Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
開銀融資の誘導効果を考える場合、1つの重要な問題は、その情報生産機能がメインバンクのそれと代替的なものか、それとも補完的なものかということである。7節でも述べたように、これまでの代表的研究である堀内・随（1994）では、この点に関して、開銀の情報生産機能はメインバンクと代替的であると結論づけていた。しかし、前節での結果をみる限り、この結論は、開銀融資の開始が借入企業に対する融資の構成比に与える影響まで考慮した場合にはもはや成立しないと考えられる。というのは、前節での結果は、メインバンク関係の有無にかかわらず、開銀融資の開始後、メインバンクなど主要取引銀行の融資比率が低下する傾向にあることを示していると考えられるからである。

実際、表12－1から表12－4までの結果をより詳細に検討してみると、開銀融資開始後の融資比率の変化は、メインバンクなど主要取引銀行の融資比率が高い企業ほどより顕著であることもわかる。たとえば、開銀融資開始後の融資の変化が開銀融資開始直前の融資比率とどのような関係にあるかを調べるために、以下のような式：

$$ \left(11\right)\Delta X_{t}= 定数項 +\beta\cdot X_{0} $$

（ただし、$\Delta X_{t}=$ 開銀融資開始 $t$ 年後のメインバンク以外の融資比率の増加率、および、$X_{0}=$ 開銀融資開始前年のメインバンク以外の融資比率）を推定した場合、表15のような計測結果が得られる。表からまず読みとれることは、定数項が窯業を除き統計的に有意な正の値をとっているということである。このことは、開銀融資開始直前の融資の構成比率にかかわらず、開銀融資の開始が全体として融資の集中度を低下させ、メインバンク以外の金融機関の融資比率を上昇させる傾向にあったことを示している。

一方、表からは、窯業を除き例外とすれば開銀融資開始直前にメインバンクの融資比率が大きかった企業ほど、開銀融資開始後メインバンク以外の金融機関の融資比率が上昇する傾向にあったこともわかる。メインバンクの融資比率が高い企業ほど、企業とメインバンクの関係は強力であると考えられるので、後者の結果は、強力なメインバンク関係を持つ企業ほど、開銀融資の開始後、メインバンク以外の金融機関の融資比率が高まっていることを意味している。もし開銀の情報生産機能がメインバンクのそれと代替的なものであれば、これとは逆の結果に、メインバンク関係が強い企業では融資比率の大きな変化はないはずなので、このことは開銀の情報生産機能がメインバンクのそれと代替的なものではなく、むしろ補完的な側面があることを示している。また、企業情報がメインバンクによって独占されていればいるほど開銀の情報生産は融資比率に大きなインパクトをもつと考えられるので、以上の結果はメインバンクが強力である企業ほどその金融情報がメインバンクに独占されていたという考え方と整合的なものとなる。

## 10 開銀融資のリスク軽減機能

これまでの節では、開銀の機能を主として情報生産という観点から検討を加えてきた。しかしながら、これまでの研究では、情報生産以外にも、開銀がもつと思われる機能がいくつか指摘されている。その代表的なものの1つが、長期資金を安定的に供給することによって民間のリスクを軽減するという機能である。

たとえば、民間企業のプロジェクトの中には、長期的にはきわめて有望であるが、短期的にはほとんど成果が期待できないものが少なくない。このようなプロジェクトを複数の民間の金融機関の融資によってまかなった場合、プロジェクトは失敗に終わってしまうことがある。これは、融資を
表15 開銀融資によるメインバンク以外の融資比率の変化

推計式 $ \Delta X_{t} $ = 定数項 + $ \beta \cdot X_{0} $

但し $ \Delta X_{t} $ = 開銀融資開始後のメイン以外の融資比率の変化率

$ X_{0} $ = 開銀融資開始前のメイン以外の融資比率

定数項	$ \beta $	R²	サンプル数
電気	基準年の $ \Delta X_{t} $	0.648(4.11)***	-1.016(-3.20)***	0.275	29
1年後の $ \Delta X_{t} $	1.166(5.56)***	-1.815(-4.28)***	0.404
2年後の $ \Delta X_{t} $	0.976(7.26)***	-1.397(-5.14)***	0.495
輸送	基準年の $ \Delta X_{t} $	0.337(2.47)**	-0.582(-2.06)*	0.156	25
1年後の $ \Delta X_{t} $	0.755(3.36)***	-1.251(-2.68)**	0.238
2年後の $ \Delta X_{t} $	1.260(3.24)***	-2.162(-2.68)**	0.238
繊維	基準年の $ \Delta X_{t} $	0.232(3.31)***	-0.353(-2.43)**	0.169	31
1年後の $ \Delta X_{t} $	0.340(2.67)***	-0.395(-1.58)	0.079
2年後の $ \Delta X_{t} $	0.782(5.66)***	-1.108(-4.09)***	0.366
窯業	基準年の $ \Delta X_{t} $	-0.035(-0.65)	0.129-0.44	0.011	20
1年後の $ \Delta X_{t} $	-0.061(-0.76)	0.252-0.57	0.018
2年後の $ \Delta X_{t} $	-0.059(-0.78)	0.235(0.57)	0.018

（注）*** = 両側 1％の水準で有意

** = 両側 5% の水準で有意

$ ^{*} $ =両側10%の水準で有意
行なっている金融機関の1部が何らかの理由で途中で融資を中止した場合、他の金融機関も貸し付けた資金を回収しようと融資を中止してしまうからである。（詳しくは、Diamond and Dybvig（1983）を参照）。したがって、このようなケースでは、公的金融機関によって資金を長期にわたって安定的に供給することができれば、長期的には有望なプロジェクトをもつ企業が途中でそのプロジェクトの中止に追い込まれるというリスクは大きく軽減されることになる。

