Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
回答者の属性	集計客体数	推定母集団数
構成比
総数	人	%	人
1,940	100	27,079
【大学等の種類】
大学の学部	1,359	70.1	22,711
短大	2	0.1	15
附置研究所	240	12.4	2,013
その他	339	17.5	2,340
【組織の形態】
国立	1,451	74.8	17,803
公立	90	4.6	1,420
私立	399	20.6	7,856
【組織の学問区分】
人文・社会科学	200	10.3	1,488
文学	44	2.3	327
法学	14	0.7	104
経済学	28	1.4	208
その他の人文・社会科学	114	5.9	848
自然科学	1,675	86.3	25,107
理学	436	22.5	2,821
工学	438	22.6	2,891
農学	283	14.6	735
保健	518	26.7	18,660
その他	65	3.4	484
家政	2	0.1	15
教育	30	1.5	223
その他	33	1.7	246
【研究者の区分】
医局員	349	18.0	12,509
その他の研究員	1,591	82.0	14,570
【国籍】
日本	1,771	91.3	25,761
外国	169	8.7	1,318
【性別】
男	1,239	63.9	15,001
女	701	36.1	12,078
【年齢階層】
～24歳	6	0.3	128
25歳～34歳	1,009	52.0	15,477
35歳～44歳	663	34.2	8,565
45歳～54歳	141	7.3	1,862
55歳～64歳	72	3.7	714
65歳～	49	2.5	333
【医局員・その他の研究者となった時期】
2013年	85	4.4	1,205
2012年	654	33.7	8,342
2011年	419	21.6	5,734
2010年	275	14.2	3,547
2009年	170	8.8	2,369
それ以前	317	16.3	5,549
【最終学位】
学士	310	16.0	8,004
修士	260	13.4	4,290
博士	1,164	60.0	10,988
博士課程満期退学・単位取得退学	117	6.0	1,102
専門職学位	24	1.2	743
その他	65	3.4	1,952
【平成25年3月31日時点の勤務先】
現在と同じ	1,842	94.9	25,933
他の大学等	98	5.1	1,146
公的機関	-	-	-
非营利団体	-	-	-
企業	-	-	-
外国の機関	-	-	-
その他(無職等)	-	-	-

