Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
How Does Information Technology Pay Off?

Firm-level Evidence in Organizational Structures and Human Resource Management

Akihiko Shinozaki $ ^{*} $

## [Abstract]

The purpose of this study is to investigate how corporate reforms in organizational structures and human resource management affect the effective use of information technology based on the nation-wide survey data from 3141 firms. Multiple comparison analysis revealed four observations. First, reforms in organizational structures and human resource management significantly affect the effectiveness of information technology. Second, small size firms have difficulties on human resource management in their use of the technology. Third, some industries such as medical service and education are less enthusiastic to effective use of information technology. Fourth, heavy users of information technology are located in Tokyo Metropolitan, but they are not always successful in the “effective” use of the technology due to the mismatch of corporate reforms.

Keywords: Information Technology, Corporate Reforms, Organizational Structures, Human Resource Management, Firm Size, Regional Differences, Japanese Industry.

JEL Code: D21, L25, O12
## 〔要旨〕

## Ⅰ．研究の趣旨

情報化への取組みとその効果に関して、いくつかの先行研究によると、組織改革や人的資源の対応といった業務見直しが盛んな企業ほど情報化の効果が高いという実証結果が得られている。ただし、企業レベルのデータを用いた先行研究では、サンプル数の制約などから、規模別、地域別、業種別といった要因について3水準以上のカテゴリー（例えば、企業規模要因について大企業、中堅企業、中小企業のカテゴリー、地域別要因について北海道から九州までのカテゴリー、産業別要因について業種カテゴリー）に分けた上で詳細な多重比較（カテゴリー相互間の相違分析）を加えた分析はなされていない。

本稿では、平成15年情報処理実態調査（経済産業省）の71調査項目について得られた3141社からの有効回答をもとに、情報化への取組み度、組織改革度、人的資源の対応度、情報化の効果の4項目についてスコア化した上で、企業規模については5カテゴリー、地域については9カテゴリー、業種については27カテゴリーに分類し、(1)カテゴリー相互間にどのような有意差がみられるか、(2)情報化への「取組み度、組織改革度、人的資源の対応度」が高い企業と低い企業ならびに中間企業で「情報化の効果」にどのような差がみられるか、(3)また、それらが規模別、地域別、業種別の企業分布にどう対応しているか、などを明らかにする。

## Ⅱ．分析の方法

本稿では、企業規模、地域、業種のそれぞれについて、3水準以上のカテゴリーに分けた相互比較を行うため、2水準の比較において有意差の検定に用いられるt検定では不十分である。そこで、Games-Howell法による多重比較の検定を行い、例えば、日本を9地域に分類した場合に、どの地域とどの地域の間に有意な差が観察されるか、あるいは、情報化、組織改革、人的対応の複数の組み合わせのどの企業群に有意差があるかなど、多面的な検証を試みる。

はじめに、(1)4つの分析項目それぞれについて、企業規模別、地域別、業種別の多重比較分析を行い、続いて、(2)情報化スコア、組織スコア、人的スコアの3項目について高スコアと低スコアに二分類した上で、「情報化と組織」、「情報化と人的」のマトリクスでそれぞれ4つのカテゴリーに分類し、カテゴリー相互間で情報化の「効果スコア」にどのような有意な差がみられるか、さらに、(3)「情報化と組織と人的」の組み合わせによる8カテゴリー相互間で情報化の「効果スコア」にどのような有意差がみられるかを検証し、その結果に、企業規模別、地域別の企業分布を対応させて分析を掘り下げる。

## I II．分析結果の主なポイント

企業規模別の多重比較分析を総括すると、情報化の効果については、企業規模別にみて、
すべてのカテゴリー間で有意な格差が観察され、大企業ほど効果が高く、中小企業ほど低いという結果がえられた。要因別に掘り下げてみると、小企業と中小企業との間では、情報化への取り組みや組織改革の面で有意差がなかったのに対して、人的対応については、両者間に有意な差（より規模の小さな企業が低い）が観察され、より規模の小さな企業の人的対応の困難さが情報化の効果に影響していると考えられる。

地域別の多重比較分析を総括すると、情報化への取り組みという面では東京一極集中型の特徴がみられるものの、他の地域間には一部を除いて目立った格差は観察されない。さらに、情報化の効果という面では、東京一極集中の度合いも低下し、北日本がやや低い傾向はあるものの、地域間に大きな格差が広がっているとはいえない。

業種別多重比較の結果を総括すると、情報化への取り組み度に関しては、業種間で格差の範囲が広いものの、組織改革や人的対応、情報化の効果については、相対的に格差の範囲が狭い。また、個別の業種では、情報化への取り組み度で情報サービスの高さ際立っている半面、医療の遅れが目立つ。他方、情報化の効果の面では、情報サービスも他産業と有意差はないが教育産業の遅れが目立つことが特徴的である。

情報化、組織改革、人的対応の程度によってカテゴリー分類し、情報化の効果にどのような有意差が生まれているかを多重比較すると、すべてに積極的な取り組みのある企業は高い効果を生んでいるが、いずれかの取り組みが劣る企業は、充分な効果を挙げることができないという結果が得られた。情報化への取り組みが盛んでも組織改革や人的資源への対応が不十分な企業では、情報化への取り組みは遅れていても組織改革か人的対応がしっかりしている企業との間に効果の面で有意差がなく、場合によっては、むしろ有意に低い効果しか得られないこともある。

さらに、この結果を、企業規模別の分布や地域別、業種別の分布にあてはめると、大企業ほど高い効果をもたらすカテゴリーに多く分布し、小企業ほど低い効果しか生まないカテゴリーに多く分布していることが明らかとなった。同様に、地域別の企業分布を重ねてみると、情報化への取り組みが高い企業群は東京都に多く分布しているものの、情報化は低くても高い効果をもたらすようなカテゴリーの企業群は東京都以外に多く分布しているため、情報化で際立っていた東京一極集中が効果の面で薄らぐ結果となっている。

