非線形回帰分析による世界各国の貧困の決定要因の …2001/12/06  ·...

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57非線形回帰分析による世界各国の貧困の決定要因の解析 Ⅰ はじめに 20134月に発表された世界銀行による最貧困 調査の結果では、11.25ドル未満で暮らす最貧 困層が1981年には途上国の半分であったが、2010 年には21%に減少した。しかし、1.25ドルという 貧困線は世界の最貧国1020カ国の平均であり、 中所得国や高所得国の基準(12ドル)未満で暮 らす人の数は途上国では43%もいる。特にサブサ ハラアフリカ諸国では逆に最貧困層が増加傾向に あり、今も世界の最貧困層の3分の1以上を占めて いる。貧困を生み出す要因は国々や地域によって 様々であり、その国の経済、政治、社会、文化、 歴史、地理等の諸要因が複雑に絡み合っている。 国家間の貧富差の原因探求という課題につい てはこれまで多くの経済学者の研究があり、「地 理説」「文化説」「無知説」「制度説」等、幾つか の仮説が提案されている。「地理説」は国の地理、 環境、資源等の条件が貧困原因になっているとす る。これにはMontesquieu 1748)の気候要因仮説、 Diamond1997)の熱帯・温帯と農業との関連 仮説、Sachs2005)の熱帯病要因仮説が含まれ る。「文化説」は貧困の原因をその国の文化、宗 教、倫理、価値観によるとするものであり、Max Weber 1904)の宗教仮説が含まれる。「無知説」 は貧困国の貧困原因を支配者の無知・偏見による とする。現在、国際機関による貧困国への援助が 失敗している原因がこの説に基づいているためと されている(Acemoglu and Robinson 2012)。「制 度説」は、豊かな国では自由な経済と整備された 法律・政治の制度が経済発展をもたらすが、貧困 国は専制政治体制や収奪的経済が貧困を生みだす とする(Burnside and Dollar 2000; Easterly, Levine 投稿(論文) 非線形回帰分析による世界各国の貧困の決定要因の解析 田辺 和俊  鈴木 孝弘 ■ 要約 近年、国家間の貧富の原因として提案されている「地理説」、「文化説」、「制度説」等の仮説を検証するために、貧 困率を目的変数とし、各種指標を説明変数として線形回帰分析を行い、貧困の決定要因を探索する研究が行われてい る。しかし、既往の研究では解析対象の国や説明変数の範囲が限定的であり、十分な検証がなされていない。本稿では、 160カ国の貧困率と36種の説明変数を用い、非線形回帰分析手法の一つのサポートベクターマシンにより解析し、貧 困の決定要因を探索する実証研究を試みた。その結果、11種の要因によって160カ国の貧困率を回帰決定係数0.857 という高い精度で再現できた。また、11種の決定要因の中では、「制度説」に関連した要因5種の貧困率への寄与が きわめて大きく、国家の貧困には政治・経済制度が最も重要であることを実証した。 ■ キーワード 貧困率、決定要因、地理説、文化説、制度説、非線形回帰分析、サポートベクターマシン

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57

Ⅰ はじめに

2013 4

1 1.25

1981 2010

21 1.25

10 20

1 2

43

3 1

Montesquieu 1748

Diamond 1997

Sachs 2005

Max

Weber 1904

Acemoglu and Robinson 2012

Burnside and Dollar 2000; Easterly, Levine

投稿(論文)

非線形回帰分析による世界各国の貧困の決定要因の解析

田辺 和俊  鈴木 孝弘

■ 要約

 近年、国家間の貧富の原因として提案されている「地理説」、「文化説」、「制度説」等の仮説を検証するために、貧

困率を目的変数とし、各種指標を説明変数として線形回帰分析を行い、貧困の決定要因を探索する研究が行われてい

る。しかし、既往の研究では解析対象の国や説明変数の範囲が限定的であり、十分な検証がなされていない。本稿では、

160カ国の貧困率と36種の説明変数を用い、非線形回帰分析手法の一つのサポートベクターマシンにより解析し、貧

困の決定要因を探索する実証研究を試みた。その結果、11種の要因によって160カ国の貧困率を回帰決定係数0.857

という高い精度で再現できた。また、11種の決定要因の中では、「制度説」に関連した要因5種の貧困率への寄与が

きわめて大きく、国家の貧困には政治・経済制度が最も重要であることを実証した。

■ キーワード

貧困率、決定要因、地理説、文化説、制度説、非線形回帰分析、サポートベクターマシン

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Winter 2014 No. 189

and Roodman 2003, 2004; Chen and Ravallion 2004;