回答者の属性	集計客体数	推定母集団数
構成比
人	%	人
【専門分野別区分】
人文・社会科学	237	12.2	1,904
人文科学	135	7.0	1,100
法学・政治	22	1.1	190
商学・経済	27	1.4	192
その他の社会科学(社会学を含む)	53	2.7	423
自然科学	1,619	83.5	24,455
理学(理論系)	113	5.8	861
理学(実験系)	410	21.1	3,247
工学	340	17.5	2,379
農学(農業工学および農業経済を除く)	243	12.5	1,238
農業工学	10	0.5	46
農業経済	2	0.1	5
医学(基礎系・社会系)	97	5.0	2,578
医学(臨床系)	315	16.2	11,230
歯学(基礎系・社会系)	7	0.4	224
歯学(臨床系)	43	2.2	1,549
薬学	23	1.2	651
その他の保健	16	0.8	448
その他	84	4.3	720
家政	8	0.4	43
教育	19	1.0	195
芸術	15	0.8	105
その他	42	2.2	376
【研究者としての状況】
大学院博士課程(後期)在籍中	131	6.8	3,408
ボストドクター	1,000	51.5	8,832
いずれにも該当しない	809	41.7	14,839
【任期の有無】
任期無し	345	17.8	10,143
任期有り	1,595	82.2	16,936
【雇用形態】
科学研究費助成事業によるプロジェクト雇用	396	20.4	3,485
科学研究費助成事業以外の競争的資金	307	15.8	2,411
によるプロジェクト雇用
その他の公的資金によるプロジェクト雇用	279	14.4	2,729
その他のプロジェクト雇用	165	8.5	1,583
いずれにも該当しない	793	40.9	16,870
【兼務の状況】
学外での兼務無し	1,471	75.8	18,076
他の大学等の職務を兼務	219	11.3	2,352
公的機関の職務を兼務	123	6.3	3,311
非営利団体の職務を兼務	56	2.9	1,511
企業の職務を兼務	121	6.2	2,727
外国の機関の職務を兼務	6	0.3	40
【職歴】
大学等のみ	1,069	55.1	14,141
公的機関有り	483	24.9	7,983
非営利団体有り	125	6.4	2,340
企業有り	473	24.4	5,942
大学等(外国)有り	178	9.2	1,541
公的機関(外国)有り	46	2.4	493
非営利団体(外国)有り	12	0.6	165
企業(外国)有り	27	1.4	234
【平成24年度に得た研究資金の金額】
内部資金
無し	1,699	87.6	24,587
有り	218	11.2	2,236
外部資金
無し	1,515	78.1	22,636
有り	425	21.9	4,443
うち競争的資金
無し	1,580	81.4	23,599
有り	344	17.7	3,359
回答者の属性	集計客体数	推定母集団数	総活動時間	研究活動	社会サービス活動	その他の職務活動(学内事務等)
本人の論文作成を目的とした研究活動	本人の論文作成以外を目的とした研究活動(研究補助など)	医療関連	教育関連	研究関連	その他
総数	人1,940	人27,079	時間:分54:39	%	%	%	%	%	%	%	%	%	%
【大学等の種類】
大学の学部	1,359	22,711	55:41	38.0	23.6	14.4	55.4	46.1	4.4	3.1	1.8	6.6
大	2	15	X	X	X	X	X	X	X	X	X	X	X
附置研究所	240	2,013	50:04	86.0	56.0	30.0	7.0	0.1	2.9	2.7	1.3	7.0
その他	339	2,340	48:36	74.3	49.2	25.1	14.4	0.6	5.0	6.9	1.8	11.4
【組織の形態】
国立	1,451	17,803	54:39	47.7	32.0	15.8	45.9	37.8	3.6	3.2	1.4	6.4
公立	90	1,420	58:17	38.3	24.5	13.8	53.6	45.4	4.9	1.7	1.5	8.1
私立	399	7,856	54:00	36.6	18.7	18.0	55.0	42.2	6.0	4.1	2.7	8.3
【組織の学問区分】
人文・社会科学	200	1,488	43:01	59.1	34.3	24.9	23.5	0.2	13.5	6.4	3.4	17.3
文学	44	327	43:23	57.2	38.5	18.7	30.1	0.0	20.5	5.2	4.4	12.7
法学	14	104	38:39	55.2	37.1	18.0	15.6	0.0	9.8	4.6	1.1	29.3
経済学	28	208	44:14	64.7	39.4	25.3	22.6	0.0	14.7	3.7	4.3	12.6
その他の人文・社会科学	114	848	43:06	58.9	31.0	27.9	22.1	0.4	10.9	7.7	3.1	19.0
自然科学	1,675	25,107	55:32	43.1	27.3	15.8	50.6	41.8	3.8	3.2	1.7	6.3
理学	436	2,821	50:16	85.2	61.2	24.0	9.3	0.0	3.6	4.3	1.4	5.6
工学	438	2,891	46:30	75.8	48.9	26.9	15.3	0.1	5.6	6.5	3.1	8.9
農学	283	735	49:36	80.7	54.1	26.6	12.7	0.6	6.6	2.9	2.6	6.6
保健	518	18,660	57:58	32.2	19.3	12.9	61.7	53.9	3.5	2.7	1.6	6.1
その他	65	484	44:56	58.8	33.7	25.1	20.2	2.0	12.6	4.4	1.2	21.0
家政	2	15	X	X	X	X	X	X	X	X	X	X	X
教育	30	223	45:08	53.7	32.1	21.6	23.1	4.4	13.4	4.1	1.2	23.2
その他	33	246	43:29	66.4	36.6	29.8	16.9	0.0	11.3	4.7	0.9	16.7
【研究者の区分】
医局員	349	12,509	61:59	16.6	10.7	5.9	78.3	72.0	3.1	1.8	1.3	5.2
その他の研究員	1,591	14,570	48:21	74.2	46.5	27.8	16.7	3.6	5.7	5.0	2.3	9.1
【国籍】
日本	1,771	25,761	55:00	42.1	25.9	16.2	50.7	41.2	4.4	3.3	1.8	7.2
外国	169	1,318	47:51	86.4	69.1	17.4	10.6	0.1	3.6	5.3	1.6	3.0
【性別】
男	1,239	15,001	58:34	45.9	32.3	13.6	47.8	38.0	4.6	3.2	1.9	6.3
女	701	12,078	49:47	41.2	21.0	20.2	50.7	41.5	4.0	3.6	1.6	8.1
【年齢階層】
～24歳	6	128	25:35	90.5	41.4	49.1	8.4	0.0	8.4	0.0	0.0	1.1
25歳～34歳	1,009	15,477	58:40	40.9	27.5	13.5	53.5	45.6	3.8	2.7	1.5	5.5
35歳～44歳	663	8,565	51:26	47.4	29.1	18.3	44.0	33.7	4.8	4.1	1.3	8.6
45歳～54歳	141	1,862	46:17	46.7	20.5	26.2	41.6	24.2	6.0	4.9	6.6	11.7
55歳～64歳	72	714	43:10	61.8	29.3	32.5	21.7	3.5	8.9	6.9	2.5	16.5
65歳～	49	333	33:36	76.9	43.5	33.4	17.2	0.0	5.3	5.6	6.3	5.8
【医局員・その他の研究者となった時期】
2013年	85	1,205	57:44	39.7	26.9	12.9	51.3	41.9	2.1	4.9	2.5	9.0
2012年	654	8,342	56:02	44.8	31.6	13.2	49.0	40.6	4.4	2.8	1.2	6.2
2011年	419	5,734	56:57	44.7	27.8	16.9	48.5	37.8	5.0	3.2	2.5	6.8
