Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 第3－（3）－5図 雇用形態別・年齢階級別の不本意非正規雇用労働者の分布 (男女計)

○ 不本意非正規は、25歳から44歳層に多く分布し、「パート・アルバイト」の者が最も多いが、不本意非正規比率をみると、「契約社員」「派遣・嘱託・その他」が若年・中年層で高くなっている。

資料出所 総務省統計局「労働力調査（詳細集計）」（2013年平均）をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

（注）1）この図では「不本意非正規」は、現職に就いた主な理由が「正規の職員・従業員の仕事がないから」と回答した者としている。

2）雇用形態は、勤め先での呼称が「パート」・「アルバイト」・「契約社員」・「労働者派遣事業所の派遣社員」・「嘱託」・「その他」に分類している。

## ● 不本意非正規の産業別・職業別の分布

さらに、詳細にみるために、産業別・職業別で不本意非正規の分布を年齢別にみていこう。ここからは、総務省統計局「労働力調査」の公表集計からは探ることができない特徴であるため、総務省統計局「平成24年就業構造基本調査」の独自集計結果を用いて分析していく。なお、両調査では、調査設計上、不本意非正規のとらえ方が異なってくることに留意が必要である。具体的には、労働力調査においては、雇用形態別に「どうして今の雇用形態についているのか」を尋ね、その理由として「正規の職員・従業員の仕事がないから」を選んだ非正規雇用労働者を不本意非正規としてとらえることができる。一方、就業構造基本調査には、現在の雇用形態に就いた理由を聞く調査項目はない。このため、ここからの分析では、不本意非正規については、非正規雇用労働者の中で「この仕事のほかに別の仕事もしたい」(追加就業希望者)、「ほかの仕事に変わりたい」(転職希望者)と回答した者のうち、「正規の職員・従業員」を希望した者と定義し、その分布をみていく。なお、就業構造基本調査から定義する不本意非正規は、あくまで別の仕事として正規雇用を望む者について集計することになるため、例えば、現在の仕事のままで非正規雇用から正規雇用に転換したい希望を持つ者については、調査設計上、把握することができないことに留意が必要である $ ^{108} $ 。

まず、第3－（3）－6図により、産業分布の特徴をみると、15歳から24歳層では、宿泊業、飲食サービス業、卸売業、小売業で不本意非正規の割合が多いことが分かる。一方、同年齢階級で不本意非正規が多い職業は、店頭販売などを含む販売、介護・保健医療サービスや接客・給仕等を含むサービスといった職業になっており、先ほどの産業別でみた場合の特徴とほぼ整合的と考えられる。また、25歳から34歳層では、製造業、運輸業、郵便業、医療、福祉、サービス業（他に分類されないもの）といった産業で多くなっており、職業別にみると専門的・技術的職業従事者、事務従事者、生産工程従事者、運搬・清掃・包装等従事者と幅広い職業で、その割合が高くなっている。
## 第3－(3)－6図 年齢階級別・産業別・職業別の不本意非正規雇用労働者の分布(男女計)

○ 産業別にみると、15歳から24歳層では「宿泊業，飲食サービス業」「卸売業，小売業」「生活関連サービス業，娯楽業」で多く、その他の産業では25歳から44歳層で不本意非正規の割合が高い。

☐ 職業別にみると、15歳から24歳層では「販売従事者」「サービス職業従事者」で多くみられ、25歳から44歳層はその他の職業で不本意非正規の割合が高い。

資料出所 総務省統計局「平成24年就業構造基本調査」の調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計（注）1）不本意非正規割合が5%を超える産業・職業について掲載している。

2）年齢別の不本意非正規は、個々の職種・業種に占める不本意非正規割合（不本意非正規雇用労働者数／職種・業種内の全非正規雇用労働者数）を算出した。

## 非正規雇用から正規雇用へと移行しやすい産業・職業特性

このように不本意非正規は幅広い職業・産業で分布していることが分かったが、正規雇用へと移行していくためには、どのような条件が必要となるのだろうか。正規雇用への移行を可能とするための条件については、いくつかの仮説を考えることができる。

まず、産業間での移動を考える際に、ある特定の産業で産業特殊的な資本が蓄積されている可能性があり、このため、同一産業間では、産業間をまたぐ移動に比べて、より移動しやすいものと考えられる。

