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ESRI Discussion Paper Series No.166

日本企業における IT 関連生産要素の生産性：

IT 資本，IT 労働力の超過リターンの計測

by 黒川 太

June 2006

內閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# 日本企業における IT 関連生産要素の生産性： IT 資本，IT 労働力の超過リターンの計測 $ ^{*} $

黒川 太 $ ^{\Psi} $

東京大学ものづくり経営研究センター 特任研究員

# This draft: June 2006

## [要約]

本稿では，「平成15年情報処理実態調査」個票データをベースに，日本企業におけるIT関連生産要素（ハードウェア，ソフトウェア，IT労働力）を含めた生産関数の推計とそれにともなうIT関連生産要素の超過リターンの有無についての分析を行った。

結果は，IT資本（ハードウェア，ソフトウェア）は全企業，製造業企業において正の弾力性を有しているが，非IT資本と比較した場合の超過リターンはゼロまたは負の超過リターンを有しているという結果となった。これは積極的なIT投資が生産に寄与していない可能性を示唆している。

また，IT 労働力についても非 IT 労働力と比較して超過リターンは確認されず，IT 資本と同様に IT 労働力も高い生産性を有しているとする米国の実証研究結果とは対照的なものとなった。
### 1. はじめに

近年，情報通信技術（以下，IT）が生産性に与える影響を分析した研究が多く行われてきているのは言うまでもない。古くはマクロデータを対象とし，いわゆるソローパラドクスとしてITの生産に対する寄与に懐疑的な見解が示されてきたが，1990年代中頃からはITの生産性上昇効果が示される結果が報告されるようになってきた。また最近では，企業レベルデータを用いた実証分析も米国のBrynjolfssonらを中心にかなりの研究が行われてきている。特に米国の詳細なITに関連するデータを用いた実証研究の結果から，IT資本がマクロレベル，ミクロレベルの双方において生産性に対し大きく寄与しているということは，大方の合意となっているといえよう。

本稿の目的は,企業レベルデータを用いて日本企業におけるITの生産性に対する影響を分析することである。しかし,ITに関する経済統計は整備されてきたとはいえ,いまだ不十分な状態にあることは否めないであろう。例えば,ITといってもその構成品目は多岐にわたり,ハードウェア,ソフトウェアの区分ですら利用困難な場合が少なくない。また労働に関しても通常の労働とは区別してSEやネットワーク管理者などITに関係した労働の重要性も増してきているが,それらを生産要素として明確に区別して分析に利用することはデータ制約上かなり困難なことであるのは想像に難くないであろう。

しかし，本稿で利用した経済産業省「平成15年情報処理実態調査」では，通常の「情報処理実態調査」に加えて付帯調査という形でこれら上記の点においてかなり詳細な調査が行われた。具体的には企業のソフトウェア投資や資産，情報処理要員の人数やその年間労働時間，総賃金などIT資本・IT労働力に関して詳細な調査が実施されている。 $ ^{1} $ 今回これらの個票データを利用する機会を得ることができたので，本稿では，IT資本をハードウェアとソフトウェア，労働力を非IT労働力とIT労働力に区別して生産性に対する効果を分析している。繰り返すが，ソフトウェア資産については企業レベルのデータは十分に整備されているとは言い難く，今回のデータは非常に有用なものである。 $ ^{2} $ また，労働力についても実際に情報処理業務に直接関わっている労働力を区別することは，ITの生産性に対する影響を分析
するためにはきわめて重要であると考えられる。 $ ^{3} $

よって本稿では，これらのデータを利用し，IT資本（ハードウェア，ソフトウェア），IT労働力を含めた生産関数の推計を行い，またそれらのIT関連生産要素がそれぞれ非IT資本，非IT労働力に対して超過リターンを有しているかの検定を行った。加えて補完的なものとして企業のTFPも推計し，IT関連生産要素が生産性に対して影響を与えているのかについても分析した。

本稿の構成は以下の通りである。まず第2節では既存研究について，特に企業レベルデータを用いた実証分析を中心にサーベイをおこなう。第3節では本稿で用いた実証モデル，その検定について記述し，第4節ではそれらの推計に用いたデータについて説明する。そして第5節では実証分析結果及びその考察を行い，第6節においてまとめを行う。

### 2. 関連研究

ここでは企業レベルデータを用いた実証研究を中心にサーベイを行う。 $ ^{4} $ まず，初期の段階においては IT の生産性に対する効果は悲観的なものとみられていた。その先駆けとなったものとして Loveman (1994)があげられる。Loveman (1994)ではフォーチュン 500 社の製造業に属する企業の約 60 事業体を対象に，コブ・ダグラス型生産関数を推計している。生産要素としては労働，非 IT 資本，IT 資本とし，各生産要素の係数を推計しているが，推計された IT 資本の係数は極めて低く，また推計によっては負の値になるという結果になっている。

また，製造業を中心とした産業別データにおいて同様の分析をしたものとしてはBerndt, Morrison and Rosenblum (1992), Morrison and Berndt (1991)がある。Berndt, Morrison and Rosenblum (1992)では1968年から1986年までの米国の政府統計を利用し，ハイテク資本（コンピュータ，コミュニケーション関連設備，科学機器，コピー機）を推計し，IT資本の総資本ストックに占めるシェアと労働生産性には負の相関があることが報告されている。Morrison and Berndt (1991)でも（若干方法は異なるが）同様のデータを用いて推計を行っているが，そこではIT資本は正の限界生産性を有しているという結果がでている。しかし，限界コストと比較した場合，かなり
のケースで非常に小さく,非 IT 資本と比較してもその差は顕著であるという結果を踏まえて過剰投資の可能性を指摘している。つまり,米国に関しては1980年代から1990年代以前の期間において,IT 資本は生産性に対してほとんど貢献していない可能性が示唆されてきたのである。

