中国の自動車産業の立地：集積と共集積

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【論文】

中国の自動車産業の立地：集積と共集積徐涛【キーワード】ミクロ地理データ；産業集積；自動車産業；中国【JEL 分類番号】R11、R32、L62、P31

り強いはずである。

はじめに

このように、自動車産業は、中国経済の分析

20年前に中国の自動車生産と販売が世界一ににとって恰好の材料である。

なると予想できた人は、さほどいないであろう。

企業の近接性の測定をもって、中国の自動車

しかし、2016年、中国は、約2800万台の自動車産業の集積状況を分析する研究は、それほど多を生産・販売し、これは第２位の米国（約1200

くない。そのなか、立地係数を利用した研究が万台）と第３位の日本（約900万台）を合わせ最も多い。李ほか（2008）は、立地係数と関連た台数よりもかなり多い。

産業の企業間関係に基づいて、長沙市における自動車産業は、中国国務院国有資産監督管理

初期的な自動車産業クラスターの存在を確認し委員会によって、「基礎・支柱産業分野」と指た。楊・張（2013）は、立地係数を取り入れて、定されている。同委員会は、「基礎・支柱産業

重慶市、長江デルタ、珠江デルタ、東北、北京分野」の中核企業に対する国家資本の絶対支配･ 天津およびドイツのシュトゥットガルトの自または条件つき相対支配の維持を表明した。現動車産業クラスターの国際競争力を評価した。

に、つい最近まで、中国政府は完成車メーカー

龐 ･ 李（2012）は広東省の自動車産業の立地係の外資導入を優遇しながら、外資の合弁相手を数を産業集積の代理変数とし、それに影響を与限られた国有企業に制限してきた。外資の出資えた要因を調べた。王・賀（2009）は各地級市

比率も50％以下に制限してきた（徐2014） 。

の自動車産業の立地係数を計算し、それが各地

1

中国の自動車産業では、すでに国有企業、外資企業、地場企業が激しい競争を繰り広げてき域の１人当たり鉱工業生産高に及ぼした影響を推計した。

た。完成車メーカーと部品メーカー、さらには

立地係数はある特定の地域における特定の産

その関連産業のメーカーが構成している中国の業の全産業比と全国レベルのそれの比率であり、自動車産業の集積は、一種の「中国的」といえ各地域における産業分布の隔たり、いわゆる特る特徴を有するであろう。つまり、中国の自動定産業への地域特化（regional specialization）

車産業の集積においては、産業的と地域的な要を示す指標である。しかし、産業集積は、産業

素だけではなく、所有制的要素の色付けもかなに注目して、リンケージをもつ多数の企業が特───────────１
なお、2017年４月、工業情報化部・国家発展改革委員会・科技部が「自動車産業中長期発展計画」（原文「汽車産業中長期発展規劃」）を発布して、「秩序良く合弁企業の出資制限を緩和する」方針を発表した。

定の地域に集中する現象であり、地域特化とは異なる概念である。たとえば、小規模の地域であれば、ある産業のシェアがたとえ全国レベルと比べて突出して見える、つまり、地域特化したとしても、その地域に位置する企業の数は必50

中国経済経営研究

第 3 巻第 1 号

ずしも多く必要としない（中村2008）。そのため、

完成車メーカーとその他の自動車関連企業の立地係数は産業集積を識別する指標としては妥間における直接的な共集積分布の検出を試みる。

当でない。

最後に本稿の結論をまとめる。

また、産業集積指標として、単純に企業数ま

1 .K-density 関数

たは生産高ないしそれらの比率を利用した研究もある。千・陳（2011）は、広州市の自動車企

産業集積の関連指標は、空間的集中の測度

業の増加を根拠にして、同市において自動車クと地理的集積の測度の２種類がある（徐2017）。

ラスターが基本的に形成されたと説明した。し空間的集中の測度のなかでもっとも注目されてかし、結論が正しいかどうかはさておき、自動いるのは、Ellison and Glaeser（1997）の EG 指車企業が増えただけを理由に、産業集積が形成

数と Maruel and Sédillot（1999）の MS 指数でされたと結論付けたのは、短絡的である。また、 ある。この２つの指数は、計算式のなかに産業
徐（2012）は、各省の自動車産業集積の代理変のハーフィンダール指数を取り入れることに数として、自動車産業生産高の各省のシェアをよって、産業の市場特性、つまり産業内の企利用して、2006－10年の省レベルのパネルデー

業集中を指数に反映させたのである。しかし、タを構築して、どの要素が自動車産業の集積に

EG 指数と MS 指数は、産業の分布が集中して影響を与えたかを調べた。しかし、比較的に高いるかどうかを調べるが、どこにどう集中してい自動車産業の生産高シェアを有する省では、いるのかについての情報は得られない。もっとそこに立地する自動車産業の企業が多い、あるも、空間的集中の測度は、空間の産業集中の全

いは自動車企業が集中して分布しているとは限体像しか描かないグローバルな指標であり、空らない。それに、省の規模のばらつきがかなり間内各地のローカルな集積状況を知ることがで大きいため、このような集積判別方法もやはりきない。

恣意性を伴う。

地理的集積の測度は集積の地理的特徴を示し

より本格的に自動車産業の集積状況を測定してくれる。とりわけ、距離関数が広く利用されたのは、欒・徐（2016）である。この研究は、ている。Marcon and Puech（2009）の M 関数、

省レベルのデータをもちいて、中国の自動車完

Duranton and Overman（2005）の K-density 関

成車製造の EG 指数を計測した。EG 指数の計数を利用すれば、集積・分散が何キロの範囲内

測によって、産業集積が存在しているかどうかに存在するのかを知ることができる。

について判断できる。しかし、集積の様子を知ることができない。

距離関数は別の側面のメリットも有している。
Duranton and Overman（2005）によれば、産

本稿は、中国の自動車関連企業の点データを業の局地化を示す指標は５つの条件を満たすべ利用して、K-density 距離関数をもちいて、自きである。つまり、集積指標は、①産業間比較

