世界金融危機の後、一部の国々は長期的停滞に対処するため、研究開発(R&D)への支出を増やしました。本コラムでは、このR&D規模の拡大が日本やその他の先進国の生産性成長をどの程度支えたのかを検証します。過去10年間では、それ以前の10年間と比べて、これらの国々の多くでR&D効率が低下していると論じています。このことは、R&D支出を増やすだけでは成長を促すには不十分であり、各国は慎重に選んだ分野において、イノベーションと協力を支えるためにさらなる取り組みを行う必要があることを示唆しています。
世界金融危機後の米国における長期的停滞は、頻繁かつ活発に議論されているテーマです。需要面では、Summers(2015)が、この停滞から回復する手段としての財政政策の役割を強調しました。一方、供給面では、学術経済学者が長期的な潜在成長率や生産性成長の鈍化に注目してきました。Brynjolfsson and McAfee(2014)やAghion et al.(2019)が示した楽観的な見方は、技術進歩から生まれる新しいサービスの品質が適切に計測されないことで、生産性成長の伸び悩みが見かけ上生じているというもので、1980年代のソロー・パラドックスに類似しています。Gordon(2016)が示した悲観的な見方は、情報通信技術の革命によってもたらされた生産性成長の加速はすでに終わったというものです。Bloom et al.(2019)もまた、研究開発(R&D)の効率低下が生産性成長の鈍化を招いていると主張しています。
典型的な内生的成長モデルでは、全要素生産性(TFP)の成長率は次のように表されます。
式(1)では、通常、R&D効率は一定であると仮定します。しかし、Bloom et al.(2019)は、半導体、農業、新規分子実体などのいくつかの技術進歩分野において、R&D効率が低下していることを示しています。
日本のR&D効率
Bloom et al.(2019)に続き、本研究では、Japan Industrial Productivityデータベースと EUKLEMSデータベース(Miyagawa and Ishikawa 2019)を用いて、1995年から2015年までの20年間について、産業レベルでR&D効率を測定しました。本研究から得られた主な知見は2点です。第一に、日本の製造業では、上記の式に従って正のR&D効率が見られます。第二に、日本の製造業におけるR&D効率の低下は、他の先進国に比べて緩やかです。一方で、情報サービス産業では、日本においてR&D効率の大幅な低下が見られます。
標準的な成長モデルでは、R&D効率は一定かつ正であると仮定されます。Japan Industrial Productivityデータベースを用いて、図1では各製造業産業のTFP成長率と有効R&D支出をプロットしています。上記の式における研究者数に相当する有効R&Dは、R&D支出を賃金率で割ったものとして測定されます。図1の正の傾きは、R&D効率が正であることを示唆しています。測定期間を2つの小期間に分けており、第1期は1995年から2005年まで、第2期は2006年から2015年までです。第2期の傾きは第1期とほぼ同じように見え、日本の製造業においてR&D効率がまだ低下していないことを示唆しています。
図1 TFPと有効総R&Dの関係
図1では、有効総R&D支出を用いていますが、これはTFP成長率と総R&D支出がマイナスの場合に、負のR&D効率を生じさせる可能性があります。しかし、有効総R&D支出を、R&Dストックの変化として測定される有効純R&D支出に置き換えると、負のR&D効率が生じる可能性は低下します。これは、R&Dストックの減少によって生じるマイナスの純R&D支出が、マイナスのTFP成長率と同時に存在し、正のR&D効率を生み出すためです。図2は、TFP成長率と有効純R&D支出の関係を示しています。図2でも正の傾きが見られ、正のR&D効率を示しています。しかし、測定期間を2つの小期間に分けると、図1とは異なる結果が得られます。図2では、第1期の傾きが第2期よりも急であり、日本の製造業においてR&D効率が最近低下していることを示唆しています。
図2 TFPと有効純R&Dの関係
他国との比較
EUKLEMSデータベースを用いて、測定対象を他の先進国に拡大しました。測定結果は表1に示しています。図1および図2と同様に、標本期間を1996年から2005年までと2006年から2015年までの2つの期間に再び分けています。ただし、ドイツ、英国、米国の開始年は、日本およびフランスとは異なります。ドイツ、英国、米国の開始年はそれぞれ1997年、1999年、2000年です。製造業に加えて、情報サービス産業におけるR&D効率も測定しています。
表1 R&D効率の測定
表1の出力値は、第1期に対する第2期のR&D効率の比率を示しています。値が1未満の場合は、R&D効率が最近低下していることを示します。表1は、TFP成長率と有効総R&D支出のデータを用いた場合、すべての国の製造業において、第1期から第2期にかけてR&D効率が低下していることを示しています。日本は、これらの先進国の中でR&D効率の低下率が最も小さくなっています。一方、米国の製造業におけるR&D効率の低下率は最も大きくなっています。しかし、TFP成長率と有効純R&D支出のデータを用いてR&D効率を測定すると、日本と米国の両方でR&D効率が上昇していることがわかります。これらの結果は、両国において第2期にR&D資産の蓄積が大幅に鈍化したことを示唆しています。英国の場合、N.A.は、TFP成長率が正であるにもかかわらず、R&D資産の成長がマイナスであるため、負のR&D効率を意味します。
情報サービス産業の場合、日本では第2期のこの産業のTFP成長率がマイナスであるため、TFP成長率と有効総R&D支出によって測定されるR&D効率の変化を推定することはできません。ドイツを除く他の先進国では、第2期にR&D効率が低下しました。しかし、日本では、R&D効率の構成要素である両方の要因がマイナスであるため、TFP成長率と有効純R&D支出によって測定されるR&D効率の変化を推定することができます。日本のR&D効率の低下率は、第2期に大幅に鈍化したことがわかりました。他の先進国では、情報サービス産業におけるR&D効率の低下率は、製造業よりも小さくなっています。その結果、日本は他の先進国と比べて、R&D効率の低下のパターンが異なっています。
上記の測定では、R&D効率に影響を与える他の要因は考慮していません。情報通信技術への投資や流動性・資産比率がR&D効率に寄与すると予想していますが、計量経済学的研究では、この仮説を裏付けることはできませんでした。
政策的含意
先進国の政府は、生産性成長を向上させるためにR&D支出を増やしてきました。しかし、本研究は、R&D効率が低下している状況において、R&D支出を増やすだけでは生産性成長に十分ではないことを示しています。特に日本では、政府の財政赤字が巨額であるため、R&D効率の低下は深刻な問題です。進行中のR&D効率の低下を反転させるために、2つの提言があります。研究部門については、政府や研究機関が、いくつかの研究分野において国際協力を促進すべきです。ビジネス部門については、企業はオープン・イノベーションを活用すべきです。つまり、企業が社外で生み出されたイノベーションを活用して新製品や新工程を生み出すことを意味します。そうでなければ、日本は科学のすべての分野で米国や中国と競争することができなくなるでしょう。米国のクリントン政権が情報通信技術の革命を優先して超伝導超大型加速器(SSC)計画を中止したように、日本も近い将来、研究分野を慎重に選択していくべきです。
