ドイツ産業連関分析論

(1)

ドイツ産業連関分析論

著者良永康平

発行年 2001‑03‑31

URL http://hdl.handle.net/10112/00020468

(2)

第 2 編：産業述関表からみた 8 独経済の歩み

(3)

第 3 章：ドイツと H 本の長期産業連関比較

-1960~1990 年一

1 .

はじめに

1 9 9 0

年のドイツ再統一を機会に、ドイツでは今後どうなるかといった長期予測とともに、過去に遡ってドイツの

2

つの戦後を再考察する文献が数多く出版された。統計の分野においても然りである。とりわけ当時連邦統計局長だった

EgonHolder

の編集による

ImT r a b i < l u r c h d i e Z e i t "

及び

ImZug d e r Z e i t'

は、それぞれ戦後の旧東西ドイツの経済、社会、生活等を統計的に総括した文献として有名である110

産業連関の分野においても、シュターマーを中心に

1960‑1990

年接続表が作成・公表された2)。実は統計的には、この産業連関表の対象とする

3 0

年間の意味は大きい。

1

つには、この

3 0

年間であれば同一の領土に関する統計であるが、

9 1

年以降は旧東ドイツ地域を含むことになるし、

5 9

年以前であれば西ベルリンやザール地方が統計には含まれないことになる。日本に沖縄が返還されたのが

1 9 7 2

年であったように、ドイツにザール地方が返還されたのは

1 9 5 7

年であった。したがって、同一地域の発展をみる上では、この

3 0

年を考察するのがよいということになる。もう

1

つには、連邦統計局が公式に作成した最初の産業連関表が実は

1 9 6 0

年表であり、これ以前のものはドイツ経済研究所

(DIW)等の民間機関が作成したものしかない点であ

る。この点でも、同一の作成方法による商品

x

商品表を得るには、

1 9 6 0

年以降しかないことになる⁴⁾

。

とはいえ、産業連関表の作成方法や産業部門の定義等も、

1 9 6 0

年表当時とは大きく異なってきており、比較可能にするには

1 9 6 0

年表に合わせて、より詳細なデータを入手しうる

1 9 9 0

年表の方を犠牲にせざるを得なかった。したがって部門分類も

3 1

部門という特殊な分類となっている。たとえば、航空機は輸送機械として自動車や船舶と同一の部門に分類されるのではなく、

一般機械と同一の部門になっている点、金属製品が鉄鋼と同一の部門となっている点などがそ

1 ) Egon H o l d e r ( 1 9 8 9 ) , ( 1 9 9 2 )

参照。

2 )

その一部は

B l e s e s ,P . & S t a h m e r , C . ( 1 9 9 7 )

に公表されている。

3 )

同じ理由により、環境経済計算においても

1 9 6 0

年以降が対象となっている。詳しくは

K u h n ,M., R a d e r m a c h e r , W. & S t a h m e r , C . ( 1 9 9 4 ) ( 1 9 9 6 )

を参照。

4)

本書第

1

章を参照。

(4)

れである。比較する日本の産業連関表も、ドイツに合わせて基本表から組み替えを行った。その際、部門分類だけではなく、副産物処理もストーン方式から

ESA

方式に容易に変更可能であったが、帰属利子だけは

1 9 6 0

年表にはその情報がないため、国民経済計算等から推計を行った。

1 9 6 0

年及び

1 9 9 0

年それぞれの比較には、名目価格（時価）の産業連関表を用いているが、

1 9 6 0 ‑ ‑ ‑ 1 9 9 0

年の成長に関しては、

1 9 9 0

年実質価格の

1 9 6 0

年表も作成した。その際、日本とドイツではその作成方法が異なっている点に注意が必要である。ドイツに関しては、産業連関表に対応する

1 9 9 0

年価格の

1 9 6 0

年付加価値計が存在していたため、シュターマー博士は、価格モデルを援用してインフレータを求めている5)。すなわち

1 9 6 0

年の名目価格表において、もし付加価値が

1 9 9 0

年実質価格であったとしたら、あるいは

1 9 9 0

年実質価格による評価まで上昇するとしたら、価格はどの程度上昇するかを次の付加価値変動ケースの価格モデルで計算する。

△ P=(I ‑A' い △ V

（ただし、△P は価格変化列ベクトル、△ V は付加価値変化列ベクトル、 A'は投入係数行列を転置したものを意味する）

この式より求まる部門ごとの価格上昇率をインフレータとして、

1 9 6 0

年名目価格表の各行要素に掛けることによって、

1 9 9 0

年実質価格表を求めている。

一方、日本の実質価格表は、通常通り、公表されているインフレータ（デフレータ）をできる限り詳細な部門分類のもとで接続させてゆき、

1 9 9 0

年価格に変換するための

1 9 6 0

年インフレータを作成し、やはり行方向にインフレートして、行和・列和バランスの調整をダプルインフレーション行を設けることによって行うという方法である。

このように行方向へのインフレートという方法を除いて、日独で実質化の方法が異なっている。しかし30年という長期にわたる実質化は、そもそも新種製品の登場等により困難を極めるものであり、物価上昇を除いた実質的成長とその要因を大まかに比較するという点に関しては、

さほど問題はないであろう。

2. 1 9 6 0

年当時の日独経済

まず

1 9 6 0

年当時の経済構造はどのようなものであったか、産業連関表から読みとることのできるマクロ情報を図に要約して比較してみよう。

5) Stahmer,C. ( 1 9 9 7 ) 参照。

(5)

図

3‑1

のマクロ投入産出図をみると、日独ともに今日とは大きく異なっていることが容易にわかる。国内生産額に占める中間投入の割合は、ドイツはすでに今日とほとんど変わらない

図

3‑1:

ドイツと日本のマクロ投入産出図

( 1 9 6 0

年）

【ドイツ：

1 9 6 0

年】（単位：

M i l lDM)

中間投入

294,787

粗付加価値

284,600

（中間投入率

50.9%)

（付加価値率

4 9 .1 % )

財貨の中間投入サービスの雇用者営業余剰

中間投入所

得

純間接税

76.0 % 24.0% 50.3% 4 1 . 4%

国内生産額

579,397

財貨

6 6 .1% ￨

^サービス

^33.9%

減価

償却 8 . 3 %

総需要・総供給

628,787

（輸出率

8.4%

：輸入率

8.0%)

国内需要

576,677

中間需要

5 1 .1%

国内最終需要

48.9%

財貨部門によるサービス部門民間最終政府固定資在庫中間需要中間需要消費支出消費本形成変動

74.2% 25.8% 57.6% 14.4% 24.9% 3 . 1 %

【日本：

1 9 6 0

年】（単位：

M i l lDM; 1 DM=85. 7 Y e n )

中間投入

273,338

粗付加価値

183,678

（中間投入率

59.6%)

（付加価値率

40.4%)

財貨の中間投入サービスの雇用者営業減価純間

中間投入所得余剰

償却

接税

7 7 . 3% 2 2 . 7% 39.9% 4 1 . 4%

11. 1'!6

7.6%

国内生産額

457,016

財貨

70.6% I

^サービス

^29.4%

総需要・総供給

478,946

（輸出率

4.5%

：輸入率

4.6%)

国内需要

457,432

中間需要

59.3%

国内最終需要

40.7%

財貨部門によるサービス民間最終

雷 :

^固定資 ^在庫

中間需要中間需要消費支出本形成変動

80.0% 20.0% 55.6% 1 0 . 4 % 30.0% 4 . 0 %

輸入

50,390

輸出

5 3 , 110

輸入

21,930

輸出

21,514

(6)

5 0

％前後の割合になっていたが、日本は約

6 0

％と今日よりも高く、逆に付加価値率が低かった。

中間投入に占める財貨の投入割合は、両国とも未だ異常に高く、逆にサービスは

2 5

％にも達していない。一方付加価値の方は、ドイツの

1 9 6 0

年に関しては営業余剰と純間接税を分離できないが、履用者所得がすでに

5 0

％を超えており、高度成長の中で労働力不足から賃金が上昇しつつあった当時もうかがうことができる。減価償却が未だ低かった点を除けば、このように今日の分配状況に接近しつつあったのに対して、高度成長が始まってすぐの日本は営業余剰が

