社会情報学

第11巻２号

2022

原著論文
世界178カ国・地域の携帯電話普及に関する構造変化点分析―グローバルな普及加速期の特定―Break point analysis on the spread of mobile phone in 178 countries
and regions―When is the acceleration year?―
キーワード：
携帯電話，グローバルな普及，普及加速期，構造変化点分析
keyword：mobile phone; global spread; acceleration year; break point analysis

九州大学

山

崎

大

輔

Kyushu University Daisuke YAMAZAKI

九州大学

篠

﨑

彰

彦

Kyushu University Akihiko SHINOZAKI要約
本稿の目的は，携帯電話のグローバルな普及がいつから加速したかを構造変化点分析の手法で明らかにすることである。携帯電話に象徴される情報通信技術（ICT）のグローバルな普及とそれに伴う経済効果については，既に多くの先行研究で行われているが，各国別にいつから普及が加速し始めたのか，
その厳密な時期は必ずしも明らかではない。そこで本稿では，1990年代以降急速に普及した携帯電話に焦点を当て，そのグローバルな普及が何年頃から加速したかを厳密に特定すべく，世界178カ国・地域を対象に構造変化点分析を行った。具体的には，先進国，ASEAN，移行経済圏，BRICS，アフリカ
諸国，その他の６グループに分類し，RogersのＳカーブに基づくデータ観察を行った後，構造変化点分析の手法により，携帯電話の普及加速時点を特定化した。その結果，1997年前後に加速した先進各
原稿受付：2022年１月29日
掲載決定：2022年７月19日

15

世界178カ国・地域の携帯電話普及に関する構造変化点分析―グローバルな普及加速期の特定―

山崎大輔・篠﨑彰彦

国に続き，BRICS，移行経済圏，ASEAN，アフリカ諸国が2002年から2004年にかけて構造変化点を迎えたことが明らかとなった。これはRogersのＳカーブに基づくearly adoptersからearly majorityへと移り変わる時期の観察ともほぼ一致している。この分析結果は，ICTの普及に伴うグローバルな経済効
果について，時期区分を明確にした上で，詳細に分析する際の一助になると考えられる。
Abstract
This study aims to identify when the global spread of mobile phone began to accelerate in 178
countries and regions, classified into six groups（developed countries, ASEAN, transition
countries, BRICS, African countries, and others）. Many previous studies have investigated theglobal spread of information and communication technology（ICT）, and its impact on theeconomy. However, they have not exactly revealed when the global spread of technology began
to accelerate. Thus, we first observe the spread trajectory, and then conduct a break point analysisof the global spread of mobile phone. As a result, we found that 1997 was the average year when
the penetration of mobile phone began to accelerate in developed countries. BRICS, transition
countries, ASEAN, and African countries followed, and their average acceleration year was
between 2002 to 2004. The estimated acceleration year in each group is almost identical to theyear from “early adopters” to “early majority” based on Rogers’ S curve. These findings cancontribute to further analyses of the economic impact, estimating before and after the spread ofmobile phone.

16

社会情報学１

はじめに：目的と背景

2000年代以降，携帯電話などのモバイル技術を中心に，情報通信技術（ICT：Information and第11巻２号

2022

２

先行研究と本稿の位置づけ

2.1

モバイル技術のグローバルな普及に関する
先行研究

Communication Technology）は，先進国・途上

モバイル技術のグローバルな普及に関する先行国を問わず爆発的に普及している。こうした現象

研究はManeejuk and Yamaka（2020）など数多を背景に，携帯電話の普及が経済成長に及ぼす影く 存 在 し，Gómez-Barroso and Marbán-Flores

響などに踏み込んだ研究も盛んにおこなわれてい（2020）では，ICT技術と経済成長に関する多くる。ただし，モバイル技術に象徴されるICTのグの先行研究についてのレビューが行われている。

ローバルな普及がいつから加速し始めたのか，そGómez-Barroso and Marbán-Flores（2020） にの時期については先行研究においても便宜的な年

よると，多くの論文において，ICTの進歩が経済

代区分程度に留まっており，厳密に明らかになっ

成長につながったことが確認されている。また，ているとはいえない。そのため，ICTの経済効果

モバイル技術のグローバルな普及を観察した先行について，技術の普及加速の時期を正しく特定し研究としては，篠﨑・田原（2014），および，そた上での分析を行うことができていない。

れを拡張した野口他（2018）が挙げられる。こ

そこで本稿では，ICTの中でも急速な進歩がみのうち，野口他（2018）では，1995年から2015

られる携帯電話に着目し，そのグローバルな普及

年の世界各国の所得水準と媒体別ICT（固定電話，がいつから加速したかを厳密に特定すべく，世界

携帯電話，インターネット）の普及の関係が５年

178カ国・地域を先進国，ASEAN，移行経済圏，ごとに分析され，2000年以降に携帯電話が所得

BRICS，アフリカ諸国，その他の６グループに分水準の低い国や地域でも急速に普及しているこ

けて構造変化点分析を行う。この分析で得られると，一人当たりICT装備量をみると，普及が最も知見は，ICTの普及に伴うグローバルな経済効果遅れていたアフリカでも，2015年には携帯電話について，時期区分を明確にした上で，詳細に分が１人0.78台の装備となり，他の装備を加えた析する際の一助になると考えられる。

ICT全体では1.06と１人１装備のレベルに到達し

以下，本稿では，まず第２節で，ICTのグローたことなどが検証されている。Silver（2019）は，

バルな普及に関する先行研究を渉猟し，本研究の各国ごとに世代別・男女別のスマートフォンの普位置付けを提示する。続く第３節で，本研究で用及率を分析しており，新興国においてスマート

