Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 表 4 企業規模別多重比較

## （１）情報化スコア

平均スコア	平均値の差と有意差の検定
情報化スコア	社数	(有意確率 ***<0.5% **<1% **<5%)
標準誤差	小企業	中小企業	中堅企業	大企業	巨大企業
4.794	***	***	***
小企業	768	-0.292	-0.770	-1.548	-1.941
0.086
5.086	***	***	***
中小企業	1031	0.292	-0.477	-1.256	-1.649
0.071
5.563	***	***	***	***
中堅企業	799	0.770	0.477	-0.778	-1.171
0.078
6.342	***	***	***
大企業	366	1.548	1.256	0.778	-0.393
0.112
6.735	***	***	***
巨大企業	177	1.941	1.649	1.171	0.393
0.184

## （２）組織スコア

平均スコア	平均値の差と有意差の検定
組織スコア	社数	(有意確率 ***<0.5% **<1% *<5%)
標準誤差	小企業	中小企業	中堅企業	大企業	巨大企業
0.824	*	***	***	***
小企業	768	-0.175	-0.542	-1.017	-1.779
0.042
0.999	*	***	***	***
中小企業	1031	0.175	-0.367	-0.841	-1.603
0.041
1.366	***	***	***	***
中堅企業	799	0.542	0.367	-0.474	-1.236
0.057
1.840	***	***	***	***
大企業	366	1.017	0.841	0.474	-0.762
0.939
2.603	***	***	***	***
巨大企業	177	1.779	1.603	1.236	0.762
0.147
## （３）人的スコア

平均スコア	平均値の差と有意差の検定
人的スコア	社数	(有意確率 ***<0.5% **<1% **<5%)
標準誤差	小企業	中小企業	中堅企業	大企業	巨大企業
1.909	***	***	***	***
小企業	768	-0.586	-1.170	-2.108	-2.973
0.078
2.495	***	***	***	***
中小企業	1031	0.586	-0.584	-1.522	-2.387
0.072
3.079	***	***	***	***
中堅企業	799	1.170	0.584	-0.938	-1.803
0.086
4.016	***	***	***	*
大企業	366	2.108	1.522	0.938	-0.865
0.147
4.881	***	***	***	*
巨大企業	177	2.973	2.387	1.803	0.865
0.221

## （４）効果スコア

平均スコア	平均値の差と有意差の検定
効果スコア	社数	(有意確率 ***<0.5% **<1% **<5%)
標準誤差	小企業	中小企業	中堅企業	大企業	巨大企業
2.083	***	***	***	***
小企業	768	-0.316	-0.786	-1.300	-2.250
0.059
2.398	***	***	***	***
中小企業	1031	0.316	-0.470	-0.985	-1.934
0.053
2.868	***	***	***	***
中堅企業	799	0.786	0.470	-0.515	-1.464
0.067
3.383	***	***	***	***
大企業	366	1.300	0.985	0.515	-0.950
0.109
4.333	***	***	***	***
巨大企業	177	2.250	1.934	1.464	0.950
0.156
## 表 5 地域別多重比較

## （１）情報化スコア

情報化スコア	平均スコア度数	平均値の差と有意差の検定
(有意確率 ***<0.5% **<1% **<5%)
標準誤差	東京	北海道	東北	関東	中部	近畿	中国	四国	九州
東京	6.372	***	***	***	***	***	***	***
903	1.490	1.728	1.452	1.535	1.019	1.455	0.931	1.314
0.075
北海道	4.882	***
123	-1.490	0.238	-0.038	0.045	-0.472	-0.035	-0.559	-0.176
0.216
東北	4.645	***	*
204	-1.728	-0.238	-0.275	-0.193	-0.709	-0.272	-0.797	-0.413
0.169
関東	4.920	***
444	-1.452	0.038	0.275	0.083	-0.434	0.003	-0.521	-0.138
0.114
中部	4.837	***	***
706	-1.535	-0.045	0.193	-0.083	-0.517	-0.080	-0.604	-0.221
0.081
近畿	5.354	***	*	***
420	-1.019	0.472	0.709	0.434	0.517	0.437	-0.088	0.296
0.105
中国	4.917	***
126	-1.455	0.035	0.272	-0.003	0.080	-0.437	-0.525	-0.141
0.189
四国	5.441
68	-0.931	0.559	0.797	0.521	0.604	0.088	0.525	0.383
0.289
九州	5.058	***
147	-1.314	0.176	0.413	0.138	0.221	-0.296	0.141	-0.383
0.190

## （２）組織スコア

組織スコア	平均スコア度数標準誤差	平均値の差と有意差の検定(有意確率***<0.5%**<1%**<5%)
東京	北海道	東北	関東	中部	近畿	中国	四国	九州
東京	1.555	*	*	***	***	***	*	***	**	**
903	0.470	0.533	0.491	0.424	0.336	0.610	0.268	0.505
0.059	*
北海道	1.085	*	0.063	0.021	-0.046	-0.134	0.140	-0.202	0.035
123	-0.470
0.131
東北	1.021	***	-0.063	-0.042	-0.109	-0.198	0.076	-0.266	-0.028
204	-0.533
0.087
関東	1.063	***	-0.021	0.042	-0.067	-0.156	0.118	-0.223	0.014
444	-0.491
0.063
中部	1.130	***	0.046	0.109	0.067	-0.089	0.185	-0.156	0.081
706	-0.424
0.053
近畿	1.219	*	0.134	0.198	0.156	0.089	0.274	-0.068	0.170
420	-0.336
0.075
中国	0.945	***	-0.140	-0.076	-0.118	-0.185	-0.274	-0.342	-0.104
126	-0.610
0.123
四国	1.287	-0.268	0.202	0.266	0.223	0.156	0.068	0.342	0.238
68	-0.268
0.232
九州	1.049	**	-0.035	0.028	-0.014	-0.081	-0.170	0.104	-0.238
147	-0.505
0.109
## （３）人的スコア

