I S S N 統計学 第 111 号 GDP

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1 I S S N 統計学 第 111 号 GDP

2 創刊のことば JSES Japan Society of Economic Statistics

3 研究論文 ( 統計学 第 111 号 2016 年 9 月 ) 経済センサスを活用した事業所の開業率 廃業率等の推計 高橋雅夫 * ** 高部勲 近年 企業や事業所の開業 廃業等の動態を把握するための統計である ビジネスデモグラフィー統計 に対する関心が国際的に高まっており 我が国においてもその作成 提供が求められている 本稿では 諸外国におけるビジネスデモグラフィー統計の特徴 課題等について概観するとともに 今後のビジネスデモグラフィー統計の検討においてベンチマーク指標となりうるような 経済センサスに基づくビジネスデモグラフィー統計の新たな推計方法を紹介しており 2009 年と2012 年に実施された 2 つの連続する経済センサスのミクロデータを有効に活用して ビジネスデモグラフィー統計における事業所の開業率や廃業率 存続率等の主要な指標の推計を行っている 新たな推計手法により産業間の異動の影響を考慮に入れた年率の推計結果をみると 開業率の高い産業については 廃業率も高いことが定量的に示された ビジネスレジスター ビジネスデモグラフィー統計 経済センサス 開業率 廃業率 近年 主にヨーロッパの国々を中心に 企業や事業所の開業 廃業等を把握するための統計である ビジネスデモグラフィー統計 に対する関心が高まっており 我が国においてもその作成 提供が求められているところである 諸外国では 行政記録情報を主要なインプット情報としてビジネスデモグラフィー統計が作成されているがそれらの情報源には課題も多く存在する このような状況を踏まえつつ 本稿ではまず 諸外国で作成されているビジネスデモグ ラフィー統計の特徴 課題等について概観するとともに 全数調査である経済センサスも合わせて活用することの重要性について説明する そして 今後のビジネスデモグラフィー統計の検討においてベンチマーク指標となりうるような 経済センサスに基づく代替的なビジネスデモグラフィー統計の推計方法を紹介し その推計結果について考察を行う なお 本稿における意見は筆者達個人のものであり 所属する組織を代表するものではない * ** 正会員 総務省統計局 mtakahashi3@soumu.go.jp 正会員 総務省統計局 i.takabe@soumu.go.jp ビジネスデモグラフィー統計 (Business 1

4 統計学 第 111 号 2016 年 9 月 Demography Statistics) 1) は 企業 事業所の開業 廃業 存続 (Birth, Death, Survival) 等の動きを中心に 経済の動向を明らかにすることを目的として作成される統計である ビジネスデモグラフィー統計を活用することにより 企業等の現在数や従業者数 売上高の業種別統計の作成や 開業 廃業等の動向のタイムリーな把握が可能となる ( 森 (2013)) 近年 ヨーロッパを中心とする諸外国では 新たな産業 雇用創出の基盤としての 起業家に対する関心が高まっており その動向の把握や 起業家支援に関する政策立案のための主要な指標として ビジネスデモグラフィー統計が注目を浴びている (Eurostat and OECD(2015)) なお 起業家指標の観点から ビジネスデモグラフィー統計の作成方法や定義等に関してまとめている文献として A h m a d, N. (2006) がある 製造業に限定して それ以外の産業との間の転出 転入を考慮した企業の開廃業を分析した文献としては Timothy Dunne, et al.(1988) がある また 各国のビジネスデモグラフィー統計の作成方法を標準化し 国際比較可能性を向上させることを目的として 欧州統計局及び OECD が共同で ビジネスデモグラフィー統計に関するマニュアルを作成 提供している (Eurostat and OECD(2007)) 諸外国では一般に ビジネスレジスター (Business Register) と呼ばれるシステムを活用して ビジネスデモグラフィー統計を作成することが多い (OECD(2015) Eurostat and OECD(2007)) ビジネスレジスターとは 統計調査の調査票情報や行政記録情報などを基に 統計調査のための母集団情報を整備し 随時その更新を行うためのシステムである ( 高部 (2014)) 例えばカナダでは ビジネスレジスターに記録された情報を活用して Canadian Business Counts(CBC) や Entrepreneurship indicators(ei) などのビジネスデ モグラフィー統計を作成している (Jamie Brunet(2015)) また イタリアでは 2010 年から 従来のビジネスレジスターに加えて LEED(Linked Employer Employee Database) と呼ばれる新たなデータベースを統合することにより 労働力調査 (Labor Force Survey) の情報ともリンクした形での新たなビジネスデモグラフィー統計を作成している (Patrizia Cella and Carlo De Gregorio(2015)) さらにフランスでは SIRENE というビジネスレジスターに基づき 母集団情報の変化部分に当たるファイルが毎月作成されるとともに 月次の企業分析用ファイルに基づくビジネス動態統計が毎月作成 公表されており その結果は 新規開業の雇用への影響など 様々な分析に利用されている ( 森 (2012)) このように ビジネスデモグラフィー統計は ビジネスレジスターと密接な関係があり ビジネスレジスターに関するヴィースバーデングループ会合 (Meeting of the Wiesbaden Group on Business Registers) や 国連欧州経済委員会ビジネスレジスター専門家会合 (UNECE Meeting of the Group of Experts on Business Registers) などの国際会議でも ビジネスデモグラフィー統計が議題として取り上げられることが多くなっている ( 高部 (2016) 等 ) 我が国においても 上記のビジネスレジスターに相当するシステムとして 事業所母集団データベース が新たな統計法 ( 平成 19 年 (2007 年 ) 法律第 53 号 ) において明文化されるとともに 統計委員会からの意見や第 Ⅰ 期 公的統計の整備に関する基本的な計画 ( 平成 21 年 (2009 年 )3 月 13 日閣議決定 ) に掲げられた課題等を踏まえてシステムの構築が進められ 2013 年 1 月からその運用が開始されたところであり 国 地方の行政機関が統計調査を実施する際の重要なインフラとなっている ( 高橋 (2013)) 事業所母集団データベースの検討 構築作 2

