技術の体系化、技術吸収、そして産業革命のグローバリゼーション（全文仮訳）

2024年7月20日 12:55

この翻訳は生成AI（Google Gemini 1.5 Pro）によって、Réka Juhász、Shogo Sakabe、David Weinstein著「CODIFICATION, TECHNOLOGY ABSORPTION, AND THE GLOBALIZATIONOF THE INDUSTRIAL REVOLUTION」NBER WORKING PAPER SERIESを全文仮訳したものである。原文は次のリンクから。

主要テーマ：技術知識の体系化と産業革命の世界化

本資料は、19世紀後半における世界的な技術吸収、特に明治日本の産業革命の成功における、技術知識の体系化の役割について論じています。

要約

本稿では、19世紀後半の世界における技術吸収について研究する。
産業革命の技術を各国が吸収するためには、技術的知識を一般言語で体系化することが必要であったという考え方を検証するために、いくつかの新しいデータセットを構築した。
その結果、比較優位が特許の恩恵を受けられる産業にシフトしたのは、成文化された技術知識を利用できる国や植民地においてのみであり、他の地域ではそうではなかった。
明治日本における前例のない急速な技術知識の体系化を自然実験として用い、日本政府が1870年にドイツで利用可能であったのと同程度の技術知識を体系化した後にのみ、日本でこのパターンが現れたことを示す。
我々の発見は、技術普及に伴う摩擦に新たな光を当てるとともに、グローバリゼーションの第一波の中で明治日本が工業化に成功した非西洋諸国の中でなぜ特異であったのかについて、新たな見解を提供するものである。

最重要点

技術知識の体系化と比較優位： 技術知識が現地語で体系化された国や植民地では、そうでない地域と比べて、特許の恩恵を受けられる産業への比較優位性のシフトが見られた。
比較優位が特許の恩恵を受けられる産業への移行が見られるのは、成文化された技術知識を利用できる国や植民地においてのみであり、他の地域では見られない。
明治日本の事例： 明治政府による技術知識の体系化は、技術普及の摩擦を克服し、非西洋諸国の中で唯一、第一次グローバリゼーションの波に乗り遅れることなく工業化を成功させた要因であると示唆されている。
我々の発見こそ、技術普及に関連する摩擦に新たな光を当て、明治日本がグローバリゼーションの第一波の中で工業化に成功した非西洋諸国の中で唯一、第一次グローバリゼーションの波に乗り遅れることなく工業化を成功させた要因であると示唆される。
日本語における技術知識の体系化： 1870年当時、日本語で書かれた技術書は限られていましたが、明治政府の取り組みによって、1887年までに西洋の技術知識に匹敵するレベルに達した。
第二の定型化された事実は、日本語は1870年に成文化された知識の低いベースから始まり、1887年までに西洋に追いついたというユニークなものであった。
政府の役割： 日本政府は、技術翻訳の助成、技術用語を含む辞書の編纂、人材育成、翻訳著作権の保護など、技術知識の体系化における公共財問題の克服に重要な役割を果たした。
産業構造の変化： 1880年代半ば以降、日本経済は農業中心から製造業中心へと急速に移行した。
1880年代半ば以降、日本経済は中心から製造業へと急速に移行した。近代的な、民間の、工場を基盤とした製造業が、主に繊維製品において出現し始めた。
計量分析： 著者は、イギリスの特許の内容と各産業の技術マニュアルで使用されている単語の類似性（英国特許関連性：BPR）を測定すること、技術への知識アクセスが日本の産業成長に与えた影響を検証している。
我々の仮説と一致して、BPRkの高い産業はサンプル期間中、輸出と生産性の伸びが速かった。

結論

本資料は、技術知識の体系化が、明治日本の産業革命の成功に不可欠な要素であったことを示唆している。政府による積極的な政策と、西洋の技術知識を吸収しようとする日本の努力が相まって、日本は急速な工業化を遂げることができた。

今後の研究課題

日本の植民地における技術知識普及の影響
他の後発国の産業革命における技術知識の役割

このブリーフィング・ドキュメントは、提供されたリサーチ・ペーパーの主要テーマと調査結果を要約したもの。産業革命のグローバル化、特に明治日本の工業化の成功の文脈における技術知識の体系化の重要性を強調している。

技術の体系化、技術吸収、そして産業革命のグローバリゼーション

「現時点では、中国と日本の学問は十分ではありません。世界の学問を取り入れることで、それを補完し、完全なものにする必要があります... 私は、国民全員が敵の状況を十分に理解していることを望んでいます。それは、彼らが自分の言語を読むように蛮族の本を読むことを許すことによって最もよく達成できます。そのためには、[a] 辞書を出版すること以上に良い方法はありません。」

佐久間象山、1858年、平川 (2007, p. 442, 強調)

1 序論

最近の計量経済学的証拠によると、現代の経済成長は1600年頃にイギリスで始まったことが分かっていますが (Bouscasse et al., 2023)、経済発展の広がりは非常に不均一です。例えば、現在、世界には4種類の高所得国しかありません。英語圏の国、イギリスに近い国、資源豊富な国、そして日本とその旧植民地です。1 経済学者は、英語圏の国、ヨーロッパ、そして産油国が豊かな理由を理解することに大きな進歩を遂げてきましたが、産業革命がなぜ最初に日本に広がり、他の非西洋諸国には広がらなかったのかについてのデータに基づいた研究はほとんど存在しません。何世紀にもわたって経済的および社会的な変化に抵抗してきた後、日本は未加工の一次産品の輸出に特化した比較的貧しい農業経済から、わずか15年足らずで工業製品の輸出に特化した経済へと変貌を遂げました。2

明治日本はこの構造転換に成功したのに、他の多くの国がこの時代に発展できなかったのはなぜでしょうか？

私たちは、この疑問に答えるためにいくつかの新しいデータセットを用い、モーキル (2011) によって提唱された主要な理論の1つ、すなわち、産業革命の本質的な要素は、スティーブンス (1995) が「技術リテラシー」と呼ぶものの発展、つまり工学、商業、および産業慣行の体系化であったという考えを検証します。私たちは、この知識を「技術知識」と呼びます。英語とフランス語における技術知識の体系化については広範な証拠がありますが、西ヨーロッパ以外では、言語や時間によって体系化のレベルがどのように変化したかについてはほとんど理解されていません。例えば、1870年に中国で識字者が読むことができた技術書が何冊あったのか、あるいは体系化された知識を含む書籍の数が時間とともにどのように変化したのかは分かっていません。その結果、私たちは、母国語で技術知識にアクセスできることが、産業革命の普及にどのように貢献したかを調査することができませんでした。理想的な実験では、技術知識の時間的および断面的な変化の両方を知る必要があります。そうすることで、研究者は、体系化された技術知識にアクセスできる国が、体系化された知識にアクセスできない国よりも、より多くの技術知識が存在する産業において、より高い生産性成長を経験したかどうか、そして第二に、それが起業家が技術的に識字になった後にのみ起こったかどうかを調べることができます。明治日本と19世紀後半の他の知識体系化者の経験は、まさにこの実証的な設定を提供しています。

私たちは、19世紀後半から20世紀初頭にかけての39の国と地域の言語別体系化の程度、産業別体系化の有用性、そして産業別の輸出成長を定量化できる最初のデータセットを構築することで、明治日本と19世紀後半の世界経済における体系化された知識と生産性成長の関係を検証します。私たちは、この新しいデータセットを使用して、19世紀の多くの国と地域の産業レベルの生産性成長の最初の推定値を構築します。私たちは、あらゆる主要言語の図書館の目録をスクレイピングし、あらゆる主要な貿易産業の技術書をデジタル化し、1617年から1852年までに発行されたすべての英国特許の要約をデジタル化し、日本と米国の二国間産業レベルの貿易データをデジタル化し、これらの貿易データを既存の貿易データセットと統合して、19世紀の最初の多国間、二国間、産業レベルの貿易データセットを作成することで、このデータセットを構築しました。

私たちは、「明治の奇跡」と呼ばれる19世紀の産業革命の世界的な広がりと日本の工業化の独自性について、4つの新しい事実を明らかにします。最初の事実は、技術の体系化が非常にまれであるということです。英語、フランス語、ドイツ語、イタリア語など、最も話されている20の言語を含む33の言語で書かれた何千もの図書館をスクレイピングした後、1870年には、すべての技術書の84％がわずか4つの言語で書かれていたことが分かりました。3 これらの4つの言語を読むことができなかった人々は、おそらく技術的に識字ではありませんでした。なぜなら、彼らの母国語で読むことができる技術書が非常に少なかったからです。例えば、アラビア語しか読むことができない人は、1870年には72冊の技術書しか読むことができませんでした。中国語、ヒンディー語、トルコ語など、他の主要な非ヨーロッパ言語の図書館には、膨大な書籍のコレクションがありますが、技術書の数は同様に少ないです。対照的に、主要なヨーロッパ言語の話者は、何千冊もの技術書にアクセスすることができました。簡単に言えば、この時代の世界のほとんどの人々にとって、母国語の識字能力は、科学ではなく、社会科学や人文科学を読むためのチケットでした。

2番目の事実は、日本語は1870年には体系化された知識の基盤が低く、1887年までに西洋に追いついたという点で独特であるということです。1890年までに、日本の国立国会図書館 (NDL) には、WorldCatの報告によると、ドイツ国立図書館やイタリア国立図書館よりも多くの技術書がありました。1910年までに、フランス語を除く他のどの言語よりも多くの技術書が日本語で書かれるようになりました。

日本はどのようにして技術書の供給をこれほどまでに著しく増加させたのでしょうか？私たちは、日本政府が複雑な公共財問題を克服する上で重要な役割を果たし、1880年代に日本語話者が技術リテラシーを達成できるようにしたことを示します。私たちは、日本の出版社、翻訳者、そして起業家は、産業革命の技術を説明する日本語の単語が存在しなかったため、当初は西洋の科学書を翻訳することができなかったことを明らかにします。日本政府は、多くの技術用語の日本語の専門用語を含む大規模な辞書を作成することで、この問題を解決しました。実際、私たちは、日本政府が翻訳に多額の補助金を出し、技術辞書を作成し、その後、技術書の翻訳を大量に作成した結果、日本語における新語の造語が急増したことを発見しました。

技術辞書の作成に加えて、明治政府は西洋からの技術知識の大規模な翻訳に資金を提供することで、知識の体系化に多大な投資を行いました (Montgomery, 2000)。これらの翻訳者の所属機関を分析した結果、74％が政府職員であったことが明らかになり、この公共財の資金調達における政府の相対的な重要性が示されています。4 これにより、明治日本には2つの時代が生まれました。1つは1887年以前の時代で、日本は大幅な経済改革を完了していましたが、英語、フランス語、イタリア語、ドイツ語の1870年の体系化レベルに遅れをとっていました。もう1つは、日本が西洋の技術知識を西洋と同等かそれ以上のレベルで読むことができるようになった時代です。

3番目の事実は、19世紀の一人当たりの所得は、英語からの言語的距離とともに減少したということです。私たちは、物理的な距離を制御した後でも、英語に近い言語を話す国は、1870年には一人当たりの所得が有意に高かったことを明らかにします。私たちは、この関係を因果関係として解釈するわけではありませんが、貿易のような物理的な距離に関連する活動や、英語や近縁言語を読むことのような言語的な距離に関連する活動など、イギリスとの相互作用が19世紀の発展にとって重要であったという理論の妥当性を示しています。

