博士論文

日米経済における情報化とその経済効果の検証

平成21年3月
広島大学大学院社会科学研究科

社会経済システム専攻
谷花佳介

博士論文目次
はじめに

第I章 本稿の概略
第1節 本稿の目的ならびにその背景

一・第2節 検証における視点(1)投入要素としてのIT資本・ ・ ・5(2) IT資本の製造と利用・ ・ ・6(3)投入要因以外の波及効果を及ぼす財としてのIT資本・・・7

第Ⅱ章ITの経済効果に関する先行研究
第1節

生産性パラドクス

第2節IT資本の経済に及ぼす寄与に対する議論・(1) ITの経済効果に対する懐疑論

11(2) ITの経済効果に対する肯定論

15

第3節 日本を対象とした先行研究の整理・ ・ ・ ・(1)日本における経済事情

・20

20

(2)ミクロ・企業レベルでの視点

22(3)マクロレベルからの観点

23

第4節 本章のまとめ
第Ⅲ章

マクロ経済におけるITの経済効果の検証

第1節

目米経済の時系列的背景・ ・ ‑第2節

分析のフレームワーク‑ ・(1)労働生産性の分析

29(2)限界生産性の分析

30(3)最適資本比率の分析

31

第3節 使用データおよびその動向・ ‑ ・ ・ ・ ・ ・(1)アメリカ
(2)日本

・32

32
37
・42

第4節 推計結果(1)労働生産性の分析結果

42(2)限界生産性の分析結果

46(3)最適資本構成比率の分析結果

48

第5節 本章のまとめ

第Ⅳ章
第1節

‑

49

産業レベルでの情報化の労働生産性に対する影響力の検証
分析の背景

第2節 分析のフレームワーク(1)労働生産性成長率に対する各産業の寄与

56(2)情報化進展度と労働生産性との関係

58

第3節 使用データおよびその動向・一・ ・一・(1)使用データ
59(2)情報化の進展度について

・59

60

(3)各産業における労働生産性成長率の動向

62

第4節 分析結果・ ・ ‑・64(1)労働生産性成長率に対する各産業の寄与(2)情幸田ヒ進展度と労働生産性との関係
第5節

51

64
67

本章のまとめ

第Ⅴ章 情報化による外部性の有無の検証
第1節 本章における背景、概念および目的
第2節

関連する研究の整理‑(1)情幸田ヒ進展における経済性についての議論(2)情報化進展にともなう外部性の有無について
第3節

分析のフレームワーク(1)モデル84(2)モデル85(3)レンタル価格についての考察
第4節

分析結果

‑ ・

・88

・95

95

(2)モデル1分析結果

96(3)モデル2分析結果

98

本章のまとめ・8490(1)レンタル価格の動向

第6節

一・一・ .

88(2)データの動向
第5節

82

87

使用データおよびその動向(1)使用データ

80

一

第Ⅳ章情報化とその技術に及ぼす影響
第1節 議論の背景

一第2節

TFPと情報化についての先行研究の整理・一・ ・ ・一

(1)マクロ経済からの観点(2)産業レベルでの視点

108
109

(3)ミクロ・企業レベルからの観点Ill(4)情幸田ヒにともなう効果発現の条件
第3節

112

分析のフレームワーク

116(1)各産業のマクロ経済におけるTFP成長に対する寄与(2)情報化の経済効果発現条件について
第4節

107

116

117

使用データおよびその動向一・ ・一

一・ ・一

一・

120

(1)各産業のマクロ経済におけるTFP成長に対する寄与を分析する際用いるデータ(2)情報化の経済効果発現条件について分析する際に用いるデータ・
第5節

分析結果一

(1)各産業のTFP成長に対する寄与(2)情報化の経済効果発現条件について
第6節 本章のまとめ

一
126
131
‑ ・ * ・ ・

135

おわりに

142

参考文献

151

はじめに
本稿は情報化の経済効果の検証を目的としたものである。
Toffler(1980)は農業革命を「第一の波」、産業革命を「第二の波」そして情報化を「第三の波」として位置づけることで、情報化を産業社会に変わる新たな局面を切り開く原動力として認識した。従来、情報化社会あるいは経済の情報化は人々の関心を引き付ける分野であり続けたが1980年代つづく1990年代に入りインターネットが爆発的な普及をみせ携
帯電話や電子商取引が広まるに至り、大局的あるいは文明論的なとらえ方のみならず日常レベルで情報化が体感されるようになる。
ところで1990年代は日米経済にとって立場が逆転した10年間であったと考えられる。
すなわちアメリカ経済は情報化、金融化を挺にして経済の浮揚をはかり、相対的な長期低
落傾向に一定の歯止めをかけいくつかの分野では主導的な立場についた。一方で日本経済は1980年代では自動車ならびに半導体をはじめとした電子産業が中核となり好調な経済成績を示した。しかしながらバブル経済崩壊後の1990年代より日本経済は長期停滞に陥り「失われた10年」を経験することとなった。こうした両国経済の逆転状況の背景にはいくつかの背景が考えられる。アメリカの好況の背景には株価上昇に伴う資産効果と設備投資の好調とそれらの好循環、企業再編成や生産システムの革新などがあげられ、一方の日本経済低落の背景には財政・金融問題、人口減少化社会に起因する社会保障不安そして政治、経済分野において将来に対する座標軸が定まっていないことが考えられる。両国経済の見方においては結局のところ以上にあげたような背景あるいはその他の要因に対するウェイトのつけかたにあると考えられるが、本稿においで情報化を日米経済の相違を読み解く鍵としたい。
本稿の基本的視座は1990年代の日米両国の逆転に情報化はどのような影響を及ぼしたのか、というものである。先に述べたように両国の経済成績の背景には無数の要因があり、われわれも情報通信技術の革新とその普及によりそのすべてが解明できるとは考えてはいない。しかしながら1990年代はインターネットの世界的な普及をはじめ情事酎ヒ経済の本格的な到来を実感させる年代でもあり、それと符号を合わせるようにアメリカ経済は「ニュー・エコノミー」と呼ばれる長期好況、日本は「失われた10年」と表現される長期停滞に見舞われた。このような情報化経済の本格的到来と両国経済の明暗という二つの象徴的な現象が全くの独立的なものとして存在しているとは考えにくい。
本稿は1990年代末期より筆者が抱き続けた「アメリカ経済は新時代の到来を実感させる
経済状況を披露する一方で、日本経済はかくも問題が噴出し停滞を続けるのか」という半ば苛立ちにも通ずる問題意識が基になっている。また「ニュー・エコノミー」と「失われた10年」という両国経済の対照的な状況は筆者にとって興味をひくものであった。研究の過程では学会の場をはじめとして多くの方々に指摘やコメント頂戴した。ここでの経験や1

頂いた評価は文字通り筆者にとって励みとなった。また研究室での友人たちは筆者にとって目標とすべき人たちであり、彼ら彼女らとの議論は筆者にとって大いに刺激となり研究を進めていく上での活力となったことは言うまでもない。
本稿を審査して下さった先生方にも謝意を示したい。まず宜名直勇先生は既存の研究か
ら一歩踏み出すことで、研究の独自性を追求することの重要性を筆者に説いて下さった。
一方で森田憲先生は無味乾燥な数字の背景にある構造に目を向けることの大切さを筆者に痛感させた。とくに研究の過程でお世話になったのは筆者の研究指導教官である松水征夫
先生である。先生は情報化の及ぼす経済効果の検証という研究テーマに対して寛大なる理
解を示してくださり、すべてのご指摘を研究に織り込むことはできなかったが研究の局面ごとに鋭い視点を提供してくださった。また今にしてみれば問題意識が突出がちでフライ
ングの傾向があった筆者の手綱を引き締める役割も先生は自認しておられたように思われる。ここで改めて先生に御礼申し上げたい。本稿はここであげた先生方の期待に応えるものであろうか。筆者は憂慮している。
最後に私事で恐縮であるが筆者の母についても記しておきたい。母は何事にも停滞しが
ちな筆者を忍耐強く見守り、くわえて何事にもひるまず取り組むことを教えてくれた。先に記したように本稿は多くの人々の協力により書き上げられたものであるが、母なくしては研究を進められなかったことは間違いない。この意味で本稿は筆者が母とともに歩んだ
軌跡ともいえる。

2

第I章 本稿の概略
第1節 本稿の目的ならびにその背景
本稿は経済の情報化、とくに情報通信(以下、 ITと記す)資本が実体経済‑と与える影響の検証することを目的としている。
第I章は研究を行う上での準備段階として、研究の視点ならびに方向について論じることとする。
経済の情報化は1980年代以降において急速に発展したが、 1990年代に入りインターネットの普及・活用に代表されるように情報化進展の速度に拍車がかかったように思われる。
実体経済に目を向けてみると、とくに1990年代のアメリカ経済は1970あるいは1980年
代をはじめとした従来とは異なった低失業ならびに低インフレに特徴づけられる「ニュー・エコノミー」と表現される約120カ月にわたる経済成長を経験工た0 ‑方で日本経済は良好な経済成績を示した1980年代から一転して1990年代には、2000年代に入ってからも経済の低迷が続くように戦後最長の「失われた10年」と呼ばれる停滞を経験することとなった。
本稿では分析の焦点を日米両国経済にあてる。それには二つの理由がある。第‑は比較分析という形をとることで議論の明確化をはかるというねらいもあるが、先に述べたような1990年代における日米両国経済の明暗は経済のグローバル化ならびに労働市場の流動性の高低、あるいは財政・金融問題にもその一因を求めることができると考えられるが、 ITの経済活動における台頭も無関係ではないものと考えられるためである。第二にハードおよびソフトなどITの基幹技術の分野でアメリカは支配的な立場にあることは確かであろう。
同時にインターネット技術もアメリカ発祥であり、クリントン政権期の「情報スーパーハ
イウェイ構想」に代表されるようにコンピュータネットワークの分野においてもその支配的立場を確立し強化をはかっている。このような背景を持つアメリカ経済、なかでも1990年代のそれを論考することは情報化の経済効果そのものについて分析をくわえることに至ると考えられる。同時に情報化のいわば「先進国」ともいえるアメリカ経済と対比させることで日本経済における情幸田ヒの経済効果ならびにその現状、段階も鮮明なものとなるのである。
経済における情報化の影響を検証するにあたり、本稿でわれわれは先に述べた1990年代に対照的な姿をみせた日米両国経済を対象にとることによりIT資本が実体経済‑と及ぼす影響を検証するが、その際に本稿では生産性が重要な位置を占めることとなる。いうまでもなく生産性は経済にとって重要な要素である。生産性は経済の質・量を左右するものである。すなわち一国での消費量は一国における生産量に結びついており、同時に競争に勝ち抜くためには労働ならびに資本をはじめとした投入を低く抑えたうえでより多くの付加価値をいかにして提供できるか、にかかっている。このことはまさに生産性の水準に結びiついている。 Krugmanが指摘したように経済にとって「生産性はすべてではないにしろ、
長期的な視点に立てばほぼすべて」であると考えられる。
それでは生産性の成長はどのような要因に起因するのであろうか。例えば労働によりいっそうの時間を費やして生産量を増加させた場合、これは労働投入の増加による生産量の増加を意味するものであり労働生産性の成長には結びつかない。一方で省力化を目的として労働ではなく資本投入の増加に傾注した場合、労働生産性の成長に結びつく可能性は残されているがやはり投入の増加を意味しており、投入を低く抑えたうえで効率的に生産を行ったとは言い切れない。
日米両国ともに1980年代から現在に至るまで盛んにIT資本の投入を行い、結果として経済の情報化が進展した。そもそも1980‑90年代前半のアメリカにおいて唱えられた「生産性パラドクス」はIT資本と生産性成長との関係を疑問視するものであった。 IT資本に限らず本稿の議論で触れるように、電力をはじめとした新技術は経済的にみてその効果が発現するまでには一定の時間がかかるのもまた事実である。そこで本稿ではインターネット
普及をはじめとした経済情報化の進展が注目を集めるのと符号を合わせるように明暗が分かれた日米経済とくにその1990年代に焦点を当てることで、情報化の進展が実体経済に及ぼす影響を生産性と情幸酎ヒという視点から検証することとしたい。

第2節 検証における視点ところで(図1‑1)は本稿の検証を行う上での視点ならびに本稿が考える情幸田ヒの経済効果
発現の順序を整理したものである。
まず情報化の経済効果発現の順序を時系列的に整理しておこう。情報化進展の初期段階、
例えば1980および1990年代前半においては、一般的に情報化先進国として目されるアメリカにおいても情報化の進展が経済に与える影響は限定的なものであると考えられてきた。
すなわち「生産性パラドクス」とされる状況がそれに当てはまり、短期的には情報化の効
果は発現しにくいと考えられる。中・長期的にみた場合、たとえば本稿において検証を加えるアメリカにおける1990年代のようにIT資本は生産性成長にプラスの寄与を及ぼすよ
うになり、情幸田ヒの経済効果が発現するようになると考えられる。同時にそれぞれの産業‑と視点を移すと情報化進展は別の側面をみせる。すなわち旺盛なIT資本投入に歩調を合わせるようにIT資本製造産業での生産が拡大し、そこでの生産性の成長が生じる。 IT資本
製造産業の生産性成長はマクロレベルでの生産性成長に影響を及ぼし、一方で生産性成長を背景にしたIT資本価格の低下を背景にさらなるIT資本投入、情幸田ヒの進展が促されると考えられる。その後のIT資本の蓄積は本稿において触れるように「連結の経済性」を生じさせ、ネットワーク外部性による収益逓増効果発現の土台を整えると同時に、情報化進展を背景にIT資本を効果的に活用するための仕組みが経済、社会に形成されることにより経済全体での技術水準に情報化の影響が及ぶと考えられる。

4

(図1‑1)情報化経済効果の発現順序ならびに本稿の分析視点

賢

Ih中・題 jW1
しかしながら情報化による経済効果の検証を本稿の目的として設定したが、それのみでは本稿における論考の焦点が不確かであることは否定できない。そこでわれわれはIT資本
を ①投入要素としてのIT資本 ②IT資本の製造と利用 ③投入要因以外の波及効果を及ぼすIT資本 以上三つの視点を設けることで情報化進展による経済効果を整理し議論を進めていきたいと考えている。そこで上にあげた三つの視点について具体的に整理しておこう。

(1)投入要素としてのIT資本
現在においてIT資本の経済成長ならびに労働生産性に対する重要性が認められているが、それは近年、とくに2000年代に入ってからである。いわゆる「ムーアの法則」に代表され5

るようにIT技術の革新は日進月歩であり価格当たりの性能は上昇を続けている。IT資本投下に必要なコストは技術革新を背景に低下し、その他のIT資本以外の資本と比較して相対的に安価となったIT資本‑の乗り換えが促された。しかしながら情報化進展初期の段階においてはIT資本の経済効果、とくに生産性‑の有意義な貢献はみられず、 IT資本の経済効
果を否定的にとれる「生産性パラドクス」がアメリカを中心に盛んに唱えられた。それはSolow(1987)をもって嘱矢とするが、その後「生産性パラドクス」をめぐって多くの議論が行われた。
本稿でわれわれは第I章において「生産性パラドクス」に関連した議論を取り上げる。
この時期における議論は当時のアメリカ経済事情を背景にIT資本の経済効果を補足するう
えでの手法に関する考察、あるいはIT資本の経済効果が発現しない背景に関する論考といったものが比較的多く、その後のIT資本の経済効果を検証する上での土台ならびに問題意識を提供するものであったと考えられる。したがって「生産性パラドクス」をめぐる先行研究を論議することはIT資本の経済効果を検証するためのその後の検証を行う上での状況
認識あるいは研究動向を把握するうえで重要であると考えられる。
冒頭でわずかではあるが日本経済の1990年代についてわずかながらふれた。現在に至るまでの日本経済の低迷は財政・金融問題、企業業績の悪化を背景とした労働情勢の悪化あるいは少子高齢化を背景とした先行き不安など様々な要因が考えられる。同時に「ニュー・エコノミー」と表現された1990年代のアメリカ経済も日本と同様にその好景気の背景に
様々な背景が存在すると考えられる。こうした「ニュー・エコノミー」の要因の一つして情報化の進展があげられており、同時に日米経済の明暗は情幸田ヒ進展と符号するようにも感じられる。こうした現状から導き出される形での「1990年代において明暗が分かれた日
米経済に対して情報化はどのようなふるまいをみせたのか」という意識がわれわれの持つ問題意識の一つであるOそこでわれわれは本稿の第Ⅱ章においてIT資本投入による経済効
果を検証する。具体的には労働生産性を対象にとることで、情報化の進展、言い換えればIT資本の投入が「ニュー・エコノミー」下にあったアメリカ経済に貢献をみせているのか否かについて分析を行う。そして「失われた10年」にみまわれた日本経済に対してどのよ
うな効果を与えたのかを検証することで、投入要素としてのITの経済効果を検証するO(2) IT資本の製造と利用経済における情報化の重要性を把握する上でIT資本製造産業の存在は重要であると考えられる。 IT資本製造産業の産業規模は日米両国において本稿の定義では名目付加価値に占める割合は2‑4%程度と比較的小さな産業である。
第Ⅲ章では第Ⅱ章で行ったマクロ経済の分析視点を産業‑と移すことになる。すなわち
IT資本製造産業がその小さな産業規模にもかかわらず、他の産業と比較して力強い成長をみせるのであれば経済成長‑の貢献は大であるし、同様に生産性の成長が活発であるなら
ばマクロ経済レベルでの生産性を押し上げを主導する効果を持つとも考えられる。

6

またⅢ章ではIT資本製造産業のみでなくそれ以外の産業、すなわちIT資本利用産業にも目を向ける。 IT資本製造産業は先に述べたようにその産業規模は小さなものであるが、そこで製造されるIT資本はその他の多くのIT資本利用産業において用いられている。したがってIT資本製造産業における生産性の成長が力強ければそこで製造されるIT資本の性能も向上すると考えられる。 IT資本製造産業で生じた生産性の上昇がそこで製造される
IT資本‑と転化されIT資本利用産業へと波及する形で情報化による経済効果が発現するものと考えられるのである。
(3)投入要因以外の波及効果を及ぼす財としてのIT資本
アメリカの「ニュー・エコノミー」について議論する際、情報化による経済の構造変化の是非に焦点が当てられる場合がある。 IT資本に関していえば、 IT資本がそのコストと同じ便益をもたらすのではなく、コスト以上の利便性といった便益を利用者に及ぼすものとして議論される。ネットワーク外部性として語られるものがその一つであるO 現在、企業間や金融取引の場においてコンピュータネットワークを介した取引が活発に行われておりその存在は経済活動において欠かすことのできないものとなっている。その中でコンピュータネットワークに対する投資は投入者だけでなくそのネットワークに参加する者すべてに便益をもたらすものと考えられる。情報化の進展は情報収集・発信におけるコストを低下させ時間・地理的制約も縮小させた。インターネットの活用により通信と放送との間にある垣根は低いものとなり、電子商取引により利便性は向上し消費活動は変化した。このような情報化進展による経済の構造変化はわれわれの関心を寄せるものである。
そこで本稿の主題に沿ってコンピュータネットワークによる便益を捉えなおしてみると、
IT資本投入にともなう外部性や他の経済主体に及ぼす波及効果あるいは全要素生産性の向上などがコンピュータネットワークによる便益として把握することができ、投入要因以外の影響をもたらす財としてのIT資本の姿が浮かび上がる。
先にわれわれは「コンピュータネットワークを介した経済活動は投入当事者のみでなくそれに参加したすべての者に便益をもたらす」と述べたが、このことは経済学的にみて正の外部性の発露に他ならない。そこで本稿でわれわれはⅣ章においてIT資本による外部性の有無を検証することで、情報化の進展する日米経済におけるネットワーク外部性の有無を検証する。
またIT資本は外部性をもたらす他に、 POSシステムやCADの活用など業務のあり方を変え同様にATMなどは利用者に利便性をもたらしたと考えられる。成長会計に照らし合わせてみるとこうした業務組織の改編や利便性向上といった要素は資本、労働といった投入要素に体化されておらず、投入要因以外の技術水準、全要素生産性に起因するものである。
そこでわれわれはⅤ章においで情幸田ヒの進展が日米経済の構造に変化を及ぼしたか否かの検証を行う。

7

第Ⅱ章ITの経済効果に関する先行研究第1節 生産性パラドクス
生産性の動向は一国の経済水準および生活の質にとって重要であると考えられる。例えばKrugmanが指摘したように、生産性が経済にとってすべてではないにしても長期的にみればそれがすべてであろうかと考えられる。
ひところアメリカにおいて活発に行われていた「生産性パラドクス」論争は現在では沈静化しているが、 1990年代でのおよそ10年間では「IT資本が経済あるいは生産性の成長に対して寄与を及ぼしているかどうか」その是非について議論が盛んに行われていた。こうした「生産性パラドクス」論争のそもそもの発端はSolow(1987)による"Youcan see thecomputer age everywhere but in the productivity statisticsl"との指摘であろう。このこと

は情報化投資が精力的に行われ情報化社会の到来が活発に喧伝されながらも、その生産性に対する効果は公式統計には何ら反映されておらず肝心の実体経済にはその効果が及んでいない状況を意味するものであった。
Solow(1987)は生産性についてそれが労働生産性かあるいは全要素生産性(Total Factor
Productivity=TFP)のどちらを指すものかは定かにはしていないが、ここで簡単な生産関数を用いてアメリカにおける生産性の動向を観察し「生産性パラドクス」について考えてみよう。まず生産関数として(2‑1)式を設ける。
Y‑ F(K,L,t)‑(2‑1)(2‑1)式において経済の産出量Yは資本投入K、労働投入Lおよび時間tの関数であることが示されている。つづいて(2‑1)式を時間で全微分すると(2‑2)式が導出される。

dY =些dK.些dL.些
aK∂L

一・(2‑2)∂t

ここで完全競争を仮定すると、それぞれの投入要素の限界生産物はそれぞれの投入要素価
格に一致すると考えられるo したがって(2・2)式における∂Y/ ∂Kならびに∂Y OLは、 S
れぞれ実質資本価格r/ pおよび実質賃金W/ pに置き換えることが可能であり、 (2‑2)式は(2‑3)式へと書き換えることができる。

dY =エdK.竺dL.些
p…(2‑3)dt

上の(2‑3)式を産出量Yで除することにより(2‑4)式がもたらされるoRobert M. Solow, "We'd Better Watch Out",NewYork times, Sunday, July 12, 1987,[Book Review] SEC.78

p. 36.

些=ユーdK+ヱdL.
Y

pY

pY

‑(2‑4)

Y

さらに(2‑4)式の右辺第一項に対して資本投入を意味する足を、右辺第二項には労働投入をあらわすLをそれぞれの分母ならびに分子を乗じて整理すると(2‑5)式を得ることができる。

土二二A‑A二三̲二
Y

pY

K

pY

L

‑(2・5)Y(2‑5)式は経済成長率の要因を分解したものである.すなわち(2‑5)式においてdYYは産出量の伸び率を表しており、これは投入要素の伸び率にそれぞれの名目産出量にしめる割合
rKpYとwLpYを掛け合わせたもの、くわえて時間の経過が産出量に与える影響すな
わち中立的技術変化(∂Y/∂*)/Yからなる。ここで(2‑5)式右辺における'KfpYならびにwLpYをそれぞれSK、SLと書き換えると(2‑6)式となる。
壁‑sk筈BY/
1LY・(2‑6)
YKLY
ここで規模に関して収穫一定の経済を想定するとSK+SL‑lという関係が成立するので、(2‑6)式は(2‑7)式‑と書き換えることが可能である。
些dKdLBY/
K"LY
KL'dt
Y<2‑1)
ここで労働生産性成長率は産出量の伸び率を労働投入量の伸び率で引いたものとなる。したがって労働生産性成長率は(2‑8)式にて示すことができる。
(筈一昔‑5,筈一昔)+学‑(2‑8)(2‑8)式からは、その左辺で示されている労働生産性成長率が労働投入の変化率と資本投入変化率とに影響されることがわかる。本稿が分析対象としているIT資本は資本投入Kに含まれているため、他の条件を不変とすればその増加分が大きいほど労働生産性成長率は拡大すると考えられる。
一方でTFP成長率は産出量の伸びから投入要素の寄与を除いたものとして定義でき、このことは(2‑9)式で表すことができる。
%筈‑S昔0‑sr)筈‑(2‑9)Y(2‑9)式から理解できるように産出量Yが成長した場合、資本投入Kや労働投入Lをはじめ9

とした各投入要素の投入量が不変であれば、この産出量の成長は

TFP

成長率

(∂Y/ ∂t) / Yに帰せられることになる。すなわちTFPの成長はより少ない投入量でより多くの産出をもたらすことから、経済全体の効率性を示す指標となりうる。
労働生産性ならびにTFPは以上のように定義されるのであるが、実際に生産性の動向はいかなる状況をみせているのか公式統計によって示された値を吟味することでその動向を確認しておこう。
(図2‑1 )アメリカにおける生産性とIT資本ストックの動向

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(資料)労働生産性およびTFPの水準はU.S.Department of Labor,Bureauof Labor S>ta.tistics,BLSproductivitymeasures.IT資本ストックはU.S.
Department of Labor,Bureau of Labor Statistics,Information Processing
Equipment and Software for Major Sectors.

(図2‑1)はアメリカにおける民間非農林水産業部門の生産性の動向を示したものである。 (図2‑1)でわれわれは生産性として労働生産性とTFP双方をとりあげ、そして2000年の水準を100として1980年から2000年に至るまでの期間の動向を追った。また生産性の動向についての吟味に加えて「生産性パラドクス」の議論に対応させるために2000年の水準を100としたIT資本ストックの動向も示すこととした。 (図2‑1)からは ①IT資本ストック量は一貫して目立った上昇を続けており1990年代に至っている ②しかしながら生産性の伸びは労働生産性成長あるいはTFPのいずれをとってみてもの伸びは小さい 以上の二点が明らかになる。Fisher(1988)によるとこうした生産性の伸びの鈍化は ①オイルショック②技術革新の鈍化 ③労働者技能向上の鈍化 ④サービス経済化 ⑤投資意欲の減退 ⑥
政府の市場介入 などの要因から1970年代以降先進国では共通して生じており、アメリカ
のみに限られた現象ではない。しかしながらIT資本ストックの成長と比較して生産性上昇

10の度合は小さいと言わざるを得ない。 (図2‑1)では1980年代半ば以降においてIT資本スト
ック蓄積速度の上昇がみてとれるが労働生産性あるいはTFPの上昇程度は変化しておらず、このことが先にあげたSolow(1987)の問題意識の背景になっているものと考えられる。また
Gleckman et al(1993)はIT資本投入の成功例を数々報告しているものの、その冒頭では1980年代の10年間においてアメリカ企業は約1兆ドル以上のコストをかけコンピュータ
をはじめとしたIT資本‑と投入したがその効果は芳しいものではなかったともに指摘している。年率1%程度であった当時の生産性成長率と照らし合わせてみるとIT資本の生産性
押し上げ効果に対しては疑問符のつく状況であったことがうかがえる0以上にあげたSolow(1987)による問題提起を受ける形で、生産関数における資本投入の枠組みをIT資本とそれ以外の非IT資本とに分割して明示的にIT資本の経済に対する寄与を検証するなどITと経済との関わりを分析しようとする試みが始まったといえる。

第2節IT資本の経済に及ぼす寄与に対する議論(1) ITの経済効果に対する懐疑論① 「生産性パラドクス」の裏付け
まずBaily and Gordon!1988)は先ほどあげたSolow(1987)からの問題提起を受ける形で、「なぜ、 IT資本投資の効果は公式統計に現れないのか」との視点に立って考察を行っている。この中でBaily and Gordon(1988)では公式統計の不備を指摘することで1973年以降の労働生産性成長の鈍化を説明し、くわえて独自の統計を作成することで公式統計の不備2を試算する手法をとる。 Baily and Gordon(1988)によれば、確かに公式統計には不備は存在しているものの、労働生産性成長が順調であった1973年以前にも同様な公式統計の不備は存在しているために、統計の不備は時系列的な労働生産性成長率低下の理由とはなりえない。すなわち公式統計の不備は労働生産性成長の鈍化の理由にはならないことが明らかにされた。同時にBaily and Gordon(1988)は公式統計の不備を考慮に入れたとしても労働生産性成長率の鈍化の1/3しか説明できないとし、統計不備のみでは説明しきれない要因が背景に存在することをうかがわせるものとなっている。このように
Gordon(1988)は「生産性パラドクス」を補強する内容となっている。

Baily and

IT資本の持つ収益性の観点から「生産性パラドクス」を検証しようとした試みも存在しているO例えばMorrisonandBerndt(1991)ではアメリカ製造業のデータを用いることで分析を行っている。具体的にはMorrison and Berndt(1991)では1952‑86年に至るまでの期間においてIT資本を用いることにより生じる限界便益とコストとを比較する手法がとられている MorrisonandBerndt(1991)の検証結果によると、各産業により幅が生じているもののこれらを平均して判断するならばIT資本の投入によって生じるコストは限界便益を上
2 Bailyand Gordon(1988)では、 ITによって生じた利便性といった数値化しにくい付加価値は公式統計には表れにくい、
例えばIT資本投資を積極的に行っている金融部門ではATMなどでもたらされた省力化や、電子化にともなう取引の迅
速化による質の向上が考慮されていない、ことなどがあげられている0ll

回っている状況がうかがえる。こうしたIT資本利用によるコストが収益を上回っているという事情の背景にはIT資本の過剰投入がうかがわれ、当時の活発なIT資本投入にもかかわらずIT資本の影響力は限定的であった様子がみてとれる。
先に述べたMorrison and Berndt(1991)と同じようにLoveman(1994)もIT資本の収益性の有無の観点からITの経済効果について分析を行っている Loveman(1994)では分析期間
として1978‑84年に至るまでの期間があてられており、Fortune500社に含まれている20社の中から60事業所を選択しそれを対象として分析を行っている Loveman(1994)は分析対象とした60事業所を耐久財製造業、非耐久財製造業およびIT化の進展度に応じて分類を行うことで多角的にIT資本の限界生産性の動向を調査しているが、いずれの産業定義を取り上げてみてもIT資本の限界生産性はゼロであり、対象によってはマイナスの値が示唆されるなど「生産性パラドクス」を裏付ける分析結果となっている。

② 「生産性パラドクス」の背景を考察するもの
先にあげた先行研究をはじめとして1990年代初頭のアメリカでは「生産性パラドクス」
は一般的見解になりつつあった。こうした見解が支持を得る中で「生産性パラドクス」の背景を探ろうとした考察が行われる。
たとえばこうした観点から論旨を展開したのがRoach(1991)であろう。 Roach(1991)はまず、経済の重心が製造業から生産性の低いサービス業をはじめとした非製造業‑とシフトしたことを指摘し、非製造業は全IT資本投資の約85%を行っているが労働生産性成長の改善には至っていない、という事実を認識することから議論を始める。こうした状況を認識したうえで、 Roach(1991)はIT資本が労働生産性成長に寄与するどころか重荷にさえなっていると評価を下している。
つづくRoach(1998)では公式統計の不備のほかに人的資本の劣化の観点から「生産性パラドクス」について論旨を展開している。例えば人的資本の観点からは全米の高校生の学力が1960年代以降低下をみせている3ことをあげる。学力は労働力の質を左右する重要な要素の一つであり、 ITにより高度に情報化が進展した現在においてはその重要性は増していると思われる。 Roach(1998)ではアメリカにおいては1960年代以降人的資本の劣化が進んでいることになりこのことが労働生産性成長率低下の一因になっている、との主張がなされている。また公式統計の不備を指摘する議論においてRoach(1998)は、 IT資本が積み増されユビキタス化が進展したために労働の性格が時と場所を問わないもの‑と変化、結果として労働時間時間は見かけよりも増加、このような状況を公式統計は過小評価している、との主張を行っている。
Gordonによる一連の研究は労働生産性成長を景気循環要因と構造要因とに分類しているところにその特徴がある。まずGodon(1993)は「1990年代に入ってからの労働生産性成
3学力が低下している例としてRoarch(1991)は全米の高校生が受験するScholasticAptitude Testの得点が1960年代
以降低下傾向にあることをあげている。

12

長はこれまでの過去20年間の低成長を払拭するのに十分なものであろうか」との観点に立って論旨を展開している。具体的には1991‑92年にアメリカ経済が経験したJoblessrecoveryいわゆる「雇用なき景気回復」を狙上にのせたうえで、その時期における労働生
産性成長を構造要因と景気循環要因とに分けて検討している。その結果 ①1990年代初頭
においてアメリカは労働生産性の成長を経験している ②しかしながらその成長は1990年
代初頭に精力的に行われたダウンサイジングに因るところが大である ③1990年代初頭の
ダウンサイジングは1980年代の雇用増加による労働生産性の低下をカバーするためという性格が濃い 以上の三点が明らかとなっている。つまりGordon(1993)の分析結果は、 1990
年代初頭における労働生産性の成長に対して構造要因ではなく景気循環的性格が強いとの判断を下しているといえよう。またGordon(2000,2002)では労働生産性成長の性格に加えてIT資本の労働生産性成長に対する波及効果を検討しているが、やはりここでもGordon(1993)と同じように1990年代の労働生産性成長に対して、景気循環的性格が濃い、との見解を与えている。またIT資本の労働生産性に対する波及効果に対しては、労働生産
性成長は耐久財製造部門に限定されたもの、としている。 Gordonの見解ではIT資本の労働生産性成長‑の貢献は限定的なものとされているといえよう。
③

歴史的な観点からの考察

一般的にITに限らず新技術の実用化あるいは経済‑の浸透には一定の時間が必要であると考えられる。
このようにITが実体経済‑と影響を及ぼしていない背景を歴史的な視点から探っているのがDavid(1990)である David(1990)は発電機を例にとり、それが実用化され実体経済‑と影響を及ぼすようになるまで約40年間かかったことを述べる4とともに、電力が労働生産性に対して何ら実質的な効果を及ぼさなかった事実を強調しこのことはITについても当てはまる5、との見解を示している。このようなITに限らず新技術がその初期の段階において経済的な観点での効果を及ぼさない背景としてDavid(1990)は ①たとえ革新的な技術であったとしても、その初期の段階では旧技術と並存することになりこのことが労働生産性に対して悪影響を及ぼす ②新技術の導入に際しては生産様式や組織をはじめとした周辺環境の整備も必要となる ことをあげたうえで新技術がその効果を発揮するためには一定のタイムラグが必然的に生じるという見解を示している。さらにBaily and Gordon(1988)に関連させる形でDavid(1990)は統計不備の問題にも触れ、新技術に対してその効果を測定するための手法あるいは概念が確立されていない場合にはそれらが確立されるまでの間は当然の帰結としてその効果はゼロと評価されてしまう、との見解を示している。すなわち
David(1990)では ①新技術そのものが実体経済‑と浸透、適応するまで ②新技術が評価
4 David(1990)によると、ニューヨーク中央発電所が建設されたのが1881年。それから約20年後の1899年の時点で、全米における電気普及率は住居で3%、生産部門で5%ほどであった。さらにそこから20年後の1920年代において、電気普及率はようやく50%に達している。
5 David(1990)の続編的な内容と位置づけられるDavid(2000)においても同様な指摘が行われている。

13

されるうえでの手法が登場するまで これら二つの課題が克服されるまでのタイムラグが存在することになる。
こうしたDavid(1990)が主張するようなタイムラグは、北村(1997)が論を展開しているよ
うに、新技術が導入された際に従来用いられてきた旧技術は埋没費用化してしまいこのことが収益圧迫要因になること、一方で新技術による便益を正確に測るあるいはその概念自体が存在しない場合、新技術導入によってもたらされた周辺的または補完的な便益向上が捕捉されきれない、といった問題が背景に存在しているものと考えられる。 ITの経済効果が認められている現時点から振り返ってみると、先にあげた要因によりITの経済に対する効果が表れるまでに一定のタイムラグが存在するとしたDavidによる歴史的観点からの議論は正鵠を射たものであると考えられる。
④ IT資本ストック蓄積からの観点
Oliner and Sichel(1994)はIT資本蓄積の観点から分析を行っている。具体的には1970‑92年の期間でのコンピュータ資本の経済成長に対する寄与を成長会計の手法を用いて分析を行っている。 Oliner and Sichel(1994)の分析結果では、コンピュータ資本の経済成長に対する寄与は他資本のそれと比較して小さい、という結果が出ており、その要因として経済全体に占めるコンピュータ資本の量が少ないことをあげている。すなわちOliner andSichel(1994)の分析結果にしたがうならば、仮にコンピュータ資本が他資本に比べ生産的であったとしてもその絶対量が少ないために経済全体に及ぼすインパクトは小さい、ということになる。こうした資本全体に占めるコンピュータ資本量の割合が小さいという状況を、
Oliner and Sichel(1994)はSolow(1987)にならう形で"Computers were not everwhere"
すなわち「コンピュータはどこにでもあるわけではない」と表現しているO またコンピュータ資本ストックが少ない理由としてOliner and Sichel(1994)は、コンピュータ資本は他資本と比べて技術革新のスピードが速く、こうした状況下では積極的にコンピュータ資本投資を行ったとしてもストックの蓄積には繋がりにくい、との見方を示している。言い換
えると、実際に技術革新の速度が速いということはそれだけ相対的にみた技術の陳腐化も早く、頻繁な設備更新を迫られるのである。加えてグロスで見た場合の収益が高いとしても、同時に技術陳腐化を背景とした減価償却コストも高いためにネットでみた場合の収益は低い、ということになろう。このように資本の種類によって技術水準および減却償却をはじめとした性質は異なっており、 Olinerand Sichel(1994)においてもIT資本を単にコン
ピュータのみに代表させるのではなくコンピュータ、ソフトウェアならびに通信機器などに分類を行うなどしてIT資本の効果を総合的に把握するべき、と指摘されている。ともあれOliner and Sichel(1994)の見解にしたがうならば、コンピュータ資本は決して生産的なものとは言い切れず、それゆえ1990年代初頭における労働生産性成長は景気循環的な性格が強い、ということになる。

IE!

(2) ITの経済効果に対する肯定論①

ミクロレベルからの観点

先にみたように1990年代前半における先行研究では「生産性パラドクス」を肯定的にとらえる見解が中心であった。しかしながらアメリカ経済の景気拡大が続く中にもかかわらずITによる効果が確認されない「生産性パラドクス」が唱えられるなかで、企業あるいは
ミクロレベルでの分析ではITによる成果を認めるものが多い。
まずGkeckman et al(1993)はIT資本を導入したことで変化を見せ始めた業務環境や向上した業務効率をケーススタディの形で紹介しており、企業レベルでのIT資本の投入は一定の効果をあげている旨を報告している。この報告からはITの経済効果を検証する際に分析対象によってITが異なった効果を示していることがうかがえる。
はやくからITの経済的効果を肯定的にとらえていたのがBrynjolfsson and Hitt(1993)
であろう Brynjolfsson and Hitt(1993)は1987‑93年までの期間において全米における367
社を対象としたミクロレベルでの分析を行っている。その分析結果は非IT資本の資本収益率が6.26%であるのに対して、 IT資本のそれは81%とIT資本は非IT資本を収益性の面ではるかに凌駕するものとなっている。こうした分析結果を背景にBrynjolfsson andHitt(1993)では、 ①IT資本の労働生産性に対する効果はプラスである ② 「生産性パラド
クス」に関しては、それは1991年の段階で消滅していた との結論を下している。
LehrandLichtenberg(1999)もミクロレベルでの分析を行っており、 ① 「生産性パラドク
ス」が認識されるなかにあってもミクロレベルではIT資本の労働生産性に対する貢献が生じている(そのピークは1986、 1987年である) ②IT資本の収益構造は他資本と比較して収益逓増型である ③ 「生産性パラドクス」の背景には計測上の問題が存在している。とくにサービス部門の計測において問題が発生している可能性がある との分析結果を下している。
ここで吟味したようにミクロレベルあるいは企業を対象とした先行研究では「生産性パラドクス」は確認されず、 1990年代前半におけるマクロ経済を対象とした研究結果とは異なった様相を呈している。こうした両者の相違の背景には、個別企業の場面ではIT資本の導入は必然的に業務の効率や過程ならびに組織の在り方の変化を促すものである。しかしながら、ミクロ・企業レベルでの分析で考察の対象となる要素はマクロレベルの分析では考慮されにくい、あるいは他の統計の不備といった要因と相殺されてしまうことも考えられうる。したがってミクロレベルでの検証では効果の確認されたIT資本の投入はマクロレ
ベルの分析においてはその効果が検出され得ず、このことが「生産性パラドクス」 ‑と至る一つの要因になったとも考えられる。

15

②

マクロレベルからの観点

先で確認したように1990年代前半のアメリカにおけるマクロ経済を対象とした分析では、
IT資本投入による成果を疑問視し「生産性パラドクス」を支持する見解が多い。しかしながら以下で確認するようにITによる積極的な経済効果は1990年代後半に入り徐々に確認され始めた。ここではマクロレベルで確認され始めたITの経済効果に関する先行研究を整理してみよう。
まずJorgensonらによる分析結果を吟味してみよう。 Jorgenson and Stiroh(2000)は1959‑98年までの期間を対象に成長会計の手法を用いてIT資本の経済成長に対する寄与を検証している。
(表2‑ 1)Jorgenson and Stiroh(2000)の計測結果(単位:%)
1 959‑98

経済成長率

1 959‑73

1 973‑90

1 990‑95

3.63

4.325

3.1 262.74

資本サービスによる寄与

1.26

.436

. 57

0.908

その他

0.936

1.261

0.807

0.509

コンピュータ

0.177

0.086

0.199

0.187

ソフトウェア

0.075

0.026

0.071

0.1 54

通信機器

0.073

0.062

0.08

0.058

0.5

0.632

0.465

0.292

その他

0.474

0.632

0.442

0.202

コンピュータとソフトウェア

0.036

0.023

0.089

1.174

1.182

0.33

0.358

耐久消費財サービスによる寄与

労働投入による寄与

1.233

TFPによる寄与

0.628

1.249
1.009

1 995‑98(出所)Jorgenson and Stiroh(2000),Table2.

Jorgenson and Stiroh(2000)は1959‑98年までの期間を対象に成長会計の手法を用いてIT資本の経済成長に対する寄与を検証している。 (表2‑1)はJorgenson and Stiroh(2000)
による計測結果を示したものであるJorgensonらの分析においては耐久消費財が資本財と対称的に扱われているのが特色である。これはJorgensonらが資本財ストックを資本財フローならびに耐久消費財ストックも資本財フローをもたらす、ものとして捉えているためである。まず経済成長率についてみてみよう 1970年代初頭以降アメリカ経済は低成長経済へと移行する。このことは1973年以降の経済成長率が低下を見せているなど(表2‑1)か
らもうかがえる。しかしながらアメリカ経済が飛躍をみせる1990年代とくにその後半、すなわち(表2‑1)の1995‑98年の期間では経済成長率は4%台‑と回復をみせており、 195916

〜73年の期間に匹敵するものとなっている。つぎにIT資本についてみてみよう。 (表2‑1)
において経済成長率に対するIT資本投入の貢献を確認するにば̀資本サービスによる寄与"の項目に含まれるIT資本に該当する6欄を確認すればよい。 (表2‑1)からは年代の経過とともにその貢献の度合いが増していることがうかがえる。とくにIT資本投入の貢献は1990年代において急上昇をみせており、実体経済においてIT資本の存在感が増してきていることがうかがえる。 7
またJorgenson et al(2003)は対象期間が2001年までに延長されておりJorgenson andStiroh(2000)の続編的な研究として位置づけられる。ここでも1990年代の後半に入ってから経済成長率加速に対するIT資本の貢献が確認されるなどおおむねJorgenson andStiroh(2000)を踏襲する内容となっている。

(図2‑2)アメリカにおけるIT資本価格の推移(2000年=1 00)
1600
400
200
1000
800
600
400
200
0
ム

ー

ム

・一・

一一・

一1

‑‑1

‑‑i.

‑i.

fO N3

… ≡ … … ≡ … … … … … … ≡(年)(資料) U. S.Department of Labor.Bureau of Labor Statistics, Information

Processing Equ如ent ana Software for Major Sectors.

こうしたIT資本の寄与拡大の背景についてJorgenson at al(2001)はIT資本価格が背景にあることを指摘している。例えば(図2‑2)はIT資本、そしてIT資本をコンピュータ、ソフトウェア、通信機器そしてその他に分類して、アメリカにおける民間非農林水産業部門
におけるそれぞれの価格の推移を2000年の水準を100としたうえで示したものである。(図2‑2)を観察すると少々わかりづらいがIT資本財価格は低下を続けており、なかでもコンピ
ュータ資本の価格低下が著しい。この価格低下がコンピュータ資本投入や他資本からの代

6 (表1‑1)ではIT資本はコンピュータ、ソフトェアならびに通信機器に該当する。
2000年に入ってからJorgensonらの見解は変化している。例えばJorgenson and Stiroh(1999)ではJorgenson andStiroh(2000)で認められた1990年代後半における経済成長およびITの経済成長に対する寄与拡大は確認されていない。

17

替を促し、同時にこれを利用した関連産業から供給される財・サービス価格を低下させ、利用を容易にすることでIT資本を用いる環境を整備し、たとえば(表2‑1)からうかがえるよ
うなコンピュータ資本の寄与拡大をもたらしていると考えられる。
(表2‑2)Oliner and Sichel(2000)による分析結果(単位:%)l(出所)01iner and Sichel(2000),Table2.

