日本の長期経済発展に関する従来の多くの研究は、一橋大学経済研究所を中心に編纂された『長期経済統計（LTES）』シリーズ（大川一司・篠原三代平・梅村又次監修，東洋経済新報社，1965-88年）のデータに基づいているが、2020年に刊行した上記叢書では著者を含む一橋大学経済研究所のグループが最近推計した、人口1人当たりGDPの超長期系列を中心に、マクロ経済に関する新たなデータを用いて分析を行った。また同書では、世界経済史の視点で日本の経済発展を他の諸国と比較しながら見直すことを試みた。今回、岩波書店、一橋大学経済研究所のご了承を得て、この叢書の図表に用いたデータとデータ作成方法に関する「注・出所」をウェブ上で公開する。

データのご利用にあたって

データをご利用の際は、出所として、深尾京司著『世界経済史から見た日本の成長と停滞――1868-2018』の図表データを利用した旨、明記して頂くようお願いします。また、本データを利用して論文を作成・発表される場合、差し支えなければ、コピーを一部お送りいただけるようお願いします。

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一橋大学　 経済研究所　サービス産業生産性プロジェクト室
〒186-8603 東京都国立市中2-1
Tel: 042-580-8350
E-mail: sspj@ier.hit-u.ac.jp

データおよび「注・出所」のダウンロード

序章

超長期で見た日本の経済成長の特徴

参考文献

第1章

供給側から見た成長の源泉――1885-2015年

参考文献

第2章

均衡成長と趨勢加速――1868-1913年

参考文献

第3章

不均衡成長――1914-1940年

参考文献

第4章

敗戦と高度成長――1941-1970年

参考文献

第5章

安定成長から長期停滞へ――1971-2018年

参考文献

図表一覧
（データの制約のため、上記エクセルファイルに格納していないデータがあります。）

企業レベルのデータを用いれば、マクロ経済の労働生産性や全要素生産性（TFP）の動向の決定要因について、より詳しく知ることができる。しかし日本では、生産活動に関する政府統計ミクロデータのうち最も古くまで遡ることができる工業統計調査（経済産業省）でも 1980 年代以降しか利用できない。このため企業レベルのデータを用いて、高度成長期（1955-70 年）や安定成長期（1970-90 年）の前半にあたる 1970 年代をカバーする生産性動学分析はほとんど行われて来なかった。日本経済のパフォーマンスが世界で飛び抜けて良好だった高度成長期、安定成長期と比較して、長期停滞期（1990 年以降）に企業レベルの要素投入や生産性の動向がどのように変化したのかは、良く分かっていない。

しかし、上場企業については財務データを用いれば高度成長期以降について分析が可能である。このような問題意識から、経済産業研究所（RIETI）「産業・企業生産性向上」プログラムの「東アジア産業生産性」プロジェクトでは、一橋大学経済研究所（基盤研究S「サービス産業生産性」プロジェクトおよびJSPS「人文学・社会科学データインフラストラクチャー構築プログラム」の支援を受けた）と協力して、株式会社日本政策投資銀行『企業財務データバンク』の企業データ（以下 DBJ データベースと呼ぶ）を用いて、 1960年から 2015 年までの 55 年間について、上場企業に関する生産性分析を可能とする上場企業生産性長期データベース2021（Long-run Database on Japanese Listed Companies' Productivity 2021、以下ではJLCP 2021と略記）を作成した。JLCP 2021は、1960-2015年についてほぼ全上場企業をカバーし、TFPを計算するために必要な、総生産、中間投入、実質資本ストック、労働投入、資本投入のコストシェア（事前の資本コスト概念に基づき、利子率や資本減耗率、投資財価格等から算出している）、労働投入のコストシェア、中間投入のコストシェア、などの変数と、推計されたTFP指数を含んでいる。

データ作成方法の詳細については、論文、深尾京司・金 榮愨・権 赫旭（2021）「長期上場企業データから見た日本経済の成長と停滞の源泉」RIETI Discussion Paper Series, 21-J-27、経済産業研究所を参照されたい。この論文では、今回公表するJLCP 2021を用いて1960年から2015年までの55年間について、ほぼ全上場企業を対象に生産性上昇（労働生産性および全要素生産性TFPで測った）の成長会計分析と生産性動学分析を行っている。

今回公表するJLCP 2021のデータから、他の重要な諸変数を算出することも可能である。中間投入を中間投入のコストシェアで割れば総生産コストが得られる。総生産額を総生産コストで割って1を引けば平均マークアップ率が得られる。総生産コストに労働投入のコストシェアを掛ければ労働コストが得られる。また総生産コストから中間投入と労働コストを引けば、営業余剰（事後的な資本コスト）が得られる。なお、金額は2000年価格、千円単位であり、データは単独決算ベースである。各変数の算出方法については、上記論文を参照されたい。

