米国諸州の 労働生産性について Leland Gaskins

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1 米国諸州の 労働生産性について Leland Gaskins

2 Leland Gaskins は米国ノースカロライナ州政府アジア地域投資担当代表です 詳細については お電話 ( ) もしくは E メール (info@nctokyo.com) にてご連絡いただくか をご覧ください Copyright 2014 Leland Gaskins. All rights reserved.

3 米国諸州の労働生産性について 労働生産性の測定は経済調査において一般的におこなわれています 労働生産性は 企業が労働力とその他の生産要素を結合して価値を生み出している状態を反映したものです 経済協力開発機構 (OECD) は生産性の伸びを測定するためのマニュアルを公表しています OECD のマニュアルにおいて 労働生産性は 労働力が付加価値を生み出す上で生産的に利用された程度 と定義されています 労働生産性分析は 一国の経済の時間的な変化を追跡するためにしばしば政策立案者により利用されています また こうした尺度は異なるビジネス上の立地に関する分析と比較をおこなう経営層にとって強力なツールになる可能性もあります 米国における労働生産性は 場所により大きく異なっている可能性があります 本分析では 各州の労働生産性を測定して比較し こうした相違の説明に役立ついくつかの要素について評価をおこないます 生産性の尺度は OECD により 投入量に対する産出量の比率 として定義されています 本分析における労働生産性は OECD のガイドラインに従い 産出量を労働投入量で割ることにより求められています ここで使用されている産出量は製造業におけるです 労働投入量の代替物として 給与総額および実労働総時間という 2 つの要素が考慮されていますが ここでの分析目標は企業が異なる立地において労働力に投資をおこなって生み出す価値について判断することであるため 給与総額を優先して考慮しています この分析は自動車部品製造部門に関するデータに基づいています この分析結果は自動車業界の経営者やマネジャーの方々の関心を引くものであると同時に 業界の規模とグローバルな性格から自動車部品製造業にとっても格好の参考事例になるため その他の製造業に関する洞察も導かれるでしょう 自動車業界の製造工程は多くの州において 非常に規模が大きく重要な分野です そのため分析結果が多く蓄積され データの整合性と妥当性が向上することを意味します また業界の規模が大きいため 比較対象となりうる多くの州でデータを入手することができます 自動車業界の競争的な環境も 州間比較をおこなう際のデータの有用性に寄与しています この業界は非常に競争的であり グローバルなサプライチェーンを形成しています また 業界の労働者の多くは複数の州 そして多くの場合は複数の国で製造をおこなう企業で働いています 業界の世界的な競争環境は 地域間格差や ある州における特定の企業がその他の州の企業に対して有している優位性を縮小させる方向に働いています 投入量と産出量に関するデータは米国政府によるものであり 米国商務省国勢調査局編纂の 製造業に関する調査 (Survey of Manufacturing) および 経済センサス(Economic Census) において公表されている統計データです NAICS は北米で使用されている主要な産業分類システムです ここで収集 分析をおこなっているデータは NAICS のコード 3363( 自動車部品製造 :Motor Vehicle Parts Manufacturing) に関するものです 適切なデータが入手できる州について比較をおこなっています このデータは 自動車部品の製造規模でみた上位 20 州 ( 米国労働省労働統計局が調査した製造業労働者数による ) を含む 22 州を比較しています 本分析では 7 年分のデータをカバーしています この期間には 自動車業界における好況期と世界規模での景気後退を受けた不況期が含まれています 想像に難くないことですが 多くの州では自動車産業の景気後退に伴い生産性が横ばいかまたは低下し 回復に伴い再び上昇しています そして多くの州では 7 年間で生産性が上昇しています 本分析では複数年について考察をおこなうことで 生産性に関する情報を可能な限り広範に収集し 前年比での変動を平準化しています 測定の目的が生産 1

4 性の時間的な変化に関するプロファイリングである場合 通常はデフレータを使用して基準時点での実質価値を表します しかし本分析の測定目的は所与の時間における異なる立地での生産性を比較するものであることから デフレータは使用していません そのため 分析結果をより明確かつ簡単に表すことができます 次の 3 つの図は 自動車部品製造部門における 3 年間 5 年間 7 年間の付加価値および給与総額 に基づく労働生産性を表しています 例えば 下の図において 年のアラバマ州の労働生 産性は の累計 ($6,802,762,000) を給与総額の累計 ($1,861,718,000) で割ることにより算 出されています その結果 生産性は になります 従って 企業は 2009 年 2010 年 2011 年において給与 1.00 ドルあたり平均 3.65 ドルの付加価値を生み出したことになります (6,802,762,000 1,861,718,000 = ) 年 (3 年間 ) の給与総額に基づく自動車部品製造部門の労働生産性 ( 州単位 ) 出典 : 米国商務省国勢調査局 製造業に関する年次調査 (Annual Survey of Manufacturing). 図には明らかなキーポイントが 2 つあります 第一に 州により生産性が非常に異なる点です 分析対象になっている 年の労働生産性は 給与総額 1.00 ドルあたりのに最高 4.84 ドルから最低 2.34 ドルまで幅があります 第二に 対象期間が 3 年間 5 年間 7 年間のいずれであるかを問わず 以下の 2 つの図が示す通り 各州の相対的なランキングには整合性が高い点が挙げられます 2

5 年 (5 年間 ) の給与総額に基づく自動車部品製造部門の労働生産性 ( 州単位 ) 出典 : 米国商務省国勢調査局 製造業に関する年次調査 (Annual Survey of Manufacturing) 年 (7 年間 ) の給与総額に基づく自動車部品製造部門の労働生産性 ( 州単位 ) 出典 : 米国商務省国勢調査局 製造業に関する年次調査 (Annual Survey of Manufacturing). 3

6 給与総額に基づく自動車部品製造部門の労働生産性 ( 州単位 ) (3 年移動平均 ) 出典 : 米国商務省国勢調査局 製造業に関する年次調査 (Annual Survey of Manufacturing). 4

7 前ページのグラフでは 異なる時点での州間比較をより明確におこなうために 3 年移動平均による 7 年間 ( 年 ) の労働生産性を表しています 移動平均とは 短期の ノイズ にあたる前年比の変動の多くを除去し データの時間的なパターンと傾向を分析するためにしばしばエコノミストが使用する方法です 労働生産性の第二の尺度は 付加価値の総額を実労働総時間で割ったものです この方法は OECD や多くのエコノミストが生産性の向上を時間的に評価する際に 生産能力向上のインジケータまたは生活水準の変化の予測値として頻繁に利用しています この尺度では 給与という投資からメーカーが生み出す価値を反映する程度は低くなりますが 比較のためには有効なツールです 以下の図は と実労働時間に基づく自動車部品製造部門の労働生産性を示しています 例えば 年の間のノースカロライナ州の労働生産性は の総額 ($9,142,599,000) を実労働総時間 (58,424,000 時間 ) で割ることにより算出され その値は になります 従って 企業は 2009 年 2010 年 2011 年において実労働時間 1 時間あたり平均 ドルの付加価値を創出したことになります (9,142,599,000 58,424,000 = ) 年 (3 年間 ) の自動車部品製造部門の労働生産性 ( 州単位 ) ( 実労働時間に基づく ) 出典 : 米国商務省国勢調査局 製造業に関する年次調査 (Annual Survey of Manufacturing). 5

8 実労働時間に基づく自動車部品製造部門の労働生産性 ( 州単位 ) (3 年移動平均 ) 出典 : 米国商務省国勢調査局 製造業に関する年次調査 (Annual Survey of Manufacturing). 6

9 前ページの図は と実労働時間数に基づく労働生産性の 3 年移動平均値を表しています 生産性に関するこれら 2 つの尺度の間には 各州の相対的なランキングについて多少の相違と変化が見られますが 全体的にはその結果に高い整合性がみられます 以下の図は 労働生産性の 2 つの尺度を同時にプロットしたものであり 縦軸は給与総額に基づく労働生産性を 横軸は実労働時間に基づく労働生産性を示しています そして 円の大きさは従業員の総数に基づく各州の自動車部品製造部門の相対的な大きさを示しています 年の給与総額および実労働時間に基づく自動車部品製造部門の労働生産性と産業規模 ( 州単位 ) 出典 : 米国商務省国勢調査局 製造業に関する年次調査 (Annual Survey of Manufacturing) 米国労働省労働統計局. 次の図では 年における自動車部品製造部門の給与総額および実労働時間に基づく労働生産性を比較しています 各州は生産性の高い方から低い方へと順に並べてあります 7

