Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
リー別労働のゼロ雇用の問題に直面しているので、不完全なサンプリングになっていること、およびそのためエラー項の分布は独立変数と関係がありそうであるということは承知している。しかしわれわれはこの論文で、真のパラメターの値よりも、むしろ一般的な傾向を見いだしたいために多数の回帰分析をおこなうことにした。この欠点はつぎの段階で修正するつもりである。

回帰分析のすべての結果は、付録資料の表にある。統計的な有意性は計測されたパラメターのほとんどで見られ、それゆえわれわれは、どのモデルが最も説明力が高いのかをほとんど選ぶことができない。

小売業に関する結果の要約は、表4-5と表4-6に示されている。表4-5は、従属変数を分類別の雇用者数としている"Age"モデルである。"Age"モデルでは、Xのすべてのパラメターで正の値が得られているが、 $ X^{2} $ のパラメターは推定期間により符号が変わっている。単年度の売上高しか得られないので、表に記している計測期間は、雇用データの調査年を示す。それゆえ、1994年は、売上高に関し調査された年と雇用データの調査年との間にはギャップが三年間あることが分かる。1992年では、 $ X^{2} $ のパラメターは30代と60代のパラメターを除いて、正の値をとる。このことは、ほとんどのカテゴリーの労働需要は前年の売上高の伸びに比例して増加しているということを示している。しかし、1992年以降、ほとんどすべてのカテゴリーで売上高の二乗に対し負の反応となっている。

その他の収入 $ (\text{other } X) $ は、1992年では雇用に関しては負の効果を持っている。しかしその後の年次では、20代と30代の男性、女性の雇用にあたえる影響はプラスに変わった。

"Age" モデルでは、パラメターが変化したことの意味はそれほど明確ではないが、後に述べる "Ratio" モデルではより明確になる。

売場面積 S は、20 代と 30 代の男性の雇用に関しプラス効果がある。女子労働者に関しては、1992 年のデータを除いてプラス効果がある。

表 4 - 6 は "Ratio" モデルの結果を示している。このモデルでは雇用に対し産出量が与える効果はモデルのタイプに依存する。しかし、雇用に与えるその他の独立変数が持つ効果は、より明確である。

売上高 $ \ln X $ の一次の効果は、そのモデルが売上高の二次の効果 $ (\ln X)^{2} $ を含んでいるかどうかに依存している。20 代と 30 代の男性の雇用に関し、パラメター $ (\ln X)^{2} $ は有意に負の値をとり、パラメター $ \ln X $ は正の値をとる。モデルが $ \ln X $ しか含まない場合には、パラメターはすべて負となる。40 代、50 代、60 代にとって、雇用に関する売上高 $ \ln X $ の一次の効果は負であるが、二次の効果である $ (\ln X)^{2} $ に関しては正または負の値をとる。

反対に 20 代、30 代の女性にとっては、雇用に関する売上高の二次の効果 $ \ln X $ ^{2} は正であり、一方、一次効果 $ \ln X $ は負または有意ではない。モデルに $ \ln X $ だけがある場合、雇用効果は有意に正の値をとる。40 代、50 代の女性については、一次効果 $ \ln X $ は正の値をとり、二次効果が正の場合は $ \ln X $ は負の値をとる。60 代の女性に関しては、一次の効果は負であり、二次効果は正である。
20 代、30 代、40 代、50 代の男性に関するその他の収入 $ (\text{other } X) $ 効果は正であり、60代の男性、女性に関しては負である。これらの効果はすべて統計的に有意である。

20 代、30 代、40 代男性にあたえる売場面積の効果は負であるが、60 代の男性、女性に関しては正の効果がある。

"Ratio" モデルは小売業については、比較的コンシステントな結果を示している。卸売業については、「Age」モデルのほうが "Ratio" モデルよりもコンシステントな結果を示している。表 4-7 に示されるように、雇用に関する売上高の二次効果は負であり、その他の収入効果もまたすべてのカテゴリーの労働者に対して負である。

反対に卸売業に関する "Ratio" モデルでは、結果は複雑になっている。もしすべてのカテゴリーの労働者が比例的に減少すれば、おのおののカテゴリーの労働者の構成比率には変化はない。表4-7と表4-8は、これと同じことを示している。例えばその他の収入のパラメターは40代と50代の女性を除いて有意ではない。このことはその他の収入が増加すると、すべてのタイプの労働者は減少する。特に40代と50代の女性は、その他の労働者よりも大きく減少する。

雇用に与える売上高の一次の効果に関していえば、40代、50代の男性は正のパラメターを有するが、60代男性と30代、40代、50代、60代の女性は負のパラメターとなる。このことは、売上高が大きくなるにつれ、男性労働者がより求められていることを意味している。雇用に関する売上高の二次の効果は、統計的に有意ではない。

### 5.3 パラメター・コンステレーションと雇用のフレキシビリティー

先の考察は計測されたパラメターの符号に基づいており、パラメターの大きさには触れていない。この節では、モデルの切片と雇用に関する生産量 X や $ \ln X $ の一次の効果について検討してみる。計測した式の本数が非常に多数になるので、一つ一つ数字を確かめるのには、限界がある。そこで、尾崎 $ ^{[1970]} $ によりもちいられた図を用いることにする。ここで描いたプロットは、形状が星座のようなので、われわれはそれをパラメター・コンステレーションと呼ぶことにした。図は X 軸に切片をとり、Y 軸には X や $ \ln X $ の係数をとる。尾崎 $ ^{[1970]} $ の発見は、パラメターの集団は星座のようではなく、線上に点をプロットしたようなものだったが、ここでは、必ずしも直線にはならなかった。

