Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
産業別に自営開廃業の動向を観察しよう（表7-3）。年齢計・男女計の開業産業を調べると、1980年には開業者のうち43.4%が農林業に従事していたが、その比率は急激に低下し、2000年には29.5%となった。開業者数自体でみると、1980年には24.9万人、1990年には15.4万人、2000年には17.1万人となっており、1980年から90年にかけての減少が顕著であった。他方、サービス業の伸びが著しく、1980年には8.1万人、1990年には7.9万人であったサービス業開業者数は、2000年には17.1万人となり、10年間で倍増を記録した。その結果、開業に占めるサービス業の割合は、1980年には14.1%、1990年には19.7%、そして2000年には29.6%まで高まった。その他の顕著な傾向としては、製造業への開業の減少があげられる。1980年には製造業で開業した自営業主は10.2万人であったが、1990年には7.6万人、2000年には6.7万人となった。他に開業の比率の高いのは、卸売・小売業、飲食店や建設業であるが、これらの業種については1980年と2000年を比較してもそれほど大きな変化はない。

男女別にみると、男性では建設業の開業が大きな比率を占めるが、女性ではほとんどない。また、1980年に製造業の開業が多かったのは女性であったが、女性による製造業開業の減少が全体の製造業開業数を押し下げることとなった。他の産業については、男女間でそれほどはっきりとした違いは見受けられない。

さらに、産業別の開業を3つの年齢階級に区切って観察する。年齢区分は39歳以下、40〜59歳、60歳以上である。ここではっきりわかるのは、年齢階級が高まるほど全体の開業に占める農林業の比率が上昇するということである。2000年の数字を見れば、農林業への開業は39歳以下ではわずかに6.9%であったが、40〜59歳では20.4%、60歳以上では50.5%まで高まる。39歳以下と40〜59歳では、1980年から1990年にかけて農林自営への開業は大幅に減少したが、60歳以上はその間に微増し、1990年から2000年にかけては59歳以下で農林開業者は減少しているが、60歳以上の農林開業者がかなり増加している。年齢計でみた農林開業者数が1990年から2000年にかけてわずかに増加している背景には、高齢の農林開業者の増加がある。

廃業の産業構成については、開業と大きくは変わらない。開業数と廃業数を比較すれば、農林業や製造業で継続的に廃業者数が開業者数を上回っているものの、製造業の廃業マイナス開業数は1980年と1990年で高く、2000年にはかなり落ち着いていることがわかる。また、卸売・小売業では1980年には開業が廃業を上回っていたが、1990年、2000年には逆転している。
ここで、産業別開業率および廃業率の時系列的な変化を観察しよう。図7-6および図7-7から、サービス業への開業率とサービス業からの廃業率が他を圧して上昇していることがわかる。1990年代を通じて、サービス業に従事するストックとしての自营業主数は大幅な増減を示さなかったが、それは決してサービス業の開廃業率が低位で安定していたからではない。むしろ、サービス業では他産業以上に廃業率が急上昇していたが、それを補う規模のサービス業への開業率の上昇があったということである。サービス分野への開業資金は、他の分野に比べて少なくて済むことが多いと推測される。よって、サービス業への開業は、他産業に比べて参入障壁が低いだけでなく、いざというときには比較的容易に撤退（廃業）できるという特徴をもつ。そのようなサービス分野におけるビジネスチャンスの増大が、自营の開廃業数を引き上げることで、「自营業の流動化」が進展していると考えることができる $ ^{9} $ 。その程度を把握するために、自营業における再配分率を以下のように定義する。

$$ \begin{aligned}&t 期における自営開業数 \quad+\quad t 期における自営廃業数 \\ 再配分率 \quad&=\quad\underline{\hspace{2cm}}\\ \end{aligned} $$

## t期における平均自営業主数

これは、雇用のグロス・フローデータから雇用創出・喪失の頻度を測定するための指標のひとつとして開発された雇用再配分率（Davis, Haltiwanger and Schuh, 1996; Davis and Haltiwanger, 1999）を自营業に応用したものである $ ^{10} $ 。ここで定義した再配分率を主要非農林産業別に計算した結果が図7-8である。1980年代には再配分率は各産業ともに減少傾向にあったが、1990年代には一転して上昇傾向を見せ始める。中でもサービス業の上昇が著しく、1990年代を通じたサービス業のシェアの上昇と相俟って、全産業の再配分率を大きく押し上げた $ ^{11} $ 。

表7-4（a）は、新規開業者が前月雇用者であった場合の、前職産業と開業産業との関係を表したものである（2000年）。この表から明らかなように、一部の産業を除いて、前職と
同じ産業で開業する傾向が強いことがわかる。たとえば、サービス業雇用者から転じて開業した自営業主のうちの91％が同じくサービス業で開業している。前職が製造業や卸売・小売業、飲食店の雇用者であった開業者については、それぞれ62%、80%が同じ産業での開業となっているが、サービス業で開業する比率もそれぞれ22%および12%もある。他方、建設業や運輸・通信業では、農林業で自営となる比率がやや高い。総じて、前職の経験を生かす形で開業がなされていることが多いことがわかる。また、表7-4（a）の下段には他産業から新規開業した者が全体の新規開業者に占める比率を示している。農林業が突出して他産業からの受け入れ比率が高い（68.1%）のは当然であろう。それにほぼ同率で続くのが、製造業（22.5%）、運輸・通信業（21.6%）、サービス業（20.4%）となっている。建設業や卸売・小売業・飲食店では他産業からの受け入れ比率は低い。

表 7-3（b）は、前月に自営業主であった者が今月に雇用状態へ移動したケースにおける今月産業の構成比を示している。ここでもやはり、同じ業種に移動するケースが多い。自営を廃業する場合でも、これまでの経験を生かした移動がなされることが多いと言える。ただし、農林自営業主については建設業へ移動する割合が高く、32%を構成する。表 7-3（a）、表 7-3（b）にみられる、建設業と農業のかなり大規模な移動にはいわゆる「出稼ぎ」が含まれている公算が大きいように思われる。

