第6章

コロナ後の中国マクロ経済と金融―OFDI 視点から見た脱工業化
および経常収支赤字のおそれ―キーワード：脱工業化、OFDI、経常収支赤字

第1節

はじめに

脱工業化（Deindustrialization）は「空洞化（Hollowing Out）
」ではない。
通常、国の工業部門または製造業の付加価値の割合とその雇用の割合が減少し続ける現象として定義される（IMF Working Papers, 2006より）。本稿ではこの IMF の定義を利用する。
中国の製造業付加価値の割合とその雇用割合のターニングポイントは、それぞれ2006年と2013年に現れた。そこで、本稿では、2013年を中国の脱工業化が始まった年と判断する。
脱工業化現象の原因については、まだ統一の結論がない。一般的に、国際貿易と産業セクター間の生産性の成長の相違に加えて、海外直接投資（Outward Foreign Direct Investment、OFDI と略）にも、その主要な原因があると指摘される。
本稿は、中国における OFDI とマクロ経済との協働性分析を踏まえて、
OFDI 視点から脱工業化の現状およびそれと関連する経常収支問題を取り込んでいく1。

1

本稿のデータ収集および計算は、南開大学経済学院博士 3 年生の鄭毓銘氏、修士 3 年
生の胡英倫氏などの協力を得た。

180

第２節

中国 OFDI とマクロ経済指標の協働性分析
Ⅰ 中国 OFDI とその総合指数
OFDI は、グローバル範囲での産業資本の中長期的な配置戦略であるため、国内経済構造の変化およびそのレベルアップと相互作用する。
中国企業の OFDI は、2013年から急成長している。
『世界投資報告書2021』（UNCTAD, 2021） に よ れ ば、 コ ロ ナ ウ イ ル ス の 影 響 で、2020年 に 世 界
OFDI が大幅下落したのを反映して、中国ははじめて世界 １ 位になった。それにもかかわらず、2019年までの中国 OFDI ストックは世界 ３ 位であり、１ 位の米国の28％でしかない。他の主要国と比較すれば、中国の OFDI ス
トックは、GDP の14.76％のみであり、世界で最も低いレベルのようである（王碧珺、2021）。したがって、将来における中国 OFDI が成長する可能性は十分にある。ただし、現在の中国 OFDI の全体的なパフォーマンスは欠如しており、収益レベルはかなり低い。
本研究チームは、中国 OFDI の成長およびその特徴などについて、より良い分析をするために、各種 OFDI の件数と金額のデータに基づき、中国
OFDI 総合指数を作成した2。本稿で関連する各種の中国 OFDI 総合指数およびほかの関連データは中国南開大学グローバル経済研究センターのデータベースに基づくものである。使用したデータは、世界有数のデータベースの
BvD-Zephyr および fDi Markets をマッチングにより整理したものである。
しかし、統計のソースや基準などが違うため、中国商務部や国家統計局およ2

本総合指数および関連の中国 OFDI データーについては、筆者がリードする研究チー
ムが2017年から毎年発表している。薛軍など著『中国民営企業対外直接投資指数年度報告書（2021）』中国人民出版社2022年 8 月をご参照ください。
第6章

コロナ後の中国マクロ経済と金融 181

び中国外貨管理局などの公表データと多少違うところがある。

Ⅱ 中国 OFDI とマクロ経済指標の協働性分析
中国のマクロ経済指標を、次の ７ つに分類した。 １ ）マクロ経済成長、２ ）国民経済運行とマクロ政策、 ３ ）消費、投資と貯蓄、 ４ ）構造変化、
５ ）人的資本と科研投入、 ６ ）対外経済と貿易、 ７ ）国際政治と経済、である。さらに各分類を細分し、合計45個の指標に分けた。図表 6 － １ は、2005～2020年の16年間、中国企業 OFDI 総合指数とこれら45のマクロ経済指標の Pearson 相関係数と Spearman 相関係数である3。
次に、図表 6 － 1 に基づいて、45の中国マクロ経済指標を 7 つの組に分けて、中国 OFDI 総合指数との Pearson 相関係数と Spearman 相関係数を通じて、それらの協働性を分析する。
⑴ マクロ経済成長と中国企業 OFDI 総合指数の協働性について
1 ）中国企業 OFDI 総合指数と実質 GDP は、 １ ％のレベルで正に有意に相関し、これは中国の OFDI は国力の増加とともに増加していることを意味する。
2 ）実質 GDP 年間成長率は １ ％レベルで有意な負の相関があり、一人当たり GDP は １ ％レベルで有意な正の相関がある。この結果は、ダニン
グ氏の「外国直接投資のフェーズ理論」と一致している。すなわち、中国が中高所得レベルの開発段階に入った後、経済成長率は低下し始めた
ものの、OFDI の勢いは徐々に強まっていたことを示している。
3 ）産業用電力消費、鉄道貨物量、銀行貸出は「Keqiang Index」（Keqiang
は李克強総理を指す）として知られる。またこの指数も2020年に政府が推進して始まった「ダブル循環経済発展政策」の重要な指標とも考えら
3

Pearson 相関係数は、 ２ つの変数間の線形関係を検証・評価するものである。これに対して、Spearman 相関係数は、 ２ つの変数間の単調な関係を検証・評価するものであるため、Spearman の相関係数はデータエラーや極値からの影響に対しては敏感ではない。

182

図表 6 － 1  2005～2020年中国企業 OFDI 総合指数と主要なマクロ経済指標の相関関係
The correlation between Chinese
enterprises OFDI composite index andmacroeconomic indicators
Macroeconomic indicators
Pearson correlation Spearman correlation
coefficient
coefficientReal GDP（100 million CNY）
0.813***
0.8529***Annual growth rate of real GDP（％）－0.660***－0.8265***
GDP per capita（CNY）
0.797***
0.8529***Industrial electricity consumption
0.795***
0.8618***Macroeco（100 million kWh）
nomic growth
Total rail freight shipments
0.446*
0.5706**（million tons）
Medium- and long-term loans in all
currencies provided by banks
0.707***
0.8529***（100 million CNY）
CPI
0.806***
0.8471***PPI
0.297
0.3941
M2（100 million CNY）
0.790***
0.8529***National
economy and
Loan interest rate（％）－0.689***－0.6125**
macro policy General public budget expenditure
0.812***
0.8529***（100 million CNY）
Social financing（100 million CNY）
0.649***
0.8176***
Domestic demand（100 million CNY）
0.794***
0.8529***Total retail sales of consumer goods
0.828***
0.8559***（100 million CNY）
Per capita disposable income of
0.797***
0.8529***Consumption,
residents（CNY）
investment
Total fixed assets investment
and saving
0.848***
0.8529***（100 million CNY）
Amount of foreign direct investment
0.789***
0.8471***
actually utilized （10 thousand USD）
National savings rate（％）－0.620**－0.5588**
Operating income of industrial
enterprises above designated size
0.866***
0.9559***（100 million CNY ）Proportion of manufacturing added－0.751***－0.8118***
value in GDP（％）
Share of manufacturing employment－0.478*－0.550**（％）
Structural
Proportion of tertiary industry
changes
0.842***
0.8441***
output in GDP（％）
Average annual real wage index
0.788***
0.8529***Average price of commercial
housing in first- and second-tier
0.846***
0.8714***
cities（CNY/m2）
Price of industrial land in major
0.918***
0.9176***
cities（CNY/m2）

