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一の設立を助長させ、それが経営悪化の要因となっていた可能性を指摘できる。

## 5 ．本稿の結果まとめと政策提言

本稿では、近年その経営悪化が議論されている商法法人観光・レジャー分野の第三セクターをとりあげ、その個別法人の財務データから、経営悪化要因を検討し、これまでに概念論的に議論されてきたさまざまな仮説が、実際にどのくらい妥当であるのかを検証したその結果、ほぼその妥当性が認められた。（4．3節参照）

この結果から、経営悪化は、以下の要因によってもたらされたと推察できる。

● マクロ的な景気悪化の影響は、大規模な開発を行った法人の経営に、より大きな打撃を与えた。

● 官と民の責任分担の曖昧性により、民の努力が低下し、経営が悪化した。

● 官と官の責任分担の曖昧性により、官の努力が低下し、経営が悪化した。

● 地域における需要競争（同業者との競合）により、経営が悪化した。

● 雇用確保としての設立、継続により、経営が悪化した。

● 地域における政治的压力を通じた過大投資により、経営が悪化した。

● 情報公開の不備による説明責任の欠如により、経営が悪化した。

● リゾート法などのマクロ政策による非効率な設立を通じて、経営が悪化した。

以上の経営悪化要因には、外的な要因も含まれるが、第三セクターの制度自体の問題によるものもある。したがって、今後、第三セクターや PFI を活用し、民間活力を効率良く利用していくためには、以下の制度整備が必要であろう。

まず、官と民の責任分担の明確化および官と官の責任分担の明確化が必要である。推計結果の符号から公による暗黙的な損失補填がよりリスクの高い事業に走らせた可能性が指摘されている。事後的な責任を明確にし、官及び民が責任を持って事業を行う制度作りが必要であろう。また、地域におけるニーズの把握も重要である。さらに、本来の目的（公共サービスの供給）以外の目的による設立の排除（雇用確保や地域産業保護などの政治圧力からの脱却）が必要である。最後に、実際には、これらの制度の整備を行うためには、当事者に説明責任を求めることが必要であり、そのためには、情報公開により、当事者の説明責任を確保することも必要である。

なお、本稿では、この分野の研究の先駆性を重視し、特定の仮説を検証することよりも、これまでに議論されてきたさまざまな仮説が実際にどのくらい妥当であるのかを、包括的に検証している。そのため、各仮説における理論的背景の厳密性、また理論と検証結果の整合性に関しては、十分に吟味されているわけではない。この検討は、今後の課題としたい。
## 補論1：出資割合とモラルハザード問題

ここでは、簡単なモデルを提示し、出資割合とモラルハザードとの関係を説明する。また、Hold-up Problem（ホールドアップ問題）とBail-out（事後的救済問題）(Soft Budget（ソフトな予算制約問題）)が実質的には同じであることを説明する。ここでは、不確実性が無いモデルで説明する $ ^{11} $ 。なお、以下では、自治体をプリンシパル、経営ノウハウを伝える企業をエージェントと呼んでいる。

Hold-up Problem（ホールドアップ問題）

あるプロジェクトからの収入が、エージェントの努力によって変化するモデルを考える。また、契約は不完備であるため、事後的に生じた利得の一部はプリンシパルに分配されると仮定する。そのとき、エージェントの収入（E）は、以下のように表されるとする。

$$ E=\alpha R(a)-c(a) $$

ここで、 $ R(a) $ : 利得関数 (concave)、a : action(努力)、 $ c(a) $ : 努力コスト関数(convex)、 $ \alpha $ : 利得 R の一部が出資割合によってプリンシパルに分配されるときの、エージェントの取り分の割合であり、民間出資割合に対応する。

ここで、エージェントにとって最適な努力水準 $ a^{0} $ は、次の条件式を満たすように決定される。

$$ \alpha R^{\prime}(a^{0})=c^{\prime}(a^{0}) $$

ここで、 $ R'(a) $ および $ c'(a) $ は、それぞれ、努力水準を限界的に増加させたときの利得およびコストの限界的な変化分である。この式は、次の様に書きかえられる。

$$ R^{\prime}(a^{0})-(1-\alpha)R^{\prime}(a^{0})=c^{\prime}(a^{0}) $$

この式は、言葉で書き表すと以下のようになる。
比較として、社会的に最適な努力水準を考えてみよう。社会的な利得（すなわち、ブリンシパル+エージェントの合計）を考えてみると、それは、 $ R(a) $ となる。したがって、社会的な収入は、 $ W = R(a) - c(a) $ となり、社会的に最適な努力水準（ $ a^{*} $ ）は、

$$ R^{\prime}(a^{*})=c^{\prime}(a^{*}) $$

を満たすように決定される。(1)と(2)を比較すれば分かるように、利得関数および努力コスト関数の形状から、 $ a^{0}図１１ Hol d-up Problem（ホールドアップ問題）の図解

限界便益・コスト

すなわち、α＜1である限り、明らかに努力水準は小さくなる。これは、プリンシパルへの帰着がある限り、モラルハザード（過少努力）の問題が生じる事を示している。これが、Hold-up Problem（ホールドアップ問題）である。

Bail-out（事後的救济問題）Soft Budget（ソフトな予算制約問題）

次に、Bail-out(事後的救济問題)を考える。さぼる度合いをあらわす変数(b)を導入する。そのとき、エージェントの収入（E）は、以下のように表されるとする。

$$ E=\alpha R(\overline{a}-b)-c(\overline{a}-b) $$
ここで、$\overline{a}=\text{最大努力水準(一定)}$であり、$\overline{a}-b$が、Hold-up（ホールドアップ問題）のモデルにおける$a$に対応する。ここで、利得関数は、さぼりに関して convex $(R'(b)<0,R''(b)>0)$ コスト関数は、さぼりに関して concave $(c'(b)<0,c''(b)>0)$ になる。

