Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
$$ \mathcal{\varepsilon}_{i t}-\mathcal{\bar{\varepsilon}}_{i}=\mathcal{\varepsilon}_{i t}-\frac{1}{T-1}(\mathcal{\varepsilon}_{i2}+...+\mathcal{\varepsilon}_{i t-1}+...+\mathcal{\varepsilon}_{i T})\quad. $$

The $ -\frac{\ln VA_{it}}{T-1} $ element in equation [10] is negatively correlated with $ \varepsilon_{it} $ in equation [11], and the $ -\frac{\varepsilon_{it-1}}{T-1} $ element in equation [11] is also negatively correlated with the $ \ln VA_{it-1} $ element in equation [10]. These negative correlations are relatively larger than the positive correlations between other elements, such as $ -\frac{\ln VA_{it-1}}{T-1} $ and $ -\frac{\varepsilon_{it-1}}{T-1} $ , so that the correlation between equations [10] and [11] can be shown to be negative. The fixed effect model [9] with small time periods is biased downwards. It is useful that these two estimators are biased in opposite directions. We can select a consistent estimator that will be between the OLS and the fixed effect model.

The Generalized Method of Moment (GMM) is widely used for estimating a dynamic model, such as in equation $ [6] $ . GMM provides a convenient framework for obtaining asymptotically efficient estimators in these models. In particular, the AB method (hereinafter, difGMM) developed by Arrelano and Bond (1991) adjusts the data errors, endogenous explaining variables, and time series correlation of explained variables. This method was used in the precedence research conducted by Nickell (1996) and Okada (2004) among others. Specifically, this estimation model is the following model $ [12] $ , which is simply a difference from model $ [6] $ .

$$ \Delta\ln VA_{it}=\lambda\Delta\ln VA_{it-1}+\alpha\Delta\ln L_{it}+\beta\Delta\ln K_{it}+\gamma\Delta comp_{it}+dummy_{t}+\Delta\varepsilon_{it} $$

This method was used in various estimations of the production function in the early studies. However, Blundel and Bond (1998) showed that if $ \Delta\ln VA_{it} $ is persistent (i.e. parameter $ \lambda $ approaches 1) or the variance of the fixed effect “a” becomes large, $ \Delta\ln VA_{it-1} $ weakly correlates with $ \ln VA_{it-2} $ . Therefore, the instrument variable $ \ln VA_{it-2} $ in this model reduces the effectiveness and the instrumental variable estimators can be subject to serious finite sample downward biases.

In order to eliminate these biases, a new method named system GMM (hereinafter, sysGMM) was recommended by Blundel and Bond (1998). $ ^{4} $ The instrumental variable of sysGMM is not only the lagged level of the explaining variables in the first differences equations, but also the lagged differences of the explaining
variables in the level equations.

## b) Result of Estimation

Table 2 shows the results from estimating this model using system GMM, comparing it with OLS, the fixed effect model (FE), and difGMM.

Table 2. Dynamic Model estimated by system GMM, OLS, FE, and difGMM

HHI	SFI
POOL	FE	diffGMM	sysGMM	POOL	FE	diffGMM	sysGMM
I.InVA (lag of InVA)	0.755 (69.47)**	0.297 (17.97)**	0.042 (0.74)	0.575 (5.06)**	0.751 (67.47)**	0.296 (17.70)**	0.008 (1.05)	0.583 (5.26)**
In L	0.211 (20.45)**	0.433 (11.81)**	-0.108 (0.33)	0.344 (2.86)**	0.213 (20.09)**	0.443 (11.79)**	0.08 (0.25)	0.332 (2.88)**
In K	0.06 (10.99)**	-0.067 (2.74)**	-0.08 (0.85)	0.131 (3.53)**	0.064 (11.30)**	-0.079 (3.22)**	-0.121 (1.55)	0.131 (3.41)**
HHI	-0.343 (5.18)**	-0.461 (2.97)**	-0.186 (0.61)	-0.394 (3.71)**
SFI	1.302 (3.27)**	0.084 (0.15)	-0.934 (1.33)	1.09 (1.97)*
Sargan test	46.07	43.02
p-value	0.17	0.26
Hansen J Statistics	50.80	49.82
p-value	0.22	0.25
AB test m1	-3.10	-4.50	-3.11	-4.59
p-value	0.00	0.00	0.00	0.00
AB test m2	-1.52	-1.06	-1.91	-0.97
p-value	0.12	0.29	0.05	0.33
Observations	3466	3466	1994	3466	3403	3403	1967	3403
Number of id	797	549	797	788	544	788

