Japan Society for the Promotion of Science
Program for Constructing Data Infrastructure for the Humanities and Social Sciences
Institute of Economic Research, Hitotsubashi University

Other major databases maintained by the IER, Hitotsubashi University

Tables Constructed with the IER's Support for Custom-Made Aggregate Statistics

The statistical tables prepared with the support for custom-made aggregate statistics can be found here:
https://d-infra.ier.hit-u.ac.jp/English/ordermade/result.html

More information about the support for custom-made statistics can be found here:
https://d-infra.ier.hit-u.ac.jp/English/ordermade/

深尾京司著『世界経済史から見た日本の成長と停滞――1868-2018』一橋大学経済研究叢書 67、岩波書店、2020年刊行の図表データ

日本の長期経済発展に関する従来の多くの研究は、一橋大学経済研究所を中心に編纂された『長期経済統計（LTES）』シリーズ（大川一司・篠原三代平・梅村又次監修，東洋経済新報社，1965-88年）のデータに基づいているが、2020年に刊行した上記叢書では著者を含む一橋大学経済研究所のグループが最近推計した、人口1人当たりGDPの超長期系列を中心に、マクロ経済に関する新たなデータを用いて分析を行った。また同書では、世界経済史の視点で日本の経済発展を他の諸国と比較しながら見直すことを試みた。今回、岩波書店、一橋大学経済研究所のご了承を得て、この叢書の図表に用いたデータとデータ作成方法に関する「注・出所」をウェブ上で公開する。

データのご利用にあたって

データをご利用の際は、出所として、深尾京司著『世界経済史から見た日本の成長と停滞――1868-2018』の図表データを利用した旨、明記して頂くようお願いします。また、本データを利用して論文を作成・発表される場合、差し支えなければ、コピーを一部お送りいただけるようお願いします。

お問い合わせ

一橋大学　 経済研究所　サービス産業生産性プロジェクト室
〒186-8603 東京都国立市中2-1
Tel: 042-580-8350
E-mail: sspj@ier.hit-u.ac.jp

データおよび「注・出所」のダウンロード

序章
超長期で見た日本の経済成長の特徴
参考文献
第1章
供給側から見た成長の源泉――1885-2015年
参考文献
第2章
均衡成長と趨勢加速――1868-1913年
参考文献
第3章
不均衡成長――1914-1940年
参考文献
第4章
敗戦と高度成長――1941-1970年
参考文献
第5章
安定成長から長期停滞へ――1971-2018年
参考文献

図表一覧
（データの制約のため、上記エクセルファイルに格納していないデータがあります。）

上場企業生産性長期（JLCP）データベース2021

企業レベルのデータを用いれば、マクロ経済の労働生産性や全要素生産性（TFP）の動向の決定要因について、より詳しく知ることができる。しかし日本では、生産活動に関する政府統計ミクロデータのうち最も古くまで遡ることができる工業統計調査（経済産業省）でも 1980 年代以降しか利用できない。このため企業レベルのデータを用いて、高度成長期（1955-70 年）や安定成長期（1970-90 年）の前半にあたる 1970 年代をカバーする生産性動学分析はほとんど行われて来なかった。日本経済のパフォーマンスが世界で飛び抜けて良好だった高度成長期、安定成長期と比較して、長期停滞期（1990 年以降）に企業レベルの要素投入や生産性の動向がどのように変化したのかは、良く分かっていない。

しかし、上場企業については財務データを用いれば高度成長期以降について分析が可能である。このような問題意識から、経済産業研究所（RIETI）「産業・企業生産性向上」プログラムの「東アジア産業生産性」プロジェクトでは、一橋大学経済研究所（基盤研究S「サービス産業生産性」プロジェクトおよびJSPS「人文学・社会科学データインフラストラクチャー構築プログラム」の支援を受けた）と協力して、株式会社日本政策投資銀行『企業財務データバンク』の企業データ（以下 DBJ データベースと呼ぶ）を用いて、 1960年から 2015 年までの 55 年間について、上場企業に関する生産性分析を可能とする上場企業生産性長期データベース2021（Long-run Database on Japanese Listed Companies' Productivity 2021、以下ではJLCP 2021と略記）を作成した。JLCP 2021は、1960-2015年についてほぼ全上場企業をカバーし、TFPを計算するために必要な、総生産、中間投入、実質資本ストック、労働投入、資本投入のコストシェア（事前の資本コスト概念に基づき、利子率や資本減耗率、投資財価格等から算出している）、労働投入のコストシェア、中間投入のコストシェア、などの変数と、推計されたTFP指数を含んでいる。

