Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
所 管 別 及 び 会 計 別	事 項	計	画	支 出 及 び 支 出 予 定 の 状 況 等
総 額 (千円)	実 施 年 度	事 業 内 容	平成20年度までの支出額及び支出額見込 (千円)	平成21年度以降支出予定額	摘 要
平成21年度支出予定額(千円)	平成22年度以降支出予定額(千円)
平 成 20 年 度	97,767	平成20年度以降4 箇年度	歳入金電子納付システム用の電子計算機等の借入れ	7,521	30,082	60,164	平成23年度終了予定
国有財産総合情報管理システム用電子計算機借入れ等	23,206	1,245	4,916	15,825
平 成 20 年 度	10,632	平成20年度以降5 箇年度	国有財産総合情報管理システム用の電子計算機の借入れ等	1,245	2,248	5,919	平成24年度終了予定 国庫債務負担行為を実行しなかつた額 1,220 千円
平 成 21 年 度	12,574	平成21年度以降4 箇年度	同	-	2,668	9,906	平成24年度終了予定
事 務 機 器 借 入 れ 等	438,519	32,837	45,906	359,776
平 成 20 年 度	93,703	平成20年度以降4 箇年度	事務機器の借入れ等	32,837	34,416	26,450	事務機器の借入れ等の一部は平成21年度終了予定 事務機器の借入れ等の一部は平成22年度終了予定 事務機器の借入れ等の一部は平成23年度終了予定
平 成 21 年 度	344,816	平成21年度以降5 箇年度	同	-	11,490	333,326	事務機器の借入れ等の一部は平成23年度終了予定 事務機器の借入れ等の一部は平成24年度終了予定 事務機器の借入れ等の一部は平成25年度終了予定
庁 含 機 械 警 備 平 成 20 年 度	65,740	平成20年度以降5 箇年度	庁舎の機械警備	13,148	13,148	39,444	平成24年度完了予定
車 両 借 入 れ 平 成 20 年 度	45,360	平成20年度以降4 箇年度	車両の借入れ	11,340	15,120	18,900	平成23年度終了予定
自動車保有関係手続のワンストップサービスシステム用電子計算機借入れ等	94,437	平成20年度以降5 箇年度	自動車保有関係手続のワンストップサービスシステム用の電	10,493	20,986	62,958	平成24年度終了予定
所 管 別 及 び 会 計 別	事 項	計	画	支 出 及 び 支 出 予 定 の 状 況 等
総 額 (千円)	実 施 年 度	事 業 内 容	平成20年度までの支出額及び支出額見込 (千円)	平成21年度以降支出予定額 (千円)	平成22年度以降支出予定額 (千円)	摘 要
自動車登録検査業務電子情報処理システム利用	26,725,652	子計算機の借入れ等	10,372,058	5,448,904	10,818,250
平 成 19 年 度	25,529,709	平成19年度以降5歯年度	自動車登録検査業務電子情報処理システムの利用	10,279,503	5,224,296	9,939,470	平成23年度終了予定国庫債務負担行為を実行しなかつた額 86,440千円平成23年度終了予定
平 成 20 年 度	1,195,943	平成20年度以降4歯年度	同	92,555	224,608	878,780
次期自動車登録検査業務電子情報処理システム開発等	7,464,210	平成20年度以降4歯年度	次期自動車登録検査業務電子情報処理システムの開発等	48,825	76,650	133,875	平成23年度完了予定国庫債務負担行為を実行しなかつた額 7,204,860千円平成23年度完了予定
平 成 20 年 度	7,464,210	平成20年度以降4歯年度	次期自動車登録検査業務電子情報処理システムの開発等	-	2,700,221	4,023,559
次期自動車登録検査業務電子情報処理システム開発	6,723,780	平成21年度以降3歯年度	次期自動車登録検査業務電子情報処理システムの開発	-	184,635	1,000,992	中部運輸局小牧自動車検査登録事務所庁含の建設は平成22年度完成予定東北運輸局福島運輸支局庁含の建設は平成23年度完成予定
平 成 21 年 度	1,185,627	平成21年度以降3歯年度	東北運輸局福島運輸支局庁含及び中部運輸局小牧自動車検査登録事務所庁含の建設	-	184,635	1,000,992
合 計	7,261,184,408	2,075,065,385	1,589,248,738	2,657,318,416

(注) 千円未満は切り捨ててあるので、端数において符合しないものがあり、また、合計とは端数において合致しないものがある。
## 8 継続費に関する調書

一 般 会 計

所 管 別
及 び
組 織 別	事 項	計画	支 出 額 及 び 支 出 予 定 額
総 額
(千円)	実 施 年 度	内 容	平成19年度
未までの支
出額
(千円)	平成20年度支
出額及び支出
額見込
(千円)	平成21年度以降支
出予定額
平成21年度
(千円)	平成22年度
(千円)	平成23年度
(千円)	平成24年度
(千円)	平成25年度
(千円)
防衛省所管
(組織)
防衛本省	平成17年度潜水艦建造費	58,736,234	平成17年度から
平成21年度まで
の5箇年度	基準排水量
2,900トン型 1隻
完成予定年度 平成21年度	28,191,888	16,118,334	14,426,012	-	-	-
平成18年度甲Ⅲ型警
備艦建造費	97,502,319	平成18年度から
平成22年度まで
の5箇年度	基準排水量
13,500トン型 1隻
完成予定年度 平成22年度	1,631,999	26,566,959	43,958,720	25,344,641	-	-
平成18年度潜水艦建造費	56,301,598	平成18年度から
平成22年度まで
の5箇年度	基準排水量
2,900トン型 1隻
完成予定年度 平成22年度	1,719,638	28,674,665	9,886,387	16,020,908	-	-
平成19年度甲型警備
艦建造費	74,666,179	平成19年度から
平成23年度まで
の5箇年度	基準排水量
5,000トン型 1隻
完成予定年度 平成23年度	209,572	2,624,913	16,670,936	38,438,088	16,722,670	-
平成19年度潜水艦建造
費	53,344,702	平成19年度から
平成23年度まで
の5箇年度	基準排水量
2,900トン型 1隻
完成予定年度 平成23年度	95,708	3,886,190	20,375,057	15,681,884	13,305,863	-
平成20年度甲型警備
艦建造費	86,710,778	平成20年度から
平成24年度まで
の5箇年度	基準排水量
5,000トン型 1隻
完成予定年度 平成24年度	-	252,710	2,317,688	20,629,421	48,913,022	14,597,937
平成20年度潜水艦建造
費	55,018,204	平成20年度から
平成24年度まで
の5箇年度	基準排水量
2,900トン型 1隻
完成予定年度 平成24年度	-	81,519	3,450,606	25,787,782	12,408,023	13,290,274
平成21年度甲型警備
艦建造費	145,557,288	平成21年度から
平成25年度まで
の5箇年度	基準排水量
5,000トン型 2隻
完成予定年度 平成25年度	-	-	228,956	4,285,442	38,339,119	71,592,738
合計	627,837,302	31,848,805	78,205,290	111,314,362	146,188,166	129,688,697	99,480,949
## 付注1 社会資本の生産力効果の推計について