なお、企業の生産性分析には産業別のデフレーターや労働時間、労働の質、資本コスト等のデータが必要だが、1970年以降についてはJIPデータベースを、1960-70年については一橋大学経済研究所（基盤研究S「サービス産業生産性」プロジェクトの支援を受けた）が作成した高度成長期日本産業生産性（高度成長期JIP）データベースを使った。高度成長期日本産業生産性（高度成長期JIP）データベースの詳細については、論文、深尾京司・牧野達治 (2021)「サービス産業における労働生産性上昇の源泉：JIPデータベースを用いた産業レベルの実証分析、1955-2015」深尾京司編『サービス産業の生産性と日本経済：JIPデータベースによる実証分析と提言』東京大学出版会またはそのDP版、深尾京司・牧野達治 (2021)「サービス産業における労働生産性上昇の源泉：JIPデータベースを用いた産業レベルの実証分析、1955-2015」RIETI Discussion Paper Series, 21-J-018、経済産業研究所を参照されたい。なおこの論文では、1955-2015年について日本全体をカバーする24産業別のデータを用いて、資本蓄積、労働の質向上、TFP上昇など、サプライサイドの面で、どの産業が日本の高度成長を支えたのか、それは1970-90年の安定成長期や、1990-2015年の長期停滞期にどのように変化したのかを、詳しく分析している。

JLCP 2021の作成は、主に以下のメンバーで行われた。

深尾京司（一橋大学経済研究所・RIETI・JETROアジア経済研究所）
金 榮愨 （専修大学経済学部）
権 赫旭（日本大学経済学部・RIETI）

なお、1960-2018年をカバーするJLCPデータベース2022を近日中に公開する予定である。

深尾京司
権 赫旭

データのご利用にあたって

データをご利用の際は出所として、深尾京司・金 榮愨・権 赫旭（2021）「長期上場企業データから見た日本経済の成長と停滞の源泉」RIETI Discussion Paper Series, 21-J-27、経済産業研究所、で作成された「経済産業研究所・一橋大学JLCPデータベース2021」を利用した旨、明記して頂くようお願いします。また、本データを利用して論文を作成・発表される場合、差し支えなければ、コピーを一部お送りいただけるようお願いします。

お問い合わせ

一橋大学経済研究所 JIPデータベース室
E-mail: jip-info@ier.hit-u.ac.jp

データのダウンロード

• Stataファイル(拡張子：dta)
• エクセルファイル(拡張子：xlsx)

日本における近年のサービス産業の生産性停滞を理解するには、それ以前の時期との比較が欠かせない。このような問題意識から本プロジェクトでは、日本の産業構造とサービス産業の労働生産性、および労働生産性の決定要因について、明治期以来の長期間をカバーするデータを整備し分析を行った。このデータは、『岩波講座日本経済の歴史』第3巻－第6巻（深尾京司・中村尚史・中林真幸編、2017-18年刊）の巻末付録の一部として収録したが、今回、岩波書店、共編者の中村尚史氏・中林真幸氏、共著者の中林真幸氏、攝津斉彦氏のご了承を得て、エクセルファイルとデータ作成方法に関する「注・出典」をウェブ上で公開する。

データのご利用にあたって

データをご利用の際は、出所として、深尾京司・中村尚史・中林真幸編『岩波講座日本経済の歴史』の巻末付録を利用した旨、明記して頂くようお願いします。また、本データを利用して論文を作成・発表される場合、差し支えなければ、コピーを一部お送りいただけるようお願いします。

お問い合わせ

一橋大学　 経済研究所　サービス産業生産性プロジェクト室
〒186-8603 東京都国立市中2-1
Tel: 042-580-8350
E-mail: sspj@ier.hit-u.ac.jp

データおよび「注・出典」のダウンロード

『日本経済の歴史』第3巻　巻末付録　生産・物価・所得の推定　深尾京司著

付表1．ベンチマーク年における産業別名目・実質GDPおよび有業人口

付表2．生産・人口・生産要素投入・分配率・全要素生産性・GDPギャップの年次系列

注・出典

『日本経済の歴史』第4巻　巻末付録　生産・物価・所得の推定　深尾京司著

付表1．ベンチマーク年における産業別名目・実質GDPおよび有業人口

付表2．生産・人口・生産要素投入・分配率・全要素生産性・GDPギャップの年次系列

付表3．産業別有業人口（副業込み）: 1906-1940　(1,000人)

