JANPORA
Japan NPO Research Association
Discussion Papers

補助金支給は寄付金を増やすか― NPO のクラウディング・インと国際比較―岩田憲治

Discussion Paper 2011-003-J

Japan NPO Research Association

補助金支給は寄付金を増やすか― NPO のクラウディング・インと国際比較―岩田憲治

Discussion Paper 2011-003-J
May 2011

Japan NPO Research Association

補助金支給は寄付金を増やすか― NPO のクラウディング・インと国際比較―岩田憲治*
大阪大学 NPO 研究情報センター

Crowding In of Donations of Nonprofit Organizations in Japan
Kenji Iwata
Center for Nonprofit Research and Information, Osaka University

日本では NPO への補助金支給が寄付金をクラウディング・アウト/インするか，を明らかにすることが本稿の中心的課題である．日本の NPO への補助金支給は寄付金をクラウディング・インしており，補助金の 0.035～0.174 を増加していることを本稿は確認した．非営利団体への補助金支給が，寄付金をクラウディング・アウト/インするかについては，海外での多くの研究蓄積がある．日本の NPO への補助金支給によるクラウディング・インの結果を，米国，英国とスウェーデンの先行研究と比べた．米国の最近のひとつの研究は，本稿に相当する寄付金に及ぼす効果を，補助金の 0.154～0.211 の増加であると報告している．それゆえ本稿の研究結果によると，日本での影響の程度が低いことになる．なお
本稿は，補助金が寄付金に影響するのは，補助金の多寡でなく，補助金受給という事実であることも確認した．第 2 の課題は，寄付金を集める上で活動年数がシグナル効果を果たすかを確かめることである．
この課題については，日本の NPO の活動年数がシグナル効果を有意に影響していることを確かめた．
これに相当する英国の研究は影響しないと報告しているが，米国の研究は，有意ではないがシグナル効
果がありそうだと述べている．
キーワード：NPO，クラウディング・アウト/イン，シグナリング，補助金，寄付金．

Many researches in oversees examine whether government grants crowd out or crowd in private donations tocharities. The purpose of this study is to investigate tow subjects, using a financial database of Japanese nonprofit
organizations released by the Center for Nonprofit Research and Information of Osaka University, and to compare
the result of the paper with the literatures of the U.S., the U.K. and Sweden, First, the basic result of this paper isthat increased grants crowd in donations to nonprofit organizations in Japan, that is to say, 100yen increase in
grants to a nonprofit organization increase the nonprofit organization’s donations by about 3 to 18yen. One ofrecent researches in the US shows that a dollar increase in grants to a charity increases charity’s donations by about
15 to 30 cents. The rate of crowding in of donations to nonprofit organizations in Japan is a little lower than the*

連絡先：〒631-0044
奈良市藤ノ木台 4 丁目 4 番 25 号
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E-mail： fel3kn@kcn.jp

counterpart rate of crowding in of charity’s donations in the US. Second, the paper shows that active years of
nonprofit organizations in Japan have signaling effects .This result suits one of recent researches in the US.
Key words: nonprofit organizations in Japan, crowding out or crowding in, donations, grants, signaling．

１．はじめに
東日本大震災には多くの義捐金が国内外から寄せられた．これらの寄付は，ボランティア活動とともに，震災
地域と被災者を支援している．
ところで，寄付の提供方式は，寄付満足モデルと寄付
貢献モデルの２つに分類することができる1．寄付満足モ
デルは，寄付行為自体に寄付者が効用を感じるとする．
ところが寄付満足モデルでは，政府の支出は寄付者に効用を与えないと仮定するから，個人の寄付行動には直接影響しない．一方の寄付貢献モデルは，他人の寄付額や政府の公共財支出に寄付者の行動が影響されると考える．
すなわち，寄付金額は本人の所得，資産などに依存するとともに，政府の公共財支出と他人の寄付総額に影響される．このモデルに従うと，政府の公共財支出が少ない
場合は，NPO の活動による供給が必要と考えられて，寄付が増える．逆に政府の支出が多い時は，寄付の必要がないと考えられ，寄付が減る．これが，政府支出に影響される民間寄付のクラウディング・アウトである．これに対して，政府支出の増加にともない民間寄付が増加する場合を，クラウディング・インという．
では現実には，NPO への補助金の支出と NPO の寄付金の増減には，どのような関係があるのだろうか．補助金を受給した NPO は，その期間は一時的でも財政が潤うから民間寄付金を求める活動が緩む場合が考えられる．
その結果寄付金が減少すれば，寄付金の減少額だけ補助金の費用が増加すると考えることができる．
ところで，寄付をするのは， NPO の活動が寄付者の意思に沿っているから寄付をする．では寄付者は自己の意思に沿う NPO を見出すには，何を手掛かりにするのか．
寄付者には財団，企業と個人寄付者がある．財団と企業寄付者は担当者が専門知識を駆使して情報を取得し，あるいは寄付先 NPO の活動を長年観察してきた場合は，その NPO の質を知悉している．これにひきかえ個人寄付者
は，企業・財団と異なり，NPO の質の情報を得にくい場合がある．寄付の意思があるにもかかわらず，寄付者の意思に沿う NPO を見出しにくい事例である．この時は，シグナルとしての何かを手掛かりに寄付先を選択するのであり，補助金受給がシグナルの役割を果たすことがある．すなわち，補助金受給がその NPO の質を表し，寄付
希望者がこれを知って寄付に値する NPO であると判断するならば寄付者が増える．言い換えると，補助金支給
が寄付金を増加することになる．では，日本の NPO にはクラウディング・インが作用しているのであろうか．あるいはクラウディング・アウトだろうか．これを確かめ
1山内直人(1997)，井堀利宏(2004)．

