Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図表4－1－1 被保護世帯数、被保護人員、保護率の年次推移 ……346

図表4－1－2 世帯類型別の保護世帯数と構成割合の推移 ……346

図表4－2－1 地域福祉を推進するための必要な条件とその整備方策 ……350

図表4－2－2 地域生活定着促進事業の概要 ……352

図表4－2－3 ひきこもり地域支援センターの概要 ……353

図表4－3－1 自殺者数の年次推移 ……354

## 第4章 自立した生活の実現と暮らしの安心確保

図表3－4－1 「過労死」等及び精神障害の労災補償状況

（2008（平成20）～2012（平成24）年度）……336

図表3－4－2 労災保険法に基づく石綿による肺がん、中皮腫等の労災補償状況……337

図表3－4－3 石綿健康被害救済法に基づく特別遺族給付金の請求・支給決定状況……337

図表3－7－1 雇用者数、労働組合員数及び推定組織率の推移（単一労働組合）……342

図表3－7－2 労働争議調整事件の新規係属件数……344

図表3－1－1 無期労働契約への転換制度の概要 ……320

図表3－1－2 短時間労働者の雇用管理の改善等に関する法律の一部を改正する法律

# 安心して働くことのできる環境整備

第3章

公的職業訓練の概要 …… 306

各種技能競技大会の概要 …… 308

キャリアマップ …… スーパーマーケット業 …… 309

職業能力評価シート …… スーパーマーケット業 …… 310

試験実施内容の詳細 …… 311

試験実施内容の一例 …… 311

受検申請者数の推移（過去6年） …… 311

震災等緊急雇用対応事業の概要 …… 315

事業復興型雇用創出事業の概要 …… 316

图表2-2-1

图表2-2-2

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图表2-4-1

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## 経済社会の活力向上と地域の活性化に向けた雇用対策の推進

ジョブ・カード制度について ……291

男女雇用機会均等法に関する相談内容の内訳 ……292

仕事と家庭の両立支援対策の概要 ……294

「工賃倍増5か年計画」と新たな「工賃向上計画」について ……302

国等による障害者就労施設等からの物品等の調達の推進等に関する法律の概要 ……303

次世代育成支援対策推進法の概要と見直しのポイント

（平成17年4月から平成27年3月までの10年間の時限立法）……281

企業における次世代育成対策推進の取組み状況……281

（「子ども・子育てビジョン」(2010年1月29日閣議決定）……263

主な数値目標等……264

婦人相談所及び婦人相談員による相談……271

母子家庭の自立支援策の概要……274

児童手当制度の概要……278

育児休業取得率の推移……279

女性の出産後の継続就業率……279

少子化社会対策基本法第七条に基づく大綱

(「子ども・子育てビジョン」(2010年1月29日閣議決定))……263

人口ピラミッドの変化（1990、2010、2040、2060）－平成24年中位推計－ ……261

生涯未婚率の推移 ……262

## 第1章 子どもを産み育てやすい環境づくり

図表特－3－1　社会保障の安定財源確保 ……252

図表特－4－1　社会保障制度改革推進法に基づく改革の流れ ……253

図表特－4－2　持続可能な社会保障制度の確立を図るための改革の推進に関する法律 ……254

## 社会保障と税の一体改革について

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特集

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图表1-2-1

## 第2部
図表10－3－1 電子政府の概要 …… 486

図表10－3－2 個人情報の保護に係るガイドライン等 …… 488

図表10－5－1 これまでの活動内容 …… 492

## 第10章 行政体制の整備・情報政策の推進

図表8－1－1 地域社会における共生の実現に向けて新たな障害保健福祉施策を講ずるための関係法律の整備に関する法律の概要 …… 465

図表8－1－2 障がい者制度改革推進本部等における検討を踏まえて障害保健福祉施策を見直すまでの間において障害者等の地域生活を支援するための関係法律の整備に関する法律の概要 …… 466

図表8－1－3 障害者虐待の防止、障害者の養護者に対する支援等に関する法律の概要 …… 467

図表8－2－1 「発達障害」の法的位置づけ …… 469

## 第8章 障害者支援の総合的な推進

図表7－4－1 新規HIV感染者・エイズ患者報告数の推移 ……428

図表7－4－2 新規HIV感染者・エイズ患者の状況 ……429

図表7－6－1 患者・国民向けの情報提供～「患者向医薬品ガイド」……434

図表7－6－2 医薬品・医療機器の安全情報提供の取り組み ……434

図表7－8－1 献血者数の推移 ……442

図表7－8－2 血液確保量及び採血種類別採血人数 ……442

図表7－8－3 欧州等滞在歴による献血制限 ……444

図表7－10－1 食品からの放射性物質の年間線量の推定について ……449

図表7－10－2 監視体制の概要 ……453

図表7－12－1 生活衛生関係営業に係る衛生水準の向上 [消費者を取りまく組み合わせ] ……459

図表7－12－2 身近な生活衛生関係営業 ……459

図表7－16－1 カネミ油症患者に対する総合的な支援策の体系 ……464

予防接種法改正の概要 …… 407

インフルエンザの流行状況 …… 408

行動計画：発生段階ごとの対策の概要 …… 410

結核患者の発生数の推移 …… 412

野菜摂取量の平均値 …… 420

アクティブガイド …… 421

B型肝炎及びC型肝炎について …… 424

肝炎対策に係る近年の動き …… 425

肝炎対策の5本柱 …… 425

图表7-1-1

图表7-1-2

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图表7-2-1

图表7-2-2

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图表7-3-3

## 健康で安全な生活の確保

第7章

研究分野とその主な内容 …… 381

サービス受給者数の推移 …… 398

介護保険制度への評価 …… 399

介護保険制度の改正案について …… 399

認知症施策推進5か年計画（抜粋版） …… 401

图表6-1-1

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图表6-5-2

图表6-5-3

图表6-5-4

## 国民が安心できる持続可能な医療・介護の実現

第6章

# 若者も高齢者も安心できる年金制度の確立

年金積立金の運用実績（2001年度以降（自主運用開始））……363

社会保障協定の締結状況……365

国民年金の加入・徴収業務の流れ……367

厚生年金保険・健康保険の加入・徴収業務の流れ……367

未解明記録5,095万件の解明状況……370

「ねんきんネット」持ち主不明記録検索……372

「ねんきんネット」のイメージ図……373

「ねんきんネット」で利用できる主なサービス……374

「ねんきんネット」の利用までの流れ……374

年金記録の訂正手続の仕組み……375

基金へ定期的に情報提供する仕組み……377

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图表5-1-2

图表5-2-1

图表5-2-2

图表5-2-3

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图表5-2-7

图表5-2-8

图表5-2-9
## (別紙10−2)

