Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
した。(3.3)は(3)式の説明変数に年次ダミーを加えた $ ^{13} $ 。CIFは第一段階の推定において有意性がやや低かったので、(3.4)は操作変数からCIFを除いた。2段階最小二乘法を用いた3つの結果には大差がなかったので、以下では(3.2)の結果に焦点を当てる。

まず操作変数が弱いかどうかを確認する。第一段階の推定から各内生変数に対して F 統計量が得られる。紙面節約のため、表 3−3 にはそれぞれの内生性に対する F 統計量の平均を示した。F 統計量は 1% 有意なので、いずれの操作変数も弱くはないといえる。

表3−3 需要関数の推定結果

(3.1)	(3.2)	(3.3)	(3.4)
OLS	2SLS	2SLS	2SLS
Const.	-3.8549 ***	-3.8835 ***	-3.8832 ***	-3.7894 ***
(0.0667)	(0.1619)	(0.1629)	(0.1655)
p	0.000024	-0.000164 ***	-0.000172 ***	-0.000196 ***
(0.000016)	(0.000048)	(0.000048)	(0.000049)
log(sg|j)	1.0403 ***	0.7558 ***	0.7588 ***	0.7499 ***
(0.0109)	(0.0416)	(0.0411)	(0.0419)
MJ	-0.0038 ***	0.0053 ***	0.0054 ***	0.0061 ***
(0.0005)	(0.0015)	(0.0015)	(0.0016)
Mtemp	-0.0284 ***	-0.0373 ***	-0.0389 ***	-0.0380 ***
(0.0028)	(0.0033)	(0.0034)	(0.0034)
Density	0.2717 ***	0.2888 ***	0.2884 ***	0.2876 ***
(0.0050)	(0.0088)	(0.0088)	(0.0089)
年次ダミー	No	No	Yes	No
平均F統計量	471 ***	317 ***	505 ***
修正済みR²	0.7964	0.7553	0.7560	0.7516

注：(3.1)は内生性を考慮せず OLS で推定した結果である。(3.2)、(3.3)、(3.4)は2段階最小二乘法を用いた。(3.2)は本文で説明した操作変数を用いた。(3.3)は説明変数に年次ダミーを加えた。(3.4)式は操作変数からCIFを除いた。平均F統計量は第一段階推定における平均F統計量である。***、**、*はそれぞれ1%、5%、10%で有意であることを示す。括弧内は標準誤差である。サンプル数は3,857である。

次に説明変数のパラメータの推定結果について 5 点考察を述べる。第一に、pの係数は負で有意である。これは価格が高いと効用に負の影響を与えることを意味し、需要は価格に負の影響を与えるという経済理論と整合的である。第二に、MJの係数は正で有意である。これは消費者が高い熱効率のガスを好むことを意味し、予想通りである。第三に、MTempの係数が負で有意である。この結果はガス消費が気温の低いとき高まることと整合的である。
第四に、Densityの係数が正で有意である。より人口密度の高い地域に住む消費者はよりよいアフターサービスを享受しているのではないかと思われる。最後に、 $ \log(s_{g|j}) $ の係数 $ \sigma $ の値は0.75で1%有意であった。 $ \sigma $ が0なら入れ子構造を持たないロジットモデルになり、 $ \sigma $ が1であれば地域選択の分散の比率とガス間選択の分散の比率が等しくなるので同種のガスは地域間で完全代替となる。従って、2段階の入れ子型モデルがガス需要モデルとして適切であると考えられる。

### 3.5 需要の弾力性

推定された需要関数のパラメータを用いて、需要の弾力性を計測する。シェアの定義((2)式)と地域内シェアの定義((4)式)より2段階入れ子型ロジットモデルにおける自己価格弾力性と交差価格弾力性は次のように表される：

$$ \eta_{h g}^{j}=\frac{\partial s_{j g}}{\partial p_{j h}}\frac{p_{j h}}{s_{j g}}=\begin{array}{c}\frac{\beta_{1}}{1-\sigma}p_{j g}\big(1-\sigma s_{g|j}-(1-\sigma)s_{j g}\big)\quad\mathrm{i f}h=g\\ -\frac{\beta_{1}}{1-\sigma}p_{j h}\big(\sigma s_{h|j}+(1-\sigma)s_{j h}\big)\quad\mathrm{i f}h\neq g\end{array}. $$

表 3−3 の(3.2)で示された $ \sigma $ と $ \beta_{1} $ の値を用いて、2005年の各地域の自己価格弾力性と交差価格弾力性を計算した。表 3−4 は都市ガス供給区域内における LP ガスと都市ガスの弾力性を表している。LP ガスと都市ガスの自己価格弾力性の計測結果において LP ガスが -1.97 であり都市ガスは -2.15 であったので、都市ガス需要は LP ガスよりやや弾力的であるといえる $ ^{14} $ 。都市ガスの利用は都市ガス導管に接続する必要があるが、LP ガス利用にはガスボンベがあればよく都市ガスに比べ LP ガスの利用は容易である。よって、都市ガス価格の小幅な上昇による都市ガス需要変化は LP ガスより大きくなると考えられる。

交差価格弾力性の計測結果によると、LPガスと都市ガスの代替が非対称であることが示唆される。都市ガス需要の交差価格弾力性は1.84であるのに対して、LPガス需要の交差価格弾力性は0.74である $ ^{15} $ 。この代替の非対称性はLPガスと都市ガスの保守点検項目の違いによると考えられる。LPガスは高压の液化ガスを気体に戻す圧力調整期や高压ホースなどを保守点検する必要があり、都市ガスより保守点検項目が多い。よりよいアフターサービスの指標として用いているDensityが正で有意であることから、保守点検の少ない都市ガスに対する需要は安定的となるであろう。

さらに、都市ガス供給区域外における LP ガスの自己価格弾力性を計算したところ、都市ガス供給区域外地域平均で -0.96 であった $ ^{16} $ 。都市ガス供給区域内地域における LP ガスの自己価格弾力性の平均は -1.97 であったので、都市ガス供給区域外における LP ガス需要
は都市ガス供給区域内における LP ガス需要よりも非弾力である。都市ガス供給区域外では都市ガスを選択することができず、LP ガスのみの選択となることが要因であろう。

表3－4 都市ガス供給区域内での弾力性

LPガス価格	都市ガス価格
平均	標準偏差	最小	最大	平均	標準偏差	最小	最大
LPガス需要	-1.97	0.78	-4.07	-0.87	0.74	0.53	0.00	2.13
都市ガス需要	1.84	0.95	-1.19	3.37	-2.15	0.88	-4.61	-0.52

