12 東アジアへの視点
2 0 2 0月号

第31巻2号

ISSN 1348-091X（PRINT）
ISSN 2189-549X（ONLINE）

北九州発アジア情報［所員論考］「人口成長率の低下は，生産性を上昇させる傾向がある」…………1
八田 達夫／保科 寛樹［所員論考］「台湾における学生起業支援政策：科技部の「創新創業激勵計畫（FITI）」と…………15
新竹科学園区の「竹青庭（Young Entrepreneur’s Studio）」」
岸本 千佳司

［所員論考］…………36「コロナ禍の日本経済を予測・推計する」

坂本博［査読付き投稿論文］「国内主要都市におけるSDGs の取り組み状況と課題…………50－北九州市・横浜市・さいたま市の比較とSDGs 推進にむけた方向性－」
田代 智治［AGI便り］…………71

2020 年 12 月号

東アジアへの視点【所員論考】

人口成長率の低下は，生産性を上昇させる傾向がある＊

アジア成長研究所理事長／所長
アジア成長研究所リサーチアソシエイト

八田 達夫
保科 寛樹

要旨
「人口成長率の低下は生産性（ 1 人当たり GDP）の成長率を下げる」という因果関係は，
広く信じられており，地方への人口分散政策や外国人単純労働者受け入れ政策の与件とされていることが多い。この命題は，労働力投入の増大による集積の経済がもたらす生産性増大
効果が強く，その効果が，労働の限界生産力逓減の法則による生産性低減の効果を超えることを，暗黙の内に前提としている。
本稿では，この因果関係が実証的に成り立っていないことを明らかにする。具体的には，

OECD 加盟国，および OECD に ASEAN 加盟国・中国・インドを加えた各国の，1961〜
2019 年間のデータを分析対象として，次を示す。（1）この全期間において，人口成長率と 1
人当たり GDP 成長率との間に，統計的に有意な正の相関関係は成り立たない。この間を 10
年ごと・20 年ごとなどに分割したどの期間についても，同様である。
（2）本稿で分析した大多数のサンプルグループにおいて，統計的には有意でないものの逆の関係が回帰分析では観察される。
（3）特定の期間と国グループの組み合わせでは，負の関係が統計的に有意に成り立つ。これらの事実は，一般に広く信じられているほどには集積の利益が強くないことを実証的に示している。
「人口成長率の低下が生産性の成長率を下げる」という因果関係は，実証的に検証されていないという事実は，広く政策担当者に認識されるべきであろう。

はじめに「人口成長率の低下は生産性の成長率を下げる」という因果関係は，広く信じられている注 1）。この考え方は，地方への人口分散政策や外国人単純労働者受け入れ政策の前提とされていることが＊本稿の執筆に際しては，原英史氏，坂本博氏からそれぞれ貴重なコメントを頂いた。お礼申し上げたい。残る誤りはすべて筆者のものである。
注 1） 最近の例を挙げれば，鈴木（2020）は，日本の経済成長率が低下している理由を「少子高齢化が進み人口が増えなくなってきたから」とし，「人口が減少しているから，生産性を高めるのは難しい，というのが現実だ」と述べている。

1

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東アジアへの視点

多い注 2）。
だが，この因果関係は，実証的に根拠のあるものではない。それどころか，「人口成長率と生産性成長率との間には有意な正の相関関係がある」という命題すら，実証的には示されていない。
事実，2003 年の経済白書は，OECD 加盟国における 1971〜2001 年までの 30 年間のデータを使い，この命題が成立しないことを示した。すなわち，「人口成長率と 1 人あたり経済成長率との間に有意な正の相関関係はない」ことを実証的に判定したのである注 3）。以下ではこれを，両変数の間の相関に関する「非正判定」といおう。
八田（2015，2018b）および Hatta（2018）は，分析の期間を 1970〜2011 年に伸ばした上で，OECD 加盟国について経済白書と同様の分析を行っている。この分析も，1 人当たり GDP 成長率と人口成長率との間に「非正判定」が成り立つことを示している。それによって八田は，「人口成長率の低下は経済成長率を下げる」という前提をもとに主張される地方への人口分散論を八田（2015，2018b）と Hatta（2018）で批判し，外国人単純労働者受入論に八田（2018a）で疑問を呈している。
ただし，これら先行業績による「非正判定」の指摘を，特定のサンプルに基づくものにすぎないという次のような批判はあり得る。
① 30 年や 40 年という期間では，高い出生率の下に生まれたある世代の生産年齢期と高齢期の両方が含まれうる。このため，生産年齢人口の増大が成長の加速をもたらしたとしても，彼らが高齢期になったときの成長減速によって相殺され得る。
「非正判定」はそのことを反映しているに過ぎないのではないか。10 年や 20 年といった短期間であれば，両変数の間には有意な正の相関関係があるかもしれない。
② 反対に，人口成長率は経済成長率に対して長期に影響力を及ぼし得るので，30 年や 40 年では短すぎる。例えば 30 年の倍の 60 年という長い期間で見れば，成立しなくなるかもしれない。
③ 「非正判定」は，OECD 加盟国という，先進国の間でのみ見られた関係である可能性もある。
本稿は，観察期間も，対象国も広げて分析し，「非正判定」が一般的に成立することを示して，これらの危惧を払拭する。具体的には，OECD 加盟国のデータ，および，OECD に ASEAN 加盟
国・中国・インドを加えたデータについて，1961〜2019 年までの期間を，10 年ごと・20 年ごと・60 年間全体でとってそれぞれ分析し，「非正判定」が成り立つことを示す。
本分析で明らかにすることは，次の 4 点に要約できる。
① 分析したすべての期間・グループに対応する 20 ケースにおいて，「非正判定」は支持される。
すなわち，人口成長率と 1 人当たり GDP 成長率との間に，有意な正の相関は認められない注 4）。
② 分析した全 20 ケースのうち，2 つのケースでは，人口成長率と 1 人当たり GDP 成長率との間に，有意に負の相関が見られる。
注 2） 内閣府（2020，p．1）は，「少子化の進行は，人口（特に生産年齢人口）の減少と高齢化を通じて……経済成長率の低下など……社会経済に多大な影響を及ぼす」（中略は筆者）と述べている。
注 3） 内閣府（2003，pp．192〜193）は，OECD 諸国における，1971〜2001 年の期間における人口増加率と 1 人当たり
経済成長率の関係を分析している。この分析によれば，人口成長率は，実質 GDP の成長率とは正の相関関係を持
つものの，1 人当たりの実質 GDP 成長率との間では正の相関を持たない。その上で，「1 人当たり GDP の成長率は人口増加率とは無相関であり，他の経済の基礎的諸条件の高低によって決定される」と結論づけている。
注 4） 本稿では，回帰係数が有意に正（負）である場合に，「正（負）の相関が有意に認められる」とする。

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東アジアへの視点③ 分析した全 20 ケースのうち，有意ではないが回帰分析で正の係数が出たものは 4 つのみであり，残りの 16 個のケースでは，すべて係数が負である。
④ 20 年と 60 年の期間のすべてのケースで，OECD 加盟国だけでなく，それに ASEAN 加盟国・中国・インドを加えた諸国で見ても，人口成長率が 0 のときは，経済成長率は有意にほぼ 3％であるというロバストな結果が得られる。
したがって，次のように結論づけられよう。
まず，20 年以上のケースすべてにおいて，人口成長率が 0％のときには，約 3％の 1 人当たりGDP 成長率が望める。次に，人口成長率が 0％から増えるに連れて，1 人当たり GDP 成長率は下がっていく傾向にある。さらに，特定の期間あるいはグループでは，この負の関係が統計的に有意に認められる。
以下では，第 1 節において，OECD 諸国，第 2 節において，アジア諸国のデータを用いて人口成長率と 1 人当たり GDP 成長率との関係を分析する。
本稿の分析には，世界銀行が公開している World Bank Open Data から取得した，各国の前年比 1
人 当 た り GDP 成 長 率（GDP per Capita Growth［annual ％］）， お よ び， 前 年 比 人 口 成 長 率（Population Growth［annual ％］）を用いた（World Bank，2020）。データの期間は，1961〜2019年である。

1. OECD 諸国における人口成長率と 1 人当たり GDP 成長率との関係
一般に信じられているように，人口成長率が高いと，1 人あたり GDP 成長率も高くなるのなら
ば，横軸に人口成長率，縦軸に 1 人あたり GDP 成長率を取った散布図のデータ点は，右上がりに並ぶはずである。また，両変数の相関係数も比較的高くなるはずである。
そうなるか否かを確かめるために，以下では年代をさまざまに区切って，2 つのデータの関係を見てみよう。

1.1 1961～2019 年の 60 年間
この節では，OECD 加盟国の 1961〜2019 年までの全期間のデータを，1 つのデータセットとして用いる。まずは，人口成長率と 1 人当たり GDP 成長率の関係を散布図に描こう注 5）。
注 5） 本稿では，OECD 加盟国の内訳として，2020 年 11 月時点で OECD に加盟している 37ヵ国のデータを用いた。加
盟国一覧は次の通りである（OECD，2020）。カッコ内は国名コードである。オーストラリア（AUS），オーストリア（AUT），ベルギー（BEL），カナダ（CAN），チリ（CHL），コロンビア（COL），チェコ（CZE），デンマーク（DNK），エストニア（EST），フィンランド（FIN），フランス（FRA），ドイツ（DEU），ギリシャ（GRC），ハン
ガリー（HUN），アイスランド（ISL），アイルランド（IRL），イスラエル（ISR），イタリア（ITA），日本（JPN），
韓国（KOR），ラトビア（LVA），リトアニア（LTU），ルクセンブルグ（LUX），メキシコ（MEX）
，オランダ
（NLD）
，ニュージーランド（NZL），ノルウェー（NOR），ポーランド（POL），ポルトガル（PRT），スロバキア（SVK），スロベニア（SVN），スペイン（ESP），スウェーデン（SWE），スイス（CHE），トルコ（TUR），英国（GBR），米国（USA）。なお，データに欠損値が含まれる場合には，リストワイズ形式で除外した。

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東アジアへの視点

この散布図を描くに当たっては，初めに，各国の人口成長率と 1 人当たり GDP 成長率について，この期間の平均値を計算した。次に，そうして得られた各国の期間平均値を用いて，両変数の相関関係を分析した。こうして描いたものが図 1 である。縦軸に 1 人当たり GDP 成長率，横軸に人口成長率をとっている。青線は，1 人当たり GDP 成長率を人口成長率で回帰した場合の回帰直線である。

図1

1961〜2019 年の，OECD 加盟国の人口成長率と 1 人当たり GDP 成長率との関係（注）国名コードは脚注 5 を参照せよ（図 2 も同様）。
（出所）World Bank（2020）より筆者作成

表1

OECD 加盟国の 60 年での回帰分析結果
1961〜2019
3.007***（10.361）­0.439（­1.498）
37
0.060
0.033

（Intercept）

Population Growth Rates
Num.Obs.
R2
R2 Adj.
* p ＜ 0.1, ** p ＜ 0.05, *** p ＜ 0.01
（出所）筆者作成

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東アジアへの視点

相関関係の有無を，図だけでなく回帰分析によって数値的にも確かめておこう。推定結果を表 1に示した。括弧内は t 値を表す（以下，すべての表で同じ）。60 年の期間では，人口成長率の回帰係数は−0.439，t 値は−1.498 である。
すなわち，1961〜2019 年の 60 年弱の期間で見ると，OECD 加盟国の 1 人当たり GDP 成長率と人口成長率との間に，有意な関係は見られない。
一方，人口成長率が 0％のときの 1 人当たり GDP 成長率は，定数項（Constant）の値から 3.007
であり，これは 1％水準で有意である。

1.2 20 年区切り
次に，1961〜2019 年までの期間を，（1）1961〜80 年，（2）1981〜2000 年，（3）2001〜19 年の 3 つの期間に分割した上で，各期間で人口成長率と 1 人当たり GDP 成長率との関係を見てみよう。中期的な長さの期間に区切って見ても，両変数の間に関係は見られないのだろうか。
前節で行ったのと同様に，1 人当たり GDP 成長率と人口成長率の各期間平均値を計算し，散布図としてプロットした。その結果が図 2 である。
これを見ると，（1）〜（3）のいずれにおいても，データ点は傾向なし，あるいは，右下がりである。特に（3）2001〜19 年の図（一番右のパネル）については，後述するように，回帰係数が有意に負の結果となった。
図2

20 年ごとに見た，OECD 加盟国の人口成長率と 1 人当たり GDP 成長率との関係（出所）World Bank（2020）より筆者作成

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東アジアへの視点

表2

OECD 加盟国の 20 年での回帰分析結果（Intercept）

Population Growth Rates
Num.Obs.
R2
R2 Adj.

（1）

（2）

（3）

1961〜80
3.489***（7.448）­0.039（­0.118）29
0.001­0.037

1981〜2000
3.017***（8.364）­0.570（­1.423）
37
0.055
0.028

2001〜192.314***（8.774）­0.812***（­2.827）
37
0.186
0.163

* p ＜ 0.1, ** p ＜ 0.05, *** p ＜ 0.01
（出所）筆者作成

（1）
，
（2）
，
（3）の各期間について，1 人当たり GDP 成長率の平均値（GDP per Capita Growth

Rates）を被説明変数に，人口成長率の平均値（Population Growth Rates）を説明変数にして，最小二乗法で線形回帰した。推定結果は表 2 の通りである。
説明変数の回帰係数の符号は，いずれの場合でも負である。とりわけ，（3）2001〜19 年の図（1番右のパネル）については，係数が 1％水準で有意に負の結果となった。この係数の t 値は−2.827である。つまりこの期間では，平均人口成長率が伸びると，平均 1 人当たり GDP 成長率がむしろ低下する傾向にあったことが示されている。

1.3 10 年区切り
前節では，20 年区切りの各期間で正の相関関係はないという結果を得た。しかし 20 年で区切ったために関係が見られなかった可能性は残る。
そこで，1961〜2019 年までの期間を 10 年ごとに分割して，各期間で同様の分析を行った。分割
期間は，（4）1961〜70 年，（5）1971〜80 年，（6）1981〜90 年，（7）1991〜2000 年，（8）2001〜

10 年，（9）2011〜19 年の 6 つである。
図 3 は，横軸に人口成長率を，縦軸に 1 人あたり GDP 成長率を取った，（4）〜（9）の各期間の散布図である。1971〜80 年の図（上段中央）では，回帰直線にやや右上がりの傾向が見られる（回帰係数は 0.229）ものの，係数の t 値は 0.688 であり，両変数に明確な正の関係があるとはいい難い。
表 3 に，図 3 に対応する回帰分析の結果をまとめた。

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東アジアへの視点

図3

10 年ごとの，OECD 加盟国の人口成長率と 1 人当たり GDP 成長率との関係（出所）World Bank（2020）より筆者作成

表3

OECD 加盟国の 10 年期間での回帰分析結果
（4）

（5）

（6）

（7）

（8）

（9）

1961〜70 1971〜80 1981〜90 1991〜2000 2001〜10 2011〜19（Intercept）
4.927*** 2.644*** 2.584*** 3.008*** 2.600*** 2.039***（8.307） （6.217） （5.672） （9.507） （9.549） （6.961）­0.312­0.590*­1.183*** ­0.454
Population Growth Rates ­0.459
0.229（­1.253） （0.688） （­0.683） （­1.811） （­4.058） （­1.454）
Num.Obs.
25
29
29
37
37
37
2
R
0.064
0.017
0.017
0.086
0.320
0.057
2
­0.019­0.019R Adj.
0.023
0.060
0.301
0.030
* p ＜ 0.1, ** p ＜ 0.05, *** p ＜ 0.01
（出所）筆者作成

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東アジアへの視点

2. アジア諸国での人口成長率と 1 人当たり GDP 成長率
前節では，OECD 加盟国について，人口成長率と 1 人当たり GDP 成長率との相関関係を分析した。その結果，人口成長率と 1 人当たり GDP 成長率との間には，基本的に正の相関関係を見いだせなかった。
しかし OECD のデータでは，先進国特有の事情ゆえに正の相関関係が見られなかったのかもしれない。
そこで本節では，前節と同様の分析を，OECD 加盟国に加えてアジア諸国も含めたデータで行った。なお，ここで言う「アジア諸国」は，ASEAN の加盟国（10ヵ国）
・中華人民共和国・インドの，計 12ヵ国である注 6）。
結果として，OECD 加盟国にアジア諸国を含めた場合の分析においても，人口成長率と 1 人当たり GDP 成長率との間に，正の相関関係は見られなかった。

2.1 1961～2019 年の約 60 年間
まずは長期で見てみよう。
図 4 は，1961〜2019 年の約 60 年間で，アジア・OECD 諸国の人口成長率と 1 人当たり GDP
成長率の期間平均値をプロットしたものである。これまでと同様に，縦軸には 1 人当たり GDP 成
長率平均値，横軸には人口成長率平均値をとった。図中の水色の点は OECD 加盟国，赤色の点はアジア諸国である。また，青線は回帰直線である。
この場合も，両変数の間に正の相関関係は見られない。
表 4 に，1961〜2019 年の期間で，1 人当たり GDP 成長率平均値を人口成長率平均値で回帰分析した結果をまとめた。説明変数（Population Growth Rates）の回帰係数は−0.150 であり，t 値
は−0.656 である。アジア・OECD 諸国においても，1961〜2019 年の期間では，1 人当たり GDP
成長率と人口成長率との間に明確な関係は見られないことがわかる。
一方，定数項（Constant）の値は 3.088 である。これは，人口成長率の値が 0％だった場合の 1
人当たり GDP 成長率の理論値が，3.088％であることを意味する。

2.2 20 年区切り
続いて，OECD の分析と同様に，1961 年から 2019 年までの期間を，（A1）1961〜80 年，（A2）

1981〜2000 年，（A3）2001〜19 年の 3 つの期間に分割した注 7）。
これらの期間それぞれで，OECD・アジア諸国各国の，人口成長率と 1 人当たり GDP 成長率の注 6） 2020 年 11 月現在，ASEAN の加盟国は次の通りである。カッコ内は国名コードである。インドネシア（IDN），カ
ン ボ ジ ア（KHM）， シ ン ガ ポ ー ル（SGP）， タ イ（THA）， フ ィ リ ピ ン（PHL）， ブ ル ネ イ（BRN）
，ベトナム
（VNM）
，マレーシア（MYS），ミャンマー（MMR），ラオス（LAO）。
注 7） 欠損値が含まれる場合には，当該国の欠損となっている年のデータを，リストワイズ形式で除外した。

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2020 年 12 月号

東アジアへの視点

図4

アジア・OECD 諸国における，60 年期間での 1 人当たり GDP 成長率平均値と人口成長率
平均値との関係（注）国名コードは，中華人民共和国（CHN），インド（IND）である。OECD 加盟国については脚注 5 を，ASEAN 諸国については脚注 6 を，各々参照せよ（図 5 も同様）。
（出所）World Bank（2020）より筆者作成

表 4 アジア・OECD 諸国の 60 年期間での回帰分析結果（A0）

1961〜20193.088***（10.423）­0.150（­0.656）49
0.009­0.012（Intercept）

Population Growth Rates
Num.Obs.
R2
R2 Adj.
* p ＜ 0.1, ** p ＜ 0.05, *** p ＜ 0.01
（出所）筆者作成

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2020 年 12 月号

東アジアへの視点

期間平均値を計算した。そうして得た各国の期間平均値を用いて，両変数の散布図を描き，相関関係を分析した。図 5 にその結果を示している。
回帰分析の推定値
（A1）
，
（A2）
，
（A3）の各期間について，1 人当たり GDP 成長率の平均値（GDP per Capita

Growth Rates）を被説明変数に，人口成長率の平均値（Population Growth Rates）を説明変数にして，最小二乗法で線形回帰した。推定結果は表 5 の通りである。
これまでと同様に，両変数の間には，いずれの場合も有意な正の相関関係は見られないことがわかる。

図 5 アジア・OECD 諸国における，20 年期間での人口成長率と 1 人当たり GDP 成長率との関係（出所）World Bank（2020）より筆者作成

表 5 アジア・OECD 諸国の 20 年期間での回帰分析結果（Intercept）

Population Growth Rates
Num.Obs.
R2
R2 Adj.

（A1）

（A2）

（A3）

1961〜80
3.309***（7.503）0.129（0.514）38
0.007­0.0201981〜2000
3.222***（8.512）­0.525*（­1.879）
49
0.070
0.050

2001〜192.629***（6.093）­0.142（­0.341）49
0.002­0.019* p ＜ 0.1, ** p ＜ 0.05, *** p ＜ 0.01
（出所）筆者作成10

2020 年 12 月号

東アジアへの視点

2.3 10 年区切り
最後に，アジア・OECD 諸国についても，10 年ごとに区切ったデータで人口成長率と 1 人当たり GDP 成長率との関係を見ておこう。
図 6，および表 6 に示された回帰分析の推定結果からわかるように，これら 6 つのどの年代においても，両変数に有意な関係は見られない。
図 6 アジア・OECD 諸国における，10 年期間での人口成長率と 1 人当たり GDP 成長率との関係（出所）World Bank（2020）より筆者作成

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2020 年 12 月号

東アジアへの視点

表 6 アジア・OECD 諸国の 10 年期間での回帰分析結果
（A4）

（A5）

（A6）

（A7）

（A8）

（A9）

1961〜70 1971〜80 1981〜90 1991〜2000 2001〜10 2011〜19（Intercept）
4.989*** 2.581*** 2.853*** 3.199*** 2.964*** 2.319***（8.202） （5.891） （5.010） （8.114） （5.954） （5.989）­0.403­0.327­0.392
Population Growth Rates ­0.612* 0.439
0.085（­1.905） （1.654） （­1.050） （­1.095） （­0.864） （0.220）
Num.Obs.
33
38
40
49
49
49
2
R
0.105
0.071
0.028
0.025
0.016
0.001
­0.005­0.020R2 Adj.
0.076
0.045
0.003
0.004
* p ＜ 0.1, ** p ＜ 0.05, *** p ＜ 0.01
（出所）筆者作成

3. おわりに
従来，「人口成長率の低下は生産性の成長率を下げる」という因果関係を前提に，さまざまな政策形成が行われてきた。日本全体の成長のためには人口成長率を高めることが必要であり，そのためには人口の地方分散が有効だという主張が，地方創生を名目に行われた。また，単純外国人
労働者の受け入れ推進にも，この因果関係が根拠として用いられることが多かった。衰退しつつある地方や産業を，規制や補助によって，政策的にてこ入れするための理由として使われてきたのである。いい換えると，この因果関係は，いわゆる「ゾンビ存続政策」の根拠として使われてきた。
しかし，本稿の分析結果は次の通りである。
① 20 年以上の期間では，OECD 加盟国だけでも，それに ASEAN・中国・インドを加えた場合
でも全てのケースで，人口成長率が 0％のときに，1 人当たり GDP 成長率の理論値が 3％前後であるというロバストな結果が，1％の有意水準で得られた。
表 4 および表 5 の回帰分析表の，定数項（Constant）の値として示されている通りである。
例えば，表 4 から，アジア・OECD 諸国の 60 年期間の場合，定数項の値は 1％の有意水準で約 3.1 である。このことは，人口成長率の値が 0％だった場合の 1 人当たり GDP 成長率の理論値が，3.1％であることを意味している。
② 分析したすべての期間・グループにおいて，「非正判定」が成立した。すなわち，人口成長率と 1 人当たり GDP 成長率との間に有意な正の相関は認められなかった。
③ 本稿で分析した OECD のみの 10 ケースのうち，9 ケースでは，回帰係数が負であり，うち 2
つのケースでは，5％水準で統計的に有意に負であった注 8）。すなわち，人口成長率が大きいほ
注 8） 表 2（3）と，表 3（8）の計 2 つ。これは，2001〜10 年の 10 年間と，この期間を含む 2001〜20 年の 20 年間である。

12

2020 年 12 月号

東アジアへの視点

ど，1 人当たり GDP 成長率は低くなる傾向にあることが分かった。
④ 本稿で分析したアジア諸国府含む 10 ケースのうち，7 ケースでは，回帰係数が負であり，3ケースで正であったが注 9），そのいずれも統計的に有意ではなかった。すなわち，ここでも人口成長率が大きいほど，1 人当たり GDP 成長率は低くなる傾向にあることが分かった。
つまり本稿では，人口の地方分散や外国人単純労働者受け入れの前提とされてきた因果関係が，実は成り立たず，「非正判定」が成り立つことを，さまざまな期間について，また，OECD 加盟国
だけでなくアジア諸国を加えた場合についても示した。それだけでなく，ここでの分析は，「人口成長率が高いほど，むしろ生産性の成長率は低い」という「負相関」の方が成り立つ傾向がある
ことを示している。
「正相関」と「負相関」がそれぞれいかなる場合に成立するかを，極端に単純な次のモデルで考えてみよう。

1. 各国の生産量は，労働と土地の量のみで決まり，生産関数は 1 次同次である。
2. 毎年，要素中立的な外生的技術進歩が起きている。
3. 各国の土地面積は固定されている。
労働者が増えると，限界生産力逓減の法則によって，労働者 1 人あたりの生産性は下がっていく。このため，ある年に労働投入量が増えると，技術進歩率が低い場合には労働の平均生産性は減少する。技術進歩率が一定程度あり，翌年の生産性が増えたとしても，労働量成長率が高いほど，限界生産力逓減の法則によって，生産性の成長率は低くなる。すなわち「負相関」が成り立つ。
一方，個々の産業の生産関数は 1 次同次であるが，国の経済全体としては外部性に基づく集積の利益が十分強い場合には，ある年に労働投入量が増えると，技術進歩がなくても，平均生産性は上昇する。すなわち「正相関」が成り立つ。
したがって，「正相関」を想定していた論者は，暗黙のうちに高い集積の利益を想定していたのだといえよう。
このモデルに基づけば，「正相関」が成り立つか「負相関」が成り立つかは，実証的に検証すべき事柄である。本稿の実証分析は，「集積の利益は，『正相関』を常に成り立たせるほど強くはな
く，基本的には『負相関』が成り立っていた」ことを示しているといえる。
このように「負相関」が原則的に成立するとすれば，例外ケースの特異性は指摘できる。まず，OECD データのみを対象とした回帰分析で正の係数が例外的に出たのは，1970 年代の 10 年間のケースのみである注 10）。なお 1970 年代は，オイルショックが起き，金本位制が廃止され，貿易構造が変化した。その結果，産業構造の大きな変革が起きた年代であった。上のモデルに則して考えるならば，この年代には，それぞれの国で起きた新産業への労働投入量の増加は，高い限界生
注 9） 表 5（A1），表 6（A5）および（A9）の計 3 つ。
注 10）表 3（5）。