4 1 . 4

％も占め、逆に雇用者所得が

4 0

％弱であり、付加価値は大きく異なっていた。費用面では中間投入と付加価値から構成される国内生産額は、生産面からは財貨とサービスから構成されており、ドイツでは財貨が

66.1%

、サービスが

3 3 . 9

％であった。日本はさらに財貨の比率が高く、

7 0

％を上回っていた。国内生産に輸入が加わって総供給となるが、総供給に対する輸入率はドイツで

8%

、日本で

4 . 6

％と、

1 9 5 8

年に発足した

EC

（当時は

EEC)

に当初から加盟していたドイツの方がはるかに高かった。総供給は、国内需要及び諸外国への輸出の合計である総需要と合致するが、総需要に占める輸出割合もすでにドイツは

8 . 5

％に達していた。産業連関表の評価価格、すなわち輸出は生産者価格、輸入は税関渡し価格

( E x ‑ c u s t o m s )

での輸出入を比べると、ドイツは輸出が輸入を

5 . 4

％も上回っていたが、逆に日本は輸入を

1 .9

％も下回っており、

産業連関表には外貨不足に苦しんだ当時も反映されている⁶⁾。一方国内需要は、中間需要と最終需要とに分けることができるが、ここでも中間投入率と同様に日本の中間需要率が著しく高かった。また中間需要を、財貨部門による需要とサービス部門による需要に分割すると、当時は両国ともに未だ財貨部門による需要が圧倒的であり、特に日本はサービス部門による需要はわずか

2 0

％にしか過ぎなかった。国内最終需要に関しては、両国ともその構造はすでに今日とほぽ似通ったものが

1 9 6 0

年には出来上がっており、民間最終消費が

5 0

％を超え、以下、固定資本形成、政府最終消費という順であった。しかしドイツの政府最終消費は、末だ日本と同じ程度に低く、逆に「大きな政府」となってゆくのは、当時のエアハルト政権以降、特に社会民主党が政権を執ってからである。

このように産業連関表を要約したマクロ投入産出図によっても、当時はいち早く高度成長の波に乗ったドイツが日本よりも先行しており、国内生産額等においても、成長の推進力となる輸出構造を定着させていた点でも、ドイツが上回っていた。次に日独の格差を、要因分解によっ

6 )

もともとの日本の産業連関表では輸入は

CIF

価格で評価されているが、ここでは関税と輸入商品

税を加えた税関渡し価格で評価している。

(7)

て調べてみよう。ここでは、付加価値額の格差を、最終需要、中間投入係数、付加価値率それぞれの要因に分解し、その寄与率を計算してみよう。ここで用いた要因分解式は、以下の通りである。

まず、国内生産の需給バランス式を

X =

が

X + F + E . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

(1)

ここで、 x: 国内生産額（列ベクトル）、 Ad: 投入係数行列（非競争輸入型）

F:

国内最終需要（列ベクトル）、

E

：輸出（列ベクトル）

この式を展開して、

X=(I

ーが）→（

F+E)

= B ( F + E ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ( 2 )

ただし B=(I‑Ad いとする。また、各部門の付加価値率

V

、を次式で定義する。

(v;)

= V;/ X ; . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ( 3 )

ただし、 V;:i 部門の付加価値額。この付加価値率

v

，を主対角に配置した行列を下―と表すと、付加価値列ベクトル V は次式で表される。

V= V X . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

(4) (2)

式を

(4)

式に代入し、

V= V B ( F + E ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

(5)

( 5 )式は日本(])にもドイツ (G)にもそれぞれ成立するので、

V c= V B ; r r ; ( F r ; + E c ; ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

(6) 兄＝

Vj 凡（ F1+ 且）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．・・ ( 7 )

(6)

式から

(7)

式を引き整理すると、

△

V= Vc‑Vj

= VcBc(Fc+E6)‑Vj 凡（凡＋且）

= 1 / 2 ( ‑ ‑ v ; ; ‑ B G 十 T 了凡）（ F

（

;‑F) ）

7)

本書ではこのような要因分解式を多用している。要因分解にもさまざまな方法があるが、本来は

XY

増加の要因分解式は、

(X

十△

X) (Y

十△

Y)‑XY=X

△

Y+Y

△

X

十△

X

△

Y

である。しかし

Schnabl ( 1 9 9 1 ) が詳しく検討しているように、このように分解すると交絡項の△ X △ Y が大きすぎ

て、結局は何も説明できない場合が出てくる可能性がある。そこでこのように、すべての項が何ら

かの単一要因となるように、分解の仕方を工夫しているわけである。費用や価格格差等の価格モデ

ルで同様の要因分解法を採用しているのが、藤川・泉 •MILANA

( 1 9 9 3 ) 、藤川・泉・李 ( 1 9 9 8 )

等である。

(8)

+1/2 （冗 B 叶了万― B 1 )(Ec‑E1)

+1/4

（冗＋冗）（

Bc‑B1)(F 叶 E 叶 F1+E1)

+1/4 （冗—冗）（B 叶 B1)

(F 叶 E(

；＋凡＋凡）………（

8 )

この(8)式の右辺第1項は国内最終需要の大小、第2項は輸出の大小、第3項は中間投入係数行列の格差、第

4

項は付加価値率格差による影響をそれぞれ表すと考えられる。そこで各部門

の付加価値額の差をこの

4

つの項目に分解し、その割合を求めたものが表

3‑ 1

である。

まず付加価値総額は、当時の貨幣換算でドイツが日本を

1 . 5

倍以上も上回っており、格差はかなり大きかったが、その最も大きな要因は民間消費支出の相違であり、約

4 4

％はこれによって説明できる8)。以下、付加価値率の相違が約

38%

、輸出の相違が

28%

、といった具合に寄与しており、固定資本形成の相違は

9 . 7

％とどちらかといえばあまり大きくなかった。唯一、マイナスの寄与をしたのが中間投入係数の相違であり、これは格差が縮小する方向に作用したこと

表

3‑1

：付加価値額の日独格差

( 1 9 6 0

年）の要因分解（寄与率）

1

農林水

2 電カ・熱供給•水道

3ガス

4

石炭・コークス

5鉱業・窯業・土石

6 原油・天然ガス•石油製品

7

化学・プラスティック

8ゴム製品

9

鉄銅・圧延・金属製品

1 0

非鉄金属

1 1

鋳物製品

1 2

一般機械・航空機

1 3

道路輸送機械・船舶

1 4

電気機械

15 精密光学機械•その他

1 6

木材加工・木製品

1 7

パルプ・紙・紙製品

1 8

印刷・複写

1 9

皮革製品

2 0

繊維製品

2 1

衣料

2 2 食料魯

閥 : ￨

2 5

建設・土木・改修工事

26 卸売•取引仲介・小売

2 7

運輸・通信

2 8

金融・保険

2 9

不動産

3 0

その他の営利サービス

釘妻営利サービス

3 2

~

眺鶉郎魏條乃闘

w

條乃鶉汎偶偶

％闘四郎汎闘

％侃魏乃闘蹟郊汎鶉

93334763425445461041191257233

w

蒻四魏既

H W

汎郎祁

％疎腺

％戟札祁魏胡代

W

乃

g

郎汎

％偶罪

w

3 4 1 1 7 1 9 0 9 3 6 1 6 1 4 1 6 7 1 2 8 1 7 6 6 8 8 5 8 2 1 6 0 6 8 5 2 2 2 9 7 8 5 8 6 0 2 1 6 7 3 5 4 2

‑3

2 1 6 6 3 1 1 2 8 4 2 2 4 1 1 9 1 9 1 1 5 7 2 0 5 1 6 7 2 3 8 1 6 8 1 8 2 1 7 0 1 2 3 1 4 8 1 4 3 1 6 4 9 6 4 1 3 1 4 0 5 2 1 2 1 1 6 1 5 7 1 9 2 1 7 2 1 3 4 5 1 1 2 7 1 9 3