t statistics in parentheses

* significant at 5% ** significant at 1%

Comparing the results of each method, the coefficients of explaining the variables of sysGMM is between those of FE and OLS. At this point the results are consistent with foregoing explanations, which were about the biases of these methods. However, all difGMM coefficients are not significant and less than that of FE. The possible causes are weak instruments when the individual series have near unit root properties $ ^{5} $ .

The overview of the analysis result by system GMM is that HHI is negatively significant and SFI is positively significant. Here, HHI is so low and SFI is so high that the market is competitive. In addition, the other coefficients are positively significant. These results are consistent with the theoretical background, as shown in preceding chapter.
Table 3 shows the result of estimating model $ [12] $ , classified by the size of firms using system GMM. The sales from small firms are less than 100 billion yen and the sales from large firms are more than 100 billion yen.

Table 3. Dynamic Model classified by size of firms

HHI	SFI
All firms	Small firms	Large firms	All firms	Small firms	Large firms
I.InVA (lag of InVA)	0.575 (5.06)**	0.576 (5.00)**	0.590 (6.45)**	0.583 (5.26)**	0.576 (5.69)**	0.558 (5.19)**
In L	0.344 (2.86)**	0.313 (2.95)**	0.439 (3.89)**	0.332 (2.88)**	0.302 (3.16)**	0.471 (3.14)**
In K	0.131 (3.53)**	0.127 (3.18)**	0.041 - 0.88	0.131 (3.41)**	0.125 (3.16)**	0.038 - 0.67
HHI	-0.394 (3.71)**	-0.475 (2.88)**	-0.470 (2.52)*
SFI	1.090 (1.97)*	1.252 (1.97)*	1.944 (1.53)
Hansen J Statistics	50.80	46.23	48.53	49.82	43.39	47.88
p-value	0.22	0.38	0.29	0.25	0.49	0.31
AB test m1	-4.50	-4.12	-3.42	-4.59	-4.46	-3.34
p-value	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00
AB test m2	-1.06	-0.74	-0.93	-0.97	-0.71	-0.76
p-value	0.29	0.45	0.35	0.33	0.47	0.45
Observations	3466	2170	1296	3403	2121	1282
Number of id	797	550	273	788	542	272

t statistics in parentheses

* significant at 5% ** significant at 1%

Small firms: sale<¥100billion, Large firms: sale ≥¥100billion

The overview of the analysis result is that although the SFI of small firms is positively significant, the SFI of large firms is positively insignificant and the HHI of small firms is more significant than that of large firms.
Tables 4 and 5 show the results of HHI and SFI estimating model $ [12] $ , classified by R&D intensity, parent company, and foreign capital, using system GMM. In this classification, the ratio of R&D cost to sale is more or less than 2%, if the firm has parent company or not, and if the firm has foreign capital or not.

Table 4. Dynamic Model of HHI

R&D intensity	Parent company	Foreign capital
All firms	high	low	yes	no	yes	no
I.InVA (lag of InVA)	0.575 (5.06)**	0.701 (6.42)**	0.566 (4.44)**	0.808 (5.56)**	0.542 (5.36)**	0.686 (7.88)**	0.662 (4.87)**
In L	0.344 (2.86)**	0.379 (2.81)**	0.381 (3.07)**	0.173 (1.24)	0.391 (3.48)**	0.281 (2.98)**	0.306 (2.35)*
In K	0.131 (3.53)**	-0.021 (0.48)	0.146 (2.98)**	0.092 (1.62)	0.131 (3.44)**	0.088 (2.14)*	0.08 (1.87)
HHI	-0.394 (3.71)**	-0.516 (2.00)*	-0.202 (1.57)	-0.241 (1.01)	-0.377 (3.15)**	-0.39 (2.45)*	-0.325 (2.15)*
Hansen J Statistics	50.80	46.56	52.52	52.68	49.76	45.02	43.21
p-value	0.22	0.36	0.17	0.17	0.25	0.42	0.50
AB test m1	-4.50	-2.99	-3.81	-2.84	-4.58	-4.42	-3.33
p-value	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00
AB test m2	-1.06	-0.48	-1.21	0.22	-1.84	0.17	-1.18
p-value	0.29	0.63	0.22	0.82	0.06	0.86	0.24
Observations	3466	1079	2387	835	2631	1672	1794
Number of id	797	315	713	195	602	345	452

