Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
日数

(单位：万日)

病院計	一般病床を有する病院	(再掲)特定機能病院	(再掲)地域医療支援病院	(再掲)DPC対象病院	(再掲)DPC対象病院以外の病院	(再掲)一般病床のみの病院	一般病床を有しない病院	(再掲)精神病床のみの病院	(再掲)療養病床のみの病院	有床診療所
医科入院	総計	45,077	31,495	2,204	6,321	16,507	14,987	12,513	13,551	8,293	3,847	1,685
医療保険適用70歳未満	14,934	10,346	1,321	2,675	6,662	3,684	4,486	4,575	3,744	419	569
被用者保険	5,691	4,972	773	1,468	3,637	1,335	2,296	713	535	120	377
国民健康保険	9,243	5,374	548	1,207	3,025	2,349	2,190	3,863	3,209	299	192
(再掲)未就学者	730	729	128	288	621	108	336	1	0	1	53
医療保険適用70歳以上	26,181	19,195	799	3,351	9,026	10,168	7,278	6,968	3,037	3,160	1,037
(再掲)75歳以上	22,495	16,396	539	2,651	7,252	9,144	6,056	6,084	2,443	2,958	945
公費	3,962	1,954	84	295	819	1,135	749	2,007	1,513	268	79
医科入院外	総計	42,076	38,034	3,060	7,386	22,252	15,782	18,742	4,010	2,128	1,571	11,633
医療保険適用70歳未満	22,381	20,331	1,979	4,255	12,738	7,593	10,176	2,031	1,297	581	6,090
被用者保険	13,157	12,266	1,225	2,619	7,788	4,478	6,258	879	474	344	3,925
国民健康保険	9,224	8,066	754	1,637	4,951	3,115	3,919	1,152	823	237	2,165
(再掲)未就学者	1,572	1,538	110	383	1,007	531	806	32	2	30	318
医療保険適用70歳以上	17,490	16,034	980	2,855	8,644	7,390	7,734	1,444	421	917	5,168
(再掲)75歳以上	12,893	11,710	632	1,985	6,052	5,658	5,556	1,175	331	755	3,940
公費	2,205	1,669	101	276	870	799	831	535	410	74	375

日数 伸び率

(单位：%)

病院計	一般病床を有する病院	(再掲)特定機能病院	(再掲)地域医療支援病院	(再掲)DPC対象病院	(再掲)DPC対象病院以外の病院	(再掲)一般病床のみの病院	一般病床を有しない病院	(再掲)精神病床のみの病院	(再掲)療養病床のみの病院	有床診療所
医科入院	総計	▲ 0.6	▲ 0.7	▲ 0.4	6.5	3.3	▲ 4.7	▲ 0.9	▲ 0.5	▲ 1.2	1.8	▲ 5.2
医療保険適用70歳未満	▲ 2.6	▲ 2.5	▲ 1.6	4.8	0.8	▲ 8.0	▲ 2.6	▲ 2.7	▲ 2.9	0.0	▲ 4.7
被用者保険	▲ 0.8	▲ 0.9	▲ 0.7	6.9	2.7	▲ 9.4	▲ 1.1	▲ 0.0	▲ 0.8	4.7	▲ 2.6
国民健康保険	▲ 3.7	▲ 4.0	▲ 2.8	2.3	▲ 1.4	▲ 7.2	▲ 4.2	▲ 3.2	▲ 3.2	▲ 1.7	▲ 8.5
(再掲)未就学者	▲ 1.2	▲ 1.2	▲ 2.6	7.3	4.6	▲ 25.0	▲ 0.6	▲ 9.6	10.1	▲ 19.5	▲ 1.4
医療保険適用70歳以上	0.6	0.3	1.7	7.8	5.1	▲ 3.5	0.1	1.5	1.7	1.9	▲ 5.5
(再掲)75歳以上	0.3	0.0	1.4	7.3	5.0	▲ 3.6	▲ 0.2	1.0	1.1	1.4	▲ 5.7
公費	▲ 1.4	▲ 0.7	▲ 0.2	7.8	4.0	▲ 3.8	▲ 0.6	▲ 2.0	▲ 2.5	2.5	▲ 5.8
医科入院外	総計	▲ 1.3	▲ 1.4	▲ 1.4	6.2	2.6	▲ 6.5	▲ 1.4	▲ 0.1	0.4	0.3	▲ 5.2
医療保険適用70歳未満	▲ 2.6	▲ 2.7	▲ 2.7	4.5	0.9	▲ 8.1	▲ 2.8	▲ 1.3	▲ 0.7	▲ 1.0	▲ 5.4
被用者保険	▲ 1.3	▲ 1.3	▲ 1.5	5.8	2.2	▲ 6.9	▲ 1.4	0.0	0.7	0.3	▲ 3.8
国民健康保険	▲ 4.4	▲ 4.7	▲ 4.5	2.5	▲ 1.1	▲ 9.8	▲ 5.0	▲ 2.4	▲ 1.5	▲ 2.8	▲ 8.2
(再掲)未就学者	▲ 3.4	▲ 3.4	▲ 2.5	3.0	1.2	▲ 11.2	▲ 3.6	▲ 2.8	14.9	▲ 3.7	▲ 7.5
医療保険適用70歳以上	0.5	0.4	1.4	8.8	5.3	▲ 4.8	0.5	1.8	3.9	1.2	▲ 4.9
(再掲)75歳以上	▲ 0.1	▲ 0.2	0.4	8.1	4.7	▲ 5.0	▲ 0.1	1.5	3.8	0.8	▲ 5.4
公費	▲ 1.4	▲ 1.7	▲ 1.7	6.7	2.1	▲ 5.6	▲ 1.7	▲ 0.2	0.5	0.1	▲ 3.9

※病院機能については、集計対象となる年度末の状況に基づいて分類しているため、年度毎対象施設が異なる。
件数

(单位：万件)

