Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 具体的な規制改革の例

農林水産業：意欲・能力ある農業経営者による農地の有効利用や新規参入の環境整備等（農地の所有と利用の分離、認定農業者制度の認定・再認定要件の明確化、農業金融における創業支援融資制度の充実、農協経営の透明化に向けたディスクロージャーの充実）

教育（民間）：教員評価・学校評価制度の強化（評価の実施と結果公表の義務化、教員の勤務評定や指導力不足教員の退出に評価結果を活用）、学校選択制の全国的な普及の促進、予算配分方式の見直し（教育バウチャーの導入等）、任期付任用制度の活用などを通じた教育サービスの質の向上

医療（民間）：株式会社による医療機関経営参入に係る要件緩和、医療人材不足緩和に向けた医師、看護師等の間の相互連携の強化、IT化の徹底化と医療の標準化

社会保険・社会福祉（非営利）：認可保育所での直接契約の導入、「認定こども園」に係る問題の改善

(参考 2) 参入・退出規制の見直しに伴う TFP 押上げの試算

## 試算(1)：規制半減の効果

1)製造業、2)非製造業、3)全産業、4)医療（民間）・教育(民間・非営利)・社会福祉等を含む公共・対個人サービス、5)農業

現在のTFP成長率	目標年次におけるTFP押上げ効果(対前年比)	(備考)全産業に対する付加価値シェア
2年後(2007年度末)	5年後(2010年度末)
製造業	1.3%	0.02% イント	0.01% イント	0.25
非製造業	0.1%	0.14% イント	0.07% イント	0.75
全産業	0.7%	0.11% イント	0.05% イント	1
公共対個人サービス(医療、教育、社会福祉など)	-0.5%	0.12% イント	0.06% イント	0.12
農業	0.9%	0.24% イント	0.12% イント	0.02

（備考）1．現在の TFP 成長率は、SNA による簡易推計の 2002－2004 年 TFP 成長率の各産業別の値。農業は農林水産業の値

2. 現在の TFP 成長率のうち、製造業、非製造業の値は業種ごとの成長率を付加価値シェアで加重平均した結果。ただし全産業については、中間投入部分を加味したドーマーウェイトを用いた値であり、付加価値シェアを使った場合の平均値は 0.3% である

3．付加価値シェアは、2002年度の値
試算(2): 参入・退出に係る要件の緩和を行った場合の TFP 押上げ効果と、アメリカの TFP レベルとの比較（道路運送業の例）

3年後を目途に以下のそれぞれの施策を行った場合

施策の例	現在のTFP成長率	3年後の値(試算結果)	備考
規制指標値	TFP押上げ効果	日本のTFP/アメリカのTFP	2000年時点の日米比率
ケース1 参入に係る要件の見直し現在13ある参入に直接関連する規制のうち、半分で参入要件の缓和が行われると想定	0.5%	0.806	0.05%°イント	1.040倍	1.01倍
ケース2 参入+退出に係る要件の見直しケース1に加え現在3ある退出に直接関連する規制のうち、半分で退出要件の缓和が行われ、退出の余地が拡がった場合	0.719	0.06%°イント	1.041倍

（備考）1．現在のTFP成長率は、SNAによる簡易推計の2002－2004年TFP成長率の運輸・通信業の値2．規制指標値は、現在を1として試算

3. TFP の日米比較に用いたデータは Motohashi(2003) アメリカの TFP は 1995 - 2000 年の平均の伸びが今後も続くと想定して試算。

試算(3)：参入・退出に係る要件の緩和を行った場合の TFP 押上げ効果と、アメリカの TFP レベルとの比較（金融・保険業の例）

（毎年１割の参入退出要件の緩和＝日本を除く OECD 加盟の２６カ国のうち、１９９８－２００３年の経済的規制の緩和速度が最も早かった５カ国の平均（備考４参照）的な緩和速度）

3年間継続して、以下のそれぞれの施策を行った場合 ß年間で全体の3割の要件の緩和が行われた場合)

施策の例	現在のTFP成長率	3年後の値(試算結果)	備考
規制指標値	TFP押上げ効果	日本のTFP/アメリカのTFP	2000年時点の日米比率
ケース1 参入に係る要件の見直し現在53ある参入に直接関連する規制のうち、1割で参入要件の緩和が行われると想定	1.6%	金融業:0.844保険業:0.816	0.47%°イト	0.736倍	0.69倍
ケース2 参入+退出に係る要件の見直しケース1に加え現在19ある退出に直接関連する規制のうち、1割で退出要件の緩和が行われ、退出の余地が拡がった場合	金融業:0.802保険業:0.747	0.64%°イト	0.740倍

（備考）1．現在のTFP成長率は、SNAによる簡易推計の2002－2004年TFP成長率の値

2．規制指標値は、現在を1として試算

3. TFP の日米比較に用いたデータは Motohashi(2003) アメリカの TFP は 1995 - 2000 年の平均の伸びが今後も続くと想定して試算。

4．データは、Conway, Janod, Nicoletti(2005) “Product Market Deregulation in OECD Countries:1998 To 2003” なお、緩和速度が最も早かった 5 カ国とは、ベルギー、チェコ、ハンガリー、イタリア、トルコ。

試算(4)：参入・退出に関連する要件の緩和を行った場合の TFP 押上げ効果と、アメリカの TFP レベルとの比較（農業の例）

3年後を目途に以下の施策を行った場合

施策の例	現在のTFP成長率	3年後の値(試算結果)	備考
規制指標値	TFP押上げ効果	日本のTFP/アメリカのTFP	2000年時点の日米比率
株式会社の新規参入時に、農地利用が市町村を介在させたリース契約のみで可能となっている現行規制の見直しが行われた場合	0.9%	米麦生産業：0.836その他の耕種農業：0.670	0.33%°イント	0.230倍	0.227倍
（備考）1．現在のTFP成長率は、SNAによる簡易推計の2002－2004年TFP成長率の農林水産業の値

2．規制指標値は、現在を１として試算

3. TFP の日米比較に用いたデータは Motohashi(2003) アメリカの TFP は 1995 - 2000 年の平均の伸びが今後も続くと想定して試算。
(付 注)
### 1. 目的

規制改革の経済効果を定量的に分析する際に規制改革の進捗による規制水準の推移を数値化した指標を利用することができれば分析の一助となる。そのため、産業ごとの規制の強さの時系列比較に活用するとともに、規制改革の経済効果の分析の説明変数として活用することを目的として、産業ごとの規制水準の推移を表す数値データとして、「規制指標」を内閣府独自の方法で作成した。

