Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 付表 3．FDI スピルオーバーとキャッチアップ企業

## (外資系企業を過半所有外資と定義した場合：1期ラグモデル)

(a)(2)式の推定結果

(1)
全産業	(2)
製造業	(3)
非製造業	(4)
全産業	(5)
製造業	(6)
非製造業
TFPモデル
FDI sharejt-1	-0.163
(0.144)	-0.162
(0.232)	0.032
(0.131)	0.001
(0.077)	0.071
(0.130)	-0.130
(0.091)
労働生産性モデル
FDI sharejt-1	-0.068
(0.168)	-0.143
(0.255)	0.089
(0.162)	0.310***
(0.084)	0.433***
(0.132)	0.044
(0.102)

(b)(3)、(4)式の推定結果

(1)全產業	(2)製造業	(3)非製造業	(4)全產業	(5)製造業	(6)非製造業
TFPモデル
FDI sharejt-1	-0.130*(0.076)	0.022(0.117)	-0.371***(0.100)	0.221***(0.080)	0.035(0.126)	0.617***(0.118)
CATCHijt-1*FDI sharejt-1	0.229***(0.064)	0.219**(0.100)	0.365***(0.085)
GAPijt-1*FDI sharejt-1	-0.350***(0.039)	-0.275***(0.046)	-0.554***(0.062)
労働生産性モデル
FDI sharejt-1	0.069(0.083)	0.286**(0.119)	-0.254**(0.116)	0.504***(0.087)	0.405***(0.128)	0.398***(0.122)
CATCHijt-1*FDI sharejt-1	0.224***(0.065)	0.309***(0.096)	0.240***(0.090)
GAPijt-1*FDI sharejt-1	-0.367***(0.047)	-0.275***(0.055)	-0.304***(0.076)

注: 括弧内の数値は、不均一分散に対して頑健な標準誤差を示す(パネル(a)の推定式(1)－(3)においては、同一年の同一産業内において分散の相関を許容している)。***、**、*はそれぞれ、有意水準1、5、10%で有意であることを示す。すべての推計式において、産業ダミーと年ダミーが含まれる。また、パネル(a)の(1)－(3)式以外のすべての式は企業固定効果を考慮した固定効果モデルで推定されている。
## 代表 4．FDI スピルオーバーとキャッチアップ企業

## (外資系企業を過半所有外資と定義した場合：3期ラグモデル)

(a) (2) 式の推定結果

(1) 全產業	(2) 製造業	(3) 非製造業	(4) 全產業	(5) 製造業	(6) 非製造業
TFPモデル
FDI sharejt-3	-0.383	-0.227	-0.128	0.338***	0.680***	0.029
(0.255)	(0.431)	(0.197)	(0.114)	(0.197)	(0.127)
労働生産性モデル
FDI sharejt-3	-0.340	-0.519	-0.010	0.614***	0.707***	0.402***
(0.259)	(0.494)	(0.213)	(0.117)	(0.193)	(0.138)

(b)(3)、(4)式の推定結果

(1)
全産業	(2)
製造業	(3)
非製造業	(4)
全産業	(5)
製造業	(6)
非製造業
TFPモデル
FDI sharejt-3	-0.080
(0.112)	0.243
(0.180)	-0.272**
(0.137)	0.459***
(0.126)	0.679***
(0.196)	0.801***
(0.148)
CATCHijt-3*FDI sharejt-3	0.642***
(0.105)	0.944***
(0.188)	0.547***
(0.122)
GAPijt-3*FDI sharejt-3	-0.172***
(0.059)	-0.046
(0.068)	-0.594***
(0.072)
労働生産性モデル
FDI sharejt-3	0.161
(0.115)	0.230
(0.186)	0.083
(0.142)	0.656***
(0.129)	0.707***
(0.194)	0.777***
(0.140)
CATCHijt-3*FDI sharejt-3	0.656***
(0.106)	0.974***
(0.179)	0.494***
(0.130)
GAPijt-3*FDI sharejt-3	-0.070
(0.071)	0.077
(0.082)	-0.339***
(0.088)

注: 括弧内の数値は、不均一分散に対して頑健な標準誤差を示す(パネル(a)の推定式(1)－(3)においては、同一年の同一産業内において分散の相関を許容している)。***、**、*はそれぞれ、有意水準1、5、10%で有意であることを示す。すべての推計式において、産業ダミーと年ダミーが含まれる。また、パネル(a)の(1)－(3)式以外のすべての式は企業固定効果を考慮した固定効果モデルで推定されている。

## 参考文献

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一般に、入院医療費に関しては、下記に示す方法により推計新規入院件数、推計平均在院日数及び推計1入院当たり医療費を算定することができる。この分析表は、その方法を用いて後期高齢者の入院についての推計新規入院件数、推計平均在院日数及び推計1入院当たり医療費の平成25年度の状況を都道府県別にまとめたものである。

○推計新規入院件数、推計平均在院日数及び推計1入院当たり医療費の算定方法

入院受診延日数は次の1．で示すように推計新規入院件数（前月以前に退院した者が当月再入院した場合を含む）と推計平均在院日数（次の2．の関係を用いて入院の1件当たり日数から算定した平均在院日数）の積に分解できる。

