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フィリップ・アギオン et al.「イノベーション、不平等、社会的流動性」(2015年7月28日)

●Philippe Aghion, Ufuk Akcigit, Antonin Bergeaud, Richard Blundell, David Hemous “Innovation, income inequality, and social mobility” 28 July 2015

ここ数十年、特に先進国において、トップ所得格差は加速的に拡大し続けてきた。本コラムでは、イノベーションがトップ所得格差の拡大を説明しており、社会的流動性を強化することを主張する。特に、社会的流動性に対するイノベーションのポジティブな効果は新しいイノベーターによる。

導入

過去数十年にわたって、世界中、とりわけ先進国において、トップ所得格差の加速的な増大がみられた(Goldin and Katz 2008, Deaton 2013, Piketty 2013)。最近の研究(Aghion et al. 2015)では、米国をはじめとする先進国では、イノベーションはトップ所得格差の説明において避けられない部分であると主張した。したがって、1960年代以降の米国における(特許の年間フローで測った)イノベーションと(トップ1%の所得シェアによって測った)トップ所得格差を見ると、これら2つは平行して拡大していることがわかる。

なぜ、イノベーションがトップ所得格差の高まりの一部分を説明するか否かを知ることは重要なのだろうか?それが明らかになると、イノベーションはトップ所得格差の他の潜在的な原因にはなかった良い点があるからである。

  • 第一に、イノベーションは先進国において生産性の成長を引き起こしている(Aghion et al. 2014参照)。

しかし、それに加えて、われわれは以下のように主張する。

  • 仮に、初めはイノベーションを産み出した者がイノベーションの社会的余剰を勝ち取るにしても、イノベーションが経済に拡散するにつれて次第に社会的余剰がシェアされ、さらに、
  • 新技術がつねに旧技術を置き換えるという過程である創造的破壊の結果として、イノベーションは社会的流動性を強化する。

 

Figure 1. Top income share and patenting in the US, 1963-2013

Note: The figure plots the number of patent applications per 1000 inhabitant against the top 1% income share for the USA as a whole. Observations span the years between 1963 and 2013.
Source: Aghion et al. (2015).

主張

イノベーションがトップ所得格差を増大し社会的流動性を強化するはずであるということは、シュンペーターの成長モデルを使用して定式化された以下の洞察に依拠している。シュンペーターの成長モデルでは、それぞれの新しい技術革新により、イノベーターは競争の枠を超えて技術的優位性を高めることができる。そのことはまた、起業家が労働需要を減じることを可能にする。これらの両方とも、少なくとも一時的に新技術に追いつくまで、労働者の所得のシェアを減らし、起業家の所得の分担を増やすことに貢献する。そのため、トップ所得格差に対するイノベーションのプラスの効果がある。しかし同時に、より多くのイノベーションはより多くの創造的破壊を意味している。すなわち、新しいイノベーター(「参入者」)を現在の企業の所有者(「在職者」)に置き換えるより多くの余地があるのである。言い換えると、このことは参入障壁を高めることを目的とした既存の者によるあらゆる種類の活動(たとえばロビー活動)が、社会的流動性に対するイノベーションのプラスの効果を弱めることを意味する。したがって、目的がより包括的なイノベーション主導の成長を達成することである場合は、こうした活動と戦わなければならない。

より革新的なものがトップインカム格差と社会的流動性の両方を強化するという予測は、アメリカで最もイノベーティブな州であるカリフォルニア州が、最もイノベーティブではない州であるアラバマ州に比べてはるかに高いトップ1%の所得シェアと社会的流動性の両方を有すという事実によってよく説明されている。(Chetty et al. 2015)。

イノベーションとトップ所得格差

われわれは、Frank(2009)のデータを用いて、上位1%の所得シェアで上位の所得格差を測定した。米国の州における現在の技術革新を測定するために、まずその州の1人当たりの新規特許の年間数を用いる(この基準を「特許数」と呼ぶ)。次に、USPTO[1]データベースの情報を活用し、特許の引用に基づいて品質を重視したイノベーションのさまざまな尺度を構築する。

1975年から2010年までの期間にわたるアメリカの州のパネルデータを用いて、イノベーティブさが対応するアメリカの州における(品質加重)特許取得済みイノベーションの流れによって測定される、トップ所得格差に対する革新性の影響を調べる。所得の不平等は、上位1%の所得の割合によって測定される。

 

Figure 2. Top income share and patenting in the US, 1970-2010

Note: The figure plots the logarithm of the number of patent applications per capita (x-axis) against the logarithm of the top 1% income share (y-axis). Observations are computed at the US state level from 1975 to 2010.
Source: Aghion et al. (2015).

