Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
### 2.5 分析結果

分析は(5)式のモデルと、各企業財務データベース別に選定した企業のデータを用い、前節で説明を加えた産業別および企業規模別にそれぞれ試みた。なお、(5)式のパラメータ推定については、データの得られる2001および2002年度の両年度について実施した。一方、付加価値生産性の成長率に対する各生産要素の貢献に関する分析では、2年度に亘る財務データを用いて付加価値Qおよび各生産要素の差分を算出する必要があるため、2002年度についてだけ実施した。なお、その際分析に用いた各パラメータの推定値は、2002年度の期中平均値を用いるという観点から、2001、2002年度の各パラメータの推定値の平均値を使用した。分析結果を表2.1～2.2に示す。

表2-1. 労働、非情報資本、情報装備の分配率(2001年度)

サンプル企業数	2001年度定数項	t值	α(L)	t值	β(Ko)	t值	γ(Ki)
上場企業
全産業	103	1.199	9.906	0.566	11.935	0.406	8.321	0.028
製造業(全体)	82	1.181	10.246	0.545	12.025	0.408	8.728	0.047
製造業(消費関連)	8	1.111	2.899	0.471	3.206	0.443	3.315	0.086
製造業(素材)	33	1.077	5.922	0.489	7.496	0.438	6.678	0.073
製造業(加工組立)	41	1.171	6.117	0.569	5.682	0.410	4.181	0.021
非製造業	21	1.369	3.129	0.669	3.992	0.351	2.036	-0.020
売上規模別
300億円以下	25	1.249	7.869	0.739	13.926	0.267	4.603	-0.007
300-1000億円	39	1.235	12.201	0.629	11.267	0.335	7.048	0.036
1000-3000億円	21	1.151	3.632	0.448	4.462	0.495	4.430	0.058
3000億円以上	18	1.216	2.147	0.630	3.027	0.492	2.172	-0.122
従業員規模別
500人以下	17	0.846	3.519	0.750	11.713	0.375	4.983	-0.126
500-3000人	63	1.171	7.892	0.588	8.373	0.404	6.464	0.008
3000人以上	23	0.533	1.486	0.239	1.927	0.734	4.762	0.027

表2-1(続き). 労働、非情報資本、情報装備の分配率(2001年度)

サンプル企業数	2001年度定数項	t值	α(L)	t值	β(Ko)	t值	γ(Ki)
新興企業	23	1.670	6.145	0.774	9.049	0.195	1.615	0.032
TDB	23	-0.132	-0.444	0.621	5.139	0.457	3.819	-0.078
TSR
全産業	132	-0.940	-5.543	0.269	5.316	0.707	16.033	0.024
製造業(全体)	35	-1.067	-5.591	0.128	2.064	0.777	11.494	0.094
製造業(消費関連)	7	-0.322	-0.518	0.708	1.056	0.281	0.638	0.011
製造業(素材)	20	-0.754	-1.223	0.473	1.389	0.528	1.546	-0.001
製造業(加工組立)	27	-0.946	-3.081	0.090	1.092	0.765	8.693	0.145
非製造業	78	-0.840	-3.034	0.328	4.361	0.668	11.724	0.005
売上規模別
10億円以下	13	-1.290	-1.627	0.136	0.845	0.648	4.388	0.216
10-100億円	61	-0.476	-1.712	0.634	6.290	0.358	3.775	0.008
100億円以上	58	-0.225	-0.888	0.669	6.024	0.304	2.879	0.027
従業員規模別
100人以下	20	-0.750	-0.943	0.514	2.413	0.499	3.317	-0.013
100-500人	81	-0.874	-4.586	0.403	5.914	0.601	10.615	-0.004
表2–2. 労働、非情報資本、情報装備の分配率(2002年度)

サンプル企業数	2002年度定数項	t值	α(L)	t值	β(Ko)	t值	γ(Ki)
上場企業
全産業	103	1.322	11.847	0.605	13.940	0.365	8.236	0.030
製造業(全体)	82	1.353	12.293	0.607	14.061	0.345	7.838	0.048
製造業(消費関連)	8	1.076	3.382	0.452	3.731	0.471	4.286	0.077
製造業(素材)	33	1.200	6.151	0.514	7.449	0.398	5.746	0.088
製造業(加工組立)	41	1.438	8.874	0.728	8.602	0.267	3.274	0.005
非製造業	21	1.208	2.999	0.577	3.860	0.432	2.792	-0.009
売上規模別
300億円以下	24	1.473	8.539	0.831	13.803	0.169	2.774	0.000
300-1000億円	39	1.381	13.000	0.684	11.889	0.281	5.626	0.034
1000-3000億円	23	1.018	4.003	0.444	5.624	0.527	6.006	0.029
3000億円以上	17	1.292	2.585	0.615	3.433	0.495	2.566	-0.110
従業員規模別
500人以下	17	1.287	5.506	0.839	12.388	0.245	3.479	-0.083
500-3000人	65	1.151	7.942	0.500	8.311	0.452	7.854	0.048
3000人以上	21	1.209	2.688	0.532	3.097	0.446	2.190	0.022

表2–2（続き）．労働、非情報資本、情報装備の分配率（2002年度）

サンプル企業数	2002年度定数項	t值	α(L)	t值	β(Ko)	t值	γ(Ki)
新興企業	11	1.889	7.719	0.846	10.607	0.097	0.907	0.057
TDB	22	-0.027	-0.093	0.503	4.194	0.444	3.822	0.053
TSR
全産業	132	-0.870	-4.588	0.264	4.667	0.707	13.516	0.030
製造業(全体)	54	-1.083	-3.922	0.120	1.167	0.805	7.269	0.075
製造業(消費関連)	7	-2.602	-1.057	0.009	0.003	1.348	0.637	-0.358
製造業(素材)	21	-0.277	-0.455	0.515	1.582	0.412	1.249	0.073
製造業(加工組立)	26	-0.833	-1.896	0.089	0.685	0.742	5.376	0.169
非製造業	78	-0.716	-2.530	0.292	4.008	0.678	11.235	0.031
売上規模別
10億円以下	13	-2.021	-2.822	0.254	1.846	0.451	3.380	0.295
10-100億円	59	-0.254	-0.749	0.736	5.898	0.257	2.098	0.008
100億円以上	60	-0.336	-1.337	0.639	5.876	0.383	3.656	-0.022
従業員規模別
100人以下	19	-0.471	-0.456	0.182	0.525	0.679	3.290	0.139
100-500人	81	-0.796	-3.910	0.443	6.106	0.576	9.397	-0.019

