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## 第6章 TFPの計測とその要因分析

河井啓希・乾 友彦

## 1 産業別 TFP の計測と数量変化ならびに価格変化の要因分析

### 1.1 分析手法

われわれの分析方法は生産者行動の理論を前提にしている。いま一国経済がJ部門に分割することができ、時点tにおけるj部門の生産量 $ Y_{jt} $ が様々な種類の資本サービス $ \left(\mathbf{K}_{1},\cdots,\mathbf{K}_{\mathbf{k}}\right) $ 、労働サービス $ \left(\mathbf{L}_{1},\cdots,\mathbf{L}_{\mathbf{l}}\right) $ と中間投入 $ \left(\mathbf{M}_{1},\cdots,\mathbf{M}_{\mathbf{m}}\right) $ を用いて生産されているときこの投入と産出の関係が以下のような生産関数で表現できるとする。

$$ \mathrm{Y}_{\mathrm{jt}}=\mathrm{F}(\mathrm{K}_{1\mathrm{jt}},\ \cdots\mathrm{K}_{\mathrm{kjt}},\mathrm{L}_{1\mathrm{jt}},\ \cdots,\mathrm{L}_{\mathrm{ljt}},\mathrm{M}_{1\mathrm{jt}},\ \cdots,\mathrm{M}_{\mathrm{mjt}},\mathrm{T}_{\mathrm{jt}}) $$

このとき、生産関数は投入のほかに、生産時の技術水準 T にも依存するものとする。

さらに様々なタイプの投入が資本サービス集計量 $ K_{jt} $ ，労働サービス集計量 $ L_{jt} $ ，中間投入集計量 $ M_{jt} $ に分離可能であるとすると、生産関数は

$$ \mathrm{Y}_{\mathrm{jt}}=\mathrm{F}(\mathrm{K}_{\mathrm{jt}},\mathrm{L}_{\mathrm{jt}},\mathrm{M}_{\mathrm{jt}},\mathrm{T}_{\mathrm{jt}}) $$

のように書くことが出来る。

資本投入は、様々なタイプの資産、構築物等を集計したものであり、労働投入は様々なタイプの労働の集計量である。さらに中間投入も90近い財サービスの集計量となっている。

今、(2)式がトランスログで表現することが出来るとするとこれを時間で微分すると

$$ \mathrm{d}\mathrm{lnY_{jt}}=\bar{s}_{Kjt}\mathrm{d}\mathrm{lnK_{jt}}+\bar{s}_{Ljt}\mathrm{d}\mathrm{lnL_{jt}}+\bar{s}_{Mjt}\mathrm{d}\mathrm{lnM_{jt}}+\mathrm{d}\mathrm{lnA_{jt}} $$

ただし、 $ d\ln Y_{jt}=\ln Y_{jt}-\ln Y_{jt-1} $ 、 $ d\ln K_{jt}=\ln K_{jt}-\ln K_{jt-1} $

$$ d\mathrm{lnL_{jt}}=\mathrm{lnL_{jt}}-\mathrm{lnL_{jt-1}}\quad、\mathrm{d\mathrm{lnM_{jt}}=\mathrm{lnM_{jt}}-\mathrm{lnM_{jt-1}}} $$

$$ \bar{s}_{Kjt}=(s_{Kjt}+s_{Kjt-1})/2\quad:2 期間の資本コストシェアの平均値 $$

$$ \bar{s}_{Ljt}=(s_{Ljt}+s_{Ljt-1})/2\quad:2 期間の労働コストシェアの平均値 $$

$$ \bar{s}_{Mjt}=(s_{Mjt}+s_{Mjt-1})/2\quad:2 期間の原材料コストシェアの平均値 $$

このとき各コストシェアは生産者の最適条件 $ \frac{\partial \ln F}{\partial \ln K} = \frac{\partial F}{\partial K} \frac{K}{Y} = \frac{w_{K}}{p} \frac{K}{Y} = s_{K} $

$$ \frac{\partial\ln F}{\partial\ln L}=\frac{\partial F}{\partial L}\frac{L}{Y}=\frac{w_{L}}{p}\frac{L}{Y}=s_{L}、\ \frac{\partial\ln F}{\partial\ln M}=\frac{\partial F}{\partial M}\frac{M}{Y}=\frac{w_{M}}{p}\frac{M}{Y}=s_{M} $$

より導かれたものである。
(3)式の最後の項は、技術変化の生産への貢献、$\mathrm{d}\ln\mathrm{A}_{\mathrm{jt}}=\frac{\partial\ln F}{\partial\ln T}d\ln T$ をあらわしている。

この技術状態Tは観測すること自体が不可能な変数であるが、技術変化が生産変化にもたらした影響 dlnA については(3)式より

$$ \mathrm{d}\mathrm{l n}\mathrm{A}_{\mathrm{j t}}=\mathrm{d}\mathrm{l n}\mathrm{Y}_{\mathrm{j t}}-(\bar{s}_{K j t}\mathrm{d}\mathrm{l n}\mathrm{K}_{\mathrm{j t}}+\bar{s}_{L j t}\mathrm{d}\mathrm{l n}\mathrm{L}_{\mathrm{j t}}+\bar{s}_{M j t}\mathrm{d}\mathrm{l n}\mathrm{M}_{\mathrm{j t}}) $$

