シフトシェア分析

地域科学、政治経済学、都市研究において用いられるシフトシェア分析は、地域経済の成長または衰退のどの部分が国家、経済産業、そして地域的要因に起因するかを判断する。この分析は、地域経済がより大きな経済に対して競争上の優位性を持つ産業を特定する際に役立つ。シフトシェア分析は、地域経済の産業における雇用などの経済変数の経時的変化を取り上げ、その変化を様々な要素に分割する。従来のシフトシェア分析では、地域的変化を3つの要素に分割するが、分解を他の要素に拡張するモデルも開発されている。

概要

シフトシェア分析は、地域経済の変化の原因を特定しようとするものです。地域とは、町、市、国、統計地域、州、あるいは国内のその他の地域を指します。この分析では、人口移動、人口統計、企業成長、企業設立といった経済変数の変化を調べますが、最も一般的に用いられるのは雇用です。 ^{[ 1 ]}^{[ 2 ]}シフトシェア分析は、北米産業分類システム（NAICS）で定義されているような一連の経済産業を対象に実施されます。この分析では、各産業内の地域経済の変化を異なるカテゴリーに分類します。シフトシェア分析には様々なバージョンがありますが、いずれも変数の変化に影響を与える国、産業、地域の要因を特定します。

従来のモデル

シフト・シェア分析の伝統的な形式は、1940年代初頭にダニエル・クリーマーによって開発され、その後1960年にエドガー・S・ダンによって定式化されました。^{[ 2 ]}比較静学モデルとしても知られるこのモデルは、2年間の経済変数の変化を分析するものです。分析では、各産業について、地域レベルと国レベルの両方の変化が計算されます。各地域の変化は3つの要素に分解されます。^{[ 3 ]}

国民経済成長効果とは、国民経済全体の成長に起因する変化の割合です。これは、地域変数が国民経済と同じ割合で増加した場合の理論的な変化に相当します。
産業ミックス効果とは、特定の経済産業の業績に起因する変化の割合です。これは、地域変数が全国平均と同じ割合で増加した場合の理論的な変化から、全国成長効果を差し引いた値に相当します。
地域シェア効果は、地域的影響に起因する変化の部分であり、地域分析者が主に関心を寄せる要素である。^{[ 3 ]} これは、地域変数の実際の変化から前の2つの効果を差し引いた値に等しい。

式

産業 $i$ における変数 $eの$ $t$ 年と $t$ $+$ $n年$ の地域的変化は、3つのシフトシェア効果、すなわち全国成長効果（ $NS$ $i$ ）、産業ミックス効果（ $IM$ $i$ ）、地域シェア効果（ $RS$ $i$ ）の合計として定義される。^[⁴^]

e_{i}^{t+n}-e_{i}^{t}=NS_{i}+IM_{i}+RS_{i}

特定の産業における経済変数の開始値と終了値は、それぞれ $e i t$ と $e i t+n$ である。3つの効果はそれぞれ、経済変数の開始値に対するパーセンテージとして定義される。^{[ 4 ]}

NS_{i}=e_{i}^{t}\times G

IM_{i}=e_{i}^{t}\times (G_{i}-G)

RS_{i}=e_{i}^{t}\times (g_{i}-G_{i})

全国的な全産業を合わせた経済変数の合計パーセント変化は $G$ であり、国別および地域別の産業固有のパーセント変化はそれぞれ $G i$ と $g i$ である。

これらの3つの式を最初の式に代入すると、以下の式が得られます（分解の開始点）。これは、地域経済変数（産業i）が地域産業固有の変化率の速度で成長することを示しています。通常（成長が緩やかな場合）、0 < g _i < 1 であり、 $g i は$ $t$ から $t + n$ までの期間全体を指すことに注意してください。

e_{i}^{t+n}=e_{i}^{t}\times (1+g_{i})

