Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
かったので，医薬品については，有価証券報告書のデータでもって代えることとした。

なお，これら産業別分析Ⅰの対象となった7業種について，各企業の研究開発支出額の合計額（昭和51年から昭和57年の間）がそれぞれの業種全体においてどのような割合になっているか見ると，表V-1のとおりであり，7業種のうち6業種について，これら企業だけで，その合計額が全体の過半から80%台に達している。

表 V - 1 産業別分析 I の対象業種

(单位：百万円)

業種	企業数	各社研究開発支出額の合計値(A)(昭和51年~57年)	業種全体の研究開発支出額(B)(昭和51年~57年)	(A)/(B)(%)
無機化学	5	179,202	316,261	56.6
有機化学	4	109,088	521,014	20.9
医薬品	13	495,950	903,653	54.8
ガラス	4	69,140	94,394	73.2
発送配電用・産業用電気機械	5	1,324,410	1,538,543	86.0
通信機器	5	1,107,051	1,879,059	58.9
自動車	3	1,126,290	2,082,889	60.5

（注）1. 研究開発支出額は，研究開発支出デフレータ（昭和50年基準価格）で実質化した値である。

2. 業種全体の研究開発支出額は,前記1-1のデータと同じである。

## (２) 研究開発支出デフレータ

研究開発支出デフレータとしては,総務庁統計局において,我が国の研究費総額の実質値を算定するため,全業種レベルのデフレータが作成されている。

しかし,業種別のデフレータは作成されていないので,本研究においては,次のように業種別の研究開発支出デフレータを作成した。

まず総務庁統計局が「科学技術研究調査報告」の統計書で公表している産業2桁分類を中心とする各産業の社内使用研究費の支出額の内訳をそれぞれの産業毎に，イ）人件費，口）原材料，ハ）土地，二）機械・器具・装置，ホ）建物及びその他の有形固定資産購入費，へ）その他の経費の各項目に再編成し，これらを社内使用研究費の支出額で除することにより各項目の構成比を算出した。（なお，土地と建物については，一括した金額で掲載されているので，通商産業省の「工業統計表」産業編の対応する業種の土地と建物のそれぞれの取得額をウェイトに用いて分割した。）

次に，イ）人件費については，労働省「毎月勤労統計調査総合報告書」のサービス業を除く全産業の賃金指数，口）原材料については，日本銀行「物価指数年報」の総合卸売物価指数需要段階別・用途別指数の国内需要財の原材料の指数，ハ）土地については，日本不動産研究所「全国市街地指数」の全国市街地価格指数の9月の指数，二）機械・器具・装置については，日本銀行「物価指数年報」の総合卸売物価指数基本分類の類別指数における機械器具の指数，ホ）建物及びその他の有形固定資産購入額については，建設省「建設統計月報」の非住宅の建設工事デフレータ，ヘ）その他の経費については，総務庁統計局「消費者物価指数年報」の生鮮食品を除く総合の項の指数を，それぞれを用いて，上記で算出した各項目の構成比で加重平均することにより，各産業毎の研究開発支出デフレータを算出した。（付表11参照）

## (3) 研究開発ラグ

研究開発支出の企業化までのタイムラグについては，経済企画庁が昭和57年1月に実施した「企業行動に関するアンケート調査－新しい効率経営と技術開発に挑戦する企業戦略－」の調査結果を利用した。

同調査では，基礎，応用，開発研究からそれぞれ企業化までに要する期間が掲載されているので，本研究ではそれらを基礎・応用・開発研究費比率でウェイト付けして，いわゆる総平均研究開発ラグを求め，それをデータとして利用した（表 V-2 参照）。分析の都合上，それを四捨五入し整数値化したが，その結果，総平均研究開発ラグは7業種中5業種で3年となっている。それ以外は，発送配電用・産業用電気機
械，通信機器で2年，医薬品で5年となっている。

表 V - 2 各産業における研究開発支出の

企業化までの平均期間

産業	平均ラグ年数
無機化学	有機化学	医業品	2.9
ガラス	3.4
4.6
2.7
発送配電用・産業用電気機械	2.1
通信機器	2.0
自動車	2.8

（注）経済企画庁の「企業行動に関するアンケート調査－新しい効率経営と技術開発に挑戦する企業戦略」（昭和56年度）のアンケート調査結果から算出した。

## （４）技術知識ストック

過去に投下された研究開発支出額が研究開発ラグ期間を経て，その成果として新たな技術知識を生み出し，従来の技術知識ストックに積み増される。しかし，一方では時間の経過に伴って，古い技術知識の陳腐化が生じ，これが技術知識ストックの減少を招くことになる。

したがって，本分析においては，フローとしての研究開発支出額と技術知識ストックとの間に，設備投資と資本ストックとの間における永久在庫法の考え方を用いて技術知識ストックを推定した。即ち，実質研究開発支出額を $ E_{t} $ ，ネットの技術知識ストックを $ R_{t} $ ，陳腐化率をδ，研究開発支出が技術知識ストックに定着して生産に影響を与える迄の研究開発ラグ期間をθ年とすると，次の(1)式が成り立つ。

$$ \left(\begin{array}{l}1\end{array}\right)R_{t}=E_{t-\theta}+\left(\begin{array}{l l}1-\delta\end{array}\right)R_{t-1} $$

これを変形して,次の(2)式がえられる。

$$ R_{t^{-1}}=\frac{E_{t-\theta}}{g+\delta} $$

$$ \begin{aligned} ここで ,g=\frac{R_{t}}{R_{t-1}}-1\end{aligned} $$

いま，ベンチマークの年を昭和52年，研究開発ラグを3年とすると，ベンチマークとなる技術知識ストックは，次の（3）式でえられる。

(3) $ R_{52}=\frac{E_{50}}{g+\delta} $

後は，上記（1）式により逐次計算すれば技術知識ストックの時系列データを導出することができる。

ただし，ここで，技術知識ストックの伸び率gについては，先験的に分からないので，フローである実質研究開発支出額の対前年伸び率の単純平均値（原則として昭和50年から昭和57年までの間）でもって代えることとした。また，陳腐化率については，後述する科学技術庁が調査した業種別の特許収入期間の逆数をとったものを用いて，技術知識ストックを推計した。

