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3 グローバリゼーションと国際開発研究 アフリカ開発戦略 研究報告書 サハラ以南アフリカへの新しい開発援助を求めて 目次 はしがき...1 序章... 2 秋山孝允 ( 日本大学教授 FASID 国際開発研究センター参与 ) 第 1 章アフリカ経済の展望... 9 秋山孝允 ( 日本大学教授 FASID 国際開発研究センター参与 ) 髙橋えり子 (FASID 国際開発研究センタージュニアプログラムオフィサー ) 第 2 章 SSA の農業 食料セクターの展望と可能性 古橋元 ( 農林水産省農林水産政策研究所主任研究官 ) 第 3 章投資誘致 産業育成に対するドナー支援の可能性 : アジアの経験の移転と 仲介 機能 渡辺松男 ( 国際協力機構客員専門員 (2010 年 4 月より新潟県立大学勤務予定 )) 第 4 章産業クラスター政策に対する フローチャート アプローチ : アフリカへの適用 朽木昭文 ( 日本大学教授 ) 第 5 章経済成長における都市の重要性 : ケニアにおける都市化への取組み 渡邉恵子 (FASID 国際開発研究センター主任 ) 結び 秋山孝允 ( 日本大学教授 FASID 国際開発研究センター参与 )

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5 はしがき 近年の開発途上国の経済成長を見る限り 年率 10% ほどの高成長を示している中国 インド等の新興国から 経済成長どころか 国家や政府の統治能力に大きな問題を抱えているいわゆる脆弱国家まで 途上国間の経済やガバナンスの状況の格差は拡大している FASID では過去 2 年間 脆弱国家の開発戦略 に関する研究を行ってきた 1 年目は 脆弱国家 の定義や分類 脆弱国家に対する主要援助機関による開発援助のアプローチ 日本のガバナンス支援や平和構築支援 近年の研究動向等を論じた 2 年目は脆弱国家に着目してサハラ以南アフリカの経済成長の展望 コンディショナリティと政策対話 スーダン ジンバブエ ナイジェリアの事例を取り上げた 本年度の研究では脆弱国家も多く含まれるサハラ以南アフリカへの開発援助のあり方について議論した この地域は世界の開発途上国の中でも最も取り残された地域であるが 2008 年のリーマンショック以前の天然資源の高騰 以降のグローバルな経済危機の各国の経済への打撃等 経済の状況は揺れ動いている 本研究では 最新の状況把握を踏まえてサハラ以南アフリカへの開発援助のあり方を考える上で特に重要なテーマに的を絞った すなわち マクロレベルでのアフリカ経済の将来展望 農業 食料セクターの展望 投資誘致 産業育成に関するドナー支援 産業クラスター政策に対する フローチャート アプローチ 経済成長のための都市の重要性 である また 最終章にこれらの研究を踏まえて 新しいアフリカ開発戦略の模索として民間を含むオールジャパンとしての産業化を提言した 本研究の総括は秋山孝允 ( 日本大学教授 /FASID 国際開発研究センター参与 ) が担当し 執筆は秋山の他 古橋元 ( 農林水産政策研究所主任研究員 ) 渡辺松男( 国際協力機構客員専門員 ) 朽木昭文( 日本大学教授 ) 渡邉恵子(FASID 国際開発研究センター主任 ) 高橋えり子(FASID 国際開発研究センター JPO) が担当した 編集は渡邉恵子が担当した これらの方々のご協力には心から感謝を申し上げたい 本報告書がサハラ以南アフリカの開発戦略を考える上で何らかの参考になれば幸いである 尚 本書各章は関係機関の見解を示すものではなく執筆者の見解に基づいて書かれたものである また所属は執筆当時のものである 2010 年 3 月 財団法人国際開発高等教育機構国際開発研究センター所長代行湊直信 1

6 序章 サハラ以南アフリカ ( 以下 SSA) の開発の重要性は長い間議論されてきたが 特に 2000 年 9 月に国連ミレニアム開発目標 ( 以下 MDGs) が国際援助コミュニティの共有された開発目的になり また 2005 年のグレンイーグルズサミット会合で重要課題として取り上げられてから注目されている これは他の途上国地域に比べて開発 特に経済成長が遅れており 2015 年までに MDGs 達成がほとんど絶望的であること また紛争経験国が多く AIDS をはじめとした保健 医療問題が深刻であることなどがその背景にある 近年 従来の ODA ではこのような状況を是正するためには資金不足であるとの認識から いわゆる 革新的開発資金調達メカニズム が検討されているが この主な目的は SSA での MDGs 達成である このようなこともあり SSA への ODA 特に保健や教育分野の社会関連インフラへの支援は増大してきた 一次産品価格の上昇もあり 2008 年にリーマン ショックに端を発した世界経済危機までの数年間は SSA の GDP は大きく伸びたが 世界経済危機による打撃は大きく 今後の経済成長が危ぶまれている 1 SSA は絶対的貧困 AIDS 紛争 ガバナンスなどの問題に悩まされてきたこともあり 近年の SSA の開発問題および援助に関する研究は 教育 保健などの社会分野や紛争 平和構築といった社会 政治的な課題が中心であった 他方で 中長期の経済発展については 政府の腐敗などを含む制度問題や基本的な比較優位を根拠とした農業分野の推進を主旨とする研究などは存在するものの 持続的な成長と所得レベルの向上の方途を提示するものは多くない ( これらの制度問題 農村開発の難しさことは指摘されている 2 ) 喫緊の問題を分析し解決策を探ることはもちろん重要であるが それらの問題は恒常的に存在するものであるため 中長期の経済問題や展望を考慮することができなくなる可能性がある 短期的な問題の解決の積み重ねは 必ずしも長期的な問題の解決につながらない また中長期的な問題を分析することによって短期的な問題への解決のよりよい糸口が見えてくる場合もあると思える 言葉を変えれば SSA の開発にはあまりにも多くの課題があるため 出口作戦なしに開発援助が行われてきた感がある SSA が中長期的に開発 経済成長を遂げるにあたって国際社会に何ができるかは大きなテーマであり これに関しては多様な研究 意見があり それらをすべて網羅することは不可能である 本研究は今までの研究であまり扱われてこなかったが 重要と思われる二つのテーマを扱った ひとつは SSA の中長期開発であり 貧困問題を明確にするために行った予測である このカテゴリーに属する研究は SSA 主要国の産業別 GDP と雇用の分析と予測 そして食糧問題に焦点を当てた主要農産物の需給バランスの予測である 次に取り扱うテーマは 産業化政策を含む産業化の可能性 都市の経済発展への役割である 両テーマは経済問題が中心であるが それは SSA の多くの問題は経済があまりにも弱く貧 年 1 月に開かれたアフリカ連合サミット会合で世銀総裁ゼーリック氏は今回の世界不況の影響によりアフリカで数千万の人が貧困に陥るであろうと述べている (International Herald Tribune 2010) 2 制度問題に対処する困難は World Bank (2005) 農業支援の評価は World Bank (2007) を参照 2

7 困が蔓延していることから発生していると思われる MDGs が重要視している保健 教育 ジェンダーの目標にしてもその持続的解決策は経済発展がなくしては 2015 年どころかこの先数十年間達成できないであろう それどころか状況は悪化する可能性すらある ガバナンスの問題にしてもその原因の多くが家産制制度にあるといわれるが 家産制制度の大きな原因のひとつは経済的な脆弱性にあるのではないだろうか 3 戦後の主要な開発援助戦略はその時々の世界政治 経済 過去の戦略に強く影響されてきた このことを考えると 本書の主題である SSA の中長期の開発援助戦略を検討する上で これまでの SSA に関する開発援助の遍歴をレビューすることは重要である 従って 以下本章では SSA 開発援助の遍歴を簡潔にレビューし 本書の各章を紹介する 4 SSA 開発援助の遍歴 SSA の開発援助戦略は戦後から今日にかけて大きく変わってきた 一般的な開発援助戦略の変遷は秋山他 (2003) などに詳しく記してあるが 戦後から 1980 年頃までは途上国の政府を中心にインフラ整備を行うことが主な援助活動であった 途上国政府が開発を主導するこの手法は当時の米ソ冷戦の影響があった 1980 年から世界銀行 ( 以下 世銀 ) で構造調整借款 ( 以下 Structural Adjustment Loan: SAL) が行われるようになったが この背景として 多くの SSA 諸国政府の腐敗 その結果としての政府の失敗が挙げられる 年代は英国のサッチャー 米国のレーガンに代表されるように経済に関して政府はできるだけ関与すべきでないという考え方が世界で主流になっていたことが SAL の貸付条件にいわゆるワシントン コンセンサスがつけられるようになる しかし SAL は必ずしも成功したとは言えず 世銀などドナーの政策の押し付けという批判が 1990 年代に高まった 1990 年代に入り それまでの経済発展 一人当たりの GDP を上げることという開発の概念は UNDP などにより挑戦され 1990 年に UNDP の 人間開発報告 とそれに伴って出された 人間開発指標 は所得以外に教育と保健も注目された この傾向線上にあるのが 2000 年に国際社会で採択された MDGs であろう MDGs は 2015 年までに貧困削減 教育 保健などを中心にした目標をすべての途上国で達成するという八つの目標である MDGs には経済発展の指標は含まれていない これは 開発援助はあくまでも政府間 (G-to-G) で行われるもので経済自体の発展は民間が行うべきであるという考えがあるからであろう 6 また 1960 年代に SSA 諸国が工業化を試み 失敗したことも一因であろう 1990 年代中頃から注目を浴びてきたのは 制度 であるが SSA の場合 特に紛争や汚職などの政府の失敗が問題視されてきた 特に 2001 年のアメリカの 9.11 同時多発テロ事件以来 脆弱国家の問題が世界の安全保障の視点から議論されるようになり SSA の多く 3 石川滋 (2008) 4 本書では取り上げていないが 本書の研究との関連が強く 現在日本で行われている研究として 園部 大塚 (2004)( 産業の発展過程を研究した ) や秋山他 ( 近刊 )( 途上国への資金の流れを分析し新しい経済発展モデルを記している ) が挙げられる 5 たとえば Bates (1981) 参照 年代天然ガスの発電所をエンロンがインドで建設するプロジェクトが失敗したことは先進国の企業が途上国でのインフラ整備に関わることの危険性を示している 3