注：表3−3の(3.2)で得られたパラメータσとβ₁の値を用いて、2005年における自己価格弾力性と交差価格弾力性を示している。

## 4 ．都市ガス供給区域の仮想的拡張

本章では、推定された需要関数のパラメータを用いて都市ガス供給区域外地域に都市ガスが仮想的に供給されたときの消費者余剰への影響を定量的に分析する $ ^{17} $ 。次項ではLPガス事業者の行動モデルを説明し、続いてガスの需給均衡における消費者余剰の定義を述べ、都市ガス供給地域拡張シミュレーションの結果を示す。

### 4.1 LP ガス供給モデル

都市ガス供給区域外地域に都市ガスを供給する仮想的状況下の均衡を計算するために、LPガス事業者の行動モデルを構築する $ ^{18} $ 。LPガス事業者に対して3つの仮定をおく。第一に、LPガス事業者は互いに同質的とする。第二に、LPガス事業者は互いにクールノー競争をしている。第三に、LPガス事業者は都市ガス価格と供給区域を所与として利潤を最大化する。ここで、地域jにおける都市ガス利用世帯数を $ (1-k_{j})Q_{j} $ とする。ただし $ Q_{j} $ は地域jにおける総世帯数、 $ 1-k_{j} $ は地域jにおける都市ガス選択世帯割合で $ 0\leq k_{j}\leq1 $ である。 $ k_{j}=0 $ であるとき、 $ \left(1-k_{j}\right)Q_{j}=Q_{j} $ となり地域jにおけるすべての世帯が都市ガスを利用していることを意味する。 $ k_{j}=1 $ であるとき、地域jにおけるすべての世帯がLPガスを利用している、つまり地域jは都市ガス供給区域外地域である。

このとき LP ガス事業者の利潤最大化の 1 階の条件は次のようになる:

$$ \frac{p_{j}-MC_{j}}{p_{j}}=\frac{1}{n_{j}}\frac{k_{j}}{\eta^{j}}, $$
ただし $ MC_{j} $ は限界費用、 $ n_{j} $ は LP ガス事業者数、 $ \eta^{j} $ は需要の自己価格弾力性である $ ^{19,20} $ 。

### 4.2 仮想的状況における消費者余剰

次に、ガスの需給均衡における消費者余剰の定義を述べる。入れ子型ロジットモデルおよび線型効用の定式化では消費者余剰は以下のように計測される： $ ^{21} $

$$ \mathrm{C W}:=\frac{1}{|\beta_{1}|}\log\bigl(\sum_{j}D_{j}^{1-\sigma}\bigr)_{\circ} $$

仮想的状況下における消費者余剰は、さらに2つの仮定の下で計測される。第一に、新たに都市ガス供給区域となる地域における都市ガス価格と熱量は隣接地域の平均と等しいとする。第二に、LPガス事業者の限界費用は一定であるとする。

このとき仮想的状況下における LP ガスの価格は、1 階の条件(5)から次のようになる:

$$ \hat{p}_{j}=M C_{j}\Big/\Big(1-\frac{1}{n_{j}}\frac{\hat{k}_{j}}{\eta^{j}}\Big)。 $$

ただし$\hat{k}_{j}$は都市ガス供給拡張により都市ガスへ移行した後の都市ガス選択世帯割合である。$\hat{k}_{j}=0$のとき都市ガス供給拡張によりすべての世帯が都市ガスへ移行することを意味する。

### 4.3 都市ガス供給拡張地域の選定

都市ガス未供給地域へ都市ガス供給が行われる仮想的状況を図示すると図4－1のようになる。図4－1は図3－1に類似しているが、地域Bに都市ガスが供給されている点が異なっている。図3－1では、地域Bは都市ガス供給区域外なので地域B選択世帯はLPガスを利用せざるを得ない。そこで地域Bに都市ガスが供給されると、地域A選択世帯と同様に地域B選択世帯もLPガス・都市ガスいずれも選択可能となる。

図4－1 都市ガス供給区域外地域へ供給区域が拡張される仮想的状況
しかし、すべての都市ガス供給区域外地域に対して都市ガス供給を行うことは現実的ではない。都市ガス供給区域外地域の中には離島や人口密度が著しく低い過疎地域のように都市ガス供給費用が高額になりうる地域がある。本稿では、隣接地域の都市ガス価格よりも都市ガス供給平均費用が低い地域へのみ都市ガス供給区域を拡張することを考える。

#### 4.3.1 都市ガス供給区域外地域における都市ガス供給平均費用の推定方法

都市ガス供給区域外地域における都市ガス供給平均費用を、以下4つのステップで推定する。(1)都市ガス供給区域内地域における都市ガス供給平均費用を定義する。(2)都市ガス供給区域内地域の都市ガス供給平均費用を需要規模や密度の経済性、地域特性に関する変数で回帰する。(3)都市ガス供給区域外地域における都市ガス選択世帯数を求める。新たに都市ガス供給区域となる地域の都市ガス価格と熱量は隣接地域の平均に等しいと仮定しているので、需要関数パラメータを用いると都市ガス供給区域外地域における都市ガス選択世帯数を求めることができる。(4)都市ガス供給区域外地域における都市ガス供給平均費用を推定する。(2)で推定された都市ガス供給平均費用関数パラメータを用いると、(3)で得られた都市ガス選択世帯数と地域特性から都市ガス供給区域外地域における都市ガス供給平均費用を推定することができる。

#### 4.3.2 都市ガス供給区域内地域における都市ガス供給平均費用

固定費や材料費・人件費のように家庭用と非家庭用が必ずしも明確でないものに対して販売量比で配分することで家庭用販売量あたり費用を求めた。その結果、家庭用販売量あたり費用の平均は3.02円/メガジュール、平均利潤率は0.06円/メガジュールとなった $ ^{22} $ 。

#### 4.3.3 都市ガス供給費用に関する回帰分析

都市ガス供給区域内地域における都市ガス供給平均費用を需要規模や密度の経済性、地域特性で回帰するため、次の推定式を考える：

$$ \log(AC_{i})=\alpha_{0}+\alpha_{1}\log(q_{i})+\alpha_{2}\log(qd_{i})+\alpha_{3}\log(MJ_{i})+\alpha_{4}\log(ad_{i})+\epsilon_{i} $$