4番目の事実は、日本が知識の体系化に成功した後、日本の製造業が突然、そして非常に急速に成長したということです。明治維新の最初の年である1868年には、日本の輸出の30％未満が工業製品でしたが、17年後の1885年には、工業製品の輸出シェアは20％にまで低下しました。言い換えれば、日本が西側に開国してから30年近く、明治維新から20年近く経っても、日本の産業構造が製造業へとシフトしたという証拠はありません。しかし、日本の著者や翻訳者が大量の体系化された知識を作成し、1000冊以上の技術書を出版してから10年後、工業製品の輸出シェアは60％にまで増加し、その後40年間はこのレベルを維持しました。

私たちはさらに、体系化された知識のこの突然の増加と製造業の専門化の突然の増加が、19世紀の日本に特有のものであったことを明らかにします。このように、明治の発展は、制度が改善されるにつれて徐々に成長率を増加させたわけではありません。むしろ、製造業の非常に急速な増加は、日本が1870年のドイツと同程度の知識の体系化に成功した後にのみ起こりました。私たちは、これらの4つの事実を総合的に解釈すると、技術知識へのアクセスが産業革命の普及に必要な (十分ではないにしても) 条件であった可能性があるという証拠を示していると解釈しています。

論文の後半では、日本の急速な知識体系化という自然実験を利用して、この仮説をより厳密に検証します。そのためには、時系列の変動と技術知識の断面的な変動の両方を知る必要があります。そこで、私たちは実証分析を産業レベルに移します。具体的には、産業革命によって生み出された、有用で体系化された知識の供給量を産業ごとに定量化する方法を開発します。私たちは、この時代に体系化された技術知識がどのように普及したか、つまり技術マニュアルの出版を通じて、テキストベースのアプローチを使用します。例えば、1851年に出版された「The America Cotton Spinner, and Managers’ and Carders’ Guide」には、建物の寸法から、建物全体に動力を分配するギアの設定、そして生産に使用される各機械の操作とメンテナンスに至るまで、綿紡績工場の運営に関するあらゆる側面が記述されています。

私たちは、各産業について、自然言語処理 (NLP) の標準的な指標であるコサイン類似度を用いて、これらの歴史的な技術マニュアルのテキストと英国特許のテキストの類似度を計算します。私たちは、この指標を「英国特許関連度」またはBPRと呼びます。私たちのBPR指標は、ある産業の技術マニュアルにおける単語の使用と英国特許における単語の使用の類似度が高くなるにつれて上昇します。したがって、これは、英国特許で体系化された知識が特定の産業にとってどれほど有用であるかを示す指標です。安心できることに、産業革命の新しい技術から最も恩恵を受けた繊維などの産業では、紡績機械や蒸気機関などの主力技術を含む生産プロセスの説明が特許テキストにも大きく取り上げられています。そのため、私たちは、特許テキストの内容は繊維製造に関連があると述べています。一方、マニュアルと特許の説明における単語の使用のコサイン類似度は、木炭などの産業では小さくなります。これは、木炭製造業者が産業革命の技術からほとんど恩恵を受けていなかったことを示唆しています。

産業レベルの結果を測定するために、私たちは、1880年から1910年までの産業レベルの生産性成長を推定するために、新しい二国間産業レベルの貿易データセットを使用します。この方法は、私たちのようなデータの少ない環境に適しています。重要なことに、サンプルには個々の報告国からのデータは必要ありません。これにより、19世紀の世界的な産業レベルの生産性トレンドを初めて調べることができます。これらのデータを使用して、私たちは、19世紀後半の日本が国際的に見て高い国レベルの生産性成長率を達成しており、それが製造業に集中していたという実証的な証拠を提供します。私たちは、明治の奇跡が比較の観点から実際に「奇跡的」であることを示し、歴史的な物語と一致して製造業の生産性の増加によって推進されていることを発見しました。

これらのデータを用いて、私たちは、日本と世界における技術知識の供給と生産性成長の関係を調べます。私たちの仮説と一致して、日本の生産性成長は技術知識の供給が大きい産業で高かったことが分かりましたが、重要なことに、それは日本が技術的に識字になった後にのみ起こりました。実際、1890年までは、日本は世界の他の周辺地域、特にアジアと非常によく似ており、英国の技術を多用する産業から比較優位がシフトしていました。さらに、私たちは、私たちのメカニズムと一致して、技術知識を体系化した国でのみ、生産性成長と技術知識の供給との間に関係があることを発見しました。これは、当時、人々が英語から言語的に離れた母国語を話す場合、通常は母国語でのアクセスを意味した、技術知識への幅広いアクセスが、産業革命の技術の普及とより広範な製造業の成長に必要な条件であったという考えを裏付けています。さらに、私たちの結果は、西ヨーロッパ以外の地域では、技術知識の体系化は国家による提供を必要とする複雑な公共財であったことを示唆しています。私たちは、第2節で、なぜ日本が多くの技術翻訳を生み出すことに成功し、他の国がそれをできなかったのかについて説明します。

この論文は、文献の3つの分野に貢献しています。第一に、私たちの結果は、19世紀に世界の周辺地域への技術普及が遅かった理由を明らかにしています。経済史家は、その時代の帝国主義的な文脈 (Allen, 2012) から文化 (Clark, 1987) に至るまで、さまざまな説明を提示してきました。私たちの説明は、モーキル (2011) のヨーロッパの工業化における「技術知識」の重要性に関する先駆的な研究に基づいていますが、ゲルシェンクロン (Gerschenkron, 2015) 的なひねりを加えています。5 特に、私たちの結果は、体系化された技術知識がヨーロッパ以外ではほとんど存在しなかったことを示しています。したがって、啓蒙主義のヨーロッパ文化の外に出ると、技術知識の提供は、その公共財としての属性のために国家の関与を必要としました。これは、国家が後発工業化における重要な主体であるというゲルシェンクロンの議論が当てはまる可能性のある新しい分野を示しています。

第二に、私たちの結果は、日本の独自の工業化の源泉についての理解を深めます。これまでの研究では、新しい制度の導入 (Sussman and Yafeh, 2000)、近代銀行 (Tang and Basco, 2023)、鉄道 (Tang, 2014)、補助金を受けた企業 (Morck and Nakamura, 2018)、そして貿易 (Bernhofen and Brown, 2004, 2005) が検討されてきました。これらの綿密な研究では、これらの政策が経済成果に大きなプラスの影響を与えたという結果は得られておらず、時には逆効果であったという結果も得られています。例えば、サスマンとヤフェ (2000) は、「日本銀行の設立と「近代的な金融政策」の導入、明治憲法の公布、議会選挙の導入など、明治改革の大部分は、定量的に有意な市場反応を生み出さなかった」と結論付けています。結局、彼らは、地租改革と日本の金本位制の採用だけが投資家にとって重要であったと結論付けています。したがって、私たちの結果は、明治の奇跡を推進した要因というパズルに対する解決策を提供します。

私たちの結果は、工業化に必要な特定の公共財の重要性を示しています。これらの結果は、「明治の奇跡」を比較の観点から捉える上で特に役立ちます。つまり、明治政府による銀行や鉄道の導入など、より標準的な近代化の努力は、確かに工業化に貢献しましたが、世界の他の周辺地域ではかなり広く採用されており、より緩やかな成長を特徴としていたことを考えると、それだけで十分な説明を与えることはできません。対照的に、私たちの論文は、日本の経済史において、西洋の技術を採用するための日本政府の努力のよりユニークな側面を強調してきた長い流れに対する実証的な裏付けを提供しています。実際、私たちの結果は、日本政府が西洋の技術を採用するための重要な制約を緩和することに独自に成功した可能性があることを示唆しています。

第三に、私たちの論文は、経済史の量的研究に方法論的およびデータ的な貢献をしています。特に、この論文は、国別のデータソースを使用してGDPと部門別生産高を再構築するという経済史における長く豊かな伝統に貢献しています (Bolt and van Zanden (2020))。私たちは、私たちの研究が、より広く利用可能な貿易データを利用した補完的なアプローチを提供するものと考えています。私たちのアプローチは、19世紀から20世紀初頭にかけての多くの周辺経済国の場合のように、データの少ない環境で特に役立つ可能性があります。詳細な二国間貿易データの地理的および時間的範囲が広がるにつれて、このアプローチが経済史におけるこの重要な岐路における経済成長について新しい洞察をもたらすことを期待しています。

2 歴史的背景

19世紀の日本は、後発工業化の興味深い研究対象です。経済史家の間では、日本がこの時代に工業化に成功した唯一の非西洋経済であったという幅広いコンセンサスがあります。何世紀にもわたる自発的な鎖国の後、米国は1854年に日本を外国に強制的に開国させ、1858年には西洋諸国との貿易を開始させました。しかし、日本の歴史家は、幕府の多くは、中国が第一次アヘン戦争 (1839-1842) で屈辱的な敗北を喫した後、日本は西洋の科学を吸収するための戦略が必要であることにすでに気づいていたと主張しています (Bolitho, 2007, p. 157)。アヘン戦争後の中国の運命は、日本の思考に大きな影を落としました。イギリスが巨額の賠償金を課した後、中国政府は恒常的な財政破綻状態に陥りました。幕府の幹部は、日本が次の標的になることを正しく予測していました。賠償金の支払い、そしてその後の中国の残酷な内戦への転落は、「洋務運動」を通じて近代化しようとする中国の努力が、政府の支援をほとんど受けられず、少なくとも改革派の太平天国の反乱軍にとっては、公然とした反対を受けたことを意味しました。

このセクションでは、明治日本の国家主導の技術吸収努力の3つの要素について説明します。まず、技術政策そのもの、特に西洋の技術知識の体系化について説明します。次に、初等教育と大学教育への投資によって、政府が国民に吸収した技術を使用するために必要なスキルを確実に身につけさせたことを示します。第三に、政府がこれらの費用のかかる政策に資金を提供するために、どのようにして十分な歳入を調達できたかについて説明します。

2.1 明治の技術政策

日本の初期の改革者、特に佐久間象山は、日本がどのように西洋と共存できるかについての計画を立て始めました。19世紀の日本は、西洋の科学技術に関する知識がほとんどない、貧しく、封建的で、農業的な社会であったため、幕府にとっての課題は非常に大きなものでした。それにもかかわらず、佐久間は日本を近代化するための戦略を開発し、「東洋の道徳、西洋の技術」というスローガンでそれを要約しました。1853年にアメリカの軍艦が江戸湾に入港するまでは具体的な行動はほとんどありませんでしたが、アメリカ人の到来によって幕府は行動を起こすようになりました。アメリカ人が日本に到着した直後、日本政府は、技術翻訳を促進するために英和辞典の開発を任務とする蛮書調所を設立しました。このプロジェクトは、西洋の科学を体系化し、吸収するという、その後大規模な政府の取り組みとなる最初のステップでした。言語学者や辞書編集者は、科学翻訳の難しさについて広く書いており、それが英語とその近縁語であるフランス語とドイツ語以外の言語で知識の体系化がほとんど行われなかった理由を説明しています (c.f. Kokawa et al. 1994; Lippert 2001; Clark 2009)。言語的な問題は2つありました。第一に、鉄道、蒸気機関、電信など、典型的な産業革命の製品を表す日本語の単語が存在せず、技術書の中で翻訳できないすべての専門用語を音声で表現すると、翻訳ではなく音訳になってしまいました。第二に、すべての翻訳者が同じ外国語の単語を同じ日本語の単語に翻訳するように、翻訳を標準化する必要がありました。