病院計	一般病床を有する病院	(再掲)特定機能病院	(再掲)地域医療支援病院	(再掲)DPC対象病院	(再掲)DPC対象病院以外の病院	(再掲)一般病床のみの病院	一般病床を有しない病院	(再掲)精神病床のみの病院	(再掲)療養病床のみの病院	有床診療所
医科入院	総計	2,818	2,322	196	594	1,472	850	1,061	494	297	147	173
医療保険適用70歳未満	1,119	951	120	287	695	256	461	166	135	16	99
被用者保険	567	538	73	172	414	124	270	29	22	5	73
国民健康保険	551	414	47	115	282	132	191	137	113	11	26
(再掲)未就学者	101	101	12	40	85	16	50	0	0	0	15
医療保険適用70歳以上	1,504	1,248	69	282	711	537	545	255	107	121	69
(再掲)75歳以上	1,246	1,022	46	216	551	471	436	223	86	113	59
公費	195	123	7	25	65	58	55	73	54	10	5
医科入院外	総計	26,401	24,420	2,194	5,097	15,049	9,370	12,138	1,958	1,030	781	6,263
医療保険適用70歳未満	14,935	13,817	1,441	3,008	8,903	4,914	6,926	1,104	669	355	3,711
被用者保険	9,185	8,616	909	1,901	5,599	3,017	4,381	560	299	221	2,480
国民健康保険	5,750	5,201	532	1,108	3,304	1,897	2,545	545	370	134	1,231
(再掲)未就学者	1,080	1,060	86	286	726	334	546	18	1	17	196
医療保険適用70歳以上	10,426	9,732	687	1,917	5,636	4,096	4,770	685	233	400	2,420
(再掲)75歳以上	7,508	6,963	445	1,332	3,914	3,048	3,364	540	180	317	1,777
公費	1,040	871	66	172	511	360	443	169	127	27	132

件数 伸び率

(单位：%)

病院計	一般病床を有する病院	(再掲)特定機能病院	(再掲)地域医療支援病院	(再掲)DPC对象病院	(再掲)DPC対象病院以外の病院	(再掲)一般病床のみの病院	一般病床を有しない病院	(再掲)精神病床のみの病院	(再掲)療養病床のみの病院	有床診療所
医科入院	総計	0.4	0.6	1.1	8.0	4.5	▲5.6	0.5	▲0.2	▲1.1	2.4	▲2.7
医療保険適用70歳未満	▲1.2	▲1.0	▲0.2	6.5	2.5	▲9.2	▲1.0	▲2.4	▲2.7	0.9	▲1.7
被用者保険	0.7	0.7	1.1	8.4	4.2	▲9.4	0.5	0.1	▲0.7	5.3	▲0.2
国民健康保険	▲3.0	▲3.0	▲2.1	3.8	0.0	▲9.0	▲3.2	▲3.0	▲3.1	▲0.9	▲5.7
(再掲)未就学者	0.5	0.5	0.2	8.6	5.5	▲19.0	0.9	▲9.5	9.9	▲20.7	▲0.6
医療保険適用70歳以上	1.8	1.8	3.5	9.5	6.6	▲3.9	1.8	1.8	1.8	2.5	▲4.1
(再掲)75歳以上	1.4	1.4	3.2	9.0	6.4	▲3.9	1.5	1.3	1.2	2.0	▲4.5
公費	▲0.5	0.2	0.3	8.6	4.8	▲4.5	0.2	▲1.7	▲2.3	3.2	▲3.8
医科入院外	総計	▲0.5	▲0.6	▲0.8	6.6	3.0	▲6.0	▲0.8	1.2	1.3	2.0	▲4.0
医療保険適用70歳未満	▲1.9	▲2.1	▲2.0	5.0	1.4	▲7.8	▲2.3	▲0.1	0.2	0.5	▲4.5
被用者保険	▲0.6	▲0.7	▲0.9	6.3	2.8	▲6.6	▲0.9	1.1	1.4	1.7	▲3.1
国民健康保険	▲3.9	▲4.2	▲3.9	2.8	▲0.8	▲9.5	▲4.5	▲1.3	▲0.8	▲1.4	▲7.4
(再掲)未就学者	▲2.7	▲2.7	▲1.5	3.7	2.1	▲11.8	▲3.0	▲2.6	4.2	▲3.1	▲6.6
医療保険適用70歳以上	1.5	1.4	1.9	9.2	5.7	▲3.9	1.4	3.1	3.9	3.3	▲3.3
(再掲)75歳以上	1.0	0.9	1.0	8.5	5.2	▲4.2	0.9	2.8	3.8	2.8	▲3.7
公費	0.2	▲0.2	▲0.5	7.5	3.1	▲4.5	▲0.4	2.3	2.5	2.4	▲2.3

※病院機能については、集計対象となる年度末の状況に基づいて分類しているため、年度毎対象施設が異なる。
(单位：円)

病院計	一般病床を有する病院	(再掲)特定機能病院	(再掲)地域医療支援病院	(再掲)DPC対象病院	(再掲)DPC対象病院以外の病院	(再掲)一般病床のみの病院	一般病床を有しない病院	(再掲)精神病床のみの病院	(再掲)療養病床のみの病院	有床診療所
医科入院	総計	34,812	42,523	68,791	58,564	54,951	28,835	47,446	16,857	15,097	21,172	20,932
医療保険適用70歳未満	40,480	51,199	70,101	62,995	61,486	32,599	53,612	16,200	15,291	25,288	25,856
被用者保険	51,883	56,555	71,597	64,743	63,418	37,863	56,611	19,244	17,411	28,480	25,422
国民健康保険	33,459	46,244	67,991	60,869	59,164	29,607	50,469	15,638	14,938	24,002	26,709
(再掲)未就学者	66,099	66,140	84,954	70,518	70,037	43,745	62,085	24,027	22,769	24,901	12,611
医療保険適用70歳以上	32,979	38,562	67,310	55,438	50,645	27,836	44,259	17,566	14,753	20,716	18,522
(再掲)75歳以上	31,443	36,554	66,481	53,495	48,440	27,127	42,176	17,641	14,768	20,447	17,320
公費	25,566	35,496	62,322	53,889	49,244	25,570	41,478	15,894	15,308	20,118	17,084
医科入院外	総計	13,410	13,945	21,321	17,855	16,586	10,221	13,721	8,328	9,156	7,180	7,991
医療保険適用70歳未満	13,592	14,109	21,774	17,564	16,540	10,030	13,584	8,417	8,897	7,356	7,566
被用者保険	12,985	13,377	21,184	16,630	15,695	9,345	12,768	7,527	8,025	6,849	6,968
国民健康保険	14,458	15,222	22,733	19,058	17,869	11,015	14,889	9,097	9,399	8,093	8,651
(再掲)未就学者	9,743	9,830	16,681	13,321	11,473	6,718	9,208	5,580	8,835	5,389	4,897
医療保険適用70歳以上	13,273	13,775	20,562	18,300	16,688	10,367	13,895	7,692	9,031	7,029	8,359
(再掲)75歳以上	13,036	13,569	19,883	18,069	16,469	10,468	13,777	7,707	9,040	7,077	8,623
公費	12,644	13,588	19,814	17,749	16,258	10,681	13,772	9,704	10,100	7,677	9,818