成

％汎祁践汎鵡

w

魏鋭腺腺戟條鶉疎乃疎札蹟魏條筏鵡郊

％W

筏闘蒻

w ‑

闘

乃

‑518839029463.80oot42020228t9 113221T22312711

動乃腺乃践W祁

w w

條綿

％

g

郎蹟乃罪條閻鵡蒻綿汎疎郊

g

條鶉鵡頂

H ‑ 郊

127161426314540012005100100000

ず

4 ‑

︱

ggg~ggggi~g

迅悶屈疎塁塁~塁暑

違．

6 3 5 5 3 4 1 2 1 0 7 5 2 3 5 4 3 8 3 2 8 6 7 4 8 3 5 4 5 5 4 4 3 0 7 4 7 1 3 2 5 2 2 3 7 7 1 0 6 5 2 2 8 の相一ー

g

鶉闘

W

闘松

g

汎汎郊鉗伶潤闘蒻

％乃腺

g

闘蹄闘闘郎偶腺腺汎闘汎邪︱

将甜粒靡碧荘

5 靡盈序岳ぷ閥す翌莉塁布 ‑ 1

︱︱

‑ 1

‑

︱︱

‑511

︱ー

1 ‑ I ‑

率の相違

‑ 1 . 0 ' ! 6

‑ 7 6 . 4 %

‑ 7 4 . 2 % 4 0 . 2 % 3 0 . 8 ' 1 6

‑ 3 8 4 . 9 ' 1 6 4 6 . 3 ' 1 6 9 0 . 9 ' 1 6 8 7 . 1

眉

1 2 1 . 6 ' 1 6

4 9 . 6 ' 1 6 5 9 . 6 ' 1 6 5 3 . 3 ' 1 6 8 6 . 7

附

5 2 9 . 4 ' 1 6 1 4 6 . 2

附

1 5 0 . 5 ' 1 6 2 7 . 7 ' 1 6 2 8 . 1 ' 1 6 1 8 7 . 3

情

5 0 . 9 ' 1 6 7 3 . 0

附

‑ 1 5 1 . 5 ' 1 6

‑ 1 5 . 4

怜

9 8 . 5 ' 1 6

t 悶

‑ 1 1 4 . 8 ' 1 6

‑171.

4 ' 1 6 1 2 7 . 5

附

‑1

彗 3 7 . 7 % 8)

ちなみに

1 9 6 0

年当時の人口は、ドイツが

5 , 5 5 9

万人、日本が

9,326

万人であった。高度経済成長

が先行していたドイツの方が豊かであったことは明らかである。

(9)

を意味する。すなわち中間投入係数が日本の方が高く、それが中間財取引を増やし、付加価値額も増やし、ドイツとの格差縮小に寄与したということである。しかし中間投入率（係数）が高いということは、逆に付加価値率は低いということであり、この効果が付加価値率の相違の欄に記されている。総額では中間投入係数の相違によるマイナス効果が、付加価値率の相違によるプラス効果を上回っている点も興味深い。当時の日本は、未だドイツほど生産システムが効率的ではなかったために中間財取引が多く、その付加価値誘発効果の方が、付加価値率自体が低いことによる効果よりも大きかったのである。

部門ごとにみてゆくと、農林水産業や金融・保険では日本の方が付加価値額が多く、農林水産業の場合は中間投入係数の高さが、金融・保険の場合は付加価値率の高さがその主要因になっていた。しかしその他の部門では、商業（卸売・小売）、建設・土木、その他の営利サービス、

鉄鋼の順に、すべてドイツの方が付加価値額が多かった。このうち商業の場合は、民間最終消費や輸出などの最終需要の相違がその主要因であり、建設・土木やその他の営利サービスでは付加価値率の相違が最も大きく影響していた。さらに当時の主要産業の

1

つであった鉄鋼の場合は、付加価値率の相違に輸出や固定資本形成の相違が加わり、大きな格差があった。

3 . 19601990

年の日独経済の成長

第

2

節でみたように、

1 9 6 0

年当時は日本はまだ高度成長に突入したばかりで、日独の格差も大きかったが、その後30年で逆転してゆくことになる⁹⁾。本節では、この30年間における日独の生産額及び就業者数の成長因を探る。そのために以下の要因分解式を用いることにする。

各種記号や国内の需給バランス式等は前節と同じで、

X=(I‑Ad

い

(F+E)

=B(F+E)

この式自体は基準時 (0)にも比較時 (1)にも成り立つので、

XI =B1 (F1 +E1) ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・(9)

X

。=

B

。

(F

。十

E u ) ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ( 1 0 )

(9)式から UO)式を引いて整理すると、

△X=Bi (Fi +Ei)‑B。(F。+E。)

=1/2(B。十B1)(Fi‑F。)

9)

実際には、国内総生産などは

6 0

年代後半には凌駕している。

(10)

+1/2(B

。十

B1)( E 1 ‑E

。)

+1/2(B, ‑B

。)（

F

。十

F1+E

。十

E1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ．い）

この

0 0

式の右辺第

1

項は国内最終需要の大小、第

2

項は輸出の大小、第

3

項は中間投入係数行列の格差による影響をそれぞれ表すと考えられる。そこで各部門の国内生産額の差をこの3 つの項目に分解し、各項目の寄与率を求める。

まず表

3 ‑ 2

は、ドイツの国内生産額の成長を要因分解したものである。ここでは

1990

年実質価格評価の産業連関表を用いている。ドイツは

30

年間で、全体として約

2 . 8

倍に国内生産額が伸びているが、その最も大きな要因は民間最終消費の伸びであり、これによって

3 8 . 8

％が説明されるIO)o しかし

2

番目に大きな要因となったのは輸出増加であり、実に民間最終消費にほぼ匹敵する寄与率であった。しかし固定資本形成の増加はわずかに

1 1 .7

％の寄与率しかなく、

これが政府消費支出の増加による寄与率よりも低かった点に、日本と比べたドイツの大きな特

表

3‑2:

ドイツの国内生産増加

( 1 9 6 0 ‑ 1 9 9 0

道スス石品ク品品属品機紬械他品品写品品品品料草事売信険産スス水土製ッ製空船の製製ェ小ビビク油

．

．石イ属航

．そ木紙複修

．通保一

‑

．テ製金金製磁機

．

．製製改介サー

．．

＂茫

ふ忙

因・

・し

泌

ヵ炭業測学鋼般路密材ル設売の電ガ石鉱原化ゴ鉄非鋳ー道電精木パ印皮繊衣食飲煙建卸運金不そ非

n ‑

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 2 1 2 2 2 3 2 4 2 5 2 6 2 7 2 8 2 9 3 0 3 1 2

( 1 9 9 0

年価格）伸び艮間最

1 9 6 0

年

1 9 9 0 [ ‑ ‑ 4 2 4 1 8 7 6 0 4 7 1 1 . 7 9 3 9 3 6 9 9 2 8 0 7 1 2 . 3 6 1 5 8 8 6 2 1 0 6 0 1 1 . 3 3 2 8 7 8 9 2 3 8 7 4 1 0 . 8 3 3 9 1 0 4 6 6 8 0 6 1 1 . 7 1 3 6 9 0 9 6 4 4 2 8 1 1 . 7 5 5 3 0 6 5 2 6 0 7 5 6 1 4 . 9 1 6 6 5 9 1 5 1 3 0 1 2 . 2 7 1 1 4 9 1 8 2 4 0 3 6 6 1 2 . 0 9 1 0 1 6 5 3 3 9 2 2 1 3 . 3 4 1 8 9 3 5 2 0 2 4 4 1 1 . 0 7 7 7 9 9 7 2 5 4 0 7 6 1 3 . 2 6 5 1 6 5 1 2 6 1 5 5 0 1 5 . 0 6 3 9 7 0 5 1 8 8 7 7 0 1 4 . 7 5 1 4 6 6 6 3 8 5 3 5 1 2 . 6 3 2 3 8 4 2 5 7 5 7 6 1 2 . 4 1 1 7 2 2 8 5 3 0 3 1 1 3 . 0 8 1 9 2 3 9 4 3 0 4 8 1 2 . 2 4 1 4 9 1 9 8 4 2 0 1 0 . 5 6 3 4 6 6 0 4 1 0 0 9 1 1 . 1 8 2 0 1 1 0 2 8 5 8 4 1 1 . 4 2 8 5 0 7 0 1 8 5 1 9 2 1 2 . 1 8 1 7 8 7 6 3 1 1 2 0 1 1 . 7 4 1 4 0 0 6 2 2 6 9 5 1 1 . 6 2 1 3 8 4 0 4 2 6 0 7 8 5 1 1 . 8 8 1 2 8 2 6 9 3 6 2 9 2 4 1 2 . 8 3 6 1 9 7 2 2 1 0 9 4 3 1 3 . 4 0 2 8 7 2 8 1 7 4 6 0 1 1 6 . 0 8 9 0 8 2 0 2 9 5 5 1 5 1 3 . 2 5 1 3 8 9 8 2 6 2 3 1 4 6 1 4 . 4 8 2 3 7 2 8 9 6 0 0 0 5 0 I 2 . 5 3 l o 5 0 4 6 5 7 0 1 0 1 2 . 8 1

