Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## - 新陳代謝が盛んな産業で生産性が上昇する傾向

第 3 - 1 - 16 図 全要素生産性上昇率の分布 (85 年 - 2005 年 )

生産性上昇率の散らばりが大きい業種ほど生産性の平均的な伸びが大きい傾向

第3－1－18図 廃業率と生産性

製造業では、廃業率の高い業種で生産性上昇率が大きい傾向（生産性上昇率）（2）廃業率との関係

（備考）1．1994年度、2001年度、2006年度調査。

2．同期間の企業ごとの生産性の対数値の前年差を伸びとし、期間内の平均値をとった。

- 潜在需要が大きいと見込まれる IT や介護などの分野で雇用の確保、創出が課題

第3－1－20図 I T人材の賃金の日米比較 日本におけるIT人材の相対賃金はアメリカと比べ低め

（１）日米のＩＴ人材の賃金

第3－1－24図介護サービス業とIT利用

介護サービス業では、ITによる効率化を図った事業所で

賃金が高め

（２）介護サービス業の給与とIT利用

IT等の活用により事務の効率化

を図っていない事業所の給与＝100
## 第2節 環境問題への対応を通じた生産性向上と雇用創出

## • 省エネ、石油依存度の引下げがCO₂排出効率を改善

第3-2-5図 GDP 当たり CO₂ 排出量と 石油輸入量の寄与度分解

第 3 - 2 - 6 図 各国の最終エネルギー消費の所得、価格弾性値

## • 欧州と比べた排出効率の悪さの背景に石油・石炭依存型の産業構造

第3－2－7図 産業・非産業別エネルギー原単位と 温室効果ガス原単位（2007年）

我が国の産業部門におけるGDP当たり

温室効果ガス排出効率は低め

第3－2－8図 産業部門における最終エネルギー消費の形態（2007年）

我が国の産業部門最終エネルギー消費に占める

石炭・石油比率は高め

（１）エネルギー源別構成比
環境投資の遵守には追加的投資が必要

- 環境対応のために研究開発が進み、イノベーションが生じればマクロ的にもメリット

第3－2－10図 設備投資に占める環境・エネルギー関連の割合

基礎素材産業を中心に環境・エネルギー関連の

設備投資割合が高い

第3－2－11図 研究開発に占める環境・エネルギー関連の割合

環境・エネルギー関連の研究開発割合は上昇

第3－2－12図 日米欧において登録された特許に係る環境・エネルギー関連の割合と件数 2001年以降、日本における環境・エネルギー関連の特許登録割合は上昇

第3－2－14図 主要国における環境規制指数と TFP 変化率（2000～07年）の相関

環境規制と生産性の関係は明確ではない

（２）国ごとの経済発展段階を考慮した環境規制指数を用いた場合

(備考) OECD加盟国のうち、高所得国(1人あたり23,000ドル以上)の14カ国で相関をとった。
- 環境規制は短期的には生産性にマイナスだが、中長期的には便益が上回る可能性

第 3 - 2 - 15 図 環境関連設備投資による生産性への影響、環境規制への対応とその要因環境規制に対応することで、コストを上回る便益を達成しているとの認識をもった企業が一定程度存在

（１）生産性の環境関連設備投資に係る弾力性

（２）環境規制の高まりへの対応に係るコストと便益

（備考）(1) 弾力性は、投資に占める環境関係投資の割合が1％上昇したときの生産性変化率を示す。1994年から2005年。(2): 政府・地方公共団体の環境規制や自主的な環境対応によるコストと当該対応による便益の関係について回答した企業の割合。2010年。

- 環境・エネルギー関連産業における研究開発を促すため、リスクマネーの供給が課題

第3－2－18図環境関連ベンチャー投資の動向

環境関連ベンチャーキャピタル投資額は、日米で大きな差

(２) アメリカ
- 環境規制は新たな市場を生み出すと期待されるが、環境関連市場は政策依存というリスクを伴う

- グリーン雇用の拡大のためには、労働集約的業種において、生産性向上などを通じた賃金改善が課題

第 3 - 2 - 20 図 世界の環境市場の規模

我が国の環境市場は、GDP 比で見ると標準的な規模

（２）市場規模のGDP比

第3－2－21図 太陽光発電導入量の推移

スペインの太陽光発電導入量は急拡大の後、急速に縮小

（２）スペインの導入量と設置件数

第3－2－24図 環境ビジネスによる

第3－2－22図 主要国における環境関連製品の 比較優位指標の変化

風力エネルギーや太陽光関連の製品で優位性が低下

1 人当たり雇用者所得の寄与度分解労働集約的な業種が、賃金水準を押下げ

（備考）1．貿易特化指数=（輸出金額-輸入金額）/（輸出金額+輸入金額）

2．RCA 指数 = （当該国における当該品目の輸出金額 / 当該国の輸出金額）/ （主要国における当該

品目の輸出金額 / 主要国の輸出金額 )
第 3 - 3 - 6 図 主要国・日本における対外直接投資収益率の推移

アジア等の新興国・資源国で高い対外直接投資の収益率

我が国の対外直接投資収益率は低いとされてきたが、最近では資源国、アジア向けで改善

- 我が国の対外直接投資収益率は低いとされてきたが、最近では資源国、アジア向けで改善

(1) 主要国の対外直接投資収益率の推移

（２）日本の対外直接投資における地域別収益率の推移

- 各業種で生産や売上に占める海外比率が一貫して上昇しており、収益面でもアジアなどの新興国で稼ぐ姿が鮮明に

第 3 - 3 - 7 図 海外生産比率と海外売上高比率

多くの業種で海外生産比率、海外売上高比率ともに増加

（備考）図中の白抜きの凡例が2002年の数字

2002、2004、2006、2008年の数字をプロット

海外売上には、海外生産と輸出分を含む。

第3－3－8図 全企業の対象地域別の利益状況 (2008年)