いた分析手法とモデルを説明した上で，第４節にフォンの普及が急速に進んでいること，また特にて，データセットの説明とデータの観察を行う。

若年層においてこの傾向が顕著にみられることがそれらを踏まえて，第５節にて，携帯電話の普及確認されている。また，James（2016）では，ア

加速期について，本研究で明らかとなった分析結

フリカ，アジア諸国の最貧困層への普及に関する果を示す。最後に，第６節で得られた結果の含意

先行研究を踏まえて途上国の最貧困層にまでモバと今後の課題について考察を行う。

イル技術が普及していると指摘されている。さらに，World bank（2016）によると，途上国では
水や電気よりもモバイル技術が先に普及している
観察結果も示されている。
こうした途上国におけるモバイル技術の普及要因について，いくつかの先行研究で言及されてい17

世界178カ国・地域の携帯電話普及に関する構造変化点分析―グローバルな普及加速期の特定―

山崎大輔・篠﨑彰彦

る（James（2016），Kalba（2008），Vodafone

Sridhar（2004）は63の途上国を対象とした分析（2005），篠﨑・田原（2014）など）。それらにで，モバイル技術の普及は経済成長に影響を及ぼ

よると，携帯電話は文字が読めなくても利用でき

すものの，その程度はOECDと比較すると小さい

ること，固定電話とは異なり無線技術を用いるたとの結論が導かれている。他方，44のサブサハラ

め，道路や電話線などの整備が必要ないこと，基アフリカ諸国を分析したLee et al.（2009）では，地局に発電機を設置すれば送電網が未整備でも利モバイル技術の普及が当該地域の経済成長率の重用可能であること，などが挙げられている。また，

要な決定要因であると結論付けられており，92のGalperin and Mariscal（2007）では，途上国の高所得国と低所得国について分析したWaverman

低所得者に対する大規模調査を行い，月々の支出

et al.（2005）では，モバイル技術の普及が途上

額を自ら管理しやすいプリペイド方式が好まれて国経済に与える影響は先進国の２倍に相当するといること明らかにした上で，プリペイド方式が低される。さらに，120カ国を分析したQiang（2009）

所得者のモバイル利用の間口を広げていると結論

では，モバイル技術の普及率が10％ポイント上昇

付けている。

すると，経済成長率が先進国では0.60％ポイント，

モバイル技術に象徴されるICTの普及が途上国

途上国では0.81％ポイント加速するとの結果も得にもたらす恩恵については，多くの事例研究もなられている。ただし，James（2016）は，これらされている。Jensen（2007）では，携帯電話を４つの先行研究はいずれもクロスセクション分析

用いて価格情報を入手できるようになったことであり，時系列の変化を十分捕捉できていないとで，インドのケララの漁師の利益が８％増加した

指摘した上で，モバイル技術が貧困層に与えた経ことが示されている。World Bank（2017）では，済的影響に関する実証分析はミクロ，マクロレベ

途上国の農家が携帯電話を用いて作物価格や気象

ルともに少なく，さらなる研究が必要だと論じて情報を入手できるようになり，従来の生活が変化いる（2）。

していることが報告されている。また，携帯電話

この点について，モバイル技術の普及と一人当を用いて価格情報を入手できるようになったこと

たりGDPの関係性について，時系列も組み込ん

で，ホンジュラスの農家は受け取り価格を12.5％

だパネルデータ分析の研究も存在する。Lam and高めたと指摘されている。さらに，2010年に導Shiu（2010） で は， 世 界105カ 国 を 対 象 に，入されたリオデジャネイロのオンライン教材

1997年から2006年までの携帯電話の普及率と一

Educopediaは， 中 等 教 育 の 水 準 を2009年 か ら人あたりGDPのデータを用いてグレンジャー因2012年の間で20％増加させ，生徒たちの80％が果性テストが行なわれている。それによると，携その効果を認めているとされる。この他にも，

帯電話の普及率と経済成長率の間に双方向の因果

UNCTAD（2010）では，ICTを用いることで途性 が 確 認 さ れ て い る。 ま た，Shinozaki and

上国へのITサービスオフショアリング需要が増加

Urakawa（2017）では，世界213カ国を先進国，されていることなどが考察されている。

BRICS，ASEAN，南アフリカを除くアフリカ，
移行経済，その他の国・地域の６グループに分類

2.2

モバイル技術の普及による経済効果の先行

し，グループごとに1990年代と2000年代の期間

研究

別でグレンジャーの因果性テストが行なわれていこのようなICTの普及が途上国に及ぼす経済効る。分析の結果，1990年代には先進国のグルー果について，James（2016）では４つの実証研究

プのみ「一人当たりGDPが向上（発展）したかが紹介されている（1）。それによると，Sridhar andらモバイル技術が普及した」という因果性が検証

18

社会情報学されたものの，他の国や地域では何の関係性も確

2.3

第11巻２号

2022

本稿の位置づけ

認されなかった。これに対して，2000年代には，これらの先行研究からは，次の３点が明らかと先進国で「発展したから普及した」，と「普及しなる。第１に，2000年代以降モバイル技術は所得たから発展した」の双方向に因果性が確認され，水準や教育水準にかかわらずグローバルに普及し

ASEANでは有意水準は高くないものの，1990年ていること，第２に，モバイル技術を用いること

代の先進国と同様に，豊かになったのち普及したで途上国の人々が恩恵を授かった事例が多数報告という因果性が検証された。また，2000年代のされていること，第３に，モバイル技術が普及しBRICS，アフリカ，その他途上国の３グループでたことで経済的に豊かになった，という点である。

は， 携 帯 電 話 が 普 及 し た か ら 発 展 し た と い う

ただし，先行研究の渉猟からは新たな課題も浮

1990年代先進国とは逆の因果性が検証され，世かび上がった。第１に，途上国へのICTの普及に界全体においても，これらの３グループと同じく

ついてはローカルなミクロ実証分析が中心で，メ「普及したから発展した」という因果性が検証さ

タアナリシスやマクロ実証研究が不足しているこれている。これらの主要な先行研究については，と，第２に，いくつか実証研究もあるが，モバイ

表－１でまとめられている。

ル技術が普及する前後で期間を区分した研究は十分なされていないこと，第３に，期間区分を行っ

表－１

 バイル技術の普及と経済効果に関する主要
モ
な先行研究

著者
Sridhar andSridhar (2004)

対象国
63 の途上国

Lee et al.
(2009)

