Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表 4－1 輸出開始に関する変量効果パネルプロビット推定結果（平均限界効果）

(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
NEW_EXP	NEW_EXP	NEW_EXP	NEW_EXP	NEW_EXP
Extensive Margin	dy/dx	dy/dx	dy/dx	dy/dx	dy/dx
LN_NUMWORKER	0.0643	0.0776	0.0896	0.0825	0.0860
(0.0683)	(0.0720)	(0.0749)	(0.0738)	(0.0747)
FLEV	0.2893	0.6513	0.7241	0.7542	0.7624
(0.6589)	(0.6876)	(0.7201)	(0.7045)	(0.7114)
FBDEP	0.7712 *	0.6951	0.6224	0.7287	0.7338
(0.4486)	(0.4718)	(0.4902)	(0.4820)	(0.4865)
FLIQ	0.3855 ***	0.4276 ***	0.4361 ***	0.4446 ***	0.4491 ***
(0.1499)	(0.1565)	(0.1621)	(0.1581)	(0.1601)
STLOAN	0.3141	0.1300	0.1677	0.1440	0.1522
(0.2397)	(0.2504)	(0.2602)	(0.2567)	(0.2590)
WAGE	-0.0305	-0.0247	-0.0214	-0.0318	-0.0283
(0.0419)	(0.0443)	(0.0459)	(0.0455)	(0.0458)
FOR_BRANCH	0.6455	0.3057	0.3177	0.3613	0.4331
(1.1994)	(1.2550)	(1.3253)	(1.2755)	(1.2844)
FOR_EMP	21.0701	25.0684	30.7045 *	23.3407	22.5049
(16.1614)	(17.2968)	(17.4404)	(17.5782)	(17.6083)
FOR_INV	0.2687	0.2752	0.3521	0.2509	0.2423
(0.2220)	(0.2297)	(0.2368)	(0.2341)	(0.2369)
FOR_LOAN	-0.5090	-0.4958	-0.4300	-0.4622	-0.4415
(0.3311)	(0.3422)	(0.3455)	(0.3465)	(0.3477)
TFP	-0.4085	-0.5631	-0.6512	-0.5767	-0.5822
(0.8666)	(0.8867)	(0.9252)	(0.9088)	(0.9131)
BANKINFO	2.0253 **	1.8921 **
(0.8430)	(0.9107)
BFOR_BRANCH	0.0458
(0.0579)
NUM_EXPORTER	0.0017 *
(0.0009)
NUM_CLIENT	0.0006
(0.0005)
BROA	-5.0881	-3.9071	-7.3952	-6.8784
(11.8520)	(11.8756)	(12.0318)	(12.0274)
BTETA	-5.6826	-5.9532	-6.1947	-6.5058
(6.5740)	(6.9320)	(6.7469)	(6.7594)
BLTD	0.2784 *	0.3482 **	0.2696 *	0.2881 *
(0.1559)	(0.1692)	(0.1609)	(0.1620)
観測数	1,178	1,076	1,083	1,076	1,076
グループ数	304	294	295	294	294
1グループの観測数:最小值	1	1	1	1	1
同平均值	3.9	3.7	3.7	3.7	3.7
同最大值	10	10	10	10	10
Wald chi2	52.83	50.92	47.11	48.20	46.44
Prob > chi2	0.0348	0.0958	0.1748	0.1483	0.1925
Log likelihood	-316.67	-293.67	-301.28	-294.07	-295.10
Likelihood ratio test of rho0=0	6.22	6.00	9.12	7.16	7.69
Prob >= chi2	0.006	0.007	0.001	0.004	0.003
年次ダミー	yes	yes	yes	yes	yes
産業ダミー	yes	yes	yes	yes	yes