### 2.6 分析結果の検討

まず、表 2.1～2.2 の上場企業の結果をみると、2001、2002 年度とも情報装備 Ki の分配率 $ \gamma $ は非製造業を除いてプラスの値であり、付加価値 Q に対してポジティブな効果を与えていることがわかる。ただし、非情報資本 Ko や労働投入に比べてパラメータの絶対値は小さく付加価値 Q に対する寄与も限定的である。製造業の中では消費関連や素材産業で分配率 $ \gamma $ が大きく、加工組立では小さいものになっている。非製造業では分配率 $ \gamma $ の値はマイナスであり、情報装備 Ki が有効に活用されていないという結果となった。売上規模別では、分析年度によってまちまちの結果であるが 300～1000 億円および 1000～3000 億円の企業規模の分配率 $ \gamma $ が、2001 年度でそれぞれ 0.036、0.058、2002 年度では 0.034、0.029 と他の企業規模に比べて比較的大きな値になっている。その一方で 3000 億円以上の企業では分配率 $ \gamma $ はマイナスの値である。売上規模の大きい企業では情報装備 Ki が十分活かされていないという結果である。従業員数規模別では、500 人以下の企業で Ki の分配率 $ \gamma $ の値がマイナスとなったが、500 人以上の企業ではプラスの値となっている。従業員 500 人以下の企業の情報装備 Ki の活用がうまくいっていないことになる。一方、JASDAQ 上場などの新興企業に関する分析では 2001、2002 年度の分析で情報装備 Ki の分配率 $ \gamma $ の値はプラスとなっているが、その値は労働、非情報資本 Ko の分配率 $ \alpha $ や $ \beta $ に比較して小さく、付加価値 Q に対する情報装備 Ki の寄与が限定的であることを示している。「TDB COSMOS1(企業財務データベース)」による分析では、2001 年度の情報装備 Ki の分配率 $ \gamma $ はマイナスであるが 2002 年度の $ \gamma $ の値はプラスとなり付加価値 Q に対して 2002 年度は
ポジティブである。しかし、その効果もγの値からみて労働L、非情報資本Koと比較して限定的である。

「TSR 単体財務情報」による分析では、2001年度は製造業（素材）を除く全業種で付加価値 Q に対する Ki の分配率 γ はプラスであるのに対して、2002年度は製造業（消費関連）を除く全業種で γ のはプラスの値となり、また若干ではあるがその絶対値も大きくなっている業種が多い。付加価値 Q に対して全体としてポジティブとなっている。より詳細にみると、2001年度は加工組立の分配率 γ の値が 0.145 と大きくなっており、素材は若干のマイナスの値を示している。これに対して、2002年度は消費関連が -0.358 と大きくマイナスに、一方で素材が 0.073、加工組み立てが 0.169 と比較的大きなプラス値を示している。非製造業については、2001、2002年度とも分配率 γ の値はプラスであり、付加価値 Q にポジティブに寄与している。しかし、分配率 γ の絶対値は労働 L、非情報関連資本 Ko と比較して小さく、情報装備 Ki の付加価値 Q に対する寄与は限定的であるとの結果を示している。

「TSR 単体財務情報」のデータを用いて行った売上規模別では、2001年度は売上高の規模別で10億円以下の分配率γが0.216と労働Lの0.136よりも大きな値を示した。2002年度も同様に、10億円以下の企業でKiの分配率γの値が0.295とやはり労働Lより大きく、規模の拡大とともに分配率γは小さくなり100億円以上の企業では-0.022とマイナス値になっている。従業員数規模別では、2001年度は100人以下の企業ではKiの分配率γはマイナスとなっているが、2002年度は0.139と比較的大きなプラス値を示した。ただし、「TSR単体財務情報」による分析では、付加価値Qの算出に際して必要な公表財務データが少なくQの変動が大きいため分析結果にもその影響が少なからず出ていると考えられる。したがって、産業規模別や企業規模別の分析はあくまで参考程度と考える必要がある。

