Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
一 般 勘 定
財 產 目 錄 (昭和58年3月31日現在)
摘	要	金 額(円)	摘	要	金 額(円)
貸 付 金	4,927口	6,029,469,194,031	土地	20箇所	44,160m²の35%、5,519m²の226,681/552,066及び21,280m²
支 払 承 諾 見 返 債務保証見返	353件	25,556,943,167	建 物	31棟外	3,898,168,267
有 価 証 券	16,260,511,530	延2,244m²の5%、延129m²の35%、延423m²の40%、延17,967m²(共有分)及び延24,043m²外	3,898,168,267
国 債 外国為替資金証券	16,258,037,400	什 器	1,744点	2,238,115,439
その 他 証 券 電信電話債券	2,610,000円	2,474,130	建 物 仮 払 金	1,845,840
現 金 預 付 金	667,310,165	外 貨 債 券 発 行 差 金	573,824,318
現 金	2,024,253	雑 勘 定	61,892,931,978
預 付 金	665,285,912	仮 払 金	27口	185,103,039
日本銀行	659,050,993	未 収 貨 付 金 利 息	61,404,416,329
日本興業銀行	6,234,919	未 經 過 借 入 金 利 息 その 他	219,784,196
動 産 不 動 産	10,369,084,503	そ の 他 雑 勘 定	43口	83,628,414
営業用土地建物什器	10,367,238,663	合 計	6,144,789,799,692
特別勘定財產目錄(昭和58年3月31日現在)
摘 要	金 額(円)	摘 要	金 額(円)
貸 付 金	預 付 金
貸 付 金	2口	18,805,736,744	日本銀行	60,428
有 価 証 券	雑 勘 定
国 債 利付国庫債券 額 面 3,074,750,000円	3,203,034,473	未 決 済 貸 付 金 利 息	5,057,318,795
現 金 預 付 金	合 計	27,066,150,440
## コード番号について

## 1 コード番号設定の目的

コード番号設定の目的は、予算の内容について、その分析を多角的に行うため、経費の性質、分類等を明らかにすることにある。

## 2 コード番号の読み方

（１）各政府関係機関に付した４桁の数字は、左から１桁は公社、公庫及び銀行別区分のコード番号、次の３桁は公社、公庫、銀行ごとに付したコード番号である。なお、この３桁のうち、末尾の１桁の１から始まる数字は公社ごとに付した勘定のコード番号である。

(２）三公社(勘定区分のあるものは勘定。以下同じ。)の項別区分の表、収入支出予定額科目別表及び事業計画表中の収入支出予定額内訳の表の収入及び支出の各項に付した2桁の数字は、三公社ごとに付した収入及び支出の項のコード番号である。

（３）三公社の事業計画表中の収入支出予定額内訳の表の支出の各項別内訳に付した数字は、使途別（１桁）の分類を明らかにするコード番号である。

（４）公庫及び銀行の収入の款項目別区分の表及び収入支出予定額科目別表の収入に付した６桁の数字は、左から款（２桁）、項（２桁）、目（２桁）をあらわすコード番号である。

（５）公庫及び銀行の支出の事項別説明の表及び収入支出予定額科目別表の支出の各項に付した２桁の数字は、公庫及び銀行ごとに付した項のコード番号である。

(6) 公庫及び銀行の収入支出予定額科目別表の支出の各目に付した3桁の数字は、左から使途別(1桁)の分類を明らかにするコード番号及び従来の目の一連番号(2桁)である。

(7) 各種分類のコード番号は次のとおりである。

(イ) 政府関係機関

1010	日本 専 壳 公 社	2020	住宅 金融 公 庫
1020	日本 国有 鉄 道	2030	農林 漁 業 金 融 公 庫
1021	損 益 勘 定	2040	中小企業 金 融 公 庫
1022	資 本 勘 定	2050	北海道東北開発公庫
1023	工 事 勘 定	2060	公營企業金融公庫
1024	特定債務整理特別勘定	2070	中小企業信用保険公庫
1030	日本電信電話公社	2080	医療金融公庫
1031	損 益 勘 定	2090	環境衛生金融公庫
1032	資 本 勘 定	2100	沖縄振興開発金融公庫
1033	建 設 勘 定	3010	日本開発銀行
2010	国 民 金 融 公 庫	3020	日本輸出入銀行

## (口) 使途別分類

1	人 件 費	5	補 助 費・委 託 費
2	旅 費	6	他 会 計 へ 繰 入
3	物 件 費
4	施 設 費	9	そ の 他
(備考)
国民経済計算上の政府支出を算出する場合の便宜に供するため、損益計算書の固定資産の減価償却費に資本形成を明らかにするコード番号20を付し、また、貸借対照表の資本形成に該当する項目については、その全額が資本形成となるのではなく、前年度額に対する当該年度の増(減)額が資本形成となるので、これを明らかにするためコード番号20の上に・を付して20と表示した。(参考) 公庫及び銀行の収入支出予定額科目別表の支出の各目に付したコード番号の読み方の例
科目	昭和59年度予定額(千円)	前年度予算額(千円)	比較増△減額(千円)
01 事業損金	449,995,630	432,174,428	17,821,202
1-01 役員給	111,994	109,815	2,179
1-01(1)(2)
(1) 使途別→人件費(2) 従来の目の一連番号
平成22年度12月末中間評価 第2期 麻しん・風しん含有ワクチン接種率(平成22年4月～12月)