## Ⅳ．結び

以上、本稿の分析により、情報化が充分な効果を生み出すためには、組織改革や人的資源の対応など業務の見直しが必要不可欠であり、その対応度の違いが規模別、地域別、業種別格差の背景になっていることが明らかとなった。残された分析上の課題は、第一に、情報化への取組み、組織改革、人的対応が情報化の効果に及ぼす影響について、主効果と交互作用に掘り下げた分析、第二に、情報化とその効果について、企業業績や株式市場の企業評価など客観的な指標とアンケート調査の結果とを関連付けた分析である。
## 〔本 論〕

## 1 ．はじめに：本稿の目的

本稿では、経済産業省が実施した平成15年情報処理実態調査（調査時点2003年3月31日現在、対象企業9500社、有効回答4491社）の中から、情報化への取り組み、組織改革、人的資源の対応など本研究に関連する71の調査項目について、共通回答が得られた3141社のデータをもとに実証分析を行う。具体的には、企業規模別、地域別、業種別にいくつかのカテゴリーに分け、カテゴリー相互間でどのような差がみられるかを多重比較分析した上で、情報化への取り組み、組織改革、人的資源の対応の違いが情報化の効果にどう影響しているかを検証する。

情報化の進展とその経済的効果については、1980年代以降、主として生産性との関連性に着目して、米国を中心に実証分析が積み重ねられてきた $ ^{1} $ 。1990年代序盤ごろまでは、情報化が進展しても生産性の向上（生産性上昇率の加速）が観察されないというソローの「生産性パラドックス」を支持する分析結果が多くみられたが、その後のパソコンとインターネットを中心とした情報化の進展に伴い状況が変化した。1990年代末頃からは、企業レベルのミクロ分析、産業レベルのセミマクロ分析、経済全体のマクロ分析によって、情報化が生産性の向上に寄与していることを示す研究結果が相次いだ $ ^{2} $ 。このため、今ではソローの「生産性パラドックス」は解消したというコンセンサスが形成されている $ ^{3} $ 。

ただし、情報化に取り組みさえすれば自動的にプラスの効果が導かれるわけではない。かつて Hammer(1990)が指摘したように、情報技術の導入に伴い、社内の業務フローや社外との取引の見直しといった組織改革や、専門人材の採用や既存従業員の教育・訓練といった人的資源の対応がなければ、充分な効果をあげることは難しいとみられる。この点は、Brynjolfsson, et al.(2002)の実証研究などでも明らかにされている。

日本についても、情報化への取り組みとその効果に関して、様々な実証分析がなされており、いくつかの研究では情報化が生産性向上に一定の効果を与えていると指摘されているが $ ^{4} $ 、企業レベルのミクロ分析結果によると、日本企業についても、組織改革や人的資源の対応が高い企業ほど情報化の効果が高いという結果が示されている $ ^{5} $ 。ただし、企業レベルの先行研究では、サンプル数の制約などから、さらにいくつかの要因について3水準以上のカテゴリー（例えば、企業規模要因について大企業、中堅企業、中小企業のカテゴリー、地域別要因について北海道から九州までのカテゴリー、産業別要因について業種カテゴリー）に分けた上での詳細な多重比較分析（カテゴリー相互間の有意差分析）には充分取り
組まれていない $ ^{6} $ 。

そこで本稿では、情報化への取組み度、組織改革度、人的資源の対応度、情報化の効果の4項目について、71の調査項目に対する回答結果から個別企業ごとにスコア化を行った上で、企業規模については5カテゴリー、地域については9カテゴリー、業種については27カテゴリーに分け、カテゴリー相互間でどのような有意差がみられるかの検証を行う。さらに、情報化への取組み度、組織改革度、人的資源の対応度について平均より高い企業と低い企業に二分した上で、「情報化と組織改革」「情報化と人的対応」の二元配置で「情報化の効果」にどのような差がみられるか、また、「情報化と組織改革と人的対応」の三元配置で「情報化の効果」にどのような差がみられるかを、企業規模や地域別の分布状況も適応させながら分析する。最後に、企業の財務データとのマッチングが可能な424社について、情報化への取組みが付加価値生産性の向上に有意な影響を及ぼしているか、若干の検討を加える。

## 2 ．分析の方法とデータ処理

## （１）分析の方法

本稿の分析では、まず、平成15年情報処理実態調査の回答結果をもとに、(a)情報化への取組み度（情報化スコア）(b)情報化に伴う組織改革度（組織スコア）(c)情報化に伴う人的資源の対応度（人的スコア）(d)情報化の効果（効果スコア）の4つの分析項目について、全部で71の回答項目をもとにスコア化を行う。その上で、(ア)企業規模別、(イ)地域別、(ウ)業種別の観点からいくつかのカテゴリーに分類し、それぞれの項目のスコアについてカテゴリーの違い（企業規模の違い、地域の違い、業種の違い）によって相互の間にどのような有意差がみられるかを検証する。

この場合、2つのカテゴリー間（例えば、東日本と西日本）の比較であれば、平均スコアに有意な差があるか否かの検証は通常のt検定で可能だが、3水準以上のカテゴリーに関しては多重比較検定を行う必要があり、本稿では、Games-Howell法による多重比較検定を行う。これによって、企業規模を5水準に分けた場合にどの企業規模間に有意差が観察されるか、あるいは、日本を9地域に分類した場合に、どの地域とどの地域の間に有意な差が観察されるか、などの多面的な検証が可能となる。そこで、本稿では、まず4つの分析項目それぞれについて、企業規模別、地域別、業種別の多重比較検定を行う。

続いて、情報化スコア、組織スコア、人的スコアの3項目について、それぞれ高スコアと低スコアに二分類し、「情報化と組織」「情報化と人的」の二元配置で4つのカテゴリーに分け（図1）、カテゴリーの違いによって情報化の「効果スコア」に有意な差がみられるか否かを多重比較する。さらに、「情報化と組織と人的」の三元配置で8つのカテゴリーに分類し（図2）、カテゴリーの違いによって情報化の「効果スコア」に有意な差がみられるか
否かを多重比較した上で、この結果を企業規模別、地域別、業種別の分布と対応させて掘り下げた検討を加える $ ^{7} $ 。