t statistics in parentheses

* significant at 5% ** significant at 1%

Table 5. Dynamic Model of SFI

R&D intensity	Parent company	Foreign capital
All firms	high	low	yes	no	yes	no
I.InVA (lag of InVA)	0.583 (5.26)**	0.74 (6.86)**	0.57 (4.50)**	0.778 (5.49)**	0.542 (5.18)**	0.717 (7.81)**	0.672 (4.91)**
In L	0.332 (2.88)**	0.339 (2.72)**	0.377 (3.08)**	0.199 (1.48)	0.378 (3.34)**	0.235 (2.52)*	0.31 (2.35)*
In K	0.131 (3.41)**	-0.022 (0.49)	0.148 (2.98)**	0.101 (1.63)	0.143 (3.55)**	0.091 (2.22)*	0.076 (1.80)
SFI	1.09 (1.97)*	0.432 (0.45)	0.974 (1.35)	1.082 (0.83)	0.841 (1.29)	0.564 (1.00)	1.06 (1.23)
Hansen J Statistics	49.82	47.14	52.41	55.84	48.92	46.48	43.78
p-value	0.25	0.34	0.18	0.10	0.28	0.37	0.48
AB test m1	-4.59	-3.00	-3.86	-2.83	-4.50	-4.38	-3.33
p-value	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00
AB test m2	-0.97	-0.57	-1.09	0.26	-1.81	0.24	-1.13
p-value	0.33	0.56	0.27	0.79	0.07	0.81	0.26
Observations	3403	1074	2329	819	2584	1652	1751
Number of id	788	313	706	193	595	342	446

t statistics in parentheses

* significant at 5% ** significant at 1%

The overview of the analysis result of HHI is that when R&D intensity is high, parent company is no, and foreign capital yes and no, the coefficients are negatively significant. However all classification of SFI is positively not significant.
### 5. Conclusions

The object of this research was to obtain the empirical relationship between market competition and corporate productivity using Japanese companies' data. We used HHI as the static competition index and SFI as the dynamic competition index. When we estimated the relationship using the production function, including the market competition index, many kinds of biases were assumed. To eliminate all of the assumable biases we used a dynamic model and selected system GMM from several methods.

The results of estimating with all the samples consisted of our assumption that market competition raises corporate productivity. Coefficients of both of the static and dynamic competitive indices (HHI and SFI) were statistically significant. Both the static market competition without oligopoly and dynamic market competition, which resulted in a change in market share, reduce the slack of firms so that market competition improves dynamic efficiency, which is the productivity growth. The result is negative for the Schumpeter hypothesis that economic growth which is the result of the innovation needs monopolistic profits.

Through additional analysis, the results from HHI and SFI show that market competition increases the TFP of small firms more than that of large firms. Small firms may react more quickly from the shock of market competition than large firms so that they may reduce slack and change their processes.

Furthermore, the results from HHI suggest that the TFP of a firm whose R&D cost is high increases when the market becomes more competitive and that corporate governance of the firm without a parent company positively affects the relationship between the market competition and the TFP. From these results, static market competition may cause R&D competition, and monitoring corporate governance of its child company by a parent company, reduces the slack of the child company.

