Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
5）山田りな（2012）高感度な核内受容体アッセイ酵母の作製および環境試料のリガンド活性評価 大阪府立大学大学院 理学系研究科 生物科学専攻 修士論文

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# Development of a Simple and Rapid Dioxin Bioassay System with Sample Preparation Method

Principal Investigator: Masanobu KAWANISHI

Institution: Osaka Prefecture University

1-2 Gakuen cho, Naka ku, Sakai-city, Osaka 599-8570, JAPAN

Phone: +81-72-254-9830 /Fax: +81-72-254-9938

E-mail: kawanisi@riast.osakafu-u.ac.jp

## [Abstract]

Key Words: Dioxins, Bioassay, Yeast, Soil Contamination

The emission of dioxins, consisting of polychlorinated dibenzo-p-dioxins (PCDD) and dibenzofurans (PCDF), from industrial facilities is of great concern due to their large potential for bioaccumulation and adverse health effects on the human beings. Combustion processes, such as the incineration of waste materials, are a major source of these persistent organic pollutants (POP), and world-wide attention has focused on techniques for controlling and monitoring their emission and contamination. High-resolution gas chromatography-mass spectrometry (HRGC/HRMS) is the standard and conventional method for dioxin measurement. In many countries, including Japan, governmental regulations regarding the analysis of incinerator waste and atmospheric emissions for dioxins require the use of this method.

Although HRGC/HRMS is very accurate and sensitive, the instruments it requires are very expensive, and highly qualified staff and continuous maintenance are required to provide good data; thus, analyses involving this method are very expensive on a per sample basis. Since bioassay systems are relatively simple, easy to handle, and inexpensive, they have been used in various studies of environmental contaminants. A recombinant yeast expressing human AhR and Arnt proteins that was developed by C. A. Miller III are available for detection and measurement of dioxins. The recombinant yeast possesses a LacZ (a bacterial $ \beta $ -galactosidase gene) reporter plasmid containing XRE sequences in its promoter region. The level of $ \beta $ -galactosidase activity is therefore correlated with the amount of dioxins in an assay sample.

In this study, we improved performance of the assay strain with genetically-modifying components of cell wall and membrane of the yeast. We also established an assay procedure for protoplasts of these yeasts. Such modifications improved their detection limit with 100 times, and shortened duration of the assay with 40%.
The improved performance of the yeast strains allows to measure less concentrated and less purified samples. And then, we investigated if combination of simple, rapid and primitive procedure of sample preparation with the yeast assay functions in detection of dioxins in contaminated soil. With hexane-extraction using a ultrasonicator and purification using disposal multilayer silicagel and activated charcoal columns, that are available commercially, the yeast detected 0.061 [ng/g soil] of dioxin. Therefore, the improved assay yeast with the simple sample preparation can be an excellent tool for first screening for detection of dioxin-contamination in soil.
# CPRC Discussion Paper Series Competition Policy Research Center Fair Trade Commission of Japan

企業結合に関する株価イベント分析

深町 正徳

公正取引委員会競争政策研究センター

牧野 舞

公正取引委員会競争政策研究センター

CPDP-12-J May 2004

1-1-1, Kasumigaseki, Chiyoda-ku, TOKYO 100-8987 JAPAN

Phone:+81-3581-1848 Fax:+81-3-3581-1945

URL:www.jftc.go.jp/cprc.html

E-mail:cprcsec@jftc.go.jp
# 企業結合に関する株価イベント分析*

深町 正徳

公正取引委員会競争政策研究センター

東京都千代田区霞が関 1-1-1

cprcsec@ftc.go.jp

牧野 舞

公正取引委員会競争政策研究センター

東京都千代田区霞が関 1-1-1

Mai_Makino@ftc.go.jp

First Draft: May 2004

## Abstract

近年，競争法の運用において経済分析の重要性が高まってきている。中でも，企業結合の審査では特に，企業結合前の時点で企業結合後の競争状況を予測するという性質上，経済分析が重要視されることは当然であり，米国連邦取引委員会等においても，株価イベント分析が実際の企業結合審査に用いられているといわれている。

株価イベント分析を競争法の運用に適用する場合，同分析により把握される株価の変化（投資家による企業の期待利益の予測の変化）を市場の競争状況に関する予測の変化に変換しなければならないことから，まず，公正取引委員会が実施したアンケート調査結果も交えながら，企業結合当事者やライバル企業の市場行動原理について合理的な仮定を置きつつ，ある程度普遍的に適用可能な「変換」の考え方について整理を行った。次に，上で整理した考え方に基づき，石油製品，炭素製品，セメント，段ボールの4産業において過去に行われた企業結合（10事例）を対象として実際に株価イベント分析を行った。分析結果によれば，企業結合当事者の効率性が改善し社会的総余剰が増加すると考えられる事例が3事例であるのに対し，企業結合当事者の効率性が悪化し社会的総余剰が減少すると考えられる事例が5事例であった。

なお，この結果は株式市場が完全であることを前提としているが，日本ではこの点が疑問視されていることもあり，株式市場の予測に関する推定結果の正確性について，今後事後的に検証を行う意義は大きいと考えられる。