・順位は、麻しんワクチン接種率⑤により表示している。

平成22年12月末時点

第2期
順位	都道府県	麻しん風しんワクチン接種対象者数(人):①	MRワクチン接種者数(人):②	麻しん単抗原ワクチン接種者数(人):	風しん単抗原ワクチン接種者数(人):	麻しんワクチン接種率(%) :⑤=(②+③)/①×100	風しんワクチン接種率(%) :⑥=(②+④)/①×100
全国	1,107,391	784,770	109	94	70.9	70.9
1	福井県	7,343	6,068	0	0	82.6	82.6
2	新潟県	19,580	15,893	1	1	81.2	81.2
3	群馬県	18,241	14,751	2	2	80.9	80.9
4	島根県	6,062	4,805	0	0	79.3	79.3
5	岩手県	10,886	8,575	0	0	78.8	78.8
岐阜県	18,877	14,882	1	2	78.8	78.8
香川県	9,227	7,269	1	0	78.8	78.8
8	秋田県	7,975	6,241	0	0	78.3	78.3
9	京都府	21,801	16,973	1	1	77.9	77.9
10	石川県	10,409	8,065	0	0	77.5	77.5
11	富山県	9,356	7,228	0	0	77.3	77.3
12	三重県	16,845	13,001	1	1	77.2	77.2
13	愛知県	70,439	54,231	3	2	77.0	77.0
14	茨城県	26,393	20,140	1	3	76.3	76.3
15	長野県	19,177	14,611	4	3	76.2	76.2
16	和歌山県	8,176	6,203	0	0	75.9	75.9
17	静岡県	34,370	25,744	3	1	74.9	74.9
18	宮城県	19,850	14,816	0	0	74.6	74.6
19	徳島県	6,349	4,697	0	0	74.0	74.0
20	山形県	9,773	7,216	0	0	73.8	73.8
21	鳥取県	5,145	3,790	0	0	73.7	73.7
22	鹿児島県	15,139	11,063	0	0	73.1	73.1
23	山梨県	7,476	5,433	1	0	72.7	72.7
長崎県	12,381	9,003	0	0	72.7	72.7
25	栃木県	17,269	12,473	1	2	72.2	72.2
26	愛媛県	11,952	8,612	3	1	72.1	72.1
27	沖縄県	16,384	11,781	1	2	71.9	71.9
28	滋賀県	14,075	10,097	4	4	71.8	71.8
29	奈良県	12,180	8,716	0	0	71.6	71.6
山口県	12,134	8,683	1	1	71.6	71.6
31	埼玉県	63,074	44,979	3	6	71.3	71.3
32	千葉県	55,004	38,993	4	5	70.9	70.9
佐賀県※	7,934	5,623	2	3	70.9	70.9
34	福島県	18,077	12,699	3	1	70.3	70.3
35	兵庫県	50,249	34,873	3	6	69.4	69.4
36	大分県	10,027	6,891	0	1	68.7	68.7
37	東京都	99,263	67,812	8	15	68.3	68.3
38	岡山県	17,425	11,776	4	3	67.6	67.6
39	青森県	11,045	7,458	2	1	67.5	67.5
40	熊本県	16,248	10,935	1	0	67.3	67.3
41	福岡県	44,380	29,413	2	1	66.3	66.3
42	北海道	42,735	27,748	5	5	64.9	64.9
43	大阪府	75,080	48,604	13	8	64.8	64.7
44	広島県	25,549	16,471	2	2	64.5	64.5
45	宮崎県	10,301	6,476	0	0	62.9	62.9
46	神奈川県	79,944	49,453	28	11	61.9	61.9
47	高知県	5,792	3,506	0	0	60.5	60.5
## 参考文献

(第2章)

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# 情報通信と経済成長

「情報・知識の時代」の経済成長

## (1) 「情報・知識の時代」の到来

経済成長を超長期的に見ると、「農業の時代」「工業の時代」を経て今日に至っている。そして21世紀に入り数年が過ぎた今日、新しい時代として、「情報・知識の時代」が到来すると指摘されている $ ^{1} $ 。

各時代にはそれぞれ大きな変革をもたらした契機があり、新たな経済成長の源泉が出現した。それは、「農業の時代」には肥沃な広い土地であり、「工業の時代」には資本設備であった。これからの「情報・知識の時代」には、ICTが変革をもたらす契機となり、情報・知識が新たな経済成長の源泉になると考えられる（図表1-1-1）。

経済成長を超長期でとらえたとき、それは単純な直線で描かれるものではなく、新しい成長の源泉やそれを支える技術が出現し、それに適応した社会経済システムが構築されることにより、新たな成長の段階に入る。そして当初は急速に成長し（収穫遅増局面）やがて成長は緩やか（収穫遅減局面）になる。つまり経済は各時代において、ぼっ興期、成長期、成熟期を繰り返し、全体として成長が持続されていく。これを図示すると経済成長の軌跡はローマ字の「S」を描く曲線となる（図表1-1-2）。そしてこの新旧のS字曲線が交差する場面で、社会経済の構造が大きく転換し、次の時代の経済成長へと移行していく。

