Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
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
625	Rubber tyres	55	37	21	13	57	71	67	48
629	Articles of rubber, n.e.s.	62	46	26	10	75	66	61	51
633	Cork manufactures	16	5	3	4	10	15	13	10
634	Veneers, plywood, particle board, and other wood, worked, n.e.s.	46	28	6	16	50	50	46	31
635	Wood manufactures, n.e.s.	35	27	17	10	47	49	32	31
641	Paper and paperboard	22	24	37	7	58	57	62	37
642	Paper and paperboard, cut to size or shape, and articles of paper, pulp, paperboard	56	70	46	20	61	58	68	53
651	Textile yarn	37	60	53	3	73	70	73	54
652	Cotton fabrics, woven excl. narrow or special fabrics	15	22	25	1	62	55	67	35
653	Fabrics, woven, of man-made textile materials excl. narrow or special fabrics	20	23	18	3	56	46	40	29
654	Other textile fabrics, woven	21	20	28	8	39	38	24	27
655	Knitted or crocheted fabrics, n.e.s.	10	27	23	17	50	49	34	32
656	Tulle, lace, embroidery, ribbons, trimmings	20	40	46	4	47	57	37	37
657	Special yarns, special textile fabrics and related products	56	65	59	22	63	65	60	57
658	Made-up articles, wholly or chiefly of textile materials, n.e.s.	26	26	20	17	42	43	42	32
659	Floor coverings, etc.	43	29	14	31	23	32	34	31
661	Lime, cement and fabricated construction materials-excl. glass / clay materials	38	10	3	7	37	30	6	20
662	Clay and refractory construction materials	27	31	19	5	46	45	20	29
663	Mineral manufactures, n.e.s.	72	68	26	13	71	67	61	56
664	Glass	59	71	48	39	62	57	71	57
665	Glassware	42	32	50	8	55	57	57	44
666	Pottery	4	6	25	3	39	45	55	27
667	Pearls, precious and semi-precious stones	14	31	8	29	52	43	5	23
671	Pig iron, spiegeleisen, sponge iron, etc.	45	16	4	13	29	37	20	25
672	Ingots and other primary forms of iron or steel	11	21	19	1	53	33	26	23
673	Flat-rolled products, of iron ore non-alloy steel, not clad, plated pr coated	38	34	29	11	43	43	40	34
674	Flat-rolled products of iron or non-alloy steel, clad, plated or coated	66	21	6	10	42	37	43	34
675	Flat-rolled products of alloy steel	29	27	5	7	50	46	35	29
676	Iron and steel bars, rods, angles, shapes and sections	28	23	26	16	65	66	55	42
677	Rails and railway track construction material, of iron or steel	25	17	4	5	9	16	9	11
678	Wire of iron or steel	37	16	21	10	52	58	40	35
679	Tubes, pipes and hollow profiles, and tube or pipe fittings, of iron or steel	63	35	9	12	46	45	40	38
681	Silver and platinum group metals	30	17	5	34	49	45	30	31
682	Copper	42	39	26	22	44	42	39	36
683	Nickel	45	11	8	44	41	28	14	27
684	Aluminium	47	39	14	5	57	68	48	42
685	Lead	11	16	7	0	54	47	21	21
686	Zinc	3	4	9	0	68	40	26	20
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
687	Tin	21	12	2	4	4	9	3	26	10
689	Miscellaneous non-ferrous base metals	66	58	34	33	50	48	50	55	49
691	Structures and parts of structures, n.e.s., of iron, steel or aluminium	47	56	29	25	49	69	25	46	43
692	Metal containers for storage and transport	90	66	36	31	67	57	54	69	59
693	Wire products - excl. electric - and fencing grills	50	24	14	12	43	47	37	37	33
694	Nails, screws, nuts, bolts, rivets and similar articles	70	29	22	16	49	51	38	53	41
695	Tools for use in the hand or in machines	28	43	30	10	49	59	65	62	43
696	Cutlery	12	22	49	13	47	38	57	40	35
697	Household equipment of base metal, n.e.s.	40	33	43	20	43	51	36	35	38
699	Manufactures of base metal, n.e.s.	75	64	59	30	64	57	56	66	59
711	Steam or other vapour generating boilers, super-heated water boilers etc.	37	30	2	13	22	23	17	18	20
712	Steam turbines and other vapour turbines, and parts thereof, n.e.s.	56	17	23	5	26	29	33	41	29
713	Internal combustion piston engines for aircraft, and parts thereof, n.e.s.	68	52	6	30	61	50	64	64	49
714	Engines and motors, non-electric; parts, n.e.s. of these engines and motors	74	68	21	2	57	74	68	82	56
716	Rotating electric plant and parts thereof, n.e.s.	52	52	30	6	67	59	57	43	46
718	Other power generating machinery and parts thereof, n.e.s.	39	51	37	5	64	56	38	70	45
721	Agricultural machinery	75	69	42	29	45	52	43	56	51
722	Tractors	62	38	26	1	37	9	21	24	27
723	Civil engineering and contractors' plant and equipment	44	38	11	6	59	44	47	52	38
724	Textile and leather machinery	17	26	22	4	51	26	33	44	28
725	Paper mill and pulp mill machinery etc.	46	40	30	2	49	47	43	53	39
726	Printing and bookbinding machinery	20	36	20	5	47	29	43	52	32
727	Food-processing machinery	35	43	29	35	46	38	34	41	38
728	Other machinery and equipment specialized for particular industries	48	54	25	15	40	39	33	47	38
731	Machine-tools working by removing metal or other material	13	25	19	6	33	34	45	49	28
733	Machine-tools for working metal	33	37	18	7	45	41	39	48	34
