生産性レポート Vol.5

IT 投資の決定要因とその効果：
２ ０１７ 年 9 月「IT 活用実態調査」を用いた実証分析
滝澤美帆
宮川大介

東洋大学経済学部教授
一橋大学大学院国際企業戦略研究科准教授

公益財団法人 日本生産性本部

生産性総合研究センター

１ ． は じ め に1990 年代以降に日本経済が経験している低成長の背景として、生産性上昇率の鈍化が指摘されてきた。特に、米国の生産性との比較から、90 年代以降の日本の生産性上昇率が常に米国を下回っていた結果、日米生産性格差が拡大していることが報告されている1。
90 年代以降のこうした日米生産性格差の拡大と関連する重要な論点として、IT（情報通信技術）の利活用が注目されてきた。注目すべきは、米国が IT への積極的な投資に加えて IT を効果的に活用するための補完的な資産（人的資産や組織資本など）への投資を行うことで生産性の向上に成功したとされる点である。翻って、日本においては、そもそも IT 投資水準自体が低いことに加えて、せっかく実施された IT 投資についても十分な利活用が進んでおらず、結果として、生産性の向上に繋がっていないとの指摘が見られる。
こうした議論は、米国に比して生産性が相対的に低いとされるサービス産業においてより重要であろう。日本政府も、サービス産業での積極的な IT 投資によって生産性向上を図る余地が大きいとの認識に立ち、「サービス等生産性向上 IT 導入支援事業」と銘打って、IT 導入に対する補助金などの政策を実施している。
図１は、Japan Industrial Productivity（JIP）2015 データベースから計算した従業員一人当たりのIT 投資（ハード＋ソフト）額の推移を示したものである。まず、製造業については 2000 年代初頭から一人当たり IT 投資額の大きな伸びを経験した後、2008 年をピークに横這い（あるいはマイナスの伸び）となっている。これに対して、非製造業では、一人当たり IT 投資額が趨勢的な増加を示しているものの、伸び率は低位に留まっている。結果として、同データベースの最新年である2012 年投資水準で見ると、製造業では一人当たり約 70 万円の IT 投資が行われている一方、非製造業では約 50 万円の IT 投資に留まっている。
以上の議論は、集計データから IT 投資の「マクロレベル」の動きを概観したものである。こう1

通商白書(2013)などを参照。

1

した描写は IT 投資に関する経済全体の動向を把握する上では有用であるものの、IT 投資が日本における生産性上昇率の鈍化とどのような関係を有しているかを理解するためには、やや使い勝手が悪い。これは、IT 投資と生産性の関係をデータに基づいて理解するためには、個々の企業に関する様々な属性の影響を取り除いて分析する必要があるためである。本レポートの目的は、こうした認識の下、個別企業を対象として実施した IT 活用に関するアンケートデータの個票を用いて、IT 投資額の水準がどのような要因と相関しているのか、また IT 投資がどのような環境下でより高い効果をもたらす傾向にあるのかといった「ミクロレベル」の問題を分析することにある。
図１

従業員一人当たりIT投資額（単位：円）
800,000

製造業
700,000
600,000

非製造業

500,000
400,000300,000
200,000
100,000

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993

1992

1991

1990

1989

1988

1987

1986

1985

0出所）JIP2015 データベース
注）値は、従業員一人当たり実質 IT 投資額（2000 年価格）を示す。

２．ア ン ケ ー ト の 概 要
本レポートで用いるデータは、(一財)国際 IT 財団が 2014 年 11 月に実施した「企業の IT 活用の実態と効果についてのアンケート」の個票データである。以下では、分析結果の紹介に先立って、当該アンケートの回答結果を概観する2。
当該アンケート回答企業は国内企業 615 社（回収率 17.4％）であり、うち東証一部上場企業が205 社、東証１部以外の上場企業が 40 社、未上場企業が 370 社となっている。企業規模に関しては、従業員 500 人以上の企業が全体の 87％を占める一方で、従業員 100 人未満の企業は回答企業