切片と生産量についての勾配を、グラフに描いたのは、つぎのような解釈がなりたつと考えられるからである。もしモデルが負の切片をとるなら、その性・年齢階級の労働者は必ずしも生産活動に不可欠ではないといえる。なぜなら、プラスの生産量に対しても、労働需要がマイナスとなり、実際にはその労働者属性は需要されないからである。線形モデルの場合、Age モデルで生産量 X の 2 乗項を含まないモデルの場合、労働の弾力性はあらゆる領域で、無限大から 1 までの値域をとる。究極的には、1 に近づく。したがって、伸縮的な投入要素と考えることもできる。

逆に、正の切片が計測されたならば、その労働者属性は不可欠、あるいはむしろ硬直的
な投入要素である。つまり、生産量がたとえどんなに小さくなったとしても、生産活動をおこなうために、その労働者属性にはなにがしかの労働需要が発生しているからである。弾力性でみると、あらゆる生産量の領域で、1よりも小さくなり、究極的には、1に近づく。したがって、負の切片をもつ労働者属性よりも、硬直的であると考えられるだろう。

また、もしモデルが生産量について大きな勾配を示せば、労働投入はわずかな売上の変化にも大きく調整されるので、伸縮的な投入要素であると考えられる。

以上のことから、図の推定したプロットが、左上にあれば伸縮的な投入要素であると考えることができ、右下にあれば硬直的な投入要素であると考えられる。右上にある労働者属性は、特に急激に需要され生産には他のどのような労働者よりも需要される。生産量が大きくなると、事業所内は右上の労働者属性で占められて、他の労働者属性の構成比は非常に小さくなるはずである。左下にあれば、生産量の変動とは無関係になり、切片が負であれば全く需要されない属性である。したがって、尾崎が推定した場合のように、右下がりの関係で並ぶことがあらかじめ予想できる。実際、2次項がある場合をのぞいて、ほとんどの場合、右下がりの関係が現れている。しかし、尾崎の推定した産業別の労働投入ほど明確に並んでいるわけではない。

後掲の図をみればわかるように、小売業における"Age"モデルの結果では、20代女性の計測式は生産量について急な傾きとなっている。それゆえ、彼らは売上活動に不可欠かもしれないが、他の労働者よりも大きな雇用調整を受けることになる。

60 代男性、女性労働者の計測式は、生産量について傾きが小さく、しばしば正の切片となる。60 代の労働者は、他の労働者よりも調整される程度が小さく、しばしば必要不可欠な投入要素となる。

小売業における"Ratio"モデルの結果は、雇用人数そのものへの効果ではなく、雇用比率への影響を見ていることになる。その結果、もっとも顕著な傾向として、モデルが生産量の二次の効果の項(lnX)2を含むか否かによって、一次の効果のパラメターの大きさが大きく変わることがあげられる。とくに、30代以下の若年層のパラメターの違いが著しい。たとえば、二次効果が含まれている場合には、20代男性の一次項の傾きは大きくなる。20代および30代の女性については、逆に二次効果が含まれていると、一次項の傾きが小さくなる。この年齢階層の女性の場合は、二次の効果が含まれると、二次のパラメターがプラスになり、一次のパラメターがマイナスに計測されることが、結果に現れている。男性の場合は、二次の効果はマイナスで、一次の効果はプラスの影響を受けている。したがって、女性の方がある生産量を境に、より急激に生産量の変動を受けるということがわかる。この影響をはっきりと見るためには、次節で説明する図を参照するとよい。

全体的な傾向としては、パラメターの大きさは、年齢や性別にはよらず、むしろそれはランダムである。これに対して、しばしば指摘されていることであるが、有効求人倍率は、50代以上の人の就業機会は20代のそれよりもかなり少ないことを示している。ここでの計測結果は、高齢者は常に若年の雇用者よりも生産量の調整により影響を受けやすいという
ことは示してはいない。むしろ、人数単位で計測したモデルでは、生産量の変動に対する影響は少ないという結果になっている。その切片は、中間的な推定結果である。構成比を測定した推定結果では、ほとんど中間にあり、差がわからない。とくに、切片が中間的な結果であることは、生産について他の労働者と変わらない程度には、生産に不可欠であることを示すものである。しかし、傾きの計測結果からは、生産量が増えたからといってすぐに雇用を増やすパターンの労働者ではなさそうだということがいえよう。

この推定結果からすると、高齢者が他と比較して雇用調整を受けやすいという事実を示しているとはいえないが、その点については、少なくとも二つの点で留保が必要であろう。第一には、常用（一般）労働者を対象としているデータで雇用を捕らえているという制約がある。しかし、しばしば比較の対象となる女性についても、同様にパートをのぞいた推定結果を比較している。その点では、共通の属性をもった労働者を比較しているといえる。もしデータが不定期なパートタイム/一時的労働者を含むなら、これらの生産変動に対する労働需要の反応を調べる必要があり、高齢者はパートタイム労働に従事する比率が高く、パートタイム労働は、生産変動の影響を受けやすいということを示さなければ説明がつかないだろう。第二には、クロスセクションデータで、時系列的な動きを示すものではないことである。高齢者は、どのような規模の企業にも、少なくとも数人は必ず雇用されている、ということを示しているにすぎないという見方である。つまり、大規模では高齢者比率が少なく、小規模では、高齢者比率は高くなる。この見方にしたがえば、構成比を従属変数にしたモデルを検討すると、高齢者の計測式の生産量に対する傾きはマイナスに強くでるはずである。ところが、そのような傾向は計測されていない。むしろ、20代の方が傾きがマイナスになる場合が観察されている。したがって、高齢者の固定性は、どのような規模にも同じ数だけ雇用されているというタイプのものではないということがわかる。

卸売業の結果についても、少し述べておこう。卸売業では、「Age」モデルの結果は20代女性労働者の計測式は急な傾きと、大きな正の切片をもっている。したがって、20代の女性は、他の属性の労働者と比較して、ドミナントな変動をすることが示唆されている。しかし、「Age」モデルの場合、切片の大きさの方が、勾配よりもかなり大きい計測結果になっているので、その効果が現れるには、生産量が非常に大きいところであるといえる。したがって、次節で解説する図からもわかるように、構成比には大きな変動は見られず、生産量の大きな領域では、二次の効果もあらわれるので、その影響が強い。60代の労働者の計測式は、緩い傾きと小さな切片になっている。つまり、高齢労働者は生産量の変動により影響されにくいことを示している。20代、30代、40代の男性労働者の計測式は、20代の女性労働者の次に急な傾きと大きな切片を示している。

