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# The Impact of Imports from Low-Wage Countries

The Role of Regional Characteristics on Plant Employment Growth and the Survival of Plants from The Competition in Japanese Manufacturing

By Tomohiko INUI, Kazuma EDAMURA and Toshiyuki MATSUURA

## Abstract

From the late 1980s, Japanese manufacturers have begun the relocation of their production sites from Japan to low-wage East Asian countries such as China and Thailand. Partly due to this plant relocation, imports of manufacturing goods from these low-wage countries in East Asia increased substantially in the late 1980s and 1990s. Such relocation and the rapid rise in imports have led to concerns among policymakers that labor demand in the regions with labor-intensive industries may substantially decline. This paper is the first empirical study that attempts to examine how employment growth and the survival of the plants are affected by location in regions highly exposed to the increased import penetration from low-wage countries. We take into account the difference in the degree of various industrial agglomerations (input linkage agglomeration, output linkage agglomeration, and inter-industry agglomeration) over regions. For this purpose, we use micro data from the “Census of Manufacturer” and construct a rich, plant-level dataset covering the 1980s and 1990s on all Japanese manufacturing sectors.

We find that an increase in import penetration from low-wage countries has a negative impact on employment growth and the survival of plants from the competition in total. However, high productivity and large plants are less affected by imports. In addition, plants in the region with high input linkage agglomeration and/or high intra-industry agglomeration suffer less from such a negative impact. This could reflect the fact that these plants succeed in differentiating their products against the competing imported goods.

JEL Classification: R12; R34; F14; L25; L60

Key Words: Import competition from low-wage countries, Manufacturing plants, Economic Geography, Panel Data
### 1. はじめに

1980 年代および 1990 年代において、我が国の製造業はその生産拠点を東アジア諸国、すなわち、中国やタイ、インドネシアなどの低賃金国に、積極的に移転させている。1980 年代後半からの円高傾向に加えて、このような生産拠点の海外移転の進展もあり、1990 年代において、東アジア諸国の低賃金国からの輸入製品の割合が上昇した。1990 年には輸入全体に占める低賃金国からの輸入の割合は 16% であったが、2004 年にはその割合が 42% まで上昇している。以上のような輸入の拡大等を通じたグローバリゼーションの急速な進展は、政策担当者の間で大きな関心事になってきた。なぜなら、その進展は、製造業のなかでも特に労働集約的な業種が集中している地域において、その労働需要を急激に減退させる可能性があるからである。特に 2010 年における急速な円高の進展による、産業の空洞化、雇用需要減退の懸念が再燃している。

表1－1は、経済産業省『工業統計調査』を用いて、1980年代と1990年代における我が国の製造業の雇用成長率を地域ごと(北海道、東北、北関東、南関東、北陸、東海、近畿、中国、四国、九州)²、産業ごとに示したものである。表1－1によると、1980年代と1990年代において、雇用成長率にはっきりした違いがある。1980年代は、南関東を除いて、雇用成長率が正である一方、1990年代では、雇用成長率は全ての地域において負である。1980年代と1990年代を通じ、地域によって、雇用成長の様子は全く異なっている。例えば、東北地方における製造業の雇用成長率は1980年代には年平均3.0%であったが、その後の10年間に、年平均-1.3%まで下落した。また産業に注目すると、地域間以上に雇用成長率に大きなばらつきがある。例えば、1990年代の民生用電子・電気機器産業における雇用成長率は、東海、北海道、中国地方で大きく減少しているが、九州や四国では上昇している。これらの例は、低賃金国からの輸入の浸透が雇用成長に潜在的に負の影響を与えることを示唆すると同時に、産業集積などの地域の産業構造や産業特性によってその影響の度合いは異なるということも示唆している。

本論文は、我が国の工場レベルのデータを用い、ヘクシャー・オリーン(Heckscher-Ohlin)モデルの考え方に基づき、低賃金国からの輸入と、地域間の産業連閲を踏まえた集積が、工場の雇用成長率と閉鎖確率に及ぼす影響を分析することを目的とする。本論文の構成は以下のとおりである。次節では、先行研究をサーベイし、本研究の特徴を明らかにする。第3節では、実証モデルと、推計で用いる変数の概要を述べ、第4節では工場の雇用成長と閉鎖に関する推計結果を議論する。最後に第5節で本論文の結論を述べる。
表 1－1．地域別雇用変化率

產業別地域別雇用変化率

製造業	民生用電子・電気機器	通信機器
1981-1990	1990-2000	1981-1990	1990-2000	1981-1990	1990-2000
北海道	0.8%	-0.4%	NA	-6.7%	-2.2%	9.7%
東北	3.0%	-1.3%	7.7%	-3.3%	0.4%	-4.1%
北関東	2.2%	-1.0%	-2.8%	-4.3%	-2.4%	-3.7%
南関東	-0.1%	-2.5%	2.7%	-3.2%	-2.9%	-4.3%
北陸	1.6%	-1.1%	2.7%	-2.0%	-1.8%	-2.4%
東海	1.2%	-1.0%	16.4%	-7.1%	-1.4%	-4.8%
近畿	0.0%	-1.7%	2.1%	-2.5%	-4.6%	-0.4%
中国	0.1%	-1.7%	14.0%	-6.4%	-1.8%	-3.2%
四国	0.3%	-1.4%	2.1%	2.4%	-5.0%	-7.4%
九州	1.4%	-1.1%	5.4%	6.2%	-1.2%	-4.8%

電子部品(半導体(註餘<))	自動車・自動車部品・同付	繊維・衣服
1981-1990	1990-2000	1981-1990	1990-2000	1981-1990	1990-2000
北海道	168.2%	-6.7%	14.7%	17.8%	7.3%	-4.6%
東北	25.2%	-5.9%	7.6%	2.1%	2.3%	-4.8%
北関東	14.2%	-3.3%	1.9%	-1.1%	-2.6%	-5.5%
南関東	4.3%	-4.2%	-0.5%	-3.2%	-2.7%	-5.5%
北陸	6.6%	-1.3%	2.5%	0.6%	-2.4%	-6.0%
東海	58.6%	-8.3%	-0.2%	2.0%	-2.8%	-3.9%
近畿	4.2%	-5.0%	1.1%	-1.6%	-2.1%	-5.2%
中国	9.2%	-5.7%	1.1%	-1.8%	-0.6%	-5.1%
四国	11.4%	-6.5%	-7.2%	-4.7%	-0.9%	-5.6%
九州	40.3%	3.0%	4.2%	2.6%	1.5%	-5.4%