735	Parts, n.e.s., and accessories suitable for use with 731 and 733	31	55	37	10	54	60	48	63	45
737	Metalworking machines, n.e.s.	34	33	14	12	41	46	38	40	32
741	Heating and cooling equipment	26	51	25	19	56	56	40	56	41
742	Pumps for liquids; liquid elevators	35	49	21	13	49	41	39	55	38
743	Other pumps, air or other gas compressors and fans	44	51	25	8	56	54	55	65	45
744	Mechanical handling equipment	56	48	12	13	55	45	48	54	41
745	Other non-electrical machinery, tools and mechanical apparatus	34	49	34	8	38	39	40	54	37
746	Ball or roller bearings	40	39	25	10	71	59	66	71	48
747	Taps, cocks, valves and similar appliances	37	57	39	13	52	57	46	59	45
748	Transmission shafts and cranks etc.	57	44	18	10	58	43	56	64	44
749	Non-electric parts and accessories of machinery, n.e.s.	86	54	22	24	71	53	49	60	52
751	Office machines	19	23	8	4	47	44	48	58	31
752	Automatic data processing machines and units thereof	36	36	30	5	39	48	53	52	37
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
759	Parts and accessories of 751 and 752	78	52	26	9	51	63	68	66
761	Television receivers	36	19	7	1	27	40	37	30
762	Radio-broadcast receivers	27	6	17	0	18	18	4	12
763	Sound recorders and reproducers; television image and sound recorders or reproducers	3	8	4	2	20	22	9	32
764	Telecommunications equipment, n.e.s.; parts, n.e.s., and accessories of 76	63	45	16	12	46	44	40	55
771	Electric power machinery	74	61	42	19	49	58	51	52
772	Switches, relays, fuses etc.	49	70	25	15	54	53	45	54
773	Equipment for distributing electricity, n.e.s.	56	63	24	21	55	60	56	53
774	Electro-diagnostic apparatus for medical sciences	19	59	48	9	61	47	49	63
775	Household type, electrical and non-electrical equipment, n.e.s.	31	42	30	15	51	49	36	41
776	Electronic valves and tubes, semi-conductor devices, integrated circuits etc.	51	69	31	4	54	65	63	58
778	Electrical machinery and apparatus, n.e.s.	29	57	27	13	66	63	59	70
781	Motor vehicles for the transport of persons	59	27	14	0	49	40	42	22
782	Motor vehicles for the transport of goods and special purpose motor vehicles	50	39	2	0	48	38	48	36
783	Road motor vehicles, n.e.s.	67	53	0	1	22	18	26	5
784	Parts and accessories of the motor vehicles	72	66	8	21	60	52	69	56
785	Motorcycles and cycles, motorized and non-motorized	26	15	12	1	30	42	30	29
786	Trailers and semi-trailers, containers etc.	43	40	14	24	59	42	45	63
791	Railway vehicles	81	44	2	10	14	23	35	33
792	Aircraft	52	34	24	18	53	85	81	86
793	Ships, boats etc.	43	55	9	19	39	33	47	66
811	Prefabricated buildings	67	34	4	11	30	45	13	34
812	Sanitary, plumbing and heating fixtures and fittings	46	42	38	16	62	72	44	29
813	Lighting fixtures and fittings	38	24	42	11	42	53	26	48
821	Furniture	57	27	26	22	38	44	13	42
831	Travel goods, handbags and similar containers	16	6	11	3	21	26	14	21
841	Men's or boys' clothing, not knitted or crocheted	7	14	8	7	23	21	32	30
842	Women's and girls' clothing, not knitted or crocheted	10	8	4	5	39	26	17	41
843	Men's or boys' clothing, knitted or crocheted	17	22	8	8	32	23	24	27
844	Women's or girls' clothing, knitted or crocheted	12	11	5	7	34	31	17	31
845	Articles of apparel of textile fabrics, n.e.s.	10	11	5	8	30	23	19	32
846	Clothing accessories of textile fabrics	21	18	18	5	40	48	14	45
848	Articles of apparel and clothing accessories of other than textile fabrics	22	15	8	21	34	26	27	33
851	Footwear	13	6	5	6	20	27	10	21
871	Optical instruments and apparatus	58	61	38	32	49	59	27	68
872	Instruments and appliances for medical and other purposes	19	61	65	17	53	60	48	68
873	Meters and counters	33	51	13	3	46	38	36	45
874	Instruments and apparatus for measuring, checking etc.	50	66	59	19	57	61	48	74
881	Photographic apparatus and equipment	15	41	17	7	28	44	41	41
882	Photographic and cinematographic supplies	55	61	36	4	65	53	47	55
883	Cinematograph film	50	38	30	34	41	28	47	44
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
884	Optical goods, n.e.s.	22	33	24	31	45	56	46	45	38
885	Watches and clocks	11	16	30	2	63	41	35	27	28
891	Arms and ammunition	57	30	78	33	23	52	59	69	50
892	Printed matter	52	64	69	14	55	52	51	63	53
893	Articles, n.e.s. of plastics	72	45	60	19	68	63	58	60	56
894	Baby carriages, toys, games and sporting goods	35	25	49	18	47	51	47	47	40
895	Office and stationery supplies, n.e.s.	28	38	24	7	54	49	60	55	39
896	Works of art, collectors' pieces and antiques	58	56	3	10	59	40	61	87	47
897	Jewellery and gold-/silversmiths' wares	45	20	35	12	38	32	8	69	32
898	Musical instruments	19	47	29	11	45	53	50	50	38
899	Manufactured articles, n.e.s.	34	37	42	41	68	65	59	62	51

