実際の政策パッケージを包括的に評価するため、効果の重複や政策間の相互作用
などには留意が必要だが、個々に計測される政策効果を足し合わせることにより、
政策のおおよそのマグニチュードや方向性を推し量ることができる。例えば、上記
の研究例における成長押上げ効果について、ＴＦＰや労働生産性に対する直接効果
として示されたもの（計 0.7％pt 程度）を足下のＴＦＰ上昇率 0.5％程度に足し上
げると、ＴＦＰ上昇率１％強となる。これは、直近（ベースラインケースで想定す
る直近の景気循環）までを包括した過去 40 年の平均のＴＦＰ上昇率（※６）に相当し、
また、米国において想定しているＴＦＰ上昇率（※７）と同程度である。
ここで数値化されていない政策、既に動き始めている政策の具体化や取組の加速
化などにより、より一層の成長の引上げ効果が期待される。現状では、多くの施策
で政策効果が十分に定量的に示されているとはいえない。ＥＢＰＭ（※８）の観点から、
成長に資する施策を総合的に検討するにあたって、上記のような政策効果の検証が
進むことが望まれる。
（※１）企業の研修費等人的投資より計算できる無形資産額は、2021年で3.1兆円程度（ＪＩＰデー
タベース2023より。企業特殊的人的資本（実質ストック））
。この５％の上昇は、1,500億円程
度。なお、人への投資は、５年で１兆円の施策パッケージが実施されている。
（※２）ここでの労働生産性は、労働者一人当たりの付加価値額。労働生産性は、ＴＦＰよりも計測
が容易であるため、ＴＦＰの代わりに生産性指標として用いられることも多い。
（※３）非正規雇用割合は、2019年38.3％から2022年36.9％と、年平均で0.5％pt 程度低下している。
（※４）研究開発投資額は、2021年度で20兆円程度（対ＧＤＰ比3.6％程度、総務省「科学技術研究
調査」より）。なお、
「第６期科学技術・イノベーション基本計画」
（2021～2025年度）におけ
る投資目安は年平均24兆円程度であり、研究開発投資の増加が見込まれている。
（※５）金・深尾・権・池内(2023)によれば、企業の新陳代謝（参入・退出、再配分）のＴＦＰ押上
げ効果は、2012～2018年で年率0.2％pt 程度。なお、2012～2018年の開廃業率の平均値は、
日本が６％程度である一方、米国は19％程度、英国は25％程度と２倍以上。
（※６）ＢＯＸ４で想定した参考ケースのＴＦＰ上昇率。
（※７）CBO(2023)による。米国経済の2023～2033年について設定されているＴＦＰ上昇率は1.1％
（非農業民間部門）。
（※８）エビデンス・ベースド・ポリシー・メイキング（証拠に基づく政策立案）。

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