-g

符片片召~腺ig蒻闘ggggE~gt

1 0 8 0 5 2 2 2 3 5 6 0 1 5 6 8 2 3 1 0 6 1 5 2 9 1 0 3 9 5 1 2 8 5 4 0 9 2 8 5 4 6 3 0 0 0 2 1 4 6 9 5 4 8 9 6 8 2 8 1 5 1 1 2 2 1 3

の︳固形

0 1 6 3 1 6 5 1 6 5 1 6 4 1 6 5 1 6 1 1 6 3 1 6 4 1 6 2 1 6 8 1 6 7 1 6 8 1 6 9 1 6 2 1 6 9 1 6 7 1 6 5 1 6 9 1 6 7 1 6 3 1 6 9 1 6 1 1 6 6 1 6 3 1 6 2 1 6 7 1 6 1 1 6

腺g l

l l ︳

‑ a

此翌庄

t 2

勺 t t

a 2 1 u o n

訟

tt 足

t "

直

（単位：

1 0 0 万マルク）

点

％

成

1

変動

5 . 1 % ‑ 1 . 2 % 8 . 6

附ー

2 .1 % 3 3 . 7 %

‑8. 8附

5 5 . 1 % ‑ 5 7 . 6

附

5 1 . 1 ' l 6 ‑ 4 . 2 % 1 3 . 2

柑ー

1 3 . 0

柑

4 . 7 % ‑ 2 . 2

情

1 2 . 8

眉ー

2 0 .6

附

2 6 . 1 %

一

4 .8 % 1 1 . 6

眉

0 . 5

附

1 9 4 . 9 ' l 6 ‑ 1 3 6 . 6

賢

2 4 . 3

附ー

1 .9

附

9 . 8 ' 1 6 0 . 7

情

2 2 . 3'l60. 6 ' 1 6 6 . 6 ' l 6 ‑ 1 7 . 9 ' 1 6 3 0 . 1 % ‑ 6 . 0 ' 1 6 6 . 8

附

‑ o . 2

偉

1 1 . 0

柑ー

2 .1 ' 1 6 2.9'l613.4%

2 0 . 0 ' 1 6 2 2 . 6 % 2 . 1 ' l 6 ‑ 1 8 . 7

附

1 . 7 % ‑ 3 . 5

鳩 5. 6船ー

1 8 .2 % 4 . 0 % ‑ 8 . 2 % 7 4 . 6

附

‑ 0 . 2

附

1 0 . 3 ' 1 6 ‑ 1 . 2 ' 1 6 6 . 7

伶ー

1 .1 % 2 . 4

沿

‑ 0 . 3 % 1 . 2 % ‑ 0 . 1 % 3 . 8%‑0

．

5 % 1 . 3 % ‑ 0 . 2 ' 1 6

1.

1 %

‑1.

︳

F ‑

5 6 4 6 1 1 8 6 7 6 6 5 6 3 1 0 7 7 7 8 9 [ [

□

3 6 6 7 4 7 4 2 3 4 4 7 6 3 9 3 7 4 0 4 2 3 3 5 7 4 1 4 3 [

1 0 )

正確には民間最終消費ベクトルの変化であり、量的成長と構成変化が一体となっているが、ここでは「伸び」あるいは「増加」と表現している。

(11)

徴があるといえるだろう。

部門別にみると、まず石炭・コークス及び皮革という

2

部門では、国内生産額は

1 9 9 0

年価格で評価すると

1 9 6 0

年当時よりも減少している。この減少に寄与した要因は、石炭・コークスの場合は中間投入係数の変化であり、各部門における中間投入としての石炭需要が減少したことに主要因があった。一方、皮革の生産額の減少は、中間投入係数の変化も寄与しているが、何よりも民間最終消費支出の変化が最も大きな要因であった。

最も大きな成長を遂げたのは金融・保険であったが、その主要因は民間最終消費の変化であり、約

9

割がこの単一要因で説明される。

2 4

番目には道路輸送機械・船舶、化学・プラスティック製品、電気機械の成長率が高かったが、これらの製造業では輸出の変化による寄与率が最も高く、

5

割以上がこれによって説明できる点に特徴がある。また

5

番目に高い成長を遂げたその他の営利サービスの場合は、これらの製造業とは異なり、民間最終消費や輸出などの需要の変化よりも、中間投入係数の変化による増加が最も寄与した点でユニークである。すなわち、他の部門によるサービス投入割合が上昇したことによって、サービス生産が増加した効果が最も大きかったということである。

一方日本の方は、表

3‑ 3

からもわかるように、ドイツよりもさらにいっそうドラスティックな変化であった。全体としての国内生産額は実質額で約

6

倍にも伸び、年平均にして約

6 %

の増加であった＂）。その成長の約半分は、民間最終消費の増加によって説明される。これにはもちろん、所得が増えて消費が増えたことも影響しているであろうし、またそもそも人口自体が

19601990

年に

1 . 3

倍にも増えたことも関係しているであろう12)。ちなみに旧ドイツ連邦領（西ドイツ）では、人口は同時期に

1 . 1

倍しか増加していない点を考えれば、消費需要の増加という点だけでも経済に与える影響は大きいといえる。

2

番目に大きかった成長要因は固定資本形成の増加であり、しかも約

4 0

％の寄与率であったという点でもドイツとは大きく異なっており、これこそが日本がドイツを越えて大きく成長した原動力であった13)。輸出の増加も国内生産全体には

1 7

％の寄与をしたが、それは固定資本形成の寄与率の半分以下であった。さらに日本の特徴として、政府最終消費は他の項目に比べればわずかな寄与しかしていない点、中間

1 1 )

もちろんこれは池田勇人の「

1 0

年で所得を倍増する」というときの年平均約

7

％には及ばないにしても、かなりの高率であることは間違いない。

1 2 ) 1 9 6 0

年当時は人口は未だ

1

億には達しておらず、

9 4 3 0

万人であった。

1 3 )

ただしここでは固定資本形成を設備投資と建設投資とに再分類してはいないため、このうちの何％

が最新技術を体化した設備によるものかは問えない。

(12)

投入係数の変化は、ドイツとは逆にマイナスの影響を与えた点、等を挙げることができるであろう。特に後者は、一定の生産のための中間財取引が全体としては減少したことを意味し、経済システムがより効率化したことの結果とも解釈できるだろう。

表 3‑3:

日本の国内生産増加

(1960 1990

（単位：

1 0 0

万円）

伸び

民間最出中間投入

消；数

1

塁林水産業

1 4 9 2 3 1 1 . 1 8 5 4 2 . 3

眉

9 . 4

附

2 4 4 . 9 ' 1 6 ‑ 1 7 . 3 % 6 1 . 6 % ‑ 7 4 0 . 9 %

2 0 8 5 0 1 6 0 5 9 4 7 . 7 0 6 0 . 1

賢

3 . 0 % 2 8 . 4

附

0 . 5 ' 1 6 1 6 . 1

附

‑ 8 . 2

附

3

ガス

4 4 5 8 1 6 9 7 0 3 . 8 1 1 0 1 . 6

附

3 . 6 % 3 0 . 7 % 0 . 6 % 1 8 . 7

情

‑ 5 5 . 2 % 4

石炭・コークス

8 4 1 0 2 3 2 3 5 2 . 7 6 8 4 . 2 % 3 . 9 ' l ¥ 1 2 6 . 5 % 4 . 1 % 6 7 . 6 ' 1 6 ‑ 1 8 6 . 3