仮りに開銀融資にこのような長期プロジェクトのリスクを軽減する機能が存在する場合、前節までの実証分析結果も、必ずしも情報生産という観点からのみ解決すべき性質のものではなくなる。というのは、開銀融資の開始によって当該企業のリスクが軽減されるのであれば、それだけ民間金融機関にとってその企業に融資することの魅力が高まり、その結果、民間金融機関の融資が誘導されると考えられるからである。

しかしながら、このような開銀融資のリスク軽減機能の観点からは、なぜ開銀融資の開始後、特にメインバンク関係が強力な企業において、メインバンク以外の銀行・金融機関の融資比率が上昇しているのかを説明することは必ずしも容易ではない。なぜなら、メインバンクにもイザという時に企業を救済するなどのリスクを軽減する機能があると言われているので、開銀融資のリスク軽減機能はメインバンク関係が強力な企業では、あまり重要でないと考えられるからである。したがって、われわれの実証分析は、開銀にリスク軽減の機能があったとしても、それに加えて情報生産機能も重要であることを示していると解釈できるであろう。

## 11 まとめ

本稿では、日本開発銀行に代表される政府系金融機関の貸出が民間銀行の融資を誘導する効果があったかどうかを、大きく分けて2つの観点から検討した。まず第1の観点は、開銀融資の誘導効果が産業レベルと企業レベルのどちらにおいて有効に働いてきたかに関する分析であった。分析によって明らかにされた結果によると、まず、製造業においては少なくとも、石油精製、鉄鋼、非鉄金属、電気機械の4つの産業で、かなり大きな産業レベルでの誘導効果（強誘導効果）が長期的・短期的に存在していた。しかし、それ以外の製造業の産業では、その効果は長期的あるいは短期的には強力なものではなかった。一方、個別の企業データを使った分析では、精密機械といった例外的産業を別とすれば、多くの産業において開銀融資が個別企業に与える誘導効果（弱誘導効果）が何らかの形で検出された。特に、産業レベルではその誘導効果がはっきりしなかった食料品、化学製品、金属製品、輸送機械といった産業でも、開銀融資と民間銀行融資との間にきわめて有意な補完関係がミクロ・レベルでは観察された。

この実証結果は、開銀融資に代表される政策金融は、産業レベルよりもむしろ、個別の企業で成長可能性に関する「情報生産」機能を果たしており、その情報は民間の金融機関の融資行動に大きな影響を与えた可能性があることを意味していると考えられる。そこで本論文の後半では、第2の観点として、このような開銀融資による企業レベルでの情報生産が公共財的性質をもち、民間金融機関による情報の過小生産の問題を克服しているかどうかを検討した。分析では、主として、開銀融資が開始された後、民間金融機関の融資の構成比がどのように変化したかが検討された。その結果、開銀融資の開始は、特にメインバンク関係が強力な企業においてメインバンクの融資に占めるウェイトを相対的に低める傾向にあることが示された。

このことから、開銀融資の情報生産機能は、開銀融資がスタートする時期に大きく働き、それによってメインバンク以外の金融機関により大きな金融情報が提供されたと考えられる。特に、情報の正の外部効果の存在を考えた場合、その際に生産される情報は、メインバンクに代表される民間
の金融機関では本来供給されえない性質のものも含んでいる可能性があると考えられる。というのは、メインバンクが他の金融機関に情報を十分に供給しているのであれば、開銀融資の開始によってメインバンク以外の金融機関が融資比率を増加させるという状況は起こらないと考えられるからである。したがって、開銀の情報生産機能は、メインバンクの機能に代替するものであるというよりもむしろ、補完的なものであるといえる。

なお、われわれの分析の対象は、製造業に限られているため、以上の結論が製造業以外の産業に対しても成立するかどうかは明かではない。実際、日本開発銀行がこれまで重点的に行ってきた融資は、電力や都市基盤整備といったものが多く、それらは製造業自体に対する融資というよりも、その発展をまわりからサポートする産業に対する融資であった。したがって、そのようなタイプの融資の効果まで含めて問題を考えた場合には、本論文で示したものとは異なる誘導効果は何らかの形で存在していた可能性は否定できない。

また、製造業に関する融資に限って見た場合でも、開銀融資の目的は単に当該産業の育成というものではないものも多かった。実際、開銀が重点的に融資を行ってきた分野を見てみると、昭和40年代には国土開発(地方開発と都市開発)と公害対策、また昭和50年代には資源エネルギー関連と、従来の産業の枠組みを超えた形のものであった。したがって、開銀融資の産業の枠観みを越えた波及効果がどのようなものであったかは、本稿の結果だけでは一概には結論づけることはできない。
## 補論：高度成長期とその後の開銀融資の効果の比較

本稿での分析は、最近の時系列分析の手法をより長期間のデータを使って行うという制約から、高度成長期および低成長期をともに含む形での分析を行ってきた。しかしながら、言うまでもなく、政策金融の経済的効果は、高度成長期と低成長期では異なるものと考えられる。そこで、この補論では産業別のデータを用い、高度成長期とその後の低成長期において、開銀融資が民間銀行の融資に与えるインパクトがどのように変化したかを検討した。

分析では、1953年第3四半期から1973年第4四半期までを「高度成長期」、1974年第1四半期から1993年第4四半期までを「低成長期」として計測を行った。計測に際して用いたデータは本稿の3節および4節で採用したものと同じであり、それを用いてコ・インテグレーション・テストおよびインパルス応答関数の推計を行った。

