Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 自治体は地方政府へ＝地域プロデューサーの自覚

行政のスリム化

## ・三位一体改革・合併 都道府県の市町村数3232 →1796

2 新たな課題が増加する中でまちづくりの専門家が減少する。（首長、議員、職員、商工会議所、商工会、福祉協議会など）

改革と責任

財源確保

1 地方分権の推進 BUT 2010年6月新分権法成立セズ自治体は自らのことは自らが決める＝権限も責任も

2 新たな財源の確保＝産業振興政策の必要性 自らが稼ぐ時代へ

3 公共事業の質の転換 ノウハウや仕組みなどのコンテンツへ

住民の覚悟が必要

1 地域課題が増加する中で、行政が小さくなる分、市民、企業、大学等が自らの時間と労働とお金を使って毎日まちづくりを行う必要がある。

2 NPO、LLP、非営利法人組織の形成

民間に情報、権限、予算の移行

誰もが毎日まちづくり

=協働領域の拡大

=ITの活用
## 新しい協働の手法

■ 従来の行革（市場拡大へ＝公共サービスの質と量は拡大したのか）

スリム化領域

企業

N P

O

市民

団体

■ 新しいしくみ

官による公共

サービス提供

官の民間化

官からの

協働領域

民からの協働領域

民の公共化

企業 N P

O

市民 団体

三鷹市とまちづくり

三鷹のアプローチ

公共サービス領域の拡大

担い手の拡大・相互ノウハウの共有

非営利法人株式会社手法＝再投資

千代田区とプラットフォームサービスのアプローチ
・地域経営(地域経済振興)の6ステップ

$$ 1\ 分析 \cdot 課題の把握 = 答えは地域にしかない $$

$$ 2\ 目標 \cdot 将来像 \ の明確化 = 夢を形にして見せる $$

$$ 3\ 戦略 \cdot 政策企画する = 情報を共用する $$

$$ 4\ 人材 \cdot 主体 \ と協働体制 \ の構築 = 応援団 \ の形成 \cdot 自分ご \ と $$

$$ 5\ 実施・具体的事業展開 = ノウハウの地域化 $$

$$ 6\ 評価 \cdot 事業分析 = スクラップ \& ビルド $$
ESRI Discussion Paper Series No.41

IT 投資は日本経済を活性化させるか

- JIP データベースを利用した国際比較と実証分析 -

by

宮川 努・浜潟 純大・中田 一良・奥村 直紀

June 2003

内閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# IT 投資は日本経済を活性化させるか $ ^{*} $

# - JIP データベースを利用した国際比較と実証分析 -

宮川 努（内閣府経済社会総合研究所客員研究員・学習院大学）

浜潟純大（筑波大学大学院社会工学研究科）

中田一良（内閣府経済社会総合研究所）

奧村直紀（前内閣府経済社会総合研究所）

2003年6月

*本稿を作成するにあたり、深尾京司一橋大学教授を主査とする内閣府経済社会総合研究所の「日本の成長力の研究」プロジェクトのメンバーに大変お世話になった。また「景気循環の日付検討研究会」のミニ・コンファレンス、内閣府経済社会総合研究所におけるセミナー、東京大学のマクロワークショップにおける発表での参加者からいただいた貴重なコメントに謝意を表したい。特に内閣府経済社会総合研究所の香西泰所長、原田泰総括政策研究官、田丸征克情報研究交流部長からは、ディスカッション・ペーパーをまとめるにあたり貴重な助言をいただいた。加えて細野薫学習院大学助教授や櫻川昌哉慶應義塾大学教授からも有益なコメントをいただいた。なお、本論文で示された見解は、筆者たちが所属する組織の見解を示すものではない。残された誤りは、筆者達の責任である。
## (要旨)

### 1. 趣旨及び背景

日本が経済の IT 化に着目するようになってから久しいが、アカデミックな分野での IT 投資に関する分析は極めて少ない。また、2003 年度から IT 投資に関しては大幅な投資減税が実施されることなどを考えると、IT 投資が今後も増加していくかどうかについて、その要因にまで遡った冷静な検証が必要であるため、Jorgenson の投資理論に基づいた定量的な分析を行った。

### 2. 手法

本稿では、最近内閣府経済社会総合研究所の潜在成長力プロジェクトチーム（主查：深尾京司一橋大学教授）で作成された、JIP（Japan Industry Productivity）データベースから導出されるIT投資の動向を国際比較も含めて検証し、ハードの産業別IT投資データを利用し、パネル分析、操作変数法による実証分析を行った。

### 3. 分析結果の主なポイント

日本の IT 投資は、ハード面、ソフト面においても、量的に見ると、米国または他の ŒCD 諸国と比較してもそれほど遜色のない規模にある。ただし、通信業関係の IT 化は米国に比べて相当低い。ソフトウェアについては、90 年代以降ダウンサイジングやアウトソーシングが進み、自社開発投資が頭打ちになり、代わって受注ソフトウェアが増加している。

また、投資関数による実証分析の結果からは、資本コストの係数がマイナスに有意となり、本年度から実施される投資減税を実施するための根拠が得られた。スピルオーヴァー効果にかかる係数もプラスで有意となり、ある産業でIT投資が活性化すれば、他産業にもIT投資を増加させる方向で波及することも確かめられた。さらに、2003年度のIT投資に関する優遇税制の効果を試算すると、約1兆円から2兆円程度の新規IT投資が促進される事が示された。

### 4. おわりに

本稿の分析結果から、投資減税は資本コストの低下を通じ IT 投資を増加させるといった効果を持つ事が示され、我々の分析はこの需要刺激政策を支持している。しかし長期的な効果を考えれば、そうした IT 資本の蓄積が本当に生産性を上昇させ経済成長に寄与するかどうかが重要となるため、供給面からの分析と合わせて検証することにより、本当の意味での IT 投資の意義が明らかにされると考えられる。
## (Abstract)

Though the Japanese government has established several economic policies concerning the promotion of IT investment (including investment tax credit (ITC) from 2003 FY), there are few academic papers on IT investment in Japan. It is thus important to analyze empirically which factors affect IT investment and how ITC increases IT investment.

