情報技術の変革を踏まえた我が国経 済の産業構造及び

平成２７年度産業経済研究委託事業
情報技術の変革を踏まえた我が国経
済の産業構造及び就業構造の将来動
向に関する調査
報告書
平成２８年３月
1
2
目 次
はじめに ................................................................................................................................... 4
第 I 章 マクロ経済モデルの構築とシミュレーション .............................................................. 5
1.
2.
3.
4.
5.
マクロ経済モデルの概要 ................................................................................................... 5
モデルの改良・再検討 ....................................................................................................... 8
シミュレーションのケース設定....................................................................................... 12
シミュレーション結果の概要 .......................................................................................... 16
参考：JIP データベースにおける TFP 推計の概要 ........................................................ 21
第 II 章 産業構造・就業構造・職業構造の見通し ................................................................. 24
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
第 4 次産業革命が産業分野に与える影響の仮説 ............................................................. 24
産業別実質国内生産額等 ................................................................................................. 26
産業別名目付加価値額等 ................................................................................................. 27
産業別の従業者数 ............................................................................................................ 28
職業別の従業者数 ............................................................................................................ 30
産業別のデフレータ（名目／実質）の推計結果 ............................................................. 33
産業別の労働生産性（名目付加価値額／従業者数）の推計結果 .................................... 35
第 III 章 研究会の実施.......................................................................................................... 38
1.
2.
研究会の構成.................................................................................................................... 38
研究会の開催経緯 ............................................................................................................ 38
参考資料 1 マクロ経済モデルシミュレーション結果 ............................................................ 40
参考資料 2 産業構造・就業構造・職業構造に関する参考図表 .............................................. 43
3
はじめに
世界的に、モノのインターネット化（IoT）、ビッグデータ、人工知能といった情報技術進
歩が急速に進み、破壊的イノベーションによる「第 4 次産業革命」とも呼ぶべき大変革が進
みつつある。このような状況にあって、IoT、ビッグデータ、人工知能等の発展がどのよう
な経済・社会的インパクトをもたらし、これに向けて我々はどのような対応を取っていくべ
きかについて、定性的のみならず、定量的に検証し、戦略的に対応することが不可欠である。
本調査では、以上の目的のため、IoT、ビッグデータ、人工知能等の発展がどのような経
済的・社会的インパクトをもたらし、これに向けて我々がどのような対応をとっていくべき
かについて、定量的に検証することを目的とした。
本報告書は、構築したマクロ経済モデルの構造や、少子高齢化や人口減少の動向を想定し
た場合の日本経済の絵姿のシミュレーション、マクロ経済のシミュレーションを前提として、
産業構造・就業構造・職業構造がどのように変化するかを一定の前提の下でシミュレーショ
ンしている。
本報告書の作成にあたって資料収集の面などでご尽力を頂いた多くの方々に深く御礼を
申し上げるとともに、本調査の研究結果が、今後のあるべき経済産業政策の一助となれば幸
いである。
平成 28 年 3 月
三菱 UFJ リサーチ＆コンサルティング株式会社
政策研究事業本部 経済・社会政策部
4
第 I 章 マクロ経済モデルの構築とシミュレーション
本章では、マクロ経済モデルの概要と、外生変数を変化させた場合の影響についてのシミュレーショ
ン結果をご報告したい。
1.
マクロ経済モデルの概要
弊社が平成 23 年度に経済産業省委託調査研究で使用した（「アジア大の産業構造を踏まえた日本経済
の将来動向に関する調査研究」
）マクロ経済モデルの基本枠組みを用いて、モデル改良を行った。
各種施策の効果を織り込む場合には、消費、投資、輸出といった総需要が総供給と関係を持ちながら変
動することが必要である。以上から、長期的な GDP の経路は生産関数から得られる潜在 GDP からの制
約を受けるものの、短中期的な変動は総需要の動きで決まるという形（需給調整型）でモデル化を行う。
図表 1-1 基本枠組みとするマクロ経済モデルのフローチャート
マクロ（支出）
実質ＧＤＰ
名目ＧＤＰ
実質民間最終消費
国民所得
マクロ（所得）ブロックから
輸出入物価
交易利得
実質家計可処分所得
海外からの要素
所得の純受取
実質資本コスト
対外純資産
実質民間企業設備投資
対外資産利回り
実質民間住宅投資
物価上昇率
実質政府支出
名目政府消費支出
：内生変数
名目公的固定資本形成
実質輸出
実質輸入
潜在GDP
供給・雇用ブ
ロックから
相対価格
5
：外生変数
図表 1-1 基本枠組みとするマクロ経済モデルのフローチャート（続）
マクロ（所得）
税収弾性値
名目ＧＤＰ
間接税
消費税
固定資本
減耗
消費税以外の間接税
物価上昇率
混合所得
国民所得
実質民間企業固定資本残高
賃金・俸給
雇用者報酬
実質民間企業設備投資
社会保障企業負担
マクロ（支出）ブロックから
社会保障ブロックから
営業余剰
家計可処分所得
：内生変数
社会保障給付・負担
社会保障ブロックから
：外生変数
家計直接税負担
供給・雇用
GDPギャップ
潜在ＧＤＰ
実質ＧＤＰ
マクロ（支出）ブロックから
潜在的就業人口
完全失業率
労働力人口
構造的・摩擦的失業率
就業者数
労働時間
実質民間企業資本ス
トック
マクロ（支出）ブロックから
技術知識ストック
R&D投資
：内生変数
稼働率指数
：外生変数
ＴＦＰ成長率
6
図表 1-1 基本枠組みとするマクロ経済モデルのフローチャート（続）
社会保障
マクロ（支出）ブロックから
マクロ（所得）ブロックから
介護
医療
年金
賃金上昇率
名目ＧＤＰ
静態費用伸び率
マクロ（支出）ブロックから
物価上昇率
名目ＧＤＰ
国民医療費
介護費計
医療保険料
介護保険料
医療公費負担
介護公費負担
一定比率
医療給付
介護給付
国庫負担
その他（雇
用保険等）
年金保険料
年金給付
社会保障負担
マクロ（支出）ブロックから
名目ＧＤＰ
社会保障給付
その他保険料
その他公費負担
国庫負担合計
：内生変数
その他給付
：外生変数
財政・国民負担
マクロ（支出）ブロックから
社会保障ブロックから
医療・介護給付
名目ＧＤＰ
税収弾性値
家計直接税
現実最終消費
（国・地方・社会保障基金）
直接税収
（国・地方）
個別的非市場財・サービ
スの移転
法人直接税
消費税収
その他間接税収
社会保障負担
現物社会給付
間接税収
（国・地方）
（社会保障基金）
一般政府公的固定資本形
成
現実社会負担
（社会保障基金）
公的企業設備投資・公的部
門住宅投資（外生）を加えて
マクロ（支出）ブロックへ
名目公的固定資
本形成
（国・地方・社会保障基金）
その他歳入
（財産所得受取、
帰属社会負担、経
常・資本移転）
歳入計
（国・地方・社会保
障基金毎に集計）
現金による社会保障給付
（社会保障基金）
年金給付
社会保障基金への純公的
負担（国・地方）
社会保障負担
その他歳出（国・地方・社
会保障基金）
歳出計
（国・地方・社会保
障基金毎に集計）
受取利子
基礎的財政収支
名目政府消費
（国・地方・社会保障基金）
社会保障ブロックから
支払利子
マクロ（支出）ブロックへ
社会保障ブロックから
：内生変数
：外生変数
財政収支
（出所）三菱ＵＦＪリサーチ＆コンサルティング「平成 23 年度総合調査研究「アジア大の産業構造を踏
まえた日本経済の将来動向に関する調査研究」（経済産業省委託調査））
（2012 年）
、三菱ＵＦＪリサーチ
＆コンサルティング「平成 26 年度総合調査研究「マクロ経済モデルによる中長期の経済成長予測に関す
る調査研究」
（経済産業省委託調査）
（2014 年）
7
2.
モデルの改良・再検討
(1) 推計期間
平成 25 年度国民経済計算確報値（2013 年度までのデータ）を基礎に据え、GDP を構成する各コンポ
ーネントのみ、
2015 年 7-9 月期 1 次速報値における 2014 年度値を参照した。
構造方程式の推計期間は 2013
年度までを対象としている。
(2) その他のポイント
① 総需要
＜家計消費＞
実質家計可処分所得（所得効果）と実質家計純金融資産残高（資産効果）を説明変数とする定式化を
おこなった。2017 年 4 月に予定されている消費税増税の影響については、2014 年 4 月に行われた消費税
増税の影響を参照し、別途駆け込み需要と反動減を試算・想定の上で消費関数に外挿し、実質所得減少
の影響を扱えるような定式化を行っている。
消費関数推計結果
実質民間消費 ＝ 0.741831×（家計可処分所得／民間消費支出デフレーター）
(91.26898)
＋0.065372 ×（家計純金融資産残高／民間消費支出デフレーター）
(26.50809)
推計期間：1981～2013 年度、自由度修正済み決定係数 0.99
＜設備投資＞
企業収益・GDP 成長率・資本コストを説明変数とする定式化をおこなった。その上にたって、内閣府
「企業行動に関するアンケート調査」や日銀短観から期待成長率の代理変数を作成することで、期待成
長率の上昇が設備投資に与える影響を定式化することも検討したい。資本コストは法人実効税率の変化
に応じて変化するように設定している。
設備投資関数推計結果
ln(実質民間企業設備投資) ＝－0.178306×ln(資本コスト）＋0.826802×ln(実質 GDP)
（－1.819299）
（76.52443）
推計期間：1981～2013 年度、自由度修正済み決定係数 0.82
なお、R＆D 投資については、08SNA を踏まえ次回基準改定（平成 28（2016 年）目途）での資本化（民
間部門について中間消費から投資への振り替え、一般政府については政府最終消費から投資への振り替
え、非営利部門については民間最終消費から投資への振り替え）が予定されている。マクロ経済モデル
は 93SNA に即したモデル構築を行っているため R＆D 投資を明示的に含んでいない（外生変数扱い）
が、
後で述べる生産関数には R＆D 投資に陳腐化率やタイムラグを考慮した技術知識ストックを説明変数と
して追加する形でモデル化を行った。R＆D 投資の将来値の設定に応じて、技術知識ストックが変化し、
それが潜在成長率を押し上げるパスは考慮可能である。
＜政府支出・公共投資＞
ともに外生変数としてモデル化した。将来値に関しては、内閣府や財務省の中期見通しをベースとし
ながら設定する。なお、経済産業省「平成 26 年度総合調査研究（マクロ経済モデルによる中長期の経済
成長予測に関する調査研究）
」では、SNA 確報値を組み替えて財政データベースを作成した上で、国（中
央政府）
・地方（地方政府）・社会保障基金別に歳出と歳入をモデル化し、それらと連動する形で政府消
8
費や公共投資が決定される形としており、本モデルでも同様の枠組みを作用している。
＜財・サービスの輸出入＞
財・サービスの輸出・輸入について、輸出関数と輸入関数を定式化してモデルに組み込む。輸出関数
は世界経済（日本を除く）の成長要因と、為替レート（ドル／円レート）で調整した輸出価格と輸出相
手国との相対価格要因、さらに潜在 GDP によって説明する形で定式化した。輸入関数は国内経済要因に
よって説明する形で定式化を行った。推計結果は次のとおりである。
輸出関数・輸入関数推計結果
ln(実質輸出)＝-3.58160+ 0.442778×ln(世界貿易量) +0.62228×ln(潜在 GDP)
(-1.10521)(6.01670)
(3.3267)
－0.48303*ln(輸出物価指数（円）/（世界の輸出価格（ドル）*為替レート）)
(-3.51093)
推計期間：1980～2013 年度 自由度修正済み決定係数：0.99
ln(実質輸入)＝－17.03406+2.167992×ln(政府消費を除く国内総需要)
（－8.55808）(13.92074)
推計期間：1980～2013 年度 自由度修正済み決定係数：0.85
② 総供給
＜生産関数＞
全要素生産性（TFP）成長率・労働投入・資本投入（民間企業資本ストックと技術知識資本ストックを
共に考慮）を説明変数としたコブ＝ダグラス型生産関数に基づいて、成長会計の図式を考慮した。
成長会計
潜在 GDP＝0.196×（潜在稼働率×民間企業資本ストックの伸び）＋0.804×（潜在就業者数×潜在総実労働
時間の伸び）＋0.292×（技術知識ストックの伸び）
＜技術知識資本ストックを含んだ生産関数の推計と成長会計＞
なお、生産関数については、労働投入、資本投入、TFP 成長率の三つの要因を考慮するのに加え、R＆
D 投資を積み上げて計測した技術知識資本ストックを新たに説明変数として追加することで、情報技術
革新に伴う技術知識ストックの高まりが潜在成長率に及ぼす影響を試算した。
