Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 【6】農産物の生産

## 記入上の注意

・露地で作付け面積が1アールに満たない場合も1と記入してください。

同様に、施設で1㎡に満たない場合も1と記入してください。

・販売目的で作付けた作物の一部を自給向けにした場合は、自給分も含めた面積を記入してください。

## 1 販売目的で作付けた作物

過去1年間に販売目的で作付けた作物の作付け（栽培）のべ面積を記入してください。（けい畔は含めません）

ha (町) (反) (敵)
稲・麦・雑	水 稲	401
陸 稲	402
小 麦	403
大 麦・裸 麦 (ビール麦を含む)	406
その他の雑 穀	408

（その他の雑穀は、そば、ひえ、とうもろこしの合計を記入してください。未成熟とうもろこし（スイートコーンなど）は除きます）

ha (町) (反) (厳) a
いも類	ばれいしょ	409
かんしょ (さつまいも)	412

豆類	大豆(実とりのみ)	413
( )	417
その他の豆類	418

その他の豆類は、あずき、らっかせい、そらまめ、いんげん、さきげなどの合計を記入してください

ha (前) (反) (歇)
工芸農作物	た ば こ	426
茶 (栽培面積)	427
( )	431
その他の工芸農作物	432

その他の工芸農作物は、なたね、いぐさ、こんにゃくいも、ホップ、ごまなどの合計を記入してください

露地(吋) (反) (凍)	施設(a)
野菜類	トマト	433	434
なす	435	436
ピーマン	437	438
きゅうり	439	440
キャベツ	455	456
結球はくさい	457	458
レタス	461	462
ぼれんそう	463	464
ねぎ	465	466
たまねぎ	467	468
だいこん	471	472
にんじん	473	474
さといも	475	476
いちご	477	478
すいか	479	480
メロン	481	482
{ }	483	484
その他の野菜	485	486

その他の野菜は、未成熟とうもろこし(スイートコーンなど)、えだまめ、れんこん、たけのこ、わさびなどの合計を記入してください

露地 (hè) (反) (獄)	施設 (a) (m²)
花き類・花木	きく	501	502
かーネーション	503	504
ばら	505	506
( )	509	510
その他の花き類	511	512
花木	513	514

（その他の花き類には、花き類の苗を含み、花木には、花木の苗、苗木を含みます）

露地	ha(町)(反)(款)	施設(a)	m²
種苗·苗木類	515	516

（種苗・苗木類は、野菜、果樹、造林用芝などの種苗及び苗木の合計を記入してください。花き類・花木の苗、苗木は除きます）

露地	ha(町)(反)(款)	a	施設	(a)	m
その他の作物	517	518

その他の作物は、飼料用作物、肥料用れんげ、青刈り作物、芝など、どの作物欄にも該当しなかった作物の合計を記入してください
## 2 販売目的で栽培した果樹

販売目的で栽培している果樹の栽培面積を記入してください。

記入上の注意
露地で栽培面積が1アールに満たない場合も1と記入してください。
同様に、施設で1㎡に満たない場合も1と記入してください。

露地	ha(即)(反)(款)	施設	(a)	m²
りんご	521	522
ぶどう	523	524
日本なし	525	526
もも	527	528
温州みかん	529	530
なつみかん	531	532
その他のかんきつ頻	537	538
かき	539	540
くり	541	542
うめ	543	544
( )	549	550
その他の果樹	551	552

その他の果樹は、さくらんぼ、すもも、いちじく、キウイフルーツなどの合計を記入してください

## 3 販売目的で栽培したきのこ類

過去1年間に販売目的で栽培したきのこ類を〇で囲んでください。

(該当するものすべてを〇で囲みます)

えのきたけ	しいたけ	しめじ類	まいたけ	その他
561	1	1	1	1	1

## 4 販売目的で飼っている家畜等

販売目的で飼っている家畜の頭羽数を記入してください。

(1) 乳用牛（摔乳目的で飼っている牛）

頭
2 歲（24か月齢）以上	572
2 歲（24か月齢）未滿	573

(2) 肉用牛

既
和牛などの肉用種	子取り用めす牛(干取り用にする予定の子牛を含みます)	576
肥 育 中 の牛(育育する予定の子牛を含みます)	577
売る予定の子牛等	578
和牛と乳用種の交差種	肥 育 中 の牛(育育する予定の子牛を含みます)	579
売る予定の子牛	580
肉用として飼っても乳用種	肥 育 中 の牛(育育する予定の子牛を含みます)	581
売る予定の子牛	582
計(576～582までの計)

