Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## （木）財政法公債金対象非対象別分類

15	教育振興助成費	43	港湾空港鉄道等整備事業費
16	育英事業費	44	住宅都市環境整備事業費
20	国债費	45	公園水道廃棄物処理等施設整備費
25	恩給関係費	46	農林水産基盤整備事業費
26	文官等恩給費	47	社会資本総合整備事業費
27	旧軍人遺族等恩給費	48	推進費等
28	恩給支給事務費	49	災害復旧等事業費
29	遺族及び留守家族等援護費	50	経済協力費
31	地方交付稅交付金	60	中小企業対策費
32	地方特例交付金	63	エネルギー対策費
35	防衛関係費	65	食料安定供給関係費
40	公共事業関係費	95	その他の事項経費
41	治山治水対策事業費	98	予備費
42	道路整備事業費

061	農林水産業費	085	失業対策費
062	商工鉱業費	086	保健衛生費
063	運輸通信費	087	試験研究費
065	物資及び物価調整費	088	災害対策費
070	教育文化費	089	その他
071	学校教育費	090	恩給費
072	社会教育及び文化費	091	文官恩給費
073	科学振興費	092	旧軍人遺族等恩給費
074	災害対策費	099	その他
080	社会保障関係費	100	国債費
081	社会保険費	110	予備費
082	生活保護費	190	その他
083	社会福祉費	191	その他行政費
084	住宅対策費	199	その他

## （二） 目的別分類

010	国家機関費	021	地方財政調整費
011	皇室費	029	その他
012	国会費	030	防衛関係費
013	選挙費	050	国土保全及び開発費
014	司法、警察及び消防費	051	国土保全費
015	外交費	052	国土開発費
016	一般行政費	053	災害対策費
017	徴税費	054	試験研究費
018	貨幣製造費	059	その他
020	地方財政費	060	産業経済費

1	財政法公債金対象経費
2	上記以外のもの

## (∧) 経済性質別分類

10	経 常 支 出	30	会 計 間 重 複
11	雇 用 者 報 酬	40	経 常 補 助 金
12	中 間 投 入	50	現金による社会保障給付
13	生産・輸入品に課される税	60	社 会 扶 助 給 付
14	現 物 社 会 給 付 等	70	その他の経常移転
15	無基金雇用者社会給付	71	他に分類されない国内経常移転
20	資 本 形 成	72	経 常 国 際 協 力
73	經常國際協力以外の海外移転	86	その 他
80	対 地方 政府 移転	90	その 他
81	経 常 支 出	91	財 産 所 得 支 払
82	資 本 形 成	92	資 本 移 転
83	現金による社会保障給付	93	公 務 員 宿 舍 施 設 費
84	社 会 扶 助 給 付	94	土 地 無 形 資 産 購 入
85	経 常 補 助 金	95	その 他
(備考)
この分類は、国民经济計算上の政府支出を算出する場合の便宜に供するためのものである。(卜)使途別分類
1	人 件 費	5 補 助 費・委 託 費
2	旅 費	6 他 会 計 へ 繰 入
3	物 件 費
4	施 設 費	9 そ の 他
# 予算書情報について

# 予算書情報については、財務省ホームページから閲覧が可能。冊子・年度をまたがった語句検索も可能。 http://www.bb.mof.go.jp/hdocs/bxsselect.htm

「財務省ホームページ」

予算書・決算書データベース

動作環境等

年度の指定

■ 年度を指定してください：リストから選択してください▼

◆ 予算書・決算書の検索方法

昭和47年度以降の予算書・昭和47年度以降の決算書情報のうち【XML版】の表示があるものに関しては、冊子等をまたがった語句検索が可能です。語句検索は、こちらから行ってください。

「こちら」をクリック

閲覧したい「年度」をリストから選択

予算書情報·決算書情報検索

平成○年度予算書関連

「検索したい用語を入力してください」欄に用語を入力することにより、冊子等をまたがった語句検索が可能。

・一般会計、特別会計、政府関係機関、財政法第28条等による予算参考書類

・当初予算、暫定予算、補正予算

について、PDF版、XML版で掲載。
## (参考 2) 地域差指数の三要素別寄与度について

## 都道府県別地域差指数の三要素別寄与度 (地域差指数の全国平均との差の分解)は以下の方法により計算している。

次の記号を用いる。小文字は都道府県別、大文字は全国平均を表す。

$ p_{i}, P_{i} $ : 年齢階級 i の加入者数

$ a_{i}, A_{i} $ : 年齢階級 i の 1 人当たり医療費

$ a_{ij}, A_{ij} $ : 年齢階級 i、診療種別 j の 1 人当たり医療費

$ x_{ij}, X_{ij} $ : 年齢階級 i、診療種別 j の受診率

$ y_{ij}, Y_{ij} $ : 年齢階級 i、診療種別 j の 1 件当たり日数

$ z_{ij}, Z_{ij} $ : 年齢階級 i、診療種別 j の 1 日当たり医療費

このとき、1 人当たり医療費と三要素の関係 (診療種別に、1 人当たり医療費 = 受診率 × 1 件当たり日数 × 1 日当たり医療費) は、

$ a_{i} = \sum_{j} a_{ij}, \quad a_{ij} = x_{ij} \times y_{ij} \times z_{ij}, \quad A_{i} = \sum_{j} A_{ij}, \quad A_{ij} = X_{ij} \times Y_{ij} \times Z_{ij} $

と表される。地域差指数について、

地域差指数 - $ 1 = \frac{\sum_{i} P_{i} \cdot a_{i}}{\sum_{i} P_{i} \cdot A_{i}} - 1 = \frac{\sum_{i} P_{i} (a_{i} - A_{i})}{\sum_{i} P_{i} \cdot A_{i}} $

となっているので、上式の分子を以下のように三要素に分解して寄与度を計算している。

$ \Sigma_{i} P_{i} (a_{i} - A_{i}) = \Sigma_{j} \left[ \sum_{i} P_{i} (a_{ij} - A_{ij}) \frac{\log \left( \frac{x_{ij}}{X_{ij}} \right)}{\log \left( \frac{x_{ij}}{X_{ij}} \right) + \log \left( \frac{y_{ij}}{Y_{ij}} \right) + \log \left( \frac{z_{ij}}{Z_{ij}} \right)} + \Sigma_{i} P_{i} (a_{ij} - A_{ij}) \frac{\log \left( \frac{y_{ij}}{Y_{ij}} \right)}{\log \left( \frac{x_{ij}}{X_{ij}} \right) + \log \left( \frac{y_{ij}}{Y_{ij}} \right) + \log \left( \frac{z_{ij}}{Z_{ij}} \right)} + \Sigma_{i} P_{i} (a_{ij} - A_{ij}) \frac{\log \left( \frac{z_{ij}}{Z_{ij}} \right)}{\log \left( \frac{x_{ij}}{X_{ij}} \right) + \log \left( \frac{y_{ij}}{Y_{ij}} \right) + \log \left( \frac{z_{ij}}{Z_{ij}} \right)}\right] $