表 A1 は、産業別データに対する ADF テストを分布ラグの長さを 2 として、高度成長期および低成長期それぞれに対して行った結果を示したものである。（具体的には、3 節における（1）式の分布ラグの長さを 4 から 2 へと変更し、その場合の係数 $ \alpha $ に対する t 値を示したものである。なお、高度成長期のデータにはトレンドがみられたので、高度成長期の推計に際しては、トレンド項を含めた）。表から、若干の例外（すなわち、高度成長期の非鉄金属と低成長期の鉄鋼）を別にすれば、開銀融資残高が単位根をもつという仮説（すなわち、 $ \alpha = 0 $ ）は 5% 有意水準で棄却されなかった（表 A1 - 1）。また、全国銀行融資残高では、すべてのケースで、単位根をもつという仮説が棄却されなかった（表 A1 - 2）。

そこでこの結果をもとに、高度成長期の非鉄金属と低成長期の鉄鋼以外のすべての産業で開銀融資残高と全国銀行融資残高の両方が単位根をもつものとして、それらに対して3節で説明したヨハンセンのコ・インテグレーション・テストを行った。表A2その結果を示したものである（ただし、ここでも3節の（2）式における分布ラグの長さは4から2へと短縮してある）。表A2において、係数Bのランクが0であるという仮説が最大固有値検定とトレース検定のいずれにおいても棄却され、開銀融資残高と全国銀行融資残高がコ・インテグレーションの関係にあると考えられる産業は、高度成長期では、化学、窯業、鉄鋼、金属、電気機械、自動車の5つの産業であった。一方、低成長期で同様のコ・インテグレーションの関係がみられる産業は、木材木品、化学、石油、輸送機械（なかでも、自動車）の4つの産業であった。

以上の結果は、高度成長期の方が低成長期よりも、開銀融資と全国銀行融資との間に長期的な関係があった可能性を意味している。しかし、その差は、とりたて了大きなものとはいえない。また、有意水準を10％まで広げた場合には、最大固有値検定とトレース検定のいずれかにおいてコ・インテグレーション関係の可能性が示唆された産業は、むしろ低成長期の方が多かった。

そこで、最後に、以上の結果をふまえて、各産業において開銀融資の増加が全国銀行融資残高に与えた短期的な影響を、4節と同様、インパルス応答関数を推計することによって検討した。推計方法は、期間を高度成長期と低成長期に分けて行ったという点を除けば、4節で説明したものと同じである。

図 A 1 が高度成長期のインパルス応答関数を、また図 A 2 が低成長期のインパルス応答関数を、各変数が単位根をもつかあるいはコ・インテグレーションの関係にあるかに依存して、それぞれ、
3つのケースについて描いたものである。まず図からわかることは、高度成長期において開銀融資が全国銀行融資に強い正のインパクトを短期的にもっていた産業は、化学およびパルプ・紙の2つの産業にとどまり、残りの産業におけるインパクトはとりたて大きなものではなかったことである。これに対し、低成長期では、化学、石油、非鉄金属、電気機械の4つの産業でかなり強い正のインパクトが、またパルプ・紙、窯業・土石の2つの産業でも中程度のインパクトが、それぞれ開銀融資から全国銀行融資に計測された。したがって、少なくとも短期的なインパクトをインパルス応答関数という形で見る限りにおいて、高度成長期の方が低成長期よりも、開銀融資が全国銀行融資に大きな影響を与えていたとは必ずしもいえないことを意味している。
表A1-1 单位根の検定（ADFテスト）

開発銀行 ADF（2）

業種	1953Q3-1973Q4	1974Q1-1993Q4
食料品	-2.189	-1.522
繊維品	-2.612	-1.278
木材木品	-2.269	-1.455
パルプ・紙	-1.975	-2.571
化学製品	-1.650	-1.486
石油精製	-2.719	-2.249
窯業・土石	-2.428	-2.578
鉄鋼	-2.659	-2.924 **
非鉄金属	-4.186 **	0.990
金属製品	-3.134	-0.671
一般機械	-1.462	0.203
電気機械	-2.935	0.936
輸送機械	-2.039	0.672
うち自動車のみ	-0.617	0.522
うち自動車以外	-2.629	0.651
うち造船のみ	-3.189	-
精密機械	-1.160	-1.304

注）検定式は、1954Q3 - 1973Q4については（この期間に限ってみるとデータに趨勢的上昇がみられるため）帰無仮説を線型的トレンドを持つ単位根過程、対立仮説を線型的トレンドを持つ定常過程とする

$$ \Delta\mathbf{x}_{\mathrm{t}}=\boldsymbol{\mu}+\boldsymbol{\beta}\mathbf{\alpha}\mathbf{x}_{\mathrm{t-1}}+\sum_{\mathrm{i}=1}^{\mathrm{k}}\mathbf{b}_{\mathrm{i}}\Delta\mathbf{x}_{\mathrm{t-i}}+\mathbf{u}_{\mathrm{l}} $$

とし、1974Q1 - 1993Q4については、帰無仮説は線型トレンドなしの単位根過程、対立仮説は平均のまわりの定常過程とする

$$ \Delta\mathbf{x}_{\mathrm{t}}=\boldsymbol{\mu}-\boldsymbol{\alpha}\mathbf{x}_{\mathrm{t}-\mathrm{l}}+\sum_{\mathrm{i}=1}^{\mathrm{k}}\mathbf{b}_{\mathrm{i}}\Delta\mathbf{x}_{\mathrm{t}-\mathrm{i}}+\mathbf{u}_{\mathrm{l}} $$

