Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
・都道府県管理国道の通行止め状況：2区間

路線名	区間名	被災狀況	備考
国道347号	山形県境～宮城県加美町筒砂子	土砂崩落	7/18 9:00～全面通行止め人的被害なし、物的被害なし、迂回路あり

・都道府県道の通行止め状況

現在、5 区間で通行止め

(宮城県 1、山形県 3、新潟県 1)

（5）交通機関

○鉄道（国土交通省調べ：7月18日16:00現在）

·現在、2事業者4路線で運行休止

事業者名	線名	運転休止区間	運転休止	運転再開	主な被害状況等
日	時刻	日	時刻
JR東日本	奥羽線	真室川駅～院内駅間	18	13:00
山形駅～米沢駅間	18	11:03	羽前中山駅構内線路冠水
村山駅～新庄駅間	18	12:58
陸羽東線	古川駅～鳴子温泉駅間	18	9:24
陸羽西線	新庄駅～余目駅間	18	10:37
山形鉄道	フラワー長井線	赤湯駅～荒砥駅間	18	10:36

（6）文教施設等（文部科学省調べ：7月18日17:00現在）

区分	被災箇所数
国立学校施設	3
公立学校施設	6
私立学校施設
社会教育·体育、文化施設等
文化財等
研究施設等
計	9

※主な被害状況：法面崩落等
（７）農林水産関係（農林水産省調べ：７月１８日１６：００現在）

区分	主な被害	被害数	被害額(百万円)	被害地域(現在28府県から報告あり)
農作物等	農作物の冠水等	1,343ha	調査中	秋田県、山形県、岐阜県、和歌山県島根県、山口県、鹿児島県
ビニールハウスの破損	124棟	調査中	岐阜県、和歌山県、鹿児島県
小計	調査中
農地・農業用施設関係	農地の損壊	1,161箇所	調査中	岩手県、秋田県、山形県、新潟県、富山県、石川県、長野県、岐阜県、三重県、滋賀県、京都府、大阪府、兵庫県、奈良県、和歌山県鳥取県、島根県、岡山県、広島県、山口県、徳島県、香川県、愛媛県、高知県、福岡県、佐賀県、長崎県、熊本県、大分県、宮崎県、鹿児島県
農業用施設の損壊	1,080箇所	調査中	福島県、新潟県、富山県、石川県、長野県、岐阜県、三重県、滋賀県、大阪府、兵庫県、奈良県、和歌山県鳥取県、島根県、岡山県、広島県山口県、徳島県、香川県、愛媛県高知県、福岡県、佐賀県、長崎県熊本県、大分県、宮崎県、鹿児島県
小計	調査中
林野関係	林地荒廃	51箇所	調査中	秋田県、群馬県、長野県、兵庫県、広島県、山口県、愛媛県、高知県、佐賀県、長崎県、熊本県、鹿児島県
治山施設	6箇所	調査中	秋田県、奈良県、熊本県
林道施設等	357箇所	調査中	秋田県、山形県、新潟県、富山県、石川県、長野県、三重県、京都府、大阪府、奈良県、和歌山県、鳥取県島根県、広島県、山口県、徳島県愛媛県、高知県、福岡県、佐賀県、長崎県、宮崎県、鹿児島県
小計	調査中
合計	調査中

※被害については、現時点で判明しているものを記載しており、引き続き調査中

（８）社会福祉施設等関係（厚生労働省調べ：６月２６日１８：００現在）

被害情報なし

（9）病院等関係（厚生労働省調べ：6月26日18:00現在）

被害情報なし

(10) その他

○がれきの発生状況（環境省調べ：7月18日16:00現在）

・がれきの発生状況

現時点での発生報告なし。
### 5. 政府の主な対応

## （1） 総理指示

安倍内閣総理大臣から以下の指示が発せられた。(6月21日8:10)

①今後の大雨にも十分留意し、引き続き緊張感を持って、警戒・監視を行うこと。

②被害が拡大した場合に備え、災害応急対策が万全行えるよう態勢を整えること。

## （２）関係省庁災害対策会議等の開催

・関係省庁災害警戒会議を開催し、今後の気象状況の見通し及び各省庁の対応状況について情報共有を行った(6月20日11:30)

・関係省庁災害対策会議を開催し、総理指示を関係省庁に改めて伝達するとともに、今後の気象状況の見通し及び各省庁の対応状況について情報共有を行った(6月21日11:00)

## （３）各府省庁の対応

①内閣府の対応

・内閣府情報対策室を設置（6月21日8:10）

②警察庁の対応

・関係管区警察局や都道府県警察との連絡体制を強化するとともに関連情報の収集を実施

## ③海上保安庁の対応

・気象警報等に留意し、随時、即応態勢をとり、情報収集を実施

## ④文部科学省の対応

・各都府県教育委員会に対し、防災態勢の強化を図るとともに、児童生徒等の安全確保及び施設の安全確保等に万全を期すよう要請（6月19日11：50）

・各都府県教育委員会に対し、防災態勢の強化を図るとともに、児童生徒等の安全確保及び施設の安全確保等に万全を期すよう要請（6月20日13：41）

・東北地方の各県教育委員会に対し、防災態勢の強化を図るとともに、児童生徒等の安全確保及び施設の安全確保等に万全を期すよう要請（7月5日13:27）

## ⑤農林水産省の対応

・大雨等に伴う二次災害等の発生防止及び緊急を要する復旧箇所の応急対策の実施等について通知を発出（6月19日）

・梅雨前線及び台風第4号接近に伴う山地災害時の対応について通知を発出（6月19日）

・台風4号に対する備えと被害報告等（漁港・海岸保全施設・漁業用施設等）について通知を発出（6月19日）

・梅雨前線の活動に台風の接近が伴うことによる農作物の被害防止に向けた技術指導の徹底及び農業共済の対応について通知を発出（6月20日）

## ⑥国土交通省の対応

・九州地方整備局から照明車1台（7月3日～）を派遣

・東北地方整備局から排水ポンプ車1台（7月8日）を派遣（撤収済）

・東北地方整備局から排水ポンプ車12台を派遣（7月18日～）

・北陸地方整備局から排水ポンプ車2台を派遣（7月18日～）
## 【貸出供給関数の推計】

本推計は、不良債権比率及び自己資本比率等の銀行の健全性指標並びに貸出の収益性を表す貸出金利回りが貸出行動にどのような影響を与えているかを定量的に捉えることを目的としている。

