Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
It appears that the data suggest an estimated value for the probability of not receiving a positive signal for a price change, $ \xi_{p} $ , is 0.37, noticeably lower than the prior mean of 0.72, and than the usual findings for Europe or the U.S. If confirmed, this result could suggest smaller nominal rigidities on the good markets in Japan.

The estimation of the monetary policy rule suggests that the inertia of the policy rule as measured by $ \rho_{R} $ is less important than expected. On the other hand, the reaction to the output gap, $ r_{y} $ , is more important. Given the fact that the zero lower bound for nominal interest rate is binding over a large part of the sample, one should be careful not to infer too much from these results about the behavior of the central bank.

Finally, writing the model with the log of interest rate instead of interest rate itself—in order to ensure that the nominal interest rate remains non-negative—doesn’t affect the estimation results, even for the parameters of the monetary policy rule. In fact, it appears that if log-linear approximation of nominal interest rate is able to mechanically constrain the model to generate non-negative levels of the nominal interest rate, it fails to diffuse the consequence of the zero lower bound to the other parts of the model.

## 5 Conclusion

In this paper, we discuss the issue of integrating trends in DSGE models. We show how it is possible to estimate trends and cycle components simultaneously, without detrending the data. In order to illustrate this methodology, we estimate a DSGE model with standard features on Japanese data. We explore two different approaches. One estimates the model on the growth rate of nonstationary variables, the other estimates with the original variables in level. In the latter case, we need to use the diffuse Kalman filter. Examination of the estimation results shows very little differences between both approaches. If this equivalence results is confirmed in other studies, it would mean that there is not much gain to use the most complicated procedure with the diffuse Kalman filter.

In this paper, we also study the possibility to compute a linear approximation of the logarithm of nominal interest rate in order to satisfy the zero lower bound. However, this procedure fails
Figure 1: Estimation in growth rate: Prior and posterior distributions (I)

to transmit the effects of the zero lower bound to the rest of the model. This result confirms that there is no simple escape to the necessity of using nonlinear methods to handle the zero lower bound and these methods are not available for models of the size considered in this paper.

As often, the results in this paper are preliminary and should be completed by further study. An interesting development would be to estimate the same model on a longer dataset.
Parameter	Prior Distribution	Mean	S.D.	Posterior Mode	Mean	90% HPD interval
param
$ \sigma_{c} $	Normal	0.840	0.5	0.8360	0.8514	0.7317	0.9776
$ \sigma_{l} $	Normal	1.820	0.5	1.8374	1.7180	0.8957	2.5315
$ \eta $	Beta	0.560	0.2	0.1544	0.1836	0.0615	0.2977
$ \xi_{p} $	Beta	0.720	0.1	0.3700	0.4056	0.2759	0.5355
$ \xi_{w} $	Beta	0.790	0.1	0.7891	0.7840	0.6965	0.8806
$ \psi_{f} $	Normal	-5.500	1.0	-4.8195	-4.8380	-6.5855	-3.0893
$ \psi_{s} $	Normal	-5.500	1.0	-5.4679	-5.5056	-7.1343	-3.8966
$ \theta_{f} $	Normal	6.000	1.0	6.1215	6.1786	4.5482	7.7292
$ \theta_{s} $	Normal	6.000	1.0	6.0068	5.9342	4.2381	7.5375
$ \alpha $	Beta	0.333	0.1	0.2955	0.3030	0.2441	0.3650
$ \gamma_{p} $	Beta	0.290	0.1	0.1878	0.2079	0.0830	0.3347
$ \gamma_{w} $	Beta	0.300	0.1	0.2528	0.2757	0.1237	0.4251
$ \rho_{R} $	Beta	0.830	0.1	0.5811	0.5807	0.4576	0.7055
$ r_{\pi} $	Normal	1.640	0.5	1.3620	1.4290	0.8806	1.9603
$ r_{y} $	Normal	0.140	0.5	1.6246	1.7418	1.2600	2.2245
g	Normal	0.003	0.001	0.0033	0.0031	0.0019	0.0043
$ \psi $	Normal	0.200	0.05	0.2251	0.2361	0.1686	0.3031
$ \bar{z} $	Normal	0.800	0.1	0.7995	0.8012	0.6384	0.9662
$ \rho_{AT} $	Beta	0.500	0.1	0.3828	0.3919	0.2586	0.5313
$ \rho_{AC} $	Beta	0.700	0.1	0.6114	0.6001	0.4234	0.7670
$ \rho_{\varepsilon B} $	Beta	0.700	0.1	0.9267	0.9090	0.8628	0.9556
$ \rho_{\varepsilon L} $	Beta	0.700	0.1	0.7232	0.7035	0.5453	0.8797
$ \rho_{PI} $	Beta	0.700	0.1	0.6394	0.6223	0.4523	0.8005
$ \rho_{\varepsilon I} $	Beta	0.700	0.1	0.6069	0.6289	0.4688	0.7918
$ \rho_{\varepsilon y} $	Beta	0.700	0.1	0.8295	0.8050	0.6906	0.9283
$ \rho_{\varepsilon l} $	Beta	0.700	0.1	0.7468	0.7400	0.5857	0.9113
$ \rho_{\varepsilon R} $	Beta	0.700	0.1	0.6464	0.6388	0.4873	0.8002
$ \rho_{\varepsilon g} $	Beta	0.700	0.1	0.7284	0.7135	0.5566	0.8891
$ SE_{AT} $	InvGam	0.008	0.002	0.0055	0.0058	0.0045	0.0070
$ SE_{AC} $	InvGam	0.008	$ \infty $	0.0154	0.0209	0.0071	0.0356
$ SE_{\varepsilon B} $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0044	0.0048	0.0037	0.0058
$ SE_{\varepsilon L} $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0046	0.0077	0.0024	0.0139
$ SE_{PI} $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0045	0.0055	0.0028	0.0080
$ \varepsilon I $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0062	0.0061	0.0034	0.0087
$ \varepsilon_{y} $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0043	0.0042	0.0032	0.0053
$ \varepsilon_{l} $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0035	0.0040	0.0024	0.0056
$ \varepsilon_{R} $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0047	0.0049	0.0036	0.0061
$ \varepsilon_{g} $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0042	0.0055	0.0025	0.0085

