『公共政策』2000

大会論文

道路投資配分の政治的要因*
長 峯 純 一（関西学院大学）
概要
本稿は、長峯（1998）で提示した公共投資の地域間配分に関する政治−経済モデルを踏襲し、前回の県レベルの道路投資を対象にした実証分析をさらに発展させ、新たな分析視点を織り込むことを意図する。ここでいう政治−経済モデルとは、資源配分、地域間再分配、景気（雇用）対策という公共投資に期待される複数の政策目的と政治プロセスからの影響力を同時に考慮しようとする実証モデルである。今回考慮した分析視点は、第１に、国が投資主体となる道路投資（直轄事業）と県が投資主体となる道路投資とを区別し、両者の配分構造の違いを分析すること、第２に、利益集団たる建設業の多寡が道路投資の大きさと相関をもっている可能性を考慮すること、第 3 に、中央官僚の地方自治体への天下り出向が、その地域への道路事業や補助金配分への橋渡しになっている可能性を考慮することである。
実証結果は、国の道路投資と県の道路投資の決定要因が微妙に異なり、前者については、国（建設省）が各県の道路投資に対するニーズ（面積）を睨みながら、都市地域から地方へと再分配している様子が示唆され、後者については、道路投資額と国庫補助額の同時決定の枠組みが支持され、各県への国庫補助額（１人当たり）が道路需要の充足と地域間再分配という両側面に答えていることが示された。政治家、官僚、建設業者の影響については、一部で有意かつ興味深い結果が示されたものの、全体的には今後の分析課題となった。

キーワード：公共投資、道路投資、地域間配分、公共選択の政策目的や政治要因と照らし合わせながら、実に多様な

1. はじめに角度から試みられてきた。それはたとえば、経済企画庁に

公共投資（公共事業）には、（1）公共財（社会資本）よる社会資本データの公表をきっかけとして近年活発化しの供給・整備という資源配分政策、（ 2）地域間の経済力てきた社会資本の（限界）生産性を計測しようとする経済格差を是正するための再分配政策（財政調整機能）、そし

学的アプローチや、公共投資の地域間配分の実態を解明して（3）景気（雇用）対策というマクロ経済政策等、複数ようとする政治学的アプローチである。しかし、それらのの政策目的が付与されてきた。また公共投資が各地域に配実証研究は、各々の問題関心からは研究成果を蓄積させて分される過程では、政治的な要因や官僚の裁量が影響するきた一方で、個々の分析が多様な政策要因や政治要因のあ可能性も指摘されてきた。そうした中、経済が停滞し財政る一側面を取り出して分析しているという限界、すなわち状態が悪化するに伴い、この公共投資をめぐる諸問題が日分析相互の解釈の整合性をめぐる問題点も指摘されてきた。

本の財政システムの非効率性を象徴する問題としてクロー

たとえば、複数の政策目的が相互に関連していたり、ズアップされるようになってきた。

それらの要因を表現するために選択した変数同志が表面的

その間、公共投資に関する実証研究は、上述した個々な相関関係をもっている場合には、検証したい真の因果関-1-

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2. 長峯（1998）の分析結果と本稿の分析視点

係を識別できないという問題が発生する。まさに、公共投資による地域間格差の是正効果を評価しようする際には、

まず前回の長峯（ 1998）において提示した実証分析

各地域の公共投資額（１人当たり）と地域所得水準（１人の基本的な枠組み（実証モデル）を解説しておこう。

当たり）の相関関係がしばしば論じられ、また公共投資の第 1 に、各地域の道路投資に対する需要関数を以下のよう地域間配分とその政治的影響を論じる際には、公共投資額に仮定する。以下で「地域」 .というときには、基本的に（１人当たり）と一票の重み（格差）や自民党議員数との「都道府県」を指すものとする。あるいは都道府県を単に相関関係が議論の対象とされる。しかしこのとき、地域間「県」と表現することもある。

で地域所得水準（１人当たり）と一票の重みや自民党議員
数との間にマイナスの相関が観察されるために、かりに一（1）

票の重みと公共投資（1 人当たり）配分額との間にプラス

1 人当たり道路投資額の相関が観察されたとしても、それが一票の重みを通じた= f（ 需要要因,

政治的影響力を反映してのものか、地域間格差を是正する

道路の単位当たりコスト（ 1 人当たり道路補助金,

ための財政調整機能を反映してのものかを識別することが他のコスト要因 ）,できないのである(1)。

地域的‐社会的要因 ）そこで長峯（ 1998）では、公共投資を実証的に分析する枠組みとして、第 1 に、複数の政策目的を統合した（同

第 2 に、需要関数の中で道路の単位当たりコストを低下時に考慮しうる）モデル、さらには公共投資の地域間配分させる効果を持ちうる道路補助金の配分関数を、以下のよが政治プロセスからバイアスを受ける可能性を考慮した政うに想定する。

治−経済モデルを提示した。第 2 に、各地域の公共投資への需要−供給要因をより明示的・具体的に扱うために、公（2）共投資全般ではなく、その中の道路投資に焦点を絞って実1 人当たり道路補助金証モデルを構築した。そして第 3 に、その実証モデルを用= f（ 1 人当たり道路投資額,地域間再分配要因,

いて、道路投資の地域間配分に関する実証分析を都道府県

雇用対策要因,政治要因 ）単位のクロスセクション分析によって行った。
本稿は、この前回の長峯（ 1998）の実証分析を踏まえ以上の（1）式と（2）式は、下線を引いた道路投資額（１て、さらに新たな視点とデータとを加味して、それを発展人当たり）と道路補助金（１人当たり）を内生変数とするさせたものである。新たな視点を端的に言えば、国が投資同時決定モデルである。よって長峯（ 1998）では、この 2主体となる道路投資（直轄事業）と県が投資主体となる道本の式を同時推定することで、道路投資額および国庫補助

