Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
供を進めることや、性器クラミジア感染症、淋菌感染症についてはより精度の高い病原体検査を推進していくこと、学会などと連携して医療の質を向上させること、性感染症検査の奨励など、更に性感染症対策を推進していくこととしている。

## 10 HTLV-1 対策について

ヒト T 細胞白血病ウイルス-1 型（Human T-cell Leukemia Virus type1 : HTLV-1）の感染者は、全国に100万人以上いるとの推定が報告されており、そのうち一部の患者については、成人 T 細胞白血病（Adult T-cell Leukemia : ATL）や HTLV-1 関連脊髄症（HTLV-1 Associated Myelopathy : HAM）といった重篤な疾病を発症する可能性がある。

2010（平成22）年12月に取りまとめられた「HTLV-1総合対策」において、国は、地方公共団体、医療機関、患者団体などと密接な連携を図り、総合対策を強力に推進することとされている。これを踏まえ、厚生労働省においては2015（平成27）年9月までに、HTLV-1対策に携わる患者団体、学識経験者その他の関係者から意見を求めるため「HTLV-1対策推進協議会」を9回開催している。

具体的な対策として HTLV-1 抗体検査を妊娠健康診査の標準的な検査項目に追加し、2011（平成23）年度から、HTLV-1 母子感染対策事業として、都道府県において「HTLV-1 母子感染対策協議会」を開催するとともに、医師、助産師、市町村職員などに対しての研修や妊娠などへの普及啓発を実施している。また、都道府県、政令市、特別区に対して、保健所における HTLV-1 検査や相談への補助事業を行っている。

加えて、各都道府県、政令市、特別区に相談窓口を設置するとともに、医療関係者への研修などを実施し、相談支援体制の充実を図るとともに、厚生労働省のホームページに専用ページを作成するなど、普及啓発・情報提供を行っている $ ^{*6} $ 。

さらに、2011年度より厚生労働科学研究費補助金において、2015年度より厚生労働省及びAMEDにおいて、HTLV-1関連疾患研究領域を設け、治療法などの研究を戦略的に推進している。

## 11 麻しん・風しん対策について

麻しんについては、「麻しんに関する特定感染症予防指針」が改正され、2013（平成25）年4月1日から適用された。本指針においては、2015（平成27）年度までに麻しんを排除し、かつ、その後も排除状態を維持することを目標とすること、今後は、麻しん患者が一例でも発生した場合の迅速な対応を強化することが必要であることなど、麻しんの排除に向けた新たな取組みを推進していくこととした。

2013年には麻しんの患者数が229人まで減少したものの、2014（平成26）年には、東南アジアを中心に麻しんの流行が見られた影響などから、輸入症例を発端として国内でも麻しんの再流行が見られた。しかし、各自治体の迅速な対応やこれまでの麻しん対策によって獲得された集団免疫などによって、全国的な流行には至らなかった（462例の報告数）。

日本の麻しん対策の現状については、毎年、排除認定会議で評価され、WHOに報告
接種する年齢、接種回数、接種間隔、接種に用いるワクチンの種類などを予防接種法施行令（昭和23年政令第197号）などの関係政省令に規定している。

予防接種は、感染症の発生とまん延の予防に大きな効果を持つ反面、ワクチンの性質上ごくまれにではあるが重い副反応 $ ^{*7} $ の発生を避けられないため、予防接種の効果、安全性、健康被害が生じたときの救済制度などに関して、接種を受ける者やその保護者の十分な理解と同意の下に実施するべきものである。そのため、厚生労働省や各地方公共団体では、ホームページやリーフレットなどの各種媒体を通じて適切な情報提供に努めている。

## (2) 定期接種に追加するワクチンについて

他の先進諸国と比べて公的に接種するワクチンの種類が少ない、いわゆるワクチン・ギャップの解消や、予防接種施策を総合的かつ継続的に評価・検討する仕組みの構築などのため、2012（平成24）年5月に厚生科学審議会感染症分科会予防接種部会で「予防接種制度の見直しについて（第二次提言）」が取りまとめられた。この提言や2013（平成25）年3月の予防接種法改正法の衆議院、参議院両院の附带決議などを踏まえ、「広く接種を促進していくことが望ましい」とされている4ワクチン（水痘、おたふくかぜ、高齢者の肺炎球菌感染症、B型肝炎）のうち、水痘と高齢者の肺炎球菌感染症については、2014（平成26）年10月から定期の予防接種に位置づけている。

B型肝炎のワクチンについては、2016（平成28）年2月の厚生科学審議会予防接種・ワクチン分科会において承され、2016年10月から定期の予防接種に位置づけることしている。

おたふくかぜのワクチンについては、より副反応の発生頻度が低いワクチンの開発が望ましいとの厚生科学審議会予防接種・ワクチン分科会などにおける結論に基づき、ワクチン製造販売企業に対して開発要請を行い、引き続き定期接種化に向けた課題の整理、検討を行っていくこととしている。

また、予防接種基本計画（予防接種に関する施策の総合的かつ計画的な推進を図るための計画）（平成26年4月適用）において、医薬品、医療機器等の品質、有効性及び安全性の確保等に関する法律（昭和35年法律第145号）の製造販売承認は得ているが定期接種化されていないワクチンについて、厚生科学審議会予防接種・ワクチン分科会などの意見を聴き、評価・検討を行うことを明記した。当該計画に基づき、2015（平成27）年度は2014年以降新たに同法の製造販売承認が得られた高齢者に対する沈降13価肺炎球菌結合型ワクチン、小児に対する沈降10価肺炎球菌結合型ワクチン、沈降ヘモフィルスb型ワクチンなどのワクチンについて、予防接種法の定期の予防接種への位置付けに関し検討を行った。

## (3) HPV（子宮頸がん予防）ワクチンについて

HPVワクチンについては、広範な慢性の疼痛又は運動障害を中心とする多様な症状が接種後に特異的に見られたことから、2013（平成25）年6月以来、この症状の発生頻度等がより明らかになり、国民に適切に情報提供できるまでの間、定期接種の積極的な勧発を差し控えている。