(表2‑2)はOliner and Sichel(2000)による分析結果を示したものである。 「コンピュータ
はどこにでもあるわけではない」としてIT資本ストックが寡少であることを指摘し、 IT資本の経済的効果に対し否定的な見解を見出していたOlinerと Sichelであったが、 Oliner
and Sichel(2000)ではそれとは異なった分析結果が示されている。 (表2‑2)を詳しくみてみ
ると、 1974‑90年および1991‑95年に至るまでの期間において年率1%台で推移していた労働生産性成長率は、 1996‑99年では年率で2.57%と1990年代後半に入り大きな加速が生じていることがうかがえる。また労働生産性成長率に対する貢献をみてみると、年代が進むにしたがい(表2‑2)にある"その他資本"の貢献が低下をみせる一方で"IT資本"の貢献の程度は上昇を続けており、とくに1996‑99年の期間を対象とした場合では年率で0.96%の労働生産性の押し上げを促している0‑方で(表1‑2)によると1991‑95年と1996‑99
年の両期間での労働生産性成長率の加速は1.04%である。またIT資本による寄与は0.45%の拡大を生じさせており、 IT資本は両期間の加速のうち約45%を説明するものとなっている Oliner and Sichel(2000)の分析手法はOliner and Sichel(1994)のそれとIT資本の分類が詳しくなったことを除いて大差ないが、(表2‑2)で表わされているようにIT資本の労働生
産性成長に対する影響力は着々と増しており、 ITが労働生産性の成長に対して中心的な役
割を果たしている分析結果が示されているといえよう。

18

(表2‑3)Baily(2001,2002)による分析結果(単位:%)
Counci一Oliner‑Sichel(2000

Gordon(2000

ofJorgenson‑Ho
Economic

updated)updated)‑Stiroh(2001 )Advisers(2001 )労働生産性成長率

1.53

0.92

0.3

n.a.

資本深化

0.44

0.52

IT資本

0.7

0.44

その他

‑0.26

0.08

労働力の質

0.04

‑0.1 1

TFP

0.6

0.51

景気循環要因(出所)Baily(200 1),Table2およびBaily(2002),Table2.

Baily(2001,2002)ではアメリカにおける労働生産性成長に関する論文の総括が行われている。 (表2‑3)は1973‑95年と1995・2000年の期間の間で生じた労働生産性成長率の加速について整理したものである。まず労働生産成長率の加速が各分析結果ともに共通して1%程度生じていることがうかがえる。次にIT資本の寄与についてみてみると、約0.4%から0.7%と研究ごとにばらつきが生じているものの労働生産性成長率の加速に対してIT資本の寄与が認められるものとなっている。また労働力の質による寄与は小さく、人的資本要因は労働生産性に寄与していないことがわかる。またTFPをみてみると、 Council of Economic
Adviser(2001)による分析結果が最も高い値を示し、その一方でGordon(2000 updated)が最も低い数値を示している TFP成長に関しては労働生産性加速成長に対しては後にとりあげるように「IT導入による構造的要因が作用しているか否か」の研究分野に連なると考えられるが、 (表2‑3)においてGordon(2000 updated)が示した分析結果は、先にあげたITの効果を疑問視するGordonによる一連の見解を裏づけるものであると考えられる。
以上で吟味したようにIT導入の経済成長あるいは労働生産性成長に対する効果は1990
年代後半以降強まり「生産性パラドクス」は解消したように思われる。こうした状況を総括する形でU.S.Department of Commerce(2000)もマクロレベルそして企業レベルともに
IT資本の投入は労働生産性の成長に大きく寄与している、との評価を下しアメリカにおいてITの経済‑の貢献は公式に確認されることとなった。
こうした「生産性パラドクス」解消の背景には、まずDavidの見解を援用するならばITを有効に発揮できるような環境が整いIT資本投下が効果を発現させる上での機が熟したといえ、一方でOlinerらの分析結果にしたがうならば時間の経過とともにIT資本ストックが蓄積されたことでIT資本の経済成長に対する貢献がましたとも考えられる。またここで19

付け加えるならば、 Seskin(1999)が指摘するようにアメリカにおいてIT資本の経済的効果が肯定的にとらえられるようになった背景の一つに1999年に実施されたGDP統計の改訂があげられる。この改訂によって以前では消耗品として考えられていたために、中間投入の範暗に含まれていたソフトウェアが投資として算入されなおされることとなった。こうした改訂がGDPの押し上げ効果をもたらした可能性があるが、同時にこのGDP統計改訂
によりソフトウェアという無形資産の重要性が認識されたという点が意義深いと思われる。

第3節 日本を対象とした先行研究の整理(1)日本における経済事情
先にアメリカ経済を例にとり「生産性パラドクス」をめぐる議論を傭瞭する形でITと経済の関係について考えてみた。ここでアメリカと同じように日本経済においてもITと経済との関わりを考察しておこう。
はじめに日本経済の成長過程について若干振り返っておこう。第二次大戦後、日本経済は驚異的な日本経済は驚異的な回復および成長をみせ世界経済における地位はアメリカにつぐものとなった。例えばJorgensonetal(1987)では、 1960‑79年における日米両国の30業種を対象とした分析を行い、両国の全体的な経済動向およびその背景について検討を行っている。 Jorgensonetal(1987)は日米両国経済の特色として ①労働生産性成長率は日本
がアメリカを上回っている ②経済成長率についても労働生産性成長率と同様であり日本の経済成長率がアメリカのそれを上回っている ③労働投入量の伸びに関しては日米両国間で大差はない ④日本における経済成長は資本投入によるところが大きい 以上の四点を明らかにしている。 Jorgenson et al11987)からはその分析対象期間において経済成長率な
らびに労働生産性成長率ともに日本がアメリカを上回っている状況がうかがえる。またこ
うした成長の背景には資本投入の存在が浮き彫りとなっており、この関係は先に示した(1‑7)あるいは(1‑8)式に照らし合わせてみると、それら右辺にあるdK K項が中心となって経済成長率ならびに労働生産性成長率‑と作用したと考えられる。
しかしながら1990年代初頭に生じたバブル経済崩壊後の日本経済はそこからの後遺症から抜け出せず、 「失われた10年」とも表現される長期低迷を経験することとなった。こうした長期低迷は労働生産性成長率にも表れている。たとえば(図1‑4)は2000年の水準を100とした場合の日本の民間部門における労働生産性とIT資本ストックの水準の動向を示したものである。ここではまず労働生産性の動向を観察してみよう。 (図1‑4)において労働生産性についてみると ①1980年代においては労働生産性の水準は順調に上昇を続けている②しかしながら1990年代に入ってからは労働生産性の水準は1980年代ほどの上昇はみら
れず、とくに1990年代後半不安定にしており概していえば停滞している 以上の二点が明らかとなる。

20

(図2‑3)日本における労働生産性とIT資本ストックの動向
140
120
100
80
60
40
20

喜 喜 盃 喜 喜 喜 喜 喜 喜 喜 喜 … 喜(年)
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rQ Jゝ

(資料)実質GDPは、内閣府経済社会総合研究所国民経済計算部編『国民経済計算年報』平成19年版。就業者数は、総務省統計局統計調査部国勢統計課「労働力調査」。労働時間は、厚生労働省大臣官房統計情報部雇用統計課「毎月勤労統計調査」。実質IT資本ストックは、総務省編『情報通信白書』平成19年版。以上の資料をもとに筆者が算出した。

こうした「失われた10年」と表現される日本経済の停滞状況は他の分析からもうかがうことができる。たとえば社会経済生産性本部(2006)は日米をはじめとした各国の労働生産性
成長率の動向を分析しているが、 1980年代後半における日本の労働生産性成長率が年率で3%を超える水準であるのに対してアメリカのそれは年率1%程度となっており、労働生産性成長の面で日本がアメリカを上回っている。しかしながらバブル経済が崩壊した1990年
代に入り日本の労働生産性成長率は年率で1%に満たないものとなり低空飛行を続けている。この間アメリカ経済は「ニュー・エコノミー」と称される高成長を続けており、労働生産性成長率に関しても1990年代前半では年率1.5%と回復を見せている。さらに1990
年代後半では日本における労働生産性成長率は1990年代前半よりも低いものとなり年率0.5%程度となる一方で、アメリカの労働生産性成長率はさらなる加速をみせ年率で2%を超えるまでに至っている。
くわえてIT資本ストック蓄積の動向についてみてみよう。 (図2‑3)では2000年の水準を100とした場合におけるIT資本ストックの水準が示されている。 (図2‑3)からは大まかな傾向としてIT資本ストック水準の上昇がうかがうことができるが、 1980年代に順調な伸びをみせてきたのとは異なり1990年代にはストックの蓄積が停滞している時期が見受けられるなど順調なストック蓄積が進んだわけではなく、一貫してストックの蓄積が進んだアメ
リカとは異なった状況を示していることがわかる。

21

(2)ミクロ・企業レベルでの視点

先に述べたように1990年代の日本経済は停滞状況にあったが、不況下における日本企業の業績低迷を背景に工Tはバブル経済崩壊後の閉塞的な経済状況を打開するための手段としての役割を期待されつつある。その一方でミクロレベル、企業内部でITの効果を発揮させる条件や状況を分析する観点からミクロレベルでの研究が蓄積されている。
まず経済企画庁調査局(2000)は日本企業482社を対象としたアンケート調査を行っている。調査結果によると日本企業とITとの関係において、サービス向上、社内情報共有化、業務の合理化・効率化、企画力の向上といったいわゆる質的な方面での効果が確認される
一方で、売上高や顧客拡大といった量的側面に関する効果‑とITは結びついていないことが認められている。つまり日本企業おけるIT利用は業務効率の向上をはじめとした企業内部の効果のみが認められており、その反面で売り上げや販路の拡大など外部‑の働きかけに関しては脆弱であることがうかがえる。また経済企画庁調査局(2000)はBresnahan(1999)
ならびにBrynjolfsson and Hitt(1993)において用いられた手法を参考にする形でIT化と企業の業務形態について検証を行っている。経済企画庁調査局(2000)の検証結果によると、 ①
ITと人的資本および企業組織の関係において、 IT化が進展している企業ほど人的資本のレベルは高く組織の分権ども発展している ②IT化、人的資本、企業組織と労働生産性との関係において、 IT化が進むと同時に人的資本のレベルが高くかつ企業組織のフラット化が進展した企業ほど相対的に高い労働生産性を享受することになる 以上の二点が明らかとなっており、アメリカを対象とした場合と同じようにIT資本の投入それ自体のみでは十分に効果が発揮されず、人的資本の質やそれを補完する組織のあり方をはじめとした周辺的な要因が重要であることがうかがえる。
田村(2000)では情事酎ヒ投資が効果を生み出さない背景についての考察が行われている。田村(2000)では日本企業145社を対象にアンケートおよびヒアリング調査が行われており、日本企業における情幸田ヒの問題点として、 ①社内情報の規格が統一化されていない ②情報化に対する発想が統制・中央集権的である ③ソフト投資が少ない ④情報化‑の能力
開発投資いわゆる人的資本に対する投資が少ない 以上の四点が指摘されている。
岩井(2001)はIT化が効果を生まなかった事例をケーススタディの形で紹介している。岩井(2001)は、 IT化投資における失敗の多くはITそれ自体の導入に起因するのではなくIT化を支える人的資本の有無や組織のあり方にその原因が求められることがほとんどである、とのスタンスをとっている。すなわち岩井(2001)はITをとりまく周辺環境や補完的要素の重要性を強調する内容となっている。
松平(1998)では1996年の時点での東証一部上場企業228社を対象とした分析を行っている。その手法においては分析対象となった228社を製造業と非製造業とに分けてそれらの生産関数の分析を行っている。その結果松平(1998)は製造業におけるIT資本投資の限界生
産性はプラスであり、かつそれは他資本の限界生産性と比較して10%程度高いものの、非22

製造業ではIT資本投資の限界生産性はゼロであるとの帰無仮説は棄却できない、との分析
結果を提示している。一般的に非製造業は製造業と比較してIT資本投資を積極的に行う傾向にあるが、松平(1998)の分析結果によれば非製造業におけるIT資本投資は効果を生み出しているとは言い切れない。したがって松平(1998)は、日本の非製造業における「生産性パラドクス」の存在を暗示しているものといえる。
伊丹・伊丹研究室(2001)は「IT革命」の点で日本がアメリカに大きく後れをとったことを念頭に置き経営学の観点から日本においてIT資本投資が効果を生み出さない背景について考察を行っている。伊丹・伊丹研究室(2001)ではITを用いることによるコストおよびメ
リットそれらにくわえて技術の観点から論旨が展開される。まずコストの面では通信料金といった金銭的なもののみならず、インターネット上の情報の多くが英語によって流通している事実をとりあげることでこのことが日本にとって障害であることを指摘している。
また日本における業務慣行や情報伝達の多くが暗黙知を通じて行われておりITを用いることのメリットが小さいことをあげる。さらに技術の観点ではハードウェアはさておきソフ
トウェアでは日本はアメリカに大きく差をつけられており、こうした技術面での劣位がコスト面‑と反映されメリットの縮小‑と至る、と評価している。こうした「IT革命」を阻害する要因を。伊丹・伊丹研究室(2001)は「日本そのものが壁になった」と表現しており、
IT資本投入の効果ではなく情報化とマッチしない企業文化や言語能力の不足といった環境を問題視するものとなっている。

(3)マクロレベルからの観点
1990年代のアメリカにおいて「生産性パラドクス」の有無、その要因を探るために数々の主張がなされ現在に至っているが、日本経済に対してもアメリカにおける活発な議論に触発される形でIT資本とマクロ経済情勢との関係を主題とした議論が行われている。
(表2‑4)Jorgenson and Motahashi(2005)による計測結果(単位: %)
1 9 7 5‑ 8 0
経 済 成

長 率

1 9 8 0 ‑ 9 0

1 9 9 0 ‑ 9 5

1 9 9 5‑ 2 0 0 3

2 .4 6

2 .7 1

0 .8 40 .8 3

0 .3 6

0 .4 4

0 .2 90 .5 4

コン ビユI タ

0 .1 80 .2 1

0 .1 30 .2 2ソ フ トウ エ ア

0 .1 2

0 .1 60 .1 20 .2

通 信 機 器

0 .0 70 .0 70 .0 40 .l l

IT 資 本

1 .0 1

1 .0 80 .7 7

0 .6 2

労 働 投 入1 .0 91 .1 9‑ 0 .2 2‑ 0 .3 2

T F P

1 .5 7

1 .2 5

0 .8

0 .4 5

IT 資 本非(出所)Jorgenson and Motohashi(2005),Table4.

23

まずJorgenson and Motohashi(2005)は成長会計の手法を用いることで戦後の日本における経済成長の要因ならびにIT資本の経済に対する効果について検証を行っている。 (表2‑4)はJorgenson and Motohashi(2005)による計測結果である。まず経済成長率に目を向けてみると、1990年代に入ってからは年率で0.8%台と以前の年代と比較して大きく下落している。この経済成長の低迷の背景には労働投入の減少と TFP成長率の低下があげられる。
すなわち(表2‑4)において労働投入にでは1990年代に入りマイナスの寄与が生じており、一方でTFPについてはマイナスの寄与こそ生じていないものの1980年代と比較して低下をみせている。 IT資本についてみてみると、 1980年代に年率で0.3‑0.4%台であったIT
資本の寄与は1990年代後半に入り0.54%と上昇をみせている。また1990年代においてIT
資本の経済成長率に対する寄与度をみてみると、 1990

年代前半では寄与度は35%(0.29!0.84)程度であるのに対して1990年代後半では約65%(0.54/0.84)と上昇をみせているJorgenson and Motohashi(2005)の分析では、 1990年代の日本経済低迷の原因として労働投入の減少とTFP成長率の低下があげられるが、その一方でIT資本の寄与は1990年代後半では上昇をみせ経済成長に対する存在感を増すものとなっている。
Nishimura and Shirai(2003)は1980年代および1990年代の日本経済を対象にしてIT
資本と労働投入構造に関する分析を行っている Nishimura and Shirai(2003)の見解によれば、 ITの登場・により過去における日本企業が持っていた数々の優位がゆらいだということになる。すなわち日本企業の優位がその拠り所としている、長期雇用を土台とした
learning by doing、 on the job/off the job trainingやtotal quality controlといった手法が情報化社会においてもはや優位性を発揮できなくなってしまう、それどころか労働生産性
成長に対してマイナスの効果を与えかねない、といった分析結果がNishimura andShirai(2003)において示されている。 Nishimura and Shirai(2003)による分析結果は日本経済の長期低迷の背景にある情報化経済の到来とともに生じた構造変化を暗示させるものといえよう。
伊藤(2001)は日本におけるIT資本の経済効果を検証している。伊藤(2001)はその手法として、一般的な成長会計方式を用いているが資本投入としてそのまま資本ストックを用いるのではなく、それを資本サービス量‑と変換しているのが特色である。伊藤(2001)によると、日本における実質GDP成長率は1990年代以前では年率で4%であったものが、 1990
年代においては年率1%へと低下し、その主要因としてサービス産業の寄与低下をあげている。またIT資本サービスについてアメリカでは1990年代に入りIT資本サービスの寄与が高まっているが、日本についてはその逆でむしろ1980年代前半においてIT資本サービスの寄与は年率で0.5%と最も高く、 1990年代では年率で0.2%とその寄与は低下している。
伊藤(2001)の分析結果は日本経済に対するITの効果縮小を意味するものであり、日本における「生産性パラドクス」の存在を示唆するものとなっている。
日本における「生産性パラドクス」について考察を行っているのが井上(1997)である。現在の日本経済においてIT資本投資あるいはIT関連産業が大きなシェアを占めている。井24

上(1997)はITが日本経済のなかでそのウェイトを増し続けている一方で、ソフトウェア投資にたいする把握が不十分と指摘、まず統計不備の観点から「生産性パラドクス」について議論を展開している。井上(1997)によればIT関連産業の規模や投資が拡大すると、そこに向けての労働力や資本投入のシフトが生じる、同時にその際にこうした資源移動により生産や利潤の縮小といった効果が生じる可能性も生じることになる。したがってIT関連産業の規模やその産出を正確に捕捉できない場合、マクロ的にみた総需要を過小評価してしまう、あるいは投資の不可逆性や資源の部門間移動におけるコストのみが捕捉されてしまう、すなわち井上(1997)の見解によるならば産業構造の変化に対応する統計的手法が確保されなければ、結果的にマイナス効果のみが際立ってしまう結果となってしまう。
企業レベルでの調査が中心となっているが、経済企画庁調査局(2000)は1975‑99年を対象期間としたマクロレベルでのIT資本の経済効果についての分析も行っている。経済企画庁調査局(2000)によるマクロレベルでの検証においては ①資本の情報化はマクロレベル
でみた場合、その経済効果はプラスである ②しかしながらIT資本の寄与は資本深化のレ
ベルにとどまっており、情報化が経済の構造変化をもたらすものか否かは不明 ③産業レベルではIT資本の効果は限定的 以上の三点が明らかとなっている0
松平(1997)は成長会計の手法を用いることで日本経済に対するIT資本の効果を検証している。松平(1997)による分析によると、 1993年の時点で名目企業資本ストックに占めるIT
資本ストックの割合はアメリカでは12%、一方の日本では9%とアメリカと比較して小さいものとなっている。成長会計において、成長に対する各投入要素寄与は経済に占める各投入要素シェアと各投入要素の変化率とに分解される。したがって日本におけるIT資本スト
ックはそのシェアが小さいために、マクロ経済に及ぼすインパクトは小さなものとなる。
こうした松平(1997)による見解はOliner and Sichel(1994)の分析結果と通ずるところがあり興味深い。

第4節 本章のまとめ
本章では、われわれは主にIT資本と労働生産性との関係を検証したいわゆる「生産性パラドクス」に関する先行研究を概観してきた。 「生産性パラドクス」を検証は、アメリカ経
演(あるいは日本経済)の労働生産性成長率鈍化を背景に旺盛なIT資本投資がその効果を生み出していない状況を解明しようとする試みであった。こうした議論には様々な論点やスタイルが存在しているものの本稿はまずアメリカに関してはSolow(1987)を皮切りに、 ①
BailyやGordonらによる公式統計の不備を指摘することによるアプローチ ②IT資本による労働生産性成長が見せかけであるとし、アメリカ経済の構造的変化を疑問視する Roachらによる指摘 ③IT資本投資が効果を生み出さないことについて歴史的観点から考察を行ったDavidの視点 ④IT資本投資の実体経済に占める比重が小さいためにその効果がみられない、と指摘するOlinerとSichelらによる検証 など「生産性パラドクス」に関する議25

論を以上の四点にまとめて整理した。また日本については、 ①経済企画庁をはじめ田村、岩井など企業レベルにおけるIT資本投資の効果とその補完要因について検証した、ミクロレベルでの検証 ②成長会計方式を用いて日本経済の低迷やIT資本の経済効果を検証した
Jorgenson、 Motohashiならびに松平をはじめとしたマクロレベルでの分析 主に二点を中心に議論の整理を行った。一般的な傾向であるが、 「生産パラドクス」に関する議論は1990年代前半に発表された議論ではIT資本と労働生産性成長との間に明確な関係は見出せないとする論調が多い。 IT資本の経済的効果について肯定的にとらえる研究結果が多くみられ
るようになったのは1990年代後半に入ってからである。
(図2‑4)アメリカにおける1960,1 990年代の景気拡大期における労働生産性成長率の比較
(%)
4
3.5

3
2.5
2

1.5

1

0.5
0
‑0.5

(資料)実質GDPはU.S.Department of Commerce,Bureau of
Economic Analysis,Real Gross Domestic Product Chained Dollars、

労働投入量はU.S.Department of Commerce,Bureau of Economic Analysis,
Hours Worked by Fu.〟'‑Time and Part‑ Time Employees by Industry Group。

以上の資料をもとに筆者が算出した。

ともあれDepartment of Commerce(2000)において確認されているように、現在ではIT
資本と労働生産性成長との関係はプラスとの見方は公式なものとなっている。こうしたIT
資本の有用性が認められるこの背景には、 1990年代のアメリカにおける労働生産性の動向があるように思われる。 (図2‑4)はともにアメリカ経済が好調であった1960年代と1990年
代の労働生産性成長率の動向を表したものである。図の左側に1960年代の、右側に1990
年代の労働生産性成長率がそれぞれ示されている。 (図2‑4)に示されているように1990年
代の労働生産性成長は1960年代とは異なり、後半に入ってから再び伸びが生じていることがうかがえる。こうした労働生産性成長率の動向の背景を情報化の進展に照合させて考えてみるならば、 Davidが指摘したようにIT資本が雌伏のときを経て経済的な効果を生み出26

す上での機が熟した、あるいはOlinerやSichelらの分析結果にあるように時間の経過とともに経済的効果を生み出すだけのストックが整った、ことなどが背景としてあげられるものと考えられる。
1990年代におけるアメリカの経済事情は他の時期と比較して好調が持続的であったことが異なっており、このことが「ニュー・エコノミー」と表現されるうえでの根拠となった。
この背景には好調な株価やそれに付随する形での資産効果に伴う旺盛な消費活動をはじめとして、経済の好循環をさせるための条件が整っていたこともあげられるが、 IT資本もアメリカにおける「ニュー・エコノミー」を構成する一要素であることは否定できないと思われる。すなわちITの経済‑の浸透により、取引・情報収集のコストが削減される。このことにより参入障壁の低下が生じて競争が激化した。またIT資本利用による労働生産性の上昇により、潜在成長率の上昇あるいはインフレ抑制に成功した。情報化の観点ではこうした要因が組み合わさってアメリカにおける「ニュー・エコノミー」が実現された、と考えられる。
以上にみてきたように1990年代における日米両国経済は「ニュー・エコノミー」他方「失われた10年」と明暗を分けた。一方で経済における情報化に目を向けてみるとインターネットの普及に代表されるように情幸酎ヒの質・量両面での拡大はまさに1990年代に生じたものであった。先にも述べたように日本そしてアメリカの経済情勢は情報化のみで説明しきれるものではないが同時にそれとは無関係であるとも言いきれない。本章において論議したように「生産性パラドクス」はとくにアメリカにおいて解消されたとする見方が大勢を占めている。しかしながら「生産性パラドクス」に関する議論のみでは1990年代とくにその後半での両国経済において情幸田ヒの及ぼした具体的な効果は十分に把握しきれない。
1990年代後半のアメリカにおける労働生産性の成長は情報化が主導したものであろうか。
低迷を続ける日本経済においてITは突破口となり得るのであろうか。以下の章でわれわれは実体経済に対してITの及ぼす具体的な効果を検証する。

27

第Ⅲ章 マクロ経済におけるITの経済効果の検第1節 目米経済の時系列的背景
はじめに日米両国の経済事情について簡単に振り返ってみよう 1990年代は吉川・松本(2001)が記すように日米両国の経済にとって注目すべき10年であったように思われる。
アメリカ経済は2001年の同時多発テロあるいは長期化の様相をみせているイラク戦争、
近年ではサブプライムローン問題に端を発した金融不安や原油価格高騰をはじめとして経済の先行きに対する不透明感が増しつつある。しかしながら1990年代におけるアメリカ経済は全般的に長期好況に恵まれたものであった。すなわち1970年代の石油危機を契機として生じたスタグフレーションを経験して以来、アメリカ経済は長い目でみて相対的な停滞傾向にあったが1990年代に入ってからはその傾向に一定の歯止めがかかり、結果として約120ケ月にわたる経済の拡大を経験することになった。このアメリカ経済が1990年代に経験した長期好況における特徴のひとつに低インフレと低失業率との両立があげられる。
1990年代におけるアメリカ経済事情は、失業とインフレのトレードオフに直面してきた従来のアメリカ経済とは異なっており、こうした状況を背景としてアメリカ経済は従来とは異なった次元にあるとした「ニュー・エコノミー」論が登場することとなった8。
一方で日本経済は石油危機を経験して以来、その高度成長期ひとまず終了した。その後、高度成長ではないものの日本経済は輸出を申しとした外需主導型の経済成長をつづけ、貿
易摩擦やプラザ合意に端を発する円高不況を経験しながらも世界経済における地位を確立
し「ジャパン・アズ・ナンバーワン」とまで称されるようになった。しかしながらバブル
経済の崩壊後に相当する1990年代において日本経済は(1990年代半ばに若干の回復基調が見られたものの)閉塞状態におちいり、 「失われた10年」と表現される長期停滞状態を経験することとなった。 2007年現在において日本経済には若干明るい兆しがみられるものの、拡大を続ける政府財政赤字や少子高齢化に伴う人口減少社会の到来など問題は山積しており予断を許さない状況にある。
むろんこうした日米経済の逆転現象には、本稿が分析対象とするITの導入のみならず財政・金融問題、マクロ経済政策、雇用情勢など様々な要因が考えられる9。しかしながら現在においてアメリカの経済成長ならびに労働生産性成長とITとの関係は肯定的なものとなっている。例えばアメリカにおいてITと労働生産性との関係については第I章で吟味したようにOliner and Sichel(1994,2000)、 Jorgenson and Stiroh(1999,2000)をはじめとした
数多くの分析が1990年代を中心に行われ、結果としてSolow(1987)が提起した情幸酎ヒが進

8 「ニュー・エコノミー」論が台頭する下地となった当時の詳しい経済状況については松水(1998)を参照にされたい。
9例えばアメリカの「ニュー・エコノミー」について考察を行っているものとして代表的なのがWeber(1997)である。
Weber(1997)は低インフレ、低失業が両立した長期好況がもたらされた要因として、 (1)生産のグローバル化による競争激化(2)金融市場の進化(3)製造業からサービス業への雇用の変質(4)政府の政策進歩(5)新興市場の興隆(6)情報通信技術の発展、を挙げている。

28

展してもその効果が表れないとする「生産性パラドクス」は解消されるに至った。現在においてはDepartment of Commerce(2000)が情幸田ヒをアメリカ経済に対し大きく寄与したものとして評価を下しているように、 ITと経済におけるプラスの関係の存在は広く認められている。
本稿においてわれわれはまず、 ITの労働生産性に及ぼす影響を検証する。 ITと労働生産性の関係に関しては先にあげたものをはじめとしてすでに多くの分析が行われているものの、本稿では日米両国における労働生産性の決定要因を探ることによって、 IT資本の労働生産性に対する寄与および労働生産性の成長、なかでも日米両国における1990年代の労働
生産性の変化に対するIT資本の影響を確認する。
つぎに本稿でわれわれは労働生産性に対する検証をさらに進展させ「IT資本と一般資本はどちらが生産的であり、かつどの程度生産的であるのか」という観点から分析を行う。
ここでわれわれはIT資本および一般資本双方の限界生産性を推計L IT資本と一般資本のマクロ経済に対する位置づけを行う。例えばIT資本が他の資本と比較して生産的、言いか
えれば高い限界生産性を有するのであれば労働生産性ならびに経済を成長させる上でいっそうのIT資本投下は有効であろう。またその逆であるならば、 IT資本は実体経済に対する負担となっている可能性がある。
くわえて本稿でわれわれは日米両国における一般資本ストックに占める最適なIT資本ス
トックの比率を推計し、昨今盛んに行われているIT資本投資、それにともなうIT資本ス
トックの増加が最適とされる基準と比較して妥当なものであるかどうかの判断を行う。
以上の三つの観点からマクロ経済におけるITの経済効果を検証し、その中でとくに注目すべき10年であった1990年代の日米両国経済にITがどのように関わっているか、を明らかにする。

第2節 分析のフレームワーク(1)労働生産性の分析
IT資本の浸透が労働生産性‑と及ぼす影響を検証するために、本稿では篠崎(1996、 1999、2003)ならびに斉藤(2001)に準拠して新古典派の経済成長モデルを使用する。具体的には一般資本ストック、IT資本ストックならびに労働投入を投入要素とする一次同次のコブ=ダグ
ラス型生産関数を基本モデルとして想定する。なお技術水準は所与のものとしており、投入要素に体化していないものと仮定する。
本稿においてわれわれが想定する生産関数は(3‑1)式にて与えられる10。この生産関数は経済における産出を非IT資本ストック、 IT資本ストック、労働投入、所与とされる技術水準
ならびに経済における稼働率水準で説明しようとするものである。具体的には(3‑1)式にお10 IT資本のマクロ経済に対する影響を把握する場合、このようなモデルを用いるのが一般的となっている。例えば篠崎(1996、 1999、 2003)や斉藤(2001)にて目にすることができる。

29

いて、 Yは実質GDPの水準、 Aは技術水準、 Kは非IT資本ストック投入、 IT

はIT資

本ストック投入、 Lは労働投入を意味している。またGordonの一連の研究においてみられるように1990年代のアメリカにおける労働生産性成長は景気要因的なものか否かについて見解が分かれている。したがって本章でわれわれは景気要因を示すものとして経済における稼働率水準rをモデルに導入することで、労働生産性の決定要因が景気要因的なものかあ
るいは情幸酎ヒの進展に負うものであるかを判別する。
Y = AKaITfiiy‑a‑p)epr‑(3‑1)(3‑1)式の対数をとると、 (3‑2)式がもたらされる。

¥nY‑¥nA+α¥nK+j3¥nIT+(l‑α‑β)InL+pr

lnY‑¥nL ‑¥nA+(α+β)lnK‑j3lnK+j3¥nIT‑(α+/?)InL+pr‑ ¥nA+ (α +/3)(lnK ‑lnL)+fi(lnIT‑lnK)+pr・n(吉‑ln^+(α+β)ln苦+/?ln IT +pr

・‑(3‑2)(3‑2)式は労働生産性の決定要因を示したものである。 (3‑2)式によるならば労働生産性(Y/ L)は労働投入あたりの非IT資本装備率(KI L)および非IT資本・IT資本比率(IT/ K)、技術水準』そして経済における稼働率水準γにより決定されることになる。すなわち(3‑2)式において技術水準を所与とした場合、労働投入あたりの非IT資本量が増える
ほど、非IT資本・ IT資本比率が上昇するほど(すなわち資本の情報化が進展するほど)、そして経済における稼働率水準が上昇するほど労働生産性は高まりをみせることになる。
(2)限界生産性の分析
先に導出された(3‑2)式によりわれわれはIT資本の労働生産性に対する影響力を把握することになるが、つづいて非IT資本ならびにIT資本のどちらがどの程度生産的であるかを把握するために双方の限界生産性を導出しよう。限界生産性とは当該資本ストックを追加
的に‑単位増やしたときに得ることのできる付加価値の増加分である。したがって、ここで(3‑1)式を非IT資本ストックK、 IT資本ストックITによりそれぞれ偏微分を行うと、両資本の限界生産性を示す(3‑3)、 (3‑4)式が与えられる。

30

Y些=aAKαITβr(i‑α‑βv=α̲‑(3‑3)∂KK
芸‑卵KαITP‑xn'‑ii‑(i‑α‑fサepr‑β芸・‑(3‑4)

非IT資本の限界生産性は(3‑3)式にて表されており、一方の(3‑4)式はIT資本の限界生産性をそれぞれ表している。

(3)最適資本比率の分析
先の生産関数(3‑1)式からIT資本の労働生産性に対する影響を示す(2‑2)式、そしてIT資本の限界生産性を表す(3‑3)、 (3‑4)式が導出された。しかしながら現行のIT資本ストックの蓄積水準についての妥当性には疑問が残る。例えば、最適と考えられる水準と比較してIT
資本ストックの蓄積が過少であるならば労働生産性成長にはIT資本ストックの蓄積が必要であろう。また逆にIT資本ストックの蓄積水準が最適水準と比較して過剰であるならば、IT資本の存在そのものが労働生産性成長を阻害している可能性がある。
荒井・安藤(2001)ならびに篠崎(2003)は、われわれが本稿において(3‑1)式として提示した経済全体の産出量を一般資本、 IT資本ストックならびに労働投入で説明しようとするモデ
ルに若干の展開を加えることでIT資本の総資本ストックに占める最適比率を推計するモデルを紹介している。そこでわれわれも荒井・安藤(2001)、篠崎(2003)を参照し(3‑1)式に変形を加えIT資本ストックの最適な比率を示す推計式を表した上で、日米両国経済におけるIT
資本の最適水準を把握してみよう。
まず総資本すなわちIT資本と一般資本との限界生産性均等条件を念頭においた場合、(3‑3)ならびに(3‑4)式を用いることにより(3‑5)式が与えられる。
すなわち(3‑3)および(3‑4)式より、 α(7/ K)‑fi(Y/ IT)との関係が導かれる。そこから若干の操作をくわえるならば、‑(3‑5)aK(3‑5)式の関係が導出される。
また非IT資本ストックとIT資本ストックを合わせたものを総資本ストック足。〟とすると、三者の関係は、 K+IT=K^〟で表わすことができる。そこでまず、 (3‑5)式を考慮することで一般資本ストックの総資本ストックに対する関係を示してみようO この関係は(3‑6)
式にて表される。
^rKl・‑(3‑6)

Kall K+ITA

1+ p,a

つぎに総資本ストックに対するIT資本ストックの関係を示してみよう。IT資本ストック比
率は総資本から一般資本ストック比率を引いたものにほかならない。したがってIT資本比31

率を示す関係は(3‑7)式により表される。

Kall
Ka〝

'P,a
1+p,a

1+P,a

‑(3‑7)

1+P,a(2‑7)式により総資本ストックに占めるIT資本ストックの最適比率が表されることになる。

第3節 使用データおよびその動向(1)アメリカ①データの出所11
Y :民間部門における実質GDP(U.S.Department of Commerce,Biireau of Economic
Analysis, Real Gross Value Added by Sector)0

K:民間部門における非IT資本ストック(U.S.Department of Labor,Bureau of Labor
Statistics, Capital Detail Data byAsset乃rpe for Major Sectors)c
IT :民間部門におけるIT資本ストック(U.S.Department of Labor,Bureau of Labor
Statistics, Informa tion Processing Equipmen t and Software for Major Sectors)。
L :民間部門における労働投入量(U.S.Department of Commerce,Bureau of Economic
Analysis, Hours Worked毎′ Full‑Time and Part‑Time Employees by Industry)i。

r :民間部門における稼働率水準{Economic Report of the President 200カ。

②データの動向(図3‑1 )アメリカにおける民間部門実質GDP成長率
(%)
10

8

6

4

2

0

‑2

A

ハ
l L ▲ ∧/ ー＼l I 〉 、 lV V、′、¥V
自主 享享享Y享享三言喜喜享
I

)

.Y

I

〉′

W

)

.▼

▼

‑4

(資料) U.S.Department of Commerce,Bureau of Economic Analysis,
Real Gross Value Addedby Sector.をもとに筆者が算出したO

ll 0内はデータの出所を示している。

32

はじめにアメリカにおける民間部門における成長の推移を確認しておこう。 (図3‑1)はア
メリカの民間部門における実質GDP成長率の推移を示したものである。
(図3‑1)をみてみると、民間部門実質GDP成長率において三つ(あるいは四つ)の谷があることに気づく。これらの谷は1980年代初頭、 1990年代初頭、 1995年頃および2000‑2001
年にかけての時期に相当しており、それぞれの時期でGDP成長率は減速をみせている。
こうした谷の背景には、例えば1980年代初頭における民間部門実質GDP成長率の減速は
レーガン政権期でのマネタリスト的金融政策による景気後退が考えられ、また1990年代初頭に生じている民間部門における実質GDP成長率の減速は「雇用なき景気回復」、 2000年
代初頭に入ってからの民間部門の実質GDP成長率減速は景気後退および2001年の同時多発テロにともなう景況感悪化をそれぞれ背景にしていると思われる。先に述べたが、 1990
年代のアメリカは約10年におよぶ好景気を経験している。しかしながら(図3‑1)からわずかではあるが、 1995年頃において一時的な民間部門実質GDP成長率の減速がうかがうことができる。このわずかな減速は1991年以降の景気拡大が一段落したことを反映したものと考えることができるが、この減速後の1990年代後半においても民間部門実質GDP成長率
は落ち込みをみせることなく回復し、かつ1990年代前半の水準を超える成長をみせている。
このように(図3‑1)からは1990年代におけるアメリカ経済の力強さをうかがうことができる。
(図3‑2)アメリカにおける民間部門労働投入変化率
(%)

7

5

3

1

a

‑3

(資料) U.S.Department of Commerce,Bureau of Economic Analysis,
Hours Worked by Full‑Time and Part‑Time Employees by lndus的′をもとに筆者が算出した。

つぎにアメリカにおける労働投入量の動向を確認しよう。 (図3‑2)はアメリカの民間部門
における労働投入量変化率の動向を示したものである。先にわれわれが(図3‑1)で示した民間部門実質GDP成長率と同じように1980年代初頭、 1990年代初頭および2000年代初頭
において変化率はマイナスを記録するなど深刻な状況をみせている。たとえば1980年代初
頭での民間部門労働投入量変化率の低下(あるいは労働投入量そのものの減少)は1970年代

33

より続くスタグフレーション解消を目的とした金融引き締め策に伴う景気後退をその要因としていると考えられる。また1990年代初頭の労働投入量の低下は、この時期にみまわれた「雇用無き景気回復」を背景にしていると思われ、一方で2000年代初頭に生じている労働投入量減少は2001年の同時多発テロと、それ以前から兆候がみられつつあった2000年に入ってからの景気後退を背景としていると考えられる。しかし(図3‑2)からはそのいずれの雇用情勢悪化においても民間部門の労働投入量変化率は比較的早期に回復している状況がうかがえる。とくに1990年代に限ってみれば、 (図3‑2)から雇用は堅調に推移しているといえる。以上のように民間部門における労働投入量の動向はおおむねその背後にある経済事情と関連していると思われる。

(図3‑3)アメリカの民間部門におけるITおよび非IT資本ス
トック伸び率

(%)
3.5

3

2.5

2

1.5

1

一

一

一

一

一一ム

ー

ー

ro ho ro… ≡ … ≡ ≡ So ≡ … … … 喜 ≡ 至(年)(資料) U.S.Department of Labor,Bureau of Labor Statistics, Capital Detail Data
by Asset Type for Major SectonSならびにU.S.Department of Labor,Bureau ofLabor Statistics, Information Processing Equipment and So丹ware for Major Sectors

をもとに筆者が算出した。

くわえてアメリカにおける民間部門の非IT資本ストックおよびIT資本ストックの伸び率の動向を確認してみよう。 (図3‑3)はアメリカの民間部門における非IT資本ストックとIT資本ストックの伸び率をそれぞれ示したものである。 (図3‑3)においてまず目につくのが対応している目盛りがそれぞれ異なっていることからもうかがえるように、 IT資本ストッ
クの際立った伸びであろう。
それではそれぞれのストックの動向について立ち入って観察してみよう。まず非IT資本であるが(図3‑3)から三つの谷が生じていることがわかる。すなわち1980年代初頭、 1990
年代初頭と2000年代初頭の谷がそれに相当している。こうした動きは(図3‑2)に示されて34

いる民間部門労働投入量変化率と似ており、民間部門における一般資本ストックの伸びは
民間部門実質GDP成長率をはじめとした経済情勢に影響を受けていることが(図3‑3)からうかがうことができる。
つぎに民間部門におけるIT資本ストック伸び率の推移をたどってみよう。先にわれわれが指摘したように、民間部門の一般資本ストックと比較して高い伸びをみせている 2000
年代初頭においてその伸びは4%程度と落ち込みをみせるが、それ以外の時期とくに1990
年代ではその後半において10%を超える力強い伸びをみせている。確かに(図3‑3)からは1990年代初頭と2000年代初頭の民間部門において、 IT資本ストックの伸び率が極端に落ち込んでいることがうかがうことができ、一般資本ストックと同様にIT資本ストックも背後にある経済情勢の影響を受けていると考えられる。しかしながら(図2‑3)からは、 1980年
代および1990年代双方を通じてIT資本ストックの伸び率は10%を超えることも珍しくな
く、アメリカの民間部門において資本の情報化が着実に進展していることがうかがえる12。

(図3‑4)アメリカの民間部門における労働生産性
成長率

(%)
5

4

3

2

1

0

a

(資料) U.S.Department of Commerce.Bureau of Economic Ana一ysis,
Real Gross Value Added'by SectorfjiらぴにU.S.Department ofCommerce,Bureau of Economic Analysis, Hours Workedby Full‑Timeand Part‑Time Employees by lndustryaをもとに筆者が算出した。

本稿の分析対象の一つである労働生産性の動向について吟味してみよう。 (図3・4)はアメリカの民間部門における労働生産性成長率の推移を示したものである0 (図3‑4)から1980
年代初頭、 1990年代初頭および1995年代中頃に労働生産性成長率は落ち込みをみせていることがうかがえる。こうした労働生産性成長率の落ち込みは労働投入量や資本ストック
12 ァメリカの民間部門での一般資本ストック伸び率は1980年代で年平均2.2%、 1990年代で年平均2.08%であった。
対してIT資本ストックの伸び率は1980年代において年平均8.62%、 1990年には年平均9.08%であった。このようにアメリカの民間部門では1990年代に入り、一般資本ストック伸び率が低下する一方でIT資本ストック伸び率は上昇をみせ、一般資本からIT資本‑の乗り換えが進んでいることがわかるO

35

の伸び率と同じように、景気要因をはじめとしたその当時の経済情勢を反映していると思われる。たとえば、 1980年代初頭にみられる民間部門での労働生産性成長率の落ち込みは1980年代初頭の景気後退、また1990年代初頭に生じている労働生産性成長率の低下は当時の「雇用なき景気回復」と表現される経済事情がそれぞれ背景にあると考えられる。さらに1990年代におけるアメリカ民間部門の労働生産性成長率の動向について確認しておこう。アメリカにおける民間部門の労働生産性成長率の動向に関して1990年代は前半と後半との二つに分けることができる。まず1990年代初頭の民間部門における労働生産性成長率の動向は当時の「雇用なき景気回復」を反映していると思われる。労働生産性の動向は産出と労働投入との動向で決まる。すなわち、 1991年の民間部門における労働生産性成長率
は1.9%であった。この背景には1990年代初頭の景気後退が要因として考えられる13。翌年の1992年では民間部門における労働生産性成長率は、3.52%と高い値を示している14。 1990
年代前半の労働生産性成長は1995年頃にいったん終息をみせるが、早期に回復をみせ民間
部門の労働生産性成長率は年率2%を上回る高い伸びをみせている1980年代の景気拡大
期はそれが長期化するにつれ労働生産性成長は鈍化をみせている。しかしながら1990年代ではその初頭から生じた景気拡大が一段落した1990年代半ばに労働生産性成長は鈍化をみせる一方で、再び1990年代後半に入り労働生産性は成長をみせている。 (図3‑4)からは民間部門における労働生産性成長率が1990年代後半に入りさらなる伸びをみせるという
1980年代とは異なった様子をうかがうことができる。
(図3‑5)アメリカの民間部門におけるIT・非lT資本比率

(%)
12

10

8

6

4

2

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3
○

8
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・b

(資料) U.S.Department of Labor.Bureau of Labor Statistics, CapitalDeta〟 Data by
Asset Type for Major Sectors.ならびにU.S.Department of Labor.Bureau of Labor
Statistics, Information Processing Equipment and So斤l仰're for Majo,′一Sectorsをもとに筆者が算出した。
13 1991年のアメリカ民間部門における実質GDP成長率、労働投入量変化率はそれぞれ‑0.79%、 ‑2.69%であった。
14 1992年の民間部門実質GDP成長率および労働投入量変化率はそれぞれ4.02%、 0.49%である。 1992年に生じている労働生産性成長は景気回復に応じて産出量が増加しているものの労働投入量の伸びが緩慢であったことが背景にある36

経済における情報化は1980年代以降において進展したと考えられるが、このことを民間部門におけるIT資本ストックの一般資本ストックに対する比率の観点から確認しよう。(図3‑5)はアメリカの民間部門におけるIT資本ストックの一般資本ストックに対する比率の推移を示したものである。先の(図3‑3)によってすでに確言忍したようにIT資本ストックは1980、1990年代を通じて増加を続けてきた。こうしたIT資本ストックの蓄積は経済の情報化を促したと考えることができる。実際、 (図3‑5)からみてとれるように1980年に2.2%であっ
たIT資本ストックの一般資本ストックに対する比率は2005年では10.3%となり、その比率は約5倍の拡大をみせている。(図3‑5)によりIT資本ストックの一般資本ストックに対する比率の推移をたどってみよう。全般的にIT資本の一般資本に対する比率は上昇をみせているが、 1990年代に入りその上昇度は急になっていることが(図3‑5)からうかがえる.こうした動きは(図3‑3)に示されているIT資本ストックの増加率からもうかがうことができ、IT
資本増加率と照らし合わせてみると1980年代より進展してきた経済の情報化は1990年代に入りその進展度に拍車がかかったものと考えられる15。