路投資とを区別して、両者の配分構造に違いがあるかどう

金の配分メカニズムについて、各種の政策要因と政治要因

か、とりわけ政治要因の影響において違いがあるかどうかの効果を検証しながら実証分析を試みた(2)。

を検討することにある。

推定結果は、経済的（需要）要因と政治要因を同時に以下、2 節では、前回の分析で得られた主要な結果と残考慮する同時方程式モデルの実証モデルとしての有効性をされた問題点、そして本稿で考慮する分析視点について整示すと共に、いくつかの興味深いファクト・ファインディ理する。3 節では、実証分析に用いる分析枠組みを提示し、ングを提示した。各種の説明変数の多くは事前に予想した

4 節では、採用したデータの解説と推定結果について整理・

パラメータの符合条件をほぼ満たすものであり、推定式全検討を行う。最後に 5 節では、本稿で得られた主要な結論

体の説明力もかなり高いものであった。

と今後の課題について整理する。

より具体的に言えば、第 1 に、（1）式における需要要-2-

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因（たとえば道路舗装率など）や補助金の効果はほぼ予想なる道路投資と地方（県）が投資主体となる道路投資を区

どおりのものであった。第 2 に、（2）式の道路補助金の別して、それぞれの地域間配分について別個に分析を行い、配分関数における政策要因や政治要因についても興味深い

両者の配分構造の違いを検討することである(5)。

結果が示された。ただし、複数ある公共投資データのどれ第 2 に、上述した第 3 の点を受けて、公共投資の地域を使うかによって、説明変数の効果は異なる場合もあった。

間配分に影響すると思われる政治要因をさらに工夫してみすなわち、データの違いによって、雇用対策と道路投資配る。具体的には、公共投資の拡大から恩恵を受ける利益集分の関係をみるための有効求人倍率の効果が突然有意にな団として、建設業の事業所あるいは従業者の割合を説明変ったり、政治要因としての自民党得票率や 1 票の重みが従数に考慮して、道路投資配分への影響を検討する。

来の実証研究とは逆に有意にマイナスの効果を示すことも

そして第 3 に、官僚が道路投資予算の地域間配分に影あった。これらの結果については、それが各種道路投資デ響を与えている可能性をも考慮してみる。具体的には、中ータの性格の違いを反映して、正しくその因果関係を伝え

央官僚の地方自治体への天下り出向が、その地域への道路ているのか、単に表面的な相関を拾っているだけなのかを事業や補助金配分への橋渡しになっている可能性について判断することは容易でなく、むしろ検討すべき課題が残さ検証してみる(6)。

れたともいえる(3)。

さらにもう 1 点、細かい点で付け加えれば、一部のデー

さらに前回の分析では考慮できなかった点がいくつかあタの定義についてはより精緻化を図っていく。

る。第 1 に、公共投資は国が投資主体となる事業（直轄事業）と地方自治体が投資主体となる事業に分けられ、後者
3.分析モデルはさらに単独事業と補助事業に分けられる。このそれぞれの投資項目において、需要要因、政策要因、政治要因の効

本稿では、県レベルでみた道路投資配分の実態について、き方が異なるのではないかという問題提起である。換言す

国による直轄の道路投資と県による道路投資とを区別しなれば、それぞれの投資項目において意思決定のメカニズム、がら、そこにいかなる政策要因あるいは政治要因が作用し道路投資の配分構造が異なるのではないかという疑問であているかという視点から実証分析を加えていく。国と地方る。

自治体による公共投資額とそれぞれの負担配分について区

第 2 に、道路は国道、県道、市町村道に分けられ、さ別して把握できる公共投資のデータは、自治省「行政投資らに街路も区別されている。利用者の立場から、あるいは実績」に限られる。そこでそのデータの中から、国が投資

経済学的な意味から言えば、それらの中には同じ「道路」

主体となる道路投資（以下、「国の道路投資」と呼ぶ）、という財と言って構わない場合もあるが、財政制度（デー

県が投資主体となる道路投資（以下、「県の道路投資」とタ）の上では別個のものとして扱われる。しかし翻って、呼ぶ）、そして県の道路投資に対する国からの補助（以下、上述したように、これら別個に定義されている道路投資の「県への国庫負担」と呼ぶ）とを分析に用いていく。国が配分構造は同じなのかという問題提起もなされる(4)。

投資主体の道路とは「国道」、県が投資主体の道路とは「県第 3 に、これらの多様な道路投資の配分プロセスにお道」と理解してもよい。国、県に加えて、投資および資金

ける政治的影響として、政治家のみならず官僚や利益集団

負担の主体として市町村もある。しかし、ここでは国と県の影響も看過できないのではないかという問題提起である。

の関係として問題を捉えることにし、市町村（あるいは市
町村道）の存在は無視することにする。

かくして、本稿では、基本的な実証モデルの枠組みは前回の分析を踏襲しつつ、上述した課題の中から可能な視以下、国の道路投資と県の道路投資および県への国庫負点を新たに考慮して、実証分析を展開していく。今回とく担について、それぞれ需要要因、コスト要因、政治要因をに意識した点をあげれば、以下の３点になろう。

適宜考慮したアドホックな実証モデルを特定化していく。

第 1 に、上述した第 1 の点を受けて、国が投資主体と-3-

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3.1 国の道路投資モデルする。そこでは、各地域への投資額を決定する政策要因と道路投資には、まず国（建設省）が直轄事業（国道）

して、（1）道路に対するニーズ、（2）供給（コスト）面として各地域に投資している部分がある。国から各県へのでの条件、（3）地域間の財政調整要因（再分配的配慮）、

この道路投資額（1 人当たり、PROADN）を被説明変数と（4）景気・雇用対策、といった点が考慮される。加えて、して、以下のようなアドホックな道路投資配分関数を仮定

そこには政治的要因も作用すると考える。

（+）
(3)