第6章

コロナ後の中国マクロ経済と金融 183

Proportion of population with college
degree or above（％）
Average years of education（years/person）
Human capital
Number of lawyers per 100,000
and R&D
people in China（persons）
investment
Proportion of R&D expenditure in
GDP（％）
Invention patent ownership per
10,000 population（pieces）
Total exports（100 million CNY）
Total imports（100 million CNY）
Trade balance（100 million CNY）
Current account debit（10 thousand USD）
Current account credit
Outward（10 thousand USD）
economy andCurrent
account（10 thousand USD）
trade
Capital and financial accounts（10 thousand USD）
CNH/USD exchange rate
（CNY/USD）
Foreign exchange reserves（1 billion USD）
RMB Internationalization Index（RII）
Number of Think Tanks in China（households）
International Economic Policy Uncertainty Index（EPU）
politics andeconomics
Chinaʼs overall image scoresWorld average annual GDP growthrate（％）
U.S. 10-Year Treasury Yield（％）

0.784***

0.8471***0.770***

0.8176***

0.676***

0.8382***

0.783***

0.8529***0.666***

0.8214***0.768***
0.698***
0.715***

0.8441***0.7441***0.6941***－0.801***－0.8412***0.801***

0.8412***－0.313－0.26470.700***

0.7382***0.535

0.33330.673***

0.6853***0.617**

0.6713**0.124

0.7127***0.479*

0.6971***0.780**

0.2－0.382－0.4735*－0.615**－0.6873***（出所）中国国家統計局、中国国家外貨管理局、中国国家エネルギー局、中国国家知的財産局、中国国家電力企業聯合会、中経網統計データベース、中国地
価情報サービスプラットフォーム、Wind、中国人民大学『人民元国際化報告』各年版、当代中国与世界研究院『中国国家イメージグローバル調査報告』、世界銀行 WDI データベース、CEIC 経済データベース；米国ペン
シルベニア大学の「シンクタンク研究プロジェクト」（TTCSP）編集「グローバルシンクタンクレポート」、‘Economic Policy Uncertainty in China’
by Scott Baker, Nicholas Bloom, Steven J. Davis and Sophie Wang（2013）at www.PolicyUncertainty.com. また中国 OFDI 総合指数は中国
南開大学グローバル経済研究センターのデータベース（注）***、**、* はそれぞれ0.01レベル（両側）、0.05レベル（両側）、0.10レベル（両側）での有意な相関を示す。
184

れる。係数によれば、「Keqiang Index」は、マクロ経済の水準と国民経済の運営状況を表すと同時に、中国 OFDI との良性の相互関係を示している。
⑵

国民経済運行・マクロ政策と中国企業 OFDI 総合指数の協働性について
OFDI との関係を分析する場合、 ６ つの指標4に分けられ、CPI と PPI は

主に国内消費と生産のマクロ経済環境を表し、残りの ４ つは国内の金融・資本市場の環境を表している。
1 ）CPI と OFDI 総合指数は、 １ ％レベルで正の有意性があるが、PPI は相関しない。一般的に、CPI と PPI の上昇は、賃金水準と生産コストに影響を与え、さらに企業の OFDI 意思決定に影響を及ぼす。中国では、PPI は、ほとんどの場合低迷傾向にあるため、企業海外進出との相関関係は有意性がない。
2 ）M2と社会資金調達規模および一般公的予算支出の増加は、 １ ％レベルで有意である。これは、企業 OFDI を促進することを示している。
同時に、貸出金利は有意な負の相関関係を示し、これはまた、緩い資金調達環境がより多くの企業が OFDI を実施するのに役立つことを意味している。
⑶

消費投資貯蓄と中国企業 OFDI 総合指数の協働性について
このカテゴリーのマクロ経済指標は、内需（億元）、消費財小売総額（億元）、住民一人当たりの可処分所得（元）、社会的固定資産投資（億元）、対内 FDI 利用実績額（万米ドル）、国民貯蓄率（％）の ６ つである。
1 ）内需およびその内容を表す ３ つの指標である消費財小売総額、社会的固定資産投資、対内 FDI 利用実績額、および住民の消費の購買力を表す住民一人当たり可処分所得は、いずれも １ ％レベルで有意な正の相関関係を示している。中国の消費と投資の拡大に伴い、OFDI も拡大する
4

CPI（消費者物価指数）、PPI（工場出荷時の工業生産者物価指数）、貨幣・金融（M2）（億元）、貸出金利（％）、一般公共予算支出（億元）、社会資金調達規模（億元）の 6 つのマクロ経済指標が含まれている。
第6章

コロナ後の中国マクロ経済と金融 185

ことを示している。
2 ） 中国の国民貯蓄率と OFDI 総合指数は、 ５ ％レベルで有意な負の相関関係があり、これは中国の経済発展段階と一致している。南亮進（2002）は、経済発展の初期段階では貯蓄率が上昇する傾向があり、経済が成熟するにつれて徐々に低下すると指摘している。中国の国民貯蓄率は2010年に過去最高の51.8％に達し、その後低下し始めた。それとほぼ同じ時期に、中国の OFDI は大幅に伸び始めた。
⑷

構造変化と中国企業 OFDI 総合指数の協働性について
このカテゴリーのマクロ経済指標には、一定規模以上の工業企業（2000万元以上）の営業収入（億元）、製造業付加価値の GDP に占める割合（％）、製造業雇用の割合（％）
、第三次産業産出の GDP に占める割合（％）
、年間平均実質賃金指数、第一・第二線都市の住宅平均価格（元 / ㎡）、主要都市の工業用地の価格コスト（元 / ㎡）の 7 つの指標が含まれている。
1 ）一定規模以上の工業企業の営業収入の相関係数は １ ％レベルで有意な正であり、中国企業の向上は OFDI の増加と正比例していることを示している。
2 ）製造業付加価値の割合と製造業雇用の割合との相関係数は有意な負であり、第三次産業産出割合との相関係数は有意な正である。製造業とその雇用の割合が減少傾向にあることに伴い、OFDI は徐々に増加することを意味している。一般的に、経済発展が一定の段階に入ると（通常はポスト工業化時代）、製造業とその雇用の割合はピークに達した後徐々に減少し、第三次産業の割合は徐々に増加し、海外進出は加速する。中国の製造業とその雇用の割合は、それぞれ2006年と2013年にピークに達していた。
3 ）年平均実質賃金指数、第一線第二線都市の住宅平均価格、主要都市の工業用地価格コストとの間の相関係数はいずれも １ ％レベルで有意な正である。国内企業の運用コストの継続的な増加により、一部の企業はOFDI を余儀なくされていることを意味している。

186

⑸

人的資本・科研投入と中国企業 OFDI 総合指数の協働性について
このカテゴリーのマクロ経済指標には、大卒以上の人口割合（％）
、平均

教育年数（年／人）、中国の人口10万人あたりの弁護士数（人）、研究開発費の GDP に占める割合（％）
、 1 万人あたりの発明の特許数（件）の ５ つの指標が含まれている。
人的資本を表す 3 つの指標である大卒以上の人口割合、平均教育年数、10万人あたりの弁護士数、および R&D 投資を表す ２ つの指標である研究開発
費の GDP に占める割合と 1 万人当たりの発明特許数は、共に １ ％レベルで有意に正の相関がある。
中国の人的資本と研究開発投資の増加に伴い、海外投資も増加する。同時に、OFDI の逆波及効果（Reverse Spillover Effect）により、海外進出活動の増加に伴い、中国国内の科学研究とイノベーション活動の促進に役立つことも示している。
⑹