In this research, the results showed not only static competition in the early studies, but also dynamic competition using new indices reduced the slack of firms and their productivity growth was improved. Since the correlation coefficient $ (-0.15) $ of HHI and SFI is low, each index has a different meaning. In the future, we think that it is necessary to theoretically consider what HHI and SFI mean as competitive indices and to analyze them empirically.
### 6. Data Appendix

Valuables taken from “Basic Survey of Japanese Business Structure and Activities”

Value added (VA): Cost of employees + profits before tax + depreciation + interest

payments. This is normalized on an industry-classified deflator of Japan's SNA Employment (L): Number of employees.

Capital (K): This is normalized on capital deflator of Japan’s SNA

Valuables taken from “Survey of Concentration Ratio on Production and Shipment”

Market share : The market share is calculated as sales in firm in year $ t \div $ total sales in each 6-digit industry.

Herfindahl Hirschmann Index (HHI): This index is the sum of the square of the market shares.

Share Fluctuation Index (SFI): This index is the average of the sum of the square of the difference of market shares.

## Data conversion

The competitive indices such as HHI and SFI were 6-digit industry classified, so that we converted them to the indices in each firm level using a weighted average with the sales of each industry and the competitive indices in each industry level. For example HHI is converted as follows.

$$ HHI_{j}=\sum_{\forall i\in j}(\frac{tsale_{i}}{\sum_{i\in j}tsale_{i}}HHI_{i}) $$

In this expression, the tsale is total sales in each industry, “i” is the industry subscript, “j” is the firm subscript, and “ $ \forall i \in j $ ” are all industries of the firm productions.
### 7 \.References

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## 1 農業経営体

## (1) 農業経営体数

農業経営体数は131万8,400経営体で前年に比べ5万8,900経営体（4.3%）減少した。これを全国農業地域別にみると、関東・東山が28万7,400経営体と最も多く、次いで東北が23万7,600経営体となっている。

また、全国の法人組織経営体数は2万3,800経営体で、これを農業地域別にみると、九州が4,300経営体と最も多く、次いで、関東・東山が4,000経営体となっている。

表 1 農業経営体数（全国農業地域別）

单位：千经营体

区 分	全国	北海道	東北	北陸	関東・東山	東海	近畿	中国	四国	九州
農業経営体	平成27年	1,377.3	40.7	247.7	103.5	298.8	125.3	130.2	126.4	82.2	207.4
28	1,318.4	39.7	237.6	98.7	287.4	120.9	124.4	120.5	78.6	197.0
増減率(%)	△4.3	△2.5	△4.1	△4.6	△3.8	△3.5	△4.5	△4.7	△4.4	△5.0
家族経営体	平成27年	1,344.3	38.2	241.6	99.8	294.1	122.9	127.5	123.5	80.9	201.1
28	1,284.4	37.2	231.3	94.9	282.6	118.5	121.6	117.3	77.2	190.6
増減率(%)	△4.5	△2.6	△4.3	△4.9	△3.9	△3.6	△4.6	△5.0	△4.6	△5.2
組織経営体	平成27年	33.0	2.5	6.1	3.7	4.7	2.4	2.7	2.9	1.2	6.3
28	34.0	2.5	6.3	3.8	4.8	2.4	2.8	3.2	1.4	6.4
増減率(%)	3.0	0.0	3.3	2.7	2.1	0.0	3.7	10.3	16.7	1.6

図 1 法人組織経営体数（全国農業地域別）
## (2) 経営耕地面积規模別にみた農業経営体数の状況

経営耕地面积規模別に農業経営体数をみると、前年に比べ10ha以上の各階層で農業経営体数が増加した。

図２ 経営耕地面积規模別農業経営体数の対前年増減率（全国）

## (3) 経営耕地の状況

農業経営体の1経営体当たり経営耕地面積は2.7haとなり、前年に比べ0.2ha（7.9%）増加した。

また、これを全国農業地域別にみると、全ての農業地域において増加した。

表 2 農業経営体の 1 経営体当たり経営耕地面積の状況（全国農業地域別）

区分	平成27年	28	増減率
全 国	ha	ha	%
北 海 道	2.5	2.7	7.9
都 府 県	26.5	27.1	2.3
東 北	1.8	2.0	9.3
北 陸	2.7	3.0	8.9
関 東 山	2.6	2.8	7.4
東 海	1.7	1.8	8.3
近 畿	1.4	1.5	13.2
中 国	1.2	1.3	8.3
四 国	1.2	1.3	8.1
九 州	1.1	1.2	11.4
1.9	2.1	11.6
## (4) 農産物販売金額規模別にみた農業経営体数の状況

