Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
■ フェイズ 平常時

■ 取組主体 専門家（大学、研究機関）、メディア（報道機関等）

■ 主催者 東京大学、国立環境研究所、独立行政法人海洋研究開発機構

■ 時期 平成21年3月以降年1回（継続中）

■ 場所 都内

■ 内容 メディア関係者及び専門家が、長期的な気候変動の中での近年の気温変動傾向の捉え方や、中長期的な太陽活動や北極海海水の変動等、地球温暖化を取り巻く最近の疑問について、気候学の立場から考える。

■ 手法 参加者を、地球温暖化を扱うメディア関係者及び研究者（専門家）に限定し、研究者による講演ののち、研究者とメディア関係者がパネルディスカッションを行う。

■ 概要 ・国内の気候予測、影響評価の研究コミュニティでは、平成21年より年に1回、テーマを決めて、メディア関係者とディスカッションを行う「地球温暖化リスクメディアフォーラム」を実施している（以前は東京大学と国立環境研究所が、近年は海洋研究開発機構が主催している）。

・例年、気候予測、影響評価研究の専門家20～30人、メディア20～30人程度が参加する。

・メディアは新聞主要紙各紙、テレビ、雑誌、フリーライター（「環境ジャーナリストの会」所属が多い）、その他、気象予報士が参加している。

・実施のきっかけは、地球温暖化問題がマスコミ等で取り上げられることが増えてきた頃、メディアと専門家の間で取材のやりとりを何回か繰り返すうちに、互いの事情が分かり、研究者は「メディアは大袈裟にしか書かないから信用できない」、メディアは「専門家は難しい話しかしないから頼りにできない」となることはもったいないと考えるようになったこと。

・メディア側の参加を促すために、大手町等都内で実施し、メディアが興味を持ちそうなトピックを取り上げる。

・フォーラムを実施したことで、報道内容の変化等の効果があったかは検証困難であるが、少なくとも関連記事を書いているメディアは、専門家はコミュニケーションが取りやすくなっていると感じており、専門家は、違和感のない記事が増えたという感想を持っているという。

・メディアと専門家がスムーズなコミュニケーションを図りつつ、馴れ合い関係にはならないように注意して、フォーラムを運営しているという。

■ 参考資料 地球環境研究センターニュース2013年4月号 [Vol.24 No.1] 通卷第269号

http://www.cger.nies.go.jp/cgernews/201304/269001.html

6−1 気候変動分野

専門家とメディアの間で勉強会が行われた事例

## 地球温暖化リスクメディアフォーラム
6−2 気候変動分野

ウェブサイトを用いた事例

## エネルギー・資源学会主催ネット討論

■ フェイズ 平常時

■ 取組主体 専門家（学協会）

■ 主催者 専門家（エネルギー・資源学会）

■ 時期 平成21年1月

■ 場所 資源・エネルギー学会学会誌及びウェブサイト

■ 内容 平成21年現在の読者が自身で地球温暖化問題を判断するための確固とした情報を発信するのみならず、後世の読者に対しても平成21年の時点における科学的知見のアーカイブとなることを目的とした、専門家による e-mail 討論。

■ 手法 討論者間のメール審議で厳選した論点について、各討論者が時間をかけて練り上げた内容を、学会誌の誌面及び学会ウェブサイト（http://www.jser.gr.jp/index.html）に論拠となるデータ等も含めて記録した。

■ 概要 ・エネルギー・資源学会誌において、「ものごとを正しく知ろうとしてお互いに意見交換しながら努力することが、科学であり良心である」との観点から企画された。

・e-mailを活用して、地球温暖化論に対して様々な意見を有する第一人者による誌上討論を実施した。

・同様の討論は、過去にもテレビやシンポジウムで何度か行われていたが、限られた時間の中では論点が必ずしもかみ合うとは限らず、またその場で言葉が消えていくという限界を専門家側が感じていたため、本取組では、「討論者間の徹底的なメール審議で厳選した論点につき、各討論者が時間をかけて練り上げた内容を学会誌の誌面及び学会ウェブサイトに論拠となるデータ等も含めて明確に記録することにより、平成21年現在の読者が自身で本問題を判断するための確固とした情報とするのみならず、後世の読者に対しても平成21年の時点における科学的知見のアーカイブとなることを願って」e-mailによる討論を実施した。

・なお、地球温暖化に関しては、科学的側面、政治的側面、経済的側面など、極めて広範な論点があるが、本取組では地球温暖化の議論の出発点となる地球表面付近の温度変化に関する科学的分析だけに話題を限定した。

■ 参考資料 「エネルギー・資源 Vol.30 No.1（2009）『新春 e-mail 討論 Global warming : What is the scientific truth? 地球温暖化：その科学的真実を問う』 企画にあたって」、

エネルギー・資源学会 オフィシャルサイト

http://www.jser.gr.jp/
6−3 気候変動分野

セミナー形式で行われた事例

## 国立環境研究所主催 食料問題セミナー

■フェイズ 平常時

■取組主体 専門家（研究機関）、市民（一般市民）

■主催者 専門家（国立環境研究所）

■時期 平成24年11月（第5回）

■場所 国立環境研究所

■内容

食料問題の本質的な構造、そもそも見解が分かれる理由、不確実要素などについて、研究グループのメンバーが自分なりの見解をもち、関連する研究を行う際に生かすために勉強会を行った。複雑な問題を、論拠とロジックに基づき、専門家ではない人でもフォローできるよう、ウェブサイトを通じて公開した。