### 2. 先行研究

規制に関する数値データの先行研究で、今回の規制指標の作成に特に有用であるものとして中西・乾（2003）総務庁（2000）及び内閣府（2005）を参照した。また、後述の通り JIP2006 でも「産業別規制データ」が作成、公表されている。

中西・乾（2003）では、総務庁（2000）及び住友生命総合研究所（1999）を用いて、存在する規制の数と規制緩和の数を、全産業から農林水産鉱業、公的を除いた68産業別に把握し、規制緩和の数を分子に、規制緩和と規制の数を分母にとり、その比率を「規制緩和比率」としている。規制緩和比率は、0～1の間の値をとり、規制緩和が進んでいる産業ほど1に近くなり、規制緩和が進んでいない産業ほど0に近い値となっている。ただし、規制緩和比率の注意点として、把握された規制の数はすべての規制について同じインパクトつまり1でカウントされており、規制の影響の強弱が考慮されていない点が挙げられている。

総務庁（2000）では、総務庁『許認可等現況表』及び総務庁『産業連関表』を基にして、各分野の事業部門のうち規制を受ける部門に係る付加価値額が当該分野の付加価値額の合計額に占める割合を「規制ウェイト」として85年、90年及び95年の3年次について試算している（内閣府（2005）は総務庁（2000）の作成方法を踏襲して試算を行っている）。規制ウェイトは、0～1の間の値をとり、1に近いほど規制の強度が強いことを示している。ただし、この試算の注意点として、規制を受ける部門に係る付加価値額の変動は各産業分野における事業活動の状況変化等によるものもあり、必ずしも規制の新設又は撤廃が要因とは限らないこと、免許制、許可制等のいわゆる強い規制も届出制のような弱い規制も同一に扱っているため、許可制から届出制への移行など強い規制から弱い規制への規制緩和の成果が反映されないという点が挙げられている。

また、JIP2006 では総務庁（2000）の規制ウェイトを、JIP2006 の全 108 産業部門のうち約 100 部門の産業分類に変換し、さらにデータ損年次を補完して 1970～2002 年の各年次について「産業別規制データ」を作成している。規制データ作成の方法は規制ウェイト作成の方法と同様の方法であり、規制データの値は、規制ウェイトと同様に 0～1 の間の値をとり、1 に近いほど規制の強度が強いことを示している。ただし、規制データ作成の方
法は規制ウェイト作成の方法と同様の方法であることから、規制ウェイトと同様に規制の強弱について考慮されていない。

## 3 ．規制指標値等の計算方法

i 業種、t 時点の規制水準値及び規制指標値の基本計算式は以下のとおりである。

規制水準値 $ it=\sum_{jk}\left\{(用語ウェイトj\times法令ウェイトk)\times N_{jk}^{it}\right\} $

j: 用語ウェイト ((4)②参照) 户1、10、100、1,000、10,000

k：法令ウェイト（(4)②参照）k=1、2、3、4

$ N_{jk}^{it}:i $ 業種、t時点での用語ウェイト j 法令ウェイト k の規制(許認可等)の総数

i: JIP2006 の全 108 業種から政府、非営利部門、分類不明を除いた 97 業種

t: 1995 ~ 1999 年及び 2002 ~ 2005 年（各年 3 月 31 日時点） $ ^{(注)} $

（注）2000年及び2001年の計算方法については、後述の(4)規制の推移の数値化を参照。

$$ 規制指標值 it=\frac{ 規制水準值 it}{ 規制水準值 i1995} $$

規制指標の具体的な作成方法を以下の4段階に分けて示す。

(1)各産業の規制の有無及び件数の把握

(2)規制の強弱の分類

(3)規制の推移の把握

(4)規制の推移の数値化

(1)各産業の規制の有無及び件数の把握

各産業における規制の有無及び件数を把握する資料として、総務省『許認可等現況表』及び総務庁（2000）を参照した。総務省『許認可等現況表』は、1985年9月及び12月の行革大綱（閣議決定）に基づき、総務省（旧総務庁）が各府省の協力を得て1986年以降、実施しているものであり、把握対象は国の事務として行う許可、認可、届出等であり、把握内容は許認可等の事項、府省・局等名、根拠法令、用語、処分権者、対象者等である。また、総務庁（2000）では、『許認可等現況表』等を基にして、我が国の各産業分野別の事業規制の概要を整理している。それらの資料を用いて、各産業固有の規制の有無及び件数を把握した。なお、今回の分析では、規制の把握の対象期間は1995
年3月31日現在から2005年3月31日現在である(2000年及び2001年については『許認可等現況表』が作成されていないため、その間の把握作業は行えなかった。これらの期間の調整については、後述の(4)規制の推移の数値化を参照。)

## (2) 規制の強弱の分類

総務省『許認可等現況表』では、把握対象である許認可等を、用語の一般的な意義に着目し規制の強さの順にＡグループ、Ｂグループ、Ｃグループ、その他の４つのグループに分類している。今回の規制指標の作成に際しては、上記の分類を基に、その他をＤグループとし、加えて新たにＳグループを追加し、規制の強弱を５つのグループに分類した（Ｓグループを追加した理由は、(4)規制の推移の数値化を参照）。

① S グループ（特に強い規制）：一般的な禁止の行為等

② A グループ（強い規制）：一般的な禁止を特定の場合に解除する行為、特定の権利等を設定する行為等（用語例：許可、免許）

③ B グループ（中間の規制）：特定の事実や行為が、あらかじめ定められた基準等を満たしているか否か審査・判定し、これを公に証明する行為等（用語例：検査、登録）

④ C グループ（弱い規制）：一定の事実を行政庁に知らせるもので、行政庁は原則として記載事項を確認し、受理するにとどまるもの（用語例：届出、報告）

⑤D グループ（その他）：S～C グループに含まれないもの（用語例：書換、講習）

## (3) 規制の推移の把握

『許認可等現況表』には各年の許認可等の事項、府省・局等名、根拠法令、用語、処分権者、対象者等が記載されており、これらの項目の各年の変化を把握することで、法律の廃止に伴う許認可等の件数の減少など規制の推移を知ることができる。しかし、各年の『許認可等現況表』で把握されているA～Dグループの許認可等の件数の増減の情報をそのまま用いることは、必ずしも適切ではないと考えられる。例えば、規制対象範囲の縮小、規制基準の緩和の場合、許認可等の根拠条項が残るため許認可等の件数の減少には結びつかない。また、規制改革により新たな事業が認められ、それに伴い法令が整備された場合、件数が増加する場合がある。こうした規制改革の態様に関しては、『許認可等現況表』の情報のみでは把握することができない。このため、こうした規制改革の影響を規制指標値に適切に反映するため、総務庁（1997）や『規制改革・民間開放推進三か年計画』等の規制改革の動きについてとりまとめられている資料を用いて、『許認可等現況表』の情報から把握できない規制の推移についても補足的に把握した。
## (4) 規制の推移の数値化

