韓国のＲ＆Ｄ支出による技術フローと日本製造業への影響

全南大学

羅 洲夢

１. はじめにOECD国家では経済成長におけるR&D(research and Development)の重要性が強調しており、２００２年度EUのBarcelona Summitでは、２０１０年までR&D支出をEUのGDPで３％までに増加する目標を求めた。このようにOECD国家をはじめ世界の国々では、 R&D(research and Development)投資の重要性を早くから認識し、研究開発投資による革新の支援を増やしている。
韓国も、 公共部門と民間部門の両面から研究開発投資の重要性を認識し、2001年にGDP当たり総研究開発の比率が2.96%に達しており、総研究開発の中で公共部門の割合が２６％占めている。こうした韓国の研究開発投資は、量的に拡大している傾向があり、最近には先進国水準を達し、ある知識ベース産業部門は、先進国を上回っている。
これまでR&D集約度の国家間の差異は、国家の技術発展水準と関わって説明されてきた。すなわち、国家の技術水準が高いほど研究開発も一層多く投資することである。しかし、産業特化のパターン差異は、国家間研究開発の集約度差異に影響を及ぼす(OECD 1997)。
こうしたＲ＆Ｄの集約度は、革新の投入要素で扱っており、産業の革新を起こす原動力として一般的に使われているが、これは、Ｒ＆Ｄが産業に及ぼす直接的な効果である。したがって、R&D集約度のように直接効果だけを把握するよりも、R&Dを産業に支出した直接的効果だけではなく、産業間で取引上で産業に体化された拡散効果の間接的な効果も一緒に把握することが必要である。
したかって、R&Dの支出のような革新要素が産業に体化された技術フローを把握することは、重要であり、特に知識基盤産業の役割を計量的に把握する必要がある。さらに、R&Dが体化された産業が他の国にどの程度影響を及ぼしているかの特性を考察することによって国家革新体系の観点から技術フローを理解することができる。
本研究の目的は、韓国において最近の経済環境の変化と伴い産業構造を反映した間苦心の産業間技術フロー効果(technological flow)を考察する。また、韓国の技術フロー効果が貿易を通じて主として日本の製造業にどのように影響を及ぼしたかを明確にする。これは国家革新体系の観点でR&D投資による産業間の相互作用によるリンケージが強い産業を明確にすることができ、韓国の産業において技術フローのパターンをみることができる。

2. 産業構造の変化と産業間技術フロー
2.1 韓国と日本の産業構造変化
2000年に韓国は、1次産業、2次産業、3次産業の割合がそれぞれ4.8%, 30%, 65.3%を示しているが、日本は、1.4％、20.8％、77.8％で日本が韓国より産業構造にソフト化が進んでいることを示す。
研究開発費(R&D) は、韓国と日本の産業部門における産業部門の研究開発投資の水準を示す指標として、

これは研究開発活動の重要な投入要素である。経済成長の水準における研究開発活動は、名目GDP当たり研究開発費で各国を比較する必要がある。各国の名目GDP当たりの研究開発費の推移について見てみると、韓国と日本のデータの差は、研究開発費よりも小さくなっている。両国の推移をみると、日本は１９９０年度以降第１位となっている。２００１年においては、日本にづいで、韓国、米国、ドイツの順になっている。日本の場合には１９８１年以降増加している。韓国も１９９５年以降増加したが、１９９７年のIMF危機の影響の時期を除くと急速に増加している。

2.2

産業間技術フローに関する議論

ある産業の生産性の上昇率は、自らの研究開発活動以外にも、さまざまな要因によって影響をうける。その中で最も重要なものの一つとしては、投入の質の上昇ないし生産プロセスの改善があげられる。さらに産出の質の上昇ないし生産プロセスの改善は、投入を供給する産業の研究開発によって左右される。
Griliches(1994)は技術拡散を体化されない拡散(disembodied)と体化される拡散(embodied diffusion)に分け、ある企業が創出する技術が外部に活用されるメカニズムとして技術拡散について分析を行った。ここで「体化されてない拡散」は、機械と装備のような媒介体(medium)を経由しない技術または技術的専門知識が伝達されることを意味する。また「体化された拡散」は、新しい技術が結合された機械、装備そして生産要素を生産過程に投入することである。
一方、「体化された拡散」には、最近に産業連関分析を中心として多様な研究が行われ、中間財投入を通じて産業間R&Dフローを分析した。Papaconstantinou et al.(1996)は、産業間中間財または資本財の取引が技術の運搬者の役割をすることを仮定し、R&D支出を技術の代理変数で活用することによって、産業間技術拡散を分析した。これは、投入−産出分析とR&D資料を用いてTerleckyj(1974)の「体化されたR&D指標」を基にOECDの10カ国の体化された技術拡散の水準について実証的に分析を行った。Schnabl(1995) and Drejer(2000)は、国家革新体系の観点から先進国のR&D支出に産業間相互依存のパターンを考察し、産業における２つの大きなクラスタを持っていることを示した。
本研究では、「体化された技術拡散」に着目し、 Schnabl(1995)のモデルを見直して、R&D支出の革新技術フローを分析する。ここで 革新技術フローは、 産業連関分析における需要型モデル(demand-driven model)を基にR&D支出による技術的フロー指標を技術革新の潜在力としてみなし、産業間技術フローの実証分析を行う。