技術知識資本ストックを考慮した生産関数推計結果
log（実質 GDP／（就業者数×総実労働時間）
）=-－6.997 ＋0.196×log（(民間企業資本ス
（－21.304）
（4.707）
トック×稼働率指数)／（就業者数×総実労働時間）
）＋0.292×log（技術知識資本ストック）
（10.26）
推計期間：1980 年度～2013 年度、adj R2:0.997、S.E：0.0137、パラメーターは全て 1％有意。
※技術知識ストックは R＆D 投資（民間、研究機関、大学等）別にそれが技術知識ストックとして体化さ
れるまでのラグを想定し、さらに陳腐化率を考慮して積み上げて推計している。民間企業資本ストック
との重複を避けるため、設備投資に関連する費目は除いている。
以上の生産関数の推計結果を用いて、1980 年以降の実質 GDP 成長率を、労働投入、資本投入、技術知
識ストックに分けて要因分解を行った結果は次のとおりである。
結果をみると、技術知識ストックの寄与度は成長率が低下した局面においても高く、わが国の成長に対
9
して一定の寄与を果たしてきたことがみてとれる。また足元（2010 年～2013 年度平均）の寄与度は 0.6％
であり、年々、成長率の低下と機を一にする形で技術知識ストックの寄与度が低下傾向にあることもわ
かる。
図表 1-2 技術知識ストックを考慮した成長会計
（成長率、寄与度：％）
5.0
4.9
残差
技術知識ストック
労働
民間資本
成長率
4.2
4.0
3.0
2.2
2.3
1.2
2.0
2.0
0.7
1.0
1.3
0.0
-0.1
1.3
0.8
1.3
1.2
1.1
1.5
0.4
-0.0
0.4
0.6
-0.0
-1.4
-1.2
0.4
-0.2-0.0
1.1
0.1
0.2
0.9
-0.3
-0.2
-0.2
0.1
0.4
0.6
-1.0
80-85
85-90
90-95
95-00
00-05
05-10
10-13
＜労働投入＞
国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口」を元にして、労働力率や労働時間を考慮して
推計、設定を行った。女性の労働力率の M 字カーブの改善や、高齢者の労働参加、女性・高齢者の就労
拡大に伴う労働時間への影響といった点については既存研究（労働政策研究・研修機構の労働力供給推
計など）の成果を参照した。
以上により設定された労働供給に失業率を考慮すると就業者数を得ることができる。失業率は、需要
不足失業率と構造失業率（外生変数）に分けて定式化する。
構造失業率（外生変数）については、昨今の失業率の改善と物価との関係を考慮しつつ、構造失業率
推計の際に問題点として指摘されていた、循環要因（景気要因）の混入をできる限り排除することを念
頭に推計を行った。また失業率は、総供給から定まる潜在 GDP と総需要から定まる実質 GDP のギャッ
プ（GDP ギャップ）に連動する形での定式化を採用した。
構造失業率の推計
1980 年第 1 四半期から 2015 年第 1 四半期までのデータを用いて UV 曲線（被説明変数に雇用失業率、
説明変数に欠員率、離職率、景気循環要因を排除するため不況ダミーを設定）を推計し、log(失業率)=log(欠
員率)=log(失業率(-1))を満たすような失業率を構造失業率とした。
推計式：log(u) =β×log(v)＋γ×log(u(-1))＋δ×離職率＋θ×不況ダミー
推計期間
β
γ
δ
θ
adj R2
S.E
D.W
1980：1～2015：1
-0.097
(-7.326) **
0.952
(76.604) **
0.092
(6.176) **
0.013
(2.265) *
0.99
0.03
1.92
（注）括弧内の値は t 値。**印は 1％有意、*印は 5％有意であることを示す。計測は OLS、Newey-West 修正
を行っている。
10
図表 1-3 完全失業率、構造失業率（推計結果）、需要不足失業率
6
（％）
完全失業率
構造失業率（本推計）
5
需要不足失業率
4
3.5
3
2.8
2
1
0.7
0
2015:1
2013:1
2012:1
2011:1
2010:1
2009:1
2008:1
2007:1
2006:1
2005:1
2004:1
2003:1
2002:1
2001:1
2000:1
1999:1
1998:1
1997:1
1996:1
1995:1
1994:1
1992:1
1993:1
1991:1
1990:1
1989:1
1988:1
1987:1
1986:1
1985:1
2014:1
（四半期）
-1
（注）需要不足失業率＝完全失業率－構造失業率
（出所）厚生労働省「職業安定業務統計」
、総務省「労働力調査」から作成。
＜資本投入＞
ある時点の資本ストックをベンチマークとして、総需要側から決まる民間企業設備投資に一定の減価
償却率を考慮した値が毎年積みあがる形で定式化を行っている。あわせて潜在成長経路から導かれる最
適資本ストック（内閣府の経済財政モデルを参照）の推計も行う。①総需要で述べたように、情報技術
変革によって民間企業設備投資が拡大すれば、その効果は資本投入の拡大という形でも現れることにな
る。
＜全要素生産性＞
全要素生産性（TFP）は、生産関数に含まれる外生変数とする。TFP 成長率の設定にあたっては、内閣
府「中長期の経済財政に関する試算」を参考にして、シミュレーションに折り込む。
③ 財政・社会保障
一般会計ベースで歳出・税収を SNA 統計に沿った形で区分して定式化を行う。歳出は外生変数として
扱い、税収は税収弾性値を与えた上で推計した。モデルで得られる経済の絵姿と連動する形で、基礎的
財政収支（プライマリー・バランス）や長期債務残高、財政収支、国民負担率が推計される。
社会保障部分に関しては、年金、医療、介護・その他の各部門について現状のマクロモデルの枠組み
を基本に据えつつ、最近の制度変更の動きを可能な限り反映した。
④ 物価・金利・為替レート
2030 年度までのシミュレーションを行うことを念頭に置き、物価は外生変数として設定した。具体的
には GDP を構成する各コンポーネント（民間消費、政府消費、公共投資、民間企業設備投資、民間住宅
投資、輸出、輸入）のデフレーターを外生変数として、内生的に定まる実質 GDP の各コンポーネントの
実質値 1にデフレーターを乗じることで名目値、および名目 GDP を求める。GDP デフレーターは名目
GDP を実質 GDP で除することで求めている。
長期金利関数については、物価と同じく外生変数として設定した。将来値の設定に際しては、内閣府
「中長期の経済財政に関する試算」を参考としている。 為替レート（ドル／円レート）は外生変数で
ある。
1
なお、政府最終消費支出、公的固定資本形成については、名目値を外生変数とし、対応するデフレーターで
除することで実質値を得ている。
11
⑤ IS バランス・経常収支
経常収支・交易利得・損失については現行の SNA の定義を用いて定式化を行う。また GNI に関して
は、名目 GNI＝名目 GDP、実質 GDP＝実質 GNI＋交易利得・損失という関係があるため、この関係を
使ってモデルに組み込んだ。
3.
シミュレーションのケース設定
第 1 節および第 2 節で示したマクロ経済モデルを用いて、現状維持シナリオ、改革シナリオの二つを
想定してシミュレーションを行った。
シミュレーションケースの設定
現状維持シナリオ：モノのインターネット化、ビッグデータ、人工知能等の変革への対応を怠った場合
改革シナリオ
：モノのインターネット化、ビッグデータ、人工知能等の発展に適切に対応した場合
(1) 情報技術革新に伴う影響設定
情報技術革新がマクロ経済に与える影響としては、民間消費、民間企業設備投資、雇用、全要素生産
性、潜在成長率への影響が考えられる。
本シミュレーションではこうした影響の中で、情報技術革新に伴う期待成長率の高まりが設備投資に
与える影響、情報技術革新を含む各種施策が TFP 成長率を高める影響、情報技術革新に伴う R＆D 投資
の拡大が技術知識ストックの拡大を通じて潜在成長率を高める影響について考慮の上で試算した。
項目
実質民
間消費
実質民
間企業
設備投
資
雇用
分配
図表 1-4 情報技術革新が進むことで見込まれるマクロ経済への影響
見込まれる影響
現状維持シナリオ
成長シナリオ
・IoT の進展による消費拡大効
果
・情報技術革新に伴う期待成長
率の高まり
・情報技術革新に伴う雇用減
・情報技術革新に伴う雇用者報
酬や生産関数における労働分
配率への影響
TFP 成 ・情報技術革新を含む各種施策
が TFP 成長率を高める影響
長率
潜在成
長率
考慮せず
考慮せず
設備投資関数における
実質 GDP のパラメータ
ーを 0.827
実質 GDP のパラメー
タ ー を 0.827 か ら
0.909 へと 1 割拡大
考慮せず
考慮せず
考慮せず
考慮せず
TFP 成長率は 2014 年度
0.7％程度、2015 年度以
降は 0％と想定。
内閣府「中長期の経済
財政に関する試算（平
成 27 年 7 月 22 日）
」
の経済再生ケースに
準じる。
2015 年度以降、技術
知識ストックは過去
のトレンドの 2 倍の
伸びで上昇すると想
定。
・TFP 成長率に加え、情報技術 2014 年度以降、技術知
革新による R＆D 投資拡大が 識ストックは 2015 年度
技術知識ストックの拡大を通 以降横ばいと想定。
じ、潜在成長率を高める影響
マクロ経済モデルで想定した技術知識ストックの推移、これに対応する R＆D 投資の推移は次の図の
とおりである。改革シナリオでは、技術知識ストックは 2015 年度から 2030 年度までの 15 年間でほぼ倍
増に近い水準まで高まる。現状維持シナリオでは、技術知識ストックの値は一定としている。
12
図表 1-5 技術知識ストックの推移（想定）
実績
280
想定
（兆円、2010年実質価格）
266.2
260
240
220
200
180
160
135.0
140
120
135.0
106.2
現状維持シナリオ
2030
2029
2028
2027
2026
2025
2024
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
100
改革シナリオ
図表 1-5 R＆D 投資の推移（想定）
実績
45
想定
（兆円、2010年実質価格）
41.4
40
35
30
25
19.8
20
16.6
15
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
現状維持シナリオ
改革シナリオ
（注）現状維持シナリオの R＆D 投資は、技術知識ストックを一定に保つために必要な分だけ投資がな
されると想定
(2) その他の設定
以下の図表はシナリオのうち、上記で取り上げた以外の項目のうち主要なものについて示している。
13
図表 1-6 その他の設定
現状維持シナリオ
①労働力人口
・2014 年度までは実績値。2015 年度以降は JILPT
「労働力需給の推計」
（2014 年 5 月）における「ゼ
ロ成長・参加現状」ケースの試算結果を参照して
延長。
改革シナリオ
①労働力人口
・2014 年度までは実績値。2015 年度以降は JILPT
「労働力需給の推計」
（2014 年 5 月）における「経
済再生・労働参加進展」ケースの試算結果を参照し
て延長。
②構造的・摩擦的失業率
・JILPT（2008）「失業率の理論的分析に関する研
究－中間報告」及び弊社試算の結果から 2.8％程度
で推移すると想定。
②構造的・摩擦的失業率
・左記と同じ。
③労働時間
・2014 年度までは実績値。厚生労働省「賃金構造
基本調査」の 2014 年度男女別・年齢別労働時間と、
前掲 JILPT「労働力需給の推計」
（2014 年 5 月）の
「ゼロ成長・参加現状」ケースにおける男女別・
年齢別就業者数を用いて世代変化に対応した平均
労働時間を算出。
③労働時間
・2014 年度までは実績値。厚生労働省「賃金構造
基本調査」の 2014 年度男女別・年齢別労働時間と、
前掲 JILPT「労働力需給の推計」（2014 年 5 月）の
「経済再生・労働参加進展」ケースにおける男女
別・年齢別就業者数を用いて世代変化に対応した平
均労働時間を算出。
④固定資本減耗率・稼働率指数
④固定資本減耗率・稼働率指数
・過去の設備投資と民間企業資本ストックとの関 ・過去の設備投資と民間企業資本ストックとの関係
係から 8.6％弱と推計・想定。稼働率指数は 2013 から 8.6％弱と推計・想定。稼働率指数は 2013 年度
年度値で横置き。
値で横置き。
⑤全要素生産性（TFP）上昇率
・TFP 成長率は 2014 年度 0.7％程度、2015 年度以
降は 0％と想定。
⑤全要素生産性（TFP）上昇率
・内閣府「中長期の経済財政に関する試算（平成
27 年 7 月 22 日）」の経済再生ケースに準じる。
⑥物価上昇率
・内閣府「中長期の経済財政に関する試算（平成
27 年 7 月 22 日）」のベースラインケースに準じる。
2024 年度以降は 2023 年度の値で横置き。
⑥物価上昇率
・内閣府「中長期の経済財政に関する試算（平成
27 年 7 月 22 日）」の経済再生ケースに準じる。2024
年度以降は 2023 年度の値で横置き。
⑦長期金利
⑦長期金利
・内閣府「中長期の経済財政に関する試算（平成 ・左記と同じ
27 年 7 月 22 日）
」のベースラインケースに準じる
（2014 年度 0.4％から 2023 年度に 2.5％まで上昇、
2024 年度以降は横置き）
。
⑧為替レート
・2014 年度までは実績値。2015 年度は 4 月から 11
月までの平均値（1 ドル＝122 円程度）とし、2016
年度以降は横置き。
⑨税制
・消費税率は 2017 年度に 10％に引き上げ、以降は
一定。
⑧為替レート
・左記と同じ
⑨税制
・左記と同じ
14
・法人実効税率は 2014 年度 35.64％、2015 年度
33.13％、2016 年度 32.35％まで段階的に引き下げ、
以降は一定。
⑩財政・社会保障
⑩財政・社会保障
・歳出の各項目は、一般政府公的固定資本形成に ・左記と同じ
ついては内閣府中長期試算の国内企業物価指数前
年比、その他の歳出については消費者物価指数前
年比の動きに応じて増加（実質横ばい）
・社会保障は以上の前提から得られた名目 GDP 成
長率、賃金上昇率に応じて変化
なお、現状維持シナリオ、成長シナリオで想定した労働力人口の将来値、世代変化に対応した平均労
働時間の将来値は次のとおりである。
労働力人口は、現状維持シナリオの場合には 2014 年度の 6593 万人から 2030 年度に 5797 万人まで減少
する。成長シナリオの場合には、現状維持シナリオと比較して労働力人口の減少はマイルドとなり、2030
年度に 6398 万人となる。
労働時間については、男女別・年齢別の就業者数の構成変化が労働時間に与える影響を考慮している。
成長シナリオの方が女性や高齢者の就業が進むため、労働時間の減少は大きくなる。
図表 1-7 労働力人口の推移
（万人）
6,800
6,600
6,593
6,400
6,368
6,200
6,000
5,800
5,797
現状維持シナリオ
5,600
改革シナリオ
5,400
5,200
2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
（年度）
（出所）総務省「労働力調査」
、JILPT「労働力需給の推計
図表 1-8 労働時間の推移
（時間）
177.1
177
177.0
176.9
176.8
176.7
176.7
176.6
176.5
現状維持シナリオ
改革シナリオ
176.4
176.4
176.3
2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
（年度）
（出所）厚生労働省「賃金構造基本統計調査」、JILPT「労働力需給の推計」
15
4.
