Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
中学校施設整備指針(改正前)	中学校施設整備指針(改正後)
(3)～(4)(略)	できるよう, マンホールトイレを整備することも有効である。(4)～(5)(略)
4 屋外プール(1)～(10)(略)(新設)	(1)～(10)(略)(11) 災害時の防火用水, 便所洗浄水等として利用できるよう計画することも有効である。
第5 その他の屋外施設1 門(1)～(7)(略)(新設)	(1)～(7)(略)(8)避難所等となる場合においては, 避難所等である旨及び避難経路をわかりやすく示す案内図やサインを設置することが重要である。
第7章 構造設計第1 基本的事項1 安全性(1)(略)(2)大地震動後, 構造体等の大きな補修をすることなく建築物を使用できることを目標とし, 人命の安全確保に加えて機能確保が図られるよう, 設計地震力を割増して設計する等, 外力に対し耐力計算に余力をもたせて構造上十分安全に設計することが重要である。(3)～(4)(略)	(1)(略)(2) 大地震動後, 構造体等の大きな補修をすることなく建築物を使用できることを目標とし, 人命の安全確保に加えて機能確保が図られるよう, 設計地震力を割増して設計する等, 外力に対し耐力計算に余力をもたせて構造上十分安全に設計することが重要である。また, 天井や照明器具等の非構造部材について, 落下・破損等の防止に十分配慮することが重要である。(3)～(4)(略)
第2 上部構造(新設)	5 洪水, 高潮, 津波に対する設計学校敷地に津波等による被害が予想され, 津波等に対する安全対策として, 生徒等が校舎等建物の屋上や上層階への避難を行う場合においては, 当該建物が津波等により生ずる水圧, 波力, 振動, 衝撃その他の予想される事由により当該建物に作用する
中学校施設整備指針(改正前)	中学校施設整備指針(改正後)
5 その他(1)～(2)(略)(新設)	力によって損壊,転倒,滑動又は沈下その他構造耐力上支障のある事態を生じない構造のものであることが重要である。
第8章 設備設計第1 基本的事項3 機能性(1)～(3)(略)(4)必要に応じ,地震災害時における飲料水,電源等を確保するため,貯水槽,浄水機能を有する水泳プール等の整備や自家発電設備,避難住民のための便所等について計画することも有効である。	6 その他(1)～(2)(略)(3)天井や照明器具等の非構造部材について,落下・破損等の防止に十分配慮することが重要である。
5 効率性(1)～(3)(略)(4)風の強い地域では,風力発電の導入について検討することが望ましい。(5)(略)	(1)～(3)(略)(4)災害時には地域の避難所としての役割も果たすことから,必要な情報通信,電気,ガス,給排水等の機能を可能な限り保持できるよう,貯水槽,浄水機能を有するプール,自家発電設備,避難者のための便所など,代替手段も含めた対策を講じることが重要である。
第2 照明設備2 室内照明設備(1)～(5)(略)(新設)	(1)～(3)(略)(他の部分へ移動)(4)(略)
(新設)	(1)～(5)(略)(6)災害時の利用も踏まえ,自家発電設備で発電した電気で屋内照明を点灯させるために配線を工夫することや,可搬式発電機の取付口を設けておくことが望ましい。また,省エネ型の照明器具は非常時に電力供給量が不足する場合にも有効である。(7)避難所となる場合には,居住スペースとなる部分について,夜間に明るすぎて避難者が眠れないことがないよう,調光機能付きの照明とすることも有
中学校施設整備指針(改正前)	中学校施設整備指針(改正後)
3 屋外照明設備
(1)～(2)(略)
(3)防犯を目的として校地周辺部,建物周囲等を照明し,又は学校施設のシンボル性の強調等を目的として建物,前庭部等をライトアップする常夜灯を設置することも有効である。
(新設)	効である。
(1)～(2)(略)
(3)防犯や防災を目的として校地周辺部,建物周囲等を照明し,又は学校施設のシンボル性の強調等を目的として建物,前庭部等をライトアップする常夜灯を設置することも有効である。
(4)避難路については,夜間等に停電した場合においても安全に避難できるよう照明等を計画することが望ましい。
2 受変電設備,自家発電設備等
(1)受変電設備,自家発電設備の容量は,電気を必要とする教育機器,設備等を適切に把握し,電力の需要率を十分検討し,必要な数値を設定して設計することが重要である。
(新設)
(3)(略)
(3)受変電設備の設置は,台風,豪雨等による出水時においても冠水することのない場所,高さ等を選定して行うことが重要である。
(4)受変電設備の周囲は,必要な高さの施錠可能な防護柵を設けるなどの措置を講ずることが重要である。
(新設)
(5)配線の系統は,用途等に応じ,適切に区分して設計することが望ましい。
第4情報通信設備
2 音声系設備
(1)～(2)(略)
(新設)	(1)受変電設備,自家発電設備等
(1)受変電設備,自家発電設備の容量は,電気を必要とする教育機器,設備等を適切に把握し,電力の需要率を十分検討し,必要な数値を設定して設計することが重要である。
(2)避難所となる学校施設においては,災害による停電時にも照明などに電気が使えるよう,自家発電設備を整備することも有効である。
(3)(略)
(4)受変電設備,自家発電設備は,津波,洪水,高潮等の想定される災害に対して安全な場所に設置することが重要である。
(5)受変電設備,自家発電設備の周囲は,必要な高さの施錠可能な防護柵を設けるなどの措置を講ずることが重要である。
(6)太陽光発電設備を整備する場合には,停電時においても自立運転でき,充電した電気を夜間にも使えるよう蓄電機能を備えておくことが望ましい。
(7)風の強い地域では,風力発電の導入について検討することが望ましい。
(8)(略)
(1)～(2)(略)
(3)非常時に生徒等の速やかな避難行動を促すこと
中学校施設整備指針(改正前)	中学校施設整備指針(改正後)
(3)屋外に設置する拡声器については,その音響が周辺へ支障を及ぼすことのないよう位置及び向きに十分留意して設計することが重要である。
3 情報系設備
(1)～(4)(略)
(新設)
(新設)
(新設)	(1)～(4)(略)
(5)災害情報を入手するため,防災行政無線の受信装置を備えておくことが重要である。
(6)非常時においては,安否確認や救援要請など,外部との連絡が必要となることから,行政機関等との相互通信が可能な防災行政無線設備等を整備しておくことが有効である。なお,津波等の災害により孤立する可能性がある場合には,救助を求めるための情報通信機能を緊急避難場所に持ち出して使えるようにしておくことが重要である。
(7)避難所となる場合には,災害時に避難所利用者が電話や電子メール等で安否確認等を行うことができるよう,特設公衆電話*等の避難所の情報通信環境を整備することが重要である。
※特設公衆電話・・・災害時の避難所での早期通信手段確保及び帰宅困難者の連絡手段確保のため,無料で利用できる公衆電話
第5 給排水設備
1 給水設備
(1)受水槽,高架水槽等は,学習,生活等において利用する水の量を生徒数,教職員数等に応じ適切に算定し,同時使用率を考慮して適切な容量を設定し,適切な位置に設置することが重要である。
(2)～(4)(略)
(新設)
2 排水設備	(1)受水槽,高架水槽等は,学習,生活等において利用する水の量を生徒数,教職員数等に応じ適切に算定し,同時使用率を考慮して適切な容量を設定し,適切な位置に設置することが重要である。また,災害時の利用も考慮して整備することも有効である。
(2)～(4)(略)
(5)消防用水や生活用水として,雨水貯留槽の水を利用する計画とすることは,災害時にも有効である。
中学校施設整備指針(改正前)	中学校施設整備指針(改正後)
(1)(略)
(新設)
(2)～(6)(略)
第6空気調和設備
3冷暖房設備
(1)～(5)(略)
(6)保健室は,地域の実態等に応じ,暖房設備又は冷房設備の設置を計画することが重要である。
(新設)
(新設)
第9章防犯計画
第3建物の防犯対策
3避難経路
(1)(略)
(2)通常の施錠管理を確実に行うとともに,火災や地震等の避難時には内側から簡単に解錠できる構造にも留意することが望ましい。	(1)(略)
(2)下水処理施設の被災や下水管の破損によりトイレが使用できなくなることもあることから,汚水貯留槽の学校敷地内への設置などの対策を検討しておくことが望ましい。
(3)～(7)(略)
(1)～(5)(略)
(6)保健室や特別支援学級関係室等は,地域の実態等に応じ,暖房設備又は冷房設備の設置を計画することが重要である。
(7)災害時の利用も踏まえ,再生可能エネルギーを活用した冷暖房設備の設置を計画することも有効である。
(8)避難所開設時には,冷暖房設備を設置した部屋を,高齢者,障害者,妊産婦等の要配慮者の専用スペースとすることも有効である。
(1)(略)
(2)避難経路に設ける出入口は,通常の施錠管理を確実に行うとともに,火災や地震等の非常時には,夜間や休日であっても通行可能となる計画とすることが重要である。
平 成 2 8 年度 誠 出 概 算 要 求 額 明 細 表
19 内 閣 府 所 管(公益認定等委員会事務局)
要求
番号	事 项	前 年 度 額	2 8 年 度 概 算 要 求 額	对 前 年 度 比 較 增 △ 减	備 考
1	010 内 閣 本 府	479,205	506,030	26,825
010 内 閣 本 府 共 通 費
06-95 重要政策に関する会議等
に必要な経費	6,927	2 2 年度	2 3 年度	2 4 年度	2 5 年度	2 6 年度
161 公益認定等委員会運営経
費	390,007	396,934	予 算 額 ( 394,086) ( 410,025) ( 396,647) ( 397,827) ( 385,846) (要求要旨)
「公益社団法人及び公益財団法人の認定等に関する法律」に基づき内閣府に設置された公益認定
等委員会及び公益認定等委員会事務局に必要な経費。
95016-2111-05-0200 委 員 手 当	6,379	6,355	4	24	1. 公益認定等委員会開催費
非常勤委員(定期会)
委员長	1人 @9,400	48回	1,411(	1,411)
委员	3人 @6,900	48回	3,874(	3,874)
2. 部会等開催費
専門委員	8人 @2,300	6回	1,070(	1,094)
計	6,355(	6,379)
非常勤職員雇上経費	129,206(	128,721)
企画官クラス	28人 @15,300	244日	104,530(	104,101)
課長補佐クラス	5人 @11,300	244日	13,786(	13,730)
通勤手当相当	33人 @7,500	12月	10,890(	10,890)
1. 参考人等謝金
委員会	6回 1人 2時間 @1,600	139(	139)
2. 相談会相談員謝金	2,929(	2,976)
東京
19人 15日	1 @6,200	1,739(	1,767)
内(本)