(1) ~ (3)で把握した規制に関する情報を基に、以下の点に留意して、規制水準値及び規制指標値の計算式を用いて数値化を行った。

## ① S グループの設定

(3)規制の推移の把握で述べたとおり、『許認可等現況表』の許認可等の件数からでは規制改革の影響を見ることができないケースに対応し、規制改革の影響を規制指標値に適切に反映するため、Sグループを新設した。

反映方法の具体例として、規制改革により新たな事業が認められ、A～Dグループの件数が増加した場合には、規制改革以前は当該事業が禁止されていたとみなし、増加数と同じ件数を規制改革以前の各年のSグループに加える調整を行った。また、規制対象範囲の一部縮小、規制基準の一部緩和などの件数の減少に結びつかない規制改革の場合には、規制改革以前は一部禁止されていたとみなし、見直しが行われた事項に関連する規制の件数に0.5を乗じた数を規制改革以前の各年のSグループに加えるなどの調整を行った。

## ②用語ウェイト及び法令ウェイトの設定

(2)規制の強弱の分類に基づき、規制指標値に用語の強弱を反映するため、各グループの用語ウェイトを以下のとおり定めた。

S グループ : 10,000

A グループ : 1,000

B グループ : 100

C グループ : 10

D グループ : 1

なお、規制の用語ウェイトの値は、用語の強弱によってある程度の差を設けること、規制改革による許認可等の件数の増加による規制指標値の増加をなるべく防ぐことを目的として、上記のとおりとしている。(注)

また、許認可等が規定されている根拠法令のレベルによっても規制の強弱がある程度異なると考え、ある程度の差を設けることを目的として、以下のとおり定めた。

法律 : 4

政令、勅令：3

省令、規則：2

告示 : 1

(注)規制の用語ウェイトを変えた場合の指標の推計結果を、本付注の末尾に(参考)として掲載した。
## ③2000年及び2001年の規制指標値の推計並びに地方分権改革の効果の調整

2000 年及び 2001 年については『許認可等現況表』が作成されておらず、その間の把握作業は行えなかった。このため、2000 年及び 2001 年の規制指標値の推計については、1999 年と地方分権改革の影響調整済の 2002 年の規制指標値から線形補間した。

また、『許認可等現況表』は、国の許認可等に限定して把握していることから、2002年4月の地方分権改革に伴い機関委任事務から法定受託事務及び自治事務へ移行した許認可等は含まれないこととなり、1999年と2002年の『許認可等現況表』の許認可等数の件数を比較すると断層が生じている。他方、規制を受ける側からみると、許認可等の主体が地方分権改革によって国から地方公共団体となったとしても、許認可等の実質的な影響が大きく変わるものではないと考えられる。よって、地方分権改革以降もその規制の影響が継続しているとみなし、2002年以降の規制指標値に、地方分権改革により『許認可等現況表』の対象ではなくなった規制の値を上乗せする調整を行うこととした。

具体的には、1999年時点の規制のうち、地方分権改革で『許認可等現況表』の対象ではなくなるもの（処分権者が都道府県知事、市町村長であるもの等）を洗い出し、それらが同年の規制の数に占める割合を求めた。この割合を1999年時点の規制指標値に乗じて算出した値を、地方分権改革により『許認可等現況表』の対象から外れた規制の規制指標値とみなし、2002年以降の規制指標値に加算することで、地方分権改革の影響の調整を行った。

## 4 ．規制指標値の特徴及び注意点

今回作成した規制指標値は、これまでに作成、公表されてきた規制に関する数値データと比較して、特に以下の点が改善され、より実態を反映したものとなっていると考えられる。

(1)各産業の規制改革の進捗について時系列での比較が可能。

各産業の規制改革の進捗を時系列で詳細に把握していることから、経年での規制改革の進捗をみることが可能である。

(2)規制の強弱の影響を考慮している。

用語ウェイト、法令ウェイトを設定することで、規制の強弱の影響を考慮した規制指標値となっている。

(3) 一般的な禁止の行為等の影響を考慮している。

S グループを設定することで、『許認可等現況表』等で把握することができないが、規制の強弱の影響を考慮する際に重要な項目である一般的な禁止の行為等の影響を規制指標値に反映することが可能である。

(4)各産業分野における事業活動の状況変化等に影響を受けない。

規制の根拠法令の総数、用語、法令等から計算しているため、規制水準の変化を適
確に反映した指標となっており、その他の要因の影響を受けない（例えば「規制ウェイト」では事業活動の状況変化等の影響によっても値が変化）。

また、今回求めた規制指標値に関する留意点として、以下の点が挙げられる。

(1)産業横断的な規制は含まれない。

今回の規制指標値の作成に当たり、各産業の規制の有無及び件数の把握の際には、原則として各産業に固有の規制のみを把握することとしたため、産業横断的な規制は考慮していない。

(2)経済的規制と社会的規制の区別を行っていない。

規制には、産業の健全な発展と消費者の利益を図ることを目的とする経済的規制と、消費者や労働者の安全・健康の確保、環境の保全、災害の防止等を目的とする社会的規制に大別されるが、これらの区別は行っていない。

(3)国の事務として行う通達、通知や地方公共団体が行っている規制が含まれていない。

国の事務として行う許可、認可、届出等以外にも、国の事務として行う通知・通達等法令以外の規定に基づく規制や地方公共団体が講じている規制も存在し、国民の活動を制約するという意味では国の規制となんら変わるところがないが、今回、これらの規制は含まれていない。

(4)規制水準値は各産業間の比較には適さない。

今回の規制水準値の計算方法は、Ｓグループが関係する規制改革が多く行われた産業ほど、規制改革以前の規制水準値が大きな値をとる。つまり、ある一時点において同程度の規制がなされていた２産業があった場合、その時点以後に一方の産業でＳグループが関係する規制改革が行われ、他方の産業で規制改革が行われなかった場合、同程度の規制がなされていた時点における規制水準値をみると、規制改革が行われた産業の値が大きなものとなる。よって、各産業間の比較に用いることは適切ではない。
（参考）用語ウェイトを1～5に変更した場合の規制指標値（1995年比）