■手法 合計5回にわたるセミナー形式での勉強会を実施。最終回となる第5回のセミナー開催状況についてはウェブサイトに取りまとめて公開。

・最終回となる第5回セミナーでは、いわゆる「楽観派」と「悲観派」の主要な論客を招へいし、開催状況についてはウェブサイトに取りまとめて公開した。講演で使用したスライド、講演に対する質疑応答や総合討論で明らかになった各講師の主要な論点並びに参加者からの意見をウェブサイトに掲載したほか、セミナーを通して得られた共通理解と、見解の分かれる点（不確実要素）及びコミュニケーション上の注意点についても整理して掲載した。

・本取組を通して、議論の印象がどう伝わるかというコミュニケーション上の課題として、「食料危機」という言葉の使い方が人によって異なること、不確実性についての考え方が人によって異なることが指摘された。

■参考資料 「人類は食料危機を乗り越えたのか？-ICA-RUS プロジェクト／国立環境研究所主催 食料問題セミナー報告」川島博之／柴田明夫／食料問題セミナー勉強会メンバー（2013年8月）

http://www.nies.go.jp/ica-rus/foodproblem/seminar_20121108.html
6-4 気候変動分野

世界市民会議を通じた事例

## 世界市民会議 World Wide Views

■フェイズ 平常時

■取組主体 専門家（大学）、市民（一般市民）

■主催者 専門家（大阪大学、上智大学）

■時期 平成21年9月

■場所 京都市

■内容 デンマークのテクノロジーアセスメント機関である DBT(Danish Board of Technology/デンマーク技術委員会)の呼びかけにより、世界の国と地域で、COP15^{26}の交渉に当たる政府関係者に対して世界の市民の声を届けるための世界市民会議 World Wide Views（WWV）が開催された。

■手法 それぞれの国で専門家ではない 100 人の「ふつうの人々」が相互に建設的な対話を行い、この場において熟慮することを通じて、今後の気候温暖化対策に関する世界各国の市民の意見を取りまとめ、COP の場に提供。

■概要

・WWVは、COP15の政府間交渉、及び、今後の世界の関連政策の行方に影響を与える機会を、市民に提供することを狙いとして開催された。

・アンケート調査による世論の把握ではなく、正確な資料や情報を踏まえた議論に基づく世論の形成の可能性を模索する試みである。

・企画趣旨は「今後ほぼ確実に進行する地球温暖化のもとで、温暖化対策が政治的に取り決められることになる。その結果、我々の生活はこれに少なからず影響を受けることになる。だからこそ、政策決定がなされる「前に」、人々に相談する（consult）ことが必要だ」というもの。

・会議の方法は世界共通であり、参加者はあらかじめ送付された世界共通のテキストを読み、その情報をもとに、世界共通の手法でグループディスカッションを実施。その後、世界共通の設問に対して、自分の意思を投票する。

・会議には、専門家や活動家ではない一般市民約100人が参加。この100人は、性別、年齢、職業、居住地域などがその国の縮図となるように招待される（一般募集は行わない）。参加者は事前に送付されたテキストの情報をもとに議論を行い、投票によって意思を表明する。

・各国の投票結果は、COP15で提示した。国際的な政策形成に一般の人々の声が取り入れられるようにすることは、WWVの目的の一つである。

■参考資料 「World Wide Views in Japan～日本からのメッセージ：地球温暖化を考える～」 ホームページ（2009年9月）

http://www-japan.net/
## 資料 5

## 重要な調達の事前審査案件一覧

No	物品役務等の名称	契約 (予定) 時期	契約の相手方の商号又は名称	調達 (予定) 方法	契約金額(円,税込み)	備考
1	ホームページのバリアフリー化のための改修	H22.10	—	随意契約	—
2	移動式書庫の購入一式	H22.10	—	一般競争入札	—

(注) 調達予定価格が1,000万円を超えるものを重要な調達として事前審査の対象としている。また,執行に緊急を要する場合は事後報告で可としている。
1．消費者向けウェブ・アンケート「IT による利便性向上と需要創出効果に関する調査」

## （1） 調査対象

goo Research のインターネットアンケート・モニター。調査対象は、①性別、②年齢（15歳～69歳：10歳刻み）③居住地域（東京、東京以外）の3点につき、日本の人口分布とほぼ合致するように抽出し、調査を実施。

## （2） 調査期間

2004年8月6日（金）~2004年8月10日（火）

（3）回收数

1,120 票

2．企業向けウェブ・アンケート「ITが企業の生産性や経営組織改革に与える影響に関する調査」

（1）調査対象

goo Research のビジネスモニター。なお、上場企業（一部、二部）2,040 社については別途経営企画担当宛にダイレクトメールを送付し、インターネットアンケートへの協力を依頼した。

## （2） 調査期間

2004年8月6日（金）~2004年8月17日（火）

（3）回收数

1,423 票

（４）回答者の属性

回答総数	1,423	100.00%
上場一部	668	46.94%
上場二部	127	8.92%
上場 (店頭公開)	112	7.87%
上場 (東証マザーズ)	6	0.42%
ナスダックジャパン	31	2.18%
未上場	479	33.66%
IT 関連の財・サービスの消費の拡大は、消費全体の需要拡大に結びついているのか、それとも他の消費の節約による代替にとどまっていて、需要拡大にはつながっていないのか。この点を検証する1つの試みとして、IT消費を含む消費関数を推計した。

### 1. 消費関数の推計結果

推計した消費関数は、通常のエラー・コレクション型の消費関数に、IT 消費を説明変数として加えたものである。

IT 消費の拡大が消費全体の拡大に結びついていれば、推計結果において、IT 消費にかかる係数は有意に正となるはずである。一方、IT 消費が他の消費からの単なる代替にとどまり、消費全体に影響を与えていなければ、両者は無相関となり、IT 消費にかかる係数は有意とはならないと考えられる。

