査読付き論文

市区町村の PFI 事業実施を決定する要因に関する研究*
原 田

峻 平

（岐阜大学教育学部助教）
梗

概本研究は，2013 年に抜本改革のためのアクションプランが発表されるなど今後の活用促進が期待されているわが国の PFI（Private Finance Initiative）事業について，各市区町村での実施に影響を与える要因が何か定量的に明らかにしたものである。
本研究の実証分析は，全市区町村を対象に，抜本改革が行われた 2013 年度から 2015 年度に PFI 事業を実施したかどうかを示す二項変数を被説明変数とするプロビットモデルを用いて行った。プロビットモデ
ルの推定の結果，人口が多く，財政力指数が高く財政に余裕がある市区町村や過去の PFI 事業実施経験を有する市区町村で PFI 事業を多く実施していることが分かった。また，高齢化率が高い自治体でも PFI 事業が多く実施されており，今後の財政の悪化の懸念から PFI 事業の活用の誘因が強く働いた可能性がある。
一方，人口 1 人あたり職員数が少ない自治体や人口 1 人あたり市区町村内総生産が小さい自治体でも多くの事業が実施されており，少ない職員数で多くの公共サービスを維持するために PFI 事業を積極的に活用するようになった可能性や，市区町村内の経済状況から公共事業による景気対策の必要性が高かったた
めに PFI 事業を活用した可能性があることを明らかにした。
プロビットモデルを用いた回帰分析で得られた結果から，次に各市区町村の PFI 事業実施の予測確率を計算した。その結果，ここでも人口が多い市区町村で高い予測確率となっているものの，人口 10 万人未
満の市区町村でも高い予測確率となっている場合もあり，必ずしも人口だけでポテンシャルを測ることができないということも示唆された。
最後に，予測確率は低いものの PFI 事業を積極的に活用してきた佐賀県みやき町と山形県東根市にヒアリング調査を行い，定量化されていない要因の影響について検証を行った。その結果，首長の強いリーダ
ーシップが重要であることや，導入初期に必要な費用や労力に対するサポートが効果的である可能性などが示唆された。
2020 年2 月7 日受付 2020 年7 月10 日掲載決定
 佐賀県みやき町，山形県東根市のご担当者の皆様には，ご多忙な中で時間を割いてヒアリング調査にご協力いただいた。また，本稿は第33 回応用地域学会研究発表大会（佐賀大学）での報告論文を大幅に加筆・修正したものである。討論者の林正義先生（東京大学）から有益なコメントをいただいた。改訂に際して，匿名の 2 名のレフェリーからも貴重なコメントをいただいた。ここに記して感謝いたします。なお，本稿は，岐阜大学COC「地域志向学プロジェクト」およびJSPS 科研費19K13680 の助成を受けた研究成果の一部である。
 2007 年一橋大学商学部卒業，2010 年名古屋市立大学大学院経済学研究科博士前期課程修了，2014 年一橋大学大学院商学研究科博士後期課程修了。博士（商学）。2014 年九州産業大学商学部講師を経て，2016 年より現職。2017 年度日本交通学会学会賞（著書の部）受賞。所属学会は日本交通学会，公益事業学会，応用地域学会，日本計画行政学会。主な著書は『競争促進のためのインセンティブ設計 ヤードスティック規制と入札制
度の理論と実証』（勁草書房，2016 年），“A theoretical study on yardstick competition and franchise bidding based on a dynamic model”（共著，Transport Policy,
Vol.62, pp.58-62, 2018）など。

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1．はじめにPFI（Private Finance Initiative）事業は，1990 年代初頭にイギリスで導入された公共事業の新たな手法で，公共施設等の整備と運営に民間の資金やノウハウを活用して効率化を図るものである。国・地方を問わず財政難に直面しているわが国においても，1999 年の民間資金等の活用による公共施設等の整備等の促進に関する法律（PFI 法）施行により導入された。その後，2018 年度末までに 740 件の事業で実施方針が公表されており，事業費は累計で約 6 兆 2 千億円となっている（内閣府民間資金等活用事業推進室，2019）。
PFI 事業の活用促進を図るため，政府は 2013 年に「PPP/PFI の抜本改革に向けたアクションプラン」を発表した1）。このアクションプランの中で，日本の PFI 事業の現状について，サービス購入型と呼ばれる「延べ払い」方式を活用した事業が多いことなどから「本来の目的が必ずしも十分に達成されているとは言い難い状況にある」との認識を示し，「財政状況が厳しさを増す中，かつて経済成長を支えたインフラの老朽化対策や大規模災害に備える防災・減災対策が課題となっており，真に必要な社会資本の整備・維持
更新と財政健全化を両立させるために，民間の資金・ノウハウを最大限活用することは急務である」とした。そこで，PFI 事業について「抜本的な改革を行う」こととし，各種施策によって 2013 年度から 2022
年度までの 10 年間でその事業規模を 12 兆円に拡大させるという目標を掲げた。
その後，2016 年に出された「PPP/PFI 推進アクションプラン」では，2013 年度から 2022 年度までの事
業目標が事業費累計 21 兆円へと上方修正された。このアクションプランでは，「PPP/PFI を推進すること」
により「新たなビジネス機会を拡大し，地域経済好循環を実現する」ことが期待されているとしている。
そして，目標達成のための具体的施策として，実効性のある PPP/PFI 導入検討・優先的検討の推進や地域
プラットフォームを通じた案件形成の推進などを掲げている。これらの施策は，地方での PFI 事業活用促
進を念頭に置いたものであるといえる。2019 年 6 月に発表された最新のアクションプランである「PPP/PFI
推進アクションプラン（令和元年改訂版）」においても数値目標は維持されるなど，PFI 事業の活用を促進するという政府の姿勢は現在まで変わらず続いている。
こうした政府による施策の一方で，地方自治体の PFI 事業活用については必ずしも意図した通りに進んでいないのが現状である2）。例えば，日本 PFI・PPP 協会発行の「PFI 年鑑 2017 年版」を用いて整理したと
ころ，PFI 実施経験のある市区町村数が 2016 年 3 月末までで 190 自治体となり，日本の市区町村数（2017年 4 月現在で 1741）の約 11%に過ぎない。藤波（2014）は，2011 年までの PFI 事業実施状況に関するデー
タから，既に市区町村間で 2 極化していることを指摘していた。この傾向は，2013 年の「PPP/PFI の抜本改革に向けたアクションプラン」以降も大きく変わっていないことが伺える。
こうした現状を踏まえ，本稿は，市区町村が PFI 事業を実施するかどうかを決定する要因を明らかにするものである。特に，2013 年に出されたアクションプランによって制度の抜本的な改革が行われたことを踏まえ，2013 年以降に PFI 事業を実施した市区町村と実施しなかった市区町村の差異をデータから明らかにした上で，さらなる活用促進に向けた課題整理を行うものである。本稿の構成は以下の通りである。2
節では，市区町村における PFI 事業実施の有無について要因分析を行った先行研究を概観する。3 節では，
実証分析としてプロビットモデルを用いた回帰分析を行い，PFI 事業の実施・未実施を決定する要因を明らかにする。その上で，各市区町村の PFI 実施の予測確率を導出し，予測と実績の乖離などを検証する。
1）