1

たうえで，クラウディング・アウト/インの程度を，米，英，スェーデン各国の先行研究結果と比較したい．これらが本稿の第 1 の課題である．
次に，クラウディング・アウト/インには，補助金受給以外に何がシグナリングとして機能するかを確かめたい．
チャリティを分析した米国のある研究は，活動年数を指摘している．そこで本稿は，日本の NPO には活動年数にシグナル効果があるかを確かめたい．この確認が本稿の第 2 の課題である．
本稿の構成は，次の通りである．次節で，先行研究を述べ，これらとの関連の中で本稿の課題を明らかにする．
3 節で本稿の仮説と分析方法を説明し，４節でデータと変数を述べる．５節で推定結果を述べて，最後にまとめをする．
２．先行研究と本稿の関係
本節は，政府支出と寄付金の関係をめぐる先行研究を概観して，本稿の課題を明らかにする．これらの先行研
究は，次の 4 種類に分けることができる ．政府支出の増加額と同額の民間寄付額が減少する完全なクラウディン
グ・アウト(Warr1982)，民間寄付の減少が同額でない部分
的クラウディング・アウト (Abramus and Schimitz1978，
Kingma1989，Payne1989，Andreoni1989，Breman,2005), ク
ラウディング・イン(Khanna and Sandler 2000，Payne 2001)，
クラウディング・アウトとクラウディング・インの双方(Andreoni and Payne2010) である．
日本の研究としては，山内直人(1997)が共同募金に及ぼす公的支出の影響を調べている．最終消費支出が部分的に寄付をクラウド・アウトしており，社会保障給付等が部分的にクラウド・インしていることを明らかにした．
また，柗永・奥山(2009)は JGSS(Japan General Social Survey，
2005)のデータを用いて，地方自治体の民生費・衛生費・消防費の増加が民間寄付を増加するクラウディング・イ
ンを実証した．
本稿の中心的課題である補助金の寄付金に果たす機能についての先行研究としては， Khanna and Sandler (2000)，
Payne (2001)，Breman(2005)，Heutel(2010)などがある．
Khanna and Sandler (2000)は，英国のチャリティを対象に，民間寄付金の決定要因を検討した．Payne (2001)は，アメリカの公立と私立大学への民間寄付金を対象にしている．
Breman(2005)は，
スウェーデンの登録済み慈善組織を対象に政府資金と民間寄付金の関係を検討している．
Heutel(2010)は，アメリカの 501(c)(3)に適格のチャリテ
ィを対象に調べた研究の中で，政府補助金による民間寄付金のクラウディング・インを述べている．そこで本稿
は，チャリティを検討対象にした先行研究の中から，最近のアメリカの研究である Heutel(2010)を選び，これとの比較を中心として，日本の NPO におけるクラウディン
グ・アウト/インの存在を確認したい．さらに，Khanna andSandler (2000)と Breman(2005)の研究結果に基づいて，日本の NPO におけるクラウディング・アウト/インの特徴を検討する．
また Heutel(2010)は，チャリティの活動年数がシグナルとなり，クラウディング・アウト/インの要因になると報告している．本稿は，Heutel(2010)の指摘のように，日本の NPO において活動年数がシグナル効果となるかを確認
したい．

NPO が対処している情報を容易に入手するなら，その支援のために寄付が集まりやすいからである．
ところで寄付金をクラウディング・インする態様は，NPO により一様ではないと考える．すなわち，その財政状況により態様が異なるので，クラウディング・アウト/
インの効果を全 NPO で検討すると，財政状況の異なる
NPO グループ間で効果が相殺されるかもしれないからである．クラウディング・アウトとクラウディング・インが相殺される場合は，見かけ上民間寄付が政府支出から独立であるかのような結果が出る可能性もあるからだ2．
そのために，NPO を区分してクラウディング・インの効果を検討する．
NPO を区分する指標の一つにはその規模がある．NPOの収入規模により，補助金の受給が寄付金に与える影響が異なると考えるからである．しかも補助金額の多寡よりも，補助金受給の事実に寄付者が影響を受けて，寄付
先を選択することが考えられる．ところで区分基準の変数は，経常収入，正味資産，補助金の額または経常収入
あるいは正味資産に対する補助金の比率などの NPO の財務指標が考えられる．この中から区分基準として最も合目的な変数として，経常収支に対する補助金比率(以下単に補助金比率という)を選らんだ．補助金の影響を見るのが本稿の狙いであるから，補助金とともに NPO の財政的規模を示す経常収支が組み合わせた指数が望ましいためである．そこで補助金比率の高低を手掛かりにして，クラウディング・インの要因としての補助金の影響を確かめる．すなわち，補助金比率に基づいて NPO を 2 等分して，クラウディング・インを検討する．
2 等分する理由は，
恣意的区分を避けるためである．また，区分数が 2 である理由は，観測数が過少になるのを避けるためである．