人的スコア	平均スコア度数	平均値の差と有意差の検定
(有意確率 ***<0.5% **<1% **<5%)
標準誤差	東京	北海道	東北	関東	中部	近畿	中国	四国	九州
東京	3.269	***	***	***	***	***	**
903	0.976	0.936	0.602	0.626	0.560	0.650	0.652	0.371
北海道	2.293	***
123	-0.976	-0.041	-0.374	-0.350	-0.417	-0.326	-0.325	-0.605
0.220
東北	2.333	***
204	-0.936	0.041	-0.333	-0.310	-0.376	-0.286	-0.284	-0.565
0.157
関東	2.667	***
444	-0.602	0.374	0.333	0.024	-0.043	0.048	0.049	-0.231
0.117
中部	2.643	***
706	-0.626	0.350	0.310	-0.024	-0.066	0.024	0.026	-0.255
0.089
近畿	2.710	**
420	-0.560	0.417	0.376	0.043	0.066	0.090	0.092	-0.189
0.122
中国	2.619	-0.650	0.326	0.286	-0.048	-0.024	-0.090	0.001	-0.279
126
0.217
四国	2.618	-0.652	0.325	0.284	-0.049	-0.026	-0.092	-0.001	-0.280
68
0.288
九州	2.898	-0.371	0.605	0.565	0.231	0.255	0.189	0.279	0.280
147
0.221

## （４）効果スコア

効果スコア	平均スコア度数標準誤差	平均値の差と有意差の検定(有意確率 ***<0.5% **<1% **<5%)
東京	北海道	東北	関東	中部	近畿	中国	四国	九州
東京	2.885	*	***	***	***
903	0.614	0.569	0.443	0.243	0.068	0.340	0.440	0.215
0.066
北海道	2.271	*
123	-0.614	-0.045	-0.171	-0.370	-0.546	-0.273	-0.174	-0.399
0.159
東北	2.316	***	*
204	-0.569	0.045	-0.126	-0.325	-0.501	-0.228	-0.129	-0.354
0.122
関東	2.442	***
444	-0.443	0.171	0.126	-0.199	-0.375	-0.102	-0.003	-0.228
0.088
中部	2.642	-0.243	0.370	0.325	0.199	-0.175	0.097	0.197	-0.029
706	-0.243	0.370	0.325	0.199
近畿	2.817	-0.068	0.546	*	0.375	0.175	0.272	0.372	0.147
420	0.501
0.101
中国	2.545	-0.340	0.273	0.228	0.102	-0.097	-0.272	0.100	-0.126
126
0.153
四国	2.445	-0.440	0.174	0.129	0.003	-0.197	-0.372	-0.100	-0.225
68
0.229
九州	2.670	-0.215	0.399	0.354	0.228	0.029	-0.147	0.126	0.225
147
0.153
## 表 6 業種別多重比較

## （１）情報化スコア

情報化スコア
業種名	度数	平均値	標準偏差	平均の標準誤差	相手が有意に高い	相手が有意に低い	有意差なし	合計
食品	125	3.964	2.255	0.202	11	1	14	26
繊維	39	3.885	2.073	0.332	10	0	16	26
紙パ	30	4.750	2.157	0.394	4	1	21	26
化学	100	6.555	2.085	0.209	1	14	11	26
石油	38	4.868	2.451	0.398	3	1	22	26
窯業	36	4.792	2.182	0.364	4	1	21	26
鉄鋼	43	5.047	2.262	0.345	3	1	22	26
非鉄	94	4.824	1.790	0.185	6	1	19	26
一般機械	137	5.288	2.098	0.179	4	4	18	26
電気機械	82	5.677	2.168	0.239	1	6	19	26
精通機械	110	5.914	2.396	0.228	1	8	17	26
輸送機械	95	4.816	1.888	0.194	6	1	19	26
精密機械	25	5.800	2.376	0.475	1	1	24	26
その他製造	79	4.576	2.181	0.245	8	1	17	26
農林水産 鉱業	83	4.120	1.817	0.199	11	1	14	26
建設	125	4.832	2.097	0.188	6	1	19	26
公益事業	56	6.170	2.448	0.327	1	8	17	26
放送通信	29	6.638	2.179	0.405	0	11	15	26
新聞出版	29	6.914	1.675	0.311	0	16	10	26
情報サービス	171	7.927	1.444	0.110	0	24	2	26
運輸	93	4.194	2.409	0.250	10	1	15	26
卸売	507	5.761	2.166	0.096	2	11	13	26
小売	323	4.181	2.026	0.113	11	1	14	26
金融保険	325	6.643	1.689	0.094	1	18	7	26
医療	28	2.286	1.315	0.249	25	0	1	26
教育	141	5.507	2.242	0.189	2	6	18	26
その他非製造	198	4.568	2.610	0.185	8	1	17	26
合計	3141	5.375	2.351	0.042	140	140	422	702

## （２）組織スコア

組織スコア
業種名	度数	平均値	標準偏差	平均の標準誤差	相手が有意に高い	相手が有意に低い	有意差なし	合計
食品	125	1.168	1.419	0.127	0	1	25	26
繊維	39	1.342	1.605	0.257	0	1	25	26
紙バ	30	1.589	1.767	0.323	0	1	25	26
化学	100	1.491	1.650	0.165	0	2	24	26
石油	38	0.985	0.967	0.157	0	1	25	26
窯業	36	1.463	1.841	0.307	0	1	25	26
鉄鋼	43	1.285	1.531	0.233	0	1	25	26
非鉄	94	1.131	1.416	0.146	0	1	25	26
一般機械	137	1.295	1.572	0.134	0	2	24	26
電気機械	82	1.778	1.991	0.220	0	2	24	26
情通機械	110	1.664	1.977	0.189	0	2	24	26
輸送機械	95	1.467	1.543	0.158	0	2	24	26
精密機械	25	1.480	1.729	0.346	0	0	26	26
その他製造	79	1.364	1.536	0.173	0	1	25	26
農林水産 鉱業	83	0.861	1.274	0.140	1	1	24	26
建設	125	1.143	1.426	0.128	0	1	25	26
公益事業	56	0.923	1.252	0.167	0	1	25	26
放送通信	29	1.101	1.388	0.258	0	0	26	26
新聞出版	29	1.055	1.621	0.301	0	0	26	26
情報サービス	171	1.653	1.917	0.147	0	4	22	26
運輸	93	1.016	1.567	0.163	0	1	25	26
卸売	507	1.399	1.650	0.073	0	3	23	26
小売	323	1.284	1.521	0.085	0	2	24	26
金融保険	325	1.066	1.173	0.065	0	1	25	26
医療	28	0.149	0.319	0.060	23	0	3	26
教育	141	0.689	0.939	0.079	8	1	17	26
その他非製造	198	0.878	1.271	0.090	2	1	23	26
合計	3141	1.238	1.537	0.027	34	34	634	702
## （３）人的スコア

