はしがき

我が国における地方分権改革は、衆議院及び参議院両院の「地方分権の推進に関する決議」から20年が経過し、第一次地方分権改革を経て、第二次地方分権改革が一つの節目を迎えようとしている。
地方公共団体に対する義務づけ・枠付け等の見直しについて、平成
25年６月に第三次一括法が成立したことに加え、残された課題であった国から地方への事務・権限の移譲等についても、平成25年12月10日に「事務・権限の移譲等に関する見直し方針について」が閣議決定された
ところである。また、地方分権改革が新たな段階を迎えるにあたり、これからの取組の指針として、地方分権改革有識者会議において、「地方分権改革の総括と展望」について、最終取りまとめにむけた調査審議が進められている。
このような地方分権に関する種々の改革の進展や課題を視野に入れながら、地方分権に関する基本問題について先進的かつ実践的な調査研究を実施するため、平成20年度に本研究会を設置し、検討を重ねてきた。平成25年度においては４回の研究会を開催しており、本報告書
は、その成果をとりまとめたところである。
本報告書が、我が国の地方税財政を考える上での一助となれば幸いである。
なお、本研究会は、(財)全国市町村振興協会と(財)自治総合センター
が共同で実施したものである。
平成26年３月
財団法人全国市町村振興協会
理事長
山 野
岳 義
財団法人自治総合センター
理事長
若 林
清

造

地方分権に関する基本問題についての調査研究会
・専門分科会

委員名簿

座長

堀場

勇夫

青山学院大学経済学部教授

座長代理

中井

英雄

近畿大学経済学部教授

石田三成

琉球大学法文学部講師

井田知也

大分大学経済学部教授

加藤美穂子

札幌学院大学経済学部准教授

倉本宜史

甲南大学マネジメント創造学部講師

菅原宏太

京都産業大学経済学部准教授

中澤克佳

東洋大学経済学部准教授

野本祐二

筑波大学図書館情報メディア系准教授

平野隆

高崎経済大学地域政策学部教授

広田啓朗

名古屋商科大学商学部准教授

星野菜穂子

和光大学経済経営学部准教授

柳原光芳

名古屋大学大学院経済学研究科教授

山内康弘

帝塚山大学経済学部准教授

湯之上英雄

兵庫県立大学経済学部准教授

目

第１章

次

平成25年度調査報告○

銀行等引受債の金利に関する実証分析・・・・・・・・○

平成の大合併における地方債の変化・・・・・・・・・ 25○

国内港湾における財政の相互依存関係に関する検証・・ 71○

ヘルスケア分野の効率性評価と地域介護への適用・・・111

第２章

1

参考資料

○

地方公共団体における公共施設マネジメント・・・・・153○

地域の元気創造プラン・・・・・・・・・・・・・・・177○

平成26年度地方財政対策・・・・・・・・・・・・・・197

第１章
平成25年度調査報告

銀行等引受債の金利に関する実証分析
地域金融機関による寡占と公的資金の役割の検証
琉球大学

石田三成†

未定稿につき，引用の際にはご連絡ください。

1. はじめに
近年，地方債の起債に対する上位政府の関与が見直されつつある。平成17年度までの地方債許可制度のもとでは，上位政府の許可がないかぎり，地方公共団体は地方債を起こす
ことができなかった。しかし，平成9年の地方分権推進委員会第2次勧告を受け，平成18年に導入された地方債協議制度のもとでは，財政が健全な団体であれば，上位政府との協議を経る必要はあるものの，仮にその同意が得られなくとも地方債を起こすことができるよ
うになった。そして，平成24年には，地方債協議制度の一部が見直され，一定の条件を満たす団体は上位政府と協議をせずとも，事前に届け出をすることで民間から資金を調達することが可能となった。これら一連の施策を評価するならば，健全な団体の自主性を尊重し，制度面から起債を容易にする取り組みだと言えるだろう。
ここで引受先という側面から地方債を整理すると，地方債は民間部門が引き受ける地方債（民間等資金）と公的部門が引き受ける地方債（公的資金（財政融資資金および地方公共団体金融機構資金））の二つに大別される。さらに，民間等資金は，おもに銀行等引受と市場公募の二つに細分され，前者は地方公共団体が入札あるいは相対取引を通じて特定の金融機関から資金を調達するものであるのに対して，後者は地方公共団体が債券を発行
し，資本市場から広く，直接的に資金を調達するものである。
民間等資金に注目すると，地域によって資金を調達するための選択肢の多さは大きく異なると考えられる。たとえば，政令市および一部を除く都道府県では，銀行等引受に加えて，市場公募による資金調達を行っているが，政令市を除いた市町村では民間等資金は銀行等引受に限られる。しかも，町村部では，市部と比較して金融機関が少ないため，借入先の選択肢はより一層狭まるかもしれない。確かに，制度上は起債が容易になったかもし
れないが，起債をめぐる経済的環境が十分に整備されていなければ，金融機関の寡占ある
いは独占の影響により，不利な条件で借り入れることを強いられている可能性がある。
むろん，地方公共団体の資金調達先は民間等資金だけでなく公的資金も含まれる。公的
資金は地方公共団体に低利，長期かつ安定的に資金を融資するという役割を果たすことが期待されている。もし，政府が公的資金を上記のように不利な条件で借り入れることを余儀なくされている地域へ重点的に割当てているのであれば，公的資金は金融機関の疑似的† E-mail: mishida@ll.u-ryukyu.ac.jp

1－1－

な競争相手として機能し，金融機関の寡占あるいは独占の影響を抑制できると思われる。
すなわち，公的資金は効率性の観点から再評価することができるだろう。
上記を踏まえ，本稿では，北海道内の市町村を対象として，次のふたつの仮説が成立するかについて定量的な分析を行う。ひとつは，銀行等引受債を起債するにあたり，金融機
関同士の競争環境が弱ければ，金融機関の交渉力が強まる結果，銀行等引受債の金利が上昇することである。もうひとつは，公的資金のウェイトが高い地域ほど，金融機関の寡占・独占の弊害が小さくなるため，銀行等引受債の金利が低下することである。
本稿の構成は以下のとおりである。続く第2節では，市町村によって金融機関に偏在があることを確認する。第3節では，道内市町村の地方債の起債状況について概観する。第4節
では上記の仮説に基づき，実証分析を行う。最終節はまとめである。

2. 地域金融機関の偏在
北海道に本店を置く金融機関には，北海道銀行および北洋銀行の2つの地方銀行と29の信用組合・信用金庫があるが1，これらの金融機関は道内の全179市町村であまねく営業活動を行っているわけではない。地方銀行である北海道銀行は51市町村，北洋銀行は58市町村
で支店を設置しているにすぎない2。信用金庫や信用組合については，信用金庫法および中小企業等協同組合法の規定により，信用金庫や信用組合は事業地区を定めている。金融庁『都道府県別の中小・地域金融機関一覧表』のデータによれば，稚内信用金庫は50の市町村を事業地区と定め，道内の信用金庫・信用組合の中では最も多くの市町村を網羅している。反対に事業地区に含まれる市町村数が最も少ないのが，札幌中央信用組合の8市町村である。平均すると，信用金庫や信用組合が事業地区として定めている市町村数は25程度である3。
道内の市町村のうち，これらの金融機関が最も集中しているのは札幌市で，同市では20の道内地方銀行，信用金庫および信用組合が営業活動を行っている。他方，猿払村，豊富町，礼文町，利尻町，利尻富士町では稚内信用金庫しか営業活動を行っていない。図1では平成24年3月時点の金融機関の偏在状況を図示している。この図から，札幌市，旭川市，釧路市周辺の比較的人口の集中する地域に金融機関が多く集まっており，後志，留萌，宗谷
地方では金融機関が少ないことが分かる。
地域内の金融機関が少ないことの問題は，預金や借入などの金融取引を行う選択肢が限定されてしまうことである。もちろん，金融機関が少ない地域に住む利用者であっても，他地域に存する金融機関と取引を行うことは可能ではあるが，北海道内においては地理的な制約を無視できないため，実質的には地域によって金融機関の競争状況は異なると考え
1 札幌市中央区に本店を置くウリ信用組合は除外している。
2 北海道銀行および北洋銀行 web site より（平成 24 年 3 月）。
3 金融庁「都道府県別の中小・地域金融機関一覧表」（URL http://www.fsa.go.jp/policy/chusho/shihyou/

hokkaido/hokkaido.html凞平成 24 年 3 月）より。

2－2－

るほうが妥当だと思われる。この弊害としてもたらされるのが独占や寡占である。地方公
共団体も金融機関を通じて預金や借入を行っているが，一般的に，地方公共団体は金融取引の相手を地域内に存する金融機関に限定していることが多い。したがって，地方公共団
体が金融機関から借り入れを実施しようとする際，金融機関の数が少ない地域では，金融機関から高い貸出金利を提示されているかもしれない。
図 1：市町村別の金融機関数（平成 24 年 3 月）

（出典） 金融庁「都道府県別の中小・金融機関一覧表」より著者作成。
（注） 対象は道内に本店を置く地方銀行，信用金庫および信用組合。

3. 地方債の起債状況
3.1 調達手段の違い
北海道内には，政令市が1団体，その他の市が34団体，町村が144団体存在するが，地方債の借入状況は大きく異なる。表1は政令市，その他の市，町村の借入先別のシェア（普通会計・平成23年度）を示したものである。
まず，地方公共団体の区分毎に見てみると，政令市である札幌市は地方債資金の大半を市場公募債で調達しており，銀行等引受債は3.4%に過ぎない。また，財政融資資金や地方公共団体金融機構といった公的資金が全く入っていないことが特徴的である。その他の市
では，公的資金が約6割を占めるが，銀行等引受資金も4割弱を占めており，そのウェイトは無視できない4。町村では，公的資金の割合が8割強を占めており，特に財政融資資金が手4 その他の市でも市場公募債によって資金調達を行っているが，これは地域住民が地方債を購入すること

3－3－

厚く配分されている。
表 1：地方債の借入先（普通会計・平成 23 年度）
民間等資金

公的資金
地方公共
市場公募 銀行等 財政融資
団体金融
資金
引受資金
資金
機構資金
3.4%
0.0%
0.0%
政令市（札幌市） 96.5%
1.4%
37.7%
44.3%
15.2%
その他の市
0.0%
10.6%
76.3%
8.6%
町村
24.4%
21.2%
41.0%
9.5%
道内全市町村（出典）『地方財政状況調査』より著者作成。
（注1） 対象は道内179全市町村の普通会計。
（注2） 借入先の「その他」には共済等が含まれている。

その他

0.1%
1.4%
4.5%
3.9%

合計

地方債
発行総額
（千円）

100.0% 66,087,000
100.0% 123,021,143
100.0% 79,761,280
100.0% 268,869,423

次に，借入先から見てみると，銀行等引受債のウェイトが最も高いのはその他の市であり，町村部ではそのウェイトが低い。その理由として，第2節でみたように，金融機関が市部に偏っており，町村部では資金調達の選択肢が狭いことが考えられる。公的資金については，その他の市，町村部のいずれも，財政融資資金のシェアは地方公共団体金融機構のそれよりも高い。しかし，相対的に財政融資資金は町村部に，地方公共団体金融機構は市部へ貸し出していることから，同じ公的資金に分類されるけれども，財政融資資金と地方公共団体金融機構資金では貸出方針や基準が異なっているのかもしれない。
3.2 平均利回りの格差
一時的接近として，市町村ごとの平均利回りの格差について見てみよう。各市町村の銀行等引受債の発行残高について平均利回りを計算したのが図2である5。札幌市周辺の団体で平均利回りが低くなっている。図1より，札幌市近辺に金融機関が集中していたことから，金融機関の集中度合いと平均利回りには一定の関係性があるように思われるかもしれない。
その一方で，札幌市周辺以外では，平均利回りと金融機関の集中度合いとの関係性に明確な傾向は見られない。もちろん，平均利回りに影響を与えると考えられる償還年限の違
いや，財政状況の違い等を考慮していないという問題がある。また，金融機関の数が同程度であったとしても，入札等を実施している団体とそうでない団体では，平均利回りに与える影響は異なるだろう。しかし，個別の（地方債一本ごとの）起債条件を公的統計からを想定している住民参加型市場公募債（いわゆるミニ公募債）であり，全国型の市場公募債とは異なる。
平成 23 年度に道内において住民参加型市場公募債を発行した団体は，札幌市，室蘭市，帯広市，千歳市，恵庭市，北広島市で，77 億 5 千万円を調達した。
5 民間資金の平均利回りは次のように計算している。総務省『地方財政状況調査』「地方債借入先別及び利率別現在高の状況」より，「市中銀行」と「その他金融機関」の現在高の利率別内訳に対して利率を乗じ，それらの現在高で割り戻した値としている。利率別内訳は「1.5%以下」から「7.0%超」までの 13 区分があるため，各区分の級央値を利率別現在高に乗じて平均利回りを求めている。ただし，「1.5%以下」の級央値は 0.75%，「7%超」の級央値は 7%とした。なお，「市中銀行」および「その他金融機関」の現在高がともにゼロだった上富良野町，佐呂間町，豊浦町，上士幌町 4 団体はサンプルから除外した。

4－4－

探ることは難しい。
図 2：平均利回りの格差（平成 23 年度末，%）（出典） 総務省「地方財政状況調査」より著者作成。
（注） 網掛けの4町村（上富良野町，佐呂間町，豊浦町，上士幌町）は普通会計の民間等資金の残高がゼロの団体。

3.3 銀行等引受債の起債状況
上述のように，公的統計では地方債の起債条件等はある程度集計されて公表されるため，地方債一本ごとの起債条件までは分からない。そこで，道内の市町村に対して，公文書開示請求を行ったほか，情報提供を依頼し，地方債（銀行等引受債）一本ごとの起債条件が記された資料（公債台帳，起債台帳，金銭消費貸借契約証書等）と見積合わせや入札等の実施状況に関する資料を収集した。地域外の住民は開示請求権を持たない等の制約により，実際に収集できたのは道内の95市町村，2,496本の発行条件に関する資料である6。なお，期間は平成20年度から平成23年度の4年間で，会計の範囲は一般会計と特別会計である。以下
では，開示請求等を通じて得られたデータについて概観する。
6

具体的には，札幌市，函館市，小樽市，旭川市，室蘭市，釧路市，北見市，夕張市，岩見沢市，網走市，苫小牧市，稚内市，美唄市，江別市，赤平市，紋別市，士別市，名寄市，根室市，千歳市，砂川市，歌
志内市，深川市，富良野市，登別市，恵庭市，伊達市，北広島市，石狩市，北斗市，当別町，松前町，七飯町，八雲町，江差町，上ノ国町，せたな町，黒松内町，蘭越町，ニセコ町，倶知安町，岩内町，古平町，仁木町，奈井江町，由仁町，長沼町，月形町，新十津川町，鷹栖町，上川町，上富良野町，和寒町，音威子府村，増毛町，苫前町，羽幌町，遠別町，天塩町，浜頓別町，中頓別町，豊富町，礼文町，
利尻富士町，幌延町，美幌町，斜里町，清里町，置戸町，遠軽町，壮瞥町，白老町，洞爺湖町，安平町，
むかわ町，新冠町，浦河町，様似町，えりも町，新ひだか町，音更町，士幌町，清水町，芽室町，更別長，大樹町，広尾町，幕別町，池田町，豊頃町，釧路町，弟子屈町，白糠町，中標津町，標津町である。