しかし，1990年代に入ってからの実証研究ではこれらの悲観的な見解とは全く逆の結果が指摘されるようになった。代表的なものとしては Brynjolfsson と Hitt の研究が挙げられよう。Brynjolfsson and Hitt (1996)は 1987 年から 1991 年におけるフォーチュン 500 社のうち 367 社の米国企業データを用い，Loveman (1994)と同様にコブ・ダグラス型生産関数の推計を行っている。その結果はそれまでの研究とは大きく異なり，IT 投資の効果は非常に大きく，非 IT 資本と同等またはそれを上回っているというものであった。また従業員を IT 関連業務に従事するものとそれ以外にも区分しているが，IT 関連業務従事者の生産性の方が高いことも指摘している。また，Brynjolfsson and Hitt (2003)では 1987 年から 1994 年における 527 社のデータを用い，情報化投資が全要素生産性に対してプラスの寄与をしていることが指摘されている。さらにその寄与の大きさは情報化投資が行われてから 1 年経過したときよりも長期（5 年から 7 年）になるほど大きくなるというものであった。そこでは情報化投資は組織的資本など time consuming な補完的資本と密接に関連しており，短期よりも長期においてその寄与が大きくなる可能性を指摘している。

これらの実証研究は主に生産関数を推計し，その係数の推定値を用いて限界生産性の大きさを判断しているが，このような限界生産性の推計だけではなく超過リターンの検定も行ったものとして Lichtenberg (1995)がある。Lichtenberg (1995)では頑健性を求めるため2種類の企業データセットを用い，1988年から1991年の期間を対象に生産関数を推計している。生産要素としては情報関連資本，情報関連労働，その他資本，その他労働とに区分し，情報関連生産要素の超過リターンの検定を行っている。その結果として情報関連資本には高い超過リターンが認められ，また有意性やその大きさは情報関連資本と比較して劣るが，情報関連労働にも超過リターンが存在することが指摘されている。そして情報関連資本，情報関連労働の生産に対する寄与は，分配シェアが約10%にもかかわらず約21%にも達しているという結果であった。

一方，日本のデータを用いた企業レベルの IT 投資に関する実証研究はそれほど多くはないが，最近のものとしては原田（2004）がある。原田（2004）では，経済産業省「情報処理実態調査」，日本政策投資銀行の企業財務データをもとに1996年か
ら 1999 年の 296 社の企業データを用いて，コブ・ダグラス型生産関数のパネル推計を行っている。原田（2004）におけるデータソースは本稿で利用しているデータセットとかなり類似しているものである。生産要素としては資本，労働力，IT 労働力，IT 資本（ハードウェア，ソフトウェア，通信）に区分したものを用いており，係数の推定値は資本，労働ではすべてプラスだが，IT 資本に関してその係数は有意ではなく，IT 労働力については有意にマイナスという結果がでている。つまり，IT 資本，IT 労働力はいずれも生産に関して寄与していないという結果になっており，前述した米国の実証分析結果とは極めて対照的なものとなっている。 $ ^{5} $

よって本稿では,米国の実証研究が示唆するような生産に対するITの高い寄与が日本でも観察できるのか,または原田（2004）が示すようにITの寄与は観察されないのかについて,判断材料を提供することを目的とする。以下ではコブ・ダグラス型生産関数の推計,超過リターンの推計,またTFPとIT関連生産要素の相関を分析し,考察していくことにする。

### 3. 実証モデルと検定

本節では，IT 関連生産要素の生産性に対する影響を分析するために本稿で用いた基本モデルと超過リターンの検定について説明を行う。超過リターンの検定についての具体的なアプローチは Lichtenberg (1995) に基づいている。

### 3.1 コブ・ダグラス型生産関数

ここでは，多くの実証研究で用いられているコブ・ダグラス型生産関数を定義する。 $ ^{6} $ ただし，産出量についてはグロスの生産量ではなく付加価値を用いている。

$$ V_{i}=A\exp\Biggl(\sum_{j}\phi_{j}d_{j}\Biggr)K_{i}^{\alpha_{1}}H_{i}^{\alpha_{2}}S_{i}^{\alpha_{3}}L_{1i}^{\beta_{1}}L_{2i}^{\beta_{2}}e^{\varepsilon_{i}} $$
ここで $ V_{i} $ ，A， $ K_{i} $ ， $ H_{i} $ ， $ S_{i} $ ， $ L_{1i} $ ， $ L_{2i} $ はそれぞれ企業iの付加価値，スケールファクター，非IT資本，ハードウェア，ソフトウェア，非IT労働力，IT労働力であり， $ d_{j} $ は企業iの属する産業jを表す産業ダミー， $ \varepsilon_{i} $ は誤差項である。推計には（1）式を対数変換した（2）式を用いる。

$$ \ln V_{i}=\ln A+\sum_{j}\phi_{j}d_{_{j}}+\alpha_{1}\ln K_{_{i}}+\alpha_{2}\ln H_{_{i}}+\alpha_{3}\ln S_{_{i}}+\beta_{1}\ln L_{1i}+\beta_{2}\ln L_{2i}+\varepsilon_{i} $$

ここで誤差項 $ \varepsilon_{i} $ については通常の最小二乘法の仮定を満たしているとする。コブ・ダグラス型生産関数の推計では（2）式を回帰し，各係数 $ \alpha $ ， $ \beta $ ，つまり生産要素の弾力性を推計する。IT 関連生産要素が生産に寄与しているならば，ハードウェア，ソフトウェア，IT 労働力の係数 $ \alpha_{2} $ ， $ \alpha_{3} $ ， $ \beta_{2} $ は有意に正の値をとるはずである。

