Empirical Study on Total Quality Management and Performance Evaluation in Local Governments

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 22K01714
• Research Institution: Doshisha University
• Principal Investigator: 太田原 準 同志社大学, 商学部, 教授 (40351192)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 安達 晃史 大阪産業大学, 経営学部, 准教授 (30844534) ; 野田 遊 同志社大学, 政策学部, 教授 (20552839)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2026-03-31
• Keywords: 地方自治体 / 自治体効率性分析 / 人口集積の弊害 / 自治体経営のDX / 自治体組織の構造 / 東京一極集中

Outline of Annual Research Achievements

2022年度は，研究計画に従い，安達・太田原・野田「自治体効率性に関する研究の課題と展望」『同志社商学』72巻4号，2021年1月，から抽出された研究課題に対して，定量班においては市区町村における行政サービスの効率性評価を行い，非効率をもたらす要因を特定した。具体的には，Simar and Wilson(2007)の提案する２重ブートストラップ法にしたがい，2015（平成27）年の市区町村を対象として非効率性の要因分析を行なった結果，東京23区においては，人口密度の増加が自治体の効率性を阻害する要因となっていることが示された。一方，その他多くの自治体では，人口密度の増加が自治体の効率性に寄与していることも明らかとなった。以上の研究成果は安達・野田・太田原「市区町村の効率性評価：東京一極集中の限界」として日本経済研究センターの『日本経済研究』へ投稿中である。
定性班は自治体のスマート化・ＤＸ化の実態調査を進め，豊中市，宇部市，大阪府，高知県の事例についてヒアリングをおこない，デジタル化推進計画の実施状況，推進組織，業務効率化の指標，ＡＩやＯＣＲシステムについての活用状況，デジタルデバイド対策などについて情報収集をおこなった。その結果，2023年度に予定している自治体のＴＱＭ強度と生産性の関連についての測定アンケートの内容について見通しを立てることが出来た。具体的には，組織構造と意思決定プロセスによって自治体を類型化し，各パターンごとにDXの進展や生産性・効率性との関連についての定量的な評価である。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

(1)インパクトファクターの高いジャーナルに最初の研究成果の投稿を行うことができた。(2)2022年11月5日～6日に同志社大学で開催された日本地方自治体学会のシンポジウムにおいて，研究分担者の野田が自治体の情報化についてのシンポジウムを主催し，豊中市や大阪府の事例報告を得た。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　(3)規模の異なる自治体の優良事例についてのフィールドワークを山口県宇部市，高知県に実施し，今後のアンケート調査の見通しを得た。
以上の研究活動により，研究計画はおおむね順調に進展していると判断した。

Strategy for Future Research Activity

2023年度は，全国の自治体におけるＴＱＭの推進について，スマート化・ＤＸ化への取り組み事例をさらに網羅すべく引き続きインタビュー調査を行い，自治体の行政改革等の取り組みが効率性・生産性とどのように関係しているかをモデル化するためのアンケートを実施する。また2022年度と23年度に実施した自治体の生産性分析とスマート化の実施状況の調査結果を，野田が編者としてSupringerから刊行が決まっている研究叢書，Local goverment in Japanに，安達と太田原が執筆分担して掲載する予定である。

Causes of Carryover

2023年度の繰越額が生じた理由は，2022年度のヒアリング調査の費用を当初の予定より節約できたこと，データ入力のアルバイト作業が2023年度にまたがり支払いが延期されたことなどによる。現地に滞在しヒアリング調査することによって，ズーム会議等ではえられないより深い情報や資料提供，調査先の紹介等が得られることが分かったため，2023年度はヒアリング調査の計画通りの執行に加え，繰越額を用いて訪問場所を追加したい。またデータ入力については2022年度の支払い分を2023年度に執行する予定である。