ただし $ \log(AC_{i}) $ は 4.3.2 節で求めた家庭用販売量あたり費用の対数（円/MJ）である。説明変数は $ \log(q_{i}) $ , $ \log(qd_{i}) $ , $ \log(MJ_{i}) $ , $ \log(ad_{i}) $ である。 $ \log(q_{i}) $ は世帯あたり平均ガス使用量の対数で、需要家規模を示す。 $ \log(qd_{i}) $ は可住地面積あたりの都市ガス使用世帯数の対数で、密度の経済性を表す。 $ \log(MJ_{i}) $ は都市ガス事業者 i の熱量の対数である。都市ガス事業者 i の供給地域ごとに熱量が異なる場合は世帯数で重みづけした加重平均とした。 $ \log(ad_{i}) $ は総面積に占める可住地面積の割合の対数で、この値が大きいならば人口が密集することが考えられ効率的な都市ガス管敷設が可能になる。

表4－2は2005年の都市ガス事業者データを用いて都市ガス供給区域内地域における都
市ガス供給平均費用を最小二乘法で推定した結果を示している。4つの説明変数のパラメータの推定結果は以下になる。第一に、 $ \log(q) $ の係数は負で有意である。これは世帯あたり使用量が増加すると平均費用が減少することを意味する。第二に、 $ \log(qd) $ の係数は負で有意である。1999年の中小私营都市ガス事業者データを用いて費用構造を分析した桑原(2008)は需要密度の増加につれて平均事業費用が減少することを示している。本稿の結果は桑原(2008)と整合的で、都市ガス事業には需要密度の経済性があると言える。第三に、 $ \log(MJ) $ の係数は負で有意である。低熱量都市ガスは高熱量と比べて原料とする石油比率が高いため原料が多様化する。多様化される原料によって高費用となると考えられる。最後に、 $ \log(ad) $ の係数は負で有意である。人口密集により都市ガス平均費用が低下することを意味し、予想通りである。

表4－2 都市ガス供給区域内地域における都市ガス供給平均費用の推定結果

係数	標準誤差
Const.	3.1119 ***	0.2631
log(q)	-0.5250 ***	0.0637
log(qd)	-0.0945 ***	0.0186
log(MJ)	-0.0967*	0.0569
log(ad)	-0.0851*	0.0462
決定係数	0.4521
自由度修正済み決定係数	0.4414

注：OLSで推定した結果である。***、**、*はそれぞれ1%、5%、10%で有意であ

ることを示す。サンプル数は210である。

#### 4.3.4 都市ガス供給区域外地域における都市ガス供給平均費用

世帯当たり平均ガス使用量を一定と仮定し、表4－2の結果をもとに都市ガス供給区域外地域における都市ガス供給平均費用を推定した。都市ガス供給区域外地域は全部で66地域あり、これら地域における都市ガス供給平均費用は地域平均3.21千円/メガジュール、標準偏差0.56円/メガジュール、最小値2.11円/メガジュール、最大値4.82円/メガジュールとなった。都市ガス供給区域内地域における供給費用の平均が3.02円/メガジュールなので、都市ガス供給区域外地域のほうが高費用であり、都市ガス供給費用が高額となる都市ガス供給区域外地域が依然として存在している。

#### 4.3.5 供給拡張地域の選定

都市ガスは事業者ごとに熱量が異なるので、本稿で用いた価格と販売量あたり費用を直接比較できない。そこで、LPガス10m³と同等に熱量換算されている都市ガス価格を都市ガス平均熱量あたりの価格に換算し、換算された都市ガス価格と推定された都市ガス供給
平均費用を比較した。その結果、都市ガス供給平均費用が価格よりも低い地域は15地域あった $ ^{23} $ 。この15地域には約95万世帯居住しており、都市ガス供給区域外の全66地域約347万世帯に占める選定15地域の世帯割合は約27.5%である。従って、この15地域は相対的に人口が多く隣接地域に都市ガスが供給されている地域と言える。例えば、この15地域には茨城県常陸太田市や栃木県那須塩原市が含まれている。

### 4.4 消費者余剰の推定

選定 15 地域に対して都市ガスが仮想的に供給される状況を考える。都市ガス供給区域拡張は消費者余剰に対して2つの効果をもたらす。第一に、LPガスより都市ガスを好む世帯がLPガスから都市ガスへ移行することである。LPガスより都市ガスを選好する世帯であっても都市ガス供給区域外地域ではLPガスを使わざるを得ない。しかし、新たな都市ガス供給によってLPガスより都市ガスを選好する世帯は都市ガスへ移行する。この移行によって消費者余剰が改善される。

第二に、LP ガス事業者間の競争が促進されることである。都市ガス選好世帯の都市ガス移行によって都市ガス供給拡張地域における LP ガス利用世帯数が減少する。LP ガス事業者は LP ガス事業者間で静学的なクールノー競争をしていると仮定しているので、都市ガス供給拡張地域における LP ガス価格は(6)式によって定まる。つまり、LP ガス利用世帯数の減少によって LP ガス事業者間の競争が促され、LP ガス価格が引き下げられる。

表4－3は都市ガス供給区域が仮想的に拡張された15地域における都市ガスへの移行割合とLPガス価格低下率、消費者余剰改善率の平均を表している。それぞれ表3－3における(3.2)で得られたパラメータの値を用いて計算した。計算結果によると、選定15地域において都市ガス移行世帯数は約37万世帯であった。選定15地域の世帯数は約95万世帯なので都市ガス移行割合は約38.9%である。都市ガス移行に伴うLPガス消費者数減少によってLPガス価格が低下し、低下率の平均は5.8%であった。都市ガスへの移行およびLPガス価格低下の2つの要因によって、消費者余剰は13.8%増加した。

表4—3 供給区域拡張による都市ガスへの移行と LP ガス価格低下、消費者余剰変化

割合 (%)
都市ガスへの移行	38.9
LP ガス価格の低下	5.8
消費者余剰の改善	13.8

注：都市ガスへの移行割合は、都市ガスへの移行世帯数を供給拡張地域の選択世帯数で割って求めた。LPガス価格低下率と消費者余剰改善率は表3−3の(3.2)で得られたパラメータの値を用いて計算した。
このシミュレーション結果は、都市ガス供給区域規制によって消費者余剰が損なわれていることを示している。LPガスより都市ガスを選好する世帯であっても都市ガス供給外地域ではLPガスを使わざるを得ない。これは都市ガス供給外地域におけるLPガスの安定的需要をもたらし、LPガス事業者間競争を緩和させている。