## 1 推定式

社会資本ストックを明示的に考慮した以下のコブ・ダグラス型生産関数を想定する（民間資本と社会資本について1期前の変数を用いるのは、内生性の問題に対処するためである）。

$$ \mathrm{Y}_{\mathrm{t}}=\mathrm{A}\left(\mathrm{H}_{\mathrm{t}}\cdot\mathrm{L}_{\mathrm{t}}\right)^{\alpha}\left(\mathrm{CU}_{\mathrm{t}}\cdot\mathrm{K}_{\mathrm{t}-1}\right)^{\beta}\mathrm{G}_{\mathrm{t}-1}^{\gamma} $$

Y：生産量、A：経済の技術水準、H：労働時間、L：就業者数、

CU：稼働率、K：民間資本ストック、G：社会資本ストック

添え字のtは期をあらわす。

推定に際しては、労働と民間資本に関する一次同次（ $ \alpha + \beta = 1 $ ）を仮定し、対数変換した以下の推定式を最小二乘法により推定した。

$$ \ln Y_{t}=c+(1-\beta)\ln H_{t}.L_{t}+\beta\ln CU_{t}.K_{t-1}+\gamma\ln G_{t-1}+\varepsilon_{t}\quad(\varepsilon: 誤差項 ) $$

推定結果は以下の通り。ケース2は、社会資本を国土交通省所管の7分野（道路、港湾、空港、下水道、都市公園、治水、海岸）とした場合、ケース3は、社会資本を交通基盤分野の3分野（道路、港湾、空港）とした場合の推定結果である。

社会資本ストック	ケース1	ケース2	ケース3
定数項(c)	-8.916(-7.872) **	-8.917(-8.310) **	-9.329(-8.781) **
β	0.315(2.822) **	0.309(2.855) **	0.267(2.481) *
γ	0.226(2.700) *	0.229(2.851) **	0.266(3.263) **
サンプル数	35	35	35

(注) 1 係数推定値の下の（）内はt値。ただし、系列相関に対して頑健なNewy-West修正を行ったもの。

2 $ ^{*} $ は5%、 $ ^{**} $ は1%有意水準で有意。

## 2 データ

## （1） 生產量

1975年～1979年については、内閣府『1998年度国民経済計算確報（1990年基準・68SNA）』における「経済活動別国内総生産（実質）」の小計の値から対前年変化率を求め、内閣府『2009年度国民経済計算（2000年基準・93SNA）』における「経済活動別総生産（実質）」の1980年の小計の値を元に遡及推計。1980年～2009年については、内閣府『2009年度国民経済計算（2000年基準・93SNA）』における「経済活動別総生産（実質）」の小計の値を使用。

## （2） 労働時間

1975年～1979年については、厚生労働省『毎月勤労統計』における調査産業計（30人以上）の1980年～1984年の5年間のデータと、内閣府『2009年度国民経済計算（2000年基準・93SNA）』における「経済活動別の就業者数・雇用者数、労働時間数」のデータのうちの同期間における労働時
間から毎年の比率を計算し、5年間の平均を変換率として、厚生労働省『毎月勤労統計』における調査産業計（30人以上）の1975年～1979年のデータに乗じたものを使用。1980年～2009年については、内閣府『2009年度国民経済計算（2000年基準・93SNA）』における「経済活動別の就業者数・雇用者数、労働時間数」のデータを使用。

## （3） 就業者

1975年～1979年については、内閣府『1998年度国民経済計算確報（1990年基準・68SNA）』における「経済活動別の就業者数および雇用者数」のデータを使用。1980年～2009年については、内閣府『2009年度国民経済計算（2000年基準・93SNA）』における「経済活動別の就業者数・雇用者数、労働時間数」のデータを使用。

## （4） 稼働率

製造業については、経済産業省『鉱工業指数』のうちの稼働率指数のデータを使用。ただし、1978年以降のデータしかとれないため、1978年～2009年の期間における稼働率のデータを、日本銀行『全国企業短期経済観測調査』における製造業の業況判断DIのデータで回帰し、その結果を用いて、業況判断DIのデータを元に1975年～1977年の稼働率を推計した。

非製造業については、経済産業省『第3次産業活動指数』のデータを使用。ただし、1988年以降のデータしかとれないため、製造業と同様の方法を用いて1975年～1987年の間のデータを推計している。

## （５）民間資本ストック

独立行政法人経済産業研究所『JIPデータベース2013』における製造業、非製造業の実質資本ストックのデータを使用。なお非製造業からは住宅を除いている。

## （6） 社会資本ストック

内閣府『日本の社会資本2012』のデータを使用。ただし、民間資本ストックのデータとの対象範囲の整合を図るため、宮川・川崎・枝村（2013）にならい、2000年基準にデータを変換するとともに、全17部門から鉄道、公共賃貸住宅、水道、農林漁業、学校施設、郵便、工業用水を除いたものを暦年値に変換して使用した。また、社会資本の効率性の低下パターン（物理的減耗、陳腐化等）を設定し、それにより想定される将来の社会資本より得られる資本サービスの価値を、割引率を用いて現在価値化する手法を用いた試算3－1のデータを使用している。

## [参考文献]

内閣府（2010）『平成22年度 経済財政年次報告』

宮川努・川崎一泰・枝村一磨（2013）「社会資本の生産力効果の再検討」RIETI Discussion Paper Series 13-J-071

## 付注2 社会資本の厚生効果の検証

## 推定式

唐木ほか（2006）にならい、以下の式を推定した（推定式の導出の過程については、唐木ほか（2006）を参照）。

$$ \ln R_{i}=a_{0}+a_{1}\ln I_{i}+a_{2}\ln t_{i}+a_{3}\ln g_{i}+a_{4}\ln N_{i}+\varepsilon_{i} $$