なお，ベンチマークとなる技術知識ストックについては，原則として研究開発支出データの最も旧い年次のものを選んで，それに基づき導出したが，その年次のものが，研究開発支出データのトレンドから乖離しているような場合については，これを外して次年以降でトレンドから見て適当な値を示している年次のものを選んで，導出することにした。

## (5) 陳腐化率

技術知識ストックの陳腐化率については，科学技術庁の調査した各業種別の特許収入期間を利用する方法と，特許の残存件数を利用する方法とがある。

まず，前者については，昭和60年の「科学技術白書」の技術の平均的寿命の項に，産業2桁分類を中心とする各産業において主要な特許が収入をもたらし続ける期間の長さが掲載されている。この期間が技術知識の生産活動に影響を与えている期間の目安となりうるので，この特許収入期間の逆数をとって，技術知識ストックの陳腐化率と見なした。

次に，後者の特許の残存件数から推計する方法については，次の手続により推計を行った。i）該当業種の主要な企業を選定し，これら企業の登録特許が，どのような特許分類に属しているか，つまり，どのような技術分野のものか調査し，比較的登録件数が集中している特許分類をその業種の技術分野として特定し
た。(付表2-1参照)

ii) 次に昭和 43 年に登録された特許のうち，各業種の技術分野として特定された特許分類に属する特許について，その 5% を，無作為に起点を選んで一定の間隔ごとにサンプルを抽出する系統抽出法により抽出した。

iii）抽出された各業種の特許について，特許料が何年間にわたって支払われたか，つまり何年間特許が有効であったかを調査し（付表2-2参照），特許の法的に許容された登録期限である15年までの間に当初に登録された特許のうち何件の特許が各年ごとに残存したかその比率を算定した。この残存比率をもとに次式を推計することにより，昭和43年に登録された各業種別の特許の平均消滅率を算定し，これを各業種の技術知識ストックの陳腐化率と見なした。

$$ \ln(P_{t}/P_{0})=a+bt $$

$ P_{0} $ ; 第3年次に登録されている特許数

ここで，推計に当たっては，特許登録の第1年次から第3年次までの3年間においては，特許料を第1年次に一括して支払う制度になっており，この3年間においては，消滅する特許が無く，特許残存率は100％となっているところから，第3年次を起点にして平均消滅率を計測した。

なお，本分析において昭和43年の特許を選んだのは，特許の登録期限が15年間であり，調査時点において，登録期限までの各年の残存件数を完全に把握できるデータとしては昭和43年の特許が最新のものであったことによる。

また，技術知識ストックの陳腐化率の推計とは別に，明治から昭和の最近時点まで，各年別にそれぞれの年に登録された特許の平均消滅率を推計したが，その推計式は上記の式を用い，第3年次を起点にして推計した。データについては，明治33年から大正3年までは「特許局年報」（第5次～第8次），大正13年から昭和9年までは「特許局概要」（昭和17年）による（付表2-3）。戦後については，登録された特許の中から，昭和23年については5%，昭和28年については4%，昭和33年については3%，昭和38年及び43年については2%の件数の特許を上記の業種別の場合と同様の方法により抽出し，残存件数のデータを作成した。（付表2-4）

1-2 財務関係データ

研究開発関係のデータベースに対応する形で，以下に解説する産出量，資本投入量，労働投入量，総要素生産性のデータを日本開発銀行の財務データベースと一部の企業については個別に収集した営業報告書等の企業財務データを利用して作成した。

## (1) 產出量

産出量として付加価値額をとることとして，日本開発銀行の財務データベース等を利用し，以下の定義に従い企業別に付加価値額を求めた。

$$ \begin{aligned} 付加価值額 &= 営業利益 + 減価償却費 \\&\quad+ 人件費 \cdot 勞務費 \end{aligned} $$

## (２) 産出価格デフレータ

経済企画庁の「国民経済計算年報」には産業2桁分類の付加価値デフレータがあるが，これでは分類の範囲が広すぎるので，日本銀行の「物価指数年報」製造業部門別投入・産出物価指数のグロスウェイトベース部門別投入・産出価格指数（昭和50年基準）を利用することとし，各業種ごとに，それぞれ関係する産出物価指数を指数の基準時点におけるウェイトで加重平均して，デフレータを算出した。（付表12参照）

## (3) 資本

本分析では，過去に取得した資産を再取得するとした場合に必要とされる金額，すなわち時価で償却対象資産を再評価した後，それを資本財デフレータで実質化して実質資本ストックの系列を作成した。

なお，資産を時価評価する場合，減価償却分を考慮しないで再取得価格のままで評価する場合と，それから現時点までの償却累計額を差し引く場合の2通りが考えられる。

前者を粗資産額での評価，後者を純資産額で
の評価と呼んでいる。前者では生産能力が耐用年数に達するまでかなりの水準で維持されると想定しているのに対し，後者では減価償却に見合って生産能力が低下すると想定している。

これまでのこの分野における実証分析の結果によると，実際の企業の生産能力ラインは，耐用年数に達する前に急激に減価するのが一般的とされている。このような生産力ラインを前提とするとき，資本ストックを物的生産力として利用する限りは，それを粗資産で評価した方が望ましいと考えられる。