動車産業の業種間、国有・民間企業間、外資系の可能性、②製造業全体の集積の傾向に対する･ 地場企業間の近接性を分析する。第１節ではコントロール、③対象産業の企業レベルの集中距離関数を紹介し、第２節ではデータを説明すに対するコントロール、④空間の規模と空間のる。第３節では K-density 関数をもちいて、同集計に関する不偏性、⑤統計的検定の可能性、所有タイプ（国有企業、民間企業、地場企業とを満たさなければならない。EG 指数と MS 指

外資系企業）の企業同士の業種内集積分布と業数はともに④を満たしていないが、M 関数と種間共集積分布、第４節では業種内と業種間にK-density 関数はすべての条件を満たしている。

おける、異なる所有タイプの企業の間（国有 ･M 関数は 産業の集積を次のように測る

民間企業間、外資系・地場企業間）の共集積分布を計測し、その結果を分析する。第５節では、（Marcon and Puech2009）。

中国の自動車産業の立地：集積と共集積

，
，

51

と（random reshuffling）を意味する。

， ，Duranton and Overman（2005）は、式⎝２⎠で

，，

(１)

集積の状況を測る場合、Random Location に基づくシミュレーションを提案した。つまり、ある産業の企業の集積状況を測る場合、全製造業企業の住所をサイトにして、そこに企業を， ， は全産業の企業 と 産 業 の企業との間の距離ダミー（ 以内であれば１、でな

ランダムにシャフルすることをもってシミュければ０）であり、， ， は 産 業 の企
業 と 産 業 の企業 との間の距離ダミー（れた集積（localization）とは、その産業の集中（industrial concentration）と製造業全体の集以内であれば１、でなければ０）である。yは積（overall agglomeration of manufacturing）

各企業の従業員数である。

をコントロールしたうえでのこれらの企業の集

レーションを行う。そのため、このように測らしたがって、M 関数は距離 までの範囲に積（agglomeration）である。本稿は、単一業おける集積の状況を表す累積的な集積指標

種・所有タイプの企業のなかにおける集積につ（cumulative function）である。個々の企業間

いては、Random Location に基づいて、式⎝２⎠の距離において、集積が生じたかどうかは、MのK-density関数をもちいて計測する。

関数からは直接にはみることができない。

Duranton and Overman（2005）は、信 頼区

M 関数と異なって、K-density 関数は確率密間について、ローカル信頼区間（local confi-度関数（probability density function）であり、dence interval）とグローバル信頼区間（global

距離 における 産 業 の集積状況を示すことがconfidence interval）を提案した。

できる（Duranton and Overman 2005）。

ローカル信頼区間とは、各企業間距離 における信頼区間である。距離 の間隔が１㎞であり、測定される企業間距離が 0～800 ㎞（つま（2）り、 =０㎞，１㎞，２㎞…800 ㎞）であり、有意水準が５%に設定され、シミュレーションがは カ ー ネ ル 関 数 で あ り、Duranton and

1000回行われた場合を例として挙げよう。まずOverman（2005）で は Guassian 関数が採用さはシミュレーションの結果に基づいて、1000れた。 はカーネルバンド幅である。K-density

本のK-density 関数の結果を計算する。つぎに、

関数は、 産 業 の企業間の距離をカーネル平滑

距離 ごとに K-density 関数の結果を昇順に並化（kernel-smooth）することによって、各企べ替える。そして、各距離 における下位５％

業間距離 における企業の密度を示したのであと上位５％に当たる K-density 関数の値は、そる。我々は、自動車産業の集積がどのような企れぞれその距離 におけるローカル信頼区間の業間距離において成立しているのかを調べたい

下限と上限の閾値を構成する。距離 におい

ので、K-density 関数をもちいる。

て、実際の K-density 関数の値が信頼区間を下K-density 関数の統計的検定は、Monte Carlo、
回れば企業が距離 において分散（dispersion）

法によって行われる。分析対象の企業が立地可

信頼区間を上回れば企業が距離 において集積

能な場所、いわゆるサイト（site）にランダム（localization）になる。K-density 関数の値がに非復元抽出（sampling without replacement）

信頼区間に落ちるならば、企業がサイトにランによって配置されるシミュレーションを繰り返

ダムに分布しているという帰無仮説は棄却できし行う。このようなシミュレーションは、対象

ない、ということになる2。

企業をサイトにランダムにリシャッフルするこ

Duranton and Overman（2005）は、また、た52

中国経済経営研究とえランダム分布の産業であっても、ローカル

第 3 巻第 1 号

企業タイプがランダムに決められる４。そのた信頼区間をもちいれば、企業間距離 の全域のめ、本稿の共集積（co-localization）は、異ななかで、いくつかの距離 における集積ないしるタイプの企業がお互いに近く立地する傾向

分散が観察される可能性がかなり高いと指摘し、を表している。従来の文献にあった共集積（co-ローカル信頼区間は非常に緩いと批判した。そagglomeration）には、たまたま２つの産業クラのうえで、グローバル信頼区間を提案した。

スターが近く位置している、あるいは２つの産グローバル信頼区間は産業の全体的な分布パ

業の立地の誘因に共通点があった結果、この２ターンを踏まえた信頼区間である。上記の例でつの産業が結果的に近く立地して集積したよういえば、企業間距離 の全域（０～800 ㎞）ににみえた場合（joint-localization）も含まれてわたって、K-density 関数のシミュレーション