（-）

（+）（+）（-）（-）（+）（+）

PROADN= f（ AREA, PAVED, PCAR, UCN, PY, JOB, POL, HODMY ）各説明変数の上に示してある符合は、事前に予想（期待）慮する。第 5 に、政治プロセスからの影響をみるための概した各変数の効果である。各説明変数ごとに言及していく

念上の変数として POL を含めている。POL の具体的中身と、まず第 1 に、各地域の道路へのニーズを反映する変数

は、以下の（5）式によって与える。

として、面積（AREA）、道路舗装率（PAVED）、自動車

そして最後に、北海道と沖縄を１とするダミー変数

保有台数（１人当たり、PCAR）をそれぞれ考慮している(7)。

（HODMY）を考慮している。この２つの地域には、補助第 2 に、道路の供給（コスト）面での条件を示す変数（UCN）

金の算定において高い国庫補助率が採用され優遇措置がとを考慮している。具体的に何の変数でもってコスト条件をられているが、国の直轄事業においても同様の有利な計ら表すかは、以下の（4）式によって与える。

いがなされているかどうかを分析する。

第 3 に、地域間財政調整機能をみるために地域所得水準（１次に、道路の供給（コスト）面での条件、つまり単位当

人当たり、PY）を、第 4 に、道路投資の景気・雇用対策のたり供給コスト（UCN）を表す関数を以下のように表現す側面を評価するために有効求人倍率（ JOB）をそれぞれ考

る。

（+）
（4）

（+） （+ -）UCN = f（ DEF, RMOUNT, DENS ）ここで単位当たりコスト（UCN）は、公的資本形成デフレ

治プロセスからの影響力（ POL）、つまり国の直轄事業をーター（ DEF）、森林・湖沼面積比率（ RMOUNT）、そ

地元に吸引してくる要因として、以下の変数を考えてみる。

して人口密度（DENS）に依存すると想定する。

各説明変数は政治的影響力（ POL）とプラスの相関をもつ

さらに、（ 3）式で概念上の変数として定義していた政（+） （+）（+） （+）（5）

形で定義している。

（+）

（+）

（+）

POL = f（ RLDP, ELE, MIN, VOTE, RCONST , PLABOR, BUREAU ）ここではまず、政治家の影響力を見る変数として自民党

響を見るために、建設業事業社の全事業社に占める比率

得票率（RLDP）、自民党議員過去当選回数（ELE）、自（RCONST）と建設業従業者数の地域人口に占める比率

民党議員過去大臣経験回数（MIN）の３変数を考慮してい（PLABOR）を考慮している(9)。第４に、官僚のネットワる。第 2 に、住民が政治家を介して中央政治に及ぼしうるークを通じた影響を見る変数として、中央官庁から県への(8)影響力として一票の重み（VOTE）を考慮している 。

天下り出向者数（BUREAU）を考慮している。これには、第３に、公共事業の拡大から利益を受ける建設業界の影

全省庁からの出向者数と自治・建設・大蔵の 3 省庁からの-4-

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出向者数をそれぞれ考慮してみることにする。

（3）式に代入することで得られる以下の国の道路投資額

最後に、実際に推定に付する式は、（4）式と（5）式を（6）（1 人当たり、PROADN）に関する誘導形である。

PROADN= f（PY, DEF, RMOUNT, DENS, PAVED, PCAR, JOB,RLDP, ELE, MIN, VOTE, RCONST, PLABOR, BUREAU）

以上、（ 6）式では各種、多様な説明変数を考慮していながら、道路投資（単独事業および補助事業）を決定する

るが、その中から国の道路投資の配分決定において実際にものと想定する。国庫負担は道路の供給コスト、すなわち影響している変数を、推定作業を通じて選択していくこと

地元負担を軽減することになるため、その補助金の獲得ににする。

政治的影響が及ぶ可能性を想定する。これは長峯（ 1998）

3.2 県の道路投資モデルで提示した政治 -経済モデルの構造であり、ここでもそれを踏襲する(10)。

次に、県が投資主体となる道路投資に関する実証モデ
ルを提示しよう。ここでは各県が国庫補助に依存しつつ、まず第 1 に、県の道路投資への需要関数を考えよう。

各々の地域の道路に対する需要要因とコスト要因を考慮し（+）（-） （+）
（7）

（-）

（+）

PROADL= f（ PY, UCL, PJTAX, PAVED, PCAR ）ここで道路投資への需要量（１人当たり、PROADL）は、

う言葉を用いたが、県の投資については自分達の予算制約

地域所得（１人当たり、PY）、単位当たり供給コスト（UCL）、のもとで意思決定が行われているという仮定から、「需要」

道路譲与税（１人当たり、PJTAX）、道路舗装率（PAVED）、 という言葉を用いている。
自動車保有台数（１人当たり、 PCAR）によって決まって

次に、道路の供給コスト（単位当たり、 UCL）を以下のくると想定する。道路譲与税は歳入制約を表す変数としてような関数として表現する。

考慮している (11)。また国の投資においては「ニーズ」とい

（+）
（8）

（+）

（-）

（-）

UCL = f（ DEF, RMOUNT, DENS, PGRANT ）ここで供給コスト（単位当たり、 UCL）は、（ 4）式とる県にとっての単位当たり道路コストは低く認識され、道同様に、公的資本形成デフレーター（ DEF）、森林・湖沼

路投資は刺激されるのではないかという仮説を置いている。

面積比率（RMOUNT）、人口密度（DENS）に依存してく

最後に、国庫負担（PGRANT）の地域間配分が、政治プロ

るものと想定する。そしてさらに、国庫負担（住民１人当セスから影響を受けながら、公共投資の各政策目的を反映たり、PGRANT）の大きさも影響してくると考える。つまして決定されると想定する。