人的スコア
業種名	度数	平均値	標準偏差	平均の標準誤差	相手が有意に高い	相手が有意に低い	有意差なし	合計
食品	125	2.800	2.712	0.243	0	0	26	26
繊維	39	1.949	2.224	0.356	1	0	25	26
紙バ	30	3.800	3.336	0.609	0	0	26	26
化学	100	3.500	2.702	0.270	0	1	25	26
石油	38	2.263	2.036	0.330	1	0	25	26
窯業	36	2.167	2.591	0.432	0	0	26	26
鉄鋼	43	2.698	2.540	0.387	0	0	26	26
非鉄	94	2.511	2.522	0.260	1	0	25	26
一般機械	137	2.686	2.344	0.200	1	0	25	26
電気機械	82	2.854	2.573	0.284	0	0	26	26
情通機械	110	3.473	2.964	0.283	0	1	25	26
輸送機械	95	3.600	2.941	0.302	0	1	25	26
精密機械	25	3.280	2.937	0.587	0	0	26	26
その他製造	79	2.709	2.502	0.282	0	0	26	26
農林水産 鉱業	83	2.217	1.951	0.214	1	0	25	26
建設	125	2.336	2.406	0.215	1	0	25	26
公益事業	56	2.964	2.442	0.326	0	0	26	26
放送通信	29	2.276	2.491	0.463	0	0	26	26
新聞出版	29	3.241	2.695	0.500	0	0	26	26
情報サービス	171	3.860	2.915	0.223	0	11	15	26
運輸	93	2.301	2.264	0.235	1	0	25	26
卸売	507	2.793	2.482	0.110	1	0	25	26
小売	323	2.533	2.238	0.125	1	0	25	26
金融保険	325	3.065	2.401	0.133	0	1	25	26
医療	28	1.929	1.999	0.378	1	0	25	26
教育	141	3.007	2.845	0.240	0	0	26	26
その他非製造	198	2.121	2.223	0.158	5	0	21	26
合計	3141	2.812	2.544	0.045	15	15	672	702

（４）効果スコア

効果スコア
業種名	度数	平均値	標準偏差	平均の標準誤差	相手が有意に高い	相手が有意に低い	有意差なし	合計
食品	125	2.865	1.880	0.168	0	1	25	26
繊維	39	2.708	1.668	0.267	0	0	26	26
紙パ	30	3.688	2.420	0.442	0	1	25	26
化学	100	2.988	1.953	0.195	0	1	25	26
石油	38	3.421	1.904	0.309	0	1	25	26
窯業	36	2.726	2.222	0.370	0	0	26	26
鉄鋼	43	3.096	1.899	0.290	0	1	25	26
非鉄	94	2.414	1.692	0.174	0	0	26	26
一般機械	137	2.751	1.940	0.166	0	1	25	26
電気機械	82	2.858	1.894	0.209	0	1	25	26
情通機械	110	3.318	2.126	0.203	0	4	22	26
輸送機械	95	2.961	1.887	0.194	0	1	25	26
精密機械	25	3.050	2.167	0.433	0	0	26	26
その他製造	79	2.801	1.864	0.210	0	1	25	26
農林水産 鉱業	83	2.101	1.591	0.175	2	0	24	26
建設	125	2.425	1.771	0.158	0	0	26	26
公益事業	56	3.047	1.987	0.266	0	1	25	26
放送通信	29	2.047	1.406	0.261	0	0	26	26
新聞出版	29	2.823	2.097	0.389	0	0	26	26
情報サービス	171	2.299	1.723	0.132	1	0	25	26
運輸	93	2.359	1.787	0.185	0	0	26	26
卸売	507	2.850	1.969	0.087	0	2	24	26
小売	323	2.529	1.817	0.101	0	1	25	26
金融保険	325	2.850	2.004	0.111	0	1	25	26
医療	28	2.009	1.486	0.281	0	0	26	26
教育	141	1.777	1.368	0.115	14	0	12	26
その他非製造	198	2.301	1.843	0.131	1	0	25	26
合計	3141	2.664	1.901	0.034	18	18	666	702
表 7 情報化と組織改革のマトリクスでみた効果スコア

組織改革
高	低
情報化	高	(Ⅳ)	(Ⅲ)
低	(Ⅱ)	(Ⅰ)

効果スコア (情報化×組織)

情·組	平均スコア社数標準誤差	平均値の差と有意差の検定(有意確率 ***<0.5% **<1% **<5%)
低低(Ⅰ)	低高(Ⅱ)	高低(Ⅲ)	高高(Ⅳ)
低低(Ⅰ)	1.97410840.048	***-1.006	***-0.631	***-1.590
低高(Ⅱ)	2.9813940.093	***1.006	***0.376	***-0.584
高低(Ⅲ)	2.6059100.060	***0.631	***-0.376	***-0.959
高高(Ⅳ)	3.5647530.074	***1.590	***0.584	***0.959

表 8 情報化と人的対応のマトリクスでみた効果スコア

人的对应
高	低
情報化	高	(Ⅳ)	(Ⅲ)
低	(Ⅳ)	(Ⅰ)

効果スコア (情報化× 人的)

