Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 図表目次

1 国家間の所得分布

図 1-1 1 人当たりGDP と成長率の関係 (1820 年 ~ 1870 年).....9
図 1-2 1 人当たりGDP と成長率の関係 (1870 年 ~ 1913 年).....9
図 1-3 1 人当たりGDP と成長率の関係 (1913 年 ~ 1950 年).....10
図 1-4 1 人当たりGDP と成長率の関係 (1950 年 ~ 1973 年).....10
図 1-5 1 人当たりGDP と成長率の関係 (1974 年 ~ 1994 年).....11
図 1-6 1 人当たりGDP と成長率の関係 (1820 年 ~ 1994 年).....11
図 1-7 GDP 全体額と成長率との関係 (1950 ~ 1973 年).....12
図 1-8 GDP 全体額と成長率との関係 (1973 ~ 1994 年).....12
図 2-1 先進国の相対所得の推移 (その 1).....13
図 2-2 先進国の相対所得の推移 (その 2).....13
図 2-3 途上国の相対所得の推移 (アジア).....14
図 2-4 途上国の相対所得の推移 (アフリカ).....14
図 2-5 途上国の相対所得の推移 (中南米).....15
図 2-6 途上国の相対所得の推移 (専連・東欧).....15
図 2-7 人口増加率と成長率の関係 (1820 年 ~ 1913 年).....16
図 2-8 人口増加率と成長率の関係 (1913 年 ~ 1950 年).....16
図 2-9 人口増加率と成長率の関係 (1950 年 ~ 1994 年).....16
表 1-1 所得収斂理論の検証 (基準値は先進国).....17
表 1-2 条件つき所得収斂理論の検証 (基準値は先進国).....18

2 国内の所得分布

図 3-1 1 人当たりGDP と GINI 係数の推移 (1950 ~ 1990 年代 西欧).....19
図 3-2 1 人当たりGDP と GINI 係数の推移 (1950 ~ 1990 年代 英・南欧).....19
図 3-3 1 人当たりGDP と GINI 係数の推移 (1950 ~ 1990 年代 北欧).....20
図 3-4 1 人当たりGDP と GINI 係数の推移 (1950 ~ 1990 年代 日米豪).....20
図 3-5 1 人当たりGDP と GINI 係数の推移 (1960 ~ 1990 年代 アジア).....21
図 3-6 1 人当たりGDP と GINI 係数の推移 (1960 ~ 1990 年代 アフリカ).....21
図 3-7 1 人当たりGDP と GINI 係数の推移 (1960 ~ 1990 年代 中南米).....22
図 3-8 1 人当たりGDP と GINI 係数の関係 (1980 ~ 1990 年代 全世界).....22
図 3-9 1 人当たりGDP (対数表示) と ジニ係数 (1960 ~ 1990 年代 全世界).....23
図 3-10 1 人当たりGDP 成長率とジニ係数 (1980 ~ 1990 年代 途上国).....23
図 3-11 1 人当たりGDP 成長率とジニ係数 (1960 ~ 1990 年代 全世界).....24
図 3-12 1 人当たりGDP 成長率と就学率の相関 (1980 ~ 1990 年代 途上国).....24
表 2 所得水準・成長率別にみた開発途上国の GINI 係数の推移.....25
表 3 所得分布 (ジニ係数) の決定要因分析 (基準値は先進国).....26
表 4 所得分布 (ジニ係数) の成長促進 (抑制 効果分析 (基準値はアジア).....27
表 5 所得分布 (ジニ係数) の成長促進 (抑制 効果の地域別推計.....28
本論は 経済成長は所得格差 を拡大するのか縮小するのか」、所得の不平等は経済成長を抑制するのか促進するのか」という問題意識の下に、(1)世界的にみた国家間の所得分布の動向、(2)国内の所得分布とその国の成長経路、の2点を考察の対象とする。

1 部では Maddison (1995) のデータをもとに、21 の先進国 (レクセンブルグを除くDAC 加盟国) と 35 の途上国 (DAC 非加盟国) について、1820～1994 年の所得水準 (1 人当たりGDP) とその成長率の関係を 5 期間に分けてクロスカントリーで追跡し、長期的にみると国家間の 1 人当たり所得は収敛しているのか発散しているのかを計測する。

2 部では Deininger and Squire (1996)のデータをもとに、それらの国における国内の所得分布(ジニ係数)と所得水準または成長率との関係を調べ、高成長あるいは高所得が不平等の原因となっているかどうかを検証する。また、世銀の世界開発指標(WDI)を用いて1960～1990年代のクロスカントリー分析を行ない、平等が成長の促進要因か抑制要因かを計測する。

## 1 国家間の所得分布

Maddison (1995)の長期データをもとに、1人当たりGDPの初期値y (対数表示)とその年平均成長率gの関係を1820～1869年、1870～1912年、1913～1949年、1950～1972年、1973～1992年の5期間に分けてプロットしたものが図1-1～図1-5である。先進国では2つの大戦期(1913～1949年)に所得が大戦以前(1870～1912年)より低下した西欧諸国で、戦後(1950～1972年)は4パーセントを上回る成長を遂げたほか、日本8パーセント、台湾、ギリシャが6パーセントを超えて成長した。アメリカは1870年以来、平均すると2パーセントの成長を続けている。近年(1973～1992年)になると、日本、イタリアを除いて先進国の成長率が2パーセント以下に低下し、韓国、台湾、中国、タイなど東アジアの新興工業国が6パーセント前後の高成長を記録した。

全期間の所得水準 (対数表示) と成長率の関係をプロットすると図 1-6 が得られる。これを 2 次曲線で近似すると 3560 ドル (1990 年国際ドル) を頂点とする逆U字を描いており所得がそれを超えると成長率が低下する傾向にある。ただし、貧困国の成長率は概して高所得国の成長率より低く、停滞している途上国が多く見られる。1950 年、1973 年の Geary-Khamis 方式による購買力平価 (100 万ドル: 対数表示) で表した GDP 全体額を横軸に、1950～1973 年、1973～1994 年の平均成長率を縦軸にプロットしてみると (図 1-7、図 1-8)、GDP 全体額でみた国家間の所得格差は縮小傾向にはなく、むしろ 1973～1994 年の方が成長率のばらつきが大きい。