(2)日本①データの出所16
Y:民間部門における実質GDP(独立行政法人経済産業研究所「Japan Industrial
Productivity Database 2008」 )0

K:民間部門における一般資本ストック(総務省『情報通信白書(平成19年版)』 )0
IT:民間部門におけるIT資本ストック(総務省『情報通信白書(平成19年版)』 )0
L :民間部門における労働投入量(就業者数は総務省統計局統計調査部国勢統計課「労働力調査」、労働時間数は厚生労働省統計情報部雇用統計課「毎月勤労統計調査」 )。
r :製造業における設備稼働率水準(経済産業省経済産業政策局調査統計部『鉱工業指数
年報』)。
②データの動向
まず日本における民間部門実質GDP成長率を確認しておこう。 (図2‑6)は日本の民間部
門における実質GDP成長率の推移を示したものである。ここで(図2‑6)において民間部門の実質GDP変化率を時系列的にたどってみようO まず1980年代では、プラザ合意に基づく円高不況を挟んで民間部門実質GDP成長率は順調に推移しているといえる。とくに1980
年代後半から1990年代初頭にかけてのいわゆるバブル経済期において日本における民間部
門実質GDPは高い伸びをみせていることが(図2‑6)よりうかがうことができる。

15 IT資本ストックの一般資本ストックに対する比率の上昇率は1980年代では年平均6.29%、 1990年代では年平均
6.85%であり、 1990年代に入り比率の上昇率の加速が生じている。
16 0内はデータの出所を示している。

37

(図3‑6)日本における民間部門実質GDP成長率

m
8

6

4

2

0

‑2

‑4

(資料)独立行政法人経済産業研究所「Japan Industrial Productivity
Database 2008」をもとに筆者が算出したO

しかしながらバブル経済崩壊後の1990年代においては不安定な動きをみせている17。
1990年代の民間部門における実質GDP成長率を観察すると、 1990年代半ば民間部門実質
GDP成長率は3%台を記録するなど回復基調をみせているものの、それは一時的なものに終わっている。このことは「ITバブル」として話題を呼んだ2000年代初頭にも同じことがいえる。総じていえば1990年代に入ってからの日本の経済成長は低調かつ不安定なものであり、 (図3‑6)からはアメリカとは異なった様子を示している日本の1990年代がみてとれる。
(図3‑7)日本の民間部門における労働投入変化率

(V
4

<

2

1

0

a

‑2

‑3

(資料)総務省統計局統計調査部国勢統計課「労働力調査」 、
厚生労働省統計情報部雇用統計課「毎月勤労統計調査」をもとに筆者が算出した。

17 日本の民間部門実質GDP成長率は1980年代に4.33%!年、 1990年代では1.09%件と1990年代に入ってから急落
している。

38

つづいて日本の民間部門における労働投入量の動向を観察してみよう。 (図3‑7)は日本の民間部門における労働投入量変化率の推移を表したものである。ここでは日本の民間部門
における労働投入が1990年代初頭を境としてその明暗を分けている様子がうかがえる。すなわち1980年代の労働投入量変化率はすべての年でプラスの値を記録しており、総じて順調に推移しているといえる。しかしながらバブル経済の崩壊した1990年代初頭以降、 1990
年代中ごろの一時的な高まりを除いて労働投入量変化率はすべての年でマイナスを記録するなど不安定に推移し、長期不況にともなう雇用情勢の悪化をうかがわせるものとなっている!8 1990年代における日本の民間部門の労働投入伸び率の状況を注意深くみてみると、1990年代半ばおよび末期にて回復基調を一時的でありながらも見せている。たとえば(図2‑7)において1996年の労働投入量変化率は1.63%であり、また2000年の労働投入量変化
率は1.39%であった。しかしながら1980年代における労働投入量変化率は年率1.73%であるのに対して1990年代では年率‑0.1%であり、 1990年代に入ってからの労働投入量は若干ではあるものの減少基調にある。このことは(図3‑7)からもうかがうことができ、バブル経済崩壊から間もない1990年代前半および景気後退が深刻化した1990年代末期においてマイナスの値を記録しており実質GDPと同様に力強さに欠けるものとなっている。

(図3‑8)日本におけるZTおよび非IT資本ストック伸び率
40
35
30
25
20
15
10
5
0
‑5
・.一
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(年)

良

(資料)総務省『情報通信白書(平成19年版)』をもとに筆者が算出した。

日本の民間部門におけるIT資本ストックとそれ以外の非IT資本ストックの伸び率の動向を追ってみよう。 (図3‑8)は日本の民間部門におけるITおよび非IT資本ストックの伸び率の推移を表したものである。はじめに非IT資本ストックの伸び率を観察してみよう。 (図3‑8)によると1980年代後半から1990年代初頭にかけて民間部門における非IT資本ストッ

18 日本の民間部門における労働投入量変化率について、 1980年代では年平均で1.6%、一方で1990‑98年の期間では
年平均‑0.84%であり1990年代に入ってからの日本の民間部門での労働投入の伸びの低調さがうかがえる。

39

クは比較的高い伸びをみせている。しかしながらバブル経済崩壊後の1990年代初頭以降、民間部門において一般資本ストックの伸び率はマイナスの値こそ記録していないためスト
ックの積み増しが生じているといえるが、長期不況を背景に民間部門での資本ストックに対する投資が減少したことも考えることもでき、 1990年代民間部門一般資本ストックの伸びは低下している。
一方でIT資本ストックの伸び率に目を向けてみると先の(図3‑3)におけるアメリカの動向と同様に図の対応する目盛りが異なっているように、日本の民間部門においてもIT資本
ストックは一般資本ストックと比較して高い伸びをみせている。この伸び率の動向を(図3‑8)で確認してみると、 1980年代では30%を超える年がみうけられるように日本の民間部
門においてIT資本ストックは高い伸びを示している。しかしながら1990年代に入り、民間部門においてIT資本ストックの伸び率はマイナスを記録する年もあり安定感に欠けている。日本の民間部門では一般資本ストックの伸び率は1980年代において年平均6.58%、また1990年代では年平均4.18%であった。またIT資本ストックの伸び率は1980年代では
年平均23.55%であるのに対し1990年代に入ってからは年平均6.06%と急落している。こうした日本の民間部門でのIT資本ストックにおける伸び率不振の背景の‑つには、経済不況を背景とした民間部門のバランスシートの悪化が考えられる。すなわちバランスシートが悪化する中、資本ストック‑の投資が控えられ、他方IT資本ストックも他の資本ストッ
クと同列に扱われることで投資が控えられた可能性が考えられる。いずれにせよ1990年代の日本の民間部門におけるIT資本ストックの伸び率は急激な低下をみせており、 1990年
代後半ではアメリカと比較して相対的に低いレベルでその伸び率は推移している。日本の民間部門でのIT資本ストックの成長は1980、 90の両年代をつうじて着実な伸びをみせた
アメリカとは異なり力強さに欠ける姿を示している。
(図3‑9)日本の民間部門における労働生産性成長率
6

5

4

3

2

1

0

a
‑2

(資料)独立行政法人経済産業研究所「Japan Industrial Productivity
Database 2008」 、総務省統計局統計調査部国勢統計課「労働力調査」 、
厚生労働省統計情報部雇用統計課「毎月勤労統計調査」をもとに筆者が算出した。

40

さらに日本の民間部門における労働生産性成長率の推移を確認してみよう。 (図3‑9)は日本の民間部門における労働生産性成長率の推移を示したものである。 (図3‑9)からは以下の事柄がうかがえる。まず1980年代ではその初頭において落ち込みをみせているものの、円高不況から脱した1980年代中頃あるいはバブル経済期にあたる末期には5%台に達する年がみられるように労働生産性成長率は順調に推移している。つぎに1990年代の労働生産性
成長率の動向を追ってみよう。バブル経済崩壊直後の1990年代初頭、労働生産性成長率はマイナスの値を記録するなど低下をみせているが徐々に持ち直し1997年には2%に達するまでに回復した。しかしながらこの労働生産性成長率の回復基調は景気後退が深刻化した
1990年代末期には途切れている。 2000年に入り労働生産性成長率は順調に推移しているが、1990年代に限ってみれば労働生産性成長率は回復をみせたとしても一時的なものであり力強さに欠けている。日本における民間部門の労働生産性成長率は1990年代において労働生
産性成長率が年率2‑3%台と一定の値を維持して安定的かつ継続的に推移したアメリカとは異なった様子を示している。
日本の民間部門における情報化の進展をIT資本ストックの非IT資本ストックに対する比率の観点から確認してみよう。 (図3‑10)は日本の民間部門でのIT資本ストックの非IT
資本ストックに対する比率の推移を示したものである。日本の民間部門におけるIT・非IT
資本ストック比率を(図3‑10)により時系列的に確認してみると、日本においてもアメリカと同様に1980年代から2000年代初頭の期間で民間部門におけるIT資本ストックの一般資本ストックに対する比率は上昇をみせており年代の経過とともに日本の民間部門において
情幸田ヒが進展している様子がうかがえるO(図3‑1 0)日本の民間部門におけるIT・非IT資本ストック比率

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00
CO 00 OO
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⊂)
1ゝ

(資料)総務省『情報通信白書(平成19年版)』をもとに筆者が算出した。

41

しかしながら同時にその比率上昇の道のりは平坦でないことも同時に(図3‑10)からうかがえる。すなわち1980年代初頭から1990年代初頭まで、民間部門におけるIT資本スト
ックの一般資本ストックに対する比率は順調に上昇し民間部門における情報化は進展をみせていたが、(図3‑10)からみてとれるように1990年代半ばに日本の民間部門における非IT
資本ストックに対するIT資本ストックの比率自体が低下をみせており、一時的ではあるが日本の民間部門における情報化の進展が頓挫している様子がうかがえる。また1990年代末期以降あるいは2000年に入ってからもIT・非IT資本ストック比率の伸びは小さく、日本の民間部門において情報化が遅々として進んでいない状況がみてとれる。こうした情報化の進展が進まない背景の一つとして、先の(図3‑8)にてわれわれが示した1990年代半ば以降のIT資本ストックの伸びの不振があるように思われる。
(図3‑5)および(図3‑10)から認識できるように、 1980年代初頭においてすでにアメリカは日本と比較しIT資本ストックの一般資本ストックに対する比率は高く、この観点でアメリカの民間部門は日本における民間部門と比較しで情報化が進展しているといえる。また(図3‑10)で示されているように1990年代において日本の民間部門での情幸田ヒの進展は足踏みをみせたこともあり、総じていえば日本の民間部門における情幸田ヒの進展は(図3‑5)と(図3‑10)に示されている状況を比較して把握できるように、アメリカの50%程度とアメリカに比べ一歩遅れているといえる。

第4節 推計結果(1)労働生産性の分析結果
われわれは(3‑2)式を用いて日米両国における労働生産性の動向について推計を行った0
なお推計は日米両国ともにコクラン=オーカット法にて行った。これら推計結果を以下に示
し、労働生産性成長の決定要因について考察を行う。
①アメリカ(表3‑1)アメリカの民間部門における労働生産性決定要因
本 稿 推 計 結 果

篠 崎 (1 9 9 9 )斎 藤 (2 0 0 0 )荒 井 .安 藤 (2 0 0 1 )980〜 98

1 9 80 へ′9 9

推 計期 間1980

ln (K / L )0 .70 0 (6 .1 3 )0 .4 13 (2 .3 5 )0 .6 6 5 (2 1.9 )0 .4 3 3 (3 .2 )In CIT / K )0 .2 5 9(2 8 .2 6 2 )0 .1 2 (5 .3 9 )0 .2 0 6 (6 1.9 )0 .1 5 8 (ll .9 )r

0 .0 0 6 (5 .7 0 9 )‑0 .2 6 6 (7 .8 )0ー
2 15 (2 .8

0 .9 80 .9 9 8

0 .9 9 3

1 .3 4

1.7 7

A R 1

R '
D .W .

2005

979

94

0 .2 8 2

0 .9 9 6

2 .0 0 9.3 0(注)推計値の欄に示されている0内の数値はt値を示す。

42

(表3‑1)はアメリカの民間部門における労働生産性の決定要因を示したものである。アメリカの民間部門を対象としたわれわれの推計においてモデル式の説明力は満足できる水準にあり、また系列相関の存在もみうけられない。
本稿の目的はITの経済効果を把握することにある。したがって(表3‑1)においてはIn(/T/ K)の推計値を示す行を確認すればよい.また用いるデータあるいは推計期間による違いが存在するため厳密な意味での比較は不可能であるが、推計結果の傾向を把握するために他の推計結果を引用することにした。そこで(表3‑1)をみるとin(/r/ k)の本稿推計
値はO.259で正の値を示しており、またt値も十分な値にある。したがって(3‑2)式に照らし合わせてみて資本ストックの情報化が進展するにつれて労働生産性の水準が高まることがいえる。一方で他の(表3‑1)における研究結果を概観してもIn(/r/ K)の推計値はすべて正の値をとっており、 IT資本の導入が労働生産性に対して有意義な効果を及ぼしていることがうかがえる。このように本稿推計値は(表3‑1)にあげた他研究の分析結果と整合的であり、アメリカにおける「生産性パラドクス」を棄却するものである。

(表3‑2)アメリカの民間部門における労働生産性に対する寄与
19 90 ‑ 9 5 年

19 95

20 00 年
両 期 間 にお ける労働 生

本 稿 推 計 値 (1)説 明 変 数 年 平 均値

寄 与 (3 )= (1 ) ×

説 明変 数 年 平均 値

寄 与 (5 )= (1 ) ×
産 性 変 化 (6 )= (5 )‑ (3 )説 明 変 数
(2 )

(2 )

(4 )

(4 )

ln (K / L

0 .7

4 .5 93 .2

3

4 .5 83 .2 0 6

ー0 .0 0 7

In lT / K

0 .2 5 9

ー3 .0 9‑0 .8 0 0

‑ 2 .7 7‑ 0 .7 1 70 .0 8 3r

0 .0 0 6

8.8 8

0 .4 98 2 .9 0

0 .4 9 70 .0 0 6

定 数 項

0 .6 3 4‑

0 .6 3 4‑

0 .6 3 40

ln (Y / L )実 測 値
ln (Y / L )推 計 値

‑

3 .5

5

‑

3 .5 3 8

3 .6 00 .0 8 6

3 .6 2 0

0 .0 8 2

先ほど(表3‑1)においてIT資本は生産活動に対してプラスに寄与し、アメリカにおける「生産性パラドクス」は否定されるに至ったが、 1990年代後半に入ってからのアメリカにおける労働生産性成長に対しで情報化はどのような効果を及ぼしたのであろうか。
(表3‑2)はアメリカ民間部門の労働生産性変化に対する各説明変数の寄与を示したものである。まず労働生産性の変化は1990‑95年における各説明変数の寄与((表3‑2)では(3)と記された列の値)と1995‑2000年における各説明変数の寄与((表3‑2)では(5)と記された列の値)との差((表3‑2)では(6)と記された列の値)によって知ることができる。そこで両期間における労働生産性変化に対するIT資本の寄与を探るために、まずわれわれの推計によって求められた両期間におけるIn(7/ L)つまり労働生産性の差を(表3‑2)で確認すると0.083である。つぎにIn(/r/ K)、資本の情報化の進展度すなわち労働生産性変化に対するIT資本の43

寄与の差を確認すると0.006であり、同時に労働投入‑単位当たりの非IT資本量が労働生産性に与える影響を確認するためIn(K/ L)による寄与の差を確かめると‑0.007であった。
資本の情報化が労働生産性の変化に対してプラスの影響を与えているのに対して、労働投入‑単位あたりの非IT資本量はわずかではあるが労働生産性の変化に対してマイナスの寄与を及ぼしていることがわかる。また景気要因が労働生産性変化に与えた寄与を確かめると((表3‑2)ではrの推計値を表した行を確認すればよい)、両期間における寄与の差は0.006であった。
アメリカの民間部門では1990年代後半に入り労働生産性の成長が生じている。この労働生産性の成長は資本の情報化に負うところが大であり、また景気要因も労働生産性に対してプラスに作用しているもののその程度は小さい。したがってわれわれの分析からは1990年代後半に生じているアメリカの民間部門における労働生産性の成長は景気循環的な要素も若干確認されるものの、その大半は投入資本の情報化いいかえればIT資本に起因すると解することができる。

②日本(表3‑3)日本の民間部門における労働生産性決定要因
本 稿 推 計結 果

篠 崎 (1 9 9 9 )

総務省『情報通信白書(平成 19 年版)』

荒 井 .安 藤 (2 0 0 1 )推計 期 間19 8 0 一‑ 2005ln(K / L

0 .5 3 4 (3 .6 8 1)

0 .4 6 6 (17 .2

0 .4 1 1(2 1 .0

0 .4 7 2 (4 7 .3‑∩(IT / K

0 .0 6 8 (2 .0 3 0 )0 .1 14 (3 .4 4

0 .12 1(6.9 7)

0 .1 0 7 (5 .0 )「0 .0 0 3 (4 .6 2 5 )0 .0 14 (1.4 0 )0 .2 0 9 (5 .4

0 .9 9 7

A R (1)
2
R
D .W .

974

96

‑

975

2005

9 8 0 ‑〉 99

0 .9 2 7

0 .9 9 4

0 .9 90 .9 9 7

1 .1 2 5

1 .6 1

1.6 6 6

.7 3 6(注)推計値の欄に示されている0内の数値はt値を示す。

つづいて(3‑2)式による日本の推計結果を確認しておこう。 (表3‑3)は日本の民間部門での労働生産性の決定要因を表したものである。われわれの日本の民間部門を対象とした推計においてはモデル式の説明力は十分な水準にあるものの、ダービン=ワトソン比の値は1.125と低く系列相関の存在は否定できない結果となった。なお先のアメリカ系列と同様に他の推計結果を引用している。
日本の民間部門におけるIT資本導入による労働生産性に及ぶ影響を確かめるには(表3‑3)に含まれているIn(/7/ K)の推計値を示す行をみればよい。 in(/r/ k)の本稿推計値
は0.068であり、またt値も十分な値にあることから(3‑2)式に照らし合わせてみて資本のBKI

情報化が進展するにしたがい労働生産性の水準が高まるといえる。したがって日本の民間部門においてもアメリカと同様に「生産性パラドクス」はみうけられない。また他の推計結果を吟味してみてもIn(/7/ K)の推計値は正の値をとっており、 IT資本は労働生産性に対して有意義な効果を及ぼしていることがうかがえる。一方でアメリカの民間部門を対象とした(表2‑1)に示されているin(/r/ k)の本稿推計値は0.259であり、日本の民間部門を対象とする(表2‑3)に示されているIn(/7/ K)の本稿推計値は0.068である。
このようにアメリカの民間部門を対象としたin(/r/ k)の本稿推計値は日本の民間部門のそれと比較して高い。そのためアメリカ経済は日本経済と比較してIT資本の動向に左右されやすいあるいは情報化の効果が発揮されやすい性質を持っており、いいかえれば日本
経済は情報化の効果を享受しにくい性格を有しているとわれわれの推計から位置づけることができる。

(表3‑4)日本の民間部門における労働生産性に対する寄与
199 0

95 年

本 稿 推 計 値①

1 99 5
寄 与 ③ =① ×

20 00 年説 明 変 数 平 均 値

両期 間 にお ける労

寄 与⑤ =① ×

働 生 産性 変 化⑥ =

④

⑤ ‑③

説 明 変 数 平 均 値 ②②㊨

In K / L

0 .5 3 4‑2 .5 4

‑ 1 .3 5 6

ー2 .3 8‑.2 7

0 .0 8 5In lT / K )0 .0 6 8‑ 3 .7 0‑ 0 .2 5 2‑ 3 .4 5‑ 0 .2 3 5

0 .0 1 7「

0 .0 0 3

0 3 .7 4

0 .3 1 1

9 9 .2 8

0 .2 9 8‑ 0 .0

定 数項

4 .7 7‑

4 .7 7 1‑

4 .7 730ln (Y / L )実 測 値

3 .5 7 2

3 .6 0 7

0 .0 3 5ーn (Y / L )推 計 値

3 .4 7 4

3 .5 6 30 .0 8 9

つづいて日本の民間部門での労働生産性変化に対する各説明変数の寄与を吟味してみよう。日本を対象とした分析でも「生産性パラドクス」の存在は否定されることになったが、経済後退が深刻化しアメリカとは対照的な経済情勢となった1990年代後半においてIT資本は日本経済に対していかなる影響をおよぼしたのであろうか。
(表3‑4)は日本における民間部門の労働生産性変化に対する各説明変数の寄与を示したものである。日本を対象とした分析でもアメリカのそれと同様に、 1990年代を前半と後半とに分けることで両期間における労働生産性の変化の要因を探ることとした。両期間における労働生産性の変化は1990‑95年における各説明変数の寄与((表3‑4)では③と記された列の値)と1995‑2000年における各説明変数の寄与((表3‑4)では⑤と記された列の値)との差((表3‑4)では⑥と記された列の値)によって確認することができるOそこでWI L)の値を確認し労働生産性変化の程度をみてみると、実測値と推計値とで開きがあるものの1990年
代後半に入り日本においても労働生産性の成長が生じていることがわかる。ここで日本の民間部門における労働生産性成長に対する各説明変数の寄与を(表3‑4)により確認してみよ45

う。まずわれわれの推計によって求められた労働生産性成長に対するIn(K/ L)、すなわち
非IT資本ストックの労働生産性成長に対する寄与は0.085である0 ‑方でIn(/r/ K)¥よって把握されるIT資本の労働生産性成長に対する寄与は0.017である。また景気要因を示
すrの労働生産性成長に対する寄与は‑0.013であり、 1990年代後半における日本の景気後
退は労働生産性に対して負の効果を及ぼしていることがうかがえる。
1990年代後半は日本経済の停滞が一段と鮮明になった時期に相当する。したがって景気要因が1990年代後半における日本の民間部門での労働生産性に負の影響を及ぼしていることは言うまでもない0 ‑方で資本投入の情幸田ヒの観点からみれば1990年代後半における労働生産性成長は非IT資本によるところが大きく、アメリカと異なりIT資本は労働生産性
成長に大きな影響を与えていないことがわれわれの分析からみてとれる。
(2)限界生産性の分析結果①アメリカ(90 (図3‑ll)アメリカの民間部門におけるZT・一般資本の限界生産性

一

呂

一一

￡

O fo lゝ

一・

一

￡

冨

a>

oo

⊥

￡
⊂)

3

一一L

3

ro Jゝ

霊
03

一・

3

一

3
CO C〉

A fvo ro r*o

3

g

3

r0

.1ゝ

(年)

つづいてアメリカの民間部門におけるIT資本ならびに非IT資本双方の限界生産性の動向について確認しよう。われわれは(3‑3)および(3‑4)式によりアメリカの民間部門におけるIT資本と非IT資本それぞれの限界生産性を算出した。算出結果は(図3‑ll)に示されている。
(図3‑ll)からはIT資本が非IT資本に比べて非常に高い限界生産性を示していることがうかがえる。また両者の時系列的な動向を確認すると、非IT資本の限界生産性の動向は安定的に推移しているのに対してIT資本の限界生産性は時間の経過とともに著しい低下をみせている。これはIT資本ストックの蓄積速度を反映したものと考えられる。

46

②日本
m

(図3‑1 2)日本の民間部門におけるlT・非IT資本限界生産性
800
700
600
500
400
300
200
100
0

co ff‑i CO tf^
03
⊂〉

0〇
ro

03
‑&サ

00

fO cO CD CD CD to

0°
ct>

くD
a〇

⊂)

3

3

g (年)

く〇

くCl

く0

く1〇

⊂)

⊂)

⊂)

INJ

‑to‑

C5

ゥ〇

C⊃

ru

.Iゝ

つぎに日本の民間部門におけるIT資本ならびに一般資本の限界生産性の動向について検証してみよう。なお推計はアメリカの民間部門と同様に(3‑3)ならびに(3‑4)式を用いた。推計結果は(図3‑12)において示されている。ここからはアメリカの民間部門と同じように日本の民間部門においても、一般資本に比べてIT資本が高い限界生産性を示していることがわかる。またアメリカと同様に、とくに1980年代において日本の民間部門でのIT資本の限界生産性低下は著しく、日本の民間部門におけるIT資本ストック蓄積の速さを反映していると思われる。
IT資本の限界生産性は(3‑4)式で定義されているように実質GDPを表すYならびにIT資本ストック投入量を示すITとの相対的な関係により決定される。そこでIT資本の限界生産性が高水準であるという分析結果に対して、われわれは二通りの解釈が可能であると考える。一つ目は、従来行われてきた非IT資本ストックの投入による経験が生かされたとする解釈である。すなわち、従来行われてきた非IT資本ストックの投下による成功例や失敗例を蓄積し、それを消化することで効率的なIT資本ストックの投入が可能となった結果、少量のIT資本ストックの投下が大きな効果をもたらし高い限界生産性を実現したとするのである。このことを(3‑4)式に照らし合わせて考えてみると、 ITを一定とした場合Yの値が大であるほどIT資本の限界生産性は高水準となる。二つ目の解釈はIT資本の経済‑の浸透度は一般資本ストックと比較して低いとするものであるO 規模に関して収益逓減を想定した場合、資本投入の増加は限界収益の低下を招く。先の(図3‑5)および(図3‑10)より明ら
かであるが、非IT資本と比較してIT資本のストック量は小さく、それゆえにIT資本スト
ックの限界生産性は高水準であると考えられる。このことを(3‑4)式に当てはめてみると、 Yの値を一定とした場合ITの低下は限界生産性の上昇をもたらすことになる。

47

(図3‑13)日米民間部門におけるIT資本・非IT資本の限界生産性格差

(鰭)
40
35
30
25
20
15
10
5

盃 盃 盃 喜 盃 喜 喜 喜 喜 豆 … … … (年)
C)

ru

.1ゝ

03

CO C3

N>

lゝ

O>

CO C=)

h3.1ゝ

ところで資源移動に制約がなく効率的な資源配分が行われるのであれば、限界生産性の高い資源‑と収益拡大を目的とした資本投下が行われる。こうした過程を経て限界生産性の格差は解消していくものと思われる。実際にIT資本と一般資本の限界生産性の格差の動向を確認してみよう。 (図3‑13)は日米両国の民間部門におけるIT資本と一般資本との限界
生産性の格差の推移を示したものである。なお限界生産性の格差は、 IT資本の限界生産性
を一般資本の限界生産性により割ることで求められる値である。(図3‑13)からうかがえるよ
うに、日米両国ともにIT資本ならびに非IT資本の限界生産性の格差は時間の経過とともに縮小をみせている。すなわちこのことはIT資本ストックが蓄積されていることを反映している。しかしながらこうした限界生産性の格差が存在するということは、 IT資本ストッ
クの蓄積が効率的な水準からみて十分でないことつまり過小であることを表しており、こ言いかえればIT資本ストックの蓄積を妨げる要因が存在するとも考えられうる。

(3)最適資本構成比率の分析結果
m(図3‑1 4)日米両国の民間部門における最適IT資本ストック比率・̀‑

総資本に占めるIT資本ス
トック比率(アメリカ)
・総資本に占めるIT資本ス
トック比率(日本)
最適IT資本ストック比率(アメリカ)
最適汀資本ストック比率(日本)IT資本ストックの水準が最適な水準からみて過少であれば、労働生産性成長のためにいっそうのIT資本の投下を行う必要がある。またIT資本ストックの水準が最適とされる水準と比較して過剰であるならば、 IT資本は労働生産性に対する重荷となっている可能性がある。そこでわれわれはIT資本ストックの最適な水準を把握するため、 (3‑7)式を用いることで日米両国における民間部門を対象とし総資本に占めるIT資本の最適水準を推計した。
推計の結果、アメリカの民間部門における総資本ストックに対するIT資本ストックの最適水準は37.3%であった。また日本の民間部門での総資本ストック占めるIT資本ストックの最適水準は12.8%であった。このように日本に比べアメリカのIT資本最適比率は高くなっており、このことは日米両国経済の情報化進展度の差が背景にあると考えられる19。
ここで日米両国における民間部門の総資本ストックに対するIT資本ストック比率の推移を確認しておこう。 (図3‑14)は日米両国の民間部門における総資本ストックに対するIT資本ストック比率の推移を示したものである。 (図3‑14)から、年代が進むにしたがって両国の民間部門ともに総資本ストックに対するIT資本ストックの比率が上昇している様子をうかがうことができる。しかしながら日米両国の比較という点では、総資本ストックに対するIT資本ストックの比率は日本の民間部門に比べてアメリカの民間部門は高い水準を示しており、この点でアメリカの民間産業が一歩先んじているといえる.
さらに(3‑7)式を用いて推計した総資本ストックに対するIT資本ストックの最適水準をもとに日米両国の民間部門におけるIT資本ストック蓄積状況を検討してみよう。まず(図3‑14)から把握されるように2005年においてアメリカ民間部門の総資本ストックに対するIT資本ストックの比率は9.4%であった。つづいて2005年の日本における民間部門では、
IT資本ストックの総資本ストックに占める比率は3.5%と計測された。したがってアメリカの民間部門におけるIT資本ストック蓄積はわれわれの推計した最適水準の約25%、また日本の民間部門ではわれわれの推計した最適水準からみて約27%20のIT資本ストックの蓄積が行われていることが明らかとなる。日米両国の民間産業ともにIT資本ストックは2005年の時点で最適とされる水準の1!4程度の蓄積状態にあり、両国ともに資本の情幸田ヒを推し進めることにより、労働生産性を高める余地が存在していると思われる。

第5節 本章のまとめ
本稿で分析対象とした期間は1980年イセから2000年代初頭に至るまでの期間である。この期間において、アメリカでは1970年代以降続いて来た経済の長期低落傾向に一定の歯止19 最適IT資本比率は使用するデータ、モデルあるいは推計時期によって異なるため厳密な比較はできないが、例えば篠崎(2003)ではアメリカは29.8%、日本は28.5%と算出されている。また荒井・安藤(2001)ではアメリカは36.4%、日本は22.7%との値が示されている。算出結果は使用モデル、データ、対象期間により異なってくると思われるが、日本と比較してアメリカの比率が上回る点では共通している。
20 2005年におけるアメリカ民間部門のIT資本ストックの総資本ストックに占める比率は9.4%、また最適IT資本ス
トック比率は37.3%であるので、 25%≒9.4%/37.3%。一方で2004年の日本の民間部門での総資本ストックに占める比率は3.4%である。したがって27%≒3.4%/12.S となる。

49

めがかかり、 「ニュー・エコノミー」と表現される経済状況が現れることとなった。一方の日本はバブル経済を背景とした高成長から経済は閉塞状態‑と入り、結果として「失われた10年」として記憶されると考えられる経済の長期停滞を経験した。以上のようにわれわ
れが本稿において対象とした期間は、日米両国における経済が逆転した状態にあったともいえる興味深い時期であった。そこで本稿においてわれわれはIT資本の日米両国におけるマクロ経済に対して与える影響を ①IT資本が労働生産性‑と及ぼす影響 ②IT資本の限界生産性 ③マクロ経済におけるIT資本ストックの最適水準、以上三つの観点から分析を行った。
まずわれわれは労働生産性に対してIT資本の及ぼす影響を検証した。分析においてわれわれの設定したモデルは労働生産性を一般資本装備率と資本の情報化比率によって説明しようとするものであった。モデルの推計を行った結果、日米両国にとって資本の情幸田ヒ比
率は労働生産性にとって有意な影響を及ぼすことが明らかとなった。すなわち日米両国ともに資本の情幸田ヒ比率が高まるほど労働生産性が高まるという関係が確認されたO しかしながら1990年代における労働生産性成長に対してIT資本が果たした役割は日米両国で異なっている。まず日本に比べアメリカにおける資本の情報化比率の推計値は大きく、アメリカは日本に比べ情事酎ヒの動向に影響を受けやすい経済構造を有していることがうかがえる。つづいてわれわれは1990年代に生じた日米両国の労働生産性の変化にITが及ぼした影響を検証するため、 1990年代を前半と後半とに分けて分析を行った。その結果、日米両国において1990年代後半において労働生産性の成長が生じていることが明らかとなった。
しかしアメリカでは労働生産性の成長に対しIT資本が中心的な役割を果たしているのに対し、日本ではIT資本以外の資本、すなわち一般資本が労働生産性成長に対し影響を及ぼしており、日米両国において労働生産性成長に対するIT資本の果たす役割が異なっていることが確認された。第I章でとりあげたGordonの一連の分析に見られるように1990年代のアメリカにおける労働生産性成長について議論する際、労働生産性の成長が景気循環的な性格をもつものであるかそれともそれいがいの構造的な背景に起因するものであるかは関心を集めるところである。まず日本経済にとって1990年代後半は景気後退が深刻化した時期に当たり、本章の分析においてもそのことは把握できた。 IT資本に関してはその労働生産性に対する影響力は非IT資本と比較して小さいものの、労働生産性に対してプラスの寄与を及ぼしていることが本章の分析によって明らかとなった。一方でアメリカを対象とした場合、本章の分析では1990年代後半での労働生産性成長に対する寄与においてむろん景気要因はプラスの影響を及ぼすものの、 IT資本による寄与は景気要因のそれを上回った。
したがって本章の分析からは、日米両国ともに労働生産性に対して景気要因よりもむしろITによるところが大であることがいえる。
つづいてわれわれはIT資本と一般資本双方の限界生産性の推計を行った。推計の結果、日米両国ともにIT資本の限界生産性は一般資本のそれと比較して非常に高い値を示すことが明らかとなった。この背景の一つとしてIT資本ストックの蓄積が一般資本ストックと比50

べて低いことが考えられる。収益最大化を目的とした経済主体を前提とし、同時に資源移動に制約がなく効率的な資源配分が行われるのであれば、限界生産性の高い資源‑と収益拡大を目的とした資本投下が行われる。こうした過程を通じて限界生産性の格差は解消していくと思われる。事実、両資本間に存在する限界生産性の格差は時間の経過とともに縮小していく姿も確認できるが、両資本の間で限界生産性の格差が存在しているという事実
は、同時に資源移動に制約があり効率的な資源配分がなされていない、ということにもな
りIT資本投下に対し何らかの制約が作用していることを示唆していると考えられる。
従来、一般的に行われてきた労働生産性の分析においては資本装備率が上昇するほど、あるいはIT資本ストックの蓄積が進展するほど労働生産性の成長がもたらすとされた。しかしながら、 IT資本ストックの水準が最適とされる水準からみて過少であれば、労働生産性成長のためにIT資本の投下を行う余地がある。またIT資本ストックの水準が最適としてみなされる水準と比較して過剰であるならば、 IT資本は労働生産性に対する重荷となっている可能性がある。以上の観点により、本稿においてわれわれはIT資本ストックの総資
本ストックに対する最適な水準を推計した。推計結果は使用するモデルやデータなどによって異なるが、われわれはアメリカにおけるIT資本ストックの総資本ストックに対する最適な水準は約37%、日本においては約12%と推計した。このように両国ともに最適な情報化比率が存在しており、労働生産性成長に対するIT資本ストック蓄積の必要性は決して際限のない青天井的なものではないことが明らかとなった。また推計された日米両国の最適
IT資本比率を実際に日米両国におけるIT資本ストックの蓄積状況と比較したところ、アメ
リカは2005年の時点で最適水準の約25%のIT資本の蓄積があり、日本は2005年の時点で最適水準の約27%のIT資本の蓄積状況であった。日米両国ともに、 IT資本蓄積を行う
ことで労働生産性を成長させる余地が存在するといえる。

51

第Ⅳ章産業レベルでの情報化の労働生産性に対する影響力の検証
第1節 分析の背景
本稿の第Ⅲ章においてわれわれはマクロレベルにおけるIT資本の労働生産性に及ぼす効果の検証を試みた。そこでは目米経済ともにIT資本の労働生産性に対して果たした効果に差がみられたものの、おおむねIT資本は労働生産性に対して有意義な効果を及ぼしている
ことが明らかとなり、 IT資本が労働生産性にプラスの効果を与えていないとする「生産性パラドクス」は解消されたといえる。
しかしながら分析の視点をマクロ経済から各産業に移すと「生産性パラドクス」は依然として存在しているようにも思われる。たとえばDean(1999)ではアメリカの民間部門において、 1990年代後半の労働生産性成長率は年率1.4%であるのに対して、製造業を対象とした場合ではその時期の労働生産性成長率は年率3.7%と高い成長率をみせている。このこと
は労働生産性成長率の加速が生じた1990年代後半においても非製造業の労働生産性成長率は低水準であり、産業によりばらつきが生じていることを意味しているO このような製造業と非製造業における労働生産性成長率の相違はSliffman and Corrado(1996)あるいは
Gullickson and Harper(1999)においても報告されている。
一方でIT資本の投入に目を向けてみよう。たとえばI章で取り上げたRoach(1991)はア
メリカにおけるIT資本投資の約85%が非製造業へと向けられることを明らかにしている。
またStiroh(1998)は商業、サービスおよび金融をはじめとした産業において、年代の経過とともに生産における投入要素のなかでIT資本の比重が高まっていることを指摘している。
Triplett(1999)では1990年代初頭のアメリカにおいてIT資本投資はサービス業に集中して行われており、とくに金融、商業、対事業所サービスをはじめとした産業で全IT資本投資のうち約40%以上が行われていることが明らかになっている。
IT資本投資は非製造業を中心に行われており偏在していることが上にあげた先行研究から読み取れるが、つづいてIT資本投入の偏在を労働生産性に対応させて考えてみよう。まずGera et al(1999)はカナダおよびアメリカにおける産業を1970年代から1990年代初頭の期間にて分析対象としているが、そこでは両国ともにIT資本‑の投資は労働生産性成長率にプラスの効果を与えることを明らかとなっている。またSteindel(1992)も1980年代のアメリカ製造業を分析対象としたところ、 IT資本をはじめとしたハイテク資本投資が製造業の労働生産性に対してプラスの寄与を及ぼしているとの分析結果を得ている。一方でBerndt and Morrison(1995)では1960年代後半から1980年代において製造業を対象とした場合、 IT資本は労働生産性に対してマイナスの影響を及ぼしていることが明らかとなっ
ている。

52

(表4‑1)アメリカ産業の近年における労働生産性の動向(単位:%)
1 9 8 9 ー9 5 年

両 期 間

19 9 5 ‑ 2 0 0 0 年に お け る 加 速

農 業

0 .3 4

2 .7 52 .4

鉱 業

4 .5 6‑ 1 .7 8‑ 6 .3 4

建 設 業‑ 0 .1‑ 0 .6 6‑ 0 .5 6

製 造 業

3 . 8

4 .4 5

.2 7

耐 久 財

4 .3 4

6 .7 7

2 .4 3非 耐 久 財

.6 5

.4 3

ー0 .2 2運 輸

2 .4 8.5 2‑ 0 .9 6

通 信

5 .0 72 .1 9‑ 2 .8 8

卸 売 業

2 .8 45 .9

3 .0 6

小 売 業

0 .6 8

4 .7 4

4 .0 6

金 融 業

3 . 8

9 .5 3

6 .3 5

保 険 業‑ 0 .2 8

0 .4 2

0 .7

.3 8

2 .8

.4 2

‑ 1 .1 2

0 .0 81 .2

約 型 産 業2 .4 3

4 .1 5.7 2

集 約 型 産 業

‑ 0 .1.0 5.1 5

不 動 産 業
サ ー ビ ス 業
lT

高 集

IT 低

(出所)Baily(2002),Table3.