10 年 (3 年間 ) の給与総額に基づく自動車部品製造部門の労働生産性 ( 州単位 ) 給与総額による 実労働時間による 出典 : 米国商務省国勢調査局 製造業に関する年次調査 (Annual Survey of Manufacturing). 米国諸州の労働生産性格差の原因 労働生産性の値は 労働者の属性および労働力とその他の生産手段の結合が価値を生み出している 状況の両方を示しています 生産性を上下させる要因は数多くあります 例としては以下のようなもの があります - 労働者の能力 ( スキル 知識 経験 ) - 労働者の意欲の程度 ( 労働への倫理観 動機づけ 協力 ) - 労働者の賃金 - 労働組合への加入 ( 就業規則などの生産性に関する制限の存在 労務管理 ) - 物的資本 ( 工場 装置 機械への投資額 ) - 工場のスーパーバイザーやマネジャーの効率性 これらの要因に関連するデータは州単位で入手することが可能であり さまざまな要因が州毎の労働生産性の差にどのように影響を与えているのかについて 洞察と理解が得られます 場合によっては これらの要因のいずれかを直接反映したデータを入手することも可能です また いくつかの要因に類似した非常に参考になるデータも存在しています 直接的かつ定量化されたデータが存在しないものもあります 特に労働への倫理観 動機づけ 協力などの労働者の属性がそれにあてはまります そうした要因はしばしば地域や州により差異があり 定量化や測定になじまない勤労文化の一部を構成しています 8

11 本分析では こうしたさまざまな要因に関連するデータについて検討し 相関性の計算に関する統計的手法を使用して データと生産性の尺度との間の相関性を分析しています また データをグラフにプロットすることで あるデータの集合と他の集合との間の関連性について視覚的なイメージを提供しています PPMCC ピアソンの積率相関係数は PPMCC または ピアソンの r としても知られており 2 つのデータの集合の間に統計学的に有意な相関があるか否かを判定する一般的な検証方法です 公式により相関の程度 (=r) を計算します その値は-1~+1 の間をとります -1 は 100% の負の相関を +1 は 100% の正の相関を示しており 0 付近の値は相関が非常に弱いことを意味します 生産性の 2 つの尺度である給与総額 実労働時間の場合は それらのデータの集合は主に同じ事象を測定する 2 つの異なる方法ということになります と実労働時間は両方の計算において同じであり 唯一の変数は給与総額です 従って相関は非常に強く ピアソンの r は になります 本分析のその他のケースでは データの 2 つの集合は互いに全く異なるが関連のある要因を表しており ピアソンの r が (+または-)0.4 以上の場合は強い相関があると考えられ (+または-)0.2 ~0.3 なら中程度の相関があることが示されています 散布図データの 2 つの集合がプロットされ 回帰直線を有する散布図は データ同士の関係を視覚的に表しています データポイントが回帰直線に近く その勾配に沿ったものであるほど 相関の程度が強いことを意味します データがプロットされて表示されると 図の全体および異なる位置における相関の理解に役立ち データの異常値の特定も容易になります 本分析では 生産性の値を縦軸 関連する要因を示すデータの値を横軸にとっており それらの相関を視覚的に表しています 9

12 労働組合への加入 労働組合への加入は 労働生産性の要因として考慮されているものの中で単独では最も強い相関を示しています 2 つのデータの集合に関する相関性の尺度であるピアソンの r は で 強い負の相関を示しています 平均的には 労働組合への加入率が高いほど労働生産性が低くなる傾向があります ( その逆も成り立っています ) 労働組合への加入率の違いから 州毎にいくつかの差異が存在することが示唆されています これは 労働組合による組織化が進んだ生産施設の現場や労働者の忠誠心に関する問題について 特定の状況が反映されている可能性があるということです より広い視点でとらえた場合 職場文化や労使関係に差異がある可能性があります さらに ある地域全体における労働組合への加入率は 政治的な意味を有する場合や州全体のビジネス環境に影響を与えている場合があります 以下の散布図では Y 軸が労働生産性を X 軸が民間企業における労働組合加入率を示しています 労働組合への加入率が右から左に向かって描かれている (= 右端が 0) 点に注意してください 図中の青色の線は 比較対象の 22 州における平均的な労働生産性と民間企業の労働組合加入率を示しています つまり 右上のエリアにある州は平均的な生産性を上回り 平均的な労働組合加入率を下回っていることが分かります 労働生産性と民間企業従業員の労働組合加入率 出典 : 米国労働省労働統計局. Hirsch, Barry T., and David A. Macpherson, CPS でみた労働組合加入率とカバレッジデータベース (Union Membership and Coverage Database from the CPS). 米国商務省国勢調査局 製造業に関する年次調査 (Annual Survey of Manufacturing). 10

13 比較対象である 22 州のうち 労働組合への加入率が最も低いノースカロライナ州では労働生産性が最も高く 労働組合への加入率が最も高いニューヨーク州では生産性が最も低くなっています しかし相関は完全なものではなく 労働組合への加入率が 2 番目に低いアーカンソー州は生産性が最も低いグループに属しています ピアソンの r は であり これら 2 つの独立したデータの集合には全体として強い相関があることを表しています 製造部門の賃金論理的には 高い生産性と高い賃金には相関関係があると考えられており これは国同士を比較する場合には通常は当てはまります しかし 米国内においてはそれが当てはまらないことが示されています いくらかの相関関係は存在しますが 予想よりは非常に小さいものになっています 労働生産性と製造部門の賃金 出典 : 米国商務省国勢調査局 製造業に関する年次調査 (Annual Survey of Manufacturing). 米国労働省労働統計局. 上の図では 回帰直線の周囲のデータは整合性のあるクラスターを示しておらず 多くの異常値が存在します 最も低い賃金レベルのアーカンソー州と最も高い賃金レベルのミシガン州が非常に類似した労働生産性を有していることに注意が必要です ( アーカンソー州 2.67 ドル ミシガン州 2.90 ドル ) 全体的にみて 賃金率は生産性の指標としては余り有効ではありません 11

14 物的資本 一般的に テクノロジーへの投資が大きくその利用度が高いほど 労働生産性は高くなるものと考えられていますが 本分析はその相関関係を示しています 米国商務省国勢調査局の 製造業に関する年次調査 (Annual Survey of Manufacturing) には 年間の設備投資額のデータが含まれています 本分析中で使用されている数値は 直近の 7 年間における各州の自動車部品製造部門の設備投資総額を 直近の年の実労働総時間で割った数値に基づいています このアプローチは投資総額や減価償却費等についてすべてを把握したものではなく 設備投資額の正確な尺度ではありませんが 生産規模と投資規模とのおおよその比較をおこなうことで州間比較の基準となるように提供しているものです 労働生産性と実労働時間あたりの設備投資額 出典 : 米国商務省国勢調査局 製造業に関する年次調査 (Annual Survey of Manufacturing). 設備投資額が平均以下である州において回帰直線の周囲に相当大きなクラスターが存在しており 低い設備投資額が低い労働生産性に対応している一方で 高い設備投資額は必ずしも高い労働生産性に対応していないことが示されている点に注意が必要です 12

15 教育 教育に関するさまざまな尺度により州を比較するデータの入手が可能ですが 特定の産業における労働者の教育水準について州間比較ができる有用なデータはありません 企業の経営層はビジネスの立地評価において 教育に関する尺度を使用することもあるでしょう そうした尺度にはある程度の関連性が存在する可能性もあります しかし労働生産性に関しては そうした尺度との間に関連性があるという証拠はほとんどありません 州の人口全体に関する教育統計は 特定の産業の労働者に関する教育統計とは大きく乖離しており 有益な洞察を得ることはできません 次のページの図には労働生産性と高校の卒業率が示されています 教育に関するその他の共通ベンチマーキングデータには 4 年生の読解力と 8 年生 ( 中 2) の数学能力が含まれています そうしたデータの集合と本分析の労働生産性との間に有益な相関は示されていません 労働生産性と高校の卒業率 データの出典 : 米国商務省国勢調査局 製造業に関する年次調査 (Annual Survey of Manufacturing). エデュケーショナル リソースセンター 2014(Education Week Resource Center 2014). 動機づけ 労働者の動機づけを直接測定できる定量化されたデータはありませんが 労働市場には 現在の仕事にとどまりたい 生産性を高めたいという労働者の願望 そして職場に対する一般的な動機づけに対して明らかに影響を及ぼす可能性がある複数の傾向が存在します 金融危機以降 失業率は長期にわ 13