2015（平成27）年9月の厚生科学審議会副反応検討部会・安全対策調査会（合同会議）
に、第1次実施分と合わせて306疾病に拡大した。

難病に関する研究については、これまで、患者数が少なく、原因が不明で、根本的な治療方法が確立されておらず、かつ、後遺症を残すおそれが少なくない難治性疾患について、厚生労働科学研究の「難治性疾患克服研究事業」において、難治性疾患の画期的な診断法及び治療法の研究開発を推進してきた。2014年度からは、これらを再編し、診療ガイドラインの確立や更新、新たな疾患概念の確立、難病患者のQOL向上に資する知見を収集するといった、主に政策的な研究を行う「難治性疾患政策研究事業」と、病態解明、医薬品・医療機器等の実用化を視野に入れた画期的な診断法や治療法及び予防法の開発を目指す「難治性疾患実用化研究事業」とに分類して実施している。なお、2015年度から、「難治性疾患実用化研究事業」については、医療分野の研究開発及びその環境の整備の実施や助成等を行う国立研究開発法人日本医療研究開発機構にて実施している。引き続き、難病法において「難病」と定義されている発病の機構が明らかでなく、治療方法が確立していない希少な疾病であって、長期にわたり療養が必要な疾病についての研究の推進を行う方針である。

難病患者の生活支援や保健医療福祉の充実については、これまで難病患者等の療養上、日常生活上の悩みや不安等の解消を図るとともに、難病患者が安心して在宅療養ができるよう、難病相談支援センターや在宅人工呼吸器使用患者支援事業等を予算事業として実施してきた。これらについては、難病法において、難病患者の療養生活の質の維持向上を支援することを目的とした療養生活環境整備事業に位置付け、更なる難病患者等の生活支援や保健医療福祉の充実を図っている。

また、難病患者やその家族及び医療関係者が求めている最新の医学・医療情報については、難病情報センター（http://www.nanbyou.or.jp/）で提供している。

さらに、2015年9月に、難病法第4条に基づく「難病の患者に対する医療等の総合的な推進を図るための基本的な指針」を定め、この基本方針に基づき、指定難病、難病相談支援センター、医療提供体制等に係る検討を進め、2016（平成28）年度以降においても難病相談支援センターの体制強化等について計画的に取り組むことしている。

## 2 小児慢性特定疾病対策について

慢性疾患を抱え、その治療が長期間にわたり身体面、精神面及び経済面で困難な状況に置かれている子どもやその家族を支援するため、2015（平成27）年1月の児童福祉法の一部を改正する法律（以下「改正法」という。）の施行により、持続可能で公平かつ安定的な医療費助成制度を確立するとともに、医療費助成の対象疾病を514疾病（11疾患群）から704疾病（14疾患群）まで拡大した。

また、慢性疾患を抱える子どもについては、幼少期から慢性的な疾病にかかっていることにより、学校生活での教育や社会性の涵養に後れが見られ、自立を阻害されている場合があることから、医療面での支援のみならず、社会参加に向けた自立支援等、地域による総合的な支援の強化を図る「小児慢性特定疾病児童等自立支援事業」を改正法により同年1月から児童福祉法に位置付けたところであり、同法に基づき都道府県等において実施されている。

さらに、同年10月に、児童福祉法第二十一条の五に基づく「小児慢性特定疾病その他の疾病にかかっていることにより長期にわたり療養を必要とする児童等の健全な育成に係
さらに、2006（平成18）年1月からPMDAのホームページ（http://www.pmda.go.jp）において、製薬企業からの副作用報告や特に患者に注意喚起すべき情報のある医薬品について各製薬企業が作成した「患者向医薬品ガイド」を公表し、医療関係者及び患者・家族等への情報提供を行っている。

また、同ホームページに掲載された医薬品等の安全対策情報や、通知等の情報が迅速に入手できるよう自動メール配信サービス「医薬品医療機器情報配信サービス（愛称：PMDAメディナビ）」の提供を行っている（図表8-6-1）。

## 図表8-6-1 医薬品・医療機器の安全情報提供の取組み

医薬品医療機器総合機構（PMDA）においては、医療関係者等や患者・国民に向け積極的に医薬品・医療機器の安全性に関する情報を伝えるサービスを行っているところであり、「第一次提言」を踏まえ、その充実に努めている。

【医療関係者向けのメールによる情報提供】

登録した医療関係者等に直接メールを無料配信して、能動的に医療現場に安全性に係る情報を伝えている。

〈配信内容の例〉

・緊急安全性情報（イエローレター）

厚生労働省が製薬企業に指示して発出させる、緊急に安全対策上の措置をとる必要がある情報

・医薬品・医療機器等安全性情報

厚生労働省が発出する医薬品や医療機器の安全性に関する情報を原則月1回とりまとめたもの

・使用上の注意の改訂指示通知（医薬品）

厚生労働省が製薬企業に指示した、医薬品を使う上での新たな注意事項の情報

・DSU（医薬品安全対策情報）

医薬品を使用する上での新たな注意事項について、月1回製薬業界が取りまとめたもの

・回収情報クラスⅠ

医薬品の回収(リコール)のうち、その製品の仕様等が重篤な健康被害又は死亡の原因となりうる情報等

## 2 医薬品の販売制度に係る最近の動向

医薬品は、医師等の処方箋に基づき調剤される医薬品である医療用医薬品と、処方箋なしで薬局・薬店で購入することができる医薬品である一般用医薬品の2つに分類されており、このうち、一般用医薬品については、そのリスクの大きさに応じて第1類医薬品から第3類医薬品の3つに分けられていた。

しかし、2013（平成25）年1月の最高裁判決や「日本再興戦略」（平成25年6月14日閣議決定）などを踏まえて、消費者の安全を確保しながら医薬品のインターネット販売ができるよう、2013年12月に薬事法が改正され、2014（平成26）年6月12日に施行された。

新たな販売制度では、医薬品の区分を見直し、使用に特に注意が必要な一部の医薬品を「要指導医薬品」という新たな区分に位置づけて薬剤師による使用する本人への対面販売に限る一方、国民の安全性の確保のため、以下のとおり一般用医薬品の販売ルールを整備した上で、第1類、第2類、第3類のすべての一般用医薬品は、インターネット等による販売（特定販売）が可能になった。

①薬局・薬店の許可を取得した店舗での販売

②購入者の状態に応じた情報提供と、購入者側の理解の確認など、専門家の適切な関与

③情報提供義務免除の範囲及び判断者の見直し（継続使用者等について、薬剤師が情報提供の要否を判断）

④濫用等のおそれのある医薬品の販売個数の制限等
## 第8節 血液製剤対策の推進

## 1 献血の推進について

2015（平成27）年の延献血者数は約491万人（対前年比約9万人、1.8％減）で、約194万Lの献血量を確保したところである。年代別の献血者数を見ると、前年と比較して10歳代から40歳代で減少している。