Maddison (1995)のデータを用いて先進国の1人当たり所得の平均を1として、各国の相対的な所得水準の変化を見ると、所得格差が徐々に縮小したというような近年における格差縮小が顕著である。とりわけ西欧諸国では1994年の相対所得が最低の0.89から最高の1.16の間に収敛している(図2-1、図2-2)。同様に、途上国の1人当たり所得が収敛しているかどうかを見ると、アジアでは近年において韓国、台湾(データのない香港やシンガポールも同様)の急成長により所得格差が拡大している(図2-3)。アフリカでは全般的に所得が低下する中で、南アフリカの後退が著しい(図2-4)。中南米では大戦以前に高い水準にあったアルゼンチンとチリのほか、戦中期に
急成長したベネズエラも後退を続けているため、全体として格差は縮小している(図 2-5)。ソ連・東欧では格差に変化はないものの、所得水準は相対的に低下している(図 2-6)。

人口増加と経済成長の関係をプロットしたのが図2-7～図2-9である。1820～1913年にさかのぼると、移民が流入した新大陸のカナダ、アメリカ、オーストラリア、アルゼンチンの人口増加率(2.5～5.35%)と成長率(1.25～1.7%)が正の相関を示している。しかし、人口増加率の低い(1.05%)ドイツでも1.4%の成長を遂げている反面、人口増加率が高い(1.85%)ブラジルの成長率は低い(0.25%)など、相関は弱い(図2-7)。1913～1950年には石油を産出したベネズエラが飛び抜けて高い成長率(5.3%人口増加率1.5%)を達成している他は、ほとんど相関がない(図2-8)。1950～1994年には日本、韓国、台湾、中国、タイなど高い成長(4.3～6.2%)を記録した東アジア諸国の人口増加率が、日本(0.9%)を除くと比較的高い(1.75～2.6%)。しかし、それ以外の国ではむしろ負の相関がある(図2-9)。

ウィリアムソン 2003)は人口増加と成長率の関係について、新大陸では食糧生産の資源制約を問題としないだけの豊かな耕地があったことに加え、労働節約的な技術進歩によって引き起こされた急速な資本蓄積が利潤と熟練労働者の賃金を上昇させ、高い人的資本を持つ人々を惹きつけた、としている。その結果、18世紀末から19世紀後半にかけてのアメリカの所得分配は極端に不平等化し、技術進歩は利潤と熟練を利することになった(pp.25-26)。しかし、同様に広い耕地に恵まれていた中南米ではこうしたメカニズムは働かず、人口増加率と成長率の正の相関は見られなかった²。

表 1-1 は Maddison(1995)の 5 期間の長期データを用いて、初期所得 $ \log(y) $ 、平均人口増加率、先進国を基準値とする途上国の地域ダミーを説明変数とし、ウェイトつきGLSによって成長率 g に回帰させた結果である。いずれのケースも $ \log(y) $ の係数は有意にマイナスである。1913～1994 年を推計期間として長期で見ると、人口増加が経済成長にプラス効果を及ぼしており、アジア、中南米、アフリカの地域ダミーはいずれもマイナスである (ケース 1)。前半の 1913～1950 年で推計すると、対象期間に移民の流入により大幅な人口増加を記録した中南米の事情を反映して、人口増加率と中南米ダミーの係数がともにプラスである (ケース 2)。しかし、後半の 1950～1994 年では戦後の人口増加が逆に成長率を引き下げている (ケース 3)。

表 1-2 は世銀の世界開発指標 (WDI) のデータ (y は 1995 年価格ドレ表示) を用いて、1960～1999 年の年代別平均成長率に対して同様の回帰分析を行った結果である。説明変数は初期の $ \log(y) $ 以外に、人口増加率、初等教育の就学率、政府消費の GDP 比率、先進国を基準とする途上国の地域ダミーを用いた。その結果 $ \log(y) $ 、人口増加率、政府消費比率、中南米ダミーの係数はいずれもマイナス アジアダミーの係数はプラスとなった。就学率は 1980 年代以降、成長率に有意にプラスの効果を及ぼしている。地域別に成長率と就学率の相関をとると、アジア 0.54、アフリカ 0.14、中南米 0.06 となりアジア地域に限定すれば、教育はきわめて大きな成長促進効果を持っていることになる。
## 2 国内の所得分布

経済発展の初期に所得の不平等が拡大し、経済が成熟するにつれて平等になるというクズネッツの逆U字曲線仮説は、先進国経済の歴史的な観察から生まれたものである。2.1 節ではこの仮説が途上国経済にも当てはまるのか、先進国では所得格差が再び拡大しているのか、という疑問をクロスカントリー・データで検証する。2.2 節では成長率と所得の不平等度との関係を調べ、2.3 節では所得不平等度が経済成長を促進するか抑制するかを計測する。

### 2.1 クズネッツ仮説の検証

国ごとに所得格差の推移を時系列でみたクズネッツ曲線は、1人当たり所得水準でみた経済の発展段階に対応している。そのため、1時点の各国の所得水準を横軸に、ジニ係数を縦軸にとったクロスカントリー・データでしばしば同様の議論がなされる。Deininger and Squire (1996)は長期の時系列で成立する関係をクロスカントリー・データで検証することに疑問を呈している。クズネッツが先進国経済で観察した逆U字曲線が普遍的な関係であれば、クロスカントリーで所得水準とジニ係数をプロットすると同じようなカーブが描けるはずである。これは各国が持続的な成長によって貧困層のポトムアップを実現すれば、所得の上昇にともなって曲線上を右に移動し、国内の所得格差が拡大から縮小へ変化することを意味している。