おおまかではあるが先の先行研究の吟味により労働生産性に対するIT資本の寄与はプラス、マイナス両方とも確認されており、産業を対象とした場合には「生産性パラドクス」の解消とは言い切れない状況が見受けられる。つづいてより近年における労働生産性の動向を詳細に確認しておこう。(表4‑1)はBaily(2002)によるアメリカ産業の労働生産性成長率の動向を示したものである Baily(2002)では1995年を境として前半と後半とに1990年代
を分けて分析および比較を行う、という手法がとられている。 (表4・1)において全体的な労働生産性の動きを確認してみると、耐久消費財製造業、卸売業、小売業、金融業およびサービス業といった産業で労働生産性成長率の加速が生じている。またIT資本の集約度に対応させた労働21生産性成長率加速については、 IT高集約度産業で生じた加速は1.72%、一方でIT低集約度産業のそれは1.15%とIT資本の利用が労働生産性成長に対してかかわりを持っていることがうかがえる。
産業レベルでの分析ではJorgensonやStirohらも精力的な検証を行っている。まず
21 Baily(2002)においては、 Bureau ofEconomicAnalysisのデータをもとに1995年時点での付加価値に対するIT資本の比率を基準としてIT高集約産業および低集約産業の区分が行われている。

53

Stiroh(1998)は1947‑91年の期間を対象にアメリカにおける35産業の生産活動の動向を分析している。 Stiroh(1998)では①コンピュータ製造部門のTFP(Total Factor

Productivity‑全要素生産性)成長率は1947‑73年では年平均0.2%であるのに対して1973‑91年では年平均1.4%と加速をみせており、コンピュータ製造部門は活発な技術革新を経験している ②コンピュータ製造部門以外の部門においてはコンピュータ価格の低下を背景に、企業が用いる生産要素のIT資本‑の代替が生じている22 以上の二点が明らかにされている。しかしながらIT資本の蓄積は各部門において進展をみせているものの、その生産要素に占めるシェアは小さいがためにIT資本の経済成長に対する貢献は限定的なものとなっているのも事実である。
Stiroh(2002)はアメリカにおける1987‑2000年に至るまでの期間を対象とし、それを1987‑95年と1995‑2000年の二期間に分割した上で、アメリカの産業をIT製造部門、IT利用部門およびその他の部門の三つに分類23しそれぞれの労働生産性の動向について分析を行っている Stiroh(2002)の分析によると二期間の間で生じた労働生産性成長率の加速は1.3%であり、そのうちIT製造部門によるものが0.22%であり、くわえてIT利用部門による寄与が1.16%となっている。すなわちStiroh(2002)の分析では労働生産性成長率の加速はIT製造部門およびIT利用部門からの寄与、言い換えればITに関連する要因からの寄与で労働生産性成長率の加速のすべてが説明されることになる。 24これは先に挙げた
Baily(2002)の見解とも一致する。
Jorgenson and Stiroh(2000,2000a)では1958‑96年を対象期間としたアメリカ産業の労働生産性の動向が分析されている。ここでは産業機械・設備および電気機械といったいわ
ゆるハイテク産業の成長が活発であることが明らかにされている。こうしたハイテク産業
での労働生産性成長率の成長がIT資本をはじめとしたハイテク財の価格を押し下げ、価格低下が労働投入や他資本からのIT資本への乗り換えを促し、経済全体の労働生産性を上昇させた可能性は否定できないと思われる。
Department of Commerce(2002)はアメリカにおける55の産業を対象に1990年代を前半と後半に分割、かつ産業を労働投入量あたりのIT資本装備率に応じてIT高集約産業と低集約産業とに区分しそれぞれの労働生産性の動向を分析している。 Department ofCommerce(2002)では、 ①労働生産性成長率に関しては、 IT高集約度産業が低集約度産業に比べ高い ②労働生産性成長率の加速に関してもIT高集約度産業は低集約度産業と比較して高い数値を示している 以上の二点が明らかとなっており、 ITと労働生産性成長との関連をうかがわせる分析結果を示している。
McknseyGlobalInstitute(2001)は卸売、小売、コンピュータ、半導体、通信、保険、ホ22例えばStiroh(1998)において対象とされた35部門中14部門においては実質的なコンピュータサービスは1973‑91
年で年平均約20%の割合で蓄積が進んでいる023 stiroh(2002)は、 IT製造部門を産業機械.設備、電気機械.その他電気設備製造業からなるものと定義している。
一方でIT利用部門およびその他の部門は総資本に対しIT資本の占めるシェアに応じてそれぞれ定義されている。
24すなわち、 (1.16%+0,22%)/1.3%=1.06となり労働生産性成長率加速のすべてが説明されることになる。

54

テルなど8産業を対象としケーススタディの形をとることで1990年代の労働生産性の動向について分析を行っている。 Mcknsey Global工nstitute(2001)では ①労働生産性成長の要
因は産業それぞれの事情によって異なっており複雑であること ②IT資本と労働生産性との関連については、 IT利用と労働生産性成長との関連は不明であり、むしろ競争圧力を過じた業務プロセス改善が労働生産性改善に結びつく 以上の二点が明らかになっている。
Mcknsey Global Institute(2001)による分析は、 IT資本そのものではなく労働生産性成長を促す競争圧力の存在といった周辺要因に着目した点が興味深い。
上にあげた先行研究で確認できるようにマクロ経済は多くの多くの産業の集合からなるものであり、 Dean(1999)ならびにSliffman and Corrado(1996)もしくはGullickson andHarper(1999)などが明らかにしたように産業によって労働生産性には相違が存在している。
またRoach(1991)、 Stiroh(1998)あるいはTriplett(1999)で指摘されているように産業によりIT資本は偏在している。したがってたとえばIT資本製造、 IT資本集約型あるいはIT
資本非集約型の各産業により労働生産性の動向ならびにIT資本の効果は異なってくると考えられようし、あるいはそもそも労働生産性に観点からみた情報化の経済効果はIT資本を用いることによって生じたものであるのか、それともIT資本が製造されることによりもたらされたものであるのか。こうした労働生産性成長の性格を把握するにはマクロレベルでの分析のみでは不十分であると考えられる。したがって本章でわれわれは第Ⅲ章でおこなった分析をさらに進めて、産業に視点を移すことでIT資本の影響を検証するものである。
本章の分析では具体的に以下の三点を分析の中心に据えることで議論を進めることとしたい。
① 「ムーアの法則」に代表されるようにIT技術の革新は著しい。先の第Ⅱ章で若干触れたようにIT資本製造産業での技術革新を背景にIT資本価格は低下、このことが「IT革命」の一因になったと考えられる。とくに第Ⅲ章で解説したようにマクロレベルでのアメリカ経済における労働生産性は1990年代後半に入り成長をみせているが、こうしたマクロレベ
ルで観察される労働生産性成長に対してIT資本製造産業はどの程度の押し上げ効果を生じさせているのか。
②先の先行研究による分析結果からはマクロレベルでの労働生産性の成長は各産業により均等に享受されたとは考えにくい。言い換えればマクロレベルの労働生産性成長に対して各産業の寄与は異なっていると考えられる。したがって本章では先にあげた先行研究と同様に、各産業を情幸酎ヒの進展度に応じて分類し、それぞれの産業のマクロレベルでの労働生産性に対する寄与を把握することにしたい。この分析によりIT資本はどのような産業に遍在し、かつこれらの産業がマクロレベルでの労働生産性にどの程度の影響を及ぼしているかが明らかとなるものと考えられる。
③先にあげた①、 ②の分析視点はそれぞれの産業を情報化の進展度に応じて分別しそれらの動向を問う、いわばIT資本の効果を間接的に把握するものともいえる。そこで本章では各産業においてIT資本の利用は労働生産性にどの程度のつながりを持っているかの分析

55を行う。この視点は先の①、 ②二つの視点を補完するものであり、同時に先に行った第Ⅲ章における考察と本章との分析を関連付けるものである。
本章では第Ⅱ章の分析と同じく日米両国、とくに1990年代を対象として分析を行う。ア
メリカにおいては「ニュー・エコノミー」、その一方で日本では「失われた10年」と両国
経済は1990年代に異なった様相を呈した。両国経済の差異には様々な要因を考えられるが、日米両国の産業における労働生産性成長率の差異とその背景を情報化の進展度に対応させる形で検証を行うことは1990年代における両国経済の状況を分析する一つの鍵となると考
えられる。
第2節

分析のフレームワーク(1)労働生産性成長率に対する各産業の寄与
ここでわれわれが示すモデルはStiroh(2002)、 Department of Commerce(2002)、
Yuskavage(1996)およびLum et al(2000)で示されたモデルであり、マクロレベルでの労働生産性成長率を各産業からの貢献‑と分解するものである。またStiroh(2002)では労働生産性の定義について付加価値労働生産性と産出労働生産性と二つの概念が用いられており、それに応じて中間投入を含めない、あるいは含めた両方のアプローチによって労働生産性が産出されている。それに対してDepartment of Commerce(2002)、 Yuskavage(1996)そしてLum et al(2000)では、中間投入含めない付加価値ベースでの労働生産性の算出が行われている。本稿ではDepartment of Commerce(2002)、 Yuskavage(1996)およびLum etd(2000)で用いられている付加価値ベースでの労働生産性成長率を求めるモデルを使用し労働生産性成長率の計測を行う。本稿にて用いるモデルは以下に示される。

まず民間部門全体の労働生産性LPは(4‑1)式にて定義される。

LP=ど‑(4‑1)

L(4‑1)式は民間部門全体の労働生産性ALPは民間部門全体の実質付加価値であるVを民間部門全体の労働投入量Lで割ったものであることを意味している。
つぎに産業7の実質付加価値および労働投入量を、それぞれVl、 Liとして示すと、民間部門全体における実質GDP変化率と産業デにおける実質付加価値変化率および労働投入量の変化率はそれぞれ(4‑2)、 (4‑3)式にて表される。

dlnV ‑ ∑若dlnV,・・・(4‑2)d¥nL ‑ ∑寺JlnZ,‑(4‑3)

すなわち民間部門全体の実質付加価値の変化率dlnVは、その名目付加価値の形で示され56

た産業規模を指す{pVIVj PVV)をつうじて産業7の労働生産性成長率dlnKの影響を受けることを(4‑2)式は意味しており、一方で産業=こおける労働投入量変化率JlnZ,ま、民間部
門全体の労働投入量に占める産業7のシェア{LJ L)を通して民間部門全体の労働投入量
変化率d¥nL ‑と影響を及ぼすことを(4‑3)式は示している。
また産業才の実質産出量Y;・はその実質付加価値Vlと実質中間投入M,との合計となる。この関係は(4‑4)式にて示される。
d]nV,‑豊dlnY,‑左些dlnM,‑ (4‑4)PVrviVi(4‑1)‑(4‑4)式を考慮することで、民間部門全体の労働生産性成長率は(4‑5)式にて示されることになる。

dlnLP‑三豊din吾)‑三笠d¥n¥U +≡,(欝一書kinI, ‑(4‑5)(4‑5)式に若干の操作を加えると付加価値ベースでの労働生産性成長率を表す(4‑6)式が与えられる。

d¥nLP ‑三豊"S詛三,(欝‑吾winI,‑(4‑6)(4‑6)式では民間部門全体の労働生産性成長率が各産業の貢献に分解されている。すなわち(4‑6)式が示す限りにおいて、民間部門全体の労働生産性成長率dInLPは産業京における付加価値ベースの労働生産性成長率を表す右辺第‑項、 ∑favj PvV)d¥n{Vj Lt)および
労働投入、それにくわえて産業構造の動向との相対的な関係を示す右辺第二項、∑t(pnVtl PJ‑LJ L)dlnUこより影響を受けるOつまり(4‑6)式は右辺第一項の示す個
別産業の労働生産性成長率の動向と、右辺第二項が示す産業構造などそれ以外の要因により民間部門全体の労働生産性成長率を説明しようとするものである。 (4‑6)式は(4‑7)式‑と書きかえることができる。

dlnLP‑ ∑.svt d¥n‑(4‑7)

ただし

RL ‑=i(欝一書¥dlnL

57

(2)情報化進展度と労働生産性との関係
IT資本が生産的であり労働生産性‑とプラスの影響を与えるのであれば、より多くのIT
資本の蓄積が行われた、すなわち情幸田ヒの進展の程度が高い産業であるならばそうでない産業と比較して高い労働生産性を示すと考えられる。
さて、ここでStiroh(2000)によって与えられたモデルを吟味しておこう。 Stiroh(2002)
は情報化進展度と産業による労働生産性の差異を以下の式によって説明を試みている。
dinA; ‑α+β<D+yC+5D‑ C+sL
1995年以降、 β=1

1995年以前、 β= o

情報化の進展度が高い産業、 C ‑ 1 情報化の進展度が低い産業、 C = o

上の式は産業テの労働生産性成長率dlnA'i,tを1990年代後半における経済の構造変化を示すダミー変数Dおよび情報化の進展度に対応したダミー変数Cによって説明しようとするものである。
そこでわれわれはStiroh(2002)で示されたモデルを参照して労働生産性と情報化進展度との関係の説明を試みる。これは下の(4‑8)式にて示される。

Hi.‑α+/3D+y¥n¥‑¥+<5D‑ln¥‑K¥Ki,t‑(4‑8)
1995年以降(アメリカ、日本)、β=11995年以前(アメリカ、日本)、刀=0(4‑8)式は先に紹介したStiroh(2002)によるモデルと同じく各産業における労働生産性と情幸田ヒの進展度とを結びつけて説明しようとするものである。しかしながらStiroh(2002)では情報化の進展度をダミー変数で表わす一方で、 (4‑8)式は情報化の進展度をIT資本ストッ
ク汀と非IT資本ストック足との比率で説明している。また先のStiroh(2002)で与えられたモデルではダミー変数をアメリカ経済における1990年代後半の構造変化を意味するものとしているが、 (3‑8)式では日米両国を対象とし経済の構造変化を示すダミー変数βをアメリカ、日本ともに1995‑2000年にあたる時期を考慮するものとした。
(4‑8)式においてわれわれが把握する必要があるのがパラメータγと∂の動向である。すなわちまず、 Yの値が正であり統計的に有意であるならば情報化in(/r/ k)の進展した産業であるほど高い労働生産性を示すことになり、また「生産性パラドクス」は否定される

58

ことになる。一方で∂は1990年代後半における情報化の進展と結びついた経済の構造変化を示すパラメータである。ここで∂の値が正でありかつ統計的に有意であるならば、情報化の進展度In(/7/ K)が高い産業ほど1990年代後半における労働生産性成長の程度が大きいといえる。

第3節 使用データおよびその動向(1)使用データ①アメリカ25㌢ :各産業における実質付加価値(U.S.Department of Commerce,Bureau of Economic
Analysis,1947‑97 NAICSSased GDP‑bylndustry Data

ならびに1998‑2007

NAICS‑Based GDP‑bylndustry Da ta)0
L :各産業における労働投入量(U.S.Department of Commerce,Bureau of Economic
Analysis,1947‑97 NAICS‑Based GDP‑by‑Industry Data

ならびに1998‑2007

NAICS‑Based GDP‑bylndustry Da ta)。
IT :各産業における実質IT資本ストック(U.S.Department of Labor,Bureau of Labor
Statistics, 1987‑2007 Information Processing Equipment and Software for Major
Sectors)。

K :各産業における実質非IT資本ストック(U.S.Department of Labor,Bureau of Labor
Statistics, 1987‑2007 Information Processing Equipment and Software for Major
Sectors)^

PV :各産業における名目付加価値(U.S.Department of Commerce,Bureau of Economic
Analysis,1947‑97 NAICS‑Based GDP‑bylndustry Data

ならびに1998‑2007

NAICS‑Based GDP‑bylndustry Da ta)。

②日本26

V :各産業における実質付加価値(独立行政法人経済産業研究所、 Japan Industrial
Productivity Database 2008)。

L :各産業における労働投入量(独立行政法人経済産業研究所、 Japan Industrial
Productivity Database 2008)c

IT :各産業における実質IT資本ストック(独立行政法人経済産業研究所、 Japan Industrial
Productivity Database 2008)。

∬ :各産業における実質非IT資本ストック(独立行政法人経済産業研究所、Japan Industrial
25 0内はデータの出所を示す026 0内はデータの出所を示す。

59

Productivity Database 2008)。

PV :各産業における名目付加価値(独立行政法人経済産業研究所、 Japan Industrial
Productivity Database 2008)。

(2)情幸田ヒの進展度について①アメリカ
情報化の進展度を定義する基準は様々ある。これには例えばIT資本に対する投資量、あるいはIT資本ストックの伸び率さらには労働者‑人当たりのIT資本ストック量の多寡などが考えられる。本稿では各産業における情幸田ヒの進展度を決定するにあたり、各産業の総資本ストックに占める各産業のIT資本ストックの割合に応じで情幸酎ヒの進展度を評価す
る基準とする。また本章の分析の目的は各産業の生産活動とITとの関係を検証することである。具体的には情報化の進展度に応じた各産業の動向を分析することになる。本章では情報化の進展度の高低を決定するにあたり、まずIT資本製造産業を定義したうえで(付表4‑1)に示されているように2000年の時点での各産業におけるIT資本ストックの非IT資本ストックに対する比率の中央値を求め、その中央値よりも高い比率を示す産業をIT資本高度利用産業、その一方で低い比率を表している産業をIT資本低度利用産業と定義する。ただし日米両国では産業分類の基準が異なっているため厳密な意味での比較は困難であることを了解されたい。
(付表4‑1)は2000年の時点を対象にアメリカ産業におけるIT資本ストックの総資本スト
ックに占める割合を列挙したものである。まず本章の基準に照らし合わせるならば、アメ
リカ産業における2000年の時点でのIT資本ストックの非IT資本ストックに対する比率の中央値は5.33%であるo したがってこの値より高い産業をIT資本高度利用産業、一方で低い産業をIT資本低度利用産業と定義することになる。
さて、 (付表4‑1)からは情報(43.57%)、対公共サービス27(41.68%)、対事業所サービス(27.31%)などが比率の上位に位置していることがうかがえる。そしてこれら産業に続くのがレンタル・リース業(21.58%)、化学(15.57%)、機械(14.44%)、金融・保険・証券およびファンド(13.24%)など一般的にハイテク産業あるいはそれに関連するものと目される産業、および金融に関連した産業である。
つぎにIT資本低度利用産業に目を向けてみよう。まず(付表4‑1)においては農林水産業(0.52%)、対個人サービス28(1.35%)における比率の低さが際立っている。また紙製品(4.67%)、
家具(4.12%)、繊維製品(3.63%)、木製品(3.63%)など一般的に軽工業として目される産業がIT資本低度利用産業として定義されている。ところで(付表4‑1)では公益業の総資本スト
ックに占めるIT資本ストックの比率は3.30%となっており、本稿で用いる基準に照らし合わせるならば公益業は情報化の進展度が低い産業として定義されることになる。これは公27対公共サービスには教育.研究、医療、その他社会サービスをはじめとした産業が含まれている028対個人サービスには芸術、娯楽、レクリェ‑ション、飲食、宿泊をはじめとした産業が含まれている。

60

益業における非IT資本ストック量が大きいため総資本ストックもまた大きなものとなり、結果として総資本ストックに占めるIT資本ストックの比率が小さなものになっていると考えられる。同時に本章では卸売(9.46%)がIT資本高度利用産業、一方で小売(2.81%)がIT
資本低度利用産業へと定義されているように、両産業ともに商業でありながら比率に差がみられることが印象的である。

②日本
つづいて日本における産業別情幸酎ヒ進展度についても確認しようO 日本もアメリカと同様に情幸田ヒの進展度はIT資本ストックの非IT資本ストックに対する比率によって定義される。すなわちアメリカ産業を対象にした場合と同様にIT資本製造業を定義したのちに、その他の産業を情報化進展度に応じてIT資本高度利用産業とIT資本低度利用産業とに分類を行った。具体的には日本におけるIT資本製造産業に電子計算機、通信機器、電気応用装置ならびに電気計測機器と半導体素子・集積回路および電子部晶をIT資本製造産業に定義し、同時に日本におけるIT資本ストックの非IT資本ストックに対する比率の中央値は9.92%29であるので、その値より比率の高い産業をIT資本高度利用産業、比率の低産業を
IT資本低度利用産業として定義する。
ところで(付表4‑2)は日本産業における情幸田ヒの進展度を2000年の時点を対象として評価したものである。はじめにIT資本高度利用産業について観察してみよう。 IT資本高度利用産業には対事業所サービス(43.58%)、金融(41.53%)、電気機械(34.29%)、保険(28.42%)、
精密機械(26.01%)、放送および情報サービス(25.34%)といった産業が比率の上位に位置している。 IT資本高度利用産業には一般的に対事業所サービスをはじめとした高い専門性が必要とされる産業、金融に関連する産業あるいは電気機械や精密機械などハイテク産業として目される産業が含まれている。このことはアメリカと同傾向であるが、アメリカを対象にした場合ではIT資本低度利用産業として定義されていた小売が日本系列ではIT資本
高度利用産業として定義され、また卸売に比べIT資本ストックの非IT資本ストックに対する比率が上位に位置する点がアメリカの系列とは異なっている。
つぎにIT資本低度利用産業についてみてみよう。この範境には農林水産業(0.45%)、鉱莱(3.52%)、プラスチック製品(4.90%)、娯楽および対個人サービス(5.46%)、製材・木製品(5.51%)などが含まれている。日本における産業を対象とした場合においてもアメリカを対象とした場合と同様に農林水産業のIT資本ストックの非IT資本ストックに対する比率の低さは際立っていることがみてとれる。 (付表4‑2)ではIT資本低度利用産業に紙・パルプ(9.00%)、製材・木製品および繊維製晶といった産業が含まれており、この点ではアメリカ
29ァメリカにおけるIT資本ストックの非IT資本ストックに対する比率の中央値は5.33%であるのに対して9.92%であり、中央値に関する限り日本の情報化はアメリカに比較して進んでいることになる。このことは、アメリカに比較して情報化が進展していないとするI章における議論(とくに(図2‑5)および(図2‑10)を参照されたい)とは異なる。こうした状況の背景には日本の情報化進展度を計測するにあたりI章の分析には総務省『情報通信白書(平成19年版)』、 Ⅲ章の分析には独立行政法人経済産業研究所、 Japan Industrial Productivity Database 2008用いているように異なったデータを用いていることが考えられるo61

と共通しているといえる。

(3)各産業における労働生産性成長率の動向①アメリカ(付表4‑3)はアメリカ産業の労働生産性成長率の動向を示したものである。対象とした期間は1987‑2005年に至るまでの時期である。この期間を1987‑95年、 1995‑2000年および2000‑05年の三つの期間に分割することでそれぞれ期間における各産業の労働生産性成長率の動向を追っている。 (付表4‑3)についてまず特徴的であるのはコンピュータおよび周辺機器における労働生産性成長率の高さが際立っていることであろう。とくに1995‑
2000年の時期において、労働生産性成長率は年率36.18%と極めて高い数値をみせている。
これは約2年で労働生産性の水準が倍となる値である。コンピュータおよび周辺機器における労働生産性成長率はその後の2000‑05年では減速が生じているものの、それでも年率19.24%と他産業と比較して極めて高い値をみせている。その他の産業に目を向けてみると、情報における労働生産性成長率の動向が興味深い。すなわち(付表4‑3)によると、情幸田こお
ける労働生産性成長率は1987‑95年および1995‑2000年の両期間では年率3%台であったものが2000‑05年では10.11%と急上昇をみせている。またサービス業、とくに対事業
所サービスは(付表4‑3)によると、 1987‑95年の期間では年率0.05%とマイナス成長を記録しているがその後は着実な成長をみせている。
(図4‑1 )アメリカの民間部門における1 990年代後半の労働生産性成長率変化i、
JL′( 90 1 9 9 0 年 代 後◆

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04)1 990年代前半労働生産性成長率

いうまでもなく1990年代のアメリカは労働生産性成長率の加速をみせた期間である。そこで労働生産性成長の内実を把握する意味で1990年代後半における各産業の労働生産性成
長率変化の動向を吟味しておこう。 (図4‑1)はアメリカ産業における1990年代後半での労働生産性成長率の変化を表したものである。縦軸には1990年代後半における労働生産性成
長率をとり横軸には1990年代前半における労働生産性成長率をとっている。図中の破線は62

45度線を表している。したがってこの破線の上に位置する産業は1990年代後半に労働生
産性成長率の加速が生じており、対して破線の下に位置する産業は1990年代後半に入ってから労働生産性成長率の減速を生じさせていることを意味している。われわれはアメリカ産業の分析についてそれらを31産業に集約させたうえで対象としている。その31産業う
ち1990年代後半に入り22産業が労働生産性成長率の加速をみせており、その一方で9産業が減速をみせている。ここでもコンピュータおよび周辺機器における労働生産性成長率は際立った加速をみせていることがうががえる。

②日本
つづいて日本産業における労働生産性成長率について観察してみよう。 (付表4・4①)および(付表4‑4②)は日本産業の労働生産性成長率の動向を示したものである。対象とした期間
はアメリカの系列と同様に1987‑2005年に至るまでの時期である。また対象期間を1987‑95年、 1995‑2000年、 2000‑05年の三つの期間に分割してそれぞれの労働生産性成長率の動向を追っている。日本の産業を分析対象とした場合、われわれは電子計算機、通信機器、電気応用装置ならびに電気計測機器と半導体素子・集積回路および電子部晶をIT資本製造産業として定義している。これらの産業における労働生産性成長率の動向はそれぞれ(付表3・4①)、 (付表3‑4②)にて確認することができる。そこでは両産業ともに労働生産性
成長率は10%を超えておりアメリカの系列と同様の傾向がみてとれる。その他の産業に目を向けてみると、電気機械は1990年代後半において労働生産性成長率は減速をみせている
ものの、その他の時期では10%を超えており高い労働生産性成長率をみせている。また放送および情報サービスにおける労働生産性成長率は対象期間中のすべての時期においてマイナスの値を記録しており、情報における労働生産性成長率が年代の経過とともに成長をみせたアメリカとは異なった様子をみせている。
〔ヨ4‑2)自走の民FEl部門における1g9日年代指半に労働生産性成長窒変化< % ) 1 9 9 CI 卵

t 干州

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1990年代後半における各産業の労働生産性成長率変化の動向を観察しておこう。 (図4‑2)
は日本民間産業を対象とし、 1990年代後半における労働生産性成長率の変化を表したものである。先のアメリカ系列と同様に縦軸には1990年代後半における労働生産性成長率をとり、また横軸には1990年代前半における労働生産性成長率をとっている。くわえて図中の破線は45度線を意味しており破線の上に位置する産業は1990年代後半に労働生産性成長率の加速をみせており、破線の下に位置する産業は労働生産性成長率の減速を生じさせていることを意味している。日本産業の分析においてわれわれは産業を34産業に纏めたうえ
で、各産業の労働生産性成長率の動向の把握につとめることとした。この34産業のうち1990年代に入り11産業が労働生産性成長率の加速を23産業が労働生産性成長率の減速をそれぞれ生じさせている。日本を対象とした場合では1990年代後半に入り労働生産性成長率の減速をみせた産業が過半数を超えておりこの点がアメリカと異なっている。その一方でIT資本を製造する産業である電子計算機、通信機器、電気応用装置ならびに電気計測機
器は1990年代に入り活発な労働生産性成長率に加え加速を見せている。くわえてハイテク産業と目される半導体素子・集積回路および電子部晶は1990年代後半に入り労働生産性成
長率は減速しているものの他産業と比較して高い労働生産性成長率を見せている。このよ
うにIT資本製造産業が高い労働生産性成長率を見せている点は日米両国で共通していることは注目に値する。

第4節

分析結果

(1)労働生産性成長率に対する各産業の寄与①アメリカ
われわれが先に紹介した(4‑7)式はマクロレベルでの労働生産性成長率を個別産業による寄与ならびに産業規模と労働投入の規模との大小関係により影響を受ける労働投入の産業
間移動RLにより分割し説明するものであった。ここでは(4‑7)式を用いて計測された結果を示すこととしよう。

(表4‑2)アメリカにおける労働生産性成長率の要因分解(単位:%)
1 9 9 0 年 代 後 半 に お け る
1 9 8 7‑ 9 5 * E

1 9 9 5‑ 2 0 0 0 年

2 0 0 0‑ 0 5 年
労 働 生 産 性 成 長 率 変 化

IT

資 本 製 造 産 業

0 .3 90 .8 6

0 .3 3

0 .4 7

IT

資 本 高 度 利 用 産 業

0 .5 5.3 0.9 8

0 .7 5lT

資 本 低 度 利 用 産 業

0 .6 40 .8 6

0 .7 90 .2 2‑ 0 .0 1‑ 0 . 4‑ 0 . 0‑ 0 .1 4

1 .5 82 .8 82 .9 9.3 0

R l
民 間 部 門 労 働 生 産 性 成 長 率

64

(表4‑2)は(4‑7)式を用いることで計測された各項による寄与を示したものである。 (表4‑2)
からうかがえるように1987‑1995年(1.58%)、 1995‑2000年(2.88%)、 2000‑2005年(2.99%)の対象とした期間を通じて民間部門の労働生産性成長率は加速を続けており、その加速の幅はとくに1990年代後半で大きなものとなっている。
つづいて各産業の民間部門労働生産性成長率‑の寄与をみてみよう。まずIT資本製造産
業における労働生産性成長率の動向を追ってみると、 1995‑2000年の期間での労働生産性
成長率の寄与は年率で0.86%である。これは1995‑2000年の時期における民間部門労働生
産性成長率の約3割(0.86/2.88=0.299)の寄与を及ぼしていることになる。アメリカではIT
資本製造産業の名目産業規模は1987‑2005年の全分析対象期間において2%程度であるので、 IT資本製造産業における活発な労働生産性成長の様子がうかがえる。つぎに1990年
代後半における労働生産性成長率の変化に対する寄与について吟味すると、 1990年代後半に入り民間部門労働生産性成長率は1.30%(2.88‑1.58=1.30)の加速を生じさせている。また
IT資本製造産業の労働生産性成長率は1990年代後半において0.47%(0.86‑0.39=0.47)の加速をみせている。したがって1990年代後半に入ってからの労働生産性成長率加速に対してIT資本製造産業は3‑4割程度(0.47/1.30=0.362)の貢献をみせている。 IT資本製造産業の
名目産業規模を考慮すれば、 IT資本製造産業は民間部門での労働生産性成長率に対して無視できない影響を及ぼしているといえる。
IT資本利用産業、とくにIT資本高度利用産業における労働生産性成長率の動向をみてみよう。 (表4‑2)ではIT資本高度利用産業の労働生産性成長率の寄与は1987‑1995年において年率0.55%である。これはIT資本低度利用産業(年率0.64%)と比較して低い。しかしながらIT資本高度利用産業の民間部門労働生産性成長率に対する寄与は1995‑2000年では1.30%、 2000‑2005年では1.98%と増大している。民間部門労働生産性成長率に対するIT
資本高度利用産業寄与度は4‑5割程度(1.30/2.88=0.451)であり、また2000‑2005年では6‑7割程度(1.98/2.99=0.662)と年代の経過とともに拡大している。このことはIT資本低度
利用産業が0.6‑0.8%台と民間部門労働生産性成長率に対する寄与が比較的安定して推移しているのとは対照的である。また1990年代後半における労働生産性成長率加速に対する寄与は約6割程度(0.75/1.30=0.577)であり、 1990年代後半における労働生産性成長率加速において中心的な役割を果たしているといえる。

②日本(表4‑3)は日本における労働生産性成長をアメリカと同じように(3‑7)式を用いることで要因分解したものである。われわれが日本における労働生産性成長率を分析する上で対象とした期間はアメリカと同様に1987‑2005年に至るまでの期間である。この期間は1980年
代後半から1990年代初頭にかけてのバブル経済に代表される経済過熱期、また平成不況が深刻化しつつあった1990年代の後半の双方を含んだ興味深いものである。

65

(表4‑3)日本における労働生産性成長率の要因分解(単位:%)
19 9 0 年 代 後 半 に お け る
1987‑95 年

19 9 5 ‑ 2 0 0 0 年

2000‑05 年
労 働 生 産 性 成 長 率 変 化

IT

資 本 製 造 産 業

IT

0 .6 2

0 .6 60 .6

0 .0 4

資 本 高 度 利 用 産 業.9 4

0 .7 5

1 .1 9‑ 1 .1 9IT

資 本 低 度 利 用 産 業

0 .8 50 .9 30 .7 40 .0 8Rr‑ 0. 9‑ 0. 2‑ 0 .2 8‑ 0 .0 7

3 .2

2 .2 2

2 .8 2

民 間 部 門 労 働 生 産 性 成 長 率‑こうした経済事情は(表4‑3)にも表れており1987‑95年で年率3.21%と高い値を示している全民間産業での労働生産性成長率は年率2.22%となり、 1995‑2000年では大幅な減速(‑l.( をみせている。
はじめにIT資本製造産業の労働生産性成長率の動向について観察してみよう。日本におけるIT資本製造産業の労働生産性成長率の寄与は(表4‑3)によると、対象とした1987‑2005年すべての期間においておよそ年率0.6%程度で推移している。 IT資本製造産業による寄与は1987‑1995年の期間では約2割程度(0.62/3.21=0.193)である。つづく1995'
2000年の期間では民間部門全体の労働生産性成長率自体が減速したため3割程度(0.66/2.22=0.297)、 2000‑2005年の期間においては2割程度(0.61/2.82=0.217)である。わ
れわれは分析において電子計算機、通信機器、電気応用装置ならびに電気計測機器と半導体素子・集積回路および電子部品を日本系列でのIT資本製造産業として定義した。これら産業の名目産業規模は1987‑2005年の分析期間において4%程度である。こうしたIT資本製造産業の産業規模に照らし合わせてみると、 IT資本製造産業の民間部門での労働生産
性成長産業に対する寄与はアメリカを対象とした場合と同様に大きいといえる。
つづいてIT資本利用産業の動向について吟味してみよう。 (表4‑3)からはIT資本高度利用産業が興味深い動きをみせていることがうかがえる。すなわちIT資本高度利用産業の寄与は2000年代には回復をみせるものの、 1987‑1995年では年率1.94%、 1995年‑2000

年では0.75%と1980年代と比較して情幸田ヒが進展したはずのこの時期ではむしろ寄与は低下している。 IT資本高度利用産業の民間部門労働生産性成長率に対する寄与度について観察を行うと、その寄与度は1987‑95年の期間では約6割(1.94/3.21=0.604)であったもの
が、 1990年代後半に入り寄与度は約3割程度(0.75/2.22=0.338)と半減している。 1990年代後半におけるIT資本高度利用産業の寄与度低下は1990年代後半での民間部門全体の労働生産性成長率減速に反映されているものとして考えられる。 (表4‑3)によると、民間部門の労働生産性成長率は1990年代に入ってから‑1%の減速をみせている。この減速の構成を吟味するとIT資本高度利用産業における労働生産性成長率の減速は‑1.19%である。したがってわれわれの分析からは、 1990年代後半における労働生産性停滞の背景としてIT資本高

66

.0 0

度利用産業の存在をあげることができる。このように1990年代後半における日本の民間部
門労働生産性成長率減速に対するIT資本高度利用産業の負の貢献は大きく、 IT資本高度利用産業が1990年代後半における労働生産性成長率加速において中心的な役割を果たしたア
メリカ系列と異なった姿が浮き彫りとなっている。

(2)情幸酎ヒ進展度と労働生産性との関係(4‑8)式を用いた分析結果に移ろう。なお分析においては(4‑8)式にあるように情報化の進展度をIT資本ストックの非IT資本ストックに対する比率{IT/ K)だけでなく、 IT資本ス
トックの総資本ストックに占める割合(it/ all)、労働投入‑単位あたりのIT資本スト
ック量In(/r/ L)も参考として推計を行っている。
(丑アメリカ
(表4‑4)アメリカの製造業における労働生産性と情報化進展の関連① (IT / K )定数 項

l l .1 1 0

D um m y

0 .5 9 2 (3 .5 2 0

lo g (IT / K ).② (IT / A L L ). 78③ (IT / L )0 .1 0 6

0 .6 7 5 (3 .5 8 1‑ 0 .1 2 2 (2 .7 1 9 )0 .2 8 5 9 .0 2 1‑‑

lo g d T / A L U‑

0 .2 7 1 8 .7 2 2‑

lo g (IT / U‑‑

0 .2 2 1 3 .5 3 5‑‑

D u m m y × lo g (IT / A L L )‑0 .2 4 6 3 .5 8 3‑

D u m m y x lo g f
l T / LJ‑‑

0 .0 7 80 .0 6 4

0 .3 0 4

0 .9 7 8

0 .9 7 8

0 .9 7 7.7 5 3.7 5 7.6 0 7D u m m y x lo g f
lT / K )A 由( 1 )R x

D .W .

0 .2 0 5 5 .6 0 7 )0 .1 8 8 (2 .7 5 4(注)0内の値は七億を示す。

(表4‑4)はアメリカの製造業を対象にした推計結果を表したものである。なお推計に際してはコツクラン‑オーカット法を用いた。 (表4‑4)をみたところ系列相関の存在は否定できないものの、情報化の定義いずれをとってみても情報化進展による係数推計値は正の値を示しており同時に統計的にも有意であると考えられる。したがってアメリカ製造業では情報化進展は労働生産性に対してプラスの効果を及ぼしていることになる。また1990年代以降における労働生産性の動向に関しての情報化の関わりについて確認すると推計値は正の値を示しかつ統計的にも有意である。したがってアメリカの製造業においで情報化進展は

67

労働生産性成長に寄与しているものとして考えることができる。

(表4‑5)アメリカの非製造業における労働生産性と情報化進展の関連① (IT / K )② (IT / A L L )(3 X IT / L )

定数 項

11ー
401

1 .3 0 3

1 0 .1 4 9

D um m y‑ 0 .2 2 3 (1 .2 6 8 )‑ 0 .2 3 0 1 .1 6 2 )‑ 0 .1 0 6 0 .4 2 8lo g (IT / K )0 .2 7 9 (9 .0 2 1 )‑‑lo g (IT / A L L )‑0 .2 9 5 (6 .1 7 6 )‑lo g (IT / L )‑‑0 .1 6 5 1 1 .1 2 1 )‑ 0 .0 7 8 (1 .14 4 )

‑

‑

‑

‑ 0 .0 7 6 (1 .0 4 7

‑

‑

‑

0 .0 6 7 0 .4 3 1

0 .8 8 5

0 .8 8 3

0 .5 0 0

0 .9

0 .9

3

0 .9 4 5.9 2 6.8 5 3D u m m y × lo g U T / K )D u m m y × lo g (IT / A L L )D u m m y × lo g d T / U
A R

1

R

'

D .W .

2

1 .9 3 0(注)0内の値はt値を示す。

つづいてアメリカの非製造業の推計結果についてみてみよう。これらは(表4‑5)に示されている。非製造業においては労働投入あたりのIT資本量における推計結果にて系列相関の可能性が若干示唆されうるものの、推計値の値はプラスであり統計的にも有意である。したがってアメリカの非製造業における情報化進展は労働生産性に対して有意義な効果を及ぼしているといえる。くわえて1990年代後半以降のアメリカにおける非製造業の労働生産性に対しての影響について吟味しておこう。ここでの推計値は①(IT/ K)、 ②(it/ all)を情報化として定義した場合推計値の符号は負であるOまた、 ③(IT/ L)を情報化の指標として定義した場合では推計値はプラスとなった。しかしながらいずれの情報化の定義においても推計値は統計的に有意ではないため、 1990年代後半以降情報化がアメ
リカの非製造業における労働生産性に及ぼした影響は無であったと考えることができる。

②日本
日本産業における(4‑8)式による推計結果は(表4‑6)ならびに(表4‑7)において示されている。日本においてもアメリカを対象とした場合と同様に1987‑2005年に至るまでを対象としている。また産業を製造業と非製造業とに分けて分析を行った。情報化進展度もアメリカ系列と同じように、 IT資本ストックの非IT資本ストックに対する比率、 IT資本ストッ
クの総資本ストックに占める割合、労働投入‑単位あたりのIT資本ストック量の三つの定68

義を用いている。なお推計においては製造業ならびに非製造業ともにコクラン‑オーカッ
ト法を用いた。

(表4‑6)日本の製造業における労働生産性と情報化進展の関連① (IT / K )② (IT / A L L )③ (IT / L )定 数 項

9 .4 2 0

9 .5 7 7

6 .1 7 2

D um m y‑ 0 .0 1 0 (0 .0 1 2

0 .0 8 2 (0 .1 3 3‑0 .3 4 4 (0 .5 0 7 )lo g (IT / K )0 .5 9 4 4 .1 2 5

‑

‑

‑

0 .6 3 7 4 .1 3 3 )‑‑0 .2 9 4 6 .6 4 60 .0 2 6 0 .1 1 2‑‑D u m m y × lo g d T / A L L )‑0 .0 6 2 (0 .2 4 0‑

D u m m y × lo g (IT / U‑‑

0 .0 5 0 0 .4 8 7 )

A R 1)

0 .6 9 8

0 .6 9 4

0 .5 9 5R2

0 .8 8 7

0 .8 8 7

0 .9 8D .W .

1 .8 5 2.8 5 6

1 .6 0 3

一o g (汁 / A L L )lo g (IT / LJ
D u m m y × lo g (IT / K )‑(注)0内の値はt値を示す。

はじめに製造業の分析結果を吟味しようo (表4‑6)は(4‑8)式を用いて日本の製造業に分析をくわえた推計結果である。情報化を労働投入あたりのIT資本投入と定義づけた場合において系列相関の可能性が示唆されうるものの、いずれの情報化の定義においても推計値の符号は正でありかつ統計的にも有意である。したがって日本の製造業を対象とした場合において情報化の進展は労働生産性に対してプラスの効果を及ぼすものとして捉えることができる。また1990年代後半以降の労働生産性の動向と情報化との関連について観察すると、三つの情報化の定義すべてにおいて推計値の符号は正であるがt値は十分な大きさになく、日本の製造業における情報化は1990年代後半以降の労働生産性の動向に対して何ら積極的な影響を及ぼさなかった、すなわち情事酎ヒが1990年代後半からの労働生産性に寄与しているとは言い難い結果となった。
つづいて日本の非製造業を対象とした分析結果をみてみよう。これは(表4‑7)に示されている。日本の非製造業を対象とした場合系列相関存在の可能性は否定できないものの、三つの情報化の定義のいずれをとってみても推計値の符号は正であり統計的にもt値は十分な大きさである。したがって日本の非製造業においても他の分析対象と同様に労働生産性に対する情報化の有効性が確認できる結果となった。

69

(表4‑7)日本の非製造業における労働生産性と情報化進展の関連① (IT / K )② (IT / A L L )定数 項

9 .4 1 4

9 .5

D um m y‑ 0 .5 4 6 2 .8 4 0 )‑ 0 .5 5 0 2 .5 2 7

0 .2 3 5 0 .2 3 9 )lo g (IT / K )0 .4 6 1 2 0 .2 6 2 )‑‑lo gfl T / A L U‑

0 .4 8 6 1 9 .7 8 7 )‑lo g (IT / L )‑‑0 .3 0 1 1 2 .3 0 6

D u m m y × lo g fl T / K )‑ 0 .5 4 6 2 .8 4 1‑‑

D u m m y × lo g fl T / A L U‑】0 .2 6 7 1 .6 6 5

‑

‑

‑

‑ 0 .0 3 9 (0 .2 5 1 )1

0 .3 4 5

0 .3 5 0

0 .7 1 0

R 2

0 .9 7 7

0 .9 7 8

0 .9 9 5

D .W .

.6 9 8

1 .4.6 7 3D u m m y x lo g (IT / L )A R

4(3 X IT / L )6

6 .3 9 7(注)0内の値はt値を示す。

また日本の非製造業における情報化と1990年代後半以降の労働生産性の動向との関わりについて吟味しておこう。ここでまず情報化を非IT資本に対するIT資本の比率、総資本に対するIT資本の比率の二つの定義における推計結果を取り上げてみよう。この場合双方ともに推計値の値はマイナスの符号を持っており、 t値は一つ目の定義では十分な値にあるものの三つ目の定義においては10%水準で統計的に有意となっている。他方三つ目の定義すなわち労働投入あたりのIT資本比率を情報化の指標として定義した場合、推計値の符号は先の二つと同じく負の値を示しているが統計的には有意ではない。三つ目の情報化の定義においては1990年代後半以降の労働生産性の動向に情報化は何ら影響を及ぼさなかったと解することができるが、情報化を資本構成の面で把握するならば1990年代後半以降の日本の非製造業において情事酎ヒの進展は労働生産性成長にはつながらずむしろ負の影響をあた
えていることになる。

第5節 本章のまとめ
本稿においてわれわれは1980年代および1990年代の日米両国を対象として、 IT資本が両国産業の労働生産性にとってどのような効果を及ぼすかを検証してきた。分析を行うにあたり本章の冒頭でわれわれは ①マクロレベルで観察される労働生産性成長に対してIT
資本製造産業はどの程度の押し上げ効果を生じさせているのか ②IT資本はどのような産業に遍在し、かつこれらの産業がマクロレベルでの労働生産性にどの程度の影響を及ぼし70

ているか ③各産業においてIT資本の利用は労働生産性にどの程度のつながりを持っているのか 以上三つの視点を設けた。ここで上にあげた三点をもとに本章を総括してみよう。
まずマクロレベルの労働生産性成長に対するIT資本製造産業の寄与についてである。本稿においてアメリカ系列ではコンピュータおよび周辺機器を、日本系列では電子計算機、通信機器、電気応用装置ならびに電気計測機器、半導体素子・集積回路および電子部晶をIT資本製造産業として定義した。とくに1995‑2000年の期間においてアメリカ系列ではコンピュータおよび周辺機器の労働生産性成長率は(付表4‑3)によると年率36.18%であり、日本系列では(付表4‑4)によると電子計算機、通信機器、電気応用装置ならびに電気計測機器の労働生産性成長率は年率19.36%、半導体素子・集積回路および電子部晶における労働
生産性成長率は年率11.32%である。このように日米両国ともにIT資本製造産業自体は高い労働生産性成長率を達成している。 IT資本製造産業の名目産業規模はアメリカ系列では2%程度、日本系列では4%程度と比較的小さなものである。また民間部門の労働生産性成
長率に対するIT資本製造産業の寄与度は、 1987‑95年の期間においてアメリカでは2‑3
割、日本では2割、つづく1995‑2000年の期間では日米両国ともに3割である。 IT資本
製造産業の産業規模を念頭に置いた場合この寄与度は大きい。同時に1990年代後半に入ってからの民間部門全体の労働生産性成長率加速に対するIT資本製造産業の寄与度はアメリ
カでは3‑4割、日本は民間部門全体の労働生産性成長率自体が減速している中でIT資本
製造産業の労働生産性成長率は加速をみせている。このようにわれわれの分析において、 IT
資本製造産業はその小さな産業規模にもかかわらず民間部門全体の労働生産性成長率ならびにその加速に対して大きな影響を与えていることが理解できる。
われわれは(4‑7)式を用いた分析においてIT資本利用産業を情幸酎ヒの進展度に応じてIT
資本高度利用産業とIT資本低度利用産業とに分けて分析を行った。そのうちIT資本高度利用産業には日米共通して情報、金融に関連した産業や対事業所サービスといったものが含まれている。このIT資本利用産業を対象とした分析では日米で異なった分析結果が見出されることになった。民間部門全体の労働生産性成長率に対するIT資本高度利用産業の寄
与度は、まず1987‑95年の期間ではアメリカで3割、日本では6割と日本におけるIT質
本高度利用産業の寄与度が際立っている。しかしながら1990年代後半ではその寄与度はア
メリカにおいて4‑5割、日本では3割であった。つまりアメリカでは年代の経過とともに寄与度の着実な上昇が生じているのに対して、日本ではその寄与度は半減するという結果となった。こうした両国の差異は民間部門全体の労働生産性成長率の動向にも反映されたものとして考えることができる。すなわち1990年代後半における民間部門全体の労働生産性成長率変化に対する寄与度はアメリカで6割に達するのに対して、日本では民間部門全体の労働生産性成長率減速のすべてがこの産業に集約される結果となった。このように日本の1990年代後半においてはIT資本高度利用産業の存在が民間部門の労働生産性成長率
減速の主要因となっており、情報化の積極的な取り組みが必ずしも労働生産性成長率の成長につながっているわけではないことがここから明らかとなった。

71

各産業における労働生産性と情報化の進展度との関連を分析するために、われわれは(4‑8)式を用いて推計を行った。まず(表4‑4)‑(表4‑7)に示されているように日米両国の製造業ならびに非製造業ともに情報化の進展度を示す係数の値がプラスでありかつ統計的に有意であるため、 IT資本が労働生産性に対して有意義な効果を及ぼしていないとする「生産性パラドクス」は棄却されることとなった。したがって日米両国における製造業および非製造業ともに情報化が進展するほど高い労働生産性の水準を享受できると考えられる。つ
ぎに情報化進展度と1990年代後半における労働生産性の変化との関連について、まずアメリカにおける製造業を対象とした場合、 (表4‑4)に表わされているように推計値は正の値をとり統計的にみても有意であった。したがってアメリカの製造業では情報化が進展するほど1990年代後半において労働生産性成長の程度が大きいといえるO一方でアメリカの非製造業を対象とした場合、情報化の進展と1990年代後半における労働生産性変化との関連を示す係数は統計的に有意ではなく、したがっで情報化進展の1990年代後半における労働生
産性変化に対する定かな効果は不明である。すなわちアメリカの非製造業での情報化の取り組みは経済的な意味での効果を生み出してないことになる0 ‑方日本を対象とした分析
では1990年代後半以降の労働生産性の動向について、製造業では情報化の取り組みが経済的な効果を生み出した痕跡は確認できずこの点がアメリカとは異なっている。日本の非製造業に目を向けると、資本構成の情幸田ヒがむしろ労働生産性に対して負の効果を及ぼしていることが明らかとなった。

72

(付表4‑1)アメリカにおける産業別情報化進展度(単位:%)
汀 資本 製 造 産 業
コ ン ピ ュー タお よ び 周 辺 機 器

汀 資 本 高 度 利 用 産 業
1 6 .18

汀 資本 低 度 利 用 産 業

情 報

4 3 .5 7

土 石

5 .3 3対 公 共 サ ー ビス

4 1.6 8プ ラス チ ックお よ び ゴ ム 製 品

5 .0 0

対 事 業 所 サ I ビス

2 7 .3 1

石 油 .石 炭

4 .9 1

レ ン タ ル .リ ー ス 業

2 1 .5 8

食 料 品 およびた ば こ

4 .8 7化 学

1 5 .5 7

加 工金 属4 .7 9機 械

1 4 .4 4

紙 製 品

4 .6 7

金 融 .保 険 .証 券 お よ び フ ァ ン ド

1 3 .2 4

そ の 他 サ ー ビス

4 .6

運 輸

1 1 .9 8

家 具

4 .12

輸 送 機 械1 0 .5 4

繊 維 製 品

3 .6 3

卸 売

9 .4 6

木 製 品

3 .4 2印 刷

8 .18

一 次 金 属3 .3 9建 設

7 .7 3公 益

3 .3 0

電 気 機 械7 .6 7小 売

2 .8 1

そ の 他 製 造 業

7 .4 7鉱 業

2 .4 5

対 個 人 サ ー ビス

1 .3 5農 林 水 産 業
中 央 値

73

0 .5 2】 5 .3 3

(付表4‑2)日本における産業別情報化進展度(単位: %)

lT資本製造産業汀資本高度利用産業

電子計算機、通信機器、電気応用装置ならびに電気計測機器 38.25

対事業所サービス

43.58

金属製品

半導体素子・集積回路および電子部品

金融

41.52

鉄鋼

電気機械

34.29

土石

保険

28.42

紙・パルプ

精密機械

26.01

公益

25.34

ゴム製品

17.22

石油・石炭

16.34

輸送機械

小売

13.71

繊維製品

皮革・皮革製品・毛皮

12.56

運輸・通信

印刷.製版・製本

12.25

建設

対公共サービス

1 1.8

食料品・たばこ化学

11.04

製材・木製品

家具・装備品10.09

娯楽および対個人サービス

5.46

プラスチック製品

4.90

鉱業

3.52

農林水産業

0.45

中央値

9.92

21.70

lT資本低度利用産業

放送および情報サー
ビス
一般機械
その他の製造工業製
rコ
aa

9.92

74

(付表4‑3)アメリカにおける各産業の労働生産性成長率の動向(単位:%)

1 9 90 年 代 後 半 に お け る 労
19 8 795 年

19952000 年

2000

05 年
働 生 産性 成 長率 の 変 化

農 林 水 産 業

‑ 0 .6 3

8 .8 5

4 .9 4

9 .4 9鉱 業

4 .2 00 .5 7‑ 4 .5 7‑ 3 .6 3

公 益

3 .5 64 .3

4 .3 4

0 .7 6建 設‑ 0 .2 3‑.8 9‑ 0 .7 2

木 製 品‑2 .0 1‑ 0 .0 7

2 .8 5

.9 3

土 石

3 .