具体的には、銀行の不良債権比率や自己資本比率、貸出金利回りが貸出金伸び率にどのような影響を及ぼしているかを回帰分析により検証した。

なお、回帰分析は、2001年3月期から2004年3月期までの銀行別のパネルデータを用いて行った。

(推計式)

$$ NL_{i,t}=C_{i,t}+\alpha*NPL_{i,t-1}+\beta*SCR_{i,t-1}+\gamma*INKINRI_{i,t} $$

$$ \begin{cases}NL_{i,t}:i 銀行の今期の貸出金残高伸び率 &C: 定数項 \\NPL_{i,t-1}:i 銀行の前期の不良債権比率 &INKINRI_{i,t}:i 銀行の今期の貸出金利回 \\SCR_{i,t-1}:i 銀行の前期の自己資本比率 \end{cases} $$

(データ) 日経 NEEDS 及び各銀行の決算説明資料より作成

NL(貸出金残高伸び率) : (今期の貸出金残高÷前期の貸出金残高)-1

NPL(不良債権比率) : リスク管理債権額÷貸出金額

SCR(自己資本比率) : 資本合計÷(負債+少数株主持分+資本合計)

INKINRI(貸出金利回) : 各銀行の決算説明資料のデータを使用

(推計結果)

・推計期間 2001 年 3 月期～2004 年 3 月期、銀行数 96 のパネルデータによる推計（固定効果モデル）

・カッコ内はt値。***：有意水準1%で係数が有意であることを示す。

全国銀行	主要行	地域銀行
定數項平均	-0.083	-0.176	0.029
不良債權比率	-2.604(-17.629)***	-1.401(-4.182)***	-3.116(-16.379)***
自己資本比率	1.311(10.714)***	-0.149(-0.240)	2.405(6.882)***
貨出金利回り	0.080(9.652)***	0.147(3.468)***	0.008(0.433)
修正済決定係数	0.728	0.753	0.634
サンプル数	288(96行、3年)	30(10行、3年)	258(86行、3年)
## 【貸出供給曲線の導出手法】

推計した貸出供給関数を基に、貸出金利回り及び貸出金残高伸び率の関数として貸出供給関数を導出した。具体的な導出手法を以下に示す。

$$ NL_{t}=CONST_{t}+\gamma*INKINRI_{t}\cdot\cdot\cdot 貸出供給曲線 \left( \textcircled{1}式 \right) $$

各期の貸出供給の切片(CONSTt)には、貸出金利回り以外の貸出金残高伸び率の説明変数である不良債権比率及び自己資本比率並びに定数項によって説明される部分を、各銀行の貸出金シェアでウェイト付けした加重平均値を用いた。

$$ C O N S T_{t}=\sum_{t=2001\rightarrow2004}\left[\frac{N L_{i,t-1}}{\displaystyle\sum_{i=1\rightarrow96}N L_{i,t-1}}*\left(C_{i,t}\ast+\alpha\ast N P L_{i,t-1}+\beta\ast S C R_{i,t-1}\right)\right] $$

縦軸が貸出金利回り、横軸が貸出金残高伸び率の貸出供給曲線のグラフを描くために①式を以下のように変形する。

$$ INKINRI_{t}=\frac{1}{\gamma}*NL_{t}-\frac{1}{\gamma}*CONST_{t} $$
## 付注 2 設備投資率伸びへの貸し渋り要因・実体経済要因寄与分の計算方法

### 1. 設備投資率関数の推定

銀行貸出態度の変化により生じるクレジット・クランチが実際に企業設備投資にどの程度影響を及ぼしたかを推定するため、企業の設備投資率関数を推定した。推定は業種（製造業、非製造業）別及び企業規模（大企業、中堅企業、中小企業）別の区分ごとに行った。

(推定式)

[設備投資率関数]

(全產業・全企業規模)

$$ (\frac{I}{K})_{t}=C+\sum_{i=1\rightarrow4}\alpha_{i}(\frac{I}{K})_{t-1}+\beta R D I_{t-1}+\gamma F D I_{t-1}+\delta D $$

$\left\{\begin{aligned}&I/K: 新設設備投資額/期首資本ストック額、RDI: 業況判断 DI、\\ &FDI: 貸出態度 DI、C: 定数項、D: 季節ダミー\end{aligned}\right.$

推定された係数を用いて、業況判断 DI による影響がすべての期でゼロと仮定した場合の資本ストックを時系列で求め、これを金融要因による資本ストックとする。さらに以下の関係式により、金融要因による各期の投資の伸び $ (\Delta\mathrm{I}/\mathrm{I})_{\mathrm{FDI}} $ を推定。

$$ \left(\frac{\Delta I}{I}\right)_{F D I}\cong\left[\frac{\Delta(\frac{I}{K})}{(\frac{I}{K})}\right]_{F D I}+\frac{\Delta K}{K_{-1}}=\left[\frac{\Delta(\frac{I}{K})}{(\frac{I}{K})}\right]_{F D I}+\left(\frac{I-D P}{K}\right)_{-1}+\delta $$

第一項（設備投資率の伸び）は、金融要因による今期の設備投資率の伸び、及び過去の設備投資率（ラグ変数）のうち金融要因によって説明される部分の今期伸びへの寄与分の総和により求められる。

これを民間企業設備デフレータで実質化するとともに、企業規模及び製造業・非製造業の別で各々推計し、事業所シェアでウェイト付けすることにより、金融要因による全体の投資の伸びを求めることができる。

業況要因については、上記の金融要因の代わりに業況要因のみを用いることにより、業況要因による今期設備投資伸びへの寄与を推計した。
(データ)

業況判断 DI、貸出態度 DI：日銀「企業短期経済観測調査」

新設設備投資額：財務省「法人企業統計」より、業種別（製造業・非製造業）及び企業規模別（大企業・中堅企業・中小企業）に（その他の有形固定資産+建設仮勘定（新設分））を求めた。

ストック額：財務省「法人企業統計」より、業種別（製造業・非製造業）及び企業規模別（大企業・中堅企業・中小企業）に（その他の有形固定資産+建設仮勘定（当期末固定資産））を求めた。

事業所シェア：総務省「事業所企業統計」により、業種別及び企業規模別の事業所ウェイトを求めた。

なお、実質化は SNA の民間企業設備デフレータを用いた。

(推定結果)

