Transcript 地域格差と生産性 ー地域別全要素生産性の計測ー

2007年度卒業論文発表会
地域格差と生産性
ー地域別全要素生産性の計測ー
明治学院大学経済学部
高橋ゼミ 発表者 増田 智也
（問題点） なぜ、地域間格差が存在するのか？
例えば。
東京でのマクドナルドの時給が１０００円以上
沖縄県でのマクドナルドの時給は８００円台
なぜ、同じ仕事内容にも関わらず賃金に差があるのか？
なぜ、このような事が起こるのだろうか？
生産性が所得格差を生む
この賃金の違いは、この単位時間当た
りの生産性の差によって起こる。
では、この生産性の違いはどこから発生しているのか？
『地域格差＝生産性格差』
原因：全要素生産性
＜＜生産性の決定要因＞＞
•
投入要素要因
：労働、民間資本、社会資本
①地域要因：技術・知識の地域的集積
•
技術進歩要因
②時系列要因：新しい技術の発明
生産物
ＴＦＰ上昇
ＴＦＰ下落
MP3
MP2
MP１
投入要素
全要素生産性（TFP）とは
生産要素としての「資本ストック、労働投入、社会資本のほか全て」のこと
・時系列要因：時間の経過による新しい技術の発明
新しい財の生産
新しい販路の開拓
原料や半完成品の新しい供給源
新しい組織の実現
産業内での事業所の参入、退出など
・地域要因：地域的な技術、それを扱う人的資本の集積
分析結果
近年の地域格差の主要要因として、地域間の全
要素生産性格差（ＴＦＰ格差）が存在することが
明らかになった。
政策含意
地域格差解消の為には、生産要素
（社会資本など）の増加よりも、全要素生産性
を上昇させるような政策が必要である。
<<地域間での格差は、確実に存在する>>
地域間所得に関する分散
0.18
バブル期からの
拡大が著しい。
0.16
0.14
分散値
0.12
0.1
分散
0.08
0.06
0.04
0.02
0
５５-６０
６１-６５ ６６－７０ ７１-７５
７６-８０
五年毎
高度成長期には、格差
は比較的縮小傾向。
８１-８５
８６-９０
９１-９５
<<なぜパネル分析なのか>>
本稿では、全要素生産性（ＴＦＰ）を構成する、地域要因と時系列要因を
調べる必要がある
そのため、時系列データとクロスセクションデータの両性質を持つ
パネルデータを使って分析する
・計測方法
各データ系列を県別、年次別で集計してパネルデータを作り、
パネル分析を行う。
・データの出所
深尾・岳氏（一橋大学経済研究所）による県別データを使用する
・計測結果
期間は１９５５-１９９５。
分析モデル：以下のコブ＝ダグラス型生産関数を計測する
Y  A K
（ h ・ L ） G
it it it it
it
Ait  e・c eη・i eｔ
t:年次
i:県名
<<生産要素要因>>
K：民間資本ストック
it
h：人的資本係数
it
L：就業者数　it
G：公共資本ストック
it
・
<<ＴＦＰ要因： A：全要素生産性
>>
it
C : 共通部分
：地域固有要因（
ex.技術・人的資本の集積）
i
：時系列要因　(ex.時間の経過による新し い技術の発明）
t
計測方法
先ほどの生産関数を対数変換し、確率項を付けて、以下の
統計モデルを推計する
lnYit   lnAit    lnKit    lnhit Lit    lnGit    it
 c i  t    lnKit    lnhit・ Lit    lnGit    it
 it～N 0, 2 
<<分析結果>>
地域要因の分析結果は、県別に計測されるが、これは人口の地域間
移動を考慮して、地域別の計測結果を報告する。
[地域要因]
順位
1
2
3
4
地域名
近畿
関東
北陸
四国
5 東海
地域名
Effect 順位
1.13
6 中国
1.03
7 東北
1.00
8 九州
1.00
9 北海道
1.00
Effect
0.98
0.97
0.96
0.79
検討結果１
ＴＦＰと県民所得の相関係数
地域間所得に関する分散
0.18
0.7
0.16
0.6
0.14
0.12
分散値
相関係数
0.5
0.4
0.3
0.1
0.08
0.06
0.2
0.04
0.1
0.02
0
0
65年
70年
75年
80年
85年
90年
95年
５５-６０
６１-６５
６６－７０
７１-７５
７６-８０
８１-８５
五年毎
・県民所得と、ＴＦＰには密接な関係が存在する
・相関係数が高くなれば、所得格差は拡大する
８６-９０
９１-９５
検討結果２：順位の相関係数による検討
地域所得とＴＦＰ
1.200
1.100
1.000
0.900
0.800
0.700
0.600
4.500
4.700
4.900
5.100
5.300
5.500
5.700
5.900
6.100
ここにも、正の相関関係が見られる
6.300