ここで、エージェントにとって最適な努力水準( $ b^{0} $ )は、次の条件式を満たすように決定される。

$$ \alpha R^{\prime}(b^{0})=c^{\prime}(b^{0}) $$

ここで、 $ R'(b) $ および $ c'(b) $ は、それぞれ、さぼりの水準を限界的に増加させたときの利得の限界的な減少分および努力コストの限界的な減少分（利得の増分）である。 $ \alpha < 1 $ であるとき、サボったときのコストとしての利得の減少分は、小さくなる。これは、さぼることによって生じる利得の減少分の一部をプリンシパルが補填してくれるからである。この式は、次の様に書きかえられる。

$$ R^{\prime}(b^{0})-(1-\alpha)R^{\prime}(b^{0})=c^{\prime}(b^{0}) $$

ここで、αは、損失Rの一部が出資割合によってプリンシパルから補填されるときの、エージェントの負担する損失の割合である。

左辺第 2 項が、プリンシパルの補填となる。この式は、言葉で書き表すと以下のようになる。

$$ ( 努力減少 ( さぼり )\not\sim) 的 ) 限界費用 \sim プリンシパル \not\sim の負担 = 限界便益 $$

ここで、Hold-up Problem（ホールドアップ問題）のときと同様に、社会的に最適なさぼり水準（ $ b^{*} $ ）と比較すれば、 $ b^{0}>b^{*} $ となることが分かる。したがって、この場合も、努力は過少になる。これが、Bail-out（事後的救济問題）と呼ばれるものである。図にあらわすと以下のようになる。
図１２ Bail-out(事後的救済問題)、Soft Budget（ソフトな予算制約問題）の図解

限界便益・コスト

このように、これら2種類の概念は、本質的に同じであるが、Hold-up（ホールドアップ問題）は、利得がプラスになる状況を想定しており、その一部を自治体が搾取してしまうモデルであり、努力をどこまで高めるかがポイントになる。これに対して、Bail-out（事後的救济問題）は、利得がマイナスになるような状況を想定しており、その一部を自治体が補填してくれるモデルであり、どこまでさばるかがポイントになる。なお、ここでは、簡単化のために不確実性がない世界を想定した。実際、利得がマイナスになるのかプラスになるのかは不確実性による部分も大きい。したがって、上で述べた2種類のどちらの状況が生じるのかは、外生的なものではないことに注意されたい。

## 補論2：事業選択のモデル

補論 2 では、簡単なモデルを提示し、出資割合と事業選択との関係を説明する。本文では、一つのプロジェクトが実際されると仮定した。ここでは、より一般的に、複数のプロジェクトが実行され、その成功確率が影響を受けるモデルを想定する。以下の仮定を置く。

1. リスクの違う 2 つのプロジェクト（A,B）が存在する。プロジェクト A のリスクが高いものとし、成功確率が同じ場合の期待値は同じであるとする。プロジェクトが成功したときの純利得（収入—費用）を $ R^{A}, R^{B} $ とし、失敗したときの純損失を $ D^{A}, D^{B} $ （<0）とする。ここで、 $ R^{A} > R^{B} $ 、 $ D^{A} < D^{B} $ である。

2. それぞれのプロジェクトの成功確率は、努力の方向に依存する。プロジェクト A 向けの努力を a とする。プロジェクト A 向けの努力がなされた場合には、プロジェクト B への努力がおろそかになり、そのプロジェクトの成功確率は減少する。プロジェクト A の成功確率を $ p + r(a) $ とする。 $ (r(0) = 0) $ p は、すべての努力がプロジェクト B になされたときのプロジェクト A の成功確率である。プロジェクト B の成功確率を
$ q-r(a) $ とする。q は、すべての努力がプロジェクト B になされたときの成功確率である。a は努力の方向であり、その方向を変えるコストは 0 であるとする。

3. 努力の方向が公と民で異なる場合、第三セクターの事業方針として決定される努力の方向は、出資割合に応じて、官と民の加重平均として調整される。

4. 民間出資割合をαとする。(政府の出資割合は $ 1-\alpha $ となる。)

まず、事後的に発生する収益または損失は、均等に分配されるとしよう。そのとき、上記の仮定から、第三セクターが最終的に選択する努力配分は、以下の式で表される。

$$ a=argmax\left[\alpha\left\{\begin{aligned}&\frac{1}{2}(\ p+r(a))R^{A}-\frac{1}{2}(1-(p+r(a)))D^{A}\\ &+\frac{1}{2}(q-r(a))R^{B}-\frac{1}{2}(1-(q-r(a)))D^{B}\end{aligned}\right\}+\\ &(1-\alpha)\left\{\begin{aligned}&\frac{1}{2}(p+r(a))R^{A}-\frac{1}{2}(1-(p+r(a)))D^{A}\\ &+\frac{1}{2}(q-r(a))R^{B}-\frac{1}{2}(1-(q-r(a)))D^{B}\end{aligned}\right\}\end{aligned}\right] $$

右辺は、大きく2項に分かれる、第1項{}内部が民によって、両プロジェクトから得られる収益であり、民はそれを最大にする努力配分をするように提案する。一方、第2項{}内部が公によって得られる収益であり、公はそれを最大にする努力配分をするように提案する。それぞれからの努力配分に関する提案は、出資比率によって調整され、結果として二つの項の加重和を最大にする努力配分が選択される。

容易にわかるように、この式は、以下のように書きかえることができる。

$$ a=arg max\Big[(p+r(a))R^{A}-(1-(p+r(a)))D^{A}+(q-r(a))R^{B}-(1-(q-r(a)))D^{B}\Big] $$

ここで [ ] 内部は、第三セクターが事業を行ったときの、社会的な期待利得であり、選択される努力配分は、社会的に効率的なものとなることがわかる。また、ここで、出資割合は、その努力配分に影響を与えないことにも注意すべきである。

さて次に、リスクが発生し事業が赤字に陥った場合には、公が全額を負担する状況を考えよう。この状況は、民の収益における損失が0になることを意味する。したがって、努力配分は、以下の式から決定される。
$$ a=argmax\left[\alpha\left\{\frac{1}{2}(p+r(a))R^{A}+\frac{1}{2}(q-r(a))R^{B}\right\}\right.\\ \left.+(\ 1-\alpha)\left\{\begin{aligned}\frac{1}{2}(p+r(a))R^{A}-(1-(p+r(a)))D^{A}\\ +\frac{1}{2}(q-r(a))R^{B}-(1-(q-r(a)))D^{B}\end{aligned}\right\}\right] $$