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東アジアへの視点

産力を発揮した可能性がある。さらに，上のモデルに則して考えるならば，失業がある状況（労働も土地も不完全雇用の状況）で労働投入量が増える場合には，限界生産力逓減の法則は機能しないためである可能性もある。
一方，アジアを含むデータの回帰分析で，正の係数が例外的に出たのは，以下の 3 期間，すな
わち，（a）1970 年代の 10 年間，（b）この 10 年間を含む 1961〜80 年の 20 年間，（c）2011〜20
年の 10 年間，であった。
このうち（a）と（b）は，オイルショック等の 1970 年代の混乱によって説明できる可能性がある。
（c）については，たまたま人口成長率の低いギリシャが，この期間に大きくマイナスの経済成長率を経験したことに加えて，人口成長率の比較的高いラオスとカンボジアがこの期間に高い
経済成長率を達成したことが，回帰係数をわずかに正にすることに貢献している。これは，経済成長率が人口成長率以外の圧倒的に強い要因で影響を受けたゆえの，偶然の短期的結果であるとみることもできる。
とはいえ，本稿では，これらの変数間の因果関係を検証していないし，本格的な分析フレーム
ワークも用意していない。単に相関に関する事実関係を示しているのみである。今後，これら 2つの変数に関する分析が深まることが望まれる。
しかしながら，「人口成長率が生産性の成長率を下げる」という因果関係自体が，実は実証的に裏打ちされていないという事実は，広く政策担当者に認識されるべきであろう。

参考文献
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Tatsuo Hatta Ed., Economic Challenges Facing Japan’s Regional Areas, 2018, Palgrave Pivot, Singapore.
https://doi.org/10.1007/978-981-10-7110-2」，http://www.oecd.org/tokyo/about/members.htm
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World Bank（2020）World Bank Open Data., https://data.worldbank.org/
鈴木明彦（2020）「人口減少日本が目指す『生産性の向上』が，口で言うほど簡単ではない理由」，Diamond
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内閣府（2003）「平成 15 年度年次経済財政報告」（PDF 版），https://www5.cao.go.jp/j-j/wp/wp-je03/03-00000pdf

内閣府（2020）「少子化社会対策大綱」，2020 年 5 月 29 日，https://www8.cao.go.jp/shoushi/shoushika/law/

pdf/r020529/shoushika_taikou.pdf
八田達夫（2015）「地方創生策を問う（下）移住の障壁撤廃こそ先決」，『日本経済新聞』「経済教室」，2015
年2月6日
八田達夫（2018a）「外国人単純労働者を受け入れるべき業界，受け入れるべきでない業界」，Diamond Online,
2020 年 1 月 31 日，https://diamond.jp/articles/-/178644
八田達夫（2018b）「地方創生戦略の選択肢」，八田達夫・NIRA 総合研究開発機構共編『地方創生のための構
造改革−独自の優位性を生かす戦略を−』，pp．2〜24，時事通信出版局，2018 年 9 月

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東アジアへの視点【所員論考】

台湾における学生起業支援政策：

科技部の「創新創業激勵計畫（FITI）」と新竹科学園区の「竹青庭（Young Entrepreneur’s Studio）」
アジア成長研究所准教授

岸本 千佳司要旨
本研究では，台湾政府の「科技部（Ministry of Science and Technology：MOST）」による大学・研究機関の学生および教授・研究者の起業を奨励する政策に注目する。科技部の政策の中でも，とりわけ最も初期ステージの主に学生起業家チーム向けのプログラムである「創新創業激勵計畫（From IP to IPO Program：FITI）」とその選抜チームへの現場支援
実務を担うため新竹科学園区内に開設されたスタートアップ育成施設「竹青庭（Young

Entrepreneurʼs Studio）」について詳しく解説する（科学園区も科技部の管轄下）。FITI は，
アクセラレータと（段階的に実施される）ビジネスコンテストを組み合わせたようなプログラムである。
「竹青庭」は，インキュベータにオープンスペース（コワーキングスペース）を併設したような施設である。FITI チームへの支援実務を担う他に，科学園区独自の長期的観点から多様なスタートアップ支援策を講じ，加えてスタートアップと園区大企業との連携によるイノベーション促進をも企図している。全体として，科技部の政策は，その傘下の団体・計画・資源を動員し，大学・研究機関の研究成果に基づくスタートアップを奨励しつつ，同時に成熟したハイテク企業の活性化をも促し，台湾ハイテク産業のさらなるアップグレーディング実現を目指すものと解釈される。

1. はじめに：問題意識と課題
近年，台湾では学生による起業を奨励する動きが目に付く。有名大学による起業家教育課程の開講，学内の初期ステージ起業家向け育成施設の創設，およびスタートアップ・イベント開催といった取り組みもその一部である注 1）。また，台湾政府も学生・若者によるスタートアップへの支
注 1） 何故，大学が学生の起業を奨励するのかについては，次のような理由がある。①多くの国と同様，台湾政府は起業活動を通して経済成長を刺激したいと考えている。若者の雇用問題への対策にもなると期待される。②台湾の大学は，（日本のように法人化されておらず）政府の保護・管轄下にあるが，近年，予算が急激に削減されている。そこで大学は，スタートアップ創設を通して，将来，株式保有，技術移転により学校の収入源を増やすことを意図している。③
現在の若者は，Google や Facebook のような若者による起業のサクセスストーリーを多くみており，あるいは先輩の
起業成功経験の影響を受けて，起業のハードルが以前より低くなっている（iaps-2015）。付け加えると，台湾では（日本と異なり）学生・若者が起業し仮に失敗に終わったとしても，一般に経歴上の傷とはならない。台湾には元々自身で会社を設立・経営することを高く評価する文化的伝統がある。若者が起業して幾度か失敗しても，良いアイディア・
技術や管理能力があれば 35 歳くらいまでなら大企業が雇用しないということはなく，かえってマネジャークラスとして迎えられることもあるという（tier-2017）。

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東アジアへの視点

援策を盛んに講じている。本研究の問題意識は，政府による学生・若者に対する起業奨励策が有効となるための工夫・仕組みについて，日本と政治経済制度や社会文化面で比較的近くかつ日本
以上に起業活動が盛んな台湾の経験から学ぶということである。
実は，台湾では政府内の複数の「部」（日本の省庁に相当）が起業促進政策を競うようにを打ち出しており，一部役割が重複もしくは類似するようにみえるものもある注 2）。筆者はかつて別稿で，従来型の大学・研究機関等付属のインキュベータ（「創新育成中心」と呼ばれる）や主に「經濟部
中小企業處（Ministry of Economic Affairs, Small and Medium Enterprise Administration：MOEA/ SMEA）」（https://www.moeasmea.gov.tw/）（日本の経済産業省中小企業庁に相当）による青年層を意識した起業奨励策について解説したことがある（岸本，2015）。
本研究では，台湾政府のスタートアップ支援政策のうち，「科技部（Ministry of Science andTechnology：MOST）」（https://www.most.gov.tw/）（日本の旧科学技術庁に相当）による主に学生（および大学・研究機関の教授や研究者）の起業を促進する取り組みを取り上げる。とりわけ，「創
新創業激勵計畫（From IP to IPO Program：FITI）」と新竹科学園区に設けられた起業家育成施設の「竹青庭（Young Entrepreneurʼs Studio）」に焦点を当て詳しく解説する。
「創新創業激勵計畫」は，数ある科技部の起業支援政策のうち主に学生で構成されるしかも最も初期ステージの起業家チームを対象としたもので，アクセラレータと段階的に実施されるビジネ
スコンテストを組み合わせたような独特のプログラムである。
「竹青庭」は新竹科学園区管理局によって開設・運営される施設で，インキュベータとオープン
スペース（コワーキングスペース）を合わせたようなものである。科学園区は科技部の管轄下にあり，「竹青庭」は「創新創業激勵計畫」で選抜された起業家チームに対する現場の支援業務の多くを担当する。科学園区管理局は，園区内および近隣に位置する多数のハイテク企業や大学・研究機関および専門家たちと日常的に密接な連携を有しており，これを背景に支援対象の起業家チームに対して，大企業や投資家との提携マッチングなどを含め，様々なリソースを提供できる。同時に，若い起業家たちの創新創業の気風とアイディアを科学園区内に循環させ，既に成熟した園区企業が一層のイノベーション創出を実現できるように促すという狙いもある。
なおここで，アクセラレータとインキュベータについて，基本的な説明をしておこう注 3）。アクセラレータとは，スタートアップの育成・支援の手法の 1 つであり，一般に広範なメンター・投資家・専門家・協力企業のネットワークを背景に，定期的に選抜された通常十数〜数十組程度の起業家（チーム）に対して数週間〜数ヵ月の短期集中型育成プログラムを実施し，これを通してより市場ニーズに合った完成度の高い製品・ビジネスモデルへと迅速に磨き上げ成長を加速する仕組みである。事業スペース（独立オフィスやコワーキングスペース）の貸与を伴う場合もあれ
ばそうでない場合もある。アクセラレータが独自にファンドを運営し，選抜チームやその他の有
注 2） 例えば，2018 年に，アクセラレータやその他のスタートアップ支援アクターの集合基地的な施設として「台灣科技新創基地（Taiwan Tech Arena：TTA）」（台北市）と「林口新創園（Taiwan Startup Terrace）」（新北市）が相次いで開設された。大まかには同様の機能を持つものと見られるが，前者は科技部主体のプロジェクトとして，後者は經
濟部中小企業處主導のプロジェクトとして運営されている（詳しくは，岸本，2019 を参照せよ）。
注 3） アクセラレータの一般的定義，およびアクセラレータとインキュベータとの違いについては，Clarysse & Yusubova（2014），Hathaway（2016），Madaleno, Nathan, Overman & Waights（2018）を参考にした。

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望なスタートアップに投資をする場合もある。
インキュベータとは，一般に初期段階の起業家（チーム）を支援する施設のことで，利用希望者は随時審査を受け，入居許可後は事業スペース（専用の独立オフィスや作業場）の安価な貸与とセットでインキュベーション・マネジャーによるコンサルティングや各種の支援サービスを受けることが出来る。入居期間は通常 1〜5 年程度で，受ける支援内容も入居者ごとに異なる。台湾
では，インキュベータは「創新育成中心」（創新育成センター）注 4）と呼ばれる。
アクセラレータもインキュベータもともに主に初期ステージのスタートアップの育成・支援の仕組みであり，実際上ははっきり線引きできないようなケースもある。敢えて違いを簡潔に述べれば，インキュベータは事業スペースの貸与が基本サービスで，その他の支援メニューはどちらかというと付随的である。入居認定と入居期間（比較的長期）および実際に受ける支援内容は入居者ごとに個々別々である。これに対して，アクセラレータは定期的に選抜された複数の起業家チームに対する短期集中型の育成プログラムであり，各期プログラムの参加チームは同窓生的関係となる（各期参加者をまとめて「バッチ（batch）」あるいは「コホート（cohort）」と呼ぶこともある）。アクセラレータの評価の重点は，メンター・投資家・専門家・協力企業のネットワーク
が如何に充実しているかであり，事業スペースの貸与は必ずしも伴わない。
このように科技部の取り組みは全体として，その傘下の計画・団体・資源を動員し，大学・研
究機関の研究成果に基づくスタートアップを奨励しつつ，同時に成熟したハイテク企業の活性化をも促し，台湾のハイテク産業のさらなるアップグレーディング実現を目指すものと解釈される。
本研究は，とりわけ「創新創業激勵計畫」と「竹青庭」に焦点を当てつつ，こうした仕組みを分析することを課題とする。なお，川上（2019）においても「創新創業激勵計畫」を含めた科技部の政策について，「シリコンバレー志向型政策」という観点から興味深い分析がなされている。本
研究では，これとの差別化を意識し，海外先進地域とのリンケージよりも，科技部傘下の計画・団体間の連携に注目して分析する。
以下，第 2 節で科技部のスタートアップ支援政策を概観し，第 3 節で「創新創業激勵計畫」，第4 節で「竹青庭」について各々詳しく解説する。第 5 節はまとめとディスカッションである。

2. 科技部のスタートアップ支援政策
科技部は「行政院」（日本の内閣と各省庁を併せたものに相当）に属する組織で，前身は「國家科學委員會」である（2014 年 3 月に科技部に改組）。科技部の管轄は，国の科学技術発展政策の企画・管理，各種科学技術研究計画の推進と学術研究の支援，科学園区の管理・運営，その他科注 4）「創新育成中心」（創新育成センター）は，主に大学・研究機関等付属の施設として，1997 年以降，經濟部中小企業
處によってその設置が推進された。2012 年には台湾全土に 130ヵ所ほどの施設があった。創新育成センターの支援
対象は新規創業企業だけでなく，経営革新を目指す既存中小企業，新事業展開を企図する既存大手・中堅企業の子会社も含まれ，入居期間は原則 3 年である。産学連携による事業化支援の役割を期待されたが，母体である大学や研究機関の持つリソースにより実際の支援内容が左右され，多くの施設は政府の補助に依存し，自立化と特色化（差別化）が課題となっていた（詳しくは，岸本，2011，2015 を参照せよ）。支援対象分野には伝統的な産業分野も含まれ，成功したとしても成長が非常に緩慢であることが多く，政府のスタートアップ支援策でも，2013 年以降は次第にアクセラレータ方式に重点がシフトしていった。

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東アジアへの視点

学技術発展に関連する事項全般である。
本節では，科技部のスタートアップ支援政策を概観し次節以降の背景説明とする。実は科技部が主導もしくは参与する起業促進の取り組み，あるいは起業促進を視野に入れた専門人材訓練計
画は多数あり，筆者が知る限りで以下の様なものがある（以下の紹介は，特に断りのない限り，
各計画のウェブサイトによる。2020 年 11 月 27 日閲覧）。
①大学・研究機関の研究成果に基づく起業・商業化支援「研發成果萌芽計畫（MOST Germination Program）」：学術研究機関が商業化に繋がる潜在力を有する早期技術を探索する仕組み・能力を強化すること，学術研究成果を活用してスタートアッ
プを生み出し科学技術の商業化への連結を促進することを目標とする（https://germination.stpi.

narl.org.tw/）。2011 年 開 始。「 國 家 實 驗 研 究 院（National Applied Research Laboratories：
NARLabs）科技政策研究與資訊中心（Science & Technology Policy Research and Information
Center：STPI）」が執行機関（https://www.stpi.narl.org.tw/index.htm）。NARLabs/STPI は科技部傘下の財団法人。
「創新創業激勵計畫（From IP to IPO Program：FITI）」：主に ICT，バイオ，医学，理工分野の学生を対象に，毎期 6ヵ月間の訓練プログラムを通して起業を支援し，技術研究成果の商業化を促進しようとするもの。2013 年 3 月開始。NARLabs/STPI が執行機関（https://ﬁti.stpi.narl.org.

tw/index）。
「科技部價創計畫（新型態產學研鏈結計畫）」：大学教授やアカデミック人材を対象に，研究成
果の商業化を支援するもの（https://www.trustu.tw/）。2016 年開始。
「產學研鏈結中心（Taiwan

Startup Institute：TSI）」が支援実務を担当している（https://www.tsi.center/）。TSI は科技部が台北科技大學に委託し成立した（https://sec.ntut.edu.tw/p/404-1027-72763.php）。
「研發成果創業加速及整合推廣計畫（Integrated Cross-campus Accelerator Network：iCAN）」：
アクセラレータの起業家育成方式を導入し，大学等の科学技術研究成果の事業化を促すもの（http://ican-iaps.com.tw/）。2016 年 7 月開始。その実施は「國立交通大學產業加速器暨專利開發
策略中心（Center of Industry Accelerator and Patent Strategy：IAPS）」（https://iaps.nctu.edu.tw/）に委託されている。
②起業活動面での海外リンケージ強化「台灣創新創業中心（Taiwan Innovation and Entrepreneurship Center：TIEC）」：毎年 2 回，台湾の起業家チームを選抜し米国シリコンバレーに派遣し，現地の起業家，アクセラレータ，ベンチャーキャピタル等とのネットワーキングを促し，その雰囲気を体得させる。加えて，毎年 2回，米国，シンガポール，日本，オランダ，フランス等の投資家を招き，台湾の起業家チームと交流させる国際資金マッチング会も開催される。応募資格は，大学・研究機関所属の人員に限定はされていないが，対象技術分野として，AI，AR ／ VR（拡張現実／仮想現実），バイオ
テクノロジー，医療器材，ICT，IoT，クラウドアプリ，先進材料，精密機械，スマートロボット，IC 設計，グリーン環境保全等が指定されている（https://www.tiectw.com/）。2015 年開始。

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東アジアへの視点「亞洲矽谷創新創業鏈結計畫（Taiwan Innovation &Technology Arena：TITAN）」：「鏈結國際，
鏈結企業，鏈結在地」をスローガンに台湾の創新創業活性化を目指す。主に米国の CES（Consumer Electronics Show）に参加するチームを支援し，米国投資家とのマッチング機会を提供する。ウェブサイトの紹介では，現在の主な活動内容として，海外の起業家を台湾に誘致するソフトランディング（Soft-landing）計画，プロトタイプ作製支援計画，および台湾の医療器材分野の高度人材に対する海外（米国ボストン）での訓練コース提供，の 3 つがある（https://www.titan.org.tw/）。2017 年開始。
「台灣科技新創基地（Taiwan Tech Arena：TTA）」：科技部主体のプロジェクトとして運営される国際的な創業・イノベーションの推進基地で，2018 年 6 月に開設された。台北市のほぼ中央部の松山区に位置する総合スポーツ施設，台北アリーナ（Taipei Arena，臺北小巨蛋）の 1 階，

3 階，4 階を使用している。内部にオープンスペース，会議室，食堂・キッチン等の施設を有している。また，国内外の民間アクセラレータ，パートナー企業，国際連携・スタートアップ支援関連機関が多数入居・連携している。スタートアップの実際の育成業務は主に複数の民間ア
クセラレータが担当し，科技部／ TTA の運営スタッフは，これらアクセラレータの審査や活動実績の評価を行う（https://www.taiwanarena.tech/；岸本，2019）。
③起業促進を視野に入れた専門人材訓練計画「台灣−史丹福醫療器材產品設計之人才培訓計畫（Stanford-Taiwan Biomedical Fellowship

Program：STB）」：米国スタンフォード大学との提携で，工学，医学，生命科学，ビジネス管理等の専門人材をスタンフォード大学に派遣し，医療器材製品設計と商品化の実務訓練を施す。
応募資格は，博士号保持者もしくはそれと同等の経歴を持つ実務経験者で，医療器材の設計もしくは使用経験のあるもの，もしくは創業育成実務経験者である。単に一般的なポスドク課程
ではなく，各種実務訓練や業界との交流を経て，イノベーション創出と起業機会の探求に繋げる。NARLabs/STPI が執行機関（https://www.stb.org.tw/）。2008 年開始。
「台灣生醫與醫材轉譯加值人才培訓計畫（SPARK Taiwan）」：創薬と医療器材関連分野で製品開発を志すものの商品化に繋げるノウハウを持たない研究者を対象に，医療法規，知財，交渉技術，マーケティング，商業企画などの必要な訓練を施す。スタンフォード大学医学部が創設した創薬・医療機器分野における基礎研究成果の実用化に向けた訓練プログラム「SPARK」を台湾の複数の大学向けに導入したものである。現在，國立臺灣大學，台北醫學大學，輔仁大學（國立清華大學と合同），中國醫藥大學，國立成功大學，高雄醫學大學が参加している。2013 年開始。NARLabs/STPI が執行機関（川上，2019；https://www.spark.org.tw/）。
「應用型研究育苗專案計畫」：応用・製品化の可能性のある先見的でオリジナリティのある初期的研究を段階的に支援し，商業化とスタートアップ創設へと導く。創薬と医療器材分野が主な対象。2013 年開始（科技部，2019，p．33）。
「博士創新之星計畫（Learn, Explore, Aspire, Pioneer：LEAP Program）」：創新創業を志す博士
レベル人材を海外（米国，フランス，イスラエル）の国際的企業，著名なスタートアップ，あるいは著名な学術研究機関に派遣し，半年から 1 年間の研修を実施する。1 年 1 人当たり最大

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東アジアへの視点

150 万台湾元の補助金を出す。これにより，当地の創新創業コミュニティ活動に参加し，台湾と海外の創新リソースとのリンケージを促し，帰国後台湾の産業あるいは学術研究界への貢献を期待する。NARLabs/STPI が執行機関（https://leap.stpi.narl.org.tw/）。2017 年開始。
「 健 康 醫 療 新 創 歐 洲 培 訓 計 畫（Health Tech Training Program）」：オランダのユトレヒト（Utrecht）市との連携により，バイオ医薬，医療器材，スマート健康管理領域の台湾スタート
アップによる欧州での訓練と欧州市場への参入を促すプログラム。約 1ヵ月間で，外国メンターによる訓練課程とメンタリング，欧州健康福祉産業の企業・投資家・医療機関とのマッチングなどを行う。NARLabs/STPI が執行機関（https://ht.stpi.narl.org.tw/）。
以上のうち「①大学・研究機関の研究成果に基づく起業・商業化支援」の 4 つはウェブサイト
の説明を読むだけでは違いが判別し難い。
「創新創業激勵計畫」（以下，FITI と記す）担当官との面談調査によると（ﬁti-2020），各々，以下のような位置づけである。FITI はこれらの起業支援策の中で，最も初期ステージの起業家が応募すべきもので，「0 から 1」のステップを担う。
「研發成
果萌芽計畫」もこれに近い位置づけだが，FITI との違いは，事業化に繋がる可能性のある技術の発掘を主な狙いとしていることである。また，FITI がチームベースでの応募者から毎年 80 組が選抜されるのに対し，「研發成果萌芽計畫」は 5〜10 組選抜で個人ベースでも参加できる。どちら
も科技部傘下の「國家實驗研究院・科技政策研究與資訊中心（NARLabs/STPI）」が計画執行機関
であり，関係は密接である。例えば，「研發成果萌芽計畫」で補助金を得て実証実験を行った後，高い確率でチームを形成し FITI に参加し，更に多くの体系的なチームワークやビジネスモデル構
築等の訓練を受けるといったことがある。
「科技部價創計畫」は，大学の教授個人ベースでの募集で，毎年の採用数は少ないが，一旦採用されると補助金は非常に高額である。長期間育成し多額の補助金を与え，最後は基本的に会社を設立しなければならない。他方，FITI は上述のようにチームベースの募集で，主な対象は学生だ
が，学生と教授からなるチームも少数ある。iCAN は，ある意味繋ぎの制度である。FITI や「研發成果萌芽計畫」等に参加したチームが，まだ準備不足と感じ，追加の指導および系統的訓練課
程が必要なら iCAN に参加できる。
これら計画は科技部が主導・参与するもので，部内での定期的協調会議を通して，交流・情報交換し，互いの進展度を理解する。また他の省庁の類似の計画との連携も図られる。例えば，「教育部（Ministry of Education：MOE）」の「U-start 創新創業計畫（U-strat Plan for Innovation and

Entrepreneurship）」注 5）は FITI と連携しており，FITI 担当官は定期的に U-start のチームや発展状
況を知ることができる。

注 5）「U-start 創新創業計畫」では，大学在校生と卒業 5 年以内の若者を中心とする起業チームのビジネスプランを各大学から最多で 15 案件まで申請させ，コンテストを行う。優秀なチームには，「教育部青年發展署」から，学校の育成指導費と起業家チームの基本創業費への補助が与えらえる。加えて第 2 段階のコンテストで成績優秀なチームには，さらに 25 万〜100 万台湾元の創業奨励金が授与される（https://ustart.yda.gov.tw/ 2020 年 11 月 27 日閲覧）。

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東アジアへの視点

3.「創新創業激勵計畫（FITI）」注 6）
3.1 FITI の概要
FITI は，主に ICT，バイオ，医学，理工分野の学生による起業を支援するプログラムである。
FITI では，半年 1 期のプログラムで，毎期応募者の中から 40 チームが選抜される（1 年で 80 チー
ム選抜）。各期プログラム実施期間中に，事業化に向けた訓練・指導と専門家・投資家・協力企業
等とのマッチング，および資金提供等が行われる。2013 年 3 月に開始された（計画の期限は2021 年 12 月だが継続される可能性もある）。
FITI の支援対象は，最も初期ステージの起業家チームであり，応募資格は次の通りである。先ず，個人ではなくチームベース（2〜5 人を推奨）であり，チームが所属する学術研究機関の「專
任助理教授」以上の地位の教官による推薦が必要である。
公募と推薦があり，公募の場合，チームは次の 2 つの条件を満たす必要がある。①「科技部專
題研究補助計畫」（科技部研究プロジェクト補助計画）に申請資格のある国立・私立大学および研究機関の在校生と卒業生（卒業 1 年以内）あるいは専任研究員，かつ，②チームメンバーの人数中①に該当するものの比率が 50％以上であること。この他の条件として，アイディア・技術がオリジナルで，分野としては「創新科技」あるいは「健康醫療」が指定される。
推薦の場合，チームの構成については上述と同じ規定がある。加えて，次のような条件が付く。
①本計画の顧問指導委員会が認めた幾つかの創業コンテストで上位 3 位に入賞したチームを，あるいは，②科技部が推進する幾つかの関連する産学連携・創業訓練計画（「研發成果萌芽計畫」，

STB，SPARK Taiwan）および教育部の「U-start 創新創業計畫」の各々から最多 3 チームまで，推薦できる。FITI では毎期 40 チームが選抜されるが，こうした推薦によるチームの参加は，毎
期 15 チームを上限とする。
実際上は，主な対象は学生で，学生と教授からなるチームも少数ある。なお学生とは，学部生
および大学院生（修士・博士）を指す。1 つのチームにこれらが混在し，教授が加わっているケースもある。なお，在学生の場合，FITI に参加するために大学を休学する必要はない。

