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ぶことについて、これは割と良い方法なんだということが認識されたことも背景として挙げられます。 少し飛ばし気味に説明しておりますが、例えば荷物量の格差で言いますと、この図の青い線がアジア からアメリカに向かうコンテナ貨物の量、そして黒い線がアメリカからアジアに向かう量ですが、両者 にはほぼ倍ぐらいの差がありまして、コンテナで持っていくと、本当はコンテナ持って帰らなきゃいけ ないんですけれど、持って帰る際に中に入れる貨物がない状況がそもそも存在するわけです。それに加 えて 2000 年代の真ん中ぐらい、これは青い線がばら積み船運賃の指標なんですけれども、この 2003 年 ぐらいから 2008 年ぐらい、リーマンショックの直前ぐらいまでこの指標に見られるように運賃がものす ごく上がったんです。2003 年は指数なんですが、1,694 だったのが、2008 年には 10,844、６倍、７倍 というふうに上がりました。それに比べると、灰色で示したコンテナ運賃というのは比較的安定してい て相対的に安くなったという事情もあります。技術進歩に関してもこれらの機械が特許を取得したとか 他にもコンテナを傾ける荷役機械が特許を取ったことなど色々見られています。 ここからは我々の研究について話をさせて頂きたいと思うんですが、対象にしている金属のスクラッ プは金属製品、例えば自動車などを作る際に生じる鉄くずが中心なのですが、これは主に電炉メーカー でさらにリサイクルして使われています。どうしてこれに注目したかというと、金属スクラップのコン テナ化がものすごく進んだことが大きな理由です。2001 年にはアメリカからアジアに全体で運ばれる金 属スクラップのうちコンテナで運ばれていた量の割合が 5.9％だったのが、2011 年には３割ぐらいまで 伸びています。アメリカ発アジア向け全体のコンテナ化率の伸びに比べてもかなり大きいです。韓国、 台湾に注目した理由というのは、まずそもそも日本は金属スクラップを生産している国ですから輸入を －92－ ほとんどしていないので、注目する理由がないというのがありますが、それ以外の国をみたとき韓国と 台湾は鉄スクラップの輸入量が多いということが大きな理由です。あとは両国において電炉での鉄の生 産量が多いということも背景の１つにあります。また、コンテナ化がすごく進んだということも理由で す。さらに近年の動向に関しては両国の間ですごく異なることもこれら２国を選んだ大きな理由です。 図ではこの灰色が BDI、赤が台湾向けの金属スクラップのうち、コンテナで運ばれた割合で、青が韓国 向けの金属スクラップのうちコンテナで運ばれた割合ということになります。2008 年というのはご存じ の通りリーマンショックの起こった年で、この年にばら積み船の運賃がものすごく下がります。その下 がってからの両国のコンテナで運ぶ割合を見ると台湾では上がっているんですが、韓国では基本的に下 がっているという明確な違いが見られています。 このような違いを知るために、経済学的なモデルを使って分析をしてみようというようなことを行っ たのが我々の研究です。個別取引のデータを色々収集しまして、大体 38,000 件ぐらいのデータを使った 結果です。韓国の荷主、製鉄所ですけれども、基本的にはばら積み船で入れるように輸入を行うように なっていて、コンテナ化が進んだあともコンテナを使う場合でも製品市況を見定めつつ輸送手段を選択 していくことになっています。一方で台湾の荷主は市況に関係なく、基本的にはアメリカから入れるん だという動向になっていたということが見られています。これは分析外の話になってくるんですが、韓 国は 2008 年以降輸入国の分布が、例えばアメリカだけじゃなくて日本、ロシアとかに広がっているんで すが、台湾の場合は、基本的にはアメリカから入れる形へと金属スクラップの貿易動向が変化をしてき たということになっています。 このような状況の一番大きな背景にあると考えられるのは、電炉メーカーの規模の大きさです。韓国 と台湾では生産量ベースでみますと、大体１社当たり３倍ぐらいの違いが見られています。なのでたく さん入れたい韓国はばら積み船を使いたい、規模の小さい台湾のメーカーは小口で入れた方がちょこち ょこ使うときに応じて入れられるということで、コンテナ輸送のメリットが大きいという結果を示唆し ています。 －93－ 今後考えていきたいと特に思っているのは、台湾の結果から特に示唆されていたんですけれど、規模 が小さくてしかも港湾設備が小さい地域だとか荷主といったようなところに、ばら積み貨物を運ぶ手段 として、コンテナ船での輸送というのが有効性を持ちえないかということについて考えることです。