造林補助金が林業に与える影響

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(1)造林補助金が林業に与える影響伊藤豊馬奈木俊介. 1．はじめに. 将来的な労働力基盤の崩壊が懸念されている．わが国では林家の林業経営に対するインセン. わが国の森林面積は 2,500 万 ha と国土面積. ティブを高める目的で造林補助金による森林資. の 67% を占めている．これは，北欧諸国と並. 源政策を行っているが，先に挙げた問題はこの. んで世界屈指の森林率である．そのうち 40%. 政策の限界を示唆している可能性がある．そこ. の 1,000 万 ha が人工林であり，これはロシア. で本研究では造林補助金がわが国の林業に対し. に次いで世界第 2 位の面積を誇っている．天然. て有効に機能しているのかどうかを明らかにす. 林も含めた森林全体の蓄積は約 40 億㎥で，毎. ることを目的とする． . 年 7,000 万㎥ずつ増えており，量的資源は充実. 始めに県ごとの林業の生産性を分析する．生. しつつある．木材は，その加工に要するエネル. 産性を求める手法は数多くあるが，本研究では. ギーが少ないため環境に与える負荷が小さく，. ノンパラメトリックな手法である包絡分析法. 住宅や家具，書籍等の形で炭酸ガスを長期間に. （Data Envelopment Analysis: DEA）を用いて. わたって貯留することも可能である．また，森. 全要素生産性（以下 Total Factor Productivity,. 林の伐採跡地に新たに植林すれば，樹木の成長. TFP）の計測を行う．次に補助金を含めた，. とともに空気中の炭酸ガスの固定が行われ，地. 生産性に対して影響があると思われる要因を用. 球温暖化防止の一端を担うことになる．. いてそれらが林業の生産性に対してどういった. しかし国産材の伐出生産は 1967 年の 5,270万㎥. 影響をもつのかを GMM を用いたパネル推計. をピークに減少し続け，2001 年には 1,577万㎥と，. により検証する．. 最盛期の 30% まで落ち込んでいる．国産木材価. DEA の手法を用いた先行研究に，Kao（1994,. 格の低下に伴い，採算の取れなくなった森林所. 1998, 2000），Kao and Yang（1992），太田・芝. 有者が適切な管理を行えない，あるいは林業経. （1998），Yin（1998），Bogetoft et al.,（2003），. 営自体を放棄するケースが増えたことがその背. Viitala and Hanninen（1998）などがあるが 3 年. 景にある．実際，スギやヒノキの価格は 80 年. 以上のデータで全国規模を扱った研究論文はな. を境に下落傾向が続き，90 年代にはピーク時. い．林業は造林に投下された経費の回収が農業. の 40% 前後の価格となっている．さらに林業. などと比較し，はるかに長期間となるため，分. 従事者は，林業の低迷に伴い減少傾向で推移し. 析の対象とする期間は長いほうが望ましい．本. ており，2000 年には 1960 年のおよそ 6 分の 1. 研究では 1975～1999 年の 24 年間の，沖縄県を. の 7 万人まで減少している．また，林業従事者. 除いた 46 都道府県のパネルデータを用いた分. のうち 65 歳以上の人が占める割合が，2000 年. 析を行うため，より詳細なインプリケーション. には 24.7% と人口の約 4 分の 1 となっており，. を与えることが出来ると考えている．.

(2) 44 （236）. 横浜国際社会科学研究第 14 巻第 3 号（2009 年 9 月）. ߹ߕ‫↥↢ޔ‬ᛛⴚ෸߮〒㔌㑐ᢙߪᰴߩࠃ߁ߦቯ⟵ߐࠇࠆ‫ޕ‬. 2．モデル 2.1 生産性分析生産性指数及びその構成要素である距離関数の測定において，本研究では DEA を用いる．DEA はインプットとアウトプットが複数ある生産技術を，技術の関数形を特定することなく表現できる手法である．最も効率的な事業所が構成する生産可能性フロンティアをノンパラメトリックに推定し，このフロンティアからの距離に基づいて，他の事業所の効率性を測定する．本研究では，生産可能性フロンティアの形状として，規模に関する収穫可変（Variable Returns to Scale: VRS）を仮定している．このフロンティアのシフトを技術変化，そして相対的に非効率な事業所の，フロンティアからの距離の変化を効率性変化として推定する．生産性の計測については，これまで数々の方法が提案されてきた（Briec and Kerstens, 2004）．その中でも本研究では TFP の変化を Malmquist 生産性指数を用いて測定する． Malmquist 生産性指数は，距離関数を用い. ߹ߕ‫↥↢ޔ‬ᛛⴚ෸߮〒㔌㑐ᢙߪᰴߩࠃ߁ߦቯ⟵ߐࠇࠆ‫ޕ‬ 下のように導かれる．. ߹ߕ‫↥↢ޔ‬ᛛⴚ෸߮〒㔌㑐ᢙߪᰴߩࠃ߁ߦቯ⟵ߐࠇࠆ‫ޕ‬. まず，生産技術及び距離関数は次のように定 Tt 㧩 ^ xt , yt

(3) : xt can produce yt ` (1) ߹ߕ‫↥↢ޔ‬ᛛⴚ෸߮〒㔌㑐ᢙߪᰴߩࠃ߁ߦቯ⟵ߐࠇࠆ‫ޕ‬ ߹ߕ‫↥↢ޔ‬ᛛⴚ෸߮〒㔌㑐ᢙߪᰴߩࠃ߁ߦቯ⟵ߐࠇࠆ‫ޕ‬ 義される． ^ ^x t x, y,ty

(4) :

(5) x:txcan Tt T㧩㧩 produce yt ` (1) ߹ߕ‫↥↢ޔ‬ᛛⴚ෸߮〒㔌㑐ᢙߪᰴߩࠃ߁ߦቯ⟵ߐࠇࠆ‫ޕ‬ t t t t can produce yt ` (1) . yt · y½y`` (1) § produce ^ ^x t x, ty,ty

(6) t:

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(14) ࠗࡦࡊ࠶࠻ߪ 㧩min ®I :¯¨¨ x¨ ࠕ࠙࠻ࡊ࠶࠻ߪ (2) IT ¹Tt¹¾M，アウトプット ¿ ¯ © ©t ,©I xx¸¸¹I ¿ ここで，インプットは ∈ + ¯ ¿ M N M‫ޔ‬ N ߪࠕ࠙࠻ࡊ࠶࠻߇ၮḰ㧔ᚲਈߩࠗࡦࡊ࠶࠻ߩਅߢᦨᄢ↢ ࠗࡦࡊ࠶࠻ߪ TTは時点を示し，o ࠕ࠙࠻ࡊ࠶࠻ߪ ࠗࡦࡊ࠶࠻ߪx x ࠕ࠙࠻ࡊ࠶࠻ߪyyTT ߩࡌ ߩࡌ は yoߎߎߢ‫ޔ‬ T+N のベクトルである．t ∈ߎߎߢ‫ޔ‬ ‫ޔ‬ MM NN M N はアウトプットが基準（所与のインプットの下 ታ㓙ߦ↢↥ߒߡ޿ࠆ߆ߣ޿߁ⷰὐ߆ࠄ〒㔌㑐ᢙࠍ᳞߼ߡ޿ oߎߎߢ‫ޔ‬ ߪࠕ࠙࠻ࡊ࠶࠻߇ၮḰ㧔ᚲਈߩࠗࡦࡊ࠶࠻ߩਅߢᦨᄢ↢ ߎߎߢ‫ޔ‬ ࠗࡦࡊ࠶࠻ߪ ‫ޔ‬T ‫ޔ‬ ࠕ࠙࠻ࡊ࠶࠻ߪ ߩࡌ ࠗࡦࡊ࠶࠻ߪ x xTx ࠕ࠙࠻ࡊ࠶࠻ߪ y T ߩࡌࠢ࠻࡞ߢ oߎߎߢ‫ޔ‬ ߪࠕ࠙࠻ࡊ࠶࠻߇ၮḰ㧔ᚲਈߩࠗࡦࡊ࠶࠻ߩਅߢᦨᄢ↢ ࠗࡦࡊ࠶࠻ߪ ࠕ࠙࠻ࡊ࠶࠻ߪ yyTT ߩࡌ ‫ޔ‬ T で最大生産可能なアウトプットの何割を実際に ޽ࠆߎߣࠍ␜ߔ‫ޕ‬ ታ㓙ߦ↢↥ߒߡ޿ࠆ߆ߣ޿߁ⷰὐ߆ࠄ〒㔌㑐ᢙࠍ᳞߼ߡ޿ oߪࠕ࠙࠻ࡊ࠶࠻߇ၮḰ㧔ᚲਈߩࠗࡦࡊ࠶࠻ߩਅߢᦨᄢ↢↥น⢻ߥ ߪࠕ࠙࠻ࡊ࠶࠻߇ၮḰ㧔ᚲਈߩࠗࡦࡊ࠶࠻ߩਅߢᦨᄢ↢ o oታ㓙ߦ↢↥ߒߡ޿ࠆ߆ߣ޿߁ⷰὐ߆ࠄ〒㔌㑐ᢙࠍ᳞߼ߡ޿ ߪࠕ࠙࠻ࡊ࠶࠻߇ၮḰ㧔ᚲਈߩࠗࡦࡊ࠶࠻ߩਅߢᦨᄢ↢ 生産しているかという観点から距離関数を求め ታ㓙ߦ↢↥ߒߡ޿ࠆ߆ߣ޿߁ⷰὐ߆ࠄ〒㔌㑐ᢙࠍ᳞߼ߡ޿ࠆ㧕ߩࠕ 㨠ᦼߩᛛⴚࠍၮḰߦᄌൻ₸ࠍ᳞߼ߚ߽ߩ߇㧔3㧕ߢ޽ࠅ‫ޔ‬㨠 ޽ࠆߎߣࠍ␜ߔ‫ޕ‬ ታ㓙ߦ↢↥ߒߡ޿ࠆ߆ߣ޿߁ⷰὐ߆ࠄ〒㔌㑐ᢙࠍ᳞߼ߡ޿ ޽ࠆߎߣࠍ␜ߔ‫ޕ‬ ታ㓙ߦ↢↥ߒߡ޿ࠆ߆ߣ޿߁ⷰὐ߆ࠄ〒㔌㑐ᢙࠍ᳞߼ߡ޿ ている）のアウトプット距離関数であることを ޽ࠆߎߣࠍ␜ߔ‫ޕ‬ ᳞ ߼ ߚ߽ ߩ߇ (4)ߢ ޽ ࠆ‫ ޕ‬ታ 㓙ߪ ၮḰ ᐕ ߩㆬ ᛯߦ ࠃ ࠆ஍ ࠅࠍ 㨠ᦼߩᛛⴚࠍၮḰߦᄌൻ₸ࠍ᳞߼ߚ߽ߩ߇㧔3㧕ߢ޽ࠅ‫ޔ‬㨠 ޽ࠆߎߣࠍ␜ߔ‫ޕ‬ 㨠ᦼߩᛛⴚࠍၮḰߦᄌൻ₸ࠍ᳞߼ߚ߽ߩ߇㧔3㧕ߢ޽ࠅ‫ޔ‬ 示す． ޽ࠆߎߣࠍ␜ߔ‫ޕ‬ 㨠ᦼߩᛛⴚࠍၮḰߦᄌൻ₸ࠍ᳞߼ߚ߽ߩ߇㧔3㧕ߢ޽ࠅ‫ޔ‬㨠+1 ᦼߩ t(5)߇૶ࠊࠇࠆ‫ޕ‬ 期の技術を基準に変化率を求めたものが ⑶ ᳞ ߼ ߚ߽ ߩ߇ (4)ߢ ޽޽ ࠆ‫ޕ‬ ታታ 㓙ߪ ᛯߦ 㨠ᦼߩᛛⴚࠍၮḰߦᄌൻ₸ࠍ᳞߼ߚ߽ߩ߇㧔3㧕ߢ޽ࠅ‫ޔ‬ ᳞ ߼ ߚ߽ ߩ߇ (4)ߢ ࠆ‫ޕ‬ 㓙ߪၮḰ ၮḰᐕᐕߩㆬ ߩㆬ ᛯߦࠃ ࠃࠆ஍ ࠆ஍ࠅࠍ ࠅࠍ 㨠ᦼߩᛛⴚࠍၮḰߦᄌൻ₸ࠍ᳞߼ߚ߽ߩ߇㧔3㧕ߢ޽ࠅ‫ޔ‬㨠 ᳞ ߼ ߚ߽ ߩ߇ (4)ߢ ޽ ࠆ‫ ޕ‬ታ 㓙ߪ ၮḰ ᐕ ߩㆬ ᛯߦ ࠃ ࠆ஍ ࠅࠍ ㆱ ߌࠆ ߚ であり，t+1 期の技術を基準に変化率を求めた ᳞ ߚ߽ ߩ߇ (4)ߢ ࠆ‫ޕ‬ 㓙ߪၮḰ ၮḰᐕᐕߩㆬ ߩㆬᛯߦ ᛯߦࠃ ࠃࠆ஍ ࠆ஍ࠅࠍ ࠅࠍ (5)߇૶ࠊࠇࠆ‫ޕ‬ (5)߇૶ࠊࠇࠆ‫ޕ‬ ᳞ ߼߼ ߚ߽ ߩ߇ (4)ߢ ޽޽ ࠆ‫ޕ‬ ታታ 㓙ߪ (5)߇૶ࠊࠇࠆ‫ޕ‬ ものが ⑷ である．実際は基準年の選択による (5)߇૶ࠊࠇࠆ‫ޕ‬ o (5)߇૶ࠊࠇࠆ‫ޕ‬ 1 , yt と 1 ) ⑷ の幾何平均⑸が使 M t = d t ( xt ⑶ 偏りを避けるため d to ( xt , y t ) o o われる． ==dd t(dx(tx(t,x1yt,1y,)t y1t)1 ) MMMt = . t t. . . て生産性指数を定義する方法としては，最初に提唱された指数であり，Caves et al.（1982）. . 15）において基礎が形成され，様々な分野で応用研究が行われている（例えば Färe et al. （1994），Managi（2008））．この指数は，算定にあたって距離関数の種類を選ぶ必要がある．つまり所与のインプットの下で最大生産可能なアウトプットの何割を実際に生産しているかという観点から距離関数（アウトプット距離関数）を求めるか，あるいは所与のアウトプットを生産するために最小限必要なインプットより. . o t. t 1. t 1. d to (odxt o, (yxt ) , y ) d t o(txt , ty t ) t. M t =d tod(tx(t x1t,1y,t y1t)1 ) M t = d o (x , y ) ⑶ ddtoo(tx(t x, ty t ), ty ) M t 1 㧩 o t 1 t 1 t 1 d ( xo , y ). M t 1 㧩 t 1doodt ot11((xxt t,1y,t y) ) MM t 1 㧩㧩 d t 11(t(x1xt ,t y1tt,)1y t 1t )1 ⑷ t 1 o d todo1t(1x(t x, ty,t y) t ) d ( x , y ) M 㧩 o t 1 t 1 t 1 M t 1t 1 㧩 d t 1d( xtot1(1x, ty,t y1t )) d to1 ( x1 t , y t ) oo 2