推計結果は以下の通りである。これを見ると、IT 消費にかかる係数は短期・長期とも5%水準で有意であり、IT 消費の増加は単なる代替にとどまらず、消費全体の拡大をもたらしていると考えられる。

〔長期均衡式〕

$$ \begin{aligned}\ln C_{t}&=3.49^{***}+0.51^{***}\ln Y_{t}+0.23^{***}\ln FA_{t}+0.015^{**}\ln IT_{t}\\&(7.25)\quad(9.70)\quad(8.60)\quad(2.42)\end{aligned} $$

[短期調整式]

$$ \begin{aligned}^{\triangle}\ln C_{t}=&\ -0.00-0.38^{***}EC_{t-1}=+0.17^{**}\triangle\ \ln Y_{t}+0.24^{***}\triangle\ \ln FA_{t}+0.089^{**}\triangle\ \ln IT_{t}\\&(-0.16)\quad(-4.21)\quad(2.20)\quad(2.75)\quad(2.27)\end{aligned} $$

ただし、C: 実質家計最終消費支出, Y: 実質可処分所得, FA: 実質家計金融資産残高, IT: 実質 IT 消費, EC: 誤差修正項

推計期間は 80 年 1Q～04 年 2Q

()内は t 值。***は 1% 有意、**は 5% 有意を示す

【データ】

C: 内閣府「国民経済計算」の実質家計最終消費支出（帰属家賃を除く）。

Y: 内閣府「国民経済計算」の実質家計可処分所得。ただし、2003年2Q~2004年2Qは、QEの雇用者報酬の伸び率により家計可処分所得の伸び率を予測する式を回帰し、これにより推定される伸び率で延長した。
FA: 日本銀行「資金循環勘定」の家計金融資産残高を家計最終消費支出デフレータで実質化。ただし、93SNA準拠ベースの家計金融資産残高は97年4Q末以降のデータしかないため、それ以前については、68SNA準拠ベースの個人金融資産残高の伸び率で遡及した。なお、推計にあたっては、各期の期首残高（=前期末残高）を用いた。

IT: 総務省「家計調査」より、世帯の実質消費支出全体に占める実質 IT 消費支出の割合を求め、これを国民経済計算の実質家計最終消費支出（帰属家賃を除く）に乗じることにより、マクロの実質 IT 消費を求めた。IT 消費の範囲は、篠崎・手嶋(2004)「IT 関連指標の作成とそこからみた現状」未来経営 No.12 に倣った。品目ごとに消費者物価指数（該当する指数が存在しない場合は企業物価指数）により実質化した。

なお、いずれの系列も、季節調整を行った上で用いた。

### 2 . IT 消費が消費全体にもたらした影響の推定

上記の推定結果より得られた長期の弾力性係数に IT 消費の増加率を乗じることにより、最近の IT 消費の増加が消費支出の長期均衡水準に与える影響を試算した。

弾力性係数 [0.015] × 2000 年以降の実質 IT 消費の増加率 [56.2%] = IT 消費の増加による実質家計最終消費支出の増加率 [0.8%]
## 付注 3 消費者余剰の推計について

## （1） 携带電話

携帯電話の需要関数を推計し、それを基に 2000 年度以降の携帯電話料金の低下による消費者余剰の増加額を求めた。

具体的には、2000 年度以降の相対価格低下と、それによってもたらされる理論的な需要量（加入者数）の変化（需要関数を用いて算出）から、消費者余剰の増分となる台形面積（価格低下前の需要量（上底））+（価格低下後の需要量（下底））×価格の低下幅（高さ）/2）を求めた。需要関数推計には価格指数を消費者物価指数（総合）で除した相対価格を用いたため、消費者余剰額の算出の際にはデフレーターを乗じて名目の消費者余剰額に変換した。

需要関数の推計結果は以下のとおり。

$ \Delta \ln (\text{GDP}) $	$ \Delta \ln (\text{P}) $	DD	D.W.	Adj.R²
系数(t值)	8.278(6.291)	-1.671(-3.986)	0.398(4.169)	2.164	0.794

（備考）1．内閣府「国民経済計算年報」、総務省「情報通信に関する現状報告」「消費者物価指数」、日本銀行「企業向けサービス価格指数」（社）電気通信事業者協会年報、（株情報通信総合研究所編「情報通信ハンドブック」各社公表資料等より作成。

２．推計式は以下の通り。最小二乗法を用いた。

$$ \varDelta\ln(Q)=\upalpha\ \ast\varDelta\ln(GDP)+\upbeta\ \ast\varDelta\ln(P)+\upgamma\ \ast DD $$

３．変数の定義は以下の通り。

Q 加入者数

GDP 実質 GDP

P 相对価格

(企業向けサービス価格指数（携帯電話）を消費者物価指数（総合）で除した)

4．推計期間：1988～2002年度。

## (２)パソコン

携帯電話と同様、需要関数を推計し、同様の方法により2000年度以降の価格低下による消費者余剩の増加額を求めた。

需要関数推計の推計結果は以下のとおり。

C	$ \ln(\text{GDP}) $	$ \ln(\text{P}) $	D.W.	Adj.R²
系数(t值)	3.890(0.316)	0.697(0.667)	-0.612(-4.199)	1.869	0.859

（備考）1．内閣府「国民経済計算年報」、総務省「消費者物価指数」「家計調査年報」等より作成。

２．推計式は以下の通り。一階の系列相関を仮定した一般化最小二乗法を用いた。

$$ \ln(Q)=C+\alpha\ \text{*}\ln(GDP)+\beta\ \text{*}\ln(P) $$

３．変数の定義は以下の通り。

GDP 実質 GDP
P 相対価格（パソコンの価格指数を消費者物価指数（総合）で除した）

4．推計期間：2000年度第1四半期～2004年度第1四半期。

## （３）ブロードバンド

データの制約から需要関数を推計することが困難であったため、各年度の価格と需要量（DSL、CATV、FTTH 契約数）のデータから直接に台形面積（価格低下前の需要量（上底））+（価格低下後の需要量（下底））×（価格低下幅（高さ））/2）を計算し、消費者余剰の増加額を求めた。