注: カッコ内の数値は標準誤差。***、**および*はそれぞれ、有意水準1、5および10パーセントレベルを示す。

蓄積された情報も考慮した、BANKINFOを作成することが考えられる。
表 4－2 輸出地域拡大に関する変量効果パネルプロビット推定結果（平均限界効果）

(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
NEW_EXP_REGION	NEW_EXP_REGION	NEW_EXP_REGION	NEW_EXP_REGION	NEW_EXP_REGION
Extensive Margin	dy/dx	dy/dx	dy/dx	dy/dx	dy/dx
LN_NUMWORKER	0.0859 **	0.0927 **	0.0778 **	0.0932 **	0.0940 **
(0.0373)	(0.0393)	(0.0388)	(0.0395)	(0.0395)
FLEV	0.3849	0.5912 *	0.6108	0.5861 *	0.5852 *
(0.3290)	(0.3477)	(0.3455)	(0.3486)	(0.3488)
FBDEP	0.0227	0.0375	-0.0203	0.0453	0.0437
(0.2332)	(0.2469)	(0.2449)	(0.2476)	(0.2477)
FLIQ	-0.0483	0.0027	0.0001	0.0058	0.0060
(0.0733)	(0.0785)	(0.0780)	(0.0786)	(0.0786)
STLOAN	0.0447	-0.0278	-0.0476	-0.0276	-0.0278
(0.1129)	(0.1207)	(0.1196)	(0.1211)	(0.1211)
WAGE	0.0069	0.0157	0.0168	0.0171	0.0176
(0.0218)	(0.0229)	(0.0227)	(0.0230)	(0.0230)
FOR_BRANCH	-0.6887	-0.4529	-0.4548	-0.4618	-0.4643
(0.4552)	(0.4912)	(0.4895)	(0.4926)	(0.4928)
FOR_EMP	16.5487 **	12.8067 *	12.1174 *	12.9049 *	13.0071 *
(6.5320)	(7.3001)	(7.2330)	(7.3177)	(7.3191)
FOR_INV	-0.0260	-0.0402	-0.0210	-0.0384	-0.0393
(0.0888)	(0.0933)	(0.0924)	(0.0932)	(0.0932)
FOR_LOAN	0.0218	0.0457	0.0280	0.0471	0.0475
(0.1217)	(0.1273)	(0.1264)	(0.1276)	(0.1277)
TFP	0.2323	0.3576	0.3049	0.4007	0.4134
(0.4686)	(0.5046)	(0.5024)	(0.5052)	(0.5049)
BANKINFO	1.5607 **	1.1990
(0.6583)	(0.7344)
BFOR_BRANCH	0.0511 *
(0.0275)
NUM_EXPORTER	0.0004
(0.0005)
NUM_CLIENT	0.0002
(0.0003)
BROA	-4.7430	-3.9666	-4.6487	-4.4506
(5.6086)	(5.5683)	(5.6360)	(5.6303)
BTETA	-1.8567	-0.5823	-1.5390	-1.6086
(3.1359)	(3.1940)	(3.1378)	(3.1340)
BLTD	0.0414	0.1106	0.0370	0.0393
(0.1187)	(0.1235)	(0.1196)	(0.1196)
観測数	2,589	2,326	2,340	2,326	2,326
グループ数	562	533	534	533	533
1グループの観測数:最小值	1	1	1	1	1
同平均值	4.6	4.4	4.4	4.4	4.4
同最大值	9	9	9	9	9
Wald chi2	232.5	214.33	216.26	213.64	213.4
Prob > chi2	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000
Log likelihood	-942.32	-858.40	-866.62	-859.36	-859.52
Likelihood ratio test of rho0=0	1.82	1.56	1.42	1.74	1.79
Prob >= chi2	0.089	0.106	0.116	0.093	0.091
年次ダミー	yes	yes	yes	yes	yes
産業ダミー	yes	yes	yes	yes	yes

注：カッコ内の数値は標準誤差。***、**および*はそれぞれ、有意水準1、5および10パーセントレベルを示す。
表 4－3 輸出地域拡大に関する変量効果パネルプロビット推定結果 （平均限界効果）