工業の時代においては、まず蒸気機関の発明により軽工業を中心とした第一次産業革命が起こり、18世紀から19世紀中葉までの経済成長を可能にした。次いで19世紀後半から20世紀にかけて第二次産業革命が起こり、電力、石油等をエネルギーとする資本設備が経済成長の源泉となった。後に大量生産・大量消費の時代といわれることになる第二次産業革命以降の工業の時代においては、企業により大規模で高度な資本設備の導入が進み、それが経済成長を持続させた。そこでは技術開発に高度な専門知識が必要とされ、応用面では作業の自動化・機械化が進んだ。

一方、情報・知識の時代においては、コンピュータ等の情報通信資本が新しい資本設備として、相互にネットワーク化される。つまり、ICTが普及しネットワーク化されることで、これまで以上に情報や知識の交流が活発になり、新しいアイディアや創意工夫等によって様々なイノベーションが生み出される。情報・知識の時代においては、農業や工業の時代の特質に加えて、このような多様な情報・知識をいかに利用するかが決定的に重要な意味を持つようになると考えられる。

図表1-1-1 経済成長とその源泉

時代	革命	背景	成長の源泉
農業の時代	農業革命	開墾（囲い込み運動）	肥沃な広い土地
工業の時代	第一次産業革命	石炭（蒸気機関）	資本設備
第二次産業革命	電力、石油
情報・知識の時代	情報・知識革命	ICT（+ユビキタス化）	情報・知識
図表1-1-2 経済成長とS字曲線

## （２）ユビキタスネットワークの進展と「情報・知識の時代」

## ア ユビキタスネットワークを利用した新しい価値創造

我が国の情報通信を巡る状況を見ると、インターネットの急速な普及、ADSLや光ファイバ等によるブロードバンド化、携帯電話に代表されるモバイル化、放送のデジタル化、デジタル・コンテンツ産業のぼっ興等が、特に21世紀に入ってから劇的に進展した。現在、我が国は、世界最先端のブロードバンドネットワーク等、ICTを利用するためのインフラ整備が進んでおり、2010年には、ユビキタスネットワークが進展したユビキタスネット社会が実現すると考えられる。

ユビキタスネットワークの進展により、企業・産業分野のみならず個人・世帯等の社会生活領域にまで情報通信ネットワークが深く浸透する。その意味するところは、こうしたネットワークによって情報・知識を利用する主体のすそ野が大きく広がるとともに、各主体において利用機会の増大や利用形態の多様化が著しく進展することにある。そこでは、多様な利用主体が様々な形態の連結、協働等により結び付き、ネットワーク上の多種多様な情報・知識を利用して生産活動を行うことにより、新しい付加価値を持つ情報・知識が生み出される。さらに、このように生み出された情報・知識がネットワーク上で流通、集積し、同様のプロセスを経て、更に新しい付加価値を持つ情報・知識が生み出されるという連鎖が生じる。

現在、我が国では、ユビキタスネットワークの進展という新しいうねりの中で、情報・知識の利用局面において、このような新しい価値創造活動が進展している。こうした動きは、工業の時代から本格的な情報・知識の時代への移行という大きな流れと重なり、増幅し合いながら、今後、経済活動に更に深く影響を及ぼしていくものと考えられる。

## イ ユビキタス指数の重要性と経済成長

ユビキタスネットワークが進展する一方、その全体像については、個々の状況やデータ等から感覚的に把握できるだけで、現在のところ客観的なマクロ指標は無い。したがって、ユビキタスネットワークの進展による社会経済への影響を分析する上でも、まず、ユビキタスネットワークの進展状況を表す客観的な指標として、「ユビキタス指数」を作成するという試みが重要となる。

ユビキタスネットワークの進展は、前述のとおり、ネットワークにより情報・知識を利用する主体のすそ野を広げるとともに、その利用機会の増大や利用形態の多様化を促すものであり、利用面での利便性向上に大きく貢献する。それでは、このようなユビキタスネットワークの進展は、経済成長に対してどのような影響を与えるのであろうか。先行研究によると、情報・知識の時代には、企業等の情報通信資本がネットワーク化され、そこにネットワーク外部性等が生じることにより、収穫遅増局面である急速な経済成長が実現する可能性が示されているが $ ^{2} $ 、これに加えて、ユビキタスネットワークの進展が経済成長にどのような影響を
与えるのか、また、それはどの程度のものなのかを検討することが重要な課題となる。

このようにユビキタスネットワークの進展に注目する背景には、今後、少子高齢化、人口減少が進む中で、日本が将来にわたり経済活力を維持・向上させていくためには、ユビキタスネットワークの持つボテンシャルを十分にいかすことにより、経済全体の生産性や潜在成長率を高め、経済成長を実現していくことが不可欠という発想がある。

そのような認識の下、以下では、最初に、ユビキタスネットワークの進展状況を利用面から示すユビキタス指数を作成し、次いで、そのユビキタス指数を用いながら、ユビキタスネットワークの進展が経済成長に及ぼす影響を分析し、最後に、その分析結果を基に、ユビキタスネットワークの持つポテンシャルが十分にいかされた場合に達成することができる2010年に向けた経済成長の見通しを示す。