この式は、以下のように書き換えることができる。

$$ a=arg max\Big[\big(p+r(\boldsymbol{a})\big)R^{A}+\big(\boldsymbol{q}-\boldsymbol{r}(\boldsymbol{a})\big)R^{B}+\big(1-\boldsymbol{\alpha}\big)\Big\{-\big(1-\big(\boldsymbol{p}+\boldsymbol{r}(\boldsymbol{a})\big)\big)D^{A}-\big(1-\big(\boldsymbol{q}-\boldsymbol{r}(\boldsymbol{a})\big)\big)D^{B}\Big\}\Big] $$

ここで、出資割合の増加が与える影響を考察してみよう。

簡単な計算から、 $ \frac{\partial a}{\partial\alpha}>0 $ となることがわかる。したがって、民間出資割合が大きいほど、リスクの高い事業に努力が向けられることがわかる。民間出資割合が大きいほど、リスクの高い事業向けの成功確率は高くなっているものの、景気の悪化によりリスクが生じてしまった場合には、 $ D^{A} $ が生じ、経営は悪化することになる。

## 補論3：金融機関の貸出行動を考慮した分析

観光・レジャー分野の第三セクターでは、大規模設備投資のための過大な借入金が、債務超過の要因となったケースが多い。実際、宮崎のフェニックスリゾート（通称：シーガイア）における出資額に対する借入金の比率は、900倍を超えているのである。この背景には、金融機関のモラルの問題があるとも考えられる。そこで、そのような金融機関の貸出行動も考慮した分析を行うために、金融機関からの貸し出し、すなわち、第三セクターの負債における借入金の割合を含めた回帰分析から、その割合が経営悪化にどのような影響を及ぼしたのかを検証する。その結果は、表7に示されている。

分析の結果、負債に占める借入金の割合は、有意に、経営悪化に影響を与えていることが示された。これは、第三セクターに対する金融機関の貸し出し審査能力に問題があったこと、また、第三セクターには公的部門が関与しているため、ソフトバジェットの期待などから、本来の経営リスクを甘く見積もっていた可能性が見受けられる。今後は、金融機関による、リスクに対する厳密な審査能力が求められるとともに、経営が悪化している法人に対しては、DIPファイナンスなどの環境整備が必要であろう。

また、この変数の考慮によって、他の変数の有意性に若干の変化が見られるものの、本文で述べたものとほぼ同様の結果が得られている。
表 7 金融機関の貸し出し行動を考慮した分析

資本プロビットモデル1	資本プロビットモデル4	資本プロビットモデル5
EQ3	EQ9	EQ10
出資額	4.111E-08(0.637)[.524]	4.284E-08(0.771)[.441]
民間出資割合	-0.517828(-1.874) *[.061]	-0.511066(-1.658) *[.097]	-0.596204(-2.039) **[.041]
主な公共出資団体の寄与率	0.677613(1.845) *[.065]	0.49191(1.220)[.222]	0.641565(1.656) *[.098]
第三次産業就業者割合	-1.40617(-2.231) **[.026]	-1.42218(-1.972) **[.049]
失業率	-16.6886(-1.832) *[.067]	-26.7064(-2.611) ***[.009]	-18.7911(-1.820) *[.069]
建設業就業者割合	-5.52891(-2.274) **[.023]	-11.1179(-3.047) ***[.002]
財政力指数	0.278128(0.776)[.438]	0.857428(2.092) **[.036]	0.7241(2.253) **[.024]
条例設置ダミー	0.281201(1.830) *[.067]	0.3226(1.827) *[.068]
86-91年設立法人ダミー	-0.061317(-0.552)[.581]	-0.061196(-0.481)[.630]
92年以降設立法人ダミー	0.38336(2.706) ***[.007]	0.113752(0.707)[.480]
定数項	2.20431(3.134) ***[.002]	4.77379(5.543) ***[.000]	2.74554(4.486) **[.000]
負債比率	-2.55775-9.35671 ***[.000]	-2.62028-9.7228 ***[.000]
R^2	0.08	0.23	0.21
Log likelihood	-303.6	-243.0	-249.6
赤井伸郎・篠原哲（2001）「公共投資の効率化 - PFI 成功の鍵：第三セクターからの教訓」『地方経済の自立と公共投資に関する研究会』報告書 財務省財務総合政策研究所

赤井伸郎・篠原哲（2002）「第三セクターの設立・破綻要因分析-新しい公共投資手法 PFI の成功にむけて」日本経済研究 No.44、141-166

荒谷紘毅（1999）「市町村の息の根を止めかねない三セク大倒産時代」『エコノミスト』1月5日号 毎日新聞社

荒谷紘毅（2001）「産業レポート・第三セクター」『東洋経済』3月10日号 東洋経済新報社

第一勧業銀行国際金融部（1999）「PFI とプロジェクト・ファイナンス」東洋経済新報社

長谷川専（2000）「社会資本整備の新しい事業手法としての PFI」三菱総合研究所 所報

37 号 2000/10

光多長温、杉田定大（1999）「日本版 PFI ガイドブック」日刊工業新聞社

宮木康夫（2000）「第三セクターと PFI-役割分担とその評価-」ぎょうせい

内閣府（旧総理府）(1999)「民間資金等の活用による公共施設等の整備等の促進に関する法律」(通称：PFI推進法)(1999/3)

内閣府（旧総理府）(2000)「民間資金等の活用による公共施設等の整備等の促進に関する事業の実施に関する基本方針」(通称：PFI 法基本方針)（2000/3）

内閣府（2001a）「PFI 事業実施プロセスに関するガイドライン」（民間資金等活用事業推進室（PFI 推進室））2001/1

内閣府（2001b）「PFI 事業におけるリスク分担等に関するガイドライン」（民間資金等活用事業推進室（PFI 推進室））2001/1

内閣府（2001c）「VFMに関するガイドライン」（民間資金等活用事業推進室（PFI推進室））2001/7

日本政策投資銀行（2001）「我が国 PFI 事業の現状と今後の課題」未公表資料

総務省（旧自治省）(2000)「民間資金等の活用による公共施設等の設備等の促進に関する法律に基づいて地方公共団体が実施する事業に関する地方財政措置について」自治省通達（2000/3）
『国勢調査報告』総務省（昭和55年-平成12年）

