Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
る。ライバル企業は，基本的には，合併当事者を品目ごとの売上高構成比率等から日本標準産業分類上の業種区分に分類し，当該業種区分に属する合併当事者を除く主要企業（5～20社程度）をライバル企業群として選定した。ただし，当該合併企業が「その他の○○」に区分されるなど，複数のライバル社を特定することが不適当な場合には，合併当事者と売上高，総資産額，取扱品目等の点で類似している企業を1企業選定し，その企業をライバル企業とした。

## (イ) 合併企業の指標の計算方法

合併企業の合併前の各指標の数値は，合併当事者が合併前から1つの事業体であったと仮定した場合の数値（複数の合併当事者の数値の加重平均値）を用いた $ ^{30} $ 。例えばコスト指標については，以下の式で計算される。

$$ \frac{C^{a}+C^{b}}{S^{a}+S^{b}} $$

(S^{a}: 合併当事者a社の売上高, S^{b}: 合併当事者b社の売上高, C^{a}: 合併当事者a社のコスト, C^{b}: 合併当事者b社のコスト)

なお，上式は個々の合併当事者の指標を売上高で加重した平均値となっているところ，垂直的合併の場合には，合併前に川下事業者は川上事業者から商品を仕入れて販売していたことから，上式で指標を算出した場合，川下事業者の加重が過大となり，川上事業者の加重が過小となる。また，今回の分析対象の条件に該当する垂直合併（表3で類型Ⅰに該当しない合併事例）の多くは，メーカーと系列販社との合併であり，合併により市場に与える影響も小さいと考えられることからも，今回の分析では，垂直合併は分析対象から一律に除外した。

## (ウ) ライバル企業の指標の計算方法

ライバル企業（群）の指標は，例えばコスト指標では，以下の式で計算される。

$ \frac{\sum C_{i}^{r}}{\sum S_{i}^{r}} $ ( $ S_{i}^{r} $ : i 番目のライバル企業の売上高, $ C_{i}^{r} $ : i 番目のライバル企業のコスト)
水平合併の場合は，複数の合併当事者のライバル企業（群）は同一となるため，上式がそのまま使用できるが，混合合併の場合は，合併当事者ごとにライバル企業（群）が異なることから，複数のライバル企業（群）の数値について，それらライバル企業（群）が1つの事業体であったと仮定した場合の数値（合併企業の規模による加重平均値）を用いた。例えばコストについて，ライバル企業が複数の場合の指標は，以下の式で計算される。

$$ \frac{\sum C_{i}^{ra}}{\sum S_{i}^{ra}}\bullet\frac{S^{a}}{S^{a}+S^{b}}+\frac{\sum C_{i}^{rb}}{\sum S_{i}^{rb}}\bullet\frac{S^{b}}{S^{a}+S^{b}} $$

（ $ S^{a} $ ：合併当事者a社の売上高， $ S^{b} $ ：合併当事者b社の売上高， $ S_{i}^{ra} $ ：合併当事者a社のi番目のライバル企業の売上高， $ C_{i}^{ra} $ ：合併当事者a社のi番目のライバル会社のコスト， $ S_{i}^{rb} $ ：合併当事者b社のi番目のライバル企業の売上高， $ C_{i}^{rb} $ ：合併当事者b社のi番目のライバル会社のコスト）

## (エ) 相対的指標の計算方法

合併企業の財務データは，合併企業固有の要因のほかに，合併企業の属する産業や合併が行われた時代に固有の要因の影響も受けるものと考えられる。本分析では，これらの産業特性や時代特性等からの影響を除去するために，合併企業の財務データからライバル企業の財務データを減じた値 $ ^{31} $ を「相対的指標」と定義し，この相対的指標が合併前と比較して合併後に改善しているかについて分析を行う $ ^{32} $ 。相対的指標は，以下の式で表される。

「t年の相対的指標」＝

「 t 年の合併企業の指標」 - 「 t 年のライバル企業の指標」

なお，相対的指標を使って分析する場合，たとえ合併の時期を境に合併企業が財務指標を改善させていても，ライバル企業がそれ以上に指標を改善させていれば，相対的指標でみた合併企業の財務状況は悪化していることとなる。このため，個々の企業ごとの状況とここで分析を行う相対的指標の動きは，必ずしも一致するものではないという点に注意が必要である。
## ウ 検定方法

イ(エ)で算定した相対的指標が，合併前と比較して合併後に改善しているかどうかを統計的に検定するために，今回の分析では，単一变量分析（t 検定）の方法を用いた。また，参考として，多变量解析（判別分析）の方法を用いて判別精度の分析も行った。

図1：単变量分析（t検定）と多变量解析（判別分析）の概要

各合併事例について，合併前3年間における相対的指標の中央値が，合併1年後から5年後までの各年との比較において有意に変化しているかどうかを検定した。また，合併前3年間の中央値と比較して合併後の相対的指標が改善している企業の割合についても計算した。

## エ 利益率指標の解釈についての留意点

企業の利益は「総収入 - 総費用」で表されるが，売上高ベースの利益率は，利益を売上高（総収入）で除したものであり，「1 - （費用 / 売上高）」で表される。この「費用 / 売上高」は，売上高コスト比率であるから，この値が大きくなれば（売上高コスト比率が悪化すれば）売上高ベースの利益率は低下し，この値が小さくなれば（売上高コスト比率が改善すれば），売上高ベースの利益率は上昇する。したがって，売上高ベースの利益率の相対的指標（合併企業の指標からライバル企業の指標を引いた指標）の推移をみることにより，売上高コスト比率の改善状況に関する評価の一助とする。
## (2) アンケート調査

統計的手法を用いた財務データの分析結果から得られる合併企業の効率性の達成状況について，合併の背景・目的や効率性の達成状況等についての合併当事者の一般的な意識と照らし合わせて分析するために，分析対象事例のうち，1990年以降の水平合併16事例における合併当事者に対してアンケート調査を実施した。また，ライバル企業に対し，当該合併から受けるメリットについて，合併企業が達成した効率性の均てんの有無等も含めてアンケート調査を実施した。

## ○ アンケート調査対象

## • 合併当事者

財務分析の対象とした水平合併20事例のうち，1990年以降に水平合併を行った13社（16事例，7製品分野）に対して，合併の背景・目的，合理化の状況，利益動向等に関するアンケート調査を実施した（表4，回収率76.9%）。