のように観測可能なデータから推定することができる。この dlnA は生産性の指標としてみなすことが出来るだろう。

一方、この生産関数と双対関係にある費用関数が存在するとすれば、それは

$$ \mathbf{C}_{\mathrm{jt}}=\mathbf{G}\left(\mathbf{w}_{\mathrm{Kjt}},\mathbf{w}_{\mathrm{Ljt}},\mathbf{w}_{\mathrm{Mjt}},\mathbf{Y}_{\mathrm{jt}},\mathbf{T}_{\mathrm{jt}}\right) $$

ただし、$\mathbf{w}_{\mathbf{K}}$：資本コスト，$\mathbf{w}_{\mathbf{L}}$：労働投入価格、$\mathbf{w}_{\mathbf{M}}$：原材料価格のように表現することが出来る。

この費用関数がトランスログ関数で近似することが出来るならば、この式を時間で微分すると

$$ \mathrm{d}\mathrm{ln}\mathrm{C}_{\mathrm{jt}}=\bar{s}_{Kjt}\mathrm{d}\mathrm{ln}\mathrm{w}_{\mathrm{Kjt}}+\bar{s}_{Ljt}\mathrm{d}\mathrm{ln}\mathrm{w}_{\mathrm{Ljt}}+\bar{s}_{Mjt}\mathrm{d}\mathrm{ln}\mathrm{w}_{\mathrm{Mjt}}+\bar{e}_{Yjt}\mathrm{d}\mathrm{ln}\mathrm{Y}_{\mathrm{jt}}+\mathrm{d}\mathrm{ln}\mathrm{B}_{\mathrm{jt}} $$

ただし $\mathrm{e}_{\mathrm{Yjt}}=\frac{\partial\ln C}{\partial\ln Y}$ は費用に対する規模弾性値である。この式の導出においては生産者の最適化条件 (Shepard's Lemma) が利用されている。例えば、資本投入については $\frac{\partial\ln G}{\partial\ln w_{K}}=\frac{\partial G}{\partial w_{K}}\frac{w_{K}}{C}=\frac{w_{K}K}{C}=s_{K}$ のように資本コストシェアが導出される。

この(6)式での最後の項は、技術変化が費用に及ぼす弾力性$\mathrm{d}\mathrm{lnB}_{\mathrm{jt}}=\frac{\partial\ln G}{\partial\ln T}d\ln T$を示している。この$\mathrm{d}\mathrm{lnB}_{\mathrm{jt}}$と生産量増加に伴うコスト変化$\bar{e}_{Yjt}\mathrm{d}\mathrm{lnY}_{\mathrm{jt}}$はデータから直接観察することができない情報である。

もし企業が、 $ p=\mu~C/Y $ （ただし p は生産者価格， $ \mu $ はマークアップ率）のような価格付けを行っているとすると、価格変化 dlnp は $ \ln p=dln\mu+dlnC-dlnY $ のように分解でき、この式に(6)式を代入すると

$$ \mathrm{d}l\mathrm{n}\mathrm{p}_{\mathrm{j t}}=\mathrm{d}\mathrm{l}\mathrm{n}\mu_{\mathrm{j t}}+\bar{s}_{K j t}\mathrm{d}\mathrm{l}\mathrm{n}\mathrm{w}_{\mathrm{K j t}}+\bar{s}_{L j t}\mathrm{d}\mathrm{l}\mathrm{n}\mathrm{w}_{\mathrm{L j t}}+\bar{s}_{M j t}\mathrm{d}\mathrm{l}\mathrm{n}\mathrm{w}_{\mathrm{M j t}}+(\bar{e}_{Y j t}-1)\mathrm{d}\mathrm{l}\mathrm{n}\mathrm{Y}_{\mathrm{j t}}+\mathrm{d}\mathrm{l}\mathrm{n}\mathrm{B}_{\mathrm{j t}} $$

のようになる。ここで観察できない技術変化によるコスト変化と生産量変化に伴うコスト変化をまとめて、さらにコストの増加をコストの低下とみなすために負の記号をつけたものを$\mathrm{dlnA'}$とすると、これは観察可能なデータから以下の算式にもとづいて推計することができる。

$$ \begin{aligned}\mathrm{dlnA^{\prime}_{jt}}=&-\mathrm{dlnB_{jt}}+(1-\bar{e}_{Yjt})\mathrm{dlnY_{jt}}\\=&\bar{s}_{Kjt}\mathrm{dlnw_{Kjt}}+\bar{s}_{Ljt}\mathrm{dlnw_{Ljt}}+\bar{s}_{Mjt}\mathrm{dlnw_{Mjt}}+\mathrm{dln}\mu_{jt}-\mathrm{dlnp_{jt}}\end{aligned} $$
総要素生産性 (Total Factor Productivity) はすべての投入の集計量 X に対する生産量 Y の比率として