"Ratio"モデルでは、20 代女性労働者と 20 代、30 代、40 代の男性労働者は他の労働者よりも切片が小さいが、傾きは他に比べ大きい。そのため、生産量の変動を大きく受けるということがいえる。
### 6. 労働需要の相転移

この節では、生産量などの独立変数により影響をうける労働需要の大きさをシミュレートしてみる。生産量などの独立変数は、現在の最大値の1.5倍から0("Ratio"モデルの場合は1）に数値を変えている。生産量を変えた場合には、他の独立変数は平均値を代入している。モデルに二次の効果がある場合には、シミュレートされた値は一次の効果と二次の効果の両方に、生産量を代入した結果である。

グラフはさまざまな生産量に対し年齢別、性別に需要される労働投入量を示し、そしてある種の労働はある生産量まで需要されないということを示している。"Age"モデルについては、二種類のグラフを描いている。Y 軸に雇用の実際のレベルをとったものと、属性別の労働者の構成比率を Y 軸にとったものがある。"Ratio"モデルについては Y 軸は常にどんな生産量レベルでも、属性ごとの値を合計した結果は 1.00 となる。

### 6.1 生産水準と労働需要の構造

1992 年の小売業における"Age"モデルでは、六種類のモデルがあり、それらのすべてで20代の女性労働者がもっとも需要され、生産量が増えるに連れて構成比率が大きくなる傾向にある。20代女性労働者が増えるに連れて30代、40代の男性労働者の比率は減少する。

1993 年のモデル(2)とモデル(5)は労働需要の非線形効果をはっきりと示している。30代男性労働者および30代と50代の女性労働者の労働需要は生産量が増加するにつれて大きくなる傾向を示している。

1994 年の"Age"モデルでは労働需要にあたえる有意な非線形効果は見出せなかった。

しかし"Ratio"モデルでは、図は明らかに非線形効果を示している。ある生産水準を境に、労働力の需要構造の様相が一変しているように見える。それゆえわれわれはこの現象を労働需要の相転移と呼ぶことにした。性・年齢別の労働需要のパターンは生産量に依存することを図は示している。小売業でもっとも顕著な結果は、どの年のどのモデルにおいても生産量が大きくなればなるほど、企業は女性労働者の高い比率を需要するということである。

卸売業においては、非線形効果は小売業の場合よりももっと強い。"Age2"と"Age5"のモデルでは、非線形効果がその他の効果を圧倒している。1992年のパラメターを用いると、最終的にはどんなタイプの労働者も需要されなくなってしまう。しかし1993年と1994年では、そのような状況は起こらず、20代の男性と女性労働者は、生産量が増加するにつれて需要が増える。

"Ratio"モデルでは、ほぼメジアンに近い生産量では若年労働者が需要されるが、他の生産量の水準では女性労働者が大きな割合を占めるということがわかる。
### 6.2 小売業における売場面積、副収入と労働需要の構造

小売業については、売場面積が報告されているので、これを資本ストックの近似値として利用できる。売場面積に関する雇用の依存関係は、資本ストックの近似としてチェックしてきた唯一の変数である。もしポジティブな関係があれば、生産活動に関してはそれらはともに補完的に用いられている。1992年のサンプルでは売場面積が大きければそれだけ、20代、30代の男性労働者が雇用されている。1993年と1994年のサンプルでは労働と売場面積との関係はおおよそ線形的である。つまり、属性別の雇用者比率は売場面積が変化しても急には変化しない。ただし、売場面積が増加するにつれて、少しだけ女性労働者がより雇用される。

その他の収入もまた労働需要の属性別構成比率に影響を与えている。1992年の小売業のサンプルでは50代以下の労働者に関しては、その他収入の増加に対してはマイナスの大きな係数が推定されている。それゆえ、60代の男性および女性労働者の場合を除き、その他収入が増加すると、図は労働需要の急激な減少を示している。小売業における"Ratio"モデルの1992年から1994年の推定では、その他収入は男性労働の比率を増加させる傾向を示している。卸売業における1992年の"Age"モデルでは、40代、50代の男性労働者に関するその他収入の影響はプラスである。1993年と1994年の"Age"モデルのサンプルでは、20代女性労働者が他の労働者を圧倒して増加するが、ほんの少し50代男子労働者が残っている。"Ratio"モデルではすべての観察年で、男性労働者が、その他収入が増加するにつれて増加する傾向にある。

### 7. 結論

この分析は事業所レベルで『商業統計調査』と『賃金構造基本調査』のマッチデータを用いた最初の分析である。もともとそれらは別々の省庁で調査がおこなわれ、その際には両者ではあらかじめ何の調整もされていない。しかし幸運にもそれらは同じ『事業所統計調査』をベースにした事業所番号をもちいている。

生産活動に関するデータは、『商業統計調査』が一時点与えられているだけであり、またマッチデータには将来検討すべき多数の問題がある。その中で最も重要な問題は、属性別の労働需要を詳細に調べることのできる生産関数の統計である。既存の生産関数は労働需要の集計関数に対しては対処することができるが、事業所には多数のゼロ投入が存在する。

