Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
の間に有意な関係が存在するか否かを主としてチェックすることになる。

第4章と第5章では、日本の低水準の産業内貿易が日本市場の閉鎖性の証拠となるのか否かについて、理論的、実証的に検討する。第4章は理論編であり、ヘルプマン（E. Helpman）とクルーグマン（P. R. Krugman）の理論モデルを援用し、まず、各国の産業内貿易比率は、イ）生産要素賦存比率が他国と異なっているほど、また口）経済規模が大きいほど、低くなるという理論的命题を導く。次に、これを用い、日本の産業内貿易が他の先進諸国に比べて低水準にあるのは、土地やエネルギー資源が極端に乏しく、これと比較して資本や熟練労働に富むという日本の特異な生産要素賦存パターンによって合理的に説明可能であることなどを示す。第5章は第4章の計量化であり、上記の二つの理論的命题を、実際の先進10か国のデータを用い、実証的に確かめようとするものである。また、日本の産業内貿易が本来在るべき水準よりも低いか否かについても計量的に分析する。これまで日本の製品輸入が本来在るべき水準よりも低いか否か、換言すれば、日本の製品輸入構造がoutlierか否かについては、アメリカを中心に数多くの実証分析が行われてきたが、同種の分析を産業内貿易の分野において新たに行おうとするものである。

要すれば、第1章は導入部分であり、第2章は計測(measurement)第4章は理論(theory)的分析、第3章と第5章は理論の計量化(quantification)ということになる。

なお、補論1では、産業内貿易に関する理論をサーヴェイする。主として、ディキシット(A. K. Dixit)、ノーマン(V. Norman)、クルーグマンらの着想による独占的競争モデルと、ブランダー(J. A. Brander)、クルーグマンらの着想による差別的寡占モデルとをレヴューする。ここでは、不完全競争下で規模に関する収穫遞増や製品差別化といった前提を置くことによって、産業内貿易の発生が説明可能であることが明らかになる。また、補論2では、日米の自動車産業を例にとり、産業内貿易理論のキーワードである規模の経済性を計測するとともに、産業内貿易理論の若干の適用を試みる。
## 第 1 章 産業内貿易とは

本章では、まず第1節において産業内貿易とは何かという産業内貿易の概念(concept)について述べ、第2節では水平型と垂直型という産業内貿易の二つの類型（type）についてみた後に、第3節では産業内貿易の多寡を具体的に計測するための指標（index）についてみる。

### 1. 産業内貿易の概念

産業内貿易とは、同一産業内において双方向の貿易が行われること、換言すれば同一産業内において輸出と輸入が同時に行われることである。例えば、フランスがドイツに自動車を輸出し、ドイツもフランスに自動車を輸出するような場合がこれにあたる。ここで問題となるのは、同一産業内とは何かということであるが、この点に関し、産業内貿易に関する研究の先駆者の一人であるグルーベル（1981）は、概念的には以下のいずれかに該当するものが同一産業内の双方向の貿易、すなわち産業内貿易であるとする。

イ）類似の要素投入によって生産される財同士の貿易

口）消費において代替性を有する財同士の貿易

したがって、概念的には産業内貿易は以下の三つのグループに分類することができる。まず、上記イ）には該当するが口）には該当しないものがあり、その例としては、タールとガソリンといった石油製品や、鉄板と鉄棒といった鉄鋼製品が挙げられる。次に、口）には該当するがイ）には該当しないものがあり、その例としては、木製家具とスティール製家具や、毛糸とナイロン糸が挙げられる。第三に、イ）にも口）にも該当するものがあり、その例としては、自動車やたばこが挙げられる。全く差別化の行われていない同一の財同士の貿易もこの第三のカテゴリーに含めて考えることができる。以上の点を図示したのがグルーベルの考案による次の図1-1である。

ちなみに、口）には該当するがイ）には該当しないもの（図1-1のグループB）は、要素投入が大きく異なっており、ヘクシャー=オリーン流の標準的な貿易理論で貿易の発生を説明することができる。また、イ）には該当するがロ）には該当しないもの（同グループA）のうち、タールとガソリンといった、同一の生産工程から一定比率で産出される結合生産物同士の貿易についても、ヘクシャー=オリーン流のモデルを拡張し結合生産物の存在を仮定してやることによって説明することが可能である。しかし、イ）には該当するがロ）には該当しないもの（同グループA）の一部（例えば、鉄板と鉄棒）及びイ）にも口）にも該当するもの（同グループC）の貿易はヘクシャー=オリーン流のモデルで説明することはできない $ ^{注1} $ 。

### 2. 産業内貿易の類型

産業内貿易のタイプは大きく二つに分けられる。第一は主として先進国間で行われている最終財同士の貿易（差別化された製品同士の貿易）であり、水平型ないし製品差別型の産業内貿易と呼ばれる。第二は生産工程の分業に基づくものであり、例えば中間財は比較生産費に基づき海外から輸入し、最終財は国内で生産して輸出するといった類の貿易である。これは先進国と途上国との間で多くみられるものであり、垂直型又は生産工程分業型の産業内貿易と呼ばれる。

ただし、垂直型の産業内貿易は厳密な意味で産業内貿易といえるかどうかは疑問である。前節でみたように、概念上産業内貿易とされるの
図1－1 産業内貿易の概念上の分類

消費における財の代替性	(B)・家具（木製とスティール製）・糸（毛とナイロン）	(C)・自動車（ルノーとフォルクスワーゲン）・たばこ（プレイヤーズとゴロワーズ）
(A)・石油製品（タールとガソリン）・鉄鋼製品（鉄板と鉄棒）
要素投入の類似性