## 参考资料

『地方公社の現況』 総務省（旧自治省）(2000)

『第三セクターの状況に関する調査結果について』総務省（2000、2001）

『都道府県決算状況調』総務省（平成12年度版）

『市町村決算状況調』総務省（平成12年度版）

『事業所・企業統計調査報告』総務省（昭和61、平成3、8年度調査）

『日経地域情報』日経産業消費研究所（2000）
2012年3月8日

# 独立行政法人経済産業研究所 中島厚志
## 1 - ①．震災復興の課題 - 企業のリスク分散懸念

○ 東日本大震災ではサプライチェーンが寸断され、企業の生産体制が課題に。従来の生産体制への復旧では企業のリスク分散にはつながらず、企業の生産拠点の海外移転が止まらない懸念

・大震災時のサプライチェーン寸断で、自動車生産の落ち込みが国内から日本企業の自動車生産が集中する中国広東省、タイへと時間差で波及。日本で中核的部品を生産し、東アジア中心に供給する垂直的国際分業体制は国内の生産と輸出を支えるも、企業のリスク分散の動き次第では国内生産基盤流出の懸念

⇒ 生産基盤面からの震災復興には、①多様な働き方実現等による高度人材の育成強化と海外からの呼び込み、②税制改革や規制緩和を通じた生産コスト低減、③対内直接投資も活用したより水平的な国際分業体制の構築等も必要（「東アジアの地域統合と日本経済の震災後のシナリオ」、RIETI DP 11-E-079）

【月別自動車生産台数の変化(日本、広東省、タイ）】

（注）日本自動車工業会、タイ自動車研究所（TAI）、中国広東省統計局

(出所)「東アジアの地域統合と日本経済の震災後のシナリオ」(RIETI DP 11-E-079)

【日本の輸出財別内訳】
## 1 - ②．震災復興の課題 - 産業集積縮小の懸念

## ○ 大震災により、一旦縮小しはじめた産業集積は一段と縮小する懸念

・企業には集積にとどまる力が働き、阪神・淡路大震災でも移転しても近距離が多かった。しかし、被災地企業の移転率は高まった

## 【阪神淡路大震災後の被災地企業移転率】

(注1)移転率は、tからt+1年にかけての移転企業数/t年における企業数

(注2)本社が0.1km以上移動した場合を移転とみなす

移転率（94～95年、移動距離別）

(注)本社がx km以上移動した場合を移転とみなす

(出所)「大震災と企業行動のダイナミクス」(RIETI FF 一橋大学植杉威一郎准教授、於RIETI政策シンポジウム「東日本大震災後の持続的経済成長に向けて」)
○ 産業・人口集積地である阪神地域とは異なり、広範囲に被災した今回の大震災では被災地企業が遠距離移転を余儀なくされる可能性があり、産業集積のメリットが失われる懸念

・東北地方の産業は生産性が相対的に低く、生産力・競争力回復に手間取ると一時的な移転では済まされず、産業基盤が失われる懸念

・阪神淡路大震災時でも、港湾機能が復旧しても取扱量は戻らず、被災地の製造品出荷額は全国比低下

【従業員一人当たりの付加価値生産額(千円)】

(出所)RIETI FF 東京大学戸堂康之教授、2011年4月20日RIETI BBLセミナー資料

【阪神淡路大震災の影響】（神戸港外国貿易トン数推移）

(資料)RIETI 藤田所長、政策シンポジウム「東日本大震災後の産業競争力強化に向けて」(2011年11月15日)
○ 関東大震災の後では、東京市北東部にあった製造業集積が大田区に移動するなど産業集積に変化

・当時は①復興需要にくわえて、②経済に成長力があった、③重化学工業化など産業高度化が進展中、④円安進展など好条件が揃っていたことが背景。しかし、日本経済の現状は②～④の条件に乏しい

⇒ 今回の震災復興では、販売先や取引先企業との取引費用節減といった集積メリットに着目して遠距離移転しても新たな取引先を開拓できる仕組みを整備（マッチングサービスの提供など）したり、外部効果を生む新たな産業集積創造を図ることなどが考えられる（「大震災と企業行動のダイナミクス」、RIETI PDP 12-P-001）

【 東京市の用途別ゾーニング(1936年) 】

(出所)RIETI FF 東京大学岡崎哲二教授、2011年5月12日RIETI BBLセミナー資料
## 1 - ③．震災復興の課題 - 厳しい経済環境

○ 震災復興に当たって、六重苦(円高、電力制約、高い法人税、環境対応、FTA参加の遅れ、硬直的な労働市場)の影響も大

・超円高が持続すると、2010年代後半に貿易収支は構造的な赤字に転落する懸念も

・電力制約も厳しく、原発が全停止すると、火力で補っても近畿などでは電力不足が深刻化

貿易収支の今後の推移予測

(出所)国家戦略会議、2011年12月21日資料2「日本再生に向けた検討課題について」(経産省)

【今夏の電力需給見通し(予備率)】

猛暑：2010年並みの猛暑を想定した最大電力需(原子力の再起動がなく、各社の供給力に原子力を全く含まない場合)

昨夏ピーク：最大電力需要の2011年夏ピーク実績

(出所)資源エネルギー庁資料よりRIETI作成
○ エネルギー輸入増や世界経済の減速などで2011年貿易収支は31年ぶりの赤字に。また、電力制約が生産を抑制すれば経済成長率も下押しへ

・大震災に伴うサプライチェーンの寸断で減少が大きかった自動車輸出は11年7月頃には正常化。夏以降はエネルギー輸入の増加が貿易収支悪化の一要因

・従来は経済成長率+1％で大口電力需要+2.5％となる線形近似線が描け、生産を抑えるような電力制約は経済成長率の下押しにつながる可能性

【貿易収支と乗用車輸出・エネルギー輸入】

(出所)財務省「貿易統計」より作成

【 GDPと大口電力需要 】

(注)計測期間は2000年1Q～2011年4Q、赤丸は2011年2Q～4Q。実質GDPは季調前(出所)電気事業連合会、Datastream
## 2 ．日本経済の活性化