シミュレーション結果の概要
(1) 実質 GDP・名目 GDP
2030 年度の実質 GDP についてみると、改革シナリオの値は 657 兆円と現状維持シナリオの場合と比較
して 49 兆円大きくなる（2020 年度時点では 13 兆円大きくなる）
。また、2030 年度の実質 GDP 成長率に
ついてみると、改革シナリオの値は現状維持シナリオより 0.7％程度高まる（2020 年度時点では 0.4％高
い）との結果になった。
図表 1-9 実質 GDP
実績
試算
図表 1-10 実質 GDP 成長率
実績
試算
16
2030 年度の名目 GDP は、改革シナリオの場合、現状維持シナリオと比較して 149 兆円大きくなり（2020
年度時点では、32 兆円大きい）
、2030 年度には 821 兆円に達する。2030 年度時点の改革シナリオの名目
GDP 成長率は 3.5％となり、現状維持シナリオより 1.6％高まる（2020 年度時点では、1.4％高い）
。
図表 1-11 名目 GDP
実績
試算
図表 1-12 名目 GDP 成長率
実績
試算
17
(2) 民間最終消費支出、民間企業設備投資
本シミュレーションで行った情報技術革新の効果は、民間最終消費支出、民間企業設備投資、輸出の
増加を伴いつつ、実質 GDP を増加させる。
2030 年度の民間最終消費支出について動きをみていくと、改革シナリオは 347.4 兆円となり、現状維
持シナリオより 0.3 兆円大きい。2030 年度の実質民間企業設備投資をみると、改革シナリオは 87.2 兆円
と現状維持シナリオより 9.2 兆円大きい。
図表 1-13 実質民間最終消費支出
試算
実績
360
347.4
350
340
347.1
330
318.3
320
310
317.1
307.4
300
290
現状維持シナリオ
2030
2029
2028
2027
2026
2025
2024
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
280
改革シナリオ
図表 1-14 実質民間企業設備投資
実績
90
試算
87.2
85
80
76.1
75
78.0
71.9
70
72.8
65
現状維持シナリオ
18
改革シナリオ
2030
2029
2028
2027
2026
2025
2024
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
60
(3) 輸出、輸入
2030 年度時点の実質輸出は、改革シナリオの場合 190.4 兆円となり、現状シナリオの結果を 52.6 兆円
上回る。2030 年度時点の実質輸入は、改革シナリオは 113.7 兆円となり、現状維持シナリオを 6 兆円上
回るとの結果になった。
図表 1-15 実質輸出
実績
200
試算
190.4
180
160
140
122.8
120
137.8
100
91.8
108.8
80
現状維持シナリオ
2030
2029
2028
2027
2026
2025
2024
2022
2023
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
60
改革シナリオ
図表 1-16 実質輸入
実績
120
試算
113.7
110
100
107.7
85.9
90
80.6
80
84.7
70
60
現状維持シナリオ
19
改革シナリオ
2030
2029
2028
2027
2026
2025
2024
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
50
(4) 就業者数、失業率
2030 年度時点の就業者数は、改革シナリオで 6150 万人となり、現状シナリオの 5600 万人を 550 万人
上回る。2020 年度時点では、改革シナリオの値が現状シナリオの値を 257 万人上回る。失業率について
みると、2030 年度時点は同水準、2020 年度時点は改革シナリオの方が 0.1％高いとの結果になった。
図表 1-17 就業者数
実績
試算
図表 1-18 失業率
実績
試算
20
5.
参考：JIP データベースにおける TFP 推計の概要
(1) 生産性の概念
生産活動は、資本・労働といった生産のために必要な生産要素を投入することでなされる。生産性と
は、資本・労働といった生産要素の投入（インプット）に対して生産（アウトプット）がどの程度なさ
れたのかを比率の形で示したものである。なお、量で見た場合の生産性はアウトプットをインプットで
除することで得られる。
「生産性」を推計する際に用いられるアウトプット及びインプットは以下のとおりだが、この組み合
わせによって「生産性」の概念にはいくつかのバリエーションが生じる。
まず生産性を産出及び投入生産要素の二つの軸に分けた場合、生産性の概念は産出側として生産物の変
化に着目するもの、付加価値の変化に着目するものの二種類に分けられる。そして生産要素としては、
労働、資本、労働力及び資本の組み合わせ、労働力、資本、中間投入の組み合わせの四種類にわけるこ
とができる。
図表 1-19 生産性の概念（量的指標に基づく）
（出所）宮川（2006） 2
生産要素の組み合わせで生産性を区分すると、インプットとして労働のみを選択した場合の生産性は
「労働生産性」と呼ばれる。また、資本のみを選択した場合の生産性は「資本生産性」、労働・資本を組
み合わせたもの、もしくは労働・資本・中間投入を組みあわせたものを一つの生産要素として選択した
場合の生産性は「全要素生産性」と呼ばれる。
産出される生産としてどのようなデータを用いるかという観点については、マクロ（一国全体）レベ
ルでの生産性を考える際には総付加価値が用いられる。これは各産業（企業）における中間投入を含ん
だ生産の和が総付加価値と一致するためである。ミクロ（産業別・企業別など）レベルでの生産性を考
える際には主に生産が用いられる。産業別付加価値を用いて TFP を計測する研究もなされているが、こ
のような形で推計した TFP は下方に偏り（バイアス）を有していることが先行研究によって明らかにな
っている。
選択可能性という点で言えば、図表のように生産性には労働生産性、資本生産性として二種類づつ、
全要素生産性として三種類、合計して七種類のバリエーションがある。この中でしばしば用いられるの
が、インプットとして労働を選択し、アウトプットとして付加価値を選択したマクロレベルでの労働生
産性、そしてインプットとして資本、労働、中間投入を組み合わせたもの、アウトプットとして生産を
選択したミクロレベルでの全要素生産性である。
(2) 全要素生産性（TFP）と成長会計
成長会計とは、一国全体ないし特定の産業（部門）の成長をその内訳に着目して要因を明らかにする
ことである。そして全要素生産性（TFP）は、生産量を全生産要素投入量で除した値であり、次のように
定義される。
2
宮川努（2006）、
「生産性の経済学－我々の理解はどこまで進んだか－」、日本銀行ワーキングペーパーシリ
ーズ、No.06－J－06.
21
全要素生産性（TFP） ＝ 生産量／全生産要素投入量
（1）
（1）式は生産量について次のように書きなおすことができる。
生産量＝全生産要素投入量×TFP
（2）
そして（2）式の両辺を成長率の形に直すと、（3）式の形で近似できることが知られている。
生産量の伸び率＝全生産要素の伸び率＋TFP の伸び率
（3）
生産にあたり主要な生産要素として、資本・労働・原材料の三つの生産要素を考え、全生産要素の伸
び率をそれぞれ三つの生産要素の伸び率の合計を考えると、（3）式は次のように分解することが可能で
ある。
生産量の伸び率
＝資本投入の伸び率＋労働投入の伸び率＋原材料投入の伸び率＋TFP の伸び率
（4）
（4）式から、TFP 成長率は、
（5）式となる。
TFP 成長率
＝ 生産量の伸び率－資本投入の伸び率－労働投入の伸び率－原材料投入の伸び率
（5）
JIP データベースでは、生産量と生産要素（中間投入、労働、資本サービス）について設定された 108
の部門分類それぞれについて、以下の式に基づいて TFP 成長率を推計している。 3
TFP 成長率
＝産出増加率－中間財投入増加の寄与－労働投入増加の寄与－資本サービス投入増加の寄与
＝ln（実質産出／実質産出（－1）
）－{0.5×（中間投入コストシェア＋中間投入コストシェア（－１））
×ln(中間投入／中間投入（－１）}－{0.5×（労働投入コストシェア＋労働投入コストシェア（-1）
）×ln
（労働投入／労働投入（－１）
）}－{0.5×（資本投入コストシェア＋資本投入コストシェア（-1）
）×ln（資
本投入／資本投入（－１）
）}
※中間投入コストシェア：総コストに占める中間投入コストの割合
労働投入コストシェア：総コストに占める労働投入コストの割合
資本投入コストシェア：総コストに占める資本投入コストの割合
なお、TFP 成長率を推計する際に必要となる労働投入は、単に人数（就業者数）や人数×時間（マン
アワー）で測るのではなく、労働者の様々な属性（性、従業上の地位、学歴、年齢、部門）に対応した
従業者数、労働時間、時間あたり労働コストを推計の上で、属性に対応した生産性の違いを加味して集
計された労働投入指数という形で把握される。
資本サービス投入については、JIP データベースで定義されている推計範囲 4を対象に 107 部門別の投
最新の結果は、次の HP（http://www.rieti.go.jp/jp/database/JIP2015/index.html）の 4.成長会計からダウンロ
ードできる。
4 民間企業部門（法人企業と個人企業の合計）
、公的企業部門、民間非営利団体、一般政府サービス部門、家
計部門（住宅資産のみを対象）の 5 部門
3
22
資系列 5、39 資産分類別の投資系列、さらに部門別×資産別の投資系列が推計されて、BY 法に基づいて
各年のストック・マトリックスが推計される。最後に各資産の限界生産力の違いを考慮した形で資本サ
ービス投入指数が推計されている。
JIP データベースで公表されている IT 関連投資ないし IT 関連ストックは、資本サービス投入を推計す
る際に用いられている 39 資産分類別の投資系列を利用して作成がなされており、資本サービス投入の内
訳として IT 関連ストックが含まれている。JIP データベースでは IT 関連ストックとは別に無形資産スト
ックとして、情報化資産ストックのデータが公表されている。IT 関連ストックに含まれるソフトウェア
は 93SNA に沿って受注ソフトウェアのみが対象であり、情報化資産ストックに含まれているのは自社開
発ソフトウェア、パッケージソフトウェアであり、IT 関連ストックと情報化資産ストックは重複してい
ない。以上をまとめると次のとおり。
JIP データベースの IT 関連ストックと資本サービス投入の関係、IT 関連ストックと情報化資産ストック
の関係
○IT 関連ストックは JIP データベースで TFP 成長率把握に用いられる資本サービス投入に含まれている。
○IT 関連ストックに含まれるソフトウェアは受注ソフトウェア投資のみであり、JIP データベースで公表
されている無形資産ストックの内数である情報化資産ストックとは重複しない。
部門番号 108 番の分類不明は、データ面での制約から資本データの推計を行わず、107 の部門分類について
投資系列を推計している（深尾・宮川（2008）「生産性と日本の経済成長」p68）
。
5
23
第 II 章 産業構造・就業構造・職業構造の見通し
本章では、前章までに推計したマクロ経済モデルでの「現状維持シナリオ」、「改革シナリオ」の結果
と整合的な産業構造・就業構造・職業構造の将来推計を行った。
具体的には、まず、今後の産業構造（投入係数など）の変化を想定し、その上で、マクロ経済の見通
しの結果を前提として、産業別の国内生産額を推計した。次に、今後の産業別の労働生産性（国内生産
額／従業者数）の変化を想定し、その結果から産業別の従業者数を推計した。その後、今後の産業別の
職業別従業者数の変化を想定して、その結果から職業別の従業者数を推計した。
1.
