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急速に少子高齢化が進み人口減少期に入っている日本経済にとって、経済全体に占めるシェアが大きいサービス産業の生産性向上は重要な課題である。しかし、規制緩和などの政策や企業が行うIT化などの経営改革による影響を産業別に定量的に計測することは困難であり、その背景にはデータ制約に加えて産業分類上の問題があると考えられる。後者の問題に関しては、需要・供給両面における産業特性の差違を十分に考慮し日本標準産業分類を再構成した新たな分類を構築することで改善が可能だろう。
本研究は、Franco Malerbaが示したセクトラル・システムズ・オブ・イノベーションを基に産業特性の差違を考慮した新たなサービス産業分類の構築を行うことを目的としている。
最終年度である平成23年度は、前年度に実施した非製造業636業種に関連する代表的文献、業界紙および業界誌の電子情報化に加えて、同電子情報等から抽出した業種キーワード(特定業種固有の用語)を用いて日経全文記事データ(1990年～2010年)を業種別に分類し約6.5ギガバイトの文字データプールを構築した。同データを分析対象としてテキスト解析ソフト「ttm」を用いてテキスト・マイニングを行い、イノベーションファクター(「技術の親和性の強弱」、「顧客特性」、および「業界内での制度的制約の強弱」)に関連するキーワードの出現率を業種別に算出した。
この算出結果を用いて、「需要特性」を勘案した上で日本標準産業分類細分類のグループ化(セクター化)を試みた結果、必ずしも、同じ大分類または中分類に属する細分類業種が同様のイノベーションファクターを有するとは限らない(すなわち日本標準産業分類大分類および中分類においては、異なるイノベーションファクターを持つ業種が混在する)ことが確認された。さらに、同出現率の変化を時系列で計測したところ、同セクターの境界が可動(セクター内の業種構成が変化)することが確認された。
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