最後に従業員数で測った企業規模について調べる。2000年において、今月が自営業主であり、前月雇用者の前職規模構成が図7-9に示されている。図7-9には合わせて今月雇用者全体の規模構成比もプロットされている。両者を比較すれば明らかなように、規模の小さい企業から自営業主になる割合が高い。前月雇用者で今月自営業主になった者のうち、従業員規模100人未満から開業した者の比率は81%にも達する。それに対して、雇用者全体のうちで従業員規模100人未満の企業に雇用されている者の比率は54.7%である。よって、規模の小さい企業からの開業がメインであることがわかる。図7-6には前月自営業で今月雇用者（役員を除く）となった者についても、移動先企業の規模構成が示されているが、ここでも81%が従業員規模100人未満の企業に移動している。このように、自営業主は零細・小企業から多数生まれ、廃業後は零細・小企業に帰ってゆく。この点はすでに小池（1981）、橘木（1994）、八幡（1998）らが『就業構造基本調査』（総務省）のデータを用いて明らかにしている。ここでは、『労働力調査』からもはっきりと確認されることを指摘しておきたい。
### 7 -4. 開廃業確率関数の推定

## 7 -4-1 プロビットモデルによる推定

これまでの分析で、どのような人が起業しており、どのような人が廃業しているかについておよその傾向が明らかになった。しかしながら、労働者の属性が起業・廃業行動に及ぼす効果についてより詳しく調べるためには、他の属性の効果をコントロールする必要がある。本節では、1980年、1985年、1990年、1995年、2000年の5時点における開業および廃業確率関数を推計することで、この要請に応えることにしたい。さらに、開業や廃業には地域労働市場の動向が反映される可能性が高く、この点についても吟味したい。

開業確率を推計する際の対象サンプルは、前月において自営業主ではなかった者である。その中で今月に自営業主になったサンプルには1、自営業主にならなかったサンプルには0を付与した変数を作成し、それを被説明変数とした回帰分析を実行する。その際に、ランダム抽出により、サンプル数を40％に減少させた。推計方法は、プロビット法を用いる。

説明変数として採択したのは、性別、配偶状況、年齢、従業・就業状態、前月雇用者の場合は企業規模、同じく前月雇用者の場合は産業、そして労働者の居住する地域である。性別を代表する変数としては女性ダミー、配偶状況を代表する変数としては有配偶ダミー、年齢については5歳刻みの年齢ダミーを導入するが、配偶状況については前月のデータは入手できないので、やむを得ず今月のものを用いる。年齢についても同様であるが、これらについては月次の異動を考える際には大きな問題とはならないと思われる。前月の従業・就業状態については常用雇用をベースとして、臨時ダミー、日雇ダミー、役員ダミー、家族従業者ダミー、失業ダミー、非労働力かつ通学ダミー、非労働力かつ家事ダミー、その他の非労働力ダミー、以上8つのダミー変数を導入する。前月に雇用されていた者については、企業規模ダミーを用いるが、5～9人をベースに、1人ダミー、2～4人ダミー、10～29人ダミー、30～99人ダミー、100～499人ダミー、500人～999人ダミー、1000人以上ダミーの計7つのダミー変数を用いる。前月雇用者については、これに産業ダミーが加わる。製造業をベースに、農林業ダミー、建設業ダミー、卸・小売業・飲食店ダミー、金融・保険業・不動産業ダミー、運輸・通信業ダミー、サービス業ダミー、その他の産業ダミーの7つである。地域については、46個の都道府県ダミーを加える。なお、推定に際しては抽出率に応じたウェイトバックを行った。さらに、農林自営開業を含むケースと含まないケースの2つについて推計を行った。

2000 年の推定結果が表 7-5 に示されている。まず、全産業の結果を観察しよう。女性の
場合、開業確率は男性よりも有意に低い。よって、他の要因をコントロールした場合には、女性は男性よりも開業については不利であるということになる。年齢については、若年層で開業確率が低い反面、60～64歳で高い値をとる。前の就業形態が常用雇用者であった者よりも臨時や日雇いの方が開業しやすい。これはおそらく、臨時や日雇いの収入が低く、開業へのインセンティブになりやすいということ以外にも、出稼ぎ者の自営復帰の影響があるのかも知れない。家族従業者が自営業主になりやすいこともわかりやすい。失業者も雇用者に比べて自営業主になりやすい。他方、非労働力の区分では、通学者および「その他の非労働力」がマイナスの影響を与えている。家事については有意な係数は得られなかった。

前雇用者の規模についても、やはり規模が小さい企業にいた労働者は開業確率が高い。ただし、規模が十分に大きくなると、規模間の差はほとんどなくなる。前産業では農林業も高いが、サービス業の高さが際立っている。やはり、経済のサービス化によって、自営開業は底上げされていることになる。

非農林の開業者に限定して推定した結果は、農林を含めたケースと若干異なる点が見受けられる。まず、年齢間の差異がそれほど際立たなくなった。35～39歳をベースにした推計で有意となったのは、15～24歳のマイナスのみである。臨時、日雇いダミーの効果は依然有意にプラスではあるが、全産業の場合と比べるとかなりの減少である。また、失業ダミーも有意にプラスである。他方、非労働力では家事ダミーやその他の非労働力ダミーが有意にマイナスで検出されている。非農林の自営への移動は、常用雇用の方が非労働力よりも優位であることを示している。さらに、前月産業が農業である場合の係数が有意ではなくなった。他方、サービス業が突出してプラスである点は、全産業のケースと変わらない。

図 7-10 には、非農林サンプルから得られた限界効果の時系列的な推移を示している。まず、女性ダミーの限界効果は 1985 年にもっともマイナスが大きかったが、1995 年には大幅に絶対値が減少した。すなわち、女性が男性に比べて開業しにくい傾向は緩まった。しかしながら、2000 年には格差は再び拡大している。年齢ダミーについては、最近になるにつれてより年齢の高い層の限界効果がやや大きくなっている。とくに、2000 年には 60～64 歳の限界効果が高い値をとるようになっている。就業・従業状態ダミーについては、非労働力と失業の限界効果の低下が目立つ。この点は時系列データから判明した傾向と符合している。興味深いのは、規模の効果である。1980 年から 1990 年にかけて、規模の大きな企業
に所属していることで開業確率が低下する傾向は緩まった。ところが、1995年と2000年では再び格差が拡大していることがわかる（5～9人規模と比較した場合）。この理由としては、90年代後半以降の長期不況下で零細企業の倒産が増加し、その機会に開業に踏み切る人が増えたことが考えられる。前職産業ダミーでは、サービス業の限界効果の高さが近年際立つようになってきている。