2010年	275	3,547	55:02	48.3	33.4	14.8	43.3	35.9	2.9	3.2	1.4	8.4
2009年	170	2,369	52:38	38.6	24.5	14.1	56.2	47.5	3.5	3.4	1.8	5.2
それ以前	317	5,549	50:46	41.7	19.4	22.3	50.9	38.9	5.7	4.2	2.1	7.4
【最終学位】
学士	310	8,004	56:24	22.3	10.2	12.1	71.1	61.6	3.7	3.1	2.8	6.6
修士	260	4,290	53:45	37.6	17.9	19.7	55.1	48.1	2.4	3.6	1.0	7.4
博士	1,164	10,988	54:37	65.6	48.6	17.0	28.3	17.1	5.8	3.7	1.7	6.2
博士課程満期退学・単位取得退学	117	1,102	47:28	59.3	34.3	25.0	27.1	14.3	8.6	3.5	0.7	13.6
専門職学位	24	743	49:45	29.7	11.5	18.3	64.6	59.2	1.5	3.8	0.1	5.7
その他	65	1,952	55:39	26.3	8.6	17.7	63.6	58.1	2.0	2.3	1.2	10.1
【平成25年3月31日時点の勤務先】
現在と同じ	1,842	25,933	54:18	43.2	26.8	16.4	49.7	40.2	4.2	3.4	1.8	7.1
他の大学等	98	1,146	62:30	59.2	45.5	13.7	35.0	24.3	7.1	1.9	1.6	5.8
回答者の属性	【組織の形態】
推定母集団数	研究従事率
国立	公立	私立	全体	国立	公立	私立	全体
総数	人17,803	人1,420	人7,856	人27,079	%	%	%	%
【大学等の種類】	47.7	38.3	36.6	44.0
大学の学部	13,617	1,391	7,704	22,711	38.9	37.7	36.2	38.0
短大	-	X	X	X	-	X	X	X
附置研究所	1,877	21	115	2,013	86.9	85.5	72.1	86.0
その他	2,309	X	X	X	74.8	X	X	X
【組織の形態】
国立	-
公立	-
私立	-
【組織の学問区分】
人文・社会科学	960	67	461	1,488	63.1	27.8	55.1	59.1
文学	X	X	156	327	X	X	51.5	57.2
法学	67	-	37	104	56.3	-	52.8	55.2
経済学	97	37	74	208	74.4	26.7	59.8	64.7
その他の人文・社会科学	X	X	193	848	X	X	56.1	58.9
自然科学	16,478	1,308	7,321	25,107	46.8	38.5	35.5	43.1
理学	2,381	84	356	2,821	84.9	83.8	87.2	85.2
工学	2,449	99	343	2,891	75.4	87.6	75.5	75.8
農学	590	44	101	735	83.3	82.6	66.4	80.7
保健	11,059	1,081	6,520	18,660	33.5	31.2	30.2	32.2
その他	365	45	74	484	59.6	44.6	63.6	58.8
家政	-	X	X	X	-	X	X	X
教育	193	X	X	X	51.3	X	X	X
その他	171	37	37	246	69.5	51.1	66.9	66.4
【研究者の区分】
医局員	7,718	973	3,818	12,509	15.9	26.8	15.3	16.6
その他の研究員	10,085	447	4,038	14,570	78.7	68.0	63.3	74.2
【国籍】
日本	16,758	X	X	25,761	45.5	X	X	42.1
外国	1,045	X	X	1,318	88.3	X	X	86.4
【性別】
男	10,511	946	3,544	15,001	50.6	41.0	34.0	45.9
女	7,292	474	4,313	12,078	42.9	31.9	39.3	41.2
【年齢階層】
～24歳	56	X	X	128	77.2	X	X	90.5
25歳～34歳	10,078	947	4,453	15,477	45.4	37.4	31.4	40.9
35歳～44歳	5,886	405	2,274	8,565	49.5	36.2	44.0	47.4
45歳～54歳	1,046	21	794	1,862	54.2	93.6	34.9	46.7
55歳～64歳	497	X	X	714	60.6	X	X	61.8
65歳～	240	40	54	333	75.0	77.1	82.7	76.9
【医局員・その他の研究者となった時期】
2013年	789	X	X	1,205	53.3	X	X	39.7
2012年	5,905	601	1,836	8,342	47.3	40.9	37.9	44.8
2011年	4,195	201	1,338	5,734	47.6	24.4	39.2	44.7
2010年	2,672	X	X	3,547	51.1	X	X	48.3
2009年	1,512	191	666	2,369	40.2	51.2	30.5	38.6
それ以前	2,650	312	2,587	5,549	47.0	33.3	37.4	41.7
【最終学位】
学士	4,505	395	3,104	8,004	23.0	22.4	21.3	22.3
修士	2,915	285	1,090	4,290	32.9	44.8	48.8	37.6
博士	8,414	430	2,143	10,988	69.8	48.1	53.0	65.6
博士課程満期退学・単位取得退学	686	X	X	1,102	62.0	X	X	59.3
専門職学位	346	X	X	743	30.7	X	X	29.7
その他	936	108	908	1,952	19.1	34.3	33.8	26.3
【専門分野別区分】
人文・社会科学	1,198	96	611	1,904	62.2	44.5	55.6	58.9
人文科学	736	81	283	1,100	61.7	43.2	60.5	59.4
法学・政治	124	-	66	190	64.4	-	24.2	51.4
商学・経済	126	X	X	192	67.2	X	X	69.4
その他の社会科学(社会学を含む)	211	X	X	423	59.4	X	X	55.4
自然科学	16,142	1,285	7,028	24,455	46.8	37.4	35.7	43.1
理学(理論系)	757	X	X	861	81.8	X	X	82.9
理学(実験系)	2,563	119	566	3,247	85.9	77.6	84.3	85.3
工学	1,950	72	357	2,379	75.7	84.4	79.1	76.5
豊学(農業工学および農業経済を除く)	838	69	331	1,238	81.0	87.4	82.6	81.9
農業工学	39	X	X	X	77.3	X	X	X
農業経済	X	-	X	X	X	-	X	X
医学(基礎系・社会系)	1,604	X	X	2,578	85.1	X	X	82.0
医学(臨床系)	6,835	1,009	3,386	11,230	16.6	27.7	16.2	17.4
歯学(基礎系・社会系)	X	X	188	224	X	X	64.1	53.9
歯学(臨床系)	1,009	-	540	1,549	12.1	-	10.4	11.5
業学	429	-	223	651	84.2	-	25.9	67.8
その他の保健	79	-	368	448	68.3	-	28.2	35.2
その他	464	39	217	720	49.7	58.3	19.1	41.4
家政	24	X	X	43	29.8	X	X	20.9
教育	137	-	58	195	46.6	-	10.3	35.4
芸術	54	X	X	105	44.6	X	X	49.4
その他	248	-	127	376	53.8	-	21.1	44.3
【平成25年3月31日時点の勤務先】
現在と同じ	16,978	1,324	7,631	25,933	46.7	37.2	36.6	43.2
他の大学等	825	96	225	1,146	66.7	50.4	37.2	59.2