職業間での移動を考えると、職業特殊的な資本が蓄積される可能性や、公的な資格検定や業界独自の資格検定といった外部評価制度が整備されている職業では移動しやすいことが考えられる。また、第2章第1節でも述べたとおり、正規雇用労働者となる人材には、高付加価値を生み出す専門的な技能を企業が求める傾向が強まっていることから、非正規雇用労働者であっても、より高度な専門性が要求される職業に従事してきた者の方が、正規雇用へと移行しやすい可能性がある。

それでは、前職を非正規雇用として従事していた人々のうち、正規雇用へと移行していく者について、産業別や職業別にみた時にどのような特徴がみられるか、前出「平成24年就業構造基本調査」の独自集計によってその特徴を探っていく。

まず、過去5年間で離職した非正規雇用労働者のうち、現在、正規雇用の職に就いている者に限定して、産業間の労働移動の特徴を第3－（3）－7図からみると、おおむね前職で就いていた産業と同じ産業で正規雇用へと移行する者が多いことが分かる。この傾向は特に医療、福祉、建設業、教育、学習支援業で顕著にみられる。一方、研究開発や法律、会計等の専門資格業を含む、学術研究、専門・技術サービス業では、製造業等の他産業への正規移行もみられて
いる (付3-(3)-1表)。

第3-(3)-7図 前職が非正規雇用の者が、転職後、正規雇用に就く割合(産業別)

資料出所 総務省統計局「平成24年就業構造基本調査」の調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計（注）グラフは産業別の正規移行率（過去5年以内に離職し、現在仕事に就いている有業者のうち、正規雇用で勤めている者の割合）を示している。

また、第3－（3）－8図により、職業別にみていくと、やはり同一職業間での正規雇用への移行が最も多い。特に多いのは、専門的・技術的職業従事者であり、仕事を通した高度な知識や技術の蓄積が、正規雇用への移行に有効であることがうかがえる。また、輸送・機械運転従事者や建設・採掘従事者といった職業でも比較的同一職業での正規雇用への転換がみられる(付3－（3）－2表)。

さらに、より詳細な職業分類でみたときに、正規雇用へと移行しやすい職業の特徴をみていこう。ここでは、先ほどと同様に、過去5年以内に離職した者のうち、前職非正規雇用から転職した者のうち、正規雇用に移行した割合について、現職の職業分類別にみている。

第3－（3）－9図によると、職業別にみた正規雇用移行率の平均が23.4％となっている中、正規雇用への移行率が高く、正規雇用移行者数が比較的多い職業をいくつかあげると（付3－（3）－3表）、営業職で70.6%（全正規雇用移行者数に占める当該職の正規移行者数の割合は6.8%）と際立って高く、次に看護師が49.0%（同割合：3.4%）、自動車運転従事者47.1%（同割合：3.8%）、建設・土木作業従事者が45.7%（同割合：3.3%）となっている。一方、サービス関連の職や運搬・清掃・包装等の職では正規雇用への移行率は低くなっている。

これまでの産業間・職業間の非正規雇用から正規雇用への移行状況でも確認したとおり、個々の産業や職業に付随する特殊的な知識や技術等が正規雇用へと移行する際に評価されている可能性がある。このことは、より詳細な職業分類でみた時に、有資格者やスキルが求められる職業で正規雇用移行率が高くなる傾向が示されている点と整合的である。
○ 正規移行率は営業職、建設作業、保健・医療・介護職、輸送・機械運転職で高く、サービス職、運搬・清掃・包装等の職種では低い。

前職が非正規雇用の者が、転職後、正規雇用に就く割合(職業別)

☐ おおむね同一職業間での正規雇用への移行率が高い

資料出所 総務省統計局「平成24年就業構造基本調査」の調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計（注）グラフは職業別の正規移行率（過去5年以内に離職し、現在仕事に就いている有業者のうち、正規雇用で勤めている者の割合）を示している。

## 第3-(3)-9図

職業詳細区分別の正規移行率と離職率

資料出所 総務省統計局「平成24年就業構造基本調査」の調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計

（注）1）このグラフでは職業別に正規移行率（過去5年以内に離職し、現在、当該職の仕事に就いている有業者のうち、正規雇用として勤めている者の割合）及び離職率（当該職業の雇用者に占める、過去5年以内に離職した者の割合）を掲載している。