Key Words: 企業結合, 株価イベント分析, アブノーマルリターン, 石油製品, 炭素製品, セメント, 段ボール

JEL Classification Number: D43, K21, L13, L49, L61, L65, L69

* この DP は，公正取引委員会競争政策研究センターの研究報告書「企業結合の効率性と市場への影響に関する経済分析」を基に作成したものである（同報告書は http://wwwjftc.go.jp/cprc/index.htm からダウンロード可能）。本稿の内容は，筆者たちの所属する組織の見解を表すものではなく，あり得べき誤りは，筆者たちのみの責任に帰する。
1 はじめに …… 1

2 株価イベント分析の方法 …… 2
(1) 分析の対象とする情報の内容 …… 2
(2) イベント日の特定 …… 2
(3) 分析の対象とする企業の範囲 …… 3
(4) 新しい情報により株価が影響を受ける期間（イベント期間） …… 4
(5) イベント日における株価の動きに係る統計的有意性の検定 …… 4

3 分析結果の評価についての考え方 …… 7
(1) 米国の先行研究で採られている考え方 …… 7
(2) 本論文における考え方 …… 10

4 分析結果 …… 20
(1) 大協石油と丸善石油の石油精製部門の統合 …… 21
(2) 大協石油と丸善石油の合併 …… 24
(3) 東海カーボンと東洋カーボンの合併 …… 27
(4) 三菱金属と三菱鉱業セメントの合併 …… 30
(5) 小野田セメントと秩父セメントの合併 …… 33
(6) 住友セメントと大阪セメントの合併 …… 36
(7) 宇部興産と三菱マテリアルのセメント事業統合 …… 39
(8) 秩父小野田と日本セメントの合併 …… 42
(9) レンゴーとセッツの合併 …… 45
(10) 高崎製紙と三興製紙の合併 …… 48

5 分析結果のまとめ …… 51
## 1 はじめに

近年，競争法の運用や競争政策の企画・立案に当たり，経済学的な分析を積極的に導入することが重要であるとの認識が高まってきている。特に，企業結合の審査では，企業結合前の時点で企業結合後の競争状況を予測するという性質上，経済分析が重要視されることは当然であり，経済分析の研究が最も進んでいる米国においても，連邦取引委員会のエコノミスト等により実際の企業結合審査において経済分析を用いた将来予測が行われている。具体的な予測手法の一つとして，価格シミュレーションやコストパススルーレート分析等と並んで，株価イベント分析が採用されているといわれている。

株価イベント分析は，株式市場の合理性を前提として，ある新しい情報から期待される効果は株価に即座に反映されるとの考え方に立ち，新しい情報のアナウンスが行われた後の比較的短期間において株価に統計的に有意な動きがみられるかどうかを分析する方法であり，それにより，その企業の将来の期待収益の増減に関する株式市場の予測について把握することが可能となる $ ^{1} $ 。株価イベント分析を企業結合が競争に与える影響に関する分析に初めて用いたのは，B. Espen Eckbo（1983）とRobert Stillman（1983）である。

日本では，企業間の株式持合いが高く，また，機関投資家の行動により株価の動きが左右される可能性があるのではないかとの指摘もあって，株価イベント分析を用いた分析事例が少ないことから，まずは日本における企業結合を例に取って，企業結合が競争に与える影響について実際に株価イベント分析を試みることが重要であると考えられる。この論文は，深町正徳・牧野舞(2004)で取り上げた石油製品，炭素製品，セメント，段ボールの4産業において過去に行われた企業結合（10事例）を対象として，米国における分析例も参考にしつつ，実際に株価イベント分析を試みたものである。

まず，2において，株価イベント分析の一般的な手法と今回の分析で採用する手法について紹介する。次に3で，株価イベント分析の分析結果から「株式市場による将来の市場動向の予測内容」を推定する方法について，まず米国における先行研究の考え方を整理し，それも踏まえつつ，本論文における考え方を整理する。そして，4において，今回分析対象とした10事例に関する分析結果を紹介し，最後に5で，全体の分析結果を総括する。

なお，以下に述べる分析結果は，今回実施した分析から得られる評価に留まり，普遍的に当てはまるものではないことを断っておく。
## 2 株価イベント分析の方法

株価イベント分析は，「新しい情報のアナウンス」が行われた後の「比較的短期間」において，「分析の対象とした企業」の株価に「統計的に有意な動き」がみられるかどうかを分析する方法である。本論文は，株価イベント分析を用いて，企業結合が市場競争に与える影響に関する株式市場の予測内容を把握することを目的としているが，

分析の対象とする情報の内容

その情報が初めて市場に流れた日（イベント日）の特定方法

分析の対象とする企業の範囲

新しい情報により株価が影響を受ける期間

・株価の動きの有意性についての統計的分析方法

について，順次説明していくこととする。

## (1) 分析の対象とする情報の内容

企業結合の成立に関して投資家の期待が変化する可能性のある情報として，

① 企業結合を行う予定があるという情報

② 企業結合計画が破棄されるという情報

③ 当該企業結合を競争当局が問題視するという情報

等が考えられる。

米国における過去の先行研究では，上の①と③に関する情報を対象として，株価イベント分析を実施しているものがある³。日本では，企業結合の計画の発表後に競争当局が当該企業結合を阻止した事例はなかった⁴ことから，本論文では①の「企業結合を行う予定があるという情報」のみを分析の対象とする⁵。

## (2) イベント日の特定

「企業結合を行う予定があるという情報」が初めて株式市場に流れた日（イベント日）は，一般的には，当該情報が新聞に掲載された日であると考えられる。このため，過去の企業結合を対象に株価イベント分析を実施する場合に，イベント日を特定する方法としては，当時の新聞記事を検索することが直接的な方法となる。

