Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
小を通じて総需要を抑えるおそれがある。一部には、人口が減少することで経済成長率が低下しても、一人当たりの国民所得が減らなければ問題ないのではないかという議論はある。ただ、天然資源の乏しいわが国では、人的資本が最大の成長の源泉である。労働人口が減れば、人的資本はそれだけ減ることになり、そのマクロ経済へのスピオーバー効果が減ることで、経済の活力は失われてしまうことになる。

また、国内総生産（GDP）の2倍に及ぶ財政赤字の累積も、成長の大きな足かせとなる可能性がある。巨額な累積赤字の結果、国内貯蓄の大半は、民間に比べて生産性が低い政府セクターの借金の埋め合わせに充当される傾向が続いている。増え続ける財政赤字にストップがかけられない限り、このような非効率な資金フローが今後ますます成長の足かせとなる。加えて、国債は、政府の借金であり、いずれは返済しなければならないものである。巨額な国債を償還するには、将来、大幅な増税や歳出カットなどによってその財源を確保することが必要になる。このため、財政破綻寸前の政府が赤字をさらに拡大し続けたとき、将来の増税や歳出カットを見越して人々が支出を控えるようになる非ケインズ効果で経済が低迷することも懸念される。

日本ではこれらの要因によって、他の先進国以上に「将来への悲観論」が広がっており、それが消費や設備投資を抑制することで、需要ショックuを減少させる傾向があるといえる。こうした状況で、さらに国債を増発して財政出動しても、将来の負担増の懸念を一層高めて総需要の収縮を招き、さしたる需要拡大効果を持たない可能性がある。また、金融政策は、一時的なデフレ・ギャップの解消には有効かもしれないが、少子高齢化の進展や財政赤字の累積といった構造的な問題を解決する上では有効でない以上、需要ショックuを本格的に回復させるには限界がある。

このように考えていくと、長期停滞に関して先進国でいくつかの共通の症状が観察されているとはいえ、わが国の長期停滞を防ぐために残された政策オプションは、欧米に比べて限られているのが実情である。「将来への悲観論」が総需要の基調的な弱さの真因と考えた場合、中長期的な視野に立って少子高齢化と財政健全化に正面から向き合って構造改革を実行して悲観論を払しくすることが、需要不足による長期停滞に対する最も有効な処方箋となる。少子高齢化と財政赤字という日本経済が置かれた状況に正面から向き合い、大きな痛みを伴う規制緩和や構造改革も例外としない姿勢が求められているといえる。

## 参考文献

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Mian, Atif, and Amir Sufi (2014), House of Debt: How They (And You) Caused the Great Recession, and How We Can Prevent It from Happening Again, University of Chicago Press (邦訳『ハウス・オブ・デット』(アティフ・ミアン, アミール・サフィ著/岩本千晴訳)東洋経済新報社, 2015年).

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Summers, Lawrence H. (2014). “U. S. Economic Prospects: Secular Stagnation, Hysteresis, and the Zero Lower Bound.” Business Economics, 49(2).
平成29年度援護関係予算案の主要事項

1 援護年金	【28年度予算】27,819百万円→26,117百万円
12,264百万円→10,436百万円
(受給人員 6,924人→5,884人)
2 遺骨収集事業の強化	2,134百万円→2,316百万円
(1)硫黄島遺骨収集事業·硫黄島滑走路地区等の掘削経費	1,360百万円→1,396百万円
(2)南方·旧ソ連地域遺骨収集事業	774百万円→920百万円
ア情報収集(ア)海外公文書館の資料収集(イ)未送還遺骨情報収集事業	430百万円→518百万円313百万円→342百万円117百万円→176百万円
イ遺骨収集	287百万円→275百万円
ウ法人運営経費	58百万円→127百万円
・平成28年4月に施行された戦没者遺骨収集推進法に基づく指定法人の運営経費
3 戦没者慰霊事業等	761百万円→702百万円
(1)全国戦没者追悼式举行経費	150百万円→151百万円
(2)慰霊巡拝等	610百万円→551百万円
ア慰霊巡拝	88百万円→87百万円
イ政府建立慰霊碑の補修等	57百万円→52百万円
ウ海外・国内民間慰霊碑の管理(ア)海外民間建立慰霊碑(イ)国内民間建立慰霊碑	28百万円→26百万円11百万円→9百万円16百万円→16百万円
エ遺骨・遺留品伝達	21百万円→21百万円
オ戦没者に係るDNA鑑定	158百万円→107百万円
・過去に収容した遺骨約1,000検体からのDNA抽出終了に伴う減額
カ慰霊友好親善事業	259百万円→259百万円
4 昭和館・しょうけい館事業