3.2 プログラムの内容
FITI では，毎年 2 回起業家チームを募集・選抜する。毎期約半年のプログラムは基本的に以下の様に進行する注 7）。
毎年 2 回，5 月と 12 月に募集が開始される。各期，募集開始から 2ヵ月前後で「初選」（初選
注 6） 本節の記述は，特に断りのない限り，FITI ウェブサイト（https://ﬁti.stpi.narl.org.tw/）および筆者自身による FITI担当官との面談調査（ﬁti-2020）からの情報に基づいている。したがって，情報は基本的に面談調査時点（2020 年
9 月 29 日）のものである。
注 7） 以下の活動日程の記述は，FITI ウェブサイトの「培訓期程」（訓練スケジュール）の中で過去の幾つかのバッチを参考にしたが，イベントの順番や間隔は各期若干の変動や調整がある（2020 年 12 月 4 日閲覧）
。活動内容の説明
は，面談調査（ﬁti-2020）および FITI ウェブサイトに依拠している。

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抜）があり，大体百数十組の応募の中から 40 チームが選抜される。選抜されたチームは，後述の「竹青庭」を含む科学園区の事業スペースやその他リソースの利用を申請出来る。
選抜されたチームに対し，「核心課程」（コア・カリキュラム）の訓練を施し，基本的ビジネス
知識を学習させる。
「初選」の後，概ね 2〜3ヵ月の間に 5 回開催される。具体的な内容は，チーム協力の方法，ビジネスモデル，基本的な財務・会計知識，株式の構成と設計（株式に関する
課程は 2 回ある）である注 8）。
プログラム期間中に 2 泊 3 日の「創業培訓營」（創業トレーニングキャンプ）が 2 回開催される。
「初選」から 1〜2ヵ月ほどして開催される 1 回目のキャンプ（「創新宏圖營」）では，初日に「創新創業開業式」があり，賛助企業の幹部，チームへの支援を実際に受け持つ新竹・中部・南部の科学園区の幹部や科技部の幹部，メンター，メディア関係者等が招待され，「初選」で選抜された 40 チームと対面させられる。キャンプの中で，豊富な起業経験と人脈を有するメンターとチームがマッチングされ 1 対 1 での指導を受ける。また業界専門家がケース分析や経営企画のコンサルティングを行う。
「初選」で選ばれたチームに対して，こうした訓練・指導を施しチームに技術・製品やビジネ
スプラン等の改善・調整をさせつつ段階的に評価・選抜が行われる。先ず「創新宏圖營」終了
から 10〜20 日後に「評選（一）
」が行われ，40 チームから 20 チームへと選抜・淘汰される。
「評選（一）」から概ね 1ヵ月して 2 回目のキャンプ（「創業實踐營」）がある。
「評選（一）」で選抜された上位 20 チームのみが参加する。なお 2 つのキャンプの大きな違いは，最初の「創新宏圖營」ではチームはアイディアのみを有していればよかったが，2 回目の「創業實踐營」では製品プロトタイプを提示しなければならない，という点である。
「創業實踐營」から概ね 1〜2ヵ月の間に「評選（二）」が行われる。ここで上位 20 チームから
さらに 10 チームほどに選抜・淘汰される。なお「評選（一）
」と「評選（二）」の審査員は，審査対象チームの技術領域に応じてその都度人選されるが，大半は業界関係者で，10〜20％は研
究機関・大学から招かれる。
バッチによって異なるが，概ね「創業實踐營」と「評選（二）」の間に「天使媒合會」（デモデイ，もしくはそれに相当するイベント）が開催される。
「評選（一）」で選抜された上位 20 チー
ムは，投資家やパートナーとなりうる大企業関係者数十名を招待したマッチング会に参加し，舞台上でのプレゼンや個別的交流を行う機会が与えられる。FITI プログラムで企画されるデモ
デイは基本的に毎期 1 回のみである。他の団体の主催するデモデイで，とりわけ関連する分野のエンジェルや投資家が集うものにこれらのチームを招待し参加させることもある注 9）。
プログラムの終盤，「初選」からおよそ 5ヵ月後に最終評価・選抜に当たる「決選」および授賞式が挙行される。最も優れた最多で 6 チームに対して「創業傑出獎」（創業傑出賞）が贈られる。
これに選ばれた各チームは，100 万台湾元の奨励金（チームメンバー個々人に配分される）お注 8） 学生が FITI に参加して一定の知識を学んだとしても，今のところ所属大学の履修単位として認定されることはないという（ﬁti-2020）。
注 9） この他，チームの発展段階と資金需要を勘案して，「行政院國家發展基金創業天使投資方案」（政府のスタートアッ
プ投資向け基金）（https://www.angelinvestment.org.tw/）への申請や「創櫃板」（株式型クラウドファンディング）（https://www.tpex.org.tw/web/gisa/company/company.php）での資金調達の申請に際して推薦が与えられる。

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よび 100 万台湾元の創業基金（チームが共同で会社を設立し，その会社に対して与えられる）を獲得する（合計 200 万台湾元）。加えて，これに次いで優秀なチーム最多で 11 組（通常 5 組
前後）は「創業潛力獎」（創業潜在力賞）に選ばれ，各 25 万台湾元の奨励金が授与される。
「決選」の審査員の 90％はベンチャーキャピタル（Venture Capital：VC）の投資決定権を持つ高級幹部であり，受賞したチームにとっては資金調達の機会が広がる。
実は FITI では，評価・選抜の各段階で奨励金が与えられる仕組みになっている。すなわち，「初選」を通過した 40 チームに対しては各 3 万台湾元が与えられ，「評選（一）」で選抜された 20
チームは各 10 万台湾元が，「評選（二）」を勝ち抜いた 10 チームほどは各 25 万台湾元が授与される。
加えて，FITI には多数の有力企業が賛助企業もしくは協力パートナーとして名を連ねている。
先ず，賛助企業としては，「中華電信」，TSMC（「臺灣積體電路製造股份有限公司」），LITE-ONGroup（「光寶集團」），acer（「宏碁基金會」），Lee and Li, Attorneys-at-Law（「理律法律事務所」），
Fubon Financial（「富邦金控」），Far Eastern Group（「遠東集團」）がある。これらの企業は，毎年寄付金を提供する。各社 200 万台湾元で，これは上述の「創業傑出獎」の財源となる。また，賛助企業の代表者は，上述の「創新創業開業式」と「評選」に招かれ，有望なチームに真っ先にアクセスできる機会が与えられる。賛助企業の多くは自社でインキュベータあるいはアクセラレータを有しており，こうしたチームは FITI の訓練終了後にそこに入ることもある。賛助企業以外の企業もこうしたイベントに参加することもあるが，企業名義ではなく個人名義においてである。
次に協力パートナーとしては，新竹・中部・南部の科学園区の他に TaipeiLaw Attorneys-at-Law（「立勤國際法律事務所」），Ernst & Young（「安永聯合會計師事務所」），Atelligent Global

Consulting（「悅智全球顧問股份有限公司」），Deloitte Touche Tohmatsu Limited（「勤業眾信聯合會計師事務所」），AIPLUX Technology Co., Ltd.（「睿加科技股份有限公司」）があがっている。これら企業は，金銭を拠出しないが，別の形でリソースを提供する。例えば，会計事務所は，一定限度内で彼らの会計研修課程への参加の権利を FITI のチームに与える。法律事務所なら，FITI のチームに何時間か無料でコンサルティングを受けられる機会を提供する。
以上を踏まえ，全体として FITI の特徴を簡単に表現するなら，ビジネスコンテスト的要素とアクセラレータ的要素をあわせ持った独特のプログラムである。段階的に実施されるビジネスコン
テスト（「初選」→「評選（一）
」→「評選（二）」→「決選」）によって選抜チームが徐々に絞り込まれていき，合格したチームには各段階で奨励金が付与されインセンティブとなる。最終的に「決選」で最優秀と認定されたチームにはある程度まとまった額の奨励金・創業資金が授与される。
加えて，投資家・協力企業等とのマッチングにより，本格的な事業化への道が開けるチャンスもある。
他方，選に漏れたチームにとっても，自身の技術やビジネスプランへの再検討を促される機会となる。
「評選（一）」あるいは「評選（二）」で落選したチームは，独自にシードマネーを探すか，ターゲット市場やビジネスプランを変更するか，大学で通常の学生生活に戻るか，ということになる。中には，アイディアを修正するか，もしくは全く別のアイディアで再度 FITI に応募する

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チームもある。一般のアクセラレータのように一旦プログラムが開始されると数ヵ月間それに専念しないといけないものと異なり，学生の未成熟なチームはむしろ途中で振り落とされ再検討をさせられる方がかえって良いとの配慮ではないかと推測される。
ただし，途中「評選」で淘汰された（もしくは自主的に脱落した）チームもそれで完全に縁が切れるわけではなく，FITI 担当官はこうしたチームと連絡を保ち，最新のリソース，イベント等の情報をメールで通知する注 10）。FITI では毎期選抜チームで SNS グループも構築されている。後述のようにチームが望めば「竹青庭」で支援を受け続けることもできるのである。

3.3 これまでの成果
2013 年の FITI 開始からこれまで（2020 年 9 月下旬時点）の活動成果の概要は，表 1 に示されるとおりである。
若干の補足説明をする。先ず，FITI チームに投資した国内外の投資家数が 730 人・社となっているが，その内訳は，国籍的には概ね国外が 20％，台湾国内が 80％である。種類別では概ね企業（主に VC 会社）が 90％，個人（エンジェル）が 10％である。
次に，技術・ビジネス領域的にみた比率では，これまでの累計で，大体 3 分の 1 のチームはバイオテクノロジー分野，3 分の 1 は IoT・AI 応用，ソフトウェア，SaaS（Software as a Service），
残りの 3 分の 1 は非常にイノベーティブな材料あるいは既存材料の応用方式の新発明である。
終わりに FITI 選抜チームで，その後，急速に成長しスター企業となったものを 1 つ紹介しよう。
すなわち，近年台湾の大学生の間で非常に人気のある SNS の「Dcard」（https://www.dcard.tw/）
である。Dcard は，大学生限定の掲示板サービスと出会い系サービスを組み合わせたアプリで，
匿名で多種多様なカテゴリーの質問やコメントを書き込めること，同じ大学内のコミュニティが

表1

FITI の活動成果（2020 年 9 月下旬時点までの累計）
成果項目

成果

FITI で選抜されたチーム総数および起業家総数

うち会社登記し実質的に活動している会社数（サバイバル率）

雇用機会創出
獲得資金総額国内外の投資家数

640 チーム，3,229 人
185 社（29％）
1,399 人分
44 億 9,500 万台湾元
730（人・社）（出所）FITI ウェブサイト（https://ﬁti.stpi.narl.org.tw/about）（2020 年 9 月 23 日閲覧）および ﬁti-2020 に基づき筆者作成
注 10）FITI 担当官との面談で聞いた例では，あるチームは第 1 回目のトレーニングキャンプ（2 泊 3 日）の 2 日目に辞退を申し出てきた。理由は，彼らの技術が商品化までに大きな距離があることを思い知らされ，当初予定していた半
年や 1 年では達成できそうにないと考え，大学に戻り技術の検証をやり直そうと思ったことである。また，限られた期間で完成できないことが分かり，先ず大学を卒業して，その時点でチームが持続できそうかをみて検討すると考えたのである。FITI 担当官は，彼らが準備不足なだけで創業意欲が無いわけではないことを関係者に通知し，チームの中核メンバーと連絡を保ち，その学生が出来るだけ早期に準備が整うように支援していくのだという（ﬁti2020）。

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東アジアへの視点あること，毎日 1 回夜に 1 枚のカードを引いて双方が承諾すれば友達となれるマッチングサービ
スがあることが特徴である。Dcard は，2011 年，現在 CEO の林裕欽氏が，台湾大學 2 年生であった時に同大学内限定で始めたものだが，最近では，月間 15 億超のページビューを誇り，台湾のウェブサイトで上位 14 位に位置する。また，2019 年には台湾を代表するテクノロジー・カンパ
ニーの 1 つとして蔡英文総統の訪問を受け，林裕欽氏自身は「Forbes 30 Under 30 Asia 2020
（フォーブス，アジアを代表する 30 歳未満の 30 人，2020 年）」に選出されるほど注目を浴びている。Dcard 成長の転機となったのが，2015 年の FITI への参加である。訓練プログラムの過程で，企業経営の基礎を学習し，また多くの投資家と面識を得て，多額の資金調達に成功した。これを機に会社を設立し，当時僅か 4 人のチームが，現在では国内外で 100 人以上の社員を抱えるまでになっている（創新創業激勵計畫，2018；許依晨，2020）。

4. 新竹科学園区の「竹青庭」注 11）
FITI は「國家實驗研究院・科技政策研究與資訊中心（NARLabs/STPI）」が主な執行機関とされているが，科学園区は FITI に選抜された起業家チームに対する現場の支援業務の多くを担っている。台湾には，新竹，中部，南部の 3 つの科学園区があり，FITI のチームは，この中から 1 つを選び（通常自らの所在地に近いものを）支援団体とする。本節は，FITI 選抜チームおよびその他の起業家チームの支援のために新竹科学園区内に設けられた「竹青庭（Young Entrepreneurʼs

Studio）」について詳しく解説する注 12）。

4.1 「竹青庭」の概要
新竹科学園区（以下，「新竹園区」，「竹科」あるいは単に「園区」と略記することもある）では，

FITI 開始（2013 年 3 月）より 1 年半余り経った 2014 年 12 月に「竹青庭」が開設された。第 1の目的は，FITI 選抜チームに対して，オフィス・スペースを提供し，活動拠点と会社登記地として使用できるようにすることである。加えて，オープンスペース（コワーキングスペース）も有している。
「竹青庭」の語源は，「竹」＝新竹，「青」＝青年，「庭」＝家庭的創業環境である。ス
ペース提供以外にも様々な支援メニューがある（後に詳述）。

3 つの科学園区には 1 つずつ管理局があり，各園区の一般業務の運営・管理の他，国際交流や企業誘致，創業支援などの実務も担っている。管理局は科技部の管轄下にある。新竹園区でも，
注 11）本節の記述は，特に断りのない限り，「竹青庭」のウェブサイト（https://pavo.sipa.gov.tw/yes/）および筆者自身による新竹科学園区管理局関係者との面談調査（hspb-2016，hspb-2020）からの情報に基づいている。したがって，
情報は基本的に面談調査時点（2020 年 9 月 29 日）のものである。
注 12）台湾では，ハイテク産業推進に向け 1980 年に新竹科学園区が開設された。その成功を受け，その発展モデルに倣いつつ南部および中部地域の新産業振興の原動力とすべく 1996 年には南部科学園区が，2003 年には中部科学園区が開設された。新竹科学園区の「竹青庭」と同様に，FITI 選抜チームの支援のための施設として，南部科学園区には「創業工坊（Start-up Workshop）」（http://startup.stsp.gov.tw/index.php?temp=intro）があり，中部科学園区には「中科環境資源教育中心」の中に「創新創業激勵計畫入選團隊進駐辦公室（Innovation & Startups（FITI）Plan
Project Team Ofﬁce）」（https://pavo.sipa.gov.tw/yes/resources3/）が設けられている。

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東アジアへの視点「竹青庭」の企画運営や起業家チームへの支援は基本的に同園区管理局，
特に「投資組（Investment

Division）」が担当している。園区管理局は，FITI に歩調を合わせた現場支援業務を担当するが，他方でスタートアップ支援について独自の長期的な視野を持ち，一旦支援対象として受け入れた
チームは持続的にサポートしていく。例えば，FITI 選抜チームで，その後の「評選」の結果がどうであれ，「竹青庭」への入居を続け，あるいはその他の支援の申請をすることも出来るのである。
ところで，「竹青庭」の支援対象は FITI 選抜チームに限定されているわけではない。台湾政府
では複数の部局が若者による起業支援計画を実施しており，FITI 以外の関連するプロジェクトの選抜チームも入居できる。この他，技術系の起業家チームなら，園区管理局に申請し簡単な審査を経て認可されれば入居可能である。このように間口を広げるのには，次のような背景がある。
新竹科学園区（1980 年開設）は当時までに 30 数年の発展の歴史があり非常に成功したと評価されているが，今後も不断に向上することを望んでいる。そのために，イノベーティブな発想法が出来る若者の創業を奨励し，創新創業の雰囲気を醸成して，園区内企業との交流・連携を促進することで，一層のイノベーションやアップグレーディングに繋げようとしているのである。ただし，重点は大学・研究機関による技術成果の商品化を加速することにある。上述のように，FITIと「竹青庭」は主に学生による起業の支援を念頭に置いているが，少数は学生と大学教授との混成チームもある注 13）。
ここで，「竹青庭」の施設について紹介しよう。
「竹青庭」は，新竹園区内の「矽導竹科研發中心（Si-Soft Research Center）」の中に位置する。同リサーチセンターは，元は Philips の工場（
「飛利浦矽導大鵬廠區」）だった建物を企業の撤退後に園区管理局が引き取り，SoC（System-on-a-Chip，システム LSI とほぼ同義）設計開発企業向けの事業スペースとして改装オープンしたものである（詳細は，ウェブサイトを参照せよ https://web.sipa.gov.tw/SSRC/）。
「竹青庭」はこの中の一部のスペースを使用している。
「竹青庭」には「1 館（Studio 1）」と「2 館（Studio 2）」がある。1 館には，一間 3〜8 坪注 14）程度の独立オフィスが 11 部屋とオープンスペースがあり，2 館には同様の独立オフィスが 8 部屋とオープンスペースがある。加えて，同リサーチセンター内には，冷蔵庫や給水機，電子レンジなどを備えた公共の炊事場があり無料で使用できる。また，コンビ
ニエンスストア，ATM，自動販売機，コーヒーショップなどの生活関連施設や会議場・展示場のような施設もある。さらに，同リサーチセンター内には「矽導竹科商務中心（Si-Soft BusinessCenter）」があり，入居企業に対して各種ビジネスサービスを提供する（写真 1）。
「竹青庭」の独立オフィスには，FITI 選抜チーム以外にも上述のような園区管理局が認可したチームなら入居申請可能である。オフィスの賃料は，1 館では坪当たり毎月 600 台湾元，2 館では坪当たり毎月 800 台湾元（何れも水道光熱費含む）である。こうした数名で使用するのに適したマイクロオフィスは，元々は，起業家チームが商品化に進むとき会社を設立する必要があり，そのニーズに応えるために企画された。賃料は学生チームの支払い能力を考慮して設定されてい注 13）一般に，大学教授が主導する起業家チームもあるが，教授は一定の段階に達するとプロのマネジャーを招いて経営を任せ，自身は後景に退いて技術開発を受け持つといったことも多いらしい（hspb-2020）。
注 14）台湾では現在でも「坪」という単位を用いる習慣が残っている。日本と同様，1 坪＝約 3.3m² である。

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写真 1 「矽導竹科研發中心（Si-Soft Research Center）」の外観と内部風景（出所）筆者撮影る注 15）。
独立オフィスとは別にオープンスペース（コワーキングスペース）もある。オープンスペース
は「竹青庭」の 1 館と 2 館に加えて上述の「矽導竹科商務中心」内にもある。オープンスペース
内の座席は，「竹青庭」に入居していないチームでも使用可能である。FITI 選抜チームに加え，他のチームでも園区管理局に申請し認可されたものなら誰でも無料で使用できる。認可を受けていない単なるビジネス上の使用の場合は有料で，1 日 300 台湾元である（写真 2）。
事業スペース提供の他，様々な支援サービスも用意されている（後述）。このように「竹青庭」
は，オープンスペースを併設した一種のインキュベータとみなせるだろう。台湾には大学・研究機関等付属のインキュベータ（創新育成センター）が多数あるが，「竹青庭」は，これらと比べ一層未成熟な起業家チームを対象としている。インキュベータ入居企業は既に製品が一定の開発段
注 15）これに関して，園区管理局関係者との面談では，「外でオフィスを借りるとコストが非常に高い。
．
．
．賃料を設定するとき学生が支払える金額を基準にし，肝心なところで使える資金が手元に残るように配慮した。
．
．
．OB チームに聞いたところ，『竹青庭』に 3 年間入居すると，外部でオフィスを借りた場合と比べ，およそ 30 万台湾元節約できる。この 30 万台湾元は，早期の商品開発に使うと非常に有用」（hspb-2020）とのことである。

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写真 2 「竹青庭」の内部風景（出所）筆者撮影階にあり数名の社員も有するようなある定程度成熟したものが一般的だが，「竹青庭」では，単にアイディアがあるだけで会社設立の方法も知らない大学同窓生 2〜3 人のチームといった極めて初期ステージの起業家でも入居申請できる。
ところで，上述のように FITI は各期 40 チームが選抜される。全国の大学から選抜されてくるが，新竹園区を支援団体として選ぶのは台湾北部所在のものを中心に 20〜30 チームである。ただし，これらのチームの中で「竹青庭」の独立オフィスに入居するものの比率は高くない。例えば，台湾大學や台北科技大學などの北部地域の優良大学のチームは，学内に自身の実験室や創新育成センターがあるので，仮に「竹青庭」を会社の登記地とするとしても，通常は各自の大学に居て28

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そこのリソースを使い，園区管理局からの支援は必要に応じて適宜受けることになる注 16）。
最後に，「竹青庭」の姉妹施設である「蘭青庭」（https://pavo.sipa.gov.tw/yes/about-yilanyes/）について簡単に紹介しよう。実は広義の新竹科学園区の傘下には複数のサテライト園区がある。
すなわち，大本の「新竹」の他に「竹南」
「龍潭」
「銅鑼」
「新竹生物醫學」「宜蘭」の各園区である。大半は台湾の北西部から中部にかけての桃園市・新竹市・新竹県・苗栗県に位置するが，宜蘭園区のみは台湾北東部の宜蘭県に位置する。同県は観光業が主で大学・研究機関の立地も限られている。そこで台湾東部における起業活性化のために，2019 年 1 月に「蘭青庭」が開設された注 17）。
「蘭青庭」は，施設と運営方式は「竹青庭」と概ね同じであるが，新竹園区管理局の所在地（狭義の新竹園区内）から遠く離れているので，園区管理局が専門的経営機構に委託して 2 名の人員を派遣・常駐させ，経営管理と各種創業課程・活動の実施，およびビジネス秘書のような役割を担わせている。

4.2 支援内容「竹青庭」は，創業支援サービスのプラットフォームを構築し，各種ニーズに対応できるようにすることを目指している。
「竹青庭」が提供する支援内容は以下の様なものであり，支援対象チー
ムは基本的に無料もしくは優遇条件で享受できる。
①事業スペース（独立オフィス，コワーキングスペース）を提供する。
②施設内にビジネス秘書 1 名を駐在させ，起業家チームの様々なニーズに対応する。
③産業技術に関する課程を開講する。園区内の企業が人材育成用に実施している研修課程に一定限度内で無料で参加できるようにする。
④会計・財務・法律に関する基本的課程を開設する。
⑤科学園区内に管理局と提携する会計・法律事務所があり，起業家チームが優遇的条件でサポートを受けられるようにする。
⑥科学園区内および近隣の大学や研究機関の有する設備・機器・メイカースペース注 18）のようなリソースを適宜使用できるように紹介する。
⑦必要な技術・人材とのマッチングを行い共同開発をさせる。
⑧メンターや専門家を起業家チームに紹介し，指導が受けられるようにする。
⑨科学園区内の成熟企業と起業家チームをマッチングし，技術開発や市場開拓で協力できるよう
注 16）園区管理局で聞いた例をあげれば，「ある大学のチームは，バイオ製剤で土壌改良をする技術に取り組んでいるが，発酵槽を都合してほしいと我々に要請してきた。新竹園区には『食品工業發展研究院』があり発酵槽を有しているので，我々が協力を要請した。このようにしてリソースを融通する」のだという（hspb-2016）。
注 17）「蘭青庭」の独立オフィスには，現在 13 社が入居している。分野別の内訳は，通信知識サービスが 5 社，バイオテ
クノロジーが 3 社，デジタルコンテンツが 1 社，バイオ医療が 1 社，フィンテックが 1 社，精密機械（無人機）が
1 社，研究開発（検査）が 1 社である（新竹園区管理局提供資料より。2020 年 9 月 29 日）。
注 18）近年，デジタルファイルや CAD や 3D プリンターなどを使うデジタル製造の潮流を背景に，ハードウェア開発の
素人や個人・小規模グループ（メイカー＝ Maker と呼ばれる）でもアイディアを試作・商品化することが可能となった。こうしたメイカーを支援するために，デジタル工作機械等を備え付けた工作室が次々と開設されている。
これをメイカースペースと呼ぶ。

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東アジアへの視点に促す。
⑩投資家とマッチングする。
⑪海外との連携をサポートする。
⑫入居チームの開発した製品を展示するコーナーを設ける。
なお上述のように，園区管理局からの支援は，一方で FITI の訓練プログラムに歩調を合わせる
形で行われるが，他方で園区独自で訓練課程やコンサルティングなどの支援も手配される。現役
および歴代の FITI 選抜チームからも，「評選」の結果がどうであれ，これらの支援への申請を受け付けている。
「竹青庭」で支援を受けたチームのことは退出後も継続的に追跡しており，OB
チームがここに来て園区管理局にニーズを申請することもできる。あるいは関連する交流，ビジネスマッチング活動があれば，彼らが一緒に参加することも歓迎される。
さて支援内容の幾つかについて敷衍しよう。先ず，⑤（会計・法律事務所との提携）に関して
は，園区内にメジャーな法律・会計事務所が幾つかあり，管理局がそれらと契約を結び，チームが優遇的条件で 1 対 1 のコンサルティングを受けられるようにしている。法律家や会計士にとっては，スタートアップ・チームは将来の潜在的顧客なので，最初はある限度内で無料でアドバイスするといったこともある。
次に，⑧（メンター・専門家の紹介）に関しては，メンターの成り手は多様である。園区内の企業から引退した元経営者や高級マネジャーとコネクションがあり，起業家チームに 1 対 1 の指導を依頼する。あるいは，FITI や「竹青庭」出身の先輩起業家が後輩チームに経験を伝授するということもある。なおチームはメンターに対して報酬を支払わなくてよいが，必要なら園区管理
局が肩代わりする。
さらに，⑨（科学園区内の大企業と起業家チームとの連携促進）について言及しよう。一般にスタートアップと大企業は互いを必要としており，園区管理局でも両者の補完関係・協力可能性を考慮して随時マッチングを行っている。スタートアップ・チームの方から特定企業との連携を希望して売り込んでくることもあり，彼らにプレゼンの機会を与えるよう手配する。投資に関しては，近年，台湾の VC 市場においてコーポレート・ベンチャーキャピタル（Corporate Venture