44 のサブ
サハラア
フリカ国

Waverman etal. (2005)

92 の高・
低所得国

Qiang (2009)

120 カ国Lam and Shiu
(2010)

Shinozaki and
Urakawa(2017)

105 カ国213 の国と地域ている研究についても，本格的に普及した2000
年代半ば以降まで含めて分析を行った研究は少な

結果
携帯電話は成長に影響する。だが、OECD 諸国よりもその程度は小さい。
携帯電話の普及拡大はサブサハ
ラアフリカの経済成長率の重要な決定要因である。さらに、固定通信網が未整備だと携帯電話
通信の限界的影響がさらに高まる。
携帯電話普及が途上国の経済成長に与える影響は大きく、先進国に与える影響の二倍にあたる。
携帯電話普及率が 10％ポイント
上昇すると、途上国では0.81%
ポイント、先進国では 0.60%ポ
イント経済成長率が上昇する。
携帯電話普及率と経済成長率の間に双方向の因果性が確認された。
「携帯電話普及→成長」方向の因果が最も強く確認されたのはアフリカ地域。
携帯電話普及と一人あたり GDPの関係について、2000 年代の世界全体とアフリカ、BRICS など
で「携帯電話普及→成長」方向の因果性が確認された。

く，その期間区分の根拠も曖昧であることである。
第２・第３の点について，例えばShinozaki and
Urakawa（2017）では，データの期間を「1991～2000年」と「2001年～2010年」の２つに分けた上で分析が行われているが，これは便宜的な期間区分であり，区分の根拠（なぜ2000年と2001年の間で区分したか）は曖昧である。
そこで，本稿では，ICT普及前後の期間を区分する基準を示すべく，RogersのＳカーブに基づ
くデータ観察を行った上で，構造変化点分析の手法により，ICTのグローバルな普及を象徴する携
帯電話について，いつから加速し始めたか，その時期の特定を行う。本稿での分析結果を用いることにより，既存の研究において曖昧であった時期
区分が明確になり，ICTの普及に伴うグローバル
な経済効果が普及加速の前後でどのように異なるのか，詳細に分析ができるようになり，今後の研究の大きな発展につながると考えられる。

（出所）J ames（ 2016），Lam and Shiu（2010），Shinozaki and
Urakawa（2017）に基づき筆者作成。

19

世界178カ国・地域の携帯電話普及に関する構造変化点分析―グローバルな普及加速期の特定―

山崎大輔・篠﨑彰彦
2

３

ときのβ2の最小二乗推定値であり，
̂uは誤差項u tσ

構造変化点分析とモデルの特定化の長期分散の推定値である。一方，誤差項が単位

本研究で中核となる構造変化点分析は，時系列根過程のときは，

データがある時点を境にトレンドの変化や水準の変2動などを起こしているとき，その変化点（構造変化

̂Δu
1 2σ
̂ 1）
＝ ・
se（λ
̂22
T 15β

点）を統計学的手法で推定する分析手法である。

̂Δu はu t の階差系列Δu tで与えられる。ここで，σ

構造変化点分析は主にマクロ経済データを用いた＝u t －u t －1の長期分散の推定値である（5）。

2以上のことを用いるとT 1＝T λ1より，構造変化分析を行う際に用いられている手法である。この他

点T 1の95％信頼区間はにも，Estrada and Perron（2019a，2019b）のよ
うに，時系列データを用いた気候変動の変化の分

̂ 1）
̂ 1）
［T̂1－T・1.96 se（λ, T̂1＋T・1.96 se（λ］析にも応用されている。一方で，ICTの普及に関する先行研究において構造変化点分析の手法が用いとして得られる。

られているものは少なく，本稿の分析により，新たKim（2011）
は，
前述のPerron and Zhu（2005）

な知見が得られることが期待される。ここでは，トの手法をパネルデータへと拡張したものである。

レンドの構造変化点分析の詳細について，以下でn カ国のデータを用いる場合，i 番目の国の残差二はPerron and Zhu（2005）およびKim（2011）に乗和をSSR（i T 1）として，各国別に求めた残差二乗（3）

基づき説明を行う 。

和の総和nΣSSR（T ）Perron and Zhu（2005）では，構造変化点とSSRtotal（T1）＝

して想定される各時点T 1に対して，構造変化を想i ＝1定した回帰を行い，残差二乗和SSR （T 1）を求めi1を最小にするT 1を構造変化点として推定する。
変化点が複数ある場合には，同時推定を行う。

タの当てはまり具合が良いため，これを最小にす

構造変化が二回の場合には，各T 1，T 2（T 1＜T 2）

るT 1が構造変化点推定量とされる。モデルは以下に対して，構造変化点をT 1，T 2としたモデルをのとおりである。

OLSで推定し，残差二乗和SSR（T 1，T 2）を求める。

⎧⎩

⎧ ⎨⎩

る。この残差二乗和が小さいほど回帰式へのデー

本稿で用いるモデルは以下のとおりである。

μ＋β1t＋ut（t＝1, …,T1）＋ut
yt ＝ μ＋β1t＋β（
2 t－T1）（t＝T1＋1, …,T ）⎨μ＋β1t＋ut（t＝1, …,T1）＋ut
μ＋β1t＋β（
2 t－T1）（t＝T1＋1, …,T 2）
yt ＝
＋ut
＋β（
μ＋β1t＋β（
3 t－T2）
2 t－T1）（t＝T2＋1, …,T ）ここでの構造変化点推定量をTˆ 1とする。また，ˆˆ は漸近的に正規分布に
λ1＝Tˆ 1/T としたとき，λ1従うため，構造変化点比率λ1＝T 1/T の95％信頼

構造変化点推定量（Tˆ 1，Tˆ 2）は，SSR（T 1，T 2）

区間は
̂ 1－1.96 se（λ̂ 1）
̂ 1＋1.96 se（λ
̂ 1）
［λ
,λ
］

を最小とする（T 1，T 2）とする。

ˆ ）はλˆ の標準誤差であり，で与えられる。se（λ11（T̂1, T̂2）
＝ argmin SSR（T1, T2）

誤差項が定常過程のときは，

T1＜T2

2

パネルデータを用いる際は，上記のモデルにつ̂u4σ̂ 1）＝ 1 ・
se（λ
3
̂
̂ 1）
̂22
β
T λ（1－λ1ˆ は，構造変化点をTˆ としたとなる（4）。ここでβ2いて前述のKim（2011）と同様の手法を用いれ
ばよい。