受診率 (診療種別 j)

1 件当たり日数 (診療種別 j)

1 日当たり医療費 (診療種別 j)

$ \text{注} $ $ \log \left( \frac{x_{ij}}{X_{ij}} \right) + \log \left( \frac{y_{ij}}{Y_{ij}} \right) + \log \left( \frac{z_{ij}}{Z_{ij}} \right) = \log \left( \frac{a_{ij}}{A_{ij}} \right) $ である。

また、入院医療費について、

$ x_{i}, X_{i} $ : 年齢階級 i の推計新規入院発生率 $ \left( = \frac{1 \text{ 人当たり入院受診延日数}}{ \text{推計平均在院日数}} \right) $

$ y_{i}, Y_{i} $ : 年齢階級 i の推計平均在院日数 $ \left( = \frac{\text{年間日数}}{\text{月数}} - 1 \right) $

$ \frac{\text{年間日数}}{\text{月数}} - \text{入院の 1 件当たり日数}} $

として同様の計算をすることで、新たな三要素別寄与度が求まる。
## ◎ 本式の考え方について

1. 今回用いた式 (以下体式」という。) は、地域差指数の全国平均 (= 1) との差について、年齢階級別診療種別医療費の差を $ \log(x_{ij} / X_{ij}) : \log(y_{ij} / Y_{ij}) : \log(z_{ij} / Z_{ij}) $ の比で按分して三要素に分解するという考えに基づいている。

2. 都道府県の $ x_{ij} $ , $ y_{ij} $ , $ z_{ij} $ が全国平均 $ X_{ij} $ , $ Y_{ij} $ , $ Z_{ij} $ に近いときは、

$$ \log\left(\frac{x_{ij}}{X_{ij}}\right)\doteq\left(\frac{x_{ij}}{X_{ij}}\right)-1,\log\left(\frac{y_{ij}}{Y_{ij}}\right)\doteq\left(\frac{y_{ij}}{Y_{ij}}\right)-1,\log\left(\frac{z_{ij}}{Z_{ij}}\right)\doteq\left(\frac{z_{ij}}{Z_{ij}}\right)-1 $$

となるため、本式は、概ね各要素の全国平均との乖離率の比で按分したものと考えることができる。

3. 平成21年度に用いた式は計算順により結果が若干異なるため、平成22年度から結果が計算順にもよらない本式を用いている。(参考) 平成21年度分公表に用いた三要素別寄与度の分解式

$$ \Sigma_{i}P_{i}(a_{i}-A_{i})=\Sigma_{j}\big[\underbrace{\Sigma_{i}P_{i}x_{ij}y_{ij}(z_{ij}-Z_{ij})}_{1 日当たり医療費 }+\underbrace{\Sigma_{i}P_{i}x_{ij}(y_{ij}-Y_{ij})Z_{ij}}_{1 件当たり日数 }+\underbrace{\Sigma_{i}P_{i}(x_{ij}-X_{ij})Y_{ij}Z_{ij}\big]}_{ 受診率 } $$

※ log(x_{ij} / X_{ij}) : log(y_{ij} / Y_{ij}) : log(z_{ij} / Z_{ij}) の比で按分した場合と各要素の全国平均との乖離率の比で案分した場合の違いについて p = $ \frac{x_{ij}}{X_{ij}} $ , q = $ \frac{y_{ij}}{Y_{ij}} $ , r = $ \frac{z_{ij}}{Z_{ij}} $ , V = P_{i}(a_{ij} - A_{ij}) として、V における1人当たり日数 (= 受診率×1件当たり日数)の寄与度をそれぞれ二通りの方法で計算して違いをみる。
(A) 各要素の全国平均との乖離率との比で按分する場合
(1)1人当たり日数と1日当たり医療費の二要素に分解した場合の1人当たり日数の寄与度 : V× $ \frac{pq-1}{(pq-1)+(r-1)} $
(2)受診率、1件当たり日数、1日当たり医療費の三要素に分解した場合の受診率と1件当たり日数の寄与度の和 : V× $ \frac{(p-1)+(q-1)}{(p-1)+(q-1)+(r-1)} $ となり、(1)と(2)は等しくない。
(B)本式を用いる場合
(1)1人当たり日数と1日当たり医療費の二要素に分解した場合の1人当たり日数の寄与度 : V× $ \frac{\log pq}{\log pq+\log r} $
(2)受診率、1件当たり日数、1日当たり医療費の三要素に分解した場合の受診率と1件当たり日数の寄与度の和 : V× $ \frac{\log p+\log q}{\log p+\log q+\log r} $ となるが、 $ \log pq = \log p+\log q $ より、(1)と(2)は等しくなる。
これより、(B)は(A)をより整合的に改善した式と考えられる。
### 3.2 Neftci モデルの理論的解説

可測空間（Ω,F）上の確率変数θ,X₁,X₂,⋅⋅,を考える．ここで,θは景気が山をむかえる時期を表す（非観測）確率変数である．X₁,X₂,⋅⋅,は主要なマクロ変数であり，その分布は景気が上昇局面か下降局面かによって，それぞれ異なる分布に従い，景気の転換点θは

$$ \begin{aligned}&P(\theta=0)=\pi\\&P(\theta=n)=(1-\pi)(1-p)^{n-1}p,\quad(n\geqq1)\\ \end{aligned} $$

に従うものとする。ただし $ p \in (0,1] $ ， $ \pi \in [0,1] $ である。 $ \theta $ が与えられたとき， $ X_{n} $ は独立に異なった2種類の分布 $ P^{0} $ （ $ n < \theta $ のとき）および $ P^{1} $ ，（ $ n \geq \theta $ のとき）に従う。 $ P^{0}, P^{1} $ は，それぞれ景気の上昇局面・下降局面においてマクロ変数の従う分布とする。今後 $ P^{0} $ から $ P^{1} $ への変化，すなわち山の発見の問題を扱うが，谷の発見の問題も同様に取り扱えることに注意されたい。