(1)	(2)
NEW_EXP_REGION	NEW_EXP_REGION
Extensive Margin	dy/dx	dy/dx
LN_NUMWORKER	0.0876 **	0.0870 **
(0.0361)	(0.0382)
FLEV	0.3894	0.5800 *
(0.3199)	(0.3394)
FBDEP	-0.0581	0.0008
(0.2268)	(0.2411)
FLIQ	-0.0497	-0.0012
(0.0697)	(0.0771)
STLOAN	-0.0172	-0.0453
(0.1093)	(0.1182)
WAGE	0.0108	0.0212
(0.0212)	(0.0225)
FOR_BRANCH	-0.8194	-0.4638
(0.4370)	(0.4818)
FOR_EMP	17.9970 *	12.0784 *
(6.2227)	(7.1315)
FOR_INV	-0.0060	-0.0248
(0.0860)	(0.0906)
FOR_LOAN	-0.0121	0.0432
(0.1207)	(0.1251)
TFP	0.2142	0.2711
(0.4568)	(0.4972)
BANKINFO_REG	0.4241 **	0.3909 *
(0.2012)	(0.2155)
BROA	-2.4820
(5.5456)
BTETA	-1.7501
(3.0561)
BLTD	0.0552
(0.1170)
観測数	2,682	2,325
グループ数	593	533
1グループの観測数:最小值	1	1
同平均值	4.5	4.4
同最大值	9	9
Wald chi2	246.69	218.65
Prob > chi2	0.0000	0.0000
Log likelihood	-967.97	-858.64
Likelihood ratio test of rho0=0	1.24	0.52
Prob >= chibar2	0.132	0.235
年次ダミー	yes	yes
産業ダミー	yes	yes

注: カッコ内の数値は標準誤差。***、**および*はそれぞれ、有意水準1、5および10パーセントレベルを示す。

第二に、被説明変数として NEW_EXP_REGION を使用した場合については、表 4−2(1) および(2) の結果から、我々が着目する BANKINFO 変数が、銀行財務変数をコントロールした場合において、輸出対象地域の拡大に対して有意な効果を有していないことが窺える。
また表4－1の結果とは異なり、メインバンクの輸出顧客数が有意な効果を持たない一方で、メインバンクの海外支店数は、正で有意な効果を有している。注意すべきは、ここまでの分析に用いたBANKINFO変数が、各企業のメインバンクが取引している企業数のうち輸出を行っている企業（輸出先地域にかかわらない）数の割合であり、輸出先地域ごとに区別したBANKINFO変数ではない点である。言い換えると、ここまでの分析で用いたBANKINFOは、メインバンクが持つ、輸出先地域に特殊な情報ではなく、海外市場全般に関する一般的な情報量を代理していると解釈される。表4－1および表4－2の結果は、企業が初めて輸出を開始する際には、海外市場全般に関する一般的な情報が有用である一方、輸出対象地域を拡大するという局面においては、そうした一般的な情報の有用性が低下することを示唆している。この結果を踏まえて、表4－3は、被説明変数としてNEW_EXP_REGIONを使用した場合について、企業が輸出を開始した地域に対応する地域特有のBANKINFO変数（BANKINFO_REG）を使用した場合の結果を示している $ ^{22} $ 。同表の結果は、輸出先地域に特殊な情報を考慮したBANKINFO_REGが、企業の輸出地域拡大に対して統計的に有意に正の効果を持つことを示しており、輸出地域の拡大に際しては、地域特殊的な情報がより有用となることを示唆している。

他の説明変数に関しては、既存研究の結果と整合的な形で、企業の輸出開始にとって企業の流動性（FLIQ）が重要であるとの結果が得られている。また、企業の輸出開始に対して、銀行の預貸率（BLTD）が正で有意な効果を有している点については、ローン供与に関して多くの機会を有しているという意味で、活発な業務を行っているより優れた銀行が、顧客企業の輸出行動に正の効果を有しているという可能性を示唆している。企業の輸出地域拡大については、企業規模および企業自身の海外活動（例えば、海外雇用者比率）が、多くのケースで企業の輸出決定について正の効果を持つ。

注目すべき結果は、TFP 水準がほとんど輸出決定に関して影響を持たないことである。これは、TFP が日本企業の輸出決定を説明する十分に大きな要因にならないという先行研究（Todo 2011）の結果と整合的である。また、企業に関する他の属性が、企業の生産性に関する情報の大部分を既に代理しているという可能性もある。