したがって、次の3．で示すように入院医療費は「推計新規入院件数」（入院発生），「推計平均在院日数」（入院期間）及び「入院の1日当たり医療費」（入院単価）の3要素の積に分解でき、さらに、推計新規入院件数と推計1入院当たり医療費（推計平均在院日数に入院の1日当たり医療費を乗じて得た1入院当たり医療費）の積に分解できる。

1．入院受診延日数と推計新規入院件数、推計平均在院日数の関係

入院受診延日数＝推計新規入院件数×推計平均在院日数

推計新規入院件数＝入院受診延日数÷推計平均在院日数

2．1件当たり日数と推計平均在院日数の関係

$$ \begin{aligned}& 推計平均在院日数 =1 件当たり日数 \times\frac{ 月の日数 -1}{ 月の日数 -1 件当たり日数 }\\ &\\ &1 件当たり日数 = 推計平均在院日数 \times\frac{ 月の日数 }{ 月の日数 -1+ 推計平均在院日数 }\\ &\\ & 月の日数 = 当該期間の日数 \div 当該期間の月数 \\ \end{aligned} $$

3．入院医療費の3要素分解と推計1入院当たり医療費の関係

推計１入院当たり医療費＝推計平均在院日数×入院の１日当たり医療費

$$ \begin{aligned} 入院医療費 &= 入院受診延日数 \times 入院 \text{の }1 日当たり医療費 \\&= 推計新規入院件数 \times 推計平均在院日数 \times 入院 \text{の }1 日当たり医療費 \\&= 推計新規入院件数 \times 推計 1 入院当たり医療費 \end{aligned} $$

4．推計平均在院日数に関する留意事項

（1）後期高齢者医療事業年報の推計平均在院日数と病院報告の平均在院日数もしくは患者調査の退院患者平均在院日数には次に示すような違いがあるため数値が異なることがある。
## ①入院患者の範囲の違い

病院報告及び患者調査の対象となる患者には医療保険適用及び公費負担医療の患者以外に、後期高齢者医療事業年報には含まれないその他(正常な分娩や検査入院、自賠責保険、労災、自費診療など）の患者が含まれる。

②算定方法の違い

後期高齢者医療事業年報の推計平均在院日数は入院の1件当たり日数から算定する。病院報告の平均在院日数は在院患者延数と新入院患者数、退院患者数から算定する。患者調査の退院患者平均在院日数は退院患者が実際に入院した期間の平均である。

## ③退院日が含まれるかどうかの違い

後期高齢者医療事業年報の入院受診延日数には退院日も含まれるが、病院報告の在院患者延数には退院日の患者は含まれず、患者調査の入院期間にも退院日は含まれない。

④当月中に退院・再入院した患者の入院日数を通算するかどうかの違い

当月中に退院・再入院した患者について、退院までの入院日数と再入院以後の入院日数は、後期高齢者医療事業年報の推計平均在院日数では1回の入院の入院日数として扱い、通算する。

病院報告の平均在院日数と患者調査の退院患者平均在院日数では別々の入院の入院日数として扱い、通算しない。

（２）入院期間中に外泊した場合、外泊期間の日数は入院受診延日数に含まれ、外泊期間中の患者の延数も同様に病院報告の在院患者延数に含まれる。

（3）後期高齢者医療事業年報の推計平均在院日数では、入院期間中に加入する医療保険制度を変更した場合、変更前後で別のレセプトに計上されるため、連続した入院として扱われないこととなる。

## (参考) 具体的な計算手順

①レセプト統計から入院の1件当たり日数を計算する。

1件当たり日数＝受診延日数÷レセプト件数

②推計平均在院日数を1件当たり日数を用いて、上記2．の方法により計算する。なお、「月の日数」は、1年（365日）分の統計なので、365÷12（約30.417日）とする。

③推計新規入院件数を、上記1．の方法により計算する。

④推計１入院当たり医療費を、上記３．の方法により計算する。
(別紙)

ガイドラインの第7節、第8節における間接経費措置額の削減割合の基準等は以下のとおりとする。

1．体制整備に不備がある機関に対する間接経費措置額の削減について

$$ ( ガイドライン第 7 節 ) $$

## （１）間接経費措置額の削減基準について

ガイドラインの第7節における「履行状況調査」及び「機動調査」の結果に応じて付与した「管理条件」（改善事項）について、文部科学省がその翌年度から実施する「フォローアップ調査」において履行が認められないと判断した場合は、「フォローアップ調査」の翌年度から表1のとおり間接経費措置額の一定割合を削減することとする。

また、文部科学省が実施する「履行状況調査」及び「機動調査」の結果、機関における体制整備に重大な不備があると判断した場合又は機関における体制整備の不備による不正と認定した場合は、管理条件（改善事項）を付与するとともに、その翌年度から表2のとおり間接経費措置額の一定割合を削減することとする。

（表1）「フォローアップ調査」の翌年度から間接経費措置額を削減する場合

「フォローアップ調査」の結果、「管理条件」(改善事項)の履行が認められない回数	1回	2回	3回以上
削減割合	5%	10%	15%*

* 間接経費措置額の15%の削減措置を講じている年度の「フォローアップ調査」において、管理条件（改善事項）の履行が認められない場合は、翌年度以降の競争的資金の配分を停止する。

