東海大学紀要情報通信学部
Vol.10,No.1,2017,pp.68-73

論文

東海大学紀要 情報通信学部
Vol.10,No.1,2017,pp.1-6

論文

日本産農産物に対する台湾の輸入額予測の研究
鈴木 友季也 *1 ，朝日 弓未 *2The research of forecasting Taiwan’s import for Japanese agriproducts
byYukiya SUZUKI *1 and Yumi ASAHI *2(received on Mar.31, 2017 & accepted on Jul.13, 2017)

あらまし
我が国の農林水産省によると，少子高齢化等の理由で国内農林水産物市場は縮小している．そのため日本産野菜を海外へ輸出することは日本農業にとって重要な課題であり，今後輸出額が拡大するかどうかの検討が必要である．しかし，農水省の輸出戦略では野菜の輸出に関してはあまり重視されていない．本研究は日本産農産物が今後も輸出拡大するかどうか予測し，予測結果から輸出拡大の可能性を考察することを目的とした．なお，分析対象となる国は台湾に絞った．台湾は日本にとって地理的に近く，長年の貿易相手国上位であることなどの理由から，輸出額予測の見通しが立てやすい国であると判断したためである．

Abstract
According to MAFF of Japan, Japan’s market of agricultural and marine products is likely to decrease because of low birth rateand longevity. Therefore, exporting Japanese vegetables is important task for Japanese agriculture, and need inquest whether toexpansion export future. However, export of the vegetables is not very emphasized in MAFF made export of strategy. This
research aimed to forecast whether to expansion the export of Japanese agriproducts future, and using the result, consider
potential for expansion of exporting the agriproducts. Research object is only Taiwan because Taiwan is physical proximity toJapan, and many year’s trading partner.
キーワード：農産物輸入額，季節性の分解，ケンドールの順位相関検定，ARIMA モデル
Keywords: Import figures of agriproducts, seasonal decomposition, Kendall ranking test, ARIMA model

1. は じ め に物だけで見ても輸出額は増加傾向にある．しかし農林 水 産 省 が 掲 げ る 輸 出 戦 略 1 ） に お い て ，青 果 物 の 輸
出拡大は重点に置かれているものの，果物についての戦略が多く，野菜の輸出に関してはあまり重視されていない．前述した日本国内の農林水産物市場の減少がこのまま続けば，国内のみでの野菜の生産・消費による農家の経営は経済的に厳しい状況となる可能性があるため，日本産野菜を海外へ輸出することは喫緊の課題となる．それに伴い，日本の農産物輸出額が今後拡大していくかどうかを検討することは極めて重要な問題だと言える．

我 が 国 の 農 林 水 産 省 が 公 表 し た 農 林 水 産 物・食 品 輸
出 環 境 課 題 レ ポ ー ト 1 ） に よ る と ，我 が 国 は 少 子 高 齢化等の理由で国内の農林水産物・食品市場が減少傾
向 に あ る ． 一 方 で ， 世 界 の 食 市 場 は 2009 年 の 340兆 円 か ら 2020 年 に は 680 兆 円 ま で 倍 増 す る と 推 計 される．特にアジア全体の市場規模は富裕層の増加や人 口 増 加 に 伴 い ，82 兆 円 か ら 229 兆 円 ま で ，お よ そ3 倍に増加すると推計される．日本政府は農林水産業を成長産業にするため，この世界の食市場の成長を取り込もうとしている．そして農林水産省において は ，農 林 水 産 物・食 品 の 輸 出 額 を 2020 年 ま で に 1兆円規模に拡大するという目標及び戦略を掲げた．
Fig.1 は 我 が 国 の 農 林 水 産 物 の 輸 出 額 の 推 移 で あ る ．
農林水産物全体の輸出額は着実に増加しており，
2013 年 か ら 3 年 連 続 で 過 去 最 高 額 を 更 新 し ， 2015
年 の 輸 出 実 績 は 7451 億 円 と な っ て い る ．さ ら に 農 産*1 情 報 通 信 学 研 究 科 情 報 通 信 学 専 攻 修 士 課 程Graduate School of Information andTelecommunication Engineering, Course ofInformation and Telecommunication Engineering,Master’s Program*2 情 報 通 信 学 部 経 営 シ ス テ ム 工 学 科 教 授
School of Information and Telecommunication
Engineering, Department of Management Systems
Engineering, Professor