は、イ）類似の要素投入によって生産される財同士の貿易、あるいは口）消費において代替性を有する財同士の貿易であるが、第二の範疇のものはこのいずれにもあてはまらないのが通例である。例えば、自動車部品と自動車とは、要素投入が類似しているとは言えず、また消費において代替性を有しているとも言えないであろう。また、こうした垂直型の産業内貿易は基本的にヘクシャー・オリーン理論で説明可能であるという点でも、水平型のそれとは異なるものである。

しかし、現実の標準国際貿易分類等の産業分類をみると、最終財と当該最終財を生産するために必要な中間財とが同一の産業に含まれていることがあり、そうした場合には最終財と中間財の貿易が産業内貿易として記録されることになるのである。本書においても、こうした広義の産業内貿易を分析の対象として含めて考える。

グルーベル＝ロイド以来、伝統的に産業内貿易として考えられてきたのは主として先進国間の製品差別型のものであったが、近年は先進国と途上国との間の産業内貿易も増加してきていることが注目される。そして、この中身をみると、垂直型のもののほか、同一品目の中で途上国が低付加価値品を生産、輸出し、先進国が高付加価値品を生産、輸出するといった水平型のものも多くみられるようになっている。

### 3. 産業内貿易の計測

(1) グルーベル = ロイド流の産業内貿易指数

貿易全体に占める産業内貿易の比率を測る尺度として一般的に最もよく用いられるのはグルーベル = ロイド流の産業内貿易指数であり、本論文でも全章を通じこの指数を用いて分析を進めていく。

グルーベル＝ロイドは、まず産業内貿易を

$$ R_{i}=(X_{i}+M_{i})-\left|X_{i}-M_{i}\right| $$

で定義する。ここで、 $ X_{i} $ は第i産業における輸出額、 $ M_{i} $ は輸入額である。また産業間貿易は

$$ S_{i}=\left|X_{i}-M_{i}\right| $$

で定義される。したがって、当該産業の貿易は産業内貿易か産業間貿易のいずれかに分類されることになる。

ある産業における産業内貿易指数、すなわち、当該産業の貿易総額に占める産業内貿易の比率は、

$$ B_{_{i}}=\frac{(X_{_{i}}+M_{_{i}})-【X_{_{i}}-M_{_{i}}】}{X_{_{i}}+M_{_{i}}}\times100 $$

で定義される。 $ B_{i} $ は0から100までの間の数値をとり、0は輸出ないし輸入だけが行われ、産業内貿易が全く行われない場合に対応し、100は輸出額と輸入額が同じである場合に対応する。
産業として SITC（Standard International Trade Classification；標準国際貿易分類）のどのレベルを考えるかについては、いくつかの考え方があるが、3 桁分類が通常考えられる「産業」の概念に最も近いことから、グルーベル＝ロイド以来産業内貿易の計測に際し最もよく用いられており、本論文でも産業としては SITC 3 桁分類を用いる。

## (2) 産業及び貿易相手国に関する集計

こうして得た産業ごとの $ B_{i} $ をもとに、複数の産業についての産業内貿易比率を求めるためには、ウェイトとして各産業の輸出額プラス輸入額を用いて以下のように平均を計算する必要がある。

$$ \begin{aligned}\overline{B}_{i}=&\sum_{i}B_{i}(X_{i}+M_{i})/\sum_{i}(X_{i}+M_{i})\\=&\frac{\sum_{i}(X_{i}+M_{i})-\sum_{i}\left\|X_{i}-M_{i}\right\|}{\sum_{i}(X_{i}+M_{i})}\times100\\=&\frac{\sum_{i}[(X_{i}+M_{i})-\left\|X_{i}-M_{i}\right\|]}{\sum_{i}(X_{i}+M_{i})}\times100\end{aligned} $$

ここから明らかなように、第1産業から第n産業までの産業内貿易指数の平均は、これらn産業について各産業の産業内貿易の総計を輸出プラス輸入の総計で除したものに等しい。

これに対して、これらn産業を一括して一つの産業としてとらえた場合には、産業内貿易指数は、

$$ \widetilde{B}_{i}=\frac{(\sum_{i}X_{i}+\sum_{i}M_{i})-\left\|\sum_{i}X_{i}-\sum_{i}M_{i}\right\|}{\sum_{i}X_{i}+\sum_{i}M_{i}}\times100 $$

で表されるが、$\left|\sum_{i}X_{i}-\sum_{i}M_{i}\right|\leqq\sum_{i}\left|X_{i}-M_{i}\right|$ が恒等式として成立することから、$\overline{B_{i}}\leqq\widetilde{B_{i}}$ が常に成立することになる。すなわち、集計度を低くとって（産業の範囲を狭くとって）計算するほど、産業内貿易指数は小さくなる（より正確には、大きくなることはない）ことになる。

同様の議論は、貿易相手国に関する集計にも適用することができる。個別貿易相手国ごとの産業内貿易指数を計算し、これに相手国との間の輸出額と輸入額との合計でウェイトをつけて加重平均して求めた指数は、相手国を一括して求めた指数よりも大きくなることはない。

## (3) 貿易不均衡の調整

こうして求めた一国全体についての$\overline{B}_{i}$は、グルーベル=ロイドが指摘したように、貿易収支が均衡していない場合には下方への偏りを持つ。すなわち、総輸出額と総輸入額とが均衡していない場合には、すべての産業において輸出額と輸入額が等しいということはあり得ず、$\overline{B}_{i}$の値は100を必ず下回ることになる。したがって、貿易不均衡の大きい国ないし年については$\overline{B}_{i}$は過小になる傾向があるので、各国間ないし異時点間で産業内貿易指数を比べる場合には、不均衡による偏りを調整するべきとの考え方もある。この不均衡による偏りを調整する方法もいくつかあるが、代表的な方法はグルーベル=ロイド流の調整を行うこと、すなわち、

$$ \overline{C}_{i}=\frac{\sum_{i}(X_{i}+M_{i})-\sum_{i}\left\|X_{i}-M_{i}\right\|}{\sum_{i}(X_{i}+M_{i})-\left\|\sum_{i}X_{i}-\sum_{i}M_{i}\right\|}\times100 $$

