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はしがき
第１次・第２次地方分権改革では、国と地方の関係を対等・協力の関係に変えるという理念の下、地域が自らの創意と工夫により課題を解決するための制度的基盤の構築が図られてきた。
平成２５年６月に「第３次一括法」、平成２６年５月に「第４次一括法」が成立し、地方公共団体に対する事務・権限の移譲や義務付け・枠付けの見直し等が進められてきた。
さらに、地方の発意に根ざした取組を推進する新たな手法として、個々の地
方公共団体等から地方分権改革に関する提案を広く募集し、それらの提案の実現に向けて検討を行う「提案募集方式」が平成２６年から導入された。
「提案募集方式」による地方公共団体等からの提案等を踏まえ、事務・権限の移譲や義務付け・枠付けの見直し等を一層推進するため、平成２７年６月に「第５次一括法」、平成２８年５月「第６次一括法」が成立し、平成２９年４月には「第７次一括法」が成立した。
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１６年度に本研究会を設置し、検討を重ねてきた。平成２９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ものである。
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、一般財団法人全国市町村振興協会と一般財団法人自治総合センターが共同で実施したものである。
平成３０年３月

一般財団法人理事長
一般財団法人
理事長

全国市町村振興協会
山 野 岳 義自治総合センター
梶 田 信一郎

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

青山学院大学名誉教授

座長代理

中井 英雄

大阪経済法科大学国際学部教授

荒川渓

北海道大学公共政策大学院准教授

石田三成

琉球大学法文学部准教授

井田知也

近畿大学経済学部教授

小川光

東京大学大学院経済学研究科
・公共政策大学院・教授

加藤美穂子

香川大学経済学部教授

倉本宜史

甲南大学マネジメント創造学部准教授

齊藤

仁

宍戸

邦久

篠崎

剛

東北学院大学経済学部准教授

菅原宏太

京都産業大学経済学部教授

中澤克佳

東洋大学経済学部教授

広田啓朗

武蔵大学経済学部教授

神戸国際大学講師
新潟大学経済学部教授

星野菜穂子

和光大学経済経営学部教授

松本睦

立命館大学経済学部教授

柳原光芳

名古屋大学大学院経済学研究科教授

目

第１章
○

次

平成29年度調査報告
介護移住の実証分析－国勢調査と住基台帳データ比較－・・・・・・

3○

公営企業の生産する財の価格設定ルールに関する政治経済学的分析・・・・・・・・・・・・・・・・・ 33○

地方財政健全化指標に関する実証分析・・・・・・・・ 58○「ふるさと納税」の理論・・・・・・・・・・・・・・ 95

第２章

参考資料

○

地域力創造に係る施策について・・・・・・・・・・・ 131○

国・地方を通じた社会保障制度改革・・・・・・・・・ 154〇

平成30年度地方財政対策の概要について・・・・・・・ 171

-1-

第１章
平成29年度調査報告

介護移住の実証分析―国勢調査と住基台帳データの比較― ∗12TP0F

P12T

東洋大学経済学部教授
中澤 克佳 ∗∗
12TP1F

1. はじめに急速に進行する高齢化の進展と単身高齢者の増加に伴って，高齢者が介護をどこで受けるのかという問題が大きくなってきている。介護保険制度が導入された 2000 年度末における要介護認定者数は 218 万人であったが，2015 年度末には 620 万人と，2.8 倍まで増加している。要介護認定者の多くは 75 歳以上の後期高齢者で占められている。厚生労働省「介護保険事業状況報告」では、前期高齢者（65 歳から 74 歳）の要介護・要支援認定率は 4.4%であるのに対して、後期高齢者は 31.4％と数値が跳ね上がっている。さらに 85 歳を超えると認定率も 50%を超える。特に，団塊の世代が後期高齢者となる 2020 年以降，介護サービ
スの需給ギャップの問題は大きくなる予想される。
高齢化の進展とともに介護サービス需要が拡大する一方で，高齢者の家族環境・居住環境も変化している。1953 年の段階では平均世帯人員（1 世帯当たり平均人員）は 5 人を上回っていたが，2014 年には 2.49 人となっており，約 60 年かけて平均的な家族の規模は約半「65 歳以上の者のい分にまで縮小した。厚生労働省「平成 28 年国民生活基礎調査」より，る世帯数」を確認すると，「単独世帯」が 6,559 世帯（27.1％），「共に 65 歳以上の夫婦のみ世帯」が 6,196 世帯（25.6％）となっている。つまり，65 歳以上のみの人員で構成されている世帯は，65 歳以上の者がいる世帯数のうち 52.7％と過半数を超える。一方で 1980 年には 50.1％と過半数を超えていた「三世代世帯」は，2016 年にはわずか 11％まで低下している。家庭内で高齢者を扶養・介護する機能は弱体化してきており，高齢者のみで生活している世帯が急増してきている。つまり，高齢者が介護を必要な状態になった際に，これまでと同様に「同居する家族（子ども）」がそのまま介護を行う状況とはならない。介護が必要な家族を呼び寄せるのか，もしくは介護が必要な家族の元へ赴くのかという「移動」が必要となる。また，家族の元での介護という選択肢ではなく，施設への移動という選択肢も存在
している。

∗

本稿の作成にあたって，総務省の地方分権に関する基本問題についての調査研究会報告
書・専門分科会に参加の各先生方と職員の皆様から貴重な意見をいただいた。ここに感謝の意を表する。また、本研究は JSPS 科研費 16K17120 の研究成果の一部である。
∗∗ E-mail: nakazawa@toyo.jp－3－高齢者の地域間移動については，人口学・地理学・都市経済学等の分野で幅広く論じられてきた。特に都市（地域）経済学の分野では，高齢化と都市経済学というテーマの展望論文において，高齢者の地域間移動の検証が重要なテーマとして取り扱われている（Newbold,2015）。その一方で，わが国における高齢者の移動研究はあまり多くない。高齢者の地域間移動に関する先行研究は，主として人口学や地理学の視点から，国勢調査の移動データを用いて行われたものが多い。また，計量経済的手法を用いて移動要因の分析を行うというよりは，移動データそのものを記述統計的に整理することで，地域間での移動傾向を示しているものが多い。それに対して，計量経済的手法を用いて高齢者の移動要因を検証したのが中澤(2007)である。中澤(2007)では，住民基本台帳人口要覧」の市区町村別・年齢階層別データと，「人口動態統計」の市区町村別・年齢階層別死亡者数を組み合わせることで，介護保険が導入された 2000 年から 2005 年にかけての市区町村別・年齢階層別の純社会増加数（流入数－流出数）を推計し，分析をおこなっている。そして，東京圏（埼玉県・千葉県・東京
都・神奈川県）の市区町村における高齢者の社会増加率と施設サービス水準の関係を定量的に考察し，後期高齢者は介護老人福祉施設の量的充実度に反応して移動していることを明らかにした。
以上のように，わが国において市区町村別の高齢者の社会動態を定量的に把握するための基礎データとしては，多くの先行研究で採用されている「国勢調査」か，中澤(2007)で用いられた，「住民基本台帳人口要覧」と「人口動態統計」を組み合わせた推計データが存在する。これらデータは，それぞれ特徴を持ち，高齢者の社会像対を把握する上でのメリット・デメリットが存在している。本稿の目的は，高齢者の社会動態を把握できる上記のデータを比較検討し，わが国における高齢者の福祉移住仮説について実証的に検討を行うことである。
本稿の構成を以下で述べる。2 節では，わが国の高齢者の地域間移動に関する先行研究について概観する。3 節では「国勢調査」と，中澤(2007)で用いられた，「住民基本台帳人口要
覧」と「人口動態統計」を組み合わせた推計データについて説明し，各データの特徴および高齢者の社会動態を把握する上でのメリット・デメリットについて説明する。4 節で推定モ
デルについて説明し，5 節において推定結果を提示する。結果を受けて，6 節で考察を行う。
7 節はまとめである。

2. 高齢者の社会動態に関する先行研究
海外においては，高齢者の地域間移動に関して膨大な研究蓄積が存在している。高齢者移動要因の一つとして挙げられるのが，「福祉移住」（Welfare induced migration, Welfare
magnet）仮説である。福祉移住仮説とは，居住地と移住先の福祉水準の差異に反応して，人々は移動するという仮説であり，特に州間で福祉プログラムや対象者の差異が大きいア
メリカ合衆国を中心に研究が進められてきている。福祉移住仮説に関する初期の実証研究としては，Cebula and Korn(1975)，Cebula(1978, 1979)が存在する。それ以降も福祉政策－4－

に対する人種や所得別の人口移動，AFDC(Aid to Family with Dependent Children)の受給条件の州間での差異と人口移動などが検討の対象となっている。例えば，Southwick(1981)，
Gramlich and Laren(1984)，Blank(1988)，Islam(1989)，Enchautegui(1997)，Borjas(1999)
等の研究では，福祉プログラムの水準と対象者の移動に正の関係を得ている。
日本における高齢者移動に関する先駆的な研究として Otomo(1981)が挙げられる。
Otomo(1981)は，1970 年の国勢調査データを用いて，大都市圏において高齢期の移動率が上昇する反騰現象，すなわち修学・就労期以降の移動率は加齢と共に減少し，高齢期になると再上昇する現象を指摘した。これを受けて内野(1987)では 1980 年の国勢調査，田原・岩垂(1999)では 1990 年の国勢調査データ，平井(2007)では 1995 年から 2000 年の国勢調査
データを用いて同様の現象を確認している。高齢者の都道府県間移動の特徴として Otomo
and Ito(1988)は 1980 年国勢調査データから，高齢者は大都市圏中心部から郊外に移動する傾向にあること，田原・岩垂(1999)は 1990 年国勢調査データから，高齢者の大都市圏から地方圏への移動が生じていることを指摘している。また，Hirai(2003)では，東京 23 区や横浜市など大都市から 30km 圏については高齢者が転出超過であるのに対して，30～60km
圏では転入超過であることを明らかにしている。さらに，高齢移動者の性差を見ると，大友(1999)では女性の比率が高いことを指摘しており，これは平井(2014)においても確認されている。既に述べたように，上記の国勢調査を基にした高齢者移動に関する先行研究は，計量経済的手法を用いて移動要因の分析を行うというよりは，移動データそのものを記述統計的に整理することで，地域間での移動傾向を示しているものが多い。
先行研究に対して，計量経済的手法を用いて高齢者の移動要因を検証したのが中澤(2007)である。中澤(2007)では，住民基本台帳人口要覧」の市区町村別・年齢階層別データと，「人
口動態統計」の市区町村別・年齢階層別死亡者数を組み合わせることで，介護保険が導入された 2000 年から 2005 年にかけての市区町村別・年齢階層別の純社会増加数（流入数－流出数）を推計し，分析をおこなっている。そして，東京圏（埼玉県・千葉県・東京都・神奈
川県）の市区町村における高齢者の社会増加率と施設サービス水準の関係を定量的に考察し，後期高齢者は介護老人福祉施設の量的充実度に反応して移動していることを明らかにした。Kawase and Nakazawa(2009)，中澤・川瀬(2011)は，中澤(2007)を全国市区町村に拡張したものであるが，これら研究もやはり介護移住仮説を支持する結果となっている。さらに中澤(2017)では，2005 年から 2010 年の推計データを用いて東京圏の市区町村における高齢者の社会増加率と施設サービス水準の関係を定量的に考察し，中澤(2007)と同様の結論を導いている。
多くの先行研究で用いられている「国勢調査」および，中澤(2007)以降の一連の研究で用いられている推計データは，それぞれ特徴を持ち，高齢者の社会像対を把握する上でのメリット・デメリットが存在している。次節では，その点について解説を行う。

－5－

3. 高齢者の社会動態を把握するデータについて
国勢調査は地域間人口移動を把握できる統計調査の代表的なものである。しかしながら，国勢調査に基づいた人口移動の把握には，いくつか問題が存在している。国勢調査は 5 年ごとに実施されているが，人口移動を含めた調査は 10 年ごとの大集計時にのみ行われる。
大集計は西暦の末尾が 0 の年に行われている調査である。大規模で，年齢別・属性別等の分析が可能であり，さらに，10 年ごとの調査のため，社会経済情勢の変化に対してデータが断続的であるという問題がある 1 。それに加えて，調査方法の変更などが行われてきており，
P2F

P分析をする上でデータの連続性に欠けるという問題点を有している 2 。1960 年の国勢調査
P3F

P

では「1 年前の居住地」という項目がある。1970 年，1980 年調査では，この項目は無くなっているが，新たに「現住所への入居時期」という質問項目があるので，それを利用することで 1960 年から 1980 年調査までは「1 年前の居住地から現居住地への移動」という形で地域間人口移動を捉えることができた。しかし，1990 年調査から「5 年前常住地」という調査項目に変更されたため，1960 年から 1980 年までの調査と連続性を保つことができなくなった。
また，近年の調査結果では整備・公表が進められてきているが，市区町村別・年齢階層別に移動数が把握できるのは 1990 年調査以降であり，2000 年から 2005 年の移動は大集計ではないので把握することが出来ない。さらに，国勢調査に基づいた移動数は，5 年前常住地からの移動を質問しており，それ以降の移動や移動後に死亡した人々を移動数として集計することが出来ない。特に後者に関しては，死亡率が高い高齢者の移動を把握する上で問題となる。
それに対して，中澤(2007)および後続の研究では，「住民基本台帳人口要覧」の市区町村
別・年齢階層別データと，「人口動態統計」の市区町村別・年齢階層別死亡者数を組み合わせることで，年齢階層別の純社会増加数（流入数－流出数）を推計し，分析をおこなっている。本手法は推計データであるという点で厳密な移動数とはなっていないが，各年における死亡者数を引くという手続を経ることで高齢者死亡に伴う問題に対処している。
「住民基本
台帳人口要覧」における年齢階層別人口は 5 歳刻みとなっている。つまり，ある年のある年
齢階層人口は 5 年後には全て 1 つ上の年齢階層に入れ替わることになる。2005 年のある市
区町村のある年齢階層人口と，5 年後の 2010 年における同市区町村の 1 つ上の年齢階層人口を比較した際に生じる人口のずれは，「死亡者」と「流入・流出者」に分解される。そこ
で，次に「人口動態統計」データを用いて 2005 年から 2009 年までの死亡者を算出する 3 。
P4FP

例えば，ある市区町村の 65-69 歳人口の変動は以下の式で定義される。
平成 27 年（2015 年）調査においても人口移動の集計は公表されている。
国勢調査における質問事項の変更については西岡(2001)でまとめられている。
3 「住民基本台帳人口要覧」は調査年の 3 月 31 日現在の人口，「人口動態統計」は調査年の1 月 1 日から 12 月 31 日までの死亡者数である。そのため，死亡者データは 2005 年から2009 年までを用いた。また，データ取得期間の都合上，死亡者は前後 3 ヶ月分のずれがあ
る。
1
2

－6－

2005
2005
2006
2007
2008
2009
N 702010−74 − N 65−69 = −( D65−69 + D66−70 + D67 −71 + D68−72 + D69−73 )(1)+ ( IM − OM ) 2010−2005

ここで， N は人口， D は死亡者数， IM は流入者数， OM は流出者数を示している。また，上添字は調査年を表しており，下添字は年齢階層である。しかし，「人口動態統計」の死亡者数データは 5 歳刻みのため，1 歳ごとの死亡者数を知ることはできない。そこで，以下の操作を行い 1 歳刻みの死亡者データに変換した。まず，厚生労働省(2005)「第 20 回生命表」より，1 歳刻みの年齢別死亡率を把握する。年齢別死亡率を 5 歳階級ごとに合算し，各年齢の死亡率との比をとることで，年齢別死亡比を算出する。年齢別死亡比を，年齢階級
における実際の死亡者数に乗じることで，各年の各年齢の死亡者数を推計する。具体的には以下の手順で算出している。生命表における 65 歳から 69 歳の死亡率は 65 歳 0.91%，66
歳 0.99%，67 歳 1.09%，68 歳 1.21%，69 歳 1.35%となっている 4 。各年齢別の死亡比（合P5FP計 1）は，65 歳 0.164，66 歳 0.178，67 歳 0.196，68 歳 0.218，69 歳 0.244 となる。この
年齢別死亡比に，市区町村別 65-69 歳階級死亡者数をかけると，年齢別死亡者数が推計できる。
以上のように人口動態を分解し，データを組み合わせることで 2005 年から 2010 年までの各年齢階層別純社会増加数（流入者と流出者の差： NM ）が得られる 5 。以上の手順を経
P6F

Pて，各自治体の高齢者の純社会増加数を推計し，それを当該自治体の年齢階層別人口で割る
65−69

は 2005 年の 65-69 歳人口（2010 年の 70-74 歳

70−74

は 2005 年の 70-74 歳人口（2010 年の 75-79 歳

ことで純社会増加率を算出する。RNM i
人口）の 5 年間の純社会増加率，RNM i

人口）の 5 年間の純社会増加率を示している。
各データの特徴をまとめると，以下の表 1 で示すことができる。
表 1 国勢調査と推計データの特徴

国勢調査

データ取得

バイアス

移動の把握

10 年ごと移動の過小評価

流入および流出

移動の過小評価

純増加数のみ（西暦末尾 0）
推計データ

どの年からでも可能

4

生命表では男女別の死亡率となっているので，平均値を用いている。
ただし，2005 年から 2010 年までに流入し，2010 年以前に死亡した人については，死亡データのみがカウントされる。したがって自然減が過大（社会増加が過小）に計算されている可能性が存在する。

5－7－

（5 年インターバル）

それでは実際に，国勢調査データを推計データについて比較をおこなう。本稿では，国勢調査をベースとし，2010 年調査時点での自治体数を基準とする。したがって，住基台帳データは，2010 年時点での自治体となるよう，データ統合を行う。移動データは 2005 年から 2010 年の 5 年間の移動数となる。具体的には，全国市区町村別・5 歳階級別の純移動数を分析対象とする。純移動数の記述統計を表 2 で示す。
表 2 国勢調査と推計データに基づく純移動数の記述統計（2005 年～2010 年）

退職世代（55 歳～64 歳）と前期高齢者（65 歳～74 歳）に関しては，平均的に国勢調査
データの方が純移動数は大きい。一方で，後期高齢者（75 歳以上）になると住基台帳に基づく推計データの平均値が圧倒的に大きくなり，データのばらつきも小さい。そこで，国勢調査データの純移動数と，住基台帳に基づく推計データにおける純移動数の関係を視覚的に把握するため，両者をプロットした。図 1 から図 3 は，各年齢階層の純移動数をプロットしたものである。横軸は国勢調査，縦軸は住基台帳に基づく推計データである。

－8－

図１ 国勢調査と推計データのプロット（55 歳～64 歳）

図 2 国勢調査と推計データのプロット（65 歳～74 歳）－9－図 3 国勢調査と推計データのプロット（75 歳以上）

全体を通じて，係数は 1 以下となっており，国勢調査における各年齢階層人口 1 の移動に対して，住基台帳に基づく推計データでは 1 以下の移動ということを示している。しかしながら，切片を見ると，前期高齢者まではマイナスであるのに対して，後期高齢者ではプラスとなっている。したがって，後期高齢者の移動に関しては，住基台帳に基づく推計デー
タは国勢調査の移動に対して平均的に移動数が多いということを意味している。

4. 推定
すでに述べたように，高齢者，特に後期高齢者の移動要因として，地方に残った親世代が生活困難になった場合に，子どもが親を呼び寄せることが考えられる。もしくは，介護の必要性に応じて，施設入居に伴う移動もあり得るだろう。いずれにせよ，介護施設の不足が指摘されている東京圏において，介護施設の量的充実度（入居の可能性の高さ）は重要な要因となるであろう。また，医療サービスの充実度も重要な変数となるかもしれない。それに加えて，各自治体における高齢者の状況も重要な要因となる。仮に介護が必要な状況であったとしても，家族（夫婦）で生活している場合，住み慣れた地域から移動することは抵抗があると考えられる。高齢者が移動を決意するのは，一人暮らしで，自力で生活することが難しくなった場合であることを考慮すると，単身高齢世帯比率は考慮すべき変数であろう。また，居住のコストの代理変数としての住宅地価を採用した。ただし，住宅平均地価についてはデータがあられない地域があるため，住宅平均地価を加えた推定と除いた推定を実施する。
被説明変数は，各年齢階層の純移動数を，2005 年段階での当該年齢人口で割った純移動率を用いる。説明変数は，高齢者 1 人あたり特養定員，高齢者 1 人あたり老健定員，高齢者－10－

1 人あたり療養ベッド数，高齢者 1 人あたり有料老人ホーム定員，高齢者 1 人あたり医師数，高齢単身世帯比率，住宅平均地価である。各変数の記述統計を表 3 で示す。
表 3 記述統計

分析にあたって，前期高齢者と後期高齢者の移動には，説明変数では観察できない関係が総菜している可能性がある 6 。そこで，誤差項の相関関係を考慮した SUR（Seemingly
P7F

P

Unrelated Regression）推定を行う。SUR 推定の妥当性については，Breusch-Pagan 検定を行うことで確認する。推定結果を表 4 から示す。
Breusch-Pagan 検定の結果はいずれも 1%水準で有意であり，SUR 推定を用いることは妥当である。推定の結果，年齢が高くなるほど，特養定員は有意になり，係数も大きくなる。したがって，本稿が想定する介護移住については，どちらのデータからも支持する結果が得られている。また，その他の介護関連施設・有料老人ホームも同様の傾向を示している。
さらに，高齢単身世帯比率が高い地域から，高齢者が流出する傾向も，両者のデータで共通して確認された。これは，東京圏（埼玉県・千葉県・東京都・神奈川県）を対象とした推定
結果でも同様である。
ただし，退職世代および前期高齢者では，係数の有意性などで違いが見られている。この点については，今後その理由について精査する必要があるだろう。

6

例えば，前期高齢者と後期高齢者の夫婦が同時に移動するケースや，家族の移動に伴う
随伴移動などの影響が考えられる。

－11－

表 3 全国市区町村の推定結果（住宅平均地価なし）

注） *** は 1％， ** は 5％， * は 10％水準で有意であることを示している。
P

P

P

P

P

P

－12－

表 4 全国市区町村の推定結果（住宅平均地価あり）

注） *** は 1％， ** は 5％， * は 10％水準で有意であることを示している。
P

P

P

P

P

P

－13－

表 5 東京圏市区町村の推定結果（住宅平均地価なし）

注） *** は 1％， ** は 5％， * は 10％水準で有意であることを示している。
P

P

P

P

P

P

－14－

表 6 東京圏市区町村の推定結果（住宅平均地価あり）

注） *** は 1％， ** は 5％， * は 10％水準で有意であることを示している。
P

P

P

P

P

P

5. おわりに
本稿では，国勢調査と住基台帳に基づく推計データという，2 つの人口移動を把握できる
データを用いて，介護移住の実証分析をおこなった。各データの特徴を把握した後，2005
年～2010 年にかけての全国市区町村別・年齢階層別の準社会増加数・増加率を集計・計算
し，各自治体の施設介護変数等に関して推定を行った結果，特に介護需要が高まる後期高齢者において，いずれのデータにおいても介護移住仮説が成立していることを明らかにした。
一方で，諸変数の有意性を確認すると，両データでは異なる点も散見された。これは如何なる要因で生じているのかについては，今後精査していく必要がある。

－15－

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－16－

159。
中澤克佳(2017)「高齢者の社会動態と介護保険制度」『社会保障研究』2 巻 2・3 号，pp.332-348。
中澤克佳・川瀬晃弘(2011)「介護移住の実証分析」『経済政策ジャーナル』8 巻 1 号，pp.2-19。
西岡八郎(2001)「特集に際して―人口移動統計と社人研・人口移動調査について」『人口問題研究』57-1，pp.2-7。
平井誠(2007)「高齢者による都道府県間移動の地域性」石川義孝編著『人口減少と地域―地理学的アプローチ』京都大学学術出版会，pp.129-147。
平井誠(2014)「高齢人口移動」井上孝・渡辺真知子編著『首都圏の高齢化』原書房，pp.5371。

－17－

地方分権に関する基礎問題についての調査研究会・専門分科会

介護移住の実証分析―国勢調査と住基台帳データの比較―

中澤克佳（東洋大学）
2017年6月16日

1

本報告の内容• 本報告の内容
1. 高齢者の社会動態（移動）に注目•

居住する人々の高齢化：Aging in place•

高齢者の移動：Net migration

2. 国勢調査データと住基台帳データの比較検討
3. 介護移住の実証分析•

施設介護サービスが拡充した自治体へ流入する傾向

4. 高齢者移動の評価•

高齢者の移動が流入先に与える影響

2

－18－

要介護認定者数の推移
第2期

第1期

第3期

第4期

第5期

6,000,000

561万人
5,000,000

要介護５4,000,000

要介護４

256万人

要介護３
要介護２

3,000,000

要介護１
要支援２
2,000,000

要支援１
要支援

1,000,000

0
2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

3

高齢化の進展と要介護認定者の増加• 高齢化の進展–

世界で最も高齢化が進展する社会–後期高齢者の激増–

要介護認定者の増加→305万人（2000年～2012年）：150%•

高齢者の増加率：35％•

後期高齢者の増加率：65％

15 , 3%69 , 12%

年齢別要介護認定者数（2012年・1万人）
65-75歳未満
75歳以上

477 , 85%第２号被保険者

4－19－

75歳以上の後期高齢者が圧倒的

高齢者のいる世帯の類型（％）
1980

8.5

1989

11.2

1995

12.6

2001

13.8

2004

14.7

2010

16.9
0%

19.6

52.5
25.5

10%

単独世帯

33.8
36.0
37.2

夫婦のみ世帯

3.0

17.7

3.5

35.5

18.9

3.7

27.4

21.0

4.0

23.6

21.9

3.8

17.5

24.8

3.7

42.2

29.4

20%

16.5

30%

40%

子夫婦と同居1．⾼齢化の進展と家族の変化

50%

60%

70%

配偶者のない子と同居

80%

90%

その他家族・被親族と同居

5

高齢者のいる世帯の類型（1万人）
1200

高齢者のみで生活する人口
1,529万人

1000
800

525
449

600

366
400
200
0

276
103
88
1980

142

197

118

162

1985

1990

220
2000

⾼齢単⾝世帯数

6

－20－

303
2005

⾼齢夫婦世帯数

100%

386

2010

479

2015

介護施設の不足と入居待機者

読売新聞 2014年3月26日朝刊

7

先行研究
•

•

ダウンサイジング仮説–

流動性の確保とより小さい規模の住宅への住み替え–

Venti and Wise (1989)， Feinstein and McFadden (1989)：退職や配偶者の死去が高齢者移動のきっかけになると指摘–

Chiuri and Jappeli(2010)，Angelini and Laferrere(2012)，Banks et al.(2010)