16 たって平均値よりも高い値で推移しました 失業率が低下した現在でも 米国の多くの労働者は能力以下の仕事に従事しており 彼らのトレーニング スキル 能力 資格が十分に活用されない低いポジションの職についているものと考えられています 直近の金融危機までの長い間 米国経済は製造業の雇用を失う傾向がみられました この傾向により 製造現場での職を見つけることができない場合は 多くの経験豊かな労働者が以前よりも賃金水準が低い職に従事するか 給与水準が良くないサービス業界への就業を余儀なくされることも少なくありませんでした 1 つの州の中でも 賃金水準は製造業種毎に非常に異なっている場合があります 自動車部品製造部門の賃金は 多くの州で全製造業の平均値をかなり上回っています 州によっては 自動車部品メーカーの賃金がより給与水準の高い業種に従事する最上位クラスの労働者の賃金に匹敵しているケースもあります 失業と労働力の過少利用 製造業従事者数の純増減 全製造業の平均賃金に関する尺度を含むこうした要因の評価を可能にするデータが存在します 米国経済は多くの地域経済により構成されており それぞれが異なる動きをすることが少なくありません その結果 こうした要因について比較対象であるすべての州の間で強い相関を見つけることが難しくなっています しかし このデータは異なる州や地域の労働市場の状況または傾向を理解する上では有用である可能性があります U3 失業率は米国労働統計局が作成する失業の標準的な尺度であり 最もよく目にする失業関連の統計データで しばしば公式の失業率として引用されます 以下の図には U3 失業率と労働生産性の関係が示されています 労働生産性と U3 失業率 出典 : 米国商務省国勢調査局 製造業に関する年次調査 (Annual Survey of Manufacturing). 米国労働省労働統計局. 14

17 これらのデータに有意なパターンを見出すことは困難です 失業率が最も低いネブラスカ州 (4.6%) の労働生産性は平均値以上 失業率が最も高いミシガン州の同じ期間の労働生産性は平均値以下です 全体的にみて 測定可能な相関はほとんどありません U6 は不完全雇用に関するより広い尺度です U6 には 失業中の (U3 の ) 労働力に加えて 労働市場の条件のため現在職探しをおこなっておらず U3 統計にカウントされない労働者 パートタイムで働きつつフルタイムを希望している労働者も含まれています 現在の景気回復の特徴は U3 の失業率と U6 の不完全雇用率の間に非常に大きなギャップが存在することにあります U3 と U6 には強い相関がありますが いずれの尺度も単独では労働生産性に有意な相関を示しません 労働生産性と U6 不完全雇用率 出典 : 米国商務省国勢調査局 製造業に関する年次調査 (Annual Survey of Manufacturing). 米国労働省労働統計局 年の間に 比較対象のすべての州で製造業における雇用が純減しています テキサス州 ネブラスカ州を含むいくつかの州では相対的に少ない 1 ケタの純減にとどまっていますが その他の州では大きな減少を経験しており ミシガン州では 34.66% テネシー州では 34.39% の純減になっています 雇用の純減が最も少ない 2 州のうち テキサス州の労働生産性は平均値以下であり ネブラスカ州は平均値以上になっています 同様に 雇用の純減が最も多い 2 州のうち ミシガン州の労働生産性は平均値以下であり テネシー州は平均値以上になっています 15

18 労働生産性と製造業従業員数の純減 出典 : 米国商務省国勢調査局 製造業に関する年次調査 (Annual Survey of Manufacturing). 米国労働省労働統計局. 自動車部品製造部門における平均賃金 ( 週給 ) を全製造業の平均賃金と比較した場合 州毎に結果が大きく異なります 比較対象である 22 州のうち 7 州で 自動車部品製造部門の賃金は全製造業の平均値を上回っています カリフォルニア州の労働生産性は平均値をわずかに上回っていますが 自動車部品製造部門の平均賃金は全製造業の州平均賃金を 51% 下回っており 最も大きな格差があります 一方 ミシガン州の自動車部品製造部門の平均賃金は全製造業の州平均賃金を 12.6% 上回っています このデータは異なる州の労働市場について有益な洞察を提供している可能性がありますが 全体的にみて各州の間に統計学的な相関または一貫したパターンは存在しないことを改めて申し上げておきます 16

19 労働生産性および NAICS コード 3363 の賃金対全製造業の賃金 出典 : 米国商務省国勢調査局 製造業に関する年次調査 (Annual Survey of Manufacturing). 米国労働省労働統計局. 結論 米国諸州における労働生産性は相互に大きく異なっています 自動車部品製造業において最も高い労働生産性を有する州は 最も低い州の 2 倍以上の生産性を有しています すべての州において労働生産性は年ごとに異なっていますが このデータで調査した 7 年間の各州の相対的なランキングは非常に安定しています 労働生産性のデータは 異なるビジネス上の立地の比較や製造部門に対する投資の予想されるパフォーマンスを分析している経営層やマネジャーにとって貴重なものである可能性があります 労働生産性は 労働力とその他の生産資源が価値を生み出すためにどの程度効率的に結合されているかを測定するものであり いかなる単独の要因または統計データも 特定の立地における労働生産性の高低を完全に説明することはできません さらに 相関を単なる因果関係とみなすこともできません そして因果関係がある場合でも いずれが原因でいずれが結果であるかの特定は必ずしも容易ではありません 例えば 投資額が大きいことと高い生産性の間には相関があります しかし 設備投資額が大きいことが高い生産性をもたらしているでしょうか? または 高い生産性のおかげで多額の投資を受けている州もあるということでしょうか? 17

20 広範なデータを分析し 生産性との相関を調査することにより 生産性の高低の主な要因についての仮説を展開することが可能になります 設備投資と労働生産性の間には相関がありますが その程度は予想より低いものと考えられます データによれば 投資額が低いと生産性は平均値を下回りますが 投資額が高い場合でも必ずしも生産性が高くなるとは限らないことが示されています いくつかの要因については生産性との間に相関性がありません 特に各州間における平均賃金の差と労働生産性との間にはほとんど相関がありません また 学業成績や学歴による尺度は労働生産性に対してほとんどまたはまったく相関がありません 労働力の過少利用等 各州の労働市場データの比較は 個々の州の状況に対する洞察を提供している可能性がありますが 比較対象の州をまたぐ労働生産性に対しては限定的な相関が示されているにすぎません 本分析において 労働組合への加入状況を計測している統計データが労働生産性との有意な相関関係を示しているという点が目立ちます 労働組合への加入率が低いことと労働生産性が高いことの間には強い相関があり 労働組合への加入率が高いことと労働生産性が低いことの間にも相関があります 単独で最も強い相関があるデータの集合は民間企業全体の労働組合加入率です このデータは 就業規則 労働組合の関与 生産現場の作業環境から 労働者の忠誠心が雇用主にのみ または雇用主と組合のリーダーの両方に向けられているか 労働組合が現地の文化や歴史とどの程度一体化しているかに至るまで 広い範囲の問題を含みうるものです 労働組合への加入率は 政治環境 規制環境にも影響を及ぼす可能性があります 強い労働組合とそれを支持する多くの有権者が存在する州においては 労働組合はさまざまな政治権力を行使して企業に対する優遇政策や法制度を阻止し 州の一般的なビジネス環境に影響を及ぼす可能性があります 生産性の高低は単独の要因のみに左右されることはありませんが 労働組合が存在するかしないかということが州の労働生産性の強力な指標であることが示されています 18