Using the JIP (Japan Industry Productivity) database made by the project team on potential growth at ESRI (Economic and Social Research Institute), our paper investigates several phases of IT investment in Japan. Trends on IT investment in Japan and other OECD countries are examined and IT investment functions are estimated by using panel data model and the instrumental variable method.

The amount of IT investment in Japan is not so low when we compare it with that in the United States and other OECD countries. However, especially in the communications industry, the amount of IT investment in Japan is much less than that in the U.S. As for software investment in Japan, in-house software has stagnated since the first half of 1990 due to downsizing and outsourcing.

The estimation results on investment function show that:

1) Coefficient on cost of capital is significantly negative, which means ITC is effective.

2) Coefficient on spillover effect is significantly positive, which means that an increase in IT investment in a specific industry stimulates IT investment in other industries.

3) Estimated increment on IT investment via ITC in 2003 is about 1 to 2 trillion yen.

The results show that tax reduction, a demand-stimulating policy, increases IT investment via the decline of the cost of capital. However, in the long run, it is also important to determine whether IT investment contributes to increased productivity and growth of the economy. Both a demand-side and a supply-side analysis should be carried out to clarify the full significance of IT investment.
## 目次

1 はじめに - IT 化の経済分析 - ……1

2 IT 投資の動向と国際比較……3
2 - 1 JIP データベースと IT 投資の概念……3
2 - 2 マクロベースの IT 投資動向……4
2 - 3 産業別の投資動向……5
2 - 4 ソフトウェア投資の特徴……6

3 IT 投資関数の推計……7
3 - 1 推計データの構築……7
3 - 2 基本的な推計結果……9
3 - 3 業種別の推計結果……10
3 - 4 利潤率を説明変数に含めた推計……11
3 - 5 IT 投資促進税制に関するシミュレーション……12

4 結論と今後の課題……13

補論：IT 投資系列及び資本ストック系列の作成方法……16
補論 1 - 1 産業別 IT 投資及び資本ストック系列の作成（ハードウェア）……16
補論 1 - 2 ソフトウェア投資の推計……16
1 - 2 - 1 ソフトウェア投資の範囲……16
1 - 2 - 2 受注ソフトウェアにおけるベンチマークの作成……17
1 - 2 - 3 受注ソフトウェア投資フローの把握と固定資本マトリックスとの対応について……17
1 - 2 - 4 その他のソフトウェア投資の推計……18
1 - 2 - 5 ソフトウェア資本ストックの推計……19

参考文献……21
日本が経済の IT 化に着目するようになってから久しい $ ^{1} $ 。最初に、「IT 化」という言葉を日本で使用した報告書は、日本経済研究センター（1998）であるが、その報告からすでに5年が経過している。この間 IT 化を基軸にした米国経済が長期の経済繁栄を達成したことに刺激され、2000年には政府内に IT 戦略会議が設置され、「高度情報通信ネットワーク社会形成基本法（通称 IT 基本法）」が成立した（2000年11月）。これをもとに、2001年には、我が国が5年以内に世界最先端の IT 国家になることを目指した e-Japan 戦略が策定された。さらに、2003年度の税制改正では、IT 投資に対する投資減税も実施されることが決まっている。このように、現実の経済政策の場で IT 投資の促進や経済全体の IT 化の推進が頻繁に語られているにもかかわらず、アカデミックな分野での IT 投資に関する分析は極めて少ない。

経済学において、IT 投資や IT 資本の蓄積が注目されるのは、それが他の資産と異なる特徴を有するからである。通常の資本蓄積は、その産業の供給能力の増加を通してのみ、経済全体の成長に寄与するが、IT 資本の蓄積は、その蓄積が単に自産業にとどまらず、他産業の IT 投資を刺激したり、ビジネスの改善を促す可能性がある。Mun and Nadiri (2002)は、IT 投資が通常のネットワーク外部性（IT 資本ユーザーが増加するほど、生産やサービスの効率性が増加する）の他に、IT 資本の活用によって、スピルオーヴァー効果を通して社会全体の知識が増進していく利点があると述べている。こうした IT 資本の蓄積に伴う外部効果は、通常の資本蓄積以上に経済を活性化する可能性を持っている。こうした点から現実の経済成長や設備投資の動向を分析する際に、IT 投資や IT 資本の動向を無視することができなくなっているのである。

IT 化が他国に先駆けて進展した米国では、すでに 1980 年代後半から、Solow(1987) らによって、IT 化と生産性の向上が歩調を合わせていない、所謂「生産性パラドックス」の問題が指摘されていた。しかし、90 年代後半に入って、米国の経済成長率が上昇するとともに、IT 化に伴う資本深化の効果を評価する研究が報告されている (Jorgenson (2001), Jorgenson and Stiroh (2000))。今世紀に入って米国が景気後退を経験した後も、2002 年、2003 年の『大統領経済報告』(Economic Report of the President) では、依然 IT 化に伴う生産性の上昇は底固いと評価している²。また他の先進国については、2000 年代に入ってから OECD のエコノミストを中心に、先進国の IT 化を比較する分析が現れている
(Schreyer(2000),Pilat and Lee (2001), Colecchia and Schreyer (2002))。

米国を中心とした IT 化の経済分析の蓄積に比して、日本の IT 分析については、二つの問題がある。一つは IT 化を経済分析の対象としうるだけのデータが整備されてこなかったことである $ ^{3} $ 。日本でも、篠崎（1999）や熊坂・峰滝（2001）などの先駆的な業績はあるが、それらは、マクロ分析や米国の IT 化を研究したものにとどまっており、Jorgenson(2001)や Lichtenberg（1995）、Brynjolfson and Hitt（1996）などのように、産業別や企業別データを利用した分析ではない。最近になって独自の企業調査や産業別データベースの作成によって、松平（1998）、Matsudaira(2000)、西村他（2002）、Miyagawa et al.(2002)などの企業別、産業別の IT 分析が現れているが、いまだ少数なのは、IT 分析が可能で一般に広く利用され、かつ国際比較も可能なデータの整備が遅れているからである。

第二の問題点は、これまでの日本の実証分析が、主に生産関数の推計を通じた IT 資本の生産性効果に偏っている点である。IT 資本の生産性効果の検証も重要な問題であるが、日本の IT ブームが極めて短期で終わったことや、2003 年度から IT 投資に関しては大幅な投資減税が実施されることを考えると、IT 投資が今後も増加していくかどうかについて、その要因にまで遡った冷静な検証が必要である。しかしながら IT 投資の誘因に関する実証分析は、宮川他（2002）を除きほとんど見られない。