として、 $ \alpha=0 $ を帰無仮説とするtタイプの検定量を用いた。ただし、k=2である。

**は5％、*は10%の有意水準で帰無仮説が棄却されることを示す。
表A1 - 2 单位根の検定（ADFテスト）

全国銀行 ADF（2）

業種	1953Q3-1973Q4	1974Q1-1993Q4
食料品	-1.955	0.189
繊維品	-2.212	0.565
木材木品	-0.939	-0.138
パルプ・紙	-1.688	-0.704
化学製品	-1.438	-1.489
石油精製	-2.755	-1.349
窯業・土石	-1.592	-0.928
鉄鋼	-2.203	-0.763
非鉄金属	-1.757	-1.874
金属製品	-2.201	0.390
一般機械	-1.543	-0.513
電気機械	-0.984	-0.333
輸送機械	0.826	0.433
うち自動車のみ	-0.313	0.757
うち自動車以外	-0.070	-0.788
うち造船のみ	-0.892	-
精密機械	-2.086	-0.343

注）検定式は、1954Q3 - 1973Q4については（この期間に限ってみるとデータに趨勢的上昇がみられるため）帰無仮説を線型的トレンドを持つ単位根過程、対立仮説を線型的トレンドを持つ定常過程とする

$$ \Delta\mathbf{x}_{\mathrm{t}}=\boldsymbol{\mu}+\boldsymbol{\beta}\mathbf{\alpha}\mathbf{x}_{\mathrm{t-1}}+\sum_{\mathrm{i}=1}^{\mathrm{k}}\mathbf{b}_{\mathrm{i}}\Delta\mathbf{x}_{\mathrm{t-i}}+\mathbf{u}_{\mathrm{l}} $$

とし、1974Q1 - 1993Q4については、帰無仮説は線型トレンドなしの単位根過程、対立仮説は平均のまわりの定常過程とする

$$ \Delta\mathbf{x}_{\mathrm{t}}=\boldsymbol{\mu}-\boldsymbol{\alpha}\mathbf{x}_{\mathrm{t}-\mathrm{l}}+\sum_{\mathrm{i}=1}^{\mathrm{k}}\mathbf{b}_{\mathrm{i}}\Delta\mathbf{x}_{\mathrm{t}-\mathrm{i}}+\mathbf{u}_{\mathrm{l}} $$

として、$\alpha=0$ を帰無仮説とする t タイプの検定量を用いた。ただし、k=2 である。

**は5％、*は10%の有意水準で帰無仮説が棄却されることを示す。
表 A 2 コ・インテグレーションの検定（Johansen test）

業種	1953Q3-1973Q4	1974Q1-1993Q4
最大固有値検定	トレース検定	最大固有値検定	トレース検定
食料品	7.90	9.16	14.14 *	14.17
繊維品	9.68	10.24	13.13 *	15.83 *
木材木品	10.29	11.94	16.84 **	21.01 **
パルプ・紙	7.68	12.07	14.19 *	14.82
化学製品	16.11 **	23.42 **	29.41 **	29.66 **
石油精製	13.29 *	14.31 *	17.30 **	18.66 **
窯業・土石	16.38 **	19.41 **	10.66	11.18
鉄鋼	23.06 **	29.32 **	-----	-----
非鉄金属	-----	-----	6.50	8.83
金属製品	15.11 **	19.88 **	12.55	13.98
一般機械	5.50	7.59	12.27	16.06 *
電気機械	19.20 **	23.23 **	13.55 *	13.55
輸送機械	10.74	18.40 **	17.86 **	18.10 **
うち
自動車のみ	19.95 **	26.64 **	16.55 **	19.48 **
うち
自動車以外	6.30	10.30	8.67	8.68
うち
造船のみ	10.39	12.53	-	-
精密機械	2.79	3.01	3.89	3.90

注）検定式は

$$ \Delta\mathbf{X}_{\mathbf{t}}=\boldsymbol{\upmu}+\sum_{\mathbf{i}=\mathbf{l}}^{\mathbf{k}-\mathbf{1}}\mathbf{A}_{\mathbf{i}}\Delta\mathbf{X}_{\mathbf{t}-\mathbf{i}}+\mathbf{B}\mathbf{X}_{\mathbf{t}-\mathbf{k}}+\mathbf{U}_{\mathbf{t}\mathbf{l}} $$

とし、Bのランクrについて、 $ _{1}r=0 $ を帰無仮説 $ _{1}r=1 $ を対立仮説とする最大固有値検定と、 $ r\geq1 $ を対立仮説とするトレース検定を行った。

なお、検定量は、単位根検定に対応して、検定式の定数項 $ \mu $ は、1974Q3 - 1993Q4 についてはコ・インテグレーション関係と線型トレンドを通じて検定式に含まれる（データ生成過程にはドリフト項あり）1974Q1 - 1973Q4 についてはコ・インテグレーション関係を通じてのみ、検定式に含まれる（データ生成過程にはドリフト項なし）との仮定のもとでの最尤推定量に基づいて各々求めた。

単位根の検定と同様にここでもk=2とした。

***は5％、*は10％の有意水準で帰無仮説（ランクが0）が棄却されることを示す。
図A1-1 累積インパルス応答関数（後半）：コ・インテグレーションの関係にある産業

図A1-2 累積インパルス応答関数（前半）：コ・インテグレーションの関係にない産業
図A1-3 累積インパルス応答関数（前半）：全国銀行のみが単位根を持つケース

図A2-1 累積インパルス応答関数（後半）：コ・インテグレーションの関係にある産業
図A2-2 累積インパルス応答関数（後半）：コ・インテグレーションの関係のない産業