アジア、新興国地域で稼ぐ姿が鮮明

(備考)2005年度及び2008年度に所在地別セグメント情報が取得できる上場562社が対象。
## ・インフラ関連のアジア向け輸出シェアは頭打ち

第3-3-16図 インフラ関連製品の輸出シェア

インフラ関連のアジア向け輸出のシェアは頭打ち

（３）アジア（中東を含む）向け輸出に占める日本のシェア

(備考)シェアは、当該期間の輸出総額に対する割合

- 中国等に進出した現地法人は現地自活型となりつつあるが、その規模が拡大したため、我が国の輸出先としては一層重要に

第3－3－18図、19図 海外進出企業の輸出に占める 海外現地法人への輸出割合等

海外現地法人への輸出割合は増加傾向アジアの現地法人は現地調達比率が高まる

第3－3－19図 日本の現地法人売上に占める地域別販売先割合

中国においては現地向け販売比率が上昇

（備考）調査年度ごとに回答サンプルが異なる
- 低い資本コストもあって、米欧に比べた我が国企業の収益性の低さは変わらず

図 3 - 3 - 20 日米欧の収益性と総資本回転率 米欧に比べ、日本企業は低収益率

(備考)対象企業は、金融・保険を除く、データベースより2000年～2008

年の連結決算データが取得でき、必要項目に欠損のない企業

第 3 - 3 - 24 図 対内直投と生産性上昇

対内直接投資の増加は受入国の生産性上昇をもたらす可能性

（１）総資本営業利益率と研究開発費率の推移

- 対内直接投資や専門人材の確保を通じ、我が国の企業部門の収益性の改善を図ることが課題

第 3 - 3 - 25 図 対内直接投資と投資コスト、専門技術者比率 投資障壁などが対内直接投資の低さに影響している可能性

(1) 専門技術・管理者率と対内直接投資

(備考)(1)は2001~2008年、(2)は2001~2007年の平均。近似線は、ベルギーとアイスランドを除く。

（２）図は、投資指標が高いほど、投資コストが低いことを表す。投資指標は、「国内企業の経営権取得の制約性」

「外国人労働者の雇用可能性」「ジョイントベンチャーの交渉可能性」等を総合的に評価。
- 今後、税負担のあり方や高度人材の確保といったソフト面を含め、我が国を企業活動に相応しい国とするための取組が必要

第 3 - 3 - 27 図 法人税パラドックス

第 3 - 3 - 28 図 ビジネス環境に関する国際比較

法人税率と法人税収の対GDP比は逆相関の関係

（３）法人税収の対GDP比と実効税率の関係（法人税収の対GDP比、%）

(実効税率、%)

（備考）1981～2007年、ＯＥＣＤ２８力国を対象。

日本のビジネスインフラはアジア各国と同程度

(備考)2008年。日本に進出している外資系企業が対象。

第 3 - 3 - 29 図 ビジネス人材に関する国際比較 ビジネス人材の育成が日本の課題

（３）各国の人材・人材育成に対する評価

コラム 3 - 5 図 ビジネス環境と国民生活 ビジネス環境と生活満足度には一定の関係

（1）国際競争力と生活満足度

（備考）2009年。各国の経営者、管理職等を対象としたアンケート調査及びQECDが作成した一般向け調査。
## むすび

## 景気の先行きとリスク

》整いつつある自律的回復への基盤

→ 設備や雇用の過剰感が解消に向かい、 収益・所得面の明るい動きが

続けば、設備投資や家計需要の安定的な伸びが期待

→ 政策効果の剥落が景気の腰を折る可能性は低下

自律的回復への移行後

→ 企業や家計の将来に対する確かな展望が、実感の伴った力強い回復となるためには重要

»景気の下振れリスク

・海外景気・原油等の価格・デフレの影響等

○ バブル崩壊の清算いまだならず - 需要からの成長で積年の宿題解決へ

》デフレ

主要国で我が国だけがデフレであるのは、バブル崩壊後の調整の長期化を背景とする需要不足状態の継続、結果として期待物価上昇率が低下

»お金の回りの悪さ

流動性選好により、リスクマネーが投資機会を求める動きが低調

»財政の慢性的な悪化

バブル崩壊前の経済構造を前提とした財政の仕組みを転換できないうちに、デフレに伴う税収の低迷もあって債務が累増

→ 財政に負荷をかけずに慢性的な需要不足状態から脱却が必要

→ 需要に直接働きかけ、「需要からの成長」を目指す
## 家計を重視した景気回復

→ 「実質的な」可処分所得の引き上げを含め、家計の支援を通じた消費、住宅・リフォーム需要の喚起

家計の自由な選択を通じたイノベーション

→ 「成長品目」の増加による好循環

»将来にわたる所得面の改善の展望

→ 企業の収益基盤の確保、就業率の引上げ

»1400 兆円の家計資産の活用

→ 高齢者の消費活性化、社会保障に対する信頼

## 新たな産業と雇用の創出

環境・エネルギー、医療・介護などの分野での潛在需要の顕在化、新規需要の創造

»「待ち行列」が存在する分野でのルール見直し

→ 社会保障、土地利用など

» 環境分野におけるイノベーション

→ リスクマネーの供給、持続可能な規制枠組み

»人間らしい働きがいのある仕事（decent work）

→ 人口減少を踏まえ、賃金面を含む雇用の質が重要

○ アジアの内需の取り込み

→ 世界経済の構造変化に対応し、収益機会を捕捉

→ アジア進出企業はグローバルなサプライチェーンを構築

→ アジア以外にも目配り

»価格競争激化のおそれ

→ 国際標準での指導力、知的財産保護等の対応

→アジア等の活力そのものの取り込み

→対内投資を含めヒト、モノ、カネの相互交流

企業が居心地のよい国は家計にとっても居心地がよいはず
## 第2節 集積のメリット

### 1. 人口の集積と労働生産性

近年、グローバル化の進展の下で新興国の台頭等がみられる状況の中で、人口減少が進む我が国が今後も成長を続けるためには、集積のメリットによるイノベーションの創出や生産性向上は不可欠である。一方、前節でみたように人口や高度人材は政令市に集中している状況にあって、政令市への集積による生産性の向上は地域プロックを支えているのだろうか。ここでは、こうした観点から、各地域における政令市と県庁所在市等への人口の集中と労働生産性との関係や、人口集積と事業所の多様性、行政費用との関係等について分析を行う。

## （地域別には南関東、近畿、政令市別には大阪市、名古屋市で高い労働生産性）

第3－2－1図は、4時点（1995年、2000年、2005年、2009年）で、地域別に労働生産性の推移をみたものである。各時点とも、東京圏、関西圏を含む南関東、近畿で高く、沖縄、九州、東北で低い。また、資本の蓄積や技術進歩、人材の質的向上により、各地域とも、経年的に労働生産性が上昇していることがわかる。

政令市別に推移をみると、1995年の水準では、神戸市で最も高く、これとほぼ同水準で大阪市、川崎市で高くなっている一方、札幌市、仙台市、京都市、北九州市で低くなっている。1995年から2009年にかけて、大阪市、横浜市では大きく上昇しているほか、仙台市、北九州市等でも一定程度上昇している一方、札幌市、さいたま市、京都市、福岡市ではほとんど上昇はみられない。こうしたことから、2009年の水準では、大阪市、横浜市、神戸市の順で高く、札幌市と京都市で低い。