本稿では、こうした日本の IT 投資をめぐる二つの問題点を可能な限り克服しながら、今後の IT 投資の動向を見通す分析を行う。まず次節では、最近内閣府経済社会総合研究所の潜在成長力プロジェクトチーム（主查：深尾京司一橋大学教授）で作成された JIP（Japan Industry Productivity）データベースを紹介し、このデータベースから導出される IT 投資の動向を解説する。JIP データベースは、SNA 産業連関表(平成 2 年基準)の産業分類に基づき、84 産業について、生産、労働力、資本等のデータを整備したものである。資本については 37 資産に分類されており、ここから IT 資産を産業別に取り出すことができる。JIP データベースでは、減価償却なども米国の BEA（Bureau of Economic Analysis）が定めた値に準じており、その意味でより直接的な国際比較が可能となっている。またソフトウェア投資についても、『国民経済計算』ベースの受注ソフトウェアだけでなく、自社開発ソフトウェアや、パッケージソフトウェアの投資についても推計を行っており、この面でも国際比較が可能となっている。我々は、このデータベースを利用して IT 投資をハード、ソフト両面から調べ、その動向を検証するとともに国際的な比較を行う。

第 3 節では、ハードの産業別 IT 投資データを利用して、パネルによる実証分析を行う。投資関数の説明変数としては、標準的な投資理論に基づいた資本コストの他、利潤率、通信費用、他産業の IT 化の動向、R&D ストックも加えて投資関数の推計を行う。推計結果を見ると、資本コストについては、おおむね理論通りの結果を得ており、投資減税が、IT 投資を促進する効果を持っていることが確認できる。また他産業の IT 化の係数についても正で有意な結果を得ており、他産業の IT 化の進展が自産業の IT 投資を促進するというス
ピルオーヴァー効果が確認できる。これに対して、利潤率や通信費用、R&D ストックの係数については、確定的なことは言えない。さらにこの推計結果を利用して、2003 年度の IT 投資に関する優遇税制の効果を試算した。ここでは、優遇税制によって約 1 兆円から 2 兆円程度の新規 IT 投資が促進されると試算されている。

そして最終節では、これらの結果をまとめるとともに、今後の分析課題についても述べることにする。

## 2 IT 投資の動向と国際比較

## 2 - 1 JIP データベースと IT 投資の概念

本節では、日本の IT 投資の動向をできる限り、国際比較可能な形で整備し、その結果通常認識されている IT 投資の考え方が必ずしも適切ではないということを明らかにする。

我々は、IT 投資及び IT 資本ストックの動向を主に JIP データベースから構築する。JIP データベースは、SNA 産業連関表の産業分類に基づき、84 の産業について生産、労働投入、資本ストックのデータを、1970 年から 98 年について整備したものである。このデータの詳細については、深尾他（2003）がまとめた報告書に収録されているが、我々は IT 投資や IT 資本ストックに関するデータをこの JIP データベースから構築することができる。すなわち、JIP データベースでは、37 の資産別投資系列があり、この系列から IT 資産に関するデータを取り出すことにより、IT 投資及び IT 資産の系列を作成することができる。

一口に IT 資産と言ってもその定義が様々である。例えば日本経済研究センターは、JIP データベースより分類の粗い民間 22 産業の分類で、IT 投資と IT 資本ストックの系列を整備しているが、そこでは、事務用機器、コンピュータ及びその関連設備、通信機器を対象としている。これに対して我々が取り上げた IT 資産の範囲としては、具体的には、JIP 資産分類の 14 番（複写機）、15 番（その他の事務用機器）、18 番（コンピュータ関連機器）、19 番のうち電気通信機器、20 番（ビデオ・電子応用装置）、21 番のうち電気計測器、31 番のうちカメラ、その他の光学機器、理化学機械器具、分析器・試験機・計量器・測定器・医療用機械器具である。詳細は補論で述べているが、この IT 資産の定義は、米国商務省の Bureau of Economic Analysis の定義に対応している $ ^{4} $ 。従来の IT 投資の分類と我々の分類との対比については表 1 を参照されたい。

IT 関連資本財は、ハードウェアだけでは不十分である。各国の統計をみても、IT 投資を考える際は、ハードウェアだけでなくソフトウェアを含めている。JIP データベースの基本部分は、68SNA を基本体系としているため、無形固定資産を含んでいないが、新たな SNA 体系である 93SNA に基づいた『国民経済計算』でも無形固定資産を計上する一環としてソ
フトウェア資産が推計されている。もっとも、日本の場合ソフトウェア投資推計は受注ソフトウェアに限られ、米国や英国が推計している自己使用目的（自社開発）のソフトウェアやパッケージソフトウェアの推計はなされていない。そこで、我々は、マクロベースの系列に限っているが、既存の統計をできる限り使用して、自己使用目的のソフトウェアやパッケージソフトウェアも含めたソフトウェア投資の推計を行った。その推計の詳細については、補論を参照されたい。

## 2 - 2 マクロベースの IT 投資動向

それではまず、ハードとソフトを合わせた全体の IT 投資動向をみてみよう。図 1 からわかるように、1970 年から 98 年までの実質 IT 投資額の増加率は、年率 12.4% と同時期の設備投資全体（ソフトウェアを含む）の増加率（3.2%）をはるかに上回っている。このため、全体の設備投資に占める IT 投資の比率は、1970 年の 2.8% から 98 年には 31.4% にまで上昇している。

IT 投資の内訳をみると、コンピュータ及びその関連機器の伸びが最も高く、28 年間に年率 19.6% で増加している。次いでソフトウェア投資の伸びが最も高く年率 15.8% で伸びている。次いでそしてコンピュータ及びその関連機器以外のハードウェア投資が 8.7% で増加している。それぞれの 98 年における構成比は、44%、23%、33% である。