データ作成方法の詳細については、論文、深尾京司・金 榮愨・権 赫旭（2021）「長期上場企業データから見た日本経済の成長と停滞の源泉」RIETI Discussion Paper Series, 21-J-27、経済産業研究所を参照されたい。この論文では、今回公表するJLCP 2021を用いて1960年から2015年までの55年間について、ほぼ全上場企業を対象に生産性上昇（労働生産性および全要素生産性TFPで測った）の成長会計分析と生産性動学分析を行っている。

今回公表するJLCP 2021のデータから、他の重要な諸変数を算出することも可能である。中間投入を中間投入のコストシェアで割れば総生産コストが得られる。総生産額を総生産コストで割って1を引けば平均マークアップ率が得られる。総生産コストに労働投入のコストシェアを掛ければ労働コストが得られる。また総生産コストから中間投入と労働コストを引けば、営業余剰（事後的な資本コスト）が得られる。なお、金額は2000年価格、千円単位であり、データは単独決算ベースである。各変数の算出方法については、上記論文を参照されたい。

なお、企業の生産性分析には産業別のデフレーターや労働時間、労働の質、資本コスト等のデータが必要だが、1970年以降についてはJIPデータベースを、1960-70年については一橋大学経済研究所（基盤研究S「サービス産業生産性」プロジェクトの支援を受けた）が作成した高度成長期日本産業生産性（高度成長期JIP）データベースを使った。高度成長期日本産業生産性（高度成長期JIP）データベースの詳細については、論文、深尾京司・牧野達治 (2021)「サービス産業における労働生産性上昇の源泉：JIPデータベースを用いた産業レベルの実証分析、1955-2015」深尾京司編『サービス産業の生産性と日本経済：JIPデータベースによる実証分析と提言』東京大学出版会またはそのDP版、深尾京司・牧野達治 (2021)「サービス産業における労働生産性上昇の源泉：JIPデータベースを用いた産業レベルの実証分析、1955-2015」RIETI Discussion Paper Series, 21-J-018、経済産業研究所を参照されたい。なおこの論文では、1955-2015年について日本全体をカバーする24産業別のデータを用いて、資本蓄積、労働の質向上、TFP上昇など、サプライサイドの面で、どの産業が日本の高度成長を支えたのか、それは1970-90年の安定成長期や、1990-2015年の長期停滞期にどのように変化したのかを、詳しく分析している。

JLCP 2021の作成は、主に以下のメンバーで行われた。

深尾京司（一橋大学経済研究所・RIETI・JETROアジア経済研究所）
金 榮愨 （専修大学経済学部）
権 赫旭（日本大学経済学部・RIETI）

なお、1960-2018年をカバーするJLCPデータベース2022を近日中に公開する予定である。

深尾京司
権 赫旭

データのご利用にあたって

データをご利用の際は出所として、深尾京司・金 榮愨・権 赫旭（2021）「長期上場企業データから見た日本経済の成長と停滞の源泉」RIETI Discussion Paper Series, 21-J-27、経済産業研究所、で作成された「経済産業研究所・一橋大学JLCPデータベース2021」を利用した旨、明記して頂くようお願いします。また、本データを利用して論文を作成・発表される場合、差し支えなければ、コピーを一部お送りいただけるようお願いします。

お問い合わせ

一橋大学経済研究所 JIPデータベース室
E-mail: jip-info@ier.hit-u.ac.jp

データのダウンロード

岩波講座『日本経済の歴史』の巻末付録データ

日本における近年のサービス産業の生産性停滞を理解するには、それ以前の時期との比較が欠かせない。このような問題意識から本プロジェクトでは、日本の産業構造とサービス産業の労働生産性、および労働生産性の決定要因について、明治期以来の長期間をカバーするデータを整備し分析を行った。このデータは、『岩波講座日本経済の歴史』第3巻－第6巻（深尾京司・中村尚史・中林真幸編、2017-18年刊）の巻末付録の一部として収録したが、今回、岩波書店、共編者の中村尚史氏・中林真幸氏、共著者の中林真幸氏、攝津斉彦氏のご了承を得て、エクセルファイルとデータ作成方法に関する「注・出典」をウェブ上で公開する。

データのご利用にあたって

データをご利用の際は、出所として、深尾京司・中村尚史・中林真幸編『岩波講座日本経済の歴史』の巻末付録を利用した旨、明記して頂くようお願いします。また、本データを利用して論文を作成・発表される場合、差し支えなければ、コピーを一部お送りいただけるようお願いします。

お問い合わせ

一橋大学　 経済研究所　サービス産業生産性プロジェクト室
〒186-8603 東京都国立市中2-1
Tel: 042-580-8350
E-mail: sspj@ier.hit-u.ac.jp