Capital：CVC）の比重が 5 割以上となっている。これを受けて，2020 年，新竹園区管理局は「竹科企業創投（CVC）網絡計畫」（新竹科学園区 CVC ネットワーク計画）を打ち出した。優良な起業家チームを適正な CVC に推薦し，こうしたマッチングを通して，スタートアップと大企業の間の交流・連携を促進する構えである。
加えて，⑪（海外連携サポート）について言及するなら，園区管理局の業務として，東南アジ
アのスタートアップ育成機関との連携を通して，相互の往来と資金・市場面でマッチング活動の推進を企画している。実際に新竹園区のスタートアップ・チームが東南アジアに進出するのを支援した実績がある。
「竹青庭」および FITI のチームに限ると，まだ東南アジアへ行ったことはな
いものの，日本の京都と大阪へは行ったことはある。なお，新竹科学園区は「京都リサーチパー
ク」と姉妹提携を結んでおり，例えば，京都のスタートアップが短期間台湾で活動する際に「竹青庭」を無料で使用できる。逆の場合は京都側から同様の便宜を受けられる。

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東アジアへの視点

以上を踏まえ，全体として「竹青庭」の特徴をまとめるなら，インキュベータの一種でオープ
ンスペース（コワーキングスペース）を併設したものといえるだろう。台湾のインキュベータ（創新育成センター）は通常大学・研究機関等付属であり，表面的な支援メニューはどこも似たり寄ったりだが，実際の支援内容は母体となる団体の持つリーソースに応じて大きく異なる。
「竹青庭」の運営母体は新竹園区管理局であり，自身は大学・研究機関ではないが新竹園区のハイテク企業
や大学・研究機関および専門家と密接な連携を持ち，また産業の現場に通じたスタッフを多数擁し，これを活用することでスタートアップ・チームに包括的で充実した支援を提供できるのである。しかも，直接的には FITI 選抜チームへの支援を任務としながらも，同時に独自の長期的視点
から FITI チーム以外も含めたスタートアップ支援の取り組みを行っている。スタートアップ育成と園区内の成熟企業との連携促進を通して，園区産業全般の更なるアップグレーディングを実現しようとしているのである。

4.3 これまでの成果
ここではこれまでの成果について，情報が得られた限りで解説する。先ず，FITI 選抜チームへの支援団体としては，上述のように新竹科学園区は各期 20〜30 チーム，1 年 2 期で年間大体 50
チームを支援している。これまで（2020 年 9 月下旬時点）の累計で，新竹園区は 399 チームを支援し，この中で会社を設立したのは 196 社（49％）である。うち「竹青庭」へ入居したのは 19 社
（399 チーム中 4.8％）のみであった。これを含めこれまでの累計で「竹青庭」に入居したチーム
は合計 38 チームあるが，FITI 選抜が半分を占め，残りの半分は新竹園区近隣エリアからのスター
トアップ・チームである。技術分野別にみると，バイオ・医療分野が 7％，ICT 応用分野が 41％，
創新科技分野が 52％である。
「竹青庭」には 1 館と 2 館で合わせて独立オフィスは 19 部屋しかない。入居期限は 2 年間で，一定の成果があればもう 1 年延長できる（合計最長 3 年間）。新竹園区には，大学や研究機関付属のインキュベータ（創新育成センター）やアクセラレータが複数ある。期限がきて「竹青庭」から退出したチームでも，良好な研究成果をあげれば，一段先に進みこうした施設に入れる。さらに迅速に成長した企業は，科技部の審査を経て科学園区自体への入居を認められ本格的なハイテ
ク企業の仲間入りを果たすケースもある。これまでの累計で，FITI と「竹青庭」関係を含め新竹園区管理局が支援したスタートアップ・チームの中では，その後インキュベータあるいはアクセ
ラレータに入居したものが 10 チーム，園区入居企業となったものが 5 社ある。表 2 は，その 5 社の紹介であり，園区管理局支援スタートアップの中の代表例とみなせるであろう。
終わりにスタートアップと園区大企業との連携の具体例を 1 つあげよう。表 2 にも出ている「台灣電鏡儀器（TEMIC）」である。同社は，清華大學の陳福榮教授率いる電子顕微鏡研究チームが前身で，卓上式の走査型電子顕微鏡（Desktop Scanning Electron Microscope）および液相検査モ
ジュール（Liquid-Phase Inspection Modules）の研究開発を主な事業としている。2013 年，第 1期の FITI 選抜で最優秀チームに選ばれ「創業傑出獎」を獲得したのを初め，科技部の「奈米科技傑出新創公司獎」（ナノテクノロジー傑出スタートアップ賞）などの多数の賞を獲得している。容312020 年 12 月号

東アジアへの視点

表2

新竹園区管理局支援のスタートアップで園区に入居を果たした企業
企業名

台灣電鏡儀器股份有限公司

Taiwan Electron Microscope Instrument
Corporation（TEMIC）
http://taiwanem.com/
已成先進材料股份有限公司

Successful Advanced Materials Co., Ltd（SAMC）

http://www.samc.com.tw/

紹介2013 年会社設立。卓上式電子顕微鏡の研究開発が専門。2013 年，FITI の「創業傑出獎」を獲得。2017 年，
新竹園区の入居企業となる。

金属材料応用とソリューションの会社。製品・技術
サービスは，鉄・コバルト・ニッケル合金粉末，金属加工サービス，合金はんだ，新型銅合金，材料分析テ
ストサービス，抗菌銅合金等に及ぶ。2018 年に FITIの「創業潛力獎」を獲得。2017 年会社設立。2019 年
新竹園区に入居。

英屬維京群島（British Virgin Islands）商艾格生科技股份有限公司 台灣分公司

製品・サービス分野は，放熱基板，バイオセンサー，
マルチ電極アレイ，神経プローブ。2014 年会社設立。
竹南園区に入居。

長瑩生技股份有限公司

天然アスタキサンチン，抗菌資料添加剤，プロバイオ
ティクス精製物等化粧品原料の研究開発が専門。2017
年会社設立。2018 年，宜蘭園区に入居（2020 年，台北市南港區に移転）。

炳碩生醫股份有限公司

脊椎低侵襲手術ロボットの支援システム開発が専門。
2016 年会社設立，新竹生物醫學園区に入居。

Xsense Technology Corp.
http://www.xsensetw.com/

Chang Wind Biotech Co. Ltd.

Point Robotics Medtech Inc.
http://www.pointroboticsinc.com/（出所）hspb-2020，各社ウェブサイト，新竹園区「園區事業廠商資料」（https://www.sipa.gov.tw/），「台灣公司網」（https://www.twincn.com/）（ウェブサイトは何れも 2020 年 12 月 9 日閲覧）に基づき筆者作成

易に使いこなせる小型の電子ビーム検査儀器の技術をコアとし，ハイエンド光学顕微鏡の代替製品を提供することを意図する。清華大學チームのコア技術を基に「工業技術研究院」（応用研究・
技術開発分野における台湾最大級の政府系研究機関 https://www.itri.org.tw/）の支援により商品化がなされ，新竹園区の大手ハイテク企業「漢民科技（Hermes-Epitek Corp.）」から出資を受けた。2017 年 10 月に新竹園区に正式に入居した（吳琉珊，2017）。同社に投資した「漢民科技」は，
半導体・液晶・LED 製造装置の開発製造を主要業務の 1 つとしている。
「台灣電鏡儀器」の製品・技術は半導体製造の際の非常に精密な検査に応用でき，「漢民科技」の製品・技術を補完・拡張するものである。
「台灣電鏡儀器」は「漢民科技」の業務パートナーとなっている（「漢民科技」のウェブサイト https://www.hermes.com.tw/ 2020 年 12 月 9 日閲覧）。
ただし，こうした事例はあるものの，スタートアップと園区大企業とが連携し，台湾の国際競争力を顕著に強化することに貢献したといえるほどの大きな成功例はまだなく，今後の発展が期
待される。

32

2020 年 12 月号

東アジアへの視点

5. まとめとディスカッション
以上，FITI と「竹青庭」に特に注目しつつ科技部による学生・研究者による起業支援に関する政策を分析した。その内容を整理し図示したのが図 1 である。
詳しい説明はこれまでした通りなので，ここでは要点のみ解説する。図中の 3 つ並んだ四角は政策内容あるいは主なアクターの取り組み内容を示している。矢印は，要素間の関係性を示し，矢印上の小さな四角はその内容・意図や担い手を説明している。3 つ並んだ四角の左端のものは科技部の「スタートアップ支援政策」（第 2 節で詳説）の概要を示しており，これが「科学技術の発展，学術研究の支援」という科技部の主要な任務から派生したものであることを示している。その中でも，本研究では「①大学・研究機関の研究成果に基づく起業・商業化支援」の内の「創新創業激勵計畫（FITI）」に注目するということである。真ん中の四角は FITI を「実施」する際の具体的内容の要約である。第 3 節で解説したように，FITI の特徴は段階的に実施されるビジネスコンテスト的要素とアクセラレータ的要素をあわせ持ったプログラムということである。FITI は科技部傘下の「國家實驗研究院・科技政策研究與資訊中心（NARLabs/STPI）」が主な執行機関となっている。

FITI 選抜チームに対する現場支援の多くは同じく科技部管轄下の科学園区管理局により担われる。新竹園区では，このために「竹青庭」が開設された。第 4 節で詳説したように「竹青庭」はインキュベータにオープンスペース（コワーキングスペース）を併設したような施設である。右端の四角はその運営母体の「新竹科学園区管理局」の活動内容を要約してある。
「竹青庭」は FITIチームへの支援を直接的任務としながらも，独自の長期的視野からのスタートアップ育成とそれ

図1

科技部のスタートアップ支援政策（特に，FITI と「竹青庭」に関して）科技部（MOST）

科学技術の発展，学術研究の支援「國家實驗研究院・科技政策研究與資訊中心（NARLabs/STPI）」が執行機関【スタートアップ支援政策】【FITIの内容】①大学・研究機関の研究成果に基づく起業・商業化支援「研發成果萌芽計畫」「創新創業激勵計畫（FITI）」「科技部價創計畫」「研發成果創業加速及整合推廣計畫
（iCAN）」◆主に学生による初期ステージの起業家チームが対象。半年1期のプログラム②起業活動面での海外リンケージ強化③起業促進を視野に入れた専門人材訓
練計画

実施

科学園区のリソース活用【新竹科学園区管理局】◆ビジネスコンテスト的要素： 段階的に評価・選抜が実施され，奨励金・創業資金が授与される◆アクセラレータ的要素： 起業家訓
練課程，メンターによる指導，専門家のコンサルティング，投資家や協力企
業とのマッチング，事業スペース提供
等の支援◆他の関連政策とも一定の連携を持つ（出所）筆者作成

33

支援
実務

有望
チーム
の発掘

◆「竹青庭」による事業スペースや各
種支援サービスの提供◆独自の長期的視野からの取り組み。
FITI選抜チームに加え，管理局が認可したスタートアップ・チームも支援対
象◆園区のハイテク企業・学術研究機関
・専門家との繋がりを活かした体系的スタートアップ支援◆スタートアップ育成，園区企業との連携促進により園区産業全般の更なるアップグレーディングを目指す2020 年 12 月号

東アジアへの視点を梃子とした園区産業全般の更なるアップグレーディングを目指している。これは「科学園区のリソース活用」という科技部の方針と合致したものであろう。FITI に対しては，一方でその現場の「支援実務」の多くを担うことで貢献し，他方で FITI への関与を通して「有望チームの発掘」
を容易にし自らの遠大な目標に繋げようとしていると解される。ただし，この遠大な目標の達成については，現状では一定の成果があがりつつも，台湾あるいは園区の国際競争力を顕著に押し上げたといえるような事例は未だ存在しないようである。
最後に，本研究の台湾の事例から日本やその他の国への示唆を汲み取るなら，次のようなことであろう。第 1 に，科技部や科学園区のスタートアップ支援政策は，一見類似のもの，部分的に重複するようなプロジェクトや制度が複数あるが，よく調べるとそれなりに住み分けがなされており，もしくは一定程度連携関係もある。すなわち，起業家チームが，あるプロジェクトの終了
後に別のもう少し進んだ段階向けのプロジェクトや育成施設に応募できるといったことである。
大幅に重複するものや実効性のない政策が多数あるのはリソースの浪費だが，こうした適切に管理された一定の重複性・類似性は，様々な微妙に異なるニーズを持った専門人材や起業家チーム
を包括的に支援できるという利点があるだろう。
第 2 に，スタートアップと成熟した大企業との連携やオープンイノベーションの推進は台湾や日本その他の国で重要課題となっている。台湾のこの取り組みで注目すべき点は，新竹科学園区という既に相当程度成熟したハイテク企業集積の存在をスタートアップ育成とリンクさせ，双方にとって連携の効果を増幅しようとしていることである。そして，スタートアップ・チームと成熟ハイテク企業の両方を深く理解した園区管理局スタッフがその仲介役となっていることも重要である。すなわち，企業集積とのリンクによる効果増幅（双方にとって適当な連携相手を探索し易くなること，および連携によるイノベーションもしくは連携のノウハウが周辺に波及し易いこと），および双方に通じた専門的な仲介役の存在の重要性を指摘できる。
謝辞：本研究の調査で，台湾の複数の関係機関の方々および専門家から面談等を通して貴重な情報とご意見を得た。とりわけ新竹科学園区管理局関係者および「國家實驗研究院・科技政策研究與資訊中心（NARLabs/

STPI）」の FITI 関係者からは多大なご協力をいただいた。ここに記して謝意を表したい。無論，本稿にあり得べき誤りは全て筆者の責任である。

参考文献
≲日本語≳

川上桃子（2019）「『シリコンバレー志向型政策』の展開 台湾の事例」，木村公一朗 編『東アジアのイノベー
ション：企業成長を支え，起業を生む〈エコシステム〉』（第 2 章），作品社

岸本千佳司（2011）「台湾における創業・新事業支援体制：創新育成センターとベンチャーキャピタルを中心に」，『赤門マネジメント・レビュー』10 巻 3 号（2011 年 3 月）
，pp．179〜210

岸本千佳司（2015）「台湾におけるベンチャー支援エコシステム：創業促進策とインキュベーションセンターの活動を中心に」，『東アジアへの視点』第 26 巻 2 号（2015 年 6 月号），pp．23〜40

岸本千佳司（2019）「台湾のスタートアップ支援政策：シリコンバレーとの連携，アクセラレータ基地（TTA，TST）建設」，『東アジアへの視点』第 30 巻 2 号（2019 年 12 月），pp．57〜83

34

2020 年 12 月号

東アジアへの視点≲中国語≳

創新創業激勵計畫（2018）「Dcard 共同創辦人兼執行長林裕欽 :『下一步，想讓台灣被世界看見！』
」
，
『Meet

Hub By Startups. For Startups.』（2018 年 10 月 18 日）https://meethub.bnext.com.tw/

科技部（2019）「科技部簡介」

https://www.most.gov.tw/folksonomy/list/e7679d83-bbe1-4127-b4d3-468546f5e89b?l=ch
吳琉珊（2017）「產業創新活水 竹科新血台灣電鏡報到」，『園區簡訊』427 期（2017 年 11 月）
https://w3.sipa.gov.tw/SPANEWS/newsletter/index.htm
許依晨（2020）「富比世傑出青年／28 歲 CEO 林裕欽 打造最懂 400 萬年輕人的 Dcard」，『聯合新聞網 / 今周刊』
（2020 年 4 月 15 日）https://udn.com/news/story/6839/4493360≲英語≳
Clarysse, B. & Yusubova, A. (2014), “Success factors of business accelerators”, Technology Business
Incubation Mechanisms and Sustainable Regional Development, Proceedings.
Hathaway, I. (2016), “What startup accelerators really do”, Harvard Business Review.
https://hbr.org/2016/03/what-startup-accelerators-really-do
Madaleno, M., Nathan, M., Overman, H. & Waights, S. (2018), “Incubators, accelerators and regional economic
development”, IZA Discussion Paper No. 11856.
≲面談調査≳
iaps-2015 國立交通大學産業加速器曁専利開發策略中心（NCTU IAPS）Mr. 林伯恒 他，2015 年 9 月 17 日
面談実施。

ﬁti-2020 國家實驗研究院・科技政策研究與資訊中心（NARLabs/STPI）創新創業推動組 Dr. 黃意植，Ms.
Julia Wan 他，2020 年 9 月 29 日面談実施（オンライン）。その後，メールで追加情報を得た。
hspb-2016 新竹科学園区管理局（Hsinchu Science Park Bureau）投資組（Investment Division）Ms. 李淑美
他，2016 年 10 月 4 日・5 日面談実施。
hspb-2020 新竹科学園区（竹科）管理局投資組 Ms. 李淑美，竹科商務秘書 Ms. 黃翊甄 他，2020 年 9 月 29
日面談実施（オンライン）。その後，メールで追加情報を得た。

tier-2017 台湾經濟研究院（TIER）Dr. 連科雄，2017 年 3 月 1 日，面談実施。

35

2020 年 12 月号

東アジアへの視点【所員論考】

コロナ禍の日本経済を予測・推計する
アジア成長研究所准教授

坂本

博

要旨
本研究は，コロナ禍で大きく落ち込むと見込まれる日本の都道府県経済の状況，すなわち「県内総生産」を予測・推計する。通常，予測・推計には過去のデータが参考になるが，コロナ禍の極端な状況においては，このまま使用することは適切でないと考えられる。そこで，
本研究では，コロナ禍によるマイナス成長部分をモンテカルロ実験で求めた。その際，分布区間が確定し，非対称である三角分布に従う乱数を発生させた。また，都道府県の状況の違いを三角分布に反映させるために，ある時点での累計感染者数の情報を用いた。結果，−10％を超えるマイナス成長になる可能性がある都道府県（東京都，沖縄県，福岡市）とマイナス成長が概ね−5％以内にとどまる都道府県（岩手県など）に分かれた。また，この仮定の導入
により，県間所得格差が縮小する可能性があることが判明した。なお，全国においては，平均的に−5％を少し超えるマイナス成長になる見通しである。

1. はじめに2020（令和 2）年は，過去最高のインバウンド観光客を迎え，東京オリンピックが盛大に開催されるはずだった。年が明け，中国・武漢で奇妙な肺炎の噂が流れるようになった。そして，これが新型コロナウイルスだと分かると，世界中に感染が広がるようになった。もちろん当初は，
新型とはいえ，既存のコロナウイルスの延長線だと考えられていたので，潜伏期間とされている 2
週間程度を我慢すれば収まると思われた。しかし，現状は人々の期待に応えるものではなかった。
感染は広がりを見せ，感染拡大を抑えるために，各国で都市封鎖（ロックダウン）をはじめとする移動および接触制限が設けられた。日本も 4 月 16 日に全国レベルで「緊急事態宣言」が発動され，経済をはじめとする活動の自粛が要請された。そして，「Stay Home」の掛け声の下，外出を避け，自宅にとどまることが奨励された。また，仕事も自宅で行う「リモートワーク」も盛んに行われた。結果，経済活動は家にとどまる範囲に抑えられ，人々が外出することによって成り立
つ経済活動は大きく縮小した。その中で最大級とされるのが航空業界で，各国が入国制限を実施しているため，国際線における輸送は，非常に限られた旅客と一部の物流に限られるようになった。国内線も，「緊急事態宣言」中は，極端な減便と使用機材の小型化が行われた。もちろん，これ以外にも旅客をメインとした移動手段，ホテル，飲食，各種エンターテインメント，はたまた「夜の街」と揶揄された業態など，人々が移動したり，接触したりする業態は，軒並み厳しい状況

36

2020 年 12 月号

東アジアへの視点

表1

実質県内総生産の線形推計（単位：10 億円）
切片係数
2016 年
2020 年推計
20 年／16 年比
北海道−16.8852,176
18,24018,0790.9912
青森県
−1.39
7,171
4,467
4,369
0.9779岩手県−95,153
49.42
4,471
4,677
1.0462
宮城県−301,458
154.089,231
9,785
1.0601
秋田県−5.65
14,681
3,333
3,267
0.9800山形県−31,486
17.52
3,932
3,910
0.9945
福島県−4,638
5.94
7,572
7,368
0.9730茨城県−114,835
63.10
12,386
12,6191.0188栃木県−106,864
57.22
8,593
8,729
1.0158群馬県−141,684
74.31
8,123
8,414
1.0358埼玉県−279,862
149.7322,09922,5961.0225
千葉県−77,31748.08
19,53919,7981.0133
東京都−731,309
413.65
103,752
104,272
1.0050神奈川県−7.71
48,33933,67932,7570.9726新潟県−16.13
40,9568,480
8,363
0.9862
富山県
−998
2.68
4,409
4,409
0.9999石川県−44,270
24.13
4,475
4,477
1.0005福井県−36.6877,0133,101
2,916
0.9404
山梨県−1,145
2.15
3,265
3,202
0.9808長野県−36,016
21.79
8,025
7,997
0.9966岐阜県−19.9347,3537,340
7,093
0.9664静岡県−41.77
100,319
16,422
15,9440.9709愛知県−231,112132.91
37,48437,3700.9970三重県−126,548
66.67
7,907
8,116
1.0265
滋賀県−43,547
24.56
6,156
6,069
0.9859京都府−37,41223.43
10,2119,924
0.9719大阪府
34,583
1.47
38,021
37,5510.9876
兵庫県−135,713
77.25
20,30020,3331.0016奈良県−9.29
22,1893,555
3,429
0.9645
和歌山県
−1.40
6,356
3,514
3,528
1.0041
鳥取県−10.4022,712
1,823
1,707
0.9363島根県−9,718
6.01
2,441
2,418
0.9907岡山県−6.20
19,826
7,365
7,298
0.9910広島県−34,574
22.65
11,527
11,1810.9700山口県−20,426
13.03
5,868
5,899
1.0053
徳島県−51,531
27.06
2,998
3,136
1.0458香川県−6,848
5.23
3,698
3,713
1.0042
愛媛県−5,794
5.24
4,863
4,782
0.9832
高知県−5,173
3.70
2,317
2,307
0.9957福岡県−120,505
68.85
18,413
18,5671.0084佐賀県−6.24
15,3002,765
2,690
0.9730長崎県−16,169
10.15
4,396
4,330
0.9850熊本県−62,187
33.62
5,713
5,717
1.0008大分県−36,291
20.10
4,151
4,318
1.0402
宮崎県−42,415
22.79
3,551
3,626
1.0211
鹿児島県−12.27
29,792
5,178
5,012
0.9680沖縄県−103,137
53.15
4,132
4,236
1.0251
北九州市
−1.36
6,267
3,520
3,523
1.0010福岡市−137,465
71.86
7,537
7,702
1.0220
その他福岡県−1.66
10,6927,357
7,341
0.9979
全国
533,281532,301
0.9982（出所）著者計算，整理（以下同じ）

37

2020 年 12 月号

東アジアへの視点となった。

2020 年 8 月 17 日，内閣府は，2020 年 4 〜 6 月期の GDP（Gross Domestic Product）の速報値を公表した。ちょうど「緊急事態宣言」中であったので，前期比−7.8％と，歴史的に非常に低い数字が出た。もっとも，この時点で注目を浴びたのは，この数字を年率換算した−27.8％であった注 1）。現在，感染拡大は続いているものの，「緊急事態宣言」も解除され，「With コロナ」で，徐々に活動が再開されるようになっている。おそらく前期比でいえば，7 〜 9 月期はプラスになる
ことが予想される。そうでなくとも，前期の−7.8％が続くとは考えにくく，当然，年率換算も大きく改善されるであろう。
本研究は，こういった「コロナ禍」における日本経済の状況を，内閣府の公表よりも前に予測・推計することを目的とする。日本の GDP 成長率の推計は，内閣府も比較的早く速報値を公表しているので，研究対象とはなり得ないが，都道府県における GDP，すなわち「県内総生産」となると公表に時間を要している。そこで，県内総生産を予測・推計することを目的とする。もちろん，
統計の基礎資料を持ち得ていない筆者にとって，統計当局の手法をもって推計することは不可能であり，筆者独自の方法で推計することになる。これが正しいのか有益なのかは読者の判断に任せることにして，こういった方法があることを紹介することで，容易に予測・推計を可能にし，事前情報を得ることが可能になることを示したい。以下，2020 年の県内総生産の予測・推計を，手法論を紹介しながら，順に説明していく。

2. 手法論
各国ないし各地域の GDP データが数年分用意されているのなら，これを延長推計することで，予測・推計値を求めることが可能である。しかし，これは，過去のデータが，比較的穏やかな動きをしているときに有効であって，コロナ禍で，経済成長率が大きくマイナスになることが予想されている場合は，この延長推計をそのまま用いることは不適切だと思われる。よって，コロナ
禍における経済成長率の推計は，マイナス成長部分にあると考えられる。
経済成長率がマイナスになる可能性については，地震や水害といった自然災害によって，生産資本やインフラが崩壊し，経済活動が滞る時が考えられる。日本は，自然災害の多い国であり，毎年どこかの地域で被害を被っている。坂本（2019a），Sakamoto（2020）では，こういった日本の災害事情を鑑み，福岡県を中心に，自然災害が起こった場合の経済損失を，モンテカルロ実験を通じて予測している。
ここで，モンテカルロ実験による予測を紹介しているが，これにより，予測値に幅が生じることが最大の利点となる。一方で，どのように実験を行うかは，議論の余地がある。先の坂本（2019a），Sakamoto（2020）においては，自然災害による被害の発生可能性を，二項分布に基づ
注 1） 年率換算の方法は（1 ＋成長率／100）の 4 乗から 1 を引いたものを 100 倍（％）にしたものである。今回の大幅なマイナス数字は，算術的な結果以外に何も意味がないと思われる。その後，9 月 8 日に 2 次速報が公表され，前期比−7.9％（年率−28.1％）と速報値をさらに下回る結果となった。なお，当研究所が 3ヵ月ごとに公表している
経済指標では，前期比ではなく，季節調整前の原系列による前年同期比を計算している。これに基づくと，4 〜 6
月期の経済成長率は，−9.9％となる。

