Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 4 勘定別の区分別収支の明細

(单位：百万円)

労災勘定	雇用勘定	徴収勘定	相殺消去	労働保険特別
会計合計
Ⅰ業務収支
1財源
自己収入
石綿健康被害救済拠出金
収入	-	-	8,487	-	8,487
保険料収入	-	-	2,931,252	-	2,931,252
運用収入	133,665	25,469	11	-	159,145
その他の収入	40,546	39,209	1,988	-	81,744
他会計からの受入
一般会計からの受入	317	154,455	91	-	154,864
東日本大震災復興特別会
計より受入	-	10	-	-	10
他勘定からの受入
労災勘定からの受入	-	-	35,794	△ 35,794	-
雇用勘定からの受入	-	-	25,176	△ 25,176	-
徴収勘定からの受入	745,199	2,104,036	-	△ 2,849,236	-
固定資産の売却による収入	328	11,392	-	-	11,721
前年度剩余金受入	196,499	17,591	89,337	-	303,428
財源合計	1,116,556	2,352,166	3,092,141	△ 2,910,207	3,650,656
2業務支出
(1)業務支出(施設整備支出
を除く)
人件費	△ 25,557	△ 41,704	△ 6,245	-	△ 73,507
労災保険給付費	△ 756,809	-	-	-	△ 756,809
労災援護給付費	△ 105,295	-	-	-	△ 105,295
失業等給付費	-	△ 1,577,052	-	-	△ 1,577,052
雇用安定等給付費	-	△ 266,561	-	-	△ 266,561
職業訓練受講給付金	-	△ 25,557	-	-	△ 25,557
認定職業訓練実施奨励金	-	△ 21,083	-	-	△ 21,083
保険料返還金	-	-	△ 32,759	-	△ 32,759
石綿健康被害救済事業交
付金	-	-	△ 8,511	-	△ 8,511
補助金等	△ 28,885	△ 34,088	-	-	△ 62,974
委託費等	△ 20,556	△ 54,663	△ 578	-	△ 75,798
分担金	△ 11	-	-	-	△ 11
独立行政法人運営費交付
金	△ 9,415	△ 70,786	-	-	△ 80,201
一般会計への繰入	△ 249	△ 71	-	-	△ 321
労災勘定への繰入	-	-	△ 745,199	745,199	-
雇用勘定への繰入	-	-	△ 2,104,036	2,104,036	-
徴収勘定への繰入	△ 35,794	△ 25,176	-	60,971	-
年金特別会計厚生年金勘
定への繰入	△ 10,186	-	-	-	△ 10,186
庁費等の支出	△ 16,424	△ 77,564	△ 9,485	-	△ 103,475
その他の支出	△ 10,363	△ 48,076	△ 11,938	-	△ 70,378
業務支出(施設整備支出
を除く)合計	△ 1,019,550	△ 2,242,386	△ 2,918,754	2,910,207	△ 3,270,484
(2)施設整備支出
土地に係る支出	-	△ 111	-	-	△ 111
立木竹に係る支出	-	0	-	-	0
建物に係る支出	△ 84	△ 72	-	-	156
工作物に係る支出	△ 618	△ 525	-	-	1,143
建設仮勘定に係る支出	-	△ 703	-	-	703
施設整備支出合計	△ 702	△ 1,413	-	-	2,115
業務支出合計	△ 1,020,253	△ 2,243,800	△ 2,918,754	2,910,207	△ 3,272,600
業務収支	96,303	108,366	173,386	-	378,055

Ⅱ財務収支
財務収支	-	-	-	-	-
(单位：百万円)

労災勘定	雇用勘定	徴収勘定	相殺消去	労働保険特別会計合計
本年度収支	96,303	108,366	173,386	-	378,055
資金からの受入(決算処理によるもの)	101,514	-	-	-	101,514
資金への繰入(決算処理によるもの)	-	△ 103,110	-	-	△ 103,110
翌年度歳入繰入	197,818	5,255	173,386	-	376,459
資金本年度末残高	7,844,172	6,349,681	-	-	14,193,854
本年度末現金・預金残高	8,041,990	6,354,936	173,386	-	14,570,314
## 静岡県静岡市

# 城南静岡高等学校·中学校

■ 学科等 / 中高一貫・専門学科（商業科）

■ クラス数 / 21クラス

■ 生徒数 / 840 人

■ 建築主 / 学校法人長嶋学園

所在地 / 静岡県静岡市駿河区南八幡町1-1

■ 工事種別 / 改築

■ 敷地面積 / 16799m²

■ 延床面積 / 6208m²

竣工 / 2006年10月

# 立体的な施設構成による情報・学習環境と 活発なコミュニケーション空間の実現

都市の限られた敷地でのコンパクトな立体的配置。学習空間と連続した2層吹き抜け・回遊空間での生徒・教職員等の視覚的コミュニケーション・一体感を生み出す空間構成。

計画に見られる

指針改訂のポイント

1. 主体性を養う空間の充実

2. 情報教育の充実

3. キャリア教育・職業教育の充実

校舎の全景。コンパクトな建物となっている。

2階平面図
# 主体性を養う空間の充実 3つのテーマから「教える」と「学ぶ」のコミュニティを空間化

3～4階 アイデンティティスペースは生徒が食事・団欒・グランドでの部活動観覧など最も母校での想いを体験できる場

1～2階 コミュニケーションスペースは生徒と教員、生徒と地域社会など世代、立場を超えたコミュニケーションができる場

## 1 断面構成図。

2 クロスオーバーなコミュニケーションが可能な中2階ステージ。進学関係の資料等も設置されている。

3 回遊性のある廊下からつながる教室。廊下側はガラス間仕切りのため、一体感が生まれている。

4 多様な用途に使われる講堂は、可動式の間仕切りを開けると、デッキから駿河湾が一望できる。

## 校長の視点

## コミュニケーションと 地域とのつながりを意識

中2階ステージにあるコミュニケーションエリアは、生徒同士はもちろん、生徒と教職員との接点となる空間です。

3階の食堂は異学年の交流の場となっています。食堂に隣接した半屋外のパティオは生徒のリフレッシュ空間です。

校舎の壁面はガラスの割合が高いので、校舎内が明るいとよく言われます。また保護者会等への参加人数が増えました。その理由として、廊下側からでも教室内がすべてよく見えるため、との声が多く聞かれます。