表4：アンケート調査対象企業（合併当事者）

製品分野	合併当事者送付先	合併等
炭素製品	東海カーボン株式会社	東海カーボン=東洋カーボン
普通紙	株式会社日本ユニパックホールディング
(日本製紙株式会社)	十條製紙=山陽国策パルプ
王子製紙株式会社	王子製紙=神崎製紙
新王子製紙=本州製紙
セメント	太平洋セメント株式会社	小野田セメント=秩父セメント
秩父小野田=日本セメント
住友大阪セメント株式会社	住友セメント=大阪セメント
宇部三菱セメント株式会社	宇部興産=三菱マテリアル
化学製品	三菱化学株式会社	三菱化成=三菱油化
三井化学株式会社	三井石油化学=三井東压化学
医薬品	三菱ウェルファーマ株式会社	吉富製薬=ミドリ十字
三菱化学=東京田辺製薬
板紙	レンゴー株式会社	レンゴー=セッツ
王子板紙株式会社	高崎製紙=三興製紙
日本板紙株式会社	十條板紙=日本紙業
耐火物	黒崎播磨株式会社	黒崎窯業=ハリマセラミック

・ライバル企業

P 50 参照。
## 3 分析結果

## (1) 統計的手法を用いた分析（t 検定）

アコスト指標（売上高製造原価比率，売上高原材料費比率，売上高労務費比率，売上高販売管理費比率，売上高人件費比率）

(ア)類型Ⅰ（全事例）

<統計的有意性>

売上高労務費比率について，合併2年後及び合併5年後の数値が，合併前の数値と比較して10％有意水準で悪化した。また，売上高販売管理費比率について，合併3年後の数値が，合併前の数値と比較して10％有意水準で悪化した。

< 指標が下落した企業の割合 >

ほぼすべてのコスト指標で，合併後ほぼすべての時点において，合併前と比較して指標が下落した企業は半数以下であり，合併後期間が経過するにつれ，指標が下落した企業の割合はおおむね減少する傾向にある（図2～6）。

## (イ) 類型Ⅱ（水平合併のみ）

<統計的有意性>

統計的に有意な結果が得られたものはなかった。

< 指標が下落した企業の割合 >

売上高製造原価比率及び売上高人件費比率については，合併5年後を除き，合併前と比較して指標が下落した企業が半数を上回った（図2・6）。

一方，売上高労務費比率及び売上高販売管理費比率については，合併後ほぼすべての時点において，合併前と比較して指標が下落した企業が半数以下であった（図4・5）。

## (ウ)類型Ⅲ（水平合併かつ売上高比4倍以内）

<統計的有意性>

売上高人件費比率について，合併3年後の数値が，合併前の数値と比較して10％有意水準で改善した。

<指標が下落した企業の割合>

売上高人件費比率については，合併後すべての時点において，合併前と比較して指標が下落した企業が半数を上回った（図6）。また，売上高製造原価比率及び売上高原材料費比率については，合併5年後を除き，合併前と比
較して指標が下落した企業が半数を上回った（図2・3）。

一方，売上高労務費比率及び売上高販売管理費比率については，合併1年後を除き，合併前と比較して指標が下落した企業が半数を下回った（図4・5）。

## (エ) コスト指標全体の評価

各指標・各類型ごとのt検定結果をみると，相対的指標の悪化・改善について統計的な有意性が認められた分析は一部に限られており，今回の分析結果をもって，複数の事例を全体としてみて合併の時期を境にコスト指標が改善あるいは悪化しているとはいえない $ ^{33} $ 。

統計的有意性とは別に，全体的なコスト指標の下落状況をみるために，合併後指標が下落した企業の割合に着目すると，類型Ⅰでは，いずれのコスト指標についても合併後下落している企業の割合が低く，合併後期間が経過するにつれてその割合が低下する傾向にある。類型Ⅱでは，売上高製造原価比率及び売上高人件費比率において，合併後下落する企業の割合が高くなり，更に類型Ⅲでは，売上高製造原価比率，売上高人件費比率に加えて売上高原材料費比率において，合併後下落する企業の割合が高くなった。他方，売上高販売管理費比率については，いずれの類型においても，合併後指標が上昇する企業の割合が高く，各類型間で特徴的な差異はみられない。

また，売上販売管理費比率を除くすべての指標について，合併後ほぼすべての時点において，合併前と比較して指標が下落した企業の割合は，類型Ⅰより類型Ⅱの方が高く，類型Ⅱより類型Ⅲの方が高くなる傾向がみられる。つまり，混合合併よりも水平合併の方が，また，水平合併の中でも規模の近い企業同士の合併の方が，合併後コストが下落した企業の割合が高くなる傾向がある。ただし，いずれにしろ，これらのコスト指標の下落状況は統計的に有意ではない。
図2：合併後コストが下落した企業の割合の推移（売上高製造原価比率）

注　図中の横軸は，1：合併1年後，2：合併2年後，3：合併3年後，4：合併4年後，5：合併5年後を表している。以下の図においても同様である。

図3：合併後コストが下落した企業の割合の推移（売上高原材料費比率）

図4：合併後コストが下落した企業の割合の推移（売上高労務費比率）

図 5：合併後コストが下落した企業の割合の推移（売上高販売管理費比率）
図6：合併後コストが下落した企業の割合の推移（売上高人件費比率）

利益率指標（売上高営業利益率，売上高経常利益率，自己資本利益率，自己資本経常利益率，総資産利益率）

## (ア)類型Ⅰ(全事例)

<統計的有意性>

統計的に有意な結果が得られたものはなかった。

<指標が上昇した企業の割合>

自己資本利益率については，合併3年後を除き，合併前と比較して指標が上昇した企業は半数を上回った（図9）。

一方，それ以外の利益率指標については，合併後ほぼすべての時点において，合併前と比較して指標が上昇した企業は半数を下回った（図7・8・10・11）。

## (イ) 類型Ⅱ（水平合併のみ）

<統計的有意性>

統計的に有意な結果が得られたものはなかった。

＜指標が上昇した企業の割合＞

自己資本利益率については，合併後すべての時点において，合併前と比較して指標が上昇した企業が半数を上回った（図9）。

一方，売上高営業利益率及び売上高経常利益率については，合併後ほぼすべての時点において，合併前と比較して指標が上昇した企業が半数を下回っ
## (ウ) 類型Ⅲ（水平合併かつ売上高比4倍以内）

<統計的有意性>

統計的に有意な結果が得られたものはなかった。

<指標が上昇した企業の割合>

自己資本利益率については，合併後すべての時点において，合併前と比較して指標が上昇した企業が半数以上となった（図9）。また，総資産利益率については，合併3年後に落ち込みがみられるものの，それ以外の時点において，合併後上昇した企業の割合が半数以上となった（図11）。