5 高橋雅夫 高部勲 事業所の開業率 廃業率等の推計 業と並行して 我が国においても ビジネスレジスター ( 事業所母集団データベース ) を活用したビジネスデモグラフィー統計についての検討が進められた そして 第 Ⅱ 期 公的統計の整備に関する基本的な計画 ( 平成 26 年 (2014 年 )3 月 25 日閣議決定 ) においても ビジネスデモグラフィー統計が今後の重要な課題として取り上げられており 2) 現在 総務省統計局において その作成 提供に向けた検討が進められているところである 3) ところで ヨーロッパを中心とする諸外国では 登記情報や社会保障 税情報などの行政記録情報を主要な情報源としてビジネスレジスターが整備され その内容に基づいてビジネスデモグラフィー統計が作成されることが多い しかし これらの行政記録情報における記録の主体は あくまでも 法的主体 (Legal Entity) であり それらは法律に基づいて定義された 法的単位 (Legal Unit) であって 統計調査における事業所などの 統計単位 (Statistical Unit) と比較すると 定義や産業分類に関する扱いが異なる場合がある点に注意が必要であることが指摘されている ( 菅 (2010) 森 (2013)) また 行政記録への登録には通常 一定程度のタイムラグがあり 事業所の開業や 特に廃業が適時に登録されない場合もある このような行政記録情報に関する課題を克服するための方法として 統計調査の結果も合わせて活用していくことが挙げられる 特に 事業所 企業に関する全数調査である 経済センサス には 統計単位としての事業所について その開業 廃業等の情報を調査員が現地で直接確認できるという大きなメリットがあると考えられる 経済センサスに基づいてビジネスデモグラフィー統計を作成している事例として メキ シコにおける ビジネス生命表プログラム がある (Ar turo Blancas(2015) 及び Hugo Hernández(2015)) その最新の結果である 2015 年ビジネス生命表プログラム (Life Expectancy of Business in Mexico 2015 Program) では 経済センサスのデータをベースに生命表の考え方を応用して ビジネスデモグラフィー統計を推計しており 経済センサスが実施されない年の企業の生存確率などの指標について 企業規模 産業 地域ごとの差異 特徴を詳細に分析している また 企業の平均余命の推計も行われており 人間とは逆に 企業の年齢が高いほど余命が長くなるという特性があることが定量的に示されている ただし メキシコの経済センサスは 5 年に 1 回しか実施されておらず センサスの中間年における変動を適切に把握することが難しいという課題がある 我が国では 中小企業白書において 経済センサスの調査結果を活用した事業所の開業率 廃業率等の推計が行われている 4) ( 最新の結果については 中小企業庁 (2015) を参照 ) ただし そこでは 経済センサスの公表結果表に基づく新設 ( 開業 ) 事業所や廃業事業所の件数から単純に算出された年平均値が用いられている これらの推計結果については 経済センサスの集計結果から直接算出したものであることから 存続事業所の業種間異動などの側面が考慮されていない点に注意する必要がある 経済センサスのミクロデータを用いて 詳細なビジネスデモグラフィー統計の分析を行っている先駆的な研究事例として 菅 森 (2014) がある そこでは 複数時点における経済センサス ( 及びその前身となる 事業所 企業統計調査 ) のミクロデータを活用し 各時点に共通して存在する事業所をマッチングして作成したパネルデータを利用して ビジネスデモグラフィー統計に相当する指標を作成し イギリス国家統計局 (Office for 3

6 統計学 第 111 号 2016 年 9 月 National Statistics, ONS) の公表している行政区画別 産業別のビジネスデモグラフィー統計との比較 分析を行っている ただし そこでは 事業所の産業分類間の転出入などを区別しておらず それらを調整した純粋な産業分類別の廃業 開業の状況を把握することまでは行われていない 本稿では 高橋 (2005) に基づき 我が国における詳細なビジネスデモグラフィー統計を今後検討していくに当たり その前段階としての検討に資するような ビジネスデモグラフィー統計作成のための代替的かつ簡明な手法を紹介している 具体的には 2009 年に実施された 経済センサス 基礎調査 及び 2012 年に実施された 経済センサス 活動調査 のミクロデータを活用し 産業分類間の転出入の状況を考慮に入れた上で より精緻なビジネスデモグラフィー統計の推計を試みている 紹介した手法では 事業所の開業率 廃業率などの 5 つの未知変数を定義し 未知変数と同じ数の方程式に基づく連立方程式体系を設定し それを解くことで 5 つの未知変数の推計値を求めている さらに 推計式の導出に当たっては 必要最小限の仮定を置いた上で 初等的な数学の知識のみを用いて直感的に理解しやすい形の方程式を設定し 推計に必要な式を導いているという点に特徴がある 我が国において 今後 ビジネスデモグラフィー統計の検討を行う際には 試算結果を評価するための比較対象となる指標があることが望ましい その際に 本稿で提案する手法に基づく推計結果を活用することで その後の検討に資する有用な結果が得られると期待される 本稿の分析では 経済センサス のミクロデータを用いている 以下では清水 菅 (2013) における記述に基づき 経済センサスの概要について説明する 経済センサスは 我が国に存在する全ての企業及び事業所を把握する統計調査である 我が国の経済センサスは 経済センサス 基礎調査 及び 経済センサス 活動調査 という 2 つの統計調査から構成されている 経済センサス 基礎調査 は 事業所の事業活動及び企業の企業活動の状態を調査し 事業所母集団データベース等の母集団情報を整備するとともに 我が国における事業所及び企業の産業 従業者規模等の基本的構造を全国的及び地域別に明らかにすることを目的として行われる全数調査である 母集団情報を整備するための基本的な事項に主眼を置いて行われる調査であり 2009 年に初回の調査が行われ 直近では2014 年に 2 回目の調査が行われている 経済センサス 活動調査 は 全産業分野の売上 ( 収入 ) 金額や 費用などの経理項目を同一時点で網羅的に把握し 我が国における事業所 企業の経済活動を全国的及び地域別に明らかにするとともに 事業所及び企業を対象とした各種統計調査の母集団情報を得ることを目的として行われる統計調査である 農林漁家に属する事業所を除く全ての事業所を対象として 経理事項を調査し 我が国における経済活動の実態を把握することに焦点を当てた統計調査である 初回の調査は2012 年に実施されており 直近では2016 年に 2 回目の調査が行われている 上記のように 2 つのパート ( 基礎調査 及び 活動調査 ) が交互に実施される形で 我が国の経済センサスが構成されている ただし 経済センサス 活動調査の中間年における母集団情報の整備をより効率化 高度化するために 現在 新たな母集団情報の整備のための検討が行われているところである 経済センサスにおける統計単位は 我が国における経済統計調査の基本的な統計単位で 4