8 の国が脆弱国家であることから この観点からも SSA の開発問題は検討されることになった 7 しかし この問題は国家構築と深くかかわっていて 相当内政干渉的な要素もあり 開発援助を遥かに超えるものであった 21 世紀に入り明白になったのは 中国 インド ブラジルなどの新興国が驚異的な経済発展を遂げたことである 中国とインドの経験が明らかにしたことは持続的な開発には経済発展が必要で 経済発展は民間主導でしか行われないことである 中国は 1980 年ごろ インドは 1990 年ごろ政府主導から民間主導に経済発展戦略を変換してから急激な経済成長が起こった 中国やインドなどの経験を直接 SSA に適用するのには無理があるであろう その理由はいくつかあるが 主要なものとして以下が含まれる 1ほとんどの SSA 諸国の民間企業は小さく 高度な技術も持ち合わせていない 2 教育程度が低く 工業化に必要な専門家も少ない 3 経済インフラだけでなく 金融インフラも脆弱である 4 多く国で民間企業と政府の信頼関係があまりよくない このような重要な悪条件もあり 国際社会は SSA の民間企業の育成にはあまり関わってこなかった しかし 国際社会にも重要な問題があった 上述したように開発援助が G-to-G であることとも関連するが ドナー機関スタッフに民間企業で働いた経験のある人は非常に少ない この結果 SSA の開発政策策定に世銀などのスタッフが関わることが多いが 民間企業の育成の重要性を理論的には理解していても 実際に適用 実施することを得意としないのではないかと思われる 新興国の経済成長が進むに従いこれらの国が他の途上国 特に SSA 諸国を対象に援助を始めた 中国の SSA への援助の歴史は長いが 中国の経済発展に石油をはじめとした天然資源が不可欠ということもあり 21 世紀に入り急増している OECD/DAC メンバーでないこともあり 中国は SSA のガバナンス問題を援助から切り離し SSA の電力などの経済インフラに重点援助を行っている 中国の世界的な政治経済力が高まってきたこともあり 世銀も中国と協働することを発表している 8 このように SSA の開発援助戦略は変遷してきたが 中長期の持続性のある経済発展に必要な産業化 それに必要な経済インフラ整備を目的とした支援は この数年の中国の援助をもってしてもまだまだ不足している 本書で分析したように この 20 年 30 年先 SSA では特に非農業分野で人口が大幅に増加することを考えると 工業化戦略は不可欠である 産業化 人口増との関連で重要になるのは SSA の都市であろう 都市は経済発展 産業化に大きな可能性を秘めているが 整備を怠れば社会不安の元凶になりうる 本書は上述のような認識の下に編集された 以下に各章で扱う内容を紹介する 7 国際開発高等教育機構 (2009) など参照 8 Bloomberg.com.online (2010). 世銀と中国の協働は現在世銀のチーフエコノミストが中国人であることも影響しているかもしれない 4

9 本書の構成 第 1 章アフリカ経済の展望 (FASID/ 日本大学秋山孝允 FASID 髙橋えり子 ) 中長期の SSA 開発援助戦略を検討するには SSA 経済が 20 年 30 年後どのような形態になるのかを分析することが必要であろう この章では農業セクターと非農業セクターの生産性と人口を主に時系列統計分析に基づき SSA 全体と 10 カ国に関して予測する これらの予測結果から GDP 二つのセクターの GDP 雇用者一人当たりの GDP 全体の GDP を 2030 年まで推定している 分析結果から判明することは 非農業セクターでの人口は相当増加し このセクターでの雇用を拡大しなければ SSA の貧困は改善されないということである 第 2 章 SSA の農業 食料セクターの展望と可能性 ( 農林水産政策研究所古橋元 ) 国連の人口推計 ( 中位 ) によれば SSA の人口が 2030 年には現在の約 1.5 倍を超えることが予測され 現在だけでなく将来において 農業 食料問題は SSA の最重要課題である 今後も恒常的な食料不足が懸念される地域として SSA が世界的に注目される中で 将来において どの程度の主要穀物の生産量が見込まれ 食料需給の観点から不足の緩和となるのか この研究では主要穀物 油糧種子を対象とする SSA の各国を対象にした食料需給モデルから 2030 年における SSA 各国における食料需給を定量的に予測する また SSA における農業部門の労働人口について 農業部門における国際標準の労働人口率を推計し それを基に 現在および将来における SSA の農業部門の超過労働人口率について検討を行い それらを基に将来の SSA における農業 食料の課題を探った 第 3 章 投資誘致 産業育成に対するドナー支援の可能性 : アジアの経験の移転と 仲介 機能 ( 国際協力機構渡辺松男 ) この章は SSA の経済成長と産業育成政策の妥当性やアジアの経験の適用可能性をレビューし JICA の投資環境整備事例を援用しながらドナーが果たす機能を論じる アフリカの持続的な成長実現のためには 各国政府は個々の国の能力に応じてより積極的な役割を担うべきである この立場から 対アフリカ支援の一形態として ( 単に財政支援 現金支給だけでなく ) 開発プロセスの 仲介者 として 技術協力と借款 民間との有機的な連携といったドナー国の諸資源を動員した 混合 型支援の必要性を説く そのような支援が機能するためには 受け手国には政治指導者のコミットメント 国内利害関係者の価値観共有 他ドナーの理解 連携が不可欠である またドナー側の課題として 1 意欲的な支援射程と適切な人材の選定 2 国 セクター間の有機的な調整機能 3 長期のコミットメントとそれを反映した評価体制が求められる 5

10 第 4 章 産業クラスター政策に対する フローチャート アプローチ : アフリカへの適用 ( 日本大学朽木昭文 ) 本稿は アジアで成功した産業クラスター政策をアフリカ開発に適用し 援助政策を提示する 本稿の目的は フローチャート アプローチという成長戦略を実践化するアプローチを確立し 産業クラスター政策のアジア モデルを作成し アフリカの成長戦略を作成することである 手法として 産業クラスターを新しく分類し その新分類を基に 1980 年代以降のアジア成長モデルを フローチャート アプローチ により構築する その原型モデルがタイの東部臨海地域プロジェクトである このプロジェクトは 1982 年から 1993 年まで約 700 億円の ODA により水供給 港湾整備 約 400Ha の土地の工業団地の建設を実施し 約 4 万人の雇用を創出した 本稿は このフローチャート アプローチをアフリカの都市に適用し 産業クラスターを形成するための政策提言を作成する 第 5 章 経済成長のための都市の重要性 : ケニアにおける都市化への取組み (FASID 渡邉恵子 ) 最近出された Spence et al の Urbanization and Development に記されているようにこれまでの SSA 開発戦略において都市の役割に関しての研究は少ない 経済成長は都市から生まれるとされるが 都市を効果的に運営管理しなければ経済成長も難しい この 20 年で SSA の都市人口が急増し しかも都市人口の 70% がスラムにいるという現実を考えると 有効な都市開発は最重要課題になるであろう この章では SSA の都市化の特徴を考察するとともに ケニアを事例に都市化の現状と課題を整理する その上で 経済成長を促進させる要素としての都市化に対する効果的な支援アプローチを探っている 最後に上記 5 章を踏まえて結びとし 新しいアフリカ開発戦略に対する提言を出している 参考文献 秋山孝允 秋山スザンヌ 湊直信 (2003) 開発戦略と世界銀行 知泉書館 石川滋 (2008) アフリカ型と東アジア型の開発( 比較制度 ) モデル- 日英間国際開発政策の相互学習を目指して- FASID ディスカッションペーパー No. 13 国際開発高等教育機構 (2009) グローバリゼーションと国際開発研究 [ 脆弱国家の開発戦略 II] 研究報告書 国際開発高等教育機構園部鉄史 大塚啓二郎 (2005) 産業発展のルーツと戦略 日中台の経験に学ぶ 知泉書館 6

11 Bates, Robert H. (1981), Markets and States in Tropical Africa: The Political Basis of Agricultural Policies, University of California Press. Bloomberg.com.online (2010) World Bank May Co-Invest with China in Africa Feb. 2, Estache, A (2005) "What Do We Know about Sub-Saharan Africa's Infrastructure and the Impact of the 1990s Reform Mimeo, World Bank. Infrastructure Consortium for Africa (2008) ICA Annual Report 2007, Infrastructure Consortium for Africa Secretariat. International Herald Tribune (2010) World Bank Chief Predicts Global Poverty Will Increase, 2 月 2 日版 World Bank (2005) Economic Growth in the 1990s; Learning from a Decade of Reform, World Bank (2007) World Bank Assistance to Agriculture in Sub-Saharan Africa; An IEG Review, IEG World Bank 7

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13 第 1 章アフリカ経済の展望 日本大学教授 /FASID 国際開発研究センター参与秋山孝允 FASID 国際開発研究センター JPO 髙橋えり子 要約 アフリカの開発 開発援助戦略を考察する上で不可欠なのは中長期経済展望であると思われるが 信頼できるデータが少ないこともあり この分野の研究は驚くほど少ない 本章はアフリカが直面している経済情勢をレビューし アフリカの経済の予測を非常に簡潔なモデルを用いて行った この分析から明らかになったことは多くのアフリカ諸国が貧困からなかなか脱することができないのは他地域に比べて非常に高い人口増加率であるということである 農業の停滞も人口増加に比べ農地面積が拡大していないことが大きな原因である 農地が大幅に拡大しない状況の下では 農業の雇用創出能力は低く 今までも人々は非農業に職を求めていたし この傾向は今後も続くであろう 今後アフリカの貧困削減を検討する上で重要になるのは 古くて新しい人口問題 そして非農業 都市での雇用創出であろう この課題に対処できなければ アフリカの貧困は悪化するだけでなく 社会不安を生みだす可能性がある 1-1 序 BRICs をはじめとした新興国やアジアの開発 経済発展が注目されている今日 開発に遅れてしまっているのがアフリカ ( ここではアフリカはサハラ以南アフリカを指す : 以下 SSA) で 近年国際開発社コミュニティで途上国の開発問題というと SSA のことになるといっても言い過ぎではない SSA の開発問題は古くて新しい課題であるが 2000 年に MDGs が採択され国際開発援助目標になり 英国が 2005 年のグレンイーグルズ サミットで SSA の開発問題をサミットの重要課題にしてから特に注目を集めるようになった サミットの主催国であった英国の主張は SSA が MDGs を期限の 2015 年までに達成することが難しく 達成するには主要ドナーがより多くの援助を行うべきということであった MDGs やグレンイーグルズがあり SSA への開発援助はこの数年増大し 国際市場における一次産品の高騰もあり GDP で測ったアフリカ経済は 2000 年代前半は順調に拡大した しかし 2008 年秋のいわゆるリーマン ショックに端を発した世界同時不況により一次産品価格も乱高下し それに伴い SSA の経済も不安定になった 2009 年後半には世界経済の安定化 回復もあり 一次産品価格も持ち直しており 最悪の状況からは脱したが まだ予断は許さない SSA の開発問題というと 内戦 不安定また民主的でない政権 食料不足 AIDS などの SSA の脆弱性の問題に国際開発社会は注目しがちで 開発 経済成長を達成し 経済的に自立できることを目指す長期開発援助戦略が忘れがちである 本章では SSA の中長期開発戦略を策定するうえで不可欠と思われる SSA の中長期の経済展望を検討する SSA のこれまでのそして現在の経済形態をマクロ的に主にデータを中心に分析し 簡潔なモデルを 9