21 別表 A - 製造業年間調査データ 州 NAICS コード 年 総従業員数 給与総額 製造部門従業員数 製造部門給与総額 製造部門労働時間 (1,000) 総原材料費 総出荷額 設備投資総額 ( 新 中古とも ) アラバマ , ,363 10, ,187 21,465 5,542,340 7,771,012 2,274, ,806 アラバマ , ,660 10, ,301 21,202 5,022,284 7,369,929 2,367, ,313 アラバマ , ,695 10, ,729 19,655 3,715,782 5,897,042 2,161, ,990 アラバマ , ,066 13, ,551 26,084 5,831,339 8,349,351 2,519, ,499 アラバマ , ,620 14, ,708 30,591 6,718,330 8,931,585 2,248, ,650 アラバマ , ,838 12, ,357 24,638 4,037,817 5,735,472 1,651, ,874 アラバマ , ,980 11, ,138 21,699 3,191,160 4,915,416 1,744, ,796 アリゾナ , ,805 1,385 57,489 3, , , ,253 17,851 アリゾナ , ,874 1,466 57,239 3, , , ,609 9,128 アリゾナ , ,195 1,531 54,659 3, , , ,060 7,361 アリゾナ , ,986 1,972 72,957 3, , , ,968 23,005 アリゾナ , ,032 1,807 62,698 3, , , ,167 24,718 アリゾナ ,840 82,916 1,171 44,397 2, , , ,828 14,561 アリゾナ ,228 97,798 1,408 48,362 3, , , ,975 18,543 アーカンソー , ,620 3, ,625 6, ,501 1,234, ,470 28,779 アーカンソー , ,675 3, ,218 6, ,569 1,037, ,570 11,619 アーカンソー , ,529 3,080 99,211 5, , , ,087 7,016 アーカンソー , ,456 4, ,266 8, ,114 1,243, ,707 30,410 アーカンソー , ,326 3, ,533 7, ,455 1,053, ,324 25,256 アーカンソー , ,925 4, ,570 8, ,922 1,155, ,525 49,488 アーカンソー , ,847 5, ,201 9, ,148 1,083, ,537 40,803 カリフォルニア , ,820 10, ,845 20,162 3,501,726 5,807,730 2,359, ,851 カリフォルニア , ,207 11, ,866 21,452 3,577,557 6,234,021 2,689,144 86,389 カリフォルニア , ,718 11, ,131 22,176 3,090,291 5,425,380 2,301,364 78,582 カリフォルニア , ,499 14, ,311 26,846 3,436,137 5,815,825 2,457, ,071 カリフォルニア , ,395 16, ,905 32,782 3,825,668 6,128,830 2,277, ,209 カリフォルニア , ,630 16, ,343 32,424 4,242,933 6,361,703 2,179, ,363 カリフォルニア , ,662 17, ,593 35,584 3,657,617 5,766,076 2,190, ,099 コネティカット h D 2,102 D D 427,015 D D D コネティカット h D 1,822 D D 353,249 D D D コネティカット h D D D D 303,329 D D D コネティカット h D 2,316 83,956 4,631 D D D D コネティカット h D 2,412 D 4,764 D D D D コネティカット h D D 79,535 4, ,886 D D 15,840 コネティカット h D 2,302 82,293 4, ,231 D D D フロリダ , ,545 2,201 82,630 4, , , ,848 20,093 フロリダ , ,107 2,352 83,967 4, , , ,285 11,788 フロリダ , ,077 2,385 81,778 4, , , ,106 10,399 フロリダ , ,527 3,016 98,294 6, , , ,917 16,626

22 州 NAICS コード 年 総従業員数 給与総額 製造部門従業員数 製造部門給与総額 製造部門労働時間 (1,000) 総原材料費 総出荷額 設備投資総額 ( 新 中古とも ) フロリダ , ,044 3, ,198 6,634 D 825,461 D 25,445 フロリダ , ,221 3,020 98,759 5, , , ,199 36,837 フロリダ , ,827 3, ,674 7, ,252 1,080, ,002 30,762 ジョージア , ,678 6, ,610 13,359 3,562,355 4,759,724 1,233,717 D ジョージア , ,704 5, ,790 10,851 3,003,014 4,069,317 1,093, ,981 ジョージア , ,492 4, ,575 9,916 1,508,429 2,323, , ,795 ジョージア , ,574 7, ,553 12,928 2,065,815 3,238,024 1,125,894 98,620 ジョージア , ,221 7, ,144 15,629 2,489,336 3,649,730 1,160, ,326 ジョージア , ,662 6, ,198 13,612 2,047,597 3,015, , ,802 ジョージア , ,584 7, ,173 14,212 1,741,137 2,559, , ,572 イリノイ , ,721 13, ,547 27,904 3,756,292 6,193,458 2,462, ,591 イリノイ , ,310 12, ,759 27,270 3,211,659 5,870,810 2,652, ,381 イリノイ , ,313 12, ,593 26,462 2,554,470 4,787,428 2,146, ,417 イリノイ ,388 1,000,298 17, ,199 33,351 3,692,649 6,674,304 2,972, ,154 イリノイ ,601 1,173,777 19, ,877 40,548 4,351,895 7,585,024 3,234, ,692 イリノイ ,454 1,046,358 18, ,069 37,985 3,851,950 6,929,350 3,087, ,805 イリノイ ,842 1,096,975 18, ,602 38,384 3,927,930 6,793,273 2,847, ,234 インディアナ ,960 2,388,437 32,740 1,645,879 70,456 12,899,613 20,463,008 7,648, ,542 インディアナ ,422 2,264,381 31,518 1,555,997 68,154 11,661,551 18,664,808 7,254, ,279 インディアナ ,788 2,388,634 30,853 1,521,161 63,816 8,301,758 14,094,643 5,692, ,117 インディアナ ,519 2,934,871 43,536 2,002,543 84,308 10,923,966 17,789,948 6,823,065 1,106,434 インディアナ ,015 3,517,187 52,088 2,464, ,847 13,079,545 20,913,021 7,871, ,661 インディアナ ,743 3,744,867 54,211 2,664, ,754 13,007,191 23,125,284 10,225, ,866 インディアナ ,031 3,957,778 56,791 2,817, ,181 13,292,288 23,055,889 9,832,963 1,275,792 アイオワ , ,865 2, ,845 4, ,107 1,233, ,552 40,588 アイオワ , ,623 2,487 87,689 4, ,577 1,016, ,037 23,191 アイオワ , ,320 2,193 70,625 3, , , ,486 15,171 アイオワ , ,123 4, ,460 7, ,678 1,311, ,565 34,842 アイオワ , ,682 5, ,834 11, ,548 1,837, ,222 49,570 アイオワ , ,368 5, ,468 10, ,002 1,772, ,113 39,796 アイオワ , ,880 5, ,660 10, ,179 1,698, ,287 72,334 カンザス g D D D D D D D D カンザス g D D D D D D D 6,691 カンザス ,658 D 1,251 D D D D D 6,921 カンザス ,589 88,185 1,564 45,661 3,009 D D 195,972 8,020 カンザス ,682 93,768 2,069 D 4,262 D D 275,901 10,290 カンザス ,169 86,348 1,885 68,274 3,986 D D D 7,156 カンザス ,770 98,765 2,439 77,124 5, , , ,809 14,297 ケンタッキー , ,976 15, ,735 31,479 8,799,309 11,816,458 3,082, ,658 ケンタッキー , ,048 16, ,492 32,162 8,305,915 11,377,020 3,092, ,586