7 高橋雅夫 高部勲 事業所の開業率 廃業率等の推計 ある 事業所 である Eurostat & OECD (2007) には ビジネスレジスターに記録される統計単位として Local Kind of Activity Unit Kind of Activity Unit Local Unit Enterprise Enterprise Group などが挙げられており これらの中から各国の事情に応じて様々な統計単位が選択され 統計調査の際に把握されている 我が国における 事業所 は 日本標準産業分類における日本標準産業分類一般原則の第 2 項 事業所の定義 に掲げられている以下の 2 つの事項に基づいて定義されるものである これは OECD のマニュアルにおける Local Unit に近い概念である 5) 日本標準産業分類(2013 年 10 月改定 ) から一部引用 : 本分類における事業所とは 経済活動の場所的単位であって 原則として次の要件を備えているものをいう ⑴ 経済活動が単一の経営主体の下において一定の場所すなわち一区画を占めて行われていること ⑵ 財又はサービスの生産と供給が 人及び設備を有して 継続的に行われていること 新設 ( 開業 ) 廃業などを含む 事業所の異動状況の定義については 以下のとおりである 6) 新設 ( 開業 ) 事業所 : 前回調査の調査日の翌日以後に開設した事業所のほか 他の場所から移転してきたものを含めた事業所 廃業事業所 : 前回調査の調査日の翌日以後に廃業した事業所のほか 他の場所に移転したものを含めた事業所 存続事業所 : 前回調査で把握されている事業所で 当回調査でも存在していることが把握された事業所 ここで開業 ( 廃業 ) には 他の場所から ( に ) 移転してきた ( 移転した ) ものも含まれている これは 調査が市区町村をいくつかの区画に区切った調査区という単位 ( 丁目や大字など ) で行われており 同じ市区町村内でも調査区を越えて移転した場合も 新設 廃業となる場合があることによる 産業分類間の転出入を考慮した事業所の存続率 開業率 廃業率等の推移を年率でみることで より詳細な分析が可能になると考えられるが そのためには 産業分類間の異動情報等の追加的な情報を活用した 新たな推計方法を利用する必要がある ビジネスデモグラフィー統計の新たな推計手法について解説する前に 分析対象となるデータの基本統計量をみていくことにする 平成 24 年 (2012 年 ) 経済センサス 活動調査における前回調査 ( 平成 21 年 (2009 年 ) 経済センサス 基礎調査 ) からの事業所の異動状況を産業大分類別にみたものが表 1 である 表 1 によると 新設 ( 開業 ) 事業所は 卸売業 小売業 が 11 万 9,582 事業所 ( 全産業の 27.0%) と最も多くなっている また 廃業事業所についても 卸売業 小売業 が 30 万 4,818 事業所 ( 全産業の27.3%) と 最も多くなっている 次に 中小企業白書における計算方法 7) に基づいて推計した開業率及び廃業率をみていく 推計結果が表 2 である 表 2 によると 開業率については 医療 福祉 が 4.9% と最も高く 次いで 宿泊業 飲食サービス業 が4.7% 金融業 保険業 及び 教育 学習支援業 が 3.3% の順になっている また 廃業率については 情報通信業 が 10.2% と最も高く 次いで 宿泊業 飲食サービス業 が 8.7% 金融業 保険業 及び 学術研究 専門 技術サービス業 が 7.5% の順になっている ただしこれらの結果については 他産業へ 5

8 統計学 第 111 号 2016 年 9 月 の ( からの ) 転出 ( 転入 ) といった 産業の転 換についての調整を全く行っていないことに注意する必要がある 産業間の異動を調整し た開業率及び廃業率の新たな推計手法の詳細については 次節以降で説明する 事業所数 産業大分類 総数 存続事業所 合計に占める 新設事業所 合計に占める 廃業事業所 割合 (%) 割合 (%) 合計に占める割合 (%) 合計 5,768,489 5,325, , ,118, A 農業 林業 28,042 25, , , B 漁業 4,448 4, C 鉱業 採石業 砂利採取業 2,379 2, D 建設業 548, , , , E 製造業 513, , , , F 電気 ガス 熱供給 水道業 4,150 3, G 情報通信業 71,402 64, , , H 運輸業 郵便業 142, , , , I 卸売業 小売業 1,487,971 1,368, , , J 金融業 保険業 94,581 85, , , K 不動産業 物品賃貸業 396, , , , L 学術研究 専門 技術サービス業 232, , , , M 宿泊業 飲食サービス業 767, , , , N 生活関連サービス業 娯楽業 508, , , , O 教育 学習支援業 171, , , , P 医療 福祉 386, , , , Q 複合サービス事業 34,568 34, , R サービス業 ( 他に分類されないもの ) 375, , , , 注 : 総務省統計局 平成 24 年経済センサス 活動調査 ( 確報 ) を基に 事業内容等不詳の事業所を各産業に按分している 存続 a 新設 b 廃業 c 年平均開業年平均廃業期首事業所 d=b/31 12 e=c/31 12 f=a+c 合計 5,325, ,562 1,118, , ,946 6,444, % 6.7% A 農業 林業 25,764 2,279 4, ,816 30, % 6.0% B 漁業 4, , % 5.5% C 鉱業 採石業 砂利採取業 2, , % 7.3% D 建設業 528,774 19, ,719 7,486 38, , % 6.2% E 製造業 498,122 15,732 92,595 6,090 35, , % 6.1% F 電気 ガス 熱供給 水道業 3, , % 4.8% G 情報通信業 64,983 6,419 23,152 2,485 8,962 88, % 10.2% H 運輸業 郵便業 134,740 7,348 27,162 2,844 10, , % 6.5% I 卸売業 小売業 1,368, , ,818 46, ,994 1,673, % 7.1% J 金融業 保険業 85,487 9,093 20,462 3,520 7, , % 7.5% K 不動産業 物品賃貸業 381,983 14,174 65,727 5,487 25, , % 5.7% L 学術研究 専門 技術サービス業 214,603 17,403 51,485 6,737 19, , % 7.5% M 宿泊業 飲食サービス業 664, , ,069 39,945 75, , % 8.7% N 生活関連サービス業 娯楽業 469,962 38,107 84,845 14,751 32, , % 5.9% O 教育 学習支援業 155,402 16,233 34,299 6,284 13, , % 7.0% P 医療 福祉 337,727 48,320 44,974 18,704 17, , % 4.5% Q 複合サービス事業 34, , , % 2.5% R サービス業 ( 他に分類されないもの ) 350,940 24,242 65,304 9,384 25, , % 6.1% 注 : 総務省統計局 平成 24 年経済センサス 活動調査 ( 確報 ) を基に 事業内容等不詳の事業所を各産業に按分している 開業率 d/f 廃業率 e/f 6