怜

5

鉱業・窯業・土石

2 1 0 7 5 1 2 2 7 3 4 5 . 8 2 2 3 . 8 ' 1 6 0 . 9

沿

8 1 . 2

怖

1 . 0

情

1 7 . 8 ' 1 6 ‑ 2 4 . 6 % 6

原油・天然ガス・石油製品

1 4 6 0 2 9 4 3 1 8 6 . 4 6 7 2 . 4

柑

2 . 9 % 3 3 . 6 ' 1 6 0 . 8

附

1 7 . 5 ' l 6 ‑ 2 7 . 3

怜

7

化学・プラスティック

2 3 5 1 7 3 6 9 3 2 6 1 5 . 7 0 3 1 . 9

附

2 . 9 % 1 7 . 8

附

0 . 4 % 1 9 . 9 ' 1 6 2 7 . 2 % 8

ゴム製品

5 3 8 7 3 4 7 9 8 6 . 4 6 4 6 . 4

附

1 . 4

附

3 7 . 6

附

0 . 5 % 5 1 . 9 ' 1 6 ‑ 3 7 . 8

附

9

鉄鋼・圧延・金属製品

6 4 3 1 3 5 0 3 0 7 0 7 . 8 2 2 0 . 0 ' l 6 1 . 1 % 6 6 . 5

惰

2 . 1 % 3 1 . 4 ' 1 6 ‑ 2 1 . 1 % 1 0

非鉄金属

8 8 3 3 2 2 1 8 8 2 . 5 1 1 0 9 . 5

眉

2 . 5 % 2 3 5 . 0

附

1 1 . 8 % 1 5 4 . 3 % ‑ 4 1 3 . 2

附

1 1

鋳物製品

8 1 3 7 3 4 7 4 5 4 . 2 7 4 5 . 5

附

1 . 3 ' l ¥ 1 3 3 . 8 % 4 . 6

鳩

9 1 . 5 %

ー

1 7 6 .7 % 1 2

一般機械・航空機

2 8 8 1 4 4 9 1 7 2 7 1 7 . 0 7 8 . 7

情

0 . 7 % 5 2 . 7 % 1 . 7 % 3 0 . 7 % 5 . 5

情

1 3

道路輸送機械・船舶

2 5 6 8 4 4 9 4 0 1 4 1 9 . 2 3 2 8 . 2

附

0 . 5

柑

2 1 . 0 % 0 . 7 ' 1 6 3 4 . 9

附

1 4 . 7 % 1 4

電気機械

1 6 9 0 2 3 9 2 2 1 3 2 3 . 2 1 2 1 . 0

附

0 . 4

附

4 2 . 1 % 0 . 8

附

2 8 . 6

附

7 . 1 %

2 2 5 4 9 1 2 5 3 6 8 5 . 5 6 5 1 . 6

附

2 . 1 % 5 4 . 1 % 1 . 4

扮

3 6 . 1 % ‑ 4 5 . 3

情

1 6

木材加工・木製品

3 5 1 5 5 8 0 2 9 3 2 . 2 8 6 5 . 1

附

2 . 8

怜

2 1 2 . 1 % 2 . 5 9 6 2 4 . 5 % ‑ 2 0 7 . 0

情

1 7

パルブ・紙・紙製品

1 6 1 3 4 9 8 4 6 4 6 . 1 0 5 5 . 1

闇

2 . 9

柑

3 3 . 7 %

‑0．

3 % 2 3 . 6 ' l ¥ ‑ 1 5 . 0 % 1 8

印刷複写

1 5 2 3 1 1 1 7 8 8 7 7 . 7 4 4 8 . 7

附

4 . 5

附

2 0 . 7 % 0 . 6

胎

1 2 . 4

怜

1 3 . 0 % 1 9

皮革製品

4 2 0 8 1 2 2 2 5 2 . 9 1 1 1 2 . 5 ' 1 6 1 . 3 ' 1 ( , 2 6 . 6

附

2 . 1 ' 1 6 2 0 . 3 % ‑ 6 2 . 9

附

2 0

織維製品

4 7 1 6 8 7 4 2 6 3 1 . 5 7 1 8 7 . 6 ' 1 6 2 . 7

眉

6 6 . 5 ' 1 ( , ‑ 5 . 8 ' 1 6 2 7 . 1 ' 1 6 ‑ 1 7 8 . 1 % 2 1

衣料品

1 1 0 8 0 6 9 0 7 3 6 . 2 3 8 7 . 3 % 1 . 0 ' 1 ( , 1 0 . 2

情

0 . 2 ' 1 6 0 . 8

情

0 . 5 % 2 2

食料品

1 0 9 4 1 8 2 8 6 6 0 2 2 . 6 2 1 0 0 . 6 ' 1 6 1 . 8 % 1 1 . 5 % ‑ 1 . 1 ' 1 6 6 . 1 % ‑ 1 8 . 9

沿

2 3

飲料

1 3 8 5 3 7 5 8 4 3 5 . 4 7 9 4 . 3

怜

0 . 8

柑

9 . 7 ' 1 6

ー

1 .6 % 5 . 2 % ‑ 8 . 5

沿

2 4

煙草

1 1 9 5 9 2 6 1 0 7 2 . 1 8 1 2 0 . 1

情

0 . 6

附

1 0 . 7

惰

‑ 3 . 0

附

6 . 7 % ‑ 3 5 . 0 % 2 5

建設・土木・改修工事

1 3 1 5 4 3 8 9 1 9 8 9 6 . 7 8 5 . 4

附

0 . 4 % 9 5 . 0 % 0 . 0

賢

1 . 1 % ‑ 2 . 0 %

26 卸売•取引仲介・小売

8 0 1 8 6 8 2 4 1 4 3 1 0 . 2 8 6 0 . 7 % 0 . 9

附

2 8 . 0

附

0 . 3 % 8 . 8 ' 1 6 1 . 2 % 2 7

逼輸通信

6 9 4 0 0 5 6 2 9 5 9 8 . 1 1 5 1 . 6

鳩

2 . 2 % 2 3 . 9 % 0 . 3 % 1 6 . 1 % 5 . 9

附

2 8

金融保険

4 3 0 1 3 3 1 2 5 1 5 7 . 2 7 6 7 . 1

情

1 . 9 ' l ¥ 1 2 . 6 ' 1 6 0 . 1 ' 1 6 8 . 4 ' 1 6 9 . 8

債

2 9

不動産

7 0 4 8 8 5 0 1 1 6 1 7 . 1 1 9 1 . 9

眉

0 . 5 % 7 . 3 ' 1 6 0 . 1 ' 1 6 3 . 3 ' 1 ( , ‑ 3 . 1

賢

3 0

その他の営利サービス

2 1 3 1 1 7 1 2 4 1 8 9 0 5 . 8 3 8 1 . 3

附

2 . 4

眉

3 3 . 8

附

0 . 5 % 1 7 . 4

賢

‑ 3 5 . 5 % 3 1

非利サービス

1 8 8 8 8 5 5 8 4 6 7 4 3 . 1 0 3 8 . 3 ' 1 6 6 1 . 9

情

3 . 3

柑

0 . 1 % 1 . 7 ' 1 6 ‑ 5 . 3 % 3

ロ

1 4 8 3 6 7 8 8 2 2 1 2 5 . 9 5. 2 4 . 7 3 9 . 0 . 1 7 . 0 ‑ 1 1 . 9

債

部門ごとにみると、日本の場合は電気機械の伸びが著しく、その主要因は固定資本形成の増加であったことがわかる。

3

割近くは輸出も貢献したが、民間最終消費はそれよりも小さかった。一般機械や精密機械、及び鉄鋼などもほぼ同様であり、固定資本形成の増加が最も大きな寄与率であった。しかし道路輸送機械・船舶は輸出の寄与が最も大きく、それに民間最終消費が続いていた。サービスでは商業が最も大きく伸びたが、一般にサービスは非営利のものを除いて、民間最終消費の増加による影響が最も大きかった。ところで、このように高い成長を遂げた部門が存在する反面、農業や繊維製品などのように、実質にして

2

倍も増加していない部門も存在している。これらの伸びの低い部門の一般的特徴として、中間投入係数の変化によるマイナス効果が非常に大きいことが挙げられる。

(13)