要求番号	事項	前年度算額	2.8年度概算要求額	对前年度比較增△減	備考
95016-2122-08-2010 職員旅費	1,944	1,944	0	地方
195時間	(6,200)	1,190(
3.研究会出席謝金	1,019(
座長	1人 12回 @18,900	227(
委員	4人 12回 @16,500	792(
計	4,087(
1.都道府県等意見交換会旅費	1,361(
(1)都道府県との意見交換会	748(
6級～3級(プロック内日帰り)
2人 6回 @15,240	183(	183)
6級～3級(全国平均1泊2日)
2人 6回 @17,120	565(	565)
(2)プロック別委員との意見交換会	613(
関東プロック	30(
10級～7級(プロック内日帰り)
1人 1回 @15,640	15(	15)
6級～3級(プロック内日帰り)
1人 1回 @15,240	15(	15)
他プロック	583(
10級～7級(全国平均1泊2日)
1人 6回 @19,920	300(	300)
6級～3級(全国平均1泊2日)
1人 6回 @17,120	283(	283)
2.相談会出席旅費	583(
10級～7級(全国平均1泊2日)
1人 6回 @19,920	300(	300)
6級～3級(全国平均1泊2日)
1人 6回 @17,120	283(	283)
計	1,944(
1.プロック別委員との意見交換会(その他クラス)	406(
プロック内日帰り	1人 1回 @20,500	21(
全国平均1泊2日	1人 6回 @4,140	385(
内(本)

