Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Table 13-3 (Contd.)

Portfolio Equations of the Corporation :

Net Borrowings

(Separate Treatment of the Fundamentals and the Non-fundamentals)

Industry	CONST.	MAQ	LAND	CF	NF	R-squ./D.W.
Wholesale and Retail Trade	-0.4074 (-2.99)	0.0470 (4.62)	-0.0083 (-2.03)	0.3926 2.3416
2	-0.4117 (-3.00)	0.0421 (3.13)	0.0060 (0.56)	-0.0097 (-1.99)	0.3872 2.3416
3	-0.3655 (-2.21)	0.0510 (3.80)	-0.2040 (-0.45)	-0.0077 (-1.83)	0.3863 2.3397
4	-0.3774 (-2.24)	0.0459 (2.68)	0.0053 (0.48)	-0.1643 (-0.36)	-0.0092 (-1.77)	0.3801 2.3392
Real Estate
1	0.0299 (0.74)	0.1599 (5.20)	0.0234 (2.35)	0.2446 1.2561
2	-0.1918 (-3.32)	0.0945 (3.13)	0.1239 (4.88)	0.0573 (5.12)	0.4156 1.6663
3	-0.0010 (-0.02)	0.1306 (2.86)	0.8304 (0.87)	0.0190 (1.70)	0.2421 1.2909
4	-0.2549 (-3.74)	0.0414 (0.96)	0.1297 (5.12)	1.4183 (1.69)	0.0513 (4.42)	0.4293 1.8033

Notes: For notations, see Table 3 and 6.

The coefficients of the seasonal dummies are suppressed.
Table 14-1

Portfolio Equations of the Corporation :

Investment in Plant and Equipment

(Asymmetric Effect of the Collateral Value in the Phase of Business Cycles)

Industry	CONST.	MAQ	LAND	D1*LAND	CF	NF	R-squ./D.W.
All Industries
1	0.0403 (14.51)	0.0193 (8.28)	0.0087 (3.18)	0.0036 (2.44)	-0.0024 (-4.10)	0.7805 1.2627
2	0.0142 (2.00)	0.0080 (2.25)	0.0113 (4.36)	0.0035 (2.61)	0.4042 (3.95)	-0.0029 (-5.33)	0.8158 1.4821
Construction
1	0.0007 (0.05)	0.0102 (2.70)	0.0087 (1.38)	0.0004 (0.13)	-0.0034 (-2.17)	0.2677 0.5742
2	-0.0326 (-3.11)	0.0004 (0.16)	0.0015 (0.34)	-0.0027 (-1.37)	0.5114 (8.83)	-0.0024 (-2.22)	0.6363 1.4911
Manufacturing
1	0.0357 (11.71)	0.0243 (9.70)	0.0157 (4.11)	0.0052 (2.20)	-0.0041 (-6.42)	0.7814 0.7549
2	0.0204 (4.31)	0.0176 (6.15)	0.0142 (4.03)	0.0040 (1.81)	0.2674 (3.98)	-0.0039 (-6.61)	0.8170 0.9259
Food and Beverages
1	0.0191 (6.02)	0.0224 (8.62)	0.0107 (3.64)	0.0020 (1.07)	-0.0026 (-4.27)	0.6820 1.0677
2	0.0181 (5.09)	0.0219 (8.06)	0.0107 (3.63)	0.0019 (1.01)	0.0261 (0.66)	-0.0025 (-4.12)	0.6796 1.0672
Textiles
1	0.0289 (4.70)	0.0405 (6.85)	0.0011 (0.17)	0.0053 (1.20)	-0.0014 (-0.80)	0.3988 0.7793
2	0.0275 (4.45)	0.0379 (6.22)	0.0009 (0.14)	0.0044 (0.99)	0.0460 (1.54)	-0.0013 (-0.73)	0.4097 0.8038
Pulp, Paper, and Paper Products
1	0.0092 (2.57)	0.0042 (1.63)	0.0370 (5.57)	-0.0036 (-0.78)	-0.0067 (-4.62)	0.7783 2.0349
2	0.0092 (2.56)	0.0042 (1.62)	0.0369 (5.41)	-0.0036 (-0.77)	0.0022 (0.03)	-0.0067 (-4.20)	0.7754 2.0352
Chemicals
1	0.0454 (4.32)	0.0163 (5.73)	0.0019 (0.18)	0.0080 (2.17)	-0.0020 (-2.04)	0.6495 1.2034
2	0.0554 (3.06)	0.0187 (4.19)	-0.0019 (-0.16)	0.0082 (2.21)	-0.0963 (-0.68)	-0.0017 (-1.64)	0.6470 1.2018
Steel
1	0.1434 (6.20)	0.0692 (10.17)	-0.0338 (-3.19)	0.0064 (0.79)	0.0014 (0.44)	0.7310 1.5930
2	0.1681 (6.17)	0.0797 (8.67)	-0.0376 (-3.51)	0.0038 (0.47)	-0.2693 (-1.66)	0.0038 (1.08)	0.7371 1.7868
Table 14-1 (Contd.)

Portfolio Equations of the Corporation :

Investment in Plant and Equipment

(Asymmetric Effect of the Collateral Value in the Phase of Business Cycles)