情報処理実態調査の回答結果を用いた分析の方法は以上のとおりであるが、本稿の最後に、情報化スコアが企業の付加価値生産性にプラスの影響を与えているか否かを検証すべく、日本政策投資銀行の企業財務データとマッチングさせて生産関数モデルの推定を試みる。ここで用いるのは、一般的なコブ＝ダグラス型生産関数に情報化スコアやカテゴリーダミーを変数に加えた下記のような簡便なモデルである。

(1) $ ln(V/L)=\alpha+\beta ln(K/L)+\gamma ITscore $

$$ (2)ln(V/L){=}\alpha{+}\beta ln(K/L){+}\gamma_{1}D_{1}{+}\gamma_{2}D_{2}{+}\gamma_{3}D_{3}{+}\gamma_{4}D_{4}{+}\gamma_{5}D_{5}{+}\gamma_{6}D_{6}{+}\gamma_{7}D_{7} $$

但し、V：財務データによる付加価値、L：総従業員数、K：財務データによる総資産、ITscore：本稿で算出した情報化スコア、 $ D_{i} $ ：三元配置のカテゴリーダミー

## （２）４つの分析項目のスコア化

スコア化には情報処理実態調査の回答結果を用いるが、同調査は、コンピュータおよび情報処理サービスを利用している全国の民間事業者の中から無作為に抽出された9500社を対象に実施され、有効回答社数は4491社である。同調査のうち、本研究に関連する71の調査項目に対する回答結果をもとに、(a)情報化スコア、(b)組織スコア、(c)人的スコア、(d)効果スコアの4項目を、次の手順で10点満点のスコアに変換した（詳細は補論参照）。

## (a) 分析項目 1：情報化への取組み度（情報化スコア）

質問項目 2 - 1 「情報処理関係諸経費の状況」、同 3 「コンピュータ利用者と情報処理要員等の状況」、同 4 「コンピュータの導入形態別保有数（パソコン合計、LAN に接続している台数、インターネットに接続している台数）」をもとに、情報関連諸経費、コンピュータを利用する社員数、パソコン数、ネットワーク利用度に対する回答結果からスコア化を行った。調査項目は 24 項目であり、有効回答社数は 3913 社であった。

## (b) 分析項目 2：情報化に伴う組織改革度（組織スコア）

質問項目 12 「組織と権限」における「貴社では情報化投資の実施に伴って、過去 3 年の間に次のような組織・業務体制の見直しを行いましたか」における「社内の見直し」の調査項目と「社外と関連した見直し」の調査項目に対する回答結果からスコア化を行った。調査項目は、社内の見直しが 9 項目、社外と関連した見直しが 10 項目の合計 19 項目であり、有効回答社数は 4028 社であった。
## (c) 分析項目 3：情報化に伴う人的資源の対応度（人的スコア）

質問項目 12 「組織と権限」における「貴社では情報化投資の実施に伴って、過去 3 年の間に次のような組織・業務体制の見直しを行いましたか」における「情報化投資の実施に伴う人的対応について」の調査項目に対する回答結果からスコア化を行った。調査項目は 8 項目であり、有効回答社数は 3729 社であった。

## (d) 分析項目 4：情報化の効果（効果スコア）

質問項目 7 - 3 「情報システム導入による効果」の回答結果を活用し、「基幹系システム」と「基幹系以外のシステム」に 2 分類したうえで、A 業績、B 顧客、C 業務、D 学習の 4 つの大項目それぞれにある 5 つの質問項目に対する回答結果からスコア化を行った。調査項目は 20 であり、有効回答社数は 4103 社であった。

上記の方法によってスコア化されたデータ（共通回答 3141 社）の概要は、表 1 のとおりである。各項目のスコアは独立した算出基礎によるため、スコアの平均値について項目間の水準を厳密に比較することは意味を成さないが、傾向として、情報化の度合いを示すスコアが他の項目に比べて高く、組織改革の度合いや人的対応の程度を示すスコア、あるいは、情報化の効果を示すスコアが低い結果となっている。また、組織改革の度合いについては、社内見直しに比べて社外見直しのスコアが低い値となっている。

## （３）３つの観点からのカテゴリー化

次に、上記のスコア化によって共通回答が得られた3141社について、(1)企業規模別、(2)地域別、(3)業種別の3つの観点から、それぞれいくつかのカテゴリーに分けてデータの整理を行う。企業規模別カテゴリーについては、従業員数300人以下を中小企業、1000人超を大企業とし、その間を中堅企業と分類した上で、さらに、中小企業のうち従業員数100人以下を小企業、大企業のうち従業員数3000人超を巨大企業と定義して5つのカテゴリーに分類した（表2）。また、地域別カテゴリーについては、本社所在地をもとに情報処理実態調査の分類に沿って、北海道から九州・沖縄までを8分類した上で、関東について東京都を別途のカテゴリーに分け、全部で9つのカテゴリーに分類した（表3）。業種別カテゴリーについては、情報処理実態調査の分類による27分類をそのまま利用した。業種別の社数は、食品等（125）繊維（39）紙パ（30）化学（100）石油石炭（38）窯業土石（36）鉄鋼（43）非鉄（94）一般機械（137）電気機械（82）情通機械（110）輸送機械（95）精密機械（25）その他製造（79）鉱農林水（83）建設（125）電気ガス等（56）放送通信等（29）出版新聞（29）情報サービス（171）運輸（93）卸売（507）小売（323）金融保険（325）医療（28）教育（141）その他非製造（198）となっている。
## 3 ．多重比较分析

## （1） 企業規模別比較

情報化スコア、組織スコア、人的スコア、効果スコアの各項目について、企業規模別に多重比較した結果は、次のとおりである（表4）。

まず、情報化スコアをみると、企業規模が大きくなるにつれて高くなっていることが確認できるが、小企業と中小企業との間に有意な差はみられず、また、大企業と巨大企業の間にも有意な差がみられない。つまり、大企業になるほど情報化への取組み度が高く、中小企業や中堅企業との間に格差がみられるものの、従業員数300人以下の規模の小さな企業間、あるいは、1000人超の規模の大きな企業間では、情報化への取組み度に有意な差が観察されない。