第 4 次産業革命が産業分野に与える影響の仮説
第 4 次産業革命がグローバルな産業活動に与える影響について、現在の産業群を起点として下記のと
おり整理した。
図表 2-1 産業群別の第４次産業革命がグローバルな産業活動に与える影響
産業分野
第 4 次産業革命が与える影響
該当産業例
 第４次産業⾰命によるセクター内及びセクター間における競争環
粗原料及
農林⽔産業、鉱業、石 境への影響は限定的。
びエネル
炭・原油・天然ガス等  そのため、従来のトレンドと同様、グローバル経済成⻑に伴い拡⼤
ギー源
傾向。
［規格品］
 第４次産業革命によるセクター内の競争への影響は限定的。
 一方で、財からサービスへと相対的な価値が移動するため、サービ
ス化等による新たな付加価値を取り込むことができなければ、セク
農林水産業（管理型）、 ター間の競争の結果として縮⼩傾向。
パルプ・紙、繊維、化学 ［特殊品（機能性素材）
］
プ ロ セ ス 基礎製品、合成樹脂、プ
 第４次産業革命において基礎的に広く活⽤される素材（例：ウェア
型製造
ラスチック、鉄鋼、⾮鉄
ラブル繊維等）が新たに創出される可能性。
⾦属、窯業等）
 こうした新素材を開発することができれば、セクター間の競争にお
いても優位に⽴つことができるため拡⼤傾向。
※ただし、常に陳腐化し規格品となる圧⼒に晒されるため、新陳代謝
を積極的に⾏い不断の価値向上を図ることが不可⽋。
［汎⽤品］
 第４次産業革命によるセクター内の競争への影響は限定的。
 一方で、財からサービスへと相対的な価値が移動するため、サービ
ス化等による新たな付加価値を取り込むことができなければ、セク
飲⾷料品、⾐服、製材・ ター間の競争の結果として縮⼩傾向。
顧 客 対 応 木製品、印刷・製本、民 [⾼付加価値品]
生用電気機器、輸送用機
型製造
器、医薬品、産業機械、 第４次産業革命において顧客情報（データ）を活かした個々のニー
ズに対応したマスカスタマイズやサービス化等による価値の向上
精密機械等）
が可能に。セクター内では、こうした価値向上に対応できた者が競
争優位に。
 セクター間では、サービス化等によって増加する価値も取り込みつ
つ拡⼤傾向。
24
産業分野
第 4 次産業革命が与える影響
該当産業例

小売り売、⾦融、医療・
役務・技術 保健・介護、情報サービ

提 供 型 サ ス、広告代理、物品賃貸、
ービス
不動産、警備、研究、教

育、建設、コンテンツ等
第４次産業革命において⾃動化や遠隔化により時間的・空間的制
約が減少。
セクター内では、顧客情報（データ）を活かしたサービスのシス
テム化・プラットフォーム化ができた者が競争優位に。
セクター間では、グローバルに拡⼤する市場を取り込み拡⼤傾
向。
 第４次産業⾰命において、顧客情報（データ）を活かした潜在需
体験・経験
要等の顕在化によるローカルな市場拡⼤が可能に。
観光、宿泊、娯楽施設、
提供型サ
 セクター内では、顧客情報（データ）を活かしたサービスのシス
公務等
ービス
テム化ができた者が競争優位に。
 セクター間では、新たに拡⼤する市場を取り込み拡⼤傾向。
 第４次産業革命において、データの利活用進展に伴い、システム
全体が質的に⾼度化し供給効率の向上も可能に。さらにこうした
システム⾃体をグローバルに展開可能に。
ネ ッ ト ワ 電力・ガス・熱供給業、
ーク（イン 水道、運輸・交通、情報  セクター内では、こうしたシステム⾼度化等に対応した者が競争
フラ）
通信等
優位に。
 セクター間では、顧客接点を活かした他サービスとの融合による
異分野進出による新たな価値を取り込みつつ拡⼤傾向。
図表 2-2 産業群別の第４次産業革命による産業活動の方向性
（出所：平成 28 年 2 月 28 日 新産業構造部会第 6 回 資料 4－4「産業構造の将来像の検討について」
より）
25
2.
産業別実質国内生産額等
(1) 推計方法
産業別の実質国内生産額（産出額）
、実質付加価値額については、以下の方法で推計した。なお、推計
は 38 産業分類で行っている。
A) JIP データベースの 1995～2012 年産業連関表（実質、名目）の投入係数行列、最終需要項目別の財
別（産業別）構成比を用いて、最終需要額が SNA（国民経済計算）と一致するように、SNA ベース
の産業連関表（実質、名目）を作成した。
B) A)で作成した産業連関表（実質）より、各時点の投入係数、財別（産業別）最終需要構成比をトレ
ンド延長し、さらに、本推計における今後の産業構成の見通しを考慮した（投入係数、財別最終需
要構成比とも＋20％、もしくは+10％変化させた※1）2030 年時点の投入係数、財別最終需要構成比を
推計した。さらに、改革シナリオでは、本推計における今後の産業構成の変化がより顕著に表れる
との考えから、財別最終需要構成比をさらに変化（＋5％、もしくは＋2.5％※2）させたものを作成し
た。
※１前述の図表 2-2 で示された今後の産業の方向性（
「＋＋」など）に沿って、
「＋＋」
：20％、
「＋」：
10％、
「なし」
：0％とした。
※2 前述の図表 2-2 で示された今後の産業の方向性（「＋＋」など）に沿って、
「＋＋」
：5％、
「＋」：
2.5％、
「なし」
：0％とした。
C) B)を利用して、マクロ経済モデルベースでの 2030 年時点の産業連関表（実質）を作成した。この結
果より、2030 年時点の産業別実質国内生産額、産業別実質付加価値額を推計した。
(2) 実質国内生産額推計結果
実質国内生産額は、2011 年の 898 兆円から、2030 年には、現状維持シナリオでは 1,014 兆円、改革シ
ナリオでは 1,114 兆円となる。
産業別（集約した 7 産業別）には、2030 年時点、現状維持シナリオでは、顧客対応型製造、ネットワ
ーク（インフラ）
、医療・社会保障、役務・技術提供型サービス、体験・経験型サービスの 5 産業が拡大
する。
また、改革シナリオでは、現状維持シナリオで増加する 5 産業にプロセス型製造業を加えた 6 産業が
拡大するが、特に顧客対応型製造で大きく拡大が見込まれる。
図表 2-3 産業分野別の実質国内生産額の増減（2005,2011 年と 2030 年の比較）
2030年
市場規模（実質生産額）
2005年
2011年
現状維持シナリオ
改革シナリオ
差額
粗原料及びエネルギー源
24
19
16
(▲3)
18
(▲1)
+2
プロセス型製造
69
59
47
(▲12)
64
(+5)
+17
顧客対応型製造
209
214
250
(+36)
305
(+92)
+55
ネットワーク（インフラ）
105
104
124
(+20)
133
(+29)
+9
54
65
91
(+26)
89
(+24)
▲3
役務・技術提供型サービス
405
386
434
(+47)
453
(+67)
+19
体験・経験提供型サービス
56
51
52
(+1)
53
(+2)
+1
922
898
1,014
(+117)
1,114
(+217)
+100
医療・社会保障
全体
26
3.
産業別名目付加価値額等
(1) 推計方法
産業別の名目付加価値額、名目国内生産額については、以下の方法で現状維持シナリオ、改革シナリ
オそれぞれについて推計した。なお、推計は 38 産業分類で行っている。
A) 1995 年＝１としたときの 2011 時点でのデフレータ（名目付加価値額／実質付加価値額）を算出（７
分類ベースで）
。次に、2011 年＝１とした時の 2030 年のデフレーターについて、38 分類の各部門に
ついて、対応する 7 分類での暫定値として設定した。
B) 全産業合計の名目の伸び率がマクロモデルの名目ＧＤＰに一致するように、各産業のデフレーター
を一定倍率（現状維持：1.47 倍、成長：1.80 倍）変化させた。このデフレーターを用いて、名目付
加価値学額を算出した。
C) 産業別名目国内生産額については、産業別の名目付加価値額を実質付加価値額で除した値（デフレ
ータ）を、産業別の実質国内生産額に乗じて算出した。産業別の名目最終需要額も同様の方法で算
出した（産業合計の名目最終需要額が産業合計の名目付加価値額に一致するよう按分調整）。
(2) 名目付加価値額推計結果
名目付加価値額（産業合計＝名目 GDP に一致）は、2011 年の 474 兆円から、2030 年には、現状維持
シナリオでは 672 兆円、改革シナリオでは 821 兆円となる。年率換算での変化率（成長率）は、現状維
持シナリオでは 1.85％、改革シナリオでは 2.93％となる。
産業別（集約した 7 産業別）には、現状維持シナリオでは、プロセス型製造、顧客対応型製造以外の
業種では増加するが、改革シナリオでは、すべての部門で増加する。
図表 2-4 産業分野別の名目付加価値額の増減（2005,2011 年と 2030 年の比較）
2030年
名目付加価値額
2005年
2011年
現状維持シナリオ
改革シナリオ
差額
粗原料及びエネルギー源
14
12
16
(+3)
20
(+7)
+4
プロセス型製造
28
20
18
(▲2)
28
(+8)
+10
顧客対応型製造
71
61
57
(▲5)
79
(+17)
+22
ネットワーク（インフラ）
57
52
70
(+17)
87
(+34)
+17
医療・社会保障
33
39
84
(+45)
94
(+55)
+10
役務・技術提供型サービス
271
258
380
(+123)
458
(+200)
+78
体験・経験提供型サービス
32
31
47
(+16)
55
(+25)
+8
505
474
672
(+197)
821
(+347)
+149
全体
次に、名目付加価値額の産業別シェアをみると 2030 年時点、現状維持シナリオ、改革シナリオいずれ
においても、医療・社会保障、役務・技術提供型サービス、体験、経験提供型サービスの 3 産業のシェ
アが拡大する。
27
図表 2-5 産業分野別の名目付加価値構成比の増減（2005,2011 年と 2030 年の比較）
2030年
名目付加価値シェア
2005年
2011年
現状維持シナリオ
改革シナリオ
差額
粗原料及びエネルギー源
2.7
2.6
2.4
(▲0.3)
2.4
(▲0.2)
+0.1
プロセス型製造
5.5
4.2
2.7
(▲1.5)
3.4
(▲0.9)
+0.7
顧客対応型製造
14.1
13.0
8.4
(▲4.5)
9.6
(▲3.4)
+1.2
ネットワーク（インフラ）
11.3
11.1
10.4
(▲0.7)
10.6
(▲0.5)
+0.2
6.5
8.3
12.5
(+4.2)
11.5
(+3.2)
▲1.0
役務・技術提供型サービス
53.6
54.4
56.7
(+2.3)
55.8
(+1.5)
▲0.8
体験・経験提供型サービス
6.3
6.4
7.0
(+0.5)
6.7
(+0.3)
▲0.3
100.0
100.0
100.0
(+0.0)
100.0
(+0.0)
+0.0
医療・社会保障
全体
次に、名目最終需要額をみると、2030 年時点で、現状維持シナリオでは顧客対応型製造業以外のすべ
ての産業で拡大する。改革シナリオでも、すべての産業での拡大が見込まれる。
図表 2-6 産業分野別の名目最終需要額の増減（2005,2011 年と 2030 年の比較）
名目最終需要額
2005年
2030年
2011年
現状維持シナリオ
粗原料及びエネルギー源
改革シナリオ
差額
-8
-16
-11
(+5)
-16
(+0)
▲4兆円
プロセス型製造
7
6
11
(+6)
27
(+21)
+16兆円
顧客対応型製造
99
84
61
(▲23)
88
(+4)
+28兆円
ネットワーク（インフラ）
42
40
56
(+16)
69
(+29)
+13兆円
医療・社会保障
53
62
128
(+66)
144
(+82)
+16兆円
役務・技術提供型サービス
268
256
358
(+101)
427
(+171)
+70兆円
体験・経験提供型サービス
44
42
69
(+27)
81
(+39)
+12兆円
505
474
672
(+197)
821
(+347)
+149兆円
全体
4.