ここでのアプローチは、いまだこれに十分に満足されるものではない。なぜなら少なくとも四つの問題点が残されるからである。第一には、ゼロ投入に関するサンプル・セレクション・バイアスの問題がある。しかし、これはむしろ修正することは形式的な問題である。第二には、雇用に関する生産量のダイナミックな効果を分析することである。ダイナミックな効果を分析することである。
ミックな影響を分析するためには、統計間を水平的のみならず、時間的に垂直的にマッチしたデータが必要である。これはさらに事業所の設立・廃業にかんするデータの処理の問題を含んでいる。第三に商業における生産量、資本、労働にかんする測定方法の改善である。たとえば、労働投入の場合、労働時間を考慮した生産関数を工夫することも必要である。第四に、雇用にあたえる賃金（価格）効果も分析するべきである。これは試みた結果が、雇用に関してよりも賃金どうしがお互いにより強く相関しているので、モーメント行列に逆行列が存在しなくなってしまうほどマルティコリニアリティが強かった。そのため、ここではそれ以上追求するのをやめた経緯がある。

上記の問題は今後の検討課題として、ここでの結果は図によって示すことにした。その中の際だった特徴としては、第一に、高齢労働者の需要は、その他の属性の労働者と比較して区別できるような特徴はない。すなわち、50代、60代の労働需要の推定されたパラメターはその他の世代と、とくに生産量の一次効果について、それほど変わらない。第二に、生産量は雇用に関して非線形的に影響をあたえる。それゆえ年齢別、性別の労働需要は生産量のサイズに依存して、相転移が発生している。第三に、非線形効果はその他の収入や売場面積があたえる雇用への影響においても発生している。

これらの事実は次のことを示している。すなわち、もし特定の属性の労働者を雇用する必要があれば、他の条件を一定にしたもとで、事業所の規模、資本ストックレベル、結合生産（多角化の程度）についての分布状態を変化させることで、ある程度は可能となる。しかし、労働者属性に対して、独立変数の数が少なく自由度が不足しているため、事業所の生産規模や、売場面積などを政策的に誘導して雇用構造の調整を実現することはできない。その結果を予測することも、現状の計測結果からは、限定された条件においてでさえ不可能である。

だたし、事業所の規模、売場面積などの規制によって、生産規模と売場面積などについての事業所の分布が、なかった場合とくらべて違っていることが確かめられるならば、生産物市場の規制は、事業所分布を通じて、実現している雇用の性・年齢別構造に影響を与えているということができよう。
## [参考文献]

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表 4 - 1：使用統計と事業所統計調査の調査年

使用統計	使用統計調査年	(左記統計中の事業所のサンプルベースとなっている)事業所統計の調査年
商業統計調査(通産省)	1991	1991
賃金構造基本調査(労働省)	1992	1986
1993	1991
1994	1991

表 4 - 2: 使用統計のサンプルサイズ

『賃金構造基本調査』における小売・卸売業・飲食業

年度	総従業員数	総事業所数
1992	157、268	5、657
1993	157、383	6、179
1994	156、933	6、319

『商業統計調査』

年度	廛業	総事業所数
1991	小売・卸売業	68、026
1992	飲食業	52、118

労働省(MOL)『賃金構造基本調査』

通產省(MITI)『商業統計調査』

表 4 - 3: マッチデータのサンプルサイズ

マッチデータ(BSWSとCC)	総事業所数
小売業	卸売業	小売・卸売業合計
BSWS(1992)とCC(1991)	2、345	1、268	3、613
BSWS(1993)とCC(1991)	4、128	1、081	5、209
BSWS(1994)とCC(1991)	3、877	981	4、858

BSWS: MOL『賃金構造基本調査』

CC: MITI 『商業統計調査』
表 4 - 4: サンプルサイズとその他収入の有無

小 壳 業	総マッチ数	利用可能な事業所数	その他収入
BSWS(1992)とCC(1991)	2、345	2、108	829
BSWS(1993)とCC(1991)	4、128	4、098	1、494
BSWS(1994)とCC(1991)	3、877	3、836	1、392
卸 壳 業	総マッチ数	利用可能な事業所数	その他収入
BSWS(1992)とCC(1991)	1、268	1、230	313
BSWS(1993)とCC(1991)	1、081	1、078	291
BSWS(1994)とCC(1991)	981	974	232

1) 総マッチ数: マッチングによりペアとなった事業所の総数

2)利用可能な事業所数:マッチングペアから欠損データを含む事業所を除いた数

3)その他収入:利用可能な事業所数のうち、その他収入のある事業所

4) BSWS:『賃金構造基本調査』 5) CC:『商業統計調査』

表 4 - 5 ：回帰分析の概要 1(小売業)

從属变數	X²	Other X	S
1992	1993	1994	1992	1993	1994	1992	1993	1994
Age 20M	+	-	-	-	+	+	+	+	+
Age 30M	-	-	-	-	+	-	+	+	+
Age 40M	+	-	-	-	-	?	-	+	?
Age 50M	+	-	-	-	-	-	-	?	-
Age 60M	-	-	+	+	+	-	-	+	?
Age 20F	+	-	-	-	+	-	-	+	+
Age 30F	+	-	-	-	+	-	-	+	+
Age 40F	+	-	-	-	+	-	-	+	+
Age 50F	+	-	-	-	+	?	-	+	+
Age 60F	-	+	-	+	+	-	+	?	+

1) 統計的に有意なパラメターの符号を示している。

2) 結果は6モデルにわたって傾向を示している。

3) 従属変数 Age は従業員数を表す。

4) M は男子、F は女子

5) X は売上高、Other X はその他収入(手数料収入など)、S は事業所面積を表す。

6) 年度は『賃金構造基本調査』の調査年及び従属変数の年度。独立変数は全て1991年のもの。

7) + は統計的に有意なもののうちパラメターが正、-は負、?は統計的に有意でないパラメター。
表 4 - 6 ：回帰分析の概要 2(小売業)