これらの2つの問題を解決することが、蛮書調所の主な目的の1つとなりました。辞書編集者は、日本語には翻訳者が活用できる他の言語よりも大きな利点があることを認識しています (c.f. Kokawa et al. 1994; Lippert 2001)。日本語は漢字を多用するため、辞書編集者や翻訳の歴史家は、アルファベット体系よりも日本語で専門用語を表現する方がはるかに簡単であると指摘しています。例えば、「locomotive」の意味をその綴りから推測できる英語話者はほとんどいませんが、日本の翻訳者は「蒸気」と「車」という漢字を組み合わせた漢字を使って単語を作成しました。「蒸気車」という用語を初めて読んだ読者は、それが機関車を意味することを認識できないかもしれませんが、「蒸気車」が「機関車」を意味することを一度知れば、それを覚えるのは簡単です。このように、多くの言語が他の言語 (例えば、ギリシャ語、ラテン語、または日本の場合は中国語) の語根を使って専門用語を作り出していますが、漢字の使用は、読者が単語の意味を覚えることをはるかに容易にします。

体系化のためのこの戦略の重要性は、日本の改革者たちに見過ごされていませんでした。例えば、佐久間は、1862年に蛮書調所によって出版された最初の英和辞典である「英和対訳袖珍辞書」について、「私は、国民全員が敵の状況を十分に理解していることを望んでいます。それは、彼らが自分の言語を読むように蛮族の本を読むことを許すことによって最もよく達成できます。そのためには、この辞書を出版すること以上に良い方法はありません」 (平川, 2007, p. 442, 強調) と書いています。この小さな辞書は、1871年に「附音挿図英和字彙」というはるかに大きな辞書に取って代わられ、2～3倍の単語と、「機関車」のような英語の専門用語が大量に含まれていました。6

佐久間は、辞書が完成してから2年後、西洋の学問を擁護したために暗殺されましたが、彼の思想は明治の改革者に大きな影響を与えました。1868年4月5日の発足当初から、明治政府は西洋の知識の同化を政策の中心的な信条とすることを表明しました。明治天皇の新しい政府の目標を5つの文章で述べた五箇条の御誓文では、「知識ヲ世界ニ求メ、大ニ皇基ヲ振起スヘシ」と宣言されました (平川, 2007, p. 338)。このように、新しい政府のすべてのメンバーは、西洋の思想を吸収することによって日本を強化することを支持することを求められました。

西洋の技術書の翻訳は、日本の19世紀の最も重要な産業の1つである綿織物の発展において中心的な役割を果たしました。日本で最初の綿織物工場を設立した石川正達の話を考えてみましょう。堀江 (1960) は、「[石川を顧問として雇用している間]、藩主 [島津斉彬] は彼に本を見せました。これは英語だったので、彼はそれを長崎に送ってオランダ語に翻訳させました。それは綿紡績産業に関する本であることが判明しました。以前から機械紡績に興味を持っていた藩主の注意は、その本によって突然惹きつけられ、綿紡績工場を建設する計画が立てられました... [こうして] 1867年に操業を開始した、日本の近代紡績産業の先駆けである鹿児島紡績所が始まりました」と報告しています。ブラギンスキー (2015) は、石川が習得したことのない英語から、石川が理解できるオランダ語に翻訳するだけでも丸1年かかったことを明らかにしています。この一節から分かるように、英和辞典がなければ、技術書は日本語に直接翻訳することすらできなかったのです。このように遠回しに技術を学ぶということは、石川が島津に技術顧問として雇われてから工場を設立するまでに11年かかったことを意味します。7

辞書の公的提供と並んで、公共部門は技術書の翻訳において非常に大きな役割を果たしました。平凡社 (1974) に収録されている1870年から1885年までに技術書を翻訳したすべての人物の経歴を調べたところ、翻訳者の74％が政府職員であることが分かりました。

さらに、政府は技術移転を促進する他のいくつかの政策を採用しました。第一に、日本政府は2,400人の外国人を講師または顧問として日本に招聘しました (Jones, 1980)。100人以上を派遣した国は、イギリス、アメリカ、フランス、ドイツの4カ国だけで、他のほとんどのヨーロッパ諸国は10人以下しか派遣していませんでした。政府に雇われた外国人は、日本に9,506人年の技術訓練を提供し、その半分以上は教育機関、または日本の輸送、電信、郵便ネットワークの建設、および公共事業プロジェクトを監督する省庁に配属されました。日本は、産業革命技術の指導者としてイギリスを最も多く採用し、訓練の総人年の46％を占めていました。アメリカとカナダの人年を加えると、訓練の59％は母国語が英語の人々によって行われ、17％はフランスとベルギーの人々によって、13％はドイツの人々によって行われたことが分かります。指導者の選択における日本政府の選好は、彼らが母国語が英語であり、程度は低いもののフランス語とドイツ語を話す指導者を、西洋の高度な技術の重要な源泉と見なしていたことを示唆しています。第二に、政府は外国人が日本に来るための資金を提供しただけでなく、日本人が海外で学ぶための資金も提供しました。

第三に、政府は国営企業 (SOE) における実践的な訓練も提供しましたが、これはおそらく「模範工場」そのものよりも効果的でした。初期の歴史研究では、明治のSOEは日本の製造業を先導する上で重要であったと主張されていましたが、モークと中村 (2007) およびモークと中村 (2018) による綿密な会計調査の結果、この見解は疑問視されています。モークと中村 (2007) は、1868年から1885年までの日本のSOEの累積損失は、同時期の日本政府の累積支出の12％に達したことを示しています。これらの損失を、学習効果のあるセクターへの必要な投資として片付けたいと思うかもしれませんが、データはこの仮説を否定しています。モークと中村 (2018) は、SOEの悲惨な業績を受けて1880年に始まった政府の民営化の取り組みの結果、民間部門は製造業SOEの簿価の平均50.0％しか支払う意思がなかったことを発見しました。これは、繊維のような将来の成長産業において特に顕著でした。例えば、富岡製糸場と広島紡績は、それぞれの資本ストックの簿価の53％と22％でしか売却されませんでした。言い換えれば、市場は、日本のSOEが行った資本の選択があまりにも貧弱であったため、新しい経営陣でさえ既存の資本ストックの大部分を償却しなければならないと考えていたのです。さらに、明治政府の予算統計によると、民間鉱業および製造業への補助金はほとんど存在せず、1910年以前のどの年もすべての産業補助金の0.04％を超えることはありませんでした (Ohkawa et al., 1965, vol 7, p. 180)。産業補助金は、主に建設会社や公共インフラの建設に関与する他の会社に流れていました。これらの結果を総合的に見ると、日本の初期のSOEと従来の産業政策の実験は、実行可能な企業を生み出さなかったことが示唆されます。

国営企業の労働者が多くの有用なスキルを習得したと主張することすら難しいです。ブラギンスキー (2015) は、これらの事業では生産性が低かっただけでなく、これらの工場で使用されている技術、つまり動力源の選択、資本労働比率、女性労働の利用が、民間部門の成功した工場とは大きく異なっていたことを示しています。この点は、「1885年に政府の補助金を受けた工場の1つの責任者である国福勘が、[全日本綿紡績協会] のボレンに対して行った驚くほど正直なスピーチの中で、『資本と教育を受けた知識が不足しており、輸入綿糸に年間700万円を費やすことに対する申し訳ない気持ちから、無謀な地方の愛国心的な感情に導かれて、私たちは不相応な大事業を計画し、政府の役人に物事を指示させ、自分たちの能力を測らず、今日に至るまでほとんど進歩をもたらすことができませんでした』と述べています」 (Braguinsky, 2015, p. 778-779)。

2.2 教育政策

明治政府は、技術政策に直接支出するだけでなく、教育政策も展開しました。これは重要なことです。なぜなら、国民の大部分が技術知識にアクセスできるようにするためには、起業家や経営者がそれを吸収するための人材を備えている必要があるからです。義務教育は1872年に始まりましたが、1877年の文部省の報告書によると、「国民はまだ教育を有用なものと見ておらず、親は不満を漏らしている」 (Rubinger, 2000, p. 170) ため、ほとんどの日本の親は子供を官立学校に通わせることを拒否しました。政府の圧力は、非エリートの日本人の反教育的な態度をすぐに克服しました。就学可能な男子の39.9％、女子の15.1％であった就学率は、1879年には男子58.2％、女子22.6％に上昇しました。1890年までに、男子の90.6％、女子の71.7％が小学校に就学しました (国立教育政策研究所, 2011)。この時代には児童労働が一般的であったため、これらの小学校卒業生の多くは10代になるまでに労働力として働いていたでしょう。

これらの学校は、当時の国際基準から見ても質の高い教育を提供していました。ルビンガー (2000) は、日本陸軍の徴兵検査の必須入学試験のデータは、教育レベルを評価するために使用できる若い日本人男性の代表的なサンプルを提供していると主張しています。識字能力を、大日本帝国陸軍によって判断される日本語で正式な手紙を書くことができる能力と定義すると、1909年の日本の47の県のうち1つを除くすべての県で、新兵の識字率は90％を超えていました。数学教育も同様に印象的でした。6年間の教育を修了した徴兵者は、解くために代数を知る必要がある文章題に答えることが期待され、8年間の教育を受けた徴兵者は、債券利回りを計算できることが期待されていました。言い換えれば、1880年代までに、ほとんどの日本の若者は技術書を読むことができたのです。

日本政府は、STEM分野の高度な知識を持つ日本人がほとんどいなかったため、大学制度の構築においてより複雑な問題に直面しました。そのため、明治政府に雇われた多くの外国人労働者は、新しく設立された大学に雇用されました。

2.3 技術移転政策への資金調達

明治政府がこれらの政策に資金を提供するために、どのようにして十分な政府歳入を調達できたのか疑問に思うかもしれません。図1に示すように、政府の実質支出は1871年から1874年の間に3倍になりました。外国人労働者に支払うだけでも、1876年には政府総支出の約2％、東京大学予算の3分の1、文部省予算の半分、1879年には公共事業予算の3分の2という多額の支出が必要でした (Jones, 1980, p. 13)。海外留学は、年間の政府支出の最大0.20％を占めていました (Jones, 1980, Table 7)。

図1：日本の政府支出

注：政府の教育支出は、「明治大正財政史要覧」 (1926) より。

これらのプログラムに資金を提供するための日本の新たな能力の鍵は、1873年の地租でした。これは、日本の経済史家によって「明治維新の最も重要な改革」と呼ばれています (Hayami, 1975, p. 47)。興味深いことに、地租を導入するというアイデアは、1860年代の翻訳者の仕事に端を発しています。山村 (1986) が詳しく論じているように、徳川時代に経済学の本を翻訳した明治政府の高官である神田孝平は、農民に重い地租を課すことで、効率性の損失を最小限に抑えながら、日本は莫大な税収を上げることができると気づきました。図1は、地租の導入によって、明治初期の政府が体系化と技術吸収に多額の投資を行うことができたことを示しています。日本の優れた政府歳入調達能力の結果、1884年までに日本の政府歳入は8,310万円に達しました。対照的に、アヘン戦争と太平天国の乱の混乱からまだ回復途上にあった1884年の中国政府は、人口が日本の10倍もあったにもかかわらず、1億1,400万円しか調達できませんでした。この一人当たりの課税における日本の8対1の優位性は、中国の改革者が夢見ることしかできなかった速度で、日本が人材投資と公共財に資金を提供することを可能にしました。8 例えば、日本の教育への政府支出 (以下で説明) だけでも、1880年には予算の11％に達しました (Ohkawa et al., 1965)。もし中国が明治改革パッケージのこの一部を自国の人口に対して実施しようとすれば、他の政府機能のためにほとんど何も残らなかったでしょう。