具体的には，以下の手続きに従って，実質資本ストックの系列を推定した。

i）まず，簿価の粗資産額として，日本開発銀行の財務データから，該当する企業の期首有形固定資産取得原価額を引用した。

ii) 次に, この粗資産額を紺谷・若杉 $ ^{(2)} $ の償却

(2) 紺谷典子・若杉敬明(1981)「資本収益率とトービンの q - 再推計」日本証劵経済研究所計測室テクニカルペーパーNo.56, p.47 - 139

償却資産についての業種別平均経過年数

業種	昭和50年	51年	52年	53年	54年
食品	5	5	5	6	6
繊維	6	6	7	7	7
パルプ・紙	6	6	6	7	7
化学工業	5	5	6	6	6
医薬品	5	5	5	5	5
石油	6	6	6	6	6
ゴム	4	5	5	5	5
ガラス・土石	6	6	6	7	7
鋼	5	5	6	6	6
非鉄・金属製品	5	6	6	6	7
機械	5	5	5	6	6
電気機器	4	4	4	4	4
造船	5	6	6	7	7
自動車	4	5	5	5	4
輸送用機器	5	6	5	6	6
精密機器	5	4	4	4	4
その他製造	4	4	4	5	5

なお，今回の分析において，昭和55年以降の償却資産の平均経過年数については，昭和54年の数字をそのまま延長したものを用いた。

資産についての業種別平均経過年数を利用して以下の算式に基づき薄価から時価に転換し，その時価に転換された粗資産額を実質化するという方法により実質資本ストックの系列を作成した。

$$ K^{c}=K\times\frac{P_{t}}{P_{t-\tau}} $$

$$ K^{p}=\frac{K^{c}}{P_{t}}=K\times\frac{P_{t}}{P_{t-\tau}}\times\frac{1}{P_{t}}=\frac{K}{P_{t-\tau}} $$

$ K^{c} $ ：粗資産額（時価）

K ：粗資産額（簿価）

$ K^{p} $ ：実質資本ストック

$ P_{t} $ ：t期の当該資本財価格

τ ：平均経過年数

なお，実際の算定の過程においては，上記の算式に見るとおり，簿価から時価へ転換する際に用いられるt期の資本財価格 $ P_{t} $ と時価の粗資産額を実質化する際に用いられる $ P_{t} $ が相殺されるので，実質資本ストックは簿価の資産額をt期前すなわち当該資産を取得した時点の資本財価格 $ P_{t-\tau} $ で除することにより算出されることになる。

（４）資本財デフレータ

各企業の資本財は，産業機械，自動車，建物等，種々の資本財によって構成される。しかも，産業間でその構成が著しく異なるものと考えられる。このため，各産業ごとに購入されるそれぞれの資本財の価格指数を購入額のウェイトで加重平均して，各産業の総合的な資本財価格指数を算出した。（付表13参照）

具体的には，以下の推計手続きにより求めた。i)産業連関表（昭和55年）の固定資本形成マトリックスを利用し，資本財の項目を産業3桁分類を中心とする産業別に統合する。また購入側の産業については，同マトリックスでは，産業2桁分類程度で分類が広すぎるので昭和55年の「工業統計表」産業編の機械及び装置等の有形固定資産新規取得額を利用して3桁分類を中心とする産業レベルに分割する。

ii）上記 i）により作成された固定資本形成マトリックス（付表 14）に基づき，購入側の産
業ごとに資本財の購入総額に占める各資本財の構成比を求める。

iii)この構成比でもって，各資本財の卸売物価指数を加重平均して購入側の産業ごとの資本財価格指数を求める。

## (5) 稼働率

実質資本ストックに，通産統計の稼働率指数を乗じて，最終的に資本投入量を求めた。但し，通産統計では，化学産業以外については，産業中分類の数字しかないので，ややきめ細かさには欠けるが，これをもってこれら産業の稼働率指数とした。

## (6) 労働

日本開発銀行の財務データベース等から，該当する企業の期末従業員数を引用した。

## (7) 労働時間

上記の期末従業員数に，総実労働時間を乗じて，労働投入量を求めた。総実労働時間は，毎月勤労統計の産業小分類の数字を引用した。

## （8） 総要素生産性（TFP）

TFP の対前年伸び率を上述のデータを用いて次式により,算定し,起点の昭和 51 年を 100 として TFP の時系列指数を作成した。

$$ \frac{\dot{T}}{T}=\frac{\dot{Q}}{Q}-\alpha\frac{\dot{K}}{K}-(1-\alpha)\frac{\dot{L}}{L} $$

T : TFP

Q : 付加価値

K : 資本投入量

L ： 労働投入量

$ \alpha $ ：資本分配率

次に，この時系列指数から，研究開発投資の収益率の推定に用いるために TFP の成長率を算定した。その算定に当たっては，研究開発ラグが考慮されており，例えばラグ 3 年の場合であれば，回帰に用いる TFP の成長率と研究開発投資の対付加価値比率の対応関係年は次のようになっている。

研究開発投資比率	51	52	53	54	55	56
$ \frac{\dot{T}}{T} $	54 / 51	55 / 52	56 / 53	57 / 54	58 / 55	59 / 56

### 2. 産業別分析 II のデータ

## 2 - 1 研究開発関係データ

## (1) 研究開発支出

前記の産業別分析Ⅰで利用したデータを含む経済企画庁で独自に調査したデータと総務庁統計局から特別に提供を受けた「科学技術研究調査報告」のデータを利用した。

前者の経済企画庁の調査データについては，産業別分析Ⅰには利用できなかった時系列的に揃っていないデータが多数含まれているが，完全に個別企業に関するデータであり，各業種の資本金上位企業を中心とするものである。

一方，総務庁統計局のデータは，これまで未公表のデータであり，守秘義務の観点から数社を統合したものとなっている。

より多くのサンプルを得る観点から，各業種について資本金上位企業を中心とする経済企画庁の調査データとそれ以外の中堅・下位企業を多数含む総務庁統計局のデータをプールしてデータベースを作成した。

対象業種は，産業別分析Ⅰの7業種のほかに化学肥料，紡績，金属加工機械，一般産業用機械を加えた11業種であり，対象期間は昭和51年から56年までの期間をとっている。

