■論 文─■

生産性向上と日本経済
学習院大学 経済学部 教授

宮川努

協議会が立ち上がり、政府、財界、労働組合■１．政策の重心は生産性向上策へが一体となって生産性の向上に取り組む体制が構築された。続いて、６月に公表された「骨太の方針」でも「人材育成と生産性向上」が2017年11月、総選挙後の国会で第98代総理中心的な政策課題として位置付けられてい大臣に指名された安倍首相は、自らの経済政る。したがって、総選挙後の首相の発言は、策の中心に、「生産性革命」及び「人づくり選挙前からの生産性向上策を継続させるとい革命」を据えると述べた。第２次安倍政権のうことを意味している。

経済政策、いわゆるアベノミクスの当初は、もっとも安倍政権が、その発足当初から全拡張的な金融政策によるデフレ脱却に重点がく成長戦略に手をつけてこなかったわけでは置かれていた。しかし、今回の総選挙後の首ない。政権が成立してから４年半の間に農業相発言を待つまでもなく、2017年度に入って分野や観光分野での改革に着手し、最近もから安倍政権の政策転換はすでに始まっていEUとの間の経済連携協定（EPA）締結に向た。2017年５月には生産性向上国民運動推進

けて合意をしている。それでも政権成立以来、〈目政治的には抵抗の多い成長戦略がアベノミク

次〉

１．政策の重心は生産性向上策へ
２．アベノミクスの経緯
３．長期的な観点からみた日本の経済成長
４．無形資産投資の役割
５．人材育成元年としての決意を
10

月
刊 資本市場スの脇役であったことは否めない。それにもかかわらず、あえて「生産性革命」や「人づくり革命」を前面に掲げたことは、日本の生産性が長期にわたり低迷を続けており、このままでは先進国グループから脱落しかねないという危機感の表れと言えよう。本稿では、
2018．１（No. 389）

（図表１）景気回復期におけるGDP項目の変化率（年率）
（％）
4.00
2.00
0.00

1.59

2.32

1.36

GDP成長率

0.97

3.16

2.75

1.71

1.75

1.02

0.63

民間家計消費変化率

民間設備投資変化率−2.00

公的資本形成
−0.03

−4.00
−6.00

−6.19

−8.00
2002：1−2007：4

2009：1−2012：2

2012：4−2017：2（出所）国民経済計算

これまでの日本経済の軌跡を辿りながら、い復期の成長率は、３回の中で最も低いのであま必要とされている生産性向上策について議る。アベノミクスの期間における景気回復は、論する。

民間、公共の投資主導型の回復となっている
一方、民間消費の弱さが、景気回復期全体の■２．アベノミクスの経緯足を引っ張っていると言えよう。
結局、アベノミクス期の景気回復は、世界本稿の執筆時点（2017年11月）で、アベノ金融危機以前の経済状態に回帰する景気回復

ミクスに入ってからの景気回復時期は60ヶ月であると要約できるのではないか。日本経済となり、高度成長期のいざなぎ景気（1965年にとって世界金融危機に伴う経済の落ち込み10月から1970年７月）の期間を抜いたとされは非常に大きく、民主党政権時代、安倍政権ている。このような長期にわたる景気回復に時代を通して、ようやく世界金融危機を超えもかかわらず、巷に好況感が溢れているとはる段階にまで達したというのが筆者の評価で言い難い。この背景には景気回復テンポの緩ある。実際、世界金融危機前（2008年４−６やかさ、つまり景気回復期における成長率が月期）と比べて2017年４−６月期のGDPは鈍いことが挙げられる。勿論アベノミクスにGDP全体の10％にも満たないわずか30兆円

よる景気回復期の成長率を高度成長期と比べしか増加していない（498兆円→529兆円）。ても意味はない。しかし図表１で、今世紀にまた物価も消費者物価指数でみると2008年７入ってからの３回の景気回復期の成長率（年月の99.2から2017年９月の100.5とほとんど変率）を比べてもわかるように、今回の景気回化していない。

月刊 資本市場2018．１（No. 389）11

例外は、株価と雇用関連指標だろう。日経

い背景となっていると考えられる。

平均株価は、2008年７月は13,000円台だったが、2017年11月には一時的とはいえ23,000円台を突破している。また完全失業率は2017年■３．長期的な観点からみた日本の経済成長