從 属 变 数	lnX	(lnX)²	ln(Other X)	S
1992	1993	1994	1992	1993	1994	1992	1993	1994	1992	1993	1994
Ratio 20M	+ -	+ -	-	-	-	-	+	+	+	-	-	-
Ratio 30M	+ -	+ -	+ -	-	-	-	+	+	+	-	-	-
Ratio 40M	-	-	-	+	+?	-?	+	+	+	-	-?	-
Ratio 50M	-	-	-	+	+	+	+?	+	+	+	+?	?
Ratio 60M	-	-	-	+	+	-	-?	-	-	+	+	+?
Ratio 20F	+ -	+ -	+ -	+	+	+	-?	-	-	+?	+	+
Ratio 30F	-	+ -	+ -	+	+	+	-	-	-	+	+	+
Ratio 40F	+ -	+	+	+?	-	-	-	-	-	+	+	+
Ratio 50F	+ -	+	+	+	-?	-?	-	-	-	+	+	+
Ratio 60F	-	-	-	+	+	+	-	-	-	+	+	+

1) 統計的に有意なパラメターの符号を示している。

2) 結果は6モデルにわたって傾向を示している。

3) 従属変数 Ratio は $ L_{i}/L $ 表す。

4) M は男子、F は女子

5) X は売上高、Other X はその他収入(手数料収入など)、S は事業所面積を表す。

6) 年度は『賃金構造基本調査』の調査年及び従属変数の年度。独立変数は全て1991年のもの。

7) + は統計的に有意なもののうちパラメターが正、-は負、?は統計的に有意でないパラメター。
表 4 - 7: 回帰分析の概要 3(卸壳業)

從属变數	X²	Other X
1992	1993	1994	1992	1993	1994
Age 20M	-	?	?	?	-	-
Age 30M	-	-	-	?	-	-
Age 40M	-	-	-	?	-	-
Age 50M	-	-	-	?	-	-
Age 60M	?	?	?	?	+ ?	?
Age 20F	-	-	?	?	+ ?	- ?
Age 30F	-	-	-	-	+	-
Age 40F	-	-	+	?	-	-
Age 50F	-	-	-	?	-	-
Age 60F	?	?	?	?	?	?

1) 統計的に有意なパラメターの符号を示している。

2) 結果は6モデルにわたって傾向を示している。

3) 従属変数 Age は従業員数を表す。

4）Mは男子、Fは女子

5) X は売上高、Other X はその他収入(手数料収入など)を表す。

6) 年度は『賃金構造基本調査』の調査年及び従属変数の年度。独立変数は全て1991年のもの。

7) + は統計的に有意なもののうちパラメターが正、-は負、?は統計的に有意でないパラメター。
表 4 - 8: 回帰分析の概要 4(卸壳業)

從属变數	LnX	(lnX)²	ln(Other X)
1992	1993	1994	1992	1993	1994	1992	1993	1994
Ratio 20M	+	-	-	+	+	?	- ?	+	+
Ratio 30M	+	?	+	-	?	- ?	+	?	+
Ratio 40M	+	+	+	?	-	-	?	?	?
Ratio 50M	+	+	+	?	?	?	?	?	?
Ratio 60M	-	-	-	+	?	+ ?	?	?	?
Ratio 20F	-	+	+	-	-	- ?	+ ?	- ?	?
Ratio 30F	-	-	-	+	?	?	?	- ?	- ?
Ratio 40F	-	-	?	+	?	+	-	- ?	-
Ratio 50F	-	+	-	+	?	+	-	-	-
Ratio 60F	-	- ?	-	+	- ?	+	+	+ ?	- ?

1) 統計的に有意なパラメターの符号を示している。

2) 結果は6モデルにわたって傾向を示している。

3) 従属変数 Ratio は $ L_{i}/L $ 表す。

4) M は男子、F は女子

5) X は売上高、Other X はその他収入(手数料収入など)を表す。

6) 年度は『賃金構造基本調査』の調査年及び従属変数の年度。独立変数は全て1991年のもの。

7) + は統計的に有意なもののうちパラメターが正、-は負、?は統計的に有意でないパラメター。
図4-1 Age モデル(6)で計測されたパラメター（1992年小売業）

$$ i = 20M, 30M, \ldots, 60F $$

図4-2 Ratio モデル(5)で計測されたパラメター（1993年小売業）

$ i = 20M, 30M, \ldots, 60F $
図4-3 Ratio モデル(2)で計測されたパラメター（1992年卸売業）

図 4 - 4 Ratio モデル(3)で計測されたパラメター (1993 年卸売業)
図4-5 Age モデル(4) (1993年小売業・売上高)

図 4 - 6 Ratio モデル(5) (1992 年小売業・売場面積)
図4-7 Age モデル(6) (1992年小売業・その他収入)

図4-8 Age モデル(5) (1992年卸売業・売上高)
図 4 - 9 Age モデル(4) (1993 年卸売業・その他収入)

図 4 - 10 Ratio モデル(4) (1992 年卸売業・その他収入)
図 4 - 11 Ratio モデル(4) (1992 年卸売業・その他収入)
# 経済分析

第 148 号 平成 9 年 3 月

# ☆為替增価の経済効果の研究

经济企画厅经济研究所 编集
## 经 济 分 析

第 148 号

平成9年3月

经济企画厅经济研究所

<分析>

為替增価の経済効果の研究

要 約 2

I. イントロダクション 3

II. 内外価格差の経済学 5

(1) 貿易財・非貿易財と内外価格差 5

(2) 貿易財の国際間価格差の3層構造 6

(3) 非貿易財の価格構造 7

(4) 為替変動と投入・産出構成 8

III. 統計データと実証的方法 10

(1) 産業連関表のデフレーターの使用 10

(2) 分析1：為替変動と価格 11

(a) 国内・輸出・輸入価格の変化と為替レートの変化 11

(b) 輸出パススルー率と輸出価格差別度 11

(c) 輸入パススルー率と輸入価格浸透度 14

(3) 分析2：各指標と他の経済指標との相関 15

(4) 分析3：価格変化の要因分解 16

IV. 分析1：為替変動と価格変化 17

(1) 価格と数量の推移 17

(2) 輸出パススルー率と輸出価格差別度 26

(3) 輸入パススルー率と輸入価格浸透度 27

(4) 期間別比較 29
(5) まとめ.....33

V．分析2:4つの指標の決定要因.....35
(1)産業構造その他.....35
(a)企業集中度.....35
(b)輸入・内需比率.....36
(c)輸出・国内産出比率.....37
(d)国内市場実質成長度.....38
(e)中間需要比率.....38
(2)流通関係.....39
(a)卸売マージン率、小売マージン率、それらの変化率、変化幅.....39
(b)輸入価格浸透度、輸入パススルー率と卸売マージン率、
小売マージン率の相関（国内、輸出）.....39
(3)政府規制関係.....41
(4)まとめ.....42