注・出典

『日本経済の歴史』第5巻　巻末付録　生産・物価・所得の推定　深尾京司著

付表1．生産・人口・生産要素投入・分配率・全要素生産性の年次系列（1937-73年）

付表2．産業構造・労働生産性・資本ストック（1955，60，70年）

注・出典

『日本経済の歴史』第6巻　巻末付録　生産・物価・所得の推定　深尾京司著

付表1．生産・人口・生産要素投入・分配率・生産性・物価・為替レート・賃金率の年次系列（1970－2017年）

付表2．労働生産性上昇の源泉─成長会計分析

付表3．産業別の付加価値と生産要素投入（1970，80，90，2000，12年）

付表6．産業別名目総産出とその使途および名目付加価値の構成（1970，80，90，2000，12年）

注・出典

都道府県別産業生産性（R-JIP）データベース2021について

4回目の改定となるR-JIPデータベース2021では、推計期間の延長だけでなく、推計方法の大幅な改定を行った。その理由は、産出（付加価値）推計の基本情報として利用してきた「県民経済計算」が、平成23年基準に改定されて2008SNA対応となったことから、「R&Dの資本化」に対応して付加価値概念、資本概念の変更が行われたからである。R-JIPデータベース2021では、推計期間を1994年以降とし、「県民経済計算」付加価値の遡及データがない1994年から2005年の期間は、「県民経済計算推計方法ガイドライン」に沿って「国勢調査」の情報などを利用して独自に付加価値の遡及推計を行った。推計方法の詳細については、徳井丞次・牧野達治、「R-JIPデータベース2021の推計方法と分析結果」、RIETI Discussion Paper Series 22-J-007.を参照されたい。

なお、都道府県別の企業内研究開発費などの推計においては、「国勢調査」のオーダーメイド集計（従業地ベースの都道府県別、産業別の科学研究者・技術者の就業者数）を利用した。

詳しくは以下のURLをご覧ください。
https://www.rieti.go.jp/jp/database/R-JIP2021/index.html

深尾京司・牧野達治

1990年代以降の日本のサービス産業では、労働生産性が長期にわたって停滞し、これが主因となって人々の平均実質所得・賃金率もほとんど上昇しなかった。このような近年の生産性停滞の原因を解明するためには、サービス産業の生産性が堅調に上昇した1990年以前において、労働生産性上昇がどのような要因でもたらされたのかを知ることが有益であろう。このような問題意識から深尾・牧野（2021）では、基盤研究S「サービス産業の生産性：決定要因と向上策」（2016-2021年）の一部として、1955-1970年をカバーする24産業別の「高度成長期日本産業生産性（JIP）データベース」を作成し、これと1970-2012年をカバーするJIPデータベース2015のうち1970-2000年分、1994-2015年をカバーするJIPデータベース2018のうち2000-2015年分をそれぞれ24産業別に集計したデータとを接続することによって、1955年以来のサービス産業の労働生産性動向とその決定要因を分析した。以下のリンクから1955-1970年のデータが入手できる。なお、データを利用された方は、深尾・牧野（2021）に言及し、「一橋大学経済研究所高度成長期日本産業生産性（JIP）データベース」を利用した旨明記されたい。

一橋大学経済研究所高度成長期日本産業生産性（JIP）データベース（エクセルファイル）

なお、24産業分類としては、日本の1998SNAベース国民経済計算統計における経済活動別分類のうち一部を分離・統合した24産業別（住宅（持家）では、労働投入が無いため、労働生産性が計測できない。このため一部の分析は住宅（持家）を除く23産業を対象とする）を使っている。

参考文献

深尾京司・牧野達治 (2021) 「サービス産業における労働生産性上昇の源泉：JIPデータベースを用いた産業レベルの実証分析、1955-2015年」深尾京司編『サービス産業の生産性と日本経済：JIPデータベースによる実証分析と提言』東京大学出版会、第2章、pp. 183－110。（RIETIのDP版はこちらからダウンロードできる）

詳しくは以下のURLをご覧ください。
https://www.rieti.go.jp/jp/publications/summary/21030020.html

日本産業生産性(JIP)データベース2021について

JIP 2021（2021年3 月15日）は、1994年から2018年に関する、各産業別に全要素生産性（TFP）を推計するために必要な、資本サービス投入指数と資本コスト、質を考慮した労働投入指数と労働コスト、名目および実質の生産・中間投入、TFPの上昇率を計算した成長会計の結果、労働生産性上昇の要因分解などの年次データから構成されている。