14 用い予測を行う また これらの結果の中長期開発 開発援助戦略への含意を検討する 大規模な回帰分析を基にしたモデルや CGE モデルは存在するが SSA のように信頼できるデータがあまりない場合 これらのモデルは政策分析に適さない またこれらの大規模モデルは専門知識があまりない政策担当者には扱いにくい 分析対象は SSA 全体と個別に SSA10 カ国である 本節では統計を用いながら SSA 経済の主な問題点を見直す 第 3 節ではこれまでの SSA の経済の傾向を基に 2030 年までの予測を行う 第 4 節では結びとして SSA 経済の展望を鑑み 援助戦略への提言を試みる 1-2 SSA の経済の主な問題点 SSA の経済に関しては多様な特徴 課題があるが 以下に中長期経済に関連が強い主な項目を挙げる (1) 人口増加率が高く一人当たりの所得が多くの国で停滞もしくは減少している 表 1 に全体 および農業 非農業部門の GDP と部門別経済活動人口 ( 雇用者 ) を SSA37 カ国 1 脆弱国家 非脆弱国家について 1990 年から 2005 年までの動向を示すが ひとりあたりの GDP は三つのグループの国で停滞或いは減少している 脆弱国家においては減少が激しい ( 年間平均 -1.03%) 農業部門の雇用者一人当たりの GDP は増加しているが 非農業部門でのそれが減少している この原因は非農業部門の経済活動人口が農業部門よりはるかに急速に増大しているからである (SSA37 カ国で非農業の年間平均 4.34% に対し農業の 2.36%) 図 1 に示すように雇用が非農業で高まってきたこともあり GDP では工業部門とサービス部門が増加しているが農業部門は停滞している 雇用者当たりの GDP は非農業部門が農業部門よりはるかに高いが 減少してきている ( 図 2 参照 ) 表 1 部門別 GDP と経済活動人口増加率 ( ) SSA37カ国雇用者全体一人あたり 脆弱国家雇用者全体一人あたり 部門別 GDP 成長率 (%) 農業部門 非農業部門 GDP 成長率 (%) 部門別経済活動人口増加率 (%) 農業部門 非農業部門 経済活動人口増加率 (%) 非脆弱国家雇用者全体一人あたり 出所 :World Bank,FAO のデータを基に著者作成 1 時系列的に主要経済データがあるのは 37 カ国であり これらの国を付録 1 に示す 10

15 図 1 SSA のセクター別 GDP の推移 ( ) 450, , ,000 サービス部門 工業部門 農業部門 百万 US$(2000 年 ) 300, , , , ,000 50, 年 出所 :World Bank のデータを基に著者作成 図 2 農業と非農業の雇用者当たりの GDP (2000 US$) 年 US$ 農業 非農業 年 出所 :FAO のデータを基に著者作成 11

16 (2) 高い人口増加率は今後も続き 非農業部門の雇用者が増加する 人口増加も SSA における大きな問題の一つである 図 3 に示すように 1990 年からの SSA の人口増加率は高く 国連は SSA の高い人口増加率は将来も続くと予測している 2 図 3 と 4 は 2005 年までは実際値 2005 から 2020 までは FAO の予測 2020 年から 2050 年までは国連の予測を基に著者が 2000 年から 2020 年までの部門別人口変化率を計算し 予測した 全人口は 2000 年の 674 百万から 2010 年には 864 百万に増加したとみられ 2030 年には 2010 年から 52% 増加し 1307 百万になると予測されている 図 3 と 4 から明白なことは SSA で貧困削減を達成するには この大幅に増加する人々のための雇用が創出されなければならないことである また 非農業セクターの人口の割合が増えており 非農業の雇用増大が喫緊の課題であることがわかる 図 3 SSA の人口推移と予測 ( ) 2,000,000 1,800,000 1,600,000 1,400,000 1,200,000 全人口 ( 推計含む ) 経済活動人口経済活動人口 ( 推計 ) 農業の経済活動人口農業の経済活動人口 ( 推計 ) 非農業の経済活動人口非農業の経済活動人口 ( 推計 ) 全人口 人口 (1,000 人 ) 1,000, , ,000 経済活動人口 ( 推計 ) 非農業の経済活動人口 ( 推計 ) 400, ,000 農業の経済活動人口 ( 推計 ) 年 出所 :FAO のデータを基に著者作成 2 UN Department of Social and Economic Affairs Population Division のウェッブサイト参照 12

17 図 4 SSA の農業と非農業部門の雇用者数 ( 千人 ) とシェア (%) 千人 % 農業雇用者 ( 千人 ) 年 0 非農業雇用者 ( 千人 ) 農業雇用者のシェア (%) 出所 :FAO のデータを基に著者作成 (3) 農業部門の雇用と所得の停滞は主に一人当たりの農地の減少による 上記したように農業部門は雇用の面で SSA にとって非常に重要であるが 雇用者一人当たりの GDP は表 2 が示すようにほとんど増加していない この表からわかるように農地面積と農地面積当たりの GDP は増加しているものの 雇用者一人当たりの農地の減少率が高い (SSA で年率 1.3%) 将来農地面積が急速に拡大することは難しいと思われるので 農業における雇用吸収能力は減少を続けるであろう 表 2 農業部門関連データの変化率 ( ) SSA37 カ国脆弱国家非脆弱国家 農地面積増加率 (%) 経済活動人口増加率 (%) 一人あたり農業部門 GDP 成長率 (%) 農地単位面積あたり農業部門 GDP 成長率 (%) 一人あたり農地増加率 (%) 出所 :World Bank のデータを基に著者作成 13

18 (4) 経済及び社会関連インフラが未整備で生産性向上を阻害している原因になっている SSA は経済インフラに関しても他の途上国地域に比べ劣る Yepes et al (2009) によれば特に電力発電能力において見劣りする ( 表 3;Yepes (2009: 6) グレンイーグルズ サミットで SSA の開発には経済インフラの整備が必要ということが認識され SSA におけるインフラ整備を強化するために The Infrastructure Consortium for Africa が設立され インフラへの投資は増加している しかし SSA が必要としている額はインフラ投資に毎年 US$220 億 (SSA の GDP の約 5%) さらにメンテナンスに US$170 億 (SSA の GDP の約 4%) で (Estache 2005) US$100 億足りていない (The Infrastructure Consortium for Africa 2008) 表 3 開発途上国地域のインフラ サハラ以南アフリカ 南アジア 東アジア 太平洋 欧州 中央アジア 中南米 カリブ海 中東 北アフリカ セクターと測定基準 運輸 舗装道路網の密度 (km/1,000 km 年 ) 舗装道路網の密度 1, ,208 4,826 6,890 (km/ 耕作地 1,000 km 年 ) 全道路網の密度 (km/1,000 km 年 ) 全道路網の密度 2,558 1,400 5,385 2,160 8,850 30,319 (km/ 耕作地 1,000 km 年 ) 情報通信技術 固定電話の密度 ( 加入者 1,000 人対象 2004 年 ) 携帯電話の密度 ( 加入者 1,000 人対象 2004 年 ) インターネット接続の密度 ( 加入者 100 人対象 2004 年 ) エネルギー 発電能力 (MW/100 万人 2003 年 ) 電気の利用 ( 利用可能な家庭 (%) 2004 年 ) 給水と下水設備 給水 ( 利用可能な家庭 (%) 2002 年 ) 下水設備 ( 利用可能な家庭 (%) 2002 年 ) 出所 :Yepes et al (2009) 14

19 (5)FDI などの海外民間からの資金は他の途上地域に比べ非常に低い 近年 BRICs をはじめとする新興国への FDI やポートフォリオ投資関連の資金の流れは急増している しかし SSA は南アフリカ アンゴラ ナイジェリアなどの資源国の資源に対する FDI 以外は先進国からの民間からの資金の流入は少ない 3 ( 図 5 参照 ) 図 5 SSA へのネット資金流入の推移 ( ) 40,000 35,000 30,000 25,000 ODA(ODA) OOF(OOF) PF(FDI 含む )(PF) FDI(FDI) ODA 20,000 百万 US$ 15,000 10,000 PF FDI 5, ,000 OOF -10, 年 出所 : OECD のデータを基に著者作成 (6)SSA への ODA は近年増加しているが 経済インフラ関連の増加は低い SSA への海外からの資金の流れは ODA が主体である ODA は図 6 に示すように 2000 年以降急増している これはこの図からわかるように社会関連インフラの増加による この増加は 2000 年に国際開発援助コミュニティが合意した MDGs 達成目標のための援助が増加したことを反映している しかしその半面 この図が示すように経済インフラはそれほど増加していない 3 詳しくは秋山他 ( 近刊 ) を参照 15

20 図 6 DAC ドナー国による SSA に向けた経済 社会インフラ整備目的の総援助供与額 12,000 社会インフラ整備目的 10,000 経済インフラ整備目的 8,000 百万 US$ 6,000 4,000 2, 年 出所 :OECD データベースを基に著者作成 (7)SSA の輸出は一次産品のシェアが高く 価格が乱高下するため経済を不安定にしている 貿易面でも SSA 諸国は大きな問題がある ほとんどの SSA 諸国の主要輸出産品が一次産品であり それも各国の輸出品目数は少なく これらの産品の価格変動が非常に激しいことである このような輸出構成は輸出収支 ひいては経済を非常に不安定にする この経済の不安定なことの経済 また人的投資に対する悪影響はよく知られている この問題に関しては 1970 年代に国連の貿易開発会議 (UNCTAD) が一次産品総合計画 (IPC: Integrated Program for Commodities) の下 一次産品の緩衝在庫を用いて価格の安定化を測るというものであったが その効果に疑問がもたれ実施されなかった その後 世銀で 1990 年代にオプションを用いて一次産品からの収入の安定化が検討された 4 が あまり進捗は見られなかった しかしこのような試みが失敗したからといって この問題が消えたわけではない 4 Priovolos and Duncan (1991) 16

