Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## ④ 保険料指数階級別保険者数

標準化指数	応能割指数	応益割指数
計	(標準化保険料算定額階級)(万円)	(保険者数)1717	(割合)100.0%	(応能割率階級)(%)	(保険者数)1717	(割合)100.0%	(応益割額階級)(万円)	(保険者数)1717	(割合)100.0%
1.5 以上～	15.8 ～	4	0.2%	14.3 ～	23	1.3%	6.8 ～	3	0.2%
1.4 以上～ 1.5 未満	14.8 ～ 15.8	6	0.3%	13.4 ～ 14.3	33	1.9%	6.3 ～ 6.8	5	0.3%
1.3 以上～ 1.4 未満	13.7 ～ 14.8	32	1.9%	12.4 ～ 13.4	92	5.4%	5.9 ～ 6.3	17	1.0%
1.2 以上～ 1.3 未満	12.7 ～ 13.7	114	6.6%	11.5 ～ 12.4	159	9.3%	5.4 ～ 5.9	72	4.2%
1.1 以上～ 1.2 未満	11.6 ～ 12.7	260	15.1%	10.5 ～ 11.5	263	15.3%	5.0 ～ 5.4	264	15.4%
1.0 以上～ 1.1 未満	10.6 ～ 11.6	448	26.1%	9.5 ～ 10.5	382	22.2%	4.5 ～ 5.0	389	22.7%
0.9 以上～ 1.0 未満	9.5 ～ 10.6	407	23.7%	8.6 ～ 9.5	330	19.2%	4.1 ～ 4.5	379	22.1%
0.8 以上～ 0.9 未満	8.4 ～ 9.5	296	17.2%	7.6 ～ 8.6	247	14.4%	3.6 ～ 4.1	292	17.0%
0.7 以上～ 0.8 未満	7.4 ～ 8.4	94	5.5%	6.7 ～ 7.6	100	5.8%	3.2 ～ 3.6	148	8.6%
0.6 以上～ 0.7 未満	6.3 ～ 7.4	44	2.6%	5.7 ～ 6.7	60	3.5%	2.7 ～ 3.2	91	5.3%
0.5 以上～ 0.6 未満	5.3 ～ 6.3	9	0.5%	4.8 ～ 5.7	21	1.2%	2.3 ～ 2.7	41	2.4%
0.0 以上～ 0.5 未満	0.0 ～ 5.3	3	0.2%	0.0 ～ 4.8	7	0.4%	0.0 ～ 2.3	16	0.9%
標準偏差	0.154	0.202	0.175
## (6) 各種相関等

① 応能割指数と応益割指数の相関（都道府県別）

※ 医療費の地域差指数については、

② 標準化指数と医療費の地域差指数の相関（都道府県別）

※ R²は決定係数で、変動のうち回帰式によって説明できる割合を表し、相関係数Rの2乗に等しい。
## ③ 1人当たり法定外繰入額階級別に見た保険料指数の状況

保険者数	標準化指数	平均值
計	0～0.5	0.5～0.75	0.75～1	1～1.25	1.25～1.5	1.5～	標準化指数	応能割指数	応益割指数
法定外繰入額	計	1,717	100%	0.2%	5.1%	44.4%	45.6%	4.5%	0.2%	0.999	1.028	0.959
0円	457	100%	0.0%	3.1%	36.1%	56.2%	4.6%	0.0%	1.021	1.061	0.968
1円以上～5,000円未満	564	100%	0.0%	1.6%	34.4%	56.7%	6.9%	0.4%	1.047	1.072	1.013
5,000～10,000	205	100%	0.0%	1.0%	49.3%	46.3%	3.4%	0.0%	1.016	1.036	0.990
10,000～15,000	161	100%	0.0%	2.5%	63.4%	29.8%	3.7%	0.6%	0.973	0.989	0.952
15,000～20,000	108	100%	0.9%	1.9%	69.4%	25.9%	1.9%	0.0%	0.939	0.975	0.891
20,000～25,000	70	100%	0.0%	11.4%	71.4%	17.1%	0.0%	0.0%	0.898	0.924	0.864
25,000～30,000	51	100%	0.0%	29.4%	52.9%	15.7%	2.0%	0.0%	0.870	0.933	0.786
30,000～	101	100%	2.0%	32.7%	48.5%	14.9%	1.0%	1.0%	0.829	0.856	0.793

※1 全国平均の1人当たり法定外繰入額:11,044円

※2 標準化指数、応能割指数、応益割指数の平均値は各階級ごとの合計値を保険者数で除した単純平均である。
## (参考1)後期高齢者医療制度における保険料指数

後期高齢者医療制度における各都道府県の保険料指数について、市町村国保と同様、以下の式により保険料指数を計算した。

$$ 応能割指数 \ = 当該都道府県の所得割率 \ne 全国平均所得割率 $$

$$ 応益割指数 \ = 当該都道府県の 1 人当たり均等割額 \diagup 全国平均 1 人当たり均等割額 $$

$$ 標準化指数 \ = 平均応能割比率 \times 応能割指数 + 平均応益割比率 \times 応益割指数 $$

$$ 平均応能割比率 =\frac{ 全国平均所得割率 \times 全国平均 1 人当たり旧ただし書所得 }{ 全国平均所得割率 \times 全国平均 1 人当たり旧ただし書所得 }\\ + 全国平均 1 人当たり均等割額 $$

$$ 全国平均 1 人当たり均等割額 $$

$$ \begin{aligned} 平均応益割比率 =\frac{ 応 }{ 応 }\end{aligned} $$

※1 所得割率及び1人当たり均等割額は、各広域連合の条例で定めている値である。なお、全国平均所得割率及び全国平均1人当たり均等割額は、それぞれ旧ただし書所得及び被保険者数で加重平均して算出している。

※2 都道府県によっては、所得割率及び1人当たり均等割額が異なる地域（不均一賦課地域）がある場合があるが、今回の分析では不均一賦課地域は考慮していない。

## <基礎データ>

計算に用いた基礎データは、すべて平成24年度後期高齢者医療事業年報による。
## (3) 各種相関

## ① 応能割指数と応益割指数の相関

## ② 標準化指数と医療費の地域差指数の相関

※ R²は決定係数で、変動のうち回帰式によって説明できる割合を表し、相関係数Rの2乗に等しい。

※ 医療費の地域差指数については、

http://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/iryouhoken/database/iryomap/index.htmlを参照。
## (参考2)決算から見た保険料分析について