次に、地域に特殊的な情報提供の輸出開始に与える影響が、輸出先地域に依存して異なるか否かを検証するため、輸出先地域ごとにサンプルを分割する。推定に当たっては、輸出地域ごとに計測された、BANKINFO_REGを説明変数として用いる。輸出先地域ごとのサブサンプルの推定結果は、表4－4の通りである。結果は、BANKINFO_REGが、アジアへ輸出を開始する際の輸出決定に対して統計的に有意な正の効果を持つことを示唆している（(1)列）。しかし、他の地域のケースではこうした結果は見られない。これは、多くの邦銀が、先進地域を含むアジア以外の地域での事業活動を縮小する一方、アジアでの事業
表 4－4 輸出先地域ごとの輸出開始に関する推定結果（平均限界効果）

(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
NEW_EXP_ASIA	NEW_EXP_NA	NEW_EXP_CSA	NEW_EXP_AFR	NEW_EXP_OCE
Extensive Margin	dy/dx	dy/dx	dy/dx	dy/dx	dy/dx
LN_NUMWORKER	0.0435	0.4309 ***	0.0987 *	0.1420 *	0.1478 *
(0.0873)	(0.1565)	(0.0589)	(0.0789)	(0.0804)
FLEV	1.0312	1.2985	1.0547 **	1.6309 **	0.4724
(0.8505)	(1.0132)	(0.5420)	(0.7410)	(0.6835)
FBDEP	0.4964	1.8614 **	-0.2264	-0.4440	-0.4804
(0.5419)	(0.8957)	(0.3760)	(0.4981)	(0.4968)
FLIQ	0.4184 **	0.3763 *	0.1285	0.1455	-0.2203
(0.2002)	(0.2139)	(0.1167)	(0.1610)	(0.1612)
STLOAN	0.2007	0.3607	-0.0253	-0.3095	-0.1011
(0.2850)	(0.3510)	(0.1845)	(0.2555)	(0.2366)
WAGE	-0.0588	-0.0710	0.0537	0.0938 **	0.0670
(0.0542)	(0.0633)	(0.0355)	(0.0446)	(0.0428)
FOR_BRANCH	0.4615	-2.1068	-0.2766	0.8370	1.1272
(1.6251)	(1.9263)	(0.7745)	(0.8409)	(0.9699)
FOR_EMP	31.4009	73.3885 ***	16.4745	0.4671	-10.4517
(22.1472)	(28.3293)	(10.0757)	(12.4721)	(15.2740)
FOR_INV	-0.7849	0.3713	-0.1581	0.1683	0.2299
(0.5132)	(0.3263)	(0.1642)	(0.1777)	(0.1723)
FOR_LOAN	0.1618	-0.4773	0.3698 **	-0.0531	-0.0255
(0.3468)	(0.5430)	(0.1799)	(0.2362)	(0.2513)
TFP	0.2508	0.5026	1.0474	0.2668	0.4249
(1.1814)	(1.4250)	(0.7486)	(0.9406)	(0.9824)
BANKINFO_REG	2.7389 *	-0.0562	1.4548	0.0517	0.1327
(1.6243)	(1.5587)	(1.2804)	(0.2616)	(1.0980)
BROA	3.2578	-2.8056	-9.4155	27.8645 *	6.8607
(14.1686)	(17.2995)	(9.1862)	(16.3380)	(10.3309)
BTETA	-6.1023	-2.6588	7.3864 *	-15.1562 **	3.6465
(7.8246)	(8.5288)	(4.4648)	(7.5774)	(5.3923)
BLTD	-0.0119	0.8936 ***	-0.0433	-0.6444 *	-0.4692
(0.2552)	(0.2955)	(0.1641)	(0.3586)	(0.3161)
観測数	738	1,041	1,720	1,708	1,771
グループ数	199	259	455	440	429
1グループの観測数:最小值	1	1	1	1	1
同平均値	3.7	4	3.8	3.9	4.1
同最大値	9	9	9	9	9
Wald chi2	30.26	26.94	149.7	84.32	37.78
Prob > chi2	0.7758	0.8482	0.0000	0.0000	0.4794
Log likelihood	-142.40	-176.75	-401.49	-329.12	-317.14
Likelihood ratio test of rho0=0	9.80E-06	3.00	1.24	8.52	4.19
Prob >= chibar2	0.499	0.042	0.133	0.002	0.02
年次ダミー	yes	yes	yes	yes	yes
産業ダミー	yes	yes	yes	yes	yes