21 1-3 SSA 全体と 10 カ国の経済の予測この節では SSA(37 カ国 ) と この地域の 10 カ国の農業と非農業部門別の予測を行い その開発 開発援助戦略への影響を検討する 10 カ国の選択の基準は データが比較的整備されていて 経済構造が異なった国とし 選んだ国はケニア モーリシャス ナミビア セネガル 南アフリカ タンザニア ボツワナ ブルキナファソ エチオピア ガボンである これらの国の 2005 年の主な経済状況を表 4 に示す 経済予測には回帰分析で推定した方程式を多く含むモデル (Econometric Model) 5 や計算可能一般均衡 (CGE) 6 モデルなどがあるが これらの多くは構築するのに大量なデータが必要であり 相当な専門知識を持っている人でないと構築も利用もできない 本章で用いられたモデルは基本的には時系列データの傾向を調べ それを延長したものである しかし 大規模なモデルも予測に用いるには結局いくつかの重要な変数は外数変数で モデルの外で推定しなければならないので 経済をより精密に分析していることが 簡単な本モデルと比べ予測能力が高いとは必ずしも言えない 一方 本モデルのような簡単なモデルは直感的に分かりやすく 修正 シミュレーションもそれほど計量経済に深い知識がなくてもできるという頂点がある SSA と 10 カ国の農業および非農業部門 それぞれのセクターの部門別雇用と GDP を 2030 年まで予測した おもな変数は次の3 通りの時系列回帰分析により予測した : 1. Yt = β 1 + β2 log( t) + t 2. Yt = β 1 + β2t + ε t 3. log( Yt ) = β 1 + β2t + ε t ε 予測した変数は 農業部門 GDP の計算では Y=(Agricultural GDP/ Agricultural Land), (Agricultural Land) であり 非農業部門 GDP の計算では Y=(Industry GDP + Services GDP) であり t は 1993 年から 2005 年まで分析対象期間の年数を 1 から 13 とした 各従属変数 Y に対して 3 通りの推定式で傾向を時系列回帰分析し R 2 や Durbin-Watson 統計量の値を考慮し ベストフィットのモデルを選択した Durbin-Watson 統計量から系列相関の可能性が読み取れる場合には Prais-Winston 変換を施し Cochran-Orcutt 推定を行い系列相関の是正を試みた 選択されたベストフィットの推定式を用い 農業部門 GDP および非農業部門 GDP の 2006 年から 2030 年まで (t=14~37) の予測を行った なお t=14 のときの従属変数 Y の実値と予測値の差額を t=14 以降の予測値に足し 定数項調整を行っている 上記した 3 通りからベストフィットのモデルを選択したが 選ばれた式により予測結果は大きく異なる 最初の式では Y は時とともに変化率が徐々に減って来る いわゆる頭打 5 6 本書第 2 章の農業モデルなどはその例である 阿部 菊池 (2009) が用いた GTAP モデルは CGE の例の一つである 17

22 ちになってくる 第 2 の式では時とともに Y は同じ量が変化する 第 2 式の場合 Y は指 数的 (exponential) に変化する (1) 総人口と部門別雇用者総人口については 国連人口部の 1993 年から 2030 年までのデータ ( 推計を含む ) を用いた 部門別人口については FAO の農業部門経済活動人口データを 農業雇用者 経済活動人口データからこれを差し引いたものを 非農業雇用者 とし 2020 年まで出ている FAO の予測を用いた 2020 年から 2030 年の部門別推定人口は 2020 年までのデータを利用し 指数曲線の回帰分析を行った推計である (2) 農業部門 GDP 農業部門 GDP は農地生産性 (Agricultural GDP/ Agricultural Land) と農業地 (Agricultural Land) それぞれの 1990 年から 2005 年までの傾向を上記した時系列回帰分析し 予測を行った この予測された二つの変数から農業 GDP の予測は計算された 雇用者一人当たりの農業 GDP は農業 GDP を上記 (1) の手法によって予測された農業雇用者数で割ったものである この推定方式を採用した理由は本章第 1 節で分析したように農地が最大の生産制約要因になっていると仮定したからである 農地生産性の時系列傾向は労働力の変化と全要素生産性 (TFP:Total Factor Productivity) の変化を含むことになる (3) 非農業部門 GDP 非農業部門 GDP は工業及びサービス部門 GDP を併せたものとし 雇用者一人当たりの非農業 GDP は 1993 年から 2005 年までの傾向を時系列回帰分析し 推定した式を用いて 2006 年から 2030 年の数値の予測を行った 非農業部門 GDP は 雇用者一人当たりの GDP を上記 (1) の手法によって予測された非農業雇用者数でかけたものである 非農業部門は雇用者一人当たりの生産性と雇用者で決定されるとした データがあれば この部門を工業とサービス部門に分け またそれぞれの部門の蓄積資本を説明変数に入れることが望ましいが データ不足のため可能ではなかった 表 7 SSA 国別主要データ (2005 年 ) 18

23 GDP( 百万 US$) GDP の増加率 (%) (1990 年比 ) 一人あたり GDP (US$) 一人あたり GDP の増加率 (%)(1990 年比 ) 農業 GDP ( 百万 US$) 農業 GDP の増加率 (%) (1990 年比 ) 非農業 GDP ( 百万 US$) 非農業 GDP の増加率 (1990 年比 ) GDP に占める農業 GDP の割合 (%) GDP に占める農業 GDP の割合 (%) 1990 年時 農業労働者数 (1,000 人 ) 農業労働者数の増加率 (%)(1990 年比 ) 非農業労働者数 (1,000 人 ) 非農業労働者数の増加率 (%)(1990 年比 ) 全労働者に占める農業労働者の割合 (%) 全労働者に占める農業労働者の割合 (%) 1990 年時 農業労働者一人あたり GDP(US$) 農業労働者一人あたり GDP の増加率 (%)(1990 年比 ) 非農業労働者一人あたり GDP(US$) 非農業労働者一人あたり GDP の増加率 (%)(1990 年比 ) 人口 (1,000 人 ) 人口の増加率 (%) (1990 年比 ) 表 4 SSA 国別主要データ (2005 年 ) エチオピア ブルキナファソ タンザニアケニアセネガルナミビア南アフリカモーリシャスガボンボツワナ SSA (37 カ国 ) 10,285 3,346 11,321 13,313 5,140 3, ,500 4,872 5,533 7, , ,971 3,047 3,892 4,042 4, ,876 1,036 4,834 4, , , ,409 2,310 6,487 8,950 4,291 3, ,288 4,584 5,205 7, , ,100 5,677 15,041 12,121 3, , , , ,158 4,461 1, , , ,434 3,127 5,241 1, ,762 1,560 2,006 3,178 8,736 8,881 9,113 12,191 19,825 3, ,661 13,747 39,007 35,817 11,281 2,009 48,073 1,252 1,369 1, ,

24 WB による所得区分 地理の特徴 Low-income Low-income Low-income Low-income Low-income Upper-middle income Upper-middle income Upper-middle income Upper-middle income Upper-middle income 内陸国内陸国沿岸国沿岸国沿岸国沿岸国沿岸国島国沿岸国沿岸国 農業 コーヒー メイズ テフ ソルガム 大麦 粟 とうもろこし タロイモ 綿 牧畜 メイズ バナナ 米 豆類 コーヒー 綿花 タバコ コーヒー 紅茶 砂糖 園芸作物 綿花 とうもろこし 除虫菊 落花生 粟 綿花 牧畜 牧畜 とうもろこし 柑橘類 小麦 砂糖 羊毛 皮革類 砂糖 茶 こうりゃん メイズ 牧畜 漁業 まぐろ かつお えび たこ えび いわし あじ 主要産業 鉱業 金 ダイヤモンド タンザナイトほか ソーダ灰 ほたる石 ダイヤモンド ウラン 銅 亜鉛 金 ダイヤモンド プラチナ ウラン 鉄鉱石 石炭 銅ほか 原油 マンガン ダイヤモンド 銅 ニッケル 石炭 工業 サイザル麻 タバコ 農産物加工 食品加工 ビール タバコ セメントほか 食品 製鉄 化学 繊維 自動車 繊維工業 食品加工 その他 観光業 観光業 農林業 出所 :World Bank のデータを基に著者作成 20

25 予測の結果 SSA に関しての結果は図 7 と 8 に占めす 10 カ国個別の予測結果は付録 2 に記す 結果の主な特徴は以下である 1 SSA 全体では雇用者当たりの農業 GDP は年 1% 近く増加する しかし 雇用者一人当たりの非農業 GDP は増加が期待できない これは非農業雇用者が増大するが雇用者一人当たり生産性の向上はあまり望めないからである 2 すべての国で雇用は非農業へ移っていくため非農業の生産性の経済における重要性を増す 3 国によっての雇用者当たりの農業 GDP の予測は大きく違うが これは農業雇用者当たりの農地が拡大する余地があるかに大きく影響される 4 雇用者当たりの非農業 GDP の予測は国により大きく変わるが これは雇用者当たりの資本の大きさに影響されていると思われる 5 南アフリカ モーリシャスは人口増加率が低く 雇用者当たりの農業 非農業 GDP は増加する この両国の予測結果から人口増加率の生産性に与える重要性が分かる 6 ガボンとザンビアの雇用者当たりの非農業 GDP は増加していないが これは両国が資源国で オランダ病 と関連があると思える 図 7 SSA: 部門別雇用と GDP に関する予測結果 3,500 SSA(37 カ国 ) 3,000 国民一人当たりGDP(GDPC) 国民一人当たりGDP( 推計 ) 農業労働者一人当たりGDP(Ag.GDPC) 農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) 非農業労働者一人当たりGDP(non-Ag.GDPC) 非農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) 2,500 US$( 基準年 :2000 年 ) 2,000 1,500 non-ag.gdpc 1,000 GDPC 500 Ag.GDPC 年 出所 : 著者作成 21