３．仮説と方法
本稿は， 日本の NPO への補助金支給が寄付金をクラウディング・インすると仮定する．この仮説を実証的に検証することが，第 1 の課題である．そのために，日本の NPO の財務データを使用して検証する．次いで日本のNPO においては，活動年数がシグナル効果を果たすと仮定する．この確認が第 2 の課題である．
NPO が受ける寄付金額は，次のモデルに従い，補助金等の説明変数により決まると仮定する．
D i ＝ɑ i ＋βＸ i ＋γＺ i ＋ε i
ここで，D i は NPOi が受ける年間寄付金であり，Ｘiは NPOi が受ける年間補助金，
Ｚ i は補助金以外の NPOiの説明変数である．ε i は観測不可能な誤差項をあらわす．
寄付金には，次の理由により補助金の受給が影響すると仮定する．NPO の補助金受給が NPO の質の情報を提供し，個人寄付者が寄付先を選ぶ場合がある．そうなら個人寄付者は，補助金受給の影響を受ける事例があると考えることができる．
寄付金の要因を，補助金の受給以外に，次の通り仮定
する．寄付金の増減は，NPO の財務状況により影響を受けると考える．例えば，事業収入が影響する場合がある．
事業収入が大きい NPO は，財政状態に及ぼす寄付収入の影響が低いかもしれない．さらに小規模 NPO では，補助金受給が小口個人寄付者に影響すると考えられるからである．一方，会員の多い NPO は，関係者が多数だから寄付収入も多いと考えることができる．
寄付は経済状態に影響されると考えられるので，経済特性を表す指標を用いる．また地域特性として，人口構
成と面積を採用する．さらに市民意識も影響すると考える．居住地域での社会的問題を住民が感じ，その解決に

2山内直人(1997)．

2

４．データと変数
4．1．財務データ
本稿は，大阪大学 NPO 研究情報センターが公表している NPO 法人財務データベースを利用した．2003 年度と 2007 年度の 2 年間のデータである．
2003 年度は全国
47 都道府県と内閣府所管の NPO が対象であるが，2007
年度は，所轄庁が NPO の財務諸表をウエブサイトで公表している 16 都道府県と内閣府所管のデータである．
データ数は2003年が12,509，
2007年は14,099である．

ところが，複数の都道府県に事務所を置く NPO は内閣府所轄であるが，これらの従たる事業所の所在地が公表されないため，社会・経済的変数をこの都道府県の値に結びつけることができない．そのため内閣府所轄の NPO を省いた．また，収支計算書に記載がない NPO，会費，寄付金，事業収入と補助金のいずれかが負であるNPO を省いた．
これらの基本統計量を表1 に示した．

表１ 基本統計量
変数名
サンプル数
23,270
寄付金(千円)
23,269
入会金・会費収入(千円)
23,270
事業収入(千円)
23,270
補助金・助成金(千円)
23,157
活動年数(年)
23,270
補助金比率(％)
23,311
県民所得(1人当り，千円)
23,311
生産人口比率(％，15～64歳)
23,311
可住面積(平方キロメートル）
23,311
自民党得票率(％)

平均値
1,563
997
10,713
2,060
3.01
0.088
3,381
0.664
2,370
27.53

なお，本稿が対比する Heutel(2010)は，全米チャリティ
統計センター(NCCS)が公表している団体の資料に基
づく．1998～2003 年 6 年間の資料を整理した後の29,138 チャリティのデータであり，観測数は 174,828である．これはアメリカ税法の 501（c）(3)に規定される全非営利団体が，定められた報告書 (Forms990)に基づいて内国歳入庁へ提出したものである．この非営利団体は，宗教団体と民間基金を含まない．ただし，年間総収入が 25,000 ドル未満の団体は対象外である．本
稿の資料は所轄部門が公表した NPO の財務データベースであるから，収入制限がない．この点に，Heutel(2010)と本稿の資料との差がある．