## （３）ユビキタス指数の作成

## ア ユビキタス指数の概要

ユビキタス指数は、ユビキタスネットワークの進展が利用面に大きな変化を生じさせることを踏まえ、利用面の特徴を十分に反映した指標とする必要がある。利用面に生じる変化をとらえる視点としては、利用主体のすそ野の広がりと、利用機会の増大・利用形態の多様化の二つがあると考えられる。そこで、前者を「普及の拡大」、後者を「利用の深化」と呼ぶこととし、両者をユビキタスネットワークの進展を測る二つの基準とする。その上で、これら二つの基準を表すデータのうち、過去にさかのぼり長期系列で利用可能なものの中から、「普及の拡大」については、「固定電話加入契約数」、「移動体通信加入契約数」、「パソコン世帯普及率」、「インターネット人口普及率」及び「ブロードバンド契約数」の5系列、「利用の深化」については「情報流通センサス選択可能情報量」、「企業におけるテレワーク実施率」及び「ソフトのマルチユースの割合」という3系列、合計8系列を選定し、それらを基に2000年時点を100とする「ユビキタス指数」を算出した $ ^{3} $ 。

ユビキタス指数の推移を見ると、ここ数年、我が国においてユビキタスネットワークが急速に進んだことが確認される。さらに時間軸に沿って分析すると、いくつかの特徴が指摘できる。まず、1970年代後半は、日本全国において固定電話の積滞解消とダイヤル通話の自動即時化が達成され、その普及が一段落した時期であり、ユビキタス指数の対前年比伸び率は緩やかに減少している（→図表1-1-3①）。1980年代後半から1990年代に入り、日本電信電話公社の民営化、電気通信市場の自由化等、固定電話を中心とする競争環境が進展する中、指数には余り大きな変動はなく横ばいで推移している（→同②）。指数が急速に伸び始めてい

図表1-1-3 ユビキタス指数の推移

3 ユビキタス指数の算出の詳細については、付注 2 を参照

(出典)情報通信による経済成長に関する調査」
るのは1995年以降であり、この時期はちょうどパソコン、インターネット、携帯電話の普及が順次本格化した時期に当たる（→同③）。対前年比伸び率は、1990年代後半からの世界的なITブームを受けて2001年にピークを迎え、その後やや鈍化してはいるものの、依然として40％から60％の高い値が続いている（→同④）。

## イ ユビキタス指数の将来推計

ユビキタス指数の将来推計値は、指数作成に用いた8系列のそれぞれについてその近似曲線を求めてそれらを合成し、2010年まで延長して算出した。その結果、「普及の拡大」に関する各系列については対前年比伸び率が鈍化するものの、「利用の深化」を構成する情報流通センサス選択可能情報量については2010年まで大きく伸びるという試算値が得られた（図表1-1-4）。これらを合成したユビキタス指数の将来推計値は、2006年以降、対前年比伸び率が再び上昇に転じる。1990年代後半に「普及の拡大」によって進展したユビキタスネットワークは、今後2010年に向け、「利用の深化」にけん引されて進展が加速していくと見られる（図表1-1-5）。

図表1-1-4 各データ系列の将来推計

(出典)情報通信による経済成長に関する調査」

図表1-1-5 ユビキタス指数の将来推計

(出典)情報通信による経済成長に関する調査
## （４）ユビキタスネットワークの進展と経済成長

ユビキタスネットワークの進展が経済成長に与える影響について、マクロ経済の視点から定量的に把握するため、マクロ生産関数モデルを用いて分析を行う。

分析に入る前に、今回のマクロ生産関数において重要な生産要素である情報通信資本の性質について整理する。通常、マクロ生産関数では、生産要素の投入を入倍すると産出量も同様に入倍になると仮定されるのが一般的であり、この仮定を「規模に関して収穫一定」といい、この仮定を前提とした関数を「一次同次関数」と呼ぶ。一方、情報通信資本については、投入を入倍すると、産出量は入倍以上になる可能性がある。これは、情報通信資本がネットワーク化されると、そこにネットワーク外部性等が働くことが考えられるためである。今回のマクロ生産関数では、こうした性質に着目し、情報通信資本についてその貢献を明確にするため、その他の一般資本と分けた変数にした。

## ア 推定モデル

ここで用いるマクロ生産関数は次のとおりである。

$$ Y=f\left(K_{o},K_{i},L\right) $$

Y：産出、 $ K_{o} $ ：一般資本( $ K_{i} $ を除く)、 $ K_{i} $ ：情報通信資本、L：労働

亻 推定方法

今回のモデルの推定に当たっては、推定期間を1975年から2005年までの30年間とした。この期間は、第一次オイルショック後から第二次オイルショック、円高不況、いわゆるバブルの発生とその崩壊、その後の長期停滞及びその回復期を含む期間に当たる。この中でも、バブル崩壊期と平成不況期における影響は特に大きいと考えられるため、今回はこの期間にダミー変数を用い、生産関数の推定結果を評価する際にその影響を除去した $ ^{4} $ 。また、今回の推定では、系列相関を除去するために最尤法（Prais-Winsten method）を用いている。

## ウ 推定結果

①基本的なマクロ生産関数

$$ l n\Big(\frac{Y}{L}\Big)=l n A+(\mathfrak{a}+\boldsymbol{\beta})\cdot l n\left(\frac{K_{o}}{L}\right)+\boldsymbol{\beta}\cdot l n\left(\frac{K_{i}}{K_{o}}\right)+\boldsymbol{\delta}D u m m y $$