(注1) 端数処理により合計欄と内訳の合計が一致していない場合がある。

(注2)集計客体数が少ない項目については、精度が低い可能性があるため、利用に当たっては注意すること。
第8表 本務における任期の有無別の集計状況

回答者の属性	集計客体数	推定母集団数	任期無し(期限を定めない) 雇用)	任期有り(期限を定めない) 雇用)

(注1) 端数処理により合計欄と内訳の合計が一致していない場合がある。

（注2）集計客体数が少ない項目については、精度が低い可能性があるため、利用に当たっては注意すること。

（注3）不明（及び無回答）の人数とは、調査に当たって集計した客体のうち、無回答とされた人数に相当する推定母集団を示したものであり、実際に不明（及び無回答）であった人数ではないので注意。
回答者の属性	集計客体数	推定母集団数	科学研究費助成事業によるプロジェクト雇用	科学研究費助成事業以外の競争的研究資金によるプロジェクト雇用	その他の公的資金によるプロジェクト雇用	その他のプロジェクト雇用	いずれにも該当しない
総数	人	人	人	人	人	人	人
1,940	27,079	3,485	2,411	2,729	1,583	16,870
【大学等の種類】
大学の学部	1,359	22,711	2,467	1,757	1,679	1,132	15,677
短大	2	15	-	-	-	X	X
附置研究所	240	2,013	489	343	414	X	X
その他	339	2,340	529	311	637	239	624
【組織の形態】
国立	1,451	17,803	2,762	1,915	2,226	1,072	9,828
公立	90	1,420	91	57	92	31	1,149
私立	399	7,856	633	439	411	480	5,893
【組織の学問区分】
人文・社会科学	200	1,488	260	134	223	127	744
文学	44	327	37	X	X	30	246
法学	14	104	30	X	X	-	30
経済学	28	208	37	22	22	-	127
その他の人文・社会科学	114	848	156	82	171	97	342
自然科学	1,675	25,107	3,151	2,225	2,439	1,390	15,903
理学	436	2,821	867	576	531	207	641
工学	438	2,891	686	680	541	389	594
農学	283	735	192	177	106	73	187
保健	518	18,660	1,405	793	1,261	720	14,481
その他	65	484	74	52	67	67	223
家政	2	15	X	-	-	-	X
教育	30	223	X	22	22	37	X
その他	33	246	67	30	45	30	74
【研究者の区分】
医局員	349	12,509	216	X	117	X	12,068
その他の研究員	1,591	14,570	3,269	X	2,612	X	4,803
【国籍】
日本	1,771	25,761	3,280	2,240	2,337	1,324	16,581
外国	169	1,318	206	171	393	260	289
【性別】
男	1,239	15,001	1,853	1,489	1,459	822	9,378
女	701	12,078	1,632	922	1,271	761	7,492
【年齢階層】
～24歳	6	128	-	X	X	-	108
25歳～34歳	1,009	15,477	2,021	1,254	1,268	826	10,109
35歳～44歳	663	8,565	1,096	814	1,032	577	5,045
45歳～54歳	141	1,862	245	169	231	93	1,124
55歳～64歳	72	714	95	115	120	35	348
65歳～	49	333	29	X	X	52	135
【医局員・その他の研究者となった時期】
2013年	85	1,205	220	52	125	160	648
2012年	654	8,342	1,163	811	719	616	5,033
2011年	419	5,734	705	636	789	182	3,422
2010年	275	3,547	536	234	548	225	2,004
2009年	170	2,369	288	252	126	159	1,544
それ以前	317	5,549	481	399	371	240	4,058
【最終学位】
学士	310	8,004	445	215	473	234	6,636
修士	260	4,290	402	429	314	323	2,821
博士	1,164	10,988	2,176	1,650	1,682	906	4,573
博士課程満期退学・単位取得退学	117	1,102	212	104	107	119	560
専門職学位	24	743	-	X	X	X	698
その他	65	1,952	250	X	X	X	1,582
【専門分野別区分】
人文・社会科学	237	1,904	369	240	259	116	920
人文科学	135	1,100	188	101	127	65	618
法学・政治	22	190	66	X	29	X	80
商学・経済	27	192	44	X	32	X	66
その他の社会科学(社会学を含む)	53	423	71	89	71	37	155
自然科学	1,619	24,455	3,062	2,068	2,311	1,331	15,684
理学(理論系)	113	861	213	155	196	53	244
理学(実験系)	410	3,247	1,045	586	639	324	653
工学	340	2,379	502	441	504	355	576
農学(農業工学および農業経済を除く)	243	1,238	306	202	201	147	381
農業工学	10	46	X	16	12	X	X
農業経済	2	5	-	-	X	X	X
医学(基礎系・社会系)	97	2,578	570	330	428	305	944
医学(臨床系)	315	11,230	223	X	216	X	10,706
歯学(基礎系・社会系)	7	224	X	-	-	X	216
歯学(臨床系)	43	1,549	X	X	-	X	1,441
薬学	23	651	115	223	79	49	187
その他の保健	16	448	X	X	X	X	332
その他	84	720	54	103	159	136	267
家政	8	43	-	X	X	X	33
教育	19	195	X	36	86	X	36
芸術	15	105	X	X	X	X	65
その他	42	376	34	61	49	100	132
【平成25年3月31日時点の勤務先】
現在と同じ	1,842	25,933	3,288	2,360	2,571	1,468	16,247
他の大学等	98	1,146	198	51	159	115	623