注：カッコ内の数値は標準誤差。***、**および*はそれぞれ、有意水準1、5および10パーセントレベルを示す。

に一層注力しているという事実を反映しているかもしれない。さらに、アジアへ初めて輸出を開始する企業は、他の地域への輸出開始企業よりも小規模である傾向がある。このことは、企業自身で海外情報を収集するための十分な能力を持たない中小企業にとって、メ
インバンクが取引を通じて蓄積した情報がより重要であることを示唆しているとも考えられる。この推論は、表4－4で、アジアを除く全てのケースにおいて、企業規模が輸出決定に対して統計的に有意に正の効果を持っているという結果とも整合的といえるかもしれない。

### 4.2 頑健性の確認

結果の頑健性を確認するため、(1)式について、パネルプロビット推定に加えて、パネルロジット推定を行い、同様の結果が得られることを確認した。併せて、標準誤差を様々なレベルでクラスタリング修正したロジット推定を行った。これは、同一企業に関するwithin方向の観測値の誤差項に相関があることを考慮する必要や、同一銀行との取引関係を有する企業の観測値について同様の考慮が必要となる可能性を踏まえたものである。標準誤差を、企業レベルおよび同一取引銀行レベルでクラスタリングしたケースの両方において、修正後の標準誤差を用いて評価したロジット推定の結果は、表4－1の結果と概ね一致した $ ^{23} $ 。次に、メインバンク毎に定義した銀行ダミー変数を推定式(1)へ加えたモデルを推定した。これは、銀行の経営戦略のように銀行レベルの財務変数（BROA、BTETA、BLTD）では捉えきれない何らかの要因が、本稿の分析結果に影響している可能性をコントロールすることを目的としている。推定された結果は、表4－1の結果と一致した。

また、銀行の特性が、企業の輸出決定に影響する可能性も想定される。例えば、国際協力銀行（JBIC）は、国境を越えた貿易および対外投資を推進するために設立された政府系金融機関であり、その設立理由から、企業の輸出に関して特殊な影響を及ぼしている可能性がある。一方、都市銀行が有する広範な事業から蓄積された情報は、都市銀行と地方銀行・第二地方銀行または信用金庫などとの間で何らかの差異を生み出すかもしれない。こうした銀行特性の違いをコントロールするために、我々は輸出決定の推定において、JBIC ダミーおよび都市銀行ダミーを加えてみた。しかし、どちらのダミー変数も係数が統計的に有意でなく、ダミー変数を追加しても、BANKINFO変数の有意性は変化しないことが確認された。

さらに、BANKINFO の計測に問題がある場合を想定して、いくつかの異常値処理を行った上で、上記の結果の頑健性を確認した $ ^{24} $ 。第一に、地方銀行のように上場企業との取引が必ずしも中心的ではない銀行においては、データで観測される顧客企業数自体が少なく、BANKINFO のばらつきが大きくなる可能性もある。この点を踏まえ、NUM_CLIENT が 30 社以上および 50 社以上のメインバンク を有する企業にサンプルを限定した上で、表 4−1 と同様の結果が得られることを確認した。このことは、本稿で得られた結果が、主として、比較的多くの顧客との取引関係を持つ銀行間の BANKINFO の違いがもたらす影響を反映したものであることを示唆している。第二に、2000 年代において複数の金融機関が統合し
たことが、BANKINFO変数の時系列方向での変動を生み出している可能性がある。こうした変動がもたらす影響を除去するため、三菱東京UFJ銀行、みずほ銀行、みずほコーポレート銀行およびそれらの前身となった銀行（承継行）をメインバンクとするサンプルを除いたサブサンプルについて、表4－1と同様のモデルを推定した。この場合もほぼ同様の結果が得られ、金融機関の合併・統合の要因をコントロールした上でも、本稿で得られた結論が保持されることを確認した。