定数項	$ \alpha $	$ \beta $
(係数×100)	$ \gamma $
(係数×100)	adj.R²	D.W.
$ \alpha_{-1} $	$ \alpha_{-2} $	$ \alpha_{-3} $	$ \alpha_{-4} $
全產業	全規模	0.01207
(6.0)	0.305266
(2.7)	0.128213
(1.1)	0.037834
(0.3)	0.288709
(2.9)	0.0138
(5.9)	0.00853
(4.6)	0.9703	1.6626
大企業	0.008167
(3.7)	0.269513
(2.4)	0.211248
(1.9)	0.090382
(0.8)	0.237922
(2.3)	0.0116
(6.1)	0.00285
(2.4)	0.9647	1.9386
中堅企業	0.018437
(4.9)	0.269465
(2.4)	0.204354
(1.8)	0.066796
(0.6)	0.157061
(1.6)	0.0155
(4.0)	0.0134
(3.6)	0.9090	2.0830
中小企業	0.015747
(4.6)	0.183564
(1.5)	0.272645
(2.3)	0.141436
(1.2)	0.09357
(0.9)	0.0144
(3.0)	0.02
(3.7)	0.9228	1.8924
製造業	全規模	0.013143
(4.9)	0.34936
(3.2)	0.331942
(3.0)	-0.082513
(-0.7)	0.167148
(1.7)	0.0168
(5.6)	0.00814
(2.9)	0.9530	1.7123
大企業	0.010759
(4.3)	0.31706
(3.0)	0.306113
(3.0)	-0.093174
(-0.9)	0.258995
(2.9)	0.0183
(7.0)	0.00404
(2.3)	0.9507	1.6937
中堅企業	0.011348
(3.2)	0.38951
(3.4)	0.214863
(1.8)	0.20753
(1.8)	-0.052295
(-0.5)	0.0145
(3.9)	0.0123
(3.0)	0.9021	1.8476
中小企業	0.013991
(4.0)	0.290405
(2.6)	0.340249
(2.9)	-0.032186
(-0.3)	0.1649
(1.6)	0.0151
(3.4)	0.0107
(1.8)	0.9004	1.8596
非製造業	全規模	0.013899
(6.4)	0.15227
(1.4)	0.211351
(2.0)	0.132429
(1.3)	0.223118
(2.3)	0.0129
(5.4)	0.0081
(4.4)	0.9586	1.9075
大企業	0.005861
(2.3)	0.16124
(1.4)	0.237077
(2.2)	0.269301
(2.5)	0.161529
(1.5)	0.00755
(4.7)	0.00196
(1.6)	0.9435	2.0367
中堅企業	0.025879
(4.9)	0.12558
(1.2)	0.204825
(1.9)	0.100567
(1.0)	0.166174
(1.7)	0.0187
(3.7)	0.0144
(3.0)	0.8445	2.1329
中小企業	0.019689
(4.5)	0.146357
(1.2)	0.233722
(2.0)	0.16805
(1.5)	0.044353
(0.4)	0.02
(3.0)	0.0193
(3.4)	0.8886	1.9405

(注) カッコ内はt値

### 2. 実体経済への影響の推計

1 で求めた金融要因（業況要因の場合も同様）による各期の投資の伸び( $ \Delta I/I $ )FDIに、SNAの実質民間企業設備投資対GDP比率を乗じることにより、金融要因が実質GDPに与えた影響を推計した。
## 付注 3 追い貸しの検証と追い貸しが経済に与えた影響の試算

### 1. 追い貸しの検証

企業jに対するt期の貸出供給関数は、通常貸出利鞘（「貸出」価格）については増加、借入比率（企業の安全性指標）については減少、ROA（同収益性）については増加となることが予想される。

本文で説明したように、仮に「追い貸し」が行われているとすると借入比率については減少であるが、借入比率の2乗項については増加関数になることが予想される。すなわち、企業の借入比率がある程度以上高まり清算価値が目減りすると、貸出側は清算による損失発生を回避するために貸出を増加させる方向に転じることになる。

こうした関係が現実と整合的かどうか、以下の推定方法で検証した。

## (推定 1) 借入比率に関する 2 次関数を用いる場合

貸出供給関数推定式

$$ \Delta L_{jt}^{S}=\alpha_{_{j}}+\beta_{1}r_{_{t}}+\beta_{2}D_{_{jt-1}}+\beta_{3}D_{_{jt-1}}^{2}+\beta_{4}R_{_{jt-1}} $$

$$ \left\{\begin{aligned}L_{jt}&：企業 j\ の t 期の貸出伸び ( 前年同期比 )、r_{t}&：t 期の貸出利鞘、\\ D_{jt-1}&：企業 j\ の t-1 期の借入比率、R_{jt-1}&：企業 j\ の t-1 期の ROA\end{aligned}\right\} $$

(推定2) 借入比率に関するクロスダミーを用いる場合

推定 1 による定式化の結果を補強するため、高借入企業のみの借入比率を説明変数に追加し、その有意性をチェックした。

貸出供給関数推定式

$$ \Delta L_{jt}^{s}=\alpha_{J}+\beta_{1}r_{t}+\beta_{2}D_{jt-1}+\beta_{3}(LD_{jt-1}*D_{jt-1})+\beta_{4}R_{jt-1} $$

$$ \left\{\begin{aligned}&LD_{jt-1}\text{:}t-1 期における高借入企業ダミー ( 企業 j が高借入企業の場合 1、そうでない場合 0)\\ & その他の変数は推定 1 に同じ \\ &\end{aligned}\right\} $$

## (データ) 日経 NEEDS 等より作成

ROA(使用総資本営業利益率): 「使用総資本営業利益率」 /100

借入比率：借入総額/資産総額

借入総額：「短期借入金」＋「1年以内返済の長期借入金」＋「長期借入金」

資産総額：「資産合計」

貸出伸び率：「借入総額」の対数階差

貸出利鞘：企業別負債金利－預金金利

企業別負債金利：「支払利息・割引料」/「有利子負債額」
預金金利：IFS “Deposit Rate”

変数は全て、外れ値除去のため全サンプルの上下1.5%を除去している。

(推定結果)