標準偏差34,446
5,131
42,75522,886
2.061
0.214
776
0.027
2,921
4.22

最小値
0
0
0
0
0
0
2,052
0.596
850
21.94

最大値
4,177,235
281,164
3,535,000
2,705,000
9
1.462
4,589
0.705
21,89943.95

なお，本稿は特に断らない限りこれを単に補助金という．補助金は，NPO が年度内に受給した金額である．
(2) NPO の財務状況
NPO 法人の財政状況を示す変数として，会費・入会金収入(以下単に会費という)，事業収入，経常収支，対経常収支補助金比率を用いる．
(3)地域特性など
活動年数は，
2003 年データは 2004 年 3 月から認証年月を控除し，
2007 年データは 2008 年 3 月から認証年月を控除した値である．地域特性を示す変数としては，
15 歳～64 歳の生産年齢人口比率を用いる4．2007 年度の数値は平成 17 年度国勢調査の数値

４．２．変数非説明変数は，寄付金である．
説明変数は次の通りとする．
(1)補助金本稿が使用する阪大・NPO 法人財務データベースは，補助金・助成金収入と記載している．したがって，補助金・助成金収入には，地方公共団体からの補助金とともに，基金または企業等から受けた助成金を含む3．

金の項目を独立してその内訳を地方公共団体補助金と民間助成金に分けている自治体(東京都)がある．しかし，内訳を公表しない府県(千葉，静岡，大阪)がある．
4 Heutel(2010)は，人口と 65 歳以上の人口比率の双方を用いている．しかし本稿は人口と年齢構成比率の多重共線性が強く疑われたので，人口を使用しなかった．また日本では， 65
歳以上よりも，生産人口比率がより敏感にコントロールする
ので，これを用いた．

3 都道府県が公表している NPO 収支報告書の書式では，
補助

3

表２推定結果

モデル
補助金・助成金収入(千円)
入会金・会費収入
(千円)
事業収入
(千円)
県民所得
(千円，1人当）生産人口(15～64歳)
比率(%)
可住面積
(平方キロメートル)
自民党得票率(%)
定数項

被説明変数＝寄付金（千円）

(1)
0.178
(0.110)0.075(0.128)0.020(0.017)1.304**(0.552)-1194(6338)-0.007(0.014)12.2(11.3)-3037(2949)
23270
5.62***
0.0167(2)(3)高率G (4)低率G
0.035***
0.040***
0.174***(0.005)(0.006)(0.031)0.075***
0.185***
0.039***(0.014)(0.044)(0.013)0.001
0.001'-0.009***(0.001)(0.005)(0.002)0.012-0.0560.077(0.041)(0.053)(0.064)
1583
2138
302
(1082)(1515)(1508)-0.005-0.016**-0.001(0.006)(0.007)(0.009)
-6.5
-4.1
-9.8
(5.1)
(6.9)
(7.3)
-241
-610
622
(710)
(998)
(987)
3828
1914
1914
13.41***
14.58***
8.41***
0.0436
0.09420.0461(5)0.034***(0.004)0.068***(0.009)0.002**(0.001)0.077***(0.025)474(641)-0.000(0.004)
-3.5
(3.1)
189
(420)
10051
22.61***
0.0304(6)(7)高率G (8)低率G
0.035***
0.039***
0.175***(0.005)(0.006)(0.031)0.073***
0.184***
0.040***(0.014)(0.043)(0.013)0.001
0.001'-0.009***(0.001)(0.005)(0.002)――――――
1777**
1189
1451
(882)
(1159)(1303)-0.005-0.013*-0.004(0.006)(0.007)(0.009)
-6.7
-2.9
-11.6
(5.0)
(6.8)
(7.1)
-321
-207
173
(667)
(902)
(960)
3828
1914
1914
15.65***
16.97***
9.63***
0.0436
0.09370.0453

サンプル数
F検定
決定係数
県民所得2.00県民所得2.03県民所得2.22県民所得1.85県民所得1.99自民得票1.23 補助金1.27 補助金1.30
ＶＩＦ最高値
寄付金係数の符号
0または正
正
正
正
正
正
正
正
補助金係数の符号
0または正
正
正
正
0または正
正
正
正
補助金等上位5％省く 省かない
省く
省く
省く
省く
省く
省く
省く
経常収入係数の符号 0または正
正
正
正
正
正
正
正
会費・事業収入の符号 0または正 0または正 0または正 0または正 0または正 0または正 0または正 0または正

備考：１．下段( )は(強靭)標準誤差である．2．＊＊＊，＊＊，＊は 1％，5％，10％水準を示す．3．
「補助金等」は，寄付金，補助金，経常収入を意味する．
値を使用した7．また，例えば第 3 次産業比率，県民所得，失業率，ホワイトカラー比率などの採用を検討したが，多重共線性の疑いが強いため使用しなかった．