要約すると、西洋の技術の吸収は、明治政府の中心的な目標でした。この目標を達成するために、政府は、大規模な技術政策と教育政策を数多く採用しました。これらの財政的に集中的な政策への資金提供は、地租改革によって可能になりました。地租改革自体は、西洋の「技術移転」の産物でした。1880年代半ばから、歴史的記録は日本経済の顕著な変化を示しています。近代的で、民間主導の、工場ベースの製造業が、主に繊維産業で出現し始めました。これらの繊維工場は、イギリスの機械、無生物の動力源、そして近代的な産業労働力を使用していました。私たちは次に、この産業構造の変化が、外国技術の体系化と吸収に関連付けられるかどうかを調べます。私たちは、明治政府の技術政策と教育政策を、国民の大部分が技術知識にアクセスできるようにした1つの「パッケージ」と見なしています。私たちの関心は、これらの政策の効果を理解することにあります。

3 データ

このセクションでは、使用した主なデータセットについて説明します。まず、セクター別に技術知識の供給量をどのように定量化するかを示します。次に、主要な20の言語における体系化された技術知識に関する新しいデータセットをどのように構築したかについて説明します。第三に、19世紀後半から20世紀初頭にかけての多くの地域の産業別の輸出と生産性成長を測定することを可能にする、私たちが構築した貿易データセットについて説明します。付録には、すべてのデータ構築手順とソースを含む、使用したすべてのデータの完全な説明が含まれています。

3.1 英国特許関連度指標の作成

この論文の重要な課題は、日本や他の地域で利用可能な技術知識の供給量を産業別に定量化することです。私たちのアプローチは、自然言語処理を使用して、この時代に体系化された技術知識が普及した主要なチャネルの1つ、つまり技術マニュアルの普及 (および翻訳) を定量化します。私たちはまず、産業マニュアルについて説明し、i) それらが生産プロセスに関する関連情報を含んでいること、ii) それらが技術的な後進国にとって知識伝達の源泉であることを示します。次に、自然言語処理を使用して、各産業に含まれる新しい産業革命技術の量をどのように定量化するかについて説明します。

3.1.1 体系化された技術知識の宝庫としての産業マニュアル

産業マニュアルは、当初、ヨーロッパにおける産業啓蒙主義の産物として登場しました (Mokyr, 2011)。この運動は、「科学協会を含む「産業公共圏」を通じて作成された知識へのアクセス、および技術知識のコード化、保存、伝達」 (Berg, 2007, p. 125, 強調) として説明されています。

17世紀と18世紀には、知識は体系的に分類され、整理されて初めて容易にアクセスできるようになるという認識が広まり、複数の言語で百科事典が出版されるようになりました。その中でも最も有名なのは、ディドロの百科事典です。18世紀末までに、「[m] あらゆる分野で、しばしば非常に詳細な説明と無限の図、そして道具やプロセスの詳細な説明を含むマニュアルや説明書が出版されました」 (Mokyr, 2011, p. 93)。

日本に招聘された外国人指導者のほぼ3分の2がイギリスやその他の英語圏の国々出身であったことを考えると、私たちは、イギリスの技術と英語で体系化された技術が、政府が求めていた体系化された技術知識の最も一般的な源泉であったと仮定しています。19世紀の英語の技術マニュアルは、産業の技術的および組織的な側面について詳細かつ実践的な説明を提供しています。その対象読者は、実務家、工場を設立する起業家、または生産を監督する管理者でした。例えば、1851年に出版された「The American Cotton Spinner, and Managers’ and Carders’ Guide」は、工場の建物のレイアウト、ギア、水車、綿紡績機械を推進するための馬力の計算、その他の準備機械 (例えば、カード機)、そして紡績機械の操作に関する70ページの説明に関するガイダンスを提供しています。読者は、近代的な機械化された工場ベースの綿紡績のあらゆる側面について、驚くほど多くの有用で実践的な情報を得ることができました。

技術マニュアルの認識された価値は、それらの翻訳が国家の技術吸収努力の一部であったという事実によって証明されています。これは、18世紀後半のフランス革命 (Horn, 2006, p. 176)、19世紀の中国の洋務運動 (Bo et al., 2023)、そして最も重要なことに、明治日本 (Montgomery, 2000) において当てはまります。明治日本では、公的な翻訳の取り組みが、私たちが知っている限りで最も広範なものでした。それらの価値は、近代的な工場ベースの製造業の設立とその日々の運営のために、起業家が習熟する必要があるまさにその種類の技術知識が含まれているという事実にありました。したがって、私たちは、これらの技術が各産業にどれほど集中的に利益をもたらしたかを捉えるために、産業別の技術マニュアルを使用します。

3.1.2 産業別の技術知識の供給量の定量化

私たちは、産業革命によって各産業でどれだけの新しい技術知識が創造されたかを定量化するために、テキストベースのアプローチを使用します。これは、主に4つのステップで構成されます (付録Fに完全な説明を提供します)。まず、技術フロンティアにおける生産方法の尺度として、技術マニュアルのテキストを使用します。次に、産業革命中に創造された技術知識の尺度として、特許テキストを使用します。したがって、技術マニュアルと特許テキストは、私たちが依拠するデータソースを構成します。3番目のステップは、標準的な自然言語処理技術を使用して、テキストをデータとして表現することです。4番目に、各産業について、産業技術マニュアルと特許テキストのテキストの類似度を計算します。この類似度スコアは、産業革命の技術が産業の生産プロセスにとってどれほど関連性があったかを捉えています。私たちは次に、各ステップを順番に説明します。

前のセクションでは、技術マニュアルには、産業別の最先端の生産方法と組織方法に関する情報が含まれていることを確認しました。私たちは、これらの歴史的な技術マニュアルの全文を直接使用します。具体的には、私たちのデータにある3桁のSITC産業ごとに、HathiTrustデジタルライブラリから技術マニュアルのキュレーションされたリストを作成します。表1は、HathiTrustデジタルライブラリから選択した460冊の本のランダムサンプルを示しています。私たちは、これらの技術マニュアルの全文を、体系化可能な生産技術のフロンティア知識を表すものとして使用します。図2と図3は、2つの産業、繊維糸と薪と木炭について、ユニグラムとバイグラムのワードクラウドを使用して、私たちが収集する情報の種類を説明しています。安心できることに、高頻度のユニグラムとバイグラムには、生産プロセスに関連する単語が含まれています。繊維糸の生産を説明する本の中で最も一般的なユニグラムには、「スピンドル」、「シャフト」、「カード」などの単語が含まれており、一般的なバイグラムは「フロントローラー」、「駆動プーリー」です。対照的に、薪と木炭の生産に関する技術マニュアルで使用されているユニグラムとバイグラムは、「ビレット」、「炉床」、「石炭プロセス」、「煙突」などの単語やフレーズです。

産業革命中に創造された新しい技術知識の全体を代理するために、私たちは、ベネット・ウッドクロフトの「Subject Matter Index of Patent of Invention」から英国特許要約 (1617-1851) のテキストをデジタル化しました。特許はイノベーションの一部しか捉えていませんが (Moser, 2005)、捉えている部分は、(潜在的に非常に大きな) 距離で普及する可能性のあるイノベーションを測定する上でより関連性があるかもしれません。知的財産を保護する主な代替形態は秘密保持であり、これは本質的に技術の普及能力を制限します。同様に、体系化できない知識は、普及と吸収が難しく、技術マニュアルには記載されません。これらの理由から、特許テキストは、最も容易に普及する可能性のある産業革命の新しい技術を代理するはずです。図4は、英国特許要約のユニグラムとバイグラムをプロットしたものです。高頻度のユニグラムには、「エンジン」、「スピン」、「ウィーブ」、「スチーム」、「ルーム」、「ボイラー」などが含まれており、高頻度のバイグラムには、「蒸気機関」、「繊維物質」、「動力」などが含まれています。したがって、これらのユニグラムとバイグラムは、産業革命で使用された技術と概念を捉えているようです。

これらの2つのデータソースにより、私たちは、産業別の最先端の生産方法 (技術マニュアル) と産業革命の新しい技術 (英国特許テキスト) の尺度を得ることができました。3番目のステップは、このテキスト情報をデータとして表現することです。これは、テキストのベクトル表現を使用することによって行います。産業iに関連付けられた各マニュアルセットまたは特許セットは、長さnのベクトルで表されます。ここで、nはコーパス全体の語彙サイズです。語彙には、ユニグラムとバイグラムが含まれており、すべてのドキュメントで一部の単語がより頻繁に出現するという事実を考慮するために、単語頻度-逆文書頻度 (TF-IDF) 重み付けを採用しています。

4番目で最後のステップは、ある産業の技術マニュアルで説明されているプロセスに対する英国特許の技術的関連性を定量化することです。私たちは、ある産業のマニュアルが特許要約と同様の単語やフレーズを使用している場合、その特許はその産業に関連性がある可能性が高いと仮定しています。コサイン類似度尺度は、自然言語処理において2つのテキスト (ドキュメント) の類似度を測定するための標準的な指標です。これは、マニュアルにおける単語頻度のベクトル表現と特許要約における頻度のベクトル表現の間の角度のコサインです。正式には、ベネット・ウッドクロフトの特許テキストBWと産業iのベクトル化された技術マニュアルTMiの間のコサイン類似度は、

BPRi = BW · TMi / (||BW|| ||TMi||) = (Σ_{j=1}^n BWj * TMi,j) / (√(Σ_{j=1}^n BWj^2) * √(Σ_{j=1}^n TMi,j^2)) (1)

であり、これを英国特許関連度 (BPR) 尺度と呼びます。図5は、コサイン類似度スコアが上位10位と下位10位の産業の棒グラフをプロットしたものです。安心できることに、BPRの高い産業には、繊維、履物、機械、および製造中間投入セクターが含まれており、BPRの低い産業には、産業革命の技術の影響をほとんど受けなかった未加工の原材料がほとんど含まれています。

私たちの尺度は、私たちの設定にいくつかの利点をもたらします。最も重要なことは、技術マニュアルで体系化された知識に焦点を当てることで、明治日本が西洋の知識を獲得した主要なチャネルの1つ、つまりこれらの文書の翻訳を捉えていることです。さらに、この尺度は、投入産出のつながりを介して、特定の技術がさまざまな産業にどのように利益をもたらしたかを自然に説明します。例えば、蒸気機関を使用する産業は、「蒸気機関」というバイグラムを使用する技術マニュアルを持っている可能性が高いため、私たちのコサイン類似度尺度は、蒸気機関からどの産業がより多くの利益を得たか自然に定量化します。これは、最終生産物を作るための特許と最終生産物セクターのみを一致させる関連性の尺度として特許の産業分類を使用するよりも明確な利点です。