対外経済貿易と中国企業 OFDI 総合指数の協働性について
このカテゴリーのマクロ経済指標には、輸出総額（億元）、輸入総額（億元）、貿易収支（億元）、経常収支勘定（借方）（万米ドル）、経常収支勘定（貸方）（万米ドル）、経常収支帳簿（万米ドル）、資本・金融収支（万米ドル）、米ドル／オフショア人民元為替レート（元／米ドル）、外貨準備高（億米ドル）の ９ つの指標が含まれている。
1 ）輸出、輸入、貿易収支、経常収支借方（貸方）、資本と金融収支、外貨準備の指標は、いずれも 1 ％のレベルで有意な相関関係を示している。そのうち、経常収支勘定借方は負の相関関係となっている。中国の貿易黒字とそれに基づいて蓄積された巨大な外貨準備高が、OFDI のための強固な基盤を築いていると考えられる。
2 ） 注目されるのは、経常収支と中国企業 OFDI との間に有意な相関関係がないことである。本稿の第 ４ 節で詳しく説明する。
3 ）興味深いことに、USD/CNH オフショア為替レートと中国企業 OFDI
総合指数との間には相関係数は正であるが、有意ではない。しかし、それと中国の民営企業の OFDI 総合指数との間に １ ％のレベルで有意な
第6章

コロナ後の中国マクロ経済と金融 187

正の相関があることである（別途で計算した結果によれば、相関係数はそれぞれ0.840*** と0.8333*** である）
。この現象の一つの解釈として、
国有企業の OFDI、特に「一帯一路」プロセスが、国家政策志向の投資意思決定に影響されるからかもしれない。他方、計算結果によれば、民営企業は、海外進出する際に他の所有制企業より市場経済の法則に従うことを意味する。
⑺

国際政治経済と中国企業 OFDI 総合指数の協働性について
このマクロ経済指標のカテゴリーには、人民元国際化指数（RII）、中国のシンクタンク数（数）、経済政策不確実性（EPU）指数、中国の全体的なイ
メージスコア、世界平均年間 GDP 成長率（％）
、米国10年債利回り（％）の ６ つの指標が含まれている。
1 ）人民元国際化指数は、 ５ ％のレベルで有意な正の相関関係があり、中国企業 OFDI と補完しあっていることを示している。
2 ） 中国のシンクタンクの数は、中国企業 OFDI 総合指数の Spearman
相 関 係 数 と １ ％ レ ベ ル で 有 意 な 正 の 相 関 が み ら れ る の に 対 し て、
Pearson 相関係数も正であるが、有意ではなかった。したがって、図表
6 － 1 の計算結果は中国のシンクタンクが OFDI する際に十分な役割を果たしていないことを意味する。
3 ） もし民営企業 OFDI 総合指数を再度追加すると、EPU 指数の Pearson 相関係数は10％のレベルで正の相関にある以外に、EPU 指数と中国 OFDI 総合指数の Spearman 相関係数、および民営企業 OFDI 総合
指数の相関係数（別途で計算した結果によれば、相関関数はそれぞれ0.630*** と0.8059*** である）は、すべて １ ％で有意に正の相関である。
これは、EPU 指数がほかの所有制企業より民営企業の OFDI に相対的に大きな影響を与えることを示している。EPU は「中国の経済政策の不確実性」を表すため、EPU 指数と OFDI の正の相関関係は、中国経済のダイナミックな発展につれて、企業、特に民営企業が直面する多くの政策の不確実性をどのように認識し、対応するかを反映していると考えられる。今後、あらゆるレベルの政府が、ビジネス環境を継続的に改188

善し、政策の透明性をさらに高めるために懸命に取り組む必要がある。
4）世界平均年間 GDP 成長率と中国企業 OFDI 総合指数との間の Pearson 相関係数は有意ではなく、Spearman 相関係数も10％のレベルで有意なレベルで負の相関関係を示しているだけである。中国 OFDI の勢い
は、国際経済情勢の変動にあまり注意を払っていないことを示している。

第３節

OFDI から脱工業化問題に対する考察
先進工業国の初期の開発経験から見れば、工業（製造業）部門の発展は、
通常、逆 U 字型である。脱工業化は、工業生産または雇用の割合の継続的な減少として表される（Clark, 1957；Lawrence, 1983；Rowthorn, 1999）。
脱工業化現象の原因については、まだ統一された結論はない。一般的に、
国際貿易と部門間の生産性成長の相違に加えて、海外直接投資（OFDI）がその主要な原因と指摘される。Singh（1977, 1989）は、脱工業化の主要な原因は、国際貿易と海外生産（OFDI）であると指摘している。
OFDI によってもたらされた工場と生産ラインの移転は、自国の製造部門
における生産、輸出、雇用の一部に取って代わる一方、OFDI は、国内の投資などに影響を与えることを通じて、自国の脱工業化のレベル（度合）にも影響を及ぼす。
本節では、脱工業化を表す産出と雇用の ２ つの側面から、工業付加価値の割合およびその雇用の割合と中国 OFDI との間での相関関係を分析することを通じて、中国の脱工業化の現状を検討する。

Ⅰ 研究サーベイ
２ つの側面から脱工業化の現象について説明できる。それは、⑴ヨーロッパや米国などの初期の工業国における通常の脱工業化、⑵ラテンアメリカ、
南アフリカ、およびそのほかの後期に工業化を開始した諸国における時期尚早の早熟型脱工業化、である。
第6章

コロナ後の中国マクロ経済と金融 189先進国の脱工業化の原因は、 ５ つにまとめられる。第 １ に、需要構造の変化（Sung、2011; Clarks、1957）。第 ２ に、製造業と非製造業の生産性の違い（Krugman、1996; Rowthorn and Ramaswamy、1999）。第 ３ に、貿易要因（Saeger、1997; Brady、2006; Wood、1995）。 第 ４ に、OFDI の 要 因（Bluestone、1988）。第 ５ に、製造業の継続的な専門化と、金融、インターネット
およびその他のサービス産業の高い投資収益率の要因（Rowthorn、2004;
Hu Lijun、2013; Tregenna、2019）。
発展途上国の脱工業化の原因は ２ つある。 １ つ目は、政策によって引き起こされた時期尚早パターンである。代表的な国は、モンゴル、ラテンアメリカ諸国、およびいくつかの中央ヨーロッパ諸国が含まれる（Gwynne、1986; Reinert、2004; Tregenna、2016; Nickell、2010）。 ２ つ目は、オランダ病の時期尚早
なパターンである。代表的な国には、南アフリカとコロンビアが含まれる（Dasgupta, 2007年、Frenkel と Rapetti, 2012年、Andreoni と Tregenna, 2019年）。
低中所得国の脱工業化のほとんどは、時期尚早の脱工業化と見なされる。
Roderick（2016）は、脱工業化が発生した場合に、一人当たりの所得水準が低いか、経済成長に悪影響を与えるか、いずれも時期尚早の脱工業化であると指摘した。
近年、中国の研究者たちは、中国の脱工業化原因を、主に次の ４ 点としてまとめている5。
第 １ は、産業構造の継続的な最適化と産業政策の調整が、製造業における時
代遅れの生産能力の排除を促進し、サービス産業の急速な発展をもたらしたこと。
第 ２ は、急速な経済成長、特に不動産産業の発展による要素コストの上昇が、製造業の比較優位を弱めることにつながったこと（黄永春、2013; 魏後凯、2019）。
第 ３ は、製造業の OFDI によるセクター別産業資本の流出が、実質金利に上昇圧力をかけていること（劉海雲、2015）。
第 ４ は、中米貿易摩擦、モノインターネット、 3 D 印刷、人工知能などの技術の急速な発展が、中国製造業の輸出拡大を抑制していること（黄群慧、2020）
。
5

190

魏后凯、王颂吉、2019（01）：5-22.