国内のダイナミズムをクロスカントリー・データで論ずることの問題点は、ある国で成長が加速して労働需要が増えたとしても、国境を越えた労働移動は限定的なので、隣国の所得水準や所得分布に直接的な影響を及ぼさないことにある。貿易や対外投資などを通じて間接的な影響はあるものの、経済のダイナミック・プロセスは国ごとに固有の制度や慣習にとらわれているため、グローバル化の恩恵は限られているからである $ ^{4} $ 。東アジアの新興工業国群は例外的に日本を先頭とする雁行型経済発展を遂げ、貿易と直接投資を通じた技術の伝播により次々に産業高度化を促す良循環を生み出したとされる。

Barro (1999)は何が不平等 (ジニ係数 )の決定要因か、という観点からクロスカントリーで推計を行った。その結果、ジニ係数に中等教育の就学率、法による政治指数、民主主義指数などの変数を回帰させた残差に対して、1人当たりGDPの対数表示 $ \log(y) $ がプラス、 $ \log(y) $ の2乗項がマイナスの説明力を持っており逆U字型のクズネッツ曲線を検出したとしている (Figure 5)。速水 (2000)は19カ国について、1995年における1人当たりGDPと1980～1990年代におけるジニ係数の関係を両対数目盛でプロットすると、2000～3000ドルあたりを頂点とする2次曲線がきれいにフィットするとしている (p.193, 図7-2)。

先進国を含め、1960～1994年の所得水準(1990年国際ドレ)とジニ係数をプールしてクロスカントリーでプロットしてみると、ジニ係数の分布は1人当たりGDPがおよそ3000ドルの水準で山、17000ドルの水準で谷となる緩やかな3次曲線を描く(図3-8)。他方、所得水準を対数表示にし
てプロットすると、低所得国のデータがばらけて高所得国のデータが固まりになるため、3000ドル前後を山とする逆U字曲線が当てはまる(図3-9)。一部の先進国と新興国では1980年代以降、所得格差が拡大に転じている。こうした所得格差の反転の理由について、労働節約的な技術革新が知識労働者に対する超過需要を発生させる一方、IT技術に適応できない未熟練労働者が供給過剰に陥り労働市場が2極分解に向かう可能性が指摘されている。

Deininger and Squire の疑問と反証は傾聴しなければならないが、クロスカントリー・データに逆U 字曲線が当てはまるとすれば、クズネッツ仮説にもそれなりの妥当性があるとも考えられる。先進国に対して3次曲線が当てはまるのは、工業化を超えた新しい技術革新の影響を示すものとも考えられ、時代によりクズネッツ曲線の形状が変容する可能性も想像される。そこで、世銀のデータ(1995年ドレ価格)を用いて、1970～1990年代のジニ係数を被説明変数として、log(y)に関する2次式と3次式を当てはめてみる。

ジニ係数に含まれる人口増加率と初等教育の就学率の影響をコントロールし、先進国の所得分布を基準とする途上国の地域ダミーを説明変数に加えてクロスカントリーで推計をした結果が表3である。70、80、90年代の3期間のデータをプールして推計したケースでは、 $ \log(y)^{3} $ と人口増加率の係数はプラス、就学率の係数はマイナスであった（表3のケース1）。地域ダミーは中南米のみ有意にプラスとなっている。他方、1990年代のデータのみで推計したケースでは、就学率の係数はプラスであった（同ケース2）。1990年代のデータに2次曲線を当てはめたケースでは $ \log(y)^{2} $ の係数がマイナス人口増加率がプラス、アジアダミーがマイナスであった（同ケース3）。この係数に基づいて計算すると3080ドル（1995年ドル価格）の水準で山となる逆U字曲線が検出される（先出の図3-9を参照）。

### 2.2 成長は不平等を招くか

108 カ国における682の調査に基づいて実証研究を行ったDeininger and Squire (1996)は、所得分布のデータについて次のような点に注意を促している。世銀の調査をはじめ途上国では支出調査に基づいてジニ係数が算出されるため、所得調査によるジニ係数より数値が低く、したがって格差が小さく算出されやすい。この報告によれば、支出ベースと粗所得ベースのジニ係数には平均して6.6ポイントの差があった。さらに、貧困世帯と富裕世帯に規則的な世帯人員の差があれば、調査単位が世帯か個人がによって算出結果は異なる。世帯を対象にしたジニ係数は、個人単位のジニ係数より平均すると1.69ポイント低かった。対象所得が課税や社会保障などの移転前の粗所得(グロス)か、移転後の純所得(ネット)かによっても、ジニ係数は大きく異なる。

Deininger and Squire のデータから、同一の個人または機関が同一の定義により行った調査を選択し、国内の所得格差を表すジニ係数の推移を地域別に見た。ジニ係数を算出するもとになる所得または支出のデータは、各国の調査ごとに対象が異なるため、国どうしの数値の厳密な比較は困難である。これらの注意を念頭において、Maddison (1995) の推計による各国の1人当たりGDP (1990年価格の国際ドレ表示) とジニ係数の推移をプロットしたものが図3-1～図3-7である。先進国のジニ係数の多くは世帯単位の粗所得調査に基づいている。

1980 年代以降、中欧ではベルギー、オランダにおいて所得格差が拡大する一方、ドイツ、スイスでは格差が縮小している（図3-1）。イギリス・南欧ではイギリス、イタリアにおいて格差が拡大し、スペイン、ポルトガルで縮小している（図3-2）。北欧では1970年代まですべての国において格差
が縮小していたにもかかわらず、1980年代以降は拡大に転じている(図3-3)。新大陸とアジア・太平洋では格差縮小のカナダと格差維持の日本を除いて、アメリカ、オーストラリア、ニュージーランドで1970年代以降、格差は拡大している(図3-4)。これらの図を押しなべて見ると先進国ではスイス、カナダ、日本を例外として、1人当たりGDPがおよそ15000ドルを超える水準を境に、所得格差は縮小から拡大に転じていることがわかる。

表 2 は世界銀行の世界開発指標 (1995 年価格ドレ) により 58 の途上国を対象に、1960 年代の 1 人当たり GDP の平均値 (初期所得) と 1980～90 年代の平均成長率 (発展スピード) のマトリックスで分類した上で、ジニ系数の推移を比較したものである。東アジアでは高成長を遂げた国と地域のうち、中国とタイのジニ系数は上昇しており韓国、香港、マレーシアでは低下している。算出ベースが異なる中国と台湾を別にすると、韓国のジニ系数がとりわけ低い。韓国と香港では所得格差の縮小過程にある一方、中国とタイはまだ拡大過程にあるという。台湾とシンガポールでは先進国同様、格差縮小から拡大に反転した可能性がある。