9 高橋雅夫 高部勲 事業所の開業率 廃業率等の推計 ここでは 高橋 (2005) において提案された推計手法に基づき その内容を詳しく紹介する 事業所に関するビジネスデモグラフィー統計における主要な指標として 以下の 5 つの未知変数を定義する いずれも 経済成長の動向を把握する上で重要な指標である これらの変数は全て ある特定の属性区分 ( カテゴリー ) ごとの年率の値である ここでの属性区分としては 分析の関心に応じて様々なものを考えることができるが 本稿では中でも 事業所の特性を捉えるための最も重要だと思われる属性区分の一つとして 産業 ( 大 ) 分類を考えることにする 理論上は より細かな産業分類 ( 中分類 小分類 細分類 ) に対しても この手法を適用することが可能である しかし本稿においては 推計結果の安定性を考慮して 産業大分類別の開業率 存続率 廃業率等を算出することにする 本稿で紹介するビジネスデモグラフィー統計の推計手法では 事業所の開業 廃業 存続 属性区分間の異動に関して 以下の 5 つの変数を定義し 用いることとする 5 つの未知変数 1 事業所の開業率 :R(open) o 2 事業所の廃業率 :R(close) c 3 同一属性内での事業所の存続率 : R(survival) ts 4 事業転入率 :R(transfer-in) ti ⑴ ( 存続事業所のうち他の属性区分 から当該属性区分への転入率 ) 5 事業転出率 :R(transfer-out) to ( 存続事業所のうち当該属性区分 から他の属性区分への転出率 ) ここで R ti については 着目している特定の 属性区分 ( 産業 ) に対して その外部から転入 してくる事業所の割合 (Transfer-In) である R to は逆に ほかの属性区分 ( 産業 ) へと転出 する事業所の割合 (Transfer-Out) を表してい る ここでの推計においては 属性区分ごと の事業所の開業や廃業の率を前年の当該属性区分に含まれる事業所数に対する率として定義しており それらの率が 隣接して実施された 2 度の経済センサス間で毎年一定であるとの仮定を置いている したがって今回の分析では 他の属性 ( 産業 ) 区分から当該属性 ( 産業 ) 区分への転入 転出率などを考慮して推計を行う必要があり 結果として ある特定の属性区分 ( 産業 ) における事業所の開廃の状況を より詳しく分析することが可能となる 推計に当たっては 経済センサスのミクロデータを集計して得られる 以下に示すような 6 つの既知定数も利用している そのような既知定数の定義については 以下のとおりである なお これらの定数についても 未知変数と同様に 産業等の属性区分ごとに考えていることに注意する必要がある 6 つの既知定数 1 前回調査における事業所数 :N p 2 今回調査における事業所数 :N l 3 前回調査から今回調査の間に廃業 した事業所数 :N c 4 他の属性区分 ( 産業 ) から当該属 性区分 ( 産業 ) への転入も含む存 ⑵ 続事業所数 :N s 5 同一属性区分 ( 産業 ) 内の存続事 業所数 :N ts 6 前回の調査から今回の調査までの 年数 :n 上記で定義した 5 つの未知変数を推計するために これらの変数及び様々な既知定数を含む 5 つの独立な方程式の導出について連続す 7

10 統計学 第 111 号 2016 年 9 月 る 2 期間の経済センサス ( 平成 21 年 (2009 年 ) 経済センサス 基礎調査及び平成 24 年 (2012 年 ) 経済センサス 活動調査 ) のミクロデータの利用を前提に導出する ここでは 未知変数間の様々な関係を利用して 以降の分析に必要となる 5 つの方程式 (⑶ ⑷ ⑺ ⑼ ⑾に示す式) を導出する 前回と今回の経済センサスにおける事業所数との間の関係から 以下の方程式が導かれる N p (R ts +R ti +R o ) n =N l ⑶ なお 上記の式では 経済センサス間の事業所数の年ごとの変化の割合が一定であるという仮定を置いている 2 期の連続した経済センサス間における存続率の関係に基づいて 以下の方程式が導かれる N p R n ts =N ts ⑷ なお ここでは 当該属性区分 ( 産業 ) の下で存続せずに 廃業又は他の属性区分 ( 産業 ) へ転出となった事業所は 含まれていない ここで ある属性区分に転入し 存続した事業所の数を N ti と定義すると 転入を含む存続事業所数の方程式は 以下のように表現できる N ts +N ti =N s ⑸ ここで N ti については 等比級数の和に関する公式を用いて 以下のように計算することができる N = N R + N ( R + R + R ) R ti p ti p ts ti o ti 2 + N ( R + R + R ) R + p ts ti o ti n 1 + N ( R + R + R ) R p ts ti o n 1 ( Rts + Rti + Ro ) = Np 1 ( Rts + Rti + Ro ) R ti よって ⑹ 式を⑸ 式に代入すると 未知変量の推計に必要な 3 番目の方程式となる N ts n 1 ( Rts + Rti + Ro ) + Np Rti Ns 1 ( Rts + Rti + Ro ) = 次の方程式は 廃業した事業所の数に関する関係式から導出することができる N p R c +N p R ts R c +N p R ts2 R c n-1 + +N p R ts R c =N c ⑻ この式から 以下のような 4 番目の方程式が得られる n 1 R ts Np Rc = Nc ⑼ 1 Rts 最後の方程式は 事業所数保存の法則 とも呼ぶべき関係式から導出される この法則は 以下のように表現される N p R ts +N p R c +N p R to =N p ⑽ 上式の両辺をN p で割ることにより 以下のような式が得られる R ts +R c +R to =1 ⑾ ⑶ 式 ⑷ 式 ⑺ 式 ⑼ 式及び⑾ 式を連立させて解くことで 以下のような推計式の体系が導かれる これらの式を用いて 未知変数の ti ⑹ ⑺ 8