図2は、特定の1年間における特定の米国の州の上位1%の所得シェアが、特許数を用いて計算された州のイノベーティブさの程度と正および有意に相関していることを示している。

論文で、われわれはさらに進み、この相関関係がイノベーションから最高所得格差への因果的影響を反映しているおり、これはイノベーションのすべての尺度に当てはまることを示した。われわれはこの因果関係を、ある国におけるイノベーティブさを測定する二つの異なる方法を用いて確立した。第一の方法は、上院の予算委員会のデータを用いている(following Aghion et al. 2009)。このアイデアは、予算委員会の新しい任命者が彼女の州で研究するために連邦資金を割り当てることを推進するというものである。第二の方法では、他の州でのイノベーションに関する情報を用いる。他の州でのイノベーション活動には知識の波及効果があるため、特定の州でのイノベーションコストが削減される。

結局のところ、両方の方法で、イノベーションが無関係であっても、同様の有意な相関係数をもたらす。たとえば、1人当たりの特許数で測定すると、1975年から2010年の間にトップ1%の所得シェアの増大のうち、イノベーティブさの増大が平均して約17%を説明している。特に、イノベーターがイノベーションの際にしばしばある州から別の州に移動することや、イノベーションからの賃貸料の一部が州に居住していない個人の収入を増やす可能性があることを念頭に置くと、これはかなりの数字である。これらはどれも17%という数字には入らないのだから!

イノベーションとより広範な所得格差の測定法

図3は、イノベーティブさがジニ係数のようなより広範な不平等度と正の相関も負の相関もないことを示している。ジニ係数は、最高水準の所得を強調するものではない。図3は、すべての州の全ての観測年の観測値をパーセンタイルにグループ化し、上位1%の平均所得シェアと対応するイノベーションのパーセンタイルの平均のジニ係数をプロットしたものである。比較を容易にするために、各系列はその初期値によって正規化される。この図は、最も低いイノベーションパーセンタイルから最も高いイノベーションパーセンタイルに移動すると、上位1%のシェアが30%増加するのに対して、下位99%のジニ係数はすべてのイノベーションのパーセンタイルにわたって不変であることを示している。トップ2〜10%の所得シェアのような他の不平等の尺度(すなわちトップ1%以外)、またはアトキンソン指数のような不平等の尺度を検討する場合も同様である。

  • つまり、イノベーションを抑止しても、生産性の成長を妨げる一方で、全体的な所得分配を改善することはできないのである。

 

Figure 3. Innovation and Top 1% share and bottom 99% Gini

Note: The figure plots the average top-1% income share and the bottom 99% Gini index as a function of their corresponding innovation percentiles. The bottom 99% Gini is the Gini coefficient when the top 1% of the income distribution is removed. Innovation percentiles are computed using the US state-year pairs from 1975 to 2010. Each series is normalized by their values in the lowest innovation percentile.
Source: Aghion et al. (2015).

イノベーション、創造的破壊、社会的流動性

次に、Chettyら(2014)の社会的流動性の尺度を用いて、(USPTOデータベースが特許発明者の住所と郵便番号に関する情報を提供するという事実を利用して)イノベーティブさが米国の通勤圏(CZ)間の社会的流動性にどのように影響するかを調査する。Chettyらは、絶対的な上向きの流動性を、2011年から2012年にかけて30歳であった親が、1996年に16歳のときに所得のあるパーセンタイルに属していた場合に期待されるパーセンタイルまたは「ランク」(0〜100)として定義する。

 

Figure 4. Innovation and social mobility in the US

Note: The figure plots the logarithm of the number of patent applications per capita (x-axis) against the logarithm social mobility (y-axis). Social mobility is computed as the probability to belong to the highest quintile of the income distribution in 2010 (when aged env. 30) when parents belonged to the lowest quintile in 1996 (when aged env. 16). Observations are computed at the Commuting Zones level (569 observations). The number of patents is averaged from 2006 to 2010.
Source: Aghion et al. (2015).