911	Postal packages not classified according to kind	-	-	-	-	52	-	-	46	49
931	Special transactions not classified according to kind	70	48	66	3	4	58	-	85	48
961	Coin-other than gold, not being legal tender	1	38	3	5	0	26	16	5	12

971	Gold, non-monetary	-	-	-	-	-	-	-	-	-

(備考) 1. SITCコードはRevision 3を用いている。アメリカ以外の7カ国は1988年からRevision 3に移行しているが、アメリカについては、1988年までRevision 2を用い、Revision 3に移行したのは1989年であるため、アメリカのみ1989年の産業内貿易指数を掲載している。

２．最終列の平均は８カ国の単純平均である。

３．分類名はスペースの関係で適宜簡略化してある。
卑金属製品」「714非電気式原動機」「893その他のプラスチック製品」等が挙げられる。

このように、指数の低い3桁分類は概して食料や原燃料に多く、高い3桁分類は概して製品類に多い。製品類以外であるにもかかわらず、8か国平均の指数が高い分類としては、「048穀物調整品及び果実・野菜の粉またはでん粉の調整品」、「098その他の各種調整食料品」、「232合成ゴム」等が挙げられる。前二者は食料品の中ではかなり加工度の高い財であり、また合成ゴムは「2原材料」に分類されているが、いわゆる一次産品ではなく工業製品であるので、これらの財について産業内貿易が多いのはある程度理解できる。また、各国別にみても、製品類以外で産業内貿易指数が極めて高い分類があるが、特にカナダにはこうした分類が多く、指数が70以上の分類がSITC0番台から4番台までで九つある。この中で特に興味を引くものとしては「273石、砂、砂利」を挙げることができる。これは、この財を運搬するための費用が相対的に大きいために、長い国境線を共有するアメリカとカナダの間で、遠くの国内よりは近くの隣国から輸入しあうという形での産業内貿易が多く発生しているためである（当該分野におけるカナダの輸出約7900万ドルのうち対米が約6700万ドル、輸入約6300万ドルのうち対米が約5000万ドル）。

### 6. 日本、アメリカ、ドイツの貿易相手地域別にみた特徴

表2 - 7により、日本のIIT指数（全産業）を貿易相手地域別にみると、対アメリカ、対ECと比べ対NIESの指数が大幅に上昇している点が特徴的である。1978年には対ECの29、対アメリカの20と比べ、16と低かった対NIESの指数が、88年には対アメリカと同じ25にまで上昇しており、対ECの29と比べてもほとんど遜色のないレベルにまで達している。対NIESの産業内貿易の内訳をSITC1桁分類別にみると、貿易額の小さい「4動植物性油脂等」「9その他」を別にすれば、鉄鋼、金属、繊維等の「6原料別製品」で産業内貿易が多いのが特徴的である。

こうした近年における対アジアNIE sの産業内貿易の進展の背景には、これら地域の産業の発展があることはもちろんであるが、特に80年代後半の円高の下でこれら地域の価格競争力が急速に高まってきたことが重要な要因となっているものと考えられる。すなわち、従来日本が競争力を有しており、それほど輸入していなかった分野の一部において、日本が競争力を失った結果、アジアNIE sからの輸入が増え、IIT 指数が上昇したというのが基本的構造である。また、この過程で日本の製造業企業がこれら地域を生産基地にするアウトソーシングを拡大したことも一因となっている $ ^{注3} $ 。

日本とアジア N I E s との分業関係は、これまで同一の生産工程上で加工段階の異なるものを相互に輸出することにより、比較優位に基づく利益や規模の経済性によるメリットを求めた生産工程分業が中心であったが、1980年代後半からの円高の下で、近年は製品差別型の分業も増加してきていることが一つの特徴であるといわれている（1987年版通商白書pp.279、280）。ただし、このような分業関係が、SITC 3 桁分類を産業としてとらえるという我々の定義に即して、「産業内」貿易として現れるとはかぎらない点に注意する必要がある。例えば、日本が N I E s にメリヤス編物等（SITC655）を輸出し、N I E s から編物製品（同845、846）を輸入するという貿易構造は、我々の定義では産業内貿易
表 2 - 7 日本の対アメリカ、EC、NIEsの産業内貿易指数

1978	1980	1985	1988
アメリカ	EC	NIEs	アメリカ	EC	NIEs	アメリカ	EC	NIEs	アメリカ	EC	NIEs
0 食料品及び動物	9	9	7	7	8	6	9	8	7	5	6	8
1 飲料及びたばこ	3	1	22	7	1	27	11	2	28	7	2	14
2 原材料	2	26	22	1	21	24	3	22	25	3	22	23
3 鉱物性燃料等	1	2	11	3	5	6	3	5	17	4	8	18
4 動植物性油脂等	15	0	23	12	1	29	24	3	59	35	4	43
5 化学工業生産品	51	39	17	45	42	28	51	49	28	58	44	25
6 原料別製品	18	28	19	20	33	22	29	34	30	35	34	36
7 機械及び輸送機器	19	28	11	20	24	15	16	20	17	21	26	23
8 雑製品	44	31	23	51	30	23	42	31	22	56	28	21
9 その他	58	63	49	53	60	46	86	73	65	62	71	90
全産業	20	29	16	20	27	19	21	26	22	25	29	25
製品類(5~8)	24	30	16	26	28	20	22	27	22	28	29	26