Ｒ：単位面積あたり住宅地代、Ⅰ：可処分所得、ｔ：通勤費用、ｇ：社会資本、

N：都市規模（就業者数）

添え字のiは地域を示す。

このとき、社会資本ストックの地価で測った限界効用（ $ R_{g} $ ）は次の式で計算される。

$$ R_{g}=a_{3}\frac{R_{i}}{g_{i}} $$

得られた推定結果は以下の通り。

表 推定結果（大都市雇用圈）

社会資本ストックの範囲	社会資本	国土交通省所管	国土交通省所管生活・防災関連
推定方法	操作変数法	操作変数法	OLS
定数項	-1.906(-1.726)	2.394(1.660)	-6.221(-8.134) **
a1	1.822(14.047) **	0.302(1.168)	2.065(17.906) **
a2	-1.317(-4.760) **	-0.780(-5.822) **	-0.122(-2.112) *
a3	0.0330(0.989)	0.142(5.666) **	0.123(7.012) **
a4	0.317(7.904) **	0.557(9.036) **	0.109(5.764) **
adj.-R²	0.505	0.459	0.639
サンプル数	919	919	919
操作変数³	中心都市への通勤率	自市町村への通勤率、中心都市ダミー	—

（注）1 係数推定値の下の（）内はt値。ただし、誤差項の不均一分散に対して頑健なWhiteの標準誤差を用いて算出。

2 **は1%有意水準、*は5%有意水準で有意。

3 通勤費用の操作変数として、操作変数の行に掲げられた変数を用いている。
表 推定結果（小都市雇用圈）

社会資本ストックの範囲	社会資本	国土交通省所管	国土交通省所管生活・防災関連
推定方法	操作変数法	操作変数法	OLS
定数項	-1.767(-1.418)	-0.608(-0.640)	-0.703(-0.719)
a1	1.029(4.210) **	1.384(9.305) **	1.492(10.283) **
a2	-0.444(-1.910)	-0.152(-2.456) *	-0.174(-3.424) **
a3	0.0215(0.218)	0.125(3.260) **	0.0762(2.137) *
a4	0.546(2.046) *	0.0158(0.244)	0.0192(0.308)
adj.-R²	0.290	0.426	0.408
サンプル数	328	328	328
操作変数³	自市町村への通勤率、中心都市への通勤率	自市町村への通勤率、中心都市ダミー	-

(注) 1 係数推定値の下の（）内はt値。ただし、誤差項の不均一分散に対して頑健なWhiteの標準誤差を用いて算出。

2 **は1%有意水準、*は5%有意水準で有意。

3 通勤費用の操作変数として、操作変数の行に掲げられた変数を用いている。

## 2 データ

分析の対象とした市町村は、東京大学空間情報科学研究センターの2005年の都市雇用圏基準による大都市雇用圏（MEA）と小都市雇用圏（McEA）に含まれる市町村（政令指定市と特別区はいずれも1市とする）である。

地価については、「都道府県地価調査」の住宅地価の市町村別平均、所得については、総務省「市町村税課税状況等の調」における市町村課税対象所得を常住人口で割ったものを用いる。市町村の社会資本ストックについては、内閣府「日本の社会資本2012」における都道府県別社会資本ストックを一定基準に基づき市町村に按分したものを用いる。また、都市規模については、総務省「国勢調査」から計算した都市雇用圏ごとの就業者数を用いる。通勤費については総務省「住宅・土地統計調査」「国勢調査」から計算した平均通勤時間を用いた。

## [参考文献]

金本良嗣・徳岡一幸（2002）「日本の都市圏設定基準」『応用地域学研究』No.7, 1-15

唐木芳博・奥原崇・渡真利諭・朝日ちさと・西畑知明（2006）『社会資本ストックの経済効果に関する研究－都市圈分類による生産力効果と厚生効果－』国土交通政策研究第68号 国土交通政策研究所

## 付注3 都市のコンパクトさが行政支出に与える効果の推計について

## （1） 推定方法

DID地区を有する市町村について、住民数（N）、DID地区人口密度（Density）、市町村面積（Square）及び時間ダミー（Dummy）を説明変数とし、住民一人あたりの歳出額（EXP/N）を被説明変数とした以下の式を推定した。なお、市町村別の個別性を考慮するため、固定効果モデルを用いて推定を行っている。

$$ EXP/N=c+\alpha ln(N)+\beta ln(Density)+\gamma_{1}Square+\gamma_{2}Dummy+\varepsilon $$

なお、データについては、総務省「地域別統計データベース」等の2005年度、2010年度の2期間のデータを用いた。

## （2） 推定結果

推定結果は以下の通り。

定数項	人口 (対数)	DID地区人口密度 (対数)	面積	Adj R²
一人あたり歳出額	2670.084*	-191.833*	-25.137*	0.003*	0.927

（注）１ 時間ダミーについては記載を省略している。

2 $ ^{*} $ は1％有意水準で有意。
## 第 2 章 日本経済と就業構造の変化

## 第 1 節 経済成長と成長要因、生産性

経済成長率の鈍化に伴い、労働力需要は停滞している。1990年代以降の成長率鈍化は資本量と全要素生産性の伸びの鈍化が主因であり、労働の質向上は成長を下支えしていた。成長に対する外需の寄与はおおむね内需の半分程度あり小さくはないことから輸出は重要である。

## (労働の質が下支えした経済成長)

実質成長率は1970年代、80年代の4％台半ばから、90年代には1％程度、2000年代には0.3％程度へと4％ポイント程度鈍化した。鈍化の要因を成長会計により分解してみると、資本の減少、TFP（全要素生産性）上昇率の鈍化の影響が大きかった。労働の質向上は80年代の0.6％ポイントから90年代以降0.5％ポイント程度と、ほぼ同程度成長率を下支えしている（第13図）。

## (小さくない外需の寄与度)

1995年以降の実質成長率の内外需別寄与度をみると、おおむね内需寄与度の半分程度の寄与度を外需がもっていること、02年、08年など国内経済が不振なときにも輸出が増加して外需のプラス寄与が経済成長を下支えしていた（第14図）。

## (輸出産業の生産性は産業平均をやや上回る)

2011年の経済活動別労働生産性（国内総生産／就業者数）を産業部門についてみると、高生産性部門は不動産業など比較的大きな資本（建物や設備）を取り扱う産業であり、労働生産性が低い部門は農林水産業、サービス業など比較的小規模事業所が多く、労働集約的な産業である。製造業のうち、わが国輸出産業の中心である輸送用機械や電気機械、一般機械では産業平均をやや上回る労働生産性水準となっている。