要求番号	事 项	前 年 度 额	2 8 年 度 概 算 要 求 额	对 前 年 度 比 较 增 减	備 考
95016-2123-09-1010 庁 費	65,942	72,455	6,513	2. 参考人等旅費(10級相当、全国平均1泊2日)1人 6回 @19,920300(3. 專門委員旅費(地方在住者、10級相当、全国平均1泊2日)1人 6回 @19,920300(4. 相談員出席旅費(6級相当)6級相当(全国平均1泊2日)25人回 @47,1201,178(5. 研究会出席旅費(10級相当)10級~7級(全国平均日帰り)2人 12回 @35,520計1. 消耗品費萤光灯152(152)114(114)26(26)12(12)12)2. 通信運搬費郵便料金12月 @102,8571,234(1,234)3. 光熱料電気使用料事務室分12月 @170,000 1.082,203(2,203)4. 借料及び損料深夜自動車借料20人 3回/月 12月 @8,400 1.086,532(6,532)5. 会議費委員会18人 48回 @150 1.08140(140)6. 賃金事務補助27,200(21,699)行(一) 2-25(新規採用)(0)(4,650,872)1人 @4,861,2964,861(0)
内(本)

要求
番号	事 项	前 年 度 额	2.8 年 度 概 算 要 求 额	对 前 年 度 比 较 增 减	備 考
行(一)1-21(新規採用)
(5)(3,028,606)4人@,070,617	12,282(	15,143)
行(一)1-21(継続採用)
(2)(3,278,217)3人@,352,274	10,057(	6,556)
7.社会保険料等	22,758(	21,763)
(1)政策企画調查官(企画官クラス)
(653,805)28人@,630,839	17,663(	18,307)
(2)上席政策調查員(課長補佐クラス)
(499,705)5人@,482,237	2,411(	2,499)
(3)事務補助(行(一)2-25)(新規採用)
(0)(743,335)1人@,757,603	758(	0)
(4)事務補助(行(一)1-21)(新規採用)
(2)(478,719)4人@,481,442	1,926(	957)
8.子ども・子育て拠出金	220(	203)
(1)政策企画調查官(企画官クラス)
28人@,6,120	171(	171)
(2)上席政策調查員(課長補佐クラス)
5人@,4,680	23(	23)
(3)事務補助(行(一)2-25)(新規採用)
(0)(7,279)1人@,7,352	7(	0)
(4)事務補助(行(一)1-21)(新規採用)
(2)(4,697)4人@,4,706	19(	9)
9.雑役務費	12,016(	12,016)
(1)速記料
委員会	48回 3時間 @20,000 1.08	3,110(
(2)相談会業務請負費	1式@,176,000 1.08	8,830(
(3)防災管理点検費	1回@,0,000 1.08	76(
計	72,455(	65,942)
0土地建物借料(虎ノ門37森ビルで算出)	179,851(	179,851)
内(本)

要求番号	事項	前年算額	2.8年度概算要求額	对前年度比較增△減	備考
ESRI Discussion Paper Series No. 243

情報資本ストックを組み入れたマクロ計量モデルのシミュレーション

一民間部門の IT 投資拡大による中期の経済成長率—

篠崎彰彦、飯塚信夫

August 2010

內閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
ＥＳＲＩディスカッション・ペーパー・シリーズは、内閣府経済社会総合研究所の研究者および外部研究者によって行われた研究成果をとりまとめたものです。学界、研究機関等の関係する方々から幅広くコメントを頂き、今後の研究に役立てることを意図して発表しております。

論文は、すべて研究者個人の責任で執筆されており、内閣府経済社会総合研究所の見解を示すものではありません。

The views expressed in “ESRI Discussion Papers” are those of the authors and not those of the Economic and Social Research Institute, the Cabinet Office, or the Government of Japan.
# 情報資本ストックを組み入れたマクロ計量モデルのシミュレーション —民間部門の IT 投資拡大による中期の経済成長率 $ ^{*} $ —

篠崎 彰彦 $ ^{**} $

飯塚信夫 $ ^{***} $

## 〔要約〕

本稿では、日本経済研究センターのマクロ計量モデルを一部改定し、民間部門の IT 投資が活発化した場合に、日本経済の中期成長率がどの程度加速し得るかを、情報資本ストックを組み入れた3つのマクロ計量モデルによってシミュレーションした。その結果、構造変化を促す民間部門の IT 投資が活発化すれば、基本予測では1%程度にとどまる2010年代の平均成長率が1%台半ばから後半にまで加速するとの試算値が得られた。また、ハード面の情報資本ストックの蓄積のみならず、ネットワーク上の情報流通が持続的な成長のカギを握ることも明らかとなった。
# How large is the impact of private sector’s investment in IT? Simulations of Japan’s growth path by macro econometric models

Akihiko SHINOZAKI $ ^{*} $

Nobuo IIZUKA $ ^{**} $

## [Abstract]

The purpose of this paper is to simulate Japan’s economic growth path to 2020 based on the macro econometric models that incorporate IT capital stock and network effects. For these purposes we build three types of macro econometric model modifying a model prepared by Japan Center for Economic Research, and then we simulate base line growth paths and those in the acceleration of private sector’s IT investment. These simulations revealed that IT assets and network effects significantly influenced the economy and that the economy has some potential to grow faster by a half percentage point or more than around one percent annual growth rate of the base line forecast given acceleration of private sector’s IT investment.
### 1. はじめに

本稿の目的は、情報資本ストックを組み入れたマクロ計量モデルを用いて2010年代の経済成長率をシミュレーションし、情報技術（IT：Information Technology）に対する民間企業の投資加速とそれに伴う情報資本ストックの蓄積が日本経済の中期成長率にどう影響しているかを明らかにすることである。

IT が経済成長に与える影響については、これまでにも、情報資本を織り込んだマクロ生産関数モデルによるいくつかの分析がなされている。例えば、篠崎(2008)は、総資本一体型、情報資本明示型、ネットワーク効果型の3種類のマクロ生産関数を推定し、2020年までの成長率がどの程度の範囲になるかを試算しているが、それによると、情報資本や労働の質を考慮しない基本モデルは、労働分配率を示す係数が現実に照らしてあまりよくないのに対して、情報資本や労働の質を考慮した推定結果ではこの点が改善され、日本経済の中期成長率も1%程度加速するとの試算結果が得られている。

ただし、マクロ生産関数モデルによるシミュレーションでは、個人消費、設備投資などの需要、雇用・所得環境、物価など他のマクロ経済変数との相互関係は不明で、いわば、ブラック・ボックスになっている。マクロ経済変数間の複雑な関係を単純化し、ブラック・ボックス化することこそが、マクロ生産関数モデルの特徴でもあるが、情報資本ストックの増加率が同じであっても、設備投資と除却率の組み合わせは様々であり、一意に定まるわけではない。また、情報資本ストックの蓄積が加速した場合に、企業の労働需要や賃金水準など経済全体の需給バランスにどう影響し、日本経済の姿が変わるかを確認することもできない。