### 3.2 超過リターンの検定

ただし（2）式による生産要素の弾力性をみただけでは，IT関連資本が他の生産要素よりも生産に寄与しているかどうかみるには不十分である。そこでLichtenberg(1995)に基づいて，IT関連生産要素の限界生産性が他の生産要素の限界生産性を超過しているか，つまり超過リターンの存在を検定する必要がある。（2）式より，生産要素Nの係数 $ \alpha $ は限界生産物とその生産要素の付加価値に対する比率との積で表される。

$$ \alpha_{_{N}}=\left(d\ln Y\Big/d\ln N\right)=\left(dY\Big/dN\right)\left(N\Big/Y\right)=MP_{_{N}}\left(N\Big/Y\right) $$

ここで $ MP_{N} $ は生産要素 N の限界生産物である。IT 関連生産要素 $ N_{IT} $ が非 IT 生産要素 $ N_{nonIT} $ と比較して超過リターンを有しているならば，帰無仮説は以下のようになると考えられる。

$$ H_{0}:MP_{IT}/MP_{nonIT}\leq r_{IT}/r_{nonIT} $$
ここで $ MP_{IT} $ ， $ MP_{nonIT} $ はそれぞれ IT 関連生産要素，非 IT 生産要素の限界生産物であり， $ r_{IT} $ ， $ r_{nonIT} $ はそれぞれのユーザーコストを表す。（3）式より帰無仮説は以下のように表される。

$$ H_{0}:\alpha_{IT}-\alpha_{nonIT}\left(r_{IT}N_{IT}/r_{nonIT}\ N_{nonIT}\right)\leq0 $$

具体的には IT 資本と非 IT 資本（またはハードウェアと非 IT 資本，ソフトウェアと非 IT 資本），IT 労働力と非 IT 労働力に関して，それぞれ（5）式を帰無仮説として検定した。

### 3.3 TFPの推計

コブ・ダグラス型生産関数の推計のほかに，頑健性を得るために本稿ではさらに生産性の指標として全要素生産性（TFP）を推計し，IT関連生産要素とどのような相関を持っているのかについても分析した。企業間のTFPをクロス・セクションの視点から比較可能にするため，平均的な企業が存在すると仮定し，コストシェアについては全企業の算術平均投入量と産出量については幾何平均を利用することで，各企業のTFPの平均的企業TFPからの乖離を推計する。 $ ^{8} $ 具体的には（6）式で定義されるTFP指数である。

$$ \ln\Biggl(\frac{T F P_{i}}{T F P}\Biggr)=\ln\Biggl(\frac{V_{i}}{V}\Biggr)-\sum_{j=K,H,S,L_{1},L_{2}}\frac{1}{2}\Big(s_{i j}+s_{j}\Big)\ln\Biggl(\frac{X_{i j}}{X_{j}}\Biggr) $$

$ TFP_{i} $ ：第 i 企業の TFP 水準，TFP：平均的企業の TFP 水準， $ V_{i} $ ：第 i 企業の実質付加価値，V：平均的企業の実質付加価値， $ s_{ij} $ ：第 i 企業のインプット j のコストシェア， $ s_{j} $ ：平均的企業のインプット j のコストシェア， $ X_{ij} $ ：第 i 企業のインプット j， $ X_{j} $ ：平均的企業のインプット j，K，H，S， $ L_{1} $ ， $ L_{2} $ はそれぞれ非 IT 資本，ハードウェア，ソフトウェア，非 IT 労働力，IT 労働力

このようにして作成した TFP 指数を用いて, Morrison and Rosenblum (1992)のように IT 資本比率や IT 労働力シェアが TFP 指数とどのような相関をもっているのかを
推計する。

## 4 ．データ

本節では，前節で記述した推計，検定を行うにあたって利用したデータについて説明する。まず，利用したデータソースの説明，そして推計データの加工方法について記述する。

## 4 ．1 データソース

ベースとなったのは経済産業省「平成15年情報処理実態調査」の個票データである。「平成15年情報処理実態調査」では，付帯調査という形で企業の情報化投資に関するアンケート調査を詳細に行っていることが特徴である。ただし，情報処理実態調査においては企業の財務データは得られないので，日本政策投資銀行を中心とする財務データセットと情報処理実態調査をリンクさせることにより，推計に必要なデータセットを整備している。よって「平成15年情報処理実態調査」単独での個票データ数は4294社であるが，財務データとリンク可能な企業として最終的には1193社が分析対象となっている。 $ ^{9} $ 図表1は「平成15年情報処理実態調査」における産業別全企業数と本稿の実証分析で用いた推計対象企業数を表したものである。なお，財務データについては日本政策投資銀行，帝国データ・バンク，東京商工リサーチの財務データを利用している。 $ ^{10} $

<图表1>

## ４．２推計データの作成

推計にあたっては，各企業の付加価値，IT資本，非IT資本（ハードウェア，ソ
フトウェア)，IT 労働力，非 IT 労働力のデータを作成する必要がある。また超過リターンの検定，TFP の推計を行うために各資本のユーザーコストも推計している。以下では加工方法について簡単な説明を行う。作成した推計データに関する基本統計量については図表2，図表3に表している。図表2は『平成15年情報処理実態調査』全体を対象としたものであり，図表3は推計対象企業に関するものである。