1980～1990 年代に中成長している国のうち、1960 年代の所得分類で最貧国に属していた国のジニ係数を見ると、パキスタンとスリランカのみ上昇傾向にある。反面、中所得国・中高所得国に属するパナマとチリでもジニ係数は上昇しており下降局面にはない。一方、高所得国のイスラエルのジニ係数はきわだって低く、時系列的にもほとんど変化がない。停滞国では中所得国のコロンビア、中高所得国のメキシコ、高所得国のアルゼンチンで格差が拡大しておりガーナ、パラグアイ、ジャマイカ、ブラジル、コスタリカで縮小している。マイナス成長国では最貧国のナイジェリアと中所得国のペルーで格差が拡大しているほかは、大きな変化はみられない。

世界銀行が支出ベースで算出した最近時点のジニ係数 (表2の脚注1) を比較すると、ケニア、ジンバブエ、南アフリカのジニ係数の大きさが注目を引く。反対に、ネパール、エジプト、モロッコ、コードボアールのジニ係数は比較的小さい。算出ベースの違いを無視すれば、一般的に中南米とサブサハラ・アフリカで国内の所得格差は大きく、アジアと北アフリカで格差は小さい。経済が成長している過程では中国のように格差が拡大する国もあれば、韓国や台湾のように縮小する国もある (図3-10)。しかし経済が停滞している国では所得格差も固定化する傾向にある。

### 2.3 平等は成長促進的か

経済成長と所得格差の関係を調べるために、Barro(1999)は Penn World Table のデータを基にしたクロスカントリーの成長回帰分析に、Deininger and Squire (1996)によるジニ係数を説明変数に加えて推計したところ、1人当たり GDP 成長率から就学率や民主主義指数などのコントロール変数による説明力を除いた残差とジニ係数 gini の間には相関が見られなかった (Figure 1)。そこで、ジニ係数と1人当たり GDP の対数表示との交叉項 gini*log(y)を説明変数に加えると、ジニ係数がマイナス、交叉項がプラスで有意になった (Table 4, Figure 2, Figure 3)。これらの係数を用いて成長率に対するジニ係数の影響を計算すると、1人当たり GDP が 2070 ドル以下 (1985 年価格のドル表示) であればマイナス、それを超えるとプラスの影響が及ぶ (p.21)。すなわち、所得の低いアジアでは不平等が成長にマイナス、所得の高い中南米では不平等が成長にプラスの効果をもたらすことになる。
ハロッド・ドーマーの成長モデルを開放経済に拡張したツーギャップ・モデルを用いて $ ^{6} $ 、表2の途上国に対してBarroと同様の推計を試みる。データは世銀のWDIから基本的に1990年代の平均値をとりウェイトつきGLSで回帰させた結果が表4である。被説明変数は1人当たりGDP成長率、説明変数はGDPに対する投資比率、輸入比率、FDI比率に加えて、ジニ系数とアジアを基準とする地域ダミーを導入した。いずれのケースもジニ系数は有意にマイナスの説明力を有しており基準となるアジアでは平等が成長促進的であることを示唆している。

説明変数にジニ係数と地域ダミーとの交叉項を加えると、交叉項の係数はともにプラスとなり、中南米とアフリカではむしろ不平等が成長促進的という結果になった（表4ケース1）。地域ダミーに代えて、 $ \log(y) $ とジニ係数との交叉項を説明変数に加えると、Barroの結果と同様にジニ係数がマイナス、交叉項がプラスで有意となった（同ケース2）。ただし、ジニ係数がプラスの影響を持ち始める所得を計算すると、非常に大きな値になった。説明変数に政府消費のGDP比率を加えると、系数がマイナスとなり、大きな政府が成長抑制的であることを示している（同ケース3）。

1960～1990 年代のデータをプールして、成長率とジニ係数の関係をクロスカントリーで見ると図 3-11 全体ではマイナスの相関があるものの、国別に見れば動きは一様でない。相関係数を計算すると、サンプル全体では△ 0.47 であるのに対し、地域別にみるとアジア△ 0.51、アフリカ△ 0.53、中南米はプラスの 0.67 であった。表 5 はプール・データを用いて地域別に推計した結果である。これをみると、ジニ係数はアジアでは大きなマイナス、中南米ではプラスの効果を持ち、所得格差が経済成長に及ぼす影響の地域による違いをより鮮明に示している。

このように、地域によって成長要因が大きく異なる実態は、いずれの推計においても地域ダミーが高い有意性を持つことにも反映されている。途上国の地域的な構造の違いを無視したクロスカントリー分析の手法に疑問が残ると同時に、推計に用いた説明変数が途上国の構造的な差異を説明しきれていないことを意味している。人的資本への投資が成長の鍵を握る要因であると主張するウィリアムソン(2003)は、なぜ学校教育に対する投資が中南米で低く、東アジア高かったのかといい疑問に対して、小規模な稲作と大規模な農園のように異なった農業技術への初期の特化が二つの全く異なる発展の道をたどらせ、東アジアの平等な所得分配が人的資本への投資を容易にした、と答えている(pp.91-93)

他方、1980年代における中南米と東アジアの経済パフォーマンスを比較し、その差異の原因を追求した Sachs (1985)は、為替レート管理と貿易制度の差異が最も大きいと結論づけている。東アジアでは介入主義的な政府によって外資を輸出産業に振り向け、獲得した外資を債務返済に充てることができたのに対し、中南米では都市労働者の政治的な圧力により保護主義的な貿易・通貨政策がとられたためである、と指摘した上で、その理由として東アジアでは戦後実施された土地改革と分配政策により所得が比較的公平に分配されていたために、政府は政治的な圧力を受けることなく市場の効率化を進めることができた、としている。
## 3 まとめと今後の課題