であり，2003 年の値は平成 12 年国勢調査と平成 17 年
度の値を直線補正して求めた．また可住面積は，森林や湖沼を除いた面積である．本稿の説明変数には可住面積が適切と判断し，これを利用した．出所は，総務省『統計でみる市町村のすがた 2011』である．市民意
識を代表する変数に参議院比例区の自民得票率を用いた5．出所は，2003 年データは平成 16 年(2004)参議院議員選挙であり，
2007 年データは平成 19 年参議院議員選挙である6．
なお NPO の市町村レベルの所在地を，2003 年度の連結された NPO 法人財務データベースからは得ることができないので，やむを得ず地域特性などは都道府県の５．結果
推定結果を表 2 に示した．なお各モデルについて，
多重共線性の疑いが低いことを分散拡大係数(VIF)と相関係数で確認した．また， White(1980)により不均一分散検定をし，必要な場合は White の修正をした．
５．１．クラウディング・インの確認
表 2 のモデル(1)は次のデータによる．４節で説明した事由により，内閣府所管の NPO を除き，都道府県所
管の NPO を対象としている．また，寄付金，補助金，

5 Heutel(2010)は，民主党の上院議員数などを使用している．
6 総務省『第 20 回参議院議員通常選挙結果』，『第 21 回参議

7

院議員通常選挙結果調』．

4

Heutel(2010)も州レベルの変数を使用している．

事業収入と会費の値が０または正の NPO を対象とし，負であるNPOを除いた．
なお，
説明変数の値の範囲(負，0，正など)を変えたモデルで推定し，本稿の課題を確認した．変数の範囲を表 2 の下 5 行に示した．表 4 と表 7 も同様である．
モデル(1)によると，寄付金に関して補助金の支給は有意に影響していない．しかし，補助金の係数の有意確率(P>|t|)は 0.107 で，係数の値は 0.178 である8．すな
わちこの有意確率において，補助金支給による寄付金の増加を示しており，クラウディング・インである．
そこで，条件をより厳密にして本稿の課題を検証するため，
補助金および寄付金それぞれの値が上位 5％内の NPO を省いた9のが，モデル(2)である．さらにモデル（2)は寄付金と補助金がともに正の NPO のみを対象にした．補助金が寄付金をクラウディング・イン するか否かを確かめることが本稿の課題であるから， 0 ま
たは負の採用がバイアスを含む結果になるのを避けるためである10．
モデル(2)の結果は，補助金が有意に影響していることを示す．すなわち，補助金の支給が寄付金を増加し，クラウディング・インしている．しかし，既述のとおりクラウディング・インの効果が異なるグループ間で相殺されて(2)の結果がえられているかもしれない．そこで，補助金比率の高低により NPO を 2 等分して11，
この効果を確認する．
この方法により，補助金比率が高率グループ(以下高率 G)の推定結果をモデル(3)に示し，モデル(4)に低率
G の結果を表した．
モデル(3)の高率 G と(4)低率 G に区分した補助金比率の値は，0.2065 である．なお，モデル(2)～(4)は寄付金と補助金がともに正である．
結果は，（3）高率 G と（4）低率 G とも，クラウディ
ング・インである効果は変わらない．ただし，低率 Gの補助金の係数は，高率 G のそれの 4 倍超であり，クラウディング・イン効果が著しい．
ところで，モデル(2)～(4)は補助金が 0 の NPO を除
いたが，補助金が 0 の NPO を含めても，結果に影響しないことを確かめておきたい．その推計結果をモデル(5)に示した．モデル(5)の結果は，補助金の係数の値，
符号，有意水準，標準誤差ともにモデル(2)とほとんど同水準である．すなわち，モデル(2)のクラウディン
グ・イン効果は補助金が 0 の NPO を含む(5)にも支持されている．
なお，既述の通り全ての回帰について分散拡大係数(VIF)を求めた．分散拡大係数(VIF)が最高値の説明変数
は県民所得であるから，モデル(1)～(5)の説明変数から県民所得を除いて回帰し，多重共線性の疑いを確認した．その中で本稿が重視するモデル(6)～(8)の結果を表示した．補助金係数の符号と有意水準は，県民所得を含むモデル(2)～(4)とそれを除くモデル(6)～(8)の間で変わらないから，以降はモデル(1)～(4)に基づいて議論を進める．なお各モデルの分散拡大係数(VIF)を，表 2 の下から 6 行目に示した．また表 2 の(1)～(8)の中で，最も高いモデル（3）の分散拡大係数(VIF)を表３に示す．
表３ 分散拡大係数(VIF)
説明変数
県民所得(１人当千円)

VIF
2.22

説明変数
自民党得票率VIF
1.26

生産人口(15～64歳)

2.05

事業収入

1.2

補助金

1.29

可住面積

1.1

説明変数
入会金・会費収入

VIF
1.04
―

平均

1.45

５．２．少額補助金のクラウディング・イン効果
表 2 のモデル中で補助金の係数値が最も高いのは，(4)低率 G の 0.174 であり，この係数は(3)高率 G の 4倍超である．ところが，これは補助金支給の効果として，低率 G の寄付金が絶対額で高率 G の 4 倍超になる