出所：経済産業省『工業統計調査』により筆者ら作成。

地域区分については付表 2 を参照のこと。

### 2. 先行研究

これまでも、グローバル化による国際競争の激化、とりわけ低賃金国からの輸入が、雇用にどのような影響をもたらすかを産業別に比較する研究が行われてきた。例えば、Revenga (1992)とBranson and Love (1988)は、増加した輸入の浸透が米国における製造業の雇用に与える影響を、産業レベルのデータを用いて分析している。同様に、Tomiura (2003a)とRebick (1999)は、日本の製造業に属する産業別データを用いて分析をしている。Hanson (1998)はメキシコのデータを利用して貿易自由化が地域の雇用に与える影響を分析している。近年では、Bernard et al. (2006)と伊藤 (2005)が、工場レベルまたは企業レベルのデータを用いて、その効果を分析している。彼らのモデルはヘクシャー・オリーンモデルに基づいている。すなわち、アメリカや日本のような国においては、低賃金の労働力が豊富な国々からの輸入が増えることによって、労働集約的な財から相対的に生産要素賦存量が豊富
富な資本集約的あるいは技術集約的な財へと生産、雇用が再配分されると考える。日本の場合、1980年代後半の円高の進展により、1990年代には低賃金国からの輸入が大幅に増加した。オリジナルのヘクシャー・オリーンモデルは産業に焦点を当てたモデルであるが、本論文ではBernard et al.(2006)と同様に、各産業の各工場レベルでそれぞれ異なる技術で製品を生産しているものと仮定する。このとき、ある産業における労働集約的な工場は、低賃金国からの輸入品による競争の激化に伴い、当該工場における生産や雇用を低下させる、あるいは当該工場を閉鎖する一方、当該産業における生産は、生産性の高い、資本集約的な工場ヘシフトしていくものと予想される。

輸入競争が雇用に与える影響の工場間、産業間の違いだけでなく、地域間での違いにも重要であると考えられる。Fujita et al. (1999) による新経済地理学モデル (New Economic Geography Model) では、以前から投入・産出の産業連関が強かった地域において貿易自由化が起こると、雇用成長は低下するというモデルを提示している。また、Tomiura (2003b) は、日本の産業レベルのデータを用いて、輸入競争が地域の雇用に与える影響を分析している。しかしながら、筆者の知るところでは、地域特性をコントロールしたうえで、輸入競争に対する製造業の工場レベルで雇用の影響に注目して分析した先行研究はない。Bernard et al. (2006) では、地域間で低賃金国との競争に雇用が反応する度合いには大きなバリエーションがあるということを示唆しているものの、これについて実証的に検証していない。なお、産業集積が我が国の地域の雇用成長率、生産性に与える効果を検証した論文として Mano and Otsuka (2000)、大塚（2008）があるが、産業レベルの分析であり、国際化の影響を明示的に分析していない点で本論文とは異なる。

本論文は、我が国の工場レベルのデータを用い、産業や地域における雇用成長、および工場閉鎖に関して、ヘクシャー・オリーンモデルに基づいたうえで、地域間の産業連関の与える影響を分析する。

本論文で検証する仮説を整理すると、以下の２つに集約することができる。

仮説1：工場の効果

資本集約的で高い生産性を持つ工場の雇用成長率、工場の存続確率は、低賃金国からの輸入による影響が相対的に小さい。

仮説2：地域の効果

地域の産業における投入産出連関が強いところほど、工場の雇用成長率と存続確率は高い。ただし、低賃金国からの輸入は、地域内の産業連関の取引の一部に取って代わるものと予想される。

我が国の工場レベルのデータを用いて、上記仮説を検証しようとする実証研究は、本論文が最初の試みである。推計で用いたデータは、経済産業省『工業統計調査』個票データであり、資本労働比率や全要素生産性(Total Factor Productivity, TFP)等といった工場特性を把握できる詳細なデータである。加えて、工場の立地に関する情報を利用することで、地域別、産業部門別の平均賃金や産業間リンケージ、産業内集積等といった地域特性を考慮
しているという点にも特徴がある。

### 3. 推計モデルと変数

### 3.1 推定モデル

本論文では Bernard et al. (2006) と同様に、規模や資本労働比率、生産性などの上昇といった工場の特性を説明変数としてモデルに含める。

本論文の推計モデルは次の(1)式と(2)式である。

$$ L g r o w t h_{i r j t}=V_{i t-1}^{^{\prime}}\alpha+I M P E N_{j t-1}^{^{\prime}}\beta+R E G I O N_{r j t-1}^{^{\prime}}\gamma+Z_{i r j t-1}^{^{\prime}}\delta+\lambda_{t}+\lambda_{j}+\lambda_{i}+\varepsilon_{i r j t} $$

$$ \mathrm{P r}(E x i t_{i r j t})=\Phi(V_{i t-1}^{^{\prime}}\alpha+I M P E N_{j t-1}^{^{\prime}}\beta+R E G I O N_{r j t-1}^{^{\prime}}\gamma+Z_{i r j t-1}^{^{\prime}}\delta+\lambda_{t}+\lambda_{j}+\lambda_{r}+\lambda_{i}) $$

ここで i は工場、r は地域、j は産業、t は年を示す下付き添え字である。

(1)は工場レベルの雇用成長率（Lgrowth）を被説明変数とした推計式である。本論文では、Davis et al (1996) により提案されている、退出した工場のサンプルを考慮した雇用成長率を用いた。退出した事業所は、期間中に雇用者数(L)がゼロとなった事業所であるが、雇用成長率を対数差分で定義すると、通常、退出事業所の雇用成長率が定義できないため、欠損値となってしまう。(3)の Davis et al (1996) の雇用成長率の場合、退出事業所についても成長率を定義できるので、推計サンプルに加えることができる。

$$ L g r o w t h_{_{i r j t}}=\frac{2\times\Delta L_{_{i r j t}}}{(L_{_{i r j t}}+L_{_{i r j t-1}})} $$