９月で2.8％、有効求人倍率は同月で1.52倍とバブル期以来の良好な結果となっている。

通常経済学では景気循環の問題と経済成長

株式市場については、生産拠点の海外移転の問題を分けて考える。５年から10年に及ぶも含め、世界金融危機後の円高環境下で収益日本の成長力（よく潜在成長力と呼ばれる）を生み出す体質が整ったところへ、円安傾向が高ければ、景気回復期の成長率も高くなる。

へ転換したことで世界金融危機以前以上に収例えば1980年代の平均的な経済成長率は４％益が上がったことが、株価に反映されている程度であったが、1980年代後半のバブル期のと考えられる。

経済成長率は６％近くになっている。すでに

一方雇用環境に関しては、生産年齢人口（15見たように安倍政権成立以降の景気回復期の歳から64歳）の労働者と65歳以上の労働者に成長率は1.5％にも及ばないことから、現時分けて考える必要がある。両者とも雇用環境点での日本の潜在成長力は１％前後と言えは改善しているが、前者の就業者数は世界金る。

融危機前と比べて減少している。そもそもここの潜在成長力を決める重要な要因が生産の層は1995年以来労働力人口が減少している性である。生産性には複数の測り方があるが、ので、その減少幅よりも就業者数の減少が少最もわかりやすいのは、産出額または付加価ないために、雇用環境の改善が見られるので値額を労働投入量（従業員数またはその総労ある。これとは対照的に、65歳以上の層では、働時間）で割った労働生産性であろう。図表

労働力人口、就業者ともに世界金融危機以前

２は、今世紀に入ってからの労働生産性の伸と比べて300万人以上も増加している。このびを国際的に比較したものである。これを見層は専業主婦層とよく似ていて、職が見つかると、日本の労働生産性上昇率は、どの産業らない場合、労働市場から退出し非労働力化で見てもかなり低い。中国やインドのようにしてしまう。このため職探しをする失業者がかつての日本の高度成長期のような段階にあ少ない。こうした高齢の労働者のシェアが急る国々に比べて低くなるのはやむをえない増するという構造的な要因が、これまでよりが、米国や韓国と比べても見劣りがする。特も失業率を押し下げる要因となっている。同にサービス業の分野における生産性上昇率の時にこうした高齢者の潜在的な労働供給圧力低さは際立っている。この点は、本誌2017年

が、景気回復にもかかわらず賃金の上昇が鈍７月号における滝澤論文でも、より詳細な労

12月
刊 資本市場2018．１（No. 389）

（図表２）業種別労働生産性比較（2000－14）
（％）
1086
4
20−2

製造業

建設

卸・小売り

運輸・通信

金融・不動産・対事業所
サービス−4

日本

中国

インド

韓国

米国

（出所）Asia Productivity Database

働生産性の日米比較データを使って強調されは低下していることになる。資本の生産性がていたことである。

低くなれば、資本収益率は低下する。実際に労働生産性をわかりやすく考えるために、バブル期には労働生産性は大きく向上した

鉄道におけるある駅の乗降客数を生産量、労が、この多くは過剰投資と言えるほどの積極働投入量を駅員の数と考えてみよう。その駅的な投資に支えられていた。そしてこの過剰ではかつて10人ほどの駅員が勤務していた資本は、図表３にみるように、バブル崩壊後が、最近では自動改札や自動券売機が普及しの資本収益率の急低下となって現われる。またために５人ほどの駅員で済むようになった

たこうした機械の増加で電力の投入量も増えとする。そのとき生産量であるその駅の乗降ているので、中間投入生産性（生産量／中間客数が変わらなかったとすると、生産量が変投入量）も減少しているかもしれない。した化せず、労働投入量が半分になっているので、がって、本当に経済や企業全体の生産効率性労働生産性は２倍に上昇したことになる。

を測ろうとすれば、投入された生産要素全体ただ労働生産性だけで、本当に生産過程のに対してどれだけ生産が行われているか、ま効率性が測れるのだろうか。先ほどでは自動たは付加価値を生み出しているかということ改札や自動券売機のおかげで労働生産性が上が測られなくてはならない。こうした考え方昇した例を紹介したが、この自動改札や自動のもとに考え出された生産性の概念が、全要券売機は資本に分類される生産要素である。