1

20

社会情報学

表－２

90
80

2

70
60

グループ名
先進国

50
40
30
20

1

10

1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016

0

図－１

BRICS
ASEAN

 造変化点（二回変化）の例：ケニアの携帯
構
電話普及率

アフリカ

（出所）情報通信総合研究所「グローバルICTデータベース」に基づき筆者作成。

本分析においては，変化点を二つ推定し，そのうち普及率が上昇し始めた方の点T 1について注目する。図－１は，その一例としてケニアにおける移行経済

携帯電話普及率をプロットしたものである。これに 上 記 の モ デ ル を 用 い て 分 析 を 行 う と，Tˆ が2004年，Tˆ 2が2011年となる。

1

その他

本稿では何年を境に携帯電話の普及が加速し始めたかを，パネルデータを用いてグループ別に分析を行った。また，対象の国地域すべてにおいて，個別の時系列データを用いて一国での分析も行った。世界の国と地域における100人当たり携帯電
話加入数のデータについては，ITUが公開している1990年から2016年の各年データを用いた。

４

データセットとその観察

4.1

データセット

第11巻２号

2022

国と地域の分類

属する国・地域
Australia, Austria, Belgium, Canada, Chile, Czech
Republic, Denmark, Estonia, Finland, France,
Germany, Greece, Hong Kong, Hungary, Iceland,
Ireland, Israel, Italy, Japan, Korea, Latvia, Lithuania,
Luxembourg, Macao, Mexico, Netherlands, New
Zealand, Norway, Poland, Portugal, Singapore,
Slovak Republic, Slovenia, Spain, Sweden,
Switzerland, Taiwan, Turkey, United Kingdom,
United States
Brazil, China, India, Russia, South Africa
Brunei, Cambodia, Indonesia, Lao, Malaysia,
Myanmar, Philippines, Thailand, Viet Nam
Algeria, Angola, Benin, Botswana, Burkina Faso,
Burundi, Cape Verde, Central African Rep., Chad,
Cote d'Ivoire, Djibouti, Egypt, Equatorial Guinea,
Eritrea, Ethiopia, Gabon, Gambia, Ghana, GuineaBissau, Kenya, Lesotho, Liberia, Libya, Madagascar,
Malawi, Mali, Mauritania, Mauritius, Morocco,
Mozambique, Namibia, Niger, Nigeria, Rwanda, Sao
Tome and Principe, Senegal, Seychelles, Somalia,
Sudan, Swaziland, Tanzania, Togo, Tunisia, Uganda,
Zambia, Zimbabwe
Albania, Armenia, Azerbaijan, Belarus, Bosnia andHerzegovina, Croatia, Georgia, Kazakhstan,
Kyrgyzstan, Moldova, T.F.Y.R. Macedonia,
Tajikistan, Turkmenistan, Ukraine, Uzbekistan
Afghanistan, Andorra, Argentina, Bahrain,
Bangladesh, Barbados, Belize, Bhutan, Bolivia,
Bulgaria, Cameroon, Colombia, Comoros, Costa
Rica, Cuba, Cyprus, Dem. People's Rep. of Korea,
Dominica, Dominican Rep., Ecuador, El Salvador,
Faroe Islands, Fiji, French Polynesia, Grenada,
Guatemala, Guyana, Haiti, Honduras, Iran (Islamic
Rep. of), Iraq, Jamaica, Jordan, Kiribati, Kuwait,
Lebanon, Maldives, Malta, Monaco, Mongolia,
Nepal, Nicaragua, Oman, Pakistan, Panama, Papua
New Guinea, Paraguay, Peru, Puerto Rico, Qatar,
Romania, Saudi Arabia, Solomon Islands, Sri Lanka,
Suriname, Syria, Tonga, Trinidad and Tobago, United
Arab Emirates, Uruguay, Vanuatu, Venezuela,
Yemen（出所）情報通信総合研究所「グローバルICTデータベース」に基づき筆者作成。

台湾，シンガポール，マカオを加えた40カ国・地

本稿の分析に用いる携帯電話の普及率について

域を「先進国」とし，ブラジル，ロシア，インド，

は，情報通信総合研究所が作成した「グローバル

中国（除く香港，マカオ），南アフリカの５カ国をICTデータベース」の「人口100人あたり携帯電話「BRICS」，旧ソ連・東欧圏のうちロシアとOECD

加入者数」を使用した。携帯電話普及率については，加盟国を除く15カ国を「移行経済」，インドネシア，

178の国と地域を対象に，1990年から2016年まで

マレーシア，フィリピン，タイ，ブルネイ，ベトナム，のデータを用いた。国と地域のグループ分けについラ オ ス，ミ ャ ン マ ー， カ ン ボ ジ ア の ９ カ 国 をては，篠﨑・田原（2014）およびShinozaki and「ASEAN」，南アフリカを除く46カ国を「アフリカ」，（6）

Urakawa（2017）に準拠し ，表－２にある通り，

上記以外の63カ国・地域を「その他」と定義する。

2019年時点におけるOECD加盟の36カ国に香港，21

世界178カ国・地域の携帯電話普及に関する構造変化点分析―グローバルな普及加速期の特定―

4.2

山崎大輔・篠﨑彰彦
140

データ観察

携帯電話の普及率について，グループ別に単純

120

平均を観察すると，最も早い先進国が1990年代

100半ば過ぎに，最も遅いアフリカは2000年代半ば

80に，それぞれ普及加速期に入っており，両者を除60

くBRICS，ASEAN，移行経済，その他の４グルー

40

プは，その間に収まっている。世界全体の平均（全

先進国
ASEAN
移行経済
全世界
84.0% late majority→ laggards
50.0% early majority→ late majority
16.0% early adopters