8Heutel (2010)は，本稿の表 2 モデル(1)に相当する政府補助金の Heutel の推定結果は有意でないとことわりながら，有意確率(P>|t|)は 0.102 で係数は 0.157 としている．本稿の結果と大差はない．
9Heutel(2010)は，上位 5％を省いたモデルの推定結果を示している．
10 Andreoni and Payne(2010)，注 10，p.7.参照．
11健康，国際支援などの活動分野別の先行研究に，
Breman(2005)と Khanna and Sandler (2000)がある．

5

表４ 高補助金 G と低補助金 G の推定結果ことを意味しない12．ところで，高額の補助金はクラウ
ディング・イン効果がありそうだ．例えば，高額補助金に対しては支給担当者が当 NPO をモニターするので，情報の非対称性を改善できる．このため寄付が増加する効果が期待できるからである13．では，補助金が少額な場合でもクラウディング・イン効果があるのだ
ろうか．これを本項は検討する．
そこで，表２．モデル(2)の対象 NPO を補助金の多寡により 2 等分し，寄付金に関する補助金の影響を見たのが表 4 である．これによると，(9)高補助金 G とともに，(10)低補助金 G の補助金支給が，寄付金をクラウディング・インしている．しかも，(10)低補助金 Gの補助金の係数は高く，0.3 を上回る．さらに，低補助
金 G の補助金支給は高補助金G の 10 倍以上のクラウディング・イン効果があることを示している．

モデル
補助金・助成金収入(千円)
入会金・会費収入
(千円)
事業収入
(千円)
県民所得
(千円，1人当）生産人口(15～64歳)
比率(%)
可住面積
(平方キロメートル)
自民党得票率(%)
定数項(9)高補助金G
0.018***(0.006)0.075***(0.026)0.001(0.002)-0.051(0.066)
2963(1832)-0.027***(0.007)
-9.3
(8.9)
-587
(1188)
1914
サンプル数
6.16***
F検定
0.0266
決定係数
ＶＩＦ最高値
県民所得2.20
寄付金係数の符号
正補助金係数の符号
正補助金等上位5％省く
省く
経常収入係数の符号
正会費・事業収入係数の符号0または正(10)低補助金G
0.323***(0.082)0.068***(0.015)+0.000(0.001)
0.062(0.051)
730(1190)
0.012(0.010)
-4.4
(5.4)
-134
(790)
1914
6.48***
0.0397
県民所得1.85
正
正
省く
正
0または正

そこで，クラウディング・インする低補助金 G 内の補助金と寄付金の分布を確かめておきたい．このために，この分布を表５に示した．

12注表は，補助金，寄付金と経常収入の絶対額の分布を示している．これを見ると，低率 G の寄付金の絶対額は，平均値では高率G より1割ほど高いが，第2四分位数はほぼ等しい．
高率 G に属する原因のひとつに，補助金比率を求める数式の分母である経常収入の値が，高率Gが低い場合が考えられる．
たしかに注表の経常収入の値は高率 G がやや低い．しかしこ
れよりも，高率 G の NPO に属する原因はむしろ補助金の絶対額が高いことの影響が大きい．高率 G の補助金は低率 G にくらべて，平均値で 6 倍であり，各四分位数は 7~8 倍である．
それゆえ，高率 G の寄付金におよぼす補助金の係数が低いのである．
注表１ 高率 G・低率 G における補助金・寄付金と経常収入の分布状況（単位：千円）

表５ 補助金と寄付金の高・低補助金 G 別の分布

補助金
寄付金
高補助金G 低補助金G 高補助金G 低補助金G
2,052
100
121
58
第1四分位数
4,042
300
427
206
第2四分位数
9,385
560
1,281
657
第3四分位数
6,691
372
1,076
631
平均値
6,329
302
1,577
1,132
標準偏差
備考：1)観察数はいずれも 1,914．2) 表 2．モデル(2)の資料であるから，表 4 の下欄に示したように補助金と寄付金の上位 5％を削除している．
表 5 により，補助金と寄付金の関係を検討する．分
布の各点での補助金額は，高補助金 G が低補助金 G の