38

2020 年 12 月号

東アジアへの視点

表2

人口数の線形推計（単位：人）

北海道
青森県
岩手県
宮城県
秋田県
山形県
福島県
茨城県
栃木県
群馬県
埼玉県
千葉県
東京都
神奈川県
新潟県
富山県
石川県
福井県
山梨県
長野県
岐阜県
静岡県
愛知県
三重県
滋賀県
京都府
大阪府
兵庫県
奈良県
和歌山県
鳥取県
島根県
岡山県
広島県
山口県
徳島県
香川県
愛媛県
高知県
福岡県
佐賀県
長崎県
熊本県
大分県
宮崎県
鹿児島県
沖縄県
北九州市
福岡市
その他福岡県
全国

切片

54,471,508
26,772,369
22,652,946
7,967,226
25,654,360
19,705,979
41,596,947
17,452,848
12,813,062
13,764,178−32,657,244−18,831,077−153,875,189−44,779,072
28,588,922
11,164,787
5,881,578
8,303,733
11,079,090
22,717,631
19,786,898
27,255,791−25,425,244
15,692,632−2,645,936
10,783,756
8,530,902
19,912,569
13,429,075
15,580,042
7,390,939
10,205,842
10,526,517
10,406,97819,240,581
11,824,341
8,439,183
18,370,152
14,411,618−5,702,280
7,514,572
21,044,372
13,621,669
11,051,183
11,482,568
22,596,572−13,538,736
7,829,845−26,715,712
13,183,587

係数2016 年
2020 年推計
20 年／16 年比
5,351,828
5,262,343
0.9833
1,293,470
1,246,272
0.9635
1,267,993
1,224,290
0.96552,330,120
2,315,192
0.9936
1,009,806
963,074
0.9537
1,113,109
1,077,998
0.96851,900,760
1,813,506
0.9541
2,904,590
2,885,141
0.9933
1,966,032
1,948,308
0.99101,967,292
1,945,709
0.989019,8177,289,429
7,372,380
1.0114
12,4406,235,725
6,297,154
1.009983,072
13,623,937
13,930,490
1.022526,7599,144,504
9,273,906
1.0142−13,0432,285,937
2,241,144
0.9804−5,011
1,061,273
1,042,108
0.9819−2,346
1,150,878
1,143,485
0.9936−3,730782,411768,655
0.9824−5,083
829,708
810,659
0.9770−10,232
2,088,065
2,049,101
0.9813−8,8102,021,872
1,990,092
0.9843−11,688
3,687,668
3,645,241
0.9885
16,334
7,506,900
7,568,591
1.0082−6,885
1,808,236
1,784,014
0.98662,016
1,412,830
1,426,733
1.0098−4,0552,605,349
2,592,288
0.9950158
8,832,512
8,849,713
1.0019−7,131
5,519,963
5,507,214
0.9977−5,986
1,356,319
1,336,914
0.9857−7,253954,013928,174
0.9729−3,384
569,554556,0310.9763−4,720689,877
670,5420.9720−4,2701,914,617
1,900,823
0.9928−3,754
2,837,348
2,823,898
0.9953−8,851
1,394,400
1,361,671
0.9765−5,493
750,176
729,455
0.9724−3,703
972,113958,205
0.9857−8,4281,374,914
1,344,912
0.9782−6,790720,972
695,0290.96405,362
5,104,429
5,128,997
1.0048−3,316828,369
816,8400.9861−9,7601,366,792
1,328,603
0.9721−5,873
1,774,179
1,757,217
0.9904−4,904
1,159,741
1,144,148
0.9866−5,1501,096,171
1,080,560
0.9858−10,395
1,637,253
1,599,369
0.97697,430
1,439,338
1,469,588
1.0210−3,409956,243
943,628
0.986814,022
1,553,778
1,607,865
1.0348−5,2512,594,408
2,577,504
0.9935
126,932,772
126,605,778
0.9974−24,361−12,637−10,608−2,798−12,223−9,222−19,695−7,212−5,379−5,85139

2020 年 12 月号

東アジアへの視点

く乱数の発生によって表現し，被害が生じた産業セクターに対し，被害の大きさを一様分布で乱数発生させ，実験を行った。これは，福岡県が広域であることから，自然災害が発生しても，被害が生じる産業セクターにばらつきがある可能性があるからと考えたからである。そして，

Sakamoto（2020）では，すべての産業セクターに被害が起こるとして，被害分布を被害なしの 1を起点に，マイナス方向（＜ 1）に半正規分布と三角分布を用いて乱数を発生させた注 2）。
本研究も，同様のモンテカルロ実験を用いる。ただし，先の研究とは異なり，かなり高い確率
でマイナス成長になることが予想されるので，最頻値がマイナス成長のどこかにある分布が望まれる。そこで，本研究では，最頻値をマイナスとし，かつ非対称分布となる三角分布を用いてモ
ンテカルロ実験を行うことにする。三角分布において必要な情報は，最小値，最頻値，最大値の 3つである。具体的な決定方法を後述するとして，本研究における県内総生産の推計方法を整理す
ると，以下のようになる。
①モンテカルロ実験を行うための基準となる県内総生産を延長推計する。
②三角分布に必要な情報を推計・決定する。
③情報に基づきモンテカルロ実験を行い，県内総生産の予測・推計値を求める。
④実験結果を県間所得格差の観点から評価する。

3. 県内総生産の延長推計
2020 年の県内総生産を予測・推計するにあたって，本研究では，内閣府の『県民経済計算』のデータを用いた。過去に遡ってデータを収集することもできるが，比較的直近の 2006 〜16 年（度）のものを使用した注 3）。ここでは，47 都道府県のほか，関東・九州といった地域ブロック別と政令指定都市のデータが掲載されている。そのうち，本研究では平成 23（2011）暦年の連鎖価格による実質県内総生産と，総人口を使用した。政令指定都市のデータがあることから，福岡県を北九州市，福岡市およびその他の 3 地域に分けることが可能となる。これにより，福岡県については，県を 1 地域とするケースと 3 地域に分けたケースの 2 つで計算している。

2006 〜 16 年のデータからデータを 2020 年まで延長する方法はいろいろ考えられるが，最終的に，回帰分析の結果を利用することにした。モデルは単回帰式 y = a + b ∙ time + e の切片 a と係数 bを推計し（e は残差）
，time に 2020（年）を代入してそれぞれ計算した注 4）。
表 1 と表 2 は，実質県内総生産と人口数それぞれの推計結果である。なお，全国は，推計値の合計である。ここでは，推計値の有意性といった計量経済学の問題には触れず，推計値から単純に線形延長させている。よって，係数 b の符号について簡単に説明する。符号がプラスであれば，
注 2） この場合の最頻値（モード）はいずれの分布も 1（被害なし）である。なお，半正規分布は正規分布の最頻値から左側の部分を指し，三角分布においては，最頻値が最大値となる。
注 3） 2020 年 10 月 14 日に平成 29（2017）年度までの県民経済計算が公表された。
注 4） これを計算する場合，表 1，表 2 にあるように，回帰分析を 100 回繰り返すことになる。各々のサンプル数が 11 と少なく，単回帰式の右辺（説明変数部分）がいずれも同じなので，ここでは，最小 2 乗法による回帰係数を求める- ttt
式に従って（Y = βX + e に対し，β= ( X X ) 1 X Y ， X = ( 1 , time) ），切片と係数を Excel で効率的に計算した。

40

2020 年 12 月号

東アジアへの視点

表3

三角分布の最小値の推計
感染者数
平均値
標準偏差
2020 年推計人口 人口比（％） 最小値
北海道
1,781
5,262,343
0.03380.91620.95540.0172青森県
351,246,272
0.00280.94720.96570.0121岩手県
191,224,290
0.0016
0.94840.96610.0120宮城県
207
2,315,192
0.00890.9411
0.96370.0130秋田県
49963,074
0.0051
0.94490.96500.0124
山形県
78
1,077,998
0.0072
0.94280.96430.0127福島県
161
1,813,506
0.00890.9411
0.96370.0130茨城県
545
2,885,141
0.01890.93110.96040.0145栃木県
303
1,948,308
0.0156
0.93440.96150.0140群馬県
440
1,945,709
0.02260.92740.95910.0152
埼玉県
3,928
7,372,380
0.05330.89670.94890.0211
千葉県
3,050
6,297,154
0.04840.90160.95050.0201
東京都
20,817
13,930,490
0.14940.80060.91690.0424神奈川県
4,963
9,273,906
0.05350.89650.94880.0211新潟県
143
2,241,144
0.0064
0.9436
0.96450.0126
富山県388
1,042,1080.03720.91280.95430.0179石川県
626
1,143,485
0.05470.89530.94840.0214
福井県
228
768,655
0.02970.92030.95680.0164
山梨県
173
810,659
0.02130.92870.95960.0149長野県
2562,049,101
0.01250.93750.96250.0135岐阜県
555
1,990,092
0.02790.9221
0.95740.0161
静岡県
480
3,645,241
0.01320.93680.96230.0136
愛知県
4,535
7,568,591
0.05990.89010.94670.0225三重県
380
1,784,014
0.02130.92870.95960.0149滋賀県
450
1,426,733
0.03150.91850.95620.0168京都府
1,452
2,592,288
0.05600.89400.94800.0217大阪府
8,544
8,849,713
0.09650.85350.93450.0304
兵庫県
2,276
5,507,214
0.04130.90870.95290.0187奈良県
518
1,336,914
0.03870.91130.95380.0182
和歌山県
230
928,174
0.02480.92520.95840.0156鳥取県
22556,0310.00400.94600.96530.0123
島根県
137670,5420.02040.9296
0.95990.0148岡山県
145
1,900,823
0.0076
0.94240.96410.0128広島県
458
2,823,898
0.01620.93380.96130.0141山口県
168
1,361,671
0.01230.93770.96260.0135徳島県
130729,455
0.01780.93220.96070.0144
香川県
78958,205
0.0081
0.94190.96400.0129愛媛県
114
1,344,912
0.00850.94150.96380.0129高知県
125695,0290.01800.93200.96070.0144福岡県
4,598
5,128,997
0.08960.86040.93680.0289佐賀県
237
816,8400.02900.92100.95700.0163長崎県
231
1,328,603
0.01740.93260.96090.0143
熊本県
520
1,757,217
0.02960.92040.95680.0164大分県
145
1,144,148
0.01270.93730.96240.0135宮崎県
358
1,080,560
0.03310.91690.95560.0171鹿児島県
362
1,599,369
0.02260.92740.95910.0152沖縄県
2,143
1,469,588
0.14580.80420.9181
0.0415北九州市
617
943,6280.06540.8846
0.94490.0236福岡市
2,481
1,607,865
0.15430.79570.91520.0435
その他福岡県1,500
2,577,504
0.05820.89180.94730.022141

2020 年 12 月号

東アジアへの視点

2006 〜 16 年の期間中は上昇傾向にあり，2020 年の推計値も 2016 年より上昇する。符号がマイナスであれば，その逆である。実質県内総生産については，符号のがまちまちであるが，人口数については，符号がマイナスの地域が目立つ。ただし，合計ではいずれも 2016 年からマイナス
なので，日本経済の弱さが浮き彫りとなっている。

4. 三角分布
先にも述べたように，三角分布による乱数の発生において必要な情報は，最小値（a），最頻値（b），最大値（c）の 3 つである。ちなみに，この 3 つの値の下で，平均は（a + b + c ）⁄ 3，分散は- - -（a 2 + b 2 + c 2 a b a c b c ）⁄18 であることが分かっている。適切な平均と分散および 3 つの値のう
ちの 1 つが分かれば，残りの値を推計することは可能だが，容易ではなかった注 5）。そこで，本研
究では，整合的な情報を得るために，以下の仮定を取り入れた。①コロナ禍で県内総生産のプラ
ス成長はほぼないと考えると，最大値は延長推計値までとなるため，最大値を 1 とした。②最頻値はマイナス成長になるが，ここでは，各都道府県で統一したものとする。先日の GDP 速報値で，前期比−7.8％と発表されたことに伴い，最頻値を−5％（0.95）とした。③最小値は，各都道府県で異なる値にした。もちろん，根拠となる経済指標は存在しないので，新型コロナウイルスの累
計感染者数を用いた。
表 3 は，最小値の推計結果と，それに付随する情報である。まず，累計感染者数であるが，全国の感染者数のソースは，https://hazard.yahoo.co.jp/article/20200207 で，2020 年 8 月 31 日の 23時 55 分 に 更 新 さ れ た も の で あ る。 ま た， 福 岡 県 の 3 地 域 に 関 す る ソ ー ス は https://fukuoka.

stopcovid19.jp/ で，いずれも翌日の 9 月 1 日 13 時頃に閲覧したものである。この累計感染者数を，
著者が延長推計した 2020 年の人口数で割った人口比の 100 倍（すなわち％）の情報を利用する。
ここでは，単純に最頻値の 0.95 から差し引き，これを最小値とした。
表を見て分かるように，各都道府県間で累計感染者数の人口比に大きな違いがあることが分かる。この時点で特に感染率の高いのが，東京都，沖縄県および福岡市で，0.15％前後を記録している。一方で，感染者数がしばらくゼロであった岩手県は，0.0016％であった。もちろん，この数字にどれだけの意味があるのか分からないが，都道府県間で，100 倍近くの比率の違いがあるという点では，興味深いものとなっている。そして，最頻値の 0.95 から差し引いた最小値の下で，平均値を計算した結果，東京都，沖縄県および福岡市で，平均 8％以上のマイナス成長に基づく三角分布となる。一方，岩手県は，平均で約 3.4％のマイナス成長に基づく三角分布となる。

注 5） 平均を x，分散を y とすれば，b = 3 x - a - c ，a = - ( c - 3 x )がマイナスになる可能性がある。

42( c - 3 x ) 2 - 4 ( c 2 - 3 c x + 3 x 2 - 6 y ) ⁄ 2 となるが，ルート内

2020 年 12 月号

東アジアへの視点

表4

三角分布の実験結果

北海道
青森県
岩手県
宮城県
秋田県
山形県
福島県
茨城県
栃木県
群馬県
埼玉県
千葉県
東京都
神奈川県
新潟県
富山県
石川県
福井県
山梨県
長野県
岐阜県
静岡県
愛知県
三重県
滋賀県
京都府
大阪府
兵庫県
奈良県
和歌山県
鳥取県
島根県
岡山県
広島県
山口県
徳島県
香川県
愛媛県
高知県
福岡県
佐賀県
長崎県
熊本県
大分県
宮崎県
鹿児島県
沖縄県
北九州市
福岡市
その他福岡県

最大値

0.9931
0.99850.99590.99900.99880.9976
0.99670.99710.99590.99820.9971
0.99630.9956
0.99710.9951
0.99390.99330.9984
0.99600.9951
0.99630.99720.9951
0.9971
0.99760.99070.99720.99670.99430.9974
0.99850.99420.9991
0.99220.99800.99650.9951
0.99730.99590.99920.9991
0.99880.99630.9986
0.99420.99630.9896
0.99280.99890.9964

最小値

0.9186
0.94870.94900.94320.94550.94400.94180.93680.93740.93100.90160.90660.81000.89870.94490.91690.89830.92220.93120.93880.92570.93830.90680.93080.92420.89620.85780.91370.91390.93180.94740.9337
0.94320.9346
0.93900.9365
0.9436
0.94180.93280.86680.92430.9346
0.92180.93880.92280.93180.8206
0.89440.80000.895143

平均値

0.95340.96590.96580.96330.96550.96450.96400.96000.96190.95970.9491
0.94980.91490.95000.96490.95470.94700.95870.96120.96130.9566
0.9616
0.94890.95750.95550.94590.9331
0.95420.95190.95780.96490.9601
0.96350.9606
0.96190.9606
0.96390.96450.96010.93920.9566
0.96230.95740.96300.95550.95990.91710.94690.9144
0.9470標準偏差0.01510.01250.01200.01260.01340.01370.01220.01420.01440.01440.02130.01990.04600.02040.01240.01700.02160.01660.01560.01390.01530.01340.02090.01630.01590.02120.03300.01870.01850.01340.01200.01340.01310.01360.01330.01450.01380.01320.01480.02800.01740.01510.01680.01450.01640.01520.0401
0.0226
0.04340.02102020 年 12 月号

東アジアへの視点

5. モンテカルロ実験
三角分布による乱数の発生において必要な情報が分かったところで，ここからは乱数発生によるモンテカルロ実験を行う。

Excel には乱数発生のコマンドが存在するが，三角分布を直接発生させることはできない。こういった場合，まず，0 〜 1 の一様分布で乱数（x）を発生させ，三角分布の累積分布関数の逆関数に当てはめることで，三角分布の乱数を発生させることができる（逆関数法）。三角分布の累積分布関数もよく知られているので，逆関数も以下のように容易に計算することができる。
a+ (b-a)(c-a) xx ≤ (b-a) ⁄ (c-a)

c- (1-x)(c-b)(c-a)

x≤ (b-a) ⁄ (c-a)

このように，三角分布の場合，最頻値を挟んで非連続な形をとるため，上記のような場合分けを通じて，乱数を発生させることになる。
表 4 が，本研究のモンテカルロ実験の結果である。ここでは，最大値，最小値，平均値および標準偏差をそれぞれの都道府県に対して示したが，表 3 の結果と（最小値，平均値および標準偏差），一致しないまでも，類似していることが分かる。なお，乱数の発生回数は，各都道府県に対して，200 回ずつとした。回数を増やせば，表 3 の結果により近づくことが考えられるが，「実験」ということでここまでにとどめたい。
以下，各々200 回の乱数に対し，2020 年の延長推計した県民総生産を掛け合わせ，同様に最大値，最小値，平均値および標準偏差を求めたものが表 5 で，さらに，2020 年の延長推計した人口数で割って，1 人当たりの県民総生産の最大値，最小値，平均値および標準偏差を示したものが表6 である。なお，「全国 1」は，福岡県を 1 地域とした場合の合計で，「全国 2」は，福岡県を北九州市，福岡市およびその他の 3 地域とした場合の合計である。この違いは，乱数の発生が異なることによる。それぞれの表は，表 4 の結果を実数に直しただけにすぎず，本質的な違いはないものの，例えば，東京都の県民総生産が，実験の最大値と最小値で，20 兆円近く異なる（マイナスになる）可能性があることを示していることは，注意したほうがいい。また，その結果，東京都の 1 人当たりの県民総生産も 2020 年の推計値の 7,485 千円から 6,062 千円まで下がる可能性があることを示しているが，それでも，他の都道府県よりも高い水準を示している。
また，全国平均で見た場合，2020 年の推計値に対するマイナス成長率は，−5.45 ％（全国 1）−5.47％（全国 2）という実験結果となった。これは，4 〜 6 月期の GDP 速報値よりはマイナス
成長が戻っていることを示す。また，モンテカルロ実験による三角分布の最頻値を−5％としているので，これよりは経済が悪化すると見込んでいる。ただし，これらは，平均値なので，東京都のように，経済が 20％近く落ち込む可能性もあることも指摘したい。
最後に，ここまでは，最大値，最小値といった極端な可能性だけを説明したので，この間の可44

2020 年 12 月号

東アジアへの視点

表5

県内総生産の実験値（単位：10 億円）

北海道
青森県
岩手県
宮城県
秋田県
山形県
福島県
茨城県
栃木県
群馬県
埼玉県
千葉県
東京都
神奈川県
新潟県
富山県
石川県
福井県
山梨県
長野県
岐阜県
静岡県
愛知県
三重県
滋賀県
京都府
大阪府
兵庫県
奈良県
和歌山県
鳥取県
島根県
岡山県
広島県
山口県
徳島県
香川県
愛媛県
高知県
福岡県
佐賀県
長崎県
熊本県
大分県
宮崎県
鹿児島県
沖縄県
北九州市
福岡市
その他福岡県
全国 1
全国 2

最大値

17,953
4,362
4,658
9,776
3,263
3,901
7,343
12,583
8,693
8,399
22,53019,725
103,809
32,660
8,322
4,382
4,447
2,911
3,189
7,958
7,066
15,89937,187
8,093
6,055
9,832
37,44820,266
3,410
3,519
1,705
2,404
7,291
11,094
5,887
3,125
3,695
4,769
2,298
18,552
2,688
4,324
5,696
4,312
3,605
4,994
4,192
3,498
7,694
7,315
513,591
513,615

最小値

16,607
4,144
4,439
9,230
3,089
3,691
6,938
11,821
8,182
7,834
20,373
17,94984,45629,437
7,902
4,042
4,022
2,689
2,982
7,508
6,566
14,96133,887
7,555
5,609
8,894
32,21018,578
3,134
3,287
1,618
2,258
6,884
10,450
5,539
2,937
3,504
4,504
2,152
16,095
2,487
4,047
5,270
4,054
3,346
4,670
3,476
3,151
6,162
6,571
489,516
489,586

45

平均値

17,236
4,220
4,517
9,426
3,154
3,772
7,102
12,114
8,396
8,075
21,44518,804
95,404
31,118
8,070
4,209
4,240
2,796
3,078
7,688
6,785
15,33335,461
7,771
5,800
9,387
35,03919,401
3,264
3,379
1,647
2,322
7,032
10,740
5,674
3,012
3,579
4,612
2,215
17,438
2,573
4,167
5,474
4,158
3,464
4,811
3,885
3,336
7,043
6,952
503,286
503,181

標準偏差272.7754.76
56.04
123.28
43.64
53.47
89.64
178.85125.81121.44481.90394.07
4,793.47
668.74103.67
75.01
96.65
48.42
50.00
110.79108.54213.20780.62132.4496.53
210.691,238.28
381.23
63.47
47.43
20.47
32.51
95.71
152.40
78.72
45.59
51.07
63.17
34.09
520.53
46.69
65.24
96.11
62.55
59.32
76.00
169.6679.56
334.51
154.34
5,316.91
5,330.55

2020 年 12 月号

東アジアへの視点

能性について言及したい。表 7 は，いくつかの都道府県における 1 人当たりの県民総生産の分位点（分位数）を示したものである。表の左の％は最小値からのパーセンテージを示しており，乱数を 200 回発生させたことから，10％分位点だと，最小値から 20 番目もしくは 21 番目となる。
そこで，この表では，2 つの値の平均値を示している。ちなみに，中央値（メディアン）は 50％で，最小値から 100 番目と 101 番目の平均である。また，表では，それぞれの分位点における2020 年延長推計値からのマイナス成長率も示した。
例えば，岩手県は最小値を 0.9490（表 4）と設定しているため，最頻値として仮定した−5％のマイナス成長になる可能性が非常に低く，10％に満たないことが分かる。一方，東京都や福岡市
は 30％前後の確率で−10％となることが考えられる。同様に福岡県だと，10％を超える確率となる。逆に，マイナス成長が−3％以内にとどまるとすれば，岩手県は 30％前後，福岡市を除く地
域は 15％前後の確率で可能性がある。ただし，全国でその可能性は非常に低い。

6. 県間所得格差の評価
さて，ここまでは，2020 年の県民総生産を，モンテカルロ実験によって推計してみたが，この実験結果を格差の問題から検討する。ここでは，所得格差の指標の 1 つであるタイル指数を用いて評価する。タイル指数は，GDP 比を人口比で割ったものの対数を GDP 比で加重合計したものである（坂本，2019b）。また，ここでは，格差を評価する上で，モンテカルロ実験をもう一度行う。
ここでのモンテカルロ実験は，同様に三角分布を採用するも，都道府県間で同じ最小値とした。
これは，累計感染者数といった経済とはあまり関係のない指標を採用した結果，東京都などの県
民総生産が大きく減少し，格差への影響が大きくなることが予想されるためである。そのため，全く同型の三角分布を用いることで，実験結果にどれくらいの違いが見られるのかを確認する。
同型の三角分布によるモンテカルロ実験は，先の実験で，マイナス成長率の平均が，−5.45％（−5.47 ％）と出たので，平均が−5.5 ％となるように最小値を求める。最頻値（0.95）と最大値（1）は同じなので，最小値は 0.885 となる。すなわち，−11.5％のマイナス成長になる可能性が，各都道府県で考えられるということになる。そして，先の実験と全く同じ一様乱数を用いて，逆関数法で三角分布の乱数を発生させ，タイル指数まで計算した。
図 1 は，県間所得格差をタイル指数で示したものである。注にあるように，2006 〜 16 年まで
は，『県民経済計算』のデータから計算し，2017 〜 20 年までは，本研究の線形推計の結果から計算したものである。est は，累計感染者数に基づき，最小値が異なる三角分布によるモンテカルロ
実験の結果から求めたタイル指数の平均値を示し，robust は，最小値を含め，同型の三角分布によるモンテカルロ実験の結果から求めたタイル指数の平均値を全国 1，全国 2 の地域区分でそれぞれ示したものである。県間所得格差は全体的に減少傾向を示し，日本経済は，地域間で均衡成長に向かっていると考えられる。一方で，福岡県を 3 地域に分割した全国 2 のほうが格差が大きいことから，福岡県内の格差の大きさを知ることができる。これを踏まえたうえで，est のほうは，
平均的に格差が大きく減少していることが分かる。一方，robust のほうは，2020 年の推計値と大きく変わらない。全国的にマイナス成長でも，地域間でマイナス成長に違いがなければ，格差へ46

2020 年 12 月号

東アジアへの視点

表6

1 人当たり県内総生産の実験値（単位：円）

北海道
青森県
岩手県
宮城県
秋田県
山形県
福島県
茨城県
栃木県
群馬県
埼玉県
千葉県
東京都
神奈川県
新潟県
富山県
石川県
福井県
山梨県
長野県
岐阜県
静岡県
愛知県
三重県
滋賀県
京都府
大阪府
兵庫県
奈良県
和歌山県
鳥取県
島根県
岡山県
広島県
山口県
徳島県
香川県
愛媛県
高知県
福岡県
佐賀県
長崎県
熊本県
大分県
宮崎県
鹿児島県
沖縄県
北九州市
福岡市
その他福岡県
全国 1
全国 2