20世界）も，先進国とアフリカの中間あたりで普及

BRICS
アフリカ
その他

→ early majority

0
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016

率が推移している様子が観察される。
次 に， こ れ をRogersのinnovation adoption

図－２

携帯電話の普及率（グループ別単純平均）（出所）情報通信総合研究所「グローバルICTデータベース」に基づき筆者作成。

modelにおいて用いられるＳカーブに基づいて観察を行う（7）。James（2016）によると，RogersのＳカー

25

ブとは，技術の普及をinnovators，early adopters，
early majority，late majority，laggardsの５つの段20

階に区分し，その変化の軌跡をＳ字型曲線で説明す
15

る概念である。この概念は様々な文献で用いられており，例えばSawng and Han（2007）では，韓国

10の次 世 代 移 動 通 信 サービスについてinnovation
adoption modelを用いた市場分析が行われている。

5

普 及 の 加 速 期 に 注 目し ている 本 稿 で は，early
adoptersからearly majorityへ移る16％（innovation

0
1990

adoption modelにおける普及率加速の閾値）
，普及

1995
先進国

率 の 増 分 が ピ ークを 迎 えるearly majorityとlate

BRICS

2000

2005

2010

ASEAN

アフリカ

移行経済

2015
その他

図－３ innovation adoption modelから導かれる携帯
電話普及率加速の閾値（普及率が初めて16％を超えた年）ドット・グラフによる年別の分布

majorityの境目にあたる50％，普及率の上昇が落ち着くlate majorityとlaggardsの境界にあたる84％に（出所）情報通信総合研究所「グローバルICTデータベース」に基づき筆者作成。

それぞれ最も近い水準の年に焦点を当てる。
まず，図－２から分かるように，先進国では，1997
年に15.3％，2000年に52.4％，2004年に86.1％の最も遅れたアフリカでは，先進国にそれぞれ８年か水準を超えた。BRICSでは，先進国にそれぞれ５年

ら10年 程 度 遅 れ て，2005年 に16.5 ％，2009年 に程度遅れて，2002年に15.7％，2005年に47.6％，

49.3％，2014年に84.5％の水準を超えた。最後に，

2009年 に87.6％ の 水 準 を，また，ASEANで は，

全 世 界 を み る と，2000年 に16.6％，2006年 にBRICSとほぼ同じタイミングで，それぞれ2002年に45.8％，2009年に83.2％の水準を超えている。

15.5％，2007年に51.6％，2010年に84.3％の水準以上を踏まえて観察結果を概括すると，先進国にを超えた。同様の傾向は移行経済やその他の国・地

関しては1990年代後半に加速して2000年頃には過半域でも観察され，移行経済では，2003年に16.0％，に達している。続いて，BRICS，ASEAN，移行経済

2006年に47.5％，2009年に81.9％の水準を，そのなどは2000年代初頭に加速して2005年頃に過半に他 の 国・ 地 域 で は，2001年 に15.2 ％，2006年 に達しており，最も遅れたアフリカでは，2000年代中頃

50.1％，2009年に83.4％の水準を超えた。普及がに加速し，2010年頃に過半に達している様子が窺える。

22

社会情報学表－３

ま た， 図 － ３ はRogersのinnovation adoption
modelに基づいた携帯電話普及率加速の閾値（普

加速開始年
1993
1994
1995

及率が初めて16％を超えた年）をドット・グラ
フで示したものである（8）。図－３から確認できる
ように，先進国では1995年から2000年にかけて

1996

閾値を超えている。続いてASEAN・移行経済，
さらに遅れてアフリカの順に閾値を超えている。

５

1997
1998

構造変化点分析の結果

ここでは，第３節で述べた通り，二つの構造変1999

化点のうち，普及率が上昇し始めた方に着目して2000分析を行う。前節のデータ観察のところで用いた
RogersのＳカーブに基づいた場合，普及率が16％

2001
2002

となるところ（すなわちearly adoptersからearlymajorityに移るところ）が普及加速点となるが，実際には国・地域ごとに普及率のグラフの形状は2003異なることが考えられる。このため，本稿の分析
では，RogersのＳカーブの形状に基づかない形で，構造変化点分析の手法により加速開始点を推定し2004た。前節のデータ観察を踏まえて，既述したモデ
ルおよびデータセットにより，構造変化点分析を行った結果は，図－４，表－３の通りである。図－４
2005