厚生労働省では、今後、少子高齢化が進み、献血が可能な人口が減少するとともに、血液需要が増加することから、血液の安定供給を行える体制を確保するため、2014（平成26）年度までの達成目標「献血推進2014」を策定し、特に若年層を対象とした「はたちの献血」キャンペーンの実施、高校生への普及啓発のための副読本の配布などの広報活動を行ってきた。その後、2015年度からの新たな中期目標として、2014年12月に、「献血推進2020」を策定し、①若年層（10歳代から30歳代）の献血者数の増加、②企業等による安定的な集団献血の確保、③複数回献血の増加、④献血の周知度の上昇を目標に掲げ、引き続き、献血推進の取組みを強化することしている。

なお、2011（平成23）年4月1日から施行された採血基準により、これまで18歳以上であった400ミリリットル献血について、男性に限り17歳から実施可能になっている。
められる場合には、農林水産省と連携しつつ、輸出相手国との間で輸出のための衛生要件及びその手続きを取り決め、地方公共団体等の協力のもと、衛生証明書の発行などの手続きを行っている。さらに、輸出しようとする食品が国内で問題なく流通していることを証明するいわゆる自由販売証明書の発行を行っている。

また、東京電力（株）福島第一原子力発電所での事故の発生に伴い、一部の輸出相手国で日本産食品の検査強化や輸入禁止などの措置が取られていることから、厚生労働省においても、関係省庁と連携し、定期的に国内での食品の放射性物質の検査結果を公表するなど、世界に向けた情報発信を継続して行っている。

## 4 健康食品の安全性確保

国民の健康に対する関心の高まりなどを背景として、これまで一般に飲食に供されることのなかったものや特殊な形態のものなど、様々な食品が「健康食品」として流通していることから、消費者にとってより安全性の高い製品が供給されることが重要である。また、「栄養機能食品」、「特定保健用食品」に加え、2015年度から、消費者庁において食品表示法（平成25年法律第70号）に基づき企業などの責任で科学的根拠に基づく機能性の表示が可能となる「機能性表示食品制度」が施行された。

こうした中、製造段階における具体的な方策として、原材料の安全性確保、製造工程管理による安全性の確保及びこれらの実効性の確保として第三者認証制度による認証についての取組みを推進している。また、健康被害情報の収集・処理体制の強化として、「健康食品・無承認無許可医薬品健康被害防止対応要領」に基づき健康被害情報を引き続き収集し、監視指導を行っている。さらに、リスクコミュニケーションの実施、パンフレットの作成などにより、消費者に対し、「健康食品」の利用に関する正しい知識の普及啓発に努めている。

## 5 遺伝子組換え食品などの安全性確保

2001（平成13）年4月から、食品衛生法による安全性審査を経ていない遺伝子組換え食品など（食品及び食品添加物）の輸入、販売などは禁止されている。安全性審査においては、食品安全委員会における安全性評価を受け、安全性に問題がないと判断された食品などを厚生労働省が公表しており、2016年2月末現在、とうもろこし、大豆などの食品8種類（303品目）、食品添加物21品目について安全性審査を経た旨を公表している。

また、国内で遺伝子組換え食品などを製造する場合には、その製造所について、定められた製造基準の適合確認を受ける必要があり、2016年2月末現在、1施設（2品目）について製造基準への適合の確認が終了している。

## 6 BSE対策の見直し

2001年10月の国内での対策開始から10年以上が経過し、国内外の牛海綿状搧症（BSE）の発生リスクが低下していることから、最新の科学的知見に基づき、国内の検査体制、輸入条件といった対策全般の再評価を行うこととし、2011（平成23）年12月に食品安全委員会に諮問し、2012（平成24）年10月及び2013（平成25）年5月に答申が出された。

厚生労働省では、2012年10月の食品安全委員会の評価結果を踏まえ、2013年2月に
## 図表8-15-1 カネミ油症患者に対する総合的な支援策の体系

カネミ油症患者に対する施策については、「カネミ油症患者に関する施策の総合的な推進に関する法律」に基づき、総合的な支援措置を実施している。同法附則の検討規定を踏まえ、今回の基本指針の改正により、次のような支援措置を実施

## 従来の施策

<生活面での支援>

政府米の保管委託事業を実施し、カネミ倉庫の一時金（5万円）支払を確保

※カネミ油症相談窓口（47都道府県）

健康実態調査を実施し、毎年、健康調査支援金(19万円)を支給

※ 一時金と健康調査支援金により、年24万円を支給

<医療面での支援>

認定患者

政府米の保管委託を実施し、カネミ倉庫の医療費の支払を支援

※平成24年12月に油症診断基準を見直し、同居家族認定を実施

油症治療研究油症検診

## 新たな支援措置

○検診の充実

患者が、油症検診の結果を継続的に把握し、

健康相談を実施できる体制を充実

○治療研究の推進

効果的な治療プログラムの開発に向けて、漢方薬を用いた臨床研究を推進

○医療提供体制の確保

油症患者受療券の制度の対象となる医療機関

の更なる拡大

○相談体制の充実

都道府県に油症相談支援員の設置を進め、相談に関するネットワークを構築
- 1 / $ \beta = \alpha_{6} $

とすると、以上の推計式が得られる。なお前に指摘したように実証では内外金利差と金利変化率格差のパラメーターは一致する必要は必ずしもないので、異なるパラメーターが仮定されている。

各パラメータの符号については、$\alpha_{1}>0$、$\alpha_{6}<0$ であり、$(\sigma_{\mathrm{J}^{2}}-\sigma_{\mathrm{DJ}})$ は正であると考えると（表3参照）$\alpha_{2}>0$ となる。またマルクと円の共分散は正とすると（表3参照）$\alpha_{3}<0$ となる。$\alpha_{4}$ については第二項の符号が不確かであり、また$\alpha_{5}$ では第一項の符号が確定しないので、このままでは符号が確定しない。この符号については、後に議論することにする。ここでも「分散・共分散型モデル」と同様に、構造変化を加味するため区間ダミーを用いる。また各国それぞれの累積経常収支の軌跡と累積経常収支と累積財政収支から成る総資産の軌跡が多重共線性をもっている可能性があるので、ここではRIDGE推計法を用いて推計を行った。その結果を示しだのが表16である。（注14）