図4は、特許数とソーシャルモビリティの間の正の相関関係を示している。これは、イノベーティブさが最上位の流動性を高めるという予測と一致している。

次に、「参加型イノベーション」と「既存型イノベーション」が社会的流動性に与える影響を別々に検討する。われわれは以下のことを発見した。

  • 参加型イノベーションが社会的流動性に対してポジティブかつ有意な影響を与える一方で、既存型イノベーションの社会的流動性に対する影響は有意ではない。
  • 参入型イノベーションと既存型イノベーションの両方で同時に社会的モビリティを後退させる場合、すなわち、参入型イノベーションと既存型イノベーションの間で「一騎討ち」を行う場合、イノベーションがソーシャルモビリティに与える影響はすべて参入型イノベーションすなわち創造的破壊と関連する。

減衰要因としてのロビー活動

ロビー活動は典型的には新規企業の新規参入を防ぐので、ロビー活動が活発である場所では、イノベーティブさは社会的流動性に対してより小さい影響を持つはずだと推測される。

Open Secretsプロジェクトは、全国レベルでのセクター固有のロビー活動支出の情報を提供している。地方レベルでロビー活動強度を測定するために、米国の国勢調査局からの州の総雇用におけるセクターシェアに対応する加重を用いて、各セクターのロビー支出の加重平均として各通勤圏のBartik変数を構築した。

次に、ロビー活動の激しさが、通勤圏をまたがるイノベーティブさの社会的流動性に対する影響にどのような影響を与えるかを見ていく。われわれは以下のことを発見した。

  • 社会的流動性に対する参加者のイノベーティブさの影響は、ロビー活動の強度の観点から中央値を下回る通勤圏に限ってポジティブかつ有意である。
  • ロビー活動の強さの観点から中央値の上および下の通勤圏を見ても、既存のイノベーションは社会的流動性に影響を与えない。

これらの結果は、ロビー活動が参加型イノベーションの影響を減らすことによって、イノベーションの社会的流動性への影響を弱めるという考えを裏付けている。

結論

われわれの最近の論文(Aghion et al。2015)では、イノベーション主導の成長がトップクラスの収入と社会的流動性に及ぼす影響を分析している。われわれは、一方ではイノベーティブさと、他方ではトップ層の所得のシェアまたは社会的流動性との間にポジティブかつ有意な相関関係を見いだしている。

われわれの研究は、より包括的な成長を達成するために、税政策設計の革新と他の政策手段(競争政策および参入政策、特許政策、研究開発補助金)との税政策の結合において、潜在的に重要な政策的な含意を持つ。

もう一つの拡張は、特許以外のイノベーションを検討することである。その方向への第一歩として、最高所得格差とフロンティアの成長率と非フロンティアの成長率の関係を調べた。フロンティアの成長とは、労働生産性が中央値よりもその年の最も生産的な米国の生産性に近い状態にある州の成長として定義される。準備段階の州間のパネルの最小二乗回帰分析では、トップ所得格差とフロンティアの成長の間に正の有意な相関関係が示されているが、トップ所得格差と非フロンティア成長の間には負の相関関係がある。全体的に見て、これら二つの調査結果は、トップ不平等と成長の間に正の相関があるとすれば、それがイノベーション主導の成長によって促進されるという見解と一致している。

 

References

Aghion, P, U Akcigit, A Bergeaud, R Blundell, and D Hemous, D (2015) “Innovation and Top Income Inequality“, CEPR Discussion Paper No 10659.

Aghion, P, U Akcigit, and P Howitt (2014), “What Do We Learn from Schumpeterian Growth Theory?”, in Handbook of Economic Growth, ed. by P Aghion and S Durlauf, Vol 2B: 515-563.

Aghion, P, L Boustan, C Hoxby, and J Vandenbussche (2009), “The Causal Impact of Education on Economic Growth: Evidence from US”, mimeo Harvard.

Chetty, R, N Hendren, P Kline, and E Saez (2014), “Where Is the Land of Opportunity? The Geography of Intergenerational Mobility in the United States”, Quarterly Journal of Economics, 129, 1553-1623.

Deaton, A (2013), The Great Escape: Health, Wealth, and the Origins of Inequality, Princeton University Press

Frank, M (2009), “Inequality and Growth in the United States: Evidence From A New State-Level Panel of Income Inequality Measures”, Economic Inquiry, 47, 55-68.

Goldin, C, and L Katz (2008), The Race Between Education and Technology, Harvard University Press

Piketty, T (2013) Le Capital au XXIeme Siecle, Editions du Seuil.

[1]USPTO: 米国特許商標庁


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