30

25

20

2006

15

2007

10

2008
5

2009
0
1990

1995
先進国

図－４

BRICS

2000

2005

2010

ASEAN

アフリカ

移行経済

2010
2011
2012
2013

2015
その他

 帯電話普及率の各国別構造変化点分析の結携果 ドット・グラフによる年別の分布

23

2022

加速開始年の国・地域名一覧
国・地域名
Finland, Norway
Denmark, Japan
Hong Kong, Israel, Italy, Netherlands, Portugal,
Singapore, Sweden
Canada, Germany, Greece, Iceland, Ireland, Korea,
Luxembourg, United Kingdom, United States,
Andorra, Puerto Rico
Austria, Belgium, France, New Zealand, Spain,
Switzerland, Taiwan, Seychelles, Faroe Islands
Australia, Chile, Czech Republic, Estonia, Hungary,
Mexico, Slovak Republic, Slovenia, Turkey,
Bahrain, French Polynesia, United Arab Emirates
China, Brunei Darussalam, Malaysia, Mauritius,
Albania, Croatia, Barbados, Belize, Jamaica, Malta
Latvia, Lithuania, Poland, South Africa, Philippines,
Thailand, Djibouti, Togo, Bosnia and Herzegovina,
T.F.Y.R. Macedonia, Cyprus, Jordan, Qatar
Macao, Bulgaria, Dominica, Ecuador, Grenada
Brazil, Russia, Gabon, Ghana, Morocco, Tunisia,
Belarus, Moldova, Dominican Rep., Guyana,
Maldives, Romania, Suriname, Syria, Tonga
Algeria, Eritrea, Lesotho, Liberia, Mauritania,
Nigeria, Swaziland, Georgia, Kazakhstan, Ukraine,
Argentina, Colombia, Nicaragua, Oman, Trinidad
and Tobago
Indonesia, Angola, Guinea-Bissau, Kenya, Libya,
Mozambique, Namibia, Senegal, Armenia,
Azerbaijan, Tajikistan, Bolivia, Cameroon,
Comoros, El Salvador, Fiji, Guatemala, Haiti, Iraq,
Mongolia, Panama, Peru, Saudi Arabia, Uruguay,
Venezuela, Yemen
India, Lao P.D.R., Viet Nam, Botswana, Cape
Verde, Chad, Cote d'Ivoire, Egypt, Gambia,
Madagascar, Malawi, Sao Tome and Principe,
Sudan, Tanzania, Uganda, Zambia, Kyrgyzstan,
Afghanistan, Bangladesh, Bhutan, Honduras, Iran
(Islamic Rep. of), Nepal, Pakistan, Paraguay, Sri
Lanka
Benin, Burkina Faso, Niger, Rwanda, Uzbekistan,
Central African Rep., Papua New Guinea
Cambodia, Burundi, Equatorial Guinea,
Turkmenistan, Cuba, Kiribati
Ethiopia, Mali, Zimbabwe, Kuwait, Lebanon,
Vanuatu
Costa Rica, Dem. People's Rep. of Korea, Solomon
Islands
Somalia, Monaco――
Myanmar（出所）分析結果に基づき筆者作成。

（出所）分析結果に基づき筆者作成。

第11巻２号

世界178カ国・地域の携帯電話普及に関する構造変化点分析―グローバルな普及加速期の特定―

山崎大輔・篠﨑彰彦

では，178の国と地域をグループ別に色分けし，基づく閾値と，図－４の構造変化点を比較すると，各国の構造変化点をドットで示している。最初の多くの国と地域において，両者に大きな違いがな

加速点となったのは1993年で，フィンランドとノいことが確認される。実際，137カ国・地域におルウェーの２カ国である。その後，1990年代中盤

いて両者の差は２年以下であり，差が５年以上とにかけて多くの先進国で加速期に入ったことが明なっているものは10カ国・地域のみである。なお，

らかとなる。

図－２と表－４から分かるように，グループ別の分

BRICSについては，1999年の中国から2005年

析においても同様の結果が得られている。このたのインドまでの６年間で加速期に入っている。

め，本分析で推定された構造変化点が，Rogers

ASEANと移行経済では，早い国では1999年からの Ｓ カ ー ブ に お け るearly adoptersか らearly

加速期に入っているが，国によるばらつきが大きmajorityへ移る時期と近いことが明らかとなった。

い。 例 え ば，ASEANで は 最 も 早 い ブ ル ネ イ の

これらの加速時期について，各グループ別およ1999年から最も遅いミャンマーの2013年まで約び全世界の標準偏差をみると，表－４にある通り，

15年間の開きがある。これはミャンマーの民主先進国，BRICS，アフリカ，移行経済の４グルー（9）化の遅れが影響していると考えられる 。移行経プについては比較的小さな値となっており，変化

済では最も早いアルバニアとクロアチアが1999

点の年次について各グループ内でばらつきはそれ

年に加速期を迎え，最も遅いトルクメニスタンもほど大きくないと解釈できる。これに対して，

2007年には加速期に入った。

ASEANとその他グループについては標準偏差が地域全体としては普及が最も遅れたアフリカで比較的大きな値となっているが，ASEANについは，1997年のセーシェルから2010年のソマリアては既述の通り，2011年まで民主化されていなまで開きがあるものの，2002年から2005年にかかったミャンマーの影響が大きく，ミャンマーをけて，多くの国が加速期に入っている様子が確認

除くASEANでは，構造変化年の平均値，中央値できる。なお，その他については，多種多様な国

はBRICSと同じ2002年で標準偏差も三割ほど小と地域が含まれるため，加速期には開きがあるもさくなる。なお，その他グループについては，産のの，ほとんどの国や地域は2000年代中盤に加油国やリゾートアイランドから政情が不安定な中速期を迎えていることがわかる。

南米や中央アジアの国々まで様々な国・地域が含

ま た， 図 － ３ のinnovation adoption modelに
表－４

先進国

BRICS

平均
中央値
最頻値
標準偏差
範囲
最小
最大
データ数

1997
1997
1998
1.85
8
1993
2001
40

2002
2002
2002
2.30
6
1999
2005
5

パネル分析

1997

2002

まれているため，標準偏差が大きくなっていると携帯電話普及率のグループ別構造変化点分析結果

ASEAN
除くﾐｬﾝﾏｰ

アフリカ

移行経済

その他

2004
2004
1999
4.64
14
1999
2013
9

2002
2002
1999
3.20
8
1999
2007
8

2004
2005
2005
2.41
13
1997
2010
46

2003
2003
2004
2.43
8
1999
2007
15

2003
2004
2004
3.23
14
1996
2010
63

2002
2003
2005
3.99
20
1993
2013
178

2003
2004
2005
3.01
17
1996
2013
138

2004

2004

2004

2003

2003

2003

2003

（出所）分析結果に基づき筆者作成。なお，パネル分析では各グループのパネルデータを用いている。

24

全世界
除く先進国

社会情報学考えられる。

第11巻２号

2022

国が2002年から2004年にかけて構造変化点を迎

また，表－５は国・地域別の構造変化点の95％

えたことが判明した。これはRogersのＳカーブ（10）

信頼区間の長さ （単位：年）をまとめたものでに 基 づ くearly adoptersか らearly majorityへ とある。ここでは，誤差項が定常過程・単位根過程

移り変わる時期の観察ともほぼ一致している。このそれぞれの場合を想定して，第３節で説明されの分析結果は，ICTの普及に伴うグローバルな経

（11）
（12）

ている手法を用いている。表－５から分かる

済効果について，時期区分を明確にした上で詳細

ように，多くの国・地域において信頼区間の長さに分析する際の一助になると考えられる。具体的が短いため，構造変化点の推定の精度が高くなっには，これまでの研究では便宜的な時期区分が用ていることが確認される。