例

例えば、シフトシェア分析を用いて、過去10年間におけるある州の経済における建設業界の変化を、雇用を経済変数として分析することができます。この10年間で、全国の雇用総数は5%増加し、建設業界の雇用は8%増加したとします。しかし、州の建設業界の雇用は2%減少し、10万人から9万8千人となり、純減は2,000人となりました。

国全体の成長効果は、当初の従業員数10万人に、国全体の成長率5%を乗じた値、つまり従業員5,000人の増加に相当します。シフトシェア分析によれば、州全体の建設業が国全体の経済成長と同じ傾向を示していた場合、州全体の建設業の従業員数は5,000人増加していたことが示唆されます。

産業ミックス効果は、当初の従業員数10万人に、全国の建設業界の成長率8%を掛け合わせ、全国全体の成長率5%を差し引いた値に相当します。つまり、従業員数は3,000人増加します（従業員数10万人×3%、つまり業界全体の成長率8%から全体の成長率5%を差し引いた値）。この分析は、州の建設業界が業界のトレンドに従っていたならば、さらに3,000人の従業員が増加していたであろうことを示唆しています。なぜなら、全国の建設業界の業績は、国全体の経済全体よりも好調だったからです。

この例における地域シェア効果は、当初の従業員数10万人に州の建設業雇用成長率-2%（従業員の減少によりマイナス）を掛け、全国の建設業成長率8%を引いた値に等しくなります。つまり、従業員数10万人に-10%を掛けて、1万人の雇用が失われることになります。実際の雇用喪失はわずか2,000人でしたが、これは3つの効果（5,000人の増加 + 3,000人の増加 + 10,000人の減少）の合計に等しくなります。この分析では、地域要因によって州の建設業の従業員が1万人減少したことが示唆されています。なぜなら、全国経済と建設業の両方の成長により、州の建設業雇用は8,000人増加するはずだったからです（全国シェア効果5,000人＋業界ミックス効果3,000人）。

名前と地域

シフトシェア分析者は、計算方法は同じであるにもかかわらず、3つの効果に異なる名称を使用することがあります。国の成長効果は、国のシェアと呼ばれることがあります。^{[ 4 ]}^{[ 5 ]} 産業ミックス効果は、比例シフトと呼ばれることがあります。^{[ 5 ]}地域シェア効果は、差別化シフト、^{[ 3 ]}地域シフト、^{[ 4 ]}競争シェアと呼ばれることがあります。^{[ 6 ]}

シフトシェア分析では、ほとんどの場合、地域経済を国家経済と比較します。しかし、この手法は任意の2つの地域（例えば、郡とその州の比較）の比較にも使用できます。^{[ 7 ]}

動的モデル

1988年、リチャード・バーフとプレンティス・ナイト3世は、動的モデルを用いたシフトシェア分析を発表しました。^{[ 8 ]} 比較静的モデルが分析において開始年と終了年の2年間のみを考慮するのに対し、動的モデルは研究期間のすべての年を考慮します。計算にはより多くのデータが必要となりますが、動的モデルは3つのシフトシェア効果の継続的な変化を考慮するため、開始年と終了年の選択による結果への影響は少なくなります。^{[ 8 ]} 動的モデルは、地域と国の成長率に大きな差がある場合、または地域の産業構成に大きな変化がある場合に最も有効です。^{[ 8 ]}

動的モデルは、比較静的モデルと同じ手法を用いており、同じ3つのシフトシェア効果も考慮されている。しかし、動的モデルでは、従来のシフトシェア計算を時系列で行い、各年を前年と比較する。そして、各年のシフトシェア効果を研究期間全体で合計し、動的モデルのシフトシェア効果を算出する。^{[ 8 ]}

