Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
次に、前述の分類が妥当なものであるかを確認するため、箱物系事業とサービス系事業について、さらに詳細に区分した場合について検証を試みる。これは、同じ箱物系事業であっても、庁舎などの箱物では管理運営段階における主な業務は施設の維持管理が中心となり、新技術への投資インセンティブがあまり想定されないのに対して、たとえば図書館などの施設の場合には、運営システムの効率化等の新規投資による費用削減が想定され、VFMの高さに影響を与える可能性があると考えられるためである。また、サービス系事業についても、廃棄物処理施設や熱処理施設などは技術革新等が起こりやすく、設備の更新等で再交渉を行わなければならなくなる可能性が高いため、所有権の有無がトータルでの事業コストに影響を与えるかもしれない。こうした点を踏まえ、それぞれのグループを事業の性格等を考慮して、箱物系事業については、①庁舎・大学等、②公共施設、③宿舎・住宅、サービス系事業については、④処理施設、⑤エネルギー、⑥病院・その他、のそれぞれ3つの小グループに分けることとした $ ^{15} $ 。

このようなグループ分けのもとで、再度回帰分析を行った結果が表4-6である。(1)列及び(2)列の計画時VFMの場合をみると、箱物系事業については、庁舎・大学等はダミー変数が有意にマイナスとなっており、公共側は庁舎等の事業についてはVFMがあまり生じないと考えていることを示している。サービス系事業については、ダミー変数は有意な結果となっていない。交差項については、宿舎・住宅等についてはBTOダミーとの交差項が有意にマイナスとなるケースがあるが、概ね有意な結果になっておらず、ここでも公共側は事業方式の違いがVFMの違いにつながると想定していないことが示されている。

契約時 VFM や VFM 変化分を被説明変数とした場合をみると、ダミー変数の係数は、庁舎・大学等、処理施設、エネルギーにおいて 1% や 5% の有意水準で有意にプラスに、公共施設については 10% の有意水準でマイナスとなるケースが見られる。交差項についてみると、箱物系事業については庁舎・大学等で BTO ダミーとの交差項が 5% の有意水準で有意にプラスとなり、公共施設については BOT ダミーとの交差項で 10% の有意水準でマイナスとなっている。サービス系事業では、処理施設について BTO ダミーとの交差項は 5% の有意水準でマイナス、BOT ダミーとの交差項は 10% や 5% の有意水準でプラスとなった。以上のように、庁舎等の事業については BTO 方式を用いた場合の方が VFM は大きくなり、廃棄物処理施設、浄水場・排水処理施設等の事業については BOT 方式を用いた方が VFM は大きくなるという結果となり、詳細に区分した場合においても仮説 1 や仮説 2 と整合的な結果となった。
表 4-6 箱物系事業及びサービス系事業をグループ分けした場合の推定結果

(1) 計画時VFM	(2) 計画時VFM	(3) 契約時VFM	(4) 契約時VFM	(5) VFM変化分	(6) VFM変化分
箱物(庁舎·大学等)ダミー	-3.968*	-3.675**	-4.833	0.267	-1.012	3.978*
(-2.49)	(-3.45)	(-1.50)	(0.12)	(-0.34)	(2.00)
箱物(公共施設)ダミー	-2.276	-1.321	-6.331+	-1.889	-3.766	-0.370
(-1.44)	(-1.30)	(-1.96)	(-0.92)	(-1.26)	(-0.19)
箱物(宿舎·住宅)ダミー	0.745	-4.175**	-1.743	-3.758	-2.123	0.555
(0.32)	(-3.57)	(-0.37)	(-1.59)	(-0.48)	(0.25)
サービス(処理施設)ダミー	-1.493	-1.619	9.121*	1.787	10.74**	3.435
(-0.82)	(-1.20)	(2.47)	(0.66)	(3.13)	(1.37)
サービス(エネルギー)ダミー	-2.468	-3.592	13.84**	8.171	16.52**	11.93*
(-1.09)	(-1.31)	(3.02)	(1.48)	(3.89)	(2.34)
サービス(病院·その他)ダミー	-1.994	-1.283	0.516	1.131	2.657	2.539
(-1.10)	(-1.10)	(0.14)	(0.48)	(0.78)	(1.17)
箱物(庁舎·大学等)×BTO	0.451	6.441*	6.255*
(0.29)	(2.01)	(2.10)
箱物(公共施設)×BTO	1.129	4.841	3.593
(0.76)	(1.61)	(1.29)
箱物(宿舎·住宅)×BTO	-5.271*	-2.726	2.311
(-2.30)	(-0.59)	(0.54)
サービス(処理施設)×BTO	-0.611	-9.613*	-9.130*
(-0.29)	(-2.29)	(-2.34)
サービス(エネルギー)×BTO	-0.911	1.580	2.164
(-0.25)	(0.21)	(0.32)
サービス(病院·その他)×BTO	0.491	-0.0667	-0.594
(0.28)	(-0.02)	(-0.18)
箱物(庁舎·大学等)×BOT	-0.280	-6.817	-5.834
(-0.05)	(-0.63)	(-0.59)
箱物(公共施設)×BOT	0.370	-7.087+	-7.073+
(0.18)	(-1.72)	(-1.85)
箱物(宿舎·住宅)×BOT	6.828	-6.014	-12.28
(1.30)	(-0.57)	(-1.25)
サービス(処理施設)×BOT	-1.637	14.79+	16.98*
(-0.43)	(1.92)	(2.38)
サービス(エネルギー)×BOT	1.512	11.03	9.468
(0.43)	(1.57)	(1.46)
サービス(病院·その他)×BOT	-2.043	-6.470	-4.270
(-0.97)	(-1.52)	(-1.08)

注1）（）内はt値。+は10%、*は5%、**は1%の有意水準で有意であることを示す。注2）紙幅の都合により、他の説明変数の結果については省略している。
### 4.3 推定結果を用いた事業方式変更による効果の考察

最後に、前項の推定結果をもとに、事業分野に応じた望ましい事業方式を採用していた場合に、どのくらい VFM を大きくすることができたかを簡単にシミュレーションする。前項の結果を踏まえると、箱物系事業のうち BOT 方式を採用していた事業については BTO 方式を、サービス系事業のうち BTO 方式を採用していた事業については BOT 方式を採用することで VFM をより高めることができるはずである。そこで、推定結果をもとに実際に用いられた事業方式と望ましい事業方式をとっていた場合の VFM の変化を計算し、それを金額ベースに換算する。