## (1) 分析の考え方

○ 市町村国保の保険料の地域差の要因について、財政調整や法定外繰入等がどのように影響を及ぼしているかを分析。具体的には、

・医療給付費(後期高齢者支援金等を含む)の高低(要因Ⅰ)

普通調整交付金、特別調整交付金等の財政調整の影響(要因Ⅱ)

…主に国の調整による要因

・法定外繰入や単年度収支赤字等による調整の状況(要因Ⅲ)

…主に市町村保険者の調整による要因

等を市町村国保の決算の状況に基づいて算出した。

## <基礎データ>

計算に用いた基礎データは以下のとおり。

○ 1人当たり所得: 平成24年度国民健康保険実態調査(保険者票)の保険者別1人当たり課税標準額（旧ただし書所得）

〇 その他の基礎データは平成24年度国民健康保険事業年報による。
## (2) 指標のイメージ

〇以下の指標を都道府県別にグラフ化するとともに、決算データから保険料の高低の要因を分析
## (3) 決算から見た都道府県別保険料等(続き)

1人当たり保険料	保険料負担率
実績保険料一所要保険料(調整交付金後)	順位	単年度收支差	順位	その他収入支出	順位	決算補填目的法定外繰入	順位	所要保険料(調整交付金前)	順位	所要保険料(調整交付金後)	順位	実績保険料	順位
北海道	(円)	33	(円)	30	(円)	31	(円)	30	(%)	22.3	22	(%)	21	(%)
青森県	1,990	22	412	39	2,463	22	-6,272	30	26.9	10	16.6	11	17.0	5
岩手県	3,858	16	4,121	26	3,193	26	-3,456	18	26.2	12	14.3	25	15.2	19
宮城県	4,749	10	5,315	13	6,540	1	-7,105	33	27.2	8	13.1	33	14.1	33
秋田県	298	27	2,124	35	-382	47	-1,444	4	25.6	16	16.7	8	16.7	10
山形県	4,247	14	2,791	31	4,331	12	-2,875	12	22.3	23	15.6	18	16.4	12
福島県	8,476	3	9,457	2	2,164	35	-3,145	13	26.1	13	12.6	39	14.4	29
茨城県	834	24	7,452	5	3,696	21	-10,313	41	17.9	36	12.8	37	12.9	41
栃木県	5,673	8	4,372	21	3,839	19	-2,537	9	17.1	38	12.4	40	13.3	40
群馬県	786	26	4,142	25	3,016	27	-6,372	32	19.3	30	14.4	24	14.5	26
埼玉県	-5,962	41	1,772	36	4,433	11	-12,167	44	14.2	42	12.1	42	11.3	45
千葉県	808	25	5,186	15	4,474	10	-8,851	37	14.2	43	11.3	44	11.4	43
東京都	-22,258	47	2,485	34	4,491	9	-29,234	47	12.6	47	11.1	46	8.6	47
神奈川県	-8,886	44	4,598	19	1,668	36	-15,152	46	12.7	46	11.1	45	10.1	46
新潟県	2,460	21	2,766	32	3,985	17	-4,291	21	20.0	28	14.2	27	14.6	24
富山県	9,859	2	8,588	3	5,273	4	-4,002	20	17.1	37	12.7	38	14.3	30
石川県	3,707	17	4,559	20	5,106	5	-5,957	28	20.2	27	14.3	26	14.9	20
福井県	4,438	12	5,476	12	3,817	20	-4,856	24	17.9	35	13.5	29	14.2	31
山梨県	-257	31	4,348	22	3,361	24	-7,966	35	20.0	29	14.7	23	14.7	22
長野県	1,694	23	736	38	5,366	3	-4,408	22	18.4	34	13.2	32	13.6	38
岐阜県	3,210	18	5,203	14	3,917	18	-5,910	27	17.1	39	13.1	34	13.6	37
静岡県	4,304	13	7,369	6	4,560	8	-7,625	34	13.3	45	11.0	47	11.5	42
愛知県	-2,757	37	4,730	16	3,386	23	-10,874	42	14.0	44	11.7	43	11.3	44
三重県	10,531	1	7,783	4	3,990	16	-1,241	3	16.8	41	12.3	41	14.1	34
滋賀県	7,584	5	6,564	8	4,225	13	-3,206	14	16.9	40	12.9	36	14.1	32
京都府	4,873	9	6,702	7	3,249	25	-5,077	26	20.5	26	13.8	28	14.7	23
大阪府	-4,225	39	5,815	10	63	44	-10,103	39	22.0	25	14.8	22	14.0	35
兵庫県	244	28	3,982	27	1,339	38	-5,077	25	19.2	32	13.4	30	13.5	39
奈良県	8,165	4	4,324	23	4,824	7	-982	1	19.2	31	13.0	35	14.5	27
和歌山県	2,565	20	3,751	28	1,307	39	-2,492	8	25.6	15	16.3	13	16.9	8
鳥取県	6,025	7	4,663	18	2,855	29	-1,494	5	24.7	18	15.6	19	16.9	7
鳥根県	-606	32	-4,805	47	6,088	2	-1,889	7	23.2	20	16.1	15	16.0	14
岡山県	238	29	4,167	24	2,362	32	-6,291	31	22.1	24	15.2	20	15.3	18
広島県	4,081	15	4,728	17	4,204	14	-4,851	23	19.0	33	13.3	31	14.0	36
山口県	6,084	6	9,801	1	-197	46	-3,520	19	22.8	21	15.8	17	17.0	6
徳島県	-118	30	-763	42	1,667	37	-1,022	2	31.4	3	18.3	4	18.3	2
香川県	-4,611	40	-15	40	5,021	6	-9,616	38	23.6	19	16.5	12	15.6	16
愛媛県	-2,781	38	3,146	29	232	43	-6,159	29	25.4	17	16.1	16	15.5	17
高知県	-6,892	42	-3,964	46	-192	45	-2,736	11	29.1	5	18.3	3	16.7	11
福岡県	-10,274	45	-514	41	490	41	-10,250	40	26.0	14	16.7	9	14.6	25
佐賀県	-1,864	34	-2,763	45	4,151	15	-3,251	15	26.5	11	17.2	6	16.8	9
長崎県	-1,907	36	-1,523	44	2,941	28	-3,324	16	29.3	4	16.6	10	16.2	13
熊本県	-1,865	35	6,136	9	373	42	-8,374	36	26.9	9	16.3	14	15.9	15
大分県	4,444	11	5,595	11	2,264	33	-3,415	17	28.3	7	17.3	5	18.4	1
宮崎県	2,717	19	2,523	33	2,838	30	-2,644	10	28.9	6	17.1	7	17.7	3
鹿児島県	-8,317	43	846	37	2,254	34	-11,417	43	33.6	2	19.2	1	17.1	4
沖縄県	-15,426	46	-1,515	43	1,057	40	-14,968	45	36.5	1	18.7	2	14.4	28
計	-3,209	3,856	2,988	-10,054	18.0	13.1	12.5
(4)1人当たり所要保険料(調整交付金前)の要因分解
(円)