Table 1: Estimation results when variables observed in growth rate
Parameter	Prior Distribution	Mean	S.D.	Posterior Mode	Mean	90% HPD interval
param
$ \sigma_{c} $	Normal	0.840	0.5	0.8416	0.8733	0.7490	0.9941
$ \sigma_{l} $	Normal	1.820	0.5	1.8109	1.7364	0.9046	2.5482
$ \eta $	Beta	0.560	0.2	0.1470	0.1703	0.0559	0.2828
$ \xi_{p} $	Beta	0.720	0.1	0.3723	0.4238	0.2802	0.5639
$ \xi_{w} $	Beta	0.790	0.1	0.7912	0.7937	0.7073	0.8852
$ \psi_{f} $	Normal	-5.500	1.0	-4.8310	-4.9054	-6.7187	-3.1115
$ \psi_{s} $	Normal	-5.500	1.0	-5.4719	-5.4792	-7.1547	-3.8521
$ \theta_{f} $	Normal	6.000	1.0	6.0785	6.1190	4.5867	7.6886
$ \theta_{s} $	Normal	6.000	1.0	6.0015	5.9678	4.3716	7.6729
$ \alpha $	Beta	0.333	0.1	0.2909	0.3008	0.2396	0.3635
$ \gamma_{p} $	Beta	0.290	0.1	0.1869	0.2072	0.0762	0.3326
$ \gamma_{w} $	Beta	0.300	0.1	0.2533	0.2738	0.1170	0.4187
$ \rho_{R} $	Beta	0.830	0.1	0.5884	0.5848	0.4609	0.7074
$ r_{\pi} $	Normal	1.640	0.5	1.3831	1.4258	0.8678	1.9658
$ r_{y} $	Normal	0.140	0.5	1.6456	1.7311	1.2517	2.2057
g	Normal	0.003	0.001	0.0032	0.0031	0.0019	0.0042
$ \psi $	Normal	0.200	0.05	0.2263	0.2375	0.1667	0.3055
$ \bar{z} $	Normal	0.800	0.1	0.8002	0.7999	0.6377	0.9666
$ \rho_{AT} $	Beta	0.500	0.1	0.3821	0.3906	0.2566	0.5257
$ \rho_{AC} $	Beta	0.700	0.1	0.6152	0.5819	0.4041	0.7563
$ \rho_{\varepsilon B} $	Beta	0.700	0.1	0.9315	0.9155	0.8741	0.9572
$ \rho_{\varepsilon L} $	Beta	0.700	0.1	0.7232	0.7153	0.5518	0.8824
$ \rho_{pI} $	Beta	0.700	0.1	0.6452	0.6277	0.4603	0.7998
$ \rho_{\varepsilon I} $	Beta	0.700	0.1	0.6084	0.6331	0.4633	0.7970
$ \rho_{\varepsilon y} $	Beta	0.700	0.1	0.8497	0.8233	0.7142	0.9329
$ \rho_{\varepsilon l} $	Beta	0.700	0.1	0.7491	0.7469	0.5925	0.9135
$ \rho_{\varepsilon R} $	Beta	0.700	0.1	0.6483	0.6492	0.4989	0.7992
$ \rho_{\varepsilon g} $	Beta	0.700	0.1	0.7287	0.7188	0.5574	0.8878
$ SE_{AT} $	InvGam	0.008	0.002	0.0054	0.0057	0.0045	0.0070
$ SE_{AC} $	InvGam	0.008	$ \infty $	0.0153	0.0242	0.0068	0.0436
$ SE_{\varepsilon B} $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0043	0.0047	0.0037	0.0057
$ SE_{\varepsilon L} $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0046	0.0129	0.0021	0.0274
$ SE_{pI} $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0044	0.0056	0.0029	0.0082
$ \varepsilon_{I} $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0063	0.0062	0.0034	0.0088
$ \varepsilon_{y} $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0044	0.0043	0.0032	0.0053
$ \varepsilon_{l} $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0034	0.0041	0.0024	0.0057
$ \varepsilon_{R} $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0047	0.0048	0.0036	0.0061
$ \varepsilon_{g} $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0042	0.0056	0.0025	0.0088

