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労働生産性の伸び悩みは米欧にも共通する。
この問題を分析した日銀によれば、先進国の労働生産性伸び率は、1995~2004年の2%近くから、05~14年には1%弱に低下してしまった。
各国に共通するのは3つのMだという。
まずリーマン破綻後、金融機関が傷み、資本の配分が 非効率になっている。
次に生産性の低い産業が雇用を抱え、成長産業にうまく流れていない。
雇用のミスマッチである。
そして既存の統計が新しい経済活動を捕捉し切れない。
計測の問題だ。
生産年齢人口が減少する日本は、1人当たりの稼ぎを増やしていくほかない。
それだけに、労働生産性の低迷は深刻だ。
リーマン危機では欧米に比べ金融機関の打撃が小さかった。
それなのに資源配分が非効率なのは、長らくデフレで金融機関が投融資より債券保有を選好しているためだろう。
企業も高収益を上げながら、もうけを抱え込む貯蓄主体である。
ネットや人工知能など第4次産業革命をテコに、ヒト、モノ、カネを動かし生産性を高めよう。
政府は月内にも産業競争力会議で、そ んな方針を打ち出す。
一例をあげれば、ロボットやセンサーを通じてデータを獲得し、高速データ通信網でデータをやり取りする。
医療、交通などのビッグデータを実用化し、AIを用いた分析を生かし製品開発や人材育成に充てていく――といったところだ。
投資機会を高め、生産性を向上させる。
ひとつの突破口であるが、一方でリスクも指摘される。
労働市場を固定化し、従来型の人材教育を継続したままでは、機械がヒトに置き換わるだけに終わり、雇用機会が失われかねない。
機械・ソフトウエアとの競争による賃金の低下は様々な分野で指摘されている。
さて、お役立ちサイトを紹介して今日のブログは終了します。
“ほうれい線” ……気になりますよね!
ピッと入っただけで、見た目年齢は、確実に5歳はハネ上がってしまいますから。
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……それは、医療界の浸透テクノロジーを美容に応用した「ビーグレン」です。
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