いられていたものが，本研究の分析結果を用いる
ことにより，時期区分が明確になり，ICTの普及

６が与える様々な影響が普及加速の前後でどのようおわりに：まとめと今後の課題に異なるか，詳細な分析を行うことができるよう

以上，本稿では，携帯電話のグローバルな普及になる。

がいつから加速したかを厳密に特定すべく，世界

この結果を踏まえた今後の研究課題としては，178カ国・地域を先進国，ASEAN，移行経済圏，

携帯電話の普及と所得水準の向上の関係性につい

BRICS，アフリカ諸国，その他の６グループに分て，技術の普及前後でどのように異なるか，また，

けて構造変化点分析を行った。その結果，携帯電

教育や福祉水準など，他の要因がどのように影響

話の普及率では，1997年に加速した先進国に続しているかといった点の実証的な解明が挙げられ

き，BRICS，移行経済圏，ASEAN，アフリカ諸る。また，本稿では普及加速期に着目して分析を

表－５
①

平均
中央値
標準偏差
最小
最大
データ数

先進国

BRICS

1.37
1.23
0.73
0.45
3.62
40

1.13
1.02
0.63
0.55
2.09
5
②

平均
中央値
標準偏差
最小
最大
データ数

先進国

BRICS

2.34
2.15
1.17
0.54
5.78
40

2.14
1.44
1.73
0.68
5.05
5

国・地域別構造変化点の95％信頼区間の分析結果
誤差項が定常過程の場合の信頼区間の長さ

1.04
1.02
0.41
0.52
1.99
9

ASEAN
除くﾐｬﾝﾏｰ

アフリカ

移行経済

その他

1.11
1.05
0.39
0.66
1.99
8

0.93
0.85
0.42
0.00
2.23
46

0.98
0.93
0.42
0.47
1.78
15

1.22
0.94
1.00
0.23
7.15
63

全世界
除く先進国
1.15
0.94
0.76
0.00
7.15
178

1.08
0.92
0.75
0.00
7.15
138

誤差項が単位根過程の場合の信頼区間の長さ

2.07
2.16
1.05
0.31
4.25
9

ASEAN
除くﾐｬﾝﾏｰ

アフリカ

移行経済

その他

2.29
2.17
0.88
1.39
4.25
8

1.57
1.45
0.86
0.00
4.10
46

2.14
1.69
1.31
0.52
4.68
15

1.90
1.45
1.33
0.29
6.90
63

（出所）分析結果に基づき筆者作成。

25

全世界
除く先進国
1.95
1.59
1.20
0.00
6.90
178

1.83
1.47
1.19
0.00
6.90
138

世界178カ国・地域の携帯電話普及に関する構造変化点分析―グローバルな普及加速期の特定―

山崎大輔・篠﨑彰彦

行ったが，成熟期（普及鈍化）についても構造変

Yamazaki（2021）を参照。

化点分析を行うことにより，国・地域ごとの成熟（５）長期分散の推定には，Andrews（1991）

期の違いなどについて考察を行うことも考えられの方法などを用いることができる。

る。さらに，本稿では，ICTのグローバルな普及（６）国・地域のグループ分けについては，多くを代表するものとして携帯電話を取り上げているの先行研究にあるように「先進国」と「そが，インターネットについては，携帯電話の普及の他」とした場合，先進国以外のグループに５年程度遅れて普及しているとみられる。現時が広すぎるため，篠﨑・田原（2014）お点では，充分なデータの遡及ができないため，本よ びShinozaki and Urakawa（2017） に稿の分析対象外としたが，今後，データの収集と準拠したグループ分けを行った。

蓄積を進め，インターネットの構造変化点分析，（７）普及率のグラフがS字状のカーブに似ていおよび携帯電話の構造変化点分析との比較分析をることから，RogersのＳカーブと呼ばれ行うことも研究課題のひとつといえる。
これらは，る。詳細はRogers（2003）を参照。

本稿に残された研究課題として記しておきたい。

（８）観測期間（1990～2016年）において携帯電話普及率が16％を超えていないエリト

謝辞

リア・朝鮮民主主義人民共和国を除いた，2021年度社会情報学会(SSI)学会大会において，176カ国・地域のデータを用いている。

関西大学の松下慶太先生，島根大学の野田哲夫先（９）1988年から軍政が続いていたミャンマー

生，情報通信総合研究所の鷲尾哲先生に有益なコは，2011年に民政移管が実現し，2016年

メントを頂いた。また，本稿の基礎となる作業では，10月には米国による経済制裁が全面解除

九州大学大学院経済学府修士課程に在籍していたされた（西口（2012）および小原（2017）根本大輝氏にデータや資料の整理で大変お世話に参照）。

なった。これらの方々に記して感謝の意を表した（10）信頼区間の長さは，信頼区間の上限からい。本稿は，公開済みの同一タイトルのディスカッ

下限を引いて得られる。構造変化点T 1のションペーパー
（山崎大輔・根本大輝・篠﨑彰彦 著，95％信頼区間は
̂ 1）［T̂1－T・1.96 se（λ,̂ 1）］T̂1＋T・1.96 se（λInfoCom Economic Study Discussion Paper
No.15，2020年）を基にしている。なお，本稿はで与えられるため，信頼区間の長さは2T ∙ˆ ）となる。
1.96 se（λJSPS 科研費 JP18K01572，JP21K13272 の助成を受けて行った研究成果の一部である。

1（11）本分析においては，同時推定により得ら注れた二回目の構造変化点を所与とした上（１）James（2016）pp.51-52を参照。

で，一回目の構造変化点を推定し直して信（２）James（2016）p.58を参照。

頼区間の計算を行った。これにより，一部（３）Perron and Zhu（2005）およびKim（2011）の国・地域において，推定された構造変化

では，変化点が一つの場合のみ扱われている

点が，同時推定の場合と比べて若干異なっが，複数変化を推定する際はすべての点につている。

いて同時に推定を行う必要がある。

（12）実際には，構造変化を考慮した上で単位（４）この標準誤差は，構造変化が比較的小さい

根検定や定常性検定を行い，国・地域ごとときに用いることが可能である。詳細はに誤差項が定常過程であるか単位根過程で26

社会情報学第11巻２号

2022

あるか調べていく必要がある。しかし，サAccess in Latin America and the Caribbean ,ンプルサイズが小さいため，検定の検出力

Diálogo Regional sobre Sociedad de laが低くなり，正しい判断ができない可能性

Información.