さて、生産ばかりではなく、就業者増加の要因についても簡単にみておこう。要因分解式は基本的には第 2節の(1)（8)式を応用するが、付加価値率の代わりに、労働投入係数（就業者数／

国内生産額）を用いる。ただし、就業者あるいは雇用者については、日独の正確な比較はできない。日本もドイツもアクティビテイベースのものが作成・公表されてはいるが、日本が副業を含むのに対して、ドイツは主要な職業に関してのみのデータだからである¹⁴⁾。副業を含むことによって日本の就業者数は、国勢調査のデータよりも農林水産業等が多くなっている点に注意が必要であるが、日独それぞれの就業者数の増加要因を大まかに捉える上では問題はないであろう。また就業者数に関しては、ドイツの不動産部門のデータが得られないので、ここでは

1

部門少ない内生

3 0

部門に統合して分析を行っている。

表

3‑4

をみると、ドイツの就業者は

3 0

年間に

2 4 0

万人ほど増えたが、それには、国内生産の増加に関する要因分解とほぽ対応して、民間最終消費、輸出、政府最終消費、固定資本形成といった順に各要因の増加が寄与していることがわかる。しかし労働投入係数の低下、すなわち生産性の上昇による労働節約効果も極めて大きく、また表3‑ 2とは異なり、中間投入係数の変化は全体としてはマイナスの寄与率となっている。

部門別にみると、皮革や繊維製品は民間最終消費の変化がマイナスに作用した例外的な部門であり、この

2

部門では就業者数が減少している。しかしそれ以外の部門では、民間最終消費や固定資本形成、輸出等の在庫変動を除く最終需要の変化は、就業にはマイナスの影響を及ぽしてはおらず、残る中間投入係数と労働投入係数の変化が、就業者数の増減の鍵を握っている。

特にドイツに特徴的なのは、就業者数が

1 0

万人以上増加しているような部門は、中間投入係数の寄与率がプラスであるか、マイナスであるとしても軽微であることが多いことである。化学製品、一般機械、道路輸送機械・船舶、電気機械、その他の営利サービス、非営利サービスなどがこれに該当している。就業者数が最も増加したのは、その他の営利サービスを上回って政府等非営利サービスであった。これが日本と比較してドイツの

3 0

年の大きな特徴の

1

つである。その増加にはもちろん政府最終消費が最も大きく寄与しているが、もしこの非営利部門における増加がなかったならば、就業者数の増加はマイナスか、あるいはプラスであってもかなり少ないものであった可能性が高い。一方、就業者数の減少が多かったのは、農林水産業、繊

1 4 )

ドイツばかりではなく、一般に

EC

諸国等の産業連関表に対応した就業者数には副業は含まれてはいない。国際比較上注意を要する問題である。日本の雇用表やその分析については中島

( 1 9 9 1 )

、

佐藤 ( 1 9 9 8 )等を参照されたい。

(14)

維製品、鉄鋼、衣料品、建設・土木などの部門であり、これらの部門では内需増加のプラス効果に対して、労働投入係数の変化がそれを上回るマイナスの影響を与えている。また、日本と比較して特に大きく異なっているのが、建設・土木部門における就業者数の減少である。

表 3‑4 ：ドイツの就業者数増減の要因分解（寄与率）

％

(1000人）出中間投入労働

t

入

1960年 1990 係数係

1農林

水

産

業

3579 987 5. 6% 4.1% ‑1. 1% 40. 4% ‑24. 4% ‑171. 7% 2

電カ・熱供給・水道

159 233 74 191.5% 25. 8% 21. 9% ‑5. 3% 118. 8% ‑102. 5% ‑150. 1% 3

ガス

14 23

，

140．偶 14. 3% 17. 9'16 ‑4. 7% 51.3% ‑171. 1% 52. 3% 4

石炭・コークス

501 174 ‑327 50. 7% 8. 8% 12. 3% ‑10. 7柑 44. 5% ‑101. 2% ‑104. 3% 5

鉱業・窯業・土石

576 333 ‑243 41. 5% 13. 0% 59. 9'II, ‑5. 2% 98. 9% ‑76. 5% ‑231. 7% 6

原油・天然ガス・石油製品

47 24 ‑23 177. 6% 20.0% 15. 8怜 ‑14. 1柑 78. 7怜 ‑139. 3% ‑238. 7% 7

化学・プラスティック

562 887 325 66.8% 16. 7% 17.8怜 ‑9. 7柑 270. 6% 67. 9怜 ‑330 1% 8

ゴ

ム

製品

113 104 ‑9 873. 8% 74. 5% 163. 4% ‑231. 4% 1293. 4% ‑842. 5% ‑1431. 1% 9

鉄鋼・圧延・金属製品

1467 1049 ‑418 67. 5% 15. 7% 68. 3怜 ‑12. 2椅 211. 9椅 ‑69. 3柑 ‑381. 8% 10

非鉄金属

82 64 ‑18 75. 1% 16. 9% 83. 9附 3. 6% 605. 8% ‑91. 9% ‑793. 5% 11鋳物

製品

225 145 ‑80 62. 9% 11. 6% 37. 0% ‑21. 6% 205. 8% ‑246. 8% ‑148. 8% 12

一般機械・航空機

1100 1341 241 43. 3% 30. 2% 168. 8% ‑12. 9怜 452. 5% 19. 9怜 ‑601. 9% 13

道路輸送機械・船舶

607 1033 426 112.1% 7. 3% 37. 5% 2. 5% 217. 4椅 6. 9% ‑283. 8% 14

電

気

機械

901 1159 258 85. 1% 15. 2% 179. 5% 5. 3% 433. 9% 90. 5% ‑709. 6%

15 精密光学機械•その他 297 311 14 933. 8怜 143. 5% 159. 5怜 ‑434.2% 1205. 5% 348. 1怜‑2256. 3% 16

木材加工・木製品

597 399 ‑198 142.0% 9. 6'16 83. 4% ‑16. 3% 106. 5% ‑40. 7% ‑384. 5% 17

パルプ・紙・紙製品

222 188 ‑34 248. 1% 67.1% 64. 1% ‑2. 1% 616.0% ‑93.1% ‑1000.1% 18印刷複写 281 313 32 486. 8船 181. 5% 90. 5% ‑17.1% 394. 2% ‑270. 0% ‑765. 9% 19皮革

製品

271 65 ‑206 ‑45. 3附 3.6% 1. 3% 5. 6% 19. 1% ‑23. 0附 ‑61.3% 20繊維

製品

695 233 ‑462 ‑2.3% 3. 7% 4. 7% 3. 8% 68.2% ‑48. 9% ‑129. 2% 21衣料

品

589 230 ‑359 25. 5% 7. 1% 1. 2% ‑8. 2% 34. 5% ‑12. 0怜 ‑148. 1% 22食料

品

769 702 ‑67 617. 1% 46.5% 17. 9% ‑33. 9% 386. 7% ‑61. 1怜‑1073. 4% 23飲料 110 84 ‑26 240. 6% 12. 6% 14. 1% ‑41. 7% 90. 3陥 ‑74. 0% ‑341. 8% 24煙草 79 15 ‑64 47. 7% 1. 5% 2. 7% ‑3. 6% 20. 6% ‑18.0% ‑150. 7% 25

建設・土木・改修工事

2140 1937 ‑203 81. 9% 53.4% 515. 3% ‑1. 6'11i 36. 2% 3. 6% ‑789.閻 26 卸売•取引伸介・小売 3406 4037 631 494. 8% 37. 5柑 72. 2% ‑8. 6% 167. 9% ‑52. 3% ‑‑611. 6% 27運