産業別の従業者数
(1) 推計方法
産業別の従業者数については、以下の方法で現状維持シナリオ、改革シナリオそれぞれについて推計
した。なお、推計は 38 産業分類で行っている。
A) 産業連関表付表の産業別従業者数を元に、分析用部門別の従業者数を整理（現段階では、マクロ
経済モデルで利用している労働力調査の就業者数とは一致していない）。
B) 産業別に、労働生産性（国内生産額／従業者数）の 2005～2011 年の変化率と同率（マイナス値の
産業は産業合計の平均値）で今後も推移すると想定して、2030 年時点の労働生産性（改革シナリ
オ暫定値）を設定した。さらに、情報技術変革による産業別生産性（ＴＦＰ・労働生産性）の変
化を織り込むために、現状維持シナリオにおいては、従業者がより生産性の低い産業に留まると
の想定として労働生産性（改革シナリオ暫定値）の産業間格差を拡大（30％）させた値（現状維
28
持シナリオ暫定値）を用いた。
C) 上記２．で推計した産業別国内生産額を労働生産性（暫定値）で除して、産業別の従業者数（暫
定値）を算出した。この暫定値の産業合計の従業者数が、別途推計したマクロ経済モデルから得
られる就業者数に合うよう、産業別従業者数（暫定値）の構成比をウェイトに按分算出し、得ら
れた数値を産業別の従業者数（推計値）とした。なお、２．で得られた産業別国内生産額を産業
別従業者数（推計値）で除したものの最終的な産業別労働生産となる。
(2) 推計結果
従業者数（産業合計）は、2011 年の 6,657 万人から、2030 年には、現状維持シナリオでは 5,936 万人
へと 721 万人減少している。年率換算での減少率は 0.6％である。一方で、改革シナリオでは 2030 年に
は 6,519 万人へと 138 万人減少となる。年率換算での減少率は 0.1％である。2030 年時点での現状維持シ
ナリオと改革シナリオを比較すると、改革シナリオでは現状維持シナリオに比べて 583 万人多い。
産業別には、2030 年時点、現状維持シナリオでは医療・社会保障以外のすべての産業で従業者規模が
大きく減少する。
一方で、改革シナリオでは、医療・社会保障に加えて、役務・技術提携型サービスで従業者数が増加
する。
図表 2-7 産業分野別の従業者数の増減（2005,2011 年と 2030 年の比較）
2030年
従業者数
2005年
2011年
現状維持シナリオ
改革シナリオ
差額
粗原料及びエネルギー源
503
488
373
(▲115)
384
(▲104)
+11
プロセス型製造
297
272
164
(▲108)
211
(▲61)
+47
顧客対応型製造
682
659
455
(▲204)
585
(▲74)
+130
ネットワーク（インフラ）
595
577
489
(▲88)
568
(▲8)
+79
医療・社会保障
582
630
735
(+105)
750
(+121)
+15
役務・技術提供型サービス
3,165
3,180
2,936
(▲244)
3,204
(+24)
+269
体験・経験提供型サービス
847
851
784
(▲67)
816
(▲35)
+32
6,670
6,657
5,936
(▲721)
6,519
(▲138)
+583
全体
次に、産業別の従業者構成比をみると、2030 年時点、現状維持シナリオでは医療・社会保障、役務・
技術提供型サービス、体験・経験提供型サービスで従業者シェアが増加する
また、改革シナリオでは、これらに加えて、ネットワーク（インフラ）においもて従業者シェアが増
加することが見込まれる。
29
図表 2-8 産業分野別の従業者構成比の増減（2005,2011 年と 2030 年の比較）
2030年
従業者シェア
2005年
2011年
現状維持シナリオ
改革シナリオ
差額
粗原料及びエネルギー源
7.5
7.3
6.3
(▲1.0)
5.9
(▲1.4)
▲0.4
プロセス型製造
4.4
4.1
2.8
(▲1.3)
3.2
(▲0.9)
+0.5
顧客対応型製造
10.2
9.9
7.7
(▲2.2)
9.0
(▲0.9)
+1.3
ネットワーク（インフラ）
8.9
8.7
8.2
(▲0.4)
8.7
(+0.1)
+0.5
医療・社会保障
8.7
9.5
12.4
(+2.9)
11.5
(+2.0)
▲0.9
役務・技術提供型サービス
47.4
47.8
49.5
(+1.7)
49.2
(+1.4)
▲0.3
体験・経験提供型サービス
12.7
12.8
13.2
(+0.4)
12.5
(▲0.3)
▲0.7
100.0
100.0
100.0
(+0.0)
100.0
(+0.0)
+0.0
全体
5.
職業別の従業者数
(1) 推計方法
職業別の従業者数については、以下の方法で推計した。
A) 「平成 7-12-17 年接続産業連関表」
、及び「平成 23 年産業連関表」（いずれも、総務省統計局）よ
り、分析産業部門×分析職業部門別（17 部門を定義）の従業者数マトリックスを整理した。
B) 分析産業分類別の従業者数の職業構成比を作成し、これを過去のトレンドから将来推計した。改
革シナリオにおいては、さらに、今後の職業構造の変化が加速化されると想定し、「IT 技術者」、
「クリエイティブ職」
、
「事務従事者（ただし、一般事務員を除く）」、
「営業職」、
「サービス職業従
事者（ただし、ホームヘルパー、介護職を除く）」については構成比を 50％増、
「一般事務職」、
「販
売従事者（ただし、営業職を除く）
」
、
「生産工程従事者」については構成比を 50％減したものを各
産業の職業構成比とした（各産業の職業構成比の職業合計が 1 となるよう按分調整実施）
。
C) 最後に、推計した将来時点での産業別従業者数に、B)の産業別職業構成比を乗じることで、将来
時点での職業別従業者数を推計した。
(2) 推計結果
改革シナリオにおいて、2011 年と比較して IT 技術者、クリエイティブ職、事務従事者（一般事務員を
除く）、営業職、介護サービス職業従事者、サービス職業従事者（介護サービス職業従事者を除く）、運
搬・清掃・包装等従事者などの職種で従業者シェアが増加する見込みである。
また、改革シナリオは、現状維持シナリオと比べて、事務従事者（一般事務員を除く）で４.1％、営業
職で 3.0%、サービス職業従事者（介護サービス職業従事者を除く）で 1.8％シェアが増加が見込まれる。
30
図表 2-9 職種別の従業者数の増減（2011 年と 2030 年の比較）
（％）
100
90
80
70
9
9
4
3
3
4
4
4
12
10
14
4
9
2
50
建設・採掘従事者
6
農林漁業作業者
3
2
4
2
9
11
5
5
6
7
7
サービス職業従事者（介護サービス職業従
事者を除く）
介護サービス職業従事者
販売従事者（営業職除く）
営業職
9
事務従事者（一般事務員除く）
一般事務員
11
管理的職業従事者
30
15
クリエイティブ職
15
10
20
0
保安職業従事者
4
7
6
40
10
輸送・機械運転従事者
生産工程従事者
2
60
運搬・清掃・包装等従事者
8
専門的職業従事者（その他）
3
1
2
1
2
1
IT技術者
10
11
10
技術開発者（IT技術者を除く）
2
2
2
1
2
2
2030
現状維持
2030
成長
2011
31
図表 2-10 職種別従業者シェアの増減（2011 年と 2030 年の比較（％）
）
2011年
①現状維持
②改革
②－①
技術開発者（IT技術者を除く）
2.4
1.4
1.7
0.3
IT技術者
1.7
1.6
2.2
0.6
10.3
10.9
10.2
▲0.7
クリエイティブ職
0.8
0.7
0.9
0.3
管理的職業従事者
3.0
2.4
2.4
▲0.1
14.9
15.0
10.2
▲4.9
事務従事者（一般事務員除く）
6.6
7.3
11.4
4.1
営業職
6.4
6.4
9.4
3.0
販売従事者（営業職除く）
6.5
6.6
4.4
▲2.2
介護サービス職業従事者
2.3
4.9
4.6
▲0.4
サービス職業従事者（介護サー
ビス職業従事者を除く）
9.5
9.3
11.1
1.8
保安職業従事者
2.0
1.9
2.0
0.1
農林漁業作業者
4.5
3.8
3.4
▲0.4
生産工程従事者
13.8
11.9
10.4
▲1.5
輸送・機械運転従事者
3.9
3.7
3.7
▲0.0
建設・採掘従事者
4.0
3.5
3.4
▲0.0
運搬・清掃・包装等従事者
7.5
8.7
8.6
▲0.1
専門的職業従事者（その他）
一般事務員
32
6.
産業別のデフレータ（名目／実質）の推計結果
2030 年時点での産業別の労働生産性は、全産業合計に比べて、顧客対応型製造業で大きく上昇するこ
とが見込まれる。また、これに次いで、ネットワーク（インフラ）でも伸びが大きい。反対に、粗原料
及びエネルギー源、プロセス型製造、ネットワーク（仲介・斡旋）では、伸びが非常に小さい。
現状維持シナリオと成長シナリオを比較すると、成長シナリオの方が伸びがやや大きいことが見込ま
れる。
図表 2-11 産業別のデフレータ（1995 年＝1 としたときの実績）
1.2
1.1
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
1995
2000
2005
粗原料及びエネルギー源
プロセス型製造
顧客対応型製造
ネットワーク（インフラ）
医療・社会保障
役務・技術提供型サービス
33
2011
図表 2-12 産業別のデフレータ（2011 年＝1 としたときの将来推計値）
2
1.8
1.6
1.4
1.2
1
0.8
0.6
0.4
2011
2012
2030
現状維持
粗原料及びエネルギー源
プロセス型製造
顧客対応型製造
ネットワーク（インフラ）
医療・社会保障
34
2030
改革
7.