### 5. おわりに

本稿では、メインバンクを通じた海外市場関連情報の提供が、顧客企業の輸出に関するextensive marginに対して正の効果を持つことを確認した。このことは、輸出を開始する企業にとって、取引銀行が海外市場情報入手の重要な経路の一つである可能性を示唆している。つまり、金融機関によって提供される輸出市場関連情報が、輸出に係る固定費用を減少させることで、企業の輸出開始を促進すると考えられる。

本稿の重要な貢献は、先行研究で無視されている情報スピルオーバーの経路を提案したことである。Koenig et al. (2010) は、同一地域に所在する同業の輸出企業からの情報のスピルオーバーに着目しているが、本研究は、これとは別に融資関係を通じた情報提供の重要性に着目した。

本稿は、政府が輸出促進政策において、銀行を積極的に取り込むべきであるという重要な政策的含意を提供している。第一に、海外へ事業を拡大しようとする企業との取引に関心を持っている地方銀行、言い換えれば、顧客企業が低迷する国内需要に直面し、それゆえに自らの事業が縮小するかもしれないという懸念を理解している銀行について、その国際サービス網の構築を促し、銀行の支援サービスを輸出促進の足がかりにすることが、他の輸出支援政策を効率的に機能させる可能性がある。第二に、銀行は顧客企業との取引を通じて、どのようなタイプの企業が政府から支援を受けるべきであるかという点や、どのような種類の支援が最も効果的かという点についての知見を有している可能性がある。政府や非営利組織も、様々な国際化支援事業を提供しているが、これら機関の提供する情報と融資関係を通じて銀行が収集する情報とは互いに補完的であろう。政府にとって、輸出促進政策のために、銀行が有する様々な情報を活用することは重要と考えられる。

我々の結果は、メインバンクを通じた情報提供が、アジアへの輸出開始を検討する企業にとって、より重要であることも示唆している。このことは、アジアを主たる市場としている中小企業に着目した研究が将来の重要な研究課題であることを意味している。中小企業の場合は、海外子会社・支店を持たない企業も多く、海外情報に精通した人材が企業内に少ないものと想像される。中小企業の輸出開始や海外展開において、情報提供者としてのメインバンクの役割が大企業の場合以上に重要だと考えられることから、本稿では対象
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ESRI Discussion Paper Series No.205

# Do Developing Countries Enjoy the Latecomer’s Advantage or Suffer the Latecomer’s Disadvantage in Environmental Management? - The Case of SO2 and CO2 Emissions -

by

Hiroyuki Taguchi and Harutaka Murofushi

December 2008

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# Do Developing Countries Enjoy the Latecomer’s Advantage or Suffer the Latecomer’s Disadvantage in Environmental Management? - The Case of SO₂ and CO₂ Emissions - *

by

Hiroyuki Taguchi and Harutaka Murofushi $ ^{**} $
## Abstract

Using the analytical framework of the environmental Kuznets curve, this study examines whether developing countries in the world enjoy the latecomer’s advantage or suffer the latecomer’s disadvantage in the area of environmental management and technology, with a focus on representative environmental indices of sulfur emissions and carbon emissions. The study’s two main findings represent clear contrasts in panel estimation results between sulfur emissions and carbon emissions First, sulfur emissions follow the expected inverted U-shape pattern of the environmental Kuznets curve, while carbon emissions show monotonous increasing trends with per capita income in the observed range. Second, sulfur emissions represent the dominance of the latecomer’s advantage while carbon emissions reveal that of the latecomer’s disadvantage. The contrast in the emission-income patterns appears to come from the difference in the origin of emissions: sulfur emissions mainly from production (emissions from production are easily regulated on the local level), and carbon emissions from both production and consumption (emissions from consumption are easily externalized). In addition, the contrast in the latecomer’s effects seems to be related to the degree of maturity in the know-how and technology to abate emissions: prevailing desulfurization and unrestricted “carbon leakage.”

