NOMURA Koji

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Affiliation

Research Centers and Institutes, Keio Economic Observatory （Mita）

Position

Professor

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Career 【 Display / hide 】

  • 1996.04
    -
    2003.03

    Keio University,, Keio Economic Observatory,, Assistant Professor

  • 2003.04
    -
    2005.03

    Harvard University,, Kennedy School of Government,, CBG fellow

  • 2003.04
    -
    2017.03

    Keio University,, Keio Economic Observatory,, Associate Professor

  • 2005.07
    -
    2008.09

    Cabinet Office, Government of Japan,, ESRI (Economic Social Research Institute),, Visiting Fellow

  • 2006.11
    -
    2007.08

    OECD, STI (Directorate for Science, Technology and Industry),, Economist

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Academic Background 【 Display / hide 】

  • 1989.03

    Hakodate Chubu High School, Hokkaido

    Graduated

  • 1993.03

    Keio University, Faculty of Business and Commerce

    University, Graduated

  • 1995.03

    Keio University, Graduate School of Business and Commerce

    Graduate School, Completed, Master's course

  • 1998.03

    Keio University, Graduate School of Business and Commerce

    Graduate School, Withdrawal after completion of doctoral course requirements, Doctoral course

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Academic Degrees 【 Display / hide 】

  • M.A., Keio University, Coursework, 1995.03

  • Ph.D, Keio University, Dissertation, 2005

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Research Areas 【 Display / hide 】

  • Economic policy

  • Economic statistics

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Research Keywords 【 Display / hide 】

  • Economic Growth, Capital and Productivity

  • Energy and Environment

  • Labor Input and Human Capital

  • Japanese and Asian Economies

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Books 【 Display / hide 】

  • "Benchmark 2011 Integrated Estimates of the Japan-U.S. Price Level Index for Industry Outputs," in Barbara M. Fraumeni (eds.) Measuring Economic Growth and Productivity- Foundations, KLEMS Production Models, and Extensions

    Koji Nomura, Kozo Miyagawa, and Jon D. Samuels, Elsevier, 2019.11

    Scope: Chapter 12 (pp.251-281)

  • APO Productivity Databook 2019

    Koji Nomura and Fukunari Kimura, Asian Productivity Organization, 2019.09

    Scope: pp.1-184

    　View Summary

    In this twelfth edition in the APO Productivity Databook series, a useful reference is provided for the quality of economic growth and productivity, which are comparable across countries at different development stages in Asia. Productivity gains enable an economy to produce more for the same amount of inputs, or to consume less to produce the same amount of outputs. These gains are the only route to sustainable economic growth in the long run. Thus, it follows that monitoring and improving national productivity capability are important targets of public policy. Additionally, we develop the projections of economic growth and labor productivity improvements of Asian countries through 2030.
    Asia is a diverse regional economy in which countries have embarked on their own journey of economic development at different times and different paces. In this edition of the Databook, baseline indicators on economic growth and productivity are calculated for 30 Asian economies, representing the 20 Asian Productivity Organization member economies (APO20) and the 10 non-member economies in Asia. The APO20 consists of Bangladesh, Cambodia, the Republic of China (ROC), Fiji, Hong Kong, India, Indonesia, the Islamic Republic of Iran (Iran), Japan, the Republic of Korea (Korea), the Lao People’s Democratic Republic (Lao PDR), Malaysia, Mongolia, Nepal, Pakistan, the Philippines, Singapore, Sri Lanka, Thailand, and Vietnam. The 10 non-member economies in Asia are: the Kingdom of Bhutan (Bhutan), Brunei Darussalam (Brunei), the People’s Republic of China (China), Myanmar, and the Gulf Cooperation Council (GCC) consisting of Bahrain, Kuwait, Oman, Qatar, Saudi Arabia, and the United Arab Emirates (UAE). In addition, Australia, the European Union (EU), Turkey, and the United States (US) are included as reference economies. This edition covers the period from 1970 to 2017.

