多地域間産業連関表を用いた空間構造の分析 : WIOD 国際産業連関表および環境勘定による、1999 － 2009 年の生産額・CO2 排出の変化

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(1)研究ノート. . 多地域間産業連関表を用いた空間構造の分析 ―WIOD 国際産業連関表および環境勘定による、1999－2009 年の生産額・CO2 排出の変化―. . 氏川恵次 1．はじめに . なっており、EU27 か国、その他の世界の主要 13 か国がその推計対象とされている 3 。. 国際貿易あるいは国際的な産業のつながり、すなわち国際産業連関について、近年付加価値. 小論では、国際あるいは地域間産業連関表による分析手法の中で、次節で詳述する Miller,. 貿易の考え方等が提示され、日本では日本貿易. Blair、Hewings、Round のように地域間での. 振興機構（JETRO）アジア経済研究所等を中心. Feedback 効果や Spillover 効果を分析する方法. として、盛んな議論がなされてきている 1 。. を応用して、生産や環境汚染物質の誘発効果を. こうした国際的な産業連関をめぐって従来. 推計することを対象とする 4 。. からの日本と中国をはじめとするアジア関係. 本稿は WIOD データベースを用いつつ、日. 諸国の関係にかんする研究にふれるには枚挙. 本をはじめとする各国間での生産や CO 2 排出. にいとまがない。. の変動要因について、こうした国家間の空間構. 他方、より広い視点の国際的な産業連関分析は日本では比較的手薄であるように見受けら. 造を動学的に考察することを目的としている。 . れるが、その中でも例えば良永による EU 諸国あるいは国際産業連関表を用いた数々の研究. 2．多地域間産業連関分析モデル. . は優れた先行研究として参照しうる 2 。折しも EU を中心にグローバル化、国際貿易、. 小論での産業連関分析に際してのモデルとしては Miller, Blair、Hewings、Round による. 環境負荷、社会指標等の分析を目的として作成. 地域間産業連関分析の手法を応用する。先ず、. が進められてきた WIOD （ The World. 以下のように 2 地域間の産業連関分析モデルを. Input-Output Database）が、近年利用可能と. 考える。. なった。同データベースでは 2012 年時点で 1995 年から 2009 年にかけての時系列データと. 3 1 猪俣・桑森編(2010)、猪俣・桑森・玉村編 (2011) 等を参照。 2 例えば、良永(2007)、良永(2012)が参考になる。また海外では、とくに小論の分析テーマとの関係で Linden and Oosterhaven(1995)、McGregor, Kim, and Turner(2007)、Turner, Lenzen, Wiedmann, and Barrett(2007)、Wiedmann, Lenzen, Turner, and Barrett(2007)等を参照。. Timmer, M. ed. (2012)、WIOD (2012)では経緯や基本的な作成について、明らかにされている。またデータベース自体には以下の website からアクセスが可能となっている (http://www.wiod.org/new_site/data.htm)。 4 手法については Miller and Blair (1985)、 Hewings et al. (1989)、Round (2001)を参照。また Meng and Chao(2008)、Meng, Xue, Feng, and Guan(2012)、 Okamoto and Ihara(2005)では、主に日本と中国を対象に同様な手法での分析を先駆的に行っている。. 1Economia Vol. 65 No.2（November 2014），pp. 1-12］『エコノミア』第 65 巻第 2 号（2014 年 11 月），1-12 頁［.

(2)  11. 𝐴𝐴12 ) (𝑋𝑋1 ) + (𝐹𝐹1 ) = (𝑋𝑋1 ) 𝐴𝐴22 𝑋𝑋 2 𝐹𝐹 2 𝑋𝑋 2. (𝐴𝐴21 𝐴𝐴. 𝑋𝑋1 𝐹𝐹1 2 2 𝑋𝑋 = (𝑋𝑋 ) , 𝐹𝐹 = ( 𝐹𝐹 ), ⋮ ⋮ 𝑋𝑋 𝑛𝑛 𝐹𝐹 𝑛𝑛. (1). Xi. : i 地域の生産額. Fi. : i 地域の最終需要. A ij. : j 地域の i 地域からの投入係数行列. 𝐴𝐴11 21 𝐴𝐴 𝐴𝐴 = ( ⋮ 𝐴𝐴𝑛𝑛1. 次に地域間 Leontief 逆行列 𝐵𝐵𝑖𝑖𝑖𝑖 = (1 − 𝐴𝐴𝑖𝑖𝑖𝑖 )−1. を用いて (1)式を置きかえると以下の (2)式とな. 𝐴𝐴12 𝐴𝐴22 ⋮ 𝐴𝐴𝑛𝑛2. ⋯ 𝐴𝐴1𝑛𝑛 ⋯ 𝐴𝐴2𝑛𝑛 ) ⋮ ⋱ ⋯ 𝐴𝐴𝑛𝑛𝑛𝑛. る。. 1. 11. 𝐵𝐵12 ) (𝐹𝐹1 ) 𝐵𝐵22 𝐹𝐹 2. (𝑋𝑋 2 ) = (𝐵𝐵21 𝑋𝑋 𝐵𝐵. 𝐵𝐵11 21 𝐵𝐵 𝐵𝐵 = ( ⋮ 𝐵𝐵𝑛𝑛1. (2). 𝐵𝐵12 𝐵𝐵22 ⋮ 𝐵𝐵𝑛𝑛2. ⋯ 𝐵𝐵1𝑛𝑛 ⋯ 𝐵𝐵2𝑛𝑛 ) ⋮ ⋱ ⋯ 𝐵𝐵𝑛𝑛𝑛𝑛. ここで上記(3)式によりつつ𝐵𝐵̃ 𝑖𝑖𝑖𝑖 = (𝐼𝐼 − 𝐴𝐴𝑖𝑖𝑖𝑖 )−1 と. 行列分割を用いた地域間産業連関モデルにおける各種効果の推計については、 Miller and. おくと、直接・間接的に誘発される CO 2 排出量. Blair によれば、 (2) 式右辺第 1 項の地域間. について以下の式のように表すことができる。. Leontief 逆行列 B ij は、以下(3)式のように分解される。. 