最大値
最小値
平均値
標準偏差
2020 年推計
3,435,487
3,411,659
3,155,778
3,275,433
51,834
3,505,359
3,500,000
3,325,365
3,385,777
43,9403,820,401
3,804,800
3,625,378
3,689,832
45,7704,226,627
4,222,423
3,986,618
4,071,566
53,2483,392,020
3,387,965
3,207,312
3,275,133
45,314
3,627,481
3,618,641
3,424,364
3,498,742
49,606
4,062,584
4,049,024
3,826,004
3,916,287
49,4294,373,697
4,361,173
4,097,230
4,198,778
61,992
4,480,053
4,461,797
4,199,481
4,309,140
64,573
4,324,330
4,316,714
4,026,083
4,150,013
62,413
3,064,945
3,056,004
2,763,470
2,908,830
65,365
3,143,995
3,132,435
2,850,382
2,986,038
62,5797,485,193
7,451,902
6,062,691
6,848,542
344,099
3,532,133
3,521,722
3,174,187
3,355,440
72,1103,731,624
3,713,407
3,526,037
3,600,755
46,2574,230,476
4,204,834
3,878,909
4,038,706
71,975
3,915,458
3,889,124
3,517,145
3,708,120
84,521
3,793,357
3,787,443
3,498,301
3,636,876
62,993
3,949,654
3,933,962
3,677,956
3,796,479
61,6783,902,870
3,883,890
3,663,934
3,751,806
54,066
3,563,9783,550,802
3,299,168
3,409,254
54,5404,374,004
4,361,632
4,104,170
4,206,176
58,487
4,937,553
4,913,287
4,477,325
4,685,228
103,1394,549,450
4,536,197
4,234,719
4,355,933
74,2374,254,082
4,244,016
3,931,597
4,064,974
67,661
3,828,363
3,792,848
3,431,133
3,621,257
81,276
4,243,221
4,231,521
3,639,680
3,959,296
139,923
3,692,050
3,679,878
3,373,450
3,522,917
69,2232,565,076
2,550,422
2,344,135
2,441,648
47,4773,801,188
3,791,409
3,541,807
3,640,659
51,0973,070,437
3,065,945
2,909,081
2,962,543
36,807
3,606,605
3,585,554
3,367,628
3,462,619
48,487
3,839,550
3,835,950
3,621,333
3,699,463
50,354
3,959,449
3,928,466
3,700,465
3,803,415
53,9704,332,302
4,323,439
4,067,946
4,167,221
57,8084,298,959
4,284,064
4,025,896
4,129,469
62,492
3,875,264
3,856,403
3,656,879
3,735,398
53,2933,555,378
3,545,819
3,348,629
3,429,291
46,9683,319,403
3,305,795
3,096,298
3,187,079
49,0533,620,063
3,617,169
3,138,000
3,399,799
101,488
3,293,433
3,290,631
3,044,258
3,150,405
57,156
3,258,927
3,254,880
3,045,927
3,136,101
49,103
3,253,635
3,241,635
2,999,119
3,115,094
54,696
3,773,823
3,768,603
3,543,002
3,634,339
54,666
3,355,662
3,336,206
3,096,449
3,206,203
54,8983,133,883
3,122,359
2,920,137
3,008,079
47,5172,882,262
2,852,285
2,365,069
2,643,449
115,445
3,733,896
3,706,895
3,339,557
3,535,743
84,3094,790,447
4,785,097
3,832,221
4,380,385
208,048
2,848,295
2,838,074
2,549,381
2,697,348
59,8804,204,394
4,056,615
3,866,461
3,975,223
41,996
4,204,394
4,056,804
3,867,011
3,974,389
42,10347

2020 年 12 月号

東アジアへの視点の影響は小さいと見ることができる。
表 8 は，est と robust の，結果の違いを示したものである。最大値は，robust のほうが若干高い
が，最小値は，est のほうがかなり低く，この違いが，平均値の違いに表れている。当然，標準偏差も est のほうが大きく，格差への影響は大きく異なる可能性がある。また，それは，場合によれば，2012 年の格差の水準まで拡大する可能性と，かなり極端に格差が縮小する可能性があることを示している。

7. まとめ
本研究は，コロナ禍で大きく落ち込むと見込まれる日本の都道府県経済の状況をモンテカルロ
実験を通じて予測・推計した。都道府県別の新型コロナの累計感染者数の情報を三角分布の最小値の推計に用いることにより，都道府県で異なるマイナス成長を実現させることができた。この異なるマイナス成長により，県間所得格差が大きく縮小する可能性が生じた。ただし，県間所得格差の縮小可能性が，日本経済の低迷によって逆説的に実現することに注意する必要があるだろう。
もちろん，こういった盲目的な手法が受け入れられるかどうかは分からない。まず，三角分布の使用の是非もさることながら，最大値と最頻値を固定し，最小値の推計に新型コロナの情報を用いた点は，議論の余地がある。できればもう少し適切な情報が欲しいところである。一方，経済予測なので，各都道府県の産業構造の違いや都道府県間の人流・物流状況から予測・推計する方法が考えられるが，比較的短時間で得られる情報ではないため，速効性に欠ける。結局，どこかでモンテカルロ実験を行い，推計値に幅を持たせたほうがいいと思われる。よって，本研究の手法が，課題を持つものの，予測不能な状況を打開する 1 つのアイデアとしては有効であろうと考えている。2020 年も終わっておらず，ここから先に起こることの検証は，しばらく経ってからになるだろう。

参考文献
坂本博（2019a）『福岡県における確率的地域間産業連関分析』，AGI 調査報告書 18-08

坂本博（2019b）「平成期におけるアジア 12 経済の成長動向」，『東アジアへの視点』，2019 年 12 月号（第 30
巻 2 号），pp. 44〜56

Sakamoto, H. (2020) “Unexpected Natural Disasters and Regional Economies: CGE Analysis Based on Interregional Input-Output Tables in Japan,” in Madden, J. R., Shibusawa, H., and Higano, Y. eds.,
Environmental Economics and Computable General Equilibrium Analysis (Essays in Memory of Yuzuru
Miyata), New Frontiers in Regional Science: Asian Perspectives 41, Springer Nature, Singapore, pp.

349-366 (https://doi.org/10.1007/978-981-15-3970-1_17).

48

2020 年 12 月号

東アジアへの視点

表7

1 人当たり県内総生産の分位点（単位：円，％）
岩手県

東京都

福岡県

全国 1

10％

3,634,751−4.86

6,352,705−15.133,241,385−10.46

3,917,029

−6.83

25％

3,652,799−4.39

6,600,268−11.82

3,336,746−7.83

3,945,256

−6.16

40％

3,668,571−3.97

6,782,878−9.38

3,395,129−6.21

3,967,085

−5.64

50％

3,682,955−3.60

6,876,539−8.13

3,410,462−5.79

3,975,494

−5.44

60％

3,697,078−3.23

6,986,531−6.66

3,439,115−5.00

3,992,072

−5.05

75％

3,717,958−2.68

7,146,246−4.53

3,473,908−4.04

4,008,158−4.67

3,767,364−1.39

7,269,168−2.89

3,522,116−2.71

4,029,036

−4.17

90％

北九州市

福岡市

その他福岡県

全国 2

10％

3,421,034−8.38

4,095,088−14.522,616,055−8.15

3,917,544

−6.82

25％

3,473,461−6.97

4,213,698−12.04

2,657,985−6.68

3,942,035

−6.24

40％

3,510,794−5.98

4,367,180−8.84

2,686,743−5.67

3,967,745

−5.63

50％

3,539,334−5.21

4,411,575−7.91

2,706,827−4.97

3,977,162

−5.40

60％

3,559,024−4.68

4,457,953−6.94

2,718,726−4.55

3,991,116

−5.07

75％

3,597,685−3.65

4,527,890−5.48

2,735,550−3.96

4,007,256

−4.69

90％

3,650,690−2.23

4,636,272−3.22

2,776,934−2.51

4,027,703−4.20（注）10％分位点の場合，200 回実験の最小値から 20 番目と 21 番目の実験値の平均を示す。以下，同様に平均値を求める。

図1

県間所得格差（タイル指数）の推移

0.05500.05000.04500.0400

全国 1

robust

est

2020

2019

2018

2017

2016

2015

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

0.03002006

0.0350

全国 2（注）2006〜16 年までは，県民経済計算から計算，2017〜20 年までは，線形推計の結果から計算，est は，三角分布によるモンテカルロ実験結果の平均値，robust は，同型の三角分布によるモンテカルロ実験結果の平均値を示す。

表8

モンテカルロ実験による県間所得格差（タイル指数）の結果
est
全国 1

robust
全国 2

全国 1

全国 2

最大値

0.04440.04540.04530.0463

最小値

0.02420.02530.03230.0334

平均値

0.0357

0.03650.03960.0406

標準偏差0.00480.00480.00290.002949

2020 年 12 月号

東アジアへの視点【査読付き投稿論文】

国内主要都市における SDGs の取り組み状況と課題－北九州市・横浜市・さいたま市の比較と SDGs 推進にむけた方向性－＊
長崎県立大学経営学部経営学科講師／アジア成長研究所客員研究員

田代 智治†

要旨「持続可能な開発目標（SDGs：Sustainable Development Goals）」とは，2015 年 9 月の国
連持続可能な国際サミットで全会一致で採択された「我々の世界を変革する持続可能な開発のための 2030 アジェンダ（行動計画）」の中核をなす世界的開発目標である。現在日本では，
内閣官房に推進本部が設置され（本部長：内閣総理大臣），関係省庁の連携および政府，地方自治体の協力関係の下で，官民一体による推進が積極的に図られている。しかしながら一方で，SDGs の実行段階における障害として，①多すぎる目標，②理解が容易でない，導入方法がわからない，③法的拘束力がない，指標のためのデータの未整備，などの問題点が指摘されている。
以上の背景から，今後，多くの自治体が SDGs 推進の際に求められる方向性について明ら
かにすることを目的に，本稿では，SDGs を積極的に推進する国内主要都市である北九州市，横浜市，さいたま市における SDGs 推進体制の状況や取り組みについての調査を実施した。
また，自治体が構築する SDGs 推進体制に対して企業がどのように応え，具体的な取り組み
によって成果をあげているかといった点にも注目し，企業の取り組みの状況についても調査した。以上の調査から比較検討を行い各自治体が構築する SDGs 推進体制を含めた SDGs への取り組み状況の成果と課題を整理した上で，SDGs 推進にむけた方向性についての簡単な提言を行いたい。

1. はじめに「持続可能な開発目標（SDGs：Sustainable Development Goals）」とは，2015 年 9 月の国連持
続可能な国際サミットで全会一致注 1）で採択された「我々の世界を変革する持続可能な開発のための 2030 アジェンダ（行動計画）」の中核をなす世界的開発目標である。社会変革に向けて高邁な＊ 本論文は，北九州市企画調整局政策調整課 2019 年度調査研究報告書「主要都市における SDGs への取り組み状況と北九州市が今後実施すべき施策」No.jpagitt-202003 に加筆修正を加えたものである。
† 同志社大学中小企業マネジメント研究センター嘱託研究員
注 1） 加盟国は 193ヵ国となっている。

50

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東アジアへの視点

理想を掲げたグローバルスケールの行動規範であり，その内容を特徴づけるものとして「新たな人権宣言」，「新たな社会契約」等の理念が国連の主要文書等に示されている（村上，2019，p．6）。またその理念は，①包摂性（誰 1 人取り残さない），②普遍性（途上国，先進国も同様に），③多様性（国，自治体，企業，コミュニティまで），④統合性（経済・社会・環境の統合性），⑤
行動性（進捗管理の徹底），といったキーワードで表現することができる（村上，2019，p．6）。
具体的には，17 のゴールと，それぞれのゴールの下に合計 169 のターゲットが掲げられ，232 のインディケーター（評価指標）が設定されている。これを受けて，日本では内閣官房に推進本部が設置され（本部長：内閣総理大臣），関係省庁の連携および政府，地方自治体の協力関係の下で，官民一体による推進が積極的に図られている。

SDGs では，過去の「ミレニアム開発目標（MDGs：Millennium Development Goals）」注 2）策定の際の経験と反省を踏まえ，国家レベルのみならず公民のあらゆるレベル注 3）での取り組みの重要性が謳われており，ゴール 11「住み続けられるまちづくりを」といった目標や他の 16 のゴールの達成にも自治体行政の関与ならびに貢献が必要なことは明白であり注 4），そのような意味からも自治体レベルにおける取り組みが大いに期待されている（自治体 SDGs ガイドライン検討委員会，

2018，pp．6〜7）。実際に，国連の各加盟国やその自治体などに対して，2030 年にむけて SDGs
におけるそれぞれのゴールを目指した総合的な取り組みを具体的に実施することが強く求められている。しかしながら一方で，SDGs の実行段階における障害として，①多すぎる目標，②理解が容易でない，導入方法がわからない，③法的拘束力がない，指標のためのデータの未整備，などの問題点が指摘されている（自治体 SDGs 推進評価・調査検討会，2018，2019；村上，2019）。
以上の背景から，本稿では，後に提示する分析枠組みに基づいて，SDGs を積極的に推進する
国内主要都市の取り組み調査から比較検討を行い，今後，多くの自治体が SDGs 推進する際に求められる方向性について明らかにすることを研究の目的とする。また，公民のあらゆるレベルでの取り組みの重要性といった視点からは，自治体レベルでの体制づくりが SDGs 推進の鍵となる（村上，2019，pp．10〜16）。そのため，本稿で取り上げる自治体が構築する SDGs 推進体制に対して企業がどのように応えているかについても注目し，先進的な企業の取り組みについても見ていくことにする。

注 2） MDGs とは，国連主導によって「世界から極度の貧困や飢餓をなくすこと」など 8 つの目標について 2015 年を達成期限とした共通の枠組みとしてまとめられた目標であり，2001 年に 193 の全国連加盟国と 23 の国際機関によって合意された。
注 3） あらゆるレベルとは，自治体等の準国家レベル，国家レベル，複数の国をまたぐ地域レベル，グローバルレベルを指すと同時に想定されている。
注 4） 地方自治法では地方自治体の基本的役割として「住民の福祉の増進を図ることを基本として，地域における行政を自主的かつ総合的に実施する役割を広くになうもの」とされている。

51

2020 年 12 月号

東アジアへの視点

2. SDGs の動向と分析枠組みの提示
2.1 SDGs の研究動向注 5） ―先行研究―
国連による SDGs 採択直後の 2016〜17 年では，自治体での認知度は極端に低かったものの，
近年，日本政府による積極的な取り組みの効果で自治体における SDGs への認知度と関心は急速に高まることになる（自治体 SDGs 推進評価・調査検討会，2018；2019；村上，2019）。そのため，当初，SDGs の研究動向としては，そもそも「SDGs とはどういったものであるのか」といった SDGs の基本的理解に主眼がおかれており，SDGs のグローバルレベル，国家レベルの取り組
みを，如何にして自治体レベルにおける公共政策的 SDGs への取り組みに対して導入し推進していくかが主な焦点となっていた（沖他，2018；久保田，2018；村上他，2019）。また，日本政府
による「SDGs 未来都市」や「自治体 SDGs モデル事業」の選定など，SDGs を具体的に推進する中心アクターとしての役割を自治体が担うことになったこともあり，SDGs 推進における評価指標の開発や政策立案に対する研究も進められることになる（馬奈木他，2016；馬奈木他，2019）。

2019 年以降からは，SDGs の基本的理解と自治体による SDGs の導入・推進といった視点から，SDGs を如何に地域活性化につなげていくのかということや，どのように企業経営に実装して企
業価値を高めていくのかといったことに研究視点が移りつつあるといえる。具体的には，SDGsと 地 方 創 生 を 取 り 扱 っ た も の（ 筧，2019），SDGs と ESG 投 資 を 取 り 扱 っ た も の（ 湯 山 編，

2020），SDGs と企業経営に関連するもの（三井，2020；ピーダーセン・竹林編，2019），企業の具体的な SDGs 実践事例を取り扱ったもの（日経 ESG 編，2020），SDGs をこれまでの企業における CSR 活動の延長と捉え関連づけたもの（関，2018；池田，2019），など市場レベルにおける
ビジネス活動を通した SDGs への取り組みに注目が集まっている。
また同様に，コミュニティレベルにおける社会活動を通した SDGs への取り組みにも注目が集まっている。具体的には，都市経営の視点などから，市民レベルでの SDGs の取り組みを取り扱ったもの（佐藤，2020），自治体と市民の協働について取り扱ったもの（門川，2020）や，公共の福祉の観点から，非営利組織との協働を含んだ SDGs とボランティアについて取り扱ったもの（新田，2020），などがある。
続いて以下に，これら先行研究の動向から本稿における分析枠組みの提示を行いたい。

2.2 分析枠組みの提示
当初 SDGs とは，国連によってグローバルレベル，国（政府）レベルの国際的枠組みとして企画・提案された側面が強く，SDGs を自治体レベルの取り組みに導入するためには，国際レベル，
国レベルと，地域を代表する自治体レベルを結び付ける必要があるとされてきた（村上，2019，p．24）。この 3 つのレベルの関係を概略図として図 1 に示す。
注 5） SDGs に対する研究は 2015 年の国連による採択以降にはじまったばかりであることから，本稿では学術的，実務的といった視点から研究の分類をせず先行研究を扱っているため，多様な文献が含まれている。

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2020 年 12 月号

東アジアへの視点

図1

SDGs における国際的，国内的枠組み

グローバル
レベルの
取り組み
（国連等）
国レベルの取り組み
日本国としての実施指針と8 つの優先課題等
自治体レベルの取り組み
取り組み 1．
義務的・包括的国の方針を受けて自治体行政の責務として推進する SDGs

取り組み 2．
自主的・選択的それぞれの自治体が固有の条件を踏まえて推進する SDGs（出所）村上（2019）p．24

表1

地域社会で SDGs を捉える新たな 3 つの視点
タイプ

組織

概要

1. 自治体レベルにおける公共政策的
SDGs への取り組み

自治体

マクロな取り組み，制度改革などを通した，医療，福祉，教育領域など
における経済的・社会的・環境的パフォーマンスの向上への取り組み

2. 市場レベルにおけるビジネス活動を通した SDGs への取り組み

企業・営利型 NPO

ビジネスを通し，多様な社会的課題解決などを含んだ SDGs の取り組み

3. コミュニティレベルにおける社会活動を通した SDGs への取り組み

市民・市民社会組
織（CSO）／非営利型 NPO

コミュニティレベルの市民活動を通し，多様な社会的課題解決などを含んだ SDGs の取り組み（出所）谷本他（2013）を参考に筆者作成

これまで，自治体関係者は，日常のローカルなレベルでの行政課題への関心だけに留まることなく，SDGs に盛り込まれた国際，国レベルの幅広い課題にも関心を持って，自治体への SDGs
導入の計画を立案することが望ましいとされてきた（村上，2019，p．25）。しかしながら，本来SDGs とは，国や自治体レベルでの取り組みによって完結するべきものではない。その 17 の項目
における活動目標が広範なものであることを前提として，自治体，企業，NGO，NPO，市民など
多様なステイクホルダーの参加が重要であると同時に，これら連携・連関なども視野に含めていくことが必要となってくる。つまり，自治体が義務的・包括的か自主的・選択的かに関わらず，

SDGs 導入の計画を具体的に立案し推進するためには，図 1 の枠組みだけでは不十分であるといえる。

53

2020 年 12 月号

東アジアへの視点

SDGs を自治体レベルの取り組みに導入し推進するために，まずは，規模の大小，中央か地方かに関わらず都市や地域のなかにおける SDGs の活動を分類する必要があろう。そのため本稿では，先に述べてきた「SDGs の研究動向」から，自治体における SDGs 導入の計画立案および推進のための「地域社会で SDGs を捉える新たな 3 つの視点」という分析枠組みを提示する（表 1）。
「地域社会で SDGs を捉える新たな 3 つの視点」は，大きく 3 つに分けられる。第 1 に，最も広範に渡り，自治体がこれまで主体となって取り組んできた，または今後取り組んでいくべき取り組
みが，「タイプ 1：自治体レベルにおける公共政策的 SDGs への取り組み」である。第 2 に，ビジネスを通し，多様な社会的課題解決などを含んだ SDGs の取り組みが，「タイプ 2：市場レベルにおけるビジネス活動を通した SDGs への取り組み」である。これらは，主に企業や営利型 NPO が主体となる。第 3 に，市民・市民社会組織（CSO）や非営利型 NPO を主体とした社会的課題解決にむけた取り組みが，「タイプ 3：コミュニティレベルにおける社会活動を通した SDGs への取り組み」である。
また，SDGs には，多様なステイクホルダーの参加と連携が重要なものとなるが，ここで自治体レベルでの体制づくりが SDGs 推進の鍵となる。タイプ 1 である自治体による取り組みでは，それぞれが抱える固有の条件や社会的課題などを踏まえた上で，タイプ 2，タイプ 3 の取り組み
を促進・推進する SDGs 導入に向けた計画や体制づくりを行う必要があり，具体的プラットフォー
ムなどの整備や事業実施体制構築が求められる。これまでの研究では，自治体が構築する SDGs推進体制について組織体制や事業スキームの概略紹介と説明に留まっていることが多い。特に，企業や市民活動レベルにおける個別の SDGs の取り組み事例を取上げた研究は散見されるものの，自治体が構築する SDGs 推進体制に対して企業がどのように応え，具体的な取り組みによって成果をあげているかといった研究成果は極めて乏しい。
以上を踏まえ，本稿の研究の位置付けと意義は，自治体レベルでの体制づくりが SDGs 推進の鍵となるという視点からタイプ 1 に焦点をあて，ヒヤリング調査などを通して，具体的に SDGsを積極的に推進する自治体の SDGs 推進体制を明らかにすることにある。そのなかで本稿の研究における特徴ともいうべき，自治体が構築する SDGs 推進体制に対し企業がどのように応え，具体的な取り組みを行っているかに注目をしたい。そのため，タイプ 2 の市場レベルにおけるビジネス活動を通した SDGs への取り組みにおける，自治体と企業との連携に関わる側面について言及する注 6）。

2.3 対象事例の選定とデータ源について（1）対象事例の選定
本稿では，SDGs を積極的に推進する国内主要都市の事例として，福岡県北九州市，神奈川県横浜市，埼玉県さいたま市の 3 つの自治体を選定した。事例として選んだ理由として北九州市，横浜市，さいたま市の 3 つの都市はいずれも「SDGs 未来都市」に日本政府から選定されており，
注 6） また，タイプ 3 のコミュニティレベルにおける社会活動を通した SDGs への取り組みについては，本稿の目的やその意義から外れるため触れず，今後の課題とする。

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2020 年 12 月号

東アジアへの視点

表2

調査の概要
調査先

北九州市
横浜市
さいたま市
シャボン玉石けん㈱㈱八洲電業社

調査日

調査方法

備考

2019 年 8 月 22 日
2019 年 9 月 13 日
2019 年 9 月 12 日
2019 年 9 月 17 日
2019 年 9 月 12 日

ヒヤリング

調査記録 No．jpki-20190822

ヒヤリング
ヒヤリング
工場視察
ヒヤリング

調査記録 No．jpyo-20190913
調査記録 No．jpsa-20190912―

調査記録 No．jpya-20190912（出所）筆者作成

日本を代表する SDGs を推進する都市であることがあげられる注 7）。また，北九州市と横浜市については「自治体 SDGs モデル事業」にも選定されている。
（2）データ源
本稿では，主要なデータを入手するために自治体や企業らに対してヒヤリングおよびインタ
ビュー調査を行った。調査概要についてまとめたものを表 2 に示す。調査については，研究ノー
トおよび音声に記録した後に「調査記録」としてまとめてある。あわせて，現場調査時の入手資料のほか，SDGs に関連した公刊されている書籍，論文，新聞，雑誌，ウェブサイト（企業ホー
ムページ含む），その他刊行物などを補完的な位置づけで利用している。

3. 自治体による SDGs の取り組み注 8）
3.1 福岡県北九州市による SDGs の取り組み注 9）（1）公害克服の経験をいかし，SDGs 先進都市へ
北九州市は，地方自治体で SDGs の導入が本格化していない 2017 年 12 月に日本政府主催の「第 1 回『ジャパン SDGs アワード』特別賞」を受賞，2018 年 4 月には，OECD より「SDGs 推
進に向けた世界のモデル都市」に選定されている。また，2018 年 6 月に，日本政府より「SDGs
未来都市」および「自治体 SDGs モデル事業」にも選定されている。北橋北九州市長が 2019 年 1
月の市長選挙の選挙公報に「SDGs のトップランナー」を掲げるなど，SDGs を積極的に推進している自治体であり，他自治体を牽引する役割を担っている。
過去，北九州市には，市民が中心となり当時の社会的課題であった大気汚染や水質汚濁など深刻な公害を解決・克服した経験がある。その経験から，1997 年の「北九州エコタウン」などに代表される循環型社会づくりが推進され，「低炭素社会づくり」では 2008 年に「環境モデル都市」
注 7） 詳細は，北九州市（2018），さいたま市（2019b），横浜市（2018）を参照のこと。
注 8） 自治体への SDGs の取り組み状況調査では，大阪商業大学教授池田潔氏に多大なご協力を頂いた。この場を借りて厚くお礼を申し上げたい。
注 9） 本節は，筆者による調査記録 No．jpki-20190822 に基づき構成してある。

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2020 年 12 月号

東アジアへの視点に選定されている。また，2011 年には，
「環境未来都市」に選定されるなど，環境・社会・経済の課題に積極的に取り組んでいる自治体である。現在，北九州市では，これまで培ってきた「市民力」や「ものづくりの技術力」をベースに「環境」や「国際貢献」などの取り組みを推進し「SDGs 先進都市」を目指すとされている。
（2）北九州市の SDGs 推進体制
北九州市の SDGs は，市長の強いリーダーシップの下，トップダウン型にて推進されている。

SDGs を推進する専門担当部署として，これまで政策調整課の環境未来都市を担当している部局が独立する形で 2019 年 4 月に SDGs 推進室が設立された注 10）。SDGs 推進室は，地方創生やこれまで進めていた環境関連だけに捉われない全市的な体制を構築していくことを目的として設立され，各局と連絡を取りながら全体的な政策や取り組みの調整を行う役割を担っており，具体的な事業などは，関連する各部局の中で進めていくとしている。北九州市 SDGs 推進室によるこの組
織横断的な取り組み体制は，国内外からも評価されている。