  • APO Productivity Databook 2018

    Koji Nomura and Fukunari Kimura, Asian Productivity Organization, 2018.09

    Scope: pp.1-170

    　View Summary

    This is the eleventh edition in the APO Productivity Databook series. Productivity gains, which enable an economy to produce more for the same amount of inputs, or to consume less to produce the same amount of outputs, are the only route to sustainable economic growth in the long run. Thus, it follows that monitoring and improving national productivity capability are important targets of public policy. The Databook aims to provide a useful reference for the quality of economic growth and productivity, which are comparable across countries at different development stages in Asia. A significant achievement of this edition of the Databook is the projection out to 2030 of the future economic growth. In this edition of the Databook, baseline indicators on economic growth and productivity are calculated for 30 Asian economies, representing the 20 Asian Productivity Organization member economies (APO20) and the 10 non-member economies in Asia. The APO20 consists of Bangladesh, Cambodia, the Republic of China (ROC), Fiji, Hong Kong, India, Indonesia, the Islamic Republic of Iran (Iran), Japan, the Republic of Korea (Korea), the Lao People’s Democratic Republic (Lao PDR), Malaysia, Mongolia, Nepal, Pakistan, the Philippines, Singapore, Sri Lanka, Thailand, and Vietnam. The 10 non-member economies in Asia are: the People’s Republic of China (China), the Kingdom of Bhutan (Bhutan), Brunei, Myanmar, and the Gulf Cooperation Council (GCC) that consists of Bahrain, Kuwait, Oman, Qatar, Saudi Arabia, and the United Arab Emirates (UAE). In addition, Australia, the European Union (EU), Turkey, and the United States (US) are included as reference economies. This edition covers the period from 1970 to 2016.

  • Green Productivity and Productivity Measurement Program for Myanmar

    Koji Nomura et al., Asian Productivity Organization, 2018.09

    Scope: pp.1-123

  • "Productivity Growth in Asia and its Country Origins," in Deb Kusum Das (eds.) Productivity Dynamics in Emerging and Industrialized Countries

    Koji Nomura, Routledge, 2018.04

    Scope: Chapter 3 (pp.81-112)

    　View Summary

    © 2018 selection and editorial matter, Deb Kusum Das; individual chapters, the contributors. Recovery from the global financial crisis of 2008-09 has been notably slow in the European economy, with its growth rate for 2010-14 steady at 0.5 percent per annum on average, relative to 2.1 percent growth in the pre-crisis period of 2000-07 (as represented by 15 member countries of EU prior to enlargement). In contrast, the United States has managed to raise its growth rate to 1.9 percent for 2010-14, and is beginning to return to its long-term growth track. The Asian economy, which has become increasingly autonomous from the Western economies and even contributed to stabilizing the global economy at the time of the global financial crisis, has been maintaining a stable economic growth of 5.3 percent per annum on average during 2010-14. Yet, this represents a slowdown of 1 percentage point from the level recorded in the pre-crisis period. Our study indicates that it is mainly due to the reduction in the growth of total factor productivity (TFP) of the Asian economy.

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Papers 【 Display / hide 】

  • "Measurement of Effective Import Dependency of Electricity” (in Japanese)

    Koji Nomura

    RCGW Discussion Paper （Research Center of Global Warming, Research Institute of Capital Formation, Development Bank of Japan)   （ 65 ）  2020.09

    Research paper (bulletin of university, research institution), Single Work, Except for reviews

    　View Summary

    日本では直接的な電力輸入は無くとも、電力多消費的な最終財や中間財の国内生産を縮小し輸入へと切り替えることでは、間接的に電力を輸入しているものと解される。本稿では、間接的な電力輸入への依存度を示す指標として、最終需要構造や国際分業を反映した実効輸入依存度（Effective Import Dependency：EID）を構築し、日本経済における電力EIDの変化を測定する。1960年から2015年までの長期にわたる観察期間において、日本経済の電力EIDには、第一次オイルショック後の上昇期、1980年代からの低下期、そして1990年代半ばからの再上昇期という大きく三つの変動期が見いだされる。とくに近年の再上昇期では、一国経済の電力EIDは1995年の10.3%から2015年には21.9%へと倍増しており、近年の国内電力需要における低迷の背景には、間接的な電力輸入の拡大があったことを示唆している。省エネ政策による規制強化は、間接輸入の拡大により見かけ上の電力・エネルギー消費量の国内削減を実現しようとも、さらなる産業空洞化と低成長をもたらすことが危惧される。