2）職業分類は、集計サンプル数が100以上の職に限って掲載している。
## 第3－（3）－12図 正規雇用へと移行した者と正規雇用以外へ移行した者の間の自己啓発に対する取組状況の違い

前職が非正規雇用の者のうち、正規雇用へと移行した者と正規雇用以外へと移行した者における自己啓発の取組状況を比較すると、特に自学・自習の割合で差がみられる。

資料出所 総務省統計局「平成24年就業構造基本調査」の調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計（注）1）「正規雇用へ移行」は、過去1年以内に離職した非正規雇用労働者のうち、現在、正規雇用の職に就いている者を示し、「正規雇用以外へ移行」は、現在、正規雇用以外の職に就いている者を示す。2）グラフでは、それぞれの者が過去1年以内に取り組んだ自己啓発の実施割合を示している。

3）括弧内の*は、統計的有意水準を示しており、***、**、*はそれぞれ1%、5%、10%で統計的に有意であることを意味する。

## 年齢が若いほど正規雇用への移行可能性が高く、また学卒後の初職の形態、前職での就業経験、公的助成を受けた大学・大学院での学び直し等が、正規雇用への移行を成功させる確率を高めている

これまで、前職が非正規雇用であった者のうち、正規雇用へ移行した者についての特徴を様々な観点からみてきた。そこで、より厳密に個々の効果を測定するために、統計的なモデルを用いて推計を行ってみる。推計方法及びその結果の詳細は、付注6にまとめてあるが、統計的に有意となった結果について、第3－（3）－13図によりみていく。

まず、年齢については、若くなればなるほど正規雇用への移行の可能性が高まっていく。このため、正規雇用を望む者は早いうちの取組が重要となってくる。

また、就業期間別にみると、同一の職場での就業期間が5年以上10年未満の者で最も正規雇用へと移行しやすいことが指摘できるが、非正規雇用の経験が10年以上の者であっても、就業期間1年未満の者と比べて、正規雇用へと移行する確率が3.6%高いことが示されている。既にみたように、企業は、非正規雇用労働者を登用する際に一定の就業期間を重視しているが、比較的長期間の就業期間が正規雇用への移行に有意であることが分かった。

さらに、職業別にみると、正規雇用へと移行しやすい職業は、管理的、専門的・技術的職業従事者、建設・採掘従事者、輸送・機械運転従事者等で、事務職、生産工程従事者と比較すると、移行確率が高い。また、産業の特徴としては、医療、福祉、不動産業、物品賃貸業で高いことが分かる。このように、スキル・技能が必要となる職業や、医療、福祉のように働くために資格等が必要な産業では正規雇用への移行が高まることが確認できた。

教育訓練の取組をみていくと、統計的に有意にプラスの影響を与える取組として、自己啓発のうち勉強会・研修会への参加、自学・自習があげられるとともに、公的助成による自己啓発
への支援としての大学・大学院の講座の受講が最も大きなプラスの効果を持っていることが明らかとなった $ ^{110} $ 。

さらに、重要な発見としては、学卒後、初職として正規雇用に就いた者は、一時的に非正規雇用の職についたとしても、その後、正規雇用の職を得やすいことである。これは、前職の経験のみならず、最初に就いた職の経験等が持続的に、その後の労働市場においてもプラスの影響を持っていることを意味している。

このように、新規学卒者に対しては、労働市場に出て行く際の強力な就職支援を行うことによって、正規雇用へと結びつける取組が、その後の労働者のキャリアの安定にも有効であるといえる。また、非正規雇用労働者が正規雇用へ移行できるよう、自発的な教育訓練の受講を始め、社会人になっても大学・大学院等で学び直して専門知識を身につける支援が極めて重要であることが指摘できる。

第3－(3)－13図 非正規雇用から正規雇用への移行要因の分析(プロビット分析)

資料出所 総務省統計局「平成24年就業構造基本調査」の調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて推計（注）1）推計の詳細は付注6参照。有意水準が10％未満の要因について図にまとめている。

2）「限界効果」は、各要因の「ベース」と比較した際の正規移行確率の差を示している。例えば、年齢が20歳から24歳であれば、前職が非正規雇用労働であった60歳以上層と比較し、20.3%高い確率で正規雇用に移行できる可能性を表す。このため、ベースの異なる要因間の限界効果の比較には意味がないことに留意が必要。
## 性別・雇用形態別にみた1日の就業時間帯における雇用者数(1996年・2011年)