2 .3 92 .9 5‑ 0 .7 2

一 次 金属2 .5 3

2 .9 6

6 .4 7

0 .4 3

加 工 金属.4 8

0 .9 6

2 .7 3ー0 .5 2

0 . 7

.8 8

4 .7 7

1 .7

コン ビユ ‑ タお よ び 周 辺 機 器

1 6 .9 8

3 6 .1 8

9 .2 49 . 9

電 気 機 械2 .4 72 . 9

5 .3 7

ー0 一
2 8

ー0 .6

2 .0 5

3 .7 5

2 .6 5家 具

0 .0 6.7 2

4 .7 3.6 6

そ の他 製 造 業

3 .4 3

4 .7 06 .2 91 .2 7

食 料 品 お よび た ば こ

2 .4 4‑ 2 .7 7.3 9

繊 維 製 品

3 .6 7

3 .8 4

6 .4 3

0 . 7

紙 製 品

‑ 0 .0 5

1 .1 3

5 .6 01 .1 9印刷‑ 0 .3 9.0 4

3 .6 0.4 3

石 油 .石 炭‑ 1 .3

7 .4 93 .

8 .7 9

.4 4

3 . 5

4 .9 3.7 1

プ ラ ス チ ック お よ び ゴ ム 製 品

2 .8 2

4 .6 74 . 3

1 .8 4

卸 売

2 .4 95 .6 5

3 .7 8

3 . 7

小 売

3 . 0

5 .3 04 .3 0

2 .2

運 輸

2 . 5

2 . 3

2 .2 7‑ 0 .0 2

情 報

3 .3 3

3 .0 70 .

‑ 0 .2 5

金 融 .保 険 .証 券 お よ び フ ァ ン ド.9 2

4 .2 4

2 .0 92 .3 2

レ ン タ ル .リ ー ス 業

1 .9 1

7 .8 3‑ 2 .5 5

5 .9 3

対 事 業 所 サ ー ビス

‑ 0 .0 5

0 .7 92 .8 5

0 .8 4

対 公 共 サ ー ビス

‑ 1 .5 3.5 3

0 .6 80 .0 0対 個 人 サ ー ビス

0 .4 3

.6 7

0 .7

.2 4

そ の 他 サ ー ビス

‑ 0 .4 4‑ 2 .7 0

0 .0 4‑ 2 .2 6機 械

輸 送 機 械

化学

‑

75

‑

.6 5

‑ 5 .2

(付表4・4①)日本における各産業の労働生産性成長率の動向(単位:%)
19 9 0 年 代 後 半 に お け る 労 働 生 産 性 成
1987

95 年

19 9 52000 年

2000‑ 05 年
長 率 の 変 化

農林 水 産 業

0 .8 5

6 .0 50 .9 2

5 .2 1‑ 0 .5 8

8 .5 25 .5

9 .1 03 .4 5

3 .6 90 .8

0 .2 3.3 0

二 一.6 7

‑ 2 .0 8‑ 2 .9 6製 材 .木 製 品

3 .0 00 .8 9‑ 2 .4 3‑2. 2

家 具 .装 備 品

1 .1 2‑ 0 .6 8‑0. 5‑ 1 .7 9

紙 Lパ ル プ

0 .1 92 .4 52 .9

2 .2 6

印 刷 .製 版 . 製 本2 .9 90. 2

2 .0 7‑ 2 .8 8皮革 .皮革 製 品 .毛 皮

3 .0 1‑ 1 .4 2

1 .1 6‑ 4 .4 3‑ 1 .5 5

0 .8 04 .4 5

2 .3 5化学

5 .5 2

2 .4 6

3 .9 5‑ 3 .0 5

石 油 .石 炭

2 .9 02 .7 6‑ 4 .7 2‑ 0. 3土石

3 .7 2

1 .8 3

5 .1 6‑

鉄鋼

3 .6 2

2 .7 30 .9 9‑ 0 .8 9

金属 製 品

3. 7

2 .8 9‑ 1 .8 6‑ 0 .2 9‑ 般 機 械3 .5 7

0 .3 3

3 .2 4‑ 3 .2 3電気 機 械

1 .2 6

6 .4 94 .6 0‑ 4 .7 7

電 子 計 算 機 、通 信 機 器 、電 気 応 用 装 置 な ら び に 電 気 計 測 機 器

4 .6 09 .3 67 .3

4 .7 6

鉱業
食 料 品 ‑た ば こ
繊維 製 品

ゴム 製 品76.8 9

(付表4・4②)日本における各産業の労働生産性成長率の動向(単位:%)
1990 年 代 後 半 に お ける労働 生
1 98 7

95 年

19 95

20 00 年

2000

05 年
産 性 成 長 率 の 変 化

半 導 体 素 子 .集 積 回 路 お よ び 電 子 部 品

6 .6 4.3 2

3 .8‑ 5 .3 3輸送 機 械

2 .7 02 .5 4

3 .9 5‑0 . 5精密 機 械

4 .2 4

4 . 5

.9 4

‑ 0 .0 8

プラ ス チ ッ ク 製 品

0 .6 40 .7

4 .7 40 .0 8その 他 の 製 造 工 業 製 品

3 .4 5

7 .2 2

4 .0 5

3 .7 7建設‑ 0 .3 4‑ 0 .1 5

0 .4 4

0. 8

公益

2. 6

2 .9 4

4 .0 2

0 .7 8卸売 業

9 .3 9.6 4

5 .0 0‑ 7 .7 5

小売 業

5 .3 3

0 .5 5

0 .3 6‑ 4 .7 9

金融 業

4 .8 6

3 .6 2

5 .7 7‑

保険業

4 .3 8‑ 0 .2 0

3 .3 8‑ 4 .5 8

運 輸 .通 信

3 .1 62 .2 7

3 .4 9‑ 0 .8 9

対事 業 所 サ ー ビ ス

3 .0 3

2 .9 2

3 .5 5‑0.

ビス 業

ー 0 .9 5‑ 1 .7 1‑ 0 .0 8‑ 0 .7 6

娯楽 お よ び 対 個 人 サ ー ビ ス‑ 0 .0 2.6 4

0 .9 2.6 7.3 7

0 .7 6ー0 .9 7

ー0 .6 0

放送 お よ び 情 報 サ I

対公 共 サ ‑ ビ ス

77

.2 4

第Ⅴ章情報化による外部性の有無の検証
第1節 本章における背景、概念および目的
本稿においてわれわれは日米両国の経済を対象としてIT資本が実体経済‑と及ぼす影響を検証しているが、本章ではとくにIT資本による超過収益をコンピュータネットワークによる外部性に起因するものとしてとらえ、その存在の有無について考えてみたい。

(図5‑1)情報化の経済効果発現経路‑

itm*mア

まずIT資本が経済‑と投下され実態経済‑と影響を及ぼす経路について考えてみよう。
(図5‑1)は情報化の経済効果が発現する経路を示したものである。成長会計の考え方に照らし合わせてみると、 IT資本の投下は他の資本や労働投入と同じようにすべての生産要素に占める投入シェアとその変化率とに分離されることで経済に対しての影響力が把握されることになる。この場合ITが投入要素として直接的に経済‑と影響を及ぼしている。これはIT資本ストックが蓄積し、これが生産性成長‑と至る経路である。 (図5‑1)に照らし合わせ
ると1の経路に相当するものである。投入要素としてのITの経済効果については、われわ
れは主に第Ⅲ章において議論し、また各産業の視点では第Ⅳ章において議論した。
一方でShapiroandVarian(1999)が示唆するように、 IT資本には「ネットワーク外部性」という性質が備わっているように考えられる。 「ネットワーク外部性」とは、利用者の増加に応じそれ以上にその価値が高まるという性格である。これは投入要因以外の要因いわば外部効果を経由した経済効果の発現として考えることができ、これは(図5‑1)に当てはめれば2の経路に相当する。一般的に資本投入や財の購入においてその投入量が増えるにしたがい限界生産性や限界効用の水準は低下すると考えられる。自動車を例にとってみよう。
経済において自動車が希少である段階では自動車の導入は人の往来、物流の分野での効率性を大きく改善するものと考えられる。しかしながら自動車が普及するにつれて道路は混

78

雑し交通に支障をきたすようになる。必然的に自動車の価値は低下するものと考えられる。
(図5‑2)ネットワーク外部性の概念図

○‑一一〇

参加者倍増

一方でIT資本は普及するにつれてその価値は増す30ものと考えられる。その概念を表したのが(図5‑2)である。図中の○印がコンピュータネットワーク参加者を示し矢印がコンピュータネットワークを表すものとする。まずコンピュータネットワーク参加者が二名である場合を考えてみよう。この場合コンピュータネットワーク数は一通りであることが(図5‑2)より読み取れる。ここでコンピュータネットワーク参加者が倍増し四名となった場合、コンピュータネットワーク数は六通りに増加していることが(図5‑2)からうかがえる。すな
わちコンピュータネットワークの組み合わせ数が二倍以上になっている。この関係は篠崎(2003)が指摘しているようにコンピュータネットワークの組み合わせ数を通信の利便性あるいはその価値として理解するならば(5‑1)式で表わすことができる。
an du‑(5‑1)<nu(5‑1)式はコンピュータネットワークによる便益変化率du uがその参加者の増加率である
dnj nを上回ることを意味している。またその便益の増加はコンピュータネットワーク‑の参加者をnとするならば、乃C2として表わすことができ指数関数的に便益の増加をみることになる。具体的な例としてメールアドレスについて考えてみよう。メールアドレスを持つ者が少ない場合、たとえメールアドレスを持っていたとしてもそれを使い連絡を取れる者が少ないためメールアドレスの価値は低いものとなる。対してメールアドレスを持つ者が増えるにしたがい連絡を取れる者も増えるために、その価値は高まる。 IT資本は他の資本と異なり希少であることが価値につながるのではなく、普及し他の主体と連結されることによりその価値につながる、という性質を持っていると考えられる。こうしたIT資本の性質を念頭に置くならば、希少性低下による価値の低下ではなく価値の増加を考慮する必要がある。
30最も卑近な例として電話があげられる。

79

本稿の分析対象としてわれわれがあげた日米両国においても経済の情報化は進展しており、 「ネットワーク外部性」の効果を期待しで情報化を推し進める企業や個人が増えるならばいっそうの「ネットワーク外部性」効果が作用して、 IT資本はその投下以上の影響を実態経済へと及ぼすことになると考えられる。事実1990年代におけるアメリカ経済の成長はIT資本が主導する性格を持っており、一方で人口減少社会を迎えつつある我が国ではよりいっそうの労働の効率性ならびに資本の収益力が求められIT資本の意義もこれまで以上に増してくるものと考えられる。以上の観点をふまえ本稿では、従来広く行われてきた投入要素としてのIT資本による経済効果からさらに視点を広げて情報化の進展にともなう「ネットワーク外部性」の有無についての検証を行うことによりIT資本が実体経済‑と及ぼす影響について考察する。

第2節

関連する研究の整理(1)情幸田ヒ進展における経済性についての議論
本章の目的はIT資本投入による「ネットワーク外部性」の有無、それが経済に及ぼす影響を検証するものであるが、ここではまず情報化が進展しコンピュータネットワークが経済においてその存在感を増しつつある中で経済の性質はどのように変化するのであるかについて各種先行研究を吟味することにより、情報化にともなう経済性の変化について考察しておこう。
大平(1994)は情幸酎ヒの進展にともなって経済性が「規模の経済性」から「範囲の経済性」‑と変化することを指摘している。 「規模の経済性」とはスケールメリットを追求する経済性と解することができ、産出をy、投入xとして表すならばdyf y>dx xとして示される経済性である。大平(1994)では情報通信業も「規模の経済性」を追求する産業であり(あった)、電信・電話業務には通信網の敷設・管理に多大な固定費用が発生するために、その中でサービスを効率的にかつ安定的に供給するため「規模の経済性」が独占的事業運営を行う上での理論的根拠になったことが指摘される。
しかしながら情報通信分野での技術革新や通信衛星をはじめとした代替的技術の登場に
より情報通信業の独占的な性格は弱まり、一方で近年における情報と通信の融合、情報通
信業における分割・民営化をはじめとして産業構造にも変化が生じる。大平(1994)は上にあげたような構造変化が契機となって経済性が変化し、 「規模の経済性」から「範囲の経済性」への転換が生じることを指摘する。この. 「範囲の経済性」とは宮津(1998)は業際化あるいは多角化の経済性と定義している。ここで宮津(1998)による「範囲の経済性」の定義を情報通信の分野に当てはめてみよう。電話、ファクシミリ、携帯電話あるいはインターネットの登場に現れているようにIT技術の革新は目覚ましく、それに応じて新たな業態やサービスが登場している。またAT&Tや電電公社をはじめとした独占的事業者により供給されてきた情報通信ネットワークは独占的事業者の分割や民営化により解放され、各経済主体が自由に用いることのできるインフラ‑と姿を変えるに至った。ここで各経済主体(事業者)は解80

放された共通インフラを用いることで「何を供給するか」を迫られることになり、競争の性質は「規模の経済性」にのっとったスケールメリットの追求から供給する財やサービスの内容を問うもの‑と変質を遂げることになると考えられる。 「規模の経済性」の性格は供給する財やサービスの内容を問うもの‑と変質をもたらすものであるが、同時に業際化をもたらすものとも考えられる。青木・伊丹(1985)は「規模の経済性」の条件を示しており、このことは(5‑2)式として表わされる。
C(xl,x2)< C(x150)+C(0,x2)‑(5‑2)(5‑2)式の右辺第一項はx.財のみを生産する場合に必要なコスト、第二項はx2財のみを生産する場合にかかるコストをそれぞれ示している。一方で(5‑2)式の左辺はxl財とx2財両方を生産した場合に必要なコストを表している。 (5‑2)式が示す意味は「規模の経済性」の背景にはx.財とx2財を別個に生産する、言い換えれば分業を行うよりもまとめて生産したほうが低コストである状況が存在しているということである。こうした分業を行うよりも一括生産を行った方が安上がりであるという「規模の経済性」においては宮津(1986)が指摘しているように、財・サービスの生産過程の中に転用可能な情報や知識、技術あるいはノウハ
ウといった転用可能な共通生産要素が含まれているか否かが核となる。
しかしながら宮津(1986a)は情幸田ヒならびに業際化進展における経済性の変化を理解するためには「範囲の経済性」では不十分であり「範囲の経済性」に代わって「連結の経済性」の重要性が浮上することを指摘している。 「連結の経済性」とは単‑の経済主体ではなく複数の経済主体が情報通信ネットワークにより結びつくことで、それにより生み出される波及効果の経済性と考えることができる。先に「範囲の経済性」について述べた際にわれわれはその成立条件としての共通生産要素の一つに情報をあげてその重要性を指摘したが、「連結の経済性」の局面においても情幸鋸ま重要な要素になると考えられる.すなわち情報化が進展することで情報通信ネットワークにより各経済主体が連結され、それによる相乗効果により新しい価値が生み出されることが期待されうるのである。
「範囲の経済性」ならびに「連結の経済性」は情報をはじめとした共通生産要素がその核となっており両者似通った経済性であるといえるが、宮津(1986a)は「連結の経済性」を「範囲の経済性」よりも広い側面を含んでいるものとして両者の相違点をあげている。宮津(1986a)による「範囲の経済性」と「連結性の経済性」の相違に関する指摘は以下の三点に要約できる。 ① 「範囲の経済性」は単一の経済主体の立場に立った概念である一方で、 「連結の経済性」は情報・技術・知識による多重利用による相乗効果によって生み出される作用を重視した経済性である。 ② 「範囲の経済性」は経済主体内部での共通生産要素のみに焦点をあてた議論であるが、 「連結の経済性」は各経済主体間での相乗効果形成と符合するように経済主体間の資源を結びつける共有資源という概念が中心となっている。 ③ 「範囲の経済性」、 「連結の経済性」両者ともに転用可能な共通生産要素の存在が要点となるが、 「範81

園の経済性」では投入面での局面を重視するのに対して「連結の経済性」においては経済主体間での相乗効果が形成されるという産出面での効果も含めて考えている。
以上の議論をまとめるならば「規模の経済性」、 「範囲の経済性」、 「連結の経済性」 ‑の展開は情幸田ヒ進展にともなう経済性の変化に照合するものと考えることができる。情報化が進展しインターネットの活用をはじめ情報通信ネットワークが張り巡らされインフラ化
している現代の経済は「連結の経済性」が発揮される条件が整っているものと考えられる。
すなわち本章の主題に照らしわせてみるならば、情報化が進展し「連結の経済性」の発現が期待されうる中でIT資本がその役割を果たしているか否かが検証における要になると考えられる。
(2)情幸田ヒ進展にともなう外部性の有無について
先の経済性についての議論はIT資本によって形成される相乗効果や波及効果を把握する上での考え方を紹介するものであった。ここでは「実際に情報化は経済の構造を変化させうるか」を念頭に置き先行研究を吟味することにしよう。
まず宮川・白石(2001)は、投資率の上昇は‑人当たり産出量を押し上げる効果を持つものの長期的な産出成長率には影響を及ぼさないとするSolowモデルに照らし合わせ、同時にRomer(1987)およびDeLong and Summers(1991,1992)の議論を参照にして資本ストックによる外部性の存在を示唆している。
アメリカにおける「ニュー・エコノミー」を議論する際、経済構造変化の有無について考慮する場合がある。すなわちEconomist(1999)ならびにNakamura(2000)は従来の完全競争を前提とした経済モデルではなく知識や創造性といったものが経済を動かす原動力となる旨を指摘している。またCox and Alm(1999)は「ニュー・エコノミー」の特色として
収益逓増型の経済をあげ、 Summers(2000)も情報化経済における収益逓増型経済の存在を示唆している。これらの議論は少々極端な見解であるともいえるが、 DeLong(1998)は情報化進展を背景に排他性や競合性を前提とした従来の経済法則見直しの必要性を指摘し、またDeLong(2000)ではこうした経済構造の変化の背景にオープンソースソフトウェアや規制緩和、電子商取引の存在をあげている。
またIT資本の性質についての議論も存在している。たとえばOECD(2000,2000a)ならびにScreyer(2000)はIT資本を従来の単に投入要素の一つとして理解するのではなく、技術革新‑の波及効果や各経済主体の相乗効果をもたらす財として考える必要性を指摘している。
IT資本はアメリカの「ニュー・エコノミー」という表現からもうかがい知ることができるように、従来とは異なった経済構造ならびに様式をもたらす原動力の一つとして認知されその役割が期待されている。つづいて先に確認した経済構造に変化及ぼすという役割が実際果たされているかについて、定量的な観点から行われた分析について吟味しておこう。
まずIT資本による超過収益の存在を確認することでIT資本の経済効果を把握しようと82したのがここで紹介するLichtenbergらによる一連の分析であるOまずLichtenberg(1993)
はInformationweek誌とComputerworld誌からの二種類のデータを用い1988‑91年におけるアメリカ企業を対象にして、IT資本ならびにIT資本を用いる労働力のもたらす影響を分析している Lichtenberg(1993)によるとIT資本の限界生産性はプラスであることが確認されており、一方で超過収益の有無についてもIT資本において認められており同時にIT資本を用いる労働力においてもその存在が指摘されている。つづいてLehrandLichte
nberg(1999)について吟味しよう。 Lehr and Lichtenberg(1999)はLichtenberg(1993)を拡張したものに位置づけられる

LehrandLichtenberg(1999)は1977‑93年におけるアメリ

カ企業を対象に企業レベルのデータおよびアメリカ国勢調査局によるデータを組み合わせ
ることで分析を行っている。 LehrandLichtenberg(1999)によると、企業の売上ならびに生産性に対してIT資本の投入はプラスの効果を及ぼしていること、ならびにIT資本投入による収益は逓増的なものでありLichtenberg(1993)の分析結果と同じくIT資本による超過
収益の存在が指摘される分析結果となっている。
IT資本が経済全体に浸透すればそれだけ利便性が増しネットワーク外部性が作用すると考えられる。ネットワーク外部性の存在を前提とすれば、 IT資本投入による限界収益はその限界費用を上回るかもしれない。こうしたネットワーク外部性の観点からIT資本の超過
収益の有無を検証したのがBrynjolfsson and Kemerer(1995)ならびにGandal(1995)である

Brynjolfsson and Kemerer(1995)とGandal(1995)は‑ドニツク価格モデルを用いることでIT資本(ここでは表計算ソフトェア)の価格決定要因を探り、その外部性の有無の検証
ならびにそれを生み出す要因を探っている。 Brynjolfsson and Kemerer(1995)ではインス
トール数、すなわち用いる者が多いソフトウェアほど高価格であることが明らかにされており、またGandal(1995)の分析結果では表計算ソフトの価格形成にはソウトウェア自体の機能性に加えて他のソフトウェアとの互換性も重きをなしていることが示される。
Brynjolfsson and Kemerer(1995)ならびにGandal(1995)の分析結果を読み解くと、ソフトウェアのユーザーはソフトウェア自体の機能性もさることながら、設置ベースの大きいソ
フトウェアあるいは互換性が備わったソフトウェアに対しより高いコストを費やしてもよ
いと考えているわけである。ソフトウェア利用者にとっては「他の者も使っている」ことがソフトウェアの価値を示す‑つとなっており、表計算ソフトの分野で本章の1節で示した用いる者が多いほど価値が上昇するという「ネットワーク外部性」がIT資本(表計算ソフ
トウェア)の分野で発生していると考えられる。
すでに本稿の第Ⅱ章で論議した「生産性パラドクス」は主に先に紹介した研究結果は投入要素としてのITの経済効果を把握しようとするものであった。対して先に本章において紹介した議論は情報化進展における経済の構造変化(とくにアメリカにおいて)を示唆し、その特色を収益逓増型経済や他の経済主体に対する波及効果および相乗効果に求めており、同時にIT資本を上にあげた投入効果以上の効果をもたらす財として考えていることが要点
である。

83

第3節

分析のフレームワーク(1)モデル1
いうまでもなく限界生産性とは投入要素一単位あたりの生産増加分、すなわち投入あたり生産性である。市場が均衡下にある場合、限界生産性は限界費用つまり価格に等しい。
このように価格とは投入要素の生産力を反映したものであるので、もし当該生産要素価格と比較して当該生産要素の限界生産性が高く超過収益が発生している場合、財は投入以上の効果を及ぼしていると考えられる。言いかえれば超過収益の存在は投入に起因する以外の他の要素が生産‑と結びついているといえるのである。したがってIT資本による外部性
ならびにその波及効果の有無を検証するためには、その限界生産性ならびにそのコストの動向を把握することが得策であろう。
ここでわれわれはLichtenberg(1993)を参照することでIT資本の外部性の有無、それが労働生産性‑と及ぼす影響を検証するための概念を示す。
まず(5‑3)式は産出Yを非IT資本ストックK、 IT資本ストックIT、技術水準Aならびに労働投入Lで説明するものであるO¥nY ‑ lnA+a¥nK+filnIT+/inL‑(5‑3)

ここでα+β+〟‑1という関係を前提とすると、 (5‑3)式は(5‑4)式‑と書き換えることができる。

・n(呈¥‑lnA+(α+/?)M吾¥+pH芸・(5‑4)

本章においてわれわれがとくに把握する必要があるのが、産出に対するIT資本の寄与をあらわすβの動向である。そこでIT資本による寄与の動向を把握するために(5‑3)式によりIT資本の限界生産性を定義しておこう。 (5‑3)式をInITで微分するとIT資本の算出‑の影響を示す(5‑5)式が与えられる。
∂lnY
∂InIT

‑β

‑蝣(5‑5)(5‑5)式は(5‑6)式としても表すことができる。
旦旦IT‑MRIT‑=dITY
ITyβ‑(5‑6)(5‑6)式におけるdY dITがIT資本の限界生産性MRITである。産出に対してIT資本が正の影響を与えるには(5‑6)式におけるdY dITの値が正の値である必要があり、同時に産出
Yに対するIT資本ストックITの比率ITI Yは常に正の値をとるために必然的にIT資本の産出に対する寄与の動向を示すβの値は正の値である必要がある。 IT資本の限界生産性の動向が不明である、あるいはマイナスであるとした議論が本稿の第Ⅱ章で議論した「生84

産性パラドクス」論争であるが、われわれは本稿第Ⅲ章においてIT資本の限界生産性がプラスであることを確認している。
さて市場が均衡下にある場合、 IT資本の限界生産性MRITは後に述べるIT資本のレンタ
ル価格RITに等しくなると考えられる。ここで均衡市場下でのIT資本と非IT資本レンタル
価格の関係を示すと(5‑7)式で表わすことができる。

MRjj. ‑RIT MRK ‑RKとすると、

・*JLl‑(5‑7)

̲⊥

MRtR>dY/
xdK
ここでIT資本に正の外部性が存在する場合超過収益が発生し、IT資本の限界生産性はそのコストすなわちレンタル価格を上回りMRrr>Rv/r蝣ITの関係が成り立つものと考えられる。
したがってこの場合(5‑7)式は(5‑8)式‑と書き換えることができる。
MP,
IT
MPv>RIT
R‑x

里,塑旦
α

‑(5‑8)

RKK(5‑8)式に若干の操作を加えると(5‑9)式が与えられる。
‑(5‑9)
一・*‑!≒‑.

上の(5‑9)式がIT資本の超過収益が認められる際の条件である。また超過収益が認められるためには以下の帰無仮説が棄却される必要がある。

HQ:j3=a(2)モデル2
IT資本ストックが「ネットワーク外部性」をもたらしているか否かを検証するためには、先に述べたように限界生産性が正の符号を持つ必要があるがそれだけでは不十分である、と考えられる。すなわちIT資本ストックが外部性をもたらすためには、コスト以上の収益である超過収益を生み出す必要がある。そこで本稿ではIT資本と他資本の双方における限界生産性の比率とのちに説明するレンタル価格との比率を比較することでIT資本ストックによる外部性の有無を検証することとする。
ここでLichtnberg(1999)を参照してIT資本による外部性を計測するための枠組みを示し

85

てみよう。これは(5‑10)式にて示される。先にあげた(5‑3)式は実質GDPであるYを技術水
準のA、非IT資本ストックK 、 IT資本ストックITならびに労働投入Lで説明するもの
であった。
Y‑A[K

‑(5‑10)+(l+0)IT¥αLP

上の(5‑10)式も(5‑3)式と同様に、実質GDPであるYを技術水準のA、非IT資本ストックK 、
IT資本ストックITならびに労働投入Lで説明している。くわえて(5‑10)式における記号0はIT資本ストックによる超過収益を示すパラメータである。また総資本ストックはIT資
本ストックと非IT資本ストックとの合計と定義すればこの関係は(5‑ll)式にて示される。

‑(5‑ll)Kall ‑K +IT

ここで(5‑9)式の対数をとり同時に(5‑ll)式の関係を考慮すれば(5‑12)式が与えられる。

¥nY‑¥nA+aln[K+(l+0)IT¥+/3¥nL‑InA+aln[i^‑IT+(1+9)IT¥+J3InL=lnA+a¥n[Kall+0‑IT]+jBlnL‑lnA+αInK‑,,+0‑1'‑all孟蝣Kall+/3¥nL=¥nA+amKall1+0‑IT
Kall蝣+j3lnL=lnA+αlniC+
allαITln(l+#)+
KallβlnL(5‑12)式に変形を加えると(5‑13)式となる。

1nY芸]nA+αhxKau +α・0

(孟)+fih¥L‑(5‑12)・(5‑13)

ここでα+β ‑1との前提を設定し、(5‑13)式を労働生産性決定式に書き換えると(5‑14)式となる。

86

・n(芸)…¥nA+αw*‑‑(5‑14)

L+α・怯)(5‑14)式では労働生産性が総資本ストックと労働投入量とに左右されるが、それらに加えてIT資本ストックに外部性が存在する場合、総資本ストックに占めるIT資本ストックの割合が高いほど労働生産性の水準が高まることが示されている。
基本的に(5‑14)式がIT資本による超過収益の存在を観測することになるが、超過収益の有無は経済状況にも左右されるとも考えられる。したがってわれわれは生産が生産を喚起するといった景気要因r31をモデルに組み込むこととした。また産出量はIT資本のみならずそれ以外の要因にも左右されると考えられる。そのためわれわれは正確なIT資本による超過収益を把握するために時間の経過を表すダミー変数才をモデルに加えることで、中立的技術変化とIT資本による超過収益との区分を明確化することとした。以上を考慮した場合、(5‑14)式は(5‑15)式‑と書きかえられることとなる。われわれは以下の(5‑15)式を用いてIT資本による超過収益の動向を観察する。
iihnA+αH・+αo¥ITKall)¥+r+t蝣(5‑15)(3)レンタル価格についての考察
レンタル価格とは当該資本を一定期間借り受けた際に課されると見込まれるコストと考えることができる。このレンタル価格は(5‑16)式にて表わすことができる32。
‑(5‑16)Rt ‑(i+S, ‑pl)Pt

ここでRiは当該資本のレンタル価格を考は当該資本の価格、 iは収益率、 6iは当該資本の減価償却率そしてp,は当該資本の期待価格の変化率をそれぞれ意味している(5‑16)式について簡単に説明しておこう(5‑16)式の右辺においてまず当該資本の減価償却率6iが高い
場合、これは投下資本をより短期間で回収せねばならないためレンタル価格は上昇することになる。一方で当該資本の価格が低下している、すなわち当該資本の価格変化率piが下落している場合キャピタルロスが生じ結果としてレンタル価格を引き上げることとなる。
このようにレンタル価格は資本の収益率のほかに減価償却率や価格変化率によっても影響を受けると考えられる。
31データは第Ⅲ章と同様なものを用いているO
32 レンタル価格の考え方については本稿末尾の補足2を参照されたい。

87

さてここで均衡市場の状態を想定してみよう。完全競争下では各資本はその限界生産物
がそれぞれのレンタル価格に等しくなるようにその投下が行われる。そこで(5‑12)式においてIT資本、非IT資本それぞれの限界生産性を定義してそれらの比を示すと(5‑17)式がもたらされる。

∂‰ =1+♂

‑‑(5‑17)?‰
つぎに(5‑17)式とレンタル価格を示した(5‑16)式の関係を考慮すると、 (5‑18)式で示される関係が明らかとなる。

∂‰

RIT (i+Sjr‑p^P,IT =1+♂

‑(5‑18)dY/'dKtR*(i+SK‑p去)pK(5‑18)式において、 ∂Y/ ∂IT、 ∂Y/ dKは先に述べたようにそれぞれIT資本ストックな
らびに非IT資本ストックの限界生産性を示している。またRITとRKは先の(5‑16)式で示されたようにIT資本のレンタル価格および非IT資本のレンタル価格をそれぞれ意味している。
一方で先に述べたように飢まIT資本ストックによる超過収益を示すパラメータであり、IT
資本ストックの超過収益が認められた場合において正の値をとることになる。

第4節 使用データおよびその動向(1)使用データ①アメリカ33
Y :民間部門における実質GDP(U.S.Department of Commerce,Bureau of Economic
Analysis, Real Gross Value Added by Sector)。
KaJJ :実質総資本ストック(U.S.Department of Labor,Bureau of Labor Statistics, Capital
Detail Da ta byAsset乃?pe for Major Sectors) 0
KNIT実質非IT資本ストック(実質非IT資本ストックは実質総資本ストックの値から実質IT資本ストックの値を引くことによって求めた)0
KIT民間部門におけるIT資本ストック(U.S.Department of Labor.Bureau of Labor
Statistics,

Information

Processing

Equij.フmentandSoftware

for

Major

Sectors)。

L :民間部門における労働投入量(u.s.Department of Commerce,Bureau of Economic
Analysis, Hours Worked by Full‑Time and Part‑Time Employees by Industry)c
33 0内はデータの出所を示している。

88

r :資本収益率(資本収益率はTreasury Bondsの10年物利回りを代理変数として用いた。
Treasury Bondsの10年物利回り(Council of Economic Advisers,Economic Report of
the President:2007, Bondyields and interest rates, 1929‑2006))。

NIT非IT資本ストック価格変化率(総資本ストック価格変化率で代用した。総資本ストッ
ク価格変化率(U.S.Department of Labor,Bureau of Labor Statistics, 1987‑2006
Capital Detail Da ta byAsset乃rpe for Major Sectors))a
PIT :IT資本ストックの価格変化率(U.S.Department of Labor,Bureau of Labor Statistics,
1987‑2006 Informa tion Processing Equipmen t and Software for Major Sectors)^
NIT非IT資本ストック価格(総資本ストック価格を用いた。総資本ストック価格(U.S.Department of Labor.Bureau of Labor Statistics, 1987‑2006 Capital Detail
Data byAsset乃>pe for Major Sectors))。
P :TT資本ストックの価格(U.S.Department of Labor,Bureau of Labor Statistics,
198 7‑2006 Informa tion Processing Equipmen t and Software for Major Sectors)c
8IT :IT資本ストックの減価償却率(U.S.Department of Labor.Bureau of Labor Statistics,
198 7‑2006 Informa tion Processing Equipmen t and Software for Major Sectors)。
NIT :非IT資本ストックの減価償却率(総資本ストックの減価償却率を用いた。総資本スト
ック減価償却率(U.S.Department of Labor.Bureau of Labor Statistics, 1987‑2006
Capital Detail Da ta byAsset乃rpe for Major Sectors)) 。

②日本34
Y :実質GDP(独立行政法人経済産業研究所、 Japan Industrial Productivity Database2006)c足。〝:実質総資本ストック(実質総資本ストックの値は実質非IT資本ストックの値とIT資本ストックの値を足し合わせて算出した)0
K :民間部門における一般資本ストック(総務省『情報通信白書(平成19年版)』 )0
KIT民間部門におけるIT資本ストック(総務省『情報通信白書(平成19年版)』 )。
L :民間部門における労働投入量(就業者数は総務省統計局統計調査部国勢統計課「労働力調査」、労働時間数は厚生労働省統計情報部雇用統計課「毎月勤労統計調査」 )0
r :資本収益率(資本収益率は10年物国債流通利回りで代用した0 10年物国債流通利回り(内閣府「年次経済財政報告」平成19年度版))。

34 0内はデータの出所を示しているo89

pnit非IT資本ストックの価格変化率(非IT資本価格変化率は工業製品の国内企業物価指数を用いた。国内企業物価指数(日本銀行調査統計局の公表する物価関連統計における企業物価指数))。

pit:IT資本ストックの価格変化率(IT資本価格変化率は情報通信機器の国内企業物価指数を用いた。国内企業物価指数(日本銀行調査統計局の公表する物価関連統計における企業物価指数))0NIT'非IT資本ストックの価格(非IT資本価格は工業製品の国内企業物価指数を用いた。国
内企業物価指数(日本銀行調査統計局の公表する物価関連統計における企業物価指数))0
ITIT資本ストックの価格(IT資本価格は情報通信機器の国内企業物価指数を用いた。国
内企業物価指数(日本銀行調査統計局の公表する物価関連統計における企業物価指数))。
Srr:IT'IT資本ストックの減価償却率350
・NIT非IT資本ストックの減価償却率36O(2)データの動向(丑アメリカ
(図5‑3)アメリカにおける資本収益率の推移

m
16

ら
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14
12
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Jゝ

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(資料) council of Economic Advisers.Economic Report of the President:
2007, Bond yields and interest rates, 1929‑2006

はじめにアメリカにおける資本収益率の動向を観察してみよう。 (図5‑3)はアメリカにおける資本収益率の推移を示したものである。先に述べたようにアメリカの資本収益率の代用変数には恥easuryBondsの10年物利回りを用いている1980年代の初頭においては当35算出方法は本稿末尾の補足1を参照にされたい036算出方法は本稿末尾の補足1を参照にされたい。

90

時のレーガン政権でのマネタリスト的な金融引き締め政策を背景として資本収益率は10%を超える極めて高い水準で推移している。また経済が好調である1990年代において1980年代の水準と比べて低水準であるものの6%程度と比較的高い水準で推移している。なお(図5‑3)で示した1980‑2005年に至るまでの期間において資本収益率の平均値は7.72%であった。
(図5‑4)はアメリカにおけるIT資本ならびに非IT資本両者の資本価格水準の推移を表したものである。 (図5‑4)では1980‑2005年までの期間において2000年の資本価格の水準を1としてIT資本価格水準、非IT資本価格水準両者の動向を示している。まず非IT資本の価格水準についてみてみると、 1980年代から1990年代中頃の期間では価格水準の上昇がみられる。その後1990年代初頭から2000年代に至る期間では目立った変化はみられず
価格水準は安定的に1近辺を推移している様子がうかがえる。一方でIT資本価格水準はIT(図5‑4)アメリカにおけるlT資本および非IT資本価格(2000年=1 )

一一.
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く=〉
0〇
O N
.良

(資料) U.S.Department of Labor.Bureau of Labor Statistics, 1987‑2006
capital Deta,〟 Data by Asset Type for Major SectorsならびにU.S.Department of Labor.Bureau of Labor Statistics, 1987‑2006
Information Processing Equipment and So斤ware for Major Sectors

資本製造産業の生産性成長により一貫して大きな低下をみせていると考えられるが、 (図5‑4)では1980年代初頭に上昇をみせており、この点が意外であった。しかしながら(図5‑4)にも表わされているようにIT資本価格の水準は1980年代末期から1990年代前半の期間にかけて若干ではあるものの低下をみせている。この時期からIT資本価格は低下傾向に入ったことが(図5‑4)からみてとれる。すなわち「IT革命」が本格化した1990年代半ば以降
から2000年代に至る期間では価格水準の低下傾向は顕著なものとなり、この点で価格変化が小さい非IT資本とは異なった姿をみせている。また2000年の水準を1とした場合の1980‑2005年におけるIT資本ならびに非IT資本の価格水準の平均値はそれぞれ1.21と0.89
である。

311

(図5‑4)においてITおよび非IT資本両者の価格水準の動向について観察したが、ここで両者の価格水準変化の動向についてみてみよう。 (図5‑5)は1981‑2005年のアメリカにおけるITならびに非IT資本の価格水準変化率の推移を表したものである。まず非IT資本価
格水準変化率の動向を観察してみると、 1980年代初頭に10%を超える著しい価格水準が生じていることが(図5‑5)からうかがえる。これは1970年代後半の物価水準上昇の名残であると考えられる。結果としてレーガン政権初期のマネタリズムに準拠した経済運営はインフレ抑制に成功しているが、これは非IT資本の価格水準の動向にも表れており1980年代半ば以降では2‑3%の水準で安定的に推移している。また(図5‑5)からは1990年代後半以降において非IT資本の価格水準の変化率はさらなる低下をみせ0%の近辺を推移している。
すなわち非IT資本の価格水準の変化は1990年代以降において緩慢(あるいは変化をみせていない)であり、これは先の(図5‑4)からもうかがうことができる。つづいて非IT資本の価(%)図5‑5)アメリカにおけるIT資本および非IT資本価格変化率(資料) U.S.Department of Labor.Bureau of Labor Statistics, 1987‑2006
Capital Deta,〟 Data by Asset 7こねe for Major SectorsならびにU.S.Department of Labor.Bureau of Labor Statistics, 1987‑2006
Information Processing Equipment and So丹wa/管 for Major Sectors

格水準変化率の動向についても観察しておこう。 IT資本の価格水準変化率もIT資本のそれと同じように1980年代初頭において10%程度の上昇をみせていることが(図5‑5)から見て取れる。その後の動向も価格水準変化率の上昇幅が沈静化しておりこのことも非IT資本とIT資本は共通しているといえる。しかしながらIT資本が非IT資本と決定的に異なっている点は、 1980年代半ば以降価格水準変化率が1980年代後半ならびに1990年代中ごろの一時期を除いて一度もプラスの値を示していないことである。 (図5‑5)によると1980年代半
ばから1990年代半ばにかけてのIT資本価格水準変化率は‑l‑‑3%台を推移していることがうかがえるが、 1990年代半ば以降の値は‑5%よりも低い水準を示すなどそれ以前の状況とはことなった様子がわかる。 1990年代半ば以降のアメリカにおいて(図5‑5)からうかがえる92

ようなIT資本価格水準の低下が生じて、活発なIT資本の投入を促された構図が浮かび上がる。
最後にアメリカにおけるIT資本ならびに非IT資本の減価償却率についてであるが、1987
・2005年までの期間で非IT資本の減価償却率は年平均で4.03%である。またIT資本の減価償却率は17.30%であった。非IT資本と比較してIT資本は高い減価償却率の値が示されおり、非IT資本と比べてIT資本の著しい新陳代謝がうかがえる。

②日本(図5‑6)は日本における資本収益率の推移を示したものである。なお日本における資本収益率は先に述べたように日本における資本収益率は10年物国債流通利回りを代わりに用いている。日本における資本収益率の動向を追うと、経済が好調であった1980年代および(図5‑6)日本における資本収益率の推移
(%)
10
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(資料)内閣府「年次経済財政報告」平成19年度版。

1990年前後のバブル経済期では7%台を超える年があるなど高い水準を示していることが(図5・6)からみてとれるo しかしながら一転して経済状況が悪化したバブル経済崩壊後から
資本収益率は低下傾向に入っていることが(図5‑6)から同時にうかがうことができる。その後経済停滞が深刻化した1990年代半ば以降では2%前後と低位で安定的な推移をみせており1980年代あるいは1990年前後の時期とは対照的な様相を示している。なお(図5‑6)で示した1980‑2005年の期間における資本収益率の平均は4.43%であった。

93

(図5‑7)日本におけるIT資本および非IT資本価格(2000年=1 )
2
1.8
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1.4
K
1

0.8
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一一・

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￨O N3

NO

喜 ≡ … … … … … … … … 喜 喜 … (年)(資料)日本銀行調査統計局の公表する物価関連統計における企業物価指数。

(図5‑7)は日本におけるIT資本ならびに非IT資本の価格水準を先のアメリカ系列と同様に2000年の水準を1としてそれらの動向を表したものである。まず非IT資本価格水準の動向をみてみると、対象とした1980年代初期から2000年代にかけてわずかな低下傾向がうかがえる。とくに1990年代後半以降の非IT資本の価格水準は1近辺を推移していることが(図5‑7)からうかがうことができ、概して言えば(図5‑7)で示した期間における日本の非IT資本の価格水準の変化の幅は小さいものであるといえる。つぎにIT資本価格水準の動向をみてみよう。 (図5‑7)からは1980年代初頭から2000年代の期間において一貫したIT資本価格の低下がうかがえる。この点が非IT資本の動向とは異なっている。なお1980‑2005年にかけてのIT資本ならびに非IT資本価格水準の平均値は2000年の水準を1とした場合
それぞれ1.33、 1.06である。
(図5‑8)日本におけるlT資本および非lT資本価格変化率
m
4

2

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‑2

‑4

‑6

‑8

‑10

(資料)日本銀行調査統計局の公表する物価関連統計における企業物価指数O94

先の(図5・7)においてわれわれはIT資本および非IT資本の価格水準の動向を確認したが、つぎに両資本の価格水準の変化率を確認しておこうo (図5‑8)は日本におけるIT資本と非IT資本の価格変化率の動向を示したものである。対象とした期間は1980‑2005年である。
まず非IT資本価格変化率の動向をみてみると、 1980年代後半の一時期に低下そして1990
年前後のバブル経済期において若干の上昇がみられる。その後の1990年代では資本価格変化率の変動は縮小し1990年代中頃の一時期を除いて12%前後の価格変化をみせていることが(図5‑8)からうかがえる.一方でIT資本価格変化率の動向に目を向けてみると、 1980年
代初頭のわずかな期間を除いて一貫してマイナスの値が示されている。すなわちIT資本価
格は一貫して低下を続けていることになる。このIT資本価格変化率のマイナスの程度は1980、 1990、 2000年代と年代の経過とともに大きくなっていることが(図5‑8)からうかがうことができ、この点が資本価格変化率の変動が小さい非IT資本と異なっているといえる。
なおIT資本および非IT資本の価格の平均変化率は1980‑2005年においてそれぞれ蝣3.77%、‑0.59%である。
また日本におけるIT資本ならびに非IT資本の減価償却率であるが1980‑2005年までの期間においてそれぞれ年平均で4.47%、 37.97%である。非IT資本と比較してIT資本の高い減価償却率が印象的であり、アメリカ系列と同様にIT資本の活発な新陳代謝がうかがえるものとなっている。

第5節 分析結果
(1)レンタル価格の動向
本章の第3節においてわれわれはレンタル価格について述べた。本節ではまず第4節です
でに紹介されたデータを用いて実際に日米両国におけるIT資本ならびに非IT資本のレンタル価格を求めることとする。先に述べたように当該資本のレンタル価格は(5‑15)式で示したように考えることができる。
(表5‑1)アメリカにおけるレンタル価格p