(3) 豚

子取り用めす豚(6か月齢以上)	584
肥育中の豚(肥育する予定の子孫、種孫を合みます)	585

万 千 百 十 줄
읍っている羽数	590

採卵用及びプロイラー用のひなの生産を目的とする種卵採取を行うための鶏(おすを含む)を記入してください。

万千百十 줄
飼っている羽数(6か月齢以上)	591

(6) ブロイラー

万千百十
過去1年間に出荷した羽数	592

(7)鶏のふ卵、育すう

鶏のふ卵、育すうについて記入してください。

万	千	百	十	佰
ふ卵器の最大入卵可能個数	593

万 千 百 十 줄
ひなの年間出荷羽数(初生びなは除きます)	594
## 【7】農産物の販売

1 過去1年間の農産物の販売金額（売上高）の合計はどれくらいですか。（畜産物、まゆ、栽培きのこも含

みます)(該当に〇印を記入します)

2 農産物の部門別販売金額の順位とその割合

過去1年間に農産物の販売のあった場合に記入してください。

どの部門の販売金額（売上高）が多かったか、1位、2位、3位の部門に〇印をつけてください。同じ割合の場合は作付け面積の多い方を上位にしてください。

販売金額合計に対する割合はどれくらいですか。

例えば

3割は13と

10割は110と

記入します。

1位	2位	3位	副
水 桶 · 陸 桶	603	1	2	3
麦 類	604	1	2	3
維 榖 · い も 類 · 豆 類	605	1	2	3
工 芸 農 作 物 (たばこ、茶、さとうきび、こんにゃくいもなど)	606	1	2	3
露 地 野 菜	607	1	2	3
施 設 野 菜	608	1	2	3
果 樹 類 (露地及び施設栽培)	609	1	2	3
花 き · 花 木 (露地及び施設栽培)	610	1	2	3
そ の 他 の 作 物 (芝、種苗、牧草、栽培きのこ類など)	611	1	2	3
酪 農	612	1	2	3
肉 用 牛 (肉用として働っている見用種を含みます)	613	1	2	3
養 豚	614	1	2	3
養鶏 (プロイラーを含みます)	615	1	2	3
養 蚕	616	1	2	3
その他の畜産 (養蜂を含みます)	617	1	2	3

3 過去1年間に販売した農産物の出荷先について、すべての出荷先とそのうち販売金額が最も多かった出荷先を記入してください。

農協	農協以外の集出荷団体	卸売市場	小売業者	食品製造業者-外食業業	消費者に直接販売	その他

談当する出荷先	620	1	1	1	1	1	1	1	1	1
売上1位の出荷先	621	1	2	3	4	5	6	7

（該当する出荷先については、該当するものすべてを〇で囲みます）（売上1位の出荷先は、該当する番号を必ず一つだけ〇で囲みます）

## 【8】農作業の委託

過去1年間によそに委託した水稻作業について記入してください。

## 記入上の注意

・経営を委託したものは耕地の貸付けとなり、ここには含めません。

・水稲作のすべての作業とは、「育苗」、「耕起・代かき」、「田植」、「防除」、「稲刈り・脱穀」、「乾燥・調製」のすべてをいいます。

すべての作業を委託	作業別に委託
育苗	耕起・代かき	田植	防除	稲刈り・脱穀	乾燥・調製
701	1	1	1	1	1	1	1

## 【9】農作業の受託

過去1年間によそから受託した農作業について作業を受託した世帯数と作業面積を記入してください。

## 記入上の注意

・経営を受託したものは耕地の借入れとなり、ここには含めません。

・水稲作のすべての作業とは、「育苗」、「耕起・代かき」、「田植」、「防除」、「稲刈り・脱穀」、「乾燥・調製」のすべてをいいます。

## 1 水稻作

戸 数 戸	作業面積 ha (時) (反) a (獻)
すべての作業を受託した	711	712
作業別に受託した	育苗	713	714
耕起・代かき	715	716
田植	717	718
防除	719	720
稲刈り・脱裁	721	722
乾燥・調製	723	724

## 2 その他

戸 数 戸	作業面積 ha (时) (反) a (畝)
麦 作	739	740
大 豆 作	741	742
野 菜 作	743	744
果 樹 作	745	746
飼 料 用 作 物	747	748
工芸農作物	749	750
その他の作物	753	754
畜 産	755
うち産農ヘルパー	756
## 牧草地経営体である場合のみ記入してください。

## 記入上の注意

牧草地経営体とは、牧草を栽培することにより、家畜の預託事業を営むことを目的とするもの又は共同で牧草を栽培し、共同で採草、放牧に利用することを目的とするもの。

3 受託した戸数と頭数を記入してください。（預託牧場である場合のみ記入してください）

戶 数 户	頭 数 頭
乳用牛	757	758
肉用牛	759	760

4 参加世帯数を記入してください。（共同利用採草・放牧場である場合のみ記入してください）

户数	户
761

5 農作業の受託を行っている地域的範囲について記入してください。（該当する番号を必ず一つで囲みます）

農業集落內	旧市区町村內	市区町村內	都府県内(支庁内)	都府県外(支庁外)