第3－2－1図 労働生産性（実質）の推移

（備考）1．内閣府「県民経済計算」、総務省「国勢調査」、厚生労働省「毎月勤労統計調査（地方調査）」より作成。

2．労働生産性は、各地域プロック・政令市の総生産／労働投入量（就業者数×労働時間）により算出。

3．政令市の労働時間は、その市が属する県の労働時間を使用。

4．市町村の合併は、総務省「廃置分合等情報」に従う。

5. 政令市は札幌市、仙台市、さいたま市、千葉市、横浜市、川崎市、名古屋市、京都市、大阪市、神戸市、広島市、北九州市、福岡市。

6．1995年の政令市はさいたま市を含まない。

7. 地域区分は A。
8. 地域区分は A。

## (人口密度の上昇による労働生産性の上昇)

第3－2－2図は、4時点で、地域ブロックと政令市について、人口密度と労働生産性の対数値の関係をみたものである。地域ブロック、政令市ともに、各年とも正の傾きの回帰直線となり、人口密度の上昇により労働生産性が上昇することが示唆されている。また、回帰直線は、1995年から2005年にかけては、経年的に上方にシフトしているものの、2005年と2009年ではほぼ重なっている。

この推計では、回帰直線の傾きは労働生産性の人口密度弾性値の推計値となるが、この人口密度弾性値は、1995年では0.0734、2009年では0.0601となり、人口密度上昇による労働生産性上昇の効果は1995年と2009年であまり変わらないことがわかる。

第3－2－2図 人口密度と労働生産性の関係

（備考）1．総務省「地域別統計データベース」、内閣府「県民経済計算」、厚生労働省「毎月勤労統計調査（地方調査）」より作成。

2．人口密度における2009年の人口は住民基本台帳に基づく人口を使用した。

3．労働生産性は、各地域プロック・政令市の総生産／労働投入量（就業者数×労働時間）により算出。

4．政令市の労働時間は、その市が属する県の労働時間を使用。

5．政令市は札幌市、仙台市、さいたま市、千葉市、横浜市、川崎市、名古屋市、京都市、大阪市、神戸市、広島市、北九州市、福岡市。

6．1995年及び2000年の政令市はさいたま市を含まない。

7. 図中の線は地域ブロックと政令市を含めた線形近似を表している。

## (人口規模に応じて高まる小売業の労働生産性)

第3－2－3図は、さらに、従業員1人当たりの販売額として算出された小売業の労働生産性を、政令市、政令市を除く県庁所在市、人口5万未満市という3つの区分で、地域別にみたものである。この図からは以下の3つのことが読み取れる。

1つ目は、東京圏を含む南関東の県庁所在市等の水準が最も高くなっていることである。2つ目は、南関東における県庁所在市等と政令市の逆転を除けば、すべての地域で水準の高さが政令市、県庁所在市、人口5万未満市の順になっており、人口規模に応じて労働生産性が高まる傾向
が示されていることである。また、3つ目は、人口5万未満市については東高西低の傾向がみられることである。

第3－2－3図 地域ブロック別の小売業の労働生産性（2007年）

（備考）1．経済産業省「商業統計」、総務省「地域別統計データベース」、厚生労働省「毎月勤労統計調査（地方調査）」より作成。

2．小売業の労働生産性＝小売業販売額／従業員数×労働時間。

政令市や県庁所在市等の労働時間はその市の属する都道府県の労働時間を使用。

3．南関東に含まれる東京都は23区を県庁所在市として計算。

4．人口5万未満市には町村は含まない。

5. 地域区分はA。

## (人口密度の上昇により高まる小売業の労働生産性)

第3－2－4図は小売業について、2007年における労働生産性と人口密度の対数値の関係をみたものである。第3－2－3図で労働生産性の水準が都市規模順になっていたことにより示唆されたとおり、正の傾きの回帰直線がみられ、人口密度の上昇により小売業の労働生産性が高まることが示されている。このことは、人口が高密度な地域では、小売業について効率的な営業ができることを意味する。具体的には、政令市等の大都市では規模の経済効果が働くことによるものと捉えられる一方、中小都市では、近接性により居住者の商業施設の利用頻度が高まり、売上の増加につながることなどが考えられる。
第3－2－4図 人口密度と小売業の労働生産性の関係（2007年）

（備考）1．経済産業省「商業統計」、総務省「地域別統計データベース」、厚生労働省「毎月勤労統計調査（地方調査）」より作成。

2．小売業の労働生産性＝小売業販売額／従業員数×労働時間。

政令市や県庁所在市等の労働時間は、その市の属する都道府県の労働時間を使用。

3．東京23区は県庁所在市として計算。

4．人口5万未満市には町村は含まない。

5．図中の線は地域プロック別政令市、政令市除く県庁所在市、人口5万未満市を含めた線形近似を表している。

6. 地域区分は A。

## （どの切り口で捉えた高度人材でも、労働生産性を向上させる高度人材密度の上昇）

第3－2－5図から第3－2－9図までは、労働生産性と、大学等卒人材及び大学院卒人材密度、高所得人材密度、専門職人材密度、ＩＴ人材密度、外国高度人材密度の対数値との関係をそれぞれみたものである。これらについては、以下のようにまとめられる。

どの切り口で捉えた高度人材であっても、労働生産性の高度人材密度への回帰では、正の傾きがみられ、高度人材密度の上昇は労働生産性を向上させる傾向にある。また、それぞれで比較する時点が異なるにもかかわらず、1990年代から2000年代にかけて、労働生産性の高度人材密度弾力性は、0.07から0.05に低下し、わずかながら、労働生産性水準の上昇に伴う、高度人材密度上昇による生産性上昇効果の低下が示唆されている。
（備考）1．内閣府「県民経済計算」、総務省「就業構造基本調査」、厚生労働省「毎月勤労統計調査（地方調査）」より作成。

2．労働生産性は、各地域プロック・政令市の総生産／労働投入量（就業者数×労働時間）により算出。

3．政令市の労働時間は、その市が属する県の労働時間を使用。

4．1992年A及U2007年Aは、大学等卒人材密度＝短大、高専、大学、大学院卒の有業者／面積として計算。2007年Bは、大学等卒人材密度＝大学院卒の有業者／面積として計算。

5．大学等卒人材密度を求めるにあたっての各地域プロック・政令市の面積は国土地理院「全国都道府県市区町村別面積調」より作成。

6. 政令市は札幌市、仙台市、さいたま市、千葉市、横浜市、川崎市、名古屋市、京都市、大阪市、神戸市、広島市、北九州市、福岡市。

7. 1992年の政令市はさいたま市を含まない。

8．図中の線は地域プロックと政令市を含めた線形近似を表している。

9. 地域区分は A。

## 第3－2－6図 高所得人材密度と労働生産性の関係

（備考）1．内閣府「県民経済計算」、総務省「就業構造基本調査」、厚生労働省「毎月勤労統計調査（地方調査）」より作成。

2．労働生産性は、各地域プロック・政令市の総生産／労働投入量（就業者数×労働時間）により算出。

3．政令市の労働時間は、その市が属する県の労働時間を使用。

4．高所得人材密度＝所得が1,000万円以上の有業者／面積として計算。

5. 高所得人材密度を求めるにあたっての各地域プロック・政令市の面積は国土地理院「全国都道府県市区町村別面積調」より作成。

6. 政令市は札幌市、仙台市、さいたま市、千葉市、横浜市、川崎市、名古屋市、京都市、大阪市、神戸市、広島市、北九州市、福岡市。

7．1992年の政令市はさいたま市を含まない。

8．図中の線は地域プロックと政令市を含めた線形近似を表している。

9. 地域区分は A。
（備考）1．内閣府「県民経済計算」、総務省「国勢調査」、厚生労働省「毎月勤労統計調査（地方調査）」より作成。

2．労働生産性は、各地域プロック・政令市の総生産／労働投入量（就業者数×労働時間）により算出。

3．政令市の労働時間は、その市が属する県の労働時間を使用。

4．厚生労働省「賃金構造基本統計調査」（2011年）において、全国の一般労働者企業規模計（10人以上）で年間賞与その他特別給与額が100万円を超えている、もしくは、きまって支給する現金給与額が60万円を超えている職種について、国勢調査より下記のとおり計算を行った。