次に、2001～2002 年度にかけての付加価値生産性の伸び率に対する各生産要素の貢献を分析した結果を表3に示す。ただし、この分析で注意すべきことは今回の分析期間では、上場企業全体で付加価値生産性の伸び率はわずかなものであり、産業別でも製造業（消費関連）や非製造業でマイナスとなっている。また、企業規模別でも付加価値生産性の伸び率は、一部の区分で僅かなプラスとなっているがその他の区分ではマイナスとなっている。さらに、上場企業では情報装備 Ki の伸び率もこの分析期間は全産業、製造業全体、製造業（加工組立）でマイナスとなっている。新興企業や TDB、TSR の財務データベースによる分析では、付加価値生産性の伸び率はプラスとなっているが、Ki の分配率 $ \gamma $ が他の生産要素に比べ小さいことが影響し、付加価値生産性の伸び率への Ki の貢献は限定的である。しかしその一方でこのような環境下では、労働 L、非情報資本 Ko ではその分配率 $ \alpha $ や $ \beta $ が $ \gamma $ に比較して大きいため、自身の伸び率がマイナスとなると付加価値生産性の伸び率に対して大きくネガティブな効果を与えてしまう。実際に、今回の分析では労働 L や非情報資本 Ko の伸び率もマイナスとなるケースが多く、ネガティブな結果が目立った。表3より具体的に付加価値生産性の伸び率に対する Ki の貢献をみると、上場企業では製造業全体および製造業（加工組立）の区分ではマイナスとなっている。製造業のその他の区分でも Ki の貢献は小さく、全産業や非製造業の Ki の貢献は 0.0 でありポジティブとはいえない。企業規模別でも、売上高 300 億円以下が 0.0、300～1000 億円が 0.001 と僅かにポジティブな貢献をしているが、売上高 1000～3000 億円、3000 億円以上ではマイナスの貢献になっている。一方、従業員規模別では、500 人以下が 0.005 と唯一ポジティブな貢献をしているがその他の区分ではネガティブな貢献である。また、新興企業は 0.005 と僅かにポジティブな貢献となっているが、TDB による分析では -0.001 とネガティブな貢献である。TSR による分析も全体としては同じような傾向であるが、売上規模の 10 億円以下で 0.039 と比較的大きな値となっており、付加価値生産性の伸び率に対する Ki の貢献がポジティブに評価されている。以上の結果から、今回の分析期間では、(a)付加価値 Q の伸び率は、全ての分析区分で僅かなプラスあるいはマイナスに留まっていること、(b)情報装備 Ki の伸び率も僅かなプラスあるいはマイナスであること、などから付加価値 Q の伸び率に対する情報装備 Ki の貢献は限定的であり、ネガティブな貢献となる場合も若干観測された。しかし、同期間の他の生産要素では、付加価値 Q の伸び率に対する貢献は大きくネガティブとなるケースが多く、それに比較して情報装備 Ki はどちらかといえば中立的な結果となっている。
表3. 各生産要素の付加価値生産性の成長率に対する貢献(2001–2002年度)

サンプル企業数	G(Q)Qの成長率	G(L)Lの成長率	$ \alpha \times G(L) $ Lの貢献	G(Ko)Koの成長率	$ \beta \times G(Ko) $ Koの貢献	G(Ki)Kiの成長率	$ \gamma \times G(Ki) $ Kiの貢献	$ \lambda $ 定数項
上場企業
全産業	103	0.002	-0.091	-0.053	-0.045	-0.017	-0.008	0.000	0.073
製造業(全体)	82	0.005	-0.098	-0.056	-0.059	-0.022	-0.017	-0.001	0.085
製造業(消費関連)	8	-0.003	-0.070	-0.032	-0.005	-0.002	0.032	0.003	0.029
製造業(素材)	33	0.002	-0.046	-0.023	0.000	0.000	0.020	0.002	0.024
製造業(加工組立)	41	0.007	-0.117	-0.076	-0.112	-0.038	-0.092	-0.001	0.123
非製造業	21	-0.015	-0.023	-0.015	0.050	0.020	0.017	0.000	-0.020
売上規模別
300億円以下	24	-0.027	-0.043	-0.034	0.113	0.025	-0.017	0.000	-0.018
300-1000億円	39	0.031	-0.048	-0.032	-0.014	-0.004	0.039	0.001	0.066
1000-3000億円	23	-0.068	-0.046	-0.021	-0.021	-0.011	-0.121	-0.005	-0.032
3000億円以上	17	0.031	-0.124	-0.077	-0.073	-0.036	0.018	-0.002	0.147
従業員規模別
500人以下	17	-0.018	-0.031	-0.024	0.090	0.028	-0.047	0.005	-0.026
500-3000人	65	-0.043	-0.046	-0.025	-0.003	-0.001	-0.089	-0.003	-0.015
3000人以上	21	0.026	-0.111	-0.043	-0.081	-0.048	0.010	0.000	0.116

表3（続き）. 各生産要素の付加価値生産性の成長率に対する貢献(2001–2002年度)

サンプル企業数	G(Q)Qの成長率	G(L)Lの成長率	α*G(L)Lの貢献	G(Ko)Koの成長率	β*G(Ko)Koの貢献	G(Ki)Kiの成長率	γ*G(Ki)Kiの貢献	λ定数項
新興企業	21	0.032	0.017	0.014	0.050	0.007	0.121	0.005	0.006
TDB	22	0.175	0.009	0.005	0.023	0.010	0.088	-0.001	0.161
TSR
全産業	132	0.122	0.032	0.009	0.016	0.011	0.116	0.003	0.100
製造業(全体)	28	0.166	0.011	0.001	0.056	0.044	0.080	0.007	0.114
製造業(消費関連)	7	0.084	0.057	0.020	-0.074	-0.060	0.274	-0.047	0.172
製造業(素材)	13	0.086	-0.021	-0.010	0.011	0.005	0.035	0.001	0.090
製造業(加工組立)	13	0.225	0.017	0.002	0.103	0.077	0.097	0.015	0.131
非製造業	78	0.044	0.051	0.016	-0.022	-0.014	0.272	0.005	0.038
売上規模別
10億円以下	13	0.098	-0.069	-0.013	-0.006	-0.003	0.151	0.039	0.076
10-100億円	59	0.045	-0.119	-0.081	-0.003	-0.001	0.194	0.002	0.125
100億円以上	60	0.126	0.137	0.089	0.016	0.005	0.110	0.000	0.031
従業員規模別
100人以下	19	0.086	-0.074	-0.026	0.007	0.004	0.017	0.001	0.106
100-500人	81	0.110	-0.015	-0.006	0.034	0.020	0.129	-0.001	0.098

### 3.1 TFP の伸び率に対する情報装備率 Z の効果に関する分析

次に、固定資産の中の機械装置（情報装備のハードウェア資産を含む）とソフトウェア資産の合計に対する情報装備 Ki の割合を情報装備率 Z と定義して、その変化差分 Z が TFP の伸び率に与える寄与度について分析を行った。まず、生産要素として労働 L、資本 K の 2 つの投入を、アウトプットとして付加価値 Q を想定したコブ・ダグラス型生産関数に、時間 t と (7) 式で定義する情報装備率 Z の影響を組み入れた (8) 式のモデルを考える。(8) 式の両辺について対数を取り、変形させると TFP は (10) 式で表現できる。