産業別の労働生産性（名目付加価値額／従業者数）の推計結果
2030 年時点での産業別の労働生産性は、全産業合計に比べて、顧客対応型製造業で大きく上昇するこ
とが見込まれる。また、これに次いで、ネットワーク（インフラ）でも伸びが大きい。反対に、粗原料
及びエネルギー源、プロセス型製造、ネットワーク（仲介・斡旋）では、伸びが非常に小さい。
現状維持シナリオと成長シナリオを比較すると、成長シナリオの方が伸びがやや大きいことが見込まれ
る。
図表 2-13 産業別の労働生産性（1995 年＝1 としたときの実績）
1.2
1.15
1.1
1.05
1
0.95
0.9
0.85
0.8
1995
2000
2005
2011
粗原料及びエネルギー源
プロセス型製造
顧客対応型製造
ネットワーク（インフラ）
医療・社会保障
役務・技術提供型サービス
体験・経験提供型サービス
産業合計
35
図表 2-14 産業別の労働生産性（2011 年＝1 としたときの将来推計値）
3.3
2.8
2.3
1.8
1.3
0.8
2011
2030
2030
現状維持
改革
粗原料及びエネルギー源
プロセス型製造
顧客対応型製造
ネットワーク（インフラ）
医療・社会保障
役務・技術提供型サービス
体験・経験提供型サービス
産業合計
36
37
第 III 章 研究会の実施
第Ⅰ章及び第Ⅱ章で詳述したマクロ経済モデルの構築とシミュレーション、産業構造・就業構造・職
業構造の見通しの検討にあたり、以下の有識者からなる研究会を設置して検討を行った。
1.
研究会の構成
研究会は、座長及び委員で構成した。構成員は以下のとおりである。
図表 3-1 研究会の構成員等（敬称略、役職名は平成 28 年 3 月 23 日現在）
【座長】
土居 丈朗
慶應義塾大学 経済学部 教授
【委員】
清田 耕造
慶應義塾大学 産業研究所 教授
滝澤
美帆
東洋大学 経済学部 准教授
田中
鮎夢
摂南大学 経済学部 講師
【事務局】経済産業省
保坂 伸
大臣官房審議官（経済産業政策担当）
伊藤 禎則
経済産業政策局 経済産業政策課 参事官
橋本 真吾
経済産業政策局 産業構造課 課長
井上 博雄
経済産業政策局 産業再生課 課長
武尾 伸隆
経済産業政策局 産業構造課 課長補佐
及川 景太
経済産業政策局 産業構造課 課長補佐
田代 毅
経済産業政策局 調査課 課長補佐
今里 和之
経済産業政策局 産業再生課 課長補佐
田中 将吾
経済産業政策局 産業再生課 課長補佐
中村 智
経済産業政策局 産業人材政策室 室長補佐
【事務局】三菱 UFJ リサーチ＆コンサルティング
横山 重宏
経済・社会政策部 部長・主任研究員
片岡 剛士
経済・社会政策部 主任研究員
小林 庸平
経済・社会政策部 副主任研究員
2.
研究会の開催経緯
研究会の開催経緯は、次のとおりである。
開催日
平成 27 年 11 月 19 日
図表 3-2 研究会の開催経緯
審議内容
第 1 回研究会
・開催要項の確認、座長の選任に加え、以下の議題につき審議した。
＜議題＞
情報技術革新の産業・就業構造シミュレーションの概要と論点
38
＜主な意見＞
・生産関数についていくつかバリエーションを置けば、技術進歩の持つ様々
な効果を分析できるのではないか。
・ICT 投資と無形資産との補完性が生産性を高めるためには重要。
・将来の TFP 成長率の想定は、過去の伸びとの兼ね合いに配慮すべき。
平成 27 年 12 月 14 日
第 2 回研究会
＜議題＞
マクロ経済モデルの構築とシミュレーション
＜主な意見＞
・失業率関数の定式化については、GDP ギャップのみではなく複合的な経路
を説明変数として追加すべき。
・期待成長率と潜在 GDP 成長率との連動をモデルに考慮すれば、潜在 GDP の
高まりが設備投資に影響するという絵姿を描くことも可能。
平成 28 年 1 月 21 日
第 3 回研究会
＜議題＞
マクロ経済モデルの構築とシミュレーション、2030 年の産業構造・就業構
造・職業構造の推計
＜主な意見＞
・AI の進展と雇用・賃金との関係は経済学的な観点に立って整理しておく
べき。
・産業構造の将来予測については、例えば他のモデル（CGE）を用いて結果
をチェックしてみる事も良いのではないか。
平成 28 年 2 月 22 日
第 4 回研究会
＜議題＞
マクロ経済モデル、産業・就業・職業構造推計結果と今後の課題
＜主な意見＞
・マクロ経済モデルの結果は、貯蓄率・IS バランス・経常収支との整合性
に配慮することが必要である。
・想定は根拠づけを示すと説得力が増す。
・消費については、AI が発展することでニーズにマッチした商品がスムー
ズに供給されることで潜在的な消費が掘り起こされる効果もあると思う。
可能ならば考慮した方が良い。
・試算を行う際に産業間の生産性格差と労働移動の関係を確認しておいた方
が良い。
39
参考資料 1 マクロ経済モデルシミュレーション結果
本試算の数表につき、以下のとおりとりまとめた。
内容は、実質 GDP や名目 GDP の数値・成長率に加え、各コンポーネントの実額と成長率である。試
算結果の具体的詳細については数値表をご参照頂きたい。
40
推計結果_数表（現状維持シナリオ）
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
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2029
2030
GDP_O
CP_O
実質GDP
実質民間最 実質民間
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507,158.0
516,038.2
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512,720.3
514,694.3
519,802.5
530,617.3
525,888.5
533,291.2
538,272.0
538,507.1
545,028.6
549,949.4
555,111.2
560,117.7
565,182.3
570,252.3
575,553.7
580,797.0
586,065.6
591,530.8
597,046.5
602,655.1
608,305.7
IOP_O
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295,035.8
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291,445.7
295,032.7
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317,197.1
307,412.9
310,487.0
310,536.2
305,710.2
312,796.3
315,511.5
318,346.3
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324,008.3
326,617.7
329,620.2
332,368.5
335,022.6
338,011.0
340,964.0
344,076.6
347,143.9
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74,781.4
77,014.7
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62,516.1
64,876.3
68,005.3
68,808.5
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71,901.6
74,058.7
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72,546.6
72,021.9
72,323.6
72,767.6
73,078.1
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73,939.4
74,507.3
75,068.0
75,630.6
76,213.3
76,800.4
77,396.4
77,995.9
GDP_O
CP_O
実質GDP
実質民間最 実質民間
終消費支出 企業設備
1.8
1.8
-3.7
-2.0
3.5
0.4
1.0
2.1
-0.9
1.4
0.9
0.0
1.2
0.9
0.9
0.9
0.9
0.9
0.9
0.9
0.9
0.9
0.9
0.9
0.9
IOP_O
0.8
0.8
-2.0
1.2
1.6
1.4
1.8
2.5
-3.1
1.0
0.0
-1.6
2.3
0.9
0.9
0.9
0.9
0.8
0.9
0.8
0.8
0.9
0.9
0.9
0.9
5.9
3.0
-7.7
-12.0
3.8
4.8
1.2
4.0
0.5
3.0
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-0.7
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0.6
0.6
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0.8
0.7
0.8
0.8
0.8
0.8
IHP_O
CG_O
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費
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18,356.6
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15,519.6
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12,533.7
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13,410.8
13,464.4
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12,527.1
12,539.6
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12,753.6
12,893.8
12,971.2
12,997.1
13,010.1
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93,826.1
93,438.2
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112,856.2
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116,652.7
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119,359.7
120,767.7
EX_O
MP_O
GDP_N_O
CP_N_O
IPUB
実質公的
名目民間最
固定資本 実質輸出
実質輸入
名目GDP
終消費支出
形成
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24,112.8
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65,974.1
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293,375.2
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294,727.5
19,846.6
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66,751.8
489,520.1
288,105.4
22,124.4
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473,996.4
284,211.0
20,714.5
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284,489.7
20,054.3
82,604.0
70,341.5
474,170.5
286,429.4
20,264.2
81,426.4
72,855.2
474,635.8
288,661.1
22,360.3
85,034.9
77,770.9
483,074.1
296,550.4
22,800.8
91,792.2
80,573.9
490,787.8
293,445.3
19,293.0
96,565.4
83,716.3
503,190.6
298,158.0
19,102.3
99,097.4
80,553.3
515,693.1
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101,192.9
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19,214.7
103,689.8
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19,157.3
106,191.2
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19,138.3
108,798.7
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19,138.3
111,419.3
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19,138.3
114,097.5
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580,238.7
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19,138.3
116,834.4
90,825.2
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19,138.3
119,633.9
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19,138.3
122,497.1
95,359.4
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19,138.3
125,424.9
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373,009.0
19,138.3
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19,138.3
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102,478.5
19,138.3
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19,138.3
137,810.9
107,744.1
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405,393.5
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CG_O
IPUB
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MP_O
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-4.7
-21.0
2.7
11.5
-9.6
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2.2
2.0
-6.4
17.5
12.0
3.2
1.2
-3.2
-1.6
5.4
5.7
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1.0
-1.4
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9.3
1.6
10.3
4.4
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0.0
2.4
2.6
0.1
1.2
0.0
2.4
2.5
41
CP_N_O
名目民間最
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0.8
-4.6
-3.2
1.4
-1.3
0.1
1.8
1.6
2.5
2.5
2.5
2.1
1.8
1.9
1.8
1.8
1.8
1.9
1.8
1.8
1.9
1.9
1.9
1.9
0.3
0.5
-2.2
-1.4
0.1
0.7
0.8
2.7
-1.0
1.6
1.6
0.9
3.5
2.1
2.1
2.1
2.1
2.0
2.1
2.0
2.0
2.1
2.1
2.1
2.1
IOP_N_O
IHP_N_O