また、OFDI の脱工業化効果に関する研究については、主に次のようにまとめられる。小島清（1988）は OFDI を「比較優位性による順貿易志向 OFDI」と「日米貿易摩擦による逆貿易志向 OFDI」に分け、雁行形態論に基づいて日
本の産業空洞化問題（脱工業化ではなく）を検討した。これは、篠原（1987）と佐藤（1986）の警戒論に対して、比較的楽観的な見方である。Singh（1977）、
国連工業開発機関（1983）、Beenstock（1984）の研究によると、OFDI が製造業の雇用流失の主な原因であることが示されている。Alderson（2015）は、OFDI は、現地通貨の上昇および国内投資の排除というルートを通じて、自国の産業構造に影響を与えるとした。Ietto-Gillies（1992）は、OFDI が国内の資本形成を減らすことによって脱工業化を引き起こせるとした。劉海雲（2015）
は、中国製造業の資本労働比率が OFDI と負の相関関係にあることを実証研究している。石柳（2013）、白雪潔（2019）、楊麗麗（2018, 2019）は、省レベルのデータを使用して、OFDI が脱工業化を促進したと結論付けた。

Ⅱ OFDI と脱工業化の相関関係⑴

中国 OFDI と脱工業化の概況
1 ）中国全体の状況について
図表 6 － 2 は、2005～2019年における中国 OFDI プロジェクト数と中国脱工業化度合の変化を示している。2006年と2013年にそれぞれ付加価値と雇用のターニングポイントが現れた後、OFDI は急速な成長の時期に入った。
2013年から2019年にかけて、付加価値の割合は5.8％、雇用の割合は6.7％減
少し、OFDI プロジェクトの数は857件から1,786件と約2.1倍に増加、年平
均12％上昇した。
2 ）中国の地域側面の現状について
本稿では、中国 OFDI のソース発生源を ５ 大地域に分けた。それぞれ環渤海地域（北京、天津、河北、遼寧、山東）、長江デルタ地域（上海、江蘇、浙江）、珠江デルタ地域（広東、福建、海南）、および中部地域と西部地域である。
図表 6 － 3 と図表 6 － 4 は、 ５ 大地域における OFDI プロジェクト件数
第6章

コロナ後の中国マクロ経済と金融 191

40
35

2000

30

1500

25

1000

The number of OFDI

20

500

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019Year

Manufacturing value added share（％）
and employment share（％）

2005～2019年 OFDI（投資プロジェクト件数）と脱工業化

2500

図表 6 － 2

Number of OFDI
Manufacturing value added share
Manufacturing employment share（出所）中国国家統計局、南開大学グローバル経済研究センター
図表 6 － 3

2005～2019年 ５ つの中国地域 OFDI と工業付加価値割合の変動差額
3.77

Bohai Rim

13.42
3.07

Central

3.49

2.93

3.64
13.20
0

5

10

6.99
5.62
9.33
4.96

Western

6.25

Yangtze River Delta

5.25

Pearl River Delta

9.33

Western

13.42

Central

6.99

Pearl River Delta

6.33

Bohai Rim

6.25
5.75

Yangtze River Delta

15

13.20
0

5

Total number/value of OFDI（log）
Manufacturing value added share gap（2005-2019）（出所）中国国家統計局、南開大学グローバル経済研究センター
192

10

15

図表 6 － 4

2005～2019年 5 つの中国地域 OFDI と就業割合の変動差額
3.77

Bohai Rim

3.07

Central

3.49

2.93

3.64

5

10

4.96
8.19
5.75

Yangtze River Delta

9.30
0

5.62
5.01

Western

8.19

Yangtze River Delta

5.25
3.58

Pearl River Delta

5.01

Western

11.47

Central

3.58

Pearl River Delta

6.33

Bohai Rim

11.47

15

9.30
0

5

10

15

Total number/value of OFDI projects（log）
Manufacturing employment share gap（2005-2019）（出所）中国国家統計局、南開大学グローバル経済研究センターと金額の対数と、工業における付加価値の割合の変化（2005年と2019年の差額）およびその雇用割合の変化（2005年と2019年の違い）をそれぞれ示した
対比図である。それによって、各地域の OFDI の増加と工業付加価値或いはその雇用割合の変化との関係を反映できる。
図表 6 － 3 と図表 6 － 4 は、地域レベルでは、工業規模を表す付加価値と雇用の割合が減少すればするほど、OFDI プロジェクト件数と金額が増加することを示している。ただし、図 6 － 4 から、珠江デルタと中部地域は例外となっており、その OFDI と雇用規模との対応関係は明確ではない。これは、中国工業重心の地域上での変化に関連するかもしれない。中国の工業重
心の変化は、2003年から2013年までは「西は速く、東は遅い」傾向、2013年
以降は「南が強く、北が弱い」傾向にあることが大きな特徴である（金培、2019）。
図表 6 － 5 は、2005年から2019年までに、 ５ 大地域の OFDI 総合指数、工第6章

コロナ後の中国マクロ経済と金融 193

図表 6 － 5  2005～2019年 ５ 大地域の OFDI 総合指数、工業付加価値の割合、工業雇用の割合Bohai Rim Region
Yangtze River Delta Region
Pearl River Delta Region
OFDI
manufacturing
manufacturing
OFDI
manufacturing
manufacturing
OFDI
manufacturing manufacturing
Yearcomposite value added employment composite value added employment composite value added employment
index
share（％） share（％） index
share（％） share（％） index
share（％） share（％）
2005 19.69
41.73
30.48
11.77
48.01
38.42
23.22
44.92
41.14
2006 22.69
41.98
30.39
21.94
48.47
40.31
34.17
45.48
42.24
2007 46.00
41.75
30.06
20.78
47.98
42.44
47.78
45.42
43.04
2008 41.73
42.18
28.78
33.48
47.16
42.15
51.08
45.48
41.96
2009 67.39
40.50
28.03
30.36
44.91
40.71
40.74
44.18
42.12
2010 56.53
39.67
27.64
41.90
44.70
40.61
77.67
44.89
42.53
2011 71.92
39.18
28.37
56.46
43.96
39.81
82.92
44.55
42.21
2012 68.29
38.02
28.09
46.59
42.47
38.70
39.64
43.40
41.48
2013 64.32
36.52
26.99
60.56
41.01
35.23
66.65
42.25
47.36
2014 160.99
35.15
26.36
123.2840.12
34.85
116.6342.11
46.54
2015 116.43
33.13
25.54
183.3038.47
34.18
166.7540.67
45.19
2016 139.30
31.80
24.55
245.8636.89
33.41
224.3638.73
43.85
2017 162.05
30.69
22.95
198.4936.68
32.49
230.2637.49
42.04
2018 125.38
29.38
21.34
246.3336.05
30.34
213.4536.93
39.42
2019 104.59
28.31
19.01
157.14
34.81
29.12
176.2935.59
36.13