他方 ,新聞報道よりも前に企業結合に関する情報が何らかの形で株式市場に流れていた可能性も否定できない。過去の米国の研究（例えば，Gregg A. Jarrel and Annette
Poul sen [1989]）によれば，企業結合がアナウンスされた場合，買収される企業の株式は通常の範囲を超えるプラスのリターン（英語で abnormal return，以下「AR」という。）を得ることが実証されている。このため，米国における実証分析の中には，新聞記事から特定されるイベント日の前後で買収される企業の株式が AR を得ている日を特定し，その日をイベント日とする方法が取られているものもある（例えば John David Simpson and Daniel Hosken [1998]）。

今回実施する分析においては，まず，日本経済新聞の新聞記事を元に，企業結合に関する情報が初めて市場に流れた日（イベント日）をおおまかに特定する。日本の企業結合の場合，一方が他方を買収するという位置付けではなく，対等な立場で企業結合を行うことが多いことから，そもそも買収企業と被買収企業の区別がつかないことが多く，また，被買収企業の株式がイベント日にプラスに有意なARを得るとの実証分析もないことから，被買収企業の株価が有意に上昇している日をイベント日とするという上記の米国の方法は採らなかった。しかし，いずれにしろ，企業結合のアナウンスは企業結合当事者の片方又は双方の株価に影響を与えると考えられることから，新聞記事で企業結合が初めて報道された日の前後の企業結合当事者双方の株価の始値，終値，最高値，最安値から株価の大幅な変動がみられる日を特定することにより，具体的なイベント日の推定を試みた $ ^{6} $ 。

なお，1990 年以降に水平的企業結合を経験した企業 13 社（16 事例，7 製品分野）に対して公正取引委員会が実施したアンケート調査（2003 年 2 月実施）の結果によれば，企業結合当事者自身によるプレスリリース前に，企業結合の事実が一般紙や業界紙へ掲載されたとする回答は 12 の有効回答中 2 回答のみであり，また，それらについても，一般紙に先駆けて業界紙等に掲載されたものではないことから，日本経済新聞等の一般紙で報道された日が，企業結合に関する情報が初めて市場に流れた日（イベント日）であると推定することに合理性があると考えられる。

## (3) 分析の対象とする企業の範囲

企業結合の影響を受ける第一の企業は，もちろん企業結合当事者であるが，株価イベント分析の分析結果から「株式市場による将来の市場動向の予測内容」を推定する場合に重要な役割を果たすのは，ライバル企業の株価の動きである。また，米国における過去の先行研究である George L. Mullin, Joseph C. Mullin and Wallace P. Mullin (1995) では，企業結合当事者やライバル企業に加え，企業結合当事者の製品の買手先企
業の株価も分析の対象としている。

今回の分析では，企業結合当事者及びそのライバル企業の株価を対象とした。なお，イベント日における企業結合当事者の個々の株価について，合併比率等の影響により企業結合当事者の株式間で持分の調整が行われることも考えられるため，企業結合当事者の株式時価総額の合計値を用いて分析を行った $ ^{9} $ 。

## (4) 新しい情報により株価が影響を受ける期間（イベント期間）

企業結合を行う予定があるという情報が株式市場に流れた場合，その情報が企業結合当事者やライバル企業の株価に「即座」に影響を与えると考えるのが株価イベント分析の立場であるが，その「即座」が1時間なのか，1日なのか，それ以上なのかについては，ケースバイケースであると考えられる。この「即座」の期間は，event window（以下「イベント期間」という。）と呼ばれている。米国における過去の分析でも，イベント期間をイベント日の1日のみとする分析もあれば，イベント日前後の数日間とする分析もあり，様々である $ ^{10} $ 。

今回の分析では，例えば，当該企業結合により期待利益が上昇するとしてイベント日にＡＲが上昇した場合，その翌日以降も引き続きＡＲが上昇しているのであれば，新情報を反映したＡＲの上昇は翌日以降も継続しているとみなすことに一定の合理性があると考え，イベント日以降ＡＲの上昇／下落の動きが反転するまでの期間をイベント期間として分析を行う。

## (5) イベント日における株価の動きに係る統計的有意性の検定

## アＮＲとＡＲの測定

ある株式についてのt日のリターンは,t日の株価とt-1日の株価の差額として計算される。通常の範囲を超えるプラスのリターンであるARは,実際のリターンと統計的に導き出される「通常の」リターン（normal return，以下「NR」という。）の差として定義される。

このように，ＡＲの計算のためには，まず，ＮＲを計測する必要があり，過去の一定期間の株価データから以下の２つに代表されるモデル式のパラメータを推定し，その式を用いてＮＲが計算されることとなる。

## ① Constant Mean Return Model

このモデルは，分析対象の株式のリターンの期待値が一定（つまり，NRも一定）と仮定して，NRを計算する方法である。モデル式は，以下の式で表される。
$$ S_{t}-S_{t-1}=R_{t}=\mu+\varepsilon_{t} $$

$ S_{t}:t $ 期の株価， $ R_{t}:t $ 期のリターン， $ \mu:1 $ ターンの期待値(平均値)， $ \varepsilon_{t}:1 $ 誤差項