（備考）契約数及び価格は、総務省「情報通信に関する現状報告（各年版）」、IT戦略本部「ベンチマーク集」等より作成
### 1. IT 投資額・IT 資本ストック額

情報関連(IT)投資の範囲は、機械投資のうち、①事務用機械、②電子計算機・同付属品、③電子通信機器(以上ハードウェア)、④受注ソフトウェアである。情報関連データについては、1974年以前はデータの制約があり推計することが難しいため、推計開始年を1974年とする。

まず、ベンチマークである1974年のIT資本ストックを推計し、1975～2003年については、設備投資額と資本減耗率から毎年のIT資本ストックを推計する。なお、価格は1995年基準である。以下では、ハードウェアとソフトウェアそれぞれについて作成方法を示す。

## 【ハードウェア】

まず、総務省『産業連関表』、『産業連関表接続表』の固定資本マトリクスより、上記IT投資の範囲に当てはまるものを抽出し、5年おきの実質IT投資額を求める。毎年のデータ系列は、経済産業省『機械統計月報』、大蔵省『貿易統計』のIT財に関する部分を利用して推計する。この際、実質化には国内卸売物価指数、国内企業物価指数を利用して作成したデフレーターを用いている。日本電電公社と日本国有鉄道については、固定資本マトリックスからIT関連資産を抜き出し、中間年については構成比を線形補完して作成している。

ベンチマークである 1974 年の IT 資本ストックは、(1)式から計算する。

$$ K I T_{t-1}=I_{t}/\left(g+\delta\right) $$

ここで、t = 75 とすると、 $ KIT_{74} $ は 1974 年の IT 資本ストック、 $ I_{75} $ は 1975 年の IT 投資であり、g と δ は、それぞれ 1975 ~ 79 年の IT 投資の年平均増減率と固定資本減耗率である。資本減耗率は、Fraumeni (1997) の品目別数値を採用している。

さらに、1975～2003年については、(2)式から求める。

$$ K I T_{t}=I_{t}+(1-\delta)K I T_{t-1} $$

次に産業別の IT 投資額であるが、1975 年以降 5 年毎の値は固定資本マトリクスから、IT の範囲に含まれる部分を抜き出し、IT 投資額としている。中間年については、5 年毎の産業別構成比を求め、これを線形補完し各産業の合計値に掛け合わせることにより、中間年の産業別 IT 投資額を作成している。

産業別の資本ストック作成については、マクロベースと同様(1)、(2)式を利用して作成する。
## 【ソフトウェア】

内閣府『国民経済計算年報』の1985～2002年のソフトウェア投資額に、「産業連関表」から求めた民間部門の比率を乗じて、ソフトウェアの民間投資額(名目)を算出する。1980～84年については、経済産業省『特定サービス産業実態調査(情報サービス業編)』のソフトウェア年間売上高伸び率から計算している。なお、1970年代については、データの制約から推計を行っていない。

実質化のためのデフレーターは、『国民経済計算年報』から得られるデフレーターを利用している。このデフレーターで、名目の民間ソフトウェア投資額を除して、実質民間ソフトウェア投資額を算出する。

資本減耗率は、『国民経済計算年報』のソフトウェア設備投資とソフトウェアストックから計算した1991～2002年の平均値を採用する。

1979 年のソフトウェアストックを、1980～85 年のソフトウェア投資額と資本減耗率から、(1)式の方法で求め、1980～2002 年については(2)式によって算出する。

2003 年のソフトウェア投資は、民間企業資本ストック統計の「無形固定資産」の実質値(取付ベース)から 2002～03 年の伸び率を計算し、2002 年の実質ソフトウェア投資に掛けることにより 2003 年の実質ソフトウェア投資額を作成している。この投資額を(2)式に代入することにより、2003 年のソフトウェアストック額を作成することができる。

産業別のソフトウェア投資は、『情報処理実態調査』のソフトウェア購入費とソフトウェア作成委託料の合計値を利用する。この合計値から産業別の伸び率をまず求めておく。1995年のマクロベースの投資額を固定資本マトリックスの産業別構成比に掛け合わせることにより1995年の産業別のソフトウェア投資額を求めている。

こうして、1995 年の産業別の値と先ほど求めた産業別の伸び率から、産業ごとの投資額を計算することができる。

なお、実質化とストック化については、マクロベースと同様である。

### 2. 非 IT 投資額・非 IT 資本ストック額

## 【非 IT 投資額・非 IT 資本ストック額】

非 IT 投資額、非 IT 資本ストック額は、以下の全体の新設投資額、純資本ストック額から IT 投資額、IT 資本ストック額を引いた値として定義している。

## 【新設投資額・純資本ストック額】

純資本ストックは、1970年の純資本ストック額を推計してベンチマークとし、それ以降は新設投資額と固定資本減耗率から恒久棚卸法を用いて作成した。価格は1995年基準である。資産は、機械と建設の2分類に分け、1970～2003年まで推計している。
まず、ベンチマークである 1970 年の純資本ストックは、『1970 年国富調査』のデータを利用する。これは、1970 年価格であるので、『国民経済計算年報』から求めたデフレータを用いて 1995 年価格に変換する。日本国有鉄道と日本電電公社については国営企業の運輸と通信のデータを利用している。

