東アジアの人口高齢化：発生のメカニズム、経済影響と各国の対策

人口高齢化は，世界規模で急速に進んでおり，様々な経済・社会問題をもたらしている。日本は，1970年に東アジアで他国に先駆けて高齢化社会に突入し，2000年以降は人口高齢化率（総人口に占める65歳以上人口の比率）が世界で最も高い国になっている（2013年は約24%）。また，近隣の韓国と中国においても，日本並みまたはそれ以上の速度で少子高齢化が進んでいる。こうした人口構造の変化は，どのようなメカニズムで発生しているのか，少子高齢化は各国の経済成長にどのような影響を与えているのか，各国はどのような対策を講じているのか，これらの問題に対して，日中韓三国のいずれにおいても，関心が高まっている。21世紀の東アジア諸国の経済成長と社会保障システムの持続可能性は，人口高齢化の行方に大きく左右されると見られる。本報告書は，公益財団法人アジア成長研究所（AGI）の研究プロジェクト「東アジアの人口高齢化：発生メカニズム，経済影響と各国の対策」（2014年度実施）の研究成果である。本研究プロジェクトの目的は，東アジア諸国（日中韓）の人口高齢化の実態，発生メカニズム，及びその経済への影響を分析するとともに，各国の関連対策と実際効果を考察し，今後の対応策のあり方について再考することである。本報告書は，3章から構成されている。第1章では，日本人口の年齢構造の変化，発生要因を考察したうえ，10年ごとのパネルデータ（1980～2010年）と固定効果モデルに基づいて，少子高齢化に伴う人口の年齢構造の変動による地域経済成長（一人当たり域内総生産伸び率）への影響を検証した。第2章では，韓国の人口高齢化の動向を考察したうえ，地域別パネルデータを用いて人口高齢化による韓国の地域経済成長への影響を分析した。第3章では，中国における人口高齢化の実態と発生要因を分析し，最近の関連対策とその効果を考察した。各章には内容的にさらに充実すべき部分が若干残っているであろうが，関連分野の研究者や政策担当者のご参考になれれば，幸いである。当プロジェクトの実施にあたって，中国復旦大学人口研究所所長王桂新教授と韓国産業研究院（KIET）許文九研究委員には外部からの研究メンバーとしてご参加いただいた。また，当研究所事務局からはプロジェクトの運営に関して継続的支援をいただいた。ここに記して，感謝の意を表したい。research repor

台湾と北九州市のスタートアップ・エコシステムの交流可能性」に関する調査研究

本報告書は、公益財団法人アジア成長研究所（AGI）の受託調査研究プロジェクト「台湾と北九州市のスタートアップ・エコシステムの交流可能性」に関する成果報告書（2022年度実施分）である。近年、国内外で起業奨励とスタートアップ育成の土台として「スタートアップ・エコシステム」の構築が重視されている。エコシステムの構成要素には、起業家・スタートアップおよびそれを取り巻く起業カルチャーやコミュニティーに加え、これを育成・支援する各種アクターが含まれる。政府機関、大学・研究機関、既存企業（特に大企業）、ベンチャーキャピタル（VC）のような投資家・資金提供者、そしてインキュベータやアクセラレータのような育成機関である。 本調査研究では台湾に焦点を当てる。台湾は、近年、半導体・電子産業およびデジタル産業分野でも成長著しく、一層の発展と産業の新展開を目指して、スタートアップ創業、大企業とスタートアップとの協力促進、アクセラレータのような支援機関による活動も非常に盛んである。本研究の特徴は、台湾と北九州市との交流可能性を検討するにあたって、台湾の中でも相対的に後発である南部地域に関心を持つことである。とりわけ、南部地域の中心地の1つである高雄市にフォーカスする。同市は、重化学工業等の従来型産業を主体に発展してきた歴史があり、北九州市とも共通点が多い。また、近年、ソフトウェア、デジタル技術、5G、AI、IoTのビジネスを奨励し、その担い手である北部のハイテク大企業、国際的大手企業に加えスタートアップを誘致・育成しようと努めている。これと地元の従来型企業を連結し、DX推進を図ると同時に、スタートアップに対しても成長のチャンスを与えることを狙っている。本報告書は、次の2つの章から成る。 第1章 高雄市におけるスタートアップ推進とその背景 本章は、高雄市におけるスタートアップ推進の取り組みとその背景について解説する。先ず、近年の高雄市の産業発展の背景となっている政策および産業の集積について概観する。次に、高雄市においてデジタル・スマート技術の発展と応用・普及を担う「亜灣5G AIoT創新園区（Asia New Bay Area-5G AIoT）」について詳述し、最後に、高雄市のスタートアップ基地の活動について紹介する。 第2章 亜灣新創園（Startup Terrace Kaohsiung） 本章では、2021年12月に「亜灣5G AIoT創新園区」内に開設されたスタートアップ基地「亜灣新創園（Startup Terrace Kaohsiung）」について詳説する。「亜灣新創園」には、複数のアクセラレータが入居し、スタートアップの育成を行う。加えて、単一の相談窓口を設置し各種サービスを提供する。近隣施設との連携による実証実験の実施、スタートアップと地元企業との連携促進、国際連携支援（海外スタートアップのソフトランディングと国内スタートアップの国際展開）を行っている。research repor