5－5－

まず，表2で示しているように，銀行等引受債を起債が集中している月は，年度末の3月と出納整理期限である5月で，それぞれ935本と1,245本である。市場公募債の場合には，ほぼ毎月，一定程度の起債が行われるが7，銀行等引受債は3月と5月に集中しており，それ以外の月に起債が行われることはあまりないようである。
表 2：起債月次
月
本数
月
本数
月
本数
1
1,245
167
1月
5月
9月
13
22
5
2月
6月
10月
935
0
14
3月
7月
11月
90
2
2
4月
8月
12月
（出典）各市町村の公債台帳等より著者作成。

銀行等引受債の引受先は，ごく一部の例外を除き，地域内の本店・支店を置く金融機関に限定されているようである。例外として，小樽市では見積合わせを実施する際，現在は市内にないものの，過去に取引のあった金融機関に見積合わせへの参加を依頼している。
奈井江町では，地域内に北門信用金庫，空知商工信用組合，新砂川農業協同組合の3つしか金融機関が存在しないが，町外にある北海道銀行や北洋銀行にも見積合わせへの参加を依頼し，実際に北海道銀行や北洋銀行から資金を調達した実績がある。また，入札や見積合わせを経た借入は全体の半分強に当たる1,323本で，なかでも，札幌市では最大で23行（社）
が入札等に参加している。おおむね，市部で入札等参加金融機関数が多くなる傾向はある
が，町村部でも七飯町，奈井江町，鷹栖町で最大6行（社）が入札等に参加した。
償還方法は半年賦元金均等償還が1,889本，半年賦元利均等償還が506本，年賦元金均等
償還が28本，年賦元利均等償還が47本，満期一括償還が26本となっている。また，償還年
数は表3で示されているように多種多様で，1年から40年まで存在する。他方で，市場公募
債の場合には，機関投資家等のニーズに合わせ，満期一括償還，償還年数も5年債，10年債，20年債の本数が多く設定されている。このことから，銀行等引受債は地方公共団体の資金需要に応じて償還方法等が設計されているようである。
表 3：償還年数
償還年数
本数
償還年数
130
〜
3 年以下
10年超 〜 12 年以下
233
3年超 〜
5 年以下
12年超 〜 15 年以下
263
5年超 〜
7 年以下
15年超 〜 20 年以下
619
7年超 〜
10 年以下20年超 〜（出典）各市町村の公債台帳等より著者作成。

本数
252
494
498
25

金利方式は，償還を終えるまで同じ利率を適用する固定金利方式が1,475本あり，このタ
イプが最も多い。もちろん，将来時点で金利が下がる可能性もあるため，一定期間だけ固7 地方債協会 web site（URL http://www.chihousai.or.jp/03/02.html，平成 25 年 9 月時点）を参照。

6－6－

定金利にする利率見直し型も多く，利率の見直しが5年以下のものが670本，10年利率見直型が349本，20年利率見直し型も2本ある。
最後に，銀行等引受債の金利について検討するが，金利をそのまま用いても，異時点間で比較することが難しい。そこで，償還方法，償還年限や据置期間の長短に応じて設定される財政融資資金の貸付金利8をベンチマークとして，銀行等引受債の金利スプレッドを計算した。その結果を示したのが図3である。
図 3：銀行等引受債の金利スプレッド（対：財政融資資金貸付金利）
350
300
250
200
ᮏᩘ
150
100

160

160bp௨ୖ

bp

150

140

130

120

110

100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

-10

-20

-30

0

-40bp௨ୗ

50（出典） 各市町村の公債台帳等より著者作成。

銀行等引受債の金利スプレッドの最頻値は50bpで，おおむね財政融資資金の貸付金利よりも高い金利で借りていることが分かる。なお，一部で100bp以上の金利スプレッドがついており，非常に不利な条件で借りている団体も存在する。反対に，財政融資資金の貸付金
利よりも低い金利で借り入れいている団体が存在することも特筆に値する。

4. 実証分析
4.1 データ
本節では，第3節で紹介したデータと各種統計を用いて，銀行等引受債の金利の決定要因を定量的に明らかにする。
まず，被説明変数は，銀行等引受債の借入金利から財政融資資金貸付金利を引いた金利
スプレッドとする。既述のように，異時点間の比較を行いやすくするために財政融資資金
貸付金利を用いたが，一部の銀行等引受債では，起債条件に対応する金利がないため，欠8 財務省 web site（URL http://www.mof.go.jp/filp/reference/flf_interest_rate/index.htm，平成 25 年 9

月時点）

7

－7－

損値が発生している。その結果，実際に推定で用いられるサンプル数は，2,496から2,432に減少することに注意されたい。
続いて，説明変数および期待される符号条件に付いて述べる。
本稿の二つの仮説のうち，金融機関同士の競争環境を規定する変数として，入札等参加
金融機関数，指定金融機関との随意契約ダミー，積立金残高を推定式に含める。見積合わ
せや競争入札に参加した金融機関が増えると，金融機関の競争が激化するため，金利スプレッドは低下するだろう。反対に，入札等を実施せずに，指定金融機関と随意契約を交わした場合は，指定金融機関の交渉力が強まるため，金利スプレッドは増加すると考えられる。積立金残高については，地方公共団体が積立金の運用を金融機関に依頼すると同時に，当該金融機関から低利で資金を調達できるかもしれない。したがって，積立金残高が多いほど，金利スプレッドは低下すると考えられる。
もう一つの仮説である公的資金の役割を明らかにする変数として，前年度の借入総額に占める公的資金のシェアを用いる。なお，第3.1節で見たように，同じ公的資金であっても，財政融資資金と地方公共団体金融機構資金では貸付の傾向に違いが見られるため，財政融資金のシェアと機構資金のシェアを区別した推定も行う。一般に，公的資金の金利は民間金融機関の貸付金利よりも低いことから，公的資金が金融機関の競争が働いていない地域に重点的に割り当てられると，金融機関はより低い金利を付けなければ貸し出し先を奪われてしまう。もし，競争環境を促進するという観点で公的資金が割り当てられているならば，公的資金のシェアが高い地域ほど，銀行等引受債の金利スプレッドは低下するはずである。
上記以外に金利スプレッドに影響を与える要因として，起債一本ごとの借入金額のほか，当該団体の財政状況を表す実質公債費比率，経常収支比率，財政力指数を説明変数に加える。金融機関の提示する金利には起債事務に関する費用も含まれるが，事務コストは借入金額の影響をそれほど受けないと考えられる。したがって，借入金額が大きくなると，借入に占める金額事務コストが低下し，金利スプレッドも低下すると思われる。財政状況を表す変数については，市場公募債の利回りを分析した先行研究と同様，財政状況が悪化す
れば（実質公債費比率・経常収支比率が高くなる，財政力指数が低くなる），金利スプレ
ッドは拡大すると予想する。
各変数の定義，出典，記述統計量は表4のとおりである。

8－8－

表 4：データの定義・出典・記述統計量
定義

出典

観測
数

平均値
標準偏差

最大値
最小値

金利スプレッド

借入金利−財政融資金貸付金利（単位はベーシス・ポイント）

(c)

2,432

40.52734.202

195.300−73.000

入札等参加金融機関数

見積合わせへの参加を依頼された金融機関数，または競争入札に参加した金融機関数

(c)

2,496

指定金融機関との随意契約ダミー

指定金融機関と見積合わせや競争入札を経ずに借り入れた場合は1，それ以外は0

(c)

2,496

積立金残高（対数）

前年度末の積立金（財政調整基金，減債基金，その他基金）残高を対数変換したもの

(b)

2,496

前年度の借入総額（普通会計）に占める財政融資
公的資金のシェア（%）
資金および地方公共団体金融機構資金のシェア

(a)

2,496

財政融資資金のシェア 前年度の借入総額（普通会計）に占める財政融資（％）
資金のシェア(a)

2,496

前年度の借入総額（普通会計）に占める地方公共機構資金のシェア（％）
団体金融機構資金のシェア

(a)

2,496

借入金額（対数）

(c)

2,496

実質公債費比率（％） 実質公債費比率

(b)

2,496

経常収支比率（％）

経常収支比率

(b)

2,496

財政力指数

財政力指数

(b)

2,496

3.249
4.198
0.366
0.481
14.7480.973
66.81525.59554.27725.52012.53815.44717.532
1.705
15.6744.959
89.132
5.555
0.401
0.156

23.000
0.000
1.000
0.000
17.80011.550100.000
0.000
100.000
0.000
75.1700.000
22.75011.45042.1006.400
102.100
66.600
0.800
0.100

変数名

借入金額を対数変換したもの（注1） データの出典について，(a)は『地方財政状況調査票』，(b)は『市町村別決算状況調』，(c)は各市町村への公文書開示請求等により得られた資料に基づき作成したことを意味する。
（注2） 借入利率，借入金額のデータは一般会計および特別会計のものを用いている。

4.2 推定上記のデータを用いてパネル推定（固定効果モデル）を行った結果が表5のとおりだが，主要な結果を以下で述べる。
まず，入札等参加金融機関については事前の予想通りの実証結果を得た。入札等参加金融機関が1行（社）増えるにしたがって，金利スプレッドは2.2~2.3bp縮小することが示された。特に市部では，地域内に本店・支店を置く金融機関の数が多いことから，なるべく多くの金融機関に入札等を呼び掛けることで金利を引き下げることができたと推察される。
次に，指定金融機関との随意契約ダミーについては，正値で有意となっている。土居・中里（1998）は「地方公共団体が指定金融機関制度を後ろ盾にして民間金融機関に圧力をかけて地方債を引受けさせ」ることができると述べていたが，本稿の実証分析からは，むしろ民間金融機関から圧力をかけられていた可能性が示唆される。

9－9－

表 5：推定結果
被説明変数：
金利スプレッド（bp単位）
入札等参加金融機関数
指定金融機関との随意契約ダミー
積立金残高（対数）公的資金のシェア

モデル1

モデル2

モデル3

モデル4

−2.240***(0.221)
3.946**(1.872)−2.483(3.375)0.076*(0.040)−2.252***(0.221)3.930**(1.871)−2.276***(0.222)4.052**(1.872)−2.499(3.373)−2.287***(0.221)4.035**(1.870)0.107***(0.040)0.072*(0.040)−0.791**(0.318)0.425(0.534)−0.687**−0.815***(0.318)−0.615**0.112**(0.044)0.003(0.054)−0.817***(0.318)0.434(0.533)−0.663**(0.310)231.391***(88.569)
75.153(71.126)
2,432(0.303)226.209**(88.468)
41.052(49.256)
2,432(0.310)212.763***(89.015)80.741(71.138)2,432

財政融資資金のシェア（％）
機構資金のシェア（％）
借入金額（対数）実質公債費比率（％）
経常収支比率（％）
財政力指数
定数項
観測数

−0.842***(0.316)−0.589*(0.303)207.708**(88.151)
46.381(48.872)
2,432（注1） かっこ内は標準誤差を表している。
（注2） ***は1%，**は5%，*は10%有意水準で帰無仮説を棄却したことを意味する。
（注3） 月次ダミーに係る係数の推定結果は割愛した。

公的資金の役割については，公的資金のシェアや財政融資基金のシェアに係る係数は，有意となったものの，期待された符号条件とは異なる。また，機構資金のシェアは有意ではなかった。これらのことから，公的資金は民間金融機関の競争を促進するという観点か
ら資金を割り当てているとは考えにくく，別の貸出方針・基準によって資金が割り当てられていると考えるべきであろう。
その他の金利に影響を与える変数について目を向けると，借入金額が増加するにつれて，金利が低下するという予想通りの結果が得られた一方で，財政状況を表す変数は予想と反対の結果が得られた。その理由として，民間金融機関は地方公共団体の財政状況にあまり関心を払わずに貸し出しを行っていることに加えて，これらの変数が別の変数と相関を持ってしまったために，事前の予想とは異なる符号が現れたのかもしれない。ただし，この点については慎重に要因を探る必要がある。

5. おわりに
本稿では北海道内の市町村を対象に，(1) 銀行等引受債を起債するにあたり，金融機関同

10

－10－

士の競争環境が弱ければ，金融機関の交渉力が強まる結果，銀行等引受債の金利が上昇す
る，(2)公的資金のウェイトが高い地域ほど，金融機関の寡占・独占の弊害が小さくなるため，銀行等引受債の金利が低下する，という二つの仮説を実証的に検証した。
実証分析の結果，前者の仮説のみが支持され，入札や見積合わせに参加する金融機関数が多くなるほど，銀行等引受債の金利は低下することが示された。特に町村部では地域内に店舗を置く金融機関があまり多くないため，金利引き下げ効果は期待できないように思われるが，近隣地域の金融機関にも積極的に入札等に参加するよう呼びかけることで，金利の引き下げ余地が生まれるだろう。また，指定金融機関との随意契約を行っている団体も多いが，それを取りやめるだけでも金利を引き下げられる。仮に，地域内の金融機関が少数であっても，入札等の競争的な資金調達手段を採用することで一定の金利引き下げ効
果を享受できるだろう。
もちろん，本稿の分析には課題も多く残されている。ひとつは，金融機関の貸出行動をより明白にすることである。例えば，金融機関は地方公共団体の財政状況をどれほど重要視しているのか，預貸率の低い金融機関とそうでない金融機関の貸出行動に差があるのか，といった視点を加味することで，銀行等引受債の金利の決定要因を精緻に分析することができるようになるかもしれない。もうひとつは，公的資金の明示的・暗黙的な貸付方針や貸付基準を焙り出すことである。財政融資資金と地方公共団体金融機構資金では主要な貸付先が異なっていたことから，財務局や地方公共団体金融機構の行動には何らかの差異があると思われる。そして，その違いは地方公共団体に何らかの影響を与えているかもしれない。しかし，本稿ではその端緒を見つけることができなった。さらには，本稿の分析対
象は道内市町村のみであったが，対象地域を広げ，対象期間を増やすることで異なった結果が得られる可能性がある。これらの点については今後の研究課題としたい。

参考文献
石川達也（2007）「市場公募地方債と流通利回りと信用リスク」ニッセイ基礎研究所。
大山慎介・杉本卓哉・塚本 満(2006)「地方債の対国債スプレッドと近年の環境変化」日本
銀行ワーキングペーパーシリーズ06-J-23.
土居丈朗・中里透（1998）「国債と地方債の持続可能性―地方財政対策の政治経済学―」，『フィナンシャル・レビュー』，第47巻，76-105頁。
中里 透（2008）「財政収支と債券市場：市場公募地方債を対象とした分析」『日本経済研究』第58号，1-16頁。
田中宏樹（2004）「地方債市場とリスク」『会計検査研究』，第29号，89-97頁。

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171,4622,873,655
2,451,342
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705,067
1,277,743
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－23－

23

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24

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－24－

『地方分権に関する基本問題についての調査研究会』報告論文

平成の大合併における地方債の変化∗
広田

啓朗†

湯之上

英雄‡

概要
本稿では、基礎的な分析として、コモン・プール問題の視点から、市町村合併によって、市町村の歳入項目の一つである地方債がどのように変化したかを地方債収入の経年変化に着目して統計的に検証する。合併後の地方債と合併特例債の発行は、基準財
政需要額の算定を通して地方交付税の交付額に影響するため、当該市町村の住民のみ
ならず、普通交付税の参入を通して他地域の住民から財源をフリーライドするインセ
ンティブを持つ。本稿では、市町村合併における地方債の変化を決算値と類似団体別
市町村財政指数表の分類を用いて算出した合成値を比較することで検証した。
分析結果より、先行研究と同様に、同じような地域条件にある未合併団体と比べて、合併団体は合併直後から平均的に地方債（フロー）を増加させることが明らかになった。各年度の地方債発行額に着目した結果、合併団体の方が地方債を多く発行していることが統計的に有意に示されたことは、日本の市町村合併においてコモン・プール
問題が発生している可能性を示唆するものである。
また、地方債残高の分析結果は、財政状況が悪い団体が合併を選択したことに加え、未合併団体の中には、あまりにも財政状況が悪すぎて合併相手がいなかった団体と財政状況に余裕があるため合併を選択する必要の無かった団体が混在している可能性を示唆している。