11. (𝐵𝐵21 𝐵𝐵. 𝐵𝐵12 ) = (𝐵𝐵11 0 𝐵𝐵22. 0 )+( 0 𝐵𝐵21 𝐵𝐵22. 1 1 (𝐶𝐶 2 ) = [(𝑐𝑐 𝐶𝐶 0. 𝐵𝐵12 ) (3) 0. 1. (𝑐𝑐 0. 1. (𝑐𝑐 0. Round（2001）らの手法を踏襲して、地域間産業連関分析における地域内での乗数効果のレオンチェフ逆行列 (𝐼𝐼 − 𝐴𝐴𝑖𝑖𝑖𝑖 )−1 によって (2)式を. 書き換え、以下(4)式および(5)式を得る。. 1. (𝑋𝑋 2 ) = {[ 𝑋𝑋. (𝐼𝐼 − 𝐴𝐴11 )−1 0. 𝐵𝐵11 − (𝐼𝐼 − 𝐴𝐴11 )−1 [ 0 [ 021 𝐵𝐵. 12. 1. 𝐵𝐵 ]} (𝐹𝐹 ) 0 𝐹𝐹 2. 0 ) (𝐵𝐵11 − 𝐵𝐵̃11 𝑐𝑐 2 0 0)( 0 𝑐𝑐 2 𝐵𝐵21. 0 )+ 𝐵𝐵̃22. 0 )+ 𝐵𝐵22 − 𝐵𝐵̃22. 𝐵𝐵12 )] (𝐹𝐹1 ) 0 𝐹𝐹 2. (6). Ci. : i 地域の誘発される CO 2 排出量. ci. : i 地域の CO 2 排出係数（対角化行列）また(5)式にならって、 (6)式から以下の (7)式. 0 ]+ (𝐼𝐼 − 𝐴𝐴22 )−1. 0 ]+ 𝐵𝐵22 − (𝐼𝐼 − 𝐴𝐴22 )−1. 0 ) (𝐵𝐵̃11 𝑐𝑐 2 0. が得られる。. −1. −1. 𝐶𝐶 𝑖𝑖 = 𝑐𝑐 𝑖𝑖 (𝐼𝐼 − 𝐴𝐴𝑖𝑖𝑖𝑖 ) 𝐹𝐹 𝑖𝑖 + 𝑐𝑐 𝑖𝑖 [𝐵𝐵𝑖𝑖𝑖𝑖 − (𝐼𝐼 − 𝐴𝐴𝑖𝑖𝑖𝑖 ) ] 𝐹𝐹 𝑖𝑖 +. (4). 𝑐𝑐 𝑖𝑖 𝐵𝐵𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐹𝐹𝑗𝑗. (7). さらに (5)式から異時点間の総生産量につい. 𝑋𝑋 𝑖𝑖 = (𝐼𝐼 − 𝐴𝐴𝑖𝑖𝑖𝑖 )−1 𝐹𝐹 𝑖𝑖 + [𝐵𝐵𝑖𝑖𝑖𝑖 − (𝐼𝐼 − 𝐴𝐴𝑖𝑖𝑖𝑖 )−1 ]𝐹𝐹 𝑖𝑖 + 𝐵𝐵𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐹𝐹𝑗𝑗. て構造分解を行うと、下記の (8)式が導かれる。. (5). なお(5)式について行列形式では、それぞれが. . 以下のように表される。. . 2.

(3) . それぞれ 1995 年から 2009 年にかけての時系列. ∆𝑋𝑋 𝑖𝑖 = 𝑋𝑋𝑡𝑡𝑖𝑖 − 𝑋𝑋0𝑖𝑖 = (𝐵𝐵̃𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐹𝐹𝑡𝑡𝑖𝑖 − 𝐵𝐵̃0𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐹𝐹0𝑖𝑖 ). + [(𝐵𝐵𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝐵𝐵̃𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖 )𝐹𝐹𝑡𝑡𝑖𝑖 − (𝐵𝐵0𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝐵𝐵̃0𝑖𝑖𝑖𝑖 )𝐹𝐹0𝑖𝑖 ]. +. =. のデータとなっている 5 。第 1 に World Tables として、①International. 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑗𝑗 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑗𝑗 (𝐵𝐵𝑡𝑡 𝐹𝐹𝑡𝑡 − 𝐵𝐵0 𝐹𝐹0 ) 0.5∆𝐵𝐵̃ 𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝐹𝐹𝑡𝑡𝑖𝑖 + 𝐹𝐹0𝑖𝑖 ). Supply and Use table（現在価格及び前年価格、 35 産業×59 生産物）、②World Input-Output. + 0.5(𝐵𝐵̃𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝐵𝐵̃0𝑖𝑖𝑖𝑖 )∆𝐹𝐹 𝑖𝑖. table（現在価格および前年価格、35 産業分類）、. + 0.5∆(𝐵𝐵 − 𝐵𝐵̃ 𝑖𝑖𝑖𝑖 )(𝐹𝐹𝑡𝑡𝑖𝑖 + 𝐹𝐹0𝑖𝑖 ) 𝑖𝑖𝑖𝑖. ③Interregional Input-Output table（6 地域、. + 0.5[(𝐵𝐵𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝐵𝐵̃𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖 ) + (𝐵𝐵0𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝐵𝐵̃0𝑖𝑖𝑖𝑖 )]∆𝐹𝐹 𝑖𝑖 𝑗𝑗. +. 𝑖𝑖𝑖𝑖 0.5(𝐵𝐵𝑡𝑡. +. 35 産業分類）の供給・使用表、各産業連関表が. 𝑗𝑗. + 0.5∆𝐵𝐵𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝐹𝐹𝑡𝑡 + 𝐹𝐹0 ). 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐵𝐵0 )∆𝐹𝐹𝑗𝑗. 作成されている。第 2 に National Tables については、 ①. (8). National supply and use tables（現在価格及び. 同様に(7)式により、異時点間の CO 2 排出量. 