R

R IT'R, >IT 資 本7 .7 2 %1 7 .3 0 %‑ 1 .4 6 %1.2 1

3 2 .0 4

非 IT 資 本

7 .7 2%

4 .0 3 %2 .0 5 %0 .8 9

8 .63

3 .7

そこではじめにアメリカの1980‑2005年におけるIT資本ならびに非IT資本のレンタ
ル価格を示してみよう。これらはともに(表5‑1)にまとめてある。われわれがすでに確認したように、まずIT資本の資本収益率は年平均7.72%、減価償却率は年平均で17.30%、価格水準変化率は年平均で‑1.46%、および2000年を1とした場合のおける価格水準平均値は1.21である。これらの数値を(4‑15)式に当てはめてみるならばIT資本のレンタル価格は、

95

(7.72+17.30‑(‑1.46))!.21⊆32.04となる。一方でアメリカにおける非IT資本のレンタ
ル価格はこれもすでに第4節でわれわれが述べたように、資本収益率は年平均で7.72%、
減価償却率は年平均で4.03%、価格水準変化率は年平均で2.05%、 2000年の水準を1とした場合の資本価格の平均値は0.89である。これらもIT資本と同じようにして(4‑15)式に当てはめると、非IT資本のレンタル価格は、 (7.72+4.03‑(2.05))0.89≡8.63となるO した
がってこれら二つを(4‑17)式に当てはめてみるならば、 1+♂‑32.04!8.63⊆3.71との関係が導き出される。すなわちβの値が2.71より大きなものとなった場合IT資本による外部性の存在が示唆されることになる。
(表5‑2)日本におけるレンタル価格p

R

R ITX/

IT 資 本

4 .4 3 %3 7 .9 7 %‑ 3 .7 7 %

.3 3

6 .4

非 IT 資 本

4 .4 3 %4 .4 7%‑ 0 .5 9 %1 .0 60 .0 6

6 .0 7

同様に日本の1985‑2002年におけるIT資本ならびに非IT資本のレンタル価格を示してみよう。これらは(表5‑2)にまとめてある。まずIT資本では収益率は年平均4.43%、減価償却率は年平均37.97%、価格水準変化率は年平均‑3.77%、 2000年の水準を1とした場合における資本価格の平均値は1.33である。したがって先のアメリカ系列で行ったのと同じようにこれらの数値を(5‑15)式に当てはめてみると、 (4.43+37.97‑(‑3.77))!.33≡61.41となる。非IT資本ストックにおいても同じ解釈を行ってみよう。すなわち資本収益率は4.43%、減価償却率は4.47%、価格変化率は0.59%、 2000年の水準を1とした場合の資本化価格の平均値は1.06である。これらの数値をIT資本の場合と同じように(5‑15)式に当てはめると、 (4.43+4.47‑(‑0.59))!.06芸10.06となるO したがってこれらをアメリカ系列と同様に(4‑17)式に当てはめてみると、 1+β=61.41/10.06≡6.07となり日本においてはβの値が5.07と比べて大きい場合にIT資本による外部性の存在が示唆されることになる。
(2)モデル1分析結果①アメリカ
われわれはIT資本の産出‑の影響を検証するため(5‑4)式を用いて推計を行うが、すでに第Ⅲ章において(3‑2)式を用いることでIT資本の労働生産性に対する弾性値を得ているため、そこで得た推計値を用いることでIT資本の労働生産性に対する波及効果を吟味する。(3‑2)
式の推計結果は以下の通りであった。
In￨‑)‑ln^+0.7001n￨‑￨+0.2591n￨‑￨+0‑006rR:0.996D.W.:2.009
uJUJUJ(6.130)(28.262)(5.709)内の値はt値。

96

(3‑2)式を用いた推計結果によるとαの値は0.441(0.700‑0.259‑0.441)であり一方のPの値は0.259である。
そこでIT資本の超過収益の有無について考察しておこう。IT資本による超過収益存在の条件は(5・9)式にて示された条件を満たすことである。それらは推計式の推計値とIT資本ス
トック量と非IT資本ストック量の比率ならびにそれらのレンタル価格の比率により左右されることになる。分析対象期間中のアメリカにおけるIT資本ストック量と非IT資本スト
ック量の比率の平均値、すなわちITI Kは5.33%であり、レンタルコストの比率は先に述べたように3.71である。これらの数値を(5‑9)式に当てはめてみると非IT資本ストックの(5‑4)式よる推計値は0.441であり、 α(RITIT/ RkK)=0.441(3.71‑0.0533)≡ 0.087との関係が成り立つ。つまりIT資本の寄与を示す推計値は0.087以上であるならばIT資本スト
ックの超過収益が確認されることになる(3‑2)式を用いたIT資本ストックの推計値は0.259であるためにアメリカにおいてIT資本ストックの超過収益存在の条件が満たされている。またHo :0.259‑0.087の帰無仮説を設けた上でt検定を行うと、 t値は19.111であり統計的に有意であるといえる。したがってわれわれの分析にでは、アメリカにおけるIT資本による超過収益の存在は確認されうることになる。

②日本
先のアメリカと同様に日本におけるIT資本の寄与をみてみよう。日本系列においてもの
アメリカ系列と同様に労働生産性に対するIT資本の超過収益の影響を検証するため(3‑2)
式の推計結果を用いた。以下が(3・2)式を用いた推計結果である。
In￨‑)‑lnA+0.534ln[‑1+0.068ln[‑)+0.003r R :0.994 D.W.:1.125(3.681)(2.030)(4.625)内の値はt値。

上にあげた推計結果によるならば、 αの値は0.466(0.534‑0.068‑0.466)でありβの値は0.068となる。
先に行ったアメリカの系列と同様に日本における分析対象期間中のIT資本ストック量と非IT資本ストック量の比率の平均値IT/ Kを算出するとそれは2.34%であるOまたレン
タル価格の比率は先に述べたように6.10である。そこでアメリカの系列で行ったのと同じ操作を行うことでこれらの数値を(5‑9)式で表わされた条件に当てはめてみるならば、これはα(RITIT/ RkK)‑ 0.466(6.10・0.0234)芸0.065となるOすなわちIT資本の弾性値が0.065以上である場合においてその超過収益の存在が示唆されうることになる。日本を対象とした場合において、 (3‑2)式を用いることで得たIT資本ストックの弾性値は0.068であるのでわずかではあるが(5‑9)式によって示された条件と比べて大きい。そこでHo :0.068 ‑ 0.065との帰無仮説を設けt検定を行ったところ、 t値は0.091と十分な値ではなかった。したがってわれわれの分析では日本におけるIT資本に起因する超過収益は確認できない。

97

(3)モデル2分析結果①アメリカ
IT資本ストックによる外部性を確認するためには本章第5節(1)項目でわれわれが述べた条件をIT資本ストックが満たす必要がある。すなわち(5‑15)式を推計するにあたり(5‑18)式において考察を行うと、 1+0=32.04/8.63≡3.71との関係が導き出される。すなわちアメリカを対象にして分析を行った場合βの値が2.71より大きなものとなった場合IT資本による外部性の存在が示唆されることになる。以下がアメリカ系列における(5‑15)式の推計結果である。推計対象期間は1980‑2005年であり、コクラン=オーカット法を用いた。
・n(言)…0.794+0.4611nf‑I+1.993‑¥+ 0.004r + 0.009? + 0.293ARQ.)^L(3.595)(2.982)(3.391)(4.931)

2

R :0.996

D.W.1.889

内の値はt値oo=a(S/ a)‑1.993/ 0.461s4.323

まずアメリカを対象とした推計結果を確認してみよう。 IT資本の超過収益を左右する変数である(ITI Kall)の係数推計値は統計的に有意でありまた上に示したように0の値は4.323とすることができる。ここで算出されたβの値は超過収益の条件となる2.71よりも大きい。したがってアメリカにおいてIT資本による超過収益の存在が示唆されうる。
②日本
つづいて日本を対象とした推計結果を確認しよう。日本もアメリカと同様にすでに確認したようにβの値が5.07以上である場合において、IT資本による超過収益の存在が確認されることになる。以下が日本を対象にした(4‑14)式の推計結果である。なお推計対象とした期間は1980‑2005年であり、コクラン=オーカット法を用いて推計を行った。
In[‑)‑4.488+0.5341軽l!T+2.662‑+0.003r+AR(l)0.952(3.830)(1.675)(4.486)2

R :0.993

D.W.1.154

内の値はt値oo‑a(ol a)=2.662/ 0.534‑4.985

上が日本を対象とした推計結果である。推計にあたっては時間の経過を表すダミー変数tの推計値が統計的に有意でなかったため、これを除外して推計を行った。また推計結果に98

ついては系列相関の存在が示唆されうるものとなった。くわえてIT資本の外部性を示すパ
ラメータ{ITI Ka〟)の係数推計値では七億が十分な値になく統計的に有意でないため、日本ではIT資本による超過収益は確認できないという結果となった。しかしながら仮に(1〃足。〝)の係数推計値が統計的に有意であると仮定してβの値を求めてみよう。 (5‑15)式を推計することで求められたβの値は4.985であり、この値は(5‑18)式が示す超過収益の条件となる5.10に比べて低い。したがってわれわれの分析では日本におけるIT資本の超
過収益の存在は否定されることになる。

第6節 本章のまとめ
本章においてわれわれは、IT資本による超過収益の動向を探ることでIT資本ががもたらす「ネットワーク外部性」を検証し、 IT資本が投入要因以外の経路から実体経済へと及ぼす影響について考察を行った。
情幸田ヒの進展とは情報通信端末の充実や資本構成のIT化のみに限られたものではない。
このことのみに注目するのであるならば、むしろIT資本による経済効果の一面しか捉えず
その効果を過小評価することにもつながりかねない。 IT資本には今日のインターネットに代表されるような個々の経済主体がコンピュータネットワークを介して連結されるという持つ。すなわちカネが経済の血液として定義されるのであるならばコンピュータネットワ
ークは神経として理解されるべきであろう。事実、連結の成果としては情報通信網が現代社会および経済において必要不可欠なインフラとなっていることからも容易にうかがえよ
うし、本稿を執筆している現在危機的な状況に陥っているものの金融取引やわれわれの生活に深く入り込んでいる電子商取引の普及はコンピュータネットワークなくしては成り立
たない。われわれは本章において以上にあげたIT資本の特質ならびに経済性を「連結の経済性」という観点から解読することを試みた。 「連結の経済性」とは先述したように情報化進展が各経済主体を結びつけ、それらの資源の相乗効果に力点を置く経済の見方である。
それゆえに「連結の経済性」は情報化進展によるネットワーク効果を理解する視点を提供するものといえよう。
われわれが幾度も指摘するように「連結の経済性」にそくしてみれば、まさにIT資本にはコンピュータネットワークを経由して他の経済主体‑と影響を及ぼしかつ影響受けるな
ど資源共有による相乗効果という性質が備わっているものと考えられる。このIT資本が各経済主体間の相乗効果を惹起するのであるならば、それは個々の経済主体における投入による経済に対する貢献のみならず、各経済主体が互いに連結しあうことによる生産に対する寄与も存在するはずであろう。こうした相乗効果は各経済主体のコストには反映されな
いいわば正の外部性である。そこでわれわれは外部性もといIT資本が連結されることによるネットワーク効果をIT資本の限界生産性とコストの動向を吟味することで把握すること
とした。

99

分析において本章がが分析対象としたのは1980年代から2000年代における日米両国である。この時期においてアメリカ経済は長期低落傾向に一定の歯止めがかかり「ニュー・ェコノミ‑」と表現される長期好況を経験し、一方で日本経済は1990年前後のバブル経済を経験したのち「失われた10年」と言いあらわされる停滞期に入るなど、本稿が対象とした時期は両国にとって明暗を分けたものとなった。本稿における検証結果も当時の両国における経済状態と同じように明暗を分けたものとなった。
本稿では二つのモデルを用いてIT資本による超過収益の有無を検証した。まず一つの目のモデルはIT資本、非IT資本双方の限界性生産性とそれらのストック量の動向を比較してIT資本ストックの超過収益の存在を検証するものであった。そこではアメリカを対象とした場合、工で資本による超過収益の存在を示唆できる結果となったが逆に日本ではIT資本による超過収益は確認できなかった。二つ目のモデルは総資本ストックに占めるIT資本の比率、すなわち情報化進展度とIT資本、非IT資本双方のレンタル価格を比較することでIT資本の超過収益の存在を確認するものであった。この三つ目のモデルにおいても一つ目のモデルと同様にアメリカにおけるIT資本の超過収益は認められるものの、日本においてはそれが認められないという結果となった。
ここで(5‑4)ならびに(5‑15)式二つのモデルによる分析結果について若干の考察を行ってみたい。まず(5‑4)式にあるIT資本の産出に対する影響力を示す係数βであるが、これは(5‑6)式が表わすようにIT資本の蓄積状況を反映したものである。したがって将来いっそうの情幸田ヒが進みIT資本の蓄積が生じるのであれば必然的にPの値は大となりここでレンタ
ル価格が不変であると仮定するならば、 IT資本の超過収益の幅は拡大アメリカでは一層のネットワーク効果の発現、統計的に超過収益の存在が確認されなかった日本でもIT資本蓄積にともない徐々にそれが発現されるものと考えられる。このことはネットワーク参加者が増加するほどその価値が増大するとした(図5‑2)における考え方と整合的である。一方で(5‑15)式の分析では、 IT資本による超過収益の有無は(5‑10)式で理解できるようにパラメー
タβの動向に関わっている。このβの動向はIT資本蓄積とは独立的であり、たとえIT資本ストック量が巨大であったとしてもβの値が0であるならばIT資本の超過収益は存在しないことになる。つまりIT資本によるネットワーク外部性もその存在が否定されることになるのである。後に本稿において議論するようにβとはIT資本の量ではなく、むしろ別個の質や環境といった要因に左右されるものと考えられる。たとえば第Ⅳ章にならい質や環境といった要因をIT資本の質と利用の二方面から考えてみよう。まずIT資本の製造の面では現在、ハードウェア、ソフトウェアおよび通信機器に代表されるIT資本は世界基準で開発が進められており、アメリカと比べて日本のIT資本ストックそのものの質が劣っているとは考えにくい。したがって本章で検証した日米両国の差はIT資本そのものにあるのではなく、 IT資本の使用面に存在するものと考えられる。
(5‑4)そして(5‑15)式二つのモデルによる検証結果は同傾向であるが、情報化による波及効
果の将来を考えるにあたり、ストック量増大によるネットワーク効果発現あるいは質の改100

善によるネットワーク効果追及という二つの視点を浮き彫りにしたともいえるが、いずれにせよ現時点ではアメリカにおいてはIT資本のネットワーク外部性が確認されるのに対して日本の情報化は資本投入段階に止まっていることが本章において明らかとなった。

101

補足1:当該資本ストックの減価償却率について
当該資本ストックの減価償却率6iは以下に示す手順にしたがって求めた。まず当該資本ストックの蓄積過程を①式と定義する。

‑①

It, ‑D,, ‑Kt, ‑K,,‑y①式においてIは当該資本に対する投資37、 Dは当該資本の減価償却、 KTは当該資本ストックを示している。ここで定率の減価償却率67を仮定すると、これは②式で示される。

‑②

DtJ ‑ S,K,^
つづいて先にあげた①および②式を考慮するならば③式を得ることができる。

‑③

Sfo^Iu ‑iKv ‑K^)
③式の両辺においてtl1期からn期までの和をとると、 ④式が与えられる。
n

n

‑④

67∑*,,‑! ‑∑Iu ‑(Ku ‑K,,.)
t=¥

t‑¥

したがってIT資本ストックならびに非IT資本ストックの減価償却率は⑤式で表わされることになる。
〟∑',,‑(*, ‑KL。)
61‑

‑⑤

t=l

I *.i,t‑¥37当該資本の投資についてのデータは以下の通りである。日本系列;IT資本投資(総務省情報通信政策局総合政策課情報通信経済室、 『情報通信白書』平成19年版)。非IT資本投資(総務省情報通信政策局総合政策課情報通信経済室、 『情報通信白書』
平成19年版。

102

補足2:資本レンタル価格について
ここではChristensen and Jorgenson(1969)ならびにJorgenson(1963)を参照して資本レンタル価格について解説する。
まずt期における資本財価格<1a,は将来にわたっての資本レンタル価格1kjに資本効率wTをかけあわせ、それを積み増していったものと考えられる。このことは⑥式で表わされ
る。
CO

‑⑥

Iaj ‑ ∑ Ak,/+r+l
T=0

ここで⑥式の差分をとると、これは⑦式で表わされる。
0〇・1AJ ‑ <lA,t‑l ‑ ∑(wT ‑^r‑MK,t+r+l ‑qK,
T=¥
CO

‑⑦

・1k,, ‑ ∑(wr ‑Wr‑i)鮎,/+r+l ‑(9,了<1aj‑¥)r=l

また⑦式の右辺第一項における(wT ‑wT̲,)は資本効率の変化を表している。資本効率は時間の経過ととともに低下していくと仮定すると、 ⑦式の右辺第‑項は資本の減価償却と考えることができこれをβとすると、 ⑦式は⑧式へと書きかえられる。

=・⑧

tfrr ‑Dt ‑(q/了ォVi)

つぎにqA、 qKをそれぞれpA、 PKの現在価値として表したものとすると、この関係は利子率をiと表すと⑨式で示される。

‑⑨

ォ‑‑ nr吉paj
ここで⑧式を利子率で割り引いていない形に書きかえると⑬式となる。
pk,, ‑ D‑(paj ‑Pa,,‑i)+hPAjt‑¥‑監‑(paj ‑Paj‑i)

‑⑲

PA,ト1

Paj‑i

ここで定率の減価償却率、 DJ pa,^ =Sを仮定すると⑩式は⑪式として表わすことができる。

Pk> ‑¥i,+St‑

(pAj

‑⑪

Paj‑¥

Ill]聖

すなわち資本のレンタル価格は利子率rに減価償却率6をくわえたグロスの収益から資本
財価格の変化率、 (Pa,, ‑Paj‑0/ pa,,‑iを引いたものに資本財価格を掛け合わせたものとして表わされる。

104

第Ⅵ章情報化とその技術に及ぼす効果
第1節 議論の背景
第Ⅴ章でわれわれは情報化進展にともなう「ネットワーク外部性」の動向を検証することで投入要因以外の経路(第Ⅴ章における(図5‑1)に照らし合わせると②の経路)から情報化
が実体経済‑と及ぼす影響を考察した。そこで第Ⅵ章も同様にわれわれは情報化と経済における技術革新との関係を念頭に置くことにより、先の第Ⅴ章と同じように情報化進展が投入要因以外の経路から実体経済‑と及ぼす影響について考察することとしたい。
1990年代における日米両国、とくにアメリカ経済の労働生産性はIT資本の製造および利用と情報化の影響を強く受けた。たとえば本稿の第Ⅲ章で検証したように1990年代後半
における労働生産性成長はIT資本の投入が主導的な役割を果たしており、一方では本稿の第Ⅲ章においてはIT資本製造産業がマクロレベルの労働生産性成長率およびその加速に対して貢献をみせていることが明らかとなった。
しかしながらこうした労働生産性の力強い成長は労働投入や資本投入をはじめとした投入要素を中心に説明されたものであり、必ずしも「ニュー・エコノミー」と表現されるような情報化の進展が経済の構造変化に与えた影響を考慮するものではなかった。事実、イ
ンターネットの普及にみられるようにIT革新は情報伝達、発信の距離的ならびに時間的制約を縮め、これらは企業においては業務形態に影響を及ぼし同時に日常生活における利便性は高まったと考えられる。また第Ⅴ章においてすでに論議したように情報化の波及効果も示唆されうる。
(図6‑1)日米両国におけるTFP成長率
1司
3

2.5

2

1.5
1

0.5
0
‑0.5
さ
‑1.5

(資料)アメリカはU.S.Department of Labor,Bureau of Labor Statisitics.
日本は独立行政法人経済産業研究所、 Japan Industrial Productivity
Database 20080

105ところで経済構造や技術水準はIT資本の経済成長‑の寄与を考慮する際にたとえば第Ⅱ章の(2‑9)式で表わされるように投入要因外の要因の寄与あるいは残差として、いわば全要
素生産性(TFP=Total Factor Productivity)による寄与として把握される。こうしたTFPの動向は情報化の進展と関連があるように考えられるが、本稿においてこれまで議論してきた労働生産性に比べてTFP ‑の注目度は相対的に低い。これはTFP測定の上で正確なデータが不可欠であるいったデータの制約の他に、例えば日本経済を対象とした場合1990年
代の経済低迷の原因を財政・金融問題や雇用問題などをはじめとした生産性以外の要因に求める傾向が多かったことが一因にあげられると考えられる。
ここで日米両国におけるTFP成長率の動向について観察しておこう。 (図6‑1)は日米両国における TFP成長率の推移を示したものである。なおデータの制約上アメリカの系列は1988‑2005年を、一方日本の系列は1985‑2005年までの期間を対象としている。まずア
メリカのTFP成長率は(図6‑1)によると1980年代後半から1990年代前半に至るまでの期間において0.3‑0.7%の範囲を推移しており1990年代初頭の一時期を除いて大きな変化はみられないO

なお1990年代初頭における大きなTFP成長率(2.6%)はこの時期の景気後退の反動とみるのが適切であろう。アメリカにおけるTFP成長率に変化が生じるのは1990年代後半に入ってからであるoすなわち1980年代後半および1990年代前半におけるTFP
成長率は双方ともに年率0.5%と両期間で成長率の加速は生じていないものの、 1990年代後半に入りTFP成長率は年率1.1%となりTFP成長率は1990年代後半に入り0.6%の加速を見せている。その後同時多発テロを背景とした景気後退による影響も受け2000年代初頭においてTFP成長率は落ち込みをみせているが、それは一時的なものであり2000年代のTFP
成長率は年率で1.5%と1990年代後半の水準から0.4%の加速を生じさせている。総じて言えばアメリカにおけるTFP成長率は1990年代前半までは緩慢であり1990年代後半に入り成長率は加速をみせているなど、 1990年代後半に入りアメリカ経済に何らかの構造変化が生じたことをうかがわせるものとなっている。つづいて日本におけるTFP成長率の推移をみてみよう。 (図6‑1)からは1980年代後半におけるTFP成長率は1%台を順調に推移して
おりアメリカのそれを上回っていることがうかがえる。しかしながらバブル経済崩壊後の1990年代のTFP成長率は大きく減少をみせ0%台で推移している。具体的には1990年代前半におけるTFP成長率は年率‑0.07%であり、 1990年代後半でのTFP成長率は年率0.26%である。 (図6‑1)によると日本において1990年代半の一時期に1%程度のTFP成長率が生じているが、これはこの時期にける一時的な景気回復を背景にしたものと考えられる1990
年台の日本におけるTFP成長率は0%近辺で推移するなどアメリカと立場が逆転しており技術進歩も停滞していたことがうかがえる。 (図5‑1)によると2000年代に入り日本におけるTFP成長率は年率で0.61%と持ち直しをみせているが、アメリカと比較すると低水準で推移している。 TFPの計測においては投入量ならびに価格をはじめとした数量を正確に把握する必要がある。同時にこれら用いるデータによりTFP成長率にはばらつきが生じることを考慮に入れるべきであるが、アメリカのとくに1990年代後半では活発な技術革新が生106じている一方で、日本のTFP成長率は減速、停滞し技術革新の空白とでも表現すべき様相を呈している。このようにTFPはアメリカの成長、日本の停滞といった労働生産性と同様な動向をみせている。
先述したようにTFP成長率は日本の1990年代では低迷している。たいしてアメリカでは1980年代後半および1990年代前半では緩慢に推移していたものが1990年代後半に入り加速をみせているなど一定の時間が経過しており、 TFP成長率は本稿の第Ⅱ章で吟味した「生産性パラドクス」に似通っているように感じられる。こうした視点はいくつかの先行研究においても共有されており、例えばGreenwood and Yorukoglu(1997)では新技術の普及やそれが生産性に反映されるには一定の時間が必要であり、むしろ新技術普及の初期段階ならびにその過渡期においても生産性低下が生じることが明らかとなっている。
Greenwood and Yorukoglu(1997)における議論は情報化が進む中でその効果が表れていな
いことを想定しており、情報化の成熟度が低くそのため生産性が低下する中でも新技術を設置し運営するためにはそれに応じた新しい知識に精通した人材が不可欠であると指摘する。一般的に新技術に通じた人材は高い生産性を示すと考えられるが、 TFP成長を考える
上では人的資本における質の改善や配置の転換をはじめとした数値として表れにくい要素も考慮する必要がある。またGreenwood and Jovanovic(1998)はIT資本に限らず新技術導入の際には、たとえ旧来の技術と比較してそれが生産的であったとしても普及には一定の時間が必要であり、くわえて新技術獲得のための訓練にも一定の時間を要することから短期的にみて新技術導入は産出ならびにTFPに対して負の影響を及ぼす可能性があることを指摘している。この新技術の効果発現に一定の時間がかかるとした見解は第Ⅱ章で議論したDavid(1990)の見解と似通っている。あるいはHornstein(1999)TFP分析の際、用いる価格指数によって測定結果が異なることを指摘している。すなわち新たな財やサービスが矢継ぎ早に登場する情幸田ヒ経済下では、それら財、サービスの質的変化を正確に把握しきれない可能性がある。したがってHornstein(1999)はTFPの分析における統計不備の可能性を示唆するものといえる。

第2節

TFPと情報化についての先行研究の整理

すでに本稿において確認したように情報化の進展は労働生産性に対して有意義な効果を与えている。先にわれわれは日米両国のTFPの状況を僻瞭し、とくにアメリカでは1980年代後半ならびに1990年代前半のTFP成長は緩慢でありそれが1990年代後半に入り加速をみせたことを理解した。 TFP成長が緩慢であった背景には新技術効果発現の際のタイム
ラグや統計不備の可能性がうかがわれるが、 TFP と情報化との関係はどのようなものであろうか。
ところで1990年代のアメリカ経済に対して表現される「ニュー・エコノミー」とは、すなわち従来のようなフィリップス曲線によって表わされる失業とインフレとのトレードオ

107

フ関係から脱し低失業と低インフレとが両立した従来とは異なった当時の経済状況を意味しており、経済の構造変化を示唆するものであった。こうした経済構造の変化を促した要因の一つとして経済の情幸田ヒならびにそれに対するIT資本の寄与が考えられている。 IT資本に限らず資本投入とTFPとの関連が指摘されているoすなわちSolowモデルによると、一人あたりの経済成長率は定常状態に接近するにしたがい鈍化しやがて定常状態において停止する。ここで政策の変更や設備投資率の変化は定常状態の水準に影響を与えるにとどまり長期的にみれば一人あたりの経済成長率には影響を及ぼさない。こうした性質は資本の限界生産性逓減に起因するものであり、したがって経済の持続的成長は連続的な技術革
新いいかえれば持続するTFP成長が鍵を握っていることになる。例えばDeLong(1998a)
あるいはDeLong and Summers(1991、 1992)では機械投資と経済成長率との相関が示唆されており、このことは資本投入がTFPに対して何らかの影響を及ぼしていることをうかがわせる。日米両国においてとくに1990年代は情報化投資が精力的に行われた。 IT資本投資が行われ情報化が進展するにしたがい企業組織や取引慣行をはじめとした業務の手法、方法が変化し、そのことが新たなノウハウを生み出し経済全体‑と波及することで生産性の向上がもたらされると考えられるが、その一方でとくに1990年代のアメリカにおける生産性の成長は景気循環的なものであるとし、経済構造に変化は生じておらずそれゆえにIT資本も経済構造に影響を及ぼすほどの効果を与えてはいないとする見方もある。本稿では
IT資本が経済構造‑と及ぼす影響について論じた先行研究について取り上げる。ここでは先行研究をマクロ経済を対象としたもの産業レベルの分析ならびに企業・ミクロ経済を対象にしたものとの三つに分類して吟味しておこう。
(1)マクロ経済からの観点先に指摘したようにマクロ経済を対象とした分析において経済構造の経済成長に対する寄与は投入要素以外の残差いわばTFPとして把握されるが、とくにTFPの成長が情報化に関連する要因にもたらされたか、あるいはIT資本による波及効果によるものであるかについて議論がある。
まずJorgenson and Stiroh(1999)は1958年以降のアメリカにおける経済成長の要因について分析を行っている。Jorgenson and Stiroh(1999)が分析対象とした期間では一貫してIT
資本価格は低下をみせており資本の情報化が進展している。こうした活発なIT投資は資本の投入効果を通じて経済成長および労働生産性の成長に寄与するものの、 TFPの成長に対する効果は小さく、したがってJorgensonandStiroh(1999)はマクロ経済でのTFP成長に対するIT資本の寄与ならびに経済構造に対する情報化の作用を疑問視する内容となっている。
Jorgenson and Stiroh(1999)からはIT資本価格の低下を背景とした情報化の試みがうかがえるが(図5‑1)から理解できるようにアメリカにおける1980年代ならびに1990年代前半のTFP成長率は緩慢である。そこでTriplett(1999)ではIT資本自体の技術進歩が急激であ108

ることは認識しつつも従来の技術と比較してITのインパクトは小さいのでTFPに与える影響も小さいとの主張が展開されている38 TFPの低成長に関してTriplett(1999)はIT資本をはじめとした1990年代に登場した財・サービスのシェアが財・サービスのシェアを上
回らない限りあるいは新規に登場した部門の成長率が既存部門の成長率を上回らない限り収益逓減が作用するために必然的にTFP成長率は低下する旨を指摘している。
新たに登場した財・サービスの影響を測定する際の困難性は先に指摘した。このことはBosworth and Triplett(2000)においても認識されており、 TFP測定においても財・サービスの質の変化の正確な測定の重要性を示唆している。しかしながらBosworth andTriplett(2000)においてもIT資本を用いることによりTFPに対して与える効果は限られたものであるため、情幸田ヒ進展が従来とは異なった経済構造をもたらすことに関しては否定的な見解が示されている。
TFPは成長会計に照らし合わせてみると残差として表わされるものであるので、それは技術や政策あるいは経済環境をはじめとした投入要因以外の要因として理解される。したがってTFPは本来、資本量、労働投入量ならびに中間投入量の動向には左右されないはずである。しかしながら残差として定義されるべきTFPにおいてその動向がIT資本の影響を受けるのであればIT資本は技術進歩に寄与しまた情幸田ヒの進展は経済構造に変化をもたらす要因の一つとして考えることができる。以上の観点からIT資本のTFPに対する影響を検証したのがStiroh(2001)である。 Stiroh(2001)は1984‑99年に至るまでのアメリカ経済を対象として、 TFP成長率を被説明変数に一方でIT資本、非IT資本、中間投入および労働投入を説明変数とすることで回帰分析を行っている。 Stiroh(2001)の検証結果によると、IT資本によるTFPに対する影響はゼロではなくむしろマイナスの影響を持つことが明らかとなる。また先に述べた回帰分析の聖津明変数にIT資本製造産業ダミーを加えたところ、その推計値が統計的に有意であるばかりでなくプラスの値を示している。すなわちStiroh(2001)の検証結果によるならばアメリカにおけるTFPの成長はIT製造産業による寄与によるものであり、 IT資本を用いることによる経済の構造変化ではないことが明らかとなる。

(2)産業レベルでの視点
すでに先の(図6‑1)で確認したように1990年代の後半に入りアメリカではTFP成長率の加速がそして一方の日本においてはTFP成長率の減速が生じているO

こうしたTFPの変化の背景にはどのような構造を有しているのであろうかO 先のマクロ経済におけるTFPに対する議論を補完する形で産業に目を向けてみると、 TFPの動向ならびにその背景に存在する要因‑の理解が深まるものと考えられる。そこでここでは経済における情報化が1990年代に入り構造変化をもたらしたか否かについて焦点をあてる。すなわちTFP成長率の加38第Ⅱ章でとりあげたOliner andSichel(1994)はIT資本の経済に占める割合が小さいために経済成長に与えるインパ
クトが小さいとしたが、 TYipletteはIT資本技術のインパクトが従来技術と比較して小さいとするO両者ともにIT資本の経済に対するインパクトの不足を指摘しており、この点で視点が共通しているように感じられる。

109

速を経済の構造変化としてとらえることで、その加速のうちどの程度が情幸田ヒに起因するものであるかを吟味しておこう。
(表6‑1)は1990年代後半におけるTFP成長率の変化がどういった産業によりもたらされたかを示したものであるO 産業を対象にした上で情報化の労働生産性ないしTFP ‑の影響を把握するにおいては、各産業を情報化の進展度あるいはIT資本の製造・利用に応じて分類しそれぞれの動向を分析するのが一般的である.

(表6‑1)1990年代後半におけるTFP成長率の変化
O lin e r a n d(単位:%)
J o rg e n s o n a n d

J o rg e n s o n e t

G o rdo n (2 0 0 2 )39

E R P (2 0 0 2 )S ic h e l(2 0 0 0 )a l(2 0 0 1

M o to h a s h i(2 0 0 5

マ ク ロ経 済 に お け る T FP
0 .5 2

0 .6 80 .5 1

1 .0 7‑ 0 .3 5

IT 資 本 製 造 産 業 に よ る 寄 与

0 .3

0 .4 90 .2 70 .1 60 .0 4そ の 他 産 業 に よる 寄 与

0 .0 70 .19

0 .2 40 .90‑ 0 .3 8

5 7 .772 .

5 2 .91 5 .010 0

成 長 率 加 速マクロ経 済 にお ける T FP 成 長
率 加 速 に 対 す る ZT 資 本 製 造
産 業 の 寄 与 の 割 合

まずアメリカにおけるTFP成長率の変化について観察しよう。本章ではGordon(2002)、
Oliner and Sichel(2000)、 Jorgenson et al(2001)ならびにERP(Economic Report of thepresident)(2002)をとりあげた。 (表6‑1)からはいずれの分析においてもアメリカの1990年
代後半に入りTFP成長率の加速が生じていることがうかがえる

TFP成長率加速の程度を詳しくみてみると、 Gordon(2002)、 Oliner and Sichel(2000)およびJorgenson et al(2001)
ではO.5‑0.6%台で推移しているがERP(2002)ではそれらの分析とことなり1.07%と高い
TFP成長率の加速を示している。つぎにTFP成長率の加速がどの産業の寄与により生じたかを観察しよう。 (表6‑1)においてとりあげた各分析はマクロ経済におけるTFP成長率加速をIT製造産業による寄与とそれ以外の産業(言い換えれば、 IT資本利用産業)の寄与に分けているOマクロ経済でのTFP成長率加速においてIT一資本製造産業の寄与率が高い場合、それは情報化に伴う構造変化がIT資本製造産業に集中していることを意味しており情報化による波及効果は小さいと考えることができる。ここでマクロ経済のTFP成長率加速に対するIT資本製造産業の寄与率についてみてみると、Gordon(2002)とJorgenson et al(2001)
ではIT資本製造産業による寄与率は50%台であり、情報化による波及効果はある程度生じ
39 TFP成長率加速のうちIT資本製造産業による寄与は0.3%である。したがってIT資本利用産業による寄与は0.22%(0.52%‑0.3%=0.22%)となるのであるが、耐久財製造業の寄与はGordon(2002)によると0.15%である。よってIT
資本利用産業による寄与は0.07%(0.22%‑0.15%=0.07%)となる。

110

ていることがうかがえる。それらに対してOlinerand Sichel(2000)ではIT資本製造産業によるマクロ経済のTFP成長率加速に対する寄与率は72.1%となっているように、 TFP成長
率加速はIT資本製造産業に集中して生じておりその他の産業‑は波及していないことがうかがえる。しかしながらERP(2002)ではIT資本製造産業による寄与は15%であるため、マクロ経済のTFP成長率加速はIT資本製造産業に限定されたものではなく情報化の効果は幅広く波及していると考えられる。以上のように概ねアメリカの1990年代後半においてはTFP成長率に加速が生じていると考えられるが、それがIT資本を製造することで生じているのかあるいはIT資本を利用することによって生じているのかについては見解の相違が存在している。
また(表6・1)に表わされているJorgenson and Motohashi(2005)は日本を対象とした分析である。 Jorgenson and Motohashi(2005)によると日本のマクロ経済におけるTFP成長率
は1990年代後半に入り0.35%の減速を見せており、この点が先のアメリカの例とは異なっている。またその内訳についてTFP成長率加速に対する寄与は(表5‑1)によるとIT資本製造産業の寄与は0.04%であり、その他の産業は・0.38%とマイナスの寄与が生じている。したがって日本の1990年代後半ではアメリカと異なりマクロ経済でのTFP成長率の加速は生じておらず、同時に情幸田ヒが進展する中においてもそのことによる構造変化はIT資本製
造産巣の射こ限られておりその他の産業へは波及していないことがJorgenson andMotohashi(2005)からは浮かび上がる。
先のマクロ経済を対象とした先行研究と同様に産業に視点を移してもIT資本を用いることによるTFP成長に対する評価は定まっていない。したがってIT資本が経済における構造変化の引き金となったという点は明確でない、というのが現状であろう。

(3)ミクロ・企業レベルからの観点
先に先行研究を吟味したようにマクロ経済を対象とした分析では情報化進展とTFP成長とに関連を見出すのは困難であり、また産業からの視点では情幸酎ヒにおけるIT資本製造産
業の存在は大きくIT資本を用いることによる波及効果の有無については分析結果により異なったものとなっている。しかしながら以下で吟味するミクロあるいは企業レベルでは先に論議したマクロあるいは産業レベルの分析とは異なり情報化とTFPとの間に明確な関連を見出している。すなわち企業内の情幸田ヒはIT資本の投入がその他の資本にとって代わるというよりもむしろ業務や組織あるいは慣行を変化させることにより、その効果が発揮されると考えられるo ここでは企業を対象として精力的に情幸田ヒの影響を検証している
Brynnjolfssonらの研究を吟味することでミクロ・企業レベルでの情報化の影響について
整理しておこう。
まずBrynjolfsson and Hitt(2000)よるとマクロレベルとは異なり企業レベルでは情報化進展によりいっそうのTFP成長が見込まれることになる。すなわちBrynjolfsson andHitt(2000)はIT資本が投入要因としてそれ自体の貢献のみならずそれを補完する形での革111

新を促す。そうした革新の影響が経済全体へと波及するする可能性を指摘し、とくにIT資
本投入の効果は企業経営の場において明らかとなり企業組織の改編や経営技術の革新として現れる旨を主張している。こうしたBrynjolfsson and Hitt(2000)の見解に照らし合わせて考えてみると、企業組織の形態や経営技術をはじめとした要素はマクロレベルでの分析
では定量化しにくいあるいはデータの制約上の問題から考慮される場面は少なく、したがってTFPに対する情報化の効果は過小評価されている可能性も考えられる。
Brynjolfbson and Hitt(2003)でもBrynjolf岳son and Hitt(2000)と同様に企業レベルにおけるTFPと情報化との関連を検証している Brynjolfsson and Hitt(2003)の検証結果では、
まずIT資本を投下した当初はその効果はコストと等しいことが明らかにされる。つまりIT資本は産出には影響を及ぼすものの投入初期の段階ではTFPに影響を及ぼさないことになる。しかしながらIT資本を投入したのち5?7年の期間が経過するとしだいに生産活動‑の貢献は拡大し、その影響はTFP ‑と及ぶことがBrynjolfsson and Hitt(2003)において指摘されている。いうまでもなくIT資本は投入財である。したがってそれが十分に効果を発揮する上で必要な環境の整備が必要となる。 Brynjolfsson and Hitt(2003)で指摘されたIT資本のTFPに対する効果発現までのタイムラグはIT資本による効果を十分に享受する上での基盤整備、例えば博幸酎ヒに合致するような企業組織の改編や人的資本の育成などに要する時間としても理解することができる。

(4)情事酎ヒにともなう効果発現の条件
本稿の第Ⅱ章の「生産性パラドクス」に関連する議論あるいは第Ⅲ章で行った労働生産性に対する検証で明らかになったようにIT資本の導入をはじめとした情報化の進展は経済に対して有意義な効果を及ぼしている。しかしながらわれわれが本章で分析対象としているTFPは生産関数に照らし合わせてみるならば投入要因以外の残差である。 TFPについて
マクロ経済においては経済制度、ミクロ・企業レベルでは企業形態をはじめとした経済・経営環境がTFPを左右する要因としてあげられ、これには経済活動や経営活動を有効に作用する上での質とでも表現すべき要因が含まれている。したがってTFPについて考察を行う際にはIT資本投入を有効に作用するための条件、情幸田ヒに付随する周辺要因に着目する必要がある。
情報化効果発現条件に着目した研究はその多くが企業を対象としたものである。情報化進展により企業活動が受ける影響は大きい。すなわちMalone(1997)が指摘するように、 IT技術の革新により情報収集・伝達コストが低下する結果として必然的に企業組織は分権化の方向‑と変化することになる。言い換えればIT資本導入においてはビジネスモデルの転換が迫られる40ことになるのである。
先にわれわれがミクロ・企業レベルの先行研究としてとりあげたBrynjolfi岳sonらによる

40情報化に適したビジネスモデル確率の重要性を説くものにはHammar(1990)、 Clemons(1991)、 Kraemer(2001)な
どがあげられるO

112

一連の研究であるが彼らは企業を対象とした情報化効果発現の条件についても検証を行っている。たとえばBrynjolfssonandYang(1999)はアメリカ企業を対象として、その市場価値と企業の情報化の間にある関係について分析を行っている。 Brynjolfsson andYang(1999)の分析によると1ドルのIT資本に対する投資は10ドル以上の市場価値の上昇をもたらすことになる。 Brynjolfsson and Yang(1999)による指摘の背景を考えてみると、
情幸田ヒ投資はそれに付随する情報化に向けた訓練をはじめとした人的資本‑の投資あるいは情報化に適した組織に向けての改革を促し、それらが情報化投資と組み合わさることで生産性の向上がもたらされ市場における企業価値が高まるものと考えられる。したがってBrynjolfsson and Yang(1999)の見解に準拠するならば情報化の成果を獲得するためには、
IT資本自体‑の投資のみならずその効果を発現する条件に対しても考慮する必要があるといえる。
Bresnahan et al(1999)も情報化による効果発現の条件を探っている。具体的には
Bresnahan et al(1999)は従業員の平均教育年数や技能による人的資本の質、人的資本‑の投資ならびに職場の分権化の進展度を基準とした組織形態などそれぞれの指数を作成する
ことで」これらと企業における情報化との関連について分析を行っている。 Bresnahan etal(1999)の分析結果によると従業員の教育水準ならびに企業組織の分権化の程度が高いほどIT資本を用いる傾向が高まることが明らかになる。同時に情報化の進展度が高い企業ほど人的資本をはじめとした無形資産‑の投資を多く行う傾向があることもBresnahan etal(1999)により指摘されており、企業レベルの研究では情報化の動向と人的資本あるいは企業の組織形態といった無形要素との関連が明らかになっている。
ここにあげた研究はIT資本に対する投資の効果が発現する上での条件に力点を置いたものとして定義できよう。これらはWeil(1992)あるいはLucas(1999)において議論されているConversion Effectivenessとして定義されている概念に相当するとものと考えられる。
このConversion EffectivenessはWeil(1992)によれば企業経営の質およびITとの関連として定義されている。またLucas(1999)はWeil(1992)による定義を拡張かつ細分化しており、Conversion EffectivenessをIT資本投資が有意義な効果を生む上での有効性あるいは効率性としてとらえているO さらにLucas(1999)はConversion Effectivenessの概念を用いてIT資本投資の収益性やその成否について解説を加えている。
Weil(1992)ならびにLucas(1999)によるConversion Effectivenessに含まれる具体的な要素は(表6‑2)に記されているが、ここでこれらConversion Effectivenessに含まれる要素
ついて若干の検討を行ってみよう。そこでは事業規模や事業運営力もさることながら、
Weil(1992)の定義における企業活動におけるITに対する習熟度あるいはLucas(1999)の定義にある技術に対する理解をはじめとして、やはり情報化を有効に進めるにおいては情報化の土台となる企業環境が必要となることが明らかにされている。一方でLucas(1999)の定
義にあるようにプロジェクトチームやそれに参画する従業員の素質ならびに使用技術の性格などに表わされているように、情報化投資の成否をめぐっては情報化投資の量のみなら113

ず情報化投資を行う上での周辺要因の性質も重要になってくる。このように彼らの議論か
らは物量的な投資のみならずそれを補完する質や環境といった周辺要因がIT資本の経済効果を左右するものとして位置づけられている。
(表6‑2)Conversion Effectivenessの定義
Weil(1 992)による定義
経営者のITに対するとりくみ
企業活動におけるITに対する習熟度
コンピュータシステムに対する顧客満足度
企業内における政治的力学

Lucas(1 999)による定義
事業の規模

技術に対する理解度

事業運営力

経営者および支援者からのサポート

技術発展における環境

経営者の関与ユーザーの関与

事業チームの素質

使用する技術の性格

IT資本の質プロジェクトリーダーの素質

事業参加者の持つ専門知識の質

使用するアプリケーションの性格

ユーザーと開発者との問にある相互理解の程度

技術の利用により明らかとなる問題の緊急性

外部コンサルタントの利用必要とされる組織変革の程度

カスタム化の進展度

ユーザーのシステムに対する評価

既得権者に対する影響力(資料)Weil(1992)およびLucas(1999)における定義をもとに筆者が作成。

さらにLucas!1999)によればIT資本投資の成果は以下の関係が成立することとなる。

p(n%本投資の成否、収益性) ‑ P(IT%本投資の収益)× PyConversionEffectiveness)
上に示された関係から推察できるように、IT資本投資の成果はIT資本投資の収益をはじめとした定量化可能な要因と定量化しにくいConversionEffectivenessの動向に分割される、
あるいは左右されることとなる。すなわち上の関係式からはいかにIT資本投資自体から得られる収益が大きいものであっても、 Conversion Effectivenessが小さければ最終的にIT
資本投資から得ることのできる収益性は小さい41。言いかえれば情報化の取り組みは失敗す
41ある企業がオンライン店舗の構築に着手する場合を考えてみよう。まずオンライン店舗は競合他社も提供しておりその効果は半減すると仮定し、 P(IT資本投資の収益性)=0.5としよう。一方で社内にオンライン店舗に対する理解が得られない、またはオンライン店舗構築の上での技術に精通している従業員が存在していない場合、 Conversion E斤ectiveness
は小さく、 P(Conversion Effectiveness)=Oと仮定するならばP(IT資本投資の成否、収益性)=0となりオンラインショッピ
ング店舗の構築は失敗する可能性が高くなる。