Fig.1 Transition of Japanese import figures ofagricultural, forestry and fishery products

―1 −―
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鈴木友季也・朝日弓未

日本産農産物に対する台湾の輸入額予測の研究

本研究は日本の農産物，特に生鮮野菜の輸出について着目し，日本産農産物が今後も輸出拡大するかどうか分析することを目的とした．そして分析結果
か ら 輸 出 拡 大 の 可 能 性 を 考 察 し た ．分 析 に は ARIMA
モデルを用いた時系列分析を適用し，分析から得られた予測値を時系列の増加または減少傾向の把握に
利 用 し た ．な お ，分 析 対 象 と な る 国 は 台 湾 に 絞 っ た ．
理由として台湾は日本にとって地理的に近く，流通チャネルも確立された長年の貿易相手国上位であることと，さらに親日家が多いとされ，貿易が政治情勢に左右されにくく安定した取引が行えることから，輸出額予測の見通しが立てやすい国であると判断したためである．

Fig.2 Changes in total imports of agriproducts

2. 使 用 デ ー タ 概 要
本研究において分析に使用したデータの概要を述べる．データは台湾の行政院農業委員会が公開してい る「 農 業 統 計 資 料 查 詢 2 ）」と い う Web サ イ ト よ り ，台湾が日本から輸入している農産物の輸入額である．
項 目 は 1997 年 1 月 か ら 2016 年 11 月 ま で ，月 ご と に輸入額の合計が集計してある．輸入額の単位はすべて 1000US ド ル で あ る ． 本 研 究 で は 輸 入 額 の う ち ，農産物総額と生鮮イモ類という項目についてのみ取り扱う．理由として 2 項目は分析に使用できるデータ量が豊富だったためである．他の農産物はデータの観測時点が飛び飛びであったり，果実の項目が多かったりしたため分析から除外した．さらにイモ類は，生鮮野菜の中でも保存がきき，ある程度安定した供給及び輸出が行える野菜であることから，分析対象に適当だと判断した．なお，生鮮イモ類がどのような品目を指しているか，詳細は不明である．
Table 1 に て 使 用 デ ー タ の 一 部 を 示 す ．さ ら に ，農 産
物総額の輸入額推移と生鮮イモ類の輸入額推移を，
そ れ ぞ れ Fig.2， Fig.3 に 示 す ． 以 下 は デ ー タ 概 要 である．
・提供：台湾行政院農業委員会
・ 期 間 ： 1997 年 1 月 ～ 2016 年 11 月 （ 計 239 月 ）・対 象：台 湾 が 日 本 か ら 輸 入 す る 農 産 物 の 輸 入 額（ 単位 ： 1000US ド ル ）・データ項目：年月，農産物総額，生鮮イモ類
Table 1 Taiwan imported import figures of agriproducts
from Japan (sample)
年月
農産物総額 生鮮イモ類
1997/135599
57
1997/228482
17
1997/333408
64
1997/433248
14― 2 ―− 69 −Fig.3 Changes in import figures of fresh potato kinds
Fig.2 よ り ，農 産 物 総 額 の 輸 入 額 は 上 昇 傾 向 が 見 られ る ．台 湾 で は 2011 年 3 月 に 起 き た 東 日 本 大 震 災 及び原発事故に伴う放射能汚染による風評被害から，
日本産食品の大規模な輸入規制を行っていた時期があったが，それによる悪影響は確認できない．しかし 石 塚 3 ） に よ る と ，日 本 か ら 輸 出 し た 一 部 の 生 鮮 食
品は震災後の取扱状況に変化があるという．具体的には，取扱量・金額が増加していても販売額は回復していない点や，事故周辺地域からの輸入が敬遠され，九州・四国等の遠隔地にシフトした点が挙げられる．そのため原発事故後の輸出額増加を楽観視す
る こ と は で き な い ．Fig.3 よ り ，生 鮮 イ モ 類 の 輸 入 額も 若 干 の 上 昇 傾 向 が 見 ら れ る ．な お ，2000 年 6 月 にお け る 輸 入 額 が 2535 と 異 常 に 高 い 数 値 で あ る ．し かし高い原因が特に見つからず，当時の台湾で不作や災害等による食料不足があったという事実も確認できなかった．サイト運営側の誤入力の可能性もあるが，確証がないためそのまま分析に用いることとする．
台湾は豊富な雨量と温暖な気候から恵まれた自然環境下にある．しかし，食料自給率は 3 割程度と低い上，農業の担い手の高齢化，耕作面積減少などの課題を抱えている．さらに，1 戸あたりの耕地面積は零細で，企業等の参入も難しいという．このことから，日本産野菜の輸出額は今後増加することに期待がかかる．