ここで、資本 K（生産要素）は固定資産の中の機械装置にソフトウェア資産を加えたものとする。すなわち、固定資産の機械装置に「情報処理実態調査」の「IT 機器構成比」を乗じて、さらにソフトウェア資産を加えたものが情報装備 Ki であるから、Ki に固定資産の機械装置に（1－「IT 機器構成比」）を乗じたものを合計して生産要素 K とする $ ^{(4)} $ 。
$$ K=K_{o}+K_{i}\qquad\cdots(6) $$

$$ Z=\frac{K_{i}}{K}\quad\cdots(7) $$

$$ \begin{aligned}&Q=A_{o}e^{(\delta t+\phi Z)}L^{\alpha}K^{\beta}\qquad\cdots(8)\\&\because\qquad\alpha+\beta=1\\ \end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}\log(\frac{Q}{L})&=a_{o}+\delta t+\phi Z+\beta\log(\frac{K}{L})\\&=\delta t+\beta\log(\frac{K}{L})+\phi Z+a_{o}\quad\cdots(9)\end{aligned} $$

$$ \therefore\quad TFP=\log(\frac{Q}{L})-\beta\log(K\big/\frac{}{}L)=\delta t+\phi Z+a_{o}\qquad\cdots(10) $$

$$ \frac{d(TFP)}{dt}=\frac{d\left\{\log(\left.\frac{Q}{L}\right)-\beta\log(K\left/\right.L)\right\}}{dt}=\delta+\phi\frac{dZ}{dt}\quad\cdots(11) $$

$$ \begin{aligned}\therefore\quad Cz_{t_{1},t_{2}}=&\int_{t_{1}}^{t_{2}}\phi\quad dZ\\=&\phi(Z_{t_{2}}-Z_{t_{1}})\quad\cdots(12)\end{aligned} $$

さらに、(10)式を時間で微分すると(11)式が得られ、TFPの成長率が計算される。また、期間t1～t2における情報装備率Zの変化差分ZのTFPの成長に対する寄与度は、(11)式の右辺第2項を積分した(12)式で求めることができる。実際の分析は、データの安定性などの理由から上場企業のデータを用いることとし、(9)式によりパラメータ推定を行った。

### 3.2 TFP の成長率に対する差分 Z（情報装備率 Z の変化分）の寄与度 $ ^{(5)} $

表 4 に(4)式のパラメータ推定の結果を示す。

表 4 から、全産業ベースの情報装備率 Z の係数 $ \phi $ は 2001 年度で 0.245、2002 年度で 0.240 とそれぞれ同年度の資本 K の分配率 $ \beta $ よりも大きな値であり、TFP に対して大きな影響を与えることがわかった。産業別でも製造業では全ての業種で係数 $ \phi $ はプラスの値となり、特に加工組立は、2001 年度で 0.388、2002 年度で 0.277 と大きな値を示している。しかし、非製造業は両年度ともマイナス値となった。企業規模別では、売上規模で 3000 億円以上が 2001 年度に 0.553、2002 年度で 0.355 と大きな値を示している他、1000～3000 億円、従業員規模で 500～3000 人、3000 人以上といった比較的規模の大きい企業区分で大きな値を示している。この結果から、多くの分析区分で情報装備率 Z の変化が、TFP の成長に寄与することが理解できる。次に、TFP の成長率に対する Z の変化（差分 Z）の寄与度を (12) 式により分析した結果を表 5 に示す。なおこの分析に用いた係数 $ \phi $ の値は、2001 年度と 2002 年度の係数 $ \phi $ の平均値とした。今回の分析期間（2001～2002 年度）では、情報装備 Ki の伸び率は僅かなプラスあるいはマイナスに留まるケースが多い。したがって、表 5 に示すとおり、情報装備率 Z もほとんど変化 $ ^{(6)} $ がなく、明らかな上昇が確認できるのは、売上規模別の 3000 億円以上と
従業員規模別の500-3000人の2つの分析区分である。この結果、TFP成長率に対するZの変化（差分Z）の寄与度も売上規模別の3000億円以上で0.018、従業員規模別の500-3000人で0.006と僅かながらポジティブな効果が計測されただけである。従業員規模500人以下で、Zの値が低下しているにもかかわらず、Zの変化（差分Z）の寄与度が0.012とその他の分析区分より大きな値となっているのは、係数φがマイナスとなっているからであり、ポジティブな評価はできない。その他の分析区分のほとんどは結果的に中立的な評価となった。しかし、情報装備率Zの係数φの値からみて、情報装備Kiが非情報資本Koに比較して高い割合で増加した場合、TFPの成長に大きく寄与するポテンシャルの存在を確認することができた。

表4. 内閣府データベースによる分析結果 (TFP計測モデルの推計)

$ \beta $
(K)	t值	$ \phi $
(Z)	t值	$ \alpha $
(L)	$ \beta $
(K)	t值	$ \phi $
(Z)	t值
上場企業	2001年度	2002年度
全産業	0.114	3.528	0.245	1.824	0.897	0.103	3.355	0.240	1.882
製造業(全体)	0.170	4.511	0.208	1.459	0.840	0.160	4.236	0.188	1.376
製造業(消費関連)	0.424	2.372	0.178	0.373	0.511	0.489	3.184	0.094	0.242
製造業(素材)	0.325	4.896	0.019	0.113	0.699	0.301	4.104	0.114	0.598
製造業(加工組立)	0.023	0.403	0.388	1.720	1.011	-0.011	-0.202	0.277	1.432
非製造業	0.060	0.741	-0.191	-0.492	0.931	0.069	0.918	-0.103	-0.274
売上規模別
300億円以下	0.097	2.152	0.115	0.604	0.926	0.074	1.532	0.070	0.350
300-1000億円	0.092	2.663	-0.107	-0.777	0.938	0.062	1.832	-0.021	-0.156
1000-3000億円	0.241	3.003	0.236	0.773	0.781	0.219	3.013	0.167	0.575
3000億円以上	-0.083	-0.899	0.553	1.205	1.063	-0.063	-0.778	0.355	0.825
従業員規模別
500人以下	0.081	1.270	-0.114	-0.368	0.937	0.063	1.075	-0.281	-0.926
500-3000人	0.038	0.787	0.103	0.532	0.903	0.097	2.047	0.348	1.817
3000人以上	0.277	3.734	0.326	1.315	0.848	0.152	3.398	0.126	0.869

