2023 年度研究成果報告書

雇用者被用者マッチデータを用いた生産性分析

研究課題

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研究課題/領域番号	19K01584
研究種目	基盤研究(C)
配分区分	基金
応募区分	一般
審査区分	小区分07030:経済統計関連
研究機関	東北大学
研究代表者	鈴木通雄東北大学, 経済学研究科, 准教授 (40580717)
研究期間 (年度)	2019-04-01 – 2024-03-31
キーワード	雇用者被用者マッチデータ / 生産性
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。
自由記述の分野	マクロ経済学
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。