説明変数 $ V_{it-1} $ は、工場 i の特性を示す変数で、 $ IMPEN_{jt-1} $ は、産業 j、t-1 時点における輸入競争に関する指標、REGION は地域特性を示す変数、 $ Z_{irjt-1} $ は、工場及び地域の特性と輸入競争指標の相互作用を示す変数である。また、本論文では時間の固定効果 $ (\lambda_{t}) $ と産業の固定効果 $ (\lambda_{j}) $ 、事業所の固定効果 $ (\lambda_{i}) $ を推計に含める。これは、景気等のマクロ効果、観察できない産業の特性、事業所の特性をコントロールするためである。ε は標準的な仮定を満たす誤差項である。

また、Lgrowth に代えて、t-1 期に存在していた工場で、t 期に退出していれば 1、存続すれば 0 をとるダミー変数（Exit）を従属変数とするモデルの推定も行った。こちらは、変量効果プロビット・モデルにより推定を行っている（推計式(2)）。

では、以下、各変数の定義についてみていこう。
#### 3.2. 工場特性

推計式の V は、工場特性を示す変数であり、工場規模に関する変数(工場規模は従業員数の自然対数によって定義)や、t-1 時点の自然対数をとった全要素生産性( $ \ln TFP_{it-1} $ )と自然対数をとった資本集約度( $ \ln KL_{it-1} $ )、自然対数を取った工場の平均賃金( $ Wage\_Plant_{it-1} $ )、および単独事業所のダミー( $ single\_unit_{it-1} $ )を含む。本論文では、Caves et al. (1982, 1983)、Good et al. (1983)に従って、全要素生産性( $ \ln TFP $ )を推計している。具体的には、以下のように算出している。

$$ \begin{aligned}\ln TFP_{it}=&\left(\ln Q_{it}-\ln\overline{Q}_{t}\right)-\sum_{k=1}^{K}\frac{1}{2}\big(s_{ikt}+\overline{s}_{kt}\big)\big(\ln X_{ikt}+\ln\overline{X}_{kt}\big)\\&+\sum_{s=1}^{t}\big(\ln\overline{Q}_{s}-\ln\overline{Q}_{s-t}\big)-\sum_{s=1}^{t}\sum_{k=1}^{K}\frac{1}{2}\big(\overline{s}_{ks}+\overline{s}_{ks-1}\big)\big(\ln\overline{X}_{ks}-\ln\overline{X}_{ks-1}\big)\end{aligned} $$

ただし、 $ Q_{it}, s_{ikt}, X_{ikt} $ はそれぞれ、t 年における工場 i の総生産、投入要素 k のコストシェア、要素 k の投入量である $ ^{3} $ 。上部にバーがついた変数は、その変数の産業平均を示す。

ここでは、代表的な工場を、各年、産業ごとに定義する。工場の投入産出は、ある産業に属する全工場のそれらを幾何平均して算出している。(4)式の右辺の最初の2項は、Theil=Tornqvist 指数に従って、工場ごと、年ごとに、代表的な工場（平均的な工場）からの乖離として定義された横断面のTFP指数を表している。この横断面のTFP指数はt期とt-1期で比較可能でないので、代表的な工場に対するTFPの成長率を(4)式の第3項及び第4項として(4)式に含めることで、調整している。

#### 3.3. 輸入競争に関する指標

本論文では、2つの輸入浸透度、すなわち、低賃金国からの輸入浸透度 $ (LWPEN_{jt-1}) $ と、その他の国からの輸入浸透度 $ (OTHPEN_{jt-1}) $ である。 $ LWPEN_{jt} $ と $ OTHPEN_{jt} $ は、それぞれ以下のように算出された産業jにおけるt年の低賃金国、その他の地域からの輸入浸透度である。

$$ LWPEN_{jt}=\frac{M_{jt}^{L}}{M_{jt}+Q_{jt}-E_{jt}},OTHPEN_{jt}=\frac{M_{jt}-M_{jt}^{L}}{M_{jt}+Q_{jt}-E_{jt}} $$

ただし、 $ M_{jt}^{l} $ は産業 j における t 年の低賃金国からの名目輸入額である。また、 $ M_{jt} $ は、輸入額合計の名目値である。 $ Q_{jt} $ は国内生産額の名目値である。 $ E_{jt} $ は名目輸出額である。これらの指標を作成するため、本論文では経済産業研究所(RIETI)の 2006 年版日本産業生産性データベース（以下、JIP2006 データベース、詳細は Fukao et al. 2007 を参照）に収録されている、国別の産業貿易データと国内の生産額の名目値データを利用している。低賃金国の定義は、伊藤 (2005) に従った。低賃金国と定義した国のリストは付表 1 にある。

表 3－1 は、日本における 1981 年から 2000 年の間の、製造業における輸入浸透度の推
移を示したものである。この表から、1990年代の製造業において輸入浸透率が増加したことが明確に読み取れる。とりわけ、電気機械産業における輸入浸透度は特に大きく増加している。例えば、半導体素子・集積回路産業では、1990年には16%だった輸入浸透率が、2000年には50%に増加している。同時に、1990年代には、低賃金国からの輸入割合も大きく増加している。例えば、民生用電子・電気機器産業では、1990年には14%だったが、2000年には48%に増加している。