1・2階が吹抜けになっているので来客の対応時などに生徒の声が気になるかと思っていましたが、特に問題はなく、玄関フロアは気持ちの良い空間です。また、外国の高校との国際交流の際には畳を敷いてお茶会のおもてなしもでき、さまざまに活用されています。

校舎からは毎日東西南北の景色を楽しめ、一年を通じて自然の変化を感じるこ

## とができます。(写真2～4、9、図6)
# 2.情報教育の充実 すべての教科でパソコンを使った授業が可能

5 プロジェクタを利用した授業。効率的に授業を進めることができ、生徒の理解が一層深まる。

6 1階のエントランスホールの壁にはプロジェクタからの映像を投影できる。進路の説明会や地域とのイベントにも使われる。

7 校内すべての机にパソコンをLAN接続できる環境が整っている。

## 教職員の視点

# 「教える」ことから「サポートする」へ

本校では、すでに、生徒の学習活動のいろいろな場面で、コンピュータが介在しています。将来のICTの進展は、生徒の自律性や自発性をさらに伸ばし、私たち教職員はサポートする側へと立場が変化していくと考えています。そのため、本校はユビキタス（コンピュータの存在を意識することなく利用できる）な教育環境の実現を目指しています。施設の対応としては、例えば、各クラス全員の生徒の机上にパソコン用の電源とLANポートを配備してあり、また、各教室にプロジェクタ及びスクリーンにもなるホワイトボードが設置されています。このことにより、すべての教科でインターネットを活用した効果的な授業を行うことができます。

ICT活用による実践的な学習活動として、校舎の6階の「学美舎(まなびや)」で、実際に静岡市内などの企業から参加を得て、同名のオンラインショッピングモールを運営しています。企画から運営までをすべて生徒自身の手で行うこととしており、授業の一環として、協力店の開拓からホームページの作成と管理を行い、地域に密着した、生きた教育が実現しています。（写真5、7、8、図6）
# 3. キャリア教育・職業教育の充実 実践的な教育で生徒が持つ将来のイメージを具体的に

8 学美舎(まなびや)という教室では、実社会に即した授業を展開

## 10 6階平面図

9 簿記室は資格取得に特化した教室で、同校の象徴的な教室と位置づけられ、最も眺望の良いところに設置されている。

12 1 階 平面 図

11 「学美舎」の隣には研究室があり、教員が常駐して生徒の相談に応じている。

13 職員室前にある相談スペースには進路用の資料や教材が置かれており、いつでも先生に相談ができる。

## 〈設計者の視点〉

学校内での教員と生徒のコミュニケーションの充実や地域社会とのつながりの再構築、自然への理解などが新しい学校空間構成の要素として空間化することが求められました。

3つの異なる吹抜けに配したそれぞれのスペースは次のような狙いで計画しました。

## ◎ 1 ~ 2階

## 「コミュニケーションスペース」

管理部門やエントランスホールのある1階と、2階の教室群を吹き抜けでつなぎ、その中間に交流のためのステージを設け、教員と生徒、学校と地域社会など、世代、立場を超えたコミュニケーションを図る場としました。(写真2、図6)

## 3 ~4階

「生徒と学校のアイデンティティスペース」

吹抜けの食堂と外部のパティオで構成され、もっとも母校を意識する空間として計画しました。

## 5 ~6階

「歴史と未来のヴィスタスペース」建学の精神を象徴する講堂では、卒業式や入学式、地域への開放が行われ、多くの人たちへヴィスタ（眺望、展望、希望）を与え続けます。（写真4）
ESRI Discussion Paper Series No.66

日本の生産性と経済成長

：産業レベル・企業レベルデータによる実証分析

by

深尾 京司・権 赫旭

October 2003

內閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# 日本の生産性と経済成長 産業レベル・企業レベルデータによる実証分析

2003 年 10 月

深尾京司 $ ^{※※} $

一橋大學經濟研究所

榷赫旭

一橋大学大學院経済学研究科

$ ^{*} $ 本論文は日本経済学会 2003 年 6 月 14 日の春季大分大会における招待講演と、同年 8 月 22 日の内閣府経済社会総合研究所における研究会で報告された。学会における討論者の香西 泰内閣府経済社会総合研究所所長、研究会における討論者の元橋一之一橋大学イノベーション研究センター助教授 (経済産業研究所計量分析データ室長・同研究所上席研究員) をはじめ多くの方に貴重なコメントを頂いた。本論文で利用した日本産業生産性 (JIP) データベースは内閣府経済社会総合研究所における『日本の潜在成長力の研究』ユニット（宮川 努学習院大学教授、河井啓希慶応義塾大学助教授、乾友彦日本大学助教授、著者達他）の研究活動として作成された。ユニット参加者の御協力に感謝したい。

深尾京司は一橋大学経済研究所教授・経済産業研究所ファカルティー・フェロー（連絡先：東京都国立市中2-1、一橋大学経済研究所 k.fukao@srv.cc.hit-u.ac.jp）、権赫旭は一橋大学大学院経済学研究科助手である。
### 1. はじめに

日本経済は 1992 年の ワバブル 崩壊以降、記録的な低成長を経験してきた。低成長の原因としては有効需要の不足、デフレによる企業のバランスシート毀損、不良債権問題等、需要面や金融面の問題点が指摘されることが多く、供給側については構造改革の必要性が叫ばれてきたものの、厳密な経済分析はあまり行われてこなかった。

第 2 節で詳しく紹介するように、マクロ経済の成長会計分析の視点に立てば、90 年代以降の低成長の原因は以下の 3 つに大別できよう。第一は、生産年齢人口成長率の下落や週休二日制への以降等による構造的な労働供給増加率の鈍化である。第二は、全要素生産性 (以下では TFP と呼ぶ) 上昇率の鈍化である。第三は、失業率の上昇や不況による民間設備投資の低迷といった需要要因である。

3 つの原因のうち、第一の労働供給に関する構造的要因が近年の低成長を説明する上で重要である点については、多くの研究者の意見は一致していると言えよう。しかし、第二、第三の原因については意見が分かれている。90 年代の成長会計に関する最近の論争では、次の 2 点が主な争点であるように思われる。

第一の争点は、需要要因がどの程度重要かについてである。Hayashi and Prescott (2002)、林(2003)が新古典派的な視点から、労働供給、生産性要因を重視するのに対し、野口(2002)、深尾光洋(2003)、吉川(2003)、原田(2003)等は、需要低迷の影響が深刻であったと主張する。 $ ^{1} $