実証分析で用いられたデータは以下のとおり

表 16 資産分配型モデルの検証

国名	手法	区間DUMMY	定数項(t值)	実質金利差(t值)	累積経常収支(自国)(t值)	金融資産残高(自国)(t值)	累積経常収支(米国)(t值)	金融資産残高(米国)(t值)	金利変化率格差(t值)	R²S.E.	D.W.K
日本	RIDGE	73/Q1~80/Q3	-4.7199(-23.983)	1.9344(3.6809)	4.4871(10.171)	-1.5476(-5.7928)	-0.063464(-0.52635)	-1.2734(-4.5619)	-0.15821(-1.4767)	0.99994	1.3613
80/Q4~86/Q2	-2.0840(-2.9672)	2.5877(4.4336)	6.1323(2.5284)	-5.0505(-4.5051)	1.6644(1.9740)	-4.7064(-6.1089)	-0.65248(-4.4836)	0.042180	0.0001
西独	RIDGE	73/Q1~79/Q3	-0.36944(-3.2183)	0.66866(0.40552)	0.95502(1.3697)	-0.73487(-1.5634)	0.14205(0.51277)	-0.78304(-3.7724)	-0.11431(-0.37068)	0.99694	0.85879
79/Q4~86/Q2	-0.32660(-1.2199)	5.3071(4.1118)	1.3279(0.70782)	-0.65462(-0.68359)	0.38465(1.6507)	-1.5985(-3.8532)	-0.37802(-1.8604)	0.055929	0.001

（注）1．推計期間は1973年第1四半期～1986年第2四半期

2. K は RIDGE PARAMETER を示す

である（データの詳細は「付録」を参照）。

$ \mathrm{e}_{\mathrm{k}}(\mathrm{t}) $ ： t 時点でのドル建 k 通貨実質為替レートの対数値

$ i_{k}(t) $ ： t 時点での k 国の金利に 1 を加えたものの対数値

$ \pi_{k}(t) $ ： t 時点での k 国の期待インフレ率で完全予見を仮定して、

$ \pi_{k}(t) \equiv P_{k}(t+1) - P_{k}(t) $

$ P_{k}(t) $ : t 時点での k 国の物価

指数（1975 年 = 1）の対

数値

$ P_{n}(t) $ : t 時点での米国の物価

指数（1975 年 = 1）の対

数値

$ i_{n}(t) $ , $ \pi_{n}(t) $ ：米国についての同様な変数

CA_{k}(t) : k 国の 1973 年第 1 四半期から t

時点までの累積経常収支の世界総資産に対する比率

CA_{n}(t) ： 米国の 1973 年第 1 四半期から t 時点までの累積経常収支の世界総資産に対する比率

$ \mathrm{w_{k}(t)} $ ： k 国の t 時点における金融資産

残高の世界総資産に対する比率

$ w_{n}(t) $ ：米国の t 時点における金融資産

\dot{\mathrm{i}}_{\mathrm{k}}(\mathrm{t}) ：t 時点での k 国の金利変化率

\dot{\mathrm{i}}_{\mathrm{k}}\left(\mathrm{t}\right)=\left[\mathrm{i}_{\mathrm{k}}\left(\mathrm{t}\right)-\mathrm{i}_{\mathrm{k}}\left(\mathrm{t}-1\right)\right]/\mathrm{i}_{\mathrm{k}}\left(\mathrm{t}-1\right)

$ i_{n}(t) $ ：米国についての同様な変数

（注 14）実際、単純最小自乗法を用いた推計では、多重共線性が高い可能性が示された。
なおここでは世界総資金は米、日、西独三国の総資産（累積経常収支 - 累積財政収支）の和を用いた。

その結果は、全体としてあまり良い結果を得ることはできなかった。日本については、米国の累積経常収支が前期には有意ではなく、後期はその符号が逆になっている。また西独については、自国の累積経常収支が有意でなくかつ後期には米国の累積経常収支の項の符号も逆で、有意ではない。

いずれにせよこの一般モデルは前述のとおり、説明変数の数が多く自由度がかなり制約されてしまい、また説明変数間の相関が高いように思われるので、以下ではもっと単純化されたモデルで実証分析を行うことにする。

## 「資産分配型モデル」の単純化

以上「ハビタット一般モデル」では、満足のいく結果を得ることはできなかった。そこでこのモデルに若干の単純化をほどこして検証してみることとする。

まずモデル分析のところで示した、preferred habitat のないケース「国債残高モデル」を考えてみる。この場合には資産分配効果はなくなり、為替レート決定にかかわる資産残高は二国の累積財政収支のみとなる。つまり、

$$ -\rho/\beta\left[\left(\sigma_{J^2}-\sigma_{DJ}\right)\sumGB_J/\sumW_i-\sigma_{DJ}\sumGB_U/\sumW_i\right] $$

$$ \begin{aligned}&+1/\beta\left[\mathrm{i}^{\mathrm{J}}-\pi^{\mathrm{J}}-\left(\mathrm{i}^{\mathrm{U}}-\pi^{\mathrm{U}}\right)-\mathrm{i}^{\dot{\mathrm{J}}}+\mathrm{i}^{\dot{\mathrm{U}}}\right]\\&\quad+\alpha_{7}=\mathrm{e}_{\mathrm{k}}\\ \end{aligned} $$

$ (\Sigma \text{ GB} : \text{マイナス累積財政収支}) $

となり、日本のマイナス累積財政収支の符号はマイナス、米国のそれはプラスとなる。円建資産の増大は円安をもたらし、ドル建資産の増大はドル安を生じさせるからである。

実証方法は一般モデルと全く同じものを用いており、この実証結果は表17に示されている。この場合には米国の累積財政収支は有意であるが、符号が理論とは逆であり、日本、西独ともに前期の累積財政収支の符号が逆で有意となっている。また金利の部分の有意性も低く、資産分配効果を無視したモデルの推計結果はあまり良くないことがわかる。

次にアドホックであるが、日本の実質為替

表 1 7 累積財政収支の効果

国名	手法	区間	定数項	実質金利差	累積財政収支(自国)(t值)	累積財政収支(米国)(t值)	金利变化率格差(t值)	$ \overline{R}^{2} $	D.W.S.E.	K
日本	RIDGE	DUMMY	(t值)	(t值)
73/Q1~80/Q3	-5.3893(-70.841)	0.36988(0.20648)	0.48319(4.1139)	-0.69514(-2.8525)	-0.30809(-1.1273)	0.99961	0.48501
80/Q4~86/Q2	-3.0702(-5.9493)	7.2926(1.6909)	-5.5621(-5.0534)	-1.5009(-3.9204)	-0.83821(-2.2093)	0.11065	0.001
西独	RIDGE	73/Q1~79/Q3	-0.89506(-13.662)	1.0144(0.33290)	1.2399(2.6682)	-0.46749(-2.0903)	0.67789(1.6100)	0.99133	0.70558
79/Q4~86/Q2	-0.16117(-0.40462)	16.234(5.1034)	-2.6893(-1.5773)	-0.88409(-3.3793)	-0.080006(-0.24893)	0.094184	0.001