政策評価調書(政策評価体系と概算要求書の対応表)

所管: 総務省

会計：一般会計

組織又は勘定:総務本省

政策評価調書番号	政策評価の対象	概算要求書	I	II	III	IV	V	VI	VII
(項)	(事項)	1	2	3	1	2	3	4	1	2	3	4	5	6	1	2	3	4
×	総務本省共通費
×	総務本省一般行政必要な経費
×	審議会等必要な経費
×	国際会議等必要な経費
×	自治大学校必要な経費
×	情報通信政策研究所必要な経費
×	総務本省施設費
×	総務本省施設整備必要な経費
①	●	人事管理推進費
●	人事管理の推進必要な経費	●
②	●	行政管理实施費
●	行政管理の实施必要な経費	●
③	●	行政評価等实施費
●	行政評価等の实施必要な経費	●
④	●	地方行政制度整備費
●	地方行政制度の整備必要な経費	●
⑤	●	地域振興費
●	地域振興必要な経費	●
⑥	●	地方财政制度整備費
●	地方财政制度の整備必要な経費	●
⑦	●	地方交付税交付金
◆	地方交付税交付金财源の交付税及び議与税配付金特别会計交付税及び議与税配付金勘定へ線入れに必要な経費	◆
⑧	◆	地方特例交付金
◆	地方特例交付金财源の交付税及び議与税配付金特别会計交付税及び議与税配付金勘定へ線入れに必要な経費	◆
⑨	●	地方税制度整備費
●	地方税制度の整備必要な経費	●
⑩	●	選挙制度等整備費
●	選挙制度等の整備必要な経費	●
●	参議院議員通常選挙必要な経費（前年度限り）	●
⑪	●	電子政府·電子自治体推進費
●	電子政府·電子自治体推進必要な経費	●
●	文書管理業務·システムの最適化实施必要な経費（成果重視事業）（前年度限り）	●
●	職員等利用者認証業務·システムの最適化实施必要な経費（成果重視事業）（前年度限り）	●
政策評価調書(政策評価体系と概算要求書の対応表)

●	共同利用システム基盤業務・システムの最適化実施に必要な経費（成果重視事業）（前年度限り）	●
組織：総合通信局

政策評価調書(政策評価体系と概算要求書の対応表)

×	政党助成に必要な経費
×	国有提供施設等所在市町村助成交付金
×	国有提供施設等所在市町村助成交付金に必要な経費
×	施設等所在市町村調整交付金
×	施設等所在市町村調整交付金に必要な経費

組織:管区行政評価局

政策評価
調書番号	政策評価
の対象	概算要求書	I	II	III	IV	V	VI	VII
(項)	(事項)	1	2	3	1	2	3	4	1	2	3	4	5	6	1	2	3	4
×	管区行政評価局共通費
×	管区行政評価局一般行政に必要な経費
年金記録確認地方第三者委員会に必要な経費
②	●	行政評価等実施費
③	●	行政管理の実施に必要な経費	●
行政評価等の実施に必要な経費	●

政策評価
調書番号	政策評価
の対象	概算要求書	I	II	III	IV	V	VI	VII
(項)	(事項)	1	2	3	1	2	3	4	1	2	3	4	5	6	1	2	3	4
×	総合通信局共通費
総合通信局一般行政必要な経費
⑪	●	情報通信技術高度利活用等推進費
⑫	●	情報通信技術の利活用高度化必要な経費	●
⑬	●	情報通信技術の利用環境整備必要な経費	●
⑭	●	情報通信技術の利用環境整備必要な経費	●
⑮	●	電波利用料財源電波監視等実施費
電波利用料財源電波監視等の実施必要な経費	●

組織：消防庁

政策評価調書番号	政策評価の対象	概算要求書	I	II	III	IV	V	VI	VII
(項)	(事項)	1	2	3	1	2	3	4	1	2	3	4	5	6	1	2	3	4
×	消防庁共通費
×	消防庁一般行政に必要な経費
消防大学校に必要な経費
②	●	消防防災体制等整備費
●	消防防災体制等の整備に必要な経費(主要経費95)
●	消防防災体制等の整備に係る技術研究開発に必要な経費(主要経費13)
## 政策評価調書(政策評価体系と概算要求書の対応表)

注)「政策評価の対象(●♦×)」欄については、以下の整理により記載すること。

●については政策評価の対象となっているもの

◆については政策評価の対象となっていないが、ある政策に属すると整理できるもの

×については政策評価の対象となっておらず、政策との対応関係を明らかにできないもの（◆以外）
## (別紙10-2)

## 政策評価調書(政策評価体系と概算要求書の対応表)

所管: 総務省

政策評価調書番号	政策評価の対象	概算要求書	Ⅰ	Ⅱ	Ⅲ	Ⅳ	V	Ⅵ	Ⅶ
(項)	(事項)	1	2	3	1	2	3	4	1	2	3	4	5	6	1	2	3	4
⑥	●	地方交付税交付金
●	地方交付税交付金必要な経費	●
東日本大震災復興に係る地方特例交付金必要な経費	●
⑥	●	地方特例交付金
地方特例交付金必要な経費	●
×	事務取扱費
事務取扱い必要な経費
×	諸支出金
諸支出金必要な経費
⑥	◆	国债整理基金特別会計へ繰入
国债整理基金特別会計へ繰入れ必要な経費	◆
×	予備費
予備費

注)「政策評価の対象(●♦✗)」欄については、以下の整理により記載すること。

●については政策評価の対象となっているもの

◆については政策評価の対象となっていないが、ある政策に属すると整理できるもの

×については政策評価の対象となっておらず、政策との対応関係を明らかにできないもの（◆以外）
## (別紙10-2)

