Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
負債(1兆2, 041億97百万円)

主な増減要因等について(対前年度末比▲981億73百万円)

·保管金等(5,758億34百万円:対前年度末比▲344億92百万円)

法務省が保有する保管金の減少により日本銀行預金が減少したことによる減少等

·退職給付引当金(5,613億59百万円:対前年度末比▲608億89百万円)

(单位: 百万円)

(単位未満切捨て)

未払金 ～ 法務省及び日本司法支援センターの未払金

未払費用 ～ 日本司法支援センターの未払費用

リース債務

保管金等

～

～

日本司法支援センターのリース債務

法務省及び日本司法支援センターが保管している保管金等

前受金～日本司法支援センターの前受金

前受受益日本司法支援センターの前受受益

賞与引当金～会計年度末以降の賞与支給見込額に基づき，会計年度末までの期間に対応する金額

退職給付引当金 ～ 退職手当等に係る引当金

その他の債務等 〜 独立の科目で表示している債務以外の債務等
## 連結財務書類 フローの状況

## 費用(6,803億17百万円)(業務費用計算書より)

主な増減要因等について(対前年度末比▲187億56百万円)

·人件費等(4,180億5百万円:対前年度末比▲149億13百万円)

退職手当に係る引当金繰入額の減少による減少等

(单位: 百万円)

(単位未満切捨て)

25年度末	24年度末	24年度末
人件費等	委託費等	司法支援センター業務費
418,005	13,735	20,535
432,918	15,099	20,654
418,005	13,735	20,535
432,918	15,099	20,654
418,005	13,735	20,535
432,918	15,099	20,654
418,005	1

人件費等 〜 法務省及び日本司法支援センターにおける人件費等

委託費等 〜 法務省の補助金及び委託費等

司法支援センター業務費 〜 日本司法支援センターにおける総合法律支援に関する事業に要した費用

庁費等 〜 物件費及び施設費に該当する支出のうち，他の科目で計上されておらず，資産計上されていないもの

減価慣却費 〜 有形固定資産及び無形固定資産に係る減価償却費

資産処分損益 〜 有形固定資産及び無形固定資産等の売却，有償譲渡等の処分に伴い生じた損益

その他 〜 刑務所・少年院・少年鑑別所・及び婦人補導院に収容された者の衣食，医療，作業等に要した経費等
## 連結対象法人の範囲と会計処理について

連結財務書類は，法務省の業務と関連する事務・事業を行っている法人を連結対象としています。

なお, この各省庁との「業務関連性」により連結する独立行政法人などは,『各省庁が監督権限を有し, 各省庁から財政支出を受けている法人』とし, 監督権限の有無及び財政支出の有無によって業務関連性を判断することとしています。

また，連結に際しては，本来であれば会計処理の基準を統一することが望ましいと考えられますが，事務負担などの観点から困難であるため，基本的には，独立行政法人などの既存の財務諸表を利用し，独立行政法人などに固有の会計処理について，連結に際して必要な修正を行った上で連結することとしています。

連結の際の具体的な会計処理例

法務省の一般会計及び東日本大震災復興特別会計は日本司法支援センターへ運営費を交付しているため，法務省が財務書類に計上している運営費交付金と，日本司法支援センターが財務書類に計上している運営費交付金収益とを相殺消去している。

※平成25年度連結財務書類における連結対象法人は以下のとおりです。

日本司法支援センター
ESRI Discussion Paper Series No.277

# IT投資の経済効果に関する産業別実証分析 —産業別情報資本ストックの構築に基づく生産関数モデル分析—

篠崎 彰彦、久保田茂裕

October 2011

内閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan

論文は、すべて研究者個人の責任で執筆されており、内閣府経済社会総合研究所の見解を示すものではありません。
# IT 投資の経済効果に関する産業別実証分析 $ ^{*} $ 産業別情報資本ストックの構築に基づく生産関数モデル分析

篠崎 彰彦 $ ^{**} $

久保田茂裕 $ ^{***} $

## 〔要約〕

本稿では、IT 投資の経済効果を産業別に分析するため、22 の産業分類で情報資本ストックを構築し、これを明示的に織り込んだ生産関数モデルを推定した。その結果、情報資本ストックの蓄積が付加価値の成長に寄与していると確認できたのは、22 産業のうち精密機械、不動産業、運輸・通信業、サービス業の4 産業にとどまり、産業全体への広がりに欠けることが明らかとなった。本稿で構築した情報資本ストックのデータは、ベンチマークとなる産業連関表が現時点としては最新の2005年基準であり、マクロ分析で日本のIT 投資が2000年代に停滞したと確認されていること、ミクロ分析による国際比較研究で日本のIT 導入効果が低いと判明していること、などとあわせて解釈すると、日本経済がIT 投資による成長加速の波に乗れていないことを産業レベルでも示す結果といえる。

[キーワード] 産業別 IT 投資、産業別 IT 資本ストック、産業別生産関数分析

[JEL Classification] E22, O14, O47
# IT capital stock tells a little about the growth of Japanese industries: Industry-level evidence on the economic impact of investment in information technology

Akihiko SHINOZAKI $ ^{*} $

Shigehiro KUBOTA $ ^{**} $

## [Abstract]

The purpose of this paper is to examine the industry-level impact of investment in information technology. For this purpose we firstly create time series data of IT investment, and consequently, the IT capital stock by 22 industries. Secondly, we estimate two types of production function models by industry. Model 1 incorporates capital deepening of IT and Model 2 incorporates IT capital ratio to non-IT capital stock. This analysis reveals that IT capital stock significantly effected the economic growth in just 4 industries, e.g. precision instruments, real estate, transport and telecommunication, and service, but not in other 18 industries. Thus, it can be concluded that the Japanese industries have not reap the full benefit of information technology yet.