農産物販売金額規模別に農業経営体数をみると、前年に比べ50万円以上の全ての階層で増加しており、特に1億円以上の階層では、12.3%増加している。

図 3 農産物販売金額規模別農業経営体数の対前年増減率（全国）

## (5) 農業経営組織別にみた農業経営体数の状況

農業経営組織別に農業経営体数の構成割合をみると、単一経営（主位部門の農産物販売金額が8割以上の経営体）が79.8％となり、前年に比べて0.3ポイント上昇した。また、単一経営の内訳をみると、前年に比べ稲作は0.5ポイント低下し、施設野菜は0.4ポイント上昇した。

図４ 農業経営組織別にみた農業経営体数の構成割合（全国）
## 2 販売農家

## (1) 販売農家数

## ア 主副業別にみた販売農家数の状況

販売農家数は126万2,500戸で、前年に比べ6万7,100戸（5.0%）減少した。

これを主副業別にみると、主業農家数は28万4,900戸、準主業農家数は23万7,100戸、副業的農家数は74万500戸となり、前年に比べ主業農家数は9,000戸（3.1%）、準主業農家数は1万9,900戸（7.7%）、副業的農家数は3万8,100戸（4.9%）減少した。

また、主副業別の構成割合は、主業農家が22.6％で前年に比べ0.5ポイント上昇し、準主業農家が18.8％で前年に比べ0.5ポイント低下し、副業的農家が58.7％で前年に比べ0.1ポイント上昇した。

図 5 主副業別販売農家数の構成割合（全国）

注：[]内の数値は構成比(%)である。

## イ 全国農業地域別にみた販売農家数の状況

販売農家数を全国農業地域別にみると、関東・東山が27万7,200戸と最も多く、次いで東北が22万7,500戸、九州が18万9,100戸となっている。これを前年と比べると全ての農業地域において減少しており、特に近畿では6,900戸（5.5%）、東海では6,400戸（5.3%）、中国では6,500戸（5.3%）減少した。

図 6 主副業別販売農家数（全国農業地域別）
## (2) 販売農家の労働力

## ア農業従事者数及び農業就業人口

販売農家の農業従事者（自営農業に1日以上従事した者）数は317万人で、前年に比べ22万8,900人（6.7%）減少した。

また、このうち、販売農家の農業就業人口（自营農業に主として従事した者）は192万2,200人で、前年に比べ17万4,500人（8.3%）減少した。

表 3 農業従事者（全国）

单位：千人

区 分	農業従事者	農業就業人口	基幹的農業従事者
平成27年	3,398.9	2,096.7	1,753.8
28	3,170.0	1,922.2	1,586.1
増減率(%)	$ \triangle $ 6.7	$ \triangle $ 8.3	$ \triangle $ 9.6

## イ基幹的農業従事者数

販売農家の基幹的農業従事者（仕事として自営農業に主として従事した者）数は158万6,100人で、前年に比べ16万7,700人（9.6%）減少した。

これを年齢階層別にみると、65〜69歳の階層で1万4,100人（4.6%）増加している。

また、これを全国農業地域別にみると、49歳以下の占める割合が最も高いのは北海道の28.3％で、最も低いのは中国の3.9％となっている。

表 4 年齢別基幹的農業從事者数（全国）

单位：千人

区 分	計	49歲以下	50～59	60～64	65～69	70～74	75歲以上
平成27年	1,753.8	177.5	202.1	242.1	304.8	283.4	543.9
28	1,586.1	162.3	180.4	212.4	318.9	244.0	468.3
増減率(%)	△9.6	△8.6	△10.7	△12.3	4.6	△13.9	△13.9
構成比(%)
平成27年	100.0	10.1	11.5	13.8	17.4	16.2	31.0
28	100.0	10.2	11.4	13.4	20.1	15.4	29.5