Table 2: Estimation results when variables observed in level
Parameter	Prior Distribution	Mean	S.D.	Posterior Mode	Mean	90% HPD interval
param
$ \sigma_{c} $	Normal	0.840	0.5	0.8363	0.8666	0.7484	0.9841
$ \sigma_{l} $	Normal	1.820	0.5	1.8375	1.6822	0.8894	2.5228
$ \eta $	Beta	0.560	0.2	0.1543	0.1816	0.0633	0.3008
$ \xi_{p} $	Beta	0.720	0.1	0.3700	0.4159	0.2712	0.5629
$ \xi_{w} $	Beta	0.790	0.1	0.7890	0.7883	0.6947	0.8752
$ \psi_{f} $	Normal	-5.500	1.0	-4.8115	-4.8997	-6.6244	-3.1827
$ \psi_{s} $	Normal	-5.500	1.0	-5.4605	-5.5124	-7.1231	-3.8352
$ \theta_{f} $	Normal	6.000	1.0	6.1878	6.1482	4.6174	7.7365
$ \theta_{s} $	Normal	6.000	1.0	6.0094	5.9689	4.3131	7.6758
$ \alpha $	Beta	0.333	0.1	0.2952	0.3057	0.2453	0.3672
$ \gamma_{p} $	Beta	0.290	0.1	0.1882	0.2080	0.0793	0.3357
$ \gamma_{w} $	Beta	0.300	0.1	0.2531	0.2727	0.1200	0.4172
$ \rho_{R} $	Beta	0.830	0.1	0.5819	0.5836	0.4506	0.7044
$ r_{\pi} $	Normal	1.640	0.5	1.3667	1.4289	0.8599	1.9573
$ r_{y} $	Normal	0.140	0.5	1.6321	1.7370	1.2569	2.2119
g	Normal	0.003	0.001	0.0033	0.0031	0.0019	0.0042
$ \psi $	Normal	0.200	0.05	0.2249	0.2357	0.1667	0.3021
$ \bar{z} $	Normal	0.800	0.1	0.8000	0.8011	0.6386	0.9618
$ \rho_{AT} $	Beta	0.500	0.1	0.3824	0.3925	0.2594	0.5273
$ \rho_{AC} $	Beta	0.700	0.1	0.6115	0.5884	0.4122	0.7677
$ \rho_{\varepsilon B} $	Beta	0.700	0.1	0.9267	0.9110	0.8660	0.9549
$ \rho_{\varepsilon L} $	Beta	0.700	0.1	0.7232	0.7051	0.5433	0.8786
$ \rho_{PI} $	Beta	0.700	0.1	0.6396	0.6228	0.4554	0.7973
$ \rho_{\varepsilon I} $	Beta	0.700	0.1	0.6075	0.6292	0.4673	0.7934
$ \rho_{\varepsilon y} $	Beta	0.700	0.1	0.8293	0.7993	0.6844	0.9286
$ \rho_{\varepsilon l} $	Beta	0.700	0.1	0.7478	0.7420	0.5832	0.9042
$ \rho_{\varepsilon R} $	Beta	0.700	0.1	0.6472	0.6400	0.4849	0.7960
$ \rho_{\varepsilon g} $	Beta	0.700	0.1	0.7285	0.7175	0.5523	0.8736
$ SE_{AT} $	InvGam	0.008	0.002	0.0055	0.0057	0.0045	0.0070
$ SE_{AC} $	InvGam	0.008	$ \infty $	0.0154	0.0234	0.0066	0.0429
$ SE_{\varepsilon B} $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0044	0.0048	0.0038	0.0057
$ SE_{\varepsilon L} $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0046	0.0138	0.0023	0.0387
$ SE_{PI} $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0045	0.0056	0.0029	0.0081
$ \varepsilon I $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0062	0.0061	0.0034	0.0088
$ \varepsilon_{y} $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0043	0.0042	0.0031	0.0053
$ \varepsilon_{l} $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0035	0.0041	0.0024	0.0058
$ \varepsilon_{R} $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0047	0.0048	0.0036	0.0060
$ \varepsilon_{g} $	InvGam	0.010	$ \infty $	0.0042	0.0054	0.0025	0.0083

Table 3: Estimation results for approximation around the log of interest rate
nominal interest rate smoothing elasticity of nominal interest rate of inflation elasticity of nominal interest rate to output gap

Figure 2: Estimation in growth rate: Prior and posterior distributions (II)
production efficiency growth rho

labour_supply_rho

investment\_relative\_price\_rho

risk_premium_rho

investment\_efficiency\_rho

price_mark_up_rho

taylor_rho

Figure 3: Estimation in growth rate: Prior and posterior distributions (III)
Figure 4: Estimation in growth rate: Prior and posterior distributions (IV)

Figure 5: Estimation in growth rate: Prior and posterior distributions (V)
Figure 6: Estimation in level: Prior and posterior distributions (I)
Figure 7: Estimation in level: Prior and posterior distributions (II)
production\_efficiency\_growth\_rho

labour\_supply\_rho

investment\_relative\_price\_rho

risk premium rho

investment\_efficiency\_rho

price_mark_up_rho

taylor_rho

Figure 8: Estimation in level: Prior and posterior distributions (III)
Figure 9: Estimation in level: Prior and posterior distributions (IV)