新設投資額は、次のように作成している。まず、固定資本マトリックスから建設と機械投資について、民間の投資比率を作成する。中間年についてはそれぞれ線形補完を施している。この比率に、「国民経済計算年報」の形態別総資本形成の箇所から得られる、住宅以外の建物、その他の構築物、育成資産の3種類の投資額計を民間比率(建設)に掛け合わせて建設投資額を作成している。また、輸送用機械、その他の機械設備の合計投資額に民間比率(機械)を掛け、機械投資額を作成している。

日本電電公社と日本国有鉄道の投資額については、経済企画庁総合計画局編『日本の社会資本—21世紀へのストック—』から得られる新設投資額を利用している。資産構成比については固定資本マトリックスを利用する。

固定資本減耗率は Hayashi and Inoue (1991)や小川・北坂 (1998)らが算出した固定資本減耗率を 2 部門に統合して適用している。1971～2002 年までの t 年の純資本ストック $ K_{t} $ は、t 年の新設投資額 $ I_{t} $ 、固定資本減耗率 $ \delta $ と 1970 年の資本ストックを用いて、(3)式より算出している。

$$ K_{t}=I_{t}+(1-\delta)K_{t-1} $$

また、2003 年の実質新設投資額は、民間企業資本ストック統計の全産業の実質値(取付ベース)から 2002～03 年の伸び率を求め、その伸び率とすでに得られている 2002 年の実質新設投資額の値から、2003 年の実質新設投資額を作成した。この実質新設投資額を(3)式に代入することにより、2003 年の純資本ストックを求めている。

次に、産業別の純資本ストック作成について記述する。まず、ベンチマークである1970年の純資本ストックは、マクロベースと同じ方法である。

新設投資額についても上記した通りで、固定資本マトリックスから産業別の建設と機械の民間投資比率を作成し、これに2種類の新設投資額の合計を掛け合わせることで産業別の新設投資額を作成している。

固定資本減耗率はマクロベースの値を作成した際と同様であり、(3)式を利用して純資本ストックを作成している。
## 付注 5 労働生産性の要因分解について

1980～2003年のデータを用いて、IT資本ストックと非IT資本ストックとを区分した以下のコブ・ダグラス型生産関数を想定し、労働生産性(Y/L)上昇率を①IT資本装備率( $ K_{IT}/L $ )要因②非IT資本装備率( $ K_{nonIT}/L $ )要因③TFP(A)要因に分解した。その上で、TFP要因をネットワーク効果要因とその他に分けた(ネットワーク効果の推定方法については付注6を参照)。

$$ \begin{aligned}Y&=AL^{\alpha}K_{nonIT}^{\beta}K_{IT}^{\gamma}\ $ 分解式 )\frac{\Delta(Y/L)}{Y/L}&=\frac{\Delta A}{\underline{A}}+\beta(\frac{\Delta(K_{nonIT}/L)}{K_{nonIT}/L})+\gamma(\frac{\Delta(K_{IT}/L)}{K_{IT}/L})\\&\textcircled{3} \quad\textcircled{2} \quad\textcircled{1} \end{aligned} $$

Y：付加価値額 A：TFPL：労働投入量 $ K_{nonIT} $ ：非 IT 資本ストック

$ K_{IT} $ : IT 資本ストック α : 労働分配率 β : 非 IT 資本分配率 γ : IT 資本分配率

※ 非 IT 資本ストック及び IT 資本ストックについては、前年度末（＝当年度期首）のデータを用いた。

## 【データ】

Y：93SNA ベースの経済活動別国内総生産の「産業」の値（持家含まない）。ただし、93SNA での遡及は 1980 年までなので、70～79 年については 68SNA ベースの値の伸び率を利用し、80 年から遡って推計。また、国民経済計算（確報）は 2002 年までなので、2003 年の産業合計値については、経済産業省の全産業活動指数(農林水産業生産指数を除く)の 2002～03 年の伸び率を利用し推計。

L：就業者数×労働時間

（就業者数）国民経済計算の「産業」の就業者数。ただし、93SNAでの遊及が1980年までなので、70～79年については68SNAベースの値の伸び率を利用し、80年から遡って推計。国民経済計算（確報）は2002年までなので、2003年については、『労働力調査』の就業者数(公的部門含む)の02～03年の伸び率を利用し推計。

(労働時間)『毎月勤労統計調査』中の事業所規模が30人以上の月間総実労働時間数(調査産業計)。

α、β、γ：それぞれ、以下の数式で算出している。

・労働分配率＝(雇用者報酬＋個人企業の営業余剰(持家除く))÷名目付加価値額

· 資本分配率(\%) = 100(\%) - 労働分配率(\%)
・IT 資本分配率(%)=資本分配率(%) $ \times $ IT ストック(含ソフトウェア)のコストシェア

· 非 IT 資本分配率(%) = 資本分配率(%) - IT 資本分配率(%)

・IT ストック(含ソフトウェア)のコストシェア = (IT 資本コスト × IT 資本ストック) ÷ (資本コスト × 資本ストック)

・資本コスト＝投資財価格×(実質金利(%)＋減耗率(%)
本推計では、IT投資による生産性上昇の産業を超えた外部波及効果が見られるかどうか、すなわち、他産業との取引を通じて、他産業のIT資本ストックの増加が自産業のTFPの増加にプラスの効果を与えているかを定量的に捉えることを目的としている。

具体的には、他産業における IT 資本ストックの増加率と自産業の TFP 上昇率に正の相関が見られるかを回帰分析により検証した。その際、強い取引関係にある産業の IT 資本の増加ほど波及効果が働くとの考え方に基づき、他産業の IT 資本増加率を自産業との取引額のシェアでウェイト付けして、加重平均した。