ただし、日本の IT 投資は、単調に増加してきたわけではなく、1990 年代前半に一時的に停滞している。これは、(1) バブルの崩壊によって設備投資全般が大きく落ち込む中で、コンピュータ及びその関連機器以外のハードウェア投資が落ち込んだこと、(2) リストラやアウトソーシングが進んだ結果、自社開発ソフトが伸び悩んだことによる。このためソフトウェア投資は、90 年代に入ってから伸びが鈍化し、80 年代までは年率 19.1% の伸びに対し、90 年代はわずかに 7.8% の伸びへと鈍化している。ソフトウェア投資全体は 91 年から 3 年間はほぼ横ばいであり、再び伸び始めたのはようやく 95 年になってからである。こうした背景として、西村他（2002）または宮川（2003）のように、90 年代に入ってからの資金市場や労働市場での流動性の欠如が、IT 産業のような新しい産業の成長を妨げているために、90 年代における IT 投資の伸びを抑制しているという見方がある $ ^{5} $ 。

Jorgenson(2001)は、IT投資増加の要因が急激な価格低下にあるとしているが、わが国の場合も、IT機器について急速な価格低下がみられる $ ^{6} $ 。図2をみると、コンピュータ及びその関連機器の価格低下がもっとも急速で、年率7%の低下（90年代は実に9.5%の低下）となっている。もっともこのコンピュータ価格の低下は、米国ほど急激ではない。こうし
た要因として、卸売物価指数の段階で、価格低下の激しいパーソナル・コンピュータと汎用コンピュータの区分がなされていなかったことがあげられる $ ^{7} $ 。これに対して通信機器の低下はそれほど急激ではなく、年率1.5%程度の低下にとどまっている。ソフトウェアは、非常に労働集約的な財であるため、人件費の動向に依存し、70年から98年までの変化率をみると、4.3%の上昇である。しかし、90年代に入ってからは価格の上昇は止まっている $ ^{8} $ 。

## 2 - 3 産業別の投資動向

ハードの IT 投資については、JIP 産業分類に沿った投資系列が作成されているので、その特徴をみておこう。図 3 は、JIP 産業分類別の IT 投資の増加率を 1970 年から 98 年までと、90 年代についてみたものである。製造業では、おおむね、90 年代よりそれ以前の投資の伸びが大きく、90 年代に入って IT 投資が増加している産業は、たばこ製造業と化学、製鉄業、自動車製造業くらいである。

非製造業でも、製造業とほぼ同様の傾向を示しており、90年代に入ってほとんどの産業でIT投資の伸びが鈍化している。ただし、非製造業は製造業に比べてIT投資の増加率自体が非常に高い。製造業で年率20%を超える産業がないのに対し、非製造業では、獣医業・農業サービス、廃棄物処理業、不動産業、広告業、その他の事業所サービス業、放送業、旅館業、その他の個人サービス業で、28年間を通して20%を超える伸びを示している。

次に図４で、全体の資本ストックに占めるIT資本ストックの比率（1998年）をみてみよう。これをみると、製造業では、民生用電気機械器具、その他電気機械、船舶、精密機械器具といった加工組立型産業でIT資本ストックの比率が高い。ただし、１人当たりのIT資本ストック額をみると上記の産業の他に、全体的に資本集約度の高いたばこ製造業、基礎化学製品製造業、石油製品製造業の比率が高くなる（図５参照）。

一方、非製造業は、製造業に比べて全体的に IT 資本集約的であるといえる。すなわち、製造業で IT 資本ストック比率が 30% を超える業種がないのに対し、非製造業では、6 業種（金融、保険業、医療・保健衛生業（民間、公的、非営利とも）業務用物品賃貸業）で、30% を超えている。非製造業で 1 人当たりの IT 資本ストック額を調べると、リース業の影響が大きい業務用物品賃貸業を別として、電気業や電信・電話業、放送業などの比率が圧倒的に大きい。しかし全体的には労働集約的な産業が多いため、非製造業全体（業務用物品賃貸業を除く）の 1 人当たり資本ストック額は 119 万円と、製造業の 166 万円を下回っている。
この産業別 IT 資本ストック比率は、米国商務省でも同様のデータが公表されており、比較が可能である。図6は、我々のデータを、22産業に集約して、米国と比較したものである。これをみると、多くの産業では IT 先進国である米国が日本を上回っているものの、中には、金融・保険、サービス業のように、日本の比率が米国を上回っているものもある $ ^{9} $ 。その意味でハードの IT 化について、巷間言われているように、米国の IT 化が圧倒的に日本を凌駕しているわけではない。

## 2 - 4 ソフトウェア投資の特徴

すでに説明したように、我々は JIP データベースに加えて、ソフトウェア投資を推計した。しかも 93SNA では、受注ソフトウェアのみの推計であるのに対し、我々は、英米と同様、自社開発やパッケージソフトについても推計を行った $ ^{10} $ 。

補論で詳述している推計方法を要約すると、受注ソフトウェアについては、SNAにおける推計と同様、経済産業省『特定サービス産業実態調査・情報サービス編』のデータを利用している。一方自社開発及びパッケージソフトウェアについては、経済産業省『情報処理実態調査』を利用する。特に、自社開発ソフトウェアの推計にあたっては、アプリケーション・プログラムの開発本数や情報処理システム部門等の社内要因人件費などのデータを利用している。

このように推計された各種ソフトウェアを企業向けサービス価格指数をベースにしたデフレータで実質化した系列が図7である。図7をみると、1970年当初は、自社開発ソフトが圧倒的な割合（74.1%）を占めていたのに対し、その後受注ソフトウェアが急激に伸び始め、98年には自社開発ソフトを上回るようになっている。実際、90年以降自社開発ソフトは伸びが5.7%に対し、受注ソフトウェアについては、この期間年率9.7%で増加しており、バブル崩壊後企業がソフトウェア購入のアウトソーシングを進めてきたことがわかる。確かに、ハードのコンピュータ周辺機器の投資額に対するソフトウェア投資額の比率をとると、その比率は徐々に低下しており、特に1990年代以降に低下が加速している（図8）。これはダウンサイジングに伴ってソフトウェアの共用化や節減が進んでいることを示して
いるとみられる。

これまで、日本の IT 投資額は欧米に比べて遅れをとっていると言われてきた。特にハードよりもソフトの分野でその傾向が強いと言われてきた。確かに図9でIT投資のGDP比をみると、受注ソフトウェアだけを考慮した場合、日本のソフトウェア投資は米国に及ばない。しかし、自社開発ソフトウェアやパッケージソフトを考慮すると、1980年代後半に入ってからは、日本の方が上回っており、90年代に入って米国が再び日本に追いついてきた構図になっている。