景気の転換点を見つける際には二種類の損失が存在する．一つは転換が生ずる前に生じたと判断を下すこと（誤信号を発すること）の損失，もう一つは転換が生じた後もそれに気づかずにいる認定の遅れの損失である．二つの損失を考慮に入れ，転換点の推定τ(ω)のリスクを

$$ \rho(\tau)=P(\tau<\theta)+cE(\max(\tau-\theta,0)),\quad c\geq1 $$

とする。

上記のリスクを最小にする転換点の推定量を構成するため， $ X_{1},\cdots,X_{n},n\geqq1 $ を可測にするような最小の $ \sigma $ -集合体を $ F_{n} $ ，そして $ F_{0}=\{\Omega,\phi\} $ と定義する。 $ F_{n} $ は時点nにおいて予測者が利用できる情報と解釈できる。定義より明らかに $ F_{n} $ は $ \sigma $ -集合体の非減少列である。景気の転換が起きたという事象の時点nにおける事後確率を

$$ \pi_{n}=P(\theta\leqq n\mid\mathcal{F}_{n}) $$

と定義する．Shiryayev（1978）は，

$$ \tau_{A}=\inf\left(n\geqq0:\pi_{n}\geqq A\right),\quad A\in\left[0,1\right] $$
と定義される推定量のクラスに対し上記のリスクを最小にするAが存在することを証明した．この推定量は停止時刻またはMarkov時刻と呼ばれる確率変数であることに注意しておく．すなわち

$$ \{\omega:\tau(\omega)\leqq n\}\in\mathcal{F}_{n},\ \forall n\geqq1 $$

を満たす確率変数である．今後，停止時刻・停止規則という名前でしばしば用いる．

証明．条件付き期待値の繰り返しの公式より

$$ \begin{aligned}P(\tau<\theta)=&E\left(I_{(\tau<\theta)}\right)=E\left(1-I_{(\tau\geq\theta)}\right)\\=&E\left(1-E\left(I_{(\tau\geq\theta)}\mid\mathcal{F}\tau\right)\right)=E\left(1-\pi_{\tau}\right)\end{aligned} $$

を得る．さらに各 $ n \geq 0 $ に対して以下を得る．

$$ \begin{aligned}E(\max\left(n-\theta,0\right)\mid\mathcal{F}_{n})\\ &\\&=\sum_{k=0}^{n}(n-k)P(\theta=k\mid\mathcal{F}_{n})=\sum_{k=0}^{n-1}P(\theta\leqq k\mid\mathcal{F}_{n})\\ &=\sum_{k=0}^{n-1}[P(\theta\leqq k\mid\mathcal{F}_{n})-P(\theta\leqq k\mid\mathcal{F}_{k})]+\sum_{k=0}^{n-1}P(\theta\leqq k\mid\mathcal{F}_{k})\\ &=\sum_{k=0}^{n-1}[P(\theta\leqq k\mid\mathcal{F}_{n})-P(\theta\leqq k\mid\mathcal{F}_{k})]+\sum_{k=0}^{n-1}\pi_{k}\\ \end{aligned} $$

ここで上の最終式の第1項を $ \psi_{n} $ と定義する． $ \psi_{n} $ がマルチンゲールであることを示す為， $ \psi_{n} $ を以下のように変形する．

$$ \begin{aligned}\psi_{n}=&\sum_{k=0}^{n}[P(\theta\leqq k|\mathcal{F}_{n})-P(\theta\leqq k|\mathcal{F}_{k})]\\=&\sum_{k=0}^{n}[(1-P(\theta>k|\mathcal{F}_{n}))-(1-P(\theta>k|\mathcal{F}_{k}))]\\=&-\sum_{k=0}^{n}[P(\theta>k|\mathcal{F}_{n})-P(\theta>k|\mathcal{F}_{k})]\end{aligned} $$
ここで三角不等式と条件付き期待値の繰り返しの公式より

$$ \begin{align*}E\left(|\psi_{n}|\right)&k|\mathcal{F}_{n})+P(\theta>k|\mathcal{F}_{k})\right]\right)\\&=\sum_{k=0}^{n}\left[P(\theta>k)+P(\theta>k)\right]<\infty\end{align*} $$

すなわち $ \psi_{n} $ の期待値が存在し

$$ \begin{align*}\psi_{n+1}=&\sum_{k=0}^{n+1}[P(\theta\leqq k|\mathcal{F}_{n+1})-P(\theta\leqq k|\mathcal{F}_{k})]\\=&\sum_{k=0}^{n}[P(\theta\leqq k|\mathcal{F}_{n+1})-P(\theta\leqq k|\mathcal{F}_{k})]\end{align*} $$

に注意すると条件付き期待値の繰り返しの公式より

$$ E(\psi_{n+1}|\mathcal{F}_{n})=\psi_{n} $$

が成立する．ここに $ \psi_{n} $ がマルチンゲールであることが示された．

次に

$$ E\left(\psi_{t}\right)=E\left(\psi_{0}\right)=0 $$

を示す．今， $ \psi_{n} $ はマルチンゲールであるので任意抽出（停止）定理 $ ^{1} $ の二つの条件

$$ E(|\psi_{\tau}|)<\infty $$

および，一様可積分性

$$ \lim_{n\to\infty}\sup_{m}\int_{|\psi_{m}|>n}|\psi_{m}|dP=0 $$

を示せばよいが，(3.2.1)と同様の変形を行い，θの分布形から，二つの条件は保証できる.
以上の議論より，リスクに関して

$$ \begin{aligned}\rho(\tau)&=P(\tau<\theta)+cE(\max(\tau-\theta,0))\\&=E\left((1-\pi_{\tau})+c\psi_{\tau}+c\sum_{k=0}^{T-1}\pi_{k}\right)\\&=E\left((1-\pi_{\tau})+c\sum_{k=0}^{T-1}\pi_{k}\right)\end{aligned} $$