素生産性である。全要素生産性は、英語では

この例では、自動改札や自動券売機が増加しTotal Factor Productivity と 書 き、 通 常 はても乗降客が変わっていないので、資本生産

TFPと略称されているため、以下ではこの性（生産量（または付加価値量）／資本量）略語を使用することにする。

月刊 資本市場2018．１（No. 389）13

（図表３）資本収益率の推移
（％）
65432
10−1−21975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 19841985 1986

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 20092010 2011 2012

（出所）JIP Database

TFPを労働生産性のように書くとすれば、その過程を飛ばしてマクロレベルの結論だけを書くと次のようになる。

全要素生産性（TFP）＝生産量（または付加価値量）／各投入要素の集計量

TFP変化率＝付加価値量の変化率−労働分配率×労働投入量の変化率−資本分配率×資本投入量の変化率となる。しかしTFPの計算は、労働生産性
ほど簡単ではない。それは分母の「各投入要と書ける。この式の直感的な理解は以下のよ素の集計量」が簡単には計測できないからでうなものである。通常生産量を増やすためにある。例えば労働投入量は人または時間で測は、生産要素の投入を増やさなくてはならなるが、車両のような資本は１両、２両というい。もし生産量の増加率を達成するために、ように数える。このように数える単位の異な各生産要素も同じ率だけ増加させなくてはなる生産要素同士を足したり引いたりすることらないとすれば、生産効率の上昇、すなわちはできない。そこで、経済学者が通常TFP

TFPの上昇はない。しかし、生産要素の投を計測する場合は、水準で考えるのではなく入以上に生産量の変化が大きければTFP変変化率で考えている。それは変化率であれば、化率はプラスとなり、生産過程全体の効率性数え方の異なる生産要素でもすべて％で表すは上昇したと考えるのである。

ことができるからである。上の式を変化率で上記の式の左辺は付加価値量の変化率だ

表すには、多少数学的な操作が必要なのだが、が、これを経済全体で考えるとGDP成長率

14月
刊 資本市場2018．１（No. 389）

（図表４）経済成長率の要因分解に関する国際比較
日本

米国

1980−1990

1990－2000

2000−2010

1980−1990

1990－2000

GDP成長率

4.4％

0.9％

0.7％

3.1％

3.3％

1.5％

労働投入

1.1％

0.0％

0.0％

1.0％

0.9％

−0.3％

資本投入

1.9％

1.0％

0.3％

1.2％

1.3％

1.0％

TFP成長率

1.5％

−0.1％

0.5％

0.9％

1.1％

0.6％

1980−1990

1990－2000

2000−2010

1980−1990

1990－2000

2000−2010

GDP成長率

9.1％

6.1％

4.2％

9.1％

6.1％

4.2％

労働投入

1.6％

0.6％

−0.1％

1.6％

0.6％

−0.1％

資本投入

4.4％

3.9％

2.1％

4.4％

3.9％

2.1％

TFP成長率

3.1％

1.6％

2.1％

3.1％

1.6％

2.1％

韓国

2000−2010

台湾（出所）JIP database, APO Productivity Databaseになる。この式を使って、最近の日本の経済ブル期の過剰投資の反動といった点もある

成長を米国や中国、韓国と比較したのが図表

が、ちょうど20年前に起きた日本における金４である。これを見ると日本のTFP成長率融危機が、それをさらに長引かせたと言えよは、米国とさほど変わらない。また労働面をう。二つ目は、こうした低い資本蓄積率が新見ると日本は確かに少子化によって労働投入たな技術の導入を遅らせたり、老朽化した設量が低いが、米国もそれほど労働投入の伸び備の稼働による国際競争力の低下をもたらが高いわけではない。それでも米国の経済成し、結果的には全要素生産性の低下にもつな長率が日本より１％も高いのは、資本投入にがっているという点である。こうした問題が大きな差があるからである。同様の事は韓国ありながら、政府は「中長期の経済財政に関に対しても言える。21世紀の韓国経済の成長する試算」（2017年７月18日公表）のように、率は日本の成長率の４倍にあたる年率４％だ