23 州 NAICS コード 年 総従業員数 給与総額 製造部門従業員数 製造部門給与総額 製造部門労働時間 (1,000) 総原材料費 総出荷額 設備投資総額 ( 新 中古とも ) ケンタッキー , ,443 16, ,614 31,037 6,039,100 8,898,952 2,784, ,858 ケンタッキー ,294 1,165,983 21, ,266 40,904 7,401,923 10,357,124 2,966, ,269 ケンタッキー ,573 1,337,914 25, ,085 49,326 8,926,739 12,825,141 3,911, ,280 ケンタッキー ,631 1,180,074 21, ,801 44,253 6,717,666 9,851,385 3,134, ,654 ケンタッキー ,140 1,192,706 22, ,177 46,715 6,602,583 9,771,786 3,215, ,477 ルイジアナ ,099 35, D 1, , , ,385 D ルイジアナ ,276 49, ,156 1,530 D D 127,027 D ルイジアナ ,208 41,884 D 17,968 1,390 D D 100,123 2,386 ルイジアナ ,377 48, ,046 1,466 D 272,791 D 1,792 ルイジアナ 2007 ルイジアナ ,209 66,441 1,022 D 2, , , ,540 2,056 ルイジアナ ,548 87,664 1,327 D 2, , , ,287 6,247 メリーランド 2011 メリーランド 2010 メリーランド 2009 メリーランド 2008 メリーランド 2007 メリーランド , ,512 1,531 77,299 3, , , ,514 16,358 メリーランド ,891 91,494 1,425 66,185 3, , , ,689 8,284 マサチューセッツ ,655 85,133 1,284 54,567 2, , , ,756 18,923 マサチューセッツ , , ,211 1, , , ,652 32,327 マサチューセッツ ,491 96, ,897 S 417, , ,825 11,245 マサチューセッツ , ,349 D 47,540 1, , , ,827 9,913 マサチューセッツ , ,012 1,051 35,458 1,922 D 789,900 D D マサチューセッツ ,404 72, ,604 1, , , ,851 27,630 マサチューセッツ , ,782 1,544 48,534 2, , , ,876 15,363 ミシガン ,327 4,676,347 64,698 3,329, ,813 27,602,783 39,962,519 12,437, ,864 ミシガン ,009 4,310,883 59,253 3,101, ,113 22,771,170 36,422,737 13,700, ,939 ミシガン ,353 3,937,461 57,949 2,715, ,788 15,209,563 26,550,599 11,336, ,973 ミシガン ,480 5,547,938 78,352 3,861, ,401 25,311,555 37,790,635 12,193,268 1,722,799 ミシガン ,731 6,755,807 89,514 4,952, ,712 31,148,660 48,490,576 17,300,168 1,732,409 ミシガン ,262 7,354,858 98,384 5,660, ,480 29,482,769 47,709,953 18,292,537 1,384,795 ミシガン ,794 7,971, ,100 6,139, ,618 32,142,666 50,648,955 18,548,985 1,477,314 ミネソタ , ,356 1,663 63,153 3, , , ,108 19,979 ミネソタ ,084 88,989 1,513 56,318 3, , , ,020 11,948 ミネソタ ,134 82,754 1,555 50,914 2, , , ,697 8,707 ミネソタ , ,900 2,047 63,186 4, , , ,564 6,422 ミネソタ , ,359 2,044 61,374 4, , , ,732 16,612 ミネソタ ,772 95,781 1,909 53,032 3, , , ,464 11,652 ミネソタ , ,640 2,154 55,454 4, , , ,185 9,230

24 州 NAICS コード 年 総従業員数 給与総額 製造部門従業員数 製造部門給与総額 製造部門労働時間 (1,000) 総原材料費 総出荷額 設備投資総額 ( 新 中古とも ) ミシシッピ ,661 92,571 1,312 59,385 2,838 D D 302, ,622 ミシシッピ S 64,996 S 38,949 S D D D 66,702 ミシシッピ , ,485 1,771 65,758 3,373 D D D 7,374 ミシシッピ , ,831 3, ,148 5,889 D D 369,375 D ミシシッピ , ,879 4, ,535 D D D D D ミシシッピ , ,815 4, ,083 8,672 1,309,374 1,813, ,713 28,358 ミシシッピ , ,423 4, ,896 9,476 1,397,062 2,027, ,296 36,665 ミズーリ , ,735 6, ,065 12,403 2,721,589 3,752,005 1,055,883 79,810 ミズーリ , ,171 5, ,462 10,992 2,371,911 3,322, ,670 65,500 ミズーリ , ,622 6, ,039 11,146 2,092,687 2,970, , ,293 ミズーリ , ,129 8, ,374 16,368 2,524,408 3,641,752 1,136, ,990 ミズーリ , ,706 9, ,407 18,393 2,583,898 3,812,051 1,223, ,248 ミズーリ , ,424 10, ,237 21,220 2,638,343 3,940,277 1,309,071 69,955 ミズーリ , ,937 11, ,114 22,759 2,571,750 3,781,614 1,218,352 81,260 ネブラスカ , ,683 2,617 98,233 5, ,582 1,083, ,324 25,428 ネブラスカ , ,350 2, ,068 5, , , ,444 29,605 ネブラスカ , ,736 2,679 96,412 5, , , ,865 18,064 ネブラスカ , ,816 3, ,714 6, ,696 1,081, ,433 42,339 ネブラスカ , ,345 3, ,150 8, ,435 1,134, ,577 40,659 ネブラスカ , ,916 2, ,009 5, , , ,783 21,819 ネブラスカ , ,483 3, ,610 6, , , ,663 24,340 ニューハンプシャー 2011 ニューハンプシャー 2010 ニューハンプシャー 2009 ニューハンプシャー ,072 33, ,261 1,720 98, , ,011 5,503 ニューハンプシャー ,179 D ,973 1,742 D D D D ニューハンプシャー ,305 43, ,889 1, , , ,625 10,722 ニューハンプシャー ,625 50,577 1,246 33,073 2, , , ,152 12,878 ニューヨーク , ,821 7, ,737 15,717 2,124,501 3,488,278 1,374, ,040 ニューヨーク , ,053 7, ,790 15,963 1,813,982 3,489,749 1,685,225 97,138 ニューヨーク , ,594 8, ,907 16,140 1,439,384 2,838,979 1,394, ,743 ニューヨーク , ,605 12, ,992 22,953 3,037,846 5,023,987 1,946, ,097 ニューヨーク ,898 1,227,480 14, ,213 31,375 4,243,408 6,988,712 2,696, ,761 ニューヨーク ,906 1,329,151 16,386 1,052,778 33,653 4,368,385 7,556,426 3,162, ,418 ニューヨーク ,567 1,223,864 17, ,559 35,737 4,872,059 7,885,332 3,000, ,340 ノースカロライナ , ,738 10, ,828 21,263 5,545,077 8,453,277 2,998, ,622 ノースカロライナ , ,570 9, ,823 19,437 4,777,020 7,283,686 2,517, ,794 ノースカロライナ , ,175 9, ,440 17,724 3,032,067 6,653,413 3,627, ,268 ノースカロライナ , ,027 12, ,349 24,433 4,189,465 6,619,228 2,417, ,881 ノースカロライナ , ,119 13, ,791 27,759 4,779,141 7,584,071 2,835, ,053