（注）1．推計期間は1973年第1四半期～1986年第2四半期

2. K は RIDGE PARAMETER を示す

レートの分散と日独の共分散との乖離があまりなく、かつ米国と西独が最小分散資産選択で保有する円のウェイトはほぼ同じだと仮定すると、自国の総資産のウェイトが推計式から落ちることになるので、このようなケースを取り上げて実証してみよう。この結果を示したのが表 18 である。この場合の推計方法も前と全く同じである。
表 1 8 累積経常収支の効果

国名	手法	区間	定数項	実質金利差	累積経常収支(自国)(t值)	累積経常収支(米国)(t值)	金融資産残高(米国)(t值)	金利変化率格差	$ \overline{R}^{2} $	D.W.S.E.	K
日本	RIDGE	DUMMY	(t值)	(t值)	(t值)	(t值)	(t值)	(t值)	(t值)	S.E.	K
73/Q1~80/Q3	-5.7337(-54.712)	3.2779(5.9710)	3.2861(7.2492)	0.37497(3.4320)	0.004398(0.02208)	-0.31264(-2.5881)	0.99992	0.92272
80/Q4~86/Q2	-5.1624(-27.334)	3.3743(5.2047)	5.1574(1.8340)	1.6017(1.6322)	-1.6871(-3.8142)	-0.57359(-3.4108)	0.049100	0.0001
西独	RIDGE	73/Q1~79/Q3	-0.45561(-4.5407)	1.0061(0.61767)	-0.058959(-0.23118)	0.43544(2.1444)	-0.88549(-4.5120)	0.005498(0.01847)	0.99696	0.86238
79/Q4~86/Q2	-0.46326(-2.6106)	5.4229(4.2534)	0.59207(0.38672)	0.31331(1.5092)	-1.5684(-3.8157)	-0.39519(-1.9670)	0.055729	0.001

（注）1．推計期間は1973年第1四半期～1986年第2四半期

2. K は RIDGE PARAMETER を示す

この場合自国の累積経常収支の符号は正、米国の累積経常収支の符号は負と考えられる。しかし日本については、米国の累積経常収支の符号が逆で有意な結果となっている。他方、西独についても米国の累積経常収支については同様であるが、西独の累積経常収支の項も有意ではなくまた前期には符号も逆となっており、分析結果は満足のいくものではない。

最後に理論のところで示した「ハビタット・モデル」のケース、つまり、資産保有の多様化が進展しつつあるものの、資産選択を行っている人々が円ドルの決定にまだマルクと円との共分散まで考慮に入れて投資を行っていないケースを考えよう。この場合には、「ハビタット一般モデル」のマルク円の共分散の項をゼロと置けばよく、推計式は、以下のように簡単化される。また各パラメーターの符号もα_{5}を除いて確定する。

$$ \begin{array}{l}\mathrm{e}_{\mathrm{k}}^{\mathrm{n}}\left(\mathbf{t}\right)=\alpha_{0}+\text{α}_{1}\quad\left[\left(\mathrm{i}_{\mathrm{k}}(\mathbf{t})\quad-\quad\pi_{\mathrm{k}}(\mathbf{t})\right)\quad-\quad\left(\mathrm{i}_{\mathrm{n}}(\mathbf{t})\right.\right.\\\quad\left.\quad-\quad\pi_{\mathrm{n}}(\mathbf{t})\right)\quad\left.\quad\right]\\+\quad\alpha_{2}\mathrm{C A}_{\mathrm{k}}(\mathbf{t})+\alpha_{4}\mathrm{w}_{\mathrm{k}}(\mathbf{t})+\alpha_{5}\mathrm{w}_{\mathrm{n}}(\mathbf{t})+\alpha_{6}\\\quad\left[\dot{\mathrm{i}_{\mathrm{k}}}(\mathbf{t})\quad-\quad\dot{\mathrm{i}_{\mathrm{n}}}(\mathbf{t})\right]\\\mathrm{s}^{\mathbf{J}}+\mathrm{p}^{\mathrm{U}}\quad-\quad\mathrm{p}^{\mathbf{J}}=\mathrm{e}_{\mathrm{j}}\quad\mathrm{j}\\\quad\mathrm{s}^{\mathbf{-J}}\quad-\mathrm{p}^{\mathbf{-U}}\quad+\mathrm{p}^{\mathbf{-J}}+\rho\quad/\beta\alpha_{\mathrm{D}}\mathbf{J}\sigma_{\mathbf{j}^{2}}=\alpha_{0}\\1\quad/\beta=\alpha_{1}>0\\\rho\quad/\beta\sigma_{\mathbf{j}^{2}}=\alpha_{2}>0\\\quad-\rho/\beta\left(1-\alpha_{\mathbf{j}^{\mathbf{J}}}+\alpha_{\mathrm{D}^{\mathbf{J}}}\right)\sigma_{\mathbf{j}^{2}}=\alpha_{4}<0\end{array} $$

$$ \begin{aligned}&-\rho/\beta(\alpha_{\mathrm{D}}{}^{\mathbf{J}}-\alpha_{\mathrm{U}}{}^{\mathbf{J}})\sigma_{\mathbf{J}}^{2}=\alpha_{5}(\text{？})\\&-1/\beta=\alpha_{6}<0\\ \end{aligned} $$

推計法はこれまで同様、多重共線性を排除するために RIDGE 推計法を用いることとする。

さらに、西独については、特に区間ダミー後半の累積経常収支比率と金融資産残高比率の共変関係がバイアスをもたらしていると思われるため、金融資産残高比率項を削除している。（注 $ ^{15} $ ）この推計結果は表19に示されている。

これをみると実質金利差、金利変化率格差、累積経常収支、自国の金融資産残高について、日本、西独ともに、理論と整合的なサインを得ることができ、有意性もかなり高いことがわかる。（注 $ ^{16} $ ）