$$ TFP=Y/X $$

のように定義される。費用の定義 $ C=\Sigma_{i}w_{i}x_{i}=WX $ ， $ w_{i} $ ：要素価格， $ x_{i} $ ：要素投入と書くとCを時間で微分してそれをCで割ることによって

$$ \mathrm{d}\mathrm{ln}\mathrm{C}{=}\Sigma\mathrm{s}_{\mathrm{i}}\mathrm{d}\mathrm{ln}\mathrm{w}_{\mathrm{i}}+\Sigma\mathrm{s}_{\mathrm{i}}\mathrm{d}\mathrm{ln}\mathrm{x}_{\mathrm{i}}=\mathrm{d}\mathrm{ln}\mathrm{W}{+}\mathrm{d}\mathrm{ln}\mathrm{X},\mathrm{s}_{\mathrm{i}}{=}\mathrm{w}_{\mathrm{i}}\mathrm{x}_{\mathrm{i}}/\mathrm{C} $$

が得られる。TFP の成長率はその定義と会計バランス式から

$$ \mathrm{d}\mathrm{ln}\mathrm{TFP}=\mathrm{d}\mathrm{ln}\mathrm{Y}-\mathrm{d}\mathrm{ln}\mathrm{X}=\mathrm{d}\mathrm{ln}\mathrm{Y}-\sum\mathrm{s}_{\mathrm{i}}\mathrm{d}\mathrm{ln}\mathrm{x}_{\mathrm{i}}=\mathrm{d}\mathrm{ln}\mu+\sum\mathrm{s}_{\mathrm{i}}\mathrm{d}\mathrm{ln}\mathrm{w}_{\mathrm{i}}-\mathrm{d}\mathrm{ln}\mathrm{p} $$

のようになる。この(9)式から TFP は式(4)におけるAや式(7)におけるA'と同値であることがわかる。このように効率性の一般的なメジャーである TFP とは、生産関数における技術変化の効果(A)や規模の経済性や技術変化の費用に対する効果(A')として解釈することができるのである。

### 1.2 TFP の時系列推移

TFP は(9)式にもとづけば観察可能な数量データあるいは価格データから容易に推定することが出来るはずである。ここでは、JIPデータベースのデータを用いて TFP の計測を行った(用いたデータ等については表 6-1～表 6-15 を参照)。図 6-1-1 には 1970 年から 98 年までの TFP の時系列の推移が示されている。TFP は3本の線グラフで、マクロ、非サービス業(農林水産業および製造業)、サービス業についてそれぞれ推計を行った。この指標は 1970 年の水準が1となるように基準化されている。図では、TFP の動きと景気変動の関連が明確になるよう、棒グラフでGDPの成長率についても示されている。

まずマクロレベルの TFP について見ると、第1に 1974 年の第一次石油ショック、1979 年の第2次石油ショックを契機とした不況期には停滞していたことが指摘できる。1970～85 年の TFP の成長はほぼゼロであったことが分かる。しかし 1986 年以降は TFP は上昇したが、1990 年のバブル崩壊以降の景気後退期に TFP の低下が見られた。1993～97 年には再度回復局面に入ったが、1998 年の景気後退の影響で TFP が急激に低下することとなった。

このマクロレベルの TFP の動きは様々な産業個々の動きを集計したものであるが、ここではまず産業を農林水産業と製造業からなる非サービス業とそれ以外のサービス業に分けて、それぞれの動きを見ることにした。図6-1-1に示されるように非サービス業とサービス業のTFPの動きには顕著なコントラストが見られる。すなわち第一次石油ショック以降ほぼ一貫してTFPが上昇している非サービス業に対して、1970年以降90年までほぼ一貫してTFPが低下しているサービス業というコントラストである。しかし、サービス業では規制緩和が進んだ1990年以降、徐々にTFPが上昇していることが分かる。

### 1.3 TFP の測定と JIP データベース

TFP を測定する場合、労働、資本、原材料といったインプットと生産量といったアウトプットをいかに測定するかによって、推計結果がずいぶん変わることが知られている。
本節では JIP データベースで推計を行った労働の質や資本の稼働率を考慮することによって TFP の推定結果がどのように変わるかを試算してみた。

図 6−1−2 にはマクロレベルの TFP の推移が示されている。これも先の図 6−1−1 と同様、1970 年の TFP 水準が1となるように基準化されている。この図では労働の質を考慮した場合を基準ケース（図中の○印、図 6−1−1 の推移もこれと同じ）として、様々な種類の労働者による延べ労働時間を同質的と考えた指標で TFP を推定した Man-Hour ケース（図中の□印）、中間財投入の推移から推定された稼働率指標で資本投入を調整したうえで TFP を推定したケース（図中の×印）、生産量の推移から推定された稼働率指標で同様のことを行ったケース（図中の＋印）の推定結果が示されている。これに続く、図 6−1−3 では非サービス業（農林水産業と製造業）、図 6−1−4 ではサービス業について同様の実験を行った結果が示されている。