福祉移住仮説–AFDC/TANFの州間受給条件の差異に注目–

Cebula and Korn(1975)，Cebula(1978, 1979)，Southwick(1981)，Gramlich andLaren(1984)，Blank(1988)，Islam(1989)，Enchautegui(1997)，Borjas(1999)–

高齢者の移動に注目した研究は少ない

8

－21－

先行研究
•

日本における高齢者移動の先行研究–

Otomo(1981)：1970年の国勢調査データを用いて，大都市圏において高齢期の移動率が上昇する反騰現象を指摘•

内野(1987)は1980年の国勢調査，田原・岩垂(1999)では1990年の国勢調査，平井(2007)
では1995年から2000年の国勢調査データを用いて反騰現象を確認–

Otomo and Ito(1988)：1980年国勢調査データから，高齢者は大都市圏中心部から郊外に移動する傾向を指摘–

田原・岩垂(1999)：1990年国勢調査データから，高齢者の大都市圏から地方圏への移動が生じていることを指摘–

Hirai(2003)：東京23区や横浜市など大都市から30km圏については高齢者が転出超過であるのに対して，30～60km圏では転入超過であることを明らか
にしている

9

先行研究
•

•

日本における高齢者移動の先行研究の特徴–

地理学/人口学分野の研究者が中心–

国勢調査を用いたものである–

都道府県間移動を対象としたものが多い–

移動の理由について考察したものは少ない

中澤(2007)，Kawase and Nakazawa(2009)，中澤・川瀬（2011），
Nakazawa(2016)–

国勢調査以外のデータ（住基台帳・人口動態）を用いて，市区町村レベルの高齢者移動データを推計–

福祉移住仮説を実証している

10

－22－

国勢調査の特徴•

国勢調査から把握できる人口移動–

西暦末尾0年の大集計において行われる（10年ごと）•–

市区町村別・年齢階層別に移動数が把握できるのは1990年調査以降•––

ただし，2015年調査では移動集計も実施されている（東日本大震災以降の移動）

2000年から2005年の移動は大集計ではないので把握することが出来ない「5年前常住地」を聞いている•

したがって，複数回転居した場合，それは把握できない•

1980年調査までは「1年前居住地」を聞いているので，90年以降とデータが連続しない•

移動後に死亡した人の移動は，当然カウントされない：死亡率が高い高齢者の移動を把握する上で大きな問題となる•

未回答・未回収の調査に関しての扱い（聞きたい部分）

高齢者移動を把握する場合，下方バイアスがかかっている可能性

11

代替的な移動データの作成•

総務省「住民基本台帳人口要覧」–

市区町村別・男女別人口–

5歳刻みで掲載–2005年の55歳～59歳人口は，2010年の60歳～64歳人口•••

ただし，2005年～2010年の5年間に，「流出・流入・死亡」がある

厚生労働省「人口動態統計」–

市区町村別・男女別死亡数–

５歳刻みで掲載–

1歳刻みの死亡数を推計：5歳刻みの死亡数を，「第20回生命表」の年齢別
死亡率データを用いて各歳に按分

2つのデータを組み合わせて，「純社会増加数」を算出
12

－23－

代替的な移動データの作成


純社会増加数（流入－流出：2005～2010）＝2010年人口－2005年人口＋死亡者数－死亡＋（流入－流出）50～54歳

50～54歳

55～59歳

55～59歳

60～64歳

60～64歳

65～69歳

65～69歳

2005年

2010年

市町村ごとに年齢階層別の社会増加数を算出
市区町村年齢階層別人口『住民基本台帳人口要覧』（総務省）
市区町村年齢階層別死亡者数『人口動態統計』（厚生労働省）

13

代替的な移動データの特徴•

死亡バイアスの除去–•

各年における死亡数を引くことでデータを作成しているので，国勢調査における「移動後の死亡が把握できない」という問題に対処できる

データ作成上の限界–

住民票の移動を伴わない移動は，把握できない（高齢者では問題ない？）–「住民基本台帳人口要覧」は調査年の3月31日現在の人口，「人口動態統計」は調査年の1月1日から12月31日までの死亡者数であるため，死亡者は前後3ヶ月分のずれがある–

流入数・流出数を分離できず，純増加数のみが把握できる

14

－24－

データの作成・特徴••

データの比較可能性–

国勢調査をベースとし，2010年調査時点での自治体を基準とする–

住基台帳データは，2010年時点での自治体となるよう，データ統合を行う–

したがって，移動データは2005年から2010年の5年間の移動数–

全国市区町村別・5歳階級別の純移動数を分析対象とする

純移動数の比較（次ページ以降）–

55‐64歳，65‐74歳は，国勢調査の移動量の方が多い–

75歳以上は住基台帳の移動量が多い（死亡バイアスの影響？）

15

純移動数の記述統計
国勢調査

55-64歳65-74歳

75歳以上

平均13.132

4.396

2.898

標準偏差

268.183

193.132

271.956

最⼩-6,339-2,791-3,151

最⼤

2,299

2,803

4,763

データの個数

1,745

1,745

1,745

住基台帳
平均

55-64歳65-74歳

75歳以上

9.009

-10.700

42.621

標準偏差343.029265.112331.832

最⼩-5,273-1,749-1,496

最⼤

8,249

9,252

9,833

データの個数

1,745

1,745

1,745

16

－25－

純移動数の比較：55‐64歳（横：国勢調査 縦：住基台帳）
55‐64歳
6,000
4,000

y = 0.9584x ‐9.082
R² = 0.8248

2,000
0‐2,000‐4,000‐6,000‐8,000‐7,000‐6,000‐5,000‐4,000‐3,000‐2,000‐1,000

0

1,000

2,000

3,000

3,000

4,000

17

純移動数の比較：65‐74歳（横：国勢調査 縦：住基台帳）
65‐74歳
4,000
3,000
y = 0.619x ‐18.956
R² = 0.6573

2,000
1,000
0
‐1,000‐2,000‐4,000‐3,000‐2,000‐1,000

18

－26－

0

1,000

2,000

純移動数の比較：75歳以上（横：国勢調査 縦：住基台帳）
75歳以上
5,000
y = 0.7319x +35.278
R² = 0.6912

4,000
3,000
2,000
1,000
0
‐1,000‐2,000‐3,000‐4,000‐3,000‐2,000‐1,000

0

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

19

高齢者移動の仮説と推定•

福祉移住仮説 “Welfare induced Migration”–

高齢者，特に介護リスクの高い後期高齢者は，介護サービスの量的に拡充した地域へと流入する•

中澤(2007)，中澤・川瀬(2011)等•

施設介護サービスの充実度に対して，前期・後期高齢者はどのように反応するか？

•

見かけ上無関係な回帰（SUR）推定–

前期高齢者移動と後期高齢者移動の間で，観察できない関係が存在するかもしれない→Breusch‐Pagan testで独立性を確認

20

－27－

高齢者移動の仮説と推定•

被説明変数：純移動率→ 純移動数/年齢階層別人口（2005年）

•

説明変数
–

高齢者1人あたり特養定員，老健定員，療養ベット数，有料老人ホーム定員–

高齢者1人あたり医師数–

高齢単身世帯比率–

住宅平均地価（ダウンサイジング仮説）•

ただし，住宅平均地価は特定地域のデータがまとまって非公表になっているため，推定にバイアスが生じる可能性がある•

したがって，住宅平均地価を入れた推定と，除外した推定を行う

21

記述統計
Variable

Obs

Mean

Std. Dev.

Min

Max

純移動率55-64歳 （国勢調査）

1,745

0.012

0.028

-0.0770.407

純移動率65-74歳 （国勢調査）

1,745

0.005

0.018

-0.1010.147

純移動率75歳以上（国勢調査）

1,745-0.0050.043-0.2730.316

純移動率55-64歳 （住基台帳）

1,745

0.006

0.024

-0.1120.196

純移動率65-74歳 （住基台帳）

1,745-0.0040.019-0.3220.158

純移動率75歳以上（住基台帳）

1,745

0.000

0.037

-0.576

0.328

特養定員

1,745

0.020

0.017

0

0.193

⽼健定員

1,745

0.012

0.013

0

0.167

療養ベット数

1,745

0.004

0.008

0

0.102

有料定員

1,745

0.002

0.009

0

0.233

医師数

1,745

0.007

0.009

0

0.163

⾼齢単⾝世帯⽐率

1,745

0.090

0.041

0.015

0.277

住宅平均地価（千円）

1,277

53.77387.849

1.5

1,640

22

－28－

推定結果１（全国）
国勢調査
Coef.
55-64歳65-74歳

Std. Err.

住基台帳
z

Coef.

Std. Err.

z

特養定員-0.0710.040-1.77 *

0.002

0.033

0.06

⽼健定員

0.091

0.050

1.81 *

0.184

0.042

4.37 ***

療養ベット数

0.007

0.085

0.09

0.077

0.072

1.08

有料定員

0.092

0.077

1.19

0.257

0.064

3.99 ***

医師数-0.085

0.075

-1.13

-0.1350.063-2.15 **

⾼齢単⾝世帯⽐率

0.159

0.017

9.54 ***

0.068

0.014

4.86 ***

定数項-0.002

0.002

-0.86

-0.003

0.002

-1.60

決定係数

0.053

観測数

1,745

特養定員

0.128

0.024

5.24 ***

0.238

0.024

9.72 ***

⽼健定員

0.245

0.031

7.97 ***

0.216

0.031

7.02 ***

療養ベット数

0.264

0.052

5.03 ***

0.147

0.052

2.82 ***

有料定員

0.258

0.047

5.47 ***

0.266

0.047

5.66 ***

医師数-0.011

0.046

-0.23

0.078

0.046

1.70 **

⾼齢単⾝世帯⽐率-0.002

0.010

-0.21

-0.1230.010-12.04 ***定数項-0.0020.001-1.79 *

-0.0020.001-1.93 **

決定係数

0.086

観測数

0.035
1,745

0.165

1,745

1,745

75歳以上 特養定員

0.874

0.043

20.33 ***

0.855

0.043

19.95 ***

⽼健定員

1.152

0.054

21.31 ***

0.369

0.054

6.85 ***

療養ベット数

1.161

0.092

12.62 ***

0.310

0.092

3.37 ***

有料定員

0.617

0.083

7.46 ***

0.358

0.083

4.33 ***

医師数

0.285

0.081

3.51 ***

0.142

0.081

1.76 **

⾼齢単⾝世帯⽐率-0.4390.018-24.47 ***-0.4040.018-22.57 ***定数項-0.0040.002-2.01 **

0.352

0.002

5.12 ***

決定係数

0.512

観測数

1,745

0.352
1,745
824.54 ***Breusch-Pagan test

1557.433 ***23

推定結果２（全国）
国勢調査
Coef.
55-64歳65-74歳

Std. Err.

住基台帳
z

Coef.

Std. Err.

z

特養定員-0.004

0.046

-0.09

0.095

0.037

⽼健定員

-0.037

0.061

-0.61

0.073

0.049

2.56 **
1.51

療養ベット数-0.068

0.098

-0.70

0.068

0.078

0.87

有料定員

0.151

0.076

2.00 **

0.281

0.060

4.65 ***

医師数

0.281

0.095

2.96 ***

0.160

0.076

2.11 **

⾼齢単⾝世帯⽐率

0.178

0.018

9.94 ***

0.091

0.014

6.36 ***

住宅平均地価

0.000

0.000

-8.08 ***

0.000

0.000

-8.23 ***

定数項

0.001

0.002

0.61

-0.001

0.002

-0.45

決定係数

0.134

観測数

1,277

特養定員

0.176

0.028

6.37 ***

0.336

0.025

13.54 ***

⽼健定員

0.175

0.036

4.82 ***

0.148

0.033

4.55 ***

療養ベット数

0.245

0.058

4.20 ***

0.195

0.052

3.73 ***

有料定員

0.281

0.045

6.21 ***

0.245

0.041

6.04 ***

医師数

0.245

0.057

4.31 ***

0.158

0.051

3.10 **

⾼齢単⾝世帯⽐率

0.011

0.011

1.04

-0.1130.010-11.70 ***住宅平均地価

0.000

0.000

-9.07 ***

0.000

0.000

-1.87 *

定数項

0.000

0.001

-0.13

-0.0030.001-2.36 **

決定係数

0.157

観測数

1,277

0.117
1,277

0.245
1,277

75歳以上 特養定員

1.003

0.049

20.36 ***

1.027

0.046

22.45 ***

⽼健定員

1.080

0.065

16.68 ***

0.308

0.060

5.13 ***

療養ベット数

1.222

0.104

11.76 ***

0.393

0.097

4.07 ***

有料定員

0.528

0.081

6.54 ***

0.256

0.075

3.42 ***

医師数

0.194

0.101

1.91 *

0.071

0.094

0.75

⾼齢単⾝世帯⽐率-0.414

0.019-21.61 ***-0.3690.018-20.77 ***住宅平均地価

0.000

0.000

1.19

0.000

0.000

2.97 ***

定数項-0.0060.002-2.48 **

0.007

0.002

2.92 ***

決定係数

0.542

観測数

1,277

0.435
1,277
522.656 ***Breusch-Pagan test

24

－29－

873.189 ***推定結果３（東京圏）
国勢調査
Coef.
55-64歳65-74歳

Std. Err.

住基台帳
z

Coef.

Std. Err.

z

特養定員-0.081

0.081

-1.00

0.128

0.071

1.81 *

⽼健定員

0.262

0.179

1.46

0.351

0.157

2.23 **

療養ベット数

0.175

0.195

0.90

0.118

0.171

0.69

有料定員

0.088

0.165

0.54

0.565

0.145

3.90 ***

医師数-0.134

0.117

-1.14

-0.361

0.103-3.52 ***

⾼齢単⾝世帯⽐率

0.393

0.072

5.46 ***

0.094

0.063

1.50

定数項

-0.0200.006-3.30 ***

-0.008

0.005

-1.51

決定係数

0.131

観測数

213

特養定員

0.256

0.069

3.70 ***

0.467

0.081

5.77 ***

⽼健定員

0.407

0.154

2.65 ***

0.093

0.180

0.51

療養ベット数

0.283

0.167

1.70 **

0.074

0.196

0.38

有料定員

0.507

0.141

3.59 ***

0.447

0.166

2.70 ***

医師数-0.2060.100-2.05 **

-0.168

0.118

-1.43

⾼齢単⾝世帯⽐率-0.033

0.062

-0.53

-0.332

0.072-4.59 ***

定数項

-0.002

0.005

-0.31

0.014

0.006

2.22 **

決定係数

0.191

観測数

0.167
213

0.229

213

213

75歳以上 特養定員

1.070

0.094

11.41 ***

1.420

0.130

10.92 ***

⽼健定員

0.907

0.209

4.35 ***

0.005

0.289

0.02

療養ベット数

0.556

0.226

2.45 **

0.222

0.314

0.71

有料定員

0.669

0.192

3.49 ***

0.910

0.266

3.42 ***

医師数-0.185

0.136

-1.36

-0.226

0.189

-1.19

⾼齢単⾝世帯⽐率-0.7320.084-8.75 ***

-1.1380.116-9.82 ***

定数項

0.032

0.007

4.51 ***

0.064

0.010

6.55 ***

決定係数

0.573

観測数

213

0.503
213
124.359 ***Breusch-Pagan test

254.746 ***25

推定結果４（東京圏）
国勢調査
Coef.
55-64歳65-74歳

Std. Err.

住基台帳
z

Coef.

Std. Err.

z

特養定員-0.110

0.067

-1.64

0.084

0.062

1.34

⽼健定員

0.118

0.150

0.79

0.234

0.139

1.69 *

療養ベット数

0.159

0.160

0.99

0.130

0.149

0.87

有料定員

0.203

0.136

1.49

0.633

0.126

5.01 ***

医師数

0.625

0.133

4.70 ***

0.163

0.124

1.32

⾼齢単⾝世帯⽐率

0.367

0.064

5.71 ***

0.112

0.060

1.87

住宅平均地価

0.000

0.000

-8.39 ***

0.000

0.000

-5.70 ***

定数項

-0.009

0.005

-1.76

-0.004

0.005

-0.73

決定係数

0.336

0.319

観測数

191

特養定員

0.180

0.061

2.95 ***

0.429

0.055

7.80 ***

⽼健定員

0.295

0.136

2.17 **

0.074

0.122

0.61

療養ベット数

0.266

0.145

1.83 *

0.070

0.131

0.54

有料定員

0.528

0.124

4.28 ***

0.413

0.111

3.71 ***

医師数

0.375

0.121

3.11 ***

0.026

0.109

0.23

⾼齢単⾝世帯⽐率

0.041

0.058

0.70

-0.271

0.053-5.16 ***

住宅平均地価

0.000

0.000

-6.73 ***

0.000

0.000

-1.04

定数項

0.002

0.005

0.33

0.011

0.004

2.47 **

決定係数

0.361

観測数

191

0.345

191

191

75歳以上 特養定員

1.004

0.088

11.37 ***

1.290

0.082

15.75 ***

⽼健定員

0.921

0.196

4.69 ***

0.062

0.182

0.34

療養ベット数

0.507

0.210

2.41 **

0.207

0.195

1.06

有料定員

0.602

0.179

3.37 ***

0.707

0.166

4.27 ***

医師数

0.097

0.175

0.55

-0.142

0.162

-0.87

⾼齢単⾝世帯⽐率-0.6170.084-7.30 ***

-0.8800.078-11.24 ***住宅平均地価

0.000

0.000

-1.67 *

0.000

0.000

1.17

定数項

0.028

0.007

4.01 ***

0.048

0.006

7.49 ***

決定係数

0.592

観測数

191

0.648
191
108.334 ***Breusch-Pagan test

26

－30－

243.988 ***推定結果の検討••

福祉移住仮説は支持される–

年齢が高くなるほど，特養定員は有意になり，係数も大きくなる–

その他の介護関連施設・有料老人ホームも同様の傾向–

高齢単身世帯比率が高い地域から，高齢者が流出–

国勢調査・住基台帳いずれも有意

ダウンサイジング仮説も成立–•

退職年齢・前期高齢者は地価の高い地域から流出する傾向

国勢調査と住基台帳で異なる結果も–今後，データを精査する–

非合併自治体のみをサンプルとしてチェックを行う

27

自治体は介護移住をどう捉えているか？
••考慮できていない–

そもそも，高齢者の移動について注意を払っていない–

計画段階で考慮しているのは，そこに住んでいる住民の高齢化–「来る人は拒めないので，それに応じて対応をしている」

把握もしていない–

高齢者の移動を評価するデータを集計していない–

厚生労働省の指導で調査をし，驚いたという–（私の推計に対して）「実感として流入者が多いことはわかっていたが，これほどとは思っていなかった」

28

－31－

今後の介護保険制度• 地域（自治体）保険の持続可能性–

地域間での顕著な保険料格差•–

平均保険料（月額）も5,000円を突破

サービス水準の格差も問題に•

特に地方部ではサービス人材確保が困難に–

地域支援事業→軽度介護の「市区町村化」–

移動する高齢者への広域的な対応も不十分•

住所地特例の煩雑さと限界– 広域的な財政調整・サービス供給のあり方を検討すべき
29

－32－

公営企業の生産する財の価格設定ルールに関する政治経済学的分析

東北学院大学経済学部
篠崎 剛
名古屋大学大学院経済学研究科
柳原 光芳

要

約

本研究の目的は，公営企業の生産する最終消費財および中間財の価格設定に，労働者集団
および資本家集団からのロビイング活動が与える影響を明らかにすることにある。分析の結果，労働者集団からのロビイング活動は消費財価格を引き下げるように，資本家のそれは中間財価格を引き下げるように働くこと，一方の利益集団から受け取る政治献金から得られる（政治家の）限界効用の高まりは，その利益集団がロビイングする財の価格を引き下げ，もう一方のものを引き上げることが明らかにされた。

１．

はじめに

本研究の目的は，公営企業の生産する最終消費財および中間財の価格設定に，労働者集団および資本家集団からのロビイング活動が与える影響を明らかにすることにある。

－33－

水道，ガスおよび電気のような日常生活に不可欠な財を供給する産業は，ほとんどの場合，
政府または政府の介入のもとで運用がなされている。このような産業を運用する企業（以下，公営企業）の政府による運用が必要な理由の一つは，当該産業が操業のための初期投資が大きく，平均費用が逓減するために自然独占状態となり，非効率な資源配分が達成されてしまうことによる。したがって，これまで先進諸国においては，これらの産業は，政府が運営するか，私企業が運営したとしても政府による規制がなされるかのいずれかの形が採用されてきた。
これら二つの運用形態が資源配分の効率性に関する研究もまた進められてきた。具体的には，公営企業の存在する産業への政府の介入が，（１）公営企業の予算制約を維持するよ
うに価格設定がなされる場合，および（２）（政府による規制の形の一つのものとして）限界費用価格形成原理に従い価格が設定され，赤字の補填は補助金でなされる場合に，どのような資源配分および経済厚生が達成されるかということが議論の中心にあった。
Baumol and Bradford (1970) は，（１）の公営企業の予算制約を維持する場合の最適価
格設定ルールを明らかにした嚆矢の一つである。そこで明らかにされたことは，最適価格設
定ルールは，家計の価格の需要弾力性の逆数だけでなく，所得の需要弾力性，すなわち，分配的特性（distributional characteristics）に依存して，決定されなければならないことであった。Yang (1991) は，公営企業が最終財だけでなく，中間財も供給するような一般均衡モデルを用いて，この問題に取り組み，家計の最終財需要の分配的特性だけでなく私企業の中間財需要の分配的特性によって最適価格が決定されることを，さらに Yang (1993) は，家計が労働者および資本家の二種類存在する場合の最適価格設定ルールの分析に取り組み，
異質な個人の分配的特性が最適価格設定ルールに影響を与えることを明らかにした。この議論は，さらに De Borger (1997) によって，外部性が存在する場合の最適価格設定ルールの問題へと拡張されるなど，一般均衡の枠組みにおける様々な環境の下での最適価格設定
ルールに関する研究が進められている。
これらの研究のように自然独占の弊害を排除することの重要性は広く認識されてきたものの，価格を実際に設定する政治家の行動が資源配分に与える影響を明らかにしたものは，筆者らの知る限り存在しない。しかしながら，実際のところ，我が国においては，公共料金の設定の裁量は首長にある可能性が高い。具体的には，選挙での公約として，または工場を誘致するためのものとして，公益企業の生産する財価格の引き下げを首長および地方自治体が提示をしている例が存在している。これは価格の設定が，資源配分の効率性を高めることのみを目的に行われているわけではなく政治的な目的を含む可能性があることを意味している。
このような政治経済学的分析における，特に，利益集団による政策誘導を扱った分析をまとめたものには，Grossman and Helpman (2001) がある。そこでは政治家の政策の意思決
定は，次の選挙のための政治献金へ関心を持つ首長が存在する場合は，利益集団によるロビイング活動が政策を誘導すること，すべての利益集団が競争的に政治献金を行うのであれ－34－

ばそれが経済政策に影響を与えることはできないことなどが明らかにされ，特に最適関税，
地方税政策の分析に広く応用されるなど，多くの研究の蓄積を生んできた。しかしながら，
本稿のような公営企業の生産する財の最適価格設定ルールにロビイングの効果を考慮できているものは存在しない。そこで本稿では，Grossman and Helpman (1994) モデルを用いて，労働者集団および資本家集団が最終財価格および中間財価格に対してロビイング活動ができる場合に最適価格設定ルールがどのように影響を受けるかを分析する。
分析の結果，労働者集団からのロビイング活動は消費財価格を引き下げるように，資本家のそれは中間財価格を引き下げるように働くこと，一方の利益集団から受け取る政治献
金から得られる（政治家の）限界効用の高まりは，その利益集団がロビイングする財の価格を引き下げ，もう一方のものを引き上げることが明らかにされた。
本稿の構成は以下の通りである。次節において，基本モデルを提示し，第 3 節はロビイン
グ活動の効果を明らかにし，最後の第 4 節をまとめとする。

２．基本モデル
経済には，政府，公営企業，私企業および（労働者と資本家の）2 種類の家計が存在する。
財は，公営企業が生産する最終財および中間財，私企業が生産する最終財の 3 種類が存在する。政府は，私企業の生産する財の財市場の均衡価格に対する影響および労働者と資本家への所得に与える影響を考慮しつつ，さらに公営企業の予算制約を満たしつつ，公営企業の生産する財の最適価格を設定するものとする。
以下では，はじめに Yang (1993) を 1 つの公的中間財，（公営企業が供給する私的財と民間生産部門が生産する私的財の）2 つの最終財モデルとして描写し，第 3 節において，労働者および資本家集団のロビイング活動がこれら財価格に与える影響を明らかにする。

２－１．基本設定
公営企業は経済に 1 社存在し，家計に対して最終消費財，𝑧𝑧 ℎ ，を，私的企業に対して中間財，𝑧𝑧 𝑓𝑓 ，を，それぞれ価格 𝑝𝑝ℎ および 𝑝𝑝 𝑓𝑓 で販売するものとする ( 𝑧𝑧 = 𝑧𝑧 ℎ + 𝑧𝑧 𝑓𝑓 )。また，
これらの 2 つの財は生産方法について同質的であるものとし，2 つの財の生産は家計から供給される労働，𝐿𝐿𝑧𝑧 ，によって行われるものとする。

U

私企業の行動
私企業は，公営企業から中間財，𝑧𝑧 𝑓𝑓 ，を購入し，さらに家計から供給される労働，𝐿𝐿𝑦𝑦 ，を用いて，最終財，𝑦𝑦，を家計に，価格，𝑞𝑞，で販売するものとする。ここから各企業の利潤最大化問題は，
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝜋𝜋 =𝑞𝑞𝑞𝑞 − 𝑝𝑝 𝑓𝑓 𝑧𝑧 𝑓𝑓 − 𝐿𝐿𝑦𝑦

－35－となる。この問題を解くことで，要素需要（𝑧𝑧 𝑓𝑓 ）関数，労働需要（𝐿𝐿𝑦𝑦 ）関数および利潤（𝜋𝜋）関数が，𝑧𝑧 𝑓𝑓 = 𝑧𝑧 𝑓𝑓 �𝑞𝑞, 𝑝𝑝 𝑓𝑓 �,

𝐿𝐿𝑦𝑦 = 𝐿𝐿𝑦𝑦 �𝑞𝑞, 𝑝𝑝 𝑓𝑓 �,

（１）

および
𝜋𝜋 = 𝜋𝜋�𝑞𝑞, 𝑝𝑝 𝑓𝑓 �となり，したがって，したがって，最終財（𝑦𝑦）供給関数が，𝑦𝑦 = 𝑦𝑦�𝑞𝑞, 𝑝𝑝 𝑓𝑓 �のように 𝑞𝑞 および 𝑝𝑝 𝑓𝑓 の関数として書くことができる。
U