5．専門職人材密度＝自然科学系研究者、システム・エンジニア、医師、裁判官、検察官、弁護士、公認会計士、税理士、高等学校教員、大学教員、記者、編集者、鉄道運転従事者、航空機操縦士、航空機関士の合計／面積として計算。

6．政令市は札幌市、仙台市、さいたま市、千葉市、横浜市、川崎市、名古屋市、京都市、大阪市、神戸市、広島市、北九州市、福岡市。

7．1990年の政令市はさいたま市を含まない。

8．図中の線は地域プロックと政令市を含めた線形近似を表している。

9. 地域区分は A。

第3－2－8図 IT人材密度と労働生産性の関係

（備考）1．内閣府「県民経済計算」、総務省「国勢調査」、厚生労働省「毎月勤労統計調査（地方調査）」より作成。

2．労働生産性は、各地域プロック・政令市の総生産／労働投入量（就業者数×労働時間）により算出。

3．政令市の労働時間は、その市が属する県の労働時間を使用。

4．1990年は、ＩＴ人材密度＝情報処理技術者／面積として計算。2005年は、ＩＴ人材密度＝システム

5．政令市は札幌市、仙台市、さいたま市、千葉市、横浜市、川崎市、名古屋市、京都市、大阪市、神戸市、広島市、北九州市、福岡市。

6．1990年の政令市はさいたま市を含まない。

7. 図中の線は地域プロックと政令市を含めた線形近似を表している。

8. 地域区分はA。
第3－2－9図 外国高度人材密度と労働生産性の関係

（備考）1．内閣府「県民経済計算」、法務省「在留外国人統計」、「登録外国人統計」、厚生労働省「毎月勤労統計調査（地方調査）」より作成。

2．労働生産性は、各地域プロック・都道府県の総生産／労働投入量（就業者数×労働時間）により算出。

3．外国高度人材密度＝（出入国管理及び難民認定法上、就労が可能な在留資格のうち、教授、芸術、宗教、報道、投資・経営、法律・会計業務、医療、研究、教育、技術、人文知識・国際業務、企業内転勤、技能を有するもの）／面積として計算。

4. 2009年の外国高度人材密度を求めるにあたっての各地域プロック・都道府県の面積は国土地理院「全国都道府県市区町村別面積調」より作成。

5．図中の実線は各地域プロックと都道府県を含めた線形近似を表している。

6. 地域区分は A。

## （都道府県、政令市ともに、事業所密度の上昇により高まる労働生産性）

第3－2－10図は、都道府県と政令市の事業所密度と労働生産性の関係をそれぞれみたものである。都道府県、政令市ともに、2時点の回帰直線で、正の傾きがみられ、都道府県でも、政令市でも、事業所密度の上昇、すなわち事業所の集積度の上昇は労働生産性を高める傾向にあることがわかる。

なお、この推計では、回帰直線の傾きは労働生産性の事業所密度弾性値の推計値となり、例えば、都道府県について、2001年の回帰係数が0.1219であることにより、仮にある県の事業所密度が2倍になれば、労働生産性は約12%上昇することが示唆されている。2001年から2009年にかけては、都道府県、政令市ともに、この事業所密度弾性値に大きな変化はなく、2001年と2009年における事業所の集積度の上昇による生産性上昇の効果はほぼ等しいことが示唆されている。
（備考）1．総務省「経済センサス-基礎調査」、「地域別統計データベース」、内閣府「県民経済計算」、厚生労働省「毎月勤労統計調査（地方調査）」より作成。

2．事業所密度＝事業所数／可住地面積。

3．労働生産性は、各都道府県・政令市の総生産／労働投入量（就業者数×労働時間）により算出。

4．政令市の労働時間は、その市が属する県の労働時間を使用。

5．政令市は札幌市、仙台市、さいたま市、千葉市、横浜市、川崎市、名古屋市、京都市、大阪市、神戸市、広島市、北九州市、福岡市。

## (集積の経済による札幌市のＩＴ産業の労働生産性上昇)

集積の経済効果や集積の成長の要因等については様々な実証分析が行われており、特に地域特化と都市化がもたらす集積の経済は、世界各国で確認されている。例えば、Henderson(1986)は、米国とブラジルの産業レベルのデータを利用して、製造業の労働生産性に対する地域特化と都市化の経済の推定を行っている。我が国の産業についての分析では、都市データを利用して、Nakamura(1985)は、製造業の労働生産性に対する地域特化と都市化の経済の推定、Tabuchi(1986)は、製造業の労働生産性に対する都市化の経済の推定を行っている。大塚(2010)は、都道府県データを利用して、製造業と非製造業の労働生産性に対する地域特化と都市化の経済の推定を行っている。

また、都市や集積の成長を規定する要因については、Glaeser et al. (1992)は雇用者増加率でみた米国の都市圏の成長を集積の成長と捉え、産業の多様性と企業間の競争が集積の成長にプラスに寄与する一方、産業の特化はマイナスに寄与するとしている。我が国の都市圏についての分析では、亀山（2001）は、都市圏の成長・衰退においては、中心都市の産業における地域特化の経済の影響が大きく、都市化の経済の影響は小さいとしている。一方、内閣府(2003)は、Glaeser et al. (1992)とほぼ同じ設定の分析を行い、特化型・独占型よりも多様性が高く競争の激しい都市圏で成長率が高くなる傾向があるとして、Glaeser et al. (1992)と同様の結果を得ている。

ここでは、1つの事例として、札幌バレーとよばれる、札幌市におけるＩＴ関連の産業クラスターの例を取り上げ、集積の経済による生産性向上についてみる。果実などの房の意味の英語であるクラスターは、企業が特定の地域に集中して立地する産業集積の意味でも用いられる。米国
のシリコンバレーの成功に触発され、世界各国でクラスター形成の政策が導入されており、我が国においても、2001年に経済産業省により、産業クラスター計画が開始されている。札幌バレーは、この産業クラスター計画の1つのプロジェクトである北海道スーパー・クラスター振興戦略の中で、情報産業の集積として位置づけられているものである。