主な範囲	762	1	2	3	4	5
最遠方範囲	763	1	2	3	4	5

6 過去1年間の農作業の受託による料金収入を記入してください。

(該当に○印を記入します)

[10]都道府県設定項目

801
802
803
804
805

林業を行っていない方はここで終わりです。

ご協力ありがとうございました。

# 林業を行っている方は記入してください。

## [11]山林

1 所有山林面積・保有山林面積を記入してください。

ha
(即) (反) (故)
所有している山林は	902
うち、他に貸している山林は
(自分の土地を他人に分取させている山林をきめます)	903
他から借り入れている山林は
(他人の土地に分取している山林を含めます)	904
保有山林(902 - 903 + 904)
うち、他人に管理をまかせているもの	905

▶2 保有山林の所在地についてその面積割合を記入して

居住・所在する県内の	居住・所在する県外
市区町村内割	市区町村外割
906

3 保有山林のうちの人工林について、その面積を記入してください。

ha(时)(反)(款)
10年生以下(人工林の伐採施地を含めます)	908
11～30年生	909
31～40年生	910
41年生以上	911
人工林計(908+909+910+911)

4 保有山林における林業作業について記入してください。

記入上の注意

・林業作業には、雇用及び委託による作業も含めてください。

・下刈りなどとは、下刈り、枝打ち、つる切り、除伐、雪起こしなどの保育作業をいいます。

(1) 保有山林における過去5年間の林業作業の有無について記入してください。

(該当するものすべてを〇で囲みます)

植林	下な刈どり	間伐	主伐
912	1	1	1	1

(2) 保有山林における過去1年間の実作業面積について記入してください。

植 林	913
下刈りなど	914
間 伐	915
主 伐	916
## [12]林業労働力

1 過去1年間に林業経営の仕事に従事したすべての人について記入してください。

（一世帯一経営の場合の世帯員の労働は記入する必要はありません）

男 人	女 人
1 ~ 2 9 日	922
3 0 ~ 5 9 日	923
6 0 ~ 9 9 日	924
1 0 0 ~ 1 4 9 日	925
1 5 0 ~ 1 9 9 日	926
2 0 0 ~ 2 4 9 日	927
2 5 0 日以上	928
計

2 過去1年間の林業受託作業のうち素材生産（立木買いによる素材生産を含む）に従事した日数の合計を記入してください。

## [13]素材生產

日
929

過去1年間の素材生産量を記入してください。

1 保有山林において、自ら伐採した素材生産量を記入してください。

n²
素材生產量	931

2 受託もしくは立木買いによる素材生産量を記入してください。(主伐(請負)及び立木買いによるもの、間伐のうち利用したものを合計してください)

n³
素材生産量	932
うち、立木買いによるもの	933

## 【16】林業作業の受託

過去1年間の林業作業の受託について記入してください。

## 【14】林産物の販売

1 過去1年間の林産物の販売について該当するものを選んでください。

## 記入上の注意

・特用林産物とは、薪、炭のほか山林から採取したたけのこ、山菜などをいいますが栽培きのこ類、林業用苗木は含めません。

・よそから立木を購入して素材を生産し販売したものは除きます。

(該当するものすべてを〇で囲みます)

用材	ほだ木用原木	特用林産物
立木で	素材で
941	1	1	1	1

2 過去1年間の林産物の販売金額(売上高)の合計はどれくらいですか。

(該当に○印を記入します)

【15】林業作業の委託

過去1年間によそに委託した保有山林の林業作業について作業ごとに割合を記入してください。

記入上の注意

・下刈りなどとは、下刈り、枝打ち、つる切り、除伐、雪起こしなどの保育作業をいいます。

植林制	下な刈ど割	間伐割	主伐割
951

記入上の注意

・受託先別の割合については、再委託に出したものは除きます。また、国・地方公共団体等には、公社や公団などを含みます。

・受託先別の割合の山林保有者「個人」及び「その他」のうち不在村とは、作業を受託した山林の所在地と、その作業の依頼主（山林保有者）の居住地が同一市区町村でない場合をいいます。

1 山林作業の受託面積及び受託先別の割合を記入してください。

作業受託等面積	受託先別の割合
ha(前)(反)(註)	山林保有者から	山林保有者以外から
a	個 人	国・地方公共団体等	その他
割	割	割	割
植 林	961	962
下刈りなど	963	964
間 伐	965	966
主伐	受 託	967	968
立木買い	969	970
2 林業作業の受託（立木買いによる素材生産を含む）を行っている地域的範囲について記入してください。

(該当する番号を必ず一つ〇で囲みます)

農業集落內	旧市区町村內	市区町村內	都府県内(支厅内)	都府県外(支厅外)