11 高橋雅夫 高部勲 事業所の開業率 廃業率等の推計 推計を行う R = ( N / N ) R 1/ n ts ts p ti Ns N = Np ts Nl Np 1 ( / ) 1 Nl/ Np n R = ( N/ N ) 1/ R R o l p Nc 1 R Rc = N 1 R p ts n ts Rto = 1 Rts R c ts 1/ n これらの計算式における既知定数と 2 期の 連続した経済センサスの結果との関係をまとめて示したものが 以下の表 3 である 前述のとおり 行政記録への登録には一定程度のタイムラグがあり 事業所の廃業が適時に登録されない場合もあることから 登記情報などの行政記録情報をメインに作成するビジネスデモグラフィー統計については 特に事業所の廃業動向に関して 適時性 正確性の観点から 結果が理解しにくくなるおそれがある 本稿では ビジネスデモグラフィー統計の推計において 全数調査である ti ⑿ 経済センサスの結果を用いた代替的な手法を活用している すなわち 経済センサスのデータも活用した様々な変数間の関係から得られる方程式を用いてビジネスデモグラフィー指標の推計を行う 効率的な手法を活用している 前節の表 3 について 経済センサスの結果から具体的な数値を計算したものが表 4 である 表 4 を基に 前節で示した方法により 産業間の異動を考慮した開業率及び廃業率を計算した結果について 以下の表 5 にまとめている なお 表 5 では 計算の結果得られた推計値を産業大分類ごとに示している 以下の分析では 4 節で示した年平均による開業率 廃業率の単純な推計手法を 単純推計手法 5 節で紹介した手法を 新たな推計手法 と呼んで 区別することとする 表から読み取れるように 新たな推計手法による開業率及び廃業率の推計結果は 単純推計手法の結果と比較して Q 複合サービス事業 における廃業率を除き いずれも大きくなっている この差異は 単純推計手法によると 事業所数が減少 ( 増加 ) する局面では 開業率 廃業率等が過小 ( 過大 ) に推計されてしまうおそれがあることも要因であると 今回のセンサス 属性区分 A B C D R 小計前回のセンサス 存続事業所 廃業事業所 合計 属性区分 A Nts Nc Np B C D R 小計 N s 新設事業所 合計 N l 9

12 統計学 第 111 号 2016 年 9 月 平成 21 年基礎調査 平成 24 年活動調査 存続事業所 廃業事業所 合計 B 漁業 3 3, , ,210 C 鉱業 採石業 砂利採取業 7 0 1, , ,150 D 建設業 ,682 6, , , , , , ,290 A 農業 林業 24, ,148 4,642 30,790 E 製造業 , , , ,280 1, , ,594 92, ,365 F 電気 ガス 熱供給 水道業 , , ,632 G 情報通信業 , , , ,056 23,258 90,314 H 運輸業 郵便業 , ,480 27, ,736 I 卸売業 小売業 ,862 24, ,452 1,450 1,326, ,290 1,439 6,140 2, ,113 1,396, ,040 1,701,604 J 金融業 保険業 , ,384 20, ,920 K 不動産業 物品賃貸業 , , , , ,133 65, ,986 L 学術研究 専門 技術サービス業 ,054 1, , , , , ,488 51, ,040 M 宿泊業 飲食サービス業 , , ,791 1, , , ,635 N 生活関連サービス業 娯楽業 , , , , , ,260 84, ,968 O 教育 学習支援業 , ,545 34, ,767 P 医療 福祉 , ,834 44, ,385 Q 複合サービス事業 , , ,277 2,348 39,625 R サービス業 ( 他に分類されないもの ) ,141 3, ,005 2, ,090 2, , , ,036 64, ,943 小計 26,304 3,559 2, , ,021 3,831 66, ,361 1,362,431 85, , , , , , ,334 33, ,774 5,325,918 1,118,443 6,444,361 新設事業所 2, ,339 15, ,419 7, ,581 9,093 14,174 17, ,190 38,107 16,233 48, , ,564 合計 28,642 3,714 2, , ,753 4,114 72, ,708 1,482,012 94, , , , , , ,654 33, ,019 5,768,482 注 1 : 経済センサスのミクロデータから独自に集計しているため 総務省による公表値とは異なる場合がある 注 2 : 事業内容等不詳の事業所は 各産業分類に按分してある A B C D E F G H I J K L M N O P Q R 小計 10

13 高橋雅夫 高部勲 事業所の開業率 廃業率等の推計 産業大分類 新たな推計手法に基づく推計結果 存続率 (%) 事業転入率 (%) 事業転出率 (%) 開業率 (%) 廃業率 (%) ( 同一産業内での )( 存続事業所の )( 存続事業所の ) R o R c R ts R ti R to 単純推計手法に基づく推計結果 ( 表 2 再掲 ) 開業率 (%) 廃業率 (%) 合計 A 農業 林業 B 漁業 C 鉱業 採石業 砂利採取業 D 建設業 E 製造業 F 電気 ガス 熱供給 水道業 G 情報通信業 H 運輸業 郵便業 I 卸売業 小売業 J 金融業 保険業 K 不動産業 物品賃貸業 L 学術研究 専門 技術サービス業 M 宿泊業 飲食サービス業 N 生活関連サービス業 娯楽業 O 教育 学習支援業 P 医療 福祉 Q 複合サービス事業 R サービス業 ( 他に分類されないもの ) 考えられる どちらの手法においても 2009 年 7 月 2 日から 2012 年 2 月 1 日までの間における産業全体の開業率と廃業率の差 ( 開業率 - 廃業率 ) については マイナス4.1ポイント ( ただし 四捨五入の関係で 表 5 からはそれぞれ マイナス 4.2 ポイント及びマイナス 4.0 ポイントと計算される ) となっており これは推計対象期間における我が国の事業所数の全体的な減少傾向を表しているとみることができる 産業大分類ごとの年率でみた開業率については 新たな推計手法では M- 宿泊業 飲食サービス業 の 5.2% が最も高い率となっており その後に P- 医療 福祉 の 5.1% そして J- 金融 保険業 の 3.9% が続く結果となっている 単純推計手法による結果と比較して 1 位と 2 位が入れ替わっていることがわかる 廃業率の推計結果をみてみると 新たな推計手法では G- 情報通信業 が 11.2% と最も高くなっており その後に M- 宿泊業 飲食サービス業 の 9.4% そして J - 金融 保険業 の 8.3% が続く結果となっている この順位は 単純推計手法の結果と変わらないものとなっている 個別の産業に着目して開業率及び廃業率をみた場合 特に注目すべきは P- 医療 福祉 であり 新たな推計手法に基づく推計結果によると P- 医療 福祉 では 開業率が5.1% で 廃業率の 4.7% を上回っている 産業全体でみた事業所の減少率がマイナス 4.1 ポイントという状況の中で P- 医療 福祉 は 開業率が廃業率を上回る唯一の産業であるということが判明した また 新たな推計手法では G- 情報通信業 の廃業率が 11.2% となっており 全ての産業の中で唯一 廃業率が10% を超えている産業であるということもわかった これらについては 単純推計手法による結果においても同様の傾向を示している 新たな推計手法と単純な推計手法に基づく開業率及び廃業率の結果をみると どちらの 11