通常、多くの研究で行われているのが、Man-Hour ケースである。これをみると 85 年まで停滞し、86 年以降徐々に TFP が改善する基準ケースと比べて、第 1 次石油ショック以降、景気変動に伴う若干の変化は見られるものの着実に上昇しているように見える。両者から受ける印象はずいぶん違ったものになる。両者の推計結果の違いは労働投入の質変化を考慮しているか、否かである。このことから 1970 年以降、高学歴化、高齢化を通じた人的資本の蓄積によって時間あたりの労働生産性が向上したことが分かる。しかし逆にいえば、労働投入の指標を変更するだけで、TFP の推計結果がずいぶん変わってしまうことに注意しなければならない。

この労働の質による影響は業種によっても違ってくるようである。非サービス業では労働の質変化の影響が大きくないが、サービス業では両者の乖離が顕著である。

次に、稼働率調整の影響について見てみよう。TFPの変化が景気変動と正相関することは、これまでも多くの研究で指摘されてきたし、我々の推計でも同様なことがいえる。しかし、それは資本ストックが擬固定的な生産要素で、景気後退期に容易に減らすことが出来ないため、資本投入が過大評価され、その結果、TFPが過少に評価されることが原因であると考えられる。我々は、そうした影響を排除するため、2とおりの稼働率指標を推計して、それによる調整を行ったうえでTFPを測定してみた。その結果、どちらの稼働率指標を用いても、稼働率が低下することでTFPが過小評価されていることが示されている。とくに1974～75年、1980～83年、1992～94年といった景気後退期に稼働率変化を考慮しないとTFPを大きく過小評価することが分かる。

産業別にみると製造業を含んだ非サービス業の TFP 推計において稼働率調整した場合としない場合で結果に差異が生じることが分かる。

### 1.4 TFP の産業別変化

これまでは TFP の推移を非サービス業、サービス業のように集計したレベルで見てきたが、JIP データベースの特徴は、その詳細な産業分類にある。本節では、詳細な産業別の TFP の動向について概観してみることにしよう。

図 6−2−1 には非サービス業の産業別 TFP 変化率(1970～98 年までの年平均変化率)が示されている。これをみると TFP が低下あるいは停滞する産業、TFP が上昇する産業と様々である。
TFP が低下しているのは、米麦・耕種農業、農業サービス、石油石炭・原油天然ガス鉱業、印刷出版、石炭製品製造業、船舶製造業といった産業である。これらの産業では70年以降、輸入競争財との代替で産業調整が進んでいる業種や米麦のように政府による保護政策に守られた産業である。

これに対して製造業の多くは総じてTFPが改善している。なかでもTFPの上昇が顕著なのは、産業調整を通じて大規模化や業界再編が進んだ化学産業と輸入競争を通じてイノベーションを継続する電気機械、精密機械といった産業である。

図 6−2−2 にはサービス業の産業別 TFP 変化率(1970～98 年までの年平均変化率)が示されている。これをみると TFP が低下あるいは停滞する産業、TFP が上昇する産業と様々である。

TFP が低下している産業としては、建設業、電気業、上下水道・廃棄物処理、小売、住宅・不動産、航空を除く運輸、郵便業、医療、対事業所サービス、対個人サービス、政府によるサービス業(教育、医療、その他)がある。

一方、TFP が上昇している産業としては、ガス・熱供給業、卸売業、保険業、電信・電話、教育研究、広告、その他個人サービス、非営利サービスがある。

図 6−2−3 と図 6−2−4 には期間別(1970−85 年、1986−98 年)の産業別 TFP 変化率が示されている。これをみると、1985 年以前と以降で TFP 変化のパターンに差のある産業が散見される。

各期間とも TFP 低下: 米麦生産業、農業サービス、石炭鉱業、精穀製粉、船舶、建設、工業用水、廃棄物処理、不動産、鉄道、道路運輸、水運、娛楽、放送

85 年以前は TFP 上昇・86 年以降 TFP 低下：

その他耕種農業、金属鉱業、水産食品、繊維、

家具、非鉄金属、金属製品、一般機械、卸売、その他運輸、広告、物品賃貸、旅館、医療(非営利)

85 年以前は TFP 低下・86 年以降 TFP 上昇:

林業、漁業、原油天然ガス鉱業、飲料・たばこ、

皮革、ゴム、基礎化学、製鉄、電気、上水道、小売、金融、住宅、航空、その他事業所サービス、洗濯・理容

各期間とも TFP 上昇：畜産、畜産食品、パルプ紙、化学、石油石炭、窯業土石、電気機械、精密機械、保険業、電信電話、教育研究、その他対個人サービス

### 1.5 生産量変化の要因分析

先の(4)式ならびに(9)式にもとづいて生産量の変化を要素投入の変化と TFP の変化の和として要因分解した結果が図 6−3−1 から図 6−3−5 に示されている。
図 6−3−1 には生産量変化の要因分解を期間別(1970−98 年、1970−85 年、1986−98 年)に行ったものをマクロベース、非サービス業、サービス業のそれぞれについて示している。