（表2）管理条件（改善事項）付与の翌年度から間接経費措置額を削減する場合

「フォローアップ調査」の結果、「管理条件」(改善事項)の履行が認められない回数	「管理条件」(改善事項)付与の翌年度	1回	2回以上
削減割合	5%	10%	15%*

* 間接経費措置額の15%の削減措置を講じている年度の「フォローアップ調査」において、管理条件（改善事項）の履行が認められない場合は、翌年度以降の競争的資金の配分を停止する。

※「履行状況調査」、「機動調査」及び「フォローアップ調査」の結果については、文部科学省が研究機関及び配分機関に通知することとする。

※「フォローアップ調査」は、「管理条件」(改善事項)の着実な履行が認められるまで、対象機関に対して毎年度1回実施することとする。

※「管理条件」（改善事項）の履行期限（1年）は、「『管理条件』を付与した日」から起算することとし、「フォローアップ調査」は、履行期限到来後に実施することとする。

※「フォローアップ調査」において、「管理条件」（改善事項）の履行に進展がある場合及び履行が認められない場合は、履行期限を1年延長し、翌年度も「フォローアップ調査」を実施することとする。

※「管理条件」（改善事項）の履行が認められない回数について、付与した「管理条件」（改善事項）の履行が、前年度の調査と比べ進展がある場合は回数を計上せず、進展がない場合に回数を計上することとする。
※間接経費措置額の削減の対象となるのは、文部科学省及び文部科学省が所管する独立行政法人から配分される全ての競争的資金とする。

## （２）間接経費措置額の削減措置等の解除について

間接経費措置額の削減措置の解除については、文部科学省が実施する「フォローアップ調査」の結果、「管理条件」（改善事項）の着実な履行又は履行に進展があると判断した場合に、その調査結果の通知をもって配分機関がその翌年度から解除することとする。

なお、配分の停止の解除については、文部科学省が実施する「フォローアップ調査」の結果、「管理条件」（改善事項）の着実な履行又は履行に進展があると判断した場合に、その調査結果の通知をもって配分機関が解除することとする。

2．機関における不正調査の最終報告書提出の遅延に係る間接経費措置額の削減について（ガイドライン第8節）

配分機関は、機関が告発等を受け付けた日から210日以内に、最終報告書が提出されない場合は、提出期限を過ぎた日数に応じて、表3のとおり間接経費措置額の一定割合を削減することとする。

ただし、最終報告書提出の遅延に合理的な理由がある場合は、当該理由に応じて配分機関が別途、最終報告書の提出期限を設けることとしており、その提出期限を過ぎた日数に応じて、表3のとおり間接経費措置額の一定割合を削減することとする。

(表 3)

提出期限を過ぎた日数	30日未満	60日未満	90日未満	120日未満	150日未満	180日未満	180日以上
削減割合	1%	2%	3%	4%	5%	6%	10%

※最終報告書提出の遅延の対象は、不正に関する告発等のあった競争的資金のうち平成26年度予算以降（継続も含む。）のものとする。

※間接経費措置額の削減については、不正に関する告発等があった競争的資金における翌年度以降の1か年度の間接経費措置額を対象とする。

※間接経費措置額の削減の対象となるのは、文部科学省及び文部科学省が所管する独立行政法人から配分される競争的資金のうち、最終報告書の遅延がある当該競争的資金とする。（当該競争的資金については、以下のURLを参照）

【参考】文部科学省及び文部科学省が所管する独立行政法人が配分する競争的資金については、下記URLを参照。

http://www.mext.go.jp/a_menu/kansa/houkoku/1343904.htm
ESRI Discussion Paper Series No.98

沖縄県における保育サービスの質及び供給効率性の経営主体別比較：

ミクロデータによる検証

by

清水谷諭・野口晴子

April 2004

內閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# 沖縄県における保育サービスの質及び供給効率性の経営主体別比較： ミクロデータによる検証 $ ^{1} $

清水谷 諭 $ ^{2} $

（一橋大學經濟研究所助教授·前內閣府經濟社會總合研究所研修企画官）

野口 晴子 $ ^{3} $

（東洋英和女学院大学助教授・内閣府経済社会総合研究所客員主任研究官）

2004 年 4 月
## 要旨

沖縄県は、大都市部以外でありながら待機児童問題が極めて深刻であり、認可保育所の供給不足が著しい。そこで、本論文は、沖縄県における保育所レベルの非常に豊富なミクロデータを用いて、経営主体別にサービスの質と供給効率性の定量的比較を行った。

実証分析の結果、以下の点が明らかになった。

（1）まず「点数評価アプローチ」でサービスの質を比較したところ、それぞれの経営主体が、それぞれ特定の分野でより高い質のサービスを提供していることがわかった。但し、全体としてみれば、労働や資本の投入を示す「構造指標」で、公立認可保育所が最も優れているものの、「発達心理学的指標」「父母の利便性」「その他のサービス」のカテゴリーでは、いずれも、私立認可保育所、公立認可保育所、認可外保育所の順で、サービスの質が優れていることがわかった。さらに「労働者の質アプローチ」で評価すると、私立認可保育所は労働者の面でも公立保育所を上回っていることがわかった。