輸

通信 1423 1536 113 1082. 0% 116. 0% 134. 7怜 ‑21. 5怜 716. 3% ‑18. 8% ‑1908. 7% 28

金

融保険 378 884 506 233. 8% 13. 0% 5. 9% ‑0. 8% 19. 7% ‑6. 4% ‑165. 3'16 29

その他の営利サービス

2020 4433 2413 75. 0% 15.1% 4. 4怜 ‑0．6% 18.1% 72. 3% ‑84. 4% 30

非営利サービス

2860 5556 111. 5% 2.0% ‑0. 2% 5. 6% 2. 5% ‑43. 4%

ロ 26070 2. 2 4. ‑1

次に表 3‑5 は、日本の就業者数の変化を同様に要因分解したものであるが、ドイツと比較して全体の増加数が著しく多かったことが目立っている。やはり国内生産の増加の要因分解とほぼ同様に、民間最終消費、固定資本形成、輸出の順にプラスの効果が大きく、それに中間投入係数や労働投入係数のマイナス効果が作用した形である。ドイツと比べ、固定資本形成の増加による寄与率が著しく高く、鉄鋼や建設・土木が就業者数を減少どころか大幅に増加させることができたのは、ひとえにこの効果によるといっても過言ではない。また道路輸送機械・船舶部門では、ドイツと同様に、輸出の増加が就業者数の増加に最大の貢献をしているが、その他の機械類ではドイツとは異なり、輸出よりも固定資本形成の増加の方が寄与率が高かった。

サービスでは、非営利サービスよりもその他の営利サービスや商業などの方が就業者の増加数

が多かったが、それには民間最終消費の増加が大きく寄与している。一方、農林水産業や繊維

製品などでは、就業者数はドイツよりも大幅に減少したが、それには労働投入係数の低下だけ

(15)

ではなく、中間投入係数の変化によるマイナス効果もかなり大きかったことがドイツと比べての特徴である。

表

3‑5

：日本の就業者数増減の要因分解（寄与率）

1凪林水

3ガス

4石炭・コークス

6原油・天然ガス・石油製品

7化学・ブラスティック

8ゴム製品

9鉄鋼・圧延・金属製品

10非鉄金属

11鋳物製品

12＿般機械・航空機 13道路輸送機械・船舶

14電気機械

16木材加工・木製品 17パルプ・紙・紙製品

18印刷・複写

19皮革製品

20繊維製品

21衣料

22食料

, i

g 芦 :

25建設・土木・改修工事 26 卸売•取引仲介・小売

27逼輸・通信

28金融・保険

29その他の営利サ＿ビス

30iF営利サービス

1~

2 5 4 4

6 1 7 5

8 1 2 9

0 3 9 1

5 6 6 9

2 8 0 1

5 5 8 0

2 6 5 9

7 7 4 6

8 1 6 7

3 3 7 7

7 7 4 1

2 5 6 4

2 8 3 1

5 8 1 1

3 1 2 2

5 0 9 4

9 3 3 1

3 1 8 1

4 1 1

2 87 8 6 44 1 7 68 8 0 25 2 8 74 4 2 59 0 7 82 1 1 09 3 6 24 3 4 49 8 8 77 4 2 58 0

7

1 1 3 6 1 3 18 92 83 24 70 45 10 10 67 59 23 1

疎

l i

蹟闘

W

作乃條乃乃聞蒻闘闘魏乃腺鳴鵡鵡條松郎疎郊

％乃

W

6 9 7 3 2 2 1 3 4 4 5 6

盟

6 6 3 1 4 9 7 1 5 6 5 6 8 0 1 6 7 1 9 7 6 5 0 2 6 3 6 0 8 1 8 5 8 8 6 1 3 9 6 9 4 2 7 1 姐

1 9 9 2 0 3 1 3 3 0 7 1 9 4 1 3 9 3 2

6 5 1 9

匈沼ー

4 62 T

6 51 4

喝

8 0 1 0

0 7 9 8

8 1 3 7

2 5 1 8

7 3 9 6

4 9 6 9

2 3 8 5

2 0 屯

1 3 1 1

0 0 7 3

3 8 2 5

5 6 3 1

面

の 1.7暦形成63.2賢 21.3'16 357.9% 11. 2'16 106. 8% 4. 7附 161.0% 10. 6% 1357. 3% 178. 3昂 3022.1% 11.7附 135.4情

69. 7怜 2821.1% 4.5'l¥466. 8柏

49.2附 5692.6惰

14. 5% 2050. 2椅

4. 2'li 570. 1怜

2. 0'16 124. 3怜

1. 9% 384. 3% 20.2% 710.3情

8. 4島 822.7% 24. 9昂 366.1% 13. 5暦 79.6賢 49. 1附 1293.1怜

1. 5賢 49.3附 5. 6篇 80.3暦 3. 6情 28.1% 16. 0% 281. 3% 0. 9% 18. 8怜 1. 2闇 347.4柏 3.2情 143.4扮 10.4附 155.4% 6. 2附 37.7% 2.8沿 43.5賢 129. 7% 8. 0% 24. 7%289.

動松鶉郊祁汎疎乃侃

w

汎郎松乃蹄鵡闘鵡魏既乃鶉既魏汎郎汎魏乃 9且

可ぃ梵 t a

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0 m

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8 1 6

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閤磁爵盟ぶ面塁塁塁盟盟盟品累盟需．

2

‑ 1 1

‑ 4

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︱︱入鵡汎

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g

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W

鶉郎條邸邪閻

投り眺梵閑見盈乱翌翌船位危 t

月 5

翌盆盈訊

2‑

0 4 1

‑ 1 1 3 0 2 4 1 8 9 4 6 1 4 1

︱

‑ 2 2

‑ 7 1

‑

︱

‑ 2

‑

間

侃聞鶉鶉鵡誂

W 0 1 6

郎乃

" 8 1 6

闘札鶉

w

4 1 6

郎闘鵡樟汎 5 1 6 乃郎g

汎條

％筏

％

品ほ呵需滋醤塁塁盟詈唱

a 占

＂よ悶芍

n

1 4 3 1

さて、このように

3 0

年にわたるドラスティックな構造変化を伴う成長の結果、ドイツと日本の生産や付加価値、就業の構造はどのように変化したか。表

3‑6

がその要約である。

まず日独ともにこれら

3

つの構成比が低下している部門に、農林水産業、ガス、石炭、鉱業・

土石、原油•石油製品、ゴム製品といった基礎資材やエネルギ一部門、鉄鋼、非鉄金属、鋳物製品などの金属加工部門、木材、パルプ、皮革・繊維製品、食料品、飲料、煙草等の製造業部門を挙げることができる。特に農林水産業の低下が著しく、日本では

1 9 6 0

年に付加価値総額の

1 3 . 1

％を占めていたが、

3 0

年間に

1 0

％以上低下し、

1 9 9 0

年には

2 . 5

％となっている。就業構成でみても、日独ともに劇的ともいえる変化であった。高度成長の花形産業であった鉄鋼・金属関連部門においても、日本の就業者を除いて、すべての割合が低下している。

逆に日独ともに比重が高まったのが、化学、一般機械・事務機械、道路輸送機械・船舶、電気機械などの機械製品部門、金融・保険、不動産、その他の営利サービス、非営利サービスなどの部門である。そのうちで特に非営利サービスは、ドイツでは就業構成でみて

1 9 . 5

％という

(16)

表 3‑6

：生産・付加価値・就業構造の変化

( 1 9 6 0 ‑ 1 9 9 0

年）

1

2 電力•水道・熱供

3ガス

4石炭・コークス '

6原油・天然ガス・石油製品

7化学・プラスティック 8ゴム製品 9鉄鋼・圧延・金属製品

10非鉄金屈

11鋳物製品

12一般・事務機械・航空 13道路輸送機械・船

14電気機

15 精密・光学機械•その

16木材加工・木製品 17パルプ・紙・紙製品1

18印刷・複

19皮革製

20繊維製

且 : :

g 芦

25建設・土木・改修工 26 卸売•取引仲介・小

27運輸・通匡

28金融・保

29不動

30その他の営利サービス

31非営利サービス

32ム_ロ

注）不動産の

祁

w

g

戟閻統四郎W 郊乃汎

g

乃

g

郎汎四偶潤代郊

g

戟 2 000001020022211010112009053 既

g

践牡

w

乃闘

w

筏代汎れ祁汎代茂筏俄郎腺汎汎諜汎汎

w

g g

汎

g

000101020021112000312006442

以％

"

a"

％胎

％％

％％と%

%％とは

% 2

%％ a"