JEL Classification: D72, H11, H72
Keywords:市町村合併、地方債、コモン・プール問題∗
本報告論文は、2013 年 8 月 5 日に開催された『地方分権に関する基本問題についての調査研究会・専門分
科会』での報告論文である。広田は公益財団法人 全国銀行学術研究振興財団 2013 年度学術研究助成から、広田と湯之上は日本学術振興会科学研究費補助金 (基盤研究 (B) 課題番号 23330105) からの助成を受けた。記して感謝の意を申し上げたい。なお、本文中の誤りは全て筆者の責任に帰するものである。本研究は、著者らの個人的見解を示すものであり、所属する機関の見解とは一切関係しない。
†
名古屋商科大学商学部‡
兵庫県立大学経済学部

1

－25－

はじめに

1

本稿では、基礎的な分析として、コモン・プール問題 (ﬁscal common-pool problem) の視点から、市町村合併によって、市町村の歳入項目の一つである地方債がどのように変化したかを地方債収入の経年変化に着目して統計的に検証する。コモン・プール問題とは、
例えば、政治家はある特定の地域に対して便益になるような個別支出や公共投資を誘導する傾向にある。その一方で、公共投資などの費用は広く分散して負担することがあり、費用は内生化されず財政支出の増加圧力は大きくなる現象をコモン・プール問題と呼ぶ。コ
モン・プール問題は、最初に Weingast et al.（1981）によって理論化され、その後、多くの理論・実証研究が蓄積されてきた1 。政治経済学の分野では、公債発行を伴う積極的な財政政策は、財政支出や赤字を拡大させ、政治的影響を受けて財政赤字は過大になる傾向を指摘している (e.g., Persson and Tabellini (2000)) 。特に、コモン・プール問題は、財政支出・赤字の拡大の要因の一つとして考えられているおり、多くの先行研究では、コモン・プール問題が存在する可能性を指摘している2 。
また、市町村合併によってコモン・プール問題が発生するかどうかを検証した論文は、Baqir(2002)、 Bradbury and Stephenson (2003)、Hinnerich (2009)、Jordahl and Liang(2010) がある。特に、Hinnerich (2009) と Jordahl and Liang (2010) は、 N1 の法則の考えから、ある特定の団体が、新団体間で費用を分け合うことを期待して、合併前に公共投資などの支出や公債発行を増やす可能性があるとして、合併前の公債発行の変化を DID 推定
により検証している3 。検証の結果、未合併団体と比較して合併団体は、多く地方債を発行していることからコモン・プール問題の発生を明らかにしている。日本の市町村合併についてコモン・プール問題の有無を検証した論文は、田中 (2013) や宮下・中澤 (2013) があげられる。これらの研究でも、海外の研究と同様に、合併前に地方債発行の増加を確認しており、日本の市町村合併においてもコモン・プール問題が発生していることを指摘している。
しかし、日本の市町村合併を分析する際、政府間財政制度を考慮すると、コモン・プー
ル問題は次の二つの視点から考えられる。第一に、先行研究と同様に N1 の法則で説明されるコモン・プール問題があげられる。この問題は、ある特定の団体が、新団体間で費用を1

例えば、Acemoglu (2005), Kirchgassner (2002), Persson and Tabellini (2000) などがあげられる。
財政支出・赤字の拡大の要因は、別所 (2010) で指摘されるように大きく三つに分けられる。第一に、マクロ経済的要因として政治的財政循環、第二に、政治家の再選に関する戦略動機、第三に、制度的要因としてコモン・プール問題やポーク・バレル支出 (pork-barrel spending) をあげている。鶴 (2004)、別所 (2010)
では、財政赤字への政治的影響について実証研究を詳細にサーベイしている。コモン・プール問題の研究は、諸外国で取り組まれており、Gilligan and Matsusaka (1995), Kontopoulos and Perotti(1999), Gilligan andMatsusaka (2001), Bradbury and Crain(2001), von Hagen (2006), Schaltegger and Feld (2009), Egger andKoethenbuerger (2010), Pettersson-Lidbom (2012) らがあるまた、広田 (2013) では、地方政府の実証分析に着目してコモン・プール問題のサーベイをおこなっている。詳しくはそちらを参照されたい。
3 1の法則とは、N 個の地域があり、税が地域ごとに均等に分担されているときに、ある公共プロジェク
N
1となることを指す。
トで恩恵を受ける特定の地域の限界便益に対して、負担する限界費用は N
2

2

－26－

分け合うことを期待して、合併前に過剰な地方債発行をおこなう可能性のことを指す。第二に、ナショナル・ワイドなコモン・プール問題である。業に関する地方債発行は、対象事業費の 95% が充当され、元利償還金の 70% について普通交付税の基準財政需要に算定されることから、普通交付税の財源が国税であることを考慮するとナショナル・ワイドなコモン・プール問題が発生する可能性がある。
本来は、上記した二つのコモン・プール問題を識別して分析する必要があるが、現実には、合併の意思決定と地方債発行決定のタイミングの両方を明らかにすることは、データの制約の問題から困難である。したがって、本稿の分析では、基礎的な分析として合併団体と未合併団体の地方債発行の平均値を比較し、統計的に有意な差があるかどうかを確認する。
本稿では、平成の大合併の焦点を当てた分析を進めることになるが、これほどまでに大規模な合併が行われると次の様な分析上の困難が発生する。例えば、A 市と B 町が合併すると翌年度から A 市として継続する場合には、A 市には合併データが入るが、B 町は欠損値となる。また、X 町と Y 村が合併して新しく Z 市になると X 町と Y 村の翌年度データ
は欠損値となり Z 市という新しいデータが入る。このような市町村合併を評価するためには、本来、合併後のデータと仮に合併せずに継続して存在していた市町村のデータとを比較することが必要となるが、後者のデータは、現実には存在しないため分析が困難なものになる。
通常、パネルデータ分析において政策を評価する場合は、政策前と後の差分をとって評価する DID(Diﬀerence-in-Diﬀerence:DID) 推定を用いることが標準的な方法である。しかし、市町村合併を評価するために、未合併団体をコントロールグループ、合併団体をトリー
トメントグループとして DID 推定をおこなうことは問題があると考えられる。なぜならば、DID 推定では、コントロールグループとトリートメントグループが同質であると仮定
して推定をおこなうが、多くの先行研究は、平成の大合併では財政状況が苦しい市町村ほど合併しており、財政状況に余裕のある団体は合併を選択していない傾向があることを指摘している4 。また、未合併団体をコントロールグループと想定した時に、未合併団体は、財政的に余裕のある団体とあまりにも財政状態が悪すぎるため合併できなかった団体の両方が存在していることも先行研究から考えられる。仮に両グループは同質ではないならば、DID 推定の結果は、合併効果のみならず、グループ間の違いによる特性の違いを含むため、推定にバイアスが生まれる可能性がある。
この様なデータを取り扱うために、本稿では、『類似団体別市町村財政指数表』の類型を用いて、当該団体の仮想的な地方債額 (以下、合成値) を算出することで、市町村合併を実施した場合の決算値と市町村合併を実施せずに各市町村が単独で財政運営したと想定する
場合の地方債の合成値を比較している。この作業は、市町村合併を実施している構成市町
村の特性、地域的要因などを考慮した上で、データの欠損箇所を捉えて市町村合併の地方
4

総務省 (2005)、広田 (2007) など。

3

－27－

債発行額を評価することを可能にした。Hirota and Yunoue (2008) と同様に類似団体を用
いて、合併を構成する市町村と同じ類似団体に属する市町村の平均値を積み上げた合成値を求める。次に、合併市町村の決算値と合成値を対比することで財政面における市町村合併の評価を行う。特に、決算値と合成値の比率の経年変化に着目して分析を進める。

2

分析の方法

2.1

類似団体

市町村の財政状況がどのように変化したかを検証するため、総務省自治財政局財務調査課が作成している『類似団体別市町村財政指数表』による分類を用いる 5 。表 1 と表 2 には、1998 年度時点での類似団体の分類と当時属していた市町村数を示している。1998 年度
では、類似団体は政令指定都市、特別区、中核市、都市と町村に分かれており、人口と産業構造により分類され、同じ類似団体の類型に属する他市町村と財政構造を比較する際に用いられる。町村のケースでは人口 3,500 人未満で、第 2 次・3 次産業の構成比が 60% 未満という 0-0 から、人口 35,000 人以上、第 2 次・3 次が 80% 以上で、かつ 3 次産業が 55%以上という類型 VIII-4 まで分類される。
この指標は、1960 年から半世紀にわたり、市町村が財政運営の方向性を決定する際に同規模の市町村の財政規模と比較するために用いられている。類似団体の分類を利用した代表的な比較分析として、各市町村が公開している歳出比較分析表があげられる。市町村合併に関して類似団体を用いた既存研究は、筆者らの知りうる限り数点しか存在しない。学術研究としては町田（2011）、伊藤 (2010、2012a、2012b）がある。町田（2011）では、経常収支比率、公債費負担比率に注目して、合併後の市町村とその市町村が新たに属する類
似団体とを比較している。伊藤 (2010) では、2002 年度と 2007 年度の人口一人当たり地方税、地方交付税、国庫支出金に焦点をあて、人口規模などで類型化して類型間の比較をおこなっている。分析の結果、都市財政については地域間格差が縮小している点も確認されたが、町村財政については地域間格差が拡大していることを明らかにした。伊藤（2012a）
では、市町村合併状況を反映した 2009 年度の類似団体の類型を基準として 2002 年度の市
町村を 2009 年度の類似団体の類型に当てはめ、2002 年度と 2009 年度の市町村の地方税、普通交付税及び国庫支出金の変化について分析している。また、伊藤（2012b）では、伊藤（2012a）と同様の方法を用いて類似団体間で財政状況を比較するとともに、各類似団体に属する市町村合併の有無についてグループを分けて統計的に検定をおこなっている。この
他に、類似団体を使った比較としては、総務省の『市町村合併による効果について』（市町
村の合併に関する研究会 平成 17 年度報告書）という報告書があげられる。この報告書で

5

類似団体を用いた分析手法の説明は広田・湯之上（2011、2013）を参照している

4

－28－

は、類似団体を用い合併前決算額により算出した歳出抑制効果が報告されている。その結果、合併後 10 年を経過すれば、年間約 1.8 兆円の効率化が達成できるとしている。
これらの研究では、合併直後の新市町村とその市町村が新たに属する類似団体との比較が行われている。しかし、この方法では、新市町村と当該類型に属している既存の市町村を比較することになってしまう。合併直後の新市町村は、合併による歳出の増加や合併特例による交付税措置などの歳入の増加を含むため、既存の市町村の財政状態よりも大きくなり、合併による歳出削減効果額や地方債の変化を過大に算出する可能性がある。そこで
本稿では、合併団体の地方債と市町村が合併前に属していた類似団体平均地方債の合計 (本稿では、これを合成値と呼んでいる) を比較することで市町村合併の評価を行う 。Hirota
and Yunoue（2008）では介護保険事務事業費、広田・湯之上（2011）は市町村議会費、広田・湯之上（2013）では市町村歳出総額について、それぞれ類似団体の合成値を用いた分析を行っている。本稿で取り扱う分析データの基準年は 1998 年度とした。これは、平成の大合併の第 1 号事例である篠山市の合併直前を基準にするためである。本稿で算出する類似団体の合成値は、合併を実施しなかった場合の地方債収入と考えることができる。もし、実際の決算値が合成値を上回るのであれば、決算値と合成値の差は地方債増加額と捉えることが可能である。逆に、合併によって地方債が減少している場合には、この合成値
は、合併後に地方債発行が想定よりも抑制することができた効果額と捉えることができる。

2.2

類似団体を用いた合成値の作成

本節では、合併前後で市町村の財政状況がどのように変化したかを把握するために歳入の決算額と類似団体から算出される合成値を Hirota and Yunoue（2008） や広田・湯之上（2011） で使用された算出方法より作成する6 。ここで、市町村 i の地方債 LBi を とする。
˜ i と表す。まず、市町村合併をしていない未合併団体の合類似団体の地方債の合成値は LB
成値の作成方法を説明する。平成の大合併の時期に合併しなかった東大阪市を例にあげる。
1998 年度に東大阪市は都市類型 VI-4 のグループに属する。当時この VI-4 には 6 団体が属していたので、東大阪市の類似団体地方債の合成値は式 (1) で算出される。

˜ Higashiosaka =LB

LB(V I−4) , 1 + LB(V I−4),2 + · · · + LB(V I−4),5
6−1

(1)

式 (1) の分子は、自らの地方債水準が及ぼす影響を排除するため東大阪市の地方債を除いた都市類型 VI-4 の合計である。分母は VI-4 に属する団体数から東大阪市を除いた数になっている。これを一般化すると以下になる。
6

総務省が算定している類似団体平均とは異なる点に注意していただきたい。総務省の類似団体平均は、類型における選定団体による各指標の平均値である。

5

－29－

∑
˜ i=
LB

i∈Stype LBtype − LBintype − 1f or type ∈ [0 − 0, . . . , V III − 4](2)

Stype は類似団体ごとの市町村の集合を表している。ntype は類似団体に属する市町村数を表している。次に、合併団体の合成値の算定方法について説明する。例えば、篠山市は、兵庫県篠山町 (V-2、41 団体)、西紀町 (I-2、136 団体)、丹南町 (IV-3、103 団体)、今田町(I-3、53 団体) の４町が合併して誕生した。このケースでの合成値は、以下の式 (3) で算出される。
˜ M M = LB
˜ Sasayama + LB
˜ N ishiki + LB
˜ T annan + LB
˜ KondaLBk(3)

同様に、合併団体が直面する類似団体の合成値は以下の式で算出される。

∑

˜ MM =
LB
k

˜ j
LB

(4)

j∈SkM MMM˜ k
式 (4) の LB
は、合併団体 k の類似団体を用いた合成値を表し、 SkM M は合併団体 kの集合を表す。最終的に、市町村の決算額と作成した合成値を比較すると式 (5) になる。
LBit
⪋ 1, t = 1999, . . . , 2010
LBkM M(5)

式 (5) の分子 LBit は、合併団体の地方債の金額を示している。分母 LBkM M は、合併団体が仮に合併を実施しなかったときの各市町村の地方債の合計である。式 (5) は、合併を実施している構成市町村の特性、地域的要因などを考慮したうえで、データの欠損箇所を捉えて市町村合併の財政面を評価できることが利点である。この式は、合併を実施した場合の決算値と合併を実施せずに各団体が単独で財政運営したと考える場合の合成値を比較していることになる。したがって、この比率が 1 よりも大きな場合は、合併団体が、合併を実施しない場合と比べて多く地方債を得ていることになる 。類似団体を用いた比率の分析
は、1998 年度の地方債と比較することが目的ではなく、1998 年度を基準として、合併団体の地方債がどのように変化しているかを検証することを目的としている。