PPP とは，Public Private Partnership のことで，官民連携などと呼ばれる。一般に，PFI 事業はPPP の一種であるとされる。

2）

本研究では，地方自治体のうち市区町村を念頭に置いて議論を進める。

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そして，乖離が大きい市や町へのヒアリング調査の結果を提示し，定量的には測られない決定要因についても取り上げ，今後の活用促進策への示唆を得る。4 節はまとめである。

2．先行研究
海外では，地方政府が公共サービスを外部委託する要因についての理論的，実証的研究が行われている。
例えば，Petersen, Houlberg et al.（2015）は，地方政府のサービス委託を決定する要因として，都市の規模，
財政上の圧力，イデオロギーなどを挙げている。都市の規模に関しては，人口で測られることが多いとし，人口が多い大都市の方が民間事業者の競争も激しいことなどから外部委託が促進される可能性と，反対に小規模な都市の方が政府内で供給を維持する能力を持つことが困難である可能性や規模の利益を享受するために民間事業者への委託を促進する可能性を指摘している。また，財政上の圧力に関しても，貧しい都
市ほど民間に委託して効率化する誘因が強く働く可能性と，豊かな都市の方が外部委託を実行する能力が高いため委託が促進される可能性を指摘している。それぞれ，どちらの効果が大きくなるかはデータを用いた検証が必要である。
Janssen, Graaf, et al.（2016）は，道路コンセッションを事例として，地方で PPP が進まない理由となっている障壁を明らかにしている。地域特性，入札プロセス，PPP 事業の特性，公共部門の役割，民間部門の役割などについてインタビュー調査を実施し，PPP 促進を阻む障壁には以下のようなものがあることを指摘した。すなわち，従来と異なる契約となることによる公共側の業務変更，契約の複雑さやスキーム自体の複雑さ，地元企業の参画が困難になること，などである。また，Thierie and De Moor（2016）は小規模な
PPP 事業は初期の契約などに掛かる労力が大規模事業と比べて相対的に大きくなるため，複数事業のバン
ドリングなどによって解決することが望まれると述べている。
日本では，山内・石田 他（2009）による地方自治体（市レベル）の PPP 推進要因についての研究がある。PPP 推進を決定する要因として財政要因，地理的要因，近隣効果，政治要因を挙げ，委託比率を被説明変数とする回帰分析を実施している。その結果，人口は PPP 推進に負の影響を与えていること，財政状態の悪い自治体では PPP に消極的となっていること，近隣効果が正となっていることなどを示している。
なお，ここでの近隣とは，同一都道府県内の他都市と定義されている。財政状態と PFI 事業実施の関係については，谷口（2014）も公共事業における補助率の高さが負の影響を与えている可能性を指摘している。
地方での PFI 事業の実施状況についてまとめた論文には，藤波（2014）がある。藤波（2014）は，市区町村などが実施主体となっている事業について 2011 年までのデータを整理し，複数回実施している市区町
村と未実施の市区町村に 2 極化している実態を明らかにした。同様の指摘は稲沢（2014）でもなされ，こうした 2 極化が庁内でのノウハウの蓄積量の差となることを課題とした。この点に関して，先述した 190の PFI 事業実施経験を有する市区町村のうち，複数回実施している市区町村は 53（28％）であり，中には6 回以上実施している市区町村も 6 存在している3）。
こうした状況を踏まえ，地方自治体（人口 10 万人以上の都市）での PFI 事業の実施回数に影響を与える
要因を明らかにした研究として，金・前川（2016）が挙げられる。この研究では，人口 10 万人以上の 267
都市を対象に，1999 年から 2014 年までの PFI 事業の実施回数を被説明変数，都市の規模や財政状況，政3）

最多は横浜市の12 回である。

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治的要因を説明変数とする回帰分析を行っている。その結果，人口が多く財政力も強い大都市ほど PFI 事
業実施に積極的であるということを明らかにした。一方，原田（2017）では，都道府県レベルでの PFI 事
業実施要因は人口規模で説明可能だが，市区町村レベルでは人口が 10 万人未満のような小規模な自治体でも PFI 事業を複数回実施している事例がいくつか見られることを指摘している。
以上から，地方での PFI 事業実施を決定する要因には，人口など自治体の規模と，地方税収など財政力などが挙げられることが分かる。しかし，それぞれの要因が PFI 事業実施に正の効果を持つか負の効果を持つかは，理論的にも両面が想定され実証的にも結論が出ているわけではない。今後，市区町村での PFI
事業活用促進を図るための施策を検討するためには，各市区町村が PFI 事業実施を実施するかどうかを決定する要因を特定する必要がある。こうした点を踏まえ，次節で市区町村の PFI 事業実施要因に関する実証分析を行う。

3．実証分析
3-1. 分析手法
本研究では，各市区町村が PFI 事業を実施したかどうかを被説明変数とするプロビット（Probit）モデル
での分析を行う。以下では，黒住（2016）に従ってプロビットモデルについて解説する4）。
観測されない変数（潜在変数）𝑌𝑌� ∗が以下のような多重回帰モデルで表現できるとする。
𝑌𝑌� ∗ � 𝛽𝛽� � 𝛽𝛽� 𝑋𝑋� � � � 𝛽𝛽� 𝑋𝑋� � 𝑈𝑈�

ここで，実際の観測値𝑌𝑌� の値は，潜在変数の値から次のように決まるとする。
1: 𝑌𝑌� ∗ � 0 の場合
𝑌𝑌� � �0: 𝑌𝑌� ∗ ≦ 0 の場合

ここで，𝑈𝑈� ~𝑖𝑖. 𝑖𝑖. 𝑑𝑑. 𝑁𝑁�0,1�であると想定すると，𝑈𝑈� が左右対称な分布を持つ確率変数となることから，

説明変数𝑋𝑋� � �𝑋𝑋�� , ・・・, 𝑋𝑋�� �の下で𝑌𝑌� � 1となる条件付確率は以下の（1）式のように表すことができる。

𝑃𝑃�𝑌𝑌� � 1|𝑋𝑋� � � 𝑃𝑃�𝑌𝑌� ∗ � 0|𝑋𝑋� � � 𝑃𝑃�𝑈𝑈� � 𝛽𝛽� � 𝛽𝛽� 𝑋𝑋�� � � � 𝛽𝛽� 𝑋𝑋�� � � 𝛷𝛷�𝛽𝛽� � 𝛽𝛽� 𝑋𝑋�� � � � 𝛽𝛽� 𝑋𝑋�� � （1）
この（1）式が，プロビットモデルと呼ばれている。ここで，𝑋𝑋�� は市区町村𝑖𝑖の𝑘𝑘番目の説明変数における観測値を表している。なお，右辺の最終項にある𝛷𝛷�𝛽𝛽� � 𝛽𝛽� 𝑋𝑋� � � � 𝛽𝛽� 𝑋𝑋� �は標準正規分布の累積分布関数を示している。

次に，プロビットモデルを用いた回帰分析の結果から，各市区町村の PFI 事業実施に関する予測値を計�� と算することも可能となる。予測値は，以下のように計算される。まず，回帰式で求められた各係数を𝛽𝛽�� � 𝛽𝛽�� 𝑋𝑋�� � � � 𝛽𝛽
�� 𝑋𝑋�� となる。この𝑌𝑌�� を（1）式表すと，ある市区町村𝑖𝑖の潜在変数の理論値は，𝑌𝑌�� � 𝛽𝛽の右辺に代入すると，𝑃𝑃�𝑌𝑌� � 1|𝑋𝑋� � � 𝛷𝛷�𝑌𝑌�� �となる。ここから𝛷𝛷�𝑌𝑌�� �は，各市区町村の PFI 事業実施の予測確率と捉えることができ，以下では予測値と呼ぶこととする。

この予測値は，各市区町村の潜在的な実施可能性（ポテンシャル）と解釈することもできる。この指標を活用することで，大きなポテンシャルがあるものの実施に至っていない市区町村が特定でき，集中的にノウハウの伝授などを図ることで活用を促すことが可能となる。一方，ポテンシャルは大きくないものの

4）

詳細は，黒住（2016，208～217 頁）を参照のこと。

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市区町村の PFI 事業実施を決定する要因に関する研究実施を進めている市区町村については，何らかの定量化できない要因が機能している可能性もあり，ヒアリングなどを通じてそれを明らかにすることで今後の活用促進に資する情報が得られる可能性が高い。本
研究でも，3-4 において予測値（ポテンシャル）を算出し，実績とポテンシャルの乖離が大きい複数の市
区町村を対象としてヒアリングを行うこととする。

3-2. 変数選択
2 節で概観した先行研究を基に，本研究の分析で使用する変数の選択を行う。
分析対象は，2013 年に存在する全ての市区町村（東京 23 区を含む）から人口が 0 人となっている 4 町
を除いたもので，サンプルの大きさは 1737 である5）。被説明変数は，2013 年度から 2015 年度に PFI 事業を実施していれば 1，実施していなければ 0 の二項変数とする。前述の通り，2013 年に「PPP/PFI の抜本改革に向けたアクションプラン」が発表され，政府は PFI 事業の積極的な活用に乗り出した。本稿では，
この推進施策の公表以降に PFI 事業を実施した市区町村と実施しなかった市区町村の差異を分析するが，通常のPFI事業実施には長い場合には2 年程度の検討期間が必要になることも考慮に入れて2013 年度から
2015 年度までに実施された事業について扱うこととした。
説明変数については，先行研究を踏まえ，市区町村の人口構成や地理的要因を示す変数として人口，高齢化率，面積を採用した。次に，行政の状況を示す変数として，人口 1 人あたりの行政財産延面積と人口1 人あたりの職員数を採用し，市区町村内の経済状況を示す変数として人口 1 人あたりの市区町村内総生産を採用した。財政状態を示す変数としては，歳出に占める普通建設事業費（単独事業費）の割合，財政力指数を採用した。さらに，複数回実施している市区町村と未実施の市区町村に 2 極化しているとの藤波（2014）の指摘を踏まえ，PFI 事業実施経験を示す変数（2012 年度以前に PFI 事業を実施した経験のある市区町村を 1，実施経験のない市区町村を 0 とするダミー変数）を採用した。また，山内・石田 他（2009）
でも指摘されているように，近隣の市区町村の行動が影響を与えている可能性が考えられる（近隣効果）
ため，近隣効果を示す変数を導入した。近隣効果を示す変数は，同一都道府県内での当該市区町村を除く市区町村での PFI 事業実施件数とするが，都道府県あたりの市区町村数の違いの影響をコントロールするために都道府県内の当該市区町村を除く市区町村数で除した値を用いることとした。なお，近隣効果は，
分析対象期間を基準に過去 3 年間（2010 年度から 2012 年度）と，分析対象期間と同時期（2013 年度から
2015 年度）の 2 つの変数を採用している。
それぞれの変数のデータの出所と算出方法をまとめたものが，表 1 である6）7）。

5）

サンプルから除いた4 町は，いずれも福島県の富岡町，大熊町，双葉町，浪江町である。
データは，PFI 事業の実施に関するデータ以外は全て 2013 年度の数値を用いている。これは，2013 年度のアクションプランを踏まえた各市区町村の意思決定を分析するためである。ただし，アクションプランを踏まえてすぐにPFI 方式での事業実施が意思決定できる事業ばかりではなく，最長で 2 年程度の検討期間が必要な事業もあると考えられたため，被説明変数については 2013 年度から 2015 年度の 3 年度分の各市区町村の PFI事業実施とした。
7）
なお，人口1 人あたりの行政財産延面積と歳出に占める普通建設事業費（単独事業費）の割合は高い相関が懸念されるが，相関係数を確認した
ところ0.20 であり，それほど高い相関があるとは言えずそのまま変数として採用した。
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表 1. データの出所
データの出所