25 州 NAICS コード 年 総従業員数 給与総額 製造部門従業員数 製造部門給与総額 製造部門労働時間 (1,000) 総原材料費 総出荷額 設備投資総額 ( 新 中古とも ) ノースカロライナ , ,892 13, ,248 25,497 4,201,980 7,449,732 3,283, ,544 ノースカロライナ , ,223 13, ,385 25,518 3,860,483 6,605,474 2,759, ,836 オハイオ ,634 3,011,748 42,878 2,129,726 87,946 15,939,306 23,030,590 7,138, ,219 オハイオ ,683 2,810,972 41,138 1,985,194 83,935 12,432,084 19,872,624 7,522, ,631 オハイオ ,665 2,658,349 40,509 1,807,828 78,951 9,666,596 16,804,596 6,994, ,206 オハイオ ,516 3,551,291 53,876 2,501, ,796 14,717,486 23,487,128 8,581,836 1,179,188 オハイオ ,417 4,231,489 62,881 3,138, ,812 16,714,233 27,467,313 10,649,242 1,032,421 オハイオ ,352 4,561,164 65,664 3,446, ,495 16,593,370 27,867,691 11,295,883 1,543,852 オハイオ ,248 4,650,550 68,572 3,559, ,305 17,993,341 30,313,512 12,361, ,154 オクラホマ , ,394 1,732 67,580 3, , , ,025 21,613 オクラホマ ,130 99,109 1,528 62,645 3, , , ,605 19,806 オクラホマ , ,104 2,134 61,459 3, , , ,065 20,318 オクラホマ , ,181 2,669 69,435 5, ,153 D D 24,355 オクラホマ , ,688 1,885 65,877 3,656 D 596,077 D 20,928 オクラホマ , ,230 2,591 83,053 5, , , ,424 25,926 オクラホマ , ,820 3, ,095 5, ,812 1,267, ,233 53,225 オレゴン ,412 71, ,997 1, , , ,776 19,895 オレゴン ,251 64, ,975 1, , , ,789 10,276 オレゴン ,194 55, ,718 1, , , ,716 5,454 オレゴン ,441 64, ,442 1, , , ,079 8,556 オレゴン ,558 64, D 1, , , ,900 8,406 オレゴン ,585 70,022 1,065 41,181 1, , , ,846 5,384 オレゴン ,794 81,821 1,255 51,324 2,084 D 360,022 D 9,267 ペンシルベニア , ,392 5, ,434 9,969 1,379,976 2,459,313 1,047,565 57,575 ペンシルベニア , ,654 5, ,576 10,674 1,087,991 2,154,233 1,054,806 41,909 ペンシルベニア , ,971 6, ,864 10, ,807 1,966, ,377 51,073 ペンシルベニア , ,939 7, ,782 13,998 1,282,751 2,495,096 1,207,472 46,211 ペンシルベニア , ,718 8, ,506 15,042 1,636,795 3,035,965 1,387, ,153 ペンシルベニア , ,344 9, ,411 17,139 1,424,136 2,924,355 1,535,316 96,969 ペンシルベニア , ,607 9, ,040 17,430 1,367,983 2,873,591 1,543,850 79,878 サウスカロライナ , ,988 9, ,304 19,133 4,706,312 7,432,346 2,761, ,167 サウスカロライナ , ,378 9, ,520 18,180 4,135,349 6,653,049 2,589, ,737 サウスカロライナ , ,832 8, ,041 17,189 3,119,499 5,078,325 1,926,202 94,802 サウスカロライナ , ,003 13, ,585 26,321 4,058,818 6,859,903 2,822, ,929 サウスカロライナ , ,990 10, ,680 21,604 3,331,579 5,083,621 1,749, ,179 サウスカロライナ , ,526 10, ,209 22,996 3,691,787 6,558,929 2,838, ,730 サウスカロライナ , ,879 11, ,536 25,732 3,656,130 6,452,161 2,849, ,935 サウスダコタ ,399 62,253 1,043 37,852 2, , , ,940 22,611 サウスダコタ ,185 49, ,813 1, , , ,241 8,731 サウスダコタ 2009

26 州 NAICS コード 年 総従業員数 給与総額 製造部門従業員数 製造部門給与総額 製造部門労働時間 (1,000) 総原材料費 総出荷額 設備投資総額 ( 新 中古とも ) サウスダコタ 2008 サウスダコタ 2007 サウスダコタ 2006 サウスダコタ 2005 テネシー ,578 1,155,305 18, ,062 38,772 9,444,908 13,598,152 4,155, ,307 テネシー ,656 1,090,882 18, ,345 37,290 8,534,791 12,782,632 4,264, ,077 テネシー , ,673 17, ,307 33,351 6,299,507 9,283,352 2,873, ,535 テネシー ,956 1,350,959 23, ,392 45,530 9,050,157 12,697,494 3,615, ,464 テネシー ,375 1,441,093 25, ,350 54,071 10,421,825 14,898,464 4,460, ,368 テネシー ,982 1,456,574 26,176 1,014,781 54,482 10,069,607 16,294,091 6,206, ,571 テネシー ,563 1,510,459 27,827 1,038,604 56,966 10,236,144 16,323,165 6,126, ,573 テキサス , ,351 9, ,938 18,399 3,029,614 4,818,806 1,831, ,990 テキサス , ,281 7, ,201 14,974 2,797,366 4,204,896 1,424,329 65,539 テキサス , ,177 7, ,680 14,717 1,949,712 3,098,647 1,109,262 49,336 テキサス , ,780 8, ,520 16,411 2,309,382 3,631,401 1,326,678 70,078 テキサス , ,634 9, ,642 19,175 2,423,379 3,793,691 1,342,987 77,744 テキサス , ,659 9, ,333 17,803 2,254,086 3,594,336 1,354,714 75,932 テキサス , ,305 8, ,256 17,779 1,910,694 3,243,683 1,348,224 65,040 ユタ , ,730 3, ,209 5,528 1,046,022 D D 33,860 ユタ , ,700 2, ,685 4, ,859 D D 29,293 ユタ , ,311 2, ,725 4, ,186 1,065, ,444 19,132 ユタ , ,573 2,762 D 5, ,896 1,341, ,267 19,738 ユタ , ,388 D D 6,422 D 1,558,599 D 38,792 ユタ , ,432 3, ,544 7,153 1,088,000 1,759, ,596 D ユタ , ,176 4, ,061 7,503 1,170,497 1,842, ,089 32,004 バージニア , ,220 3, ,619 8, ,455 1,241, ,904 46,815 バージニア , ,478 3, ,138 7, ,824 1,142, ,210 46,691 バージニア , ,772 3, ,691 7, ,379 1,142, ,613 26,233 バージニア , ,081 3, ,172 7, ,544 D D 35,986 バージニア , ,470 4, ,846 9,943 1,001,514 1,712, ,424 43,549 バージニア , ,472 5, ,696 11,265 1,009,732 1,982, ,695 71,627 バージニア , ,455 5, ,226 10,827 1,013,919 2,084,954 1,080,712 52,918 ワシントン ,122 93,150 1,422 50,556 2,995 D D D 15,017 ワシントン ,963 82,900 1,324 44,918 2, , , ,339 10,729 ワシントン ,045 84,428 1,358 45,515 2,801 D D 151,001 9,068 ワシントン ,549 98,696 1,773 54,148 3, , , ,400 7,061 ワシントン ,530 97,738 1,755 D 3,532 D D D 19,953 ワシントン ,132 93,669 1,578 58,279 3, , , ,107 14,746 ワシントン ,057 83,951 1,456 48,013 3,058 D 434,265 D 11,454 ウェストバージニア ,636 98,755 1,307 81,602 2,607 1,331,619 D D 68,905

27 州 NAICS コード 年 総従業員数 給与総額 製造部門従業員数 製造部門給与総額 製造部門労働時間 (1,000) 総原材料費 総出荷額 設備投資総額 ( 新 中古とも ) ウェストバージニア ,578 90,340 1,263 75,550 2,472 1,265,910 D D D ウェストバージニア ,658 94,180 1,341 77,714 3,038 1,236,605 D D 12,140 ウェストバージニア , ,279 1,396 86,986 3,257 1,161,404 D D 16,165 ウェストバージニア , ,939 1,504 84,889 3,573 D D 600, ,692 ウェストバージニア , ,790 1,630 82,047 3,549 1,243,584 1,939, ,817 D ウェストバージニア , ,804 1,577 78,224 3,467 1,508,683 2,132, ,968 D ウィスコンシン , ,282 7, ,584 13,171 1,980,227 3,509,505 1,531,676 65,398 ウィスコンシン , ,180 7, ,151 13,228 1,793,708 3,152,921 1,318,000 46,770 ウィスコンシン , ,341 7, ,152 13,229 1,420,946 2,486,211 1,056,161 40,497 ウィスコンシン , ,109 9, ,394 19,144 2,546,027 4,256,106 1,698,421 91,271 ウィスコンシン , ,664 11, ,069 22,773 2,804,322 4,542,795 1,737,127 81,705 ウィスコンシン , ,236 10, ,948 21,687 2,784,760 4,359,910 1,528,313 89,491 ウィスコンシン , ,507 11, ,072 23,533 2,981,105 4,736,177 1,754, ,387 Notes: h 2,500 to 4,999 S D g A Withheld because estimate did not meet publication standards. Withheld to avoid disclosing data for individual companies; data are included in higher level totals 1,000 to 2,499 employees Standard error of 100 percent or more Source: U.S. Departmnet of Commerce, Bureau of the Census, Annual Survey of Manufacturing 2011, 2010, 2009, 2008, 2006, 2005, Economic Census 2007