このモデルは、一次同次のコブ・ダグラス型生産関数 $ Y = A \cdot K_{o}^{\alpha} \cdot K_{i}^{\beta} \cdot L^{y} $ （ $ \alpha + \beta + \gamma = 1 $ ）から導出した対数線形モデル式であり、制約条件から「規模に関して収穫一定」である $ ^{5} $ 。この関数から、各生産要素が経済成長に与える効果を推定する。なお、推定結果を示す式において決定係数は自由度修正済み決定係数を、また括弧内の数値はt値を表す。

$$ \begin{aligned} 推定結果 :\ln\left(Y/L\right)&=-0.3935+0.4108\cdot\ln\left(Ko/L\right)\\&\left(-9.610\right)\left(21.000\right)\\&+0.1207\cdot\ln\left(Ki/Ko\right)+0.0138Dummy\\&\left(6.970\right)\quad\left(1.400\right)\end{aligned} $$

决定係数 = 0.9967

$$ ダービン・ワトソン比 =1.6663 $$

推定結果によると、モデルの説明力を示す決定係数は高く、各変数の有意性を示すt値も高い。この推定結果からは、情報通信資本は経済成長にプラスの貢献をしており、かつ、一般資本に対する情報通信資本の比率（Ki / Ko）が1％上昇すると労働生産性（Y/L）が0.12％上昇するということが読み取れる。

②収穫遞増検証モデル

$$ \begin{aligned}ln Y=&ln A+\alpha\cdot ln K_{o}+\beta\cdot ln K_{i}+\gamma\cdot ln L+\delta Dummy\\&( α +β +γ >1 )\end{aligned} $$

次に、このモデルで、一次同次の仮定を外すことによって「規模に関して収穫遞増」を許容し、経済全体として規模の経済性が働いているかを検証する。

$$ \begin{aligned} 推定結果 :\ln Y&=-0.9796+0.2732\cdot\ln Ko+0.1285\ln Ki\\&(-0.550)\quad(4.570)\quad(4.590)\\&+0.6419\ln L+0.0131Dummy\\&(3.990)\quad(1.280)\end{aligned} $$

决定係数 = 0.9999

$$ ダービン・ワトソン比 =1.5019 $$

推定結果によると、パラメータ一の合計（α + β + γ）が1.0436で、わずかであるが1を上回っており、経済全体として「規模に関して収穫遅増」の可能性が示された。

③ネットワーク効果検証モデル

$$ l n\Big(\frac{Y}{L}\Big)=l n A+\mathfrak{a}^{\prime}\cdot l n\Big(\frac{K_{a l l}}{L}\Big)+\mathfrak{b}\cdot l n K_{i}+\mathfrak{d}D u m m y $$

さらに、企業等の情報通信資本がネットワーク化されることによりネットワークの外部性が働いているか
を検証するモデルを考える。このモデルでは、企業等の生産活動は規模に関して収穫一定としつつ、情報通信資本についてはネットワーク外部性が働き、それに起因して経済全体として収穫遞増が生じているかを検証する。

$$ \begin{aligned} 推定結果 :\ln\left(Y/L\right)&=-2.1524+0.2555\cdot\ln\left(Kall/L\right)\\&(-7.870)\quad(5.670)\\&+0.1257\cdot\ln Ki+0.0133Dummy\\&(5.250)\quad(1.300)\\ 決定係数 &=0.9966\\ ダービン·ワトソン比 &=1.4870\end{aligned} $$

推定結果によると、情報通信資本（Ki）の蓄積が1％高まると労働生産性（Y/L）が0.13％上昇することが読み取れ、情報通信資本についてネットワーク外部性が確認される。すなわち、情報通信資本は、それがもたらすネットワーク外部性により経済全体に対し収穫遞増を生じさせていることが示された。

ちなみに、ネットワーク外部性とは、例えば、ある企業が新たに情報通信端末を導入し、ネットワークに接続した場合、既にその情報通信端末を保有している他の企業にとっても接続先が拡大するという点でメリットがあり、その情報通信端末を保有しているあらゆる企業の利便性を高めるという現象のことである。これに加えて、その情報通信端末が接続されたネットワークをインフラとして生産活動に利用すれば、他の企業とネットワーク上で結び付くことによって連結、協働等が容易になり、「連携の経済性」が生まれて、生産性を向上させる可能性がある。ここでは、ネットワーク外部性にこのような効果も含めた「ネットワークの経済性」が働いていると考えることができる。

## ④ ユビキタス化効果検証モデル

上記③のネットワーク効果検証モデルでは、情報通信資本のネットワーク外部性が確認されたが、このモデルでは情報通信資本の「量」による効果に着目しており、「普及の拡大」や「利用の進化」といったユビキタスネットワークの進展による効果が考慮されていない。そこで、以下では、ユビキタスネットワークの進展により、企業等の経済領域のみならず個人・世帯等の社会生活領域にまで情報通信ネットワークが深く浸透した場合、それが経済成長にどのような影響を与えるか検証する。

$$ l n\Big(\frac{Y}{L}\Big)=l n A+\mathfrak{a}^{\prime}\cdot l n\Big(\frac{K_{a l l}}{L}\Big)+\boldsymbol{\upbeta}\cdot l n\left(K_{i}\cdot U\right)+\boldsymbol{\updelta}D u m m y $$