廃業確率についても、同様な計算を行った。廃業確率を推計する際の対象サンプルは、前月において自営業主だった者であり、その中で今月に自営業主から離脱した（役員になった者を除く）サンプルには1、自営業主にならなかったサンプルには0を付与した変数を作成し、それを被説明変数とした。説明変数は、前月の就業・従業状態を除き、基本的に開業率の場合と同じであるが、規模ダミーの代わりとして、雇用者がいない自営業主および内職にダミー変数を導入する。この場合のベースは、雇用者がいる自営業主となる。2000年の推定結果が表7-6に示されている。

まず、女性は男性に比べてかなり廃業確率が高いことがわかる。年齢については、若いときには廃業確率が高いが、50代まで傾向的に下落し、その後再び高くなる。これらについては、農林業を含めたケースと含めないケースで違いはない。雇用者のいない自営業主は、雇用者のいるケースよりも有意に廃業確率が高くなっている。おそらく、人を雇用している自営は成功していることが多いからだと思われる。自営のときの産業について見れば、製造業よりも農林業、建設業で廃業確率が高く、卸売・小売業、飲食店で低くなっている。

開業確率の場合と同様に、限界効果の時系列的推移を観察しよう。図7-11が結果を示す。まず最近になって、男性に比べて女性が廃業する確率が高まっている。女性の開業が以前に比べてしやすくなっている反面、廃業確率も高まっていると考えるべきだろう。年齢の効果については、顕著な傾向をみることはできない。従業上の地位については、雇用者がいない自营業の限界効果がやや低下傾向にある。産業別では建設業と卸売・小売業・飲食店の廃業率の低さ（製造業に比して）が目立つ。また、サービス業で製造業と比べた場合の廃業確率が上昇している。

## 7 -4-2 地域間格差の分析

前節では開廃業確率関数を推計したが、その際に地域の影響を都道府県のダミー変数で処理した。というのも、自営業の多くは地域経済に密着した形で営まれており、開廃業
も各地域の経済事情に大きな影響を受けると考えられるので、その部分をコントロールする必要があるからである。そのプロセスで得られるダミー変数の係数は、地域間の年齢構成や産業構成の差異などがすでにコントロールされているという意味で、「純粋な」地域間の開廃業確率の格差を表すものになっている。表7-7の第2列目と第4列目には、先の推定で得られた都道府県ダミー変数の限界効果が示されている（2000年、非農林サンプルによる）。東京がベースになっているので、ここでの数値は東京との格差を表すことになる。都道府県別の限界効果には統計的に有意なものが多く、コントロール後も純粋な地域間格差が存在していることがうかがえる。これを「コントロール後の地域間格差」と呼ぶ。

では、地域の年齢構成などをコントロールすることによって、開廃業確率の地域差はどの程度縮小したのであろうか。この問に答えるために、開廃業率を地域ダミーのみで回帰して、そこで得られた限界効果とコントロール後の限界効果を比較することにしよう。表7-7の第1列目と第3列目は、開廃業確率関数の推計において説明変数として地域ダミーのみを考慮した場合の推計結果である。これを「コントロール前の地域間格差」と呼ぶ。コントロール前後で比較すると、たしかに限界効果の絶対値は、コントロール後に全体的に縮小しているように見える。これを数値で比較するために、地域間格差の散らばりの指標として2種類の標準偏差を計算する。第1は、通常の標準偏差であり、第2は、都道府県別のサンプルサイズ（ウェイトバック値）でウェイト付けした標準偏差である。その結果をみると、コントロール後には開業確率格差については20～25%程度、廃業確率格差については10%程度、標準偏差が減少している。したがって、コントロール後にはたしかに格差は縮小しているものの、その程度はそれほど大きくないと結論づけられる。これはとくに廃業確率格差で顕著である。実際、コントロール前後の格差の相関係数を計算すると、0.9以上のきわめて高い数字が得られる。なお、開業確率格差と廃業確率格差にも正の相関が検出される（表7-7下段）。よって、開業確率格差と廃業確率格差には共通の規定要因が存在する可能性が考えられる。

コントロール後にも残った格差は、何によって説明されるであろうか。以下では、コントロール後の格差を各種の地域変数で回帰することによって、地域間開廃業確率格差の規定要因を探る。ここで考慮した説明変数は以下の通りである。

第1は、県別人口であり、市場規模の大きさを表す指標とした。市場規模が大きい場合には、需要量が大きくなるので、開業が促進され、廃業が減少する可能性がある反面、競争環境が厳しくなるために開業の減少や廃業の増加に結びつくことも考えられる。
第2は、都道府県別有効求人倍率（前年）であり、地域労働市場の需給バランスを代表する。労働市場の需給バランスが開業に及ぼす影響としては、「プル仮説」と「プッシュ仮説」が指摘されている。「プッシュ仮説」とは、労働市場が弛緩しており、雇用者として就業する機会が乏しい場合ほど、自营業が増加する傾向があるという仮説である。これは、起業精神の強い失業者は、長期の失業を覚悟して雇用労働のための職を探すよりも自ら開業することを選択するので、失業率の高まりは起業を促進するという仮説である。逆に「プル仮説」とは、労働市場が逼迫している場合ほど、開業失敗で失業しても短期間で次の仕事が見つかることから、開業に踏み切る人が増えるという仮説である（玄田・神林、2001）。都道府県別有効求人倍率が地域間開廃業格差に及ぼす効果を見ることで、両仮説の検討を行う。

第3は、雇用者所得で、男性の「きまって支給する現金給与額」を用いる。雇用者所得が高ければ、自营就業にマイナスの影響をもたらす可能性がある。

第4は、一世帯当たりの貯蓄現在高である。これは開業における流動性制約の存在を考慮するために導入した。流動性の制約が開業に与える影響については、数多くの研究が蓄積されている。米国についての研究としては Evans and Jovanovic（1989）、Evans and Leighton（1989）が代表的であり、家族資産が大きいと起業確率が高まるという結論を得ている。日本についての阿部・山田（1998）の研究では、預貯金・有価証券残高は独立開業の選択には影響せず、むしろ持ち家の有無が起業確率にプラスの影響を与えているとする。玄田・神林（2001）は期首総資産が自営選択確率にプラスの影響を与えており、金融資産の効果も観察できるとする。本章では、一世帯当たりの貯蓄現在高を用いて検討する。