[Keywords] IT investment, Industry-level evidence, Production function model

[JEL Classification] E22, O14, O47
### 1. 本稿の目的

本稿の目的は、総務省より5年毎に刊行されている『産業連関表』と『接続産業連関表』（以下『接続表』）をベンチマークに用いて、マクロ・データと整合的な産業別のIT投資額と情報資本ストック額の時系列データを構築した上で、情報資本ストックを明示的に織り込んだ生産関数モデルを産業別に推定し、IT投資の経済効果を検証することにある。

IT 投資の経済効果については、既にマクロ・レベル、ミクロ・レベルで多くの実証分析が積み重ねられているが、産業別については、利用可能なデータの制約などから、必ずしも充分な蓄積がなされていない。産業別の設備投資データとしては、JIP データベースが存在するが、これは詳細な業種別データ構築を目的とすることから、データ更新に時間を要し、時期も不定期となっている $ ^{1} $ 。変化の激しいIT分野では、より迅速な手法で産業別データを構築して実証分析に活かすことが重要であり、5年毎に定期刊行される『産業連関表』の「固定資本マトリクス」を直ちにベンチマークに反映する方法で産業別のIT投資額と情報資本ストックを構築することが求められる。このデータ構築手法は、篠崎（1998, 2003）、Shinozaki（2010）、内閣府経済社会総合研究所（2010）など、既にマクロベースのデータ構築では、一般的となっているが、5年毎のベンチマークから年次ベースの時系列データを構築する際に、各種関連統計を用いた年次補間が必要なため、産業別データの構築は未整備であった。そこで、本稿では、まず、マクロ・データの構築で一般的となっている手法を用いて、IT投資額と情報資本ストックのデータ構築を産業別に行い、各産業でどのような特徴がみられるかを概観する。その上で、2000年代の動向が反映されたデータを用いて、情報資本ストックを明示した産業別の生産関数モデルを推定し、情報資本の蓄積が各産業の付加価値成長に有意に影響しているか否かの検証を行うこととしたい。

### 2. 産業別 IT 投資額と情報資本ストックの構築

### 2 -1. 基礎となるマクロ・データの改訂

本稿では、まず、産業別に IT 投資額の時系列データ構築を行うが、データ構築の大枠は、マクロ・データの場合と同様であり、「IT 投資財の定義」、「5 年毎のベンチマーク構築」、「年次別の時系列データの構築」からなる。産業別のデータ構築で追加的に必要なのは、マクロ・データとの整合性と年次補間に利用する関連統計の選定の 2 点で、第 1 点目については、IT 投資財の部門分類の一致を図るため、マクロ・データもあわせて、『接続表』を基に IT 投資財の定義とベンチマークの構築を行う。第 2 点目の年次補間については、生産関数分析に必要な一般資本ストックデータと整合的な『民間企業資本ストック統計』を利用する。

具体的なプロセスは次のとおりである。産業別データは、『産業連関表』の固定資本マトリクスをベースとするため、基本的には内閣府経済社会総合研究所（2010）で構築されたマクロ統計と整合的であるが、このマクロ統計は5年毎の『産業連関表』をそれぞれベン
チマークとしているため、過去に遡及する際、IT 投資財の部門分類がベンチマーク年ごとに異なるという問題が存在する。

そこで、本稿では、マクロの IT 関連データについても、最新の部門分類が過去に遡って反映される『接続表』をベンチマークとする若干の改訂作業を行う $ ^{2} $ 。その際、IT 投資財の分類は『産業連関表』と『接続表』は一致しているが、後者は生産者価格のみで購入者価格がないため、前者の購入者価格／生産者価格比率を用いて購入者価格への変換を行う $ ^{3} $ 。

ソフトウェア投資に関しては、『1995年産業連関表』で受注ソフトウェアが固定資本形成に計上され、『1985-1990-1995年接続表』で1985年まで遡及することができる $ ^{4} $ 。ただし、汎用ソフトウェアは『2000年産業連関表』から固定資本に計上されるようになったものの、『接続表』では最新版（1995-2000-2005年接続表）も含めて固定資本に計上されていない。そこで、2000年と2005年はそれぞれの受注／汎用比率を、また、1995年以前は2000年の受注／汎用比率で算出しベンチマークとする。

### 2 -2. 産業別 IT 投資額と情報資本ストックの構築

## 2 -2-1 産業別 IT 投資の定義とベンチマーク

産業別のデータ構築は、まず、『接続表』で IT 投資財を定義し、IT 投資財ごとに名目投資額と実質投資額のベンチマークを確定する。次に、『民間企業資本ストック統計』の産業別新設投資額増減率を用いて 5 年毎のベンチマークを年次別に補間し、時系列データを作成する。最後に、実質 IT 投資額、除却率、償却率を用いて情報資本ストックの時系列データを構築する。いずれの場合も、それぞれの段階で産業別シェアを求めて、マクロ・データと整合的になるように案分し、最終データとする。

産業別 IT 投資の定義は、図表 1 のとおりである。産業別のベンチマークは、『産業連関表』の固定資本マトリクス（民間）表から各年の産業別のシェアを計算し $ ^{5} $ 、この産業別シェアでマクロのベンチマークを案分して構築した。但し、1985 年は電気通信分野で電電公社の民营化、同市場の開放という制度改正があったため、マクロ・データと同様に、通信施設建設に関しては固定資本マトリクス（公的）表も用いた。

(図表1)

産業分類は、『民間企業資本ストック統計』に準じて、農林水産業、鉱業、食料品、繊維、パルプ・紙、化学、石油・石炭製品、窯業・土石製品、一次金属、金属製品、一般機械、電気機械、輸送用機械、精密機械、その他の製造業、建設業、電気・ガス・水道業、卸売・小売業、金融・保険業、不動産業、運輸・通信業、サービス業の22分類である。固定資本マトリクス
表は、主に統合大分類、統合中分類で作成されているが、年によって部門分類が異なる点を考慮して調整集計を行った。構築したデータを用いて産業別に生産関数分析を行うという本稿の目的を踏まえ、内閣府経済社会総合研究所（2007）の付表「コモディティ・フロー法の推計範囲及び主な資料・統計名」を参考に、GDP、就業者数、労働時間のデータと統一できる産業分類とした。