対象企業数は，11 業種全体で，1 年当たり平均すると 179 社であり，サンプル数で見ると 1 年当たり平均 100 サンプルが利用可能となっている。

また，11 業種について，各企業の研究開発支出額の合計額がそれぞれの業種全体においてどのような割合になっているか見ると，表 V-3 のとおりであり，4 業種が 40% 台，7 業種が 69% ~ 92% の間にある。

## (２) 研究開発支出デフレータ

産業別分析 I の算定方法と同じである。(付表 11 参照)

## （３）研究開発ラグ

研究開発ラグ期間のデータ及び算定方法は，産業別分析Ⅰと同じであり，本分析の対象業種で産業別分析Ⅰの7業種以外の4業種の研究開発ラグ期間は，紡績が3年，化学肥料が3年
表 V - 3 産業別分析 II の対象業種

(单位：百万円)

業種	社数	サンプル数	各社研究開発支出額の合計値(A)	業種全体の研究開発支出額(B)	(A)/(B)%
紡績化無機化有機化	63	38	54,318	60,804	89.3
31	16	51,185	57,394	89.1
123	71	147,246	214,845	68.5
71	56	177,842	436,129	40.7
医業品力ラス	93	49	213,835	453,636	47.1
43	29	60,847	78,521	77.3
金属加工機械一般産業用機械発送配電用·産業用電気機械通信機器自動車	137	67	31,963	78,105	40.9
156	76	74,207	185,957	39.9
174	99	1,135,916	1,230,870	92.2
59	35	1,005,150	1,463,604	68.6
95	47	1,410,533	1,692,550	83.3
計(年平均)	1,045(179)	583(100)	4,363,042	5,952,515	73.2

(注) 1. 社数，サンプル数，各社研究開発支出額の合計値及び業種全体の研究開発支出額は，昭和51年～56年の間の合算値であるが，医薬品については，後述するTFPの成長率算定に当たっての財務データの制約から昭和51年～54年のデータしか利用できなかったので，その間の合算値となっている。

2. 研究開発支出額は，研究開発支出デフレータ（昭和50年基準価格）で実質化した値である。

金属加工機械が2年，一般産業用機械が3年となっている。

## 2 - 2 財務関係データ

研究開発支出データに対応する形で，日本開発銀行の財務データベースと一部企業については個別に収集した営業報告書，有価証券報告書を利用して，産出量，資本投入量，労働投入量，総要素生産性のデータを作成した。作成方法は，産出量，資本投入量，労働投入量については，前述の産業別分析Ⅰと同じであるが，総要素生産性（TFP）については，数社で1サンプルを構成しているサンプルについて，1サンプルの会社の組合わせが年によって異なることがあるので，産業別分析Ⅰのように，同一サンプルについてTFPの時系列指数を作成することが困難であった。このため，直接，研究開発支出が行われた年とその研究開発ラグ年後の年との間でTFPの成長率を算出することにした。回帰に用いるTFPの成長率と研究開発投資の対付加価値比率の対応関係は，前述の産業別分析Ⅰと同様に，例えばラグ3年の場合であれなお，医薬品については，研究開発ラグ期間が5年と長く，これがため最新の公表財務データでもってしても昭和55年及び56年の研究開発支出に対応するTFPの成長率を算出することは不可能であるので，分析の対象期間は昭和51年～54年の間となった。

研究開発投資比率	51	52	53	54	55	56
$ ^{\Delta} $ TFP	54 / 51	55 / 52	56 / 53	57 / 54	58 / 55	59 / 56

### 3. 産業別分析 III のデータ

## 3 - 1 研究開発関係データ

## (1) 研究開発支出

総務庁統計局から提供を受けた「科学技術研究調査報告」の主として産業3桁分類のレベルのデータを利用した。ここでの産業数は71産業に及んでいる。本分析においては、このうち製造業のデータを利用し、50産業の1産業1サンプルとするデータベースを作成した。（付表3参照），ただし、紡績、紙、ガラス及びセメン
トの4産業についてはデータが無いので産業別分析 II で利用した総務庁統計局のデータを使用した。また，対応する適当な財務データが不足している産業，或いは，比較的大きな企業が当該期間中にその産業分類が変わったため研究開発支出額が著しく変動している産業については対象から外した。

表 V - 4 对象產業

1	食品	27	建設・鉱山機械
2	紡績	28	金属加工機械
3	繊維	29	繊維機械
4	紙	30	特殊產業用機械
5	パルプ・紙製品	31	一般產業用機械
6	出版・印刷	32	事務・サービス・民生用機械
7	化学肥料
8	無機化学	33	その他機械
9	有機化学	34	発送配電用・産業用電気機械
10	化学繊維	35	電球・電気照明器具
11	油脂加工品等	36	その他電気機械
12	医薬品	37	通信機器Ⅰ
13	その他化学	38	通信機器Ⅱ
14	石油製品	39	電子応用装置
15	ゴム製品	40	電気計測器
16	ガラス	41	電子・通信機器部分品
17	セメント
18	その他窯業	42	自動車
19	鉄鋼業Ⅰ	43	船舶
20	鉄鋼業Ⅱ	44	航空機
21	非鉄金属地金	45	その他輸送機械
22	電線・ケーブル	46	度量衡器・計量器
23	非鉄金属一次製品	47	理化学機器
24	金属製品	48	光学機器・レンズ
25	原動機・ボイラー	49	時計
26	農業用機械	50	その他工業