推計は、1980～2002年までの産業別パネルデータを用いて行った。取引額のウェイト付けは、①供給側・需要側を合わせた全ての取引のシェアを用いた場合　②供給側・需要側それぞれの取引シェアを用いた場合　の2つのパターンで行った。推計2は、自産業への供給側に位置する産業と需要側に位置する産業のどちらにおけるIT化が、自産業のTFPの増加により強い効果を与えているかを捉えることができる。

(推計式)

【推計1】

$$ \frac{\Delta A_{i}}{A_{i}}=C+\lambda_{IO}X_{IO_{-}}i $$

ただし、 $ A_{i}:i $ 産業のTFP C：定数項 X：他産業のIT資本伸び率を示す変数

$$ X_{I O_{-}i}=\sum_{j\neq i}(W_{I O_{j i}}\times(\frac{\Delta K_{I T_{-}j}}{K_{I T_{-}j}})),\quad W_{I O_{j i}}=\frac{M_{j i}+D_{j i}}{\sum_{j\neq i}(M_{j i}+D_{j i})} $$

ただし、W：取引額によるウェイト $ K_{IT\_j}:j $ 産業のIT資本ストック(前年度末値=当年度期首値を使用) $ M_{ji}:j $ 産業からi産業への中間投入量 $ D_{ji}:i $ 産業製品へのj産業の需要量

【推計2】

$$ \frac{\Delta A_{i}}{A_{i}}=C+\lambda_{I}X_{I\_{i}}+\lambda_{O}X_{O\_{i}} $$

$$ X_{I_{-}i}=\sum_{j\neq i}(W_{I_{ji}}\times(\frac{\Delta K_{IT_{-}j}}{K_{IT_{-}j}})),\qquad W_{I_{ji}}=\frac{M_{ji}}{\sum_{j\neq i}M_{ji}} $$

$$ X_{O_{-}i}=\sum_{j\neq i}(W_{O_{ji}}\times(\frac{\Delta K_{IT_{-}j}}{K_{IT_{-}j}})),\qquad W_{O_{ji}}=\frac{D_{ji}}{\sum_{j\neq i}D_{ji}} $$
## 【データ】

A(産業別 TFP)：付注 5 と同様、コブ・ダグラス型生産関数を想定し、以下の式で算出している。

$$ \frac{\Delta A_{i}}{A_{i}}=\frac{\Delta Y_{i}}{Y_{i}}-\alpha(\frac{\Delta L_{i}}{L_{i}})-\beta(\frac{\Delta K_{nonIT\_{i}}}{K_{nonIT\_{i}}})-\forall(\frac{\Delta K_{IT\_{i}}}{K_{IT\_{i}}}) $$

Y : 付加価値額・・・93SNA ベースの経済活動別国内総生産の各産業の値(不動産業については持家分を除く)を利用。80 年以前については、68SNA ベースのデータを利用し遡及。

L：労働投入量・・・就業者数×労働時間

（就業者数）国民経済計算の各産業の就業者数。

（労働時間）『毎月勤労統計調査』中の事業所規模が30人以上の月間総実労働時間数において、産業ごとの数値を利用。

M、D：SNA 産業連関表のデータを使用。

α、β、γについては、付注5と同様の方法で、産業別分配率を算出している。

なお、産業分類について、産業連関表の産業分類と合わせるための調整を行っている（SNAでは「その他製造業」に含まれる「身廻品」を「繊維製品」に、「製材・木製品」・「家具」を「パルプ・紙」にそれぞれ分類し直している。)

## 【推計結果】

・推計期間 1981～2002 年、産業数 22 のパネルデータによる推計（標本数 484）

・カッコ内は t 值。**：有意水準 5%、*：有意水準 10% で係数がそれぞれ有意であることを示す。

$ \lambda_{IO} $	$ \lambda_{I} $	$ \lambda_{O} $	Adjusted.R²	D.W.
推計1	0.030*(1.777)	-	-	0.166	1.703
推計2	-	0.108**(2.031)	-0.036(-0.759)	0.169	1.706

※ 固定効果モデルによる推計結果。なお、ランダム効果モデルにより推計した場合でも、結果に大きな差は生じなかった。

※また、宮川・伊藤・原田(2004)にならい、需要要因がTFPに与える影響を考慮するため、各産業の輸出が産出額に占める割合を説明変数として加えても、結果に大きな差は生じなかった。
## 【生産性上昇への外部波及効果の寄与の算出方法】

推計１を基礎に、TFP上昇率のうち外部波及効果により説明できる部分を算出した。まず、推計１の係数に、取引額シェアでウェイト付けした他産業におけるIT資本の伸び率 $ X_{IO} $ を掛け、各産業のTFP上昇率のうち外部波及効果による部分を求めた。次にこれを、各産業の付加価値額シェアでウェイト付けして加重平均することにより、マクロにおけるTFP上昇の外部波及効果要因を求めた。
IT 資本ストックを含むコブ・ダグラス型生産関数を推定し、それを基に、IT 投資と非 IT 投資の限界生産力を推定した。

## 1 ．生産関数の推定

(推定式)

労働投入、非 IT 資本ストック、IT 資本ストックを生産要素とする収穫一定のコブ・ダグラス型生産関数を想定し、対数線型の労働生産性関数に変換して推定した。

$$ \begin{aligned}&Y=A L^{\alpha}K_{nonIT}^{\beta}K_{IT}^{\gamma}\quad(\alpha+\beta+\gamma=1)\\ &\Leftrightarrow\quad\ln(Y/L)=\ln A+\beta\ln(K_{nonIT}/L)+\gamma\ln(K_{IT}/L)\\ \end{aligned} $$