一方，売上高営業利益率及び売上高経常利益率については，合併後ほぼすべての時点において，合併前と比較して指標が上昇した企業が半数を下回った（図7・8）。

## (エ) 利益率指標全体の評価

各指標・各類型ごとのt検定結果をみると，相対的指標の悪化・改善について統計的な有意性が認められた分析はなく，今回の分析結果をもって，複数の事例を全体としてみて合併の時期を境に利益率指標が改善あるいは悪化しているとはいえない。

統計的有意性とは別に，全体的な利益率指標の上昇状況をみるために，合併後指標が上昇した企業の割合に着目すると，売上高営業利益率，売上高経常利益率及び自己資本経常利益率については，合併後指標が下落した企業の割合が高く，また，合併後時間が経過するにつれ，その企業の割合が増加する傾向がみられた。売上高ベースの利益率が合併後下落した企業が多いことから，売上高コスト比率を上昇させた企業が多いものと考えられる $ ^{34} $ 。

一方，自己資本利益率については，合併後上昇した企業が多く，また，総資産利益率についても，類型Ⅱ及び類型Ⅲにおいて，合併後，どちらかというと上昇した企業が多くなっている。

なお，自己資本利益率及び総資産利益率については，混合合併よりも水平合併の方が，合併後，指標が上昇した企業の割合が高く，また，総資産利益率については，水平合併の中でも規模の近い企業同士の合併の方が，合併後，指標が上昇した企業の割合が高くなっている。それ以外の利益率指標については，この点について，特に顕著な傾向はみられなかった。
図7：合併後利益率が上昇した企業の割合の推移（売上高営業利益率）

図8：合併後利益率が上昇した企業の割合の推移（売上高経常利益率）

図 9：合併後利益率が上昇した企業の割合の推移（自己資本利益率）

図10：合併後利益率が上昇した企業の割合の推移（自己資本経常利益率）
図11：合併後利益率が上昇した企業の割合の推移（総資産利益率）

ウ 生産性指標（労働生産性，資本生産性）

<統計的有意性>

統計的に有意な結果が得られたものはなかった。

＜指標が上昇した企業の割合＞

労働生産性については，合併後すべての時点において，合併前と比較して指標が上昇した企業が半数を上回った（図１２）。また，合併後指標が上昇した企業の割合は，類型Ⅰよりも類型Ⅱや類型Ⅲの方がおおむね高い。

資本生産性については，いずれの類型についても，合併1・2年後では，合併前と比較して指標が上昇した企業の割合が40％程度で推移しているが，その後その割合は上昇し，類型Ⅱや類型Ⅲでは，合併5年後には上昇した企業の割合が半数を超えている（図13）。また，労働生産性の場合と同様，合併後指標が上昇した企業の割合は，類型Ⅰよりも類型Ⅱや類型Ⅲの方がおむむね高い。
図12：合併後指標が上昇した企業の割合の推移（労働生産性）

図13：合併後指標が上昇した企業の割合の推移（資本生産性）

エ その他の指標（売上高対前年度比成長率，従業員1人当たり売上高）

<統計的有意性>

各類型ともに，売上高対前年度比成長率について，合併1年後の数値が合併前の数値と比較して有意に改善し（対前年度比成長率が高まり），合併2年後の数値が合併前の数値と比較して有意に悪化した（対前年度比成長率が低下した。）。

## < 指標が上昇した企業の割合 >

各類型ともに，売上高対前年度比成長率について，合併前と比較して指標が上昇した企業の割合は，合併後の比較年によって大きく変動している（図14）。特に，合併1年後に指標が上昇した企業の割合が80％超と高い。この点については，合併年における売上高が低位にとどまるためと考えられる。参考までに，合併年における売上高対前年度比成長率を合併前の数値と比較すると，数値が上昇した企業の割合は，各類型ともに20％程度と低位にとどまっており，合併年の売上高が落ち込む傾向にあることが分かる。

従業員1人当たり売上高については，合併後各年において，上昇した企業の割合はおおむね半数程度で推移している（図15）。また，合併前と比較して指標が上昇した企業の割合は，類型Ⅰより類型Ⅱの方が高く，類型Ⅱより類型Ⅲの方が高くなる傾向がみられる。
図14：合併後指標が上昇した企業の割合の推移（売上高対前年度比成長率）

図15：合併後指標が上昇した企業の割合の推移（従業員1人当たり売上高）

## オ 消滅企業を無視した分析と今回の分析の比較

P27の脚注30のとおり，従来の我が国における類似の研究は，把握している限りすべて，消滅企業を無視して存続企業にのみ着目した分析となっているところ，今回の分析では，消滅企業にも着目して分析を行った。

上記の各分析について，従来の研究事例にならい，消滅企業のデータを無視し，存続企業のデータにのみ着目した分析も行ってみたところ，合併後に相対的指標が統計的に有意に悪化しているものが多数みられた。一方，消滅企業のデータも考慮に入れた分析では，同じ指標において有意な結果が得られていないことから，消滅企業を無視した分析の場合，合併前から経営状況の悪かった消滅企業の数値に引きずられる形で合併後の指標が有意に悪化していると評価できる。

従来の研究において,合併企業の経営指標が有意に悪化しているとする分析事例もみられるが,消滅企業の数値に引きずられるというバイアスがあることを割り引いてその結果を評価する必要があると考えられる。 $ ^{35} $
(参考) 判別分析

t 検定では，各財務指標ごとに，相対的指標（ライバル企業との対比でとらえた合併企業の指標）が合併前と比較して合併後に改善しているかどうかの検定を行った。判別分析では，t 検定で対象とした14個の財務指標を同時に使用して，合併前グループと合併後のグループを数量的に識別するための関数（判別関数）を特定する。判別関数は，

$$ Z=Constant+a_{1}X_{1}+a_{2}X_{2}+\cdot\cdot\cdot\cdot\quad(X_{i}: 各財務指標 ) $$

で表され，Zの値は判別値と呼ばれる。

判別値Z用いて，合併前のグループのデータが合併前のグループに正しく分類されるか，合併後のグループのデータが合併後のグループに正しく分類されるかについて，検証を行うことが可能である（正しく判別される割合を判別精度という。）。3つの類型の5年分の分析それぞれについて，実際のデータが合併前のグループと合併後のグループに何%程度正しく分類されるかについて，3つの類型ごとにまとめてグラフにプロットすると，図16のとおりである。

類型Ⅰよりも類型Ⅱや類型Ⅲの方が判別精度が高い。また，類型Ⅱと類型Ⅲでは，判別精度に大きな違いはみられない。このことから，類型Ⅰと比較して，類型Ⅱや類型Ⅲの方が，合併前のデータと合併後のデータの相違が大きいといえる。