Industry	CONST.	MAQ	LAND	D1*LAND	CF	NF	R-squ./D.W.
Non-ferrous Metal	0.0154 (4.98)	0.0039 (2.19)	0.0137 (1.63)	0.0071 (1.20)	-0.0040 (-3.10)	0.4817 1.4023
1
2	0.0148 (4.30)	0.0036 (1.96)	0.0128 (1.46)	0.0078 (1.27)	0.0402 (0.42)	-0.0039 (-2.93)	0.4760 1.4020
Fabricated Metal Products	0.0043 (1.04)	-0.0019 (-0.53)	0.0189 (4.82)	0.0033 (1.04)	-0.0068 (-3.19)	0.5074 1.4584
1
2	0.0050 (1.29)	0.00008 (0.02)	0.0166 (4.34)	0.0018 (0.58)	0.0414 (2.91)	-0.0069 (-3.38)	0.5514 1.5463
Machinery	0.0562 (6.17)	0.0160 (3.36)	-0.0092 (-1.39)	0.0007 (0.25)	0.0031 (2.04)	0.3219 1.1364
2	0.0150 (1.45)	0.0058 (1.35)	-0.0070 (-1.27)	-0.0011 (-0.42)	0.4235 (5.87)	0.0012 (0.91)	0.5292 1.3617
Electrical Machinery	0.0885 (4.84)	0.0174 (2.29)	-0.0135 (-0.94)	0.0099 (1.51)	0.0033 (4.61)	0.4567 0.7371
1
2	0.0268 (2.23)	-0.0054 (-1.11)	0.0034 (0.40)	0.0057 (1.45)	0.4988 (11.88)	0.0030 (6.98)	0.8090 1.6567
Wholesale and Retail Trade	0.1019 (6.37)	0.0056 (3.74)	0.0047 (3.99)	0.0006 (0.70)	-0.0007 (-1.27)	0.6143 0.9238
1
2	0.0873 (4.49)	0.0041 (2.22)	0.0050 (4.18)	0.0007 (0.86)	0.0660 (1.32)	-0.0009 (-1.62)	0.6180 0.9915
Real Estate	0.0284 (3.12)	0.0071 (1.57)	0.0046 (1.19)	0.0039 (2.54)	-0.0027 (-1.61)	0.3921 1.7796
2	0.0239 (2.11)	0.0037 (0.54)	0.0052 (1.30)	0.0042 (2.62)	0.0873 (0.67)	-0.0030 (-1.72)	0.3876 1.7865

Notes: For notations, see Table 3 and 6.

The coefficients of the seasonal dummies are suppressed.
Table 14-2

Portfolio Equations of the Corporation :

Real Purchase of Land

(Asymmetric Effect of the Collateral Value in the Phase of Business Cycles)

Industry	CONST.	MAQ	LAND	D1*LAND	CF	NF	R-squ./D.W.
All Industries
1	0.0044(7.27)	0.0041(8.14)	-0.0009(-1.52)	0.0006(2.00)	-0.0008(-6.05)	0.70001.4554
2	0.0016(0.94)	0.0029(3.48)	-0.0006(-1.03)	0.0006(2.00)	0.0438(1.83)	-0.0008(-6.41)	0.70911.4839
Construction
1	-0.0064(-1.10)	0.0067(4.28)	-0.0033(-1.25)	0.0008(0.67)	-0.0009(-1.46)	0.21480.9202
2	-0.0175(-3.42)	0.0035(2.48)	-0.0057(-2.57)	-0.0002(-0.26)	0.1711(6.04)	-0.0006(-1.18)	0.46491.2970
Manufacturing
1	0.0030(6.47)	0.0039(10.21)	-0.000078(-0.13)	0.0006(1.67)	-0.0007(-6.78)	0.74631.2993
2	0.0019(2.38)	0.0034(7.24)	-0.0002(-0.34)	0.0005(1.41)	0.0203(1.83)	-0.0006(-6.68)	0.75391.3623
Food and Beverages
1	0.0018(2.22)	0.0056(8.57)	0.0001(0.19)	0.0009(1.82)	-0.0008(-5.46)	0.69461.5083
2	0.0004(0.43)	0.0049(7.88)	0.0002(0.23)	0.0007(1.66)	0.0357(3.97)	-0.0008(-5.38)	0.74411.6665
Textiles
1	0.0033(1.98)	0.0045(2.86)	-0.0022(-1.32)	-0.0003(-0.25)	-0.00008(-0.17)	0.03451.4409
2	0.0032(1.90)	0.0044(2.65)	-0.0022(-1.32)	-0.0003(-0.29)	0.0025(0.30)	-0.00007(-0.15)	0.02251.4480
Pulp, Paper, and Paper Products
1	0.0012(1.05)	0.0007(0.80)	0.0002(0.12)	-0.0002(-0.12)	-0.0008(-1.71)	0.23721.8997
2	0.0012(1.02)	0.0007(0.90)	-0.0003(-0.13)	-0.00002(-0.01)	0.0311(1.19)	-0.0006(-1.11)	0.24141.9324
Chemicals
1	0.0055(3.17)	0.0016(3.48)	-0.0024(-1.36)	0.0008(1.31)	-0.0001(-0.87)	0.41051.6675
2	0.0069(2.30)	0.0020(2.66)	-0.0029(-1.47)	0.0008(1.35)	-0.0134(-0.57)	-0.0001(-0.60)	0.40521.6639
Steel
1	0.0047(1.48)	0.0064(6.74)	-0.0030(-2.02)	0.0018(1.59)	0.0002(0.44)	0.41191.5714
2	0.0054(1.41)	0.0067(5.13)	-0.0031(-2.04)	0.0017(1.49)	-0.0077(-0.34)	0.0003(0.53)	0.40501.6069
Portfolio Equations of the Corporation :

Table 14-2 (Cantd.)

Real Purchase of Land

(Asymmetric Effect of the Collateral Value in the Phase of Business Cycles)