いる。Random Labeling の採用は、産業間の立曲線のなか、950本（95%）の曲線全体がバン

地が本来独立したにもかかわらず、このようにドの下限を上回り、ならびに950本（95%）の共集積にみえたケースの検出を防ぐためである

曲線全体がバンドの上限を下回るように設定さ（Duranton and Overman 2005）。

れた信頼区間は、グローバル信頼区間になる3。

本稿は、測定の際、有意水準は５%、信頼区

このように設定された信頼区間のもとで、企業間はグローバル信頼区間、シミュレーション回

間距離 の全域にわたって、信頼区間の上限と数は1000回、シミュレーション方法は Random

下限を一度でもヒットする曲線はそれぞれ50本

Location ないし Random Labeling、測定範囲は（５%）になる。もちろん、その際、ローカル

0～800 ㎞、距離間隔は１㎞にそれぞれ設定しの有意水準は５%より小さいので、グローバル

た。測定に Scholl and Brenner（2015）が開発

信頼区間のほうが集積と分散の検定にとって厳した近似手法を利用した。Scholl and Brenner

しい。本稿はグローバル信頼区間をもちいて企⎝2015）は、計算した企業間距離を四捨五入す

業の近接関係を分析する。

ることによってデータの保存量を大幅に圧縮し、Duranton and Overman（2005）は、異なる産業との間の分布の状況を示す K-density 関

稿は、R ソフトの dbmss package を K-density
関数の測定に利用した。

数も提案した。

2 .データの説明，，

計算メモリと時間の節約に成功した。なお、本（3）

本稿は2008年の第２次経済センサスの法人
データをもちいる。我々は主に Baidu Map のDuranton and Overman（2005）は、式⎝３⎠でAPI を利用して、社区村の経緯度を取得し、そK-density 関数を測る場合、対象産業（ と ）れを精査して製造業法人を有する社区村の経緯の企業の住所をサイトに指定して、Random

度をすべて調べた。そのうえで、第２次経済セ

Labeling をシミュレーションタイプに採用す

ンサスの行政区画コードと社区村データをもちることを提案した。この場合、２つの産業の企

いて、センサスの GIS データベースを構築した。

業の住所のなかで、従業員ウェイトを変えずに、

詳しい説明は徐（2018）を参考されたい。

───────────
２ 本稿では、「ランダム分布」とは、企業がサイ
トにランダムに分布することを意味するが、文章を簡潔にするため、単に「ランダム分布」という表現をもちいる。
３ その際、各距離 にわたって同じローカル信頼区間の有意水準を選んだ。

───────────
４ 詳 し く は dbmss の マ ニ ュ ア ル（https://cran.
r-project.org/web/packages/dbmss/dbmss.pdf、
2019年４月17日確認）を 参 照 さ れ た い。なお、
本稿は、同業種の場合であっても、異なるタイ
プの企業間の共集積を検出する際も、Random
Labeling を採用した。

中国の自動車産業の立地：集積と共集積

なお、徐（2018）は企業の点データ（村レベ

53

年における製品 と製品 の間の距離、いわルの GIS データ）を 10 ㎞×10 ㎞ のグリッドに

ゆる近接性は次の式によって計算される。

メッシュ集計したが、本稿は集計作業をせず⎝5⎠に点データのままで分析を行う。点データの利用によって、MAUP（modifiable areal unit

ただし、

problem、可変単位地区問題）を回避すること

つまり、もし製品 が高い顕示的比較優位をができる。MAUP とは、空間的集計単位の設有するならば、さらに製品 が必要とする生産定によって、分析結果が左右される問題である。 要素が製品 と同じであれば、製品 もやはり産業の構成業種を決めることはかなり難しい。 高い顕示的比較優位を有する。したがって、両
実際に、ほとんどの中国産業集積研究は、各レ製品の顕示的比較優位を表す の条件つき確率

ベルの単一の業種の集積状況を調べることに止の大きさは、その近接性を意味する。 が大きまり、業種と業種の間の近接性を踏まえた産業

いほど、製品 と製品 がより近い。

集積の識別はほとんどなされてこなかった（徐Hausmann と Klinger は 近 接 性 行 列（proximity matrix） を 作 成 し た。 し か し、 そ れ は

2017）。
自動車産業の幅をどう決めるのか。業種間のSITC（Standard International Trade Classifi-

近接性（proximity）をどう判断するのか。産

cation）Rev．2 の４桁業種のものである。中国

業連関表の利用が近道ではあるが、残念なことの第２次経済センサスの業種基準は国民経済業に、中国の産業連関表では全部で100程度の産種分類 GB/T4754︲2002 である。そのため、業業しか示されていないので、自動車産業に属す

種基準の統一が必要である。

る業種の産業連関データが得られない。

我々はまず、SITC Rev．2 の781．0（乗用自動近接業種を間接的に特定する方法もある。

車）から出発し、Hausmann と Klinger の近接

Porter（2003）は、1996年の CBP データ（the性行列を利用して、それとの近接性が0．6を超えannual County Business Patterns data）をもた SITC の 業種を調べた。783．1（公共サービ

ちいて、各業種（４桁 SIC）の雇用の立地的相

ス用乗用車）と784．9（その他の部分品及び付関関係を計算し、産業に関する知識と産業連関属品）がそれに当たる。さらに、これらの２表も併用して、米国の製品あるいはサービスが業種との近接性が0．6を超えた業種をさらに調地域間において取引される41の産業、いわゆるべた。 621．0、 628．9、 699．1、 713．2、 713．9、

取引産業（traded industry）の集積に属する業

742．8、749．2、749．3、778．3、784．2、791．9、種（traded cluster）を特定した。しかし、そ893．5 が こ の 基 準 を ク リ ア し た。 そ の な か、の結果が開示されていない。

713．9は783．1と784．9両方の近接業種であるが、我々は、もう１つ利用されている間接的なほかはすべて784．9だけに近接性をもつもので近接業種の特定方法、Hausmann and Klinger

