| 研究課題/領域番号 |
19K01584
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07030:経済統計関連
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
鈴木 通雄 東北大学, 経済学研究科, 准教授 (40580717)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 雇用者被用者マッチデータ / 生産性 / 生産性分析 / 労働市場分析 / 労働需要分析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、雇用者被用者マッチデータに収録される事業所の生産・費用関連のデータと従業員の労働時間、教育水準、職業等の詳細な情報を活用して、事業所レベルの生産関数の推定を行う。さらに、その推定結果をもとに日本経済、特に製造業における集計生産性成長率の要因分解を行い、事業所レベルでの労働力調整の効率性を分析する。
本研究の貢献点は、ミクロレベルでの生産性分析では、通常、従業員数や給与支払総額に限定される労働関連の情報を大幅に拡充することにより、労働の生産性や経済全体での労働力調整の効率性をより詳細に分析する点にある。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、製造業事業所の出荷額、従業員数等の情報を収録する工業統計調査と、従業員の詳細な属性情報を収録する賃金構造基本統計調査の個票データを接合し、より詳細な生産性分析を可能にする雇用者被用者マッチデータを構築した。接合率は2006年から2014年にかけて比較的高い水準を示した。生産関数推定では、事業所間の生産技術の異質性を考慮する有限混合モデルのノンパラメトリック識別の条件を確認し、最尤推定法を提案した。工業統計調査の個票データを用いた推定の結果、同一産業内の事業所間で生産関数に大きな異質性が存在することが確認され、その異質性を無視すると生産性成長率の推定にバイアスが生じることが指摘された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、工業統計調査と賃金構造基本統計調査の個票データを接合し、詳細な生産性分析を可能とする雇用者被用者マッチデータを構築した。生産関数推定では、事業所間の生産技術の異質性を考慮した有限混合モデルを用い、より正確な生産性推定を実現した。科学的意義としては、生産性分析の精度向上が挙げられ、社会的意義としては、精確な生産性分析が様々な政策設計に寄与することが期待される。
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