ただし、Y: 実質付加価値額、A: 全要素生産性（TFP） L: 労働投入、

K_{nonIT}: 実質非 IT 資本ストック、K_{IT}: 実質 IT 資本ストックデータの出所、作成方法については、付注 4、5 を参照

(推定結果)

$ \beta $	$ \gamma $	adj. $ R^{2} $	D.W.
0.292**	0.122**	0.996	1.593
(2.240)	(2.568)

推定期間：1980年～2003年

1 階の系列相関を想定した一般化最小二乘法（GLS）による推計カッコ内は t 值、***は 1% 有意、**は 5% 有意、*は 10% 有意

### 2. 限界生産力の推定

上記のコブ・ダグラス型生産関数から得られる以下の式に、β、γの推定値および直近2003年のY, KIT, KnonITの値をそれぞれ代入して求めた。

非 IT 資本の限界生産力：$\frac{dY}{dK_{nonIT}}=\beta\frac{Y}{K_{nonIT}}$

IT 資本の限界生産力：

$$ \frac{dY}{dK_{IT}}=\gamma\frac{Y}{K_{IT}} $$
企業 Web 調査「IT が企業の生産性や経営組織改革に与える影響に関する調査」の個票データと企業の財務データを組み合わせたミクロデータを用い、企業の IT 化の進展と、それに伴う組織改革や人的資本面における対応が、企業の生産性に与える影響を分析した。

## 1 ．推計式と推計結果

## ( 1 ) 推計式

最小二乘法で推計した。

$$ \ln(Y)=\alpha+\beta\ln(K)+\gamma\ln(L)+\delta_{1}D_{HH}+\delta_{2}D_{HL}+\delta_{3}D_{LH} $$

なお、推計にあたり業種によるコントロールを行っている。

(変数の定義・作成方法)

Y:2003 年度の付加価値額（＝人件費・労務費＋賃借料＋租税公課＋減価償却費＋支払特許料＋純金利負担＋利払い後事業利益、）を経済活動別国内総生産の産業別デフレータにより実質化。業種区分は東証業種分類に従った。

K:2003 年度末の実質資本ストック。恒久棚卸法を用いて求めた。

まず各企業について、有形固定資産額の毎年の増分を算出し、これをネットの設備投資額とする。次に、ネットの設備投資額に減価償却費を加え、グロスの設備投資額を求める。

これを SNA 上の民間企業設備投資デフレータでデフレートし、グロスの実質設備投資額を得た。減価償却率については、減価償却費を前期末の有形固定資産で除すことで求めた。

各企業の資本ストック流列については、当初年度（1983年度以前から存在する企業については1983年度、それ以外の企業は企業の設立年度、ただし業歴が10年に満たない会社を除く）の実質有形固定資産を実質資本ストックの初期値とした上で、恒久棚卸法、すなわち次の式に従って求めている。

$$ K_{it}=I_{it}+(1-\delta_{it})K_{it-1} $$

ここで、 $ K_{it} $ ：企業 i の時点 t における実質資本ストック， $ I_{it} $ ：企業 i の時点 t におけるグロスの実質設備投資額、 $ \delta_{it} $ ：企業 i の時点 t における減価償却率、である。

L:2003 年度の労働投入。各企業における期末総従業者数を用いた。

$ D_{HH}, D_{HL}, D_{LH} $ : ダミー変数。まず、各企業毎に①IT化、②人的資本、③企業組織の程度をスコア化した指標を作成し、各企業毎にこれらのスコアが平均より高い（H）グループに属するか低い（L）グループに属するかを判別した（スコア化の方法は3．を参照）。その上で、IT化×企業組織について、
(1) IT 化、企業組織改革ともに平均より高い企業（HH）

(2) IT 化は進んでいるが、企業組織改革では低い企業（HL）

(3) IT 化は低いが、企業組織改革は高い企業（LH）

(4)どちらも低い企業（LL）

の４つのグループに分け、ダミー変数を作成した。IT化×人的資本についても同様に作成した。

(データ)

・企業向け Web 調査「IT が企業の生産性や経営組織改革に与える影響に関する調査」(回答数 1,423 社、うち財務データをマッチングできた企業データは 614 社)

・日経 NEEDS-Financial QUEST 企業財務データベース

· 内閣府経済社会総合研究所『国民経済計算』

（2）推計結果

C	lnK	lnL	HH	HL	LH	AdjR2
IT化×人的資本	係数t值	2.874	0.212	0.784	0.211	0.108	0.07	0.911
24.027	12.318	32.676	3.863	1.821	1.008
***	***	***	***	*
IT化×企業組織	係数t值	2.899	0.212	0.79	0.149	0.07	-0.07	0.91
24.142	12.333	33.224	2.828	1.243	-1.001
***	***	***	***

注：***は1％水準で有意、**は5％水準で有意、*は10％水準で有意。

## （３）組み合わせ別 TFP の算出

各推計式から得られた係数をもとに、低低の企業からの生産性（TFP）の乖離を以下の式により算出した。なお、低低の企業を100として基準化して表記した。

高高の場合 $ e^{\delta_{1}} - 1 $ 、高低の場合 $ e^{\delta_{2}} - 1 $ 、低高の場合 $ e^{\delta_{3}} - 1 $ 。

なお、$\delta_{1},\delta_{2},\delta_{3}$ はそれぞれ、ダミー変数 HH, HL, LH の係数である。

高高の企業	高低の企業	低高の企業	低低の企業
IT化×人的資本	123.5	111.5	107.2	100.0
IT化×企業組織	116.0	107.2	93.3	100.0