前年価格、 35 産業×59 生産物）、② National. にかんする構造分解は下記 (9)式を用いて表す. Input-Output tables（現在価格、35 産業分類）. ことができる。. の供給・使用表、産業連関表が準備されている。第 3 に Socio-Economic Accounts として、①. ∆𝐶𝐶 𝑖𝑖 = 𝑐𝑐𝑡𝑡𝑖𝑖 𝑋𝑋𝑡𝑡𝑖𝑖 − 𝑐𝑐0𝑖𝑖 𝑋𝑋0𝑖𝑖. 産業別生産額・付加価値（現在価格及び不変価格、35 産業分類）、②資本ストック・投資（ 35. = 0.5∆𝑐𝑐 𝑖𝑖 (𝑋𝑋𝑡𝑡𝑖𝑖 + 𝑋𝑋0𝑖𝑖 ) + 0.5(𝑐𝑐𝑡𝑡𝑖𝑖 + 𝑐𝑐𝑜𝑜𝑖𝑖 )∆𝑋𝑋 𝑖𝑖 = 0.5∆𝑐𝑐 𝑖𝑖 (𝑋𝑋𝑡𝑡𝑖𝑖 + 𝑋𝑋0𝑖𝑖 ). +. 0.5(𝑐𝑐𝑡𝑡𝑖𝑖. +. 𝑐𝑐𝑜𝑜𝑖𝑖 ){0.5∆𝐵𝐵̃𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝐹𝐹𝑡𝑡𝑖𝑖. + 0.5(𝐵𝐵̃𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝐵𝐵̃0𝑖𝑖𝑖𝑖 )∆𝐹𝐹 𝑖𝑖. +. + 0.5∆(𝐵𝐵𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝐵𝐵̃ 𝑖𝑖𝑖𝑖 )(𝐹𝐹𝑡𝑡𝑖𝑖 + 𝐹𝐹0𝑖𝑖 ). 産業分類）、③ 熟練度（低・中・高）別賃金・. 𝐹𝐹0𝑖𝑖 ). 雇用（35 産業分類）、が設けられている。第 4 に Environmental Accounts について、 ① 部門・エネルギー種別の総エネルギー消費、. + 0.5[(𝐵𝐵𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝐵𝐵̃𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖 ) + (𝐵𝐵0𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝐵𝐵̃0𝑖𝑖𝑖𝑖 )]∆𝐹𝐹 𝑖𝑖. ②部門・エネルギー種別でのエネルギー関連の. +. ④ 部門・汚染物質別の大気汚染物質の排出量、. +. =. +. 𝑗𝑗 0.5∆𝐵𝐵 + 𝐹𝐹0 ) 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑖𝑖𝑖𝑖 0.5(𝐵𝐵𝑡𝑡 + 𝐵𝐵0 )∆𝐹𝐹𝑗𝑗 } 0.25(𝑐𝑐𝑡𝑡𝑖𝑖 + 𝑐𝑐𝑜𝑜𝑖𝑖 )∆𝐵𝐵̃ 𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝐹𝐹𝑡𝑡𝑖𝑖 𝑖𝑖𝑖𝑖. 0.25(𝑐𝑐𝑡𝑡𝑖𝑖. 𝑗𝑗 (𝐹𝐹𝑡𝑡. +. 𝑐𝑐𝑜𝑜𝑖𝑖 )(𝐵𝐵̃𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖. +. 排出量、③部門・エネルギー種別の CO 2 排出量、. 𝐹𝐹0𝑖𝑖 ). ⑤種類・部門別の土地利用、物質利用および水. + 𝐵𝐵̃0𝑖𝑖𝑖𝑖 )∆𝐹𝐹 𝑖𝑖. 利用、が整備されている。. + 0.25(𝑐𝑐𝑡𝑡𝑖𝑖 + 𝑐𝑐𝑜𝑜𝑖𝑖 )∆(𝐵𝐵𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝐵𝐵̃ 𝑖𝑖𝑖𝑖 )(𝐹𝐹𝑡𝑡𝑖𝑖 + 𝐹𝐹0𝑖𝑖 ). +. 0.25(𝑐𝑐𝑡𝑡𝑖𝑖. +. 𝑐𝑐𝑜𝑜𝑖𝑖 )[(𝐵𝐵𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖. + (𝐵𝐵0𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝐵𝐵̃0𝑖𝑖𝑖𝑖 )]∆𝐹𝐹 𝑖𝑖. − 𝐵𝐵̃𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖 ) 𝑗𝑗. +. +. 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐵𝐵0 )∆𝐹𝐹𝑗𝑗. (1)EU（27 か国）：オーストリア、ベルギー、ブルガリア、キプロス、チェコ共和国、デンマ. 𝑗𝑗. + 0.25(𝑐𝑐𝑡𝑡𝑖𝑖 + 𝑐𝑐𝑜𝑜𝑖𝑖 )∆𝐵𝐵𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝐹𝐹𝑡𝑡 + 𝐹𝐹0 ) 𝑖𝑖𝑖𝑖 0.5(𝐵𝐵𝑡𝑡. また対象とされている地域・国にかんしては、. ーク、エストニア、フィンランド、フランス、ドイツ、ギリシャ、ハンガリー、アイルランド、 (9). イタリア、ラトビア、リトアニア、ルクセンブ. . ルク、マルタ、オランダ、ポーランド、ポルト. . ガル、ルーマニア、スロバキア共和国、スロベ 3．データと分類. ニア、スペイン、スウェーデン、イギリス、(2) 北アメリカ（2 か国）：カナダ、アメリカ合衆国、. 今回のデータとして利用した WIOD データ. (3)ラテンアメリカ（ 2 か国）：ブラジル、メキ. ベースでは、具体的に (1) World Tables 、 (2) National Tables、(3) Socio-Economic Accounts、. 5. (4) Environmental Accounts といった各種の統計が整備されている。各産業連関表、勘定は. 3. Timmer, M. ed. (2012)pp.3-4.また各データには、以下の website からアクセスが可能となっている (http://www.wiod.org/new_site/data.htm)。さらに環境勘定の原典については Eurostat (2012)を参照。.