図16：類型ごとの判別精度
## (2) アンケート調査結果

今回実施した合併企業に対するアンケート調査のうち，合併の背景・目的，合理化の状況，利益動向等について尋ねた部分及びライバル企業に対するアンケート調査のうち，当該合併により受けたメリットについて尋ねた部分の結果は，以下のとおりである。なお，今回のアンケート調査は，7製品分野の13社16合併事例（P30，表4）についてのものであり，対象が限定されている。

## ア 合併の背景及び目的

合併当事者に，合併の背景及び目的を尋ねたところ，合併の背景として「グローバル競争の激化」が最も多く，次いで「国内需要の減退」，「ライバル企業の合併等」が多かった（図17）。また，合併の目的としては，「コスト負担の軽減」が最も多く，次いで「研究・技術開発部門の強化」が多く，また，「業界における主導的立場の確保」と答えたものも4割以上あった（図18）。

今回アンケートの対象とした合併については，近年の経済のグローバル化や景気後退による需要減退により，国内競争が激化し，コスト負担を軽減することを目的に合併が行われたことがうかがわれる。また，業界における主導的立場の確保を目指して，ある企業の合併が別の企業の合併を誘発するという，いわゆる「合併の連鎖」が生じたこともうかがわれる。

図17：合併を行った背景

| 갈 | 길 | 길 | 길 | 길
国内 | 92% | 0% | 0% | 0% | 0%
需要 | 0% | 0% | 0% | 0% | 0%
减退 | 0% | 0% | 0% | 0% | 0%
净化 | 0% | 0% | 0% | 0% | 0%
异化 | 0% | 0% | 0% | 0% | 0%
引化 | 0% | 0% | 0% | 0% | 0%
引 | 0% | 0% | 0% | 0% | 0%
先 | 0% | 0% | 0% | 0% | 0%
合 | 0% | 0% | 0% | 0% | 0%
饼 | 0% | 0% | 0% | 0% | 0%
等 | 0% | 0% | 0% | 0% | 0%

注「その他」と回答したものについては，回答の母数には含めているが，集計の図の中には表示していない。以下の図においても同様である。

図18：合併を行った目的
## イ 合併による合理化の内容と達成状況

合併当事者に,合併による合理化を見込んでいた項目を尋ねたところ,「人員の削減」が最も多く,物流費や原材料費の削減や設備の統廃合を挙げる企業も多かった（図19）。また,合理化を見込んでいた項目はないとする企業もあった。見込んでいた合理化の達成の目標とする時期については,合併後3年以内に設定するものが7割を占め,また,合理化の達成時期を5年より長期とする回答はなかった。また,見込んでいた合理化の程度としては,特に「人員の削減」について「10％以上の合理化」とするものが多かった。

見込んでいた合理化の達成状況について，「人員の削減」と「原材料費の削減」については，「達成できた」とするものが多く，「あまり達成できなかった」と回答したものはなかった。一方，「物流費の削減」と「設備の統廃合」については，「達成できた」と回答するものの割合は「人員の削減」や「原材料費の削減」と比較して少なく，「あまり達成できなかった」と回答したものも少数であるがみられた（図20）。

「人員の削減」及び「原材料費の削減」について，多くの企業が見込んでいた合理化を達成できたとするアンケート調査結果は，売上高原材料費比率及び売上高人件費比率について改善傾向がみられるとの財務分析の結果（P31・32）と一致しているといえる。

図19：合併により合理化を見込んでいた事項

図20：見込んでいた合理化の達成状況

また，合併当事者に，研究・技術開発の成果の向上等による長期的な生産性の改善の具体例について尋ねたところ，具体例を挙げた企業はほとんどなかった。
さらに，合併当事者のライバル企業に，当該合併により自社が受けたメリットについて尋ねたところ，「合併企業の技術革新が進み，業界全体の技術レベルが向上した」を挙げた企業はほとんどなく（54社中1社），今回対象とした合併事例については，合併当事者の技術力の向上がライバル企業に均てんしている実態はみられなかった（図21）。

図21 ライバル企業からみた合併のメリット

以上から，今回アンケートの対象とした合併について，合併による合理化の達成方法として最も代表的なものは人員の削減であり，実効性も高いことがうかがわれる。また，合併によるバイイングパワーの拡大を背景とした原材料費の削減も行われていることがうかがわれる。

また，達成される効率性が長期的なもので，また，他企業にも均てんする場合の方が，効率性が社会全体に与えるプラスの効果も大きいと考えられるが，今回のアンケートでは，技術革新等による長期的な効率性が達成されておらず，また，その効率性がライバル企業に均てんしていなかった。

## ウ 合併後の利益確保の状況

合併当事者に，合併前に想定していた利益を合併後実際に確保できたかどうかについて尋ねたところ，「達成できた」とする企業の割合は，合併後時間が経過するにつれ減少し，「あまり達成できなかった」とする企業の割合は，合併後時間が経過するにつれ増加する傾向にある（図22）。今回アンケート調査の対象とした合併事例については，合併後時間が経過するにつれ，利益確保
が困難となってきている実態がうかがわれる。

この結果は，売上高営業利益率等3指標について，合併後時間が経過するにつれ，合併前と比較して指標が悪化した企業の割合が増加する傾向にあるとの財務分析の結果（P34・35）と一致しているといえる。

図22：合併後の利益の達成状況

## 4 分析結果のまとめ

今回の分析結果によれば，複数の事例を全体として分析した結果，相対的指標でみて合併後の数値が合併前の数値と比較して統計的に有意に改善している指標はほとんどみられず，ライバル企業との対比で合併企業の効率性が合併の時期を境に改善しているとはいえない。また，合併後コスト指標が下落した企業の割合の推移をみると，全事例を用いた分析よりも水平合併に限定した分析の方が，コスト指標が下落している企業の割合が高い傾向がみられたが，水平合併に対象を限定しても人件費や原材料費などで合併後指標が下落している企業の割合が高くなっている反面，労務費や販売管理費については合併後指標が上昇している企業の割合が高くなっており，売上高べースの利益率の動きも加味すると，全体としてコストが下落しているとはいえないと考えられる。このように，今回の分析結果からは，合併の時期を境に合理化が達成されたとしても，その合理化の度合は合併を経験していないライバル企業の合理化の程度と比較して大きいとはいえないと考えられる。

ただし，本節の冒頭で断ったとおり，今回の分析は１９８０年から１９９９年までの上場企業同士の合併に対象を絞ったものであり，また，種々の要因を受ける財務データを用いた分析であることから，上の統計的分析で得られた結果は限定的か
つすべての合併事例に当てはまるものではない。