り、国庫負担（１人当たり）が大きいほど、投資主体であ（+）（9）（-）（-）（+）（+）（+）（+）

PGRANT = f（ PROADL, PY, JOB, RLDP, ELE, MIN, VOTE,
（+）

（+）

（+）

（+）

RCONST, PLABOR, BUREAU, HODMY ）-5-

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『公共政策』2000（9）式では、道路需要量（PROADL）、財政調整機能（PY）、ができる。ただし、道路の単位当たりコスト（ UCL）は概

景気・雇用対策（JOB）、北海道・沖縄ダミー（HODMY）、 念上の変数であり、実際に観察することは難しいので、（8）そして政治プロセスからの影響として RLDP、 ELE、 MIN、式を（7）式に代入して UCL を消去すれば、以下 2 本の式

VOTE、 RCONST、 PLABOR、 BUREAU を考慮してい体系となる。

る。
以上（7）〜（9）式からなる 3 本の式は、PROADL、UCL、
PGRANT を内生変数とする同時方程式体系とみなすこと（10）

PROADL = f（ DEF, DENS, RMOUNT, PGRANT, PJTAX,

PY, PAVED, PCAR ）（11）

PGRANT = f （ PROADL, PY, JOB, RLDP, ELE, MIN, VOTE, RCONST, PLABOR, BUREAU, HODMY ）県の道路投資モデルは、下線を引いた 2 つの変数（PROADLには、1990 年 2 月に実施された第 39 回衆議院総選挙のもと PGRANT）を内生変数として、（ 10）式と（ 11）式ののを用いている。

2 本の式を同時推定していくことにする。

道路投資のデータには、自治省「行政投資実績（うち道

次節では、以上提示してきた、国の道路投資に関する誘導路投資）」の中の国が投資主体となる道路投資額形モデルと県の道路投資に関する同時体系モデルとをそれ（ROADN）と県が投資主体となる道路投資額（ ROADL）

ぞれ推定し、各々の需要（ニーズ）要因やコスト要因の効を用いる。後者には国庫補助が入り、そこに政治プロセス

果をみながら、政策要因と政治要因の影響について比較検からの影響が及びうると仮説をたてているが、その国庫補討していくことにする。

助のデータには「行政投資実績」の中の県による道路投資に対する国庫負担額（GRANT）を用いる。ちなみに、1995

4.結果

年度における全国で合計した ROADN は４兆 2076 億円、

4.1 データの解説

ROADL は３兆 8898 億円、GRANT は 8063 億円であった。

われわれは前節で提示した国の道路投資モデル（ 6）
式と県の道路投資モデル（ 10）、（11）式とを、県単位の表１（クリック）

クロスセクション分析によって推定していく。また分析対
表１には、本稿で採用した各変数のデータの名称と出象とする年次は基本的に 1993 年度である。ただし、場合所とを一覧にしている。またそこで示したデータから、さによっては、以下述べるような理由から、複数年で集計しらに以下の変数を定義している。そこではとくに説明がな

た値や多少過去の年次に遡るデータも使用していく。

い限り、各データの前に P をつけることで、そのデータの道路投資のデータについては、単年度の特殊事情によ

各県住民１人当たり（ per capita）の値を示すことにするる変動を考慮して、1993〜95 年度の 3 年間について合計（たとえば各地域の道路投資総額を ROAD とすれば、住した値を用いる (12)。その意味では、意思決定の時点として

民１人当たり道路投資額は PROAD となる）。

1993〜95 年度を想定していることになるが、分析に考慮した政治要因等については、この期間の意思決定に影響すると予想される時点を恣意的に選択してデータを採用している。たとえば、政治家の影響力をみるための選挙データ-6-

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PROADN=ROADN/N、PROADL=ROADL/N、PY=Y/NPGRANT=GRANT/N、

PJTAX=JTAX/N、PCAR=CAR/N

RPDA=PDA/AREA、RMOUNT=MOUNT/AREA、

PLABOR=LABOR/N

れている実態を、この変数が拾ってきた可能性もある(15)。

4.2 推定結果 1：国が投資主体のケース
最初に、国の道路投資、すなわち（ 6）式に関する推定第 3 に、財政調整効果をみるための地域所得水準（１人

結果を示そう。表２では、ニーズ要因・コスト要因・政策

当たり、PY）は、マイナスの符合を示してはいるもののケ

要因・政治要因に関する変数を、変数相互間の相関係数をース 1 ・ 2 では有意に現れておらず、説明変数の数を減ら睨んで適宜選択しながら、６つのケースの推定結果を示ししたケース５において初めて有意に現れている。国の道路てある。（ 6）式に掲げながら推定作業の過程で有意に現投資が財政調整機能を内包している可能性は否定できないれなかった一部の変数については、最終的な回帰式に含めが、ケース 1 ・ 2 において有意に現れなかった理由は、上なかった。回帰式全体の説明力を決定係数で見ると、いず述した公的資本形成デフレーターが、都市から地方への再れも 0.3〜0.4 であり、クロスセクション分析である点を斟分配という形で所得水準に関連した再分配を同時に反映し酌すれば、非常に低いということではないが、高い数字でていたからではないだろうか。第 4 に、道路投資の雇用対もない。また政治要因の変数はほとんどが有意でないため、策としての機能をみるために考慮した有効求人倍率（JOB）

説明変数を減らしたケース５・６の推定結果の方がむしろは、有意ではなくパラメータの符合も安定していなかった。

決定係数やＦ値を改善させている。このように、多くの説第 5 に、政治家の影響をみるために考慮した 3 変数

明変数は必ずしも期待した効果を示してはいないが、以下（RLDP、ELE、MIN）は、いずれも予想した符合条件と(13)順に検討していこう。

は逆にマイナスであり、全般的には有意でなかったものの、一部で自民党得票率（ RLDP）の効果が有意に現れた (16)。

表２（クリック）

このことは、1990 年の衆議院総選挙において自民党候補の得票率が高かった県では、1993〜95 年の道路投資額（1 人

第 1 に、道路に対するニーズ要因として考慮した面積当たり）が少なかったことを意味している。

（AREA）と道路舗装率（PAVED）については、面積が安ところで、このことには分析を始めた後で気がついたの

定的に有意にプラスの効果を示している。つまり、面積のであるが、1990 年時点ではまだ自民党単独政権であったも大きな県ほど道路投資額（1 人当たり）も多いことになり、のが、1993 年 7 月の第 40 回衆議院総選挙によって非自民国の意思決定において各県の道路へのニーズが考慮されて連立政権（細川内閣）の誕生をみた。しかしながら、このいることを示唆している。道路舗装率の方も予想通りマイ新体制も長くは続かず、非自民連立の羽田政権を経て、1994(14)