としてはカウントされないことになる。

近年増加してきている日本・アジアNIES間の製品差別型産業内貿易の中身をみると、概して日本が高付加価値品を輸出し、NIES諸国が低付加価値品を輸出するというパターンになっている。例えばテレビについてみると、1988年には、カラーテレビ（SITC761.1）では日本の輸出が輸入の3.5倍であるのに対し、白黒テレビ（同761.2）では日本の輸入が輸出の5.3倍である。また、二輪車についてみると、オートバイ、スクーター等（同785.1）では日本の輸出が輸入の17倍であるのに対し、自転車（同785.2）では日本の輸入が輸出の200倍以上となっている。

次に、表2-8によって、アメリカのIIT指数を貿易相手地域別にみると、日本と同様に対NIESの指数が大きく伸びていることが特徴であり、78年の15から88年には27にまで上昇している。この内訳をみると、伸びの大きい製品類としては「5化学工業生産品」「6原料別製品」「7機械及び輸送機器」が挙げられる。対日本と対ECを比較すると、88年の指数は対日本が23であるのに対し、対ECは43と大きく差がついている。この内訳をみると、「7機械及び輸送機器」で対日本が19であるのに対し、対ECは49となっていることが決定的な差をもたらしている。すなわち、多くのハイテク製品を含むこの分野において、アメリカとECの間では多くの産業内貿易が行われているのに対し、アメリカと日本の間では（ECと日本の間でも）日本の一方的な出超になっていることが最大の要因なのである。過去の10年間のIIT指数の伸びをみても、対日本よりも対ECの方が大きく、対ECで伸びたものは、やはり「7機械及び輸送機器」と「8雑製品」である。

最後に、表2-9によって、ECの例としてドイツをとりあげ、そのIIT指数を貿易相手地域別にみると、88年でみて、対アメリカ41、対日本43、対NIE s21となっており、前二者がほぼ同程度になっていることがまず特徴として挙げられる。すなわち、EC全体でみると、アメリカとの間が43、日本との間が29となっているのと比べると、ドイツの場合には日本との間の産業内貿易が相当多くなっている。これはドイツの工業製品の競争力が他のEC諸国と比べて高いことの反映であるう。ドイツの対日本と
表 2 - 8 アメリカの対日本、EC、NIEsの産業内貿易指数

1978	1980	1985	1988
日本	EC	NIEs	日本	EC	NIEs	日本	EC	NIEs	日本	EC	NIEs
0 食料品及び動物	14	6	6	10	7	5	14	15	9	9	14	13
1 飲料及びたばこ	3	5	25	6	5	20	9	3	4	9	5	4
2 原材料	3	9	3	2	10	3	5	16	5	4	17	4
3 鉱物性燃料等	1	16	8	3	12	40	4	19	48	6	12	20
4 動植物性油脂等	16	10	3	14	15	3	29	20	17	32	22	10
5 化学工業生産品	54	46	11	49	47	11	51	52	22	58	53	20
6 原料別製品	16	33	18	16	39	20	20	29	17	30	38	24
7 機械及び輸送機器	15	38	31	18	42	32	13	44	37	19	49	42
8 雑製品	38	36	6	47	42	8	37	36	5	45	48	9
9 その他	46	48	42	50	64	42	47	60	66	69	70	80
全産業	17	30	15	19	34	17	17	37	20	23	43	27
製品類(5~8)	20	38	17	23	42	19	18	41	20	25	48	28

表 2 - 9 ドイツの対アメリカ、日本、NIEsの産業内貿易指数

1978	1980	1985	1988
アメリカ	日本	NIEs	アメリカ	日本	NIEs	アメリカ	日本	NIEs	アメリカ	日本	NIEs
0 食料品及び動物	8	7	2	7	7	1	16	21	9	16	15	17
1 飲料及びたばこ	6	14	0	8	12	0	7	17	0	8	13	2
2 原材料	7	41	7	13	30	4	11	45	20	11	44	16
3 鉱物性燃料等	17	1	0	13	8	6	29	16	16	34	37	1
4 動植物性油脂等	4	2	1	5	1	13	11	1	2	41	4	1
5 化学工業生産品	63	41	9	61	48	10	67	52	12	68	45	11
6 原料別製品	42	38	23	53	38	25	39	46	30	47	55	26
7 機械及び輸送機器	32	38	26	34	32	30	30	32	35	33	42	27
8 雑製品	66	42	10	65	38	8	71	42	12	71	39	14
9 その他	43	77	70	25	82	67	52	84	64	25	36	55
全産業	35	38	16	36	35	17	37	37	24	41	43	21
製品類(5~8)	41	39	17	44	35	18	40	37	23	44	43	21