式

産業 $i$ における変数 $eの$ $t$ 年と $t$ $+$ $n年$ の地域的変化は、3つのシフトシェア効果、すなわち全国成長効果（ $NS$ $i$ ）、産業ミックス効果（ $IM$ $i$ ）、地域シェア効果（ $RS$ $i$ ）の合計として定義される。^[⁸^]

e_{i}^{t+n}-e_{i}^{t}=NS_{i}+IM_{i}+RS_{i}

研究期間が $t年から$ $t + n$ 年までの場合、従来のシフトシェア効果は $k$ 年ごとに計算され、 $kは$ $t + 1年から$ $t + n年$ までの範囲である。^{[ 8 ]} 動的モデルのシフトシェア効果は、年間効果の合計として計算される。^{[ 8 ]}

NS_{i}=\sum _{k=t+1}^{t+n}\left[e_{i}^{k-1}\left(G^{k}\right)\right]

IM_{i}=\sum _{k=t+1}^{t+n}\left[e_{i}^{k-1}\left(G_{i}^{k}-G^{k}\right)\right]

RS_{i}=\sum _{k=t+1}^{t+n}\left[e_{i}^{k-1}\left(g_{i}^{k}-G_{i}^{k}\right)\right]

計算に用いられる成長率は年率であり、研究期間の開始年からの成長率ではないため、全国の全産業を合わせた経済変数の $k - 1年から$ $k年$ までの変化率は $Gk で$ あり、国および地域の産業別の変化率 $は$ $それぞれ$ $Gik$ と $gik$ $で$ $ある$ 。^[⁸^]

エステバン・マルキラスモデル

1972年、JMエステバン＝マルキラスは、地域シェア効果が地域産業構成と相関しているという批判に対処するため、従来のモデルを拡張した。^{[ 9 ]} エステバン＝マルキラスのモデルでは、地域シェア効果自体が2つの要素に分解され、産業構成と相関しない地域シフト要素が分離される。^{[ 9 ]} このモデルは、シフトシェア分析に当時としては新しい概念、すなわち産業内における経済変数の相同レベルを導入した。これは、地域が国と同じ産業構成であると仮定した場合の、産業内における変数の理論的な値である。^{[ 9 ]}

エステバン・マルキラス・モデルでは、国全体のシェア効果と産業構成効果の計算方法は変更されていない。しかし、従来のモデルにおける地域シェア効果は、産業構成に依存しない新たな地域シェア効果と、産業構成に依存する配分効果の2つの効果に分離されている。配分効果は、地域が競争優位性を有する産業にどの程度特化しているかを示す。^{[ 9 ]}

式

$t$ 年と $t$ $+$ $n年$ の2年間における産業 $i$ 内の変数 $e$ の地域的変化は、4つのシフトシェア効果（国の成長効果（ $NS$ $i$ ）、産業ミックス効果（ $IM$ $i$ ）、地域シェア効果（ $RS$ $i$ ）、および配分効果（ $AL$ $i$ ））の合計として定義されます。

e_{i}^{t+n}-e_{i}^{t}=NS_{i}+IM_{i}+RS_{i}+AL_{i}

特定産業における経済変数の開始値と終了値は、それぞれ $e i t$ と $e i t+n$ である。特定産業における地域相同変数の開始値は $h i t$ である。^{[ 9 ]} これは、全産業における経済変数の地域値と国値（それぞれ $e t$ と $E t ）$ と、産業固有の国値 $E i t$ に基づいている。

h_{i}^{t}=e^{t}\times {E_{i}^{t} \over E^{t}}

4つのシフトシェア効果はそれぞれ、経済変数、相同変数、または両者の差の初期値の割合として定義されます。^{[ 9 ]}

NS_{i}=e_{i}^{t}\left(G\right)

IM_{i}=e_{i}^{t}\left(G_{i}-G\right)

RS_{i}=h_{i}^{t}\left(g_{i}-G_{i}\right)

AL_{i}=\left(e_{i}^{t}-h_{i}^{t}\right)\left(g_{i}-G_{i}\right)

全国的な全産業を合わせた経済変数の合計パーセント変化は $G$ であり、国別および地域別の産業固有のパーセント変化はそれぞれ $G i$ と $g i$ である。