6

－30－

3

類似団体を用いた合成値から見た合併の影響

3.1

地方債について

本稿では、1998 年度の決算データと『類似団体別市町村財政指数標』による分類を基準としている。平成の大合併では、旧合併特例法に基づき、1999 年 4 月 1 日の兵庫県多紀郡の篠山町、西紀町、丹南町、今田町の 4 町の合併を皮切りとし、1998 年度に 3232 あった
市町村が旧合併特例法の期限である 2006 年 3 月末には 1821 に減少した。1998 年度を基準とした理由は、1998 年度が平成の大合併の直前のデータであり、平成の大合併によるデータの欠損がなく全市町村の情報を利用できるからである。これにより、算出される類似団
体の合成値は、1998 年度の類似団体の平均値から求めたものとなる。1998 年度は市区町
村数が 3255 であるが、東京都 23 区と三宅村は除外した 3231 市町村を使用した。山梨県上九一色村は生活圏の違いから、北部は甲府市と、南部は富士河口湖町と全国唯一の「分村合併」をおこなった。1998 年度の類似団体をそのまま適用することが出来ないため上九一
色村も除外している。1998 年度の類似団体において、当該市町村数が 1 である徳島県阿南
市 (II-0)、愛媛県宇和島市 (II-1)、青森県弘前市 (IV-1)、愛知県豊橋市 (V-2)、愛知県渥美町 (VI-0)、青森県平賀町 (VI-1)、茨城県鉾田町 (VII-1) は合成値を計算することが出来な
いため分析から除いている。千葉県富里町は 2002 年 4 月 1 日に国勢調査 (2000 年度) の結
果、市制施行可能最小人口 (5 万人) に達し、印旛郡富里町から富里市となった。沖縄県豊見城村も 2002 年 4 月 1 日に単独で村から豊見城市になった。豊見城村は、市制施行前は日本一人口の多い村であった。また、熊本県豊野村は 2000 年 7 月 1 日 に町制施行し、豊野町になった。2005 年 1 月 15 日 三角町、不知火町、松橋町、豊野町が合併し宇城市が成立している。これらの自治体の類似団体による合成値は、1998 年度の類似団体による分類を用いている 7 。各市町村の決算データは、1998 年度から 2010 年度の『市町村別決算状況調』から利用した。
図 1 から図 13 は、式 (5) から求めた市町村の地方債発行の決算値と類似団体から作成した合成値の比率の各年度のヒストグラムである。最初に、表 3 では、決算値と合成値の比率を分析に用いることの有用性を確認するために、決算値と合成値の相関係数、相関係数の t 検定、合併団体と未合併団体間の平均の差の検定結果を示している。さらに、図 1 から図 13 では、未合併団体と合併団体の比率のヒストグラムを示しているが、合併団体と未合併団体の比率の分布に関して統計的に有意な差があるかどうかを確認するため適合度検定をおこなった8 。表 3 の各検定結果を概観すると、決算値と合成値の相関係数は、全ての年度において 0.79 から 0.93 の間の数値を示し、強い正の相関関係を確認することができた。また、同時に、決算値と合成値の相関係数に対して t 検定を実施したところ、全て 1%水準で有意になることから、類似団体の合成値を分析に使用することの有用性は高いと言
78

これらの類似団体の合成値をどのように修正するのかは今後の検討課題である。
表 3 の***は 1%、**は 5%、*は 10% での有意水準である。

7

－31－

えるであろう。次に、合併団体の比率の平均値と未合併団体の比率の平均値は、統計的に有意な差があるかどうかを検証するために、平均の差の検定を実施している。検定結果より、合併団体と未合併団体の間には、地方債発行に関して、全年度において % 水準で統計的に有意な差を確認することができた。最後に、適合度検定を実施した結果、検定統計量
は高い数値を示しており、多くの年度でカイ 2 乗分布の上側 1% 臨界値を超えることから、両者の分布は統計的に異なっていることがわかる9 。
図 1 は、基準年となる 1998 年度の比率を示している。合併市町村は存在しないため、未合併団体の比率のみが示されている。比率は、0.8 から 1.0 を中心に分布していることがわかる。図 2 は 1999 年度の比率を示している。合併団体は篠山市の 1 団体のみであり、比率は 2.72 と高い数値を示している。未合併団体の比率は、前年度に比べて 0.8 を中心に増加傾向にある。図 3 から図 8 までは、2000 年度から 2005 年度の比率を示している。大規
模な合併が実施される直前の地方債発行状況を図から確認すると、依然として未合併団体
よりも合併団体の比率は高いままである。図 9 は、平成の大合併が終わったばかりの 2006年度の結果を示している。合併団体は未合併団体よりも地方債が増加していることが窺える。未合併団体の多くは、比率が 0.4 から 0.8 であるのに対して、合併団体の比率は 0.6 から 1.0 にデータが集中している。多くの合併団体が合併直後に地方債発行を増加させていたことが明らかになっている。2007 年度と 2008 年度のヒストグラムを表す図 10 と図 11
では、合併前と異なり、未合併団体の比率は、0.4 から 0.6 を中心に集まっており、地方債
発行を減らしていることが窺えるが、合併団体は、0.6 から 1.0 の間に最頻値があり、未合併団体の比率よりも高いことがわかる。図 12 と図 13 では、未合併団体の比率の最頻値が、前年度に比べて少し高くなっているものの、合併団体の比率のデータは、0.8 から 1.0 が度数が最も高いことが確認できる。
また、図 14 は、各年度の比率の平均値を示したグラフである。1998 年度データを基準年としているため、比率の大小は 1998 年度の合成値と各年度の決算値を比較した値である。
グラフを概観すると、比率は年度を経るごとに減少傾向にあるが、これは三位一体改革や世界的な不況の影響を受け、各団体が財政健全化のため地方債発行を減らしている可能性がある。しかし、各年度で比較すると、合併団体の比率が、未合併団体の比率を上回っている点が窺える。基準年である 1998 年度の数値と比較していることにより、未合併団体の比率は、全国的に発生した時間を通じた変化 (三位一体改革など) によるものであると考えられる。一方、合併団体の比率は、全国的に発生した時間を通じた変化と合併による影響の両者を反映したものである。年度ごとに未合併団体の比率と合併団体の比率を比較することで全国的に時間を通じて発生した影響を相殺し、合併による影響を観察することができる。合併初期では未合併団体と比較して合併団体の地方債発行は比較的多いが、この結果は当初の予想と一致している 。
より詳細に合併団体と未合併団体の違いを検証するために、表 3 の記述統計について概92002 年度に関しては、カイ 2 乗分布の上側 10% 臨界値を超える有意な結果であった

8

－32－

観する。比率の平均値については、図 14 からもわかるように、各年度通じて合併団体の方が大きい数値を示しているが、最大値については平均値と異なる結果を示している。未合併団体の比率の最大値は、2000 年度は 7.81、2001 年度は 8.49、2002 年度は 5.84、2003 年
度は 5.16、2004 年度 5.01、2005 年度は 3.79 と続き、2010 年度まで高い値を確認できる一方で、合併団体の比率は、未合併団体と比較すると地方債発行の最大値は小さい。しかし、中央値を比較すると、各年度とも合併団体の数値の方が大きく、合併団体のの多くが、比率が高いことを確認できる。最小値については、未合併団体は地方債発行を全く行わない団体が存在する一方、合併団体は 2010 年度を除いて各年度地方債を発行している。各年度の標準偏差に着目すると、2000 年度から 2002 年度までは合併団体の方がデータのばらつ
きが大きいが、2003 年度から 2010 年度にかけては、未合併団体の方がデータのばらつきが大きい。
なお、図 1 から図 14 と表 3 の結果は、クロスセクションデータから計算した値により、合併したばかりの団体と合併して数年たった団体の合成値が混在していることに注意しなければならない。上記の結果を踏まえ、図 15 では比率の平均値と合併経過年数をグラフにした。グラフの横軸には合併してからの経過年数をとり、縦軸は合併経過年数に応じた各合併団体の比率を平均したものになっている。図 15 より、合併団体の比率は、初年度において 0.92 であるが、2 年目以降は減少傾向にあることが窺えるが、4 年目以降は地方債発行が増加している。また、補足的に合併旧法と新法にサンプルを分けて比率の平均と合併
経過年数の値をグラフに描いているが、新法適用団体は、合併初期は旧法適用団体に比べて地方債発行を抑制していることがわかる。しかし、4 年目以降は、新法適用団体と旧法適用団体の地方債発行の比率は逆転していることに注意しなければならない。
以上のように、類似団体による合成値を利用した記述統計による分析では、同じような地域条件にある未合併団体と比べて、合併団体は合併直後から地方債が増加したことが窺えた。各年度の地方債発行額というフローの変数に着目した結果、合併団体の方が地方債を多く発行していることが統計的に有意に示されたことは、日本の市町村合併においてコ
モン・プール問題が発生している可能性を示唆している。

3.2

地方債残高について

次に、本稿では、ストック変数である地方債残高についても同様の分析をおこなう。市
町村合併によるコモン・プール問題の検証は、合併という意思決定によってどれだけ地方債を増やしたかを確認することに注目するため、利子を含む地方債残高の分析結果によりコモン・プール問題について言及することは難しいかもしれない。しかし、地方債残高はヒストリーディペンデントな変数であり、各団体の地方債発行額や合併の選択の有無は、
地方債残高の状況に依存しているかもしれない。本節の分析は、地方債残高の多寡が地方債発行額に影響を与えているかどうかを確認する一つの方法になると考えられる。従って、

9

－33－

本節では、補足的に地方債残高についても言及する。
表 4 では、表 3 と同様に地方債残高について決算値と合成値の相関係数、相関係数の検定、合併団体と未合併団体との平均の差の検定、合併団体と未合併団体の比率の分布に関して適合度検定をおこなった。決算値と合成値の相関係数は、0.85 から 0.90 の間であり強い正の相関関係を確認することができる。また、相関係数の t 検定の結果、全て 1% 水準
で有意であったため、地方債残高に関しても類似団体の合成値を分析に使用することは有用であると考えられるが、平均の差の検定では、2000 年度から 2004 年度までは有意な結果を得られなかった。しかし、適合度検定の結果、全ての年度で合併団体と未合併団体の比率の分布は、統計的に有意な差があることが確認できたため、前節の分析と同様に、地方債残高の変化についても検証をおこなう10 。
図 16 は、地方債残高の決算値と合成値の比率の各年度の平均値を示している。図 14 の地方債のグラフと同様に、各年度において、未合併団体より合併団体の方が地方債残高の比率は高い値となっている。未合併団体は、0.94 から 1.09 という比率に対して、合併団体
は、1.04 から 1.42 と高い比率を示している。この結果は、地方債残高が多く財政状況が苦しい市町村が合併している可能性を示唆するものである。
また、表 4 より、最大値は未合併団体の方が高く、中央値と最小値は各年度で合併団体の方が高い。ここで、標準偏差に着目すると、地方債の分析と同じ様に、多くの市町村が合併した 2003 年度以降は、未合併団体の方が標準偏差が高い結果となっている。この結果
は、総務省（2005）や広田（2007）で指摘されているように、平成の大合併では財政状況が悪い団体が合併を選択したことを表している可能性がある。さらに、本節の分析により、標準偏差の大きさから、未合併団体の中には、あまりにも財政状況が悪すぎて合併相手がいなかった団体と財政状況に余裕があるため合併を選択する必要の無かった団体が混在していることを示唆している可能性がある11 。
最後に、図 17 は、地方債残高の比率の平均と合併経過年数に関するグラフを描いている。合併団体の比率は、初年度は 1.09、2 年目は 1.10 と、合併後 8 年目まではほぼ横ばいである12 。旧法と新法適用団体を比較すると、わずかであるが新法適用団体の方が、旧法適用団体より地方債残高の比率が低い。これは、新法を適用した合併団体の方が、旧法適用団体よりも地方債残高が低く、財政状況に余裕があったことを示している可能性がある。
その点は、新法適用団体は合併 4 年目以降の比率が減少していることからも窺える。

10

地方債残高についても、1998 年度から 2010 年度まで比率のヒストグラムを作成しているが、本稿では紙面の都合上割愛する。
11
この点については、より詳細な要因分析が必要であるが、今後の課題としたい。
12
合併後 9 年後以降の数値が上昇している理由の一つとして、篠山市など合併後に地方債発行を大幅に増やした団体がサンプルとして入っていることが考えられる。特に、12 年目の数値は、篠山市のみの比率である。

10

－34－

4

まとめと課題

本稿では、日本の市町村合併におけるコモン・プール問題を確認するため、類似団体の分類を用いて合併・未合併の地方債の変化を検証した。分析結果より、Hinnerich(2009),
Jordahl et al.(2010) などと同様に、同じような地域条件にある未合併団体と比べて、合併
団体は合併直後から平均的に地方債（フロー）を増加させることが明らかになった。各年度の地方債発行額に着目した結果、合併団体の方が地方債を多く発行していることが統計的に有意に示されたことは、日本の市町村合併においてコモン・プール問題が発生している可能性を示唆するものである。
また、地方債残高の分析結果は、財政状況が悪い団体が合併を選択したことに加え、未合併団体の中には、あまりにも財政状況が悪すぎて合併相手がいなかった団体と財政状況に余裕があるため合併を選択する必要の無かった団体が混在している可能性を示唆している。しかし、本稿の分析期間は、平成の大合併だけでなく、三位一体改革が実施された時期であり、世界的な不況に苦しんでいた時期でもある。また、地域間格差の問題も取りざたされていた。従って合併・未合併の要因の分析については、全国的な景気の変化や三位一体改革、合併特例による地方税・地方交付税・国庫支出金等への影響を考慮して詳細に検証する必要がある。これらの点については今後の課題としたい。

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11

－35－

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12

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13

－37－

14

－38－

0-4 (4)I-4 (27)
II-4 (44)
III-4 (47)
IV-4 (30)
V-4 (20)
VI-4 (6)4

65 ％未満0-3 (21)
I-3 (47)
II-3 (38)
III-3 (26)IV-3 (9)V-3 (7)
VI-3 (0)3

55 ％以上0-4 (37)
I-4 (20)
II-4 (28)
III-4 (73)IV-4 (64)
V-4 (65)
VI-4 (39)VII-4 (37)
VIII-4 (35)4

55 ％以上0-3 (46)
I-3 (53)
II-3 (102)
III-3 (190)IV-3 (103)
V-3 (58)
VI-3 (42)VII-3 (29)
VIII-3 (18)3

55 ％未満0-2 (111)
I-2 (136)
II-2 (164)
III-2 (201)IV-2 (81)
V-2 (41)
VI-2 (20)VII-2 (5)
VIII-2 (4)2

0-1 (31)
I-1 (9)II-1 (1)
III-1 (0)IV-1 (1)V-1 (0)
VI-1 (0)1

0-1 (108)
I-1 (114)
II-1 (109)
III-1 (107)IV-1 (43)
V-1 (11)
VI-1 (1)VII-1 (1)
VIII-1 (0)10-0 (81)I-0 (76)
II-0 (67)
III-0 (27)IV-0 (11)V-0 (3)VI-0 (1)VII-0 (0)VIII-0 (0)0

65 ％未満0-0 (21)
I-0 (6)II-0 (1)
III-0 (0)IV-0 (0)V-0 (0)
VI-0 (0)085 ％未満50 ％以上 50 ％未満

65 ％以上 75 ％未満

0-2 (25)
I-2 (58)
II-2 (24)
III-2 (14)IV-2 (2)V-2 (1)
VI-2 (0)2

55 ％未満表 2: 町村の分類と当該町村数 (1998 年度)
80 ％以上75 ％以上 85 ％未満

0-5 (4)I-5 (6)II-5 (27)
III-5 (27)IV-5 (29)
V-5 (28)
VI-5 (17)5

65 ％以上

括弧内の数字は、当該類型に属する市町村数を表している

0
I
II
III
IV
V
VI
VII
VIII

-3,5003,500 -5,500
5,500 -8,000
8,000 -13,000
13,000-18,000
18,000-23,000
23,000-28,000
28,000-35,000
35,000-