(15) 2 M u M MM M u M.

(16) tt t 1t 1 1 1 1 1 o o oM u M 2

(17) 2 o M ⑸ . M º2 º2 ªªM dt ot(xutt1M , ytt11t)

(18) 1 dt 1 (xot 1(,xyt 1,) y t 1 » t 1 ) « dt o(xt 1 , yt 11u)1u d o t 1 1 o d x y d x y ( , ) ( , ) 2 « M M u M o o ¬o t t t t t 1

(19) o t 1 t t ¼ » 1 (5) o. xytt ,,t1yy)1t

(20) )2)dt 1d(dxo tt(11x,(yxtt,,1 yy) tº)2 ) ¼º 2 ª dt ¬ªM (dxdot (t1ux,(M « «o o t o t 1 t u1 uo o t 1o t 1 t»1 » 1 (5) ¬ª dtd¬(t x(dotxt1t ,,(xyytt ,)1y)t ) dtd1t (1dxo(ttx1t1,,(yyxttt),1 y) t¼º)2 ¼ d (x , y u1 ) odt 1 (xt 1 , yt»1 ) º 2 « ªMalmquist ߎࠇ߇ udt 1 (xot , yt ) ¼ » d« to (t xot ,ty1t ) t ↢↥ᕈᜰᢙߢ޽ࠆ‫ޕ‬ ¬ これが Malmquist dt (xt , yt 生産性指数である． d (x , y ) ) ↢↥ᕈᜰᢙߢ޽ࠆ‫ޕ‬ ߎࠇ߇ ¬Malmquist t1 t t ¼ M. ߎࠇ߇ Malmquist ↢↥ᕈᜰᢙߢ޽ࠆ‫ޕ‬. 2.2 GMMMalmquist ࠍ↪޿ߚࡄࡀ࡞ផ⸘ ߎࠇ߇ ↢↥ᕈᜰᢙߢ޽ࠆ‫ޕ‬. も何割多く使っているかという観点から距離関. 2.2 GMM を用いたパネル推計. 数（インプット距離関数）を求めるか，を選択. ᧄ⎇ⓥߢ↪޿ࠆࡕ࠺࡞ߪએਅߩߣ߅ࠅߢ޽ࠆ‫ᧄޕ‬Ⓜߢߪ‫ޔ‬TFP ᄌ 2.2 GMMMalmquist ࠍ↪޿ߚࡄࡀ࡞ផ⸘ 本研究で用いるモデルは以下のとおりであ ߎࠇ߇ ↢↥ᕈᜰᢙߢ޽ࠆ‫ޕ‬. する必要がある．本研究ではアウトプットに木材生産量を用いて，その最大化を目的とした．インプットには林業機械，労働者数，森林面積，人工林率，林道を用いる． VRS を仮定した Malmquist 生産性指数は以. ߎࠇ߇ Malmquist ↢↥ᕈᜰᢙߢ޽ࠆ‫ޕ‬ . について県別の 2.2 GMM ࠍ↪޿ߚࡄࡀ࡞ផ⸘ る．本稿では，TFP 変化率 ᧄ⎇ⓥߢ↪޿ࠆࡕ࠺࡞ߪએਅߩߣ߅ࠅߢ޽ࠆ‫ᧄޕ‬Ⓜߢߪ 2.2 GMM ࠍ↪޿ߚࡄࡀ࡞ផ⸘. . 3. パネ2.2 ルᧄ⎇ⓥߢ↪޿ࠆࡕ࠺࡞ߪએਅߩߣ߅ࠅߢ޽ࠆ‫ᧄޕ‬Ⓜߢߪ データを一般化モーメント法（以下 GMM ࠍ↪޿ߚࡄࡀ࡞ផ⸘. ᧄ⎇ⓥߢ↪޿ࠆࡕ࠺࡞ߪએਅߩߣ߅ࠅߢ޽ࠆ‫ᧄޕ‬Ⓜߢߪ 2.2 GMM ࠍ↪޿ߚࡄࡀ࡞ផ⸘ Generalized Method of Moments，GMM）を用3 ᧄ⎇ⓥߢ↪޿ࠆࡕ࠺࡞ߪએਅߩߣ߅ࠅߢ޽ࠆ‫ᧄޕ‬Ⓜߢߪ ᧄ⎇ⓥߢ↪޿ࠆࡕ࠺࡞ߪએਅߩߣ߅ࠅߢ޽ࠆ‫ᧄޕ‬Ⓜߢߪ いて推計する． 3 3 3 3.