(5)1人当たり保険料の要因分解

(実績保険料と所要保険料(調交後)の差(要因Ⅲ)の要因分解)
(6)保険料負担率での比較
## (7) 各種相関

① 1人当たり所要保険料(調整交付金前)と所要保険料率(調整交付金前)の相関

③ 1人当たり所要保険料(調整交付金前)と実績保険料率の相関

② 1人当たり所要保険料(調整交付金前)と所要保険料率(調整交付金後)の相関

④ 1人当たり所要保険料(調整交付金前)と標準化保険料算定額の相関

※ R²は決定係数で、変動のうち回帰式によって説明できる割合を表し、相関係数Rの2乗に等しい。
## (8) 指標の計算式

## ☐ 所要保険料(調整交付金前)

給付費から療養給付費分の公費を除いた額。介護分は含まない。この分析では医療費等の水準を示す指標としている。

$$ 保険給 付费 ( 一般 )+ 険保険給 付费 ( 退職 )+ 険後期 高齡者 支援金 + 険前期 高齡者 納付金 $$

+ 高額医療費共同事業拠出金 + 保險財政共同安定化事業拠出金

一 療養給付費等負担金(介護除く) — 高額医療費共同事業負担金 — 出產育児一時金補助金

一 災害臨時特例補助金 — 療養給付費等交付金 — 前期高齡者交付金

一 第一号都道府県調整交付金(介護除く) － 第二号都道府県調整交付金

一 高額医療費共同事業交付金 — 保險財政共同安定化事業交付金 — 基準超過費用

一 出產育児一時金等繰入金

## ☐ 所要保険料(調整交付金後)

給付費等から見込まれる保険料で賄うべき額。介護分は含まない。

所要保険料（調整交付金前）－ 普通調整交付金（介護除く）－ 特別調整交付金－ 保険基盤安定繰入金

## ○ 実績保険料

各保険者の決算に基づく基礎賦課分及び後期支援金分の保険料収入実績。過年度分含むが、介護分は含まない。
## 例 言

1 この報告書は、平成25年5月から平成26年4月に審査決定された診療報酬明細書及び調剤報酬明細書（以下、「レセプト」という。）を集計対象としており、過誤調整等が反映された各事業年報の実績と異なる。

2 本報告書において、「協会（一般）」は全国健康保険協会管掌健康保険（健康保険法第3条第2項の規定による被保険者を除く）、「組合健保」は組合管掌健康保険、「国民健康保険」は市町村国保と国保組合の合計、「市町村国保」は国民健康保険（市町村）、「国保組合」は国民健康保険組合、「後期高齢者医療」は後期高齢者医療制度のことである。

3 被用者保険の各制度について、高齢受給者（70歳以上）が被保険者であるか被扶養者であるか区別できないこと等から、被保険者に係る計数に被扶養者に係る計数を加えても計の計数に一致しない場合がある。

4 年齢階級別の表については生年月日が、疾病分類別の表については疾病コードが、点数（費用額）階級別の表については点数（費用額）が記載されていないものについては、それぞれ集計対象から除いている場合がある。このため、各表間において件数、日数（回数）、医療費の計が異なることがある。

5 協会（一般）、組合健保、共済組合及び国民健康保険においては、原則75歳以上の加入者はいないが、診療年月日を診療年月の月末として年齢を計算しており、75歳の誕生日を迎える月に誕生日前に診療を受けた場合に年齢が75歳となるため、75〜79歳に計上されている。

このため、概要表の表2−1−1から表2−6−5まで及び分析表において、75～79歳の数値は70～74歳に加えて計算している。

また、被用者保険における外国に住所を有する 75 歳以上の加入者に関するレセプト及び加入者数についても同様の取扱いとしている。

6 提出データ作成のためのシステム対応の遅れ等のため、一部の保険者からデータが提出されていないことや、一部の保険者については提出されたデータの一部に記載がないことから、制度間の比較が可能となるように、概要表においては、次の補正を行っている。

① 協会（一般）について、食事・生活療養に関する記載が一部なかったため、概要表の表1にあるように食事・生活療養に係る件数、日数（回数）、医療費が事業実績と比較するとやや少なくなっている。このため、概要表の表2－1－1、表2－1－2、表2－6－1、表2－6－2及び表2－6－3において、協会（一般）の総計、食事・生活療養及び入院＋食事・生活療養（医科）の数値は事業実績を基に補正を行っている。
② 組合健保及び共済組合について、概要表の表2－2－1、表2－2－2、表2－3－1、表2－3－2、表2－6－1、表2－6－2及び表2－6－4の1人当たり医療費及び100人当たり件数においては、データの提出のあった健保組合及び共済組合の加入者数で除している。

③ 概要表の表2−6−3、表2−6−4及び表2−6−5において、疾病コードの記載がないデータが一部あるため、各表の総数の数値が概要表の表2−6−2の「入院＋食事・生活療養」の数値と一致するように補正を行っている。

7 概要表の表8から表13及び統計表第8表については、整理番号、性別、生年月日、保険者番号が一致するものを同一の加入者とみなしてレセプトを合計する「名寄せ」を行い、患者個人単位ごとの集計を行っている。性別、生年月日等の記載がないデータについては集計対象から除外している。なお、集計対象は診療月から3ヶ月以内に審査決定されたレセプトである。