家計の行動
労働者集団および資本家集団の違いは，利潤の獲得および労働供給に関するところにある。労働者は利潤を獲得することはできないものの，労働を供給して賃金を獲得し，資本家は労働をせずに私企業の利潤，𝜋𝜋，を獲得することができる。したがって，資本家の予算制
約は，𝑞𝑞𝑦𝑦 𝐶𝐶 + 𝑝𝑝ℎ 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 = 𝜋𝜋 となり，労働者の予算制約は 𝑞𝑞𝑦𝑦 𝐿𝐿 + 𝑝𝑝ℎ 𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 = 𝐿𝐿𝑥𝑥 + 𝐿𝐿𝑧𝑧 となる。ここで私的企業の生産する消費財は，𝑦𝑦 𝑖𝑖 ，公営企業の生産する消費財は，𝑧𝑧 ℎ,𝑖𝑖 ，および公営企業の生産する消費財および中間財を生産するための労働力はそれぞれ 𝐿𝐿𝑥𝑥 および 𝐿𝐿𝑧𝑧 であるとする。ここで 𝑖𝑖 = 𝐶𝐶, 𝐿𝐿 とし，𝐶𝐶 は資本家を 𝐿𝐿 は労働者のものを表す。本モデルでは一般性を失うことなく，労働をニュメレールとする。

また，家計の選好は，労働者集団のものは，𝑢𝑢𝐿𝐿 = 𝑢𝑢(𝑦𝑦 𝐿𝐿 , 𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 , 𝐿𝐿𝑥𝑥 + 𝐿𝐿𝑧𝑧 )，および資本家集団のものは，𝑢𝑢𝐶𝐶 = 𝑢𝑢(𝑦𝑦 𝐶𝐶 , 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 )，であるものとする。二つの家計の効用最大化から，労働者の最終私的財（𝑦𝑦 𝐿𝐿 ）の需要関数，資本家の最終私的財（𝑦𝑦 𝐶𝐶 ）の需要関数，労働者の公営企業の生産する財（𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 ）の需要関数，それの資本家の財（𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 ）の需要関数，労働者の労働供給（𝐿𝐿）
関数がそれぞれ

𝑦𝑦 𝐿𝐿 = 𝑦𝑦 𝐿𝐿 (𝑞𝑞, 𝑝𝑝ℎ )𝑦𝑦 𝐶𝐶 = 𝑦𝑦 𝐶𝐶 (𝑞𝑞, 𝑝𝑝ℎ , 𝜋𝜋)－36－𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 = 𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 (𝑞𝑞, 𝑝𝑝ℎ ),

𝑧𝑧

ℎ,𝐶𝐶

= 𝑧𝑧

ℎ,𝐶𝐶 (𝑞𝑞,（２）ℎ𝑝𝑝 , 𝜋𝜋)および
𝐿𝐿 = 𝐿𝐿(𝑞𝑞, 𝑝𝑝ℎ )となる。この（２）を効用関数に代入することにより，労働者集団および資本家集団の間接効用関数が，
𝑣𝑣 𝐶𝐶 �𝑞𝑞∗ , 𝑝𝑝ℎ , 𝜋𝜋�𝑞𝑞, 𝑝𝑝 𝑓𝑓 ��および（３）
𝑣𝑣 𝐿𝐿 [𝑞𝑞∗, 𝑝𝑝ℎ ]となることがわかる。

U

最終消費財の均衡価格の決定
経済における最終消費財の市場において，労働者集団および資本家集団の需要量の和と私企業の財の供給量が一致するところ，すなわち，𝑦𝑦 𝐿𝐿 (𝑞𝑞, 𝑝𝑝ℎ )𝑁𝑁𝐿𝐿 + 𝑦𝑦 𝐶𝐶 �𝑞𝑞, 𝑝𝑝ℎ , 𝜋𝜋�𝑞𝑞, 𝑝𝑝 𝑓𝑓 �� 𝑁𝑁𝐶𝐶 =𝑦𝑦�𝑞𝑞, 𝑝𝑝 𝑓𝑓 �，が成立するところ，において均衡取引量および市場価格が決定される。ここで 𝑁𝑁𝐿𝐿 ，

𝑁𝑁𝐶𝐶 はそれぞれ労働者集団の数および資本家集団の数をそれぞれ表す。これを解くことで最終消費財の均衡価格は

𝑞𝑞∗ = 𝑞𝑞�𝑝𝑝ℎ , 𝑝𝑝 𝑓𝑓 ; 𝑁𝑁𝐿𝐿 , 𝑁𝑁𝐶𝐶 �のように公営企業の供給する財価格，労働者および資本家集団の数によって決定されることがわかる。本稿では，簡単化の為に労働者集団および資本家集団の人数は１，すなわち，𝑁𝑁𝐿𝐿 = 𝑁𝑁𝐶𝐶 = 1，とする。

２－２．最適な公営企業の生産する財価格
本節では，Yang (1991, 1993) および De Borger (1997) にしたがって，博愛主義的な政－37－

府が経済厚生を最大化するように価格を決定するときの最適価格設定ルールを明らかにする。政府は，財市場均衡および公営企業に課される予算制約の二つの制約を満たすもとで，𝑝𝑝ℎ および 𝑝𝑝 𝑓𝑓 を決定するものとする。

公営企業は，家計の労働を用いて，消費財，𝑧𝑧 ℎ,𝑖𝑖 (𝑖𝑖 = 𝐿𝐿, 𝐶𝐶)，および私企業の使う中間財，

𝑧𝑧 𝑓𝑓 ，を生産ものとする。このとき費用関数を 𝐶𝐶�𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 + 𝑧𝑧 𝑓𝑓 � とすれば，公営企業の利潤は，π∗ = 𝑝𝑝ℎ (𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 ) + 𝑝𝑝 𝑓𝑓 𝑧𝑧 𝑓𝑓 − 𝐶𝐶�𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 + 𝑧𝑧 𝑓𝑓 �（４）と書くことができる。さらに政府の目的関数は，Yang (1993) および De Borger (1997) と同様に，バーグソン = サミュエルソン型の社会厚生関数（以下，経済厚生と呼ぶ）とし，労働者集団および資本家集団の間接効用関数が（３）であることに注意すれば，𝑊𝑊 �𝑣𝑣 𝐶𝐶 �𝑞𝑞∗ , 𝑝𝑝ℎ , 𝜋𝜋�𝑞𝑞, 𝑝𝑝 𝑓𝑓 ��, 𝑣𝑣 𝐿𝐿 [𝑞𝑞∗, 𝑝𝑝ℎ ]� と書くことができる。
以上の準備に基づくと，政府の最大化問題は，

max 𝑊𝑊 �𝑣𝑣 𝐶𝐶 �𝑞𝑞�𝑝𝑝ℎ , 𝑝𝑝 𝑓𝑓 �, 𝑝𝑝ℎ , 𝜋𝜋�𝑞𝑞�𝑝𝑝ℎ , 𝑝𝑝 𝑓𝑓 �, 𝑝𝑝 𝑓𝑓 ��, 𝑣𝑣 𝐿𝐿 �𝑞𝑞�𝑝𝑝ℎ , 𝑝𝑝 𝑓𝑓 �, 𝑝𝑝ℎ ��

𝑝𝑝ℎ ,𝑝𝑝𝑓𝑓

𝑠𝑠. 𝑡𝑡. π∗ = 𝑝𝑝ℎ �𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 �𝑞𝑞�𝑝𝑝ℎ , 𝑝𝑝 𝑓𝑓 �, 𝑝𝑝ℎ � + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 �𝑞𝑞�𝑝𝑝ℎ , 𝑝𝑝 𝑓𝑓 �, 𝑝𝑝ℎ , 𝜋𝜋�𝑞𝑞�𝑝𝑝ℎ , 𝑝𝑝 𝑓𝑓 �, 𝑝𝑝 𝑓𝑓 ���+ 𝑝𝑝 𝑓𝑓 𝑧𝑧 𝑓𝑓 �𝑞𝑞�𝑝𝑝ℎ , 𝑝𝑝 𝑓𝑓 �, 𝑝𝑝 𝑓𝑓 �

− 𝐶𝐶 �𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 �𝑞𝑞�𝑝𝑝ℎ , 𝑝𝑝 𝑓𝑓 �, 𝑝𝑝ℎ � + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 �𝑞𝑞�𝑝𝑝ℎ , 𝑝𝑝 𝑓𝑓 �, 𝑝𝑝ℎ , 𝜋𝜋�𝑞𝑞�𝑝𝑝ℎ , 𝑝𝑝 𝑓𝑓 �, 𝑝𝑝 𝑓𝑓 ��+ 𝑧𝑧 𝑓𝑓 �𝑞𝑞�𝑝𝑝ℎ , 𝑝𝑝 𝑓𝑓 �, 𝑝𝑝 𝑓𝑓 �� = 0,となる。ここから一階の条件はおよび

𝜕𝜕π∗ 𝜕𝜕π∗ 𝜕𝜕𝑞𝑞∗𝜕𝜕𝑞𝑞∗
𝜆𝜆 � ℎ + ∗ ℎ � = 𝛼𝛼𝑧𝑧 ℎ + 𝛾𝛾 ℎ𝜕𝜕𝑝𝑝𝜕𝜕𝑞𝑞 𝜕𝜕𝑝𝑝
𝜕𝜕𝑝𝑝

（５）

𝜕𝜕π∗ 𝜕𝜕π∗ 𝜕𝜕𝑞𝑞∗
𝜕𝜕𝑞𝑞∗
𝑓𝑓
+
�
=
𝛽𝛽𝑧𝑧
+
𝛾𝛾
𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓 𝜕𝜕𝑞𝑞∗ 𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓
𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓

（６）

𝜆𝜆 �

－38－

𝜕𝜕𝜕𝜕

となる 1 。ここでλはラグランジュ乗数を表し， 𝛼𝛼 = �P0F𝜕𝜕𝐼𝐼 𝐿𝐿Pおよび 𝛾𝛾 =𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐶𝐶𝜕𝜕𝐼𝐼 𝐶𝐶𝑦𝑦 𝐶𝐶 +

𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿
𝜕𝜕𝐼𝐼 𝐿𝐿

𝑦𝑦 𝐿𝐿 −

𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐶𝐶𝜕𝜕𝐼𝐼 𝐶𝐶𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿𝜕𝜕𝜕𝜕𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶𝜕𝜕𝜕𝜕� � 𝑧𝑧 ℎ � + �𝜕𝜕𝐼𝐼𝐶𝐶 � � 𝑧𝑧 ℎ � ，β = �𝜕𝜕𝐼𝐼𝐶𝐶 � 𝑧𝑧 𝑓𝑓

𝑦𝑦 が成立している。ここで 𝛼𝛼 は Feldstein (1972) が明ら か に し た 公 営 企 業 の 生 産 す る 財需 要 に 関 す る 所 得 の 分 配 的 特 性 （ distributional

characteristics） を，β は Yang (1993) が明らかにした利潤の分配的特性を，𝛾𝛾 は利潤
𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐶𝐶

𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐶𝐶

𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿

シェア，𝜕𝜕𝐼𝐼𝐶𝐶 𝑦𝑦，が，私的財の消費シェア，𝜕𝜕𝐼𝐼𝐶𝐶 𝑦𝑦 𝐶𝐶 + 𝜕𝜕𝐼𝐼𝐿𝐿 𝑦𝑦 𝐿𝐿 ，からどれだけ離れているかをそれぞれ示している。

（５）および（６）の最適価格ルールにおいて，左辺は，公的価格設定が公営企業の利潤へ影響を与えることを通じた 2 つの効果からなっていることがわかる。第 1 は，左辺小括
弧内第 1 項で示されるものである。これは私的財価格を所与としたときの， 𝑝𝑝ℎ および 𝑝𝑝 𝑓𝑓の上昇の利潤に与える効果であり，この価格上昇が， 𝑧𝑧 に影響を与え，したがって，公営企業の利潤および費用に影響する。第 2 は，左辺小括弧内第 2 項で示される一般均衡におけるものである。これは公営企業の価格上昇が，私的財部門の需給の変化を通じて，最終財価格に影響を与えることを意味している。これら 2 つの効果は，ラグランジュ乗数によって，社会厚生の水準へ変換されて評価されている。
次に右辺で表される第 1 項は，上記と同様に，私的財価格が変わらないもとで得られるものと一般均衡効果を考慮したものに分かれる。私的財価格が変わらなければ，𝑝𝑝ℎ および 𝑝𝑝 𝑓𝑓の上昇は，（５）では資本家および労働者の効用を直接減少させ，（６）では中間財の要素需要を直接減少させることを意味している。また，一般均衡効果を考慮したものが右辺第 2 項で意味している。
（５）および（６）は公営企業の生産する財の最適価格ルールを一般的に示したものであるものの，解釈をおこなう為に，De Borger (1997) が行ったものと同様に，需要の交差価
𝜕𝜕𝑞𝑞 ∗（５）および
格弾力性をゼロおよび最終財の一般均衡効果がない，𝜕𝜕𝑝𝑝𝑖𝑖 = 0，ものと仮定し，（６）を書き換えると，最終財および中間財の最適価格設定ルールは

𝑝𝑝ℎ −
および
𝑝𝑝 𝑓𝑓 −
1

計算は補論 1 を参照。

𝜕𝜕𝜕𝜕�𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 + 𝑧𝑧 𝑓𝑓 �
𝛼𝛼 − 𝜆𝜆 1
𝜕𝜕(𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 + 𝑧𝑧 𝑓𝑓 )
=
� ℎ�
ℎ
𝑝𝑝
𝜆𝜆
𝜀𝜀
𝜕𝜕𝜕𝜕�𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 + 𝑧𝑧 𝑓𝑓 �𝛽𝛽 − 𝜆𝜆 1
𝜕𝜕(𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 + 𝑧𝑧 𝑓𝑓 )=
� 𝑓𝑓 �
𝑓𝑓
𝑝𝑝
𝜆𝜆
𝜀𝜀

－39－

（７）

（８）

となる。ここで 𝜀𝜀 ℎ =𝑝𝑝ℎ 𝜕𝜕�𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 +𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 +𝑧𝑧 𝑓𝑓 �
𝑧𝑧 ℎ

𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ

𝑝𝑝𝑓𝑓 𝜕𝜕�𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 +𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 +𝑧𝑧 𝑓𝑓 �および 𝜀𝜀 𝑓𝑓 = 𝑧𝑧 𝑓𝑓

𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ

である。

（７）および（８）から公営企業の生産する財価格と限界費用の差が存在する理由が，公共企業の予算制約の経済厚生で測った費用（公営企業の予算のシャドープライス），𝜆𝜆，および経済主体の所得の限界効用（ 𝛼𝛼 および 𝛽𝛽 ）の差，が存在すること，また逆数需要の価
1

格弾力性の逆数，𝜀𝜀𝑖𝑖 (𝑖𝑖 = ℎ, 𝑓𝑓)，が存在することの 2 つに求めることができることがわかる。
補題１（De Borger (1997, p.776)）

公営企業の生産する財の価格と限界費用の差は，公営企業の予算制約の社会厚生で測った費用，所得の限界効用の差および需要の価格弾力性の逆数に依存する。
ここで De Borger (1997) の解釈においてなされているように，社会厚生で測った費用が所得の限界効用より高い状況，（７）および（８）において 𝛼𝛼 < 𝜆𝜆 および 𝛽𝛽 < 𝜆𝜆 にある状況を想定しよう。このときこの価格の差は，需要の価格弾力性に依存し，それが高（低）ければこの差は小さ（大き）くなることがわかる。これは需要の価格弾力性が高い場合は，当該財価格の上昇による最終財および中間財の需要の減少（割合）が大きくなるため，政府は，価格と限界費用を近づけるような価格設定をすることが望ましいことを意味している。

３．公営企業の生産する財への利益集団の圧力があるモデル
前節では，政府は経済厚生を最大化することを目的として，すなわち博愛主義的に当該財の価格設定を行うことを仮定したもとでの，最適な価格設定ルールを明らかにした。本節では，労働者集団と資本家集団が政治家に対してロビイング活動を行うことが可能な場合における公営企業の生産する財の政治家による価格設定ルールを明らかにし，前節にて明らかにした望ましい価格設定ルールからの乖離がどのように生じるかを示す。

３－１．利益集団および政治家の行動
労働者集団および資本家集団の二つの利益集団は，政治家に対して 𝑝𝑝ℎ および 𝑝𝑝 𝑓𝑓 を自分の集団にとって望ましいレベルへ設定させるために，労働者からの政治献金， 𝑍𝑍 𝐿𝐿 および資本家からの政治献金， 𝑍𝑍 𝐶𝐶 ，をそれぞれ拠出し，政策誘導をすると仮定する。Grossman

and Helpman (1994) と同様に，二つの利益集団は，𝑝𝑝ℎ および 𝑝𝑝 𝑓𝑓 に対して微分可能な政治献金スケジュールを提示するものとする。結果として，これら二つの利益集団のペイオフ
は，労働者集団のものが𝐺𝐺 𝐿𝐿 = 𝑣𝑣 𝐿𝐿 [𝑞𝑞∗ , 𝑝𝑝ℎ ] − 𝑍𝑍 𝐿𝐿 �𝑝𝑝ℎ ; 𝑝𝑝 𝑓𝑓 �
資本家集団のものが－40－

𝐺𝐺 𝐶𝐶 = 𝜋𝜋�𝑞𝑞∗ , 𝑝𝑝 𝑓𝑓 � − 𝑍𝑍 𝐶𝐶 �𝑝𝑝 𝑓𝑓 ; 𝑝𝑝ℎ �となる。政治家は，投票数が政治献金の大きさだけでなく，公認の大きさにも依存する為，
政治献金の大きさおよび経済厚生に関心を持つとする。したがって，政治家の目的関数は，経済厚生と政治献金の和，すなわち，

𝐺𝐺 = 𝑊𝑊 �𝑣𝑣 𝐶𝐶 �𝑞𝑞∗, 𝑝𝑝ℎ , 𝜋𝜋�𝑞𝑞∗ , 𝑝𝑝 𝑓𝑓 ��, 𝑣𝑣 𝐿𝐿 [𝑞𝑞∗ , 𝑝𝑝ℎ ]� + 𝜃𝜃 𝐿𝐿 𝑣𝑣 𝐿𝐿 �𝑞𝑞∗ , 𝑝𝑝 𝑓𝑓 � + 𝜃𝜃 𝐶𝐶 𝜋𝜋�𝑞𝑞∗, 𝑝𝑝 𝑓𝑓 �（９）となる。ここで 𝜃𝜃 𝑖𝑖 (𝑖𝑖 = 𝐿𝐿, 𝐶𝐶) は政治献金に対する政治家のウエイトを示す。

本稿では，政治献金額は，truthful contribution schedule，すなわち，𝑍𝑍 𝐿𝐿 �𝑝𝑝ℎ ; 𝑝𝑝 𝑓𝑓 � =𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{0, 𝑣𝑣 𝐿𝐿 [𝑞𝑞∗ , 𝑝𝑝ℎ ] − 𝐵𝐵𝐿𝐿 } および 𝑍𝑍 𝐶𝐶 �𝑝𝑝 𝑓𝑓 ; 𝑝𝑝ℎ � = 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚�0, 𝜋𝜋�𝑞𝑞∗ , 𝑝𝑝 𝑓𝑓 � − 𝐵𝐵𝐶𝐶 � であるものとする。したがって，これらの二つの集団の最大化条件は，

𝜕𝜕𝐺𝐺 𝐶𝐶𝜕𝜕𝜕𝜕 𝜕𝜕𝑞𝑞∗
𝜕𝜕𝑍𝑍 𝐶𝐶
=
�
�
−
=0
𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ
𝜕𝜕𝑞𝑞∗ 𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ
𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ

（１０）

𝜕𝜕𝐺𝐺 𝐶𝐶𝜕𝜕𝜕𝜕 𝜕𝜕𝑞𝑞∗𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝑍𝑍 𝐶𝐶
=
�
+
�
−
=0
𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓𝜕𝜕𝑞𝑞∗ 𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓 𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓
𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓（１１）

およびであり，労働者集団のそれは，
𝜕𝜕𝐺𝐺 𝐿𝐿 𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿 𝜕𝜕𝑞𝑞∗ 𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿 𝜕𝜕𝑍𝑍 𝐿𝐿=+−=0𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ 𝜕𝜕𝑞𝑞∗ 𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ 𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ 𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ（１２）

𝜕𝜕𝐺𝐺 𝐿𝐿 𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿 𝜕𝜕𝑞𝑞∗ 𝜕𝜕𝑍𝑍 𝐿𝐿=−=0𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓 𝜕𝜕𝑞𝑞∗ 𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓 𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓

（１３）

および

となる。
ゲームの順番は以下のとおりである。第 1 段階では，利益集団として労働者集団が消費財価格に資本家集団が中間財価格に対して政治献金を拠出し，第 2 段階では，政治家が消費財－41－

価格と中間財価格を決定する。最後の第 3 段階では，消費者は効用をおよび企業は利潤を最大化する。

３－２．最適価格設定とロビイング活動
第 3 段階における消費者および企業の最大化行動は，前節において既に描写されている。
第 2 段階において，政治家は価格ルールを設定し，第 1 段階において，利益集団が政治献金
スケジュールを設定する。
政治家は，
（１０）
，
（１１）
，
（１２）および（１３）を所与として（８）を最大化するよ
うに最適価格政策を決定する。その結果，最終財価格ルールは
𝜕𝜕π∗ 𝜕𝜕π∗ 𝜕𝜕𝑞𝑞∗
𝜕𝜕𝑞𝑞∗
𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿
𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿𝜕𝜕𝑞𝑞∗𝜆𝜆 � ℎ + ∗ ℎ � = 𝛼𝛼𝑧𝑧 ℎ + 𝛾𝛾 ℎ + 𝜃𝜃 𝐿𝐿 𝐿𝐿 𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + �𝜃𝜃 𝐿𝐿 𝐿𝐿 𝑦𝑦 𝐿𝐿 − 𝜃𝜃 𝐶𝐶 𝑦𝑦� ℎ𝜕𝜕𝑝𝑝𝜕𝜕𝑞𝑞 𝜕𝜕𝑝𝑝
𝜕𝜕𝑝𝑝
𝜕𝜕𝐼𝐼
𝜕𝜕𝐼𝐼
𝜕𝜕𝑝𝑝

（１４）

および，中間財価格ルールは，

𝜆𝜆 �𝜕𝜕π∗ 𝜕𝜕π∗ 𝜕𝜕𝑞𝑞∗
𝜕𝜕𝑞𝑞∗
𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿 𝐿𝐿
𝜕𝜕𝑞𝑞∗
𝑓𝑓
𝐶𝐶 𝑓𝑓
𝐿𝐿
𝐶𝐶
+
�
=
𝛽𝛽𝑧𝑧
+
𝛾𝛾
+
𝜃𝜃
𝑧𝑧
+
�𝜃𝜃
𝑦𝑦
−
𝜃𝜃
𝑦𝑦�
𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓 𝜕𝜕𝑞𝑞∗ 𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓
𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓
𝜕𝜕𝐼𝐼𝐿𝐿𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓（１５）

𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿となる。ここで（１４）および（１５）における第３項（𝜃𝜃 𝐿𝐿 𝜕𝜕𝐼𝐼𝐿𝐿 𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 および 𝜃𝜃 𝐶𝐶 𝑧𝑧 𝑓𝑓 ）および第𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿

𝜕𝜕𝑞𝑞 ∗

4 項，�𝜃𝜃 𝐿𝐿 𝜕𝜕𝐼𝐼𝐿𝐿 𝑦𝑦 𝐿𝐿 − 𝜃𝜃 𝐶𝐶 𝑦𝑦� 𝜕𝜕𝑝𝑝𝑖𝑖 (𝑖𝑖 = 𝐿𝐿, 𝐶𝐶) が利益集団のロビイングの影響を示している。ロビイ𝜕𝜕𝑞𝑞 ∗

ングの最終財および中間財価格への影響を解釈するために，前節と同様に，𝜕𝜕𝑝𝑝𝑖𝑖 = 0 および需要の交差価格弾力性をゼロとすると，（１４）は，𝑝𝑝ℎ −𝜕𝜕𝜕𝜕�𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 + 𝑧𝑧 𝑓𝑓 �𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿 ℎ,𝐿𝐿
𝐿𝐿
𝑧𝑧
ℎ,𝐿𝐿
ℎ,𝐶𝐶
𝑓𝑓
𝛼𝛼
−
𝜆𝜆
1
𝜃𝜃
1
𝜕𝜕(𝑧𝑧 + 𝑧𝑧 + 𝑧𝑧 )𝜕𝜕𝐼𝐼𝐿𝐿=� ℎ � − � � � ℎ,𝐿𝐿� � ℎ�
ℎ
ℎ,𝐶𝐶
𝑝𝑝
𝜆𝜆
𝜀𝜀
𝜆𝜆
𝑧𝑧 + 𝑧𝑧𝜀𝜀（１６）および，中間財価格ルールは，

�𝑝𝑝 𝑓𝑓 −𝜕𝜕𝜕𝜕�𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 + 𝑧𝑧 𝑓𝑓 ��𝜕𝜕(𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 + 𝑧𝑧 𝑓𝑓 )(𝛽𝛽 − 𝜆𝜆)𝑧𝑧 𝑓𝑓 1 𝜃𝜃 𝐶𝐶 1
=
+
𝑝𝑝 𝑓𝑓
𝜆𝜆
𝜀𝜀 𝑓𝑓
𝜆𝜆 𝜀𝜀 𝑓𝑓

－42－

（１７）

のようになる 2 。
（１６）および（１７）を（７）および（８）と比較すると，右辺第 2 項，
P1F

𝜆𝜆𝑝𝑝ℎ

𝜕𝜕𝑣𝑣𝐿𝐿 ℎ,𝐿𝐿
𝑧𝑧
𝜕𝜕𝐼𝐼𝐿𝐿𝜕𝜕�𝑧𝑧ℎ,𝐿𝐿 +𝑧𝑧ℎ,𝐶𝐶 +𝑧𝑧𝑓𝑓 �

𝜃𝜃 𝐿𝐿

P

および

𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ

𝜃𝜃 𝐶𝐶 1𝜆𝜆 𝜀𝜀 𝑓𝑓

がロビイングの効果として加えられている。解釈のために，前節同様に，右辺の第 1 項を正であると仮定する。右辺第 2 項のロビイングの効果を示す部
分の分母が負であることを考慮すれば，労働者集団および資本家集団からのロビイングは，それぞれ最終財価格と中間財価格を引き下げる方向へ，または価格と限界費用の差を縮める方向へ働くこととなる。
命題
労働者集団および資本家集団からロビイングは，限界費用よりも価格が高い（低い）場合においては，政治家の財価格設定を価格と限界費用の差を小さ（大き）くさせるように働く。
最後に，非対称なロビイングが公営企業の予算を通じて，消費財価格および中間財価格に与える影響を考察する。ここでは 𝜃𝜃 𝐿𝐿 の上昇の消費財価格および中間財価格に与える影響