Figure 10: Estimation in level: Prior and posterior distributions (V)
独立行政法人日本学術振興会平成25年度学術研究助成業務に関する報告書に付する文部科学大臣の意見
独立行政法人日本学術振興会法（平成14年12月13日法律第159号）第21条第2項の規定に基づき、平成25年度学術研究助成業務に関する報告書に付する文部科学大臣の意見は次のとおりである。

平成26年11月

# 文部科学大臣
## 平成25年度学術研究助成業務に関する報告書に付する 文部科学大臣の意見

科学研究費助成事業（以下「科研費」という。）は、全ての研究活動の基盤である、研究者の自由な発想に基づいて行われる「学術研究」を幅広く支援する唯一の「競争的資金」であり、我が国における重厚な知的基盤の形成に貢献するとともに、未来を担う人材の育成や将来のイノベーションの芽を育てるという大きな役割を担っている。

平成１１年度に、独立行政法人日本学術振興会（以下「振興会」という。）（当時は特殊法人日本学術振興会）は、文部科学省（当時は文部省）から科研費の一部業務の移管を受けて以来、審査制度等の改善に努め、公正な審査制度を確立し、研究者をはじめとする多くの関係者から高い信頼・評価を得ている。

平成23年度に、研究現場から長年強い要望のあった、会計年度にとらわれない研究費の複数年度にわたる柔軟な使用を可能とするため、振興会に「学術研究助成基金」を創設し、研究活動の更なる活性化及び限られた研究費の効率的な活用を図ることができるようになった。また、平成24年度には、2種目の一部についても基金化した。当該基金によって実施された平成25年度学術研究助成業務については、以下の点から、透明性・公正性に十分留意したものであり、適正であったと認められる。

1．振興会においては、「学術研究助成基金補助金交付要綱」（文部科学大臣決定）に基づき、学術研究助成基金を増額して助成事業を実施した。

2．助成金の交付に当たっては、「学術研究助成基金の運用基本方針」（文部科学大臣決定）にのっとり、振興会が制定した複数年度にわたる柔軟な予算執行を可能とする「科学研究貴助成事業（学術研究助成基金助成金）取扱要領」（以下「取扱要領」という。）に基づき、適切に助成金を交付した。

3．研究課題の公募に当たっては、上記の関係規程及び文部科学省からの交付等の手続に関する通知に基づいて振興会が「科学研究費助成事業—科研費—公募要領」を作成し、関係研究機関に対して通知するとともに、関係資料のホームページへの掲載や研究機関及び研究者向けの説明会開催等により広く周知を行った。

また、審査は、上記の関係規程及び「独立行政法人日本学術振興会が行う科学研究費助成事業の審査の基本的考え方」（文部科学省科学技術・学術審議会決定）に基づいて制定した「科学研究費助成事業における審査及び評価に関する規程」に基づき、書面審査及び合議審査の2段階により、専門分野に近い複数の専門家による審査（ピア・レビュー）によって学術的な重要性や波及効果の観点等から厳正・公正に審査が行われた旨の報告を受けた。事業計画書については採択課題を確認した上で承認を行った。

4. 学術研究助成基金の管理については、特別な勘定を設けることで区分経理を行い、基金管理委員会等で定めた関係規程にのっとり、安全性と収益性に配慮した適切な運用が図られた。また、研究費の不正使用等を行った者に対する罰則を強化するため、取扱要領を改正するとともに、研究費の不正使用等を防止するため、研究機関に対する不正防止のための体制整備や内部監査実施等の義務付け、研修会・説明会の実施及び研究者向けハンドブックの配布等により、適切な指導・助言を行った。なお、振興会においては、研究費が適正に使用されるよう、引き続き、執行管理の充実に向けた取組を行うことが必要である。
研究ノート

# 外国人研修生・技能実習生受入企業の賃金と生産性に関する一考察 $ ^{*} $

橋本 由紀**

## <要旨>

本稿では、外国人研修生・技能実習生を受入れる企業に着目し、受入企業の特徴を、地域・産業の平均賃金や平均労働生産性との比較によって明らかにする。産業レベルでは、外国人研修生・技能実習生を多く受入れる産業ほど、従業員の賃金水準が低いことを実証する先行研究が多い。しかし、外国人研修生・技能実習生を外部労働市場労働者とみなすとき、内部労働市場労働者としての日本人正規従業員の賃金水準の高低は、理論上、明らかでない。そこで、受入企業が、2つのパターン—①定型的作業を外国人研修生・技能実習生に割り振りつつ、熟練を要する仕事には留保賃金の高い日本人労働者を活用して高い生産性を達成するケース、②提示賃金に応じる日本人労働者では必要労働力を確保できず、操業継続のために外国人研修生・技能実習生を使うケースに大別されると考え、両仮説の妥当性の検証と該当企業の識別を試みる。実証分析では、JITCOが発行する出版物等から外国人研修生・技能実習生受入企業約550社を特定し、ハローワークの求人データベースと工業統計調査の個票をマッチングしたデータを使用する。分析の結果、賃金競争力や労働生産性の低い企業を中心に彼らを活用する傾向がある一方で、地域・産業平均以上の賃金を提示したり、産業平均以上の労働生産性を達成する受入企業がサンプル中3-4割程度存在することも同時にわかった。こうした高生産性企業では、実習生等と日本人従業員とが効率的に業務を分担することで高い生産性を達成している可能性が示唆される。

