シフトシェア分析

地域科学、政治経済、都市研究で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、地域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、その変化をさまざまな要素に分割する。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だけだったが、分解をさらに要素に拡張する他のモデルも開発されている。

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、または国内のその他の地域を指します。分析では、移住、人口統計、企業成長、企業設立などの経済変数の変化を調べますが、雇用が最も一般的に使用されます。^{[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に対して行われます。分析では、各産業内の地域経済の変化をさまざまなカテゴリに分類します。シフトシェア分析にはさまざまなバージョンがありますが、それらはすべて変数の変化に影響を与える国、産業、および地域の要因を特定します。

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・ダンによって形式化されました。^[2]比較静学モデルとしても知られるこの分析は、2年間の経済変数の変化を調べます。分析では、地域および国レベルで各産業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]

1. 国家成長効果は、国家経済全体の成長に起因する変化の部分です。これは、国家経済と同じ割合で増加した場合の地域変数の理論的な変化に相当します。
2. 産業ミックス効果は、特定の経済産業の業績に起因する変化の部分です。これは、地域変数が全国的に産業と同じ割合で増加した場合の理論的な変化から、国全体の成長効果を差し引いた値に相当します。
3. 地域シェア効果は、地域の影響に起因する変化の部分であり、地域アナリストにとって主な関心事である。^[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ものに等しい。

産業i内の変数eの2年間tとt + nの間の地域的変化は、3つのシフトシェア効果、すなわち国家成長効果（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]

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

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、経済変数の開始値のパーセンテージとして定義される。^[4]

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

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

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

全国規模での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、全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である。

これら 3 つの方程式を最初の方程式に代入すると、次の式 (分解の開始点) が得られます。これは、地域経済変数 (業界 i) が地域業界固有のパーセント変化の速度で成長することを示しています。通常 (成長が遅い場合) は 0 < g _i < 1 であり、g _{i は}tからt + nまでの全期間を指すことに注意してください。

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

たとえば、シフトシェア分析は、雇用を経済変数として過去 10 年間の州経済の建設業界の変化を調べるために使用できます。全国の総雇用は 10 年間で 5% 増加し、全国の建設雇用は 8% 増加しました。ただし、州の建設雇用は 2% 減少し、従業員数は 100,000 人から 98,000 人に減少し、純減は 2,000 人です。

国全体の成長効果は、当初の従業員数 100,000 人に、国全体の成長率 5% を掛けて、従業員 5,000 人増加した場合と等しくなります。シフトシェア分析では、国全体の経済と同じ傾向をたどっていたとすると、州の建設部門の従業員数は 5,000 人増加していたことが示唆されています。

業界ミックス効果は、当初の従業員数 100,000 人に全国の業界成長率 8% を掛け、全国全体の成長率 5% を引いた値に相当します。この結果、従業員数は 3,000 人増加します (従業員数 100,000 人 x 3%、つまり業界成長率 8% から全体の成長率 5% を引いた値)。この分析では、建設業界が業界の傾向に従っていたら、州の建設部門の従業員数はさらに 3,000 人増加していたであろうことが示されています。これは、全国の建設業界が国家経済全体よりも好調だったためです。

この例における地域シェア効果は、当初の従業員 100,000 人×州の建設雇用成長率 -2% (従業員の減少によりマイナス)、そして全国の建設成長率 8% を引いた値に等しくなります。つまり、従業員 100,000 人×-10% となり、10,000 人の従業員が失われます。ただし、実際の雇用減少は 2,000 人だけですが、これは 3 つの効果の合計 (5,000 人増加 + 3,000 人増加 + 10,000 人減少) 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界の従業員が 10,000 人減少したことが示唆されています。これは、全国経済と建設業界の両方の発展により、州の建設雇用が 8,000 人増加するはずだったためです (5,000 人の全国シェア効果と 3,000 人の業界ミックス効果)。

シフトシェア分析者は、計算は同じであるにもかかわらず、3つの効果に異なるラベルを使用する場合があります。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}、差別的シフト、^[3]、 地域シフト、^[4]、または競争シェア と呼ばれることがあります。^[6]