## (1) 推計結果

1 節では Maddison (1995) のデータにより 1820～1994 年を 5 期間に分けて 1 人当たり GDP の水準 y と成長率 g の関係をプロットしてみると、3560 ドルを山とする逆 U 字曲線が描けた (図 1-6)。この曲線はそれより低所得の国では成長が加速され、高所得の国では成長が減速することを意味している。しかし、貧困国の多くが貧困の罠にはまっており、クロスカントリーでの統計的な観察は一国におけるダイナミズムの生起を保証するものでない。GDP 全体額でみても国家間の所得格差は拡大していることから (図 1-7、図 1-8)、不平等の拡大を低所得国における人口増加のみに帰することはできない。

同じデータを用いて、クロスカントリー推計により $ \log(y) $ 、人口増加率、途上国の地域ダミーを説明変数とするgへの回帰分析を行うと、1950～1994年の推計期間ではいずれの係数も有意にマイナスの説明力を持ち（表1-1）高所得であるほど成長率が低下することが示された。次に、世銀のWDIデータを用いて1970～1990年代の平均成長率をgとして、説明変数に初等教育の就学率、政府消費のGDP比率を加えると、就学率とアジアダミーの係数がプラス、政府消費比率の係数がマイナスとなった（表1-2）。地域別に成長率と就学率の相関をとると、アジア0.54、アフリカ0.14、中南米△0.06となりアジア地域に限定すれば、教育はきわめて大きな成長促進効果を持つことになる（図3-12）。

2.1 節ではクズネッツの「逆 U 字曲線仮説」を検証した。1980～1990 年代のジニ係数と1 人当たりGDP の関係を全世界のクロスカントリーでプロットしたところ（図 3-8），およそ 3000 ドルの水準で山、17000 ドルの水準で谷となる3 次曲線を描いた。しかしジニ係数と対数表示の1 人当たりGDP の関係をプロットすると、低所得国のデータが散らばい高所得国のデータが固まるために、3080 ドルの水準で山となる2 次曲線が当てはまる（図 3-9）。1970～1990 年代のジニ係数を被説明変数とするクロスカントリー推計を行なうと、ジニ係数が log(y) の 2 次または 3 次曲線で近似され、フィットは同じように高い（表 3）。

2.2 節で Maddison (1995) の 1 人当たり GDP と Deininger and Squire (1996) のジニ係数の関係を地域別に時系列で追ったところ、先進国では 1970 年代まで縮小を続けた国内の所得格差が反転し、再び拡大する傾向がみられた (図 3-1 ~ 図 3-4)。東アジアの新興国では経済成長とともに中国、タイのジニ係数が上昇する一方、香港、韓国のジニ係数は横ばいで推移している (図 3-5)。停滞しているアフリカや中南米では、国内の所得分布においてもダイナミックな展開が見られなかった (図 3-6 ~ 図 3-7)。

2.3 節ではジニ係数 (所得の不平等) が経済成長に及ぼす影響をみた。ツーギャップ・モデルのフレームを用いて、1990 年代の途上国のジニ係数をクロスカントリーで成長率に回帰させてみると、アジアではジニ係数は成長にマイナスの効果を持つ反面、中南米とアフリカではプラスの効果を持っている (表 4 のケース1、表 5)。一方、説明変数にジニ係数と $ \log(y) $ との交叉項を加えて計測すると、ジニ係数がマイナス、交叉項がプラスの効果を持つことから、所得の高い中南米では不平等であるほど成長率が高い結果となった (表 4 のケース2、ケース3)。
## (2) 今後の課題

所得分布がより平等で高成長を実現しているアジア新興国に共通しているのは、中所得層の貯蓄率と教育水準の高さである。これらの国では豊富な国内貯蓄が原資となり、物的のみならず人的投資が活発である。成長の源泉が工業からIT産業へ移行するにつれて、知識労働者がスムーズに供給される土壤があり、賃金の全般的な上昇が期待される。反対に、所得分布がより不平等な中南米やアフリカでは経済が長期的に停滞、または後退している国が多数に上り、国家間の所得格差も広がっている。本論で検証を試みたBarroの所得収斂理論もKuznetsの逆U字曲線仮説も、途上国の地域ダミーがいずれも有意な説明力を持っており、地域に特有な経済成長のメカニズムを解明する必要がある。

アメリカでは製造業の賃金格差が拡大している他、経営者によるストック・オプションの行使などを通じて一部の富裕層に富が集中する傾向が強まっている。I 産業では知識労働者の高賃金を回避するために、コンピュータ・ソフトの開発を中国やインドなどの途上国へ委託する動きがある。他方、1990年初のバブル崩壊により10年以上にわたって低成長が続いた日本では、1992年に13.9パーセントであった家計の貯蓄率が2001年には6.9パーセントに半減したほか、世帯間の所得格差も拡大している。また若年層の雇用問題が深刻化する中で年金基金の持続可能性が疑問視されるなど、世代間の所得格差も拡大すると見込まれている。I 革命後の知識社会への移行がマクロ経済、所得分布、労働市場などにいかなる影響を及ぼし、またそれが途上国にどのように波及していくかは、きわめて興味深い今後の研究課題であろう。
図1-1 1人当たりGDPと成長率の関係 (1820年～1870年)

図1-2 1人当たりGDPと成長率の関係 (1870年～1913年)

(データ) Maddison (1995)
図1-3 1人当たりGDPと成長率の関係 (1913年～1950年)

図1-4 1人当たりGDPと成長率の関係 (1950年～1973年)

(データ) Maddison (1995)
図1-5 1人当たりGDPと成長率の関係 (1973年～1994年)

図1-6 1人当たりGDPと成長率の関係 1820年～1994年(5期間のプール)

(データ) Maddison (1995)
図1-7 GDP全体額达成長率の関係 (1950年～1973年)

図1-8 GDP全体額と成長率の関係 (1973年～1994年)

GDP全体额(PPP:对数表示)