26 図 8 SSA: 部門別雇用と GDP に関する予測結果 ( 標準化 ) 300 SSA37 カ国 (2005 年 =100 として ) GDP(GDP) GDP( 推計 ) 国民一人当たり GDP(GDPC) 国民一人当たり GDP( 推計 ) 農業労働者一人当たり GDP(Ag.GDPC) 農業労働者一人当たり GDP( 推計 ) 非農業労働者一人当たり GDP(non-Ag.GDPC) 非農業労働者一人当たり GDP( 推計 ) GDP GDPC 150 Ag.GDPC 100 non-ag.gdpc 年 出所 : 著者作成 1-4 結び ; 開発戦略への示唆本章では SSA の経済の現状と近年の傾向を検討し SSA 及び 10 カ国の GDP と農業 非農業の雇用者あたりの GDP 予測を比較的簡潔な手法で行った 近年の傾向から判明した一つは 多くの SSA 諸国での人口増加率は高いが 農業部門での雇用はあまり増加しておらず 非農業部門へ人口が移動していることである これは雇用者一人当たりの農地面積が減少傾向にあり 農業部門での雇用能力が落ちていることを示している この人口変動の結果 農業での雇用者一人当たりの GDP は増加しているが 非農業のそれは多くの国で減少している この人口移動は Todaro (1976) が言う都市部での職は保証されていないが 期待値は高いという理論に当てはまるのではないか 本章で行った予測はあくまでもこの数年の傾向が続くと仮定したものである そのためたとえば急激な農業技術の発展や工業化が起こればいうまでもなくこれらの予測は大きく外れる もちろんそのような条件付予測であるが 逆に大きな経済状況に余り変化がなければ この予測は 2030 年の経済状況を大体表しているといえる 予測結果からいくつかのことが明らかになった 1 貧困削減を達成するには一人当たりの所得向上が必要であるが 本章の一人当たりの GDP の予測からはこの面での SSA の経済状態は決して楽観視できるものではない 2 一人当たりの所得があまり上がらない大きな原因は高い人口成長率である 3 人口の増加分の大半は非農業で働くと予測される これは農業従業者一人当たりの農地が少なくなってきているからである 4 現段階では一人当たりの非農業 GDP は農業のそれより大きいが この部門で 22

27 の人口の増加に伴い 減少すると予測される これらの予測結果の開発戦略への示唆は主に二つあると思われる 一つは人口増加抑制であり もう一つは非農業部門の生産性向上である 前者は従来の家族計画も考えられるが 持続的には所得向上や女性の教育向上が望まれる この数年比較的所得の高い南アフリカやモーリシャスでは人口増加率が低い ( 南アフリカは AIDS の影響も人口増加率の低い原因の一つであろうが ) 後者は本書の他の章で議論されている工業化である 過去 10,15 年の人口増加 非農業部門の生産性停滞や減少が続く場合 多くの SSA 諸国では貧困がひどくなり 都市では主に人口増加でスラム化が進むだけでなく 治安問題が重要な社会問題になるであろう このことを考慮すると これからの重要な SSA の開発問題は非農業部門でいかに有意義な雇用を創出するかではないか 参考文献 阿部一知 菊池正 (2009) 炭素税を中心とした環境政策の経済効果: 途上国へのインパクトと開発援助 FASID Discussion Paper No. 16. Estache, A (2005) "What Do We Know about Sub-Saharan Africa's Infrastructure and the Impact of the 1990s Reform Mimeo, World Bank. Infrastructure Consortium for Africa (2008) ICA Annual Report 2007, Infrastructure Consortium for Africa Secretariat. Priovolos, Theo and Ronald Duncan (1991) Commodity Risk Management and Finance, Oxford University Press. Todaro, Michael P. (1976) Internal Migration in Developing Countries: A Review of Evidence Methodology and Research Priorities, International Labor Organization, Geneva. UN DESA Population Division World Bank (2007) Operational Approaches and Financing in Fragile States, International Development Association, Operational Policy and Countries Services (OPCS) and Resource Mobilization Department (FRM), World Bank. (2008/9) Africa Development Indicators, World Bank. Yepes, Tito, Justin Pierce and Vivien Foster (2009) Making Sense of Africa s Infrastructure Endowment: A Benchmarking Approach, Policy Research Working Paper 4912, World Bank. 23

28 付録 1 本章で分析に用いられた SSA37 カ国 かっこ内に FS があるのは脆弱国家を示し World Bank (2007) で CPIA が 3.5 以下の国 アンゴラ (FS) ベニン ボツワナ ブルキナファソ ブルンジ (FS) カメルーン カーボベルデ 中央アフリカ共和国 (FS) チャド (FS) コモロス (FS) コンゴ民主共和国 (FS) コートジボワール (FS) エチオピア ガボン ガンビア (FS) ガーナ ギニア (FS) ギニアビサウ (FS) ケニア レソト マダガスカル マラウィ マリ モーリタニア (FS) モーリシャス モザンビーク ナミビア ルワンダ セネガル セイシェル 南アフリカ共和国 スワジランド タンザニア トーゴ (FS) ウガンダ ザンビア ジンバウェ (FS) 24

29 付録 2. SSA10 カ国の部門別雇用と GDP に関する予測結果 図付録 1-1 エチオピア : 部門別雇用と GDP に関する予測結果 1,000 エチオピア連邦民主共和国 900 non-ag.gdpc US$( 基準年 :2000 年 ) GDPC Ag.GDPC 年 国民一人当たりGDP(GDPC) 国民一人当たりGDP( 推計 ) 農業労働者一人当たりGDP(Ag.GDPC) 農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) 非農業労働者一人当たりGDP(non-Ag.GDPC) 非農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) 図付録 1-2 エチオピア : 部門別雇用と GDP に関する予測結果 ( 標準化 ) 出所 : 著者作成 350 エチオピア連邦民主共和国 (2005 年 =100 として ) GDP(GDP) GDP( 推計 ) 国民一人当たり GDP(GDPC) 国民一人当たり GDP( 推計 ) 農業労働者一人当たり GDP(Ag.GDPC) 農業労働者一人当たり GDP( 推計 ) 非農業労働者一人当たり GDP(non-Ag.GDPC) 非農業労働者一人当たり GDP( 推計 ) GDP 200 GDPC 150 non-ag.gdpc Ag.GDPC 年 出所 : 著者作成図 25

30 付録 2-1 ブルキナファソ : 部門別雇用と GDP に関する予測結果 10,000 ブルキナファソ 9,000 8,000 国民一人当たりGDP(GDPC) 国民一人当たりGDP( 推計 ) 農業労働者一人当たりGDP(Ag.GDPC) 農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) 非農業労働者一人当たりGDP(non-Ag.GDPC) 非農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) 7,000 non-ag.gdpc US$( 基準年 :2000 年 ) 6,000 5,000 4,000 3,000 2,000 1,000 GDPC 年 Ag.GDPC 2030 出所 : 著者作成 図付録 2-2 ブルキナファソ : 部門別雇用と GDP に関する予測結果 ( 標準化 ) 500 ブルキナファソ (2005 年 =100 として ) GDP(GDP) GDP( 推計 ) 国民一人当たり GDP(GDPC) 国民一人当たり GDP( 推計 ) 農業労働者一人当たり GDP(Ag.GDPC) 農業労働者一人当たり GDP( 推計 ) 非農業労働者一人当たり GDP(non-Ag.GDPC) 非農業労働者一人当たり GDP( 推計 ) GDP GDPC non-ag.gdpc 100 Ag.GDPC 年 出所 : 著者作成 26

31 図付録 3-1 タンザニア : 部門別雇用と GDP に関する予測結果 3,000 2,500 タンザニア連合共和国 国民一人当たりGDP(GDPC) 国民一人当たりGDP( 推計 ) 農業労働者一人当たりGDP(Ag.GDPC) 農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) 非農業労働者一人当たりGDP(non-Ag.GDPC) 非農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) US$( 基準年 :2000 年 ) 2,000 1,500 non-ag.gdpc 1, Ag.GDPC GDPC 年 出所 : 著者作成 図付録 3-2 タンザニア : 部門別雇用と GDP に関する予測結果 ( 標準化 ) タンザニア連合共和国 (2005 年 =100 として ) GDP(GDP) GDP( 推計 ) 国民一人当たり GDP(GDPC) 国民一人当たり GDP( 推計 ) 農業労働者一人当たり GDP(Ag.GDPC) 農業労働者一人当たり GDP( 推計 ) 非農業労働者一人当たり GDP(non-Ag.GDPC) 非農業労働者一人当たり GDP( 推計 ) GDP non-ag.gdpc 120 Ag.GDPC 100 GDPC 年 出所 : 著者作成 27

32 図付録 4-1 ケニア : 部門別雇用と GDP に関する予測結果 3,000 ケニア共和国 2,500 国民一人当たりGDP(GDPC) 国民一人当たりGDP( 推計 ) 農業労働者一人当たりGDP(Ag.GDPC) 農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) 非農業労働者一人当たりGDP(non-Ag.GDPC) 非農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) 2,000 US$( 基準年 :2000 年 ) 1,500 non-ag.gdpc 1,000 GDPC 500 Ag.GDPC 年 出所 : 著者作成 図付録 4-2 ケニア : 部門別雇用と GDP に関する予測結果 ( 標準化 ) ケニア共和国 (2005 年 =100として ) GDP(GDP) GDP( 推計 ) 国民一人当たりGDP(GDPC) 国民一人当たりGDP( 推計 ) 農業労働者一人当たりGDP(Ag.GDPC) 農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) 非農業労働者一人当たりGDP(non-Ag.GDPC) 非農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) GDP 120 GDPC 100 Ag.GDPC non-ag.gdpc 年 出所 : 著者作成 28

33 図付録 5-1 セネガル : 部門別雇用と GDP に関する予測結果 4,500 セネガル共和国 4,000 non-ag.gdpc 3,500 US$( 基準年 :2000 年 ) 3,000 2,500 2,000 1,500 1,000 GDPC 500 Ag.GDPC 年 国民一人当たりGDP(GDPC) 国民一人当たりGDP( 推計 ) 農業労働者一人当たりGDP(Ag.GDPC) 農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) 非農業労働者一人当たりGDP(non-Ag.GDPC) 非農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) 出所 : 著者作成 図付録 5-2 セネガル : 部門別雇用と GDP に関する予測結果 ( 標準化 ) 250 セネガル共和国 (2005 年 =100 として ) 200 GDP(GDP) GDP( 推計 ) 国民一人当たりGDP(GDPC) 国民一人当たりGDP( 推計 ) 農業労働者一人当たりGDP(Ag.GDPC) 農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) 非農業労働者一人当たりGDP(non-Ag.GDPC) 非農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) GDP 150 GDPC 100 non-ag.gdpc Ag.GDPC 年 出所 : 著者作成 29

34 図付録 6-1 ナミビア : 部門別雇用と GDP に関する予測結果 10,000 9,000 ナミビア共和国 non-ag.gdpc 8,000 7,000 US$( 基準年 :2000 年 ) 6,000 5,000 4,000 GDPC 3,000 2,000 Ag.GDPC 1, 年 国民一人当たりGDP(GDPC) 国民一人当たりGDP( 推計 ) 農業労働者一人当たりGDP(Ag.GDPC) 農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) 非農業労働者一人当たりGDP(non-Ag.GDPC) 非農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) 出所 : 著者作成 図付録 6-2 ナミビア : 部門別雇用と GDP に関する予測結果 ( 標準化 ) 300 ナミビア共和国 (2005 年 =100 として ) GDP(GDP) GDP( 推計 ) 国民一人当たり GDP(GDPC) 国民一人当たり GDP( 推計 ) 農業労働者一人当たり GDP(Ag.GDPC) 農業労働者一人当たり GDP( 推計 ) 非農業労働者一人当たり GDP(non-Ag.GDPC) 非農業労働者一人当たり GDP( 推計 ) GDP GDPC 150 Ag.GDPC 100 non-ag.gdpc 年 出所 : 著者作成 30

