Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
開業率（%）

図 2 事業所開業数と開業率（左：全産業、右：製造業）

出所：総務省（2006）をもとに筆者作成

### 4. 先行研究

新規開業の決定要因に関する先行研究では、全産業、個別産業、あるいは産業間比較を対象に、様々な地域要因や国あるいは地方自治体の支援体制や環境整備に係る要因について実証分析が行われている。それらの要因は（1）需要要因（2）労働需給要因（3）人的資本要因（4）産業集積・産業構造（5）コスト要因（6）資金調達（7）インフラ要因（8）公的部門要因に整理することができる。

需要要因は開業率に対して最も直接的に影響を与える要因として指摘されている。地域における需要の規模と需要の伸びから捉え、需要の規模としては人口や所得水準が、需要の伸びとしては人口増加率や所得の増加率やGDP増加率が用いられ、新規開業を促進することが実証的に明らかになっている（Reynolds 1994, Reynolds et al 1994, Armington and Acs 2002, Acs and Armington 2004）。日本における実証分析では、田中（2007）、黒瀬・大塚（2007）、岡室・小林（2005）、小林（2004）らの研究により、人口や人口増加率が開業率にプラスの影響をもたらすことを明らかにしている。

労働需給要因が開業率に与える影響として、失業率との因果関係が検証されている。失業率の高さが自らの雇用機会の確保を目指す動きに結びつく、あるいは失業者の多い地域では人材確保が容易であると予想されることから、開業率に対してプラスの影響を与えるとする分析結果がある（Parker 1996, Storey 1991, 岡室・小林 2005）。一方で失業率の高さは地域経済の停滞を反映しており、そうした地域は開業には望ましくない環境であるとも考えられ、開業率に対してマイナスの影響を与えるとする分析結果もある（Carree 2002, 小林 2004）。

人的資本要因について、人的基盤による地域環境整備の充実に応じて開業率の促進の程度が変わるという観点から、地域における住民や就業者の質的・量的構成による人的資本の蓄積や形成の地域ごとの違いが指摘されている。地域の人口構成の影響については、生産年齢人口比率と開業率との間にプラスの因果関係が認められる分析結果がある一方で、
若年人口比率や老年人口比率は開業率を押し下げるという分析結果もある。日本については、壮年人口比率が開業率を引き下げる一方、若年人口比率の高さは開業率を引き上げるという分析結果が示されている（小林 2004）。人的資本の蓄積の観点では、高学歴者比率、専門職・管理職比率、熟練労働者比率、大卒者比率の比率が高いほど、開業率が高いことが明らかになっている（Audretsch and Fritsch 1994, Armington and Acs 2002, Acs and Armington 2004, Guesnier 1994, Keeble and Walker 1994, 岡室・小林 2005, 田中 2007）。

地域の産業を取り巻く環境や構造の違いなど、産業集積や産業構造と開業率の因果関係についても明らかになっている。人口密度や事業密度を産業集積の度合いを示す指標として、産業集積のメリットが新規開業にプラスに影響する分析結果や（Audretsch and Fritsch 1994, Armington and Acs 2002, Acs and Armington 2004, Guesnier 1994, Keeble and Walker 1994, Reynolds et al 1994, 岡室・小林 2005, 田中 2007）産業構造を説明するものとして、製造業やサービス業の比率が新規開業に対して、前者はマイナスに、後者はプラスに影響を与えるとする分析結果がでている（Egeln et al 1997, 黑瀬・大塚 2007）。産業構造と新規開業の関係は、新規開業に対するサービス経済化といった影響を表すものであり、サービス産業における事業機会や、サービス産業の開業への支援的な役割がこれらの分析結果を裏付けるものと考えられる。さらに、海外（オーストリア）のケースではあるが、成熟産業を基幹産業とする地域では、開業活動が活発ではないという分析結果も報告されている（Todtling and Wanzenbock 2003）。