○ 東日本大震災を長期的に日本経済活性化の契機とするには、日本の抜本的な構造改革が必要

・過去の大戦や大災害の後、世界各国の長期的な経済成長率は場合によってはむしろ高くなっている。大戦や大災害が「創造的破壊」として作用し、大戦・災害後に経済の制度や産業がより成長促進的なものへと大きく転換したためとみられている

・明治以来日本の高度成長は戦後の1回だけであり(Angus Maddison)、被災地復興は最優先課題ながら、東北地方(日本のGDPの6.4%(2006年度)、総人口の7.4%(2007年))の活性化だけで日本経済全体を活性化させるのは困難

【 自然・人的災害の経済厚生への影響 】

内容
短期的影響	○自然・人的災害は一人当たり GDPや消費支出に有意にマイナスの効果
○マイナス効果は自然災害が最大
長期的影響	○自然災害、戦争とも一人当たりGDPと厚生水準にプラスの効果
○自然災害後の海外援助や研究開発イノベーションなどが「創造的破壊」をもたらした可能性
その他	○戦争は経済規模の大きい国により大きい影響をもたらす
○自然災害は経済規模の小さい国に影響大

(注)189か国について、1968-2001年の水・地球物理学的・生物学的な自然災害と経済危機・紛争の人的災害を分析したもの

(出所)「自然災害と人的災害が生み出す経済厚生インパクトの比較分析」、RIETI DP11-E-023（2011年3月）

【日本の一人当たり実質GDP(ドル建て)】

（出所）「復興を超えた新たな高度成長へ」戸堂康之FF、RIETI BBLセミナー（2011年4月20日）
○ 震災復興にくわえて日本経済の活性化を図るには、経済産業政策のみならず社会政策、国土政策などまで含めた抜本的な構造改革が不可欠

・従来の日本型成長モデルは、人口増(特に生産年齢人口増)、都市への人口移動と先進国経済産業へのキャッチアップで成長してきたモデル。今後は人口減少と少子高齢化の中でのフロントランナー型経済成長モデルが求められており、労働人口を増やし、一人当たり生産性を高め、イノベーションを進めることが不可欠

—— 高齢者・女性の労働力率向上、教育水準の高度化、大きなイノベーションにつながるようなパッケージ型イノベーションの推進など

【日本:人口構成の推移】

(出所)国連統計よりRIETI作成

【3大都市圏の人口移動と名目GDP成長率の推移】

（注）首都圏:東京、神奈川、千葉、埼玉、大阪圏:大阪、兵庫、京都、奈良、東海圏:愛知、岐阜、三重とした。

（出所）総務省統計局「住民基本台帳人口移動報告」「人口推計」、内閣府「国民経済計算」
○ イノベーションが大きな経済効果を長期にわたってもたらすには生活革命が不可欠であり、人的資源以外資源に乏しい日本にとっては人材開発も必須

・産業革命は、魅力のある革命的な商品、産業が勃興することで長期にわたって世界的に需要が盛り上がることで生じており、「コアとなる革新的技術発明⇒多分野での革新的商品実用化⇒新しいライフスタイルと新産業の定着」のサイクルで生じている

・人材開発では、各国のIMD競争力順位と平均就学年数はおおむね比例(IMDはスイスのシンクタンクで、毎年経済指標や識者アンケートなどを組み合わせて国別競争力ランキングを公表）

【イノベーションと生活革命】

【OECD各国のIMD競争力指数と平均就学年数】
○ 経済・企業・個人のグローバル化推進も、日本経済の成長にはプラス

・日本の輸出対GDP比率は世界で最低レベルの順位(世界147か国中137位)にあり、人口も世界の1.9％に過ぎず、人口が高齢化・減少する国内市場だけで経済活性化を図るのには限界

・国内経済活動を広げる観点でも輸出入拡大等グローバル化して成長する世界市場の取り込みが不可欠

【国別の輸出対GDP比】

【世界人口に占める主要国の割合(2010年)】

(出所)世界銀行 "World Databank" より作成
○ 社会政策では、抜本的な少子化対策は日本経済の大きな成長戦略

・日本は、子育て期の女性の労働参加率が低く、年齢階級別参加率は「M字カーブ」を描く

・子育て支援等の環境整備により女性の労働力率がフランス並みに高まれば、潜在成長率の労働のマイナス寄与を年0.2％ポイント程度圧縮できる

・しかも、家庭内サービスの市場化で女性の就労とビジネスの創発を促進

(労働参加率、%)

【女性の労働参加率の上昇試算】

注）2025年の労働参加率は、25～54歳各層がフランス2008年並みに上昇、24歳以下は2009年比横ばい、55歳以上は2000年以降のトレンドで推移すると想定

(資料)総務省、ILOよりみずほ総合研究所作成

【家庭内サービスの市場化】

(資料)みずほ総合研究所作成
○ また、経済水準が高い国ほど都市化率(都市人口の総人口に占める割合)が高い傾向があり、国土の有効利用と地方の経済活力増進のために都市化率を上げる政策も日本経済の成長戦略

都市化率基準の相違があり、一概に日本の都市化率が低いとは言えない。しかし、近年日本の都市化率上昇が鈍化する一方、世界一の人口を有する東京圏や都市圏が数多くあることから見れば、農村では農業の生産性を高め、都市では効率的集積を一層図る都市化率上昇策が経済活性化策として有効

【世界の都市化率の推移】

資料: 国連 "Population Division of the Department of Economic and Social Affairs" よりみずほ総研作成

【人口の上位15都市】

（单位：百万人）

1970	2005
1	東京(日本)	23.3	東京	35.3
2	ニューヨーク-ニューアーク(米国)	16.2	メシコシティ(メシコ)	18.7
3	大阪-神戸(日本)	9.4	ニューヨーク-ニューアーク(米国)	18.7
4	メシコシティ(メシコ)	8.8	サンパウロ(プラジル)	18.3
5	ロサンセルス-ロシビーチーサンタナ(米国)	8.4	ムシバイ(イネ)	18.2
6	パリ(プラス)	8.4	デリー(イネ)	15.1
7	プエスアイス(アルゼンチン)	8.1	上海(中国)	14.5
8	サンパウロ(プラジル)	7.6	カルカタ(イネ)	14.3
9	ロンボン(英国)	7.5	ダカ(パララララ)	12.6
10	モスクワ(ロシア)	7.1	プエスアイス(アルゼンチン)	12.6
11	シカゴ(米国)	7.1	ロサンセルス-ロンビーチーサンタナ(米国)	12.3
12	上海(中国)	7.1	カラチ(パラスタン)	11.6
13	カルカタ(イネ)	6.9	リオ・デ・ジャネイロ(プラジル)	11.5
14	リオ・デ・ジャネイロ(プラジル)	6.6	大阪-神戸(日本)	11.5
15	ムシバイ(イネ)	5.8	マニラ(プリピン)	11.3