そこで、政府は都市ガス未供給地域への供給区域規制を緩和させることが必要である。本稿で示したように、都市ガス未供給地域の中には隣接地域の都市ガス価格よりも都市ガス供給平均費用が低い地域がある。都市ガス事業者にとってこのような地域への都市ガス供給は合理的であり、消費者余剰の改善へとつながることが予想される。

### 5. おわりに

本稿は、都市ガスの供給区域規制による消費者余剰への影響を定量的に分析した。まずガス需要関数のモデルを構築し、1998年から2005年までのデータを用いて推定した。次に、都市ガス供給区域外の15地域に都市ガスを供給する仮想的状況を考え、推定された需要関数のパラメータを用いて消費者余剰の変化を計測した。この仮想的状況下では、選定15地域選択世帯の約38.9%が都市ガスへ移行し、この移行によりLPガス事業者間の競争が促進されてLPガス価格が5.8%減少した。結果として、消費者余剰は13.8%改善した。

この結果は都市ガス供給区域規制によって消費者余剰が損なわれていることを示している。LP ガスより都市ガスを選好する世帯であっても都市ガス供給外地域では LP ガスを使わざるを得ない。これは都市ガス供給外地域における LP ガスの安定的需要をもたらし、LP ガス事業者間競争を緩和させている。従って、都市ガス未供給地域に対する都市ガス供給を容易にすることが必要である。

しかし、本稿の分析において注意すべき点が3点ある。第一に、LPガス使用世帯数が概算である。LPガスのメータ数のデータが都道府県単位であり地域単位ではなかったため、LPガス使用世帯数を総世帯数から都市ガスと簡易ガスの使用世帯数を引いて求めた。第二に、地域別もしくはガスサービス別の世帯所得に関するデータが利用できず、世帯ごとのガス消費量を一定とした。最後に、本稿は静学的モデルを仮定している。各世帯のガス変更に伴うスイッチングコストを考慮していないが、都市ガスとLPガスでは供給システムが異なっているのでガス変更に伴うスイッチングコストが発生しうる $ ^{24} $ 。またLPガス事業者の参入・退出行動を考慮していないが、都市ガス供給区域拡張によりLPガス事業者が退出し別の地域に参入するかもしれない。このような動学的側面を捉えていないため、都市ガス供給区域拡張によるLPガス事業者間の競争促進効果は本稿で示したほど大きなものではない可能性がある。以上の点を考慮することは今後の研究課題としたい。
## 参考文献

伊藤成康「都市ガス事業の内々価格差問題」竹中康治編『都市ガス産業の総合分析』NTT出版、2009、第5章。

戒能一成「都市ガス事業における『内々価格差』の定量的評価分析」RIETI Discussion Paper Series、2008、08-J-001。

桑原秀史『公共料金の経済学』、有斐閣、2008。

公正取引委員会『LPガス販売業における取引慣行などに関する実態調査報告書』、1999。

公正取引委員会『都市ガス事業分野の取引実態調査について』、2010。

総合エネルギー調査会都市熱エネルギー部会『大口自由化に続くガス事業制度改革の第二弾』、1999。

総合エネルギー調査会都市熱エネルギー部会『今後の望ましいガス事業制度の詳細設計について』、2004。

総合規制改革会議『規制改革推進3カ年計画』、2001。

総合規制改革会議『規制改革推進3カ年計画（改定）』、2002。

総合規制改革会議『規制改革推進3カ年計画（再改定）』、2003。

総合規制改革会議『規制改革・民間開放推進3カ年計画』、2004。

総務省『エネルギーに関する行政監査』、1993。

通商産業省通商産業政策史編集委員会編『通商産業政策史第10巻』、1990。

横倉尚「規制政策 その枠組みと展開」植草益・横倉尚編『講座・公的規制と産業 第2巻都市ガス』NTT出版、1994、第4章。

Basker, E. “The Causes and Consequences of Wal-Mart's Growth,” Journal of Economic Perspectives, 2007, 21 (3), pp. 177-198.

Basker, E. and Noel, M. “The Evolving Food Chain: Competitive Effects of Wal-Mart's Entry into the Supermarket Industry,” Journal of Economics and Management Strategy, 2009, 18 (4), pp. 977-1009.

Berry, S. “Estimating Discrete Choice Models of Product Differentiation,” RAND Journal of Economics, 1994, 25 (2), pp. 242-262.

Berry, S., Levinsohn J., and Pakes A. “Automobile Prices in Market Equilibrium,” Econometrica, 1995, 63 (4), pp. 841-890.

Cheshire, P. and Sheppard, S. “Land Markets and Land Market Regulation: Progress toward Understanding,” Regional Science and Urban Economics, 2004, 34 (6), pp. 619-637.

Cremer, H., Marchand, M., and Thisse, J. F. "Mixed Oligopoly with Differentiated Products," International Journal of Industrial Organization, 1991, 9 (1), pp. 43-53.

De Fraja, G. and Delbono, F. “Alternative Strategies of a Public Enterprise in Oligopoly,” Oxford Economic Papers, 1989, 41 (2), pp. 302-311.

Dewenter, K. L. and Malatesta, P. H. “State-owned and Privately Owned Firms: An Empirical
Analysis of Profitability, Leverage, and Labor Intensity," American Economic Review, 2001, 91 (1), pp. 3230-3334.

Hausman, J. and Leibtag, E. “Consumer Benefits from Increased Competition in Shopping Outlets: Measuring the Effect of Wal-Mart,” Journal of Applied Econometrics, 2007, 22 (7), pp. 1157-1177.

Quigley, J. “Regulation and Property Values in the United States: The High Cost of Monopoly,” in Ingram G. and Hong Y. (eds.), Land Policies and Their Outcomes, Lincoln Institute of Land Policy, 2007, Chapter. 3.

Rysman, M. “Competition Between Networks: A Study of the Market for Yellow Pages,” Review of Economic Studies, 2004, 71 (2), pp. 483-451.

Small, K. A. and Rosen, H. S. “Applied Welfare Economics with Discrete Choice Models,” Econometrica, 1981, 49 (1), pp. 105-130.

Suzuki, A. “Yardstick Competition to Elicit Private Information: An Empirical Analysis,” Review of Industrial Organization, 2012, 40 (4), pp. 313-338.