あ る。 な お、SITC Rev．2 の782．1（ 貨 物 自 動（2006, 2007）の方法をもちいて、自動車産業

車）は中国の産業分類では乗用自動車と同じ４の業種を決める。まず、 国の製品 の顕示的比

桁業種 3721（自動車完成車製造）に属しており、

較 優 位 RCA（Revealed Comparative Advan-

781．0（乗用自動車）との近接性も0．592になっtage）を計算する。 は 国の製品 の輸出額でているため、
782．1も本稿の自動車産業に入れた。
つ ぎ に、こ れ ら の 計 16の SITC Rev．2 業 種ある。

を ISIC（International⎝4⎠Standard

Industrial

Classification）Rev．3 の 業 種 コ ー ド に 対 応 させ、さらに、国家統計局が公表している GB/
T4754-2002 と ISIC Rev．3 の対応表をもちいて

54

中国経済経営研究

第 3 巻第 1 号

属品製造）（784．9に対応）が3720（完成車製

GB/T4754-2002 にも対応させた。
ところで、対応作業のなかで、とりわけ GB/造）（781．0、782．1と783．1に対応）に業種的にT4754︲2002 の 3721（自動車完成車製造）は処

近接し、その他の業種は3725（自動車部品・附理しなくてはならない。なぜならば、3721（自属品製造）に業種的に近接している。そのため、動車完成車製造）のなか、自動車完成車だけで本稿の業種間の共集積分析も3725（自動車部品はなく、自動車エンジン、シャーシなどの製造･ 附属品製造）とその他の業種の間の地理的近も含まれているからである。我々は、主にデー接性分析に焦点を絞る。

タベースの主要業務内容をもちいて、業種コー

最後に、第２次経済センサスデータベースの

ド 3721（自動車完成車製造）の企業を一社ず

企業支配状況と登記類型の２つのフィールドをつ点検して、乗用車、バスと貨物自動車の製造利用して、各企業の所有タイプを２通りに分類

企業を我々が独自に設定した 3720（完成車製する。第１に、企業支配状況を使って、国家資造）に、エンジンの製造企業を 3727（自動車

本支配の企業を国有企業に、残りの企業を民間

エンジン製造）に、その他の企業も対応した近企業にそれぞれ分類する。第２に、登記類型をい業種に分類し直した。

もちいて、香港・マカオ・台湾投資企業と外国

なお、業種分類基準の間の対応は完全なも投資企業を外資系企業に分類し、残りの企業をのではないので、対応作業のなかでは、SITC

地場企業に分類する。国有企業と民間企業、そRev．2 の業種内容説明（アジア経済研究所 1985a、 れに外資系企業と地場企業の２つの所有タイプ
1985b、1985c）を参考にして、業種内容が大きのペアにおける共集積を調べることによって、く異なる GB/T4754︲2002 の業種を外した。

集積の所有制的特徴を明らかにしたい。

その結果、本稿が扱う11の GB/T4754︲2002

中国の自動車産業の企業数と従業員数（表業種からなる自動車産業が確定した。具体的に１）をみると、一般的に国有企業よりは民間企

は、2920（ゴム製板・管・ベルト製造）、3543

業、外資系企業よりは地場企業の数が多い。ま（弁・同附属品製造）、3552（動力伝導装置製

た、一般的に民間企業よりは国有企業、地場企

造）、3713（鉄道車両部品製造）、3720（完成車

業よりは外資系企業のほうが、企業の従業員規製造）、3724（自動車車体・附随車製造）、3725

模が大きい。なお、3972（電気照明器具製造）（自動車部品・附属品製造）、3727（自動車エの国有・民間企業間と3727（自動車エンジン製、
ンジン製造）、3939（その他の電工器材製造）造）の地場・外資系企業間の従業員規模の違い

3972（電気照明器具製造）、3991（車両用照明が非常に小さい。

及び電気信号装置の製造）である 。第２次経5済センサスデータベースには４桁業種のフィールドがあるので、このフィールドを利用すれば、容易に自動車産業を抽出することができる。

3 .同所有タイプの企業同士間の分布
K-density 関数は、0～800㎞の範囲において計測した。浙江省の南部に位置する温州市と江この11業種をみると、3725（自動車部品・附蘇省の北部に位置する徐州市の間の直線距離は───────────
５ 我々の自動車産業は、自動車の製造に必要な部品・加工品と自動車完成車によって構成されている。実際に近接性の閾値を0．5に引き下げてみた。近接業種として、塗料、ガラス、鋼材、機械関連の業種が多数検出された。しかし、本稿は自動車完成車メーカーと自動車部品メーカ
ーに焦点を絞りたいので、あえてこのような狭い自動車産業分類を採用した。

デルタ地域のスケールとほぼ一致する。ちなみ

約800㎞なので、本稿の計測範囲は広義の長江に、上海・蘇州間は約80㎞、上海・杭州間は約170㎞、上海・南京間は約270㎞である。また、上海駅から北京駅までの直線距離は約1060㎞である。
Duranton and Overman（2005）は、 イ ギ リスの製造業の K-density 関数の計測において、

中国の自動車産業の立地：集積と共集積

表155

中国自動車産業の企業数と従業員数

業種

国有
企業数（社）
2920（ゴム製板・管・ベルト製造）
323543（弁・同附属品製造）733552（動力伝導装置製造）
61
3713（鉄道車両部品製造）
97
3720（完成車製造）
118
3724（自動車車体・附随車製造）
293725（自動車部品・附属品製造）609
3727（自動車エンジン製造）
163939（その他の電工器材製造）
403972（電気照明器具製造）
283991（車両用照明及び電気信号装置の製造）
13
従業員数（人）2920（ゴム製板・管・ベルト製造）
8,2943543（弁・同附属品製造）
11,5323552（動力伝導装置製造）
19,5343713（鉄道車両部品製造）
30,7593720（完成車製造）
441,2613724（自動車車体・附随車製造）
8,343
3725（自動車部品・附属品製造）
263,2283727（自動車エンジン製造）
27,8013939（その他の電工器材製造）
6,213
3972（電気照明器具製造）
1,829
3991（車両用照明及び電気信号装置の製造）
2,198