日本産農産物に対する台湾の輸入額予測の研究

鈴木友季也・朝日弓未

3. 分 析 概 要

産物総額，生鮮イモ類共に農作物であることから，季節の影響を受ける時系列だと仮定できるため乗法モデルが適当だと判断した．

本研究で用いる分析手法と，その分析対象及び使用データについて述べる．本研究では台湾が日本から輸入している農産物の輸入額データ（農産物総額と生鮮イモ類の 2 項目）を対象に，時系列分析という手法を用いて今後輸入額が増加するかどうかを分析した．時系列分析とは時系列データに対し過去の時点の値から，将来の時点の値を予測する分析手法である．時系列データとは時間の経過とともに値が変化するデータのことで，観測される値が等しい時間間隔で並んでいることが特徴である．本研究における使用データでは，1 月単位の時間間隔で輸入額が記されている．なお，本研究で使用する分析用ソ
フ ト ウ ェ ア は IBM@ SPSS@ Statistics (Version 22)である．

Fig.4 Trend and cyclical variation of total agriproducts

4. 時 系 列 の 分 解
時系列データには 3 つの基本パターンがありそれぞ れ ，ト レ ン ド（ 傾 向 変 動 ），周 期 変 動 ，不 規 則 変 動という．農産物の中でも生鮮青果物は市場取引に鮮度が要求されることから，価格が変動しやすく，またその変動幅も大きい．さらに出荷量の変動や社会・経済の状況，異常気象等の天候にも価格が左右される．こうした諸要因の総合作用から，農産物，とりわけ生鮮青果物の価格時系列には前述した 3 つの パ タ ー ン が 含 ま れ て い る 4 ）． 価 格 の 変 動 は 必 然 的に輸出入額にも影響を及ぼすため，本研究では輸入額という時系列に対し，後述する統計処理を試みている．
3 つの基本パターンについて概要を述べる．トレ
ンドとは時間の経過と共に値が上昇，または下降する時系列である．上昇する場合は正のトレンド，下降する場合は負のトレンドと呼ぶ．周期変動とは，時間の経過と共に値が上昇と下降を繰り返す時系列である．また，1 年単位の周期変動や春夏秋冬といった周期変動を，特に季節変動と呼ぶ．不規則変動とは，データの動きが時間経過に依存せず，値の上下動に傾向がない時系列である．
時系列データに対する統計処理の方法として季節性の分解がある．季節性の分解とは，トレンドと周期変動，季節変動，不規則変動の 3 つの時系列に分解する手法である．時系列データの詳細な特性を確認するため，輸入額データに対し季節性の分解を行う ．農 産 物 総 額 に つ い て 分 解 を 行 っ た 結 果 を Fig.4~6，
生 鮮 イ モ 類 に つ い て 分 解 を 行 っ た 結 果 を Fig.7~9 に示す．
時系列の分解には乗法モデルを適用した．乗法モデルはトレンド，周期変動，季節変動，不規則変動の 4 つを乗じたモデルである．このモデルは季節変動の変化が元の時系列データの変化に依存する場合に用いられる．この他に加法モデルがある．これは前述した 4 つの変動の和がモデルとなり，季節変動の変化が元の時系列データの変化に依存しない場合に用いられる．本研究で用いる輸入額データは，農―
3 ―
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Fig.5 Seasonal variation of total agriproducts

Fig.6 Random variation of total agriproducts

Fig.7 Trend and cyclical variation of fresh potato kinds

鈴木友季也・朝日弓未

日本産農産物に対する台湾の輸入額予測の研究

生 鮮 イ モ 類 に 対 す る 検 定 の 結 果 ，相 関 係 数 は 0.635と，正の相関があることが確認できた．有意確率は0.000 で あ る （ 有 意 水 準 1%）． 結 果 か ら ， 帰 無 仮 説を棄却し，生鮮イモ類の時系列にはトレンドがあるとする．