主な範囲	971	1	2	3	4	5
最遠方範囲	972	1	2	3	4	5

3 林業作業の受託料金収入等について記入してください。

(1)過去1年間の林業作業の受託（立木買いによる素材生産を含む）による料金収入を記入してください。（立木買いによる素材生産の受託料金収入は、素材売却額と立木購入額との差額とします）

(該当に○印を記入します)

(2) 受託料金収入のうち、次の受託作業について収入割合を記入してください。

造の林・保育託割	素の材生産託割	素材生産(立木買い)割
974

4 林業作業を受託(立木買いによる素材生産を含む)している場合のみ、過去1年間の事業収入1位と2位のものについて記入してください。

(該当する番号を必ず一つ〇で囲みます)

林業	型製村業·造木型品業	木材·竹材卸壳業	農業	造園工事業	土木工事業	その他の事業

1位のもの	975	1	2	3	4	5	6	7
2位のもの	976	1	2	3	4	5	6	7

## 【17】その他の林業に関する項目

表紙の設問で「会社」と答えた方のみ記入してください。

1 山林を保有している場合のみ、過去1年間の収入が最も多い事業について記入してください。

(該当する番号を必ず一つ〇で囲みます)

林業	建設業	木材・木製品製造業(家具を除く)	パルプ・紙・紙加工品製造業	その他の事業
981	1	2	3	4	5

## 表紙の設問で「家族による経営である」と答えた方のみ記入してください。

2 山林を保有している場合のみ、あなたの世帯で過去1年間の収入が最も多いものについて記入してください。

(該当する番号を必ず一つ〇で囲みます)

雇 わ れ	自 営 業	そ の 他
きまった動め先	出 稼 き	日 雇・ 隨 時 雇	林 業	林 業 以 外
982	1	2	3	4	5	6

調査はここで終わりです。

ご協力ありがとうございました。

調査員氏名

電話番号
### 1. 計算科学技術を巡る状況

## 【計算科学技術の意義】

計算科学技術，特にスーパーコンピュータを用いたシミュレーションは，理論，実験に並ぶ科学技術の第3の手法として，科学技術の様々な分野において不可欠な研究開発基盤となってきている。また，科学技術の振興のみならず，ものづくり現場や防災・減災対策などにおいてもシミュレーションの活用が進みつつあり，産業競争力の強化や安全・安心の国づくりの観点からも重要になりつつある。

さらに，スーパーコンピュータは，ますます複雑化する社会的・科学的課題の解決に向けて，様々な分野や産学官の間を結びつけ統合させていくことのできるツールでもあり，今後ますますその重要性は高まっていくと考えられる。

## 【国際的な状況】

このように計算科学技術の重要性が増加している中で, 国際的にもスーパーコンピュータの開発・利用が積極的に進められている。

米国は, HPC 法のもと計画的にスーパーコンピュータの開発・利用を推進しており, 世界の計算能力の約半分を占めるとともに, 世界トップのシステムを数多く開発している。また, 主要なベンダを巻き込んで, 2020 年過ぎのエクサフロップスの性能を有するシステムの整備を目指して研究開発を進めている。

欧州においても，着実にスーパーコンピュータの整備・利用が進められており，欧州全体の計算能力は日本を超えている。また，2020年頃のエクサスケールコンピューティングを目指して，ハードウェアとソフトウェアの研究開発を実施している。

中国は，近年急激にスーパーコンピュータの整備利用を進めており，2013年6月のTOP500では天河2号が1位となっている。また，CPUの自主開発を進めるとともに，エクサスケールコンピューティングの実現に向けて計画的に研究開発を推進している。

さらに, ロシアやインドにおいてもスーパーコンピュータの自主開発が進んでいるとともに, 韓国においては HPC 法を制定し, 同法に基づく中長期計画を策
定している。

## 【国内の状況】

我が国においても，計算科学技術の振興を積極的に図ってきており，第4期科学技術基本計画においても，ハイパフォーマンスコンピューティング技術を国家安全保障・基幹技術として位置づけ，国として強力に推進していくこととされている。

こうした方針を踏まえ，文部科学省では平成18年度から「京」の開発・整備及び「京」を中核にユーザの多様なニーズに対応するHPClの構築とその利用の推進を図ってきている。既に，「京」は平成23年11月に世界に先駆けて10ペタフロップスを達成するとともに，「京」を中核としたHPClは平成24年9月に運用を開始し，多くの研究者による利用が進んでいるところである。

このような中，我が国の計算資源の使用量は毎年約1.8倍という伸びでコンスタントに増加してきており，今後とも増加していくものと考えられる。一方，世界の総計算能力に対する我が国の計算能力は，「地球シミュレータ」や「京」などの大規模システムの整備により一時的に増加するものの，長期的には減少傾向となっており，今後の我が国の計算科学技術インフラを全体としてどのように維持・発展させていくかが重要な課題と考えられる。