< 図表 2>

< 図表 3>

また,作成した推計データより算出される産業別 IT 関連生産要素比率を表したものが図表 4 である。これらは推計対象企業の値であり，製造業については一般機械器具製造業，電気機械器具製造業，情報通信機械器具製造業，精密機械器具製造業の総資本に占める IT 資本ストック比率が高いことが観察される。また非製造業においては，新聞・出版業，情報サービス業，金融・保険業，教育（国・公立除く），学習支援業で IT 資本ストック比率が高くなっている。またハードウェアとソフトウェアを分けた場合，ソフトウェア比率の高い産業としては，製造業では電気機械器具製造業，情報通信機械器具製造業，非製造業では映像・音声情報政策・放送・通信業，新聞・出版業，情報サービス業，金融・保険業となっている。IT 労働力比率に関しては情報サービス産業を除いてはかなり低い水準にとどまっている。

## <図表4>

## 4 ．2．1 付加価值

付加価値の算出については，原田（2004）と同様に日銀法に依拠して行った。具体的な定義としては，付加価値は経常利益・人件費・賃借料・金融費用・減価償却費・租税公課を合計したものである。実質化においては，SNA の 95 年基準産業別デフレータを用いている。 $ ^{11} $

## 4 ．2．2 IT 資本，非 IT 資本

本稿では IT 資本をハードウェア，ソフトウェアに分けて推計している。ハードウ

$ ^{11} $ 「平成 15 年 情報処理実態調査」と SNA の産業分類の対応方法においては，付表 A を参照。
エアについては，Brynjolfsson and Hitt (1995)のように企業保有のコンピュータ総資産額を実質化することは今回のデータソースでは不可能であることから，「平成15年情報処理実態調査」にある情報通信関連機器・その他機械設備投資比率を用いて，財務データの有形固定資産の機械設備から按分した。 $ ^{12} $ また「平成15年情報処理実態調査」にはハードウェアのレンタル・リース料が計上されているので，資本還元してIT資本ストックに加えている。 $ ^{13} $

ソフトウェアについては，「平成15年情報処理実態調査」においてソフトウェア残高の自社利用（購入ソフトウェアとソフトウェア政策残高の和）分に加え，ハードウェアと同様にソフトウェア利用料（レンタル・リース，ASP）を資本還元したものも含めて作成した。

非 IT 資本については，財務データにおける有形固定資産から推計した IT 資本ストックを除いた分を非 IT 資本と定義した。

実質化については，Brynjolfsson and Hitt (1995)のように，資本の平均経過年数を求めてその時点に遡ったデフレータで実質化することが望ましいが，ここでは簡便法として資本の平均経過年数をハードウェア，ソフトウェアについては3年，非IT資本については12年と仮定して行っている。 $ ^{14} $ デフレータについてはOECDの95年基準の資本財別デフレータを利用している。 $ ^{16} $

## 4 ．2．3 IT 労働力，非 IT 労働力

労働力については，従業員数と一人当たり年間労働時間の積を用いている。「平成15年情報処理実態調査」では従業者の種類として，コンピュータを利用する一般社員，情報処理要員の人数，一人当たり年間労働時間を調査している。 $ ^{17} $ 具体的
には，一般社員（コンピュータ利用者，コンピュータ管理者），プログラマ，SE，ネットワーク管理者，システム企画・管理者，その他（パンチャ，オペレータ等）である。そこでプログラマ，SE，ネットワーク管理者，システム企画・管理者，その他の情報処理要員をIT労働力とし，一般社員（コンピュータ利用者，コンピュータ管理者）とコンピュータを利用しない従業員を非IT労働力と定義した。 $ ^{18} $

## 4 ．2．4 ユーザーコスト

ユーザーコストについては，以下のジョルゲンソン型ユーザーコストを用いている。

$$ U C C_{i j}=\frac{1-u_{_{j}}z_{i j}}{1-u_{_{j}}}\big(\rho+\delta_{_{i}}\big)q_{i} $$

$ UCC_{ij} $ ：j産業における資本ストックiのユーザーコスト， $ u_{j} $ ：j産業の法人実効税率， $ z_{ij} $ ：j産業における資本ストックiの現在の投資1単位に対する将来の減価償却の割引現在価値 $ ^{19} $ ， $ \rho $ ：実質リターン， $ \delta_{i} $ ：資本ストックiの資本減耗率， $ q_{i} $ ：資本ストックiのデフレータ $ ^{20} $

### 5. 実証分析結果

ここでは，前節で説明した推計データを用いて，第3節におけるコブ・ダグラス型生産関数の推計，IT関連生産要素の超過リターンの検定，また補完的推計としてTFPとIT関連生産要素との相関関係の結果について記述する。生産要素としては，IT資本，非IT資本，IT労働力，非IT労働力であるが，IT資本についてはハードウェアとソフトウェアに分割したケースと分割しないケース，また労働力についてはIT労働力と非IT労働力を集計して労働力とみなしたケースなど複数の推計を行っている。また，推計対象企業については，全企業を対象とした場合，製造業企業・
非製造業企業に区別した場合の推計を行っている。

## 5 ．1 コブ・ダグラス型生産関数の推計結果

図表 5 は，全企業を対象に前述の（2）式のコブ・ダグラス生産関数について最小二乘法で回帰したものであり，労働力を IT 労働力，非 IT 労働力に分割するケース，IT 資本をハードウェア，ソフトウェアに分割するケースなど複数の推計結果である。