情·人	平均スコア社数標準誤差	平均値の差と有意差の検定(有意確率 ***<0.5% **<1% **<5%)
低低(Ⅰ)	低高(Ⅱ)	高低(Ⅲ)	高高(Ⅳ)
低低(Ⅰ)	1.98110340.050	***-0.871	***-0.624	***-1.425
低高(Ⅱ)	2.8524440.085	***0.871	0.248	***-0.553
高低(Ⅲ)	2.6047600.065	***0.624	-0.248	***-0.801
高高(Ⅳ)	3.4059030.068	***1.425	***0.553	***0.801
表 9 情報化と組織改革と人的対応の8カテゴリーでみた効果スコア（3141社）

組織改革
高	低
人的対応	人的対応
高	低	高	低
情報化	高	(VⅢ)	(VⅡ)	(VI)	(V)
低	(IV)	(Ⅲ)	(Ⅱ)	(I)

組織改革
高	低
人的対応	人的対応
高	低	高	低
情報化	高	3.8	3.1	2.9	2.4
低	3.2	2.7	2.5	1.8

効果スコア (情報化×組織×人的)

情報化	情組·人	平均スコア度数標準誤差	平均値の差と有意差の検定(有意確率***<0.5%**<1%**<5%)
低低低I	低低高II	低高低Ⅲ	低高高IV	高低低V	高低高VI	高高低VII	高高高VⅢ
情報化が低い	低低低I	1.8248520.052	***-0.703	***-0.893	***-1.384	***-0.593	***-1.064	***-1.260	***-1.931
低低高II	2.5272320.114	***0.703	-0.189	***-0.681	0.111	-0.361	* -0.557	***-1.228
低高低Ⅲ	2.7161820.138	***0.893	0.189	-0.491	0.300	-0.172	-0.368	***-1.038
低高高IV	3.2082120.123	***1.384	***0.681	0.491	-0.791	0.320	0.123	** -0.547
情報化が高い	高低低V	2.4165460.074	***0.593	-0.111	-0.300	***-0.791	-0.472	***-0.668	***-1.338
高低高VI	2.8883640.100	***1.064	0.361	0.172	-0.320	0.472	-0.196	***-0.867
高低高VII	3.0842140.126	***1.260	*0.557	0.368	-0.123	0.668	0.196	-0.671
高高高VⅢ	3.7555390.090	***1.931	***1.228	***1.038	***0.547	***1.338	***0.867	***0.671
図3 情報化の効果スコアと規模別企業分布

図４ 情報化の効果と地域別企業分布
図 5 業種別にみた企業のカテゴリー分布
表 10 情報化と組織改革と人的対応の8カテゴリーでみた効果スコア（434社）

組織改革
高	低
人的对应	人的对应
高	低	高	低
情報化	高	(VⅢ)	(VⅡ)	(VI)	(V)
低	(IV)	(Ⅲ)	(Ⅱ)	(I)

組織改革
高	低
人的対応	人的対応
高	低	高	低
情報化	高	4.6	4.3	4.0	3.7
低	4.5	3.1	3.6	3.0

効果スコア（情報化×組織×人的）

情報化	情組·人	平均スコア度数標準誤差	平均値の差と有意差の検定(有意確率***<0.5%**<1%**<5%)
低低低I	低低高II	低高低III	低高高IV	高低低V	高低高VI	高高低VII	高高高VIII
情報化が低い	低低低I	3.0151140.175	-0.556	-0.089	-1.443	*	-0.677	-0.985	-1.249	***-1.626
低低高II	3.571280.329	0.556	0.467	-0.887	-0.121	-0.429	-0.693	-1.070
低高低Ⅲ	3.105310.341	0.089	-0.467	-1.354	-0.588	-0.895	-1.160	*	-1.537
低高高IV	4.458300.372	*1.443	0.887	1.354	0.766	0.458	0.194	-0.183
情報化が高い	高低低V	3.693870.224	0.677	0.121	0.588	-0.766	-0.308	-0.572	-0.949
高低高VI	4.000350.406	0.985	0.429	0.895	-0.458	0.308	-0.265	-0.642
高高低VII	4.265340.359	1.249	0.693	1.160	-0.194	0.572	0.265	-0.377
高高高VIII	4.642750.241	***1.626	1.070	1.537	0.183	0.949	0.642	0.377
# 平成25年度公害等調整委員会年次報告

## 概要

## 第 1 平成 25 年度の公害紛争の処理状況

## 1 公害等調整委員会における公害紛争事件（平成25年度）

$ \Rightarrow $ 表1，表2

【係　属】78件

→ 裁定事件70件（責任裁定41件、原因裁定29件）、

調停事件8件

→ P. 5

【終結】27件

→ 裁定事件 21 件（責任裁定 14 件、原因裁定 7 件）、

調停事件 6 件

（平成 25 年度の係属事件の特徴）

→ P. 1 ~ 9

① 公害紛争事件の受付件数の増加

平成 25 年度に公害等調整委員会が受け付けた公害紛争事件は、裁定事件 32 件（責任裁定事件 23 件、原因裁定事件 9 件）、調停事件 5 件、の計 37 件で、平成 19 年度から引き続き増加。

特に、裁定事件の受付件数（32 件）は、昭和 47 年の制度導入以来最多。

## ② 公害紛争の多様化

近年においては、典型7公害（大気汚染、水質汚濁、土壌汚染、騒音、振動、地盤沈下及び悪臭）の中でも、化学物質、廃棄物処理・処分に関する紛争など、公害の態様が多様化。
## 2 公害紛争処理制度の利用の促進等のための主な取組

