慶應義塾研究者情報データベース

経歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 1996年04月

  -

  2003年03月

  慶應義塾大学, 産業研究所, 助手

• 2003年04月

  -

  2005年03月

  ハーバード大学, ケネディスクール(KSG), CBGフェロー

• 2003年04月

  -

  2017年03月

  慶應義塾大学, 産業研究所, 准教授

• 2005年07月

  -

  2008年09月

  内閣府, 経済社会総合研究所(ESRI), 客員主任研究員

• 2006年11月

  -

  2007年08月

  経済協力開発機構(OECD), 科学技術産業局(STI), エコノミスト

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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 1989年03月

  北海道立函館中部高校

  卒業

• 1993年03月

  慶應義塾, 商学部

  大学, 卒業

• 1995年03月

  慶應義塾, 商学研究科

  大学院, 修了, 修士

• 1998年03月

  慶應義塾, 商学研究科

  大学院, 単位取得退学, 博士

学位 【 表示 ／ 非表示 】

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• 修士, 慶應義塾, 課程, 1995年03月

• 博士（商学）, 慶應義塾, 論文, 2005年

研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

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• 経済政策

• 経済統計

研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

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• 経済成長・資本蓄積・生産性

• エネルギー・環境

• 労働投入・人的資本

• 日本経済論・アジア経済

著書 【 表示 ／ 非表示 】

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• "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年11月

  担当範囲: Chapter 12 (pp.251-281)

• APO Productivity Databook 2019

  Koji Nomura and Fukunari Kimura, Asian Productivity Organization, 2019年09月

  担当範囲: pp.1-184

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  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年09月

  担当範囲: pp.1-170

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  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年09月

  担当範囲: 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年04月

  担当範囲: Chapter 3 (pp.81-112)

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  © 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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論文 【 表示 ／ 非表示 】

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• 「間接的な電力輸入－日本経済における電力の実効輸入依存度の測定」

  野村浩二

  RCGW Discussion Paper （日本政策投資銀行 設備投資研究所 地球温暖化研究センター)   （ 65 ）  2020年09月

  研究論文（大学，研究機関紀要）, 単著, 査読無し

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  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。

• 「教育サービス生産における集計価格・数量・品質指数の測定ー産出数量法、投入法、ハイブリッド法およびヘドニック法」

  野村浩二

  New ESRI Working Paper （内閣府経済社会総合研究所)   （ 51 ）  2020年08月

  研究論文（大学，研究機関紀要）, 単著, 査読無し

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  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。
  
  

• 「教育サービス産出の把握をどう改善するか？ー拡張産業連関表の構築と投入法における精度改善」

  野村浩二

  New ESRI Working Paper （内閣府経済社会総合研究所)   （ 50 ）  2020年08月

  研究論文（大学，研究機関紀要）, 単著, 査読無し

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  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。
  

• 「教育サービスの生産および費用に関する時系列データの構築：1955–2017年」

  野村浩二

  New ESRI Working Paper （内閣府経済社会総合研究所)   （ 49 ）  2020年08月

  研究論文（大学，研究機関紀要）, 単著, 査読無し

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  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。
  

• 「Society 5.0 for SDGsー創造する未来の経済評価ー」

  野村浩二

  21世紀政策研究所 研究プロジェクト報告書 （21世紀政策研究所)     1 - 67 2020年07月

  研究論文（大学，研究機関紀要）, 単著, 査読無し

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KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

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• Benchmark 2011 integrated estimates of the Japan-U.S. price level index for industry outputs

  野村, 浩二

  KEO discussion paper （Keio Economic Observatory Sangyo Kenkyujo)   （ 144 ）  2018年10月

• Measuring quality-adjusted labor inputs in South Asia, 1970–2015

  野村, 浩二

  KEO discussion paper （Keio Economic Observatory Sangyo Kenkyujo)   （ 143 ）  2017年12月

• Redefining the picture of Myanmar's economic growth : trade, production, and jade

  野村, 浩二

  KEO discussion paper （Keio Economic Observatory Sangyo Kenkyujo)   （ 141 ）  2016年12月

• 日本の労働投入量の測定 : 1955–2012年の産業別多層労働データの構築

  野村, 浩二

  KEO discussion paper （Keio Economic Observatory Sangyo Kenkyujo)   （ 133 ）  2014年12月

• 太陽電池の輸入シェア弾性の測定と電力価格上昇によるシミュレーション

  野村, 浩二

  KEO discussion paper （Keio Economic Observatory Sangyo Kenkyujo)   （ 131 ）  2013年01月

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総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

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• 「低賃金による沈滞」（時評ウェーブ）

  野村浩二

  『電気新聞』時評ウェーブ (日本電気協会)   2020年10月

  総説・解説（商業誌、新聞、ウェブメディア）, 単著

• 「間接的な電力輸入」（時評ウェーブ）

  野村浩二

  『電気新聞』時評ウェーブ (日本電気協会)   2020年09月

  総説・解説（商業誌、新聞、ウェブメディア）, 単著

• 「教育の質の変化を反映した価格・実質アウトプットの把握手法に関する調査研究」報告書ー「教育サービス産出における価格・数量・品質指数の開発」

  野村浩二

  内閣府経済社会総合研究所研究会報告書 (内閣府経済社会総合研究所)   ( 81 )  2020年08月

  速報，短報，研究ノート等（大学，研究機関紀要）, 単著

• 「未完のモンゴル国富調査」（時評ウェーブ）

  野村浩二

  『電気新聞』時評ウェーブ (日本電気協会)   2020年07月

  総説・解説（商業誌、新聞、ウェブメディア）, 単著

• 「未来技術の社会実装はエネルギー消費を減少させるか」（エネルギーを見る眼）

  野村浩二

  『エネルギー政策研究会 EP Report』 (エネルギーフォーラム社)   2020年07月

  総説・解説（商業誌、新聞、ウェブメディア）, 単著

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研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