表5. 内閣府データベースによる分析結果(TFPとその要因に関する分析)

z1	z2	log(Q/L)前期	log(K/L)前期	log(Q/L)今期	log(K/L)今期	TFP成長率(%)	寄与度
情報資本率	その他
上場企業
全産業	0.444	0.449	2.028	0.454	2.077	0.475	0.052	0.001	0.051
製造業(全体)	0.380	0.384	1.995	0.791	2.049	0.841	0.054	0.001	0.053
製造業(消費関連)	0.210	0.214	2.126	1.324	2.207	1.371	-0.027	0.000	-0.028
製造業(素材)	0.393	0.397	2.194	1.623	2.232	1.645	0.069	0.000	0.069
製造業(加工組立)	0.403	0.406	1.809	0.017	1.870	0.091	0.063	0.001	0.062
非製造業	0.696	0.704	2.157	-0.859	2.186	-0.957	0.044	-0.001	0.045
売上規模別
300億円以下	0.343	0.354	1.739	-0.070	1.774	-0.048	0.032	0.001	0.031
300-1000億円	0.466	0.472	1.857	0.383	1.899	0.370	0.054	0.000	0.054
1000-3000億円	0.342	0.326	2.370	1.055	2.361	1.028	0.020	-0.003	0.024
3000億円以上	0.658	0.697	2.400	0.638	2.526	0.704	0.118	0.018	0.100
従業員規模別
500人以下	0.399	0.338	1.890	-0.233	1.980	-0.012	0.072	0.012	0.060
500-3000人	0.416	0.441	1.989	0.342	2.064	0.389	0.050	0.006	0.045
3000人以上	0.556	0.566	2.237	1.271	2.195	1.136	0.137	0.002	0.135
### 4. まとめ

今回の分析では、内閣府経済社会総合研究所により新たな調査項目が追加された2003年（平成15年）「情報処理実態調査」に企業財務データベースをリンクさせ、情報装備Kiの経済効果をより精緻に分析するための新たなデータベースを構築し、情報装備Kiと付加価値生産性との関係を分析した。これまでには、得ることが出来なかった貴重なクロスセッションデータにより様々な企業区分による分析が可能になった。しかし、2001～2002年度は、企業がリストラクチャリングなどコスト削減を進めて企業業績を改善させる過程にあり、企業の利益は増加したものの、雇用者の賃金や設備投資は抑制されたため付加価値Qは全体として大きく伸びていない。今回のデータベースでも付加価値Qは僅かな増加あるいはマイナスに留まっており、情報装備Kiの伸び率も低いという状況が改めて示される結果となった。その結果、付加価値生産性の伸び率に対する情報装備Kiの貢献はほとんど認められなかった。しかし、労働L、非情報資本Koが付加価値生産性の伸び率に大きくネガティブ作用したのに比較して、情報装備Kiはどちらかといえば中立であり、この点は評価しておく必要があろう。一方、TFPの伸び率に対する情報装備率Zの変化の寄与度については、情報装備Kiの伸びがほとんど認められなかったため結果として、評価に値するものとはならなかった。しかし、(9)式のモデルにおいて、情報装備率Zの係数φは資本Kの分配率βよりも大きな値であり、(11)式で算出されるTFPの成長率に対してポジティブな効果を与えるポテンシャルを保持していることが確認できた。

以上、今回の分析は貴重なデータを利用して行った有用なものであるが、分析期間に関しては、マクロ経済や企業経営の微妙な転換点とも考えられ、データにもマクロ、ミクロ双方の経済環境の変化の影響が現れたものと考えられる。情報化の経済効果を分析、検討することは、今後の日本経済を考究する上で極めて重要な仕事である。したがって、今回のような総合的なデータベースを継続的に構築し、一時的な経済環境の変化を除去した分析検討を進めることが必要である。

注：

## (1) 主な論文として、
その他多数がある。

(2) ここでは、企業財務データの固定資産の中の機械装置に、2003年（平成15年）「情報処理実態調査」の調査結果である「IT機器構成比」を乗じて算出したハードウェアとしての情報資本に、無形固定資産として計上されているソフトウェアおよびソフトウェア購入をソフトウェアとしての情報資本とし、両者を加えた総計を情報装備Kiと定義している。つまり、情報装備Kiは、ハードウェア装備とソフトウェア装備から構成されている。

(3) 製造業については、「食料品、飲料・たばこ」、「繊維工業」の2業種を製造業（消費関連）、「パルプ・紙・紙加工品」、「化学工業」、「石油・石炭・プラスチック」、「窯業・土石」、「鉄鋼」、「非鉄金属・金属製品」の6業種を製造業（素材）、「一般機械器具」、「電気機械器具」、「情報通信機械器具」、「輸送用機械器具」、「精密機械器具」、「その他の製造業」の6業種を製造業（加工組立）に分類して分析を行った。

(4) ここで、注意を要するのは前節までの分析では、有形固定資産にソフトウェア資産を加えたものを（$\mathrm{Ko}+\mathrm{Ki}$）としていたが、今回は機械装置およびソフトウェアの合計に対する情報装備Kiの割合に注目するため（$\mathrm{Ko}+\mathrm{Ki}$）の定義を変更している。厳密に言えば、機械装置以外の固定資産も生産要素として付加価値Qの産出に影響を及ぼす訳であるから前節の定義が好ましいが情報装備率に焦点をあてるためここでは定義を変えている。