14 統計学 第 111 号 2016 年 9 月 手法による結果においても 他の産業と比較して開業率が相対的に高い産業については 廃業率も比較的高い値となっていることがわかる これらの産業は 事業所の入れ替わりが激しいという特徴があり 新たなビジネスが生まれる機会が多いものの 撤退する割合も高い産業であると考えられる この関係について 開業率及び廃業率の相関関係を示した図 1 及び図 2 をみると それぞれの手法による推計結果の差が明瞭に現れていることがわかる ここで 単純推計手法に基づく開業率及び廃業率の推計結果の散布図を示したものが図 1 である また 新たな推計手法に基づく結果から同様に作成した散布図を示したものが 図 2 である これらの散布図については 変数間の相関係数とともに 最小二乗法に基づく回帰直線とその数式についても 併せて図示している どちらの図においても 回帰直線は右上がりの傾向を示しており 廃業率が高いほど開業率も高いことがわかる ただしその相関係数の大きさ及び回帰直線の傾きについては それぞれの手法間で異なっている 単純推計手法では 相関係数が0.344となっている 一方で新たな推計手法では 相関係数が となっている このことから 新たな手法により推計した開業率及び廃業率は 単純推計手法に基づく結果と比較して より相関が強くなっており これは 産業間の異動の影響を考慮して年率で見た場合 相対的に開業 廃業が活発な産業と そうでない産業との より一層のコントラストを 明瞭に示しているとみることができる なお いずれの散布図においても P- 医療 福祉 は 上方に大きくはずれた値となっており 他の産業と比較して 開業率が非常に高い産業となっていることがわかる 本稿では ビジネスデモグラフィー統計を作成する際の代替的な手法の紹介とその適用を行った ビジネスデモグラフィー統計においては ビジネスレジスターのみならず 経済センサスの情報も用いられる 本稿の分析では 2009 年と 2012 年に実施された 2 つの連続する経済センサスのミクロデータを有効に活用して ビジネスデモグラフィー統計における開業率や廃業率 存続率等の主要な指標の推計を行った 新たな推計手法により産業間の異動の影響を考慮した年率の推計結果をみると 全体の平均的な開業率は 平均的な廃業率を下回っていることが確認された また 相対的に開業率の高い産業については 廃業率も相対的に高いことが より明確に 12

15 高橋雅夫 高部勲 事業所の開業率 廃業率等の推計 定量的に把握される結果となった このような結果は 本稿で示した新たな手法により 産業間の異動の影響を考慮することによって より明確に見えてきたものであるといえる 今回の代替的な手法によって推計されたビジネスデモグラフィー統計の各種指標については 事業所母集団データベースを基に推計されるそれらの結果と比較することができる このことは 事業所母集団データベースからビジネスデモグラフィー統計を作成することを検討する際に その比較対象 ベンチマークとして 本稿における分析結果を活用できることを意味する これにより ビジネスデモグラフィー統計の安定性などを確認することが可能となり 今後 より精緻なビジネスデモグラフィー統計の作成を検討する際の精度向上にも資すると考えられる なお 今回の分析では 属性区分として産業大分類を選択したが このような区分は産業に限られるものではなく 他の属性につい ても 本稿で紹介したものと同様の方法で 分析を行うことが可能である 今後の検討課題としては 例えば 従業者規模階級を属性区分とすることで 新設 ( 開業 ) 事業所において生み出された雇用 ( 従業者数 ) や 従業者規模ごとの従業者数の変動などを分析するということが考えられる これにより 従業者規模の境界を異動するような事業所の割合を定量的に把握することが可能となり その結果は 統計調査の結果を表章する際の適切な従業者規模階級の選択にも資するものと考えられる 同様の分析は 資本金階級など 他の属性区分でも行うことができる また 資本金階級や産業をさらに細かくしたもの 産業と従業者規模階級のクロスしたものなど 実に多くの様々な属性区分に 全く同様な手順で推計を行うことができるので 様々な属性間の異動の動的な分析も可能になると考えられる 本稿の内容の一部について 経済統計学会関東支部定例研究会 (2015 年 12 月 5 日 ) において報告を行った際に 多くの方々から貴重なコメントをいただいた ここに記して感謝の意を表したい また 本稿について有益なコメントをしていただいた匿名の 2 名の査読者にも 感謝を申し上げたい 1 ) Business Demography に相当する日本語の正式な訳語は 今のところ存在しない 菅 森 (2014) では Business Demography を 企業動態統計 とした場合 従来の年次統計調査の結果と混同されてしまうことから カタカナ表記で ビジネスデモグラフィー としているようである 本稿では この考え方に沿いつつ 加工 集計を行った結果としての 統計 としての面を強調するために Business Demography を ビジネスデモグラフィー統計 と表記している 2 ) 第 Ⅱ 期 公的統計の整備に関する基本的な計画 では ビジネスデモグラフィー統計の作成等に関して 事業所母集団データベースの整備 利活用に関する課題として 別表 今後 5 年間に講ずる具体的施策 第 3-1-⑴ に 以下のように記述されている 事業所母集団データベースを活用して我が国の事業所 企業の実態を把握する統計に加え 事業所 企業の異動状況や産業の成長 衰退等に着目した統計を作成する 3 ) 事業所母集団データベース研究会 ( 総務省統計局 ) の検討資料を参照 4 ) 中小企業白書 (2011)(p.179 ~ 183) では 経済センサス及び事業所 企業統計調査に基づく開業率及び廃業率を推計するとともに 雇用保険事業年報 ( 厚生労働省 ) 民事 訟務 人権統計年報 ( 法務省 ) 及び国税庁統計年報書 ( 国税庁 ) による行政記録情報の結果を用いて 年次の開業率及び 13