3.2 世界中の知識の体系化の測定

私たちは、話者数上位20の言語を含む33の言語について、毎年、現地語で利用可能な体系化された「有用な」知識に関するデータを収集しました。私たちは、技術知識を含む書籍のセットを、応用科学、産業、技術、商業、農業として分類できる主題を持つ書籍として定義します。私たちは、ハードサイエンスの書籍や企業に直接利益をもたらさない主題 (例えば、医学) の書籍など、理論的な技術知識に関する書籍は除外します。共通の主題コードのセットを定義した後、私たちは、毎年出版された現地語の書籍について、国立図書館またはその他の主要図書館の目録をスクレイピングし、各言語の累積合計を報告します (詳細は付録Hを参照)。

多くの主要なヨーロッパ言語とアジア言語については、その言語が人口のかなりの部分の母国語である国の国立図書館をスクレイピングしました。他の多くの言語 (アラビア語やロシア語など) については、スクレイピング可能な国立図書館を見つけることができませんでした。代わりに、私たちは、世界中の何千もの図書館のオンラインカタログであるWorldCatをスクレイピングしました。WorldCatは、数十の言語をカバーしています。ある言語を国立図書館とWorldCatの両方からスクレイピングできる場合は、両方のソースからその言語をスクレイピングし、より多くの書籍が得られるソースを選択します。私たちはまた、1870年以前に出版された書籍のNDLコレクションが限られていることが分かったため、81の主要図書館を追加でスクレイピングすることで、日本の国立国会図書館 (NDL) からスクレイピングしたデータを補足しました。したがって、私たちは、日本について2つの書籍サンプルを提示します。「日本語：NDL」サンプルは、NDLの所蔵品のみを基にしており、したがって、他の主要言語に使用された方法と方法論的に比較可能です。「日本語：すべて」サンプルは、日本の主要図書館に所蔵されているすべての書籍を含んでおり、国際比較が必要ない場合に使用する、日本に関するより包括的な尺度です。私たちのサンプルにある各書籍の出版年を使用して、話されている言語別に体系化された知識の時系列を構築します。これにより、私たちの知る限り、主要言語の現地語で利用可能な体系化された技術知識に関する最初の体系的なデータセットが得られます。

3.3 地域間の二国間産業レベルの貿易フロー

私たちは、私たちの知る限り、1880年から1910年までの5年ごとの地域間の調和のとれた二国間産業レベルの貿易フローの最初のデータセットを、日本、米国、ベルギー、イタリア (以下、「報告国」) の詳細な歴史的貿易記録を使用して構築しました。9

私たちは、既存の地域固有のデータソースを組み合わせ、さまざまなソースから新たにデジタル化された貿易データを追加します。具体的には、1875年の日本の輸出と1875年から1910年までの5年ごとの日本の輸入に関するデータをデジタル化しました。私たちは、Huberman et al. (2017) からの製造業におけるベルギーの輸出入に関する既存のデータを使用します。日本の輸出については、Meissner and Tang (2018) からのデータを使用します。イタリアの輸出入 (主要な貿易相手国のみ) については、Federico et al. (2011) からのデータを使用します。10 このデータセットにおける観測値xijkは、セクターkにおける起点iから目的地jへの輸出フローを指します。iからjへの輸出フローは、理論的には、jからiへの輸入フローと同等であるという事実を利用して、観測されていない地域の輸出フローについて、報告国からの輸入フローを使用することができます。

私たちは、データセットで使用されている他の既存のデータソースに合わせて、3桁の国際標準貿易分類 (SITC) リビジョン2を使用して製品ラインを調和させました。私たちは、すべてのデータセットで同様の製品ラインが同じSITCカテゴリに一貫して対応付けられていることを確認するために、広範な検証演習を実施しました。地域名 (および境界) は、データセット内およびデータセット間で調和されました。すべての貿易額は、Fouquin and Hugot (2016) の歴史的な為替レートを使用して、円 (当日の為替レート) に換算されました。11

日本の貿易データには植民地が含まれていないため、この期間における日本の領土拡大は私たちの結果に影響を与えません。私たちは、非日本アジア地域 (ASIA) のセットを、フランス領東インド、香港、中国、韓国、ポルトガル領東インド、シャム、海峡植民地、インドと定義します。私たちは、マディソンのデータを使用して、1870年の推定一人当たりGDPに基づいて、非日本輸出国のセットを3つの三分位数 (高 (H)、中 (M)、低 (L)) に分割しました。現代の国に対応しない地域については、その地域の国の一人当たりGDPの平均を使用します。私たちのデータセットは、91のセクターにおける39の地域の輸出額で構成されています。表2には、要約統計量が含まれています。

表2：要約統計量

注：γ̃ikは、国iの産業kの生産性成長を指します。「英語から言語を学ぶのに必要な週数」は、米国務省によって測定されています。一人当たりGDPのデータは、マディソン・プロジェクトからのものです。「英国までの距離」は、大円公式を使用して国iから英国までの距離を指します。データはCEPIIから取得しました。

4 事実

私たちは、19世紀の言語、技術知識の体系化、そして経済発展について、4つの新しい事実を明らかにします。まず、私たちは、少数の言語を話す人々が膨大な量の体系化された技術知識を生み出したことを示しますが、ほとんどの言語の読者は、彼らの母国語で読むことができる体系化された技術知識をほとんど持っていませんでした。次に、私たちは、日本が英和辞典の作成と技術移転への多額の投資を開始した直後に、体系化された知識の大幅な増加を示したことを明らかにします。第三に、私たちは、知識が体系化された主要言語の1つ (英語) を読むことの難しさが、一人当たりの所得の有意な低下と関連していることを明らかにします。これは、技術書を読む能力が、より高い一人当たりの所得と関連していることを示しています。第四に、私たちは、日本の工業製品の輸出の増加は、貿易の開始直後でも、明治維新の制度改革の後でも起こらなかったことを明らかにします。代わりに、それは、日本が大量の技術知識を体系化した直後に、直接的かつ迅速に起こりました。

4.1 ほとんどの言語の書籍には、体系化された知識がほとんど含まれていませんでした

私たちは、19世紀後半の主要言語における体系化された技術知識へのアクセスを初めて調査し、世界中で体系化された技術知識に著しい不平等があることを発見しました。図6は、1870年と1910年の技術知識の体系化の程度を示しています。フランスは体系化において世界をリードしており、1870年には国立図書館に8,753冊、1910年までに18,678冊近くを所蔵していました。12 1870年には、すべての技術書の84％が4つの言語、英語、フランス語、ドイツ語、イタリア語で書かれていました。体系化の成長率は言語によって大きく異なり、1870年から1910年の間に、英語、フランス語、ドイツ語、日本語で多くの新しい技術書が登場しました。13 その結果、上位4つのヨーロッパの体系化言語は、すべての技術書の66％を占め、4番目の言語である日本語は、技術書の19％を占めていました。対照的に、1910年には、スペイン語のような広く話されている言語でさえ、日本語で書かれた技術書の4分の1しかありませんでした。したがって、上位4つのヨーロッパの体系化言語と、後の日本語のいずれかを話すことができない人々は、体系化された技術知識へのアクセスから largely 除外されていました。言い換えれば、現地語の識字能力は、少数の言語の話者にとっては膨大な量の体系化された知識への扉を開きましたが、ほとんどの言語では体系化された知識へのアクセスはほとんど、あるいはまったく意味がありませんでした。

これらの結果は、第2節で説明した外国人顧問の出身国の選択についても説明するのに役立ちます。私たちは、すべての外国人指導者の89％が、すべての体系化された技術知識の72％を占める3つの言語 (フランス語、英語、ドイツ語) のネイティブスピーカーであったことを示しました。明らかに、日本政府は、これらの言語、特に英語でコード化された技術情報を学ぶことが、西洋の技術を習得するための鍵であると考えていました。また、この時代に西洋の技術を習得するために必要な体系化の下限値を推定することもできます。もしドイツが1870年にドイツ語で書かれた1,801冊の技術書を所蔵しており、日本によって技術フロンティアに近いと見なされていたとすれば、日本もこのしきい値を超えれば西洋の技術をほぼ体系化していたと推測できます。14 これは1887年に起こったので、私たちは、この年を、日本人が西洋の科学を日本語で読むことができるようになった時期、つまり主要な西洋の工業国が彼らの母国語で読むことができるようになった時期と同等になった時期として選択します。

4.2 日本語は、体系化された知識の成長率が独自に高かった

日本の軌跡の興味深い特徴は、体系化された知識の増加が、日本が英和辞典の作成と技術移転への多額の投資を開始した直後に、突然かつほぼ瞬時に起こったことです。私たちは、NDLの所蔵品に81の日本の図書館の所蔵品を追加することで、1500年から1930年までのすべての技術書の時系列を構築し、日本で利用可能な技術知識の全体を測定します。その結果を図7に示します。1600年から1860年までの間、日本語で書かれた技術書の数は年間1.6％増加しました。この割合は、1870年から1900年の間に年間8.8％とほぼ6倍に増加し、幕府の蛮書調所の職員が1862年と1871年に英和辞典を作成したのと同時に始まりました。日本語で書かれた技術書の数が44年ごとに倍増していた何世紀にもわたって、その数は突然8年ごとに倍増し始めました。言い換えれば、日本のマルサス的均衡からの脱却は、体系化された技術知識の成長率の大幅な増加と関連しています。私たちは、翻訳された技術書においてさらに急激な増加が見られます。日本の翻訳者は、1500年から1860年の間に西洋の技術書を8冊しか翻訳することに成功していませんでした。1900年までに、彼らは608冊の本を翻訳しました。図が示すように、日本に流入する新しい技術の成長率は、政府が英和辞典を作成し、技術吸収に補助金を出した後、突然かつ急激に変化しました。

この証拠に関する1つの潜在的な懸念は、技術知識を含む書籍の増加が、日本の辞書編集者が技術的概念を表す日本語の専門用語を発明することに成功したのではなく、図書館の収集方針の変化を反映している可能性があるということです。この可能性が私たちの結果を左右していないことを確認するために、私たちは、これらのデータに日本語における新語の作成に関する追加データを補足して、国の独自の成長トレンドをよりよく理解します。私たちは、小学館が出版した「日本国語大辞典」の改訂版に基づいて、日本語の単語の最初の記録された使用を取得しました。この辞書には、約30万の日本語の単語が含まれています。

図8から分かるように、1860年代以前の日本の単語作成は驚くほど少なく、通常、毎年約100の新語しか作成されていませんでした。ペリー来航後の最初の10年間でさえ、日本の新語作成率は本質的に変化しませんでした。この結果は、1854年にアメリカ人が実用的な機関車、電信機、カメラなど、多くの新しい技術を日本に持ち込んだことを考えると、非常に驚くべきことです。明らかに、日本人に西洋の技術を見せるだけでは、新しい技術を説明するための新語を作成するようにはなりませんでした。しかし、1862年の最初の英和辞典 (ETSJ1) の作成頃から始まり、1866年のこの辞書の大規模な印刷 (ETSJ2) とともに加速し、日本語の新語の数は年間約500に増加しました。15 単語の作成は、広範な英和辞典である「附音挿図英和字彙」の出版後、年間1000語以上に加速しました。したがって、新語の作成が世界の知識を体系化する新しい方法の導入を追跡する限り、この証拠は、1860年代の辞書作成やその他の翻訳の努力が、日本への新しいアイデアの表現方法の流入を促進するのに役立ったことを示唆しています。