このモデルでは、企業等の生産活動は規模に関して収穫一定としつつ、情報通信資本（Ki）にユビキタス指数（U）を乗じることにより、情報通信資本のユビキタス化による効果として情報通信資本によるネットワーク経済性とユビキタスネットワークの利用面の効果を合成し、その合成された効果の存在と、それに起因して経済全体として収穫遞増が生じているかについて検証する。

$$ \begin{aligned} 推定結果 :\ln\left(Y/L\right)&=-0.8511+0.4296\cdot\ln\left(Kall/L\right)\\&\left(-18.430\right)\left(19.450\right)\\&+0.0105\cdot\ln\left(Ki\cdot U\right)+0.0409Dummy\\&\left(2.830\right)\\ 決定係数 &=0.9956\\ ダービン \cdot ワトソン比 &=1.6874\end{aligned} $$

推定結果より、情報通信資本にユビキタス指数を乗じた値が1％上昇すると労働生産性（Y/L）が有意に0.01％上昇することが読み取れ、企業等の情報通信資本によるネットワークの経済性に加えて、ユビキタスネットワークが生産性の向上にプラスの貢献をしていることが確認できる。このことは、ユビキタスネットワークが進展し、「普及の拡大」と「利用の深化」が生じることにより、企業・産業分野のみならず、あらゆる領域でネットワークの経済性が働くようになったことを意味する。

最後に、このユビキタス化効果検証モデルの推定結果を基に、情報通信資本のユビキタス化による経済成長への貢献の推移を見ると、ユビキタスネットワークの進展に伴い、経済成長への貢献は高まっていることが分かる（図表1-1-6）。

ユビキタスネットワークが進展すると、企業等の経済領域のみならず個人・世帯等の社会生活領域にまで情報通信ネットワークが深く浸透する。このことにより、個人を含む様々な主体が、ネットワークにより多様な形態で結び付き生産活動に参加するようになる。そこでは、企業等の情報通信資本に限らず、あらゆる主体の情報通信資本がネットワーク化されて生産活動に利用されるため、そこで利用されるすべての情報通
図表1-1-6 ユビキタスネットワークの進展と実質GDP成長に対する寄与

(出典)「情報通信による経済成長に関する調査」

信資本についてネットワーク外部性が働く。さらに、前述のとおり、それをインフラとして利用した連結、協働等による「連携の経済性」も働く。例えば、ソフトウェア分野のOSS（オープンソース・ソフトウェア）の開発 $ ^{8} $ やWeb2.0におけるマッシュアップと呼ばれるオープンなサービス開発 $ ^{9} $ がその典型である。

また、生産者である企業と消費者が、ネットワークにより、これまでになかった双方向の形態で結び付くことで、両者の間の情報ミスマッチの解消を通じて取引の効率性が高まり、消費者の便益が高まるとともに、企業等の生産性も向上する。これも「連携の経済性」の一つの類型と考えられる。例えば、プログ、SNS、ロコミサイト等の消費者発信型メディア（CGM）で消費者が「信頼できる生産的な協力者」として位置付けられる場合がその典型である。

このようなユビキタスネットワークの利用面の効果は、これまで散在していた情報・知識を結集させるとともに、これまで生産活動に参加することが困難であった様々な主体を生産活動に参加できるようにするなど、あらゆる領域でネットワークの経済性を生じさせることを通じて経済全体の効率性を高め、我が国の経済成長に対して貢献していると考えることができる。

なお、図表1-1-7は上記の①から④までの推定結果の一覧である。

図表1-1-7 生産関数モデルの推定結果

①基本モデル	②収穫通増検証モデル	③ネットワーク効果検証モデル	④ユビキタス化効果検証モデル
推定値	t値	推定値	t値	推定値	t値	推定値	t値
切片	-0.3935	-9.610	-0.9796	-0.550	-2.1524	-7.870	-0.8511	-18.430
一般資本装備率(Ko/L)	0.4108	21.000
情報通信資本構成比率(Ki/Ko)	0.1207	6.970
一般資本ストック(Ko)	0.2732	4.570
情報通信資本ストック(Ki)	0.1285	4.590	0.1257	5.250
労働(L)	0.6419	3.990
民間総資本装備率(Kall/L)	0.2555	5.670	0.4296	19.450
情報通信資本ストック×ユビキタス指数(Ki×U)	0.0105	2.830
ダミー変数	0.0138	1.400	0.0131	1.280	0.0133	1.300	0.0409	3.560

α:一般資本分配率	0.2902	0.2732
β:情報通信資本分配率	0.1207	0.1285
α':民間総資本分配率	0.2555	0.4296
γ:労働分配率	0.5892	0.6419	0.7445	0.5704

自由度修正済み決定係数R²	0.9967	0.9999	0.9966	0.9956
ダ-ビン・ワトソン比	1.6663	1.5019	1.4870	1.6874
推定期間	1975年~2005年	1975年~2005年	1975年~2005年	1975年~2005年