(4) . シコ、(4)アジア・太平洋（ 9 か国）：オースト. c30. Renting of M&Eq and Other Business Activities. ラリア、中国、インド、インドネシア、日本、ロシア、台湾、トルコ、韓国の 40 か国に ROW. c31. （Rest of World）を加えた 41 地域から構成が. Public Admin and Defence; Compulsory Social Security. なされている。さらに 35 部門での産業分類は. c32. Education. 以下の通りである。. c33. Health and Social Work. . c34. Other Community, Social and Personal Services. ＜産業分類＞ c1. Agriculture, Hunting, Forestry and Fishing. c2. Mining and Quarrying. c3. Food, Beverages and Tobacco. c35. Private. Households. with. Employed. Persons. . c4. Textiles and Textile Products. c5. Leather, Leather and Footwear. World Tables の World Input-Output table の. c6. Wood and Products of Wood and Cork. 最新年次である 2009 年と異時点間の分析用に. c7. Pulp, Paper, Paper , Printing and Publishing. 1999 年の表を基礎とした。その際に、 41 地域. c8. Coke, Refined Petroleum and Nuclear Fuel. 35 産業分類（1435 部門×1435 部門）を計算の. 小論では以上のデータと分類にたいして、. c9. Chemicals and Chemical Products. 対象とした。価格について基本的にデフレート. c10. Rubber and Plastics. すべきであるが、上記のような比較的多地域に. c11. Other Non-Metallic Mineral. おいて、産業分類別の信頼性が高いデフレータ. c12. Basic Metals and Fabricated Metal. の制約もあり、2 時点各々の現在価格を用いる. c13. Machinery, Nec. こととなった。. c14. Electrical and Optical Equipment. c15. Transport Equipment. エネルギー種別での総エネルギー消費、部門・. c16. Manufacturing, Nec; Recycling. エネルギー種別のエネルギー関連排出、部門・. c17. Electricity, Gas and Water Supply. エネルギー種別の CO 2 排出量、のデータを精査. c18. Construction. して（附表 1 および 2 を参照）、CO 2 排出係数. c19. Sale, Maintenance and Repair of Motor. （生産額単位あたり CO 2 排出量）を推計した 6 。. Vehicles and Motorcycles; Retail Sale of Fuel. . c20. また Environmental Accounts の内、部門・. 4．推計結果と考察. Wholesale Trade and Commission Trade, Except of Motor Vehicles and Motorcycles. c21. Retail Trade, Except of Motor Vehicles and. 今回の推計結果は多地域に渡るものとなり、. Motorcycles; Repair of Household Goods. 全ての地域について結果の提示は、紙面の都合. c22. Hotels and Restaurants. 上別稿も予定しているが、ここでは 41 地域と. c23. Inland Transport. の関係性における日本の推計結果を明らかに. c24. Water Transport. しておきたい。. c25. Air Transport. c26. Other Supporting and Auxiliary Transport Activities; Activities of Travel Agencies. c27. Post and Telecommunications. c28. Financial Intermediation. c29. Real Estate Activities. 6. 4. 表 1 および 2 を参照。なお上記産業分類 c35 の Private Households with Employed Persons について、WIOT、環境勘定ともにデータの不備が多く、計算には含めたものの、推計結果と考察では明示を差し控えた。.