## 第 2 節 産業構造、職業構造の推移

就業構造のサービス化が進む中で、近年就業者数が増えた産業は社会保険・社会福祉・介護事業、減った産業は建設業、製造業、卸売業等である。

職業別には、専門的・技術的職業従事者等で増加している。

公的資本形成の減少は、北海道、東北、四国といった地域ブロックにおける就業者の減少に大きな影響を及ぼした。

## (増える社会保険・社会福祉・介護事業、減る建設業、製造業、卸売業)

長期的に見ると、就業構造の第3次産業化が進んでいる（第15図）。

産業中分類別に、2005年からの5年間で最も就業者数が増えたのは老人福祉・介護事業などの「社会保険・社会福祉・介護事業」であり、以下「分類不能の産業」「医療業」「郵便業」「はん用機械器具製造業」「持ち帰り・配達飲食サービス業」と続く。就業者数が大きく減少したのは、「建設業」で、以下「職業紹介・労働者派遣業」「農業」「卸売業」「郵便局」「繊維工業」と続く。
## 第13図 実質経済成長率の要因分解（成長会計）

経済成長への寄与は資本や全要素生産性の向上が大きく、労働投入の寄与は小さい。労働の質の向上は2000年代にも成長を下支えしている。

資料出所 （独）産業経済研究所「日本産業生産性（JIP）データベース2012」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

（注）1）労働の質は労働者の属性別時間当たり労働コストのシェアの変化を考慮したもの、資本の質は産業部門、資産別資本サービス価額のシェア変化を考慮したものである。

詳しくはhttp://www.riet.go.jp/jp/database/JIP2012/を参照。

2）成長率は各年の前年比成長率（%）の平均であり、期中成長率の年率ではない。

## 第14図 実質経済成果率の内外需別寄与度

成長率に対する外需寄与度は、ならしてみると内需寄与度の半分程度である。

資料出所 内閣府「国民経済計算」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

（注）1）2005年基準・93SNAによる。

2）外需寄与度は財貨・サービスの純輸出（財貨・サービスの輸出－財貨・サービスの輸入により求めている）の寄与度。

## 第15図 産業別就業者構成割合の推移

第1次、第2次産業の就業者割合は傾向的に縮小しており、就業構造のサービス化が進んでいる。

資料出所 総務省統計局「国勢調査(1950～2010年）」、「労働力調査(2012年）」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成（注）1）1995年、2000年及び2005年は、総務省統計局による抽出詳細集計に基づく推計、集計である。1990年までとは産業の表章が異なっており、接合は行えない。

2）1995年以降の運輸業には郵便業を含み、金融・保険業、不動産業には物品賃貸業を含む。また、飲食店、宿泊業は宿泊業、飲食サービス業としている。

3）1990年までの卸売・小売業には飲食店を含む。

4）2010年は「労働者派遣事業所の派遣社員」を派遣先の産業に分類していることから、派遣元である「サービス業（他に分類されないもの）」に分類している他の年との比較には注意を要する。
## (増加する専門的・技術的職業従事者)

職業別就業者構成割合の長期的な推移をみると、「専門的・技術的職業従事者」は1970年の6.6％から2010年には14.5％、「管理的職業従事者」は1970年の14.0％から、2010年には18.4％へ増加している（第16図）。

## (地域の就業に大きな影響を与えた公的資本形成の減少)

地域ブロック別に、1999年度からの10年間の県内総生産に占める公的資本形成の構成比変化と地域の就業者増加率、地域の就業者数に占める建設業就業者割合の変化との関係をプロットしてみると、公的資本形成の減少が、3大都市圏に比べ北海道、東北、四国といった地域ブロックにおける就業者の減少に大きな影響を及ぼしたことがわかる（第17図）。

## 第 3 節 雇用創出・雇用消失の実態

開業率は1998年度まで低下傾向の後横ばいとなり、2000年度までは廃業率を上回っていたが、近年は接近している。

非農林漁業の自营業主が減少に転じたのは1990年代以降であり、それまで一定の就業機会を提供していた。

## (接近した開業率と廃業率)

労働者を雇っている事業所の1981年度以降の開業率と廃業率をみると、開業率は1998年度まで低下傾向の後概ね横ばいとなり、また、2000年度までは開業率が廃業率を上回り、事業所数は増えてきたが、以後は接近して交差しており、近年あまり事業所数が増えなくなったことを示している（第18図）。

## (製造業で回復しなかった新規開業)

リーマンショックの影響が大きく表れた2009年に雇用純減率が大きかった運輸業，郵便業、製造業ではいずれも存続事業所の雇用消失効果が大きかった。2010年には減少率は縮小したが、運輸業，郵便業では存続事業所の雇用消失幅の縮小に加えて事業所新設の効果が2009年より高まったのに対し、製造業では存続事業所の雇用消失が縮小、雇用創出が拡大したものの、事業所新設効果は2009年よりも小さくなった。

## (1980年代まで一定の就業機会を提供してきた自営業主)

非農林漁業の自営業主数の推移をみると、1983年の707万人がピークで、それまでは増加傾向であった。減少傾向に転じたのは1990年代以降である。雇用者の増加テンポが鈍化したのは1990年代後半であるが、その数年前まで、非農林漁業自営業もまた一定の就業機会を提供していたといえる。
## 第16図 職業別就業者構成割合の推移

農林漁業作業者が減少する中で、専門的・技術的職業、事務従事者、サービス職業従事者等の割合が高まっている。生産工程・労務作業者の割合は低下傾向にあり、職業別にみても就業構造のサービス化が進んでいる。

資料出所 総務省統計局「国勢調査（1950～2010年）」、「労働力調査（2012年）」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成（注）1995年、2000年及び2005年は、総務省統計局による抽出詳細集計に基づく推計、集計である。

1990年までとは職業の表章が異なっており、接合は行えない。

## 第17図 地域ブロック別県内総生産に占める公的資本形成の構成比

県内総生産に占める公的資本形成の構成比は、北海道、北陸、九州・沖縄、東北で高いが、全ての地域で低下傾向にある。1999年度からの10年間の減少幅をみると、北海道、四国、東北、中国で比較的大きい。県内総生産に占める公的資本形成の構成比が減少した地域ほど就業者の減少、建設業就業者割合の縮小幅が大きい。

県内総生産に占める公的資本形成の割合変化幅（1999→2009年度）

資料出所 内閣府「県民経済計算」、総務省統計局「労働力調査」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成（注）1）地域区分は以下の通り、