## 政策評価調書(政策評価体系と概算要求書の対応表)

所管: 総務省

会計:東日本大震災復興特別会計

組織又は勘定:総務本省

政策評価調書番号	政策評価の対象	概算要求書	Ⅰ	Ⅱ	Ⅲ	Ⅳ	V	Ⅵ	Ⅶ
(項)	(事項)	1	2	3	1	2	3	4	1	2	3	4	5	6	1	2	3	4
⑥	◆	地方交付税交付金(主要經費31)
地方交付税交付金財源の交付税及び讓与税配付金特別会計交付税及び讓与税配付金勘定へ繰入れに必要な経費

注)「政策評価の対象(●♦×)」欄については、以下の整理により記載すること。

●については政策評価の対象となっているもの

◆については政策評価の対象となっていないが、ある政策に属すると整理できるもの

×については政策評価の対象となっておらず、政策との対応関係を明らかにできないもの（◆以外）
## (別紙10-2)

## 政策評価調書(政策評価体系と概算要求書の対応表)

所管: 復興庁

会計:東日本大震災復興特別会計

組織又は勘定:復興庁

政策評価調書番号	政策評価の対象	概算要求書	I	II	III	IV	V	VI	VII
(項)	(事項)	1	2	3	1	2	3	4	1	2	3	4	5	6	1	2	3	4
×	総務省共通費
総務省一般行政必要な経費
⑪	●	生活基盤行政復興政策費
⑬	●	情報通信技術の利活用高度化必要な経費	●
⑭	●	情報通信技術の利用環境整備必要な経費	●
⑮	●	統計調査等の実施必要な経費
⑯	●	消防防災体制等の整備必要な経費
⑰	●	生活基盤行政復興事業費
●	消防防災体制等の整備必要な経費

注)「政策評価の対象(●♦×)」欄については、以下の整理により記載すること。

●については政策評価の対象となっているもの

◆については政策評価の対象となっていないが、ある政策に属すると整理できるもの

×については政策評価の対象となっておらず、政策との対応関係を明らかにできないもの(◆以外)
# 2305 外国為替資金特別会計（外国為替資金（外国為替資金））

平 成 2 8 年 度 歲 入 概 算 見 積 書

1. 平成 28 年度歳入概算見積額総表 1

2. 平成 28 年度歳入概算見積額明細表 2

（会計）05　外国為替資金 2
平 成 2 8 年 度 歲 入 概 算 見 積 額 目 次2305 外国為替資金特別会計(外国為替資金(外国為替資金))
区分	ページ	区分	ページ
平成28年度歳入概算見積額総表	1
平成28年度歳入概算見積額明細表	2
(会計) 05 外国為替資金	2
(款) 01 外国為替等売買差益	2
(項) 01 外国為替等売買差益	2
(款) 02 運用収入	2
(項) 01 運用収入	2
(款) 03 雑収入	2
(項) 01 雑収入	3
平 成 2 8 年 度 歲 入 概 算 見 積 額 総 表2305外国為替資金特別会计(外国為替資金(外国為替資金))
区 分	当 初 見 積 額	2 8 年 度 概 算 見 積 額	对 前 年 度 較 减 (B-A)	明細書 真 数
計(A)	計(B)
05 外 国 為 替 資 金01 外 国 為 替 等 壳 買 差 益01 外 国 為 替 等 壳 買 差 益02 運 用 収 入01 運 用 収 入03 雜 収 入01 雜 収 入会 計 計	2,622,337,019150,000,000150,000,0002,471,286,9092,471,286,9091,050,1101,050,1102,622,337,019	2,684,758,952150,000,000150,000,0002,533,708,8422,533,708,8421,050,1101,050,1102,684,758,952	62,421,933002262,421,93362,421,933002262,421,933
平 成 2 8 年度 歳 入 概 算 要 求 額 明 細 表2305外国為替資金特別会计(外国為替資金(外国為替資金))
事項	当見積額	2 8 年度概算見積額	对前年度比較增△減	備考
05 外国為替資金	2,622,337,019	2,684,758,952	62,421,933
01 外国為替等亮買差益
01 外国為替等亮買差益	150,000,000	150,000,000	0	2 2 年度	2 3 年度	2 4 年度	2 5 年度	2 6 年度
予 定 額	120,000,000	120,000,000	120,000,000	130,000,000	130,000,000
決 算 額	319,498,635	287,206,249	891,695,113	902,143,825	134,037,328
02 運 用 収 入
01 運 用 収 入	2,471,286,909	2,533,708,842	62,421,933
2,471,283,227	2,533,703,924	62,420,697	2 2 年度	2 3 年度	2 4 年度	2 5 年度	2 6 年度
予 定 額	2,575,037,501	2,268,058,593	2,086,102,123	2,075,133,236	2,293,872,414
決 算 額	2,728,039,331	2,355,886,383	2,093,649,949	2,407,354,535	2,411,239,711
外貨資金等の運用による収入見込額を計上
1 . 外貨預付金利子	8,794,717(	507,240)
2 . 外貨証券運用益	2,465,744,891(	2,388,658,556)
(1 ) 外貨証券受取利子等	2,402,580,929(	2,342,871,263)
(2 ) 外貨証券償還益	63,163,962(	45,787,293)
3 . 特別引出權利子	65,109(	65,233)
2 8 年 2 月 1 日から 2 9 年 1 月 3 1 日までの期間の特別引出權(SDR)純利子額の見込額(注)国際通貨基金(IMF)協定第2.0条の規定により、SDRについては、保有額に対して利子が、純累積配分額に対しては手数料がそれぞれ発生することとなるが、両者はIMFの事務処理上、相殺の上決済されることとなっており、保有額が純累積配分額を上回るときは純利子額が支払われることになる。
4 . 円貨貸付金利子	563,941(	746,128)
5 . 外貨貸付金利子	21,536,926(	18,286,779)
6 . 財政融資資金預託金利子	36,998,340(	63,019,291)
特別会計に関する法律第1.1条及び第1.2条の規定に基づく財政融資資金への預託金から生ずる利子収入見込額
計	2,533,703,924(	2,471,283,227)
02 国際通貨基金報酬	3,682	4,918	1,236	2.2 年度	2.3 年度	2.4 年度	2.5 年度	2.6 年度
予 定 額	844,778	826,027	878,679	44,516	36,897
決 算 額	978,264	1,789,664	275,446	37,909	29,238
IMFの保有する円が一定の水準を下回った場合に、その下回った部分に対しIMF協定第5条第9項の規定により、IMFから支払われる報酬額の見込額
03 雑 収 入
3 為