日本の対ＥＣとを一桁分類ごとに比べると、前者の方が「６原料別製品」、「７機械及び輸送機器」「８雑製品」でのＩＴ指数が高くなっている。また、対ＮＩＥＳのＩＴ指数は、７８年には日本及びアメリカのそれとほぼ同じ１６であったが、８８年にはアメリカの２７、日本の２５と比べ若干低くなってきている。これは、アジア・太平洋地域において日本、アメリカとＮＩＥＳが直接投資を軸に活発な経済交流を行っていることの裏側として理解することが可能であろう。
図2－1 日本、アメリカ、EC、NIEs相互間のIIT指数

[1988年]

[1978年]

(備考) 括弧内はドイツとの間のIIT指数を示している。
なお、日本、アメリカ、EC（ドイツ）、アジアNIES相互間のIIT指数については、図2-1に簡単にまとめてあるので、これも参照されたい。

### 7. 日本の産業内貿易比率が1970年代に低下した理由

日本の産業内貿易の一つの特徴として、IIT 指数が過去数十年間ほとんど増加していないということがしばしば指摘されている。そして、他の先進諸国ではIIT指数が大幅に上昇してきているのに、日本だけが特異な動きを示しているのは、日本市場の閉鎖性が原因ではないかとの主張もなされている。

グルーベル＝ロイド（1975）及びリンカーン（1990）の試算（表2－10参照）によれば、日本のIIT指数は1959年から1980年までの間に17から19へと2ポイント上昇したにすぎない。これに対して、同じ期間に、アメリカは40から57へと、フランスは45から67へと、ドイツは39から57へと大きく上昇している。しかし、日本の指数の動きをもう少し子細にみると、60年代にはかなり上昇しており、70年代に入ってから大きく低下していることがわかる。すなわち、59年の17から70年には26にまで一度上昇した指数が、80年には再び19にまで低下しているのである。

70年代に日本のIIT指数が低下した理由の一つは、産業内貿易になじまない一次産品の相対価格が70年代に急上昇したためと考えられる。この点について説明するために、まず次のような仮説的な世界を考えてみよう。ある国の貿易はA産業とB産業だけで行われており、A産業は輸入のみで産業内貿易が全くなく、B産業は輸出と輸入が同額(50)であり、IIT指数は100であったとしよう。A産業の輸入額が、第1時点では100であったものが、第2時点では価格上昇のために200になったとすると、この国全体としてのIIT指数は、第1時点の50((100/200)×100)から第2時点には100/3((100/300)×100)へと低下することになる。すなわち、実質でみた輸出入量が全く変化しなくても、産業内貿易の多く行われる産業とそうでない産業との相対価格が変化することによって、国全体と

表 2 - 10 主要国の産業内貿易指数（1959 - 1985）

国	SITC 3 桁分類	SITC 4 桁分類
1959	1964	1970	1975	1980	1985	1985
全品目
日本	17	21	26	19	19	23
アメリカ	40	40	53	57	57	54
フランス	45	60	67	65	67	74
西ドイツ	39	42	54	52	57	63
製品
日本	-	-	32	26	28	26	23
アメリカ	-	-	57	62	62	61	54
フランス	-	-	78	78	82	82	74
西ドイツ	-	-	60	58	66	67	63
韓国	-	-	19	36	40	49	44

（備考）この表の産業内貿易指数は、グローベル＝ロイドとリンカーンの計算によるものであり、我々の指数とは計算のベースが異なっているために、他の図表の指数と直接比較することはできない。

出所：Lincoln（1990）p.47.
しての産業内貿易の比率は変化するのである。 仮設例

仮設例
[第1時点]
A産業	B産業	計
輸入	100	50	150
輸出	0	50	50
IIT指数	0	100	50
[第2時点]
A産業	B産業	計
輸入	200	50	250
輸出	0	50	50
IIT指数	0	100	33

70年代には、二度の石油危機による原油価格の高騰をはじめとして、一次産品の工業製品に対する相対価格が大幅に上昇した。言うまでもなく、工業製品は産業内貿易が多く行われる分野であるのに対し、一次産品は産業内貿易がほとんど行われない分野である。したがって、70年代における両者の間の相対価格の変化は、他の事情を一定とするかぎり、各先進国のIIT指数を低下させる効果をもったものと考えられ $ ^{注4} $ とりわけ日本の場合には、資源に乏しく一次産品の輸入が多いことから、この影響が大きく現れたものと考えられる。

この影響の大きさをより具体的にみるために、次に、70年代における原油価格上昇が日本のIIT指数にどの程度の影響を与えたかについて大まかな試算をしてみよう。1980年における日本の総輸入額は約1400億ドル、総輸出額は約1300億ドルであった。この年のIIT指数はリンカーンによれば19であるから、総貿易額約2700億ドルは、産業内貿易と産業間貿易とに以下のように分解される。

産業内貿易=2700億ドル×0.19=513億ドル

産業間貿易=2700億ドル×0.81=2187億ドル

このうち原油（SITC333）の貿易についてみると、輸入は約510億ドル、輸出はゼロであるので、原油輸入額約510億ドルはすべて産業間貿易としてカウントされていることになる。換言すれば、全体の産業間貿易の約1/4弱が原油の輸入によるものであることになる。80年の原油輸入価格は通関ベースで32.97ドル/バーレルであったが、これが仮に70年と同じ1.80ドル/バーレルであったとしたら、IIT指数はどうなっていたであろうか。この場合には原油の輸入額は約28億ドルとなり、その結果日本全体の産業間貿易は約482億ドル減少し、約1705億ドルとなる。産業内貿易は約513億ドルで変わらないとすると、IIT指数は、