（注）1. 鉄鋼業Ⅰは銑鉄，粗鋼，鉄鋼圧延製品の製造業であり，同Ⅱは，鋳鍛鋼品の製造業である。

2. 通信機器 I は，テレビ・ラジオ，音響製品の製造業であり，同 II は，その他の通信機器の製造業である。

3. 繊維には衣服・繊維製身の回り品の製造業は含まれていない。光学機器には眼鏡の製造業を含む。

4. 日本標準産業分類の 3 桁分類との具体的な対応関係については，付表 15 参照。

対象期間は昭和50年から昭和57年までの間をとった。

## (２) 研究開発支出デフレータ

産業別分析 I 及び II と同じ方法で作成した。（付表 11 参照）

## (3) 研究開発ラグ

研究開発ラグ期間については，産業別分析Ⅰ及びⅡと同様に経済企画庁の「企業行動に開するアンケート調査－新しい効率経営と技術開発に挑戦する企業戦略－」の調査結果を利用した。ただ産業別分析Ⅰ及びⅡにおいては，同調査の個票を直接利用して，そこでの産業分類に対応したラグ期間を算定しているが，本分析においては，50産業全てについて各ラグ期間を算定するには，それぞれの産業に該当する企業数が極めてわずかになってしまう場合が出てくるため，同調査結果として一般に公表されている産業2桁分類（一部産業については3桁分類）のデータを利用した。

算定方法は,産業別分析Ⅰ及びⅡと全く同じであり,各産業のラグ期間は,次のとおりであ

表 V - 5 研究開発ラグ期間

産業	ラグ期間
紡績,繊維,出版·印刷,ゴム製品,原動機·ボイラー,農業用機械,建設·鉱山機械,金属加工機械,繊維機械,特殊産業用機械,一般産業用機械,事務·サービス·民生用機械,その他機械,発送配電用·産業用電気機械,電球·電気照明器具,その他電気機械,通信機器Ⅰ,通信機器Ⅱ,電子応用装置,電気計測器,電子·通信機器部分品,度量衡器·計量器,理化学機器,光学機器·レンズ,時計,その他工業	2年
食品,紙,パルブ·紙製品,化学肥料,無機化学,有機化学,化学繊維,ガラス,セメント,その他窯業,鉄鋼業Ⅰ,鉄鋼業Ⅱ,非鉄金属地金,電線·ケーブル,非鉄金属一次製品,金属製品,自動車,航空機,その他輸送機械	3年
油脂加工品等,医薬品,その他化学,石油製品,船舶	4年
る。

## （４）技術知識ストック

技術知識ストックは，産業別分析Ⅰと同じ算定方法により求めた。算定に当たって，ベンチマークとなる技術知識ストックについては，全ての業種について，研究開発支出データの最も旧い年次である昭和50年の実質化したデータをもとに算出した。（付表4）。技術知識ストックの伸び率gについては，実質研究開発支出額の昭和50年から昭和57年までの間の対前年伸び率の単純平均値を用いた。

また，技術知識ストックの陳腐化率については，前述の科学技術庁調査の産業別特許収入期間の逆数をとって得た値を用いた。

## 3 - 2 財務関係データ

（１）日本開発銀行の財務データベースを利用して，その個別企業データを業種ごとに統合して，産出量，資本投入量，労働投入量等の各データベースを作成した。既存の統計としては，「工業統計表」企業編があるが，これには，資本ストック作成に必要な有形固定資産取得原価額のデータが無いこと等から，利用しなかった。

本分析において，日本開発銀行の財務データベースを利用するに当たっては，50産業の各産業ごとに同データベースにファイルされている個別企業データを最大限集めることとし，全業種で979社の昭和50年から昭和57年までの完全な時系列データを集めることができた。ただ，非上場企業については，有形固

表 V - 6 産業別財務関係データのサンプル企業数

産業	企業数	産業	企業数
1 食品	79	27 建設・鉱山機械	6
2 紡績	18	28 金属加工機械	28
3 繊維	24	29 繊維機械	6
4 紙	17	30 特殊産業用機械	8
5 パルブ・紙製品	13	31 一般産業用機械	38
6 出版・印刷	8	32 事務・サービス・民生用機械	18
7 化学肥料	8	33 その他機械	11
8 無機化学	29	34 発送配電用・産業用電気機械	39
9 有機化学	30	35 電球・電気照明器具	8
10 化学繊維	7	36 その他電気機械	7
11 油脂加工品等	20	37 通信機器Ⅰ	46
12 医薬品	33	38 通信機器Ⅱ	8
13 その他化学	13	39 電子応用装置	7
14 石油製品	12	40 電気計測器	77
15 ゴム製品	19	41 電子・通信機器部分品	14
16 ガラス	9	42 自動車	48
17 セメント	22	43 船舶	11
18 その他窯業	28	44 航空機	2
19 鉄鋼業Ⅰ	43	45 その他輸送機械	6
20 鉄鋼業Ⅱ	11	46 度量衡器・計量器	11
21 非鉄金属地金	8	47 理化学機器	1
22 電線・ケーブル	12	48 光学機器・レンズ	13
23 非鉄金属一次製品	8	49 時計	4
24 金属製品	38	50 その他工業	44
25 原動機・ボイラー	2	合計	979
26 農業用機械	7
定資産取得原価額等の必要なデータが明らかにされていないので，日本開発銀行の財務データベースから抽出できたのは全て上場企業となった。各企業で異なる決算期については，研究開発支出データと対応するよう，4月決算から翌年の3月決算までの各数値を同一年次として取扱うこととし，各年次ごとに，それぞれの産業ごとに財務データを統合した。

(2) 産出量，資本投入量，労働投入量，デフレータの作成方法については，産業別分析Ⅰ及びⅡと同じである。（付表 5～7 及び 11～13）

総要素生産性（TFP）の作成方法については，産業別分析Ⅰと同じであり，まず，各業種ごとに昭和50年から昭和58年までのTFPの時系列指数を作成し，次に，この指数から前記の研究開発ラグ期間を考慮して，回帰に用いるTFPの成長率を算定し（付表9），昭和50年から昭和56年までの各年の研究開発投資の対付加値価比率に対応するTFPの成長率を作成した。なお，ここで，TFPの成長率の作成において，収集できた財務データの期間が昭和58年までであったので研究開発ラグ期間が3年の業種の場合，昭和56年における研究開発投資の対付加値値比率に対応するTFPの成長率が，昭和56年と昭和58年の間をとった1年間短いものとなっている。同様にラグ4年の業種の場合も研究開発投資の対付加値値比率に対応するTFPの成長率の期間が，昭和55年の場合，1年間，昭和56年の場合，2年間それぞれ短いものとなっている。