東北：青森、岩手、宮城、秋田、山形、福島　　南関東：埼玉、千葉、東京、神奈川

九州・沖縄：福岡、佐賀、長崎、熊本、大分、宮崎、鹿児島、沖縄

2）公的資本形成割合の変化幅と就業者増加率との相関係数は0.764、建設業就業者割合変化幅との相関係数は0.516。

## 第18図 開業率、廃業率の推移

開業率は1998年度まで低下傾向であった後、おおむね横ばいとなり、廃業率は上下しつつもおおむね横ばいで推移してきた。2000年度まで開業率が廃業率を上回っていたが、以後は何度か交差しており、近年事業所数があまり増えなくなったことを示す。

資料出所 厚生労働省「雇用保険事業統計」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

（注）1）開業率＝当該年度の雇用保険新規適用事業所数÷前年度の適用事業所数

廃業率=当該年度の雇用保険消滅事業所数÷前年度の適用事業所数

2）1995年度以降について、実質経済成長率と開業率の相関係数は0.327、廃業率との相関係数は-0.111。1981～2009年度での相関係数は、開業率0.741、廃業率-0.146。
製造業は良質な雇用の場を提供し、また地域の雇用を支え、輸出によって全産業にまたがる雇用を創出するなど日本経済に果たす役割は大きい。

製造技術の変化により、日本製造業の強みである「すりあわせ」の付加価値が減少し、モジュール化した組立工程の海外移転がみられる。

日本においては、総じては企業が関連企業や市場への近接性等を総合的に判断して企業の拠点立地戦略を考えているものの、今後は技術流出等を嫌い、国内の設備投資にウェイトを置くと考える企業が多いことから、このような動きが持続され、国内雇用が増加するための支援を行っていく必要がある。

国内工場の今後の役割については、研究開発施設に一部海外移転の動きがあるものの、近年のモジュール化やデジタル化等の傾向の中で、商品企画や研究開発、多品種少量生産等付加価値の高いものが重視されているととともに、海外市場向けの技術・技能を国内で育成、蓄積する機能を有する拠点工場（マザー工場）の役割を果たすことが考えられる。こうした中で、中核的人材の育成が今後の課題となっている。また、新しい産業分野への進出、新製品・サービスの開発力が重要となってくる中で、人材の多様性や人材育成の重要性が企業に強く認識されており、技術系人材の育成・確保を図っていく必要がある。

全産業については、高所得部門（金融、保険業等）の雇用拡大力が弱く、相対的に所得の高くない部門（福祉等）の雇用拡大力が強いため所得水準低下の一因となっている。労働生産性の上昇は賃金上昇に貢献することから、設備投資の増加や、付加価値の高い産業を創出して失業なき労働移動を通じた労働配分を行い、また技術進歩を活かすことでマクロの労働生産性の上昇を図っていく必要がある。さらに、例えば研究開発投資、設備投資、事業再編等を促進し生産性を高める事等を一つの手段として交易条件を改善し、生産性の上昇を賃金に反映することも必要である。

## (製造業は輸出によって幅広く全産業の雇用を創出するなど日本経済に与える効果は大きい)

製造業の就業者は1990年代前半以降減少しているものの、これは生産水準がほぼ一定の中で生産性の上昇を理由としたものと考えられる。第19図により製造業と非製造業の輸出がどれだけの雇用を創出してきたかをみると、1995年から2005年にかけて輸出が増加している中で、2005年には製造業の輸出によって製造業では約290万人、非製造業で約220万人に雇用を生み出している一方で、非製造業の輸出によっては製造業で約10万人、非製造業では約210万人の雇用を生み出している。こうした背景には輸出額の差異が考えられるが、これまで製造業の輸出額は非製造業と比較して増加幅が大きく推移してきたことを考えれば、雇用に与える効果は大きい。また、高等学校卒業者の生涯年収を推計すると、建設業や卸売、小売業、医療、福祉と比較して高水準となっており良質な雇用の場を提供していること、景気拡張局面において製造業就業者比率が高い都道府県ほど完全失業率は低く地域経済を支えていることからも、雇用に与える効果は大きいと考えられる。

## (日本における工場立地の動向)

日本における工場立地の状況をみると、工場立地件数・敷地面積は1990年代に減少の傾向がみられる一方、2002年から2007年にかけて増加の局面がみられる。製造業企業の海外事業展開状況と今後の戦略についてみると、短期的には海外拠点を国内拠点に代替させるという意味での「国内回帰」が急速に進むとは考えにくい。しかしながら第20図により今後の設備投資の予定をみると、現在海外事業を展開中または今後の展開を予定している企業は「どちらかと言えば国内にウェイトを置
## 第19図 製造業・非製造業の輸出による雇用創出効果

製造業の輸出は、製造業のみならず波及効果を通じて非製造業の雇用も創出する。

資料出所 総務省統計局「平成7-12-17年産業連関表」、（独）経済産業研究所「日本産業生産性（JIP）データベース2012」により厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成（注）1）労働投入係数行列、レオンチェフ逆行列、輸出ベクトルの積により雇用者数を算出する際、製造業（非製造業）の輸出による雇用者数とは、輸出ベクトルで非製造業（製造業）の輸出を0としたもの。

2）雇用創出量の概算に当たっては102部門表を用い、製造業の範囲は「009食料品」から「063その他工業製品」となる。また左図においては製造業の範囲を日本産業生産性（JIP）データベース2012において「8畜産食料品」から「59その他の製造工業製品」までとする。

## 第20図 今後の設備投資についての考え

海外事業を展開又は展開予定の企業でも国内に設備投資のウェイトを置くとする割合が最も高く、国内における事業展開の優位性が高まっていることを理由としている。

資料出所 労働政策研究・研修機構「構造変化の中での企業経営と人材のあり方に関する調査」（2013年2月）

(注) 1) 上2図において各番号は以下を表している。

（設備投資のウェイトに関する考え方）1：どちらかと言えば国内にウェイトを置く。2：どちらかと言えば海外にウェイトを置く。3：国内・海外のどちらにも同様にウェイトを置く。4：国内・海外問わず設備投資を行う予定はない。5：今後の設備投資方針は未定・分からない

（国内にウェイトを置く理由）1：海外投資の回収不安が高まっているから（治安の悪化や自然災害、労働争議による操業停止リスク等）、2：海外での事業展開メリットが減退（人件費が上昇等）しているから、3：当面、円安への転換が見込まれるから、4：国内における事業展開の優位性が高まっているから（生産性、機密情報・ノウハウの保持等）、5：海外展開に伴い、国内でも開発分野等を強化する必要性が高まっているから、6：その他無回答は表章していないため総計は100%にならない。