（1）昭和館 454百万円 → 743百万円

ア 昭和館の運営に係る経費

イ 昭和館の防災機能強化に係る経費【新規】

（２）しょうけい館の運営に係る経費

5 戦争の経験の次世代への継承（再掲）

（１）証言映像の収録（戦傷病者、中国残留邦人等）

（２）戦後世代の語り部の育成等

6 3 4 百万円 → 9 1 9 百万円

4 5 4 百万円 → 4 5 4 百万円

289百万円

1 8 0 百万円 → 1 7 6 百万円

30百万円 → 31百万円

2 1 百万円 → 1 3 百万円

9百万円 → 17百万円

（１）中国残留邦人等に対する支援等 10，456百万円 → 10，562百万円

ア 中国残留邦人等の介護に係る環境整備【新規】

イ 支援給付の実施等 10,456百万円 → 10,538百万円

（２）抑留者関係資料の取得及び特定作業関係 １６１百万円 → １６０百万円

（３）戦没者等援護関係資料の移管・整備 7 7 百万円 → 4 9 百万円

※ 百万円単位で四捨五入しているため、各欄の増減が一致しない場合がある。
# 競争，イノベーション，生産性に関する 定量的分析

2005年6月

競争政策研究センター共同研究
# 競争，イノベーション，生産性に関する定量的分析

【執筆者】

元橋一之

東京大学先端科学技術研究センター助教授

（公正取引委員会競争政策研究センター客員研究員）

notohashi@cast.u-tokyo.ac.jp

船越誠

公正取引委員会競争政策研究センター研究員

makoto_funakoshi @ftc.go.jp

藤平章

公正取引委員会競争政策研究センター研究員

aki ra_tohei @ftc.go.jp

【この研究報告書における役割分担と位置付けについて】

1 この共同研究は，元橋，船越及び藤平の共同分析・執筆作業によるものである。

2 前経済調査課 大黒一憲が研究に用いたデータ収集・整理と基礎的な分析に参加した。

3 本稿の内容は筆者達が所属する組織の見解を表すものではなく，記述中のあり得べき誤りは筆者達のみの責任に帰する。
## 競争，イノベーション，生産性に関する定量的分析（目次）

第1章 はじめに……1

第2章 分析用データベースの構築……3
1 生産・出荷集中度調査の調査内容……3
(1) 生産・出荷集中度調査の概要……3
(2) 調査対象品目……3
(3) 調査項目……4
2 生産・出荷集中度調査のデータベース……5
(1) データベースの種類……5
(2) 上位10社データベース……5
(3) 全社データベース……8
3 企業活動基本調査データとの接続……8
(1) 企業活動基本調査データについて……8
(2) データの接続について……9
4 市場競争指標の算出……10
(1) 分析に利用した市場競争指標……10
(2) 市場競争指標の変換……11
5 企業活動基本調査から算出した企業別指標……12
6 品目別市場競争指標の算出結果……12
(1) 品目別シェア変動指標について……13
(2) 上位10社データベースと全社データベースにおける市場競争指標の比較……14

第3章 市場競争と生産性……15
1 はじめに……15
2 理論的背景と先行研究……15
(1) ベースモデル……16
(2) 市場競争効果……17
(3) 繰り返しゲームによる評判効果と市場競争……17
(4) 実証研究のサーベイ……18
3 実証分析結果 …… 18
(1) OLS 及び固定効果モデルによる分析 …… 19
(2) システム GMMによる分析 …… 22
4 分析結果を踏まえたまとめ …… 36

第4章 市場競争とイノベーション …… 39
1 はじめに …… 39
2 理論的背景と先行研究 …… 39
3 実証分析結果 …… 43
4 考察とまとめ …… 50