## (1) 事件調査の充実

→ P. 10

近年、土壌汚染や化学物質などをめぐる、申請人が主張する加害行為と被害との因果関係の解明が困難な紛争が増加。

紛争解決に必要な因果関係解明のための調査を実施するため、平成25年度も、引き続き予算の確保に努め、事件の迅速かつ適正な処理に努力。

## (2) 現地期日の開催

→ P. 13

東京から離れた所に在住する当事者の負担軽減を図るため、被害発生地等の現地で審問期日等を開催する取組を推進。

平成25年度においては、計6回の現地期日を開催。

## (3) 都道府県公害審査会との連携

→ P.14~17

① 公害紛争処理制度の円滑な運営を図るため、都道府県公害審査会と、公害紛争処理に関する共通の問題について、情報・意見交換を実施。

② 都道府県公害審査会が調停事件の手続を進めていく中で、因果関係解明のため、公害等調整委員会の原因裁定制度を活用するなど、紛争の円滑な処理を推進。
## (参考)

## ① 昭和45年11月の公害紛争処理法（昭和45年法律第108号）施行以来、平成25年度末までに公害等調整委員会に係属した公害紛争事件数

【係 属】949件

$ \Rightarrow $ 表 2

→ あっせん事件 3 件、調停事件 723 件、仲裁事件 1 件、裁定事件 216 件（責任裁定事件 136 件・原因裁定事件 80 件）、義務履行勧告事件 6 件

【終結】898件

→ あっせん事件 3 件、調停事件 721 件、仲裁事件 1 件、裁定事件 167 件（責任裁定事件 109 件・原因裁定事件 58 件）、義務履行勧告事件 6 件

## ② 平成 25 年度の都道府県公害審査会における公害紛争事件数

【係 属】71件

【終 結】29件

$ \Rightarrow $ 表 7

③ 平成 24 年度の地方公共団体における公害苦情受付件数

【受付件数】80,000件（対前年度比 0.1%減）

図1，表3

## 第2 平成25年度の土地利用の調整の処理状況

1 鉱業等に係る行政処分に対する不服裁定事件 $ \Rightarrow $ 表9

【係 属】1件 【終 結】1件

2 土地利用に関して処分を行う行政庁に対する意見の申出等

【係 属】27件 【終 結】15件 → P.18
ESRI Discussion Paper Series No.144

日本企業の IT 化の進展が生産性にもたらす効果に関する実証分析

一 企業組織の変革と人的資本面の対応の観点

by

峰滝 和典

June 2005

內閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
日本企業の IT 化の進展が生産性にもたらす効果に関する実証分析

— 企業組織の変革と人的資本面の対応の観点

峰滝和典

## 要旨

本稿は、企業組織の変革と人的資本面の対応の観点で、企業の IT 化の進展が生産性に与える効果に関する実証分析を行った。分析の結果、日本企業の IT 化の進展は企業組織変革や人的資本の対応と結びつくことで生産性を高める効果があるが、企業組織の変革は社内の見直しより、社外と関連する変革の方が概してその効果は大きいことがわかった。日本の企業では内部の職務内容や権限の範囲は明確ではなく、IT 化の進展に伴い内部組織が変ろうとしても生産性を高めることは困難である。それに対して企業間の関係については、IT 化によって得られた情報を上手く活用することも容易である。また、労働・雇用の観点からは、IT 化に伴う社内教育の実施やテレワークの普及など、人的資源の有効活用は生産性を高めることに寄与するが、そのためには少なくとも社内業務や社外取引のペーパレス化が進み、業務プロセスがデジタル化していることが求められる。本稿ではコブ=ダグラス型生産関数を用いる方法と生産関数を特定化しないで計測した TFP を用いる方法の 2 通りで上記の問題に関して実証分析を行った。

キーワード：企業組織の変革，人的資本，IT化，社内教育，テレワーク，業務プロセスのデジタル化，コブ=ダグラス型生産関数，TFP

J.E.L. classification: D2, L2

# How can IT raise the Productivity linked with Workplace Organization in Japan?

## [Executive Summary]

This paper examines the impact of information and communications technologies (IT) on the productivity in Japan linked with workplace organizations, for example decentralization or centralization of decision rights. Main conclusion is that workplace organizations between firms (for example change the relationship with business partner) are more important than within the firm. Because the official authority and the job specifications are not so clear in the Japanese companies, workplace organizations within the firm can not
link with IT innovation efficiently. Secondary, this paper shows that the job training of employee associated with IT and the diffusion of Telework have the positive effects on productivity in the case that the business process has become paperless and the relationship with business partner has changed.

Keyword workplace organizations, decentralization or centralization of decision rights, job training, Telework

J.E.L. classification: D2, L2
### I. はじめに

本稿では日本企業の IT 化の進展が生産性にもたらす効果に関して、企業組織と人的資本の観点から分析する。従来から IT 化の進展が生産性上昇をもたらすためには、企業組織の変革やそれに伴う教育投資などが必要であるという議論があった。米国では MIT の Brynjolfsson を中心とした研究グループが精力的に研究を進めている。日本では経済企画庁(2000)，栗山(2002),内閣府(2004),篠崎(2005)はその代表例である。

これまでの研究成果は主として生産関数を特定化した実証分析であったが、本稿ではそれに加えて生産関数を特定化しないで TFP(Total Factor Productivity)を定義し、IT化が企業組織変革や人的資本と結びついて TFP の上昇に効果があるか否かを検証した。

また『平成15年 情報処理実態調査』を用いることで、企業組織や人的資本・雇用形態に関して詳細なデータを用いて分析を進めることが可能となった。企業組織に関する従来の分析が、意思決定権限の分権化や集権化、組織のフラット化、など、主として企業内部の組織構造に関する分析がなされていたのに加えて、本稿では社外と関連した見直しがIT化と結びついて、生産性にどのような効果をもたらすのかについても検討する。社外と関連した見直しとは具体的に、事業部門の分割・分社化、業務のアウトソーシング化、取引先のシェア変更、既存取引先との取引の打ち切り、新規の取引開始、社外取引のペーパレス化である。内閣府(2004)が企業組織改革指標を個々の項目を合成して作成していのに対して、本稿では具体的に個々の企業組織改革のどの項目が、IT化が推進されている企業の生産性にとってもっともプラスの効果をもたらしているのかについて、詳細に検討する。

