本稿は、教師なし機械学習の文献における近年の発展を取り入れ、GDPを超えた文脈で各国間の収束仮説を再評価します。分布に基づくクラスタリングアルゴリズムを適用すると、三つの局所的な収束クラブの形成が示唆されます。
本稿は、ネットワーク理論のコミュニティ検出アルゴリズムを通じて日本の投入産出構造を評価します。結果は、二つの投入産出ネットワーク構造——定常的コミュニティと移行的コミュニティ——の存在を示唆します。また、産業乖離とコミュニティ構成員の不安定性は、必ずしも低い生産性パフォーマンスを示すものではありません。
LPの枠組みは相対的に移動が少なく、移行段階に二つの収束クラスターを示し、長期的には凹凸のある分布を示すのに対し、ACFの枠組みは相対的に後退移動が多く、移行段階に単一の収束クラスターを示し、長期的には高度に対称的な分布を示します。
複数の収束クラスターの形成は、人間開発における不平等縮小の顕著な特徴です。長期的には、地域収束は三峰型分布から左に歪んだ単峰型分布への変容によって特徴づけられます。
発展の遅れた地域の前進移動が遅いことと、発展の進んだ地域の後退移動が速いことの双方に駆動された、収束へ向かう傾向の高まりが見られます。
1988〜2000年の期間について明確な地域的乖離のパターンが見られます。これに対し、2000〜2014年の期間は、はるかに複雑な「非収束」のパターンを示しています。すなわち、長期均衡分布は、上層から生じる収束過程と、下裾付近で生じる乖離過程の双方によって特徴づけられます。
各国間の生産性格差は1980年代に急速に拡大し、次の10年間で鈍化し、2000年代半ばに安定しました。生産性分布の上裾は人的資本の改善に対してより敏感である一方、下裾は技術の改善に対してより敏感です。
厚生調整後の開発水準の差は、一人当たりGDPから予測される差よりも大きいです。労働生産性の差が、生産面でも厚生調整後の開発面でも、その差の大部分を説明します。非効率な生産こそが労働生産性を押し下げる主な要因です。