産業分野別	1999年	2002年	2005年
1	農林水産業	0.928	0.864	0.796
2	鉱業	0.875	0.923	0.946
3	製造業	0.839	0.783	0.853
4	建築業・土木業	1.016	1.213	1.405
5	電気業	0.837	0.990	1.037
6	ガス・熱供給業	1.023	1.073	1.117
7	上水道業	1.105	1.682	2.339
8	工業用水道業・廃棄物処理	0.989	1.303	1.418
9	卸売業	0.903	0.902	0.959
10	小売業	0.927	0.950	0.990
11	金融・保険業	1.287	1.390	1.573
12	不動産業	1.071	1.097	1.169
13	鉄道業	0.827	0.805	0.757
14	道路運送業	0.743	0.713	0.647
15	水運業	0.842	0.881	0.888
16	航空運輸業	0.970	0.875	0.935
17	その他運輸業・棲包	0.936	0.925	0.985
18	電信・電話業	0.966	0.782	0.624
19	その他の公共サービス	1.121	0.963	0.969
20	その他の対事業所サービス	0.911	0.842	1.027
21	その他の対個人サービス	0.959	0.907	1.082
産業全体	0.956	0.954	1.042

注)	規制の強弱のグループ	用語ウェイト
S	5
A	4
B	3
C	2
D	1
2001～2004年における我が国の資本サービス、労働サービス、実質産出額、実質中間投入額について、JIP2006データや、種々の調査等から推計して得られたデータを元に、SNA産業分類をベースにした簡易推計を行った。

## ○ 産業別 TFP の計測

この分析方法は生産者行動の理論を前提にしている。我が国経済がＩ産業部門に分割することができ、時点ｔにおけるｉ部門の生産量 $ Y_{i}(t) $ が様々な種類の資本サービス $ (V_{1},\ldots,V_{k}) $ 労働サービス $ (L_{1},\ldots,L_{l}) $ と実質中間投入 $ (M_{1},\ldots,M_{m}) $ を用いて生産されているときこの投入と産出の関係が以下のような生産関数で表現できるとする。

$$ Y_{i}(t)=A_{i}(t)\bullet F(V_{1i}(t),...,V_{ki}(t),L_{1i}(t),...,L_{li}(t),M_{1i}(t),...,M_{mi}(t)) $$

このとき、生産関数は投入のほかに、生産時の技術状態を示すパラメータ $ -A_{i}(t) $ にも依存するものとする。

さらに様々なタイプの投入が資本サービス集計量 $ V_{i}(t) $ 、労働サービス集計量 $ L_{i}(t) $ 、中間投入集計量 $ M_{i}(t) $ に分離可能であるとすると、生産関数は

$$ Y_{i}(t)=A_{i}(t)\bullet F(V_{i}(t),L_{i}(t),M_{i}(t)) $$

のように書くことが出来る。

資本投入は、様々なタイプの資産、構築物等を集計したものであり、労働投入は様々なタイプの労働の集計量である。さらに実質中間投入額もここでは SNA 産業分類をベースにした 27 におよぶ財・サービスの集計量となっている。

(2)式が規模に関して収穫一定でかつ生産者が費用最小化を図っており、かつ要素市場が完全競争であると仮定し、投入と産出の関係を以下のようなコブ・ダグラス型生産関数を想定している。

(コブ・ダグラス型生産関数)

$$ \begin{aligned}&Y_{i}(t)=A_{i}(t)V_{i}^{\alpha}(t)L_{i}^{\beta}(t)M_{i}^{\gamma}(t)\\&\quad(\alpha+\beta+\gamma=1)\\ \end{aligned} $$
A: 全要素生产率 (TFP)

Y: 実質産出額 $ ^{*} $

V: 資本サービスコスト（算出方法は付注 2-1 を参照）

L：労働サービスコスト（算出方法は付注2-2を参照）

M: 実質中間投入額 $ ^{*} $

a : 資本分配率

$ \beta $ : 労働分配率

y : 中間投入分配率

t : 時点

(備考)「*」は内閣府「国民経済計算」より作成

次に、(3)式を線形化するために、両辺の対数をとり、時間について微分して、生産性（TFP）成長率を(4)式のように変形することにより、各年の産業別の生産性（TFP）成長率を計測した。

$$ \frac{\Delta A_{i}(t)}{A_{i}(t)}=\frac{\Delta Y_{i}(t)}{Y_{i}(t)}-\left(\alpha\frac{\Delta V_{i}(t)}{V_{i}(t)}+\beta\frac{\Delta L_{i}(t)}{L_{i}(t)}+\gamma\frac{\Delta M_{i}(t)}{M_{i}(t)}\right) $$

なお、（４）で求められる TFP 成長率は生産ベースの TFP と呼ばれ、下記（５）で定義される付加価値ベースの TFP とは区別される。

$$ \begin{aligned}\frac{\Delta A_{i}^{*}(t)}{A_{i}^{*}(t)}=\frac{\Delta(Y_{i}(t)-M_{i}(t))}{Y_{i}(t)-M_{i}(t)}-\left(\delta\frac{\Delta V_{i}(t)}{V_{i}(t)}+\lambda\frac{\Delta L_{i}(t)}{L_{i}(t)}\right)\ $ 8+\lambda=1)\end{aligned} $$

今回の報告書では、産業ベースの TFP の計測と分析を目的としているため、図表及び実証分析では生産ベースの TFP を用いた検証を行った。
## 付注 2 - 1 「SNA による △TFP 簡易推計」にかかる資本部門の推計

2000～2004 年の各種データを用いて SNA 産業分類をベースにした簡易推計を行い、JIP2006 にある 2002 年までの「名目資本サービス」を 2005 年まで延長した。具体的には、2001 年は JIP2006 「名目資本サービス」、2002～2004 年は SNA 産業分類をベースにした簡易推計により 2001～2004 年まで求めた「資本サービスコスト」の 2002～2004 年の伸び率を JIP2006 にある 2001 年の「名目資本サービス」に乗じて延長した。

なお、数値はすべて暦年ベースに統一し、各種データの分類も可能な限り SNA 中分類をベースとした 27 分類に揃えた。（詳細は「図表 資本サービスコスト作成にかかる各種データの産業対照表」を参照）