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• 「エネルギー価格変動に対する日本経済の耐性は強化されてきたか？」

  野村 浩二

  RITE-ALPS経済分析ワーキング (京都) , 2020年01月, 口頭（一般）, 地球環境産業技術研究機構 RITE

• 「卸売・小売サービス価格指数の長期推計」

  野村浩二

  RIETI DP Workshop (経済産業研究所) , 2019年12月, 口頭（一般）, 経済産業研究所

• 「ベンチマーク生産体系の把握をどう改善するか？―「売上の多様化に関する調査」に基づく主活動別副次的生産物の構成」

  野村浩二

  RIETI DP Workshop (経済産業研究所) , 2019年12月, 口頭（一般）, 経済産業研究所

• 「次世代エネルギーインフラをどう構築するか？－日本の経済成長とエネルギー需給構造」

  野村浩二

  自動車技術会 第11回エネルギー技術部門委員会 (自動車技術会第5会議室) , 2019年09月, 公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等, 自動車技術会

• 「エネルギー生産性改善と全体効率－ 戦後日本経済成長の経験からのレッスン」

  野村浩二

  Springer Briefs (DBJ Series) 2019年度第１回論文報告会 (大手町フィナンシャルシティ3階カンファレンスセンター会議室Ａ・Ｂ) , 2019年09月, 公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等, 日本政策投資銀行 設備投資研究所

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Works 【 表示 ／ 非表示 】

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• KEOデータベース 2020（産業別生産性データベース）更新・構築（1955-2018年）

  野村浩二, 白根啓史, 中山紫央里

  慶應義塾大学産業研究所, 

  2020年03月

  -

  2020年06月

  , 

  データベース, 共同

• アジア労働投入データベース 2020年版（Asia QALI (quality-adjusted labor inputs) Database 2020）構築（1970-2018年）

  野村浩二, 白根啓史

  慶應義塾大学産業研究所, 

  2020年01月

  -

  2020年06月

  , 

  データベース, 共同

• アジア生産性データベース 2020年版（APO Productivity Database 2020）構築（1970-2018年）

  野村浩二, 白根啓史, 中山紫央里

  アジア生産性機構・慶應義塾大学産業研究所, 

  2019年10月

  -

  2020年07月

  , 

  データベース, 共同

• 教育部門分析用拡張産業連関表（Extended Input-Output Table for Education Sector： EIOT）構築（1955-2017年）

  野村浩二, 白根啓史

  内閣府経済社会総合研究所・慶應義塾大学産業研究所, 

  2019年08月

  -

  2020年02月

  , 

  データベース, 共同

• 教育サービス産出データベース（Education Services Production Database of Japan： ESJ）構築（1955-2017年）

  野村浩二, 白根啓史

  内閣府経済社会総合研究所・慶應義塾大学産業研究所, 

  2019年06月

  -

  2020年02月

  , 

  データベース, 共同

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受賞 【 表示 ／ 非表示 】

受賞 【 表示 ／ 非表示 】

• 日経・経済図書文化賞

  野村 浩二, 2005年11月, 日本経済新聞社・日本経済研究センター, 『資本の測定－日本経済の資本深化と生産性－』

  受賞区分： その他の賞

• 義塾賞

  野村 浩二, 2005年11月, 慶應義塾大学

  受賞区分： 塾内表彰等

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

• 経済統計各論（指数論）

  2020年度

• 研究会

  2020年度

• 経済統計各論（産業連関分析）

  2020年度

• 経済統計各論（指数論）

  2019年度

• 研究会

  2019年度

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社会活動 【 表示 ／ 非表示 】

社会活動 【 表示 ／ 非表示 】

• 労働サービス投入量データの整備（経済活動別生産性の推計に向けたデータ整備及び生産性指標開発に係る研究）

  内閣府経済社会総合研究所

  , 

  2020年01月

  -

  2020年03月

• 「生産性分析とSNA－さらなる精度改善の探求に向けて」

  内閣府経済社会総合研究所, ＳＮＡ専門人材育成プログラム （内閣府経済社会総合研究所)

  , 

  2020年01月

• 「ESG投資の進化、Society 5.0の実現、そしてSDGsの達成へ －課題解決イノベーションへの投資促進－」

  経団連

  , 

  2019年12月

  -

  2020年03月

• 教育の質の変化を反映した価格・実質アウトプットの把握手法に関する調査研究（生産活動に着目した研究）

  内閣府経済社会総合研究所

  , 

  2019年10月

  -

  2020年02月

• 「エネルギーミックス」（News勉強室）

  サンケイリビング新聞

  , 

  2019年03月

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委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

• 2020年09月

  -

  2021年03月

  委員, アジア太平洋研究所　エネルギーシステム研究会

• 2020年08月

  -

  2021年03月

  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年08月

  -

  2021年03月

  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年08月

  -

  2021年03月

  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年06月

  -

  2021年03月

  委員, 日独エネルギー変革評議会

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