CG_N_O
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費
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91,938.5
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93,255.6
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60,718.0
12,641.9
94,238.8
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12,936.2
95,540.5
64,316.7
13,414.2
96,648.8
64,945.6
14,095.1
97,466.9
68,154.8
15,850.7
98,781.0
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14,508.4
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14,932.2
102,674.8
71,918.2
15,171.8
105,106.2
72,675.4
14,171.6
108,365.4
72,510.5
14,356.4
110,945.3
73,178.3
14,428.2
113,557.7
73,995.7
14,514.9
116,259.1
74,683.0
14,660.4
118,850.1
75,499.1
14,910.5
121,522.6
76,320.7
15,149.9
124,276.7
77,291.4
15,317.0
127,122.4
78,262.5
15,424.3
130,051.1
79,243.3
15,517.0
133,069.9
80,253.0
15,672.5
136,186.1
81,275.6
15,845.4
139,398.1
82,315.9
15,956.5
142,710.7
83,368.3
16,052.3
146,126.9
IOP_N_O
IHP_N_O
CG_N_O
名目民間企
名目民間住 名目政府消
業固定資本
費
宅投資
形成
5.7
2.1
-0.5
2.9
-12.9
1.4
-7.6
1.1
-0.4
-14.5
-23.5
1.4
2.0
2.3
1.4
3.8
3.7
1.2
1.0
5.1
0.8
4.9
12.5
1.3
1.8
-8.5
2.7
4.4
2.9
1.2
-0.7
1.6
2.4
1.1
-6.6
3.1
-0.2
1.3
2.4
0.9
0.5
2.4
1.1
0.6
2.4
0.9
1.0
2.2
1.1
1.7
2.2
1.1
1.6
2.3
1.3
1.1
2.3
1.3
0.7
2.3
1.3
0.6
2.3
1.3
1.0
2.3
1.3
1.1
2.4
1.3
0.7
2.4
1.3
0.6
2.4
(10億円）
MP_N_O
IPUB_N_O EX_N_O
名目公的
名目輸入
固定資本 名目輸出
形成
24,238.3
75,104.5
68,494.3
22,776.4
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76,943.1
22,082.7
92,437.6
84,375.9
21,200.2
78,610.7
80,229.9
22,828.7
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60,190.1
21,348.9
74,097.7
69,503.2
20,804.3
71,211.2
77,289.8
20,970.1
70,590.0
80,769.6
23,561.1
79,982.3
95,926.2
24,754.7
88,327.2
99,695.5
21,239.5
94,221.1
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21,282.0
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98,613.6
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95,378.0
21,772.4
104,133.4
100,958.3
21,815.9
107,178.7
104,051.1
21,903.2
110,359.5
107,466.3
22,012.7
113,582.8
111,003.5
22,122.8
116,894.5
114,648.1
22,233.4
120,297.0
118,284.9
22,344.6
123,795.4
122,420.4
22,456.3
127,391.9
126,404.8
22,568.6
131,088.9
130,406.1
22,681.4
134,889.3
134,891.5
22,794.8
138,795.6
139,491.8
22,908.8
142,810.5
144,339.3
23,023.3
146,936.6
149,274.9
(%)前年度比
IPUB_N_O EX_N_O
MP_N_O
名目公的
固定資本 名目輸出
名目輸入
形成
-6.0
11.9
12.3
-3.0
10.0
9.7
-4.0
-15.0
-4.9
7.7
-17.9
-25.0
-6.5
14.8
15.5
-2.6
-3.9
11.2
0.8
-0.9
4.5
12.4
13.3
18.8
5.1
10.4
3.9
-14.2
6.7
0.8
0.2
3.9
-1.9
2.1
3.3
-3.3
0.2
3.0
5.9
0.2
2.9
3.1
0.4
3.0
3.3
0.5
2.9
3.3
0.5
2.9
3.3
0.5
2.9
3.2
0.5
2.9
3.5
0.5
2.9
3.3
0.5
2.9
3.2
0.5
2.9
3.4
0.5
2.9
3.4
0.5
2.9
3.5
0.5
2.9
3.4
推計結果_数表（改革シナリオ）
GDP_O
実質GDP
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030
507,158.0
516,038.2
525,469.9
505,794.7
495,558.9
512,720.3
514,694.3
519,802.5
530,617.3
525,888.5
533,291.2
543,368.1
545,480.0
553,877.0
560,609.0
567,994.0
575,339.0
582,983.7
590,914.2
599,420.5
608,126.4
617,107.4
626,562.9
636,382.0
646,597.8
657,164.4
GDP_O
実質GDP
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030
1.8
1.8
-3.7
-2.0
3.5
0.4
1.0
2.1
-0.9
1.4
1.9
0.4
1.5
1.2
1.3
1.3
1.3
1.4
1.4
1.5
1.5
1.5
1.6
1.6
1.6
(10億円）
CP_O
IOP_O
IHP_O
CG_O
IPUB
EX_O
MP_O
GDP_N_O
CP_N_O
IOP_N_O
IHP_N_O
CG_N_O
IPUB_N_O
EX_N_O
MP_N_O
実質民間最終 実質民間企業 実質民間住宅
実質公的固定
名目民間最終 名目民間企業 名目民間住宅投
名目公的固定
実質政府消費
実質輸出
実質輸入
名目GDP
名目政府消費
名目輸出
名目輸入
消費支出
設備
投資
資本形成
消費支出
固定資本形成 資
資本形成
292,578.5
70,598.9
18,345.0
92,362.8
24,112.8
74,322.7
65,974.1
505,349.4
292,397.6
70,635.7
18,390.9
92,431.3
24,238.3
75,104.5
68,494.3
295,035.8
74,781.4
18,356.6
92,695.8
22,358.0
80,788.8
68,460.2
509,106.3
293,375.2
74,650.7
18,781.3
91,938.5
22,776.4
84,066.1
76,943.1
297,443.2
77,014.7
15,694.5
93,826.1
21,262.1
88,387.2
70,075.4
513,023.3
294,727.5
76,831.7
16,354.1
93,255.6
22,082.7
92,437.6
84,375.9
291,445.7
71,076.4
15,519.6
93,438.2
19,846.6
79,004.6
66,751.8
489,520.1
288,105.4
71,014.7
16,527.6
92,895.0
21,200.2
78,610.7
80,229.9
295,032.7
62,516.1
12,267.6
95,951.3
22,124.4
71,413.1
59,629.1
473,996.4
284,211.0
60,718.0
12,641.9
94,238.8
22,828.7
64,568.8
60,190.1
299,720.7
64,876.3
12,533.7
97,886.3
20,714.5
83,930.2
66,763.8
480,527.5
284,489.7
61,945.1
12,936.2
95,540.5
21,348.9
74,097.7
69,503.2
303,974.5
68,005.3
12,936.1
99,068.1
20,054.3
82,604.0
70,341.5
474,170.5
286,429.4
64,316.7
13,414.2
96,648.8
20,804.3
71,211.2
77,289.8
309,489.2
68,808.5
13,678.2
100,578.3
20,264.2
81,426.4
72,855.2
474,635.8
288,661.1
64,945.6
14,095.1
97,466.9
20,970.1
70,590.0
80,769.6
317,197.1
71,547.4
14,952.9
102,161.0
22,360.3
85,034.9
77,770.9
483,074.1
296,550.4
68,154.8
15,850.7
98,781.0
23,561.1
79,982.3
95,926.2
307,412.9
71,901.6
13,212.6
102,580.8
22,800.8
91,792.2
80,573.9
490,787.8
293,445.3
69,360.1
14,508.4
101,457.3
24,754.7
88,327.2
99,695.5
310,487.0
74,058.7
13,410.8
103,192.6
19,293.0
96,565.4
83,716.3
503,190.6
298,158.0
72,441.1
14,932.2
102,674.8
21,239.5
94,221.1
100,476.1
312,049.6
73,508.6
13,477.8
104,143.2
19,102.3
103,038.5
81,952.1
520,384.1
304,453.0
72,765.9
15,186.9
105,278.6
21,282.0
101,743.5
100,325.9
306,531.8
73,658.2
12,642.2
104,316.2
19,272.2
107,504.7
78,445.3
537,539.3
308,340.7
73,788.9
14,416.3
108,722.5
21,728.9
107,427.4
96,885.5
312,815.5
74,516.0
12,768.6
104,978.8
19,063.0
112,294.1
82,559.1
555,497.6
320,954.8
75,618.7
14,749.7
111,601.3
21,772.4
113,672.2
102,871.5
314,798.6
75,281.8
12,794.2
105,643.5
18,837.4
117,337.0
84,083.3
573,009.6
329,449.2
77,465.3
14,986.2
114,554.1
21,815.9
120,439.8
105,700.9
317,073.2
76,132.7
12,832.6
106,371.4
18,651.6
122,823.4
85,890.9
591,603.7
338,466.3
79,437.7
15,241.5
117,650.3
21,903.2
127,836.3
108,931.7
319,544.1
76,844.7
12,935.2
106,982.0
18,486.0
128,362.4
87,815.3
610,623.1
347,926.0
81,303.1
15,578.6
120,692.1
22,012.7
135,471.7
112,361.2
321,935.9
77,725.8
13,090.4
107,645.7
18,322.0
134,126.8
89,862.8
630,441.6
357,540.9
83,386.7
15,986.2
123,869.7
22,122.8
143,537.2
116,001.8
324,300.7
78,511.9
13,260.6
108,362.6
18,177.3
140,190.3
91,889.1
650,828.0
367,370.6
85,325.0
16,404.6
127,188.6
22,233.4
151,976.4
119,670.5
327,237.2
79,633.1
13,353.4
109,147.5
18,033.7
146,508.7
94,493.3
672,266.6
378,111.0
87,668.6
16,734.2
130,672.0
22,344.6
160,890.9
124,154.6
330,036.4
80,780.6
13,420.2
109,965.7
17,891.3
153,092.7
97,060.5
694,484.5
388,972.2
90,088.0
17,036.5
134,284.6
22,456.3
170,306.7
128,659.8
332,865.8
81,964.2
13,447.1
110,824.8
17,750.0
159,953.3
99,697.7
717,573.8
400,153.1
92,596.3
17,292.4
138,040.4
22,568.6
180,251.9
133,328.9
336,200.3
83,210.2
13,527.7
111,733.8
17,609.8
167,102.7
102,821.7
741,759.9
412,244.9
95,225.9
17,622.3
141,956.1
22,681.4
190,756.7
138,727.3
339,670.6
84,503.9
13,636.0
112,716.3
17,470.8
174,553.3
106,168.7
766,988.5
424,830.1
97,963.6
17,994.3
146,068.3
22,794.8
201,852.3
144,514.8
343,488.7
85,849.7
13,676.9
113,771.5
17,332.8
182,317.8
109,839.6
793,324.2
438,197.6
100,817.6
18,282.9
150,384.5
22,908.8
213,572.0
150,839.0
347,437.5
87,241.6
13,717.9
114,898.3
17,195.9
190,409.7
113,736.5
820,768.2
452,099.9
103,784.0
18,576.1
154,911.4
23,023.3
225,950.6
157,577.1
(%)前年度比
CP_O
IOP_O
IHP_O
CG_O
IPUB
EX_O
MP_O
GDP_N_O
CP_N_O
IOP_N_O
IHP_N_O
CG_N_O
IPUB_N_O
EX_N_O
MP_N_O
実質民間最終 実質民間企業 実質民間住宅
名目民間最終 名目民間企業 名目民間住宅投
名目公的固定
実質公的固定
実質政府消費
実質輸出
実質輸入
名目GDP
名目政府消費
名目輸出
名目輸入
消費支出
設備
投資
消費支出
固定資本形成 資
資本形成
資本形成
0.8
5.9
0.1
0.4
-7.3
8.7
3.8
0.7
0.3
5.7
2.1
-0.5
-6.0
11.9
12.3
0.8
3.0
-14.5
1.2
-4.9
9.4
2.4
0.8
0.5
2.9
-12.9
1.4
-3.0
10.0
9.7
-2.0
-7.7
-1.1
-0.4
-6.7
-10.6
-4.7
-4.6
-2.2
-7.6
1.1
-0.4
-4.0
-15.0
-4.9
1.2
-12.0
-21.0
2.7
11.5
-9.6
-10.7
-3.2
-1.4
-14.5
-23.5