被説明変数：貸出伸び率

1991-1997年度	2次関数型	ダミー変数型
製造業	非製造業	建設·不動産	製造業	非製造業	建設·不動産
定数項(標本期間中平均)	0.116	0.164	0.247	0.119	0.156	0.225
貸出利鞘	-3.082 ***	-4.645 ***	-6.678 ***	-3.084 ***	-4.642 ***	-6.597 ***
ROA-1	-0.756 ***	-0.335 **	-0.249	-0.758 ***	-0.328 **	-0.197
借入比率-1	-0.021	-0.189 **	-0.414 **	-0.068 **	-0.079 *	-0.170 **
借入比率²-1	-0.098	0.277 **	0.593 **
借入比率×高借入ダミー-1	-0.007	0.061 *	0.138 **
修正R²	0.0663	0.0732	0.1224	0.0662	0.0729	0.1196
D.W.	1.631	1.644	1.591	1.629	1.647	1.599
サンプル数(企業数)	6775(1103)	5010(873)	1107(177)	6775(1103)	5010(873)	1107(177)

1998-2003年度	2次関数型	ダミー変数型
製造業	非製造業	建設·不動産	製造業	非製造業	建設·不動産
定数項(標本期間中平均)	0.093	0.103	0.037	0.090	0.100	0.036
貸出利鞘	-3.977 ***	-6.315 ***	-6.213 ***	-3.967 ***	-6.306 ***	-6.198 ***
ROA-1	-0.492 ***	0.087	1.445 ***	-0.490 ***	0.088	1.449 ***
借入比率-1	-0.206 **	-0.021	0.075	-0.154 ***	0.002	0.073
借入比率²-1	0.144	0.042	-0.040
借入比率×高借入ダミー-1	0.034	0.003	-0.022
修正R²	0.0684	0.0757	0.1036	0.0684	0.0757	0.1037
D.W.	1.656	1.583	1.504	1.658	1.583	1.506
サンプル数(企業数)	5726(1080)	4723(927)	1006(189)	5726(1080)	4723(927)	1006(189)

2 次関数型の推定結果を用いて、業種別の借入比率と貸出伸び率の関係をみると、91－97年度の間非製造業及び建設・不動産業ではともに、借入比率40％弱の水準で貸出伸び率が最小になると推定される。これにより、借入比率40％超の企業を追い貸し対象企業（借入比率が上昇するほど翌期の貸出伸び率も上昇）、40％以下の企業を健全企業とし、両者のパフォーマンスを比較することで追い貸しが経済に与えた影響を推定した。

### 2. 追い貸しが経済に与えた影響試算

追い貸し対象企業は健全企業と比較して、全要素生産性(TFP)、収益率(ROA)、付加価値成長率等の面でパフォーマンスが良好でないことが想定される。ここでは追い貸し対象企業と健全企業の生産性等の格差に有意な差がみられるか検証し、有意な差が存在する場合追い貸し対象企業が存在することで経済全体にどの程度マイナスの影響を及ぼしたかを推定した。さらに、追い貸し対象企業と健全企業の設備投資と雇用の動向を比較し、追い貸し対象企業にどの程度追加的な資源配分があったかを検証した。
## (データ) 日経 NEEDS 等より作成

$$ \begin{aligned}&TFP\ ( 全要素生產性 ): コブダグラス型生産関数を仮定し、実質付加価値額から労働と資本で説明される部分を除いた残差として、サンプルごとの全要素生産性を求めた。推計式は以下の通り。\\ \end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}& 全要素生產性 = 実質付加価値額 /\ \left[( 従業員数 )\quad^{\wedge}( 労働コストシェア )\times( 実質資本ストック )\right.\\&\left.\quad^{\wedge}(1- 労働コストシェア )\right]\end{aligned} $$

$$ 実質付加価値額 : 以下の式により推定 $$

$$ 実質付加価値額 = 付加価値額 /GDP デフレータ $$

## 労働コストシェア：以下の式により推定

$$ \begin{aligned}& 労働コストシェア =\left[ 人件費 \cdot 労務費 \right]\nearrow\left(\left[ 人件費 \cdot 労務費 \right]+\left[ 負債金利 \right]\times\left[ 名須 \right]\right.\\&\left.\quad 目資本ストック \right]\times\left[ 固定資本減耗率 \right])\end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}& 固定資本減耗率は、「産業別生産性と経済成長 :1970-98 年 \ ダウンロードデータ ]( 経済分析第 170 号 ) の産業分類別データを利用 \end{aligned} $$

$$ \begin{aligned} 実質資本ストック : 基準年 (1980 年 ) 的資本ストックを減価償却率で割り引くとともに、\\ 毎期の実質設備投資を加えることにより求めた。推計式は以下の通り。\end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}& 実質設備投資 =[( 有形固定資産 - 有形固定資産 (-1)+ 減価償却実施額 )\big/ 民間企業設備デ \\&\quad フレータ ]\\ \end{aligned} $$

$$ 実質資本ストック =〔実質資本ストック (-1)\times(1- 業種別減価償却率 )+ 実質設備投資〕 $$

$$ ROA( 使用総資本営業利益率 ):\left[ 使用総資本営業利益率 \right]/100 $$

$$ 設備投資率 :\left[ 実質設備投資 \right]\nearrow\left[ 実質資本ストック \right] $$
## 【企業の収益性と健全性について】

本推計は、企業の健全性が、企業の収益性に対してどのような影響を与えているのかを定量的に捉えることを目的としている。

具体的には、企業の負債比率を企業のROAに回帰させることにより検証した。

なお、回帰分析は1996年度から2003年度までの企業別のパネルデータを用いて行った。

(推計式)

$$ \begin{array}{l}ROA_{i,t}=C_{i,t}+\alpha^{*}LIABILITY_{i,t}\\\quad(ROA_{i_{t}}:i 企業 \emptyset ROA\quad C: 定数項 \quad LIABILITY_{i,t}:i 企業 \emptyset 負債比率 )\end{array} $$

## (データ) 日経 NEEDS より作成

ROA(使用総資本営業利益率): 営業利益÷((負債+少数株主持ち分+資本合計)の2期平均)

LIABILITY(負債比率): 負債合計÷資本合計

## (推計結果)

・推計期間 1996 年度～2003 年度、企業別データのパネル推計(固定効果)

・カッコ内はt値。***：有意水準1%で係数が有意であることを示す。

ROA
定数項	0.011 (11.81) ***
負債比率	-0.021 (-13.57) ***
修正済決定係数	0.057
サンプル数	16000 (2000企業, 8年)
## 【回復企業の割合の算出について】