そこで、本稿では、マクロ生産関数モデルで扱われた資本ストックや労働投入に加えて、個人消費、賃金、失業率などの雇用所得環境、企業収益・設備投資環境、財政・金融・物価など内生変数172、外生変数100から成るマクロ計量モデル（基本モデル）により、ITの投資加速が中期的な経済成長率にどのような影響を与えるか、他のマクロ変数とのバランスも視野に入れたシミュレーションを行う。

具体的には、日本経済研究センター（2010）のマクロ計量モデルを用いるが、本稿では、次の2点について改訂した。第1に、日本経済研究センターのモデルでは、企業の期待形成について、過去の経済成長率に左右されるという後ろ向きの行動が前提となっているが、本研究では、潜在GDPの成長率を代理変数とする一般的な形態に改訂した。第2に、潜在GDPの推定に用いるマクロ生産関数について、日本経済研究センター（2010）では、ESRI（2009）や篠崎（2008）の情報資本ストックを考慮したモデルの中で、規模に関して収穫一定のケースが採用されているが、本稿では、篠崎・飯塚（2009）を援用し、この他にネットワーク効果を組み込んだ2種類のモデル（インフラ効果と情報流通の効果）を追加した。

### 2. マクロ計量モデルの概要

### 2 -1. 基本モデル

本稿の基本モデルが依拠した日本経済研究センター（2010）のモデルは、標準的な IS-LM
型のフレームワークの下に設計されており、マクロ経済プロックと財政プロックの2プロックで構成されている。前者で決まる名目GDP、家計や法人の所得、金利などが後者の税収などに影響を与える一方、社会保障関連支出などを前提として後者で決まる政府の歳出が前者の需要に影響を与える。また、家計や企業の税・社会保障負担が個人消費や設備投資などを左右すると同時に、政府の財政バランスが金利水準に影響を与える関係にある。マクロ経済プロック内では、需給バランス（GDP ギャップ）が貨・サービス市場と労働市場をつなぎ、同プロック内で決まる潜在成長率や消費者物価と財政プロックで決まる政府の財政バランスが、長期金利を決定する。

本稿のシミュレーションでカギとなる企業の設備投資関数は、設備投資の前年比と前年の設備投資比率 $ ^{1} $ の間に負の相関があるという資本ストック循環の考え方が援用されており、設備投資 $ ^{2} $ の前年比を期待成長率 $ ^{3} $ 、資本収益率 $ ^{4} $ （1年前と2年前の平均の前年差）、資本コスト $ ^{5} $ （同）、設備投資比率（1年前）-除却率 $ ^{6} $ で回帰する構造になっている。1984年度から2008年度までの推定結果によると、期待成長率と資本収益率は設備投資の前年比に対して統計的に有意なプラスの影響を、資本コストおよび「設備投資比率（1年前）-除却率」は有意にマイナスの影響を与えているが、これは、期待成長率や資本収益率が高まると設備投資の成長率は高まり、資本コストや1年前の設備投資比率が上昇すると押し下げられることを意味している。また、設備投資比率が上昇しても除却率が高まればマイナス効果は緩和され、構造変化に向けて企業が資本ストックの入れ替えに積極的になることが設備投資を増やす要因のひとつになることも示されている。

期待成長率関数について、日本経済研究センター（2010）では、企業の行動が過去の成長にとらわれているという近年の傾向を踏まえて、期待成長率関数の説明変数に過去3年間の名目GDP成長率の平均値が採用されているが、これはバブル崩壊後の日本におけるやや特異な期待形成のあり方が2010年代も続くことを前提としている。このため、本稿では、企業の期待成長率関数を潜在GDP成長率に影響を受ける一般的なものへと変更した（補論参照）。潜在GDP関数は、次の(1)式のとおりで、篠崎（2008）およびESRI(2009)における情報技術資本を考慮したモデル（規模に関して収穫一定）を採用した。

$$ Q=M\big(e d u L\big)^{\alpha}\big(p K_{o}\big)^{\beta}\big(p K_{i}\big)^{\gamma}\cdots\cdots(1)\quad\left[ ただし、\alpha+\beta+\gamma=1\right] $$
ここで、Qは付加価値、Mは全要素生産性、eduは労働者の学歴（就学年数）を代理変数とした労働の質、Lは就業者数に一人当たり労働時間を乗じた労働投入量、Koは一般資本ストック、Kiは情報技術資本である。

両辺を eduL で除したうえで推定した結果は次のとおりである $ ^{7} $ 。

$$ \begin{aligned}&\log\left(\left.\frac{Q}{eduL}\right)=-1.729712+0.358459*\log\left(\left.pK_{o}\right/eduL\right)+0.114515*\log\left(\left.pK_{i}\right/eduL\right)\right.\\ &\left.\quad(-44.75280)\left(8.115584\right)\quad(6.296869)\right.\\ &【推定期間 :1974 年 \sim2008 年 ,adj R^{2}=0.99、D.W.=1.075,( Ⅰ ) 内は t 值 \left.\right]\\ \end{aligned} $$

潜在 GDP の算出に当たっては、(1)潜在労働投入量を労働力人口×（1 - 潜在失業率）×労働の質（HP フィルター後）と定義、(2)潜在失業率はフィリップスカーブの考え方をもとに潜在空間モデルで推定、(3)潜在稼働率は推計期間のほぼ平均にあたる2005暦年の水準（指数 = 100）とした。

### 2 -2. ネットワーク効果（インフラ型）モデル

本稿では、上記の基本モデルに加えて、情報資本ストックを明示的に組み入れた二つのシミュレーションを行うが、そのひとつは、期待成長率関数に情報資本によるネットワーク効果（インフラ型）を織り込んだものである。具体的には、篠崎（2008）で提示されているネットワークの経済性を参考に、潜在GDPの推定に用いる生産関数を次の(2)式のとおり、インフラ効果に着目したモデルに変更した。

$$ Q=M\big(eduL\big)^{\alpha}\big(pK_{all}\big)^{\beta}\big(pK_{i}\big)^{\gamma}\ldots\ldots(2)\quad\left[ ただし、\alpha+\beta=1,\ K_{all}=K_{o}+K_{i}\right] $$