資料: 国連 World urbanization prospects, The 2007 Revision
# 学校における教育の情報化の実態等に関する調査結果

(平成24年度)

文部科学省では、平成24年度「学校における教育の情報化の実態等に関する調査」を、平成25年3月1日現在（学校数、学級数等については平成25年3月1日現在、児童生徒数については平成24年5月1日現在）で行った。

また、本調査中「教員のＩＣＴ活用指導力の状況」については、文部科学省「教員のＩＣＴ活用指導力の基準の具体化・明確化に関する検討会」において平成１８年度にとりまとめた５つの大項目（Ａ～Ｅ）と１８の小項目（Ａ－１～Ｅ－２）からなるチェックリストに基づき、教員が自己評価を行う形で調査を行った。

その調査結果は、以下のとおりである。

## 調査項目（平成25年3月現在）

### 1. コンピュータ整備の実態等

（1）コンピュータの設置状況等……1
（2）教育用コンピュータの設置場所別台数……2
（3）教育用コンピュータのOS別台数……3
（4）教育用コンピュータの設置方法別台数……3
（5）コンピュータの周辺機器台数……4
（6）個人所有のコンピュータについて……5
（7）研修の受講状況……6
（8）校務支援システムの整備状況……7
（9）デジタル教科書の整備状況……9
（10）学校CIOの設置状況……9

### 2. インターネットへの接続状況等

（1）接続回線種別……10
（2）接続回線速度別……11
（3）接続先（プロバイダ）……11
（4）ホームページ（Webページ）等の開設状況……11
（5）電子メールアドレスの付与状況……12
（6）有害情報への対応状況……12
（7）学校情報セキュリティポリシーの策定状況……12

### 3. デジタルテレビ等の整備の実態

（１）デジタルテレビ等の設置場所別台数……13

（２）デジタルテレビ整備学校数……13

（３）電子黒板のタイプ別・設置場所別台数……14

（4）電子黒板整備学校数……14

### 4. 教員の ICT 活用指導力の状況

（合計、小学校、中学校、高等学校、中等教育学校、特別支援学校）……15

## <参考>

1. 都道府県別「コンピュータの設置状況」及び「インターネット接続状況」の実態（合計、小学校、中学校、高等学校、中等教育学校、特別支援学校）……18

2．都道府県別「教員のICT活用指導力」の状況（「わりにできる」若しくは「ややできる」と回答した教員の割合の大項目別平均）及び研修を受講した教員の割合（合計、小学校、中学校、高等学校、中等教育学校、特別支援学校）……30
### 1. コンピュータ整備の実態等

（１）コンピュータの設置状況等

学校種	学校数	児童生徒数	教員数	コンピュータ総合数(教育用+教員の校務用)	Cのうち、教育用コンピュータ台数	教育用コンピュータ1台当たりの児童生徒数	Dのうち、クラス用コンピュータ台数	Eのうち、タブレット型コンピュータ台数
小学校	校(21,055)	人(6,765,464)	人(399,394)	台(1,296,589)	台(896,974)	台(7.5)	台(158,877)	台(16,122)
20,791	6,641,466	398,031	1,311,430	890,349	7.5	158,492	20,279
中学校	(9,824)	(3,287,572)	(230,266)	(733,139)	(508,008)	(6.5)	(73,640)	(4,177)
9,762	3,267,956	230,923	743,421	502,379	6.5	73,427	6,549
高等学校	(3,716)	(2,422,046)	(177,492)	(688,422)	(477,955)	(5.1)	(60,742)	(5,063)
3,683	2,405,465	176,873	690,090	474,706	5.1	58,938	7,118
専門学科・総合学科単独及び
桜数学科設置校	(1,927)	(1,224,004)	(97,907)	(434,004)	(314,834)	(3.9)	(31,164)	(1,884)
1,904	1,215,908	97,453	437,029	314,512	3.9	31,412	3,673
中等教育学校	(28)	(16,115)	(1,174)	(4,190)	(2,779)	(5.8)	(527)	(50)
28	17,648	1,285	4,489	2,926	6.0	613	60
特別支援学校	(986)	(120,840)	(69,414)	(99,914)	(34,365)	(3.5)	(11,835)	(1,241)
994	124,679	70,839	105,192	35,043	3.6	12,649	2,279
合計	(35,609)	(12,612,037)	(877,740)	(2,822,254)	(1,920,081)	(6.6)	(305,621)	(26,653)
35,258	12,457,214	877,951	2,854,622	1,905,403	6.5	304,119	36,285

学校種	Cのうち、教員の校務用コンピュータ台数	教員の校務用コンピュータ整備率	Fのうち、校内LAN接続コンピュータ台数	教員の校務用コンピュータの校内LAN整備率	普通教室数	Hのうち、LANに接続している教室の数	普通教室における校内LAN整備率
小学校	台	F/B	G	G/F	H	I	I/H
(399,615)	%	台	%	室	室	%
421,081	(100.1%)	(369,826)	(92.5%)	(260,525)	(212,248)	(81.5%)
中学校	(225,131)	105.8%	393,597	93.5%	261,532	215,644	82.5%
241,042	(97.8%)	(208,807)	(92.7%)	(109,562)	(88,414)	(80.7%)
高等学校	(210,467)	(118.6%)	(192,266)	(91.4%)	(69,544)	(65,127)	(93.6%)
215,384	121.8%	196,959	91.4%	69,624	65,094	93.5%
専門学科・総合学科単独及び検数学科設置校	(119,170)	(121.7%)	(110,721)	(92.9%)	(35,661)	(32,975)	(92.5%)
122,517	125.7%	113,410	92.6%	35,779	33,035	92.3%
中等教育学校	(1,411)	(120.2%)	(1,258)	(89.2%)	(519)	(505)	(97.3%)
1,563	121.6%	1,313	84.0%	558	544	97.5%
特別支援学校	(65,549)	(94.4%)	(61,441)	(93.7%)	(25,189)	(22,690)	(90.1%)
70,149	99.0%	66,166	94.3%	25,646	23,145	90.2%
合計	(902,173)	(102.8%)	(833,598)	(92.4%)	(465,339)	(388,984)	(83.6%)
949,219	108.1%	882,881	93.0%	468,379	395,259	84.4%