は，De Borger (1997) と同様に

𝜕𝜕𝑞𝑞 ∗
𝜕𝜕𝑝𝑝𝑖𝑖= 0 および（９）の微分 𝐺𝐺𝑝𝑝𝑓𝑓 𝑝𝑝ℎ = 𝐺𝐺𝑝𝑝ℎ𝑝𝑝𝑓𝑓 = 0 とすれば，
2

𝑑𝑑𝑝𝑝ℎ 𝐺𝐺𝑝𝑝ℎ𝜃𝜃𝐿𝐿 �−𝑧𝑧 𝑓𝑓 �=
< 0,
𝑑𝑑𝜃𝜃 𝐿𝐿𝐷𝐷

𝑑𝑑𝑝𝑝ℎ −𝐺𝐺𝑝𝑝ℎ𝜃𝜃𝐿𝐿 𝑧𝑧 ℎ 𝑧𝑧 𝑓𝑓=>0𝑑𝑑𝜃𝜃 𝐿𝐿𝐷𝐷
2

2のようになる 3 。ここで 𝐷𝐷 = 𝐺𝐺𝑝𝑝ℎ𝑝𝑝𝑓𝑓 𝜋𝜋𝑝𝑝∗ ℎ 𝜋𝜋𝑝𝑝∗ 𝑓𝑓 + 𝐺𝐺𝑝𝑝𝑓𝑓 𝑝𝑝ℎ 𝜋𝜋𝑝𝑝∗ ℎ 𝜋𝜋𝑝𝑝∗ 𝑓𝑓 − 𝐺𝐺𝑝𝑝ℎ𝑝𝑝ℎ �𝜋𝜋𝑝𝑝∗ 𝑓𝑓 � − 𝐺𝐺𝑝𝑝𝑓𝑓 𝑝𝑝𝑓𝑓 �𝜋𝜋𝑝𝑝∗ ℎ � > 0
P2FPである。これは，労働者グループと政治家のつながりが強く，𝜃𝜃 𝐿𝐿 ，が上昇すれば， 𝑝𝑝ℎ が低下するものの，公営企業の予算制約を維持するために 𝑝𝑝 𝑓𝑓 を上昇させることがわかる。したがって，労働者からのロビーは，企業の利潤を犠牲にして，労働者グループの効用水準を高めるような価格設定を導くこととなることを意味している。

４．結論
本研究の目的は，公営企業の生産する最終消費財および中間財の価格設定に，労働者集団
および資本家集団からのロビイング活動が与える影響を明らかにすることにあった。分析
の結果，労働者集団からのロビイング活動は消費財価格を引き下げるように，資本家のそれは中間財価格を引き下げるように働くこと，一方の利益集団から受け取る政治献金から得られる（政治家の）限界効用の高まりは，その利益集団がロビイングする財の価格を引23

計算は補論２を参照。
計算は補論３を参照。

－43－

き下げ，もう一方のものを引き上げることが明らかにされた。
本稿の分析は，公営企業の価格設定ルールの歪みが利益集団の行動によっていかに生じるかを，特に，政治家とある集団とのつながりが強いことが，もう一方の集団に不利に働くことを示すことを明らかにすることができたものの，次の点に留意しなければならない。
第 1 に，本稿の分析は，公営企業の効率生産のためのインセンティブメカニズムが含まれていないことである。公営企業は利潤獲得動機がなく，特に生産効率性を満たす必要がない。
そのため，公営企業の費用が非効率に高くなると考えることができる。この非効率性により，高い費用が掛かることにより予算制約が満たされない場合は，中央政府からの補助金によって費用が賄われ，さらなるモラルハザードを生み資源配分が非効率になる可能性がある。
第 2 に，本稿の分析には，企業の立地問題が含まれていない。中間財の価格引き下げは，私企業の立地をもたらす政策手段となりうる。これは租税競争の枠組みと同様のものを使うことで可能となると思われるが，最適価格設定ルールに地方分権の歪みがどのように働くかは明らかにされなければならない。
以上のような留意点はあるものの，本稿の分析は，公営企業の価格設定ルールに政治経済学的な分析を導入し，価格設定の最適ルールの歪みの方向を明らかにできたという点において一定の成果を上げることができたと考える。

参考文献
Baumol, W. J., & Bradford, D. F. (1970). Optimal departures from marginal costpricing. The American Economic Review, 60(3), 265-283.
De Borger, B. (1997). Public pricing of final and intermediate goods in the presenceof externalities. European Journal of Political Economy, 13(4), 765-781.
Grossman, G. M., & Helpman, E. (1994). Protection for Sale. The American Economic
Review, 84(4), 833-850.
Grossman, G. M., & Helpman, E. (2001). Special interest politics. MIT press.
Laffont, J. J., & Tirole, J. (1993). A theory of incentives in procurement andregulation. MIT press.
Yang, C. C. (1991). The pricing of public intermediate goods revisited. Journal of－44－

Public Economics, 45(1), 135-141.
Yang, C. C. (1993). Distributional equity and the pricing of public final andintermediate goods. Economics Letters, 41(4), 429-434.

補論U

補論 1 博愛主義的な政府の最適価格ルールの導出

政府の最大化問題を解くと，一階の条件は，
𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕π∗ 𝜕𝜕π∗ 𝜕𝜕𝑞𝑞∗
+
𝜆𝜆
�
+
�=0
𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ
𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ 𝜕𝜕𝑞𝑞∗ 𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ

(A-1)

𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕π∗ 𝜕𝜕π∗ 𝜕𝜕𝑞𝑞∗
+
𝜆𝜆
�
+
�=0
𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓
𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓 𝜕𝜕𝑞𝑞∗ 𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓(A-2)となり，これを書き換えると
𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿 𝜕𝜕𝑞𝑞∗ 𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿
𝜕𝜕π∗ 𝜕𝜕π∗ 𝜕𝜕q∗
𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐶𝐶 𝜕𝜕𝑞𝑞∗ 𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐶𝐶 𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐶𝐶 𝜕𝜕π∗ 𝜕𝜕𝑞𝑞∗� ∗ ℎ + ℎ + ∗ ∗ ℎ � + � ∗ ℎ + ℎ � + 𝜆𝜆 � ℎ + ∗ ℎ � = 0
𝜕𝜕𝑞𝑞 𝜕𝜕𝑝𝑝
𝜕𝜕𝑝𝑝
𝜕𝜕π 𝜕𝜕𝑞𝑞 𝜕𝜕𝑝𝑝
𝜕𝜕𝑞𝑞 𝜕𝜕𝑝𝑝
𝜕𝜕𝑝𝑝
𝜕𝜕𝑝𝑝
𝜕𝜕𝑞𝑞 𝜕𝜕𝑝𝑝

となる。上記式は，ここでロイの恒等式からと，利潤関数の性質から

𝜕𝜕π∗
𝜕𝜕𝑞𝑞 ∗

𝜕𝜕𝑣𝑣 𝑖𝑖

𝜕𝜕𝑞𝑞 ∗=−

𝜕𝜕𝑣𝑣 𝑖𝑖𝜕𝜕𝐼𝐼 𝑖𝑖= 𝑦𝑦 であること，また，

𝑦𝑦 𝑖𝑖 および

𝜕𝜕𝑣𝑣 𝑖𝑖

𝜕𝜕π∗=𝜕𝜕𝑣𝑣 𝑖𝑖𝜕𝜕𝐼𝐼 𝑖𝑖

𝜕𝜕𝑣𝑣 𝑖𝑖

𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ=−𝜕𝜕𝑣𝑣 𝑖𝑖𝜕𝜕𝐼𝐼 𝑖𝑖𝑧𝑧 ℎ,𝑖𝑖 であるこに注意をすれば，

𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐶𝐶
𝜕𝜕𝑞𝑞∗
𝜕𝜕𝑞𝑞∗
𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿
𝜕𝜕π∗
𝐶𝐶 )
ℎ,𝐶𝐶
𝐿𝐿 )
ℎ,𝐿𝐿
�(𝑦𝑦
−
𝑦𝑦
−
𝑧𝑧
�
+
�(−𝑦𝑦
−
𝑧𝑧
�
+
𝜆𝜆
=0
𝜕𝜕𝐼𝐼𝐶𝐶𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ
𝜕𝜕𝐼𝐼𝐿𝐿
𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ
𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ

辺々を入れ替えて𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿
𝜕𝜕𝑞𝑞 ∗
𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐶𝐶
𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿
𝜕𝜕π∗𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐶𝐶� 𝐶𝐶 {𝑦𝑦 𝐶𝐶 − 𝛿𝛿𝑦𝑦} + 𝐿𝐿 {𝑦𝑦 𝐿𝐿 − (1 − 𝛿𝛿)𝑦𝑦}� ℎ + � 𝐶𝐶 𝑧𝑧ℎ,𝐶𝐶 + 𝐿𝐿 𝑧𝑧ℎ,𝐿𝐿 � = 𝜆𝜆 ℎ
𝜕𝜕𝐼𝐼
𝜕𝜕𝐼𝐼
𝜕𝜕𝑝𝑝
𝜕𝜕𝐼𝐼
𝜕𝜕𝐼𝐼
𝜕𝜕𝑝𝑝
𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐶𝐶
𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿
𝜕𝜕𝑞𝑞∗
𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐶𝐶
𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿𝜕𝜕π∗� 𝐶𝐶 (𝑦𝑦 𝐶𝐶 − 𝑦𝑦) + 𝐿𝐿 𝑦𝑦 𝐿𝐿 � ℎ + � 𝐶𝐶 𝑧𝑧ℎ,𝐶𝐶 + 𝐿𝐿 𝑧𝑧ℎ,𝐿𝐿 � = 𝜆𝜆 ℎ
𝜕𝜕𝐼𝐼
𝜕𝜕𝐼𝐼
𝜕𝜕𝑝𝑝
𝜕𝜕𝐼𝐼
𝜕𝜕𝐼𝐼
𝜕𝜕𝑝𝑝

(A-3)

を得る。
同様に (A-2) を書き換えると�𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿 𝜕𝜕𝑞𝑞∗
𝜕𝜕π∗
𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐶𝐶 𝜕𝜕𝑞𝑞∗ 𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐶𝐶 𝜕𝜕π∗ 𝜕𝜕𝑞𝑞∗ 𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐶𝐶 𝜕𝜕π∗
+
+
�
+
�
�
+
𝜆𝜆
=0
𝜕𝜕𝑞𝑞∗ 𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓 𝜕𝜕π∗ 𝜕𝜕𝑞𝑞∗ 𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓 𝜕𝜕π∗ 𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓
𝜕𝜕𝑞𝑞∗ 𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓
𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓
𝜕𝜕𝑣𝑣 𝑖𝑖

𝜕𝜕𝑣𝑣 𝑖𝑖

𝜕𝜕𝑣𝑣 𝑖𝑖

𝜕𝜕𝑣𝑣 𝑖𝑖となる。上記式は，ここでロイの恒等式から 𝜕𝜕𝑞𝑞∗ = − 𝜕𝜕𝐼𝐼𝑖𝑖 𝑦𝑦 𝑖𝑖 および 𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ = − 𝜕𝜕𝐼𝐼𝑖𝑖 𝑧𝑧 ℎ,𝑖𝑖 である

－45－

𝜕𝜕π∗

こと，利潤関数の性質から 𝜕𝜕𝑝𝑝𝑓𝑓 = −𝑧𝑧 𝑓𝑓 であることに注意すれば

𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐶𝐶
𝜕𝜕𝑞𝑞∗
𝜕𝜕𝑞𝑞∗
𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿
𝜕𝜕π∗
𝐶𝐶 )
𝑓𝑓
𝐿𝐿 )
�(𝑦𝑦
−
𝑦𝑦
−
𝑧𝑧
�
+
�(−𝑦𝑦
�
+
𝜆𝜆
=0
𝜕𝜕𝐼𝐼𝐶𝐶𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓
𝜕𝜕𝐼𝐼𝐿𝐿𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓
𝜕𝜕𝑝𝑝 𝑓𝑓となり，辺々を入れ替えれば，

𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐶𝐶
𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿𝜕𝜕𝑞𝑞∗ 𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐶𝐶𝜕𝜕π∗� 𝐶𝐶 (𝑦𝑦 𝐶𝐶 − 𝑦𝑦) + 𝐿𝐿 𝑦𝑦 𝐿𝐿 � ℎ + 𝐶𝐶 𝑧𝑧 𝑓𝑓 = 𝜆𝜆 𝑓𝑓
𝜕𝜕𝐼𝐼
𝜕𝜕𝐼𝐼
𝜕𝜕𝑝𝑝
𝜕𝜕𝐼𝐼
𝜕𝜕𝑝𝑝

(A-4)

となる。

U

補論 2. ロビイング活動があるときの最適価格ルールの導出

政治家は，
（１０）
，
（１１）
，
（１２）および（１３）を所与として（８）を最大化するように最適価格政策を決定する。一般均衡効果を無視すれば，一階の条件は，

�𝜕𝜕𝑣𝑣 𝑖𝑖
𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐶𝐶 ℎ,𝐶𝐶 𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿 ℎ,𝐿𝐿
𝐿𝐿
𝑧𝑧
+
𝑧𝑧
�
+
𝜃𝜃
𝜕𝜕𝐼𝐼𝐶𝐶𝜕𝜕𝐼𝐼𝐿𝐿𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ= 𝜆𝜆 �(𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 ) + 𝑝𝑝ℎ−

𝜕𝜕(𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 )𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ𝜕𝜕𝜕𝜕�𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 + 𝑧𝑧 𝑓𝑓 � 𝜕𝜕�𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 + 𝑧𝑧 𝑓𝑓 ��𝜕𝜕(𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 + 𝑧𝑧 𝑓𝑓 )𝜕𝜕𝑝𝑝ℎのように書くことができる。前節と同様に価格と限界費用の差によってこれを表現するために変形すると，
𝜕𝜕𝑣𝑣 𝑖𝑖⎫𝜕𝜕𝜕𝜕�𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 + 𝑧𝑧 𝑓𝑓 � 𝜕𝜕(𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 )𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ= �𝑝𝑝ℎ −�𝜆𝜆𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ𝜕𝜕(𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 + 𝑧𝑧 𝑓𝑓 )
⎬
⎭
𝐿𝐿
𝜃𝜃
𝜕𝜕𝑣𝑣 𝑖𝑖⎧ (𝛼𝛼 − 𝜆𝜆) + ℎ,𝐿𝐿⎫ℎ,𝐶𝐶1𝜕𝜕𝜕𝜕�𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 + 𝑧𝑧 𝑓𝑓 �
(𝑧𝑧 + 𝑧𝑧 ) 𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ
ℎ
=
�𝑝𝑝
−
�
𝑝𝑝ℎ
𝜕𝜕(𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 + 𝑧𝑧 𝑓𝑓 )⎨𝜆𝜆 𝜕𝜕(𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 )⎬ 𝑝𝑝ℎ(𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 ) ⎭
𝜕𝜕𝑝𝑝ℎ
⎩
ℎ,𝐿𝐿
𝜕𝜕𝜕𝜕�𝑧𝑧 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 + 𝑧𝑧 𝑓𝑓 �𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿𝜃𝜃 𝐿𝐿 ℎ ⎫
𝑝𝑝ℎ −
⎧
ℎ,𝐿𝐿
ℎ,𝐶𝐶
𝑓𝑓
1
1
𝜕𝜕𝑝𝑝
𝜕𝜕(𝑧𝑧 + 𝑧𝑧 + 𝑧𝑧 )= � ℎ � 𝛼𝛼 − 𝜆𝜆 + ℎ,𝐿𝐿
(𝑧𝑧 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 )⎬𝑝𝑝ℎ𝜆𝜆 𝜀𝜀 ⎨⎩⎭⎧(𝛼𝛼 − 𝜆𝜆)(𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 ) + 𝜃𝜃 𝐿𝐿
⎨
⎩

－46－

𝑝𝑝ℎ −

𝜕𝜕𝜕𝜕�𝑧𝑧 ℎ,𝐿𝐿 + 𝑧𝑧 ℎ,𝐶𝐶 + 𝑧𝑧 𝑓𝑓 �𝜕𝜕𝑣𝑣 𝐿𝐿 ℎ,𝐿𝐿
𝐿𝐿
𝑧𝑧
ℎ,𝐿𝐿
ℎ,𝐶𝐶
𝑓𝑓
𝛼𝛼
−
𝜆𝜆
1
𝜃𝜃
1
𝜕𝜕(𝑧𝑧 + 𝑧𝑧 + 𝑧𝑧 )𝜕𝜕𝐼𝐼𝐿𝐿=� ℎ � − � � � ℎ,𝐿𝐿� � ℎ�
ℎ
ℎ,𝐶𝐶
𝑝𝑝
𝜆𝜆
𝜀𝜀
𝜆𝜆
𝑧𝑧 + 𝑧𝑧𝜀𝜀(A-5)となる。同様に中間財へのロビイング活動の効果も同様の手順を経ることで本文中の式を得る。

U

補論 3 首長の政治献金への関心の強さが公営企業の生産する財価格へ与える影響
𝑝𝑝ℎ および 𝑝𝑝 𝑓𝑓 に関する一階の条件と公営企業の予算制約を全微分すると，行列
𝐺𝐺𝑝𝑝ℎ𝑝𝑝ℎ

�𝐺𝐺𝑝𝑝𝑓𝑓𝑝𝑝ℎ
𝜋𝜋𝑝𝑝∗ ℎ

𝐺𝐺𝑝𝑝ℎ𝑝𝑝𝑓𝑓
𝐺𝐺𝑝𝑝𝑓𝑓 𝑝𝑝𝑓𝑓
𝜋𝜋𝑝𝑝∗ 𝑓𝑓

𝜋𝜋𝑝𝑝∗ ℎ−𝐺𝐺𝑝𝑝ℎ𝜃𝜃𝐿𝐿𝑑𝑑𝑝𝑝ℎ∗𝜋𝜋𝑝𝑝𝑓𝑓 � �𝑑𝑑𝑝𝑝 𝑓𝑓 � = �−𝐺𝐺𝑝𝑝𝑓𝑓 𝜃𝜃𝐿𝐿 � 𝑑𝑑𝜃𝜃 𝐿𝐿−𝜋𝜋𝜃𝜃∗ 𝐿𝐿
𝑑𝑑𝑑𝑑
0
2

2

を得る。ここで 𝐷𝐷 = 𝐺𝐺𝑝𝑝ℎ 𝑝𝑝𝑓𝑓 𝜋𝜋𝑝𝑝∗ ℎ 𝜋𝜋𝑝𝑝∗ 𝑓𝑓 + 𝐺𝐺𝑝𝑝𝑓𝑓𝑝𝑝ℎ 𝜋𝜋𝑝𝑝∗ ℎ 𝜋𝜋𝑝𝑝∗ 𝑓𝑓 − 𝐺𝐺𝑝𝑝ℎ𝑝𝑝ℎ �𝜋𝜋𝑝𝑝∗ 𝑓𝑓 � − 𝐺𝐺𝑝𝑝𝑓𝑓𝑝𝑝𝑓𝑓 �𝜋𝜋𝑝𝑝∗ ℎ � は最大化の2 階の条件から正となる。

－47－

ᆅ᪉ศᶒ䛻㛵䛩䜛ᇶᮏၥ㢟䛻䛴䛔䛶䛾ㄪᰝ◊✲఍䞉ᑓ㛛ศ⛉఍㻞㻜㻝㻣ᖺ㻣᭶㻞㻤᪥⠛ᓮ ๛ᮾ໭Ꮫ㝔኱Ꮫ⤒῭Ꮫ㒊⤒῭Ꮫ⛉ᰗཎ ගⰾྡྂᒇ኱Ꮫ኱Ꮫ㝔⤒῭Ꮫ◊✲⛉䖩᤼㝖ᛶ䛾䛒䜛බඹ㈈䠄‽බඹ㈈䠅䠖㟁Ẽ䞉㧗㏿㐨㊰䞉Ỉ㐨䠄䠍䠅Ỉ㐨஦ᴗ䛾㐠Ⴀ୺య䠖Ỉ㐨ᒁ䠄䠎䠅Ỉ㐨ᩱ㔠䛾タᐃ䠖⥲ᣓཎ౯᪉ᘧ䠄䠇ᨻ἞ⓗ㓄៖䠛䠅䠄䠏䠅Ỉ㐨஦ᴗ䛾ண⟬䠖Ỉ㐨ᒁ䛻䛚䛡䜛⊂❧᥇⟬ᛶ䠆Ỉ㐨஦ᴗ䛾㠀ຠ⋡䛺஦ᴗ㐠Ⴀ䠖 ୰ᒣ (2016)䠄Ỉ※䛜ఱ䛛䛸䛔䛖䠅⎔ቃせᅉ௨እ䛻⥲㈝⏝䛻༨䜑䜛⿵ຓ㔠ẚ⋡䛜㧗䛔஦ᴗ⪅䛿㠀ຠ⋡䛺஦ᴗ㐠Ⴀ≧ែ䛻䛒䜛䚹

－48－

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Laffont and Tirole (1993), Martimort (2013) 䛺䛹ҧ බ௻ᴗ䛾ດຊ䜢ᘬ䛝ฟ䛩䜲䞁䝉䞁䝔䜱䝤䝯䜹䝙䝈䝮䠄⥺ᙧዎ⣙䠅䛾ᥦ♧
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－57－

地方財政健全化指標に関する実証分析 ∗Haruaki Hirota †Hideo Yunoue ‡13 October 2017
「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」
Abstract
The purpose of this paper is to analyze creative accounting by stockflow adjustment in Japanese municipalities after the introduction ofa new fiscal rule. We contribute to the literature by analyzing theinterdependency of the new fiscal indexes, which comprise three flow
indexes and one stock index. Our main contribution is the findingthat municipalities tolerated an increase in their stock indexes while
they decreased their flow indexes by reducing reserved funds to avoid
exceeding the criteria of the new fiscal rule, as the stock index criterion
is weaker than that of the three flow indexes.
JEL Classification: H72, H73, H74, H77
Keywords: fiscal rule, creative accounting, stock-flow adjustments∗

We would like to thank Shin Saito for their helpful comments and suggestions.
The authors acknowledge the financial support of a Grant-in-Aid for Young Scientists(B)(No. 26780181) (No. 17K13752), Grant-in-Aid for challenging Exploratory Research(No.16K13371and a Grant-in-Aid for Scientific Research (B)(No. 15H03361) from theJapan Society for the Promotion of Science.
†
Haruaki Hirota, Professor, Faculty of Economics, Musashi University; 1-26-1,
Toyotama-kami, Nerima-ku, Tokyo, 176-8534, Japan. E-mail:hirota@cc.musashi.ac.jp‡
Hideo Yunoue, Associate Professor, School of Economics, University of Hyogo; 8-2-1,
Gakuen-nishi, Kobe, Hyogo, 651-2197, Japan. E-mail:yunoue@econ.u-hyogo.ac.jp

－58－

1

Introduction

Previous studies have shown that ﬁscal policy encouraging issuance of government bonds tends to expand ﬁscal deﬁcits due to political inﬂuences.
Alesina and Perotti (1996) argue that the expansion of the ﬁscal deﬁcit has
been caused by a lack of speciﬁc ﬁscal rules or the low transparency of budget institutions. Many studies have shown the relationship between ﬁscal
rules and ﬁscal deﬁcits and have revealed that ﬁscal deﬁcits are likely to besmall when ﬁscal rules are strict 1 . However, some studies have noted thatﬁscal deﬁcits may increase when ﬁscal rules are suddenly changed or thetransparency of the budget institution is decreased, even when ﬁscal rules
are strict. Tanaka (2011) indicated that ﬁscal deﬁcits could be reduced insupport of ﬁscal discipline through the introduction of ﬁscal rules before
budgets are drafted.
However, previous studies have indicated that even if ﬁscal rules havea strong eﬀect on improving ﬁscal conditions, introducing too strict ﬁscal rules may result in the use of ﬁscal gimmicks. Milesi - Ferretti (2003)
conducted a theoretical analysis suggesting that ﬁscal gimmicks can easily
result when introducing ﬁscal rules under ﬁscal institutions with low transparency. Koen and van den Noord (2005) pointed out that ﬁscal gimmicks
can be categorized into two groups: The ﬁrst group includes one-oﬀ measures that aﬀect government net lending or borrowing for a few years but
not permanently. The second group includes creative accounting measuresthat aﬀect ﬁscal deﬁcits or public debts but not net worth. Moreover, vonHagen and Wolﬀ (2006) deﬁned creative accounting as stock-ﬂow adjustments. Stock-ﬂow adjustments mean that SFA = Bt -Bt−1 -Dt , in which thedebt level at time t, Bt , should be the debt level from the last year minus thecurrent ﬁscal deﬁcit, Dt . These authors showed that there is a tendency toincrease accumulated debts when stock variables are larger than the increasein ﬁscal deﬁcits. These results were presented as ﬂow variables using EU
country data. Maltritz and Wüste (2015) showed an eﬀect for ﬁscal rules
and stock-ﬂow adjustments using data from 27 countries in the EU. The authors indicated that ﬁscal deﬁcits were increased by stock-ﬂow adjustments.
Clémenceau and Soguel (2017) showed that creative accounting is mainly
implemented to hide surpluses by using Swiss canton-level data regardlessof the ﬁnance minister’s personal or ideological background. Moreover, they
revealed that strict ﬁscal rules lead ﬁnance ministers towards more surplushiding accounting. Although the deﬁnition of ﬁscal gimmicks varies slightly,
previous studies are clear that ﬁscal gimmicks aﬀect the ﬁscal deﬁcits andﬁscal discipline of central governments.
1

Eichengreen and Bayoumi (1994), von Hagen and Harden (1995), Kontopoulos andPerotti (1999), Persson and Tabellini (1999), Kirchgussner (2002), von Hagen (2006),
Beetsma et al. (2007), Debrun et al. (2008), Beetsma et al. (2009), Debrun et al. (2009),
Luechinger and Schaltegger (2013), Chatagny (2015).