12

類型

人口

第 3 次産業

第 2 次・3 次産業

0
I
II
III
IV
V
VI

-35,000
35,000 -55,000
55,000 -80,000
80,000-130,000
130,000-230,000
230,000-430,000
430000-

産業構造

類型

第 3 次産業

表 1: 都市の分類と当該都市数 (1998 年度)
第 2 次・3 次産業
95 ％以上85 ％以上 95 ％未満

人口

産業構造

15

－39－

3225
0

0.79
74.16***
-

未合併
合併

未合併
合併

未合併
合併

最大値

中央値

最小値

サンプルサイズ 未合併
合併

相関係数
相関係数の検定 (t 値)
平均の差の検定 (t 値)
適合度検定 (Χ 2 乗値)

0.86
94.88***-2.01***
37.81***

0.77
1.45
0.59
1.76
7.81
3.47
0.64
0.61
0.00
0.27
3216
3
0.86
93.50***-3.19***
42.63***

0.85
1.61
0.58
1.47
8.49
4.26
0.74
0.97
0.00
0.48
3210
6
0.86
97.46***-3.19***
23.09*

0.95
1.32
0.57
0.84
5.84
3.47
0.82
1.18
0.00
0.44
3193
12

1.09
1.34
0.52
0.49
5.16
2.83
0.97
1.24
0.00
0.63
3082
42
0.89
108.99***-3.06***
35.55****は 10 パーセント での有意水準である。

0.86
97.20***
-

0.90
2.72
0.65
6.52
2.72
0.77
2.72
0.00
2.72
3221
1

***は 1 パーセント，**は 5 パーセント,

0.00

未合併
合併

標準偏差

1.01
0.66
8.50
0.87

未合併
合併

12

1998-2010 年度

0.87
90.44***-4.53***
89.86***

0.87
1.00
0.46
0.39
5.01
2.44
0.76
0.93
0.00
0.09
2261
257

0.61
0.83
0.36
0.36
3.15
3.10
0.60
0.77
0.00
0.03
1240
586

2006 年度
0.54
0.73
0.33
0.30
3.01
2.38
0.46
0.69
0.00
0.02
1226
589

0.52
0.71
0.32
0.31
2.86
2.41
0.45
0.64
0.00
0.02
1201
594

0.65
0.79
0.39
0.33
3.82
2.35
0.56
0.73
0.00
0.02
1137
607

0.76
0.88
0.48
0.35
6.13
3.22
0.69
0.83
0.00
0.00
1138
607

2007 年度 2008 年度 2009 年度 2010 年度

0.84
0.90
0.90
0.89
0.90
0.93
66.28*** 88.01*** 89.65*** 81.75*** 84.93*** 103.94***-11.59*** -10.49*** -11.24*** -11.95*** -7.153*** -5.24***
283.26*** 391.048*** 368.43*** 342.82*** 188.59*** 136.17***

0.68
0.90
0.36
0.40
3.79
3.50
0.60
0.82
0.00
0.03
1263
580

1998 年度 1999 年度 2000 年度 2001 年度 2002 年度 2003 年度 2004 年度 2005 年度

平均値

地方債

表 3: 地方債

16

－40－

未合併
合併

未合併
合併

未合併
合併

未合併
合併

標準偏差

最大値

中央値

最小値

相関係数
相関係数の検定 (t 値)
平均の差の検定 (t 値)
適合度検定 (Χ 2 乗値)

サンプルサイズ 未合併
合併

未合併
合併

平均値

地方債残高

1998-2010 年度

0.85
76.73***
-

1.00
0.40
5.48
0.95
0.08
3225
0

0.86
94.43***
-

1.03
1.42
0.42
5.70
1.42
0.97
1.42
0.07
1.42
3221
1
0.86
97.10***
-0.36
8.34*

1.03
1.11
0.42
0.57
6.13
1.73
0.97
1.01
0.06
0.61
3216
3
0.86
97.39***-0.00615.51*

1.03
1.04
0.43
0.55
6.51
2.11
0.98
0.90
0.06
0.58
3210
6
0.87
98.78***-0.00618.87*

1.05
1.11
0.44
0.48
6.46
2.41
1.00
1.01
0.05
0.60
3193
12
0.87
99.16***-0.31
19.26*

1.09
1.11
0.43
0.41
6.28
2.61
1.03
1.07
0.04
0.61
3082
42
0.87
90.12***-1.45
65.63***

1.09
1.13
0.44
0.33
6.05
2.59
1.02
1.08
0.04
0.12
2261
257
0.90
86.41***-2.23**
77.52***

1.07
1.11
0.45
0.32
5.77
2.51
1.01
1.06
0.03
0.38
1263
580
0.87
75.17***-3.87***
100.12***

1.05
1.10
0.43
0.32
5.55
2.41
0.98
1.05
0.02
0.41
1240
586
0.88
77.49***-3.86***
97.12***

1.01
1.08
0.41
0.31
5.22
2.25
0.94
1.03
0.02
0.40
1226
589

0.94
1.04
0.39
0.28
4.23
2.12
0.89
1.00
0.02
0.34
1137
607

0.94
1.04
0.38
0.28
3.87
2.10
0.88
1.00
0.01
0.33
1138
607
0.88
0.88
0.88
76.63*** 76.05*** 77.65***-5.01*** -5.43*** -5.70***
116.88*** 131.75*** 150.22***

0.96
1.06
0.39
0.30
4.51
2.15
0.90
1.01
0.02
0.37
1201
594

1998 年度 1999 年度 2000 年度 2001 年度 2002 年度 2003 年度 2004 年度 2005 年度 2006 年度 2007 年度 2008 年度 2009 年度 2010 年度

表 4: 地方債残高

図 1: 1998 年度

ヒストグラム図 2: 1999 年度

ヒストグラム17－41－

図 3: 2000 年度

ヒストグラム図 4: 2001 年度

ヒストグラム18－42－図 5: 2002 年度

ヒストグラム図 6: 2003 年度

ヒストグラム19－43－

図 7: 2004 年度

ヒストグラム

図 8: 2005 年度

ヒストグラム20－44－

図 9: 2006 年度

ヒストグラム図 10: 2007 年度

ヒストグラム21－45－

図 11: 2008 年度

ヒストグラム図 12: 2009 年度

ヒストグラム22－46－

図 13: 2010 年度

ヒストグラム図 14: 地方債 ((決算値/合成値)) 比率の平均

23
－47－

図 15: 地方債 (決算値/合成値) の比率の平均と合併経過年数

24
－48－

図 16: 地方債残高 ((決算値/合成値)) 比率の平均

図 17: 地方債残高 (決算値/合成値) の比率の平均と合併経過年数

25
－49－

㻞㻜㻝㻟ᖺ㻤᭶㻡᪥㻔᭶㻕㻌ᖹᡂ䛾኱ྜే䛻䛚䛡䜛ᆅ᪉മ䛾ኚ໬ᗈ⏣ၨᮁ㻌䠄ྡྂᒇၟ⛉኱Ꮫ䠅㻌‫‮‬அୖⱥ㞝㻌㻔රᗜ┴❧኱Ꮫ㻕㻌㻌㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻱㻙㼙㼍㼕㼘㻦㻌㼔㼕㼞㼛㼠㼍㻬㼚㼡㼏㼎㼍㻚㼍㼏㻚㼖㼜㻌㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㼥㼡㼚㼛㼡㼑㻬㼑㼏㼛㼚㻚㼡㻙㼔㼥㼛㼓㼛㻚㼍㼏㻚㼖㼜㻌1ၥ㢟ព㆑• ᖹᡂ䛾኱ྜే䛻䜘䜛䝁䝰䞁䞉䝥䞊䝹ၥ㢟– ᕷ⏫ᮧ䛾ᆅ᪉മ䛜ྜే䛻䜘䛳䛶䛹䛾䜘䛖䛻ኚ໬䛧䛯䛛䜢䚸䝁䝰䞁䞉䝥䞊䝹ၥ㢟䛾どⅬ䛛䜙⤫ィⓗ䛻᳨ド䛩䜛• ྜేᕷ⏫ᮧ䛾ᆅ᪉മⓎ⾜䛿䚸ᙜヱᆅᇦ䛾ఫẸ䛾㈇ᢸ䛾䜏䛺䜙䛪䚸ྜే㛵ಀᕷ⏫ᮧ䛾㈈ᨻ㈇ᢸ䜢䚸䛥䜙䛻䛿ᬑ㏻஺௜⛯⟬ධ䜢㏻䛧䛶௚ᆅᇦ
䛛䜙㈈※䜢䝣䝸䞊䝷䜲䝗䛩䜛䜲䞁䝉䞁䝔䜱䝤䜢ᣢ䛴

1䠊㏻ᖖ䜘䜚䜒ከ䛔ᆅ᪉മⓎ⾜䠖ྜే㛵ಀᕷ⏫ᮧ䛻ᙳ㡪
2䠊ྜే≉౛മ䠖ᬑ㏻஺௜⛯䛾⟬ᐃ䜢㏻䛧䛶௚ᆅᇦ䛻ᙳ㡪эᆅ᪉മ䠄䝣䝻䞊䠅䛾⤒ᖺኚ໬䛻╔┠䛧ྜే䞉ᮍྜేᅋయ䜢ẚ㍑
2－51－

⥲ົ┬ᕷ⏫ᮧྜే㈨ᩱ㞟䜘䜚㻌 http://www.soumu.go.jp/gapei/pdf/090416_09.pdf

3ྜే≉౛ἲ䛸ᆅ᪉㈈ᨻ
ᖹᡂ11ᖺ7᭶ᆅ᪉ศᶒ୍ᣓἲ䛻䜘䜛䛂ᕷ⏫ᮧ䛾ྜే䛻㛵䛩䜛ἲᚊ(ᪧྜే≉౛ἲ)䛃ᨵṇ• ྜే䜈䛾䜰䝯䛸䝮䝏– 䜰䝯• ྜే≉౛മ– ྜే䜢ዎᶵ䛸䛧䛶ᐇ᪋䛩䜛஦ᴗ䛻㛵䛩䜛ᆅ᪉മⓎ⾜䛿䚸ᑐ㇟஦ᴗ㈝䛾95 䠂䛜඘ᙜ䛥䜜䚸ඖ฼ൾ㑏㔠䛾70 䠂䛻䛴䛔䛶ᬑ㏻஺௜⛯䛾ᇶ‽㈈ᨻ㟂せ䛻⟬ᐃ䛥䜜䜛• ᆅ᪉஺௜⛯• ᕷ⏫ᮧ㆟ဨ䛾ᅾ௵≉౛• ᨻ௧ᣦᐃ㒔ᕷ䚸ᕷไせ௳䛾⦆࿴㻌 䛺䛹– 䝮䝏• ୕఩୍య䛾ᨵ㠉䛺䛹• ᆅ᪉஺௜⛯䞉⿵ຓ㔠๐ῶ䞉ᆅ᪉⛯䛾⛯※⛣ㆡ
－52－

4

5

䝁䝰䞁䞉䝥䞊䝹ၥ㢟• ᨻ἞ⓗᙳ㡪䜢ཷ䛡䛶㈈ᨻᨭฟ䞉㉥Ꮠ䛿㐣኱䛻䛺䜛ഴྥ䜢ᣦ᦬– Persson and Tabellini(2000)䛺䛹

• 1/N䛾ἲ๎– ౽┈䜢ከ䛟ཷ䛡ྲྀ䜛≉ᐃ䛾㞟ᅋ䞉ᆅᇦ䛾Ꮡᅾ• ㈇ᢸ䠖බമ䛾ൾ㑏䜢ྵ䜐㈈ᨻᨭฟ䛿⛒⛯䛻䜘䛳䛶ᗈ䛟ศᩓ• ౽┈䠖≉ᐃ䛾㞟ᅋ䜔ᆅᇦ䛜ཷ䛡䜛䛣䛸䜒• e.g. Weingast, B.R. et al. (1981), 㭯(2004), ูᡤ(2010)䛺䛹

• 䝫䞊䜽䞉䝞䝺䝹ᨭฟ– ᨻ἞ᐙ䛿≉ᐃᆅᇦ䛻ᑐ䛧䛶౽┈䛻䛺䜛ᨭฟ䜔බඹᢞ㈨䜢ㄏᑟ• බඹᢞ㈨䛺䛹䛿ᅜ䜔ྛᆅ᪉䛷ᗈ䛟ศᩓ䛧䛶㈇ᢸ䛩䜛• ᨭฟ䛿ෆ⏕໬䛥䜜䛪ቑຍᅽຊ䛿኱䛝䛟䛺䜛– ㎰ᴗ㛵ಀ䛾ᨭฟ䜔⿵ຓ㔠䛿㎰ᴗேཱྀ䛻ẚ౛䛧䛶ቑຍ– ✵ 㛵ಀ䛾බඹᢞ㈨䛿㐣๫䛺ᢞ㈨䛜ᆅ᪉㒊䛻䛺䛥䜜䜛(1┴1✵ )• Baqir(2002), Bradbury and Stephenson (2003), Gilligan and Matsusaka (2001)䛺䛹
6－53－

䜲䝯䞊䝆: Fiscal common-pool problem

ᆅᇦB

ᆅᇦA

Benefit by publicprojects(1/4)Cost(1/4)Cost

tax or subsidy

tax or subsidy

ᆅᇦC

ᆅᇦD

(1/4)Cost(1/4)Cost

tax or subsidy

tax or subsidy

7ᕷ⏫ᮧྜే䛻䛚䛡䜛䝁䝰䞁䞉䝥䞊䝹ၥ㢟
䠍䠊㻌 1/N䛾ἲ๎– ྜేᮇ᪥๓䛻䛒䜛≉ᐃ䛾ᅋయ䛜ྜే䜢ぢ㉺䛧䛶ᨭฟ䜔බമⓎ⾜(୺䛻බඹᢞ㈨䛾㠃)䜢ቑ䜔䛩䛛䜒䛧䜜䛺䛔• ㈝⏝䛾㈇ᢸ䛻䛴䛔䛶䛿䚸ྜేᚋ䛻ྜే㛵ಀᅋయ㛫䛷ศ䛡ྜ䛖– ྜే๓䛛䜙ྜేᮇ᪥䜎䛷䛾බമⓎ⾜䛾ኚ໬䜢᳨ド– 䝣䝸䞊䝷䜲䝗䛾ᣦᶆ䠖㻌 FreeRide=1- (Ni / Nj ) i=ᪧᅋయ㻌 j=᪂ᅋయ• Tyrefors Hinnerich, B. (2009,JPubE)㻌 㻌• Jordahl, H., and Liang, C-Y. (2010,PC)ྜే䛻䜘䛳䛶ᆅ᪉മⓎ⾜䛜ቑຍ䛧䛯䛣䛸䜢♧䛧䛯