## <图表5>

まず，IT 資本を分割しないケースとして第1列，第2列をみると，非IT資本，労働力はいずれも正の値で有意となっているが，IT資本の係数は有意とはなっていない。つまり，IT資本は他の生産要素とは異なり，生産に対して正の影響をもたらしていないという結果となった。一方，IT資本をハードウェア，ソフトウェアに分割したケース（第3列，第4列）では，ハードウェア，ソフトウェアともに正で有意な値となった。原田（2004）ではIT資本を分割した場合でもIT資本の係数は有意ではなかったが，我々の分析では，ハードウェアとソフトウェアに分割した場合には，米国の実証研究結果が示すようにIT資本が生産に対して正の影響を与えているという結果になった。 $ ^{21} $

また，労働力についてはほとんどのケースで有意である。ただし，IT資本を分割しない場合にはIT労働力，非IT労働力ともに有意な値であるが，IT資本を分割した第4列ではIT労働力の係数は有意ではなかった。 $ ^{22} $

以上は全企業の企業を対象としたものであるが，製造業企業，非製造業企業に区分した場合，IT関連生産要素の生産に対する影響は若干異なるものとなった。図表6と図表7は同様の推計をそれぞれ製造業企業，非製造業企業に区分して行った結果である。

$$ < 囟表 6> $$

$$ < 囟表 7> $$
まず，製造業企業においては IT 資本を分割しないケース，分割するケースの双方ともにほぼ 1% 水準で IT 資本は有意となっている。一方，非製造業企業では，IT 資本の係数は有意ではなく，ハードウェア，ソフトウェアに分割した場合ソフトウェアにのみ正の有意な値が推計された（図表 7 の第 3 列，第 4 列）。非製造業企業においてハードウェアではなくソフトウェアのみに正の弾力性が観測されたことについては，我々の推計データでは情報サービス，金融・保険業などソフトウェア資本が相対的に多い産業のサンプル数が相対的に多いことが影響している可能性がある。

そして労働力については製造業企業，非製造業企業ともに有意であったが，IT労働力，非IT労働力に分割したケース（第2列，第4列）では，IT労働力については製造業企業ではいずれのケースでもIT労働力の係数は有意ではなく，非製造業企業においてもIT資本を分割したケースでは有意とはならず，これは全企業を対象とした場合と同じであった（図表7の第4列）。原田（2004）ではIT労働力の係数は有意に負の値となっていたが，我々の分析ではほとんどのケースで有意ではないという結果となった。 $ ^{23} $

コブ・ダグラス型生産関数の推計結果をまとめると，非 IT 資本，非 IT 労働力の係数ははいずれのケースでも有意に正の値となった。IT 資本については，全企業ではハードウェア・ソフトウェアに区別したケース，製造業企業ではすべてのケース，非製造業企業ではソフトウェアについて有意に正の値となり，原田（2004）の結果とは異なり IT 資本は正の寄与をしているという結果となった。一方，IT 労働力については全企業，非製造業企業の一部のケースを除いては生産に対する寄与はみられなかった。

IT 労働力の係数が一部のケースを除き有意でない結果となった要因の一つとしては，IT 労働力はそれ自体に特殊なスキルが要求されるということが考えられよう。例えば，Kurokawa et.al (2004)では IT 資本と高学歴労働が補完的関係にあることを分析しているが，このような補完的関係が存在するならば，企業が保有する IT 資本を有効に活用するためのトレーニングやスキル向上が IT 労働者に備わっていなければならない。その場合，IT 労働力の生産に対する寄与が大きく発揮されるためにはトレーニングやスキル向上のためにある程度長期的なスパンが必要とされ，日本企業においてはまだこのような IT 労働力が十分に寄与するような環境が整ってい
ないということが考えられる。 $ ^{24} $ また，今回の分析ではクロスセクションデータに限定された分析であり，IT資本とそれに補完的関係にあると考えられるIT労働力の寄与を過小評価している可能性があるということについては留意する必要があろう。

## 5 ．2 超過リターンの検定結果

前節でみたように，IT資本については多くのケースで生産に対して正の値が有意に推計された。またIT労働力については有意ではないケースが多かったが，IT資本を分割しないケースでは全企業，非製造業企業においてIT労働力の係数が有意に正の値をとった。ただし3節で述べたように，生産要素の弾力性をみただけでは，IT関連生産要素が他の生産要素よりも生産に寄与しているかどうかみるには不十分である。ここではIT関連生産要素が非IT生産要素と比較して超過リターンを有しているのかについて，（5）式の帰無仮説による検定結果をみるために再び図表5～図表7を参照する。 $ ^{25} $ 以下では，各係数が有意であった場合のみの超過リターンについて考察していくことにする。

全企業においては，IT資本をハードウェア，ソフトウェアに分割した場合，正の弾力性が推計されたが，非IT資本との比較で超過リターンの検定を行ったところ，労働を分割した場合のソフトウェアについて10％水準で負の超過リターンがみられた以外は，超過リターンの存在は確認できなかった（図表5の第4列）。これは原田（2004）とほぼ同様の結果であり，米国企業を対象としたLichtenberg(1995)でIT資本が大きな正の超過リターンを有しているという結果とは対照的なものである。

製造業企業については，IT資本はすべてのケースで有意な正の弾力性が推計されたが，非IT資本と比較した場合のIT資本の超過リターンは1%水準で有意にマイナスの値となった（図表6第1列，第2列）。またハードウェアとソフトウェアを分割したケースでは，労働力をIT労働力，非IT労働力に分割した場合に1%水準でソフトウェアに負の超過リターンがみられた（図表6第4列）。つまり，製造業企業においてはすべてのケースでIT資本は正の弾力性を有しているが，非IT資本と比較したその超過リターンはマイナスであり，IT資本を積極的に生産に投入する
効果は現時点では極めて小さいという可能性を示唆している。また，非製造業企業ではソフトウェアのみに有意な正の弾力性が推計されたが，そこでも正の超過リターンは観察されなかった。