4.3 体系化された知識の言語からの言語的距離とともに一人当たりの所得は減少する

技術知識へのアクセスが技術普及と開発にとって重要である場合、私たちは、開発と言語的距離 (ある地域が英語で技術知識にアクセスすることがどれほど費用がかかるか、または難しいかを示す代理指標) の間に相関関係があることを期待します。私たちは、この数値を容易に計算できること、そしてフランス語、ドイツ語、イタリア語が英語に近い言語であることから、英語からの言語的距離に焦点を当てています。そのため、英語とは大きく異なる言語は、他の主要な体系化言語とも大きく異なります。イギリスへの近さが一人当たりの所得とどのように関連しているかを理解するために、私たちは、マディソンのデータから、物理的な距離を制御しながら、いくつかの基準年の1人当たりの所得を英語からの言語的距離に回帰させました。私たちは、米国務省が、英語話者がある地域の多数派言語で「専門的な実務能力」を獲得するために必要な週数の推定値を使用して言語的距離を測定します。これは、英語話者がある言語を学ぶことが難しい場合、その言語の話者が英語を学ぶことも難しいという仮定に基づいています。私たちは、物理的な近さが旅行、貿易、投資、コミュニケーションを通じて技術移転を促進するため、イギリスからの物理的な距離を制御します。

表3は、英語からの言語的距離が経済発展と負の相関関係にあることを示しています。各列では、1人当たりの所得の対数を物理的距離と言語的距離に回帰させています。列1～3は、居住者の過半数が英語を話す地域を含めた仕様について、1870年、1913年、2018年の結果を報告しており、列4～6は、回帰から英語圏の地域を除外しています。16 1人当たりの所得と言語的距離の負の関係は、1870年と1913年には有意であり、2018年には有意ではありませんが、依然として存在しています。17 さらに、初期の係数の大きさは、経済的にも有意です。例えば、英語話者は、週25時間の授業を受ければ、24週間でスペイン語またはイタリア語に堪能になることができますが、アラビア語、中国語、日本語、韓国語で同じレベルの能力に達するには88週間かかります。

推定された影響の多くは、ある地域の母国語が英語であるかどうかから来ているようですが、列4～6は、現地語が英語ではない地域に限定した場合でも、言語的距離の影響が大きいことを示しています。表の列4では、データセット内の6つの英語圏 (オーストラリア、カナダ、イギリス、アイルランド、ニュージーランド、米国) を除外した後、同じ演習を繰り返しています。言語的距離の係数は半分に減少しますが、それでも、私たちは統計的および経済的に有意な関連性を特定しています。これらの結果は、言語的距離が開発に経済的に有意な影響を与えることを意味しています。私たちの推定によると、日本語のような言語的に遠い言語を話すことは、回帰に英語圏を含めた場合、スペイン語のような言語的に近い言語を話すよりも一人当たりの所得が47％低く、英語圏を除外した場合、27％低いことを意味します。

外れ値がこの結果を左右していないことを確認するために、付録の図A.1とA.2は、それぞれ1870年と1913年の部分回帰プロットを示しています。オーストラリア、アルゼンチン、カナダ、米国、ウルグアイなどの資源豊富な国に関連する外れ値はいくつかありますが、データにおける一般的な負の関連性は明らかです。私たちは、これらの結果を因果関係として解釈するわけではありませんが、これらのパターンは、体系化された知識へのアクセスが、19世紀から20世紀初頭にかけての開発を促進する上で潜在的に重要な役割を果たしたという考えと一致していると結論付けています。

4.4 日本は知識を体系化した後、製造業が急速に成長した

世界の貿易データをデジタル化することで、産業革命の世界的な広がりに関するもう1つの新しい事実を明らかにすることができます。日本は、この期間に輸出における工業製品のシェアが独自かつ爆発的に増加しました。図9は、私たちのデータセットにある各地域について、輸出に占める工業製品の輸出の割合の変化をプロットしたものです。日本の輸出に占める工業製品の割合は、この期間にほぼゼロから80％近くまで上昇しました。これは、日本経済が主に一次産品の輸出国から工業製品の主要な輸出国へと変貌を遂げたことを示しています。

これらのデータは、マディソンの集計データを使用した場合とは大きく異なる日本の工業化の姿を描いています。マディソンのデータでは、日本の経済発展はほとんど見られません。日本の西側諸国との貿易開始を挟む1850年から1870年の間、一人当たりの所得成長率は年間0.5％でした。この数字は、日本が西側諸国に閉鎖されていた1820年から1850年の間の年間一人当たり所得成長率0.3％よりもわずかに高いだけです。同様に、明治の制度創設も成長ブームとは関連付けられていません。1870年から1885年の間、日本の一人当たりの所得成長率は年間わずか0.6％でした。さらに不可解なのは、マディソンのデータによると、日本の1人当たりの所得成長率は、速くはなったものの、1885年から1910年の間は年間平均1.2％と、依然として目立ったものではなかったことです。

マディソンのデータに「明治の奇跡」が現れない理由は2つあります。第一に、人口の急増は、日本の一人当たりのGDP成長率が生産性成長率よりもはるかに低かったことを意味します。深尾ら (2015) (マディソンのデータのソース) が明らかにしているように、1885年から1899年の間の労働生産性成長率は年間平均2.7％であり、一人当たりの所得成長率の2倍以上でした。第二に、マディソンの集計データは、日本が農業経済から製造業経済へと移行するにつれて起こった急速な構造変化を覆い隠しています。

図10：日本の工業製品の輸出シェア

注：データソースは、「東洋経済新報社」 (1935) 「日本の外国貿易：統計調査」。東京：東洋経済新報社。

日本の輸出の急成長のタイミングを理解するために、私たちは、日本の産業レベルの輸出データを提供する「日本の外国貿易」にデータソースを切り替えます。これらのデータは、私たちの推定サンプルの国だけでなく、すべての国への日本の総輸出を報告しているため、図9で使用した二国間データと直接比較することはできません。しかし、このデータにより、より長い時系列を構築し、日本の輸出の変化をより正確に把握することができます。日本の工業製品の輸出シェアは、1880年代初頭の約20％から70％に上昇しました。これは50ポイントの増加であり、図9で見られたものよりも小さいですが、それでも非常に大きなものです。これらのデータは、1880年代初頭まで工業製品の輸出シェアに上昇傾向が見られないことを明らかにしています。この結果は、日本が貿易に開かれてから20年以上、明治維新から15年以上経ってから変化が起こったため、驚くべきことです。日本の輸出の急成長のタイミングを理解するために、私たちは、日本の産業レベルの輸出データを提供する「日本の外国貿易」にデータソースを切り替えます。これらのデータは、私たちの推定サンプルの国だけでなく、すべての国への日本の総輸出を報告しているため、図9で使用した二国間データと直接比較することはできません。しかし、このデータにより、より長い時系列を構築し、日本の輸出の変化をより正確に把握することができます。日本の工業製品の輸出シェアは、1880年代初頭の約20％から70％に上昇しました。これは50ポイントの増加であり、図9で見られたものよりも小さいですが、それでも非常に大きなものです。これらのデータは、1880年代初頭まで工業製品の輸出シェアに上昇傾向が見られないことを明らかにしています。この結果は、日本が貿易に開かれてから20年以上、明治維新から15年以上経ってから変化が起こったため、驚くべきことです。製造業の離陸が、日本人が1870年のドイツと同程度の書籍を体系化した直後に起こったという事実は、日本人が技術書を読むことができるようになったことが、これらの書籍に含まれる知識を利用する能力に影響を与えたかどうかを探る私たちの経験的分析の動機付けとなっています。

5 生産性成長の推定

このセクションでは、貿易データを使用して、地域-産業レベルで生産性成長を測定するためのグローバルデータベースを構築する方法を示します。ここでは、私たちの地域のセットについて生産性成長をどのように推定するかを説明します。付録Cでは、私たちの推定値を年間成長率に変換する方法を説明します。

5.1 生産性成長の推定

私たちの出発点は、Costinot et al. (2012) のフレームワークです。彼らは、複数の国、複数の産業、そして1つの生産要素である労働力を特徴とする経済を備えた、多セクターのイートン・コルトゥム (2002) モデルを構築しています。彼らは、時刻tにおける産業kにおけるiからjへの輸出額 (xijkt) を、

ln xijkt = γ'ijt + γ'jkt + θ ln z'ikt + ε'ijkt, (2)

と書くことができることを示しています。ここで、γ'ijtは、輸出に影響を与える二国間貿易摩擦と輸出国-輸入国の総供給と総需要の力 (例えば、国の規模と距離) を捉える輸入国-輸出国固定効果です。γ'jktは、産業kにおける輸入国の需要の偏差を捉える輸入国-産業固定効果です。θはフレシェ尺度パラメータです。z'iktは比較優位、つまり特定の輸出国と産業の生産性をシフトさせる要因を捉えています。ε'ijktは、産業-輸出国-輸入国レベルでの貿易コストが輸出国-輸入国平均からどのように逸脱するかを捉える誤差項です。

私たちの目的は、貿易データを使用してγikt ≡ θ∆ ln z'iktを推定することです。私たちは、方程式2を一次差分して固定効果の観点から書き直すことができることに注意することで、それを推定します。

∆ ln xijk = γij + γjk + γik + εijk, (3)

ここで、時間添え字を省略し、任意のインデックス (ℓ, m) についてγℓ,m ≡ ∆γ'ℓ,mとしました。この方程式を推定することで、γikを特定し、したがってθ∆ ln zikを、参照輸出国の生産性、輸入国の需要、および産業の生産性を固定する正規化の選択まで特定することができます。18 この方程式は、

∆ ln xijk = γjk + γik + εijk, (5)

と書き直すことができます。ここで、プライムのない変数は、プライムのある変数の一次差分に対応します。εijk ≡ γij + εijkです。

方程式 (5) の推定には、産業における初期の二国間輸出フローがゼロである観測値を削除する必要がありますが、これは問題があります。なぜなら、19世紀の輸出成長の多くは、輸出国が時間とともに輸出先のセットを拡大したことによるものだからです。これは、対数差分仕様に基づく生産性成長の推定値を下方バイアスする可能性があります。なぜなら、それはエクステンシブマージンによる成長を考慮できないからです。Amiti and Weinstein (2018) [AW] は、この問題を修正する代替推定アプローチを提案しています。

彼らの推定量は、重み付き最小二乗法と密接に関連しています。具体的には、輸出データにゼロがない場合、AW推定値は、ラグ付き輸出重みを使用した重み付き最小二乗法で得られた推定値と一致します。γjkとγikのAW推定値のユニークな特性は、産業の集計成長率が明確に定義されているすべての地域-産業、つまり、その地域が当初その産業で少なくとも1つの国に正の輸出をしている場合、それらが集計されてその産業の総輸出の成長率と一致することです。同様に、ある地域が当初その産業で少なくとも1つの国から正の輸入をしている限り、推定値は集計されてその地域-産業の輸入レベルと一致します。したがって、γjkとγikの輸出加重平均は、各国および各産業の総輸出成長率と一致します。19

推定値を得るために使用されるモーメント条件を書き留めることで、AW推定量がこの特性を持つことを正式に確認することができます。具体的には、推定値は2種類のモーメント条件を満たします。第一に、推定値は集計されて、すべての輸出国-産業観測値iにおける総輸出と一致します。

Σ_j xijk,t - Σ_j xijk,t-1 / Σ_j xijk,t-1 = γik + Σ_j (xijk,t-1 / Σ_ℓ xiℓk,t-1) * γjk, (6)