ソフトウェアについては、マクロ・データと同様に、受注ソフトウェアと汎用ソフトウェアを IT 投資とするが、1985 年、1990 年、1995 年の各産業連関表では、固定資本マトリクス（民間）表から、受注ソフトウェアと汎用ソフトウェアを含む産業別の投資データが得られない。そこで、1995 年の産業別シェアは、産業連関表の固定資本マトリクス表の受注ソフトウェアのみ含むソフトウェア業（部門コード 8512011）の値を用い、このデータが得られない 1985 年と 1990 年は、『1980-1985-1990 年接続表』の情報サービス業（部門コード 8512011、ソフトウェア業と情報処理・提供サービスの合計）の中間投入額を 22 産業に分類した後、1995 年のソフトウェア投資／情報サービス比率を乗じて求めた $ ^{6} $ 。

こうして求めた1985年、1990年、1995年、2000年、2005年の産業別名目投資額ベンチマークを財別デフレーターで実質化する。直近の3ベンチマーク（1995年、2000年、2005年）に関しては『1995-2000-2005年接続表』の名目値と実質値から求められるが、既述のとおり、『接続表』には購入者価格のデータが存在しないため、生産者価格と購入者価格のデフレーターが同一と仮定し、生産者価格表示の名目投資額と実質投資額の比率でデフレーターを計算した。ソフトウェアに関しては、『接続表』は受注ソフトウェアのデータのみであるため、汎用ソフトウェアと受注ソフトウェアのデフレーターが同一であると仮定して計算した。

### 2 -2-2. 産業別 IT 投資の年次別時系列データ構築

5 年ごとに実質化されたベンチマークをつなぐ年次別の時系列データは、内閣府の『民間企業資本ストック統計』の新設投資額（暦年・進捗）より、産業別の増減率（以下補間データ増減率）で補間・延長して求めた。補間データ増減率を用いて各年次のデータを構築する際には、ベンチマークと年次別データの整合性を確保する必要があるため、次の(1)式（2000年と2005年のベンチマーク補完の例）に示した「リンク係数」を用いた $ ^{7} $ 。

$$ IO00\times\left(1+INF0005+\gamma\right)=IO05\qquad\cdots\cdots(1) $$
[ただし、IO00：2000年の実質ベンチマーク，IO05：2005年の実質ベンチマーク，INF0005：2000年から2005年の補間データ増減率，γ：リンク係数]

(1)式を変形すると(2)式が導かれる。

$$ \dot{\gamma}=I\dot{O}-I\dot{N}F\qquad\cdots\cdots(2) $$

[ただし、γ：年率換算リンク係数，IO：実質IT投資額の増減率，INF：補間データ増減率]

(2)式では、IT 投資額の増減率が補間データ増減率と年率換算リンク係数の和となっており、産業別の実質 IT 投資は、各年の増減でみると各産業の新設投資額と同様の波形を描きつつ、5 年間の増減でみると IT 投資のベンチマークに一致した値となる。上記は 2001 年から 2005 年の例であるが、各ベンチマーク間の補間を同様の方法で行うことにより、1985 年から 2005 年まで、ベンチマークと整合的な年次データが構築される。ベンチマークデータが存在しない 2006 年以降については、リンク係数は算出できないため、補間データ増減率でそのまま延長した $ ^{8} $ 。

### 2 -2-3. 産業別情報資本ストックデータの構築

フローの IT 投資額から情報資本ストックを構築する手順は、次の(3)式のとおり、投資増減率と除却率（または償却率）から初期値（本稿の場合は 1984 年の値）を求め $ ^{9} $ 、1985 年以降は実質 IT 投資データと除却率（または償却率）のデータを用いて積み上げていく一般的方法を用いた。

$$ K_{it}=I_{it}+\begin{pmatrix}1-\delta\end{pmatrix}K_{it-1}\qquad\cdots\cdots(3) $$

$$ K_{i}: 情報資本ストック, I_{i}: フローの IT 投資, \delta: 償却（もしくは除却）率, t: 年 $$

ここで、初期値のストック量が明確でない場合、t年以前について、フローの投資と除却が一定の率で続いていたと仮定すると、次の(4)式が導かれる $ ^{10} $ 。

$$ K_{it-1}=I_{it}/\left(g+\delta\right)\qquad\cdots\cdots(4) $$

$$ g : IT 投資の増減率 $$
償却率と除却率は、全国データの値 $ ^{11} $ を用いて次の(5)式で1984年の情報資本ストック額を初期値として求め、実質IT投資を積み上げる形で、年次別の情報資本ストック系列を構築した $ ^{12} $ 。

$$ K_{84}=I_{85}\big/\big(\overline{g}+\overline{\delta}\big)\qquad\cdots\cdots(5) $$

〔$\overline{g}$：1980年からのIT投資全国データの5年間平均増減率，$\overline{\delta}$：1980年からの5年間平均償却（もしくは除却）率〕

最後に、ここで構築した産業別情報資本ストックデータのシェアでマクロ・データを案分し、産業別情報資本ストックデータとマクロ・データと完全に一致する産業別情報資本ストックとした。