以上をまとめると，IT 資本は正の弾力性を有しているが，1990 年代以降の米国の実証研究結果が示すような非 IT 資本に対する正の超過リターンは認められず，逆に負の超過リターンすら存在しているという結果となった。このように IT 資本のリターンが小さいのは，Morrison and Berndt (1991)が指摘したように IT ブームに乗った過剰投資の可能性が考えられる。しかし一方で，IT 資本を有効に利用するために補完的資本・労働の形成が必要であるならば，Brynjolfsson and Hitt（2003）が示すように IT 資本が十分な超過リターンを有するにはある程度時間の経過が必要であり，本稿のクロス・セクション分析では捕捉できていない可能性もあることについては注意すべきである。

また，IT 労働力については，全企業，非製造業企業において IT 資本を分割しないケース（図表 5，図表 7 の第 2 列）においてのみ有意な正の弾力性が推計されたが，いずれも超過リターンはみられなかった。Brynjolfsson and Hitt (1995) や Lichtenberg (1995) では非 IT 労働者よりも IT 労働者の生産性がかなり大きいという結果が示されているが，少なくとも現時点においては，日本企業においては IT 労働者の生産に対する寄与については非 IT 労働者との明白な違いはみられないことを支持する結果となった。

## 5 ．3 TFPとIT関連生産要素の相関

これまでの分析で, 日本企業における IT 関連生産要素の生産に対する寄与は他の生産要素と比較して大きくないことが確認された。ここでは頑健性を得るために, IT 関連生産要素と企業の TFP にどのような相関関係があるのかについてみてみよう。具体的には 4.3 節で記述した企業の TFP を総資本に占める IT 資本比率（ハードウェア資本比率, ソフトウェア資本比率），総労働力に占める IT 労働力シェアで回帰する。他に情報化投資に伴う人的対応を行ったかどうかの人的対応ダミー変数, ネットワークを導入しているかどうかのダミー変数, それらのクロス項, 企業の総売上の対数値, 産業ダミー変数をコントロール変数として追加している。 $ ^{26} $ 図表 8, 図表 9, 図表 10 はそれぞれ全企業, 製造業企業, 非製造業企業をサンプルとした推計結果である。
<図表8>

<图表9>

<图表10>

IT 資本比率については全企業，非製造業企業ではすべて有意とはならなかった。一方，製造業企業では IT 資本比率は有意に TFP と負の相関をしており，ハードウェアとソフトウェアを区別した場合，ソフトウェア資本比率は TFP と負の相関をしているという結果となった。

また IT 労働力シェアについては，全企業，非製造業企業では 10% 水準で負となるケース（図表 8，図表 10 の第 1 列，第 3 列）がみられたが，製造業企業ではすべてのケースで有意に負となった。ただし，製造業企業については人的対応ダミーの値は正となっており，加えて IT 労働力シェアと人的対応ダミーのクロス項については有意に正の値となった。このことは情報化投資に伴う人的対応を実施した場合，IT 労働力シェアの増加は TFP に対して正の影響を与える可能性があり，人的対応の重要性が高いことを示唆している。

結果として，企業の生産性として TFP をとった場合，IT 資本と TFP には明確な正の相関関係はみられなかった。また IT 労働力についても同様であるが，製造業企業を対象とした場合には情報化投資に伴う人的対応を行うことで TFP と正の相関を持つという結果になった。

### 6. まとめ

本稿では, 日本の企業において IT 関連生産要素が生産に寄与しているのかについて, 弾力性の推計と超過リターンの検定を行って検証した。まず, 全企業, 製造業企業, 非製造業企業で多少違いはあるが, IT 資本・IT 労働力の生産に対する寄与はプラスであることが確認された。これらの結果は日本を対象とした原田（2004）とは異なり, 米国の実証研究における結果と基本的には一致するものである。しかし, 非 IT 関連生産要素と比較した上で IT 資本・IT 労働力が高い寄与をしているかという問題意識のもとで超過リターンの検定を行ったところ, IT 資本・IT 労働力の超過
リターンはゼロ，またはマイナスという結果となり，Lichtenberg (1995)が示したような高い正の超過リターンは観察されなかった。このことは，これまで増加させてきた情報化投資・人的資本投資が日本企業においてはそれほど有効に機能していないことを示唆するものである。

米国の実証研究結果とは異なり，本稿の分析結果が示すものは，日本企業においては IT 資本，IT 労働力の生産に対する経済的効果は依然としてかなり低い水準にあるということである。一つの可能性としては，これまで旺盛に行われてきた積極的な情報化投資が過剰投資の域に達しているということが考えられる。

しかし，もう一つの現実的な可能性としては，IT 労働力のスキル向上や企業組織構造の整備など IT 投資が効果を発揮するのに必要な環境が不十分だということがいえるであろう。Brynjolfsson and Hitt (2003)で示唆されているように，IT 化が経済的効果を十分に発揮するためにはある程度時間がかかると考えられる。しかし，日本企業においては現段階でまだ十分に IT 化に対応するための補完的生産要素への投資が行われていないため，IT 関連生産要素の生産に対する寄与が低い原因となっていることは十分に考えられる。このことは前節最後の人的対応ダミーと IT 労働力シェアの交差項が TFP と正の相関を持っているという結果からも伺うことができ，IT 資本や IT 労働力の長期的な経済的効果を高めるためにはそれらと補完的な投資を同時進行的に行うことが必要となるであろう。