6． ARIMA モ デ ル の 適 用
トレンドのある時系列は非定常時系列データと呼ばれる．輸入額データにトレンドの存在が確認できたため，非定常時系列データに対し有効とされる
ARIMA(Auto Regressive Integrated Moving Average)
モ デ ル を 用 い て 分 析 を 行 う ．ARIMA モ デ ル と は ，非定常時系列データにおける d 次の差分に対しARMA(p,q)モ デ ル を 考 え た 式 を ARIMA(p,d,q)モ デ ルと い う ． こ の ARIMA モ デ ル を 用 い て 台 湾 の 輸 入 額が今後増加するか予測を行う．
p は 自 己 回 帰 AR(p)モ デ ル の 次 数 ， d は 差 分 の 数 ，q は 移 動 平 均 MA(q)モ デ ル の 次 数 を 示 す ．d 次 の 差 分をとることでトレンドが消去され，非定常の状態から定常時系列に変換することができる．つまり，差分 を と る こ と で ARMA モ デ ル を 同 定 し ，時 系 列 デ ータにあてはめることができる．差分をとるとは，ある値とその値のひとつ前の値の差を求めることである．具体的な式は下記の通りである．
定常時系列データ
���1����2� � ��� � �� � ��� � 2����� � 1��������に 対 し ， 時 点 t の 値 x(t)が x(t-1)， x(t-2)， … ， x(t-p)と ホ ワ イ ト ノ イ ズ {u(t)}を 用 い て� � �� � ��� � 1� � �� � ��� � 2� � � � �� � ��� � �� � ����� �� � ��� � 1� � �� � ��� � 2� � � � ��� ��� � ��と表されるこの式をARMA(p,q)モ デ ルと呼ぶ．
非定常時系列データ
���1����2� � ��� � �� � ��� � 2����� � 1��������に 対 し ， d 次 の 差 分 ⊿ d x(t)を 考 え た と き の ARMA モデルをARIMA(p,d,q)モ デ ルと呼ぶ．
本 研 究 に お け る ARIMA モ デ ル の 引 数 p,d,q の 求 め方を述べる．まず，何次の差分をとることで定常時系列に変換できるかを調べ d の値を求める．変換のために必要とした差分の回数を d の値とする．続いて，変換後の時系列に対し自己相関と偏自己相関のプロットを確認し p と q を求める．プロットでは突出したラグ値を観察し，絶対値の大きいラグ値を自己 相 関 の プ ロ ッ ト で は q， 偏 自 己 相 関 の プ ロ ッ ト では p にそれぞれ当てはめる．手順に従い，農産物総額，生鮮イモ類について差分をとった結果をそれぞれ Fig.10， Fig.11 に 示 す ．

Fig.8 Seasonal variation of fresh potato kinds

Fig.9 Random variation of fresh potato kinds

5． ト レ ン ド の 検 定
前 節 に お け る Fig.4， Fig.7 よ り ， 農 産 物 総 額 ， 生
鮮イモ類ともにトレンドが存在する可能性が確認で
き る ．こ の 時 系 列 が ト レ ン ド で あ る か 確 か め る た め ，ケンドールの順位相関係数の検定によりトレンドの検 定 を 行 う ．ケ ン ド ー ル の 順 位 相 関 係 数 の 検 定 と は ，ノンパラメトリック検定の一種で，2 つの順序性を持つ変数間の値の順位に相関関係があるかを測る手法である．検定の結果得られる相関係数という値が1 に 近 け れ ば 正 の 相 関 ， -1 に 近 け れ ば 負 の 相 関 ， 0
ならば無相関と考える．値の順位は時系列の値が同じ時系列中の他の値と比べて大きいか小さいかによっ て 順 位 を 決 め る ． 例 え ば 「 1， 5， 10」 と い う 時 系列があった際，それぞれの値の順位を 1 は 3 位，5は 2 位 ， 10 は 1 位 と す る ．
農産物総額と農産物総額のトレンドの間に正の順位相関があるとして以下のように仮説を立てる．
帰 無 仮 説 H0： 農 産 物 総 額 に ト レ ン ド は な い
対 立 仮 説 H1： 農 産 物 総 額 に ト レ ン ド が あ る
農 産 物 総 額 に 対 す る 検 定 の 結 果 ，相 関 係 数 は 0.770と，正の相関があることが確認できた．得られた結果 が 偶 然 か ど う か を 示 す 有 意 確 率 は 0.000 で あ る（ 有 意 水 準 1%）． 結 果 か ら 帰 無 仮 説 を 棄 却 し ， 農 産
物総額の時系列にはトレンドがあるとする．
続いて生鮮イモ類についても同様に，生鮮イモ類と生鮮イモ類のトレンドの間に正の順位相関があるとして以下のように仮説を立てる．
帰 無 仮 説 H0： 生 鮮 イ モ 類 に ト レ ン ド は な い
対 立 仮 説 H1： 生 鮮 イ モ 類 に ト レ ン ド が あ る― 4 ―− 71 −