JEL Classification: J15, J18, J31

Key Words: 外国人研修生·技能実習生、生産性、求人賃金
# Wages and Productivity in Firms using Foreign Trainees

By Yuki HASHIMOTO

## Abstract

In order to examine the characteristics of firms that use the Industrial Training and Technical Internship Program and employ low-wage intern trainees from developing countries, this paper focuses on these firms by comparing the average wage and labor productivity in the same prefecture and industry. Recent empirical works at the industry level have emphasized the negative effects of the program on the average wages of native workers. However, the model does not clarify the direction of change in the native regular workers' wage in the internal labor market when firms hire foreigners to work in the external labor market. The empirical analysis in this paper is based on JITCO publications, which helped identify the firms that use the program, the job-offer database by Hellowork, and a census of manufactures. Analysis results indicate that firms in the manufacturing industry tend to use the program to offer Japanese workers lower wages than the average wages in the same area and industry, and have lower labor productivity than the corresponding average in the same area and industry. In other words, this program is used by firms that lack competitive wages and have low levels of labor productivity. On the other hand, more than 30% of firms with foreign workers offer above average wages and achieve high labor productivity. These firms possibly share the workload efficiently between the foreign trainees and Japanese employees, leading to higher productivity.

JEL Classification: J15, J18, J31

Key Words: Industrial Training and Technical Internship Program; Labor productivity; Offer wage
### 1. はじめに

少子高齢化の下で持続的な経済成長を達成するためには、限られた労働力を効率的に割り振り、生産性を高めていくという視点が欠かせない。日本人労働者が減少し必要労働力を確保できない場合に、外国人労働者を潜在労働力として考える経営者は少なくなく、不況下でも外国人労働者数が増加し続けた事実はこうした経営者の労働力確保行動の証左であるように思われる。中でも過去10年間で顕著に増加したのは、政府が積極的に受け入れを進める専門的・技術的分野の外国人労働者ではなく、それ以外の在留資格で入国し、専門的・技術的分野以外の職種で就労する外国人労働者であった。

本稿では、専門的・技術的分野以外の外国人労働者グループの中でも、その「使い勝手」のよさから、企業が日系人労働者以上に重宝し、急速に受入実績が伸びた外国人研修生・技能実習生に着目する。外国人研修・技能実習制度を扱った先行研究の蓄積も増えてきたが、実習生等受入企業を特定することの困難さから、定量的にはJITCO（財団法人国際研修協力機構）が発行する公表データから産業別・都道府県別に全体の傾向を確認することが精々であった。ゆえに、受入企業がもつ特徴や多様性の分析にまで踏み込んで制度の実態を明らかにするような研究は筆者の知る限りほとんどない。

例えば、村上(2001)や志甫（2007）は、一人当たりの雇用者報酬の低い業種（食料品製造業・繊維製造業）ほど、外国人研修生比率が高い傾向があることを明らかにしている。一方で、こうした業種にあっても、大多数の企業は外国人研修生・技能実習生の受入れを行っていない $ ^{1} $ 。すなわち、同一産業、同一地域、同一協同組合に属する企業であっても、外国人研修生・技能実習生を利用していない企業の方が圧倒的に多い。よって、産業レベルの分析では、なぜ外国人研修生・技能実習生を受け入れる企業とそうでない企業があるのか、そしてこの差を規定する要因は何なのかという問には答えられない。このパズルを解くためには、畢竟、分析の対象は企業となる。

外国人研修生・技能実習生受入企業を対象にした様々な事例調査の結果をみると、彼らは日本人労働者の確保が困難な産業の中小企業を中心に積極的に活用されてきたことがわかる。一方で、JITCOが研修・技能実習の成果向上促進を目的に刊行する「成果事例集」で取り上げられた企業には、労働者確保に難儀するとは思われないような企業も少なくない。そこから、外国人研修生・技能実習生の受入企業は一様ではなく、2つのパターンー、①短期間で習得可能な定型的作業を実習生等に割り振りつつ、熟練が必要な仕事には留保賃金の高い日本人労働者を活用し、高い生産性を達成するケースと、②提示する求人賃金に応じる日本人労働者では必要な労働力を確保できず、操業継続のためには実習生等を使わざるを得ないケースに大別されるのではないかと考え、両仮説の妥当性の検証と該当企業の識別を試みる。
具体的には、JITCOが発行する出版物等から外国人研修生・技能実習生受入企業約550社を特定し、これら受入企業の特徴を地域・産業平均との比較によって明らかにする。そして、賃金競争力や労働生産性の低い企業を中心に彼らを受け入れる傾向があることを確認する。しかし、地域・産業平均以上の賃金を提示したり、産業平均以上の労働生産性を達成する受入企業がサンプル中3-4割程度存在することも同時にわかり、制度を利用する企業は多様である。

本稿の構成は以下のとおりである。第2章では、主にJITCO白書の公表データから、制度の実態を概観する。第3章は、理論モデルなどを踏まえ、受入動機に関する仮説を提示する。第4章で分析に使用するデータの説明をし、続く第5章で仮説を実証する。第6章は、まとめと今後の課題である。