今回の分析に用いたサンプルのうち、箱物系事業で BOT 方式が採用されていた事業は 10 事業、サービス系事業で BTO 方式が採用されていたものは 57 事業ある。これらの事業について事業方式がそれぞれ BTO 方式、BOT 方式であった場合を想定する。 $ VFM = \frac{(PSC - LCC)}{PSC} $ であるので、金額ベースでの VFM の増加分（実際に用いられた事業方式のもとでの公的負担の現在価値と、適切な事業方式をとっていた場合の公的負担の現在価値の推定値 $ (L\overline{CC}) $ の差分）は、 $ LCC - L\overline{CC} = \Delta VFM \times PSC $ で計算できる。これを計算するためには PSC の数値が必要であるが、箱物系事業で BOT 方式が採用されていた事業ではすべてについて、サービス系事業で BTO 方式が採用されていた事業については 42 事業で PSC が公表されている。

表 4-5 の推定結果をもとに LCC-LCC を試算すると、表 4-7 に示すように表 4-5(3) 列の結果を用いた場合で約 483 億円、(4) 列の結果を用いた場合で約 441 億円となる。その内訳をみると、サービス系事業を BOT 方式にすることによることの効果が大きい $ ^{16} $ 。この増加分は、内閣府が公表しているこれまでの VFM の総額約 8000 億円の 5%を超える規模に相当するものであることから、決して無視し得るものではなく、事業分野に応じた適切な事業方式の選択が必要であることを示しているといえよう。

表 4-7 事業方式を変更した場合の VFM の増加

事業数	事業方式を変更することによる
VFM増加分(億円)
PSCの数値が
あるもの	表4-5(3)列の結果
から計算した場合
合計	67	52	483.0	441.0
箱物系事業をBOT方式で実施しているもの	10	10	30.8	60.2
サービス系事業をBTO方式で実施しているもの	57	42	452.1	380.8
### 5. まとめ

本稿では、2014年3月までに実施方針が公表されたPFI事業のうち、VFM等のデータが入手可能な312事業を対象に、VFMの決定要因について定量的な分析を行った。その結果、建設コストの削減や民間事業者間の競争といった要因がVFMに影響を与えているという現状が確認されたが、VFMが出やすい事業分野とそうでない事業分野があること、また、事業分野によっては事業方式を変えることでVFMがより発現しやすくなる可能性があることが示された。すなわち、箱物系事業、特に庁舎などの事業では、BTO方式を用いることがVFMを高め、サービス系事業、特に廃棄物処理施設や浄水場などの事業では、BTO方式ではなくBOT方式を用いることがVFMを高めることにつながる。

人口減少や高齢化が進み、国や地方公共団体が厳しい財政制約に晒される中で、民間の創意工夫をできる限り活用してより効率的に行政サービスを提供していくことが求められている現在、どのような事業に PFI 手法を活用するか、また、PFI 手法を用いて事業や行政サービスを行う場合において、どのような事業方式を選択すれば民間企業によりコストの削減やサービス水準の維持・向上に取り組むインセンティブを与えられるか、は政策実務上のきわめて重要な課題の一つである。本稿での分析結果は、国や地方公共団体が今後さらに PFI 事業を活用していく上で重要な知見となると考えられる。

しかし、十分に考察できなかった課題もある。一つは、本稿では箱物系事業とサービス系事業に分けた分析を行ったが、より精緻な分類が可能と考えられることである。個別の事業の内容をより精査することによりグループ分けをより精緻かつ適切に行うことで、事業の種類に応じた詳細な考察が可能となると思われる。また、PFI事業の特徴としては独立採算型のような事業形態もあるが、VFMの数値が公表されている事業が少ないなどの制約もあり本稿では特に考慮していない。今後、こうした事業形態をとるPFI事業の性質や特性を考慮した分析を行うことが必要であると考えられる。さらに、2011年の法改正により導入され現在事業の具体化が進められているコンセッション方式など、今後、新しい枠組みを活用したPFI事業が増加していくことも予想される $ ^{17} $ 。こうしたPFI事業独自の事業スキームや特徴を考慮した分析を行うことも、VFMをより高めるための手がかりを明らかにする上では重要になってくると考えられる。

また、今回の分析では、事業分野によっては施設の所有形態の違いが VFM の大きさに影響することが定量的に示されたが、今後は、個別の事業における業務のサービス水準の仕様や実際の契約における規定などを考慮しながら VFM をより高める方法を検討することも必要であると考えられる。こうした分析を蓄積することで、どのような事業内容をどのように契約上規定すれば VFM をより高めることができるか、といった点も明らかになるだろう。以上が本稿の残された課題であり、引き続き検証を行うことが求められる。
## 参考文献

Chong, Eshien. Freddy Huet. Stéphane Suessier. and Faye Steiner. “Public-private partnerships and prices: Evidence from water distribution in France.” Review of Industrial Organization, 2006, 29(1-2), pp.149-169.

Bennett, John. and Iossa, Elisabetta. “Building and managing facilities for public services,” Journal of Public Economics, 2006, 90, pp.2143-2160.

Hart, Oliver. “Incomplete Contracts and Public Ownership: Remarks, and an Application to Public-Private Partnerships,” The Economic Journal, 2003, 113, pp.C69-C76.

Hart, Oliver., Shleifer, Andrei. and Vishny, Robert. W. "The Proper Scope of Government: Theory and an Application to Prisons," The Quarterly Journal of Economics, 1997, 112, pp.1127-1161.

Iossa, Elisabetta, and David Martimort. “Risk allocation and the costs and benefits of public ___ of Economics, 2012, vol. 43(3), pp. 442-474.

Iossa, Elisabetta, and David Martimort. “The Simple Microeconomics of Public Partnerships.” Journal of Public Economic Theory, 2015, vol. 17(1), pp.4-48.

Martimort, David, and Jerome Pouyet. “To build or not to build: Normative and positive theories of public–private partnerships.” International Journal of Industrial Organization, 2008, vol.26(2), pp.393-411.

岡本陽介・大西正光・坂東弘・小林潔「PFI事業方式における所有権構造と経済的効率性」『都市計画論文集』, 2003, 38, pp.175-180.

下野恵子・前野貴生「PFI 事業における経費削減効果の要因分析－計画時 VFM と契約時 VFM の比較」『会計検査研究』，2010, 42, pp.49-61.