また，「京」の開発により，我が国は高性能なプロセッサやネットワーク，優れた省電力機構などの技術を獲得するとともに，「京」の利用研究でも2年連続でゴードンベル賞（コンピュータシミュレーション分野で最高の賞）を受賞するなど，様々な研究成果を創出している。国際的にスーパーコンピュータの自主開発が拡大する中で，我が国としても「京」で蓄積した技術・経験・人材を活用し，スーパーコンピュータの開発に必要な技術を適切に維持・発展させていくことが重要である。

## 【利用技術の動向】

自然科学の分野では，既に様々な分野でシミュレーションが活用されている。特に「京」の能力を最大限活用することにより，分子レベルからの心臓の詳細なシミュレーションや，ものづくりの設計・開発の大幅な効率化などで画期的な成果を創出している。（参考1参照）

一方で, 副作用の予測も含めた効率的な新薬の設計や, 地震・津波・複合災害・避難・復興対策などを統合した防災・減災対策の実現など, 「京」の能
力を持ってしても解決困難な社会的・科学的課題も多くあり(参考 2 参照)，更に能力の高いスーパーコンピュータを利用したシミュレーションの実現が期待されている。

さらに, 経済・金融, 伝染病の伝搬など社会科学分野におけるスーパーコンピュータの利用や, ビッグデータの処理などの新しい課題への対応も重要となってきており, このような点にも留意しつつ, 我が国の計算科学技術インフラの整備を進めていくことが必要である。

また，自動車・船舶・航空機の開発や新材料開発などをはじめとして，産業界におけるスーパーコンピュータ利用のニーズは高く，今後，産業利用の裾野を広げイノベーション創出につなげていくため，産業利用促進策が重要になると考えられている。

### 2. 我が国における計算科学技術システムの在り方

このような状況を踏まえ，我が国の計算科学技術インフラ全体のグランドデザインとしては，世界トップレベルのスーパーコンピュータやその次のレベルのスーパーコンピュータを複層的に配置し，全体として多様なユーザニーズに対応できる世界最高水準の計算科学技術インフラを維持・強化するという考え方が重要である。

その上で, 我が国の計算科学技術全体を発展させ, 世界における当該分野の優位性を維持し, 我が国の科学技術の発展や産業競争力の強化に貢献するため, 世界トップレベルの高い性能を持つリーディングマシンを国が戦略的に整備をしていくことが重要である。

このリーディングマシンとしては，高い計算性能を持ち幅広い分野をカバーするシステムをフラッグシップシステムとして一つ開発・運用するとともに，当該システムを支える特徴ある複数のシステムを開発・整備することも視野に入れて具体的に検討する。

また, 全国共同利用・共同研究を進めている 9 大学情報基盤センターのシステムは, 次のレベルのシステムとして, 我が国のトップレベルの計算能力を先端又は大規模な計算を行う幅広い分野の研究者に提供する役割を果たすことが必要である。これらのシステムについては戦略的に更新・整備していくと
ともに, 必要に応じて, 大学内のシステムの集約や複数機関での共同導入・運用についても検討していく。

さらに，我が国の計算科学技術インフラを適切に維持・強化していくために，文部科学省において，リーディングマシン整備計画や9大学情報基盤センターのシステムの更新計画を含む長期的な整備計画を策定し，数年ごとに見直しを行いながら，戦略的にインフラの整備を進めていくことが必要である。

### 3. 研究開発の方向性

我が国の計算科学技術を今後とも発展させ，科学技術の振興やイノベーションの創出に貢献していくためには，2．で述べたように我が国の計算科学技術インフラ全体を維持強化するとともに，ハードウェアとアプリケーションの両者のバランスをとりつつ，計算科学技術の研究開発を着実に進めていくことが必要である。その際，社会的・科学的課題への対応という観点から，システムの研究者とアプリケーションの研究者が共同(co-design)で進めていくという考え方が重要である。

また, リーディングマシンの開発は今後の計算科学技術をリードできること, 早期の画期的な成果創出が可能となること, 国内産業への波及効果が期待できることから, 国内で継続的に実施することが重要である。

リーディングマシンのうちフラッグシップシステムについては, 2020 年頃にエクサスケールの計算能力を持つシステムの開発を目指すこととし, 具体的な内容(スケジュール, スペック, 使用する要素技術等)については開発主体候補の検討に基づき, 具体的な方向性について検討を行うことが有効である。

一方，フラッグシップシステムを支える複数の特徴あるシステムについては，フラッグシップシステムの特徴を踏まえ，国が利用分野，スペックやスケジュール等を定め，公募により必要性，将来性等を評価した上で，主体を定め進めていくことが適当である。