ナスの符合を示しているが、有意には現れなかった。

年 6 月には自社さ連立政権（村山内閣）の形で自民党は政第 2 に、コスト要因として考慮した公的資本形成デフレ

権与党に復帰した。つまり、1993〜95 年という時期は、与ーター（DEF）は、予想とは逆のマイナスの値で有意に現党政治家と道路投資額の関係を分析するには不安定な時期れている。これは資本の価格が高い地域ほど、道路投資がであり、分析期間の選択という点で問題があったというこ

少ないことを意味している。しかしこれには次のような解とが言える。推定結果において自民党得票率のパラメータ

釈も可能かもしれない。公的資本形成デフレータ−は資本がマイナスであったのは、むしろこの時期に政権からはず

価格の代理変数というよりは、都市化の程度を示している

れた自民党に政治的影響力がなかったことを反映しているのではないか。つまり、一般的に地価の高い三大都市圏等のかもしれない。もしそうだとすれば非常に興味深い結果

では、公的資本形成デフレータ−も高いために、しばしばであるが、それには自民党が安定して政権についていた他指摘されるように公共投資が都市から地方へと傾斜配分さの時期と、その影響力について比較分析することが必要に-7-

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なってこよう。
第 6 に、もう１つ政治プロセスからの影響をみるために

表３（クリック）

考慮した 1 票の重み（VOTE）は、パラメータの符合こそ仮説通りのプラスであったが、全般的に有意ではなく、説回帰式の決定係数はいずれも 0.8 前後と高い。とくに道明変数を減らしたケース６においてのみ有意に現れていた。

路譲与税（１人当たり、 PJTAX）と国庫負担額（１人当たケース 5 と６は、地域所得水準（1 人当たり、PY）と 1 票

り、 PGRANT）の有意性が高く、この２つの変数で回帰の重み（ VOTE）を代替する形で考慮しているが、それぞ式全体を説明しているといえる。しかも道路譲与税の投資れが有意に現れている。やはり両者の表面的な相関関係の刺激効果はかなり大きなものであることが窺われる。パラせいであろうか。したがって、道路投資（ 1 人当たり）の

メータは道路譲与税が 1 増えたときに、県の道路投資額が多寡が再分配要因に拠るものか、それとも 1 票の重みを通20 前後増えることを示している(20)。しかしまた、ケース３

じた政治プロセスからの影響に拠るものかを識別すること〜５のように PJTAX をはずして推定した場合には、道路にはやはり限界がある。

舗装率（ PAVED）、建設業従業者比率（ PLABOR）、建第 7 に、政治要因ということで今回新たに考慮した建設

設業事業所比率（RCONST）、自動車保有台数（１人当た業従業者比率（PLABOR）は有意な効果を示さなかった(17)。

り、PCAR）がそれぞれ仮説通りに有意に現れている。と第 8 に、中央官僚の地方（県）への天下り出向が、中央とりわけ建設業の影響を見ようとした 2 つの変数については、地方のパイプ役となって、道路投資の配分において優位にそれが因果関係を示唆するものかどうか、さらに検討の価作用している可能性をみようとしたが、全省からの出向者

値がありそうである。

数（BUREAUTO）、建設省からの出向者数（BUREAUCO）

また、国の道路投資に関する推定では有意に現れていた

いずれのパラメータも、予想とは逆にマイナスであり、ケ

公的資本形成デフレーター（ DEF）と一部で有意に現れてース 4 においては BUREAUTO が 10％水準で有意に現れていた地域所得水準（１人当たり、PY）の両変数が、ここでいる。つまり、天下り出向者の多い県ほど道路投資額（ 1は有意な効果を示していない。このことは、国と県では道人当たり）が少ないことになるが、これに解釈を加えるこ

路投資配分の決定要因が異なっていることを窺わせる。い(18)

とも容易ではない。

ずれにしても、ここでは同時推定による説明力を高めると最後に、北海道と沖縄を１とするダミー変数（ HODMY）

いう観点から、表 3 の中で最も決定係数の高かったケースについては、プラスの符合を示してはいるものの有意には2 を採用することにする。

得られなかった。国の直轄の道路投資においては、明確な上述したケース 2 の回帰式を（10）式に用いて、（11）差がつくほどに両地域に対する優遇措置は実施されていな式と同時推定した結果が表４である。推定方法には 2 段階

いといえる(19)。

最小２乗法を用いている。表４の上段が（ 10）式、下段が4.3 推定結果 2：県が投資主体のケース（11）式の推定結果である。ここでは表３の結果と比べる

次に、県の道路投資を対象とした推定結果をみていこう。

と、道路舗装率（ PAVED）がケース 3〜６において 10％（10）、（11）式を同時推定する前に、まず需要関数（10）水準であるが有意に現れている。決定係数は表 3 と同様に式を単独で推定してみよう。それによって、（ 11）式と同

ほぼ 0.8 である。それ以外の結果も表３とほぼ同様に得ら時推定する際にどの説明変数を残すべきか、あらかじめ当れているので、その解釈については省略し、国庫負担額をたりをつけておくことにする。表３がその推定結果である。