表 3－1．産業別低賃金国からの輸入比率、輸入浸透率、雇用変化率

JIP2006
産業コード	分類名	低貨金国からの輸入の割合(%)	輸入浸透率(%)	雇用変化率(%)
1981年	1990年	2000年	1981年	1990年	2000年	1981年-2000年
8	畜産食料品	9	8	15	13	17	20	5
9	水産食料品	16	40	64	10	21	25	3
10	精穀・製粉	35	33	28	0	0	1	-44
11	その他の食料品	35	28	38	6	5	6	16
12	飼料・有機質肥料	42	29	28	1	3	10	-37
13	飲料	12	8	13	2	4	3	4
14	たぼこ	11	1	0	4	6	8	-47
15	繊維製品	26	35	79	7	12	27	-49
16	製材・木製品	14	30	37	10	15	22	-48
17	家具・装備品	17	24	45	2	4	11	-36
18	パルプ・紙・板紙・加工紙	2	3	10	7	7	8	-23
19	紙加工品	2	6	41	1	1	2	-2
20	印刷・製版・製本	1	1	6	0	0	0	14
21	皮革・皮革製品・毛皮	21	14	47	9	22	41	-38
22	ゴム製品	5	14	65	4	7	12	-14
23	化学肥料	2	9	30	2	7	13	-60
24	無機化学基礎製品	17	15	28	10	10	11	-14
25	有機化学基礎製品	7	5	2	1	1	1	-42
26	有機化学製品	5	5	10	9	12	16	-1
27	化学繊維	2	1	14	4	6	7	-37
28	化学最終製品	6	5	10	8	7	10	11
29	医薬品	2	2	3	7	7	7	13
30	石油製品	24	18	13	11	16	11	-43
31	石炭製品	38	58	97	0	1	1	-53
32	ガラス・ガラス製品	1	9	21	3	6	8	13
33	セメント・セメント製品	3	10	16	0	1	0	-29
34	陶磁器	8	9	33	2	5	8	-24
35	その他の窯業・土石製品	37	14	65	5	7	9	-29
36	銚鉄・粗鋼	30	52	78	2	3	3	-66
37	その他の鉄鋼	5	15	20	1	2	3	-34
38	非鉄金属製錬・精製	30	22	61	38	52	53	-31
39	非鉄金属加工製品	24	22	53	4	4	9	4
40	建設・建築用金属製品	2	41	47	0	1	1	-4
41	その他の金属製品	2	8	34	2	2	4	-10
42	一般産業機械	0	4	19	3	4	6	10
43	特殊産業機械	1	1	9	5	6	8	-8
44	その他の一般機械	2	15	22	7	4	6	17
45	事務用・サービス用機器	0	11	43	3	2	7	33
46	重電機器	0	15	56	3	5	15	11
47	民生用電子・電気機器	1	14	48	2	3	14	-44
48	電子計算機・同付属品	0	5	22	13	13	35	137
49	通信機器	1	6	15	9	5	6	36
50	電子応用装置・電気計測器	0	1	4	26	8	17	39
51	半導体素子・集積回路	6	2	14	12	16	50	112
52	電子部品	0	4	33	1	3	7	31
53	その他の電気機器	1	4	22	3	4	14	17
54	自動車	0	0	2	2	9	10	0
55	自動車部品・同付属品	4	3	21	1	1	2	21
56	その他の輸送用機械	6	0	7	10	14	14	-34
57	精密機械	2	3	18	11	15	29	-33
58	プラスチック製品	1	7	33	1	1	3	29
59	その他の製造工業製品	16	19	42	10	15	17	-13

出所：JIP データベースに基づき筆者ら作成。

低賃金国については付表1を参照のこと。
輸入に関しては、産業内貿易の拡大も工場の退出を促す要因になりうる。グローバル化の拡大とともに、企業は生産ラインの見直しを進めると考えられる。産業内貿易の拡大とともに、企業は、国内で比較優位を持たない財の生産の見直しを行うと考えられる $ ^{4} $ 。本論文では、輸出額 $ E_{jt} $ 、輸入額 $ M_{jt} $ を用いて以下のように定義される、グローベル・ロイド（Grubel-Lloyd(1975)）の産業内貿易指標 $ GL_{jt} $ を輸入競争の指標として追加している。

$$ G L_{_{jt}}=\left[\left(E_{_{jt}}+M_{_{jt}}\right)-\left|E_{_{jt}}-M_{_{jt}}\right|\right]\frac{100}{\left(E_{_{jt}}+M_{_{jt}}\right)} $$

#### 3.4. 地域特性に関する指標

推計式の地域特性を示す変数（REGION）は、以下の変数を含んでいる。すなわち、当該地域の賃金(Wage_Region_{rjt-1})、産業間の連関( $ INP_{rjt-1} $ 、 $ OUT_{rjt-1} $ )、産業内集積( $ IIA_{rjt-1} $ )である。こうした変数を追加することで、低賃金国からの輸入競争による雇用への影響が地域ごとに不均一であるということを分析する。t年の地域rにおける産業jの産業間連関を示す指標である $ INP_{rjt} $ と $ OUT_{rjt} $ は、Dumais et al.(2002)やTomiura(2003b)に倣って、以下のように定義される。

$$ I N P_{r j t}=R\sum_{h\neq j}\left(\frac{G_{j t}^{h}}{G_{j t}}\right)\left(\frac{Q_{r j t}}{Q_{h t}}\right),\quad O U T_{r j t}=R\sum_{h\neq j}\left(\frac{G_{h t}^{j}}{G_{t}^{j}}\right)\left(\frac{Q_{r h t}}{Q_{h t}}\right) $$

ただし、 $ G_{jt}^{h} $ 、 $ G_{jt}^{h} $ 、 $ G_{jt} $ 、 $ G_{t}^{j} $ はそれぞれ、産業 h から産業 j への中間財取引、産業 j から産業 h への中間財取引、産業 j に供給された総投入、産業 j の総生産である。t は時間を示す。投入産出に係る情報は、JIP2006 データベースの産業連関表から得た $ ^{5} $ 。t 年の地域 r における産業 h の出荷額の割合は $ Q_{rht}/Q_{rt} $ で表される。INP と OUT は、それぞれ、同一地域における川上産業の集積度と川下産業の集積度を意味する。なお、この指標を作成するため、本論文では『工業統計調査』から地域を特定できる産業のデータを抽出して利用している。地域総数 R を乗じているのは、地域間の平均を 1 に基準化するためである。