マクロベースでみると 1970-98 年では年平均 3.5% の GDP 成長を示したが、そのうち 1/3 を労働投入の増加、2/3 を資本投入の増加で説明でき、TFP の貢献はごくわずかなプラスの効果しかないことがわかる。しかし期間別にみると、1970-85 年では年 4% の GDP 成長のうち要素投入が 4.5% 程度（労働が 1.5%、資本が 3%）増加していた反面、TFP が 0.5% 低下していたのに対し、1986-98 年では年 2.5% の GDP 成長を要素投入増加が 2%、TFP 上昇が 0.5% 説明していたことがわかる。この時期の経済成長の2割が生産効率の向上に由来するものであることから、近年の低成長下では生産性向上は無視し得ない要因であるといえる。

業種別にみると、非サービス業では観察期間を通じて、中間財投入の増加、資本蓄積と同様TFPの上昇が生産量増加を説明するうえで重要であることがわかる。一方、サービス業では中間財投入、資本蓄積だけでなく質向上による労働投入も重要であったが、TFPの貢献は、通期では若干のマイナス、1970-85年で0.8%のマイナス、1986-98年では若干のプラスの貢献をしていることがわかる。

我々のデータベースではこうした集計量による分析だけでなく、産業別の違いについても検討を行うことができる。産業別生産量変化の要因分解を行った結果が1970-85年については図6-3-2と図6-3-3、1986-98年については図6-3-4と図6-3-5に示されている。

詳細な産業ベースでみると非サービス業のなかでも調整が進んでいる第1次産業、鉱業、繊維産業などでは需要減とともに労働ならびに資本投入を減らすとともに生産性も低下しているのに対して、電気機械産業、とくにその他の電気機械産業では生産量増加における生産性向上の役割が非常に大きいことがわかる。他方、サービス業においては総じて非サービス業よりも生産量が増加している産業が多く、なかでも保険業、電気通信業、その他の対個人サービス業においては生産性の向上が重要な成長要因となっている。

### 1.6 価格変化の要因分析

先の(7)式ならびに(9)式にもとづいて価格変化を要素価格の変化、マークアップ率の変化とTFPの変化の和として要因分解した結果が図6-4-1から図6-4-5に示されている。

図 6-4-1 には価格変化の要因分解を期間別(1970-98 年、1970-85 年、1986-98 年)に行ったものをマクロベース、非サービス業、サービス業のそれぞれについて示している。

マクロベースでみると1970-98年では年平均3.5%の価格上昇を示したが、そのうちほとんどが賃金上昇の増加、資本コストはわずかに上昇して、マークアップ率は0.7%ほど低下しているが、TFPの貢献はほとんどない。しかし期間別にみると、1970-85年では年5.5%の価格上昇のうち賃金上昇が5.5%、資本コスト上昇が1.5%、TFPの低下によりコストが0.3%引き上げられているが、マークアップ率は2%近く低下している。1986-98年の年0.8%の価格上昇は1.2%の賃金上昇とマークアップ率の0.2%上昇に対して、資本コストの0.2%減少とTFPの上昇によるコスト削減が0.5%説明していたことを示す。このことから近年の価格安定におけるTFPの上昇による効果はやはり無視
し得ないものであることが分かる。

業種別にみると非サービス業では1970-85年は中間財価格、賃金率、資本コストといった生産要素価格の上昇がコスト上昇要因でそれをTFPの上昇とマークアップの低下によって若干抑制されていたことがわかる。一方、サービス業においては、TFPが1970-85年にはコスト上昇要因として、1986-98年にはコスト引き下げ要因として寄与しているのに対して、マークアップ率は1970-85年には低下したため価格引き下げ要因として、1986-98年には逆に上昇したため価格引き上げ要因として寄与している。

産業別価格変化の要因分解を行った結果が 1970-85 年については図 6-4-2 と図 6-4-3、1986-98 年については図 6-4-4 と図 6-4-5 に示されている。

1970–85 年についてみると、どの産業においても中間財価格と賃金率の上昇が価格上昇の主因であったことがわかる。そして製造業では、生産性の向上とマークアップ率の低下が価格上昇を抑制していた。サービス業では、多くの産業でマークアップ率は低下したが、生産性については先に見たように改善する産業だけでなく悪化する産業も数多く見られた。

1986–98 年についてみると、賃金はどの産業でも価格引き上げ要因として寄与していたが、中間財価格や資本価格については、価格引き下げ要因として作用する産業が数多く見られた。マークアップ率については 1970–85 年とは違い、低下するよりもむしろ上昇している産業が数多く見られた(非サービス業では 45 産業中 13 産業、サービス業では 38 産業中 21 産業)。