が成立することが示された。

Chow, Robbins and Siegmund (1971) の pp.106–107 より上記のリスクを最小にする停止規則 τ はある A に対して

$$ \tau=\inf\left\{n\geqq0:\pi_{n}\geqq A\right\} $$

と表せる。

この結果より以下の定理が証明される。

定理 $ 0 < \alpha < 1, 0 \leq \pi < 1, 0 < p < 1 $ とする， $ \mathcal{M}(\mathcal{F}_{t}, \alpha) $ を $ P(\tau < \theta) \leq \alpha $ を満足する停止時刻 $ \tau $ の全体とする．境界 A に対する停止時刻を

$$ \tau_{A}=\inf\left(n\geqq0:\pi_{n}\geqq A\right) $$

と定義する．もしAの関数

$$ \alpha_{A}=P(\tau_{A}<\theta)=E(1-\pi_{\tau_{A}}) $$

が連続ならば，ある $ \tilde{A}_{\alpha} $ が存在して停止時刻

$$ \tilde{\tau}=\inf\left\{n\geqq0:\pi_{n}\geqq\tilde{A}_{\alpha}\right\} $$

が,

$$ E(\max\left(\tau-\theta,0\right))\geqq E(\max\left(\tilde{\tau}-\theta,0\right)) $$

を任意の $ \tau \in \mathcal{M}(\alpha; \pi) $ に対して満足する．これを $ \mathcal{M}(\alpha; \pi) $ の中で最適と呼ぶ．
証明．(Shiryayev, 1978) $ \alpha < 1 - \pi $ のケースのみ証明する． $ \alpha \geq 1 - \pi $ の時は， $ \tilde{T} \equiv 0 $ とすると，

$$ P(\tilde{\tau}<\theta)=P(\theta>0)=1-\pi\leqq\alpha $$

かつ $ E\left(\max\left(\tilde{\tau}-\theta,0\right)\right)=0 $ が成立するので, $ \alpha\geq1-\pi $ に対しては $ \tilde{\tau}\equiv0 $ が $ \mathcal{M}(\mathcal{F}_{t},\alpha) $ のなかで最適である.

故に，$\alpha<1-\pi$ を仮定する．$\alpha_{\mathrm{A}}$ は$A,\ 0\leqq A\leqq1$ の非増加関数である．$A(\alpha)$ を$\alpha_{\mathrm{A}}=\alpha$ となるような最小の$A$ として

$$ \rho_{c}=\inf_{\tau\in\mathcal{M}(\alpha,\pi)}\left[P(\tau<\theta)+c E(\max(\tau-\theta,0))\right] $$

というリスクを考え，cの値に対してリスクを最小にする停止規則を与えるAを $ A^{*}=A^{*}(c) $ と定義する．固定した $ \pi $ に対して $ \rho_{c} $ は上に凸であるので， $ \rho_{c} $ は $ c\in(0,\infty) $ に関して連続である．

このことから $ A^{*}(c) $ は c の連続な非減少関数で $ A^{*}(0)=1 $ , $ \lim_{c\to\infty}A^{*}(c)=0 $ を満たすことが分かる． $ c^{*}(A) $ を $ A^{*}(c)=A $ であるような最小の c と定義する． $ 0<\alpha<1-\pi $ に対し， $ c_{\alpha}=c^{*}(A(\alpha)) $ と定義する．このとき

$$ \rho_{c_{\alpha}}=\inf_{\tau\in\mathcal{M}(\alpha,\pi)}\left[\mathrm{P}(\tau<\theta)+c_{\alpha}E(\max(\tau-\theta))\right] $$

というリスクを考えると先に証明した結果より停止時刻

$$ \tau^{*}=\inf\left(n\geqq0:\pi_{n}\geqq A^{*}(c_{\alpha})\right) $$

がリスクを最小にする。

$ c_{\alpha} $ の定義より

$$ P(\tau^{*}<\theta)=\alpha $$

が成立することに注意すると $ \mathcal{M}(\mathcal{F}_{t},\alpha) $ に属する停止時刻 $ \tau $ に対し，上の議論により

$$ \begin{aligned}P(\tau<\theta)&+c_{\alpha}E(\max(\tau-\theta,0))\\&\geqq P(\tau^{*}<\theta)+c_{\alpha}E(\max(\tau^{*}-\theta,0))\\&=\alpha+c_{\alpha}E(\max(\tau^{*}-\theta,0))\end{aligned} $$
が成立する．$\mathcal{M}(\mathcal{F}_{t},\alpha)$ の定義より $P(\tau<\theta)\leqq\alpha$ であることに留意し上の不等式を用いると

$$ c_{\alpha}E(\max(\tau-\theta,0))\geq c_{\alpha}E(\max(\tau^{*}-\theta)) $$

を得る。

$ 0 < \alpha < 1 - \pi $ に対して，もし $ c_{\alpha} = 0 $ であれば $ A^{*}(0) = 1 $ であり

$$ P(\tau^{*}<\theta)=E(1-\pi_{\tau^{*}})=0\neq\alpha $$

より $ c_{\alpha} \neq 0 $ である．ゆえに

$$ E(\max(\tau-\theta,0))\geqq E(\max(\tau^{*}-\theta,0)) $$

が成立する。

$ \alpha\in(0,1) $ を与えた時の適切な境界 $ \tilde{A}_{\alpha}=A^{*}(c_{\alpha}) $ の正確な決定は，このような離散時間の最適停止問題では一般に困難である．しかしながら，次の近似式で求めることができる．

$$ \tilde{A}_{\alpha}\simeq1-\alpha $$

なぜなら，$\tilde{\tau}\equiv\inf\left(n\geq0:\pi_{n}\geq\tilde{A}_{\alpha}\right),\quad\tilde{A}_{\alpha}\in[0,1]$ に対し，

$$ \alpha=E(1-\pi_{\tilde{\tau}})\leqq1-\tilde{A}_{\alpha} $$

であり，ここで転換点を見つけた時点の $ \pi_{\tilde{\tau}} $ の値を境界 A から超えた量を無視して A で代用すると上の近似式が保証される．

### 3.3 Neftci モデルによる景気指標の分析

本節では，Neftciモデルを日本経済へ適用した結果を述べる．Neftciモデルは，素朴であるが現実のデータに関して有効であると考えられる．以下でその適用結果を述べる．使用したデータは1973年1月から2000年4月までの景気動向指数の一致系列である．Neftciモデルの推定には，景気の転換点の確率分
### 2. 3大国の政策が9カ国の主要経済変数へ及ぼす影響