－59－

However, most previous studies in this area have been conducted using country- or state-level data from places like the US, EU, OECD, Latin
American countries and Swiss cantons 2 . As far as we know, there has been
no empirical research focused on stock-ﬂow adjustments for local governments, especially municipal-level data, after the introduction of new ﬁscal
rules.
In this paper, we analyze creative accounting by stock-ﬂow adjustment
in Japanese municipalities by estimating the interdependency of the newﬁscal indexes after the introduction of a new ﬁscal rule in Japan in FY2008.
The Law Relating to the Financial Soundness of Local Governments [Chiho
zaisei kenzenka ho in Japanese] was enacted in June 2007 in Japan and has
been enforced for all municipalities since the settlement of FY2008 ﬁscal
accounts in order to solve serious ﬁscal deﬁcits. The law introduces four
ﬁscal indexes comprising three ﬂow indexes and one stock index. These newindexes target not only the general accounts of each municipality but also
those of extra-governmental organizations to reveal the true ﬁscal conditionsof all public sector entities. Before the introduction of the new ﬁscal rule,the ﬁscal management of all municipalities had been conducted under theprevious rule for approximately 50 years. However, because the former rule
included only one of the indexes relating to real deﬁcit of general accounts
as a target, some were easily able to shift a portion of the ﬁscal deﬁcits of
their general accounts to extra-governmental organizations to hide bad ﬁscal
conditions. The new ﬁscal rule was introduced in FY2008 to address thisproblem.
We contribute to the literature in a number of ways. To reveal the true
ﬁscal conditions of each municipality, including extra-governmental organizations, after the introduction of the new ﬁscal rule, it is necessary toinvestigate the impacts of the new ﬁscal rule and to determine whether
municipalities employed creative accounting by stock-ﬂow adjustment. In
addition to assessing previous studies in the literature, we analyze the interdependency of four ﬁscal indexes to reveal stock-ﬂow adjustments after
the implementation of the new ﬁscal rule using a Seemingly Unrelated Regression (SUR) model and cross-sectional data on all municipalities. The
reasons are as follows.
First, the three ﬂow indexes have both ”yellow cards”, in which municipalities have to plan for early ﬁnancial soundness, and ”red cards”, in whichmunicipalities have to be under the control of the central government torebuild stable ﬁnancial conditions. The stock index does not include a red
card. Thus, some municipalities that suﬀer from large ﬁscal deﬁcits may
have an incentive to create stock-ﬂow adjustments to avoid ﬁscal management under the surveillance of the central government. In other words, there
is a possibility that these municipalities will have to decrease their ﬂow in2

See, Maltritz and Wüste (2015)－60－

dexes while ignoring increasing the stock index, which does not include a
red card.
Second, we believe that Japanese ﬁscal institutions adopt the single annual budget principle, in which the expenditures for each ﬁscal year must be
ﬁnanced by the revenue within that ﬁscal year. For example, if municipalities do not spend all of their budgets within the ﬁscal year, their grants fromthe central government can later be reduced. As a result, public investments
have a tendency to increase at the end of each ﬁscal year. The four newindexes of the new ﬁscal rule must be applied annually. When at least one
index exceeds the red card criterion, municipalities must enter the surveillance of the central government. Thus, municipalities must simultaneously
improve all indexes every year except for the stock index. In this case, when
we estimate these indexes as dependent variables, it is inappropriate to expect the estimation equation error terms to be uncorrelated. Since theseindexes have contemporaneous cross-equation error correlations, we should
apply an SUR model, which is diﬀerent from the methods applied by previous studies, including von Hagen and Wolﬀ (2006) and Maltritz and Wüste(2015).
As mentioned above, focusing on the new ﬁscal indexes and applying the
SUR model allows us to investigate creative accounting by stock-ﬂow adjustment in Japan after the introduction of the new ﬁscal rule. Speciﬁcally, we
can statistically consider the contemporaneous error terms to deal with estimation biases relating to the decisions of municipal ﬁscal management.
Additionally, we can practically consider the ﬁscal relationships within the
public sector, such as general accounts, public enterprise accounts, local
public corporations, and third sector enterprises.
This paper is structured as follows. Section 2 explains the new ﬁscal
rule in Japan. Section 3 explains the empirical method. Section 4 provides
a detailed summary of the data. Section 5 presents and discusses the results, especially the correlation among the new four indexes, and Section 6
concludes.

2

Institutional background and the new fiscal rule
for local governments in Japan

2.1

Institutional backgroundIn this section, we brieﬂy describe the institutional background of Japanese
local public ﬁnance and the new ﬁscal rule. Local governments play an important role in providing public services, including school education, welfare,public health, ﬁre services, public construction, and waste disposal. The proportion of local public ﬁnance relative to the gross domestic expenditure isapproximately 11 percent, which is approximately three times larger than－61－

that of the central government. The Japanese government comprises central, prefectural, and municipal governments (ordinance-designated cities,
core cities, special cities, cities, towns, and villages). Ordinance-designatedcities are those with a population of 500,000 or more and are designated bya cabinet order under a provision. Such cities have nearly the same level ofauthority and ﬁnancial resources as prefectures. Core cities are those witha population size of at least 300,000, and parts of their authority are delegated by prefectures, though the scope of their authority is smaller thanthat of ordinance-designated cities. Similarly, special case cities are thosewith a population size of at least 200,000, and parts of their of authority aredelegated by prefectures, though the scope of their authority is smaller thanthat of core cities. Cities are deﬁned as having a population size of at least
50,000; however, there is little or no diﬀerence in authority between cities,
towns, and villages.
Normally, the accounts of municipalities are divided into general accounts and special accounts in public ﬁnance. Special accounts consist of
public enterprise accounts, such as those for transport businesses, electricity businesses, gas businesses, and residential land development projects.
However, because each municipality provides diﬀerent services dependingon the local conditions, there are diﬀerent types of special accounts. To
compare the accounts of all municipalities uniformly, the Japanese central
government establishes ordinary accounts that cover general accounts anda common component of special accounts. Thus, we can elucidate the ﬁscal conditions of municipalities and conduct a statistical comparison among
municipalities using ordinary accounts and other public enterprise accounts.
Municipalities include some extra-governmental organizations, including partial administrative associations, wide-area local public bodies, local
public corporations, and third-sector enterprises. Partial administrative associations and wide-area local public bodies are extra-governmental organizations that cooperate with neighboring municipalities to provide public
services, including ﬁre rescue, waste removal services, and public long-termcare insurance. Partial administrative associations provide a single service incooperation with neighboring municipalities. Wide-area local public bodies
provide multiple services in cooperation with neighboring municipalities.

2.2

The new fiscal rule for local governments in JapanTo improve ﬁscal conditions and work towards a high level of transparency
in ﬁscal management, the central government enacted The Law Relating to
the Financial Soundness of Local Governments for local governments. The
new ﬁscal rule has been enforced for all municipalities since the settlementof FY2008 ﬁscal accounts. There are four new ﬁscal indexes, comprising
three ﬂow indexes and one stock index. These new indexes target not only
ordinary accounts in each municipality but also extra-governmental orga-－62－

nizations to reveal the true fiscal conditions of the public sector. Before
the new fiscal rule was introduced, the fiscal management of all municipalities had been conducted under the former rule for approximately 50 years.
Because the former rule included only one of the indexes relating to real
deficits of ordinary accounts as a target, some municipalities were able toeasily shift a part of the fiscal deficits of their ordinary accounts to extragovernmental organizations to hide bad municipal fiscal conditions. For
example, Yubari city in Hokkaido went practically bankrupt in 2007. This
event was in fact due to creative accounting between the ordinary accounts
and extra-governmental organizations, such as third sector enterprises. Because Yubari city transferred large debts, which they had to repay, to otheraccounts, it accumulated debts approximately 65 times as large as its tax
revenue prior to bankruptcy.
Fig. 1 presents the new fiscal indexes for measuring the degree of municipal fiscal soundness3 . The real deficit (RD) ratio is the ratio of the real
deficit of ordinary accounts to the standard financial scale of municipalities
as a flow index.

Real def icit ratio =real def icit
standard f inancial scale(1)

The standard financial scale includes the general revenues of municipalities for each fiscal year, which consist of standard local tax revenues andLocal Allocation Tax grants (LAT grants) from the central government. An
LAT grant is a lump-sum, unspecific grant for local governments. The number of LAT grants provided to each municipality is determined by the central
government based on municipal fiscal shortages for each fiscal year4 . The
RD ratio targets only ordinary accounts, with nearly the same scope as theformer rule.
The consolidated real deficit (CRD) ratio is the ratio of the consolidated
real deficit of ordinary accounts and public enterprise accounts to the standard financial scale of municipalities as a flow index.

Consolidated real def icit ratio =consolidated real def icit
standard f inancial scale(2)

The CRD ratio targets ordinary accounts and public enterprise accounts.
Under the former rule, we were able to check only bad debts for each public
enterprise. Although municipalities practically manage each public enter3

In this section, we refer to the ”White Paper on Local Public Finance, 2007” by the
Ministry of Internal Aﬀairs and Communications.
4
For further information on the LAT grant system, see Ihori (2009), Saito and Yunoue(2009), and Hirota and Yunoue (2017).

－63－

prise, it was diﬃcult to conﬁrm the relationship between ordinary accounts
and public enterprise accounts.
The real debt service (RDS) ratio is the ratio of the bond redemption
amount of ordinary accounts, public enterprise accounts, partial administrative associations, and wide-area local public bodies to the standard ﬁnancial
scale of municipalities as a ﬂow index.

Real debt service ratio =redemption of bondstandard f inancial scale(3)

The RDS ratio targets ordinary accounts and wide-area local public bodies, showing how much debt the municipalities have to repay each year 5 .
However, the RDS ratio is calculated by excluding speciﬁc grants from thenumerator of the index. Therefore, if municipalities increase the number of
speciﬁc grants they are awarded, they can reduce their RDS ratios.
The future burden (FB) ratio is the ratio of the current outstandingbalance of burden, including that of the debts of the local general accountas well as other likely future payments, and represents the extent to which
ﬁnances may be tight in the future.

F uture burden ratio =f uture burden
standard f inancial scale(4)

The FB ratio targets all public sector entities in each municipality. The
numerator of the FB ratio consists of accumulated debts in ordinary accounts and the debt burdens of extra-governmental organizations as a stock
variable. Thus, if municipalities have a large debt burden in third-sector
enterprise accounts, their FB ratios rise. However, the FB ratio is calculated by excluding the estimated amount of speciﬁc grants and appropriable
funds, including reserved funds and others, from the numerator of the index. Therefore, if municipalities increase their speciﬁc grants or decrease
their reserved funds, they can reduce their FB ratios.
In addition to the new four indexes, we deﬁne the reserved funds (RF)ratio for the repayment of bonds for each municipality. The RF ratio is obtained by dividing the total amount of reserved funds by the population size6
because municipalities can decrease their RD and CRD ratios by reducing
funds reserved for the repayment of bonds while allowing for an increase in
their FB ratios, which do not include a red card.
Fig. 2 presents a diagram of the ﬁnancial status of local governments.
5

If the RDS ratio of a municipality exceeds 18 percent, the municipality needs to obtain
permission to issue new bonds from the central government after applying the new fiscal
rule.
6
The total reserved fund figures are in thousands of Japanese yen in this paper.

－64－

The new ﬁscal rule establishes four new indexes and requires local governments to disclose them thoroughly with the aim of quickly achieving
ﬁnancial soundness or rebuilding. The four new indexes include a number of ﬁnancial criteria: for example, if municipalities exceed RD ratios ofbetween 11.25 and 15 percent, depending on the ﬁnancial size of the municipality, they are within the early ﬁnancial soundness restoration stage (yellowcard) and must improve their ﬁscal conditions by themselves. In this case,municipalities must formulate a ﬁnancial soundness plan approved by local
councils and conduct a mandatory external audit. Additionally, municipalities must report on their implementation progress to local councils andvia public announcements every ﬁscal year. If the early achievement of ﬁnancial soundness is deemed to be very diﬃcult, the Minister for Internal
Aﬀairs and Communications or the prefectural governor makes necessary
recommendations. All four indexes include a yellow card.
Moreover, if municipalities exceed an RD ratio of 20 percent, they arewithin the ﬁnancial rebuilding stage (red card) and must be ﬁscally managed under the surveillance of the central government. These municipalities
must perform a thorough ﬁnancial rebuilding with the involvement of thecentral government. In this case, municipalities must formulate a ﬁnancial rebuilding plan approved by local councils and conduct a mandatory
external audit. Additionally, municipalities must obtain agreement on theﬁnancial rebuilding plan in consultation with the Minister for Internal Affairs and Communications. The criteria for the CRD, RDS, and FB ratios
are determined by the new ﬁscal rule. Although the FB ratio includes ayellow card, for which the criteria is 350 percent, it does not include a red
card.

3

Empirical framework

3.1

Estimation method

In this section, we investigate the interdependency of the new ﬁscal indexes
in the new ﬁscal rule to reveal creative accounting by stock-ﬂow adjustment
in Japanese municipalities. Technically, an SUR model can better addresscontemporaneous correlations between the error terms in the interdependency of these indexes compared to the methods employed in previous studies. This advantage is because each index is interdependently determinedby each municipality at the same time and because each municipality has tocontinue watching both the stock and ﬂow indexes to avoid exceeding eachcriteria. However, since the FB ratio index does not include a red card, municipalities may decide to decrease their RD or CRD ratios while allowing
an increase in their FB ratios.
The Japanese local public ﬁnance system is practically centralized andis highly dependent on grants from the central government. For example,－65－

in FY2008, 1647 out of a total of 1788 municipalities received LAT grants.
Municipalities follow the principle of a single annual budget every year. The
expenditures for each fiscal year have to be financed by the revenues fromthat fiscal year. If municipalities do not spend all of their budgets within thefiscal year, grants such as LAT grants or specific grants can be reduced in thefollowing fiscal year. The public project expenditures of some municipalities
have a tendency to increase at the end of the fiscal year. We can consider
the relationship between ordinary accounts and extra-governmental organizations and that between stock and flow indexes simultaneously by applying
an SUR model. Equation (5) presents an estimation model.
Yij =β0 + βpop,j ln(P opi ) + βpop2,j ln(P opi )2 + βarea,j ln(Areai )+ βSgrants,j Sgrantsi,t−1 + βLAT,j LAT grantsi,t−1(5)+ βM ergedtrend,j M ergedtrendi + βCitysize,j Citysizei + ϵij
where i represents municipalities and j represents the fiscal indexes. The
dependent variables, Yij , consist of RDi , CRDi , RDSi , and F Bi . We use
RFi , which is the funds reserved per capita for the repayment of bonds
in each municipality as a dependent variable because municipalities candecrease their RD and CRD ratios by reducing the amount of funds reserved
for the repayment of bonds while allowing an increase in their FB ratios,
which does not include a red card. β0 is a constant, and the error terms are
ϵij . We assume that the error terms for each equation have contemporaneous
correlations because of decisions stemming from the fiscal indexes.
The independent variables consist of ln(P opi ), the square of ln(P opi ),ln(Areai ), Sgrantsi,t−1 , LAT grantsi,t−1 , and M ergedtrendi . M ergedtrendi
is the number of years after a municipal merger because the number of municipalities rapidly decreased through municipal mergers between FY1999
and FY2006.
Sgrantsi,t−1 and LAT grantsi,t−1 are the ratios of grants to total revenues. t is a time period. We specifically focus on both Sgrantsi,t−1 andLAT grantsi,t−1 , first because Japanese municipalities have been highly dependent on certain specific and LAT grants from the central government for
about 50 years. Japanese municipalities have little right to impose their own
local taxes as the system is centralized. Most local tax rates are determinedby the central government for obtaining horizontal fiscal equity among municipalities. Therefore, the tax capacity of municipalities depends on their
population size or area. The second reason that we focus on these grants is
because the new fiscal indexes include the standard financial scale in theirdenominators. The standard financial scale consists of ordinary revenues,
such as local tax revenues and LAT grants. Thus, when municipalities receive larger LAT grants than usual, their new fiscal indexes can decrease.
Moreover, the numerators of the RDS and FB ratios are calculated by eliminating the amount of revenue from specific grants. Thus, we have to consider－66－the eﬀects of both speciﬁc and LAT grants on the new ﬁscal indexes in ourestimation.
The Citysizei dummy variables consist of an ordinance-designated cities
dummy, a core cities dummy, a special case cities dummy, and a cities
dummy. Because these cities provide diﬀerent types of public services depending on their size, we have to consider city size in our estimation. Specifically, the yellow card FB ratio criterion for ordinance-designated cities is
400 percent, while that of other cities is 350 percent.

3.2

Data and summary statistics

In the SUR model, we use Japanese municipal data from FY2008 to FY2010
because the new ﬁscal rule has been in force since FY20087 . In FY2008, the
new ﬁscal rule was enforced, and 2, 2, 20, and 3 municipalities were classiﬁed into the early ﬁnancial soundness stages (the yellow card) of the RD,
CRD, RDS, and FB ratio indexes, respectively. In FY2009, 0, 0, 12, and3 municipalities and 0, 0, 4, and 2 municipalities in FY2010 were classiﬁed
into the early ﬁnancial soundness stages of the RD, CRD, RDS, and FB
ratio indexes, respectively. The data on municipal governments are derived
primarily from the Shi Cyo Son Kessan Jyokyo (Statistics of the Final Accounts of Municipal Governments), Zaisei Jyokyo tou Ichiran hyo (Municipal
Financial Situation list) and the Gappei Digital Archive (Digital Archive ofMunicipal Mergers).
Summary statistics are reported in Table 1. In this paper, the RD and
CRD ratios are multiplied by -1. When the RD and CRD ratios have asurplus, they are positive, and when they have a deﬁcit, they are negative.
We excluded the data for Yubari city in our estimation because the city
went practically bankrupt before the introduction of the new ﬁscal rule8 .
The mean RD ratio values gradually increased to 4.5 in FY2008, 5.2 in
FY2009 and 5.9 in FY2010. The mean CRD ratio values increased to 15 in
FY2008, 15.6 in FY2009, and 16.6 in FY2010. In other words, we can seethat real deﬁcits improved not only in ordinary accounts but also in public
enterprise accounts for the period. Likewise, the mean RDS ratio values
gradually decreased to 14.2 in FY2008, 13.4 in FY2009 and 12.4 in FY2010.
Mean FB ratio values also decreased to 89.8 in FY2008, 77 in FY2009 and59.2 in FY2010. All indexes improved on average for the period. However,
we suspect that municipalities control these indexes to avoid exceeding the7

To properly evaluate the eﬀects of the new ﬁscal rule, we did not use data after
FY2011 because a number of municipalities were severely damaged by the Great East
Japan Earthquake on 11 March, 2011. In the following years, these municipalities received
many kinds of support, including a large number of special grants issued by the central
government and others. Therefore, we decided to drop the data after FY2011 in this paper
to avoid the eﬀects of the earthquake.
8
The FB ratio of Yubari city was more than 1,000 percent for a few years.

－67－index criteria. Thus, we try to estimate the interdependency of the new ﬁscal
indexes by using an SUR model to address the contemporaneous correlation.

4

Empirical results

4.1

Estimation results using an SUR model

Table 2 - 4 shows the results of the estimation using an SUR model for theperiod from FY2008 to FY2010. Per the results of the Breusch-Pagan test,
we rejected the hypothesis that the error term correlations are zero for the
study period. The error terms are correlated for each equation, indicatingthat we would achieve more eﬀective statistical results with an SUR model
than with an OLS model. Additionally, we ﬁnd that the results for FY2008
to FY2010 are very similar in each ﬁscal year.
For the RD ratios from FY2008 to FY2010, the population size coeﬃcients are signiﬁcant with negative signs. The coeﬃcients for the square of
the population size are signiﬁcant with positive signs9 . Thus, small municipalities have small ﬁscal surpluses, while large municipalities have larger
ﬁscal surpluses. The coeﬃcients for municipal area are signiﬁcant with negative signs. Municipalities with large areas have small ﬁscal surpluses. The
speciﬁc and LAT grants coeﬃcients are signiﬁcant with negative signs; thatis, the RD ratios of municipalities that receive a large number of grants fromthe central government is small. The merger coeﬃcient is signiﬁcant with apositive sign. Merged municipalities improved their ﬁscal deﬁcits following
municipal mergers. The city size dummy variables are not signiﬁcant.
For the CRD ratios, the population size coeﬃcients are signiﬁcant, butthey have the opposite sign as those for the RD ratio. Using the CRD ratio, the coeﬃcients for population size have positive signs and those for thesquare of the population size have negative signs. When we include the ﬁscal
deﬁcits of public enterprise accounts, we ﬁnd that small municipalities havelarge ﬁscal surpluses while large municipalities have small ﬁscal surpluses.
This ﬁnding means that larger municipalities tend to have large public enterprises, such as transport businesses and public hospitals. Thus, ﬁscal
surpluses for large municipalities are small. The coeﬃcients for speciﬁc and
LAT grants are signiﬁcant with negative signs for the CRD ratios as wellas the RD ratios. For both RD and CRD ratios, these results indicate thatthese grants cause a ﬂypaper eﬀect or a soft budget problem10 . Additionally, it is natural that the coeﬃcients for LAT grants have negative signs
because the denominators of the RD and CRD ratios consist of the standard
ﬁnancial scale, which includes both local tax revenue and LAT grants.
9Note that our RD and CRD ratios are multiplied by -1.
Kakamu et al. (2014) revealed the ﬂypaper eﬀects for Japanese prefectural government
expenditures.
10

－68－

For the RDS ratios, the population size coeﬃcients are signiﬁcant withpositive signs, and those of the square of the population size are signiﬁcantwith negative signs. When the area of municipalities is large, the RDS ratio
is large because the area coeﬃcients have positive signs. For the RDS ratio,
the LAT grant coeﬃcients are signiﬁcant with positive signs. Therefore,municipalities that receive more LAT grants suﬀer from large accumulated
debts that they must repay each year. The merger coeﬃcient is signiﬁcant with a positive sign. The merged municipalities increased the RDS
ratio. The ordinance-designated cities dummy variables are signiﬁcant withpositive signs. The city size dummy variables are signiﬁcant with negative
signs. However, the city size dummy variables in FY2010 are positive andsigniﬁcant.
For the FB ratios, the population size coeﬃcients are signiﬁcant withpositive signs ,and those of the square of the population size are signiﬁcantwith negative signs. The LAT grant coeﬃcients are signiﬁcant with positive
signs. Therefore, because municipalities that heavily depend on LAT grants
from the central government suﬀer from a large amount of accumulateddebt, they have larger FB ratios than others. Among the city size dummy
variables, those for ordinance-designated cities, core cities, and special casecities are signiﬁcant with positive signs. The city size dummy variables in
FY2008 and FY2009 are signiﬁcant with negative signs, but that in FY2010
is signiﬁcant with a positive sign.
Given these results for the new ﬁscal indexes, we consider the estimation result of the per capita RF. Both the coeﬃcients for population size
and the square of population size are signiﬁcant. When the population sizeof a municipality increases, its RF ratio decreases. Large municipalities
have larger RF ratios than others. The coeﬃcients for city area are significant with positive signs. Moreover, the coeﬃcients for speciﬁc grants in
FY2008 and FY2009 are signiﬁcant with a positive sign. This result indicates that municipalities with a large number of speciﬁc grants have larger
RF ratios. However, the same coeﬃcients in FY2010 are not signiﬁcant.
The coeﬃcients for LAT grants are signiﬁcant with negative signs because
municipalities that receive a large number of LAT grants from the central
government cannot aﬀord to reserve their funds. The merger coeﬃcient is
positive and signiﬁcant. In the city size dummy variables, we can see diﬀerent results for the new ﬁscal indexes. We revealed that the coeﬃcients forordinance-designated cities, core cities, and special case cities are signiﬁcantwith negative signs, indicating that these large cities avoided exceeding thecriteria of the new ﬁscal indexes, especially those of the ﬂow indexes, byreducing their reserved funds. As a result, their FB ratios increased while
their RF ratios decreased.

－69－

4.2

Interdependency of the new fiscal indexes

In this section, we investigate the interdependency between the new ﬁscal
indexes and reserved funds using the correlation matrix of the residuals
from the SUR model. Using this correlation matrix, we can conﬁrm the relationship between ordinary accounts and extra-governmental organizationaccounts. We speciﬁcally focus on stock-ﬂow adjustments among these indexes. Table 5 shows the correlation matrix of the residuals from the SUR
model for the data from FY2008 to FY2010.
Naturally, the RD and CRD ratios have strongly positive correlations
between FY2008 and FY2010. We reveal that the real deﬁcits of ordinaryaccounts and public enterprise accounts improved in this period. A negative correlation is observed between the the RD and RDS ratios, showingthat municipalities that improved their real deﬁcits reduced their debt repayments to improve their ﬁscal soundness. However, the RD and FB ratios
have negative correlations of -0.182 in FY2008, -0.114 in FY2009, and -0.052
in FY2010. In other words, municipalities were willing to increase their FB
ratios, which is the stock index, just after the introduction of the new ﬁscal
rule, in turn decreasing their RD ratios, one of the ﬂow indexes. We also ﬁndthat municipalities made stock-ﬂow adjustments by reducing their reserved
funds because the RD and RF ratios have a slightly negative correlation in
addition to the estimation results of the SUR model in Table 2 - 4. These
correlations between the RD ratio and other indexes between FY2008 andFY2010 are statistically signiﬁcant per a test of the correlation coeﬃcients.
Next, we focus on the relationship between the CRD ratio and the otherindexes. We reveal a negative correlation between the CRD and FB ratios
between FY2008 and FY2010, the same as the correlation between the RD
and FB ratios. This result indicates that municipalities increased their FB
ratios to reduce their CRD ratios and reduced their RF ratios to decrease
their CRD ratios.
The correlation between the RDS and FB ratios is strongly positive.
Municipalities that have a large amount of accumulated debt must repay
their debt each year. Additionally, the RDS and RF ratios have a negative
correlation, showing that it is not easy to reserve additional funds eachyear because municipalities have to repay a large amount of debt that theyborrowed before the implementation of the new ﬁscal rule.
Finally, we reveal a strongly negative correlation between the FB and
RF ratios of approximately -0.5 between FY2008 and FY2010. These results
indicate that municipalities create stock-ﬂow adjustments by reducing theirreserved funds to improve their real deﬁcits while they ignore increases intheir FB ratios.
From both of these results in Table 5 and the estimation results in Tables
2 - 4, we can reveal that large municipalities, which are speciﬁc kinds ofcities, including ordinance-designated cities, core cities, and special case－70－

cities, adjusted their ﬁscal indexes to avoid exceeding the criteria establishedby the new ﬁscal rule. The reason for this behavior is that municipalities
did not want to be ﬁscally managed under the surveillance of the central
government and wanted to avoid reductions in their LAT grants from thecentral government. We conclude that municipalities implemented stockﬂow adjustments to the extent permitted by the new ﬁscal rule to avoid
these situations.