1日当たり医療費 伸び率

(单位：%)

病院計	一般病床を有する病院	(再掲)特定機能病院	(再掲)地域医療支援病院	(再掲)DPC対象病院	(再掲)DPC対象病院以外の病院	(再掲)一般病床のみの病院	一般病床を有しない病院	(再掲)精神病床のみの病院	(再掲)療養病床のみの病院	有床診療所
医科入院	総計	2.4	2.3	2.0	1.8	1.5	0.2	2.3	3.5	3.0	3.9	4.6
医療保険適用70歳未満	2.8	2.6	2.3	2.1	2.2	▲1.1	2.5	3.6	3.3	5.0	3.5
被用者保険	2.6	2.6	2.4	2.1	2.2	▲1.7	2.5	5.5	5.2	5.5	2.4
国民健康保険	2.2	2.3	2.2	1.8	2.0	▲0.5	2.2	3.1	2.9	4.4	5.6
(再掲)未就学者	2.5	2.4	2.6	2.4	3.0	▲13.4	3.3	0.0	▲4.0	3.0	3.2
医療保険適用70歳以上	2.4	2.4	1.7	1.7	1.2	0.9	2.4	3.2	2.5	3.8	5.2
(再掲)75歳以上	2.3	2.3	1.3	1.6	1.0	1.0	2.3	3.2	2.5	3.7	5.1
公費	2.7	2.1	▲0.9	1.4	0.7	1.0	1.7	3.2	3.1	3.5	5.8
医科入院外	総計	3.2	3.5	5.9	3.5	3.3	0.6	3.1	0.5	▲0.8	2.9	2.4
医療保険適用70歳未満	3.4	3.6	5.8	3.5	3.5	0.3	3.3	0.2	▲0.9	2.8	2.0
被用者保険	3.4	3.6	5.7	3.2	3.4	0.1	3.2	0.5	▲0.9	2.6	2.1
国民健康保険	3.5	3.9	6.1	4.1	3.9	0.7	3.7	0.1	▲0.8	3.4	2.5
(再掲)未就学者	3.9	3.9	2.2	3.5	4.1	▲2.3	3.2	5.4	21.5	3.7	1.1
医療保険適用70歳以上	3.2	3.3	6.4	3.3	3.0	0.7	2.9	1.6	▲0.9	3.0	2.6
(再掲)75歳以上	2.7	2.9	6.1	2.8	2.5	0.6	2.4	1.6	▲1.0	2.9	2.5
公費	2.5	3.2	6.2	3.4	2.9	1.6	2.5	▲0.1	▲0.6	3.4	3.7

※病院機能については、集計対象となる年度末の状況に基づいて分類しているため、年度毎対象施設が異なる。
推計新規入院件数、推計平均在院日数、推計1入院当たり医療費

病院計	一般病床を有する病院	(再掲)特定機能病院	(再掲)地域医療支援病院	(再掲)DPC対象病院	(再掲)DPC対象病院以外の病院	(再掲)一般病床のみの病院	一般病床を有しない病院	(再掲)精神病床のみの病院	(再掲)療養病床のみの病院	有床診療所
総計	推計新規入院件数(万件)	1,382	1,330	128	399	960	370	671	50	25	21	122
推計平均在院日数(日)	32.6	23.7	17.2	15.8	17.2	40.5	18.6	271.7	335.5	180.0	13.9
推計1入院当たり医療費(万円)	114	101	118	93	94	117	88	458	507	381	29
医療保険適用70歳未満	推計新規入院件数(万件)	649	632	79	206	492	139	324	16	13	3	83
推計平均在院日数(日)	23.0	16.4	16.7	13.0	13.5	26.4	13.9	278.8	297.8	156.8	6.9
推計1入院当たり医療費(万円)	93	84	117	82	83	86	74	452	455	396	18
被用者保険	推計新規入院件数(万件)	393	387	49	128	304	83	201	6	5	1	63
推計平均在院日数(日)	14.5	12.9	15.7	11.4	12.0	16.1	11.4	120.1	118.5	115.9	6.0
推計1入院当たり医療費(万円)	75	73	112	74	76	61	65	231	206	330	15
国民健康保険	推計新規入院件数(万件)	256	245	30	78	188	56	123	10	8	2	20
推計平均在院日数(日)	36.1	21.9	18.2	15.5	16.0	41.6	17.9	368.6	398.2	182.7	9.7
推計1入院当たり医療費(万円)	121	101	124	94	95	123	90	576	595	439	26
(再掲)未就学者	推計新規入院件数(万件)	80	80	8	32	66	13	40	0	0	0	14
推計平均在院日数(日)	9.1	9.1	15.5	9.0	9.4	8.1	8.4	82.3	59.4	112.4	3.7
推計1入院当たり医療費(万円)	60	60	132	63	65	35	52	198	135	280	5
医療保険適用70歳以上	推計新規入院件数(万件)	665	638	44	177	428	210	316	27	7	17	37
推計平均在院日数(日)	39.4	30.1	18.0	18.9	21.1	48.5	23.0	261.6	415.6	182.3	28.4
推計1入院当たり医療費(万円)	130	116	121	105	107	135	102	460	613	378	53
(再掲)75歳以上	推計新規入院件数(万件)	524	500	29	134	323	176	245	24	6	16	29
推計平均在院日数(日)	42.9	32.8	18.3	19.9	22.4	51.9	24.8	258.7	416.2	186.2	32.5
推計1入院当たり医療費(万円)	135	120	121	106	109	141	104	456	615	381	56
公費	推計新規入院件数(万件)	67	60	4	16	39	21	32	7	5	1	2
推計平均在院日数(日)	58.9	32.3	19.6	18.7	20.8	54.2	23.7	293.9	312.5	195.3	33.4
推計1入院当たり医療費(万円)	151	115	122	101	102	139	98	467	478	393	57
【参考】推計新規入院件数，推計平均在院日数及び推計1入院当たり医療費

～入院医療費の3要素分解～

入院受診延日数は次の１．で示すように一定の前提・仮定の下で推計新規入院件数（前月以前に退院した者が当月再入院した場合を含む）と推計平均在院日数（次の２．の関係を用いて入院の1件当たり日数から算定した平均在院日数）の積に分解できる。

したがって、次の3．で示すように入院医療費は「推計新規入院件数」（入院発生），「推計平均在院日数」（入院期間）及び「入院の1日当たり医療費」（入院単価）の3要素の積に分解でき、さらに、推計新規入院件数と推計1入院当たり医療費（推計平均在院日数に入院の1日当たり医療費を乗じて得た1入院当たり医療費）の積に分解できる。