第二の争点は、TFP 上昇率低下の原因についてである。TFP 上昇率低迷を供給側の構造的要因と考える林 2003 に対して吉川 2003 は、需要の低迷が労働や資本設備の稼働率低下を通
して TFP 上昇率を下落させた可能性を指摘している。 $ ^{2} $ また西村・中島・清田 (2003) は存続企業の生産性が退出企業の生産性より低い場合があるという市場の自然淘汰機能の崩壊が96年度以降観察されるとし、このような変化がFukao、Nishimura, Sui, and Tomiyama (2003) が示した銀行の審査能力の低下によって生じている可能性を指摘している。 $ ^{3} $

仮に吉川 2003 や西村・中島・清田 2003 の推測が正しいとすれば、最近低迷している日本の TFP 上昇率は景気回復による稼働率上昇や金融システムの機能回復によって再び上昇する可能性があると言えよう。

以上 2 つの争点のうち第二の TFP 上昇率下落の原因に関しては、問題の重要性にもかかわらずこれまで緻密な実証研究があまり行われてこなかったように思われる。このような問題意識から本論文では、内閣府経済社会総合研究所の「日本の潜在成長力の研究」ユニットで著者が他の研究者と共同で開発した「日本産業生産性データベース (Japan Industrial Productivity Database、以下 JIP データベースと呼ぶ)」や「産業活動基本調査」個票データをもとに、 $ ^{4} $ 生産性に関する以下の問いに答えることを試みる。

（1）近年のTFP上昇率の低迷は、非製造業まで含めた資本設備の稼働率下落によって、どの程度説明できるか。

（2）産業別に見て、TFP 上昇率の低迷はどのような産業で著しいか。
(3) 参入 退出効果がマイナス (生産性の高い企業が退出し、低い企業が存続する) という現象はどのような属性の産業で生じているのか。またどのような属性の企業が高い技術進歩を達成しているか。

（4）存続企業の TFP の変動を、規模効果、稼働率変動効果、および技術進歩に分解した時、技術進歩はどの産業で顕著か。

論文の構成は以下のとおりである。まず次節ではマクロ経済について成長の要因分解を行い、その結果を先行研究と比較する。また稼働率を考慮することにより、設問（1）に答える。第3節ではJIPデータベースを使って、産業別のTFP動向を分析し、設問（2）に答える。第4節では、企業活動基本調査の個票データを用いて企業レベルで成長会計を行い、製造業に関して設問（3）に答える。第5節では、同じデータを用いて産業別に費用関数を推計することにより、設問（4）に答える。最後に第6節では本論文で得られた主な結果をまとめることにする。

### 2. 供給側から見た低成長の原因 : マクロレベルの分析

本節では、JIP データベースをもとにマクロレベルの日本の成長会計分析を行い、 $ ^{5} $ 90 年代における日本の低成長の原因について考察する。また我々の分析結果を Hayashi and Prescott (2002) をはじめとする日本に関する先行研究と比較する。

#### 2.1. マクロ成長会計

まず成長会計の方法について説明しよう。一国全体の t 時点における生産関数を、以下のように資本サービス集計量 $ K_{t} $ 、労働サービス集計量 $ L_{t} $ および技術水準を表すパラメータ- $ T_{jt} $ の関数として表すことができるとする。

$$ Y_{j t}=F(K_{t},L_{t},T_{t}) $$

ただし、資本投入は、様々なタイプの資産、構築物等を集計したものであり、労働投入は様々なタ
イプの労働の集計量である。なお、規模に関して収穫一定を仮定する。

今、(2.1)式がトランス・ログ型で表現することが出来ると仮定し、これを時間で微分する。生産者の最適条件

$$ \frac{\partial\ln F}{\partial\ln K}=\frac{\partial F}{\partial K}\frac{K}{Y}=\frac{w_{K}}{p}\frac{K}{Y}=s_{K}、 $$

$$ \frac{\partial\ln F}{\partial\ln L}=\frac{\partial F}{\partial L}\frac{L}{Y}=\frac{w_{L}}{p}\frac{L}{Y}=s_{L}、 $$

ただし

$$ \overline{s}_{Kt}=(s_{Kt}+s_{Kt-1})/2\quad2\ 期間の資本コストシェアの平均値 $$

$$ \overline{s}_{Ljt}=(s_{Lt}+s_{Lt-1})/2\quad2\ 期間の労働コストシェアの平均値 $$

を使うと、我々は(1)式から次式が導出できる。

$$ d\ln A_{t}=d\ln Y_{t}-(\overline{s}_{K t}d\ln K_{t}+\overline{s}_{L t}d\ln L_{t}) $$

ただし、 $ d\ln Y_{t}=\ln Y_{t}-\ln Y_{t-1} $ 、 $ d\ln K_{t}=\ln K_{t}-\ln K_{t-1} $ 、 $ d\ln L_{t}=\ln L_{t}-\ln L_{t-1} $

2.2)式左辺は技術変化の生産への貢献

$$ d l n A_{j t}{=}\frac{\partial\ln F}{\partial\ln T}d\ln T $$

をあらわしており、TFP の上昇率と呼ばれる。経済全体の技術水準は直接測ることが困難であるが、以上の仮定のもとで我々は残差として技術水準の経済成長への貢献を測定することができる。

JIP データベースでは各産業について学歴、性別、年齢、就業形態 (雇用・非雇用) 等で区分したカテゴリー別の労働投入 (人・時間) を推計し、賃金格差の情報を使ってカテゴリー間の労働の質の違いを推計した上で、質を調整した労働数量指数を算出している。またこの労働数量指数 L を人・時間投入 MH の合計で割ることにより、労働の質を表すインデックスを作成している。このように労働数量指数の変化を人・時間の変化と質の変化に分けた上で、我々は成長会計分析を行う。また、経済成長や生産要素投入は生産年齢人口 N 一人当たりで見ることにする。このため Q.2 式
両辺から、生産年齢人口成長率を引いた上で、整理すると次式を得る。 $ ^{6} $

$$ d\ln Y_{t}-d\ln N_{t}=\overline{S}_{Kt}\left(d\ln K_{t}-d\ln N_{t}\right)+\overline{S}_{Lt}\left(d\ln MH_{t}-d\ln N_{t}\right)+\overline{S}_{Lt}\left(d\ln L_{t}-d\ln MH_{t}\right)+d\ln A_{t} $$

左辺は生産年齢人口一人当たりの実質 GDP 成長率、右辺各項はそれぞれ、生産年齢人口一人当たりの資本サービス増加の寄与、生産年齢人口一人当たりの人時間投入増加の寄与、労働の質増加の寄与、および残差として計算されるTFPの上昇を表す。