Continued table
Year
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013

Central Region
Western Region
OFDI
manufacturing manufacturing
OFDI
manufacturing manufacturingcomposite value added
employment composite value added
employment
index
share（％）
share（％）
index
share（％）
share（％）
16.13
39.43
22.14
19.69
34.30
21.90
27.02
40.92
22.11
36.12
36.13
21.54
35.44
41.72
21.29
54.54
36.80
21.36
61.13
42.23
20.55
42.66
37.17
20.95
66.38
40.91
20.33
55.64
36.54
20.63
43.16
42.30
20.68
60.26
37.81
20.15
83.35
43.18
21.82
130.68
37.70
20.39
57.84
42.21
21.72
87.24
37.28
20.06
68.29
40.63
23.58
54.30
36.20
20.11

2014

147.96

39.35

23.90

114.84

35.15

19.03

2015
2016
2017
2018
2019

140.59188.27150.43151.02100.75

36.99
35.54
34.63
33.09
32.44

23.98
23.80
22.89
19.78
18.56

86.08
160.71139.97203.95
99.36

32.85
30.89
29.70
28.87
28.05

18.31
17.61
17.02
15.46
13.72

（出所）中国国家統計局、南開大学グローバル経済研究センター

194

業付加価値の割合とその雇用の割合を表している。OFDI 総合指数がすべて上向きに変動する傾向がみられるのと同時に、各地域での工業付加価値と雇用がすべて継続的に低下する傾向がある。このことは、これら ５ 大地域の脱工業化状況がすべて徐々に現れていることを示しているのではないかと思う。
⑵

４ つの視点から見た OFDI と脱工業化の現状
1 ）所有制の視点から見た OFDI と脱工業化
ここでは、所有制の分類に基づいて企業を、民営、国有、香港・マカオ・台湾、外資系の ４ 種類に分けている。図表 6 － 6 から、2013年頃に雇用の規模において転換点を迎えた後、国有企業の OFDI 総合指数は、他の指数と大幅に異なっていたことが分かった。つまり、他の ３ 種類の所有制企業のOFDI は、国有企業より大いに上昇している。
図表 6 － 7 は、2005年から2019年における付加価値の割合、雇用の割合、

40
35

300

30

200

20

25

100
0

OFDI composite index
of diﬀerent ownership

Manufacturing value added share/
employment share（％）

所有制の視点における OFDI 総合指数と脱工業化

400

図表 6 － 62005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Year
Private enterprises

State-owned enterprises

Hong Kong, Macao
and Taiwan enterprises

Foreign-funded enterprises

Manufacturing
value added share

Manufacturing
employment share（出所）中国国家統計局、南開大学グローバル経済研究センター
第6章

コロナ後の中国マクロ経済と金融 195

所有制の視点における OFDI 件数構成と脱工業化

80

45

70

40
35

60

30

50

25

40

20

30

15

20

10

10
0

5
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Private enterprises

State-owned enterprises

Hong Kong, Macao
and Taiwan enterprises

Foreign-funded enterprises

Manufacturing
value added share

Manufacturing
employment share

Manufacturing value added share/
employment share（％）

OFDI number share of diﬀerent
ownership enterprises（％）

図表 6 － 70（出所）中国国家統計局、南開大学グローバル経済研究センター

OFDI における企業の所有制の構成（OFDI プロジェクト件数で計算）の変化を示している。
2013年以降、民営企業における OFDI の割合は大幅に増加したが、国有企業における OFDI の割合は大幅に減少した。同じ期間に、割合が最も低い外資系企業と香港・マカオ・台湾系企業の OFDI 構成の変化は緩やかに減少する傾向であるが、その変動幅は比較的小さかった。
ここでは、 １ ）所有制、 ２ ）企業規模、 ３ ）投資パターン、 ４ ）投資ソー
ス別、 ５ ）投資対象国（地域）、 ６ ）投資産業別、という ６ つの視点から中国企業の OFDI と脱工業化の関係をチェックする。このために、OFDI の投資レベル（図表 6 － 8 ）と投資件数（図表 6 － 9 ）の 2 つの角度から、脱工業化の程度（度合）を表す工業の付加価値割合と雇用割合の Pearson 相関
係数と OFDI との Spearman 相関係数を計算した。
所有制の視点から見た OFDI と脱工業化については、Pearson の相関係数と Spearman の相関係数の計算結果から次のことがわかる。
196

図表 6 － 8

2005-2019年 OFDI 総合指数と脱工業化の相関係数

Manufacturing value
added share
Investment levels
PearsonSpearman（OFDI composite index）
correlation correlation
coefficient coefficient
Private Enterprise OFDI
－0.95***－0.51*
State-owned enterprise OFDI －0.82***－0.63**
Hong Kong, Macao andOwnership
Taiwan-funded enterprises－0.79***－0.75***
OFDI
Foreign-funded enterprise－0.81***－0.55**OFDI
M&A OFDI－0.89***－0.89***
Investment
pattern
Greenfield OFDI
－0.85***－0.84***Developed economies OFDI
－0.87***－0.88***
TargetDeveloping economies OFDI
－0.89***－0.79***
economies
Transitional economies OFDI －0.70***－0.71***
Primary sector OFDI
－0.67***－0.84***
TargetSecondary sector OFDI
－0.88**－0.88***
sectors
Tertiary sector OFDI
－0.91***－0.89***

Manufacturing
employment share
PearsonSpearmancorrelation correlation
coefficient coefficient－0.57**－0.51*－0.46*－0.63***－0.49*－0.75***－0.53**－0.55**－0.42－0.64***－0.38－0.72***－0.56**－0.40－0.43－0.49*－0.40－0.65***－0.36－0.55**－0.65***－0.55**－0.41－0.45*（注）***、**、* はそれぞれ0.01レベル（両側）、0.05レベル（両側）、0.10レベル（両側）での有意な相関を示す。
図表 6 － 9

2005-2019年 OFDI 投資件数構成と脱工業化の相関係数

Manufacturing value
added share
OFDI composition
PearsonSpearman（investment number share）
correlation correlation
coefficient
coefficient
Private Enterprise OFDI
－0.97***－0.94***
State-owned enterprise OFDI
0.97***
0.93***
Hong Kong, Macao andOwnership
Taiwan-funded enterprises
0.69***
0.81***
OFDI
Foreign-funded enterprise
0.23
0.25
OFDI
M&A OFDI
－0.44
－0.25
Investment
pattern
Greenfield OFDI
0.44
0.25
Developed economies OFDI
－0.28
－0.24
TargetDeveloping economies OFDI
0.20
0.20
economies
Transitional economies OFDI
0.31
0.10
Primary sector OFDI
－0.57**－0.73***
TargetSecondary sector OFDI
0.65***
0.69***
sectors
Tertiary sector OFDI
－0.61**－0.70***