野田由美子『PFIの知識』, 日経文庫, 2003

原田俊平「PFI入札過程におけるVFM変化要因分析」山内弘隆編著『運輸・交通インフラと民間活力－PPP/PFIのファイナンスとガバナンス』，慶應義塾大学出版社,2014

前野貴生「複数年委託契約と PFI－PFI 手法による公共サービスの提供」『会計検査研究』, 2005, 32, pp.107-120.
## 政策ごとの予算との対応について(個別表)【東日本大震災復興特別会計】

(所管)復興庁

(会計)東日本大震災復興特別会計

(单位: 千円)

政策評価体系	組織	項	事項	28年度予算額	29年度予算額	比較增△減額
1. 生涯学習社会の実現	795,982	285	△ 795,697
〈28,964,876〉の内数	〈10,690,735〉の内数	〈△18,274,141〉の内数
復興庁	教育・科学技術等復興政策費	地域の教育力の向上に必要な経費	795,982	285	△795,697
復興庁	教育・科学技術等復興事業費	公立文教施設整備に必要な経費	〈28,964,876〉の内数	〈10,690,735〉の内数	〈△18,274,141〉の内数
2. 確かな学力の向上、豊かな心と健やかな体の育成と信頼される学校づくり	10,766,340	9,064,560	△ 1,701,780
〈28,964,876〉の内数	〈10,690,735〉の内数	〈△18,274,141〉の内数
復興庁	教育・科学技術等復興政策費	確かな学力の育成に必要な経費	50,999	153,883	102,884
復興庁	教育・科学技術等復興政策費	豊かな心の育成に必要な経費	2,700,865	2,700,865	0
復興庁	教育・科学技術等復興政策費	学校施設の整備推進に必要な経費	441	398	△43
復興庁	教育・科学技術等復興事業費	公立文教施設整備に必要な経費	〈28,964,876〉の内数	〈10,690,735〉の内数	〈△18,274,141〉の内数
復興庁	教育・科学技術等復興政策費	教育機会の確保に必要な経費	8,014,035	6,209,414	△1,804,621
3. 義務教育の機会均等と水準の維持向上	2,165,000	2,162,000	△ 3,000
〈0〉	〈0〉	〈0〉
復興庁	教育・科学技術等復興政策費	義務教育費国庫負担金に必要な経費	2,165,000	2,162,000	△3,000
## 政策ごとの予算との対応について(個別表)【東日本大震災復興特別会計】

(所管)復興庁

(会計)東日本大震災復興特別会計

(单位: 千円)

政策評価体系	組織	項	事項	28年度予算額	29年度予算額	比較增△減額
4.個性が輝く高等教育の振興口	0	0	0
〈773,092〉の内数	〈1,051,750〉の内数	〈278,658〉の内数
1.大学などにおける教育研究の質の向上	復興庁	東日本大震災復興国立大学法人施設整備費	東日本大震災復興に係る国立大学法人施設整備に必要な経費	〈773,092〉の内数	〈1,051,750〉の内数	〈278,658〉の内数
2.大学などにおける教育研究基盤の整備	復興庁	東日本大震災復興国立大学法人施設整備費	東日本大震災復興に係る国立大学法人施設整備に必要な経費	〈773,092〉の内数	〈1,051,750〉の内数	〈278,658〉の内数
5.奨学金制度による意欲・能力のある個人への支援の推進	2,819,682	1,121,681	△1,698,001
〈0〉	〈0〉	〈0〉
1.意欲・能力のある学生に対する奨学金事業の推進	復興庁	教育・科学技術等復興事業費	育英事業に必要な経費	2,819,682	1,121,681	△1,698,001
6.私学の振興	2,211,158	2,015,987	△195,171
〈0〉	〈0〉	〈0〉
1.特色ある教育研究を展開する私立学校の振興	復興庁	教育・科学技術等復興政策費	私立学校の振興に必要な経費	1,874,142	1,817,858	△56,284
復興庁	教育・科学技術等復興事業費	私立学校の振興に必要な経費	337,016	198,129	△138,887
7.イノベーション創出に向けたシステム改革	802,683	0	△802,683
〈0〉	〈0〉	〈0〉
1.産学官における人材・知・資金の好循環システムの構築	復興庁	教育・科学技術等復興政策費	産学官連携の推進及び地域科学技術の振興に必要な経費	802,683	0	△802,683
8.科学技術イノベーションの基盤的な力の強化	0	0	0
〈773,092〉の内数	〈1,051,750〉の内数	〈278,658〉の内数
2.イノベーションの源泉としての学術研究と基礎研究の推進	復興庁	東日本大震災復興国立大学法人施設整備費	東日本大震災復興に係る国立大学法人施設整備に必要な経費	〈773,092〉の内数	〈1,051,750〉の内数	〈278,658〉の内数
## 政策ごとの予算との対応について(個別表)【東日本大震災復興特別会計】

(所管)復興庁

（会計）東日本大震災復興特別会計

(单位: 千円)

政策評価体系	組織	項	事項	28年度予算額	29年度予算額	比較增△減額
9.	未来社会に向けた価値創出の取組と経済・社会的課題への対応	5,992,641	5,108,377	△ 884,264
〈554,720〉の内数	〈416,609〉の内数	〈△138,111〉の内数
1.未来社会を見据えた先端基盤技術の強化	復興庁	教育・科学技術等復興政策費	ナノテクノロジー・材料分野の研究開発の推進に必要な経費	801,177	0	△801,177
復興庁	東日本大震災復興国立研究開発法人量子科学技术研究開発機構運営費	東日本大震災復興に係る国立研究開発法人量子科学技术研究開発機構運営費交付金に必要な経費	〈554,720〉の内数	〈416,609〉の内数	〈△138,111〉の内数
3.健康・医療・ライフサイエンスに関する課題への対応	復興庁	教育・科学技術等復興政策費	健康・医療・ライフサイエンスに関する課題対応に必要な経費	1,217,836	1,592,780	374,944
復興庁	東日本大震災復興国立研究開発法人量子科学技术研究開発機構運営費	東日本大震災復興に係る国立研究開発法人量子科学技术研究開発機構運営費交付金に必要な経費	〈554,720〉の内数	〈416,609〉の内数	〈△138,111〉の内数
5.国家戦略上重要な基幹技術の推進	復興庁	教育・科学技術等復興政策費	海洋に関する基幹技術の推進に必要な経費	722,340	707,366	△14,974
復興庁	東日本大震災復興国立研究開発法人日本原子力研究開発機構運営費	東日本大震災復興に係る国立研究開発法人日本原子力研究開発機構運営費交付金に必要な経費	3,251,288	2,808,231	△443,057
10.	原子力事故による被害者の救济	4,734,294	4,455,831	△ 278,463
〈0〉	〈0〉	〈0〉
1.原子力事業者による原子力損害を賠償するための適切な措置の確保	復興庁	教育・科学技術等復興政策費	原子力損害賠償紛争審查会等に必要な経費	4,734,294	4,455,831	△278,463
11.	スポーツの振興	0	0	0
〈28,964,876〉の内数	〈10,690,735〉の内数	〈△18,274,141〉の内数
1.子供の体力の向上	復興庁	教育・科学技術等復興事業費	公立文教施設整備に必要な経費	〈28,964,876〉の内数	〈10,690,735〉の内数	〈△18,274,141〉の内数
## 政策ごとの予算との対応について(個別表)【東日本大震災復興特別会計】