計算ロジック

単位

年度

被説明変数

PFI事業実施

PFI年鑑2018年版

2013年度から2015年度に実施方針公表＝1-

2013～2015年度

説明 人口構成変数 地理的要因

人口

住民基本台帳に基づく人口，
人口動態及び世帯数-人

2013年度

高齢化率

住民基本台帳に基づく人口，
人口動態及び世帯数-%

2013年度

面積

全国都道府県市区町村別
面積調

-

㎡

2013年度

人口1人あたり行政財産

公共施設状況調経年比較表「公有財産」内の「行政財産」の「建物延面積」/人口㎡/人

2013年度

人口1人あたり職員数

地方公共団体定員管理関係（部門別職員数一覧）「一般行政」内の「一般管理」の人数/人口人

2013年度

人口1人あたり市区町村内総生産

県民経済計算各都道府県内総生産を人口で按分/人口百万円/人

2013年度普通建設事業費(単独事業費)率

市町村別決算状況調「性質別歳出内訳」から普通建設事業費の単独事業費/
歳出総額（「性質別歳出内訳」から各費用を合計）%

2013年度

財政力指数

地方公共団体の主要財政
指標一覧

-

-

2013年度

過去のPFI実施経験（PFI実施経験あり＝1）

PFI年鑑2018年版

1999年度から2012年度に実施方針公表＝1-

1999～2012年度

同一都道府県内1市区町村あたり
PFI実施件数（過去3年間（2010年度から
2012年度））PFI年鑑2018年版

同一都道府県内での過去3年間（2010年度から2012年度のPFI事業実施方針公表件数/都道府県内市区町村数（当該市区町村を除く）

件

2010～2012年度

同一都道府県内1市区町村あたり
PFI実施件数（同時期）

PFI年鑑2018年版

同一都道府県内での同時期（2013年度から2015年度）のPFI事業実施方針公表件数/都道府県内市区町村数（当該市区町村を除く）

件

2013～2015
年度

行政の
状況

経済状況
財政状況

その他

続いて，各変数について想定される符号条件を整理する。まず，人口は，これまでの先行研究での結果から，係数の符号は正となることが想定される。高齢化率については，高齢化が進むと社会保障関連の支出が増加することが見込まれるため，公共施設の整備に対する支出の制約となり，PFI 事業を積極的に導入する可能性がある。この点を考慮し，係数は正の符号となることを想定する。面積についても，大きい
市区町村の方が公共施設の集約化などの課題が生じ，PFI 事業の積極的な実施につながると考え，係数の符号は正を想定する。
人口 1 人あたり行政財産については，市区町村で実施される PFI 事業の多くが，庁舎など行政機関に関するものや公営住宅，小中学校の校舎や給食センターなど行政財産に分類されるものを対象としていることを踏まえ，人口に対する行政財産の延面積が大きい方が PFI 事業へ積極的に取り組むと想定されるため，係数の符号は正を想定する。人口 1 人あたり職員数に関しては，これが多いほど PFI 事業という新たなス
キームを始める余力があるため活用が促進されると考えると，符号は正となる。一方で，人口 1 人あたりの職員数が少ない方が，民間活用によって公共の職員以外の人材やノウハウを活用した効率化がより求められると考えると，符号は負となることが予想される。いずれの効果が大きいかは，実証的な課題であると言える。人口 1 人あたり市区町村内総生産は，PFI 事業が公共事業の効率化のために活用されるということを踏まえると，経済規模の大きくない市区町村において公共事業が積極的に実施され，それに伴ってPFI 事業の必要性も大きくなる可能性があると考え，係数の符号は負を想定する。
歳出に占める普通建設事業費の単独事業費の割合についても，これが大きい場合には公共施設整備に多くの資金が投入されていることを意味するため，それを引き下げるために PFI 事業を採用する誘因が働くと考え，係数の符号は正を想定する。財政力指数についても同様に，財政力が強い市区町村で積極的な PFI
事業実施が見られるということから，係数は正の符号を想定する。過去の PFI 事業実施経験があると次の事業にも市区町村内でのノウハウが活用可能となることから，正の符号が想定される。また，同一都道府
県内 1 市区町村あたり PFI 事業実施件数についても，近隣効果の存在により正の符号が想定される。
それぞれの変数についての記述統計量は，表 2 に示した通りである。

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市区町村の PFI 事業実施を決定する要因に関する研究

表 2. 記述統計量
変数

単位

平均

標準偏差

最大

最小

PFI事業実施=1(2013年から2015年)

-

0.04

0.19

1

0

人口

人

73,865 185,963 3,707,843

164

高齢化率

%

28.9

6.7

57.3

12.7

面積

㎡

214

248

2,178

3

人口1人あたり行政財産

㎡/人

7.44

7.46

74.06

1.34

人口1人あたり職員数

人

0.01

0.01

0.09

0.00

人口1人あたり市区町村内総生産

百万円/人

3.58

0.95

7.74

2.53

普通建設事業費(単独事業費)率

%

0.07

0.04

0.33

0.00

財政力指数

-

0.49

0.28

2.08

0.05

過去のPFI実施経験（PFI実施経験あり＝1）

-

0.09

0.28

1

0

同一都道府県内1市区町村あたり
PFI実施件数（過去3年間（2010年度から2012年度））

件

0.03

0.04

0.18

0.00

同一都道府県内1市区町村あたり
PFI実施件数
（同時期）

件

0.05

0.06

0.25

0.00

3-3. 推定結果
プロビットモデルの推定結果は，表 3 に示した通りである。モデル①は近隣効果を含まないモデル，モデル②は近隣効果のうち同一都道府県内での過去 3 年間の PFI 事業実施件数だけを考慮に入れたモデル，
モデル③は近隣効果を示す 2 変数をともに考慮に入れたモデルとなっている。
全てのモデルで，係数が統計的に有意となった変数は，人口，高齢化率，人口 1 人あたり職員数，人口1 人あたり市区町村内総生産，財政力指数，過去の PFI 事業実施経験である。また，各変数は，係数の符号も事前の想定どおりの結果が得られた。すなわち，人口が多い市区町村の中で，市区町村内の経済規模は大きくないような市区町村や，財政力が豊かな市区町村，過去に既に PFI 事業に取り組んだ経験のある市区町村が PFI 事業を積極的に活用していることが明らかとなった。
係数が統計的に有意とならなかったのは，面積，人口 1 人あたり行政財産，普通建設事業費（単独事業費）率，近隣効果を示す 2 変数である。これらの変数は，PFI 事業を実施するかどうかにはあまり影響を与えていないと考えられる。