  • "Measurement of Price, Quantity, and Quality of Education Service in Japan – Output Volume Method, Input Method, Hybrid Method, and Hedonic Method" (in Japanese)

    Koji Nomura

    New ESRI Working Paper （Economic and Social Research Institute (ESRI), Cabinet Office)   （ 51 ）  2020.08

    Research paper (bulletin of university, research institution), Single Work, Except for reviews

    　View Summary

    本稿は、日本の国民経済計算体系（JSNA）における教育の質の変化を反映した価格・数量指数の測定のため、学校教育サービスに関するクロス分類データとして構築された「教育サービス産出データベース」（ESJ）および「教育分析用拡張産業連関表（EIOT）」の長期時系列推計値に基づき、I.単純産出数量法、II.産出数量法、III.投入法、IV.ハイブリッド法、そしてV.ヘドニック法の体系的な適用をおこなう。教育サービスの産出量を定義する観察可能な産出指標としては、教育サービスの消費者としての視点から生徒数（欠席率の変化を考慮済み）および総生徒授業時間、またその生産者としての視点から総教員授業時間の3つが定義され、上記の方法論に基づく1955年から2017年までの日本の教育サービス産出における価格・数量指数の推計値により、望ましい測定論に関する検討をおこなう。
    産出数量法および投入法による価格・数量指数の推計値によっては、教育サービスの品質変化に関する指標として、間接品質指数が定義される。それはESJで教育サービスに関する品質指標として直接に観察される複数の直接品質指数、またV.ヘドニック法の適用によってそれらが集計された直接品質指数との比較によって、長期にわたる教育サービスの品質変化に関する測定値の検討がおこなわれる。公立小・中学校におけるV.ヘドニック法の適用によれば、品質調整済みの価格・数量指数としての推計値は、長期傾向としてIV.ハイブリッド法による推計値に類似したものとなっている。IV.ハイブリッド法は、狭義の教育活動（a1）のみに産出数量法、その補助的活動（a2）には投入法を適用したものであり、III.投入法に代わりうる有効なアプローチであると評価される。

  • "Toward Improvement of Input Method for Measuring Education Services in JSNA – Construction of Extended Input-Output Table for Education Services (EIOT) in 1955–2017" (in Japanese)

    Koji Nomura

    New ESRI Working Paper （Economic and Social Research Institute (ESRI), Cabinet Office)   （ 50 ）  2020.08

    Research paper (bulletin of university, research institution), Single Work, Except for reviews

    　View Summary

    本稿は教育部門分析用拡張産業連関表（Extended Input-Output Table for Education Service：EIOT）の長期時系列表（1955–2017年を対象とした名目・実質表）を構築し、日本の国民経済計算（JSNA）における教育サービス産出における推計精度を検討しながら、現行の投入法による測定の精度改善の方向性を探ることを目的としている。構築されるEIOTは、その行部門（商品分類）を産業連関表基本表における基本分類と対応しながら、列部門として基本表における教育部門（国公立および私立の二部門）を詳細な教育主体別へと細分化した「主体別EIOT」、また教育主体によって提供される複合的なサービス生産を活動別に再定義した「スキル別EIOT」の二種類からなる。
    非市場産出である教育サービス生産は、国公私立といった異なる制度部門によって提供され、狭義の教育サービスに加えて給食や研究活動など複合的な活動を含むものであり、その測定はSNAとしての統計概念に基づく複雑なプロセスに基づく。本稿での検討によれば、現行JSNAにおける教育サービスの国内生産額の推計値は1980年代より継続的に2–3兆円の過小に評価されている可能性が指摘される。それは基本表におけるベンチマーク推計値における時系列的な不安定性にも起因している。また1994年以降では、現行JSNA推計では付加価値価格指数の低下が大きく、教育サービス生産の成長率を過大評価する傾向にあると考えられる。本稿での主体的およびスキル別EIOTにおける投入法の適用と教育サービスの構造変化に関する多面的な評価は、教育サービス産出の測定法として投入法というアプローチの有効性を再評価させる。

  • "Development of Education Services Production Database of Japan (ESJ), 1955–2017" (in Japanese)