○ 1996年から2011年にかけて、深夜勤務（午後10時～午前5時）の雇用者数は、非正規雇用労働者で大きく増加している。

深夜勤務（午後10時～午前5時）の雇用者数

(单位：千人)

雇用者（男）	1996年	2011年	差(2011年−1996年)
正規の職員・従業員	6,957	8,122	1,165
非正規の職員・従業員	1,261	3,151	1,890
うちアルバイト	889	1,491	602

(单位：千人)

雇用者（女）	1996年	2011年	差(2011年−1996年)
正規の職員・従業員	1,148	1,417	269
非正規の職員・従業員	888	1,500	612
うちアルバイト	327	640	313

資料出所 総務省統計局「社会生活基本調査」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて算出

（注）1）時間帯別の雇用者数は、同調査における「仕事」に関する15分単位の行動者率を1時間単位に平均化し、それに15歳以上推定人口を掛け合わせて算出した。

2）行動者率には平日平均の値を用いている。
政策評価調書（個別票1）

【政策ごとの予算額等】

政策名	迎賓施設の適切な運営
評価方式	総合実績事業	政策目標の達成度合い	目標達成	番号	17
24年度	25年度	26年度	27年度	28年度概算要求額
予算の状況	当初予算(千円)	28,776	28,701	28,506	30,604	30,604
補正予算(千円)
繰越し等(千円)
計(千円)	28,776	28,701	28,506
<28,776>	<28,701>	<28,506>
執行額(千円)	28,776	27,139	28,506

政策評価結果の概算要求への反映状況
## 政策評価調書（個別票2）

【政策に含まれる事項の整理】

政策名	迎賓施設の適切な運営	番号	17	(千円)
予算科目	予算額	政策評価結果の反映による見直し額(削減額)合計
整理番号	会計	組織/勘定	項	事項	27年度当初予算額	28年度概算要求額
対応表においてとなっているもの	●	1	一般	内閣本府	迎賓施設運営費	迎賓施設の運営に必要な経費	30,604	30,604
●	2
●	3
●	4
小計	30,604	30,604
対応表においてとなっているもの	◆	1
◆	2
◆	3
◆	4
小計
対応表においてとなっているもの	○	1	<	>	>
○	2	<	>	>
○	3	<	>	>
○	4	<	>	>
小計
対応表においてとなっているもの	◆	1	<	>	>
◆	2	<	>	>
◆	3	<	>	>
◆	4	<	>	>

合計	30,604	30,604
## 政策評価調書（個別票3）

【見直しの内訳・具体的な反映内容】

政策名	迎賓施設の適切な運営	番号	17	(千円)
事務事業名	整理番号	予算額	政策評価結果の反映による見直し額(削減額)	政策評価結果の概算要求への反映内容
27年度当初予算額	28年度概算要求額	増△減額
該当なし
(内閣府26-82(政策19-施策 $ ^{①} $ ))

平成26年度実施施策に係る政策評価書

政策名	迎賓施設の適切な運営
施策名	迎賓施設の適切な運営
施策の概要	日本の外交に資するため、迎賓施設において海外の賓客に対し接遇を行うとともに、賓客が満足できる安全・快適な施設の提供など、円滑な接遇を行うための迎賓施設の管理・運営を行う。
達成すべき目標	迎賓施設において、海外の賓客に対し接遇を行う等、日本の外交に資するものとする。その迎賓施設の役割について国民の理解を深めるため、迎賓館参観及び前庭公開を行うものとする。
施策の予算額・執行額等	区分	24年度	25年度	26年度	27年度
予算の状況(百万円)	当初予算(a)	29	29	29	31
補正予算(b)	-	-	-
線越し等(c)	-	-	-
合計(a+b+c)	29	29	29
執行額(百万円)	29	28	35
施策に関係する内閣の重要政策(施政方針演説等のうち主なもの)	「迎賓館の運営大綱について」(昭和49年7月9日閣議了解)「迎賓館の公開予定に関する質問」(昭和49年2月26日衆議院内閣委員会)