図A2-3 累積インパルス応答関数（後半）：全国銀行のみが単位根を持つケース
## 参 考 文 献

池尾和人、（1985）『日本の金融市場と組織』、東洋経済新報社。

小椋正立・吉野直行、（1985）「特別償却・財政投融資と日本の産業構造」『経済研究』第36巻2号、pp.110-120。

貝塚啓明、（1981）「公的金融について」『経済学論集』第47巻3号、pp.2-13。

貝塚啓明・宮川努・花崎正晴・大滝雅之、(1984)「金融市場の理論的考察」『経済経営研究』第5巻2号。

加藤正昭・フランク＝パッカー・堀内昭義、（1992）「メインバンクと協調的融資」『経済学論集』第58巻1号、pp.2-22。

橘木俊詔、（1994）「公的金融と金融規制」、堀内昭義（編）『金融』、NTT出版。

寺西重郎、（1981）「人為的低金利政策と政府金融」『季刊現代経済』臨時増刊号、pp.51-60。

野口悠紀雄、（1989）「財政投融資と日本経済」、宇沢弘文編『日本経済：蓄積と成長の軌跡』東大出版会、第8章。

花崎正晴・蜂須賀一世、（1994）「開銀融資と企業の設備投資・エージェンシー・アプローチに基づく実証分析・」日本開発銀行総務部経営計画室。

林敏彦、（1984）「預金金利自由化、公的金融と金融政策」『大阪大学経済学』第34巻2－3号、pp.155-159。

日向野幹也、（1986）『金融機関の審査能力』東大出版会。

福田慎一・照山博司、（1995）「政策金融の誘導効果：製造業における強誘導効果と弱誘導効果」本多佑三（編）『日本の景気』第3章、有斐閣。

堀内昭義・大滝雅之、（1987）「金融：政府の介入と銀行貸出の重要性」、浜田宏一・黒田昌裕・堀内昭義編『日本経済のマクロ分析』第5章、東大出版会。

堀内昭義・随清遠、（1992）「企業の成長と開発銀行融資の機能」東大経済学部、ディスカッション・ペーパー、92-J-12。

堀内昭義・随清遠、（1994）「情報生産者としての開発銀行：その機能と限界」、貝塚啓明・植田和男編『変革期の金融システム』東大出版会。

松浦克己・橘木俊詔（編）（1991）『金融機能の経済分析：公的金融と民間金融』、東洋経済新報社。

藪下史郎、(1992)「メインバンクの理論」、堀内昭義・吉野直行編『現代日本の金融分析』東大出版会。

Beason, Richard, and David E. Weinstein, (1993), “MITI and the Japanese Myth: Growth, Economies or Scale, and Targeting in Japan (1955-1990)” forthcoming in Review of Economics and Statistics.

Calomiris, Charles W., and Charles P. Himmelberg, (1994), “Government Credit Policy and Industrial Performance: Japanese Machine Tool Producers, 1963-1991,” Financial Sector Development Department, The World Bank.

Campbell, T., and W. Cracaw, (1980), “Information Production, Market Signaling, and the Theory of Financial Intermediation,” Journal of Finance 35, pp.863-882.

Diamond, D. W., and P. H. Dybvig, (1983), “Bank Runs, Deposit Insurance, and Liquidity,”
Journal of Political Economy 91, pp. 401-419.

Dickey, D. A., and W. A. Fuller, (1979), “Distribution of the Estimators for Autoregressive Series with a Unit Root,” Journal of the American Statistical Association 74, pp. 427-431.

Horiuchi, Akiyoshi, and Qing-Yuan Sui, (1993), “Influence of the Japan Development Bank Loans on Corporate Investment Behavior,” Journal of Japanese and International Economies 7, pp. 441-465.

Johansen, S., (1988), “Statistical Analysis of Cointegrating Vectors,” Journal of Economic Dynamics and Control 12, pp. 231-254.

Leland, Hayne, and David Pyle, (1977), “Informational Asymmetries, Financial Structure, and Financial Intermediation,” Journal of Finance 32, pp.371-387.

Osterwald-Lenum, Michael, (1992), “A Note with Quantiles of the Asymptotic Distribution of the Maximum Likelihood Cointegration Rank Test” Oxford Bulletin of Economic and Statistics 54, pp.461-471.

Sheard, Paul, (1994), “Reciprocal Delegated Monitoring in the Japanese Main Bank System,” Journal of the Japanese and International Economies 8, pp. 1-21.

Tirole, Jean, (1988), The Theory of Industrial Organization, The MIT Press, Cambridge MA.
# 膨大な数の極小データの効率的な配送基盤技術の研究開発

道路等の監視データや気象データ等の多数のセンサー情報やスマートフォン等のデバイスが生成する極小データを迅速かつ円滑にネットワーク上に流通させるための高度データパケット伝送技術等の配送基盤技術等の確立を目指す。

## 1 施策の概要

(1) センサーやスマートフォン等の多様で膨大な数のデバイス並びにその情報を収集及び解析する複数のクラウドが地理的に分散しているネットワークで通信を行う場合において、中継伝送装置の処理負荷軽減、通信品質（通信帯域、遅延制約）及び信頼性の面で柔軟かつスケーラビリティの高いデータ配送、デバイスの異常挙動の検出及び通信品質制御やデバイス異常検出に必要なスケーラブルな監視が可能なネットワークを実現するビッグデータ配送基盤技術の確立が求められている。

(2) 本研究開発では、スマートフォンで動作する様々なアプリケーションの通信やセンサデータ（スマートメータ、医療向けバイタルデータ等）を対象に、1 デバイスあたり毎秒数ビット～数十ビット程度のレートで発生するデータが10Gbps以上のネットワークを経由してクラウド等へ配送される通信環境を想定し、サービス毎の要求品質を考慮しながら高い転送効率を実現可能とするビッグデータのネットワーク配送基盤技術等の確立を目指す。