16 統計学 第 111 号 2016 年 9 月 廃業率について推計 分析を行っている 5 ) 菅 (2016) によれば 国連統計部による統計単位の分類では local unit は 1 か所 (One single location) で 1 つ以上の活動 (One or more activities) を行っている単位とされている 他の統計単位を含む詳しい説明については 菅 (2016) を参照 6 ) 事業所の異動状況の定義に関しては 例えば 総務省統計局 平成 26 年経済センサス 基礎調査報告 第 1 巻 事業所に関する集計その 1 全国結果 等を参照 7 ) ここで用いている開業率及び廃業率については 中小企業白書 2015 年版 ( 中小企業庁 ) における計算方法を参考にしつつ 以下の方法により 独自に算出したものである 新設事業所数及び廃業事業所数は 平成 24 年 (2012 年 ) 経済センサス 活動調査結果確報 における 産業大分類 異動状況別事業所数 ( 本文 表 1 ) を用いている ここで 新設事業所 とは 2012 年 2 月 1 日現在に存在した事業所のうち 2009 年 7 月 2 日以降に開設した事業所をいい 廃業事業所 とは 平成 21 年 (2009 年 ) 経済センサス 基礎調査で調査された事業所のうち 平成 24 年 (2012 年 ) 経済センサス 活動調査で把握されなかった事業所をいう ( 総務省統計局 平成 24 年経済センサス 活動調査 ( 確報 ) 産業横断的集計 ( 存続 新設 廃業別集計編 ) における 利用上の注意 を参照 ) 開業率については 新設事業所を年平均にならした数 を 期首において既に存在していた企業の数 で割って求めている 廃業率については 廃業事業所を年平均にならした数 を 期首において既に存在していた企業の数 で割って求めている 異動状況別事業所数については 平成 21 年 (2009 年 ) 経済センサス 基礎調査から 平成 24 年 (2012 年 ) 経済センサス 活動調査の 31 か月間の異動状況についてみたものであることから 開業率の分子である年平均開業事業所数については 31 か月で割って 12 をかけて求めている 廃業率についても 同様の計算方法を適用している [ 1 ] 清水雅彦 菅幹雄 (2013) 経済統計 培風館 [ 2 ] 菅幹雄 (2010) アメリカ イギリス カナダのビジネスレジスター ⑴ ビジネスレジスターの発展プロセス 統計 61 ⑺ pp [ 3 ] 菅幹雄 (2010) アメリカ イギリス カナダのビジネスレジスター ⑵ 行政記録情報の活用 統計 61⑻ pp [ 4 ] 菅幹雄 (2010) アメリカ イギリス カナダのビジネスレジスター ⑶ 統計単位と企業組織構造 統計 61 ⑼ pp [ 5 ] 菅幹雄 (2010) アメリカ イギリス カナダのビジネスレジスター ⑷ 経済センサス 年次事業調査 (ABI) と統一企業調査 (UES) 統計 61 ⑽ pp [ 6 ] 菅幹雄 (2016) 産業統計と統計単位 経済志林 83 ⑷ pp [ 7 ] 菅幹雄 森博美 (2014) 日本と英国のビジネスデモグラフィーの比較分析 総務省統計研修所リサーチペーパー 第 33 号 [ 8 ] 高橋雅夫 (2005) 事業所 企業統計調査結果による事業所の産業別新設率 廃業率等の試算 2005 年度統計関連学会連合大会講演報告集 pp [ 9 ] 高橋雅夫 (2013) 新しい事業所母集団データベースの開発 ~ ビジネスレジスターの更改 ~ 統計研究彙報 第 70 号 pp.1-18 [10] 高橋雅夫 高部勲 (2015) 経済センサスを活用した事業所の存続 開廃等の推計について 経済統計学会関東支部 12 月例会 [11] 高部勲 (2014) 論考 : 諸外国におけるビジネスレジスター整備の動向 統計 65 ⑸ pp [12] 高部勲 (2016) 海外レポート 国連 UNECE( 欧州経済委員会 )2015 年ビジネスレジスターに関する専門家グループ会合の概要 ESTRELA No. 264 pp [13] 中小企業庁 (2011) 中小企業白書 2011 年版 [14] 中小企業庁 (2015) 中小企業白書 2015 年版 14

17 高橋雅夫 高部勲 事業所の開業率 廃業率等の推計 [15] 森博美 (2012) フランスのビジネスレジスター 法政大学日本統計研究所オケージョナルペーパー No. 33 [16] 森博美 (2013) 海外における政府統計の最新の動向 : 政府統計のインテグレーションとビジネスレジスター 統計 64 ⑾ pp [17] Ahmad, N. (2006). A proposed framework for business demography statistics. OECD Statistics Working Papers: 2006/3, OECD Statistics Directorate. [18] Arturo Blancas. (2015), Business demography in Mexico. Progress and Perspectives, Meeting of the Group of Experts on Business Registers 2015, Brussels. [19] Eurostat and OECD (2007), Eurostat-OECD Manual on Business Demography Statistics, Office for Official Publications of the European Communities. [20] Eurostat and OECD (2015), Entrepreneurship at a Glance. [21] Hugo Hernández (2015), Establishment geo-referencing system for mobile devices used in the Mexican 2014 Economic Censuses and perspectives of use for geo-referencing economic units from administrative registers, Meeting of the Group of Experts on Business Registers 2015, Brussels. [22] Jamie Brunet (2015), Business Demographics from Statistics Canada: The Role of the Business Register, Meeting of the Group of Experts on Business Registers 2015, Brussels. [23] Suga, Mikio (2015) Business Demography of Sole Proprietorships in Japan, Journal of Mathematics and Statistics, Vol. 1, Issue 4 (pp ) [24] Patrizia Cella and Carlo De Gregorio (2015), Measuring the Entrepreneur: A Comparative analysis Using Business and Household Data, Meeting of the Group of Experts on Business Registers 2015, Brussels. [25] Takahashi, Masao and Takabe, Isao (2015) Application of an alternative method for compiling business demography statistics of establishments, Proceedings of the 60th ISI World Statistics Congress, International Statistical Institute, July 2015, Rio De Janeiro, pp [26] Timothy Dunne, Mark J. Roberts and Larry Samuelson. (1988) Patterns of Firm Entry and Exit in U.S. Manufacturing Industries RAND Journal of Economics 19⑷. 15