## (回復企業の定義)

①負債比率が業種別平均値より高い、②インタレストカバレッジレシオが1未満、という二つの要件を満たす企業を再生が必要な企業群と位置付け、2要件を共に満たす企業を抽出し、その中で①②共に改善した企業群が、再生が必要な企業に占める割合を回復企業の割合と定義している。

## (具体的手法)

・1994 年度から 2003 年度までのデータ（3628 企業）を使用。

・各企業の負債比率及びインタレストカバレッジレシオについて、94年度から03年度までの平均値を算出。

・上記データを用いて、①負債比率が業種別平均値より高い、②インタレストカバレッジレシオが1未満の2要件を満たす企業を抽出（146企業。以下、再生対象企業とする）。

・再生対象企業のうち、負債比率及びインタレストカバレッジレシオが共に改善している企業を各年毎に抽出し、再生対象企業数（負債比率若しくはインタレストカバレッジレシオのデータが欠損している企業を除く）で割ることで回復企業の割合を算出。

(データ) 日経 NEEDS のデータより作成。

※インタレストカバレッジレシオ：(営業利益＋受取利息・割引料・有価証券利息) ÷ (支払利息・割引料)

$ ^{*} $ 負債比率：負債合計÷資本合計
## 【地域金融機関の健全性が地域経済に与える影響の推計】

本推計は、銀行の健全性が地域経済にどのような影響を及ぼしているかを定量的に捉えることを目的としている。

具体的には、不良債権比率が、地域金融機関の貸出の伸びを通して、設備投資額伸び率や設備投資率、県内総生産、失業率にどのような影響を与えているのかを回帰分析により検証した。

なお、回帰分析は、1997年3月期から2003年3月期までの都道府県別のパネルデータを用いて行った。

(推計式)

$$ \begin{aligned}&NL_{i,t}=C_{i,t}+\alpha^{*}NPL_{i,t-1}\quad&NI_{i,t}=C_{i,t}+\beta^{*}NPL_{i,t-1}\quad&IK_{i,t}=C_{i,t}+\gamma^{*}NPL_{i,t-1}\\&gY_{i,t}=C_{i,t}+\delta^{*}NPL_{i,t-1}\quad&U_{i,t}=C_{i,t}+\varepsilon^{*}NPL_{i,t-1}\end{aligned} $$

$$ \left\{\begin{aligned}&NL_{i,t}:i 自治体内の今期の貸出額伸び率 \quad C: 定数項 \\&NI_{i,t}:i 自治体内の今期の設備投資額伸び率 \\&NPL_{i,t-1}:i 自治体内の地銀 \cdot 第二地銀の前期不良債権比率 \\&IK_{i,t}:i 自治体内の今期の設備投資率 \quad gY_{i,t}:i 自治体の今期の県内総生産伸び率 \\&U_{i,t}:i 自治体内の今期の完全失業率 \end{aligned}\right\} $$

(データ)

NL(都道府県別の貸出額伸び率)

NPL(都道府県別のリスク管理債権比率)

帝国データバンク作成のデータベース

$ ^{*} $ NLi : i 自治体に本店を置く地域銀行の県内貸出額合計

※NPLi : i 自治体に本店を置く地域銀行のリスク管理債権比率を県内貸出額シェアでそれぞれウェイト付けした値の合計値

NI (都道府県別設備投資額伸び率)

IK(都道府県別設備投資率)

gY(県内総生産伸び率)

U(都道府県別失業率)

内閣府「県民経済計算」より作成

$ ^{※} $ NI : (今期の都道府県別民間企業設備投資額÷前期の都道府県別民間企業設備投資額) -1

※IK：(今期の都道府県別民間企業設備投資額÷今期の都道府県別民間資本ストック)

※gY:(今期の都道府県別実質県内総生産÷前期の都道府県別実質県内総生産)-1

※U：県民経済計算の都道府県別完全失業率を使用
(推計結果)

・推計期間 1997 年度～2003 年度、47 都道府県別のパネルデータによる推計（固定効果モデル）

・カッコ内は t 值。***：有意水準 1%、**有意水準 5% で係数がそれぞれ有意であることを示す。

貸出額伸び率	設備投資伸び率	設備投資率
定数項_平均值)	0.592	7.625	7.665
不良債権比率	-0.222(-3.465)***	-1.063(-5.012)***	-0.097(-6.157)***
修正済決定係数	0.185	0.275	0.973
サンプル数	282(47都道府県,6年)	188(47都道府県,4年)	235(47都道府県,5年)
県内総生産	失業率
定数項_平均值)	0.820	3.829
不良債権比率	-0.088(-2.181)**	0.130(10.451)***
修正済決定係数	0.161	0.994
サンプル数	235(47都道府県,5年)	188(47都道府県,4年)

## 【企業のパフォーマンスと取引先銀行の健全性について】

本推計は企業の取引先銀行が地域銀行の場合、その健全性が企業のパフォーマンスにどのような影響を与えているかを定量的に捉えることを目的としている。

具体的には、取引先地域銀行の不良債権比率を、企業の設備投資額伸び率に回帰させることにより検証した。

なお、回帰分析は1997年度から2002年度までの企業別のパネルデータを用いて行った。(推計式)

$$ NI_{_{i,t}}=C_{_{i,t}}+\alpha^{*}NPL_{_{i,t}} $$

$$ \left\{\begin{aligned}NI_{i,t}&:i 企業の今期の設備投資額伸び率 \quad C: 定数項 \\ NPL_{i,t}&:i 企業の取引先銀行の今期の不良債権比率 \end{aligned}\right\} $$

(データ)帝国データバンクのデータベースより作成。

$ NI_{i}(i $ 企業の設備投資額伸び率 $ ) : i $ 企業の(今期の設備投資額÷前期の設備投資額)-1

NPLi(i 企業の地域銀行取引先のリスク管理債権比率): 帝国データバンクのデータを使用

## (推計結果)

・推計期間 1997 年度～2002 年度、企業別データのパネル推計(固定効果モデル)

・カッコ内は t 值。***：有意水準 1%、**有意水準 5% で係数がそれぞれ有意であることを示す。

設備投資額伸び率
定数項	7.141(3.27)***
不良債権比率	-0.761(-2.15)**
修正済決定係数	0.0001
サンプル数	7974(1331企業,6年)
## 【主要行・地域銀行の不良債権が企業に与えるインパクト比較分析】