（2）次に、このサービスの質指標を踏まえて、質を調整した費用関数(quality-adjusted cost function)を推計し、経営主体別の供給効率性を比較すると、公立保育所は認可外保育所に比べて明らかに効率的でないものの、私立認可保育所と認可保育所の間には効率性の点において統計的に有意な違いはない。

つまり、沖縄県では、認可保育所と認可外保育所では市場が分断されており、異なる保育サービスが提供されていると考えてよい。より高いサービスを求める需要者はより高い保育料を支払って認可保育所を利用しようとするのに対し、保育料が安く小回りのきくサービスを求める需要者は認可外保育所を利用している可能性が高い。
### 1. はじめに

保育サービス需要は、核家族化の進行や女性の社会進出の増加など、ライフスタイルの変化に伴って、増加傾向にある。政府も保育サービスの充実に積極的に取り組んでおり、「待機児童ゼロ作戦」を実施している。にもかかわらず、むしろ待機児童数は増加に転じている。その結果、東京・大阪などのいわゆる大都市部の低年齢児（0-2歳児）で、いわゆる「待機児童問題」が依然深刻化している $ ^{4} $ （内閣府物価政策課(2003)）。

しかし、待機児童問題は大都市部に限定された問題ではない。その例外は沖縄県である。沖縄県は待機児童問題が最も深刻な都道府県の中の1つである。

2003 年 4 月 1 日現在、公表された沖縄県の待機児童数は 2051 人で、前年 4 月 1 日現在の 1621 人よりも大幅に増加している $ ^{5} $ 。待機児童数だけでみると、東京都、大阪府、神奈川県について全国第 4 位である。しかし待機児童問題の深刻さを測るためには、待機児童数を保育所の定員で割った「待機率」で評価しなければならない。この待機率であると、全国第 1 位の神奈川県（11.1%）に次いで、沖縄県は全国第 2 位（8.3%）となり、大阪府（5.9%）や東京都（3.3%）を大きく上回っている。

さらに、保育サービスの供給面の特徴として、いわゆる認可外保育所の利用者が認可保育所の利用者を上回っている。認可外保育所の利用者が半分以上を占めているのは沖縄県だけであろう。

それに加えて、保育サービス需要の背景として、沖縄県の出生率が全国一であり、出産年齢が比較的若い。同時に離婚率も全国一であり、子供の有無が離婚の意思決定に及ぼす影響が相対的に弱く、母子家庭の割合も全国平均を大幅に上回っている（富永(2003)）。

このように、（１）大都市部以外で待機児童問題が深刻であること、（２）半数以上の利用者が認可外保育所を利用していること、（３）出生率・離婚率が極めて高いことといった点で、沖縄県の保育サービス市場は本土にない非常に特徴のある市場である。中には、いくつかの点で、日本全国が近い将来直面するような課題をすでに含まれている。言い換えれば、沖縄県の保育サービス市場で得られた実証分析の結果は、沖縄県だけでなく日本全国に対しても非常に大きな政策的インプリケーションをもたらすことになる。

本論文は、このような沖縄県の保育サービス市場の特徴を活かして、経営主体別にサー
ビスの質を定量的に評価するとともに、その評価を踏まえてそれぞれの経営主体の経営効率性を定量的に検証する。特に、沖縄県では認可外保育所の占める割合が本土に比べて高い。そのため、豊富な認可外保育所のデータを踏まえたサービスの質や経営効率性に対する経営主体別の定量的比較は、沖縄県においてはじめて可能となる。

まず、本論文では経営主体別の保育サービスの質の定量的評価を試みる。保育サービスの質の評価は次の2つの意味で不可欠である。

第1に、サービスの利用者による自由な業者選択を可能にするためには、サービスの内容や質に関する情報開示が必要である。しかし、通常供給者と利用者の間に情報の非対称性がみられ、利用者は事前にサービスの質について十分に知ることはできない。特に、保育サービスは子供の発育や安全に直結するという意味で一層深刻である $ ^{6} $ 。

第2に、保育の質の評価は、保育サービスの成果（outcome）を評価する上でも重要である。とりわけ、コスト関数を推計する際には、質の調整を行う必要がある。内閣府(2004)及び清水谷・野口（2004）では、沖縄県において経営主体間で保育士の賃金に大きな格差があることが明らかになっている。しかし、高賃金・高コストだからといって直ちに非効率性であるとはいえない。コストが高くてもそれだけサービスの質が高ければ、正当化される余地がある。

しかし、保育サービスの質を定量的に評価することは実際には難しい。サービスの質として重視する内容が論者によって異なり、唯一絶対的な尺度はないからである。これまでも多くの定量的評価が試みられてきているものの、評価基準は論者によってまちまちである。本論文では、供給側における豊富なデータを用いながら、「点数評価アプローチ」及び「労働者の質アプローチ」の2つの尺度を用いて多角的な評価を試みる。