図 5 年齢別基幹的農業従事者数の構成割合（全国農業地域別）

北海道	28.3	20.7	14.8	14.2	8.8	13.1
東北	8.1	11.8	16.7	20.9	15.4	27.0
北陸	5.6	7.4	13.1	22.8	21.3	29.5
関東・東山	10.7	10.8	13.1	20.0	15.5	30.0
東海	9.1	11.0	11.3	19.5	14.9	34.1
近畿	7.9	10.3	11.9	19.1	17.9	33.1
中国	3.9	5.8	10.1	22.8	18.2	39.0
四国	9.2	9.6	12.3	21.8	14.2	33.0
九州	12.2	13.4	13.5	19.2	13.7	27.9
第Ⅱ部 イノベーションの促進とワーク・ライフ・バランスの実現に向けた課題

## ●雇人がおらす情報通信を活用して働く者は増加している

情報通信を活用した雇用によらない働き方については、様々なものが存在するが、いくつかの調査を基にその状況を整理してみよう。まず、第3-(3)-7図により情報通信を活用して働く雇人のいない事業主の状況をみると、2012年で男性が31万人、女性が10万人と男性の方が多くなっており、ともに2007年から増加している。一方で、収入分布をみると、100万円未満の層が最も多く、300万円未満の層が相対的に多い一方、年収1,000万円以上の層も一定程度存在している等、多様な状況にあることが分かる。続いて、このような雇用によらない働き方を選んだ方の満足度の状況をみてみよう。第3-(3)-8図にあるとおり、現在の働き方について約半数の方が「満足している」「やや満足している」と回答している。さらに、満足している理由についてみると「自分のやりたい仕事が自由に選択できるため」と回答した方が約6割と最も多くなっている。一方、不満足な理由をみると、「収入面（昇給なし・不安定等）」が最も多く、次いで「スキルアップや成長ができないため・将来の展望がもてないため」と回答する方の割合が高くなっている。

このように、雇用によらない働き方については、雇われて働く場合に比べると働き方の自由度の観点でメリットがあると感じる者が多い一方で、収入面など保障が少ない等の不安定な働き方である等の課題もみられる状況にある。

## 第3-(3)-7図

## 情報通信を活用して働く雇人のいない事業主数の推移と収入分布

☐ 情報通信を活用して働く雇人のいない事業主数は男女とも増加している。

☐ 収入が低い300万円未満の層が相対的に多い一方、年収1,000万円以上の層も一定程度存在しており、多様な状況にある。

(万人) 情報通信を活用して働く雇人のいない事業主数

(万人) 情報通信を活用して働く雇人のいない事業主の収入分布

資料出所 総務省統計局「平成19年就業構造基本調査」「平成24年就業構造基本調査」の調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計

（注）情報通信を活用して働く雇人のいない事業主とは、情報通信を活用しフリーランサーとして働くことが可能と考えられる技術者及び事務職であり、具体的にはデザイナー、建築技術者、ソフトウェア作成者等が含まれる。
## 第3-(3)-8図

## 雇用によらない働き方の満足度とその理由

○ 雇用によらない現在の働き方について、約半数の方が満足している。

○ 満足理由について、自分のやりたい仕事が自由に選択できると回答した方が多くなっている一方、不満足理由について、収入面や将来の展望がもてないことをあげる方が多い。

資料出所 みずほ情報総研(株)「新たな産業構造に対応する働き方改革に向けた実態調査」（2016年度産業経済研究委託事業）をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