## ② Market Model（以下「市場モデル」という。）

このモデルは，分析対象の株式のリターンが株式市場全体の株価の動きを表す株価指数に基づくリターンと連動して動くと仮定して，NRを計算する方法である。モデル式は，以下の式で表される。

$$ S_{t}-S_{t-1}=R_{t}=\alpha+\beta\ \mathsf{M R}_{t}+\varepsilon_{t}\quad(\mathsf{M R}_{t}=\mathsf{M S}_{t}-\mathsf{M S}_{t-1}) $$

($S_{t}$: t 期の株価, $R_{t}$: t 期の分析対象株式のリターン, $MR_{t}$: t 期の株価指数のリターン, $\varepsilon_{t}$: 誤差項, $M_{t}$: t 期の株式指数)

株価指数（上式の $ M_{t} $ ）として，日本の場合，日経平均株価や TOPIX などが候補として考えられる。

今回の分析では，②の市場モデルの方法により，日経平均株価を市場全体のリターンの傾向を示すための指数として使用しNRを計算することとした。その上で，実際のリターンとNRの差を計算し，それをARとした。

## イＡＲの統計的有意性の検定

ＡＲは，実際のリターンとＮＲの予測値との差としてとらえられる。イベント日のＡＲを特定し，それが統計的に「異常」であるかどうかを評価するための方法として，以下の２つの方法がある。

① 誤差項のZ検定

• 市場モデル等のパラメータを推定するために用いるデータ $ ^{11} $

イベント日前のデータ（イベント日を含まない。）

統計的有意性の検定

市場モデル等の推定式を用いてイベント日におけるNRを計算し,実際のリターンとNRの差(推定式の誤差項=AR)を求める。推定式の誤差項(AR)は,パラメータ推定期間が十分に長い場合には近似的に正規分布に従うことを利用して,当該誤差が統計的に「異常」であるかどうかのZ検定を行う。

• CARについて

この方法の場合，イベント日近辺の各日におけるＡＲを計算することが可
能となる。ＡＲはモデル式の誤差項として計算されることから，ＡＲの期待値は０となるところ，イベントがＡＲに何らかの影響を与えたのであれば，イベント日を境にＡＲの累積値（cumulated abnormal return，以下「ＣＡＲ」という。）は０から乖離して推移するはずである。イベント日前後におけるＣＡＲのグラフ化は，ＡＲの推移を視覚的にとらえるために有益な場合が多い。

② ダミー変数の t 検定

・市場モデル等のパラメータを推定するために用いるデータ

イベント日を含むデータ

・統計的有意性の検定

イベント日に 1 を取るダミー変数を挿入して，市場モデル等の各パラメータの値を推定し，ダミー変数の係数の有意性について t 検定を行う。

今回の分析では，分析対象とした企業結合における企業結合当事者及びライバル企業の株式について，まず，イベント日前後のARの推移を視覚的にとらえるために，①の手法を用いてCARの推移をみることとする。具体的には，分析対象事例について，イベント日の11か月前から20営業日前までのデータを用いて，市場モデルのパラメータの推定を行い，その推定値を基にイベント日の20営業日前から1か月後にかけてのCARを計算し，グラフ化する $ ^{12} $ 。また，(4)にしたがい，イベント日後のCARのグラフ上の動きから，CARの上昇／下落が反転するまでの期間をイベント期間とする。

また，イベント日における企業結合当事者及びライバル企業のＡＲの統計的有意性を検定するために，②の方法を用いることとする。具体的には，イベント日の１１か月前から１か月後までのデータを用いて，イベント期間に１を取るダミー変数を投入して市場モデルのパラメータの推定を行い，ダミー変数の係数が統計的に有意にプラス／マイナスであるかどうかについて検証する。

図１ パラメータ推定期間

12 リターンの値は前日の株価との差で計算されるため，株価の絶対値が大きいほど大きな値となることか
## 3 分析結果の評価についての考え方

株価イベント分析の結果，イベント日に企業結合当事者やそのライバル企業が統計的に有意なプラス／マイナスのARを得ているとの結果が得られた場合，それは企業結合当事者やライバル企業が獲得する将来の期待利益がイベントの発生によって有意に上昇／下落すると投資家が予測していることを表している。他方，競争当局の企業結合審査の基準は，企業結合当事者やそのライバル企業が企業結合により利益を増加させるかどうかではなく，企業結合後に市場の競争状況がどのように変化するか（競争が活発となるのか，競争が制限されるのか）ということである。このため，投資家による企業結合当事者やライバル企業の期待利益の増加／下落に関する予測を市場における競争状況の変化に関する予測に変換しなければならない。株価イベント分析を競争法の分野に応用する場合，この「変換」に当たっての考え方が極めて重要である。

ここでは，まず，米国の先行研究における考え方を整理する。また，米国とは異なる日本の特殊事情のために米国の考え方をそのまま適用することはできないことから，日本の事例にも適用可能な考え方を整理する。

## (1) 米国の先行研究で採られている考え方

株価イベント分析を企業結合が競争に与える影響の分析に初めて適用したのは，Eckbo（1983）とStillman（1983）であり，この二つの論文において採られている手法はEckbo？Stillman手法と呼ばれている。その後，Mullin，Mullin and Mullin（1995）やSimpson and Hosken（1998）により若干の改良が加えられているが，基本的な分析手法の枠組みは変わっていない。以下では，Eckbo（1983），Stillman（1983）の概要と，その後の改良点について紹介を行う。