上記(2)式の考え方は、IT投資によって蓄積された情報資本ストックには、それらが直接利用される生産場面で投入要素として成長に貢献すると同時に、その存在が公共財的な役割を果たして他の生産場面でも成長に貢献するというもので、前者は総資本ストック（ $ K_{all} $ ）の一部として、後者はそれとは別のインフラとして、二重に生産活動に寄与することを表している $ ^{8} $ 。したがって、日本の情報資本ストック（ $ K_{i} $ ）にプラスの外部性があれば、γが
有意に正の値をとることになる。両辺を eduL で除して推定した結果は次のとおりで、情報資本ストックにネットワーク効果があることが確認できた。

$$ \begin{aligned}\log\Big(\frac{Q}{eduL}\Big)&=-3.978383+0.279456*\log\Big(pK_{all}\Big/eduL\Big)+0.125534*\log\big(pK_{i}\big)\\&\quad(-8.80982)\big(4.599828\big)\quad(4.899688)\end{aligned} $$

〔推定期間：1974年～2008年， $ adj^{2}=0.99 $ 、D.W.=0.942,()內はt値〕

### 2 -3. ネットワーク効果（情報流通型）モデル

もうひとつのシミュレーションは、情報流通の効果などを織り込んだネットワーク効果のモデルで行った。このモデルでは、潜在 GDP の推定に用いるマクロ生産関数を、次の(3)式とおり、篠崎（2008）で提示されているモデルのうち、情報流通の効果を織り込んだものに変更している。

$$ Q=M\big(eduL\big)^{\alpha}\big(pK_{all}\big)^{\beta}\big(ubq\quad pK_{i}\big)^{\gamma}\cdots\cdots(3)\quad\left( ただし、\alpha+\beta=1,\ K_{all}=K_{o}+K_{i}\right) $$

ここで、ubq は、パソコンやインターネットなどインフラの普及率と情報流通センサスにもとづく選択可能情報量などを合成し 1975 年に遡及して構築された長期系列指数（ユビキタス指数）で、普及の拡大と利用の深化を表す代理変数である $ ^{9} $ 。両辺を eduL で除したうえで推定した結果は次のとおりである。

$$ \begin{aligned}\log\Big(\frac{Q\Big/e d u L}{}\Big)&=-2.96588+0.176533*\log\Big(\frac{p K_{all}\Big/e d u L}{}\Big)+0.012156*\log\big(u b q\quad p K_{i}\big)\\&\quad(-15.93583)\big(4.398464\big)\quad(1.777604)\end{aligned} $$

〔推定期間：1974年～2008年， $ adjR^{2}=0.99 $ 、D.W.=2.030，()內はt値〕

なお、補論 3 の推定結果が示すように、情報流通の動向が経済に与える影響は、近年ほど強まっており、本稿では、情報流通の効果が統計的に有意となる中で最もサンプル期間の長い1985年から2008年の推定結果を採用した。

(図表1)

以上の基本モデル、ネットワーク効果（インフラ型）、ネットワーク効果（情報流通型）の3つのモデルの構造、変数間の関係は図表1に概略した通りで、変数は基本モデルと
ットワーク効果（インフラ型）は、日本経済研究センター（2010）と同様に、内生変数172、外生変数100、ユビキタス指数が加わったネットワーク効果（情報流通型）は、内生変数172、外生変数101となる。

### 2 -4. モデルの特性

シミュレーションを行う前に、標準的なマクロ計量モデル分析の方法にならって、実績期間の予測（内挿テスト）を実施し、それぞれのモデルが過去の実質 GDP の実績値をどの程度説明できたかを確認しておこう。

内挿テストの期間は、(1)いわゆるバブル景気の時期も含めた「1988～2007年度」(2)バブル後の景気拡大が始まった後の「1994～2007年度」(3)前回の景気拡大局面の「2002～2007年度」の3期間で行った $ ^{10} $ 。実質GDPのRMSE $ ^{11} $ で3つのモデルの当てはまりをみると、日本経済研究センター（2010）および本稿の3つのモデルとも、最長サンプル期間（1988～2007年度）のテスト結果が3～4程度であり、実用的なモデルとして利用可能なものと判断される（図表2）。

(図表2)

ここで、興味深いのは、3つの内挿テスト期間において、ネットワークの効果（インフラ型）を織り込んだモデルのパフォーマンスが良いことである。既述したとおり、IT投資によって蓄積された情報資本ストックには、それらが直接利用される生産場面で投入要素として成長に貢献すると同時に、その存在が公共財的な役割を果たして、他の生産場面でも成長に貢献すると考えられるが、こうしたネットワーク効果を織り込んだモデルがバブル期も含めた日本経済の成長率を最も良く説明していることは興味深い。

### 3. 中期経済成長率のシミュレーション

本稿で用いる3つのモデルは、いずれも過去20年程度の日本経済を説明するうえで十分実用に足るモデルであることが確認できたが、以下では、これらのモデルを用いた中期の経済成長率を次の手順でシミュレーションする。まず、日本経済研究センター（2010）の前提条件を採用して、3つのモデルそれぞれで「ベースライン」の見通しを導く。これを受けて、法人税率、除却率、IT投資比率などを変化させたときに2010年代の日本経済の成長率がどの程度加速するかを、財政バランスなど他の経済変数の動きも視野に入れつつ「IT投資加速シナリオ」としてシミュレーションする $ ^{12} $ 。
### 3 -1. ベースラインの前提条件とシミュレーション結果

本稿のシミュレーションの基礎となる日本経済研究センター（2010）の中期予測における主要な前提条件を改めて示すと次のとおりである。

(1) 2010 年代の世界経済の平均成長率は 3% 台前半

(2) 円ドルレートは 2020 年度に向けて 79 円程度へと緩やかな円高

(3) 原油価格は2020年に向けて97.8ドルへと上昇

(4) 消費税率は 2014 年 4 月に 3%、18 年 4 月に 2% 引き上げ

(5) 労働力人口は 2010 年代平均で年率 0.5% 減少

こうした前提条件で行われた日本経済研究センター（2010）の中期経済成長率予測は、2010年代平均で1.2％となっている。本稿のシミュレーションもこれらの前提条件に準じるが、日本経済研究センター（2010）では考慮されていない「ユビキタス指数」については、過去5年間の平均伸び率を延長した。