(5) 「平成14年度 ITの経済分析に関する調査 報告書」（総務省情報通信政策局情報通信経済室、2003年3月）ではSNA統計などマクロデータを用いて、情報装備率の変化のTFP成長率への寄与度を分析している。

(6) ここで情報装備率 Z の変化は、表 5 で示した Z2 および Z1 から、Z2-Z1 で計算できる。
# 夫の失業前後の妻の就業行動の変化について $ ^{*} $

佐藤 一磨**

## <要旨>

本稿は慶應義塾家計パネル調査(KHPS)の就業履歴情報を用いた回顧パネルデータを使用し、夫の失業時点のみならず、その前後においても妻の付加的労働者効果が存在するのかを検証した。分析の結果、次の3点が明らかになった。1点目は、回顧パネルデータを用いた分析の結果、夫の失業から6年以内において妻の付加的労働者効果が確認され、その大きさは徐々に小さくなることがわかった。2点目は、回顧パネルデータを用いた妻の新規就業形態選択に関する分析の結果、いずれの就業形態においても夫の失業による妻の付加的労働者効果が確認された。特に妻の非正規雇用就業や求職行動は、夫の失業に対して敏感に反応しており、夫の失業後1-6年以内においてその選択確率の上昇が確認された。夫が失業した既婚女性は、求職活動を始めたり、比較的就職しやすい非正規雇用を通して労働市場へ参入する傾向にあると考えられる。3点目は、回顧パネルデータ及び通常の2004年から2011年までのパネルデータを用いて夫の失業前後の就業状態の変化や勤労収入、預貯金額の変化を分析した結果、一旦失業を経験すると、以前よりも就業率が落ちるだけでなく、仮にその後再就職できても勤労収入の水準は以前よりも低くなる傾向にあることがわかった。これは夫の恒常所得が失業直後だけでなく、その後数年にわたって低い状態にあることを意味している。このため、分析結果が示すように夫の失業後でも妻の付加的労働者効果が観察されるのではないかと考えられる。また、夫の失業後、預貯金額が減少する傾向が見られるため、所得低下に対して預貯金を取り崩すことでも対処していると考えられる。

JEL Classification Number : J21, J64, J16

Key Words：付加的労働者効果、夫の失業、パネルデータ
# The Wife’s Employment Change Before and After the Husband’s Unemployment

By Kazuma SATO

## Abstract

This paper examines the wife’s added worker effect before and after husband’s unemployment by using the retrospective employment history of the Keio Household Panel Study (KHPS). As a result of the analysis, following three points become apparent. First, wife’s added worker effect is confirmed within 6 years of husband’s unemployment. In addition, its effect that was measured by marginal effects has gradually decreased. Second, as a result of the analysis of the wife’s selection for new forms of employment using retrospective panel data, the added worker effect due to the husband’s unemployment is confirmed. Especially, non-regular employment and job search are sensitively stimulated by husband’s unemployment. Married women, whose husband was unemployed, tend to begin job search and enter the labor market through non-regular employment that is relatively easy to get job. Third, after husband unemployed, husband’s employment ratio has been not only declining, but also his income tends to decrease, even if he could find new job. This means that husband’s permanent income has declined within several years of his unemployment. This will be the reason why wife’s added worker effect was induced after several years of husband’s unemployment. In addition, as the savings tends to decline after husband’s unemployment, household is considered to use their savings to cope with the income reduction.

JEL Classification Number: J21, J64, J16

Key Words: Added Worker Effect, Husband's Unemployment, Panel Data
### 1. 問題意識

バブル崩壊や1997年の金融危機などによる長期不況を経て、我が国の労働市場は大きな変化を経験してきた。このような厳しい労働市場環境下でも特に注目されるのが女性就業である。男性の雇用就業者はこの長期不況の影響を受け、一貫してその数が減少する傾向にあるが、女性の場合、雇用者数はこの間も増加し、人数的に見ても企業の中で果たす役割は格段に重要度を増している。また、サービス産業の比率が上昇してきており、女性雇用就業者の果たす役割はより一層大きくなってきていると言える。

このように重要度を増す女性就業であるが、いくつかの特徴を持っている。その中の1つが景気後退によって夫の所得が低下したり、失業したりした場合に一定の生活水準を保持するために今まで就業していなかった妻が労働供給を増加させる付加的労働者効果がある。近年、バブル崩壊後の長期不況による家計の経済状況の不安定化などを受け、この付加的労働者効果が大きくなってきていることが指摘されている。

この付加的労働者効果に関しては厚生労働省（旧労働省）（1999）や樋口・阿部（1999）、黒田・山本（2007）、小原（2007）、そして Kohara（2010）等の研究があり、いずれの分析においても付加的労働者効果の存在を示唆している。例えば小原（2007）は、夫の失業が妻の労働供給に及ぼす影響を分析しており、夫の失業が妻の労働時間を有意に増加させることやその影響は特に金融資産保有額が少ない家計ほど顕著であることを明らかにした。また黒田・山本（2007）は、1990年代において妻以外の世帯収入の低下がフルタイム労働やパートタイム労働の選択確率を上昇させるとともに、パートタイムの労働時間を増加させていることを明らかにし、付加的労働者効果が存在していることを示している。

これらの先行研究を見ると、夫が失業した時点の妻の付加的労働者効果については分析を行っているが、その前後に関して分析を行っているものは少ない。夫が失業する前やその後においても妻の就業行動が変化している可能性があるのではないだろうか。例えば、失業前であっても夫の勤務する企業の経営状況が悪化し、所得が減少した場合、事前に妻の労働供給が増加する可能性が考えられる。また、失業後に再就職できたとしても、所得水準が失業前よりも低くなっていたり、なかなか失業前の水準まで回復できなかったりすれば、家計所得の低下を補填するために、夫の失業後に妻の労働供給が増加する可能性が考えられる。このように夫の失業時点のみならず、その前後においても妻の付加的労働者効果が観察される可能性がある。