SDGs 推進室の人員は 6 名とされ，うち室長は企画調整局の政策部の部長を兼務している。その他，他部局との兼務にて SDGs 推進担当課長が 30 名配置されており，全体的な会議は課長会議に合わせて開催されている。
現在の主な予算として，SDGs 未来都市推進事業で約 900 万円，北九州 SDGs クラブ活動推進
事業で 1,000 万円が計画されているほか，今後は，2019 年から 2021 年にわたる内閣府の地方創生推進交付金の活用による「SDGs の人材育成」事業をはじめとした様々な取り組みが計画されている。
（3）北九州市による SDGs の取り組みの特徴
北九州市における SDGs の取り組みの特徴は，マルチ・レベルで SDGs を促進するガバナンスにあり，SDGs を推進する体制として北九州地域を含め国内外の多様なステイクホルダーとの枠組みを構築していることにある（藤野他，2019，pp．93〜95）。これら北九州市の SDGs 推進体
制を図 2 に示す。
北九州市では，①行政内部の「SDGs 未来都市庁内推進本部」，②外部専門家ら有識者による「北九州市 SDGs 協議会」，③企業，学校，各種団体，市民などが登録制で参加できる「北九州SDGs クラブ」の 3 つが整備されている。北九州市は，2018 年に日本政府から「SDGs 未来都市」
および「自治体 SDGs モデル事業」に選定されており，「地方創生 SDGs 官民連携プラットフォー
ム」注 11）では，北橋北九州市長が会長を務めている。また，海外からは，OECD より「SDGs 推進に向けた世界のモデル都市」に選定されており，国連のハイレベル政治フォーラム（HLPF）やア
ジア太平洋フォーラム（APFSD）などの国際会議等に積極的に参加するなど，北九州市の取り組
注 10）その他，類似した部局として地方創生推進室があるが，この部署は主に人口動態やシティプロモーションや特区などを担当している。
注 11）内閣府では，SDGs の国内実施を促進し，より一層の地域創生につなげることを目的に，広範なステークホルダーとのパートナーシップを深める官民連携の場として、地方創生 SDGs 官民連携プラットフォームを設置している。
具体的には，①普及促進活動，②マッチング支援，③分科会の開催などの活動が行われている。

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2020 年 12 月号

東アジアへの視点

図2

SDGs を推進する北九州市のマルチ・ガバナンス体制
北九州市

日本
SDGs 未来都市

全 29 自治体

SDGs 未来都市庁内推進本部

うち，北九州市を含む 10 自治体は「自治体 SDGs モデル事業」
にも選定

本部長
（市長）

地方創生 SDGs 官民連携
プラットフォーム
会長：北九州市長

副本部長
（副市長）

企業

本部員
（すべての部局長および区長）

省庁

自治体

（530 以上の会員，2018 年 11 月時点）

助言

連携

世界
経済協力開発機構（OECD）

SDGs クラブ

SDGs 地域的アプローチ・プログラム

会員間のパートナーシップ

北九州市

SDGs 協議会

ボン市

企業

学校
8 名の委員（男女比 50％）

南デンマーク地域

（ドイツ）

交流会
情報発信

市民

団体

（180 以上の会員
2019 年 1 月時点）

コルドバ州

（デンマーク）

地域で比較可能な（アルゼンチン）指標の開発

ピア・ラーニング

フランダース地域（ベルギー）

ヴィケン地域

コーバヴォグル市（ノルウェー）（アイスランド）（7 モデル自治体）

国連
国連の SDGs レビュー会合（HLPF, APFSD）に出席（出所）藤野他（2019，pp．93〜95）

表3北九州市で発足したプロジェクトチーム

提案者：明治学園
参加表明：東京海上日動，ゼンリン，
産学官民連携 防災・減災意識啓発プラン『北九州モデル』
セキスイハウス，KBC テレビ，北
九州市立高校ほか
教育旅行コンテンツ Rethink YAWATA

提案者：JTB
参加表明：北九州市立大学ほか

北九州市 企業・事業所対抗ウォーキング大会

提案者：日本生命
参加表明：募集中（出所）2020 年 4 月北九州市受領資料から筆者作成

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2020 年 12 月号

東アジアへの視点

みを国内外に向けて積極的に発信している。以上，北九州市では，北九州市内，日本，海外の 3
つの側面を有効的に取り込んだ有機的な SDGs 推進体制が構築されている。
また，2019 年 10 月以降には，SDGs を具体的に推進するため SDGs クラブを中心として，様々な企業や組織と連携する具体的なプロジェクトチームが発足しているが（表 3 参照），具体的な活動は今後の予定とされている。
（4）北九州市における企業連携や取り組みについて
これまで，北九州市における SDGs の取り組みは，マルチ・レベルで SDGs を促進するガバナ
ンス体制強化によって，SDGs を推進する体制として北九州地域を含め国内外の多様なステイク
ホルダーとの枠組みを構築していると評価されている一方で，企業との連携や取り組み成果が見えないとの指摘がある。そこで北九州市は，2019 年 12 月に企業レベルでの SDGs 推進にむけて，市内の代表的な中小企業であるシャボン玉石けん株式会社（以下，シャボン玉石けん）と「SDGs
包括連携協定」を締結するなど SDGs 推進と認知度向上に向けて積極的に活動を開始している（写真 1）。具体的な連携事項として，第 1 に「SDGs 達成に向けた取り組みに関すること」として，①市民に向けた SDGs の認知向上および理解促進に関すること，②北九州 SDGs クラブとの連携に関すること，③その他，SDGs の各ゴール達成に向けた取り組みに関すること，第 2 に「その他，地域の活性化および市民サービス向上に関すること」が掲げられている。また，主な取り組
みとして，北九州市とシャボン玉石けん共催で開催する「私の SDGs コンテスト」などを通した「SDGs の推進」
，感染症対策において最も重要といわれている手洗いの啓発や勉強会，イベントなどを通じて感染症対策の促進などの「健康増進」，環境にやさしい石けん系消火剤の開発・普及などの「災害・防災対策」，包括連携協定締結にあたり新たな返礼品を開発した「ふるさと納税への商品提供」，などが予定されている。
また，2020 年 1 月には「SDGs 達成に向けた協力に関する協定」が締結され，15 社もの金融機
関と連携し，地域の企業をサポートする全国初の取り組みもスタートした。しかしながら，これら取り組みによる具体的な成果が見えてくるのは今後であろう。SDGs に対する企業の認知度については多少の向上が期待されるものの，産官による具体的な取り組みはスタートしたばかりで
特に企業成果が見えにくく，市民サイドでは SDGs を肌感覚にて実感するまでには至っていないと予想される。北九州市では，行政による SDGs 推進に向けた基本的なプラットフォームは構築
写真 1

北九州市とシャボン玉石けんによる「SDGs 包括連携協定」（出所）シャボン玉石けん Web サイト（https://www.shabon.com/information/detail/id/69/，2020 年 10 月 12 日閲覧）582020 年 12 月号

東アジアへの視点されていると見てよいが，今後は，具体的な取り組みによる認知度向上も含めた SDGs 推進と成果が期待されている。
（5）北九州市の SDGs 推進における課題
北九州市では，行政によるマルチ・ガバナンス体制構築によって SDGs の積極的な推進が図られている一方で，認知度など市民との間に大きな乖離があることが指摘されている。
片岡・小林（2019）では，2019 年 2 月 22〜26 日の期間にて，北九州市内在住の市民，15 歳から 74 歳までの男女 1,241 人を対象に，SDGs の認知度，北九州市で行われている SDGs に関連した取り組みについての認知度，SDGs に対する考え方などについてのインターネットによるアンケート調査が実施されている。
ここで，「あなたは SDGs という言葉を聞いたことがありますか」との設問に対して，82.7％が聞いたことがないと回答している。また，SDGs という言葉を聞いたことがあると回答した市民を対象に，SDGs を知った時期を聞いたところ，56.8％が 2018 年以降に聞いたと回答し，SDGsの意味の認知度について聞いた結果，61.4％が意味を知っているとの回答を得ている。北九州市
が「SDGs 未来都市」に選定されたことについては，89.9％が知らないと回答しており，「自治体

SDGs モデル事業」に選定されたことについては，62.0％が知らないと回答している。北九州市のマルチ・ガバナンス体制については，「北九州市 SDGs 協議会」を 94.2％が知らないと回答，「北九州 SDGs クラブ」は，96.1％が知らないと回答している。
勤務先や学校等での取り組みの実施状況では，「あなたの勤務先や学校等では SDGs に関する取り組みを実施していますか」という設問に対し，「わからない」が 53.6％，「実施していない」が38.0％，「検討中である」が 3.7％となっており，合計した 96.3％が SDGs への取り組みを実施してないことが示されている。また，「SDGs に取り組んでいる企業等を知っていますか」という設問に対して，94.3％が知らないと回答している。
次に，「具体的な企業名，取り組んでいる内容を教えてください」という設問に対する自由回答
について見てみると，北九州市内に本社，店舗，営業所を置く大企業の名称が多くあげられているが，中小企業では株式会社タカギが唯一あげられているのみとなっており，各社の取り組み内
容についての明確な回答はあまり見られず，企業が SDGs に対してどのような具体的取り組みを行っているかといったことに対する認知度が低い結果となっている。
片岡・小林（2019）によるアンケート調査では，北九州市内の市民，企業，地域の団体や NPO
等の SDGs に対する認知度が極端に低く，関心も低い状況であることが明らかになっている。加えて，SDGs に関する具体的取り組みは，勤務先や学校等でも，ほとんど実施されておらず，ごく一部の実施や検討段階にある企業等における取り組みとしては，勉強会や研修会の実施が多く，本格的な導入前の段階にあるといえる（片岡・小林，2019，p．41）。

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東アジアへの視点

3.2 神奈川県横浜市による SDGs の取り組み注 12）（1）SDGs 未来都市・横浜の実現へ
横浜市は，2008 年に環境の先進的な取り組みを進める「環境モデル都市」に，2011 年には環境や超高齢化といった世界共通課題に先進的に取り組む「環境未来都市」に選定されている。また，

2018 年 6 月に，日本政府より「SDGs 未来都市」および「自治体 SDGs モデル事業」にも選定されている。
横浜市では，「SDGs 未来都市・横浜」の実現にむけて，「横浜市中期 4ヵ年計画」と共有する 8
つのビジョンが掲げられている。それは，①力強い経済成長と文化芸術創造都市，観光・MICE
都市の実現，②超高齢社会への挑戦，③花と緑にあふれる環境先進都市，④人が，企業が集い躍動するまちづくり―成長と活力を生み出す都心部―，⑤人が，企業が集い躍動するまちづくり―
誰もが「住みたい」「住み続けたい」と思える郊外部―，⑥未来をつくる多様な人づくり，⑦未来をつくる強靭な都市づくり―災害に強い安全な都市―，⑧未来をつくる強靭な都市づくり―市民
生活と経済活動を支える都市基盤―，となっておりこれら取り組みによって横浜型「大都市モデ
ル」の創出が目指されている。
（2）横浜市の SDGs 推進体制
横浜市の SDGs は，内閣府に向けた提案プレゼンテーションも市長自らが行うなど，トップダ
ウン型にて推進されている。SDGs を推進する部署は，温暖化対策総括本部 SDGs 未来都市推進課が担当する。担当人員は，部長まで含めて 9 名となっている。横浜市の SDGs 未来都市の構想
は，これまでに行っていた環境未来都市での取り組みを軸に，トリプルボトムライン（環境・経済・社会）を意識して，各側面に相乗効果を与える取り組みをやっていくというコンセプトになっている。
また，横浜市の大きな特徴として，様々な主体が持つニーズ（地域課題）
・シーズ（企業技術・知見等）を分野・組織横断的につなぎ，環境・経済・社会課題の同時解決型「大都市モデル」創出を目的とした SDGs を具体的に推進する「ヨコハマ SDGs デザインセンター」が 2019 年 1 月に公民連携で設立されている（後に詳述）。
横浜市の主な予算として，このヨコハマ SDGs デザインセンターの事業運営に約 6 千万円が充てられており，事業費の半額は内閣府の補助金である地方創生推進交付金が活用されている。その他，各地域での個別的な SDGs の取り組みに対しては，各区役所などによって独自に予算が計画され，市費によって実施がなされている注 13）。
（3）横浜市による SDGs の取り組みの特徴
横浜市における SDGs の取り組みの最大の特徴は，先にも述べたように，SDGs をキーワード
注 12）本節は，筆者による調査記録 No．jpyo-20190913 に基づき構成してある。
注 13）例えば，横浜市旭区などでは郊外大規模団地を抱えており，中でも若葉台団地は高齢化率が約 49％で少子化も進行している。ここでは，オンデマンドバスの実証実験などが団地の活性化を図る目的で取り組まれている。

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東アジアへの視点に企業と地域をつなぐことを目的として，ヨコハマ SDGs デザインセンターという中間支援組織
を共同事業体として設立している点にある。
ヨコハマ SDGs デザインセンターは，現在任意団体ではあるものの横浜市が民間事業者を公募し，結果的に 5 社によって構成された JV による共同事業という形態にて設立された。この 5 社の内訳は，神奈川新聞社，テレビ神奈川，tvk コミュニケーションズといったメディア関連企業 3 社に，凸版印刷とエックス都市研究所を加えた合計 5 社で構成されている。基本的には，横浜市とヨコハマ SDGs デザインセンターは対等の立場にある。メディア 3 社と凸版印刷はセンターの広報・システム・運営関係を担当し，エックス都市研究所が企業マッチングやコーディネート，個
別事業の補助金申請等までを担当している。横浜市の SDGs 体制とヨコハマ SDGs デザインセン
ターの機能を図 3 に示す。
ヨコハマ SDGs デザインセンターの具体的役割とは，①課題解決の知見・情報共有，②人材の図3

横浜市の SDGs 体制とヨコハマ SDGs デザインセンターの機能

ヨコハマ SDGs デザインセンター
様々な主体が持つニーズ（地域課題等）・シーズ（企業技術・知見等）
を分野・組織横断的につなぎ，環境・経済・社会的課題の同時解決型「大都市モデル」を創出する「ヨコハマ SDGs
デザインセンター」を公民連携で創設・運営

分野別の取組
環境

シーズ

経済 社会

ニーズ

ヨコハマ SDGs デザインセンター
マーケティング

解決策の企画・立案
担い手の募集・発掘・育成
実証実験等の協力・支援

コーディネート

ソリューション ( 解決策 ) の提案

イノベーション

環境・経済・社会的な課題の同時解決型「大都市モデル」
創出

環境 経済 社会プロモーション

大都市モデルとして国内外へ発信
連携「人」の交流連携「人」の交流

市内各地の様々な機能

国内外の都市

貢献

・地域のコミュニティ地点
・企業の研究開発拠点

・大学
・研究機関

同じ課題に直面する
国内外の都市と共有（出所）横浜市（2019，p．22）を筆者にて修正

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横浜市

提供

収集・調査・分析2020 年 12 月号

東アジアへの視点

写真 2

カフェに併設されたヨコハマ SDGs デザインセンターの相談窓口（出所）筆者撮影育成，③国内外への情報発信，④その他課題解決に向けた支援，となっており民間組織のスピード感を持った様々なニーズ（地域課題）とシーズ（企業技術・知見等）の分野・組織横断的マッ
チングと情報発信が期待されている。この分野・組織横断的マッチングの方法には大きく 2 つの方法が用意されており，1 つは，ヨコハマ SDGs デザインセンターが開設するホームページ上のシーズ・ニーズ・マッチングという機能を利用して，登録会員が企業にアプローチできるようになっている。もう 1 つは，リアルな場でのマッチングで，横浜メディアビジネスセンター1 階にショールームという相談窓口を設けており，週に 2 回ほど常駐するコーディネーターに色々な相談が出来る（写真 2）。
（4）横浜市における企業連携や取り組みについて
横浜市による SDGs 推進の大きな特徴は，企業活動レベルに主な焦点があたっており，ヨコハ
マ SDGs デザインセンターの活用によって多くの新しいビジネスが具体的かつ短期間に創出されていることである（表 4）。横浜市は，ヨコハマ SDGs デザインセンターの活用のメリットとして，①行政が不得意とする企業マッチングの補完，②行政にはないスピード感ある事業創出，③具体的な成果の PR・広報能力の高さ，をあげている。
ヨコハマ SDGs デザインセンターでは，会員を幅広く募集しており企業団体に所属していることを前提に個人加入者が約 180 人となっている注 14）。ヨコハマ SDGs デザインセンターは，具体的な会員からの提案を基に，一緒に課題解決に向けて取り組むスタンスでマッチング事業を進めている。また，会員から相談のあったシーズ・ニーズをヨコハマ SDGs デザインセンターが繋いで新たな企画としてプロジェクトを創出する場合もあるという。
ヨコハマ SDGs デザインセンターの機能と目的は，企業団体をマッチングして実際の生活圏において市民のメリットになるようにしていくこととされている。

注 14）会員は企業が横浜市内に所在していなくとも加入できることになっている。また，会員の公表は行われていない。

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東アジアへの視点

表4
分類横浜市とヨコハマ SDGs デザインセンターによって創出された主なプロジェクト
プロジェクト名

参加企業等

社会

快適な移動手段の充実プロジェクト― MONET Technologies 株式会社
誰もが「住みたい」「住み続けたい」 一般財団法人若葉街づくりセンターと思える住宅地に―神奈川県住宅供給公社

社会地域における女性活躍社会の実現―
ショートタイムテレワークの実施―

ソフトバンク株式会社

環境

ヨコハマ・ウッドストロープロジェク
ト―脱炭素化の実現に向けた製品・
サービス・取組等の発掘・普及展開―

株式会社アキュラホーム

環境

資源循環型エコサイクルの構築

三井住友銀行環境

海と教室をライブ映像でつなぐ海洋教
育プログラム “ 海中教室 ”

NPO 法人 JAPAN BULLETIN BOARD TSP
笹川平和財団海洋政策研究所
一般社団法人横浜みなとみらい 21

環境

SDGs ラ イ フ デ ザ イ ン プ ロ ジ ェ ク ト「SDGs ハウス（写真 3）」

株式会社アキュラホーム

経済

バイオ燃料地産地消プロジェクト

株式会社ユーグレナ

イケア・ジャパン株式会社（出所）横浜市受領資料より筆者作成

写真 3 アキュラホームとイケア・ジャパンによる「SDGs ハウス」

（出所）アキュラホーム Web サイト（http://www.aqura.co.jp/company/news/pdf/190805.pdf，2020 年 10 月 12 日閲覧）

（5）横浜市の SDGs 推進における課題
横浜市では，社会貢献はもちろん大事な側面ではあるものの事業活動に繋がらなければ経済面でのサステナビリティがないとの認識の下で，SDGs をビジネスに繋げていく重要性を強調し推進を図っている。また，横浜市には大企業が多いという特性もあり，これまでの取り組みは主に大企業を中心に展開されていた特徴がある。そのため横浜市は，今後の SDGs 推進における課題
として，①中小企業への SDGs の浸透，②一般市民への SDGs の浸透，をあげている。
現在，横浜市では，協定関係にある三井住友銀行を通じて，市内の中小企業と関わりが多い地

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東アジアへの視点

銀や信用金庫の銀行員を対象にした SDGs の勉強会などを実施しており，第 1 回目は 200 名ほどの参加があった。横浜市は，銀行員の SDGs の理解度を深めることが，中小企業の SDGs の浸透に繋がると考えており，第 2 回目は，中小企業を呼んでのマッチングが目指されている。また，
横浜市自身，一般市民への啓発やプロモーションは他都市のほうが進んでいるとの認識を持っている。横浜市の取り組みの中核であるヨコハマ SDGs デザインセンターは，シーズ・ニーズを繋ぎ多様なステイクホルダーと連携して課題解決に繋げるというコンセプトであるため，どうしても企業との関わりが強くなる側面がある。しかしながら横浜市は，SDGs 推進において一般市民を無視しているわけではなく，まずは企業の取り組みを通じて，一般市民に SDGs を具体的に体感し，結果的に SDGs を通じて地域課題の解決に繋がることをまずは理解してもらい，市民へのSDGs の浸透に繋げたいとしている。

3.3 埼玉県さいたま市による SDGs の取り組み注 15）（1）SDGs 国際未来都市・さいたま 2030 モデルプロジェクトに向けてさいたま市は，2019 年 7 月に日本政府より「SDGs 未来都市」に選定されている。さいたま市
は，SDGs の推進にあたって「SDGs 国際未来都市・さいたま 2030 モデルプロジェクト」を掲げている。そこで，さいたま市は「SDGs の理念を踏まえたさいたま市の『経済』
『環境』
『社会』
の取組について，（仮称）E-KIZUNA グローバルパートナーシップ事業を通じ，新たにグローバ
ルサミットを開催し，本市のブランド価値の向上を図るとともに，国際的ステイクホルダーとの交流を深化させ，ビジネスチャンス・雇用の拡大を図り，市民誰もが住んでいることを誇りに思える都市を目指す」としている。
さいたま市は，2030 年に向けて「誰もが『住みやすい』『住み続けたい』と思えるさいたま市の実現」を目標としており，「さいたま市総合振興計画（計画期間：2005〜20 年度）」では，さいたま市のあるべき姿である将来都市像を，①多彩な都市活動が展開される東日本の交流拠点都市，②見沼の緑と荒川の水に象徴される環境共生都市，③若い力の育つゆとりある生活文化都市，と定めて持続可能な都市を目指している。現在，検討中の 2021 年度以降の次期総合振興計画において，SDGs の視点を重点戦略に取り入れた策定を検討しているとする。
（2）さいたま市の SDGs 推進体制
さいたま市の SDGs を推進する部署は，主に 2 つ存在している。さいたま市長を含んだ全庁的な「さいたま市地方創生・成長加速化戦略統合推進本部」の設置によって SDGs 関連施策を推進するとされる。現在，「SDGs 未来都市」事業関連は都市戦略本部が所管し，企業の CSR・SDGs
関連は経済局商工観光部経済政策課に存置されている。現在，さいたま市では，2021 年以降の「さいたま市総合振興計画」に向けた計画見直しを行っており，SDGs については，具体的な事業や取り組みを含めてこれから計画に組み込んでいく段階である。また，さいたま市は，2019 年 7
注 15）本節は，筆者による調査記録 No．jpsa-20190912 に基づき構成してある。

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東アジアへの視点

月に「SDGs 未来都市」に選定されたばかりであることから，全庁的な議論は進められているものの，都市戦略本部と経済局商工観光部経済政策課において担当レベルでの各種調整や具体的な議論を行う段階にない。そのため，本研究では，具体的にさいたま市経済局商工観光部経済政策課が中小企業に対して実施している SDGs の取り組みに注目して調査を実施した。
さいたま市は，「SDGs 未来都市」に選定されているが「自治体 SDGs モデル事業」等には選定されていないため，これらに関連した国や政府からの補助金などの利用はない。また後述するが，さいたま市経済局商工観光部経済政策課が中小企業に対して実施している SDGs 推進の中核とは，さいたま市 CSR チャレンジ企業認証制度（以下，CSR 認証制度とする）とそれに関連した取り組みにある。このさいたま市による CSR 認証制度関連の取り組みについては，国や政府の交付金や補助金などは利用されておらず，市の一般財源から予算が割り当てられている。予算は，約1,050 万円となっている。
（3）さいたま市における SDGs の取り組みの特徴
先に述べたように，さいたま市経済局商工観光部経済政策課による SDGs の取り組みの最大の特徴は，主に中小企業を対象とした CSR 認証制度とそれに関連した取り組みにある。現市長からのトップダウンによって市内企業のニーズや地域の動向調査が行われ，その結果を受け CSR 認証
制度が 2012 年よりスタートしている。2019 年 9 月現在の認証企業数が 91 社で同年度中において100 社認証が目標とされている。さいたま市経済局商工観光部経済政策課は，「ゴールを示している の が SDGs で，CSR は ゴ ー ル に 向 か っ て 企 業 が 何 を 取 り 組 む の か の 方 法 論 」 と 捉 え て お
り注 16），CSR 認証制度の積極的推進が図られている注 17）。さいたま市の CSR 認証制度は，公益財団法人埼玉りそな産業振興財団（以下，りそな財団とする）に委託する形で具体的な取り組みが実施されており，さいたま市との連携はもちろんのこと民間の活用が積極的に図られた取り組みとなっている（図 4）。
さいたま市経済局商工観光部経済政策課は，「SDGs をゴールとした方法論としての CSR」の具体的実践として，りそな財団と共に『CSR チェックリスト―中小企業のための CSR 読本―第 3版』（さいたま市，2016）を独自に製作し，市内外の企業に配布するなどして CSR 認証制度の普及を積極的に行っている。また，このリストに準拠する形で，これまであった経営推進マニュア
ルを SDGs に対応した形で刷新した『CSR 経営推進マニュアル―CSR は SDGs の方法論―』（さいたま市，2019a）が製作されている。この 2 つの冊子は，さいたま市の SDGs をゴールとした

CSR 認証制度の普及推進と具体的に中小企業が取り組む際の実施運営マニュアルとして役立っており，重要なツールとなっている。
地域の約 99％が中小企業であるさいたま市では，CSR 活動によって中小企業に良い会社になってもらうことが地域を良くすることに直結するという考えに基づき，CSR 認証制度推進の方針を
注 16）CSR とは「Corporate Social Responsibility」の頭文字をとったものであり，日本では一般的に「企業の社会的責任」と認識されている。
注 17）同様の取り組みを静岡市が行っているが予算は約 200 万円となっている。さいたま市の予算が約 1,050 万円である
ことからも，さいたま市の積極的姿勢が窺い知れる。