2

アンケート結果の詳細は、(一財)国際 IT 財団「IT 活用に関する企業研究報告書」を参照されたい。

2

に含まれておらず、比較的規模の大きな企業に偏ったデータとなっている。業種に関しては、285社が製造業、330 社が非製造業に属する企業であった。
当該アンケートでは、アンケート実施時点である 2014 年及びその前年の 2013 年実績、また 2015年から 2017 年の予想見通しに関する情報化投資額の水準に加えて、2014 年における情報化投資の目的、ハードの情報化投資に対する補完的投資（例：従業員の社内研修や IT 専門の人材の採用など）に関する質問、情報化投資の効果に関する質問が設定されており、企業レベルの ICT 投資実施に関する詳細な情報のみならず、当該企業の様々な属性や、ICT 投資の帰結に関する多面的な情報を得ることができる3。
当該アンケートの回答をベースに 2014 年の従業員一人当たり IT 投資額を計算すると、製造業の回答企業平均が 153 万円、非製造業が 85 万円となり、図１で示した日本企業全体の平均値よりも製造業、非製造業ともに高くなっている。この差は、前述の通り、当該アンケート調査の回答企業が比較的規模の大きな企業に偏っていることを反映していると考えられる。(財)国際 IT 財団
が当該アンケート結果の概要をまとめた「IT 活用に関する企業研究報告書」において、回答結果の概要が詳細に示されているが、例えば、IT 活用上の目下の課題（図２参照）としては、IT 専門人材の不足や IT 部門とコミュニケーションができる人材の不足が上位の回答となっている。
図２
IT活用上の目下の課題（回答者数／複数回答可）
IT専門人材が不足しているIT部門とのコミュニケーションができる人材が不足している
コストの割には適切な投資効果が得られない
自社のニーズを踏まえた効果的な戦略立案ができない

社内での協力が得られない事業部門で情報化投資を進めてしまうため、全社的な効果が得られない経営トップが意思決定できない
課題は特にない
適切なアウトソース先が見つからないその他

020406080

100120140160

出所）(一財)国際 IT 財団「IT 活用に関する企業研究報告書」p.11

３．アンケートデータを用いた実証分析
IT 投資の「水準」に関する分析
本節では、IT 投資の「水準」と相関を有する要因の抽出を目的として我々が行った分析の結果を紹介する。一般的に、IT 投資水準は企業規模に代表される企業属性や、過去の IT 投資実績と強い相関を有している。また、人的資本や組織資本といった IT を補完する資本の存在も ICT 投資の水準と強い関係があると考えられる。例えば、IT を用いた業務の効率化に対して、専任部署や担3

ここでの情報化投資とは、ハードウェア、ソフトウェア、ハードウェア保守、その他のサービスに対する投資額のことを指す。

3

当役員（CIO）の設置などを通じて組織的な取り組みを行っているか否か、また、旧来型の事務処理に頼る部分を極力減らし IT 化を一貫して推進しているか否か、といった点が IT 投資の実施と強く相関している筈である。同様に、IT 化に向けた意思決定単位の適切な設定も十分な水準の IT投資を実施するためには重要なポイントとなり得る。
上記の通り、利用できるデータが 2014 年に行われた一時点の情報に限られているため、分析に当たっては、このクロスセクションデータを用いて、以下の Linear probability model を推計する。
𝐼𝑁𝑉𝑖 = 𝐹(𝑋𝑖 ) + 𝑒
𝐼𝑁𝑉𝑖は 2014 年を基準（100）とした 2015 年以降の特定時点における IT 投資水準の見通しを示し、𝑋𝑖は企業 i の属性を示す4。この分析を通じて、各時点における IT 投資水準（2014 年対比）が 2014 年時点におけるどのような要因と関係しているかを実証的に描写する。分析に当たっては、IT 投資に関する取り組み水準が企業によって大きく異なる点を踏まえて、全ての企業を一律に取り扱った推定ではなく、IT 投資額や IT 投資額と売上高との比率の 2014 年時点における大小に基づいて分割したサブサンプル推定を行う。なお、この分析において特に注目すべきと考えられるのは、IT 投資が必ずしも十分とは言えないグループである。将来時点における IT 投資の余地が大幅に残されているこれらの企業群において、どのような要因が将来の IT 投資見通しと相関しているかを描写することは、低位に留まっているとされる日本企業の IT 投資水準を改善する上で重要な示唆を与えるものと考えられる。
推定結果を要約した表１から、第一に、低 ICT 投資グループにおいて、「CIO の設置」や「IT システム担当の専任部門の存在」が、将来の情報化投資額と正の相関を有していることが分かる。
この結果は、補完的な資産（組織資本）の有無が将来時点における IT 投資の実施と強く関係していることを示唆している。第二に、低 ICT 投資グループにおいては、IT 活用の目的として「経営トップの意思決定の正確性や迅速性の向上」や「経営企画の立案と実行能力の向上」が選択されている場合において、将来の情報化投資額の見通しが高い水準となる傾向が窺える。この結果は、企業経営の根幹をなす経営判断・経営企画について、IT 投資を通じた高度化の期待が強いことを示している。第三に、IT 投資の大小に依らず、IT 活用に伴い、IT 専門の人材を中途採用している場合において、将来の IT 投資の見通しが高い水準となっていることも分かる。この結果は、IT 投資の実施に当たっての専門人材の重要性を示唆するものである。