コスト要因については、地域的なコスト格差が開業率に与える影響として、賃金水準などの労働コストや、事業用地やオフィス用地に対する資本コストと開業率の関係も分析されている。労働コストでは、賃金水準が高い地域ほど開業率が低いという分析結果が得られている（Audretsch and Vivareli 1996, 岡室・小林 2005, 小林 2004, 黒瀬・大塚 2007）。資本コストについては、地価水準が開業率にプラスあるいはマイナスのいずれの影響も及ぼしてしています（小林 2004、Papke 1991） $ ^{4} $ 、家賃が開業率にプラスの影響を与えるとしている分析結果が報告されている（Keeble and Walker 1994、Reynolds 1994）。

資金調達要因も開業率の決定要因のひとつとして考えられている。開業にあたって大きな制約となるのが開業資金の調達であることが既存調査から明らかになっている（日本アプライドリサーチ研究所 2006）。資金調達の難易度を計測する上で、持ち家の担保効果や生活上のセーフティネットとしての価値に注目し、持ち家比率を代理変数として用いている先行研究が多い。欧米では持ち家比率が開業率にプラスの影響をもたらすことを実証しているが(Moyes and Westhead 1990, Guesnier 1994)、日本では岡室・小林(2005)や小林(2004)がマイナスの影響をもたらすとする分析結果を得ている。また、田中（2007）では、持ち家比率の係数は統計的に有意な結果を得ておらず、資金調達に関する地域特性の計測に問題を残している。
インフラ要因については、新規開業の参入障壁の指標として、地域のインフラ整備が開業率に与える影響も分析されている。製造業開業率に対して、工場敵地割合、交通資本ストック、工業用水道ストックを説明変数に用いた田中（2007）の分析では、工業用水道ストックがプラスの影響を与えるという結果を得ている。岡室・小林（2005）では生産要素の獲得や財・サービスの供給に有利に働くインフラ要因として交通アクセスに注目し、新幹線の停車駅あるいは高速道路のインターチェンジの有無を用いて分析を行っている。その結果、開業率に対してプラスの影響を与えるとする分析結果を得ている。

公的部門要因については、税率による開業率の違いや（Papke 1991, Egeln et al. 1993）歳出や公務員数を用いた公共部門の比重の大きさによる影響が分析されている（Papke 1991、Reynolds 1994、岡室・小林 2005、田中 2007）。公共サービスが事業環境の整備という観点から開業率に対してプラスの効果をもたらすと考えられる一方、公共部門の比重が大きいことで、政府の下での規制や民間のインセンティブの低下あるいは公的費用負担の増大という点から、開業率に対してマイナスの影響を与えうることも指摘されている。

これらの先行研究では公的部門の産業政策への取り組みを直接的に見ているわけでない。田中（2008）は地方自治体の産業政策に関係する支出として一事業所あたりの商工費を用いている。バブル経済崩壊後に産業政策の方針が変化した可能性を考慮して分析した結果、崩壊前では商工費は開業率に対してプラスの影響を与えているが、崩壊後はマイナスの影響を与えているという分析結果を導いている。

### 5. 分析方法

地域経済活性化の指標として開業率に着目し、クラスター政策（「知的クラスター創成事業」と「都市エリア産学官連携事業」）が開業率に及ぼす効果について、市（東京都については23区を含む）レベルで検証する。具体的には、政策評価の計量分析手法としても広く活用されており、また開業率に影響を与える社会経済的な要因には市ごとの地域性など、観測不可能なものが存在し得ることを考慮して、Difference in Difference 法（以下 DID 法）による分析を行う。DID 法は、政策の実施対象である処理群（treatment group）と非実施対象である対象群（control group）の差分が政策実施の前後で異なっているかを明らかにする方法である。労働、医療、教育など様々な分野での、政策実施の効果を測るのに用いられている方法であるが、国や自治体の施策の効果を検証したものとしては、景気対策の一環として実施された 1999 年の地域振興券の配布の消費刺激効果を分析したもの（Hori et al. 2002）や、知的財産政策が県内総生産や就業者数などの地域の経済指標に与える影響について、都道府県レベルでの実証分析されたものがある（特許庁 2006）。DID 法を用いる場合、政策実施の影響を受けた treatment group と政策の影響を受けない control group の定義が必要であるが、本稿で用いた treatment group と control group の定義は、クラスター政策の特徴および実態を踏まえ、次章で詳細に記述する。

分析で用いるデータの形式は、市と年度からなるパネルデータで、このデータを用いた