(1) 財政政策の影響

イ）アメリカの政府支出（実質）を実質GNPの1%増加した場合

口）日本の政府支出（実質）を実質GNPの1%増加した場合

ハ）西ドイツの政府支出（実質）を実質GNPの1%増加した場合

(2) 金利政策の影響

イ）アメリカの公定歩合を2パーセンテージ・ポイント引上げた場合

口）日本の公定歩合を2パーセンテージ・ポイント引上げた場合

ハ）西ドイツのロンバート・レートを2パーセンテージ・ポイント引上げた場合

(3) 通貨政策の影響

イ）アメリカのハイパワード・マネーを1％減少させた場合

口）日本のハイパワード・マネーをGNPVの1％分減少させた場合（胎化ケース）

ハ）日本のハイパワード・マネーをGNPVの1％分減少させた場合（不胎化ケース）

二）西ドイツのハイパワード・マネーをGNPVの1%分減少させた場合（胎化ケース）

ホ）西ドイツのハイパワード・マネーをGNPVの1%分減少させた場合（不胎化ケース）
たがって，次第に人件費に手がつけられてきていること，また，人件費の見直しを行う場合も，まず職員配置の合理化などの措置をとって人件費を削減しようとし，財政状態が悪くなるにしたがって，給与水準そのものの見直しを行うなど人件費についてよりきびしい姿勢で臨む傾向があるということができる。

## 第5章 意思決定過程の類型化

## § 1 分析の方法

本章は，アンケート調査に対する地方公共団体の反応パタンを総合的に考慮することによって，反応パタンからある種の共通因子を抽出することができるか，またそれによって地方公共団体の類型化が可能かどうかについて検討を行ったものである。そのために用いた分析の方法は以下のとおりである。

(i) まず，アンケート調査に数量化の方法を適用し，アンケートの設問選択肢と地方公共団体に数量を付与する。

(ii) (i) で地方公共団体に付与された数量を変数として，団体の類型化を試みる。

ここで用いた数量化の方法は，一般に数量化理論Ⅲ類とも呼ばれるものであって，定性的な変数群の各カテゴリー（この場合は各設問選択肢）とサンプル（この場合は各地方公共団体）に同時的に数量を与える手法として知られている $ ^{注1} $ （数量化理論Ⅲ類の概要については補論Ⅱを参照）。その特色は，反応パタンの似たものには近い数量，異なるものには離れた数量が与えられるよう，サンプルとカテゴリーにある種のメトリックを導入しようとする点にある。この数量化の方法を用いて，地方公共団体のアンケート調査に対する反応パタンから，団体と設問を分類する場合の手がかりとなる因子を抽出することが(i)の課題であり，その結果を用いて，われわれの当面の関心である地方公共団体の予算における意思決定過程の類型化を試みるのが(ii)の課題である。

なお，分析の対象としたデータは，若干の異動はあるが，数量化理論Ⅱ類で使用したデータ（前掲表2－12参照）とほぼ同じである $ ^{注2} $ 。

この数量化の方法は，最終的に固有方程式の固有値とそれに対応する固有ベクトルを求めるという問題に帰着する。アンケート調査に数量化の方法を適用し，5次元までの固有値を求めた結果は表5-1のとおりである。

表5 - 1

次 元	固 有 值	說 明 率
1	0.1286	0.08
2	0.0671	0.13
3	0.0630	0.17
4	0.0588	0.21
5	0.0550	0.24

（注）説明率とは，各固有値も全固有値の和に対する累積比率である。

固有値は第1次元が最も高く，以下順に低くなっており，第1次元の解に対応する固有ベクトル（第Ⅰ因子）が最もパタン分類の効率性が高く，順次第Ⅱ因子，第Ⅲ因子となっていることがわかる。以下においては，意味のある解釈が可能となった第Ⅰ因子と第Ⅱ因子をパタン分類の基本的因子として設定し分析を進めることとする。

## § 2 基本的因子の性格

(1) § 1で概要を述べた数量化の方法により，アンケートの各設問の選択肢に， $ X^{1}, X^{2} $ なる数量が与えられる。（以下これをカテゴリー数量と呼ぶ）。このカテゴリー数量は付録
VI - 1に記載しておいた。

まず第I軸のカテゴリー数量に基づいて，各設問選択肢の位置を図示すると図5-1のようになる。図においては，左側に各設問が記載され，プロットされた各カテゴリー数量の位置にその選択肢の内容が記されている。

図を見ればわかるように，第I因子については，中長期計画の役割に関する設問の選択肢が，プラスの方向とマイナスの方向に大きく分けられている。設問1「予算編成と中長期計画との関連」においては，中長期計画に基づき各年度毎に実施計画が計数的に示され，政策的経費もそれに基づいて決定されるという選択肢が最もマイナスに位置し，逆に計画なしという選択肢がプラスに位置し，計画がガイドライン的であるとする選択肢が中間の原点近くにきている。また設問5-2「予算編成方針で中長期計画との関連を提示するか否か」においても，「提示する」がマイナス，「提示しない」がプラスに位置している。その他設問32「建設事業費が財政担当部門の原案になるまでのパタン」における「中長期計画に基づく実施計画により査定する」，設問54「最近における予算編成方式の変化」における「中長期計画が重視されるようになった」等の選択肢がマイナス位置にある一方，逆の選択肢がプラスの位置にきている。以上のことから，パタン分類の基本的因子として設定した第I因子は，「計画重視か」「否か」を分類基準とする因子であるということができよう。

一方，首長や議会が予算編成にどのようにかかわっているか，あるいは国（市町の場合は都道府県を含む）の影響がどの程度あるかを聞いた他の設問は，いずれもほぼ原点のまわりに集中している。これは，首長の影響力が強いか否か，議会との関係はどうか，国あるいは都道府県にどの程度依存しているかといったことは，計画を重視しているかそうでないかという分類基準に沿っては分類できない，いいかえれば計画重視かそうでないかということと，首長・議会・国・都道府県の影響ということは一応独立の因子として考えられることを示している。

また，ここで興味深いことは，設問6「財政担当部門は，各担当部門の要求前にどのような形で上限を提示するか」において，「一律上限提示」「一律ではないが上限提示」がややマイナスの方向（つまり計画重視の方向）に位置しており，「提示しない」がプラス方向に位置していること，設問32「建設事業費の編成パタン」において，何らかの形にせよ「枠を提示する」という選択肢がマイナス方向に位置し，「枠がない」ないしは「枠は持っていても提示しない」がプラス方向に位置していることである。これは，予算編成のプロセスにおいて，財政担当部門が「枠」ないし「上限」を持っており，それを提示するというカテゴリーは，計画重視的な特性を有していることを意味している。また設問17「首長が影響力を発揮する段階」では，「計画策定段階」だけがマイナスに位置し，残りの選択肢はほとんど同じ数量になっている。これは，首長が計画策定段階に影響力を発揮する場合には計画がかなり重視されていることを示している。