1. 入院受診延日数と推計新規入院件数、推計平均在院日数の関係

入院受診延日数＝推計新規入院件数 × 推計平均在院日数

推計新規入院件数＝入院受診延日数 ÷ 推計平均在院日数

2．1件当たり日数と推計平均在院日数の関係

$$ \begin{aligned}& 推計平均在院日数 &=1 件当たり日数 \times\frac{ 月の日数 -1}{ 月の日数 -1 件当たり日数 }\\&1 件当たり日数 = 推計平均在院日数 \times\frac{ 月の日数 }{ 月の日数 -1+ 推計平均在院日数 }\\& 月の日数 = 当該期間の日数 \div 当該期間の月数 \end{aligned} $$

3．入院医療費の3要素分解と推計1入院当たり医療費の関係

推計1入院当たり医療費＝推計平均在院日数

×入院の1日当たり医療費

$$ \begin{aligned} 入院医療費 &= 入院受診延日数 \times 入院 \text{の}1 日当たり医療費 \\&= 推計新規入院件数 \times 推計平均在院日数 \\&\quad\times 入院 \text{の}1 日当たり医療費 \\&= 推計新規入院件数 \times 推計 1 入院当たり医療費 \end{aligned} $$

## 4 ．推計平均在院日数に関する留意事項

(1) 概算医療費の推計平均在院日数と病院報告の平均在院日数もしくは患者調査の退院患者平均在院日数には次に示すような違いがあるため数値が異なることがある。

① 入院患者の範囲の違い

病院報告及び患者調査の対象となる患者には医療保険適用及び公費負担医療の患者以外に、概算医療費には含まれないその他（正常な分娩や検査入院、自賠責保険、労災、自費診療など）の患者が含まれる。一方、概算医療費には病院報告には含まれない診療所分が含まれる。

## ② 算定方法の違い

概算医療費の推計平均在院日数は入院の1件当たり日数から算定する。病院報告の平均在院日数は在院患者延数と新入院患者数、退院患者数から算定する。患者調査の退院患者平均在院日数は退院患者が実際に入院した期間の平均である。

## ③ 退院日が含まれるかどうかの違い

概算医療費の入院受診延日数には退院日も含まれるが、病院報告の在院患者延数には退院日の患者は含まれず、患者調査の入院期間にも退院日は含まれない。

(2) 入院期間中に外泊した場合、外泊期間の日数は入院受診延日数に含まれ、外泊期間中の患者の延数も同様に病院報告の在院患者延数に含まれる。

(3) 概算医療費の推計平均在院日数では、入院期間中に加入する医療保険制度を変更した場合、変更前後で別のレセプトに計上されるため、連続した入院として扱われないこととなる。

(4) 概算医療費の入院受診延日数と病院報告の在院患者延数の乖離の程度は各月でほぼ同じため、概算医療費の推計平均在院日数の伸び率は病院報告の平均在院日数の伸び率とほぼ一致している。

(参考)

推計平均在院日数の数理分析

～推計平均在院日数と病院報告の平均在院日数の関係～（2012年9月）
# ESRI Discussion Paper Series No.330

# 東日本大震災と生産回復のダイナミクス

乾 友彦、枝村一磨、一宫央樹

March 2016

内閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan

論文は、すべて研究者個人の責任で執筆されており、内閣府経済社会総合研究所の見解を示すものではありません（問い合わせ先：https://form.cao.go.jp/esri/opinion-0002.html）。
# 東日本大震災と生産回復のダイナミクス

学習院大学教授、內閣府経済社会総合研究所客員主任研究官 乾友彦

科学技術・学術政策研究所研究員 枝村一磨

東京工業大学大学院修士課程 一宮央樹

### 1. はじめに

2011年3月11日に発生した東日本大震災は、日本経済・社会に大きな影響を与えた。震災について、住宅や建造物に関する直接被害額の推計は数多く行われている一方で、震災後の経済のダイナミクスを、被災地の地理的な要因を考慮して分析する研究に関しては、今後の復興政策や被災地域の産業政策を考える上で重要であるものの、従来研究ではほとんど行われていない。東日本大震災のような自然災害は予防することができず、発生した場合は経済・社会に多大な影響をもたらすため、災害発生後の迅速な復興を促すために経済ダイナミクスの研究蓄積が急がれる。特に電気やガス等のエネルギーや道路、鉄道、港湾等の交通、銀行等による資金供給といった経済活動における基本的なインフラが損害を受けた時の生産活動に与える影響の研究は、自然災害による直接被害のみではなく、生産活動の停滞による間接被害の程度を推計するうえで重要である。

そこで本稿では、事業所の地理情報を考慮し、東日本大震災が非被災地域に立地する事業所の生産額のダイナミクスに与える影響について、経済産業省による「生産動態統計調査」及び「企業活動基本調査」の個票データを用いて分析を行う。生産動態統計調査の個票データを用いることで日本の製造事業所に関する月レベル、事業所レベルの生産金額のデータを使用して、事業所の生産回復のダイナミクスに事業所、企業の特性がどのように影響したかについて定量的な分析を行う。

本稿では、自動車・同部品製造業と半導体製造業に焦点を当てて分析を行う。日本の自動車メーカーは世界でもシェアが高く、日本の基幹産業といってよい。そこで、自動車・同部品製造業に注目した分析を行う。また、全国に占める被災4県のシェアが高い製造業である半導体製造業にも注目して分析を行う。2011年の製造業における被災4県 $ ^{1} $ のシェアは、事業所数で6.4%、従業者数で7.9%、製造品出荷額でみると6.9%である $ ^{2} $ 。一方、半導体製造業を含む電子部品・デバイス・電子回路製造業における被災4県のシェアは、事業所数で10.1%、従業者数で9.9%、製造品出荷額等で8.9%であり、事業所数、従業者数、製造品出荷額のどれをとっても製造業全体より被災4県のシェアが高くなっている。製造業の中でも特に半導体製造業では震災の影響を強く受けたと考えられる。

