No. 151 2001 1 2 7 16 - TEL : (03)3433-5011 FAX : (03)3433-5239 URL : http://www.rice.or.jp

研究理事　荒井後行
去る７月３０日に公表した「日本経済と公共投資」３７号では、「建設業の過剰雇用と雇用調整」」の問題を取り上げた。ここ数年の間に、建設投資額の減少に伴つて５０万人規模の雇用削減及び建設企業の不良債権処理に起因して４～１３万人規模のリストラが生ずるというのがその骨子である。また、政府が新規の雇用創出に努めたとしても、相当数の失業が不可避であり、建設業から他産業への円滑な労働移動を期待する立場から、機動的な金融政策の発動の必要性を指摘した。ところで、大都市部では、日々膨大な経済的損失をもたらしている交通渋滞への対策等誰がみても効率性の高い公共投資が数多く残されている一方、地方部では、相対的にそのような意味での事業の厚みが欠けていることは否定できない事実であり、公共事業費の削減は今後、地域の雇用吸収力に新たな格差要因を持ち込むことになると言つてよいであろう。そこで、この過剰雇用の地域偏在の問題にどう対応するのかということが一つの大きな課題となる。これへの対応が、単に地方部への公共投資を減らすべきではないという主張に帰着するならば、構造改革論は振り出しに戻ることになる訳で、ここでは、そうした循環論の罠に陥らないために、公共投資の効率性を高める構造改革として次の二点を指摘しよう。第一は基礎的自治体としての市町村単位の早期の適正化である。戦後の遅れた交通ネツトワークの下で人々の行動圏をベースに作られた地方自治体が、人々の行動範囲が著しく広域化した今日の事態に即応するとは考えにくく、大中小３３００近い自治体がみなワンセツト主義の公共施設整備を行うことの非効率性は明らかであろう。にもかかわらず、このような状況を前提にして地方交付税制度が、単独事業の実施に係る地方債の元利償還を後押しすることで、ある意味の無駄と交付税の先食いが許容されている状況はこの際改めなければならないであろう。第二は都市づくりの哲学を再考することである。 2 0  2年度予算の重点7分野の一つに地方の個性ある活性化が上げられているが、中心市街地の再生一つを取つてみても、対策の方向性は混迷の度を増しており、このままでは哲学なしの場当たり対応に終わるおそれなしとしない。誤解を恐れずに言えば、これからの都市つくりの基本コンセプトは、J人口増を前提にした都市の外延的拡大とこれとセツトで行なわれてきたインフラ整備との訣別ではないかと思う。都市のコンパクト化（中心性の回復）による職住共存が、落ち着き、ゆとり、安らぎ、華やぎのある暮らしを実現し、これと連動して、人々の知的交流を通じて生み出される優れた知識や文化が地域固有のビジネスインフラとして機能することによつて、「アメリカ大都市の死と生」の著者ジェーン・ジェイコブスの言う都市の多様性を雑持し、域内経済循環の再構築を目指すことが求められていると言えよう。こうした構造改革が推進されることによつて、知識や文化が経済を動かす上で主流となる時代にあつて、新たな段階を迎えた公共投資が地域の自立的発展の苗床となり、経済財政諮問会議の指摘する本当の意味での「クラウディング・イン」効果を発揮することが期待されるのである。( 2 0 1年8月1 5日語記)注）平成13年6月の経済財政諮問会議の発表した基本方針においては、「クラウディング・イン」を「公共投資が生活様式の選択肢を多様化するとともに、新たなビジネス・チャンスを創造することを通じ、従来以上に多くの民間の消費や投資を生みたすことが期待される」効果と位置づけている。 ...