28 別表 B - 製造業年間調査計算表 州 年 3 年累積 3 年累積給与総額 3 年累積製造部門給与総額 3 年累積製造部門労働時間 (1,000) 3 年累積総出荷額 7 年累積設備投資額 生産性 = 給与総額 生産性 = 製造部門給与総額 生産性 = 製造部門労働時間 製造時間ごとの出荷額 製造時間ごとの設備投資額 給与 1 ドルごとの設備投資額 アラバマ ,802,762 1,861,718 1,145,217 62,322 21,037,983 1,452, アラバマ ,048,159 2,039,421 1,225,581 66,941 21,616, アラバマ ,929,052 2,233,381 1,407,988 76,330 23,177, アラバマ ,419,113 2,302,524 1,522,616 81,313 23,016, アラバマ ,643,310 2,141,438 1,466,203 76,928 19,582, アラバマ 2006 アラバマ 2005 アリゾナ ,111, , ,387 9,209 1,825, , アリゾナ ,148, , ,855 9,944 1,864, アリゾナ ,171, , ,314 10,749 1,919, アリゾナ ,031, , ,052 10,363 1,785, アリゾナ , , ,457 9,743 1,642, アリゾナ 2006 アリゾナ 2005 アーカンソー ,361, , ,054 18,941 3,089, , アーカンソー ,408, , ,695 20,558 3,098, アーカンソー ,446, , ,010 21,617 3,114, アーカンソー ,663, , ,369 24,271 3,452, アーカンソー ,713, , ,304 25,604 3,292, アーカンソー 2006 アーカンソー 2005 カリフォルニア ,350,270 2,134,745 1,217,842 63,790 17,467, , カリフォルニア ,447,923 2,285,424 1,328,308 70,474 17,475, カリフォルニア ,036,402 2,499,612 1,472,347 81,804 17,370, カリフォルニア ,914,071 2,648,524 1,623,559 92,052 18,306, カリフォルニア ,646,885 2,766,687 1,705, ,790 18,256, カリフォルニア 2006 カリフォルニア 2005 コネティカット 2011 コネティカット 2010 コネティカット 2009 コネティカット ,705 コネティカット ,721 コネティカット 2006 コネティカット 2005 フロリダ , , ,375 13,510 2,382, , フロリダ ,019, , ,039 15,235 2,366, フロリダ , ,270 17,329 2,351, フロリダ , ,251 18,637 2,627,

29 州 年 3 年累積 3 年累積給与総額 3 年累積製造部門給与総額 3 年累積製造部門労働時間 (1,000) 3 年累積総出荷額 7 年累積設備投資額 生産性 = 給与総額 生産性 = 製造部門給与総額 生産性 = 製造部門労働時間 製造時間ごとの出荷額 製造時間ごとの設備投資額 給与 1 ドルごとの設備投資額 フロリダ , ,631 19,761 2,884, フロリダ 2006 フロリダ 2005 ジョージア ,117,309 1,042, ,975 34,126 11,152, ジョージア ,009, , ,918 33,695 9,630, ジョージア ,076,146 1,047, ,272 38,473 9,211, ジョージア ,284,212 1,110, ,895 42,169 9,903, ジョージア ,987,372 1,090, ,515 43,453 9,225, ジョージア 2006 ジョージア 2005 イリノイ ,261,156 2,426,344 1,548,899 81,636 16,851,696 1,332, イリノイ ,770,765 2,561,921 1,585,551 87,083 17,332, イリノイ ,352,459 2,931,388 1,830, ,361 19,046, イリノイ ,294,354 3,220,433 2,049, ,884 21,188, イリノイ ,170,302 3,317,110 2,169, ,917 21,307, イリノイ 2006 イリノイ 2005 インディアナ ,595,961 7,041,452 4,723, ,426 53,222,459 5,759, インディアナ ,770,465 7,587,886 5,079, ,278 50,549, インディアナ ,387,367 8,840,692 5,988, ,971 52,797, インディアナ ,920,222 10,196,925 7,132, ,909 61,828, インディアナ ,930,120 11,219,832 7,947, ,782 67,094, インディアナ 2006 インディアナ 2005 アイオワ ,647, , ,159 12,155 3,013, , アイオワ ,559, , ,774 15,572 3,091, アイオワ ,849, , ,919 23,269 3,912, アイオワ ,345, , ,762 30,167 4,920, アイオワ ,514, , ,962 32,892 5,308, アイオワ 2006 アイオワ 2005 カンザス 2011 カンザス 2010 カンザス 2009 カンザス ,301 11,257 カンザス ,881 13,358 カンザス 2006 カンザス 2005 ケンタッキー ,959,353 2,898,467 1,833,841 94,678 32,092,430 1,995, ケンタッキー ,843,113 3,103,474 1,973, ,103 30,633,

30 州 年 3 年累積 3 年累積給与総額 3 年累積製造部門給与総額 3 年累積製造部門労働時間 (1,000) 3 年累積総出荷額 7 年累積設備投資額 生産性 = 給与総額 生産性 = 製造部門給与総額 生産性 = 製造部門労働時間 製造時間ごとの出荷額 製造時間ごとの設備投資額 給与 1 ドルごとの設備投資額 ケンタッキー ,662,269 3,444,340 2,222, ,267 32,081, ケンタッキー ,012,430 3,683,971 2,421, ,483 33,033, ケンタッキー ,261,632 3,710,694 2,479, ,294 32,448, ケンタッキー 2006 ケンタッキー 2005 ルイジアナ , ,269 4, ルイジアナ ,333 62,170 4,386 ルイジアナ ,184 39,014 2,856 ルイジアナ ,741 3, , ルイジアナ , ,105 4, , ルイジアナ 2006 ルイジアナ 2005 メリーランド ,642 メリーランド メリーランド メリーランド , ,512 77,299 3, , メリーランド , , ,484 6,348 1,401, メリーランド 2006 メリーランド 2005 マサチューセッツ , , ,675 2,180, マサチューセッツ ,033, , ,648 2,352, マサチューセッツ , ,895 2,250,360 マサチューセッツ , ,602 5,298 1,903, マサチューセッツ , ,596 6,394 1,863, マサチューセッツ 2006 マサチューセッツ 2005 ミシガン ,474,376 12,924,691 9,146, , ,935,855 8,863, ミシガン ,230,412 13,796,282 9,679, , ,763, ミシガン ,830,177 16,241,206 11,530, , ,831, ミシガン ,785,973 19,658,603 14,474, , ,991, ミシガン ,141,690 22,082,488 16,752, , ,849, ミシガン 2006 ミシガン 2005 ミネソタ , , ,385 9,488 1,634,395 84, ミネソタ , , ,418 10,055 1,632, ミネソタ , , ,474 10,963 1,740, ミネソタ , , ,592 11,630 1,850, ミネソタ , , ,860 11,833 1,733, ミネソタ 2006 ミネソタ 2005

31 州 年 3 年累積 3 年累積給与総額 3 年累積製造部門給与総額 3 年累積製造部門労働時間 (1,000) 3 年累積総出荷額 7 年累積設備投資額 生産性 = 給与総額 生産性 = 製造部門給与総額 生産性 = 製造部門労働時間 製造時間ごとの出荷額 製造時間ごとの設備投資額 給与 1 ドルごとの設備投資額 ミシシッピ , ,092 ミシシッピ , ,855 ミシシッピ , ,441 ミシシッピ , ,766 ミシシッピ , ,514 ミシシッピ 2006 ミシシッピ 2005 ミズーリ ,857,202 1,114, ,566 34,541 10,044, , ミズーリ ,937,889 1,192, ,875 38,506 9,934, ミズーリ ,206,617 1,300, ,820 45,907 10,423, ミズーリ ,669,039 1,462, ,018 55,981 11,394, ミズーリ ,750,821 1,540,067 1,064,758 62,372 11,533, ミズーリ 2006 ミズーリ 2005 ネブラスカ ,360, , ,713 15,943 2,890, , ネブラスカ ,303, , ,194 17,379 2,888, ネブラスカ ,366, , ,276 20,006 3,037, ネブラスカ ,396, , ,873 20,230 3,143, ネブラスカ ,450, , ,769 20,366 3,055, ネブラスカ 2006 ネブラスカ 2005 ニューハンプシャー 2011 ニューハンプシャー ,011 33,523 21,261 1, , ニューハンプシャー ,234 3,462 ニューハンプシャー ,123 5,131 ニューハンプシャー ,935 5,784 ニューハンプシャー 2006 ニューハンプシャー 2005 ニューヨーク ,454,373 1,901,468 1,270,434 47,820 9,817,006 1,220, ニューヨーク ,026,169 2,264,252 1,607,689 55,056 11,352, ニューヨーク ,037,847 2,854,679 2,075,112 70,468 14,851, ニューヨーク ,806,547 3,542,236 2,693,983 87,981 19,569, ニューヨーク ,860,014 3,780,495 2,888, ,765 22,430, ニューヨーク 2006 ニューヨーク 2005 ノースカロライナ ,142,599 1,894,483 1,177,091 58,424 22,390,376 1,639, ノースカロライナ ,562,058 1,951,772 1,251,612 61,594 20,556, ノースカロライナ ,880,099 2,048,321 1,358,580 69,916 20,856, ノースカロライナ ,536,176 2,128,038 1,433,388 77,689 21,653, ノースカロライナ ,878,055 2,047,234 1,367,424 78,774 21,639,