(データ) Maddison (1995)
図2-1 先進国の相対所得の推移(その1) 先進国の1人当たりGDPの平均=1

図2-2 先進国の相対所得の推移(その2) 先進国の1人当たりGDPの平均=1

(データ) Maddison(1995)
図2-3 途上国の相対所得の推移(アジア) 途上国の1人当たりGDPの平均=1

図2-4 途上国の相対所得の推移(アフリカ) 途上国の1人当たりGDPの平均=1
図2-5 途上国の相対所得の推移(中南米) 途上国の1人当たりGDPの平均=1

図2-6 途上国の相対所得の推移(ソ連・東欧) 途上国の1人当たりGDPの平均=1

(データ) Maddison(1995)
図2-7 人口増加率と成長率の関係 (1820年～1913年)

図2-8 人口増加率と成長率の関係 (1913年～1950年)

図2-9 人口増加率と成長率の関係 (1950年～1994年)

(データ) Maddison (1995)
表1-1 所得収敛理論の検証（基準値（先進国）

ケース1	ケース2	ケース3
Dependent Variable: 1913～1994年の成長率	Dependent Variable: 1913～1950年の成長率	Dependent Variable: 1950～1994年の成長率
Method: GLS (Cross Section Weights)	Method: GLS (Cross Section Weights)	Method: GLS (Cross Section Weights)
Number of cross-sections used: 56	Number of cross-sections used: 49	Number of cross-sections used: 56
Total panel (unbalanced) observations: 161	Total panel (balanced) observations: 49	Total panel (balanced) observations: 112
説明変数	係数	標準説差	t-值	有意水準	説明変数	係数	標準説差	t-值	有意水準	説明変数	係数	標準説差 t-值 有意水準
定数	5.231	1.409	3.714	0.000	定数	2.220	0.527	4.215	0.000	定数	18.25	1.216 15.01 0.000
log(y)	-0.911	0.361	-2.525	0.013	log(y)	-0.346	0.156	-2.217	0.032	log(y)	-3.922	0.300 -13.06 0.000
人口増加率	0.346	0.168	2.064	0.041	人口増加率	0.085	0.044	1.918	0.062	人口増加率	-0.318	0.102 -3.111 0.002
アジアダミー	-1.794	0.505	-3.554	0.001	アジアダミー	-1.633	0.110	-14.79	0.000	アジアダミー	-2.998	0.434 -6.904 0.000
中南米ダミー	-1.211	0.327	-3.700	0.000	中南米ダミー	0.604	0.158	3.813	0.000	中南米ダミー	-1.823	0.221 -8.264 0.000
アリカダミー	-2.397	0.508	-4.723	0.000	アリカダミー	-0.512	0.109	-4.720	0.000	アリカダミー	-4.637	0.399 -11.61 0.000
旧ソ連ダミー	-0.909	0.419	-2.168	0.032	旧ソ連ダミー	-0.360	0.076	-4.726	0.000	旧ソ連ダミー	-2.471	0.469 -5.267 0.000
Weighted Statistics	Weighted Statistics	Weighted Statistics
R²	0.409	Mean depend	2.495	R²	0.968	Mean depend	2.028	R²	0.907	Mean depend	4.529
R² adjust	0.386	S.D. depend	2.318	R² adjust	0.964	S.D. depend	4.056	R² adjust	0.902	S.D. depend	5.194
S.E.	1.816	Sum²	508.0	S.E.	0.771	Sum²	24.96	S.E.	1.627	Sum²	277.9
F-stat	17.77	D-W	2.781	F-stat	214.5	Prob	0.000	F-stat	171.0	D-W	2.368
Prob.	0.000	Prob.	0.000
Unweighted Statistics	Unweighted Statistics	Unweighted Statistics
R²	0.072	Mean depend	1.788	R²	0.452	Mean depend	0.873	R²	0.309	Mean depend	2.188
R² adjust	0.036	S.D. depend	1.904	R² adjust	0.374	S.D. depend	1.038	R² adjust	0.269	S.D. depend	2.056
S.E.	1.869	Sum²	538.2	S.E.	0.821	Sum²	28.31	S.E.	1.758	Sum²	324.5
D-W	2.428	D-W	1.492
表1-2 条件つき所得収敛理論① 検証（基準値は先進国）

ケース1
Dependent Variable: 1970～90年代の成長率
Method: GLS (Cross Section Weights)
Number of cross-sections used: 79
Total panel (unbalanced) observations: 160
説明変数	保数	標準説差	t-值	有意水準	説明変数	保数	標準説差	t-值	有意水準	説明変数	保数	標準説差	t-值	有意水準
定数	5.113	0.687	7.438	0.000	定数	1.546	0.503	3.075	0.003	定数	1.086	0.609	1.783	0.079
log(y)	-0.382	0.186	-2.048	0.042	log(y)	-0.109	0.132	-0.829	0.409	log(y)	-0.433	0.119	-3.656	0.001
人口増加率	-0.401	0.070	-5.702	0.000	人口増加率	-0.806	0.093	-8.702	0.000	人口増加率	-0.255	0.063	-4.031	0.000
初等教育就学率	0.000	0.004	-0.132	0.895	初等教育就学率	0.022	0.003	7.542	0.000	初等教育就学率	0.041	0.003	12.34	0.000
政府消費比率	-0.065	0.010	-6.667	0.000	政府消費比率	-0.040	0.011	-3.772	0.000	政府消費比率	-0.061	0.009	-6.955	0.000
アジアダミー	1.497	0.373	4.009	0.000	アジアダミー	2.344	0.333	7.046	0.000	アジアダミー	1.094	0.284	3.848	0.000
中南米ダミー	-1.086	0.239	-4.536	0.000	中南米ダミー	-0.532	0.223	-2.391	0.018	中南米ダミー	-0.681	0.165	-4.134	0.000
アリカダミー	-0.279	0.264	-1.057	0.292	アリカダミー	0.773	0.199	3.876	0.000	アリカダミー	-0.006	0.180	-0.085	0.972
Weighted Statistics
R²	0.956	Mean depend	6.062	R²	0.996	Mean depend	7.005	R²	1.000	Mean depend	15.12
R² adjust	0.954	S.D. depend	10.34	R² adjust	0.995	S.D. depend	24.86	R² adjust	1.000	S.D. depend	81.29
S.E.	2.219	Sum²	748.1	S.E.	1.697	Sum²	339.7	S.E.	1.394	Sum²	130.3
F-stat	471.3	D-W	1.791	F-stat	3815	D-W	1.915	F-stat	35917	Prob.	0.000
Prob	0.000	Prob	0.000
Unweighted Statistics
R²	0.186	Mean depend	1.875	R²	0.381	Mean depend	1.496	R²	0.373	Mean depend	1.875
R² adjust	0.149	S.D. depend	2.492	R² adjust	0.344	S.D. depend	2.178	R² adjust	0.308	S.D. depend	1.790
S.E.	2.300	Sum²	803.9	S.E.	1.764	Sum²	367.1	S.E.	1.489	Sum²	148.6
D-W	1.469	D-W	1.386