## 2 産業別 TFP の成長率と産業構造

1990 年代は経済全体の TFP の成長率が低下をみたが、この要因について産業別の TFP の成長率との関係を本節では考察してみる。先にもみたとおり、日本経済全体の TFP の平均成長率は年率で、1980 年代における 0.36% から、1990 年代においては 0.05% まで低下している $ ^{1} $ 。各産業における TFP の成長率を 1980 年代と 1990 年代において比較してみると、製造業の多くの業種において TFP の成長率が 1980 年代に比して著しく低下していることに加えて、サービス産業部門においても、建設業、土木業、金融業、郵便業、鉄道業等における TFP の成長率がマイナスに転じている $ ^{2} $ 。ただし、1990 年代における各産業の TFP の成長率をみると、平均成長率が年率 6% 近い電信・電話産業や、研究業といった産業がある一方で、その成長率が年率で -4～-5% 前後にもなる金属鉱業、鉄道業、廃棄物処理業、船舶製造業といった産業もあり、それぞれの産業の TFP 成長率は大きく異なる。本節では産業別にこのように大きく異なる TFP 成長率が、マクロ経済全体の TFP 成長率に与えたインパクトについて検討を加える。

Dormer(1961)やHulten(1978)によって示された方法に従うと、経済全体のTFP成長率への各
産業の寄与度を計算することができる。各産業の TFP 成長率を経済全体の成長率に集計する際に使用されるウェイトはDormerのウェイトと呼ばれ、これは各産業の生産額が、経済全体の付加価値額に占める割合によって計算することができる。分子に生産額、分母に経済全体の付加価値額を取っているため、Dormerのウェイトの和は全体で1以上の値となる。これは経済全体のTFPの成長率は、各産業のTFP成長率の単純な加重平均となるのではなく、各産業内のTFPの成長率と、より効率的に生産された他産業の中間生産物を使用することによってもたらされる各産業におけるTFPの上昇率の合計効果となるからである $ ^{3} $ 。図6-5と図6-6は1970年代、1980年代、1990年代における各産業によるマクロのTFPの成長率への寄与度を非サービス産業、サービス産業の別に図示したものである $ ^{4} $ 。

この2つの図から確認できるように $ ^{5} $ 、1970年代におけるマクロのTFP成長率の牽引役となったのは、製造業であり、特にその他の製鉄業、一般機械器具製造業、その他の電気機械器具製造業において寄与度 $ ^{6} $ が0.1%を超えている。サービス産業においては、マイナスの寄与となる産業が多く、特に小売業、金融業、その他(政府)はその寄与度が-0.1%前後と高いマイナスの寄与となっている。1980年代に関しては、製造業が1970年代に引き続きマクロのTFP成長率の牽引役となっており、特にその他の電気機械器具製造業はその寄与度が0.30%と高いプラスの寄与となっている。サービス産業においては、1970年代に比べてマイナスの寄与となる産業の数は減少したものの、高いマイナスの寄与度を示す産業がいくつかあり、例えば卸売業でのその寄与度が-0.32%、不動産業でのその寄与度が-0.22%と高いマイナスの寄与になっている。1990年代に入ると、製造業の多くの業種においてもTFPの成長率が鈍化したか、あるいはマイナスに転じている。なかでも一般機械器具製造業、自動車製造業といった経済全体に占めるウェイトの高い産業でのTFP成長率がマイナスに転じたことが、経済全体のTFP成長率の鈍化に大きく寄与している。また、1980年代に比して1990年代においてマクロのTFPの成長率へのプラスの寄与度が増加した製造業の業種は皆無である。サービス産業においては、卸売業、電信・電話業、保険業といった産業で、マクロのTFP成長率への比較的高いプラスの寄与がみられる一方で、建設業、娯楽業、鉄道業、道路運送業、医療・保険衛生(民間)、その他の事業所サービスといった業種での、マクロのTFPの成長率へのマイナスの寄与が目立つ。

Dormer のウェイトが高い産業、すなわち経済全体に占めるウェイトの高い産業は、その産業のTFP成長率の変化が経済全体のTFP成長率の変化に大きく影響を与える。このウェイトが高い産業はサービス産業に多く、卸売業、建設業、住宅、小売業、土木業といった産業のウェイトが高いものとなっている。製造業においてウェイトの高い産業は一般機械器具製造業、自動車製造業、その他の電気機械器具製造業であるが、その他の電気機械器具製造業を除く製造業のほとんどの
業種でそのウェイトが低下している。このように、TFP の成長率が比較的高い製造業が経済全体に占めるウェイトを低下させる一方で、TFP の成長率が低迷しているサービス産業のウェイトが増加してきている。このような趨勢に加えて、製造業においても TFP の成長率が大幅鈍化したことが、1990 年代における経済全体における TFP 成長率の低下の主要因となった。1970 年代、1980 年代、1990 年代について製造業とサービス産業におけるマクロの TFP 成長率への寄与度を比較すると、70 年代、80 年代は製造業が大きなプラスの寄与を示しているのに対して、サービス産業は大きなマイナスの寄与となっている。ただし、90 年代は製造業においてもマイナスの寄与に転じている（表 6-16、表 6-17）。