## ア Eckbo（1983），Stillman（1983）

Eckbo(1983)は，水平合併が事業者間の共謀を招き反競争的効果が生じると予測されるケース（共謀仮説）と，水平合併により合併企業がコスト効率的な生産・投資政策を採ることで競争促進効果が生じると予測されるケース（生産効率性仮説）のそれぞれについて，それと整合的な合併企業とライバル企業のＡＲの符号を以下のとおり整理している。

表1 共謀仮説と効率性仮説の下で予測される合併企業とライバル企業のＡＲの符号

仮説	合併計画のアナウンス時	反トラスト法上の提訴のアナウンス時
合併企業	ライバル企業	合併企業	ライバル企業
共謀	+	+	-	-
生産効率性	+	+/-注	-	-/+注

注 左側は情報効果，右側は価格効果。
表 1 の各符号について，Eckbo(1983) によれば，まず，水平合併により共謀が生じると予測される場合，当該合併が実現すれば独占レントを生み出すので，合併企業とライバル企業の双方とも利益を増加させることが期待され，合併アナウンス時点での両者のＡＲは＋になるとしている。逆に，当該合併について反トラスト法により提訴されるとのニュースは，共謀行為実施のためのコストが上昇することが予想されることから，合併企業とライバル企業の双方のＡＲは－になるとしている。

他方，水平合併により合併企業が効率性を達成すると予測される場合には，ライバル企業のＡＲの符号は一意に定まらないとしている。なぜなら，合併企業が効率性を達成する状況下では，合併計画のアナウンスや反トラスト法による提訴のアナウンスが行われた場合，「価格効果」とそれを打ち消すこととなる「情報効果」(information effect)が生じるためと説明している。

ここで「価格効果」とは，合併企業が合併により競争的な企業体に変化することにより，製品市場及び原材料市場における競争が激化し，製品市場の価格下落及び原材料市場の価格上昇をもたらす効果をいい，この価格効果は，合併計画のアナウンス時にはライバル企業の市場価値にマイナスの影響を与え，反トラスト法による提訴のアナウンス時にはプラスの影響を与える。

また，それとは別に，密接な競争事業者間の生産技術は定義上密接に関連しているため，効率性をもたらす合併計画のニュースは，ライバル企業が自身の生産性を改善する機会を得ることのシグナルを市場に送ることもあり得るとして，そのような効果を「情報効果」と呼んでいる。例えば，合併アナウンスによりライバル企業が合併による技術革新を真似ることが可能となるという情報が流れることがあり，仮に合併により初めて技術革新が可能となるのであれば，ライバル企業自身が将来合併して効率性を達成することを予期して，ライバル企業の株価は上昇するとしている。同様に，反トラスト法による提訴のニュースは，ライバル企業が将来合併する機会を有意に制限するというシグナルを送ることがあるとしている。

この価格効果と情報効果という2つの互いに相殺する効果のために,合併アナウンス時及び反トラスト法による提訴アナウンス時におけるライバル企業のＡＲの符号に関して効率性仮説が成立するための必要条件は存在しないと説明している。

Stillman(1983)において採られている考え方も，ほぼEckbo(1983)と同様であるが，情報効果が発生する場合として，合併企業が技術革新ではなく規模の経済性を達成する場合を挙げている。また，たとえ共謀仮説が成立し，均衡価格が上昇しても，それによる死荷重を相殺するほどに製造コストが十分に下落することもあり，この場合には全体として水平合併が社会的余剰を増加させるので望ましい点を強調している $ ^{13} $ 。
## Mullin, Mullin and Mullin (1995)

Mullin, Mullin and Mullin (1995)は, Eckbo? Stillman手法を踏襲しつつ, 買手先企業を分析に加えることにより, 分析の幅を広げている。合併アナウンス時点で合併企業のARもライバル企業のARもプラスである場合には, 共謀仮説が正しいのか生産効率性仮説が正しいのか判別できないが, 買手先企業も分析の対象に加えることにより, どちらの仮説が生じているのか判別することが可能となるとしている。つまり, 共謀が生じ価格が上昇すると予想される場合には, 買手先企業が損害を被るとの予想に基づき買手先企業のARはマイナスとなり, 生産効率性が達成され価格が下落すると予想される場合には, 買手先企業の利益が増加するとの予想に基づき買手先企業のARはプラスとなる。このため, 買手先企業のARの符号を分析することにより, どちらの仮説が支持されているのか判別することが可能となるとしている。

## ウ Simpson and Hosken (1998)

Simpson and Hossen (1998)も, Eckbo ? Stillman 手法を踏襲しつつ, 合併アナウンスによるライバル企業の株価の変化に着目して分析を行っている。合併アナウンス時にライバル企業の株価が上昇する, つまり合併によりライバル企業の利益が上昇すると予想されるのは, 以下の4つのケースとされている。

① 競争制限的な合併が高い製品価格をもたらし，ライバル企業が利益を得ると予想されるケース

② ライバル企業自身も合併することにより効率性を達成することができるという，それまでには知られていなかった機会が合併により明らかになるケース（情報効果）

③ 合併当事者が，反トラスト法上の要件を満たすべく，資産を安価に放出することにより，ライバル企業が利益を得ると予想されるケース $ ^{14} $

④ 合併企業が，産業全体の利益につながるような投資（広告キャンペーンなど）を行うことが可能となる規模にまで大きくなることにより，ライバル企業が利益を得ると予想されるケース（広告増加効果） $ ^{15} $