また，研究開発投資の対付加価値比率の算定に当たっては，付加価値額について，総務庁統計局のデータに基づく研究開発投資額と対応したデータを用いる必要があるが，総務庁から提供を受けた研究開発支出関係のデータの中には売上高は入っていたものの付加価値額がなかった。そこで，日本開発銀行のデータベースから各業種ごとに売上高に対する付加価値比率を求め，これを総務庁データの売上高に掛けることにより，研究開発投資額に対応する各業種の付加価値額（付表10）を算出した。

### 4. 技術フローマトリックスのデータ

（1）技術フローマトリックスの作成に当たっては，昭和55年の「産業連関表」を用いた。基本分類を利用して産業部門を66部門に分けて，産業連関表を再編し，その再編された産業連関表を，中間財を通じて購入産業に流れる研究開発支出額の算定に利用した。また投資財を通じて購入産業に流れる研究開発支出額の算定には，前記の産業別分析Ⅰ，Ⅱ，及びⅢにおいて，資本財デフレータを算出するために作成した上記の各部門に対応した固定資本形成マトリックスを利用した。（付表14参照）

（２）投入データとなる研究開発支出額のデータソースは，産業別分析Ⅲに用いたデータと全く同様である。ただし，技術フローマトリックスは，製造業のみならず非製造業のデータも投入データとして使用するので，非製造業のデータとして，農林水産業，鉱業，建設業，運輸業，通信業，電気業，ガス・熱供給業，水道業，のデータを追加している。

研究開発支出デフレータについては，前記の諸分析と同じデータ及び算出方法によって昭和50年を基準時点にとって算出し，これにより，投入データとなる研究開発支出額の実質額を求めた。

（3）研究開発ラグについては，産業別分析 III と同じデータ及び算出方法により求めており，本分析において追加された非製造業の 8 産業の研究開発ラグ期間は，建設業が 2 年，その他の産業が 3 年となっている。

技術フローマトリックスの作成においては，このラグ期間が考慮されたものとなっており，例えば昭和55年の技術フローマトリックスであれば，イ）ラグ期間が2年の産業からの流出額には，昭和53年のその産業の研究開
発支出額が，口）ラグ3年の産業からの流出額には，昭和52年の支出額が，八）ラグ4年の産業からの流出額には，昭和51年の支出額，がそれぞれ当てられている。

技術フローマトリックスは，昭和52年から昭和59年までの各年について作成したが，研究開発支出データが昭和50年からしか得られなかったので，ラグ3年の産業の場合は，昭和52年の技術フローマトリックスにおいては，昭和50年の研究開発支出データで代用した。また，ラグ4年の産業の場合も同様に昭和52年及び昭和53年の技術フローマトリックスにおいて，昭和50年のデータで代用した。
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後藤 晃，若杉隆平（1985）“技術政策”小宮，奧野，鈴村編「日本の産業政策」東京大学出版会 第6章。鈴木和志，宮川 努(1986)「日本の企業投資と研究開発戦略」東洋経済新報社。
注：( )内は White の一致推定量を用いた t 值である。

表 2.9-1: 貯蓄率関数(4-1)式の推定

標本期間	1986年第1四半期～1998年第1四半期	1986年第1四半期～1998年第1四半期
標本	第1階級
ケース4	第2階級
ケース4	第311階級
ケース4	第411階級
ケース4	第511階級
ケース4	第611階級
ケース4	第711階級
ケース4	第811階級
ケース4	第911階級
ケース4	第1011階級
ケース4
定数項	0.565	0.943	0.608	0.739	0.742	0.531	0.822	0.509	0.672	0.600
(4.914)	(10.274)	(5.517)	(6.395)	(6.902)	(4.729)	(8.853)	(4.665)	(5.815)	(5.793)
1/Y	-1.224	-2.457	-1.751	-2.441	-3.415	-1.192	-2.202	-1.521	-2.216	-2.887
(-6.151)	(-10.673)	(-5.426)	(-5.696)	(-6.071)	(-6.220)	(-9.542)	(-4.881)	(-5.215)	(-5.068)
mE	0.018	0.016	0.017	0.018	0.025
(3.046)	(3.373)	(2.602)	(3.001)	(4.119)
mU	0.018	0.014	0.015	0.011	0.022
(3.643)	(4.416)	(3.418)	(2.191)	(5.192)
(FA-L)/Y	-0.0009	-0.0045	-0.0036	-0.0046	-0.0013	-0.0014	-0.0033	-0.0027	-0.0042	-0.0005
(-0.508)	(-2.993)	(-2.153)	(-3.864)	(-0.824)	(-0.888)	(-2.196)	(-1.618)	(-3.331)	(-0.374)
DUM1	0.046	0.010	0.084	0.052	0.042	0.050	0.025	0.099	0.065	0.070
(3.037)	(0.835)	(4.472)	(2.180)	(1.795)	(3.402)	(1.962)	(5.474)	(2.800)	(3.220)
DUM2	0.042	-0.012	0.053	0.026	0.024	0.046	0.005	0.067	0.036	0.041
(2.223)	(-0.781)	(2.814)	(1.352)	(1.697)	(2.573)	(0.314)	(3.591)	(1.896)	(3.074)
DUM3	0.057	-0.055	0.080	0.036	0.039	0.062	-0.020	0.110	0.060	0.085
(1.674)	(-1.753)	(1.943)	(0.805)	(0.941)	(1.940)	(-0.633)	(2.711)	(1.342)	(2.179)
自由度修正落み
決定保数	0.958	0.974	0.975	0.973	0.969	0.964	0.975	0.976	0.971	0.971
D.W.	2.047	2.082	1.972	2.262	1.769	2.340	2.261	2.099	2.187	1.883