被説明変数とする（ 11）式の推定結果の方をみていくこと

先に実証モデルを説明した際には、（ 10）式の中に政治要にしよう。

因を直接考慮しなかったが、ケース 1 ・ 3 ・ 5 では建設業
従業者比率（PLABOR）と建設業事業所比率（ RCONST）

表４（クリック）の県の道路投資への直接の影響をみている。

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まず内生変数の１つである県の道路投資額（ PROADL）

く、実証モデル自体やデータの定義の仕方（たとえば政治の効果であるが、6 ケース中 4 ケースにおいて有意にプラ家の影響力をどうやって表現するか）等の点で、さらに工スとなっており、県の道路投資額と国庫負担額との同時決夫する必要がありそうである。

定モデルに一応の支持が得られたといえよう。ただし、説国の道路投資に比べると、県の道路投資については、回

明変数の選択によっては有意でなくなる場合もあり、モデ帰式の説明力も高く実証モデルとしては成功していると言ルの構造が十分に安定しているとは言い難い。

える。各県の道路投資額（１人当たり）は、国庫負担額（１

他の説明変数の中では、もっとも安定して有意に現れて人当たり）、道路譲与税（１人当たり）、道路舗装率でもいるのは地域所得水準（１人当たり、PY）と北海道・沖縄ってほぼ 8 割を説明することができる。各県への国庫負担

ダミー（HODMY）である。国庫負担の配分において財政額（１人当たり）を被説明変数とした推定では、道路投資調整が行われ、北海道と沖縄への配慮もその中で行われて需要と財政調整機能の両側面が考慮されていること、そしいることが分かる。ちなみに平成 9 年度の国の一般会計予て道路投資と国庫負担の同時決定の枠組みについても、大算において、公共事業関係費は 9 兆 7447 億円、うち 2 兆 7064

方支持されたといえる。

億円が道路整備事業費であったが、そのうち北海道開発庁

以下、国と県の道路投資の推定結果を比較しながら、そには 3458 億円、沖縄開発庁には 1086 億円が別個に割り当

こで考慮してきた各要因ごとにまとめていこう。まず、道てられている(21)。北海道・沖縄ダミーのパラメータは、両路へのニーズ要因・需要要因であるが、国については面積、県への国庫負担（県民 1 人当たり）が 2.5〜３万円程度他県については道路舗装率が有意に現れた。第 2 に、地域間の県よりも多くなっていることを示している。

再分配（財政調整機能）については、国レベルでは公的資

それ以外の変数では、一部で有意なものがみられるだけで本形成デフレーターの変数がマイナスで有意であったことある。有効求人倍率（JOB）が２つのケースで 10％水準でから推察して、都市から地方への再分配が、県レベルでは有意にでているが、パラメータはプラスであり予想した仮国庫補助を通じた所得の高い県から低い県への再分配が、説とは逆である。また自民党得票率（ RLDP）も３つのケ

それぞれ機能していることが示唆された。それと付随して、ースで 10％水準で有意にでているが、これも表２の結果と優遇措置がとられている北海道と沖縄については、直轄事同様に予想した仮説とは逆のマイナスである。またケース

業よりも県の事業への国庫補助の形でそれが行われている

１では、面積（ AREA）が予想した符合とは逆のマイナスことが検出された。

で有意に出ているが、この変数は北海道・沖縄ダミー

第 3 に、政治要因については、全般に事前に予想した仮（HODMY）との相関が高いため（相関係数は 0.9）、そ説と整合的な結果は得られなかった。一部で有意なパラメれに起因してマイナスになっていると考えられる。よって、ータもあったが、仮説とはむしろ逆の場合もあり、それがケース２以降では面積を説明変数からはずしている。

因果関係を示唆するものか表面的な相関を拾ってきたもの
かを解釈するには、さらに検討が必要である。たとえば、

5. まとめ自民党得票率が仮説とは逆に国と県いずれの分析において本稿では、各地域の道路投資がどのような要因によっても一部マイナスで有意に現れたが、これは自民党（の政治決定されているかを、国と県それぞれのレベルにおいて実家）が選挙で得票率の低かった地域へ、将来の選挙を睨ん

証分析を行ってきた。

で事業を拡大させた結果であると、逆の解釈をすることも国の道路投資については、回帰式全体の説明力という点可能である。つまり、事後的にはいずれの解釈も可能なのではやや物足りないものであったが、国（建設省）が各県

であり、その意味では変数の定義の仕方、あるいはこの種への道路投資配分を決定する上で、各地域のニーズ（面積）の分析の限界を露呈しているともいえる。

を睨みながら、都市から地方へと再分配している可能性が中央官僚の天下り出向についても道路投資との間に何ら示唆された。他に考慮した説明変数は有意でないものが多かの相関を見出すことはできなかった。政治家にしても官-9-

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僚にしても、その影響が個人の力量に基づくものであると

道路投資においても「道路」と「街路」が区別されている

すれば、それを集計されたデータからいかに表現していくという問題がある。本稿で扱ってきたのは前者の道路だけか、今後改良の余地が残されている。

である。自治体の予算では、道路は土木費、街路は都市計

もう１つ、政治プロセスからの影響力を測る変数として画費の中に計上されており、予算概念上明確に区別されて１票の重みの効果を推定したが、これは地域所得（１人当いる。しかし道路という財としてみれば、両者を区別するたり）の代わりに説明変数に含めた時に有意にプラスに現