日本産農産物に対する台湾の輸入額予測の研究

鈴木友季也・朝日弓未

Fig.10 First difference value for total agriproducts

Fig.13 Partial autocorrelations after first difference
value for total agriproducts

Fig.11 First difference value for fresh potato kinds
元の時系列と 1 次の差分をとった後の時系列を比較 す る と ，1 次 の 差 分 で ト レ ン ド が 消 去 さ れ た た め ，農産物総額，生鮮イモ類共に d の値を 1 とする．
続いて，変換後の時系列に対し自己相関と偏自己
相 関 の プ ロ ッ ト を 確 認 し ，ARIMA モ デ ル に お け る pと q を求める．自己相関とは，時系列の値とその時系 列 の k 期 前 の 値 の 相 関 で あ る（ k は 定 数 ）．時 系 列の過去の時点からの影響の強さを測ることができる．
偏自己相関とは，定義が難しいが，時系列の途中の1 期 か ら k-1 期 ま で の 影 響 を 取 り 除 い た あ と の 相 関である．また，k 期前の時点をラグ k と呼ぶ．農産
物総額，生鮮イモ類についての自己相関と偏自己相
関 の プ ロ ッ ト を ， そ れ ぞ れ 図 4.11， 図 4.12 に 示 す ．

Fig.14 Autocorrelations after first difference value forfresh potato kinds

Fig.15 Partial autocorrelations after first difference
value for fresh potato kinds
Fig.12 Autocorrelations after first difference value fortotal agriproducts

図 中 の ACF(Auto Correlation Function)と は 自 己 相
関関数を意味する．信頼限界・水準とは，得られた自己相関の値に相関があるか，あるいは互いに独立（無相関）なのかを決める指標である．線外ならば相関あり，線内ならば独立となる．

―
5 ―
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鈴木友季也・朝日弓未

日本産農産物に対する台湾の輸入額予測の研究

偏 自 己 相 関 は AR モ デ ル の 次 数 p を 推 定 す る こ とに利用される．農産物総額はラグ 2 における値が高い こ と か ら ， p=2（ Fig.13）． 生 鮮 イ モ 類 は ラ グ 1 にお け る 値 が 高 い こ と か ら p=1（ Fig.12）と す る ．自 己
相 関 は MA モ デ ル の 次 数 q を 推 定 す る こ と に 利 用 される．農産物総額はラグ 1 における値が高いことから q=1（ Fig.15）． 生 鮮 イ モ 類 も 同 様 に ラ グ 1 に お ける 値 が 高 い こ と か ら q=1（ Fig.14） と す る ．
以 上 の こ と か ら ，農 産 物 総 額 p=1，q=1，生 鮮 イ モ類 は p=2 ， q=1 と す る ． よ っ て 農 産 物 総 額 はARIMA(1,1,1) モ デ ル ， 生 鮮 イ モ 類 は ARIMA(2,1,1)
モデルと定める．
得 ら れ た ARIMA モ デ ル を 実 際 の 時 系 列 に あ て はめ，今後の台湾の輸入額を予測する．予測範囲について，第 1 節の冒頭で述べたように我が国の農林水産 省 は 平 成 32 年 （ 2020 年 ） ま で に 農 林 水 産 物 輸 出
額 1 兆 円 を 目 指 し て い る こ と か ら ， 2020 年 12 月 まで予測値を算出する．分析後の結果を農産物総額はFig.16， 生 鮮 イ モ 類 は Fig.17 に そ れ ぞ れ 示 す ．