32 州 年 3 年累積 3 年累積給与総額 3 年累積製造部門給与総額 3 年累積製造部門労働時間 (1,000) 3 年累積総出荷額 7 年累積設備投資額 生産性 = 給与総額 生産性 = 製造部門給与総額 生産性 = 製造部門労働時間 製造時間ごとの出荷額 製造時間ごとの設備投資額 給与 1 ドルごとの設備投資額 ノースカロライナ 2006 ノースカロライナ 2005 オハイオ ,655,214 8,481,069 5,922, ,832 59,707,810 6,654, オハイオ ,098,523 9,020,612 6,294, ,682 60,164, オハイオ ,225,363 10,441,129 7,448, ,559 67,759, オハイオ ,526,961 12,343,944 9,086, ,103 78,822, オハイオ ,306,195 13,443,203 10,144, ,612 85,648, オハイオ 2006 オハイオ 2005 オクラホマ ,072, , ,684 10,908 2,428, , オクラホマ , ,539 12,331 オクラホマ , ,771 12,697 オクラホマ , ,365 14,278 オクラホマ , ,025 15,002 2,861, オクラホマ 2006 オクラホマ 2005 オレゴン , ,487 63,690 4, ,442 67, オレゴン , ,275 66,135 4, , オレゴン , ,059 4, , オレゴン , ,448 5,181 1,004, オレゴン ,751 5,771 1,062, オレゴン 2006 オレゴン 2005 ペンシルベニア ,039, , ,874 31,204 6,580, , ペンシルベニア ,199,655 1,054, ,222 35,233 6,616, ペンシルベニア ,532,805 1,166, ,152 39,601 7,498, ペンシルベニア ,130,744 1,311, ,699 46,179 8,455, ペンシルベニア ,467,122 1,358, ,957 49,611 8,833, ペンシルベニア 2006 ペンシルベニア 2005 サウスカロライナ ,276,831 1,766,198 1,007,865 54,502 19,163,720 1,371, サウスカロライナ ,338,656 2,020,213 1,090,146 61,690 18,591, サウスカロライナ ,498,912 2,017,825 1,105,306 65,114 17,021, サウスカロライナ ,411,401 2,148,519 1,231,474 70,921 18,502, サウスカロライナ ,438,372 1,986,395 1,238,425 70,332 18,094, サウスカロライナ 2006 サウスカロライナ 2005 サウスダコタ , ,071 68,665 3, ,878 31, サウスダコタ ,241 49,818 30,813 1, , サウスダコタ 2009

33 州 年 3 年累積 3 年累積給与総額 3 年累積製造部門給与総額 3 年累積製造部門労働時間 (1,000) 3 年累積総出荷額 7 年累積設備投資額 生産性 = 給与総額 生産性 = 製造部門給与総額 生産性 = 製造部門労働時間 製造時間ごとの出荷額 製造時間ごとの設備投資額 給与 1 ドルごとの設備投資額 サウスダコタ 2008 サウスダコタ 2007 サウスダコタ 2006 サウスダコタ 2005 テネシー ,293,108 3,187,860 2,206, ,413 35,664,136 3,015, テネシー ,752,935 3,383,514 2,292, ,171 34,763, テネシー ,949,571 3,733,725 2,521, ,952 36,879, テネシー ,283,053 4,248,626 2,912, ,083 43,890, テネシー ,794,209 4,408,126 3,034, ,519 47,515, テネシー 2006 テネシー 2005 テキサス ,365,581 1,452, ,819 48,090 12,122, , テキサス ,860,269 1,383, ,401 46,102 10,934, テキサス ,778,927 1,460, ,842 50,303 10,523, テキサス ,024,379 1,523, ,495 53,389 11,019, テキサス ,045,925 1,520, ,231 54,757 10,631, テキサス 2006 テキサス 2005 ユタ , ,619 14,406 ユタ ,584 14,308 ユタ ,272 16,345 3,965, ユタ ,393 19,005 4,659, ユタ ,996 21,078 5,160, ユタ 2006 ユタ 2005 バージニア ,604, , ,448 23,079 3,527, , バージニア , ,001 22,972 バージニア , ,709 25,458 バージニア , ,714 29,193 バージニア ,749, , ,768 32,035 5,780, バージニア 2006 バージニア 2005 ワシントン , ,989 8,553 88, ワシントン , , ,581 9, ワシントン ,862 9,794 ワシントン ,103 10,330 ワシントン ,358 9,927 ワシントン 2006 ワシントン 2005 ウェストバージニア , ,866 8,117

34 州 年 3 年累積 3 年累積給与総額 3 年累積製造部門給与総額 3 年累積製造部門労働時間 (1,000) 3 年累積総出荷額 7 年累積設備投資額 生産性 = 給与総額 生産性 = 製造部門給与総額 生産性 = 製造部門労働時間 製造時間ごとの出荷額 製造時間ごとの設備投資額 給与 1 ドルごとの設備投資額 ウェストバージニア , ,250 8,767 ウェストバージニア , ,589 9,868 ウェストバージニア , ,922 10,379 ウェストバージニア ,914, , ,160 10, ウェストバージニア 2006 ウェストバージニア 2005 ウィスコンシン ,905,837 1,113, ,887 39,628 9,148, , ウィスコンシン ,072,582 1,287, ,697 45,601 9,895, ウィスコンシン ,491,709 1,550,114 1,052,615 55,146 11,285, ウィスコンシン ,963,861 1,801,009 1,226,411 63,604 13,158, ウィスコンシン ,019,628 2,004,407 1,300,089 67,993 13,638, ウィスコンシン 2006 ウィスコンシン 2005 Data Source: U.S. Departmnet of Commerce, Bureau of the Census, Annual Survey of Manufacturing 2011, 2010, 2009, 2008, 2006, 2005, Economic Census 2007

35 別表 C - NAICS コード 3363 における業種別従業員数 Source: U.S. Department of Labor, Bureau of Labor Statistics

36 別表 D - 比較データ 2013 年労働組合総加入率 2013 年民間企業における労働組合加入率 2013 年製造業における労働組合加入率 2012 年の平均賃金 ( 週 ) 4 年生の読解力 (2013 年度 NAEP 習熟度 ) 8 年生 ( 中 2) の数学能力 (2013 年度 NAEP 習熟度 ) 2013 年度高校卒業率 アラバマ $ アリゾナ $1, アーカンソー $ カリフォルニア $ ジョージア $ イリノイ $1, インディアナ $1, アイオワ $ ケンタッキー $ ミシガン $1, ミネソタ $1, ミズーリ $ ネブラスカ $ ニューヨーク $1, ノースカロライナ $ オハイオ $1, ペンシルベニア $ サウスカロライナ $1, テネシー $ テキサス $ バージニア $ ウィスコンシン $ Source: Barry T. Hirsch and David A. Macpherson, "Union Membership, Coverage, Density, and Employment by State, Data Sources: U.S. Department of Labor, Bureau of Labor Statistics, Current Population Survey (CPS) Outgoing Rotation Group (ORG) Earnings Files, 2013 Source: U.S. Department of Labor, Bureau of Labor Statistics Source: Education Week Resource Center