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表 3. 推定結果
z値

係数
定数項

-2.4768 *** -3.7361

係数

z値-2.4642 *** -3.7195

係数

z値-2.4359 *** -3.6611

0.000001 ***3.86650.000001 ***3.88770.000001 ***3.9084

高齢化率

0.0423 **2.02560.0442 **2.07440.0446 **2.0929

面積0.0004 *1.65390.0004

1.51800.00041.4500

人口1人あたり行政財産-0.0007-0.0235-0.0005-0.0163-0.0012-0.0413

人口1人あたり職員数-129.6992 **-2.0135-135.8162 **-2.0594-136.3353 **-2.0576

人口1人あたり市区町村内総生産-0.2532690 *** -2.6082

人口-0.2640260 *** -2.6239-0.2708810 *** -2.6802

普通建設事業費(単独事業費)率-0.8195-0.4033-0.8052-0.3959-0.8147-0.4007

財政力指数

1.1816 ***3.25291.2233 ***3.2722

1.2450 ***3.3179

過去のPFI実施経験（PFI実施経験あり＝1）0.4166 **2.36040.4186 **2.3676

0.4158 **2.3494-0.8186-0.4812-0.3008-0.1507-0.6580-0.5059

同一都道府県内1市区町村あたりPFI実施件数（過去3年間（2010年度から2012年度））
同一都道府県内1市区町村あたりPFI実施件数（同
時期）
サンプル数

1737

1737

1737

決定係数

0.21570.21620.2167***：1%有意，**：5%有意，*：10%有意以上の結果を踏まえ，PFI 事業活用の現状に関する分析や活用促進のための施策検討を行う。まず，PFI
事業は人口の多い市区町村で活用されていることが明らかとなった。先述した，2015 年度末時点で PFI 事
業実施経験を有する 190 の市区町村の 2015 年時点の人口の平均は 29.7 万人となっており，全市区町村の人口の平均である 7.3 万人を大きく上回っている。また，人口 20 万人以上の市区町村数は 129 で全市区町村の 7％に過ぎないが，PFI 事業実施経験を有する 190 の市区町村のうち人口 20 万人以上の市区町村は 71もあり，37％にも達する。しかし，人口 20 万人以上の市区町村の中にも 58 の未実施市区町村が存在していることも分かる。2016 年に発表された「PPP/PFI 推進アクションプラン」では，全ての人口 20 万人以上の市区町村に対して優先的検討規程の策定を求めているが，人口の比較的大きな市区町村から活用促進を図るという政府の方針は，このデータ分析の結果と整合的であると言える8）。また，最新のアクションプ
ランでも掲げられているように，複数の市区町村が公共施設等の管理者となる広域化も有効な施策となる可能性がある。
また，人口 1 人あたりの職員数の係数は有意に負となっていることから，職員数を削減して効率化を図っている市区町村の方が PFI 事業を多く活用している現状が明らかとなった。また，財政力指数の係数が有意に正となっていることから，財政力の強い市区町村で積極的に活用されていることが明らかとなった。
この結果は，山内・石田 他（2009）や藤波（2014）の分析結果と整合的である。
一方で，人口 1 人あたり行政財産の係数が有意になっていないことから，多くの行政財産を抱えており
本来 PFI 事業活用の誘因が大きくありそうな市区町村ではあまり積極的に活用されていない現状も明らかとなった。同様に，歳出に占める普通建設事業費の比率が高い市区町村でも事前に予測したような積極的
優先的検討規程とは，多様な PPP/PFI 手法導入を優先的に検討するための指針（平成 27 年 12 月 15 日民間資金等活用事業推進会議決定）に基づくものであり，公共施設の整備等を行う際には優先的にPPP/PFI 手法の活用を検討することを定めた規程である。
8）－ 96 －

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市区町村の PFI 事業実施を決定する要因に関する研究な活用が確認できなかった。過去の PFI 事業実施経験の係数が有意に正となっていることからは，1 度 PFI事業を実施することが次の事業実施につながりやすいことを示している。今後は，域内に多くの行政財産を抱えている，歳出に占める普通建設事業費の比率が高い，財政力が乏しいといった潜在的に PFI 事業活
用を求めている市区町村にノウハウを伝授し，最初の PFI 事業実施に導くような手立てが必要とされていると言える。
最後に，近隣効果は有意な結果を得ることができなかった。近隣効果が有意な結果とならなかったこと
は，ある市区町村での実施が近隣の市区町村に波及する効果が乏しいことを意味している9）。山内・石田他（2009）は委託比率を被説明変数とする分析の中で近隣効果が有意に正となることを示しているが，通常の業務委託と異なり，PFI 事業は事業実施の経験に乏しい市区町村が多く，必ずしも近隣の市区町村を参照して実施水準を決定しているわけではないことが示唆される。藤波（2014）も指摘しているように，「一部の意欲的な自治体のみが導入したものの，その他多くの自治体には波及せず（44 頁）」というのが実態であると考えられる。こうした現状を踏まえ，政府はアクションプランの中で「地域プラットフォー
ムを通じた案件形成の推進」を掲げるに至ったと考えられる。地域プラットフォームとは，「地域における
PPP/PFI 事業の関係者間の連携強化，人材育成，官民対話等を行う産官学金で構成」される組織であり，
2015 年度に出された「経済財政運営と改革の基本方針 2015」の中でこの体制整備の計画的推進が明記されている。本稿は，2013 年度の施策を受けた実施状況に焦点を当てており，2015 年度以降のこうした地域での連携強化の取り組みの成果はまだ反映されていないと考えられる。