栗山(2002),内閣府(2004)では IT 化と企業組織の変革が生産性にもたらす効果とは別に、IT 化と人的資本が生産性にもたらす効果について検証している。それに対して篠崎(2005)は、IT 化と企業組織の変革と人的資本の三者の結びつきが生産性にもたらす効果について、生産関数を用いて推計している。本稿でも、IT 化の進展とそれに伴う人的資本の変化が、企業組織の変革と結びついたとき、生産性にどのような効果があるのかについて実証分析を行う。企業の組織変革が進んでおり、IT 化も進展しており、かつ企業の組織変革に伴う人的資本の対応がなされている企業グループと、これら三つの要因のうち一つでも満たされていない企業グループとでは生産性に差異があるか否かを検証する。本稿では先述のように生産関数の推計と TFP
に対する推計の双方を行いより、頑強性のある結論を得ることを目指す。

以下の章立てを簡単に紹介する。IIでは、日本企業のIT化と企業組織に関する議論に関して簡単にサーベイを行い、IIIでは今回実証分析に利用する『情報処理実態調査』の簡単な紹介と実証分析に用いる変数に関して説明している。IVでは、IT化の進展・企業組織変革が生産性にもたらす効果に関する分析を行っている、さらにVではIVの分析に人的資本を加えて、生産性上昇効果に関する実証分析を行っている。VIは結論である。

## I I．日本企業の IT 化と企業組織に関する議論

米国では MIT の Brynjolfsson を中心として、IT 投資が生産性をあげるためには、企業組織にはいくつか満たしておかねばならない性質があるという分析を行っている。Brynjolfsson は IT 投資が生産性に結びつきやすい企業組織をデジタル組織と呼んでいる（Brynjolfsson (2004)）。その性質とは、(1)企業の業務プロセスがデジタル化されている（少なくともペーパレス）、(2)意思決定の分権化が進み現場に権限が委譲されている、(3)情報の共有が進んでいること、(4)従業員に対するインセンティブが考慮されている、(5)人的資本への投資が活発である、ことなどがあげられている。整理すると、業務プロセスがデジタル化していること、組織の意志決定の分権化がなされていること、人的資本の充実ということである。

Brynjolfsson はこうした属性を持つ企業は、IT 投資が生産性の向上をもたらしやすく、企業価値の増加にも効果があると述べている。企業組織内で情報が一部に偏在すると、その情報が活かしきれなくなるのに対して、意思決定プロセスが分権的な組織の場合は現場で情報を活用できるので、IT 投資の効果を得るためには意思決定が分権的な組織が必要であるということである $ ^{1} $ 。Brynjolfsson は多くの企業のヒアリング調査も行っており、ヒアリング調査の結果から、デジタル組織を採用した企業であればあるほど、分権化を進めている傾向が顕著であると結論づけている。
Brynjolfsson は事例として、ウォルマートを挙げている。ウォルマートは巨大な組織を管理するために、競合企業である K マートの 2 倍のネットワーク・ノードを持っていると同時に、社員に多くの意思決定権を与えているという。

さて日本についても企業組織とITと生産性の観点でいくつかの分析結果が出ている。Brynjolfsson グループと同様の結論が出ているのが、経済企画庁(2000)・内閣府(2004) $ ^{2} $ である。IT投資が企業組織の分権化やフラット化と結びつくことによって高い生産性が得られるという結論を出している。

それとは逆の結論を出しているが栗山(2002)である。栗山(2002)は、企業組織の非

分権化（集権化）が IT 化と結びついている企業で高い生産性が実現していると述べ

ている。栗山(2002)を解釈すると、日本企業は米国企業と比較してすでに意志決定の

分権化が進んでおり、IT化が進展しても対応できる状態であるということになろう。

他に加護野他(1983)も同様のことを指摘しており、米国企業は日本企業よりも意思決

定に関する集権化が進んでおり、企業内部の管理システムの制度化が進んでいると

いう。つまりすでに意思決定に関する集権化が進んでいる米国企業では、IT化によ

り情報の共有とデジタル媒体を利用した迅速な伝達が可能となれば、組織の意思決

定の分権化を進めることは、社員のインセンティブの向上にもつながり生産性にと

ってもプラスとなろう。元橋(2005)も「米国における IT と組織のフラット化を日本

企業にそのまま適用できるかどうかについては詳細な検討が必要である」と注意を

促している。日本企業ですでに意思決定における分権化がすでに進んでいることに

加えて、日本企業において権限関係が米国企業と比較して不明瞭であることに着目

した見解であろう。

本稿でも、第一に企業の意思決定に関して、意思決定権限の集権化が生産性にとってプラスの効果があるのか、意思決定の分権化や組織のフラット化が効果があるのかについて検討する。第二に経営陣と中間管理職の権限の見直し、中間管理職と一般社員の職務の見直し、総合職と一般職の職務の見直しといった、職務の範囲や権限に関する項目も検証する。日本企業で職務権限が曖昧であれば、IT化の進展とともに職務権限を見直しても、生産性に効果がないと思われるからである。第三にBrynjolfssonの問題提起である、業務プロセスがデジタル化されているかというテー
マを扱う。業務プロセスがペーパレス化しているか否かの効果を検証する。第四に先述したように、事業部門の分割・分社化、業務のアウトソーシング化、取引先のシェア変更、既存取引先との取引の打ち切り、新規の取引開始など、社外との観点で、企業組織の変革に関して、その効果を検証する。

## I II．データの解説

本稿では、『平成15年情報処理実態調査』(経済産業省)と財務データをマッチングさせて、データ・セットを作成した。『平成15年情報処理実態調査』は、コンピューター及び情報処理サービスを利用している民間事業者4000社以上の企業ベースの統計 $ ^{3} $ であり、企業のIT化の進展を定量的に分析するのに極めて有効な統計である $ ^{4} $ 。『平成15年情報処理実態調査』は従来の『情報処理実態調査』よりかなり拡張されており、特に労働・雇用やIT化に伴う企業の組織変革に関する設問が充実ており、企業レベルの生産性分析にとって重要な統計となっている。