VI．分析3：価格変化の要因分解.....44
(1)貿易財投入、非貿易財投入の影響.....44
(2)付加価値の増減の影響.....44
(3)中間投入削減の努力.....46
(4)まとめ.....47

VII．結論と今後の課題.....48

参考文献.....52
ワークショップにおけるコメント.....54
Abstract.....56
# 為替增価の経済効果の研究**

木村 福成 $ ^{*} $

鈴木 英之

齋藤 哲夫

鈴木 俊之

島田文孝

室田 弘壽
## 要約

本研究では、1985 年以来の円高の中での価格の推移を SNA ベースの産業連関表のデフレーターを用いて分析することにより、経済のどの部分に価格の歪みが生じており、その歪みはいかなる要因により生じているのか、またそれはどのような非効率を生み出しているのかを検討した。

まず内外価格差をいかに経済学的に捉えるかについて解説し、国際間商品裁定による貿易財価格の一致をベンチマークに据える分析フレームを示した。次に、為替変動が過去 10 年の価格変動をもたらした最大の要因であったことを利用して内外価格差を検出する方法を提示した。そこでは、産業連関表から得た輸出・輸入・国内産出価格の推移と、そこから算出される 4 つの指標、輸出パススルー率、輸出価格差別度、輸入パススルー率、輸入価格浸透度を分析した。さらに、4 つの指標が各産業を性格づける諸変数との間にいかなる相関関係を有しているかを分析した。最後に、産業連関表の大分類ベースで財価格の変化を貿易財投入、非貿易財投入、および付加価値の各要因に分解し、投入サイドから価格変化の性格を分析した。

本論文で得られた主要な結論は、次の 2 点にまとめられる。第 1 に、輸出サイドの分析から、日本の比較優位構造の中位に当たる素材部門に価格付けの特異性が発見された。これらの産業では、円高に伴って輸出価格は下落しているにもかかわらず、国内市場向け価格は高止まりしている傾向が見られた。これは、当該産業が国内では不完全競争下にあり、かつ何らかの貿易障壁により安価な外国製品の流入が阻止されていることを意味する。どのようなメカニズムによって国内市場向け価格と輸出価格が差別され、それが長期にわたって維持されているかについては、さらに詳しい検討が必要である。しかし、10 年間を通して国内向け価格と輸出価格のギャップが拡大してきたというのがここでの結論であり、安易に看過されるべき問題ではない。特に素材部門は製造業の産業連関の中で上流に位置しているため、このような価格付けの特異性は、機械産業など下流部門の生産コスト増の要因となり、ひいては製造業空洞化の一因となっている可能性もある。

第 2 の主要な結論は、1985 年から 1994 年にかけて円高が進む中で、特に農産品・鉱産品や軽工業品などの日本の比較劣位商品を中心に、国産品の価格低下率が輸入品の価格低下率を下回っている事実に関するものである。これは、同じ産業分類の中で輸入品が低級品へ、国産品が高級品へと品質の変化が起こっているためとも考えられるが、それだけでは十分に説明されない。輸入品の価格低下が国産品の価格低下にダイレクトに波及することを妨げる、何らかの制度的、非制度的要因（「広義の貿易障壁」）が依然存在し、しかもその要因の効果が拡大している可能性すらあるのではないかと考えられる。
## Ⅰ．イントロダクション

1985 年以来、日本経済は急速かつ大幅な円高を経験した。この為替増価は日本経済の価格体系に大きな影響を与えたが、その過程で価格調整が期待されたように進まなかったことは内外価格差問題として一般に認識されている（詳しくはたとえば経済企画庁物価局（1995）参照）。また価格体系の変化は、産業構造にも大規模な変化をもたらした。これは比較優位構造の変化、あるいは日本経済の空洞化の問題として衆目を集めるところとなっている。本研究は、経済学の基本に立ち返り、1985 年以来の円高の中で日本の国内・輸出・輸入価格がどのように推移してきたかを観察することにより、経済のどの部分に価格差が生じており、それはいかなる要因により生じているのか、また経済にどのような非効率を生み出しているのかを検討することを目的としている。

1996 年に入り、為替レートはやや円安気味に推移しているため、内外価格差に対する懸念はやや鎮静してきているように見える。確かにマクロ・レベルで輸入・国内需要比率は高まっており（表 1－1 参照）、また一部の小売業でプライベート・ブランド商品の開発などいわゆる価格破壊が起きていることも事実である。しかしその一方で、未だに内外価格差問題が深刻な産業も数多く残されている。

表1-1 輸入・内需比率の推移

(单位：%)

85 年	88 年	90 年	94 年
輸入・国内需要比率	10.62	11.54	12.40	15.03

(備考)

1. 経済企画庁「SNA産業連関表」により作成。

2．貿易財産業の実質値の合計をもとに算出。

輸入品が国産品に対して負っているハンディキャップは「貿易障壁」と総称されるが、その実態は次第に把握しにくいものとなってきている。伝統的な貿易政策である関税は GATT ベースの貿易障壁削減交渉の中ですでに大幅に引き下げられ、貿易政策の重要な部分は量的に把握しにくい非関税障壁へとウェイトを移している。また、政府が直接関与しなくても民間ベースで貿易障壁を設けているケース、あるいは政府の国内規制が見えにくい形で事実上の貿易障壁として機能しているケースなども多々存在する。内外価格差を議論するに当たっては、どのような状況をベンチマークとして、内外価格差はどこまで縮小すべきなのかを整理して考える必要がある。