組織改革への取り組み（組織スコア）についても、企業規模が大きくなるにつれて高くなっているが、ここでは、情報化スコアで有意差がなかった大企業と巨大企業との間、小企業と中小企業の間にも有意な差が観察される。ただし、小企業と中小企業の間の有意水準はそれほど高くなく、Tukey法による検定では $ ^{8} $ 、有意差が確認されない。したがって、はっきりとした格差とはいえない面がある。この点を、社内の見直しと社外の見直しに掘り下げてみると、社内の見直しはどの企業規模間でも有意差が観察されるが、社外の見直しについては、小企業と中小企業間で有意な差がみられない。

人的スコアについてみると、企業規模が大きくなるほど高くなるという傾向は、情報化スコアや組織スコアと同様であるが、有意性の検定において情報化スコアや組織スコアとは異なる結果がみられる。情報化では小企業と中小企業の間に有意な格差は観察されず、また、組織改革でも格差は鮮明ではなかったが、人的スコアに関しては、はっきりとした差が観察される。一方、組織改革の面で鮮明な格差が観察された大企業と巨大企業の間では、人的スコアに関しては有意水準がそれほど高くはない。すなわち、より規模の小さな企業間では、組織面よりも人的な面での格差が鮮明であり、より規模の大きな企業間では、人的な面よりも組織面の格差が鮮明になっているとみられる。

これらを踏まえて、企業規模別に情報化スコアを多重比較すると、企業規模が大きくなるほどスコアが高くなり、かつ、すべての企業規模間で有意な差が確認できる。つまり、情報化への取り組みで有意差がなかった小企業と中小企業との間に、効果の面では明らかな差が存在しており、これを、組織スコアと人的スコアの多重比較結果とあわせて解釈すると、組織改革や人的資源への対応に対する取り組みの遅れが、情報化の効果を削ぐものになっている様子が窺える。

以上、企業規模別の多重比較分析を総括すると、情報化の効果については、企業規模別にみて、すべてのカテゴリー間で有意な格差が観察され、大企業ほど効果が高く、中小企業ほど低いという結果になっている。要因別にみると、情報化スコアに有意差がなかった大
企業と巨大企業の間には、組織スコアと人的スコアに有意な差（特に組織スコアで）が観察され、より規模の大きな企業のほうが、組織改革にも人的資源の対応にもしっかりと取り組んでいる様子が窺え、それらが効果スコアの差に影響していると考えられる。また、小企業と中小企業との間では、情報化への取り組みで有意差がなく、組織改革の面でもはっきりとした格差は観察されなかったのに対して、人的対応については、両者間に有意な差（より規模の小さな企業が低い）が観察され、規模の小さな企業の人的対応の困難さが情報化の効果に影響しているものと考えられる。

## （2） 地域別比較

次に、情報化スコア、組織スコア、人的スコア、効果スコアの各項目について、地域別の多重比較を行った結果は、次のとおりである（表 5）。

情報化スコアについてみると、東京都が他の8地域に比べて突出して高く、四国以外の全地域との間で有意差が確認できる。東京都以外の地域では、四国、近畿、九州・沖縄、関東（除く東京都、以下同じ）、中国、北海道、中部・甲信越・北陸、東北の順でスコアが低下しているが、多重比較で有意な差が確認されるのは、東北と近畿、中部・甲信越・北陸と近畿、の2地域であり、他の地域間では有意な差は観察されない。

組織スコアについてみると、ここでも東京都が他の8地域に比べて突出して高く、四国以外の全地域との間に有意差が観察されるが、他の地域間には有意差が全く観察されない。社内スコアと社外スコアに分けて検討すると、社内スコアで有意差が観察されるのは、東京都と東北、東京都と関東、東京都と中部・甲信越・北陸、東京都と近畿、東京都と中国との5地域間であり、それ以外の地域間では有意な差が観察されない。社外スコアでは、東京都は近畿と四国を除く他の6地域との間に有意差が観察されるが、それ以外の地域間では有意な差は観察されない。

人的スコアについてみると、ここでも東京都が他の8地域と比べてスコアが高いが、有意な差が確認されるのは5地域で、中国、四国、九州・沖縄との間には、有意差が観察されない。また、その他の地域間では有意な差がない。

情報化の効果スコアについてみると、東京都の突出ぶりはなくなり、地域間で有意な差が観察されるところも限られてくる。有意差が観察されるのは、東京都と北海道、東京都と東北、東京都と関東、東北と近畿の4地域間のみであり、残る32通りの地域間の多重比較では、効果のスコアに有意な差が観察されなかった。

以上、地域別の多重比較分析を総括すると、情報化への取り組みという面では東京一極集中型の特徴がみられるものの、他の地域間では目立った格差は観察されない。さらに、情報化の効果という面では、東京一極集中の度合いも低下し、北日本がやや低い傾向はあるものの、地域間で格差の範囲が広がっている状況とはいえない。ただし、スコアの高い電力会社の影響が、地域別回答社数の過多によって平均スコアにバイアスを与えている可能性がある点は留意を要する。
（3）業種別比較

最後に、情報化スコア、組織スコア、人的スコア、効果スコアの各項目について、業種別の多重比較を行った結果は、次のとおりである（表6）。

情報化スコアについては351通りの業種間比較の組み合わせのうち、140の組み合わせで有意差が観察された。他の26業種に比べてスコアが高かった業種を有意差の業種数が多かった順にみると、情報サービスが抜きん出ており、放送通信と新聞出版を除く24業種との間で有意差が確認された。これに、金融保険（18業種との間で有意差）、新聞出版（16業種）、化学（14業種）、放送通信（11業種）、卸売（11業種）、情通機械（8業種）、電気ガス等（8業種）と続く。逆に、他の業種に比べて有意にスコアが低かった業種を有意差の業種数が多かった順にみると、医療が突出しており、繊維を除く25業種すべての間に有意差が確認された。これに、食品（11業種との間で有意差）、鉱業・農林水産（11業種）、小売（11業種）、繊維（10業種）、運輸（10業種）と続く。