## 2 ．外国人研修・技能実習制度の概況

本稿の主眼は、外国人研修・技能実習制度を利用する企業の分析にあるため、制度の詳細は先行研究を参照されたい $ ^{2} $ 。それでも、①1990年の法務省告示（第246号及び第247号）によって、それまで海外進出企業に限定されていた外国人研修事業が、海外展開のない中小企業に対しても事業協同組合や商工会を通じた「団体監理型」研修として認められたこと、②経済団体からの外国人研修制度の充実を求める提案を受けて関係省庁で検討が進められた結果、研修生の入国・在留手続きや技能実習生への移行手続きを支援する国際研修協力機構（JITCO）が設立され、JITCOへの委託事業という形で1993年に技能実習制度が創設されたこと（濱口2007）—の二点は重要な制度の転換点として述べ置く必要があるだろう。

そして「2008年度版 JITCO 白書」によれば、2007年には102,018人の外国人研修生が入国し、2006年に入国した研修生のうち60,177人が技能実習生への移行申請を行っている。技能実習生は最長2年間の在留が認められるため、2005年に移行申請を行った51,016人全てが2007年も技能実習生として在留していると仮定すると、2007年時点で、最も多く見積もって213,211人の外国人研修生・技能実習生が日本に在留していたことになる。

外国人研修制度と技能実習制度は、労働者性の有無、労働法規の適用の有無などの要件に相違があるとはいえ、制度創設の意図にはじまり約3分の2の研修生が翌年技能実習生
に移行している現実も踏まえると、両制度を一連の制度とみなして差支えないだろう $ ^{5} $ 。また、第4章で分析対象とするサンプル企業の大半が、研修生と技能実習生の両方を使っていた。そこで、本稿では以降、明確な区別を要する場合を除き研修生と技能実習生を「実習生等」と総称する。

続いて実習生等の受入状況をみると、1990年の法務省告示が転換点となり、大企業中心の企業単独型受入れは全体に占めるシェア、実数とも漸減傾向にある一方、団体監理型受入れは右肩上がりに増加している（図2-1）。2007年では、JITCOの支援を受けて入国した研修生 $ ^{71,762} $ 人のうち64,807人（90.3%）、技能実習移行申請者では60,177人のうち57,614人（95.7%）が団体監理型であった。この団体監理型受入れは、企業が一次受入機関を介在せずに直接受入れる企業単独型と比較して、中小規模の企業に集中している。2007年実績では、JITCO支援の団体監理型研修生のうち57,229人（88.3%）が従業員300人未満の中小企業によって受入れられていた $ ^{7} $ 。

図2－1 受入れ形態別 JITCO 支援研修生の推移

出所：JITCO白書（各年版）
図2－2 技能実習生への支給予定賃金(基本給)と高校卒者の初任給額の比較

出所:[実習生賃金]2008年度JITCO白書

[高卒初任給]平成19年賃金構造基本統計調査

さらに、研修生について、受入形態別に研修職種をみると、ここでも団体監理型と企業単独型では異なる特徴が観察される。団体監理型受入れの研修生は、機械・金属（34.7%）、繊維・衣服（23.0%）、食料品製造（14.6%）、農業（9.7%）、建設（9.0%）の職種分野での受入れが多い。一方、企業単独型は、機械・金属分野（56.8%）での受入れが突出している。技能実習生移行申請者も、研修生と同様、機械・金属と繊維・衣服分野での割合が高い。

そして、技能実習生の賃金 $ ^{8} $ は、日本人労働者の平均より低いことは言うまでもなく、高卒初任給平均も下回る（図2-2）。図の高卒初任給は、企業規模10－99人の小企業の数値である。この図からは、本国で職務経験を有した上で選抜されかつ日本でも1年間の研修を経た技能実習生の賃金は、職務経験のない小企業の日本人労働者の賃金よりも低いことがわかる $ ^{9} $ 。実際、技能実習生の賃金は、地域・産業の最低賃金を目安に相場が形成され、その水準は受入団体の指導に従って決定されるため、同一地域・産業であれば分散は小さい（国際研修協力機構2001）。

では、中小企業を中心に実習生等の受入れが拡大した背景にはどのような事情があった
のだろうか。1995年に日本労働研究機構が中小企業団体を対象に実施したアンケート調査によると、会員企業の研修生受入理由として最も多かったのは「現場労働者の不足」であった $ ^{10} $ （日本労働研究機構1997）。そして、各産業の個別の事情 $ ^{11} $ はあれ、全ての産業に共通するのは、産業構造の変化や相対的な労働条件の悪さゆえに日本人労働者の採用が困難になった結果、一部企業が実習生等の受入れに踏み切り、受入れ後は事業の継続に不可欠な労働力として活用が進む現実である。

### 3. 労働需要モデルと仮説

### 3.1 実習生活用の理論的メカニズム

前章より、「人手不足への対応」が、実習生等受入れの主要動機として推測され、その原因は、企業が日本人従業員の満足する水準の賃金を支払うことができない（賃金水準の問題）か、もしくは企業が日本人従業員の希望する働き方を提供できない（労働の質の問題）のいずれかもしくは両方に要約される。そして、両者は結局、企業が労働者の留保賃金以上の賃金を支払えないという賃金の問題に帰着する $ ^{12} $ 。すなわち、企業は、各々の支払い能力や選好に応じた賃金を労働者に提示するが、求める質の労働者の留保賃金以上の額を提示できなければ、必要分の労働者を確保できない $ ^{13} $ 。