## （４）有意性の検定

上記（２）の推計結果は低低の企業を基準として推計したものであり、高高、高低、低高の企業が低低の企業と比べて生産性に有意な差があるかを見ることができる。一方、高高の企業を基準とした推計も行い、以下のように有意性を確認した。これを見ると、例えばIT化だけを進めて企業組織改革を進めていない企業は、どちらも進めていない企業と比
べても生産性は有意な差は生じていない一方で、両方とも進めた場合には IT 化のみ進めた場合よりも 10% 水準で有意に生産性が高くなっている。

低低（平均以下の組み合わせ）を基準とした場合

高高の企業	高低の企業	低高の企業	低低の企業
IT化×人的資本	***	*
IT化×企業組織	***

高高（平均以上の組み合わせ）を基準とした場合

高高の企業	高低の企業	低高の企業	低低の企業
IT化×人的資本	**	**	***
IT化×企業組織	*	***	***

注：***は1％水準で有意、**は5％水準で有意、*は10％水準で有意。

### 2. IT 化の効果スコアによる分析

アンケート調査の回答企業 1423 社のうち、財務データとマッチングができたのは 614 社だけとなっている。これらは全て上場企業であり、従って大企業に偏ったサンプルである。このため、全ての調査対象企業を対象にした分析として、アンケート・データから IT 化の効果に関する指標をスコア化し、企業の IT 化の進展と、それに伴う組織改革や人的資本面における対応が、IT 化の効果に与える影響を分析してみた（IT 化効果スコアの作成方法については、3．を参照）。

この結果、IT 化と企業組織改革（または人的資本面の対応）の両方を進めた企業の方が、IT 化効果が有意に高くなっており、生産性との関連をみた分析と同様の結果となっている。

企業の組織改革とIT化効果

企業の人的資本面の対応とIT化効果
低低（平均以下の組み合わせ）を基準とした場合

高高の企業	高低の企業	低高の企業	低低の企業
IT化×人的資本	***	***	***
IT化×企業組織	***	***	***

高高（平均以上の組み合わせ）を基準とした場合

高高の企業	高低の企業	低高の企業	低低の企業
IT化×人的資本	***	***	***
IT化×企業組織	***	***	***

注：***は1％水準で有意、**は5％水準で有意、*は10％水準で有意。

## 3 ．スコアリング方法

## (1) IT 化の進展指標

以下の①～③の各項目をそれぞれ平均0、分散1となるよう標準化して合計し、平均値を境に高い企業と低い企業を判別した。

① ネットワークの接続状況：企業内通信網、企業間通信網、インターネットの接続状況、のそれぞれの回答に、

全社的に構築・接続している：4点

一部の部門で構築・接続している：3点

構築・接続していないが予定がある：2点

構築・接続しておらず予定もない：1点

と段階的に得点を与え合計した。

② IT 化進展度（ネット、メールの普及度）：企業内通信網や企業間通信網、もしくはインターネットに接続しているパソコンの設置度合いについて、

1人に1台以上：6点

2~3人に1台程度：5点

4～5人に1台程度：4点

6~9人に1台程度：3点

10 人以上に 1 台程度：2 点

職場にパソコンがない：1点

および e-mail アドレスの付与度合いについて、

1人に1アドレス以上：5点

2～5人に1アドレス程度：4点

6～10人に1アドレス程度：3点

全社で1アドレス程度：2点

e-mail は利用していない：1 点

と段階的に得点を与え合計した。
③ 情報システム導入・連携状況：人事・給与、会計・経理、生産、営業等の業務

毎の情報システムの導入状況および連携状況につき、

（導入狀況）

ほぼ全ての業務に導入：3点

一部の業務に導入：2点

導入していない:1点

(連携状況)

社内の他業務の情報システムと連携している場合：+1点

社外の情報システムと連携している場合：+1点

とし、存在する業務部門について平均をとり標準化して合計した。

## （2） 人的資本指標

以下の社内人材育成積極度指標と人員効率活用積極度指標を足し合わせ、平均値を境に高い企業と低い企業を判別した。

① 社内人材育成積極度：社内研修の実施、従業員の外部講習会への派遣、従業員の個人学習に対する支援、のそれぞれの回答につき、

積極的に取り組んだ：4点

ある程度取り組んだ：3 点

あまり取り組んでいない：2点

全く取り組んでいない:1点

と段階的に得点を与え合計した。

② 人員効率活用積極度：専門的人材の正規雇用、人材派遣会社から専門的人材を必要に応じ活用、社内人材配置の流動化、IT 関連業務のアウトソーシングのそれぞれの回答に、

積極的に取り組んだ：4点

ある程度取り組んだ：3点

あまり取り組んでいない：2点

全く取り組んでいない：1点

と段階的に得点を与え合計した。

## （3） 企業組織改革指標

経営組織（分権化、柔軟化各指標）の進展度に関する以下の指標を、平均値を境に高い企業と低い企業を判別した。

組織構造のフラット化、下部組織への権限委譲、情報伝達のボトムアップ化、

情報伝達のトップダウン化、アウトソーシング、組織の縦割り主義の解消、組

織の地理的分散化、分社化、在宅勤務、のそれぞれの回答につき、
大きく進展した：4点

ある程度進展した：3 点

あまり進展していない：2点

全く進展していない:1点

と段階的に得点を与え合計した。

## （4） IT 化効果指標

IT 化の推進による効果に関する以下の指標を、

売上の拡大、顧客満足度の向上や新規顧客の開拓、業務革新・業務効率化・コストの削減、従業員の満足度向上や職場の活性化、社内コミュニケーションの円滑化・社内情報の共有化、製品やサービスの質・付加価値の向上、のそれぞれの回答につき、

効果が十分あった：5 点

効果がある程度あった：4 点

わからない：3点

効果があまりなかった：2点

効果が全くなかった：1点

と段階的に得点を与え合計した。
## (参考文献)

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# 平成17年度政策チェックアップ結果

平成18年8月4日省議決定