組織スコアについて同様にみると、有意差が観察されたのは34の業種組み合わせにとどまり、情報化スコアに比べると業種間の格差はそれほど広がっていない。情報化で抜きん出ていた情報サービスも、有意にプラス差が確認できたのは、鉱業・農林水産、医療、教育、その他非製造業の4業種にとどまっている。他方、他の業種に比べて有意に低かったのは、医療と教育であり、特に医療は23業種との間で有意にマイナス差が観察された。

人的スコアについては、有意差が観察されたのはさらに減少して15組み合わせであった。ここでは、情報サービスが繊維、石油、非鉄金属、一般機械、鉱業・農林水産、建設、運輸、卸売、小売、医療、その他非製造業の11業種との間で有意に高くなっているのが目を引き、それ以外には有意差は広がっていない。

最後に、情報化の効果スコアをみると、351通りの業種間組み合わせのうち、有意差が観察されるのは18通りの組み合わせにとどまり、情報化スコアに比べると業種間の格差がそれほど大きくないことが窺える。ここでの特徴は、情報化スコアや組織スコア、人的スコアで他の業種と比べて有意に上位であった情報サービスのスコアがそれほど高くはなく（有意に高い業種数は皆無）むしろ情報通信機械に比べると有意に低いという結果になったこと、および、教育のスコアが目立って低く、14業種（食品、紙パ、化学、石油、鉄鋼、一般機械、電気機械、情報通信機械、輸送機械、その他製造業、電力ガス、卸売、小売、金融保険）と比較して有意に低いという結果が得られたことである。これについては、調査内容が組織運営上の情報化の効果になっているため、教育では、教室での情報化には力が注がれる反面、物品や書籍の購入といった学校事務の面で情報化の効果が上がっていないことを示唆するものと考えられる。

以上、業種別多重比較の結果をまとめると、全体として、情報化への取り組み度に関しては業種間で格差の範囲が広いものの、組織改革や人的対応、情報化の効果については、相対的に格差の範囲が狭い。また、個別の業種では、情報化への取り組み度で情報サービス
の高さ際立っている半面、情報化や組織改革への取り組みで医療の遅れが目立つこと、および、効果の面では情報サービスも他産業と有意差はなく、教育産業の遅れが目立つことなどが特徴的である。

## 4 ．情報化に伴う組織改革・人的対応と情報化の効果

## （１）二元配置（情報化と組織、情報化と人的）による多重比較

以下では、情報化スコア、組織スコア、人的スコアについて平均よりも高いグループと低いグループに分類した上で、情報化と組織の組み合わせ、および、情報化と人的の組み合わせごとにマトリクスをつくり、各カテゴリーの情報化効果にどのような有意差があるかの検証を行う。具体的には、情報化と組織の組み合わせについて、第Ⅰカテゴリー（情報化スコア：低、組織スコア：低）第Ⅱカテゴリー（低、高）第Ⅲカテゴリー（高、低）第Ⅳカテゴリー（高、高）とし、情報化と人的の組み合わせについては、組織と人的を読み替えた同様のカテゴリーとする。

4 つのカテゴリーについて多重比較を行った結果は表 7 のとおりである。まず、情報化と組織のマトリクスについてみると、効果スコアの平均値は、第 I カテゴリーが最も低く、次いで第 III、第 II、第 IV の順に高くなっている。また、どのカテゴリー間でも有意に差があると確認できるが、第 III と第 II の間ではスコア差が小さく、第 I と第 III、第 II と第 IV の間のスコア差は大きい。すなわち、情報化への取り組みと組織改革の程度がともに高い企業は、ともに低い企業に比べて効果が大きく、また、どちらか一方の取り組みが低い企業は、ともに低い企業に比べると効果があるものの、ともに高い企業との間には効果の差が大きい。そして、どちらか一方の取り組みが低い企業の場合は、情報化よりも組織改革への取り組みが高い効果を生むとみられる。

続いて、情報化と人的のマトリクスについてみると（表8）スコアの平均値は、第Ⅰカテゴリーが最も低く、次いで第III、第II、第IVの順に高くなっている。ただし、第IIIカテゴリーと第IIカテゴリーの差は有意なものではなく、同程度と判断される。それ以外のカテゴリー間では有意な差があると確認できるため、情報化への取り組みと人的資源の対応がともに高い企業は、ともに低い企業よりも高く、どちらか一方の取り組みが低い企業は、情報化と人的の重要度に差なく、その中間に位置することが明らかとなった。

### （２）. 三元配置（情報化と組織と人的）による多重比較

上記分析を踏まえて、次に情報化と組織と人的の3項目をすべて織り込んだカテゴリーに分類し、それぞれのカテゴリー間で情報化の効果スコアに有意差がみられるかを多重比較する。具体的には、第Iカテゴリー（情報化：低、組織：低、人的：低）第IIカテゴリー（低、低、高）第IIIカテゴリー（低、高、低）第IVカテゴリー（低、高、高）第Vカテゴリー（高、低、低）第VIカテゴリー（高、低、高）第VIIカテゴリー（高、高、低）第VIIIカテゴリー（高、高、高）の8カテゴリーとする。
8つのカテゴリーついて多重比較した結果は表9のとおりである。一瞥して明らかなのは、第Iカテゴリーの企業群は、他のどのカテゴリーの企業群と比較しても有意に情報化の効果スコアが低く、逆に、第VIIIカテゴリーの企業群は、他のどのカテゴリーの企業群と比較しても有意に情報化の効果スコアが高いということである。いずれか2項目が低い第II、第III、第Vカテゴリーについてみると、効果の平均スコアは、それぞれ2.5、2.7、2.4となっており、情報化よりも組織改革や人的対応の取組み度が高い方が効果の高まる傾向にあることを示唆しているが、これらの間には有意差が認められない。また、いずれか1項目が低い第IV、第VI、第VIIカテゴリーについてみると、効果の平均スコアは、それぞれ3.2、2.9、3.1となっており、情報化が低い第IVカテゴリーのスコアが最も高い点が興味を引くが、ここでも相互の間には有意差が観察されないため同程度と判断される。