３．モデル
産業連関モデルは、大きく需要型モデル(demand-side model)と供給型モデル(supply-side model)に分けることができる。 本研究では、需要型モデルに焦点を置いて議論する。需要型モデルは、産業間の中間財取引行列 (intermediate transactions matrix) Z、財貨に対する最終需要ベクトルF、そして総産出ベクトルXを使用し、次のように定義できる。
これまで展開した競争輸入型モデルは、最終需要と同様に外生変数として扱われている。 Schnabl(1995) and Drejer(2000)の分析は、 輸入外生モデルを用いて分析した。しかし、このような輸入外生モデルは、対外関係のない閉鎖経済あるいは計画経済の分析には対応できるが、韓国のように輸入比率の高い経済におけるには適していない。

原材料輸入は、国内生産活動が活発になることによって増加する。輸入は、国内生産活動によって誘発されるもので、内生的に決定されるべき性質をもっている。したがって、本研究では、 Schnabl(1995)のモデルを見直して、輸入内生モデルを用いて分析を行う。
S-operatorでは、 最終需要ベクトル f は、一つの要素を除いてすべてが零を前提し、レオンチーフ逆行列LのKth列は、Xjのベクトルの産出をもたらす。Sraffa(1976)は、これをサブシステム（subsystem）ベクトルという。
それぞれの要素Xjは、ｋセクタにおける最終1単位を生産するための寄与度を示す。
S-operatorという新しいmatrixは、次のとおりです。

S = xˆ −1 (I − A + m) −1 fˆ

(1)

ここで f̂ は、最終需要を対角線上に置いた対角行列である。
Xi 生産の価値に応じてマトリックスXnnに分けられる場合にそれぞれの最終需要 fの生産サブシステムをためのSijを得られる。Xベクトルの結果は、もし最終需要のベクトルf が一つあり、他には零であれば、正確にレオンチーフ逆行列 LのKth列をもつことになる。
S-operatorのSにおける行は、一つセクターの最終需要による一般化された産出の比率を示す。したかって、xˆ −1 を産出マトリックスXの左辺にかけるので、マトリックス行を標準化することになる
R&D支出が r ベクトルの場合、それぞれ生産セクターのイノベイションをための価値としてR&D支出の r ベク
トルを左辺からかけると、次のような新しいマトリックスを得られる。

XIN = rˆxˆ −1 (I − A + M ) −1 fˆ

(2)

ここでXINは、それぞれセクターの最終需要が生産に寄与する個々に生産におけるR&D支出が体化されたと解釈することができる。XINij要素は、 i セクターによって実現され、 j セクターの生産に含まれたR&D支出の割合を示す。このマトリックスは、それぞれセクターのR&D支出がどの程度に配分されたかを行により示す。 i番目の行の値は、 i セクターのR&D支出をささげたセクターを表す。したがって、我々はそれぞれセクターにR&D総支出が体化されたものを得られるために集計を行うことができる。それぞれのサブシステムは、列によりイノベイション支出の総量を得られ、最終需要が生産に直接・間接的に含まれている。
その観点でサブマトリックスXIN は、産業間交易を通じた産業間イノベイションフローのアプローチを表す。
ひとつのセクターに直接・間接的含まれたR&D支出の最終的な累積効果は、 XINの j 番目列のすべて要素を合計することによって計測することができる。
（８）式で計測した指標は、R&D支出による体化された技術集約効果と言える。

SXIN j = ∑ XINij(3)i

本研究では、R&Dにより体化された産業が日本に影響を及ぼす効果を計測するために、実際にひつとセクターにおける１単位生産に含まれた体化されたR&D投資量を推定する。

UXIN j =SXIN jxj(4)

UXINi ベクトルは、 j 番目セクターの生産に必要な１単位金額における直接・間接的に体化されたR&D支出の比率を測定する。

EUXIN j = UXIN j ∗ E j(5)