民間

地場

外資系

3,553
7,929
4,329
918
188
569
29,447
16
2,022
6,115
864

3,423
7,464
4,129
981
248
564
26,997
17
1,941
5,368
763

162
538
261
34
58
34
3,059
15
121
775
114

163,372368,206
219,879
62,097
142,42145,9632,004,333
17,12380,084
396,504
52,834

152,283
310,168
207,706
84,194373,935
45,7491,576,504
23,88462,291
258,148
33,554

19,38369,57031,707
8,662
209,747
8,557
691,057
21,04024,006140,185
21,478出所）2008年経済センサス個票データベースより作成。
注）3721（自動車完成車製造）の分解方法は、本文を参照されたい。

0～180㎞の範囲を採用した。日本の製造業企

１節の説明にしたがえば、ある企業間距離 に業の立地を分析した Nakajima et al.（2010）も、おける企業間分布は、実線が信頼区間を上回

同じく 0～180㎞を K-density 関数計測範囲に選れば距離 において集積・共集積、逆に信頼区

んだが、閾値を400㎞にしても、結論は同様だ

間を下回れば距離 において分散・共分散（co-とも説明した。しかし、Behrens and Bougna

dispersion）になる。

（2013）の カ ナ ダ 製 造 業 に 関 す る 研 究 で は、計算結果の分析の際、0︲400㎞の間の計算結K-density 関数が 0～800㎞の範囲において計果に注目する。それは、企業間の近接関係を重測された。米国東部の自動車部品産業の集積

要視するならば、400㎞未満の企業間距離におを分析し Klier and McMillen（2008）も、やはける分布の解釈がより直感的である。400㎞はり0～800 ㎞ を 計 測 範 囲 に し た。 こ の よ う に、およそ上海駅から合肥南駅までの直線距離であK-density 関数測定の距離閾値を決めるうえでり、長江デルタ地域の南北距離の半分に相当す

は、国土面積の広さが大きな要素である。

る。計算結果から複数の企業がお互いにそれ以

0～800㎞ の 企 業 間 距 離 に わ た っ て、上に長い距離をもって集積すると判明されても、

K-density 関 数 の 値 を 計 算 し た。本 稿 で は K-

経済学の解釈には違和感を覚えるであろう。しdensity 関 数 の グ ラ フ が 示 さ れ る が、 実 線

たがって、本稿は、残りの論文において、400（obs）は実際の企業の立地に基づいて算出し㎞以下の企業間距離を分析対象とする。さらた K-density 関数の値であり、点線（lo）と破に、我々は分析のなかで、100㎞以下を短距離、線（hi）で囲んだバンドはシミュレーションに

100～400㎞を長距離とそれぞれ記述し、とりわ

よって算出したグローバル信頼区間である。第

け短距離レベルでの企業間近接関係に注目する。

56

中国経済経営研究（ １ ）業種内の集積

第 3 巻第 1 号

器材製造）、3972（電気照明器具製造）と3991

所有タイプに分けずに企業全体をみると、11（車両用照明及び電気信号装置の製造）の６業

自動車産業関連業種のなか、3543（弁・同附属種の企業では短距離において集積している（図品製造）、3552（動力伝導装置製造）、3725（自１）。

動車部品・附属品製造）、3939（その他の電工
図1

短距離レベル集積の自動車業種の K-density

出所）2008年経済センサス個票データベースより算出。

図23720（完成車製造）、3724（自動車車体・附随車製造）と3727（自動車エンジン製造）のK-density

出所）2008年経済センサス個票データベースより算出。

3725（自動車部品・附属品製造）を除いた自動車製造に直接に関わる業種、つまり、3720

我々は、さらに企業を所有タイプに分けて各業種の局地化分布を調べた。

（完成車製造）、3724（自動車車体 ･ 附随車製造）

まず、国有企業をみると、どの業種においてと3727（自動車エンジン製造）では、企業の集も集積分布が存在しない。製造業企業のサイト

積分布が見られない（図２）。

において、国有企業はランダムに立地している。

なお、図３と図４からは、3725（自動車部品

また、非国有のいわゆる民間企業の分布は、･ 附属品製造）と3720（完成車製造）の企業分

各業種の全体の企業分布状況と比べて、3713

布の特徴を直感的に見て取れる。

（鉄道車両部品製造）が集積業種に加わった。
さらに、外資系企業の場合、各業種の全体の出所）2008年経済センサス個票データベースより作成。

図33725（自動車部品・附属品製造）の企業分布

中国の自動車産業の立地：集積と共集積57

3720（完成車製造）の企業分布

中国経済経営研究

出所）2008年経済センサス個票データベースより作成。

図458
第 3 巻第 1 号

中国の自動車産業の立地：集積と共集積

図5593725（自動車部品・附属品製造）の K-density：所有タイプ別

出所）2008年経済センサス個票データベースより算出。

分布と比べて、2920（ゴム製板・管・ベルト製
造）が集積業種に加わった6。

（ ２ ）3725（自動車部品・附属品製造）と他業
種の間の共集積

最後に、非外資系のいわゆる地場企業に目を転じると、3725（自動車部品・附属品製造）と3725（自動 車部 品 ・附属 品製 造）は、37203939（その他の電工器材製造）の集積分布が、（完成車製造）に部品を供給するので、両業種