注1）上段（）書きは、前年度の数値を表す。

注2）「児童生徒数（A）」は、平成24年5月1日現在の児童生徒数。

注3）「クラス用コンピュータ」とは、可動式コンピュータ（ノート型（タブレット型を含む）の教育用PC）のうち、普通教室又は特別教室等において児童生徒が1人あるいは数人に1台で使用するために配備されたコンピュータをいう。

注4）「教員の校務用コンピュータ」とは、教育用コンピュータ以外の、主として教員が校務に使用するコンピュータのことを表す。

注5）ここでいう「教員」とは、校長、副校長、教頭、主幹教諭、指導教諭、教諭、助教諭、養護教諭、養護助教諭、栄養教諭、常勤講師をいう。
（３）教育用コンピュータのOS別台数

学校種	教育用コンピュータ台数(再掲)	Windows 8	割合	Windows 7	割合	Windows Vista	割合	Windows XP	割合	その他のWindows (2000,NT,Me, 98,95等)	割合
A	B	B/A	C	C/A	D	D/A	E	E/A	F	F/A
小 学 校	台	台	%	台	%	台	%	台	%	台	%
890,349	28,750	3.2%	355,936	40.0%	188,208	21.1%	297,832	33.5%	10,856	1.2%
中 学 校	502,379	16,086	3.2%	216,256	43.0%	105,805	21.1%	154,820	30.8%	5,113	1.0%
高 等 学 校	474,706	14,136	3.0%	159,207	33.5%	131,158	27.6%	146,228	30.8%	16,278	3.4%
中 等 教育学校	314,512	8,918	2.8%	101,771	32.4%	79,843	25.4%	103,158	32.8%	14,435	4.6%
中 等 教育学校	2,926	3	0.1%	1,322	45.2%	1,010	34.5%	560	19.1%	6	0.2%
特 别 支 援 学校	35,043	577	1.6%	11,879	33.9%	9,452	27.0%	10,772	30.7%	636	1.8%
合 計	1,905,403	59,552	3.1%	744,600	39.1%	435,633	22.9%	610,212	32.0%	32,889	1.7%

学校種	教育用コンピュータ台数(再掲)	Mac OS	割合	iOS	割合	Andorid	割合	その他のOS(Linux等)	割合
A	B	B/A	C	C/A	D	D/A	E	E/A
小 学 校	台	台	%	台	%	台	%	台	%
890,349	3,054	0.3%	3,392	0.4%	809	0.1%	1,512	0.2%
中 学 校	502,379	1,688	0.3%	1,876	0.4%	223	0.0%	512	0.1%
高 等 学 校	474,706	3,786	0.8%	1,375	0.3%	614	0.1%	1,924	0.4%
中 国 学科-総合学科-単独及び-総合学科-総数学科-度数学科-度数	314,512	3,308	1.1%	871	0.3%	570	0.2%	1,638	0.5%
中等 教育学校	2,926	5	0.2%	20	0.7%	0	0.0%	0	0.0%
特別支援学校	35,043	178	0.5%	1,434	4.1%	50	0.1%	65	0.2%
合 計	1,905,403	8,711	0.5%	8,097	0.4%	1,696	0.1%	4,013	0.2%

（４）教育用コンピュータの設置方法別台数

学校種	教育用コンピュータ
台数(再掲)	レンタル・リースによる台数	買い取りによる台数	その他による台数
レンタル・リース
台数	割合
B／A	買い取り台数	割合
C／A	その他による台数	割合
D／A
小学校	台	台	%	台	%	台	%
890,349	586,133	65.8%	260,801	29.3%	43,415	4.9%
中学校	502,379	348,275	69.3%	133,842	26.6%	20,262	4.0%
高等学校	474,706	240,104	50.6%	211,778	44.6%	22,824	4.8%
津門学科・総合学科
・学種及び
・環境学科設置校	314,512	142,119	45.2%	157,540	50.1%	14,853	4.7%
中等教育学校	2,926	1,963	67.1%	853	29.2%	110	3.8%
特別支援学校	35,043	15,501	44.2%	16,104	46.0%	3,438	9.8%
合計	1,905,403	1,191,976	62.6%	623,378	32.7%	90,049	4.7%

注）「その他による台数」とは、寄付、他機関からの譲渡、無償貸与等による台数である。
（５）コンピュータの周辺機器台数

学校種	学校数(再掲)	プリンタ	スキャナ	デジタルビデオカメラ	デジタルカメラ
小 学 校	校 20,791	台 139,550	台 33,246	台 41,329	台 236,229
中 学 校	9,762	73,221	18,044	20,412	96,420
高 等 学 校	3,683	82,932	15,708	12,178	27,309
中 等 教育 学校	1,904	53,346	10,278	7,583	16,867
特 別 支 援 学 校	28	453	53	92	344
合 計	994	11,728	2,169	4,568	7,830
合 計	35,258	307,884	69,220	78,579	368,132