Industry	CONST.	MAQ	LAND	D1*LAND	CF	NF	R-squ./D.W.
Non-ferrous Metal	0.0001(0.14)	-0.0006(-1.39)	-0.0009(-0.41)	-0.0020(-1.26)	-0.0002(-0.66)	0.05691.9310
1	0.0002(0.19)	-0.0006(-1.27)	-0.0008(-0.36)	-0.0020(-1.25)	-0.0036(-0.14)	-0.0002(-0.67)	0.04461.9332
Fabricated Metal Products	-0.0007(-0.60)	-0.0011(-1.04)	0.0015(1.24)	0.0002(0.16)	-0.0011(-1.77)	-0.03221.6302
2	-0.0006(-0.51)	-0.0009(-0.79)	0.0012(0.96)	-0.00005(-0.05)	0.0054(1.21)	-0.0011(-1.80)	-0.02591.6321
Machinery	0.0019(0.59)	0.0042(2.48)	-0.0048(-2.04)	0.00003(0.03)	0.0002(0.34)	0.05300.8394
2	-0.0070(-1.68)	0.0020(1.14)	-0.0043(-1.93)	-0.0004(-0.36)	0.0914(3.14)	-0.0002(-0.43)	0.15210.9104
Electrical Machinery	0.0025(1.27)	0.0011(1.28)	0.0003(0.17)	0.0004(0.61)	-0.0002(-3.04)	0.07370.8194
2	-0.0021(-1.11)	-0.0006(-0.84)	0.0015(1.14)	0.0001(0.20)	0.0373(5.74)	-0.0003(-3.98)	0.34771.3153
Wholesale and Retail Trade	0.0133(1.43)	0.0030(3.42)	-0.0014(-2.05)	-0.0001(-0.22)	-0.0015(-4.86)	0.46100.9567
2	0.0057(0.50)	0.0022(2.05)	-0.0012(-1.79)	-0.00004(-0.08)	0.0341(1.17)	-0.0016(-4.99)	0.46360.9682
Real Estate	-0.0665(-1.86)	0.0694(3.91)	0.0168(1.10)	0.0078(1.30)	0.0063(0.97)	0.26501.1357
2	-0.1579(-3.87)	-0.0003(-0.01)	0.0280(1.95)	0.0134(2.35)	1.7883(3.80)	-0.0003(-0.04)	0.37531.4714

Notes: For notations, see Table 3 and 6.

The coefficients of the seasonal dummies are suppressed.
Table 14-3

(Asymmetric Effect of the Collateral Value in the Phase of Business Cycles)

Industry	CONST.	MAQ	LAND	D1*LAND	CF	NF	R-squ./D.W.
All Industries
1	-0.0126	0.0374	0.0223	0.0097	-0.0059	0.6442
(-1.56)	(5.53)	(2.82)	(2.29)	(-3.54)	1.2453
2	-0.0284	0.0306	0.0239	0.0097	0.2440	-0.0062	0.6421
(-1.26)	(2.70)	(2.91)	(2.28)	(0.75)	(-3.61)	1.2394
Construction
1	0.0615	0.0284	-0.0020	0.0061	0.0003	0.4041
(0.77)	(1.31)	(-0.05)	(0.39)	(0.03)	1.0139
2	0.0226	0.0171	-0.0103	0.0026	0.5961	0.0013	0.4087
(0.26)	(0.73)	(-0.28)	(0.17)	(1.27)	(0.15)	1.0873
Manufacturing
1	-0.0154	0.0261	0.0186	0.0226	-0.0091	0.6334
(-2.03)	(4.18)	(1.96)	(3.84)	(-5.70)	1.0020
2	-0.0342	0.0177	0.0167	0.0210	0.3303	-0.0088	0.6444
(-2.70)	(2.32)	(1.77)	(3.60)	(1.84)	(-5.59)	0.9988
Food and Beverages
1	0.0401	0.0205	-0.0019	0.0072	0.0008	0.0053
(0.99)	(0.62)	(-0.05)	(0.30)	(0.10)	3.3652
2	0.0446	0.0227	-0.0020	0.0077	-0.1130	0.0005	-0.0073
(0.98)	(0.65)	(-0.05)	(0.31)	(-0.22)	(0.07)	3.3736
Textiles
1	-0.0035	0.0556	-0.0307	0.0346	0.0015	0.1237
(-0.12)	(2.02)	(-1.05)	(1.67)	(0.18)	1.1037
2	-0.0047	0.0535	-0.0309	0.0338	0.0374	0.0016	0.1126
(-0.16)	(1.85)	(-1.05)	(1.61)	(0.27)	(0.19)	1.0981
Pulp, Paper, and Paper Products
1	-0.0053	0.0057	0.0475	0.0368	-0.0097	0.6386
(-0.65)	(0.97)	(3.11)	(3.44)	(-2.91)	1.9267
2	-0.0056	0.0062	0.0445	0.0378	0.1788	-0.0083	0.6382
(-0.67)	(1.06)	(2.85)	(3.51)	(0.96)	(-2.29)	1.9296
Chemicals
1	-0.0566	0.0039	0.0406	0.0239	-0.0068	0.4702
(-2.35)	(0.60)	(1.68)	(2.83)	(-3.06)	1.3684
2	-0.0457	0.0064	0.0364	0.0241	-0.1044	-0.0065	0.4639
(-1.10)	(0.63)	(1.33)	(2.83)	(-0.32)	(-2.72)	1.3795
Steel
1	-0.0145	0.0628	-0.0341	0.0349	-0.0109	0.5121
(-0.44)	(6.45)	(-2.25)	(2.99)	(-2.34)	0.8670
2	0.0505	0.0903	-0.0441	0.0281	-0.7109	-0.0047	0.5656
(1.36)	(7.19)	(-3.01)	(2.51)	(-3.22)	(-0.97)	1.1640
Portfolio Equations of the Corporation :

(Asymmetric Effect of the Collateral Value in the Phase of Business Cycles)