という調整済指数を求めることである。これを\overline{B_{i}}と比べれば明らかなように、\overline{C_{i}}\geq\overline{B_{i}}が常に成立する。また、一国の総貿易額（総輸出額プラス総輸入額）に対する貿易不均衡額（黒字であろうと赤字であろうと）の比率が高ければ高いほど、両指数の差も大きくなる $ ^{注2} $ 。
## 第2章 産業内貿易の現状

本章では、日本をはじめとする主要先進国における産業内貿易の現状を明らかにする。具体的には、OECDの貿易統計（Cシリーズ）を用い、日本、アメリカ、ドイツ、イギリス、フランス、イタリア、カナダ、オーストラリアの8か国について、1978、80、85、88年における産業内貿易の現状を把握する。基本的には世界貿易ないし世界経済において大きなウェイトを占める国を対象としており、いわゆるG7にオーストラリアを加えている。オーストラリアは、資源の豊富な先進国という点で他の先進国とは異なる特徴を有していることもあり、対象国として加えることとした。対象年次については、SITC（標準国際貿易分類）のRevision 2がOECD貿易統計において採用され始めた1978年から8か国すべてのデータがそろう最新年までとした。なお、最新の88年については、アメリカ以外の国はSITCのRevision 3に移行している。

### 1. 産業内貿易指数の計算方法

本章では、各国について、まずSITC3桁分類の産業ごとかつ貿易相手国ごとに産業内貿易指数(第1章の表記法を用いれば$B_{i}$)を計算した。次に、これらを産業についてまた相手国について集計することにより、各国の対世界の産業内貿易指数(第1章の表記法を用いれば$\overline{B_{i}}$)を全産業、製品類（SITCの大分類5~8）SITC1桁分類ごとに求めた。また、日本、アメリカ、ドイツについては、対世界のみならず、対アメリカ、対EC、対日本、対アジアNIESといった貿易相手地域別の産業内貿易指数（同じ$\overline{B_{i}}$）も全産業、製品類、SITC1桁分類ごとに求めた。さらに、貿易不均衡が産業内貿易指数に偏りをもたらす可能性を考慮し、各国の対世界の全産業の産業内貿易指数については、貿易不均衡調整後の指数（同じ$<\overline{C_{i}}$）も求めた。

より具体的には、まず、i 国の貿易相手国jとのk産業（3桁分類）における指数を、

$$ IIT_{_{ij}}^{^{k}}=\frac{(X_{_{ij}}^{^{k}}+M_{_{ij}}^{^{k}})-|\boldsymbol{X}_{_{ij}}^{^{k}}-M_{_{ij}}^{^{k}}|\boldsymbol{\Phi}}{X_{_{ij}}^{^{k}}+M_{_{ij}}^{^{k}}}\times100 $$

により計算し、これに貿易額をウェイトとして乗ずることにより、例えば、i国の対世界の全産業平均の指数を、

$$ \begin{aligned}IIT_{_{i}}=&\sum_{_{j}}\sum_{_{k}}IIT_{_{ij}}^{^{k}}\{(X_{_{ij}}^{^{k}}+M_{_{ij}}^{^{k}})/\sum_{_{j}}\sum_{_{k}}(X_{_{ij}}^{^{k}}+M_{_{ij}}^{^{k}})\}\\ &\\=&\frac{\sum_{_{i}}\sum_{_{k}}(X_{_{ij}}^{^{k}}+M_{_{ij}}^{^{k}})-\sum_{_{j}}\sum_{_{k}}\left\|X_{_{ij}}^{^{k}}-M_{_{ij}}^{^{k}}\right\|}{\sum_{_{j}}\sum_{_{k}}(X_{_{ij}}^{^{k}}+M_{_{ij}}^{^{k}})}\times100\end{aligned} $$

により求めた。ここでは、集計はすべての相手国、すべての産業について行っているわけであるが、産業kに関する集計を適当に限定することにより、製品類、SITC1桁分類ごとの指数も同様に計算することができ、また相手国jに関する集計を適当に限定することにより、例えば、日本の対アメリカ、対EC、対アジアNIESの指数も同様に計算することができる。また、貿易不均衡調整後の指数は、

$$ \begin{aligned}&ad.IIT_{i}=IIT_{i}\times\frac{\sum_{j}\sum_{k}(X_{ij}^{k}+M_{ij}^{k})}{\sum_{j}\sum_{k}(X_{ij}^{k}+M_{ij}^{k})-\left\|\sum_{j}\sum_{k}X_{ij}^{k}-\sum_{j}\sum_{k}M_{ij}^{k}\right\|}\\ &\\ &\quad=\frac{\sum_{j}\sum_{k}(X_{ij}^{k}+M_{ij}^{k})-\sum_{j}\sum_{k}\left\|X_{ij}^{k}-M_{ij}^{k}\right\|}{\sum_{j}\sum_{k}(X_{ij}^{k}+M_{ij}^{k})-\left\|\sum_{j}\sum_{k}X_{ij}^{k}-\sum_{j}\sum_{k}M_{ij}^{k}\right\|}\times100\\ \end{aligned} $$