### 2 -3. 構築データによる産業別特徴の概観

構築した産業別の粗情報資本ストックを2009年時点でみると、製造業では電気機械（13.8兆円）、非製造業では卸売・小売業（14.2兆円）、金融・保険業（13.7兆円）、運輸・通信業（47.9兆円）、サービス業（50.6兆円）の規模が大きい。卸売・小売業や金融・保険業は、それぞれの固有業務でITを積極的に導入する動きが1980年代から盛んで、それを反映しているとみられる。また、電気機械や運輸・通信業はIT関連の財・サービスの供給を行っているが、自らも利活用のためのIT投資に積極的な様子が窺える。なお、サービス業はIT関連の取り扱いが多いリース業を含んでいるという点に留意が必要である。

(图表2)

これを従業員に対する情報資本ストックの規模（情報資本装備率）でみると、製造業では、装置産業である化学や石油・石炭製品で高い値となっており、加工組立型では、電気機械に加えて精密機械の装備率が比較的高い（図表3）。非製造業でも同様に、装置産業である電気・ガス・水道業の装備率が運輸・通信業に肩を並べており、これに金融・保険業が続いている。ただし、情報資本ストックの対一般資本ストック比率をみると、電気機械、金融・保険業、運輸・通信業、サービス業では高い比率となっているが、その他の装置産業は一般資本設備の規模がかなり大きいため、相対的に低い比率となっている。

(図表 3)

次に、情報資本ストックの蓄積テンポを5年毎の平均増減率に均してみると、全産業では、メインフレーム系のシステム投資が盛んに行われた1980年代後半の増加率が最も高く、
その反動とバブル崩壊による景気低迷などでパソコンとインターネットに象徴されるオープン・ネットワーク化が進展した1990年代は伸びが鈍化している（図表4）。さらに2000年代には一段と増加率が低下し、情報資本ストックの蓄積が停滞している様子が窺える。産業別にみても、概ね全産業と同様の傾向が観察されるが、1990年代後半、2000年代前半、2000年代後半の3期間で比較すると、一般機械で増加率が期を追って高まっているほか、1990年代前半にマイナスの伸びとなった不動産業は1990年代後半から2000年代前半にかけて情報資本の蓄積が盛り返しているのが特徴的である。

(図表4)

データ観察の最後に、1985年と2009年の間で情報資本装備率と労働生産性の産業別分布にどのような変化がみられるかを確認しておくと（図表5）、情報化が緒についたばかりの1985年には明確な関係性はみられなかったが、2009年には情報資本装備率が高い産業ほど労働生産性が高くなる傾向が観察される。ただし、各産業にはそれぞれ固有の特性があると考えられるため、産業別分布の概観から、直ちに情報資本の蓄積が各産業の生産性に向上すると結論付けることはできない。この点は、次の生産関数モデルによって、さらに詳細な検証を行うこととしたい。

(図表 5)

### 3. 産業別生産関数モデルの推定

### 3 -1. モデルの特定化とデータ・セット

ここまでのデータ構築と観察を受けて、以下では、産業別に生産関数分析を行い、情報資本ストックの蓄積が各産業の付加価値増加に有意にプラスの影響を与えているか否かの検証を行う。本稿で用いるモデルは、Adams et al.(2007)および日本経団連・21世紀政策研究所（2008）に準じた次の(6)式である。

$$ Y=A K_{a l l}^{\alpha}L^{\beta}e^{\gamma\left(I T_{-}V a r i a b l e\right)},\alpha+\beta=1\qquad\cdots\cdots(6) $$

ここで、Y は各産業の実質 GDP、 $ K_{all} $ は各産業の総資本ストック（ただし、情報資本ストックを $ K_{i} $ 、一般資本ストックを $ K_{o} $ とすれば、 $ K_{all} = K_{i} + K_{o} $ ）、L は各産業の労働投入、 $ \alpha $ は資本分配率、 $ \beta $ は労働分配率、IT_Variable は内生的な技術進歩を情報化のデータで表す変数（以下、情報化変数）、 $ \gamma $ は情報化変数の効果を示すパラメータ、A は定数を示す。

このモデルでは、IT_Variable で情報化の進展を各産業の技術進歩の代理変数として明示している。ここに何らかの形で情報資本ストックのデータを当てはめて、うまく説明できれば、情報資本ストックの蓄積が技術進歩を促して成長につながることを意味する。

以下の分析では、この内生的技術進歩を表す情報化変数に情報資本装備率 $ \left(K_{i}/L\right) $ と対一般資本ストック比率 $ \left(K_{i}/K_{o}\right) $ を当てはめ、前者をModel 1、後者をModel2とする。実際の推定は、(6)式の両辺の対数を取って(7)式に変形し、各産業の時系列データで行うため、誤
差項（ $ \varepsilon $ ）には一階の自己相関を仮定して Prais-Winsten 法で行う $ ^{13} $ 。

$$ \ln\big(Y/L\big)=\ln\big(A\big)+\alpha\ln\big(K_{all}/L\big)+\gamma\big(IT\_{V}ariable\big)+\varepsilon\qquad\cdots\cdots(7) $$

推定に用いたデータセットは、次のとおりである。産業別の実質 GDP は、内閣府『国民経済計算年報』の主要系列表・経済活動別国内総生産から各産業のデータ（実質 2000 年固定基準年方式）を、また、産業別の総資本ストックは、内閣府『民間企業資本ストック年報』（全企業進捗ベース）から各産業のデータ（実質 2000 年基準）を用いる。なお、景気循環の影響を受けやすい一般資本ストックの稼働率調整には、経済産業省『能力・稼働率指数』より各産業の稼働率を、データが取得できない産業については、全体の稼働率を用いた $ ^{14} $ 。産業別の労働投入は、『国民経済計算年報』の付表から、産業別の就業者数および1人あたり労働時間のデータを用いた。

推定期間は、プラザ合意後の景気拡大が始まった1986年からリーマンショック前の2007年とし、推定する産業は、構築した情報資本ストックデータの分類に従い22産業とした。