第 5 は、前年の就業者に占める自営業主の比率である。自営業就業に関連する他の環境要因をコントロールするために考慮する。

被説明変数は、コントロール後の開廃業確率格差であるが、サンプル数を増やすために1990年、1995年、2000年の3カ年について算出して、それらをプールする。そのため、よって、サンプル数は141となる。説明変数もそれぞれの年に対応するものを採用した。推定方法は、ウェイト付き最小自乗法（分散不均一修正）であり、ウェイトは開業確率格差については都道府県別の非自营業主数、廃業確率格差については都道府県別の自营業主数とした。また、年ダミーを説明変数に加えて年効果をコントロールする。

推定結果が表 7-8 に示されている。開業確率格差の結果を見ると、県別人口がマイナスで有意となった。この結果の解釈としては、人口規模が小さい地域ほど、大型店の進出が
難しく、競争が厳しくないことから自営開業が有利になるということが考えられる。有効求人倍率は有意ではなく、労働市場の需給バランスが開業確率に与える効果は確定することができなかった。「プル効果」と「プッシュ効果」が拮抗しているためにこのような結果となったのか、指標そのものが適切ではなかったのかについてもはっきりしない。貯蓄現在高が有意にプラスに検出されているのは、資金が潤沢にある方が開業しやすいことを意味しており、玄田・神林（2001）の結論と整合的である。年ダミーを除いたその他の変数については、有意な影響は見出せなかった。決定係数から判断すると、コントロール後の開業確率格差の23%程度がここで採用された説明変数で説明されることになる。

他方、廃業確率格差関数のフィットは開業確率確率関数よりも良好であり、ここで用いた説明変数が被説明変数の変動の28%を説明する。まず、県別人口は有意にマイナスになっており、人口規模が小さいほど廃業リスクが小さいことを意味している。その一方で、雇用者賃金がプラスで有意であるが、これは雇用者所得が高い地域では、廃業して雇用者になる傾向が強いことを示しているだろう。自营業比率はマイナスで有意であり、前年において自营業比率が高かった地域では廃業は進行しにくいことを示す。前年の自营業比率の高さは、長期的に継続して自营を続けている比率の高さを代表している可能性があり、そうであれば廃業確率にマイナスの効果が表れても不思議ではない。有効求人倍率については、10%有意水準でマイナスの効果が検出されたが、この解釈は難しい。というのも、有効求人倍率が高ければ、企業に雇用される確率が高まるので、自营廃業を促進すると予想されるからである。この点については、さらなる検討を要する。

### 7 -5. まとめ

本稿では、自営開業と廃業の動態を、労働力フローデータを用いて検討した。主要な結果をまとめると次のようになる。

1. 自営業主の数は、傾向的に減少しているが、とりわけ 1990 年代に減少傾向が加速した。

性別に見ると、女性の減少が著しい。

2. 1979 年から 2000 年まで平均開業率を計測すると、最近の開業率はおよそ 0.6% であり、比較的安定的に推移している。より長期的には、1970 年代から 1980 年代にかけて開業率は継続的に低下し、バブル時に 0.4% の底を打ったが、1991 から 1993 年にかけて 0.2 ポイントほども上昇している。失業や非労働力からの開業率は、傾向的に下落している。他方、雇用者や家族従業者の開業は 1980 年代を通じて下落してきたが、1990 年代
初頭に反転し、それ以降は横ばいで推移している。

3. 他方、廃業率は1990年代に入って上昇しおり、2000年の水準は月平均で8%にも達している。よって、1990年代における自营業主の急速な減少の多くは、廃業率の上昇によって説明される。また、男女間で廃業率の格差が著しく大きいことも特徴的である。男女間で開業率に大きな差は見られないことから、女性自营業主数が男性に比べて大きく減少している理由は女性廃業率の顕著な上昇に求められる。ただし、パートタイム労働の拡大が女性廃業率の高まりの要因とまでは言い切れない。廃業後にフルタイム勤務する女性が、パートタイム勤務する女性と同じ程度増加しているからである。

4. 産業別にみると、サービス業で開業、廃業とも近年になって顕著に増加している。そのため、自营業への参入と退出の頻度を表す再配分率が大きく上昇している。すなわち、サービス化によって自营業の「流動化」が進んでいる。

5. 総じて、開業前と自営開業時の産業の類似度は高く、前職の経験を生かす形で開業がなされていることが多い。廃業についても同様である。また、開業者は零細・小企業から生まれることが多く、廃業者は零細・小企業に雇用されることが多い。

6. 労働者の属性が開業確率および廃業確率に与える限界効果を調べたところ、男性に比べて女性の開業確率は低いが、1980年代に比べると格差は縮小したことが判明した。その反面、女性の廃業確率は男性に比べて上昇している。また、開業年齢の高齢化が確認された。前職規模間の開業確率格差はいったん縮小したものの、1990年代以降、再び拡大している。雇用者のいる自営業に比べて、雇用者のいない自営業や内職では廃業率が高くなっている。

7. 自営業開廃業確率の地域間格差は、地域による労働者の属性や産業構造の違いによってある程度は説明される。それらをコントロールした後に残った格差を分析したところ、貯蓄残高の高い地域では開業確率が高まり、雇用者賃金の高い地域では廃業確率が上昇することが確認された。また、人口規模が小さい地域では開業確率、廃業確率ともに小さい。
こうした供給面接近はまちがってはいないが，この接近法の鍵は，生産関数と投資関数の定式化にあると考えられる。生産関数では社会資本のかかわり合いについての仮説が重要と思われる。とくに産業が部門化されている場合においては，発展・成長と産業構造変化における社会資本の役割についての視角が必要である。工業化がはたして唯一の成長の道なのであろうか，もしそうだとすれば，その生育条件と社会資本との関係，部門毎の生産に於ける同次性と社会資本のかかわり等多くの未解決の問題に挑戦しなければならない。社会資本も用途別に区分できるとよりよいが，一般的複合公共財として取り扱ったまま答えを模索しなければならない。