3）製造業に限定して算出したもの。

## 第21図 企業のサプライチェーンに対する考え方

製造業企業は、国内では商品企画・マーケティングや研究開発、営業販売など川上・川下工程を、海外では部品・半製品の生産や加工・組立・施工の川中工程を今後拡充したいと考えている。

（自社で実施している業務工程の中から、付加価値への貢献度が高いと思われる業務工程（3年前との比較））

資料出所 三菱総合研究所「新たな産業構造への対応に関するアンケート調査」（2011年10月実施、経済産業省委託調査）

（注）1）全産業のうち、製造業の数値を抜粋したもの。

2）横軸の各番号に対応する業務工程は次の通り。1：商品企画・マーケティング、2：研究開発、3：生産インフラ・システム開発、4：原材料の生産、5：部品・半製品の生産、6：加工・組立・施工、7：流通、8：営業販売、9：サービス提供、10：保安・アフターサービス
く」とする割合が27.3％と最も多くなっている。また国内にウェイトを置く企業の理由としては「国内における事業展開の優位性が高まっているから（生産性、機密情報・ノウハウの保持等）」が42.4％にのぼっている。今後為替の動きも影響するものと考えられるが、国内に設備投資が進み新規に工場が立地される動きが持続し、国内雇用が増加するための支援を行っていく必要がある。

## (国内生産工程では製品を生み出す段階や顧客対応の段階で人材が必要)

近年の製造業をめぐる競争環境の変化として、モジュール化や三次元CAD等の普及によってアジアにおけるものづくりの水準が向上したことがあげられる。この変化により単なるものづくりから得られる価値が低下したと指摘されるが、このような構造変化の中で第21図によると、製造業の企業が今後拡充したい国内及び海外の業務工程として商品企画・マーケティング、研究開発が高くなっており、また3年前と比較すると自社では商品企画・マーケティング、研究開発やサービス提供、保安・アフターサービスの付加価値への貢献度が高まっている。さらにこのような工程部門別で正社員が増加する兆しがみられ、生産工程における製品を生み出す段階や顧客対応の段階に付加価値を見いだし、正社員を中心とした人材を必要としていることを示していると言える。

## (付加価値の創出による競争力強化に向けた課題)

付加価値の創出が図られていく中で、第22図のとおり、製造業では、自社の競争力の源泉として新製品・サービスの開発力が上昇するとともに、人材の多様性、人材の能力・資質を高める育成体系が現在と比較して今後では大きく上昇している。付加価値の高い新商品やサービスを提供していく上で、人材の多様性や人材育成の重要性が企業に強く認識されていると言えるが、同時に研究・開発職、専門・技術職等は技術革新や事業再編等に伴い必要な人材・能力が変化しているものの、社内での育成・確保が追いついていない。この背景にはノウハウの不足や時間・予算の制約等から企業単独のみの対応は難しいという側面があり、産学連携や能力開発を通じた技術系人材の育成・確保を図っていく必要がある。

## (労働力配分の効率性低下により労働生産性は低下)

勤労者の賃金収入の増加のために、労働生産性の上昇が課題となるが、労働生産性変化を第23図のとおり労働者1人当たり資本装備率の変化、TFP（全要素生産性）の変化、労働力配分の変化に要因分解すると、TFP変化率、資本装備率は一貫して大きく寄与してきたが、労働者の産業構成については2000年代はマイナスの寄与となっている。この背景として労働生産性の高い産業から労働力配分がシフトしていたことがうかがわれるが、今後は付加価値のある産業を創出・維持し失業なき労働移動を行い、産業構造の転換を図っていく必要がある。また資本装備率の上昇寄与は落ち込んできており、デフレから脱却して設備投資を促進する政策が求められる。

## (交易条件を改善し生産性の上昇を賃金の改善に結びつけることが重要)

実質国民総所得（GNI）は2002年からの景気回復期において、海外からの所得純受取によって増加している局面もある一方で、交易条件の悪化によって交易損失が減少の寄与となっている。交易条件は2000年代に入り急速に悪化の動きをたどっており、これがGNIの目減りの要因と考えられる。第24図は労働分配率が一定とした時の実質賃金上昇率を、労働生産性の変化要因と所得流出効果に要因分解したものであるが、交易損失の発生に伴う所得流出効果により労働生産性の上昇が減殺され、労使の間で分配率が一定と仮定した時の実質賃金上昇率は目減りしている。労働生産性の上昇努力が賃金に反映されるためにも、例えば研究開発投資等により輸出価格へ転嫁できるようにすることで交易条件を改善し、生産性の上昇を賃金に反映することも必要である。
## 第22図 企業が考える競争力の源泉

企業が競争力の源泉として考えるものとして、既存の商品・サービスの付加価値を高める技術力は水準が高いものの今後にかけては低下し、新製品・サービスの開発力は上昇している。またこうした面を支える人材の多様性や能力・資質を高める育成体系が大きく上昇しており、強く認識されていることがわかる。

资料出所（独）労働政策研究・研修機構「構造変化の中での企業経営と人材のあり方に関する調査」（2013年2月）

## 第23図 労働生産性変化率の要因分解

労働生産性を要因分解すると、1人当たりの資本深化やTFP上昇が労働生産性の上昇に寄与してきたが、資本深化の上昇寄与は減少している。また1990年代半ばから労働の配分効果が労働生産性に負の寄与をもたらしている。

資料出所（独）経済産業研究所「日本産業生産性（JIP）データベース2012」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成（注）要因分解式は以下のとおり。

$$ \begin{aligned}\frac{\Delta y}{y}=\sum_{i}\frac{Y_{i}}{Y}\left(\frac{\Delta A_{i}}{A_{i}}\right.+\left.\alpha_{i}\frac{\Delta k_{i}}{k_{i}}\right)\left.+\sum_{i}\frac{y_{i}}{y}\Delta\theta_{i}\right.\\\underbrace{\quad TFP 要因 \quad 资本装備率 \quad}_{\begin{array}{c} 要因 \\ 庹業内要因 \end{array}} 庹業間要因 \\ \left.\begin{array}{c}\parallel\\ 労働力配分变化要因 \end{array}\right.\end{aligned} $$