なお，今回7事例を対象として実施したアンケート調査結果に限定してみれば，グローバル競争の激化や国内需要の減退を背景に，コスト負担の軽減を目指して合併が行われているが，当初見込んでいた合理化があまり達成できなかったとするケースもみられた。さらに，技術革新の進展等による長期的な効率性改善や，ライバル企業への技術向上の均てん効果も確認できなかった。

## (参考) シェアの変動状況に関する分析

各合併事例について，これまでの分析で特定したライバル企業の売上高との対比で，合併企業の売上高のシェアが合併前後でどのように変化しているのかという点について分析したところ，結果は以下のとおりである。

合併企業のシェアは，

$$ \frac{S^{a}+S^{b}}{S^{a}+S^{b}+\sum S_{r}} $$

(S^{a}: 合併当事企業 a 社の売上高 , S^{b}: 合併当事企業 b 社の売上高 , Sr : ライバル企業の売上高) とした^{36}。

ここでは，①合併前4年間における合併企業のシェアの中央値が，合併1年後から5年後までの各年との比較において有意に変化しているかどうかについてt検定を行い，また同様に，②合併1年前の合併企業のシェアと比較して，合併1年後から5年後までの各年のシェアが有意に変化しているかどうかについてt検定を行った。また，これまでの分析と同様，類型Ⅰ（全事例），類型Ⅱ（水平合併のみ），類型Ⅲ（水平合併かつ売上高比4倍以内）の3つの類型に分けて分析を行った。

① 合併 1 年前 ~ 4 年前のシェアの中央値と合併後のシェアの相違の検定

<統計的有意性>

3 つの類型それぞれについて，合併 1 年後から合併 5 年後までの 5 年間すべてにおいて，合併後のシェアの方が合併前のシェアよりも統計的に有意に小さいとの結果となっている（表 5）。

表 5：各分析の統計的有意性について（合併 1～4 年前の中央値との比較）

1年後	2年後	3年後	4年後	5年後
類型Ⅰ	1%有意	1%有意	1%有意	5%有意	5%有意
類型Ⅱ	5%有意	1%有意	5%有意	5%有意	5%有意
類型Ⅲ	5%有意	1%有意	5%有意	10%有意	5%有意

注 両側検定における有意水準

<シェアが増加した企業の割合>

3つの類型それぞれについて，合併1年後から合併5年後までの5年間すべてにおいて，合併後シェアが増加した企業の割合は極めて低いレベルで推移している（図23）。
図23：合併後シェアが増加した企業の割合の推移（合併1～4年前の中央値との比較）

<評価>

いずれの類型においても，すべての時点で，合併の時期を境に合併企業のシェアが統計的に有意に下落している。各類型について，特徴的な差異はみられない。

② 合併 1 年前のシェアと合併後のシェアの相違の検定

## <統計的有意性>

3つの類型それぞれについて，合併1年後及び2年後については，1つを除きすべて，合併後のシェアの方が合併前のシェアよりも統計的に有意に小さいとの結果となっている。他方，合併3年後から5年後については，合併後のシェアの方が合併前のシェアよりも統計的に有意に小さいとはいえない（表6）。

表6：各分析の統計的有意性について（合併1年前との比較）

1年後	2年後	3年後	4年後	5年後
類型Ⅰ	(0.115)	5%有意	(0.213)	(0.428)	(0.340)
類型Ⅱ	5%有意	5%有意	(0.189)	(0.132)	(0.147)
類型Ⅲ	5%有意	5%有意	(0.312)	(0.243)	(0.147)

注 両側検定における有意水準，括弧内は P 值。

<シェアが増加した企業の割合>

3つの類型それぞれについて，合併1年後から合併5年後までの5年間すべてにおいて，合併後シェアが増加した企業の割合は低いレベルで推移している（図24）。

図24：合併後シェアが増加した企業の割合の推移（合併1年前との比較）
<評価>

①の分析と比較すると，合併後のシェアの下落状況は，それほどはっきりとはみてとれない。合併後のシェアの比較対象となる合併前のシェアとして，①の合併前4年間の中央値を使用した場合の方が，②の合併1年前の値を使用した場合と比較して，合併によるシェアの下落が鮮明に表れるということは，合併1年前の時点で，それ以前と比較して既にシェアが下落していることを示している。

また，合併後シェアが増加した企業の割合の推移をみると，類型Ⅰの方が，類型Ⅱや類型Ⅲと比較して高いレベルで推移していることが分かる。このことから，水平合併の方が合併後にシェアが下落する傾向が高いことがみてとれる。

このように，ライバル企業の売上高との対比で，合併企業の売上高のシェアは，特に合併直後に下落傾向にあることが分かった。この傾向は，特に水平合併においてみられるものといえる。

合併当事者及びライバル企業に対するアンケート調査結果によれば，合併後の販売シェアについて「変わらない」と回答する企業が最も多いが，それ以外の回答をみると，合併企業は合併後シェアが「若干縮小」，「大幅縮小」と回答する企業が多く，「若干拡大」，「大幅拡大」と回答する企業はなかったのに対し，ライバル企業は「若干拡大」，「大幅拡大」と回答した企業があった。この点について，上記の分析結果と整合的であるといえる（図25・26）。

図25：合併後のシェアの変動状況(合併企業)

図26：合併後のシェアの変動状況(ライバル企業)
## 報告書の概要

### 1 \. 一般状况

## （1） 第1号被保険者のいる世帯数

第 1 号被保険者のいる世帯数は、平成22年度末現在（平成23年3月末。以下同じ。）で2,082万世帯となっている。前年度末現在（2,063万世帯）に比べ19万世帯（0.9%）増となっている。

## （2） 第1号被保険者数

第 1 号被保険者数は、平成 22 年度末現在で 2,910 万人となっている。そのうち、前期高齢者（65 歳以上 75 歳未満）は 1,482 万人、後期高齢者（75 歳以上）は 1,428 万人で、第 1 号被保険者に占める割合は、それぞれ 50.9%、49.1% となっている。（1 表）

前年度末現在に比べ、前期高齢者32万人（2.1%）減、後期高齢者50万人（3.7%）増、計18万人（0.6%）増となっている。

1 表 第1号被保険者数の推移（年度末現在）

(单位：千人)