（注）1）雇用関係なしについて、士業や自営業のみの就業者を除く。

2）右上図、左下図は複数回答。

## シェアリングエコノミーの市場規模は世界各国で拡大

米国などで雇用によらない働き方が拡大している背景の一つとして、欧米を中心に広がりを見せるシェアリングエコノミーの市場があると考えられる。2016年11月にまとめられた内閣官房情報通信技術（IT）総合戦略室「シェアリングエコノミー検討会議中間報告書」によれば、現在のシェアリングエコノミーは、不特定個人がサービスを提供し、不特定多数の個人がサービスを享受することが基本であること、プロではないサービス提供者がマッチングプラットフォームを提供する者（以下「シェア事業者」という。）を通じてサービスを提供する形態となっていること、事後評価の仕組みを活用していること等の特徴を有するとされている。代表的なものとして、住宅を活用した宿泊サービスを提供する「民泊サービス」や「一般のドライバーの自家用車に乗って目的地まで移動できるサービス」などが登場している。ここで、現在の我
が国におけるシェアリングエコノミーの認知度はどうなっているか、他国と比較して状況をみてみよう。第3-(3)-9図をみると「民泊サービス」「一般のドライバーの自家用車に乗って目的地まで移動できるサービス」のいずれの認知度も我が国が最も低い状況であり、利用意向についても同様の状況であることが分かる。しかし、今後、我が国においてもシェアリングエコノミーの認知度の高まりやサービスの内容によっては、雇用によらない働き方も広がるのではないかと推測される。実際に、シェアリングエコノミーの市場規模を第3-(3)-10図でみると、各国合計の市場規模は2013年の150億ドルから、2025年には3,350億ドルまで拡大することが予測されている。我が国の市場規模についても、2014年度の233億円から2020年度の600億円までに拡大することが予測されており、このような点からも我が国で今後雇用によらない働き方が広がっていくことが示唆される。

## 第3-(3)-9図 シェアリングエコノミーサービスに関する認知度・利用意向

○ 我が国におけるシェアリングエコノミーサービスの認知度・利用意向は他の国と比較して下回っている。

資料出所 総務省「IoT 時代における新たな ICT への各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」（2016 年）をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

## 第3-(3)-10図 シェアリングエコノミー各国合計及び国内市場規模の推移と予測

○ シェアリングエコノミーの各国合計の市場規模は、2013年の150億ドルから2025年の3,350億ドルまで拡大すると予測されている。

○ 我が国の市場規模についても、2014年度の233億円から2020年度の600億円までに拡大することが予測されている。

資料出所 （株）矢野経済研究所「シェアリングエコノミー（共有経済）市場に関する調査」（2016年）、PwC「The sharing economy - sizing the revenue opportunity」（2015年）をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成（注）右図について、サービス提供事業者売上高ベース。数値について、見込値、予測値は2016年7月現在。
平成25年度

環境研究総合推進費補助金 研究事業

総合研究報告書

# 日本からアジアに展開する廃棄物系

バイオマス利活用による3R定着に関する研究

(3 K 1 1 3 0 3 0)