Suzuki, J. “Land Use Regulation as a Barrier to Entry: Evidence from the Texas Lodging Industry,” International Economic Review, 2013, 54 (2), pp. 495-523.

Trajtenberg, M. Economic Analysis of Product Innovation: The Case of CT Scanners, Cambridge, Harvard University Press, 1990.
# 「公益法人に対する支出の点検」(平成27年度)について

● 「公益法人に対する支出の公表・点検の方針について」(平成24年6月1日行政改革実行本部決定)において、公益法人に対する支出について、各府省における支出の在り方等に係る見直しの仕組み等を活用し、その点検・見直しを行うこととされている。

## く点検の対象となる支出＞

1件あたり1千万円以上のもののうち、前年度において、同一法人に対し同一又は類似の内容で支出されているもの又は随意契約若しくは一者応札となっている契約による支出。

## ＜点検の観点＞

① 支出そのものについて必要性があるか。

② 支出が必要であっても、競争性を高めるなどにより効率的・効果的な支出とできないか。

● 当庁において、平成27年度における公益法人に対する支出について、点検の対象となる支出はなかったものの、引き続き公益法人に対する支出内容を注視していくこととしたい。
## 4 関連情報（キウイフルーツかいよう病（Psa3系統）の発生）

5月上旬から6月中旬にかけて、茨城県、静岡県、和歌山県、岡山県、愛媛県、福岡県及び佐賀県の一部地域のキウイフルーツにおいて、キウイフルーツかいよう病の新系統（Psa3系統）で発生が確認され、感染樹等の伐採、発病部位の切除、薬剤による防除等がなされた。

表 キウイフルーツかいよう病（Psa3系統）の発生

都道府県	総数	果樹
発生園地面積	発生園地面積
総数	ha	ha
21	21
茨静和岡愛福佐	城岡山媛岡賀	0	0	0
2	2	2
0	0	0
0	0	0
7	7	7
2	2	2
10	10	10

注：1 本病のまん延を防止するため、農林水産省大臣官房統計部地方組織を通じた立入調査は実施せず、消費・安全局公表資料等をもとに作成した。

2 本病が発生した園地面積を掲載しており、必ずしも被害が発生した面積とはならない。

3 発生園地面積の算出においては、発生が確認された樹数によらず、発生園地全体の面積を加えている。
Ⅰ 調 査 結 果 の 概 要
平成25年の我が国の漁業・養殖業の生産量は477万3,695tで、前年に比べ7万9,398t（1.6%）減少した。

このうち、海面漁業の漁獲量は371万5,467tで、前年に比べ3万1,296t（0.8%）減少した。

これを部門別にみると、遠洋漁業は39万5,767tで、前年に比べ6万2,567t（13.7%）減少、沖合漁業は216万9,126tで、前年に比べ2万8,959t（1.3%）減少、沿岸漁業は115万574tで、前年に比べ6万229t（5.5%）増加した。

また、海面養殖業の収穫量は99万7,097 tで、前年に比べ4万2,407 t（4.1%）減少した。内水面漁業・養殖業の生産量は6万1,131 tで、前年に比べ5,695 t（8.5%）減少した。

図１ 漁業・養殖業生産量の推移

注：表示単位で四捨五入しているため、合計値と内訳が一致しない。
## (1) 海面漁業

海面漁業の漁獲量は371万5,467tで、前年に比べ3万1,296t（0.8%）減少した。東日本大震災で漁船や漁港施設に甚大な被害を受けた岩手県の漁獲量は11万3,423t、宮城県の漁獲量は18万5,056tであり、前年に比べてそれぞれ1万147t（9.8%）、3万2,144t（21.0%）増加した。

また、福島県の漁獲量は4万5,248 tであり、福島県沖以外の海域での漁獲量が増加したことから、前年と比べ477 t（1.1%）増加した。

## ア 主要魚種別漁獲量

海面漁業の魚種のうち、漁獲量が前年に比べて増加した主な魚種は、まいわし、さけ類、ほたてがい、まあじ、ぶり類、まだらであり、減少した主な魚種は、さんま、さば類、こんぶ類、ほっけ、きはだであった。

この結果、海面漁業の漁獲量に占める主要魚種の割合は、さば類が10.1％、ほたてがいが9.4％、かつおが7.6％、かたくちいわしが6.7％、すけとうだらが6.2％、まいわしが5.8％、するめいかが4.8％、さけ類が4.3％、まあじが4.1％、さんまが4.0％となった。

図 2 海面漁業主要魚種別漁獲量

注：数値は、表示単位未満のため合計と内訳の計が一致しない場合がある（以下同じ。）。

## (ア) さば類

漁獲量は37万4,954tで、前年に比べ6万3,315t（14.4%）減少した。

これは、北海道、宮城県等で増加したものの、長崎県、島根県、茨城県等で減少したためである。

## (イ) ほたてがい

漁獲量は34万7,541 tで、前年に比べ3万2,154 t（10.2%）増加した。

これは、漁獲量のほとんどを占める北海道で増加したためである。

## (ウ) かつお

漁獲量は28万1,735tで、前年に比べ6,042t（2.1%）減少した。

これは、高知県、鹿児島県等で増加したものの、東京都、新潟県等で減少したためであ
る。

(Ⅰ) かたくちいわし

漁獲量は24万7,427 tで、前年に比べ2,689 t（1.1%）増加した。

これは、千葉県、北海道等で減少したものの、愛知県、愛媛県等で増加したためである。

## (オ) すけとうだら

漁獲量は22万9,577 tで、前年に比べ246 t（0.1%）減少した。

これは、青森県等で増加したものの、宮城県等で減少したためである。

## (カ) まいわし

漁獲量は21万5,004 tで、前年に比べ7万9,768 t（59.0%）増加した。

これは、三重県、大阪府等で減少したものの、島根県、茨城県等で増加したためである。

## (ℋ) するめいか

漁獲量は18万89 tで、前年に比べ1万1,882 t（7.1%）増加した。

これは、青森県、長崎県等で減少したものの、北海道等で増加したためである。

## (ク) さけ類

漁獲量は16万902 tで、前年に比べ3万2,400 t（25.2%）増加した。これは、北海道等で増加したためである。

## (ケ) まあじ

漁獲量は15万884 tで、前年に比べて1万6,870 t (12.6%)増加した。

これは、茨城県等で減少したものの、島根県、長崎県等で増加したためである。

## (1) さんま

漁獲量は14万9,853 tで、前年に比べて7万1,617 t（32.3%）減少した。これは、北海道等で減少したためである。

図3 海面漁業主要魚種別漁獲量の推移（上位1位～5位）

図4 海面漁業主要魚種別漁獲量の推移（上位6位～10位）
## (2) 海面養殖業

海面養殖業の収穫量は99万7,097 tで、前年に比べ4万2,407 t（4.1%）減少した。

これは、のり類、ほたてがい等の収獲量が減少したためである。

東日本大震災の影響で養殖施設に甚大な被害を受けた岩手県の収穫量は3万1,195 t、宮城県の収穫量は6万1,753 tであり、前年に比べてそれぞれ7,683 t（32.7％）、1万8,660 t（43.3％）増加した。