内外価格差は消費財について問題とされることが多いが、実は単なる消費者の購買力に関わる問題ではない。それ以上に検討すべきは、産業構造に対するインパクトである。価格裁定を妨げるような歪みが存在しているならば、静学的な経済効率性が損なわれるだけでなく、他の産業部門への波及効果を通じて動学的な産業構造変化にも影響を与える。そのために新たな産業の誕生が阻害されたり、あるいは本来日本に立地すべき産業が海外に生産拠点を設置するために、望ましい方向での産業構造変化が妨げられるならば、静学的な厚生低下以上の損失が生じうる。

本論文では以上のような問題意識に基づき、まず次節では内外価格差をいかに経済学的に捉えるかについて解説する。そこでは貿易財と非貿易財を区別する必要性が指摘され、長期にわたる価格の乖離を捉えるには、貿易財については国際間商品裁定による価格の一致をベンチマークとして考えるべきとの主張がなされる。次の第Ⅲ節では、為替変動が過去10年の価格変動をもたらした最大の要因であったことを利用して長期的な内外価格差を検出する方法を提示する。最初に、分析の中心に据えたSNAベー
スの産業連関表のデフレーターについて解説する。続いて、3つのプロックに分かれた分析の方法論についても詳細に説明する。第Ⅳ節では、為替変動と価格変化についての分析結果を報告する。ここでは、産業連関表から得た輸出・輸入・国内産出価格の推移と、そこから算出された4つの指標、輸出パススルー率、輸出価格差別度、輸入パススルー率、輸入価格浸透度の分析が中心となる。第Ⅴ節では、4つの指標が各産業を性格づける諸指標との間にいかなる相関関係を有しているかを分析する。これにより、価格変化についての解釈がより具体的かつ有用な形で確認される。第Ⅵ節では、産業連関表の大分類ベースで、財価格の変化を貿易財投入、非貿易財投入、および付加価値の各要因に分解し、投入サイドから価格変化の性格を分析する。第Ⅶ節には結論と今後の課題を提示する。
## I I．内外価格差の経済学

## (1) 貿易財・非貿易財と内外価格差

国際間価格差を議論するに当たっては、まず貿易財と非貿易財を峻別する必要がある。貿易財とは文字通り国際間で貿易される財であり、農産品や製造業品の大半はそれに当たる。それに対し非貿易財とは貿易されない財であり、大雑把に言えばサービスがそれに該当する。この区別は、究極的には各財の国際間輸送費の大小に帰せられる。国際間輸送に関する技術進歩や国際間生産要素移動、あるいはサービス貿易の高まりにより、かつてはほとんど貿易されなかったもの（特にサービスの一部）が貿易されるようになった例もあり、したがって貿易財と非貿易財の境界線は変わりうると考えるべきであろう。しかしここでは便宜的に両者は峻別できるものとする。

貿易財と非貿易財とで決定的に異なる点は、前者については国際間で商品裁定が起こるのに対し、後者については起きないことである。貿易財の場合、国際間で価格差が存在していれば、少なくとも中長期では価格の低い国から高い国へと商品が流れ、国際間輸送費等を無視すれば価格はほぼ均等化するはずである。このような商品の価格均等化をもたらす取引のことを商品裁定と言う。それに対し非貿易財は定義上貿易されないのであるから、価格が均等化するメカニズムが直接働かず、したがって中長期でも価格が国際間で均等化する必然性はない。

もちろん、貿易財につき国際間で価格差が生じていても、瞬時に商品裁定が起こるわけではない。たとえばもともと価格が均等化していたところに為替レートが変化して、国際間で価格差が生じたとしよう。その場合、企業はまずその新しい為替レートが長く続くものであるかどうかを見極めようとするだろう。価格改定にコスト(メニュー・コストと言われる)がかかるならば、為替レート変化がある程度以上の大きさでかつ長く続くものと予想しない限り、企業は価格を変更しないかも知れない(Giovannini (1988) 参照)。また、商品を安い国で仕入れて高い国で売ろうと考えた貿易商は、その商品を捌くための流通チャンネルを開拓しなければならず、そのためのサンク・コストも必要となるかも知れない(Dixit (1989) やFroot and Klemperer (1989) 参照)。このような諸々の事情により、短期的には商品裁定は起こらないことも考えられる。しかし、数十％というような大きな価格差が何年も継続しているとすれば、何らかの形で商品裁定が妨げられているものと考えた方が自然であるろう。

この単純な商品裁定をめぐる論理の意味するところは大きい。一般常識として言われているさまざまな議論の論理的矛盾を鋭く突くものともなりうる。たとえば、「日本は人件費やエネルギー価格などが高いのだから、モノの値段が高いのは当たり前だ」というような議論は、貿易財についての中長期では成り立たない。生産における費用構造がどうであろうと、商品裁定は製品の価格を基準として行われる。商品裁定が起きるならば、まず財価格が均等化の方向に動いて、それにより利潤幅などが伸縮し、産業の拡大・縮小をもたらすはずである。外国価格を所与として行動する企業については、極端な言い方をすれば、財価格が費用構造に合わせて決まるのではなく、財価格の方が先に決まって生産・費用構造に影響を与えるのである。国際間の価格差が中長期にわたって維持されているとすれば、それは費用構造が異なるためではなく、商品裁定を妨げるような何らかのメカニズムが存在しているためと解釈できる。

また、国際間の価格差を用いて国際競争力を比較することもしばしばなされる。商品ごとに国際間の価格差がゼロとなるような架空の為替レート（均衡為替レート）を求め、それと名目為替レートとの乖離の大小で国際競争力を計測しようとするわけである。しかし、少なくとも商品裁定が起こるような中長期についてこのような分析手法を適用することは、論理的整合性に欠ける。価格差は、国際間の輸送費や商品裁定を妨げる何らかの貿易障壁の存在を前提とするものであり、競争力の差を示すものではなく
い。