『平成15年 情報処理実態調査』と財務データをマッチングさせることができた企業数は2148社となった。『平成15年 情報処理実態調査』の調査時期とまったく同じ時期の財務データだけだとサンプル数が少なくなるので、それから遡って1年以内であれば対象に加えた。財務データは、日本政策投資銀行のデータを基本とし、それにない企業については東京商工リサーチの財務データを用いて、日本政策投資銀行と東京商工リサーチにないものは帝国データ・バンクを用いた。財務データに関して3種類のデータ・ベースが利用可能であったが、推計に際して必要な付加価値や資本ストック・サービスの系列の作成するにあたって欠損値の少ないデータ・ベースから用いた。

以下ではまず生産性分析に欠かせない基礎データである、実質付加価値、実質資本ストック・サービス、労働投入について、データの作成方法について述べる。クロスセクション・データなので、実質化は不要であるという見解もあるが、後に述べるように、平均企業の TFP から個別企業の TFP の乖離を計測しているが、その
際、名目値と実質値の両方のデータが必要となる $ ^{5} $ 。

## (1) 実質付加価値

付加価値の定義は、賃金・給与 $ ^{6} $ 、営業利益、賃借料、減価償却費、租税公課の和とした。それを経済活動別国内総生産の産業別デフレータを用いて実質付加価値を求めた。

## (2) 実質資本サービス

実質資本サービスは、実質資本ストックから生まれる資本サービスとレンタル料を資本還元したものから生まれるサービスの和と考えた。

実質資本は、まず実質 IT 資本と実質一般 IT 資本に分けられる。実質 IT 資本は、

実質ハードウェア資本と実質ソフトウェア資本に分けられる。さらに実質ハードウ

エア資本は、実質ハードウェア資本ストック $ ^{7} $ とレンタル・リース料の資本還元 $ ^{8} $ し実

質化したものの和と定義した $ ^{9} $ 。実質ソフトウェア資本については、『平成15年情

報処理実態調査』の設問 2.2 にあるソフトウェア残高の自社利用(購入ソフトウェア

とソフトウェア制作残高の和)部分を実質化したものに、『平成15年情報処理実態

調査』設問 2.1 のソフトウェア使用料 1(レンタル/リース料)とソフトウェア使用料

2(ASP)を資本還元し実質化したものを加えて求めた。実質一般資本ストックは機

械・設備と建物・構築物からなる。機械・設備部分は財務データの有形固定資産の

機械・設備に関する項目に、『平成15年 情報処理実態調査』の設問2-3にある機

会・設備の投資額の構成比を乗じて 100 で除したものをデフレータで実質化した。

建物・構築物は財務データの有形固定資産の項目を実質化した。
## (3) 労働投入

労働投入は、従業員数と労働時間の積で求めた。具体的には、『平成15年情報処理実態調査』の設問3を利用した。一般社員、プログラマー、SE、ネットワーク管理者、システム企画・管理者、その他社員の人数と各々の労働時間を掛け合わせて求めた。

## (4) コストシェア(資本と労働)

TFP 系列の作成に必要なのが各インプットのコストシェアである。コストシェアは各インプットの所得を総所得で除することで求める。総所得は、賃金・給与と資本所得の和である。資本所得は各々の資本ストックとユーザー・コスト $ ^{10} $ の積とハードウェアのレンタル・リース料とソフトウェア使用料の合計である。労働のコストシェアは、賃金・給与を総所得で除したものである。一般資本ストックのコストシェアは、実質一般資本ストックとそのユーザー・コストの積を総所得で除したものである。ハードウェア資本のコストシェアは、実質ハードウェア資本ストックとそのユーザー・コストの積にハードウェアのレンタル・リース料を加えたものを総所得で除して求めた。ソフトウェア資本のコストシェアは、実質ソフトウェア資本ストックとそのユーザー・コストの積にソフトウェア使用料を加えたものを総所得で除して求めた。

次に企業の IT 化の進展度合いと企業組織に関する設問を利用した変数に関して以下で述べる。

## (5) 企業の IT 化指標

以下のように『平成15年情報処理実態調査』の設問を用いて、加工変数を作成し、それらを用いて主成分分析を行った。第1主成分の寄与度は99.31%である。この第1主成分を企業のIT化の指標とする。具体的な加工変数は以下の通りである。
## 設問 2-1 を加工した変数

情報処理関連費用のうち一般社員の教育訓練等費用を従業員で除した変数と、情報処理要員の教育訓練等費用を従業員で除した変数。

## 設問 4 を加工した変数

メインフレーム、ワークステーション、パソコン、携帯ネットワーク端末のそれぞれの台数合計(買取+レンタル・リース)を従業員で除した変数。

## 設問 5-1 を加工した変数

部門 LAN、基幹 LAN、WAN、企業間ネットワーク、インターネットの各々のネットワークを利用している企業を 1、利用していない企業を 0 とした変数。

## 設問 5-2 を加工した変数

電子メール ID 数、ドメイン登録の件数、のそれぞれを従業員で除した変数。

## 設問 11 を加工した変数

情報通信関連の投資効果（売り上げ、利益、コスト、在庫等）を測定する指標(ROI、IT スコアカード等)を導入しているかという設問。導入していると答えた企業を1、今年度中に導入すると答えた企業を2、導入する方向で検討中と答えた企業を3、導入の予定はないと答えた企業を4とする変数。

## 設問 12 に関する変数

CIO 担当者がいますかという設問。専任者がいると答えた企業を 1、兼任者がいると答えた企業を 2、担当者がいないと答えた企業を 3 とする変数。

## (6) 企業組織の変革に関する変数

本稿の実証分析では、企業組織に関する変数は、『平成15年情報処理実態調査』の設問12を利用した。情報化投資に伴って過去3年間に組織・業務体制の見直しを行ったかという設問である。各設問ごとに、抜本的に進めた企業とマイナーな見直しを進めた企業を合わせて1とし、特に見直さなかったという企業を0という変数を作成した。
各設問は具体的には以下の通りである。