IIArjtは、t年の地域rにおける産業jの産業内集積を示す指標である。Tomiura(2003b)での議論に従い、産業内集積が当該地域の産業活動に正の外部性を与え、雇用の成長がより早くなると考える。IIArjtは以下のように導出する。

$$ I I A_{r j t}=\frac{L_{r j t}/L_{r t}}{L_{j t}/L_{t}} $$

ただし、$L_{rt}$、$L_{rt}$、$L_{jt}$、$L_{t}$ はそれぞれ、地域 $r$ で産業 $j$ に雇用されている人数、地域 $r$ の製
造業で雇用されている人の総数、産業 j で雇用されている人の総数、製造業全体で雇用されている人の総数である。t は時間を示す。

なお、推計式の $ Z_{irjt-1}^{\prime} $ では、工場及び地域の特性と $ LWPEN_{jt-1} $ の相互作用を示す変数 $ (LWPEN_{jt-1} \times \ln TFP_{it-1}, LWPEN_{jt-1} \times \ln KL_{it-1}, LWPEN_{jt-1} \times INP_{rj}, LWPEN_{jt-1} \times OUT_{rj}, LWPEN_{jt-1} \times IIA_{rj}) $ の交差項である。

#### 3.5. 使用したデータについて

本論文で用いるデータは、1981年から2000年における経済産業省『工業統計表』の個票データをパネル化したデータセットを用いた $ ^{6} $ 。サンプルは、有形固定資産の情報が入手可能な従業者数10人以上の工場のデータに限定したものとなっているが、サンプル数は10万個以上にのぼり、雇用成長等を詳細に分析することができる。加えて、ここでは、地域特性をより実態に合わせて把握するために、従来の研究で用いられてきた都道府県よりも、より詳細な地域分類である経済圏を単位として各変数を構築した。経済圏の概念としては、さまざまなものが提案されているが、ここでは朝日新聞社『民力』によって提案されている「エリア」を地域単位とした。朝日新聞社『民力』の「エリア」は、通勤圏等の情報に基づいており、日本全国を109の地域に分類したものである。本研究では、投入・産出構造に関連した地域に着目した分析を行うため、我が国の行政的な地域区分である都道府県という分類よりも、この109の地域分類の方がより適切であるものと考えた $ ^{7} $ 。

### 4. 推計結果

推計結果を表4−1に示す。モデル1とモデル2は、雇用成長率に関する固定効果モデルによる推定結果であり、前者と後者の違いは交差項を含むか否かである。一方、モデル3とモデル4は工場閉鎖に関する変量効果プロビット・モデルの推定結果であり、それぞれ交差項の有無に違いがある。以下、それぞれの変数グループごとに結果をみていこう。

### 4.1 工場の効果

資本労働比率(K/L)と TFP、平均賃金(Wage_Plant)は、雇用成長率に対しては正、工場鎖確率に対して負で有意な効果があることを示している。この結果は、米国の工場レベルデータを用いた Bernard and Jensen (2007)と整合的である。資本労働比率、TFP、平均賃金が高いことは当該工場の生産性の高さを示す指標であり、企業はその雇用資源を生産性の高い工場に重点的に配分している。一方、工場規模（Size）は、雇用成長率、工場閉鎖確率に対して、ともに負の影響をもたらしていることが分かる。単独事業所ダミー
表 4－1．雇用成長率と工場閉鎖確率の回帰分析結果

モデル1 モデル2	モデル3 モデル4
推計方法	固定効果モデル	プロビットモデル
被説明変数	雇用成長率	工場閉鎖
標本数	2618164	2618164	2675417	2675417
自由度修正済み決定係数	0.0587	0.0594
Wage_Plant	0.0724***	0.0717***	-0.2349***	-0.2346***
[41.57]	[41.19]	[-41.01]	[-40.94]
Size	-0.0448***	-0.0464***	-0.9430***	-0.9441***
[-26.75]	[-27.73]	[-157.19]	[-157.14]
lnKL	0.0207***	0.0204***	-0.0826***	-0.0824***
[35.26]	[34.74]	[-40.39]	[-40.26]
lnTFP	0.0640***	0.0392***	-0.2772***	-0.2532***
[40.53]	[22.51]	[-46.17]	[-37.23]
single_unit	0.0086***	0.0088***	-0.1836***	-0.1834***
[6.27]	[6.41]	[-36.87]	[-36.77]
LWPEN	-1.1093***	-2.5391***	2.0649***	3.6238***
[-42.88]	[-36.20]	[17.90]	[16.65]
OTHPEN	0.0848***	0.0690***	-0.3079***	-0.2855***
[4.45]	[3.61]	[-3.03]	[-2.80]
GL	0.0002***	0.0001***	-0.0010***	-0.0009***
[7.15]	[6.51]	[-6.95]	[-6.79]
INP	0.0084***	0.0085***	-0.0038**	-0.0044***
[18.73]	[18.93]	[-2.34]	[-2.68]
OUT	0.0033***	0.0033***	-0.0006	-0.0011
[11.83]	[11.57]	[-0.55]	[-0.92]
IIA	0.0060***	0.0054***	0.0110***	0.0147***
[5.14]	[4.59]	[3.38]	[4.16]
Wage_Region	-0.0730***	-0.0606***	0.3248***	0.2818***
[-6.46]	[-5.34]	[5.08]	[4.37]
LWPEN×lnTFP	1.2497***	-1.0631***
[24.07]	[-7.39]
LWPEN×INP	-0.0062	-0.0997***
[-0.62]	[-3.26]
LWPEN×OUT	0.0091	0.0402
[1.05]	[1.40]
LWPEN×IIA	0.1406***	-0.2622***
[7.02]	[-3.61]
_cons	-0.3593***	-0.3995***	2.3820***	2.6059***
[-4.22]	[-4.69]	[6.14]	[6.66]
Industry Dummy	Yes	Yes	Yes	Yes
Year Dummy	Yes	Yes	Yes	Yes
Region Dummy	No	No	Yes	Yes