短距離では見られなくなった（図５） 。

の企業の共集積が想定される。しかし、計測の7

このように、自動車産業において、国有企業
は全く集積しておらず、地場企業よりは外資系企業のほうが、集積する業種が多い。

結果、共集積が検出されなかった（図６）。
それでは、3725（自動車部品 ･ 附属品製造）
は、3720（完成車製造）を除いたほかの自動車業種との間に、企業の共集積は存在するのか。
計算の結果、3972（電気照明器具製造）との間のみ、短距離レベルの共集積が検出された（図───────────
６ なお、3727（自動車エンジン製造）の外資系企業も、お互いに約270㎞以上の長距離をもって集中して立地している。
７ なお、2920（ゴム製板・管・ベルト製造）と3725（自動車部品・附属品製造）が地場企業の長距離集積業種に加わった。

６）。
所有タイプに分けて調べると、まず、民間企業では、上記と同様な分布が見られており、外資系企業では、3725（自動車部品・附属品製
造）は3972（電気照明器具製造）だけではなく、3939（その他の電工器材製造）とも短距離にお

60

図6

中国経済経営研究

第 3 巻第 1 号

3725（自動車部品・附属品製造）の企業と3720（完成車製造）および3972（電気照明器具製造）の企業の間の K-density

出所）2008年経済センサス個票データベースより算出。

いて共集積しているが、国有企業と地場企業の間の共集積立地分布が、異なる所有タイプの企

場合、3725（自動車部品・附属品製造）はどの業の間においても存在するかは、興味深い研究

業種とも共集積していない。

4 .異なる所有タイプの企業の間の分布

テーマの１つである。我々は、K-density 関数の計測をもって、このような共集積を検出してみた。

それでは、国有企業と民間企業の間、地場企業と外資系企業の間の局地化分布、いわゆる共（ １ ）業種内の共集積集積は存在しているのか。たとえば、外資系企

K-density 関数を計測して、11の自動車業種

業が地場企業に自動車部品あるいは部品製造の内における、異なる所有タイプの企業の間の共ための原材料・部品を提供したり、逆に地場企集積を調べた。その結果、国有企業・民間企業

業からこれらの資材を調達したりすることは容間、地場企業・外資系企業間のいずれにおいて易に想像できる。国有企業と民間企業の間におも、共集積が検出されなかった。つまり、異な

いても、同様な取引関係が存在する可能性がある所有タイプの企業が共集積する自動車業種はる。そのため、業種内の共集積立地分布と業種存在しない（図７）。

図7

各所有タイプの3725（自動車部品・附属品製造）の企業の間の K-density

出所）2008年経済センサス個票データベースより算出。

中国の自動車産業の立地：集積と共集積第３節ですでに分かったように、国有企業で61品製造）の民間企業ならびに3725（自動車部品

は業種内の集積が存在しないが、民間企業、地･ 附属品製造）の外資系企業はそれぞれ短距離場企業と外資系企業は、一部の業種においてその集積分布を見せている。とりわけ自動車産業

れぞれ集積している。しかし、今ここで調べたにとって重要な3725（自動車部品・附属品製造）

ように、どの業種においても、国有企業と民間の上記の分布は、興味深い（図７）。外資系部

企業の間、地場企業と外資系企業の間では、共品メーカーは地場部品メーカーの隙を狙って集集積が見当たらない。むしろ、ほとんどの業種

積し、そしてその近辺を地場企業が「忌避」しではランダム分布が検出された。このことは、ている、と考えられる。

各々の自動車業種の企業の集積は、国有企業とは無関係の民間企業の集積分布、またはお互い（ ２ ）3725（自動車部品・附属品製造）と他業
種の間の共集積に独立した地場企業と外資系企業の集積分布を

K-density 関数計測の結果、3725（自動車部

もって形成されている、と示唆している。
また、3543（弁・同附属品製造）の国有企業

品 ･ 附属品製造）の国有企業と3720（完成車製･ 民間企業の間、そして3725（自動車部品・附造）の民間企業の間の分布は、ランダム分布で属品製造）の地場企業・外資系企業の間では、ある（図８）。また、3725（自動車部品・附属共分散分布が検出された。つまり、こららの企品製造）の国有企業の近辺では、ほかの民間自業はお互いに避けて立地している。なお、第３動車業種の企業はむしろすべて共分散分布を示

節ですでに確認したように、3543（弁・同附属しており、つまり避けて立地している（図９）。

図8

異なる所有タイプの3725（自動車部品・附属品製造）と3720（完成車製造）の企業の間の K-density

出所）2008年経済センサス個票データベースより算出。

62

中国経済経営研究

図9

第 3 巻第 1 号

3725（自動車部品・附属品製造）の国有企業と他業種の民間企業の間の K-density

出所）2008年経済センサス個票データベースより算出。
注）3725（自動車部品・附属品製造）の国有企業と3720（完成車製造）の民間企業の間の K-density は、図８を参照されたい。

このように、3725（自動車部品・附属品製造）の場合も、3720（完成車製造）の外資系企業の国有企業の近辺を民間企業が「忌避」していとはお互いにランダムに分布しており（図８）、

るように見える。ただし、第３節でみたように、

また、その近辺に外資系企業が集積していない。

3725（自動車部品・附属品製造）の国有企業自このことは、地場自動車部品メーカーと外資系

身も集積しているわけではない。

自動車関連企業とのリンケージの脆弱さを示唆

3725（自動車部品・附属品製造）の民間企業

している。

の場合も、3720（完成車製造）の国有企業とは3725（自動車部品・附属品製造）の外資系企

お互いにランダムに分布している（図８）。ま業からは、3720（完成車製造）を含むほとんど

た、その近辺に国有企業が集積することもいっの自動車業種の地場企業が避けて立地している8さい検出されていない。2920（ゴム製板・管 ･（図８、 図10）。つまり共分散分布を示してい

ベルト製造）および3713（鉄道車両部品製造）る。なお、本節の（１）では、すでに3725（自の国有企業との間では、むしろ共分散分布が検動車部品・附属品製造）の外資系・地場企業間出された。このことは、
民間自動車部品メーカーと国有自動車関連企業とのリンケージの脆弱さを示唆している。
3725（自動車部品・附属品製造）の地場企業