Acemoglu and Robinson 2012

Allen 2011 Big Push

Sachs 2005; Allen 2011

OLS

1

GDP

Durlauf et al. 2004

Atkinson

and Brandolini 2009

Haughton and Khandker 2009

Burnside and Dollar 2000

1 11

2 Bourguignon 2002;

Moller et al. 2003; Agénor 2004; Belanger and Gauci

2008; Adeyemi et al. 2009; Sepulveda and Martinez-

Vazquez 2011; Wieser 2011; Nosheen et al. 2012

2

GDP

5

1 2

3

3

OLS

GDP U Kuznets 1955

OLS

OLS

1 ANN

ANN OLS

ANN

SVM

ANN

ANN

SVM OLS

OLS cross-

term SVM

SVM

2

2008 SVM OLS4

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150 30

SVM

SVM Senf

and Lakes 2012

Ⅱ 使用したデータと解析方法

 1.各種変数のデータ5 WB UN

160 6

160 36 124

3.8% 80%7

160

160

4 8

9 1

160

160

表1 解析した160カ国の貧困率と地域別の分類(括弧内は貧困率%)

3.8-14 14-26 26-41 41-807 18 13 3 41

24 11 1 0 362 4 12 32 506 6 12 5 291 1 2 0 4

40 40 40 40 160

2

36

WB World Governance Indicators 6

AAA BB C

2013

210 1

GDP GpC

3

0 1

36

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Winter 2014 No. 189

表2 用いた変数とその定義, 単位, 該当仮説および主なデータ源

% WB, UN

CDF

CIA

1 10-3mm WB

103km WB

15 % WB, UN

10 WB, UN

World Risk Index UN

1 103m2 WB

1 103$ WB

1 10-3bbl/day CIA

WB, UN

1,000 WB

1,000 WB, UN

/km2 WB, UN

% WB, UN

15 % WB, UN

% WB, UN

% WB

IQ WB

15 % Eutimes

% WB, UN

GDP 106$ WB, UN

GpC 1 GDP 103$ WB, UN

1 103$ WB

FDI 1 103$ UN

S&P, MDY, Fitch

Index of Economic Freedom Heritage

WGI/VA Voice and Accountability WB

WGI/PT Political Stability & Absence of Violence/Terrorism WB

WGI/GE Government Effectiveness WB

WGI/RQ Regulatory Quality WB

WGI/RL Rule of Law WB

WGI/CC Control of Corruption WB

1 $ WB

1 103$ WB

1 $ UN

WGI : World Governance Indicators, 6 18 Voices and AccountabilityPolitical Stability