その意味でいえば，今回の分析は「平成15年情報処理実態調査」にもとづいたクロス・セクション分析であり，本稿の結果はあくまでも短期的効果を中心としたものに限定されているということについては注意が必要である。長期的効果も含めた場合，日本企業においてもIT資本は高く寄与している可能性もある。ただし，米国実証分析結果と本稿で推計した超過リターンのギャップをみる限り，米国企業よりも日本企業の方がIT関連生産要素の高い寄与を有しているとは考えにくいというのが少なくとも現時点での結論である。

本研究の今後の課題としては，IT関連生産要素が十分に効果を発揮するためには時間的，追加的なコストが必要であるということを考慮し，IT関連生産要素の生産に対する長期的効果を対象としたパネル・データ分析を行うことであり，さらに補完的関係にあると考えられる企業組織など無形資本などについても考慮していく必要があろう。 $ ^{27} $ $ ^{28} $
## References

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图表1 產業別企業数

産業名	製造業·非製造業	情報処理実態調査企業数	推計対象企業数
食料品、飲料·タバコ·飼料製造業	製造業	165	63
繊維工業	製造業	55	15
パルプ·紙·紙加工品製造業	製造業	39	14
化学工業	製造業	136	70
石油·石炭·プラスチック製品製造業	製造業	51	21
窯業·土石製品製造業	製造業	51	25
鉄鋼業	製造業	50	25
非鉄金属製品·金属製品製造業	製造業	126	65
一般機械器具製造業	製造業	164	70
電気機械器具製造業	製造業	105	41
情報通信機械器具製造業	製造業	147	48
輸送用機械器具製造業	製造業	123	72
精密機械器具製造業	製造業	32	13
その他の製造業	製造業	117	35
農林漁業·同協同組合、鉱業	112	0
建設業	非製造業	169	67
電気·ガス·熱供給·水道業	非製造業	66	31
映像·音声情報製作·放送·通信業	非製造業	43	16
新聞·出版業	非製造業	44	8
情報サービス業	非製造業	320	35
運輸業	非製造業	134	41
卸売業	非製造業	675	232
小売業	非製造業	478	129
金融·保険業	非製造業	411	12
医療業(国·公立除く)	非製造業	39	0
教育(国·公立除く)、学習支援業	非製造業	151	4
その他の非製造業	非製造業	291	41
製造業合計	1361	577
非製造業合計	2821	616
合計	4294	1193

(注)

1）農林漁業・同協同組合、鉱業については製造業、非製造業の区分からは除いている。

2）推計対象企業とは、財務データとリンク可能であり、付加価値、各生産要素の推計が可能であった企業を対象としたものである。
图表2 基本統計量（情報処理実態調査）

変数	企業数	平均値	標準偏差	最小値	最大値
全企業
付加価値(VA)	1688	1595850	9078509	-3087025	201000000
労働力(L)	4095	2135964	8696288	1927	307000000
非IT労働力(Ln)	4095	2083578	8656918	0	307000000
IT労働力(Li)	4491	59257	319279	0	10900000
非IT資本(K)	1685	1795637	15800000	-14900000	510000000
IT資本(IT)	4180	221443	1603371	1	62200000
ハードウェア(H)	4491	223665	1515916	0	62200000
ソフトウェア(S)	4491	61160	656847	0	34700000
製造業企業
付加価値(VA)	708	2446821	9768177	-2223563	189000000
労働力(L)	1310	3141306	9142067	12047	145000000
非IT労働力(Ln)	1310	3108296	9063243	12047	144000000
IT労働力(Li)	1368	37149	136207	0	2441670
非IT資本(K)	706	1557877	4012614	-646444	37900000
IT資本(IT)	1271	233382	1484134	14	44300000
ハードウェア(H)	1368	238743	1462121	0	44300000
ソフトウェア(S)	1368	87251	596026	0	13700000
非製造業企業
付加価値(VA)	980	981068	8497930	-3087025	201000000
労働力(L)	2785	1663074	8438862	1927	307000000
非IT労働力(Ln)	2785	1601575	8417674	0	307000000
IT労働力(Li)	3123	68941	371719	0	10900000
非IT資本(K)	979	1967097	20400000	-14900000	510000000
IT資本(IT)	2909	216226	1652988	1	62200000
ハードウェア(H)	3123	217061	1539071	0	62200000
ソフトウェア(S)	3123	49731	681560	0	34700000

(注)

1）農林漁業・同協同組合、鉱業については製造業、非製造業の区分からは除いている。

2）値は情報処理実態調査における企業を対象としたものであり、各変数が存在している企業を対象としている。

3）変数はすべて実質値であり、労働力、非IT労働力、IT労働力を除いて単位は万円。

4）労働力、非IT労働力、IT労働力については労働者数と一人当たり年間労働時間の積。
图表3 基本统计量（推针对象企业）

変数	企業数	平均値	標準偏差	最小値	最大値
全企業
付加価値(VA)	1193	1953570	10600000	10	201000000
労働力(L)	1193	4135611	11700000	11752	184000000
非IT労働力(Ln)	1193	4071129	11700000	0	184000000
IT労働力(Li)	1193	64483	381407	0	10900000
非IT資本(K)	1193	2302683	18600000	35	510000000
IT資本(IT)	1193	349146	2005761	1	44300000
ハードウェア(H)	1193	360522	1857033	0	44300000
ソフトウェア(S)	1193	131914	1187807	0	34700000
製造業企業
付加価値(VA)	577	2510859	10500000	10	189000000
労働力(L)	577	5217991	12800000	12047	145000000
非IT労働力(Ln)	577	5158942	12700000	12047	144000000
IT労働力(Li)	577	59049	177077	0	2441670
非IT資本(K)	577	1561746	4040036	35	37900000
IT資本(IT)	577	412137	2156347	14	44300000
ハードウェア(H)	577	450962	2201865	0	44300000
ソフトウェア(S)	577	157683	855648	0	13700000
非製造業企業
付加価値(VA)	616	1431563	10700000	18	201000000
労働力(L)	616	3121759	10600000	11752	184000000
非IT労働力(Ln)	616	3052187	10600000	0	184000000
IT労働力(Li)	616	69572	502526	0	10900000
非IT資本(K)	616	2996710	25600000	120	510000000
IT資本(IT)	616	290143	1853484	1	34600000
ハードウェア(H)	616	275808	1458916	0	24800000
ソフトウェア(S)	616	107777	1430972	0	34700000