Key words: environmental Kuznets curve, latecomer's advantage, pollution heaven, carbon leakage

JEL Classification Codes: Q53, Q56
### 1. Introduction

At the Heiligendamm Summit in 2007, G8 leaders agreed to seriously consider reducing global greenhouse gas emissions by at least half by 2050. Such a long-term global goal can be achieved only when developing countries participate in an international framework set up to help solve environmental issues, and when environmental know-how, skills, and technology are transferred and disseminated from developed countries to developing countries. The spillover effect of environmental know-how, skills, and technology on developing countries can be shown as the “latecomer’s advantage” $ ^{1} $ in their environmental management and technology: the availability of latecomer economies to integrate progressive know-how, skills, and technology—which have already been created by the more advanced economies—into their environmental government policies and private activities. Latecomer economies are expected not to repeat the mistakes made by developed economies, but to leapfrog over environmental difficulties by absorbing their know-how, skills, and technology. One counter-argument to this hypothesis of the latecomer’s advantage is the well-known “pollution heaven” hypothesis, in which the pressure that global competition places on environmental regulations results in outsourcing or relocation of polluters from developed countries to developing countries, thereby leading to the “latecomer’s disadvantage.”

The purpose of this study is to examine whether developing countries in the world enjoy the latecomer’s advantage or suffer the latecomer’s disadvantage in the area of environmental management and technology, focusing on representative environmental indices: sulfur emissions as local air pollutants, and carbon emissions as global air pollutants. The analytical framework of the Environmental Kuznets curve (EK curve) is used to arrive at a conclusion. In the following sections, we will first review previous studies on the EK curve and clarify this article’s position in the debate surrounding the EK curve (Section 2), present our own empirical study of the latecomer’s advantage (Section 3), and end with concluding remarks (Section 4).

### 2. Previous Studies, Our Position

The EK curve postulates an inverted-U relationship between pollution and economic development; At early stages of development, environmental quality deteriorates with increases in per capita income, while at higher levels of development, environmental
degradation is seen to decrease with further increases in per capita income. Kuznets's name was apparently attached to the curve by Grossman and Krueger (1993), who noted its resemblance to Kuznets's inverted-U relationship between income inequality and development. Dasgupta et al. (2002) describe the process as conceived by the "conventional" explanations for the inverted-U relationship as follows: "In the first stage of industrialization, pollution ... grows rapidly because people are more interested in jobs and income than clean air and water, communities are too poor to pay for abatement, and environmental regulation is correspondingly weak. The balance shifts as income rises. Leading industrial sectors become cleaner, people value the environment more highly, and regulatory institutions become more effective. Along the curve, pollution per capita levels off in the middle-income range and then falls toward pre-industrial levels in wealthy societies."

### 2.1 Empirical Testing of the EK Curve, Debates

The issue of the EK curve was first discussed in the World Bank’s 1992 World Development Report (World Bank 1992). The report described a cross-sectional EK curve for concentrations of sulfur dioxide. Since the World Bank’s report, there have been numerous empirical tests and theoretical debates on the EK curve. Empirical evidence has been accumulating, supporting the validity of the EK curve for some regions and environmental problems. Grossman and Krueger (1995) found an EK-curve relationship between the per capita GDP and urban air quality (the concentration of suspended particulate matter (SPM) and sulfur dioxide $ \left(\mathrm{SO}_{2}\right) $ ), while Selden and Song (1994) discovered the existence of an EK-curve relationship for the aggregate emissions of SPA, $ SO_{2} $ , oxides of nitrogen and carbon monoxide. Shafik (1994) had more ambiguous results, seemingly implying that the EK curve may not hold at all times and for all pollutants. The theoretical works have also shown that an environmental Kuznets curve can result if a few plausible conditions are satisfied as income increases in a society. Lopez (1994) used a fairly general theoretical model to show that if producers pay the social marginal cost of pollution, then the relationship between emissions and income depends on the properties of technology and preferences. Stokey (1998) made a theoretical contribution to the explanation of the EK curve using dynamic growth models.

Since the mid 1990s, however, the EK curve has been attacked on both empirical and methodological grounds. Empirical research has been limited to the environmental problems for which data exist, such as the concentration of pollutants in urban areas. We were not aware of any empirical analyses of the relationship between income and the