8

－54－

ᕷ⏫ᮧྜే䛻䛚䛡䜛䝁䝰䞁䞉䝥䞊䝹ၥ㢟䠎䠊䝘䝅䝵䝘䝹䝽䜲䝗䛺䝁䝰䞁䞉䝥䞊䝹ၥ㢟㻌– ᪂ᅋయ䛿ྜేᚋ䛻බമⓎ⾜䜢ቑ䜔䛩䛛䜒䛧䜜䛺䛔• ୰ኸ䛛䜙䛾㈈※⛣㌿䜢ᮇᚅ• ྜే≉౛മ䜢ጞ䜑䛸䛩䜛ᆅ᪉മⓎ⾜䛺䛹– ㈝⏝䛻䛴䛔䛶䛿᪥ᮏ඲ᅜ䛷㈇ᢸ䜢䜟䛡䛒䛖䛣䛸䛻䛺䜛• බඹᢞ㈨䛺䛹䛾౽┈䛻ᑐ䛧䛶䚸ᆅ᪉മⓎ⾜䛻క䛖ᇶ‽㈈ᨻ㟂せ㢠䛾⟬ᐃ䜢㏻䛧䛶ᆅ᪉஺௜⛯䛾஺௜㢠䜈ᙳ㡪䛩䜛ྍ⬟ᛶ– ྜే䞉ᮍྜేᅋయ䛾ᆅ᪉മ䛾ኚ໬䜢ẚ㍑
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• ᨻ⟇๓䛸ᚋ䛾ᕪศ䜢䛸䛳䛶ホ౯䛩䜛ᶆ‽ⓗ䛺ᡭἲ• ྜే䛷䛿ୖグᡭἲ䜢㐺⏝䛩䜛䛣䛸䛿ከᑡ䛾ᅔ㞴䛜䛒䜛– Aᕷ䛸B⏫䛜ྜే䛩䜛䛸⩣ᖺᗘ䛛䜙Aᕷ䛸䛧䛶⥅⥆䛩䜛ሙྜ䛻䛿䠈Aᕷ䛻䛿ྜే䝕䞊䝍䛜ධ䜛䛜䠈B⏫䛿Ḟᦆ್䛸䛺䜛– X⏫䛸Yᮧ䛜ྜే䛧䛶᪂䛧䛟Zᕷ䛻䛺䜛䛸X⏫䛸Yᮧ䛾⩣ᖺᗘ䝕䞊䝍䛿Ḟᦆ್䛸
䛺䜚Zᕷ䛸䛔䛖᪂䛧䛔䝕䞊䝍䛜ධ䜛– ྜేᚋ䛾䝕䞊䝍䛸䚸௬䛻ྜే䛫䛪䛻⥅⥆䛧䛶Ꮡᅾ䛧䛶䛔䛯ᕷ⏫ᮧ䛾䝕䞊䝍䛸䜢ẚ㍑䛩䜛䛣䛸䛜ᚲせ䛸䛺䜛• ᚋ⪅䛾䝕䞊䝍䛿䚸⌧ᐇ䛻䛿Ꮡᅾ䛧䛺䛔䛯䜑ศᯒ䛜ᅔ㞴䛺䜒䛾䛻䛺䜛䚹

10

－55－

ᮏ✏䛾ศᯒ
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－105－

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－110－ヘルスケア分野の効率性評価と地域介護への適用*－

Decomposition of Cost Efficiency in the Regional Long-term Care System in Japan ―帝塚山大学経済学部
山 内 康 弘†報告要旨
Hollingthworth(2008)によるヘルスケア分野の効率性評価に関するサーベイによれば、2006 年中頃までに 300 本以上の研究論文があり、近年増加傾向にある。そのうち最も多い研究手法は「包絡分析法 (Data Envelopment Analysis; DEA)」である。対象分野としては病院（Hospital）が半数以上であり、2 番目のナーシングホーム（Nursing Home）は 10％未満でしかない。また、地域（エリア）を対象とした分析は比較的少なく、介護に限定すれば数本の研究となる。日本は中央政府及び地方自治体によって運営されている共通で包括的な介護保険制度を有している。しかしながら、ますます深刻となる少子高齢化によって、介護サービスにかかる費用の効率化を図らざるをえない状況と言える。本研究では、ヘルスケア分野の効率性評価の手法に倣って、日本の地域介護の効率性評価を行った。具体的には、Thanassoulis et al. (2012) の手法により、費用効率性を「技術（technical）」、「配分（allocative）」、「価格（price）」に分解し、異なる平均生産要素単価のもとでの費用非効率性の構造を解明することとした。本研究では、各地域で介護事業者数をコントロールしている都道府県のデータを用いた。その結果、以下のような予備的結果が導かれた。(1) 「技術非効率性」による損失が最も大きく、続いて「価格非効率性」、
そして「配分非効率性」の順である。(2) 「技術非効率性」による損失が最も大きいのは、労働コストによるものであり、特に、施設サービスを提供している介護スタッフの労働コストによるものである。(3) 「配分非効率性」による損失が最も大きいのも、施設サービスを提供している
介護スタッフの労働コストによるものである。一方、(4) 居宅サービスを提供している介護スタッフの労働コストでは配分非効率性はほとんど存在せず、むしろ居宅サービスを促進することによって配分効率性は改善することが示された。この検証によって、国全体ではおよそ 20％の潜在的な非効率性が存在することが示された。当研究の結果から、施設サービスの見直しとともに、居宅サービスの促進が効率性の改善に寄与する可能性が高いと言える。

本報告の作成にあたって、地方分権に関する基本問題についての調査研究会・専門分科会において堀場勇夫、中井英雄、石田三成、井田知也、倉本宜史、菅原宏太、中澤克佳、広田啓朗、柳原光芳、湯之上英雄の各先生方より，貴重なコメントをいただきました。ここに謝意を表します。なお，本報告におけるありうべき誤り等はすべて報告者の責任に帰します。
†〒631-8501 奈良県奈良市帝塚山 7 丁目 1－1 E-mail: yamauchi@tezukayama-u.ac.jp
*

－111－

I.

Introduction
As their populations age, many developed countries face a growing need forlong-term care provision. Japan is particularly affected, given its population’s longevity
and low birth rate. In response, in 2000, the Japanese government initiated amandatory social long-term care insurance (LTCI) system operated by the central andlocal governments (Ikegami, 1997; Campbell and Ikegami, 2000). This system makes
long-term care a universal entitlement for every Japanese citizen aged 65 and older
based on physical and mental status irrespective of income or family situation. LTCI
basically operates on social insurance principles. Recipients receive services and canchoose providers, but cash allowances are not provided. Elderly beneficiaries pay 10%
out-of-pocket for services received. The remaining revenues from premiums, national
taxes, prefectures, and municipalities are 50%, 25%, 12.5%, and 12.5%, respectively.
As this system has proven popular with the general public, who have widely
accepted it as a normal component of social policy, demand for LTCI services has
significantly increased, giving rise to the problem of runaway expenditure. Over the
programme’s 12 years of operation, the number of certified persons needing long-termcare increased by 144%, to 5.33 million, far exceeding the growth (38%) of the
population aged 65 and older. Furthermore, ageing population, declining birth rates andprolonged economic problems have forced Japan’s policymakers to consider restricting
the costs of providing long-term care. In 2005, the Japanese government implemented amajor LTCI reform to contain costs by collecting ‘hotel’ charges for institutional services
as well as by increasing the emphasis on preventive services for those with lower needs
and those at risk of needing future care. Over the next decade, the proportion of Japan’selderly people at least 75 old and prone to needing long-term care is expected to increaseby 50% to about 22 million persons.
This study examines the efficiency of Japanese regional long-term care programme.
We perform data envelopment analysis (DEA) of 47 regions by prefecture, Japan’s
subnational jurisdiction. We apply the formula suggested by Thanassoulis et al. (2012),
Tone and Tsutsui (2007) and Tone (2002) to deconstruct cost efficiency into technical,
allocative and price efficiencies to elucidate the structure of cost inefficiency.
Numerous recent studies have measured the efficiency of long-term care using DEA
and related methods. DEA is a linear programming technique developed by Charnes,
Cooper, and Rhodes (1978) based on the earlier works of Farrell (1957).
According to Hollingsworth (2008), a review of published papers on frontier
efficiency measurement in health care sector, second-most applications are in nursing
1

－112－

homes after in hospitals. Among the papers in nursing homes are U.S. literatures by
Nyman and Bricker (1989) and Sexton et al. (1989), a Dutch study by Kooreman (1994)
and an Italian study by Garavaglia et al. (2011)‡. Although there are a lot of studies
about the efficiency in nursing home, there are comparatively minor papers about
regional long-term care system by local public entities like in this paper. Among these
papers are literatures in municipalities by Erlandsen and Førsund (2002), Hougaard etal. (2004), Laine et al. (2005), Borge and Haraldsvik (2009).
This study is structured as follows. Section II provides the methodology and data
used for estimating the efficiency of long-term care. Section III presents the estimation
results, followed by Section IV’s discussions of the implications and concluding remarks.

II.

Methodology and data

We performed a DEA of 47 regions by prefecture. DEA is a non-parametric frontier
approach based on linear programming that converts multiple input and output
measures for a decision-making unit (DMU) into a single comprehensive measure of its
productive efficiency through a comparison with related DMUs [Charnes et al. (1978)].
DEA has the benefit of not assuming that frontiers possess a particular functional form,
and it differs from ordinary least-squares estimation, which is based on comparisonsrelative to an average unit. We measured inefficiency’s monetary value, which we thenseparated into several components by an input factor, a process that follows
Thanassoulis et al. (2012) and Tone and Tsutsui (2007).
This paper will consider n DMUs and m inputs for producing s outputs. We denote theinput and output vectors by x j ∈ R m and y j ∈ R s , respectively, for each DMUj

( j = 1,..., n) . We define the input and output matrices as X = (x1 ,..., x n ) ∈ R m×n andY = (y1 ,..., y n ) ∈ R s×n , respectively. We assume that X > 0 and Y > 0 . For each DMUj

( j = 1,..., n) , we denote the input factor price vector for input x j by w j ∈ R m and the

On top of that, there are tremendous U.S. papers by Fizel and Nunnikhoven (1992),
Kleinsorge and Karney (1992), Chattopadhyay and Heffley (1994), Rosko et al. (1995),
Chattopadhyay and Ray (1996), Ozcan, Wogen, and Mau (1998), Anderson et al. (2003),
Zhang et al. (2008), Lenard and Shimshak (2009), Shimshak et al. (2009) and Lee et al.
(2009).
2‡－113－

input factor price matrix as W = (w1 ..., w n ) ∈ R

m× n. For DMUj, the actual total input

cost C j is calculated as follows:mC j = ∑ wij xij

(1)

i =1

where xij is the amount of the ith input used by DMUj; and wij is the input factor
price. We assume that elements w1 j x1 j ,…, wmj xmj are denominated in homogenous
units, i.e. in Japanese yen, such that summation would be measurable.
First, we calculate the technical efficiency of Japan’s long-term care provision. The
production possibility set P is defined as

P = {( x, y ) | x ≥ Xλ , y ≤ Yλ , λ ≥ 0}

The technical efficiency θ*(2)of DMUj is measured using the input-oriented variable

returns to scale (VRS) model [Banker et al. (1984)]:

θ* = minθ,− +θ ,λ , s , ssubject to θx j = Xλ + s - ,y j = Yλ − s + ,(3)

eλ = 1 ,λ ≥ 0, s - ≥ 0, s ≥ 0 .
As this paper uses cross-sectional data of 47 regions that remain unchanged in scale,
we employ the VRS model. In addition to the above setting, we also incorporated amethod for restricting weight flexibility to avoid unrealistic concerns arising from zero
optimal weight. The method developed by Wong and Beasley (1990) for restricting
weight flexibility is based upon the use of the following proportions:
3

－114－

0 ≤ ai ≤vi xijTj≤ bi ≤ 1(4)

where ai and bi are regarded as suitable lower and upper limits for the importance of
input measure i in determining its efficiency, respectively; T j is total input, definedm

as T j =∑ v x ; and v indicates the weight to be attached to the output measure.
i ij

i

i =1

The specification of the limit [ ai , bi ] is a value judgement [Wong and Beasley(1990)]. However, we have no consensus regarding the relative importance of each input
for Japan’s long-term care provision. For this reason, we specify the limit as follows:v x
v x
ai = min ij ij > 0 ( j = 1,..., n) and bi = max ij ij < 1 ( j = 1,..., n)
Tj
Tj

(5)

where vij is estimated by the basic VRS model without restricting its weight flexibility.
Let (θ * , λ * , s -* , s +* ) be the optimal solution for model (3) after adding weight
restrictions. The projection of the efficiency frontier can then be given by

x*j = θ* x j − s −* , y *j = y j + s +* .

(6)

where x*j indicates the vector of the technically efficient inputs for DMUj in order toproduce y *j .
The corresponding technically efficient total input cost for DMUj can be expressed asmm

C = ∑ w x = ∑ wij (θ * xij − si−* ).
*
j

*
ij ij

i =1

(7)

i =1

4

－115－

Loss due to this technical inefficiency is calculated as follows:

LTj = C j − C J* (≥ 0).

(8)

The technical efficiency of DMUj is defined as follows:

Technical efficiency (TE) =

C*
.
Cj

(9)

Next, we calculate the cost efficiency of Japan’s long-term care provision. Traditional
cost efficiency is defined byγ=

w j x*
w jx j(10)

where x* is the vector obtained as optimal solution to the following linear program:

C ** = min w j x
x ,λsubject to x ≥ Xλy j ≤ Yλ(11)eλ = 1λ≥0**

The optimal solution from this model yields the minimum cost C

at which DMUj

could secure its outputs, given the unit costs.
Losses due to this cost inefficiency are calculated as follows:

LCj = C j − C J** (≥ 0).

(12)

As cost efficiency is the product of technical and allocative efficiencies, the allocative
efficiency of DMUj is defined as follows:
5

－116－

Allocative efficiency (AE) =

C **
.
C*

(13)

This AE reflects an adjustment to the optimal input mixture based on the given
input price ratio. The loss due to this allocative inefficiency is calculated as follows:

LAj = C *j − C **j (≥ 0).

(14)

Next, we calculate the price efficiency of Japan’s long-term care provision.
Accounting for input prices differences caused by unit price variations between DMUs,
costs can be reduced by reducing input factor prices [Tone and Tsutsui (2007)]. We used
Thanassoulis et al.’s (2012) approach, a modification of the method used by Tone andTsutsui (2007), to determine that price efficiency begins with the traditional cost model
for identifying input volumes that will minimise costs given a DMU’s price. Then,
taking the optimal input volumes from the traditional cost model ( xij** ), we compute thecorresponding

cost

vectors

for

each

DMU

j:

X = ( x1 ,..., xn )

with

** T
x j = (w 1 j x1**j ,..., wmj xmj) . Next, we use these cost vectors in the model as follows:

exo* = min ex
x ,λsubject to x ≥ Xλy o ≤ Yλ(15)

eλ = 1λ≥0This model seeks to minimise a DMU’s aggregate costs, controlling for the output
levels. The model identifies incremental cost savings by changing unit prices.
Let the optimal (minimum) cost estimated for DMUj by the price efficiency model bedenoted as C***.

The loss due to this price inefficiency is calculated as follows:

LPj = C **j − C ***j ( ≥ 0).