なお, リーディングマシンの研究開発に当たっては, 様々な計算要求に配慮しつつ, 社会的・科学的課題の解決の観点からその必要性やスペックを適切に判断していくとともに, 「京」に要した経費や費用対効果にも留意し, 費用の精査を行うなうことが必要である。
また，リーディングマシンの開発と並行して，当該システムの能力を最大限に発揮するようなアプリケーションについても，開発主体，大学等の連携と役割分担のもと，開発を進めることが重要である。

さらに，国際協力の戦略的な推進が重要であり，日米のシステムソフトウェアに関する協力や，アジアの国々との連携も視野に入れたアプリケーションの共同開発・利用なども推進していく。

### 4. 利用の在り方，人材育成等

計算科学技術により, 我が国の科学技術の一層の発展, 産業競争力の強化を図っていくためには, 産業利用も含め利用の促進を図ることや, 計算科学技術を支える人材の育成が重要であり, 今後更に具体的な検討が必要である。

また，今後とも計算科学技術の各施策を着実に進めていくため，積極的に広報や情報発信等を行い，スーパーコンピュータの利用や研究開発の状況，成果等について適切に国民に説明していくことが必要であり，その在り方については今後更に検討を行う。

なお, 「4. 利用の在り方, 人材育成等」については, 本ワーキンググループで更に調査検討を進め, 平成 25 年度末を目途にとりまとめる最終報告に反映していくこととする。
## スーパーコンピュータ「京」の主な成果事例

「京」の活用により、心臓全体を精密に再現し、心臓病の治療法の検討や薬の効果の評価への貢献やものづくりの設計・開発の大幅な期間短縮、コスト削減などで画期的な成果をあげつつある。

## 心臓病治療等への貢献 (研究代表者:東京大学・久田俊明

分子レベルからの

心臓まるごとシミュレーション

分子レベルから心臓全体を精密再現することにより、心臓の難病のひとつである肥大型心筋症の病態を解明。これにより、治療法の検討や薬の効果の評価に貢献。

## 製品設計の効率化への貢献（研究代表者：東京大学・加藤千幸）

車両挙動を解明する

全乱流渦のシミュレーション

自動車などの設計に「京」を活用することにより、風洞実験などを完全にシミュレーションで代替。さらに、実験では解析できない現象を、シミュレーションにより解明。これにより、設計の期間短縮、コスト削減に貢献。

## 次世代半導体デバイスの開発への貢献（研究代表者:東京大学・押山淳、岩田潤一）

シリコン・ナノワイヤ内の

電流の通り道の解析

数万原子の精密シミュレーションにより、次世代半導体として有望視されているシリコン・ナノワイヤ中の電子状態等をまるごと計算。これにより、次世代半導体の性能向上に貢献。

## 長期の台風発生予測への貢献

(研究代表者: JAMSTEC·時岡達志、東京大学·木本昌秀、佐藤正樹)

全球雲解像モデルによるシミュレーション

これまで2週間先の気象予測が限界であったところ、雲まで解像できる世界初の高解像度の大気モデルを用いて、約1ヶ月先の有効な予測に成功。これにより、長期の台風発生予測に貢献。

## 「京」からの発展:将来の計算科学技術で期待される成果

## 参考2

## 最適な治療を実現する画期的な新薬開発

【現状】特定の標的タンパク質（病気の原因物質）に対するシミュレーションにより、新薬候補物質の絞り込みを効率化。

## 新薬候補物質の標的タンパク質への高精度結合シミュレーション

【将来】複数タンパク質（病気の原因物質と必須機能物質）に対する新薬候補物質の影響解析を、複雑な細胞環境下で行い、副作用の少ない画期的な新薬の早期発見に貢献。

必須機能タンパク質への新薬候補物質の作用も解析

## 広域複合災害に対する総合防災・減災対策

【現状】地震・津波の発生や伝播、建物の振動、津波遡上などの広域かつ高精度な計算をそれぞれ実施。

【将来】地震発生から避難予測までを統合した広域複合災害の被害予測によるきめ細やかな防災・減災対策、さらには社会科学との連携により復興対策に貢献。

## 安全性の高い自動車開発

【現状】様々な衝突条件に対して、車体の衝突変形の定量的評価を実現。

【将来】車への影響だけでなく、乗員の体への影響（骨や内臓等の損傷）も評価し、より安全性の高い車体の開発に貢献。

※黒い部分が損傷部位

## 安全性・耐性に優れた高性能電池の開発

【現状】燃料電池等の電極とその周りの電解質との反応を、簡略化されたモデルで計算し、電極材料や電解質の電池性能への影響を定性的に評価。

【将来】複雑な電子の挙動を、現実の電極構造のもとで定量的に評価し、最適な電極材料や電解質の組合せを実現。安全性・耐性に優れた高性能電池開発に貢献。

白金電極上の電子状態シミュレーション

燃料電池等の活性や安定性を高精度計算で精緻に予測
ESRI Discussion Paper Series No.77

Japan’s Great Recession: What Went Wrong?

by

Yutaka Harada and Shigeki Onishi

November 2003

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# Japan’s Great Recession: What Went Wrong? (Summary)

Yutaka Harada and Shigeki Onishi $ ^{*} $

Japan’s economic growth rate dropped from three percent in the first half of the 1980s to one percent in the 1990s and beyond. It’s not unreasonable, then, to call this Japanese economic situation “the Great Recession.” What went wrong in Japan?