(5)  表 1 WIOD Environmental Accounts におけるエネルギー種類 WIOD Code. IEA Code. FLOW. COAL HCOAL. ANTCOAL + BITCOAL + COKCOAL +. Hard coal and derivatives. BCOAL. BKB + CAOLTAR + LIGNITE + PEAT. Lignite and derivatives. COKE. GASCOKE + OVENCOKE. Coke. CRUDEOIL + NGL + REFFEEDS +. Crude oil, NGL and feedstocks. DIESEL. GASDIES(1)*. Diesel oil for road transport. GASOLINE. MOTORGAS. Motor gasoline. JETFUEL. AVGAS + JETGAS + JETKERO. Jet fuel (kerosene and gasoline). LFO. GASDIES(2)*. Light Fuel oil. HFO. RESFUEL. Heavy fuel oil. NAPHTA. NAPHTA. Naphtha. OTHPETRO. BITUMEN + ETHANE + LPG + LUBRIC. Other petroleum products. NATGAS. NATGAS. Natural gas. OTHGAS. BLFURGS + COKEOVGS + GASWKSGS. Derived gas. WASTE. INDWASTE + MUNWASTEN +. Industrial and municipal waste. BIOGASOL. BIOGASOL + OBIOLIQ. Biogasoline also including. BIODIESEL. BIODIESEL. Biodiesel. BIOGAS. GBIOMASS. Biogas. OTHRENEW. CHARCOAL + RENEWNS + SBIOMASS. Other combustible renewables. ELECTR. ELECTR. Electricity. HEATPROD. HEAT + HEATNS. Heat. NUCLEAR. NUCLEAR. Nuclear. HYDRO. HYDRO. Hydroelectric. GEOTHERM. GEOTHERM. Geothermal. SOLAR. SOLARPV + SOLARTH. Solar. WIND. WIND. Wind power. OTHSOURC. BOILER + CHEMHEAT + HEATPUMP +. Other sources. DISTLOSS. Distribution losses. CRUDE & FEEDSTOCKS CRUDE PETROLEUM PRODUCTS. GASES. RENEWABLES & WASTES. ELECTRICITY & HEAT. LOSSES LOSS. 注(1) 道路輸送用の GASDIES のみを含む。 (2) 道路輸送用の GASDIES 以外の全ての GASDIES を含む。出典）Timmer, M. ed. (2012) p.54 より作成。. 5.

(6)  表 2. WIOD Environmental Accounts における CO 2 排出量（1999 年、2009 年）単位：Kt

(7) 産業分類. CO 2 排出量(1999). CO 2 排出量(2009). c1. 24010.4. 13252.9. c2. 18570.6. 22052.7. c3. 16580.6. 12147.5. c4. 5776.7. 2076.1. c5. 425.8. 134.5. c6. 3983.5. 1679.7. c7. 16743.3. 11870.2. c8. 33985.0. 27819.0. c9. 60949.9. 51363.8. c10. 5648.6. 2713.4. c11. 78839.4. 59717.4. c12. 145344.7. 110811.7. c13. 4468.0. 2606.3. c14. 9020.7. 5578.2. c15. 9283.2. 6103.3. c16. 5399.1. 2287.0. c17. 268013.8. 322816.4. c18. 35950.3. 26136.3. c19. 2152.4. 1575.0. c20. 24618.8. 13518.5. c21. 24386.1. 15199.0. c22. 14883.7. 11390.5. c23. 37894.1. 32771.3. c24. 65893.0. 78811.9. c25. 33224.2. 20060.8. c26. 1390.7. 1631.7. c27. 3503.2. 2850.2. c28. 5919.6. 3512.3. c29. 4300.6. 3196.3. c30. 16994.8. 16405.9. c31. 20517.7. 21180.0. c32. 8706.3. 5593.2. c33. 15350.2. 12137.3. c34. 37514.3. 32736.8. 1060243.2. 953737.0. （合計）. 出典）WIOD Database (2012)より作成。. 6.

(8)  表 3 生産額にたいする各効果の相対的な貢献度（1999 年）（単位：100 万ドル） Feedback. 地域内乗数産業分類. （構成比）. 合計効果. （構成比）. 効果. Spillover. （構成比）. 効果. c1. 131,633. 129,401. 98.3%. 28. 0.0%. 2,204. 1.7%. c2. 25,039. 22,413. 89.5%. 47. 0.2%. 2,579. 10.3%. c3. 338,768. 335,040. 98.9%. 50. 0.0%. 3,677. 1.1%. c4. 69,156. 60,814. 87.9%. 109. 0.2%. 8,233. 11.9%. c5. 6,305. 6,085. 96.5%. 2. 0.0%. 217. 3.4%. c6. 56,251. 54,336. 96.6%. 29. 0.1%. 1,887. 3.4%. c7. 137,397. 126,671. 92.2%. 149. 0.1%. 10,576. 7.7%. c8. 91,182. 84,718. 92.9%. 104. 0.1%. 6,359. 7.0%. c9. 220,671. 178,892. 81.1%. 674. 0.3%. 41,106. 18.6%. c10. 112,951. 94,360. 83.5%. 240. 0.2%. 18,351. 16.2%. c11. 73,247. 65,321. 89.2%. 82. 0.1%. 7,844. 10.7%. c12. 385,232. 311,826. 80.9%. 1,253. 0.3%. 72,153. 18.7%. c13. 218,903. 197,195. 90.1%. 270. 0.1%. 21,439. 9.8%. c14. 404,922. 316,197. 78.1%. 1,314. 0.3%. 87,411. 21.6%. c15. 356,695. 294,184. 82.5%. 515. 0.1%. 61,996. 17.4%. c16. 45,709. 42,889. 93.8%. 32. 0.1%. 2,788. 6.1%. c17. 215,132. 204,206. 94.9%. 161. 0.1%. 10,766. 5.0%. c18. 704,589. 701,037. 99.5%. 52. 0.0%. 3,500. 0.5%. c19. 111,186. 105,671. 95.0%. 80. 0.1%. 5,435. 4.9%. c20. 556,458. 512,108. 92.0%. 600. 0.1%. 43,750. 7.9%. c21. 323,083. 318,683. 98.6%. 56. 0.0%. 4,344. 1.3%. c22. 281,318. 272,338. 96.8%. 128. 0.0%. 8,852. 3.1%. c23. 198,040. 187,059. 94.5%. 157. 0.1%. 10,824. 5.5%. c24. 41,222. 21,283. 51.6%. 317. 0.8%. 19,622. 47.6%. c25. 28,821. 23,659. 82.1%. 59. 0.2%. 5,103. 17.7%. c26. 63,390. 56,309. 88.8%. 134. 0.2%. 6,947. 11.0%. c27. 154,381. 148,744. 96.3%. 79. 0.1%. 5,557. 3.6%. c28. 374,148. 352,980. 94.3%. 326. 0.1%. 20,842. 5.6%. c29. 554,838. 549,333. 99.0%. 81. 0.0%. 5,424. 1.0%. c30. 487,157. 460,722. 94.6%. 370. 0.1%. 26,065. 5.4%. c31. 415,879. 414,346. 99.6%. 22. 0.0%. 1,511. 0.4%. c32. 228,756. 228,435. 99.9%. 4. 0.0%. 316. 0.1%. c33. 319,681. 319,147. 99.8%. 8. 0.0%. 526. 0.2%. c34. 341,986. 333,381. 97.5%. 118. 0.0%. 8,488. 2.5%. 出典）筆者による推計。. . 7.