(所管)復興庁

(会計)東日本大震災復興特別会計

(单位: 千円)

政策評価体系	組織	項	事項	28年度予算額	29年度予算額	比較増△減額
12. 文化による心豊かな社会の実現	1,133,812	904,044	△ 229,768
〈0〉	〈0〉	〈0〉
2. 文化財の保存及び活用の充実	復興庁	教育・科学技術等復興政策費	文化財の保存及び活用に必要な経費	1,133,812	904,044	△229,768
計	61,714,280	36,991,859	△ 24,722,421

（注）1. 政策評価の対象となる予算及び政策評価の対象外の予算で政策に関連付けられるものを掲記している。

2. 下段〈〉書きは、複数の政策にまたがる予算及び複数の政策にまたがると整理できる予算であり、総額の「内数」で掲記し、合計欄において本書きに含めている。

3. 復興庁所管分のうち文部科学省関係のみ掲記している。

4. 28年度予算額は、29年度予算額との比較対象のため組替え掲記している。

5. 28年度予算額は、当初予算額である。
## 1 調査の概要

## (1) 調査の目的

本調査は、作物統計調査及び特定作物統計調査として実施したものであり、各作物の生産に関する実態を明らかにすることにより、食料・農業・農村基本計画における生産努力目標の策定及び達成状況の検証、各作物の生産振興に資する各種事業（強い農業づくり交付金等）の推進のための資料の整備、農業災害補償法（昭和22年法律第185号）に基づく農業共済事業の適正な運営等の農政の基礎資料を整備することを目的としている。

## (2) 調査の根拠

作物統計調査は、統計法（平成19年法律第53号）第9条第1項に基づく総務大臣の承認を受けて実施した基幹統計調査である。

また、特定作物統計調査は、同法第19条第1項に基づく総務大臣の承認を受けて実施した一般統計調査である。

## (3) 調査の機構

調査は、農林水産省大臣官房統計部及び地方組織を通じて行った。

## (4) 調査の体系（太線部分が本書に掲載する範囲）
(5) 調査の範囲

ア作付面積調査

全国の区域（てんさい、さとうきび、こんにゃくいも及び「い」にあっては、イの調査と同じ範囲）である。

作況調査

次表の左欄に掲げる作物について、それぞれ同表の中欄に掲げる区域のとおりである。

なお、全国の区域を範囲とする調査を3年ごと又は5年ごとに実施する作物について、当該周期年以外の年において調査の範囲とする都道府県の区域を主産県といい、平成28年産において主産県を調査の範囲として実施したものは同表の右欄に「〇」を付した。

作物	区域	主產県調査(平成28年)
水稻、陸稲、麦類(小麦、二条大麦、六条大麦及びはだか麦)及び大豆	全国の区域
かんしょ	全国作付面積のおおむね8割を占めるまでの上位都道府県の区域。ただし、3年ごとに全国の区域	○
飼料作物(牧草、青刈りとうもろこし及びソルゴー)	全国作付面積のおおむね8割を占めるまでの上位都道府県及び農業競争力強化基盤整備事業のうち飼料作物に係るものを実施する都道府県の区域。ただし、3年ごとに全国の区域	○
てんさい	北海道の区域
さとうきび	鹿児島県及び沖縄県の区域
茶	全国荒茶生産量のおおむね8割を占めるまでの上位都道府県、畑作物共済事業を実施する都道府県のうち半相殺方式を採用する都道府県及び強い農業づくり交付金による茶に係る事業を実施する都道府県の区域。ただし、5年ごとに全国の区域	○
豆類(小豆、いんげん及びらっかせい)	全国作付面積のおおむね8割を占めるまでの上位都道府県及び畑作物共済事業を実施する都道府県の区域。ただし、3年ごとに全国の区域	○
そば	全国の区域
なたね	全国の区域
こんにゃくいも	栃木県及び群馬県の区域。ただし、3年ごとに全国の区域	○
い	福岡県及び熊本県の区域
## (6) 調査の対象

ア作付面積調査

(7) 水稻

水稻が栽培されている耕地

(イ) 水稲以外の作物

関係団体

## 作況調査

(7) 水稲

水稲が栽培されている耕地

(イ) てんさい及びさとうきび

製糖会社、製糖工場等

(ウ) 茶

荒茶工場

(エ) い

関係団体

(オ) (ア)から(エ)までに掲げる作物以外の作物

関係団体及び調査対象作物を販売目的で作付けした農林業経営体

## (7) 調査期日

## ア作付面積調査

(7) 水稲及び茶 7月15日

(イ) 豆類 9月1日（北海道の小豆、いんげん及びらっかせいにあっては、7月1日）

(ウ) 陸稲、麦類、そば、飼肥料作物、かんしょ、てんさい、さとうきび、なたね、こんにゃくいも及び「い」 収穫期

## イ 水稲の作況調査

7月15日現在（注1）、8月15日現在及びもみ数確定期（注2）

注：1 徳島県、高知県、宮崎県及び鹿児島県の早期栽培並びに沖縄県の第一期稲を対象とした。

2 平成28年産調査は、9月15日現在で調査を実施した。

(1) 予想収穫量調査 10月15日現在

(2) 収穫量調査 収穫期

ウ 水稲以外の作物の作況調査 収穫期

## (8) 調査事項

ア作付面積調査

(ア)さとうきび及びこんにゃくいも：栽培面積及び収穫面積

(イ) (ア)に掲げる作物以外の作物：作付（栽培）面積

## 作況調査

(7) 水稲：生育状況、登熟状況、10 a 当たり 収量、被害状況、被害種類別被害面積・被害量、耕種条件等

(イ) てんさい及びさとうきび: 集荷量

(ウ) 茶：摘採面積、生葉収穫量及び荒茶生産量

(エ) い：10a 当たり 収量、収穫量（畳表生産量を含む。）及び生産農家数（畳表生産農家数を含む。）

(オ) (ア)から(エ)までに掲げる作物以外の作物：10 a 当たり 収量及び収穫量

## (9) 調查・集計方法

## ア作付面積調査
## (7) 水稻作付面積

## a 母集団の編成

空中写真（衛星画像等）に基づき、全国の全ての土地を隙間なく区分した200m四方（北海道にあっては、400m四方）の格子状の区画のうち、耕地が存在する区画を調査のための「単位区」とし、この単位区（区画内に存する耕地の筆（けい畔等で区切られた現況一枚のほ場）について、面積調査用の地理情報システムにより、地目（田又は畑）等の情報が登録されている。）の集まりを母集団としている。