Industry	CONST.	MAQ	LAND	D1*LAND	CF	NF	R-squ./D.W.
Non-ferrous Metal	-0.0589 (-4.64)	-0.0404 (5.60)	0.0456 (1.32)	0.0167 (0.69)	-0.0085 (-1.60)	0.3818 1.0999
1
2	-0.0538 (-3.82)	-0.0385 (-5.09)	0.0533 (1.49)	0.0109 (0.43)	-0.3299 (-0.85)	-0.0095 (-1.74)	0.3795 1.1506
Fabricated Metal Products	-0.0427 (-2.19)	-0.0418 (-2.41)	0.0342 (1.82)	-0.0037 (-0.25)	-0.0232 (-2.29)	0.0663 1.6520
2	0.0422 (-2.15)	-0.0405 (-2.28)	0.0327 (1.70)	-0.0047 (-0.30)	0.0265 (0.37)	-0.0233 (-2.28)	0.0556 1.6523
Machinery	-0.0258 (-0.60)	0.0005 (0.02)	-0.0079 (-0.25)	0.0171 (1.21)	-0.0038 (-0.53)	0.2962 1.2640
2	-0.0982 (-1.70)	-0.0173 (-0.72)	-0.0041 (-0.13)	0.0139 (1.00)	0.7441 (1.85)	-0.0071 (-0.98)	0.3178 1.4304
Electrical Machinery	-0.0910 (-1.73)	-0.0221 (-1.01)	0.0934 (2.25)	0.0305 (1.61)	-0.0015 (-0.72)	0.4514 2.5498
2	-0.1588 (-2.84)	-0.0472 (-2.07)	0.1121 (2.77)	0.0258 (1.42)	0.5485 (2.81)	-0.0019 (-0.94)	0.4970 2.9125
Wholesale and Retail Trade	-0.4028 (-2.72)	0.0418 (3.04)	0.0058 (0.53)	-0.0013 (-0.17)	-0.0099 (-1.98)	0.3793 2.3453
2	-0.3637 (-2.00)	0.0457 (2.65)	0.0050 (0.45)	-0.0016 (-0.21)	-0.1759 (-0.38)	-0.0093 (-1.77)	0.3722 2.3438
Real Estate	-0.1875 (-3.03)	0.0955 (3.11)	0.1225 (4.62)	-0.0021 (-0.20)	0.0569 (5.01)	0.4082 1.6695
2	-0.2628 (-3.47)	0.0381 (0.83)	0.1317 (4.92)	0.0026 (0.24)	1.4741 (1.68)	0.0515 (4.40)	0.4221 1.8066

Notes: For notations, see Table 3 and 6.

The coefficients of the seasonal dummies are suppressed.
## 1 個人経営体（1 経営体当たり）

主として漁船漁業を営む個人経営体の漁労収入は796万円、漁労支出は595万円、漁労所得は201万円となった。

漁労支出の構成割合をみると、油費が20.8％と最も高く、次いで雇用労賃が18.1%、減価償却費が12.0％となっている。

また、主として海面養殖業を営む個人経営体の漁労所得は、ぶり類養殖業が100万円、まだい養殖業が851万円、ほたてがい養殖業が532万円、かき類養殖業が1,073万円、わかめ類養殖業が126万円、のり類養殖業が397万円、真珠養殖業が638万円となっており、まだい養殖業及びのり類養殖業を除いて前年を上回る結果となった。

表 1 個人経営体（漁船漁業：1 経営体当たり）の経営収支

区分	平成25年	構成割合
漁労収入	千円	%
漁労支出	7,960	-
うち 油費	5,953	100.0
雇用労賃	1,237	20.8
減価償却費	1,079	18.1
販売手数料	712	12.0
修繕費	484	8.1
漁労所得	443	7.4
漁獲量(kg)	2,007	-
18,167	-
補助・補償金(漁業)	410	-

注：1 平成25年の集計経営体数は、302経営体である。

図1 個人経営体（漁船漁業）の漁労支出の構成割合

2 東日本大震災の影響により、漁業が行えなかったこと等から福島県を含まない。

表 2 個人経営体（海面養殖業：1 経営体当たり）の経営収支

区 分	单位	ぶり類養殖業	まだい養殖業	ほたてがい養殖業	かき類養殖業	わかめ類養殖業	のり類養殖業	真 珠養殖業
漁労収入	千円	97,367	51,613	20,050	37,585	5,656	18,181	14,522
漁労支出	ヽ	96,371	43,105	14,726	26,852	4,400	14,207	8,140
漁労所得	ヽ	996	8,508	5,324	10,733	1,256	3,974	6,382
養殖施設面積	m²	1,012	1,323	14,555	4,188	4,056	12,522	6,761
収獲量	kg	117,812	60,367	93,630	51,155	23,591	1,920,092	23,885
補助・補償金(漁業)	千円	2,729	196	742	1,083	402	652	305

注：1 養殖施設面積及び収穫量は、主とする養殖業のみの値である。

2 収獲量は、のり類養殖業の単位は「枚」、真珠養殖業の単位は「g」である。
## 2 会社経営体（漁船漁業：1 経営体当たり）

主として漁船漁業を営む会社経営体の漁労売上高は2億8,145万円、漁労支出は3億5万円となった。

図２ 会社経営体（漁船漁業）の漁労支出の構成割合

漁労売上高から漁労支出を差し引いた漁労利益はマイナス1,860万円で、これに漁労外利益を加えた営業利益はマイナス918万円となった。

また、営業利益に営業外収益を加え、営業外費用を差し引いた経常利益は170万円となっている。

表 3 会社経営体（漁船漁業：1 経営体当たり）の経営収支

区分	平成25年度	構成割合
漁労売上高	千円	%
漁労支出	281,446	-
漁労売上原価	300,050	100.0
うち労務費	256,370	-
油費	89,355	29.8
減価償却費	61,745	20.6
修繕費	25,347	8.4
漁労販売費及び一般管理費	22,307	7.4
漁労利益	43,680	14.6
漁労外利益	△ 18,604	-
営業利益	9,427	-
営業外収益	△ 9,177	-
営業外費用	19,081	-
経常利益	8,206	-
漁獲量(t)	1,698	-
1,523	-