JIP データベースを用い、日本経済について以上の成長会計を適用した結果が表 2.1.a に報告してある。時期は Hayashi and Prescott (2002) に準拠して 1973-83 年、83-91 年、91-98 年の 3 つに区分した。1973 年は第一次オイルショック時、1983 年は第二次オイルショック後の回復期、1991 年は ワバブル経済期の終わりにあたる。JIP データベースの概略については補論 A にまとめた。またその詳細については、深尾・宮川・河井・乾・他 (2003) を見られたい。表 2.1.b には、コストシェアを掛けて寄与率にする前の、各生産要素の成長率が報告してある。表 2.1.a と表 2.1.b を比較すれば JIP データベースにおけるコストシェアも逆算できる。例えば 91-98 年の資本コストシェアは 0.96 割る 2.88 つまり 0.33 であった。

表 2.1.a に示したように、1983-91 年平均と 91-98 年平均を比較すると、実質 GDP 成長率は 3.94% から 1.25% へと 2.69% 下落したが、成長会計による要因分解によればこれは以下のように分解される。 $ ^{7} $

生産年齢人口成長率低下の寄与：0.79%

TFP 上昇率下落の寄与：0.43%
資本ストックサービス / 生産年齢人口成長率下落の寄与：0.51%

人・時間 / 生産年齢人口成長率下落の寄与：0.72%

労働の質上昇率下落の寄与：0.25%

注目すべきことは、列記した全ての要因が日本の経済成長率を下落させる寄与をしている点であろう。第1節でも述べたように理論的な視点から見れば90年代に実質GDP成長率を下落させた要因は次の3つに大別できよう。

第一に 90 年代には、生産年齢人口成長率の下落や週休二日制への以降等により労働供給増加率が鈍化した。これは労働供給に関する構造的要因と呼ぶことができよう。また労働の質上昇率の鈍化もこの要因に含めて考えられよう。ソロータイプの成長モデルによれば生産年齢人口成長率の 0.79% 鈍化と労働の質上昇率の 0.25% 下落はあわせて均整成長率を 1.04% だけ低下させたことになる。一方、週休二日制への移行による労働時間の減少は一時的に成長率を鈍化させただけであり、均整成長率には影響しないと考えられる。

第二に TFP 上昇率が鈍化した。0.43% の TFP 上昇率下落はその分経済成長率を鈍化させるだけでなく、新古典派成長モデルによれば均整成長における資本ストック蓄積の鈍化を通じても経済成長率を低下させる。例えばコブ ダグラス型生産関数を前提としたソロータイプの成長モデルで資本コストシェアを 0.33 とすれば、0.43% の TFP 上昇率鈍化は、均整成長率をその 1.5 倍の 0.65% 下落させることになる。 $ ^{8} $

第三に91年から98年の時期には、ワバブル経済「末の好況期から、アジア通貨危機や国内金融危機に伴う不況期へと日本経済は移行しており、失業率の上昇や不況による民間設備投資の低迷といった需要要因が作用していたと考えられる。表2.1.b.の人・時間／生産年齢人口成長率下落の寄与0.72％や資本ストックサービス／生産年齢人工成長率下落の寄与0.51％をあわせた成
長率鈍化 1.23% のうちかなりの部分は、需要要因に起因していよう。

#### 2.2. 稼働率を調整した TFP 上昇率

90年代に実質GDP成長率が低下した3つの原因のうち第二にあげたTFP上昇率低下については、景気低迷による稼働率低下に一部起因している可能性がある。この点を確認するため、稼働率を調整したTFP上昇率を求めてみよう $ ^{9} $

JIP データベースでは非製造業を含めて各産業について資本設備稼働率を推計している。推計方法の詳細については補論 A で説明したが、基本的に、製造業については経済産業省の駄工業指数の稼働率指数を、非製造業については、90 年代は日銀短観の「生産・営業用設備（過剰」・不足」判断項目（以下、設備 D.I.と呼ぶ）それ以前は中間投入・資本ストック比率の情報を使って推計を行っている。図 2.1 は各産業の実質資本ストックをウェイトとして算出した、マクロ経済全体、および一次産業・製造業とサービス業（以下では一次産業・製造業以外の全産業をサービス業と呼ぶ）別の稼働率を示している。1990 年代に入って、製造業において稼働率の落ち込みが著しいことが分かる。これに対して非製造業では、日銀短観の設備 D.I.が比較的堅調であったことを反映して、推計された稼働率は高く推移している。

表 2.2 は資本ストックの投入が資本ストック存在量ではなく、これに稼働率をかけた値であると仮定して算出した成長会計の結果である。 $ ^{10} $ この表では 90 年代に製造業で稼働率が大きく下落したことを反映して、91 年以降の資本投入増加の寄与は 0.84％と表 2.1 の対応する値 0.96％と比較して小さくなっている。また 83-91 年については稼働率が上昇したことを反映して資本投入増加
の寄与は1.58％と表2.1の対応する値(1.47％)と比較して大きくなっている。このため残差として算出されるTFP上昇率の83-91年と比較した91-98年における下落幅も、稼働率を考慮しなかった場合には0.43% (0.54%から0.11%へ)であったのに対し、稼働率を考慮した表2.2の場合は0.20% (0.43%から0.23%へ)とかなり小さくなっている。 $ ^{11} $

### 2.3 TFP 上昇率に関する先行研究との比較

ここで我々の日本経済に関する成長会計の結果を、先行研究の結果と簡単に比較しておこう代表的な先行研究としては Hayashi and Prescott (2002) があげられよう。彼らは国民経済計算等のマクロデータに独自の改訂を加えた上で、1960-2000 年の日本経済について成長会計分析を行っている。表 2.3 には彼らの結果がまとめてある。 $ ^{12} $ Hayashi and Prescott においても 1991 年以降それ以前の時期と比較して、資本ストック・生産年齢人口比率上昇の寄与、生産年齢人口あたり労働投入増加の寄与、TFP 上昇率が全て低下したという点では、我々の表 2.1 や表 2.2 と同様の結果が得られている。ただし、彼らの結果においては我々よりも、91 年以降の労働投入や資本ストックの増加率の下落が緩やかで、このため残差として計算されるTFP 上昇率の下落が激しい 2.4% から 0.2%への 2.2%の下落。TFP 上昇率の下落に関するこのような差異が生じた理由としては以下の点が指摘できよう。