3-4. 予測値の導出
ここからは，3-1 で提示した手順に従って，予測値の導出を行う。なお，全市区町村の PFI 事業実施確率の予測値の平均は実際の PFI 事業実施自治体の割合である約 3.6％と等しくなる10）。表 4 は，計算された
予測値の上位 100 市区町村を示している。これを見ると，上位に来ているのは横浜市や札幌市など人口の多い大規模な市である。ここからも，人口 20 万人以上を対象として活用促進を図る政策は一定の合理性を有していると考えることもできる。しかし，69 位の秋田県大館市，71 位の山梨県山中湖村，89 位の京都
府長岡京市，90 位の岐阜県高山市などのように人口が 10 万人未満の市や村でも高い予測値が得られている。実際に，秋田県大館市や京都府長岡京市では過去に PFI 事業を実施していることから，必ずしも人口だけで PFI 事業実施の予測値や潜在的な活用可能性が決定されるわけではないこともここから明らかとなる。
また，この表からは，予測値が高いものの PFI 事業を未実施の市区町村が存在することも分かる。こうした市区町村は，潜在的には PFI 事業実施の可能性を持っているものの事業実施に至っていない要因が存在していると考えられる。例えば，PFI 事業を実施していない市区町村では庁内にノウハウがないことが多い。これが PFI 事業実施に至らない要因であるならば，今後は本研究のように予測値などに基づいて潜在的な実施の可能性の高い市区町村に対しては重点的にノウハウの共有を図るなどの対応が必要となる。
いずれにしても，予測値の高い市区町村で実施が進まない要因については，今後の検討が必要である。

9）

この結果は，空間自己相関が影響している可能性もあるため，今後検討が必要である。
1737 の市区町村中，62 が実施していることから，実施割合は約3.6％となる。

10）－ 97 －

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会計検査研究

No.63（2021.3）

表 4．予測値上位 100 市区町村
順位 都道府県 市町村 予測確率 実施経験
人口1 神奈川県 横浜市
1.00
1
3,707,843
2
0.86
1
1,919,664
北海道
札幌市
3
0.79
1
2,247,645
愛知県 名古屋市
40.73
12,663,467
大阪府
大阪市
5
0.63
1
1,420,373
京都府
京都市
6
0.61
1
1,555,160
兵庫県
神戸市
7
1
1,246,180
埼玉県 さいたま市 0.60
8 神奈川県 川崎市
0.51
1
1,425,472
90.51
11,180,176
広島県
広島市
10 静岡県0.51
1
812,762浜松市
11 千葉県0.47
1
958,161千葉市
12 静岡県0.45
1
719,188静岡市
13 大阪府0.44
1849,348
堺市
14 福岡県0.43
1
1,459,411
福岡市
15 福岡県 北九州市
0.39
1982,763
16 宮城県0.38
1
1,038,522
仙台市
17 新潟県0.36
1805,767
新潟市
18 千葉県0.34
1615,876
船橋市
19 岡山県0.33
1
701,923岡山市
20 富山県0.31
1
420,496
富山市
21 熊本県0.29
1731,815熊本市
22 大阪府 東大阪市
0.28
1502,164
23 埼玉県0.27
1347,010川越市
24 鹿児島県 鹿児島市
0.271607,499
25 大分県0.27
1
476,723大分市
26 千葉県0.26
1
468,367市川市
27 大阪府0.26
1356,768吹田市
28 兵庫県0.26
1543,866
姫路市
29 千葉県0.26
1
162,155
浦安市
30 秋田県0.25
1
320,681秋田市
31 岡山県0.25
1
482,456
倉敷市
32 福島県 いわき市
0.25
1336,525
33 愛媛県0.24
1
516,964
松山市
34 大阪府0.24
1408,966枚方市
35 埼玉県0.23
1
330,428越谷市
36 栃木県 宇都宮市
0.22
1516,546
37 長崎県0.22
1
439,539長崎市
38 長野県0.21
1
386,128
長野市
39 神奈川県 藤沢市
0.211
420,20240 兵庫県0.21
1
480,672
西宮市
41 三重県 四日市市
0.211313,195
42 神奈川県 鎌倉市
0.211
177,895
43 神奈川県 横須賀市
0.20
1422,107
44 埼玉県0.20
0581,170
川口市
45 埼玉県0.20
1
155,237
狭山市
46 北海道0.20
1349,332
旭川市
47 青森県0.20
1
298,462
青森市
48 神奈川県 相模原市
0.19
0710,798
49 奈良県0.18
0364,836奈良市
50 千葉県0.17
1
168,024
流山市

順位 都道府県
市町村
予測確率 実施経験
51 千葉県
0.171
八千代市
52 大阪府
0.171
箕面市
53 愛知県
0.17
1
豊田市
54 北海道0.171
釧路市
55 大阪府
0.171
泉佐野市
56 大阪府
0.17
1
八尾市
57 山形県
0.16
1
山形市
58 徳島県
0.161
徳島市
59 岐阜県
0.161
大垣市
60 広島県
0.16
1
呉市
61 新潟県
0.161
長岡市
62 千葉県0.16
1
松戸市
63 神奈川県
0.161
平塚市
64 三重県
0.161
津市
65 千葉県
0.16
0市原市
66 埼玉県
0.15
0
所沢市
67 兵庫県
0.15
1
川西市
68 千葉県
0.15
0柏市
69 秋田県
0.15
1
大館市
70 広島県
0.15
0
福山市
71 山梨県
0.15
0
山中湖村
72 千葉県
0.151
木更津市
73 大阪府
0.150
豊中市
74 富山県
0.141
高岡市
75 岐阜県
0.14
0
岐阜市
76 兵庫県
0.141
加古川市
77 埼玉県 ふじみ野市
0.14
1
78 愛知県
0.141
豊橋市
79 静岡県
0.13
1
沼津市
80 香川県
0.13
0高松市
81 愛知県
0.131
岡崎市
82 大阪府
0.13
1
門真市
83 福岡県
0.131
久留米市
84 兵庫県
0.131
尼崎市
85 大阪府
0.13
0高槻市
86 千葉県
0.131
鎌ケ谷市
87 岐阜県
0.121
可児市
88 石川県
0.12
0
金沢市
89 京都府
0.121
長岡京市
90 岐阜県0.12
0
高山市
91 和歌山県 和歌山市
0.12
092 広島県
0.121
大竹市
93 岩手県
0.121
奥州市
94 埼玉県
0.11
1
杉戸町
95 千葉県
0.11
1
銚子市
96 山口県
0.111
防府市
97 長野県
0.11
0
軽井沢町
98 埼玉県
0.11
1
富士見市
99 茨城県 ひたちなか市 0.11
1
100 大阪府
0.11
0
茨木市

人口
192,951
133,044422,357
180,893
102,059
270,029
250,551
257,662
163,134
239,769
281,411
485,876
259,640
285,614281,642
343,020
160,815402,337
78,191
472,064
5,906
131,760
397,334
177,551
416,750
271,637
109,112379,678
205,887
427,572
378,249
128,073304,831467,673356,329
109,568
101,121450,360
80,14692,326
379,536
28,448124,235
46,82568,930117,897
19,814
107,990
159,576
276,662－ 98 －