意味はさほどないのではないか。道路と街路の投資配分のれる傾向が認められる。つまり、両者の表面的な相関関係

構造が同一か異質かという点も今後の検討課題である。

を超えて、両変数の効果を識別するところまでは至らなか

またすでに言及したように、1993 年前後は政権が不安定った。

な時期であったため、与党政治家の影響力をみる上では必第 4 に、道路投資の雇用対策としての効果をみるためのずしも適切な時期ではなかったかもしれない。今後、自民

有効求人倍率についても、何らかの相関関係を見出すこと

党政権が安定していた過去の時点の分析を追加することで、はできなかった。これには、地域の雇用状態をどのように両者の分析結果を比較することが可能になれば、自民党議

表現すべきかという問題に加えて、以下の２つの問題点を

員の政権政党としての影響力のみならず、逆に政権を降り指摘できる。

ることによる影響力喪失効果というものも検討できるよう

１つは、県レベルでの分析の限界である。同じ県内であになるのではないか。

っても、雇用状態のよい所もあれば悪い所もあろう。ある

いずれにせよ本稿では、公共投資のうち道路投資に関し

いは公共事業に依存した経済構造の所もそうでない所もあて国の直轄事業と地方の事業とを区別して分析することで、ろう。そうしたときに、かりに公共事業がある特定地域の

いくつかの興味深いファクト・ファイディングを提示でき

雇用対策に使われたとしても、県単位による分析で両者のたのではないだろうか。変数の定義の仕方や推定式の頑健関係を検出することはできないかもしれない。

性という点では課題は残るものの、そうした問題には当面もう１つ、年次データによる分析の限界もある。景気対試行錯誤を積み重ねていくしかない。

策はより短期的に執行されるため、年次データよりは四半
期や月次データで工夫してみる余地があるかもしれない。
ただしその場合には、年次データとの組み合わせであるク
ロスセクション分析との整合性も問題になるため、時系列[注]*

分析を合わせて行うことが必要になろう。

本稿は関西学院大学共同研究補助金（1997 ・ 98 年度一

第 5 に、建設業の事業所数・従業者数の割合が、県の道

般研究Ｂ）から研究助成を受けている。また関西学院大学路投資あるいは注 13 でふれた「公共事業着工額」を対象

総合政策学部と三和総合研究所の共同研究の一貫として行とした推定においてプラスの相関を示していた。公共事業

われた研究成果の一部である。

と建設業の関係についてはしばしば指摘されているが、統(1) 政治的影響力を表す代理変数として「一票の重み（格計的な関係として認められたのは本稿が初めてではないか。

差）」という変数がしばしば用いられるが、この変数自体

ただし、因果関係については、建設業者が政治プロセスをが政治プロセスにおける影響力のいったい何を表している

介して道路投資を増やしているのか、逆に公共事業への依のかについては、必ずしも明確にされているわけではない。

存度の高い経済構造をもつ地域では結果的に建設業者が多(2) 長峯（ 1998）では、５本の式からなる構造モデルをもくなってしまうのか、あるいはその両方向の因果関係が存とに議論を展開しているが、最終的に推定可能な形として在しているのか、今後の検討課題としたい。

５本を２本の式に集約している。ここではその２本の式の最後に残された問題として、公共投資のデータが多様でみを示して説明を行っている。

つかみにくいということは本稿の始めでも問題としたが、(3) ここでは道路投資額に、（ 1）自治省「行政投資（うち-10-ppsaj/2000-01-017

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道路）」と（ 2）県歳出決算の中の「道路橋梁費」を用い(8) これら 4 変数（RLDP、ELE、MIN、VOTE）は、前回て、それぞれの推定結果を比較した。

の長峯（1998）の分析でも考慮したものである。今回の分(4) さらに言えば、農林道も区別されている。これは官僚

析では、さらに以下説明する 3 変数（RCONST、PLABOR、の縦割り構造の結果である。また県の目的別歳出の中では、

BUREAU）を考慮する。

道路は「道路橋梁費」、街路は「都市計画費」に分類され(9) 建設業従業者比率（ PLABOR）は、地域人口（ N）にている。

対する建設業従業者数（ LABOR）の比率として定義して(5) 楊（1997）がすでに「行政投資」のデータを用いて、いる。本来ならば分母には人口よりも全従業者数の方が望国の直轄事業の投資額と、地方への国庫負担による投資額

ましいと思われるが、そうして定義した変数は他の変数ととを区別して、各々の配分構造を検討している。そこでは一部で高い相関をもっていることが分かったため、より相いずれの投資も地域間の財政調整機能（再分配機能）をは

関の少ない地域人口に対する比率（ PLABOR）をここではたしていると指摘されている。われわれの分析は、道路投採用した。

資に対象を絞っている点と、他の説明要因（政策要因や政(10) 長峯（1998）では、国の直轄事業と地方の事業とは区治要因等）も考慮したモデル設定を行っている点で楊の分別せずに、各地域の道路投資全体における国庫補助金の配析とは異なる。

分において政治的影響力が作用している可能性を検証した。

(6) 昨今の官官接待やそのための資金源としての食糧費の本稿では、国と県の道路投資を区別することで、政治要因存在が問題視されてきたが、それは中央−地方の官僚間での諸変数がより直接的な関係を示すことを期待している。

公共投資の誘致活動が行われていることを示唆している。

(11) 道路譲与税は地方譲与税を構成する５種類の税の１つ

しかしながら、官官接待の大きさを示すデータを得ることであり、揮発油税からの税収を県 43％と市町村 57％に分は困難であるため、次善の策として、天下り出向のデータ

け、各県・各市町村に配分するものである。各県への配分を考慮してみることにした。ただし、公共投資配分との関額は、国道および県道の延長・面積を基準にした算定に財係について確たる仮説があるわけではない。

政調整的機能が加味されて決まるという。使途は道路の費(7) 長峯（ 1998）では、県が投資主体になるという意味で用に限られているため、実質上「特定補助金」になってい

地域的な「需要要因」と呼んでいたが、ここでは国が地域る可能性がある。

の事情を配慮して、あるいは政策的に投資額を決めるとい(12) 長峯（ 1998）では、 1993 年度の単年度の道路投資額う意味から「ニーズ要因」と呼んでいる。また『図説日本を対象に分析を行った。この点も今回の分析で変更を加えの財政（平成 10 年度版）』の「平成 10 年度公共事業予算た点である。