(注)集計客体数が少ない項目については、精度が低い可能性があるため、利用に当たっては注意すること。
回答者の属性	集計客体数	推定母集団数	学外での
兼務無し	兼務の状況
総数	人
1,940	人
27,079	人
18,076	人
9,003	人
2,352	人
3,311	人
1,511	人
2,727	人
40
【大学等の種類】
大学の学部	1,359	22,711	14,466	8,245	1,820	3,196	1,426	2,639	17
短大	2	15	X	X	-	-	-	-	X
附置研究所	240	2,013	1,726	287	155	60	64	49	22
その他	339	2,340	X	X	377	55	21	39	X
【組織の形態】
国立	1,451	17,803	11,889	5,914	1,376	2,401	1,034	1,807	32
公立	90	1,420	540	880	256	306	X	203	X
私立	399	7,856	5,647	2,209	720	604	X	717	X
【組織の学問区分】
人文・社会科学	200	1,488	737	752	685	45	52	89	30
文学	44	327	112	216	193	22	X	45	X
法学	14	104	45	60	52	-	-	X	X
经济学	28	208	127	82	74	-	X	X	-
その他の人文・社会科学	114	848	454	394	365	22	37	X	X
自然科学	1,675	25,107	17,057	8,050	1,503	3,214	1,459	X	X
理学	436	2,821	2,497	324	214	58	19	45	-
工学	438	2,891	2,475	416	165	86	26	185	-
農学	283	735	665	70	44	8	8	X	X
保健	518	18,660	11,419	7,241	1,081	3,062	1,405	2,378	-
その他	65	484	283	201	164	52	-	X	X
家政	2	15	X	X	-	-	-	-	X
教育	30	223	X	X	112	22	-	X	-
その他	33	246	164	82	52	30	-	X	X
【研究者の区分】
医局員	349	12,509	6,025	6,484	829	2,918	1,297	2,125	-
その他の研究員	1,591	14,570	12,051	2,518	1,523	393	214	602	40
【国籍】
日本	1,771	25,761	16,853	8,908	2,274	X	X	X	X
外国	169	1,318	1,223	95	77	X	X	X	X
【性別】
男	1,239	15,001	10,155	4,846	1,413	1,676	X	1,585	X
女	701	12,078	7,921	4,157	939	1,635	X	1,142	X
【年齢階層】
～24歳	6	128	X	X	-	-	-	X	-
25歳～34歳	1,009	15,477	10,141	5,336	1,440	2,223	745	X	X
35歳～44歳	663	8,565	5,818	2,747	594	900	554	1,125	22
45歳～54歳	141	1,862	1,254	607	196	111	162	152	-
55歳～64歳	72	714	543	171	88	57	-	34	-
65歳～	49	333	X	X	33	20	49	34	X
【医局員・その他の研究者となった時期】
2013年	85	1,205	891	314	42	216	-	128	-
2012年	654	8,342	5,537	2,806	843	984	X	804	X
2011年	419	5,734	3,654	2,080	439	900	X	611	X
2010年	275	3,547	2,570	977	360	302	X	287	X
2009年	170	2,369	1,397	972	250	253	X	336	X
それ以前	317	5,549	3,731	1,818	417	655	351	526	-
【最終学位】
学士	310	8,004	4,847	3,158	583	1,138	588	1,142	-
修士	260	4,290	2,792	1,498	X	745	X	567	X
博士	1,164	10,988	8,026	2,962	1,248	888	460	695	32
博士課程満期退学・単位取得退学	117	1,102	690	412	241	29	79	93	-
専門職学位	24	743	376	367	X	144	X	79	X
その他	65	1,952	1,346	606	50	367	79	153	-
【専門分野別区分】
人文・社会科学	237	1,904	1,043	861	777	65	50	X	X
人文科学	135	1,100	555	545	488	50	X	51	X
法学・政治	22	190	101	88	66	X	X	22	X
商学・経済	27	192	132	60	60	-	X	X	-
その他の社会科学(社会学を含む)	53	423	255	169	164	X	20	20	X
自然科学	1,619	24,455	16,496	7,959	1,472	3,206	1,434	2,592	X
理学(理論系)	113	861	766	95	66	X	X	20	-
理学(実験系)	410	3,247	2,972	275	167	48	X	36	X
工学	340	2,379	2,018	361	169	67	X	138	X
農学(農業工学および農業経済を除く)	243	1,238	1,109	129	73	X	X	X	-
農業工学	10	46	X	X	-	-	-	-	X
農業経済	2	5	X	X	X	-	-	-	-
医学(基礎系・社会系)	97	2,578	2,280	298	116	108	X	X	-
医学(臨床系)	315	11,230	5,453	5,777	619	2,708	1,189	1,909	-
歯学(基礎系・社会系)	7	224	X	X	X	-	X	108	-
歯学(臨床系)	43	1,549	901	648	180	216	X	216	X
薬学	23	651	537	115	X	-	X	X	-
その他の保健	16	448	368	79	X	X	-	X	-
その他	84	720	538	182	102	40	27	X	X
家政	8	43	24	19	X	-	X	12	-
教育	19	195	145	50	43	X	X	-	-
芸術	15	105	42	64	21	22	-	20	-
その他	42	376	327	49	X	X	21	X	X
【平成25年3月31日時点の勤務先】
現在と同じ	1,842	25,933	17,351	8,582	2,096	X	1,431	2,655	X
他の大学等	98	1,146	726	420	256	X	79	72	X

(注1) 端数処理により合計欄と内訳の合計が一致していない場合がある。

(注2)集計客体数が少ない項目については、精度が低い可能性があるため、利用に当たっては注意すること。
第11表 職歴の集計状況（1）全機関数

回答者の属性	集計客体数	推定母集团数	全機関数

(注1)集計客体数が少ない項目については、精度が低い可能性があるため、利用に当たっては注意すること。

（注2）不明（及び無回答）の人数とは、調査に当たって集計した客体のうち、無回答とされた人数に相当する推定母集団を示したものであり、実際に不明（及び無回答）であった人数ではないので注意。
第11表 職歴の集計状況 (2) 大学等