このような議論をすると、そもそも国際間で価格を比較する際には完全に同質的な財を比べているわけではないので完全な価格の一致は見られないはずだ、との反論がなされるかも知れない。現実の価格比較においては、完全な財の同一性が保証される場合の方がむしろまれであることは事実である。しかし、現実のデータにおける財の同一性の議論とここで行っている論理の組み立ての話を混同してはならない。そもそも概念上、財の同質性を仮定しなければ価格を比較する意味がない。財が異質であるならば、価格が異なるのは当然である。したがってこのような場合を想定すると、価格が一致するケースをベンチマークとする議論は全て成り立たなくなる。もちろん、財の不完全代替を仮定して需要の交叉弾力性を推計することは可能であり、それにより財の異質性に基づき生じてくる価格差の部分を分離できないかと考える人もいるかも知れない。しかし現実には、その交叉弾力性自身が貿易障壁の関数となっている可能性が高く、それも難しいと思われる。財が同質的であることを概念上のベンチマークとして価格の比較を行い、その上で財の異質性を勘案しながらその価格差を解釈するというのが、現実に可能でかつ有効な方法ではないかと考える。

## (2) 貿易財の国際間価格差の3層構造

財の同質性を仮定すれば、貿易財についての中長期では、商品裁定により国際間の価格はほぼ一致するはずと述べた。これをもう少し詳しく見ると、国際間の末端価格の差は概念上3つの層に分けて考えることができる（図2-1参照）。

図 2 - 1 国際間価格差の 3 層構造

比較する2国に対し対象商品を輸出している第3国を想定し、第3国における価格をかりに「国際価格」と呼ぶことにする。国際間価格差の第1層は、この「国際価格」と各国の港に着いた時の輸入価格(c.i.f. ベース)との差である。この第1層には、国際間の流通に要する輸送費、保険料などのほか、外国の輸出業者あるいは自国の輸入業者、商社などの流通マージンも含まれる。もし輸入が少数の流通業者の手に握られていて他の流通業者の参入を妨げる何らかの障壁が存在するとすれば、この第1層には
流通業者の超過利潤も含まれる。輸入数量制限（クオータ）が設けられていてそのレントを国際間流通に関わる業者が享受する場合にも、ここにカウントされる。末端価格差の一部は概念上、この第1層の高さの違いで説明できるはずである。

第 2 層は、輸入価格と国内生産者価格との間のギャップである。これは、国産品と輸入品に共通の国内商業・運輸マージンを取り去った後の価格差を見るもので、輸入品が国産品に比して課されているハンディキャップの分と解釈できる。佐々波・浦田・河井（1996）に倣い、これを広義の「貿易障壁」と呼ぶ。この障壁の分だけ、国内生産者は価格を高く設定することができる。この貿易障壁には、政府部門により設定される関税および輸入数量制限（国内流通業者がレントを享受する場合）その他の非関税障壁に止まらず、民間商慣行その他による輸入品に対する差別的扱い一般も含まれる。この第2層には、日本語の取り扱い説明書を添付するためのコストや取扱量が少ないことから生ずる割高な流通マージンなど、市場原理から当然生ずる価格差の分も含まれているが、それに加え、国際的商慣行に照らし不公正とみなされるものや競争法に抵触する可能性のあるものもカウントされている。

第3層は、国産品についての国内商業・運輸マージンである。輸入品にのみ追加的にかかる国内商業・運輸マージンの分は第2層の方に含まれており、ここでは国産品と輸入品に共通のマージンの部分を見ている。このギャップの大きさは、地理的条件や運輸・通信インフラの整備状況、あるいは顧客の付帯サービスに対する嗜好などの要因によって影響される。それらに加え、卸売・小売業者が市場支配力を持って価格を高止まりさせているとすれば、業者の取得するレントの分もここに含まれる。

もしこのような3層の価格差構造を国際間で比較することができれば、国際間価格差の構造を明確に理解できるはずである。しかし現在のところ、統計データの制約から、この価格差構造の全貌を捉えることは難しい。本研究では、後に述べるような方法を用いて、日本側のデータからこれらの価格差構造の一部を検出する。

## (3) 非貿易財の価格構造

非貿易財については国際間商品裁定が働かないので、2国の末端価格が一致する必然性はない。自国が国際市場において国際価格に影響を与えない程度の「小国」であるというモデル設定の下で考えれば、貿易財の価格は国際価格として外生的に与えられるので生産構造がそれに対応して変化するのに対し、非貿易財の価格は生産構造と国内の競争条件により内生的に決まるとも考えられる。要は、どの程度の大きさの市場の中で競争しているかという問題とも解釈できる。市場規模の小さい非貿易財産業の方が、貿易財産業に比べて競争原理が働きにくいと考えられる。貿易財のように国際価格をベンチマークとして用いることができない以上、非貿易財については投入構造を注意深く観察して、価格がつり上げられていないか、付加価値の部分が膨らんでいないかを観察して、そこから非効率性や不完全競争を検出しなければならない。

余談であるが、貿易財についてはしばしば、「自由貿易は最強の競争政策」と言われる。国内の独占、寡占は多くの場合、何らかの貿易障壁によって外国からの競争圧力を排除した状況下で成り立っている。障壁が取り払われて安価な輸入品が流入しうる環境が整えられると、実際に輸入が増えても増えなくても価格は下落し、独占・寡占企業による価格つり上げの弊害は大幅に減少しうる。さらに産業構造そのものがより競争的なものへと変化することも考えられる。それに対し非貿易財産業の場合には、貿易により競争的環境を創出することができない。政策論として考えうる代替案は、外国からの直接投資の導入により競争的環境を整えるというやり方である。この意味で、日本の対内直接投資が経済規模比して極端に小さく、しかも増加傾向が見られないという現状は、憂慮すべきものと言えるかも知れない（日本の対内直接投資については中村・深尾・渋谷（1995）、浦田（1996）参照）。