本推計は、企業のメインバンクが主要行であるか地域銀行であるかによって、メインバンクの健全性が企業にどのような影響を与えているかをそれぞれ定量的に捉えることを目的としている。

具体的には、メインバンクの不良債権比率に、主要行ダミーや地域銀行ダミーを掛けたものを、企業の設備投資額伸び率に回帰させることにより検証した。

なお、回帰分析は1997年度から2003年度までの企業別のパネルデータを用いて行った。

## (推計式)

$$ NI_{_{i,t}}=C_{_{i,t}}+\alpha*dummy1*NPL_{_{i,t}}+\beta*dummy2*NPL_{_{i,t}} $$

$$ \begin{cases}NI_{i,t}:i 企業の今期の設備投資額伸び率 \quad C: 定数項 \\NPL_{i,t}:i 企業のメインバンクの今期不良債権比率 \\dummy1: 主要行ダミー、dummy2: 地域銀行ダミー \end{cases} $$

## (データ) 帝国データバンクのデータベースより作成

$ NI_{i}(i企業の設備投資額伸び率):i企業の(今期の設備投資額÷前期の設備投資額)-1 $

NPL $ _{i} $ (i 企業のメインバンクのリスク管理債権比率)：帝国データバンクのデータを使用

dummy1(主要行ダミー)：メインバンクが主要行なら1、地域銀行なら0

dummy2(地域銀行ダミー)：メインバンクが地域銀行なら1、主要行なら0

## (推計結果)

・推計期間 1997 年度～2003 年度、企業別データのパネル推計(固定効果モデル)

・カッコ内はt値。***：有意水準1%で係数が有意であることを示す。

設備投資伸び率
定数項	8.287 (5.49) ***
主要行の不良債権比率	-0.353 (-1.10)
地域銀行の不良債権比率	-1.355 (-4.29) ***
修正済決定係数	0.0003
サンプル数	(1714企業,6年)
## 【図表 5－19 の曲線導出手法について】

上記の推計結果を基に、設備投資額伸び率及びリスク管理債権比率の関数として導出した。関数形は以下のように表される(LABOR：従業員数)。

$$ \left( メインバンクが主要行 \right)\left\{\begin{aligned}&NI=C_{T}+\alpha^{*}NPL\\ &C_{T}=\sum_{i=1\rightarrow706}\left[(NI_{i}-\alpha^{*}NPL_{i})*\frac{LABOR_{i}}{\sum_{i=1\rightarrow706}LABOR_{i}}\right]\end{aligned}\right. $$

$$ \left( メインバンクが地域銀行 \right)\quad\left\{\begin{aligned}&NI=C_{T}+\beta^{*}NPL\\ &C_{T}=\sum_{i=1\rightarrow1294}\left[(NI_{i}-\beta^{*}NPL_{i})*\frac{LABOR_{i}}{\sum_{i=1\rightarrow1294}LABOR_{i}}\right]\end{aligned}\right. $$

曲線の定数項 $ C_{T} $ には、設備投資伸び率のうちリスク管理債権比率によって説明されていない部分を、各企業の規模（従業員数シェア）でウェイト付けしたものを用いた。

この手法で導出される曲線の傾きの絶対値が大きければ大きいほど、リスク管理債権比率の増減が設備投資額伸び率に対して与えるインパクトが大きいことになる。
## 付注 7 帝国データバンクデータベースについて

## 【倒産関連データ】

## ① サンプル調査

帝国データバンクが発行している「帝国 News（債権者判明）」の 2003 年度及び 2004 年度のデータを用い、負債規模別の倒産件数とそのうち主要行（新生・あおぞら除く）の与信先（与信額 5,000 万円未満は除く）について、サンプル調査を行った。

② マクロ統計

帝国データバンクが発行している「全国倒産集計」の2003年度版及び2004年度版のデータを用い、負債規模別にみた倒産件数、負債総額、従業員数計を、それぞれ清算型と再建型に分けて集計を行った。なお、本集計に任意整理は含まれていない。また、連鎖倒産についても帝国データバンクの連鎖倒産データを用い、同様の集計を行った。

(負債規模の階級　単位：億円)

1	2	3	4	5	6
1未满	1以上10未满	10以上20未满	20以上50未满	50以上150未满	150以上

## 【一般企業データ】

帝国データバンクの企業財務ファイル (COSMOS1) 及び企業概要データ (COSMOS2) を用い、以下の抽出条件より 2000 社を抽出した。

① 企業概要データ（COSMOS2）収録企業の中から、1996年～2003年までの企業財務データ（COSMOS1）が8期連続収録されている企業を抽出。

② 帝国データバンクが、収録企業に独自に付けている評点をレンジで区切り、各レンジごとで①の企業を無作為に抽出。

③ 所在地条件で件数制御をかけ、地域ごとの偏りを除去（東京都14%、その他の地域86%）。

(評点レンジ 単位: 点)

1	2	3	4	5	6	7
$ \sim $ 34	35 $ \sim $ 41	42 $ \sim $ 48	49 $ \sim $ 55	56 $ \sim $ 62	63 $ \sim $ 69	70 $ \sim $
## (参考文献)

大村敬一・岩城秀裕・水上慎士・須藤貴英・菅田宏樹(2002)「不良債権の処理とその影響について

Ⅱ－雇用へのインパクトを中心に－」内閣府政策統括官(経済財政－景気判断・政策分析担当)

ディスカッション・ペーパー02-4

大村敬一・楠美将彦・水上慎士・塩貝久美子 (2002) 「個別企業の財務特性と金融機関の貸出行動」内閣府政策統括官(経済財政－景気判断・政策分析担当)ディスカッション・ペーパー02-5

大村敬一・水上慎士・高橋郁梨 (2002)「わが国金融仲介システムの健全性—財務指標による主成分分析—」内閣府政策統括官(経済財政—景気判断・政策分析担当)ディスカッション・ペーパー02-2

加藤裕己・藤原裕行・藤本和敬（2003）「不良債権処理とその倒産・雇用への影響」内閣府政策統括官(経済財政－景気判断・政策分析担当)ディスカッション・ペーパー03-3