第3－2－11図は、2001年から2009年までの、札幌市と札幌市以外でのIT関連事業者の雇用者密度と労働生産性との関係をみたものである。両者の間の回帰では、正の傾きがみられ、雇用者密度が高いほど労働生産性が高くなる傾向にあることがわかる。一方、札幌市以外の低密度な地域における労働生産性と雇用者密度との間にはそのような関係はみられない。ここでは、雇用者密度は雇用者の集積の程度を表す指標として捉えられ、札幌市のIT関連産業については、規模の経済と集積の経済による労働生産性の上昇が起きている可能性が示唆されている。

政令市のような多種多様な企業や人口が集積する大都市においては、都市の規模に応じて規模の経済が働くとともに、集積の経済として、同業種の集積による地域特化の経済に加え、多様性と異質性から生み出される都市化の経済が、全産業規模の収穫遅増現象として発現する。様々な分野にわたる業種が立地する集積地では、多様なアイデアや情報、技術をもつ人々の交流が、密度の濃い大量な情報の伝達・収集に最善の手段であるフェイス・ツウ・フェイス・コミュニケーションにより、活発に行われている。企業間の地理的な近接性は、こうしたフェイス・ツウ・フェイス・コミュニケーションによるアイデアや情報、技術知識の交換を通じて、研究開発やイノベーションを容易にすることにより、都市全体の生産性を高めると考えられる。札幌市のIT産業についても、規模の経済とともに、同業種はもとより、多種多様な業種とのこうした相互交流を通じて獲得された多くのアイデアやビジネス機会等のメリットをもたらす集積の経済が、労働生産性を押し上げている可能性が示唆されている。

第3－2－11図 札幌バレーの事例における雇用者密度と労働生産性の関係（2001～09年）

（備考）1．内閣府「国民経済計算」、「県民経済計算」、総務省「地域別統計データベース」、北海道経済産業局及び（社）北海道IT推進協会「北海道ITレポート」より作成。

2．労働生産性＝ＩＴ企業の売上高/従業員数。

2001～2004年は「対事業所サービス」、2005年以降は「情報サービス・映像文字情報制作業」業種のデフレータを用いて実質化。3．雇用者密度＝県民雇用者数/可住地面積。
## （政令市、県庁所在市等への人口集中度が高い地域ブロックほど高い労働生産性）

第3－2－12図は、各地域ブロックにおける労働生産性と、政令市及び県庁所在市等への人口の集中度との関係をみたものである。2010年では推計値の有意性がやや低くなっているものの、3時点とも正の傾きがみられる。このことは、総じてみれば、各地域ブロックにおける政令市及び県庁所在市等への人口集中度が高い地域ブロックほど労働生産性は高い傾向にあることを示唆している。この要因として、第3－2－11図の札幌バレーの例でみたように、政令市や県庁所在市等では、人口の集中による人口密度の上昇により、規模の経済とともに、同一業種による地域特化の経済に加え、都市化の経済とよばれる、多様性と異質性から生み出される集積の経済が発現し、労働生産性の上昇に寄与することが考えられる。

なお、3時点での回帰直線の傾きは、1990年の0.05から2010年では0.03に低下し、経年的な労働生産性の上昇に伴い、労働生産性と人口集中度の間の正の関係性が弱まっていることが示唆されている。

第3－2－12図 各地域ブロックの人口集中度と労働生産性との関係

（備考）1．内閣府「県民経済計算」、総務省「国勢調査」、厚生労働省「毎月勤労統計調査（地方調査）」より作成。

2．労働生産性は、各地域ブロックの総生産／労働投入量（就業者数×労働時間）により算出。2010年は、統計データの制約上、09年度の数値を使用して算出したものを代用。

3．人口集中度は、各地域ブロック内における政令市と県庁所在市の人口比率。

4. 地域区分は A。
## 2 ．人口の集積と非製造業での雇用創出

これまでにみたように、各地域ブロックの製造業の生産額に占める政令市の比率は低下する一方、北海道、東北、南関東、中国では卸・小売業とサービス業の事業所数に占める政令市の比率は上昇しており、これらの地域の政令市では、人口の集中と密接に係る雇用創出に関して、卸・小売業とサービス業の重要性が増しているものと考えられる。ここでは、こうした観点から、人口の集中と卸・小売業、サービス業の従業員数との関係について分析を行う。

## (地域間でほぼ等しい単位人口当たりのサービス、卸・小売の従業員数)

第3－2－13図は、地域別にみた、人口1,000人当たりのサービス業及び卸・小売業の従業員数の推移である。サービス業については、各地域とも、従業員数は経年的に上昇しており、2009年の水準でみると、南関東、近畿、沖縄で比較的高くなっている。一方、卸・小売業については、各地域とも、従業員数は経年的に低下しており、2009年の水準でみると、南関東、北陸、近畿で比較的高くなっている。

いずれにしても、雇用の確保という観点での効果については、単位人口当たりでみると、サービス業、卸・小売業とも地域間で大きな差はないものとみられる。

第3－2－13図 地域ブロック別人口1,000人当たりの従業員数の推移

（備考）1．総務省「事業所・企業統計調査」、「経済センサス-基礎調査」及び「住民基本台帳に基づく人口、人口動態及び世帯数調査」より作成。

2．地域区分はA。

## （地域間でも、都市規模間でも、ほぼ等しい従業員数の人口密度弾性値）

第3－2－14図は、卸・小売業及び各種サービス業の従業員数について、地域別に、政令市の合計値、政令市を除く県庁所在市等の合計値及び人口5万未満市の合計値を算出し、その対数値とそれぞれの区分の人口密度の対数値との関係をみたものである。

どの業種についても、正の傾きがみられ、回帰直線の下方に乖離している沖縄の2点（県庁所在市、人口5万未満市）を除くと、サンプルが比較的良好に回帰直線の回りに分布している。また、推計された回帰直線の傾きは、従業員数の人口密度弾力性であり、例えば、卸・小売業の人
口密度弾力性が0.502となっていることは、仮に人口密度が2倍になった場合、卸・小売業の従業員数は約1.5倍になることを意味する。第3－2－14図からは、以下の2つのことがわかる。

1 つ目は、第 3－2－13 図により、人口 1,000 人当たりのサービス業及び卸・小売業の従業員数について地域間の差が大きくないことが確認されたことと同様に、人口密度と従業員数の間の関係では、沖縄を除けば、地域間で大きな差はないことである。

2つ目は、各地域ブロック内において、人口密度と従業員数の間の関係については、政令市、県庁所在市、人口5万未満市という3つの人口規模の異なる都市間でも大きな差はないことである。

なお、2つのサンプルが下方に乖離している沖縄についても、2点を結ぶ直線の傾きは、回帰直線の傾きとほぼ同じであることから、他地域に比べ水準は低いものの、人口密度と従業員数の関係では他地域と大きな差はない。
第3－2－14図 地域ブロック別人口密度と業種別従業員数の関係（政令市、政令市除く県庁所在市、人口5万未満市）

