国際貿易は、誰もが日々の暮らしの中で関わるものです。朝食で食べる果物であれ、私たちが使う電子機器であれ、日常生活は複数の国にまたがる複雑な貿易フローと生産工程に依存していますが、最終消費者がそれに気づくことはほとんどありません。貿易フローは時とともに進化し、ますます複雑になっています。世界のサプライチェーンを通じ、生産の各段階で無数の部品や構成要素が複数の国境を越え、最終消費者に届きます。
貿易の現実と理論：グローバル化と技術進歩の役割
標準化されたコンテナの導入は、海運コストの大幅な削減につながり、国際貿易に革命をもたらしました（Levinson, 2006）。コンテナの発明後も、画期的な技術変化は止まりませんでした。今日では、こうしたコンテナのうち、まだ数は限られるものの増加している一部に、高度なグローバル追跡技術（GPS、無線周波数識別、衛星通信など）が搭載され、製品や貨物の位置をリアルタイムで特定できます。これによりサプライチェーンと在庫が最適化され、最終的には消費者に利益をもたらします。輸出入企業による実際の出荷について、具体的な製品の詳細や出発港・入港地を含む、企業レベルの詳細な貿易データが公開されています。データは港湾で途切れるわけではありません。生産者は各スーパーマーケットの棚にある自社在庫をリアルタイムで追跡し、消費者が品切れに直面しないよう次の出荷を計画できる一方、廃棄や高額な倉庫保管を避けることもできます。グローバルサプライチェーンに携わる企業や物流を専門とする企業は、生産者や生産施設の所在地を特定し、ブランド、数量（重量、個数、パックサイズ）、品質（主要成分の濃度）、価格、配送、請求に関する情報など、最も詳細な製品特性を把握できる精緻な分類体系を開発してきました。
しかし、こうした多面的な現実は貿易理論に十分反映され、貿易政策立案者が利用できる統計・分析支援にも適切に表されているのでしょうか。
貿易理論は時とともに、こうした多様な現実を捉えるうえで大きく前進してきました。長い間、貿易理論は取引を行う企業（輸出業者・輸入業者）ではなく、より集約された概念を中心に構築され、いくつもの単純化した仮定を置かざるを得ませんでした。従来の貿易理論は、国の比較優位や要素賦存といった概念に基づいていました。数十年にわたり、貿易分析はリカード・モデルとヘクシャー＝オリーン・モデルに基づいて行われてきました。これらのモデルで貿易を行う主体は、企業というより国家でした。Krugman（1979）が提唱した「新貿易理論」はノーベル賞受賞につながり、理論を国際貿易の現実に近づける有用な新概念を導入しました。消費者は多様な製品を好み、企業は規模に関する収穫逓増のもとで差別化された製品を生産します。政策立案や実証分析において、「新貿易理論」のモデルと分析は有益な知見を加えましたが、特性や輸出能力の点で、産業内の企業間の違いを実際に区別するものではありませんでした。企業が貿易フローを説明するうえで中心的な位置を占めるようになったのは、Melitz（2003）が提唱し、その後ほかの貿易経済学者（例：Bernard et al. 2007）が発展させた「新新貿易理論」が登場してからです。これは、上記の貿易事例で見た状況と同じです。
「新新貿易理論」は、企業の異質性が果たす中心的な役割を重視し、新たに利用可能となった企業レベルの貿易データセットを活用することで、企業レベルの詳細な貿易の現実を捉える能力において、貿易理論に「革命」をもたらしました。すでに公開されている新たな企業レベルの貿易データセットにより、研究者は世界で取引される3,000万個のコンテナについて、運送業者、出発港と仕向港、国、最も詳細な水準（例：各国の関税品目分類の8桁または10桁）での製品・商品説明、設備の種類、サイズ、重量、価値、使用通貨、荷送人と荷受人の番地・市区町村・郵便番号、さらに船荷証券全体に記載されたその他すべての詳細情報に基づいて、個々の出荷を特定・分析できます。また、この情報を、輸出実績に影響する最も重要な企業特性（例：公開されている貸借対照表から得られる情報）と照合することも可能です。こうした企業レベルの貿易データの「革命」のおかげで、現在利用可能な貿易モデルは、ビジネスの現実にかつてないほど近づいています。
現在の貿易政策分析：強みと弱み
貿易の現実と理論のいずれにおけるこうした大幅な改善は、貿易政策分析にどのような違いをもたらしたのでしょうか。概して、それほど大きな違いはありません。しかし、こうした技術面・分析面の進展は、貿易政策を実際の動きに近づける「貿易政策分析2.0」プラットフォームを整備するための確かな基盤となります。私たちが利用できる従来の分析ツール（貿易政策分析で広く用いられている標準的な計算可能一般均衡モデルなど）には、貿易政策のマクロ経済効果を推計する能力をはじめ、大きな強みがありますが、完璧ではありません。現在のツールは集計レベルではうまく機能する傾向がありますが、より詳細な分析が必要になると、難しく、費用もかかる傾向があります。具体的な貿易政策の事例をいくつか考えてみましょう。反ダンピング措置、WTOの貿易紛争、二国間または複数国間交渉におけるセンシティブな関税品目は、非常に詳細な製品を対象とすることが多く、最も詳細な国際比較可能な貿易統計（6桁の統一システム、すなわちHS6に基づくもの）でさえ、集計度が高すぎます。実際、こうしたHS 6桁コードのそれぞれの中には、かなりの製品差別化があります。同じHS6コードが、たとえばスーパーマーケットの棚一列分に相当する製品を網羅し、製品の品質や機能には大きな幅があり得ます。