備考：観測数は高率 G・低率 G とも 1,917 である．
13 Khanna and Sandler (2000)．

6

10 倍以上である．ところが寄付金額は，いずれの点でも高補助金 G が低補助金 G の 2 倍程度である．この値は，表 4 モデル（10）低補助金 G に示したように，補助金の 3 割近くをクラウディング・インした結果である．例えば，年間 30 万円ほどの低額補助金でも 10 万円に近い寄付金をクラウディング・インすることを示す．
ここで注目したい点は，補助金の多寡が寄付金の高低に影響することではなく，むしろ補助金の受給という事実が寄付金の増加に繋がる，ということである．
すなわち寄付金へのクラウディング・イン効果の有無については，補助金受給額が少額であっても，高額補助金の受給とかわりないと言える．
なぜこのようなことが起こるのだろうか．既述のとおり寄付者には企業・財団と個人があり，個人寄付者
は継続した寄付者と一時的な寄付者があるだろう．企業と個人継続寄付者は NPO の質に関しては日常から情報を得ていると考えられる．そのため，補助金の受給
表６によるシグナル効果は薄いと考えられる．それに比べて，一時的個人寄付者は NPO の質の情報を得にくい場合が多いのではないか．このような状況では，補助金の受給が NPO の質の情報を提供することになるから，少額の補助金であっても一時的個人寄付者には NPO に有利な情報を提供し，寄付金をクラウディング・イン
すると考えることができる．すなわち，補助金の金額の多寡にかかわらず，NPO の質についてのシグナル効
果が非継続的な個人寄付者に作用する場合があることを，この分析は示唆している．
５．３．クラウディング・アウト/インの国際比較
次に，補助金の寄付金におよぼす効果について日本の NPO のそれを，米，英，スェーデン各国の先行研究と比較する．比べる各国の先行研究は，米国はHeutel(2010)，英国な Khanna and Sandler (2000)，スェー
デンは Breman(2005)である．各国における寄付金に関する補助金の影響を表 6 に示した．

寄付金に関する補助金の影響の国際比較

政府補助金の係数と符号
推定方法
団体数

日本
0.035***～0.174***OLS

観測数11,337(2003年)
11,933（2007年)
23,270

データの年度
年数

2003， 2007
2

米国
0.154
～0.211*
パネル分析
固定効果
174,828

英国
0.128***
0.149***
パネル分析
固定効果
159

スウェーデン-0.021**（OLS)-0.050**(2SLS)
OLS
28L8
252

29,1381,272

1998～2003
6

1983～1990
8

2,224
～1987
1989～200315

備考：***は 1％，**は 5％，*は 1％水準であることを示す．出所：米国は Heutel(2010)，英国は Khanna and Sandler (2000)，
スゥエーデンは Breman(2005)，日本は本稿．
しかし，本稿の結果を表 6 の各国と単純には比較できない．その理由のひとつに，寄付金の要因としてコントロールする変数が，本稿と先行研究が異なることが挙げられる．例えば先行研究では，補助金とともに資金調達が説明変数に採用しているが，本稿では用いない．本稿は，資料の制約から，日本の NPO に関し資金調達による影響を説明変数に採用していないからである．とはいえこれらの比較から，おおよその傾向は把握できる．
本稿の結果は，既述の通り，補助金が寄付金をクラウディング・インしていることを確認した．米国と英国は，クラウディング・インであるが．スェーデンはクラウディング・アウトである．次に，補助金が民間寄付金に及ぼす影響の程度を表 6 にみると，米国14は0.154～0.211 であり，英国は 0.128 または 0.149 である．これに対して日本は，0.035～0.174 である．しかし，日本の最高値である 0.174 は一部グループの，表 2
14 Heutel(2010)の結果は次の通りである．
政府補助金の係数値

は，表 2(1)全サンプルでの 0.1544 と(5)上位 5％を除いた場
合の 0.211 である．ただしこの係数の有意確率は，(1)全サン
プルは 10％水準でも有意でないが，(5)上位 5％を除いた場合
は 10％水準で有意である．

7

のモデル(4)低率 G の値である．一方低い値は，表 2 のモデル(2) の係数0.035と，(3)高率Gの0.040である．
すなわち，民間寄付金にクラウディング・インする程度が，米国と英国に比べて，日本の NPO が低い．その理由の一つは，両国の寄付文化との差が結果しているのかもしれない．米国と英国は寄付の風土が長年にわたって培われているからであり，寄付の意思があるものの，寄付先を特定していない潜在的寄付志向の個人が日本より多いのかもしれない．そうなら，米国，英国は補助金支給によるシグナル効果が鋭敏に影響するが，日本はそれ程敏感に反応する風土が培われていな
いからではないか．

５．４．活動年数のシグナル効果
日本の NPO における補助金のシグナリング効果は既に述べた．本項は補助金以外の要因によるシグナリ
ング効果を述べる．寄付金に関して，英国のチャリテ
ィは活動年数が有意に影響していないと，Khanna andSandler (2000) は報告している．一方米国では，
Heutel(2010)が活動年数のシグナリング効果を述べている．すなわち参入後の年数が浅いチャリティは，活動年数の係数が有意ではないけれど，40 年未満のチャ
イティは寄付金をクラウディング・イン しているから，
シグナル効果がありそうだと述べている．これと同様の効果を，日本の NPO について前節の資料を用いて推定し，表７に示した．

表７ 活動年数の推定結果

モデル
補助金・助成金収入(千円)(11)0.117**(0.050)369*
活動年数(年)(221)4956
補助金×経過年数(4680)
58.5
定数項
(509)
23116
サンプル数
2.85**
F検定
0.0355決定係数
補助金1.09
ＶＩＦ最高値の変数と値
寄付金係数の符号0または正補助金係数の符号0または正補助金・寄付金等上位5％を省く
省かない
経常収入係数の符号
0または正