(データ) 世界銀行 World Development Indicators
図3-1 1人当たりGDPとGINI係数の推移 1950～1990年代(西欧)

図3-2 1人当たりGDPとGINI係数の推移 1950～1990年代(英・南欧)

(データ) Maddison (1995), Deininger and Squire (1996)
図3-3 1人当たりGDPとGINI係数の推移 1950～1990年代(北欧)

図3-4 1人当たりGDPとGINI係数の推移 1950～1990年代(日米豪)

(データ) Maddison (1995), Deiminger and Squire (1996)
図3-5 1人当たりGDPとGINI係数の推移 1960～1990年代(アジア)

図3-6 1人当たりGDPとGINI係数の推移 1960～1990年代(アフリカ)

(データ) Maddison (1995), Deininger and Squire (1996)
図3-7 1人当たりGDPとGINI係数の推移 1960～1990年代(中南米)

図3-8 1人当たりGDPとGINI係数の関係 1980～1990年代（全世界：2期間プール）

(データ) Maddison (1995), Deininger and Squire (1996)
図3-9 1人当たりGDP(対数表示)とジニ係数の関係 1960～1990年代(全世界:4期間プール)

図3-10 1人当たりGDP成長率とジニ係数の推移 1980～1990年代(途上国:2期間プール)

(データ) 世界銀行 World Development Indicators, Deininger and Squir
図3-11 1人当たりGDP成長率とシニ係数の関係 1960～1990年代(全世界:4期間プール)

(データ) Maddison (1995), Deiminger and Squire (1996)

図3-12 1人当たりGDP成長率と就学率の相関 1980～1990年代(途上国:2期間プール)

(データ) 世界銀行 World Development Indicators
表2 所得水準・成長率別にみた開発途上国のGINI係数の推移

1960年代の所得分類	高成長国	中成長国	停滞国	マイナス成長国
国名	60s	70s	80s	90s	国名	60s	70s	80s	90s	国名	60s	70s	80s	90s	国名	60s	70s	80s	90s
第1分類(最富国)	中国*	--	22.4	26.9	32.0	イネネシア= パリラララララ	--	36.6	33.4	33.1	ケニア= ネパール=	--	--	--	57.5	ナイシェリア=	--	--	37.0	41.2
イネ= パキスタン=	--	37.3	31.4	31.4	40.9	--	--	--	36.7	ナイシェリア=	--	--	37.0	41.2
スリララ=	--	43.5	46.7	46.7	--	--	--	--	36.7	ナイシェリア=	--	--	37.0	41.2
第2分類(低所得国)	タイ=	42.0	41.7	46.3	50.2	ドニカ共和国= エジブ=	--	45.0	43.3	51.0	ガー= モロッ=	--	--	36.3	34.0	コトシッ= ホンジュラス=	--	--	36.9	36.7

第3分類(中低所得国)	チュニジア=	--	--	43.4	40.2	パラグア=	--	--	45.1	39.8	ボリピア=	53.0	--	52.0	52.0
第4分類(中所得国)	韓国= マレ-シア= 台湾=	39.9	33.0	30.9	--	パナマ= トルコ=	--	48.8	56.5	--	コロン= ジママ=	47.0	53.3	56.0	--	エルルル=	--	--	--	51.1
--	51.3	48.0	--	トルコ=	--	--	--	41.5	--	--	--	43.2	39.8	ルルル=	--	--	--	51.1
第5分類(中高所得国)	香港= ジオ=-ル=	46.2	40.9	37.3	--	チリ=	46.2	49.7	53.6	--	プラジル= コスリカ=	--	54.0	53.0	--	ベル= ベネスエラ=	--	--	46.4	49.4
--	38.2	42.6	37.8	--	--	--	--	--	50.0	--	42.0	44.9	47.6	南アリカ=	--	--	39.3	40.5
第6分類(高所得国)	イスラエル=	--	30.4	30.9	30.5	アルセンチ=	--	36.0	42.0	--

(注1) GIN 価数は国により定義が異なるので、国とうしの数値は必ずしも比較可能です。各国の時系列については同じノースからとれるGIN価数を年代ごとに単純平均した。

a. 地方，世带1人当たり純所得，b. 全国，世帯当たり粗所得，c. 全国1人当たり純支出，d. 全国，世帯当たり粗所得，e. 全国1人当たり粗所得。f. 首部，世帯当たり所得。

6. 都市、世带当たり所得。 h. 全国、世帯当たり所得。 i. 全国、世帯当たり組入。 i. 分類不明。 k. 全国、世帯当たり支出（世帯による推計）。 l. 全国、1人当たり支出。

(注2) 第1分類は1960年代の1人当た実GDPが400Fル以下、第2分類は400Fル超750Fル以下、第3分類は750Fル超1000Fル以下。

第4分類は1000Fル超で1900Fル以下、第5分類は1900Fル超で5100Fル以下、第6分類は5100Fル超の国または地域である。

高成長国は1980年代および1990年代を通じて1人当たり実質GDPの年成長率の平均が38〜47以上、中成長国は38〜47を求めて19〜27岁以上。

停滞国は1.9パーセント未満でゼロ以上、マイナス成長国はゼロ未満の国または地域である。

(データ) 内閣府が国民経営研究協会に委託して作成した金上国経済のデータベースより作成。原データは同協会のホームページ http://www.kri.org に公表されている。GIN保数はDeininger and Squire (1996) から表したデータベースより作成。
表3 所得分布(ジニ係数)の決定要因分析（基準値は先進国）