    Koji Nomura

    New ESRI Working Paper （Economic and Social Research Institute (ESRI), Cabinet Office)   （ 49 ）  2020.08

    Research paper (bulletin of university, research institution), Single Work, Except for reviews

    　View Summary

    本稿は、日本の国民経済計算体系におけるより望ましい教育サービスの産出指標を開発するため、詳細に定義された学校教育サービスにおける時系列比較可能なデータとして「教育サービス産出データベース」（Education Services Production Database of Japan：ESJ）を設計し、1955年から2017年におけるデータ構築について報告する。ESJは大きく、産出データ（生徒数・授業時間など）、教育サービスの生産側における品質データ（教員数、職員数、学級数、土地や資本設備など）、支出データ、そして加工統計として開発されるSNA概念データという4つのブロックからなる。各ブロックに属するすべてのデータ系列は、教育水準（e）×課程（p）×経営組織（o）のクロス分類ごとに定義され、さらに小中学校や高等学校では地域（r）別に、大学では学科（s）別の細分類を持つ。日本のすべての学校教育サービスは3,426分類（基礎分類）へと格付けられる。
    ESJでは、一次統計として直接観察される在学者数などのデータより、長期欠席者数や平均授業時間を考慮した「総生徒授業時間」（すべての生徒が一年間に受けた総授業時間）や「総教員授業時間」（すべての教員が一年間に提供した総授業時間）など、加工統計としての教育サービスの産出指標も構築される。また基礎分類レベルでの教育サービスごとに、学校教育の生産活動は1.（狭義の）教育活動、2.補助活動、3.研究開発（R&D）活動、4.給食活動に区分して定義され、学校会計によっては直接的に得られない資本ストックおよび名目固定資本減耗も推計されるなど、SNA概念として望ましい教育サービスの国内生産額が推計される。

  • "Economic Evaluation of Society 5.0 for SDGs" (in Japanese)

    Koji Nomura

    Research Report of the 21st Century Public Policy Institute （The 21st Century Public Policy Institute)     1 - 67 2020.07

    Research paper (bulletin of university, research institution), Single Work, Except for reviews

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Papers, etc., Registered in KOARA 【 Display / hide 】

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Reviews, Commentaries, etc. 【 Display / hide 】

  • Stagnation due to Low Wages

    Koji Nomura

    Wave (Denki Shimbun) (The Denki Shimbun)   2020.10

    Introduction and explanation (commerce magazine), Single Work

  • Effective Import Dependency of Electricity

    Koji Nomura

    Wave (Denki Shimbun) (The Denki Shimbun)   2020.09

    Introduction and explanation (commerce magazine), Single Work

  • "Project Report on Measuring Quality-adjusted Price and Quantity of Education Outputs in Japan"

    Koji Nomura

    Economic and Social Research Institute (ESRI) Project Report (Economic and Social Research Institute (ESRI), Cabinet Office)   ( 81 )  2020.08

    Prompt report, short report, and research note, etc. (bulletin of university, research institution), Single Work

  • National Wealth Survey in Mongolia

    Koji Nomura

    Wave (Denki Shimbun) (The Denki Shimbun)   2020.07

    Introduction and explanation (commerce magazine), Single Work

  • Will Implementation of Future Technologies Reduce Energy Consumption?

    Koji Nomura

    Energy Policy Report (Energy Forum Inc.)   2020.07

    Introduction and explanation (commerce magazine), Single Work

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Presentations 【 Display / hide 】

  • "Evaluation of Economic Vulnerability to Energy Price Shocks in Japan" (in Japanese)

    Koji Nomura

    RITE ALPS Economic Analysis Working Group (Kyoto) , 2020.01, Oral Presentation(general), RITE

  • "Measurement of Wholesale and Retail Prices, 1955-2016"

    Koji Nomura

    RIETI DP Workshop (RIETI, Tokyo) , 2019.12, Oral Presentation(general), RIETI

  • "Can Measurement of Benchmark Production System be Improved? - Secondary Productions based on Survey on Diversification of Sales"

    Koji Nomura

    RIETI DP Workshop (RIETI, Tokyo) , 2019.12, Oral Presentation(general), RIETI

  • How to Build the Next-generation Energy Infrastructure ?