投資関数も短期的財貨市場での需給動向を動学経路に反映させる資源配分上の重要な役割を担っている。産業別の投資行動が産業構造の動学的変化解明にとって好ましいが，我々の広範な分析対象国では望むべくもない。援助協力資金の成長経路へのキーチャンネルであるから，投資関数の定式化はこの種のモデルにとってそのパラメーターと共に最も吟味すべき関数と言える。どのような発展段階で，どのような中長期の経済状況のもとで，いかなる投資行動が有効であるのかこれからも検証を重ねなければならない。

貿易取引プロックは二国間貿易取引を商品別にさだめて，マクロプロックに対して各期の輸出入額をあたえる役割を果している。逆にマクロプロックから貿易取引関数へ引き渡される変数はモデル構造の複雑化を避けるため，すべて先決化されている。従って，貿易取引プロックに組み込まれている二国間援助協力変数を変化させることの直接効果は，先進国の輸出および途上国の輸入に現れる。貿易取引プロックのみの援助シミュレーションは北から南への貿易フローのみが，援助説明変数の偏弾力性に対応した分だけ伸びることを意味する。この様に，分離シミュレーションの結果は貿易取引プロックに関するかぎり，各国マクロ変数の変化がフィードバックされない状況のもとで，あまり有意義な結論を導かない。マクロプロックとのリンクによってはじめて，その国際的な相対価格変化を含む動学的経済調整メカニズムが働きだすところにこのモデルの特徴が生かされると言えよう。

WECOM - 2 モデルはまだ未完であるため，これを修正改良する可能性は多々あると考えられる。とりあえずは，貿易取引プロックとの連動による援助の貿易面への動学的効果の解明に期待をよせている。

## 第6節 データの作成と加工について

本モデルを作成するに際しては，先に記した様に国際連合のDRPAデータと，アジア経済研究所のAIDシステム(Ajiken Indicators on Developing Economies)のデータを利用した。マクロモデルの推定では幾つかの変数においてDRPAデータを，又，各国間商品別貿易取引関数の推定ではAIDシステムのデータを多少，加工・補完する必要があった。従って，この節ではその経緯と方法について述べる。

I DRPA データの加工と補完について

A．支出面と生産面の GDP データの調整

DRPA データのベースは国民総支出，国内総生産，国内要素所得の3面から成りたっている。しかし，幾つかの国では国内産業別生産が要素表示によって示されており，その和が支出面から算出されたGDPと一致しないケースが散見された。

こうした場合は市場価格表示の GDP に要素費用表示の産業別構成比を乗じて，新たな市場
価格表示の産業別生産とし，支出面からみた GDP と生産面からみた GDP の一致を図った。

## B．在庫，国内総固定資本形成，民間及び政府固定資本形成データの作成

DRPA データでの国内総資本形成は 1）在庫，2）固定資本形成，3）民間と政府の区分がなされていない。しかし，WECOM - 2 では在庫は国内の需給ギャップを説明し，又，公的開発援助は政府支出を通じてその効果が経済全体に影響を与えるよう定式化されている。従って，在庫，民間・政府別の固定資本形成の区分は必須となっている。そのため DRPA データの国内総資本形成を以下の手順で在庫，国内総固定資本形成，民間及び政府固定資本形成に分割した。

### B - 1. 在庫（J）及び国内総固定資本形成（I）データの作成

先進国の場合，各国で発表している在庫データ，OECDの統計資料等の既存データを用いた。ただし，国内総資本形成の各国既存データがDRPAデータと異なっている国の場合，DRPAベースの在庫データは次のような方法で修正された。国内総資本形成＝国内総固定資本形成＋在庫であるから，各国既存データベース毎に，α＝（国内総固定資本形成）／（国内総資本形成）を計算し，DRPAベースの国内総固定資本形成データをDRPAデータの国内総資本形成とαを乗じて求めた。この結果，DRPAベースの在庫データはDRPAベース国内総資本形成からDRPAベース国内総固定資本形成を引いて算出された。

チャド，マリ，ソマリア，スーダン，シリア，ウガンダを除く，発展途上国の在庫データはIF S (International Financial Statistics) データ，世界銀行データ，各国の統計資料に基づいて作成された。国内総固定資本形成の各国既存データがDRPAデータと異なっている国の場合は，先進国と同様な方法でデータの修正が行われた。

チャド，マリ，ソマリア，スーダン，シリアウガンダの場合は1970～1981年中，前半の数年分の在庫データが欠値となっている。そのため，各国既存データベース毎に， $ \beta = (\text{在庫})/(\text{国内総資本形成}) $ を計算し， $ \beta $ について一次の自己回帰モデルを想定して， $ \beta $ の欠値を推計した。そして，この推計値にDRPAベースの国内総資本形成を乗じてDRPAベースの在庫データを作成した。

### B - 2. 国内総固定資本形成の民間固定資本形成（IP）と政府固定資本形成（IG）への分割

G F S (Government Financial Statistics) データ, I FS データ, 世界銀行データ, 各国の統計資料に基づき民間と政府の総固定資本形成比率をもとめ, この比率で上記でもとめたDRPA ベースの国内総固定資本形成を民間と政府に割り振った。

## C．固定資本ストック（K）のベンチマークの推計

DRPA データベースには固定資本ストックに関するデータは存在しないので，1960 年以降の GPP(Y)と国内総固定資本形成(I)のデータを用いて 1959 年時点における固定資本ストックのベンチマーク推計を行った。WECOM-2 では標本期間は 1970～1981 年としているが，国内総固定資本形成のデータが 1960 年より利用できるので，推計誤差を少なくするために資本ストックの推計は 1959 年末をそのベンチマークとした。

資本の平均生産性(Y/K)が一定(γ)であると仮定すると，資本の限界生産性(ΔY/I)も一定(γ)であるから，ΔY(GDPの増加分)とIを用いてγを推定すれば，K=γ YとしてKを求めることができる。このため1960年代のGDPの成長率が比較的安定していた時期を選び，ΔYとIのデータを用いて限界資本生産性とタイムトレンドとの回帰式を各国毎に推定した。この式の定数項をγの推定値とみなして，1960年のYに乗じてKの1959年末値とした。なお，γの
推定値が負であったり，異常な値であった国については，単純に異常値を除いた資本の限界生産性の標本の平均をγの推定値とした。