このうち，③や④はそれまでの論文にない新しい視点である。合併アナウンス時点でライバル企業の株価が上昇した場合，上記の②～④に該当する可能性が小さいことが確認できるのであれば，合併による競争制限効果により価格が上昇すると株式市場が予想していると判断することが可能となる。特に②については，合併することにより規模の経済性等の効率性達成による利益を受けることができるという事実が判明すれば，合併による競争上の影響を受けない地域の事業者の株価も（将来の合併を期待して）上昇す
るはずであることから，この論文では，合併により影響を受けない地域の事業者のリターンを5ページの市場モデルの説明変数に加えることにより，ライバル企業が受ける情報効果の影響を取り除く試みを行っている $ ^{16} $ 。

## 工 米国における考え方のまとめ

企業結合のアナウンス時における企業結合当事者及びライバル企業の期待利益の変化（ＡＲの変化）について，以上の米国における先行研究の考え方を整理すると，表２のとおりまとめられる。

表 2 米国の先行研究における企業結合アナウンス時の期待利益(AR)の変化

仮説	合併企業	ライバル企業	買手先企業
共謀	+	+	-
効率性	生産性上昇	+	-	+
情報効果	+	+
広告増加効果	+	+

## (2) 本論文における考え方

以上の米国の先行研究における表2の整理では,合併企業のARは共謀仮説が成立する場合も,また,生産効率性仮説が成立する場合もプラスである。これは,「合併企業は,合併により期待利益が増加するからこそ合併するのであり(そうでなければ合併するインセンティブがない。),合併アナウンス時の合併企業のARは必ずプラスとなる $ ^{17} $ 」という暗黙の前提に立っていると考えられる。一方,日本における合併は,いわゆる救济合併が多く,合併により期待利益が増加するという考え方が常に当てはまるか不明である。実際に,今回の分析においても,いくつかの企業結合において,企業結合のアナウンス時に企業結合当事者のARがマイナスに有意となる事例がみられた $ ^{18} $ 。

このように，今回の分析では，米国において採られている，企業結合当事者がプラスのＡＲを得ることを大前提とした表２の考え方をそのまま適用することはできないことから，企業結合当事者やライバル企業の利益に影響を与える要因と考えられる市場行動の変化や効率性変化について，共謀仮説や効率性仮説以外のより多くのパターンを検討する必要がある。
ア 企業結合当事者及びライバル企業の行動原理の整理

企業結合のアナウンス時点で企業結合当事者やライバル企業のＡＲが変化するのは，企業結合が実際に行われた場合にそれらの利益が変化すると期待される場合である。

当然のことであるが，企業の利益は，

$ \pi_{i}=(P(Q)-c_{i})\cdot q_{i}-F_{i}\cdot\cdot\cdot\cdot $ ( $ \pi_{i} $ :i企業の利益，P:価格， $ Q(=\Sigma q_{i}) $ :総供給量， $ c_{i} $ :i企業の可変費用，

q₁: i 企業の供給量, F₁: i 企業の固定費用)

と表すことができる。

ここでは，企業結合当事者及びライバル企業が以下のとおり行動すると仮定して議論を進める。なお，企業結合当事者やライバル企業の行動に関する以下の仮説は，公正取引委員会が実施したアンケート調査からも補強されるものである。

く各企業の行動原理＞

各企業は同質的な財を生産しており $ ^{19} $ ，設備制約の下で，供給量 $ q_{i} $ を競争手段として競争している。

各企業の目的は，自社利益π₁の最大化である。つまり，①式をq₁で微分し

$$ \frac{\partial\boldsymbol{\pi}_{i}}{\partial q_{i}}=P(Q)-c_{i}+\frac{dP}{dQ}\frac{\partial Q}{\partial q_{i}}q_{i}=0\text{···②} $$

となるように q_{i} を選ぶ。

ここで，$\frac{\partial Q}{\partial q_{i}}=\frac{\partial q_{i}}{\partial q_{i}}+\sum_{k\neq i}\frac{\partial q_{k}}{\partial q_{i}}=1+\sum_{k\neq i}\frac{\partial q_{k}}{\partial q_{i}}$ である。$\sum_{k\neq i}\frac{\partial q_{k}}{\partial q_{i}}$ は，自社が供給量を変化させた場合の他社の供給量の変化であり，conjectural variations（推測的変動）と呼ばれている。

当該産業は寡占産業であり，他企業の反応（$\sum_{k\neq i}\frac{\partial q_{k}}{\partial q_{i}}$）を予測しつつ自社供給量$q_{i}$を増減させることにより，市場全体の総供給量Qと価格$P(=P(Q))\)に間接的に影響を与えることが可能である$^{20}$。

各企業は，企業結合前の段階で自社利益π₁を最大化するために最適な行動を採っており，状況が変化しない限り自社の行動を変化させるインセンティブはない。
## <企業結合による状況変化>

企業結合により，逆需要曲線 $ P = P(Q) $ はシフトしない。つまり，企業結合当事者が広告キャンペーンを行う等により，産業全体に対する需要が増加する広告増加効果は発生しない $ ^{21} $ 。

企業結合により，企業数が減少する。

企業結合により，企業結合当事者のシェアは単純に増加する。

企業結合により，企業結合当事者の可変費用 $ c_{m} $ や固定費用 $ F_{m} $ が変化する可能性がある。

企業結合により，ライバル企業のコストは原則として変化しない。なお，情報効果が存在する場合には，ライバル企業のコストが下落することとなるが，後で考察するとおり，これは限定的な場合に限られる。⇒（補論1）