母集団は、ほ場整備、宅地への転用等により生じた現況の変化を反映するため、単位区の情報を補正することにより整備している。

## b 階層分け

調査精度の向上を図るため、母集団を各単位区内の耕地の地目に基づいて地目階層（「田のみ階層」、「田畑混在階層」及び「畑のみ階層」）に分類し、次にそれぞれの地目階層について、ほ場整備の状況、水田率等の指標に基づいて設定した性格の類似した階層（性格階層）に分類している。

階層分け模式図（例）

## c 標本配分及び抽出

水稻作付面積が的確に把握できるよう階層ごとに調査対象単位区数を配分し、系統抽出法により抽出する。

## d 実査（対地標本実測調査）

抽出した標本単位区内の水稲が作付けされている全ての筆について、1筆ごとに作付けの範囲を確認する。

## e 推定

面積調査用の地理情報システムを使用して求積した「標本単位区の田台帳面積の合計」に対する「実査により得られた標本単位区の現沢水稻作付見積り面積の合計」の比率を「母集団（全単位区）田台帳面積の合計」に乗じ、これに台帳補正率（田台帳面積に対する実面積の比率）を乗じることにより、全体の面積を推定している。

$$ 推定面積 =\quad\frac{ 標本单位区の現況水稻作付見積り面積合計 }{ 標本单位区の田台帳面積合計 }\times 全单位区の田台帳面積合計 \times 台帳補正率 $$

f その他

遠隔地、離島、市街地等の対地標本実測調査が非効率な地域については、職員による巡回・見積り、情報・資料収集によって把握している。

## (イ) てんさい及びさとうきびの作付（栽培）面積

製糖会社、製糖工場等に対する往復郵送調査又はオンライン調査により行い、さとうきびについては、職員又は統計調査員による巡回・見積り及び職員による情報収集結果により補完している。
## (ウ) (ア)及び(イ)に掲げる作物以外の作物の作付（栽培）面積

関係団体に対する往復郵送調査又はオンライン調査によって把握し、これを職員又は統計調査員による巡回・見積り及び職員による情報収集により補完している。

## 作況調査

## (7) 水稻

## a 母集团

アの(ア)のbにより、田のみ階層及び田畑混在階層に分類される単位区を母集団としている。

## b 階層分け

都道府県別に地域行政上必要な水稲の作柄を表示する区域として、水稲の生産力（地形、気象、栽培品種等）により分割した区域を「作柄表示地帯」として設定し、この作柄表示地帯ごとに収量の高低、年次変動、収量に影響する条件等を指標とした階層分けを行っている。

## c 標本の配分及び抽出

都道府県別に配分された標本の大きさを階層別に比例配分する。

階層別に配分された標本の大きさを単位区の田台帳面積に比例した確率で抽出する確率比例抽出法（具体的には単位区を田台帳面積の小さい方から順に並べ、田台帳面積の合計を標本の大きさで除した値の整数倍の値を含む単位区を選ぶ方法）により標本単位区として抽出する。抽出された標本単位区内で、水稲が作付けされている筆から1筆を無作為に選定して実測調査を行う筆（以下「作況標本筆」という。）とする。

## d 作況標本筆の実測

作況標本筆の対角線上の3か所を系統抽出法により調査箇所に選定し、株数、穂数、もみ数等の実測調査を行う。

## e 10 a 当たり 玄米重の算定

## (a) 作柄概况调查及び予想収穫量調査

刈取りが行われる前に調査を実施するため、穂数、1穂当たりもみ数及び千もみ当たり収量のうち、実測可能な項目については実測値、実測が不可能な項目については過去の気象データ、実測データ等を基に作成した予測式により算定した推定値を用いることとし、これらの数値の積により10 a 当たり玄米重を予測する。

## (b) 収穫量調査

各作況標本筆について、一定株数（ $ 1 \, m^{2} $ 分 × 3 か所の株数）の稲を刈り取り、脱穀・乾燥・もみすりを行った後に、飯用に供し得る玄米（農産物規格規程（平成13年2月28日農林水産省告示第244号）に定める三等以上の品位を有し、かつ、粒厚が1.70mm以上であるもの）となるように選別し、10 a 当たり玄米重を決定する。

## f 10 a 当たり 収量の推定

各作況標本筆の10 a 当たり玄米重を基に、都道府県別の10 a 当たり玄米重平均値を推定し、これにコンバインのロス率（コンバインを使用して収穫する際に発生する収穫ロス）、被害データ等を加味して検討を行い、都道府県段階の10 a 当たり収量を推定する。

さらに、作況基準筆（10 a 当たり 収量を巡回・見積りにより 把握する際の基準とするものとして有意に選定した筆をいう。）の実測結果及び特異な被害が発生した際に設置する被害調査筆の実測結果を基準とした巡回・見積り並びに情報収集による作柄及び被害の見積りによって推定値を補完する。

## g 収穫量及び被害量

作況標本筆の刈取り調査結果から推定した10 a 当たり収量に作付面積を乗じて収穫量を求める。

被害量は、農作物に被害が発生した後、生育段階に合わせて被害の状況を巡回・見積りで把握する。また、特異な被害が発生した場合は、被害調査筆を設置して調査を実施し把握する。
## (イ) てんさい及びさとうきび

製糖会社、製糖工場等に対する往復郵送調査又はオンライン調査により行い、さとうきびについては、職員又は統計調査員による巡回及び職員による情報収集結果により補完している。

## (ウ) 茶

荒茶工場から無作為に抽出した標本荒茶工場に対する往復郵送調査又はオンライン調査を基に、職員又は統計調査員による巡回及び職員による情報収集結果により補完している。

なお、各都道府県の荒茶生産量規模別の工場数に応じ、一定の生産量以上を有する工場については全て調査している。

(Ⅰ) い

関係団体に対する往復郵送調査又はオンライン調査により行い、その結果を職員又は統計調査員による巡回及び職員による情報収集結果により補完している。

## (オ) (ア)から(エ)までに掲げる作物以外の作物

関係団体に対する往復郵送調査又はオンライン調査及び標本経営体（2010年世界農林業センサスにおいて調査対象作物を販売目的で作付けした経営体から無作為抽出したもの）に対して往復郵送調査を行い、その結果を職員又は統計調査員による巡回及び職員による情報収集結果により補完している。

## ウ 気象データの収集

気象庁から気温、日照時間、降水量等の気象データを収集し、収穫量調査の基礎資料としている。

## (10) 全国値の推計方法

平成28年産の調査は、主産県を調査の範囲とした調査であるかんしょ、飼料作物及び茶については、直近の全国調査年（調査の範囲が全国の区域である年をいう。以下同じ。）である平成26年の調査結果に基づき次により推計を行っている。