35 図付録 7-1 南アフリカ : 部門別雇用と GDP に関する予測結果 14,000 12,000 南アフリカ共和国国民一人当たりGDP(GDPC) 国民一人当たりGDP( 推計 ) 農業労働者一人当たりGDP(Ag.GDPC) 農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) 非農業労働者一人当たりGDP(non-Ag.GDPC) 非農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) non-ag.gdpc 10,000 US$( 基準年 :2000 年 ) 8,000 6,000 GDPC Ag.GDPC 4,000 2, 年 出所 : 著者作成 図付録 7-2 南アフリカ : 部門別雇用と GDP に関する予測結果 ( 標準化 ) 南アフリカ共和国 (2005 年 =100 として ) 300 GDP(GDP) GDP( 推計 ) 250 国民一人当たりGDP(GDPC) 国民一人当たりGDP( 推計 ) 農業労働者一人当たりGDP(Ag.GDPC) 農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) GDP GDPC 非農業労働者一人当たり GDP(non-Ag.GDPC) 200 非農業労働者一人当たり GDP( 推計 ) Ag.GDPC 150 non-ag.gdpc 年 出所 : 著者作成 31

36 図付録 8-1 モーリシャス : 部門別雇用と GDP に関する予測結果 18,000 モーリシャス共和国 16,000 non-ag.gdpc 14,000 US$( 基準年 :2000 年 ) 12,000 10,000 8,000 Ag.GDPC GDPC 6,000 4,000 2, 年 国民一人当たりGDP(GDPC) 国民一人当たりGDP( 推計 ) 農業労働者一人当たりGDP(Ag.GDPC) 農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) 非農業労働者一人当たりGDP(non-Ag.GDPC) 非農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) 出所 : 著者作成 図付録 8-2 モーリシャス : 部門別雇用と GDP に関する予測結果 ( 標準化 ) 200 モーリシャス共和国 (2005 年 =100 として ) GDP(GDP) GDP( 推計 ) 国民一人当たり GDP(GDPC) 国民一人当たり GDP( 推計 ) 農業労働者一人当たり GDP(Ag.GDPC) 農業労働者一人当たり GDP( 推計 ) 非農業労働者一人当たり GDP(non-Ag.GDPC) 非農業労働者一人当たり GDP( 推計 ) GDP non-ag.gdpc Ag.GDPC GDPC 年 出所 : 著者作成 32

37 図付録 9-1 ガボン : 部門別雇用と GDP に関する予測結果 25,000 ガボン共和国 20,000 国民一人当たり (GDPC) 国民一人当たりGDP( 推計 ) 農業労働者一人当たりGDP(Ag.GDPC) 農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) 非農業労働者一人当たりGDP(non-Ag.GDPC) 非農業労働者一人当たりGDP( 推計 ) US$( 基準年 :2000 年 ) 15,000 10,000 non-ag.gdpc 5,000 GDPC Ag.GDPC 年 出所 : 著者作成 図付録 9-2 ガボン : 部門別雇用と GDP に関する予測結果 ( 標準化 ) ガボン共和国 (2005 年 =100 として ) GDP(GDP) GDP( 推計 ) 国民一人当たり GDP(GDPC) 国民一人当たり GDP( 推計 ) 農業労働者一人当たり GDP(Ag.GDPC) 農業労働者一人当たり GDP( 推計 ) 非農業労働者一人当たり GDP(non-Ag.GDPC) 非農業労働者一人当たり GDP( 推計 ) 140 Ag.GDPC GDP GDPC non-ag.gdpc 年 出所 : 著者作成 33

38 図付録 10-1 ボツワナ : 部門別雇用と GDP に関する予測結果 60,000 ボツワナ共和国 50,000 40,000 国民一人当たり GDP(GDPC) 国民一人当たり GDP( 推計 ) 農業労働者一人当たり GDP(Ag.GDPC) 農業労働者一人当たり GDP( 推計 ) 非農業労働者一人当たり GDP(non-Ag.GDPC) 非農業労働者一人当たり GDP( 推計 ) non-ag.gdpc US$( 基準年 :2000 年 ) 30,000 20,000 GDPC 10,000 Ag.GDPC 年 出所 : 著者作成 図付録 10-2 ボツワナ : 部門別雇用と GDP に関する予測結果 ( 標準化 ) 600 ボツワナ共和国 (2005 年 =100 として ) GDP(GDP) GDP( 推計 ) 国民一人当たり GDP(GDPC) 国民一人当たり GDP( 推計 ) 農業労働者一人当たり GDP(Ag.GDPC) 農業労働者一人当たり GDP( 推計 ) 非農業労働者一人当たり GDP(non-Ag.GDPC) 非農業労働者一人当たり GDP( 推計 ) GDP GDPC non-ag.gdpc 100 Ag.GDPC 年 出所 : 著者 34

39 第 2 章 SSA の農業 食料セクターの展望と可能性 農林水産政策研究所古橋元 要約 サブサハラ アフリカ (SSA) は将来における食料の輸入量急増および農業分野の動向が世界的にも注目される地域である 国連の人口中位推計によれば 2030 年には SSA の人口が現在の約 1.5 倍を超えることが予測され 現在だけでなく将来においても 農業 食料問題は SSA の最重要課題である その中で SSA 各国における人口の伸び率は 1980 年代 90 年代に比べて逓減しているものの 将来的に南アジアに比べても人口の急増が推計される SSA では 農業部門に多くの労働人口が存在すると考えられると共に 需要量増加に伴う食料輸入の急増が推測される 本稿では SSA 各国における農業部門の就業人口がどの程度超過し 農業部門の超過就業人口の変化について現状と将来の予測を行った また 将来における SSA 各国における主要穀物の需給量がどのように変化するかについて SSA 食料需給モデルによる定量的予測を用いて検討を行った1 本稿では 第 1 節 SSA 各国における農業 食料セクター において 本稿の研究対象地域の SSA が日本では単純に一括りに捉えられることがあることから SSA 地域は多様性をもつ国々が集まった地域であり SSA 各国におけるマクロ指標を用いて 農業部門の現状および食料 ( 主要穀物 ) の輸出入の状況を確認し SSA 各国の間でも置かれた立場の違いを検討する 次いで 第 2 節 SSA 各国における農業部門の超過就業人口率 では 過剰労働や過剰就業についてのサーベイを行った上で 本稿で用いた 国際標準としての農業部門の就業人口率 がペティ=クラークの法則を基にして定式化されたことについて説明している 第 3 節 農業部門の標準就業人口率の推定 では 国際標準としての農業部門の就業人口率を ペティ=クラークの法則を基に 1 人当たり GDP および農業部門が占める GDP(GVA:Gross Value Added) の割合を説明変数とする方程式の回帰分析の結果から推計し この標準就業人口率と現在における SSA 各国における農業部門の就業人口率の差から 農業部門における超過就業人口率を推定した そして 第 4 節 農業部門の超過就業人口率の予測モデル では 農業部門の超過就業人口率を予測するモデルの全体を説明し SSA 各国における予測モデル上で予測した将来の農業部門の占める GDP(GVA) の割合 農業部門の就業人口率について説明する 第 5 節 2030 年の SSA 各国における農業部門の超過就業人口率予測結果 は 農業部門の超過就業人口率の予測モデル を用いて 2030 年における SSA 各国における農業部門の超過就業人口率を予測する 第 6 節 SSA 食料需給モデル では 本稿で用いた SSA 食料需給モデルの全体について説明する 第 7 節 SSA 各国における食料需給見通し は SSA 食料需給モデルを用いて SSA 各国における主要穀物の需給を 2006 年を基準年 ( 年の平均値 ) として 2030 年まで予測した結果について検討する 最後に 第 8 節 結び では 農業 食料セクターの現状および将来の予測についての展望を定量的に示すことが難しい SSA 各国について 本稿で示した農業部門の超過就業人口率の現状および将来の予測 主要穀物の需給量の将来見通しを踏まえ 今後の SSA 各国における課題を検討する 1 本稿で用いた図表は 付録図表 1 の地域区分に従って表記している 35

40 2-1 SSA 各国における農業 食料セクター本節では SSA 各国における農業および食料セクターのマクロ指標を概観し 現在の SSA 各国の状況を確認する 図表 1は SSA 各国における農業就業者 1 人当たり耕地面積であるが SSA の平均が 1.08ha となっており 図表に示す主要国の中国 インド インドネシアより SSA 地域の平均は比較的大きな値となっているものの アメリカ オーストラリア アルゼンチン ブラジルなどの主要穀物輸出国に比べると 大きな差が生じ SSA 地域の平均は低い値となっている エジプトを除く北アフリカ諸国に対しても 低い値を示している 図表 1. 農業就業者 1 人当たり耕地面積 ( 単位 :ha) Country Name 2005 Country Name 2005 SSA 平均 1.08 Burkina Faso 0.84 South Africa 9.23 Cape Verde 1.12 Nigeria 2.11 Cote d'ivoire 1.09 Burundi 0.27 Gambia, The 0.59 Comoros 0.30 Ghana 0.67 Eritrea 0.39 Guinea 0.32 Ethiopia 0.48 Guinea-Bissau 0.54 Kenya 0.41 Liberia 0.48 Madagascar 0.46 Mali 0.96 Malawi 0.53 Mauritania 0.71 Mauritius 1.85 Niger 2.57 Mozambique 0.53 Senegal 0.68 Rwanda 0.27 Sierra Leone 0.48 Seychelles 0.03 Togo 1.68 Somalia 0.52 Africa 平均 1.51 Uganda 0.51 Tanzania 0.58 北アフリカ Zambia 1.60 Sudan 2.36 Zimbabwe 0.87 Algeria 2.55 Djibouti 0.00 Egypt, Arab Rep Angola 0.63 Libya Cameroon 1.61 Morocco 2.00 Central African Republic 1.51 Tunisia 2.76 Chad 1.36 Congo, Rep 主要国 Congo, Dem. Rep United States Equatorial Guinea 0.94 Australia Gabon 1.65 Japan 2.14 Sao Tome and Principe 0.20 China 0.28 Botswana 1.06 Indonesia 0.46 Lesotho 1.20 India 0.57 Namibia 2.62 Russian Federation Swaziland 1.55 Argentina Benin 1.43 Brazil 4.94 出所 :FAOSTAT および World Development Indicators 2009 * 注 1:FAOSTAT および World Development Indicators 2009 のデータを基に農業就業者 1 人当たり耕地面 積を計算 * 注 2: 北アフリカは 国連人口推計による地域区分による 36