注：1 平成25年度の集計経営体数は、129経営体である。

2 漁労支出とは、「漁労売上原価」と「漁労販売費及び一般管理費」の合計値である。
1 日時：平成26年4月15日（火）14：00～15：30

2 場所：特定個人情報保護委員会委員会室（三会堂ビル8階）

3 出席者：堀部委員長、阿部委員、手塚委員

其田事務局長、松元総務課長

## 4 議事の概要

（１）議題１：特定個人情報保護評価に関する規則（案）及び特定個人情報保護評価指針（案）に関する意見募集の結果等について（案）

事務局から配布資料について説明があった。

阿部委員から「丁寧に対応してきた結果、非常に分かりやすくなった」という旨の発言があった。

原案のとおりて承され、ホームページに掲載することとなった。

（２）議題２：特定個人情報保護評価指針の解説（案）について

事務局から配布資料について説明があった。

阿部委員及び手塚委員から「内容は良くなった」という旨の発言があった。

形式の確認、修正について堀部委員長に一任され、規則、指針の公表に併せてホームページに掲載することとなった。

（３）議題３：特定個人情報の適正な取扱いに関するガイドライン（仮称）について

事務局から配布資料について説明があった。

手塚委員から「事業者にヒアリングを行い、民間事業者向けのガイドラインを作成するということは非常に重要である」という旨の発言があった。堀部委員長から「民間事業者は個人番号関係事務実施者として個人番号を利用するため、理解しやすいガイドラインを作成する必要がある。検討会等で意見を伺いながら進めたい」という旨の発言があった。

阿部委員から「個人情報の保護は現に主務大臣のガイドラインがあるが、これと番号法のガイドラインによる特定個人情報の保護との振分けはどうなるか。関係を整理することが重要である」という旨の発言があった。これに対し事務局から「特定個人情報については委員会に監督権限があるが、特定個人情報は個人情報でもあるため主務大臣のガイドラインも効力があると考えられる。関係省庁との間で調整を行っていきたい。主務大臣のガイドラインとの整合性は丹念に確認していきたい」という旨の発言があっ
た。

意見を踏まえ、ガイドラインの検討・作成を進めていくこととなった。

## （４）議題４：行政事業レビュー行動計画について

事務局から配布資料について説明があった。

阿部委員から「事業をきちんと丁寧にチェックしていくのは大事なことだ」という旨の発言があった。

原案のとおり、了承された。

## （５）議題５：その他について

事務局から、第8回及び第9回委員会の議事概要案について説明があった。原案のとおり了承され、ホームページに掲載することとなった。

以上
## 第7章 IT 投資の動向と TFP への影響

宫川 努・深尾京司

## 1 IT 投資の概念 $ ^{*} $

近年の設備投資や生産性を分析するにあたって、IT 投資の動向と、それが経済全体の生産性向上に与える影響を無視することはできない。しかし現実の経済政策の場で IT 投資の促進や経済全体の IT 化の推進が頻繁に語られているにもかかわらず、アカデミックな分野での IT 投資に関する分析は極めて少ない。

IT 化が他国に先駆けて進展した米国では、すでに 1980 年代後半から、Solow(1987) らによって、IT 化と生産性の向上が歩調を合わせていない、所謂「生産性パラドックス」の問題が指摘されていた。しかし、90 年代後半に入って、米国の経済成長率が上昇するとともに、IT 化に伴う資本深化の効果を評価する研究が報告されている (Jorgenson (2001), Jorgenson and Stiroh (2000))。他の先進国については、2000 年代に入ってから OECD のエコノミストを中心に、先進国の IT 化を比較する分析が現れている (Schreyer (2000)), Pilat and Lee (2001), Colecchia and Schreyer (2002))。

日本では、米国の IT 化に着目した篠崎(1999)の分析はあるものの、マクロベースの分析に留まっており、Jorgenson や Lichtenberg (1995)、Brynjolfson and Hitt (1996) などのように、産業別や企業別データを利用した分析は少ない $ ^{1} $ 。このため、IT 化の技術的側面や企業経営への影響が脚光を浴びている。

こうした分析傾向は、IT 化を経済分析の対象に耐えるだけのデータが整備されてこなかったことにも原因がある $ ^{2} $ 。幸い JIP データベースは、産業別、資産別の投資系列を整備しているため、この中から IT 設備に関する投資を取り出し、その動向を分析することができる。

JIP データベースは、基本的に 68SNA をベースとして作成されているため、IT 資本に関してもハードウェアだけがカバーされている。我々が JIP データベースの資産別投資から IT 投資とみなすのは、JIP 資産分類の 14 番(複写機)、15 番(その他の事務用機器)、18 番(コンピューター関連機器)、19 番のうち電気通信機器、20 番(ビデオ・電子応用装置)、21 番のうち電気計測器、31 番のうちカメラ、その他の光学機器、理化学機械器具、分析器・試験機・計量器・測定器・医療用機械器具である。この IT 資産の定義は、米国の Bureau of Economic Analysis の定義に対応している。

しかし、IT 関連資本財は、ハードウェアだけでは不十分である。各国の統計をみても、IT 投資を考える際は、ハードウェアだけでなくソフトウェアを含めている。新たな SNA 体系である 93SNA に基づいた『国民経済計算』でも無形固定資産を計上する一環としてソフトウェア資産が推計されてい
る。しかし、日本の場合ソフトウェア投資推計は受注ソフトウェアに限られ、米国や英国が推計している自己使用目的(自社開発)のソフトウェアやパッケージソフトウェアの推計はなされていない。そこで、ここでは既存の統計をできる限り使用して、自己使用目的のソフトウェアやパッケージソフトウェアも含めたソフトウェア投資の推計を試みた $ ^{3} $ 。

## 2 IT 投資全体の動向

それではまず、ハードとソフトを合わせた全体のIT投資動向をみてみよう。図7-1からわかるように、1970年から98年までの実質IT投資額の増加率は、年率12.7%と同時期の設備投資全体（ソフトウェアを含む）の増加率(3.2%)をはるかに上回っている。このため、全体の設備投資に占めるIT投資の比率は、1970年の2.6%から98年には31.3%にまで上昇している。

IT 投資の内訳をみると、ソフトウェア投資の伸びが最も高く28年間に年率20.7%で伸びている。次いでコンピュータ及びその関連機器の伸びが高く、年率19.6%で増加している。そしてコンピュータ及びその関連機器以外のハードウェア投資が8.7%で増加している。それぞれの98年における構戒比は、23%、44%、33%である。