(社内の見直し)

(イ)企業の意思決定権限の集中化

(口)企業の意思決定権限の分権化(下位職位への委譲)、

(八) 経営陣と中間管理職の権限の見直し

(二) 中間管理職と一般社員の職務の見直し

(ホ)総合職と一般職の職務の見直し

(へ)部署等の組織の統廃合

(ト)組織のフラット化（係長-課長-次長-部長などの職位階層の削減）

(チ)社内業務のペーパレス化

(リ)部署間の重複業務の見直し

(社外と関係した見直し)

(イ) 事業部門の分割・分社化

(口)業務のアウトソーシング化

(八) 取引先のシェアの変更

(二) 既存取引先との取引打ち切り（販売面）

(ホ) 既存取引先との取引打ち切り（仕入れ面）

(へ)既存取引先との取引打ち切り（企画・研究開発）

(ト)新規の取引開始（販売面）

(チ)新規の取引開始（仕入れ面）

(リ)新規の取引開始（企画・研究開発）

(ヌ) 社外取引のペーパレス化

以下の実証分析では IT 化の進展度合いと企業組織の変革に関する変数をクロスさせたものを説明変数とする。まず主成分分析によって IT 化の度合いの第一主成分を作成したが、そのスコアが平均よりも高い企業グループと低い企業グループの 2 つに分けた。次に、各企業組織変革に関する変数について、上記にように 1 という企業と 0 となる企業の 2 つに分けた。

組織変革を行い(企業1)、かつIT化の進展が平均よりも高い(平均スコア以上)企業グループを、推計結果をまとめた図表4から図表8で、(高×高)と記した。以下同様に、組織変革を行いかつIT化の進展が平均よりも低い企業グループを(高×低)、組
織変革は行わずかつ IT 化の進展が平均よりも高い企業グループを(低×高)と記した。このような企業組織変革と IT 化の進展の程度のクロス項は、以下の推計では定数項ダミー変数として説明変数に加えられる $ ^{11} $ 。

### I V. IT 化の進展・企業組織変革が生産性にもたらす効果の推計

本章では、IT 化の進展・企業組織変革が生産性にもたらす効果に関する実証分析を行った結果について紹介する。本稿では、実質付加価値を被説明変数としたコブ=ダグラス型生産関数を推計と、TFP(個々の企業の TFP の平均的企業の TFP との乖離)を被説明変数とした推計の 2 通りを紹介する。

## (1) 生産関数を用いた実質付加価値の推計

栗山(2002)や内閣府(2004)と同様に、(1)式のようなコブ=ダグラス型生産関数を推計した。

$$ \begin{aligned}\ln(VA)&=\alpha+\beta\ln(L)+\gamma\ln(KIT_{1})+\lambda\ln(KIT_{2})+\mu\ln(KNI T)+\delta_{1}D_{HH}+\delta_{2}D_{HL}+\delta_{3}D_{LH}\\&+\sum_{i}\theta_{i}\times industry_{i}\quad\cdot\cdot\cdot(1)\end{aligned} $$

VA：実質付加価値

L: 労働投入

$ KIT_{1} $ ：実質 IT ソフトウェア資本サービス

$ KIT_{2} $ ：実質 IT ハードウェア資本サービス

KNIT：実質一般資本ストック

$ D_{HH} $ ：企業組織×IT化ダミー変数(企業組織変革実施とIT化平均以上のクロス)

$ D_{HL} $ ：企業組織×IT化ダミー変数(企業組織変革実施とIT化平均未満のクロス)

$ D_{LH} $ ：企業組織×IT化ダミー変数(企業組織変革未実施とIT化平均以上のクロス)

industry：産業ダミー変数
推計の前に、対象企業について説明する。先に述べたように、本稿では『平成15年情報処理実態調査』の対象企業のなかで財務データが存在しているものを推計の対象としている(2148社)。さらにそのなかで実際に推計の対象となるのは、実質付加価値が正であること、労働投入が存在していること、各々実質資本サービス・ストックが存在していること、さらに先述のクロス項が存在していることが必要であり、最終的なサンプル数は1200社前後となる(個々の推計式でサンプル数は変わるので具体的には図表4-図表8を参照)。

図表1はまず基本統計量をまとめている。企業組織変革の効果の分析に入る前に、生産性分析に必要な基本データである、実質付加価値、労働投入、実質ソフトウェア資本サービス、実質ハードウェア資本サービス、実質一般資本ストックに関する基本統計が示されている。

サンプリング・バイアスが発生している可能性もあるので、対象企業の所属する産業を調べてみた。図表2が推計対象の企業がどの産業に属するのかを表している。日本経済全体の企業数と比較して相対的に、電気機械器具製造業や精密機械器具製造業の企業数が少なく、情報サービス業の企業数が多いという偏りがある。推計結果の解釈にはこのようなサンプリング・バイアスがあることに十分注意を払う必要がある。

次に推計について述べる。『平成15年情報処理実態調査』は調査期日が平成15年3月31日であり、平成14年度(2002年度)に関するクロスセクション・データである。パネル・データでないので、対象時点のバイアスが存在し推計結果に影響している可能性があることには留意しなければならない。

そこで本稿では先述したように、できるだけ頑強性のある結論を得ようと、生産関数をコブ=ダグラス型に特定化した推計と生産関数を特定化せず求めた TFP の推計の2通りを試みている。言うまでもなくコブ=ダグラス型生産関数は生産要素間の代替の弾力性に関して極めて厳しい前提条件を課した推計方法であり、それから得られた実証結果のインプリケーションの解釈には慎重でなければならない。図表3には、コブ=ダグラス型生産関数を用いて実質付加価値を推計した結果を掲載している。制御変数として産業ダミーと企業規模ダミーを用いている。いずれの場合も労働投入の係数が低くなっている。これはデータにサンプリング・バイアスが存在しているか、またはコブ=ダグラス型生産関数を用いたことで生じた問題であることを