(2) 第2次元のカテゴリー数量について同様に図示すると図5-2のようになる。図において，まず，首長，財政担当部門が予算編成にどの程度かかわっているかについてみると，設問43「給与の改訂に実質的な影響を与える主体」として「首長Yes」はプラス方向，「首長No」はマイナス方向に分かれる一方，逆に，「財政担当部門Yes」はマイナス方向，「財政担当部門No」はプラス方向に位置している。設問50「職員増減についての影響主体」についても同様である。また，設問54「最近の予算編成方式の変化」においても，「首長の影響力が強くなった」はプラスに，逆に「事務当局の力が強くなった」はマイナスに位置している。設問38「建設事業費における首長裁量分」についてもプラス方向にいくにした
## 地方財政における意思決定の分析

図5 - 1 第 I 因子

設問番号	アイテム	カテゴリー数 量(X¹)
設問内容	計画重視
-3.0	-2.0	-1.0	0	+1.0	+2.0	+3.0	+4.0
1	計画との関連	実施計画	ガイドライン
5-1	編成方針(国等の指導)	提示	提示せず
5-2	“(計画)	提示	提示せず
6	上限提示	一律提示提示	提示せず
8	首長査定での変化	変化せず规模内容変化	内容変化
10	議会に対する事前調整	する	しない
12	修正・否決例	なし	あり
15-1	住民ニーズの受入窓口(議員・政党)	Yes	No
17	首長介入段階	計画策定段階	査定	要求
21-1	単独施策発案者(首長)	Yes	No
27	福祉に対する考え方	推進	維持抑制
32	建設事業費編成パタン	査提示	査提示せず	査なし
36-1	建設事業費査定要因(計画)	Yes
36-2	“(国等の指導)	Yes
38	首長裁量分	10%未満	10~20%その他50%50%以上
39	建設事業費における補助金の影響	なし	あり
42-1	給与改訂の影響主体(国等の指導)	なし	あり
43-1	給与改訂影響主体(首長)	Yes	No
43-2	“(議会)	No	Yes
43-3	“(財政部門)	Yes	No
50-1	職員増減の影響主体(首長)	No	Yes
50-2	“(財政部門)	Yes	No
54-1	予算編成方式の変化(首長の影響)	No	Yes
54-2	“(事務当局の力)	No	Yes
54-3	“(計画重視)	Yes	No

(注) ○ , × は Yes - No 反応パタンを表わす。
図5-2 第Ⅱ因子

設問番号	アイテム	カテゴリー数量(X²)
設問内容	内部官僚的-3.0-2.0-1.0-0	外部環境的+1.0+2.0+3.0
1	計画との関連	その他	ガイドライン	計画なし	実施計画
5-1	編成方針(国等の指導)	提示せず	提示
5-2	(計画)	提示	提示せず
6	上限提示	一律提示	提示	提示せず
8	首長查定での変化	変化せず	規模内容変化	内容変化
10	議会に対する事前調整	する	しない
12	修正・否決例	あり	なし
15-1	住民ニーズの受入窓口(議員・政党)	No	Yes
17	首長介入段階	查定その他復活	計画編成方針要求
21-1	単独施策発案者(首長)	No	Yes
27	福祉に対する考え方	維持抑制	推進
32	建設事業費編成パタン	権提示権提示せず	計画に基づく権なし
36-2	建設事業費查定要因(計画)	Yes	No
36-2	(国等の指導)	No	Yes
38	首長裁量分	1020%未満	20~50%以上
39	建設事業費における補助金の影響	なし	あり
42-1	給与改訂の影響主体(国等の指導)	なし	あり
43-1	給与改訂影響主体(首長)	No	Yes
43-2	(議会)	No
43-3	(財政部門)	Yes	No
50-1	職員増減の影響主体(首長)	No
50-2	(財政部門)	Yes	No
54-1	予算編成方式の変化(首長の影響)	No
54-2	(事務当局の力)	Yes	No
54-3	(計画重視)	Yes	No

(注) ○ , × は Yes - No 反応パタンを表わす。
がって裁量分は大きくなっている。その他設問8，設問21の結果とも考え合わせると，第Ⅱ因子についてはプラス方向に行くにしたがって首長の影響力が強いという特性を有する回答が集中し，マイナス方向に行くにしたがい，逆に財政部門の力が強いという回答が多くなっていることがわかる。

次に，国，都道府県の指導がどの程度かかわっているかについて見ると，設問5-1「予算編成方針で国，都道府県の指導を提示するか」において，「提示する」がプラスに，「提示しない」がマイナスに位置している。また，設問36「建設事業費の査定要因として国・都道府県の指導を考慮するか」においては，「考慮する」がプラス，「考慮しない」がマイナスに設問39「建設事業費査定において，補助金がつくかつかないかが影響するかどうか」においては「影響する」がプラス，「影響しない」がマイナスに，さらに設問42「給与改訂について，国・都道府県の指導が影響するか」においても「影響する」がプラス，「影響しない」がマイナスに位置している。これらのことは，国・都道府県に対する依存度が高いという特性をもつ回答はプラス方向に，依存度があまりないという特性をもつ回答はマイナス方向に集まっていることを示している。

議会（あるいは議員，政党）についてみると，設問15「住民ニーズの受入窓口」として「議員，政党Yes」という回答はプラス，「No」という回答はマイナスに，また，設問43「給与改訂に影響を与える主体」として，「議会Yes」はプラス，「No」はマイナスに位置している。

以上を要約すれば，第Ⅱ因子については，プラス方向には首長の影響力が強く逆に財政担当部門の力が弱いという特性をもつカテゴリー，国・都道府県に対する依存度が高いという特性をもつカテゴリー，議会（あるいは議員，政党）の影響が強いという特性をもつカテゴリーが集まり，マイナス方向には逆の特性をもつカテゴリーが集まっているということができる。これらを総合的に考慮すると，パタン分類の基本的因子として2番目に設定した第Ⅱ因子は，予算編成のプロセスが，首長，国あるいは都道府県，議会（あるいは議員，政党）というような実際に予算編成を行う財政担当部門からみれば外部環境的な因子によってかなり影響されているか（プラス方向），逆に予算編成はそのような外部環境にはあまり影響されず官僚組織内部のなかでかなりオートノマスに決定されているか，いいかえれば予算編成プロセスが第1章で述べた「内部官僚的」か「外部環境的」かを分類基準とする因子であるということがいえよう（注3）。