では、人手不足に悩む企業はなぜ実習生等を受け入れるのだろうか。この問に対して、実習生等の雇用コストが日本人労働者よりも低いという説明は十分でない。単純な利潤最大化（費用最小化）モデルを想定すると、「最低賃金水準で実習生等を受け入れる企業が、利潤最大化を達成し、実習生を獲得できなかった企業は、次に雇用コストの低い日本人労働者を採用する」ことになり、前章でみた、まず日本人労働者を雇用したいと考える企業が多いアンケート調査の結果とは整合しないからである。

Weiss(1980)は、情報の非対称性下で、賃金が下方に硬直的となること、採用と解雇が同時に起こることを定式化した。そして、モデルより、観察可能な特性に基づいて労働者をグループに分け、労働者のコストあたりの生産性（効率性）を基準にグループを順序付けし、生産性が高いと評価する労働者グループから順に採用する、という企業行動を説明する $ ^{14} $ 。Weiss（1980）に沿って日本企業の行動を考えると、企業は、支払い可能な賃金総額
を予算制約として、生産性を高く評価するグループの労働者から順に採用し、利潤最大化を目指す。そして、現状の労働力構成に満足しない企業の一部が、新たなグループとして実習生等の利用を考えるようになる。

実習生等受入企業と非受入企業が同時に存在するのは、現在の求人賃金の水準で日本人労働者を確保できるか否かと、できない場合に実習生等か別のタイプの日本人労働者を選ぶのかという選好が企業間で異なることによる $ ^{15} $ 。例えば、ある企業では、離職率の高い日本人若年労働者や就労時間に制約のあるパートタイム労働者を、実習生等よりもコストあたりの生産性が低い労働者グループと評価するかもしれない。また、技術水準が日本人労働者と実習生等で同レベルの場合には、賃金水準が低いほど効率性は高まるので、実習生等を受け入れるインセンティブはより高まるだろう。すなわち、実習生等は、正規労働者や派遣労働者、パートタイム労働者とともに労働者の一グループとして位置づけられ、企業の優先順位に従って受入れが決定される。どのタイプの労働者をより評価し需要するかは、経営状態や労働者に求めるスキルによって企業ごとに異なるため、実習生等受入企業も多様となる。そして、実習生等の生産性や効率性を高く評価する企業が、実習生等の受け入れに踏み切る。

### 3.2 実習生等受入企業の類型化

次に、どのような企業が実習生等を受け入れるのかを考えたい。次章以降で、日本人労働者の賃金水準に着目し、受入企業の特徴を検討するが、本節では、まず、理論モデルからは、実習生等（外部市場労働者）受入れ後の日本人労働者（内部市場労働者）の賃金水準や変化の方向を予見できないことを示す。そして、受入企業の日本人労働者の賃金が、高低両方ありうることを議論し、実習生等受入企業を2タイプに類型化する。

Ishikawa(1981)および石川（1991:230）は、Thurow(1975)の仕事競争モデルを拡張し、外部労働賃金が外部労働市場で競争（外生）的に与えられたときに、企業はどのように内部労働賃金と資本設備投資に残りの利潤を分配するかを定式化している。モデルより、内部労働賃金が、外生的に与えられる労働者の交渉力の強さを反映した加重平均値として得られるとすると、外部労働賃金が上昇（下降）する場合、企業の利潤率は必ず減少（増加）するが、内部労働者賃金の変化の方向は確定しない。

すなわち、外部労働市場労働者として実習生等を導入する企業で、正規に雇用される日本人労働者の賃金（内部労働賃金）が高まるか否かは、理論モデルからは明らかでなく、実証問題に帰着する $ ^{16} $ 。

景気の変動にも関わらず、実習生等受入企業が一貫して増加してきた事実（図2-1）は、
コストあたりの生産性の観点でみた実習生等の評価の高さを示唆している。第2章でみたように、実習生等は本国である程度の訓練を受けた労働者にもかかわらず、日本での賃金は最低賃金水準に固定されている。よって、彼らの賃金は、同じ職種で同程度の経験を有する日本人労働者よりも低く、企業はその差を余剰として享受する $ ^{17} $ 。ゆえに、これまでは、産業間・産業内の競争力に劣る企業が、日本人労働者が希望する水準の賃金を提示できない結果、留保賃金の低い実習生等を導入し辛うじて操業を継続すること考えられ、これを確認する実態調査結果も多い。そして、制度自体に対しても、生産性の低い企業・産業の存続に寄与しているとの批判がなされてきた $ ^{18} $ 。

ところが近年、実習生等の受入れが労働力確保の最終手段とは言い切れないような事例を捉えた先行研究がみられるようになっている $ ^{19} $ 。また、生産性の高い企業も実習生等を受け入れるインセンティブを有することは、Weiss（1980）モデルの含意から類推されるほか、石川（1991）のモデルからも、受入企業の従業員（内部市場労働者）の賃金水準が一定の傾向をもつものではない（低いわけではない）ことをみた。すなわち、人材活用戦略の中で、低賃金かつ離職のリスクのない労働力というメリットが生きるように実習生等を配置し、積極的に活用している高生産性企業の存在も考慮する必要があるように思われる。こうした企業では、実習生等がもたらす余剰を提示賃金プレミアムへ割振ることで高い求人賃金を提示し、以前には採用が叶わなかった生産性の高い日本人労働者を獲得する確率が高まっているかもしれない。

