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(2015)は、中国の旅行会社の従業員に対してRCT実験を行うことで、在宅勤務が労働者のデータ入力の業務実績を大幅に改善することを示した。本研究とこれらの既往研究の結果を勘案すると、柔軟な働き方が3つの（働き方改革で必ずしも想定していない）経済的便益を提供する可能性を示している。第1に、多くの労働者が柔軟な働き方を是とし、それによって補償賃金が減少するのであれば、企業にとっての労働コストの抑制に繋がり、限界利潤ベースでの企業生産性を向上させる。第2に、Bloom et al. が示すように、柔軟な働き方が、労働実績（仕事量や質）ベースでの労働生産性を増加させるのであれば、企業収入ベースでの企業生産性も増加させる。その際、労働賃金が補償需要によって減少しているのであるから、投資へと回せる企業利潤の内部留保率は増加するであろう。また投資リターンによって、労働賃金は長期的に上昇する可能性もある。仮に労働賃金の長期的上昇に繋がらなかったとしても、これらの効果が労働者の自己選択による帰結であることから、労働者の平均的厚生は向上しているはずである。但し、日々の仕事量・進め方や時間の使い方に関して労働者に十分な裁量権が保証されていなければ、これら潜在的なメリットが享受できない点に留意する必要がある。 本研究は、裁量労働制の経済効果を定量的に評価した実証研究であるが、AI技術が労働市場へ与える影響を考える上での基盤研究として行われた。我が国におけるAI技術の導入事例はまだ少なく、現時点で、同技術の労働市場への影響を定量的に評価することは難しい。しかし、我が国の労働市場が、Rosenのモデルと整合的に機能しているということは、AI技術を単なる労働力の代替や生産技術として外挿的に入れて評価するのでは無く、AI技術を「仕事の属性」の1つとして考慮することの重要性を示唆するものと考えられる。また、AI技術導入に際しては、過去数十年に行われたIT技術導入の轍を踏まないよう注意する必要がある。たとえば、業務効率化を目的としたIT技術の導入が、必ずしも非効率的業務の減少につながらず、既存の業務形態とIT技術を利用した業務形態とが併存するという矛盾が指摘されている（例：電子決済と紙媒体決済の併用）。「日本人は非効率的な仕事を効率的にこなす」という不名誉な揶揄が示唆するように、本来、優秀で生産性の高いはずの我が国の労働者が、非効率な制度・業務形態・労働様式によって、その潜在力を十分に達成出来ていない可能性があるのであれば、AI技術が発達し、多くの企業で活用されるようになったとしても、効率的な労働力不足の解消が行われるのは、もともと効率的な制度・業務形態・労働様式を持つ企業に留まってしまい、国全体の労働生産性の向上に繋がらない可能性がある。AI技術の導入と併行して、日本企業の働き方に関する研究をより活発化させ、AI技術導入が労働生産性へ与える潜在効果を最大限に生かせるような労働制度・業務体制・労働様式を考えてゆく必要があろう。 表：分析結果 （割増賃金なし、時間管理あり）と（割増賃金あり、時間管理あり）の差 （割増賃金なし、時間管理なし）と（割増賃金なし、時間管理あり）の差 全体 　週当たり労働時間 2.2853 *** -0.2348 　時間当たり賃金 0.1155 *** -0.0587 大企業 　週当たり労働時間 2.6872 ** -0.4062 　時間当たり賃金 0.1585 *** -0.0892 * 都市部 　週当たり労働時間 2.3412 *** 0.5100 　時間当たり賃金 0.1832 *** -0.1317 *** 注： *は10%水準で、**は5%水準で、***は1%水準で統計的に有意であることを示す。 文献 Bloom, N., J. Liang, J. Roberts, and Z. J. Ying (2015). Does working from home work? Evidence from a Chinese experiment. The Quarterly Journal of Economics, 130 (1), 165-218. Mas, A. and A. Pallais (2017). Valuing alternative work arrangements. American Economic Review, 107 (12), 3722-3759. Rosen, S. (1986). The theory of equalizing differences. Handbook of Labor Economics, Volume 1, Chapter 12, 641-692. 論文 ディスカッション・ペーパー（日本語） ディスカッション・ペーパー（英語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（日本語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（英語） テクニカル・ペーパー（日本語） テクニカル・ペーパー（英語） ノンテクニカルサマリー 2024年度 2023年度 2022年度 2021年度 2020年度 2019年度 2018年度 2017年度 2016年度 2015年度 2014年度 2013年度 2012年度 2011年度 2010年度 2009年度 2008年度 英文査読付学術誌等掲載リスト Research Digest 政策分析論文 調査レポート 関連サービス 論文検索サービス 情報発信 ニュースレター 更新情報RSS配信 Facebook X YouTube 研究テーマ プログラム (2024-2028年度) プログラム (2020-2023年度) プログラム (2016-2019年度) プログラム (2011-2015年度) 政策研究領域 (2006-2010年度) 経済産業省共同プロジェクト プロジェクトコンテンツ 調査 フェロー（研究員） 論文 ディスカッション・ペーパー（日本語） ディスカッション・ペーパー（英語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（日本語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（英語） テクニカル・ペーパー（日本語） テクニカル・ペーパー（英語） ノンテクニカルサマリー 英文査読付学術誌等掲載リスト Research Digest 政策分析論文 調査レポート 論文検索サービス 出版物 RIETIブックス（日本語） RIETIブックス（英語） 通商産業政策史 著者からひとこと RIETI電子書籍 年次報告書・広報誌（RIETI Highlight） その他出版物（日本語） その他出版物（英語） イベント シンポジウム ワークショップ BBLセミナー 終了したセミナーシリーズ データ・統計 JIPデータベース R-JIPデータベース CIPデータベース JLCPデータベース 日本の政策不確実性指数 産業別名目・実質実効為替レート AMU and AMU Deviation Indicators JSTAR（くらしと健康の調査） RIETI-TID 長期接続産業連関データベース マイクロデータ計量分析プロジェクト 海外直接投資データベース ICPAプロジェクト リンク集 コラム・寄稿 コラム Special Report EBPM Report フェローに聞く フェローの連載 世界の視点から 特別コラム 新聞・雑誌等への寄稿 特別企画 経済産業ジャーナル RIETIについて 個人情報保護 ウェブアクセシビリティ方針 RIETIウェブサイトについて サイトマップ ヘルプ お問い合わせ 経済産業省 独立行政法人経済産業研究所（法人番号 6010005005426） 当サイト内の署名記事は、執筆者個人の責任で発表するものであり、経済産業研究所としての見解を示すものでは有りません。掲載している肩書や数値、固有名詞などは、原則として初掲載当時のものです。当サイトのコンテンツを転載される場合は、事前にご連絡ください。 "ページの先頭へ戻る