2010 年 1－3 月期から 2012 年 10－12 月期の 2 年間における各四半期の実質 GDP（2005 年基準、93SNA、連鎖方式）による前年比伸び率をみると（図 1 参照）、2010 年各四半期が 3％を上回り堅調な成長率を示しているのに対して、2011 年 1－3 月は 0.0%、4－6 月期は -1.5%、7－9 月期は -0.5% 10-12 月期は 0.1% と 1 年にわたって経済成長率は低迷し（2011 年実質 GDP の成長率は -0.5%）、2012 年 1－3 月期から成長率が 3.5% に回復する。被災 4 件の GDP のシェアは日本全体の 6%（県民経済計算の名目 GDP のシェア）に過ぎないが、1 年間にわたって日本経済全体の生産活動に大きな影響を与えた。
自動車・同部品製造業と半導体製造業において、東日本大震災が日本全国に立地する事業所の生産ダイナミクスに与えた影響を分析するため、震災前後での生産金額の変化を事業所レベル、年月レベルで整理し、分析を行った。具体的には、各事業所と震源地との距離を算出し、事業所の生産の回復過程と各事業所の特性、震源地までの距離の関係を分析する。

図 1 実質 GDP（2005 年基準、93SNA、連鎖方式）成長率の推移 （2010 年第 1 四半期～2012 年第 4 四半期）

(出所) 内閣府経済社会総合研究所 国民経済計算確報

分析から得られた主な結果は以下のとおりである。事業所やその本社が被災地に立地しているか否かは、事業所の生産に影響を与えない。震源地からの距離については、震源から遠い事業所ほど回復が早い傾向があるものの、本社の特徴をコントロールするとそのような影響は観測されなかった。また、本社の研究開発集約度が高く、本社従業員数が多く、流動資産比率が高く、企業の事業所数が多い企業の事業所は回復が早いことが観測された。さらに、宮城県や東京都に立地している事業所の方が、他の県に立地している事業所よりも、生産の回復が早いことも観察された。これらの結果は、自然災害が発生した際に、本社の生産体制がしっかりしており（ハイテク型企業、企業規模が大きい、流動性制約が少ない、企業全体で代替取引先を確保できる）、産業集積が進んでいる地域に立地している事業所ほど、生産の回復が速やかに行われることを示唆している。

本稿の構成は以下のとおりである。2節で主要な先行研究をレビューし、本稿の貢献と仮説を提示する。3節では、推計に使用したデータの説明を行う。4節でモデルと推計結果を示し、考察する。
5節で結論と政策的インプリケーションを述べる。

### 2. 先行研究 $ ^{3} $

大規模な自然災害に関する被害を考察する際には、被災地の人的被害、物的被害である直接被害に関する想定に加えて、被災地及び経済全体に与える経済的影響（所得、雇用、産業別の生産、インフレーション等への影響）である間接被害に関しても推計することが期待される。しかしながら、Cavallo and Noy(2010)による自然災害の経済効果のサーベイ論文でも指摘されているように、工学等の分野における直接被害（人的被害、作物被害、建物・構造物等のインフラへの被害）の推計に関する研究は進展しているものの、間接被害の推計に関する経済学的研究は限られている。Cavallo and Noy(2010)は、間接被害の推計例として、自然災害が経済に与える影響を短期、長期に分けて分析し、短期的には経済成長率にマイナスの効果をもたらすものが大半だとしている。ただ、どのようなチャンネルを通じて経済成長にマイナスをもたらすのか、またこのマイナス効果をもたらすチャンネルが一時的なものなのか、恒久的なものなのかの検討が必要であると指摘している。長期的な経済成長に与える効果は、研究結果によって異なるが、効果を計測する上での問題点としては、災害がなかった場合に想定される成長率と実際の成長率を比較することが困難である点である。Skidmore and Toya(2002)は、自然災害が長期の経済成長に与える効果を分析し、災害による資本ストックの毀損は、新設備の導入により新技術が採用され、また人的資本への投資への収益率を相対的に高めることにより人的資本の蓄積が進み、経済全体の全要素生産性の向上、経済成長の上昇することを実証的に確認している。

Hochrainer (2009)は、災害がなかった場合に想定される GDP の成長率を時系列モデルによって求め、災害後の現実の成長率との比較を行った。ベルギーのルーベンカトリック大学疫学災害研究所（CRED）の自然災害に関する統計データ（EM-DAT）等を用いて 1960 年～2005 年における 225 の自然大災害のデータを使用して、災害後の災害がなかった場合に想定される経済成長率と現実の成長率を比較した結果、災害後から 5 年後においては現実の成長率が、災害がなかった場合に想定される経済成長率に比して概ね 4 パーセントポイント低くなるとの結果を得ている。Fujiki and Hsiao(2015)は、阪神淡路大震災後の兵庫県の GDP 及び一人当たり GDP 成長率の低迷は震災の影響よりも、兵庫県が国際競争力を失ったことによる構造変化の影響が大きい可能性があることを指摘している。

自然災害後の被災地企業の回復過程に関するダイナミクスを分析した数少ない試みが、De Mel, McKenzie and Woodruff(2011)、植杉他(2012)である。De Mel, McKenzie and Woodruff(2011)は、自然災害からの企業の回復プロセスを研究した数少ない研究例の一つである。彼らはスリランカの零細企業のデータを使用して、2004年12月に起きた津波からの復興過程を研究した。この研究での重要な発見は、被災企業の利益や資本ストックの水準は、被災を免れた企業のそれらより3年経ても低く、また資金制約がこれらの企業の再建の遅れに重要な影響をもたらすことである。また、資金制約の緩和がより効果を発揮するのは流通業であり、製造業等は資金制約が解消されてもサプライチェーンの寸断により回復が遅れることを指摘している。

植杉ら(2012)は、1995年1月に発生した阪神淡路大震災における被災地域に立地する企業につい
て、パネルデータを用いて分析を行っている。彼らによると、震災後の企業の倒産率は、被災地がそうでない地域を下回っているという。また、被災地にある金融機関との取引関係の有ることで被災地企業の震災後の倒産確率を上昇させているという。

間接被害に関して、被災企業の被害にとどまらず、被災企業と取引のある企業に与える影響、企業間のネットワークを通じて与える影響に関する最近の研究が進んでいる。この分野の最近の研究例として Henriet et al. (2012)、若杉・田中 (2013)、Todo, Nakajima and Matous (2015) がある。Henriet et al. (2012) は、自然災害がネットワークを通じて与える効果の理論的モデルによる分析を行い、取引先を絞り、在庫を少なくする近年の企業の生産体制は平時には効率的であるが、災害時にダメージが大きくなることを示している。若杉・田中 (2013) は、東北地域におけるアンケート調査を使用して、比較的短期に復旧した事業所にとっては電力供給の寸断が大きな障害となった一方、復旧に要する期間の長期化している事業所ほどサプライチェーンの寸断がもたらす影響が大きかったことを実証的に明らかにした。Todo, Nakajima and Matous (2015) は、若杉・田中 (2013) と同様東北地域におけるアンケート調査を使用して、被災地企業の回復に要した期間を分析し、取引先企業が被災地にある場合は回復までの期間が長期化する傾向がある一方で、取引先企業が被災地以外にある場合には、期間が短縮される傾向があることを見出している。