区 分	平成12年度	13年度	14年度	15年度	16年度	17年度	18年度	19年度	20年度	21年度	22年度
65～75歳末満	13,192	13,424	13,709	13,736	13,871	14,125	14,501	14,708	15,037	15,144	14,822
75歳以上	9,231	9,744	10,225	10,758	11,240	11,753	12,262	12,804	13,280	13,773	14,277
計	22,422	23,168	23,934	24,494	25,111	25,878	26,763	27,512	28,317	28,917	29,098

## （3） 要介護（要支援）認定者数

要介護（要支援）認定者（以下「認定者」という。）数は、平成22年度末現在で506万人となっており、うち、第1号被保険者は491万人、第2号被保険者は15万人である。（2表）

前年度末現在に比べ、第1号被保険者21万人（4.5%）増、第2号被保険者0.5万人（3.5%）増となっている。

認定を受けた第 1 号被保険者のうち、前期高齢者は64万人、後期高齢者は427万人で、第1号被保険者の認定者に占める割合は、それぞれ13.1%、86.9%となっている。

認定者を要介護（要支援）状態区分別にみると、要支援1：66万人、要支援2：67万人、要介護1：91万人、要介護2：90万人、要介護3：70万人、要介護4：64万人、要介護5：59万人となっており、軽度（要支援1～要介護2）の認定者が約61.9％を占めている。

2表 認定者数（年度末現在）

(单位：千人)

区 分	要支 援 1	要支 援 2	要介 護 1	要介 護 2	要介 護 3	要介 護 4	要介 護 5	計
第1号被保險者	652	647	882	862	675	619	569	4,907
65歳～75歳未満	93	96	111	119	83	70	69	641
75歳以上	559	551	771	743	592	550	501	4,266
第2号被保險者	12	21	24	34	23	19	22	155
総 数	664	668	907	897	698	638	591	5,062
構 成 比	13.1%	13.2%	17.9%	17.7%	13.8%	12.6%	11.7%	100.0%
図1 認定者数の推移（年度末現在）

| 12年度 | 13年度 | 14年度 | 15年度 | 16年度 | 17年度 | 18年度 | 19年度 | 20年度 | 21年度 | 22年度
要支援 | 322 | 390 | 499 | 593 | 669 | 718 | 527 | 550 | 572 | 601 | 664
要支援1 | 701 | 875 | 1056 | 1240 | 1328 | 1423 | 508 | 627 | 660 | 651 | 668
要支援2 | 484 | 563 | 636 | 596 | 611 | 645 | 895 | 769 | 784 | 847 | 907
経過的要介護 | 355 | 389 | 426 | 486 | 522 | 552 | 750 | 802 | 821 | 849 | 897
要介護1 | 363 | 389 | 419 | 473 | 493 | 521 | 645 | 705 | 736 | 713 | 698
要介護2 | 337 | 377 | 409 | 452 | 463 | 465 | 544 | 575 | 587 | 626 | 638
要介護3 | 363 | 389 | 426 | 486 | 522 | 552 | 645 | 705 | 736 | 713 | 698
要介護4 | 355 | 389 | 426 | 486 | 522 | 552 | 645 | 705 | 736 | 713 | 698
要介護5 | 2562 | 2983 | 3445 | 3839 | 4086 | 4323 | 4401 | 4529 | 4673 | 4846 | 5062

## （４）第１号被保険者に占める認定者の割合

第 1 号被保険者に占める認定者の割合（年度末現在）は、全国平均で 16.9％となっており、地域別には、長崎県、徳島県、和歌山県などが高く、埼玉県、千葉県、茨城県などが低くなっている。（3表、図2）

3表 都道府県別 第1号被保険者に占める認定者の割合（年度末現在）

(单位：千人)

都道府県	認定者数	第1号被保険者数	認定率(%)	都道府県	認定者数	第1号被保険者数	認定率(%)	都道府県	認定者数	第1号被保険者数	認定率(%)
全 国	4,907	29,098	16.9	富山県	49	284	17.3	島根県	41	206	19.8
北海道	239	1,353	17.7	石川県	49	273	17.9	岡山県	94	483	19.5
青森県	65	354	18.4	福井県	33	199	16.7	広島県	130	678	19.2
岩手県	62	358	17.3	山梨県	32	211	15.1	山口県	72	404	17.9
宮城県	84	515	16.3	長野県	94	568	16.6	徳島県	44	208	21.1
秋田県	62	319	19.4	岐阜県	77	501	15.3	香川県	47	253	18.4
山形県	56	319	17.6	静岡県	129	894	14.5	愛媛県	75	380	19.8
福島県	82	486	16.9	愛知県	215	1,495	14.4	高知県	41	217	18.8
茨城県	91	664	13.7	三重県	79	447	17.8	福岡県	206	1,112	18.5
栃木県	66	439	14.9	滋賀県	46	288	16.1	佐賀県	38	205	18.5
群馬県	76	470	16.2	京都府	110	607	18.1	長崎県	79	368	21.6
埼玉県	193	1,458	13.2	大阪府	364	1,944	18.7	熊本県	88	461	19.1
千葉県	178	1,305	13.6	兵庫県	227	1,277	17.8	大分県	61	316	19.3
東京都	431	2,615	16.5	奈良県	54	333	16.3	宮崎県	49	291	17.0
神奈川県	270	1,812	14.9	和歌山県	56	272	20.7	鹿児島県	88	447	19.8
新潟県	110	618	17.9	鳥取県	29	153	19.0	沖縄県	43	239	18.1
図2 都道府県別 第1号被保険者に占める認定者の割合

## （５）居宅介護（介護予防）サービス受給者数

居宅介護（介護予防）サービス受給者（以下「居宅サービス受給者」という。）数は、平成22年度累計（※平成22年3月から平成23年2月サービス分）で総数3,623万人（延人月。以下同じ。）、うち第1号被保険者数は3,503万人、第2号被保険者数は120万人となっている。

※介護保険制度のサービス給付（受給者数及び保険給付）は、3月から翌年2月を年度単位としている。（以下同じ。）

要介護（要支援）状態区分別では、要支援1：456万人、要支援2：557万人、要介護1：763万人、要介護2：762万人、要介護3：507万人、要介護4：344万人、要介護5：233万人となっており、要介護1の受給者数が21.1％と最も多くなっており、軽度（要支援1～要介護2）の受給者が約70.1％を占めている。（4表、図3）

1 ヶ月あたり平均でみると、総数で302万人となり、前年度（286万人）に比べ16万人（5.6%）増となっている。(図4)

4表 居宅サービス受給者数（年度累計）

(单位：千人)