第一に、Hayashi and Prescott (2003) では労働の質の変化について考慮していない。表 2.1.b で示したように労働の質の上昇率は近年低下傾向にあり、これを考慮しない彼らの推計では TFP 上昇率の近年の下落を過大に評価している可能性がある。

第二に、彼らは総生産を海外からの要素所得純受取を含むGNPで測り、これに対応して資本ストックに対外純資産を含めている。GNP統計においては、国内で蓄積された実物資産の収益は固定資本減耗を含む粗概念で記録されるのに対し、対外投資からの収益は純概念で記録される。こ
のため総資本に占める対外純資産の割合が急増した近年においては、GNP ベースで見た資本収益のシェアは下落している可能性があるのに、これを考慮していない。このため91年以降について資本ストック増加の寄与を過大に、従って TFP 上昇率の下落を過大に評価している可能性がある。

重要な先行研究としてはこの他、Jorgenson and Motohashi（2003）があげられよう。 $ ^{13} $ 彼らは TFP 上昇率が 1975-90 年平均の 0.96% から 90-95 年に 0.61% へと一旦下落した後、95-2000 年には 1.04% へと再び上昇したとの結果を得ている。このような楽観的な結果が得られた最大の原因は、彼ら自身が指摘しているように、情報技術（T）財のデフレーターとして日本のデータを用いず、米国におけるIT財と非IT財の相対価格を日本の非IT財価格に掛けることで、日本に関する独自のIT財デフレーターを作成していることにあると考えられる。 $ ^{14} $ 米国の物価統計の方がIT財の相対価格下落が激しいので、このように推定すると日本におけるIT財生産の成長率が上昇し、GDPの成長率自体が高くなる。 $ ^{15} $ このような調整を彼らが行うのは、日本ではIT財価格統計で品質向上に関する調整が十分に行われておらず、日本の政府統計のIT財デフレーターは下落幅が小さすぎると判断したためである。 $ ^{16} $

IT 財デフレーターに関する彼らの指摘は興味深いが、米国の相対価格を日本にそのまま適用するのは乱暴であるように思われる。日本においてもIT 革命により近年 TFP 上昇率が高まっている
という結論を出す前に、米国と同様に品質向上を考慮した時、日本の IT 財価格がどのような動向にあるか、日米間で IT 財価格にどのような格差があるか等について、より詳しい検討が必要であろう。

### 3. TFP 成長率の産業別動向とその背景

前節では、日本経済全体で見ると1990年代に入ってTFP上昇率が停滞したこと、ただしこの停滞のうちかなりの部分は稼働率の下落で起きている可能性があることを見た。本節ではJIPデータベースを使ってTFP上昇率を産業別に調べてみることにしよう。

### 3.1 製造業・一次産業とサービス産業の比較

表 3.1 は日本経済全体を製造業一次産業とサービス産業に二分して、そのTFP上昇率を時期別に比較している。なお、後述する年次経済財政報告(内閣府Q001、2002)等との比較を容易にするため、労働の質変化を考慮しない場合や、資本設備の稼働率変化を考慮しない場合についても成長会計分析を行っている。表3.1のうち左上の結果が我々の標準ケースである。なお、業種別の成長会計においても、基本的に(2.2)式を用いてTFPを算出したが、実質中間投入も要素投入として明示的に扱った。従って左辺の生産量は付加価値でなく、実質総生産額である。 $ ^{17} $

表 3.1 のうち、労働の質と稼働率変動を調整した我々の標準ケースの結果によれば、91 年以降に TFP 上昇率が下落したのは製造業・一次産業においてであり、サービス業においてはむしろ TFP 上昇率が改善したことが分かる。製造業・一次産業の動向は、シェアの大きい製造業が左右している。従って製造業における、稼働率の下落だけでは説明できない TFP 上昇率の下落が、マクロ全体の TFP 上昇の停滞を生み出していることになる。
この結果は、1990 年代における日本経済の生産性上昇の停滞が非製造業にあるとする内閣府2001、2002 や日本銀行(1998、1999)の主張とは正反対である。例えば、内閣府2001)は成長会計によって80年代と90年代の産業別TFP上昇率を比較し、製造業では90年代に入ってもTFP上昇率があまり下落しなかったのに対し、非製造業はTPF上昇率がプラスからマイナスへと大きく落ち込み、これがマクロ経済のTFP上昇を引き下げたと結論付けている。

比較的似た成長会計を行っている内閣府 2001 と我々の分析から、なぜ逆の結果が得られた

かについて考えてみよう。原因の有力な候補は、内閣府の研究では労働の質の変化について調

整せず、また非製造業について稼働率の変動を調整していない点であろう。このことを確認するため

めに、我々のデータを使って、製造業・一次産業については標準ケースと異なり労働の質を調整し

ない場合、サービス業については労働の質を調整しないだけでなく稼働率の変動も調整しない場

合について、それぞれ TFP 上昇率を計算してみた。その結果が表 3.1 の影を付けたセルに報告し

である。表 3.1 が示すように、90 年代の製造業における TFP 上昇率に関する内閣府の推計は、労

働の質の上昇を考慮していないことによって、年率約 0.1%程度過大であることが分かる。 $ ^{18} $ 一方、

サービス業についてはこれらの要因では内閣府と我々の結果の違いを説明できない。

正反対の結果が出た原因の候補としては他に、成長会計において用いた労働と資本のシェアの

値の違いが考えられる。我々がコストシェアを使って成長会計を行っているのに対し、内閣府は分

配シェアを使っている。90 年代には不況の下で資本分配率が低下した。一方製造業では人・時間

で測った労働投入が大幅に減少した。このため、内閣府の推計ではこの時期の製造業における

TFP 上昇率を過大に推計している可能性がある。内閣府の方法 $ ^{19} $ で 98 年における製造業につい

て資本分配シェア・労働分配シェア比を計算すると0.422であり、対応するJIPデータベースの資本
コスト・労働コスト比 0.450 よりやや高かった。製造業では 91-98 年に労働投入 (マンアワー) が比較的急速に減少 (IP データベースでは年率約 2%) した一方、実質資本ストックは増加し続けた (IP データベースでは年率約 2%)。従って確かに、内閣府の推定では労働シェアが高い分だけ製造業の TFP 上昇率を過大に推計している可能性がある。しかしこれで説明できる TFP 上昇率の差は年率 0.1% 程度である。