同様の事は他の先進諸国と比較した場合についても言える。表2は、IT設備全般についてColecchia and Schreyer(2002)がOECD諸国を比較している表に、JIPベースのデータを加えたものである。元の日本のデータについては93SNAベースで受注ソフトウェアしか考慮していないために、ソフトウェア投資の民間設備投資比率は英国に次いで低い。しかし、自社開発のソフトウェアを考慮した途端に、米国に次ぐ高い比率となる。この結果、ハードのIT設備を加えたトータルな設備投資の比率でみても、日本は米国と遜色のない実績となっている。こうした点から、従来日本では、日本のIT化が遅れているという見方が支配的であったが、我々のデータはそうした見方が一面的であることを示している。

## 3 IT 投資関数の推計

## 3 - 1 推計データの構築

本節では JIP データベースの産業別データを用いて、ハードウェアに関する IT 投資関数を推計する。投資関数は、以下のように定式化を考える。

$$ I_{_{it}}=const.+a_{_{1}}CC_{_{it}}+a_{_{2}}Y_{_{it}}+a_{_{3}}RCOM_{_{it}}+a_{_{4}}ITSP_{_{it}}+a_{_{5}}RD_{_{it}}+\varepsilon_{_{it}} $$

まず、被説明変数（Ⅰ）として IT 投資額の自然対数を取ったもの(LNIT)を作成した。次に説明変数としては、最初の2つの変数については、Jorgenson(1963)やHall and Jorgenson(1967)で示されたように、設備投資が最適な資本ストック量(K*)に依存し、その最適資本ストック量が、新古典派的な生産関数と生産要素市場を前提として

$$ K^{*}=\gamma\frac{Y}{CC} $$

と表されることから導出した（γは生産の資本弾力性）。すなわち、（2）式から最適な資本ストックは、実質資本コストと実質生産量に依存するため、それらが設備投資に影響を与えると考えた。
実質資本コストは、税制を考慮して、JIP データベースにおける資本コストの作成方法を踏襲した。

$$ C C_{i t}=\frac{1-z_{i t}}{1-u_{i t}}\frac{p_{I T,i t}}{P_{y,i t}}\{\lambda_{i t}r+(1-u_{i t})(1-\lambda_{i t})i+\delta_{i}-(\frac{p_{I T,i t}}{p_{I T,i t}})\} $$

(3)式において、z は減価償却額の割引現在価値、u は法人税率、 $ p_{rr} $ は IT 投資財の価格、 $ p_{y} $ は各産業の産出額の価格、 $ \lambda $ は自己資本比率、r が長期市場金利（利付国債の金利）i が長期の貸出金利、 $ \delta $ が IT 資産の減価償却率である。資本コストについては、それをそのまま説明変数として使用したケースと対数化したケースの双方を使用した。

Y は、実質生産額を表す変数である。これは JIP データベースの実質生産額の対数値をとっている。RCOM は、JIP データベースの中間投入額に関するデータから、各産業の通信費を取り出し、中間投入の合計額で割って作成した。

冒頭で述べたように、IT 投資の特徴は、その投資が企業や産業内の成長に寄与するだけでなく、様々な外部効果を通じて他企業または他産業の IT 投資を誘発する点にある。こうしたスピルオーヴァーに関する変数（ITSP）は、以下のように構成される。

$$ \begin{aligned}&ITSP_{i}=\sum_{j\neq i}OW_{ji}KIT_{j}\\&OW_{ji}=\frac{D_{ji}}{\sum_{j\neq i}D_{ji}}\\ \end{aligned} $$

(3) 式において、 $ D_{ji} $ は、j 産業からの i 産業に対する需要である。したがって(3)式は、自産業以外の他産業が IT 化を進めた場合、自産業との取引をウエイトとして、その影響を集約化した変数といえる $ ^{[1]} $ 。具体的なイメージとしては、取引先が新規のコンピュータ投資を行った場合、自らが古い機種を使用していては、取引先とのコミュニケーションや取引に支障をきたし、ビジネス・チャンスを失うこと可能性があるため、自らも IT 投資を行うといった行為を想定している。KIT は各産業の IT 化を示す変数だが、IT 資本ストックに対する IT 投資額を用いた場合を ITSPF、全資本ストックに対する IT ストックの比率を使用した場合を ITSPS と定義した。

最後に R&D ストック（RD）は JIP データベースに従い、以下の通り作成した。

$$ RD_{t}=R_{t-s}+(1-\theta)RD_{t-1}\qquad(4) $$
(4)式において、RDはR&Dストック、 $ R_{t-s} $ はt-s期の研究開発費、θは技術知識ストックの減価償却率を表す。また、sはラグを表し、本稿ではs=0としている。研究開発費は、総務省の『科学技術調査報告』の値を、産業連関表の研究部門の情報を用いて、JIP分類へと按分して作成された。詳しくは深尾他（2003）を参照されたい。実際の推計では、(4)式から作成されたR&Dストックの自然対数を取ったもの(LNRD)を利用している。なお、R&Dストックについては、非製造業では存在しない産業が多数あるため、製造業での推計にのみ説明変数として利用した $ ^{12} $ 。

(1)式を推計した場合、予想される符号条件は、資本コスト、実質生産額については、Jorgensonの設備投資理論にしたがい、それぞれ負及び正であると想定される。通信費については、高い通信費がIT化のインセンティヴを妨げると考え、係数が負になると予想する。他産業のIT化に関しては、ネットワーク効果が働くと考え、正の係数を想定する。R&Dについても、技術知識ストックの増加が、より技術の進んだIT投資を促すと考え、符号は正であると考える。以上の各変数の記述統計量は表3に示している。

推計期間は 1976 年から 1998 年とし、産業分類は JIP データベースの全産業から分類不明を除いた 83 産業である。ただし、たばこ製造業と住宅(帰属家賃に対応)についてはデータが不足しているため、以下の推計では除かれている。さらに利潤率を説明変数として含めているため、教育、医療などにおける政府部門など公的な産業を除いている。このため、産業の数は全産業での推計では 76、製造業では 34、非製造業は 42 となる。さらに、同時性を考慮し、各説明変数はそれぞれ 1 期ラグを取るか、操作変数法による推計を行っている。