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東アジアへの視点

図 4 さいたま市経済局商工観光部経済政策課による CSR・SDGs 推進体制
委託
りそな財団

さいたま市

・コミュニティ・個別支援
・セミナー開催
・中核企業育成塾
・チェックリスト制作
・マニュアル制作など

認証
チェックリスト配布
マニュアル配布

相談

中小企業

認証企業への具体的支援（出所）筆者作成

とっている。この認証制度のスタート前に，さいたま市内の企業にアンケートを取ったところ，「CSR は他人に迫られてやるものではないから金銭的なインセンティブは要らない」といった回答が主流であったため，補助金や助成金取得が有利になるといった財務的・金銭的インセンティブは設けられていない。しかしながら，市内の企業からは，「さいたま市の本取り組みが企業の経営改善に貢献し，この認証制度に参加する意義は高い」との声が聞かれていることから，中小企業に対する CSR を方法論とした SDGs への認識を高めていることが窺い知れる。
（4）さいたま市における企業連携や取り組みについて ―八洲電業社の事例注 18）―
株式会社八洲電業社（以下，八洲電業社とする）は，1946 年に創業し 1947 年に設立され，本社を埼玉県さいたま市に置き，資本金 6,000 万円，従業員数は 48 名（2019 年 12 月現在）の中小企業である。八洲電業社は，さいたま市の CSR 認証制度に認定されている企業であり，さいたま市のなかで SDGs を積極的に推進する代表的企業である。
八洲電業社では，これまで従業員への福利厚生の拡充や町内会をはじめとした地域コミュニティへの積極的参加などによって CSR 経営を実践してきた。八洲電業社は，さいたま市が推進する「さいたま市 CSR チャレンジ企業認証制度」に認定された 2 年前をきっかけとし，現在，自社のCSR 経営や関連する取り組みについてホームページなどで積極的に発信している。当初，八洲電業社では，CSR と SDGs の違いなどが具体的に認識できなかったものの，さいたま市が作成した冊子などによって理解を深めることが出来ている。
八洲電業社では，SDGs の取り組みについて，まずは自社の CSR 活動や関連した取り組み，自社の事業に対して 17 の項目にあわせたタグ付けが行われており，ホームページで情報発信されている他に社内研修会でも活用されている。これらタグ付けによる情報発信効果は，八洲電業社の
注 18）以下の解説は，筆者による調査記録 No．jpya-20190912，および八洲電業社ウェブサイト（http://www.yashimadengyosha.co.jp/corporate/sdgs.html，2020 年 3 月 11 日閲覧）に基づいている。

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東アジアへの視点

写真 4 さいたま市に街路灯を寄贈する八洲電業社（出所）八洲電業社提供

新入社員リクルートや中小企業家経済同友会などの活動において，企業信用につながるなどプラスの効果として働いているとするが，一方でこのような活動が仕事の受注活動に結びついているとの認識はないとする。また，SDGs のタグ付けによって企業の社会貢献が明確化，見える化できており，これらが社員に浸透することで仕事へのモチベーションや企業へのロイヤリティに繋がっている。現在，八洲電業社では社内研修会などによって CSR および SDGs の取り組みに対しての理解を進めている状況であり，社員自ら提案が行われる段階ではないとしている。
また八洲電業社による直近の SDGs に関連した具体的な事例では，さいたま市から受注した市の街路灯 LED 化事業がある。この事業では，市内の街路灯の約 9 万灯ほどを入れ替えることになっているが，八洲電業社で試算したところ 100〜200 灯を追加してもコスト的には変わらないことが判明した。そこで教育委員会を通じて，通学路の暗いところに社会貢献事業として街路灯を設置したいと，さいたま市に提案をしたところ，実は何年も前より地域住民から教育委員会に対してそれら要望書がたまっていたとのことで非常に喜ばれている（写真 4）。
八洲電業社は，社員のモチベーション向上も含めて SDGs に積極的に取り組んでいくことで，「今まで自分たちがやってきたことがワールドスタンダードの中でも貢献できているという想いを共有していきたい」と述べており，今後，中小企業家経済同友会などの活動において自社が SDGs
推進のリーダーシップ的役割を担うことになるだろうとも述べている。
（5）さいたま市の SDGs 推進における課題
さいたま市は，全庁的に 2021 年以降の「さいたま市総合振興計画」に向けた計画見直しを行っている最中で，「SDGs 未来都市」に選定されたばかりでもあることから，現状は様々な部署にて実施している事業について，SDGs に関連しそうなものをリストアップし「見える化」している段階であるとする。また，さいたま市が推進する広域自治体連携を前提とした東日本連携事業なども今後の SDGs 推進計画にどのように含めていくかなどについても検討されている。その中で，さいたま市経済局商工観光部経済政策課が実施する SDGs をゴールとした CSR 認証制度などについても，今後どのように上位計画に盛り込んでいくかなどが検討されている。
以上，さいたま市では，全庁的な議論が始まったばかりであることから「さいたま市 SDGs 未

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東アジアへの視点

来都市計画」を念頭に，これまで各部署で進めてきた SDGs に関連する個別具体的な事業や取り組みを踏まえた上で，まずは，① SDGs を推進する市役所内部の体制づくり，②市役所内部の部
局間の調整，③専管部署新設も視野にいれた計画部署と実施部署の計画・調整，に取り組む必要があると指摘できる。

5. おわりに：SDGs 推進にむけた方向性
本稿では，日本で SDGs を積極的に推進する国内主要都市として，北九州市，横浜市，さいたま市を取り上げた。ここで改めて各自治体が構築する SDGs 推進体制を含め SDGs への取り組み
状況と課題を整理したい。
北九州市における SDGs の取り組みの特徴は，マルチ・レベルで SDGs を促進するガバナンスにあり，SDGs を推進する体制として北九州地域を含め国内外の多様なステイクホルダーとの連携枠組みを構築していることにあるが（藤野他，2019，pp．93〜95），SDGs クラブの運営をはじめ主な取り組みの主体は市自身が担っており，民間の活用は積極的に行われていない。これまで
行政主導によって SDGs クラブの設立に代表されるように，行政内部の組織づくりを積極的に推進し，自治体による SDGs 推進体制としての枠組構築に注力してきた点については，国内外から高い評価を得られているといえよう。しかし，タイプ 2 である市場レベルにおけるビジネス活動を通した SDGs への取り組みは，北九州市と連携するシャボン玉石けんの例をみても具体的な活動がようやくこれから本格化するという段階である。また，タイプ 3 であるコミュニティレベル
における社会活動を通した SDGs への取り組みについては，SDGs の市民への認知度を含めまだまだ不十分であり，本格的な導入前の段階にある（片岡・小林，2019）。そのため，北九州市では行政主導によって構築したマルチ・ガバナンス体制（図 2）に対する評価が高い一方で，SDGs 推進に対する市場レベルやコミュニティレベルの具体的な成果が見えにくいといった課題を抱えている。
一方で，横浜市やさいたま市による SDGs 推進体制の事例では，民間の活用が積極的に行われている。横浜市の SDGs 推進体制では，任意団体ではあるものの民間事業者を公募し，結果的に5 社によって構成された JV による共同事業という形態にてヨコハマ SDGs デザインセンターが設立されている。横浜市とヨコハマ SDGs デザインセンターは対等の立場にあり，メディア 3 社と凸版印刷がセンターの広報・システム・運営関係を担当し，エックス都市研究所が企業マッチン
グやコーディネート，個別事業の補助金申請等までを担当している。横浜市は，ビジネスサイドのことは不得意であるため民間の活用を積極的に行っていると述べているが，実際に，ヨコハマ

SDGs デザインセンターの活用によって，SDGs に関連した多くの新たな事業が短期間で創出されていることが特徴である。また，JV にメディア企業が参加していることもあり，行政が不得意とする広報活動もタイムリーかつ広範に行われることで，市民への SDGs 認知度向上へ貢献している。
さいたま市経済局商工観光部経済政策課による SDGs の取り組みでは，りそな財団の活用によって CSR 認証制度のスピード感を持った積極的推進が図られており SDGs 推進へ繋げていることが68

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東アジアへの視点わかる。さいたま市は，CSR 認証制度や SDGs 推進に使用している『CSR チェックリスト―中小企業のための CSR 読本―第 3 版』や『CSR 経営推進マニュアル―CSR は SDGs の方法論―』の作成などは，りそな財団との協力関係があって実現できたとも述べており，また，行政が不得意とするハンズオンでの CSR 認証企業へのコンサルティングやセミナーなども同財団が担当している。これら，さいたま市による CSR 認証制度を主軸とした SDGs 推進体制によって，八洲電業社のような具体的な事例と成果が創出されていることはいうまでもない。
今後，SDGs を推進していく自治体では，多様なステイクホルダーの SDGs への参加を前提としたタイプ 2，タイプ 3 による取り組み促進を可能とする SDGs 推進体制の構築が急務であるといえる。北九州市と横浜市，さいたま市の取り組みを比較すると，SDGs 推進体制構築における民間活用に一定の効果があると認められることから，これらを踏まえた計画と事業の推進が望まれるであろう。以上が，本稿のまとめであると同時に，簡単ではあるが，今後 SDGs を推進する
自治体への提言である。
最後になるが，本稿では，自治体における SDGs 導入の計画立案及び推進のための「SDGs を捉える新たな 3 つの視点」といった分析枠組みを提示し，主にタイプ 1 である自治体による取り組みに焦点をあて，特に自治体レベルでの体制づくりが SDGs 推進の鍵となるといった視点から自治体の SDGs 推進体制をヒヤリング調査などによって明らかにしてきた。そのなかで，自治体による SDGs 推進体制によるタイプ 2 の企業の取り組みに対してどのような影響を与えたかについても，具体的な企業の成果を取り上げることで確認を行ってきた。しかしながら，自治体による SDGs 推進体制がタイプ 3 であるコミュニティレベルにおける社会活動を通した SDGs への取り組みにどのように影響したかなどをはじめとして，取組むべき研究課題は多く残されている。
これらは今後の研究課題としたい。

参考文献
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大学出版部

筧祐介（2019）『持続可能な地域の作り方 未来を育む「人と経済の生態系」のデザイン』英治出版
片岡寛之，小林敏樹（2019）「北九州市内における SDGs の認知度に関する調査」

門川博子（2020）「持続可能な開発目標（SDGs）の実現に向けた自治体環境基本計画における参加と協働の政策形成プロセスについて : 京都市環境基本計画を中心として」『都市経営研究 e』第 15 巻，1 号，

pp．1〜15北九州市（2018）「北九州市 SDGs 未来都市計画」

久保田崇（2018）「SDGs（Sustainable Development Goals: 持続可能な開発目標）と地方自治体―新たなガバナンスの構築を目指して―」『立命館法学』第 380 号，pp．116〜158

さ い た ま 市（2016）『CSR チ ェ ッ ク リ ス ト ― 中 小 企 業 の た め の CSR 読 本 ― 第 3 版 』（https://www.city.

saitama.jp/005/002/010/002/p063487_d/ﬁl/new_csr_checklist.pdf
さ い た ま 市（2019a）『CSR 経 営 推 進 マ ニ ュ ア ル ―CSR は SDGs の 方 法 論 ―』（https://www.city.saitama.

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2020 年 12 月号

東アジアへの視点

jp/006/014/008/003/008/003/p065185_d/ﬁl/manual.pdf

さいたま市（2019b）「さいたま市 SDGs 未来都市計画」

佐藤秀樹（2020）「2030 年の SDGs 達成へ向けた市民レベルでの取組みの課題と今後の方向性に関する考察―松戸市消費生活展でのパネル展示による事例から―」『江戸川大学紀要』第 30 号，pp．99〜114

自治体 SDGs ガイドライン検討委員会編（2018）『私たちのまちにとっての SDGs（持続可能な開発目標）―
導入のためのガイドライン―2018 年 3 月版（第 2 版）
』一般財団法人建築環境・省エネルギー機構

自治体 SDGs 推進評価・調査検討会（2018）「平成 30 年度 SDGs に関する全国アンケート調査結果」（https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tiiki/kankyo/kaigi/dai10/sdgs_hyoka10_shiryo2-4.pdf，2020 年 2 月 5 日 閲
覧）

自治体 SDGs 推進評価・調査検討会（2019）「令和元年度 SDGs に関する全国アンケート調査結果」（https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tiiki/kankyo/kaigi/dai20/sdgs_hyoka20_shiryo6-1.pdf，2020 年 2 月 5 日 閲
覧）

関正雄（2018）『SDGs 経営の時代に求められる CSR とは何か』第一法規

谷本寛治，大室悦賀，大平修司，土肥将敦，古村公久（2013）『ソーシャル・イノベーションの創出と普及』

NTT 出版
日経 ESG 編（2020）『ケーススタディで学ぶ 実践 企業の SDGs』日経 BP
新田英理子（2020）「「SDGs 時代」のボランティアへの期待 : あなたの価値観はどのように変わっていくか（特集 ボランティアの潮流）」『月刊福祉』全国福祉協議会，第 103 巻，第 6 号，pp．31〜36
藤野純一，太田純子，中野綾子，片岡八束（2019）「地方自治体における SDGs の実践事例」，村上周三，遠藤健太郎，藤野純一，佐藤真久，馬奈木俊介『SDGs の実践 自治体・地域活性化編』事業構想大学院大学出版部，pp．83〜113
馬奈木俊介，池田真也，中村寛樹（2016）『新国富論』岩波書店
馬奈木俊介，Chapman，A．
，重富陽介，藤井秀道（2019）「地域における SDGs―なぜ地域・自治体がグロー
バル目標に取り組むのか」，村上周三，遠藤健太郎，藤野純一，佐藤真久，馬奈木俊介『SDGs の実
践 自治体・地域活性化編』事業構想大学院大学出版部，pp．1〜21
三井久明（2020）『SDGs 経営の羅針盤：持続可能な新しい時代へ』エネルギーフォーラム
村上周三（2019）「地域における SDGs―なぜ地域・自治体がグローバル目標に取り組むのか」，村上周三，
遠藤健太郎，藤野純一，佐藤真久，馬奈木俊介『SDGs の実践 自治体・地域活性化編』事業構想
大学院大学出版部，pp．1〜21
村上周三，遠藤健太郎，藤野純一，佐藤真久，馬奈木俊介（2019）『SDGs の実践 自治体・地域活性化編』
事業構想大学院大学出版部

湯山智教編（2020）『ESG 投資とパフォーマンス』一般財団法人金融財政事情研究会
横浜市（2018）「横浜市 SDGs 未来都市計画」

横浜市（2019）「SDGs 未来都市・横浜―SDGs FutureCity YOKOHAMA―」横浜市温暖化対策統括本部環境未来都市推進課

ピーダーセン，P. D.，竹林征雄編（2019）『SDGs ビジネス戦略 企業と社会が共発展を遂げるための指南書』
日刊工業新聞社70

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東アジアへの視点

AGI 便りアジア成長研究所（略称 AGI）は，北九州市のシンクタンク兼学術研究機関として，調査研究・連携大学院教育・各種イベント開催・交流事業等の様々な活動を行っています。このコーナーでは，こうした活動の一部をご紹介します（2020 年後半の実績）。この他，成長戦
略フォーラム開催や各種刊行物の発刊も行っています（詳細は AGI ウェブサイトをご参照く
ださい）。

【AGI セミナー】
AGI では，国内外の優れた研究者をお招きし，概ね 1ヵ月に 1 回の頻度で AGI セミナーを開催しています（内容は研究者向けですが，一般の皆様にもご参加いただけます）。以下では，

2020 年後半に開催されたものをご紹介します（全てオンライン開催）。

■ 2020 年 11 月 17 日（火）○講師：薛 進軍 氏（名古屋大学・経済学研究科名誉教授）○ タイトル：「Climate Change Policy and Energy System in the Post

COVID-19 Pandemic（ポスト COVID-19 パンデミック時
代における気候変動政策とエネルギーシステム）」■ 2020 年 12 月 10 日（木）○講

師：澤田 真行 氏（一橋大学経済研究所講師）○ タイトル：「Complementarity in Couplesʼ Retirement: The Effect of

Mandatory Retirement Age Extension（夫婦の退職の相補
性：定年退職年齢延長の影響）」712020 年 12 月号

東アジアへの視点【所員研究会】
AGI では，所員の研究発表や情報交換のため概ね 1ヵ月に 1 回の頻度で所員研究会を開催しております（外部からのご参加も歓迎いたします）。以下では，2020 年 6 月以降に開催されたものをご紹介します（全てオンライン開催）。

■ 2020 年 6 月 16 日（火）○ 報 告 者：スール・プラモッド・クマール（Pramod Kumar Sur）
（AGI 上級研究員）○ タイトル：「The Impact of Autocracy in a Democracy: Evidence fromthe Worldʼs Largest Democracy（民主政体における独裁政権の影響：インドからのエビデンス）」■ 2020 年 7 月 21 日（火）○ 報 告 者：八田 達夫（AGI 理事長／所長）○ タイトル：「パンデミックにも対応できるセーフティネットの構築」■ 2020 年 8 月 25 日（火）○ 報 告 者：髙木 信二（AGI 特別教授）○ タイトル：「Assessing the Role of the IMF in Fragile States（脆弱国家における IMF の役割を評価する）」■ 2020 年 9 月 18 日（金）○ 報 告 者：戴 二彪（AGI 副所長／研究部長）○ タイトル：「日本における外国出身高度人材の就職地選択行動と影響要
因：北九州市の海外人材受入れ政策への示唆」■ 2020 年 10 月 13 日（火）○ 報 告 者：岸本 千佳司（AGI 准教授）

○ タイトル：「近年の台湾におけるスタートアップ支援体制：アクセラ
レータの事例を中心に」

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東アジアへの視点■ 2020 年 11 月 17 日（火）○ 報 告 者：ヴ・マン・ティエン（Tien Manh Vu）（AGI 上級研究員）○ タイトル：「Do Enterprise Zones Promote Local Business Develop-

ment?: Evidence from Vietnam（企業誘致ゾーンは地域のビ
ジネス発展を促進するか？：ベトナムからのエビデンス）」■ 2020 年 12 月 10 日（木）○ 報 告 者：坂本 博（AGI 准教授）

○ タイトル：「世界経済における格差の再検討」【各種イベント開催・参加・交流】
AGI は，ここまでにご紹介したものの他に，各種学術会議や定期セミナー等のイベントを開催し，また各研究員が学会やシンポジウム，講演会に参加することで，国内外の多数の大学・研究機関等との連携・交流を推進しています。以下，最近の主なものをご紹介します。

■北中連「ビッグ対談パートⅣ」での講演
2020 年 7 月 22 日（水）リーガロイヤルホテル小倉において，北九州中小企業団体連合会主催のビッグ対談パートⅣで八田達夫理事長が 4 年連続ゲストスピーカーを務めました。
この講演では「コロナと経済」と題して，経済活動と両立するためのコロナ感染対策や経済学的な考え方からの景気対策を紹介し，更にコロナ後に変化する経済全体の在り方に関して分析し
ました。

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東アジアへの視点○ 開催日：2020 年 7 月 22 日（水）○会

場：リーガロイヤルホテル小倉 3 階「エンパイアルーム」○ 参加者：100 名程度【講演者と講演タイトル】
・コーディネーター：自見榮祐（一般社団法人北九州中小企業団体連合会顧問）
・ゲストスピーカー：松永守央（公益財団法人北九州産業学術推進機構理事長）「With 新型感染症の時代に生きる」
・ゲストスピーカー：八田達夫（AGI 理事長／所長）「コロナと経済」■経済産業研究所（RIETI）での講演
2020 年 9 月 29 日（火）に経済産業研究所のポリシー・ディスカッションペーパー検討会がオンラインで開催され，八田達夫理事長が発表しました。
この検討会は研究の質を高める観点から関係者で議論し，また政策実務を担当する方々も広く参加する場となっています。八田理事長は，再生エネルギー普及に伴って日本で政策課題になってきた送電線混雑の解消を欧州の諸制度と比較しながら検討し，政策提言を行いました。
○ 開催日：2020 年 9 月 29 日（火）○会

場：ビデオ会議【講演者と講演タイトル】
・八田達夫（AGI 理事長／所長）「混雑管理：日本の改革への欧州の経験からの示唆」■経済産業研究所（RIETI）での講演
2020 年 11 月 12 日（木）に独立行政法人経済産業研究所の BBL セミナー（グローバル・イ
ンテリジェンス・シリーズ）がオンラインで開催され，戴二彪副所長が発表しました。
この BBL セミナーでは国内外の有識者が招かれ，様々な政策について，政策実務者，アカデミア，産業界，ジャーナリスト，外交官らとのデスカッションが行われます。11 月 12 日のセミナーにおいて戴副所長は中国の経済発展における「留学帰国組」による貢献と最近の変化を検証しました。また関係諸国間の政策協力のあり方についても提言し，活発な意見交換を行
いました。

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東アジアへの視点○ 開催日：2020 年 11 月 12 日（木）○会

場：オンラインセミナー【講演者と講演タイトル】
・戴二彪（AGI 副所長／研究部長）「中国の経済発展における『留学帰国組』の役割と変化：グローバル人材競争における中国の成功と課題」■ Yangtze River Delta（長江デルタ）大学シンクタンクサミットでの講演
2020 年 11 月 27 日（金）に Yangtze River Delta（長江デルタ）大学シンクタンクサミット
がオンラインで開催され，八田達夫理事長が基調講演を行いました。
この国際会議は，中国の国家戦略である長江デルタの総合開発を推し進めるため，中国でもトップクラスの大学である復旦大学が中心となって世界中の専門家が参加し，知識共有を深めるものとなっています。八田理事長は，経済成長と大都市への人口移動について講演し，海外の研究者と意見交換するなど，貴重な機会となりました。
○ 開催日：2020 年 11 月 27 日（金）○会

場：オンライン【講演者と講演タイトル】
・八田達夫（AGI 理事長／所長）「Economic Growth and Cities: Why Did Japan Fall from the Rapid Growth in 1974（経済
成長と都市：なぜ日本は 1974 年に高度経済成長から転落したのか）」75

2020 年 12 月号

東アジアへの視点■ホラシスアジア会議 2020
元世界経済フォーラムアジア情勢局長であるフランク・ユルゲン・リヒター博士が設立した，
スイスに拠点を置く国際的シンクタンク『ホラシス』の国際会議が，今年は終日オンライン開催
され，オープニングセッションのパネリストとして八田理事長が参加し，発表・討論を行いました。本来はアジア低炭素化センターの誘致により北九州市で開催の予定でしたが，コロナ禍により今年はオンライン開催され，北九州市での開催は来年に延期となりました。

○ 開催日：2020 年 11 月 30 日（月）○会

場：オンライン会議○ 参加者：推定 500 名

八田理事長が登壇したセッション「Enhancing Asian Economic Development Post-COVID（ポスト COVID におけるアジア経済発展の強化）」【パネリスト】

・八田達夫（AGI 理事長／所長）

・ハンク・マッキンネル（ムーディーズ

会長：米国）

Hank McKinnell, Chairman, Moodyʼs, USA・シェリー・ナーサリム（GITI グループ 副会長：インドネシア）
Cherie Nursalim, Vice Chair, GITI Group, Indonesia

・タン・インラン（陳映嵐）（インシグニア・ベンチャーズ・パートナーズ

ファウンディン

グ・マネジング・パートナー：シンガポール）

Tan Yinglan, Founding Managing Partner, Insignia Ventures Partners, Singapore

・ポール・スキャンラン（ファーウェイ・テクノロジーズ

最高技術責任者：中国）Paul Scanlan, Chief Technology Ofﬁcer, Huawei Technologies, China【モデレーター】

・榎原美樹（NHK 国際放送局

チーフ国際特派員）

Miki Ebara, Chief International Correspondent, NHK World, Japan

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2020 年 12 月号

東アジアへの視点■ 2020 年度 AGI −復旦大学共同研究会：「都市発展と人口移動：影響と挑戦」
AGI は，復旦大学（中国・上海市）の「社会発展と公共政策学院」と 2006 に交流協定を締結した。2010 年以来，毎年 1 回共同セミナーを開催しています。第 11 回目となる 2020 年度
は，復旦大学側がホストで上海で開催される予定でしたが，コロナ禍の影響でオンライン開催となりました。復旦大学 3 名，北京大学 1 名，および AGI からは 3 名の研究者が報告者として参加し，中国および日本の都市発展と人口移動に関する諸問題について盛んに討論しました。
○ 開催日：2020 年 12 月 18 日（金）○会

場：復旦大学（オンライン開催）○ 参加者：復旦大学 3 名，北京大学 1 名，AGI 3 名の報告者に加え，参加者（オンラインと会議室を含む）約 50 名，合計約 60 名

【報告者とタイトル】（報告・質疑応答は英語）

開会の辞：張力（復旦大学社会発展・公共政策学院

人口研究所所長／教授）① 八田達夫（AGI 理事長／所長）「Productivity Growth has No Relationship with Population

Growth（生産性成長は人口増加と関係がない）」② SHEN, Ke（ 復 旦 大 学 社 会 発 展・ 公 共 政 策 学 院 人 口 研 究 所 教 授 ）「The Impacts of
Parental Migration on Childrenʼs Subjective Well-Being in Rural China（中国農村における親の移住が子の主観的な幸福に与える影響）」③ LUO, Weixiang（復旦大学社会発展・公共政策学院 人口研究所准教授）「Rural-to-Urban

Migration and Adolescent Delinquent Behaviors: Evidence from Hunan and Guangdong in
China（農村から都市への移民と若者の非行：湖南省と広東省からの事例）」④ 戴二彪（AGI 副所長／研究部長）「Inﬂuential Factors in Employment Location Selection

for International Students in Japan（日本における外国人留学生の就職地選択の影響要因）」⑤ LIU, Tao（北京大学城市与環境学院教授）「Human Mobility and the Spread of COVID-19

in China: Comparing Survey Data and Big Data（中国における人口移動と COVID-19 の拡
散：サーベイデータとビッグデータの比較）」⑥ PAN, Zehan（復旦大学社会発展・公共政策学院

人口研究所青年副研究員）「AnnualMigration during the Spring Festival Holiday and the Risk of Covid-19 Spread in Yangtze
River Delta, China（中国長江デルタ地域における春節休暇期間中の人口移動と COVID-19
拡散のリスク）」⑦ プラモッド・クマール・スール（AGI 上級研究員）「Understanding the Puzzle of Primary

Healthcare Use in India（インドにおけるプライマリ・ヘルスケア利用の謎を考える）」
閉会の辞：王桂新（復旦大学社会発展・公共政策学院 人口研究所教授）
張力（復旦大学社会発展・公共政策学院 人口研究所所長／教授）

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