### 3 -2. モデルの推定結果

情報化の変数として情報資本装備率を用いた Model 1 と情報資本・一般資本比率を用いた Model2 の推定結果をみると（図表 6）、分配率などの前提条件を満たした上で、情報化の変数がプラスに有意となっているのは 22 産業のうち 4 産業にとどまるとの結果が得られた。これは、18 産業中 11 産業で情報化の効果が確認された日本経団連・21 世紀政策研究所 (2008) の分析結果と比べてかなり少ない数といえる $ ^{15} $ 。

## (图表6)

その中でも、金融・保険の推定結果が興味深い。日本経団連・21世紀政策研究所（2008）では、金融・保険・不動産業が一括りの産業となっているため、本稿でも、同じ分類で推定したところ、金融・保険・不動産業はModel1とModel2とも有意な影響が確認できた。しかし、これを情報資本装備率と対一般資本ストック比率がともに高い金融・保険業と相対的に低い不動産業の2つの産業に分けて推定した結果、意外なことに、不動産業はModel1、Model2ともに情報化の変数が有意にプラスとなり、情報資本ストック蓄積の効果が検証できた。一方、金融・保険業では、両モデルとも有意な結果は得られず、情報資本ストック蓄積の効果が確認でなかった。
不動産業では、インターネットの普及とともに、1990年代後半から2000年代前半にかけて情報資本ストックの増加率が高まり、賃貸部門も販売部門も社内のみならず不特定多数の顧客との間でも不動産情報の積極的な流通と活用が図られており、この点が本稿の推定結果にも表れているとみられる。一方、金融・保険業は、情報資本ストックの規模こそ他産業に比べて大きいが、これは1980年代後半のレガシーな情報システム投資が活発であったことの残影という側面もあり、オープン化が進んだ1990年代以降は、バブル崩壊後の不良債権問題と金融再編に伴う情報システム統廃合などの負担が大きかった。本稿の推定結果からは、金融・保険業の情報資本蓄積が成長に寄与するプラスの効果は確認できず、情報技術革新の成果をうまく取り込めなかったことが示唆される。

### 4. 本稿のまとめ

以上、本稿では、産業連関表の接続表をベンチマークにマクロ・データと整合的な産業別のIT投資額と情報資本ストック額の時系列データを構築した上で、情報資本ストックを明示的に織り込んだ生産関数モデルを産業別に推定し、IT投資が各産業の成長に貢献しているか否か経済効果を検証した。その結果、情報資本ストックの蓄積が成長に寄与していると確認できた産業は、22産業のうち精密機械、不動産業、運輸・通信業、サービス業の4産業にとどまり、産業全体への広がりに欠けることが明らかとなった。

本稿の分析は、産業別の生産関数推定にとどまっており、パネル分析や期間別推定などさらに詳細な検討の余地が残されているが、構築した情報資本ストックのデータは、ベンチマークとなる産業連関表が現時点としては最新の2005年基準であり、マクロ・データによる分析で2000年代の日本のIT投資が停滞している様子が確認されていることやアンケート調査に基づくミクロ・データの国際比較分析で日本のIT導入効果が特異に低いことが明らかとなっていることなどとあわせて解釈すると $ ^{16} $ 、情報化が一段と進展する中にあって、日本の産業界がIT投資による成長加速の波に乗れていない可能性を産業レベルの分析でも示唆する結果といえる。
[参考文献一覧]

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內閣府経済社会総合研究所（2007）『SNA推計手法解説書』2007年10月.

内閣府経済社会総合研究所（2010）『IT 投資の経済効果分析：固定資本マトリクスを基礎とした実証研究調査報告書』2010年4月.

日本経済研究センター(2000)『日本経済の再出発 II:IT 革新の衝撃とその評価』経済分析部・長期予測チーム,2000年5月.

日本経団連・21世紀政策研究所（2008）『IT革新による日本の産業への影響：日本経済の3%成長実現への政策提言』2008年10月.
[図表一覧]

図表 1 IT 投資の定義

IT 投資財	対応する『平成7-12-17年接続産業連関表』の部門分類
コンピュータ関連	パーソナルコンピュータ
電子計算機本体（除パソコン）
電子計算機付属装置
通信機器	有線電気通信機器
携帯電話機
無線電機通信機器（除携帯電話機）
その他の電機通信機器
事務用機器	複写機
その他の事務用機器
通信施設建設	電機通信施設建設
ソフトウェア	ソフトウェア(注1)

(注1) ソフトウェアについては、受注ソフトウェアと汎用ソフトウェアを IT 投資の定義とするが、『平成7-12-17年接続産業連関表』のソフトウェアには、受注ソフトウェアしか含まれていないので、ソフトウェアの定義に汎用ソフトウェアも含まれている 2000 年と 2005 年の『産業連関表』を別途用いて推計している。

図表 2 産業別情報資本ストック
図表 3 産業別情報資本装備率と対一般資本ストック比率 ①情報資本装備率

②情報資本ストックの対一般資本ストック比率
図表 4 産業別データ（情報資本ストックの 5 年毎の平均増減率）

1986-1990年	1991-1995年	1996-2000年	2001-2005年	2006-2009年
農林水産業	17.8	4.8	3.2	-2.8	-4.9
鉱業	21.9	8.8	3.3	2.0	1.9
食料品	18.7	8.3	7.7	6.7	5.1
繊維	24.2	4.9	1.6	3.1	1.6
パルプ・紙	26.3	10.7	8.0	5.3	5.1
化学	16.0	9.4	9.3	6.5	4.4
石油・石炭製品	16.2	9.9	9.6	5.8	3.2
窯業・土石製品	21.9	8.8	5.3	3.1	2.6
一次金属	15.3	4.6	4.5	3.3	2.7
金属製品	24.4	4.2	3.7	3.6	2.9
一般機械	14.3	4.0	4.0	4.7	5.7
電気機械	13.3	6.9	8.4	5.0	3.8
輸送用機械	16.0	4.6	4.9	5.2	5.0
精密機械	13.9	7.2	8.9	5.0	3.1
その他の製造業	16.8	11.8	10.2	4.5	4.0
建設業	18.4	8.6	4.0	1.7	0.2
電気・ガス・水道業	22.4	12.3	5.5	2.5	3.2
卸売・小売業	14.3	3.5	5.8	5.8	3.7
金融・保険業	10.4	10.0	9.1	9.0	4.2
不動産業	4.7	-0.6	7.6	7.4	1.4
運輸・通信業	12.5	7.8	9.9	3.1	3.4
サービス業	12.5	7.7	8.1	7.8	2.2
全産業(合計)	13.3	7.5	8.3	5.5	3.1
図表 5 産業別データ（情報資本装備率と労働生産性の分布）