○ 資本サービスコストの推計

資本サービスコスト $ V = K \times C_{k} \times m $

K: 実質資本ストック

$ C_{k} $ ：資本サービス投入指数（2001年=1）

m: 稼働率 (2001 年=1)

(備考)「実質資本ストック」は、内閣府『民間企業資本ストック』(進捗ベース)。

① 資本サービス投入指数（ $ C_{k} $ ）の推計

(推計期間 2001～2004 年)

$$ C k=\Delta p\times\frac{\left\{1-u\left(\frac{\delta}{(\delta+i)}\right)\right\}}{(1-u)}\times(r+\delta) $$

$ C_{k} $ : 産業別資本サービス投入指数（2001年=1）

Δp：産業別資産デフレータ（2001年=1）前年比

u：產業別法人実効稅率

$ \delta $ : 產業別固定資本減耗率、

r：產業別實質金利

i：產業別加重金利
## • 産業別自己資本比率

【データ】財務省『法人企業統計調査』

『法人企業統計調査』より各産業別に算出。

## ・金融・保険業の自己資本比率

【データ】銀行業：全国銀行協会『全国銀行財務諸表分析』

保険業：大蔵財務協会『保険年鑑』

生命保険協会『生命保険事業概況』

日本損害保険協会『損害保険会社概況』

銀行業、生命保険業、損害保険業の自己資本比率については、各業種の総資産額でウェイト付けし、加重平均して算出。

## • 産業別固定資本減耗率

米国経済分析局が NIPA（U.S National Income and Product Accounts）の推計の際に利用している数字を基に、JIP2006 資産分類別（39 分類）の資産償却率を算出し、産業別の資産構成でウェイト付けし、資産償却率を加重平均して算出。

詳細は JIP2006 「資本部門の推計方法」を参照。

$$ \delta_{kt}=\sum_{i=1}^{39}(w_{it}\cdot\sigma_{it}) $$

$ \delta $ : 產業別固定資本減耗率

k : SNA 中分類をベースとした 27 産業分類

t: 2000 ~ 2002 年

w: 産業別資産ウェイト

$ \sigma $ : 資產償却率

i: JIP2006 資產分類 1 ~ 39

## · 產業別法人実効税率

【データ】国税庁『国税庁統計年報書』

国税庁『税務統計から見た法人企業の実態』

総務省『地方財政統計年報』
(STEP-1) 国税にかかる法人税率の算出

「国税庁統計年報書」にある「現事業年度分の課税状況（法人税）」から

（税額合計）÷（法定事業年度分所得金額+清算確定分所得金額）により

各年における法人税国税分「税率」を計算。

(STEP-2) 産業別格差率の算出

「税務統計から見た法人企業の実態」の第1表総括表より産業別に

（算出税額）÷（調査所得金額のうち利益のみ）を計算し、これを（STEP-1）で

産業別に算出した法人税国税分「税率」で割り、産業別格差率を算出。

(STEP-3) 地方税にかかる法人税率の算出

「国税庁統計年報書」及び「地方財政統計年報」から都道府県民税率（法人分）

及び市町村民税率（法人分）を算出。

(STEP-4) 産業別実効税率の算出

（STEP-1）で求めた法人税率（国税分）と（STEP-3）で求めた都道府県民税率

（法人分）及び市町村民税率（法人分）とを合算し、さらに（STEP-2）で

求めた産業別格差率を乗じて産業別実効税率を算出。

## ・産業別資産デフレータ（p）の推計

(推計期間 1971～2005 年または 1990～2005 年)

【データ】『JIP2006』

(STEP-1) JIP2006 資産分類別（39 分類）投資デフレータ（Pk）の延長

下式のような ARMA（1,1）モデルを用いて、JIP2006 資産分類別（39 分類）に投資デフレータを 2005 年まで延長推計。

$$ Pk_{it}=\alpha_{0}+\alpha_{1}p_{it-1}+\varepsilon_{it}+\beta_{1}\varepsilon_{it-1} $$

Pk：資産別投資デフレータ

i: JIP2006 資產分類 1 ~ 39

t: 1971~2005 年または 1990~2005 年 $ ^{注} $

$ \varepsilon $ : 誤差項

（注）延長推計の開始時点について、基本的には1970年から延長したが、近年のトレンドが1970年からのトレンドと大きく乖離しているような資産については、1990年からの延長とした。
(STEP-2) 2001 年基準に再換算し、産業別に資産ウェイトを計算した上で、

産業別資産デフレータ $p$ を算出

$$ p_{k t}=\sum_{i=1}^{39}(w_{i_{t}}\bullet P k_{i t}) $$

p：産業別資産デフレータ

k : SNA 中分類をベースとした 27 産業分類

t: 2000 ~ 2005 年

w: 産業別資産ウェイト

Pk：資産別投資デフレータ

i: JIP2006 資產分類 1 ~ 39

・産業別加重金利及び産業別実質金利

【データ】日本銀行『金融経済統計月報』

各産業が直面する名目金利（加重金利）並びに実質金利を産業別に算出

(産業別加重金利の算出)

$$ i=(1-u)(1-\lambda)pr+\lambda lr $$

i：產業別加重金利

u：產業別法人実効稅率

λ : 產業別自己資本比率

pr：長期プライムレート

lr：新発10年物国債利回り

(産業別実質金利の算出)

$$ r=i-\Delta p $$

r：產業別実質金利 $ ^{注} $

Δp：産業別資産デフレータ（2001年=1）前年比

i：產業別加重金利

（注）但し、rがマイナスとなる産業については実質金利をゼロとした。
## ② 産業別設備稼働率（m）の推計

【データ】経済産業省『鉱工業生産指数』

日本銀行『全国企業短期経済観測調査』

"JIP2006"

鉱工業指数稼働率が公表されている産業

鉱工業指数稼働率が公表されている産業についてはこれを用い、2001年を1として指数化した。

・鉱工業指数稼働率が公表されていない産業

鉱工業指数稼働率が公表されていない産業については、日銀短観設備 D.I. から下記のように稼働率を推計した。

(STEP-1) パネルデータの作成

日銀短観設備 D.I.と鉱工業指数稼働率がともに利用可能な製造業について、1991～2004年までの、業種×四半期系列のパネルデータを作成する。

(STEP-2)鉱工業指数稼働率と短観設備D.I.に関する回帰分析

（STEP-1）で作成したパネルデータを用い、鉱工業指数稼働率を被説明変数、日銀短観設備D.I.、タイムトレンド及び業種ダミーを説明変数とするモデルを推計する。なお、短観設備D.I.が各期末に関する値であるのに対し、稼働率は四半期平均の値であるため、説明変数としては前期と当期の短観設備D.I.を使った。