8 食事・生活療養の件数は、入院のレセプトにおいて食事・生活療養の回数が記載されているものを1件として計上している。

9 表の符号の用法は次のとおりである。

・統計項目のありえない場合

… 計数不明または計数を表章することが不適切な場合

— 計数のない場合

0 計数が表章単位の1／2未満のもの
## 平成28年度厚生労働省予算概算要求における「保健医療2035」関連施策（概要）

※事項名の横に付している【】内の数字は、主要施策（概要）における該当箇所を指す。

・データヘルスの効果的な取組の推進等【Ⅱ－1】

・「かかりつけ医による医療提供体制の構築【Ⅱ－2（1）】

・臨床効果データベース整備【Ⅱ－2（2）】

・クラウドを活用した医療情報のIT化の推進【Ⅱ－2（2）】

・医療情報連携ネットワーク構築支援サービス（仮称）【Ⅱ－2（2）】

・医療資源を有効活用するための遠隔医療の推進【Ⅱ－2（2）】

## 「ライフ・デザイン ~主体的選択を社会で支える~」

·過重労働の解消と仕事と生活の調和の実現に向けた働き方・休み方の見直しの推進【I-3(2)】

·データヘルスの効果的な取組の推進等【Ⅱ-1】

·糖尿病性腎症患者の重症化予防【Ⅱ-1】

·重複頻回受診者等への訪問指導等の支援【Ⅱ-1】

·歯科口腔保健の推進【Ⅱ-1】

·患者のための薬局ビジョンの推進【Ⅱ-1】

·医療情報連携ネットワーク構築支援サービス（仮称）【Ⅱ-2(2)】

## 「グローバル・ヘルス・リーダー～日本が世界の保健医療を牽引する～」

·医療の国際展開の推進【Ⅱ－2(4)】

·医療機関における外国人患者受入体制の充実【Ⅱ－2(4)】

·国立病院機構における電子カルテデータ標準化等のためのIT基盤構築【Ⅱ－2(2)】

·医療データの利用拡大のための基盤整備【Ⅱ－2(2)】

·医療分野の研究開発の促進等【Ⅱ－2(3)】

·厚生労働行政施策の推進に資する研究の促進【Ⅱ－2(3)】

·地域の福祉サービスに係る新たなシステムの構築【Ⅱ－3(1)】

·医療データの利用拡大のための基盤整備【Ⅱ－2(2)】

·ゲノム医療の実用化に向けた取組の推進【Ⅱ－2(3)】

·医療分野の研究開発の促進等【Ⅱ－2(3)】

·厚生労働行政施策の推進に資する研究の促進【Ⅱ－2(3)】

·地域の福祉サービスに係る新たなシステムの構築【Ⅱ－3(1)】

·総合的ながん対策の推進【Ⅱ－3(3)】

・世界保健機関(WHO)などを通じた国際協力の推進【Ⅱ－2（4）】・アジア医薬品・医療機器薬事トレーニングセンターの設置等【Ⅱ－2（4）】

## 2035 年のビジョンを達成するための基盤(横断的な手段、体制、リソース)

(1)イノベーション環境 ·クリニカル・イノベーション・ネットワークの構築(疾患登録情報を活用した臨床開発インフラの整備)【Ⅱ-2(3)】 ·アジア医薬品・医療機器薬事トレーニングセンターの設置等【Ⅱ-2(4)】 ·総合的ながん対策の推進【Ⅱ-3(3)】 (2)情報基盤の整備と活用 ·臨床効果データベース整備【Ⅱ-2(2)】 ·クラウドを活用した医療情報のIT化の推進【Ⅱ-2(2)】 ·医療情報連携ネットワーク構築支援サービス(仮称)【Ⅱ-2(2)】 ·医療資源を有効活用するための遠隔医療の推進【Ⅱ-2(2)】 ·医療保険分野における番号制度の利活用推進【Ⅱ-2(2)】 ·医療データの利用拡大のための基盤整備【Ⅱ-2(2)】 ·医療分野の研究開発の促進等【Ⅱ-2(3)】 ·厚生労働行政施策の推進に資する研究の促進【Ⅱ-2(3)】 (3)安定した保健医療財源(4)次世代型の保健医療人材 ·データヘルスの効果的な取組の推進等【Ⅱ-1】 ·「かかりつけ医」による医療提供体制の構築【Ⅱ-2(1)】 ·特定行為に係る看護師の研修制度の推進【Ⅱ-2(1)】 ·医療資源を有効活用するための遠隔医療の推進【Ⅱ-2(2)】
ESRI Discussion Paper Series No.275

# 6次産業化が稲作農業経営体の生産性に与える 影響について

空閑 信憲

September 2011

内閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan

論文は、すべて研究者個人の責任で執筆されており、内閣府経済社会総合研究所の見解を示すものではありません。
# 6 次産業化が稲作農業経営体の生産性に与える影響について $ ^{*} $

空閑信憲**

2011年9月

要旨

本稿では、我が国の稲作農業経営体の生産性変化に6次産業化が及ぼす影響の大きさについて、2004年から2008年までの『農業経営統計調査』の個票データを用いて分析した。生産性計測には、DEA効率値及びマルムクイスト生産性指数を使用した。また、計測されたDEA効率値及びマルムクイスト生産性指数の要因分析を行うことにより、6次産業化の取り組み等がTFPの変化に与えうる影響についても分析を行った。

本分析の結果、主に以下の3点が明らかとなった。第1に、6次産業化取組農家の平均的なTFP水準は、非取組農家の平均的なTFP水準よりも高いことである。一方で、6次産業化取組農家のTFP変化の伸びは、総じて非取組農家を下回る傾向がある。第2に、稲作農家全体の特徴として、作付延べ面積のうち稲の占める割合、資本節約・労働使用的傾向、そして、農業経営費と比較した相対的な6次産業化事業費の割合が大きいほど、TFP水準・変化がともに高くなることである。第3に、6次産業化取組農家のTFP変化については、総労働時間に占める女性労働力の割合がプラスの影響を及ぼしていることである。

本稿の分析で明らかになったように、6次産業化事業費の比率が大きくなるほど経営体の生産性の水準・変化の伸びは高くなることから、6次産業化の取り組みは経営体の生産性の向上に寄与すると考えられる。一方で、農地のまとまった利用集積が進んでいない現状を考慮すると、6次産業化の取り組みを生産性の向上につなげるためには、作付延べ面積に占める稲の割合を高めるとともに、女性労働力の利活用を軸にした土地節約・労働使用的な農業経営を推進していくことが必要であると考えられる。
The Effect of Agriculture-Related Activities on Firm-Level Productivity of Japanese Rice Farmers