事項	当初價	28年度概算見積額	對前年度比較增減	備考
0	22年度	23年度	24年度	25年度	26年度
0	予定額	10	10	10	10
0	決算額	0	0	0	0
0	小切手支払未済金收入見达額を計上
0	22年度	23年度	24年度	25年度	26年度
予定額	100	100	100	100	100
決算額	5,345	58,676	5,495,310	17,709,295	1,441,414
收入見达額を計上
0	22年度	23年度	24年度	25年度	26年度
予定額	9,500	7,000	7,000	1,050,000	1,050,000
決算額	38,480	135,367	210,382	96,496	12,893
指定預金利子收入見达額を計上
## 113 番元素－日本初の命名権への期待－

「すい(H)へい(He)りー(Li)べ(Be)・・・」、これは元素周期表を覚えるための語呂合わせだが、理科の授業で聞いた人も多いと思われる。2012年8月、この元素周期表に日本が命名した元素を加えるという、日本の科学者の夢に近づく成果が得られた。理化学研究所の森田浩介准主任研究員らの研究グループが、113番元素の同位体「278113（質量数278）」の3回目の合成に成功した。研究グループは、2004年と2005年の2回にわたって113番元素の合成を確認したが、今回は3回目の合成に成功しただけでなく、前の2回とは異なる経路で崩壊したことが大きな意味を持っており、113番元素発見が確定的となった。

研究グループは113番元素を合成するために、理化学研究所の「重イオン線形加速器（RILAC）」で光速の10％に加速した亜鉛ビームを標的のビスマス薄膜に照射して融合反応を起こしてから、 $ ^{278} $ 113を含む超重元素核だけを分離し、更にその崩壊を観測する実験を行った。この実験により、2012年8月12日、 $ ^{278} $ 113が6回のアルファ崩壊 $ ^{1} $ の後、原子番号101のメンデレビウム（質量数254の $ ^{254} $ Md）になるという一連の崩壊が観測された。 $ ^{278} $ 113が4回アルファ崩壊した後にできる原子番号105のドブニウム（質量数262の $ ^{262} $ Db）は、約33％の確率で自発核分裂し、約67％の確率でアルファ崩壊し、 $ ^{254} $ Mdになるという、2通りの崩壊経路をたどることが既に知られている。過去2回の合成では $ ^{262} $ Dbが自発核分裂したが、3回目の合成となる今回はアルファ崩壊したことで、113番元素がたどりうる崩壊経路を双方とも確認できたことになり、本実験で得られた3個の原子核が $ ^{278} $ 113であったというゆるぎない証拠となった。113番元素の合成は非常に難しく、2003年9月の実験開始から通算553日にわたる実験で、100兆回を超える原子核の衝突を繰り返して3回目の合成に至った。

元素周期表は、1869年にメンデレーエフにより提唱され、自然界に存在する元素は、原子番号92のウランまで発見されていた。93番以降の元素は人工的に合成され、米国、ソ連、ドイツに命名が認められた。そして最近ではロシアと米国の合同研究グループに114番と116番への命名が認められた。元素命名への優先権の認定は、国際純正・応用化学連合と国際純粋・応用物理学連合が3名ずつ推薦する計6名の合同作業部会で審議される。研究グループは、同部会に対して3回の観測事実をもとに113番元素の命名への優先権を主張したが、ロシアと米国の合同研究グループも優先権を主張しており、同部会で審議中である。113番元素を世界で初めて合成したことが認められれば、命名権が与えられ、人類にとって不朽の財産である元素周期表に日本が足跡を残すこととなる。

元素周期表 Periodic Table of Elements (Reported)
第2部 科学技術の振興に関して講じた施策

今回新たに確認された113番元素の崩壊経路とその時間経過

提供：理化学研究所

理研の重イオン線形加速器（RILAC）

提供：理化学研究所

## (高度情報通信技術の研究開発)

情報通信技術は、今後様々な社会的課題の達成に向けて科学技術が貢献していく上で重要な鍵を握る共通基盤的技術である。

文部科学省では、科学技術イノベーションに必要な基盤として、情報科学技術を活用した効果的かつ効率的な情報収集・情報集約・情報統合・情報管理・情報分析・情報流通・情報共有システムの高度化が求められるため、大規模データの効率的な利活用を可能とする科学技術基盤の強化（「Web 社会分析基盤ソフトウェアの研究開発」等）を実施している。また、大量で多種多様なデータを革新的な科学的手法により円滑に利活用できる環境の実現に向けて、平成24年4月に「アカデミッククラウドに関する検討会」を開催し、同年7月に提言「ビッグデータ時代におけるアカデミアの挑戦」を取りまとめた。本提言では、文部科学省が推進すべき研究開発課題として、データ科学の高度化に関する研究開発、アカデミッククラウドの構築に向けたシステム研究、ビッグデータ活用モデルの構築を挙げている。また、情報科学技術を活用した的確な科学的分析・解明・予測の高度化が求められるため「革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ（HPCI）の構築（第2部第3章第1節4（1）参照）」等を実施している。さらに、課題達成型IT統合システム（実社会情報を集約し、課題達成に最適な解や方向性を導き出し実社会にフィードバックする高度に連携、統合されたITシステム）の構築に向けて、平成24年度から「社会システム・サービスの最適化のためのIT統合システムの構築」を実施するとともにITシステムの耐災害性強化やデータ処理能力の向上、超低消費電力化等を進めるため、「イノベーション創出を支える情報基盤強化のための新技術開発」等を実施している。

(数学・数理科学を活用したイノベーションの創出)