そこで本稿では、『慶應義塾家計パネル調査（以下、KHPS）』を用い、夫の失業時点のみならず、その前後においても妻の付加的労働者効果が見られるのかどうかを検証する。この点を検証することは、我が国の夫の失業が家計に及ぼす影響についての理解を深めることに貢献すると考えられる。もし夫の失業後でも妻の付加的労働者効果が観察された場合、夫の失業が家計に及ぼす影響は、その失業時点のみならず、持続的な影響をもっている可能性があると考えられる。この場合、失業時点のみを分析した先行研究では、夫の失
業が家計に及ぼす影響を過小に評価していることとなる。本稿の分析を通じて、実際の影響はどのようになっているのかを明らかにしてきたい。

先行研究と比較した場合、本稿の特徴は次の2点である。1点目は、KHPSのデータセットの特徴を生かし、就業履歴を活用した回顧パネルデータを使用している点である。通常のパネル期間では夫の失業サンプルが十分に得られないため、その失業前後の妻の就業行動の変化を分析することが困難となる。しかし、今回使用するKHPSでは15歳から現在時点までの就業履歴データが利用可能となっており、過去の夫の失業も把握できるため、より多くの失業サンプルを分析対象とすることが可能となっている。

2 点目の特徴は、夫の失業に対して妻が新たに就業したかどうかといった点のみならず、どのような就業形態で働き始めたのか、また、職探しを始めたかどうかといった点も分析対象としている点である。過去の先行研究では妻の新規就業や労働時間の変化を主な分析の対象としている。しかし、付加的労働者効果を見る場合、それらの新規就業のみならず、今まで非労働力状態であった妻が労働市場へ参入し、職探しを始めたかどうかといった点も考慮する必要がある。また、就業形態によって就職のしやすさに違いがあるため、新規就業した際の就業形態の違いを考慮した分析を行うことが重要となる。そこで、本分析では無業（非労働力）から各就業への変化のみならず、無業（非労働力）から失業（職探し）への変化もあわせて分析する。

本稿の構成は以下の通りである。まず、第2節では先行研究のサーベイを行い、本研究の位置づけについて確認していく。第3節ではデータについて、第4節では推計手法について説明していく。続く第5節では分析結果について述べ、最後の第6節で本研究のまとめをおこなっていきたい。

### 2. 先行研究

ここでは国内及び海外の付加的労働者効果に関する先行研究をサーベイし、本稿の位置づけについて確認していく。海外の研究を見ると、マイクロデータの普及とともに数多くの分析が行われるようになってきたと言える。これらの海外の研究には大きく言って2つの論点がある。1つ目は、本当に付加的労働者効果が見られるのかどうかを検証するというものである。2つ目は、失業保険制度と妻の付加的労働者効果の関係について検証するというものである。

1 つ目の論点についてはアメリカをはじめとして、数多くの国で分析がなされている。代表的な研究には、1968年から1975年までのPanel Study of Income Dynamics (PSID)を用いたHeckman and McCurdy (1980, 1982)がある。妻の労働時間を被説明変数にとった固定効果トービット分析を行った結果、夫の失業による付加的労働者効果が存在することが明らかになった。しかし、その大きさは極めて小さいものであった。同じくPSIDを用いた
研究に Maloney (1987, 1991) がある。Maloney (1987) では妻の労働時間を被説明変数にとったトービット分析を、Maloney (1991) では妻の労働市場への参加と雇用就業の有無を同時に考慮したバイバイリエイト・プロビット分析を行っている。いずれの分析においても付加的労働者効果の存在は観察されなかった。また、Lundberg (1985) は妻の就業状態を雇用就業、失業、そして無業（非労働力）の3つに分け、夫の失業によってその就業状態がどのように変化するのかを検証している。分析の結果、夫の失業により白人の無業の妻の労働供給が増加していることがわかったが、その効果は小さいものであった。

これ以外ではトルコのデータを用いた Baslevent and Onaran (2003) やメキシコのデータを用いた Skoufias and Parker (2006) があり、いずれも妻の付加的労働者効果の存在を実証している。また、Lee and Cho (2005) は韓国とアルゼンチンのデータを用い、経済危機時の女性の就業行動の違いについて比較分析を行っている。分析の結果、アルゼンチンでは経済危機時に女性就業率が上昇する付加的労働者効果が見られたが、韓国では逆に低下する就業意欲喪失効果が見られた。Lee and Cho (2005) は、このように両国において女性の就業行動が異なっている背景として、労働市場環境の違いが大きな原因であると指摘している。アルゼンチンでは男女間賃金格差が大きい反面、子供の保育コストが安く、比較的労働市場へアクセスしやすいという特徴がある。このため、不況時でも労働市場へ参入でき、賃金は低いが働くことが可能となる。これに対して韓国の場合、男女間賃金格差は小さいが、公的な保育所が少なく、子育てのコストが高い。また、結婚や出産後に再度労働市場へ参入するのが困難となっている。このため、不況時に働こうと思っても、なかなか労働市場へアクセスすることができず、結局非労働力化してしまうこととなる。

これ以外に本稿の問題意識と近い研究として Stephens (2002) がある。Stephens (2002) は、1968 年から 1992 年までの PSID を用い、工場閉鎖やレイオフなどにより失職した夫を対象として、失職時点のみならず、その前後における妻の労働供給行動を分析している。分析の結果、妻の付加的労働者効果は夫の失業時点のみならず、その後にも観察され、徐々にその影響が大きくなっていくことが明らかになった。また、夫の失職前の所得が高いほど、妻の付加的労働者効果が大きくなることを示した。