## <企業結合後の企業結合当事者とライバル企業の行動変化>

(協調行為)

協調行為は，各企業の合算の利益を最大化するものであることから，協調が維持可能である場合には，協調行為を行うことが最適な行動となる。企業結合による「企業数の減少」に伴い，企業間の調整や相互監視が容易となり，企業結合当事者とライバル企業が共同して協調行為を行う可能性がある（この効果は，米国合併ガイドラインで「Coordinated Interaction」と呼ばれている。）。また，企業結合当事者のコスト変化が，協調行為を更に容易にすることがある。つまり，各企業のコスト構造が似通っていると，各企業間の利害調整が容易となり，協調行為を行いやすくなるところ，例えば，ライバル企業に比べ高コストであった企業が企業結合によりコスト削減を図り市場内の各企業のコスト構造が似通うこともあり得るし，低コストであった企業が企業結合によりコストが上昇しライバル企業とコストレベルがそろうこともあり得る。

(協調行為がない場合)

協調行為がない場合，各企業は独自の判断で行動を変化させる（ $ q_{i} $ を増減させる）かどうかを決める。

企業結合により，ライバル企業のコストは原則として変化せず，企業結合がライバル企業にとっての②式に影響を与えないことから，ライバル企業の方から行動を変化させるインセンティブを有しない。⇒（補論2）

企業結合当事者も，自社が行動を変化させない限り，ライバル企業が行動を変化させることはないことを知っており，「シェアの増加」及び「コスト変化」を
踏まえ，自社の行動を変化させるかどうかを決定する。

「シェアの増加」により，企業結合当事者はライバル企業の反応を気にせず，単独で供給量 $ q_{m} $ を減少させて価格の引上げを図ることにより，利益を増加させることが可能となることがある（この効果は，米国合併ガイドラインで「Unilateral Effects」と呼ばれている。）これは，特にライバル企業の生産余力がないような場合（だからこそライバル企業の反応を気にする必要がない。）に発生する（この場合，ライバル企業も価格上昇の恩恵に浴することとなる。）

• Unilateral Effects が生じない場合，企業結合当事者は企業結合による自社の「コスト変化」を踏まえ，自社が行動を変化させた場合のライバル企業の反応を十分に考慮に入れつつ単独で行動を変化(供給量 $ q_{m} $ を増減)させる可能性がある。

企業結合当事者は，自社の可変費用（ $ c_{m} $ ）が変化しない場合には，②式に変化はなく，行動を変化させるインセンティブは有さない。

… 企業結合当事者は，一般的に自社の可変費用が上昇した場合には，供給量を減少させ，自社の可変費用が下落した場合には，供給量を増加させるインセンティブを有すると考えられる。

$$ \begin{aligned}\mathsf{c}_{\mathsf{m}}\uparrow&\Rightarrow\mathsf{q}_{\mathsf{m}}\downarrow\Rightarrow(\mathsf{q}_{\mathsf{r}}\uparrow)\Rightarrow\mathsf{Q}\downarrow\Rightarrow\mathsf{P}\uparrow\Rightarrow\mathsf{\pi}_{\mathsf{m}}\downarrow^{22},\mathsf{\pi}_{\mathsf{r}}\uparrow\\\mathsf{c}_{\mathsf{m}}\downarrow&\Rightarrow\mathsf{q}_{\mathsf{m}}\uparrow\Rightarrow(\mathsf{q}_{\mathsf{r}}\downarrow)\Rightarrow\mathsf{Q}\uparrow\Rightarrow\mathsf{P}\downarrow\Rightarrow\mathsf{\pi}_{\mathsf{m}}\uparrow^{23},\mathsf{\pi}_{\mathsf{r}}\downarrow\end{aligned} $$

ただし，企業結合当事者は，自社の可変費用が変化した場合でも，自社が供給量を増減させた場合の他社の対応（ $ \sum_{k\neq i}\frac{\partial q_{k}}{\partial q_{i}} $ ）が不明として，行動を変化させないケースもあり得る $ ^{24} $ $ ^{25} $ 。

… なお，②式より，固定費用（ $ F_{m} $ ）が変化しても，企業結合当事者は行動を変化させるインセンティブを有さない。
## （補論１）情報効果の妥当性について

情報効果の内容については，3（1）の米国における先行研究の部分で触れたとおりであるが，噛み砕いて言えば，ある企業が企業結合を行うという情報が市場に流れた際に，その企業結合により技術革新や規模の経済性等に基づく効率性が達成されるということが初めて認識され，ライバル企業も将来同様の企業結合を行うことにより効率性を達成するという予測の下で，ライバル企業の株式が購入されるというものである。

米国の先行研究において，この情報効果について具体例を示した説明は行われていない。このため，具体的にどのようなケースが念頭に置かれているのかは全く不明である。果たしてこのような効率性の情報効果は実際に存在するのであろうか，また，発生するとすれば，どのような状況下であろうか，以下において考察を行う。

まず，「企業結合により技術革新や規模の経済性等に基づく効率性が達成されるということが初めて認識」されるという点について，Eckbo（1983）等の米国における先行研究では，企業結合アナウンス前の時点で企業結合による効率性の達成を認識しておらず企業結合アナウンスにより初めて認識するのは誰なのか（ライバル企業か，あるいは一般投資家か），明確にされていない。この点について，企業結合により効率性が達成されるということを企業結合アナウンスが行われる以前の時点で，①ライバル企業も投資家も認識していた，②ライバル企業も投資家も認識していなかった，③ライバル企業は認識していたが投資家は認識していなかった，④ライバル企業は認識していなかったが投資家は認識していた，の4通りのケースが考えられる。