次に、サービスの質の定量的評価を踏まえて、コスト関数を推計し、経営主体別の効率性の比較を行う。その際、コスト関数の説明変数にサービスの質の評価を加え、質を調整したコスト関数（quality-adjusted cost function）を推計する。

本論文の構成は以下の通りである。第2節では先行研究をレビューする。第3節では使用するデータを説明する。第4節では「点数評価アプローチ」、第5節では「労働者の質アプローチ」を用いて、経営主体別のサービスの質の定量的比較を行う。第6節では、前節までのサービスの質の評価を踏まえて、コスト関数の推計を行う。第7節では実証分析を総括する。
## 2 ．先行研究

保育サービスの質の定量的評価については、アメリカで既に膨大な実証研究が蓄積されている。1990年代初めまでは、有資格者比率、従業員の教育水準、経験年数、一人当たりの占有面積等単純な指標を使った研究が多かった(Chipty and Witte (1994), Mukerjee and Witte (1991), Mukerjee and Witte (1993))。これらの指標は主に保育サービスを生み出すために「投入」された資源によってサービスの質を評価するもので、「構造指標」と呼ばれる。

しかし、最近の研究は、構造指標よりも、児童心理学者等によって開発された「発達心理学指標」を強調するようになってきている。Blau (1999)、Blau and Mocan (2002)、Mocan (1995,1997) は、子供と保育士の関係を重視し、子供の発育環境等を含めた「発達心理学指標」を採用している $ ^{7} $ 。

アメリカとは対照的に、日本では保育サービスの質について実証的な研究は数少ない。しかもケーススタディや個人的体験に基づくものが多く、一般化するのが難しい。従って、ミクロデータを用いたアメリカの指標との比較も不可能である。

このうち厚生労働省（2001）サービスの質の評価項目を、（1）子供の発達援助：対子供、（2）子育て支援：対保護者、（3）地域の住民や関係機関等との連携：対地域、（4）運営管理：経営主体としての健全性、の4つに分類している。白石・鈴木（2002、2003）は、この基準をもとに独自のサーベイで集めた33項目にわたるサービス評価項目を分類し、経営主体別のサービスの質の定量的評価を試みている。しかし、彼らの研究はサーベイの回答率が極めて低く（17%）サンプル数も非常に少ないという難点がある。

そうした点を克服し、豊富なデータで保育サービスの質を検証したのが内閣府物価政策課（2003）及びNoguchi and Shimizutani (2003a)である。彼らは、唯一の絶対的な尺度がない保育サービスの質に対する評価について、需要・供給両面の異なる3つの方法を用いた。用いたデータは関東近辺10都県の極めて豊富なミクロデータである。さらに、サービスの質の評価項目についても、それまでの分析よりもサービス項目を増加させ、かつアメリカと比較可能なように、発達心理学的指標も含めて分類し直している。

彼らは、まず、サービスに評価項目を設定し、その合計得点で評価する「点数評価アプローチ」を採用している。その結果、公立・私立で大きな差はないものの、私立認可保育
所の方が父母の利便性などいくつかの点において優れているとしている。次に、常用雇用者や有資格者の比率、あるいは労働者一人当たりの児童数などの点で評価する「労働者の質アプローチ」を採用している。その結果によると、労働者の質においても、私立認可保育所の方が公立保育所よりもサービスの質が優れている。最後に、利用者へのサーベイデータを用い、直接望ましいサービスが提供されているかどうかを検証する「利用者要望アプローチ」では、父母の利便性や延長保育・休日保育の実施などの点で、私立認可保育所は公立保育所よりも明らかに優れているとしている。全体を総括して、私立認可保育所のサービスの質は公立保育所よりも明らかに勝っていると結論付けている。

次節で説明するように、本論文で用いる方法は内閣府物価政策課（2003）及びNoguchi and Shimizutani (2003 a)と全く同じである。同じ方法を採用することで、本土と沖縄県の間の状況の違いについても、検証することが可能となる $ ^{8} $ 。しかも、沖縄県の場合、認可外保育所のサンプル数が比較的少ないという点を克服することができる。

次に、保育サービスの供給効率性をみても、これまでのところ保育所経営がどの程度効率的なのか、非効率性があるとすればそれが何に起因しているのかについて、定量的な分析は日本では意外と少ない。しかもこれまでの多くの研究は市町村レベルのデータを使った研究（林(1996)など）や特定の地方公共団体のケーススタディ（山重（2001））などが多く、保育所レベルのデータを使った研究は皆無に近い。

本来保育サービスの効率性を計測するためには保育所レベルのデータが不可欠である。効率性を測る上でそれぞれの施設の特性だけでなく、サービスの質を考慮することが不可欠だからである。

このため、アメリカの先行研究ではミクロデータを活用し、保育サービスの質を明示的に考慮した上で、費用関数の推計を行い、経営主体別の効率性の比較検討を行うのが主流となっている(Mukerjee et. al. (1991,1993)、Mocan (1995, 1997), Blau and Mocan (2002)など)。例えば、Mocan (1995) はアメリカの 399 か所の保育所のデータを使い、サービスの質を調整したトランスログ型の費用関数を推計し、営利主体と非営利主体の間ではコストに有意な差はないことを示している。