✗地域プロック別政令市 ■地域プロック別政令市除く県庁所在市 ●地域プロック別人口5万未満市

（備考）1．総務省「国勢調査」及び「経済センサス-基礎調査」より作成。

2．人口密度は2010年、従業員数は2009年のデータを使用している。

3．東京23区は県庁所在市として計算。

4. 人口 5 万未満市には町村は含まない。

5．図中の線は地域プロック別政令市、政令市除く県庁所在市、人口5万未満市を含めた線形近似を表している。

6. 地域区分は A。
## （国際競争力向上の観点から求められる学術・専門サービスやその他サービスの集積）

第3－2－15図は、第3－2－14図で推計された業種別従業員数の人口密度弾性値を比較したものである。最も人口密度弾性値が大きい業種は、法律事務所や税理士事務所等の専門サービスや土木や建築等の技術サービス等から構成される学術・専門サービスであり、これに建物サービスや派遣業等のその他サービス、宿泊・飲食の順で続く。これらの業種は、人口の集積による雇用創出効果が相対的に大きい業種であるといえる。

一方、医療・福祉では、郵便局等の複合サービスを除く業種の中では、最も人口密度弾性値が小さくなっている。しかしながら、同じ人口密度であっても、高齢者の多い地域であれば、ここで推計された弾性値よりも大きい弾性値が示され、人口密度の増加により、医療・福祉でより多くの雇用が生み出されるものと考えられる。

労働集約的な卸・小売業とサービス業の従業員数は、地域・都市におけるそれぞれの業種の潜在的な事業規模を示すと考えられる。こうした観点からは、都市における多種多様な経済活動を支えるソフトインフラともいうべき、オフィス向けサービスを供給する、学術・専門サービスとその他サービスの人口密度弾性値が特に大きいことは、都市が企業や人材を集めて成長するためには、これらの2つの業種について、それに見合ったより多くの集積を用意しておく必要があることを示唆している。地域や都市の国際競争力向上の観点からは、こうしたサービス業種について、例えば特区制度を活用した集積形成を図るなど、政策的な対応も考えられる。

第 3－2－15 図 業種別従業員数の人口密度弾力性

（備考）1．総務省「国勢調査」及び「経済センサス-基礎調査」より作成。

2．人口密度は2010年、従業員数は2009年のデータを使用している。
### 3. 人口集積と事業所の多様性

## （人口規模に応じて、おおむね事業所の多様性と網羅性が上昇）

第3－2－16図は、2001年と2012年の、人口規模の異なる秩父市、三鷹市、日立市、八王子市という首都圏内の4市について、NTT業種分類における総業種数（2001年2,276業種、2012年2,011業種）に占める当該市に立地する業種数比率（立地業種比率）を示したものである。この図からは、以下の2点が読み取れる。

1 つ目は、2001 年、2012 年ともに、人口規模が大きい市ほど、立地業種数が多いことである。2 つ目は、2001 年から 2012 年にかけて、4 市とも、立地業種比率は上昇しており、特に、三鷹市を除く 3 市では、総業種数の減少にもかかわらず、立地業種数そのものが増加していることである。

第3－2－17図により、2001年から2012年にかけての、4市の立地業種数の変化についての業種別内訳をみると、立地業種数が増加している秩父市、日立市、八王子市の3市では、飲食業が大半を占める農林漁業・食料食品・飲食業や社会関連サービス等分野で業種数が増加していることがわかる。

立地業種数は、それぞれの市において展開されている事業所の種類であることから、これらのことは、人口規模が大きい市ほど、営業的に成立可能な事業所の多様性が大きいこと、また、2001年から2012年にかけて、人口規模に応じて、おおむね事業所の多様性と網羅性が上昇していることを示している。

第3－2－16図都市規模別立地業種数の推移

（備考）1．NTT情報開発(株）「NTT電話帳データ」及びNTT番号情報(株）「デイリータウンページ」、「ビジネスタウンページ」より作成。

2．立地業種比率＝当該市に立地する業種数/NTT電話帳における総業種数×100。

3．集計の単位となる総業種数は2001年が2,276業種、2012年が2,011業種と異なっている点に留意。
第3－2－17図都市規模別立地業種数の比較

(2012年の対2001年比寄与度、%)

（備考）1．NTT情報開発(株）「NTT電話帳データ」及びNTT番号情報(株）「デイリータウンページ」、「ビジネスタウンページ」より作成。

2．各業種の総数は2001年と2012年で異なっている点に留意。

## （医療分野においても、人口規模に応じて、科目の多様性と網羅性が上昇）

第3－2－18図は、さらに医療機関の診療科目等について、第3－2－16図と同様に、NTT業種分類における総業種数（2001年72業種、2012年61業種）に占める当該市に立地する業種数比率を示したものである。

この図からも、第3－2－16図と同様に、人口規模が大きい市ほど、立地業種数が多いこと、総業種数の減少にも係らず、立地業種数そのものが増加する傾向にあり、4市とも、立地業種比率は上昇している。このことは、医療分野においても、人口規模が大きい市ほど開設可能な科目の多様性が大きいこと、また、2001年から2012年にかけて、人口規模に応じて、おおむね科目の多様性と網羅性が上昇していることを示している。
第3－2－18図都市規模別立地業種数の推移（医療機関）

（備考）1．NTT情報開発(株）「NTT電話帳データ」及びNTT番号情報(株）「デイリータウンページ」、「ビジネスタウンページ」より作成。

2．立地業種比率＝当該市に立地する業種数/N T T電話帳における総業種数×100。

3．集計の単位となる総業種数は2001年が72業種、2012年が61業種と異なっている点に留意。

## (人口規模に応じて決まる事業所数)

第3－2－19図は、2001年と2012年で、NTT電話帳に掲載されている4市の青果物店等、スーパー等、主要医療機関及び介護サービス（在宅）の事業所数を示したものである。この図からは、以下の2点がわかる。

1 つ目は、いずれの業種についても、事業所数は人口規模に応じて決まる傾向にあることである。2 つ目は、2001 年と 2012 年を比較すると、青果物店等については大幅に減少、スーパー等については減少となっている一方、主要医療機関については三鷹市を除く3 市では増加、介護サービス（在宅）については大幅な増加となり、食料品販売関係の事業所は減少、医療福祉関係では増加傾向となっていることである。

なお、事業所数は人口規模に応じて決まる傾向にあることは、これらの事業所数を人口 1,000 人当たりでみた第 3－2－20 図により明瞭に確認される。
(事業所数) 青果物店等

(事業所数) 主要医療機関

(事業所数) 介護サービス（在宅）

（備考）1．NTT情報開発株「NTT電話帳データ」及びNTT番号情報株「デイリータウンページ」、「ビジネスタウンページ」より作成。2．青果物店等は、くだもの店、食肉店、青果物店、鮮魚店の合計。