[]内の数字はt値

***，**，*は、それぞれ1%、5%、10%水準で有意であることを示す。
(single_unit) は、雇用成長率に対しては正、工場閉鎖確率に対しては負の影響を及ぼしている。これらの結果は、規模の大きな事業所では、すでに多くの従業者を抱えているため、雇用成長率は低くなることを示している。また、大規模事業所のほうが、扱う製品数が多く、需要変動に柔軟に対応できるため、閉鎖確率が低くなる。ただし、規模が大きくても複数工場の場合は、他の工場への生産ラインの集約などが可能であるため、単独工場に比べて、閉鎖確率が高くなることを示唆するものと考えられる。

#### 4.2. 輸入競爭効果

輸入浸透度に注目すると、LWPENの係数は、雇用成長率には負、工場閉鎖確率には正で統計的に有意となっており、Bernard et al. (2006) とも整合的である。この結果は、低賃金国からの輸入競争にさらされている産業ほど雇用成長率が減少し、工場閉鎖確率が上昇していることを示唆している。一方、その他の国からの輸入浸透は雇用成長に正、工場閉鎖確率には負の影響を与えている。これは、日本企業が高付加価値の中間生産物を高賃金国から輸入し、その輸入が国内の生産と雇用の成長に正の影響を与えていることを示しているものと解釈される。この結果は、多国籍企業と米国の雇用に関する Harrison and McMillan (2006) の研究と整合的である。彼らは、米国の雇用と低所得(高所得)の国の雇用は代替的(補完的)であると指摘している。また、グローベル・ロイド指数(GL)は、雇用成長率には正、工場閉鎖確率には負の効果をもたらしている。この結果は、産業内貿易に伴う、国際工程間分業の進展が製造業企業のパフォーマンス改善につながっているものと解釈できる。

### 4.3 地域の効果

地域ごとの賃金水準(Wage_Region)は、雇用成長には負、工場閉鎖確率に対して正で統計的に有意な効果を持つ。地域別賃金の影響は、この変数が、地域の混雑効果によってもたらされる高い地価などの代理変数となっていることに由来しているのかもしれない。集積を示す変数に関して、産業間集積の変数 INP の係数は、雇用成長率に対しては正、工場閉鎖確率には負で、いずれも統計的に有意である。OUT の係数は雇用成長率に対しては正の効果をもつが、工場閉鎖確率に対する影響は統計的に有意ではない。産業内集積を示す変数 IIA の係数も、OUT と同様、雇用成長率に対しては正で統計的に有意であるが、工場閉鎖確率に対しては統計的に有意な影響を及ぼしてはいない。

なお、輸入競争効果と集積効果のインパクトを比較するために、輸入浸透率と3種の集積指標(LWPEN, INP, OUT, IIA)の変化と対応する推計された係数(β)から寄与度を計算した。具体的には、β(LWPEN_{t}-LWPEN_{t-1})、β(INP_{t}-INP_{t-1})、β(OUT_{t}-OUT_{t-1})、β(IIA_{t}-IIA_{t-1})を計算した。寄与度計算に際しては、ベースラインとなる推計結果の表4-1のモデル1の係数を用いている。また、表1-1および表3-1から、1980年代と1990年代で、雇用、輸入浸透率の変動パターンが著しく異なるため、時点は、1981年から1990年と1991年から1999年の2期間に分けて寄与度を計算している。結果は、地域や産業によって異なるため、例
として、南関東と東北の電気機械製造業と自動車製造業について計算を行った（表4−2）。

表 4－2．輸入浸透率と集積指標の変化の寄与度の比較

地域	産業	年代	低賃金国からの輸入浸透率	集積の指標
LWPEN(1)	INP(2)	OUT(3)	IIA(4)
東北	自動車	80年代	0.00%	0.20%	0.23%	0.03%
90年代	-0.33%	0.10%	0.05%	0.04%
東北	電気機器	80年代	-0.26%	0.20%	0.06%	-0.11%
90年代	-2.78%	0.03%	0.06%	-0.11%
南関東	自動車	80年代	0.00%	-1.78%	2.10%	-0.04%
90年代	-0.32%	-1.40%	-0.34%	-0.11%
南関東	電気機器	80年代	-0.33%	-3.13%	-1.21%	-0.10%
90年代	-2.97%	-2.13%	-0.62%	-0.01%

まず、輸入浸透率の影響をみると、1980年代では自動車、電気機械のいずれにおいても、その寄与度は小さい。しかし、1990年代になると電気機械で負の影響が大きくなり、東北で-2.78%ポイント、南関東では-2.97%ポイントとなり、雇用喪失の主要因となっていることがわかる。一方、集積についてみると、1980年代の東北における集積効果は、自動車でも電気機械でもINPとOUTの寄与度が正であり、雇用の増加傾向を下支えしていたことが分かる。しかし、1990年代になると、INPとOUTの寄与度は小さくなり、集積の雇用の下支え効果が失われたことがわかる。Tomiura（2003b）では、1990年代の輸入浸透率の増加が集積の雇用創出力を弱体化させたのではないかと推測しているが、表4－2の計算結果からも、電気機械などでは、輸入競争による雇用喪失効果が産業集積による雇用創出効果を上回っていることが分かった。

### 4.4 交差项

ここからは、モデル 2 とモデル 4 に注目する。雇用成長の分析において、Bernard et al. (2006) と同様に、LWPEN と TFP の交差項の係数は正で統計的に有意である。このことは、低賃金国からの輸入が増加すると雇用成長は減少するが、生産性が高い工場ではその影響は小さいことを意味している。なお、我々の TFP 指標は、工場の出荷額を各産業の産出額デフレーターで実質化した産出額を使用しており、これは Foster et al. (2008) が指摘するところの Revenue productivity である。この TFP 指標には、製品差別化によるマークアップの上昇も含まれているため、TFP の高さが雇用成長率にプラスの影響を持つ含意は、工場は低賃金国の輸入製品に対して高付加価値で高価格の製品で差別化しているものと推察される。LWPEN と INP、および、LWPEN と IIA の交差項の係数は、工場の閉鎖確率についてのプロビット・モデルで、負で統計的に有意である。この解釈としては、川上産業集積 (INP の高い) 地域、あるいは同一産業集積 (IIA の高い) 地域では、輸入財との差別化が行われているため、低賃金国からの輸入増加の工場閉鎖確率への影響が、非集積地より
も小さくなっていることを示唆している。LWPENとOUTの交差項の係数は、雇用成長率に対しても工場閉鎖確率に対しても有意ではなかった。

