[論文レビュー] Collective Learning in China's Regional Economic Development

Jian Gao, Bogang Jun+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 4, 2017

Regional Economics and Spatial Analysis参考文献 37被引用数 15

ひとこと要約

本研究は、1990年から2015年までの25年間の省別データを用いて、中国における地域経済発展における集団的学習を調査し、関連産業内での学習（省内の関連産業からの学習）と隣接する省からの学習（地域間学習）の両方が産業の多様化を促進することを示している。主な発見は、これらの2つの学習チャネルが収穫逓減の性質を示しており、互いに代替的であることを示しており、高速鉄道の拡大が地域間学習の役割が産業類似性と生産性を高める要因であるという因果的証拠を提供している。

ABSTRACT

Industrial development is the process by which economies learn how to produce new products and services. But how do economies learn? And who do they learn from? The literature on economic geography and economic development has emphasized two learning channels: inter-industry learning, which involves learning from related industries; and inter-regional learning, which involves learning from neighboring regions. Here we use 25 years of data describing the evolution of China's economy between 1990 and 2015--a period when China multiplied its GDP per capita by a factor of ten--to explore how Chinese provinces diversified their economies. First, we show that the probability that a province will develop a new industry increases with the number of related industries that are already present in that province, a fact that is suggestive of inter-industry learning. Also, we show that the probability that a province will develop an industry increases with the number of neighboring provinces that are developed in that industry, a fact suggestive of inter-regional learning. Moreover, we find that the combination of these two channels exhibit diminishing returns, meaning that the contribution of either of these learning channels is redundant when the other one is present. Finally, we address endogeneity concerns by using the introduction of high-speed rail as an instrument to isolate the effects of inter-regional learning. Our differences-in-differences (DID) analysis reveals that the introduction of high speed-rail increased the industrial similarity of pairs of provinces connected by high-speed rail. Also, industries in provinces that were connected by rail increased their productivity when they were connected by rail to other provinces where that industry was already present. These findings suggest that inter-regional and inter-industry learning played a role in China's great economic expansion.

研究の動機と目的

• 1990年から2015年までの中国の急速な経済拡大のメカニズム、特に産業多様化における集団的学習の役割を調査すること。
• 省内の関連産業からの学習（内生的学習）と隣接する省からの学習（地域間学習）が、新産業の出現に寄与するかどうかを検証すること。
• これらの2つの学習チャネルが互いに強化し合うのか、それとも収穫逓減の性質を示すことで代替的であるのかを評価すること。
• 内生性の懸念を解消するため、高速鉄道を道具変数として用いて地域間学習の因果的効果を隔離すること。
• 中国における集団的学習プロセスが地域経済の複雑性と生産性成長にどのように影響を与えるかを実証的に示すこと。

提案手法

• 製品の共起データを用いて産業空間を構築し、製品空間内での近接性に基づいて関連産業を定義した。
• 省内の関連産業の数を説明変数として用い、新産業が特定の省に出現する確率を分析することで、産業内学習を測定した。
• 隣接する省が同じ産業を生産している数を基に、産業出現の可能性を評価することで、地域間学習を定量化した。
• 高速鉄道の導入を道具変数として用い、差の差分（DID）フレームワークを適用して地域間学習の因果的効果を隔離した。
• 鉄道接続済みと非接続の隣接省間で、鉄道接続の前後における産業類似性と企業生産性の変化を比較した。
• 産業内学習と地域間学習の相互作用をモデル化し、収穫逓減の性質を検証することで、チャネル間の代替効果を検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 省内に関連産業が存在するほど、新産業が出現する確率はどの程度高まるか？
• RQ2 隣接する省に同じ産業が存在する場合、特定の省における新産業の出現確率はどの程度影響を受けるか？
• RQ3 産業内学習と地域間学習のチャネルは、互いに強化し合うのか、それとも収穫逓減の性質を示すことで代替的であるのか？
• RQ4 高速鉄道の接続が、隣接する省間の産業類似性と生産性を因果的に高めるか？
• RQ5 内生性を解消した後、地域間学習は中国の地域経済発展において因果的にどのような役割を果たしているか？

主な発見

• 関連産業が既に存在する省内で、新産業が出現する確率は上昇する。これは産業内学習の強力な証拠である。
• 隣接する省が同じ産業を生産している数が増えるほど、産業出現の確率も上昇する。これは地域間学習の存在を支持する。
• 産業内学習と地域間学習の併合効果には収穫逓減の性質が見られ、2つのチャネルが補完的ではなく、代替的であることを示している。
• 高速鉄道の導入により、接続された省間ペアの産業類似性が顕著に上昇した。これは、連携の向上に伴い地域間学習が強化されたことを示唆している。
• 高速鉄道で接続された省では、同じ産業で生産性の高い隣接省が存在する場合、産業の生産性が高くなった。これは地域間学習が因果的に関与していることを確認している。
• 内生性を制御した後も結果は安定しており、高速鉄道が地域間学習が産業開発に与える因果的影響を隔離する有効な道具変数として機能している。