D．民間資本ストック（KP）と政府資本ストック（KG）データの作成

民間及び政府の資本ストックは以下の手順で作成された。

1. 上記で作成した固定資本のベンチマークに各年毎に国内総固定資本形成を積み上げて，毎年の資本ストックデータを作成した。

2. 1981 年時点での KG と KP のシェアは 1970 年から 1981 年までの IG と IP の累積額のシェアと等しいと仮定して，1981 年時の K をこの比率で割り振って，1981 年の KG と KP データを作成した。

3. 1981 年の KG と KP のデータから各年の IG と IP を差し引いて各年の KG と KP のデータが作成された。

なお資本ストックは償却分を含む，粗概念ベースのデータとなっていることを付記しておく。

## I I AIDシステムデータの加工と補完について

## A．各国間商品別貿易取引データの作成

AID システムの貿易データは，国際連合の貿易データがベースとなっている。データは国と国の間の貿易取引がODマトリックス表体系で利用可能となっており，SITCR1（標準国際貿易商品分類R1）コードごとの品目が集計可能となっている。ちなみに，SITCコード（1桁）のレベルによる品目の分類は以下のとおりである。

Tobacco)

2 食用に適さない原材料，鉱産物，燃料を除く(Crude Materials, Inedible, except Fuels)

3 鉱物性燃料，潤滑油，その他(Mineral Fuels, Lubricants, and Related Materials)

4 動物性植物性油脂(Animal and Vegetable Oils and Fats)

5 化学工業製品(Chemicals)

6 原材料製品(Manufactured Goods Classified Chiefly by Materials)

7 機械類，輸送用機械類(Machinery and Transport Equipment)

8 雑製品(Miscellaneous Manufactured Articles)

9 特殊取扱品(Commodities and Transactions not Classified according to Kind)

S ITC コード	分類品目
0	食料品及び動物（Food and Live Animals）
1	飲料品及びタバコ(Beverage and

WECOM - 2 の各国間貿易品目は農産品，製造業品，鉱産品の三つで構成されている。S ITC レベルではそれぞれの品目は次のように輸出FOB ベースで求められている。

XA(農產品輸出) $ =0+1+2+4-27-28 $

XM(製造業品輸出) $ =5+6+7+8 $

XQ(鈊產品輸出) $ =3+27+28 $

ただし，27は精製していない肥料，及び石炭，石油を除く鉱物。28は金属鉱及び金属くず。

なお WECOM - 2 での貿易セクター対象標本年次は 1971 ~ 1981 年のため，一年でも欠値のある国は標本として使用しなかった。推定のための標本として選ばれた国は以下の 45 か国であった。

オーストラリア，オーストリア，ブラジル，カナダ，コロンビア，コスタリカ，デンマーク，エジプト，エルサルバドル，フィンランド，フランス，ドイツ，ギリシャ，ガテマラ，ホンデュラス，アイスランド，アイルランド，インドネシア，イスラエル，イタリア，日本，
ケニア，韓国，クウェート，マラウィ，マレーシア，モロッコ，オランダ，ニュージーランド，ニカラダア，ノルウェー，パナマ，フィリピン，ポルトガル，シンガポール，スペイン，スエーデン，スイス，タイ，トリニダードトバゴ，チュニジア，トルコ，英国，米国，ペネズエラ。

## B．各国間の距離マトリックスの作成方法

各国間商品貿易取引関数の推定に用いられた距離マトリックス（90 か国× 90 か国）は以下の方法で作成された（ただし，自国× 自国の距離はゼロ）。

1. 各国の首都，主要貿易港の経・緯度を算術平均して，その国の経・緯度の代表値とした。経・緯度データは理科年表（丸善）1985年版を参照した。

2. 地球を完全な球体と見なして，上記の経・緯度から i 国と j 国間の大圈距離 $ D_{ij} $ を下記の式によって算出した。

$$ Dij=2\cdot r\cdot\operatorname{Arcsin}\sqrt{\left(\cos\frac{\beta_{i}+\beta_{j}}{2}\cdot\sin\frac{\alpha_{i}-\alpha_{j}}{2}\right)^{2}}+\left(\sin\frac{\beta_{i}-\beta_{j}}{2}\cdot\cos\frac{\alpha_{i}-\alpha_{j}}{2}\right)^{2} $$

ここで, α_{i}とα_{j}は i 国と j 国の経度, β_{i}とβ_{j}は i 国と j 国の緯度である。又, r=6370 km, Arcsin はラジアン表示である。

## 第 7 節 WECOM - 1 モデルの概要

### 1. 序

WECOM - 1 モデルは本研究過程の前半で開発された原型モデルである。当初の基本構想であるグローバルな視野からの地球経済の動学構造の計量的把握が，国際公的経済協力分析の基本フレームとして簡素な形で可能であるかを試行する目的で作られた。通常，国際経済を対象とする計量経済モデルは，各国経済のマクロ計量モデルを個別に作成し，これらを国際貿易連関モデルによって相互にリンクする形態を取っているものが多い。この方式は基本前提を各国経済ごとの独自性，特殊性をモデルの各構造方程式の特定化とパラメーターの違いで表現できるという個別性に求めている。したがって，精度が高い半面で世界各国の経済構造に共通する要因や，発展段階をつうじた構造変化に関心をもつ分析にはあまり向いていない。また多くの国々の経済を個別にモデル化することのコストは膨大なものとなろう。我々の視点はできるだけ広い視野で地球経済の動学的発展構造を，なるべく簡単に把握して先進国・途上国の協調的発展に資するよりよい方策を摸索することにある。そこで，個別的な各国レベルの特殊性，独自構造の把握を犠牲にして，それぞれ発展段階を異にしながら歩む各国経済の標準的共通構造をまず定量的に把握しようと考えた。

この場合，世界経済を概念的にひとつの経済構造として把握してはいるが，国境の存在を無視するわけではない。これは標本の問題であって，世界ないし地域の集計レベルデータではなく，各国経済のマクロ資料をそのまま標本としてもちいることにより，クロスセクションが経済構造の広がりと時間的経済動学構造を同時に空間的に把握しようとする試みである。このような視点に立つことによって，経済協力のめざす国際的経済交流の長期的ビジョンを考える基本的フレームワークを構築できるのではないかと考えたからである。