区分	要支援1	要支援2	经过的要介護	要介護1	要介護2	要介護3	要介護4	要介護5	计
第1号被保険者	4,497	5,413	1	7,432	7,304	4,876	3,302	2,204	35,030
第2号被保険者	67	157	0	195	318	199	137	125	1,198
総数	4,564	5,570	1	7,627	7,623	5,075	3,439	2,329	36,228
構成比	12.6%	15.4%	0.0%	21.1%	21.0%	14.0%	9.5%	6.4%	100.0%
図3 要介護（要支援）状態区分別 居宅サービス受給者数の割合（第1号被保険者、第2号被保険者別）

図４ 居宅サービス受給者数の推移（１ヶ月平均）
## （6） 地域密着型（介護予防）サービス受給者数

地域密着型（介護予防）サービス受給者（以下「地域密着型サービス受給者」という。）数は、平成22年度累計で総数317万人、うち第1号被保険者数は313万人、第2号被保険者数は4万人となっている。

要介護（要支援）状態区分別では、要支援1：3万人、要支援2：4万人、要介護1：58万人、要介護2：77万人、要介護3：84万人、要介護4：56万人、要介護5：34万人となっており、要介護3の受給者数が26.6％と最も多く、軽度（要支援1～要介護2）の受給者が約44.8%、重度（要介護3～要介護5）の受給者が約55.2％を占めている。（5表、図5）

1 ヶ月あたり平均でみると、総数で26.4万人となり、前年度（23.9万人）に比べ2.5万人（10.5%）増となっている。(図6)

5表 地域密着型サービス受給者数（年度累計）

(单位：千人)

区 分	要支援1	要支援2	要介護1	要介護2	要介護3	要介護4	要介護5	計
第1号被保険者	25	40	578	762	834	552	336	3,129
第2号被保険者	0	0	6	8	11	8	8	42
総 数	25	41	585	771	845	561	344	3,171
構 成 比	0.8%	1.3%	18.4%	24.3%	26.6%	17.7%	10.9%	100.0%

図5 要介護（要支援）状態区分別 地域密着型サービス受給者の割合（第1号被保険者、第2号被保険者別）
図6 地域密着型サービス受給者数の推移（1ヶ月平均）

## （7） 施設介護サービス受給者数

施設介護サービス受給者（以下「施設サービス受給者」という。）数は、平成22年度累計で総数1,011万人となっている。（6表）

要介護（要支援）状態区分別では、要介護1：52万人、要介護2：117万人、要介護3：216万人、要介護4：304万人、要介護5：322万人となっており、要介護5の受給者数が31.9％と最も多く、重度（要介護3～要介護5）の受給者が約83.3％を占めている。（図7）

1 ヶ月あたり平均でみると、介護老人福祉施設44万人、介護老人保健施設32万人、介護療養型医療施設9万人、総数84万人であり、前年度に比べ、介護老人福祉施設0.8万人（1.8%）増、介護老人保健施設0.7万人（2.2%）増、介護療養型医療施設0.6万人（6.9%）減となっている。（図8）

6表 施設サービス受給者数（年度累計）

区 分	要介護1	要介護2	要介護3	要介護4	要介護5	計
介護老人福祉施設	156	454	1,077	1,699	1,837	5,223
介護老人保健施設	349	692	995	1,064	799	3,899
介護療養型医療施設	12	31	92	287	601	1,024
総 数	516	1,174	2,155	3,036	3,224	10,106
構 成 比	5.1%	11.6%	21.3%	30.0%	31.9%	100.0%

※ 同一月に2施設以上でサービスを受けた場合、施設ごとにそれぞれ受給者数を1人と計上するが総数には1人と計上しているため、3施設の合算と総計が一致しない。
図7 要介護状態区分別 施設サービス受給者の割合（総数）

図8 施設サービス受給者数の推移（1ヶ月平均）

※19年度からは、同一月に2施設以上で施設サービスを受けた場合、施設ごとにそれぞれ受給者数を1人と計上するが、総数には1人と計上しているため3施設の合算と総計が一致しない。
### 2. 保険給付（介護給付・予防給付）

## (1) 総数

保険給付関係の平成22年度累計の総数は、件数1億1,789万件、単位数7,381億単位、費用額7兆5,550億円、利用者負担を除いた給付費6兆8,396億円となっている。（7表）

なお、高額介護サービス費、高額医療合算介護サービス費、特定入所者介護サービス費を含む費用額は、7兆8,204億円となっている。

給付費について内訳をみると、居宅介護（介護予防）サービス（以下「居宅サービス」という。）は3兆5,456億円、地域密着型介護（介護予防）サービス（以下「地域密着型サービス」という。）は6,240億円、施設介護サービス（以下「施設サービス」という。）は2兆6,700億円となっている。

件数

(单位：千件)

区分	要支援1	要支援2	經過的要介護	要介護1	要介護2	要介護3	要介護4	要介護5	計
居宅サービス	10,082	13,357	△0	19,845	22,581	16,442	12,377	9,723	104,407
地域密着型サービス	26	42	-	595	785	864	576	355	3,243
施設サービス	0	0	523	1,189	2,182	3,079	3,270	10,243
合計	10,108	13,399	△0	20,962	24,555	19,488	16,032	13,348	117,893
構成比	8.6%	11.4%	0.0%	17.8%	20.8%	16.5%	13.6%	11.3%	100.0%

居宅サービス	12,896	26,638	△1	64,227	81,859	76,230	63,226	51,835	376,910
地域密着型サービス	114	482	-	10,991	16,130	19,339	13,240	8,213	68,510
施設サービス	0	△0	12,374	29,957	58,574	89,044	102,684	292,632
合計	13,010	27,120	△1	87,592	127,946	154,142	165,511	162,733	738,053
構成比	1.8%	3.7%	0.0%	11.9%	17.3%	20.9%	22.4%	22.0%	100.0%

居宅サービス	140,994	281,332	△10	665,326	845,131	784,332	650,065	531,837	3,899,007
地域密着型サービス	1,149	4,851	-	111,070	163,171	195,793	134,053	83,269	693,357
施設サービス	1	△1	125,190	303,490	593,356	901,647	1,038,958	2,962,640
合計	142,144	286,182	△10	901,586	1,311,793	1,573,481	1,685,765	1,654,064	7,555,004
構成比	1.9%	3.8%	0.0%	11.9%	17.4%	20.8%	22.3%	21.9%	100.0%

給付費

居宅サービス	128,806	255,579	△7	607,403	769,264	712,934	589,727	481,848	3,545,554
地域密着型サービス	1,034	4,366	-	99,957	146,852	176,214	120,647	74,943	624,012
施設サービス	0	△1	112,780	273,422	534,531	812,505	936,761	2,669,997
合計	129,841	259,945	△7	820,139	1,189,537	1,423,679	1,522,878	1,493,552	6,839,564
構成比	1.9%	3.8%	0.0%	12.0%	17.4%	20.8%	22.3%	21.8%	100.0%