そうした点を克服し、日本において豊富なデータで保育サービスの質を検証したのが、内閣府（2003）及びNoguchi and Shimizutani (2003b)である。彼らは、サービスの質を明示的に調整した上で、保育サービスの費用関数を推計し、公立保育所と私立認可保育所のコ
スト構造を比較した。推計結果によると、公立保育所は私立認可保育所と比較して6－15%程度コスト高であることを明らかになっている。

保育サービスの質の定量的評価と同様に、本論文で用いる方法は内閣府（2003）及びNoguchi and Shimizutani (2003b)と全く同じである。

### 3. データ

前節で議論した 2 つの論点を検証するために、本論文では、2003 年に沖縄県から収集した「沖縄における保育サービス調査」のミクロデータを用いる。このデータは、内閣府経済社会総合研究所「沖縄県における保育サービス市場研究会」の作業として収集されたものである。調査時期は2003年7月で、対象地域は沖縄県の41全市町村である。

本土と比較可能にするために、ここで用いられた調査票は、内閣府国民生活局物価政策課「保育サービス価格に関する研究会」の調査票と基本的に同じである。2002年夏に10都県の729市町村を対象に行った同研究会の調査票は、質問票の詳細な内容、実現可能性、回収率などを保育政策担当者と十分相談し、調査内容についても改訂を重ねた上で作成されたものである。

今回の沖縄県での調査に当たっては、内閣府経済社会総合研究所が沖縄県庁及び市町村担当者の方々の深い御理解と御協力を得た。調査を実施する前には、沖縄県庁を実際に訪問し、調査への協力を求めた。そのため、本論文で使用するデータは回収率が非常に高いだけでなく、質問に対する回答もかなり正確であることが期待できる。

この調査は2段階からなっている。まず、市町村に対してそれぞれの管内における保育所数、入所者数、保育料、運営費とその内訳（公立認可、私立認可及び認可外それぞれ合計）など市町村レベルで回答可能な内容について質問を行った $ ^{9} $ 。

さらに、保育所ベースのデータとして、各保育所のサービスの内容及び保育所に勤務する労働者全員の一人一人の年齢、性別、経験年数、資格、賃金、労働時間などのデータを収集した。

41 市町村のうち、38 市町村から回答を得た。回答率は実に 92.7% であり、この種の調査としては非常に高い。このうち、130 か所の公立保育所（1,986 名）、153 か所の私立認可保育所（3,309 人）、316 か所の認可外保育所（うち補助金を受けている保育所が 94 か所、受けていない保育所が 222 か所）（2,064 人）からデータを得ることができた。
沖縄県における調査の特徴は、内閣府国民生活局物価政策課の作業では認可外保育所のサンプル数は60だったのに対して、316か所の認可外保育所からの回答を得ることができたという点である。このデータの利用によって、認可外保育所も含めた経営主体によるサービスの質やコストの違いが初めて明らかになる。

以下では、サービスの質の定量的評価、コスト関数の推計の順で実証を行う。

## ４．「点数評価アプローチ」によるサービスの質の評価

この節ではまず「点数評価アプローチ」によって保育サービスの質を検証する。これはアメリカでの先行研究でも用いられてきた方法である(Mocan (1995)等)。具体的には、サービスの評価項目を予め設定し、それをいくつかのカテゴリーに分け再集計して、サービスの質を評価する。本論文では、内閣府（2003）と同様に、独自に収集した40にのぼる詳細なサービス項目を用いる。しかも、サービスの項目も、構造指標、発達心理学的指標、父母の利便性を示す指標等極めて多岐にわたっている。この方法は単純でかつわかりやすいという利点があり、これまで広く用いられてきている。

具体的には 40 にのぼるサービスの質の評価項目を以下の 4 つのカテゴリーにわける。つまり、(1)構造指標（10 項目）(2)発達心理学的指標（15 項目）(3)父母の利便性（10 項目）(4)その他のサービス（5 項目）である（それぞれのカテゴリーに属する詳細な項目は図表 3-1 及び 3-2 参照）。特に発育環境や子供の健康等発達心理学的指標については、アメリカとできるだけ比較可能なように項目を分類した $ ^{10} $ 。

以下では、（１）この４０項目全体を単純合計した「総得点」、（２）４つのカテゴリーごとに分類した「小得点」、さらに（３）４０項目全体に主成分分析を行った「総主成分得点」、（４）４つのカテゴリーごとに主成分分析を行った「小主成分得点」の４つにわけて議論する。得点の換算方法は、サービスの有無に関する項目については、「あり」を１点、「なし」を０点とする。また、児童保育士比率(基準比）や勤続年数等連続変数に関しては平均以上を１点、平均未満を０点とする。それらを施設ごとに全て合計したものを「総得点」とし、評価項目の４つの分類ごとに個別に合計したものを「小得点」とする。また、全ての項目についての第１主成分をとった指標を総主成分得点、カテゴリー別の指標を小主成分得点とする。
図表 1 - 1 及び 1 - 2 は、小得点及び小主成分得点を計算し、それぞれのカテゴリーの相関係数を示している。各カテゴリー別の指標間における相関係数は統計学的には有意であるものの、その大きさはすべて 0.5 以下である。相関係数が低いということは、1 つのカテゴリーだけを代表させて全体のサービスの質を評価するのは難しいことを示している。例えば、構造指標が優れているからといって、他の指標も同時に優れていると結論付けることはできない。