## ① ライバル企業も投資家も認識していたケース

この場合，ライバル企業は同業他社の企業結合アナウンスに接する前から，自社も企業結合を行えば効率性を達成することを当然に認識しているので，企業結合アナウンスに接して初めて企業結合を行えば効率性を達成できることに気付いて，企業結合を新たに模索することはない。

ライバル企業が同業他社の企業結合アナウンスに接したときに，新たに自社の企業結合を摸索するようになるとすれば，当該企業結合により効率性が達成され，効率的な企業が誕生し，当該企業が対抗的行為を採ることにより競争が激化するため，ライバル企業も企業結合を行い効率性を達成しないと市場で生き残れないようなケースであると考えられる。このような場合には，ある企業結合の情報が市場に流れた際に，ライバル企業もサバイバルのために将来企業結合を行う確率が高まったとして，投資家がライバル企業の株式を購入することもあり得ると考えられる。ここでは，このような効果を定義が明確でない「情報効果」と区別して，「サバイバル効果」と呼ぶこととする。
## ② ライバル企業も投資家も認識していないケース

この場合，①と同様，「サバイバル効果」が発生する場合には，ライバル企業が同業他社の企業結合アナウンスに接したときに，新たに自社の企業結合を模索するようになることがある。

また，別のケースとして，ライバル企業でさえ企業結合により効率性が達成されるという事実を同業他社の企業結合アナウンスに接するまで認識していないことから，企業結合アナウンスに接し自社も企業結合を行えば効率性を達成することに初めて気付いて，たとえ企業結合当事者が対抗的行為を採らなくてもライバル企業が企業結合を新たに模索することが考えられる。この場合，投資家は，ライバル企業の将来の企業結合の確率が高まったと判断して，ライバル企業の株式を購入する可能性がある。

→ 一般的には，ある企業が企業結合を行うという情報に接して初めて，同一産業内の別の企業が，自社も企業結合を行えば効率性を達成できるということに気付く，という間が抜けた話はないと考えられる。投資家が企業結合による効率性達成を認識している場合にはなおさら，ライバル企業がそれを認識していないことはあり得ないことから，④のケースが発生する可能性はない。

## ③ ライバル企業は認識していたが投資家は認識していないケース

この場合，①同様，ライバル企業は同業他社の企業結合アナウンスに接する前から，自社も企業結合を行えば効率性を達成することを当然に認識しているので，企業結合アナウンスに接して初めて企業結合を行えば効率性を達成できることに気付いて，企業結合を新たに模索することはないが，「サバイバル効果」が発生する場合には，ライバル企業が同業他社の企業結合アナウンスに接したときに，新たに自社の企業結合を模索するようになることがある。

また，別のケースとして，ライバル企業も効率性達成を目的として企業結合計画を進めていたところ，同業他社の企業結合計画のアナウンスにより，当該ライバル企業の企業結合計画についても投資家に初めて認識されるような場合には，企業結合アナウンスをきっかけとして投資家がライバル企業の株式を購入することがあり得る。

→ 「また」以下のケースの場合，複数の企業結合計画が同時に進んでいることから，実際にこのようなケースが起こり得るのは，当該産業に対するある外的な要因の変化により突然に，当該産業に属する企業にとって企業結合を行うことが合理的となるようなケースである。日本の企業結合の場合には，技術革新や規模の経済性等の達成ではなく，景気低迷による需要減退に対応するための人員や設備の整理を目的とした企業結合が多いことから，複数の企業結合計画を同時に誘発する外的要因として，国内需要の減退等が挙げられると考えられ
る $ ^{26} $ 。ただし，企業結合による効率性が事業者しか知り得ないような要因により達成されるような場合はさておき，企業結合を行えば，人員削減や設備廃棄が容易となるという事実は，一般投資家にも容易に予測可能なものと考えられ，企業結合の情報が市場に流れて初めて投資家がそれを認識するとは，通常は考えにくい。

このため，常識的にみて，いわゆる情報効果が発生する可能性があるのは「サバイバル効果」が存在するときのみと考えられるが，これはライバル企業が企業結合を行わなければ市場で生き残れないほど追い込まれた状況下で発生する効果であることから，この効果のために企業結合アナウンス時点でライバル企業の株式が購入され，ライバル企業のＡＲがプラスに有意となるとは通常は考えられない。

また，企業結合により効率性が達成された場合にライバル企業が企業結合を行わずに利益を得るケースも考えられないわけではない。つまり，企業結合当事者が達成した技術革新等がライバル企業にも伝播して，ライバル企業もコスト削減を図ることができるというコスト面でのただ乗り効果である。

この点について，1990年以降の水平的企業結合16事例（7製品分野）を対象に2003年2月に公正取引委員会が実施したアンケート調査によれば，ライバル企業に対する「当該企業結合により享受できたメリットは何か」との設問に対し，「企業結合当事者の技術革新による業界全体の技術レベルの向上」を挙げた企業は54社中1社のみであり，このことから判断すると，今回調査した事例については，企業結合当事者が達成した効率性がライバル企業に実際に伝播するケースはほとんどないと考えられる。

図2：ライバル企業からみた企業結合のメリット