海面養殖業の魚種のうち、収獲量が前年に比べて増加した主な魚種は、かき類、ぎんざけ、わかめ類等であり、減少した主な魚種は、のり類（生重量）、ほたてがい、ぶり類等であった。

この結果、海面養殖業の収穫量に占める主要魚種の割合は、のり類が31.7％、ほたてがいが16.8％、かき類が16.5％、ぶり類が15.1％、まだいが5.7％、わかめ類が5.1％となった。

図 5 海面養殖業主要魚種別収獲量

## ア 魚類

収獲量は24万3,670 tで、前年に比べ6,802 t（2.7%）減少した。

(ア) ぶり類

収獲量は15万387 tで、前年に比べ9,828 t（6.1%）減少した。

これは、愛媛県等において、稚魚導入数が減少したためである。

(イ) まだい

収獲量は5万6,861 tで、前年に比べ208 t（0.4%）増加した。

(ウ) ぎんざけ

収獲量は1万2,215 tで、前年に比べ2,487 t（25.6%）増加した。

これは、宮城県において、東日本大震災により被害を受けた養殖施設が一部復旧したこと等から増加したためである。

## イ 貝類

収獲量は33万2,440 tで、前年に比べ1万3,473 t（3.9%）減少した。

## (ア) ほたてがい

収獲量は16万7,844 tで、前年に比べ1万6,443 t（8.9%）減少した。

これは、青森県において、海面温度上昇に伴うへい死等が増加したためである。
## (イ) かき類

収獲量は16万4,139 tで、前年に比べ3,023 t（1.9%）増加した。

図6 海面養殖業魚種別収獲量の推移（魚類）

図7 海面養殖業魚種別収獲量の推移（貝類）

## ウ 海藻類

収獲量は41万8,366 tで、前年に比べ2万2,388 t（5.1%）減少した。

## (7) のり類 (生重量)

収獲量は31万6,228tで、前年に比べ2万5,352t（7.4%）減少した。

これは、兵庫県、熊本県等において、栄養塩不足による色落ち等から減少したためである。

## (イ) わかめ類

収獲量は5万614 tで、前年に比べ2,271 t（4.7%）増加した。

これは、岩手県等において東日本大震災により被害を受けた養殖施設が復旧したこと等から増加したためである。

## (ウ) こんぶ類

収獲量は3万5,410 tで、前年に比べ1,263 t（3.7%）増加した。

これは、岩手県等において東日本大震災により被害を受けた養殖施設が復旧したこと等から増加したためである。
図8 海面養殖業魚種別収獲量の推移（海藻類）

## (3) 内水面漁業

内水面漁業（全国の主要108河川及び24湖沼）の漁獲量は3万635tで、前年に比べ2,234t（6.8%）減少した。

## ア 河川・湖沼別漁獲量

河川における漁獲量は1万6,913 tで、前年に比べ979 t（5.5%）減少した。

また、湖沼における漁獲量は1万3,723 tで、前年に比べ1,255 t（8.4%）減少した。

## イ 主要魚種別漁獲量

(ア) さけ類

漁獲量は1万1,834 tで、前年に比べ1,271 t（9.7%）減少した。

これは、北海道等で減少したためである。

(イ) しじみ

漁獲量は8,454 tで、前年に比べ615 t（7.8%）増加した。

これは、島根県等において、資源管理により増加したためである。

## (ウ) あゆ

漁獲量は2,332 tで、前年に比べ188 t（7.5%）減少した。

これは、前年の産卵量の減少等により減少したためである。

## (Ⅰ) わかさぎ

漁獲量は1,156 tで、前年に比べ177 t（13.3%）減少した。

これは、北海道等で減少したためである。

## (オ) しらうお

漁獲量は632 tで、前年に比べ145 t（18.7%）減少した。

これは、島根県、青森県等で減少したためである。
図 9 内水面漁業主要魚種別漁獲量

図 10 内水面漁業主要魚種別漁獲量の推移

## (4) 内水面養殖業

内水面養殖業の収穫量は3万496 tで、前年に比べ3,461 t（10.2%）減少した。アうなぎ

収獲量は1万4,204 tで、前年に比べ3,173 t（18.3%）減少した。

これは、鹿児島県、愛知県等において、種苗の不足により減少したためである。

## イ あゆ

収獲量は $ 5{,}279 \, t $ で、前年に比べ $ 84 \, t $ （1.6%）増加した。

## ウにじます

収穫量は $ 4,962 \, t $ で、前年に比べ $ 185 \, t $ （ $ 3.6\% $ 減少した。
エ こい

収獲量は3,019 tで、前年に比べ55 t（1.9%）増加した。

図 11 内水面養殖業主要魚種別収獲量

図 12 内水面養殖業主要魚種別収獲量の推移
# 銀行取引関係の経済的価値 $ ^{*} $

# — 北海道拓殖銀行破綻のケース・スタディ —

<要旨>

堀雅博 $ ^{1} $ 、高橋吾行 $ ^{2} $

現代の金融理論によれば、金融仲介機関（とりわけ銀行）は、借り手と貸し手の間に横たわる情報の非対称性に起因する問題を緩和する特別の意義を有する。すなわち、銀行は、日頃の監視活動（モニタリング）を通じ両者の情報ギャップを埋める機能を担っており、効率的資金配分に寄与するものとされる。特に、企業とメインバンクとの間には、長年のつきあいを通じて蓄積された情報が存在し、それ故にメインバンクからの資金調達は他の調達手段よりも効率的になると考えるのである(Aoki and Patrick [1998])。そこでは、情報蓄積関係を通じて企業が特定仲介機関に依存するロック・イン現象の可能性も指摘されており、そうなれば、メインバンクの変調は取引企業に多大な影響を与えることとなろう。