データおよび「注・出典」のダウンロード

『日本経済の歴史』第3巻　巻末付録　生産・物価・所得の推定　深尾京司著
付表1．ベンチマーク年における産業別名目・実質GDPおよび有業人口
付表2．生産・人口・生産要素投入・分配率・全要素生産性・GDPギャップの年次系列
注・出典
『日本経済の歴史』第4巻　巻末付録　生産・物価・所得の推定　深尾京司著
付表1．ベンチマーク年における産業別名目・実質GDPおよび有業人口
付表2．生産・人口・生産要素投入・分配率・全要素生産性・GDPギャップの年次系列
付表3．産業別有業人口（副業込み）: 1906-1940　(1,000人)
注・出典
『日本経済の歴史』第5巻　巻末付録　生産・物価・所得の推定　深尾京司著
付表1．生産・人口・生産要素投入・分配率・全要素生産性の年次系列（1937-73年）
付表2．産業構造・労働生産性・資本ストック（1955，60，70年）
注・出典
『日本経済の歴史』第6巻　巻末付録　生産・物価・所得の推定　深尾京司著
付表1．生産・人口・生産要素投入・分配率・生産性・物価・為替レート・賃金率の年次系列（1970－2017年）
付表2．労働生産性上昇の源泉─成長会計分析
付表3．産業別の付加価値と生産要素投入（1970，80，90，2000，12年）
付表6．産業別名目総産出とその使途および名目付加価値の構成（1970，80，90，2000，12年）
注・出典

一橋大学経済研究所高度成長期日本産業生産性（JIP）データベース（エクセルファイル）

1990年代以降の日本のサービス産業では、労働生産性が長期にわたって停滞し、これが主因となって人々の平均実質所得・賃金率もほとんど上昇しなかった。このような近年の生産性停滞の原因を解明するためには、サービス産業の生産性が堅調に上昇した1990年以前において、労働生産性上昇がどのような要因でもたらされたのかを知ることが有益であろう。このような問題意識から深尾・牧野（2021）では、基盤研究S「サービス産業の生産性：決定要因と向上策」（2016-2021年）の一部として、1955-1970年をカバーする24産業別の「高度成長期日本産業生産性（JIP）データベース」を作成し、これと1970-2012年をカバーするJIPデータベース2015のうち1970-2000年分、1994-2015年をカバーするJIPデータベース2018のうち2000-2015年分をそれぞれ24産業別に集計したデータとを接続することによって、1955年以来のサービス産業の労働生産性動向とその決定要因を分析した。以下のリンクから1955-1970年のデータが入手できる。なお、データを利用された方は、深尾・牧野（2021）に言及し、「一橋大学経済研究所高度成長期日本産業生産性（JIP）データベース」を利用した旨明記されたい。

一橋大学経済研究所高度成長期日本産業生産性（JIP）データベース（エクセルファイル）

なお、24産業分類としては、日本の1998SNAベース国民経済計算統計における経済活動別分類のうち一部を分離・統合した24産業別（住宅（持家）では、労働投入が無いため、労働生産性が計測できない。このため一部の分析は住宅（持家）を除く23産業を対象とする）を使っている。

参考文献

深尾京司・牧野達治 (2021) 「サービス産業における労働生産性上昇の源泉：JIPデータベースを用いた産業レベルの実証分析、1955-2015年」深尾京司編『サービス産業の生産性と日本経済：JIPデータベースによる実証分析と提言』東京大学出版会、第2章、pp. 183－110。（RIETIのDP版はこちらからダウンロードできる）

詳しくは以下のURLをご覧ください。
https://www.rieti.go.jp/jp/publications/summary/21030020.html

2022年3月31日
一橋大学　 経済研究所　サービス産業生産性プロジェクト室
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JIP, R-JIP, CIP Database

Basic data constructed and updated by the Institute of Economic Research in collaboration with the Research Institute of Economy, Trade and Industry (RIETI) that make it possible to conduct long-term analyses of Japan's and China's industrial structure, productivity trends, labor and capital input, etc.

Japan Industrial Productivity Database

The JIP Database comprises various types of annual data necessary for estimating industry-level total factor productivity (TFP), including capital service input indices and capital costs, quality-adjusted labor service input indices and labor costs, nominal and real output and intermediate inputs, as well as growth accounting results, including estimates of TFP growth rates.
https://www.rieti.go.jp/jp/database/JIP2023/
https://www.rieti.go.jp/en/database/JIP2021/
https://www.rieti.go.jp/en/database/JIP2018/

Regional-Level Japan Industrial Productivity (R-JIP) Database

The R-JIP Database makes it possible to analyze the industrial structure of regions as well as regional disparities in productivity. Specifically, the database provides annual value-added output in current and constant prices, quality-adjusted labor input, and quality-adjusted capital input for all 23 industrial sectors by prefecture, as well as estimation results of differences in TFP levels across prefectures for each industry and of the rate of change in TFP for each industry in each prefecture.
https://www.rieti.go.jp/jp/database/R-JIP2021/
https://www.rieti.go.jp/en/database/R-JIP2017/

Data for Growth Accounting　[XLSX: 7.1MB (in Japanese)]

Dataset (for the period from 1970 to 2009) used for the prefecture-level growth accounting presented in Figure 5 of the RIETI Discussion Paper 13-J037 "Construction of the Regional-Level Japan Industrial Productivity (R-JIP) Database and Analysis of Regional Productivity Gaps" (in Japanese). All data except for capital cost and nominal value-added shares are presented as growth rates (annual rates in percent). In the R-JIP 2017 update the data were extended to 2012.