文部科学省では、数学・数理科学的知見を活用して諸科学や産業における様々な課題の解決に貢献し、新たな価値（数学イノベーション）を生み出す枠組みを構築するための活動の一環とし
て、平成24年度より「数学・数理科学と諸科学・産業との協働によるイノベーション創出のための研究促進プログラム」を開始している。本プログラムでは、ビッグデータ、最適化と制御の数理などの重要なテーマについて、数学による解決が期待できる課題を設定し、その解決策の具体化に向けて数学・数理科学研究者と諸科学・産業の研究者とが議論するワークショップ等を開催することにより、両者の協働を促進している。

## （２）共通的、基盤的な施設及び設備の高度化、ネットワーク化

科学技術の振興のための基盤である研究施設・設備は、基礎研究からイノベーション創出に至るまでの科学技術活動全般を支えるために不可欠であり、これらの整備や効果的な利用を図ることが重要である。また、「研究開発力強化法」においても、大学、独立行政法人等が保有する研究施設・設備の共用の促進を図るため、国が必要な施策を講じる旨が規定されている。

このため、科学技術に関する広範な研究開発領域や、産学官の多様な研究機関に用いられる共通的、基盤的な施設・設備に関して、その有効利用、活用を促進するとともに、これらの施設・設備の相互のネットワーク化を促進し、利便性、相互補完性、緊急時対応等を向上するための取組を進めている。

文部科学省では、「特定先端大型研究施設の共用の促進に関する法律」（平成6年法律第78号）（以下、「共用法」という）に基づく特定先端大型研究施設 $ ^{2} $ の整備や共用に必要となる経費の支援等を通じて、産学官の研究者等による共用を促進している（後述）。

特定先端大型研究施設に準ずる、大学、独立行政法人等が保有する先端研究施設・設備についても共用を促進するために、「先端研究施設共用促進事業」を実施しており、平成24年度は28施設を支援した（第2-3-8図）。これらの施設・設備の共用を一層促進し、成果の創出につなげるため、施設・設備の利用に関する基本的な情報（所在地、利用用途、利用可能時間等）を提供するインターネット上の総合窓口として、「共用ナビ」（研究施設共用総合ナビゲーションサイト）を開設している。また、「ナノテクノロジープラットフォーム」により、ナノテクノロジーに関する最先端の研究設備とその活用のノウハウを有する機関が緊密に連携し、全国的な共用体制を構築することで、産学官の利用者に対し、最先端設備の利用機会と高度な技術支援を提供している。さらに、スーパーコンピュータ「京」を中核とし、全国の大学や研究所などに設置されている主要なスーパーコンピュータをネットワークで結び、利用者の多様なニーズに応える計算環境を実現する「革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ（HPCI）」の構築を推進するとともに、戦略分野における研究開発や我が国の計算科学技術体制の整備を行う「HPCI戦略プログラム」を実施している。
## 第2−3−8図／「先端研究施設共用促進事業」の実施機関

资料：文部科学省作成

近年、グローバル化が進展し、国際的な頭脳獲得競争の激化による人材の流動性が高まる中、海外で研鑽を積んだ我が国の研究者が帰国後も活躍できる機会の充実と、海外の優秀な研究者が我が国で活躍できる国際的な「頭脳循環」の実現が重要となっている。

このため、文部科学省では、国内外の若手研究者等をひき付け、最先端の研究成果を創出するための研究設備の整備を行う「最先端研究基盤事業」を実施しており、平成24年度は10事業について支援を行っている。

## (特定先端大型研究施設)

共用法では、特に重要な大規模研究施設を「特定先端大型研究施設」と位置付け、我が国の科学技術イノベーションの推進や研究開発投資の効果的・効率的な活用のため、その計画的な整備、運用及び公平・公正な共用を規定している。

## ○大型放射光施設（SPring-8）

大型放射光施設（SPring-8）は、光速近くまで加速した電子の進行方向を曲げたときに発生する極めて明るい光である「放射光」を用いて、物質の原子・分子レベルの構造や機能を解析可能な世界最高性能の研究基盤施設である。本施設は平成9年より共用が開始されており、ライフイノベーションやグリーンイノベーションをはじめ、日本の経済成長を牽引する様々な分野で革新的な研究開発に貢献している。
ESRI Discussion Paper Series No.221

知識スピルオーバーが企業の生産性に与える影響分析

中野 諭・伊藤 萬里

September 2009

内閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# 知識スピルオーバーが企業の生産性に与える影響分析 $ ^{*} $

中野 諭 $ ^{a} $ 伊藤 萬里 $ ^{b} $

2009年9月

## 要旨

本研究は、日本の1995年～2005年までの企業データを利用して、知識スピルオーバーによる企業パフォーマンスへの影響を分析する。4つのパターンの知識スピルオーバー指標を推計し、その存在が企業の生産性向上に寄与するのか、寄与するならばその貢献はどの程度なのかという2つの課題について定量的な分析結果を提示する。分析結果によれば、知識スピルオーバーの存在は企業のパフォーマンスに寄与し、その貢献度は無視できないことが示されている。したがって、企業の研究開発活動を促進する政策を実施することによって、自らの研究開発を通して生産性が改善するとともに、企業の技術交流を通して他者の研究開発活動が自らの生産性向上に寄与するポテンシャルが残されていると考えられる。

Keywords: 知識スピルオーバー，研究開発投資，全要素生産性

JEL codes: D24, L25, O31, O39
# The Effect of Knowledge Spillover on Japanese Firm's Productivity

Satoshi Nakano

(Research Fellow, Keio Economic Observatory, Keio University)

Banri Ito

(Lecturer, School of Economics, Senshu University)

## Abstract

This study uses micro-data on research and development, and finance of Japanese firms from 1995 to 2005 and examines the effect of knowledge spillover on the performance of firms. Four types of knowledge spillover are estimated and results of quantitative analysis on following the two topics are provided. Does the spillover contribute to improve firm's productivity? How much the contribution there is? The results indicate that there is positive impact of the spillover on firm's performance and the contribution is not negligible. The policy that stimulates firms' research and development activities could improve firms' productivity not only by their own R&D activities, but also through the knowledge spillover.
### 1. はじめに