41 ただし SSA 各国の中で 南アフリカは 9.23ha と SSA の中では極めて高い値となっている ナイジェリア ナミビア ニジェールが 2ha を超え 1.5ha を超える国は モーリシャス ザンビア カメルーン 中央アフリカ共和国 ガボン スワジランド トーゴとなっている 逆に 0.6ha 以下の国は 20 カ国に及んでいる 中部アフリカ諸国は 1ha を超える国が多く SSA の中では比較的耕地面積が多くなっている 図表 2は 総就業者数に対する農業就業者の割合を示した表となっている SSA 諸国におけるマクロ指標のデータの欠損については 本稿の検討課題を検討する際に 大きな制限となったが この農業就業者率についても同様のことが言える World Bank (2009) をベースに検討を行ったが SSA の中で農業就業者率についてのデータが存在しない国は半数近くあり 47 カ国中 21 カ国となっている また データのある国でも最新の農業就業者率が 1980 年代にまで遡らねばならない国はナイジェリア ルワンダ 赤道ギニアの 3 カ国となり 最新のデータが 1990 年代までしかない国はジンバブエ アンゴラ チャド ガボン レソト ブルキナファソ ガンビア ガーナ ギニアの 9 カ国となっている さらには 時系列のデータがなく 2 時点間の農業就業者率のデータがない国が大半となっている 図表 2. 農業就業者率 ( 単位 : 総就業者に対する %) Country Name 農業分野データの存農業分野データの存 Country Name の就業人在する最新の就業人在する最新 South Africa Sao Tome and Principe Nigeria Botswana Burundi N.A. Lesotho Comoros N.A. Namibia Eritrea N.A. Swaziland N.A. Ethiopia Benin N.A. Kenya N.A. Burkina Faso Madagascar Cape Verde N.A. Malawi N.A. Cote d'ivoire N.A. Mauritius Gambia, The Mozambique N.A. Ghana Rwanda Guinea Seychelles N.A. Guinea-Bissau N.A. Somalia N.A. Liberia N.A. Uganda Mali Tanzania Mauritania N.A. Zambia Niger N.A. Zimbabwe Senegal Djibouti N.A. Sierra Leone Angola Togo N.A. Cameroon 北アフリカ Central African Republic N.A. Sudan N.A. Chad Algeria Congo, Rep. N.A. Egypt, Arab Rep Congo, Dem. Rep. N.A. Libya Equatorial Guinea Morocco Gabon Tunisia N.A. 出所 :World Development Indicators 2009 * 注 1: 北アフリカは 国連人口推計による地域区分による その中で SSA 各国の農業就業者率を確認すると 南アフリカ モーリシャス アンゴ ラが 10% 以下となっており 農業部門に依存しない非農業部門による産業が国を支えてい る 農業就業者率が 30% を下回る国は サントメ プリンシペ ボツワナ ナミビア セ 37

42 ネガルの 4 カ国となっている 農業就業者率が 50% 前後の国はナイジェリア ガボン ガーナ マリの 4 カ国となっている 上記以外の国は農業就業者率が 60% を超え 農業部門が国の主要産業となっており 国の経済成長をテイクオフさせるためには農業部門の動向が一つの焦点にもなっている 特に ルワンダ チャド ブルキナファソは農業就業者率が 80% を超えている ただし これらの検討だけの比較では データの年代および存在の有無がまちまちとなっているため 単純な比較は困難となっている 農業部門の GDP(GVA:Gross Value Added) の割合を観ると ( 図表 3) 南アフリカ モーリシャス セーシェル ジブチ コンゴ ( ブラザビル ) ガボン レソト ナミビア スワジランド カーボヴェルデ ギニアは農業部門の GDP に占める割合が 10% 以下となっており 農業部門が主要産業ではなくなっている ただし 1 人当たり GDP(2000 年の U.S. ドル固定価格 ) の視点で見ると ( 図表 4) ジブチ レソト ギニアは 1,000 ドル以下の国であり 国の規模が比較的小さいこともあるが 経済成長がテイクオフしてつつあるとは考えられない 図表 3. 農業部門の GDP(GVA:Gross Value Added)( 単位 :GDP に対する %) Country Name 2008 データの存 Country Name 2008 データの存在する最新在する最新 South Africa 2.76 Namibia 8.03 Nigeria Swaziland 8.05 Burundi Benin Comoros Burkina Faso Eritrea Cape Verde 8.07 Ethiopia Cote d'ivoire Kenya Gambia, The Madagascar Ghana Malawi Guinea 7.88 Mauritius 4.50 Guinea-Bissau Mozambique Liberia Rwanda Mali Seychelles 2.33 Mauritania Somalia N.A. Niger Uganda Senegal Tanzania Sierra Leone Zambia Togo Zimbabwe 北アフリカ Djibouti Sudan Angola Algeria 8.72 Cameroon Egypt, Arab Rep Central African Republic Libya N.A. Chad Morocco Congo, Rep Tunisia Congo, Dem. Rep Equatorial Guinea 1.99 地域別 ( 参考 ) Gabon 4.56 Middle East & North Afri Sao Tome and Principe South Asia Botswana 1.73 Sub-Saharan Africa Lesotho 7.22 World 出所 :World Development Indicators 2009 * 注 1: 北アフリカは 国連人口推計による地域区分による 農業部門の GDP(GVA) の割合が 40% を超える国は コモロ エチオピア タンザニア 中央アフリカ共和国 コンゴ ( キンシャサ ) ギニアビサウ リベリア シエラレオネ トーゴとなり まだまだ 1 次産業によって国の経済が支えられ 1 人当たり GDP(2000 年 38

43 の U.S. ドル固定価格 ) は 500 ドルにも満たない低開発国であることが分かる SSA 地域全体と南アジア地域全体の農業部門の GDP(GVA) の割合を比べると SSA 地域全体が 13.5% 南アジア地域全体が 18.0% となり 南アジア地域全体の方が比較的農業部門の GVA が高いことが分かるが SSA 地域の方が資源を持つ国が南アジア地域より多いことも一つの要因の可能性がある 1 人当たり GDP(2000 年の U.S. ドル固定価格 ) については ( 図表 4) 2006 年時点で 南アフリカが 3,500 ドルを超え モーリシャスが 4,500 ドル超 セーシェルが 7,500 ドル超 赤道ギニアが 6,500 ドル超 ガボンとボツワナが 4,000 ドル超 ナミビアが 2,500 ドル超となっている それ以外の国はほとんどが 1,000 ドル以下となり 低開発国であることが判然としている SSA 地域全体と南アジア地域全体の 1 人当たり GDP(2000 年の U.S. ドル固定価格 ) を比べると 2006 年で SSA 地域全体が 581 ドル 南アジア地域全体が 606 ドルとなり 2008 年は SSA 地域全体が 618 ドル 南アジア地域全体が 682 ドルとなり 南アジア地域全体の方が比較的経済成長が速くなっている SSA 地域は世界的に観ても低開発国が集まり 経済成長に関しても世界的にも途上であることが分かる 図表 4.1 人当たり GDP( 単位 :2000 年の実質 US ドル ) Country Name Country Name South Africa 3, ,763.8 Namibia 2, ,692.4 Nigeria Swaziland 1, ,558.5 Burundi Benin Comoros Burkina Faso Eritrea Cape Verde 1, ,631.6 Ethiopia Cote d'ivoire Kenya Gambia, The Madagascar Ghana Malawi Guinea Mauritius 4, ,928.7 Guinea-Bissau Mozambique Liberia Rwanda Mali Seychelles 7, ,267.4 Mauritania Somalia N.A. N.A. Niger Uganda Senegal Tanzania Sierra Leone Zambia Togo Zimbabwe N.A 北アフリカ Djibouti Sudan Angola 1, ,356.8 Algeria 2, ,190.7 Cameroon Egypt, Arab Rep. 1, ,784.3 Central African Republic Libya 7, ,739.7 Chad Morocco 1, ,770.0 Congo, Rep. 1, ,213.7 Tunisia 2, ,759.9 Congo, Dem. Rep Equatorial Guinea 6, ,692.0 地域別 ( 参考 ) Gabon 4, ,157.0 Middle East & North Afri 1, ,909.5 Sao Tome and Principe N.A. N.A. South Asia Botswana 4, ,440.0 Sub-Saharan Africa Lesotho World 5, ,023.6 出所 :World Development Indicators 2009 * 注 1:Zimbabwe の数値は 2005 年 Mauritania の数値は 2007 年 * 注 2: 北アフリカは 国連人口推計による地域区分による 39

44 図表 5は SSA 各国の総労働人口に対する失業率となるが 農業就業者率の統計と同様にデータの存在しない国が 11 カ国もあり また データの年代および存在の有無がまちまちとなっているため 単純な比較は困難となっている その前提の上で 南アフリカ コモロ ザンビア ジブチ 赤道ギニア ガボン サントメ プリンシペ ボツワナ レソト ナミビア スワジランド カーボヴェルデ モーリタニアが 2 桁を超える失業率となり 他の低開発国同様 SSA も都市化の中で失業率が高い国が多くなっている 統計上はナイジェリア ブルンジ エチオピア マダガスカル モザンビーク ルワンダ セーシェル ウガンダ タンザニア ザンビア チャド ベナン ブルキナファソ コートジボアール リベリア ニジェール シエラレオネが低い失業率となっており 統計自体の検討が必要との指摘もある ただし SSA 各国の統計には多くの課題と制限があるため 現在 存在するデータを中心に検討を行わなければならない 40