シフトシェア分析の大半では、地域経済を国家経済と比較するが、この手法は任意の2つの地域を比較するためにも使用できる（例えば、郡とその州を比較するなど）。^[7]

1988年、リチャード・バーフとプレンティス・ナイト3世は、動的モデルによるシフトシェア分析を発表しました。^[8] 分析で2年間（開始年と終了年）のみを考慮する比較静的モデルとは対照的に、動的モデルは研究期間中のすべての年を利用します。計算を実行するにははるかに多くのデータが必要ですが、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に入れるため、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役立ちます。^[8]

動的モデルは、比較静的モデルと同じ手法を使用しており、同じ3つのシフトシェア効果も含まれています。ただし、動的モデルでは、従来のシフトシェア計算の時系列が実行され、各年が前年と比較されます。その後、年間のシフトシェア効果が研究期間全体で合計され、動的モデルのシフトシェア効果が得られます。^[8]

産業i内の変数eの2年間tとt + nの間の地域的変化は、3つのシフトシェア効果、すなわち国家成長効果（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]

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

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年までの範囲となります。^[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ます。^[8]

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

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

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

計算に用いられる成長率は年間成長率であり、研究期間の開始年からの成長率ではない。そのため、全国の全産業を合わせた経済変数のk - 1年からk年までのパーセント変化はG ^kであり、国別および地域別の産業別パーセント変化はそれぞれG _i ^kとg _i ^kである。^[8]

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の新しい概念、つまり産業内の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、産業内の変数の理論値である。^[9]

エステバン・マルキラスモデルでは、国全体のシェアと産業構成の影響の計算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の影響は、産業構成に依存しない新しい地域シェアの影響と、産業構成に依存する配分の影響の2つの影響に分けられる。配分の影響は、地域が競争上の優位性を享受している産業にどの程度特化しているかを示す。^[9]

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、すなわち国家成長効果（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。

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

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、および産業固有の国値E _i ^tに基づいている。

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

4つのシフトシェア効果はそれぞれ、経済変数、相同変数、またはその2つの差の初期値の割合として定義されます。^[9]

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

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

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

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

全国規模での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、全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である。

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使用を基に、従来のモデルをさらに拡張した。^[10]彼はこの方法を使用して、国のシェアと産業ミックスの影響を期待される要素と差異要素に分解した。期待される要素は変数の相同レベルに基づいており、地域の特化に起因しない効果である。差異要素は残りの効果であり、地域の産業ミックスに起因する。^[10]

Arcelusは、エステバン・マルキラスの拡張をもってしても、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国内市場ベースで運営されていると想定しているため、輸出市場に重点を置きすぎて地元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に、Arcelusは地域シェア効果を分離する別の方法を使用し、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、相同変数を使用して期待成分と差分成分に分解される。^[10]

産業i内の変数eの2年tとt + nの間の地域的変化は、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）、差分全国成長効果（NSD _i）、期待される産業ミックス効果（IME _i）、差分産業ミックス効果（IMD _i）、期待される地域成長効果（RGE _i）、差分地域成長効果（RGD _i）、期待される地域産業ミックス効果（RIE _i）、差分地域産業ミックス効果（RID _i）。^[10]

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

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]

${\displaystyle NS_{i}=NSE_{i}+NSD_{i}}$

${\displaystyle IM_{i}=IME_{i}+IMD_{i}}$

${\displaystyle RS_{i}=RGE_{i}+RGD_{i}+RIE_{i}+RID_{i}}$

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国値（それぞれ}e ^tおよびE ^{t ）}と、産業固有の国値E _i ^tに基づいている。^[10]

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

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つの差の初期値のいずれかのパーセンテージとして定義されます。^[10]

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

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

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

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

${\displaystyle RGE_{i}=h_{i}^{t}\times \left(g-G\right)}$

${\displaystyle RGD_{i}=\left(e_{i}^{t}-h_{i}^{t}\right)\times \left(g-G\right)}$

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

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

全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および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およびg _iです。