回答者の属性	集計客体数	推定母集团数	大学等

(注1)集計客体数が少ない項目については、精度が低い可能性があるため、利用に当たっては注意すること。

（注2）不明（及び無回答）の人数とは、調査に当たって集計した客体のうち、無回答とされた人数に相当する推定母集団を示したものであり、実際に不明（及び無回答）であった人数ではないので注意。
第11表 職歴の集計状況（3）公的機関

回答者の属性	集計客体数	推定母集团数	公的機関

(注1)集計客体数が少ない項目については、精度が低い可能性があるため、利用に当たっては注意すること。

（注2）不明（及び無回答）の人数とは、調査に当たって集計した客体のうち、無回答とされた人数に相当する推定母集団を示したものであり、実際に不明（及び無回答）であった人数ではないので注意。
第11表 職歴の集計状況（4）非営利団体

回答者の属性	集計客体数	推定母集团数	非 営 利 团 体

(注1)集計客体数が少ない項目については、精度が低い可能性があるため、利用に当たっては注意すること。

（注2）不明（及び無回答）の人数とは、調査に当たって集計した客体のうち、無回答とされた人数に相当する推定母集団を示したものであり、実際に不明（及び無回答）であった人数ではないので注意。
第11表 職歴の集計状況 (5)企業

回答者の属性	集計客体数	推定母集団数	企業

(注1)集計客体数が少ない項目については、精度が低い可能性があるため、利用に当たっては注意すること。

（注2）不明（及び無回答）の人数とは、調査に当たって集計した客体のうち、無回答とされた人数に相当する推定母集団を示したものであり、実際に不明（及び無回答）であった人数ではないので注意。
第12表 平成24年度の研究資金の金額の集計状況 (1)研究資金総額

回答者の属性	集計客
体数	推定母
集団数	研究資金総額

(注1)集計客体数が少ない項目については、精度が低い可能性があるため、利用に当たっては注意すること。

（注2）不明（及び無回答）の人数とは、調査に当たって集計した客体のうち、無回答とされた人数に相当する推定母集団を示したものであり、実際に不明（及び無回答）であった人数ではないので注意。
第12表 平成24年度の研究資金の金額の集計状況 (2) 内部資金

回答者の属性	集計客体数	推定母集団数	内部資金

(注1)集計客体数が少ない項目については、精度が低い可能性があるため、利用に当たっては注意すること。

（注2）不明（及び無回答）の人数とは、調査に当たって集計した客体のうち、無回答とされた人数に相当する推定母集団を示したものであり、実際に不明（及び無回答）であった人数ではないので注意。
第12表 平成24年度の研究資金の金額の集計状況 (3) 外部資金

回答者の属性	集計客
体数	推定母
集回数	外部資金

(注1)集計客体数が少ない項目については、精度が低い可能性があるため、利用に当たっては注意すること。

（注2）不明（及び無回答）の人数とは、調査に当たって集計した客体のうち、無回答とされた人数に相当する推定母集団を示したものであり、実際に不明（及び無回答）であった人数ではないので注意。
# 日本企業における資金調達行動 $ ^{*} $

坂井 功治 $ ^{**} $

<要約>

本稿は、1964年から2005年までの日本の上場企業のパネルデータを用い、日本企業の資金調達行動が、資本構成理論におけるトレードオフ理論とペッキングオーダー理論のいずれに従うのかについて検証を行ったものである。検証にあたっては、トレードオフ理論とペッキングオーダー理論のそれぞれから導出される推定モデルを用い、それぞれの推定モデルの説明力の高さについて比較検証を行った。本稿のおもな結論は以下である。第一に、日本企業の資金調達行動においては、トレードオフ理論とペッキングオーダー理論のいずれもが統計的に有意な説明力をもつものの、相対的にペッキングオーダー理論の説明力が強く、この傾向は1964年以降のほぼ全期間において成立している。第二に、従属変数の条件付分布の歪みを考慮した分位推定を行うと、日本企業の過半数の資金調達行動は、ペッキングオーダー理論の理論予測である $ b_{PO}=1 $ とほぼ一致しており、その意味では、日本企業の過半数がペッキングオーダー理論に強く従っている。また、この傾向は1964年以降の大半の時期において成立している。

JEL Classification Number: G32

Key words: 資本構成、トレードオフ理論、ペッキングオーダー理論
# Financing Behavior of Japanese Firms

By Koji Sakai

## Abstract

This paper tests the trade-off theory against the pecking-order theory of corporate financing behavior on a panel data set of publicly traded Japanese firms for 1964 to 2005. Comparing the explanatory powers for both the trade-off and the pecking-order models, we find the following. First, for the financing behavior of Japanese firms, the pecking-order model has much greater explanatory power than the trade-off model, while both models are statistically significant. Second, running the quantile regressions, which allow for the non-normal conditional distribution of the dependent variable, the behavior of most Japanese firms is strongly consistent with the pecking-order prediction. In this sense, the financing behavior of most Japanese firms obeys the pecking-order theory, and this tendency holds for most of the entire period after 1964. In the pecking-order theory, there exists no well-defined optimal capital structure, and the meanings of the interest tax shields or the costs of financial distress are assumed to be second-order. This means that the financing behavior of Japanese firms is driven mainly by the need for external funds, not by the adjustment to an optimal capital structure.