(16)
6

－117－

As we can show the overall cost efficiency including price efficiency as

C *** C ** C ***=×, the price efficiency (PE) of DMUj is defined as follows:
Cj
C j C **

Price efficiency (PE) =

C ***
.
C **

(17)

In accordance with Thanassoulis (2013) approach, this methodology assumes thatvolumes change first, and prices changed residually.
We use data on 47 regions by prefecture. This level of analysis was chosen because,
although municipalities serve as LTCI insurers and administer LTCI based on thenational government’s guidelines, prefectures provide municipalities with technical andadministrative support and have the authority to adjust the quantity of LTC providers.
The study’s sample size is limited but comparable with other previous DEA studies onlong-term care. The data obtained from Japan’s Ministry of Health, Labour and Welfare(MHLW) and other relevant bodies cover the 2010 financial year. These data include themost current reports before the Great East Japan Earthquake.
The model consists of six inputs with unit costs and one output. These aresummarized in Table 1 (Definitions and measurement of inputs, unit costs and an
output). This number of variables was chosen to balance the trade-off between themodel’s descriptive and discriminatory powers.
Capital input variables were (a) institutional services’ admission capacity; (b) numberof providers for in-home services; labour input variables were numbers of (c)professional caregivers for institutional services; (d) professional caregivers for in-homeservices; (e) medical nurses; and (f) other staff―allied health professionals and office
workers. Labour input variables [(c)–(f)] were calculated to yield their full timeequivalents (FTE).
Input factor prices (unit costs) using input variables for capital costs weredepreciation and interest on borrowing per bed for (g) institutional services and (h)in-home services; meanwhile, labour costs included the per-person scheduled salaries
and wages for (i) professional caregivers for institutional services, (j) professional
caregivers for in-home services, (d) medical nurses and (e) other staff.
For outputs, we calculated weighted number of persons requiring care based on thecertification of long-term care as (m) requirement of care. This factor was selected for
7

－118－

the following reasons. One problem with analysing the efficiency of providing care is thedifficulty in measuring their conceptual output—improved health status, or moregenerally, improved quality of life (Kooreman, 1994). DEA and related efficiency
analyses frequently employ the concept of case mix―the type and severity of patientstreated by a unit; however, to the best of our knowledge, Japan’s government does notcollect outcome data or process performance in a systematic manner. This limits thepossibility of employing outcome- or process-related measures for determining carequality. Therefore, our choice for this variable depends on the particulars of Japan’slong-term care system. Receipt of some services requires a ‘Care-Needs Certification in
the Long-Term Care Insurance System’. Under Japan’s Long-Term Care Insurance Act,‘An insured person that intends to receive long-term care benefit shall obtaincertification by a municipality pertaining to the fact that the said insured person
qualifies as a person requiring long-term care and as to the category of condition of needfor long-term care for which said insured person qualifies.’ Therefore this analysis
employs the weighted numbers of persons certified as requiring care for the annual
workload weighted by degree of seriousness. We used the ‘estimated total care minutes
per day (ETCM)’ as the weighting index for seriousness (Table 2). ETCM is the official
criteria for Japan’s LTC Insurance Care Needs Levels and shows estimated times
needed for daily long-term care (Tsutsui and Muramatsu, 2005)§.
The study’s datasets were obtained from several sources. Input data were obtained
from the Survey of Institutions and Establishments for Long-term Care (MHLW).
Capital cost data were gathered from the Briefing Survey on Economic Conditions inLong-term Care (MHLW). The Survey on Employment in Long-term Care [Care WorkFoundation (2011)] provided labour unit cost data, and the Report on Condition ofLong-term Care Projects (MHLW) provided output data. Measurement errors are
considered to be small as these survey forms were filled in by public officers or
long-term care providers’ administrative staff, all of whom are assumed to be familiar
with the actual situation.
The summary statistics for the input and output values are described in Table 3.
We used DEA-solver Professional Version 9.0 to calculate our efficiency estimates.
III.

Empirical results
The summary of estimated capital and labour costs ( w j x j ) from our data for each

§ For example, for 2012, Tokyo had the following numbers of people dependent on care: 61,205 who ‘need support 1’;
55,969 who ‘need support 2’; 75,410 who need ‘level 1’ care; 79,411 who need ‘level 2’; 60,833 who need ‘level 3’;
56,732 who need ‘level 4’; and 54,926 who need ‘level 5’ care. Accordingly, we can show the index for requirement ofcare = 25･61205 + 32･55969 + 32･75410 + 50･79411 + 70･60833 + 90･56732 + 110･54926 = 25,110,853.

8

－119－

prefecture is presented in Table 4. We have to note that these calculated costs differ
from actual costs and contain no operating costs except capital and labour costs.** This
table demonstrates that labour costs are significantly greater than capital costs. The
labour cost of professional caregivers for institutional service (average: 37.9%)
comprises the greatest proportion of each area’s long-term care costs.
Table 5 summarises the results for technical efficiency ( TE ), allocative efficiency( AE ), price efficiency ( PE ) and overall efficiency ( OE ), which was calculated asfollows:

OE = TE × AE × PE .

(18)

The average OE index is 0.794, with a minimum of 0.695. The average TE index is
0.914, which is lower than those of both AE (0.938) and PE (0.929).
Table 6 presents total inefficiency losses and the factor-oriented decomposition ofeach estimated inefficiency loss. Inefficiency losses are derived by totalling thedifferences between costs as given by the raw data and estimated optimum cost for eachprefecture.
As can be seen in the table, overall inefficiency losses amount to 922 billion yen(about 9 billion U.S. dollars), and the ratio to total cost is 19.9%. This result reveals
substantial variations in efficiency across prefectures and yields the national-level
efficiency potential as being about 20%.
Technical inefficiency losses amount to 418 billion yen (9.0% of total costs), which isgreater than both allocative inefficiency losses (251 billion yen; 5.4% of total costs) andprice inefficiency losses (253 billion yen; 5.5% of total costs). These results show thatapproximately half the overall inefficiency losses stem from technical inefficiency losses.
Most technical inefficiency losses can be traced to labour costs of professional caregivers
for institutional services (39.5% of technical inefficiency losses).
Net allocative inefficiency losses amount to 251 billion yen, and the majority of net
allocative inefficiency losses can also be traced to labour costs of professional caregivers
for institutional services (51.9% of net allocative inefficiency losses). Furthermore, wefind no allocative inefficiency losses arise from the labour costs associated withprofessional caregivers that provide in-home care services. Instead, providing in-homecare services shows an efficiency gain.
Table 7 shows the various cases (patterns) of factor-oriented allocative inefficiency

Total estimated capital and labour costs for all prefectures from our data are about 4.6 trillion yen (= about 46
billion U.S. dollars).

**

9

－120－

loss, revealing that 20 prefectures have negative signs and would therefore gain
efficiency from increasing labour inputs for professional caregivers for in-home services.
These results show that, based on each area’s situation, we can improve the efficiency ofJapan’s long-term care provision by prioritising the fostering of professional caregivers
for in-home services.
Price inefficiency losses amount to 253 billion yen (5.5% of total costs). When we
separate inefficiency losses by factors, we see that losses from labour costs ofprofessional caregivers for institutional services exceed those from the other factors.
From this estimated result, we can conclude that lowering the institutional services’labour rate will significantly improve efficiency. However, such a strategy might incur
the difficulty of securing proper employee numbers.
IV.

Discussion and conclusion
In this paper, we examined the efficiency of Japan’s regional long-term care for2010. We performed data envelopment analysis (DEA) of 47 regions by prefecture,
which is Japan’s subnational jurisdiction. We applied the formula suggested byThanassoulis et al. (2012) and Tone and Tsutsui (2007) for separating cost efficiency into
technical, allocative and price efficiencies to elucidate the structure of cost inefficiencies
in Japan’s provision of long-term care.
This study of Japan’s long-term care provision in 2010 obtained the following
results: (1) technical inefficiency accounts for the highest loss, followed by priceinefficiency and allocation inefficiency; (2) most technical inefficiency loss stems fromlabour costs, particularly those for professional caregivers providing institutional
services; (3) most allocative inefficiency loss can also be traced to labour costs for
professional caregivers providing institutional services; (4) however, no allocative
inefficiency loss arises for labour costs of professional caregivers providing in-home careservices. Instead, the provision of in-home care services shows an efficiency gain.
These results reveal substantial efficiency variations across prefectures and show
national-level efficiency potential to be about 20%. This suggests that regional
long-term care efficiency could be improved through service and resource provision
management. The first policy implication drawn from this study concerns thereformation of the institutional service, which could help improve efficiency in Japan’slong-term care system. Despite the structural changes to the long-term care insurance
system in 2000, the new programme had minimal impact upon institutional careproviders [Ikegami et al. (2003)]. As Japan’s prefectures regulate the number of
institutional service beds in each region, thus preventing for-profit providers from
10

－121－

entering the market freely, the principle of market competition is not in operation, andinstitutional service providers may have less incentive to increase efficiency. One could
argue that institutional services show scope for improvement through higher labour
productivity. Furthermore, as Tamiya et al. (2011) point out, two-fifths of those certified
would not have been eligible if German enrolment criteria had been applied. We can say
Japan has overly relied on institutions that are both expensive and regarded as offering
poor quality of life. Institutional services have significant potential to increase theirefficiency by reducing services for those needing only minimal nursing care, focusing
instead on providing services for those requiring more intensive nursing care.
Another policy implication for efficiency improvements that can be drawn from thisstudy concerns promotion of a shift to in-home services, as they can help reduce
expenses incurred by Japan’s long-term care system. In addition, beyond efficiency
considerations, home and community-based services can contribute to the goal of the
LTCI system, namely, encouraging individuals certified eligible for LTCI benefits to live
independently at home as long as possible [Tomita et al. (2010)].
To promote in-home services requires the improvement of around-the-clock careand respite care. In addition, such a shift requires fostering superior human resources.
Although covering a different field, Kuwahara et al. (2013) conducted a DEA analysis on
visiting nurse (VN) service agencies in Japan and found that relatively efficient VN
agencies filled at least 30% of the staff positions with experienced workers.
Despite the useful insights obtained, this study has a limitation. To conduct an
improved empirical analysis of long-term care performance, we need comprehensive
data on operating costs and quality of care following Laine et al. (2005). Such a focus
remains open for a future work.
Acknowledgment
The author would like to thank Prof. Isao Horiba (Aoyama Gakuin University), Dr.
Hideo Nakai, (Kinki University), Dr. Mitsunari Ishida (University of the Ryukyus), Dr.
Tomoya Ida (Oita University), Dr. Takashi Kuramoto (Konan University), Prof. Kota
Sugahara (Kyoto Sangyo University), Dr. Katsuyoshi Nakazawa (Toyo University), Dr.
Haruaki Hirota (Nagoya University of Commerce and Business), Dr. Mitsuyoshi
Yanagihara (Nagoya University), Dr. Hideo Yunoue (University of Hyogo) for theiruseful comments. This study was supported by JSPS KAKENHI Grant Number
24530334. This report is the revised version of Tezukayama RIEB Discussion Paper
Series No. 8. The author would like to thank Enago (www.enago.jp) for the English
language review.
11

－122－

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14

－125－

Table 1: Definitions and Measurements of Variables
Input data
Capital inputs(a) Institutional services' admission capacity (excluding day services)(b) Number of providers for in-home services (including day services)
Labor inputs(c) Number of professional caregivers for institutional services (including day services) calculated to yield FTE(d) Number of professional caregivers for in-home services (excluding day services) calculated to yield FTE(e) Number of medical nurses calculated to yield FTE
Medical nurses: regular nurses, assistant nurses, healthcare nurses, and maternity nurses(f) Number of other staff (allied health professionals and office workers) calculated to yield FTE
Other staff: care manager, pharmacist, nutritionist, physiotherapist, occupational therapist, speech-language-hearing
therapist, psychiatric social worker, care counselor, life counselor, cook, dental hygienist, and welfare equipment
counselor
Input factor prices (thousand yen)
Capital costs(g) Depreciation and interest on borrowing per bed for institutional services(h) Depreciation and interest on borrowing per office for in-home services
Labour costs(i) Per-person scheduled salaries and wages for professional caregivers for institutional services(j) Per-person scheduled salaries and wages for professional caregivers for in-home services(k) Per-person scheduled salaries and wages for medical nurses(l) Per-person scheduled salaries and wages for other staff
Output data(m) Requirement of care: weighted number of persons requiring care based on the certification of long-term care
Sources: The datasets for this study are obtained from (1) the Survey of Institutions and Establishments for Long-term Care
(MHLW) for (a) to (f), (2) the Briefing Survey on Economic Conditions in Long-term Care (MHLW) for (g) to (h), (3) the Survey on
Employment in Long-term Care [Care Work Foundation (2011)] for (i) to (l), and (4) the Report on Condition of Long-term Care
Projects (MHLW) for (m).

Table 2: Criteria for LTC Insurance Care Needs Levels
Level

Estimated Total Care Minutes per Day

Not eligible

＜25
25≦

Need support 1
Need support 2 & Level 1

32≦
50≦

Level 2
Level 3

70≦
90≦
110≦

Level 4
Level 5
* As of 2010** We calculated the number of persons requiring care weigted by this"Estimated Total Care Minutes per Day" as requireme nt of care.

15

－126－

Table 3: Major Dataset Statistics
n=47

Average

S.D.

Max

Min

79,129
8,392

6,417
763

Input data
Capital(a) Admission capacity for institutional services(b) Offices for in-home services

20,4782,532

16,416
1,799

Labour(c) Professional caregivers for institutional services

15,577

11,04250,5284,991(d) Professional caregivers for in-home services(e) Medical nurses

3,584
3,614

3,638
2,402

18,286
11,667

745
1,199

8,581

6,073

29,724

2,725

424
3,009

14.5
568

451
4,148

400
2,267

(f) Other staff
Input factor prices (thousand yen*)
Depreciation cost and interest on borrowing(g) Institutional services (per bed)(h) In-home services (per office)Scheduled salaries and wages (per capita)(i) Professional caregivers for institutional services

2,323

163.9

2,729

2,015

(j) Professional caregivers for in-home services(k) Medical nurses

2,257
3,065

209.9
331.2

2,763
3,967

1,783
2,480

2,870

207.0

3,392

2,499

(m) Requirement of care
6,024,084 4,871,280* One thousand yen is equivalent to about 10 U.S. dollars in August of 2013.

25,110,853

1,748,422(l) Other staff
Output data

Table 4: Estimated Costs According to the Raw Data
n=47
Capital cost (million yen*)
Institutional service(%)
In-home service(%)
Labor cost (million yen*)
Professional caregivers for institutional service(%)
Professional caregivers for in-home service(%)
Medical nurses(%)
Other staff(%)

Average

S.D.

Max

Min

8,782
8.8%
7,616
8.1%

7,258
0.7%
5,302
1.7%

34,557
10.6%
22,546
12.6%

2,674
7.1%
2,078
4.9%

36,971
37.9%
8,268
7.6%
11,525
11.8%
25,25925.9%28,564
2.1%
8,888
1.9%
8,991
1.1%
19,751
1.3%

137,886
42.3%
43,65514.2%
46,281
14.1%
100,81728.4%

12,632
34.2%
1,641
4.8%
3,575
9.5%
8,011
23.1%

* One million yen is equivalent to about 10,000 U.S. dollars in August of 2013.

16

－127－

Table 5: Summary of Estimated Inefficiency Indexes
n=47

Average

S.D.