設置場所	教室等数(再掲)	实物投影機	プロジェクタ
小学校	コンピュータ教室	室20,750	台12,645	台21,385
普通教室	261,532	58,903	24,094
特別教室等	255,566	16,336	12,804
その他	65,610	13,460	20,144
休育館	24,199	134	749
小計	627,657	101,478	79,176
中学校	コンピュータ教室	室10,167	台5,509	台8,685
普通教室	111,019	8,916	7,125
特別教室等	180,389	10,721	10,653
その他	36,442	4,963	12,931
休育館	13,422	106	658
小計	351,439	30,215	40,052
高等学校	コンピュータ教室	室7,851	台2,989	台6,542
普通教室	5,525	2,054	4,221
特別教室等	69,624	1,109	6,981
その他	35,779	625	3,183
特別教室等	126,876	3,254	13,069
普通教室、一般合学科単独及び	77,528	1,896	7,163
その他	25,091	705	7,014
普通教室、一般合学科単独及び	13,968	434	3,465
休育館	6,979	17	506
普通教室、一般合学科単独及び	3,539	12	236
小計	236,421	8,074	34,112
普通教室、一般合学科単独及び	136,339	5,021	18,268
中等教育学校	コンピュータ教室	室46	台18	台53
普通教室	558	5	129
特別教室等	853	27	105
その他	177	18	49
休育館	43	0	4
小計	1,677	68	340
特別支援学校	コンピュータ教室	室1,062	台298	台1,046
普通教室	25,646	523	1,274
特別教室等	17,565	446	1,406
その他	5,493	288	1,378
休育館	1,076	8	68
小計	50,842	1,563	5,172
合計	コンピュータ教室	室39,876	台21,459	台37,711
普通教室	468,379	69,456	39,603
特別教室等	581,249	30,784	38,037
その他	132,813	19,434	41,516
休育館	45,719	265	1,985
小計	1,268,036	141,398	158,852

注1）「特別教室等」とは、以下の教室等をいう。

教科専用の教室（理科室、音楽室等）及び準備室、多目的教室（新世代型学習空間等）、特別支援学級教室、視聴覚室、

実習室、学校図書館（室）、進路資料・指導室、自立学習室及び準備室、保健室・教育相談室（心の教室）

注2）「その他」とは、校長室、職員室、事務室等をいう。

注 $ ^{3} $ ）周辺機器台数は内蔵のものを含む。
(6) 個人所有のコンピュータについて

学校種	学校数(再揭)	教員数(再揭)	仕事上必要なため学校で使うことがある教員数	割合
A	B	C	C/B
小 学 校	校	人	人	%
20,791	398,031	34,700	8.7%
中 学 校	9,762	230,923	27,594	11.9%
高 等 学 校	3,683	176,873	13,024	7.4%
南門学科・総合学科単独及び検数学科設置校	1,904	97,453	7,506	7.7%
中等 教育 学校	28	1,285	64	5.0%
特別支援学校	994	70,839	7,585	10.7%
合 計	35,258	877,951	82,967	9.5%

学校種	個人所有のコンピュータを学校に持ち込んだ場合の利用規程の有無
ありD	割合D／A	なしE	割合E／A	持込みを禁止しているF	割合F／A
小 学 校	校9,640	%46.4%	校2,270	%10.9%	校8,881	%42.7%
中 学 校	4,821	49.4%	1,033	10.6%	3,908	40.0%
高 等 学 校	2,096	56.9%	299	8.1%	1,288	35.0%
専門学科・総合学科単独及び権数学科設置校	1,093	57.4%	140	7.4%	671	35.2%
中等 教育 学校	11	39.3%	1	3.6%	16	57.1%
特別支援学校	549	55.2%	66	6.6%	379	38.1%
合計	17,117	48.5%	3,669	10.4%	14,472	41.0%
(7) 研修の受講状況

学校種	教員數(再損)	H24年度中にICI活用指導力の状況の各項目に関する研修を受講した教員数	割合	研修を受講した回数	研修の実施主体
国・独立行政法人	割合	都道府県	割合	市(区)町村	割合	学校	割合	教科等の研究会	割合
小 学 校	人	人	%	回	回	%	回	%	回	%	回	%	回	%
398,031	139,894	35.1%	214,580	846	0.4%	11,420	5.3%	44,931	20.9%	133,462	62.2%	13,150	6.1%
中 学 校	230,923	57,549	24.9%	87,285	460	0.5%	6,316	7.2%	19,876	22.8%	50,681	58.1%	5,850	6.7%
高 等 校	176,873	30,936	17.5%	44,044	379	0.9%	8,886	20.2%	448	1.0%	28,895	65.6%	3,063	7.0%
中門学科・総合学科単独及び	97,453	17,393	17.8%	25,345	233	0.9%	4,747	18.7%	281	1.1%	17,251	68.1%	1,650	6.5%
中等教育学校	1,285	213	16.6%	341	1	0.3%	133	39.0%	5	1.5%	193	56.6%	6	1.8%
特別支援学校	70,839	18,946	26.7%	27,638	148	0.5%	4,171	15.1%	701	2.5%	20,026	72.5%	968	3.5%
合 計	877,951	247,538	28.2%	373,888	1,834	0.5%	30,926	8.3%	65,961	17.6%	233,257	62.4%	23,037	6.2%

学校種	教員數(再掲)	H24年度中にICT活用指導力の状況の各項目に関する研修を受講した教員数(再掲)	割合	研修を受講した回数(再掲)	研修の実施主体	教員1人あたり平均受講回数
民間(企業、NPO等)	割合	各種学会	割合	その他	割合
D	D/C	E	E/C	F	F/C	C/B
小 学 校	人	人	%	回	回	%	回	%	回	%	回/人
398,031	139,894	35.1%	214,580	8,479	4.0%	638	0.3%	1,654	0.8%	1.5
中 学 校	230,923	57,549	24.9%	87,285	2,986	3.4%	353	0.4%	763	0.9%	1.5
高 等 学 校	176,873	30,936	17.5%	44,044	1,476	3.4%	265	0.6%	632	1.4%	1.4
中 等 科学科・総合学科単独及び掲数学科設置校	97,453	17,393	17.8%	25,345	606	2.4%	166	0.7%	411	1.6%	1.5
中等 教育 学校	1,285	213	16.6%	341	3	0.9%	0	0.0%	0	0.0%	1.6
特別支援学校	70,839	18,946	26.7%	27,638	861	3.1%	348	1.3%	415	1.5%	1.5
合 計	877,951	247,538	28.2%	373,888	13,805	3.7%	1,604	0.4%	3,464	0.9%	1.5

注1）ただし、E（校務にICTを活用する能力）のみの研修は除く

注2）ここでいう「教員」とは、校長、副校長、教頭、主幹教諭、指導教諭、教諭、助教諭、養護教諭、養護助教諭、

栄養教諭、常勤講師をいう。

注3）1人の教員が複数の研修を受講している場合も、「1人」とカウントした。（実人数）

注 $ ^{4} $ ）平成25年3月末日までの間に受講予定の教員も含む。