以上の考察で、我々の結果と内閣府の結果がなぜ乖離しているかが全て分かったわけではない。

20 21 製造業については、内閣府の推定では労働の質の変化を考慮していないこと、労働シェアを高く推計していることが原因の一部であると考えられる。非製造業については乖離の理由はまだ良く分からない。この問題については今後、よし詳細な検討が必要であろう。

### 3.3 3桁産業別のTFP上昇率

次に JIP データベースを使って 3 桁産業別の全要素生産性上昇率を見てみよう 脚注 17 で議論したように、各産業TFP 上昇のマクロ TFP 上昇に対する寄与は、各産業のTFP 上昇にドーマー・ウェイト (Domar (1961)) を掛けることによって算出できる。表 3.2 には、JIP 分類 84 業種について、この値の時期別平均値が報告してある。なお表 2.1 と同様に、各産業における設備稼働率の変動を調整した。 $ ^{22} $
表 3.2 の結果を 2 桁産業別にまとめたのが図 3.1 と図 3.2 である。 $ ^{23} $ 図 3.1 からは、先にも議論し

たとおり、90年代に入って製造業のTFP上昇率が低迷する一方で、卸売・小売業、放送・通信業、

金融・保険・不動産業、対個人サービス業などの非製造業で TFP 上昇率が比較的堅調であること

が分かる。図 3.2 は製造業の内訳を示すが、電気機器、化学でプラスの TFP 上昇が観察される以

外、多くの製造業種で技術水準の低迷が見られる。

製造業の低迷と非製造業の TFP 上昇の改善がそれぞれどのような原因で起きているのかは興

味深い問題である。製造業低迷の原因については第4節と第5節で企業レベルのデータを使って

詳細な分析を行う。ここでは、非製造業におけるTFP上昇の原因について考えておこう

1990年から98年にかけては非製造業において急速な規制緩和が進められた。主な規制緩和だ

けでも (以下の緩和事例は日本銀行調査統計局(1999)からの引用である)

## (卸小壳)・大規模店舗法の改正 (92 年)

(通信)・NTT の民営化及び電気通信事業法の制定による新規参入の自由化 (85 年)、携帯電話

等に関する売切制の導入 (94 年)、移動体通信料金の届出化 (96 年)

(運輸)・国内航空のダブル・トリプル化基準の廃止 97 年)及び航空運賃に関する幅運賃制度の

導入 (96 年)、タクシー事業に係る運賃料金の多様化 (93 年) 及びタクシーの需給調整の緩和 (97

年）、車の車検場での点検・整備と検査の分離、6ヶ月点検の廃止（95年）、トラック事業の免許制

から許可制への変更及び運賃の認可制から届出制への変更 (90 年)

(労働)・民間の有料職業紹介事業及び労働者派遣事業が扱う対象業種の拡大 (97 年)

(電力)・卸電気事業に係る許可の原則撤廃と、一般電気事業者の電源調達への入札制度の導入

(95 年)

(建設)公共事業における制限付き一般入札制度の導入(95年)
## (卸小壳業)・大規模店舗法の改正 (92 年)

等の改革が行われた。このような規制緩和が、先に見た卸売・小売業や放送・通信業におけるTFP上昇をもたらした可能性がある。規制緩和がTFPに与えた影響に関する実証研究としては中西・乾(2003)があげられよう。彼らは住友生命総合研究所(1999)に記載された規制緩和の歴史を3桁産業別にデータベース化して、頻度指数として規制緩和指数を作成し、1970-98年の期間5年おきについて3桁産業レベル(製造業も含む)のパネルデータを使ってTFP上昇率(IPデータベースに基づく)の決定要因を分析している。推計の結果、固定効果を考慮に入れた場合でも、規制緩和指標が正で有意との結果を得ている。表3.3は彼らの指標を2桁産業別に集計した結果だが、確かに多くの非製造業において90年代に規制緩和が進展したことが分かる。

非製造業の TFP 上昇の原因としてもう一つ指摘できるのは対内直接投資の影響であるう。対内直接投資に関する規制緩和、世界的な M&A ブーム、金融危機等を背景に、1990 年代後半には金融・保険業や放送・通信業を中心に M&A による外資の活発な進出が見られた。村上・深尾 2003)は企業活動基本調査の企業データを用いて製造業における外資系企業の買収・資本参加を分析し、外国企業はTFP水準の高い企業を買収する傾向があること、外資系企業の買収後には活発な設備投資等により当該企業の規模が拡大する傾向があること、したがって外資系企業による買収・資本参加は産業全体の TFP にプラスの寄与をした可能性が高いこと、等の結果を得ている。

4. 参入 退出と製造業の生産性 企業データによる成長会計分析

本節では、企業活動基本調査の個票データを用いることにより、企業間での市場シェアの変化

や参入・退出が TFP 上昇の停滞に与えた効果を分析する。データの制約のため、分析対象期間
は 1994-98 年度、対象産業は製造業のみとする。 $ ^{24} $

この問題については第1節でも述べたように西村・中島・清田2003が我々とほぼ同じデータを用いて、退出企業の生産性が存続企業の生産性より低い場合があるという市場の自然淘汰機能の崩壊が96年度以降観察されることを指摘している。以下では彼らと比較して3つの点で異なる分析を行う第一に、西村達は参入退出効果を産業レベルで集計して評価する場合には参入効果と退出効果の合計のみを算出している。本論文では、異なった要因分解の方法を採用することにより、参入効果と退出効果を区別して算出する。新しい方法の採用により、海外における参入退出効果に関する先行研究と日本のそれとの比較も可能になった。第二に西村達は10業種別に分析を行っているが、本論文ではより詳細な58業種別で分析を行う。これにより、どのような属性の産業で負の退出効果が観察されるかに関する仮説検定が可能になった。第三に西村達は付加価値を付加価値デフレーターで実質化した値をアウトプットの指標としたり、資本ストックを基本的に簿価のまま使うなど、生産性の推計に関してはかなり簡略化した手法を採用している。本論文では産業連関表を独自に接続して作成した3桁産業別の生産物デフレーターや中間投入デフレーター、工業統計表から作成した資本ストック時価簿価比率、等を使うことより、より総密な生産性の測定を行う

### 4.1 企業レベルの TFP の測定

ノンパラメトリックに企業間生産性格差を計測する方法を開拓した代表的な先行研究としては、Caves, Christensen, and Diewert（1982）とGood, Nadiri, and Sickles（1997）があげられよう。