Carvalho, Nirei, and Saito (2014)は、被災地における災害を通じたショックが、サプライチェーンを通じて伝播するメカニズムを研究している。外生的なショックが起きた前後のパフォーマンスの差について、ショックを受けたグループ（実験群）と受けなかったグループ（対照群）の平均差（「差の差」の推定法(Difference-in-differences; DID)と呼ばれる）をとることで、ショックが企業パフォーマンスに与える効果を測定している。その結果、サプライチェーンを通じて取引企業の売り上げが被った影響は、被災地企業を販路としていた川上企業の場合はマイナスの影響があるものの、被災地企業から供給を受けていた川下企業の場合は影響を受けていないことが判明した。被災地企業が退出した際には、川上、川下企業の両者にマイナスの影響がある。

Tokui, Kawasaki, and Miyagawa (2015)は、地域別産業連関表、日本生産性データベース（JIPデータベース）を使用して地域間の産業連関を通じての震災の影響を検証し、サプライチェーンの寸断の被害は、GDP比にして最大0.41%に及ぶ可能性があると論じている。

以上のように最近は自然災害による間接被害の推計の研究の蓄積が進んでいる。本研究は、Todo, Nakajima and Matous (2015)と同様、自然災害からの事業所の生産回復に与える要因を分析するものであるが、Todo, Nakajima and Matous (2015)と異なり、被災地のみならず、被災地においてもサプライチェーンの寸断の影響等により生産活動にマイナスの影響を受けたものと考え、日本全体の事業所の回復期間に与える影響をハザード分析により検証した。

### 3. データ

本研究では、生産動態統計調査及び企業活動基本調査の個票データと災害救助法適用に関する情報を用いて、事業所レベル、年月レベルのパネルデータを構築し、分析を行う。分析を行う際には一定程度の期間が必要であることから、2009年1月から2011年12月を分析期間とする。また、生産動態統計調査に企業活動基本調査をマッチングし、本社の特性を考慮した分析も行う。
#### 3.1. 生產動態統計調査

生産動態統計調査は経済産業省の基幹統計であり、毎月対象事業所に対して鉱工業生産の動態を調査している。調査対象は全国の鉱産物及び工業品を生産する事業所のうち有意抽出された事業所で、調査対象事業所数は約2万、有効回答率は94%である。生産動態統計調査は鉄鋼・非鉄金属・金属製品統計、化学工業統計、機械統計等、製品別の調査で構成されている $ ^{4} $ 。

生産動態統計調査の個票データを事業所レベル、年月レベルでパネルデータとする。個票データについている事業所コードと、調査年月に関する情報を用いてパネル化を行う。1つの事業所で複数の製品を生産している場合は、当該製品に該当するフラグを付与し、事業所レベルに集約する。パネル化できたサンプル数は515,388、事業所数は15,176である。

#### 3.2. 企業活動基本調查

企業活動基本調査は1992年に開始された経済産業省の基幹統計である。調査対象は、該当業種の事業所を持つ企業のうち、従業者50人以上かつ資本金又は出資金3,000万円以上の企業である。調査対象数は2014年調査で約37,025社、回収率は85.6%である。企業の名称や所在地に加え、従業者数や事業所の状況、売上高、研究開発支出額等を調査している。

企業活動基本調査を企業レベル、年レベルのパネルデータに整理した上で、生産動態統計調査の本社情報とマッチングする。生産動態統計調査と企業活動基本調査とのマッチングに必要な企業コンコーダンスはないため、生産動態統計調査の本社企業名、本社所在地、本社電話番号と、企業活動基本調査の企業名称、本社所在地、電話番号の情報を用いてマッチングを行う。結果、2009年から2011年で生産動態統計調査6,714事業所に、企業活動基本調査の企業情報をマッチングした。

#### 3.3. 災害救助法適用地域

災害救助法とは、「災害に際して、国が地方公共団体、日本赤十字社その他の団体及び国民の協力の下に、応急的に、必要な救助を行い、災害にかかつた者の保護と社会の秩序の保全を図ることを目的とする」 $ ^{5} $ 法律である。災害により市町村の人口に応じた一定数以上の住宅が滅失した場合や住民の生命・身体に危害が及ぶ場合等に、国が救助を行うという法律である。具体的には、避難所や応急仮設住宅の設置、食品、飲料水、医療の供与等である。

本稿では、東日本大震災による災害救助法適用地域を被災地域と定義する $ ^{6} $ 。災害救助法が適用されるのは、ある程度の住宅が被災し、住民の生命に危害が及ぶまたは及ぶ可能性がある場合である。したがって、災害救助法が適用されている地域は被害が大きく、被災地域と言える。加えて岩手、宮城、福島3県沿岸部の津波被害が特に多かった地域と原発事故による影響が大きいと考えられる福島県に焦点を当てた分析も行った。

表1は東日本大震災による災害救助法適用地域である。市町村単位で適用地域が定められる。
表 1 災害救助法適用地域(東京都を除く)