## ア かんしょ、飼料作物

収穫量の全国値＝主産県の収穫量＋主産県以外の各都道府県（以下「非主産県」という。）の収穫量（x）の合計値

ここで、

x = 直近の全国調査年における非主産県の10 a 当たり収量×10 a 当たり収量の比率(y)×非主産県の当該年産の作付面積

## y = 主産県の10 a 当たり 収量 ÷ 直近の全国調査年における主産県の10 a 当たり 収量 イ 茶

茶種計の荒茶生産量の全国値＝主産県の茶種計の荒茶生産量＋主産県以外の各都道府県の茶種計の荒茶生産量（x）の合計値

ここで、

## x=10 a 当たり生葉収量の推定値(a)×摘採面積の推定値(b)×主産県の製茶歩留り(c)

a = 直近の全国調査年における当該都道府県の10 a 当たり生葉収量 × 主産県の10 a 当たり生葉収量 ÷ 直近の全国調査年における主産県の10 a 当たり生葉収量

b＝当該都道府県の当該年の栽培面積×直近の全国調査年における当該都道府県の摘採面積÷直近の全国調査年における当該都道府県の栽培面積

c＝主産県の荒茶生産量÷主産県の生葉収穫量

## (11) 調查精度

ア 作付面積調査の対地標本実測調査における水稻作付面積に係る標本単位区の数及び調査結果（全国）の実績精度（標準誤差率の推定値）は、次のとおりである。
区 分	標本単位区の数	標準誤差率（%）
水稲作付面積	39,369	0.33

注：標準誤差率（%）＝標準誤差の推定値÷推定値×100

イ 水稲作況調査の標本実測調査における標本単位区の数及び10 a 当たり玄米重に係る調査結果（全国）の実績精度（標準誤差率の推定値）は、次のとおりである。

区 分	標本単位区の数	標準誤差率（%）
10 a 当たり 玄米重	10,248	0.14

注：標準誤差率（%）＝標準誤差の推定値÷推定値×100

ウ 茶調査の荒茶工場調査における標本荒茶工場の数及び調査結果（主産県）の実績精度（標準誤差率の推定値）は、次のとおりである。

区 分	標本荒茶工場の数	標準誤差率（%）
荒茶生産量	803	1.87

注：標準誤差率（%）＝標準誤差の推定値÷推定値×100

工 水稲及び茶以外の作物については、全数調査と標本調査結果を併用して統計値を算出していることから、目標精度は設定していない。

## (12) 调查对象单位区数等

ア作付面積調査

(7) 水稻

39,369单位区

(イ) 水稲以外の作物

区分	関係団体調査
団体数
①	回収数
②	回収率
③=②/①
陸 稲	団体
26	団体
26	%
100.0
麦 類	646	637	98.6
大 豆	630	613	97.3
小 豆	133	126	94.7
い ん げ ん	62	61	98.4
らっかせい	19	19	100.0
そ ば	382	355	92.9
か ん し よ	147	145	98.6
飼 肥 料 作 物	265	260	98.1
茶	163	161	98.8
な た ね	75	70	93.3
1) て ん さ い	3	3	100.0
2) さ と う き び	87	59	67.8
こんにゃくいも	12	11	91.7
い	3	3	100.0

注：1)は、製糖会社数である。

2) は、製糖会社、製糖工場等（事業場）数である。なお、製糖会社において所有する複数の製糖工場が把握できる場合には、製糖工場を調査対象者とせず、当該製糖会社で一括して調査を実施している。

## 作況調査

(7) 水稻

作况標本筆 10,248筆、作况基準筆
## (イ) 水稲以外の作物

区 分	関係団体調査	標本経営体調査
団体数①	有 効 回収数②	有 効 回収率③=②/①	母 集 団 の大きさ④	標本の 大きさ⑤	抽出率⑥=⑤/④	有 効 回収数⑦	有 効 回収率⑧=⑦/⑤
陸 稲	団体22	団体21	%95.5	経営体3,318	経営体337	%10.2	経営体66	%19.6
小 麦	607	590	97.2	37,696	756	2.0	502	66.4
大麦・はだか麦	15,194	564	3.7	305	54.1
大 豆	634	603	95.1	70,909	2,130	3.0	1,288	60.5
小 豆	111	107	96.4	23,867	283	1.2	167	59.0
いんげん	64	62	96.9	19,720	87	0.4	59	67.8
らっかせい	7	6	85.7	20,712	379	1.8	175	46.2
そ ば	382	355	92.9	28,223	1,515	5.4	1,058	69.8
かんしょ	71	67	94.4	24,461	1,020	4.2	605	59.3
飼 料 作 物	24	21	87.5	55,492	2,760	5.0	1,429	51.8
な た ね	75	70	93.3	6,418	981	15.3	86	8.8
1)てんさい	3	3	100.0
2)さとうきび	87	59	67.8
こんにゃくいも	12	11	91.7	1,334	150	11.2	99	66.0
い	3	3	100.0

注：1)は、製糖会社数である。

2)は、製糖会社、製糖工場等（事業場）数である。なお、製糖会社において所有する複数の製糖工場が把握できる場合には、製糖工場を調査対象者とせず、当該製糖会社で一括して調査を実施している。

区 分	母集团荒 茶工場数 ⑨	調查对象者数 ⑩	抽出率 ⑪=⑩/⑨	有 效 回 收 数 ⑫	有 效 回 收 率 ⑬=⑫/⑩
茶	工場 4,576	工場 803	% 17.5	工場 651	% 81.1

## (13) 統計の表章範囲

掲載した統計の全国農業地域及び地方農政局の区分とその範囲は、それぞれ次表のとおりである。

## ア 全国農業地域

全国農業地域名	所 属 都 道 府 县 名
北海 道	北海道
東 北	青森、岩手、宮城、秋田、山形、福島
北 陸	新潟、富山、石川、福井
関東・東山	茨城、栃木、群馬、埼玉、千葉、東京、神奈川、山梨、長野
東 海	岐阜、静岡、愛知、三重
近 畿	滋賀、京都、大阪、兵庫、奈良、和歌山
中 国	鳥取、島根、岡山、広島、山口
四 国	徳島、香川、愛媛、高知
九 州	福岡、佐賀、長崎、熊本、大分、宮崎、鹿児島
沖 縄	沖縄