第5章 結論と今後の課題 …… 52

【参照論文】 …… 54

別紙1 市場競争指標等の算出について …… 55
別紙2 シェア変動指標が 500 を超える品目 …… 66

参考1 出荷集中度調査対象品目の推移
参考2 集中度調査調査票（平成13・14年調査サンプル）
参考3 企業活動基本調査産業・集中度調査対象品目対応表
参考4 産業別ハーフィングール指数（1997～2001年平均）と産業別シェア変動指標（1997～2001年5時点シェア変動指標）の比較
参考5 品目別年別ハーフィングール指数
参考6 品目別シェア変動指標
## 第1章 はじめに

競争政策に関する定量的分析は，産業レベルや企業レベルでみた利潤率と市場競争の状況を分析するものが中心となっている。産業組織論の実証研究は伝統的に SCP フレームワーク（市場の構造（Structure），行動（Conduct），パフォーマンス（Performance））に基づくものとなっており，パフォーマンスの指標としては利潤率が用いられてきた。その背景には，ミクロ経済学において，社会的厚生が最大化される均衡状態は静的なものとして捉えられてきたことが影響していると考えられる。従って，現実にみられる市場の独占・寡占や超過利潤は，競合相手との共謀や何らかの排他的な行為によって得られるものであり，そのような行為を適正化していくことが競争政策の大きな目的とされている。

ただし，このような政策を通じて達成される静的にみた市場の効率性の実現は，動的にみた企業や経済のパフォーマンスに対しても貢献するということがある意味自明として取り扱われてきている。静的に見た市場競争の促進は，経済成長率の上昇に寄与するのであろうか。この問題に対する1つのアンチテーゼとしてはイノベーションに関するシュンペーター仮説にみられる。シュンペーターは，経済成長の源泉はイノベーション（新結合）にあり，それは大規模な資本家によって達成されるとした。また，企業家精神が重要であり，イノベーションに対するインセンティブは，それが成功した際に得られる独占利益の大きさによるとしている。この考え方の背景には静的には市場は独占状態にあるが，動的にはその市場のプレイヤーが入れ替わっている状況が経済成長をドライブしている状況が想定されている。

本報告書においては，市場競争，特に市場構造の状況と生産性に着目した動的にみた経済的パフォーマンスの関係に関する定量的分析の結果を示す。市場競争の状況としては，ハーフィングール指数などの市場構造指標を，生産性については全要素生産性（Total Factor Productivity: 以下，TFPと称する）を用いてそれらの関係を計量経済学の手法を用いて分析する。TFPは経済成長率のうち，労働や資本といった生産要素の投入では説明できない，生産要素中立的な技術進歩を示す指標である。また研究開発や企業における組織的能力などの会計上明確化されていない資産（Intangible Asset：目に見えない資産）の蓄積を示しているものと解釈することもできる。いずれにしても，日本を含めた先進諸国における経済成長率の重要なコンポーネントであり，中長期的な潜在成長率を考える上で重要な指標である。

また，TF P の伸びは，研究開発や企業組織改革など広い意味でのイノベーションに対する取組の成果であると考えることもできる。前述したシュンペーター仮説に立ち返ると，市場競争とこれらのイノベーションの関係について考えることも重要な課題である。例えば，研究開発費と生産性の関係については多くの実証研究において有意性が示されている。したがって，市場競争が企業の研究開発などの各種イノベーション活動を通じて，TF P の伸びに寄与するというメカニズムについて理解を深めることは，市場
競争と生産性の関係を考える上で重要である。このため，ここでは市場構造と研究開発費や特許などのイノベーション指標との関係に関する分析も行うこととする。

本研究においては，公正取引委員会における「生産・出荷集中度調査」（以下「集中度調査」という。）と経済産業省における「企業活動基本調査」を企業レベルで接続したデータを用いる。集中度調査は，市場の競争状況を定期的にモニタリングするために行われている統計調査であるが，そのデータを用いた新たな市場競争指標の作成が検討されてきている。例えば，シュンペーターの考え方に示されているような市場競争の動的な側面を示すシェア変動指標や順位変動指標が開発され公表されている。同調査は，このような新たな市場競争指標の開発のほか，競争政策に関する定量的分析を行う上で貴重なデータを提供するものであるが，これまでは，計量分析を念頭に置いた体系的なデータベース化は行われてこなかった。本研究が，集中度調査におけるデータを中心としたデータベース構築の契機となることも期待している。