(注)

1）農林漁業・同協同組合、鉱業については製造業、非製造業の区分からは除いている。

2）値は財務データとリンク可能であり、付加価値、各生産要素の推計が可能な推計対象企業の値。また、各変数については負の値をとるものは除いている。

3）変数はすべて実質値であり、労働力、非IT労働力、IT労働力を除いて単位は万円。

4）労働力、非IT労働力、IT労働力については労働者数と一人当たり年間労働時間の積。
图表4 產業別IT関連生産要素比率

産業名	企業数	IT資本比率	ハードウェア資本比率	ソフトウェア比率	IT労働力比率
食料品、飲料・タバコ・飼料製造業	63	0.168	0.139	0.029	0.009
繊維工業	15	0.365	0.315	0.050	0.014
パルプ・紙・紙加工品製造業	14	0.123	0.103	0.020	0.022
化学工業	70	0.207	0.119	0.087	0.014
石油・石炭・プラスチック製品製造業	21	0.186	0.150	0.035	0.010
窯業・土石製品製造業	25	0.081	0.049	0.031	0.011
鉄鋼業	25	0.117	0.070	0.047	0.024
非鉄金属製品・金属製品製造業	65	0.203	0.154	0.049	0.002
一般機械器具製造業	70	0.335	0.247	0.088	0.018
電気機械器具製造業	41	0.486	0.318	0.168	0.015
情報通信機械器具製造業	48	0.321	0.178	0.143	0.017
輸送用機械器具製造業	72	0.226	0.169	0.057	0.018
精密機械器具製造業	13	0.395	0.308	0.088	0.025
その他の製造業	35	0.264	0.159	0.104	0.020
農林漁業・同協同組合、鉱業	0	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.
建設業	67	0.342	0.300	0.043	0.008
電気・ガス・熱供給・水道業	31	0.046	0.030	0.016	0.018
映像・音声情報製作・放送・通信業	16	0.358	0.175	0.183	0.017
新聞・出版業	8	0.536	0.356	0.180	0.018
情報サービス業	35	0.709	0.324	0.384	0.451
運輸業	41	0.147	0.122	0.025	0.018
卸売業	232	0.333	0.251	0.081	0.024
小売業	129	0.207	0.173	0.034	0.005
金融・保険業	12	0.574	0.308	0.266	0.027
医療業(国・公立除く)	0	n.a.	n.a.	n.a.	n.a.
教育(国・公立除く)、学習支援業	4	0.583	0.389	0.193	0.007
その他の非製造業	41	0.183	0.138	0.026	0.009

1）IT資本比率,ハードウェア資本比率,ソフトウェア資本比率はそれぞれ総資本ストックに占めるハードウェア資本ストック,ソフトウェア資本ストックの割合。IT労働力比率は総労働投入に占めるIT労働力投入の比率。

(注)

2）これらの値は推計対象企業の平均値である。

3）n.a.は推計不能を示す。
図表5 コブ・ダグラス型生産関数のOLS推計結果: 全企業非説明変数: 実質付加価値(VA)

(1)	(2)	(3)	(4)
労働力(L)	0.7202 ***	0.6083 ***
(0.0756)	(0.0842)
非IT労働力(Ln)	0.5512 ***	0.5251 ***
(0.0793)	(0.0850)
IT労働力(Li)	0.1445 ***	0.0744
(0.0548)	(0.0572)
非IT資本(K)	0.4526 ***	0.5271 ***	0.3532 ***	0.4046 ***
(0.0553)	(0.0677)	(0.0515)	(0.0606)
IT資本(IT)	0.0479	0.0364
(0.0326)	(0.0390)
ハードウェア(H)	0.1018 ***	0.1002 **
(0.0412)	(0.0462)
ソフトウェア(S)	0.1220 ***	0.0973 ***
(0.0289)	(0.0323)
定数項	-4.4550 ***	-4.1980 ***	-3.3570 ***	-3.1666
(0.5324)	(0.5314)	(0.6276)	(0.5750)
企業数	1193	882	950	729
adj.R²	0.7026	0.7011	0.7324	0.7192

一次同次に関する検定

各係数の合計	1.2207 ***	1.2591 ***	1.1853 ***	1.2016 ***
超過リターンに関する検定
IT and K	-0.4613 ***	-0.6318 ***
H and K	-0.0696	-0.0795
S and K	-0.0621	-0.0768 *
Li and Ln	0.0166	-0.0180

(注)

1）変数はすべて対数値。また、カッコ内はrobust standard errorsであり、***、**、*はそれぞれ1%、5%、10%水準で有意であることを示す。

2）推計データは財務データとリンク可能であり、また各変数について負の値をとる企業は除いている。

3）一次同次に関する検定は、各係数の合計が1となるかを検定したもの。

4）超過リターンに関する検定は、IT資本、ハードウェア、ソフトウェアが非IT資本に対して、またIT労働力が非IT労働力に対して超過リターンを有しているかについて検定したものである。

5）全ての推計には産業ダミーを説明変数に加えているが、ここでは省略。