今回の更新はいわば「簡易延長」であり、JIP 2018（2019年3月31日付）と比較すると、1）2016-18年に関するデータの追加、2）新しく得られた様々なベンチマークデータの反映、等の変更を行った。なお、今回のJIP 2021では名目値のコントロール・トータルとして、平成23年基準国民経済計算の生産側データを使っているが、このデータが1994年以降しか公表されていないため、JIP 2021も前回のJIP 2018と同様に94年以降のみをカバーしている。次回公表するJIP 2022においては、簡易遡及の形で出来るだけ過去に遡ることを試みたい。なお、国民経済計算は毎月勤労統計の再集計値公表を受けて改訂が行われたが、今回のJIP 2021でもこの改訂を反映させた。なお、2019年12月に国民経済計算で基準改定が行われ、生産面では、シェアリング・エコノミーに関する住宅宿泊サービス事業の計上、設備投資関連で、建設補修（リフォーム・リニューアル）支出の投資額への計上、リースの使用者主義への変更、娯楽作品原本の推計などが行われているが、こうした改訂については次回以降の推計で反映することとしたい。

2015-18年は、アベノミクス下で景気が比較的順調に回復する一方、多くの産業でTFP上昇、資本蓄積、労働生産性上昇が停滞した。また非正規雇用を中心に、比較的低賃金の女性や高齢者の雇用が大幅に増加したことで平均的な労働の質が低下した。今回公開するJIP 2021は、この時期をカバーすることになる。

推計方法の詳細については、深尾京司（編）『サービス産業の生産性と日本経済：JIPデータベースを用いた実証分析』東京大学出版会、近刊を参照されることをお薦めする。

詳しくは以下のURLをご覧ください。
https://www.rieti.go.jp/jp/database/JIP2021/

日本産業生産性(JIP)データベース2018について

JIP 2018は、1994年から2015年に関する、各部門別に全要素生産性（TFP）を推計するために必要な、資本サービス投入指数と資本コスト、質を考慮 した労働投入指数と労働コスト、名目および実質の生産・中間投入、TFPの上昇率を計算した成長会計の結果、などの年次データから構成されている。

今回の更新はいわば「全面改定」であり、JIP 2015（2015年11月13日付）と比較すると、1）R&D支出の資本化など2008SNAに対応、2）部門分類をアクティビティー（商品）ベースから事業所の産業格付けに基づく産業ベースに変更（日本全体をカバーする部門数は108から100に変更）、等の重要な変更を行った。なお、今回のJIP 2018ではコントロール・トータルとして、平成23年基準国民経済計算の生産側データを使っているが、このデータが1994年以降しか公表されていないため、JIP 2015も1994年以降のみをカバーしている。次回公表するJIP 2019においては、簡易遡及の形で出来るだけ過去に遡ることを試みたい。また、国民経済計算は毎月勤労統計の再集計値公表を受けて改訂が行われたが、今回のJIP 2018にはこの改訂を反映していない。この点についてもJIP 2019において対応する予定である。

2012-15年は、アベノミクスによる大幅な円安によって、製造業を中心に景気が回復すると同時に、女性や高齢者の雇用が大幅に増加した時期であった。今回公開したJIP 2018は、この回復の時期をカバーしている。

推計方法の詳細については、深尾京司・宮川努（編）『生産性と日本の経済成長：JIPデータベースによる産業・企業レベルの実証分析』東京大学出版会（2008年3月）を参照されたい。なお、本プロジェクトではJIPの全面改定の詳細を報告するため、2020年度に東京大学出版会から新しい本を出版することを計画している。

詳しくは以下のURLをご覧ください。
https://www.rieti.go.jp/jp/database/JIP2018/

都道府県別産業生産性（R-JIP）データベース2017について

R-JIPデータベース2017は、全国版の日本産業生産性（JIP）データベースをコントロールトータルとして、47都道府県別（沖縄県は1972年から）×23産業別に全要素生産性を計測するために必要な、名目・実質付加価値、質の違いを考慮した資本・労働投入、産業別全要素生産性水準の県間格差と県別産業別全要素生産性上昇率の計測結果、等の（暦年）年次データから構成されている（一部データはベンチマーク年のみ）。

姉妹編であるJIPデータベースが、産業部門の詳細な情報（現行は108部門）と中間投入行列の情報を含み、日本全体の産業の詳細な生産性分析を行うことができるデータベースとして構築されているのに対して、R-JIPデータベースは都道府県別の産業の情報を補完するものである。ただし、R-JIPデータベースでは都道府県別情報が加わった一方で、利用可能なデータの制約から、産業部門数を23部門とし、中間投入の情報はなく粗付加価値ベースの産出量を使うといったように、姉妹編のJIPデータベースと比較して簡略化されている。しかしながら、生産要素の質の違い（時系列では労働及び資本投入、クロスセクションでは労働のみ）を考慮した生産性の地域間比較が可能なデータベースとして特色のあるものであることを自負している。

詳しくは以下のURLをご覧ください。
https://www.rieti.go.jp/jp/database/R-JIP2017/