本報告書の構成については以下のとおりである。まず，第2章においては，本稿で用いたデータと各種指標に関する解説を行う。集中度調査の個票データを用いたパネルデータ整備や企業活動基本調査のデータとの接続など各種データ作業について述べる。また，本研究において用いている市場構造に関する指標を示し，その品目別・産業別にみた動向を明らかにする。第3章においては，市場競争と生産性の関係に関するこれまでの研究を整理して，研究結果を述べる。企業レベルのコブ・ダグラス型生産関数を推計し，市場構造とTFPの伸びについての計量的分析結果を示す。第4章においては，市場構造とノベーションの関係について述べる。企業活動基本調査における研究開発費や特許に関するデータを用いて，企業が置かれる競争環境とこれらのイノベーション活動との関係について分析した結果を示す。最後に第5は報告書全体の内容を取りまとめるとともに，今後の課題として動態的な市場競争のメカニズムをより詳細に分析するための今後の展望を示す。これは，集中度調査を用いた動態的な市場競争指標を的確に活用するために重要な研究テーマである。
## 第2章 分析用データベースの構築

本分析に当たっては，公正取引委員会が実施している集中度調査及び経済産業省が実施している企業活動基本調査の各年別企業別データの一部を接続することにより，それぞれの調査では調査対象項目となっていないデータを相互に補完した一体のものとして利用することを可能としている。

データを接続して利用可能なものとするためには，集中度調査から算出した指標を企業活動基本調査の調査対象範囲に合わせて変換する等の作業が必要となる。

本章では，まず，本分析に使用するデータベースの元となった集中度調査とそのデータベースについて概説する。次に，企業活動基本調査の概要，集中度調査と企業活動基本調査の接続の作業手順について述べる。最後に，今回の分析に利用するため，集中度調査のデータ及び接続後の分析用のデータから算出した市場競争指標について説明する。

## 1 生産・出荷集中度調査の調査内容

## (1) 生産・出荷集中度調査の概要

集中度調査は，我が国の主要産業における経済力集中の実態を把握し，独占禁止法の適正かつ円滑な運用を始めとする競争政策の企画・立案のための基礎資料とするため，定期的に生産集中度及び出荷集中度について公正取引委員会が実施している承認統計 $ ^{1} $ 調査である。

調査年次は2年ごとであり，現在，昭和50年以降，平成13・14年調査までの調査結果について，累積生産（出荷）集中度（上位企業のシェアの合計値であり，当該品目に係る集中度を示す指標の1つ）のデータベースが公正取引委員会ホームページに掲載されている。

集中度調査では，工業統計調査における6桁の商品分類又はより詳細な分類に相当する市場別の生産数量・金額，出荷数量・金額の各データが蓄積されており，市場の網羅性や時系列データの連続性に問題があるものの，市場構造指標を算出する上で非常に有用なデータとなっている。

## (2) 調査対象品目

調査対象品目は，独占禁止法第8条の4の規定の運用上必要がある品目のほか，出荷規模，市場構造，調査の継続性等を勘案して選定されている。

なお，公正取引委員会では，独占禁止法第8条の4の規定の適切な運用を図るため，「国内総供給価額が950億円超（法律上の基準は1,000億円超）である事業分野であって，上位1事業者の市場占拠率が45%超（同50%超）又は上位2事業者の市場占拠率の合計が70%超（同75%超）のもの」を監視対象事業分野としている。
これまでの調査対象品目の変遷（出荷集中度調査）は参考1のとおりであり，工業統計調査用商品分類と同様の分類が中心となっているが，なかには更に詳細な分類により調査されている品目も存在する。