第Ⅱ因子に関しても中長期計画に関するカテゴリーはほぼ原点のまわりに集中しており，「計画重視か否か」ということは，第Ⅱ因子の分類基準によってはほとんど分類されないことを示している。また，設問10「議会に対する事前調整をするかしないか」について「事前調整を行う」がマイナス，「行わない」がプラスに位置していることは，一見逆のように考えられるが，財政主導で内部官僚的な予算編成を行っている団体は主として組織の大きな団体であり，そのようなところほど，官僚組織と議会が現実の意思決定プロセスにおいても明確に区別されており，そのために形式的な事前調整を行うことが多くなるためと解釈されよう。これは国の場合とアナロガスに把えられる。また，設問12「議会による修
図5-3 地方公共団体のパタン分類（第Ⅰ因子×第Ⅱ因子）
正・否決例」が逆方向にでているが，単純集計では修正否決例のない団体が全体のほぼ9割を占めており，分類を行うキーとして必ずしも適切な材料でなかったことを示している。

第Ⅱ因子に関し興味深い点としては，首長介入段階について，首長が予算編成方針段階や計画段階，要求段階のような予算編成の初期の段階で介入する場合ほど首長の影響力は強いこと，内部官僚的な予算編成を行っているところほど財政部門が上限を一律提示していること，また，提示するしないにせよ枠を持っているということ，福祉に対する考え方として，他の経費を抑制しても福祉の充実を推進するというどちらかといえば積極的な回答が，首長の影響力の強い方向に位置していることである。

以上， $ ^{(1)} $ ， $ ^{(2)} $ の考察により，基本的分類基準として，一つは予算編成が「計画重視型」かそうでないか，もう一つは予算編成方式が「内部官僚的」か「外部環境的」かの二つを設定できることが明らかになった。第Ⅰ因子と第Ⅱ因子のカテゴリー数量を同時に2次元平面にプロットすると図5-3のようになる。図より， $ X^{1} $ 軸に沿って計画重視か否かを示すカテゴリー， $ X^{2} $ 軸に沿って意思決定過程が内部官僚的か外部環境的かを示すカテゴリーがならんでいることが明瞭に読みとれる。

## § 3 属性と反応パタン

§ 1 で述べた数量化の方法により，サンプルである地方公共団体にも $ Y^{1} $ ， $ Y^{2} $ なる数量（以下サンプルスコアと呼ぶ）が与えられる。この数量は，各地方公共団体のアンケート調査に対する反応パタンを総合的に考慮して各団体に付与された数量であり，団体の人口規模，予算規模等の属性とは無関係に導出されたものである。そして，§ 2 における解釈から考えると，第1次元のサンプルスコアがマイナスであるほど計画重視であり，第2次元のサンプルスコアがマイナスであるほど内部官僚的であるといえる。

そこで，ある団体が計画重視型か否か，内部官僚型であるか外部環境型であるかということと，各団体の属性との間になんらかの関係があるかどうかを検討するのが以下の課題である $ ^{注4} $ 。なお，属性別のサンプルスコアの平均値，分散，標準偏差は付-VI-2に記載しておいた。

## (1) 組織の規模，制度上の区分との関係

図5-4は，人口規模，予算規模について（ $ Y^{1} $ ， $ Y^{2} $ ）の属性ごとの平均値を示したものである。これから明らかなように， $ Y^{2} $ については規模が大きくなるほどマイナスの値が大きくなっており，組織が大きいほど内部官僚的に意思決定が行われていることを示している。 $ Y^{1} $ については規模との相関は認められず，計画を重視しているか否かは規模とあまり関係がないことがわかる。

制度上の区分でみると（図5-5），政令都市が最も計画を重視しており，特別区，都道府県では計画は予算編成とあまり関連を持っていない。また市と町を見ると，市でやや計画重視の傾向がみられる。規模でみた場合，人口10～30万の団体，予算規模で30～50億の団体がやや計画重視であることを考えあわせると，計画については，中規模程度の団体で重視される傾向があるといえよう。これはすでに述べたように，規模の大きい団体では計画はあっても充分機能しない面がある一方，規模の小さい団体では計画を作成する体制が未だ整っていないためや外部環境の変化が激しいためと解釈されよう。また $ Y^{2} $ を制度上の区分でみた場合，都道府県，政令都市，特別区において内部官僚的意思決定が行われており，逆に，市・町ではかなり首長，議会，国・都道府県の影響をうけていることがわかる。

## (2) 財政基盤，財政環境との関係

（注4）ここで用いた属性区分は，人口規模の区分について都道府県，政令都市，特別区を除いてあるほかは全団体を対象としている。
図 5 - 4

図5 - 5

図 5 - 6 をみると， $ Y^{1} $ については実質収支比率，財政力指数何れについても傾向的な特徴は認められないものの，実質収支が赤字の団体ではプラスの値が大きく，財政状態の良くない団体では計画を尊重するような余裕がほとんどないことを示している。

$ Y^{2} $ については，実質収支が悪いほどマイナスの値が大きくなり，財政力指数については，実質収支比率ほど顕著ではないが，逆の傾向が読みとれる。これは，財政力が強いことは，組織の大きな団体で内部官僚的な予算編成方式をとるためのある程度の条件となっていることの現われ（第3章§1参照）である一方，実質収支の悪い団体は，財政再建のためかなり財政部門主導で予算編成を行っているため（第3章§2参照）と解釈されよう。

## (3) 都市化度との関係

人口増加率,1次就業比率についてみると,図5-7から明らかなように,Y $ ^{1} $ については何れの場合も傾向的な特徴は認められない。ただ,1次就業比率が3~5%の町を除いた市がある程度計画重視となっている。これは(1)で述べたように中規模程度の団体が計画を重視していることが現われているものと思われる。

$ Y^{2} $ についてみると，人口増加率ではある程度傾向的特徴はみられるものの，あまり顕著ではない。1次就業比率については，かなり顕著な傾向がみられるが，これは組織の大きさの反映と解釈されよう。人口増加率，1次就業比率といった属性は，いわば都市型か農村型かを示す指標といえるが，第3章§3でも述べたように，都市型か農村型かというようなその団体にとっての経済環境は予算編成の基幹的ルールにあまり影響せず，ある程度の傾向的特徴は組織の大きさの差異によるものといってよい。

以上，アンケート調査に数量化の方法を適用した結果得られた結論を，地方公共団体の分類の手がかりをみつけるという点から要約すると次のようになる。
(i) 地方公共団体の予算編成における意思決定について考えるとき，第一に中長期計画と予算編成とのかかわり，第二に，意思決