本研究では、銀行の仲介機能の重要性に係る上記の関心に鑑み、銀行の変調が取引先企業に与える影響を分析する。具体的には、1997年11月17日に公となった北海道拓殖銀行破綻に着目し、拓銀関係先・非関係先の計3千社近い企業の株価及び財務データの分析を行い、同行の破綻が取引企業に与えた影響を実証的に評価する。

拓銀破綻が北海道地域経済に与えた影響については、その深刻さが一部マスコミ等で喧伝される一方、マクロ・データを用いた分析ではその深刻さがなかなか読み取れないことが指摘されている程度で、あまり本格的な実証研究は行われていない。貴重な例外として、拓銀破綻公表時の資本市場の反応を分析した Yamori and Murakami (1999)のイベント・スタディがあり、銀行の情報生産機能と長期的取引関係の意義につき肯定的結論を導いているが、その手法には本稿第2節が指摘するように、資本市場を通じた間接的検証であるが故の難点が残されている。

本研究では、はじめに株価分析の限界を明らかにした上で、より直接的に、拓銀破綻前後における拓銀取引先企業の財務データの変化を分析する。その結果、上場・店頭等公開企業のデータでは懸念される影響は殆ど見出し難いこと、更に、北海道内の非公開企業データを用いても影響は極めて限定的であることを見出した。この発見は、情報の非対称性
と銀行の監視・情報生産能力を重視してメインバンク関係の非代替性を強調する議論への問題提起であるとともに、金融機関破綻の処理及び金融システムの安定化に係る政策のあり方につき、重要なインプリケーションを与えている。

キーワード：メインバンク、銀行破綻、情報の非対称性、イベント・スタディ
### 1. はじめに

「失われた十年」とも言われる90年代以降の日本経済の低迷については、様々な分析、主張がなされており、アカデミズムの次元においても、コンセンサス形成はなされていない。そうした中、真説如何は別にして、最もポピュラーな仮説の一つが、バブル崩壊、不良債権、貸し渋り等をキーワードとする金融不況論であることに異論は少ないだろう。本稿では、その金融不況論の中核になる銀行による資金仲介の意義に焦点を当てた実証分析を行う。

資金仲介機関（とりわけ銀行）の変調が取引先企業の経営に深刻な影響を及ぼす可能性は否定し難い。本来収益性があり健全な企業が、取引先銀行の貸し渋りを原因とする流動性不足等により経営難に陥る、という話は直感的である。より劇的な事例である銀行の破綻処理では、システミック・リスクの問題と併せ、取引先企業への悪影響が議論され、それが金融機関破綻処理への公的関与の説明とされることも少なくない（例えば西村[1999]）。

銀行の機能不全にかかるこうした懸念が、漠然たる不安として人口に膾炙するものであることは言うまでもないが、金融仲介に本質的な情報の非対称性を前提とすれば、現代金融理論（Freixas and Rochet [1997]等を参照）の観点からも正当化される。すなわち、銀行は、日頃の監視活動（モニタリング）を通じ情報ギャップを埋める機能を担っており、効率的資金配分に寄与するものとされる。特に、企業とメインバンク $ ^{1} $ との間には、長年のつきあいを通じて蓄積された情報が存在し、それ故にメインバンクからの資金調達は他の調達手段よりも効率的になると考えるのである（Fama [1985]、Aoki and Patrick [1998]）。そこでは、情報蓄積関係を通じて企業が特定仲介機関に依存するロック・イン現象の可能性も指摘されており（Sharpe [1990], Rajan [1992]）、そうなれば、メインバンクの変調は取引企業に多大な影響を与えることとなろう。 $ ^{2} $

本研究では、銀行の仲介機能の重要性に係る上記の世間的、ないし学術的な関心に鑑み、銀行の変調が取引先企業に与える影響を分析する。具体的には、1997年11月17日に公となった北海道拓殖銀行（以下、拓銀）破綻に着目し、拓銀関係先・非関係先の計3千社近い企業の株価及び財務データの分析を行い、同行の破綻が取引企業に与えた影響を実証的に評価する。

拓銀破綻が北海道地域経済に与えた影響については、その深刻さが一部マスコミ等で喧伝される一方³、マクロ・データを用いた分析ではその深刻さがなかなか読み取れないことが指摘されている（原田 [1999]、杉原・山田 [1999]）程度で、あまり本格的な実証研究は行われていない。貴重な例外として、拓銀破綻公表時の資本市場の反応を分析したYamori
and Murakami (1999)のイベント・スタディがあり、銀行の情報生産機能と長期的取引関係の意義につき肯定的結論を導いているが、その手法には本稿第2節が指摘するように、資本市場を通じた間接的検証であるが故の難点が残されている。

本研究では、はじめに株価分析の限界を明らかにした上で、より直接的に、拓銀破綻前後における拓銀取引先企業の財務データの変化を分析する。その結果、上場・店頭等公開企業のデータでは懸念される影響は殆ど見出し難いこと、更に、北海道内の非公開企業データを用いても影響は極めて限定的であることを見出した。この発見は、情報の非対称性と銀行の監視・情報生産能力を重視してメインバンク関係の非代替性を強調する議論への問題提起であるとともに、金融機関破綻の処理及び金融システムの安定化に係る政策のあり方につき、重要なインプリケーションを与えるものである。

本稿の構成は、以下の通り。まず次節では、実証的接近の第一歩として、Yamori et al.を拡張したイベント・スタディを行い、その限界を明らかにする。第3節、第4節では、それぞれ公開企業、及び北海道内非公開企業の財務データを用い、拓銀破綻が取引先企業に与えた影響を直接的に評価する。第5節は簡単なまとめである。

## 2 ．拓銀破綻公表時の株式市場変動によるイベント・スタディ

### 2.1 株式収益率によるイベント・スタディとその問題点

Yamori and Murakami (1999)は、米国における実証（James [1987]、Slovin, Sushka and Polonchek [1993]等）を先行事例に、拓銀破綻公表時の取引企業株価に注目したイベント・スタディを行い、我が国における「銀行取引関係の価値」を示す興味深い関係を発見した。市場の効率的調整を仮定すれば、個別企業株式の保有に係る期待収益率は裁定により市場ポートフォリオの収益率と等しい。従って、特定日（時点t）の新規情報に基づく個別企業株（企業i）の超過収益率は、当該日における当該株式収益率（ $ r_{t}^{i} $ ）と市場ポートフォリオ収益率（ $ r_{t}^{mkt} $ ）の差で定義できる。Yamori et al.は、TOPIXの変動を市場ポートフォリオ収益率とみなし、拓銀破綻公表日（1997年11月17日月曜）における拓銀関係上場企業の株価変動からこの超過収益率を実際に計算し、当該日のロス（マイナスの超過収益率）と拓銀取引緊密度との明瞭な関係を見いだしたのである。