## (3) 調査項目

集中度調査では，生産集中度及び出荷集中度を算出するため，以下の指標を算出すべく調査項目を設けている。

## ア 生産集中度

生産集中度とは，国内出荷，輸出を含めた個別事業者の国内生産における集中の状況を示す指標であり，次の算出式により求められる。

生產集中度= $ (A/B)\times100 $

A：当該事業者が当該品目を国内で生産した量（又は額）

B：当該品目の国内総生産量（又は額）

上記の指標を算出するに当たり，生産集中度調査では，Aについては，自己消費，自家使用を含め個別事業者が国内で生産したものすべてを対象にしているが，他社に委託して当該品目を生産させたもの（委託生産）については委託者側の生産量（又は額）に計上されている。受託者側の生産量（又は額）はダブルカウントを避けるために委託者側への引渡分を控除したものとなっている。

## イ 出荷集中度

出荷集中度とは，個別事業者の国内出荷における集中の状況を示す指標であり，次の算出式により求められる。

出荷集中度= $ \{A/(B+C)\}\times100 $

A：当該事業者が当該品目を国内に出荷した量(又は額)

B：国内の事業者が国内に出荷した当該品目の総量（又は額）

C：当該品目の輸入量（又は額）

上記の指標を算出するに当たり，出荷集中度調査では，事業者が国内に出荷した量（又は額）については，受託生産による出荷がある場合には，ダブルカウントを避けるため，受託者側の出荷量（又は額）については委託者側への引渡分を控除している。

Cについては，原則として日本貿易月表（財務省編）の数値から当該事業者の輸入（メーカー輸入）を引いた数値（以下，本報告書において「メーカー外輸入」
という。）を用いている。ただし，同月表中に品目範囲の一致する項がない場合又は集計単位が異なる等の場合には，輸入は不明とし，本研究のデータ上は「0」と同じ扱いとしている。

また，BとCの合計について品目別出荷数量（又は金額）合計（以下「全国合計」という。）とする一方，既存の統計資料で全国合計に当たるデータが存在する場合は当該データを利用している場合もある。

集中度調査の調査票（平成13・14年調査分）は参考2のとおりである。

## 2 生産・出荷集中度調査のデータベース

## (1) データベースの種類

集中度調査については，1(1)で述べた累積生産・出荷集中度データベースのほかに，①累積生産集中度，累積出荷集中度等を算出するために必要な生産（出荷）量（又は額）の上位10社のデータ等が入力されたデータベース（以下「上位10社データベース」という。）及び②調査票回収企業すべての出荷データが入力されたデータベース（以下「全社データベース」という。）が存在する（共にエクセル形式）。

上位10社データベース及び全社データベースの概要はそれぞれ次のとおりである。

## (2) 上位 10 社データベース

## 上位 10 社データベースのデータ構造の概要

昭和 50 年から平成 14 年までの生産（又は出荷）量（又は額）の上位 10 社までのデータを年ごと，企業（企業コード番号）ごと，品目（品目コード番号）ごとに入力したものであり，生産量（又は額），出荷量（又は額），出荷シェア，生産シェア，累積生産集中度，累積出荷集中度につきそれぞれ別ファイルのデータベースになっている。

上位 10 社データベースのうち，累積生産集中度及び累積出荷集中度を除くデータベースについては，対象企業の社名変更等に由来する処理の仕方によって以下の 2 通りのデータベースが存在する。

## ①「履歴有り」データベース

対象企業に社名変更が起こった場合，社名を最新のものに更新している。

また，社名を更新する際に，企業コード番号も新たなものが付与されている。例えば，企業A（企業コード番号1000）が社名変更によりB（企業コード番号2000）となった場合，当該データベース上はBのデータのみが存在する（図2-1参照）。

しかし，合併による社名変更の場合には，消滅した企業名であっても，データベース上に社名が残り，合併までのデータは存続企業へ統合されない。
図２－１「履歴有り」データベースのイメージ（各年欄の数値は数量（金額）） 平成13年にA社が社名変更によりB社となった場合（二重取消線部分はデータベースに残らないデータ）

企業コード	企業名称	H11	H12	H13	H14
1000	A	1000	1000
2000	B	1000	1000	1000	1000

平成 13 年に A 社，B 社，C 社の 3 社が合併し，D 社となり，平成 14 年に D 社が E 社に社名変更した場合（二重取消線部分はデータベースに残らないデータ）