## パラメーターの符号の検討

これまで総資産残高の符号についてはこの「ハビタット・モデル」まで触れてこなかった。その符号は自国資産については $ a_{4} $ 、米国資産については $ a_{5} $ の符号によって決まるが、これを見ただけでは理論的に何もいえないからである。

（注 15）西独の総資産と累積経常収支の間には 0.89 の相関関係がみられ、また米国資産とは 0.97 の相関がみられた。

（注 16）西独の後期にも自国金融資産を入れた場合、この符号は理論とは逆で有意ではなかった。
表 19 資産分配型モデルの修正（3 国閉鎖モデル）

国名	手法	区間DUMMY	定数項(t值)	実質金利差(t值)	累積経常収支(自国)(t值)	金融資産残高(自国)(t值)	金融資産残高(米国)(t值)	金利変化率格差(t值)	R²S.E.	D.W.K
日本	RIDGE	73/Q1~80/Q3	-4.2486(-23.409)	0.40296(0.29990)	3.5820(7.2134)	-1.8290(-7.1553)	-2.0171(-7.3955)	-0.18106(-1.3785)	0.99989	1.0316
80/Q4~86/Q2	-1.2282(-1.3037)	4.5400(1.9107)	1.4805(3.1931)	-6.0350(-3.9708)	-5.6548(-5.5281)	-0.70262(-3.4741)	0.058467	0.0001
日本	RIDGE	73/Q1~80/Q3	-4.3333(-22.980)	0.67176(0.48815)	3.4507(6.7706)	-1.7165(-6.4764)	-1.8901(-6.6699)	-0.17001(-1.2675)	0.78714	0.94522
80/Q4~86/Q2	6.3870(2.7234)	1.0031(2.2750)	-1.1147(-2.5265)	-2.4893(-6.5231)	-0.69722(-3.3686)	0.059673	0.0001
西独	RIDGE	73/Q1~79/Q3	-0.37934(-2.5768)	1.4593(0.56811)	1.2908(2.6878)	-0.90920(-1.9413)	-0.69292(-4.5794)	-0.092827(-0.22264)	0.99413	0.88871
79/Q4~86/Q2	-0.72917(-3.1081)	15.035(5.8702)	3.5113(3.0744)	-	-1.2634(-2.1869)	-0.51201(-1.9489)	0.077529	0.001

（注）1．推計期間は1973年第1四半期～1986年第2四半期

2．日本については、定数項を分割したケース（イ）と分割しないケース（ロ）の二通りで推計を行っている

3．日本（ロ）の定数項を分割しないケースについては、1985年第3四半期にプラザ合意の影響を考慮した点

DUMMYを加えている。DUMMY変数の統計量は次のとおりである

パラメーター : -0.11689 t 值 : -1.8306

4. K は RIDGE PARAMETER を示す

これについては、フランケル〔1983〕は第三国をその他世界（R）として、

$$ \alpha_{\mathrm{\boldmath~R~}}^{\mathrm{\boldmath~U~}}-\alpha_{\mathrm{\boldmath~J~}}^{\mathrm{\boldmath~U~}}<\mathrm{\boldmath~0~} $$

$$ \alpha_{\mathrm{~R~}}^{\mathrm{~J~}}\mathrm{~-~}\alpha_{\mathrm{~U~}}^{\mathrm{~J~}}<\mathrm{~0~} $$

と仮定し、

$$ \begin{aligned}&\alpha_{4}<0\\&\alpha_{5}>0\\ \end{aligned} $$

であるとした。そして自国資産残高の符号は負で、米国資産残高の符号は正であるべきなのに、実際には逆であるとして、この資産分配効果がないと結論づけている。

他方、ドゥーリ = アイサード〔1983〕は最小分散をもたらす各資産のウェイトについてはさまざまな大小関係の可能性を考慮にいれた実証分析を行っている。

ここでは資産投資家がマルク円の共分散を無視して投資すると仮定したため、自国総資金の符号はフランケルと同様に負であることが得られ、実際そのとおりの符号が得られている。

他方、米国の資産の符号は $ a_{D^{J}} - a_{U^{J}} $ の符号如何によることが示されている。これについては、先験的にはフランケルのようにそれが正であると確定できるとは思われない。というのは、米国の最小分散資産選択に占めるドル資産のウェイトはその他の国が自国資産に与えるウェイトよりも高いと考えられ、従って西独の最小分散資産選択に占める日本資産のウェイトの方が米国よりも高いというのはありうると思われるからである。（注 $ ^{17} $ ）

また前にも言及したが、米国の輸入財価格へのパス・スルーが小さいということは、それは米国の日独資産の最小分散資産選択におけるウェイトを支出シェア以上に小さくするように

（注17）理論のところで説明したように、簡単なモデルでは最小分散資産選択比率は支出シェアに等しく、その場合には西独よりも米国の方が日本資産に対するウェイトが大きいと考えられる。しかし現実の最小分散資産選択比率がこのような単純なものであるとは思われないということは本文で指摘したとおりである。
働くことになる。従ってこの符号については前もって理論的な制約はないと考えられる。得られた結果は、米国総資産のパラメーターの符号が日本、西独ともに負であり、しかも有意となっている。この結果から資産分配効果をリジェクトする必然性はない。米国の主観的な最小分散ポートフォリオはほとんどドルだけであるということも考えられ得るのである。

## パラメーターの大きさの比較

ただしこの分析結果における資産項目のパラメーターの大きさについては問題を含んでいる。モデル分析からわかるように、自国総資産のウェイトの係数は、累積経常収支の係数よりも絶対値で小さくなければならないが、定数項も前期・後期で変化させた分析（表19の日本イ）では、後期の自国金融資産のウェイトが累積経常収支の項に比べて非常に高くなっている。これは定数項の変化がこれまでの分析結果に比べて異常に小さくなっていることをみると、定数項部分が国内資産の項に吸収されている可能性があることを示唆する。従って日本について定数項については通期で一定として推計し直すと、表19の日本口）に示されているように、自国資産、米国資産とも係数は相当小さくなることがわかる。

なおより安定的な推計結果を得るためにはもっとデータを集める必要があるが、ロ）のケースについて1987年第1四半期まで推計期間を延ばすと表20のような結果が得られる。分析結果はほとんど変わらないが、日本の資産の係数が累積経常収支の項よりも小さくなっており、理論結果に近づきつつある。