First, we surveyed some proposed explanations, many of which argue that some structural problem caused the Great Recession. Some growth accounting studies, however, found that TFP (Total Factor Productivity) of the Japanese economy didn’t decline in the 1990s compared to the first half of the 1980s. The studies also found that the decline of labor and capital inputs explains the overall growth decline of the 1990s.

Second, we conclude that understanding the reasons why the two inputs decreased is key in solving the puzzle of the Great Recession. A possible answer is deflation caused by strict monetary policy. Deflation may produce real economic stagnation through wage rigidity and deflation expectations.

Third, we construct a VAR (Vector Autoregression) model that includes a real-wage rate and a nonperforming loan variable to the usual VAR model developed by many economists. The results are preliminary, but basically support the above conjectures. Monetary policy variables are important in explaining the Great Recession, and wage rigidity is also important. A non-performing loan variable used here was not important, but it is too early to conclude that the impact of the bad loans is small, because the variable used here is proxy one. We still need to explore the real impacts of bad loan on the economy.
# Japan’s Great Recession: What Went Wrong?

Yutaka Harada

Economic and Social Research Institute, Cabinet Office

Shigeki Onishi

Risona Bank

September 24, 2003

“The amplitude of the cycle would be sharply reduced if monetary factors in that comprehensive sense became inoperative.”

Gottfried Haberler, 1958

Japan’s economic growth rate dropped from three percent in the first half of the 1980s to one percent in the 1990s. Even in the 21 $ ^{st} $ century, Japan has not been able to recover from this stagnated situation. If the Japanese economy had grown at three percent instead of the actual one percent in the 1990s, Japanese real GDP would have been worth some 100 trillion yen more than it actually was in 2000. This “lost” GDP throughout the 1990s totals more than 500 trillion yen. And if this stagnation continues, Japan’ lost GDP will approach some two quadrillion yen by 2010. In short, Japan lost one year of GDP in the 1990s, and will lose four years of GDP from 2000 to 2010. Of course, Japan experienced neither severe economic contraction nor a 25 percent unemployment rate. But the impact of the prolonged economic slump is greater than that of the Great Depression in the United States of America, during which, it is said, the U.S. lost about three years of its GDP $ ^{1} $ . It’s not unreasonable,
then, to call this Japanese economic situation throughout the 1990s and beyond “the Great Recession.” What went wrong in Japan?

First, we surveyed some proposed explanations, many of which argue that some structural problem caused the Great Recession. No economist can explain, however, what the structural problems are that caused GDP growth rate to shrink from three percent to one percent. And some growth accounting studies found that TFP (Total Factor Productivity) of the Japanese economy didn’t decline in the 1990s compared to the first half of the 1980s. The studies also found that the decline of labor and capital inputs explains the overall growth decline of the 1990s.

Second, we conclude that understanding the reasons why the two inputs decreased is key in solving the puzzle of the Great Recession. A possible answer is deflation caused by strict monetary policy. Deflation may produce real economic stagnation through wage rigidity and deflation expectations. I then showed that real hourly wages in Japan increased in 1990, and that labor share jumped from some 67 percent to 72 percent, even exceeding that of the United States. Moreover, I also show how Japan's Phillip's Curve became almost horizontal. This collective evidence is casual, but strong.

Third, we construct a VAR (Vector Autoregression) model that includes a real-wage rate and a nonperforming loan variable to the usual VAR model developed by many economists. The results are preliminary, but basically support the above conjectures. Monetary policy variables such as call rate, money supply, and exchange rate are important in explaining the Great Recession, and wage rigidity is also important. A non-performing loan variable used here was not important, but it is too early to conclude that the impact of the bad loans is small, because the variable used here is proxy one. We still need to explore the real impacts of bad loan on the economy.
### 1. Possible Explanations

## The Bubble and Its Subsequent Burst

Many Japanese economists attribute Japan’s stagnation to the “bubble” and its burst, but many countries have experienced bubbles and bubble bursts. But no country has experienced such a prolonged stagnation. For example, the Scandinavian countries experienced bubbles and bursts at the end of the 1980s, but all those countries recovered in several years. Chapter 2 of Harada (2003) extensively surveys bubbles and bubble bursts in all the advanced countries using International Monetary Fund, International Financial Statistics data, and found that 11 countries experienced bubbles and bubble bursts in the 1980s. Moreover, it was found, the scale of stagnation of these countries, defined as the accumulated differences of trend GDP after bubble burst divided by GDP, was only 6.8 percent on average, while the scale of Japan is 24.1 percent as shown in Table 1. This figure also shows that the average scale of bubbles of these 11 countries, defined as the accumulated differences of trend GDP throughout 1970 to 2000 divided by GDP, was 6.0 percent, and the figure for Japan was 7.8 percent. That is, Japan’s stagnation after the bubble is much greater than the average, while Japan’s bubble is only slightly larger than the average. This fact suggests that Japanese sluggish post-bubble economy cannot be explained by scale of the bubble $ ^{2} $ . It also suggests that it should be explained by the phenomena that
happened after the bubble burst, not by the magnitude of the bubble itself.