次に、図表 2 - 1 及び 2 - 2 は、総得点、小得点による結果を示している。また、図表 2 - 3 及び 2 - 4 は、主成分得点、小主成分得点による結果である。なお、図表 2 - 2 及び 2 - 4 は、認可外保育所を、補助金を受けている準認可保育所と受けていない保育所とに分けた結果を示している。

まず、総得点及び小得点でみると（図表2-1及び2-2）構造指標では、公立認可保育所が最も優れていることが明らかである。一方、その他のサービスのカテゴリーでは、いずれも、私立認可保育所、公立認可保育所、認可外保育所の順で、サービスの質が有意に優れている。自治体からの補助金の有無で認可保育所を分けると、総得点では準認可保育所の方が補助金を受け取っていない認可外保育所よりも統計的に有意に優れており、項目別にみても、発達心理学的指標やその他のサービスで上回っている。

つまり、経営主体別に比較すると、サービスの質が高い順から、私立認可保育所、公立保育所、準認可保育所、補助金を受け取っていない認可外保育所の順になる。

こうした結果は、主成分得点、小主成分得点によっても確認できる（図表2-3及び2-3）。つまり、公立保育所は構造指標では私立認可保育所を有意に上回っているものの、その他のカテゴリーでは逆に有意に下回り、全体としては私立認可保育所のサービスの質が公立保育所を上回っている。また、公立保育所のサービスの質は認可外保育所を上回っていること、認可外保育所の中では準認可保育所の方がサービスの質が高いことも同じである。

次に、更に詳細な項目別に評価したものが図表3-1及び3-2である。

第1に、構造指標には労働及び資本の投入に関する指標が含まれる。まず、保育士の能力や資格に関する指標では、保育士に対する研修を除いて、公立保育所は私立認可保育所に比べて同程度があるいは優れている。これは、保育所の施設についてもあてはまる。私立認可保育所と認可外保育所を比較すると、常勤比率を除いて、保育士の能力・資格や施設の両面で、私立認可保育所の方が勝っている。図表3-2で明らかなように、準認可保育所と補助金を受けていない認可外間では、児童保育士比率において準認可保育所が優れ
ているものの、構造指標についてあまり統計学的な差異はない。

第2に、発達心理学的指標には、運動会の実施など発育環境に関する指標及び日々の管理記録や定期健康診断の実施など、子供の健康・安全管理に関する指標が含まれる。この指標では、ほとんどの指標でみて私立認可保育所が他の経営主体と同じかあるいは有意に勝っている（私立認可保育所が効率保育所よりも勝っている項目は6項目）。また、公立と認可外保育所を比較すると、公立が勝っている項目が多い。但し、幼児教育の実施に関しては、認可外保育所が公立や私立認可保育所よりも優れている。

第3に、父母の利便性指標でみても、私立認可保育所が他の経営主体よりも勝っている。営業時間の長さ、延長保育時間の遅さ、面談会・懇談会の休日（ないし土曜日）実施、苦情処理窓口の設置など、5つの項目で私立認可保育所が公立保育所を上回っている。また、認可外保育所に対しては7つの項目で私立認可保育所が勝っている。ただし、休日保育の実施については認可外保育所が公立や私立認可保育所よりも優れている。また、公立と認可外保育所の間では、それぞれ別の項目で勝っている項目がみられる。さらに、準認可保育所と補助金を受けていない認可外保育所を比較すると、営業時間の長さや延長保育の実施等では、むしろ補助金を受けていない認可外保育所の方が勝っている。

最後に、その他のサービスについても、いくつかの指標で私立認可保育所は他の経営主体、特に認可外保育所よりも優れている。公立と認可外保育所を比較すると、緊急・一時保育や外国人児童の受け入れ等の指標において、認可外保育所の柔軟な姿勢が見られる。

このように、「点数評価アプローチ」では、それぞれの経営主体が特性を活かし、それぞれ特定の分野でより高い質のサービスを提供していることがわかる。但し、全体としてみれば、構造指標では、公立認可保育所が最も優れているのに対して、その他のサービスのカテゴリーでは、いずれも、私立認可保育所、公立認可保育所、認可外保育所の順で、サービスの質が優れている。また、認可保育所の中では、準認可保育所が補助金を受け取っていない認可外保育所よりも有意に優れている。この結果は、関東近辺10都県のデータで実証した内閣府(2003)及びNoguchi and Shimizutani(2003)の結果とも整合的である。

ここで留意が必要なのは、沖縄県では利用者の半数以上が、経営主体別にみて最もサービスの低い認可外保育所を利用しているという点である。本土では私立認可保育所のサービスの質が高く、かつ私立認可保育所は大きな比重を占めており、高いサービスの保育サービスを享受している利用者の割合が多い。つまり、沖縄県では現実に多くの利用者が高い質の保育サービスを受ける機会を得ていないということになる。ただし、その評価については投入との関係を評価する費用関数の推定の際に議論する。
5 「労働者の質アプローチ」によるサービスの質の評価