## 3 - 2 基本的な推計結果

まず(1)式にしたがって（ただし R&D ストックは除く）全産業ベースの推計を行った。この推計結果は、表 4 にまとめた。我々は Fixed Effect Model と Random Effect Model を推計したが、Hausman 検定の結果、ほとんどのケースが Fixed Effect Model を支持したため、Fixed Effect Model を表示している。またすべての推計についてタイムダミーを入れている。

まず、全産業の推計結果を見ると、資本コストを表す CC（または LNCC）通信費を表す RCOM、IT スピルオーヴァーを表す ITSPF、ITSPS については、正しい符号条件でしかも有意となっている。このため(3)式の資本コストには、税制に関するパラメータが含まれているため、IT 投資に関する投資減税を行えば、IT 投資を促進するということは確認できる。また他産業で IT 化が進むと自産業の IT 投資も進展するというスピルオーヴァー効
果が存在することも確認できる $ ^{13} $ 。以上の結果は、推計方法を操作変数法に変えても基本的に変化はない。

しかし、実質生産額に関しては、係数の符号が正となっている場合が多いものの、有意な結果は得られていない。この原因の一つとして、産業の特性もあって、自産業の需要が増加したからといって必ずしもIT投資を増加させるとは限らないということがあげられる。この点を確認するためにIT資本ストックの比重が高い産業とそうでない産業とで、自産業への需要に対する投資行動に変化があるかどうかを調べた。具体的には、IT資本ストック比率が15%以上の産業を1とするダミー変数を作成し、これと実質生産額との交差項を作成しこれを新たに説明変数として加えた推計を行った $ ^{14} $ 。この推計結果は表5にまとめられている。

表 5 をみると、予想通り IT 資本集約度が高い産業では、実質生産額の係数が正でかつ有意となっている。ダミー変数を付さない係数が負の場合もあるが、どの推計についても両者を加えて有意に正になることが確認できる。したがって、IT 集約度が高い産業については、Jorgenson 流の投資理論が妥当し、かつ通信費が嵩むことによる負の効果やスピルオーヴァー効果が確認できる。

## 3 - 3 業種別の推計結果

次に、サンプルを製造業と非製造業に分割して推計を行った。推計の結果は、表6にまとめられている。表5にしたがい、実質生産額についてはダミーを付した変数を加えている。

製造業の推計結果を見ると、資本コスト、IT スピルオーヴァーに関する係数はそれぞれ全産業での推計結果と同じように有意な結果となっており、しかも値が幾分高くなっている。実質生産額の係数もダミーを付けた変数について正で有意になっている。しかし通信費に関する係数は、有意ではないものの正となっている。また製造業ではR&D ストックに関する変数を含めた。この係数は、当初予想通り正となっているが、いずれの推計においても有意ではない。

一方、非製造業の推計結果を見ると、資本コスト、実質生産額、通信費については、係数の符号は当初の予想通りでありしかも有意となっている。IT スピルオーヴァーも係数については、すべての推計について正だが、ストックベースのスピルオーヴァー変数(ITSPS)のみ有意となっている。
このような結果から、資本コスト産業別の推計においても、もっともな結果を得ていることが確認された。また実質生産額については、やはりIT集約度の高い産業では影響を受けることが確認された。製造業と非製造業の違いは通信費とITスピルオーヴァーに関する結果の違いにある。このうち通信費については、製造業の場合、IT関連製品を製造する業種が多く含まれているため、通信費はあまり投資決定に影響を与えないが、非製造業の場合は、逆にIT製品を利用する立場の業種が多く含まれているため、通信費の増加が投資を抑制する方向に働くと考えられる。一方ITスピルオーヴァーに関する係数の有意性については、製造業がストック変数だけでなく、フロー変数によるスピルオーヴァー効果も有意であるのに対し、非製造業やITユーザーにおける推計では、ストック変数におけるスピルオーヴァー効果のみが有意となっている。これは他産業でのフローのIT投資が、自産業のIT投資を左右するのに対し、非製造業では他産業でのIT化がかなり進展しなければ、スピルオーヴァー効果が働かないことを示しているといえる。

## 3 - 4 利潤率を説明変数に含めた推計

設備投資関数を考える場合、より標準的な議論としては、実質生産額を説明変数とするよりも利潤率を説明変数として用いるケースが多い。ここでは資本コストの影響やITスピルオーヴァー効果が他のケースでも確認できるかどうかということを確かめるために、（1）式の実質生産額の代わりに利潤率(PROFIT)を説明変数として加えて推計を試みる。利潤率は、JIPデータベースから、各産業の営業余剰を利潤とみなし、これを資本ストックで割った率を利用している。

この利潤率を含めた推計結果は表 7 にまとめられている。表 7 をみると、資本コスト、通信費、IT スピルオーヴァー効果の係数は符号条件を満たしており、そのうち多くの推計において係数は有意である。このことから資本コストの効果やスピルオーヴァー効果は、推計式の特定化を変えても成立することが確認できた。しかし、利潤率にかかる係数は、ダミーを付さない変数の係数は負で有意となり、理論的に予想される符号とは逆である。IT 資本集約度が高い産業に付けられるダミー変数との交差項の係数は正になるが、それでも両者の係数を合わせると正にはならない。こうした結果の背景としては、我々が変数として利用している利潤率がその産業の過去の資本蓄積全体の成果であるため、必ずしも、IT 資本の期待利潤率を代表する変数となっていないことが考えられる。

以上の結果を要約すると、資本コストや IT 投資のスピルオーヴァー効果を示す変数に関しては、投資関数の特定化や産業にかかわらず、IT 投資に影響を与える。すなわち、資本コストの低下は、IT 投資を増加させることから、投資減税による資本コストの低下は IT 投資を促進させる。そしていったんある産業で IT 投資が起きると、それは他産業の IT 投資も促進することになる。もっともこのスピルオーヴァー効果は、製造業と非製造業によって異なっている。製造業ではフローの IT 投資がスピルオーヴァー効果を有するのに対し、
非製造業では IT 資本の蓄積、すなわち IT ストックがスピオーヴァー効果をもたらすことになる。通信費にかかる係数もおおむね負で有意で、規制緩和や通信業での競争促進が、IT 投資を促進することがわかるが、製造業については必ずしも有効ではない。最後に各産業の実質生産額については、IT 資本集約的な産業については、正で有意であることから、自産業に対する需要が増加した場合、IT 投資を行うかどうかは、その産業での IT 資本の構成比に依存することがわかった。利潤率に関しては、投資理論が予想する結果は得られていない。