## 2 イメージ図

O 既存技術

多数の極小パケットを処理できずドロップ。

回線には空きがあるがルータの処理が追いつかない。

中継伝送装置当りのプロ一収容能力

5倍以上

## ○ 本研究開発で確立する「ネットワーク配送基盤技術」

中继伝送装置

中继伝送装置

極小パケットを複数まとめ（チャンク）、大きなパケットを基幹ホットワークへ入力。

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## 付表

1 研究開発費の比較
2 - 1 主要産業と日本特許分類との対応表
- 2 主要産業別特許残存件数
- 3 特許残存件数（戦前）
- 4 特許残存件数（戦後）
3 実質研究開発支出額
4 技術知識ストック
5 実質付加価値額
6 資本投入量
7 労働投入量
8 資本分配率
9 総要素生産性（指数）
10 実質付加価値額
11 研究開発デフレータ
12 産出価格デフレータ
13 資本財デフレータ
14 固定資本形成マトリックス
15 産業別分析 III の対象産業と日本標準産業 3 桁分類との対応表
(单位:百万円)

（1）有価証券報告書において研究開発費を記載していない会社を含む場合

昭和52年	昭和54年	昭和56年
社数	収集データ(A)	有証データ(B)	(B)/(A)(%)	社数	収集データ(A)	有証データ(B)	(B)/(A)(%)	社数	収集データ(A)	有証データ(B)	(B)/(A)(%)
1.紡績	6	7137	7355	103.0	6	7612	3862	50.7	9	20235	16814	83.1
2.化学肥料	4	1048	268	25.6	3	770	153	19.9	4	2220	237	10.7
3.無機化学	9	34581	11780	34.1	11	37884	13625	36.0	11	57612	19228	33.4
4.有機化学	8	32826	12750	38.8	7	32865	17101	52.0	7	41883	26390	63.0
5.医薬品	2	*	*	85.4	4	39695	32083	80.8	-	-	-	-
6.ガラス	5	9208	6559	71.2	4	11844	8541	72.1	4	16942	11313	66.8
7.金属加工機械	3	1284	850	66.2	3	2134	1924	90.2	9	9743	4931	50.6
8.一般産業用機械	5	10498	3558	33.9	6	12236	4194	34.3	9	17973	4917	27.4
9.発送配電用・産業用電気機械	12	251296	15239	6.1	12	328682	17945	5.5	12	460375	24779	5.4
10.通信機器	8	228657	69869	30.6	11	324020	84678	26.1	13	484246	132434	27.3
11.自動車	8	179336	6106	3.4	8	245443	44111	18.0	11	396378	75591	19.1
計	70	*	*	19.1	75	1043185	228217	21.8	89	1507607	316634	21.0

1 研究開発費の比較

昭 和 52 年	昭 和 54 年	昭 和 56 年
社 数	收集データ (A)	有証データ (B)	(B) / (A) (%)	社 数	收集データ (A)	有証データ (B)	(B) / (A) (%)	社 数	收集データ (A)	有証データ (B)	(B) / (A) (%)
1.紡 績	6	7137	7355	103.0	6	7612	3862	50.7	9	20235	16814	83.1
2.化学 肥料	4	1048	268	25.6	3	770	153	19.9	4	2220	237	10.7
3.無 機 化学	5	18782	8797	46.8	5	16702	6022	36.1	5	26111	9856	37.8
4.有 機 化学	4	10651	6386	60.0	6	24215	17101	70.6	5	33537	22227	66.3
5.医 薬 品	2	*	*	85.4	4	39695	32083	80.8	-	-	-	-
6.ガ ラ ス	5	9208	6559	71.2	4	11844	8541	72.1	4	16942	11313	66.8
7.金属加工機械	3	1284	850	66.2	3	2134	1924	90.2	7	8430	4367	51.8
8.一般産業用機械	3	6570	3443	52.4	3	3443	463	13.5	4	4850	1017	21.0
9.発送配電用・産業用電気機械	8	239407	13966	5.8	8	200954	17260	8.6	7	281235	24779	8.8
10.通信機器	7	184897	69869	37.8	7	247776	77755	31.4	9	396593	132434	33.4
11.自 動 車	-	-	-	-	3	50259	44111	87.8	-	-	-	-
計	47	*	*	26.3	52	605404	209275	34.6	54	790153	223044	28.2

1. 収集アータは，経済正圖门で収集した文抜けに入りの研究開発貢である。 2. 有証データは，有価証券報告書に記載されている損益計算書の試験研究費（製造原価明細書の同じ項目に記載のある場合はそれを含む）であり，研究開発費について繰延経理が行われている場合には，これに，貸借対照表の試験研究費及び開発費に開する繰延資産額の鈍増加分を加えた額である。
2 - 1 主要産業と日本特許分類との対応表