114

る可能性が高くなるものと考えられるのである。
マクロ経済における情報化投資効果発現の条件についても考察しておこう。まずBailyand Lawrence(2001)はアメリカの1990年代後半に生じたTFP成長はIT資本投資の主な担い手であるサービス、金融ならびに商業をはじめとした産業で生じており、アメリカ経済に構造的変化が生じ、こうした経済の構造変化はIT資本投資のみがその要因でなく、企業経営手法の変化をはじめとした技術変化も重要な役割を果たしていることを指摘している。情報化が進展し構造変化が期待される経済においてソフトウェアあるいはその開発技術をはじめとした無形資産の開発の重要性が高まるものと考えられる。このよう研究開発
活動の重要性はBaily and Lawrence(2001)でも認識されており、 1970年代半ばから行われてきたR&D投資が1990年代半ば以降にその効果が表れている事実を指摘することでR&D
投資は(とくにIT資本製造産業において)生産的である旨を指摘している。しかしながらこうした技術開発投資は経済全体の効率性を上昇させるのであろうか。まずR&D投資に関していえばBaily and Lawrence(2001)によればアメリカにおいて比較的小規模な企業により行われるケースが増加しており、その背景にはリスクを負うベンチャーキャピタルの存在がある。すなわち新技術開発には利用可能な金融手段が準備されることが必要となる。一方で新技術採用においては競争的な市場で抜きんでた存在となるためのインセンティブが重要であり、 Baily and Lawrence(2001)によれば競争的な市場が存在したためアメリカにおいて新技術採用あるいはそれを活用する上での基盤整備が進展したとされる。むろん情報化効果の発現条件整備においては民間企業のみならず競争的な市場を維持する上での政府による適切な政策も必要であろう。
Baily and Lawrence(2001)が議論した情幸田ヒを補完する要因であるが、 Dewan andKraemer(2000)は先進国および発展途上国における両者の経済成長に対するIT資本の貢献を分析することを通じて情幸田ヒによる効果の発現条件に対する議論を行っている。 Dewan
and Kraemer(2000)の分析結果では先進国はIT資本投資からの収益を得ている一方で、発展途上国におけるIT資本投資は経済成長に対して積極的な貢献を与えていない42ことが明らかとなっているが、その背景としてDewan and Kraemer(2000)は先進国ではIT資本投資を活用するだけの経済活動やそれをとりまく要因がすでに整備されているのに対して、発展途上国ではそれらの整備が不十分であることをあげている。すなわち先進国におけるIT資本投資はDewan and Kraemer(2000)によるならば、インフラや人的資本の育成のみ
ならずビジネスモデルの着実な情幸田ヒを伴いながら進められてきておりそれらの要因がIT
資本の効果を高めていることになる

Dewan and Kraemer(2000)からはIT資本投資の成果はIT資本自体の生産性のみならず情報化を進める上での周辺要因も同時に勘案する必要があり、両者が一体となって情報化の成果が左右している構図が読み取れる。
IT資本投資が経済成長に対して有効である国とIT資本投資を生かしきれていない国と42 pohjola(2000)においても同様にIT資本は先進国において経済成長に対して有意義な貢献を与えているものの、発展途上国では貢献が生じていないとする主張が行われている。

115

を比較することによって、マクロ経済におけるIT資本の経済効果を発現させる条件を考察することが可能になると考えられる。先に議論したDewan and Kraemer(2000)と同様にIMF(2001)も先進国で経済成長に対して有効であったIT資本が発展途上国では普及速度は速まっているものの、生産性‑の影響をはじめとしてその経済的な効果が明らかになっていないとしてIT資本投資を効果あるものにする上での条件について考察を行っている。情報化を進める上で発展途上国は多くの課題を抱えている。発展途上国が情報化を進めその経済的成果を享受するための要件をIMF(2001)は列挙しているが、これには情報通信手段の提供およびインフラの整備、人的資本の育成、高い経済の開放度、情報通信規制のあり方についての検討、組織改革およびリスクを積極的に引き受けることなどが含まれている。
以上に吟味したように情報化を有効に進めるにおいては単にIT資本投資を行うだけでは不足であり、 IT資本投資が有意義な経済効果を発現する上での条件を整備する必要があると考えられる。この情幸田ヒの経済効果発現の条件はミクロ・企業レベルでは業務組織の改編や人的資本の育成、マクロ経済レベルでは政策的・制度的面での整備など多岐にわたる43
ことがわかる。

第3節 分析のフレームワーク
情報化のTFPに及ぼす影響を検証するため以下の二つの観点を設定する。まずわれわれは情報化をIT資本の製造あるいはIT資本を利用することとしてとらえ、それがTFPに及ぼす影響を把握する。具体的には第Ⅳ章における労働生産性に対して行った分析と同じよ
うに産業を情報化進展度に応じて分類したうえで、それぞれの産業がマクロ経済のTFPに対して与える寄与を分析する。もう一つの観点では投入要因以外の残差であるTFPが情報化に関連する周辺要因あるいは情報化の経済効果発現要因によってどの程度説明されうるかを分析し、情報化がTFPに与える影響を把握することとした。本節では以上の二点について説明を行う。
(1)各産業のマクロ経済におけるTFP成長に対する寄与
本稿の第Ⅳ章では日米の産業をIT資本製造産業とそれ以外の産業を情報化の進展度に応じて分類しそれぞれの産業における労働生産性の動向にについて分析を行った。また本章においても先行研究の動向を吟味する際に産業ごとのTFP成長の動向を比較した。
TFPに対する情幸田ヒの影響を把握するにおいてTFP成長がIT資本製造産業以外に産業に由来する、言いかえればIT資本を利用することによりもたらされたか否かが重要であろうと考えられる。たとえばTFP成長がIT資本利用産業によりもたらされたのであれば、43本稿では情報化とそれを補完する周辺要因を中心に先行研究の吟味を行っているが、情報化に限らず経済成長に関しても労働や資本をはじめとした投入要因以外の重要性が認識されている。例えば石井(2003)は持続的な経済成長を可能とする要因に技術革新と政治、文化、経済制度などとの関連を指摘している。こうした経済を補完するいわば不可視的な要因の重要性を指摘するものにはSachs(1996)、 Sachs and Warner(1995,1996)、 Stern et al(2000)などがあげられるO

116

このことはIT資本製造産業からの技術の伝播あるいはIT資本を用いたことによる企業組
織の改編をはじめとした構造変化として考えることができる。業務効率化を見込み情報化を推し進める企業が増加すれば、それが経済全体へと波及しマクロ経済レベルでのTFPを成長させることも考えられうる。 TFPは投入量と生産量の相対的な関係により左右されるoいうまでもなくIT資本製造産業におけるTFP成長の背景にはIT資本利用産業による旺盛なIT資本需要が存在している。こうした旺盛なIT資本需要はIT資本による有意義な経済効果の証左として考えることができ、 IT資本製造産業のTFP成長の背景にはIT資本利用
産業の存在があり両者は別個の存在としてあるのではなく、むしろ情報化の進展により投入財の構成が変化しこのことにより個別の産業そして経済全体のTFPの成長がもたらされると考えられる。
以上の観点をふまえて本章では産業をまずIT資本製造産業とIT資本利用産業とに分け、さらにIT資本利用産業を情幸酎ヒの進展度に応じてIT資本高度利用産業とIT資本低度利用
産業とに分類した44うえで、それぞれの産業のTFP成長率が経済全体のTFP成長率にどの程度の寄与を与えるかを観察することにより情報化の進展がTFP ‑と及ぼす影響を検証する。具体的には(6‑1)式45により分析を行う。

dhiA, ‑d]nVi ‑¥ l一功d¥nKt一語dlnL

d¥nA‑妄評InA(6‑1)式はマクロ経済における‑(6‑1)

TFP成長率dkiAはi産業におけるTFP成長率である

dinAをi産業の名目産業規模w pvにて加重平均したものであることを意味している。

(2)情報化の経済効果発現条件について①TFPの解釈について
たとえば第I章の冒頭において定義したようにTFPは生産量から各投入要素の寄与を減じた残差として考えることができる。ここではTFPについて詳しく議論しておこう。
そこでまず生産関数として(6‑2)式を定義する。
‑(6・2)Y ‑ Af{K,IT,L)(6‑2)式においてYは産出量、 Kは非IT資本投入、 ITはIT資本投入をそれぞれ意味している。一方で』は経済における技術水準を示しており、その作用はヒックス中立的である

44産業の分類定義は第Ⅳ章の(付表4‑1)ならびに(付表4‑2)を参照にされたい。
45 導出方法は本章末尾の補足1を参照にされたい。

117

と仮定する。ここで(6‑2)式を投入に関して収穫一定として仮定すると、この関係は(6‑3)式
で表わすことができる。

kY ‑ Af(kK, kIT, kL)

・(6‑3)

つづいて(6‑3)式をkで微分すると(6‑4)式がもたらされる。

Y‑A‑K器+A‑IT篇+A‑L器‑(6‑4)(6‑4)式においてkを1としてかつ(6・4)式をYで割ると(6‑5)式が与えられる。

1=A一旦竺+A.旦旦+A‑L竺Y ∂K Y dIT

一・(6‑5)∂Lところで生産者は完全競争のもとで価格を所与のものとして費用の最小化に努めていると仮定しよう。そこで生産者の直面する費用最小化の条件について検討を行う上で(6‑6)式を設ける。
」 ‑ rKK+rITIT+wL +A[Y‑Af(K,IT,L)¥‑蝣(6‑6)(6‑6)式においてAはラグランジュ乗数を示し、 rITはIT資本‑単位あたりの価格、 rKは非IT資本‑単位あたりの価格そしてWは労働投入‑単位あたりの費用を表している。 (6‑6)式において費用最小化する上での条件を導出すると(6‑7)‑(6‑9)式でそれぞれ表現される。

芸‑rK‑A‑AfK(K,IT,L)‑O‑(6‑7) 芸‑rIT‑l‑AfIT(K,IT,L)‑O‑(6‑8)
壁‑ W‑1蝣AfL(lT,K,L)‑ 0蝣蝣蝣(6‑9)∂L(6‑7)‑(6‑9)式よりラグランジュ乗数Aは投入要素における生産量‑単位あたりの価格として理解することができ、同時に価格水準を表すPとして示すならば(6‑7)‑(6‑9)式は(6‑10)
・(6‑12)式‑と書きかえることが可能である。

AfK(K,IT,L)‑笠‑(6‑10) Afir(K,IT,L)‑㌢・(6‑ll) AfL(lT,K,L)‑芸・(6‑12)
これらを(6‑5)式‑と当てはめると、 (6‑1)式は(6‑13)式となる。

1 =旋里+旋旦+些
PY

PY‑(6・13)PY(6‑14)式において各項は名目産出量にしめる各投入要素の割合を示しており、以下の(6‑14)式においては各投入要素の係数となっている。
ここで(6‑2)式を一次同次のコブ‑ダグラス型生産関数として特定化すると(6‑14)式のように表わすことができる。

118

・‑(6‑14)

Y = A‑ KαIT13!}トα‑P)(6‑2)式から技術水準を示すAは定義によりA=Y/ f{K,IT,L)として表わすことができ、(6‑14)式の対数をとり技術水準』を定義すると(6‑15)式となる。
lnA ‑ ¥nY‑a¥nK‑j3lnIT‑(l‑a‑j3)¥nL‑(6‑15)(6‑6)式において定義されたAをTFPとして定義するならば、 (6‑16)式により表わすことができる。
‑(6‑16)

TFP⊆¥nA‑lnY‑α¥nK‑βln/T‑(l‑α‑j3)¥nL

いうまでもなくTFPは生産量から各投入要素の寄与を除いたものとして把握されうる。

②投入要素の質あるいはその周辺要因について
先の(6‑16)式で定義されたTFPは各投入要素の寄与により説明されているが、それらの質あるいは効率性は考慮されていない。しかしながら投入要素の質あるいは効率性は投入要素の周辺要因として投入要素自体に影響を及ぼすものと考えられる。したがってここでは各投入要素の質あるいは効率を考慮に入れた上でTFPを考慮してみよう。
まずIT資本、非IT資本および労働投入の各投入要素にそれらの質を織り込んだものをそれぞれKq、 ITq、 Lqとすると、これらは(6‑17)‑(6‑19)式で定義されるoK ‑ (/>KK ‑(<0‑ll)

ITq ‑ ￠IT」 ‑(6‑18)

K ‑ <Pll‑(6‑19)

各式における少は各投入要素の質あるいは効率を意味する係数である。ここで(6‑17)式を例
にとり生産量に対するIT資本の寄与を考えると、 (6‑17)式は(6‑20)式のように展開可能である。
jSlnIT‑j3AnIT‑j3¥nIT・・Pq‑fi‑(6‑20)pInIT ‑ plrv((f)1TIT) ‑ pIn(j)n + pInIT(6‑20)式の展開から理解できるようにIT資本の投入はIT資本自体とそれ以外のIT資本の質や効率性の二つの部分から成り立っていることになる。つづいて非IT資本ならびに労働投入に対しても(6‑20)式と同様な操作を行い投入要素自体とその質や効率性からなる部分とに分割し、それによって定義されたTFPをTFP.として定義するとこれは(6‑21)式によっ

119

て表わすことが可能である。
TFP,, ‑ ¥nY‑αinK‑α¥n.</>K ‑OhiIT‑fito‑h'IT ‑(1‑α‑/?)lnZ‑(l‑ α‑j3)¥n￠L・‑(6‑21)

ここで投入要素の質あるいは効率性を考慮に入れていない(6‑16)式で定義されたTFPを
TFP,として表わすと、 (6‑21)式は(6‑22)式の関係へと書きかえることができる。
TFP ‑TFPn ‑αln^ ‑βIn^/r‑(1 α‑β)ln&∴ ¥nA ‑TFP‑ ‑ TFP +α¥n<f>K +p¥ruj)n +(1‑α‑β)ln^‑(6‑22)(6‑22)式より投入要素の質および効率性を考慮に入れていないTFPであるTFP.の一部は投入要素の質や効率性といった周辺要因を含んでいることが理解できる。言いかえるならば
通常TFPは生産活動に対する投入要素以外の残差として把握される。これには経済制度や経済環境をはじめとした要因が含まれていると考えられる。(6‑22)式で明らかになったように生産量から投入要素自体の寄与を差し引いた残差の中には投入要素に影響を及ぼすと考えられる要因も含まれている。
ところでわれわれは本稿の第Ⅲ章において(3‑2)式を用いることで労働生産性に対するIT資本の貢献を把握したがここで(3‑2)式と(6‑22)式を組み合わせることにより(6‑23)式が与えられる。これにより労働生産性に対して投入要素の周辺要因あるいはTFPに対してそれら周辺要因が与える影響を検証することが可能になると考えられる。
MfWp.+αIn</>Kβln^r+(1‑α‑β)ln&+(α+/?)ln苦)+βIT)
K)'K},(IT]‑C+α1ln^+α ln&j.+α ln^+α41n

L5[k)6・(6‑23)

本章では上の(6‑23)式をもとに分析を行うことで、投入要素を補完する周辺要因を技術水準に影響を及ぼすものの一部と考え、それぞれがどの程度TFPを説明出来うるか検証を行う。

第4節 使用データおよびその動向
本章においてわれわれは情報化がTFP ‑と及ぼす影響を把握するため先に述べたよ
うに①各産業のTFP成長に対する寄与②情報化の経済効果発現条件についての考察 以上二つの観点から分析を行う。本稿では以上の二方向の分析を行う上で用いるデータを示すとともにそれらの動向について若干の観察を行う。

120

(1)各産業のマクロ経済におけるTFP成長に対する寄与を分析する際に用いるデータ①アメリカ46
Vi :各産業における実質付加価値(U.S.Department of Commerce,Bureau of Economic
Analysis,1947‑97 NAICSSased GDP‑bylndustry Data

ならびに1998‑2007

NAICS‑Based GBP‑by‑Industry Da ta)。
Ll :各産業における労働投入量(U.S.Department of Commerce,Bureau of Economic
Analysis,1947‑97 NAICS‑Based GDP‑by‑Industry Data

ならびに1998‑2007

NAICS‑Based GDP‑bylndustry Da ta) 。
K, :各産業における実質資本ストック(U.S.Department of Labor,Biireau of Labor
Statistics, 1987‑2007 Information Processing Equipment and Software for Major
Sectors)。

p v蝣各産業における名目付加価値(U.S.Department of Commerce,Bureau of Economic
Analysis,1947‑97 NAICS‑Based GDP‑bylndustry Data

ならびに1998‑2007

NAICS‑Based GDP‑bylndustry Da ta)。
w,L,各産業における雇用者報酬(U.S.Department of Commerce,Bu.reau of Economic
Analysis,1947‑97 NAICS‑Based GDP一毎′‑Industry Data

ならびに1998‑2007

NAICS‑Based GDP‑bylndustry Da ta)。

②日本47

V. :各産業における実質付加価値(独立行政法人経済産業研究所、 Japan Industrial
Productivity Database 2008)。

Li :各産業における労働投入量(独立行政法人経済産業研究所、 Japan Industrial
Productivity Database 2008)。

Ki:各産業における実質資本ストック(独立行政法人経済産業研究所、 Japan Industrial
Productivity Database 2008)。

P V各産業における名目付加価値(独立行政法人経済産業研究所、 Japan Industrial
Productivity Database 2008)。

wA各産業における雇用者報酬(独立行政法人経済産業研究所、 Japan Industrial
Productivity Database 2008)c

46 0内はデータの出所を示す。
47 0内はデータの出所を示す。

121

(2)情報化の経済効果発現条件について分析する際に用いるデータ
資本や労働をはじめとした投入要素を説明変数として生産活動を表した場合、先の(6‑22)
ならびに(6‑23)式の関係から理解できるように残差として把握されるTFPの一部には投入要素の質や効率性をはじめとした不可視的な要因が含まれていることが明らかとなった。
ところで先に議論したWeil(1992)ならびにLucas(1999)にて定義されたConversion
Effectivenessとは、 IT資本投資による効果をIT資本投資自体に由来する部分とそれを捕完する人的資本の質あるいは企業組織形態など周辺要因による部分とに分けて理解するものであった。 Conversion Effectivenessの概念の下では定量的に把握可能な投入要素のみならず、定量的把握が困難な周辺要因がIT資本投入の経済効果を左右することとなる。した
がって Conversion Effectiveness とは定義上投入要素とは別個の要素であり、これら
Conversion Effectivenessの有無あるいは是非如何によりIT資本による外部効果すなわち
技術水準‑の働きかけももたらされると考えれらる。本章の(6‑23)式ではTFPの一部分を構成する投入要素の質や効率性の作用によって、マクロ経済における生産量が左右されることになる。このことはWeil(1992)ならびに

Lucas(1999)におけるConversion

Effectivenessと類似の概念であるとわれわれは考えているが、 Weil(1992)、 Lucas(1999)
はConversion Effectivenessをミクロ・企業レベルでの情報化による経済効果の発現条件としてとらえているのに対して、本章の概念はそれをマクロ経済レベル‑と援用したものとして考えることができる。
Weil(1992)ならびにLucas(1999)でのConversion Effectivenessは先の(表6‑2)に示すものである。それをマクロ経済の分析へと応用するにはマクロ経済におけるConversion

Effectivenessに対応する適切な要素を選択しそれを定量化する必要がある。以下でわれわれがマクロ経済におけるConversion Effectivenessとして考える変数のデータを示しその動向を観察することとしたい。

①非IT資本の効率性について
IT資本に限らず資本投入の効率性が高まりに応じて生産活動も効率的になると考えられ
るoここで(6‑17)式を再びとりあげてみよう(6‑17)式におけるKqは非IT資本投入に際しその質あるいは効率を考慮したものであるが、非IT資本投入を効率単位でとらえたものとしても理解できる。ここで(6‑17)式を考慮し非IT資本投入に関する総費用TCと限界費用
MCをそれぞれ定義したうえで非IT資本の質あるいは効率QKを定義すると以下の関係が導き出される。

・C{Kq)‑K‑告 Mc(Kq)‑PK‑

122

.'.(I‑ (6‑24)48=

すなわち非IT資本の質や効率性は非IT資本価格PKの逆数で表わされる49ことになるO(図6‑2)日米両国における非IT資本価格逆数の推移
1.6
m
1.2

1

0.8
0.6
0.4
0.2
0

(資料) U.S.Department of Labor.Bureau of Labor Statistics, Capitaland Related Measuresわ<m the Two Digit Database, 1948 to 2002
およびU.S.Department of Commerce,Bureau of Economic Analysis,
Capital and Related Measures from the Three‑Digit Database, 1987‑

2006ならびに日本銀行調査統計局の公表する物価関連統計における企業物価指数をもとに筆者が算出した。

(6‑24)式に表わされているようにわれわれは非IT資本の質を非IT資本価格の逆数を代理変数として用いることにする。変数を求めるにあたり用いたデータは以下のとおりである。
・アメリカ50￠K :非IT資本投入の質あるいは効率性(総資本ストック価格の逆数を代理変数として用いたo
総IT資本ストック価格(U.S.Department of Labor,Bureau of Labor Statistics,
Capital and Related Measures from the Two Digit Database, 1948 to 2002およびU.S.Department of Commerce.Bureau of Economic Analysis, Capital and Related
Measures from the Three ‑Digit Da tabase, 1987‑2006))‑。

48詳細はHercowitz(1998)を参照されたい。
49熊坂・峰滝(2001)はIT資本の質を表す変数としてメモリー・チップ価格の逆数を用いている。
50 0内はデータの出所を示す。

123

・日本51
4K :非IT資本投入の質あるいは効率性(工業製品の国内企業物価指数を代理変数として用いた。工業製品の国内企業物価指数(日本銀行調査統計局の公表する物価関連統計における企業物価指数))。

(図6‑2)は日米両国における非IT資本価格の逆数の推移を示している。なお本章では日米両国ともに2000年における価格水準を1とし、それらの逆数をあらわしている。まず1980
年代ではアメリカにおける非IT資本価格の逆数は低下傾向にあり、一方の日本におけるそれは若干の上昇傾向にあることが(図6‑2)からうかがえる。 1990年代に入ってからは両国ともに非IT資本価格の逆数の変化は小さく1近辺を推移している、つまり価格の変動が小さかったことが(図6‑2)よりみてとれる。

②IT資本の効率性について(図6‑3)ムーアの法則
トランジスター
苛酷轍歩道野馳脚

l戯免職府坤
1餅魂嘩脚

l甥原召脚
uraffl wag

lOS 003
I 0.wo(出所) http : //www. intel. co.j p/jp/technolo gy/moore slaw/index. htm?iid=jp l ntel̲tl+moore s̲law

近年の情報化の背景の一つとしてコンピュータに代表されるIT資本の性能向上と価格低下があげられる。 (図6‑3)はマイクロプロセッサに搭載されるトランジスタ数の推移を表したものである。 (図6‑3)には時間の経過とともにトランジスタ数が指数関数的に増加している様子が描かれており、このトランジスタ数をコンピュータの性能と読みかえるならばコンピュータの性能は飛躍的に高まっていると考えられる。
他の資本と同じくIT資本もその性能が高まれば生産性の成長に寄与すると考えられる。
M。ore(1965,1999)はこうしたコンピュータの技術革新について言及しており、具体的には半導体の集積密度は18‑24ケ月で倍増するとしたいわゆる「ムーア法則」を提唱している。
そこで本章においてわれわれはMoore(1965,1999)による「ムーアの法則」をIT資本の性
51 0内はデータの出所を示す.

124

能向上として考えることとする。具体的にはIT資本の性能は二年間で倍増、すなわち一年間でIT資本の質はおよそ36%上昇するものと仮定する。したがってIT資本の効率性は(6‑25)式で定義される。
yIT‑el.36'‑(6‑25)t=0‑n③人的資本の質について(図6‑4)日米両国における労働投入に占める高学歴者率の推移
60

50

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(資料) U.S. Census Bureau, fears ofSchool Completed by People
25

Years

and

OI蝣er.

byAge

andSex‑'Selected

Years

1940

to

2007

ならびに厚生労働省大臣官房統計情報部および労働大臣官房統計情報部編『労働統計年報』各年版をもとに筆者が算出した。

専門的そしてより高度な技術を要求する業務や高付加価値を生み出すためには人的資本の質の改善が不可欠である。いうまでもなく高度に情報化された経済においては情報関連技術に精通した人材が必要となるであろうし、企業の情報化の一環として個々人に権限が移譲され高度な判断を一人一人の労働者が求められることも想像に難くない。すなわち情報化の進展にはIT資本の充実のみならずそれらが効果的に用いられる必要があり、IT資本の効果的な利用には高度な技能や専門的知識の裏付けが必要であろう。したがって情報化の進展は高い人的資本の質を必要とするのである。
そこでわれわれは人的資本の質4Lを教育水準に左右されるものとして考え、高学歴者の割合を人的資本の質の代理変数とした。なぜならば労働投入に占める高学歴者の割合が上昇した場合、人的資本の構成が改善しその質の改善が見込まれると考えられるからである。
人的資本の質の代理変数を算出するにあたってわれわれは以下のデータを用いた。

125

・アメリカQL :人的資本の質(本章では人的資本の質として高学歴者の割合を代理変数としたが、具体的には25才以上の国民に占める四年制大学ならびに短期大学卒業以上の教育水準を有する者の割合を高学歴者の割合として定義した。高学歴者数(U.S.Census Bureau, Years
ofSchool Completed by People 25 Years and Ol7W,毎′ Age and Sex‑'Selected Years
1940 to 200カ)O・日本
4L :人的資本の質(本章では人的資本の質として高学歴者の割合を代理変数としたが、具体的には入職者に占める四年制大学、短期大学および専修学校卒業以上の教育水準を有する者の割合を高学歴者数の割合として定義した。高学歴者数(厚生労働省大臣官房統計情報部および労働大臣官房統計情報部編『労働統計年報』各年版))0(図6‑4)は日米両国における労働投入に占める高学歴者率の推移を示したものである。 (図6‑4)からは日本と比較して対象とした全期間にわたりアメリカの労働投入に占める高学歴者率が高い傾向にあることがうかがえる。また日米両国ともに年代の経過にしたがい高学歴者の比率が上昇していることも(図6‑4)からみてとれる。
分析にあたりわれわれは労働投入に占める高学歴者率をマクロ経済における人的資本の質として定義するが、ここで1980‑2005年に至る期間での日米両国における高学歴者率の増加率を算出してみるとアメリカは年率2.06%、それに対して日本は年率で3・57%であった。言いかえるならば教育水準の観点からとらえた人的資本構成の改善は一年間でアメリ
カでは2.06%、日本では3.57%程度生じていることになる。したがって日米両国において人的資本の質を表す変数4Lは以下の(5‑26)式で示されることになる。

・アメリカ* =el‑0206'

・日本‑el.0357'‑(6‑26)

第5節 分析結果
(1)各産業のTFP成長に対する寄与
われわれはⅢ章においてマクロ経済における労働生産性成長率に対する各産業の寄与を検証したが、本章ではマクロ経済における構造変化すなわちTFP成長率に対する各産業の貢献を分析することで経済の構造変化がどのような産業から生じたか分析を行った。
① アメリカ
まずアメリカの各産業におけるTFP成長率の動向について確認しておこう。 (付表5‑1)
ァメリカ産業のTFP成長率の動向を示したものである。対象とした期間は1987‑2005年

126

に至るまでの時期であり、 1987‑95年、 1995‑2000年、 2000‑05年の三つの期間に分割してそれぞれのTFP成長率の動向を追っている。ここで際立ったTFP成長率をみせているのが本章の分析おいてIT資本製造産業として定義されているコンピュータおよび周辺機器産業である。コンピュータおよび周辺機器産業のTFP成長率は1987‑1995年の期間では年率で14.51%、 1995年から2000年の期間では年率で34.14%である。 2000年代に入り
TFP成長率は低下をみせているものの、年率で17.46%を示しておりこの数値は極めて高い。
マクロ経済におけるTFP成長率に対してこのコンピュータおよび周辺機器産業がどの程度の貢献をみせるかが、アメリカ経済においてTFPの成長がIT資本の製造に限られたものなのかあるいはIT資本を用いることによるものなのかを解く鍵となる。

〔図6‑5)『メリカ民間部門におIlる1 990年代指半田TFP瓦宅長宰変化
ど
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剛199ロ牢1モ竹竿TFP成島串

つづいてアメリカの1990年代におけるTFP成長率加速について観察しよう。 (図6‑5)はアメリカにおける各産業のTFP成長率の分布を表したものであるO(図6‑5)では横軸に1990
年代前半におけるTFP成長率を縦軸に1990年代後半のTFP成長率を示しおり、図中の破線よりも上に位置する産業は1990年代後半に入りTFP成長率の加速が生じていることとなり、対して破線の下に位置する産業は1990年代後半に入ってからTFP成長率の減速が生じていることになる。われわれが分析したアメリカにおける 31産業のうち19産業で1990年代後半に入りTFP成長率の加速が生じており、 12産業で減速が生じている1990
年代後半に入り半数以上の産業がTFP成長率の加速を経験しており、概ね労働生産性成長率と同傾向にあるといえる。またコンピュータおよび周辺機器産業であるが、この産業は(図6‑5)中では破線のはるか上方に位置しており、 1990年代後半に極めて高いTFP成長率の加速を経験したことになる。
(6‑1)式はマクロ経済におけるTFP成長率を各産業による寄与により説明するものであった。本章では第Ⅳ章と同じく産業をIT資本製造産業、 IT資本高度利用産業ならびにIT資本低度利用産業の三つに分類しそれぞれの動向を観察する。その結果は(表6‑3)に示してある。

127

(表6‑3)アメリカにおけるTFP成長率の要因分解(単位‥%)
1990 年 代 後 半 に お け

1 9 8 7‑ 9 5 &

1 9 9 5‑ 2 0 0 0 年

2000‑05 年
る T FP成 長 率 変 化

IT

資 本 製 造 産 業

0 .2 90 .7

0 .4

0 .4 3

IT

資 本 高 度 利 用 産 業

0 .0 7

0 .8 2.00 .7 5

IT

資 本 低 度 利 用 産 業

0 .2 6

0 .4 5

0 .4 80 .1 8

0 .6 2

1 .9 81 .9.3 6

民 間 部 門 T FP

成 長 率

まずマクロ経済すなわち民間部門全体でのTFP成長率であるが、 1987‑95年の期間では年率で0.62%であるものの、 1995‑2000年および2000‑05年の期間ではTFP成長率
は年率でそれぞれ1.98%、 1.91%と約三倍以上の高さ‑と急上昇している。
IT資本製造産業自体は高いTFP成長率を示していることが(付表6‑1)よりうかがうことができるが、 1987‑95年の期間における寄与は0.29%、また1995‑2000年の期間ではその寄与は0.71%である。同時に(表6‑3)から理解できるように、民間部門TFP成長率に対するIT資本製造産業の寄与度は1987‑95年では46.7%(0.467=0.29/0.62)であり、 1995‑
2000年の期間においてはその寄与度は35.9%(0.359=0.71/1.98)である。一方で1990年代後半に入りアメリカの民間部門TFP成長率は1.36%の加速を見せているO この加速のうち約三割(0.316=0.43/1.36)がIT資本製造産業に起因するものである。
つぎにIT資本利用産業の動向をみてみよう。ここではIT資本高度利用産業を中心にその動向を吟味することとしよう。まず1987‑95年の期間ではIT資本高度利用産業の寄与
は0.07%であり、その寄与度は11.3%(0,113=0.07/0.62)であり極めて低い。 IT資本の投入
がTFP成長に貢献していない、あるいはTFP成長の低い産業にIT資本が集中しているのかで判断は分かれるものの、この期間におけるIT資本高度利用産業の低いTFP成長率は
技術革新の停滞を意味しており、このことは「生産性パラドクス」を暗示しているかのようであり興味深い。一方で1995‑2000年の期間ではIT資本高度利用産業の寄与は0.82%
であり以前の時期と比較して上昇しており、この寄与度に関しては民間部門のTFP成長率の約四割(0.414=0.82/1.98)がIT資本高度利用産業に起因するものである。年代の経過とともにIT資本高度利用産業の寄与は上昇をみせており、 1990年代後半における民間部門全体のTFP成長率の変化に対するIT資本高度利用産業の寄与は0.75%である。このことは
民間部門全体のTFP成長率加速の約55%(55.1=0.75/1.36)がIT資本高度利用産業に起因するものである。すなわち1990年代のアメリカにおいてはIT資本を製造することではなくIT資本を利用することによりTFPの成長が生じたと解することができる。
2000年代に入るとIT資本製造産業の寄与が低下する一方で、 IT資本高度利用産業による寄与は拡大している。アメリカではIT資本の投入が進展することでTFP成長が生じるという傾向が定着したとみるべきであろう。

128

②日本
日本の各産業におけるTFP成長率は(付表6‑2①)および(付表6‑2②)に記されている。アメリカと同様に1987‑2005年に至るまでの期間を三つにわけてそれぞれの期間におけるTFP成長率の動向を示している。
日本を対象とした場合、電子計算機、通信機器、電気応用装置ならびに電気計測機器、半導体素子・集積回路および電子部品の二つの産業を本稿ではIT資本製造産業として定義している。まず電子計算機、通信機器、電気応用装置産業におけるTFP成長率は1987‑95年の期間では年率で11.44%、 1995‑2000年の期間では年率で17.19%、 2000‑05年の期間では14.02%である。また半導体素子・集積回路および電子部晶ではTFP成長率は1987‑95年の期間において10.62%、 1995‑2000年の期間では8.72%、2000‑05年では11.02%
である。このようにIT資本製造産業はアメリカと同様に高いTFP成長をみせており、この動向がTFP成長の要因を左右するものと思われる。

q∃6‑6)目恵民闇部門における1 990年代指半巾TFP成長室変化

くJCI19 9 時

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10

(xl1 990年Itt前半TFP Rf.長年

つづいて各産業のTFP成長率が1990年代後半に入りどの程度変化をみせたか、について検討を行おう。 (図6‑6)は日本の民間部門における各産業のTFP成長率の分布を表したものである。 (図6‑6)において1990年代前半のTFP成長率は横軸にとられ後半におけるTFP
成長率は縦軸にとられている。また図中の破線よりも上に位置する産業は1990年代後半になってからTFP成長率の加速が生じており、破線よりも下に配置されている産業ではTFP
成長率の減速が生じていることになる。ここで本章においてIT資本製造産業として定義されている二つの産業の動向をみてみよう。まず電子計算機、通信機器、電気応用装置ならびに電気計測機器産業は(図6‑6)では破線よりも上に位置しており1990年代後半に入りTFP成長率の加速が生じていることがうかがえる。一方で半導体素子・集積回路および電子部晶では、TFP成長率自体は高いものの破線よりも下に位置しており1990年代後半に入りTFP成長率の減速が生じていることがうかがえる。総じていえばIT資本製造産業のTFP
成長率は高水準で推移しているといえよう。

129

(表6‑4)日本におけるTFP成長率の要因分解(単位=%)
1990 年 代 後 半 に お け

1 9 8 7 【9 5 年

1995‑2000 年

2000‑05 m
る T FP 成 長 率 変 化

IT 資 本 製 造 産 業

0 .4 3

0 .5 5

0 .4 9IT 資 本 高 度 利 用 産 業

.2 2

0 .4

0 .6 8‑ 0 .8

IT 資 本 低 度 利 用 産 業

0 .2 80 .2 80 .4 20 .0

民 間 部 門 T FP 成 長 率

1 .9 2

1 .2 5.5 9‑ 0 .6 7

日本におけるTFP成長がどこに起因するものか、についてみてみよう。 (表6‑4)は日本におけるTFP成長率をアメリカと同様にIT資本製造産業、 IT資本高度利用産業およびIT
資本低度利用産業の三つに分類したうえで要因分解したものである。
まず民間部門全体のTFP成長率をみると1987‑95年の期間では年率で1.92%、 1995‑
2000年の期間では年率1.25%、 2000‑05年の期間では年率で1.59%である。 (表6‑4)からみてとれるように、日本のTFP成長率は1990年代後半に入り前半と比較して約六割程度に水準が低下している TFPを構成する要素は投入以外のすべてと考えることができるため技術革新の鈍化もさることながら、深刻化した景気後退も一因として考えられる.
IT資本製造産業について観察すると、 1987‑95年の期間での寄与率は0.43%、 1995‑
2000年の寄与率は0.55%、 2000‑05年での寄与率は0.49%となっている。この中で1995‑2000年におけるIT資本製製造業の民間部門全体でのTFP成長率に及ぼした寄与度は44%(0.44=0.55/1.25)であり、その他の時期と比較してIT資本製造産業の寄与度は高い。また先に確認したように民間部門全体のTFP成長率は1990年代後半に入り減速をみせ、 (秦5‑4)によると0.67%の減速をみせている。その中でIT資本製造産業の民間部門TFP成長率
に対する寄与は0.12%の加速を見せており、 TFP成長率が鈍化する中でIT資本製造業が活
発な技術革新が生じていることになる。
一方のIT資本利用産業とくにIT資本高度利用産業の動向をみてみよう。 IT資本高度利用産業の寄与率は(表6‑4)からうかがうことができるように1987‑95年の期間では1.22%、
1995‑2000年の期間では0.41%、 2000‑05年では0.68%である。そこで1995‑2000年の期間を取り上げてみよう。 IT資本高度利用産業の寄与率は0.41%、 IT資本低度利用産業の寄与率は0.28%である。 IT資本高度利用産業の寄与率はIT資本低度利用産業のそれと比較して高くIT資本高度利用産業の貢献としてとらえることも可能であるが、 1987‑95年と比較してIT資本高度利用産業の寄与率は0.81%の低下をみせており、結果として1990
年代後半における民間部門全体のTFP成長率を押し下げる結果となっている。つまりIT資本の積極的な導入が経済活動における新機軸につながるのではなく、むしろ足かせになっていることがここから理解できるだろう。
1990年代後半に落ち込みをみせた民間部門全体におけるTFP成長率であるが、 (表6‑4)からはその後の2000年代における回復基調がみてとれる。そこではIT資本製造産業のや

130

0 .1 2

や寄与率が低下する一方でIT資本高度利用産業の寄与率が拡大している様子がみてとれる。
(2)情報化のTFPに対する経済効果発現について(丑アメリカ
(6‑23)‑(6‑25)式を組み合わせここでアメリカを分析対象とする場合、(6‑26)式が導出される。
In[‑I‑C+a,In‑K‑'IT‑¥
I+a21.36'+a31.0206r+aAln￨‑￨+a5In‑+a6r蝣蝣‑(6‑26)

われわれは(6‑26)式を用いアメリカにおける1980‑2005年を対象とした推計を行った。
推計方法はコクラン=オーカット法である。推計では非IT資本の質の寄与を示す係数α1が統計的に有意でなかったため、非IT資本の質を表す代理変数(VPk)を除去して推計し直した。

(表6‑5)アメリカにおける推計結果
19 90 ‑

95 年

199 5 ‑

200 0 年

両 期 間 に お け

推 計 値 (1)る 労 働 生 産 性説 明 変 数 年 平 均 値 (2 ) 寄 与 (3 )= (1 ) × (2 )説 明 変 数 年 平 均 値 (4 ) 寄 与 (5 )= ( 1 ) × (4 )変 化 (6 )= (5 )‑ (3 )ZT 資 本 の 質

0 .0 0 0 0 0 9 (2 .0 0 2 )5 3 .3 90 .0 0 0 4 8

2 4 8 .4 0

0 .0 0 2 2 4

0 .0 0人 的 資本 の 質

0 .1 4 5 2 .0 1 2 ).2 9

0 .1 8 7.4 3

0 .2 0 7

0 .0 2 0 3

In K / L

0 .5 2 0 (3 .1 8 2

4 .5 92 .3 8 7

4 .5 82 .3 畠2‑ 0 .0 0 5

In lT / K )0 .1 9 7 (3 .3 3 6 )‑3 .0 9‑ 0 .6 0 9‑ 2 .7 7‑ 0 .5 4 6

0 .0 6 3

ド

0 .0 0 5 3 .7 0 6 )

8

.8 8

0 .4 0 9

8 2 .9 0

0 .4 1 5

0 .0 0 5‑

1 .1 7 6‑.1 7 60

定数 項

1 .1 7 6

ln (Y / 」)実 測 値
ln (Y / L )推 計 値
A R
D .W

R '

1)

‑

3 .5

‑

3 .5 5

5

3 .6 00 .0 8 6

3 .6 3 60 .0 8 5

0 .1 6 0.9 2

0 .9 9 6(注)0内の値はt値を示している。

(表6‑5)は(6‑26)式を推計した結果を示すとともに、 1990年代後半におけるそれぞれの変数がマクロ経済に及ぼす影響を表している(6‑26)式の推計値は(表6‑5)中の"推計値(1)"と記した列に表わされている。ここでわれわれが把握すべきであるのはIT資本の質ならび

131

76

に人的資本の質の推計値である。まずIT資本の質についてである。ここでの係数推計値の符号は正でありt値は十分な値にある。したがってIT資本の質はTFPを通じて産出‑とプラスの効果を与えているといえる。 (表6‑5)からみてとれるように推計によって求められたIT資本の質の係数値は極めて小さい。しかしながらここでわれわれが用いたモデルではIT
資本の質は「ムーアの法則」により指数関数的な上昇をみせる。それゆえにIT資本の質がTFPへと及ぼす影響は加速度的に増すものと考えられる。他方、人的資本の質であるが、ここでの推計結果もその符号は正でありかつt値も十分な水準にあるため、アメリカでは労働投入面での人的資本構成の高学歴化はTFP成長に寄与するものと考えられる。
また1990年代後半のアメリカにおける経済成長はそれが景気循環的なものかあるいは構造変化に起因するものか、について吟味してみよう。このことを把握するには(表6‑5)最右列"両期間における寄与の変化"と記された列を確認すればよいOまずrは第Ⅲ章で述べたように経済の稼働率水準を示す変数であるので、ここでの寄与の変化は景気要因によるものと考えられる。一方でIT資本の質と人的資本の質は投入要因以外の経済構造を示すものであるので、ここでの寄与は経済の構造変化に起因するものとして考えられる。両期間の寄与の変化を(表6‑5)で確認すると、 rの寄与の変化は0.005である一方でIT資本の質と人的資本の質の寄与双方の変化の合計はおよそ0.02でありrの寄与の変化と比較して大きいO
したがって1990年代後半におけるアメリカの成長は好景気が後押ししたというよりもむしろ構造変化的性格が強いものとして考えることができる。
(表6‑6)アメリカの2000年代の推計結果
2 00 005 年 にお け る 寄 与 (7 )19 90 年 代 後 半 か らの 変 化(8 )= (7 )‑ ( ( 表 5 ー5 ) の (5 ))lT 資 本 の 質

0 .0 1 0

0 .0 0 8

人 的 資本 の質

0 .2 3 0

0 .0 2 3

In K / L )2 .4 20 .0 3 9ーn IT / K‑ 0 .4 6 9

0 .0 7 7

ド

0 .3 8 9‑ 0 .0 2 6.1 7 60ln (Y / L )実 測 値

3 .7 2 3

0. 22

ln (Y / L )推 計 値

3 .7 5 7

0. 2

定 数 項

先に指摘したようにIT資本の質を示す推計値は極めて小さく、したがってTFPあるいは経済に対してIT資本の技術革新が及ぼす寄与は小さいと思われる。しかしながらわれわ
れのモデルはIT資本の質が時間の経過とともに指数関数的に上昇する「ムーアの法則」を考慮に入れてあるため、時を経るにつれIT資本の質の存在感は増してくるものと考えられる。 (表6‑6)は1990年代後半よりもさらに情報化が進展し同時にIT資本の質が向上したも132

のとして考えられる2000年以降におけるそれぞれの変数の寄与を示したものである。 (秦6‑6)にある"1990年代後半からの変化"と記した列を参照してみよう。ここではIT資本の質による寄与の変化は0.023であり、(表6‑5)の最右列に示されているIT資本の質による寄与の変化0.00176と比較して10倍以上に拡大している。 IT資本の質の寄与はいまだITあるいは非IT資本といった物的投入のそれと比較して小さいものの、この投入以外の質を経由しアメリカ経済‑と情幸酎ヒが与える効果は確実に存在するものと考えられる。

②日本系列(6‑23M6‑25)式を組み合わせここで日本を分析対象とする場合、 (6‑27)式が導出される。

・n(呈‑c+α>hH+α 1.36'+α 1.0357'+α In菩)+α Hf ‑α6r ‑(6‑27)
われわれは(5‑27)式を用い日本における1980‑2005年を対象とした推計を行った。推計方法はコクラン=オーカット法である。ここで非IT資本の質の寄与を示す係数α1は統計的に有意でなく、そのため非IT資本の質を表す代理変数(1/ PK)を除去した上で推計を行った。
またダービン=ワトソン比の水準から系列相関の存在は否定できない。
(表6‑7)日本における推計結果
19 90 ‑

95 年

1 99 5

両 期 間 にお ける

20 00 年

本 稿 推 計 値 ①

労 働 生 産 性 変化
説 明 変 数 平 均 値 ②

寄 与 ③ =① ×②

説 明 変 数 平 均 値 ④

寄 与 ⑤ =① ×④@

lT 資 本 の 質=@

l@0 .0 0 0 0 5 4 6 (2 .9 8 0 )5 3 .3 90 .0 0 2 9 2

2 4 8 .4 0

0 .0 1 3 6

0 .0 1 1

人 的 資 本 の 質‑ 0 .2 2 2 (2 .6 0 1 ).5 5 3⊥0 .3 4 5

.8 5 0ー0 .4 1 1

‑ 0 .0 6 6

In K / L

0 .5 8 4 (5 .2 1 0 )‑ 2 .5 5‑‑ 2 .3 7

ー1 .3 8 5

0. 07

ーn IT / K )0 .0 6 4 ( 1 .8 8 3 )‑ 3 .6 9‑ 0 .2 3 6‑ 3 .5ー0 .2 2 5

0 .0

2

r

0 .0 0 3 (4 .5 6 0 )1 0 3 .7 4

0 .3 1 1

9 9 .2 8

0 .2 9 8‑ 0 .03

5 .3 4 4‑

5 .3 4 4‑

5 .3 4 40

定 数 項.4 9 2ーn (Y / L ) 実 測 値

3 .5 7 2

3 .6 0 7

0 .0 3 5ln (Y / L ) 推 計 値

3 .5 8 5

3 .6 3 50 .0 5 0

D .W .