以上、本当に付加的労働者効果が見られるのかどうかという論点の研究を見ると、実際にその効果が観察されたという研究とそうではないといった両方の研究が存在している。

次に２つ目の論点である失業保険制度と妻の付加的労働者効果の関係についての先行研究を見ていく。先ほどの先行研究が示すように、付加的労働者効果が観察されない背景には失業保険制度の影響が考えられる。夫が失業した場合、失業保険の受給が可能となるが、これによる所得効果が妻の就業を抑制する可能性がある。また、失業保険の受給要件に夫個人ではなく、家計全体の所得に関する制限があった場合、より妻の就業が抑制される可能性が高い。実際、イギリスのデータを用いた Layard et al (1980) や McGinnity (2002) は夫が就業している妻よりも、夫が失業している妻の方が就業率が低くなっていることを示しており、失業保険制度の影響を示唆している。また、同じくイギリスのデータを用いた Kell
and Wright (1990) も夫の失業保険の受給と妻の就業行動の変化について分析している。その分析の結果、夫が失業しており、各種の失業給付を受給しているほど、妻の労働市場への参入が抑制される傾向にあることがわかった。

Giannelli and Micklewright (1995) はドイツの German Socio-Economic Panel (GSOE P) を用い、失業保険の受給や夫の失業期間が妻の労働供給に及ぼす影響をロジットモデルやハザードモデルを使用して分析している。分析の結果、ロジットモデルにおいて失業保険の受給が妻の就業を抑制していることが確認された。また、アメリカのデータを用いた研究には Cullen and Gruber (2000) がある。Cullen and Gruber (2000) は 1984-88 年と 1990-92 年の Survey of Income and Participation (SIPP) を用いており、失業保険の受給が妻の労働時間を抑制していることを示した。また、もし失業保険の受給がないと想定すると、妻の労働時間は 30% 増加し、無業率は 45% 低下することを示した。

これら以外にはさまざまな国のデータを用い、国際比較を行った Dex et al (1995) がある。アメリカ、スウェーデン、デンマーク、イギリス、アイルランドのマイクロデータを用いており、国によって制度設計が異なる失業保険制度が妻の就業にどのような影響を及ぼすのかを分析している。分析の結果、家計単位での所得制限を設けているイギリスやアイルランドでは妻の労働供給が抑制され、失業している夫を持つ妻ほど就業していない傾向が確認された。また McGinnity (2002) はイギリスとドイツのパネルデータを用い、2 国間において失業保険の影響がどのように異なっているのかを分析している。離散時間ロジットモデルによる分析の結果、イギリスでは既婚女性の就業行動が抑制される傾向にあったが、ドイツでは逆に妻の就業が促進される付加的労働者効果が見られた。

以上のように、海外では妻の付加的労働者効果の検証やそれに付随した夫の失業保険受給の有無が妻の労働供給に及ぼす影響といった点が分析されている。それでは、これに対して国内ではどのような研究がされているのだろうか。以下で簡単に概観していく。

日本における先行研究を見ると、付加的労働者効果と就業意欲喪失効果の存在に関して検証した論文が多くみられる。これらの研究では、付加的労働者効果よりも就業意欲喪失効果の方が大きいと指摘する分析が多い。例えば、樋口・清家・早見（1987）は、不況時に新規に労働力化するフローが減少し、非労働力化するフローが増加する傾向にあることを明らかにしている。

しかし、バブル崩壊以降、この就業意欲喪失効果が減退していること指摘する研究が多く見られるようになった。例えば、厚生労働省（旧労働省）（1999）は、『労働力調査』のフローデータを用い、1970年代後半以降、女性の就業意欲の高まりを背景に景気後退局面での労働力率の変動が小さくなってきていることを示した。これ以外にも黒田（2002）、太田・照山（2003）、そして桜（2006）などの研究もあり、いずれの分析においても女性の就業意欲喪失効果が低下しているといった結果を示している $ ^{1} $ 。
近年ではマイクロデータを用いた研究も進められている。樋口・阿部（1999）は、家計経済研究所の『消費生活に関するパネル調査』を用い、夫の所得を一時所得と恒常所得に分け、どちらが妻の就業行動へ影響を及ぼすのかを分析している $ ^{2} $ 。分析の結果、夫の恒常所得のみが妻の就業の意思決定に影響を及ぼしており、長期的に不況が続いたバブル崩壊以降ではこの夫の恒常所得が低下したために妻の付加的労働者効果が見られるようになった可能性があることを示唆した。また、同じ『消費生活に関するパネル調査』を用いたKohara (2010)は、夫の失業による妻の付加的労働者効果について観察できない個人属性を考慮したパネル推計やGMMなどを用い、分析を行っている。分析の結果、いずれの分析においても妻の付加的労働者効果の存在が統計的に有意に観察され、その効果は主に無業の妻が新規に就業し始めることによるものであることを明らかにした。村上（2010）も同じく『消費生活に関するパネル調査』を用い、夫の失業に対して家族がどのように対処しているのかを分析している。分析の結果、夫の失業による収入の減少に対して預貯金を取り崩したり、妻が新たに働きに出たり、労働時間を増加させたりして対処していることが明らかになった。

以上、先行研究を概観したが、国内においてマイクロデータを用い、妻の付加的労働者効果について分析した研究は近年増加しているものの、海外と比較してまだ少ないと言える。特に夫の失業時点のみならず、その前後において妻の就業行動がどのように変化しているのか、といった点に関しては研究例が限られてくる。そこで、本稿ではKHPSを用い、夫の失業時点及びその前後において妻の付加的労働者効果が見られるのかどうかを分析していく。

## 3 ．データ及び各就業状態の定義

### 3.1 データ

慶応義塾大学大学院経済学研究科・商学研究科・京都大学経済学研究所連携グローバルCOEプログラム「市場と質に関する理論形成とパネル実証分析」プロジェクトによって行われたKHPSを分析に利用していく。この調査は第1回目の2004年1月31日時点における満20歳～69歳の男女4005名を調査対象としており、現時点では2011年調査が最新年度となっている $ ^{3} $ 。本稿では2011年までのすべてのデータを分析に利用している。以下では2004年から2011年までのデータをKHPS2004-KHPS2011と呼ぶことにする。なお、KHPS2007では新たに1419名が追加サンプルとして調査の対象となっている。