Manufacturing
employment share
PearsonSpearmancorrelation correlation
coefficient coefficient－0.72***－0.56**
0.74***
0.58**
0.43

0.32

0.19

0.34

－0.09
0.09
0.16
－0.22
0.10
－0.22
0.64***－0.62***

－0.10
0.10
0.02
－0.01
－0.13
－0.49*
0.75***－0.71***（注）***、**、* はそれぞれ0.01レベル（両側）、0.05レベル（両側）、0.10レベル（両側）での有意な相関を示す。
第6章

コロナ後の中国マクロ経済と金融 197

第一に、所有制における投資レベルの角度から見れば、 ４ 種類の所有制企業の OFDI 総合指数は、産出と雇用の規模とすべて有意に負の相関関係にある。つまり、あらゆる種類の所有制企業の OFDI の増加は、付加価値の割合と雇用の割合の低下をもたらすであろう（図表 6 － 8 参照）。
第二に、所有制における投資件数構成の角度から見れば、次のようにまとめられる（図表 6 － 9 参照）。
①民営企業 OFDI の投資件数の構成は、産出と雇用の規模と負の相関関係にある。これは、民営企業 OFDI の投資件数の絶対量と相対量（構成）の同時増加が、工業部門の産出と雇用規模の同時減少を伴うことを示している。
②国有企業 OFDI 投資件数の構成と産出および雇用の規模との正の相関関係は、工業部門における産出と雇用の規模の継続的な減少が、国有企業
OFDI の絶対量を継続的に増加させる一方、その相対量（構成）の逓減を伴うことを示している。また、香港・マカオ・台湾系企業の OFDI 件数構成と工業の産出規模との正の相関についても、同じことが言える。
③香港・マカオ・台湾系企業 OFDI の件数構成と雇用規模との間に相関関係がない。また、外資系企業 OFDI の件数構成は、脱工業化を表す工業の付加価値および雇用割合とは相関関係がない。
（研究チームはマッチング
した香港・マカオ・台湾系企業と外資系企業の OFDI に関するデータの問題の可能性も否定できない。
）
2 ）投資パターンの視点から見た OFDI と脱工業化
OFDI は、M&A とグリーンフィールドの ２ つのパターンに分けることができる。
図表 6 －10から分かったのは、OFDI における M&A とグリーンフィール
ドの ２ つのパターンの増加している傾向は、工業付加価値および雇用の割合との変化がほとんど逆方向である。特に、2013年から雇用の割合が減少し始めた以後、 ２ つの投資パターンはともに大幅に上昇している。
図表 6 －11に示したように、中国の OFDI は常に M&A に偏ることが分かった。2006年から2011年の間、グリーンフィールド投資のシェアは徐々に増加していた。その後、2012年以降から M&A 投資のシェアは再び上昇し
198

40
35

200

30

150

25

100

20

50
0

OFDI composite index
of diﬀerent investment pattern

Manufacturing value added share/
employment share（％）

投資パターンにおける OFDI 総合指数と脱工業化

250

図表 6 －10

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Year
M&A OFDI

Greenﬁeld OFDI

Manufacturing value
added share

Manufacturing
employment share（出所）中国国家統計局、南開大学グローバル経済研究センター
投資パターンにおける OFDI 件数構成と脱工業化

80

45

70

40
35

60

30

50

25

40

20

30

15

20

10

10
0

5
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
M&A OFDI

Greenﬁeld OFDI

Manufacturing
value added share

Manufacturing
employment share

0

Manufacturing value added share/
employment share（％）

OFDI number share of diﬀerent
investment pattern（％）

図表 6 －11（出所）中国国家統計局、南開大学グローバル経済研究センター
第6章

コロナ後の中国マクロ経済と金融 199

続け、中国政府が2017年に理性的ではない OFDI を抑制する政策を公布するまで続いた。
図表 6 － 8 と図表 6 － 9 の相関係数の計算結果から、次のことが分かる。
まず、OFDI の投資パターンにおける投資レベルの角度から、M&A とグリーンフィールド投資は、産出規模との間に有意に負の相関関係にある。しかし、雇用規模は M&A と相関関係がなく、グリーンフィールド投資とは負の相関関係があるだけである（図表 6 － 8 を参照）。
第二に、OFDI の投資パターンにおける投資件数構成の角度を見れば、M&A とグリーンフィールド投資のいずれの構成変化は、産出と雇用の規模との間に有意な相関関係がない。これは、M&A またはグリーンフィールドの投資構成が増加するか減少するかに関係なく、脱工業化の度合（程度）とは関係がないことを示している（図表 6 － 9 参照）。
3 ）投資ターゲット地域別から見た OFDI と脱工業化
UNCTAD の分類によれば、投資対象地域を先進経済体、発展途上経済体、移行期経済体の ３ 種類に分けられる。図表 6 －12は、 ３ つの経済体のOFDI 総合指数が、過去15年間、上向きに上昇する傾向にあり、またすべて、産出と雇用の変動方向とほぼ逆の傾向にあることを示している。
図表 6 －13は、2005年から2019年までに、投資対象地域別における ３ 種類経済体の OFDI 件数構成（投資プロジェクト数で計算）と、工業産出および雇用の規模の変化を示している。中国の OFDI は先進国がメイン、次に発展途上国であり、移行期経済体が少ない。
Pearson 相関係数と Spearman 相関係数の計算結果は、次のことを示している。まず、OFDI ターゲット地域における投資レベルの角度から見れば、３ 種類 OFDI の総合指数と産出規模との間には、有意に負の相関関係にある（図表 6 － 8 参照）。つまり、先進国、発展途上国、移行期経済体へのOFDI は、ともに産出の規模にマイナスの影響を与える。
注目すべきは、最大シェアの先進国の OFDI は、雇用の規模との間に有意な相関関係がない一方で、発展途上国と移行経済の OFDI は雇用の規模との間に有意に負の相関関係にあることである。このことは、それらの雇用の割合が OFDI の拡大につれて縮小していることを意味する。これは、中
200

40
35

300

30

200

20

25

100

Manufacturing value added/
employment share（％）

400

投資ターゲット地域別における OFDI 総合指数と脱工業化

0OFDI composite index
of diﬀerent target economies

図表 6 －12

2004

2006

2008

2010

2012
Year

2014

2016

2018

2020

Developed economies

Developing economies

Transitional economies

Manufacturing value
added share

Manufacturing
employment share（出所）中国国家統計局、南開大学グローバル経済研究センター
投資ターゲット地域における OFDI 件数構成と脱工業化の変化

90

45

80

40

70

35

60

30

50

25

40

20

30

15

20

10

10

5

0

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Developing economies

Developed economies

Transitional economies

Manufacturing
value added share

Manufacturing value added/
employment share（％）

OFDI composite index of
diﬀerent target economies

図表 6 －130

Manufacturing
employment share（出所）中国国家統計局、南開大学グローバル経済研究センター
第6章

コロナ後の中国マクロ経済と金融 201

国 OFDI のさまざまな投資目的を反映する。一般的に、発展途上国および移行期経済体と違って、先進国経済体への OFDI は、主に市場志向または
技術獲得志向であるため、中国の脱工業化への影響は限られるかもしれない。
第二に、OFDI ターゲット地域における投資件数構成の角度から見れば、先進国、発展途上国、移行期経済体の ３ つの地域への OFDI は、そのいずれの件数構成変化と雇用の規模との間に有意な相関関係がない（図表 6 － 9
参照）。
4）投資ターゲット産業別から見た OFDI と脱工業化
OFDI は、通常の ３ つの産業にも分類される。図表 6 －14から次の ２ 点が分かった。
① 付加価値の割合の減少に伴い、 ３ つの産業への OFDI は、ともに上向きに上昇する傾向があること。
② 2013年に雇用の割合が縮小し始めた後に、 ３ つの産業への OFDI が