Prefecture-Level Social Infrastructure Data　[XLSX: 273KB (in Japanese)]

This database provides data on social infrastructure in the Cabinet Office's "Nihon no Shakai Shihon 2012 [Social Infrastructure in Japan 2012]" (in Japanese) that is not included in any of the sectors in the R-JIP Database. Specifically, the data cover social infrastructure in the form of roads without tolls, afforestation, embankments, breakwaters, and city parks, defined in a manner consistent with the R-JIP Database and organized by prefecture. Taking the estimates (on a net capital stock, straight line depreciation basis) from "Nihon no Shakai Shihon 2012," the following adjustments were made: (1) data were extended to 2012 using simple extrapolation, (2) figures were converted to 2000 prices, and (3) roads were divided into toll roads and roads without toll (in the R-JIP Database, toll roads fall under transportation and communications, while roads without toll fall under social infrastructure). For details, see "Nihon no Chiiki-betsu Seisansei to Kakusa - R-JIP Database no Kochiku ni yoru Sangyo-betsu Bunseki [Regional Productivity and Inequality in Japan: An Industry-Level Analysis Using the R-JIP Database" (University of Tokyo Press, 2018).

Database for the Analysis of Prefectural Differences in Labor Productivity and Growth Accounting　[XLSX:143KB (in Japanese)]

Database used in the analysis of prefectural differences in labor productivity in benchmark years from 1955 onward presented in Chapter 5, Figures 5.1 and 5.2, and in the prefecture-level growth accounting in Chapter 5, Figure 5.3, in Kyoji Fukao, Jean-Pascal Bassino, Tatsuji Makino, Ralph Paprzycki, Tokihiko Settsu, Masanori Takashima, and Joji Tokui, "Regional Inequality and Industrial Structure in Japan: 1874-2008" (Economic Research Series No. 44, Institute of Economic Research, Hitotsubashi University, March 2015). For details of the construction of the database, see Appendixes 3 and 4 of that volume. Note that this dataset is a simplified version of the R-JIP 2012 Database and therefore not identical to the R-JIP 2012 and 2014 Databases.

China Industrial Productivity (CIP) Database

Spanning the period from 1980-2010, the CIP Database consists of input-output table time series (in both nominal and real terms), investment and capital stock estimates, and capital and labor input indices for China for 37 sectors, making it possible to make comparisons with Japan.
https://www.rieti.go.jp/jp/database/CIP2023/
https://www.rieti.go.jp/en/database/CIP2015/

Japanese Study of Aging and Retirement (JSTAR)

JSTAR is a panel survey of elderly people aged 50 or older. The survey collects information on the economic, social, and health conditions of elderly people and is designed to ensure comparability with similar surveys in advanced countries abroad. The data from this survey make it possible to examine the differences and similarities between the elderly in rapidly aging Japan and other countries around the world.
https://www.rieti.go.jp/en/projects/jstar/

2012 Database of Major Shareholders and Executives

When analyzing listed companies, the composition of executives and shareholders provides very important information. However, in existing databases, such information is available only for the period from 1980 onward, so that it is not possible to conduct analyses for the high-speed growth era before then. Based on information such as securities reports, this database records the composition of executive and shareholders. By linking this database to commercially available databases, it is possible to compile information on the major shareholders and executives of all listed companies from 1950 onward (1962 in the case of executives).

Consumption-related indicators based on point-of-sale (POS) data

The SRI-Hitotsubashi Consumer Purchase Indices are calculated based on the point of sale (POS) data of 4,000 stores, such as supermarkets, convenience stores, drug stores, and large retail stores. In the SRI-Hitotsubashi Consumer Purchase Indices, changes in consumer expenditures are decomposed into the contribution of changes in prices, changes in quantities, and product turnover. Specifically, changes in the "Consumer-purchase Expenditure Index" are decomposed into the "Consumer-purchase Price Index," which shows changes in the prices of consumer purchases, the "Consumer-purchase Quantity Index," which shows changes in the quantity of consumer purchases, and the "Consumer-purchase Turnover-effect Index," which shows the effect of product turnover in consumer purchases.
http://risk.ier.hit-u.ac.jp/English/nei/