測定指標	1.接遇業務に関して、迎賓施設管理についての苦情等の数	基準値	実績値	目標値	達成
25年度	22年度	23年度	24年度	25年度	26年度	26年度	達成
0件	-	-	-	0件	0件	0件
年度ごとの目標値	-	-	-	0件	0件
2.接遇業務に関して、賓客国からの要請(施設管理上)に対応できた割合	基準値	実績値	目標値	達成
25年度	22年度	23年度	24年度	25年度	26年度	26年度	達成
100%	-	-	-	100%	100%	100%
年度ごとの目標値	-	-	-	100%	100%
3.赤坂・京都迎賓館参観者及び赤坂迎賓館前庭公開入場者アンケート実施による肯定的評価(「満足」、「ある程度満足」の合計割合)	基準値	実績値	目標値	達成
22年度	22年度	23年度	24年度	25年度	26年度	26年度	達成
81.5%	81.5%	85.0%	93.3%	93.5%	95%	90%以上の維持
年度ごとの目標値	80%以上	80%以上	80%以上	80%以上	90%以上の維持
評価結果	目標達成度合いの測定結果	(各行政機関共通区分) 目標達成
(判断根拠)	26年度に目標を設定した測定指標3項目について、全て目標値を達成することができた。なお、26年度より迎賓館の接遇業務が外国賓客が迎賓施設を常に安全かつ快適に滞在できる施設として提供を行うことから、迎賓施設管理運営に関する賓客国の評価や満足度を測定可能な測定指標に移行しており、また統合移行した参観及び前庭公開業務についても、目標値を達成したところである。以上を踏まえ、施策は「目標達成」と判断した。
施策の分析	(達成手段の有効性、効率性)迎賓館の接遇業務は、世界各国から多くの国王、大統領、首相などをお迎えし、賓客が満足できる安全で快適な施設の提供を行う国の迎賓施設として日本外交の一翼を担っている(26年度接遇実績は14件(赤坂7件、京都7件))。一方、非公開施設という特性上、国民が施設の存在や賓客外交の意義を直接理解できる機会が十分でなかったことなどを踏まえ、毎年、迎賓館参観(赤坂·京都)及び前庭公開(赤坂)を実施している(26年度は、赤坂(20,000人)、京都(13,000人)で、それぞれ8月の10日間実施。前庭公開は、11月の3日間実施(14,496人))。これまでの参観状況を見ると、比較的中高年者層が多い傾向にあることから、若年層の参観拡大を促す取り組み(応募年齢の緩和:高校生以上を26年から中学生以上へ)や要望の多かった事項への対応(1件あたりの申込人数を2人から4人に拡充)などを行ったところであり、多くの世代の国民が迎賓施設の意義・役割を理解することにより、本施策の有効性、効率性は更に高まると考えられる。(測定指標の有効性、効率性)26年度より迎賓館の接遇業務が外国賓客が迎賓施設を常に安全かつ快適に滞在できる施設として提供を行うことから、迎賓施設管理運営に関する賓客国の評価や満足度を測定可能な測定指標として、接遇業務に関して、迎賓施設管理についての苦情等の数接遇業務に関して、賓客国からの要請(施設管理上)に対応できた割合に移行したところであり、今後とも、当然の使命である2つの指標達成に向け、適切な管理·運営に努めることとする。
次期目標等への反映の方向性	【施策】外国賓客が満足できる安全で快適な施設の提供を行うことにより、世界各国から日本に対する高い評価を維持するとともに、国の迎賓施設及び賓客外交の重要性について広く国民の理解を得るため、現在の目標を維持し、引き続き、迎賓施設の適切な管理·運営を行う。【測定指標】1.接遇業務(指標1、2)迎賓館の接遇業務が外国賓客が迎賓施設を常に安全かつ快適に滞在できる施設として提供を行うことから、迎賓施設管理運営に関する賓客国の評価や満足度を測定可能な測定指標に移行したところであり、26年度は目標数値を達成したところであるが、来年度も当指標を維持し、引き続き、迎賓施設の適切な管理·運営に努めてまいりたい。2.参観及び前庭公開業務(指標3)26年度より、参観業務に係る達成目標の趣旨は、施設内において安全で快適な事業運営の中で、迎賓施設の役割について国民の理解を深めていただくためであることから、統合移行し、指標3のみとしている。今年度においても、目標数値である90%以上の維持を達成できたところであり、今後とも、当指標を維持し、国民に対し迎賓施設の役割について理解を深めてまいりたい。
学識経験を有する者の知見の活用	-
政策評価を行う過程において使用した資料その他の情報	迎賓館参観(赤坂、京都)及び前庭公開の満足度:アンケート結果
担当部局名	迎賓館、大臣官房企画調整課国際室	作成責任者名	庶務課長 春山 勝	政策評価実施時期	平成27年8月
ESRI Discussion Paper Series No.44