TFP の成長率が相対的に低いサービス産業において生産が相対的に拡大しているのは、このような生産性の改善の遅れているセクターに資本か労働のどちらか、あるいは両方の資源が相対的に多く配分されたことを示す。すなわち、これらのセクターに対する需要の増加を反映し、産業規模が拡大している。1990年代についてTFPの成長率と各生産要素の成長率をプロットしてみたのが、図6-7から図6-10である。図6-7と図6-8は、製造業セクターにおけるTFPの成長率と資本の成長率、労働の成長率をみたものであるが、製造業において多くの業種でTFPの成長率がマイナスとなっているものの、これらの業種の多くで資本は増加している。一方、労働に関してはほとんどの業種で減少しており、TFPの成長率がプラスで労働も増加している業種は、その他の電気機械器具製造業、飲料製造業、その他の化学工業、水産食料品製造業の4業種のみである。この4つのセクターは、資本の拡大も同時にみていることからTFPの成長率も高めながら、経済全体に占めるウェイトを高めており、マクロ経済全体のTFPの向上に貢献している。

サービス産業においても TFP の成長率がマイナスとなっている業種が、製造業同様数多く存在するが、これらの多くの業種において資本と労働の両生産要素が拡大している。例えば、医療・保健衛生(民間)は TFP の成長率は年率平均 1.5% の減少をみているが、資本の成長率は年率 4.2% 増、労働の成長率は年率 5.4% 増と高い成長率をみている。また、1990 年代にマクロの TFP の成長率低下に大きく寄与した建築業、土木業も生産を拡大傾向にあり、建築業で資本の成長率が年率 1.8% 増、土木業では資本の成長率が年率 0.7% 増、労働の成長率が年率 3.3% 増となっている。一方、サービス産業においても、電信・電話や研究といった産業は TFP の成長率が年率 6% 弱と高く、かつ資本や労働も増加している。

先進国の多くで、日本同様製造業からサービス業へと産業構造をシフトさせており、経済全体でのTFPの成長率の低下を防ぐためには、サービス産業におけるTFPの成長率を上昇させることが必要である。サービス産業におけるTFPの成長率を日本、オーストラリア、アメリカと比較してみると7、サービス産業について日本のいくつかの産業においてTFPの成長率が低いことがわかる。McLachlan, Clark, and Monday(2002)は、オーストラリアにおける付加価値ベースのTFPの成長率を1993-94年から1999-2000年の期間についてサービス産業9業種について計算している。この計算の結果と日本の結果を比較すると、サービス産業の6つの産業で日本でのTFPの成長率が
オーストラリアの産業の成長率を下回っている。吉川・松本(2001)は、アメリカのサービス産業18産業について1990年から1999年の期間について計算しており、アメリカは、日本に比べて電力・ガス業、建設業、小売業、運輸業、娯楽業といった産業でTFPの成長率が高くなっている。Baily and Lawrence(2001)は、アメリカでは1995年後半(1995-99年)からサービス産業においても、労働生産性が高まっており、IT投資等により生産性(TFP成長率)が向上した可能性を指摘している。吉川・松本(2001)においては、1990年代後半(1994-99年)のTFPの成長率も報告しており、アメリカでは電気・ガス業、卸・小売業、金融・保険業、不動産業、サービス業でTFPの成長率が加速している。日本のサービス産業について1990年代前半(1990-95年)と1990年代後半と比較してみると8、図6-11にみられるとおり、米国とは異なり日本では建設業、卸売業、小売業、住宅、金融・保険業、運輸業といった規模の大きいサービス産業でTFPの成長率が鈍化していることがわかる。

このように、日本のサービス産業におけるTFPの成長率が、電気・ガス業、建設業、小売業、運輸業といった規模の大きい産業でオーストラリア、アメリカに比して低いことがわかり、またアメリカとは異なり、日本のサービス産業には1990年代後半の生産性の加速があまりみられない。日本政府は近年規制緩和の努力を続けているが、サービス産業においては依然規制が強い業種が存在する。このような産業でのTFPの成長率が低い一因は、規制によるものと推察される。即ち、TFP成長率の低下は、純粋に技術上の問題だけではなく、規制の存在によって、当該産業における新規企業の参入が困難となることや、企業の経営改善の努力が停滞している結果によるものと推察される⁹(表6-18)。
# Highlights of the Financial Monitoring Report for 2014-2015

Financial Services Agency

July 2015
## Objective

To publish the main results and challenges of financial monitoring from July 2014 to June 2015 based on the FSA’s Financial Monitoring Policy (announced in 2014).

## Outline

1. Economic and market environment for financial sectors

2. Business trends of deposit-taking financial institutions

3. Three major bank groups

4. Regional banks

5. Roles of boards of directors

6. Issues of investment managers

7. Issues of sales of investment trusts

8. Effective cyber security measures
### 1. Economic and market environment for financial sectors

— The global economy is recovering, mainly in advanced countries. The economic growth rate is lower than the rate before the Lehman Crisis. The price of risk assets is rising under the global low interest rate.