Nobunori Kuga

(Researcher, Economic and Social Research Institute, Cabinet Office, Government of Japan)

## Abstract

Recently, Japanese farmers have been encouraged to diversify into agriculture-related activities, such as processing agricultural products and managing restaurants, in order to increase their income. This paper examines the effect of agriculture-related activities on total factor productivity (TFP) levels and TFP growth among Japanese rice farmers. The analysis is based on data envelopment analysis scores and Malmquist productivity indices calculated from panel data for Japanese rice farmers (2004–08). The results indicate that, on average, farmers who undertake agriculture-related activities have higher TFP levels than those who do not. The results also identify the three key factors for determining the TFP differentials among the farmers: the proportion of the area used for planting rice in the total cultivated area, the labor to capital ratios, and the ratio of the expenditure on agriculture-related activities to agricultural expenditure. The higher these indicators, the higher TFP levels and growth rates the farmers tend to achieve. In addition, the results suggest that the share of female labor input in the total agricultural labor input has strongly positive effects on TFP growth in the case of farmers with agriculture-related activities. These findings imply that agriculture-related activities can be an effective measure to increase TFP and that the female workforce is a key contributor to TFP growth.
### 1. はじめに

6 次産業化とは、農業者が、農産物生産（第1次産業）だけでなく、食品加工（第2次産業）や流通・販売（第3次産業）にも関わることによって、加工賃・流通マージン等の付加価値を得ようとするものである。例えば、農業者による農産加工、観光農園、農家レストランなどの取り組みなどが挙げられる。

我が国の農家一戸当たり農業所得が減少傾向にある中、政府は農業所得向上に向けた取組支援の一つとして、6次産業化を促進するための関連政策を打ち出している。例えば、2008年7月には、「中小企業者と農林漁業者との連携による事業活動の促進に関する法律（略称：農商工等連携促進法）」が施行され、6次産業化に取り組もうとする農林漁業者、中小企業者に対し、各種支援策を実施している。また、2009年末に閣議決定された新成長戦略（基本方針）の中にも、「…いわゆる6次産業化（生産・加工・流通の一体化等）や農商工連携、縦割り型規制の見直し等により、農林水産業の川下に広がる潜在需要を発掘し、新たな産業を創出していく」との記述がみられる。さらに、2010年12月に、「地域資源を活用した農林漁業者等による新事業の創出等及び地域の農林水産物の利用促進に関する法律（略称：六次産業化法）」が公布されている。

6 次産業化促進の主要目的は、農業者の生産性を向上させ、所得を増大させることである。また、このことは、小売部門の取引交渉力が増大し続ける中で、我が国フードシステム全体における第1次産業段階の生産額シェアが減少しつつある問題（鈴木，2002）に対する解決策になる可能性もある。

しかしながら、6次産業化によりどの程度農業経営体の生産性が向上し、所得が向上するのかについては実証的に明らかにされているとは言い難い。そこで本稿では、稲作農業経営体の生産性の水準及び変化の計測と要因分析を通じて、6次産業化が農業経営体の生産性に与え得る影響について明らかにすることを目的とする。

## 2 ．生産性変化の計測方法

6 次産業化の取組内容は、農産加工や農家レストランなど多種多様である。このため、6 次産業化に関する生産要素の投入と生産物の産出との間の技術的関係について、アプリオリに特定の生産関数や費用関数を仮定することは困難である。このため、本稿では、ノンパラメトリックな手法により計測する包絡分析法（DEA）効率値及びDEA 効率値を用いたマルムクイスト生産性指数を用いて、6 次産業化に取り組んでいる稲作農業経営体と取り組んでいない経営体との全要素生産性（TFP）の水準・変化を比較分析する。

DEA は、Charnes et al.（1978）によって開発された手法である。経営体や事業体などの意志決定主体（Decision Making Unit：略称 DMU）の経営効率性を評価する際に利用可能な手法であり、様々な種類・単位の入力項目及び出力項目が存在する場合において、複数の DMU 間の相対的効率性を把握することができる一種の「費用対効果分析」といえる。具体的には、実データから得られる最も優れた経営効率を示す DMU を基に効率的フロンティア
を求め、各 DMU がその効率的フロンティアからどの程度乖離しているかに基づいて、各 DMU の経営効率を評価する。

また、DEA には、効率性の考え方により、入力指向型モデルと出力指向型モデルの2種類のモデルがある。入力指向型モデルは、所与の生産量をより少ない投入量で生産できるDMUを、より効率性の高いDMUであると評価する。一方、出力指向型モデルは、所与の投入量からより多くの産出量を生産できるDMUを、より効率性の高いDMUであると評価する。

さらに、規模に関する収穫法則に関しても2種類のモデルがある。収穫一定を仮定したモデル（CRS）と収穫可変を仮定したモデル（VRS）である。なお、CRSを仮定してDEA効率値を計測した場合は、入力指向型モデルと出力指向型モデルによるDEA効率値は等しくなるが、VRSを仮定した場合は、両モデルによるDEA効率値は異なることが知られている。

マルムクイスト生産性指数は、Caves et al.（1982）及びFäre et al.（1994）によって開発されたTFPの推計手法であり、DEAの効率的フロンティアを使用する分析を用いて、異時点間のTFPの変化を推計する手法である。隣接する2時点間（t期とt+1期）のマルムクイスト生産性指数（MI_{t,t+1}）は、式(1)のように定義される。

$$ MI_{_{t,t+1}}=\left\{\frac{D^{t}\left(x_{_{t+1}},y_{_{t+1}}\right)}{D^{t}\left(x_{_{t}},y_{_{t}}\right)}\times\frac{D^{t+1}\left(x_{_{t+1}},y_{_{t+1}}\right)}{D^{t+1}\left(x_{_{t}},y_{_{t}}\right)}\right\}^{\frac{1}{2}} $$