(9)  表 4 生産額にたいする各効果の相対的な貢献度（2009 年）（単位：100 万ドル）. 産業分類. 合計. 地域内乗数効果. （構成比）. Feedback 効果. （構成比）. Spillover 効果. （構成比）. c1. 131,301. 127,987. 97.5%. 35. 0.0%. 3,278. 2.5%. c2. 33,427. 25,650. 76.7%. 107. 0.3%. 7,669. 22.9%. c3. 393,681. 387,633. 98.5%. 71. 0.0%. 5,977. 1.5%. c4. 38,106. 29,551. 77.5%. 75. 0.2%. 8,481. 22.3%. c5. 4,015. 3,683. 91.7%. 3. 0.1%. 328. 8.2%. c6. 41,203. 38,103. 92.5%. 41. 0.1%. 3,060. 7.4%. c7. 123,899. 109,854. 88.7%. 161. 0.1%. 13,884. 11.2%. c8. 170,545. 143,671. 84.2%. 382. 0.2%. 26,492. 15.5%. c9. 280,090. 199,383. 71.2%. 1,081. 0.4%. 79,626. 28.4%. c10. 140,993. 96,771. 68.6%. 518. 0.4%. 43,705. 31.0%. c11. 66,065. 51,488. 77.9%. 123. 0.2%. 14,454. 21.9%. c12. 506,979. 335,795. 66.2%. 2,386. 0.5%. 168,799. 33.3%. c13. 206,334. 166,737. 80.8%. 433. 0.2%. 39,164. 19.0%. c14. 370,180. 234,099. 63.2%. 1,656. 0.4%. 134,425. 36.3%. c15. 441,163. 331,252. 75.1%. 856. 0.2%. 109,055. 24.7%. c16. 35,386. 31,630. 89.4%. 35. 0.1%. 3,721. 10.5%. c17. 261,658. 240,826. 92.0%. 256. 0.1%. 20,577. 7.9%. c18. 656,695. 649,375. 98.9%. 90. 0.0%. 7,231. 1.1%. c19. 116,682. 106,755. 91.5%. 120. 0.1%. 9,807. 8.4%. c20. 564,896. 503,028. 89.0%. 651. 0.1%. 61,217. 10.8%. c21. 272,802. 267,372. 98.0%. 60. 0.0%. 5,370. 2.0%. c22. 299,995. 286,966. 95.7%. 154. 0.1%. 12,875. 4.3%. c23. 214,598. 196,689. 91.7%. 207. 0.1%. 17,703. 8.2%. c24. 74,689. 43,215. 57.9%. 406. 0.5%. 31,069. 41.6%. c25. 35,202. 30,022. 85.3%. 46. 0.1%. 5,133. 14.6%. c26. 65,226. 55,022. 84.4%. 188. 0.3%. 10,016. 15.4%. c27. 169,474. 162,048. 95.6%. 87. 0.1%. 7,339. 4.3%. c28. 423,350. 394,799. 93.3%. 322. 0.1%. 28,229. 6.7%. c29. 736,712. 728,275. 98.9%. 102. 0.0%. 8,335. 1.1%. c30. 775,416. 714,069. 92.1%. 717. 0.1%. 60,631. 7.8%. c31. 632,481. 630,058. 99.6%. 28. 0.0%. 2,394. 0.4%. c32. 228,234. 227,569. 99.7%. 8. 0.0%. 657. 0.3%. c33. 453,160. 452,009. 99.7%. 13. 0.0%. 1,138. 0.3%. c34. 418,398. 403,227. 96.4%. 176. 0.0%. 14,995. 3.6%. 出典）筆者による推計。 . 8.