（注）石油・石炭製品、不動産業は外れ値であり、図にプロットしていない。石油・石炭製品は、情報資本装備率が13.72、労働生産性が1431.45、不動産業は、情報資本装備率が4.02、労働生産性が576.07である。

（注）石油・石炭製品、不動産業は外れ値であり、図にプロットしていない。石油・石炭製品は、情報資本装備率が184.25、労働生産性が1498.21、不動産業は、情報資本装備率が7.72、労働生産性が633.85である。
ESRI Discussion Paper Series No.282

# 年金の受益と負担に対するデフレの影響

增島 稔、森重 彰浩

January 2012

内閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan

論文は、すべて研究者個人の責任で執筆されており、内閣府経済社会総合研究所の見解を示すものではありません。
# 年金の受益と負担に対するデフレの影響 $ ^{*} $

增島 稔 $ ^{†} $ ・森重 彰浩 $ ^{‡} $

## 要旨

デフレが年金の世代間の受益・負担に与える影響について定量的に分析した。

現行のマクロ経済スライド制度はデフレ時には発効しないので、デフレが生じると受給水準が抑制されず、世代間の受益と負担の格差は拡大する。平成21年財政検証では、2038年度のマクロ経済スライド終了後に受給開始となる1973年生まれ以降の世代の最終的な所得代替率は50.1%と推計されている。しかし、2018年度までデフレが継続すると、マクロ経済スライドが2064年度まで延長され、1980年生まれ以降の世代の所得代替率は50.0%を切り、1999年生まれ以降の世代の最終的な所得代替率は45.1%まで低下するとみられる。ただし、マクロ経済スライドの適用基準を変更して、デフレ下であっても、マクロ経済スライド調整が行われるように設定すれば、世代間の格差を縮小することができる。その場合には、マクロ経済スライドの適用は2028年度で終了するため、1963年生まれ以降の世代の最終的な所得代替率は51.9%となる。

年金制度における世代間の受益と負担の格差を拡大させないためには、①現時点の受給世代の年金水準を早期に抑制し、②年金財政の収支を早めに改善させることによりマクロ経済スライド調整期間を短くする必要がある。デフレとの関係では、③デフレから早期に脱却すること、が最も重要であるが、デフレの長期化に備えて、④デフレが生じてもマクロ経済スライドが発動するように制度を変更すること、も必要となろう。

キーワード：年金、少子高齢化、世代間不均衡、デフレ、マクロ経済スライド

JEL Classification : H69
# Effects of deflation on Benefits and Burdens of the Pension

Minoru Masujima $ ^{i} $ and Akihiro Morishige $ ^{ii} $

## Abstract

The purpose of this paper is to estimate the effects of deflation on intergenerational inequality through the pension system.

The current automatic adjustment mechanism (ADM) for pension benefits introduced in the 2004 Pension Reform is not activated during the deflation. The 2009 Pension Projection expects that the ADM will end in 2038 and the final replacement rate will be 50.1%. However, if the inflation rate continued to be zero until 2018, the ADM would be extended until 2064 and the final replacement rate would be 45.1%. Thus, deflation will make the intergenerational inequality worse.

However, if the ADM was modified to be activated even during the deflation, the new ADM would end in 2028 and the final replacement rate would be 51.9%. Thus, the new ADM prevents the intergenerational inequality from getting larger.

Ending deflation is a top priority, but to prepare for the longer period of deflation, it is necessary to make the ADM activate during the deflation.

Keywords: Pension, Low Birthrate and Aging, Intergenerational Inequality, Deflation, Automatic Adjustment Mechanism

JEL Classification: H69
### 1. はじめに

日本経済の需給ギャップは、震災による供給力の減少を加味しても、内閣府推計で▲3.5%程度（2011年7-9月期）と依然として大きく、日本経済には緩やかなデフレ圧力が加わり続けている。デフレは企業収益や賃金を通じて家計に影響を与えるだけでなく、年金制度を通じても我々の生活に影響を及ぼす。デフレ下では、現行のマクロ経済スライドの方法による年金財政安定化策は機能を発揮できないためである。

社会保障と税の一体改革については、2010年秋以降、政府・与党において集中的に議論が行われており、「社会保障・税一体改革成案」（2011年6月）、「社会保障・税一体改革素案」（2012年1月）として、その具体的方向が取りまとめられた。そこでは、少子高齢化の進展の中で必要な社会保障の機能強化とともに、社会保障全体の持続可能性の確保に向けた諸改革を行うこととされているが、マクロ経済スライドについては、世代間公平の確保及び年金財政の安定化の観点から、物価スライド特例分の解消の状況も踏まえながら、デフレ経済下における在り方について見直しを検討することとしている。

そこで、本研究では、デフレ下におけるマクロ経済スライドの在り方の検討に資するよう、鈴木・増島・白石・森重（2012）が新たに開発した年金モデルを用いてシミュレーションを行い、デフレが年金財政や世代別の受益と負担に与える影響について定量的な分析を行った。