## イ地方農政局

地方農政局名	所 属 都 府 県 名
東 北 農 政 局	アの東北の所属県と同じ。
北 陸 農 政 局	アの北陸の所属県と同じ。
関 東 農 政 局	茨城、栃木、群馬、埼玉、千葉、東京、神奈川、山梨、長野、静岡
東 海 農 政 局	岐阜、愛知、三重
近 畿 農 政 局	アの近畿の所属府県と同じ。
中国四国農政局	鳥取、島根、岡山、広島、山口、徳島、香川、愛媛、高知
九 州 農 政 局	アの九州の所属県と同じ。

注：東北農政局、北陸農政局、近畿農政局及び九州農政局の結果については、全国農業地域区分における各地域の結果と同じであることから、統計表章はしていない。
## 2 定義及び基準

(作付面積調査)
作 付 面 積
栽 培 面 積
摘 採 面 積
收 穫 面 積
(作況調査)
年 産 区 分
收 穫 量
10a 当たり 収量
11 平年 収量
12 平均 収量
13 平均収量対比
作 况 指 数
作柄の良否を表す指標のことをいい、10a 当たり 平年収量に対する10a 当たり 収量（又は予想収量）の比率をいう。
なお、平成26年産以前の作況指数は1.70mmのふるい目幅以上に選別された玄米を基に算出していたが、平成27年産からは全国農業地域ごとに、過去5か年に農家等が実際に使用したふるい目幅の分布において、大きいものから数えて9割を占めるまでの目幅（北海道、東北及び北陸は1.85mm、関東・東山、東海、近畿、中国及び九州は1.80mm、四国及び沖縄は1.75mm）以上に選別された玄米を基に算出した数値
子 実 用	である。 主に食用にすること（子実生産）を目的とするものをいい、全体から「青刈り」を除いたものをいう。なお、「青刈り」とは、子実の生産以前に刈り取られて飼肥料用等として用いられるもの（稲発酵粗飼料用稲（ホールクロップサイレージ）、わら専用稲等を含む。）のほか、飼料用米及びバイオ燃料用米をいう。
乾 燥 子 実	食用を目的に未成熟（完熟期以前）で収穫されるもの（えだまめ、さやいんげん等）を除いたものをいう。 また、らっかせいはさやつきのものをいう。
(水陸稲) 作 柄 表 示 地 帯	地域行政上必要な水稲の作柄を表示する区域として、都道府県を水稲の生産力（地形、気象、栽培品種等）により分割したものをいう。
水稲の二期作栽培	同一の田に年間2回作付けする栽培方法をいい、第1回の作付けを第一期稲、第2回の作付けを第二期稲という。
(さとうきび) 春 植 え	(平成28年産の場合) 平成28年2月から4月までに植え付けて、平成28年12月から平成29年4月までに収穫したものをいう。
夏 植 え	(平成28年産の場合) 平成27年7月から9月までに植え付けて、平成28年12月から平成29年4月までに収穫したものをいう。
株 出 し	(平成28年産の場合) 平成28年収穫した株から発芽させて、平成28年12月から平成29年4月までに収穫したものをいう。
(茶) 茶 期 区 分	茶期は各地方によって異なっており、さらに、その年の作柄、被害、他の農作業等の関係もあってこれを明確に区分することは困難であるため、各茶期の区分は通常その地域の慣行による茶期区分によることとした。ただし、全国的茶期区分は、次の期日による区分を基準とした。
(い) い 生 産 農 家 数	茶期名 区 分 茶期名 区 分 一番茶 3月10日～5月31日 冬春秋番茶 二番茶 6月1日～7月31日 冬春番茶 三番茶 8月1日～9月10日 秋冬番茶 四番茶 9月11日～10月20日
畳表生産農家数	なお、3月10日以降であっても整園の目的を兼ねて摘採し、荒茶に加工したものは冬春秋番茶に含めた。
畳 表 生 産 量	「い」を生産する全ての農家の数をいう。 「い」の生産から畳表の生産まで一貫して行っている農家の数をいう。 畳表の生産枚数をいう。 なお、平成28年産の畳表生産量は、平成27年7月から平成28年6月までの間に生産されたものである。
(被害)
被害	ほ場において、栽培を開始してから収納されるまでの間に、気象的原因、生物的原因その他異常な事象によって農作物に損傷を生じ、基準収量より減収した状態をいう。
基準収量	農作物にある被害が発生したとき、その被害が発生しなかったと仮定した場合に穫れ得ると見込まれる収量をいう。
被害面積	農作物に損傷が生じ、基準収量より減収した面積で、被害種類別の被害面積を合計した延べ面積をいう。
被害面積率	作付面積に対する被害面積の割合（百分率）をいう。
被害量	農作物に損傷を生じ、基準収量から減収した量をいう。
被害率	平年収量（作付面積 × 10 a 当たり平年収量）に対する被害量の割合（百分率）をいう。

## 3 利用上の注意

## (1) 数值の四捨五入について

本書に掲載した統計数値は、次の方法によって四捨五入しているため、全国計と都道府県別数値の積上げ、あるいは合計値と内訳の計が一致しない場合がある。

原数	7桁以上	6桁	5桁	4桁	3桁以下
(100万)	(10万)	(1万)	(1,000)	(100)
四捨五入する桁数
(下から)	3桁	2桁	1桁	四捨五入
しない
例	四捨五入する前
(原数)	1,234,567	123,456	12,345	1,234	123
四捨五入した数値
(統計数値)	1,235,000	123,500	12,300	1,230	123

## (2) 記号について

本書の統計表中については、次のとおりである。

「0」: 单位に満たないもの（例: $ 0.4ha \rightarrow 0ha $ ）

「ー」: 事実のないもの

「…」: 事実不詳又は調査を欠くもの

「x」: 個人又は法人その他の団体に関する秘密を保護するため、統計数値を公表しないもの

「△」: 負数又は減少したもの

「nc」: 計算不能

## (3) 秘匿措置について

統計調査結果について、生産者数が2以下の場合には調査結果の秘密保護の観点から、当該結果を「x」表示とする秘匿措置を施している。

なお、全体（計）からの差引きにより、秘匿措置を講じた当該結果が推定できる場合には、本来秘匿措置を施す必要のない箇所についても「x」表示としている。
## (4) 本統計の累年データについて

農林水産省ホームページ「統計情報」の分野別分類「作付面積・生産量、被害、家畜の頭数など」の「作況調査（水陸稲、麦類、豆類、かんしょ、飼肥料作物、工芸農作物）」で御覧いただけます。【http://www.maff.go.jp/j/tokei/kouhyou/sakumotu/sakkyou_kome/index.html#1】