(21) 造林補助金が林業に与える影響（伊藤・馬奈木）. （237） 45. 160. 投入と産出. 140. 生産量人工林率林業機械労働者林道森林面積. 120 100 80 60 40 20 0 1975. 1980. 1985 1990 Year. 1995. 図 1 インプットとアウトプットの変化 ࡀ࡞࠺࡯࠲ࠍ৻⥸ൻࡕ࡯ࡔࡦ࠻ᴺ (એਅ Generalized Method of Moments㧘GMM㧕ࠍ↪޿ ࡀ࡞࠺࡯࠲ࠍ৻⥸ൻࡕ࡯ࡔࡦ࠻ᴺ (એਅ Generalized Method of Moments㧘GMM㧕ࠍ↪޿. ࡀ࡞࠺࡯࠲ࠍ৻⥸ൻࡕ࡯ࡔࡦ࠻ᴺ (એਅ Generalized Method of Moments㧘GMM㧕ࠍ↪޿ ৻⥸ൻࡕ࡯ࡔࡦ࠻ᴺ (એਅ Generalized Method of Moments㧘GMM㧕ࠍ↪޿ ߡផ⸘ߔࠆ‫ޕ‬ ߡផ⸘ߔࠆ‫ޕ‬ ߡផ⸘ߔࠆ‫ޕ‬. 械であり，金銭換算している．労働者数は林業 TFPrate E2 Subsidyi1,t E3Chipit TFPrateit㧩Di E1TFPrate E2DSubsidy E3iChip it㧩 i E1TFPrate 1,t it i 1,t i 1, t ⑹ に従事している労働者の数である．林道は各県 EE1TFPrate E Subsidy E Chip E FTimber E CTrees E ThiningArea E1TFPrateiti㧩 i E2Subsidy E Chip E CTrees E ThiningArea H i 1, t 2 3 it 4 it 5 it 3 it Hit 1,t D 3 it 4 FTimber it 5 it 3 it it の林道の長さである．通貨を含む変数は生産者 i 1,t i 1,t. E4 FTimber E5CTreesit HEit3ThiningAreait Hit E5CTrees it E3itThiningArea. 物価指数を用いて 2000 年で実質化している．インプットとアウトプットについての全国平. ߎߎߢ‫ޔ‬i ߪ⋵‫ޔ‬t ߪᐕࠍ⴫ߒߡ޿ࠆ‫ޕ‬TFPrate ߪ TFP ߩᄌൻ₸ߢ޽ࠆ‫ޕ‬Subsidy ߪ೨ᐕᐲ ߎߎߢ‫ޔ‬i ߪ⋵‫ޔ‬t ߪᐕࠍ⴫ߒߡ޿ࠆ‫ޕ‬TFPrate ߪ TFP ߩᄌൻ₸ߢ޽ࠆ‫ޕ‬Subsidy ߪ೨ᐕᐲ. ここで，i は県，t は年を表している．TFPrate. 均の経年の変化を図 1 に示す．すべての変数は. は TFP の変化率である．Subsidy は前年度の補. 1975 年を 100 として標準化している．アウト. ߎߎߢ‫ޔ‬i ߪ⋵‫ޔ‬t ߪᐕࠍ⴫ߒߡ޿ࠆ‫ޕ‬TFPrate ߪ TFP ߩᄌൻ₸ߢ޽ࠆ‫ޕ‬Subsidy ߪ೨ᐕᐲߪᄖ᧚ߩഀว ⋵‫ޔ‬t ߪᐕࠍ⴫ߒߡ޿ࠆ‫ޕ‬TFPrate ߪ TFP ߩᄌൻ₸ߢ޽ࠆ‫ޕ‬Subsidy ߪ೨ᐕᐲ ߩ⵬ഥ㊄ᄌൻ₸‫ޔ‬Chip ߪᎿ႐޽ߚࠅߩ࠴࠶ࡊ↢↥㊂㧔ජণ /Ꮏ႐㧕‫ޔ‬FTimber ߪᄖ᧚ߩഀว ߩ⵬ഥ㊄ᄌൻ₸‫ޔ‬Chip ߪᎿ႐޽ߚࠅߩ࠴࠶ࡊ↢↥㊂㧔ජণ /Ꮏ႐㧕‫ޔ‬FTimber. ߩ⵬ഥ㊄ᄌൻ₸‫ޔ‬Chip ߪᎿ႐޽ߚࠅߩ࠴࠶ࡊ↢↥㊂㧔ජণ /Ꮏ႐㧕 ‫ޔ‬FTimber ₸‫ޔ‬Chip ߪᎿ႐޽ߚࠅߩ࠴࠶ࡊ↢↥㊂㧔ජণ /Ꮏ႐㧕 ‫ޔ‬FTimber ߪᄖ᧚ߩഀว 㧔/࿖↥ ᄖ᧚᧚ߩ⚛ ߩ⚛᧚ ౉⩄㊂ /࿖↥ ᧚౉ ⩄㊂㧕 ‫ߪޔ‬ᄖ᧚ߩഀว CTree ߪ㊎ ⪲᮸㊎⪲ ߩ↢↥ ㊂ߩ ഀว㧔㊎⪲ ᮸ߩ⚛ 㧔 ᄖ᧚ ߩ⚛᧚ ౉⩄㊂ ᧚౉ ⩄㊂㧕 ‫⚛ߩ᧚ޔ‬ CTree ߪ㊎ ⪲᮸ ߩ↢↥ ㊂ߩ ഀว㧔 ᮸ߩ⚛ 助金変化率，Chip は工場あたりのチップ生産量プットである木材生産量は， 1990 年までは徐々. 㧔 ᄖ᧚ ߩ⚛᧚ ౉⩄㊂ ᧚ߩ⚛ ᧚౉ߪ㊎ ⩄㊂㧕 ‫ ޔ‬CTree ⪲᮸ ߩ↢↥ ㊂ߩ ഀว㧔㊎⪲ ᮸ߩ⚛ 㧔ha㧕ߢ޽ࠆ‫ ޕ‬年間 ౉⩄㊂ /࿖↥ ᧚ߩ⚛ ᧚౉/࿖↥ ⩄㊂㧕 ‫ ޔ‬CTree ⪲᮸ ߩ↢↥ߪ㊎㊂ߩ ഀว㧔㊎⪲に減少し，それ以降は大きく減少し，25 ᮸ߩ⚛ （千㎥/工場），FTimber は外材の割合（外材の素 ᧚↢↥㊂/⚛᧚↢↥㊂ว⸘㧕 ‫ޔ‬ThiningArea ߪ㑆બ㕙Ⓧ㧔ᵈ㧝㧕 ᧚↢↥㊂/⚛᧚↢↥㊂ว⸘㧕 ‫ޔ‬ThiningArea ߪ㑆બ㕙Ⓧ㧔ᵈ㧝㧕㧔ha㧕ߢ޽ࠆ‫ޕ‬. 材入荷量/国産材の素材入荷量），CTree は針葉㧔ha㧕ߢ޽ࠆ‫ޕ‬ で 47.4% 減少している．インプットである，林 ᧚↢↥㊂/⚛᧚↢↥㊂ว⸘㧕 ‫ޔ‬ThiningArea ߪ㑆બ㕙Ⓧ㧔ᵈ㧝㧕 ↢↥㊂ว⸘㧕 ‫ޔ‬ThiningArea ߪ㑆બ㕙Ⓧ㧔ᵈ㧝㧕㧔ha㧕ߢ޽ࠆ‫ޕ‬ 樹の生産量の割合（針葉樹の素材生産量/素材生. 業機械，労働者数，森林面積，人工林率，林道，. 産量合計），Thining Area は間伐面積1）（ha）で. の変化は，それぞれ 25 年間で 30.5%，－62.6%，. 㧟㧚࠺࡯࠲. 㧟㧚࠺࡯࠲. 㧟㧚࠺࡯࠲ ᧄ⎇ⓥߢߪో࿖⛔⸘ᦠ߆ࠄᓧߚ ᧄ⎇ⓥߢߪో࿖⛔⸘ᦠ߆ࠄᓧߚ 1975㨪1999 ᐕߩᣣᧄߩ 46 ㇺ㆏ᐭ⋵ߩ࠺࡯࠲ࠍ↪޿ࠆ‫ޕ‬ 1975㨪1999 ᐕߩᣣᧄߩ 46 ㇺ㆏ᐭ⋵ߩ࠺࡯࠲ࠍ↪޿ࠆ‫ޕ‬ ある． 44.7%，－0.7%，－8.9% である．. ᧄ⎇ⓥߢߪో࿖⛔⸘ᦠ߆ࠄᓧߚ 1975㨪1999 ᐕߩᣣᧄߩ 46 ㇺ㆏ᐭ⋵ߩ࠺࡯࠲ࠍ↪޿ࠆ‫ޕ‬ ో࿖⛔⸘ᦠ߆ࠄᓧߚ 1975㨪1999 ᐕߩᣣᧄߩ 46 ㇺ㆏ᐭ⋵ߩ࠺࡯࠲ࠍ↪޿ࠆ‫ޕ‬ ᨋᬺᯏ᪾ߩ࠺࡯࠲ߪᣣᧄᨋᬺᯏ᪾දળ‫ޔ‬ഭ௛⠪ᢙߩ࠺࡯࠲ߪ⛔⸘ዪ‫ߪ࠲࡯࠺ߩઁߩߘޔ‬ᨋ ᨋᬺᯏ᪾ߩ࠺࡯࠲ߪᣣᧄᨋᬺᯏ᪾දળ‫ޔ‬ഭ௛⠪ᢙߩ࠺࡯࠲ߪ⛔⸘ዪ‫ߪ࠲࡯࠺ߩઁߩߘޔ‬ᨋ. 3．