青森県	八戸市	上北郡おいらせ町
岩手県	宮古市
上閉伊郡大槌町
九戸郡野田村
遠野市
岩手郡零石町
紫波郡矢巾町
気仙郡住田町	大船渡市
下閉伊郡山田町
九戸郡洋野町
一関市
岩手郡葛巻町
和賀郡西和賀町
九戸郡軽米町	久慈市
下閉伊郡岩泉町
盛岡市
二戸市
岩手郡岩手町
胆沢郡金ヶ崎町
九戸郡九戸村	陸前高田市
下閉伊郡田野畑村
花巻市
八幡平市
岩手郡滝沢村
西磐井郡平泉町
二戸郡一戸町	釜石市
下閉伊郡普代村
北上市
奥州市
紫波郡紫波町
東磐井郡藤沢町
宮城県	仙台市
名取市
栗原市
柴田郡川崎町
宮城郡利府町
牡鹿郡女川町
伊具郡丸森町	石巻市
角田市
東松島市
亘理郡亘理町
黒川郡大和町
本吉郡南三陸町
黒川郡大郷町	塩竈市
多賀城市
大崎市
亘理郡山元町
黒川郡富谷町
刈田郡七ヶ宿町
加美郡色麻町	気仙沼市
岩沼市
刈田郡蔵王町
宮城郡松島町
黒川郡大衡村
柴田郡村田町
加美郡加美町	白石市
登米市
柴田郡大河原町
宮城郡七ヶ浜町
遠田郡涌谷町
柴田郡柴田町
遠田郡美里町
福島県	福島市
須賀川市
南相馬市
伊達郡川俣町
耶麻郡猪苗代町
西白河郡泉崎村
石川郡石川町
田村郡三春町
双葉郡川内村
相馬郡新地町
南会津郡只見町
大沼郡金山町	会津若松市
喜多方市
伊達市
安達郡大玉村
河沼郡会津坂下町
西白河郡中島村
石川郡玉川村
田村郡小野町
双葉郡大熊町
相馬郡飯舘村
耶麻郡北塩原村
大沼郡昭和村	郡山市
相馬市
本宮市
岩瀬郡鏡石町
河沼郡湯川村
西白河郡矢吹町
石川郡平田村
双葉郡広野町
双葉郡双葉町
南会津郡下郷町
耶麻郡西会津町
東白川郡塙町	いわき市
二本松市
伊達郡桑折町
岩瀬郡天栄村
大沼郡会津美里町
東白河郡棚倉町
石川郡浅川町
双葉郡檜葉町
双葉郡浪江町
南会津郡南会津町
河沼郡柳津町
東白川郡鮫川村	白河市
田村市
伊達郡国見町
耶麻郡磐梯町
西白河郡西郷村
東白河郡矢祭町
石川郡古殿町
双葉郡富岡町
双葉郡葛尾村
南会津郡檜枝岐村
大沼郡三島町
茨城県	水戸市
下妻市
笠間市
鹿嶋市
神栖市
東茨城郡茨城町
稲敷郡阿見町
稲敷市	日立市
常総市
取手市
潮来市
行方市
東茨城郡大洗町
那珂市
北相馬郡利根町	土浦市
常陸太田市
牛久市
常陸大宮市
鉾田市
東茨城郡城里町
稲敷郡美浦村	石岡市
高萩市
つくば市
かすみがうら市
つくばみらい市
那珂郡東海村
稲敷郡河内町	龍ヶ崎市
北茨城市
ひたちなか市
桜川市
小美玉市
久慈郡大子町
筑西市
栃木県	宇都宮市
那須烏山市
芳賀郡市貝町	小山市
さくら市
芳賀郡芳賀町	真岡市
那須塩原市
塩谷郡高根沢町	大田原市
芳賀郡益子町
那須郡那須町	矢板市
芳賀郡茂木町
那須郡那珂川町
千葉県	旭市
習志野市	香取市
我孫子市	山武市
浦安市	山武郡九十九里町	千葉市美浜区

#### 3.4. データの特徴

本節では、生産動態統計調査について、生産額の推移を被災地域およびその他の各地域について整理する。

図2は、生産動態統計調査に2008年9月または2011年3月に回答しており、かつ各時点から過去12ヶ月分を回答している事業所の生産額を、各月ごとに平均し、その推移を見たものである。東日本大震災によって被災地域に立地する事業所だけでなく、他の地域に立地する事業所の生産額も減少したことがわかる。リーマンショック後も各地域で生産額の落ち込みが見られるが、東日本大震災によってリーマンショック直後の水準まで再び生産額が減少している。ただし、東日本大震災が事業所の生産額に与えた影響は、リーマンショックの時とは異なる。東日本大震災後に震災直前の水準に戻るまでの期間が6ヶ月
未満であるのに対し、リーマンショック後にショック前の水準に戻るのは約1年6ヶ月である。東日本大震災からの回復期間の方が、リーマンショックからの回復期間よりも圧倒的に早い7。

図 2. 地域別生産額平均の推移

(出所) 生産動態統計調査より筆者作成

図3は、生産動態統計調査に2008年9月または2011年3月に回答しており、かつ各時点から過去12ヶ月分を回答している事業所の生産額について、各時点から過去12ヶ月の変動を計算し、メディアンの推移を見たものである $ ^{8} $ 。どの地域においても、事業所の生産額の変動は東日本大震災後に上昇している。特に、震災の2ヶ月後には、被災地域に立地している事業所の生産額の変動が最も大きくなっている。また、被災地に立地している事業所の生産額の変動は、震災2ヶ月後に、リーマンショック1年後(2009
年 9 月)と同等の値になっている。震災の方がリーマンショックよりも生産額の変動に短期間で影響が及んでいることが示唆される。ただし、ショック前の水準に戻る期間についても、震災の方がリーマンショックよりも短く、震災による影響は短期間で収束している。

図 3. 地域別生産額変動の推移

(出所) 生産動態統計調査より筆者作成

図4は、自動車産業に属する事業所について、生産額の変動の推移を見たものである。四国や北海道、九州、近畿、中国地方に立地する事業所では、被災地に立地している事業所よりも生産額の変動が大きくなっている。被災地域にある事業所だけでなく、震源から遠くに位置する九州、四国、中国、近畿地方の事業所にも震災の影響が及んでいることがわかる。
図 4. 地域別自動車産業における生産額変動の推移

(出所) 生産動態統計調査より筆者作成

図 5 は、半導体素子製造業に属する事業所について、生産額の変動の推移を見たものである。震災後、被災地だけでなく、中国地方に立地する事業所についても、生産額の変動が大きくなっている。一方、東北地方の非被災地域や、中部地方、北海道では、変動がそれほど大きくない。また、九州や近畿地方では、震災直後に変動は大きくなっていないものの、徐々に大きくなっており、上昇傾向にある。
図 5. 地域別半導体素子製造業における生産額変動の推移

(出所) 生産動態統計調査より筆者作成

図 6 は、集積回路製造業に属する事業所について、生産額の変動の推移を見たものである。被災地にある事業所の生産額の変動が他の地域に比べて特に大きくなっている。一方、被災地を除く各地域では、東日本大震災の方がリーマンショックよりも変動が小さい。
図 6. 地域別集積回路製造業における生産額変動の推移

(出所) 生産動態統計調査より筆者作成

以上より、東日本大震災が事業所の生産に与えた影響をデータ上で確認した。また、震災が生産に与える影響は地域や産業で異なっていることも示唆されている。震災が事業所の生産に与える影響をより詳細に分析するには、事業所の立地や産業の他に、本社の被災状況や当該事業所の震源からの距離、当該事業所の特性、本社の特性も考慮する必要がある。そこで次節では、上記の事項を考慮して、震災が事業所の生産に与えた影響を分析する。