ただし、Y：実質付加価値、y：労働生産性、A：全要素生産性（TFP）、a：資本分配率、k：資本装備率、θ：労働者の部門別構成シェアを表す。

## 第24図 交易条件の悪化が賃金に与える影響

労働分配率が一定とした時、交易条件の悪化による所得流出により労働生産性の上昇が賃金に結びつきにくくなっている。

資料出所 厚生労働省「毎月勤労統計調査」、内閣府「国民経済計算」、総務省「労働力調査」より厚生労働省労働担当参事官室にて作成

したがって、労働分配率変化率＝実質賃金変化率－労働生産性変化率－所得流出効果

「労働分配率一定の時の実質賃金変化率」とは上式の左辺を0とした時より労働生産性変化率と所得流出効果の和となる。

2）所得流出効果はP/Pdの変化率で、GDPデフレーター上昇率から国内需要デフレーターを引いたもの。輸入物価上昇による国内需要デフレーターの上昇によって国内所得の実質購買力が減価した分をあらわすため、交易利得の前年差÷実質GDPとほぼ等しくなる。詳しくは昭和55年年次経済報告第2章第1節付注参照。

3）実質賃金上昇率（実績）は現金給与総額ベース（従業員規模30人以上）

4）グラフは4四半期移動平均値
以上のように、従来、製造業特有と思われてきた貿易可能性という特性は、非製造業においても高まりつつあり、この面での製造業と非製造業の垣根がなくなりつつあると言える。今後、貿易可能性を更に高める中で、特に海外拠点の設置（直接投資）を通じた取引を拡大させていくことにより、国内外において非製造業企業の収益力を高め、競争力の向上につなげていくことが期待される。

## 2 非製造業における ICT 資本蓄積を通じた生産性向上

従来、製造業を中心に ICT 投資を通じた生産性向上に向けた取組がなされてきたが、非製造業においても、同様の取組は進展しているだろうか。ここでは、ICT 資本蓄積、特にソフトウェア投資に着目し、非製造業の労働生産性に与える影響などについて分析する。

## (1) ICT 資本蓄積と非製造業の労働生産性上昇

我が国非製造業の生産性向上には、製造業同様、ICT投資の積極的な活用が期待される。ここでは、非製造業の労働生産性上昇率とICT資本蓄積の関係について見る。

## 我が国非製造業の生産性上昇に対するICT資本蓄積の寄与は小さい

前述のとおり、我が国非製造業の労働生産性上昇率はアメリカ、ドイツに比べて低いことを見たが、ICT資本装備率（労働投入1単位当たりのICT資本ストック）やTFPがどの程度寄与しているのであろうか（第2－3－10図）。

2001年から2010年平均の非製造業の労働生産性上昇率を要因分解して国際比較すると、日本は資本装備率の寄与が小さく、特にアメリカと比較してICT資本装備率の寄与が小さいことが特徴的である $ ^{112} $ 。我が国では、バブル崩壊後の設備投資低迷の影響を受け、ICT資本を集中的に投入する卸売・小売業などにおいて、ICT資本蓄積が低迷したことが背景にあると考えられる。

また、アメリカ、ドイツと比較してTFPの寄与が小さいことも特徴となっている $ ^{113} $ 。この点について、アメリカでは、ICT革命を通じて、流通やサービス分野のTFPが上昇したとの指摘がある。我が国におけるICT投資の低迷は、在庫管理や人事・給与システムの導入などを通じた業務効率化の遅れにつながり、TFP上昇率低迷の一因となっている可能性がある。

TFP 上昇を伴わない資本蓄積主導の労働生産性上昇は、資本蓄積が進むにつれて資本収益
第2−3−10図 非製造業の労働生産性上昇率の要因分解

（備考）1．“EU KLEMS”、経済産業研究所「JIP データベース」により作成。2．2001年から2010年の平均成長率。

率が低下するため、やがては労働生産性の上昇鈍化につながるため、今後、非製造業においてもICT投資の積極的な活用によりTFPを高めていくことが期待される。

## 業種別に見てもICT資本蓄積の寄与は小さい

日本の非製造業の労働生産性上昇率に対するICT資本蓄積の寄与が小さいことを見たが、業種に分けて国際比較してみよう。

両者の関係を見ると、日本、アメリカ、ドイツいずれの国においても、ICT資本装備率の伸びが大きいほど、労働生産性の伸びも大きい（第2－3－11図、付図2－7）。ただし、日本では、全般的にICT資本装備率の寄与がアメリカ、ドイツと比べて小さい。

業種別に見ると、日本の非製造業の中では、卸・小売のICT資本寄与は大きいが、労働生産性上昇率はアメリカ、ドイツと比べて低い。1990年代後半以降、ICTを活用して新しい経営手法（SCM、3PL、POS等 $ ^{114} $ ）を実現するためのシステムが開発されてきたが、特にアメリカではICT資本の活用が進んでいることから、その労働生産性上昇率への寄与に差が生まれていると考えられる。

他方、我が国の製造業は、ICT資本装備率の寄与がアメリカ、ドイツと同程度であるが、労働生産性上昇率はアメリカよりもかなり低い。アメリカは、定常的業務に加え、経営戦略サポートや市場分析・顧客開発など、企業内データをより高度に解析するためのシステムへの利活用も進めており、ICTの利活用がTFPを高め、労働生産性の上昇に寄与している面がある
第2－3－11図 労働生産性上昇率とICT資本装備率の寄与（2001-10年平均）

労働生産性上昇率の違いの背景にはICT資本蓄積の違い

（備考）“EU KLEMS”、経済産業研究所「JIP データベース」により作成。
と考えられる。

以上のように、業種別に見ても、我が国非製造業におけるICT資本蓄積の低さが、労働生産性上昇率の低さにつながっている。

## (2) 重要性を増すソフトウェア投資

我が国非製造業のICT資本蓄積は低迷していることを見たが、種類別に見たときに、コンピュータや通信機器などのハードウェア、調達管理システムや顧客管理ソフトなどのソフトウェアによる違いはあるのだろうか。以下では、我が国非製造業の付加価値成長に対する種類別ICT投資の寄与、ソフトウェア資産の保有が企業の収益性に与える影響、ソフトウェア投資と組織改革との相乗効果などについて分析する。

## ハードウェアに偏った非製造業のICT投資

ICT 投資を労働生産性の上昇につなげていくためには、蓄積した資本を最大限活かすよう、ICT 資本の蓄積とあわせてサービスの提供方法などを機動的・戦略的に見直すことによって、ICT 資本蓄積と同時に TFP を上昇させていくことが期待される。