5

Conclusion

In this paper, we contribute to this literature in several ways. We analyzed
creative accounting by stock-ﬂow adjustment after the introduction of the
new ﬁscal rule in Japanese municipalities. Our primary contribution is that
we focused on the interdependency of the new ﬁscal indexes of new ﬁscal ruleby applying an SUR model, a method that is diﬀerent from those employedin previous studies.
First, using an SUR model, we revealed that the ﬂow indexes of the municipalities that depend on speciﬁc and LAT grants from the central government exhibited increased real deﬁcits for both ordinary accounts and public
enterprise accounts. This ﬁnding indicates that the ﬂypaper eﬀect and softbudget problem are caused by the large number of grants awarded by thecentral government. Moreover, the stock indexes of large municipalities that
depend on LAT grants are higher than those of other municipalities. Speciﬁcally, the stock indexes of large municipalities that are ordinance-designatedcities, core cities, or special case cities are higher than those of other municipalities. Municipalities that receive a large number of speciﬁc grants
reserve their funds. However, municipalities that receive a large number of
LAT grants have smaller amounts of reserved funds than other municipalities. Additionally, large municipalities, which include ordinance-designatedcities, core cities, and special case cities, have smaller amounts of reserved
funds.
Second, we revealed an interdependency between the new ﬁscal indexesof the new ﬁscal rule using a correlation matrix of the residuals. The ﬂow
indexes and stock index have a negative correlation. This result shows thatmunicipalities create stock-ﬂow adjustments in which they allow increases inthe stock index while decreasing their ﬂow indexes by reducing their reserved
funds to avoid exceeding the criteria of the new ﬁscal rule. Speciﬁcally, we
found that large municipalities implemented stock-ﬂow adjustments because
they had larger amounts of reserved funds than towns and villages.
Therefore, we believe that municipalities myopically postponed solving
their ﬁscal problems even though the aim of introducing the new ﬁscal rule
was to achieve true ﬁscal soundness and to prevent stock-ﬂow adjustments
between ordinary accounts and extra-governmental organizations. Given－71－

that a number of municipalities depend on a large number of grants fromthe central government and that they have a large amount of accumulateddebt, we conclude that municipalities implemented stock-ﬂow adjustmentsby reducing their reserved funds after the introduction of the new ﬁscal rule.

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－73－

Figure 1: Subject of ratio for determining soundness

Formerrule(Former)

Real deficit ratio

General accountOrdinary account
New
rule

Bad Debts

Special accountPublic enterprise

Public enterpriseaccounts

Partialadministrative
associations,wide-area local
public bodies

Real deficit ratio
Consolidated real deficit ratio
Real debt service ratio
Future burden ratio－74－

Local public
corporations, thirdsector enterprises.

Figure 2: Image of sound financial status of local governments
Early financial
soundness criterion
0%

Financial rebuilding
criterion

Early financial
soundness stage(Yellow Card)

Financialdeterioration

Financial rebuilding stage(Red Card)

Real Deficit
ratio (Flow)

Municipality: 11.25 – 15%(according to financial size)

Municipality: 20%

Consolidated Real
Deficit ratio (Flow)

Municipality: 16.25 – 20%(according to financial size)

Municipality: 30%

Real Debt
Service ratio (Flow)

Municipality: 25%

Municipality: 35%

Municipality: 350%
Ordinance-designated city: 400%

None

Future Burden
ratio (Stock)

Organization
to establish afinancialsoundness
plan

－75－

Organization toestablish to afinancialrebuilding plan

Table 1: Summary statistics
FY2008
Variable
RD
CRD
RDS
FB
RF
ln(Pop)ln(Area)
Specific grants
LAT grants
Merged trend
Designated cities
Core cities
Special case cities
CitiesMean
4.503
15.032
14.19389.830195.458
10.080
4.701
0.073
0.257
1.439
0.010
0.022
0.024
0.382

Std. Dev.
3.266
11.2805.034
83.430363.571
1.416
1.224
0.041
0.161
2.152
0.097
0.147
0.152
0.486

Min
-16.31-26.42-0.3-392.883
0.187
5.056
1.244
0.000
0
0
0
0
0
0

Max
29.56
116.0632.1
393.5115260.392
15.0981
7.686
0.413
0.649
10
1
1
1
1

FY2009Variable
RD
CRD
RDS
FB
RF
ln(Pop)ln(Area)
Specific grants
LAT grants
Merged trend
Designated cities
Core cities
Special case cities
CitiesMean
5.119
15.60413.43277.029212.616
10.101
4.735
0.087
0.265
1.790
0.010
0.024
0.023
0.394

Std. Dev.
3.559
11.2754.840
81.962400.109
1.432
1.223
0.042
0.165
2.609
0.102
0.152
0.151
0.489

Min
-10.31-14.02-0.2-442.842
1.460
5.106
1.244
0.001
0
0
0
0
0
0

Max
42.49
104.3128.4
372.5625540.666
15.102
7.686
0.434
0.619
11
1
1
1
1

FY2010
Variable
RD
CRD
RDS
FB
RF
ln(Pop)ln(Area)
Specific grants
LAT grants
Merged trend
Designated cities
Core cities
Special case cities
CitiesMean
5.857
16.63112.36559.186244.847
10.093
4.736
0.140
0.247
2.130
0.011
0.023
0.023
0.394

Std. Dev.
3.958
11.4134.541
80.851441.706
1.436
1.223
0.038
0.148
3.065
0.104
0.151
0.151
0.489

Min
-9.56
-8.54
-3.1
-492.446
0.895
5.136
1.244
0.015
0
0
0
0
0
0

Max
35
117.8326.2
383.0676398.282
15.104
7.686
0.352
0.565
12
1
1
1
1

－76－

Table 2: Estimation results
Variablesln(Pop)ln(Pop)*2
ln(Area)
Specific grants (lag)LAT grants (lag)Mergers trend
Designated cities
Core cities
Special case cities
CitiesConstant
Breusch-Pagan test
Observations
R-squaredRD-3.032***(0.693)0.097***(0.037)-0.252***(0.078)-9.882***(1.924)-6.763***(0.738)0.228***(0.041)-1.583(1.103)0.126(0.645)-0.677(0.557)-0.099(0.257)28.450***(3.218)
1,763
0.165

FY2008CRD
RDS
FB
12.132***3.915***
173.085***(2.521)(0.964)(17.150)-0.641*** -0.230***-7.595***(0.136)(0.052)(0.923)-0.0030.589***
0.909(0.283)(0.108)(1.927)-40.144***-0.161-71.618(7.000)(2.678)(47.617)-18.245*** 12.549*** 213.758***(2.687)(1.028)(18.277)
0.104
0.209***-0.288(0.148)(0.056)(1.004)4.664
6.196***
159.620***(4.014)(1.535)(27.304)
2.974
0.167
28.226*(2.347)(0.898)(15.968)
0.916
0.868
31.603**(2.025)(0.775)(13.778)
0.807-0.951*** -21.607***(0.935)(0.358)(6.362)-34.756***-6.369-890.270***(11.710)(4.479)(79.658)
Chi2(10) = 1662.659 ***
1,763
1,763
1,763
0.076
0.322
0.220

RF
-1,413.656***(57.256)
59.277***(3.082)53.805***(6.435)1,080.486***(158.977)-940.290***(61.019)22.796***(3.353)-495.265***(91.157)-216.946***(53.313)-126.649***(45.999)-23.588(21.239)8,228.239***(265.948)
1,763
0.543

Notes: ***, **, and * indicate statistical significance at the 1, 5, and 10
percent level, respectively. Standard errors are reported in brackets.

－77－

Table 3: Estimation results
Variablesln(Pop)ln(Pop)*2
ln(Area)
Specific grants (lag)LAT grants (lag)Mergers trend
Designated cities
Core cities
Special case cities
CitiesConstant
Breusch-Pagan test
Observations
R-squaredRD-3.102***(0.758)0.095**(0.041)-0.250***(0.087)-6.533***(2.094)-6.458***(0.813)0.229***(0.037)-1.618(1.158)0.074(0.709)-0.254(0.633)0.028(0.284)29.579***(3.530)
1,697
0.155

FY2009CRD
RDS
FB
11.290***6.205***
190.641***(2.518)(0.933)(16.544)-0.614***-0.333***-8.308***(0.136)(0.050)(0.891)-0.141
0.486***
0.948(0.289)(0.107)(1.898)-38.357***
1.116-28.243(6.957)(2.578)(45.708)-18.188*** 12.597***200.228***(2.702)(1.001)(17.753)
0.046
0.147***-1.033(0.124)(0.046)(0.815)4.423
7.574***
156.946***(3.846)(1.425)(25.271)
4.119*
0.683
31.283**(2.355)(0.872)(15.469)
0.751
0.822
24.896*(2.103)(0.779)(13.819)0.285-0.965***-18.503***(0.942)(0.349)(6.189)-26.482** -19.159*** -1,010.949***(11.728)(4.345)(77.051)
Chi2(10) = 1622.225 ***
1,697
1,697
1,697
0.076
0.316
0.252

RF
-1,588.658***(62.529)66.993***(3.367)56.520***(7.174)650.763***(172.758)-986.088***(67.099)23.084***(3.081)-542.543***(95.515)-236.179***(58.468)-135.853***(52.231)-41.409*(23.393)9,258.860***(291.223)
1,697
0.552

Notes: ***, **, and * indicate statistical significance at the 1, 5, and 10
percent level, respectively. Standard errors are reported in brackets.

－78－

Table 4: Estimation results
Variablesln(Pop)ln(Pop)*2
ln(Area)
Specific grants (lag)LAT grants (lag)Mergers trend
Designated cities
Core cities
Special case cities
CitiesConstant
Breusch-Pagan test
Observations
R-squaredRD-3.271***(0.837)
0.094**(0.045)-0.445***(0.097)-6.553***(2.389)-6.404***(1.023)0.226***(0.035)-0.743(1.405)0.359(0.919)0.297(0.807)0.502(0.314)33.017***(3.975)
1,722
0.153

FY2010CRD
RDS
FB
10.562***
6.932***
192.483***(2.537)(0.883)(15.864)-0.570***-0.357***-8.289***(0.137)(0.048)(0.854)-0.2620.381***
1.277(0.294)(0.102)(1.838)-23.939***-1.322-8.389(7.241)(2.520)(45.278)-18.861*** 13.535***
209.734***(3.100)(1.079)(19.386)
0.053
0.077**-1.862***(0.107)(0.037)(0.670)1.801
8.304***
159.578***(4.259)(1.482)(26.633)
2.677
2.189**
48.012***(2.784)(0.969)(17.410)-0.0201.884**
37.567**(2.445)(0.851)(15.286)-0.4800.924***
16.222***(0.952)(0.331)(5.954)-21.479*-26.227*** -1,085.056***(12.047)(4.192)(75.327)
Chi2(10) = 1638.718 ***
1,722
1,722
1,722
0.065
0.285
0.271

RF
-1,820.131***(65.815)77.750***(3.544)54.150***(7.626)65.737(187.842)-1,075.453***(80.426)
22.947***(2.780)-584.509***(110.491)-201.099***(72.229)-102.005(63.418)
62.115**(24.702)
10,475.681***(312.502)
1,722
0.581

Notes: ***, **, and * indicate statistical significance at the 1, 5, and 10
percent level, respectively. Standard errors are reported in brackets.

－79－FY2008
RD
CRD
RDS
FB
RF

Table 5: Correlation matrix of residuals
RD
1.000
0.389***-0.161***-0.182***-0.062**

CRD

RDS

FB

RF

1.000
-0.039-0.143***-0.0581.000
0.648***-0.212***1.000-0.492***

1.000

CRD

RDS

FB

RF

1.000
-0.041-0.1***-0.04*

1.000
0.66***-0.195***1.000-0.505***

1.000

CRD

RDS

FB

RF

1.000
-0.033-0.066***-0.041*1.000
0.662***-0.1867***1.000-0.506***1.000

FY2009
RD
CRD
RDS
FB
RF

RD
1.000
0.409***-0.137***-0.114***-0.124***FY2010
RD
CRD
RDS
FB
RF

RD
1.000
0.437***-0.069***-0.052**-0.13***

Notes: ***, **, and * indicate statistical significance at the 1, 5, and 10
percent level, respectively. Standard errors are reported in brackets.

－80－

地方財政健全化指標に関する実証分析
第 3 回「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」

Haruaki Hirota and Hideo YunoueMusashi University, University of Hyogo

13 October 2017

Haruaki Hirota and Hideo Yunoue (Musashi University,
地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)

13 October 2017

1 / 28

Summary

Does the new ﬁscal rule aﬀect the ﬁscal condition?
We analyze creative accounting by stock-flow-adjustments on Japanesemunicipalities
Framework: Interdependency of the new fiscal indexes by SeeminglyUnrelated Regression (SUR)
Data: Municipalities in Japan, from 2008 to 2010
Negative correlation between Real deficit(flow) and Futureburden(stock)
Creative accounting by reducing of their reserved funds to avoid
exceeding the criteria of the new fiscal rule

Haruaki Hirota and Hideo Yunoue (Musashi University,
地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)－81－

13 October 20172 / 28

Motivation
The Law Relating to the Financial Soundness of Local Governments
The law was enacted in June 2007
The law has been enforced for all municipality from FY2008
The former law had the 50 year history
Index: Only the index of the real deficit (flow)
Target: Ordinary accountSome municipalities shifted their fiscal deficit to their
extra-governmental organizations to hide their true fiscal deficit

The new law has started since FY2008
Index: Four indexes (stock and flow)
Target: Ordinary account and extra-governmental organizations

Analyze creative accounting after the introduction of the new fiscal
rule
Between Ordinary account and extra-governmental organizations
Between stock and flow indexes
Haruaki Hirota and Hideo Yunoue (Musashi University,
地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)

13 October 20173 / 28

Factors of the expansion of fiscal deficits
Fiscal rules
Permanent or temporary rules for balanced budgets or debt limits etc.
To reduce ﬁscal deﬁcits
To address ﬁscal common pool problems
To address the time inconsistency of decision-making
Balanced-budget rules, deﬁcit rules, debt rules, expenditure rules etc.
Expansion of fiscal deficits
Strict rules tend to reduce ﬁscal deﬁcit
Transparency of budget procedures
Changing rules might lose its eﬀect
von Hagen and Harden(1995), Kontopoulos and Perotti(1999),
Persson and Tabellini(1999), Kirchgussner(2002), Milesi Ferretti(2003), von Hagen(2006), von Hagen and Wolﬀ(2006) etc.
Haruaki Hirota and Hideo Yunoue (Musashi University,
地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)－82－

13 October 20174 / 28

Related literature
Accounting gimmicks
Fiscal rules can improve ﬁscal conditions
Changing rules or introducing strict rules can possibly result inaccounting gimmicks
Milesi-Ferretti(2003)
Accounting gimmicks tend to be occurred when ﬁscal rules are
introduced under low transparency of ﬁscal institutions
Koen and van den Noord(2005)
Creative accounting - increasing net debt
van Hagen and Wolﬀ(2006)
Stock-ﬂow adjustments
Although ﬁscal deﬁcit decrease, accumulated debt increase
Maltritz and Wüste(2015) 27 EU countries
Stock-ﬂow adjustment under bad ﬁscal conditions
Clémenceau and Soguel(2017) Swiss cantons
Haruaki Hirota and Hideo Yunoue (Musashi University,
地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)

13 October 2017

5 / 28Introduction of the new fiscal rule in JapanThe Law Relating to the Financial Soundness of Local Governments
Aim for transparency of fiscal management
Introduced four fiscal indexes (stock and flow)
The former law had some problems
Deficit rule (flow) only for ordinary account of municipalities
There was the only red card for the deficit rule (If a municipality goesbankrupt, it’s kept under surveillance of the central government)
There was no fiscal index for public enterprises etc.
Some municipalities shifted their fiscal deficit to their
extra-governmental organizations
e.g. Yubari city in Hokkaido substantially went financial bunkrupt in
FY2006 caused by creative accounting and huge debt problems ofthird sector enterprises etc.
Haruaki Hirota and Hideo Yunoue (Musashi University,
地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)－83－

13 October 20176 / 28

The Law Relating to the Financial Soundness of Local Governments
Real deficit ratio (flow)
Real def icit ratio =real def icit
standard f inancial scale(1)

Target: Ordinary accountConsolidated real deficit ratio (flow)
Consolidated real def icit ratio =consolidated real def icit
standard f inancial scale(2)

Target: Ordinary account + Public enterprises accounts*standard financial scale: general revenue= (standard tax revenue + LAT grants(unspecific grants))
Haruaki Hirota and Hideo Yunoue (Musashi University,
地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)

13 October 20177 / 28The Law Relating to the Financial Soundness of Local Governments
Real debt service ratio (flow)
Real debt service ratio =redemption of bondstandard f inancial scale(3)

Target: Ordinary accounts + Public enterprises accounts + Partial
administrative associations, wide area local public bodies
Future burden ratio (stock)
F uture burden ratio =f uture burden
standard f inancial scale(4)

Target: Ordinary accounts + Public enterprises accounts + Partial
administrative associations, wide-area local public bodies + Local
public corporations, third-sector enterprises, etc.
*Deducted for the amount of specific or unspecific grants
Haruaki Hirota and Hideo Yunoue (Musashi University,
地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)－84－

13 October 20178 / 28

Subject of ratio for determining soundness(Former)
Real deficit ratio

General accountOrdinary accountBad Debts
Special accountPublic enterprise

Public enterpriseaccounts

Partialadministrative
associations, widearea local publicbodiesLocal public
corporations, thirdsector enterprises.

Real deficit ratio

Consolidated real deficit ratio

Real debt service ratio

Future burden ratio

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地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)

13 October 20179 / 28

Yellow and red card
Early financial soundness criterion (Yellow card)
Formulation of financial soundness plan, request for external auditing,etc.
Financial rebuilding criterion (Red card)
Formulation of financial rebuilding plan, procedure for seeking
agreement of central government on plan, restriction on the issue of
local bonds, special bonds, etc.
*There is no red card for future burden ratio (stock)
Regulations concerning the disclosure of financial indexes has been
enforced since April, 2008
Regulations concerning the obligation to formulate plans, etc. will be
enforced from April, 2009 and applied from the settlement of FY 2008
Haruaki Hirota and Hideo Yunoue (Musashi University,
地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)－85－

13 October 201710 / 28

Image of early financial soundness, financial rebuilding and soundnessof public enterprise management
Financial rebuilding
criterion

Early financial
soundness criterion
0%

Early financial
soundness stage(Yellow Card)

Financialdeterioration

Financial rebuilding stage(Red Card)

Real deficit
Ration (Flow)

Municipality: 11.25 – 15%(according to financial size)

Municipality: 20%

Consolidated real
deficit ratio (Flow)

Municipality: 16.25 – 20%(according to financial size)

Municipality: 30%

Real debt
service ratio (Flow)

Municipality: 25%

Municipality: 35%

Future burden
Ratio (Stock)

Municipality: 350%

None

Organization
to be subject
to financial
soundness

Haruaki Hirota and Hideo Yunoue (Musashi University,
地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)

Organization
to be subject
to financial
rebuilding
13 October 201711 / 28

Empirical framework
Estimation of creative accounting by stock-flow-adjustments
No red card for future burden ratio (stock)
Check the interdependency of the four fiscal indexes by SUR
Each index is interdependently determined by each municipality at thesame time
Each municipality has to keep watching both flow and stock indexes
not to exceed each criterion

Single-annual-budget principle
The expenditure for each fiscal year must be financed by the revenue
within the fiscal year.
If municipalities doesn’t spend all budget within the fiscal year, theymight be reduced their grants such as LAT grants in the following
fiscal year
Public projects of some municipalities has a tendency to increase at theend of the fiscal year

Haruaki Hirota and Hideo Yunoue (Musashi University,
地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)－86－

13 October 201712 / 28

Empirical framework 2
SUR (Seemingly Unrelated Regression)
This model can be the contemporaneous correlation between the error
terms in the equations
Yij = β0 + βpop,j ln(P opi ) + βpop2,j ln(P opi )2 + βarea,j ln(Areai )+βSgrants,j Sgrantsi,t−1 + βLAT ,j LAT grantsi,t−1+βM ergedtrend,j M ergedtrendi + βCitysize,j Citysizei + ϵij
i:municipality, j:fiscal indexes
Dependent variable: RD(Real deficit ratio), CRD(consolidated real
deficit ratio), RDS(Real debt service ratio), FB(Future burden ratio),
RF(Reserve Fund per capita)
Independent variable: ln(Population), ln(Area), Specific grants tototal revenue ratio, LAT grants to total revenue ratio, Merged trend,
Designated cities, Core cities, Special case cities, Cities
Haruaki Hirota and Hideo Yunoue (Musashi University,
地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)

13 October 201713 / 28

13 October 201714 / 28

Data

All municipality between FY2008 and FY2010
The new law has been introduced from FY2008

RD and CRD are multiplied by -1
If RD and CRD has a surplus, it’s positive
If RD and CRD has a deficit, it’s negative

Haruaki Hirota and Hideo Yunoue (Musashi University,
地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)－87－Summary Statistic in FY2008
FY2008
Variable
RD
CRD
RDS
FB
RF
ln(Pop)ln(Area)
Specific grants
LAT grants
Merged trend
Designated cities
Core cities
Special case cities
CitiesMean
4.503
15.032
14.19389.830195.458
10.080
4.701
0.073
0.257
1.439
0.010
0.022
0.024
0.382

Std. Dev.
3.266
11.2805.034
83.430363.571
1.416
1.224
0.041
0.161
2.152
0.097
0.147
0.152
0.486

Min
-16.31-26.42-0.3-392.883
0.187
5.056
1.244
0.000
0
0
0
0
0
0

Haruaki Hirota and Hideo Yunoue (Musashi University,
地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)

Max
29.56
116.0632.1
393.5115260.392
15.0981
7.686
0.413
0.649
10
1
1
1
1

13 October 201715 / 28

Summary Statistic in FY2009
FY2009Variable
RD
CRD
RDS
FB
RF
ln(Pop)ln(Area)
Specific grants
LAT grants
Merged trend
Designated cities
Core cities
Special case cities
CitiesMean
5.119
15.60413.43277.029212.616
10.101
4.735
0.087
0.265
1.790
0.010
0.024
0.023
0.394

Std. Dev.
3.559
11.2754.840
81.962400.109
1.432
1.223
0.042
0.165
2.609
0.102
0.152
0.151
0.489

Haruaki Hirota and Hideo Yunoue (Musashi University,
地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)

－88－

Min
-10.31-14.02-0.2-442.842
1.460
5.106
1.244
0.001
0
0
0
0
0
0

Max
42.49
104.3128.4
372.5625540.666
15.102
7.686
0.434
0.619
11
1
1
1
1

13 October 201716 / 28

Summary Statistic in FY2010
FY2010
Variable
RD
CRD
RDS
FB
RF
ln(Pop)ln(Area)
Specific grants
LAT grants
Merged trend
Designated cities
Core cities
Special case cities
CitiesMean
5.857
16.63112.36559.186244.847
10.093
4.736
0.140
0.247
2.130
0.011
0.023
0.023
0.394

Std. Dev.
3.958
11.4134.541
80.851441.706
1.436
1.223
0.038
0.148
3.065
0.104
0.151
0.151
0.489

Min
-9.56
-8.54
-3.1
-492.446
0.895
5.136
1.244
0.015
0
0
0
0
0
0

Haruaki Hirota and Hideo Yunoue (Musashi University,
地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)Max35
117.8326.2
383.0676398.282
15.104
7.686
0.352
0.565
12
1
1
1
1

13 October 201717 / 28

Estimation result in FY2008
Variablesln(Pop)ln(Pop)*2
ln(Area)
Specific grants (lag)LAT grants (lag)Mergers trend
Designated cities
Core cities
Special case cities
CitiesConstant
Breusch-Pagan test
Observations
R-squaredRD-3.032***(0.693)0.097***(0.037)-0.252***(0.078)-9.882***(1.924)-6.763***(0.738)0.228***(0.041)-1.583(1.103)0.126(0.645)-0.677(0.557)-0.099(0.257)28.450***(3.218)
1,763
0.165

CRD
RDS
FB
12.132***3.915***
173.085***(2.521)(0.964)(17.150)-0.641*** -0.230***-7.595***(0.136)(0.052)(0.923)-0.0030.589***
0.909(0.283)(0.108)(1.927)-40.144***-0.161-71.618(7.000)(2.678)(47.617)-18.245*** 12.549*** 213.758***(2.687)(1.028)(18.277)
0.104
0.209***-0.288(0.148)(0.056)(1.004)4.664
6.196***
159.620***(4.014)(1.535)(27.304)
2.974
0.167
28.226*(2.347)(0.898)(15.968)
0.916
0.868
31.603**(2.025)(0.775)(13.778)
0.807-0.951*** -21.607***(0.935)(0.358)(6.362)-34.756***-6.369-890.270***(11.710)(4.479)(79.658)
Chi2(10) = 1662.659 ***
1,763
1,763
1,763
0.076
0.322
0.220

Haruaki Hirota and Hideo Yunoue (Musashi University,
地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)

－89－

RF
-1,413.656***(57.256)
59.277***(3.082)53.805***(6.435)1,080.486***(158.977)-940.290***(61.019)22.796***(3.353)-495.265***(91.157)-216.946***(53.313)-126.649***(45.999)-23.588(21.239)8,228.239***(265.948)
1,763
0.543
13 October 201718 / 28

Estimation result in FY2009
Variablesln(Pop)ln(Pop)*2
ln(Area)
Specific grants (lag)LAT grants (lag)Mergers trend
Designated cities
Core cities
Special case cities
CitiesConstant
Breusch-Pagan test
Observations
R-squaredRD-3.102***(0.758)0.095**(0.041)-0.250***(0.087)-6.533***(2.094)-6.458***(0.813)0.229***(0.037)-1.618(1.158)0.074(0.709)-0.254(0.633)0.028(0.284)29.579***(3.530)
1,697
0.155

CRD
RDS
FB
11.290***6.205***
190.641***(2.518)(0.933)(16.544)-0.614***-0.333***-8.308***(0.136)(0.050)(0.891)-0.141
0.486***
0.948(0.289)(0.107)(1.898)-38.357***
1.116-28.243(6.957)(2.578)(45.708)-18.188*** 12.597***200.228***(2.702)(1.001)(17.753)
0.046
0.147***-1.033(0.124)(0.046)(0.815)4.423
7.574***
156.946***(3.846)(1.425)(25.271)
4.119*
0.683
31.283**(2.355)(0.872)(15.469)
0.751
0.822
24.896*(2.103)(0.779)(13.819)0.285-0.965***-18.503***(0.942)(0.349)(6.189)-26.482** -19.159*** -1,010.949***(11.728)(4.345)(77.051)
Chi2(10) = 1622.225 ***
1,697
1,697
1,697
0.076
0.316
0.252

Haruaki Hirota and Hideo Yunoue (Musashi University,
地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)RF-1,588.658***(62.529)66.993***(3.367)56.520***(7.174)650.763***(172.758)-986.088***(67.099)23.084***(3.081)-542.543***(95.515)-236.179***(58.468)-135.853***(52.231)-41.409*(23.393)9,258.860***(291.223)
1,697
0.552
13 October 201719 / 28

Estimation result in FY2010
Variablesln(Pop)ln(Pop)*2
ln(Area)
Specific grants (lag)LAT grants (lag)Mergers trend
Designated cities
Core cities
Special case cities
CitiesConstant
Breusch-Pagan test
Observations
R-squaredRD-3.271***(0.837)
0.094**(0.045)-0.445***(0.097)-6.553***(2.389)-6.404***(1.023)0.226***(0.035)-0.743(1.405)0.359(0.919)0.297(0.807)0.502(0.314)33.017***(3.975)
1,722
0.153