IIT ≡ {513 / (513 + 1705)} × 100 ≡ 23

ということになる。すなわち、以上の試算からは、原油価格が上昇していなかったなら、日本の80年のIIT指数は19ではなく23になっていたということになる。70年の指数は26であったから、10年間のIIT指数の低下のうち、半分強は原油価格の上昇によって説明可能だということになる。

以上は、他の事情を一定とした上での単純な機械的計算であり、現実には原油以外の一次産品価格や工業製品価格も変化し、またそれに応じて輸出入数量も変化しているが、この試算によって、70年代の原油価格高騰が日本のIIT指数に与えた影響の大きさについておおよその目安をつかむことは可能であろう。

こうして日本のトータルのIIT指数が70年代に低下したことについてはある程度の説明が可能である。しかし、リンカーンによれば、日本のIIT指数は製品類に限っても1970年の32から1980年には28へと低下しており、この点については、一次産品価格の要因では説明できない。この点に関し一つ要因として挙げられるのは、この時期に日本の機械製品の輸出が大幅に増加した一方、輸入が減少していることである。佐々波＝小野田（1982）によれば、1970年代における日本の製造業の産業内貿易指数の推移を産業別にみると、機械産業（一般機械、電気機械、輸送機械、精密機械）の指数の低下が顕著
であり、逆に繊維、非鉄金属、化学、窯業土石等では指数は上昇している。そして、機械産業で指数が低下したのは、対アメリカ、対EC、対アジアNIESの輸出が大きく伸長した一方、国内市場における輸入代替を反映して、対アメリカ、対ECの輸入が減少したためである。我々の理解によれば、このことの基本的要因は、1970年代に日本の機械産業の競争力が急速に高まったことである。二度の石油危機による石油価格の高騰の結果、日本経済は資源依存の少ない機械産業等の分野に特化することになり、これらの分野で急速に国際競争力を高めた結果、日本の製品類のIIT指数も低下したものと考えられる。

要するに、石油価格上昇による産業間貿易の増加という直接的な影響と、それに伴う日本の産業・貿易構造の変化とによって、日本の産業内貿易の比率は70年代に大きく低下したと言ってよいであろう。

さらに、リンカーンの主張するようにIIT指数の低迷が市場の閉鎖性の証拠であるとするならば、日本市場の閉鎖性は1960年代に低下し、70年代に再び高まったということになるが、これは事実に反するであろう。

なお、1980年代には原油をはじめとする一次産品の価格は低下ないし停滞しており、これが同時期において日本のIIT指数を高める要因として寄与していることも間違いないであろう。上記と同様の機械的計算を1980－1988年の期間にあてはめると、88年の原油価格が15.60ドル/バーレルまで下落せず、仮に1980年と同じ32.97ドル/バーレルのままであったとしたら、日本の88年のIIT指数は18.4ではなく17.6になっていたことになる。
# 第 3 章 産業別にみた日本の産業内貿易の決定要因 - 産業別クロスセクション分析 -

### 1. 序

第2章では日本をはじめとする主要国の産業内貿易の実態を把握した。本章では、産業内貿易に関する理論（補論1参照）を踏まえつつ、産業別にみた日本の産業内貿易の決定要因を実証的に分析する。すなわち、産業ごとに日本の各産業の産業内貿易比率をみると、当然のことながら高い産業もあれば低い産業もある。本章は、こうした産業ごとの差を説明するのはどのような要因かを実証的に明らかにしようとするものである。補論1でみるように、産業内貿易の発生は従来のヘクシャー＝オリーン理論では説明できず、不完全競争下で規模の経済性や製品差別化といった前提を置くことによってはじめて説明可能である。したがって、規模に関して収穫不変であり、また製品差別化も全く行われていないような産業では、産業内貿易は発生せず、これらの要因がより強く働く産業ほど産業内貿易が多く発生するというのがここでの基本的仮説であり、本章はこの仮説が産業別にみた日本の最近の産業内貿易の現状を説明する仮説として有効か否かを実証的に確かめようとするものである。

本章の構成は以下のとおりである。第2節では、まずデータの出所、IIT指数の算出方法、推計式のスペシフィケーションについて述べる。第3節で各産業の産業内貿易指数について簡単にみた後に、第4節では推計結果を紹介し、第5節では推計結果を用いて産業別の要因分解を行う。最終節では本章全体の結論及び今後の検討課題について述べる。

### 2. 推計式及びデータ

本分析は日本における25の産業を対象としている。産業分類は基本的に日本銀行の『主要企業経営分析』によっているが、これは、本分析における各産業の説明変数の値をすべて『主要企業経営分析』から求めたためである。被説明変数である各産業のIIT指数については、『主要企業経営分析』が準拠している日本標準産業分類とSITC（標準国際貿易分類）との対応関係をつけた後に、OECDの貿易統計（Cシリーズ）により求めた。ただし、対応関係のうまくつかない産業については、分析の対象から除外した。

分析対象の25産業はSITCの2桁分類にほぼ対応するが、一部に3桁分類に対応するものもある。また、一部に複数の2桁分類ないし3桁分類に対応するものもある。 $ ^{注1} $ （これらの対応関係については、章末の参考を参照されたい。）なお、25産業はすべて製造業である。

推計の対象とした年次は1985、86、87、88年の4年であり、それぞれの年次についてクロスセクション分析を行った。なお、1984年以前については説明変数の一部が利用不能であった。