───────────
８ 3725（自動車部品・附属品製造）の外資系企業と3727（自動車エンジン製造）の地場企業とは、お互いにランダムに分布している。

中国の自動車産業の立地：集積と共集積

図10

63

3725（自動車部品・附属品製造）の外資系企業と他業種の地場企業の間の K-density

出所）2008年経済センサス個票データベースより算出。
注）3725（自動車部品・附属品製造）の外資系企業と3720（完成車製造）の地場企業の間の K-density は、
図８を参照されたい。

においても共分散分布が検出されている。この両者はなぜ短距離でお互いに回避し、かつ長ように、3725（自動車部品・附属品製造）の国

距離の間隔をもってお互いに集まるのか。答え

有企業が多くの民間自動車関連企業に「忌避」

は今後の調査研究によって解明されるであろう

されているのと同様に、3725（自動車部品・附が、たとえば、外資部品メーカーが中国に進出

属品製造）の外資系企業も地場自動車関連企業

するとき、一方では、激しい競争や地場企業のに「忌避」されている。

模倣などを避けるため、なるべく地場自動車関いっそう興味深いことは、上記のように、連企業が少ない場所を選ぼうとするが、他方で3725（自動車部品・附属品製造）の外資系企業

は、実際に進出できる地域も限られており、専は、10業種の地場企業に「忌避」されながらも、門技術・技能を有する労働者の確保、現地から3720（完成車製造）と3725（自動車部品・附属の原材料・部品の調達などのため、自動車関連品製造）を除いて残った８業種の地場企業とは、産業が盛んでいる地域へのアクセスを考慮してまた長距離の間隔をもって、共集積している。

立地を選択せざるをえなかった、と考えられる。

つまり、地場企業は一見して3725（自動車部品

いずれにせよ、3725（自動車部品・附属品製･ 附属品製造）の外資系企業のそばを「忌避」

造）の外資系企業と多くの自動車業種の地場企しながらも、その周辺に長い距離の間隔をとっ業との間の立地関係は、3725（自動車部品・附て集まっている（図10）。

属品製造）の国有企業と多くの自動車業種の民64

中国経済経営研究

第 3 巻第 1 号

間企業との間において存在するような単純な車部品も製造している。したがって、3720（完「忌避」関係ではない。言ってみれば、これは成車製造）の企業と3725（自動車部品・附属品「付かず離れず」の関係である。

製造）を除くその他の自動車業種の企業とは、

5 .完成車製造と他業種の間の共集積

お互いにどのように分布しているのかを、直接に調べることも必要である。

既述のように、我々は自動車産業の構成業種

K-density 関数を計測した結果、まず、3720を決める際、結果的に3720（完成車製造）に近（完成車製造）の企業と各業種の企業との共集接する業種として3725（自動車部品・附属品製

積はいっさい検出されていない（図11）。

造）を選び、さらに3725（自動車部品・附属品

また、同所有タイプの企業同士をみると、製造）の近接業種として、その他の９業種を自3720（完成車製造）の企業の近辺にその他の自動車産業の業種として定めた。

動車業種の企業が集積することはない。3720

しかし、我々の自動車関連企業の個票データ
セットは、事業所ベースのものではなく、法人（完成車製造）の企業はほとんどの業種の企業とはお互いにランダムに分布している。

企業ベースのものである。そのため、主要な業

それでは、異なる所有タイプの企業の間の局務が完成車製造の企業は、すべて3720（完成車

地化分布に目を転じた場合、状況は変わるのか。

製造）の企業として扱われている。

K-density関数を計測した結果、3720（完成車

ところが、実際にこれらの多くの企業は自動
図11製造）の国有企業と（3720（完成車製造）を含3720（完成車製造）と他業種の企業の間の K-density

出所）2008年経済センサス個票データベースより算出。
注）3720（完成車製造）と3725（自動車部品・附属品製造）の企業の間の K-density は、図６を参照されたい。

中国の自動車産業の立地：集積と共集積65む）すべての自動車業種の民間企業との間の分同士の集積だけではなく、異なる業種の企業の布は、ランダム分布である。同様に、3720（完間の共集積も測った。さらに自動車関連企業を

成車製造）の外資系企業とすべての業種の地場

国有企業と民間企業、ならびに外資系企業と地企業との間の分布もランダム分布である。つま場企業の２つの所有タイプのペアに分けて、そり、国有の完成車メーカー、それに外資系の完

れらの企業所有タイプ×業種のカテゴリ間の企

成車メーカーの立地とは無関係に、民間の自動業の集積・共集積も計測した。所有制が産業集車関連企業と地場の自動車関連企業がそれぞれ積に与えた影響からは、いわゆる「中国的」な立地している。上海 VW、一汽豊田、広州本田、 集積の特徴が現れると考えたのである。このよ
東風日産など、もっとも重要な自動車完成車

うに、我々は、どのような企業がどのような企メーカーのなか、国有企業あるいは外資系企業

業とどう分布しているのかを、各距離レベルにが圧倒的に多い。上記のことは、これらの自動おいて調べた。

車完成車メーカーと民間の自動車関連企業ない

その結果、中国の自動車産業の立地分布に関し地場の自動車関連企業とのリンケージの脆弱

して、主に次のことが明らかになった。

さを示唆している。

（１）民間、外資系と地場の自動車関連企業は、

民間完成車メーカーにおいても、国有自動車

多くの業種においてそれぞれ集積して分布して関連企業がその近辺に集まって分布することがいる。

見られない。3543（弁 ･ 同附属品製造）、3713（２）国有自動車関連企業は、いずれの業種に（鉄道車両部品製造）、3724（自動車車体・附

おいても集積が存在しない。

随車製造）、3939（その他の電工器材製造）と（３）ほとんどの自動車業種では、異なる所有

3991（車両用照明及び電気信号装置の製造）のタイプの企業の間の分布は、ランダム分布であ

国有企業が、民間の完成車メーカーから長距離る。

間隔をもって集まって分布していることも検出（４）3720（完成車製造）の企業は、集積してされたとはいえ、民間自動車完成車メーカーといない。3720（完成車製造）の企業の近辺には、これらの国有企業とのリンケージもかなり弱い。