見本市、特許公報、技術者の労働移動などを通して他者の研究開発活動の成果が金銭の授受なく意図せずに漏れ伝わり、自らの研究開発活動の生産性を高める外部性、つまり知識スピルオーバー(Griliches (1979))の存在は、多くの先行研究によってすでに確認されている $ ^{1} $ 。問題は、スピルオーバーの貢献が多大であるのか、あるいは無視できるぐらい小さなものなのかという点である。仮にスピルオーバーの貢献が小さいことが示されれば、研究開発活動を促進する政策は、研究開発を通して実施企業自らの生産性には寄与したとしても、企業間の技術交流などを通したスピルオーバー効果は期待されないことが示されよう。この問題に対して先行研究の結果は、スピルオーバーの生産性改善への正の貢献を示しているものの、その大きさはまちまちである。加えて、次のような3つの課題が残されている。第一に、分析対象企業が数百社から多くて1000社程度とサンプルサイズがそれほど大きくないことである。第二に、スピルオーバーの推計手法の問題である。企業レベルのデータをもちいた先行研究の大半では、企業間の技術距離の測定に特許の分布状況をもちいている。しかし、企業の研究開発活動の成果がすべて特許化されるとは限らないため、スピルオーバーを過小推計する可能性がある。第三に、スピルオーバーを推計する企業の範囲の問題である。先行研究では、分析対象となっている企業のみを対象にスピルオーバー指標を推計している。分析対象から外れた企業からのスピルオーバーが考慮されないため、スピルオーバーを過小推計する可能性がある。

本研究の目的は、これらの課題を改善しながら企業の知識スピオーバーを推計し、それが企業の生産性に与える影響を定量的に分析することである。本研究における第一の改善点は、総務省『科学技術研究調査』および経済産業省『企業活動基本調査』の個票データをもちいて両者のマッチングを行い、約2900社のパネルデータを構築したことでサンプルサイズが大きくなったことである。第二に、企業間の技術距離の計測には、『科学技術研究調査』の分野別研究開発費をもちいているため、特許以外の研究開発成果を考慮することができる。第三に、『科学技術研究調査』で各年に回答しているすべての企業を対象にスピオーバーを推計しており、その企業数は約1万社と非常に広範囲の企業からのスピオーバーを捉えている。こうした試みのもとでのスピオーバーが生産性に与える影響評価は、本研究が初めてである。

主たる分析結果によれば、自らの研究開発フローが10%増加すると、GDPは0.4～1.2%増加する。研究開発フローの10%の増加は、フローベースの知識スピルオーバーの10%増加を意味するため、さらにGDPを0.1～1.2%増加させる。したがって、企業の研究開発活動を促進させる政策によって研究開発フローを増加させることで、日本の経済成長に対して正に寄与することが示された。

本論文の構成は以下の通りである。次節では、スピルオーバーと生産性との関係を分析
している先行研究のサーヴェイを行う。第3節では分析に使用するデータの概要とスピルオーバープール、研究開発ストックおよび全要素生産性の推計方法を紹介している。第4節ではスピルオーバーが生産性に与える影響を評価する分析モデルについて解説し、第5節にその推計結果をまとめている。第6節では推定されたパラメータから得られる情報をもとに考察を行い、最後に結論と残された課題を示す。

### 2. 先行研究

知識スピルオーバーが企業のパフォーマンスに与える影響を評価する研究は、スピルオーバーの推計方法によって分類することができる。代表的な手法は、Jaffe (1986,1988)がもちいた企業が保有する特許分布の相関指標を企業間の技術距離とし、これをウェイトとして知識ストック(あるいはフロー)を加重和するものである。Jaffe (1986)は、企業の技術ポジションおよび技術スピルオーバーが研究開発生産性に与える影響を定量的に評価している。対象となる企業は、NBERがCompustatの年次レポートデータとPatent Officeの特許データを接合した1969～1979年の約1700社にかんする企業パネル・データベースから抽出している。そこから、1976年にプラスの研究開発支出を報告、PICAデータと接続、1965～1972年および1973～1979年における10以上の特許保有、1972～1974年および1978～1980年に完全な財務データが存在するといった条件で432社に絞られている。スピルオーバープールを推計する際のウェイトとして企業の特許分布の相関指標をもちいるが、その特許分布は、アメリカのthe Patent Office's Classification systemに基づいた328の特許分野を49分野に集計し、1972年までに申請された特許と、1973年以降に申請されたものの2つについて作成している。1973年および1979年における特許方程式(特許生産関数)、利潤方程式、市場価値方程式を3段階最小二乘法で推定した結果、特許に対して研究開発ストック、スピルオーバー、およぶ両者のクロス項は、有意に正で推定された。利潤に対しては、研究開発ストックおよび研究開発ストックとスピルオーバーのクロス項のパラメータは正であったが、スピルオーバーのそれは負であった。推定されたパラメータから計算される研究開発ストックの特許弾性値は約0.875、他社の研究開発、つまりスピルオーバーの特許弾性値は約1.1となった。また、研究開発ストックの粗収益率が27％と算出された。

Jaffe (1988)は、企業の売上ベースの市場シェア、産業クラスター内外の技術スピルオーバー、市場および技術ポジションが、1976年における研究開発集約度および1972～1977年の生産性成長に与える影響を分析している。対象となる企業は、Jaffe (1986)と同じNBERが作成した約1700社の企業パネル・データベースから抽出しており、1976年にプラスの研究開発支出を報告し、PICAデータと接続可能な537企業を選択している。Jaffe (1986)と同様に49技術分野に分類され、1965～1972年まで連続的に利用可能な企業別の出願特許分野データをもちいて企業間の相関指標をウェイトとして計測している。そして、企業の研究開発支出(フロー)および研究開発ストックを加重和し、スピルオーバープールを推計している。分析の結果、フローベースの技術スピルオーバー全体および産業内クラスターのプレミア
ムのパラメータは、研究開発集約度に対してプラスに有意に推定される。ただし、市場および技術ポジションをコントロールすると、産業内クラスターのプレミアムは有意に推定されなくなることが示された。また、市場および技術ポジションをコントロールした推定の結果、研究開発支出(フロー)およびストックベースの技術スピルオーバー全体、および産業内クラスターのプレミアムのパラメータは、企業の売上に対して有意にプラス推定される。産業内クラスターのプレミアムのパラメータは限りなく0に近くなり、研究開発支出(フロー)およびストックベースの技術スピルオーバー全体の売上弾性値は、それぞれ0.030および0.099となった。