また米国総資産のウェイトの項も自国総資産

表 20 資産分配型モデルの推計期間延長による修正（定数項を分割せず）

国名	手法	区間
DUMMY	定数項
(t值)	実質金利差
(t值)	累積経常収支(自国)
(t值)	金融資産残高(自国)
(t值)	金融資産残高(米国)
(t值)	金利変化率
格差
(t值)	R²
S.E.	D.W.
K
日本	R
I
D
G
E	73/Q1
~
80/Q3	-4.3294
(-21.670)	0.65924
(0.45167)	3.4569
(6.3961)	-1.7218
(-6.1306)	-1.8960
(-6.3152)	-0.17053
(-1.1984)	0.79300	1.0453
80/Q4
~
86/Q2	6.9361
(3.0618)	1.0967
(3.1254)	-1.0780
(-2.3090)	-2.5442
(-6.3709)	-0.66473
(-3.0980)	0.063305	0.0001
西独	R
I
D
G
E	73/Q1
~
80/Q3	-0.52270
(-3.6150)	1.7248
(0.65260)	0.87222
(1.8202)	-0.48495
(-1.0411)	-0.56748
(-3.7699)	0.11596
(0.27313)	0.82460	0.88996
80/Q4
~
86/Q2	13.391
(5.6639)	3.0590
(3.3775)	-
( - )	-1.7971
(-4.9739)	-0.55877
(-2.0835)	0.079772	0.001

（注）1．推計期間は1973年第1四半期～1986年第2四半期

2. K は RIDGE PARAMETER を示す

のウェイトよりも小さくなければならないが、これは西独では満たされているものの、日本については満たされていない。これについては、理論の三国モデルでは経常収支の制約を満たしているが、実証分析では三国の経常収支の和はゼロとなっていないということが関係しているように思われる。特に1983年からの米国の経常収支の赤字化が大きく、1984年半ばから三国の経常収支合計は赤字化し、その赤字幅はその後拡大している。またここでは財政収支を1973年第1四半期から累積しており米国のそれが過小評価されているといえる。その結果ここの分析では1986年に日本の資産が一番多く43%、米国が34%、西独が23%となっており、米国の資産のウェイトが小さくなりすぎている。これが米国の資産のパラメーターが大きくでいる一つの原因であると思われる。

次にここでも1980年前後に構造変化が経済に
みられるということで、これまでと同じように区間ダミーを導入しているので、ここで各変数のパラメータ一の時間を通じた変化をみておこう。

実際各変数のパラメーターがどのように変化したかを Recursive Regression で求めたのが、図2である。これから実質金利差と金利変化率格差については 1980 年前後にそのパラメーターが増大していることがわかる。その結果表 19 で前期と後期でのパラメーターの変化を検討すると、実質金利差項は、区間ダミー前半は有意でないが、後半は有意でかつパラメーターも大きな値となっている。同じことは金利変化率格差の項にもあてはまる。

金融の自由化・国際化に伴い収益率のパラメーターは増大し、他方累積経常収支のパラメーターが小さくなると理論的に分析されているが（深尾〔1988〕）ここでもこのような特徴が表れていることがわかる。

他方、資産残高について表 19 を検討すると、日本口）の推計では累積経常収支、日本の総資産比率ともにパラメーターの値が小さくなっているが、米国の総資産比率の項は上昇している。西独では累積経常収支、米国の総資金比率のパラメーターは両方とも増大している。ただし各資産残高については 1973 年からフローを累積して求めているため、各資産残高が 70 年代前半には不安定な動きをしており、前半と後半のパラメーターの比較にはあまり意味があるようにも思えない。そこで図 2 のRecursive Regression の結果を、1980 年前後から見てみると日本、西独ともに各資産のパラメーターが小さくなっていることがわかる。これも金融の自由化・国際化に伴いそのパラメーターが小さくなるという理論的分析に合致した結果となっている。

なお金利パラメーターの増大と累積経常収支のパラメーターの減少は分散・共分散型モデルでもみられた特徴である（表 15 参照）。

図2-1-1 Recursive Regression（円ドル）
図2-1-2 Recursive Regression（円ドル） 内外実質金利差項

図2-1-3 Recursive Regression（円ドル） 累積経常収支残高比率項
図2-1-4 Recursive Regression（円ドル） 金融資産残高比率項（日本）

図2-1-5 Recursive Regression（円ドル） 金融資産残高比率項（米国）
増えてきている。学級規模の教育成果に及ぼす影響の分析は、実質的には習熟度別クラス編成の効果の分析にシフトしていくだろう。

### 5. 教育の産業分析

## 規模の経済と範囲の経済

学校経営の効率性を測るという試みは、個々の教育機関の関心であるだけでなく、国の教育政策の観点からも非常に有益である。とくに日本の場合、国公立・私立などの設置形態や初等中等教育や高等教育といった教育レベルを問わず、ほとんどの教育機関には税金が投入されていることから、財政政策上もその効率性を測る客観的な分析は欠かせない。また、学校経営を分析する上で、国公立・私立といった設置形態の違いがもたらす諸問題も避けては通れない。本節では、このような学校経営に関わる様々な実証分析を紹介する。

学校の経営に関する分析の中でも「規模の経済（economies of scale）」と「範囲の経済（economies of scope）」に焦点をあてたものは英米などでも頻繁に行われている分析の一つである。一般的に、教育の現場でも、通常の企業と同様に生産の規模が拡大すれば1単位当たりの生産コスト（平均費用）が低下し、それだけ効率性が高まるようなケースが考えられる。たとえば、一人の教師が一人の生徒にマンツーマンで教えるよりも、クラス単位で一度に複数の生徒を教えるほうが効率がよいかもしれない。実際にこのような効果が発生している状況を「規模の経済が存在する」、「収穫遞増である」、あるいは「スケール・メリットがある」などと呼ぶ。

一方で、教育機関は、その活動を通じて教育を受けた人材、研究成果、社会貢献といった多様な財やサービスを同時に生産する multi-product firm として捉えることもできる。とくに大学のような教育機関はその傾向が強い。「範囲の経済が存在する」とは、単一の財やサービスをそれぞれ別の機関が生産するよりは、一機関が複数の財を同時に生産したほうが、効率性が高まるような状況をいう。たとえば、教育機関などの場合、図書館などの施設を教育活動と研究活動で共有することで、それぞれに別々の図書館を作るよりも総費用を抑えることができる。