EUXINj は、韓国から日本に輸出したEjによる体化された総R&D比率を示す。

４．実証分析
4.1 資料

R&D支出の波及効果を分析は、日本と韓国の産業連関表と産業別 R&D支出額資料が必要である。本研究のデータは、韓国の『1990年-1995年‐2000年接続産業連関表』の７７部門と日本の『昭和２-平成７-平成１２年接続産業連関表』の９９部門を使用した。また、各国の R&D支出額は OECD(2002)で発刊した Basic Science and Technology Statisticsの民間部門の研究開発費を使った.そして 産業連関表と研究開発費の産業分類の項目は、OECD(2002)の産業分類に合わせて再分類した。 各国家の産業別総産出額と R&D支出額に対する具体的な概要は <表 4>に表している。
分析の時期は、2000年度に日本と韓国の産業連関表を使用し、研究開発費も2000年度の産業別社内使用研究費（会社など）を用いた。特に、産業部門の分類は、韓国の産業連関表７７部門と日本の産業連関表９９部門の産業分類に基づいて研究開発費の分類などを調整し、2１部門に組み替えを行った。産業の分類は、付録１に示されている。

4.2 韓国のR&D支出による体化された技術集約効果
投入産出データを用いて計測したS-Operatorは、最終需要の絶対値を反映したもので、全体の生産活動でそれぞれの産業の相対的生産活動シェアを説明することができる。 1995年と2000年にS-Operatorの分析結果の中で対角行列値は i = j という時に、要素Sijの値でありこれを<表４>で表した。この対角行列値は、主に自ら産業の消費に使用されることを意味する。半導体・電子部品, 建設業, 自動車, 繊維衣服, 輸送機械産
業は、0.8以上を示している。こうした産業は、８０％以上か自ら需要されることを意味する。
本研究では、知識基盤製造業をOECDの産業技術分類の中で高位と中高位の産業だけで定義し韓国と日本を比べて見ると、その結果はゴック体で表した。
韓国における R&D により体化された技術集約効果の大きさを比較してみると、 1995 年には、S-value が１以上に該当する産業は、半導体・電子部品、自動車、総サービス、建設業、 一般機械 であり、2000 年には。
半導体・電子部品、自動車、総サービス、建設業、 輸送機械であった。ここで総サービスは、他のサービス産業をすべて合計したもので、それぞれのサービス産業に解釈上注意が必要である。
R&D支出による体化された技術集約効果のなかで半導体・電子部品は、1995年に22,576億ウォンから2000年に4,4926億ウォンへ増加した。５年間に2倍程度が急速に増加したと言える。また、2000年に体化された技術集約の大きさは、総サービスと建設業を以外に上位の５つ産業が知識基盤産業であった。
R&D支出による1単位体化された技術集約度は、２０００年に半導体・電子部品、輸送機械、自動車、精密機械が0.01以上の産業であった。
次に１単位当たり体化された技術集約度について表６からをみると、この係数が 0.03 以上である産業は、半導体・電子部品, 輸送機械, 自動車, 精密機械, 建設業, 一般機械, その他の製造工業製品, 電気機械・装置, 繊維衣服, 化学製品である。
前に述べたように２０００年に韓国と日本における直接・間接的に他産業部門に影響が大きな産業である影響力係数が １より大きい産業部門は、9(１次金属製品), 4(繊維衣服), 7(化学製品), 10(金属製品), 11(一般機械), 12(電気機械・装置), 13(半導体・電子(部分)品), 14(自動車), 15(輸送機械), 17(その他の製造工業製品)産業である。
したがって１単位当たり体化された技術集約度が高い産業は、韓国と日本ともに影響力係数が１以上である産業と精密機械を除くと、類似であることをみることができる。 韓国の１単位当たり体化された技術集約度が高い産業は、日本と韓国とともに経済で重要な役割をしていることをみることができる。
日本に輸出した製品で体化された技術集約は、表1で表している。輸出により体化された技術集約効果が50億ウォン以上の産業は、半導体・電子(部分）品(2,486), 化学製品(13,682), 繊維衣服(7,722), 輸送機械(6,725), 一般機械(5,026)であった。この中で 半導体・電子(部分）品は、約2,486億ウォンであった。輸出を通じてR&Dによる体化された技術集約効果