しかしながら，このような視角は，世界各国の経済資料を集めなければならないという膨大なコストを必要とする。特に問題意識の念頭にある多くの発展途上国にかんして，計量経済モデルの土台となる経済統計資料が十分に整備されていない現状において，どこまで課題に接近しうるかは当初の懸念であった。また，一国経
済のマクロ時系列分析を中心として発達してきた計量経済学の高度な手法も標本空間の次元の相違から利用しにくい状況にある。にもかかわらず，このような課題に取り組むことの意義は大きいから，とりあえず一般的に入手できそうな国民所得統計を中心とした資料蒐集とパイロットモデルの開発に取り組んだ。

### 2. 統計資料

この時点で利用可能であった海外統計資料は，主として国際連合国民所得統計年鑑またはそれにもとずいて編纂された国際統計集であり，発展途上国を中心に不完備なものが多かった。わずかに世界銀行のWORLD-TABLEならびにIMFの国際金融統計（IFS）のみが一応世界各国のマクロ経済統計をカバーしていた。これらの統計を基礎にデータの補間・加工をおこない，粗資本ストック，潜在生産所得の推計を行った。もちろん，これらの推計は本格的なものではなく，我々の簡単なモデル構築に耐える程度の暫定的なものである。国民所得統計にかんしては世界各国にほぼ共通して得られるのは支出面のみであり，それも標本期間の途中からの分離独立や革命等による補間しがたい欠値が含まれている。

国際公的経済協力実績関係の統計については，幸いDACにより把握されており，OECDから刊行されている「Geographical Distribution of Financial Flows to Developing Countries」がODCDより磁気テープで入手できたのでこれを集計して用いた。但し，DACの公的援助基準の改訂により，1969年以後ではODA（公的開発援助）とOOF（その他公的資金）がグラント・エレメント25%を基準に分けられているが，それ以前ではOFF（公的資金の流れ）一本であるため，モデル上ではOFFを用いることとした。またテープ上には1968年以前のデータはないので，アジア経済研究所所蔵の上記刊行物から採った。

### 3. モデルの構造

WECOM - 1 モデルは，このようなきわめで限定された資料にもとずいて作られたモデルであり，厳格な批判に耐えるものではない。しかしながら，公的開発資金の流れが，途上国の政府財政資金の枠を広げ，投資活動の増大をつうじた若干の需要拡大と政府社会資本の充実による生産力効果といった支出・生産両面からの所得成長への波及過程を検証するための最低限の基本構造を，このモデルは備えている。モデルは民間・政府消費支出，粗資本形成，輸出入の5本の支出面需要関数，潜在生産所得関数，及び所得，資本ストック定義式から構成されている。人口，労働力，価格変数は外生としている。

全体として WECOM - 1 は簡単なケインズ型モデルと考えられる。とくに支出面各式には援助協力フロー額がシフト要因として説明変数にはいっていることから，国際公的金融資金の移動にともなう購買力の乗数効果が働くモデルとなっている。このモデルでは供給天井を仮定しておらず，GDP は支出面の積み上げで定義される。このことはまた価格調整面の不存在と合わせて，援助効果が支出面にかたよる恐れをもっている。

モデルを単純化した構造では，図7-1の因果序列図に示すとおり，支出面では国内民間消費支出と国内粗投資が国内総生産および国民総生産と同時決定となっている。生産面では粗投資が資本ストックをつうじて潜在生産力を増加させ，これが輸出をつうじて国内総生産に寄与する構造となっている。これらの構造は地域，所得クラス別に異なる係数をもち，それぞれの経済循環構造をかたちづくっている。

海外援助協力変数は輸出を除く支出面の全てにシフト要因として導入されている。これは基本的に国家間の債権・債務取引である公的援助協力が水面下の金融構造をつうじて所得勘定に影響していると想定しているからである。援助効果の大きさはともかく，先進国の資金流出に
《WECOM-I FLOW DIAGRAM》
よる経済的抑圧効果，南北所得格差の動向，および発展途上国の地域・タイプ別グル・プでの効果の違いなど，興味あるシミュレーションへの応用が考えられる。

構造方程式体系の簡略化した一覧を以下に示す。

## 世界経済協力モデル WECOM - 1 構造方程式体系

## 凡例

以下の構造方程式体系は，基本的な因果関係を明らかにするためのもので，ダミー係数値等については省略または付表へ一括して記載している。

推計式の推定法は時系列×横断面プーリング資料上での最小自乗法(OLS)により行った。その対象期間は1962～1980暦年年次で，対象国は付録に記載する113ヶ国である。但し，各変数に内在する欠値のため各方程式の標本数は異なってくる。

$\overline{R}^{2}$ は自由度修正済み重相関係数, MSE は平均平方誤差, DF は自由度を表す。添字 $k$, $g$, $w$ 等は標本上の地域, 所得クラスグループ, あるいは特定国のダミー種別を表し, _t は $t$ 期ラグを表すが, 必要な場合を除き省略している。なお, 係数推定値の下のかっこ()内は $t$ 值を表す。

## ∇ 消費関数

(1) 民間消費支出関数(CP)

$$ \begin{aligned}DF&=2088\quad MSE=0.003363\\\overline{R}^{2}&=0.9986\\CP/N=&\underset{k}{\sum}\mathfrak{a}_{k}D_{k}+[0.07773+\underset{1}{\Sigma}\beta_{1}\cdot\\&(12.86)\\D_{1}]&(GNP/N)+[0.8886\\&(72.69)\\&+\underset{w}{\sum}\mathfrak{y}_{w}\cdot D_{w}](CP_{-1}/N_{-1})\\&-0.5806(ROFFP/N)\\&(-2.31)\\&-0.5806(DOFFN/N)\\&(-2.76)\end{aligned} $$

(2) 政府消費支出関数(CG)

$$ \begin{aligned}&DF{=}2091\quad MSE=0.0009421\\&\overline{R}^{2}{=}0.9961\\ \end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}CC/N=&\underset{k}{\Sigma}\text{α }_{k}D_{k}+[0.006207\\&+\underset{\mathrm{g}}{\Sigma}\beta_{g}\cdot D_{g}](GNP_{-1}/N_{-1})\\&+[1.0008+\underset{r}{\Sigma}\gamma_{r}\cdot D_{r}]\{(CG_{-1}\\&(157.67)\\&-DOFFN_{-1})/N_{-1}\}\\&-0.2701(ROFFP/N)\\&(-2.07)\\&+0.9777(DOFFN/N)\\&(10.28)\end{aligned} $$