EU貿易政策の主な目的の一つは、欧州の200万社を超える輸出入企業に新たなビジネス機会を創出することです。その中には、輸出で成功している多数の中小企業も含まれます（Cernat et al, 2014）。こうした企業と、企業が雇用する数千万人の労働者がEU貿易政策の主な受益者であるなら、分析の基礎となる単位を「企業」とすることで、貿易政策分析の堅牢性を大きく高められるでしょう。さらに、EUの政治指導者が最近あらためて表明したように、貿易政策をより広範な経済政策群に適切に組み込む必要があるとの認識が広がっています。企業レベルの貿易統計は、データに基づく貿易政策立案を強化する新たな最前線となる可能性があります。これは、他の公共政策や多くの企業の意思決定を支える近年の分析の進展に似ています。ビッグデータは経済学に大きく浸透しつつあり（Einav and Levin, 2014）、すでに公共政策の意思決定方法に変化をもたらし、政策の効率性を大幅に向上させています。企業レベルの貿易データは、こうした新たなデータセットがほかの公共政策に大きな改善をもたらしたのと同様に、貿易政策分析を改善する可能性があります。企業レベルの貿易データは、事前・事後を含め、貿易政策立案に対するあらゆる段階の分析支援に利益をもたらします。また、詳細な企業レベルの貿易データは、コミュニケーションを改善し、ステークホルダーとのより有意義な関与につながることで、貿易政策に関する一般の誤解を減らす可能性もあります。幅広い企業を対象とした貿易政策アプローチは、より事実に基づく対話を実現するかもしれません。貿易政策分析は、予測される影響を個人や地域社会が実感できるほど細分化されているとは言い難いものです。貿易政策が欧州とは異なる形で自分たちにもたらし得るものについて情報が乏しいのに、なぜ特定の国や社会集団が貿易自由化を支持すべきなのでしょうか。
貿易政策分析2.0に向けて：既存の企業レベル貿易データを活用する
企業レベルの理論・実証分析は、輸出実績が、イノベーション能力、生産性水準、企業規模、コーポレートガバナンス、技能と労働市場、国内の全般的なビジネス環境などの企業特性によって決定的に左右されることを示してきました。しかし、企業レベルで実施された貿易政策分析は、ほとんど、あるいはまったくありません。したがって、まず行うべきことは、世界各地で公開されている企業レベルの貿易データを活用することです。こうしたデータベースはすでに整備されており、潜在的な輸出業者に新たな市場機会の透明性を高める企業によって利用されています。
貿易政策立案者も、こうした公開データベースを活用できます。グローバル・バリューチェーンからも朗報があります。こうしたサプライチェーンを管理する企業は、物流業界が開発したさまざまな標準的な汎用製品コードやグローバルデータベースに依存しています。これにより、参加企業（例：部品供給業者や最終組立企業）は、取引される何十億もの製品について、ブランド、種類、品質、寸法、基本的な製品特性、価格帯を正確に把握できます。こうした詳細なデータベースは、貿易政策分析の実施方法を大きく変える可能性があります。「貿易政策分析2.0」では、分析単位が国や産業から輸出入企業へと移ります。実際の輸出業者と輸入業者が分析単位になれば、企業レベルの貿易データによって、製品の分類もはるかに細分化できます。
「貿易政策分析2.0」では、貿易対象製品の分析単位もHS6製品分類から、サプライチェーンに沿って取引を行う企業が日常的に使用する実際の製品コード、いわゆるグローバル・トレード・アイテム番号（GTIN）へと移行します。GTINに基づく貿易統計は、単に「製品」を記録するだけでなく、多くの製品属性を含み、特定の種類とその生産企業の主要特性によって製品を区別します。こうしたバーコード付き小売データを利用した学術論文は増えていますが、分析上の可能性が大きいにもかかわらず、実際に貿易政策分析に関係する問題を扱ったものはごくわずかです。