and Absence of Violence

Government EffectivenessRegulatory Quality

Rule of Law

Control of Corruption

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表3 用いた変数の記述統計

29.7 18.3 3.8 80.0 0.69

26.4 17.1 0.2 63.9 0.29 -0.632

18.4 7.6 0.1 29.5 -0.59 0.521

0.6 2.0 0.0 18.0 6.56 0.129

4.3 17.5 0.0 202.1 9.65 -0.173

2.0 4.6 0.0 27.7 3.87 0.428

14.6 30.0 0.0 132.5 2.17 0.650

7.3 4.2 0.6 28.0 1.53 0.404

1.6 4.1 0.0 39.6 6.40 0.079

8.6 14.2 0.1 65.8 2.15 -0.480

21.8 67.8 0.0 459.7 4.81 -0.199

1.4 1.1 -0.7 6.0 0.45 0.604

22.8 10.9 8.2 50.9 0.56 0.808

9.1 3.6 1.6 17.4 0.55 0.415

121.2 184.3 1.9 1305.4 4.00 -0.169

55.3 22.3 10.7 97.4 -0.13 -0.532

64.0 10.4 41.4 89.1 0.20 0.418

12.7 11.5 1.0 68.6 2.26 0.412

53.0 14.8 14.0 85.9 -0.37 0.271

IQ 84.5 11.3 63.0 106.0 -0.20 -0.754

81.8 19.7 22.4 99.9 -1.11 -0.625

32.0 26.5 0.8 102.4 0.63 -0.659

GDP 0.4 1.5 0.0 15.1 7.33 -0.217

GpC 14.4 15.2 0.4 88.3 1.60 -0.632

0.0 0.3 0.0 4.1 12.07 -0.142

FDI 8.3 23.0 0.0 237.8 7.21 -0.300

0.5 0.3 0.1 1.0 0.51 -0.642

58.9 12.3 0.0 82.6 -1.40 -0.437

WGI/VA -0.1 1.0 -2.2 1.6 0.03 -0.429

WGI/PT -0.2 0.9 -2.7 1.4 -0.36 -0.467

WGI/GE -0.1 1.0 -1.7 2.2 0.52 -0.669

WGI/RQ 0.0 1.0 -2.2 1.9 0.19 -0.581

WGI/RL -0.1 1.0 -1.9 2.0 0.64 -0.638

WGI/CC -0.1 1.0 -1.7 2.4 0.92 -0.534

30.1 47.4 0.0 294.1 3.70 -0.392

1.0 1.5 0.0 7.7 2.27 -0.498

78.0 89.8 1.1 459.5 1.66 -0.611

 2.非線形回帰分析による解析

SVM 160 36

SVM

LIBSVM ver. 3.11 Chang and Lin

RBF 36

SVM

LIBSVM g RBF

gamma c cost 211

Tanabe et al. 2013; 2013;

2014

SVM

RMSE

10 1

LIBSVM

g c

2

RMSE

g c

RMSE

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Winter 2014 No. 189

Ⅲ 結果と考察

160 36

11

RMSE

RMSE 7.00 R2 0.857 16012

OLS

R2 0.653 SVM

SVM

OLS 4

SVM 11

OLS 14

8 13

OLS

SVM

OLS R2

0.323 0.581 OLS14

OLS

SVM

OLS

表4 説明変数36種の感度, 決定要因11種(太字)の貧困率への寄与率, およびOLSの偏回帰係数

%OLS

1 WGI/RL -0.488 38.90 -0.641

2 WGI/VA -0.335 18.26 0.146

3 人口増加率 0.231 8.72 0.430

4 教育費 -0.192 6.04 -0.237

5 農地 0.198 6.42 0.226

6 GDP -0.187 5.73 -1.494

7 女性労働率 -0.174 4.96 -0.295

8 GpC -0.155 3.90

9 エイズ 0.150 3.66

10 死亡率 0.105 1.80 0.321

11 出生率 0.100 1.62

12 0.065

13 -0.058

14 -0.056

15 -0.054

16 -0.052

17 -0.051

18 0.051

19 0.048 0.163

20 -0.047

21 -0.046

22 IQ -0.043

23 0.041 0.302

24 WGI/CC -0.032 0.225

25 -0.031

26 -0.030 0.754

27 WGI/GE -0.026

28 -0.026

29 -0.026 0.903

30 FDI -0.024

31 -0.016

32 -0.015

33 WGI/RQ -0.012 0.178

34 WGI/PT -0.008

35 -0.007

36 0.006

SVM

11 2

4 1

11 WGI/RL WGI/VA

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5 73%

1 WGI/RL Rule of

Law 2 WGI/VA Voice and Accountability

57%

Acemoglu and Robinson 2012

Sachs 2005

Sachs

4

17%

Sachs 2005

815

3 11

7

Acemoglu

et al. 2001

OLS16

2 10%

5 1

18

1

17

Diamond 1997

Acemoglu and Robinson 2012

35

Sachs 2005

Ⅳ 結 論

160 36

SVM

36

11 160

R2=0.857

73%

17% 10%

200

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Winter 2014 No. 189

Biewen 2002; 2011

25 12

26 8

注1

2010 2010 2012

2012

2 Wieser 2011

65

3 Belanger and

Gauci 2008 14

4 SVM

OLS

OLS

5

Head-count-ratio

6 2013 2 1

7

1.2%

8 4

9

10

11 SVM

2005 2007 2011

12 15.7%

14.5% 36

RMSE 2.39

124 RMSE 7.85

4 RMSE 3

13 OLS

R2

R2

14

15

16 1

GDP

17 1 160

2 33 92

1 4

6 10

7 39

46

18 JICA

4

2008

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