Arcelusモデル

1984年、フランシスコ・アルセラスはエステバン＝マルキラスの相同変数の利用を基盤として、従来のモデルをさらに拡張した。^{[ 10 ]}彼はこの手法を用いて、国全体のシェアと産業構成の影響を期待成分と差異成分に分解した。期待成分は変数の相同レベルに基づいており、地域特化に起因しない効果である。差異成分は残りの効果であり、地域産業構成に起因する。^{[ 10 ]}

アルセラスは、エステバン・マルキラスの拡張を用いても、地域シェア効果は依然として地域産業構成と関連しており、静的モデルではすべての地域産業が全国市場ベースで運営されていると想定しているため、輸出市場に過度に重点を置き、地域市場を無視していると主張した。^{[ 10 ]}これらの問題に対処するため、アルセラスは地域シェア効果を分離する別の方法を用い、地域成長効果と地域産業構成効果を導き出した。これらは両方とも、相同変数を用いて期待成分と差分成分に分解される。^{[ 10 ]}

式

産業 $i$ 内の変数 $eの地域的変化は、$ $t年$ と $t$ $+$ $n$ 年の2年間で、8つのシフトシェア効果の合計として定義される：期待される全国成長効果（ $NSE$ $i$ ）、差別的な全国成長効果（ $NSD$ $i$ ）、期待される産業ミックス効果（ $IME$ $i$ ）、差別的な産業ミックス効果（ $IMD$ $i$ ）、期待される地域成長効果（ $RGE$ $i$ ）、差別的な地域成長効果（ $RGD$ $i$ ）、期待される地域産業ミックス効果（ $RIE$ $i$ ）、差別的な地域産業ミックス効果（ $RID$ $i$ ）。^[¹⁰^]

e_{i}^{t+n}-e_{i}^{t}=NSE_{i}+NSD_{i}+IME_{i}+IMD_{i}+RGE_{i}+RGD_{i}+RIE_{i}+RID_{i}

8つの効果は、比較静的モデルの3つの伝統的なシフトシェア効果に関連しています。^{[ 10 ]}

NS_{i}=NSE_{i}+NSD_{i}

IM_{i}=IME_{i}+IMD_{i}

RS_{i}=RGE_{i}+RGD_{i}+RIE_{i}+RID_{i}

相同変数はエステバン・マルキラスモデルと同様に計算される。特定の産業における地域相同変数の初期値は $h i tである。これは、全産業における経済変数の地域値および全国値（それぞれ$ $e t$ および $E t ）$ と、産業固有の全国値 $E i t$ に基づいている。^{[ 10 ]}

h_{i}^{t}=e^{t}\times {E_{i}^{t} \over E^{t}}

8つのシフトシェア効果はそれぞれ、経済変数、相同変数、またはその2つの差の初期値のパーセンテージとして定義されます。^{[ 10 ]}

NSE_{i}=h_{i}^{t}\times G

NSD_{i}=\left(e_{i}^{t}-h_{i}^{t}\right)\times G

IME_{i}=h_{i}^{t}\times \left(G_{i}-G\right)

IMD_{i}=\left(e_{i}^{t}-h_{i}^{t}\right)\times \left(G_{i}-G\right)

RGE_{i}=h_{i}^{t}\times \left(gG\right)

RGD_{i}=\left(e_{i}^{t}-h_{i}^{t}\right)\times \left(gG\right)

RIE_{i}=h_{i}^{t}\times \left(g_{i}-g-G_{i}+G\right)

RID_{i}=\left(e_{i}^{t}-h_{i}^{t}\right)\times \left(g_{i}-g-G_{i}+G\right)

すべての産業を合わせた国および地域の経済変数の合計パーセント変化はそれぞれ $G$ と $g$ であり、国および地域の産業固有のパーセント変化はそれぞれ $G i$ と $g i$ です。

さらに読む

ボルシアク、キリル、ピーター・ハル、ザビエル・ジャラベル。2025年。「シフトシェア制度の実践ガイド」経済展望ジャーナル39（1）：181-204。

参考文献

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