CRD
RDS
FB
10.562***
6.932***
192.483***(2.537)(0.883)(15.864)-0.570***-0.357***-8.289***(0.137)(0.048)(0.854)-0.2620.381***
1.277(0.294)(0.102)(1.838)-23.939***-1.322-8.389(7.241)(2.520)(45.278)-18.861*** 13.535***
209.734***(3.100)(1.079)(19.386)
0.053
0.077**-1.862***(0.107)(0.037)(0.670)1.801
8.304***
159.578***(4.259)(1.482)(26.633)
2.677
2.189**
48.012***(2.784)(0.969)(17.410)-0.0201.884**
37.567**(2.445)(0.851)(15.286)-0.4800.924***
16.222***(0.952)(0.331)(5.954)-21.479*-26.227*** -1,085.056***(12.047)(4.192)(75.327)
Chi2(10) = 1638.718 ***
1,722
1,722
1,722
0.065
0.285
0.271

Haruaki Hirota and Hideo Yunoue (Musashi University,
地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)

－90－

RF
-1,820.131***(65.815)77.750***(3.544)54.150***(7.626)65.737(187.842)-1,075.453***(80.426)
22.947***(2.780)-584.509***(110.491)-201.099***(72.229)-102.005(63.418)
62.115**(24.702)
10,475.681***(312.502)
1,722
0.581
13 October 201720 / 28

Main estimation result
Interdependency of fiscal indexes each year
These models are rejected by Breush-Pagan test
Error terms are correlated with each eaquation
Real deﬁcit ratio
Population is negative and the square of the population is positive
signiﬁcant
The larger population size, the smaller the ratio
The ratio increase as the population size is very large

Area is negative signiﬁcantSpeciﬁc and LAT grants are negative signiﬁcantFlypaper eﬀects may have been caused by grants from central
government

Merged trend is positive signiﬁcantConsolidated real deﬁcit ratio
Population size is positive and the square of the population size isnegative
Haruaki Hirota and Hideo Yunoue (Musashi University,
地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)

13 October 201721 / 28

Main estimation result 2
Real debt service ratio
Population size is positive and the square of the population size isnegative significant
Area is positive significant
LAT grants is positive significant
Merged trend is positive significant
Future burden ratio
Population size is positive and the square of the population size isnegative significant
LAT grants is positive significant
Municipalities which strongly depend on grants has a higher futureburdenMerged trend is negative significant
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地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)－91－

13 October 201722 / 28

Main estimation result 3

Reserved fund per capita
Population size is negative and the square of the population size ispositive significant
Area is positive significant
LAT grants is negative significant
Municipality which depends on LAT grants decrease RF

Merged trend is positive significant

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地方財政健全化指標に関する実証分析
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13 October 201723 / 28

Correlation matrix of residuals in FY2008

FY2008
RD
CRD
RDS
FB
RF

RD
1.000
0.389***-0.161***-0.182***-0.062**

CRD

RDS

FB

RF

1.000
-0.039-0.143***-0.0581.000
0.648***-0.212***1.000-0.492***

1.000

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地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)－92－

13 October 201724 / 28

Correlation matrix of residuals in FY2009

FY2009
RD
CRD
RDS
FB
RF

RD
1.000
0.409***-0.137***-0.114***-0.124***

CRD

RDS

FB

RF

1.000
-0.041-0.1***-0.04*

1.000
0.66***-0.195***1.000-0.505***

1.000

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地方財政健全化指標に関する実証分析
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13 October 201725 / 28

Correlation matrix of residuals in FY2010

FY2010
RD
CRD
RDS
FB
RF

RD
1.000
0.437***-0.069***-0.052**-0.13***

CRD

RDS

FB

RF

1.000
-0.033-0.066***-0.041*1.000
0.662***-0.1867***1.000-0.506***

1.000

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13 October 201726 / 28

Interdependency of fiscal indexes

Positive correlation between RD and CRD
Negative correlation between RD and RDS
Negative correlation between RD and FB
Real Deficit had been improved while Future Burden had been got
worse
Both flow and stock indexes were expected to improve for the fiscal
consolidation after introducing the new fiscal rule
There is no red card of Future burden ratio

Negative correlation between RD and RF
Real deficit ratio had temporarily been improved by some municipalities
reducing the reserve funds

These results indicated the stock-flow-adjustments

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地方財政健全化指標に関する実証分析
University of Hyogo)

13 October 201727 / 28

Conclusion

Flow indexes of the municipalities that depend on grants exhibited
increased real deficits
Stock indexes of large municipalities that depend on grants higher
than those of other municipalities
Municipalities that receive a large number of LAT grants have smaller
amounts of reserved funds than other municipalities
Large municipalities have smaller amounts of reserved funds
Flow indexes and stock index have a negative correlation
Municipalities create stock-flow adjustments in which they allow
increases in the stock index while decreasing their flow indexes byreducing their reserved just after the introduction of the new fiscal rule

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13 October 201728 / 28

「ふるさと納税」の理論

平成 29 年度 総務省「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

加藤 秀弥（龍谷大学経済学部）
柳原 光芳（名古屋大学大学院経済学研究科） *P0F

平成 30 年 2 月 24 日

概 要

本論文は，
「ふるさと納税」制度のもとで，その制度を構成するさまざまな変数や，あるいは人口密度が変化した場合に，都市部の市町村（地方政府）の税率に与える影響と，地方部の市町村の税率に与える影響に対して，どのような違いを生じさせるかについて，簡単な租税競争のモデルを構築することで見ていく。同様に，中央政府の税収に与える影響についても見る。
本論文で得られた主な結果は，以下の通りである。まず，都市から地方への「ふるさと納税」が行われている場合の方が，その逆に地方から都市への「ふるさと納税」が行われている場合よりも，「ふるさと納税」により税収が減少した地方政府の税額も，またそれにより税収が増加した地方政府の税額も，より低くなる。次に，都市から地方へと「ふるさと納税」が行われている
場合には，地方における人口がさらに減少すると，両地域の税額がともにより高くなる。また，中央政府の税額については明確なことはいえない。もし地方の人口がそもそも少ない状況にあったとすれば，むしろ中央政府の税額が大きくなる可能性がある。最後に，都市から地方へと「ふるさと納税」が行われているところでは，減収補填率を高めたとき，減収補填率が十分小さいところでのみ，中央政府の税額が大きくなる可能性が高い。
JEL Classification:

H31, H71, H77, N45

Keywords: ふるさと納税，地方交付税交付金，地方経済，人口* 連絡先（柳原光芳）

住所：〒464-8601 名古屋市千種区不老町 名古屋大学大学院経済学研究科
Tel.: 052-789-5952, Email: yanagi@soec.nagoya-u.ac.jp－95－

１．はじめに
本論文は，「ふるさと納税」制度のもとで，その制度を構成するさまざまな変数や，あるいは人口密度が変化した場合に，都市部の市町村（地方政府）の税率に与える影響と，地方部の市町村の税率に与える影響に対して，どのような違いを生じさせるかについて，簡単な租税競争のモデルを構築することで見ていく。また，「ふるさと納税」による地域間の税収の移動にともない，中央政府が地方政府に対して一定の財政調整の措置がとられる。したがって，同様に中央政府の税収に与える影響についても見る。
「ふるさと納税」とは，「自分の選んだ自治体に寄附（ふるさと納税）を行った場合に，寄附額のうち 2,000 円を越える部分について」「一定の上限」の下で，「所得税と住民税から原則として全額が控除される制度」のことをいう 1 。ここでいう「ふるさと」は，いわゆる
P1F

P「自分の生ま個人が生まれた，あるいは育った市町村のことを指しているわけではない 2 。
P2F

P

れ故郷だけでなく，お世話になった自治体や応援したい自治体等，どの自治体でもふるさと納税の対象にな」るものとされている 3 。そのため，地方政府は自分の自治体をより多くのP3F

P

国民の「ふるさと」にされるべく，さまざまな形で努力を払うようになっていく。
その様子は，寄付金額の推移としてもっとも顕著に現れることになる。開始初年の平成 20年においては寄付金額 7,259,958,000 円，控除額 1,891,669,000 円であったものが，平成 27 年
においてはそれぞれ 147,103,026,000 円，100,191,504,000 円と，それぞれ約 20 倍および約５３倍へと急激な伸びを見せている 4 。また，それぞれの年における，寄付金額に対する控除
P4F

P額の割合は，約 26%から約 68%へと増加しており，近年の「ふるさと納税」を行う個人の目的が税控除へとシフトしていることがうかがえる。
このように，「ふるさと納税」制度は，個人の「合理的」な行動も相まって，加速度的に利用が多くなってきている。そのため，これまでも多くの研究で，その問題点等がしてきさ
1

総務省ふるさと納税ポータルサイト
http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/jichi_zeisei/czaisei/czaisei_seido/furusato/mechanism/about.html（最終閲覧日：2018 年 2 月 20 日）。
2 「ふるさと納税」制度の導入に際して開催された「ふるさと納税研究会」の最初の開催
要項には，その趣旨として「・・・都会で生活している納税者からも，自分が生まれ育ったふるさとに貢献したい，自分と関わりの深い地域を応援したいとの意見が寄せられている。このような『ふるさと』に対する納税者の貢献等が可能となる税制上の方策の実現に向け・・・」と記されている。つまり，「ふるさと」は議論の当初から，いわゆるふるさとだけに留まらず，その個人が自由に決めることのできる場所の概念としても想定されていたことがうかがえる（「ふるさと納税研究会」開催要項案，
http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/kenkyu/furusato_tax/pdf/070601_1_si1.pdf；最終
閲覧日：2018 年 2 月 20 日）。
3 総務省ふるさと納税ポータルサイト
http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/jichi_zeisei/czaisei/czaisei_seido/furusato/mechanism/about.html（最終閲覧日：2018 年 2 月 20 日）。
4 ふるさと納税の実績額
http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/jichi_zeisei/czaisei/czaisei_seido/furusato/archive/（最終閲覧日：2018 年 2 月 20 日）。

－96－

れて来ている 5 。ただし，理論的な観点から「ふるさと納税」を評価した研究については，
P5F

P

これまで存在しない。そのため，現実的な観点から，あるいはデータによる分析から「ふるさと納税」を評価するに留まらず，定性的な分析を行うことで，今後起こりうる状況についてある程度の見通しを立てる必要があると思われる。
「ふるさと納税」制度が行われる背景には，都市と地方の人口格差の問題，あるいはそれに起因する財源格差の問題や経済格差の問題などがある。したがって，理論的な接近を図る
際にも，その前提として非対称地域を想定したモデルを応用することが必要となる。これまでも，非対称地域の中での財政競争については，さまざまな観点から理論的な分析が試みられてきている。その代表的なものとしては，例えば Bucovetsky (1991)，Wilson (1991) ，Pierettiand Zanaj (2011)や Ogawa and Susa (2017)では，二地域間に資本移動が存在するもとで，資本課税がある場合の租税競争を扱っている。これに対して，Kanbur and Keen (1993)は越境購買活動（Cross-border Shopping）が存在する下で，非対称地域における租税競争を分析している。また， Bucovetsky (2003)や Gabszewicz, Tarola and Zanaj (2016) は労働移動の存在を想定した分析を行っている。
以上の先行研究の流れの中，本論文と最も関係するものは Gabszewicz, Tarola and Zanaj「ふるさと納税」を考(2016)である。これは労働者自体が移動を行う形になっているものの，える際には，それを税の「納め先（寄付先）」と置き換えた形で議論を行うことが可能となる。ただし，Gabszewicz, Tarola and Zanaj (2016)では明示的に導入されていなかった，日本の「ふるさと納税」制度の諸要素については，さらに導入する必要がある。具体的には，以下のとおり，住民の立場から見た要素と，国あるいは中央政府の立場から見た要素の大きく２つの要素である。
まず，「ふるさと納税」を，住民の立場から見た場合には，①税控除の適用下限額（2,000円）があること，および②税控除の限度額があること，そして③所得税＋住民税が控除されるという点が重要である。これらの変数が住民の「ふるさと納税」の行動に影響を少なからず与えているものと考えられる。一方，「ふるさと納税」を国の立場から見た場合には，①税控除の上限額があることと，②「ふるさと納税」が行われた際に減収補填のために交付税措置がなされることの二点が重要である。特に，この②については，もし「ふるさと納税」
によってある地方自治体の収入が増加したしたとしても，地方交付税交付金の減少がなされることはない。②それに対して，「ふるさと納税」によってある自治体の収入が減少した
場合にでも，地方交付税の交付団体においては，３分の４が補填されることとなっている。
5

例えば，水田(2017)や橋本・鈴木(2015)では，やや批判的な立場から「ふるさと納税」制度について言及している。水田(2017)では，「ふるさと納税」制度の概要を紹介した上で，その問題点を明らかにし，その制度がもたらす受益と負担について試算を行っている。また，
橋本・鈴木(2015)では，「ふるさと納税」により期待される有益性はそれほど大きくない，
つまり税収ロスが大きいことやあるいは地域間の税収格差の是正にはあまり寄与していな
いことなどが触れられている。これに対して，川口(2016)では，「ふるさと納税」の課題を述べつつも，制度の有益性に注目し，よりより制度となるような政策提言を行っている。

－97－しかし，不交付団体においては，補填がゼロとなっている。このように，地方交付税の交付
団体と不交付団体の間では，ふるさと納税による収入減に対する措置において非対称性が生じる。このような制度がもたらす影響は無視すべきではない。
そこで，本論文の主たる関心は以下の２点にある。まず１点めは，「ふるさと納税」の制度により，人口規模の大きな地域（「都市」部の市町村）における税額と，人口規模の小さな地域（「地方」部の市町村）における税額に対して，どのような影響が現れるかについて見ることである。その際，人口規模が大きな地方から人口規模の小さな地方に「ふるさと納税」がなされる場合と，その逆に人口規模が小さな地方から人口規模の大きな地方になされる場合とでは，それぞれの地方が設定する税額にどのような違いが現れるかについて分析する。これはそもそも，地方自治体の人口規模に大小があり，その非対称性から「ふるさと納税」による租税競争がもたらす影響の差異を明らかにすべきであるという認識を踏まえたものである。また，２点めとして，「ふるさと納税」の制度の導入が，中央政府の税額に与える影響について見る。これは，「ふるさと納税」によって生じる税収減に対して，国からの交付税措置がさまざまな形でなされることから，「ふるさと納税」が単に地方政府間の財政競争（租税競争）という性格を有しているだけではなく，それが中央政府の財政状況へも大きな影響をもたらしうるためである。
本論文で得られた主要な結論は以下の通りである。まず，都市から地方への「ふるさと納税」が行われている場合の方が，その逆に地方から都市への「ふるさと納税」が行われている場合よりも，「ふるさと納税」により税収が減少した地方政府の税額も，またそれにより税収が増加した地方政府の税額も，より低くなる。次に，都市から地方へと「ふるさと納税」が行われている場合には，地方における人口がさらに減少すると，両地域の税額がともにより高くなる。また，中央政府の税額については明確なことはいえない。もし地方の人口がそもそも少ない状況にあったとすれば，むしろ中央政府の税額が大きくなる可能性がある。最後に，都市から地方へと「ふるさと納税」が行われているところでは，減収補填率を高めた
とき，減収補填率が十分小さいところでのみ，中央政府の税額が大きくなる可能性が高い。
本論文の構成は以下の通りとなっている。２章と３章では本論文で用いる理論モデルについて紹介する。２章では住民の「ふるさと納税」行動について，そして３章では地方政府による租税競争の描写と，税額決定について議論を行う。４章では「ふるさと納税」制度の変更による影響について比較静学分析によって明らかにする。最後の５章は結論を述べる。

－98－

２．住民の「納税」
経済には相対的に人口規模が大きな（「都市」と想定される）i 地域と，小さな（「地方」と想定される） j 地域の 2 地域が存在する。それぞれの地域に居住する住民は，自地域（現在自分が居住する地域）に対してさまざまな程度の愛着度合いを有するものとする。その愛着度合いについては，最も低い住民には０が，また最も高い住民には１が与えられているものとする。また，この愛着度合いは自地域に対する度合いと他地域に対する度合いが表裏の関係になっているものとする 6 。それを直線上に表したものが図１である。そこでは，直線
P6F

Pの中心に各地域において愛着度合いの０の住民が位置し，右側方向に i 地域の住民の，またその逆の左側方向に j 地域の住民の愛着度合いがとられている。i 地域においては，０の位置より最も遠い，各地域に最も愛着度合いの高い住民は一番右の１の距離のところに位置
し，０の位置から１の距離の間の各点においては，均一に𝑠𝑠𝑖𝑖 人が位置しているものとする（したがって，𝑠𝑠𝑖𝑖 は i 地域における人口密度を表している）。また， j 地域の住民の自地域に対する愛着度合いについても同様の関係が成立し，０の位置から１の距離の間の各点においては均一に𝑠𝑠𝑗𝑗 人が位置しているものとする（ただし，𝑠𝑠𝑖𝑖 > 𝑠𝑠𝑗𝑗 ）。

i 地域と j 地域においては，その地域に居住する住民がそれぞれ外生的に与えられている賃金𝑤𝑤𝑖𝑖 , 𝑤𝑤𝑗𝑗 を得る（ただし，𝑤𝑤𝑖𝑖 > 𝑤𝑤𝑗𝑗 とする。これは人口規模が大きな地域の方が賃金が高くなるという想定によるものである）。ここで，𝑡𝑡𝑖𝑖 , 𝑇𝑇𝑖𝑖 をそれぞれ i 地域における地方税である個人住民税と国税である所得税を表すものとすると，各地域においてそれらの賃金か
ら𝑡𝑡𝑖𝑖 + 𝑇𝑇𝑖𝑖 および 𝑡𝑡𝑗𝑗 + 𝑇𝑇𝑗𝑗 の税額をひいたものが，それぞれの地域の住民が居住している地方政

府に納税した場合の可処分所得となる 7 。これに対して，それぞれの地域の住民が他の地域
P7F

Pの地方政府に「ふるさと納税」を行った場合に賃金からひかれる税額は𝑡𝑡𝑗𝑗 + 𝑇𝑇𝑖𝑖 および 𝑡𝑡𝑖𝑖 + 𝑇𝑇𝑗𝑗となる。２つの地域個人住民税額𝑡𝑡𝑖𝑖 および 𝑡𝑡𝑗𝑗 の差異は，各地域の地方政府が「ふるさと納税」を受けたときに個人に返す返礼品の差異から生じるものとする。つまり，日本においては，
個人住民税には地域差はないものの，「ふるさと納税」の返礼品の差異が，実質の税負担の差となって現れている。これが現在のいわゆる地方政府間の返礼品競争に結びついている。
これらの住民は他地域に居住をすること，あるいは移動をすることが許されていないものとし，通常の労働移動のモデルに見られるように，可処分所得の地域差によって住民が他．．．
例えば，自地域に対して最も愛着度合いの高い（愛着度合い１の）住民は，同時に他地域に対して「気にならない」度合いも高い（その程度は１である）ものとする。一方，自地域．．．
に対して最も愛着度合いの低い（自地域への愛着度合い０の）住民は，同時に他地域に対して最も「気にならない」度合いも低い（その程度は０である）ものとする。したがって，i
地域の住民の中にも，j 地域の住民の中にも，i 地域への愛着度合いが０から１までの（j 地
域が「気にならない」度合いが０から１までの）住民が存在している。以下，混乱がない限り，「自地域に対して最も愛着度合いの高い（愛着度合い１の）住民」および「他地域に対して最も愛着度合いの高い（愛着度合い０の）住民」という表現は，自地域の住民について述べたものであるものとする。
7 ここでは，道府県税と市町村税の違いは考慮していない。
6－99－

図１：地域への愛着程度と「ふるさと納税」

地域に移動を行うことはないものとする。一方，住民は他地域の地方政府に対して寄付を行うことができる，すなわち「ふるさと納税」を行うことができるものとする。前章で見たとおり，この「ふるさと納税」は，自分が納めるべき自地域の地方政府に対する税である個人
住民税（地方税）を，①税控除の適用下限額分を除き，②税控除の適用上限額まで寄付を行うことで，③国税である所得税と個人住民税が控除される形で制度設計がなされている。これらのような「ふるさと」に対する「納税」のインセンティブに加えて，本論文では，「ふるさと」である他地域に対する愛着の度合いも，「ふるさと納税」のインセンティブになり得るものとする 8 。すなわち，図１にあるように，例えば税額が𝑡𝑡𝑖𝑖 > 𝑡𝑡𝑗𝑗 の状況であったとし
P8F

Pても，i 地域の愛着度合いが𝑥𝑥̅𝑖𝑖 以上の住民は，自地域に納税することになる。

より厳密に，この愛着度合いの閾値𝑥𝑥̅𝑖𝑖 を定義する。「ふるさと納税」の控除適用下限額を𝑓𝑓とすると，閾値は𝑡𝑡𝑗𝑗 + 𝑓𝑓 + 𝑥𝑥̅𝑖𝑖 = 𝑡𝑡𝑖𝑖

(1)を満たす𝑥𝑥̅ として与えられることになる 9 。すなわち，i 地域の住民のうち，[0, 𝑥𝑥̅𝑖𝑖 ]の愛着度
P9F

P合いを有するものが「ふるさと」を思う気持ちが強く，j 地域に「ふるさと納税」を行うことになる。
この(1)を書き換えることで，より具体的に閾値と，「ふるさと納税」を行う i 地域の住民

8

正確に言えば，「ふるさと納税」を行った地域が，住民が考える「ふるさと」と結果的になるということである。
9 この閾値には，国税である所得税𝑇𝑇 は関係しない。これは，i 地域の住民が自地域，他地
𝑖𝑖
域のいずれに「納税」を行ったとしても，その住民が直面する所得税は同じであるからであ
る。

－100－

図２－１：i 地域の住民が j 地域の地方政府へ「ふるさと納税」を行う

図２－２：各地域の住民が自地域の地方政府へ納税する（「ふるさと納税」が行われない）

図２－３：j 地域の住民が i 地域の地方政府へ「ふるさと納税」を行う－101－

の愛着度合い𝑥𝑥𝑖𝑖 の範囲が以下の形で求められる 10 。
P10FP

𝑥𝑥𝑖𝑖 ≤ �𝑡𝑡𝑖𝑖 − 𝑡𝑡𝑗𝑗 � − 𝑓𝑓 ≡ 𝑥𝑥̅𝑖𝑖 .

(2)「ふるさと納税」を行う住民の愛同様に，j 地域の住民についても，愛着度合いの閾値𝑥𝑥̅𝑗𝑗 と，

着度合い𝑥𝑥𝑗𝑗 の範囲が以下の形で求められる。

𝑥𝑥𝑗𝑗 ≤ �𝑡𝑡𝑗𝑗 − 𝑡𝑡𝑖𝑖 � − 𝑓𝑓 ≡ 𝑥𝑥̅𝑗𝑗 .

(3)

以上の(2)および(3)より，住民がふるさと納税を行うのは，個人住民税額𝑡𝑡𝑖𝑖 および 𝑡𝑡𝑗𝑗 の差と，「ふるさと納税」の控除適用下限額によって決定されることがわかる。これらの組み合
わせにより，納税に関して，❶i 地域の住民が j 地域の地方政府へ「ふるさと納税」を行う，❷各地域の住民が自地域の地方政府へ（したがって，「ふるさと納税」が行われない），および❸j 地域の住民が i 地域の地方政府へ「ふるさと納税」を行うことの３つの状況が生じることとなる。それらの様子を表したものがそれぞれ図２－１から図２－３で与えられている。
まず，❶の i 地域の住民が j 地域の地方政府へ「ふるさと納税」を行うのは，0 ≤ �𝑡𝑡𝑖𝑖 − 𝑡𝑡𝑗𝑗 � −𝑓𝑓 が成立している場合である。このときには，𝑡𝑡𝑖𝑖 が𝑡𝑡𝑗𝑗 よりも𝑓𝑓の控除適用下限額を上回るほど十分に大きくなっている。𝑥𝑥̅𝑖𝑖 よりも小さな愛着度合いを持つ𝑥𝑥𝑖𝑖 の住民が，j 地域の地方政府に「ふるさと納税」を行っていることが，青色の斜線部分で示されている。次に，❷の「ふるさと納税」が行われないのは，0 > �𝑡𝑡𝑖𝑖 − 𝑡𝑡𝑗𝑗 � − 𝑓𝑓 かつ0 > −�𝑡𝑡𝑖𝑖 − 𝑡𝑡𝑗𝑗 � − 𝑓𝑓 が成り立つ場合である。このときには，自地域の地方税額が他地域の地方税額よりも大きいものの，控除適用
下限額を上回るほどではない場合である。そのため，いずれの地域の住民にとっても，他地域への「ふるさと納税」からの便益が負となっている。この便益が負となることは，０をはさんで2𝑓𝑓があることから理解できる。最後に，❸の j 地域の住民が i 地域の地方政府へ「ふるさと納税」を行うときには，0 ≤ −�𝑡𝑡𝑖𝑖 − 𝑡𝑡𝑗𝑗 � − 𝑓𝑓が成立している。この状況は❶の状況と対照的なものと考えることができる。

３．地方政府の税額決定前章で見たように，住民は個人住民税額𝑡𝑡𝑖𝑖 および 𝑡𝑡𝑗𝑗 の差と，「ふるさと納税」の控除適用下限額によって「ふるさと納税」を行うことを決定する。したがって，それに応じて地方政
府の税収が決定される。本章ではまず，先に見た３つのケースそれぞれの場合の地方政府の税収の大きさについて見ていく。その上で，地方政府が他の地方政府の税額決定を鑑みながら，自らの税額の決定を行う関係を示す反応曲線を導出する。最後に，その反応曲線から，
10先の脚注と同様，ここでも国税である所得税𝑇𝑇𝑖𝑖 は関係しない。

－102－

それぞれのケースにおける均衡について描写する。
3.1

i 地域の住民が j 地域の地方政府へ「ふるさと納税」を行うケース

まず，❶の i 地域の住民が j 地域の地方政府へ「ふるさと納税」を行う，0 ≤ �𝑡𝑡𝑖𝑖 − 𝑡𝑡𝑗𝑗 � − 𝑓𝑓の条件が成立しているケースにおける，i 地域および j 地域の地方政府の税収は，それぞれ以下のように表すことができる。
𝜋𝜋𝑖𝑖 = 𝑡𝑡𝑖𝑖 𝑠𝑠𝑖𝑖 (1 − 𝑥𝑥𝑖𝑖 ) + (1 − 𝛿𝛿)𝑡𝑡𝑖𝑖 𝑠𝑠𝑖𝑖 𝑥𝑥𝑖𝑖 + 𝑎𝑎𝑖𝑖 𝛿𝛿𝑡𝑡𝑖𝑖 𝑠𝑠𝑖𝑖 𝑥𝑥𝑖𝑖 ,𝜋𝜋𝑗𝑗 = 𝑡𝑡𝑗𝑗 𝑠𝑠𝑗𝑗 + 𝛿𝛿𝑡𝑡𝑖𝑖 𝑠𝑠𝑖𝑖 𝑥𝑥𝑖𝑖 .