1.4
7.7
-17.9
-25.0
1.6
3.8
2.2
2.0
-6.4
17.5
12.0
1.4
0.1
2.0
2.3
1.4
-6.5
14.8
15.5
1.4
4.8
3.2
1.2
-3.2
-1.6
5.4
-1.3
0.7
3.8
3.7
1.2
-2.6
-3.9
11.2
1.8
1.2
5.7
1.5
1.0
-1.4
3.6
0.1
0.8
1.0
5.1
0.8
0.8
-0.9
4.5
2.5
4.0
9.3
1.6
10.3
4.4
6.7
1.8
2.7
4.9
12.5
1.3
12.4
13.3
18.8
-3.1
0.5
-11.6
0.4
2.0
7.9
3.6
1.6
-1.0
1.8
-8.5
2.7
5.1
10.4
3.9
1.0
3.0
1.5
0.6
-15.4
5.2
3.9
2.5
1.6
4.4
2.9
1.2
-14.2
6.7
0.8
0.5
-0.7
0.5
0.9
-1.0
6.7
-2.1
3.4
2.1
0.4
1.7
2.5
0.2
8.0
-0.1
-1.8
0.2
-6.2
0.2
0.9
4.3
-4.3
3.3
1.3
1.4
-5.1
3.3
2.1
5.6
-3.4
2.0
1.2
1.0
0.6
-1.1
4.5
5.2
3.3
4.1
2.5
2.3
2.6
0.2
5.8
6.2
0.6
1.0
0.2
0.6
-1.2
4.5
1.8
3.2
2.6
2.4
1.6
2.6
0.2
6.0
2.8
0.7
1.1
0.3
0.7
-1.0
4.7
2.1
3.2
2.7
2.5
1.7
2.7
0.4
6.1
3.1
0.8
0.9
0.8
0.6
-0.9
4.5
2.2
3.2
2.8
2.3
2.2
2.6
0.5
6.0
3.1
0.7
1.1
1.2
0.6
-0.9
4.5
2.3
3.2
2.8
2.6
2.6
2.6
0.5
6.0
3.2
0.7
1.0
1.3
0.7
-0.8
4.5
2.3
3.2
2.7
2.3
2.6
2.7
0.5
5.9
3.2
0.9
1.4
0.7
0.7
-0.8
4.5
2.8
3.3
2.9
2.7
2.0
2.7
0.5
5.9
3.7
0.9
1.4
0.5
0.7
-0.8
4.5
2.7
3.3
2.9
2.8
1.8
2.8
0.5
5.9
3.6
0.9
1.5
0.2
0.8
-0.8
4.5
2.7
3.3
2.9
2.8
1.5
2.8
0.5
5.8
3.6
1.0
1.5
0.6
0.8
-0.8
4.5
3.1
3.4
3.0
2.8
1.9
2.8
0.5
5.8
4.0
1.0
1.6
0.8
0.9
-0.8
4.5
3.3
3.4
3.1
2.9
2.1
2.9
0.5
5.8
4.2
3.4
3.1
2.9
1.6
3.0
0.5
5.8
4.4
1.1
1.6
0.3
0.9
-0.8
4.4
3.5
1.1
1.6
0.3
1.0
-0.8
4.4
3.5
3.5
3.2
2.9
1.6
3.0
0.5
5.8
4.5
42
参考資料 2 産業構造・就業構造・職業構造に関する参考図表
参考図表 2- 1 産業別の実質国内生産額（実額）
（10億円）
1,200,000
1,114,320
1,04343
1,000,000
890,474
862,869
52,273
54,733
922,340
56,137
52,576
51,590
897,710
50,990
453,069
800,000
体験・経験提供型サービス
433,804
600,000
398,289
398,243
404,551
役務・技術提供型サービス
386,442
医療・社会保障
88,603
91,263
400,000
200,000
0
35,641
44,752
53,867
86,279
99,756
105,417
172,522
187,582
208,638
90,776
80,417
27,089
24,990
1995
2000
64,911
ネットワーク（インフラ）
顧客対応型製造
132,805
プロセス型製造
123,898
103,621
粗原料及びエネルギー源
305,287
213,693
250,094
69,431
58,985
19,066
47,217
16,476
63,914
24,299
2005
2011
2030
現状維持
2030
成長
43
18,065
参考図表 2-2 産業別の実質国内生産額（構成比）
（％）
100%
6.1
6.1
6.1
5.7
5.1
43.9
43.0
42.8
46.2
44.7
4.7
90%
80%
70%
40.7
体験・経験提供型サービス
役務・技術提供型サービス
医療・社会保障
60%
ネットワーク（インフラ）
顧客対応型製造
8.0
50%
40%
4.1
5.0
5.8
7.2
10.0
11.2
11.4
11.5
21.1
22.6
23.8
9.0
粗原料及びエネルギー源
11.9
12.2
30%
20.0
20%
10%
0%
10.5
24.7
27.4
9.0
7.5
6.6
3.1
2.8
2.6
2.1
1.6
1.6
1995
2000
2005
2011
2030
現状維持
2030
成長
4.7
44
プロセス型製造
5.7
参考図表 2-3 産業別の実質付加価値（実額）
（10億円）
700,000
657,164
608,306
600,000
27,938
507,158
500,000
28,471
459,058
29,214
476,723
30,000
514,694
27,642
314,636
30,024
302,257
体験・経験提供型サービス
役務・技術提供型サービス
400,000
医療・社会保障
267,619
300,000
258,026
261,900
ネットワーク（インフラ）
258,378
53,927
55,498
200,000
20,576
47,591
26,275
55,037
32,128
59,329
粗原料及びエネルギー源
72,285
59,914
100,000
0
プロセス型製造
77,539
38,160
100,477
顧客対応型製造
131,742
160,156
60,683
67,577
83,663
30,678
12,290
27,615
11,819
23,338
11,081
17,375
9,227
10,799
7,787
14,104
8,330
1995
2000
2005
2011
2030
現状維持
2030
成長
45
参考図表 2-4 産業別の実質付加価値（構成比）
（％）
100%
6.4
6.3
5.9
4.6
5.4
4.3
90%
80%
70%
56.2
54.2
52.8
49.7
50.9
47.9
体験・経験提供型サービス
役務・技術提供型サービス
医療・社会保障
60%
ネットワーク（インフラ）
顧客対応型製造
プロセス型製造
50%
粗原料及びエネルギー源
40%
4.5
30%
5.5
6.3
9.1
7.4
8.2
11.8
11.6
11.9
10.4
11.5
11.7
13.2
14.2
16.5
19.5
21.7
6.7
5.8
4.6
2.7
2.5
2.2
3.4
1.8
1.8
1.3
2.1
1.3
1995
2000
2005
2011
2030
現状維持
2030
成長
20%
24.4
10%
0%
46
参考図表 2-5 産業別の名目付加価値（実額）
（10億円）
900,000
820,768
800,000
55,275
700,000
671,626
46,918
体験・経験提供型サービス
600,000
504,594
500,000
30,124
510,835
32,007
458,242
505,349
31,910
474,171
役務・技術提供型サービス
医療・社会保障
30,530
380,494
ネットワーク（インフラ）
400,000
顧客対応型製造
275,727
273,877
271,042
257,843
300,000
プロセス型製造
94,444
200,000
100,000
20,684
27,421
32,700
54,348
59,114
56,970
72,801
86,681
39,421
52,468
69,720
61,414
56,547
78,635
73,576
71,331
14,987
30,099
14,740
27,571
13,824
20,033
12,462
18,045
15,790
27,623
19,868
1995
2000
2005
2011
2030
現状維持
2030
成長
35,922
0
84,113
47
粗原料及びエネルギー源
参考図表 2-6 産業別の名目付加価値（構成比）
（％）
100%
6.0
6.3
6.3
6.4
54.6
53.6
53.6
54.4
7.0
6.7
90%
80%
70%
体験・経験提供型サービス
56.7
55.8
役務・技術提供型サービス
医療・社会保障
60%
ネットワーク（インフラ）
顧客対応型製造
プロセス型製造
50%
粗原料及びエネルギー源
40%
30%
4.1
5.4
10.8
11.6
6.5
8.3
12.5
11.3
11.5
11.1
20%
14.4
10.4
14.4
14.1
13.0
10%
0%
10.6
8.4
7.1
5.9
5.5
4.2
3.0
2.9
2.7
2.6
1995
2000
2005
2011
9.6
2.7
2.4
3.4
2030
現状維持
2030
成長
48
2.4
参考図表 2-7 産業別の名目国内生産額（実額）
（10億円）
1,800,000
1,527,744
1,600,000
101,648
1,400,000
1,216,849
1,200,000
1,000,000
体験・経験提供型サービス
86,280
950,605
54,955
957,005
役務・技術提供型サービス
682,032
962,517
医療・社会保障
914,297
58,349
59,781
ネットワーク（インフラ）
56,777
564,577
顧客対応型製造
800,000
430,377
422,631
414,578
148,994
385,945
600,000
400,000
粗原料及びエネルギー源
36,975
46,700
54,601
94,572
107,125
107,859
132,750
173,978
63,750
140,170
104,713
238,491
200,000
0
プロセス型製造
201,246
203,747
201,893
179,342
169,581
103,392
87,779
89,899
89,820
80,304
29,089
30,674
33,907
33,951
43,187
55,377
1995
2000
2005
2011
2030
現状維持
2030
成長
49
127,224
参考図表 2-8 産業別の名目国内生産額（構成比）
（％）
100%
5.8
6.1
6.2
6.2
45.3
44.2
43.1
42.2
7.1
6.7
90%
80%
70%
46.4
44.6
体験・経験提供型サービス
役務・技術提供型サービス
医療・社会保障
60%
ネットワーク（インフラ）
顧客対応型製造
プロセス型製造
50%
3.9
4.9
5.7
7.0
粗原料及びエネルギー源
9.8
40%
9.9
11.2
11.2
10.9
11.5
11.4
30%
11.5
21.2
21.3
21.0
19.6
20%
15.6
13.9
10%
0%
10.9
9.2
9.3
9.8
3.1
3.2
3.5
3.7
3.5
3.6
1995
2000
2005
2011
2030
現状維持
2030
成長
6.6
50
8.3
参考図表 2-9 産業別の従業者数（実数）
（1,000人）
80,000
70,000
68,547
7,687
68,249
8,280
66,701
8,466
66,569
65,191
59,356
8,509
8,161
60,000
7,838
体験・経験提供型サービス
50,000
役務・技術提供型サービス
33,501
33,345
31,647
医療・社会保障
31,800
32,042
40,000
ネットワーク（インフラ）
29,356
顧客対応型製造
30,000
プロセス型製造
3,410
20,000
4,525
5,819
6,296
5,409
7,502
5,818
8,122
7,351
5,769
5,685
7,304
10,000
4,376
5,952
3,458
6,819
6,594
2,967
2,725
6,041
5,519
5,030
1995
2000
2005
4,893
4,550
5,849
1,641
2,112
4,876
3,728
3,840
2011
2030
現状維持
2030
成長
0
51
粗原料及びエネルギー源
参考図表 2-10 産業別の従業者数（構成比）
（％）
100%
11.2
12.1
12.7
12.8
13.2
12.5
90%
80%
70%
体験・経験提供型サービス
48.9
48.9
47.4
役務・技術提供型サービス
47.8
49.5
60%
49.2
医療・社会保障
ネットワーク（インフラ）
顧客対応型製造
プロセス型製造
50%
粗原料及びエネルギー源
40%
5.0
30%
20%
10%
6.6
8.7
9.5
12.4
7.9
8.5
8.9
8.7
11.8
8.2
10.7
6.4
5.1
10.2
4.4
11.5
8.7
9.9
4.1
7.7
9.0
2.8
3.2
8.8
8.1
7.5
7.3
6.3
5.9
1995
2000
2005
2011
2030
現状維持
2030
成長
0%
52
参考図表 2-11 職業別の従業者数（実数）
（1,000人）
70,000
68,249
68,547
66,701
4,582
66,569
4,462
4,714
50,000
5,013
3,125
3,631
60,000
65,191
2,799
3,151
10,956
11,195
3,103
2,690
2,575
2,582
2,244
5,139
3,168
1,014
5,998
4,916
5,121
4,813
4,731
3,716
4,313
2,925
4,242
3,928
4,458
3,881
4,412
3,221
10,326
2,263
2,619
544
1,980
560
5,354
4,757
610
2,724
2,315
1995
2000
522
1,645
2005
517
6,850
5,760
737
生産工程従事者
742
1,618
2011
輸送・機械運転従事者
2,980
保安職業従事者
2,859
サービス職業従事者（介護サービス職業従事
者を除く）
介護サービス職業従事者
6,130
4,354
7,464
8,923
6,622
1,442
394
826
2030
現状維持
53
1,536
601
6,651
6,488
1,142
販売従事者（営業職除く）
営業職
9,886
10,661
1,809
7,260
3,771
20,000
10,538
建設・採掘従事者
農林漁業作業者
5,533
1,551
1,172
5,109
30,000
2,245
1,112
6,298
6,502
646
185
2,229
1,300
1,323
1,166
6,734
7,071
2,979
3,015
1,071
40,000
0
6,779
2,218
運搬・清掃・包装等従事者
3,555
10,000
2,404
2,059
9,173
10,527
5,610
59,356
929
1,430
1,094
2030
成長
事務従事者（一般事務員除く）
参考図表 2-12 職業別の従業者数（構成比）
（％）
100.0
90.0
6.7
6.5
7.1
7.5
8.7
8.6
5.3
4.6
4.7
4.0
3.5
3.4
4.1
3.9
3.9
3.7
3.7
4.6
運搬・清掃・包装等従事者
輸送・機械運転従事者
80.0
16.1
16.3
5.2
1.5
1.6
1.7
9.9
8.7
7.0
6.9
5.4
5.7
農林漁業作業者
2.0
1.9
保安職業従事者
11.1
9.3
9.5
サービス職業従事者（介護サービス職業従
事者を除く）
介護サービス職業従事者
2.3
1.8
4.6
4.9
6.5
7.5
7.2
3.4
2.0
9.7
0.9
0.3
50.0
40.0
4.5
生産工程従事者
3.8
4.5
4.6
10.4
11.9
13.8
15.8
70.0
60.0
建設・採掘従事者
4.4
6.6
7.7
6.4
6.4
6.6
7.3
販売従事者（営業職除く）
営業職
9.4
事務従事者（一般事務員除く）
6.7
4.8
一般事務員
11.4
管理的職業従事者
30.0
15.4
15.1
クリエイティブ職
14.9
16.0
15.0
10.2
専門的職業従事者（その他）
20.0
3.3
3.8
10.0
0.8
0.8
7.8
6.9
0.9
0.0
3.0
4.0
3.4
1995
2000
2.7
0.8
10.3
8.6
1.1
2.5
2005
0.8
2.4
1.1
2.4
2011
0.7
10.2
10.9
1.7
1.4
2030…
54
2.4
0.9
1.6
2.2
1.7
2030…
IT技術者
技術開発者（IT技術者を除く）