中国製造業の企業レベル生産性の地域分布: 「ブロックGWR」の試み

摘要

This paper visualizes the spatial distributions of China's state and non-state manufacturing firms' productivity. It uses a large firm-level data set and proposes methods of blockwise GWR (Geographically Weighted Regression) and mixed GWR, methods which allow us to estimate spatially varying parameters with large micro data. They enable flexible model building and can be applied in a wide range of statistical analyses. Using a blockwise mixed GWR model that has fixed coefficient variables to control for firm heterogeneity, a large regional disparity in manufacturing productivity is clarified in China. Productivity growth has been high in the area south to the Yangtze River (particularly high in areas around Changsha City), and the productivity disparity has been large in the North and the Northwest regions.%本稿は，中国製造業の企業個票データを使って，生産性のレベルと成長率，国有•非国有企業間格差の地域分布の可視化を試みたものである.その方法として，我々は地域ブロック単位で地理的な重み付けを行うブロックGWR（Geographically Weighted Regression）と，さらにそれを固定係数の説明変数も含む混合型に拡張したブロックMixed GWR（MGWR）を新たに提案した.それらの主な利点は，たとえ個票データに地理座標がなくとも，個票と地域単位の地理座標との接続が可能であれば，地理的可変係数を推定することができる点にある.とくにブロックMGWRは，個票データの属性を固定係数の説明変数として含めることができるため，柔軟なモデリングが可能であり，その適用範囲は広いと考えられる.ブロックMGWRを適用した実証分析の結果から，中国の成長は地理的偏りが大きかったが，企業生産性にも大きな地域差が存在したことが明らかになった.具体的には，生産性の成長率は長江中下流以南の地域（とくに湖南省の長沙市周辺）で高く，国有•非国有企業間の生産性格差は華北から西部内陸にかけての地域で大きかったということが明らかになった.