産業	日本特許分類
紡績,化学繊維	16B(非環式化合物),16C(炭素単環式化合物),25N(可塑物の成形加工),25H(合成樹脂系可塑物),26C(環状化合物の重合物),26B(不飽和化合物の重合物),26D(縮合的重合物),42A(人造繊維一般),42B(再生繊維素繊維),42D(合成繊維),42E(無機質人造繊維),43B(紡績,ねん糸),48B(染色)
紙	39B(一般的抄紙),47E(織成,編組等によらない織物状のもの),103K(電気,磁気,熱等による写真)
科学肥料,無機化学,有機化学	16B(非環式化合物),16C(炭素単環式化合物),16D(炭素多環式化合物),16E(複素環式化合物),21B(ガラスの加工),25H(合成樹脂系可塑物),26B(不飽和化合物の重合物),26C(環状化合物の重合物),30F(毒薬),48B(染色)
医薬品	16B(非環流化合物),16C(炭素単環式化合物),16D(炭素多環流化合物),16E(複素環流化合物),30A(動物・植物・鉱物を原料とする医薬),30C(薬剤の取扱い調整),30D(血清,細菌類の製剤),30F(毒薬)
ガラス,セメント	12A(金属の表面処理),16B(非環式化合物),21A(ガラス),21B(ガラスの加工),22A(セメント),22C(人造石),25H(合成樹脂系可塑物),26B(不飽和化合物の重合物)42E(無機質人造繊維)
金属加工機械	10A(冶金,合金,金属の熱処理一般),12A(金属の表面処理),12C(金属の成形),73B(圧搾),74A(加工一般),74K(研削),74N(特殊加工)
一般産業用機械	43B(紡績,ねん糸),53D(その他の基礎部分品),63B(液体ポンプ),63C(ガラス圧縮機),83A(移送,扛重一般),83D(コンベア),83F(起重機,ホイスト)
発送配電用,産業用電気機械	12B(金属の冶金的接合,切断),55A(発電機・発動機),55B(発電機制御),55C(電動機制御),56B(交流相互部の变成),56D(整流),58C(遠方監視制御),58D(保護継電方式),59A(開閉器,遮断器),96(4)D(自動電話交換用構成回路),99(5)C(半導体装置の共通事項)
通信機械	57C(二次電池),59E(蓄電器),96(4)C(自動電話交換),96(4)D(自動電話交換用構成回路),96(4)E(電話交換用付属装置および機構,部品),96(7)C(受信),98(5)A(増幅),99(5)E(トランジスタ),99(5)J(電気量と他の物理量との相互交換を行うための半導体装置),102E(磁気的録音,再生),103K(電気,磁気,熱等による写真),114A(計算機)
自動車	12C(金属の成形),51B(内燃機関の全体構造),51E(内燃機関の燃料の供給),51F(内燃機関の気化器),51J(内燃機関の冷却潤滑,消音),54B(運動制御),80B(自動車の車体,車台),80C(自動車の機関,その付属装置),80K(その他の自動車の付属装置)
度量衡器・計量器,光学機械・レンズ	54B(運動制御),103C(写真機),103D(映画機械),103K(電気,磁気,熱等による写真),104A(光学装置一般),104B(拡大鏡,顕微鏡),108D(流体の体積の自動測定),112G(つり合い試験)
2 - 2 主要產業別特許残存件数（昭和43年登録）

（1）紡績，化学繊維

経過年数区分	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15年
日本	個人法人その他	12	12	12	6	5	5	5	5	4	3	3	3	2	2	2
290	290	290	283	281	278	265	255	211	164	140	125	99	84	66
10	10	10	10	10	10	10	10	10	9	5	5	5	5	5
計	312	312	312	299	296	293	280	270	225	176	148	133	106	91	73
外国	148	148	148	125	100	90	77	67	61	53	44	37	32	24	21
合計	460	460	460	424	396	383	357	337	286	229	192	170	138	115	94

## (2) 紙

経過年数	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15年
区分
日本	個人	2	2	2	1	1	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0
法人	18	18	18	17	17	17	17	17	15	15	11	10	9	8	8
その他	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
計	20	20	20	18	18	18	18	18	16	15	11	10	9	8	8
外国	16	16	16	16	15	15	11	9	9	9	9	9	6	3	3
合計	36	36	36	34	33	33	29	27	25	24	20	19	15	11	11

（3）科学肥料，無機化学，有機化学

経過年数区分	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15年
日本	個人法人その他	7	7	7	6	5	5	4	4	4	0	0	0	0	0	0
293	293	293	287	287	285	270	267	217	165	146	135	97	79	59
8	8	8	8	8	8	8	8	7	7	7	6	6	6	6
計	308	308	308	301	300	298	282	279	228	172	153	141	103	85	65
外国	212	212	212	179	157	138	120	114	99	83	71	59	48	44	37
合計	520	520	520	480	457	436	402	393	327	255	224	200	151	129	102
(4) 医 薬 品

経過年数	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15年
区分
日本	個人	2	2	2	2	1	1	1	1	1	0	0	0	0	0	0
法人	199	199	199	193	193	192	185	182	156	107	96	91	66	56	41
その他	8	8	8	7	7	7	7	7	7	7	6	6	6	6	5
計	209	209	209	202	201	201	193	190	164	114	102	97	72	62	46
外国	154	154	154	125	105	95	76	69	64	54	44	35	30	27	23
合計	362	362	362	327	306	295	269	259	228	168	146	132	102	89	69

(5) ガラス・セメント

経過年数区分	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15年
日本	個人法人その他	5	5	5	4	4	3	2	2	2	1	0	0	0	0	0
167	167	167	163	163	159	149	147	127	103	94	88	70	59	51
6	6	6	5	5	5	4	4	4	3	3	3	3	3	3
計	178	178	178	172	172	167	155	153	133	107	97	91	73	62	54
外国	101	101	101	78	63	57	53	48	43	36	35	31	28	25	22
合計	279	279	279	250	235	224	208	201	176	143	132	122	101	87	76

（6）金属加工機械

経過年数	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15年
区分
日本	個人	6	6	6	4	4	4	3	3	3	0	0	0	0	0	0
法人	73	73	73	70	68	67	64	63	60	54	49	45	37	32	31
その他	7	7	7	7	6	5	4	3	3	2	2	2	1	1	1
計	86	86	86	81	78	76	71	69	66	56	51	47	38	33	32
外国	41	41	41	34	31	29	26	21	18	16	16	14	13	13	10
合計	127	127	127	115	109	105	97	90	84	72	67	61	51	46	42
(7) 一般產業用機械