1. FHA VA MBS ( ) GNMA FNMA FHLMC 2. FHA  Federal Housing Administration: ) (1) FHA FHA FHA 1934 National Housing Act 1934 HUD 100
1934
50 44 FHA FHA 97
30 2000 67.4 44
U.S.Housing Market Conditions, Department of Housing and Urban Development 2 (
)
97 FHA ( )203(i) ( ) 203 k ) ( ) ( ) ( ) 5 , 000 100 ( ) (
( ) ( )245(a) (
5
(
5 5 ( ) 251 .5 15 30 ) ( 55 3. GNMA  FNMA  FHLMC mbs( ) (1) MBS FNMA FHA FNMA FNMA FNMA MBS MBS FNMA MBS MBS MBS MBS MBS MBS (2) GNMA Government National Mortgage Association( ） Ginnie Mae GNMA FHA , VA ) MBS GNMA MBS (

(３) FNMA
Federal National Mortgage Association ) Fannie Mae( FNMA 1938 FHA FHA 1954 FNMA 1968 1970 FHA , VA FHA VA 1976 FNMA FNMA 1992 Federal Federal Housing Enterprise Housing Enterprises Financial Safety and Soundness Act of 1992 HUD Oversight: OFHEO 18 13 5 FNMA FNMA MBS ( ）
FNMA
Line of Credit FNMA 3000 1200 ( 4 )  FHLMC Federal Home Loan Mortgage Corporation ( Freddie Mac( ) FHLMC 1970 MBS FNMA 2 2 2074 FHLMC 2000 GNMA 2 2600 )
4 .
http://www.hud.gov/fha/fhaabout.html( ) HUD Budget:FY2001, Department of Housing and Urban Development U.S. Housing Market Conditions, Department of Housing and Urban Development Understanding FHA Loans, Capstone Institute of Mortgage Finance Understanding VA Loans, Capstone Institute of Mortgage Finance An Investor’s guide to Pass Through and Collateralized Mortgage Securities, Bond Market Association Housing the Poor: Federal Programs for Low-Income Families, Congressional Research Service, The Library of Congress http://www.ginniemae.gov GNMA http://www.fanniemae.com FNMA http://www.freddiemac.com FHLMC No. 5 I 1 2 TOC TOC 2 TOC 1990 Theory of Constraints TOC 1999 TOC TOC 7 00 21 4,000 2 2 42 179 3 179 42 11 42 30 60 2 4 4 5 4 +ベータ分布の分かりやすい例として、同書には次のような説明がある。「家から会社まで車で通勤する人ならよく分かるでしょう。車がスムーズに流れている日で、たまたま全部の信号が青だった場合が最短時間で、それ以上早くいける場合はほとんどありません。しかしひとたび事故や工事による渋滞があると、ものすごく時間がかかる場合もあります。だから、分布が右に裾をひくかたちになるわけです。絶対に遅れてはいけない会議になどに車で行く場合、かなり余裕をみなければならないのはこのためです」(加藤他『TOC戦略マネジメント:制約条件の理論実践ガイド』1999、p176より） 5 國島・福田編著『公共工事積算学』山海堂1994.11pp97-99より6
N o .2) 5 6 2 Technique 7 64 34 3 3 11 5 6
1,000
1 0.5 64 34 21.3% 1.2% 74.5 39.5 30 50 60 0.14 0.09 0.30 5 6 8 1 a3 9
10 TOC Theory of Constraints PERT PERT PERT 6 PERT 11 TOC 12 p183より） 1² 工期に間に合わせるための突責工事は、しばしば、コストを無視して行われている実態があると思われる。 90 90 1 9717 2000 90 57 1 1191 80 2000 33 97 2000 3638 96 1 7762 97 5026
2000
2000 45.6 58.1 57.7 81.0 32.5 47.6 37.9 38.5 95.2 92.9 94.8 90 90 97 96 1861 97 3 98 6 2000 96 100 28 96 47.6 2000 17.0
2000
2001 8  8% 2001 7,000 6,982 2002 4% 2001 6% 3,408 2002 1 2001 7%         1 2002 4% 390 2001 2001 6.9% 2002 5.4% 2001 7.2 2002 11 2000 5 2000 2010 119,400
2000 5 2001 2010 2.0 2020
2.5
100 11 2000 2000 100 2010 114 10
2000 13 11 2000 2005
2000 2001 7 27 99 97 77,550 98,265 126.7 96 86.4 40 SHOW WINDOW 2000 14 93 2000 34 90 26 2000 42 15 15 x 14 4 97 2 2 99 10 2003 10 98 11 2001 URL http://www.cema.or.jp/ http://www.esri.cao.go.jp/jp/stat/menu.html http://www.env.go.jp/ http://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/kensetsusekou/mic/mic.htm 25