企業レベルのデータは、ほかの新たな政策分野への理解も深める可能性があります。グローバルサプライチェーンの形成において国際投資が圧倒的な役割を果たしていることは、政策評価に使われる標準的なモデルには一般に反映されていません。グローバルサプライチェーンが貿易パターンを形作るうえで果たす大きな役割は、投資、サービス、知的財産の複雑な相互作用を扱う新たな「WTO 2.0」ルールに向けて、多角的貿易体制を大幅に「アップグレード」する必要性をめぐる議論も引き起こしました（Baldwin, 2012）。加工品の一部として「箱に入った」状態で輸出される中間サービスの重要性も増しており（Cernat and Kutlina-Dimitrova, 2014）、GATSとGATTのルール間にあるさまざまな隔たりをどう埋めるか、さらに検討する必要があります。
「貿易政策分析2.0」への飛躍は、現在の分析ツールを捨てるべきだという意味ではありません。むしろ、その逆です。現在の計算可能一般均衡モデルと標準的なアーミントン構造は、確かな分析基盤を提供し、政策との関連性を高める方向へ自ら進化するための種を内包しています。新たな理論的議論と、拡張モデルで最近利用された豊富な企業レベルの実証データにより、「企業レベル」で政策に有用なモデルを構築するという目標は、数年前よりも実現可能に思われます。
コンテナは海運に革命をもたらし、国際貿易コストを削減しました。企業の異質性は貿易理論に革命をもたらし、新たな「コンテナ単位」の企業レベルデータは実証貿易分析に革命をもたらしました。そしてビッグデータのアプローチは、経済学だけでなく公共政策にも革命をもたらすと期待されています。こうした根本的要因はすべて、企業レベルの貿易データをより体系的に活用する方向へ、貿易政策立案への分析支援に革命をもたらすのでしょうか。上記の議論に基づけば、問うべきなのは「そうなるか」ではなく「いつそうなるか」でしょう。
注：本稿の長い版は、 DG TRADE Chief Economist Notesシリーズの一部として発表されました。本稿で表明された意見は著者個人のものであり、必ずしも欧州委員会の見解を反映するものではありません。
参考文献
Baldwin, R（2012）, “WTO 2.0: Global governance of supply-chain trade”, CEPR Policy Insight no. 64/2012, Centre for Economic Policy Research, London.
Bernard, A B, S J Redding, and P K Schott（2007）, “Comparative Advantage and Heterogeneous Firms”, Review of Economic Studies 74（1）: 31-66.
Cernat, L A. Norman and A. Duch T-Figueras（2014）. SMEs are more important than you think! Challenges and opportunities for EU exporting SMEs. DG TRADE Chief Economist Note no. 3/2014, Brussels.
Cernat, L and Z Kutlina-Dimitrova（2014）, “Thinking in a box: A ‘mode 5’ approach to service trade”, DG TRADE Chief Economist Note no. 1/2014, Brussels.
Einav, L and J Levin（2014）, “Economics in the age of big data”, Science 346（6210）, 11月7日.
Krugman, P（1979）, “Increasing returns, monopolistic competition, and international trade”, Journal of International Economics 9: 469-479
Levinson, M（2006）. The Box: How the Shipping Container Made the World Smaller and the World Economy Bigger, Princeton University Press.
Melitz, M（2003）, “The Impact of Trade on Intra-Industry Reallocations and Aggregate Industry Productivity”, Econometrica 71: 1695–1725
本記事は、 VoxEUとの協力により掲載されています。掲載は、世界経済フォーラムが見解を支持することを意味しません。
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著者：Lucian Cernatは欧州委員会の首席貿易エコノミストです。
画像：2009年3月6日、ブリティッシュコロンビア州バンクーバーのバラード入江を出港するコンテナ船。REUTERS/Andy Clark。