3．スーパー等は、コンピニエンス店、スーパーストア、ディスカウント店の合計。

4．主要医療機関は、助産師・助産所、医院・診療所、各種診療科、総合病院、病院・療養所、保健所、臨床検査・治験サービスの合計。

第3－2－20図都市規模別立地事業所数（人口1,000人当たり）の推移

(事業所数)介護サービス（在宅）

（備考）1．NTT情報開発「NTT電話帳データ」及びNTT番号情報「デイリータウンページ」、「ビジネスタウンページ」より作成。2．青果物店等は、くだもの店、食肉店、青果物店、鮮魚店の合計。

3. スーパー等は、コンビニエンス店、スーパーストア、ディスカウント店の合計。

4．主要医療機関は、助産師・助産所、医院・診療所、各種診療科、総合病院、病院・療養所、保健所、臨床検査・治験サービスの合計。

5. 人口は総務省「住民基本台帳に基づく人口、人口動態及び世帯数調査」を用いた。
## （医療のような基礎的サービスであっても、人口密度の低い地域では過少になる傾向）

第3－2－21図は、さらに、これらの事業所数を可住地面積で除した事業所密度を示したものである。この図からは、いずれの種類の事業所についても、その密度の大きさは、三鷹市、八王子市、日立市、秩父市の順になっており、青果物店等を除く3業種の事業所については、東京都内の2市と地方圏の2市との差は大きい。特に、事業所密度の最も高い三鷹市と最も低い秩父市との差は、基礎的サービスを提供する事業所である主要医療機関で最も大きくなっている。

これらのことは、事業所が人口規模に応じて立地される場合、医療のような基礎的サービスであっても、可住地面積当たりでみた事業所数は、人口密度の低い地域では過少になる傾向にあることを示しており、車で移動のできない高齢者等の交通弱者が日常生活を送るうえでの困難が懸念される。

第3－2－21図 都市規模別立地事業所密度の推移

（備考）1．NTT情報開発樑「NTT電話帳データ」及びNTT番号情報（デイリータウンページ）、「ビジネスタウンページ」より作成。

2．青果物店等は、くだもの店、食肉店、青果物店、鮮魚店の合計。

3．スーパー等は、コンビニエンス店、スーパーストア、ディスカウント店の合計。

4．主要医療機関は、助産師・助産所、医院・診療所、各種診療科、総合病院、病院・療養所、保健所、臨床検査・治験サービスの合計。

5．可住地面積は総務省「地域別統計データベース」による。ただし、2012年は2010年の数値を用いている。
## 第1部 総論

## 第1章 通信及び情報化の現況

昭和49年度の我が国経済においては，前年度から継続した異常なインフレーションを収束するために採られた総需要抑制策が長期にわたって堅持された結果，物価は徐々に安定の方向に向かうこととなったものの，一方では不況の規模が大きなものとなり，経済成長率は，名目では17.9%の伸びとなったが，実質ではマイナス0.6％と戦後初めてのマイナス成長を記録した。社会経済活動の基盤をなす通信の分野においてもこのような状況を反映し，通信サービスの総生産額（収入額）は，2兆9,025億円で前年度に比べ10.1%の増加にとどまった。

本章では、まず、49年度の通信の動向として、1通信の動向、2通信事業の財務状況、3通信関係施設の整備、4通信関連産業の動向、5日本経済における通信事業を順次取り上げ、次いで我が国における情報化の進展度合いを都道府県別比較を中心として検討、評価する。

## 第1節 昭和49年度の通信の動向

## 1 通信の動向

## (1) 概况

最近の国内通信の動向は第1－1－1図に示すとおりである。

49年度の内国郵便物数は140億通であり，前年度に対し6.5%増となった。これは，石油危機の影響により前年度実績が特に後半において低かったこと，参議院議員選挙及び統一地方選挙に伴い選挙関連郵便物が増加したこと，年
賀郵便物が高い増加率を示したことなどによるものとみられる。これを郵便サービスの生産額からみると、第1－1－3表に示すとおりであり、49年10月1日から小包郵便料金を改定したこともあって、3,793億円と前年度に比べ8.7％の増加となった。

第1—1—1図 国内通信の動向

（注）1. 一般加入電話数は，各年度末の数である。

2. 電話総利用回数は特別調査による推定である。

49年度末加入電話加入数（集団電話を除く。）は2,744万に達した。これは，日本電信電話公社（以下「電電公社」という。）関係投資の圧縮の中で電話の架設を優先した結果，328万個の増設があったためである。申し込んでもすぐには付かない積滞電話の数は，新規需要の落ち込みも加わり，48年度末の181万件から49年度末には一挙に99万件に減少し，国民100人当たり普及率も35.6個となった。住宅用電話の加入電話全体に占める構成割合は48年度の57.7%から61.0%へと上昇し，世帯普及率は56.4%に達した。電話総利用回数は伸びているものの，1加入当たりの利用回数は前年度の1日平均4.5
回から，49年度には4.0回へと減少してきている。電話サービスの49年度生産額をみると，このような構造的原因に加え，景気の強い影響を受け，1兆6,692億円と対前年度比10.1％の増加にとどまった。47年度，48年度における対前年度比がともに16.5％増であることと比べるとかなりの落ち込みを示した。なお，有線放送電話の生産額は216億円で，対前年度比1.9％の増加であった。

専用サービスは，電話のほか，データ伝送，模写伝送等多様な用途に利用されているが，その利用動向を回線数（A～J規格）でみると，49年度は26万回線と前年度に比べ8.7％増加し，前年度と同様の伸びを示した。この結果，49年度の専用サービスの生産額は446億円で，対前年度比6.2％の増加であった。

電信サービスについてみると，電報の発信通数は，38年度の9,461万通をピークに毎年減少を続けているが，49年度も対前年度比3.9%減の4,268万通であった。国民1人当たりでみるとわずか0.4通しか利用されず，利用内容も慶弔電報が61.5%を占めている。一方，加入電信は着実に伸びており，49年度末加入数は対前年度比8.4%増の7万加入となったが，利用の少ない層への普及を反映して，1加入当たり通信料は月額1万2,700円と前年度より更に下降した。電信サービスの生産額は382億円で，対前年度比2.1%増とほぼ横ばいとなった。