ただし、日本の IT 投資は、単調に増加してきたわけではなく、1990 年代前半に一時的に停滞している。これは、(1) バブルの崩壊によって設備投資全般が大きく落ち込む中で、コンピュータ及びその関連機器以外のハードウェア投資が落ち込んだこと、(2) リストラやアウトソーシングが進んだ結果、自社開発ソフトがピーク時(1992年)の86%にまで落ち込んだことによる。このためソフトウェア投資は、90 年代に入ってから伸びが鈍化し、80 年代までは年率26.4%の伸びに対し、90 年代はわずかに7.8%の伸びへと鈍化している。ソフトウェア投資全体は92年をピークに一旦減少しており、そのピークを超えたのはようやく96年になってからである。こうした背景として、西村他(2002)または宮川(2002)のように、90 年代に入ってからの資金市場や労働市場での流動性に欠如が、IT 産業のような新しい産業の成長を妨げているために、90 年代における IT 投資の伸びを抑制しているという見方がある。

Jorgenson(2001)は、IT投資増加の要因が急激な価格低下にあるとしているが、わが国の場合も、IT機器について急速な価格低下がみられる $ ^{4} $ 。図7-2をみると、コンピュータ及びその関連機器の価格低下がもっとも急速で、年率7%の低下(90年代は実に9.5%の低下)となっている。もっともこのコンピュータ価格の低下は、米国ほど急激ではない。こうした要因として、卸売物価指数の段階で、価格低下の激しいパーソナル・コンピュータと汎用コンピュータの区分がなされていなかったことがあげられる。これに対して通信機器の低下はそれほど急激ではなく、年率1.5%程度の低下にとどまっている。ソフトウェアは、非常に労働集約的な財であるため、人件費の動向に依存し、70年から98年までの変化率をみると、4.3%の上昇である。しかし、90年代に入ってからは価格の上昇
は止まっている $ ^{5} $ 。

## 3 産業別の投資動向

ハードの IT 投資については、JIP 産業分類に沿った投資系列が作成されているので、その特徴をみておこう。図 7-3 は、JIP 産業分類別の IT 投資の増加率を 1970 年から 98 年までと、90 年代についてみたものである。製造業では、おおむね、90 年代よりそれ以前の投資の伸びが大きく、90 年代に入って IT 投資が増加している産業は、たばこ製造業と化学、鉄鋼産業、自動車産業くらいである。

非製造業でも、製造業とほぼ同様の傾向を示しており、90年代に入ってほとんどの産業でIT投資の伸びが鈍化している。ただし、非製造業は製造業に比べてIT投資の増加率自体が非常に高い。製造業で年率20%を超える産業がないのに対し、非製造業では、獣医業・農業サービス、廃棄物処理業、不動産業、広告業、その他の事業所サービス業、放送業、旅館業、その他の個人サービス業で、28年間を通して20%を超える伸びを示している。

次に図7-4で、全体の資本ストックに占めるIT資本ストックの比率(1998年)をみてみよう。これをみると、製造業では、民生用電気機械器具、その他電気機械、船舶、精密機械器具といった加工組立型産業でIT資本ストックの比率が高い。

一方非製造業は、製造業に比べて全体的に IT 資本集約的であるといえる。すなわち、製造業で IT 資本ストック比率が 30% を超える業種がないのに対し、非製造業では、6 業種(金融業、保険業、医療・保健衛生業(民間、公的、非営利とも)、業務用物品賃貸業)で、30% を超えている。この産業別 IT 資本ストック比率を、22 産業に集約して、米国と比較したものが図 7-5 である。図 7-5 をみると、金融・保険、サービス業では、日本の比率が米国を上回っている $ ^{6} $ 。その意味でハードの IT 資本ストック比率は、90 年代後半でも米国とさほど変わらない水準にあるといえる。

## 4 ソフトウェア投資の特徴
すでに説明したように、我々は JIP データベースに加えて、ソフトウェア投資を推計した。しかも 93SNA では、受注ソフトウェアのみの推計であるのに対し、我々は、英米と同様、自社開発やパッケージソフトについても推計を行った。

詳しい推計方法は、第4章に記載されているが、受注ソフトウェアについては、SNAにおける推計と同様、経済産業省『特定サービス産業実態調査・情報サービス編』のデータを利用する。一方自社開発及びパッケージソフトウェアについては、経済産業省『情報処理実態調査』を利用する。特に、自社開発ソフトウェアの推計にあたっては、アプリケーション・プログラムの開発本数や情報処理システム部門等の社内要員人件費などのデータを利用している。

このように推計された各種ソフトウェアを企業向けサービス価格指数をベースにしたデフレーターで実質化した系列が図7-6である。図7-6をみると、1970年当初は、自社開発ソフトが圧倒的な割合(74.1%)を占めていたのに対し、その後受注ソフトウェアが急激に伸び始め、98年には自社開発ソフトを上回るようになっている。実際、90年以降自社開発ソフトは伸びが5.7%に対し、受注ソフトウェアについては、この期間年率9.7%で増加しており、バブル崩壊後企業がソフトウェア開発のアウトソーシングを進めてきたことがわかる。

これまで、日本の IT 投資額は欧米に比べて遅れをとっていると言われてきた。特にハードよりもソフトの分野でその傾向が強いと言われてきた。確かに図 7-7 で IT 投資の GDP 比をみると、受注ソフトウェアだけを考慮した場合、日本のソフトウェア投資は米国に及ばない。しかし、自社開発ソフトウェアやパッケージソフトを考慮すると、1980 年代後半に入ってからは、日本の方が上回っており、90 年代に入って米国が再び日本に追いついてきた構図になっている。もっとも、経済産業省が調査したパソコンソフトの日米価格を均衡させる平価を使って円ベースの金額で比較した場合、米国のソフトウェア投資額は日本のソフトウェア投資額をはるかに上回って推移している (図 7-8) $ ^{7} $ 。ただこうした現象は、90 年代に入って日本のソフトウェア投資が大きく低迷していることも影響している $ ^{8} $ 。