表 1 体化された技術集約効果の日本に影響( 単位 : 百万ウォン )
1995
code

2000

SectorUXIN

Japan Export

EUXIN

UXIN

Japan Export

EUXIN

13

半導体・電子(部分）品

0.05142,911,669

149,770

0.0323

7,685,875

248,6367

化学製品

0.0048

10,48950

0.0032

4,287,811

13,682

4

繊維衣服

0.00382,243,887

8,570

0.00372,072,189

7,722

15

輸送機械

0.020936,361760

0.0276

243,718

6,725

11

一般機械

0.01

357,316

3,578

0.0063

803,454

5,026

3

飲食料品,たばこ

0.0025

1,070,549

2,684

0.0028

1,739,846

4,935

16

精密機械

0.0133172,0152,288

0.0152

312,519

4,762

14

自動車

0.0333

88,1052,934

0.0226

201,7384,561

6

石油・石炭製品

0.0009930,000

819

0.0016

1,933,421

3,119

12

電気機械・装置

0.0049527,233

2,591

0.0038822,1123,114

17

その他の製造工業製品

0.0027440,526

1,195

0.0053496,7662,642

9

１次金属製品

0.00091,404,090

1,247

0.0008

1,681,540

1,264

10

金属製品

0.0023

381,789861

0.0012649,527

786

8

非鉄金属

0.0004

169,91775

0.0023248,383572

5

紙製品・印刷・出版

0.001

49,64748

0.001

208,735

209

10,793,593

177,47023,387,634

307,755

合計

５．結び
本研究では韓国におけるR&D支出が体化された産業間技術フロー効果を測定し、韓国の技術革新フローの特徴を把握した上で、輸出を通した日本の製造業への影響を考察した。
本研究の結果が次の通りである。第1に、産業におけるR&D支出が占める割合について韓国と日本を比較してみると、 韓国の場合には半導体及び電子部品(43.8%), 自動車(14.3%), 総サービス(10.0%), 輸送機械(4.
8%) 順で、このような上位 3つ産業部門は、産業全体のR&D支出で占める割合が 68.1%に達した。一方、日本の場合に半導体及び電子部品(29.6%), 自動車(12.4%), 電気機械及び装置(9.8%), 一般機械(9.3%) 順序で、このような上位 3個産業が全体R&D支出で占める割合は 51.8%に達した。特に韓国は、半導体及び電子部品産業にR&Dがシェアが高いが、資本集約度は、日本側が高かった。
第２に R&D による体化られた技術集約効果が高い産業は、半導体・電子部品, 輸送機械, 自動車, 精密機械, 建設業, 一般機械, その他の製造工業製品, 電気機械・装置, 繊維衣服, 化学製品といえる。このような１単位当たり体化された技術集約度が高い産業は、韓国と日本ともに影響力係数が１以上である産業と精密機械を除くと、類似である。 韓国の１単位当たり体化された技術集約度が高い産業は、日本と韓国とともに経済で重要な役割をしていることをみることができる。
第３に１単位当たり体化された技術集約度が高い産業は、韓国と日本ともに影響力係数が１以上である産業と精密機械を除くと、類似であることをみることができる。 韓国の１単位当たり体化された技術集約度が高い産業は、日本と韓国とともに経済で重要な役割をしていることをみることができる。
第４に日本に輸出した製品で体化された技術集約効果が50億ウォン以上の産業は、半導体・電子(部分）品(2,486), 化学製品(13,682), 繊維衣服(7,722), 輸送機械(6,725), 一般機械(5,026)であった。この中で 半導体・電子(部分）品は、約2,486億ウォンで一番大きいである。
本研究の限界として産業の分類をより細かく分けて分析し、産業別に産業間技術フロー関する分析をさらに深め、政策的な提言が必要である。た、日本と韓国と比較し、産業間の補完性を探る必要である。

参考文献
韓国銀行（2001）『1990年-1995年‐2000年接続産業連関表』（韓国語）．
後藤晃(1995)『日本の技術革新と産業組織』東京大学出版．
Griliches(1994),

Productivity, R&D and Data Constraint , American Economic Review, Vol.84,No1, pp.

1-23.
OECD(1997) Science, Technology and Industry: Scoreboard of Indicators.
OECD(2002) Basic Science and Technology Statistics, OECD.
Papaconstantinou, G., Sakurai, N. & Wyckoff, A.(1998), Domestic andinternational
product-embodied R&D diffusion, Research Policy, 27, pp.301-314.
Schnabl,H. (1995), "The Subsystem-MFA:A Qualitative Method for Analyzing
Nation Innovation Systems: The Case of Germany", Economic Systems
Research, 7, pp. 383-396.
Scherer, F.M.(1982), Inter-industry Technology Flow in the United States , Research Policy, 11, pp.22
7-245.