平成26年3月

鳥取環境大学

サステイナビリティ研究所所長

環境情報学部特任教授

田中 勝
補助事業名 環境研究総合推進費補助金研究事業（平成23年度～平成25年度）

所管 環境省

国庫補助金 66,631,000 円（3 年度の総計）

研究課題名 日本からアジアに展開する廃棄物系バイオマス利活用による

3 R 定着に関する研究

研究期間 平成23年6月1日～平成26年3月31日

研究代表者名 田中 勝 鳥取環境大学サステイナビリティ研究所所長・

環境情報学部特任教授

研究分担者名 岡崎 誠 鳥取環境大学環境学部教授

松村 治夫 鳥取環境大学環境学部教授

細野　　宏　鳥取環境大学経営学部教授

石川 真澄 鳥取環境大学経営学部准教授

相川 泰 鳥取環境大学経営学部准教授

佐藤 伸 鳥取環境大学環境学部准教授

藤原 健史 岡山大学廃棄物マネージメント研究センター教授

松井 康弘 岡山大学廃棄物マネージメント研究センター准教授
## 目次

総合研究報告書概要 ……1

## 本文

第1章 研究の背景と目的 ……10
1. 研究背景 ……10
2. 研究目的 ……10
第2章 地域に密着したバイオマス循環システムの構築 ……12
1. 調査の目的と方法 ……12
2. 消費者から排出される廃食用油回収に関するアンケート調査 ……12
3. スーパーマーケット（トスク3店舗）での廃食用油の継続収集状況 ……14
4. 岡山市における天ぷら廃食用油の回収に関する市民意識調査 ……14
5. BDFへの再生事業を5年間継続実施している市町村等による
家庭から排出される廃食用油の回収・再生利用事業に関する調査 ……15
6. 全国100都市における家庭系廃食用油の回収再生利用事業の実態調査 ……17
7. 民間事業者によるBDFへの再生事業に関する実態調査 ……21
8. BDF以外への再生利用について ……21
9. 考察 ……23
第3章 バイオマス利活用促進処方箋の作成 ……25
1. 平成23年度調査の概要 ……25
2. 平成24年度調査の概要 ……29
3. 平成25年度調査の概要 ……33
第4章 アジア諸国で取り組むべきバイオマス利活用プロジェクトの展開 ……43
1. 背景及び本研究の狙い ……43
2. ワークショップ対象国の選定 ……43
3. 調査研究結果 ……45
第5章 バイオマス利活用促進のための技術的手法の開発 ……48
1. 日本の事業系食品廃棄物・家庭系生ごみ分別収集のシナリオ評価 ……48
2. ベトナムにおける生ごみ分別収集の実態調査 ……60
第6章 バイオマス利活用促進のための経済的手法の研究 ……66
1. 政策手段の特性とその経済学的検討 ……66
2. 構築した手法による事例評価に基づく手法の有効性の検証 ……78
3. まとめ ……95
第7章 バイオマス利活用促進のための社会的手法の開発 ……97
1. はじめに ……97
2. とっとり流コンポストの普及に関する調査研究 ……97
3. 社会的手法開発に向けての考察 ……102
4. まとめ ……105
第8章 結論 ……106
研究発表等 ……108
研究の概要図 ……114
英文概要 ……115
## 環境研究総合推進費補助金 研究事業 総合研究報告書概要

研究課題名：日本からアジアに展開する廃棄物系バイオマス利活用による

3 R 定着に関する研究

研究番号：3K113030

国庫補助金精算所要額：66,631,000 円（3 年度の総計）

研究期間：平成23年6月1日～平成26年3月31日

研究代表者名：田中勝（鳥取環境大学）

研究分担者名：岡崎 誠（鳥取環境大学）、松村 治夫（鳥取環境大学）、細野 宏（鳥取環境大学）、石川 真澄（鳥取環境大学）、相川 泰（鳥取環境大学）、佐藤 伸（鳥取環境大学）、藤原 健史（岡山大学）、松井 康弘（岡山大学）

## 研究目的

本研究では、アジア諸国での3R定着を目指して、既存の市民参加型の廃棄物系バイオマス利活用への取組を一層推進するとともに、日本の取組をアジアに発信し、各国国民の参加により、日本からアジアに展開を図ることを目的とした。具体的には次のとおりである。(1)既存の家庭系廃食用油循環システムに対し、回収拠点での回収量増加や多様な利用先開拓を行い、深化を図る。(2)日本のバイオマスタウンでの様々な取組を地域経済、資源循環、環境負荷の面から診断し、対象バイオマスや循環範囲、工夫や施策などの特徴を抽出し、利活用推進のための処方箋を作成する。(3)日本と異なる地域特性を持つアジア諸国でバイオマスの利活用を推進するための専門家会議を開催し、3R社会構築に取り組むべきプロジェクトを提案し、利活用推進を後押しする。(4)利活用推進のために、効率的な収集・運搬等の技術的手法や、税制も含めた経済的手法、住民の自発的な協力を促す社会的手法を開発する。以上4つのサブテーマにおいて調査・研究を行った。

## 研究方法

本研究は平成23年度から平成25年度の3年間実施した。研究の方法を以下に示す。

1. 地域に密着したバイオマス循環システムの構築

家庭系植物性廃油である天ぷら廃食用油の循環システムを構築するに当たり、消費者の環境意識を向上させ、回收量の増加を図るとともに、自治体における資源ごみ回収ステーションの利用の可能性や製造されたBDFの利用の多様化について検討した。

鳥取市内で本学のスクールバスの燃料としてのＢＤＦ化のための回収拠点があるスー