ただし、 $ x_{t} $ と $ x_{t+1} $ はそれぞれ t 期と $ t+1 $ 期における生産要素の投入量ベクトル、 $ y_{t} $ と $ y_{t+1} $ はそれぞれ t 期と $ t+1 $ 期における生産物の産出量ベクトルである。また、 $ D^{t}(x_{t+1}, y_{t+1}) $ は、t 期における効率的フロンティアからの $ t+1 $ 期における生産要素と生産物の組み合わせ $ (x_{t+1}, y_{t+1}) $ の乖離の程度（距離）を表わしている。

式(1)が示すように、 $ MI_{t,t+1} $ は、t期の効率的フロンティアで評価したTFP変化率 $ \left(D^{l}(x_{t+l},y_{t+l})/D^{l}(x_{t},y_{t})\right) $ と、t+1期の効率的フロンティアで評価したTFP変化率 $ \left(D^{t+l}(x_{t+l},y_{t+l})/D^{t+l}(x_{t},y_{t})\right) $ の幾何平均で定義される $ ^{1} $ 。このため、 $ MI_{t,t+1} $ の値が1を上回る場合は、t期からt+1期にかけてTFPが上昇したことを示し、1を下回る場合は、TFPが低下したことを示す。

マルムクイスト生産性指数を用いた農業のTFP推計及び要因分析については、多くの先行研究が蓄積されている $ ^{2} $ 。近年では、Umetsu et al.（2003）がフィリピンの米セクターの時系列的な生産性の変化についてマルムクイスト生産性指数を用いて分析しており、緑の革命前後の生産性変化の推移や地域ごとの技術的変化の違いについて分析している。また、Balcombe et al.（2008）及びOlson and Vu（2009）は、それぞれポーランド農業及び米国ミネ
ソタ州の農家を分析対象として、各農業セクターの全要素生産性の変化率を推計し、要因分析を行っている。なお、彼らは、ブートストラップ法を用いたマルムクイスト生産性指数計測を行うことにより、統計的誤差を排除できないという伝統的なマルムクイスト生産性指数計測手法の課題に対処している。さらに、我が国の農業については、山本・近藤・笹木（2007）が、マルムクイスト生産性指数を用いて、稲作における生産性変化を減反政策前後で比較分析し、我が国稲作生産性の成長率がゼロに近づきつつある可能性を指摘している。

## 3 ．分析対象とデータ

本稿では、農業経営体のうち、個別経営体を分析対象とし、農林水産省『農業経営統計調査』の個票データを使用してDEA効率値及びマルムクイスト生産性指数を計測し、分析を行う。同調査では、6次産業化の取り組みに関する調査項目 $ ^{3} $ については、2004年に導入されたことから、分析対象年次は、2004年から2008年までの5ヶ年とする。分析対象経営体については、6次産業化に取り組んでいる調査客体数が十分存在する稲作農業経営体を分析対象とする（農産物の販売総額のうち、稲作の販売金額が1位の経営体）。

なお、『農業経営統計調査』はクロスセクション調査であり、各年の連続性は意識されていない。このため、各経営体のマルムクイスト生産性指数を算出するためには、同一農業経営体について少なくとも2ヶ年以上繋ぎ合わせる必要がある。このため、調査客体番号等をベースに分析に必要な稲作農業経営体に関するデータをパネルデータ化し、パネルデータセットを構築する $ ^{4} $ 。

また、本稿では、マルムクイスト生産性指数が2ヶ年間のTFP変化を計測する指数であることを踏まえ、マルムクイスト生産性指数の計測対象である6次産業化取組農家を次のように定義する。すなわち、「分析対象年及びその前年の両年とも6次産業化事業に取り組んだ農業経営体」である。このため、「分析対象年では6次産業化事業に取り組んではいるものの、その前年においては取り組みを実施していない農家」及び「分析対象年では6次産業化事業に取り組んでいないものの、その前年においては取り組みを実施している農家」は、マルムクイスト生産性指数の計測対象としない $ ^{5} $ 。

DEA 効率値及びマルムクイスト生産性指数を計測するためのアウトプット指標には、農業関連粗収益額（農業粗収益額及び6次産業化によって創出された6次産業化事業収益額の合計額）を用いる。また、インプット指標には、農業及び6次産業化事業に投入した労働時間、作付延べ面積、農業経営費（雇用労賃、支払小作料、負債利子を除く）を用いる。
なお、各価額については、対応する価格指数を農林水産省『農業物価指数』から収集し、実質化する。分析に用いるデータの概要を表1に示す。

表 1 分析対象稲作経営体の概要

データ名	単位	平均値 (1 経営体当り)	標準偏差	最小値	最大値
農業関連粗収益額 (農業+6 次産業化事業)	百万円 (2005 年基準)	7.44	10.50	0.50	118.75
労働時間 (農業+6 次産業化事業)	時間／年	1733	1754	40	14093
作付延べ面積	ヘクタール	5.90	9.10	0.31	112.15
農業経営費 (農業+6 次産業化事業)	百万円 (2005 年基準)	4.33	5.63	0.24	61.68

なお、Grifell-Tatjé and Lovell（1995）が指摘するように、VRSによるDEA効率値を用いたマルムクイスト生産性指数は、計測結果に系統的バイアスが生じることが知られている。このため、本稿の分析対象農業経営体については、CRSによるDEA効率値を用いてマルムクイスト生産性指数を計測する。

## 4 ．DEA 効率値とマルムクイスト生産性指数の計測結果

6 次産業化取組農家と非取組農家に関する DEA 効率値とマルムクイスト生産性指数の平均値、標準偏差及び平均値の差について、年別に整理した結果をそれぞれ表2及び表3に示す。両表には、各平均値が、6次産業化取組農家と非取組農家間で統計的に有意に異なるか否かをWelch検定及びSatterthwaite検定を用いて検定した結果も併せて示す(平均値の差)。

表 2　6 次産業化取組農家と非取組農家に関する DEA 効率値の平均値、標準偏差及び平均値の差

対象期間	6次産業化取組農家	非取組農家	平均値の差(a-b)
平均値(a)	標準偏差	平均値(b)	標準偏差
2005年	0.780	0.179	0.586	0.157	0.194***
2006年	0.706	0.170	0.585	0.167	0.121***
2007年	0.778	0.177	0.587	0.167	0.192***
2008年	0.744	0.149	0.636	0.157	0.108**
全期間	0.750	0.168	0.594	0.164	0.156***

註：***、**、*はそれぞれ1%、5%、10%水準で有意であることを示す。
表 3　6 次産業化取組農家と非取組農家に関するマルムクイスト生産性指数の平均値、標準偏差及び平均値の差