により求めた。

第1章で述べたように、対世界のIIT指数に
代表されるような複数の貿易相手国との間のIIT指数を計算する方法は二つある。一つは、我々がここで採用しているように、個別貿易相手国ごとの指数を計算し、これを相手国との貿易額で加重平均する方法であり、もう一つは、複数の貿易相手国を一括していわば一つの国とみたてて計算する方法である。前者は対世界平均、後者は対世界計といってもよいであろう。後者の場合には、例えば、対世界の全産業平均のIIT指数は、

$$ IIT_{_{i}}=\frac{\sum_{j}\sum_{k}(X_{_{ij}}^{k}+M_{_{ij}}^{k})-\sum_{k}\left\|\sum_{j}X_{_{ij}}^{k}-\sum_{j}M_{_{ij}}^{k}\right\|}{\sum_{j}\sum_{k}(X_{_{ij}}^{k}+M_{_{ij}}^{k})}\times100 $$

により求めることができる。第1章でみたように、

$$ \sum_{_{j}}\sum_{_{k}}|X_{_{ij}}^{^{k}}-M_{_{ij}}^{^{k}}|\geqq\sum_{_{k}}|\sum_{_{j}}X_{_{ij}}^{^{k}}-\sum_{_{j}}M_{_{ij}}^{^{k}}| $$

が恒等式として成立することから、前者の指数は後者のそれよりも大きくなることはない。極端なケースでは、例えば、日本の貿易が対米自動車輸出と対独自動車輸入のみからなっており、双方の額が等しい場合には、日本の対世界のIIT指数は、前者では0になるのに対し、後者では100になる。過去の研究においては、グルーベル＝ロイドをはじめ、後者の計算法を用いているケースがほとんどである。この主たる理由は、後者の計算法の方が計算量が圧倒的に少なくて済むからであろう。しかし、近年における国際経済学の進展をも踏まえ、本章（及び以下の各章）では前者の計算法を用いることにした。この点に関し、例えば、Bergstrand（1983）は次のように主張している。

generalized commodity version of H - O theorem to hold for multilateral trade suggests that the existence of multilateral IIT is not unexpected; hence, the prominence of multilateral IIT is uninteresting. The holding of this H - O theorem's commodity version for bilateral trade suggests that the presence of bilateral IIT is interesting (because this version of the theorem precludes it).

すなわち、マルチ（対多国）ではそもそもH-O定理が成立しないので、産業内貿易の発生は必ずしも新しい説明を要する現象とはいえないが、バイ（二国間）ではH-O定理が成立するので、産業内貿易はこの枠組みの中では全く説明されず、新しい説明が必要となる。したがって、産業内貿易をH-O定理では説明できない新しい現象としてとらえるならば、対多国のIIT指数の算出に当たっては、二国間の指数を基礎にして、これを加重平均することによって求めるべきということになる。この問題は、後者の計算法は全くの間違いであり、前者のみが正しいといった性格の問題ではないが、以上のような事情を考慮し、ここでは前者の計算法を用いることとした $ ^{注1} $ 。
### 2. 世界貿易に占める産業内貿易の重要性

1988年における8か国計の総貿易額は約3兆ドル、このうち産業内貿易は約1兆1千億ドルであり、産業内貿易比率は約37%であった。1980年から88年までの間に、総貿易額は約1兆5百億ドル増加したが、このうち産業内貿易の増加は約5450億ドルであり、増加寄与率は約52%であった。

グルーベル＝ロイド(1975)の分析によれば、1959年から67年までの間に、カナダ、アメリカ、日本、ベルギー＝ルクセンブルグ、オランダ、ドイツ、フランス、イタリア、イギリス、オーストラリアの10か国計の総貿易額は約1910億ドル増加したが、このうち産業内貿易の増加は約1530億であり、増加寄与率は約80%であった。

しかし、我々のIIT指数の計算法はグルーベル＝ロイドのそれとは異なっており、両者を単純に比較することはできない。我々は、個別貿易相手国ごとにIIT指数を計算し、これを相手国との貿易額で加重平均して求めているのに対し、グルーベル＝ロイドは、すべての貿易相手国を一括していわば一つの国とみたてて指数を計算している。我々の指数はいわば対世界平均であるのに対し、グルーベル＝ロイドの指数はいわば対世界計と言ってよいであろう。第1節でみたように、例えば、日本の自動車貿易が対米輸出100と対独輸入100だけからなるとした場合、前者の計算法では対米と対独とを別々に計算するので、対米のIIT指数はゼロ、対独もゼロとなり、これらを加重平均して求める自動車産業の対世界のIIT指数もゼロということになる。これに対して、後者の計算法ではアメリカとドイツを一括して考えるので、対世界輸出100、対世界輸入100ということになり、自動車産業のIIT指数は100ということになる。

そこで、グルーベル＝ロイドの分析との比較を可能にするために、彼らと同様の計算法を用いると、1980年から88年までの間に8か国計の総貿易額が約1兆5百億ドル増加したうち、産業内貿易の増加は約7160億ドルということになり、その増加寄与率は約68％ということになる。分析対象国も若干異なっており、厳密な比較ではないが、80年代における産業内貿易の増加寄与率は、50年代末から60年代にかけてよりも多少低下しているとみることができよう。

いずれにせよ、我々の計算法を用いても、グルーベル＝ロイドの計算法を用いても、1980年代における貿易の増加のうち過半は産業内貿易であり、このことからも今日の貿易における産業内貿易の重要性がみてとれる。

### 3. 対象期間内における産業内貿易の全般的推移

対象期間内における全産業のIIT指数の動きを表2－1によってみると、まずオーストラリアを除く7か国平均の指数は、1978年の29.9から、80年には29.6へと若干低下した後、85年には32.6へ、さらに88年には38.0へと上昇している。また、オーストラリアを含む8か国についてみると、1980年の27から、85年には30へ、さらに88年には35へと一貫して上昇している。