Caves 達によって開発された多角的生産性指数(multilateral productivity index)は各企業の産出量と産業平均産出量の差 (対数値)から各生産要素について各企業の投入量と産業平均投入量
の乖離 (対数値) に各企業の生産要素シェアと産業平均生産要素シェアの平均値を掛けた値を引いて求められる。言い換えれば、Caves 達の多角的生産性指数は、ある時点において平均的な産出量、投入量、生産要素シェアを持つ代表的企業 (representative firm) を想定し、各企業の生産性を代表的な企業との相対的格差として算出される。この指数はある時点において二つ以上の企業間で生産性を比較する場合には非常に有用である。しかし企業の参入等により時間を通じて対象とするサンプル企業が変化し平均的な生産性水準がシフトする場合や、各企業の生産性が時間を通じて変化する場合には、適切な分析が行えないという弱点がある。

これに対して Good, Nadiri, and Sickles (1997) はディヴィジア指数の離散時間型による時系列接続方法を使って Caves 達の多角的生産性指数の問題点を克服した。Good 達は想定する代表的企業の TFP が時間の経過につれ変化することを考慮することによって、横断面の生産性分布だけでなく時間を通じた生産性分布の変化も同時に捉えることを可能にした。この指数は Aw, Chen, and Roberts (1997)、Hahn (2000)、深尾 伊藤 (2002) によって台湾の製造業、韓国の製造業、日本の自動車産業における事業所レベルのデータにそれぞれ応用された。

本論文でも上記の諸研究と同じように t 時点 $ (t > 0) $ における企業 f の TFP 水準を、初期時点 $ (t = 0) $ における当該産業代表的企業の TFP 水準との比較の形で、次のように測定する。

$$ \begin{aligned}&\ln TFP_{ft}=(\ln Y_{ft}-\overline{\ln Y_{t}})+\sum_{s=1}^{t}(\overline{\ln Y_{s}}-\overline{\ln Y_{s-1}})\\&-[\sum_{i=1}^{n}\frac{1}{2}(S_{ift}+\overline{S_{it}})(\ln X_{ift}-\overline{\ln X_{it}})+\sum_{s=1}^{t}\sum_{i=1}^{n}\frac{1}{2}(\overline{S_{is}}+\overline{S_{is-1}})(\overline{\ln X_{is}}-\overline{\ln X_{is-1}})]\\ \end{aligned} $$

ここで、 $ Y_{ft} $ は t 期における企業の総産出量、 $ X_{ift} $ は企業 f の生産要素 i の投入量、 $ S_{ift} $ は企業 f の生産要素 i のコストシェアである。また、各記号の上の傍線は各変数の産業平均を表す。(4.1)式によりある時点、ある産業においての代表的な企業との相対的な TFP 水準だけではなく、時系列方向の生産性分布の変化も考慮した企業の TFP 水準が計測できる。

我々は 跄業活動基本調査の個票データを用いて 1994 年度から 98 年度の製造業について各企業の TFP を算出した。産業分類は同調査の 3 桁分類をそのまま用いた。TFP の算出に利用した
変数の作成方法とデータの出所については補論Bで詳述する。また、産業別のTFP分布等、分析に副次的に用いた表を補論Cにまとめた。なお、巻業活動基本調査は年度データである。

JIP データベースを用いた第 2、第 3 節の分析と比較すると、本節の企業レベルの分析ではデータの制約のため、（1）労働の質の変化を考慮していない、（2）設備稼働率や労働時間の変動については企業レベルのデータがないため産業レベルのデータで代用している、等の点で違いがあることに注意が必要である。また、先行研究の多くが事業所を分析単位としているのに対し、本論文ではデータの制約のため企業を分析単位としていることを確認しておく。

### 4.2 産業全体の TFP 上昇の分解

産業全体の t 年における TFP 水準を、先に定義した各企業の TFP の加重平均として次式で定義する。

$$ \ln TFP_{t}=\sum_{i}^{n}\theta_{it}\ln TFP_{it} $$

ここで、 $ hTFP_{it} $ は各企業の TFP レベル、ウェイイθ $ _{it} $ は企業 i が属している産業における市場シェアである。産業全体の TFP レベルをこのように定義することにより、我々は産業全体の生産性上昇の原因として、各企業内における生産性の上昇だけではなく、生産性の低い企業が生産性の高い企業に市場を奪われることによる再分配効果等まで分析対象とすることができる。

産業全体の TFP 上昇を、企業内 (分析が事業所単位の場合は事業所内) の変化や、再配分効果、参入退出効果、等に要因分解する研究では海外では数多く存在するが、多くの先行研究はそれぞれ異なった生産性指標と分解方法を採用している。 $ ^{25} $ 本研究では、(4.2) 式で定義された産業全体の TFP の上昇率を分解する方法として Forster, Haltiwanger, and Krizan (1998) の方法を用いることにした。Forster 達の方法では基準年 $ (- \tau) $ から比較年 $ (t) $ にかけての産業全体の TFP 上昇は近似的に次の 5 つの要因の和として表すことができる。 $ ^{26} $
1. 内部効果(within effect): 各企業内で達成された企業の生産性上昇を産業の基準時点の市場シェアをウェイトとして加重平均した値。

$$ \sum_{i\in s}\theta_{it-\tau}\Delta\ln TFP_{it} $$

2. シェア効果(between effect): 市場シェアの変化と基準時点における各企業の生産性と産業平均生産性の差の積の合計値。

$$ \sum_{i\in s}\Delta\theta_{it}(\ln TFP_{it-\tau}-\overline{\ln TFP_{t-\tau}}) $$

3. 共分散効果(covariance effect)：企業の生産性上昇と市場シェアの変化の積の合計値。

$$ \sum_{i\in s}\Delta\theta_{it}\Delta\ln TFP_{it} $$

4. 参入効果(entry effect)：参入企業の生産性と初期時点の産業平均生産性の差に参入企業の t 期の市場シェアを掛けて合計した値。

$$ \sum_{i\in N}\theta_{it}(\ln TFP_{it}-\overline{\ln TFP_{t-\tau}}) $$

5. 退出効果(exit effect)：初期時点の産業平均生産性と退出企業の生産性の差に退出企業の基準時点の市場シェアを掛けて合計した値。

$$ \sum_{i\in X}\theta_{_{it-\tau}}(\overline{\ln TFP_{_{t-\tau}}}-\ln TFP_{_{it-\tau}}) $$