4 変数の定義については付表１を参照のこと。

4表１
表１
IT投資額 低グループ(2)
ITinv_16-3.456(-2.58)log_emy14

10.072(-11.44)2.9(-4.85)

1.988(-3.76)-0.21(-0.15)log_emy14-3.069(-13.56)

1.65(-5.36)-2.924(-3.62)-0.327**(-0.16)gsales14-7.929(-66.96)12.07(-28.19)

15.81(-21.87)0.6(-0.89)gsales14

21.933(-83.05)

22.545(-32.55)

23.887(-22.12)1.527(-0.98)ITpur_dec

40.538**(-18.20)

16.763**(-7.74)9.879(-6.02)

0.234(-0.24)ITpur_dec

48.885**(-21.71)

12.721(-8.71)

7.155(-5.89)0.084(-0.26)

ITpur_res

1.905(-21.40)-14.653(-9.18)-11.7(-7.13)0.171(-0.29)ITpur_res24.075(-26.70)-4.215(-10.61)-3.275(-7.18)0.051(-0.32)

ITpur_eff-30.83(-27.39)-12.875(-12.10)-13.394(-9.38)-0.603*(-0.36)

ITpur_eff-37.238(-35.69)-5.796(-14.31)-5.939(-9.65)-0.702*(-0.42)

ITpur_sales

12.128(-18.96)-2.533(-8.01)

2.218(-6.26)-0.023(-0.25)ITpur_sales

21.241(-23.06)-0.954(-9.08)6.091(-6.22)0.125(-0.28)ITpur_net-41.428**(-19.78)-10.787(-8.39)-3.514(-6.53)-0.039(-0.26)

ITpur_net-61.818**(-23.94)-11.341(-9.49)-5.185(-6.42)

0.034(-0.29)ITnize_sha

2.131(-30.14)4.239(-12.74)-6.108(-9.88)0.04(-0.40)ITnize_sha

32.754(-33.89)

22.522*(-13.38)

19.762**(-9.01)

0.648(-0.40)ITsection

0.85(-27.27)15.965(-11.81)-0.647(-9.16)

0.639*(-0.36)

ITsection-1.278(-32.00)

18.574(-12.86)-0.969(-8.66)0.477(-0.38)num_ITshain-15.389(-371.31)

65.717(-156.07)

50.346(-120.91)-2.526(-4.94)

num_ITshain-634.288(-1,273.19)

171.767(-501.11)-395.741(-347.07)-14.122(-15.11)CIO

32.154*(-17.47)

17.021**(-7.37)15.846***(-5.73)0.148(-0.23)CIO

17.446(-20.04)

15.567*(-7.96)

11.421**(-5.40)-0.007(-0.24)

hinv_ikusei

0.716(-18.51)-0.726(-7.86)-4.645(-6.11)-0.098(-0.25)

hinv_ikusei-6.045(-21.57)-4.423(-8.61)-13.194**(-5.84)-0.407(-0.26)

hinv_teigi

16.263(-24.86)

10.077(-10.45)-12.521(-8.11)-0.494(-0.33)

hinv_teigi

1.07(-27.54)

12.859(-10.82)-12.730*(-7.36)-0.403(-0.33)

hinv_shin-0.65(-28.02)-21.593*(-11.81)-1.657(-9.17)0.174(-0.37)

hinv_shin

0.769(-30.30)-23.796**(-11.91)-0.637(-8.12)0.449(-0.35)

hinv_chuto

1.126(-18.89)

18.426**(-7.99)11.248*(-6.23)0.235(-0.25)

hinv_chuto

0.943(-23.18)

13.19(-9.19)1.642(-6.28)0.029(-0.28)hinv_haken-13.891(-26.57)-16.912(-11.46)-2.94(-9.00)-0.181(-0.35)

hinv_haken-23.57(-31.95)-29.489**(-12.88)-13.055(-8.75)0.102(-0.38)