7か国平均の指数が1978年から80年にかけて若干なりとも低下していることについては、この期間に産業内貿易がほとんど行われない原油等の一次産品価格が上昇し、産業内貿易のウェイトが相対的に低下したことの影響が大きいと考えられる。

全産業の不均衡調整済の各国平均の指数も、調整前の指数とほぼパラレルな動きを示しているが、主要先進国間の貿易不均衡拡大を反映して、1985年、88年と両指数間の乖離幅が拡大している。

また、製品類（SITC 5～8）の指数の推移をみると、オーストラリアを除く7か国平均の指数は1978年37、80年38、85年40、88年43と着実に上昇しており、8か国平均も80年の35から、85年37、88年39へと着実に上昇している。

### 4. 国別にみた特徴

表 2 - 1 によって国別の姿を最新の1988年に
ついてみると、欧米6カ国の指数が40前後であるのに対し、オーストラリアは11、日本は18となっており、オーストラリアと日本の指数が際立って低いことが特徴的である。欧米6か国の中では、アメリカとイタリアの指数は他の4か国と比べやや低い。

日本のIIT指数が低いことの理由については、第4、5章において理論的、実証的に分析するが、結論を先取りすれば、資源や土地が乏しいという日本の特異な生産要素賦存の構造が基本的な要因であると考えられる。

ただし、日本のIIT指数は近年高まっており、特に1985年以降は円高下での製品輸入の急増等を反映して急速に高まっている。1980年には10であった指数が85年には13に、88年には18へと上昇している。貿易不均衡調整済の指数であると上昇傾向は一層明らかであり、1980年の11から、85年には15に、88年には23へと上昇している。

第1節で既にみたように、貿易不均衡調整済の指数は調整前の指数より常に大きく、特に貿易不均衡が大幅な時には、両者の乖離が大きくなるが、現実に1988年の調整済の指数と調整前の指数を比較すると、貿易黒字の大きい日本及びドイツ、並びに貿易赤字の大きいアメリカ及びイギリスで乖離幅が大きくなっていることがわかる。

製品類の産業内貿易指数をみると、どの国についても全産業の指数よりも大きくなっている（オーストラリアは、同じ11であるが、小数点

表 2 - 1 主要国の産業内貿易指数（全産業及び製品類）

1978年	1980年	1985年	1988年
(全産業)
カナダ	38(39)	35(37)	42(45)	42(43)
アメリカ	23(27)	23(25)	30(41)	35(42)
日本	11(12)	10(11)	13(15)	18(23)
オーストラリア	-	7(7)	8(8)	11(12)
フランス	38(39)	36(40)	38(40)	44(46)
ドイツ	38(41)	38(39)	40(43)	45(52)
イタリア	27(28)	29(32)	30(32)	37(38)
イギリス	34(35)	36(37)	35(36)	45(52)
平均	-	27(29)	30(33)	35(39)
平均(除く豪)	30(32)	30(32)	33(36)	38(42)
(製品類)
カナダ	48	45	52	49
アメリカ	31	32	35	40
日本	15	16	17	22
オーストラリア	-	11	10	11
フランス	48	47	47	50
ドイツ	44	47	47	49
イタリア	37	38	40	43
イギリス	39	43	44	50
平均	-	35	37	39
平均(除く豪)	37	38	40	43

(備考) 1. 括弧内は貿易不均衡調整済の指数である。

2. オーストラリアの1978年については、磁気テープの不備のため計算不能であった。
以下まで比べると製品類の方が大きい）。SITC 1 桁分類別には後にもう少し詳しくみるが、産業内貿易は、食料や原材料などよりも、差別化された製品類において多く行われることがここにも現れている。

### 5. 産業別にみた特徴

表2 - 2から表2 - 5までは、各国のSITC1桁分類別の産業内貿易指数をみたものである。既に第1節でみたように、1桁分類別の指数は3桁分類の指数を貿易額で加重平均して求めたものであり、各表の最後の2行に掲げている全産業及び製品類の数字も3桁分類の指数を加重平均して求めたものである。各表の最終列には8か国平均の数字を掲げているが、これは単純平均であり、加重平均ではない。

最新の1988年について、SITC 1桁分類別に産業内貿易の多寡を表2-5の各国平均によってみると、0番台から9番台までの10のカテゴリーは、まず産業内貿易の多く行われているSITC 1桁分類5番台から9番台までのグループと、産業内貿易のあまり行われていない0番台から4番台までのグループとに大別される。すなわち、製品類では概してIIT指数が高く、原材料や食料品では概してIIT指数が低いという姿になっている。前者の中で特に指数の高いのは、貿易額の小さい「9その他」を除けば、「5化学工業生産品」と「7機械及び輸送機器」である。後者の中で特に指数の低いのは「3鉱物性燃料等」であり、続いて「2原材料」と「0食料品及び動物」となっている。こうした1桁分類別の傾向は1978年、80年、85年をとってみてもほぼ同じである。

1988年について、各国ごとにSITC1桁分類別のIIT指数ランキングをみると、各国とも基本的には8か国平均のランキングと同じ傾向を示している。これには幾つかの例外があるが、重要な例外としては、オーストラリアの「7機械及び輸送機器」のランキングが6位と、8か国平均の2位と比べ極端に低いことが挙げられる。これは、この分類において、他の先進国は輸出と輸入の双方を相当行っているのに対し、オーストラリアの場合には、一方的に輸入を行っており、輸出が極めて少ないためである。