Adams(1990)は、1953～1980年の製造業18産業(サンプルサイズは504)のデータをもちいて、生産性成長に対して自産業の知識ストック集約度および他産業からのスピルオーバー集約度が与える影響を分析している。その際、知識ストックは研究開発支出の累積ではなく、産業別科学者・技術者数と農学、生物学、科学、コンピュータ・サイエンス、工学、地質学、数学および統計学、医学、物理学といった9分野における科学雑誌の1人当たり論文数との積から算出される知識フローを累積して推計している。また、スピルオーバーを推計する際のウェイトには、科学者の分野別分布の相関指標をもちいている。雇用されている科学者・技術者数については、1950～1970年分がアメリカ労働省労働統計局(1973)のEmployment of Scientists and Engineers, 1950-1970から、1971～1985年分がNational Science FoundationのU.S. Scientists and Engineers(および一部非公刊資料)から得ており、全要素生産性(TFP)については、労働統計局の非公刊資料のデータを使用している。これらのデータをもちいた回帰分析の結果、自らの知識ストック集約度は、知識の創造から応用までのタイムラグを考慮するかしないかに関わらず、生産性成長に対して正に寄与することが示された。ただし、ラグが0から20年に大きくなるにしたがって、パラメータは大きな値をとる。一方、スピルオーバープール集約度のパラメータは、ラグが10年までは負に推定されるが、20年以上では正に転じており、他者からの知識の伝達には時間を要することが示されている。技術者を除いて科学者のみで自らの知識ストック集約度を作成した場合には、同集約度はラグが10年ではパラメータが負になり、20年で正になる。

Capron and Cincera (2000)は、知識スピルオーバーが企業の生産性に与える影響を、スピルオーバー全体、技術クラスター内外のスピルオーバー、国内・国際間スピルオーバー、および後者2つを組み合わせた計4つのケースについて分析している。サンプルは、Worldscope database の1987～1994年における製造業673社の完備パネルデータから抽出された625社(アメリカ378社、日本133社、EU101社、他13社)である。スピルオーバーは、1978～1994年にthe European Patent Officeに申請された特許数に基づき、IPCに準拠した50分野にわたる特許分布の相関指標をウェイトとし、企業の研究開発ストックを加重和して推計している。第1に、全サンプルを対象に売上の対数値の差分(成長率)を被説明変数とする回帰式をGMMで推定した結果によれば、自社の研究開発ストックの成長率、スピルオーバーの成長率のパラメータはともに有意に正に推定されるが、前者(0.13)より後者(0.80)の方が大きい。
スピルオーバーを技術クラスター内外に分割すると、そのパラメータはいずれも有意に正であり、クラスター外(0.37)の方がクラスター内(0.26)よりもパラメータは大きい。また、国内と国際間のスピルオーバーに分割した場合では、後者のパラメータ(0.99)が有意に正であったのに対し、前者は有意に推定されなかった。クラスター内外・国内外にスピルオーバーを分割すると、クラスター外・国際間スピルオーバーのパラメータ(1.30)のみ有意に正で推定された。被説明変数を売上の対数値(レベル)とする場合と、GMMと同様に売上の対数値の差分とする場合について、OLSでも推定を行っており、パラメータの符号、大小関係についてはGMMと同様の結果が得られている。第2に、ダミー変数を差分の回帰式に加えてOLSで推定したところ、技術ダミーを加えたときのスピルオーバー全体のパラメータが有意ではなくなった。また、産業ダミーおよび技術ダミーを加えた場合ではクラスター外・国際間スピルオーバーのパラメータは有意に負に推定されたが、国ダミーを加えると有意ではなくなり、地域性の影響があることが推測される。第3に、国別にサンプルを分割して推定した結果によれば、アメリカとEUにおける労働および資本の売上弾力性が似通っているのに対し、日本のそれは異なっている。自社の研究開発ストックの弾性値は、売上のレベルを被説明変数とするOLSの結果では国によって異なるが、売上の成長率を被説明変数とするOLSでは似通った結果が得られ、さらにGMMでは前の2つの中間ぐらいの値(アメリカ0.25、日本0.10、EU0.15)になる。スピルオーバーの効果については、いずれの推定方法でもアメリカでは国内スピルオーバーのパラメータ(GMM0.56)が正に有意であったのに対し、日本では国際間スピルオーバー(GMM0.97)が正に有意であった。第4に、アメリカでのデータセットをもちいた推定結果(1988～1993年378社)とJaffe(1988)での結果(1972～1977年434社)との比較を行っており、スピルオーバーのパラメータはJaffe(1988)のそれより大きいが、研究開発ストックのパラメータは小さくなり、アメリカ企業の研究開発のインパクトが時代とともに小さくなっていることが窺える。

Branstetter (2001)では、アメリカと日本の企業パネルデータをもちいて、国内および国際間での知識スピルオーバーが企業のイノベーションおよび生産性に与える相対的な影響を評価している。企業データは、研究開発集約度の高い化学、一般機械、電気・電子機械、輸送機械、精密機械製造業から抽出された、1985～1989年の205社(日本)および209社(アメリカ)のものである $ ^{2} $ 。スピルオーバーは、自国企業と技術的に関連性のある他者の研究開発の加重和で表される国内スピルオーバー、および他国企業と技術的に関連性のある他者の研究開発の加重和で表される国際間スピルオーバーに分割されている。加重和のウェイトには、企業の分野別特許取得数の相関指標がもちいられている。特許生産関数を想定した回帰分析の結果によると、出願年で分類されたアメリカでの特許取得数を被説明変数とする対数線形回帰モデルおよび負の二項モデルいずれにおいても、国内スピルオーバーのパラメータが統計的に有意に正、国際間スピルオーバーのそれが有意ではないが負に推定された。加えて、国内および国際間スピルオーバーのパラメータが等しいという仮説は棄
却された。これらについては、日本企業でもアメリカ企業でも同様の結果が得られている。具体的には、日本企業の研究開発支出の特許弾力性は0.59、国内スピルオーバーのそれは1.11となった。研究開発が生産性に与える影響を評価するために推定された生産関数の結果は、日本では自社の研究開発ストックの売上弾性値が0.01と小さく、統計的に有意に推定されなかった。国内および国際間スピルオーバーの売上弾性値がそれぞれ0.50、0.40であったが、前者が統計的に有意に推定されたのに対し、後者は有意ではなかった。一方、アメリカ企業にとっては、国内および国際間スピルオーバーの売上弾性値がそれぞれ0.83、-0.24であり、日本企業はアメリカからの知識スピルオーバーの便益を享受しているが、逆は成り立たないことが示された。