データ通信はここ数年と同様の高い成長を示している。データ通信システム数（私設システムを除く。）は49年度末1,168システムとなり、前年度に比べ57.0%増加した。電子計算機のうちでオンラインシステムに使用されているものが全設置台数に占める割合を示すオンライン化率も年々上昇し、4.9％となった。また、周辺・端末装置はますます多様化、高度化の傾向を強めている。特定通信回線の利用状況でみると3万4千回線と前年度に比べ31.4％の増加となっており、特に高速回線の伸びが目立っている。このような状況の下で公社データ通信サービスの生産額は457億円と前年度に比べ51.8％の増加となった。
テレビジョン放送は国民の間に広く普及しており、日本放送協会（以下「NHK」という。）の受信契約総数は49年度末において対前年度比3.3%増の2,575万件で、世帯普及率は91.7%に達した。このうちカラー契約は2,054万件となり、世帯普及率は73.1%と上昇したが、その契約数の伸びは47年度32.5%、48年度17.3%、49年度12.0%と年々低下しており、カラーテレビ普及の頭打ち傾向は次第に顕著になってきている。民間放送については、前年度大幅な伸びを示した広告費は、49年度の景気停滞の影響を受け、伸び悩みをみせた。この結果、放送サービスの生産額は6,358億円となり、対前年度比10.0%増にとどまった。このうちNHKによるものが1,228億円（5.7%増）、民間放送によるものが5,130億円（11.1%増）である。

次に，最近の国際通信の動向は第1－1－2図に示すとおりである。

国際通信需要も内外経済の深刻な不況を反映して，従来の高い伸びから急速に鈍化した。国際電話は，通話度数でみると，48年度は対前年度比で52.5％増と大幅な上昇を示したが，49年度は745万度で対前年度比17.8％増と低い伸びとなった。また，国際電話サービスの生産額をみると，通話時間の漸

第1—1—2図 国際通信の動向

郵政省，国際電電資料により作成。
減傾向も加わり，前年度に比べ10.4％増の318億円とその伸びは低下した。

国際加入電信においてもやや低調で，対前年度比15.8%増の1,243万度となり，また，国際電報は551万通と前年度の実績を下回った。その結果，国際電信サービスの生産額は対前年度比9.7%増の363億円となった。

なお，外国郵便（差立＋到着）は，1億9,794万通（個）で対前年度比1.4%の増加とほぼ横ばいであり，地域別にはアメリカ州との間のものが最も多く41.0%を占めている。

第1—1—3表 通信サービスの生産額

(单位：億円)

区 別	48年度	49年度	増△減率(%)	備 考
郵 便	3,490	3,793	8.7	郵政事業特別会計における郵便業務収入
公 社 電 話	15,160	15,660	16,692	17,226	10.1	10.0	電電公社の電話収入
有線放送電話	212	216	1.9	事業収入
国 際 電 話	288	318	10.4	国際電電の電話収入
公 社 電 信	374	705	382	745	2.1	5.7	電電公社の電信収入
国 際 電 信	331	363	9.7	国際電電の電信収入
公 社 専 用	420	446	6.2	電電公社の専用収入(テータ通信料を除く。)
公社データ通信	301	457	51.8	電電公社のデータ通信料
N H K	1,162	5,779	1,228	6,358	5.7	10.0	受信料収入と交付金収入
民間放送	ラジオ	604	683	13.1	民間放送各社のラジオ営業収入
テレビジョン	4,013	4,447	10.8	民間放送各社のテレビ営業収入
計	26,355	29,025	10.1
参考	国民総生産	1,152,631	1,359,203	17.9
個人消費支出	592,106	729,057	23.1

有線放送電話は郵政省資料，民間放送は「日本放送年鑑」（昭和50年版），その他は各年度決算による。

## (2) 主な動き

### 7. 低迷した通信事業経営

49年度の日本経済は，戦後初めて実質経済成長率がマイナスになる一方，
卸売・消費者物価上昇率が48年度に引き続き2けたを記録したため，景気後退過程で総需要抑制策が実施されるという異常な事態を経験した。

これらの経済情勢の下で，通信事業経営も景気後退に伴い収入が純化する一方，人件費をはじめとする諸経費の高騰により支出が増加し，厳しい局面に立たされた。また，物価政策の立場から公共料金の値上げ抑制が行われ，郵便料金，電話料金等は凍結されることとなった。その結果，通信事業の営業損益は次のような悪化の状況を示した。

まず，郵便事業においては，49年度の収支は1,247億円の赤字で，事業経営は財政面において極度に悪化するに至った。

次に，国内公衆電気通信の分野においては，電電公社の事業収支は，1,672億円の赤字で，前年度の259億円の黒字から大幅な赤字に転落した。国際公衆電気通信の分野においても，国際電信電話株式会社（以下「国際電電」という。）の営業利益は，前年度に比べ41億円減少し，128億円の黒字にとどまっている。また，NHKについてもその経常事業収支をみると，40億円の赤字となっている。民間放送の営業利益は485億円で，前年度に比べ153億円減少した。

一方，通信機器の受注についても，総需要抑制による官公需の減少，景気後退による民需の減少があり，49年度の通信機器受注総額は5,951億円となり，48年度に比べ3.6%の減となった。

## イ．新しい通信サービスの提供

国民生活の高度化，多様化に伴い，通信サービスに対する要望も多様化してきており，このような状況の下で49年度には各種の新しい通信サービスが提供された。その主なものは次のとおりである。

郵便の分野においては，50年2月から英国，ブラジル，香港を，6月からは米国を対象として，国際ビジネス郵便の取扱いを開始した。これは，航空，書留及び別配達（速達扱い）を組み合わせたサービスである。

電気通信の分野においても，50年3月には支店代行電話及び着信転送電話が試行サービスとして開始された。これらは，区域外通話の費用を着信者が
負担する形態のサービスで，例えば，支店代行電話の場合，東京の電話から大阪の支店代行電話（東京の電話番号が付与されている。）に区域内通話の料金で通話することが可能となる。発信者の費用負担が軽減されるこのサービスを利用することにより，各企業は顧客サービスの向上，合理化，省力化，営業規模の拡大等を図ることができる。

50年3月にはプッシュホンによる国鉄列車予約サービスが開始された。これにより、東京23区内のプッシュホンから新幹線の座席予約が行えるようになった。

また，防災計画の一環として，49年10月には，災害応急復旧用無線電話，災害応急復旧用移動局電話のサービスが開始された。前者は，災害により加入電話の設備が滅失した際，その代替として使用できるよう災害の復旧，救護に重要な関係を有する国の機関，地方公共団体等にあらかじめ配備される無線電話で，後者は，災害により電話取扱局の設備等が滅失したため加入電話が使用できなくなった際，その代替として使用される電話である。なお，無線電話は830台，移動局電話装置は15装置が49年度中に配備された。

### ウ. 新しい通信サービスに関する調査

郵政省では，新しい通信サービスを開発するため次の2点について調査を行った。

## (7) 多重放送

多様化する国民の情報需要にこたえるとともに，有限である電波の効率的使用を図るための一方策として，既存のテレビジョン放送や超短波放送（FM放送）の電波に別の情報を重畳して放送を行うこと（多重放送）に関する調査を行うため，多重放送に関する調査研究会議が49年7月に郵政省に設置された。

同会議は多重放送に関する需要動向調査，多重放送の種類とその実用化に関する調査研究及び多重放送実施に伴う放送体制の在り方に関する研究について，51年度を目途に検討を進めているところである。

## (イ) 農林漁業地域における多目的総合情報システム