前節の「点数評価アプローチ」には優れた点と同時に、いくつかの欠点がある。最大の問題点は、項目の設定が論者によってまちまちで、主観的なバイアスが排除できないという点である。そこで、本節では第2の評価方法である「労働者の質アプローチ」を用いる。

保育サービスは労働集約的であり、労働者の質がサービスに大きな影響を与える。この節では、労働者の質の違いをより踏み込んで検証するために、サービスの質の評価対象をそれぞれの施設における労働者の特性、例えば常用雇用者比率や保育士一人当たりの児童数等に限定する。その上で、サンプルセレクション・バイアスを調整した上でサービスの質の優劣を評価する。特に調整しなければならないのは、経営主体間の賃金格差である（内閣府（2003、2004）及び清水谷・野口（2004））。

ここで用いるデータは第3節で説明したものである。労働者ベースとしては、130か所の公立保育所から1,986名、153か所の私立認可保育所から3,309人、316か所の認可外保育所（うち補助金を受けている保育所が94か所、受けていない保育所が222か所）から2,064人のデータを得た。このうち欠損値のある者を除き、公立認可、私立認可及び認可外保育所からそれぞれ1,125名、1,883名、1,095名の保育士について分析を行う。

図表4は基本統計量を示している。単純平均でみると、公立保育所の賃金は私立に比べて約30-40%高く、認可外に比較するとさらに約80-90%高い $ ^{11} $ 。私立認可と認可外保育所でも約50%前後の賃金格差が存在する。こうした賃金格差によって、労働者がそれぞれの経営主体にランダムに割り振られていない可能性があるため、以下のようにセレクション・バイアスを調整する。

次にサービスの質を示す指標をチェックする。まず。常勤保育士比率は認可外保育所、公立保育所、私立認可保育所の順で高くなっている。一方、保育士資格保有者の比率は公立と私立では約7割と大きく変わらないものの、認可外保育所では5割と低くなっている。保育士一人当たりの子供の数では私立認可保育所の方が公立よりも少なくその点で勝っているのに対し、常勤保育士や保育士資格保有者一人当たりの子ども数では公立、私立認可、認可外保育所の順となっている。
上で見たように、保育労働市場では、経営主体の間で大きな賃金格差があり、労働者がそのいずれかで働くかの選択はランダムではない。従って、単純平均で見たサービスの質の違いが、純粋に施設区分による違いなのか、あるいは、賃金格差によって質の良い労働者が公立保育所を勤務先として選択すること（セレクション・バイアス）に起因する違いなのかを厳密に区別して考慮する必要がある。ここでは、セレクション・バイアスを統計的に調整した上で、施設区分によるサービスの質の違いを計測するために、以下で説明する treatment effect model を用いる(Barnow et.al. (1981))。

このモデルは以下の２つの式から成り立っている。

$$ \begin{align*}(1)\qquad&Z_{i}^{\iota^{*}}=\varpi+\gamma^{\prime}V_{i}+\lambda^{\prime}D_{i}+w_{i}\quad&where l=l,2\ $ 2)\qquad&Y_{i}=\varphi+\alpha^{\prime}X_{i}+\beta^{\prime}Z_{i}^{\iota}+\delta^{\prime}D_{i}+\varepsilon_{i}\quad&where\quad\varepsilon_{i},\quad w_{i}\sim N\big(0,0,\sigma_{\varepsilon}^{2},\sigma_{\mathrm{w}}^{2},\rho\big)\end{align*} $$

ここで(1)の $ Z_{i}^{1^{*}} $ は賃金が平均よりも高いかどうか（この場合のtreatment）である $ ^{12} $ 。この賃金関数を推定するための説明変数として、 $ V_{i} $ は性別、年齢、経験年数、教育、保育士資格の有無、常勤や非常勤といった労働者の個人的属性、さらに設置年度、土地所有区分、提供されているサービス内容、市町村ダミーなど、個々の労働者が勤務する施設の属性を表す。また、 $ D_{i} $ は経営主体別のダミー変数を示す。

一方、推定式(2)の$\mathrm{Y}_{\mathrm{i}}$ は施設ごとの労働者の平均的な質を示す指標である。ここでは(1)労働者のスキル（常勤保育士比率、保育士資格保有者比率）と（2）労働者一人当たりの児童数（労働者全般、常勤保育士、保育士資格保有者）である。$\mathrm{Y}_{\mathrm{i}}$ を推定するための説明変数として、$X_{i}$ は推定式（1）の$\mathrm{V}_{\mathrm{i}}$ と同様に、上述した個人属性や施設属性を示す。$\mathrm{Z}_{\mathrm{i}}^{1}$ は賃金が実際に平均より高い場合を「1」、平均以下の場合を「0」とするダミー変数である$^{13}$。

(1)と(2)で推定されるパラメータは、定数項の$\omega$と$\varphi$、各説明変数の係数である$\gamma,\lambda,\alpha,\beta$ 及びδ、誤差項の$w_{i}$と$e_{i}$である。

しかし、理論上、賃金が平均よりも高い施設と平均以下の施設とに、サンプル（保育士）