## ∇ 投資関数

(3) 粗资本形成関数(7)

$$ \begin{array}{c}DF=2084\quad MSE=0.005255\\\overline{R}^{2}=0.9891\\I/N=\sum_{k}\upalpha_{k}D_{k}+[0.1008+\sum_{s}\upbeta_{s}\cdot\\D_{\mathrm{s}}]\left(G N P/N\right)+[0.5980\ $ 24.00)\\+\sum_{i}\upgamma_{i}\cdot D_{i}](I_{-1}/N_{-1})-[0.01751\ $ -1.76)\\+\sum_{n}\updelta_{n}\cdot D_{n})](I D E F_{-1}/Y D E F_{-1})\\+0.4007(X O F F N/N)\ $ 4.63)\end{array} $$

∇ 輸出入関数

(4) 输出関数(X)

$$ \begin{aligned}DF=&2106\quad MSE=909995\\\overline{R}^{2}=&0.9970\\X=\sum_{k}\mathfrak{a}_{k}D_{k}+&0.0026PY+[0.9974\\&(4.62)\quad(74.81)\\+\sum_{x}\beta_{x}\cdot D_{x}]&X_{-1}+1762.5(X_{-1}\big/WX_{-1})\\&(1.86)\end{aligned} $$

(5) 输入関数(M)

$$ \begin{aligned}DF=&2070\quad MSE=0.01471\\\overline{R}^{2}=&0.9868\\M/N=&\sum_{k}\mathfrak{a}_{k}D_{k}+[0.4172+\sum_{m}\beta_{m}\cdot\\&D_{m}]\left\{(C+I+X)/N\right\}\\&-[0.0954+\sum_{}\forall_{u}\cdot D_{u}]\{(C_{-1}\\&(-2.30)^{u}\\&+I_{-1})/(C_{-1}+I_{-1}+X_{-1})\}\end{aligned} $$
$$ \begin{array}{c}{+[0.02293+\sum\delta_{v}\cdot D v]\{(X D E F_{-1}/}\\ {\left(2.44\right)}\\ {M D E F_{-1})+0.6391(R O F F N/N)}\\ {\left(4.05\right)}\end{array} $$

(6) 潜在生產力関数(PY)

$$ \begin{aligned}&DF{=}2093\quad MSE{=}1997{*}E5\\&\overline{R}^{2}{=}0.9925\\ \end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}P Y=&\underset{k}{\Sigma}\mathfrak{a}_{k}D_{k}+[0.3253+\underset{p}{\Sigma}\mathfrak{b}_{p}\cdot D_{p}]L F\\&+[0.2407+\underset{q}{\Sigma}\mathfrak{y}_{q}\cdot D_{q}]K_{-1}\\&(22.94)\quad q\end{aligned} $$

∇ 定義式

(7) 総消費支出(C)

$$ C=CP+CG $$

(8) 国内総生産(GDP)

$$ GDP{=}C+I+X-M+SD $$

(9) 国民総生産(GNP)

$$ GNP{=}GDP+NFYFA $$

(10) 粗資本ストック(K)

$$ K=K_{-1}+I $$

变数記号一覧表

(·印：外生变数)

変数記号	: 変数名	単位
• N	: 総人口	千人
• LF	: 労働力人口	千人
PY	: 潜在国内総生産	百万ドル
GDP	: 国内総生産	百万ドル
GNP	: 国民総生産	百万ドル
K	: 粗資本ストック	百万ドル
CP	: 民間消費支出	百万ドル
CG	: 政府消費支出	百万ドル
C	: 消費支出	百万ドル
I	: 粗資本形成	百万ドル
X	: 輸出	百万ドル
M	: 輸入	百万ドル
• NFYFA	: 海外要素所得純受取	百万ドル
• WX	: 世界輸出合計	百万ドル
• YDEF	: GDP デフレータ	1975 = 100
• IDEF	: 投資財価格デフレータ	1975 = 100
• XDEF	: 輸出価格指数（輸出等デフレータ）	1975 = 100
• MDEF	: 輸入価格指数（輸入等デフレータ）	1975 = 100
• ROFFN	: 公的資金援助約受取額

変数記号	: 变数名	単位
·ROFFP	(受取国側 > 0 , 供与金 = 0)	千ドル
: 公的資金援助純返済額
(受取国側 > 0 , 供与金 = 0)	千ドル
·DOFFN	: 公的資金援助純支払額
(供与国側 > 0 , 受取国 = 0)	千ドル
·XOFFN	: ROFFN - DOFFN	千ドル
·D_{k}	: 地域 , 所得クラス , 国等
ダミー変数の総称

### 4. 推定結果

変数ごとに標本欠値状況が異なるため，推定式ごとに標本数も異なるが，113 ヶ国，19 暦年年次資料(1962～1980)から各式ほぼ2100 前後の自由度を得ている。標本間の不均一分散による推定上の困難にたいして，人口一人当たりを自己回帰型の定式化で対処し，さらに地域，所得クラスの定数項・係数ダミーを導入した。対数線形式も推計したが，ファイナルテスト段階で不都合を生じたので結果的には用いなかった。個別推定式の相関係数は0.986以上と高いがファイナルテストでは標本レベルでやや適合度が落ち，まだ不均一分散を管理しきっていないことがうかがわれる。しかし，これら各国推定値を地域および所得クラス別に集計した段階では，最終3ヶ年の誤差率平均がGDP等の所得変数で2～3%におさまり，その他の変数でもほぼ2.2～9.5%と一桁におさまっている。ほとんどの変数が平均誤差率7%以下であるが，アフリカの輸入，アジア，ラテンアメリカの政府消費支出が9%台ある。先進国，高所得産油国の誤差率は2.2～4.7%にとどまっている(表7-1参照)。世界全体でみた時には，誤差率も数%におさまり，これも標本期間後半の二度にわたる石油危機の影響によるものと考えられる(図7-2～図7-9参照)。

$$ 5. シミュレーション $$

WECOM - 1 モデルを用いてのシミュレーションは，いくつかの興味あるケースが考えられる。まずこのモデルの動学特性の性質を調べ