ここまでの議論を踏まえ、実習生等受入企業を2つのタイプに類型化し、以下の仮説を提示する。

仮説①：企業は、短期間で習得可能な定型的作業を担う外部労働市場労働者として実習生等を受入れ、熟練が必要な仕事や管理的業務を担う内部労働市場労働者として留保賃金の高い日本人労働者を雇用し、効率的な分業によって高生産性を達成する。

仮説②：企業は、留保賃金の低い実習生等を利用してもなお、日本人労働者の留保賃金の平均的水準を下回る賃金しか提示できず、低賃金オファーに応じる日本人労働者を雇用して操業を継続する。
両仮説の間で、実習生等に人手不足の解消と賃金コストの節約を求めるという労務管理上の目的は共通しているが、イメージされる企業像は大きく異なる。

### 3.3 提示賃金と生産性

4 章以降で、受入企業は、前節で提示した 2 つの仮説のいずれに当てはまり、また産業による特色はみられるのかを検討する。そして、従来イメージとは異なる仮説①の動機で実習生等を受け入れる企業がどの程度存在しているのかを定量的に示す。あわせて、2 つのタイプの差を規定する指標を捉え、受入企業の特徴を明らかにしたい。ただしその前に、仮説の前提となる（提示）賃金と生産性の比例関係について、理論と実証の両面から確認しておく。

はじめに簡単な理論モデル $ ^{20} $ を考える。2つの生産要素として労働投入Lと資本投入Kを考え、そこから得られる産出量をQとする。このとき生産関数は、

$$ Q=F(L,K)\quad L>0\text{、}K>0 $$

として与えられる。L と K は連続と仮定し、生産関数は以下の条件を満たすとする。

① 生産関数 F は連続で、2 回微分可能。

② 労働および資本の限界生産力は正かつ、遅減。すなわち

$$ F_{_{L}}=\frac{\partial Q}{\partial L}>0\ ,\quad F_{_{K}}=\frac{\partial Q}{\partial K}>0\ ,\quad F_{_{LL}}=\frac{\partial^{2}Q}{\partial^{2}L}<0\ ,\quad F_{_{KK}}=\frac{\partial^{2}Q}{\partial^{2}K}<0 $$

そして、製品価格を p 、労働投入 L の価格（賃金率）を w 、資本投入 K の価格を r とすると、企業利潤 π は、

$$ \pi=pQ-wL-rK $$

と書き表せる。さらに、労働市場と財市場はともに完全競争的であると仮定すると、製品の市場価格pは、企業にとって所与となる。このとき、利潤最大化のための必要条件は、

$$ \begin{aligned}&pF_{_{L}}-w=0\\&pF_{_{K}}-r=0\\ \end{aligned} $$

となる。p は所与で正であるから、理論的には、労働の限界生産力 $ F_{L} $ は実質賃金率 w/p と一致する。

実証分析でも、Abowd, Kramarz and Margolis (1999) が、フランスの企業では、労働者に高い賃金を支払う企業ほど生産性が高いこと、Fox and Smeets (2010) はデンマークの企業について、生産性（TFP）の格差は賃金格差によって説明できる部分が大きいことを明らかにしている。日本企業についても、川口・神林・金・権・清水谷・深尾・牧野・横山 (2007) が、工業統計調査と賃金構造基本調査を用いて、賃金と生産性の乖離を測定している。そ
の結果、労働生産性と賃金は完全に一致するわけではないが、潜在経験年数20年程度（40歳前後）までは、正の相関があることが確認された。

以上、理論モデルと実証分析結果の両方から、賃金情報を生産性の代理指標として用いることの妥当性が示された。

そして、地域・産業の平均賃金が平均的企業の生産性を代理すると考えると、仮説①に該当する企業の賃金は地域・産業平均よりも高く、仮説②に該当する企業では低いことが予想される。つまり、受入企業の生産性の高低の区別は、受入企業の賃金が、地域・産業の平均賃金からどの方向に乖離しているかをみることで可能になる。

### 4. データ

### 4.1 受入企業のデータ

実証分析を行うためには、まず、実習生等を活用する企業を特定する必要がある。だが、第1章でも述べたように、実習生等活用の有無を調査した公刊データは存在しない。そこで、制度実態の広報のためにJITCOが発行する出版物 $ ^{21} $ に着目し、これらのバックナンバーから、実習生等受入企業約800社を特定した。次に、賃金情報を得るために、企業名と所在地を手掛かりとして、ハローワークのインターネットサイトにある求人情報をマッチングし、最終的に551社のサンプルを得た。

JITCO 出版物からは、受入企業名、企業所在地、（団体監理型の場合は）受入団体名、産業分野、実習生等の国籍がわかる $ ^{22} $ 。そして、ハローワーク求人情報 $ ^{23} $ からは、受入企業所在地、（日本人労働者への）求人賃金（下限・上限）、総従業員数、事業所従業員数、うち女性従業員数、雇用形態が得られる。求人賃金は、技能実習生の賃金や地域・産業の平均賃金との比較を容易にするため、経験・年齢不問の求人に限って採用し、1企業1サンプルとして推定に用いる。

データの記述統計と受入形態・出身国籍の構成は表4-1および4-2のとおりである $ ^{24} $ 。