企業再生実務研究会(2002年)『企業再生の実務』金融財政事情研究会

金融庁(2002)「金融再生プログラム」

金融庁(2005)「金融改革プログラム」

金融庁(2003)「リレーションシップバンキングの機能強化に関するアクションプログラム」

金融庁(2005)「地域密着型金融の機能強化の推進に関するアクションプログラム(平成17～18年度)」

経済企画庁(1998)『平成10年度年次経済報告』

経済産業省企業活力再生研究会 (2005) 「今後の事業再生メカニズムの在り方について－企業活力再生研究会中間とりまとめ－」

小林慶一郎、才田友美、関根敏隆(2002)「いわゆる追い貸しについて」日本銀行調査統計局ワーキング・ペーパー02-2

財務省財務総合政策研究所「資金循環における市場型間接金融の役割に関する研究会について」議事要旨

櫻川昌哉(2002)『金融危機の経済分析』東京大学出版会

櫻川昌哉(2005)「金融の市場化と新たな資金循環」

事業再生研究機構(2004)『更生計画の実務と理論』商事法務

事業再生研究機構(2003)『事業再生の担い手と手法』商事法務

事業再生研究機構(2004)『プレパッケージ型事業再生』商事法務

白鳥哲哉・大山剛（2001）「近年における邦銀の収益低迷の背景と今後の課題──預貸利鞘のトレンドからみた分析」日本銀行考查局 Discussion Paper No.01-J-1

商事法務(2004)『再生・再編事例集1』商事法務

杉原茂・笛田郁子(2002)「不良債権と追い貸し」日本経済研究 No.44

スタンダード＆プアーズ（2005）「日本の銀行の格付け推移」スタンダード＆プアーズ

早期事業再生研究会・高木新二郎(2003)『早期事業再生のすすめ－早期事業再生ガイドラインを読
和田勉(2004)『事業再生ファンドー企業・事業を買収し、再生する人々』ダイヤモンド社

内閣府(2003)『平成15年度年次経済財政報告』

永幡崇・関根敏隆(2002)「設備投資、金融政策、資産価格－個別企業データを用いた実証分析－」日本銀行調査統計局ワーキングペーパー02-3

西岡慎一・馬場直彦(2004)「わが国企業の負債圧縮行動について：最適資本構成に関する動学的パネル・データ分析」日本銀行ワーキングペーパー04-J-15

日本銀行(2002)「不良債権問題の基本的な考え方」

日本銀行信用機構局（2005）「わが国における事業再生ファンドの動向」日本銀行調査季報

日本経済新聞（2004）「再生ファンド1兆円」2004年9月5日付日本経済新聞朝刊

日本公認会計士協会京滋会／京都弁護士倒産問題研究会(2004 年)『会社更生・再生・清算の法律と会計・税務』清文社

日野正晴他(2002)『不良債権処理と企業再生 Q&A』中央経済社

深尾光洋他(2000)『不良債権問題と金融市場』日本経済研究センター経済分析部・金融経済班

福田慎一・粕谷宗久・中島上智(2005)「非上場企業の設備投資の決定要因：金融機関の健全性および過剰債務問題の影響」日本銀行ワーキングペーパー05-J-2

平成16年8月10日「参議院議員大塚耕平君提出金融システム安定化のために投入した公的資金に関する質問に対する答弁書」答弁書第6号 内閣参質160第6号

平成16年11月30日「衆議院議員大出彰君提出金融システム安定化のために投入した公的資金に関する質問に対する答弁書」内閣衆質161第28号

平成16年12月10日「衆議院議員大出彰君提出金融システム安定化のために投入した公的資金に関する再質問に対する答弁書」内閣衆質161第76号

堀雅博・木滝秀彰(2003)「金融機関の健全性と地域経済—都道府県別データによる検証—」内閣府経済社会総合研究所ディスカッション・ペーパーNo.38

堀雅博・高橋吾行(2001)「銀行取引関係の経済的価値—北海道拓殖銀行破綻後のケース・スタディー」内閣府経済社会総合研究所ディスカッション・ペーパーNo.4

村松岐夫他(2005)『平成バブル先送りの研究』東洋経済新報社

森綜合法律事務所(2000)『事業再編ハンドブック』中央経済社

箭内昇（2002）『メガバンクの誤算 銀行復活は可能か』中公新書

柳川範之・広瀬純夫・秋吉史夫（2005）「倒産処理法制の機能と企業金融上の諸問題に関する再検討」『制度の実証分析』第1回ブックコンファレンス

http://www2.e.u-tokyo.ac.jp/~seido/conference/2005_1stBook/01_Yanagawa.pdf
柳川範之・柳川研究室(2005)『事業再生って何だろう』東洋経済新報社

柳川範之・柳川研究室(2002)『不良債権って何だろう』東洋経済新報社

山田嘉重(2003)『非公開企業の企業価値評価－企業組織再編と企業再生のために－』税務経理協会

吉川洋・江藤勝・池俊廣(1994)「中小企業に対する銀行による「貸し渋り」について」経済企画庁

経済研究所 経済分析政策研究の視点シリーズ1

David Woo (1999) “In Search of “Capital Crunch”: Supply Factors Behind the Credit Slowdown in Japan” IMF Working Paper

Joe Peek and Eric S. Rosengren(2003) “UNNATURAL SELECTION: PERVERSE INCENTIVES AND THE MISALLOCATION OF CREDIT IN JAPAN” Working Paper 9643, NATIONAL BUREAU OF ECONOMIC RESEARCH

Ricardo J. Caballero, Takeo Hoshi and Anil K Kashyap(2004) “Zombie Lending and Depressed Restructuring in Japan”

Toshitaka Sekine(1999) "Firm Investment and Balance-Sheet Problems in Japan" IMF Working Paper
## (主な用語)

## 企業再生ファンド

投資家から集めた資金を経営が傾いたあるいは破綻した企業に投資し、同時にその企業の経営に深く関与して企業価値を高め、その後、投資資金を売却して高い利回りを目指すファンド。

(バイアウト・ファンド、MBO ファンド、プライベート・エクイティ・ファンド、ターンアラウンド・ファンドなどと呼ばれているものが該当し、定義は存在しない)

## 証券プリンシパル（証券系プリンシパル）

プリンシパル投資とは、自己勘定を用いて企業に投資すること。近年、証券会社が企業再生や未公開企業を対象にした投資を積極化。自己資金を用いることで投資期間に制限のない中長期的な投資が可能。

サービサー（債権回収会社）

債権者から債権を譲渡されたり、回収委託を受けて債権を回収する、法務大臣の認可を受けた民間企業。

プロラタ方式

比例按分すること。債権者の有する信用残高に応じて債権放棄等の負担額を決める等の際に用いられる方式。

DIPファイナンス ((DIP : Debtor In Possession (占有継続債務者)) に対する融資)