データ. 4．分析結果と考察. 本研究では全国統計書から得た 1975～1999. Malmquist 生産性指数から求めた県ごとの. 年の日本の 46 都道府県のデータを用いる．林. TFP の平均をとったものを図 2 に示す．縦軸. 業機械のデータは日本林業機械協会，労働者数. は 1975 年の生産性を 1 とした場合の各年の. ᨋᬺᯏ᪾ߩ࠺࡯࠲ߪᣣᧄᨋᬺᯏ᪾දળ‫ޔ‬ഭ௛⠪ᢙߩ࠺࡯࠲ߪ⛔⸘ዪ‫ߪ࠲࡯࠺ߩઁߩߘޔ‬ᨋ ࡯࠲ߪᣣᧄᨋᬺᯏ᪾දળ‫ޔ‬ഭ௛⠪ᢙߩ࠺࡯࠲ߪ⛔⸘ዪ‫ߪ࠲࡯࠺ߩઁߩߘޔ‬ᨋ ㊁ᐡ߆ࠄᓧߚ‫ޕ‬ᨋᬺᯏ᪾ߪ‫ޔ࡯࠰ࡦ࡯ࠚ࠴ޔ‬ಿᛄᯏ‫ޔ࠳࡯ࡗޔ࡯࠳࡯ࡠޔ࡯࠰࡞ࡊ࠶࡜ࠣޔ‬ ㊁ᐡ߆ࠄᓧߚ‫ޕ‬ᨋᬺᯏ᪾ߪ‫ޔ࡯࠰ࡦ࡯ࠚ࠴ޔ‬ಿᛄᯏ‫ޔ࠳࡯ࡗޔ࡯࠳࡯ࡠޔ࡯࠰࡞ࡊ࠶࡜ࠣޔ‬. ㊁ᐡ߆ࠄᓧߚ‫ޕ‬ᨋᬺᯏ᪾ߪ‫ޔ࡯࠰ࡦ࡯ࠚ࠴ޔ‬ಿᛄᯏ‫ޔ࠳࡯ࡗޔ࡯࠳࡯ࡠޔ࡯࠰࡞ࡊ࠶࡜ࠣޔ‬ ‫ޕ‬ᨋᬺᯏ᪾ߪ‫ޔ࡯࠰ࡦ࡯ࠚ࠴ޔ‬ಿᛄᯏ‫ޔ࠳࡯ࡗޔ࡯࠳࡯ࡠޔ࡯࠰࡞ࡊ࠶࡜ࠣޔ‬ ࠬࠠ࠶࠳‫ࡃ࡜ࠚࡈޔ࠲ࠬࡌ࡯ࡂޔࡦ࡯࡟ࠢޔ࠲ࠢ࡜࠻ޔ࠳࡯ࡗࠣࡦࠗࠬޔ࠳࡯ࡗ࡯ࡢ࠲ޔ‬ ࠬࠠ࠶࠳‫ࡃ࡜ࠚࡈޔ࠲ࠬࡌ࡯ࡂޔࡦ࡯࡟ࠢޔ࠲ࠢ࡜࠻ޔ࠳࡯ࡗࠣࡦࠗࠬޔ࠳࡯ࡗ࡯ࡢ࠲ޔ‬. ࠬࠠ࠶࠳‫ࡃ࡜ࠚࡈޔ࠲ࠬࡌ࡯ࡂޔࡦ࡯࡟ࠢޔ࠲ࠢ࡜࠻ޔ࠳࡯ࡗࠣࡦࠗࠬޔ࠳࡯ࡗ࡯ࡢ࠲ޔ‬ ࡢ࡯ࡗ࡯࠳‫ࡃ࡜ࠚࡈޔ࠲ࠬࡌ࡯ࡂޔࡦ࡯࡟ࠢޔ࠲ࠢ࡜࠻ޔ࠳࡯ࡗࠣࡦࠗࠬޔ‬ ࡦ࠴ࡖ࡯‫ࠍࠨ࠶࠮ࡠࡊޔ࠳࡯ࡢࠜࡈޔ‬฽߻ᧁ᧚↢↥ߦᔅⷐߥᯏ᪾ߢ޽ࠅ‫ޔ‬㊄㌛឵▚ߒߡ޿ ࡦ࠴ࡖ࡯‫ࠍࠨ࠶࠮ࡠࡊޔ࠳࡯ࡢࠜࡈޔ‬฽߻ᧁ᧚↢↥ߦᔅⷐߥᯏ᪾ߢ޽ࠅ‫ޔ‬㊄㌛឵▚ߒߡ޿. ࡦ࠴ࡖ࡯‫ࠍࠨ࠶࠮ࡠࡊޔ࠳࡯ࡢࠜࡈޔ‬฽߻ᧁ᧚↢↥ߦᔅⷐߥᯏ᪾ߢ޽ࠅ‫ޔ‬㊄㌛឵▚ߒߡ޿ ࠜࡢ࡯࠳‫ࠍࠨ࠶࠮ࡠࡊޔ‬฽߻ᧁ᧚↢↥ߦᔅⷐߥᯏ᪾ߢ޽ࠅ‫ޔ‬㊄㌛឵▚ߒߡ޿ ࠆ‫ޕ‬ഭ௛⠪ᢙߪᨋᬺߦᓥ੐ߒߡ޿ࠆഭ௛⠪ߩᢙߢ޽ࠆ‫ޕ‬ᨋ㆏ߪฦ⋵ߩᨋ㆏ߩ㐳ߐߢ޽ࠆ‫ޕ‬ ࠆ‫ޕ‬ഭ௛⠪ᢙߪᨋᬺߦᓥ੐ߒߡ޿ࠆഭ௛⠪ߩᢙߢ޽ࠆ‫ޕ‬ᨋ㆏ߪฦ⋵ߩᨋ㆏ߩ㐳ߐߢ޽ࠆ‫ޕ‬ のデータは統計局，その他のデータは林野庁か TFP の変化率を表している．この図からわか. ら得た．林業機械は，チェーンソー，刈払機，るように，バブル経済であった 1980 年代終わ ࠆ‫ޕ‬ഭ௛⠪ᢙߪᨋᬺߦᓥ੐ߒߡ޿ࠆഭ௛⠪ߩᢙߢ޽ࠆ‫ޕ‬ᨋ㆏ߪฦ⋵ߩᨋ㆏ߩ㐳ߐߢ޽ࠆ‫ޕ‬ ߪᨋᬺߦᓥ੐ߒߡ޿ࠆഭ௛⠪ߩᢙߢ޽ࠆ‫ޕ‬ᨋ㆏ߪฦ⋵ߩᨋ㆏ߩ㐳ߐߢ޽ࠆ‫ޕ‬ ㅢ⽻ࠍ฽߻ᄌᢙߪ↢↥⠪‛ଔᜰᢙࠍ↪޿ߡ 2000 ᐕߢታ⾰ൻߒߡ޿ࠆ‫ޕ‬ ㅢ⽻ࠍ฽߻ᄌᢙߪ↢↥⠪‛ଔᜰᢙࠍ↪޿ߡ 2000 ᐕߢታ⾰ൻߒߡ޿ࠆ‫ޕ‬. グラップルソー，ローダー，ヤーダ，スキッダ，りまでは安定しているが，19901年以降は大き ㅢ⽻ࠍ฽߻ᄌᢙߪ↢↥⠪‛ଔᜰᢙࠍ↪޿ߡ 2000 ᐕߢታ⾰ൻߒߡ޿ࠆ‫ޕ‬ ᢙߪ↢↥⠪‛ଔᜰᢙࠍ↪޿ߡ 2000 ᐕߢታ⾰ൻߒߡ޿ࠆ‫ޕ‬ ࠗࡦࡊ࠶࠻ߣࠕ࠙࠻ࡊ࠶࠻ߦߟ޿ߡߩో࿖ᐔဋߩ⚻ᐕߩᄌൻࠍ࿑ ࠗࡦࡊ࠶࠻ߣࠕ࠙࠻ࡊ࠶࠻ߦߟ޿ߡߩో࿖ᐔဋߩ⚻ᐕߩᄌൻࠍ࿑ 1 ߦ␜ߔ‫ߩߡߴߔޕ‬ᄌߦ␜ߔ‫ߩߡߴߔޕ‬ᄌ タワーヤーダ，スイングヤーダ，トラクタ，ク. く減少している．1999 年には 1975 年のおよそ. レーン，ハーベスタ，フェラバンチャー，フォ. 60% まで TFP が落ち込んでおり，年平均で約. ࠗࡦࡊ࠶࠻ߣࠕ࠙࠻ࡊ࠶࠻ߦߟ޿ߡߩో࿖ᐔဋߩ⚻ᐕߩᄌൻࠍ࿑ 1 ߦ␜ߔ‫ߩߡߴߔޕ‬ᄌ ߣࠕ࠙࠻ࡊ࠶࠻ߦߟ޿ߡߩో࿖ᐔဋߩ⚻ᐕߩᄌൻࠍ࿑ 1 ߦ␜ߔ‫ߩߡߴߔޕ‬ᄌ 1975 ᐕࠍ 100 ߣߒߡᮡḰൻߒߡ޿ࠆ‫↥↢᧚ᧁࠆ޽ߢ࠻࠶ࡊ࠻࠙ࠕޕ‬㊂ߪ‫ޔ‬1990 ᐕ߹ ᢙߪ 1975 ᐕࠍ 100ᢙߪ ߣߒߡᮡḰൻߒߡ޿ࠆ‫↥↢᧚ᧁࠆ޽ߢ࠻࠶ࡊ࠻࠙ࠕޕ‬㊂ߪ‫ޔ‬1990 ᐕ߹. 1975 ᐕࠍ 100 ߣߒߡᮡḰൻߒߡ޿ࠆ‫↥↢᧚ᧁࠆ޽ߢ࠻࠶ࡊ࠻࠙ࠕޕ‬㊂ߪ‫ޔ‬1990 ᐕ߹ た，1975～1990 ࠍ ᢙߪ 100 ߣߒߡᮡḰൻߒߡ޿ࠆ‫↥↢᧚ᧁࠆ޽ߢ࠻࠶ࡊ࠻࠙ࠕޕ‬㊂ߪ‫ޔ‬1990 ߢߪᓢ‫ߦޘ‬ᷫዋߒ‫ࠇߘޔ‬એ㒠ߪᄢ߈ߊᷫዋߒ‫ޔ‬ 47.4㧑ᷫዋߒߡ޿ࠆ‫࠶ࡊࡦࠗޕ‬ ߢߪᓢ‫ߦޘ‬ᷫዋߒ‫ࠇߘޔ‬એ㒠ߪᄢ߈ߊᷫዋߒ‫ޔ‬ 25 ᐕ㑆ߢ ワーダ，プロセッサを含む木材生産に必要な機 2% ᐕ߹ 下47.4㧑ᷫዋߒߡ޿ࠆ‫࠶ࡊࡦࠗޕ‬ がって25 い ᐕ㑆ߢ る．ま年の 16. ߢߪᓢ‫ߦޘ‬ᷫዋߒ‫ࠇߘޔ‬એ㒠ߪᄢ߈ߊᷫዋߒ‫ޔ‬ 25 ᐕ㑆ߢ 47.4㧑ᷫዋߒߡ޿ࠆ‫࠶ࡊࡦࠗޕ‬ ዋߒ‫ࠇߘޔ‬એ㒠ߪᄢ߈ߊᷫዋߒ‫ޔ‬ 25 ᐕ㑆ߢ 47.4㧑ᷫዋߒߡ޿ࠆ‫࠶ࡊࡦࠗޕ‬ ࠻ߢ޽ࠆ‫ޔ‬ᨋᬺᯏ᪾‫ޔ‬ഭ௛⠪ᢙ‫ޔ‬᫪ᨋ㕙Ⓧ‫ੱޔ‬Ꮏᨋ₸‫ޔ‬ᨋ㆏‫ߩޔ‬ᄌൻߪ‫ࠇߙࠇߘޔ‬ 25 ᐕ ࠻ߢ޽ࠆ‫ޔ‬ᨋᬺᯏ᪾‫ޔ‬ഭ௛⠪ᢙ‫ޔ‬᫪ᨋ㕙Ⓧ‫ੱޔ‬Ꮏᨋ₸‫ޔ‬ᨋ㆏‫ߩޔ‬ᄌൻߪ‫ࠇߙࠇߘޔ‬ 25 ᐕ. ࠻ߢ޽ࠆ‫ޔ‬ᨋᬺᯏ᪾‫ޔ‬ഭ௛⠪ᢙ‫ޔ‬᫪ᨋ㕙Ⓧ‫ੱޔ‬Ꮏᨋ₸‫ޔ‬ᨋ㆏‫ߩޔ‬ᄌൻߪ‫ࠇߙࠇߘޔ‬ 25 ᐕ ᬺᯏ᪾‫ޔ‬ഭ௛⠪ᢙ‫ޔ‬᫪ᨋ㕙Ⓧ‫ੱޔ‬Ꮏᨋ₸‫ޔ‬ᨋ㆏‫ߩޔ‬ᄌൻߪ‫ࠇߙࠇߘޔ‬ 25 ᐕ 㑆ߢ 30.5㧑‫ޔ‬㧙62.6㧑‫ޔ‬44.7㧑‫ޔ‬㧙0.7㧑‫ޔ‬㧙8.9㧑ߢ޽ࠆ‫ޕ‬ 㑆ߢ 30.5㧑‫ޔ‬㧙62.6㧑‫ޔ‬44.7㧑‫ޔ‬㧙0.7㧑‫ޔ‬㧙8.9㧑ߢ޽ࠆ‫ޕ‬. 㑆ߢ 30.5㧑‫ޔ‬㧙62.6㧑‫ޔ‬44.7㧑‫ޔ‬㧙0.7㧑‫ޔ‬㧙8.9㧑ߢ޽ࠆ‫ޕ‬ 㧙62.6㧑‫ޔ‬44.7㧑‫ޔ‬㧙0.7㧑‫ޔ‬㧙8.9㧑ߢ޽ࠆ‫ޕ‬.