図5 - 7

定が内部官僚的に行われているか，あるいは外部環境によってかなり影響をうけているかという2つの分類基準を設定することができること。

(ii) 第一の「計画重視型」かそうでないかという分類基準は，少なくともここで分析対象とした団体の属性とは何れもあまり相関がないが，組織の大きさに関しては，中規模程度の団体がある程度計画を重視している傾向がみられること。

(iii) 第二の「内部官僚型」か「外部環境型」かという分類基準は，団体の組織の大きさと密接な関係を持っており，組織が大きいほど内部官僚的意思決定が行われていること。

(iv) 「都市型」か「農村型」かといったその団体にとっての経済的な環境は，意思決定パタンそのものにあまり影響を与えていないこと。

これらのファインディングは，ほぼ前章までに述べてきたことを支持するものである。

§ 4 地方公共団体の類型化

以上，これまでの分析の結果，各地方公共団
表5 - 2 地方公共団体の類型

類性	对象	制度上の区分	人口規模(万)	実質収支比率(%)	財政力指数	1次就業比率(%)	Y1	Y2
I計画非重視型	I-I	内部官僚的	40	3	0	2	33	2	41.7	4.049	0.60	14.3
I-II	54	3	0	0	47	4	17.0	2.13	0.59	14.9	0.538	0.130	0.025	0.288
I-III	外部環境的	45	2	0	1	33	9	12.6	3.86	0.51	18.3
I-IV	18	0	0	0	14	4	8.0	4.43	0.61	12.3
II計画中立內部官僚型	II-I	やや計画非重視	78	9	1	4	58	6	47.9	4.087	0.58	13.2	4.063	0.226	4.0288	0.146
II-II	やや計画重視	94	11	4	6	63	10	58.7	1.96	0.63	11.8
III計画中立外部環境型	III-I	やや計画非重視	83	5	0	3	65	10	19.7	3.92	0.57	15.2	4.016	0.134	0.186	0.12
III-II	やや計画重視	90	3	2	2	67	16	17.5	2.94	0.61	15.6
IV計画重視型	IV-I	やや内部官僚的	64	3	0	1	54	6	16.9	2.85	0.56	14.3
IV-II	やや外部環境的	98	2	1	0	86	9	11.5	3.64	0.57	17.9	4.0361	0.133	0.069	0.183
IV-III	外部環境的	34	1	0	1	27	5	9.4	5.64	0.53	18.6

（注）1次就業比率は町を除いた平均値である。

図5 - 8 地方公共団体の類型

（注）各円の中心は，各類型内の $ Y^{1} $ ， $ Y^{2} $ の平均であり，半径は，中心からの平均距離である。
体にスコア（ $ Y^{1} $ ， $ Y^{2} $ ）が付与されたわけであるが，本節ではこの（ $ Y^{1} $ ， $ Y^{2} $ ）を変数として，クラスター分析 $ ^{(注5)} $ を応用することにより，地方公共団体の計量的類型化を試みた。

クラスター分析は，各サンプルに与えられた様々のデータを変数とし，種々の距離概念を用いてサンプル間の距離を計算することにより，距離の近いサンプルを1つのクラスター（集落）にまとめていこうという手法の総称である。ここで用いた手法は，距離の近いもの同志を順次結合させ，類縁関係を示す階層構造を求めながら結合を進める集合的階層的手法であり，各結合段階でのクラスター間の距離は重心間距離として求められている。

分析の結果得られた類型および各類型の特質を表5-2に記載した。この表から，およそ以下の諸点を指摘することができる。

i) 計画を重視する団体は，人口規模 10～20 万程度の中規模の団体である。

ii) その団体が計画重視型か否かにかかわらず，組織が大きくなるほど内部官僚的である。

(iii) 組織の大きさほど顕著ではないが，都市型の団体ほど内部官僚的である（組織の大きさの反映と解釈される）。

iv) 実質収支が悪いほど首長，議会等外部からの影響力は小さく，財政部門主導で予算編成を行っている。

v) 計画非重視型（類型 I）では，他の類型Ⅱ～Ⅳに比べて内部官僚的な団体から外部環境的な団体までのばらつきがきわめて大きい（これは財政状況が悪く計画が活用できないために財政部門主導の予算編成を行っている団体がある一方，逆に，外部環境の変化を受けやすいために計画を活用することができない団体があるためと解釈される）。

抽出された類型Ⅰ-Ⅰ～Ⅳ-Ⅲを $ Y^{1}-Y^{2} $ 平面に図示すると図5-8のようになる。

（注5）クラスター分析の詳細については，奥野他

[11], Anderberg [2] を参照

## 第6章 結論

(1) リンドブロム $ ^{注1} $ は，政策決定者は限られた知識，限られた情報，そして限られた能力から，実際の政策決定にあたって，過去の経験をたよりに，過去に成功し有効性が立証されている政策に限界的に対応しようとして増分的方法を採用すると論じた。また，マーチ，サイモン $ ^{注2} $ は，その組織理論で同様に意思決定における「合理性の限界」を強調し，目標に関する合意の欠如，不完全な情報，複雑な計算，結果の不確実性等から，最適化を図るのではなく満足化を基準とした行動がとられると述べている。

(2) 目標に関する合意の欠如，情報の不完全性，計算の複雑さ，結果の不確実性などは，組織の規模が大きくなるほど特徴的にあらわれると思われる。すなわち，組織規模が大きくなるほど調整すべき項目数は増大し，問題がより複雑化する。したがって1人の首長が予算の各項目を細部にわたってレビューすることは不可能であり，実質的意思決定を内部官僚組織にゆだねざるをえない。また，内部官僚組織は専門化，細分化され，互いの間の有機的調整は困難となる。したがって大規模組織ほど内部官僚に依存する度合が強まり，その結果予算編成における増分的ルールが支配的となるであろう。

アンケート調査結果はこの仮説を支持するものであるといえよう。すなわち，第2章の表2-8でまとめたように，大規模組織では専門化，細分化が進み，各施策に対してそれを担当する内部官僚組織が実質的決定権を持ち，首長や議会の影響力は形式的なものとなる。内部官僚組織の中では財政担当部門が統一的，機械的なコントロールを発揮し，財政主導型の増分主義的・枠配分的予算編成が行

(注1) Lindblom [4], [5]

(注 $ ^{2} $ ) March, Simon [6]