今後のTFP成長率をバブル期後半のようなが、そこでのTFP寄与率は１％弱である。

2.2％と想定している。しかしこの想定は、図表４から今後の日本の経済成長に対してどのような事が言えるだろうか。一つは、生図表４の国際比較からみても無理があることがわかるだろう。

産性の低下以上に資本蓄積の低下が、国際的にみて日本の低い経済成長をもたらしている■４．無形資産投資の役割要因になっているという点である。この資本蓄積率の低下の背景としては、先に述べたバ
月刊 資本市場

それでは、どのような方法でTFPを上昇
2018．１（No. 389）15

（図表５）無形資産の分類比較
2008SNA

Corrado, Hulten, and Sichel

１．コンピューター・ソフトウエア及びデータベース

１．情報化資産コンピューター・ソフトウエア
データベース

２．資源開発権

２．革新的資産
資源開発権

３．研究開発科学的研究開発

４．娯楽・文芸・芸術的創作物

著作権・ライセンスなど

５．その他の知的所有権

デザイン・非科学的研究開発など
３．経済的競争能力
ブランド資産企業特殊的人的資本
組織改革費用させることができるのだろうか。経済学では、

ア、資源開発権、研究開発投資、娯楽・文芸

1980年代から研究開発投資によって蓄積され・芸術的創作物、その他の知的所有権というた知識が技術革新を生み出しTFPを上昇さ５つの無形資産を投資活動とみなしている。

せるという分析が進められてきた。しかし研

このうち日本では最初の三つの無形資産が投

究開発投資は製造業を中心に実施されている資項目として国民経済計算に計上されているため、これだけでは1990年代後半から始まっ（図表５）。

たIT革命に伴うサービス業における生産性向上を説明できない。

一方研究者レベルでは、より広範な無形資産投資の計測が行われている。図表５の右側

そこで、知識資産だけでなくより広範な無の リ ス ト に あ る よ う に、Corrado, Hulten,

形資産投資が生産性の向上に寄与していると

and Sichel（2009）（以下CHSと呼ぶ）は、国いう考え方が出てきた。つまりパーソナルコ

民経済計算が想定している無形資産に加えてンピューターという機械は、ソフトウエアやブランド資産、企業特殊的人的資本、組織改それを操る有能な人的資本が揃って初めて効革などを、無形資産投資として計測している。

率的な生産過程に寄与するため、ソフトウエCHSが米国について行った計測は、たちまちアや人的資本といった無形資産は、IT時代先進諸国に広まり、現在ではEU諸国やオーの生産性向上に不可欠な要素であるとみなす

ストラリアなどでも同様の計測が行われていことができる。それでは、どのような範囲のる。OECDではこれらの計測結果を利用して、無形資産を考えればよいのだろうか。実は、建物や機械などの有形資産よりも、CHSが定2008年基準の国民経済計算では、ソフトウエ

義した無形資産の方がより効率的に生産性を

16

月刊 資本市場2018．１（No. 389）

（図表６）無形資投資／GDP比率の国際比較
（％）
18.00

15.87

16.12

16.00

14.49

13.39

14.00

13.85

13.64

12.00
10.00

9.39

9.69

9.10

7.56 8.24

8.36

8.00
6.00
4.00
2.00
0.00
日本

米国

英国

1995−2004

ドイツ

フランス

イタリア

2005−2012（出所）国民経済計算、JIPデータベース2015（一部筆者簡易推計）及びINTAN-Invest dataにより作成向上させることができることを示している。

者がどれだけ組織改革に費やした時間を、経日本でもCHSの定義に基づいた無形資産営者報酬を使って費用化しているため、日本投資の計測が行われており、その成果は経済と欧米諸国における経営者報酬の差が反映さ産業研究所のウエブサイトから知ることがでれてしまうのでやむをえないところがある。

きる。それによると、2010年代の日本の無形しかし、企業特殊的人的資本については図表資産投資総額は43兆円程度で推移している。

７に示したように、欧米先進国と大きな差が図表６にみるようにこれはGDPの８％程度ついているのである。

である。しかし米国、英国、フランスでは人的資本に関する日本と欧米先進国との差GDPの10％以上が無形資産投資に支出されの最大の要因は、このデータがoff the jobており、日本の値は国際的にみれば、必ずしtrainingを対象にしている点にある。日本のも高い水準と言えないことがわかる。