推計結果は次図の通り。

図表鉱工業生産指数稼働率と日銀短観設備D.I.に関する回帰分析結果（FGLS推定）

被説明変数 鉱工業生産指数稼働率
残差について全産業に共通のAR(1)過程を仮定(1)	残差について産業個別のAR(1)過程を仮定(2)	残差について産業の個別のAR(1)過程を仮定、不均一分散を仮定(3)	残差について産業個別のAR(1)過程を仮定、残差間にクロスセクションの相関を仮定(4)
当初設備D.I	-0.00196(0.000)***	-0.00202(0.000)***	-0.00165(0.000)***	-0.00118(0.000)***
前期設備D.I	-0.00078(0.000)***	-0.00078(0.000)***	-0.00070(0.000)***	-0.00083(0.000)***
タイムトレンド	-0.00082(0.001)***	-0.00095(0.001)***	-0.00069(0.000)***	-0.00109(0.000)***
定数項	1.083148(0.000)***	1.08491(0.000)***	1.06654(0.000)***	1.069556(0.000)***
No. of obs	770	770	770	770
No. of groups	14	14	14	14

（注）カッコ内は P 值。***は 1% 有意。

なお、すべての推計において説明変数には産業ダミーを含むが、本表からは略した。
（STEP-3）鉱工業指数稼働率が公表されていない産業の「稼働率」理論値の算出上記(1)～(4)の推計結果を見ると、どの推定においても前期と当期の短観設備D.I.の係数は期待通り共に負に有意であるが、ここでは最も応募が高かった(4)を採用した。ここで得られた推計式の短観設備D.I.に鉱工業指数稼働率の対象範囲外の産業の短観設備D.I.を代入することにより、「稼働率」の理論値を算出し、さらに4四半期ずつ合計することにより年次化し、2001年を1として指数化した。

## 農林水産業及び金融保険業の稼働率の推計

農林水産業及び金融保険業は、鉱工業指数稼働率及び日銀短観設備 D.I.にデータが存在しないため、JIP2006 から中間財投入及び資本ストックのデータを用い、中間財投入は四半期ベースの生産指数で置き換え、また資本ストックについては年次系列から移動平均により四半期系列を推計して四半期ベースのデータを作成し、中間財投入・資本ストック比率を算出する。これについてウォートン法（中間財投入・資本ストック比率年次系列についてピークを結び、そこからの乖離を設備投資稼働率の1からの乖離とみなす）を適用して四半期ベースの「稼働率」を算出し、最後に毎年の平均値を年次データとし、2001年を1として指数化した。
## 図表 資本サービスコスト作成にかかる各種データの産業対照表

SNA国民経済計算産業

法人企業統計年報

SNA分類に対応する産業

鉱工業指数稼働率

SNA分類に対応する産業

產業別平均稼働率(1998年～)1978年～2002年接続指数

日銀短観

SNA分類に対応する産業

1	農業林業水産業
2	籠業
3	食料品
4	繊維
5	パルプ紙
6	化学
7	石油-石炭製品
8	窯業-土石製品
9	鉄鋼
10	非鉄金属
11	金属製品
12	一般機械
13	電気機械
14	輸送用機械
15	精密機械
16	出版-印刷
17	衣服-身回品製材-木製品家具皮革-皮革製品コム製品その他の製造業
18	建設業
19	電気業
20	ガス-水道-熱供給業
21	卸売業
22	小売業
23	金融-保険業
24	不動産業
25	運輸-通信業
26	対事業所サービス
27	公共サービス対個人サービス

農林水産業
紙業
食料品
繊維工業
パルプ紙紙加工品製造業
化学工業
石油石炭
窯業土石
鉄鋼
非鉄金属
金属製品
一般機械
電気機械
輸送用機械器具製造業
精密機械
出版印刷同閲連産業
その他の製造業、木材・木製品製造業、衣服その他の繊維製品製造業
建設業
電気業
ガス・水道業
釧売業
小売業、飲食業(04年~)
調査対象外
不動産業
(～03年)運輸業(集約)」(陸運業、水運業、その他の運輸・通信業)
(04年~)運輸業(集約)」(陸運業、水運業、その他の運輸業)情報通信業
事業所サービス業
放送業(～03年)旅館・その他の宿泊所、映画・煙楽業、その他のサービス業、個人サービス業

稼働率なし(鉱業)
稼働率なし(食料品 たばこ工業)
繊維工業	繊維工業
バルプ 紙 紙加工品工業、	バルプ 紙 紙加工品工業
化学工業、化学肥料、ソーダ工業製品、無機薬品、頑料、有機薬品、プラスチック、石けん、合成洗剤、環式中間物、高圧ガス、写真感光材料、塗料、印刷イノキ、合成コム	化学工業
石油系芳香族、石油、石炭製品工業	石油、石炭製品工業
窯業・土石製品工業	窯業・土石製品工業
鉄鋼業	鉄鋼業
非鉄金属工業、非鉄金属地金、非鉄金属加工品	非鉄金属工業
金属製品工業	金属製品工業
一般機械工業	一般機械工業
電気機械工業、情報通信機械工業、電子部品、デバイス工業	電気機械工業、情報通信機械工業、電子部品、デバイス工業
輸送機械工業	輸送機械工業
精密機械工業	精密機械工業
稼働率なし(新聞 印刷業)	その他工業
その他工業
(その他製造業、ゴム製品のみ)	その他工業
(その他製造業、ゴム製品のみ)

稼働率なし(電力 ガス事業)
稼働率なし(電力 ガス事業)

紙業
食料品
繊維
紙・パルプ
化学
石油・石炭製品
窯業・土石製品
鉄鋼
非鉄金属
金属製品
一般機械
電気機械
輸送用機械、92年4Q～03年4Qその他輸送用機械、92年4Q～造船・重機、92年4Q～広動車
精密機械
その他製造業
木材・木製品、その他製造業
建設
電気・ガス
電気・ガス
卸売
小売

不動産
(～03年4Q)運輸・通信
(04年1Q～)運輸、通信、情報サービス、その他情報通信
サ・ビス、03年4Q～対個人サービス
(03年4Q～)飲食店・宿泊、リ-ス