(10)  表 5 構造分解による要因別変化（生産額）（単位：100 万ドル） . 地域内産業分類. 総生産額. 地域内. 乗数効果. 乗数効果. （構造変化）. （最終需要変化）. Feedback. Spillover. 効果. 効果. c1. -332. -10,416. 9,003. 8. 1,074. c2. 8,387. 3,113. 125. 60. 5,090. c3. 54,914. 16,012. 36,581. 21. 2,300. c4. -31,050. -4,158. -27,106. -34. 248. c5. -2,290. 129. -2,531. 1. 111. c6. -15,047. -13,188. -3,045. 13. 1,173. c7. -13,497. -27,939. 11,122. 12. 3,308. c8. 79,363. 28,023. 30,930. 278. 20,133. c9. 59,419. -972. 21,464. 408. 38,520. c10. 28,042. 1,727. 684. 278. 25,354. c11. -7,182. -11,070. -2,764. 41. 6,610. c12. 121,747. 29,024. -5,056. 1,133. 96,645. c13. -12,569. -13,874. -16,584. 163. 17,725. c14. -34,742. -21,849. -60,248. 342. 47,014. c15. 84,467. -18,331. 55,399. 341. 47,058. c16. -10,323. -4,788. -6,471. 3. 932. c17. 46,526. 2,149. 34,471. 95. 9,811. c18. -47,894. 4,483. -56,146. 38. 3,731. c19. 5,496. -4,749. 5,833. 40. 4,372. c20. 8,437. -30,318. 21,237. 51. 17,467. c21. -50,281. -17,011. -34,300. 4. 1,026. c22. 18,676. -12,048. 26,676. 26. 4,023. c23. 16,558. -6,695. 16,325. 50. 6,879. c24. 33,467. 16,550. 5,382. 88. 11,447. c25. 6,381. 1,073. 5,290. -12. 30. c26. 1,837. -5,706. 4,419. 54. 3,069. c27. 15,094. -19,067. 32,371. 8. 1,782. c28. 49,202. -16,664. 58,484. -4. 7,387. c29. 181,875. -1,106. 180,048. 22. 2,911. c30. 288,259. 160,804. 92,543. 347. 34,566. c31. 216,602. 4,126. 211,586. 6. 883. c32. -522. 738. -1,604. 3. 341. c33. 133,479. 987. 131,874. 6. 612. c34. 76,412. 16,728. 53,118. 58. 6,507. 出典）筆者による推計。. 9.

(11)  表 6 構造分解による要因別変化（CO 2 排出量）（単位：Kt）. 産業分類. CO 2 排出量. CO 2 排出係数. 地域内. 地域内. 乗数効果. 乗数効果. （構造変化）. （最終需要変化）. Feedback. Spillover. 効果. 効果. c1. -10,758. -10,710. -1,476. 1,275. 1. 152. c2. 3,482. -2,395. 2,181. 87. 42. 3,567. c3. -4,433. -6,624. 639. 1,460. 1. 92. c4. -3,701. -1,558. -287. -1,870. -2. 17. c5. -291. -176. 7. -128. 0. 6. c6. -2,304. -1,464. -736. -170. 1. 65. c7. -4,873. -3,404. -3,041. 1,210. 1. 360. c8. -6,166. -27,429. 7,508. 8,287. 74. 5,394. c9. -9,586. -23,240. -223. 4,932. 94. 8,852. c10. -2,935. -3,906. 60. 24. 10. 878. c11. -19,122. -12,011. -10,960. -2,736. 41. 6,545. c12. -34,533. -70,805. 8,647. -1,506. 338. 28,794. c13. -1,862. -1,654. -229. -274. 3. 293. c14. -3,442. -2,794. -408. -1,125. 6. 878. c15. -3,180. -4,863. -365. 1,104. 7. 938. c16. -3,112. -2,169. -437. -591. 0. 85. c17. 54,803. -2,879. 2,664. 42,737. 118. 12,163. c18. -9,814. -7,639. 204. -2,550. 2. 169. c19. -577. -668. -78. 96. 1. 72. c20. -11,100. -11,388. -1,033. 724. 2. 595. c21. -9,187. -5,889. -1,116. -2,250. 0. 67. c22. -3,493. -4,342. -547. 1,212. 1. 183. c23. -5,123. -7,971. -1,152. 2,808. 9. 1,183. c24. 12,919. -31,487. 21,960. 7,141. 117. 15,188. c25. -13,163. -18,660. 924. 4,556. -10. 26. c26. 241. 198. -134. 104. 1. 72. c27. -653. -951. -377. 639. 0. 35. c28. -2,407. -3,001. -201. 705. -0. 89. c29. -1,104. -2,204. -7. 1,088. 0. 18. c30. -589. -8,666. 4,506. 2,593. 10. 969. c31. 662. -8,308. 171. 8,762. 0. 37. c32. -3,113. -3,097. 23. -50. 0. 11. c33. -3,213. -8,205. 37. 4,932. 0. 23. c34. -4,777. -11,958. 1,572. 4,991. 5. 612. 出典）筆者による推計。. 10.

(12) . まず表 3 および 4 により、生産額にたいする. によって CO 2 排出がもたらされ、c24 水上輸送. 各効果の相対的な貢献度を各々確認しておく. では既述のように排出係数は改善したが、構造. ことにしよう。地域内乗数効果が高い点は一般. 変化で国内に、日本以外の他地域に CO 2 排出の. 的なことであるが、特徴として 1999 年から. Spillover 効果をもたらしており、この点では. 2009 年にかけて、殆どの産業で Spillover 効果. c12 金属・金属製品等にも、同様の効果をみる. の比率が高まっていることがあげられる。. ことができる。横浜国立大学経済学部では 2012 年 4 月以降、. とくに c14 電気製品等（21.6%→36.3%）、c12 金属・金属製品（18.7%→33.3%）、c10 ゴム・. 附属のアジア経済社会研究センター（ Center. プラスチック製品（16.2%→31.0%）、c9 化学・. for Economic and Social Studies in Asia:. 化学製品（ 18.6%→ 28.4%）といった産業部門. CESSA）においてアジア経済社会統計研究拠点. において、顕著である。他方で c24 水上輸送. を設置し、その中でアジア国際産業連関データ. （ 47.67%→ 41.6%）、 c25 航空輸送（ 17.7%→. ベース（YNU-GIO）を整備している 7 。その内容は内生国 27 か国、外生国 61 か国、. 14.6%）では地域内乗数効果が高まっている点. 35 産業分類で構成され、1997 年から 2010 年. が特徴的である。. までの各年度の国際産業連関表が独自に推計. 近年は、上記のように多くの素材産業部門や. されている。. 一部の加工組立の産業部門において、益々日本以外の地域での生産活動を牽引していること. 国際または地域間産業連関表を用いた分析. が推測される。