## 日本における実証分析例

最近になって日本でも、規模の経済、範囲の経済の存在を検証する実証分析が試みられるようになっている、その場合、次のようなタイプの大学の費用関数が推計される。

$$ C_{i}=a+\sum_{j}b_{i}Y_{i j}+\frac{1}{2}\sum_{j}\sum_{k}c_{i j}Y_{i j}Y_{i k}+\varepsilon_{i} $$

ただし、ここで、 $ C_{i} $ は第 i 大学の費用、 $ Y_{ij} $ は i 大学の第 j 生産物、 $ \varepsilon_{i} $ は誤差項である。係数 $ c_{ij} $ が負であれば生産物同士の費用の相互補完性が示されることとなる。さらに、範囲の経済は、下記の定式化によって推計されるのが一般的である（生産物が2財の場合）。
$$ S C_{G L O}=\frac{\left\{C(Y_{i},0)+C(0,Y_{j})\right\}-C(Y_{i},Y_{j})}{C(Y_{i},Y_{j})} $$

上式の分子は、個々の財を別々に生産した場合の費用の合計から、全ての財を同じだけの量、同時に生産した場合の費用を引いたものを意味する。したがって、全ての財を同時に生産する方が費用が低く抑えられるようなときは、この分子の部分が正になり、反対に、全ての財を同時に生産する方が費用が高くなるようなときは負になる。よって、 $ SC_{GLO} $ の値が 0 より大きい $ (SC_{GLO} > 0) $ のであれば範囲の経済が存在することになる。大学の生産物としてどのような指標をとるかという問題が生じるが、教育面の生産物としては学部の学生数と大学院の学生数、研究面の生産物としては（これまでの研究実績を反映して支給される面が強い）科学研究費補助金が代理変数として採用されることが多い。

具体的な研究例を見ると、まず、Hashimoto (1997)が、私立短期大学で規模の経済が存在していることを確認し、その効果が最も明確に現われる学校規模（在学生数）を1,400人程度と推計している。さらに、Hashimoto and Cohn (1997)は、私立大学に関する規模の経済と範囲の経済を推計しており、諸外国における分析結果と同様に日本の私立大学においても、規模の経済と範囲の経済が存在していることを示した。また、妹尾（2004）は、国立大学に関して規模の経済と範囲の経済の存在を確認し、さらに、文系大学と理系大学では規模の経済や範囲の経済が働く水準が異なることも明らかにしている。このような結果は、教育機関が教育活動や研究活動にそれぞれ特化するといった動きを牽制するものであり、同時に、現在進捗中である国立大学の統廃合にも重要な示唆を与える。

ただし、こうした分析については、生産物の「質」を分析上どのように制御すべきかという問題がつきまとう。大量の学生を輩出しても学力が低かったり、科学研究費補助金による研究成果が貧弱であったりする場合も当然ありうる。規模の経済、範囲の経済をめぐる分析については、生産物の「質」のコントロールが今後の課題となろう。

## 学校経営に関する評価

一方、具体的なデータに基づき、学校経営そのものに関する評価を行ったり、教育サービスの供給主体としての教育機関の特徴を分析したりする研究も幾つか行われている。こうした分析の中心的な対象となるのは、当然ながら私立大学である。

たとえば、米澤（1992）やBaba and Tanaka（1997）は、現在の学納金収入と私学助成に過度に依存する経営がいずれは経営難に陥る可能性が高いことを指摘し、これまで公的な参入規制のもと規模を拡大してきた私立大学の経営が、ここにきて行き詰まりを迎えていることを示している。ただし、いずれも定性的な議論や集計データに基づく一般的な分析となっている。

一方、丸山（1991）は、私立大学の学納金の規定要因を分析し、入学時の偏差値が高いほど授業料が高くなることを示し、私学助成などの機関補助よりも奨学金などの個人補助
の必要性を指摘している。さらに浦田（1998）は、首都圏では教育環境の質や入試難易度が高い大学ほど学納金が安くなることを、私立高校・中学校ではその逆の関係性があることを統計的に示している。

こうした分析は、政府の教育サービスに対する関与・補助のあり方という教育政策のあり方についても、重要な意味合いを持っているものであり、さらなる研究が望まれる分野である。実際、最近では、私立大学だけでなく国立大学も対象に含めて、教育の効率性を詳細に分析する試みが、まだ学会報告やディスカッション・ペーパーの段階ではあるが見られるようになってきた。

たとえば、妹尾（2003）は、図書館や病院といった公共機関や非営利組織（NPO）の効率性を分析するのに用いられる手法である包絡線分析（DEA：data envelopment analysis）を用いて、国公立・私立大学の医学部教育・研究を統計的に評価している。DEAは、教育機関の生産物・投入要素の比率を利用して、最も効率性の高い機関で形成される効率性フロンティアを想定し、そのフロンティア上にある機関の効率値を1として、他の機関がどの程度効率的であるか推計を行う。線形計画法を用いたこの手法には、複数の生産物と投入要素を同時に扱えるといった利点もある。実際には、一般的に入手可能なデータをもとに教授数、助教授数、講師数などを投入要素、医学部学生数、国家試験合格者数、科学研究費補助金、公表された業績数などを生産物として採用している。その結果、私立大学よりも国公立大学のほうが相対的に効率的な教育・研究活動を行っている可能性が高いことを示している。

また、Suwanrada・前川（2001）は、国立学校特別会計によって国立大学に配分される予算が実際に効率的な配分になっているかどうかを検証している。彼らは、基本的に『文部省年報』に掲載されているクロス・セクション・データに基づき、各国立大学の歳出額がどのような要因によって左右されるかを回帰分析によって検証している。それによると、国立大学に投入されている運営費用の配分は、院生の比率や教育費／歳出費比率や国際シンポジウム開催数といった要因よりも、職員数、研究所や医学部の有無といった設置形態に大きく依存していることが明らかになっている。彼らはこの結果に基づき、現在の国立大学への資金の配分に疑問を呈している。

## 高等教育への政府関与の評価

教育の産業分析を行う場合、高等教育に対する政府関与を無視することはできない。日本の高等教育においては、設置基準や入学定員などの面でかなりの程度、政府が規制してきた。しかし、その規制がどのような効果をもたらしたかを統計的に検証するという作業は、政内ではほとんど行われてこなかった。

そうした中で、高等教育に対する政府関与の効果を、経済学の立場から分析した数少ない例として小椋・若井（1991）が挙げられる。政府は1976—86年度にかけて、私立大学の定員を原則的に凍結する一方、私学助成を大幅に引き上げるという政策をとった。小椋・