（注）上図の太枠線は、SNA 中分類区分。

（注）財務省『法人企業統計』における産業分類から、SNA 中分類をベースとした 27 分類へ統合する際には、以下のように適宜組替・統合を行っており留意が必要。

1. 1998～2003年における「輸送用機械」は、『法人企業統計』「自動車・同附属品」及び『法人企業統計』「その他の輸送用機械」を合わせた。

2．2004年における「小売業」は、『法人企業統計』「小売業」に『法人企業統計』「飲食業」を合わせた。

3. 2004 年における「運輸・通信業」は、『法人企業統計』「運輸（集約）」と『法人企業統計』「情報通信業」を合わせた。但し、「運輸（集約）」は厳密な「運輸業」のみとなり、従来の「通信業」は、サービス業である「放送業」等とともに『法人企業統計』「情報通信業」として統合されたため、厳密には一致しない。

4．1998～2003年における「対事業所サービス」は、『法人企業統計』「広告・その他の事業所サービス」のみとした。2004年以降の「対事業所サービス」は、『法人企業統計』「物品賃貸業（集約）」と『法人企業統計』「広告・その他の事業サービス業」を合わせた。

5. 「公共サービス・対個人サービス」は、『法人企業統計』「サービス業（集約）」と『法人企業統計』「宿泊業」を合わせたものから、「対事業所サービス」を除いた。
SNA 及び補完的に労働力調査のデータを用いて、SNA 産業分類をベースにした簡易推計を行い、JIP2006 にある 2001 年の「名目労働コスト」を 2004 年まで延長した。つまり、2001 年は JIP2006 「名目労働コスト」を使用し、2002～2004 年は SNA、労働力調査のデータを元に労働投入指数を推計し、これを JIP2006 の 2001 年データに乗じることにより延長した。

労働投入指数は、単純には賃金に労働者数を乗じた賃金総額から算出されるが、時系列の変化を示すにあたっては、労働者数等の基準の取り方を、ラスパイレス指数等とは異なり、バイアスが小さいとされる連鎖型（ディビジア指数）を用いて算出した。

ディビジア労働指数は、本来労働の質を考慮に入れた労働投入を示す指数の一つであり、労働市場が完全であるとの想定の下、現実に支払われている賃金が各属性別の労働者の質（生産性）の違いを反映していると仮定して算出するものであるが、本推計にあたってはパート労働者に関する詳細データの制約などから、労働者の質は時点間で不变と仮定して推計を行った。なおこれはかなり強い仮定であるが、女性労働力の高学歴化など、労働の質の大きな変化は90年代までに進み今回の推計対象期間中の大きな変化はないものと考えて推計を行った。

### 1. 推計方法の概要

労働投入指数の具体的な推計方法を以下に示す。

$$ \frac{d\ln L_{i}(t)}{dt}=\frac{d\ln MH_{i}(t)}{dt} $$

ただし、

$ L_{i}(t) $ ：t 期における第 i 産業部門の労働投入指数

$ MH_{ij}(t) $ ：t期における第i産業部門の属性j労働者のマンアワー

なお、今回はパートタイマー部分の質に関する調整ができなかったため実施していないが、本来 JIP2006 では資本と同様に労働の質調整を行っている（具体的な計測方法は本付注末尾の（参考）参照）。

## 2 ．従業者数の推計方法

SNA の産業別「就業者数」のデータ（年間平均）を使用。ただし、サービス業については内訳が利用できないため、労働力調査のサービス業労働者数のうち、「物品賃貸業」、「広告業」及び「その他の事業サービス業」を「対事業所サービス業」とし、その他のサービス業を「公共サービス・対個人サービス業」として合計した。
## 3 ．労働時間の推計方法

SNA の産業別「労働時間数」のデータ（年間平均）を使用。ただし、サービス業については内訳が利用できないため、労働力調査のサービス業労働者数のうち、「物品賃貸業」、「広告業」及び「その他の事業サービス業」を「対事業所サービス業」とし、その他のサービス業を「公共サービス・対個人サービス業」として合計した。

## ４．データ制約による留意点

指数を計算する際に用いた「就業者数」には自営業者も含まれるのに対して、「労働時間数」は雇用者のみの平均値であり対象が合致していない。また、自営業主を本業としながら雇用者でもある者や、2カ所の事業所に雇用されている場合には2人と数えている。

## （参考）労働力の質調整を行う場合の投入指数の推計方法

具体的な方法は以下の通り。

$$ \frac{d\ln L_{i}(t)}{dt}=\sum_{j}S_{ij}(t)\frac{d\ln MH_{ij}(t)}{dt} $$

ただし、

$ L_{i}(t) $ ：t 期における第 i 産業部門の労働投入指数

$ MH_{ij}(t) $ ：t 期における第 i 産業部門の属性 j 労働者のマンアワー

$ w_{ij}(t) $ ：t 期における第 i 産業部門の属性 j 労働者の時間当たり賃金率

$ S_{ij}(t)\colon t $ 期における第 i 産業部門の賃金総額に占める属性 j 労働者の賃金シェア。

すなわち、

$$ S_{ij}(t)=\frac{w_{ij}(t)MH_{ij}(t)}{\sum_{j}w_{ij}(t)MH_{ij}(t)} $$

また、(1)式のように連続時間で定義されたディビジア指数を離散近似する方法として、JIP等で採用されている方法に沿い、労働投入指数 $ L_{i}(t) $ を各属性別労働者のマンアワー $ MH_{ij}(t) $ のトランスログ関数で近似すると、(2)式のような(1)式の離散近似が導出される。

$$ \ln L_{i}(t)-\ln L_{i}(t-1)=\sum_{j}\overline{S}_{ij}(t,t-1)\Big[\ln M H_{ij}(t)-\ln M H_{ij}(t-1)\Big] $$

ただし、

$$ \overline{S}_{ij}(t,t-1)=\frac{1}{2}\Big[S_{ij}(t)+S_{ij}(t-1)\Big] $$
規制改革の進展度とTFP成長率との間に統計的に有意な関係がみられるかどうかを、JIPデータベースの産業分類ごとに推計した。推計方法は、産業×年次のパネル推計、またはパネルデータをプールした推計法を用いた。パネル推計の場合は、ハウスマン検定によりすべての推計パターンで、観察できない産業固有の効果と説明変数の間に有意な相関関係がないと考えるランダム効果モデルが採用された。

推計期間はいずれも 1995 年から 2002 年までの 8 年間、産業部門数は 97 業種を基本としている。

以下推計パターンごとに順に説明し、その後推計結果を示す。また、（参考）として本報告書の推計に関連が深い既存研究を簡単に整理した。

①規制指標（対1995年値）と対前年TFP成長率の間に線形の関係を想定した場合。

この推計パターンでは、規制指標の水準を説明変数に用いることで、「規制改革が進んできたことで市場構造がどの程度効率化されたか」を検証するための代理変数として考える。