注目されるのは次の三点である。第一に、情報化が低い第 II カテゴリーの効果が、情報化が高い第 V、第 VI カテゴリーの効果と有意差がないこと、第二に、情報化が低い第 III カテゴリーの効果が、情報化が高い第 V、第 VI、第 VII カテゴリーの効果と有意差がないこと、第三に、情報化が低い第 IV カテゴリーの効果が、情報化の高い第 VI、第 VII の効果と有意差がなく、むしろ、第 V カテゴリーよりも有意に効果が高いという結果が出ていることである。第一点目と第二点目は、情報化の程度が低くても組織改革か人的対応の程度が高ければ、情報化はしても組織改革や人的対応が遅れた企業とは差がないことを示し、第三点目は、情報化の程度が低くても組織改革と人的対応の両方にしっかり取り組んでいれば、情報化はしても組織改革か人的対応のいずれかをおろそかにした企業と差がなく、さらには、情報化しても組織改革と人的対応をともにおろそかにした企業より有意に高い効果を生むことを示している。

この結果をまとめると、すべてに積極的な取り組みのある企業は高い効果を生んでいるが、いずれかの取り組みが劣る企業は、スコアがかなり低下することから読み取れるように、充分な効果を挙げることができないという結論が導かれる。情報化への取り組みが進んでいても組織改革や人的資源への対応が不十分な企業では、情報化への取り組みが遅れている企業と効果の面で大差がなく、場合によっては、有意に低い効果しか得られないこともある。したがって、情報化の効果を生み出すためには、組織改革と人的資源の対応が必要不可欠であると考えられる。

以上をふまえて、I～VIII カテゴリーの効果スコアに規模別の企業分布を重ねてみたものが図3である。この図から明らかなように、規模の大きな企業ほどスコアの高い第IV、第VII、第VIIIカテゴリーに多く分布しており、逆に規模の小さな企業ほどスコアの低い第I、第Vカテゴリーに多く分布している。これが、企業規模別にみた情報化効果のスコア差になってあらわれていたと考えられる。同様に、地域別の企業分布を重ねてみると（図4）情報化への取り組みが高い第IV～第VIIIカテゴリーの企業は、東京都に多く分布しているものの、情報化は低くても効果が高い第III、IVカテゴリーの企業は東京都への分布が低く、結果的に、情報化で際立っていた東京一極集中が、情報化の効果の面では薄らぐことにな
ったと考えられる。また、第Ⅰ～第VIIIカテゴリーの構成比を業種別にみると（図5）情報サービス、紙パ、情報通信機械、化学などの業種では、企業が第VIIIカテゴリーに多く分布し、医療、鉱業・農林水産、繊維、運輸などの業種では、企業が第Iカテゴリーに多く分布している様子が窺える。

## 5 ．企業財務データとのリンクによる分析

主要な分析は以上のとおりであるが、本稿の最後に、企業の財務データとマッチングできる434社について、若干の補足的な検討を加えておきたい。表10は、4.（2）で行ったものと同様の方法で、434社について第I~第VIIIカテゴリーに分けた効果スコアの平均値をまとめたものである。それぞれの項目の高低に分類は、434社ベースの平均を基準に行った。ここで用いる企業財務データは、大企業が中心となる上場企業ベースであるため、表から明らかなように、どのカテゴリーでみてもスコアは3141社ベースに比べて高い。第I~第VIIIカテゴリーについて多重分析したところ、28の比較組み合わせのうち、有意差が観察されたのは3つの比較のみであった（3141社ベースでは、28の組み合わせのうち18）。したがって、434社ベースのデータは、比較的格差の小さな均質なものだといえる。

ここでは、情報化スコアで示される情報化への取組み度が、企業の付加価値生産性にプラスの影響を与えているか否か、また、上記第I~第VIIIカテゴリーの違いが、生産性に有意な影響を及ぼしているか否かの検証を、以下のような簡便なモデルで行った。

$$ (1)\ ln(V/L)=a+\beta ln(K/L)+\gamma ITscore $$

$$ (2)ln(V/L){=}\alpha{+}\beta ln(K/L){+}\gamma_{1}D_{1}{+}\gamma_{2}D_{2}{+}\gamma_{3}D_{3}{+}\gamma_{4}D_{4}{+}\gamma_{5}D_{5}{+}\gamma_{6}D_{6}{+}\gamma_{7}D_{7} $$

但し、V：財務データによる付加価値、L：総従業員数、K：財務データによる総資産、ITscore：本稿で算出した情報化スコア、D：カテゴリーダミー\[D_{1}:HHH,D_{2}:HHL,D_{3}:HLH,D_{4}:HLL,D_{5}:LHH,D_{6}:LHL,D_{7}:LLH，情報化、組織、人的の順でHは高、Lは低スコア]

推定の結果は次のとおりである。

$$ \begin{aligned}&(1)ln(V/L)=1.061+0.654ln(K/L)+0.055ITscore\\&\quad(1.693)(10.555)***\quad(2.036)*\\&\quad adj R^{2}=0.286,n=424,( Ⅰ ) 内 t 值 [***<0.5%,**<1%,**<5\% 水準 ]\end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}(2)ln(V/L)=&0.918+0.691ln(K/L)+0.100D_{l}+0.407D_{2}+0.223D_{3}+0.134D_{4}\\&(1.407)\quad(11.613)***\quad(0.688)\quad(2.156)*\quad(1.192)\quad(0.959)\\&\quad+0.159D_{5}+0.035D_{6}+0.157D_{7}\\&\quad(0.816)\quad(0.174)\quad(0.784)\end{aligned} $$

$$ \mathrm{adj}\mathrm{R}^{2}=0.291,\mathrm{n}=424,() 内 \mathrm{t} 值 \left[***<0.5\%,**<1\%,**<5\% 水準 \right] $$
(1)の推定結果をみると、資本分配率の係数が高めになっているなど、必ずしもパフォーマンスは良くないが、情報化スコアの係数が有意にプラスの値をとっており、情報化への取組み度が高いほど企業の生産性は高くなるということが一応確認できた。その一方で、(2)の推定結果をみると、各係数ともプラスにはなっているが、もっとも効果が高いと期待される第 VIII カテゴリーの係数が相当低く、また、第 VII カテゴリー（高、高、低）のダミー変数（ $ D_{2} $ ）を除くといずれの係数も有意な値となっていない。したがって、カテゴリーの違いが生産性に与える影響については、確認されないという結果に終わった。この点について、上述した 434 社ベースの多重比較分析結果と照らし合わせてみると、上場会社では各スコアとも高水準で格差が小さいため、非上場企業を含めた 3141 社全体の分布で再検討するなど、さらなる分析が必要と考えられる。