再建型倒産手続きである民事再生法、会社更生法の手続き申立後、計画認可決定前までの融資。

## コベナンツ付融資 (財務制限条項付融資)

物的担保や第三者保証に依らず、企業の財務状況に一定の制限を設けて行われる融資。企業はコベナンツの維持と報告を求められ、条件に違反すると融資条件が変更されたり、事業計画の見直しを迫られる。

(コベナンツの例：自己資本比率、インタレスト・カバレッジ・レシオ、経常利益など)

## ☑ (Debt-Equity Swap)

貸付債権を株式に転換すること。企業の債務減少と自己資本充実を同時に達成できる。従来の債権者は、企業の価値向上後、取得した株式を売却することで資金を回収する。

☐ DDS (Debt-Debt Swap)

貸付債権を劣後性の貸付債権に転換すること。劣後した債権は擬似的に資本と見なされ、企業の信用力向上につながる。将来、返済による資金回収が可能なため、DESに比べ貸付債権者にとって取り組みやすい。
## 債権者届出制

企業の法的再生手続きにおいて、届出期間内に届け出た債権者のみが債権者集会等における議決権を有するとしたこと（多数の利害関係人が一堂に会して更生債権等の調査をする不合理性を排し、また再生手続きの迅速性を確保できるようになった）。

## 市場型間接金融

銀行が企業に資金を貸し出すことは間接金融と同じだが、貸付債権の裏付け資金は証券化等の手法によって市場から調達される。資金の入り口という意味では、運用先を分散化させる投資信託がある。

## デューデリジェンス (Due Diligence)

投資判断を下す際、対象先の企業や不動産等の価値を詳細かつ多角的に調査すること。将来にわたる財務分析を中心とするが、投資先の法的な権利関係や物理的な環境の確認といった専門的調査も含まれる。

## ALM (Asset Liability Management:資産と負債の総合管理)

バランスシートの資産サイドにおける資金の使い方や投資期間に応じた資金調達手段の考慮、または資金調達の手法に見合う資産構成になるよう、双方を統合的に管理すること。

## シンジケートローン

企業の資金調達需要に対し、複数の金融機関が協調融資団（シンジケート団）を組成し、同一の契約書による貸出を行うこと。企業の資金調達手段の多様化やコスト削減、金融機関のリスク分散等に寄与する。

## キャッシュフロー・レンディング

事業の収益性に注目し、企業活動から発生するキャッシュフローに依拠した融資手法。流動資産担保融資やノンリコースローンに、コベナンツを付した融資などがある。

## デットアプローチ

債権者が主体となって企業再生に取り組むアプローチ。再生ファンド等が出資ではなく、金融機関から債権を購入して事業再生に取り組む場合など。中小企業などは資金調達の大宗を借入に依存しているため。
## 1

## 厚生労働全般

## 人口構造

我が国の人口ピラミッド

資料：2025年は国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（平成24年1月推計）出生中位（死亡中位）推計」、2010年は総務省統計局「平成22年国勢調査」

（注）実線は2010年、破線は2025年の数値。105歳以上人口は年齢別人口が算出できないため、まとめて「105歳以上」とした。

我が国の人口動態

資料：厚生労働省大臣官房統計情報部「人口動態統計」

（注）2011（平成23）年は概数である。
我が国の人口の推移

資料：2010年までは総務省統計局「国勢調査」、2015年以降は国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（平成24年1月推計）中位推計」
## 詳細データ $ ^{①} $ 日本の将来推計人口（平成24年1月推計）

《結果及び仮定の要約》

### 1. 平成24年1月推計

国立社会保障・人口問題研究所は、平成22年国勢調査の人口等集計結果、ならびに同年人口動態統計の確定数が公表されたことを踏まえ、これらに基づいた新たな全国将来人口推計を行った。推計結果ならびに方法の概要は以下の通りである。

### 2. 推計結果の要約（死亡中位推計）

出生率假定[長期の合計特殊出生率]	中位假定[1.35]	高位假定[1.60]	低位假定[1.12]	平成18年12月推計中位假定[1.26]
死亡率假定[長期の平均寿命]	死亡中位假定[男=84.19年]	[女=90.93年]	男=83.67年女=90.34年
総人口	平成22(2010)年	12,806万人↓	12,806万人↓	12,806万人↓	12,718万人↓
平成42(2030)年	11,662万人↓	11,924万人↓	11,417万人↓	11,522万人↓
平成67(2055)年	9,193万人	9,880万人	8,593万人	8,993万人
平成72(2060)年	8,674万人	9,460万人	7,997万人
年少(0～14歳)人口	平成22(2010)年	1,684万人	1,684万人	1,684万人	1,648万人
13.1%↓	13.1%↓	13.1%↓	13.0%↓
平成42(2030)年	1,204万人	1,432万人	999万人	1,115万人
10.3%↓	12.0%↓	8.7%↓	9.7%↓
平成67(2055)年	861万人	1,140万人	638万人	752万人
平成72(2060)年	9.4%	11.5%	7.4%	8.4%
791万人	1,087万人	562万人
9.1%	11.5%	7.0%
生産年齢(15～64歳)人口	平成22(2010)年	8,173万人	8,173万人	8,173万人	8,128万人
63.8%↓	63.8%↓	63.8%↓	63.9%↓
平成42(2030)年	6,773万人	6,807万人	6,733万人	6,740万人
58.1%↓	57.1%↓	59.0%↓	58.5%↓
平成67(2055)年	4,706万人	5,114万人	4,330万人	4,595万人
平成72(2060)年	51.2%	51.8%	50.4%	51.1%
4,418万人	4,909万人	3,971万人
50.9%	51.9%	49.7%
老年(65歳以上)人口	平成22(2010)年	2,948万人	2,948万人	2,948万人	2,941万人
23.0%↓	23.0%↓	23.0%↓	23.1%↓
平成42(2030)年	3,685万人	3,685万人	3,685万人	3,667万人
31.6%↓	30.9%↓	32.3%↓	31.8%↓
平成67(2055)年	3,626万人	3,626万人	3,626万人	3,646万人
平成72(2060)年	39.4%	36.7%	42.2%	40.5%
3,464万人	3,464万人	3,464万人
39.9%	36.6%	43.3%