— Due to changes in market structure, liquidity in the bond market became lower. Volatility of asset prices, which have been decreasing, is now undergoing a slightly upward trend.

Trend of interest rates of 10-year government bonds

Trend of stock prices

Volatility of bond futures

Source: Bloomberg

— As some advanced countries move toward normalization of monetary policies, particular attention should be paid to further rises in market volatility and increases of debt in emerging countries. We also need to pay attention to unstable factors such as the debt crisis in Greece and geopolitical risks.
— Since the government and the Bank of Japan are taking holistic approaches to overcome deflation, the Japanese economy is recovering gradually.

— Interest rates of JGBs remain low, but volatility has temporarily shown a rise. The upward trend is continuing in the stock market as a result of better financial performance of enterprises and on-balance buying by trust banks/overseas investors.

— The price and transaction volume of real estate are growing, especially in the Tokyo market. Loans for the real estate industry are growing modestly. Investment from overseas is also increasing, and we need to continue paying attention to its trend.

Purchase and sales of real estate by sectors of buyers

Loans for real estate (year-on-year)

Note 1: Total loans of banks and shinkin banks in Japan (excluding loans for the Government of Japan)

Note 2: Excluding loans for local governments, households, overseas yen loans and domestic loans transferred overseas.

Source: Urban Research Institute Corporation

Source: BOJ
### 2. Business trends of deposit-taking financial institutions

— Deposit-taking financial institutions maintain their financial soundness overall.

— Low credit costs and profits from sales of securities contribute to high net income.

Financial results of deposit-taking financial institutions

Source: FSA
— For major banks and regional banks, JPY interest rate risk remains flat. For shinkin banks and credit cooperatives, average remaining maturity of securities has become longer and interest rate risk has been on a rising trend.

— Despite the decline in corporate bankruptcies, the rate of allowance for credit losses remains flat overall because some financial institutions are reviewing the policy of allowance for potential risks in the future.

— Appropriate management of JPY interest rate risk remains important.

Source: FSA

JPY interest rate risk

Note: The graphs show the change in net present value on the assumption that the interest rate has shifted upward by one percent in a parallel manner.

Rate of allowance for credit losses

Note: The rate based on the amount of loans classified in Category III “potentially bankrupt borrowers”

Source: FSA
### 3. Three major bank groups

The FSA conducted a horizontal review regarding overseas businesses and stock price sensitivity among the three major bank groups.

## (1) Overseas businesses

— The three major bank groups are expanding their overseas businesses, mainly through foreign currency denominated loans (especially in Asia).

— In response to rapid growth of foreign currency denominated loans, it is essential for the groups to develop a stable funding capacity and a liquidity risk management for foreign currencies.

— The three major bank groups should develop global governance, credit risk management and local hires such as compliance officers in line with their overseas business expansions.

Profits from overseas businesses

Note: Rate of profits from international business to net FG operating profits for MUFG, consolidated net banking business profits for SMFG, and net banking business profits for MHFG

Source: Three major bank groups

Foreign currency denominated loans/deposits

Note 1: Foreign loans here refer to average loan balance of global business division for MUFG (total of bank and trust bank), average loan balance of international banking division for SMFG (bank), and average loan balance of international banking division for MHFG (bank).

Note 2: Foreign currency denominated deposits here refer to average deposit balance of global business division for MUFG (bank), average foreign deposit balance of internal administration base for SMFG (bank), and average balance of foreign currency denominated customer deposits of internal administration base for MHFG (bank). For SMFG and MHFG, the figures are converted at 100 yen to 1 USD.

Source: Three major bank groups
Source: FSA and published data from each company

## (2) Stock market risk

— Compared to G-SIFIs in Europe and the US, the three major bank groups have a higher rate of shareholdings to equity capital. This means that particular attention needs to be paid to the impact on equity capital due to a decline in the stock price.

— Currently, soundness of equity capital of the three major bank groups is as sufficient as that of G-SIFIs in Europe and the US, partly due to the net unrealized gains from shareholdings.

— In the past, economic/market downturns affected financial conditions of financial institutions through a drop in stock price, and restricted sufficient function of financial institutions.

(occurrence of procyclicality)

— It is necessary for the three major bank groups to further strengthen their financial bases especially through reducing the risk of stock price fluctuation in order to be able to adequately respond to the economic/market changes and business support needs of enterprises during hard times.

Nikkei 225 and ratio of net assets to total assets

Ratio of shareholdings to equity capital (comparison between Japan and Europe / US)

Note: Shareholdings (market value) divided by Tier 1 (based on the end of each term) is the ratio of shareholdings to equity capital.

Source: published data from each company

Judgment of bank lending attitude and ratio of net assets to total assets

Note1: Common Equity Tier 1 ratio is estimated on the assumption of full implementation of Basel III (at the end of FY 2014, excluding some G-SIFIs in Europe and the US)

Note2: Common Equity Tier 1 ratio which deducts net unrealized gains on stocks is estimated on the assumption that the net unrealized gains of domestic stocks in the category of available-for-sale securities are zero.