(22) 46 （238）. 横浜国際社会科学研究第 14 巻第 3 号（2009 年 9 月）. Malmquist 生産性指数. 1.05 1 0.95 0.9 0.85 0.8 0.75 0.7 0.65 0.6 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 Year 図 2 Malmquist 生産性指数. 年間では TFP が，約 15% 減少し，年平均で約. り，林業者は効率よく運用していなくても政府. 1% 減少している．同様に 1990～1999 年の 10. が事後的に補助金を出して救済することを見越. 年間では，約 25% 減少し，年平均で約 2.5% 減. して，非効率に投入量を増やしたり歳出を拡大. 少している．インプットの林業機械が 1993 年. したりする誘因が生じる．その結果，過大な借. 以降，比較的一定であったことを除き，他の投. 入れによって調達した資金で行う投資の効率性. 入要素には大きな変化はない．そのため TFP. にあまり注意を払わなくなったため，生産性が. の減少の原因はアウトプットである材木生産量. 低下した可能性がある．. の減少によって引き起こされたと考えられる．. 工場あたりのチップ生産量は，1975 年～ 1999. TFP 変化率と補助金の関係を調べるために. 年の分析結果では有意にマイナスの結果が得ら. 行った GMM の分析結果を間伐面積のデータ. れたが，1990 年～1999 年の分析結果で有意にプ. が 1990 年以降入手できることより，表 1，2 に. ラスの結果となった．したがって，長期的には，. 分けて示す．また，これにより生産性の減少が. 規模の不経済性がみられるが，近年では，規模. 顕著に見られる 1990 年以降（1990 年から 1999. の経済性がみられ，大きな需要地が近くにある. 年）と，より長期間のデータである 1975 年か. ほどより効率的になっていることがわかる．. ら 1999 年までを比較することができる．. 外材の割合は 1975 年～1999 年の場合も 1990. 分析の結果，前年度の補助金の変化率は. 年～ 1999 年の場合も，ともに有意にプラスの. 1975 年～1999 年の場合も 1990 年～1999 年の. 結果が得られた．これは，1960 年の丸太材の輸. 場合も，ともに有意にマイナスの結果が得られ. 入自由化，続く 1962 年の木材製品の輸入自由. た．これを説明するものとして「ソフトな予算. 化により，外材の圧力に負け，生産性の低い事. 制約の問題」が考えられる．ソフトな予算制. 業体が淘汰され，生産性の高い事業体が残った. 約とは Kornai（1979, 1986）が導入した概念で，. ためと考えられる．. 赤字企業が政府からの補助金をあてにし，非効. 針葉樹の生産量の割合は，1975 年～1999 年で. 率的になる状態と定義したものである．これが. は有意にマイナスであったが，1990 年～1999 年. 林業の経営にも当てはまると考えられる．つま. の分析結果ではプラスの結果が得られた．これ.