## Structural and Supply Side Problems

Many economists also argue that Japan’s low growth rate is best explained by examining the supply side of its economy (Hayashi (2003) and Miyagawa (2003) are two examples). That is, they assert that the Japanese economy has structural problems, and that its potential GDP growth rate declined. But, no economist can explain what the structural problems are that caused GDP growth to shrink from three percent to one percent.

If we look at real GDP per working hours instead of ordinary real GDP, we see a different picture. Chart 2 shows real GDP per working hours and real GDP (both are indexed at 1990 = 100). Real GDP growth has declined sharply since the 1990s, but real GDP per working hours has not significantly declined $ ^{3} $ .

More careful growth accounting studies considering the capital utilization rate also support the contention that GDP per working hours did not decrease. Nakajima et al. (2001), Motohashi (2001), Miyagawa (2002) show that TFP has not significantly declined. Nakajima and Motohashi show TFP increased, and Miyagawa shows TFP declined only slightly in 1990s. If TFP did not decline, then labor productivity, i.e., GDP per working hours, does not decline much, either. Table 3 shows the results of Motohashi's estimates. The growth rate of output declined from 3.25 percent in 1980-85 to 1.45 percent in 1995-2000 by 1.80 percentage points—but TFP increased.
from 0.60 percent in 1980-85 to 0.74 percent in 1995-2000 by 0.14 percentage-points. What factors, then, declined? Labor input declined sharply, from 1.1 percent in 1980-85 to minus 0.14 percent in 1990-2000 by 1.28 percentage-points decline—and capital input declined from 1.50 percent in 1980-85 to 0.85 percent in 1995-2000, or by 0.65 percentage-points.

Structural Problems of the 1990s: Still There Was in the 80s

We don’t intend to assert that the Japanese economy doesn’t have structural problems; it certainly does. Japan’s economy is a dual economy. The export manufacturing sector, which claims only about 20 percent of GDP, has high productivity, but other sectors have low productivity $ ^{4} $ . Our point is that Japan had structural problem not only in 1980s but also in 1990s.

Additionally, Japan has already made great structural reform till 1990s. Public corporations, Japan Rail Road Corporation and Japan Telephone and Telegram Corporation were privatized in 1987 and 1989 respectively. And, income and corporate tax was reduced drastically before early 1990s, while consumption tax was introduced and increased in 1989 and 1997. Ratio of income tax and corporate tax revenue to GDP was 21.9% in 1990, but 17.3% in 2000. Social security tax was increased, but still tax was reduced in 1990s. Ratio of income tax + corporate tax + social security tax to GDP was 30.8% in 1990, but 27.7% in 2000(National Accounts, Economic and Social Research Institute, Cabinet Office). If structural reform was important, this is the structural reform. Huge tax reduction including marginal tax rate cut – maximum income tax rate was reduced 80% (includes local tax) from 1987.
throughout to 50% in 1997, while consumption tax became 5% in 1997 — should have great positive impact on Japanese economy, but still we cannot see the impact.

### 2. Setting of the Problems

I will now focus on the puzzle of the Great Recession. I can conclude that TFP did not decline, and that it is the labor and capital inputs that declined in the 1990s. Because TFP did not decrease, structural problems cannot explain the Great Recession. So why did labor and capital inputs decline? The reason is simple. Deflation caused by strict monetary policy after the burst of the bubble increased real interest rates, real debts, real wages, and squeezed profits. All these factors decreased labor and capital demands in Japan's economy.

## Monetary Policy

Chart 4 shows the growth rates of real GDP, money supply, (M2+CD) and real gross capital formation by the government. The figure suggests there is a strong correlation between real GDP and money supply, but no correlation between GDP and government capital spending. Chart 5 shows the growth rates of real GDP, real exports, and exchange rates. The increase of the exchange rate means depreciation, and the decrease means appreciation of the yen, as the exchange rate is expressed as yen per dollar in this chart. The chart suggests that yen depreciation causes an increase in exports, and exports increase real GDP. That is, it is suggested that money and exchange rates (this is also monetary variable) cause fluctuations in real GDP.

Other careful studies, such as Bayoumi (2000), Hori and Ito (2002), Miyao (2002),