さ らにそれがコンテナ輸送の活性化にもつながることが検証できればいいなというようなことを１つ政策 的な意義として考えています。 もう１つの研究の意義は方法論の話になります。最近ビックデータというような言い方をされるんで すが、我々がこの研究で使ったデータというのは、個別取引のデータでして、ビックデータに類する内 容のものであります。個別取引データを使って輸送手段の決定を分析したというのは、海運ではあまり ないんですが、そういった分析の端緒となってほかの分析だったり、政策の評価だとかということに使 えるものになれればいいなと思っています。正直まだまだ研究としてはまだまだでして、賞を貰っても 表彰式の公表で「欠点が随分多いよね」というようなことや「やるべきことがたくさんあるよね」とい うようなことを言われたりしました。学術的なところだけじゃなくて、さらに役に立てるという観点か らもまだまだ先が長い研究ではあるんですけれども、こういったことをさらに精緻化して、色々皆さん のお役に立てる研究につながればいいかなと考えております。 今日はこういった発表の機会を与えて頂いてありがとうございました。手短ではございましたが、今 後ともよろしくお願いいたします。 －94－ ϮϬϭϰͬϭϭͬ ϮϬϭϰͬϭ ᮏ᪥ࡢෆᐜ ᮏ᪥ࡢෆᐜ ᮏ᪥ࡢෆᐜ ᮏ᪥ࡢෆᐜ ➨㻝㻢ᅇ ᾏ䞉ほග❧ᅜ䝣䜷䞊䝷䝮 ➨㻝㻢ᅇ ᾏ䞉ほග❧ᅜ䝣䜷䞊䝷䝮 㼕㼚㻌ୖ㉺ 㻞㻜㻝㻠 㼕㼚㻌ୖ㉺ 㻞㻜㻝㻠 㻞㻜㻝㻠ᖺ㻝㻜᭶㻞㻝᪥䠄ⅆ䠅 㻞㻜㻝㻠ᖺ㻝㻜᭶㻞㻝᪥䠄ⅆ䠅 ➨㻝㻢ᅇ ᾏ䞉ほග❧ᅜ䝣䜷䞊䝷䝮 ➨㻝㻢ᅇ ᾏ䞉ほග❧ᅜ䝣䜷䞊䝷䝮 㼕㼚㻌ୖ㉺ 㻞㻜㻝㻠 㼕㼚㻌ୖ㉺ 㻞㻜㻝㻠 㻞㻜㻝㻠ᖺ㻝㻜᭶㻞㻝᪥䠄ⅆ䠅 㻞㻜㻝㻠ᖺ㻝㻜᭶㻞㻝᪥䠄ⅆ䠅 1. 1. 2. 2. ࣂࣝࢡ㈌≀ࡢࢥࣥࢸࢼࡘ࠸࡚ ࣂࣝࢡ㈌≀ࡢࢥࣥࢸࢼࡘ࠸࡚ 㸦2014ᖺ᪥ᮏᾏ㐠⤒῭Ꮫ㈹㸦ㄽᩥࡢ㒊㸧ཷ㈹㸧 㸦2014ᖺ᪥ᮏᾏ㐠⤒῭Ꮫ㈹㸦ㄽᩥࡢ㒊㸧ཷ㈹㸧 ࣂࣝࢡ㈌≀ࡢࢥࣥࢸࢼࡘ࠸࡚ ࣂࣝࢡ㈌≀ࡢࢥࣥࢸࢼࡘ࠸࡚ 㸦2014ᖺ᪥ᮏᾏ㐠⤒῭Ꮫ㈹㸦ㄽᩥࡢ㒊㸧ཷ㈹㸧 㸦2014ᖺ᪥ᮏᾏ㐠⤒῭Ꮫ㈹㸦ㄽᩥࡢ㒊㸧ཷ㈹㸧 ࣂࣝࢡ㈌≀ࡢࢥࣥࢸࢼ 1. ࣂࣝࢡ㈌≀ࡢࢥࣥࢸࢼ ࣂࣝࢡ㈌≀ࡢࢥࣥࢸࢼ 1. 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Sep-05 May-07 Jan-06 Sep-07 May-06 Jan-08 Sep-06 May-08 Jan-07 Sep-08 May-07 Jan-09 Sep-07 May-09 Jan-08 Sep-09 May-08 Jan-10 Sep-08 May-10 Jan-09 Sep-10 May-09 Jan-11 Sep-09 May-11 Jan-10 Sep-11 May-10 Jan-12 Sep-10 May-12 Jan-11 Sep-12 May-11 Jan-13 Sep-11 May-13 Jan-12 Sep-13 May-12 Jan-14 Sep-12 May-14 Jan-13 May-13 Sep-13 Jan-14 May-14 Jan-04 Sep-02 May-04 Jan-03 Sep-04 May-03 Jan-05 Sep-03 May-05 Jan-04 Sep-05 May-04 Jan-06 Sep-04 May-06 Jan-05 Sep-06 May-05 Jan-07 Sep-05 May-07 Jan-06 Sep-07 May-06 Jan-08 Sep-06 May-08 Jan-07 Sep-08 May-07 Jan-09 Sep-07 May-09 Jan-08 Sep-09 May-08 Jan-10 Sep-08 May-10 Jan-09 Sep-10 May-09 Jan-11 Sep-09 May-11 Jan-10 Sep-11 May-10 Jan-12 Sep-10 May-12 Jan-11 Sep-12 May-11 Jan-13 Sep-11 May-13 Jan-12 Sep-13 May-12 Jan-14 Sep-12 May-14 Jan-13 May-13 Sep-13 Jan-14 May-14 Jan-03 May-03 Jan-02 Sep-03 May-02 Jan-03 Sep-02 0 • 14,000 2000ᖺ௦ࠊࣂࣝࢡ㈌≀㟂せቑຍࡋBDIୖ᪼ • 14,000 2000ᖺ௦ࠊࣂࣝࢡ㈌≀㟂せቑຍࡋBDIୖ᪼ 1,900 1,900 12,000 14,000 ⡿す⯟䛾䝁䞁䝔䝘㐠㈤䠄ྑ㍈䠅 ⡿す⯟䛾䝁䞁䝔䝘㐠㈤䠄ྑ㍈䠅 㻮㻰㻵䠄ᕥ㍈䠅 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