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市区町村の PFI 事業実施を決定する要因に関する研究

表 5．予測値との乖離が大きい PFI 事業実施 30 市区町村
都道府県

市町村

群馬県 東吾妻町
岩手県
岩泉町
鹿児島県 大崎町
広島県 神石高原町
大分県 豊後高田市
徳島県
三好市
福岡県 大刀洗町
静岡県
袋井市
鹿児島県 鹿屋市
静岡県
函南町
北海道
伊達市
群馬県
館林市
福岡県
粕屋町
熊本県
荒尾市
愛知県
西尾市
宮城県
女川町
栃木県
佐野市
埼玉県
吉川市
石川県 野々市市
北海道
帯広市
愛媛県
大洲市
奈良県
桜井市
兵庫県
芦屋市
大阪府
和泉市
山形県
東根市
山形県
鶴岡市
奈良県
橿原市
佐賀県 みやき町
岡山県
笠岡市
千葉県 習志野市

実施回数 累積回数 予測確率
1
1
0.01
1
1
0.01
1
1
0.01
1
1
0.01
1
1
0.01
1
1
0.01
1
2
0.01
1
1
0.02
1
2
0.02
1
1
0.03
1
1
0.03
1
1
0.03
1
1
0.03
1
1
0.04
1
1
0.04
1
1
0.04
1
1
0.04
1
1
0.05
1
3
0.05
1
1
0.05
1
2
0.05
1
1
0.05
1
1
0.05
1
1
0.06
1
4
0.06
1
1
0.06
1
1
0.06
3
5
0.06
1
2
0.07
1
2
0.07

人口
15,793
10,69014,474
10,462
23,84729,994
15,53286,859104,570
38,74436,201
78,831
43,96055,381
169,775
7,885
123,182
68,174
49,771
168,678
47,24460,01696,498187,108
47,358135,403
125,363
25,91552,854
163,782

次に，データから判断される PFI 事業実施の予測値は高くないものの，PFI 事業に積極的に取り組んできた市区町村の抽出を行う。表 5 は，予測値が低い市区町村の中で，2013 年度から 2015 年度にかけて実際に PFI 事業を実施している 30 市区町村を示している。これを見ると，人口が 10 万人未満の比較的小規模な市町でも PFI 事業に取り組んでいる事例が多く存在していることが分かる。また，3 列目には分析期間である 2013 年度から 2015 年度までの PFI 事業実施回数を示し，4 列目には 1999 年度から 2016 年度末までの累積実施回数を示した。ここから，予測値が低くとも複数回の PFI 事業実施経験を有する市区町村もあることが分かる。特に，佐賀県みやき町は人口 2.5 万人ながら 5 回，山形県東根市も人口 4.7 万人ながら 4 回の実施経験を有している。これらの市町では，データには表れていない PFI 事業の実施を促進した要因があるのではないかと考えられる。そこで，そうしたデータに表れない要因を明らかにすることを目的としたヒアリング調査を実施することとした。

3-5. ヒアリング調査
佐賀県みやき町，山形県東根市において，PFI 事業実施の実務を担った担当者に対してヒアリングを行った11）。ヒアリングの内容は，PFI 事業実施に至った経緯や実施までの困難やその克服方法などである。

11）
佐賀県みやき町でのヒアリングは，2017 年 11 月 27 日にみやき町役場三根庁舎において，みやき町まちづくり課の担当者に対して行った。
山形県東根市でのヒアリングは，2017 年 12 月 6 日に PFI 手法を用いて整備された「まなびあテラス」の会議室において，東根市教育委員会生涯学習課の担当者に対して行った。

－ 99 －

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会計検査研究

No.63（2021.3）

これらを明らかにすることで，必ずしも PFI 事業の活用が進んでいない市区町村が今後 PFI 事業を実施するためにどのような施策が必要か，示唆を得ることができると考えられる。なお，ヒアリング対象とした2 市町での過去の実施事業の概要は以下の表の通りである12）。
表 6．佐賀県みやき町で実施された事業情報
契約金額
総合アドバイザー 入札企業数
（百万円）

事業名

事業期間

対象施設

実施方針公表日

ショッピングセンターマイン用地における定住促進住宅整備事業(仮称)

30年

558

全国地域PFI協会

1

公営住宅・宿舎

2012年9月5日

三根庁舎南東用地
定住促進住宅整備事業(仮称)

30年

606

全国地域PFI協会

2

公営住宅・宿舎

2013年10月9日

三根庁舎西南用地
定住促進住宅整備事業(仮称)

30年

1,344

全国地域PFI協会

1

公営住宅・宿舎

2014年11月5日

みやき町浄化槽整備推進事業

10年

2,123

全国地域PFI協会

1

浄化槽等事業

2015年2月6日

中原庁舎西南用地
定住促進住宅整備事業（仮称）

30年

970

全国地域PFI協会

2

賃貸住宅・宿舎

2016年10月14日

対象施設実施方針公表日

表 7．山形県東根市で実施された事業情報
契約金額
総合アドバイザー 入札企業数
（百万円）

事業名

事業期間

東根市消防庁舎整備事業

15年

673

佐藤総合計画5

庁舎・試験研究機関 2005年7月4日

東根市学校給食共同調理場整備等事業

15年

3,792

佐藤総合計画4

学校給食センター

2006年4月6日

東根市立神町小学校分離校整備等事業

15年

2,550

佐藤総合計画5

義務教育施設等2008年6月13日

東根市公益文化施設整備等事業

20年

6,554

佐藤総合計画5

複合公共施設2013年9月27日

ヒアリングで明らかになったことは，以下の通りである。まず，両市町ともに PFI 事業実施に当たっては首長の強いリーダーシップがあったとのことである。みやき町では，人口減少に危機感を持った首長が定住促進住宅の整備という構想を持っており，その構想の手法として PFI 事業が適していることを知り導入に至ったとしている。東根市では，PFI 法が施行された直後に，ある職員に対して PFI 事業のスキームなどに関する勉強をするように首長から話があったようである。その後，消防庁舎整備など 3 事業が同時に必要になった段階で，事業手法を検討する中で先行事例の視察なども行った結果，PFI 事業が適切であると判断されたため，勉強を続けていた職員を中心として担当課が立ち上げられた。以上から，首長の意思が PFI 事業の実施には重要であることが示唆される。また，PFI 事業のスキームなどは従来型と異なる点があるため，担当職員が専門的な知識を習得する期間が必要であることも示唆される。
次に，PFI 事業実施までの困難やその克服の仕方について尋ねた。これについては，一つには首長のリーダーシップで庁内，議会，住民への説明を行ったということや，ノウハウを有するアドバイザーや有識者の助言を得て進めたという話が聞かれた。つまり，首長のリーダーシップと，ノウハウを有する者の協力が必要であるということが分かる。特に，初期においてはノウハウが庁内に不十分であることから，それを補完する外部の協力が得られることは重要である。また，事業に参画する企業は，不慣れな事業スキームだったかもしれないが，最初は県外の大手事業者が代表企業として事業を担う中で，事業の構成企業
や協力企業という形で入っていきノウハウを蓄積していき，PFI 事業への理解が得られるようになったの
12）