(23) 造林補助金が林業に与える影響（伊藤・馬奈木）. 表 1 生産性の決定要因（1）対象年度 . 1975 ～ 1999. 切片. 1.60（6.15）***. 前年度の TFP 変化率. 1.89（2.52）**. 前年度の補助金の変化率. －5.27（－ 2.41）**. 工場あたりのチップ生産量. －1.33（－ 5.83）***. 外材の割合. 2.11（6.42）***. 針葉樹の生産量の割合. －4.25（－ 4.65）***. 間伐面積. －. 注 1）カッコ内はｔ値注 2）*** は 1%，** は 5%，* は 10% 水準で有意. （239） 47. 表 2 生産性の決定要因（2）対象年度. 1990～1999. 切片. 5.99（2.72）***. 前年度の TFP 変化率. 1.44（0.61）. 前年度の補助金の変化率. －6.36（－2.41）**. 工場あたりのチップ生産量. 1.59（2.58）**. 外材の割合. 1.93（1.93）*. 針葉樹の生産量の割合. 1.10（2.58）**. 間伐面積. －8.95（－1.55）. 注 1）カッコ内はｔ値注 2）*** は 1%，** は 5%，* は 10% 水準で有意. は，長期的には針葉樹の価格の低下のために針. 性の減少をもたらしていると考えられる．. 葉樹の生産量は生産性を下げる要因となってい. （3）GMM によるパネル推計から，造林補助金. るが，近年になって，ようやく戦後植林された. を増やしても生産性があがらず，逆に下げ. スギ・ヒノキといった針葉樹が一般的に伐採利. る要因となっていることが明らかになっ. 用が可能となる林齢 46 年生以上となり，木材. た．. 資源として利用段階に入りつつあるためと考え. これらの結果は，わが国において現在の造林. られる．. 補助金制度は適切に機能していないことを示唆. 間伐面積は有意にプラスの結果が得られたこ. している．. とから生産性を上げる要因となっているといえ. 林業経営を取り巻く環境の悪化の中で国産材. る．間伐を行うことにより，林内の照度を適切. 供給は減少傾向をたどっている．その一方で，. に保ち，林冠を形成する樹木相互間の競争を緩. 木材利用は地球環境の保全や人間生活の質の向. 和できるため，林冠の閉鎖度を適度に調整し，. 上に大きく寄与するといった意味で公的側面を. 生産目標に沿う立木密度を保つことができる．. ますます強めている． . このため，森林を適切に管理でき，生産性を上. わが国における森林の重要性を今一度確認. げる要因となっている．. し，補助金制度を改めて見直す必要があるので. 5．結論本研究の目的は，本来森林所有者の経営マインドを喚起することで林業の活性化を促進させる目的として実施されているはずの造林補助金が，林業の生産性を上げるうえで適切に機能しているかどうかを明らかにすることにある．得られた結果を要約すると以下のようになる．（1）Malmquist 生産性指数を用いて得られた TFP を経年で示すと，わが国の林業の生産性は 1990 年を境に急激に下降している．（2）設備投資の増加と木材生産量の減少が生産. はないだろうか．. 参考文献 Bogetoft, P., Thorsen, B. J. and Strange N. (2003) “Efficiency and Merger Gains in the Danish Forestry Extension Service”, Forest Science, Vol. 49, No. 4, pp. 585─595. Briec, W. and Kerstens, K. (2004)“A LuenbergerHicks-Moorsteen Productivity Indicator: Its Relations to the Hicks-Moorsteen Productivity Indicator”, Economic Theory, Vol. 23, pp. 925─939. Caves, D. W., Christensen, L. R. and Diewert, W..