40
35
30

200

20

25

100
0

OFDI composite index
of diﬀerent sectors

2004

2006

2008

2010

2012
Year

2014

2016

2018

Primary sector

Secondary sector

Tertiary sector

Manufacturing
value added share

Manufacturing
employment share（出所）中国国家統計局、南開大学グローバル経済研究センター
202

2020

Manufacturing value added/
employment share（％）

投資ターゲット産業別における OFDI 総合指数と脱工業化

300

図表 6 －14

投資ターゲット産業別における OFDI 件数構成と脱工業化
45

OFDI composites index of
diﬀerent sectors（％）

70

40

60

35

50

30

40

25

30

20
15

20

10

10
0

5
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Primary sector

Secondary sector

Tertiary sector

Manufacturing
value added share

Manufacturing value added/
employment share（％）

図 6 －150

Manufacturing
employment share（出所）中国国家統計局、南開大学グローバル経済研究センター

大幅に加速したこと。
中国 OFDI の中で、その産業構造の構成は比較的安定して、全体的に第三次産業への OFDI がメインであり、第二次産業がそれに続くが、第一次産業への OFDI の割合は非常に小さい。
また、2014年以降、第三次産業への OFDI の割合は増加する一方、第二次産業は減少する傾向にある。
Pearson 相関係数と Spearman 相関係数の計算結果は、次のことを示している。OFDI ターゲット産業別における投資レベルの角度から見れば、 ３ つの産業への OFDI は、工業付加価値の割合と有意な負の相関関係がある（図表 6 － 8 参照）。各産業への OFDI の増加は、いずれも国内の工業産出規模の低下を伴うことを示している。同時に、第一次産業と第二次産業への
OFDI は、雇用の割合と有意な相関関係はなく、10％のレベルで第三次産業への OFDI との負の相関関係のみである。
第二に、OFDI ターゲット産業別における投資件数構成の角度については、次の ３ 点にまとめられる（図表 6 － 9 参照）。
第6章

コロナ後の中国マクロ経済と金融 203

① ３ つの産業への OFDI（第一次産業での雇用割合を除く）は、すべて工業付加価値およびその雇用の割合と有意な相関関係がある。
②注目されるのは、第一次と異なり、第二次産業の投資件数構成は、付加価値および雇用の割合と有意な正の相関関係がある。これは、第二次産業への OFDI プロジェクト件数の絶対数が徐々に増加する一方、その相対数（シェア）は継続的な減少を反映する。
③第二次産業は、製造業、鉱業、建設業、電力・ガス・水力の ４ つの主要産業に分けることもできる。中国の一帯一路構想の実施以降、生産能力の海外移転などの政策要因も、ほかの非製造業 OFDI を通じて、中国国内の製造業の産出およびその雇用に影響を及ぼす。
（したがって、業界別の細分化
分析は次のステップでの研究対象となる）

Ⅲ 製造業 OFDI と早熟型脱工業化の特徴
2005～20年における製造業の全体 OFDI でのシェアは30％前後となっている。地域別に見ると、地域間の差がはっきりしている。中国の製造業
OFDI は、北京、広東省、浙江省、上海に集中している。これら ４ 省／市の2005～20年の年平均製造業 OFDI 案件数は、それぞれ約48.3件、39.5件、28.3件、27件である。製造業の OFDI が最も少ない省はチベット、貴州、青海省であった。これら ３ 省の2005～20年の年平均製造業 OFDI は0.125
件、0.125件、0.25件に過ぎない。
製造業の OFDI が集中している省／市では、投資案件数から見れば、必ずしも製造業 OFDI の割合が高いわけではない。その16年間で、製造業 OFDIの年平均シェアが比較的高い省は安徽省（約55％）、重慶省（約54％）、吉林省（52％）である一方、北京の製造業 OFDI の割合はわずか16％、広東省は22％、上海は19％である。
（図表 6 －16を参照）。
ここ10年以来、労働力、土地、環境コストの急速な上昇を受け、一部企業
は国内の工場や生産ラインを東南アジアなどの地域に移転し、国内生産コス
トの上昇圧力を抑制している。OFDI は企業の海外生産のルートとして、国内の製造業規模の縮小と密接に関連している。業種別に見ると、製造業の204

図表 6 －16
Provinces

2005～20年省別から見た OFDI の年平均案件数と年平均シェア
Annual average
The average
number of OFDI annual share of
Provinces
projects in
OFDI inmanufacturing manufacturing

Annual average
The average
number of OFDI annual share of
projects in
OFDI inmanufacturing manufacturing

Shanghia

27.0630.194

Jiangsu

23.250

0.312

Yunan

0.875

0.210

Jiangxi

2.688

0.362

Inner
Mongolia

1.375

0.299

Hebei

6.750

0.433

Beijing

48.313

0.166

Henan

4.188

0.427

Jilin

2.625

0.527

Zhejiang

28.3130.336

Sichuan

5.625

0.343

Hainan

1.313

0.094

Tianjin

3.313

0.301

Hubei

5.563

0.320

Ningxia

0.500

0.283

Hunan

5.375

0.436

Anhui

8.063

0.553

Gansu

0.875

0.204

Shandong

21.563

0.413

Fujian

6.875

0.241

Shanxi

1.438

0.450

Guizhou

0.125

0.094

Guangdong

39.5000.224

Liaoning

6.125

0.438

Guangxi

1.188

0.327

Chongqing

6.000

0.548

Shanxi

2.188

0.320

Qinghai

0.250

0.188

Heilongjiang

0.938

0.236

（注）製造業 OFDI の年平均シェア（The average annual share of OFDI in manufacturing）とは、各省における製造業の OFDI が当該各省の全産業別に占める割合を指している。

OFDI は、基本金属・金属製品、その他の機械設備、放送・テレビ・通信機
器、自動車、トレーラー・セミトレーラーなどの業種に集中している。
また中国国家統計局によれば、上記の業種別を見ると、一定規模以上の工業企業（営業利益は2000万元以上）の雇用数は2005年から継続的に増加し、2014年以降は減少し始め、2019年までの雇用数は約2048.13万人減少した。
OFDI が集中している基本金属・金属製品の業界が約244.9万人と最も減少
し、その他の OFDI が集中している業界の雇用数の減少も目立った。
図表 6 －17は、図表 6 －16に基づいて作成した散布図で、各省別における
第6章

コロナ後の中国マクロ経済と金融 205

図表 6 －17 中国省別における製造業 OFDI の案件数の平均値と製造業
雇用割合のピーク値の相関関係
50

Jiangsu

40

TianjinShandong

Zhejiang
Shanghai

30

Henan
Jiangxi
Liaoning

Hubei
ShanxiChongqing
Jilin
Hebei
Anhui
Hunan
Sichuan
Gansu
Heilongjiang
Qinghai Guangxi
Shanxi
Guizhou Yunnan
Ningxia
Inner Mongolia