JEL Classification Number: G32

Key words: Capital structure, Trade-off theory, Pecking-order theory
### 1. はじめに

企業の資金調達行動の規則性を解明することは、金融システムの安定性や実体経済の成長性の観点からも非常に重要な課題である。バブル崩壊後の日本経済においては、企業の過剰債務問題が、企業の倒産や信用リスクの増大を通じて金融システムの不安定化を招き、さらには企業の設備投資の低迷を通じて実体経済の成長を阻害したことは記憶に新しい。

企業金融理論の文脈では、企業の資金調達行動は、負債と株主資本の構成比率である資本構成の選択として捉えられ、資本構成理論と呼ばれる一連の理論体系において議論される。資本構成理論は、企業金融理論において最も洗練された理論の一つであり、歴史的には企業価値の最大化を実現する最適資本構成の存在とその性質の解明に研究の主眼がおかれてきた。しかしながら、現実世界の企業の資金調達行動に目を向けると、既存の資本構成理論と現実の企業の資金調達行動の間には多くの矛盾点が存在しており、現実の企業の資金調達行動を統一的に説明できる理論は未だ存在しない。

現在の資本構成理論の系譜は、Modigliani and Miller (1958)の MM 命題にまで遡ることができる。MM 命題は、完全な資本市場において、企業の市場価値と資本構成とが完全に独立であることを証明するものであり、企業の資金調達行動は投資や市場価値に影響を与えず、最適資本構成は存在しないことを示唆している。MM 命題の最大の貢献は、市場に特定の費用や不完全性が存在しない限り、企業の資金調達と企業価値とは必ず独立になるという強力な理論予測を有している点にあり、市場に様々な不完全性を導入したその後の理論のベンチマークとして、未だに大きな意義を持ち続けている。

トレードオフ理論は、MM 命題の想定する完全な資本市場に税制と財務リスクの要素を導入したものであり、企業は負債調達に伴う節税効果の便益と財務危機の費用のトレードオフによって目標となる負債比率を決定する。つまり、トレードオフ理論の想定する世界においては、企業価値最大化を図る企業は、負債調達による限界的な便益と費用とが一致する最適資本構成を目標として資金調達を行うことになる。

トレードオフ理論に従えば、法人税節税額（税額線越控除特例、減価償却など）、事業リスク（株価のボラティリティーなど）、無形資産（広告投資、研究開発投資、将来の成長機会など）といった要因は、全て負債比率に対して負の効果をもつことが予測される。これまでの海外や日本の実証研究においては、これらの要因は概ね負債比率に対して負の効果をもつことが示されており、トレードオフ理論の理論予測と整合的であることが示されている（Auerbach, 1985; Long and Malitz, 1985; Titman and Wessels, 1988; Fischer, Heinkel and Zechner, 1989; 若杉, 1987; 池尾・広田, 1992; Fukuda and Hirota, 1996; Hirota, 1999; 辻, 2000; 西岡・馬場, 2004） $ ^{1} $ 。

また、トレードオフ理論に従えば、企業は最適資本構成を目標として資金調達を行うた
め、企業の負債比率は最終的には最適負債比率へと収束していくことになる。仮に、負債比率の調整に一定の調整費用がかかるのであれば、負債比率は徐々に目標となる最適負債比率へと収束していくことが予測される。これまでの海外や日本の実証研究においては、企業の負債比率は徐々に目標となる負債比率へと収束していくことが示されており、トレードオフ理論の理論予測と整合的であることが示されている（Taggart, 1977; Jalilvand and Harris, 1984; Auerbach, 1985; 西岡・馬場, 2004; 嶋谷・川井・馬場, 2005）。

このように、トレードオフ理論は、現実の企業の資金調達行動と整合的であり、理論として一定の妥当性を有している。しかしながら、トレードオフ理論と現実の企業の資金調達行動との間にはいくつかの矛盾点が存在することが知られている。第一に、トレードオフ理論に従えば、企業は最適資本構成を目標として、負債による調達と株式による調達の最適な組み合わせを決定し、資金調達を行う。しかしながら、現実の企業の資金調達においては、借入や社債といった負債による調達が圧倒的に大きく、株式による調達は極めて小さいことが知られている。第二に、トレードオフ理論に従えば、企業の収益性が高いほど節税効果が大きくなることから、企業の収益性と負債比率の間には正の相関が存在することが予測される。ところが、これまでの海外や日本における実証研究においては、企業の収益性と負債比率の間には負の相関があることが示されている（Myers, 1984; Baskin, 1989; Fama and French, 2002; Harris and Raviv, 1991; Rajan and Zingales, 1995; Kester, 1986; 若杉, 1987; 水野, 1990; 池尾・広田, 1992; Fukuda and Hirota, 1996; Hirota, 1999; 辻, 2000; 西岡・馬場, 2004）。つまり、トレードオフ理論は、現実の企業の資金調達行動と一部整合的ではあるものの、依然として説明不可能な矛盾点を孕んでいるのである。