同様の事は他の先進諸国と比較した場合についても言える。表 7-1 は、IT 設備全般について Colecchia and Schreyer (2002) が OECD 諸国を比較している表に、JIP ベースのデータを加えたものである。元の日本のデータについては 93SNA ベースで受注ソフトウェアしか考慮していないために、ソフトウェア投資の民間設備投資比率は英国に次いで低い。しかし、自社開発のソフトウェアを考慮した途端に、米国に次ぐ高い比率となる。この結果、ハードの IT 設備を加えたトータルな設備投資の比率でみても、日本は米国と遜色のない実績となっている。

従来日本では、日本の IT 化が遅れているという見方が支配的であったが、我々のデータはそうした見方が一面的であることを示している。それでは何が今後の IT 化にとって課題なのだろうか。一つの手がかりは、IT 資本の量ではなく質の面にある。すでにみたように、90 年代に入ってから日本のソフトウェア投資はほとんど増加していない。このことは、ソフトウェアの更新が進んでおらず、
古いソフトウェアが滞留している可能性を示している。実際そのとおりで、ここでのデータをベースにソフトウェアのヴィンテージを推計すると、93年以降日本のヴィンテージは、米国のヴィンテージを上回って推移している(図7-9参照)。その差は0.2年弱だが、償却の早いソフトウェアの場合この差を埋めるとすると、最大で2.2兆円(1995年)の投資が必要になる。これは日本の当時の民間設備投資の約3%に相当する大きさである。つまり、これまでの日本企業は、量的には申し分ないが、質的には性能の劣ったソフトウェアを使用し続けてきたといえる。こうした問題はネットワーク効果やビジネスのスピードにも少なからず影響を与えているだろう。

IT 化に関して、日本は量的に不足していたのではなく、単に古い設備を更新する必要に迫られていたに過ぎないという認識は、日本の IT ブームが比較的短期であったことと整合的である。このため、21 世紀初頭の IT ブームも更新需要を満たした段階で後は米国景気任せとなったのではないだろうか。

平成 15 年度から投資減税が拡大され、ソフトウェア投資に対しても 10% の投資税額控除か、50% の特別償却が選択できるようになるが、こうした IT 化を促進する政策についても、経済データをよく踏まえた認識が必要である。おそらく税制面からの援助は、ソフトウェアの質の更新には大いに役立つが、それ以上の過大な期待は禁物である。単に投資額の増加を目指すのではなく、資金市場や労働市場の流動化を合わせて進めることで、IT 設備を利用する新しい産業や企業が輩出して初めて拡大的な効果が生じると考えるべきであろう。

## 5 実証モデル⁹

本章の前半では、日本の IT 投資の動向を分析しこれを国際比較した。後半では、計量分析により、IT 資本ストック投入の増加が TFP 上昇に寄与したか否かを検証してみよう。以下ではまず実証モデルについて説明する。

Siegel（1997）に従って、我々は研究開発と生産性上昇の関係に関する標準的な実証モデルにIT資本ストックの要因を導入し、技術知識ストックおよびIT資本ストックの蓄積が全要素生産性（TFP）上昇率に与える影響を検証する。我々は当該産業に中間財を供給している他産業における技術知識ストックおよびIT資本ストックの蓄積が当該産業のTFP上昇率に与える波及効果の有無についてもテストする。我々が推定するTFP上昇率決定式は以下のとおりである。

$$ \begin{aligned}>FP_{j,year(i)}=\alpha_{0}+\alpha_{1}RDOWN_{j,year(i)}+\alpha_{2}RDSUP_{j,year(i)}+\alpha_{3}ITOWN_{j,year(i)}\\&\quad+\alpha_{4}ITSUP_{j,year(i)}+\sum_{m}\beta_{m}X^{m}{}_{j,year(i)}+\sum_{n}\gamma_{n}YEARDUM^{n}{}_{j,year(n)}\\&\quad+\sum_{s}\delta_{s}INDDUM^{s}{}_{j,year(i)}+u_{j,year(i)}\\ \end{aligned} $$

ここで GTFP $ _{j,year(i)} $ は j 産業における TFP の年 $ (i) $ から年 $ (i+1) $ にかけて (期間はベンチマーク年間の 5 年間、ただし 1995 年の場合は 98 年までの 5 年間) の平均上昇率をあらわす。変数
YEARDUM $ ^{n}_{j,year(i)} $ と INDDUM $ ^{s}_{j,year(i)} $ は年次ダミーと産業ダミーである。研究開発活動や中間投入財の重要性、IT 投資の性格等は製造業と非製造業で大きく違うと考えられるから、我々は(1)式を製造業、非製造業別々に推計することにする。なお、高いTFP上昇率がより大きな研究開発支出やIT投資を誘発する場合には、我々の推定式の、当該産業における研究開発支出やIT投資に関する項の推定係数について、上方にバイアスが生じる。我々はこの2変数を内生変数とし、各産業のIT資本コストおよび技術知識ストックコストを操作変数とする推定も試みたが、これらコストと研究開発支出、IT投資との相関は低く、安定した結果は得られなかったため、これらの内生性については考慮しない推定結果を以下では報告する。

変数 $ X^{m_{j,year(i)}} $ は TFP 上昇率に影響を与えるかもしれない他の要因をあらわす。製造業の場合には、我々は稼働率の成長率 $ \left(GUTI_{j,year(i)}\right) $ 、当該産業の海外に対する開放の程度を表す指標として輸出と輸入の和を生産額で割った値 $ \left(OPEN_{j,year(i)}\right) $ 、輸出市場での競争の程度を表す指標として輸出額を生産額で割った値 $ \left(EXP_{j,year(i)}\right) $ 、輸入財との競争の程度を表す指標として輸入額を生産額で割った値 $ \left(IMP_{j,year(i)}\right) $ を追加的な説明変数 $ X^{m_{j,year(i)}} $ として試みた。稼働率 $ \left(GUTI_{j,year(i)}\right) $ については通産統計は産業分類が粗すぎること、および70年代初めは統計が無いこと、等を考慮して使わず、各産業における中間投入を資本ストックで割った値の成長率を稼働率の代理変数として使うことにした。