### 4. モデルと推計結果

#### 4.1. モデル

事業所の属性や震源地からの距離が生産回復に与える影響を推定するため、生産が落ち込んでいる状態から生産回復というイベントが起きるまでにかかる時間を用いてハザード分析を行う。回復の定義は、事業所ごとに2009年1月から2011年12月の生産金額に対してHodrick Prescott Filterを適用して得られた各月の生産金額のトレンド成分の推定値を、実際の生産金額が上回ることとする $ ^{9} $ 。回復をどのように定義するかは様々な方法が考えられるが、Hochrainer (2009)の考え方に従って、震災以前の生産のトレンドに復帰する時点を回復と定義した。Hodrick Prescott Filterにより推計されるトレンド成分は以下の最小化問題の解として得られる。
$$ \min_{\{y_{t}\}_{t=1}^{T}}\sum_{t=1}^{T}(y_{t}-y_{t}^{T})^{2}+\lambda[(y_{t+1}^{T}-y_{t}^{T})-(y_{t}^{T}-y_{t-1}^{T})]^{2} $$

本稿では月次データを使用するため、 $ \lambda = 14400 $ とする。

本稿のハザード分析では、事業所の生産が落ち込んでいる状態を生存、回復をハザードとみなす。時間 t まで事業所の生産が回復しない確率を表す生存関数を $ S(t) $ とする。時間 t まで生産が回復せず、 $ t+1 $ 期に回復する確率を表すハザード $ h(t|X) $ は以下のようにかける。

$$ h(t|X)=\lim_{\Delta t\to0}\frac{S(t)-S(t+\Delta t)}{\Delta t}\frac{1}{S(t)}=-\frac{d\big(log S(t)\big)}{dt} $$

本稿では分析の頑健性を得るために、生存関数の分布を仮定しないセミパラメトリックなコックス比例ハザードモデルを用いた分析にくわえ、生存関数S(t)がWeibull分布であると仮定したパラメトリックな分析を行う。コックス比例ハザードモデルでは時間t、共変量Xのときのハザード $ h(t|X) $ を以下のように定式化する。

$$ h(t|X)=h_{0}(t)\mathrm{e x p}(X\beta) $$

$ h_{0}(t) $ は時間 t のみに依存する基底関数であり、 $ \exp(X\beta) $ が回復発生確率に影響を与える事業所の属性の関数である。コックス比例ハザードモデルの推定は基底関数を特定せずに、部分最尤法により行われる。

生存関数 $ S(t) $ がWeibull分布であると仮定した場合、ハザードは以下のように表され、係数ベクトル $ \beta $ 、分布パラメータpは最尤法により推定される。

$$ \begin{aligned}&h(t|X)=\lambda p t^{p-1}\\&\lambda=\exp(X\beta)\\ \end{aligned} $$

以上の分析を二つのデータセットで行う。一つは生産動態統計調査の2009年1月から2011年12月までを用いたデータセット、もう一つは、生産動態統計調査に企業活動基本調査より本社情報をマッチングさせたデータセットである。生産動態統計調査では、事業所の生産額、従業員数、業種、災害救助適用地域に立地しているか否か、震源地からの距離 $ ^{10} $ 、本社が災害救助適用地域に立地しているか否か、という情報を用いる。企業活動基本調査では、本社の従業者数、研究開発集約度、本社に属する事業所の数に関する情報を用いる。生産動態統計調査のみを用いる分析についての記述統計量は表2、生産動態統計調査と企業活動基本調査をマッチングさせたデータを用いる分析についての記述統計量は表3に整理している。
表 2 生産動態統計調査データセット記述統計量

Variable	Obs	Mean	Std. Dev.	Min	Max
回復時間	13482	6.03	3.95	0	9
自動車産業ダミー	13482	0.03	0.17	0	1
半導体製造産業ダミー	13482	0.01	0.08	0	1
半導体集積回路製造産業ダミー	13482	0.01	0.07	0	1
小規模事業所ダミー	13482	0.16	0.37	0	1
中規模事業所ダミー	13482	0.70	0.46	0	1
大規模事業所ダミー	13482	0.14	0.35	0	1
単一事業所ダミー	13482	0.30	0.46	0	1
本社が災害援助地域	13482	0.04	0.20	0	1
事業所が災害救助適用地域	13482	0.09	0.29	0	1
本社・事業所ともに災害救助適用地域	13482	0.04	0.20	0	1
津波浸水地域ダミー	13482	0.00	0.06	0	1
福島県ダミー	13482	0.03	0.16	0	1
震源地からの距離(Km)	13482	641.19	444.87	138.19	14343.77
震源地からの距離(対数)	13482	6.34	0.49	4.93	9.57

表 3 生産動態統計調査と企業活動基本調査をマージさせたデータセット記述統計量

Variable	Obs	Mean	Std. Dev.	Min	Max
回復時間	6714	5.41	4.07	0	9
自動車産業ダミー	6714	0.04	0.20	0	1
半導体製造産業ダミー	6714	0.01	0.11	0	1
半導体集積回路製造産業ダミー	6714	0.01	0.09	0	1
小規模事業所ダミー	6714	0.07	0.25	0	1
中規模事業所ダミー	6714	0.71	0.45	0	1
大規模事業所ダミー	6714	0.22	0.41	0	1
单一事業所ダミー	6714	0.25	0.43	0	1
本社研究開発主役度	6714	0.02	0.03	0	0.27
本社本店従業者数	6714	389.86	945.54	1	23350
流動資産割合	6714	0.56	0.17	0.04	1
本社事業所数	6714	14.20	36.53	1	415
本社が災害援助地域	6714	0.04	0.19	0	1
事業所が災害救助適用地域	6714	0.10	0.30	0	1
本社・事業所ともに災害救助適用地域	6714	0.04	0.19	0	1
津波浸水地域ダミー	6714	0.00	0.07	0	1
福島県ダミー	6714	0.03	0.16	0	1
震源地からの距離(Km)	6714	629.27	407.37	138.19	14343.77
震源地からの距離(対数)	6714	6.33	0.48	4.93	9.57

#### 4.2. 推定結果

本稿では、生産動態統計調査のみ用いる推定と、生産動態統計調査と企業活動基本調査をマッチングしたデータを用いる推定を行う。推定にはそれぞれ、生存関数の分布を仮定しないセミパラメトリックなコックス比例ハザードモデルと、生存関数の分布として Weibull を仮定したモデルを用いる。

推定を行う際には、事業所の産業特性を考慮するため、産業ダミーをモデルに含める。特に、本稿