被説明変数である産業別のIIT指数の算出に当たっては、日本の貿易相手国別かつSITC3桁分類別の指数を基礎にして、これにウェイトとして貿易額を乗ずることにより、当該産業の対世界のIIT指数を求めた。すなわち、日本の貿易相手国iとのSITC第j分類（3桁）における指数を、

$$ \begin{aligned}IIT_{ij}=\frac{(X_{ij}+M_{ij})-\left|X_{ij}-M_{ij}\right|}{X_{ij}+M_{ij}}\times100\ $ X_{ij}: 輸出、M_{ij}: 輸入 )\end{aligned} $$

（注1）対象産業の中にアグリゲイションのレベルが異なるSITC2桁分類と3桁分類が混在していることは一見問題があるように思われるが、IIT指数の算出に当たっては、すべてSITC3桁分類別の指数を基礎にして、これにウェイトとして貿易額を乗ずることによって求めていることから、アグリゲイション・レベルの違いの問題は回避されている。
により計算し、これを世界全体について、また当該産業Jに属するSITC 3桁分類jについてアグリゲイトすることにより、当該産業Jの対世界のIIT指数を、

$$ \begin{aligned}IIT_{J}=&\sum_{i}\sum_{j}IIT_{ij}\left\{(X_{ij}+M_{ij})/\sum_{i}\sum_{j}(X_{ij}+M_{ij})\right\}\\&\left(where j\in J\right)\\ &\\=&\frac{\sum_{i}\sum_{j}(X_{ij}+M_{ij})-\sum_{i}\sum_{j}\left\|X_{ij}-M_{ij}\right\|}{\sum_{i}\sum_{j}(X_{ij}+M_{ij})}\\&\left(where j\in J\right)\end{aligned} $$

により求めた。

説明変数については、当然のことながら、理論の要請とデータの入手可能性の双方を勘案して決定した。産業内貿易を説明する重要な要因としては、まず規模の経済性と製品差別化とが挙げられる（補論1参照）。ここではまず、規模の経済性を示す指標としては、総費用に占める固定費の割合を採った。この割合が高ければ高いほど、平均費用曲線の右下がりの度合いが強まり、規模の経済性が強く働くと考えることができる。したがって、理論的には、固定費比率の高い産業ほどIIT指数が高くなるはずである。また、製品差別化を示す指標としては、試験研究費／売上高と広告宣伝費／売上高の二つを採った。前者はいわば技術水準の向上等によって製品の内容自体を差別化するための費用であるのに対し、後者はブランドイメージの構築等によって製品のイメージを差別化するための費用であると考えることができよう。理論的には、これらの比率が高い産業ほどIIT指数が高くなることが期待される。

以上の3変数が本分析における基本的説明変数であるが、さらに、「主要企業経営分析」から資本及び労働のデータがとれることもあり、資本・労働比率が平均から乖離している産業ほど産業間貿易が増加し、産業内貿易の比率が低下するとの仮説 $ ^{(注2)} $ を検証するとの観点から、資本・労働比率の平均からの乖離をいま一つの説明変数として加えたケースについても推計を行った。具体的なデータとしては有形固定資産／従業員数を資本・労働比率として用いた。

関数型としては最もフィットの良い対数線型を採用した。

具体的な推計式は以下のとおりである。

$$ \begin{aligned}\ln IIT=&a_{0}+a_{1}\ln F+a_{2}\ln RD+a_{3}\ln AD\\&(+a_{4}\|\ln(K/L)-\overline{\ln(K/L)})|\end{aligned} $$

IIT：產業內貿易指數

F：固定費／総費用

RD：試験研究費 / 売上高

AD：広告宣伝費 / 売上高

K：有形固定資産

L：從業員数

### 3. 各産業の産業内貿易指数

推計結果についてみる前に、まず各産業ごとの産業内貿易の現状を表3-1によってみると、以下のような特徴を指摘することができる。

(1) IIT指数の相対的に高い産業としては、有機化学製品製造業、精密機械製造業、金属製品製造業、医薬品製造業、機械工具・部品製造業、化学繊維製造業・綿紡績業・毛紡績業、油脂・洗剤・化粧品製造業、その他無機化学製品製造業、塗料・インキ製造業が挙げられる。第2章でもみたように、SITC50番台の化学品に産業内貿易が多くみられることが一つの特徴と言えよう。

逆に指数の低い産業としては、砂糖製造業、石油精製業、鉄道車両製造業、自動車車体・部品製造業、自動車製造業 $ ^{注3} $ 、その他繊維製品製造業、船舶製造・修理業（造船）が挙げられる。このうち鉄道車両製造業、自動車車体・部品製造業、自動車製造業、船舶製造・修理業（造船）は輸出が輸入を大幅に上回っている輸出超過型、砂糖製造業、石油精製業、その他繊維製品製造業は輸入が輸出を大幅に上回っている輸入超過型である。
表 3 - 1 各産業の産業内貿易指数