対象期間	6次産業化取組農家	非取組農家	平均値の差(a-b)
平均値(a)	標準偏差	平均値(b)	標準偏差
2004/05年	1.062	0.206	1.134	0.238	-0.072
2005/06年	0.995	0.134	1.018	0.187	-0.023
2006/07年	0.986	0.105	1.036	0.191	-0.050 $ ^{*} $
2007/08年	0.899	0.121	1.020	0.225	-0.121 $ ^{**} $
全期間	0.993	0.149	1.052	0.213	-0.059 $ ^{**} $

註：***、**、*はそれぞれ1%、5%、10%水準で有意であることを示す。

表 2 より、6 次産業化取組農家の平均的な TFP 水準は、総じて非取組農家の水準を上回っていると考えることができる。同表の「平均値の差」をみると、各年及び全期間において正值であり、ほぼ全ての差について統計的に有意であることが示されている。

一方、表3の「平均値の差」は統計的に有意な差は限られているもののの各年及び全期間において負値であることから、6次産業化取組農家の生産性の伸びは、非取組農家の伸びよりも必ずしも高くないことを示している。また、非取組農家の生産性指数平均値が、全て1を上回っている一方で、6次産業化取組農家の生産性指数平均値は2004/05年を除いて、1を下回っている。このことは、分析対象期間中においては、非取組農家のTFPが平均的に上昇傾向にあったのに対し、6次産業化取組農家のTFPは、2004/05年を除いて低下傾向にあったことを示している。

### 5 \. 要因分析

以上は、DEA 効率値及びマルムクイスト生産性指数の年次別平均値に関する単純な比較であり、農地の特性や農業労働力の特性など稲作農業経営体の重要な生産特性を考慮していない。そこで、6次産業化取組農家のTFP水準・変化に関する特徴を分析するため、DEA効率値及びマルムクイスト生産性指数を被説明変数とし、稲作生産の特性に関する表4のような変数を説明変数とする回帰分析を行う。
表 4 式(2)及び(3)の主要な説明変数の種類、名称及び内容

変数の種類	変数名	内容
農地の特性に関する変数	SZ	対数変換した作付延べ面積
RC	作付延べ面積のうち稲の占める割合
LT	作付延べ面積のうち借入地の占める割合
SA	経営耕地面积のうち生産調整面積の占める割合
農業労働力の特性に関する変数	EL	総家族労働時間のうち高齢者（65歳以上）の労働時間が占める割合
FL	総農業労働時間のうち女性労働力が占める割合
HL	総農業労働時間のうち雇用労働力が占める割合
農業生産過程の特性に関する変数	rLL	労働／土地比率
rLrC	労働／資本比率
rLdC	土地／資本比率
AR	6次産業化事業費／農業経営費比率
その他	$ \alpha_{i} $	個別効果
$ c_{t} $	年次ダミー
c	定数項

回帰分析は、2種類のモデルを使用する。モデル1は、DEA 効率値を被説明変数とするモデルであり、式(2)のように定義する。

$$ \begin{aligned}\ln\big(DEA\big)_{it}&=c+\sum_{2005}^{2008}c_{t}+\alpha_{i}+\beta_{1}\cdot SZ_{it}+\beta_{2}\cdot RC_{it}+\beta_{3}\cdot LT_{it}+\beta_{4}\cdot SA_{it}+\beta_{5}\cdot EL_{it}+\beta_{6}\cdot FL_{it}\\&+\beta_{7}\cdot HL_{it}+\beta_{8}\cdot rLL_{it}+\beta_{9}\cdot rLrC_{it}+\beta_{10}\cdot rLdC_{it}+\beta_{11}\cdot AR_{it}+d\times c^{\prime}\\&+d\times\beta_{12}\cdot SZ_{it}+d\times\beta_{13}\cdot RC_{it}+d\times\beta_{14}\cdot LT_{it}+d\times\beta_{15}\cdot SA_{it}+d\times\beta_{16}\cdot EL_{it}\\&+d\times\beta_{17}\cdot FL_{it}+d\times\beta_{18}\cdot HL_{it}+d\times\beta_{19}\cdot rLL_{it}+d\times\beta_{20}\cdot rLrC_{it}+d\times\beta_{21}\cdot rLdC_{it}+\varepsilon_{it}\\ \end{aligned} $$

ただし、添え字 i と t はそれぞれ稲作農業経営体 i と分析対象年次を表しており、 $ \ln(DEA) $ は対数変換した DEA 効率値である。また、d は 6 次産業化に取り組んでいる場合に 1 をとるダミー変数である。

したがって、本モデルは、サンプル中の6次産業化取組農家とその他の農家を分けずに一括して推定した式に、dに関する定数項ダミーとAR（6次産業化事業費／農業経営費比率）以外の全ての変数との交差項を加えたモデルである。dを加えることにより、6次産業化取組農家とその他の農家の両サンプルの回帰係数間に統計的に有意な差が存在するか否かを検証することができる。

また、モデル 2 は、マルムクイスト生産性指数を被説明変数とするモデルであり、式(3)のように定義する。なお、その説明変数群は、年次ダミーを除いてモデル 1 と同様である。

$$ \begin{aligned}\ln\big(MI\big)_{it}&=c+\sum_{2004/05}^{2007/08}c_{t}+\alpha_{i}+\beta_{1}\cdot SZ_{it}+\beta_{2}\cdot RC_{it}+\beta_{3}\cdot LT_{it}+\beta_{4}\cdot SA_{it}+\beta_{5}\cdot EL_{it}+\beta_{6}\cdot FL_{it}\\&+\beta_{7}\cdot HL_{it}+\beta_{8}\cdot rLL_{it}+\beta_{9}\cdot rLrC_{it}+\beta_{10}\cdot rLdC_{it}+\beta_{11}\cdot AR_{it}+d\times c^{\prime}\\&+d\times\beta_{12}\cdot SZ_{it}+d\times\beta_{13}\cdot RC_{it}+d\times\beta_{14}\cdot LT_{it}+d\times\beta_{15}\cdot SA_{it}+d\times\beta_{16}\cdot EL_{it}\\&+d\times\beta_{17}\cdot FL_{it}+d\times\beta_{18}\cdot HL_{it}+d\times\beta_{19}\cdot rLL_{it}+d\times\beta_{20}\cdot rLrC_{it}+d\times\beta_{21}\cdot rLdC_{it}+\varepsilon_{it}\\ \end{aligned} $$