3725（自動車部品・附属品製造）も含めて、ほ地場の完成車メーカーの場合も、外資系自動とんどの自動車業種において、同所有タイプの車関連企業との間において、共集積分布が検出

企業も集まっておらず、異なる所有タイプの企されていない。むしろ、2920（ゴム製板・管 ･業も集まっていない。

ベルト製造）、3543（弁・同附属品製造）、3552（５）3725（自動車部品・附属品製造）の民間（動力伝導装置製造）と3972（電気照明器具製企業と外資系企業がそれぞれ短距離集積を現し造）の外資系企業がその近辺を避けて立地してている。いずれの所有タイプにおいても、3725いる。第４節で調べたように、地場完成車メー（自動車部品・附属品製造）の企業の近辺に、

カーは、3725（自動車部品・附属品製造）の外同所有タイプの他自動車業種の企業が集まって資系企業とも分散分布を現している。地場完成いるケースは、稀である。

車メーカーと外資系自動車関連企業のリンケー（６）3725（自動車部品・附属品製造）の国有ジも脆弱である。

企業の近辺において、ほとんどの自動車業種のおわりに民間企業が共分散分布を示している。言い換えれば、これらの民間企業は3725（自動車部品 ･

本稿は徐（2018）が構築した2008年第２次経附属品製造）の国有企業を「忌避」している。

済センサスの GIS データベースをもちいて、従（７）3725（自動車部品・附属品製造）の外資

業 員 数 加 重 の Duranton and Overman（2005）

系企業の近辺において、3725（自動車部品・附の K-density 関数を計測した。同じ業種の企業

属品製造）も含め、ほとんどの自動車業種の地

66

中国経済経営研究場企業が共分散分布を示している。しかしなが第 3 巻第 1 号版会。

ら、多くの業種の地場企業もまた3725（自動車徐涛（2014）『中国の資本主義をどうみるのか：

部品・附属品製造）の外資系企業とは長い距離

国有・私有・外資企業の実証分析』日本経の間隔をもって共集積している。そういう意味

済評論社。

において、両者は「付かず離れず」の関係にある。 徐涛（2017）「中国の産業集積：空間統計分析（８）3725（自動車部品・附属品製造）の民間
企業の近辺に国有自動車関連企業が集積しておについてのサーヴェイ」『北海学園大学経済論集』第65巻第３号、12月。

らず、3725（自動車部品・附属品製造）の地場

徐涛（2018）「中国の自動車産業はどこに集積企業の近辺にも外資系自動車関連企業が集積ししているのか：FleXScan をもちいた集積

ていない。

地識別」
『北海学園大学経済論集』第66巻
第１号、６月。

中国経済に対して、国家資本と外資が大きな

中村良平（2008）「都市・地域における経済集

プレゼンスを示している。中国の自動車産業に積の測度（上）」『岡山大学経済学会雑誌』

おいても、国有企業と外資系企業の存在感が大第39巻第４号、３月。

きい。自動車産業の立地における「中国的」な特徴は、とりわけ上記の（３）
、
（６）
、
（７）と

中国語文献

（８）に現れる。

李琳・劉立涛・陳文韜（2008）「長沙汽車産業

しかし、なぜ中国の自動車関連企業はこのような立地関係をもつのか。このような立地関係
はどう変わるのか。企業の新陳代謝にどう影響するのか。解明されるべき疑問は多く残っている。これからの課題とする。

集群的辨認、問題及政策選択」『経済地理』
第５期、９月。
龐麗・李顕君（2012）「汽車産業集聚影響因素的実証研究」『統計与決策』第19期、10月。
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本研究は JSPS 科研費 JP16K03644 の助成を

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中国の自動車産業の立地：集積と共集積

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67

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68

中国経済経営研究

第 3 巻第 1 号

The Location Patterns of the Automobile Industry in China
XU, Tao (Hokkaigakuen University)
Keywords: Micro-geographic data; Agglomeration; Localization; Co-localization;
Automobile industry; China
JEL Classification Numbers: R11, R32, L62, P31
This paper explores the location patterns of China’s automobile sector including 11 four-digit
industries, using employment weighted K-density function proposed by Duranton and Overman(2005). We construct a detailed micro-geographic dataset based on the firm-level dataset of the
2nd China Economic Census. We classify the firms into SHE (state-holding enterprise), NSE (nonstate-holding enterprise), FFE (foreign-funded enterprise) and DE (domestic enterprise) by theirownership. We find the following mainly. First, in many industries, the NSEs, the FFEs and theDEs are localized at short distances, respectively, while SHEs are not localized in any industry.
Second, in almost all industries, the enterprises show random distribution between the SHEs andthe NSEs, and also between the FFEs and the DEs. Third, firms of 3720 (vehicle manufacturing)are not localized, and they are also not co-localized with the firms of other industries at shortdistances. Fourth, the NSEs and the FFEs in 3725 (vehicle parts and accessories manufacturing)show localization pattern at short distances. But they are not co-localized at short distances with
the NSEs and the FFEs in the other industries, respectively. Fifth, the NSEs of almost all theindustries show co-dispersion patterns with the SHEs of 3725 at short distances. Sixth, the DEsof almost all the industries show co-dispersion patterns with the FFEs of 3725 at short distances,while they show co-localization patterns at long distances, too. Seventh, the SHEs are not colocalized with the NSEs of 3725 at short distances, while the FFEs are not co-localized with theDEs of 3725 at short distances, too.