ここで、時間差分がレベルの変化からどのように構築されるかを明確にするために、時間添え字tを追加しました。モーメント条件の左辺は、輸出国iからのセクターkの総輸出の成長率に等しく、右辺は、輸出国固定効果 (γik) と輸入国固定効果 (γjk) の二国間輸出加重平均の合計です。したがって、この条件は、パラメータの輸出加重平均が集計されて総輸出と一致することを保証します。第二に、推定値は、すべての輸入国-産業観測値jにおける総輸入と一致するように集計されます。なぜなら、それらは2番目のモーメント条件を課すからです。

Σ_i xijk,t - Σ_i xijk,t-1 / Σ_i xijk,t-1 = γjk + Σ_i (xijk,t-1 / Σ_ℓ xℓjk,t-1) * γik. (7)

ここで、このモーメント条件の左辺は、輸入国jによるセクターkの総輸入の成長率であり、右辺は、輸入国固定効果 (γjk) と輸出国固定効果 (γik) の二国間輸出加重平均の合計です。推定値はこれらの2つのモーメント条件を満たすため、AW推定値は集計されてすべての地域の輸出と輸入の成長率と一致します。

γikとγikの推定値が得られたら、私たちは、グローバルな貿易パターンの意味のある分解につながる正規化を課すために、次の回帰を実行します。

γik = γi + γ1k + γ̃ik, (8)

および

γjk = γj + γ2k + γ̃jk, (9)

ここで、γ̃ikとγ̃jkは回帰残差です。この正規化の選択には、いくつかの有用な特性があります。第一に、γiは、輸出国の特性 (例えば、生産性や規模) の変化による輸出の増加を教えてくれます。第二に、生産性成長の「比較優位」要素であるγ̃ikは、輸出国の要因 (つまり、γi) の変化と産業の要因 (γk) の変化に直交する生産性の変化による輸出の増加に対応します。20 最後に、γik ≡ θ∆ ln z'iktを思い出して、Γik ≡ γ̃ik / θを、産業の要因または輸出国の一般的な状況の変化では説明できない、輸出国iの産業kにおける生産性の変化として定義できます。

次のセクションでは、世界中の生産性成長のパターンを理解するために、γiとΓikを推定します。私たちは、サンプル期間 (1880-1910) の年換算貿易成長率についてこの方法論を実施するため、私たちの推定値は平均年間生産性成長率に対応します。年換算レートの構築方法は、付録Cで示します。以下に報告するすべての結果は、年換算された推定値を指します。

6 比較の観点からの明治の奇跡

前のセクションで開発した方法論により、19世紀後半から20世紀初頭にかけての多くの地域の生産性成長の最初の体系的な推定値を提供することができます。私たちの正規化の選択は、生産性、または需要条件を条件として輸出国iの輸出をシフトさせるものはすべて、γiの推定値によって捉えられることを意味します。私たちは、γ̂i - L̂ (ここで、L̂は年間人口増加率) を輸出国の生産性の尺度、つまり、需要条件と人口増加を制御した後の国iの輸出の増加量として解釈できます。図11は、米国に対する年換算一人当たり輸出供給シフトの値、つまりγ̂i - L̂i - (γ̂US - L̂US) をプロットしたものです。21

安心できることに、経済のランキングは、経済史が私たちに教えてくれるこの時代の状況と概ね一致しています。フランス、韓国、日本、ドイツ、メキシコ、イタリア、オーストリア=ハンガリー帝国、スイス、イギリス、カナダ、ベルギー、米国は、輸出供給シフターの堅調な成長を示しています。対照的に、ポルトガル、ペルー、コロンビア、ウルグアイなどの経済は、低迷したパフォーマンスを示しています。特に、日本の輸出供給シフターは3位にランクインしており、この期間中に世界で最も高い輸出生産性成長を経験した経済の1つであったことが確認されています。私たちの推定値はまた、韓国が (日本と並んで) 高い生産性成長を遂げていたことを示唆していることにも注目してください。これは、日本が1876年に韓国を強制的に開国させ、名目上は独立していましたが、日本が「韓国政府と軍事行政を「改革」し、明治日本自体が行ってきたような措置を導入した」 (Iriye, 2007, p. 769) ことと関連している可能性があります。私たちの結果は、明治の改革が韓国の生産性も向上させた可能性があるという考えと一致しています。

次に、私たちは、生産性成長が製造業に偏っていた程度を調べます。私たちは、比較優位の要素である生産性成長Γikを、広範な産業ダミーに回帰させます。

Γik = βAggi * IAggk + βMfgi * IMfgk + βMini * IMink + εik,

ここで、IAggk、IMfgk、IMinkは、セクターkがそれぞれ農業、製造業、鉱業に属する場合に1となるダミー変数です。βAggi、βMfgi、βMiniは、農業、製造業、鉱業における輸出国iの比較優位の平均成長率を測定するパラメータです。言い換えれば、(βMfgi - βMfgUS) は、平均成長率と世界の製造業の平均成長率を制御した後の、輸出国iにおける製造業の生産性が米国に対してどれだけ速く成長したかを教えてくれます。図12は、1880年の輸出に占める製造業の割合がわずかではなかった国について、この演習の結果を報告しています。ポルトガルと香港は、製造業への比較優位の強いシフトを示していますが、図11の結果は、これらの経済は全体的な生産性成長率が低かったことを示しています。これは、製造業では比較的良好な成績を収めたものの、全体的な生産性成長は低迷していたことを意味します。次の7つの国 (日本、ベルギー、メキシコ、イタリア、イギリス、米国、カナダ) はすべて、この期間に急速な生産性成長 (δiで測定) を示し、製造業において非常に高い相対的な生産性成長を遂げたことで工業化が進んだ地域の例です。

この時代の産業生産性成長に関する私たちの構造的推定値は、明治日本の経済パフォーマンスが例外的なものであったことを裏付けています。平均的な生産性成長は国際的に見て高く、製造業に強くシフトしていました。この結果は、日本の製造業への専門化の比類のないシフト (図9) が、製造業に偏った生産性成長、つまりリカード的な比較優位のシフトによって推進されたという考えを裏付けています。次のセクションでは、日本語の技術知識の増加が、日本の起業家が産業革命の技術を活用することを可能にしたかどうかを探ります。

7 体系化と開発

前のセクションでは、i) 日本は1880年から1910年の間に、主に製造業によって牽引されて、力強い生産性成長を経験したこと、ii) 日本は、周辺経済の中で、国民に現地語で体系化された技術知識へのアクセスを提供した点で独特であったことを確認しました。このセクションでは、明治日本の経済のこれらの2つの側面の間に因果関係があることを示唆する実証的証拠を提示します。

私たちの実証的アプローチは、技術知識の体系化がセクター全体で生産性を向上させることができる程度における産業レベルのばらつきに依存しています。直感的に、産業革命中に生産方法が大きく変化した繊維糸の起業家志望者は、技術知識へのアクセスから大きな生産性の恩恵を受けることができました。対照的に、ニッケル、亜鉛、鉛などの原材料生産者は、産業革命の技術の影響をほとんど受けなかったため、技術知識を読むことができることから得られる生産性の恩恵ははるかに少なかったです。私たちは、ある産業が技術知識へのアクセスからどれだけの恩恵を受けることができるかを、セクション3.1で紹介した英国特許関連度 (BPR) 尺度を使用して操作します。

私たちは、

gik = αi + βJ * BPRk * IiJ + βr * BPRk * Iir + εik, (10)

の形式の回帰を推定することで、この関係を検証します。ここで、gikは、地域iと産業kにおける年間輸出成長率 (生データ) または比較優位の成長 (γ̃ik) のいずれかです。αiは輸出国固定効果です。BPRkはセクターkの英国特許関連度尺度です。IiJはiが日本の場合に1となるダミー変数です。Iirはiが他の地域グループrに属する場合に1となるダミー変数です。βJとβrは推定されたパラメータです。εikは誤差項です。私たちは、潜在的な交絡因子を調べるために、サンプル内の地域を相互に排他的な地域に分割します。

私たちは、輸出成長率と比較優位の成長に関する私たちの構造的推定値の結果を示します。BPRkは日本固有のものではないため、私たちの英国特許関連度の尺度は、産業レベルの技術知識の世界的な供給を捉えています。これは重要なことです。なぜなら、私たちの尺度は日本語で書かれたものを基にしていないからです。もし政府や起業家が成功する可能性の高いセクターのために戦略的に知識を生み出していたとしたら、それは内生的なものになるでしょう。

私たちは、βJ > 0であると仮説を立てています。つまり、知識の体系化からより多くの恩恵を受けた日本の産業は、日本でより速い生産性成長を遂げました。表4と表5の列 (1) は、それぞれ輸出成長率と生産性成長率を結果変数として使用して、この回帰を推定した結果を示しています。付録の図A.4とA.5は、対応する散布図をプロットしたものです。私たちの仮説と一致して、BPRkが高い産業は、サンプル期間中に輸出と生産性の成長が速くなりました。係数は、経済的に意味があり、統計的に非常に有意です。私たちの推定値は、英国特許関連度が75パーセンタイルにある日本の産業は、25パーセンタイルにある産業よりも年間15パーセントポイント速い輸出成長率と、年間1.4パーセントポイント速い生産性成長率を達成したことを意味します。これらの大きな効果は、日本の輸出が一次産品から工業製品へと突然シフトしたことを説明するのに役立ちます。

関心のあるパラメータβを因果関係として解釈するには、BPRkが誤差項εJkと相関していない必要があります。この文脈における主な懸念は、省略変数バイアス、つまりBPRkと相関する観測されていない要因が日本の生産性成長のパターンを左右していることです。例えば、BPRkが技術フロンティアまでの距離と相関している可能性が考えられます。あるいは、基本的な比較優位や明治維新中に実施された制度改革など、日本固有の他の要因がBPRkと相関している可能性もあります。もしβJが、フロンティアまでの距離など、データにおける一般的な傾向を捉えているのであれば、日本の係数が他の国で推定された係数と異なることは期待できません。一方、もしβJが日本の技術知識の体系化によって牽引されているのであれば、日本の係数は、平均的に見て、ほとんどの国とは異なることが期待されます。

表4と表5は、これらのプールされた仕様について推定された係数を報告しています。まず、日本のサンプルのみを使用して、BPRが私たちの成長の結果に与える影響を推定します (列1)。推定された係数は、経済的に大きく、統計的に非常に有意です。他のすべての列は、地域-産業サンプル全体にわたってプールされた仕様を推定しています。列2は、私たちのサンプル内の他の国では、輸出と生産性の成長について同じパターンが見られなかったことを示しています。この期間における輸出成長率は、日本以外の国ではBPRkと負の相関があり、統計的に有意でしたが、生産性成長率との相関は本質的にありませんでした。