Max

Min

Technical efficiency (TE)
Allocative efficiency (AE)Price efficiency (PE)

0.914
0.938
0.929

0.067
0.047
0.049

1.000
1.000
1.000

0.786
0.814
0.794

Overall efficiency

0.794

0.065

1.000

0.695

Table 6: Total Inefficiency Losses and Factor-Oriented Decomposition
Overall inefficiency

Technical inefficiency Allocative inefficiency

Price inefficiency

Capital cost*
Institutional services

45,3134.9%

32,510

7.8%

4,667

1.9%

8,137

3.2%

In-home services

90,1959.8%

43,692

10.5%

30,71012.2%

15,793

6.2%

Professional caregivers for institutional services

385,01641.8%

165,27439.5%

130,32251.9%

89,42035.4%

Professional caregivers for in-home services

36,5534.0%

20,4394.9%-4,694-1.9%

20,8088.2%

Nurses118,01712.8%

50,73912.1%

11,316

4.5%

55,962

22.1%

Other staff

246,80926.8%

105,288

25.2%

78,871

31.4%

62,65124.8%

921,904

100.0%

417,942100.0%

251,192

100.0%

252,770

100.0%

Labour cost*

Total amount of loss*(Rati o for overall inefficiency loss)(Rati o for total cost)(19.9%)(45.3%)(27.2%)(27.4%)(9.0%)(5.4%)(5.5%)*million yen = about 10 thousand dollars

Table 7: Various Cases of Factor-Oriented Allocative Inefficiency Loss
Case 1 Case 2 Case 3 Case 4 Case 5 Case 6 Case 7 Case 8 Case 9
Capital cost
Institutional services
In-home services
Labor cost
Pprofessional caregivers for institutional services
Professional caregivers for in-home services
N urses
Oother staff
N umber of prefecture

L
L

G

G

L

L

L

L
G

G

L

L

L

L

L
G

L
G

L
G

L

L
L
G

L

L

L
G
G

L
L
G

L
G
G

L
20

L
11

L
5

L
3

L
2

L
1

L
1

* Two prefectures have no alllocative inefficiency loss.
* Ls
L show here are alllocative inefficiency losses. Gs shows there are alllocative efficiency gains.

17

－128－

G
G

L
G

L
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G

L
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G
G

1

1

地方分権に関する基本問題についての調査研究会・専門分科会 報告

ヘルスケア分野の効率性評価と地域介護への適用

帝塚山大学経済学部 山内康弘
yamauchi@tezukayama-u.ac.jp
平成26年1月30日
1

2

－129－

発表内容
1.
2.
3.
4.
5.

ヘルスケア分野の効率性評価研究の動向
効率性概念の説明
効率性評価の手法―DEAを中心に問題点と拡張の行方
効率性評価の事例（地域介護への適用）

3

医療・介護等のヘルスケア分野における1. 効率性評価研究の動向

4

－130－

効率性評価研究の動向• Hollingthworth (2008) によるヘルスケア分野のサーベイ• 2006年中頃までに317本の研究論文（書籍の章を含む）• 増加傾向• 発表論文の55％が2000年以降のもの• 最も多い研究手法は「包絡分析法（DEA）」• DEA: Data Envelopment Analysis• Charnes, A., W. Cooper, & E., Rhodes (1978) が起源とされる。

• 日本の財政分野の研究でも幅広く採用• 倉本宜史（2009）『第三セクター鉄道事業における動学的
技術効率性の計測とその要因分析』• Theara Horn and Masayoshi Hayashi (2013) “Determinants ofHealth Expenditure Efficiency”

5

効率性評価研究の推移

6
出典 Hollingsworth (2008)－131－効率性評価研究の手法

7
出典 Hollingsworth (2008)

効率性評価研究の手法• DEA (Data Envelopment Analysis)：• DEA単独の研究：48％• DEAと回帰分析の2段階分析：19％• 効率性の要因を分析• Tobit分析←計算された効率性スコアが1で検閲• 但し、正当性については疑問あり [Simar and Wilson (2007)]• マルムクイスト(malmquist)分析：8%• DEAの一種。時系列で見た効率性評価• SFA (Stochastic Frontier Analysis)：18％• パラメトリック。分布を特定化（仮定）
8

－132－

効率性評価研究の対象分野

9
出典 Hollingsworth (2008)

効率性評価研究の対象分野• 病院（hospital）が半分以上：52％• nursing homeが2位：10％未満• 地域（エリア）を対象とした分析は比較的少ない• Countries：4％⇒統一したデータ定義？

• Health district• Care programme

10

－133－

2. 効率性概念の説明

112 効率性概念の説明• Farrell (1957)の定義• Technical Efficiency （技術効率性）• 生産要素量（インプット）を所与として最大の生産量（ア
ウトプット）を実現• 例：インプット⇒医療スタッフ、資本。アウトプット⇒患者数• もしくは、最小のインプットで所与のアウトプットを実現• 以上のような際、生産主体は「technically efficiency（技術的に効率）」と表現（生産フロンティア上に存在）• Allocative Efficiency （配分効率性）• さらに、生産要素（インプット）の相対価格を所与として、生産要素の組み合わせが費用の最小化を実現• もしくは、アウトプットの価格を所与として、アウトプットの組み合わせが収入の最大化を実現• 以上のような際、生産主体は「allocatively efficiency（配分的に効率）」と表現（費用フロンティアor 収入フロンティア
上に存在）
－134－

12

The simple case of a single output (y) being
produced from two inputs (X1 and X2) : y=f(X1, X2)

X2

P

X02

Technical Efficiency (P) = OR/OP

c
R

a
S

Q
y=1（等生産量曲線）
13

O

X01

b

d

X1

Hollingsworth et al. (1999)

図の説明(1)• 2種類のインプット（X１, X2）から１種類のアウトプッ
ト（y）を生産している簡単なケースを想定• 生産関数（フロンティア）：y=f(X1, X2)• 全てのインプットの組み合わせから生産される最大のアウトプット• １次同次性（規模に関して収穫一定）を仮定〔Farrell (1957)〕• 等生産量曲線• アウトプット（図ではy=1）を生産するために使用される技
術的に効率的なインプットの組み合わせを表示• 実際に観察されるインプットの組み合わせ（点Ｐ）• アウトプットy=1を生産するためにインプット(X01, X02)を使用
14

－135－

図の説明(2)• 点Ｐは「技術的に非効率」（Technically Inefficiency)• なぜなら、この生産主体は（同じインプットの組み合わせで）等生産量曲線上にある点Ｒでアウトプットｙ＝１を生産することが可能• 点Ｒは「技術的に効率的」（この点を基準とする）• 「技術効率性（ＴＥ）」＝ＯＲ／ＯＰ （０＜ＴＥ≦１）• より非効率になればＴＥはより小さく• 但し点Ｒは「配分的に非効率」(Allocatively Inefficiency)• なぜなら、この生産主体は（所与のインプット価格のもとで）等費用曲線（ab）上にある点Ｑでアウトプットｙ＝１を生産することが可能• 点Ｑは「（技術的にも）配分的にも効率的」• 「配分効率性（ＡＥ）」＝ＯＳ／ＯＲ （０＜ＡＥ≦１）

15

医療・介護等のヘルスケア分野における3.効率性評価の手法―DEAを中心に

16

－136－

労
働

効率性評価の手法（DEA）
生産量一定

P

R

17

O

資本

DEAの特徴• 相対的な効率性を計測• 本当の生産関数（フロンティア）は不明• 実際のデータから最も効率的なサンプルを選抜。基準とする。

• 効率目標値が明確• 個々のサンプルの効率性を「スコア」という形で明確に示すことが可能• 目標とすべき効率的なサンプルを示し、目標値を明確に示すことが容易（自治体であれば政策目標）• ノンパラメトリック• 変数の分布や生産関数等の分布を特定しなくてもよい

－137－

18

DEAの制限• 対象の同質性• 例：単独市町村と広域自治体⇒構造的に異なる？
• 新たな手法の採用（異なるシステムを許容したモデル）• データに誤差がないと仮定• 回帰分析における「誤差項」が無い• 観測誤差（Measurement Error）は致命的（？）• 外れ値の処理が重要

19

参考：SFAの特徴と制限• 回帰分析を基本としているので「誤差項」あり• 多少の誤差があっても比較的頑健• 対象の同質化が容易• 異なる構造であっても、ダミー変数、係数ダミーなどで調整化。パネル分析であれば固定効果を利用することも可• 推計モデルの特定化が必要• モデルの関数形を特定する必要がある。
• 誤差項の分布を特定する必要がある。
• これらの特定化が誤っていれば結果も異なる可能性• 経験的な面が必要。恣意性が残る（？）

－138－

20

医療・介護等のヘルスケア分野における4. 問題点と拡張の行方

21

4 問題点
• Newhouse(1994)などによるヘルスケア分野に適用することへの問題点の指摘• アウトプットデータの問題点• 最終生産物（Final outputs）：個々の患者の健康増進など• 「アウトカム」：QOL、死亡率、ケアの質• データ入手困難⇒「9%」〔Hollingsthworth (2008)〕• 中間生産物（Intermediate outputs）：入院日数、退院数など• 大多数の研究は中間生産物を採用• 「ケースミックス（症例や重症度）を調整しても不十分」
Hollingthsworth (2008)• 「入手困難だからといってギブアップすべきではない」
Jacobs et al. (2006)• データ利用の拡大による精緻化• DPC（診断群分類包括評価）• GIS（地理データ）
－139－

22

5.効率性評価の事例（地域介護への適用）
参考：Yamauchi, Yasuhiro (2013) Decomposition of Cost Efficiency in the Regional Longterm Care System in Japan, Tezukayama RIEB Discussion Paper Series No. 8.

23

地域介護への適用• 背景• 2000年4月 介護保険制度スタート• 比較的順調に推移• 制度の浸透と高齢化により費用が増加• 2000年 3.6兆円 ⇒ 2012年 8.9兆円• 事務コスト等の地方交付税措置分は除く• 持続可能性の懸念

24

－140－

25
出典：厚生労働省ホームページ

方法• 計算方法：DEA (Data Envelopment Analysis）• 評価対象：47都道府県• 施設や事業者の数をコントロール• データの制約• 市町村ではスピルオーバー効果も懸念される。
• 居宅介護であっても越境してサービスを提供する事業者多い。

• 対象年：2010年（平成22年）• 規模の経済性：可変（VRS: Variable Returns to Scale）• 規模の大小は都道府県にはコントロールできないため• インプット指向• アウトプット側を所与としてインプット側を評価• 「技術」「配分」「価格」の効率性を評価• Thanassoulis et al. (2012)• 「価格」(生産要素価格)が所与であるとする仮定をはずす。

• 制限領域法を採用（ゼロウェイトを避ける）
－141－

26

（参考）計算の手順
1. 技術効率性• アウトプットを固定してインプットを最小化• 生産要素価格は無視

2. 配分効率性• 生産要素価格を固定したうえで、費用最小化問題を解く

3. 価格効率性• 生産要素価格を固定しないで、費用最小化問題を解く• Thanassoulis et al. (2012)の方法に従った

27

変数• インプット変数• 資本関係• 施設介護サービスの定員数• 居宅介護サービスの事業所数• 労働関係• 施設介護職員数（常勤換算：以下同じ）• ホームヘルパー数• 看護師数• その他スタッフ数（ケアマネージャー、コメディカル職等）• インプットの単価（生産要素価格）• 資本関係：減価償却費＋借入金利息• 労働関係：平均所定内賃金（出所：介護労働安定センター）• アウトプット変数• 「介護の必要度」

28• 要介護・要支援の被保険者数を要介護度に応じて調整• 「要介護認定等基準時間」を利用－142－

「介護の必要度」の計算
要介護・要支援の被保険者数

×「要介護認定等基準時間」

29

30

－143－

効率性評価の結果(Tentative)

TE: 技術効率性、AE: 配分効率性、PE: 価格効率性
Overall efficiency : 全効率性 OE = TE × AE × PE
• Overall efficiency = 0.794⇒

約20％の非効率性が存在• 「技術効率性」＜「価格効率性」＜「配分効率性」

31（参考）結果 技術効率性• 「非効率性が無い」とされた都道府県• 秋田県、栃木県、東京都、新潟県、富山県、京都府
大阪府、岡山県、沖縄県• 「非効率性が高い」とされた都道府県• 1位：宮崎県• 2位：福岡県• 3位：熊本県

32

－144－

（参考）結果 配分効率性• 「非効率性が無い」とされた都道府県• 東京都、宮崎県• 「非効率性が高い」とされた都道府県• 1位：福岡県• 2位：茨城県• 3位：広島県

33（参考）結果 価格効率性• 「非効率性が無い」とされた都道府県• 東京都、大阪府、福岡県、熊本県• 「非効率性が高い」とされた都道府県• 1位：和歌山県• 2位：滋賀県• 3位：京都府

34

－145－

インプット別の非効率性分解(Tentative)（その他スタッフの労働コスト）（看護師の労働コスト）（居宅・ヘルパーの労働コスト）（施設介護職員の労働コスト）（居宅サービスの資本コスト）

35（施設サービスの資本コスト）（全効率性）（技術効率性）（配分効率性）（価格効率性）「配分効率性」評価結果の多様性

36

－146－

（参考）福岡県への提言例• 技術効率性• スコア：0.830 ⇒

約17％の非効率性（改善の余地）• 非効率の額：約345億円• 施設の資本：27億円• 居宅の資本：36億円• 施設の ヘルパー：122億円• 居宅のヘルパー：24億円• 看護師：63億円• 医師：73億円• ターゲット：東京都、新潟県、京都府、岡山県
37（参考）福岡県への提言例２• 配分効率性• スコア：0.754 ⇒

約25％の非効率性（改善の余地）• 非効率の額：約112億円• 施設の資本：4億円• 居宅の資本：15億円• 施設の ヘルパー：61億円• 居宅のヘルパー：マイナス
マイナス12億円
マイナス• 看護師：4億円• 医師：39億円• 居宅のヘルパーを増やし、その他の生産要素を減らすことで、配分効率性を改善することができる。
－147－

38

結果まとめ1. 地域の介護システムには、およそ20％程度の非効率性
が存在• 効率性の分類上、「技術効率性」が最も低い• 効率性が高い地域を目標として改善の余地あり（？）• 今日の日経：「セントケア、訪問介護を効率化
ステム開発」

千葉銀系とシ2. 施設介護職員の労働コストが最も効率性が低い。
• 特に配分効率性が低い（非効率性が高い）• その他の生産要素を活用（増加）させることによって効率性が改善する余地

3. 配分効率性にはある程度の特徴があるが、各都道府県
によって多様39• 一律に政策を進めることによってむしろ非効率性を増す可
能性

考察• 他の研究や指摘との整合性• 内閣府国民生活局物価政策課（2002）• 「介護サービス価格に関する研究会」報告書• SFA（Stochastic Frontier Analysis）• 「営利業者の参入が認められていない施設介護の分野ではまだ非効率な部分がかなり残されている可能性」• Ikegami et al. (2003)• 「介護保険導入による構造的な変化にもかかわらず、施設
介護事業者には最小限のインパクトでしかない。」• 施設介護は改善の余地が大きい。

• Tamiya et al. (2011)• 「日本は受給対象者が広い。」• 「40％はドイツでは対象者とはならない。」• 受給対象者の見直しによって効率性が増す？

－148－

40

考察
• Tomita et al. (2010)• 居宅介護サービスへのシフト• 「介護保険制度の本来の目的のひとつ『個人の尊厳』に貢献」• 出来る限り長い間、自宅で自立して暮らせるようなシステムづ
くり⇒「地域包括ケア」• Kuwahara et al. (2013)• 訪問看護にDEAを適用• 「比較的効率的な訪問看護事業者は、少なくとも30％以上が熟練した労働者である。」• 効率化のためにも人材育成が重要性
41

課題• 時系列への拡張• 非効率性の要因分析• 裁量か非裁量か？

• 質のコントロール• 非効率性が質に起因するものか？
• 地域の限界的な費用負担との関係• 「手厚い介護」⇒地域負担

42

－149－

DEAの政策応用展望• コンピューターやデータがあるからと言ってむやみに計算し政策応用することは禁物• 特に医療や介護等のヘルスケア分野• 特徴や制限を理解することが肝要• 研究の発展や政策応用への試みは継続

43

－150－

第２章
参

考

資

料

ᆅ᪉ศᶒ䛻㛵䛩䜛ᇶᮏၥ㢟䛻䛴䛔䛶䛾ㄪᰝ◊✲఍䞉ᑓ㛛ศ⛉఍ ㈨ᩱ

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－153－

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－154－

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