45 図表 5. 失業率 ( 単位 : 総労働人口に対する %) Country Name 失業率 データの存データの存 Country Name 失業率在する最新在する最新 South Africa Sao Tome and Principe Nigeria Botswana Burundi Lesotho Comoros Namibia Eritrea N.A. Swaziland Ethiopia Benin Kenya Burkina Faso Madagascar Cape Verde Malawi Cote d'ivoire Mauritius Gambia, The N.A. Mozambique Ghana Rwanda Guinea N.A. Seychelles Guinea-Bissau N.A. Somalia N.A. Liberia Uganda Mali Tanzania Mauritania Zambia Niger Zimbabwe Senegal N.A. Djibouti Sierra Leone Angola N.A. Togo N.A. Cameroon 北アフリカ Central African Republic N.A. Sudan N.A. Chad Algeria Congo, Rep. N.A. Egypt, Arab Rep Congo, Dem. Rep. N.A. Libya N.A. Equatorial Guinea Morocco Gabon Tunisia 出所 :World Development Indicators 2009 * 注 1: 北アフリカは 国連人口推計による地域区分による SSA 各国における主要穀物の輸出入量の状況を USDA PSD Online(2009) からのデータで確認する ( 図表 6) 2005 年から 2007 年まで 3 年平均を用いて 各年の輸出入量の変動を抑制した値で観ると 小麦は SSA 全体で 1,003.6 万トンの輸入超過となっている 特に ナイジェリアが 万トンの純輸入量となっている 次いで マダガスカルが 66.2 万トン エチオピアが 52.5 万トン ウガンダとジブチがそれぞれ 50 万トン モザンビークが 43.9 万トンの輸入超過となっている SSA には小麦の純輸出国は存在しない 41

46 図表 6.SSA 各国における 年平均の主要穀物の純輸出量 ( 単位 :1,000Mt) 小麦 トウモロココメ ( 精米トウモロココメ ( 精米小麦シベース ) シベース ) South Africa Botswana Nigeria -3, ,659.0 Lesotho Burundi Namibia Comoros Swaziland Eritrea Benin Ethiopia Burkina Faso Kenya Cape Verde Madagascar Cote d'ivoire Malawi Gambia, The Mauritius Ghana Mozambique Guinea Rwanda Guinea-Bissau Seychelles Liberia Somalia Mali Uganda Mauritania Tanzania Niger Zambia Senegal Zimbabwe Sierra Leone Djibouti Togo Angola SSA 合計 ######## ,009.0 Cameroon Central African Republ 北アフリカ Chad Sudan -1, Congo, Rep Algeria -5, , Congo, Dem. Rep Egypt, Arab Rep. -7, , Equatorial Guinea Libya -1, Gabon Morocco -2, , Sao Tome and Principe Tunisia -1, 出所 :USDA PSD Online (2009) トウモロコシは SSA 全体で 30.8 万トンの輸入超過となっているが 小麦に比べると非常に少なくなっている トウモロコシが SSA 諸国において主食として重要な地位にあり 国内の流通の未整備等により 不足の状況が恒常的になることは大きな問題となるからとも考えられる 南アフリカが 28.8 万トン ナイジェリアが 13.0 万トン モーリシャスが 5.8 万トン ウガンダが 4.0 万トン ザンビアが 0.9 万トンの輸出超過となっている ただし ジンバブエは 48.3 万トンの輸入超過となっている コメ ( 精米ベース ) は SSA 全体で 万トンの輸入超過となり 籾ベースの換算では 1,000 万トンを超える純輸入量と考えられる 特に ナイジェリアが 万トン コートジボアールが 78.3 万トン セネガルが 53.3 万トン ガーナが 37.7 万トン モザンビークが31.7 万トン カメルーンが30.3 万トンの輸入超過となっている コメも小麦と同様に 純輸出国は SSA 地域では存在せず 輸入超過の国が多くを占めている トウモロコシは現時点では純輸入量が SSA 全体でも比較的少ないが 小麦 コメ ( 精米ベース ) では SSA 全体でそれぞれ 1,000 万トンと 700 万トンの純輸入地域となっているため 主要穀物の輸入が超過している現状は 将来における課題となる SSA 各国における現在および将来の総人口の状況を確認すると ( 図表 7) SSA 地域における総人口は 1980 年代における人口爆発といわれたときから 2000 年代に入り人口の伸び率が低下している World Bank (2009) によれば 1980 年の SSA 地域の総人口は 3 億 8,339 万人であったが 2006 年に 7 億 7,928 万人で 103.3% 増加しているが Population Division of the 42

47 Department of Economic and Social Affairs of the United Nations (2009) の人口中位推計によれば 2030 年に 13 億 783 万人となり 2006 年から 67.8% 増加すると予測される ただし 総人口の伸び率が 1980 年代より低下しているとはいえ 2006 年から 2030 年までの増加率が世界全体では 27.1% 北アフリカでは 39.5% インドでは 33.8% となり SSA 地域は世界においても極めて高い人口増加率が 2030 年までに予測されることが分かる 2030 年までの総人口の増加率は SSA 各国においてそれぞれ違いはあるものの SSA 地域としては世界的に非常に高い増加率が見込まれ 今後の SSA 地域および各国の農業 食料セクターの動向は極めて重要な関心事とならざるを得ない 図表 7. 総人口 ( 単位 :1,000 人 )*1 Country Name (*2) 年増加率 Country Name 年増加率 South Africa 47,391 48,687 54, % Cape Verde % Nigeria 144, , , % Cote d'ivoire 19,673 20,591 32, % Burundi 7,603 8,074 11, % Gambia, The 1,571 1,660 2, % Comoros % Ghana 22,393 23,351 34, % Eritrea 4,692 4,996 8, % Guinea 9,412 9,833 16, % Ethiopia 76,628 80, , % Guinea-Bissau 1,507 1,575 2, % Kenya 36,553 38,534 63, % Liberia 3,471 3,793 6, % Madagascar 18,105 19,111 31, % Mali 11,968 12,711 20, % Malawi 13,571 14,278 25, % Mauritania 3,044 3,200 4, % Mauritius 1,253 1,269 1, % Niger 13,737 14,669 32, % Mozambique 20,971 21,781 33, % Senegal 11,583 12,211 19, % Rwanda 9,210 9,721 16, % Sierra Leone 5,271 5,560 8, % Seychelles % Togo 6,145 6,459 10, % Somalia 8,445 8,954 15, % 北アフリカ Uganda 29,652 31,657 60, % Sudan 39,545 41,348 60, % Tanzania 40,117 42,484 75, % Algeria 33,351 34,362 44, % Zambia 12,019 12,620 20, % Egypt, Arab Rep. 78,602 81, , % Zimbabwe 12,459 12,463 17, % Libya 6,039 6,277 8, % Djibouti , % Morocco 30,497 31,229 39, % Angola 17,089 18,021 30, % Tunisia 10,128 10,327 12, % Cameroon 18,175 18,898 28, % Central African Repu 4,265 4,423 6, % 地域別 ( 参考 ) Chad 10,468 11,067 19, % World 6,538,197 6,692,030 8,308, % Congo, Rep. 3,486 3,615 5, % Sub-Saharan Africa 779, ,957 1,307, % Congo, Dem. Rep. 60,644 64, , % Equatorial Guinea , % 主要国 Gabon 1,396 1,448 2, % United States 298, , , % Sao Tome and Princ % Japan 127, , , % Botswana 1,858 1,905 2, % China 1,311,020 1,325,640 1,462, % Lesotho 1,995 2,017 2, % Indonesia 223, , , % Namibia 2,047 2,114 2, % India 1,109,811 1,139,965 1,484, % Swaziland 1,137 1,168 1, % Russian Federation 142, , , % Benin 8,128 8,662 15, % Argentina 39,134 39,876 47, % Burkina Faso 14,359 15,209 27, % Brazil 188, , , % 出所 : 年は World Development Indicators 2009 および 2030 年は UN Population Prospect: the 2008 Revision * 注 1:SSA 各国の総人口の現在値として 2006 年および 2008 年を示すが 2006 年は SSA 食料需給モデル の基準年となるため 参考として記載している * 注 2: 北アフリカは 国連人口推計による地域区分による 43

48 2-2 SSA 各国における農業部門の超過就業人口率 過剰労働力(surplus labor) の概念は 偽装失業(disguised unemployment) として J. Robinson によって提起され 労働者の限界生産力がゼロまたはマイナスの場合がある状態から そのような低い限界生産力でも就業している状態を偽装失業とした (Robinson 1936) 低開発経済の農業部門労働力は偽装失業と同じ性質をもつと考えられ 後進部門に存在する限界生産性がゼロか極端に低い労働力のこと を過剰労働力と呼んでいる 過剰労働力のなかでも,Lewis=Ranis 型理論 (Ranis 1961) では 限界生産力がゼロである労働力を 余剰労働力 (redundant labor) と呼ぶことがある 限界生産力がゼロであることが マルサス的均衡状態にあるための必要条件でないことから 過剰労働力の限界生産力がゼロである必要は必ずしもないとしたのが Jorgenson 理論 (Jorgenson 1961) である ( 鳥居 1979) 日本では大川一司が Lewis らとほぼ同時期に 過剰就業 という概念の分析を行っていた 過剰就業とは 一つの産業における労働の限界生産力が, 他の部門における労働の限界生産力に比べて恒常的に低位であるとき その産業は過剰就業 (over-employment) の状態である ( 大川 1960) と定義される これまでの過剰労働力の測定方法について分類すると, 鳥居 (1979) によれば 直接的方法として (1) 労働生産性アプローチ : 労働の限界生産性を測定し 直接過剰労働力を測定する (2) 稼働率アプローチ : 労働供給主体が希望する就業時間と実際の就業時間を比較し過剰労働力を推定する方法が存在する また 間接的方法として (3) 最適労働投入アプローチ : 所定の農地に必要な最適総労働投入人員を理論的に設定し 実際の農業就業人員と比較することによって過剰労働力を推定する方法 (4) 最適人口アプローチ : 理論的な最適人口密度を人口学等の論理を用いて設定し 実際の人口密度と比較する方法 (5) 理論所得アプローチ : 標準所得を設定し 所定の耕地の下で標準所得を保証することができる最小限の人口と実際の人口を比較する方法があり 以上の 5 つに大別される 以上の方法は, 鳥居 (1979) が指摘するように 限界生産力の測定方法や主体の希望 最適総労働投入人員 最適人口密度 標準所得とあるように それぞれが規定したものに影響されるなど大きく議論の分かれるところである 本稿では 上述の規定したものに大きく影響される過剰労働力の定義を用いる推定方法ではなく ペティ=クラークの法則を基に 総労働人口に対する農業部門の労働人口の割合は, 国内総生産 (1 人当たり GDP) と農業が占める総生産の割合との両方の作用によって生み出される (World Bank 1983) という考え方から 新たに国際標準における農業就業人口率を定義し (Furuhashi et al 古橋 大賀 2006) SSA 各国の農業部門の就業人口率から World Bank (2009) における定義の High income country を除く 世界各国のクロス セクション データを用いて回帰分析した農業部門の標準就業人口率で求めた推定値を超えるパーセンテージを 農業部門の超過就業人口率として 現在および 2030 年の SSA 各国における超過就業人口率の推定および予測を行った 本稿において 標準就業人口率という記述を用いたが 世界各国を対象に推定したという意味において 国際 標準 という表記を使用した また World Bank (2009) における 44