北部九州地域経済の予測分析：分析と提言

公益財団法人アジア成長研究所は，東南アジア諸国を含む東アジア諸国の経済社会発展に関する諸問題を研究し，関連する諸事業を実施し，その研究成果を地元行政や経済界で利用していただくことを目的としています。グローバリゼーションという大きな潮流の中で，東アジア諸国においては貿易構造，またそれぞれの企業においては国際的生産体制の再編が行われております。その一方で，グローバリゼーションが地元経済に与える影響も日増しに高まっていくことが予想されます。そのため，東アジア諸国の研究を進めると同時に地元経済の動向についても研究していく必要が生じております。本調査報告書は，このような地元経済の動向を把握する目的で，平成 21 年度から研究プロジェクト「北部九州地域経済モデル」を実施してきましたが，これまでの研究成果の応 用ならびに北九州市を中心とした地域に対象地域を限定するために，平成 24 年度から関連プロジェクト「北部九州地域経済の予測分析」を実施しました。今年度は，サブタイトルに『分析と提言』を付け，引き続き分析例を提示すると同時に，提言的なものが報告できればと考えました。本研究においては，産学連携の可能性を追求する別の目的も含まれており，データ収集ならびに計算作業を㈱日本統計センターにお願いしております。また，一部の成果は研究所の情報誌である『東アジアへの視点』に掲載されております。本報告書が，地元北部九州経済の動向を知るための予測分析の事例として，地元の発展にいささかなりとも貢献できることを願うものであります。research repor

Wages and Worker Quality in Foreign Multinationals and Local Manufacturing Plants in Indonesia and Malaysia

This report is the first from a multi-year project examining how ultinational enterprises (MNEs) affect wages and human resource development in Asia’s large developing economies. This report focuses on Indonesia and Malaysia because detailed information on the educational background of workers and export propensities (the share of exports in sales) in manufacturing plants allows relatively rigorous comparisons of MNEs and local plants.2 Because data on worker education are available, the most sophisticated, previous studies of wage differentials between MNEs and local plants examined medium-large (20 or more workers) foreign multinational enterprises (MNEs) and local, private plants in Indonesian manufacturing in 1996. Chapter 1 reexamines these results and compares them to analysis of 2006. Mean, unconditional differentials were quite large in the 17 sample industries combined, and declined from 144 to 69 percent for production workers and from 201 to 84 percent for nonproduction workers. Conditional differentials that account for the endency of MNEs to hire relatively educated workers, use relatively large amounts of energy and material inputs per worker, and be relatively large, were still positive and significant, but much smaller, fallingfrom 26 to 3.5 percent for production workers and from 34 to 15 percent for on-production workers. Industry-level, conditional differentials were also often positive in 10-11 industries in 1996, but tended to decline but most become insignificant by 2006. Both aggregate and industry-level results also suggest that differentials were relatively large for non-production workers, but the industry-level results were relatively weak for 2006. Finally, MNE-private differentials did not usually depend significantly on the extent of foreign ownership. Chapter 1 and subsequent chapters emphasize how aggregate analysis of all sample plants combined often paints a very different picture than industry-level analysis. This contrast is starkest for Indonesia in 2006, when the aggregate results suggest that MNE-local differentials were positive and highly significant, but similar results were found for only three of 17 industries for production workers and four industries for non-production workers. Although results differ somewhat from those in the previous literature for technical reasons, these and previous results all 1996 results suggest a strong tendency for MNEs to pay higher wages than local plants, both in large samples and at the industry level. Chapter 2 uses Malaysia industrial census data for 2000, and smaller sets of survey data for 2001-2004, to examine wage differentials between medium-large foreign multinational enterprises (MNEs) and local plants in manufacturing industries. On average, wages in sample MNEs were higher than in local plants by two-fifths or more. Malaysian data are extremely valuable because they contain information on worker occupation, in addition to worker education, allowing for a better measurement of worker quality. As the literature suggests, MNEs hired higher shares of workers in highly paid occupations and with oderate or high education. MNEs were also more capital intensive and larger than local plants. Results from large samples of 17 manufacturing industries combined suggest that statistically significant, conditional MNE-local differentials of 5-9 percent persisted after accounting ordifferences in worker occupation, education, and sex, plant capital intensity and size, as well as the influences of yearly fluctuations, industry affiliation, and plant location on constants. When MNE-local differentials and other slopes are allowed to vary among the 17 industries, positive and significant differentials were observed in all estimates for six industries: food and beverages, chemicals, rubber, general machinery, electrical machinery, and furniture. Positive and significant differentials were also observed in most estimates for another five industries. However, the size and significance of these differentials often varied depending on the industry and sample examined, as well as the timation technique used. As in Indonesia, there are important differences between analyses of large samples of 17 industries combined and separate nalysis of the 17 industries individually, but aggregate and industry-level results are relatively consistent for Malaysia. Chapter 3 extends the analysis in Chapters 1 and 2 by asking whether MNE-local wage differentials depend on whether a plant exports or not. Mean, unconditional, MNE-local wage differentials tended to be somewhat smaller for exporters than for on-exporters in large samples of 11 manufacturing industries of Malaysia in 2000-2004 (31 vs. 44 percent) and Indonesia in 2006 (58 vs. 74 percent), and particularly in 1996 (89 vs. 220 percent). Conditional MNE-local wage differentials that account for the influences of worker education and sex, as well as plant size and capital or energy intensity, on plant-level wages, were smaller but positive and highly significant statistically. Conditional differentials were also smaller for exporters ndonesia in 1996 (24 vs. 32 percent), but larger for exporters in Indonesia in 2006 (12 vs. 5.7 percent) and Malaysia in 2000-2004 (8.8-9.2 vs. 6.2-7.5 percent in pooled OLS estimates and 7.2-7.8 vs. 4.7-6.7 percent in random effects estimates). However, at the industry level, conditional differentials and were often insignificant, especially for Indonesia in 2006, and not clearly related to export status.research repor