の概要」における道路の項目を読むと、物流効率化、市街(13) 自治省「行政投資実績」を用いた（ 6）式の推定と比地活性化、渋滞対策、防災対策といった重点目標が掲げて較する形で、（ 6）式の被説明変数に建設省「公共事業着ある。これらの政策目標を表現する指標、たとえば渋滞に

工額（うち道路）」（「建設統計月報」）のデータを用い関するデータを、可能ならば説明変数に考慮してみることて同様の回帰推定を行ってみた。推定結果の一例を、以下も１つのアイディアである。

に紹介しておこう。

PROAD = 429.7 + 0.449 AREA – 0.129 PAVED – 3.627 DEF – 0.046 PY + 1.309 JOB（1.42）（0.78）（-2.13）**（-1.33）（-1.87）*（0.67）– 0.075 RLDP – 0.118 MIN + 249.2 PLABOR – 0.245 BUREAUCO（-0.84）
2

Adj.R = 0.5160（-0.46）（2.53）***（-1.20）F-value = 6.450-11-ppsaj/2000-01-017

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ここでは、道路舗装率（ PAVED）、地域所得水準（ PY）

拡大されている可能性を考えて、1991〜1994 年に国体（秋が有意であり、そしてとくに建設業従業者比率（PLABOR）

および冬の大会）を開催した県を１とするダミー変数を考がプラスで有意に現れている。公共事業着工額というデー慮して、（ 6）式を推定してみた。しかし、パラメータのタは、国、自治体から公団等までを含めた直営で発注され符合はプラスを示してはいたものの有意ではなかった。

た建築工事で、前年度の施工額 2000 万円以上の建設業者(20) 地方財政の実証研究では、地域所得（あるいは地方税を対象にした調査に基づいている。つまり、このデータは収）と地方交付税（いわゆる一般補助金）の地方歳出への公共投資の総額をカバーしていない欠点をもつが、規模の刺激効果が同一かそれとも異なるかいうことが、いわゆる大きな道路投資、あるいは大企業を通じた道路投資においフライペーパー効果の問題として議論されてきた。ここでては、建設業従業者の比率の高い県ほど道路投資額（１人の推定結果は、「道路譲与税のフライペーパー効果」とい当たり）も多いという両者の相関関係を示唆している。

った問題提起の可能性を窺わせる。すなわち、道路譲与税(14) 建設省「公共工事着工額（うち道路）」を対象としたは地方譲与税の一部として地方歳入の一般財源に組み入れ

推定では、ここでの推定結果とは逆に、面積（ AREA）がられるが、その道路投資への歳出拡大効果は他の一般財源

有意ではなく、道路舗装率（ PAVED）の方がマイナスでのそれを上回っていることが予想される。フライペーパー

有意に現れている。注 13 を参照されたい。

効果については、たとえば長峯（ 1998）『公共選択と地方(15) 公的資本形成デフレータ−の代わりに都市化の程度を分権』勁草書房、第 7 章を参照されたい。

示す変数として、人口集中地区の面積比率（ RPDA）を考(21) 参考文献に挙げた片山編著（1999）を参照されたい。

慮して推定してみたが、有意には現れなかった。
(16) ELE と MIN は相関が高いのでそれぞれ別個に、また（参考文献）

PY と ELE、PY と VOTE も表面的な相関関係が高いので、片山 泰輔（編著）（ 1999）『図解国家予算のしくみ』

それぞれ重ならないように説明変数に含めている。

東洋経済新報社.

(17)「公共工事着工額」を対象にした推定では、建設業従

長峯 純一（1998）「公共投資の政治−経済分析〜道路業者比率（PLABOR）の効果が有意にプラスに現れた。注

投資の地域間配分の実証分析〜」

13 を参照されたい。

Papers Series No.7, School of Policy Studies ;(18) ここでは天下り出向者数の絶対数をデータにとっていKwansei Gakuin University.

るが、この変数の定義の仕方に問題があるかもしれない。

Working

楊 光洙（1997）『公共投資の地域間最適配分』晃洋書

印象として各県の人口規模とは関係なく出向者数が配分さ房。

れているように感じられたので絶対数をとったが、人口のNagamine, Junichi,（1988）, “A Note on a Politico-

多い県ほどより多くの出向者を受け入れているとすれば、

Economic Model of the Allocation of Grants,”

この変数は相対的に所得水準の高い人口の多い県の代理変

Otemon Economic Studies No.21, Department数になっている可能性もある。

of Economics ; Otemon Gakuin University,(19) また国体の開催に際しては、地方交付税と文部省からpp.17-26.

の補助金による財政補助がなされている。道路投資への明示的な補助金はないが、政治プロセスを通じて道路投資がAbstract

In this paper, we follow the same politico-economic model presented in Nagamine(1998) which analyzes regional
allocation of public investment, and extend the previous empirical analysis with respect to road investment at the-12-

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prefecture level, considering some new viewpoints.

Our model is the positive and empirical one which could containseveral policy purposes of public investment, namely allocation policy, distribution policy and macro policy, and also
consider influences from the political process.

The first viewpoint is to distinguish a national road investment from a local

one and to suppose the different allocation mechanism between them.

The second is to consider the possible correlation

between road investment and local construction companies as a political factor.

The third is also to consider how national

bureaucrats sent to a local government could help to pull road development projects or grants to a local area where they aresent.
The empirical results show subtle different factors deciding national road investments and local road investments.

About

national investments, the central bureau considers the needs for roads from each prefecture, and at the same time invests
relatively more for the country area compared with the urban area.
of a road investment and a grant for it was supported.

About local investments, the simultaneous framework

It shows that a per capita national grant reflects both a demand forroad from each area and a interregional distributive consideration.

About the influences from politicians, central

bureaucrats and construction companies, it shows some interesting and significant results, but requires more analyses to
get a confident conclusion.

Key words: public investment, road investment,inter-regional allocation, public choice-13-

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