ベースラインのシミュレーションを行った結果、2010年代の実質GDP成長率は、基本モデル、ネットワーク効果（インフラ型）モデルともに1.0%、ネットワーク効果（情報流通型）モデルでは、1.1%との見通しが導かれた。日本経済研究センター（2010）のベースラインよりやや低いのは、足元の急激な景気後退で設備投資が大幅減となり、潜在成長率に影響する資本ストックの増加率が低下したことによる。

### 3 -2. IT 投資加速シナリオの前提条件とシミュレーション結果

ベースライン見通しを踏まえて、民間企業の IT 投資などが活発化する「IT 投資加速シナリオ」では、企業の投資行動に影響を与える諸変数の前提（外生変数）を次の通り変化させた。まず、税制面では、法人税（国）の基本税率（現行 30%）が 2011 年度に 20% へ引き下げられると仮定した。税率の低下は資本コストを引き下げるほか、税引き後純利益を増やすことを通じて資本収益率を高め企業の投資を促進する。また、除却率については、経済構造の変化に向けて 2010 年代前半から設備の更新が活発になると考え、過去のトレンド並みに年々上昇すると仮定した（図表 3）。

(図表3)

これらの変化を背景に、「IT 投資加速シナリオ」では、2010 年代の IT 投資比率が過去のトレンド並みに上昇すると仮定した（図表 4）。篠崎・久保田・山本（2010）で明らかなとおり、日本の IT 投資は、1990 年代以降に増減を繰り返し、2000 年代に入ると一度も前年比で二桁増を達成していない。この点は米国と比較するとより明確になる（図表 4）。

IT バブル崩壊後の 2000 年代はやや鈍化したものの、米国では IT 投資の増勢が続き、企業投資全体に占める IT 投資の比率は一貫して上昇している。そこで、日本についても、経済構造の変化に対応して、同様の動きがあると仮定して、IT 投資比率を 2010 年代平均でベースラインに比べて 3 ポイント上昇させた。なお、IT 投資の加速は情報流通の加速を伴う
公算が大きいと考えられるが、本稿のシミュレーションでは、情報流通型のネットワーク効果モデルによる加速シナリオでも前提条件は他の2つのモデルと同一にした。

(図表4)(図表5)

こうした前提条件でシミュレーションした結果をみると、2010年代の実質GDP成長率は、基本モデルが1.5%、ネットワーク効果（インフラ型）モデルが1.6%となり、前者はベースラインから0.5%、後者は0.6%の成長率加速となった。ベースラインとの差は、前提条件の変更によって生まれた企業投資の違いが大きく、2010年代の民間企業設備投資の平均伸び率はベースラインの1.5%から基本モデルが5.2%、2つのネットワーク効果モデルが5.4%となっている。企業の投資行動が活発化する中でIT投資比率が上昇し、情報資本ストックの蓄積テンポが加速すれば、日本の中期的成長率が高まることを示している（図表6）。なお、ネットワーク効果（情報流通型）モデルの場合は、ベースラインの1.1%から1.7%へと0.6%成長率が加速する結果となり、加速度合いはネットワーク効果（インフラ型）と同じであるが、上述のとおり、ユビキタス指数をベースライン予測と同じ前提条件とした結果であり、加速効果が過小評価されている可能性があることを付言しておきたい。

(图表6)

### 4. おわりに

以上、本稿では、民間企業の投資行動、とりわけ IT 投資が本格的に回復した場合に 2010 年代の中期経済成長率がどの程度加速し得るかを、情報資本ストックを組み入れた 3 つのマクロ計量モデルによってシミュレーションした。その結果、(1) ベースライン予測では、基本モデル、インフラ型ネットワーク効果モデル、情報流通型ネットワーク効果モデルのいずれも 2010 年代平均で経済成長率が 1% 程度に留まる、(2) 法人税引き下げなどで新陳代謝を促す企業投資の活発化すれば、2010 年代の平均成長率が基本モデルで 1.5%、インフラ型ネットワーク効果モデルで 1.6%、情報流通型ネットワーク効果モデルでは 1.7% に加速する、などの試算値が得られた。

これらの試算値は、一定の前提条件によってシミュレーションされたものであり、ある程度幅を持ってみる必要はあるが、本稿の分析により、情報資本ストックにはネットワーク効果が働き、民間企業の IT 投資を通じた蓄積がマクロ経済全体の成長率を一段と加速させる可能性が高いこと、さらに、ハード面の情報資本ストックの蓄積のみならず、ネットワーク上を行きかう情報流通の拡大など、いわゆる上位レイヤーの情報サービス活動がマクロ経済全体の持続的な成長において一段と重要性を増していること、などが確認できた。経済成長率を加速させるには、民間企業の投資行動、中でも、新技術の象徴といえる IT への投資行動を活発化させると同時にインフラ上の情報流通を高めるような利活用の促進を進めることが重要であると総括される。
## 〔補論1〕資本コストデータの作成方法

企業の投資行動に関する最近の研究では、資本コストの重要性が強調されている。資本コストの定式化には先行研究によって若干の違いがあるが、日本経済研究センター（2004）の分析にこれからの先行研究の成果も加味し、資本コストを次の(補1)式で算出した。

$$ 資本コスト =\frac{P_{I}}{P}\Bigg(r+\delta-\frac{\Delta P_{I}}{P_{I}}\Bigg)\Bigg(\frac{1-\tau Z-Z^{\prime}}{1-\tau}\Bigg)\cdots( 補 1) $$

ここで、 $ P_{I} $ は民間企業設備投資デフレーター、P は GDP デフレーター、r は企業の金利負担、δ は減価償却率、τ は法人税率、Z は 1 単位の設備投資に対する将来の償却の割引現在価値、 $ Z^{\prime} $ は投資税額控除率である（各データの定義と出所は図表補 1 のとおり）。図表補 2 は、(3)式で定義した資本コストの 1980 年度から現在までの推移を示したもので、2000 年代初頭の超低金利政策にもかかわらず、企業が直面する資本コストはほとんど低下していなかったことが確認できる。

(図表補1)

(図表補2)

## 〔補論2〕企業の期待成長率関数の再検討

日本経済研究センター（2010）では、企業の期待成長率関数の説明変数に「名目GDP成長率の過去3年間の平均」を用いられているが、本稿では、企業の前向きな行動を織り込むためにトレンド的な成長率である「潜在GDP」を説明変数に用いた。定式化を明確にするために9通りの期待成長率の推計を行ったところ（図表補3）潜在成長率（当期）の当てはまりが最も良かったためこれを採用した。

(図表補3)

## 〔補論3〕ネットワーク効果（情報流通型）生産関数モデルの推定結果

情報流通動向が経済に与える影響は、近年ほど強まっていると考えられる。本稿ではそれを確認するため、篠崎（2008）のネットワークの効果（情報流通の効果）モデルについて、図表補4に示したように、推定期間を1年ずつ縮めながら、情報流通が高まった時の弾性値を示すγの違いを確認した。その結果、直近のデータサンプルに限定すればするほど、γの値が大きくなることが判明した。

(図表補4)
## [参考文献一覧]

篠崎彰彦(2003a)『情報技術革新の経済効果』日本評論社, 2003 年 7 月.