(24) 48 （240）. 横浜国際社会科学研究第 14 巻第 3 号（2009 年 9 月）. E. (1982) “The Economic Theory of Index Numbers and the Measurement of Input, Output Productivity”, Econometrica, Vol. 50, pp. 1393─1414. Chambers, R. G., Färe R, Grosskopf,S. (1996) “Productivity Growth in APEC Countries”, Pacific Economic Review, Vol. 1, pp. 181─190. Chiang Kao (1994) “Efficiency Improvement in Data Envelopment Analysis”, European Journal of Operational Research, Vol. 73, pp. 487─494. Chiang Kao (1998) “Measuring the Efficiency of Forest Districts with Multiple Working Circles”, Journal of the Operational Research Society, Vol. 49, pp. 583─590. Chiang Kao (2000a) “Short-run Iong-run Efficiency Measures for Multiplant Firms”, Annals of Operational Research, Vol. 97, pp. 379─388. Chiang Kao (2000b) “Data Envelopment Analysis in Resource Allocation: An Application to Forest Management”, International Journal of Systems Science, Vol. 31, No.9, pp. 1059─1066. Chiang Kao and Yong Chi Yang (1992) “Reorganization of Forest Districts via Efficiency Measurement”, European Journal of Operational Research, Vol. 58, pp. 356─362. Kornai,-Janos (1979) “Resource-Constrained versus Demand-Constraint Systems”, Econometrica, 47, 4, pp. 801─820. Kornai,-Janos (1986) “The Soft Budget Constraint”, Kyklos; 39 (1), 1986, pp. 3─30. Managi, Shunsuke. “Technological Change and Environmental Policy: A Study of Depletion in the Oil and Gas Industry.” Edward Elgar. Publishing Ltd (2008). Runsheng Yin (1998) “ DEA: A New Methodology for Evaluating the Performance of Forest Products Producers”, Forest Products Journal, Vol. 48, No. 1, pp. 29─34. Viitala E. J. and Hanninen H. (1997) “Measuring the Efficiency of Forestry Organization”, Forest Science, Vol. 44, No. 2, pp. 298─307. 井上真・桜井尚武・鈴木和夫・富田文一郎・中静透（編）（2003）『森林の百科』朝倉書店．太田照久・芝正己（1998）「DEA を用いた国有林における施業効率性評価」，『森林研究』，Vol. 70, pp. 1─8. 境正紘（編）（2003）『森林資源管理の社会化』九州大学出版会，pp. 198─227．森林・林業基本政策研究会（編）（2002）『新しい森林・林業基本製政策について─森林・林業基本法，改正森林法，改正林業経営基盤法の解説─』地球会．中島隆信（著）（2001）『日本経済の生産性分析─ データによる実証的接近─』日本経済新聞社．注 1）植林してある程度育ってから主伐されるまでの間に繰り返し実施される間引き伐採をさす．［いとうゆたか横浜国立大学大学院国際社会科学研究科博士課程後期］「まなぎしゅんすけ横浜国立大学経営学部准教授」.

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