日本のIIT指数をSITC 1 桁分類別にみると、ほとんどの分類で8 か国平均を下回っている。唯一平均を上回っているのは「9 その他」のみである。この他で平均に近いのは、「5 化学工業生産品」及び「8 雑製品」である。日本のIIT指数が低いことの主因を現在のコンテクストでみると、1988年の日本の全貿易額の約47%を占めている「7 機械及び輸送機器」のそれが8 か国平均の半分以下と極めて低いことにあるものと考えられる。換言すれば、この分野で日本の競争力が極めて強く、輸出が輸入を大幅に上回っているためということができる。

日本の化学工業生産品のIIT指数が高いことの理由については、第3章でも計量的に分析するが、一つの見方としては、この産業において欧米諸国から日本に対し、また日本から諸外国に対し直接投資が過去相当行われてきており（1989年のデータでみると、化学工業は、製造業の対外累積直接投資の13%、対内累積直接投資の27%を占めている $ ^{注2} $ ）こうした直接投資を行った企業が同一産業内に分類される財同士を企業内で輸出入する（例えば、中間財を輸出し、最終財を輸入する）ために、他の産業と比べ産業内貿易が多く行われる点を強調するものがある。

次に、SITC 3 桁分類別に1988年（アメリカは1989年）における各国の産業内貿易指数を表2-6によってみてみよう。最終列の平均は8か国の単純平均であるが、この平均の指数が特に低い分類としては「043大麦」「231天然ゴム」「284ニッケル」「286ウラニウム及びトリウム」「322れん炭」「333原油」「343天然ガス」等が挙げられる。逆に、指数の特に高い分類としては「581プラスチック板、薄板等」「657特殊系・織物等」「663その他の鉱物製品」「664ガラス」「692貯蔵及び輸送用金属容器」「699各種の
表 2 - 2 SITC 1 桁分類別產業內貿易指數（1978年）

カナダ	アメリカ	日本	オーストラリア	フランス	ドイツ	イタリア	イギリス	平均
0 食料品及び動物	17	7	5	-	20	19	8	18	13
1 飲料及びたばこ	12	8	2	-	20	21	28	23	16
2 原材料	18	12	2	-	23	18	13	14	14
3 鉱物性燃料等	15	4	1	-	8	7	5	19	8
4 動植物性油脂等	6	4	6	-	23	33	25	16	16
5 化学工業生産品	29	32	28	-	53	45	43	50	40
6 原料別製品	30	26	11	-	49	48	37	27	32
7 機械及び輸送機器	59	35	13	-	46	42	43	43	40
8 雑製品	31	25	29	-	45	42	20	48	34
9 その他	40	49	44	-	12	74	33	34	41
全産業	38	23	11	-	38	38	27	34	30
製品類(5~8)	48	31	15	-	48	44	37	39	37

表 2 - 3 SITC 1 桁分類別產業內貿易指數（1980年）

カナダ	アメリカ	日本	オーストラリア	フランス	ドイツ	イタリア	イギリス	平均
0 食料品及び動物	14	7	5	2	19	19	10	17	12
1 飲料及びたばこ	16	9	4	12	22	22	30	30	18
2 原材料	20	12	2	2	22	18	12	13	12
3 鉱物性燃料等	21	4	0	3	10	6	10	20	9
4 動植物性油脂等	7	4	9	3	23	34	23	22	16
5 化学工業生産品	28	29	32	11	49	50	41	50	36
6 原料別製品	31	26	12	12	51	51	39	29	31
7 機械及び輸送機器	55	35	14	10	45	44	43	49	37
8 雑製品	36	29	29	13	44	42	23	51	33
9 その他	38	56	45	6	11	68	42	37	38
全産業	35	23	10	7	36	38	29	36	27
製品類(5~8)	45	32	16	11	47	47	38	43	35
表 2 - 4 SITC 1 桁分類別產業內貿易指數（1985年）

カナダ	アメリカ	日本	オーストラリア	フランス	ドイツ	イタリア	イギリス	平均
0 食料品及び動物	21	10	6	5	21	23	14	19	15
1 飲料及びたばこ	17	7	8	17	19	22	30	30	19
2 原材料	21	15	4	1	22	19	14	-5	11
(イギリスを除く 14)
3 鉱物性燃料等	11	10	1	4	13	7	8	16	9
4 動植物性油脂等	12	7	14	5	26	41	18	15	17
5 化学工業生産品	35	41	36	14	49	51	45	50	40
6 原料別製品	34	26	17	10	51	51	41	26	32
7 機械及び輸送機器	61	40	12	8	45	44	47	47	38
8 雑製品	38	25	29	11	44	44	23	52	33
9 その他	42	63	71	29	10	76	7	33	41
全産業	42	30	13	8	38	40	30	35	30
製品類(5~8)	52	35	17	10	47	47	40	44	37

表 2 - 5 SITC 1 桁分類別產業內貿易指數（1988年）

カナダ	アメリカ	日本	オーストラリア	フランス	ドイツ	イタリア	イギリス	平均
0 食料品及び動物	21	11	5	6	25	25	17	22	17
1 飲料及びたばこ	17	8	6	27	22	22	36	35	22
2 原材料	21	15	4	2	24	24	15	18	15
3 鉱物性燃料等	10	9	1	6	15	10	9	16	9
4 動植物性油脂等	20	9	14	4	31	47	27	20	22
5 化学工業生産品	33	42	37	12	48	53	47	51	41
6 原料別製品	39	33	22	11	54	53	45	38	37
7 機械及び輸送機器	56	44	18	10	50	48	48	53	41
8 雑製品	40	30	31	14	45	44	28	55	36
9 その他	70	48	66	28	45	58	16	73	50
全産業	42	35	18	11	44	45	37	45	35
製品類(5~8)	49	40	22	11	50	49	43	50	39
表 2 - 6 SITC 3 桁分類別産業内貿易指数（1988年；ただしアメリカは1989年）