トレードオフ理論が孕むこれらの矛盾点を解決する理論として、Myers and Majluf (1984)、Myers (1984)によるペッキングオーダー理論が挙げられる。ペッキングオーダー理論は、MM 命題の想定する完全な資本市場に情報の非対称性を導入したものであり、投資家は企業の既存の資産と新規の投資機会の真の価値を知らず、新規投資のために発行された株式の価値を正確には評価できないと想定する。この場合、株価が過小評価されている企業は、外部資金調達に際して常に負債による調達を選好することになる $ ^{2} $ 。最終的に、株価が過大評価されている企業のみが株式による調達を選好することになるが、投資家はこの逆選択の問題を正確に認識しているため、発行された株式について均衡価格は存在せず、株価が過大評価されている企業もまた最終的に負債による調達を行うことになる。つまり、企業は新規投資に際して、まず情報の非対称性の問題が存在しない内部資金による資金調達を行い、次に情報の非対称性の問題が軽微な負債による資金調達を行う。そして、それでもなお資金不足が存在する場合、あるいは財務危機の費用が極めて高い場合のみに、最後の手段として株式による資金調達を行う。
つまり、ペッキングオーダー理論においては、企業は内部資金、負債の順に資金調達を行い、通常の状況下では株式による調達は行われない。また、ペッキングオーダー理論においては、最適資本構成は存在せず、トレードオフ理論が想定する節税効果の便益や財務危機の費用は二次的な意味しかもたない。企業の資金調達は、最適資本構成への調整として生じるのではなく、新規投資と内部資金とのギャップである資金不足を補うために生じるにすぎないのである。ペッキングオーダー理論は、現実の企業の資金調達の大半が負債によるものであるという事実や、企業の収益性と負債比率の間に負の相関が存在するという事実を説明することが可能であり、その意味では、トレードオフ理論よりも現実の企業の資金調達行動と整合的であるといえる。しかしながら、ペッキングオーダー理論は、最適資本構成の存在を記述することができないことから、上述のように現実の企業の資本構成が徐々に目標となる資本構成へと収束していく事実を説明することはできない。

それでは、現実の企業の資金調達行動は、トレードオフ理論とペッキングオーダー理論のいずれに従っているのであろうか。この問いに答えることは、実はそれほど簡単ではない。そもそも、トレードオフ理論とペッキングオーダー理論は、必ずしも排他的なものではなく、両者が同時に成立することもあり得る。また、理論予測において互いに重複する帰結を多く有していることから、いずれの理論が支配的かを定量的に識別することは困難である。こうした背景により、これまでに両者の理論の説明力を厳密に比較した実証研究はほとんど存在しない。従来の実証研究の大半は、ある事実はトレードオフ理論と整合的であり、また別のある事実はペッキングオーダー理論と整合的であるという並列的な立証に留まっている。

このような背景のもと、従来の実証研究とは一線を画し、現実の企業の資金調達行動において、トレードオフ理論とペッキングオーダー理論のいずれが支配的かを厳密に比較した最初の実証研究が、Shyam-Sunder and Myers (1999)によるものである。彼らは、1971年から1989年までのアメリカ企業を対象とし、トレードオフ理論、ペッキングオーダー理論それぞれから導出される推定モデルを用い、二つの理論の説明力を比較している。彼らは、ペッキングオーダー理論とトレードオフ理論のいずれもが統計的に有意な説明力をもつものの、相対的にペッキングオーダー理論の説明力が高いことを示している。これに対し、Frank and Goyal (2003)は、Shyam-Sunder and Myers (1999)におけるサンプルセレクションバイアスの問題を指摘し、サンプルセレクションバイアスの問題を補正した場合には、ペッキングオーダー理論の説明力はそれほど高くないとする相反する結論を示している。

本稿は、Shyam-Sunder and Myers (1999)、Frank and Goyal (2003)らの示唆をふまえ、日本企業の資金調達行動において、トレードオフ理論とペッキングオーダー理論のいずれが支配的かを検証することを目的とする。本稿の意義と貢献は以下3点に集約される。第一に、日本企業の資金調達行動について、トレードオフ理論とペッキングオーダー理論の説明力を厳密に比較した研究はこれまでに存在せず、これを明らかにすることは、日本企業の資金調達行動の規則性を解明するうえで非常に大きな意義がある。第二に、本稿では、1964
年から2005年までの約40年間という長期的なサンプルを用い、企業の資金調達行動の時期による異質性の可能性を考慮し、トレードオフ理論とペッキングオーダー理論の説明力の時系列推移に関して検証を行っており、両理論の説明力と金融システムや実体経済の推移との関係について新たな含意を有している。第三に、本稿では、Shyam-Sunder and Myers (1999)、Frank and Goyal (2003)では考慮されていない従属変数の条件付分布の歪みを明示的に考慮し、新たに分位推定（Quantile Estimation）による推定を行っており、ペッキングオーダー理論の厳密な理論予測と現実の企業の資金調達行動との乖離について新たな含意を有している。

本稿の構成は以下である。第2節では、ペッキングオーダー理論、トレードオフ理論から導き出される推定モデルについて述べる。第3節では、データの概要について述べる。第4節では、ペッキングオーダー理論とトレードオフ理論の説明力の強さについて検証を行う。第5節では、ペッキングオーダー理論の頑健性について検証を行う。第6節では、結論を示す。

### 2. 推定モデル

### 2.1 ペッキングオーダーモデル

ペッキングオーダー理論に従えば、企業は新規投資に際して、まず内部資金による資金調達を行い、次に負債による資金調達を行う。株式による資金調達は、通常の状況下では行われず、内部資金と負債による資金調達を併せてもなお資金不足が存在する場合、あるいは財務危機の費用が極めて高い場合にのみ、最後の手段として行われる。Shyam-Sunder and Myers (1999)、Frank and Goyal (2003)は、以上のペッキングオーダー理論の含意をふまえ、以下の推定モデルを定式化している。

$ C_{it} $ : 利払・税引後営業キャッシュフロー

$ DIV_{it} $ ：配当

$ X_{it} $ ：設備投資

$ \Delta W_{it} $ : 運転資本純增額

$ \Delta D_{it} $ ：負債純発行額

企業の投資と内部資金とのギャップである資金不足額は

$$ \boldsymbol{D}\boldsymbol{E}\boldsymbol{F}_{i t}=\boldsymbol{D}\boldsymbol{I}\boldsymbol{V}_{i t}+\boldsymbol{X}_{i t}+\boldsymbol{\Delta}\boldsymbol{W}_{i t}-\boldsymbol{C}_{i t} $$

で示される。この場合、ペッキングオーダー理論の示唆するモデルは以下となる $ ^{3} $ 。