### 6. おわりに：まとめと課題

以上、本稿では、情報処理実態調査の71調査項目について、3141社からの有効回答をもとに、日本企業の情報化への取組み度、それに伴う組織改革および人的資源の対応状況を多面的にスコア化し、情報化の「効果」との関連性を、企業規模別、地域別、業種別に多重比較分析した。本稿の分析により、組織改革や人的対応への取組みが高い企業ほど効果が高いこと、情報化への取組みや効果の面で企業規模別に格差があり、特に小企業では人的対応が重要であること、情報化への取組み度で東京一極集中型の地域格差が観察されるが、効果の面ではそれほど格差が広がっていないこと、医療や教育の分野は他の業種に比べて情報化への取り組みや効果の面で遅れが観察されること、などが明らかとなった。

本稿に残された課題として次の二点をあげておきたい。第一に、本稿では、情報化、組織、人的スコアをもとにカテゴリーを分けて効果スコアの違いを多重比較しているが、分類されたカテゴリー（情報化と組織、あるいは情報化と人的のⅠ～Ⅳカテゴリー、情報化と組織と人的のⅠ～Ⅷカテゴリー）については、それぞれを並列に一元化して多重比較分析しており、主効果と交互作用の分析が行われていない。したがって、それぞれの主効果だけで説明できない組み合わせ固有の交互作用があるのか否かの検証が残されている。第二に、情報化や情報化の効果について、本稿ではアンケート回答結果の範囲内に分析がとどまっており、企業の財務データや株価情報とのマッチングによる分析は未着手である。したがって、企業業績や株価などの客観的な企業評価と、アンケートの結果得られた情報とがどう関係しているかを検証することが残されている。これらの点は、今後取り組むべき課題として残されていることを記し、本稿の結びとする。
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## (1) 情報化スコア

企業が情報化にどの程度取り組んでいるかを測る指標として情報化スコアを求めた。情報処理実態調査の質問項目から「情報処理関連諸経費」、「コンピュータを利用する社員数」、「パソコン数」、「IT機器のネットワーク利用程度」の4項目を選んだ。具体的には表補-1に示したとおりで、最初の6項目については総従業員数で除して一人当たりの数値とし、各項目の値を6分位して上位の分位から順に点を割り振った（5点～0点）。情報化スコア(1)から(4)までの合計値（20点満点）を10点満点に換算し、最終的な情報化スコアとした。情報処理関連経費を全体経費で除した値が1を上回るなどの明らかな異常値が観察されたため、上位1％を除いた。

表補-1 情報化のスコアリング方法

項目	該当アンケート項目	スコアリング方法
情報化スコア(1)	·情報処理関連諸経費合計：「2-1情報処理関連諸経費の状況(P2)」における「情報処理関連諸経費合計」·総従業員数：「1企業又は事業団体の概要(P1)」における平成14年度の「総従業員数」	情報処理関連諸経費合計を総従業員数で除した値に応じて5点から0点を割り振る
情報化スコア(2)	·コンピュータ利用社員数：「3コンピュータ利用者と情報処理要員等の状況(P5)」における社員の雇用者数の合計値、すなわち一般社員と情報処理要員(男女)の合計値を採用。·総従業員数:情報化スコア(1)に同じ	コンピュータ利用社員数を総従業員数で除した値に応じて5点から0点を割り振る
情報化スコア(3)	·パソコン数：「4コンピュータの導入形態別保有台数(P6)」における「パソコン合計」×0.4+「LANに接続している(できる)台数」×0.3+「インターネットに接続している(できる)台数」×0.3とした加重平均の値を採用·総従業員数:情報化スコア(1)に同じ	パソコン数を総従業員数で除した値に応じて5点から0点を割り振る
情報化スコア(4)	·ネットワーク利用：「5-1ネットワークの利用状況」における保有ネットワークの形態について「部門LAN」、「基幹LAN」、「WAN」、「企業間ネットワーク」、「インターネット」	該当する各項目に対して、実施している場合1点の合計5点をつけた

## (2) 組織スコア

情報に伴う企業の組織改革にどの程度取り組んでいるかを示す指標として組織スコアを求めた。情報処理実態調査の「12．組織と権限」から「貴社では情報化投資の実施に伴って、過去3
年の間に次のような組織・業務体制の見直しを行いましたか。」という質問項目を採用し、「社内の見直し」と「社外と関連した見直し」に分けて点数化した。具体的には表補-2および表補-3に示したとおりで、「抜本的に進めた」=2点、「マイナーな見直しを進めた」=1点、「特に見直さなかった」=0点とした（社内見直しは、(1)から社内見通し(5)までの各2点満点の計10点満点を最終的には5点満点に換算し、社外見直しは、(1)から社内見通し(5)までの各2点満点の計10点満点を最終的には5点満点に換算した）。

表補-2 組織スコアのスコアリング方法(1)（社内見直し）

項目	該当アンケート項目	スコアリング方法
社内見直し(1)	「a.意思決定権限の集中化」「b.意思決定権限の分散化」	2項目の最高点
社内見直し(2)	「c.経営陣と中間管理職の権限の見直し」「d.中間管理職と一般職の職務の見直し」「e.総合職と一般職の職務の見直し」	3項目の平均点
社内見直し(3)	「f.部署等の組織の統廃合」	1項目の点数
社内見直し(4)	「g.組織のフラット化」	同上
社内見直し(5)	「h.社内業務のペーパレス化」「i.部署間の重複業務の見直し」	2項目の平均点