カナダ	アメリカ	日本	オーストラリア	フランス	ドイツ	イタリア	イギリス	平均
001	Live animals	29	28	2	10	22	38	1	63	24
011	Meat of bovine animals, fresh, chilled or frozen	53	8	0	0	40	34	13	26	22
012	Other meat, fresh, chilled or frozen	20	9	0	2	23	14	9	27	13
016	Meat, dried, salted or smoked	32	16	0	7	20	22	6	4	13
017	Meat, prepared or preserved, n.e.s.	58	10	7	16	45	42	14	10	25
022	Milk and cream	13	8	0	2	26	22	1	27	12
023	Butter	46	1	0	0	46	24	43	12	22
024	Cheese and curd	14	3	0	4	33	20	32	16	15
025	Eggs	52	30	1	0	28	11	19	48	24
034	Fish, fresh, chilled or frozen	21	17	10	13	19	23	14	24	18
035	Fish, dried, salted or in brine; smoked fish	4	15	4	6	12	7	2	15	8
036	Crustaceans, molluscs and aquatic invertebrates	34	9	2	7	12	26	14	23	16
037	Fish, crustaceans, molluscs and other aquatic invertebrates, prepared or preserved, n.e.s.	36	29	14	16	18	36	19	12	23
041	Wheat-including spelt-and meslin, unmilled	0	0	0	0	2	25	1	31	7
042	Rice	3	1	1	0	3	8	6	10	4
043	Barley, unmilled	0	0	0	0	5	8	0	4	2
044	Maize, unmilled	15	1	0	23	3	3	1	0	6
045	Cereals, unmilled-excl. wheat, rice, barley and maize	7	2	0	0	22	18	5	13	8
046	Meal and flour of wheat or flour or meslin	1	1	0	1	16	32	2	11	8
047	Meal and flour of cereals, except wheat / meslin	49	14	2	5	34	37	4	39	23
048	Cereal preparations and preparations of flour or starch of fruits or vegetables	60	42	18	23	67	81	55	50	50
054	Vegetables, roots and tubers, fresh or dried	27	35	2	9	44	13	33	18	23
056	Vegetables, roots and tubers, preserved or prepared, n.e.s.	46	24	6	11	34	28	30	11	24
057	Fruit and nuts - excl. oil nuts, fresh or dried	11	11	2	23	11	9	18	4	11
058	Fruit, preserved and fruit preparations	30	24	5	23	26	33	24	25	24
059	Fruit juice and vegetable juice	15	8	1	24	21	17	25	3	14
061	Sugar and honey	42	25	2	10	16	31	18	9	19
062	Sugar confectionery	51	30	34	52	54	57	50	45	47
071	Coffee	9	4	0	5	21	6	8	22	9
072	Cocoa	1	2	3	2	14	12	9	6	6
073	Chocolate and other food preparations containing cocoa, n.e.s.	48	21	2	24	49	62	54	42	38
074	Tea and mate	3	8	5	1	4	8	16	5	6
075	Spices	11	6	2	25	19	18	8	22	14
081	Feeding-stuff for animals - excl. unmilled cereals	50	17	10	3	32	35	12	33	24
091	Margarine and shortening	77	20	6	6	3	30	1	16	20
098	Edible products and preparations, n.e.s.	51	50	53	26	57	55	66	47	51
111	Non-alcoholic beverages, n.e.s.	33	11	9	2	40	52	43	34	28
112	Alcoholic beverages	15	13	11	39	22	24	53	40	27
121	Tobacco, unmanufactured	5	8	2	0	11	8	17	3	7
122	Tobacco manufactures	52	2	1	4	12	19	1	22	14
211	Hides and skins - excl. fur skins, raw	27	7	1	3	12	34	7	15	13
212	Fur skins, raw	34	36	8	31	11	8	2	15	18
カナダ	アメリカ	日本	オーストラリア	フランス	ドイツ	イタリア	イギリス	平均
222	Oil seeds of a kind used for 'soft' fixed vegetable oils	10	4	0	9	3	4	2	10
223	Oil seeds of a kind used for other fixed vegetable oils	5	55	0	52	42	11	22	12
231	Natural rubber	2	1	0	0	1	3	2	11
232	Synthetic rubber	81	61	39	4	59	60	54	63
244	Cork, natural, raw and waste	46	1	1	0	5	3	2	6
245	Fuel wood and charcoal	70	32	1	12	15	20	2	5
246	Wood in chips or particles and wood waste	20	2	0	0	53	52	3	25
247	Wood in the rough or roughly squared	28	4	0	9	7	10	2	19
248	Wood, simply worked, and railway sleepers of wood	18	17	1	2	22	23	8	1
251	Pulp and waste paper	9	7	0	0	16	13	5	6
261	Silk	78	12	3	33	3	20	3	21
263	Cotton	1	1	0	1	9	10	4	16
264	Jute	12	14	1	0	4	12	22	7
265	Vegetable textile fibres, except cotton and jute	1	4	0	1	40	11	11	11
266	Synthetic fibres	34	40	19	0	44	41	35	13
267	Other man-made fibres and waste of man-made fibres	27	13	4	11	26	33	10	32
268	Wool and other animal hair	13	12	1	0	15	18	10	41
269	Worn clothing and other worn textile articles; rags	18	18	11	6	31	27	28	32
272	Fertilisers, crude	4	0	0	0	4	14	7	7
273	Stone, sand and gravel	73	41	11	5	42	30	26	46
274	Sulphur and unroasted iron pyrites	1	10	2	0	6	9	6	3
277	Natural abrasives - incl. industrial diamonds	46	32	8	10	25	20	20	2
278	Other crude minerals	45	44	17	11	52	52	36	43
281	Iron ore and concentrates	35	48	0	0	1	0	0	0
282	Ferrous waste and scrap	80	14	18	3	37	37	7	8
283	Copper ores and concentrates	0	1	0	0	6	3	24	3