表2－1上段左翼の上場企業欄は、彼らの方法に従い、取引関係の緊密度を『会社四季報1996年第4集』掲載の取引銀行の掲載順位で代理し4、TOPIXの変動を標準収益率とした上場企業データに関する追試の結果である。細かな点は異なるものの、得られた結果は概ね原論文と同様であり、拓銀と緊密な関係を有する企業の相対的株価下落が確認できる。問題は、この下落分（例えば、取引順位1位グループの5.6%）が「銀行取引関係の経済的価値」の反映と解釈できるか否かである。というのも、現代金融理論に係る知識の有無（メカニズムの理解）にかかわらず、拓銀破綻が拓銀と緊密な取引関係を有する企業の株価に
表2－1 拓銀破綻公表日(1997年11月17日)における拓銀取引企業の負の超過収益率

拓銀取引順位	上場企業	東証一部 東証二部 地方上場	店頭登錄
1位	-5.62	-1.02	-5.18	-12.21	-5.50
2位	-3.98	-2.80	-8.59	-6.60	-2.98
3位	-2.22	-1.16	-2.49	-6.10	-4.34
4位	-2.41	-0.21	-5.59	-6.60
5位	-2.68	-1.00	-8.90	-5.19
6位	-1.98	-1.32	-6.60	-4.94
7位	2.66	2.66
8位	-4.45	-4.45	9.83

(注) 当該日における TOPIX の変動を標準収益率として算出。

(参考)Yamori et al. (1999)
-6.21
-4.65
-3.00
-3.00
-2.49
-2.59
2.66
-4.45

取引関係順位は、東洋経済の『会社四季報1996年第4集』による。

上段表の計算に用いた企業サンプル数

拓銀取引順位	上場企業	店頭登錄
東証一部	東証二部	地方上場
1位	10	4	3	3	3
2位	13	10	2	1	3
3位	19	12	4	3	5
4位	22	13	9	0	1
5位	31	23	5	3	0
6位	8	7	1	0	2
7位	1	1	0	0	0
8位	2	2	0	0	1

(参考)Yamori et al. (1999)
22
20
24
28
35
8
2
3

(注) 上記計算に当たっては、当該日に取引が成立した企業の株価データのみを用いた。

Yamori et al. も同様の手続きによるが、企業数については、取引の有無によらない全数のみ報告されている。

全く影響しなかったとすれば、むしろその方が驚きだろう。また、拓銀破綻公表で生じた株式市場のノイズは、情報の非対称性に基づく銀行取引関係の重要性に関連するものには止まらなかった。当日の『日本経済新聞』タ刊一面から引用しよう。

「十七日の東京市場では、北海道拓殖銀行の経営破綻を機に、政府が金融機関の不良債権処理のために公的資金の導入に踏み切るのではないかとの観測が強まり、株価が大幅に反発する一方、長期金利が上昇した。（中略）このところ下落が急だった銀行、証券株を中心に幅広い銘柄が買い戻された。」

すなわち、拓銀破綻のニュースは株式市場にポジティブ情報として受け取られていた。この日、東証一部市場では、銀行・証券・国際優良株等が全面高となり、上記分析で標準収益率とされた TOPIX は 6.6% 上昇している。つまり、表 2−1 に示された拓銀関係企業においてすら、株価は平均的には上昇していたのである（取引先 1 位企業でも +1%）。さらに、この時の株価上昇は、大企業、優良企業に特に集中していた。表 2−2 に示した破
綻公表時における東証一部（規模別）・二部の株価指数変動では、東証一部の上昇率が二部を大きく上回り、また一部の中でも大型株ほど上昇している。こうした一部市場（すなわち TOPIX）の突出は、地方上場、店頭市場にまでサンプルを広げ、平均収益率を計算した表2－3においても容易に確認できる $ ^{5} $ 。すなわち、東証一部の平均収益率は、二部はもちろん、地方市場、店頭市場のそれを大きく上回っており、平均収益率が市場間で等しいという仮説は統計的（F検定）に問題にならず棄却されてしまうのである。

表2－2 拓銀破綻公表前後における東京証券取引所株式指標の変動率

第一部 TOPIX	規模別株価指数	第二部総合 株価指数
拓銀破綻公表前営業 日(11月14日)	-1.81	-1.90	-1.35	-1.10	-0.60
拓銀破綻公表日 (11月17日)	6.60	6.81	5.70	4.26	1.39
拓銀破綻公表翌営業 日まで(11月18日)	8.35	8.70	6.65	5.60	3.49

(注) 前営業日、公表日については、当該日の前営業日からの変化率として計算。翌営業日については、公表前営業日を基準値として計算。

表2－3 拓銀破綻公表前後の時期における市場別株価変動（企業サンプルの単純平均）

平均收益率
東証一部	東証二部	地方上場	店頭登錄	全データ
拓銀破綻公表前営業日(11月14日)	-1.73	-0.54	-0.65	-0.56	-1.25
拓銀破綻公表日(11月17日)	5.54	1.51	1.18	1.35	3.81
拓銀破綻公表翌営業日まで(11月18日)	6.69	3.77	2.47	2.1	5.04

市場間の平均收益率均等に係る検定
F値	p値
18.74	0.00
172.15	0.00
89.22	0.00

標本数(拓銀取引企業を除く)
東証一部	東証二部	地方上場	店頭登録	全データ
拓銀破綻公表前営業日(11月14日)	1157	297	254	273	1981
拓銀破綻公表日(11月17日)	1168	293	241	290	1992
拓銀破綻公表翌営業日まで(11月18日)	1165	301	260	295	2021

1）上記計算に当たっては、当該日に取引が成立した企業の株価データのみを用いた。

2）市場平均の算出に当たり、拓銀との取引関係が平均収益率に与える影響を排除するため、86年～98年の期間に出た『会社四季報』に拓銀との関係を示唆する事項（「銀行」、「株主」）を一度でも記載した企業は除外している。