が高い。このため，本稿では誤差項が定常

Gómez-Barroso, J.L. and Marbán-Flores, R.M.

過程・単位根過程のそれぞれの場合を想定（2020）“Telecommunications and economic

して分析を行った。

development ― The 21st century: Making
the evidence stronger,” Telecommunications

参考文献

Policy, 44, 101905.

小原綾子（2017）「米国がミャンマー経済制裁をJames, J.（2016）The impact of Mobile Phones

全 面 解 除」 み ず ほ 銀 行 国 際 戦 略 情 報 部，

on Poverty and Inequality in Developing

mizuho global news , vol.89, p.22.

Countries , Springer.

篠﨑彰彦・田原大輔（2014）「教育・所得水準とJensen, R. （2007） “The digital provide:

ICTの普及に関するグローバルな動態変化の分

I n f o r m a t i o n （ t e c h n o l o g y ）, m a r k e t

析―デジタル・ディバイドから経済発展の可能

performance, and welfare in the South

性へ―」
InfoCom REVIEW , 62, pp.18-35.

Indian fisheries sector,” Quarterly Journal of

Economics , 122, pp.879-924.

西口清勝（2012）「民政移管後のミャンマー」立命館大学経済学会『立命館経済学』第60巻第Kalba, K.（2008）“The Adoption of Mobile

６号，pp.55-72.

Phones in Emerging Markets: Global

野口正人・鷲尾哲・篠﨑彰彦（2018）「デジタル

Diffusion and the Rural Challenge,”･ディバイドからデジタル･ディビデンドへの変International Journal of Communication , 2,

貌：2015年版グローバルICTデータベースによpp.631-661.

る長期観察」情報通信総合研究所，InfoCom

Kim, D. （2011） “Estimating a common

Economic Study Discussion Paper Series,

deterministic time trend break in large

No.6, pp.1-22.

panels with cross sectional dependence,”

Journal of Econometrics , Vol.164, pp.310-

Andrews, D.W.K.（1991）“Heteroskedasticity
and Autocorrelation Consistent Covariance330.

Matrix Estimation,” Econometrica , Vol.59,

Lam, P.-L. and Shiu, A.（2010）“Economic

pp.817-858.

growth, telecommunications development

Estrada, F. and Perron, P.（2019a）“Breaks,

and productivity growth of theTrends and the Attribution of Climate

telecommunications sector: Evidence around

Change: A Time-Series Analysis,” Economia ,the world,” Telecommunications Policy ,42, pp.1-31.

2010, vol.34, issue 4, 185-199.

—（2019b）“Causality from long-lived

Lee, S., Levendis, J. and Gutierrez, L.（2009）

radiative forcings to the climate trend,”“Telecommunication and economic growth:

A n n al s o f t he N ew Yo rk A ca d e my o f

an empirical analysis of Sub-Saharan Africa,”

Sciences , 1436, pp.195-205.

Applied Economics , 44（4）, pp.461-469.

Galperin, H. and Mariscal, J.（2007）Mobile

Maneejuk, P. and Yamaka, W.（2020）“AnOpportunities: Poverty and Telephonyanalysis of the impacts of telecommunications27

世界178カ国・地域の携帯電話普及に関する構造変化点分析―グローバルな普及加速期の特定―

山崎大輔・篠﨑彰彦

technology and innovation on economic

https://www.pewresearch.org/global/2019/

growth,” Telecommunications Policy, 44,

02/05/smartphone-ownership-is-growing-

102038.

rapidly-around-the-world-but-not-always-

Perron, P. and Zhu, X. （2005） “Structural

equally/ 2022年４月20日閲覧.

breaks with deterministic and stochastic

S r i d h a r , K . a n d S r i d h a r , V. （ 2 0 0 4 ）trends,” Journal of Econometrics , Vol.129,“Telecommunications infrastructure andpp.65-119.

economic growth: evidence from developing
countries,” NIPFP Working Paper, No.14,

Qiang, C. （2009） “Mobile telephony: atransformational tool for growth andpp.1-40.

development,” Private Sect Dev , 4, pp.7-16.

UNCTAD（2010）Information Economy Report

Rogers, E.M.（2003）Diffusion of Innovations ,2010 -ICTs, Enterprises and Poverty
Alleviation-, UNCTAD.

5th edition, Free Press.
Sawng, Y.W. and Han, H.S.（2007）“Market

Vodafone （2005） “Africa: The Impact ofanalysis for the next-generation mobile

Mobile Phones,” The Vodafone Policy Paper

communications（DMB）service from theSeries , No.2.

perspective of innovation adoption andWaverman, L., Meschi, M. and Fuss, M.

diffusion,” International Journal of Satellite（2005）“The impact of telecom on growth

Communications and Networking , 25,

in developing countries,” The Vodafone

pp.323-348.

policy paper series , No.2, pp.10-23.

Shinozaki, A. and Urakawa, K.（2017）“DoWorld Bank （2016）World Development

mobile phones improve per-capita income?:

Report 2016: Digital Dividends , World Bank

Granger causality test based on cross-Group.

country dataset,” InfoCom REVIEW , 68,— （2017）Leapfrogging: the key toAfrica’s development - from constraints to

pp.68-76.

investment opportunities , World Bank

Silver, L.（2019）“Smartphone Ownership Is
Growing Rapidly Around the World, but Not

Group.

Always Equally In emerging economies,

Yamazaki, D.（2021）“A note on asymptotic

technology use still much more common

properties of time series models with a trend

among young people and the well-educated,”break,” Available at SSRN （http://dx.doi.

Pew Research Center,org/10.2139/ssrn.3917796）

28