1 .3 2A R

1

0 .7 7 9Rx

0 .9 9 5(注)0内の値はt値を示している。

133

(表6‑7)は(6‑27)式を推計した結果を示すとともに、 1990年代後半の日本におけるそれぞれの変数がマクロ経済に及ぼす影響を表している(6‑27)式の推計値は(表6‑7)中の"推計値①"と記した列に表わされている。ここでわれわれが把握すべきであるのはIT資本の質
ならびに人的資本の質の推計値である。これらIT資本ならびに人的資本の質の係数推計値
は統計的に有意であるため、両者はTFPを通じて産出に影響を及ぼすということが理解できる。ここでIT資本の質の係数推計値における符号はプラスであるため、日本においてもアメリカと同様にIT資本の質が技術革新に寄与しているものとして考えることができるが、人的資本の質における係数推計値の符号は負となっている。この場合、労働投入における人的資本構成の低学歴化が進むほど技術水準が上昇するということになってしまい符号条
件ならびに前提条件に合致しない。この係数におけるマイナスの符号は教育年数の延長が人的資本の改善に至っていないという教育システム上の問題あるいは高い人的資本を適切に配置できていないといった社会ならびに制度上の問題が存在しているとして理解すべきであろう。
そこで日本の1990年代における経済構造が実体経済に及ぼした影響を確認しておこう。
各変数が1990年代後半において果たした役割を理解するには(表6‑7)の最右列"両期間における寄与の変化"と記された列をみればよい。そこでは経済の稼働率水準を示すr寄与は‑0.013であるため1990年代後半における日本経済に対して景気要因はマイナスに作用したことになる。一方で構造的要因による寄与を確認しようoまず人的資本の寄与の変化は1990年代後半に入り‑0.066とマイナスの寄与52を見せている。すなわち先のアメリカとは異なり教育期間の増加は必ずしも人的資本における質の改善につながるとは限らず、 TFPならびに日本経済にマイナスの寄与を及ぼしていることになる。一方のIT資本の質の寄与は0.011
であり1990年代後半の日本ではTFPや経済に対してプラスの影響を与えていることが(表6‑7)からみてとれる。しかしながら1990年代後半における変化に対する寄与はIT資本の質はプラスの寄与を及ぼしているものの、人的資本の質の寄与はマイナスでありかつその水準はIT資本の質によるプラスの寄与を上回るほどに大きい。そのためIT資本の質ならびに人的資本の質の両者を合わせた正味の効果はマイナスとなっている。すなわち1990年
代後半の日本は景気要因のみならず構造要因も経済に対して負の効果を及ぼしていると考えることができる。
先の(表6‑5)に示されているアメリカを対象とした分析と同じく、日本においても(表6‑7)
でみてとれるようにIT資本の質の影響力を示す係数推計値は極めて小さい。そこで1990年代後半よりも情報化が進展したとして考えられる2000年代におけるIT資本の質が日本経済に対して与える影響を確認しておこう。 (表6‑8)は日本における2000年以降のそれぞれの要因が経済に及ぼす寄与を示したものである。 2000年代に入ってからの変化を把握す
るには(表6‑8)の"1990年代後半からの変化"と記された列を確認すればよい。そこではIT
52 この背景には言うまでもなく(5‑27)式での人的資本の質を示す係数の推計値がマイナスであることが要因としてあげられるが、人的資本の代理変数を本章で用いた指数の形ではなく1n(高学歴者!入職者数)といった実数の形で推計を行っても人的資本の質を意味する係数はマイナスの値が示される。

134

(表6‑8)日本の2000年代の推計結果
20 0 0 ‑ 0 5 年 に

199 0 年 代 後 半 か らの 変 化

お ける寄 与 ⑦

⑧ = ⑦ ー((表 5 ‑ 7 ) の ⑤ )IT 資 本 の 質

0 .0 6 30 .0 4 9人 的 資 本 の 質‑ 0 .4 9 0

ー0 .0 7 9

In K / L‑0 .0 7 6

In CIT / K )‑ 0 .280 .0 0 7「

0 .2 9 4‑ 0 .0 0 3

定 数 項

5 .3 4 40

ln (Y / L )実 測 値

3 .6 6 30 .0 5 6ln (Y / L )推 計 値

3 .6 8 50 .0 4 9.3 0 8

資本の質の寄与は0.049とある。この値は1990年代後半における変化に対する寄与の約4倍である。また人的資本の質における係数推計値の符号は負であるためにここでも人的資本のTFPに対する寄与はマイナスであり、かつその程度はIT資本の質のそれを上回るた
めにTFPへと及ぼす影響は負となっている。しかしながらIT資本の質におけるTFPに対する寄与の上昇は大きく、1990年代後半における変化と比較してTFPに対する負の影響は小さくなっていることがうかがえる。

第6節 本章のまとめ本章でわれわれは情事酎ヒが経済構造‑と及ぼす効果について検証を行ったO 具体的には産出に対する投入要因以外の残差であるTFPに対して情報化が及ぼす影響について分析を行ったが分析にあた。この分析においては ①各産業がマクロ経済のTFPに対して与える影響を把握する ②情報化のTFPに対する経済効果発現について有無のならびに程度の検証を行う 以上二つの視点を設定した。
①の分析視点では産業を情報化の進展度に応じて分類したうえで1980年代後半から2000年代に至るまでの時期においてそれらの動向を追った。分析においてはTFP成長が
IT資本を利用することによりもたらされたか否かを重視した。まずアメリカにおいて(秦6‑3)にあるように1980年代後半‑1990年代前半の期間ではTFP成長はIT資本製造産業が主導する性格が強かったが、 1990年代後半以降ではIT資本高度利用産業がマクロ経済のTFP成長を牽引している様子がうかがえた。対する日本を対象とした分析結果は(表6‑4)に示されている。ここではIT資本高度利用産業がマクロ経済のTFP成長に大きな影響を与えたのは1980年代後半1990年代の時期であり、インターネットの普及など情報化が本格化し始めた1990年代後半にはむしろIT資本高度利用産業のマクロ経済のTFP成長に対する寄与は低下していることが明らかとなった。ただし2000年代に入ってからIT資本

135高度利用産業のマクロ経済のTFPに対する寄与は徐々にではあるが増しつつある。
以上の分析結果により1990年代後半のアメリカでは情幸酎ヒが高度に進展した産業において生産システムの革新や業務組織の改編をはじめとした何らかの構造変化が生じ、それらの産業が経済全体の構造変化を主導した構図が浮かび上がる。その一方で日本では情幸田ヒの進展は1980年代ならびに1990年代前半において産業における経済活動の構造変化に寄与した。しかしながらインターネット普及をはじめとした情報化進展が本格化した1990年
代後半では、 ITを積極的に投入することによるTFPの成長は鈍化した。もっとも日本におけるIT資本高度利用産業のマクロ経済のTFPに対する寄与は2000年代に入り徐々にではあるが増しつつあり、日本においてもアメリカと比較して時期的に遅れながらも情幸田ヒの進展が各産業で技術革新をもたらしマクロ経済における構造変化を生じさせつつあるものと考えられる。
②の分析視点では、ミクロ・企業レベルの経済構造要因を定義したWeil(1992)あるいは
Lucas(1999)によるConverision Effectivenessの概念をマクロ経済に援用し、投入要因以外の要因が経済‑と及ぼす影響について分析を行った。一般的に生産関数に準拠すれば級済構造をはじめとした投入要因以外の要因の寄与は残差あるいはTFP として把握される。
したがってわれわれは情報化の進展が経済構造の変化すなわち(表6‑5)‑(表6‑8)にて示されているようにTFP‑と及ぼす影響を検証するという観点から、情報化による経済効果の検証を行った。
本稿の目的は情幸酎ヒの経済効果を検証するものであるo したがって②の分析視点においてわれわれが重視したのはIT資本の質の向上が生産関数として残差として把握されるTFPをどの程度説明しうるか、それが経済に対してどういった影響を与えるかである。われわ
れはIT資本の質を考慮するにあたり、半導体の集積密度が18‑24ケ月で倍増するとした
いわゆる「ムーア法則」を生産関数に導入することにより分析を行った。分析結果は(表6‑5)
ならびに(表6‑7)にあるように、日米両国ともにIT資本の質が経済に及ぼす影響の程度は小さいものであった。しかしながら「ムーアの法則」はIT資本の質の向上が指数関数的に進
むとしたものである。したがって今後将来にわたってこの法則が維持されるのであれば、 IT
資本の質の飛躍的向上は確実でありIT資本のマクロ経済におけるTFP成長に与える影響も拡大するものと考えられる。
人的資本の質についても触れておこう。この検証では人的資本の質にあてた変数は労働投入に占める高学歴者の比率である。つまりわれわれは人的資本構成の高学歴化が技術成長に寄与するものとして考えたのである。分析結果は(表6‑5)と(表6‑7)に示されているが、日米両国で異なる結果が見出されることになった。すなわちわれわれの分析からは、アメリカでは人的資本構成の高学歴化がTFP成長に寄与するのに対して日本ではそれがむしろ負の貢献をもたらすという意外な結果となったのである。
IT資本の質ならびに人的資本の質双方がTFPに対して及ぼす影響についてまとめておこう。まずアメリカでは両者ともにTFPにプラスの効果を与えている。そして分析において136われわれが用いたモデルでは両変数ともに指数関数的な動きをみせるためにこれらの効果
は時間の経過とともに拡大することになる。このことは(表6‑5)ならびに(表6‑6)から明らかであろう。対する日本では人的資本の質がTFPに対して負の影響を及ぼしているためTFP成長が妨げられることになった。しかしながら(表6‑7)および(表6‑8)から明らかなように、
日本においてもIT資本の質における加速度的な上昇は時間の経過とともに著しいものとな
り、人的資本の質に起因する負の効果を軽減し時間の経過とともにその程度は拡大することになる。
情報化の進展は本稿第Ⅲ章で検証したように投入要因として経済に寄与することが明らかであったが、同時にIT資本の質の向上も経済に対して有意義な効果を及ぼしていることが本章において明らかとなった。つまり情報化の経済効果は投入要因による経路のみでな
くそれ以外の経路からも発現されることが明らかとなったのである。

137

(付表6‑1)アメリカにおける各産業のTFP成長率の動向(単位:%)
1990 年 代 後 半 にお ける

19 8 7 ′} 95 年

19 9 52000 年

20 0 005 年
T FP 成 長 率 の変 化

農林水産業

.3 4

7 .3 1

3 .5 4

8 .6 5

鉱業

2 .9 4

0 .5 4‑ 0 .7 4‑ 2 .4 0

公益

2 .0 1

1 .1 6

1 .1 4‑ 0 .8 5

建 設‑ 0 .5 0‑ 3 .2 4

木製品

‑

.8 0

‑ 0 .7 3

2. 0

.0 7

土石

3 .2 4.7 3

1 .8 4‑ 1 .5 1

一 次金 属2 .5 82 .9 4

4 .8 3

0 .3 6

加 工金 属.2 3

0 .2 9.6 6‑ 0 .9 4.0 7

2 .7 9‑ 0 .6 5

34. 4

7 .4 6

9 .6 3機械‑‑ 0 .4 2‑

ー1 .7‑ 2 .7 4

コ ン ピ ュー タお よ び 周 辺 機 器

4 .5

電 気機 械

1 .2 0

.0 9

2 .7

輸送機 械

‑ 1 .1 7

0 .3 82 .7 3.5 5

家具‑ 0 .4 0

0 .7 93 .3 7

1 .1 9

その他製造業3 .2 93 .6 6

4 .9 5

0 .3 8

食 料 品 およびた ば こ

1 .7 5

一3 .3 00 .7 2‑ 5 .0 5

繊維製 品

2 .9 2

1 .6 93 .9 7

‑

‑0.

.2 3

紙製品

‑

.0 0

0 .0 2

4 .4 4.0 2

印刷‑ 0 .6 3‑ 0 .2 6.8 2

0 .3 8

石 油 .石 炭‑ 2 .8 95 .6 82 .2 4

8 .5 7化学‑ 0 .2 3

0. 9

3 .4 7

0 .4 2プ ラ ス チ ック お よ び ゴ ム 製 品

2 .4 1

2 .9 3

2. 5

0 .4 2

卸売

1 .6 4

2 .7 2

2 .7 6

.0 8

小売

0 .6

3 .8 92 .8

3 .2 8運輸

3 .0 52 .2 72. 4‑ 0 .7 9

情報

2 .2 82 .5 4

6 .2 4

0 .2 5

金 融 .保 険 .証 券 お よ び フ ァン ド

‑ 0 .0 8

2 .9 5

0 .7 0

3 .0 2

レ ン タル .リー ス 業‑ 1 .8 6.8 5‑ 8 .9 3‑ 9 .9 9

対 事 業 所 サ ー ビス

ー0 .3 4

0 .5 1

1 .3

0 .8 5

対 公 共 サ ー ビス

ー2 .8 3‑ 4 .9 1‑ 3 .0 8‑ 2 .0 7

対 個 人 サ ー ビス

0 .3 40 .8 2

0 .4 00 .4 8そ の他 サ ー ビス

‑0. 6

‑ 2 .8 8

0 .2 1‑ 2 .7 2‑138

(付表6・2 ①)日本における各産業のTFP成長率の動向(単位=%)
1 9 90 年 代 後 半 に お け る T F P 成 長 率 の1 98 795 年

19952000 年

2000 ‑ 05 年
変化

農林水産業

‑ 2 .2 2‑ 0 .0 8‑ 0 .5 0

2. 4

鉱業‑ 2 .7 1

3 .5 4

6 .3 2

6 .2 5

食 料 品 .た ば こ

0 .9 72 .2 9‑ 0 .3 0.3

繊維製品

0 .2 0‑ 2 .8 8‑ 3 .9 6‑ 3 .0 9製 材 .木 製 品.4 2

0 .8 3‑ 2 .0 9‑ 0 .5 9

家 具 .装 備 品

0 .5 8.5 0‑ 0 .0 9‑ 2 .0 8

.8 5

1 .8

0 .6 6

紙 .パ ル プ.1 8

印 刷 .製 版 . 製 本

.8 7

‑

‑ 0 .7.0 5‑ 2 .5 8‑ 1 .9 9‑ 2 .3 4

0 .2 0‑ 0 .3 5

ゴム製品

3 .4 50 .5

3 .7 8‑ 2 .9 5

化学

3 .3 6

1 .0 1‑ 0 .0‑ 2 .3 5.9 4‑ 7 .7 4

ー0 .6 5

皮 革 .皮 革 製 晶 .毛 皮

石 油 .石 炭‑ 1 .2 9‑

土 石

3 .3 6.0

3. 8‑ 2 .3 5

鉄鋼.9 8

2 .4 72 .3 00 .4 9

金属製 品

1 .8 82 .0 4‑ 0 .8 3

0. 5

一般機械

.7

1 .6 8

3 .7 5‑ 0 .0 3

電気機械

7 .4 24 .8

8 .6 4‑ 2 .6

電 子 計 算 機 、通 信 機 器 、電 気 応 用 装 置 な らび に 電 気 計 測 機 器

1 .4 47. 9

4 .0 2139

5 .7 6

(付表6・2 ②)日本における各産業のTFP成長率の動向(単位‥%)
19 9 0 年 代 後 半 に お け る T F P

19 8 795 年

1 99 52000 年

2000

成

05 年
長 率 の変 化

半 導 体 素 子 .集 積 回 路 お よ び 電 子 部 品

1 0 .6 2

8 .7 2.0 2‑ 1 .9 0

輸送機械

.2 4

2 .8 02 .8 0

.5 5

精 密機械

.4

2 .6 50 .0 4.2 4

プ ラ ス チ ック製 品

1 .0 00 .6 5

3 .9 90 .3 6

その他の製造工業製品

2 .6 4

3 .2 5

3 .5 8

0 .6 2

建設

0.

公 益

‑0.

0 .3 3

2 .0 5

0 .4 4

卸 売業

8 .8

2 .3 7

3 .5 3‑ 6 .4 5

小売 業

4 .4 2.3

0 .5 7‑ 3 .l l

金融 業

4 .0 2

2 .0 83 .4 4.9 4

保険 業

3 .4 4.0 6‑ 4 .3 5

運 輸 .通 信‑ 1 .4‑ 0 .90 .l lI.3 9

0 .3 92 .4 5‑ 0 .9 4.6 0

2 .6 6

2 .5 4

ビス 業‑ 2 .3 8‑ 2 .5 20. 4‑ 0 .ー4

娯 楽 お よび 対個 人サ ー ビス

‑ 0 .9 7

0 .9 2.2 4.8 9

対 公 共 サ ー ビス

‑0 . 9‑ 0 .8 1

一 .4 0‑ 0 .6 2

対 事 業 所 サ ー ビス
放 送 お よび情 報 サ I

140

‑

.5 2

.0 0

補足i:(6‑1)式の導出

マクロ経済の実質付加価値の変化率dlnVとi産業における実質付加価値の変化率であるdlnVsのとの関係は①式で示すことができる。

dlnV ‑妾欝ilnVs‑①①式においてマクロ経済の実質付加価値成長率d¥nVは、産業における実質付加価値成長率dln町こそれぞれの名目産業規模PyVj P Vを掛け合わせたものの総和になることがが示されている。
一方でマクロ経済の実質付加価値成長率dlnVは②式で表わすことができるod¥nV=旦d¥nK+旦dlnL+dlnA
PV
PV

‑②

②式においてd¥nKならびにd¥nLはそれぞれ資本投入および労働投入の変化率を示しており、 dlnAはマクロ経済におけるTFP変化率を表している。一方でrK PVは名目付加価値に占める名目資本コストの割合(名目資本分配率)、またwL/ PVは名目付加価値に占める名目労働コストの比率(名目労働分配率)を示している。 ②式と同様にi産業における実質付加価値変化率dlrvV,ま③式のように考えることができる。

d¥nVt ‑盟eHnKt +語dlnL +dlnA<
P V‑③

ここで②および③式を考慮し①式を書き換えると④式が与えられる。

旦d¥nK+旦dlnL+dlnA
PV PV^ pvv ¥ pnvt pVlvt④式を整理すると⑤式となる。

旦d¥nK+些dlnL+dlnA
PV
PV

PV
PV
‑旦dlnK+旦dlnL+妾欝dinA,‑⑤⑤式を整理すると(6‑1)式が導出される。
np77
dlnA=T^‑dlnAl‑(6‑1)141

おわりに
本稿の序章においてわれわれは ①投入要素としての工で資本 ②IT資本の製造と利用③投入要因以外の波及効果を及ぼすIT資本 以上三つの分析視点を設定し、その上で本稿を六の章に分け情幸酎ヒの経済効果の検証について論じた。ここでは本稿を締めくくるにあたりわれわれは上にあげた三つの視点にのっとって本稿の総括ならびに若干の考察を行うこととしたい。
董時間の経過とともに解消
蛍

瑠・ストックの蓄積

142

(1)

投入要素としてのIT資本

第Ⅱ章ではわれわれは「生産性パラドクス」に関する議論を吟味した。 「生産性パラドク
ス」とはSolow(1987)が提起した「旺盛なIT資本投資が行われながらもその明らかな効果は表れてはいないのではないか」との見解が基となっていた。
「生産性パラドクス」に関連する議論はアメリカを中心に行われており、われわれはア
メリカの経済状況と情報化の関連を吟味する先行研究を吟味するにあたり ①公式統計の不備を指摘することでアメリカ経済における構造変化についてその是非を議論する ②情
幸田ヒの進展による生産性成長を疑問視する ③新技術普及に際しタイムラグが存在しIT資本にもその類似性を敷術することで「生産性パラドクス」を説明しようとする議論 ④そもそも情報化が進展しながらもいまだ実体経済に占める比重が小さいがために「生産性パラドクス」が生じるとする 論点を以上の四点に整理した。また日本については ①ミク
ロ・企業レベルでの分析を行うことでIT資本投資の効果とその補完要因について論じたもの ②マクロ経済を対象とし成長会計の手法を用いることで低迷する日本経済やIT資本の効果を分析したもの を中心に吟味した。
第Ⅱ章では同じ経済拡大期にあった1960年代と1990年代を比較することで、労働生産性成長が弱まりを見せず継続的な伸びをみせていることを指摘した。このことは1990年代
におけるアメリカ経済の特徴の一つであり、当時のアメリカ経済の状況が「ニュー・エコ
ノミー」として言い表された理由の一つでもある。むろん1990年代のアメリカ経済における労働生産性成長の背景には好調な経済がある。すなわち1990年代のアメリカ経済には株価上昇による資産効果一個人消費・設備投資の増勢‑企業業績の好調一更なる株価上昇という好循環が存在していたともいえようし、同時に活発な業界再編一企業内改革一生産シ
ステムの改革という供給面での構造変化も考えられる。
一方で労働生産性成長の源泉としての情報化について考えてみよう。本稿の第II章で指摘したように「生産性パラドクス」に関する議論が1980年代および1990年代前半のIT
資本の経済効果に対する懐疑的なスタンスから1990年代後半の肯定的なそれ‑と比重が移ったことに現れているように、現在においで情報化は1990年代のアメリカ経済に有意義な効果を与えたように考えられている。 「生産性パラドクス」問題が示された当初労働生産性
成長率の鈍化についてはSolow(1987)の他にBaily and Gordon(1988)が議論しており、情報化が進展する中でも労働生産性成長率加速の傾向は生じていない旨が示されている。これらの議論を補強し「生産性パラドクス」の存在を確認するものには、たとえばMorrisonand Berndt(1991)あるいはLovemam1994)がある。これらの先行研究はIT資本を投入した際の効果がゼロもしくはマイナスであることを「生産性パラドクス」存在の根拠としている。
そもそもIT資本投入の効果はそのストック蓄積状況あるいは限界便益とコストとの相対的な関係により左右される.いわば(2‑5)式に示される資本投入の効果、弾性値は(rK/ PQ)
からみてとれるように、名目ストック量の名目付加価値に対する比率により決定される。

143

たとえばOlinerandSichel(1994)はIT資本ストックが過小であることに「生産性パラドク
ス」の原因を求めたが、 2000年における彼らの報告であるOlinerand Sichel(2000)は「坐産性パラドクス」の解消を明らかにしている。
その一方でDavid(1990)は「生産性パラドクス」を新技術が経済的な効果を生み出すまでのタイムラグの観点から読み解いている。このタイムラグの背景として北付(1997)は旧来技術と新技術との並存による非効率性をあげている。 IT資本導入の初期段階において非効率性がコスト‑と反映されそれが限界便益を凌駕し、結果としてIT資本による効果がゼロあ
るいはマイナスとなるものと考えられる。 IT資本に限らず新しい資本設備は従来とは異なった生産様式を要求することが少なくないと考えられる。新しい資本設備導入初期の段階
ではそれを用いる上でのノウハウが絶対的に不足しており、非効率が温存されることになる。しかしながら当該資本設備の導入が長期的継続的に行われるのであれば、そのストッ
クが蓄積するにしたがいそれに歩調を合わせるようにノウハウも蓄積され、徐々に非効率性も低下していくものと考えられる。いわばストック蓄積とノウハウの間には、ストック
蓄積‑ノウハウ蓄積一非効率性の低下‑更なる効果を期待してのストック蓄積といった時系列的な循環が存在しているものとして捉えることができる。
現在において振り返ってみるならば、 「生産性パラドクス」を読み解く上でOliner andSichelくわえてDavidらの見解は的を射たものといえる。総じていえば「生産性パラドク
ス」解消の背景として ①旺盛な情報化投資によりIT資本の蓄積が進展し経済に影響を及ぼすレベルに達した ②人的資本や組織的背景など情幸田ヒ投資を有効活用する上での基盤が整った ことが考えられる。すなわち「生産性パラドクス」発生の期間は情報化投資の効果が発現する上での、ストック蓄積やノウ‑ウの蓄積に要する期間としても考えることができよう。
時系列的にみて「生産性パラドクス」が解消された(る)としてもそれがどのような形で生じたかについては明確でない。したがってわれわれは第Ⅲ章において、情報化の進展がマクロ経済における労働生産性に及ぼす影響ならびに限界生産性、 IT資本の最適資本構成比率の観点から日米のマクロ経済に対するIT資本の経済効果を検証した。分析対象とした期間は1980‑2005年に至るまでの期間である。
まず情報化に関しては長期的にみて日米両国ともに進展しつつある。しかしながらその実情に関して異なった面も同時に見受けられた。 IT資本ストックの伸び率に関して、アメリカは1990年代初頭ならびに2000年代初頭の景気後退期を除きストックの着実な成長が生じている。またIT・非IT資本比率も力強いIT資本ストックの成長を背景にして、とくに1990年代は急激な上昇を経験している。対して日本では1990年代の経済状況は停滞しており、 IT資本ストック成長も安定感に欠けるものとなっていた。日本におけるIT資本ス
トックは1980年代に急成長をみせており、 IT ・非IT資本比率も1980年代に上昇を経験した。日本における情報化の進展は1990年代ではなくむしろ1980年代に進展したことは留意すべきであろう。

LEEわれわれの行った分析においてIT資本の限界生産性は日米両国においてプラスであり、かつ非IT資本のそれと比較して高いことが明らかとなった。他方、 IT資本の最適資本構成
比率と現行のIT資本ストック量とを比較したところ、日米両国におけるIT資本ストック量は最適とされる資本構成比率と比較して低いことが明らかとなった。このことは日米両国ともにIT資本を積み増していく余地があり、IT資本ストックの一層の蓄積が経済にとって有意義な効果を与えることを意味している。
一方で労働生産性に関Lで情報化が及ぼす影響は日米両国ともにプラスであったが、その位置づけについては差異が生じることとなった。まずアメリカ経済は日本経済と比較して情報化の動向に左右されやすい性質を持っていることが明らかとなった。また1990年代
における情幸田ヒの効果を探るため1990年代をその前半と後半とに分割することで、日米両国における労働生産性に情幸田ヒが与える影響を検証した。その結果アメリカでは1990年代後半における労働生産性の変化に対して情報化が主導的役割を果たしていたのに対して、日本の1990年代後半では「生産性パラドクス」の存在は棄却できるもののIT資本ではな
くむしろ非IT資本の果たした寄与の方が大きく、日米両国において情報化の労働生産性に対する影響が異なっていることが明らかとなった。
第Ⅱ章ならびに第Ⅲ章においてわれわれは ①投入要素としてのIT資本 の観点を念頭に置き議論を進めた。時系列的にみて「生産性パラドクス」は解消され、その結果日米両国においてIT資本は投入要素として経済にプラスの貢献を果たしていることが明らかとなった。しかしながら労働生産性の成長を念頭に置いた場合、アメリカでは情幸田ヒの進展が中心的な役割を果たしたのに対して、日本では情報化が二次的な役割に止まっていることが明らかとなった。つまり日米両国において「生産性パラドクス」は解消、いわば投入要因としてIT資本は経済にとってプラスの影響を及ぼすものの、その具体的な効果は両国で異なっていることが明らかとなったのである。
(2) IT資本の製造と利用
産業に視点を据えた分析はマクロレベルでの分析を補完し、情報化の経済効果の性格を解くものとして位置づけられる。一般的に分析の視点をマクロ経済から各産業へと移すと情報化の進展度は産業によってばらつきがあり、労働生産性成長率の動向にも差異がある
ことが理解できる。そこで第Ⅳ章においてわれわれは経済に存在する産業を情幸田ヒに関連させることで、 IT資本製造産業、 IT資本高度利用産業ならびにIT資本低度利用産業の三つに分類し各産業の動向を分析した。分析においてわれわれは ①マクロレベルで観察される労働生産性成長に対してIT資本製造産業はどの程度の押し上げ効果を生じさせているのか ②IT資本はどのような産業に遍在し、かつこれらの産業がマクロレベルでの労働生
産性にどの程度の影響を及ぼしているか ③各産業においてIT資本の利用は労働生産性にどの程度のつながりを持っているのか 三つの視点を設定した。
まずIT資本製造産業は日米両国において比較的小さな産業規模であるにもかかわらず、

145

マクロ経済の労働生産性成長率に対する寄与は1995‑2000年の期間においてアメリカを対象とした場合3‑4割程度であり、一方の日本でも2‑3割程度である。このことは比較的小規模であるIT資本製造産業の産業規模を考慮すれば大きな寄与であるといえる。
IT資本製造産業の高い労働生産性成長率の背景にはIT資本利用産業におけるIT資本‑の力強い需要がある。情幸酎ヒとはIT資本製造産業ならびに利用産業双方の動向により左右されるのであり、 IT資本製造産業のみが独立して存在しているわけではない。 IT資本導入による高い効果あるいはそれを見込んでの積極的な情報化の推進が展開されているのである。しかしながら情報化と一言で表現してもそれは多岐にわたり、分析を明確化するのは困難であろう。たとえばIT資本を製造して労働生産性が成長するのと用いることで労働生産性が成長するのとでは労働生産性成長の意味合いが異なってくる。そこでわれわれはIT
資本利用産業の動向を分析するため、情報化の進展度に応じてIT資本利用産業をIT資本
高度利用産業とIT資本低度利用産業とに分割して考察を行った。まずアメリカを対象とした場合、 1990年代における民間部門全体における労働生産性成長率ならびにその加速に対するIT資本高度利用産業の主導的存在が明らかとなった。この傾向は2000年代に入っても継続しており、 「生産性パラドクス」が年代の経過とともに解消されIT資本を精力的に用いることによる経済効果が発現しているものとして考えることができる。一方で日本ではIT資本高度利用産業の民間部門全体の労働生産性成長率‑の寄与は1980年代後半〜
1990年代前半における期間において最も大きく、1990年代後半には縮小していることが見てとれた。 1990年代後半は日本経済の停滞が深刻化した時期に相当し民間部門全体の労働生産性成長率も停滞をみせている。この停滞の主要因となっているのがIT資本高度利用産業の存在であり、日本では旺盛なIT資本投入が労働生産性成長改善には至っていないことが明らかとなった。
また産業における情幸田ヒの進展という観点から第Ⅳ章における分析結果について考えてみよう。ここでの分析結果はアメリカと比較した場合の日本のIT利用におけるある種の劣位を示すものとも考えられる。たとえば第Ⅳ章の(4‑8)式を用いた分析を確認しよう。ここ
では製造業においてアメリカの情報化進展と労働生産性との正の関係が見出されるのに対して日本ではそれが確認されない。また非製造業ではアメリカでは労働生産性成長に対して情事酎ヒの効果は確認されなかった一方で、日本ではむしろ情報化が労働生産性成長に負の影響を及ぼしていた。このように分析期間中において日本の情報化の経済効果はアメリ
カのそれと比較して常に劣位にある。同時にこのことは(4‑7)式を用いた分析において、ア
メリカのIT資本高度利用産業が年代の経過とともに民間部門全体の労働生産性成長率に対してその存在感を増していったのに対して、日本の1990年代後半においてはこの産業が"足を引っ張っている"状況となっている分析結果と整合的といえる。また第Ⅲ章の分析においてわれわれは日米両国のマクロレベルの労働生産性成長に対して、 IT資本が異なった影響を及ぼしていることを理解した。すなわち1990年代後半における労働生産性成長に対して、アメリカではIT資本の寄与が中心になっており日本ではIT資本の存在が二次的とな146っているのである。第Ⅳ章で行った分析に照らし合わせてみるならばこの第Ⅲ章におけるマクロレベルでの日米両国のIT資本の経済効果の差異は、第Ⅳ章で明らかとなった日米両国を比較した中でのIT資本高度利用産業の動向くわえて製造業もしくは非製造業における情報化進展による経済効果の差異を反映したものであると考えられるのである。
(3) 投入要因以外の波及効果を及ぼすIT資本
第Ⅲ章ならびに第Ⅳ章の議論ではIT資本を投入要素として認識しその経済効果を検証したが第Ⅴ章ならびに第Ⅵ章ではIT資本を投入要素としてではなく波及効果を及ぼす要素として捉えたうえで、その経済効果を分析した。
はじめに第Ⅴ章では「ネットワーク外部性」の有無を検証することにより投入要因以外の情報化による経済効果の有無について議論した。 「ネットワーク外部性」とは利用者の増加に応じそれ以上にネットワーク価値が高まるという性質である。これは「連結の経済性」の発現であり、投入要因以外の要因いわば外部効果を経由した経済効果の発現として考えることができる。
情幸酎ヒの進展とは単に情報通信端末の普及や資本構成のIT化のみに限られたものではない。一般的に資本の蓄積とは機械化、省力化を意味するものであろう。たとえば自動車の登場は人力の何倍もの馬力でもってより多くのヒト、モノを短時間かつ遠隔地‑と運ぶことを可能にしたし、工作機械の導入は精密さと集中を要求する困難な作業を簡略化、かつそれを大規模に行うことを可能にした。資本の蓄積とはいわば人力の補強といった性格を持っているといえる。それでは情報化とはいかなる性格を持つものであろうか。コンピュータの登場はそれまで長時間、くわえてミスも多かった統計的処理が必要な困難な計算を正確かつ瞬時に行うことを可能にした。また記録媒体の存在は膨大なデータの蓄積を可能とし、それを容易に加工ならびに抽出することを可能にした。このように資本蓄積が人力の補強であるならば、情報化とは知力の補強と位置づけることができる。
しかしながら情報化のこうした側面のみに注目するならば、それは情報化の一面しか捉えていないことになりかねない。今日の経済を僻瞭してみると、電子商取引や国際的金融決済などコンピュータネットワークによる連結なしでは存在しえない活動が多々あり、イ
ンターネットに代表されるコンピュータネットワークは今日のインフラとなっている。情報化には各経済主体の連結といった性格が強く出ており、 IT資本には知力の補強のみならず協働の進化を促すという側面が存在するものと考えられる。
今日の経済を考えるうえでコンピュータネットワークを介したそれら個々の資源や知識の相乗効果を考えることが必要である。したがってわれわれは本稿の第Ⅴ章において「ネットワーク外部性」の観点からIT資本の経済効果を分析した。ところでわれわれはとくに第Ⅳ章においてIT資本の経済効果発現についてアメリカが優位あるいは日本が劣位にあることを理解した。繰り返す形となるが、第Ⅳ章の分析では民間部門全体の労働生産性成長率に対し、とくに1990年代後半において産業に差異はあるもののアメリカでは盛んなIT

147

資本の利用が成長に寄与しているのに対して、日本ではむしろ積極的な情報化の展開が民間部門における労働生産性成長率の減速における主要因となっていた。この日米の差異は第Ⅴ章でも踏襲されることとなった。第Ⅴ章においてわれわれは「ネットワーク外部性」の有無の観点から分析を行ったところ、アメリカではIT資本が連結されることによって生じる経済効果が確認されるのに対して、日本ではIT資本連結による経済効果が確認できな
いとの分析結果を得た。ここでも日本における劣位が認められるのである。
第Ⅳ章および第Ⅴ章ともに集約的なIT資本の利用ならびにIT資本を介することによる他の経済主体‑の波及効果など、日本のアメリカと比較しての劣位はIT資本や情報化進展そのものにあるよりもIT資本の用いられ方あるいは情幸田ヒの目的にあると思われる。これを裏付けるものとして興味深いのが総務省(2003)であろう。総務省(2003)は日米両国の企業を対象とし情報化進展の程度、その目的について調査を行っている。総務省(2003)は情報化の目的に関してアメリカ企業では新規顧客の獲得・顧客満足度向上ならびに従業員の技能・満足度向上が重視されているのに対して、日本企業では業務効率化が重視されていることを明らかにしている。また情事酎ヒ推進分野に関しては日本企業が経理会計のみに止まるのに対して、アメリカ企業はそれのみに止まらず情報共有、開発、生産など幅広い分野に情幸田ヒが推進されていることを明らかにしている。ここで注目すべきなのはアメリカの情報化が幅広い分野‑と積極的に情報化を推進しているのに対して、日本の情報化は経理・会計をはじめとした業務効率化のみにとどまっていることであろう。つまり日本の情事酎ヒはIT資本を計算機的な考え方つまり知力の補強として捉えているのに対して、アメリカでは新規顧客の獲得・顧客満足度向上に情報化を利用することに表れているようにIT資本を計算機を超えた存在すなわち協働を進化させる要素として考えていることである。いわば情幸田ヒの態度においてアメリカは外向き対する日本は内向きであるといえ、こうしたIT資本の用いられ方あるいは情報化の目的をはじめとした要因が情報化による相乗効果の有無に至ったものと考えられる。
第Ⅵ章においてわれわれは情幸酎ヒの波及効果を成長会計では投入要因の寄与では説明しきれない残差であるTFPを左右するものとしてその動向と情報化との関係を検証した。
新技術導入は単に生産設備の更新のみを指すものではない。一つのシステムにはその他
多くのシステムがサブシステムとして存在しているのであり、それぞれの制度は相互に補完的な役割を果たしている。したがって新技術の導入にはそれに見合った生産様式が要求されようし、人的資本の育成も不可欠となる。その一方で新しい技術の導入は新たな財・サービスをもたらし、それを作り出すための雇用を生み出すO 例えば情幸酎ヒの進展により高度な金融サービスの開発や提供が可能となり、他方医療や生物化学の分野では遺伝子レベルでの解析が情報化の進展によって可能になり医療のさらなる高度化の期待が高まっている。むろんこうした新機軸の推進には高度・専門知識を備えた人材の育成が喫緊の課題となる。 ITをはじめとした新技術によりもたらされた新たな財・サービスの登場、それらを提供する上での生産様式ならびに業務体制の改編は、成長会計に照らし合わせてみるな

148

らば残差すなわちTFPとして理解される。したがってわれわれは「情報化が経済の構造変化をもたらすか否か」という観点から、 TFP と情報化との関連について分析を行ったO 具
体的には ①各産業がマクロ経済のTFPに対して与える影響を把握する ②情報化の経済効果発現条件についての考察を行う の二つの分析視点を設定した。
まず①の視点の分析は1980年代後半から2000年代に至るまでの期間を対象としており第Ⅳ章と同様に産業をIT資本の製造と利用ならびに情報化の進展度に応じて分類したうえで各産業におけるTFPの動向ならびに民間部門全体のTFPに及ぼす影響を追ったo

アメ

リカのマクロ経済でのTFP成長は1980年代後半1990年代前半の期間ではIT資本製造
産業が主導していたのに対して、 1990年代後半以降ではIT資本高度利用産業がマクロ経
済のTFP成長を主導する形となっていることが確認できた。日本ではアメリカとは異なり1990年代後半ではなくむしろ1980年代後半1990年代前半においてIT資本高度利用産業がマクロ経済のTFP成長を主導していることが明らかとなった。ただし2000年代に入り日本においても徐々にではあるがIT資本高度利用産業のマクロ経済のTFP成長に対する寄与は増しつつある。 ①の分析視点からはTFPに対する情幸田ヒの貢献、いいかえれば情
幸田ヒの経済の構造変化‑の貢献は時間の経過とともにIT資本の製造から利用‑と重心が移行していることが確認できた。これは労働生産性における動向と同じ傾向である。
経済活動の革新はプロダクトイノベーションとプロセスイノベーションとに大別できる。
情報化進展に照らし合わせてみると、 IT資本製造産業TFP成長はIT資本を製造する上での、例えばメモリーチップの性能の向上あるいはハードディスク容量の増大などに現れる
ようにプロダクトイノベーションの性格が濃い。その一方でIT資本利用産業とくにIT資本高度利用産業において生じたTFP成長は情報化進展によるプロセスイノベーション的な色合いを持つo

日米両国を比較したところ、両国ともにIT資本製造産業のTFP成長ならびにその民間部門全体のTFP成長に対する寄与は大きい。この背景にはむろんIT資本‑の旺盛な需要が存在しているが、 「ムーアの法則」に代表されるプロダクトイノベーション
も強く作用しているものと考えられる。またIT資本高度利用産業に着目するとアメリカでは時間の経過とともにその存在感が増していったことがうかがえる。これは情報化の経済効果発現に対して一定のタイムラグが存在するとしたDavidあるいは北村らの見解と整合的である。しかしながら日本を対象、とくにその1990年代後半に目を向けてみるとアメリ
カとは逆の結果が見出された。つまり日本におけるTFPの動向はプロダクトイノベーションに由来するところが大であり、プロセスイノベーションに起因する部分は少ないことがわかる。いわば日本においてIT資本を積極的に用いることによる経済構造の変化の程度はアメリカと比較して小さく、 IT資本を利用するという活動の中に課題が存在しているといえよう。
②の分析視点ではWeil(1992)ならびにLucas(1999)によるConversion Effectivenessの概念を援用することで情幸田ヒが経済効果を発現させるうえでの周辺要因について検証を行った Conversion Effectivenessをマクロ経済の生産関数‑と当てはめた場合、それは投入

IEB

要因以外の残差いわばTFPとして考えることが可能である。
TFPに対してIT資本の質がプラスの効果を及ぼすことは明らかである。われわれはIT
資本の質を考慮するにあたり「ムーアの法則」を生産関数‑導入し分析を行った。その結果、日米両国ともにIT資本の質が経済に及ぼす影響は小さいものの、 「ムーアの法則」を適用するならばIT資本の質は時間の経過とともに指数関数的に上昇するためその影響は加速度的に高まることが明らかとなった。 IT資本の質、例えばメモリーチップの性能向上はコンピュータの処理能力を強化する。事実コンピュータによる状況認識技術の進化は著しい。顔の表情認識精度の向上は治安維持に寄与するであろうし、音声認識技術はIT資本を用いた多言語同時通訳の登場を期待させる。このようにIT資本の質の向上は新たな財・サービスの登場をわれわれに予感させるのである。
情幸田ヒの進展や技術革新の速度は著しく、常にそれは多数が精通していない新技術であるという性格を持つ。したがってその分野での技能は必然的に高度かつ専門的な性格を帯び、人的資本の質の重要性が際立ってくる。そこでわれわれは人的資本における高学歴者
率を人的資本の質として定義し、それらがTFP‑と及ぼす影響を分析した。分析結果はア
メリカでは人的資本の質向上がTFP成長に寄与するのに対して、日本ではその逆で人的資本の質向上がTFPに対してマイナスの影響を及ぼすというものであった。用いたモデルでは人的資本の質は労働投入の効率性を決定するものであり、その向上がTFPに対して負の効果を及ぼすという結果は符号条件に合致しないことになる。したがってここでは人的資本における高学歴者率として定義される人的資本の質そのものではなく、それを取り巻く要因すなわち実務に直結しない学校教育のカリキュラムあるいは最適な人的資本を適切な箇所に配置できていない人事制度上の問題点などが、日本におけるTFP成長に対する人的資本の質によるマイナスの効果の背景として考えるのが適切であるかもしれない。いずれにせよIT資本を用いるのは人的資本であり、日米では人的資本のTFPに与える効果は異なったものとなった。第Ⅳ章もしくは第Ⅴ章におけるIT資本の波及効果の有無についても、
その分析結果はIT資本を用いる側に課題が存在していることを示唆するものとなった。第
Ⅵ章の分析結果において、 ITを用いる人的資本に両国の差異が存在していることが明らかとなった。このことは両国における情報化の経済効果の差異に対して暗示的なものであるといえる。

現在の経済事情について若干触れておきたい。アメリカのサブプライム問題に端を発した金融危機は世界各国に波及し金融不安が収まらず、恐慌という言葉も連想されうる状況を招いているO冷戦終結後から現在に至るまでアメリカは唯一の超大国として存在している。しかしながら巨額の貿易赤字と同時にイラク戦争遂行による財政赤字を抱えながらも、今回のサブプライム問題で明らかとなったように実力以上の過剰消費体質を可能としたのはアメリカ‑と世界中のカネが流入する構造が形成されていたことが一因として考えられ150る。すなわち複雑な金融工学の技術を駆使することでリスクですら投資対象とするなど多彩な運用を魅力とした金融市場をアメリカは作り上げた。金融技術の駆使には過去のデー
タに基づいたリスク評価や数学的な知見が不可欠であり、それを可能としたのがIT技術の革新である。
IT技術はマイクロソフトを始めとしたソフトウェアやインテルなどハードウェアあるいはインターネットの開発など多くがアメリカに由来するものである。また1990年代におけるクリントン政権が提唱した「情報スーパーハイウェイ構想」は世界の情報通信分野で主導権を握ろうとする野心的なものであった。いわばアメリカ経済は金融と情報との二つの車輪により運行され成長を達成したものと考えられる。
このたびのサブプライム問題に起因する金融危機により金融技術を用い収益を追求する
仕組みが一時的であるにしろ成り立たなくなった可能性がある。むろんデリバティブやローンの証券化をはじめとして次々と新機軸を生み出し金融が経済‑とイノベーションをもたらした功績は忘れるべきではないが、それに過剰に依存し過信するのは禁物であろう。
いわばアメリカ経済を駆動させてきた金融と情報の二つの車輪のうち一つが脱落したとも考えることができる。
アメリカを含めて世界経済は長期停滞を経験する可能性が濃くなっている。一方で日本経済も「失われた10年」を経験した現在においても財政、少子高齢化、格差をはじめとした様々な課題が山積している。このように将来の経済に対する見通しは険しい。この険しい見通しの中で残された車輪の一つである情報化の進化が問われるものと考えられる.

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