ケース1
Dependent Variable: 1970～90年代のジニ係数
Method: GLS (Cross Section Weights)
Number of cross-sections used: 56
Total panel (unbalanced) observations: 90
説明変数	係数	標準説差	t-值	有意水準	Variable	Coeffici Std.	Ent t-Statis Prob.	Variable	Coeffici Std. Err t-Statis Prob.
定数	-160.9	49.51	-3.250	0.002	定数	-148.2	35.16	-4.215	0.000	定数	-5.402	14.97
log(y)	171.6	44.66	3.841	0.000	log(y)	155.4	32.07	4.845	0.000	log(y)	24.57	8.608
log(y)²	-46.56	12.79	-3.640	0.001	log(y)²	-42.98	9.311	-4.616	0.000	log(y)²	-4.051	1.112
log(y)³	4.056	1.187	3.418	0.001	log(y)³	3.726	0.866	4.303	0.000	人口增加率	4.561	0.918
人口增加率	2.468	0.697	3.540	0.001	人口增加率	5.118	0.839	6.097	0.000	初等教育就学率	0.079	0.045
初等教育就学率	-0.061	0.061	-1.953	0.054	初等教育就学率	0.113	0.043	2.609	0.013	アジアがミー	-8.019	2.566
アジアがミー	-1.667	1.671	-0.997	0.322	アジアがミー	-10.28	2.566	-4.004	0.000	中南米がミー	0.978	2.118
中南米がミー	5.031	1.733	2.903	0.005	中南米がミー	-2.709	2.622	-1.033	0.309	アリカがミー	-4.136	1.461
アリカがミー	-0.234	1.487	-0.157	0.876	アリカがミー	-6.583	1.906	-3.455	0.002
Weighted Statistics
R²	0.996	Mean depend	87.05	R²	0.999	Mean depend	161.0	R²	1.000	Mean depend	219.0
R² adjust	0.995	S.D. depend	82.45	R² adjust	0.999	S.D. depend	237.8	R² adjust	1.000	S.D. depend	657.5
S.E.	5.723	Sum²	2653	S.E.	6.249	Sum²	1367	S.E.	6.299	Sum²	1428
F-stat	2299	D-W	0.952	F-stat	7783	Prob	0.000	F-stat	66923	Prob	0.000
Prob	0.000
Unweighted Statistics
R²	0.499	Mean depend	40.23	R² adjust	0.254	S.D. depend	8.332	R² adjust	0.263	S.D. depend	8.332
R² adjust	0.449	S.D. depend	8.102	S.E.	7.196	Sum²	1812	S.E.	7.151	Sum²	1841
S.E.	6.012	Sum²	2927
D-W	0.337

(データ) 世界銀行 World Development Indicators, Deininger and Squire (1996)
表4 所得分布(ご二係数)の成長促進(抑制)効果分析 (途上国のみ: 基準値(はアジア)

ケース1	ケース2	ケース3
Dependent Variable: 1990年代の成長率	Dependent Variable: 1990年代の成長率	Dependent Variable: 1990年代の成長率
Method: GLS (Cross Section Weights)	Method: GLS (Cross Section Weights)	Method: GLS (Cross Section Weights)
Number of cross-sections used: 30	Number of cross-sections used: 30	Number of cross-sections used: 30
説明変数	係数	標準説差	t-值	有意水準	説明変数	係数	標準説差	t-值	有意水準	説明変数	係数	標準説差
定数	6.560	1.861	3.525	0.002	定数	2.656	0.357	7.441	0.000	定数	3.070	0.620
投資比率	0.163	0.010	16.294	0.000	投資比率	0.147	0.005	27.534	0.000	投資比率	0.157	0.020
輸入比率	-0.037	0.010	-3.565	0.002	輸入比率	-0.049	0.007	-6.707	0.000	輸入比率	-0.055	0.009
FDI比率	0.263	0.103	2.559	0.018	FDI比率	0.275	0.088	3.126	0.005	FDI比率	0.290	0.102
gini系数	-0.174	0.048	-3.640	0.002	gini系数	-0.080	0.010	-8.107	0.000	政府消費比率	-0.041	0.021
中南米ダミー	-15.44	2.289	-6.743	0.000	中南米ダミー	-1.701	0.296	-5.742	0.000	gini系数	-0.094	0.023
アフリカダミー	-4.903	1.991	-2.462	0.023	アフリカダミー	-0.792	0.187	-4.244	0.000	中南米ダミー	-1.916	0.446
gini*中南米	0.32	0.056	5.592	0.000	gini*log(y)	0.004	0.001	3.296	0.003	アフリカダミー	-0.519	0.271
gini*アフリカ	0.109	0.049	2.204	0.039	gini*log(y)	0.006	0.003
Weighted Statistics	Weighted Statistics	Weighted Statistics
R²	0.996	Mean depend	4.741	R²	0.999	Mean depenc	12.75	R²	0.985	Mean depenc	5.473
R² adjust	0.994	S.D. depend	13.23	R² adjust	0.999	S.D. depend	40.60	R² adjust	0.979	S.D. depend	8.350
S.E.	0.983	Sum²	20.30	S.E.	1.132	Sum²	28.21	S.E.	1.218	Sum²	31.15
F-stat	654.0	Prob	0.000	F-stat	5323	Prob	0.000	F-stat	167.8	Prob	0.000
Unweighted Statistics	Unweighted Statistics	Unweighted Statistics
R²	0.765	Mean depend	1.798	R²	0.630	Mean depenc	1.798	R²	0.631	Mean depenc	1.798
R² adjust	0.675	S.D. depend	1.983	R² adjust	0.513	S.D. depend	1.983	R² adjust	0.491	S.D. depend	1.983
S.E.	1.130	Sum²	26.82	S.E.	1.385	Sum²	42.18	S.E.	1.415	Sum²	42.07

(データ) 世界銀行 World Development Indicators, Deininger and Squire (1996)