推計式（1）

$$ \Delta T F P_{j t}=\alpha+\beta^{*}(R E G_{-}I n d e x_{j t})+\gamma^{*}(D u m_{-}n o n r e g_{j})+\mathrm{A}\sum(Y e a r_{-}d u m m i e s) $$

j:産業、t:時点、α:定数項、β,γ:係数、A:(年次数-1、1)の行列

Δ TFP: TFP 対前年伸び（全要素生産性指数の対数値、以下同じ）REG_Index: 規制指標（1995 年の規制水準に対する比率）

Dum_nonreg: 規制なし産業ダミー（業種固有の規制がゼロの時１、それ以外は０）

Year_Dummy: 年次ダミー（該当年次＝１、その他の年次＝０）

推計式（1）を非製造業サンプルのみを用いて推計したのが（参考3）のケースである。

(参考 1)

$$ \Delta T F P_{_{jt}}=\alpha+\beta^{*}(R E G_{-}I n d e x_{_{jt}})+\mathrm{A}\sum_{t}(Y e a r_{-}d u m m i e s_{_{t}}) $$

j:産業、t:時点、α:定数項、β:係数、A:(年次数-1、1)の行列

Δ TFP: TFP 対前年伸び、REG_Index: 規制指標（1995 年の規制水準に対する比率）

Year_Dummy: 年次ダミー（該当年次 = 1、その他の年次 = 0）
$$ \begin{aligned}&\overline{( 参考 2)}\\&\Delta TFP_{jt}=\alpha+\beta^{*}(REG\_{I}ndex_{jt})+A\sum_{t}(Year\_{d}ummies_{t})\\&+B\sum_{j}(Industry\_{d}ummies_{j})\\ \end{aligned} $$

j:産業、t:時点、α:定数項、β:係数、A:(年次数-1、1)の行列、B:(産業数-1、1)の行列

Δ TFP: TFP 対前年伸び、REG_Index: 規制指標（1995 年の規制水準に対する比率）

Year_Dummy: 年次ダミー（該当年次 = 1、その他の年次 = 0）

Industry_Dummy: 産業ダミー（該当産業 = 1、その他の産業 = 0）。ここでは産業区分を以下の 9 区分とした（農業、製造業、土木・建築業、電気・ガス・水道業、卸・小売業、金融・保険業、運輸・通信業、対事業所サービス業、対個人・公共サービス業）。

② 規制改革の進展速度（該当年次までの進展度を年率換算）と該当年次までの TFP 伸び率（年率換算）の間に線形の関係を想定した場合。

この推計パターンでは、年率換算した規制改革のスピードと年率換算したTFP伸び率の関係をみることで、「ある時点までの規制改革の進展度が、同期間中の生産性の伸びに対して平均的にみてどの程度影響を及ぼしたか」を検証する。

なお、この推計パターンでは規制が増えている（規制指標が1より大きくなる年がある）場合年率換算ができないサンプルがあること、及びR & Dストックがゼロの産業について対数値が取れないことなどから、一部のサンプルを含めずに推計を行った。

推計式（2）

$$ \begin{aligned}&\Delta TFP_{jt}=\alpha+\beta*REG_{-}REFORM_{jt}+\gamma*Dum_{-}Nonmanufacturing_{j}+\delta*\ln R\&D_{jt}\\ &+\theta*Dum_{-}nonreg_{j}+A\sum_{t}(Year_{-}Dummies_{t})\\ ®_{-}REFORM_{t}=(1-REG_{-}Index)^{^\wedge}(1/(t-1995))\\ \end{aligned} $$

j: 産業、t: 時点、α, β, γ, δ, θ: 係数、A: (年次数 - 1、1) の行列

Δ TFP(upper bar): 時点 t までの TFP 伸び率（年率換算）REG_REFORM: 時点 t までの規制指標進展度（年率換算）Dum_Nonmanufacturing: 非製造業ダミー（非製造業に該当する業種で 1、それ以外の業種で 0）lnR&D: R & D ストック（対数値）Dum_nonreg: 規制なし産業ダミー（業種固有の規制がゼロの時 1、それ以外は 0）Year_Dummy: 年次ダミー（該当年次 = 1、その他の年次 = 0）
推計式（3 $ ^{*} $ ）

さらに、産業ごとに規制改革の進展度の影響（限界的な効果）に違いを設けるために、以下では産業ダミーと規制改革進展度のクロス項を追加して推計を行った。単純化のため、規制改革進展度以外には年次ダミーのみを説明変数として用いた。

$$ \begin{aligned}&\Delta TFP_{jt}=\alpha+\beta^{*}REG_{-}REFORM_{jt}+\Phi\sum_{j}(REG_{-}REFORM_{jt}*Industry_{-}Dummies_{j})\\ &+A\sum_{t}(Year_{-}Dummies_{t})\\ ®_{-}REFORM_{t}=(1-REG_{-}Index)^{\wedge}(1/(t-1995))\\ \end{aligned} $$

j: 産業、t: 時点、α, β: 係数、Φ: (産業数、1) の行列、A: (年次数 - 1、1) の行列 Δ TFP(upper bar): 時点 t までの TFP 伸び率 (年率換算)、REG_REFORM: 時点 t までの規制指標進展度 (年率換算)、Industry_Dummy: 産業ダミー (該当産業 = 1、それ以外 = 0)、Year_Dummy: 年次ダミー (該当年次 = 1、その他の年次 = 0)

推計式（3）

最後に、 $ (3^{*}) $ と同様に産業ごとに規制改革の進展度の影響に違いを設ける別の推計パターンとして、説明変数に%表示で評価した年率換算の規制改革進展度と、産業ダミーと規制指標値のクロス項を用いた推計を行った。

$$ \begin{aligned}&\Delta TFP_{jt}=\alpha+\beta^{*}REG_{-}REFORM2_{jt}+\Phi\sum_{j}(REG_{-}Index_{jt}*Industry_{-}Dummies_{j})\\ &+A\sum_{t}(Year_{-}Dummies_{t})\\ ®_{-}REFORM2_{t}=\{(1-REG_{-}Index)*100\}^{\wedge}(1/(t-1995))\\ \end{aligned} $$

## ③ 推計結果

以上の推計結果をまとめると以下の表の通り。