18 統計学 第 111 号 2016 年 9 月 An estimation of establishment birth and death rates based on the Economic Census Masao TAKAHASHI *, Isao TAKABE ** In recent years, Business Demography Statistics, which clarify the dynamic state of enterprises and establishments such as births and deaths, are gaining international attention. Making and disseminating business demography statistics are demanded also in Japan. This paper presents an overview of the characteristics and challenges for business demography statistics in some foreign countries, followed by an introduction of a new estimation method for compiling business demography statistics based on the results of the Economic Census. Then major indicators on business demography statistics such as birth rate, death rate and survival rate of establishments are estimated effectively using the microdata of consecutive Economic Censuses conducted in 2009 and The results of the estimation of the above annually adjusted rates, which take into account of the effects of transfers among industries, reveal that the industries which show high birth rates also show high death rates. Business Register, Business Demography, Economic Census, Birth Rate, Death Rate * ** Statistics Bureau, Ministry of Internal Affairs and Communications mtakahashi3@soumu.go.jp Statistics Bureau, Ministry of Internal Affairs and Communications i.takabe@soumu.go.jp 16

19 編集委員会 本年 9 月より 新しい規定にもとづいて 研究論文 と 報告論文 が設定されました 皆様からの積極的な投稿をお待ちしております 1. 投稿は 常時 受け付けています なお 書評 資料および海外統計事情等については 下記の [ 注記 2] をご確認下さい 2. 次号以降の発行予定日は 第 112 号 :2017 年 3 月 31 日 第 113 号 :2017 年 9 月 30 日です 3. 投稿に際しては 新規定にもとづく 投稿規程 執筆要綱 および 査読要領 などをご熟読願います 最新版は 学会の公式ウェブサイトをご参照下さい 4. 原稿は編集委員長 ( 下記メールアドレス ) 宛にお送り下さい 5. 原稿は PDF 形式のファイルとして提出して下さい また 紙媒体での提出も旧規程に準拠して受け付けます 紙媒体の送付先は編集委員長宛にお願いします ( 住所は会員名簿をご参照下さい ) 6. 原則として すべての投稿原稿が査読の対象となります 7. 通常 査読から発刊までに要する期間は 査読が順調に進んだ場合でも 2 ヶ月間程を要します 投稿にあたっては十分に留意して下さい 編集委員会 投稿応募についての問い合わせは 下記メールアドレス宛に連絡下さい また 編集委員長へのメールアドレスも下記になります 編集委員長朝倉啓一郎 ( 流通経済大学 ) 副委員長藤井輝明 ( 大阪市立大学 ) 編集委員橋本貴彦 ( 立命館大学 ) 前田修也 ( 東北学院大学 ) 山田満 ( 東北 関東支部所属 ) [ 注記 1] 統計学 の定期刊行に努めておりますので できるかぎり早期のご投稿をお願いします 112 号 (2017 年 3 月 31 日発行予定 ) への掲載を想定した場合 研究論文 と 報告論文 の原稿は 2017 年 1 月初旬を目途として それまでにご投稿ください [ 注記 2] 書評 資料および海外統計事情等について 執筆 推薦 および依頼等をお考えの会員がおられましたら 企画や思いつきの段階で結構ですので できるだけ早い段階で 編集委員会にご一報下さい 以上 編集後記 研究成果を投稿下さいました執筆者の皆様 査読に関わって下さいました皆様 そして 書評の依頼をお引き受け下さいました皆様に 心からお礼申し上げます とくに 本号は 本年 9 月からスタートした新規定にもとづく編集作業でもありましたので 関係する多くの皆様のご支援を頂くことで 発行することが出来ました 編集委員一同 重ねて感謝申し上げます さて 次号 112 号からは 通常の論文に加えて 統計学 創刊 60 周年記念特集論文 の掲載が開始される予定です 楽しみにお待ち下さい 編集委員会では 機関誌 統計学 を充実させていくために 皆様からの率直なご意見と そして 研究成果の積極的なご投稿をお待ちしております 今後ともよろしくお願い申し上げます ( 朝倉啓一郎記 ) 79

20 統計学 T E L / F A X E mail o f f i c j s e s t. j p h t t p : / / w w w. j s e s t. j p / T E L / F A X E mail otorisu@jupiter.ocn.ne.jp

21 STATIST ICS No September An estimation of establishment birth and death rates based on the Economic Census Masao TAKAHASHI, Isao TAKABE 1 Estimation of Sampling Errors by using Sub Samples Kozo YAMAGUCHI 17 Ichiro ASARI and Eiji DOI, The Theory and Practices of Inter Regional Input Output Analysis, Nippon Hyoron sha, 2016 Kozo MIYAGAWA 27 Takayuki YAMASHITA ed., Handbook of Regional Economic Analysis: Regional revitalization learned from Shizuoka Model, Koyo Shobo, 2016 Taku ISHIRO 32 Jie LI, Introductory GDP statistics and input output analysis, University Education Press, 2016 Takeshi SAKURAMOTO 38 Tadasu MATSUO and Takahiko HASHIMOTO, An Introduction to Tomorrow s Marxian Economics, Chikumashobo, 2016 Hiroshi ONISHI 43 The 60 th Session of the Society of Economic Statistics 46 Regulation of the Editorial Committee, Prospects for the Contribution to the Statistics 72 JAPAN SOCIETY OF ECONOMIC STATISTICS