表補-3 組織スコアのスコアリング方法(2)（社外見直し）

項目	該当アンケート項目	スコアリング方法
社外見直し(1)	「j. 事業部門の分割・分社化」	1項目の得点
社外見直し(2)	「k. 業務のアウトソーシング化」	同上
社外見直し(3)	「l. 取引先のシェアの変更」	同上
社外見直し(4)	「m 既存取引先打ち切り（販売面）」「n. 既存取引先打ち切り（仕入れ面）」「o. 既存取引先打ち切り（企画・研究開発）」「p. 新規の取引開始（販売面）」「q. 新規の取引開始（仕入れ面）」「r. 新規の取引開始（企画・研究開発）」	6項目の平均点
社外見直し(5)	「s. 社外取引のペーパレス化」	1項目の得点

## (3) 人的資本スコア

情報化に伴う人的資源の対応をどの程度行っているかと示す指標として人的スコアを求めた。情報処理実態調査の「12.組織と権限」から「貴社では情報化投資の実施に伴って、過去3年の間に次のような組織・業務体制の見直しを行いましたか。」という質問項目を採用し、「情報化投資の実施に伴う人的対応について」に対して点数化を行った。具体的には表補-4に示したとおりで、各質問項目に対して、「1.はい」と答えたものに対して1点とし、以下5項目に分けて点数化（5点満点）し、10点満点に換算して最終的な人的スコアとした。
表補-4 人的スコアのスコアリング方法

項目名	該当アンケート項目	スコアリング方法
人的資源(1)	「a. 社内研修をした」	実施した=1点してない=0点
人的資源(2)	「b. 社外における自己啓発を補助、支援した」	同上
人的資源(3)	「c. 新卒採用において専門人材を雇用した」「d. 中途採用において専門人材を一般社員として雇用した」「e. 中途採用において専門人材を管理職として雇用した」「f. 中途採用において専門人材を役員・経営陣の一員として雇用した」	4項目のうちいずれかを行っている場合に1点
人的資源(4)	「g. 人材派遣会社から専門人材を派遣してもらった」	実施した=1点してない=0点
人的資源(5)	「h. 情報関連企業への業務をアウトソーシングで対応した」	同上

## (4) 効果スコア

企業が情報化によって得られた効果を測る指標として効果スコアを求めた。情報処理実態調査の「7-3．情報システム導入による効果」をもとに、「基幹系システム」「基幹系以外のシステム」のいずれかに効果ありと回答があった場合1点とした（特になかったと回答した場合に0点）。具体的には表補-5に示したとおりで、合計点（16点満点）を10点満点に換算して効果スコアとした。
表補-5 効果スコアのスコアリング方法

項目	アンケート該当項目	スコアリング方法
A業績:売上または収益改善につながった(合計4点)
IT効果スコアA1	「A1既存の売上が改善した」	「基幹系システム」「基幹系以外のシステム」のいずれかに効果あった場合に1点
IT効果スコアA2	「A2新市場の売上シェア拡大につながった」	同上
IT効果スコアA3	「A3投資収益率が向上した」	同上
IT効果スコアA4	「A4その他収益改善につながった」	同上
B顧客:顧客満足度の向上(合計4点)
IT効果スコアB1	「B1新規顧客の開拓に成功した」	同上
IT効果スコアB2	「B2既存の顧客に対し満足度向上が図れた」	同上
IT効果スコアB3	「B3顧客からの提案が新たなビジネスにつながった」	同上
IT効果スコアB4	「B4その他新たな市場の開拓につながった」	同上
C業務:業務革新、業務効率化につながった(合計4点)
IT効果スコアC1	「C1在庫の圧縮につながった」	同上
IT効果スコアC2	「C2担当部門の人員削減につながった」	同上
IT効果スコアC3	「C3作業効率が改善した」	同上
IT効果スコアC4	「C4その他業務革新・業務効率化につながった」	同上
D学習:従業員の満足度向上や職場の活性化につながった(合計4点)
IT効果スコアD1	「D1一人当たりの作業効率の向上につながった」	同上
IT効果スコアD2	「D2職場の活性化につながった」	同上
IT効果スコアD3	「D3社内の情報活用効率が改善した」	同上
IT効果スコアD4	「D4その他従業員満足度、職場活性化につながった」	同上

以上
図１　二元配置のカテゴリー

(情報化と組織)

組織スコア
高	低
情報化スコア	高	IV	III
低	II	I

(情報化と人的)

人的スコア
高	低
情報化	高	IV	III
低	II	I

図２ 三元配置のカテゴリー

（情報化と組織と人的）

組織スコア
高	低
人的スコア	人的スコア
高	低	高	低
情報化スコア	高	VIII	VII	VI	V
低	IV	III	II	I

表 1 スコア化されたデータの一覧

項目	社数	最小值	最大值	平均值	標準偏差	標準誤差
情報化スコア	3,141	0.0	10.0	5.375	2.3507	0.0419
組織スコア	3,141	0.0	10.0	1.238	1.5370	0.0274
(うち社内)	(3,141)	(0.0)	(5.0)	(0.762)	(0.9556)	(0.0171)
(うち社外)	(3,141)	(0.0)	(5.0)	(0.476)	(0.7563)	(0.0135)
人的スコア	3,141	0.0	10.0	2.812	2.5437	0.0454
効果スコア	3,141	0.0	10.0	2.664	1.9015	0.0339
表２　企業規模別のカテゴリー

カテゴリー	カテゴリー定義	社数
小企業	総従業員数 100 人以下	768
中小企業	総従業員数 100 人超 300 人以下	1031
中堅企業	総従業員数 300 人超 1000 人以下	799
大企業	総従業員数 1000 人超 3000 人以下	366
巨大企業	総従業員数 3000 人超	177
合計	3141

表 3 地域別のカテゴリー

カテゴリー	カテゴリー定義(都道府県)	社数
北海道	北海道	123
東北	青森、岩手、宮城、秋田、山形、福島	204
関東(除く東京都)	茨城、栃木、群馬、埼玉、千葉、神奈川	444
中部・甲信越・北陸	新潟、富山、石川、福井、山梨、長野、岐阜、静岡、愛知、三重	706
近畿	滋賀、京都府、大阪府、兵庫、奈良、和歌山	420
中国	鳥取、島根、岡山、広島、山口	126
四国	徳島、香川、愛媛、高知	68
九州・沖縄	福岡、佐賀、長崎、熊本、大分、宮崎、鹿児島	147
東京都	東京都	903
合計	3141