### 4.5 限界効果の分析

表 4−3 は、工場閉鎖率の限界効果を分析したものである。限界効果の計算に際して、すべての独立変数は平均値で評価している。低賃金国からの輸入が工場の存続に大きく負の効果を持つ一方、川上産業の集積効果は雇用成長率、工場の存続に大きく正の効果を持つ。また、産業内集積は工場の閉鎖確率の低下に重要な寄与をする。TFPと低賃金国からの輸入の交差項も正の効果が大きく、TFPの高い工場は低賃金国からの輸入が増加しても工場の閉鎖の確率が低いことがわかる。

表 4－3. 工場閉鎖確率の回帰分析結果（限界効果）

モデル3 モデル4
推計方法	プロビットモデル
被説明変数	工場閉鎖
Wage_Plant	-0.495	-0.495
Size	-3.566	-3.57
lnKL	-0.435	-0.434
lnTFP	-0.415	-0.379
single unit	-0.378	-0.377
LWPEN	0.264	0.463
OTHPEN	-0.06	-0.055
GL	-0.108	-0.106
INP	-0.098	-0.114
OUT	-0.017	-0.029
IIA	0.042	0.056
Wage_Region	0.352	0.305
LWPEN×lnTFP	-0.14
LWPEN×INP	-0.077
LWPEN×OUT	0.033
LWPEN×IIA	-0.067
Industry Dummy	Yes	Yes
Year Dummy	Yes	Yes
Region Dummy	Yes	Yes

注）限界効果は、平均値で評価されている。

### 4.6 頑健性の検討

紙幅の関係ですべて推計結果を提示できないが、推定結果の頑健性を確認するための検
証を行った $ ^{8} $ 。第一は、1980年代と1990年代の間の構造変化の可能性である。表1-1でも示されている通り、雇用情勢は1980年代と1990年代の間で大きく変わっている。この背後には、何らかの構造変化があったと考えることもできる。そこで、雇用成長率に関するベースラインの推計式（モデル1）の各変数に1990年代ダミーを交差させ、パラメーターに統計的に有意な変化がみられるかどうかを検証した。その結果、1980年代に比べて、1990年代では、LWPENの係数は絶対値で小さく、交差項は正で有意、川上産業の集積(INP)の係数は大きく、川下産業の集積(OUT)の係数は小さくなっていることが分かった。低賃金国からの輸入LWPENの係数が1990年代に入って絶対値で小さくなるというのは不可解であるが、LWPENとTFPの交差項を導入すると、LWPENと1990年代ダミーの交差項は有意ではなくなった。これは、1990年代には、生産性の低い事業所の退出してしまっており、比較的生産性の高い事業所が残っているため、生産性の影響を考慮しない場合、1990年代の低賃金国からの輸入浸透率LWPENの影響が過小評価されてしまうものと推察される。第二は、内生性への対処である。輸入競争が工場の生産性を高めると考えられるので、本論文の推計において潜在的に内生性があるかもしれない。適切な操作変数の導入は難しいが、独立変数について5年のラグをとった推計を行ったところ、主要な結果に変化はなかった。第三は、地域区分に関する検討である。本研究では、「エリア」別の集積指標を用いたが、都道府県別データから計算した集積指標を用いた推計も試みている。主要な推計結果は、多少変わる部分もあるものの、主要な結論については大きな違いはみられない。係数の大きさについては、都道府県データによる集積指標による推計の場合、「エリア」による集積指標の係数に比べると概ね小さくなる傾向がみられた。第四は、雇用成長率と事業所の存続確率の二段階推定である。雇用成長率の推計では、退出した事業所が含まれていないためサンプル・セレクション・バイアスが生じる可能性がある。そこで、事業所の閉鎖確率の推計モデルから計算した逆ミルズ比を雇用成長率関数に含めて頑健性を確認したが、全体的な結果は変わらなかった。ただし、二段階推定の際は、従業者規模(Size)は正に、産業内集積(IIA)の係数は負に転じる。これは、従業者規模の場合、規模が大きくなるほど退出確率が小さくなるので、退出を考慮した推計では従業者規模(Size)の係数は正になると考えられる。産業内集積(IIA)については、退出確率の分析において、産業内集積が高まると競争が激しくなり、退出確率が高まるので、雇用成長率について退出確率を勘案すると、産業内集積の係数は負になると解釈できる。

### 5. 結論

本論文では、輸入浸透が1981年から2000年の間に我が国の雇用成長に与えた影響を分析した。本論文の特徴の1つは、包括的な工場レベルのパネル・データを用いて我が国の
雇用成長率を分析したことである。また、産業間集積、産業内集積の効果という地域の要因に関する考察が本論文分析の貢献と考える。

本論文では2つの発見がなされた。1つ目は、低賃金国からの輸入競争が工場の雇用成長率、存続に負の影響を与えるが、生産性が高く、規模が大きい工場はその影響は小さいことである。一方、低賃金国以外の国からの輸入浸透は、雇用成長と工場の存続に正の影響を与えている。2つ目は、産業集積の重要性である。とりわけ川上産業集積地や産業内集積は、工場の雇用成長率を改善、あるいは閉鎖確率を減少させる効果をもつ。また、輸入競争が激しくなっても、川上産業集積地や産業内集積がみられる地域では、輸入財との差別化が比較的容易で、輸入競争による負の効果が軽減されることが分かった。ただし、川下産業集積地については、その影響が統計的で有意でないケースが散見され、川上産業集積や産業内集積ほど頑健な結果は得られなかった。これらの結果は、生産性が高い工場における生産活動の拡大を通じて、輸入浸透が我が国の製造業において資源配分の改善を促していることを示唆している。