（注）高額介護サービス費、高額医療合算介護サービス費、特定入所者介護サービス費は含まない。

## ◎保険給付（介護給付・予防給付）総括表

平成22年度累計（平成22年3月～平成23年2月サービス分）

区 分	給付費
居宅サービス	3,545,554
地域密着型サービス	624,012
施設サービス	2,669,997
高額介護サービス費	128,819
高額医療合算介護サービス費	19,854
特定入所者介護サービス費	265,353
合 計	7,253,590
## （4） 第1号被保険者分

第1号被保険者分の保険給付関係は、件数1億1,391万件、単位数7,193億単位、費用額7兆3,

611億円、給付費6兆6,637億円となっている。

※高額介護サービス費、高額医療合算介護サービス費、特定入所者介護サービス費は含まない。

## （5） 第2号被保険者分

第2号被保険者分の保険給付関係は、件数398万件、単位数188億単位、費用額1,939億円、給付費1,758億円となっている。

※高額介護サービス費、高額医療合算介護サービス費、特定入所者介護サービス費は含まない。

## （6） 高額介護（介護予防）サービス費

高額介護（介護予防）サービス費の累計は件数1,246万件、給付費1,288億円となっている。

## （7） 高額医療合算介護（介護予防）サービス費

高額医療合算介護（介護予防）サービス費の累計は件数61万件、給付費199億円となっている。

## （8） 特定入所者介護（介護予防）サービス費

特定入所者介護（介護予防）サービス費の累計は、給付費2,654億円となっている。

## （9） 市町村特別給付

市町村特別給付の累計は件数68万件、費用額20億円、給付費17億円となっている。
### 3. 第1号被保険者の保険料収納状況

平成22年度分の保険料収納状況は、調定額1兆4,156億円、収納額1兆3,938億円、収納率98.5％となっている。(10表)

なお、特別徴収の収納額累計は1兆2,715億円、収納率100.0%、普通徴収の収納額累計は1,223億円、収納率84.8%となっている。

10表 都道府県別保険料収納状況（現年度分）

(单位：百万円)

都道府県	調定額	収納額	収納率	都道府県	調定額	収納額	収納率	都道府県	調定額	収納額	収納率
全 国	1,415,643	1,393,796	98.5%	富山県	15,688	15,557	99.2%	島根県	10,202	10,123	99.2%
北海道	59,459	58,653	98.6%	石川県	15,146	14,974	98.9%	岡山県	25,191	24,896	98.8%
青森県	19,210	18,886	98.3%	福井県	10,145	10,001	98.6%	広島県	35,598	35,204	98.9%
岩手県	16,247	16,082	99.0%	山梨県	9,809	9,664	98.5%	山口県	18,546	18,339	98.9%
宮城県	24,047	23,597	98.1%	長野県	27,572	27,344	99.2%	徳島県	11,193	11,035	98.6%
秋田県	15,542	15,368	98.9%	岐阜県	23,724	23,444	98.8%	香川県	12,474	12,334	98.9%
山形県	14,540	14,404	99.1%	静岡県	43,720	43,147	98.7%	愛媛県	19,598	19,354	98.8%
福島県	21,033	20,744	98.6%	愛知県	71,719	70,892	98.8%	高知県	10,262	10,085	98.3%
茨城県	29,226	28,706	98.2%	三重県	22,102	21,817	98.7%	福岡県	57,000	56,002	98.2%
栃木県	19,208	18,897	98.4%	滋賀県	13,970	13,841	99.1%	佐賀県	10,264	10,135	98.7%
群馬県	22,040	21,763	98.7%	京都府	30,448	30,004	98.5%	長崎県	19,001	18,722	98.5%
埼玉県	65,757	64,527	98.1%	大阪府	101,198	98,976	97.8%	熊本県	22,129	21,822	98.6%
千葉県	58,329	57,273	98.2%	兵庫県	64,734	63,801	98.6%	大分県	14,282	14,074	98.5%
東京都	127,573	124,647	97.7%	奈良県	15,909	15,707	98.7%	宮崎県	12,890	12,690	98.4%
神奈川県	91,388	89,975	98.5%	和歌山県	13,997	13,797	98.6%	鹿児島県	19,707	19,432	98.6%
新潟県	32,692	32,474	99.3%	鳥取県	8,154	8,058	98.8%	沖縄県	12,975	12,528	96.6%
### 4. 介護保険特別会計経理状況

平成22年度の保険者における介護保険特別会計（介護保険事業勘定）について、歳入合計7兆8,326億円、歳出合計7兆7,318億円、差引残額1,009億円となっている。（11表）

この差引残額のうち、国庫支出金精算額等を精算した後では433億円となる。

また、平成22年度末現在で介護給付費準備基金の保有額は3,962億円（1,493保険者）となっている。

11 表 介護保険特別会計経理状況（保険事業勘定・全国計）

(单位:百万円)

歲 入	歲 出
科 目	決 算 額	科 目	決 算 額
保険料	1,402,508	総務費	204,234
分担金及び負担金	3,764	保険給付費	7,264,541
使用料及び手数料	503	地域支援事業費	166,889
国庫支出金	1,724,947	財政安定化基金拠出金	-
介護給付費負担金(再掲)	1,300,231	相互財政安定化事業負担金	-
調整交付金(再掲)	361,038	保健福祉事業費	449
地域支援事業交付金(再掲)	61,284	基金積立金	39,098
支払基金交付金	2,207,152	公債費	1,514
介護給付費交付金(再掲)	2,187,657	予備費	7
地域支援事業支援交付金(再掲)	19,495	諸支出金	55,026
都道府県支出金	1,110,341
都道府県負担金(再掲)	1,075,770
地域支援事業交付金(再掲)	30,158
相互財政安定化事業交付金	-
財産収入	928
寄附金	2
線入金	1,258,490
一般会計線入金12.5%(再掲)	904,291
総務費に係る一般会計線入金(再掲)	201,819
介護給付費準備基金線入金(再掲)	90,536
地域支援事業線入金(再掲)	30,629
線越金	114,735
市町村債	1,977
諸収入	7,296
合 計	7,832,641	合 計	7,731,758

歳入歳出差引残額（A）	100,883
国庫支出金精算額等（B）	57,565
国庫支出金精算額等差引額（A-B）	43,318	介護給付費準備基金（年度末現在）	396,163

※数値は単位未満四捨五入のため、合計が一致しない場合がある。