IT_josei-37.382(-32.45)-18.074(-13.65)-1.545(-10.58)-0.275(-0.43)

IT_josei

16.412(-42.54)-7.557(-16.68)

0.239(-11.73)

0.607(-0.50)

ITpr_shanai

15.895(-18.56)-2.902(-7.86)1.264(-6.10)-0.092(-0.25)

ITpr_shanai

12.827(-22.27)-7.43(-8.79)-1.605(-5.94)-0.081(-0.27)

ITpr_kouka-17.958(-16.99)-1.697(-7.20)3.114(-5.60)-0.066(-0.23)

ITpr_kouka-8.801(-20.47)

3.329(-8.07)5.614(-5.48)0.096(-0.24)

ITpr_fusoku-3.876(-18.73)0.548(-7.87)3.326(-6.13)0.464*(-0.25)

ITpr_fusoku-7.66(-21.64)-1.899(-8.49)1.416(-5.76)0.221(-0.26)46.541(-172.36)
0.272
1.215
184

45.798(-59.74)
0.243
1.046
180

91.110*(-46.88)
0.261
1.124
177

4.040**(-1.85)0.341
1.7185

ITinv_past(3)(4)
ITinv_17
ITinv_future-1.9990.250***(-2.00)(-0.08)

IT投資額/売上高 低グループ(1)
ITinv_15
ITinv_past
0.228(-6.76)(1)
ITinv_15-6.529(-6.12)_cons

45.37750.001103.496**
2.472
_cons
(-156.66)(-70.64)(-44.67)(-2.09)pseudo R-sq
0.148
0.2
0.219
0.19
pseudo R-sq
F
0.723
1.038
1.152
0.976
F
Number of obs
228
223
221228
Number of obs
表中の括弧内の数値は標準誤差を示す。* p < 0.10, ** p < 0.05, ***p < 0.01。

注）表中の括弧内の数値は標準誤差を示す。* p < 0.10, ** p < 0.05, ***p < 0.01。

5(2)ITinv_16-1.171(-2.65)(3)(4)
ITinv_17
ITinv_future
2.261
0.378***(-1.80)(-0.08)

４．アンケートデータを用いた実証分析２：
ICT 投資の「効果」に関する分析
次に、IT 投資の「効果」と相関を有する要因の抽出を目的として我々が行った分析の結果を紹介する。既に、IT 投資の効果を発現するために必要な条件として、補完的資産の存在を挙げている。より具体的には、実施した IT 投資の高度な利用を可能とする人的資本への投資、IT 投資の動機に対応した補完的取り組み（組織資本への投資）などが、IT 投資の効果的な利活用には必要不可欠であると考えられる。本節では、こうした問題意識の下、クロスセクションデータを用いた以下の Linear probability model を推計する。
𝑂𝑈𝑇𝐶𝑂𝑀𝐸𝑖 = 𝐹(𝑋𝑖 ) + 𝑒
𝑂𝑈𝑇𝐶𝑂𝑀𝐸𝑖 は IT 投資の効果を測定したアウトカム変数である5。前節と同様に、サブサンプル推定を行った結果を紹介する。本節での分析においては、前節と異なり、IT 投資がある程度行われているグループへ注目する。これは、実際に行われた IT 投資の結果を対象とした分析を行うためである。このため、以下では、主として 高 ICT 投資グループに関する結果を取り上げる。
推定結果を要約した表２から、第一に、「CIO の存在」が、新市場既存市場の売上上昇、顧客開拓、企画力向上と相関していることが分かった。この結果は、前節で確認した「組織資本と IT 投資との間の正の相関」の下で進んだ組織資本と IT 資本の蓄積が、高い IT 投資効果の発現に繋がっていることを意味している。第二に、「専任セクションの存在」も売上の増大や組織改革、人員削減と正の相関を有している。これらの結果は、IT 投資に当たって適切な組織的対応を行うことで、結果として効果的な IT 利活用が可能になる、というパターンを描写したものである。第三に、「新卒 IT 人材の導入」は生産性や効率上昇と正の相関を有する一方で、「中途 IT 人材の存在」は企画力の向上と正の相関を有しているおり、異なる熟練度の IT 人材が異なる結果を生み出していることが想像される。第四に、興味深い結果として、全てのアウトカム変数について、「IT 人材への研修の実施」との間に正の相関がみられる。この結果は、人的資本への投資が IT の利活用にとって決定的に重要であることを示唆している。