## 4 お問合せ先

・作付面積に関すること

農林水産省 大臣官房統計部

生產流通消費統計課 面積統計班

電話：(代表)03-3502-8111 内線3681

(直通)03-6744-2045

FAX:03-5511-8771

・収穫量に関すること

生產流通消費統計課 普通作物統計班

電話：(代表)03-3502-8111 内線3682

(直通)03-3502-5687

FAX: 03-5511-8771

・その他全般に関すること

生產流通消費統計課 解析班

電話：(代表)03-3502-8111 内線3683

FAX: 03-5511-8771
# 旅客鉄道の生産性と幹線旅客鉄道におけるモード間競争

【執筆者】

柳川隆

競争政策研究センター客員研究員

神戸大学大学院経済学研究科教授

yanagawa(°)econ.kobe-u.ac.jp

吉野一郎

名古屋商科大学経済学部教授

yoshino(° )nucba.ac.jp

播磨谷浩三

札幌学院大学経済学部准教授

harimaya(°)sgu.ac.jp

岡村薫

競争政策研究センター研究員

kaoru_okamura(°)jftc.go.jp

(メールアドレスは(°)部分を@にしたものである。)

【この共同研究における役割分担と位置付け】

1. この共同研究は，柳川，吉野，播磨谷及び岡村による共同分析・執筆作業によるものである。

2. 2008 年 2 月，7 月，11 月，及び 2009 年 4 月に開催された競争政策研究センターのワークショップ及び BBL において，小田切宏之所長をはじめ参加者各位から多くの御示唆を得た。また，ヒアリングに御協力いただいた方々に感謝の意を表したい。

3. 本稿の内容は筆者たちが所属する組織の見解を表すものではなく，記述中に残る誤りは著者たちのみの責任に帰する。
# 旅客鉄道の生産性と幹線旅客鉄道におけるモード間競争

## 目次

目次……2

はじめに……4

1 EU の鉄道改革と価格競争……8

1.1 EU における鉄道改革
1.1.1 序論……8
1.1.2 EU における鉄道事業の市場動向……9
1.1.3 EU の鉄道改革……12
1.1.4 ドイツの鉄道の改革と現状……13
1.1.5 小括……16

1.2 鉄道市場の価格競争モデル
1.2.1 はじめに……18
1.2.2 基本的なモデル……18
1.2.3 分析……20
1.2.4 モード間競争……24

2 日本の国鉄改革の検証……29

2.1 日本の国鉄改革
2.1.1 日本の国鉄改革の特徴……29
2.1.2 本章の課題……30

2.2 JR の費用構造に関する実証的検証 - 新幹線と在来線との兼営の効果
2.2.1 はじめに……32
2.2.2 分析方法……33
2.2.3 データ……36
2.2.4 分析結果……38
2.2.5 まとめと課題……43

2.3 並行在来線鉄道会社の効率性の計測
2.3.1 はじめに……45
2.3.2 分析方法……46
2.3.3 データ……49
2.3.4 計測結果……51
2.3.5 効率性の格差の背景……57
2.3.6 まとめと課題……60
ビジネス旅客の需要からみたモード間競争
- 九州新幹線開業に伴う航空・鉄道・バスの競合状況について - ……63
3.1 はじめに……63
3.2 福岡県・鹿児島県間における旅客流動の実態
3.2.1 福岡県・鹿児島県間の旅客移動……63
3.2.2 鹿児島 - 福岡間の交通事情……64
3.3 分析手法
3.3.1 消費者の交通手段選択に関する既存の研究……68
3.3.2 トリップデータの分析手法……69
3.4 データ
3.4.1 全国旅客純流動調査……71
3.4.2 鹿児島 - 福岡間のトリップデータ……72
3.4.3 分析に用いた変数及びデータ……73
3.5 推計結果
3.5.1 ビジネス旅行者の選好……74
3.5.2 モード間競争の状況……76
3.6 まとめと今後の課題……80

おわりに……83
日本では，1980年代の中曾根改革，2000年代に入ってからの小泉改革で公営企業の民営化が進んでおり，幾つかの市場では生産性が向上した。1980年代の電電公社民営化を柱にした通信市場の改革は，携帯電話やインターネット市場の著しい発展を見ることになった。この発展は，通信が技術革新の機会に恵まれた市場であったことによるのは間違いないが，その機会を活かすことのできる競争的な市場環境が整備されたことも不可欠の要因であった。通信キャリア各社と情報関連のハードとソフトを扱う多くの企業の創意工夫に満ちた技術力と営業力なくして今日の急速な発展はなかったといえよう。

一方，国鉄改革について見ると，JR 本州 3 社が株式市場上場を果たし，黒字経営が定着するまでに経営改善されたことが評価される。しかし，国鉄改革で鉄道の競争的な市場環境の創出は図られなかった。日本の民営化で一般的に特徴となるのは，独占的巨大企業を全体として，あるいは地域分割して，独占的地位や巨大規模を維持しながら独立させることである。赤字経営であった公企業を，自立して経営できるまでの企業体にするための手段としては有効であったが，その市場成果は，市場の競争環境に大きく依存することになり，その点においては，独占的な企業を設けることは望ましくない。同じ交通分野においても，自由化が進められたバス事業では，高速道路の整備も伴って，中・長距離バス路線に多くの参入があり，競争の激化と市場の拡大を生み出し，鉄道旅客の一部を奪うようになっている。一方，JR 各社が積極的に投資を行ったのは中核駅での施設拡充であり，これ自体は消費者利便性と企業収益に貢献する点で望ましいが，業態としては不動産業・商業・サービス業であり，鉄道の本業そのものではない。鉄道事業で投資や競争力アップのための料金とサービス面での積極的な施策が採られた分野もあるが，目立つのは新幹線と3大都市圈であり，しかも他の輸送機関（航空・私鉄等）との競争が盛んなところが中心であった。これに対して，地方路線を中心に，路線やダイヤの縮小・廃線の動きが目立った。これは私企業にとっては当然の対応であるが，競争環境の整備が市場成果を左右する重要な要素であることも反映していると考えられる。地方路線でも，もしJRに代わってより効率性の高い企業を取り込むことができれば，廃線とならず生き延びることができたり，サービスの改善が見込めたりした路線があるはずなのに，そのような制度になっていないからである。

概して，これまでの日本の民営化は，基本的に非効率的な公企業を効率化しようとするものであった。そこでは，公益性の高いサービスの供給維持を目指してはいたが，競争のない官製市場を競争的な市場に置き換える意図はあまりみられなかった。言い換えれば，日本の民営化は，企業の内部における非効率的な独占的企業を，企業内部における効率的な独占的企業にする民営化であったが，価格メカニズムやインセンティブ・メカニズムを通じた，市場における効率的な資源配分を目指した民営化であったとはいえない。特に，JR各社，各