本稿の構成は以下の通りである。第2節では、デフレが年金制度に及ぼす影響について整理し、第3節では、本研究において使用した年金モデルの推計構造を簡単に解説する。第4節では、物価や運用利回りの前提を変更した場合の年金財政や世代別の受益と負担への影響についてシミュレーションを行う。第5節は、本研究のまとめである。

## 2 ．デフレの公的年金制度への影響

<本来の年金スライド>

67 歳までの改定率（A）
= 前年の物価上昇率
× 3 年度前の実質賃金上昇率（前後 3 年平均）
× 3 年度前の可処分所得変化割合変化率（厚生年金の保険料率の引上げ段階を基に設定）
68 歳以降の改定率（B）
= 前年の物価上昇率

公的年金制度には、昭和48年の改正において、賃金再評価・物価スライド制が導入され、年金受給額が賃金・物価の変化率に応じて変額されるようになった。この仕組みは、オイルショックなどによる物価の上昇から年金受給者の生活を守るうえで重要な役割を果たした。現在でも物価スライドの仕組みが存続しており、本来の年金スライドの仕組みは次の
ようになっている。67歳までの新規裁定部分の年金額については、賃金上昇率を加味して改定され、68歳以上の既裁定部分の年金額については、物価上昇率を適用して改定される。このような物価スライドの存在により、引退者の年金は現役世代の給与水準の上昇や物価動向に応じて変更され、年金の実質価値が減じないようになっている。

平成 16 年度の年金制度改正において「マクロ経済スライド」が導入された。これは、①少子高齢化による被保険者の減少、②平均余命の伸びによる受給者数の増加、による将来の現役世代の過重な負担の回避を目的として導入されたものであり、マクロベースでの給付と負担の変動に応じて、給付水準を自動的に調整するという仕組みである。

具体的には、①公的年金の全被保険者数の減少率の実績（過去3年平均、0.6%程度）、②平均余命の伸び率を勘案して設定した一定率（0.3%）の合計である0.9%程度をスライド調整率として、新規裁定年金および既裁定年金の受給額改定率から差し引くことにより、年金受給水準を抑制するものである。つまり、毎年の年金改定率が、マクロ経済スライドの適用期間中には、0.9%ポイント程度減じられることになる。

<マクロ経済スライド適用時の年金スライド>

新規裁定年金の改定率 = 賃金上昇率（A） - スライド調整率

既裁定年金の改定率 = 物価上昇率（B） - スライド調整率

スライド調整率 = 公的年金の全被保険者数の減少率の実績（3年平均）
+ 平均余命の伸び率を勘案して設定した一定率（0.3%）

マクロ経済スライドの適用は、期間を限定して行われるものである。国民年金法、厚生年金保険法の規定に基づき、財政均衡期間（財政検証を行う年からおおむね100年間）の終了時（21年財政検証では2105年度）に給付に支障が生じないようにするために必要な積立金を保有しつつ均衡が保たれるように、マクロ経済スライドの終了年度の見通しが決定される。具体的には、2105年度の支出とその前年度の積立金が一致するようにマクロ経済スライドの終了年度が決定される。厚生労働省『平成21年財政検証結果』（以下、『財政検証』と略す）における試算によると、国民年金についてはマクロ経済スライドの適用が2038年度まで、厚生年金については2019年度までとなっている。適用期間終了後は、本来の年金スライドに復することになる。

また、マクロ経済スライドは、一律に適用されるのではなく、賃金・物価上昇率との兼ね合いから適用幅が伸縮することが特徴である。具体的には、賃金・物価水準が低下した場合には、本来の年金スライドによる調整は行われるものの、マクロ経済スライドは適用されない。また、賃金・物価水準が上昇した場合でも、機械的にマクロ経済スライド調整率を減ずると年金の改定率がマイナスとなってしまうほどの小幅な上昇の場合には、年金改定率がマイナスにならないようマクロ経済スライド調整幅が圧縮される。つまり、マクロ経済スライドがその仕組み通りに適用されるのは、約0.9%のマクロ経済スライド調整分を超えて賃金・物価水準が上昇した場合のみである。
本来のマクロ経済スライドの目的は、将来の現役世代における過重な負担を回避することであり、この目的に照らせば、賃金・物価の変化率にかかわらずマクロ経済スライドを適用すべきものと考えられる。しかし、現行制度ではマクロ経済スライドの発動が、賃金・物価変化率に連動しており、デフレが長期化した場合、マクロ経済スライドによる年金受給額の抑制機能が十分に働かず、年金財政が悪化し将来世代の負担が増加する可能性がある。
### 3. モデルの概要

本研究において使用する年金モデルは、鈴木・増島・白石・森重（2012）が開発したものである。詳細はそこに解説しているため、本稿ではその概要を示すに留める。年金モデルは、『財政検証』における年金財政計算を表計算ソフトにより再現したものである。

図3．1は全体の推計フローを示しており、共通基礎率（賃金上昇率、物価上昇率など）や各年金制度別の基礎数（初期の被保険者数、受給者数など）、基礎率（脱退率など）を外生変数として、国民年金、厚生年金、共済年金の各年金制度別に保険料や受給額等を推計する構造となっている。また、基礎年金勘定を通じて、各制度別の年金財政収支が計算できるようになっており、マクロ経済スライドの適用期間も内生的に決定される。

### 図3.1

賃金上昇率、物価上昇率、運用利回りといった経済前提が、マクロ経済スライドの適用期間の決定に与えるメカニズムは次のとおりである。賃金上昇率は、被保険者の報酬額を通じて保険料支払額の多寡に影響するほか、被保険者期間の報酬累計を基に計算される新規裁定年金の受給額にも影響する。また、物価上昇率は、既裁定年金の受給額に影響し、運用利回りは、年金財政の計算において積立金からの運用収入を変化させる。そのため、経済前提が変化すると、年金財政の収支や積立金に影響が生じ、マクロ経済スライドの適用期間が変動する。

