関係（子供が減り、大人が増えれば、GDP 比率でみた相対的な建設ストッ
クは多く必要になるとの関係）がある。

⚫

今期と先期の GDP ギャップが今期の建設物価上昇率に影響を与える。

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第 1 章 建設投資と社会資本整備

最後に、推計に用いた excel 資料を当研究所のウェブサイトに公表するので、これらの要点を踏まえて、ご自身なりの想定値を用いて予測し、先行き見通しにご活用頂くことで、建設業
行政や建設会社の経営の一助となれれば、筆者にとってこの上ない喜びである。

1.2.6
⚫

今後の課題

本稿で用いたフィリップス・カーブは、本来、説明変数として独立させるべき「期待インフレ率」を自己ラグ・定数項・今期のインフレ率に吸収させた適合的期待形成型の関数を用いた。このため、今回用いた推計式では、物価上昇率のばらつきの半分程度しか説明ができていない。よって、国内外の様々な手法を検討して、建設業における期待インフレ率を推計し、より精緻なフィリップス・カーブの推定を行いたい。

⚫

当研究所の「建設経済モデルによる建設投資の見通し」に用いる「建設経済モデル」に、今回確認された長期均衡やフィリップス・カーブを反映し、より精緻な予測を行いたい。

⚫

民間建設投資において、民間（土木）構築物については、有意な長期均衡を示すことができなかったので、継続して研究を行いたい。

参照文献

吉田充. (2017). GDP ギャップ／潜在 GDP の改定について. 内閣府.
小西悠太. (2021). 建設業における需給ギャップと潜在成長率について. 建設経済研究所.
内閣府計量分析室. (2018). 経済財政モデル（2018 年度版）資料集. 内閣府.
平形尚久, 菅和聖, 金藤章浩, 城戸陽介, 喜舎場唯, 村越智文, 篠原武史. (2019). ハイブリッド型日本経済モデル Q-JEM: 2019 年バージョン. 日本銀行.
蓮見亮. (2020). 動学マクロ経済学へのいざない. 日本評論社.

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