知識スピルオーバーを推計する際のウェイトに企業間の物理的距離を適用した研究が、Anselin, Varga and Acs (1997)である。1982年におけるアメリカ43州および125のMetropolitan Statistical Area (MSA)のデータをもちい、自らの研究開発活動、大学における研究、および大学の研究のスピルオーバー効果が企業のハイテク・イノベーションに与える影響を評価している。スピルオーバー効果は、大学と企業の物理的距離から計算される指数をウェイトとして大学での研究支出を加重和して推計される。イノベーションのカウントデータは、the U.S. Small Business Administration Innovation Database に基づいており、1982年にアメリカ市場に登場した4200のイノベーションが対象となっている。また、それらのイノベーションは、事業所の住所によって識別されている。イノベーションデータを2桁レベルのSICコードで集計し、そのうちSICコードが28、35～38に該当するものをハイテク部門と定義している。産業による研究開発活動のデータは、すべての州について入手することができないため、the Bowker directories におけるハイテク研究所における専門職の雇用者数に基づいて代理変数を作成している。大学における研究支出は、1982年におけるthe NSF Survey of Scientific and Engineering Expenditures at Universities and Colleges に拠っている。イノベーションのカウントデータを被説明変数とする州レベルの両対数回帰分析の結果、自らの研究開発活動と大学での研究のパラメータは有意に正で推定されたが、スピルオーバーのパラメータについては、物理的距離をもちいたものでは有意に正に対し、相関指標をウェイトとしたもので有意に推定されなかった。MSAレベルでの回帰分析では、コアとなるMSAの物理的中心から50(75)マイル以内に立地するMSAにおける産業の研究開発活動と大学の研究という空間的ラグ変数を作成し、他のMSAからのスピルオーバーを表す説明変数としている。その結果、MSAレベルでも自らの研究開発活動と大学での研究のパラメータは有意に正で推定される。スピルオーバー効果については、75マイル以内にある他のMSAにおける研究開発活動のパラメータは有意に推定されなかったが、50マイル以内にある他のMSAにおける大学の研究のパラメータは有意に正に推定された。

スピルオーバープールの計測に主成分分析を適用した分析が、Levin and Reiss(1988)である。同研究は、Levin et al. (1987)における調査結果、Federal Trade Commissionによる1976年のAnnual Line of Business Reportsなどをもちいて、自らのプロセスおよびプロダクト研究
開発支出と他者の研究開発との不完全代替性、スピルオーバーに依存するプロセスおよびプロダクト研究開発の均衡支出および均衡市場構造を分析している。スピルオーバーの程度を測るために、プロセスおよびプロダクト・イノベーションの競争的優位性を守る6つのメカニズム：1)複製を防ぐための特許、2)ロイヤリティ収入のための特許、3)秘匿、4)リードタイム、5)早期に学習曲線を押し下げる優位性、6)販売もしくはサービスにおける優れた努力を考えている。イエール大学が企業に対して行った研究開発活動に関する調査結果(回答のあった130製造ラインのうち、116を抽出)をもちいて、これらのメカニズムについてプロセスおよびプロダクト・イノベーションごとに主成分分析を行い、合わせて全体の6割以上を説明する第一および第二主成分係数を算出している。いずれのイノベーションについても、6つのメカニズムの第一主成分係数は正であり、概してイノベーションのリターンに関する占有条件の強度と解釈されるため、スピルオーバーの程度とは負の関係があると考えられる。一方、第二主成分係数では、符号は正負混在しており、メカニズム間で差がある。これらの主成分係数から主成分得点を算出してスピルオーバーの程度を表す説明変数として使用し、総可変費用に占めるプロセス研究開発支出およびプロダクト研究開発支出の割合をそれぞれ被説明変数とする回帰分析を行っている。いずれの研究開発支出についても、第一主成分得点のパラメータは期待されるとおり負で推定されたが、スピルオーバーの程度が産業間で一定であるという仮説は棄却できなかった。したがって、プロセス・スピルオーバーの程度が増大してイノベーションのリターンの占有性が失われても、プロセス研究開発支出は必ずしも減少せず、これはプロダクト・スピルオーバーとプロダクト研究開発支出についても同様である。

ここで、本研究と同様、日本企業のみに分析対象を絞ったものを概観しよう。これらの先行研究は、知識スピルオーバーの推計に特許分野の相関指標をもちいている³。後藤・鈴木 (1987)では、日本開発銀行の企業財務データ、日本銀行の物価指数、通商産業省の鉱工業指数、労働省の毎月勤労統計調査などから54産業に集計された後に推計された1976～1983年度におけるTFPの年平均成長率、1976年度におけるフローベースの研究開発集約度、および1976年度の研究開発費と1983年度における技術ポジションから推計されるスピルオーバーをもちいて、研究開発活動がそのスピルオーバー効果も含めて全要素生産性に与える効果を評価している。分析の結果、研究開発フローの収益率が0.243、エレクトロニクス産業からのスピルオーバーの収益率が0.070と推定された。Goto and Suzuki (1989)は、研究開発データに関する企業アンケート調査の結果をもちい、後藤・鈴木 (1987)と同様のデータを組み合わせて、1976～1984年にかけて日本の製造業において研究開発活動が全要素生産性に与える効果を評価している。研究開発支出の限界収益率を推定した結果、製造業の産業平均で約32～35％となり、研究開発ストックのそれは約47％となった。また、後藤・鈴木 (1987)のモデルにタイムラグを考慮した結果、1976年のエレクトロニクス産業からのスピルオーバーの収益率が0.043、研究開発フローの収益率が0.293と推定された。