経過年数区分	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15年
日本	個人法人その他	5	5	5	4	4	4	2	2	2	1	1	1	1	1	1
36	36	36	36	36	35	34	33	30	25	20	16	13	13	12
2	2	2	2	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1
計	43	43	43	42	41	40	37	36	33	27	22	18	15	15	14
外国	28	28	28	21	19	19	19	18	17	10	10	10	9	8	7
合計	71	71	71	63	60	59	56	54	50	37	32	28	24	23	21

（8）発送配電用・産業用電気機械

经過年数区分	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15年
日本	個人法人その他	3	3	3	1	1	1	1	1	1	1	1	0	0	0	0
90	90	90	87	87	87	85	81	74	64	61	48	39	34
8	8	8	8	8	8	7	7	7	7	7	7	7	7	7
計	101	101	101	96	96	96	95	96	89	82	72	68	55	46	41
外国	53	53	53	42	40	27	36	33	30	22	20	20	17	17	17
合計	154	154	154	138	136	133	131	126	119	104	92	88	72	63	58

(9) 通信機器

経過年数	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15年
区分
日本	個人法人その他	9	9	9	8	7	6	6	6	6	5	5	5	4	4	4
103	103	103	100	100	100	95	93	89	81	67	63	59	48	35
23	23	23	22	22	22	22	22	22	21	20	20	20	20	20
計	135	135	135	130	129	128	123	121	117	107	92	88	83	72	59
外国	57	57	57	50	45	41	39	35	35	33	31	28	26	24	21
合計	182	182	182	170	164	159	152	146	142	130	113	106	99	86	80
(10) 自動車

経過年数区分	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15年
日本	個人法人その他	13	13	13	10	9	9	9	9	8	8	7	5	5	5	5
38	38	38	37	36	34	34	34	30	27	25	25	20	17	15
2	2	2	2	2	2	2	1	1	1	1	1	1	1	1
計	53	53	53	49	47	45	45	44	39	36	33	31	26	23	21
外国	39	39	39	33	30	28	25	24	23	21	17	17	16	15	13
合計	92	92	92	82	77	73	70	68	62	57	50	48	42	38	34

（11）度量衡器・計量器，光学機械・レンズ

经過年数
区分	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15年
日本	個人	5	5	5	2	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1
法人	32	32	32	29	29	28	28	27	26	24	20	18	16	15	16
その他	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
計	37	37	37	31	30	29	29	29	28	27	25	21	19	17	16
外国	46	46	46	42	39	34	27	23	23	18	17	15	14	11	7
合計	83	83	83	73	69	63	56	52	51	45	42	36	33	28	23

2 - 3 特許残存件数（戦前）

經過年数
登錄年	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
年
明治33年	586	581	567	447	357	263	178	156	155	142	116	87	75	67	67	56
34	606	604	553	446	370	246	226	226	204	162	129	108	96	96	63	59
35	871	864	794	675	450	381	374	315	265	209	176	162	157	117	106	96
36	1024	1015	951	684	602	592	499	406	311	227	195	191	158	151	132	124
37	1253	1248	1095	950	934	804	585	423	310	255	250	179	161	132	128	125
38	1654	1628	1592	1386	1368	1018	760	485	416	405	320	300	265	258	255	250
39	1644	1643	1604	1549	1327	969	568	464	454	328	300	218	210	202	192	182
40	2042	2042	2037	1742	1471	931	787	754	697	640	567	553	542	531	525	517
41	2055	2048	2034	1790	1132	957	924	614	550	464	446	438	426	418	398	.
42	1868	1866	1861	1221	1031	958	646	631	466	445	423	408	393	376	.	.
43	1769	1759	1757	1757	1661	830	816	607	576	563	543	524	501	.	.	.
44	2272	2272	2269	2267	778	762	500	436	409	395	366	341	.	.	.	.
大正1	1774	1774	1774	1769	1689	1039	994	956	934	909	868	.	.	.	.	.
2	2021	2021	2018	2018	900	791	745	700	673	637	.	.	.	.	.	.
3	1824	1824	1824	1824	1523	1417	1359	1295	1231	.	.	.	.	.	.	.
13	1928	1928	1928	1928	1779	1506	1321	1147	885	836	602	557	543	527	460	441
14	5088	5088	5088	5088	2621	2250	1788	1610	1337	1097	979	934	844	683	662	591
昭和1	3520	3520	3520	3520	2401	1860	1564	1432	1166	1051	977	887	809	767	728	668
2	4371	4371	4371	4371	2968	2535	2091	1721	1549	1473	1301	1242	1144	1040	965	842
3	4704	4704	4704	4704	2807	2565	2110	1871	1713	1588	1384	1328	1260	1123	972	.
4	5090	5090	5090	5090	3273	2506	2130	1944	1800	1615	1533	1410	1336	1164	.	.
5	4976	4976	4976	4976	2923	2562	2147	1978	1769	1720	1576	1485	1326	.	.	.
6	4313	4313	4313	4313	2826	2481	2162	1907	1834	1686	1565	1387	.	.	.	.
7	4846	4846	4846	4846	3361	3033	2578	2552	2311	2092	1819	.	.	.	.	.
8	5502	5502	5502	5502	3486	2950	2722	2441	2308	1979	.	.	.	.	.	.
9	4673	4673	4673	4673	3174	2898	2496	2387	2109	.	.	.	.	.	.	.