篠崎彰彦(2003b)「通信産業における設備投資の経済効果分析」情報通信総合研究所, InfoCom REVIEW, No.31, 2003 年 8 月, pp.36-45.

篠崎彰彦(2008)「人口減少下の経済成長とイノベーション」『人口減少社会の社会保障制度改革の研究』貝塚啓明他編, 中央経済社, 2008年12月, pp. 123-166.

篠崎彰彦・飯塚信夫(2009)「企業投資と日本経済の中期成長率 - 情報技術への投資加速を織り込んだシミュレーション経済 - 九州大学学会『経済学研究』第76巻,第1号、pp99-124

情報通信総合研究所(2009)『InfoCom ICT 経済報告』 No. 19, 2009 年 3 月.

篠崎彰彦・久保田茂裕・山本悠介(2010)「固定資本マトリクスを基礎とした IT 投資の実証分析:2005 年産業連関表に基づくデータからの考察」内閣府経済社会総合研究所, ESRI Discussion Paper Series, No. 238, 2010 年 6 月, pp. 1-21.

日本経済研究センター(2000)『日本経済の再出発 II:IT 革新の衝撃とその評価』2000 年 5 月.

日本経済研究センター(2004)『第31回日本経済中期予測:日本経済活性化への課題』2004年12月.

日本経済研究センター(2008)『情報経済研究:IT 活用とサービス産業』2008 年 3 月.

日本経済研究センター(2009a)『第35回中期経済予測:世界経済の構造調整と日本の行方』2009年1月.

日本経済研究センター(2009b)『情報経済研究:ネットの台頭とメディア融合』2009年3月.

日本経済研究センター(2010)『第36回中期経済予測:失速か加速か、分水嶺としての1%成長—2010年代の日本経済』2010年2月.

野口正人・篠崎彰彦・山本悠介・山崎将太(2008)「ユビキタス指数の推計について」『ICT 関連経済指標テクニカルペーパー』NO.08-2, 2008年2月, pp. 1-15.

ESRI(2009) Impact of Information Technology on the Japanese Business Cycle and Economic Growth, edited by Akihiko SHINOZAKI, ESRI International Collaboration Project 2008, Information Economy Research Group, March 2009.
〔第3章 图表一覧〕

图表 1-1

マクロモデルの全体像
图表 1-3

図表1-4
图表 1-5

図表1-6
图表 1-7

図表1-8
図表1-9

図表 2 マクロ計量モデルの特性

実質GDP成長率(期間平均)	RMSE
1988-2007	1994-2007	2002-2007	1988-2007	1994-2007	2002-2007
実績値	1.9	1.4	1.9	-	-	-
日本経済研究センター (2010)	2.1	1.8	1.7	3.1	5.1	1.8
基本モデル	2.2	1.8	1.9	3.2	4.4	1.7
ネットワーク効果 (インフラ型) モデル	2.1	1.7	1.8	2.9	4.4	1.4
ネットワーク効果 (情報流通型) モデル	2.1	1.8	1.8	4.2	4.8	1.7

注) RMSEはモデルによって算出された予測値と実績値のかい離幅を実績値で割った値の二乗和を平均し平方根をとったもの。この値が小さいほど当てはまりが良いということになる。
図表 3 除却率の推移と想定

図表 4 日米の実質 IT 投資比率の推移

（注）日本は GDP 統計にあわせて 2000 年基準で換算。基準年が異なるため、日米の水準比較はできないが、趨勢の違いをみることができる。
図表 5 IT 投資比率の想定

図表 6 シミュレーション結果

単位:%	規模に関して収穫一定(一次同次)	ネットワーク効果を織り込んだモデル
インフラの効果	情報流通の効果
実質GDP成長率	ベースライン	1.0	1.0	1.1
Ⅱ投資加速シナリオ	1.5	1.6	1.7
潜在GDP成長率	ベースライン	0.3	0.3	0.7
Ⅱ投資加速シナリオ	1.0	1.0	1.3
図表補 1 資本コスト算出に用いた変数と定義・出所

変数名	定義・出所
PI:民間企業設備投資デフレーター	『国民経済計算年報』(内閣府)
P:GDPデフレーター	『国民経済計算年報』(内閣府)
r:企業の金利負担	『法人企業統計年報』(財務省)における、支払利息・割引料／(短期借入金＋長期借入金＋社債＋受取手形割引残高)
δ:減価償却率	『法人企業統計年報』(財務省)における、減価償却費／前期有形固定資産(土地を除く)
τ:法人税率	『国税統計』の法人税率(基本税率)
Z:1単位の設備投資に対する将来の償却の割引現在価値	減価償却率／(1＋企業の金利負担－民間企業設備投資デフレーター上昇率－減価償却率)
Z':投資税额控除率	『税制改正による増減収額(一般会計,平年度)の累年比較』(財務省)の法人税特別措置等の金額を『国民経済計算年報』(内閣府)の名目民間企業設備投資で除した

図表補２ 資本コストの推移
図表補 3 期待成長率の推計結果

期待成長率 = α + β × 說明変数 + Ut

說明变数	$ \alpha $	$ \beta $	adj-R²	D.W.
係数	p值	係数	p值
潜在成長率	0.706	0.000	0.590	0.000	0.867	1.444
潜在成長率(1年前)	0.754	0.003	0.535	0.000	0.683	1.255
潜在成長率(2年前)	0.838	0.005	0.483	0.000	0.552	1.020
潜在成長率の後方2年移動平均	0.687	0.001	0.580	0.000	0.798	1.339
潜在成長率(1年前)の後方2年移動平均	0.762	0.005	0.523	0.000	0.633	1.127
潜在成長率(2年前)の後方2年移動平均	0.815	0.008	0.482	0.000	0.536	0.809
潜在成長率の後方3年移動平均	0.681	0.003	0.569	0.000	0.741	1.227
潜在成長率(1年前)の後方3年移動平均	0.742	0.009	0.520	0.000	0.608	0.935
潜在成長率(2年前)の後方3年移動平均	0.814	0.013	0.472	0.000	0.491	0.747