以a

"

a

816211472576114712885318241 000103030043411010002006453

的

w

的践れ汎代的汎鶉郊汎闘

w

漑

％

w g

乃汎戟代蹟筏内既代

001202050042312011222008351

H

汎

H

践競腺疎腺け疎筏戟

g g

乃腺洲内的競闘蒻既代代聞既

200102030042310010001009381

1 1 汎汎g

聞綿媒條魏魏的魏汎乃

w

汎g閻W

郎祁汎

W

祁汎闘魏腺鶉

2012120400322111102022161715

汎汎蹟祁汎

％汎的汎既腺腺

g g

聞茂媒内鵡祁媒的腺乃乃乃乃乃

2001130300434010000010050500

1 1 汎乃邸媒践既作

⑱ 汎郊腺鶉

g

郊汎鶉

w

鶉郊

w w

郎

％邸蒻汎鋭鶉

2012130600323010102131172604

脱筏胡代

H

践代乃践

4

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4

鶉内課

w

脱腺筏競胡

H

践代闘乃

1001140500554101100030009635

祁郊

⑱ 戟汎

w

鉗乃惰鶉

w

汎的汎桟茂偶郊的鶉札作茂

H

乃鵡内魏

1011140810433221104071086422

g

闘魏祁祁的汎四乃祁既腺内眈汎W

％筏鶉的偶乃鵡甜腺既乃蹟

12001150500554011000040057436

年符内魏訊百岱悶悶

g g i w g g g g

郎ィ

丘

42tt22401ot433ottlt311tt6&4t.

7. 7% 15. 6% 8. 1% 20. 4% 11.0% 19.5% 7.3% 9.2% 00. 0% 1 00. 0% 1 00. 0% 1 00. 0%

高率に達しており、その他の営利サービスも日本で就業者の

20.4%

、ドイツでは付加価値の

1 6 . 6

％にもなっている。

日独で違いがみられるのが、電カ・水道・熱供給、印刷・複写、建設・土木、卸売・小売、

運輸・通信などの部門である。そのほとんどが、ドイツで構成比が低下しているのに対して、

日本では上昇しているという相違である。たとえば建設・土木は、ドイツでは生産・付加価値・

就業ともに

1 2

％程度低下しているが、日本では

2 3

％上昇している。最も大きな変化は日本の卸売・小売部門で、生産や付加価値では

2 2.5

％程度であるが、就業者でみて

6 . 5

％も上昇し、

1 9 9 0

年には最も構成比の高い部門となっている。

4 . 1 9 9 0

年の日独経済

本節では、第3節でみた日独経済の成長の結果、第2節のマクロ経済構造や付加価値額の格差は

3 0

年後にどのように変化したかを検討する。

図

3‑2

の

1 9 9 0

年のマクロ投入産出図をみると、国内生産額や総需要・供給において、日本はドイツを上回ったばかりか、約

2

倍にも達していることがまず目につく。そして、ドイツは

(17)

図 3‑2: ドイツと日本のマクロ投入産出図 ( 1 9 9 0 年）

【ドイツ： 1 9 9 0 年】（単位： M i l lDM) 中間投入 2,383,520 粗付加価値 2,273,490

（中間投入率 5 1 .2 % ) （付加価値率 48.8% )

財貨の中間投入サービスの雇用者営業減価

中間投入所得余剰償却

純間

接税

56.3 % 4 3 . 7 % 57.9 % 24.3% 1 3 . 3 % 4.5%

国内生産額 4,657,010

財貨 5 1 .3 % サービス 4 8 . 7 % 総需要・総供給 5,252,790 （輸出率 1 3 . 5 % ：輸入率 1 1 .3 % )

国内需要 4,544,320

中間需要 52.5% 国内最終需要 47.5%

財貨部門によるサービス部門民間最終政府最固定資

在庫

中間需要中間需要消費支出終消費本形成

変動

60.9 % 3 9 . 1 % 5 6 . 7% 20.6% 22.2% 0.6%

【日本： 1 9 9 0 年】（単位： M i l lDM; 1 DM=89.6 Yen) 中間投入 5,062,543 粗付加価値 4,783,579

（中間投入率 5 1 .4 % ) （付加価値率 48.6%)

財貨の中間投入サービスの雇用者営業減価純間

中間投入所得余剰償却

接税

60.4% 39.6% 54.2% 2 5 . 7% 1 4 . 7% 5.5%

国内生産額 9 , 8 4 6 ,1 1 2

財貨 54.3% I ^サービス ⁴ ⁵ ^.7%

総需要・総供給 1,0357,655 （輸出率 5.2% ：輸入率 5 .0 % ) 国内需要 9,823,260

中間需要 5 1 .5% 国内最終需要 48.5%

財貨部門によるサービス部門民間最終政府固定資

在庫

中間需要中間需要消費支出消費本形成

変動

6 6 . 1 % 33.9% 57.8% 9.0% 32.6% 0.6%

輸入 595,780

輸出 708,470

輸入 5 1 1 , 533

輸出 534,395

中間投入率が 1960 年とさほど変化してはいないのに対して、日本では 30 年間に低下し、逆に

付加価値率が大幅に上昇した。今やマクロ的にみるならば、日本とドイツはこの点に関しては

ほとんど差はないといってよいだろう。中間投入に占める財貨の割合は、 1960 年当時は日独と

(18)

もに

7 0

％を超える高率であったが、その後サービスの割合が増え、未だ日本の方が高いものの財貨は

6 0

％前後となっている。付加価値では、日独ともに雇用者所得の割合が増え、

5 0

％を上回った。その分営業余剰の割合は圧縮された形で、特に日本では

1 5

％も低下し

2 5 . 7

％となった。

減価償却の割合は、日独ともに

3 0

年間で上昇しているが、ドイツよりも日本の方が高く、

1 9 9 0

年の日本では

1 4 . 7

％であった。輸出入に関してだけは、依然ドイツの方が日本よりも絶対額が多く、したがって総需要・総供給に占める輸出入割合で定義される輸出入率は、日本の倍以上の高率であった。日本も

1 9 6 0

年とは異なり、輸出総額が輸入総額を上回っている。総需要のうち輸出以外の国内需要は、中間需要と最終需要とに分かれるが、その割合も

1 9 6 0

年と異なり日独で大差なくなった。しかし中間需要、最終需要それぞれの構成には相違があった。中間需要に関しては、財貨部門による中間需要の割合が

1 9 6 0

年より下がったとはいえ、日本では

66.1%

に達しており、依然ドイツよりも 5％程度高く、逆にサービス部門による割合が低かった。国内最終需要については、民間最終消費支出の割合はほぼ同率であったが、ドイツは政府最終消費支出の割合が

2 0

％を超えており、その分、固定資本形成の割合が低く、日本よりも

1 0

％も低かった。

3 0

年間の経済発展の後のマクロ経済構造は以上のように変貌しており、そのなかで中間投入率や雇用者所得率などのように日独が接近したものもあれば、財貨率や輸出入率などのように依然格差のあるものもあった。では生産や付加価値総額の日独逆転後、付加価値でみた経済格差はどのような要因に基づいているのであろうか。やはり (8)式の要因分解で示したものが表

3‑7

である。

まず付加価値額全体としての格差は、

1 9 9 0

年にはドイツは日本の

4 7

％であったが、これに大きく寄与したのが民間最終消費であった。もちろんこれには人口の相違も大いに関与している。

1 9 6 0

年とは異なり、

1 9 9 0

年の日本の人口は

1

億

2 , 3 2 5

万人であったのに対して、

1 9 9 0

年産業連関表が対象としている旧ドイツ連邦領（旧西ドイツ）は

6 , 3 2 5

万人に過ぎなかった。この

2

倍近く異なる人口の消費需要の相違は大きい。いずれにしても付加価値総額の相違の約

5 6

％は、

民間最終消費の相違によって説明される。しかし約

3 9

％で

2

番目に大きく寄与しているのは固定資本形成であり、輸出が

2

番目に大きな寄与率であった

1 9 6 0

年とは大きく様変わりしている。この

2

つの要因の寄与率が圧倒的に高いため、格差はほとんどこの

2

要因だけで説明できるほどであるが、輸出や政府最終消費はドイツの方が多いために、これらの要因は格差を縮小する方向に作用している。また、中間投入率や付加価値率の相違も格差拡大に寄与はしている

ドイツ産業連関分析論