5 変数の定義については付表２を参照のこと。

6表２
IT投資額 高グループ
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
productivity sales
restructure planningnoproblem noeffectlog_emy14
0.072
0.221
0.109
-0.141-1.128-0.134(-0.17)(-0.18)(-0.17)(-0.17)(-0.97)(-0.17)

IT投資額/売上高 高グループ
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
productivity sales
restructure planningnoproblem noeffectlog_emy14-0.116
0.344**
0.075-0.009-0.7460.012(-0.15)(-0.17)(-0.16)(-0.16)(-0.58)(-0.16)gsales14-0.091(-0.99)0.842(-1.02)1.599(-0.98)1.015(-0.97)-1.256(-4.01)-0.82(-1.08)gsales14

0.177(-0.87)0.152(-0.90)1.283(-0.91)

0.852(-0.88)-0.055(-3.67)0.348(-0.91)ITinv_past-0.215*(-0.12)0.08(-0.13)-0.124(-0.12)-0.118(-0.12)0.549(-0.55)0.025(-0.12)

ITinv_past-0.16(-0.11)

0.134(-0.12)-0.114(-0.11)-0.112(-0.11)0.167(-0.36)0.137(-0.11)ITnize_sha

0.017(-0.51)

0.285(-0.55)-0.229(-0.52)0.327(-0.52)0.07(-1.61)

0.139(-0.54)

ITnize_sha-0.326(-0.47)0.436(-0.52)-0.42(-0.48)0.511(-0.51)-0.357(-2.09)0.377(-0.50)ITsection

1.779*(-1.00)0.55(-0.91)0.763(-0.83)-0.079(-0.77)-0.236(-0.79)ITsection

0.53(-0.58)1.328*(-0.75)0.717(-0.64)-0.051(-0.59)1.156(-1.64)-0.349(-0.58)CIO-0.204(-0.36)0.133(-0.38)0.061(-0.35)0.771**(-0.35)0.423(-0.36)CIO-0.026(-0.30)-0.027(-0.33)-0.221(-0.31)

0.529*(-0.31)0.162(-1.18)0.478(-0.31)

shin

0.694
(-0.46)-0.45(-0.51)0.43(-0.44)0.445(-0.44)0.377(-0.44)

shin

0.278
(-0.43)-0.398(-0.46)0.475(-0.42)0.687(-0.44)

chuto

0.003
(-0.35)0.766**(-0.39)-0.232(-0.34)0.13(-0.34)-3.003*(-1.70)-0.254(-0.35)

chuto

0.02
(-0.31)0.581*(-0.33)

0.012(-0.31)

0.313(-0.32)-1.622(-1.33)-0.242(-0.32)

dum_ken

0.522(-0.34)1.293***(-0.37)0.492(-0.33)0.750**(-0.33)0.558(-1.42)0.548(-0.34)

dum_ken

0.817***(-0.29)0.560*(-0.31)0.629**(-0.29)0.653**(-0.29)0.442(-0.96)

0.329(-0.30)_cons-0.438(-2.53)0.126
38.373219-3.186(-2.72)
0.149
41.57
205

-2.425(-2.14)0.105
31.259218-1.194(-2.54)
0.111
34.06
222

6.853
(-7.38)0.35
16.72582-0.845(-2.51)0.104
30.978220_cons-0.019(-2.53)0.076
27.608265-3.337*(-2.00)
0.154
54.025255-2.961(-2.10)0.079
27.748259-0.76(-2.54)0.1
36.056262

4.492(-4.80)0.175
9.197
66-0.933(-1.94)0.095
33.421259

pseudo R-sq
chi2
Number of obs-0.865(-1.29)pseudo R-sq
chi2
Number of obs

0.279(-0.44)注）表中の括弧内の数値は標準誤差を示す。* p < 0.10, ** p < 0.05, ***p < 0.01。

５ ． お わ り に本レポートでは、「企業の IT 活用の実態と効果についてのアンケート」から得られた個票データを用いて、IT 投資の「水準」と「効果」が、どのような要因と相関しているのかを実証的に描写した。得られた結果は、IT 投資が現状では不十分と考えられる企業において、CIO の設置や専任セクションの存在（組織資本）、IT 人材の確保（人的資本）といった補完的資産の存在が IT 投資水準の将来見通しと正の相関を有していることが分かった。また、既に一定程度の IT 投資を行っている企業において、こうした無形資産の有無が IT 投資の効果の発現と正の相関を有することも確認された。なお、本稿での分析では、利用可能なデータの制約から一時点のクロスセクションデータのみを用いた、「相関関係」の描写にとどまっており、分析に当たって取り上げた各要因が IT 投資の水準及び効果に対して与える「因果関係」の識別は必ずしも十分ではない。この点に関しては、複数時点に亘るパネルデータを用いた分析のほか、マッチングを通じたコントロール群（個々の要因の影響を取り出すために必要となる対照群）の設定や特定のイベントによる外生的な無形資産の変動などに着目した適切な因果推論が必要と考えられる。