図表補４ ネットワーク効果（情報流通型）生産関数モデルの推定結果

log(労働投入量一単位あたり実質 GDP)

$ =\alpha+\beta\times( $ 労働投入量一単位あたり資本投入量 $ )+\gamma\times( $ 情報資本ストック投入量 $ \times $ ユビキタス指数 $ )+\delta\timesAR(1) $

推計期間	$ \alpha $	$ \beta $	$ \gamma $	$ \delta $	adj-R2
係数	值	係数	值	係数	值	係数	值
1976 - 2008	-2.345	-3.014	0.170	3.742	-0.001	-0.072	0.977	52.172	0.997
1977 - 2008	-2.479	-4.531	0.186	4.205	0.000	0.036	0.969	48.433	0.969
1978 - 2008	-2.491	-4.466	0.185	4.058	0.001	0.045	0.968	45.170	0.997
1979 - 2008	-2.538	-4.985	0.187	4.068	0.001	0.091	0.964	41.655	0.996
1980 - 2008	-2.593	-6.010	0.196	4.239	0.002	0.175	0.956	37.503	0.996
1981 - 2008	-2.674	-7.201	0.190	4.125	0.003	0.280	0.946	34.847	0.996
1982 - 2008	-2.681	-7.017	0.189	3.957	0.003	0.283	0.945	32.154	0.995
1983 - 2008	-2.747	-7.622	0.178	3.564	0.004	0.367	0.936	29.535	0.994
1984 - 2008	-2.892	-12.033	0.171	3.974	0.009	0.969	0.901	28.254	0.995
1985 - 2008	-2.966	-15.936	0.177	4.398	0.012	1.778	0.863	24.161	0.995
1986 - 2008	-2.903	-13.549	0.180	4.522	0.010	1.237	0.888	22.311	0.994
1987 - 2008	-3.088	-18.716	0.147	3.924	0.014	2.591	0.835	21.361	0.995
1988 - 2008	-3.192	-22.531	0.132	3.733	0.018	4.204	0.778	18.225	0.994
1989 - 2008	-3.209	-22.559	0.132	3.647	0.019	4.563	0.752	13.070	0.993
1990 - 2008	-3.262	-32.449	0.130	4.738	0.021	9.382	0.603	11.014	0.995
# 経済社会総合研究所の概要と実績

(2009年1月～2010年11月)

### 1. 所掌事務等

経済社会総合研究所（Economic and Social Research Institute：以下 ESRI という）は、中央省庁再編の一環として従来の経済企画庁経済研究所の機能、規模を拡充して2001年1月に発足した内閣府の機関です。内閣府は重要課題を担当する「知恵の場」ですが、ESRIは内閣府のシンクタンクとして理論と政策の橋渡しを担う、言わば「知恵の場」の中の「知恵の場」といえます。

ESRI の主要な任務として、経済活動、経済政策、社会活動等に関わる理論及び実証研究を行い、政策研究機関としての機能強化を図るとともに、内部部局と連携し、経済財政諮問会議の審議に資する研究の実施と政策研究を担う人材育成・研修等に取り組んでいます。また同時に、GDP（国内総生産）統計に代表される一国経済の循環を記録する国民経済計算体系(SNA:System of National Accounts)の推計作業を行い、四半期毎のGDP速報（QE：Quarterly Estimates）、年度毎の確報を公表、さらには、CI（景気動向指数）等の景気動向統計の作成を行い、公表しています。

### 2. 主な研究報告

(1) シリーズ『バブル/デフレ期の日本経済と経済政策』

第7巻「構造問題と規制緩和」（寺西重郎編）2010年2月発刊

第6卷「労働市場と所得分配」（樋口美雄編）2010年3月発刊

第5卷「財政政策と社会保障」（井堀利宏編）2010年1月発刊

第4卷「不良債権と金融危機」(池尾和人編)2009年12月発刊

第3巻「国際環境の変化と日本経済」（伊藤元重編）2009年11月発刊

第2巻「デフレ経済と金融政策」(吉川洋編)2009年11月発刊

第1巻「マクロ経済と産業構造」(深尾京司編) 2009年9月発刊

※ 詳細については、『7．「バブル/デフレ期の日本経済と経済政策」（歴史編等）の出版について』を参照。

## (2) 『経済分析』

第 183 号 「経済分析第 183 号（ジャーナル版）」 2010 年 3 月

第 182 号 「経済分析第 182 号（ジャーナル版）」 2009 年 7 月

第 181 号 「経済分析第 181 号（ジャーナル版）」 2009 年 1 月

(3) 『ディスカッションペーパー』

No. 253 「Japan’s Public Pension: The Great Vulnerability to Deflation」（法専 充男）

No. 252 「地域活性化における地域イノベーション政策の効果-クラスター政策は開業率を押し上げるか?

(奥山 尚子)

No. 251 「金利の期間構造モデルによる景気一致指数の予測-アフィン型マクロ・ファイナンスモデルによる接近-」2010年10月（市川達夫、飯星博邦）

No. 250 「首都直下地震災害からの経済復興シナリオ作成の試み」2010年10月（永松伸吾、林春男）

No. 249 「GDP 速報の推定法の改善について」 2010 年 10 月 （国友直人、佐藤整尚）

No. 248 「世代間不均衡の研究Ⅲ～現存世代内の受益・負担構造の違い～」

2010 年 9 月（增島 稔、島澤 論、田中吾朗、杉下昌弘、山本紘史、高中 誠）

No. 247 「世代間不均衡の研究Ⅱ～将来世代の生年別の受益・負担構造の違い～」

2010年9月（增島稔、田中吾朗）

No. 246 「世代間不均衡の研究Ⅰ～財政の持続可能性と世代間不均衡～」2010年9月（増島稔、田中吾朗）

No. 245 「子ども手当の所得に与える影響のマイクロシミュレーション」

2010年9月（高山憲之、白石浩介）