人材育成では、労働時間の１割程度を占める

何故日本と他の先進国でこのような差がつとみられるon the job trainingも重要な役割くのだろうか。実は研究開発投資のGDP比を担っており、これが含まれていないことが率では、日本はヨーロッパ諸国を上回ってい大きく影響している。しかし、問題はそれだる。しかし企業特殊的人的資本や組織改革にけではない。図表７では2000年代半ばを境に関する投資で他の先進国と大きな差がついて人的資本投資のGDP比を比較しているが、いるのである。組織改革に関する投資は経営

世界金融危機の影響もあって、各国ともフラ

月刊 資本市場2018．１（No. 389）17

（図表７）人材投資／GDP比率の国際比較
（％）

2.31

2.50

2.29
2.06

1.88

2.00

1.69

1.49
1.50

1.25

1.08

1.10

1.08

1.00
0.50

0.37
0.13

0.00
日本

米国

英国

1995−2004

ドイツ

フランス

イタリア

2005−2014（出所）国民経済計算、JIPデータベース2015（一部筆者簡易推計）及びINTAN-Invest dataにより作成

ンスを除いて人材投資を減らしている中で、とも言えよう。

日本の減少幅は最も大きくなっている。実は日本の場合、1990年代初めのバブル崩壊とともに、人材投資が減少を続け、1997年の日本■５．人材育成元年としての決意を版金融危機によってその傾向に拍車がかかった。当面不要とされる研修費は削減され、人Miyagawa and Hisa（2013）では、産業別的資本形成の必要がない派遣労働者を増加さの無形資産投資データを利用して、無形資産せていった。このためoff the job trainingを投資の増加が生産性を向上させることを示し中心とした人的資本投資は、2015年には、ピている。彼らの結果は、無形資産投資の一角ーク時の1991年の17％にまで減少してしまっを占める人材育成投資の大幅な減少は、生産たのである。

性向上にとって大きな障害となっている可能

on the job trainingは、既存技術の継承と性を示唆している。その意味で総選挙後の安その改善には有効な手段だが、IT革命のよ倍政権が、生産性向上の問題と労働市場の問うな新たな技術革新を業務の中に取り入れ、題をセットにして考え、政策的対応を考えよ

事業の革新を進めていくにはやはりoff the

うとしていることは、正しい方向性であるとjob trainingの活用も必要である。こうした言える。

点を考えると、20年以上にわたって日本の人

しかし、これまで見てきたように20年以上材育成投資が減少を続けてきたことは致命的にわたる人材育成投資の減少が、日本的雇用

18

月刊 資本市場2018．１（No. 389）

の緩やかな崩壊と軌を一にしてきたことを忘れてはならない。人々が意欲的にスキルを身につけようとするかどうかは、どのような雇用制度をとるかにも依存するのである。その点現在の政府の働き方に関する政策は、踏み込みが足りないように思える。残業を少なくし、休暇を取得しつつ生産性を向上していく
ためには、労働者一人一人に、自らの仕事について、意思決定を任され、結果責任を負うようなスキルが要請される。こうしたスキルを持ち自立した労働者の輩出を目指すようにならなければ、真の意味での人材育成にならないだろう。新しい年が、単に小手先の労働市場改革や量的な人材育成投資に走るのではなく、長期的な視野を持った労働市場改革と人材育成の第一歩になることを期待したい。
〔参考文献〕
・滝澤美帆（2017）「日本の産業別生産性動向と経済の再生に向けた生産性向上」『月刊資本市場』７月号
・Corrado, Carol, Charles Hulten, and Daniel Sichel（2009）,“Intangible Capital and U.S. Economic
Growth.”Review of Income and Wealth 55, pp. 658−660.
・M iyagawa, Tsutomu, and Shoichi Hisa （2013）,“Estimates of Intangible Investment by Industry
and Productivity Growth in Japan,”Japanese

Economic Review , 64（１）,42−72.

1

月刊 資本市場2018．１（No. 389）

19