7． お わ り に
本 研 究 で は ARIMA モ デ ル を 用 い た 時 系 列 分 析 によって，台湾の輸入額の増加傾向を確認することができた．台湾は我が国の輸出相手国上位として重要な立ち位置であり，将来的に輸入額の増加が確認できたことは喜ばしいことである．また，台湾は農家の高齢化，耕作面積減少などから，今後更なる輸入額の増加を呼び起こす可能性がある．また，台湾の農産物の輸入額は増加しているものの，生鮮野菜ばかりが輸入額を占めていたわけではなく，野菜の加工品が輸入額の上位にある．それはつまり，輸出先として成熟したかに見える台湾にも，まだ輸出拡大の余地が残っていることを意味する．今後は日本・台湾間の堅実な貿易関係を維持するとともに，より幅広い品目の野菜を輸出することで両国の貿易関係がますます発展するのではないか．
本研究の課題として時系列分析でのモデル構築において，台湾の季節の変動や社会的習慣といった要因が考慮されていない．そのため今後は時系列を分解後，実際の台湾の気候風土や社会的慣習による需要の変化と照らし合わせながら分析をすることが挙
げ ら れ る ．そ こ か ら よ り 精 度 の 高 い 予 測 値 を 算 出 し ，輸入額の増減から日本が重点的に輸出するべき野菜の検討が行えると思われる．社会的慣習への対応の必要性について，日本産農産物は高品質・高価格なことから贈答用として需要がある．特に中秋節や春節といった時期に需要が高まるため，輸出先の慣習を 考 慮 す る 必 要 性 が あ る （ 佐 藤 5 ））．
また，本研究結果の応用として台湾に近いアジア圏内の国々，特に中国，韓国，シンガポール，マレーシアを対象に，台湾同様に時系列分析を適用した輸入額ないし輸出額の増加予測が考えられる．理由はそれらの国々は隣接しており，気候や社会的慣習が似ている部分も少なくない．そのことから，台湾を対象に分析した結果から得られた知見が，台湾以外にも応用できる可能性が高いと言えるからである．

Fig.16 Changes in total imports of agriproducts and its
predicted value

参考文献1） 農 林 水 産 省 ： 農 林 水 産 物 ・ 食 品 輸 出 環 境 課 題 レ ポ ー ト

Fig.17 Changes in import figures of fresh potato kinds
and its predicted value

http://www.maff.go.jp/j/press/shokusan/kaigai/150424.htm
l， 農 林 水 産 省 ， 2016 年 12 月 15 日 参 照

農産物総額を分析した結果，モデルのあてはまりを 示 す 決 定 係 数 R 2 の 値 は 0.742， 有 意 確 率 は 0.000（ 有 意 水 準 5%） で あ っ た ． 比 較 的 モ デ ル の あ て はま り は よ い と 言 え る ． Fig.16 よ り ， 農 産 物 総 額 は 増加傾向にあることが確認できる．
生 鮮 イ モ 類 を 分 析 し た 結 果 ， 決 定 係 数 R2 の 値 は0.559， 有 意 確 率 は 0.000（ 有 意 水 準 5%） で あ っ た ．
モ デ ル の あ て は ま り は ま ず ま ず で あ る ．Fig.17 よ り ，
生鮮イモ類は農産物総額ほどではないものの，緩やかな増加傾向にあることが確認できる．

2） 台 湾 行 政 院 農 業 委 員 会 ： 農 業 統 計 資 料 查 詢
http://agrstat.coa.gov.tw/sdweb/public/trade/tradereport.aspx， 台 湾 行 政 院 農 業 委 員 会 ， 2016 年 12 月 26 日 参 照3） 石 塚 哉 史 ： 農 産 物 ・ 食 品 輸 出 戦 略 の 現 段 階 と 課 題 に 関
す る 一 考 察 ，フ ー ド シ ス テ ム 研 究 ，22(1)， 38-43， 2015，
日本フードシステム学会
4） 万 里 「 生 鮮 食 料 品 流 通 の 時 系 列 分 析 」 財 団 法 人 農 林 統
計 協 会 ， 2002
5） 佐 藤 敦 信 ： 日 本 産 農 産 物 の 対 中 国 ・ 台 湾 輸 出 に お け る
輸 出 主 体 の 制 度 的 対 応 ， ICCS 現 代 中 国 学 ジ ャ ー ナ ル =ICCS Journal of Modern Chinese Studies 4(1)， 27-39，2011-11-17， 愛 知 大 学 国 際 中 国 学 ジ ャ ー ナ ル― 6 ―− 73 −