ただし、 $ ln(MI) $ は、対数変換したマルムクイスト生産性指数である。

2つのモデルによる回帰分析結果を表5に示す。なお、両モデルともプーリング回帰モ
デル推定、固定効果モデル推定、変量効果モデル推定を行ったが、Hausman 検定と Breusch-Pagan 検定の結果、いずれも固定効果モデルを採択することが望ましいと判断されたため、本稿では固定効果モデル推定結果のみを報告する。

表 5 回帰分析結果

変数	モデル 1	モデル 2
係数	t 值	係数	t 值
SZ	-0.028	-1.04	-0.064*	-1.70
RC	0.308***	3.20	0.452***	3.10
LT	0.017	0.30	0.028	0.33
SA	-0.033	-0.81	-0.039	-0.69
EL	-0.018	-0.79	-0.030	-0.97
FL	-0.019	-0.36	-0.046	-0.57
HL	0.017	0.25	-0.053	-0.46
rLL	-0.004	-1.47	-0.003	-0.90
rLrC	0.003**	2.11	0.004*	1.93
rLdC	0.011	1.64	0.015	1.51
AR	0.405***	2.65	0.606*	1.78
C	-0.672***	-3.59	0.069	0.26
c2006	-0.008	-1.44	—	—
c2007	-0.012*	-1.77	—	—
c2008	0.055***	6.16	—	—
c2005/06	—	—	-0.106***	-10.50
c2006/07	—	—	-0.085***	-8.61
c2007/08	—	—	-0.105***	-8.23
d×SZ	0.045*	1.76	-0.051	-0.77
d×RC	-0.215	-0.49	-0.032	-0.05
d×LT	-0.186	-1.50	-0.164	-0.67
d×SA	-0.007	-0.05	0.053	0.23
d×EL	0.059	1.32	-0.046	-0.41
d×FL	-0.126	-0.51	1.090***	2.95
d×HL	0.591**	2.38	0.201	0.18
d×rLL	0.013**	2.08	0.010	0.89
d×rLrC	-0.017	-1.16	-0.061	-1.29
d×rLdC	0.182	1.43	0.377	1.48
d×c'	-0.180	-0.51	-0.283	-0.32
Hausman test	chi2(25)=126.86***	chi2(25)=114.62***
Breusch-Pagan test	chi2(1)=1585.40***	chi2(1)=158.16***

註：a) ***、**、*はそれぞれ有意水準が1%、5%、10%であることを表わ

b) モデル 1 の年次ダミーのベースは 2005 年であり、モデル 2 の年次ダミーのベースは 2004/05 年である。

表 5 の変数のうち、モデル 1 については、RC（作付延べ面積のうち稲の占める割合）、rLrC（労働／資本比率）及び AR（6 次産業化事業費／農業経営費比率）が統計的に有意な正值となっている。このことは、分析対象の全経営体に関しては、作付延べ面積のうち稲の占める割合、資本節約・労働使用的な傾向、そして、農業経営費と比較した相対的な6次産業化事業費の割合が大きいほど TFP 水準が高い傾向にあることを示している。一方、SZ（作付延べ面積）については、統計的に有意でないものの、負値となっており、作付延べ面積
が大きいほど TFP 水準が高くなるといったような期待される関係性は示されていない。また、6 次産業化ダミー（d）に関する係数計測値については、 $ d \times SZ $ （作付延べ面積） $ d \times HL $ （総農業労働時間に占める雇用労働力の割合） $ d \times rLL $ （労働／土地比率）が統計的に有意な正值となっている。このことは、6 次産業化取組経営体の中では、作付延べ面積、雇用労働力の割合、そして土地節約・労働使用的な傾向が大きいほど TFP 水準が高くなる傾向にあることを示している。

モデル2については、モデル1と同様に、RC、rLrC、ARの3係数が統計的に有意な正值となっており、これら3係数に関しては、全経営体のTFPの変化もTFPの水準と同様の傾向にあることが示されている。一方、作付延べ面積（SZ）については統計的に有意な負値となっている（-0.064）。係数の絶対値は小さいものの、このことは、作付延べ面積が大きいほどTFPの伸びは小さくなる傾向を示唆している。また、6次産業化ダミー（d）に関する係数計測値については、殆んどの係数が統計的に有意ではない中で、女性労働力関連係数（ $ d \times FL $ ）が統計的に有意な正值となっていることが注目される。このことは、6次産業化取組農家のTFP変化は、他の農家に比べて、総農業労働時間に占める女性労働力の割合に比較的大きな影響を受けている可能性を示唆しており、6次産業化事業の推進には女性労働力の利活用がカギとなっているという通説を支持している。

### 6. おわりに

本稿では、我が国の稲作農業経営体の生産性変化に6次産業化が及ぼす影響の大きさについて、2004年から2008年までの『農業経営統計調査』の個票データを用いて分析した。なお、生産性計測には、DEA効率値及びマルムクイスト生産性指数を使用した。また、計測されたDEA効率値及びマルムクイスト生産性指数の要因分析を行うことにより、6次産業化の取り組み等がTFPの変化に与えうる影響についても分析を行った。本分析の結果、以下の3点が明らかとなった。

第1に、6次産業化取組農家の平均的なTFP水準は、非取組農家の平均的なTFP水準よりも高いことである。一方で、TFP変化の伸びは、非取組農家のTFP変化よりも必ずしも高くなく、むしろ、6次産業化取組農家のTFP変化は、総じて非取組農家を下回る傾向がある。

第2に、稲作農家全体の特徴として、作付延べ面積のうち稲の占める割合、資本節約・労働使用的な傾向、そして、農業経営費と比較した相対的な6次産業化事業費の割合が大きいほど、TFP水準・変化がともに高くなることである。なお、作付延べ面積の大きさとTFP水準・変化については、前者が大きいほど後者が高くなるといったような期待される関係性は示されていない。

第3に、6次産業化取組農家のTFP水準については、総作付延べ面積、総労働時間に占める雇用労働力の割合、そして、土地節約・労働使用的な傾向が大きいほどTFP水準が高くなることである。また、6次産業化取組農家のTFP変化については、総労働時間に占め