(出典)「情報通信による経済成長に関する調査」
## （５）ユビキタスネットワークの進展と経済成長の将来見通し

今後、情報通信資本のユビキタス化がどの程度経済成長に寄与するかについて、生産関数モデルの推定で使用したユビキタス化効果検証モデルに基づき、次のシナリオ1とシナリオ2について、シミュレーションを行う。

なお、シミュレーションに当たっては、ユビキタス化効果検証モデルで考慮した各データを、以下のシナリオに基づき延長して推計した $ ^{10} $ 。

① シナリオ1（日本経済が順調に推移しユビキタスネットワークの持つポテンシャルも十分発揮される場合）

近年の日本経済の回復基調が2010年まで継続すると仮定し、テレワーク等による女性や高齢者の労働機会の増大等により、少子高齢化、人口減少の環境下にあっても就業者数の推移は現在の基調を維持するものとする。また、労働需要の回復、資本蓄積の進展や設備稼働率の上昇に伴いユビキタスネットワークも順調に進展すると仮定する。

② シナリオ2（日本経済が必ずしも順調に推移せずユビキタスネットワークのポテンシャルも十分発揮されない場合）

近年の日本経済の回復基調が継続しないと仮定し、少子高齢化、人口減少の影響を受けて就業者数が減少するものとする。また、設備稼働率が低下し、ユビキタスネットワークも十分には進展しないと仮定する。

なお、各種データの予測値は図表1-1-8、それに基づくユビキタス化効果検証モデルにおける各説明変数の予測値は図表1-1-9のとおりである。

図表1-1-8 各種データの予測値

実労働時間
(時間)	就業者数
(万人)	民間総資本ストック
(十億円)	設備稼働率指数	一般資本ストック
(十億円)	情報通信資本ストック
(十億円)	ユビキタス指数
シナリオ
①	シナリオ
②	シナリオ
①	シナリオ
②	シナリオ
①	シナリオ
②	シナリオ
①	シナリオ
②	シナリオ
①	シナリオ
②	シナリオ
①	シナリオ
②	シナリオ
①	シナリオ
②
2000	154.90	154.90	6,446	6,446	1,036,428	1,036,428	99.84	99.84	920,971	920,971	111,248	111,248	100.00	100.00
2001	154.00	154.00	6,412	6,412	1,060,376	1,060,376	92.45	92.45	935,715	935,715	120,059	120,059	197.81	197.81
2002	153.10	153.10	6,330	6,330	1,075,503	1,075,503	93.48	93.48	943,041	943,041	128,562	128,562	328.52	328.52
2003	153.80	153.80	6,316	6,316	1,084,769	1,084,769	97.37	97.37	945,402	945,402	135,915	135,915	515.25	515.25
2004	153.30	153.30	6,329	6,329	1,103,523	1,103,523	101.79	101.79	957,077	957,077	142,906	142,906	803.81	803.81
2005	152.40	152.40	6,356	6,356	1,129,220	1,129,220	103.89	103.89	975,366	975,366	150,150	150,150	1,150.85	1,150.85
2006	153.47	153.47	6,382	6,382	1,147,715	1,147,715	105.99	105.99	989,592	989,592	158,123	158,123	1,912.12	1,529.70
2007	153.23	153.23	6,371	6,350	1,166,513	1,166,513	109.79	107.89	999,993	999,993	166,520	166,520	3,352.97	2,514.72
2008	152.99	152.99	6,361	6,318	1,185,619	1,185,619	113.73	109.83	1,010,256	1,010,256	175,363	175,363	6,260.89	4,382.62
2009	152.76	152.76	6,350	6,287	1,205,038	1,205,038	117.80	111.79	1,020,363	1,020,363	184,675	184,675	12,140.28	7,891.18
2010	152.52	152.52	6,339	6,255	1,224,775	1,224,775	122.03	113.80	1,030,293	1,030,293	194,482	194,482	24,037.47	14,422.48

※ 数值の網掛け部分は実績値、網掛けのない部分が予測値

(出典)情報通信による経済成長に関する調査」

図表1-1-9 各種データの予測値に基づくユビキタス化効果検証モデルにおける各説明変数の予測値

労働投入
(時間)	民間総資本ストック
(十億円)	ユビキタス指数×
情報通信資本ストック
(十億円)
シナリオ①	シナリオ②	シナリオ①	シナリオ②	シナリオ①	シナリオ②
2000	998,537	998,537	1,034,787	1,034,787	111,248	111,248
2001	987,461	987,461	969,247	969,247	237,491	237,491
2002	969,174	969,174	998,256	998,256	422,348	422,348
2003	971,426	971,426	1,051,692	1,051,692	700,295	700,295
2004	970,172	970,172	1,113,749	1,113,749	1,148,701	1,148,701
2005	968,629	968,629	1,159,817	1,159,817	1,727,995	1,727,995
2006	979,412	979,412	1,219,285	1,216,482	3,023,504	2,418,803
2007	976,261	973,007	1,281,802	1,258,566	5,583,359	4,187,519
2008	973,119	966,643	1,347,525	1,302,107	10,979,272	7,685,491
2009	969,988	960,321	1,416,618	1,347,153	22,420,074	14,573,048
2010	966,866	954,040	1,489,253	1,393,758	46,748,570	28,049,142