この要因分解のうち第二のシェア効果は、基準時点において産業平均より生産性が高い企業が

(2003)の論文では Baily, Hulten, and Campbell (1992)の参入コーホート(cohort)別の分析とOlley and Pakes (1996)のcross sectionに関する要因分解とGriliches and Regev (1995)によって開発され後にAw, Chen, and Roberts (2001)によって改良された方法による要因分解を行っている。Aw達の分解方法は共分散効果を識別したり退出効果と参入効果を区別することが難しい短所があるが、産出量と投入量の推計における測定誤差 (measurement error)に関して頑健である長所をもつ。この問題に関する詳細な議論はForster, Haltiwanger, and Krizan (1998)を参照されたい。
その後市場シェアを拡大することによって、産業全体の生産性が上昇する効果を表す。また、第四の参入効果と第五の退出効果は、初期時点の産業平均より生産性が高い企業が参入したり低い企業が退出することによって、産業全体の生産性が上昇する効果を表す。 $ ^{27} $ 最後に、第三の共分散効果は、生産性を上昇させた企業が同時に市場シェアを拡大することにより産業全体の生産性が上昇する効果を表す。

景気の回復期と後退期では、稼働率の変動や企業倒産の増減等により TFP 上昇率やその構成は大きく異なる可能性がある。このため多くの先行研究では景気回復期と後退期を分けて要因分解を行って来た。我々も景気回復期である 1994-96 年度と後退期である 1996-98 年度を区別して分析を行うことにする。 $ ^{28} $ 表 4.1 と表 4.2 にはそれぞれの期間について、製造業における 3 桁産業別 TFP 上昇率を分解した結果がまとめてある。なお、各表最下段の全製造業平均値の算出には、各産業の基準年と比較年の売上高平均値をウェイトとして使った。表 4.3 は製造業全体に関する我々の結果を、比較的似た手法で行われた先行研究の結果と比較している。先行研究と我々の結果を比較するにあたっては、先行研究は事業所レベルのデータによる分解であるのに対し本論文は企業レベルである点や、分解方法が完全に同一でない点などに留意する必要がある。

この3つの表からは、1994-98年度の製造業におけるTFP上昇について以下の特徴が指摘できよう。

第一に、TFP 上昇率と景気変動の間には密接な連関があった。1994-96 年度の回復期には製造業全体の TFP 上昇率は正、96-98 年度の後退期には化学や電機を除くほとんどの産業で TFP 上昇率は負であった。
第二に、TFP の変動を規定した最大の要因は存続企業における内部効果であった。94-96 年度における製造業全体のTFP 上昇（4.4%）のうち7 割弱（2.9%）は内部効果として生じた。また96-98 年度には、全体のTFP 下落（0.7%）を上回るマイナスの内部効果（0.8%）が生じた。

第三に、シェア効果と共分散効果をあわせて再分配効果と呼ぶとすると、再分配効果は2つの期間においてともにTFPを上昇させる効果を持った。ただし、米国に関するBaily, Hulten, and Campbell (1992)やFoster, Haltiwanger, and Krizan (1998)の効果と比較すると日本における再分配効果は格段に小さい。

第四に、純参入効果は西村・中島・清田（2003）の結果とほぼ同様に96年以降マイナスであった。純参入効果をさらに分解すると、参入効果は2つの期間ともに正であり、特に94-96年度の景気回復期には寄与が大きかった。参入効果は内部効果と並んで製造業の生産性上昇の主要な源泉であると言えよう。これに対して、退出効果は96年以降だけでなく、96年以前についてもマイナスであった。94年から98年にかけて一貫して、TFPの高い企業が退出し、低い企業が存続するという奇妙な現象が起きていたことになる。とくに96年以降のマイナスの退出効果は規模が大きく0.3%）、この時期の産業全体のTFP水準下落0.7%に46%寄与した。

### 4.3 退出・参入効果の決定要因

本節のこれまでの分析で、1994-98年の製造業においては一貫して正の参入効果と負の退出効果が作用していたことが分かった。製造業の生産性を改善させる上で、参入効果をさらに高めたり、退出効果を負から正へ転換させることは、重要な意味を持つと考えられる。 $ ^{29} $ 以下では、どのような属性の産業において参入退出効果が大きいかを調べることによって、この問題を考えてみよう。

1990 年代後半以降わが国では、金融機関の不良債権問題が深刻化している。金融システムの機能不全は、新規融資の不足によって参入が妨げられたり、既存企業への融資引き揚げにより
優良な企業が流動性不足により倒産するといったメカニズムを通じて、先に見た参入・退出効果にマイナスの影響を及ぼす可能性がある。また、銀行は自己資本規制等への対処のために不良な貸出先を延命させ、これが市場競争による淘汰機能を低下させているかもしれない。このような仮説を検証するため、産業別の金融関連指標を、参入・退出効果の決定式に加えてみた。

残念ながら、企業活動基本調査では、企業の資金調達に関する情報はあまり豊富でない。われわれは総資産に対する負債比率と手元流動性（税引き後当期利益プラス減価償却費で計算した）を金融システム機能不全の影響を測る指標として使った。総資産に対する負債残高が大きく外部資金に比較的依存している産業は、金融システムの機能悪化によって参入効果が小さくなると考えられる。また優良な企業の退出や不良な企業の延命によって退出効果がマイナスになる可能性がある。従って、我々は総資産に対する負債比率の係数は、参入効果決定式、退出効果決定式ともにマイナスであると予想する。手元流動性が不足している産業においては、流動性不足による倒産によって退出効果が負になる可能性がある。従って、手元流動性指標の係数は退出効果決定式においてプラスで有意であると予想される。

それ以外の説明変数として、参入に関する実証分析でしばしば利用される、売上高増加率、企業規模、ハーフィングール指数、研究開発集約度、資本集約度、プライス・コスト・マージンを加えた。規模効果を見るための変数としては各産業における売上高(対数値)のメディアンを利用した。参入障壁変数として考えられる研究開発集約度と資本集約度、利潤率の変数であるプライス・コスト・マージン(売上高 - 賃金総額 - 中間投入額)/売上高)は各産業の平均値を取った。

退出効果と参入効果の決定要因に関する推計結果が表 4.4 にまとめてある。 $ ^{30} $ また推計に用いた変数の基本等計量が表 4.4.a に報告してある。退出効果の推計では、他の要因をコントロールした上でも負債比率がマイナスで、産業ダミーが含まれてない推計式では有意であった。負債比率が高い産業ほど、退出効果が負、つまり平均的な企業より生産性が高い企業が退出している現象