非製造業について、労働生産性上昇率に対するICT資本装備率とTFPの寄与の動向を見ると、日本はアメリカ、ドイツに比べていずれの寄与も低迷している。ICT投資の低迷が、在庫管理や人事・給与システムの導入などを通じた業務効率化の遅れにつながり、TFP低迷の一因となっている可能性がある（第2－3－12図（1））。

どの分野のICT投資が遅れているかを見るため、非製造業の付加価値成長に対する品目別ICT資本蓄積の寄与を見ると、2000年以降、ハードウェア資本の蓄積に比べ、ソフトウェア資本の蓄積の寄与は小さい（第2－3－12図（2））。例えば、アメリカでは、ソフトウェア導入に当たって、安価なパッケージソフトで済ませ、企業組織の改編や労働者の訓練により、企業側がソフトウェアに適応してきたが、日本では、企業組織改編や労働者の訓練を避けるために、高価なカスタムソフトウェアを導入するケースが多かったと言われている $ ^{115} $ 。このため、日本では、割高な導入コストや異なったソフトウェアを導入した企業間の情報交換の停滞もあいまって、ICT投資の予想収益率が低く、ICT投資が進まなかったと考えられる。

付加価値成長に対する寄与を製造業と比較すると、製造業では、近年ソフトウェア投資が急速に拡大しており、ICT投資の大きな割合を占めるに至っている。他方、非製造業では、依然としてハードウェアが大半を占めており、ソフトウェア投資の遅れが見てとれる（第2－3－12図（3））。これまで企業の生産活動に活用されてきたICT資本は、どちらかと言えば業務の合理化を目的として、製造業における生産管理や企業間取引の効率化を目的としたSCMの導
## 第2－3－12図 経済成長と種類別のICT資本蓄積

## ハードウェアに偏った非製造業のICT投資

## （1） 非製造業の労働生産性上昇率に対する ICT 資本装備率と TFP の寄与

(2) 非製造業の付加価値成長の寄与度分解

## （3） 付加価値成長に対する種類別 ICT 資本の寄与

(寄与度、%ポイント) 非製造業

（備考）1．“EU KLEMS”、経済産業研究所「JIP データベース」により作成。2．（1）は業種別に見た2001～2010年の累積寄与。

(寄与度、%ポイント)(参考) 製造業

入などに活用されてきた。しかし、顧客情報管理やマーケティング、人事・給与・経理といった間接部門などへのICTの活用が増えつつあり、最近では、非製造業でも導入されていると考えられる。

ハードウェアの質は年々高まっているものの、より幅広く ICT 投資を活用し、ICT 資本蓄積と TFP の上昇を同時に達成していくためには、非製造業においても、ソフトウェア投資の積極的かつ戦略的な活用が期待される。
## 第2－3－13図 ソフトウェア資産保有割合の違いによる収益性の比較

ソフトウェア資産保有割合が大きいほど非製造業企業のROAは増加

（備考）１．経済産業省「企業活動基本調査」の個票データにより作成。

2. 「ソフトウェア資産保有割合上位（中位、下位）5分の1」とは、総固定資産額に占めるソフトウェア資産の割合（ソフトウェア資産保有割合）を五分位階級に分類したときの第1（第3、第5）五分位階級に属する企業のこと。

3．ROAを被説明変数、ソフトウェア保有割合を説明変数として回帰分析を行うと、ソフトウェア資産保有割合が大きいほど企業のROAは増加することが確認できる（）内はt値）。

$$ R=2.67*r^{soft}+1.47*L^{abor}+D^{k}\quadR^{2}=0.33 $$

R : ROA (%)、rsoft : ソフトウェア資産保有割合 (%)、Labar : 従業員数 (万人)、Dk : 業種別ダミー

## ソフトウェア資産の保有により企業の収益性は向上

非製造業企業のソフトウェア投資は製造業と比べて低迷していることを見たが、ソフトウェア投資の高まりは、企業の収益性を向上させるだろうか。「企業活動基本調査」の個票データを用いて、総固定資産額に占めるソフトウェア資産の割合（ソフトウェア資産保有割合）の上位、中位、下位5分の1企業のROAを比較した（第2－3－13図）。

それによると、上で見たように、非製造業のソフトウェア投資はこれまでのところ必ずしも活発ではないが、ソフトウェア資産保有割合が大きい企業ほど、ROAの水準が高まっている。また、製造業に比べて下位の企業との差も大きい。ソフトウェア投資は、非製造業企業の収益力を高める効果があると考えられる $ ^{116} $ 。

## ●海外進出とソフトウェア投資に見られる相乗効果

前述のとおり、非製造業においても海外進出が進んでいるが、グローバルな活力を活かし、投資収益を拡大していくためには、例えば、海外進出の際に、積極的にICT投資を行い、国
第2－3－14図 海外進出開始企業のソフトウェア資産保有割合と収益性

海外進出開始企業のROAはソフトウェア資産の保有割合が大きいほどさらに上昇

（備考）1．経済産業省「企業活動基本調査」の個票データにより作成。

2．海外進出開始とは、2003年に海外進出を開始した企業のこと。「ソフトウェア資産保有割合上位（下位）5分の1」とは、総固定資産額に占めるソフトウェア資産の割合（ソフトウェア資産保有割合）を五分位階級に分類したときの第1（第5）五分位階級に属する企業のこと。

内外の受発注業務の標準化などを通じて、収益性の一層の改善を期待することができる。

先に、非製造業でも、海外進出開始企業は非進出企業に比べてROAが高いことを見たが、海外進出企業の中でもICT投資、とりわけソフトウェア投資に積極的な企業とそうではない企業の間で収益性に差があるのだろうか。

非製造業企業のうち海外進出開始企業のROAは、ソフトウェア資産保有割合が大きいほど高まる（第2－3－14図）。例えば、海外進出をしている卸売業企業などでは、事業を拡大するために本社主導で海外の情報システム基盤を強化することが考えられるが、顧客情報管理やマーケティングなどのソフトウェア投資を通じて業務の合理化を図り、収益性の向上に結びつけている可能性がある。

## I CT投資の増加により非定型業務が増加

今後、我が国非製造業においてICT投資を生産性向上に結びつけていくためには何が必要だろうか。前述のとおり、日本では、ICT投資の収益率が低いことから、ICT投資が低迷し、同時にソフトウェア導入による組織の合理化や労働者の技能形成も進まなかったとされている $ ^{117} $ 。このように、ICT投資の停滞の問題は、企業による労働者の訓練や組織の改編といった、いわゆる無形資産投資の問題とも密接に関連していると考えられる。

そこで、定型的か非定型的か、知的作業か身体的作業かなどの観点から、非製造業の就業者