(1)式の $ RDOWN_{j,year(i)} $ は j 産業における技術知識ストックの年 $ (i) $ から年 $ (i+1) $ にかけての年当り平均純増を j 産業の i 年の生産高で割った値である。一方 $ RDSUP_{j,year(i)} $ は j 産業に中間財を供給している産業の技術知識ストック平均純増を j 産業の年 $ (i) $ の生産高で割った値である。2つの変数は厳密にはそれぞれ次の 2 式で定義される。

$$ \begin{aligned}RDOWN_{j,year(i)}=(LN(RDK_{j,year(i+1)}/RDK_{j,year(i)})*RDK_{j,year(i)})\\ /((year(i+1)-year(i))*OUT_{j,year(i)})\end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}&RDSUP_{j,year(i)}=\sum_{m}(\alpha_{year(i)}(m,j)*(LN(RDK_{m,year(i+1)}/RDK_{m,year(i)})*RDK_{m,year(i)})\\ &\quad/(year(i+1)-year(i)))/OUT_{j,year(i)}\\ \end{aligned} $$

$ RDK_{j,year(i)} $ と $ OUT_{j,year(i)} $ はそれぞれ j 産業における技術知識ストックと生産高をあらわす。 $ a_{year(i)}(m,j) $ は m 産業の j 産業への中間財供給を m 産業の生産高で割った値である $ ^{10} $ 。

同様に(1)式の $ ITOWN_{j,year(i)} $ は j 産業における IT 資本ストックの年当り平均純増を j 産業の i 年の生産高で割った値である。また $ ITSUP_{j,year(i)} $ は j 産業に中間財を供給している産業の IT 資本ストック純増を j 産業の生産高で割った値である。2 変数はそれぞれ次式で定義される。
$$ \begin{aligned}&ITOWN_{j,year(i)}=(LN(ITK_{j,year(i+1)}/ITK_{j,year(i)})*ITK_{j,year(i)})\\ &\quad/((year(i+1)-year(i))*OUT_{j,year(i)})\\ \end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}&ITSUP_{j,year(i)}=\sum_{m}(\alpha_{year(i)}(m,j)*(LN(ITK_{m,year(i+1)}/ITK_{m,year(i)})*ITK_{m,year(i)})\\&\quad/(year(i+1)-year(i)))/OUT_{j,year(i)}\\ \end{aligned} $$

## 6 データの出所と推定結果

表 7-2 には推計で使った変数をまとめた。被説明変数の全要素生産性上昇率は第6章で算出した。他の諸変数は『データ作成編』で説明した JIP データベースから得た。我々はベンチマーク年7時点(1970、75、80、85、90、95、98)のデータを使っているため、各産業について6つのサンプルがある。第5章で説明したとおり、技術知識ストックのデータが得られる産業は非製造業の場合、20産業に限られている。製造業については34産業を対象とした。

活発な輸出や輸入は、競争や技術知識の国際的な伝播等を通じて当該産業の生産性を上昇させる可能性がある。この仮説をテストするため、製造業の場合には開放度や輸出・生産比率、輸入・生産比率を説明変数に加えた。

各変数の記述統計量は表7-3にまとめてある。

製造業と非製造業に関する推計結果はそれぞれ表7-4と7-5にまとめた。我々は産業間での残差の不均一分散および残差の系列相関(産業間で残差のAR(1)過程は異なると仮定している)の可能性を考慮して一般化最小二乗法(Feasible GLS)で推定を行った。また基本的に産業ダミーを含む場合を中心に推定を行ったが、これを含まない場合についても一部結果が報告してある。

我々の推定において中心となる説明変数は IT 資本ストック増加と技術知識ストック増加に関する RDOWN、RDSUP、ITOWN、ITSUP である。製造業の場合には、産業ダミーを含む標準ケースの場合、当該産業自身の IT 資本ストックの増加 ITOWN と中間財供給者の技術知識ストックの増加 RDSUP は有意であったが、予想に反して当該産業自身の技術知識ストックの増加 RDOWN は有意でなかった。また中間財供給者の IT 資本ストックの増加 ITSUP も有意でなかった。

製造業の場合には、開放度をあらわす OPEN や輸入国内生産比率 IMP は予想通り、生産性上昇に対して正で有意な効果を持つとの結果を得た。日本では 80 年代後半以降、アセアン諸国や中国をはじめとする東アジアの途上国からのアパレル、革製品、身廻品等、労働集約的な財輸入が急増している。また 90 年代に入って電気製品を中心に日系生産現地法人からの逆輸入が急増している。前者については輸入品との競争が、また後者については直接投資を通じた国際分業が、それぞれ国内における生産性上昇に寄与した可能性がある。

なお製造業の場合、予想に反して稼働率の代理変数の推定係数は負であった。

なお、我々の資本ストックには研究開発のための資本財や IT 資本を含んでいる。この二重計算
のため、技術知識ストック(厳密にはこのうちの研究開発のための資本ストックの寄与分)やIT資本ストック純増の推定係数は、超過収益率(excess rate of return、詳しくはGoto and Suzuki (1989)参照)または各産業内の外部効果として理解すべきである。我々の結果は製造業の場合には、IT資本についてこのような効果が存在することを示唆している。

非製造業の場合には標準ケースである産業ダミー有りの場合、当該産業の技術知識ストック純増RDOWN、中間財供給者の技術知識ストック純増RDSUP、および中間財供給者のIT資本ストックITSUPについては全要素生産性上昇に対して有意な正の効果を持つとの結果が得られた。
# 金融庁の１年

(平成 26 事務年度版)

平成27年11月

金 融 庁
## 本冊子の記載内容について

1. 本冊子は、平成26年7月1日から27年6月30日までの金融庁の活動について記載しています。

2. 証券取引等監視委員会及び公認会計士・監査審査会の活動については、別途その活動状況を取りまとめており（「証券取引等監視員会の活動状況」及び「公認会計士・監査審査会の活動状況」参照）、本冊子には記載していません。