(被說明變數：貯蓄率，推定方法：最小二乘法)
(被說明变數：貯蓄率，推定方法：最小二乘法)

表 2.9-2: 貯蓄率関数(4-2)式の推定

注: ( )内は White の一致推定量を用いた t 值である。

標本期間	1986年第1四半期～1998年第1四半期	1986年第1四半期～1998年第1四半期
標本	第1階級
ケース4	第2階級
ケース4	第3階級
ケース4	第4階級
ケース4	第5階級
ケース4	第1階級
ケース4	第2階級
ケース4	第3階級
ケース4	第4階級
ケース4	第5階級
ケース4
定数項	0.626	0.918	0.587	0.793	0.699	0.653	0.864	0.555	0.723	0.681
(5.098)	(10.359)	(4.864)	(6.430)	(6.520)	(6.361)	(10.090)	(4.793)	(5.664)	(6.614)
1/Y	-1.326	-2.399	-1.700	-2.590	-3.269	-1.402	-2.303	-1.662	-2.357	-3.167
(-6.321)	(-11.806)	(-4.865)	(-6.089)	(-6.291)	(-8.121)	(-11.399)	(-5.017)	(-5.337)	(-6.314)
mE	0.021	0.015	0.016	0.022	0.025
(3.207)	(2.494)	(1.928)	(3.392)	(4.059)
mU	0.023	0.019	0.026	0.017	0.023
(4.066)	(3.091)	(3.176)	(2.397)	(5.306)
FA/Y	-0.0013	-0.0043	-0.0035	-0.0047	-0.0011	-0.0023	-0.0035	-0.0025	-0.0042	-0.0009
(-0.704)	(-2.775)	(-2.051)	(-3.942)	(-0.667)	(-1.612)	(-2.384)	(-1.470)	(-3.429)	(-0.622)
L/Y	-0.0018	0.0050	0.0043	0.0025	0.0022	-0.0042	0.0011	-0.0018	0.0005	-0.0015
(-0.579)	(2.279)	(1.897)	(0.797)	(0.904)	(-1.202)	(0.373)	(-0.587)	(0.122)	(-0.677)
DUM1	0.040	0.013	0.088	0.041	0.051	0.040	0.020	0.089	0.054	0.052
(2.686)	(0.980)	(4.327)	(1.735)	(2.040)	(3.184)	(1.521)	(4.623)	(2.180)	(2.198)
DUM2	0.033	-0.008	0.056	0.018	0.029	0.029	-0.002	0.058	0.028	0.031
(1.677)	(-0.506)	(2.787)	(0.970)	(1.842)	(1.726)	(-0.135)	(2.916)	(1.445)	(2.049)
DUM3	0.038	-0.046	0.088	0.015	0.055	0.023	-0.037	0.086	0.036	0.053
(1.026)	(-1.438)	(1.947)	(0.317)	(1.312)	(0.775)	(-1.219)	(1.939)	(0.713)	(1.322)
自由度修正済み	0.958	0.973	0.974	0.972	0.968	0.967	0.975	0.977	0.971	0.971
決定保数
D.W.	2.083	2.129	2.011	2.206	1.827	2.626	2.176	2.045	2.099	1.791
第Ⅱ部

失業・転職分析編
## 第5章 労働力フローデータによる就業および失業の分析 $ ^{*} $

### 5 -1. はじめに

失業状態には、たえず労働者の流入出があり、その動向が失業変動の動向を決定する。失業状態への流入は、就業者が職を失うことのみでなく、非労働力が職探しを始めることでも起こる。失業状態からの流出は、失業者の就職とともに、非労働力化によってももたらされる。このような失業状態への流入出は、就業状態と非労働力状態間の直接の移動、すなわち、失業状態を経ない労働移動からも影響を受けるであろう。

したがって、失業変動の要因を詳しく分析するためには、まず、就業状態、失業状態、非労働力状態間を、どのような労働者がどの程度移動しているのかを知らなければならない。すなわち、失業率上昇の要因を明らかとするためには、「労働力フローデータ」に基づいて、労働者のそれらの状態間移動がどのように変遷しているのかを分析することが不可欠である。

近年の失業率の急上昇という問題に限らず、労働力フローの分析は、一般にも、景気循環に伴う失業変動の特性とその要因、労働力再配分の実際とその評価など、多様な観点から重要である。労働力フロー分析のための統計としては、総務省の行う「労働力調査」が、長期にわたって、月次単位でのフロー数を推計できる情報をもっている点からも、もっとも有用性の高い統計の一つである。しかし、「労働力調査」のミクロ的な（すなわち「個票」の）労働力フロー情報を直接用いた分析は、これまでのところ、水野[1982,1983,1992]、日本経済調査協議会[1985]、樋口・清家・早見[1987]などの小数の研究に限定され、それらの研究の対象とする時期も1980年代以前である。 $ ^{1} $

本章の目的は、「労働力調査」の1979年から200年までの個票データの情報を利用して、この20年間にわたる労働移動の動向の変遷および失業変動との関係を分析することである。「労働力調査」結果の再集計に際しては、全体および男女別の労働力フロー数につき、それらフロー数が、各労働力状態人口のストック数と整合的になるような新たな調整方法を提案し、その方法に基づいて調整労働力フロー系列を作成した上で分析を行った。労働
カフローと労働力状態（とくに失業）との関係を、労働力フロー数と推移確率の年次平均データによって検討した分析が第5-2節である。第5-3節では、第5-2節の集計レベルでの労働力フローの動向についての結果を受けて、さらに、労働力フローの動向を年齢別、産業別、企業規模別、従業上の地位別など、労働者や企業の属性ごとにより細かく分析する（ただし、第5-3節では、細分化したデータを用いて調整フロー系列を作成することは困難であることから、原フローデータを用いて分析する）。第5-4節において、結果のまとめと今後の課題が述べられる。