## 3 - 5 IT 投資促進税制に関するシミュレーション

2003 年度からの税制改正の中で、2003 年から 2006 年までの間に、IT 機器（ソフトウェアも含む）を購入した場合、税制上の恩典が受けられることになった。具体的には、IT 機器を購入した企業は、取得価額の半分相当を初年度償却するか、取得価額の 10% の税額控除を受けるかのどちらかを選択することができる。

我々の推計結果では、多くの推計において、資本コストにかかる係数は負でかつ有意であった。資本コストは、税制上のパラメータを含むため、税制変更は、IT 投資の動向に影響を与えることになる。ここでは上記の 2003 年度税制改正のうち、投資税額控除に焦点をあて、もしすべての企業が税額控除を利用して IT 投資を行った場合、どれだけ IT 投資が促進されるかをシミュレーションする。

具体的には、表 5 の推計式を基本とし、その中で、全産業ベースの推計で、かつ資本コストを対数化して推計したケースを使ってシミュレーションを行った。この場合、資本コストにかかる係数は、IT 投資額の資本コストに対する弾力性となる。我々がシミュレーションに使用した推計における弾力性は、標準的なパネル分析のケースで-0.3、操作変数法を使ったケースで-0.39である。10％の投資税額控除が行われた場合の、産業別の資本コストの変化率を求め、それと先ほどの弾力性の値を利用して、産業別に IT 投資の促進額を求めている。ただし、我々の IT データは、1998 年までしかないので、投資額が 1998 年水準のときに税制変更が行われたケースをシミュレーションしていることになる。

シミュレーションの結果は、表8及び図10に示されている。表8は、先ほど示した弾力性を利用して、各産業でどれだけ投資が誘発されるかを増加率で示したものである。これをみると、最も高い増加率を示すのが、小売業で、標準的なパネル分析のケースでは6.8%、操作変数法のケースでは9.1%となっている。この他、業務用物品賃貸業や広告業、道路運送業、航空運輸業などで、前者が7%近く、後者が8%後半の伸びを示している。全体的に高い伸び率を示しているのは非製造業が多く、製造業では、印刷・出版業、身廻品製造業、製材・木製品製造業などで、比較的高い伸びを示している。投資誘発による全体の投資増加率は、標準的なパネル分析のケースで、6.4%、操作変数法のケースで8.5%である。我々が推計したIT投資系列では、ハードのIT投資は、全体の投資額の約24%を占める。そう
するとこの税制改正だけで、全体の設備投資は、1.5％から2％増加すると見込まれる。

図 10 は、通常のパネル分析の弾力性を利用した場合、各産業でどの程度の IT 投資が誘発されるかを図示したものである。操作変数法で推計したパラメータを用いても順位に変化はない。やはり、リース業が含まれている業務用物品賃貸業で最も多く 6000 億円の設備投資が誘発されている。次いで、電信・電話業で 2000 億円の設備投資が誘発される。上位 5 位までは非製造業の業種で占められ、6 位以降から電気機械や一般機械といった IT メーカーの業種が入ってくる。これらの設備投資誘発額を合計した額は、この標準的なパネル分析のパラメータを利用した場合で 1.7 兆円、操作変数法を利用した場合は 2.3 兆円となる。

それでは、こうした減税措置で IT 投資が増加した結果、税収は増加するのだろうか。いま非常に簡単な試算をしてみよう。減税による IT 投資の増加額は 1.7 兆円（操作変数法の場合、2.3 兆円、以下同じ）であるから、減税率が 10% とすると、減税额は 1700 億円（2300 億円）となる。これに対応する国内総支出の増加は、投資額の増加とみなしてよい。『平成 12 年版 国民経済計算』によると、1998 年における政府部門の直接税、間接税合わせた税収の名目国内総支出に対する比率は 17.7% であるから、この投資額の増加に見合う税収額の増加は 3000 億円（4000 億円）となる。この試算では、投資額の増加に伴う乗数効果やスピルオーヴァー効果を考慮に入れていないので、それを含めれば税収の増加額ははるかに大きくなる。しかし、一方で既存の IT 投資分について実施された減税分は、こうした増収分では賄いきれない。

ただ上記のシミュレーションは、1998年のIT投資額を基準としているため、その後のIT投資の伸びを考慮すると、金額ベースでは過小な推計となっている可能性がある。すでにみたように我々の推計では、他産業のIT化の進展が自産業のIT投資を増加させるというスピルオーヴァー効果も確認されている。このスピルオーヴァー効果は、IT産業に特有のネットワーク外部性によって生ずると考えられ、一度誘発されたIT投資はさらに他産業のIT投資を誘発することになる。このようなネットワーク外部性やここでは考慮されていないソフトウェア投資も含めれば、税制変更に伴うIT投資の誘発額は、さらに大きくなる可能性がある。

## 4 結論と今後の課題

我々は、JIP データベースから導出される IT 投資の動向を国際比較も含めて検証し、このデータベースからハードの産業別 IT 投資データを利用して、パネルによる実証分析を行った。以下ではこれまでの分析から得られた結果をまとめた上で、残された課題について述べる。

そもそも IT 投資については、通常のマクロベースの設備投資に比べて実証分析の基礎となるデータが極端に少ない。我々はこうした問題意識から出発して、JIP データベースというより包括的で国際比較が可能なデータベースを作成する作業の一環として、IT 関連のデ
一夕を整備した。このデータを利用して、日本の IT 投資の動向を調べると、ハード面、ソフト面においても、量的に見ると、米国または他の OECD 諸国と比較してもそれほど遜色のない規模にあることが示された。