最後に、将来の研究のために以下の課題を提示したい。まず、低賃金国との競争にさらされると、工場レベルでの製品構造の転換が促されるかもしれない。製品構造の転換に関する効果を分析することができれば、企業がその製品構成をどのように変化させているかについての手がかりを与えることができよう。そのためには、より細かい産業・品目分類での分析が必要となり、貿易や集積のより詳細なデータ整備が不可欠である。それに加えて、各工場の生産性が地域的な集積によって影響を受けていることも考えられる。この問題を解決するため、今後の研究において内生性の問題を更に一層考慮する必要があるだろう。

## 補論 データの概要

本論文で用いたデータは経済産業省『工業統計調査』個票データである。『工業統計調査』の起源は1909年に遡るが、個票データを用いてパネル・データが構築可能なのは、1981年以降となっている。また、2001年から小規模事業所を対象とする調査票から有形固定資産の項目が無くなってしまったため、本論文でのサンプルは、1981年から2000年までとなっている。『工業統計調査』は、工場に関する以下のような情報を収録している。すなわち、出荷額、在庫、設備・建物の簿価、従業員数、使用した原材料とエネルギーのコストに関する情報である。企業特性として、組織形態や、単独事業所か複数事業所かという情報が利用可能である。なお、『工業統計調査』によるパネル・データは、従業者数4人以上の事業所を全て網羅したデータセットを構築可能である。しかし、TFPの推計に不可欠な有形固定資産額は、従業者数10人以上の事業所しか調査が行われていない。本論文は10人以上の従業員を持つ工場にサンプルを限定している。
## ◎生産性指標の推計に用いたデータ $ ^{9} $

生産・中間投入・労働投入・デフレーター

実質付加価値は、実質総生産から実質中間投入を引いたものとして定義されている。実質総生産は、出荷額、修理料収入、加工賃収入の合計をデフレーターで実質化して測定している。中間投入は、原材料費をデフレーターで実質化して測定している。労働投入は、総従業員数に、国民所得計算方式(SNA、内閣府)で計算されているおおよその労働時間を乗じて測定されている。本論文で用いている投入産出についてのデフレーターは、JIP2006データベースから得ている。

## 資本ストック

本論文では、Fukao et al. (2006) $ ^{10} $ に従って、有形固定資産の名目簿価を用い、産業ごとの時価簿価比率を乗じて推計する。時価簿価比率は、JIP2006 データベースより得ている。産業ごとの資本の簿価は、工業統計の情報を総合することで求めている。

## コストシェア

コストシェアは、労働コスト、中間投入コスト、資本コストから構成される。労働コストは、現金給与総額で定義される。中間投入コストは、原材料費、燃料使用額、電力使用額、委託生産費の合計で定義される。

資本コストは、以下のように推計した。

$$ P_{_{K}}=P_{_{I}}\bigg(r_{_{t}}+\delta-\frac{\dot{P}_{_{I}}}{P_{_{I}}}\bigg) $$

ただし、 $ P_{I} $ は投資財価格、r は金利、δ は減耗率である。投資財価格及び減耗率は、JIP データベース 2006 の投資と資本ストックのマトリックスより計算した。金利(10 年国債利回り)のデータは日本銀行より得ている。
## 付表 1 低賃金国のリスト

本論文では、低賃金国を、伊藤 (2005) に従って以下の表のように定義した。

朝鮮民主主義人民共和國	中華人民共和國	モンゴル	ベトナム
タイ	フィリピン	インドネシア	カンボジア
ラオス	ミャンマー	インド	パキスタン
スリランカ	モルジブ	バングラッシュ	東テイモール
アフガニスタン	ネパール	ブータン	イラン
イラク	ヨルダン	シリア	イエメン
アゼルバイジャン	アルメニア	ウズベキスタン	カザフスタン
キルギス共和国	タジキスタン	トルクメニスタン	ジョージア
ヨルダン川西岸地区とガザ	ロシア連邦	ユーゴスラヴィア	アルバニア
ルーマニア	ブルガリア	トルコ	ウクライナ
ベラルーシ	モルドバ	ボスニア・ヘルツエゴヴィナ	マケドニア
グアテマラ	ホンジュラス	ベリーズ	エルサルバドル
ニカラグア	ジャマイカ	キューバ	ハイチ
ドミニカ共和国	セントピンセント・グレナディーン	コロンピア	ガイアナ
スリナム	エクアドル	ベルー	ボリピア
パラグアイ	モロッコ	アルジェリア	チュニジア
エジプト	スーダン	モーリタニア	セネガル
ガンピア	ギニアピサウ	ギニア	シエラレオネ
リベリア	コートディヴォアール	ガーナ	トーゴ
ベニン	マリ	ブルキナファソ	カーボベルデ
ナイジェリア	ニジエール	ルワンタ	カメルーン
チャド	中央アフリカ	赤道ギニア	コンゴ共和国
コンゴ民主共和国	ブルンジ	アンゴラ	サントメ・プリンシペ
エチオピア	ジブチ	ソマリア	ケニア
ウガンダ	タンザニア	モザンピーク	マダガスカル
ジンバフェ	ナミピア	南アフリカ	レット
マラウイ	ザンピア	スワジランド	コモロ
エリトリア	パブアニューギニア	サモア	バスアツ
フィジー	ソロモン諸島	トンガ	キリバチ
マーシャル諸島	ミクロネシア

## 付表 2 都道府県の地域区分

47 都道府県を以下のような 10 の地域に分け、文中の表を作成している。

地域	都道府県
北海道	北海道
東北	青森	岩手	宮城	秋田	山形	福島	新潟
北陸	富山	石川	福井
北関東	茨城	栃木	群馬	山梨	長野
南関東	埼玉	千葉	東京	神奈川
東海	岐阜	静岡	愛知	三重
近畿	滋賀	京都	大阪	兵庫	奈良	和歌山
中国	鳥取	島根	岡山	広島	山口
四国	徳島	香川	愛媛	高知
九州	福岡	佐賀	長崎	熊本	大分	宮崎	鹿児島	沖縄