    Koji Nomura

    Society of Automotive Engineers of Japan, Inc. (Gobancho Chiyoda-ku, Tokyo) , 2019.09, Public discourse, seminar, tutorial, course, lecture and others, Society of Automotive Engineers of Japan, Inc.

  • Energy Productivity Improvement and Overall Efficiency－ Lessons from the Postwar Japanese Economic Growth

    Koji Nomura

    Springer Briefs (DBJ Series) (Otemachi, Tokyo) , 2019.09, Public discourse, seminar, tutorial, course, lecture and others, Development Bank of Japan, RICF (Research Institute of Capital Formation)

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Works 【 Display / hide 】

  • Development of KEO Database 2020 (Industry-Level Productivity Database)

    Koji Nomura, Hiroshi Shirane, and Shiori Nakayama

    Keio Economic Observatory, Keio University, 

    2020.03
    -
    2020.06
    , 

    Database, Joint

  • Development of Asia QALI Database 2020

    Koji Nomura and Hiroshi Shirane

    Keio Economic Observatory, Keio University, 

    2020.01
    -
    2020.06
    , 

    Database, Joint

  • Development of APO Productivity Database 2020

    Koji Nomura, Hiroshi Shirane, and Shiori Nakayama

    Asian Productivity Organization and Keio Economic Observatory, 

    2019.10
    -
    2020.07
    , 

    Database, Joint

  • Development of Time-series Extended Input-Output Table for Education Sector (EIOT) during 1955-2017

    Koji Nomura and Hiroshi Shirane

    Economic and Social Research Institute, Cabinet Office, and Keio Economic Observatory, 

    2019.08
    -
    2020.02
    , 

    Database, Joint

  • Development of ESJ (Education Services Production Database of Japan) during 1955-2017

    Koji Nomura and Hiroshi Shirane

    Economic and Social Research Institute, Cabinet Office, and Keio Economic Observatory, 

    2019.06
    -
    2020.02
    , 

    Database, Joint

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Awards 【 Display / hide 】

  • The 48th Nikkei Award (Nikkei Keizai-Tosho-Bunka-Sho)

    NOMURA KOJI, 2005.11, Nihon Keizai Shimbun, Measurement of Capital and Productivity

    Type of Award： Other Awards

  • Keio Award

    NOMURA KOJI, 2005.11, Keio Univeristy

    Type of Award： Keio commendation etc.

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Courses Taught 【 Display / hide 】

  • THEORY OF INDEX NUMBERS

    2020

  • SEMINAR

    2020

  • INPUT-OUTPUT ANALYSIS

    2020

  • THEORY OF INDEX NUMBERS

    2019

  • SEMINAR

    2019

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Social Activities 【 Display / hide 】

  • Development of Quality-adjusted Labor Input in JSNA

    ESRI, Cabinet Office

    , 
    2020.01
    -
    2020.03

  • Development of Productivity Accounts and SNA

    ESRI, Cabinet Office, Program for Human Resource Development for JSNA （ESRI, Cabinet Office)

    , 
    2020.01

  • Simulation for Keidanren's Report on Society 5.0 for SDGs

    Keidanren

    , 
    2019.12
    -
    2020.03

  • Measurement of Education Service Output

    ESRI, Cabinet Office

    , 
    2019.10
    -
    2020.02

  • Japan's Energy Mix (News Study Room)

    Sankei Living Shimbun

    , 
    2019.03

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Committee Experiences 【 Display / hide 】

  • 2020.09
    -
    2021.03

    Committee member, Committee on Energy System Research, APIR (Asia Pacific Institute of Reseach)

  • 2020.08
    -
    2021.03

    委員, 地球環境産業技術研究機構　地球温暖化対策国際戦略技術委員会

  • 2020.08
    -
    2021.03

    主査, 地球環境産業技術研究機構　経済分析ワーキンググループ

  • 2020.08
    -
    2021.03

    委員, 地球環境産業技術研究機構　イノベーション・投資促進検討ワーキンググループ

  • 2020.06
    -
    2021.03

    Council Member, German-Japanese Energy Transition Council (GJETC)

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