20

Beijing

Hainan10

Peak manufacturing employment
share（％）

Guangdong

Fujian

0

10

20

30

40

50

Average number of manufacturing OFDI（2005-2020）
peak

Fitted values

製造業 OFDI 案件数の平均値と製造業の雇用割合ピーク値の相関関係を表すものである。
工業化の水準が高い地域ほど、その製造業の OFDI レベルが高く、しかも低い地域よりはるかに高いことを示している。
その理由は、 ２ つある。まず、製造業レベルの高い地域は全体の OFDIのレベルが高く、その一部である製造業 OFDI のレベルも高くなる。第二に、製造業のレベルが高い地域では、生産コストの上昇が比較的早い傾向があるため、立地企業は OFDI を通じて海外に生産を配置し、コスト削減を選択しやすい。
図表 6 －18は、図表 6 －16に基づいて作成した散布図で、製造業 OFDIの年平均シェアと製造業の雇用割合ピーク値の相関関係を表すものである。
このフィットラインが上向きではあるが緩やかになっていることは、両者の間に正の相関があまり顕著ではないこと、すなわち製造業 OFDI の割合の高さと脱工業化との間に正の相関があまり顕著ではないことを示している。
また、ページ数の制限があるので、ここでは省略するが、さらに分析すれば、次の結果がある。製造業の規模が大きい地域（雇用割合が30％以上、且206

図 6 －18 中国省別における製造業 OFDI の年平均シェアと製造業の雇用割合ピーク値の相関関係
FujianJiangsu
Zhejiang

40

Tianjin
ShanghaiShandong

30

Henan
Jiangxi

Hubei

Liaoning

Shanxi20

Beijing

10

Peak manufacturing employment
share（％）

50

Guangdong

Guizhou

Gansu

Jilin
Hebei
Hunan

SichuanHeilongjiang
Qinghai
Guangxi
Ningxia
YunnanInner Mongolia

Chongqing
Anhui

ShanxiHainan

10

20

30

40

50

60

Average share of manufacturing OFDI（2005-2020）
peak

Fitted values

つ30％を含めない）では、その製造業 OFDI の割合は工業化レベルと負の相関がある。例えば広東省や山東省などである。一方、その製造業の規模が小さい地域（雇用割合が30％未満、且つ30％を含む）では、その製造業
OFDI の割合は雇用規模（工業化レベル）に正の相関がある。例えば吉林省などである。

第４節

中国経常収支の赤字転落の懸念

Ⅰ 脱工業化と経常収支
なぜ OFDI による脱工業化は、経常収支の赤字を引き起こすのか。その理由は、脱工業化（産業構造の調整）により、一部企業ないし産業が、 １ ）国内での衰退ないし撤退、 ２ ）生産拠点の海外への移転、になりうることにある。この結果として、次のことが中国で引き起こされる可能性がある。
１）同産業および関連産業への悪影響（参考：工業産出増加値と就業の割
第6章

コロナ後の中国マクロ経済と金融 207

合の低減）２）立地地域への悪影響（参考：中国の工業配置は「南強北弱」）
３）一部学者の予測：このままでは、近い将来に輸入増加、輸出減少、さらに貿易収支赤字、および経常収支赤字になる可能性も否定できない。

Ⅱ 経常収支から見た中国の投資収支
中国の外貨準備は、多額の黒字を持つ中国経常収支によるものである。本来、中国 OFDI と経常収支との関係は緊密のはずであるが、図表 6 － 1 によれば、その間には相関関係はない。
その原因は、国際収支表から見れば、長い間に中国が資本を継続的に輸出しているからである。海外純資産が黒字に対して、投資収入が赤字となっている。この対外資産―負債での「純債権―負の投資収益」の構造が、上記のその主な原因であると考えられる。
中国社会科学院の余永定（2021）の解釈よれば、2019年 ３ 月まで、中国の海外総資産（＝貿易黒字＋投資収入）は7.4兆米ドル、海外総負債（＝対内FDI ＋その他の外国資産流入）は5.4兆米ドルである。図表 6 －19を見ると、同時期の中国の海外純資産約 ２ 兆米ドルに対して、投資収入がほとんどマイナスである。
貿易赤字を投資収益で賄うことができる日本と異なり、一旦中国の貿易収支が赤字に転落すれば、経常収支も赤字にもなる可能性がある。このため、大量の OFDI が持続できるかとの疑問もある。

Ⅲ 中国経常収支の赤字転落の可能性
現在、主に次の ５ つのことが中国経常収支を赤字に転落させている要因になりうる。つまり、 １ ）脱工業化、 ２ ）輸入拡大政策の拡大、 ３ ）サービス
業のさらなる開放、 ４ ）中米貿易摩擦の長期化、 ５ ）人口高齢化、である。
日本と同様、人口高齢化がいずれ中国の経常収支赤字転落の一つの主因になる。その理由は、人口高齢化によって貯蓄率が低下するからである。理論208

図表 6 －19
1000
800

中国の海外純資産と純投資収入兆米ドル

対外資産負債残高25000

経常収支：残高2 兆米ドル
海外純資産

20000

600
400

15000

200

2011-06
2011-09
2011-12
2012-032012-06
2012-09
2012-122013-06
2013-06
2013-09
2013-12
2014-032014-06
2014-09
2014-12
2015-032015-06
2015-09
2015-12
2016-03
2016-06
2016-09
2016-122017-032017-06
2017-092017-122018-032018-06
2018-092018-122019-03

0

10000

投資収入

-200
-400
-600

5000

経常収支：初期収入・投資収益の残高

-800

0

（出所）余（2021）

上、国内貯蓄均衡が投資超過になり、同時に輸入輸出均衡も輸入超過になり、さらに貿易収支も赤字転落にもなりうる。
ただし、日本と違って、中国の場合は「未富先老」の状態、つまり高所得レベルの国になる前に人口が高齢化してしまう。
中国社会科学院の徐奇渊（2020）の予測によれば、中国の経常収支はおよそ2023年に赤字に転落する可能性もある。

おわりに本研究チームは、本稿で示した脱工業化の定義を日本のケースに適用でき
るかについてはまだ調べていない。日本の場合、製造業雇用割合のターニン
グポイントは1973年で、それから12年後の1985年頃から「産業空洞化」（脱工業化ではなく）が警戒され始めた。1973年以降、日本経済は大いに発展を遂げた。現在の中国はその雇用割合のターニングポイントを2013年に通過しているが、今後は過去の日本の経済成長のような道を歩んでいくかもしれな
い。
また、日本と同じく将来的に人口の高齢化がいずれ中国の経常収支赤字転落の一つの主因になると考えられる。ただし、日本と異なるのは、日本の場
合は、たとえ貿易赤字に転落しても、経常収支を投資収益で賄うことができ
第6章

コロナ後の中国マクロ経済と金融 209

る点である。
中国の脱工業化の進展は早く、それに関連する問題がすでに深刻だと言われており、一旦経常収支赤字に転落すれば、中国の OFDI の持続は不可能である。
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コロナ後の中国マクロ経済と金融 213