284	Michel ores and concentrates	1	28	0	0	1	0	0	0
285	Aluminium ores and concentrates	20	10	13	0	21	25	6	5
286	Ores and concentrates of uranium and thorium	0	0	0	0	0	0	0	0
287	Ores and concentrates of base metals, n.e.s.	14	24	0	2	5	10	7	8
288	Non-ferrous base metal waste and scrap, n.e.s.	74	24	5	8	41	41	23	31
289	Ore and concentrates of precious metals	23	25	0	1	16	11	9	7
291	Crude animal materials, n.e.s.	58	41	6	23	61	36	40	29
292	Crude vegetable materials, n.e.s.	67	44	27	49	38	27	40	24
321	Coal	1	2	0	0	18	18	1	6
322	Briquettes, lignite and part	1	1	0	2	3	5	0	5
325	Coke and semi-coke of coal, of lignite or of peat; retort carbon	15	13	6	3	23	20	14	20
333	Petroleum oils, crude	3	0	0	8	0	0	0	3
334	Petroleum oils; preparations, n.e.s.	35	19	5	22	34	13	24	50
335	Residual petroleum products, n.e.s. and related materials	82	40	18	8	52	44	15	41
342	Liquefied propane and butane	2	22	0	0	16	36	5	18
343	Natural gas	0	1	0	0	0	1	0	1
344	Petroleum gases	81	45	1	12	8	51	37	46
345	Coal gas, water gas, producer gas and similar gases	61	0	-	0	3	-	0	22
351	Electric current	12	49	-	-	32	36	8	0
カナダ	アメリカ	日本	オーストラリア	フランス	ドイツ	イタリア	イギリス	平均
411	Animal oils and fats	23	6	14	4	45	40	28	19	22
421	Fixed vegetable fats and oils, 'soft'	17	18	26	3	34	53	24	12	23
422	Other fixed vegetable fats and oils	2	4	2	0	11	20	24	18	10
431	Animal / vegetable oils and fats, processed, and waxes	63	44	28	20	32	63	59	36	43
511	Hydrocarbons, n.e.s., and their derivatives	35	44	27	25	46	56	49	57	42
512	Alcohols, phenols, phenol-alcohols, and their derivatives	39	39	31	8	56	57	41	58	41
513	Carboxylic acids	31	37	43	2	53	67	56	33	40
514	Nitrogen-function compounds	18	44	56	0	56	54	60	66	44
515	Organo-inorganic compounds, heterocyclic compounds, nucleic acids and their salts	11	55	58	1	57	58	41	58	42
516	Other organic chemicals	54	48	58	3	66	66	54	52	50
522	Inorganic chemical elements, oxides and halogen salts	50	51	44	15	59	61	50	59	49
523	Metallic salts and peroxysalts	78	48	37	12	40	54	47	43	45
524	Other inorganic chemicals; organic and inorganic compounds of precious metals	68	60	35	1	37	58	33	42	42
525	Radio-active and associated materials	8	26	3	16	20	18	33	39	20
531	Synthetic organic colouring matter and colour lakes, and preparation based thereon	10	34	26	2	67	29	26	56	31
532	Dyeing and tanning extracts, synthetic tanning materials	28	20	13	10	37	25	25	37	24
533	Pigments, paints, varnishes and related materials	36	52	28	23	66	51	39	54	44
541	Medicinal and pharmaceutical products other than medicaments	36	54	38	23	56	55	55	63	48
542	Medicaments	22	35	8	11	42	53	47	49	33
551	Essential oils, perfume and flavour materials	13	39	15	23	49	44	45	47	34
553	Perfumery, cosmetics or toilet preparations	40	38	40	26	25	45	47	54	39
554	Soap, cleansing and polishing preparations	57	55	29	15	50	45	44	50	43
562	Fertilisers	22	21	6	2	29	58	34	30	25
571	Polymers of ethylene	28	22	20	2	54	52	45	22	31
572	Polymers of styrene	16	40	17	6	53	50	38	60	35
573	Polymers of vinyl chloride or of other halogenated olefins	14	37	45	1	54	55	44	27	35
574	Polyacetal, other polyethers and epoxide resins	21	25	25	17	34	39	44	37	30
575	Other plastics	23	43	43	5	62	60	54	58	44
579	Waste, paring and scrap, of plastics	75	29	9	13	20	58	26	56	36
581	Tubes, pipes and hoses of plastics	88	51	56	31	49	58	65	59	57
582	Plates, Sheets, film, foil and strip, of plastics	50	60	43	9	60	64	61	61	51
583	Monofilament, rods, sticks and profile shapes of plastics	27	51	46	32	46	28	71	15	38
591	Insecticides, fungicides etc.	19	18	25	36	46	40	46	37	33
592	Starches, inulin and wheat gluten	39	36	30	52	54	58	25	42	42
593	Explosives and pyrotechnic products	72	33	20	5	35	47	39	14	33
597	Prepared additive for mineral oils and the like	46	16	13	1	44	47	24	31	28
598	Miscellaneous chemical products, n.e.s.	29	47	52	10	57	57	46	65	45
611	Leather	23	43	23	23	40	42	28	38	33
612	Manufactures of leather or of composition leather, n.e.s.	64	32	57	21	29	45	37	33	40
613	Fur skins, tanned or dressed	52	31	14	10	30	39	24	40	30
621	Materials of rubber	55	59	26	4	75	71	50	62	50