R&D and Productivity Growth in Japanese Manufacturing Firms

Hyeog Ug Kwon and Tomohiko Inui

by

June 2003

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
R&D and Productivity Growth in Japanese Manufacturing Firms $ ^{*} $

by

Hyeog Ug Kwon $ ^{a} $ and Tomohiko Inui $ ^{b} $

June 2003
## Abstract

The relationship between the R&D and the productivity improvement in Japanese manufacturing firms is examined. Using more accurate and the more recent data on the individual firm's R&D activity rather than the data used in the previous research, we estimated a Cobb-Douglas production function, including R&D stock, for more than 3,000 Japanese firms for the period between 1995 and 1998.

A positive and significant role is found on R&D expenditure and productivity, and the roles are different by the firms' sizes and characteristics of technology, although the rates of return on R&D stock are lower than those in the previous research. Our results indicate that the inter-firm differences are more important in explaining the differences in productivity growth than are the inter-industry differences. We also found that the effects of R&D on productivity improvement are larger for the large sized and high-tech firms than they are for the smaller sized and the low-tech firms.
### 1. Introduction

The aim of this paper is to investigate the contribution of the R&D to the productivity improvement in Japan, using a newly available data set on the individual firm's R&D expenditure for the period between 1995 and 1998.

A large number of empirical studies on the relationship between the R&D and the productivity at the firm level have been conducted in the past, and the survey of these results, estimation methods and model specifications in estimating the contribution of R&D on productivity improvement at firm level has been presented by Mairesse and Sassenou (1991). Studies on R&D-productivity relationship in Japanese manufacturing firms were conducted by Odagiri and Iwata (1986), Goto and Suzuki (1989), and Griliches and Mairesse (1990). Most of these studies demonstrated that the effects of R&D expenditure on the productivity improvements are significantly positive. The first purpose of this paper is to examine the relation between R&D and productivity growth using the most accurate and comprehensive panel data set yet available for previous R&D-productivity relationship analysis in Japanese manufacturing firms. The data set provides us with four-year series on three thousand firms. Our data set contains information on the small and large firms reporting R&D investment, and these firms are classified by three digit industries. Thus we can explore the difference in the R&D-productivity relationship between the large and the small firms, and between the high technology and the low technology industries. The data also contains enough information to allow us to correct for the double counting of the output (value added) and the inputs to R&D expenditure in labor and capital. Griliches and Mairesse (1990) used NEEDS (Nikkei Economic Electronic Database) $ ^{1} $ and they admitted that the data are deficient in their R&D coverage, and the reported R&D figures in the database are inaccurate. Goto and Suzuki (1989) estimated the R&D-productivity relationships using data for 40 firms only.

Another purpose of this study is that while the previous studies on R&D-productivity
relationship analysis in Japanese manufacturing firms were conducted in the period when Japan was experiencing the faster economic growth than the other major industrialized countries, we estimated the relationship using more recent data, when the Japanese economy was under stagnation. By comparing the previous studies and this study in the different estimation period and the different economic situations, we believe that this will increase our understanding of the importance and effect of R&D investment on the productivity growth.

We begin by describing the features of our data set. In section 3 we outline the empirical model for the estimation. The regression results are shown in section 4, and concluded in the last section.

### 2. Data and Descriptive Statistics

The data we use here are drawn from the Basic Survey of Business Structure and Activities, conducted by Ministry of Economy, Trade and Industry. $ ^{2} $ This data set covers every firm with no less than 50 employees and 30 million yen of capital in manufacturing, mining and commerce sectors. From this data set, we selected 3,830 firms, which reported positive R&D expenditures between 1995 and 1998, and belong in the manufacturing sector. $ ^{3} $ In this study, we categorize 22 manufacturing industries, corresponding to those used by the Survey of Research and Development, conducted by the Management and Coordination Agency.