1985年	1986年	1987年	1988年
製粉・飼料製造業	10	10	12	9
砂糖製造業	1	1	2	1
化学繊維製造業・綿紡績業・毛紡績業	23	26	30	33
その他繊維製品製造業	9	10	8	6
パルプ・紙・紙加工品製造業	16	19	21	21
その他無機化学製品製造業	24	24	28	26
有機化学製品製造業	44	46	45	46
油脂・洗剤・化粧品製造業	23	24	27	29
塗料・インキ製造業	23	23	26	26
医薬品製造業	34	34	32	26
石油精製業	1	2	3	2
ゴム製品製造業	11	16	21	22
窯業・土石製品製造業	21	19	19	20
鉄鋼業	9	12	16	16
非鉄金属製造業	20	17	17	15
金属製品製造業	26	28	36	38
工作機械製造業	15	15	14	19
産業用機械製造業	17	18	21	21
機械工具・部品製造業	30	28	30	27
電気機械製造業（その他電気機械製造業を除く）	17	16	19	22
自動車製造業	3	5	9	12
自動車車体・部品製造業	7	5	6	8
船舶製造・修理業（造船）	9	7	11	9
鉄道車両製造業	6	10	2	2
精密機械製造業	34	33	35	39
単純平均	17	18	20	20
(2) IIT指数は全体としては年々上昇しており、25産業の単純平均は1985年の17から1988年には20へと高まっている。このうち特に上昇幅が大きい産業としては、化学繊維製造業・綿紡績業・毛紡績業、ゴム製品製造業、金属製品製造業、自動車製造業が挙げられる。これらの産業はすべて輸出超過型の産業であるが、85年から88年にかけて、輸出と比較して輸入が大幅に伸びたことから、IIT指数が大きく上昇した。

逆にIIT指数が目立って低下した産業としては、医薬品製造業、非鉄金属製造業が挙げられる。これらは両者とも輸入超過型の産業であるが、前者については輸出以上に輸入が伸びたことから、また後者については、輸出が若干低下し、輸入が大幅に伸びたことから、指数が低下した。

### 4. 推計結果

第2節で述べたように、推計は説明変数として資本・労働比率を含まないケースと含むケースの双方について行った。前者の結果は推計結果（ケース1）として表3-2に、後者の結果は推計結果（ケース2）として表3-3にまとめられている。

両方のケースについて、まず決定係数をみると、自由度調整後でみて、ケース1の最低は0.377、最高は0.520、ケース2の最低は0.386、最高は0.537となっており、クロスセクション分析としてはかなり高いと言ってよいであろう。諸外国の産業内貿易に関する過去の代表的な産業別分析の推計結果をみると、決定係数（自由度調整前；最高値）は、Pagoulatos = Sorensen（1975）では0.40、Finger = DeRosa（1979）では0.19、Caves（1981）では0.27、Gavelin & Lundberg（1983）では0.34等となっており、これらと比べても高くなっている。なお、本分析の自由度調整済決定係数は85年から86、87、88年と年を追うごとに高まる傾向を示している。（注4）

ケース1の推計結果をみると、説明変数の係数の符号はすべて期待どおりである。すなわち、固定費比率が高い産業ほど、試験研究費／売上高が高い産業ほど、広告宣伝費／売上高が高い産業ほどIIT指数が高いという、理論の想定どおりの結果がすべての年について得られた。次に、係数の有意性についてみると、固定費比率は85年は10％水準で有意、86年以降は5％水準で有意となっている。また、試験研究費については、85年は10％水準で、87、88年は5％水準で有意となっており、広告宣伝費についても、86、87年については5％水準で、88年は10％水準で有意となっている。全体としてみると、どの説明変数もまずまず有意であり、特に86年以降は有意性が高い。

ケース 2 の推計結果についてみると、まず説明変数の係数の符号はすべて期待どおりであり、資本・労働比率の平均からの乖離の符号もマイナスとなっている。係数の有意性については、固定費比率、試験研究費、広告宣伝費の有意水準はどの年をとってもケース 1 と同じであり、まずまず有意な結果になっている。しかし、資本・労働比率の平均からの乖離は有意とは言えない。決定係数は、86年を除き、ケース 1 と比べ若干高くなっている。

全体としてみると、規模の経済性及び製品差
表 3 - 2 推計結果（ケース 1）

説明変数	期待さ れる符合	1985年	1986年	1987年	1988年
固定費比率	+	0.798*	1.167**	0.914**	1.085**
(1.828)	(2.620)	(2.261)	(2.152)
試験研究費	+	0.216*	0.154	0.218**	0.289**
/売上高	(2.077)	(1.672)	(2.593)	(2.788)
広告宣伝費	+	0.088	0.163**	0.137**	0.134*
/売上高	(0.569)	(2.275)	(2.225)	(1.959)
$ \overline{R}^{2} $	0.377	0.468	0.500	0.520

(備考) 1. 括弧内は t 值である。

2. **は5%水準で有意であること、*は10%水準で有意であることを示している。

３．定数項は省略した。

表 3 - 3 推計結果（ケース 2）

説明変数	期待さ れる符合	1985年	1986年	1987年	1988年
固定費比率	+	0.934* (2.080)	1.289** (2.729)	1.114** (2.732)	1.201** (2.383)
試験研究費 /売上高	+	0.192* (1.821)	0.138 (1.445)	0.181** (2.157)	0.259** (2.478)
広告宣伝費 /売上高	+	0.118 (0.758)	0.167** (2.311)	0.145** (2.436)	0.133* (1.976)
資本・労働 比率の平均 からの乖離	-	-0.458 (-1.146)	-0.284 (-0.829)	-0.521 (-1.638)	-0.442 (-1.302)
$ \overline{\mathrm{R}}^{2} $	0.386	0.459	0.537	0.536

(備考) 1. 括弧内は t 值である。

2. **は5%水準で有意であること、*は10%水準で有意であることを示している。

３．定数項は省略した。