他方一部の輸送業では国内での. の前提として、今回データベースとした WIOD. 財の生産・サービス活動を行う動きが強まって. を含め、こうした各種の国際・地域間産業連関. いることが示唆されている。. のデータベースの比較検討が、各種の実証研究. 次に表 5 および 6 によって、構造分解による. のフィードバックにもよりつつ引き続き継続. 要因変化についてみよう。第 1 に生産額にかん. されることが重要ではないかと思われる。. して特徴的であるのは、c31 公共サービス等、. . c29 不動産業、c33 社会福等、c30 その他事業者. 参考文献. 向けサービス等で、最終需要変化の地域内乗数. . 効果により生産額が牽引されている点である。. Eurostat (2012) Environment statistics , European. 他方 c14 電気製品等、c18 建設業といった産業. Commission.. 部門では最終需要変化が負の値を示している。. (http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/. 加えて Spillover 効果については、c12 金属・. page/portal/environment/introduction). Erumban, A. A., Gouma, F. R., de Vries, G.,. 金属製品、c14 電気製品等、c15 輸送機械等の産業部門で日本から他地域の Spillover が顕著. de Vries, K. and Timmer, M. P. (2012). にみられる。以上から推察するに、従来からの. WIOD Socio-Economic Accounts (SEA):. 製造業や建設業を中心とした産業構造が益々. Sources and Methods. . 他地域への移転しつつ、国内の最終需要として. Hewings, G. J .D. et al. (1989) “The spatial. は各種のサービス産業に依存する経済構造に. organization of production: An input-output. なっていることが考えられる。. perspective”. Socio-Economic. Planning. Sciences , Vol.23, No.1-2.. 第 2 に CO 2 排出量について、c12 金属・金属製品、c24 水上輸送、c25 航空輸送、c8 石炭・石油製品等、c9 化学・化学製品等で CO 2 排出. 7. 係数が改善されてきた点が特徴的である。他方でとくに c17 電力・ガス・水供給では最終需要. 11. 以下の website からアクセスが可能となっている (http://www.recessa.ynu.ac.jp/modules/ynugio/ind ex.php?content_id=1)。.

(13) . Turner, K., Lenzen, M., Wiedmann, T., and. Isard, W. (1951) “Interregional and Regional Input-Output Analysis:. Barrett, J. (2007) “Examining the Global. A Model of Space. Economy” The Review of Economics and. Environmental. Statistics , Vol. 33, No. 4.. Regional. Consumption Activities – Part 1: A Technical. Community. Input-Output-Relations:. of. Note On Combining Input-Output and. Linden, J. A. and Oosterhaven, J. (1995) “European. Impact. Ecological Footprint Analysis” Ecological. Intercountry. Economics , No.62.. Construction. Method and Main Results for 1965-1985”. Wiedmann, T., Lenzen, M., Turner, K., and. Economic Systems Research , Vol.7, No.3.. Barrett, J. (2007) “Examining the Global. McGregor, P. G., Kim, J. S., and Turner, K.. Environmental. Impact. of. Regional. (2007) “The CO 2 ‘Trade Balance’ between. Consumption Activities – Part 2: Review. Scotland. UK:. of Input-Output Models for Assessment. Performing a Multi-region Environmental. and. the. Rest. of. the. of Environmental Impacts Embodied in. Input-Output Analysis with Limited Data.”. Trade” Ecological Economics , No.63.. Ecological Economics No. 66.. WIOD (2012) World Input-Output Database:. Construction. Meng, B. and Chao, Q. (2008) “Application of. and. Applications,. FP7. Research Project, 2009-2012 .. the Input-Output Decomposition Technique. to China's Regional Economies” Journal. of Applied Regional Science , No. 13.. 猪俣哲史・桑森啓編(2010)『2005 年国際産業連. Meng, B., Xue. J,, Feng, K., and Guan, D.. 関表の作成と利用』日本貿易振興機構. (2012) “China’s Inter-Regional Spillover. （JETRO）アジア経済研究所. 猪俣哲史・桑森啓・玉村千治編 (2011)『2005 年. of Carbon Emissions and Domestic Supply. Chains.” IDE Discussion Paper No.367 . Miller,. R.. E.. and. Blair,. P.. D.. 国際産業連関表の作成と利用（ Ⅱ）』日本. (1985). 貿易振興機構（JETRO）アジア経済研究所.. Input-Output Analysis: Foundations and. 良永康平(2007)「EU 諸国産業連関表の標準化. Extensions , Prentice-Hall.. と国際産業連関表の作成」環太平洋産業連. Okamoto, N. and Ihara, T. (2005) Spatial. 関分析学会『イノベーション＆ I-O テクニ. Structure and Regional Development in. ーク産業連関』Vol.15, No.1. 良永康平 (2012) 「 EU 諸国間の経済連関構造. China? Interregional Input-Output Approach ,. ―2005 年 EU 国際産業連関表の作成と分析」. Palgrave Macmillan.. 『経済論集』（関西大学）第 62 巻第 2 号.. Round, J. I. (2001) “Feedback Effects in Interregional Input-Output Models: What. Have We Learned?”, in Lahr, M. L. and. （横浜国立大学大学院国際社会科学研究院・ . Dietzenbacher E. ed. Input-Output Analysis :. 教授）. Frontiers and Extensions , Palgrave.. [付記]本研究は JSPS 科研費 24710045 助成. Timmer, M. ed. (2012) The World Input‐Output. Database (WIOD): Contents, Sources and. を受けたものです。. Methods, Working Paper Number: 10. . (http://www.wiod.org/publications/papers/. . wiod10.pdf).. 12.

(14)