※ 数值の網掛け部分は実績値、網掛けのない部分が予測値

10算出の詳細については、付注4を参照

(出典)情報通信による経済成長に関する調査」
## アシミュレーション結果

日本経済が順調に推移しユビキタスネットワークの持つポテンシャルも十分発揮されるというシナリオ1の下では、2007年から2010年までの予測期間中、実質GDP成長率は3％前後で推移し、これに対する情報通信資本の寄与度は0.29％～0.30％、情報通信資本のユビキタス化（ユビキタス指数×情報通信資本ストック）の寄与度は2010年には1.14％にまで上昇する（図表1-1-10）。

一方、日本経済が必ずしも順調に推移せずユビキタスネットワークも十分には進展しないというシナリオ2の下では、同予測期間中、実質GDP成長率は2％前後で推移する（図表1-1-11）。これに対する情報通信資本の寄与度は0.20％とシナリオ1よりも低く、また、情報通信資本のユビキタス化についても、2010年の寄与度は0.97％であり、シナリオ1と比較すると0.17ポイント小さい。

## イ将来に向けた取組

日本経済が順調に推移しユビキタスネットワークの進展による利用面の効果が発揮された場合、我が国の実質GDP成長率は、2007年からユビキタスネット社会の実現を目指す2010年までの期間、そうした条件が満たされない場合に比べ、およそ1.0ポイントから

図表1-1-10 シナリオ1における実質GDP成長率と寄与度

(出典)情報通信による経済成長に関する調査」

1.1 ポイント上回って推移する可能性があることが分かった。

我が国の情報通信政策は、e-Japan戦略が平成13年1月にスタートして以降、インフラ整備が順調に進展し、世界最先端というべき水準の低廉かつ高速なプロードバンド環境が実現した。それを受け、平成15年7月にはe-Japan戦略の見直しが行われ、情報通信政策の重点は利用促進にシフトし、ユビキタスネットワークの形成が新しい社会基盤整備の目標像として位置付けられた。ユビキタス指数の将来の見通しを見ると、2010年に向け、利用機会の増大や利用形態の多様化という「利用の深化」にけん引されることにより、ユビキタスネットワークの進展は加速していくと見られる。

今後、ユビキタスネットワークの進展を図るため、引き続き各種政策を積極的に推進していくことが不可欠である。なぜなら、それは人口減少下において、日本経済の潜在的な成長可能性を高め、経済活力を維持・向上させる可能性を伴うものであり、重要性が極めて高いからである。このことを、我々は共通認識として持つべきであり、日本の将来に向けた経済発展に向け、総力を結集していくことが強く求められているのである。

図表1-1-11 シナリオ2における実質GDP成長率と寄与度

(出典)情報通信による経済成長に関する調査」
## 情報化投資と経済成長

我が国においては、高度経済成長期を通じて、労働力人口が増加し、若年労働者が豊富に供給されてきた。しかしながら、少子高齢化時代、更には人口減少時代を迎える中で、今後は、労働投入量の増加を期待することはできない。そのため、日本が将来にわたり経済成長を実現していくためには、単位労働当たりの生産量の増加、すなわち労働生産性の向上を図ることが重要となる。

労働生産性は、大きく分けて二つの要因により決まる。一つは資本要因であり、もう一つは生産要素の投入量によらない要因である。前者は、資本ストックの深化、つまり、単位労働当たりの資本装備率の上昇がもたらされることにより経済成長に寄与する。後者は、技術革新、企業組織の改革、業務プロセスの改革等の様々なイノベーションの実現や、情報通信ネットワーク

## （１）情報化投資及び情報通信資本ストックの現状

平成17年の我が国の実質情報化投資は前年比3.2%増の17.1兆円、民間企業設備投資額に占める割合は21.1%であった。内訳を見ると、ソフトウェアの占める割合が47.5%と最も高く、電子計算機本体・同付属装置が42.0%、電気通信機器が10.5%となっている。

過去からの推移を見ると、多少の増減はあるものの、全体としては情報化投資の総額及び民間企業設備投資に占める比率はともに増加傾向にある（図表1-1-12）。クを活用する能力の向上等を通じた人的資本力の向上等により、全要素生産性（TFP）が上昇し、経済成長にプラスの効果を与える。

先に示したように、長期的な視点から見ると、ユビキタスネットワークの進展による経済成長ポテンシャルは高い。今後、それを実現していくためには、企業等の積極的な情報化投資を通じて情報通信資本の蓄積を加速するとともに、モバイル化の進展や世界最先端のブロードバンドの整備、次世代ネットワーク構築への取組等、我が国で進展する高度で利便性の高いネットワークインフラを利用して、あらゆる領域で情報通信資本のネットワーク化を図り、それにより生じる効果を有効に活用して様々なイノベーションを実現することにより、労働生産性の向上を図ることが重要である。

情報化投資の進展は情報通信資本ストックの深化を促す。平成17年の実質情報通信資本ストック額は、前年比4.9％増の38.8兆円で、民間資本ストックの3.4％を占めている。内訳を見ると、ソフトウェアがほぼ半分の49.2％を占めており、その他、電子計算機本体・同付属装置が37.5％、電気通信機器が13.3％となっている。

過去からの推移を見ると、情報通信資本ストックは、

図表1-1-12 実質情報化投資の推移 $ ^{11} $

(出典)ICTの経済分析に関する調査」

11実質情報化投資額の詳細についてはデータ11を参照