### 5 -2. 1980 年代以降の労働力フローの推移

### 5 -2-1. 労働力フローデータの作成

「労働力調査」では、調査週間中の状態により、15歳以上人口を、

就業者（おもに仕事、通学のかたわらに仕事、家事などのかたわらに仕事、休業者）、

完全失業者（仕事を探していた）、

非労働力人口（家事、通学、その他）、

に分類する。本章でいう「労働力フロー」とは、前期と今期の上記3区分の状態（以下、「労働力状態」という）を移動した（またはしなかった）人口数を指すものとする。

たとえば、完全失業者（以下、単に失業者）数がなぜ増加しているのかをみるためには、ストックとしての失業者数の推移を追うだけでは十分でない。就業状態ないし非労働力状態から失業する者、逆に失業状態から就職する者、非労働力化する者の数が、どのように変化し、それらの変化がストックとしての失業者数に反映される過程を明らかとすることが、失業変動の分析にとって不可欠である。労働力フローの分析が重要である理由はここにある。

労働力フローの分析のためには、日本では総務省の行う「労働力調査」がもっとも有用であり、事実、前出の日本の労働力フローに関する先行研究もすべて「労働力調査」の個票データを「再集計」することで行われている。ここで個票データの「再集計」が必要となるのは、「労働力調査」の刊行統計（『労働力調査報告』、『労働力調査年報』）では、前月
と今月で労働力状態がどのように変わったかについての調査結果が掲載されていないためである。

本章でも、「労働力調査」の結果を再集計することで、労働力フローの時系列データを推計する。ただし、「フロー」の観点から「ストック」（これが「労働力調査」の刊行統計の公表値に対応する）の変化を説明するという目的がある場合には、標本調査である「労働力調査」の調査方式の性質上、再集計結果をそのまま労働力フローの推計値として利用することには問題がある。² つづいて、この点を説明しよう。

第1点として、「労働力調査」での前月ないし今月の状態区分には、上記3区分の労働力状態区分と共に、調査対象となる人口への流入出についての区分があることである。労働力調査の調査単位は「住戸」であるので、以下、これを標本住戸ということにしよう（標本調査区より抽出される）。まず、2ヶ月連続して調査される標本住戸に居住する人口であっても、調査対象となるのは15歳以上人口であるため、今月15歳になった者は今月のみ、また、今月死亡した者は、もちろん、前月のみの調査となる。労働力フローについての研究が一般に関心の対象とするものは、労働力状態間のフローが、ストックの変化とどのように関係しているかという点であるため、通常は調査期間中継続して15歳以上人口に属していた者のみについてフロー数が求められる。しかし、ストックとしての就業者、失業者、非労働力人口数の変化を、フロー面から追跡するためには、15歳以上人口への出入りも考慮しておかなければならない。

また、今月標本住戸から転出した者は前月のみ調査対象となり、今月の状態は「転出」となる。同じく、今月標本住戸へ転入した者は今月のみ調査され、前月の状態は「転入」となる（ほかに、新設住戸に関する追加抽出がある）。量的な影響は、15歳以上人口への出入りよりも、こちらのほうが大きい。

以下で述べる「推移確率」の推計などにおいては、連続して調査された標本のみを用いて推計することも考えられる（たとえば、樋口・島田・早見 $$ 1987 $$ ）が、フロー推計値とストック推計値の変化を整合的に結びつけるためには、「転入」、「転出」状態を含むフローについても考慮する必要がある。それは、「転入」、「転出」状態を含むフロー数が、無視できない大きさであるため、労働力フローの推計上、これを考慮しないと、ときとして推計フロー数の累積と推計ストック数の関係に大きな乖離が生じることがあるためである。
第2点は、「労働力調査」の標本抽出方式では、フロー数を推計する際に利用できる前月と今月連続して調査される標本住戸数（正確には調査区数）は、毎月の標本の入れ替えに伴って、ストックを推計する際の全標本住戸の半数となることである（詳しくは『労働力調査年報』を参照）。³「労働力調査」では、標本住戸の労働力状態別人口ストック数に「集計用乗率」を乗じた上で集計し全数復元する。したがって、標本住戸数が半数である労働力フロー数の推計においては、標本フロー数を「集計用乗率」を掛けて集計した後、さらに2倍して全数復元数とみなすという方法が考えられる。ただし、この場合にも、推計フロー数の累積が推計ストック数に一致することは保証されない。

以上の問題に対処するためのわれわれの考え方は、継続していずれかの労働力状態にある者のみを対象とする推移確率の推計にあたっては、原フロー系列を処理加工しないで、そのまま「集計用乗率」を用いて全数復元するというものである。2ヶ月連続して調査された標本のみを推移確率推計の際の標本として扱うのだが、毎月の標本の抽出に偏りがないことを前提とすれば、全体の半数の標本から推移確率を推計することに大きな問題はないであろう。推移確率推計の対象となる者は、前月と今月ともにいずれかの労働力状態にあった者のみである。よって、推移確率推計の対象となる人口は、（日本国内の）15歳以上人口への出入りを反映して変化していくが、そのような人口の出入りは推移確率推計の直接の対象とはしない。

一方、労働力フロー数を推計し、その推移が各労働力状態ストックの変化とどのように関係しているのかを知りたい場合には、上述のように、推計ストック数と整合性を持った推計フロー数を得る必要がある。水野を中心とする「労働力調査」個票を利用した労働力フローの研究（日本経済調査協議会[1985]）や、労働白書「平成13年版より労働経済白書」各号）などでは、ストック数とフロー数が整合的になることを意図した調整が施されている。われわれも、「労働力フロー数」の推計においては、何からの調整が必要であると考える点で、そのような先行研究と同じ立場である。

調整のためにはさまざまな方法が考えられ、日本経済調査協議会[1985]および今井[1986]は複数の調整方法を比較検討している。もちろん、調整のためには数多くの仮定を設けなければならず、それらの仮定に結果が大きく依存する可能性がある。どのような仮定や推