次に IT 投資関数の推計では、標準的なパネル分析、操作変数法を使った推計いずれについても、資本コストの係数がマイナスに有意になった。これは設備投資関数の特定化や産業別の推計に依存しない結果である。このことは、2003 年度から実施される IT 投資減税ついて、政策実施の妥当性の根拠を提供している。通信費に関する係数も、予想通り負になるケースもあるが、製造業での推計に関しては逆のケースも見られた。またスピルオーヴァー効果にかかる係数もプラスで有意な推計が多かったことから、ある産業で IT 投資が活性化すれば、それは他の産業にも IT 投資を増加させる方向で波及することも確かめられた。産業別の実質生産額を説明変数とした場合、IT 資本集約度の高い産業については、この係数が正で有意となった。このことは産業全体の業況がよくなった場合、それが IT 投資の増加につながるかどうかは、その産業の資本構成に依存していることを示している。ただし実質生産額に代えて利潤率を説明変数とした場合は、こうした仮説は支持されなかった。

全産業では、いろいろな業種の特徴を定数ダミーで十分取り除くことができないと考えられるため、業種別の推計を行った。ここで資本コストにかかる係数は、製造業では全産業より高い値が得られた。スピルオーヴァー効果に関しては、非製造業では、IT化がストックベースで進展しなくては、スピルオーヴァー効果が有効ではないことが確認された。なお、製造業やITメーカーの推計では、R&Dストックを説明変数として加えたが、IT投資に影響を与えているという決定的な結果は得られなかった。

こうした結果を踏まえて、2003年度から実施されるIT投資減税の効果について、定量的なシミュレーションを行った。それによると、IT投資を行った企業が、すべて10%の投資税額控除を活用すると考えると、6.4%から8.5%の幅でIT投資を増加させると考えられる。これは全体の投資を1.5%から2%押し上げる効果を持つ。これを金額ベースに置き換えると、2兆円前後のオーダーになるが、計算の基準が98年の設備投資であり、その後この基準額が増加していることや、スピルオーヴァー効果、ソフトウェア投資などを考慮すれば、税制改革の効果はより大きくなると思われる。このシミュレーションを税収の立場からみると、増加投資分からもたらされる税収の増加は、減税分を十分力バーしているが、それは既存のIT投資に関する減税分を賄えるほどではない。

最後に今後の分析課題をまとめておこう。まずデータ分析から生じる課題としては、デフレータの問題がある。Colecchia and Schreyer(2002)でも示されているように、米国でのIT関連財の価格は大きく低下しているが、それは他国の動向と随分異なっている。このデフレータの選択によって、IT投資の量的な評価は大きく変わってくるため、今後とも適切なデフレータを探る努力が必要とされよう。

投資関数の推計に関しては、データの制約上、説明変数として含めることができなかった
た変数を今後どう考慮してくかという課題が残されている。例えば、市場構造とIT投資との関係は、中小企業が多ければIT投資が活性するかどうかを確かめるためにも必要な変数である。これらについては、基礎統計である『事業所・企業統計』で各年のデータがとれないことから、別途データを作成した上で推計に挑戦する必要がある。また、労働者の質についても、今回は適切な結果が全く得られなかったため、見送った。しかし、IT化がどのようなタイプの労働者と補完的で、また代替的かということを考察するためには、必要な変数であり、今後検討していきたい。さらにスピルオーヴァー効果についても需要側からの波及効果だけでなく、投入側からの波及効果を捉えるような変数の作成が望まれる。

需要面だけに着目すれば、IT 投資は増加すればするほど望ましい。我々の分析も政策的にそうした需要刺激効果を支持する結果を導出している。しかし長期的な効果を考えれば、そうした IT 資本の蓄積が本当に生産性を上昇させ経済成長に寄与するかどうかが重要となる。もし生産性を上昇させない IT 資本が蓄積されるだけであれば、それは従来の資本と変わりのない過剰資本が生み出されるだけである。したがって供給面からの分析と合わせて検証することにより、本当の意味での IT 投資の意義が明らかにされると考えられる。
本補論では、本文中で使用した IT 投資と資本ストック系列の作成方法について説明する。JIP データベース全体の推計方法や、より詳しい IT 投資系列の作成方法については、深尾他（2003）を参照されたい。

## 補論 1 - 1 産業別 IT 投資及び資本ストック系列の作成（ハードウェア）

まずハードウェアの投資額については、JIP資産分類の14番、15番、18番、そして20番についてはJIPデータベースで作成された資産投資額をそのまま利用するが、それ以外の部分(JIP資産番号の7番、19番、21番、31番)については資産投資額から、IT資産に関わる部分を抜き出す必要がある。このため、この部分についてはコモディティ・フローデータを利用し、IT部分の投資額を推計している。

資本ストックの作成にあたっては、既存の資産別資本ストックの系列から、IT資産の部分を抜き出したわけではない。すでにみたように、IT資産を特定化する際、ある資産の一部をIT資産と認定し、あらためて投資系列を推計しているため、JIPデータベースの資産分類に対応したストック系列を取り出しそれを合計してIT資本ストックとみなすことができないのである。このため、JIP資産番号の7番、19番、21番、31番については、それぞれの資産分類においてIT資産に属する部分のベンチマークを求め、それを使ってベンチマーク・イヤー法であらためてIT資本ストックを作成している。

さらに固定資本マトリックスを利用して、投資系列を各産業別に分類し、RAS法を使って、1970年から98年までの産業別・資産別IT投資系列を作成した。そして、コモディティ・フローデータから得られるデフレータを使って、この投資系列を90年基準に実質化している。こうして推計された投資系列とベンチマークをもとに、産業別IT資本ストック系列を作成した。

## 補論 1 - 2 ソフトウェア投資の推計

## 1 - 2 - 1 ソフトウェア投資の範囲

JIP 投資系列には、ソフトウェア投資は含まれていないが、IT 投資を考えるにあたって、ソフトウェア投資の推計は不可欠である。93SNA ベースに基づいた『国民経済計算』でも、無形固定資産の計上の一環として、ソフトウェア投資が推計されている。

しかし補表 1 にみられるように、日本の場合ソフトウェア投資推計は受注ソフトウェアに限られ、米国や英国が推計している自己使用目的（自社開発）のソフトウェアやパッケージソフトウェアの推計はなされていない。そこで、ここでは既存の統計をできる限り使用して、自己使用目的のソフトウェアやパッケージソフトウェアも含めたソフトウェア投