一般的に、地域の比較優位は、体系化された知識からより多くを学ぶことができるセクターではより多くシフトしませんでしたが、体系化を行う国以外のある特定の地域グループが同様の生産性成長パターンを示したかどうかという疑問が残ります。列 (6) では、その地域がイギリスの植民地であったかどうかを制御していますが、係数は有意ではありません。もう1つの交絡因子は、BPRが産業の蒸気エネルギー強度と相関している可能性があり、私たちの回帰は、日本が蒸気動力の後発採用国であったために、蒸気集約型セクターで比較的急速に成長したことに起因している可能性があります。私たちは、1860年代のフランスのデータを使用して、産業で使用された蒸気動力の量を賃金総額で割ったものを使用して蒸気動力の強度を測定します (計算の詳細は付録D.5を参照)。列 (7) は、輸出と生産性の両方の仕様において、蒸気動力の強度の係数が有意ではないことを示しています。したがって、産業の蒸気動力の強度は、結果を左右していません。私たちは、付録の表A.3とA.4に、蒸気動力の強度に関する追加の頑健性チェックを示しています。最後に、私たちは、国を所得三分位数でグループ化し (列8)、アジアを分離します (列9)。どの地域グループも同様の生産性パターンを示していません。それどころか、日本を除くアジアなど、最も貧しい国では負の相関関係が見られますが、パターンは輸出と生産性の結果全体で一貫して統計的にゼロとは有意に異なりません。要約すると、プールされた仕様は、日本の生産性成長パターンが周辺経済にとっては異例であったが、他の体系化を行う国とは非常に一致していたことを示唆しています。地域のトレンドや構造的要因、例えば技術フロンティアまでの距離は、この関係を説明する可能性は低いでしょう。

付録では、他にも一連の頑健性チェックを提供しています。付録の表A.2は、非製造業セクターを除外することで、BPRが日本の輸出と生産性の成長率に与える影響が、製造業の生産性成長率と非製造業の生産性成長率の差によって生じたものではないことを示しています。付録の表A.5とA.6では、BPRがヨーロッパの上位4つの体系化国の産業輸出と生産性の成長率を向上させたことを示しています。対照的に、スペインやメキシコなどのスペイン語圏を含む、このセット以外の国では、平均的に、BPRと産業輸出と生産性の成長率の間に負の関係があります。係数は通常、不正確に測定されていますが、パターンは表4と表5に報告されている上位4つの体系化国のプールされた推定値と一致しています。私たちはまた、付録の表A.7で、日本の結果が特定の地理的地域への日本の輸出によって牽引されたものではないことを示しています。特に、私たちの結果は、日本が主にサービスを提供していたアジアの輸出先市場を除外しても成り立ちます (Meissner and Tang, 2018)。同様に、私たちの結果は、繊維や鉄鋼、金属製品などの個々の高成長セクターによって牽引されたものではありません (表A.8)。これらの結果を総合的に見ると、日本では広範な変化が起こっていたことが分かります。これらのパターンは、日本の主要な輸出先市場や主要な輸出製品だけによって牽引されたものではありません。

最後に、私たちは、日本の技術知識の体系化の明確なタイミングを利用して、「日本固有の」交絡因子があるかどうかを調べます。具体的には、日本は19世紀後半に大きな経済的および政治的変化を遂げていましたが、前のセクションでは、輸出の構成が工業製品へと変化したのは、日本の起業家が現地語で技術知識にアクセスできるようになった直後であり、急速に起こったことを確認しました。タイミングは示唆的ですが、私たちは、産業レベルのばらつきを使用して、これをより正式に検証します。具体的には、セクション4.1の議論に従って、1887年と定義した、日本が技術的に識字になる前のBPRkが日本の産業成長に与えるプラセボ効果を推定します。

もし技術リテラシーが日本にとって重要であったとしたら、私たちは、日本人が西洋の技術書を読むことができるようになった後でのみ、英国特許関連度が日本の輸出に影響を与えることを期待するはずです。私たちは、1875年 (日本が1870年のドイツの技術書の半分以下の数しか持っていなかった年) から、1880年から5年刻みで変化する終了年までの産業別の日本の年間輸出成長率を、英国特許関連度に回帰させます。22 図13は、これらの回帰から推定された係数と95％信頼区間をプロットしたものです。23

図13：終了年別に日本の輸出成長率をBPRに回帰させた場合の係数

注：私たちは、1875年からさまざまな終了年までの日本の産業輸出成長率をBPRkに回帰させ、推定された係数と95％信頼区間をプロットします。

私たちは、1875年から1880年までの輸出成長率の仕様を、日本が技術リテラシーを達成する前の輸出成長率とBPRの関係を調べるプラセボ演習として解釈します。私たちは、BPRについて負で有意な係数を取得します。これは、日本の輸出成長率が産業革命から最も恩恵を受けた産業でより遅かったことを示しています。この結果は、表4で日本以外の国、特に他のアジア経済について見たものと似ています。言い換えれば、日本が技術的に識字になる前は、その輸出成長パターンは、世界の他の周辺地域の国々と同様に見えました。つまり、西洋から学ぶ可能性が最も高いセクターで比較優位を失っていました。

しかし、日本が1887年に技術的に識字になった直後、私たちは、パターンが有意に反転していることが分かります。1895年までに、英国特許関連度の係数は正になり、イギリスの技術から最も多くを学ぶことができる日本の産業がより速く成長したことを示しています。この係数は、サンプル期間の残りの期間を通して正のままであり、持続的な効果を示唆しています。この効果のタイミングは、日本に関する従来のストーリーでは説明が難しいです。私たちは、日本が貿易に開かれてから37年後まで影響を検出しないため、貿易の開放が唯一の駆動変数である理由を理解するのは難しいです。図14は、1880年、1890年、1900年、1910年の散布図を示しており、外れ値がこれらの結果を左右していないことを示しています。プロットから分かるように、1880年には明確な負の関係があり、後の年には明確な正の関係があり、これらの結果は外れ値によって牽引されたものではありません。

図14：1880年から1910年までの10年ごとの日本の輸出成長率とBPR

注：これらのグラフは、1875年からX年までの年換算成長率を英国特許関連度に対してプロットしたものです。

要約すると、地域間の証拠と、技術知識が日本の産業成長の予測因子になった時期は、体系化が日本の生産性成長に与える影響を因果関係として解釈するための強力な根拠を提供します。明治政府は、現地語で技術知識を広く利用できるようにすることで、工業化の重要なボトルネックを解消しました。日本の生産性成長の代替的な説明は、地域間の比較におけるその独特のパターンと、日本におけるそのタイミングの両方を説明する必要があります。

8 結論

この論文は、現地語で技術知識を公的に提供することで、明治日本における西洋技術の吸収を阻害していた重要な摩擦が解消されたという議論を裏付ける証拠を示しています。私たちの結果は、日本や他の体系化を行う国に特有の実証的パターンを示しています。西洋の技術からより多くの恩恵を受けることができた産業は、関連するセクターでより速い輸出と生産性の成長を経験しました。これは、19世紀の文脈において、特に西ヨーロッパから言語的または物理的に離れた地域が、イギリスをうまく模倣するために、技術知識へのアクセスなどの複雑な公共財を提供する必要があったことを示唆しています。これらの公共財は、近代的な産業発展を促進するのに十分ではなかった可能性がありますが、私たちの結果は、それらが必要であった可能性があることを示唆しています。日本の制度を受け入れ、併合または植民地化を通じて日本語を学ぶことを余儀なくされた、琉球王国 (現在の沖縄)、蝦夷 (現在の北海道)、台湾、韓国などの他の民族的および言語的に異なる国も、現在、日本と同様の一人当たりの所得を持っています。私たちは、イギリスの植民地制度と同様に、日本の植民地制度が彼らの成長に何らかの有益な効果をもたらしたかどうかを調べることを将来の研究者に委ねます。

明らかな疑問は、なぜ日本政府が周辺地域の中でこれらの公共財を提供する点で独特であったのかということです。歴史的記録を読んだところ、西洋列強の到来によって引き起こされた日本政権に対する深刻な存亡の危機が、積極的な防衛的近代化という戦略を支持するエリートを一致させたことが示唆されています。重要なことに、日本は政策ツール自体を発見したわけではありません。技術採用の国家支援、特に技術書の翻訳は、イギリスを模倣しようとしていた地域では一般的な戦略でした。これは、18世紀後半のブルボン朝フランスから19世紀の中国の洋務運動まで観察されています (Juhasz and Steinwender, 2024)。したがって、明治日本は、他の場所で開発された国家主導の技術採用プレイブックを取り上げ、それを前例のない規模で展開しました。

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Press.

Online Appendix

A Additional Tables
B AdditionalFigures
C Constructing Annual Growth Rates
D Variables from External Sources
E Bilateral Trade Dataset
F British Patent Relevance in the Late 1800s
G NewJapaneseWordsintheMeijiPeriod
H TechnicalBooksintheTopWorldLanguages(1800-1910)

NBER WORKING PAPER SERIES
CODIFICATION, TECHNOLOGY ABSORPTION, AND THE GLOBALIZATION
OF THE INDUSTRIAL REVOLUTION
Réka Juhász
Shogo Sakabe
David Weinstein
Working Paper 32667
http://www.nber.org/papers/w32667
NATIONAL BUREAU OF ECONOMIC RESEARCH
1050 Massachusetts Avenue
Cambridge, MA 02138
July 2024

ベルギーと日本の貿易データを提供してくれたクリス・マイスナーとジョン・タンに特に感謝します。優れた研究支援をしてくれたベンジャミン・エヤル、アイザック・ルーミス、ザカリー・マルコーネ、オジャスウィー・ラジバンダーリ、ロシャン・セトルール、アレックス・チャン、そして特にマイケル・ドゥアルテ、ヴェロニカ・C・ペレス、アンジェラ・ウー、ドンチェン・ヤンに感謝します。また、トレブ・アレン、アンドリュー・バーナード、キリル・ボルシャク、フロリアン・カロ、ダビン・チョール、ジョン・ファーナルド、井上静香、伊藤隆敏、森口千晶、ロバート・スタイガー、ジョン・スタインソン、ダン・トレフラーの優れたコメントにも感謝します。

ここに表明された見解は著者のものであり、必ずしも全米経済研究所の見解を反映するものではありません。

NBERワーキングペーパーは、議論とコメントを目的として配布されています。NBERの公式出版物に付随するNBER理事会による査読やレビューは受けていません。

© 2024 by Réka Juhász, Shogo Sakabe, and David Weinstein. All rights reserved. 2段落を超えない短いテキストは、©通知を含む完全なクレジットをソースに明記すれば、明示的な許可なしに引用することができます。

技術の体系化、技術吸収、そして産業革命のグローバリゼーション
レカ・ユハス、坂部荘吾、デビッド・ワインスタイン
NBERワーキングペーパーNo. 32667
2024年7月
JEL No. F14,F63,N15

要約
本稿では、19世紀後半の世界における技術吸収について考察します。私たちは、産業革命の技術を吸収するためには、母国語による技術知識の体系化が必要であったという考えを検証するために、いくつかの新しいデータセットを構築しました。その結果、比較優位は、体系化された技術知識にアクセスできた国と植民地においてのみ、特許から利益を得ることができる産業に移行しましたが、他の地域ではそうではありませんでした。明治日本の急速かつ前例のない技術知識の体系化を自然実験として利用し、このパターンは、日本政府が1870年のドイツで利用可能であったのと同程度の技術知識を体系化した後にのみ、日本に現れたことを示します。私たちの発見は、技術普及に伴う摩擦に新たな光を当て、明治日本が最初のグローバリゼーションの波の中で工業化に成功した非西洋諸国の中でなぜ独特であったのかについて、斬新な見解を提供します。

レカ・ユハス
バンクーバー経済学部
ブリティッシュコロンビア大学
6000 Iona Drive
バンクーバー、BC V6T 1L4
およびNBER
reka.juhasz@ubc.ca

坂部荘吾
コロンビア大学
ss5122@columbia.edu

デビッド・ワインスタイン
コロンビア大学
経済学部
420 W. 118th Street
MC 3308
ニューヨーク、NY 10027
およびNBER
dew35@columbia.edu

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