The value added of each firm is calculated by the sum of operating profits, depreciation allowances, employee compensations, taxes and levies, and rent. The value added is deflated using the price index at 59 industry levels (1990=100) derived from the Input-Output tables published by Ministry of Economy, Trade and Industry and 1980-1985-1990 Linked Input-Output Tables and 1985-1990-1995 Linked Input-Output Tables published by the Management and Coordination Agency. The firms are grouped into 22 industries based on their
main business activities (Table1). $ ^{4} $

The value added used in this study is corrected for the R&D material cost in order to eliminate the double counting by applying the ratio of R&D material cost and the value added at the industry level, which can be obtained from Survey of Research and Development.

The net capital stock is calculated by the following procedure. $ ^{5} $ First, the tangible fixed assets of the Basic Survey of Business Structure and Activities include land assets. Using the Census of manufactures, the portion of the land assets in the total is calculated by the industry and then by applying this portion to the each firm's tangible fixed assets by the industry, the land assets are excluded from the tangible fixed assets.

The net capital stock of each firm at the constant 1990 prices $ (K_{i}) $ is calculated as follows:

$$ K_{_{it}}=BV_{_{it}}*(INK_{_{jt}}/IBV_{_{jt}}) $$

where $ BV_{it} $ is the net book value of tangible fixed assets with land of firm i removed in year t, $ INK_{jt} $ represents the net capital stock of the industry j in year t at constant 1990 prices, and $ IBV_{jt} $ is the book value of capital stock of the industry j in year t.

In order to estimate $ INK_{jt} $ , we followed the same procedure conducted in Ito and Fukao (2001). First, we take the data on the book value of tangible fixed assets from the Census of manufactures (1970) published by METI. We converted the book values into real values at constant 1990 prices using the net fixed assets deflator in the Annual Report on National Accounts published by the Economic and Social Research Institute.

Second, for succeeding years in the time-series of each industry, we used the perpetual inventory method as follows.

$$ I N K_{_{j t}}=I N K_{_{j t-1}}(1-\boldsymbol{\delta}_{_{j t}})+I_{_{j t}} $$

where $ INK_{jt-1} $ is net capital stock from t-1 year, $ \delta_{jt} $ is a depreciation rate in the industry j in year t. The depreciation rate is assumed to be 0.0792, which obtained from Hayashi and Inoue (1991). $ I_{jt} $ is the gross investment in the industry j at constant 1990 prices. We used the
capital formation deflator reported in the Annual Report on National Accounts to obtain real gross investment. The capital stock is corrected for double counting in R&D investment using the data of Survey of Research and Development.

The data set reports the number of employees in each firm but not their hours worked, so we calculated the labor input by multiplying the number of employees and the hours of work at the industry level. The hours of work is taken from Basic Survey on Wage Structure. The total number of employees and the R&D employees can be drawn directly from the survey data set. In order to correct for double counting, the R&D employees were subtracted from the total number of employees.

The R&D expenditure is deflated by the R&D deflator taken from the Japan Industry Productivity database (1990=100). $ ^{6} $ Assuming that R&D investment had increased at a constant rate (g) and is depreciated at a constant rate $ \delta $ , then the R&D stock in the benchmark year (1995) can be computed as $ R_{t}=I_{t}/(g+\delta) $ . Here we assume a depreciation rate of 15 percent and the average growth rate of 2 percent in real R&D expenditures. Then by applying the perpetual inventory method, we calculated the R&D stock of the each firm. Table 2 provides the summary statistics for the variables used in this study.

### 3. The Empirical Specification

### 3.1 Production Function Approach

In order to investigate the contribution of the R&D to the productivity growth, we used the standard Cobb-Douglas production function with three inputs, labor, physical capital, and knowledge capital; this is the same approach as that in the most previous studies. $ ^{7} $ This production function framework has the disadvantage of allowing for the possible bias due to the simultaneous output and input decisions, but also the advantage of avoiding the assumption of the competitive factor markets, cost minimization, and constant returns to scale.
The Cobb-Douglas specification can be written as

$$ Y_{i t}=A_{i}K_{i t}^{\alpha}R_{i t}^{\beta}L_{i t}^{(1-\alpha-\beta+\gamma)}e^{\theta_{i}+\lambda t+\varepsilon_{i t}} $$

where Y is the value added, K is the physical capital stock, L is the labor input, and R is the knowledge capital stock. A is the level of technology of firms. $ \theta_{i} $ is the firm-specific variable. $ \lambda t $ is the time-specific variable and the rate of disembodied technical change. $ \varepsilon_{it} $ is a disturbance term. The subscripts i and t denote the firm and the year respectively. Here, to maintain a positive marginal product of labor, we assume that $ 1 - \alpha > \beta $ .