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付表１
被説明変数
IT inv_15

2014年比の2015年の情報化投資額の予算見通し(2014を100として基準化)

IT inv_16

2014年比の2016年の情報化投資額の予算見通し(2014を100として基準化)

IT inv_17

2014年比の2017年の情報化投資額の予算見通し(2014を100として基準化)

IT inv_future 2015年以降の長期的視野での情報化投資額の推移の予測を１～７で数値化した変数。７がかなり増えていく、１がかなり減っていくに該当。
説明変数
IT inv_past

3年前(2011年）と比較した2014年のIT 投資額の変化 を１～５で数値化した変数。５が増加した、１が減少した。

log_em y14

2014年決算時での従業員数（パートタイム除く）の対数値

gsales14

2013年決算時から14年決算時にかけての売上の成長率

以下はダミー変数（ただし、num _Itshainは除く）
IT pur_dec

IT 活用の目的：意思決定、経営企画の立案など

IT pur_res

IT 活用の目的：人員削減などリストラ関連

IT pur_eff

IT 活用の目的：組織構造の改善、従業員の意欲向上など

IT pur_sales IT 活用の目的：売上向上、新規顧客獲得
IT pur_net

IT 活用の目的：海外企業との関係の強化、交流の活発化など

IT nize_sha

IT 化を一部でも社内で進めたかどうか

IT section

IT システム担当の専任部門があるかどうか

num _IT shain IT システム担当の人数 該当数/全社員数 で標準化
C IO

C IO を兼任でも設置しているかどうか

hinv_ikusei IT 活用に伴い、人材育成を行っているかどうか（研修や社内補助制度、柔軟な就業規則など）
hinv_teigi

IT 活用に伴い、IT 専門の人材の行動特性・能力要件の定義やキャリアパスの定義を行った

hinv_shin

IT 活用に伴い、IT 専門の人材を新卒採用したhinv_chuto

IT 活用に伴い、IT 専門の人材を中途採用した

hinv_haken

IT 活用に伴い、人材派遣会社から派遣してもらった

IT _josei

物的、人的IT 投資に関する助成金を受けているかどうか

IT pr_shanai IT 活用上の目下の課題：社内で起こる問題（経営トップが意思決定できない、社内での協力が得られないなど）
IT pr_kouka

IT 活用上の目下の課題：コストの割りには投資効果が得られない

IT pr_fusoku IT 活用上の目下の課題：IT 専門人材が不足している、適切なアウトソース先が見つからない
業種ダミー

20業種

上場ダミー

５上場市場

社齢

2014年－創業年

_cons

定数項

付表２
被説明変数
productivity IT 活用の効果：作業効率、一人当たりの作業能率向上
sales

IT 活用の効果：新市場既存市場の売上上昇、顧客開拓

restructure

IT 活用の効果：組織改革、人員削減

planning

IT 活用の効果：経営計画、提案力向上

noproblem

IT 活用上の目下の課題はないnoeffect

コストの割に適切な投資効果が得られない

IT inv_past

3年前(2011年）と比較した2014年のIT 投資額の変化 を１～５で数値化した変数。５が増加した、１が減少した。

log_em y14

2014年決算時での従業員数（パートタイム除く）の対数値

gsales14

2013年決算時から14年決算時にかけての売上の成長率

説明変数

以下はダミー変数
IT nize_sha

IT 化を一部でも社内で進めたかどうか

IT section

IT システム担当の専任部門があるかどうか

C IO

C IO を兼任でも設置しているかどうか

shin

IT 活用に伴い、IT 専門の人材を新卒採用した

chuto

IT 活用に伴い、IT 専門の人材を中途採用した

dum _ken

社内研修や研修の補助をしているかどうか

業種ダミー

20業種

上場ダミー

５上場市場

社齢

2014年－創業年_cons

定数項8