### 4. シミュレーション

経済前提については、『財政検証』において経済中位ケースとして想定されている経済前提をベース（標準シナリオ）として、10年間デフレが続いた場合（10年デフレシナリオ）を想定する。また、マクロ経済スライドの適用基準については、現行基準通りの場合（現行スライド）に加えて、デフレ下でもスライド調整を行うよう基準を変更したケース（基準変更スライド）を想定する。さらに、運用利回りが低下したケース（低金利シナリオ）についても検討する。本研究では、こうした経済前提やマクロスライドの適用基準の違いが年金財政や世代別の受益と負担に与える影響をシミュレーションによって検証する。

シミュレーションを行うケースは表4.1の通りである。

$$ \begin{aligned}&\Longrightarrow=\Longrightarrow=\quad 表 4.1\quad=\Longrightarrow=\Longrightarrow=\end{aligned} $$
### 4.1 経済前提の設定

『財政検証』における経済前提（標準シナリオ）は、物価上昇率に関しては、2009年度▲0.2%、2010年度0.4%、2011年度1.4%と順調にデフレから脱却していく前提となっている。しかし、実際には、2009年度実績は▲1.7%、2010年度実績は▲0.4%、2011年度政府経済見通し（2011年1月24日閣議決定）は0.0%となっており、財政検証の前提を大きく下回っている。こうした足下の物価の動向も踏まえ、「10年デフレシナリオ」では、物価上昇率について、2009、2010年度は実績値、2011年度は政府経済見通しを用い、2012-2018年度についてはデフレからの脱却が遅れる場合を想定して0.0%と設定した。賃金上昇率、運用利回りについては、物価上昇率の低下幅と同じだけ低下すると想定した（表4.2）。また、賃金・物価上昇率を一定として、運用利回りのみ1.0%低下した場合（低金利シナリオ）の影響についても検証した。

$$ \begin{aligned}===\quad 表 4.2\quad===\end{aligned} $$

## 4 ．2 シミュレーション結果

## （１）デフレの影響

現行のマクロ経済スライド適用基準の下でのデフレの影響を見るために、デフレが生じた場合（デフレケース）と生じなかった場合（標準ケース）を比較する。2009-2018年度においてデフレが続いた場合、年金財政は大幅に悪化する。賃金上昇率が低くなることから現役世代の総報酬が減少し、保険料収入が減少する。一方、年金受給額については、現在のマクロ経済スライド基準をそのまま適用すると、デフレ期間中は賃金・物価変動分のみを反映し、スライド調整率は適用されないため、受給額はわずかしか減少しない。その結果、年金財政の収支バランスが悪化して積立金が減少するため（図4．3、図4．4）、マクロ経済スライド適用期間は、国民年金で2038年から2064年に、厚生年金では2019年から2034年にそれぞれ延長される（表4．5）。マクロ経済スライド適用期間が長期化すると、後世代の年金受給額が減少するので、所得代替率は2045年に50.0%を切り、マクロ経済スライド終了後の最終的な所得代替率（標準ケースは50.1%）は45.1%にまで低下してしまう¹（図4．6）。
###### $ === $ 図4.3 $ === $ $ === $ 図4.4 $ === $ $ === $ 表4.5 $ === $ $ === $ 図4.6 $ === $

また、世代別の受益と負担について、標準ケースとデフレケースを比較すると、2009-18年度においてデフレが続くことにより、1950-65年生まれの世代については、生涯純受益が改善するのに対し、1970年生まれ以降の世代では生涯純受益が悪化することになる(図4.7)。1950-65年生まれの世代の生涯純受益が改善するのは、2009-18年度のデフレにより、本来であれば適用されていたマクロ経済スライド調整が免除されることによって受給額が改善するとともに、所得が低下するために保険料支払額が低下するためである。一方、1970年生まれ以降の世代の生涯純受益が悪化するのは、マクロ経済スライド調整期間の長期化により、受給額が大幅に減少するためである。このように現行の年金制度下でデフレが生じると、世代間の受益と負担の格差を拡大すると考えられる。

$$ \begin{aligned}&\Longrightarrow=\Longrightarrow=\quad 囟 4.7\quad=\Longrightarrow=\Longrightarrow=\end{aligned} $$

## （２）マクロ経済スライドの適用基準変更の影響

このように 10 年間デフレが続いた場合、年金財政は厳しい姿となり、世代間の受益と負担の格差は拡大するが、マクロ経済スライド調整の適用ルールを変更することにより、デフレであっても給付水準調整期間の長期化を防ぐことができる。現行のマクロ経済スライド調整の仕組みの下では、賃金・物価上昇率がスライド調整率（0.9%程度）を上回った時にだけ完全に適用され、賃金・物価上昇率が小さい時には部分的にしか適用されず、マイナスのときには適用されない。こうした仕組みを改め、デフレ時であっても「賃金・物価上昇率－スライド調整率」で受給額を調整するケース（デフレスライドケース）を考える。

デフレケースとデフレスライドケースを比較すると、年金財政は大幅に改善する（前掲図4．3、前掲図4．4）。スライド調整率をデフレ下でも適用することにより、受給水準を早い段階から抑制し収支を改善することができる。さらに、収支が改善し積立金が増加することによって、運用収入の増加というかたちで収入面からも年金財政の改善を後押しする。これによりマクロ経済スライド適用期間は、国民年金で2064年から2028年に、厚生年金は2034年から2015年にそれぞれ短縮される（前掲表4．5）。マクロ経済スライド終了後の最終的な所得代替率も45.1%から51.9%にまで改善する（前掲図4．6）。

世代別の受益と負担についても、デフレケースとデフレスライドケースを比較すると、