(12)
(13)高率G
0.037***
0.046***(0.005)(0.005)34.1***
34.6**(11.5)(14.9)
51.9
67.4(109.7)(121.9)613***
431***
(41)
(48)
3809
1904
21.72***
27.11***
0.0256
0.0612
活動年数1.11 活動年数1.46
正
正
正
正
省く
省く
正
正

(14)低率G0.161***(0.030)-12.6(21.5)-1153.8**(469.7)771***(70)
1905
10.37***
0.0281
交差項１.34
正
正
省く
正

(15)
0.035***(0.004)32.5***(7.20)
59.3(99.9)
635***(23)
10001
28.33***
0.0131
活動年数1.02
正
0または正
省く
正

備考：1.下段()内は(頑強)標準誤差である．
2．*印は 10％水準，**は 5％水準，***は 1％水準である．
3．
「寄付金・補助金等」は，寄付金，補助金，経常収入を意味する．
全サンプルを用いたモデル(11)と，補助金と寄付金の上位 5％を省いたモデル(12)では，活動年数の係数はいずれも正で有意である．すなわち，Heutel(2010)と異なり，活動年数の本体効果が影響を及ぼす効果は有意であることを確認できる．なお，補助金と活動年数の交差項を用いた．
とはいえ，この効果は全 NPO が影響を受けるとはいえないので，さらに条件を変えて検討する．補助金比率を基準に 2 等分した推定結果をモデル(13)と(14)に示した．(14)低率 G は交差効果が影響を及ぼすのに対して活動年数の本体効果は係数が有意でない．これとは逆に，(13)高率 G の活動年数の係数は，正で有意である．なおモデル(15)は，補助金が 0 の NPO を含むモデルでも(12)と同じ結果になることを確かめるために8回帰したものである．
本稿の活動年数のデータは，NPO 法が施行されて以降の年数であるから，本データでは最高 9 年である．
Heutel(2010)のデータは活動年数が 40 年に及ぶのだが，この年数の範囲内で活動年数が寄付金をクラウディン
グ・インすると Heutel は主張する．すなわち，Heutelと本稿の結果は整合的である．

ウディング・イン効果がみとめられた．したがって補助の目的によっては，補助金を少額でも多数の NPO に支給することは，NPO への寄付金を増やすことに繋がる．このように補助金・助成金支給施策が策定され，NPO の育成が考慮されることは有意義である．
残された課題は次の通りである．パネル分析により，本稿に結果を確認する必要がある．このためには NPOの財務データがさらに拡充されることを望む．また，
NPO 以外の分野でも，補助金によるクラウディング・
アウト/インの検討がされることが有意義である．

６．おわりに本稿は第 1 課題として，NPO への補助金・助成金の支出が寄付金を増加させるか減少するかを検討した．
その結果，補助金支出による民間寄付金のクラウディ
ング・インを確認した．これは，米国 Heutel(2010)と英
国 Khanna and Sandler (2000)の研究結果と整合的である．
しかし，程度はやや異なる．政府補助金が民間寄付金をクラウディング・インしている程度は米国
Heutel(2010)が 0.154～0.211，英国 Khanna and Sandler(2000)は 0.128 と 0.149 と報告している．ところが，日本の NPO では 0.035～0.174 であり低い．
さらに，補助金比率により日本のNPO を2 等分して，クラウディング・イン効果を確認した．その結果，高収入 G と低収入 G の双方にクラウディング・イン効果が認められる．また，補助金の多寡に応じて寄付金額が増減するというよりも，むしろ補助金の受給という事実が寄付金を増やすことに繋がることが確認できた．
言い換えると寄付金への影響は，少額補助金の受給でも，高額補助金の受給と同じ効果がある．
次いで，本稿の第 2 の課題であるシグナリング効果を調べた．英国 Khanna and Sandler (2000)はチャリティの活動年数によるシグナリング効果はないと報告している．しかし米国 Heutel(2010)は，チャリティの活動年
数の本体効果は有意に影響しないけれど，40 年未満のチャイティは寄付金をクラウディング・イン しており，
シグナル効果がありそうだと，述べている．本稿は有意に影響することを確認した．日本の NPO の活動年数は，本稿のデータでは最高 9 年であるから，40 年未満のチャリティについて述べた米国 Heutel(2010)の結果とは整合的である．しかし，日本の全ての NPO がこの特徴を持つのではない．高率 G にこの効果があり，低率 G にはみられない．
次に，本稿の研究の含意を述べる．NPO への補助金支給は，補助金の効果を削減する寄付金のクラウディ
ング・アウトの効果は確認できなかった．逆に，クラウディング・イン効果が確認できた．したがってこれを前提にして，補助金・助成金支給施策を策定することができる．次に，補助金額の多寡にかかわらずクラ

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