佐賀県みやき町は，2016 年度に5 回目の事業が実施されているので，表には5 回の事業情報が記載されている。

－ 100 －

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市区町村の PFI 事業実施を決定する要因に関する研究ではないか，との話もあった。そのためには，落札者決定基準の中に，地元への貢献を評価するように記載することも必要である。さらに，一度事業を実施して以降は，前例を踏まえた対応が可能となるため円滑に事業が進められるという話もあり，まずは一度やってみることが大事という意見もあった13）。
また，事業者へのサウンディングや VFM（Value for Money）の計算などを行って，ある事業を PFI 事業で実施することの妥当性を検討する導入可能性調査と呼ばれる段階があるが，その費用は補助金を用いな
いで自主財源で全て賄ったという事例があった。上述のように PFI 担当課を立ち上げた事例も含め，PFI事業実施のためには導入初期に一定の費用や労力が生じることが考えられる。そうした費用や労力をかける余力があるかどうか，ということも考える必要がある。つまり，財政的に厳しい状況の中で民間の資金やノウハウを活用するのが PFI 事業の意義だが，導入初期の費用の捻出もできないほどに厳しい状況になってからでは，PFI 事業という新たなスキームの導入が困難になってしまう可能性もある。その意味では，
財政的に比較的余裕のある段階で早めに PFI 事業を実施してみることや，厳しい状況にある自治体に対しては導入初期の費用を補助したり，労力の必要な部分に専門家派遣を充実したりするなどの施策が有効である可能性が示唆できる。

4．まとめ
本稿は，PFI 事業のさらなる活用促進を図るため，市区町村での PFI 事業実施を決定する要因を定量的に明らかにしたものである。プロビットモデルを用いた回帰分析の結果，市区町村の PFI 事業実施には，人口，高齢化率，人口 1 人あたりの職員数，人口 1 人あたりの市区町村内総生産，財政力指数，過去の PFI
事業実施経験といった要因が影響していることが明らかとなった。
プロビットモデルの回帰分析を基に各市区町村の PFI 事業実施に関する予測確率を計算し，実績との比較を行ったところ，人口規模が小さくとも予測値が高い市区町村もあるなど必ずしも人口だけで予測値が決定されないことや，予測値が低くとも積極的に PFI 事業に取り組んできた市町が存在することなどが明らかとなった。さらに，予測値は低いものの複数回の PFI 事業実施経験を有する 2 つの市町へのヒアリン
グから，首長による意思決定の重要性や導入初期の資金やノウハウの補助施策の重要性が示唆された。
本稿の政策推進上のインプリケーションは，以下の点が挙げられる。まず，これまでの研究では，市区町村の PFI 事業実施要因について定量的に明らかにしたものは多くはない。特に 2013 年に「PPP/PFI の抜
本改革に向けたアクションプラン」が出されて以降，政府は PFI 事業の活用促進を重視した政策を採っているが，市区町村のデータから取り組み状況を定量的に把握した研究は本稿が初めてであると言える14）。
また，推定結果から統計的な手法を用いて予測値を導出し，実際の実施状況との乖離を明らかにしたことも，PFI 事業の活用促進という政策目的に対して重要な示唆が得られたと考えている。これまでの政策は，例えば優先的検討規定の策定が当初は人口 20 万人以上の市区町村を対象に求められていたように，
人口など容易に比較可能な数値が指標として用いられてきた。本研究で求めた予測値は，財政状況など複合的な要因から予測される PFI 事業実施の確率であり，真に潜在的な事業実施の可能性の高い市区町村を抽出す

2017 年6 月16 日付けの日本経済新聞朝刊の「私見卓見」欄において，日本銀行の北村佳之氏が「公民連携事業，小さな事例から」と題して寄稿している。この中で，北村氏は「公民連携事業の浸透のためには，関係者が成功体験を皮膚感覚で感じることが重要」であり，「早い段階の小さな成功事例」が大切であると述べている。ヒアリングで伺った内容は，同寄稿において主張された内容と整合的である。
14）
金・前川（2016）は本稿と近い目的意識を有している研究だが，PFI 事業が導入された1999 年から2014 年までのPFI 事業実施回数を被説明変数としていることから，PFI 事業導入以降の全期間の要因分析となっており，推定結果の解釈が本稿の目的とは大きく異なる。
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会計検査研究

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ることができる指標である。この指標の活用により，専門家派遣などを通じたノウハウの共有を重点的に図ることができ，PFI 事業活用促進のための施策の効率性が向上することが期待できる。
さらに，乖離の大きい市町へのヒアリング調査を行い，データ外の要因にアプローチしたことも本稿の特徴である。そこから得られた知見は，PFI 事業導入を決定する初期段階での資金やノウハウに対する補助の重要性などを示唆しており，予測確率が低くとも活用促進を図る可能性を示唆している。
以上のように，本研究ではデータ分析を基に市区町村の PFI 事業実施要因の特定と PFI 事業実施の予測確率の導出などを行った。これにより今後の PFI 事業の活用促進に向けたいくつかの政策インプリケーシ
ョンが得られた。また，予測確率との乖離を見ていくと，現実には定量化されない要因が多く存在していることも同時に明らかとなった。今回は，予測確率が低い市や町の中で実施回数の特に多い 2 市町についてヒアリングを行い，定量化されない要因を明らかにすることを試みたが，今後は予測確率が高いものの実施に至ってない市区町村などさらに多様な当事者へのヒアリングなどを通じて PFI 事業実施要因の特定を図り，活用促進のための施策の検討に活かすことが求められている。

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市区町村の PFI 事業実施を決定する要因に関する研究

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