(4)
(5)

ただし，𝛿𝛿は総納税額に占める「ふるさと納税」の割合の上限を，また𝑎𝑎𝑖𝑖 は地方交付税によ「ふるさと納税」による税控除のる税の減収補填率をそれぞれ表している 11 。これにより，
P11F

P

上限額が𝑑𝑑𝑖𝑖 = 𝛿𝛿𝑡𝑡𝑖𝑖 となる。

この i 地域の地方政府の税収を表す(4)の右辺第１項は，i 地域の住民の内，i 地域に愛着度合いの高い住民，すなわち全住民のうち(1 − 𝑥𝑥𝑖𝑖 )の割合の住民が自地域に納める税額を表している。これに対して，𝑥𝑥𝑖𝑖 の割合の住民は，税控除の上限額を超える部分については自地域である i 地域の地方政府に納税をするものの（(4)の第２項），税控除の上限額までは j 地

域の地方政府に「ふるさと納税」を行うことなる（(5)の第２項）。この後者の税額に，j 地
域の住民の税額（(5)の第１項）を加えたものが j 地域の地方政府の税収となっている。ただし，i 地域の地方政府に本来の税が納められなかったとしても，𝑎𝑎𝑖𝑖 の割合だけ交付税による税の減収補填がなされる（(4)の第３項）。以上のように，i 地域の地方政府の税収は，３つの要素から構成されることがわかる。
各地方政府は，それぞれ(4)および(5)を，税額𝑡𝑡𝑖𝑖 および税額𝑡𝑡𝑗𝑗 をそれぞれ決定することで最大化する。その結果，以下の i 地域の地方政府の反応曲線と，j 地域の地方政府の反応が求められる。

𝑡𝑡𝑗𝑗 = 2𝑡𝑡𝑖𝑖 − 𝑓𝑓 −𝑡𝑡𝑖𝑖 ⋛

1,(1 − 𝑎𝑎𝑖𝑖 )𝛿𝛿

𝑠𝑠𝑗𝑗𝛿𝛿 ⇔ 𝛥𝛥𝑡𝑡𝑗𝑗 ⋚ 0.
𝑠𝑠𝑖𝑖

(6)

(7)

これらのうち，(7)の反応が意味することは，以下のとおりである。もし i 地域の地方政府

11

交付団体の場合には0 < 𝑎𝑎𝑖𝑖 < 1，不交付団体の場合には𝑎𝑎𝑖𝑖 = 0となる。

－103－

𝑠𝑠

の税額が 𝑗𝑗 𝛿𝛿を上回るのであれば，j 地域の地方政府は自らが決定する税額を下げる。なぜ𝑠𝑠𝑖𝑖

なら，j 地域の地方政府は自地域に i 地域の住民に「ふるさと納税」を促すために i 地域の𝑠𝑠

地方政府が 𝑗𝑗 𝛿𝛿よりも大きな税額を設定するのであれば，自地域の税額は小さいものに設定
𝑠𝑠𝑖𝑖すればよいからである。その際，i 地域の地方政府はそれに対応して税額を小さく設定することになる。そのような２つの地域の地方政府による税額の減少の競争は均衡に至るまで
𝑠𝑠続く。逆に，i 地域の地方政府が 𝑗𝑗 𝛿𝛿よりも小さな税額を設定しようとする場合には，j 地域
𝑠𝑠𝑖𝑖の地方政府がそれに応じてやや大きな税額を設定するのであれば，さらに i 地域の地方政

府はもとの税額をやや上回る程度に設定することになる。ここでも同様に，２つの地域の地
方政府による税額の増加の競争は均衡に至るまで続く。
最後に，地方政府による税収最大化の均衡解を求める。上で述べたように，まず結果的に
𝑠𝑠𝑗𝑗

は，𝑡𝑡𝑖𝑖 = 𝑠𝑠 𝛿𝛿 の税額が達成されることになる。それに対応する形で𝑡𝑡𝑗𝑗 の大きさも決定される。
𝑖𝑖

結果的に，このケースにおける均衡解は以下のように求められる。

𝑡𝑡𝑖𝑖 =

𝑠𝑠𝑗𝑗,
𝑠𝑠𝑖𝑖 𝛿𝛿

1 2𝑠𝑠𝑗𝑗
1
𝑡𝑡𝑗𝑗 = −𝑓𝑓 + �−�.
𝛿𝛿 𝑠𝑠𝑖𝑖
1 − 𝑎𝑎𝑖𝑖(8)(9)(8)より，i 地域の地方政府の税額は人口密度（とその比）およびふるさと納税上限割合のみに依存していることがわかる。それに対して(9)では，「ふるさと納税」に関わる変数に依存する形で j 地域の地方政府の税額が決定されることがわかる。これより，「ふるさと納税」
がなされるときの決定要因は，制度に関わるものとしては「ふるさと納税」の控除適用下限
額と，ふるさと納税上限割合の２つであり，それに人口密度を加えた３つからなることがわ
かる。
3.2「ふるさと納税」が行われないケース

次に，❷の0 > �𝑡𝑡𝑖𝑖 − 𝑡𝑡𝑗𝑗 � − 𝑓𝑓 かつ0 > −�𝑡𝑡𝑖𝑖 − 𝑡𝑡𝑗𝑗 � − 𝑓𝑓の条件が成立している「ふるさと納税」が行われないケースについて考える。このときの，i 地域および j 地域の地方政府の税収は，それぞれ以下のように表すことができる。
𝜋𝜋𝑖𝑖 = 𝑡𝑡𝑖𝑖 𝑠𝑠𝑖𝑖 ,

－104－

(10)

𝜋𝜋𝑗𝑗 = 𝑡𝑡𝑗𝑗 𝑠𝑠𝑗𝑗 .

(11)

このケースにおいては単に，各地域の地方政府の税収が，その地域の住民全員が納める納税額となっている。また，このときには直接，均衡解が以下のように求められる。
𝑡𝑡𝑖𝑖 = 𝑤𝑤𝑖𝑖 ,𝑡𝑡𝑗𝑗 = 𝑤𝑤𝑗𝑗 .

(12)
(13)

これらより，各地方政府の最適な税額は，各地域における賃金と等しくなることがわかる。
これは地方政府の目的が税収最大化にあり，かつ，住民の「ふるさと納税」がなされていないことからも明らかである。
3.3

j 地域の住民が i 地域の地方政府へ「ふるさと納税」を行うケース

３つめのケースとして，❸の j 地域の住民が i 地域の地方政府へ「ふるさと納税」を行う，0 ≤ −�𝑡𝑡𝑖𝑖 − 𝑡𝑡𝑗𝑗 � − 𝑓𝑓の条件が成立している状況を考える。このケースは❶のケースと対照的に考えることができる。より具体的には，ここでの i 地域および j 地域の地方政府の税収は，それぞれ以下のように表すことができる。
𝜋𝜋𝑖𝑖 = 𝑡𝑡𝑖𝑖 𝑠𝑠𝑖𝑖 + 𝛿𝛿𝑡𝑡𝑗𝑗 𝑠𝑠𝑗𝑗 𝑥𝑥𝑗𝑗 ,𝜋𝜋𝑗𝑗 = 𝑡𝑡𝑗𝑗 𝑠𝑠𝑗𝑗 (1 − 𝑥𝑥𝑗𝑗 ) + (1 − 𝛿𝛿)𝑡𝑡𝑗𝑗 𝑠𝑠𝑗𝑗 𝑥𝑥𝑗𝑗 + 𝑎𝑎𝑗𝑗 𝛿𝛿𝑡𝑡𝑗𝑗 𝑠𝑠𝑗𝑗 𝑥𝑥𝑗𝑗 .

(14)
(15)

これらの解釈については，❶の場合と同様である。これら(14)および(15)をそれぞれ各地方
政府が最大化することにより，以下の i 地域の地方政府の反応と，j 地域の地方政府の反応曲線が求められる。

𝑡𝑡𝑗𝑗 ⋛𝑠𝑠𝑗𝑗𝛿𝛿 ⇔ 𝛥𝛥𝑡𝑡𝑖𝑖 ⋚ 0,
𝑠𝑠𝑖𝑖

1
1
1
𝑡𝑡𝑗𝑗 = 𝑡𝑡𝑖𝑖 + �𝑓𝑓 +�.
(1 − 𝑎𝑎𝑖𝑖 )𝛿𝛿
2
2

(16)

(17)

これらについても，❶のケースと対照的な結果が得られていることが容易に確かめられる。
最後に，ここでのケースにおける均衡解は以下のように求められる。

－105－

1 2𝑠𝑠𝑖𝑖
1
𝑡𝑡𝑖𝑖 = −𝑓𝑓 + �−�,𝛿𝛿 𝑠𝑠𝑗𝑗
1 − 𝑎𝑎𝑗𝑗
𝑡𝑡𝑗𝑗 =

(18)

𝑠𝑠𝑖𝑖
.
𝑠𝑠𝑗𝑗 𝛿𝛿

(19)

以上の結果より，人口の多い i 地域から人口の少ない j 地域へと「ふるさと納税」が行われている場合には，人口の少ない j 地域から人口の多い i 地域へと「ふるさと納税」が行われている場合よりも，「ふるさと納税」により税収が減少した地方政府の税額も，またそれにより税収が増加した地方政府の税額も，より低くなることがわかる 12 。これは，人口がP12F

P多い地域の住民から「ふるさと納税」を受ける場合には，それによる便益が大きいことから，人口の少ない地域による税額の引き下げがより大きくなるためである。この結果は，現在の日本における「ふるさと納税」の状況である，「返礼品競争」を描写しているものと理解で
きる。
3.4

図示

以上の３つのケースについて，反応曲線（あるいは反応）と均衡について図示したものが
図３である。
まず，点線Ｌと点線Ｈはそれぞれ３つのケースを分ける条件式を表している。点線Ｌより下の部分は❶の i 地域の住民が j 地域の地方政府へ「ふるさと納税」を行うケース，点線Ｌと点線Ｈで挟まれた部分は❷の「ふるさと納税」が行われないケース，そして点線Ｈより上の部分は❸の j 地域の住民が i 地域の地方政府へ「ふるさと納税」を行うケースをそれぞれ表している。
𝑠𝑠𝑗𝑗❶のケースについて見ると，横軸上で𝑡𝑡𝑖𝑖 = 𝑠𝑠 𝛿𝛿 から上に伸びる赤い垂線（j 地域の地方政府
𝑖𝑖1の反応）と，縦軸上の切片が−𝑓𝑓 − (1−𝑎𝑎 )𝛿𝛿であり，傾きが２である青い直線（i 地域の地方政
𝑖𝑖

府の反応曲線）との交点で均衡が表されている。もしこの赤い垂線よりも税額が左に位置している場合には，各地域の税額が青い直線上を右上方向に進む，つまり税額が増加していく。
逆に，この赤い垂線よりも税額が右に位置している場合には，各地域の税額が青い直線上を左下方向に進む，つまり税額が減少していく。結果的には，交点の均衡が達成されることになる。次に❷のケースにおいては，各地域の住民が自地域にのみ納税を行うことから，税額がそれぞれの地域の賃金と等しいところに均衡がかかれている。最後に，❸のケースにおい𝑠𝑠ては，縦軸上で𝑡𝑡𝑗𝑗 = 𝑠𝑠 𝛿𝛿𝑖𝑖 から右に伸びる青い垂線（i 地域の地方政府の反応）と，縦軸上の切𝑗𝑗

12

減収補填率が両地域で等しい場合を想定している。

－106－

図３：３つのケースにおける均衡

1

1

1

片が2 �𝑓𝑓 + (1−𝑎𝑎 )𝛿𝛿�であり，傾きが2である赤い直線（j 地域の地方政府の反応曲線）との交点
𝑖𝑖

で均衡が表されている。もしこの青い垂線よりも税額が下に位置している場合には，各地域の税額が赤い直線上を右上方向に進む，つまり税額が増加していく。逆に，この青い垂線よりも税額が上に位置している場合には，各地域の税額が赤い直線上を左下方向に進む，つまり税額が減少していく。ここでも，最終的には均衡点が達成される。なお，ここでの議論は❶のケースにおける議論と同様である。
この図からも読み取れるように，この経済における最適な税額は❷のケースにおいて得られているもので与えられる。したがって，❶および❸のケースいずれにおいても，両地域の「ふるさと納税」獲得競争により，税額が過剰に低くなっていることが理解できる。

４．「ふるさと納税」制度の変更による影響
4.1 地方政府の税額への影響
これまで見てきたように，「ふるさと納税」制度を構成している変数としては，「ふるさと納税」の控除適用下限額𝑓𝑓， i 地域における人口密度𝑠𝑠𝑖𝑖 ，j 地域における人口密度𝑠𝑠𝑗𝑗 ，「ふるさと納税」の上限割合𝛿𝛿，i 地域における交付税による税の減収補填率𝑎𝑎𝑖𝑖 ，そして j 地域における交付税による税の減収補填率𝑎𝑎𝑗𝑗 がある。このうち，最初の控除適用限度額については，「ふるさと納税」が現れるかどうかを決定づけるものであるのに対し，それ以外のものにつ－107－

表１：地方政府の税率への影響（赤字は負，青字は正を表す。また，i 地域を都市，j 地域
を地方としている。）

いては，「ふるさと納税」が行われる（あるいは行われない）下での地方政府の税収に，そして中央政府の税収を決定づけるものである。そこで，ここでは控除適用限度額以外の変数が変化した際に，地方政府の税率にどのような影響が現れるかについて見ていく。それをまとめたものが表１である。
表１は，その一番左の行にある変数を動かしたとき，❶のケースと❸のケースそれぞれについて，i 地域および j 地域の地方政府の税額の変化を表したものである。これより，以下の２つの点が見て取れる。
まず，人口の多い i 地域から人口の少ない j 地域へと「ふるさと納税」が行われている場
合には，人口の少ない j 地域の人口がさらに減少すると，両地域の税額はともにより高くなる。これは，二地域の人口の差が拡大することは，競争な環境が穏やかなものとなるためである。競争はむしろ，同じような地域間で行われる方が厳しくなるためである。
次に，同様に人口の多い i 地域から人口の少ない j 地域へと「ふるさと納税」が行われている場合には，人口の多い地域の地方政府の減収補填率を増加させることで，むしろ人口の少ない地域の地方政府の税額をより低くすることとなる。一方で，人口の多い地域の地方政
府の税額には全く影響しない。後者については，住民の「ふるさと納税」の決定には，人口の多い地域の地方政府の減収補填率がかかわらないことから容易に理解できる。ただし，この事実は重要な意味を含んでいる。現在の日本の「ふるさと納税」制度がある下で，都市の地方が地方交付税の交付あるいは不交付団体のいずれであったとしても，その地方政府の税額を変化させても「ふるさと納税」に歯止めをかけることができないことを意味している。
それに対して，地方にある政府にとっては，「ふるさと納税」獲得競争圧力が強まることとなるため，税額を低くして自地域に「ふるさと納税」を引き寄せようとする。

－108－

4.2 中央政府の税額への影響
最後に，中央政府の税額への影響について見ていく。まず，中央政府の税収については，❶から❸のそれぞれのケースについて，以下の通り定義できる。
𝛱𝛱 = 𝑇𝑇𝑖𝑖 𝑠𝑠𝑖𝑖 (1 − 𝑥𝑥𝑖𝑖 ) + 𝑇𝑇𝑗𝑗 𝑠𝑠𝑗𝑗 +(1 − 𝛿𝛿)𝑇𝑇𝑖𝑖 𝑠𝑠𝑖𝑖 𝑥𝑥𝑖𝑖 − (𝑎𝑎𝑖𝑖 𝛿𝛿𝑡𝑡𝑖𝑖 𝑠𝑠𝑖𝑖 )𝑥𝑥𝑖𝑖 ,(20)𝛱𝛱 = 𝑇𝑇𝑖𝑖 𝑠𝑠𝑖𝑖 (1 − 𝑥𝑥𝑖𝑖 ) + 𝑇𝑇𝑗𝑗 𝑠𝑠𝑗𝑗 +(1 − 𝛿𝛿)𝑇𝑇𝑖𝑖 𝑠𝑠𝑖𝑖 𝑥𝑥𝑖𝑖 − (𝑎𝑎𝑖𝑖 𝛿𝛿𝑡𝑡𝑖𝑖 𝑠𝑠𝑖𝑖 )𝑥𝑥𝑖𝑖 .

(22)𝛱𝛱 = 𝑇𝑇𝑖𝑖 𝑠𝑠𝑖𝑖 + 𝑇𝑇𝑗𝑗 𝑠𝑠𝑗𝑗 .

(21)

これらの中央政府の税収に対する，各変数の影響について，表１同様，表２にまとめられている。ここでも，その一番左の行にある変数を動かしたときに，❶のケースと❸のケースそれぞれについて，i 地域および j 地域の中央政府の税額の変化を表している。
この表２の結果から，まず，人口の多い都市の地域から人口の少ない地域の地方政府へとふるさと納税が行われているところでは，地方人口が「減少」すると，地方の人口がそもそも少ないときには，中央政府の税額はむしろ大きくなる可能性が高いことがわかる。これは，地方の人口が少ないときには，「ふるさと納税」獲得競争がより穏やかになるためである。
次に，同様に人口の多い都市の地域から人口の少ない地域の地方政府へと「ふるさと納税」が行われているところでは，減収補填率を高めたとき，減収補填率が十分小さいところでのみ，中央政府の税額が大きくなる可能性が高いことがわかる。これは，減収補填率が大きい
ところからのさらなる減収補填率の上昇は，中央政府の税額の減少要因となっていることから理解できる。したがって，減収補填率を継続的に上昇させていくことは，中央政府の税額の低下要因となるといえる。

表２：中央政府の税額への影響（i 地域を都市，j 地域を地方としている。）

－109－

５．

結論

本論文は，
「ふるさと納税」制度のもとで，その制度を構成するさまざまな変数や，あるいは人口密度が変化した場合に，都市部の市町村（地方政府）の税率に与える影響と，地方部の市町村の税率に与える影響に対して，どのような違いを生じさせるかについて，越境購
買活動のモデルを応用した，租税競争のモデルを構築した上で検討してきた。同様に，「ふるさと納税」に関わる上述の変数の変化が，中央政府の税収に与える影響についても見てきた。
本論文で得られた主要な結論は，以下の通りである。まず，都市から地方への「ふるさと納税」が行われている場合の方が，その逆に地方から都市への「ふるさと納税」が行われている場合よりも，「ふるさと納税」により税収が減少した地方政府の税額も，またそれにより税収が増加した地方政府の税額も，より低くなる。これは，現在の日本における「ふるさと納税」の状況である，「返礼品競争」を描写しているものと再現したものといえる。次に，都市から地方へと「ふるさと納税」が行われている場合には，地方における人口がさらに減少すると，両地域の税額がともにより高くなる。これは，二地域の人口の差が拡大することが，地方政府間の「ふるさと納税」獲得競争を緩和させるためである。また，中央政府の税額については明確なことはいえない。もし地方の人口がそもそも少ない状況にあったとす
れば，むしろ中央政府の税額が大きくなる可能性がある。これも獲得競争の緩和による効果である。最後に，都市から地方へと「ふるさと納税」が行われているところでは，減収補填率を高めたとき，減収補填率が十分小さいところでのみ，中央政府の税額が大きくなる可能性が高い。これは，もし将来的に中央政府が減収補填率を継続的に上昇させていくとすると，中央政府の税額の低下要因となりうることを示唆している。
このように，簡単な枠組みの理論モデルを用いて，昨今注目されている「ふるさと納税」
をとりまく諸問題について議論を行ってきた。「ふるさと納税」導入当初の期待を大きく上回る形で，「ふるさと納税」制度を利用する人，そしてその金額は非常に大きなものとなってきている。このような状況が今後も続くようであれば，そのときにどのようなことが起こ
りうるかについてある程度見通しを立てておくことは重要であると考えられる。
ただ，本論文の分析では，例えば中央政府の税収そのものに対する影響や，地方政府の税収に対する影響については明確な解答を示すことができなかった。また，得られている結果についても詳細な条件を示すことができているとは決して言えず，まだモデルの改良の余地は残されている。今後はこれらの諸点を克服し，より明確な見通しをたてることのできるモデルの構築をめざすべきであると考える。

－110－

謝辞
本論文を作成するにあたり，平成 29 年度総務省「地方分権に関する基本問題についての調査研究会」専門分科会の委員の先生方，ならびに総務省側出席者の方々から多くの有益なコメントをいただき，また議論をさせていただくことができた。ここに厚く謝意を表する。

参考文献
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Ogawa, H. and Susa, T. 2017. "Strategic Delegation in Asymmetric Tax Competition." Economics &Politics, 29, 237-251.
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川口亮 (2016)

ふるさと納税の現状と課題

信。みずほ総合研究所

望まれる体験型返礼品の拡充や魅力ある政策の発

みずほインサイト，2016 年 11 月 29 日。

橋本恭之・鈴木善充(2015) ふるさと納税制度の検証。日本財政学会第 72 回大会報告論文。
水田健一 (2017) 「ふるさと納税」制度とその問題点－寄付金税制のあるべき姿－。名古屋学院
大学論集

社会科学篇，53，57-80。

－111－ᱴ᜿‫ܖٻ‬ኺฎ‫ܖ‬ᢿьᕲӸӞ‫ܖٻܖٻދ‬ᨈኺฎ‫ܖ‬ᄂᆮᅹ ௶Ҿᅵࢄ࠯঺30࠰Ძஉ12ଐ
࠯঺29࠰ࡇ ዮѦႾž‫૾ע‬Ўೌƴ᧙Ƣǔؕஜբ᫆ƴƭƍƯƷᛦ௹ᄂᆮ˟ſ‫ᧉݦ‬Ўᅹ˟ŭžƾǔƞƱኛᆋſƕžᣃࠊſᢿƷࠊထ஭ƱᲦž‫૾ע‬ᢿſƷࠊထ஭ƷžܱឋᆋྙſƴƲƷǑƏƳ
ࢨ᪪ǛɨƑǔƷƔᲹэžᣃࠊЍ‫૾ע‬ſƱž‫૾ע‬ЍᣃࠊſƷžኛᆋſƷ૾ӼƸᲦžܱឋᆋྙſǛƲƏ‫٭‬ƑǔƔᲹŭžƾǔƞƱኛᆋſƕᲦžʩ˄ᆋſƴƲƷǑƏƳ
ࢨ᪪ǛɨƑǔƷƔᲹэʩ˄ᆋǛႺ੗ৢƑƳƍᲢৢǘƳƍᲣƜƱƔǒᲦɶ‫ځ‬Ʒᝠ૎ཞඞƷ‫҄٭‬Ǜᙸǔ

－112－

1.1
ŭ ˰ൟƔǒᙸƨžƾǔƞƱኛᆋſ ᆋ੘ᨊƷᢘဇɦᨂ᫇Ტ2,000όᲣƕƋǔŵ ᆋ੘ᨊƷᨂࡇ᫇ƕƋǔŵ ৑ࢽᆋᲥ˰ൟᆋƕ੘ᨊƞǕǔᲢኛǊƳƘƯǋƍƍᲣŵЈχᲴዮѦႾƾǔƞƱኛᆋȝȸǿȫǵǤȈ
http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/jichi_zeisei/czaisei/czaisei_seido/f
urusato/mechanism/img/img_about_001.gif

1.2μ᫇੘ᨊƞǕǔƾǔƞƱኛᆋ᫇Ტ࠰᧓ɥᨂᲣƷႸ‫ܤ‬ЈχᲴዮѦႾƾǔƞƱኛᆋȝȸǿȫǵǤȈžƾǔƞƱኛᆋСࡇƷಒᙲȈ
http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/jichi_zeisei/czaisei/czaisei_seido/f
urusato/mechanism/about.html
－113－

1.3
 ‫׎‬ƔǒᙸƨžƾǔƞƱኛᆋſЈχᲴዮѦႾ
http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/kenkyu/furusato_tax/pdf/070828_1_si5.pdf

1.4ŭ ‫׎‬ƔǒᙸƨžƾǔƞƱኛᆋſэʩ˄ᆋƱƷ᧙̞ žƾǔƞƱኛᆋſƴǑǔӓλ‫ف‬ƴǑǔʩ˄ᆋƷถ‫ݲ‬ƸƳƍ žƾǔƞƱኛᆋſƴǑǔӓλถƸŨʩ˄‫˳ׇ‬ƴƓƍƯƸᲦᲭᲩᲮƕᙀ‫ظ‬Ũɧʩ˄‫˳ׇ‬ƴƓƍƯƸᲦᙀ‫ظ‬ǼȭᲢᲹᲣ

－114－

1.5
ŭ žƾǔƞƱኛᆋſƷžЈƠ৖ſͨ

1.6
ŭ žƾǔƞƱኛᆋſƷžӖƚ৖ſͨ

－115－

1.7
ŭ žƾǔƞƱኛᆋſƷžӖƚ৖ſͨЈχᲴዮѦႾ http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/jichi_zeisei/czaisei/czaisei_seido/
furusato/file/report20170704.pdf

1.8
᩼‫ݣ‬ᆅ‫؏ע‬ƷɶưƷᝠ૎ᇤʗĬ ᝻ஜᛢᆋᲴBucovetsky (1991), Wilson (1991),
Pieretti and Zanaj (2011), Ogawa and Susa (2017),
Ogawa and Tsubuku (2017)ĭ ឭ‫ؾ‬ӕࡽᲴKanbur and Keen (1993)Į і΁ᆆѣᲴBucovetsky (2003)
Gabszewicz, Tarola and Zanaj (2016)

－116－

1.10
ŭžƾǔƞƱኛᆋſƕžᣃࠊſᢿƷࠊထ஭ƱᲦž‫૾ע‬ᢿſƷࠊထ஭ƷžܱឋᆋྙſƴƲƷǑƏƳ
ࢨ᪪ǛɨƑǔƷƔᲹэžᣃࠊЍ‫૾ע‬ſƱž‫૾ע‬ЍᣃࠊſƷžኛᆋſƷ૾ӼƸᲦžܱឋᆋྙſǛƲƏ‫٭‬ƑǔƔᲹэžᣃࠊЍ‫૾ע‬ſƷ‫ئ‬ӳƴƸᲦᡉᅇԼᇤʗƕǑǓນ҄Ƣǔ

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1.11ŭžƾǔƞƱኛᆋſƕᲦžʩ˄ᆋſƴƲƷǑƏƳ
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ƦǕǒƷ͌Ʒ‫҄٭‬ƕɶ‫ځ‬૎ࡅƷᆋӓǛ‫ٻ‬ƖƘƢǔӧᏡࣱƕƋǔ

－117－

2.1

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2.2
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 ᝹᣿Ჴ

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2.3
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2.4
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－119－

2.5
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2.6
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－120－

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2.7
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－126－

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－127－

第２章
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