Taking the logs of both sides and dividing both sides by the labor input, we have:

$$ \log(\frac{Y}{L})_{it}=\log A_{i}+\theta_{i}+\lambda t+\alpha\log(\frac{K}{L})_{it}+\beta\log(\frac{R}{L})_{it}+\gamma\log L_{it}+\varepsilon_{it} $$

where $ \gamma $ is a scale parameter. If this coefficient is statistically significant, then constant returns to scale with the respect to three inputs can be rejected. A positive value of $ \gamma $ implies increasing returns to scale, whereas a negative value of $ \gamma $ implies decreasing returns to scale.

We also consider industry effects in our empirical specification. Jaffe (1989) proposes three reasons for adjusting for industry effects. First, the choice of the deflator at the firm level is problematic, because deflators are only available at the industry level while firms often operate in multiple industries and change the composition of their products over time. Second, the capacity utilization of capital is not adjusted at the firm level. As has been noted in Odagiri and Iwata (1986), the fluctuations of the capacity utilization rate are important determinants of productivity growth. Jaffe (1989) finally proposes including industry dummy variables to mitigate the simultaneity bias due to simultaneous output and input decisions.

In order to estimate the impact of R&D on productivity, we explicitly introduce an unobserved firm-specific variable, $ \theta_{i} $ , in our regression equation (2). We can estimate equation (2) by pooled OLS if the individual effects are observed. This method ignores the presence of the firm-specific effect in the equation (2), which is potentially correlated with the explanatory variables. When the individual effects are unobserved, the firm heterogeneity is present; that is, $ \theta_{i} \neq 0 $ and $ E(\theta_{i} \mid (\frac{R}{L})_{it}) \neq 0 $ , the pooled OLS estimators of the Cobb-Douglas production
function may be inconsistent as well as inefficient (Baltagi, 2001).

In order to eliminate the bias of the permanent firm effects, which represent inter-firm differences such as managerial quality and structure, brand image, and market networks etc, we use two alternative methods.

First, we can control for this potential source of bias using a fixed effects model ('within' estimate). Hall and Mairesse (1995), Mairesse and Hall (1996) and Harhoff (1998) apply this method to French manufacturing firms, French and US manufacturing firms and German manufacturing firms, respectively. The disadvantage of fixed effects is a large loss of degrees of freedom and too many dummies may aggravate the problem of multicollinearity among the regressors (Baltagi, 2001). Besides, Nickell (1981) also shows that the estimator of the fixed effect model is not consistent as the number of individuals goes to infinity but the time periods remain finite. Branstetter (2001) indicates that if there is measurement error in the variables of interest, the estimates of the fixed effect model may have a serious bias of its own.

Second, we use first-differences estimators in order to eliminate the firm-specific variable through differencing and remedy shortcoming of the fixed effect models. When the firm-specific effects are serially uncorrelated with other regressors, the fixed effect model is the more efficient than the first differences. But if the firm-specific variable is correlated with the regressors, the first-differences estimator is better than the fixed effect estimator (Wooldridge, 2000). The first-differences estimators are consistent even in the presence of the firm-specific effects that are correlated with other regressors.

The regression equation using first-differences is given by

$$ \Delta_{_{1}}\log(\frac{Y}{L})_{_{it}}=\lambda\Delta_{_{1}}t+\alpha\Delta_{_{1}}\log(\frac{K}{L})_{_{it}}+\beta\Delta_{_{1}}\log(\frac{R}{L})_{_{it}}+\gamma\Delta_{_{1}}\log L_{_{it}}+\Delta_{_{1}}\varepsilon_{_{it}} $$

where $ \Delta_{1}X=X_{t}-X_{t-1} $

We also use the long differences estimator in order to remedy measurement problem in the calculation of both the physical capital and the knowledge capital stocks. $ ^{8} $