企業コード	企業名称	H11	H12	H13	H14
1000	A	1000	1000
1100	B	500	500
1200	C	200	200
2000	D	2000
3000	E	2000	2000

合併により，Ａ，Ｂ，Ｃのデータは統合されない。一方で社名変更した企業のデータは消滅する。

## ②「履歴無し」データベース

対象企業に社名変更が起こった場合，変更後の企業のデータ（社名，企業コード番号）を登録しながらも，変更前の企業のデータもそのまま残している（図2-2参照）。

図2 - 2 「履歴無し」データベースのイメージ（各年欄の数値は数量（金額）） 平成13年にA社が社名変更によりB社となった場合

企業コード	企業名称	H11	H12	H13	H14
1000	A	1000	1000
2000	B	1000	1000

平成13年にA社，B社，C社の3社が合併し，D社となり，平成14年にD社がE社に社名変更した場合

企業コード	企業名称	H11	H12	H13	H14
1000	A	1000	1000
1100	B	500	500
企業コード	企業名称	H11	H12	H13	H14
1200	C	200	200
2000	D	2000
3000	E	2000

また，累積生産集中度及び累積出荷集中度のデータベースについては，生産量（又は額）又は出荷量（又は額）の上位1社集中度，上位3社集中度，上位4社集中度，上位5社集中度，上位8社集中度及び上位10社集中度がそれぞれ品目ごとに入力されている。

## イ 本研究で使用したデータベース

上記アの上位10社データベースのうち，本研究では，後述の企業活動基本調査のデータとの接続による分析については，社名変更の場合の個別データの時系列連続性を保持する観点から，「履歴有り」の出荷量（又は額）のデータベース中，平成2年から平成13年までのデータを使用した。

当該データベースにおいては,出荷量(又は額)の上位10社の出荷量(又は額),全国合計国内総供給価額その他(全国合計から上位10社の合計値を除いた値),メーカー外輸入,総企業数(調査票回収企業のうち,国内出荷のある企業。既存の統計資料を利用している場合あり。)が収載されている。

なお，上記アのとおり，合併による社名変更の場合は連続性が分断されていることに注意を要する。

本研究に当たり，当該データベースについて，同じ企業名に複数の企業コード番号が存在する，同一企業についてわずかな企業名の違いがみられるため別企業として登録されている等のエラーがみられたため，1企業につき1企業コード番号となるよう，所要の修正を行うなど，データクリーニングを行った。

その結果，集中度調査による出荷データ（出荷量（又は額））の各年における有効データ数（企業数ベース）は次のとおりとなった。

表 2 - 1 集中度調査 出荷データの年別有効データ数（企業数ベース）

年	企業数
平成2年	1,580
平成3年	1,728
平成4年	1,726
平成5年	1,838
平成6年	1,842
平成7年	1,580
## (3) 全社データベース

## ア 全社データベースのデータ構造の概要

平成9年から平成14年までの調査票の提出があった全企業の国内出荷量（及び額），OEM生産量（及び額），輸入量（及び額）及び輸出量（及び額）について，品目ごとに保存したデータベースである。

## イ 本研究で使用したデータベース

本研究では，平成9年から平成14年までのすべてのデータを使用した。

なお，全社データベースについては，上位10社データベースと異なり，各個票データを単純に接続しているため，社名変更によって新社名及び新規企業コード番号が登録されたデータについては，時系列連続性を考慮したデータの書換えを行っていない。したがって，上位10社データベースにおける「履歴有り」データベースに当たるものは存在しない。また，上位10社データベースに収載されている全国合計，国内総供給価額，メーカー外輸入は収載されていない。

全社データベースを今後更に分析に利用するに当たっては，対象年数を広げるとともに，データベース中の個別データの整備も更に進めていく必要がある。

集中度調査による出荷データ（出荷量（又は額））の各年における有効データ数（企業数ベース。本研究使用分）は次のとおりとなっている。

表 2 - 2 集中度調査 出荷データの年別有効データ数（企業数ベース）

年	企業数
平成9年	3,977
平成10年	3,993
平成11年	3,406

年	企業数
平成 12 年	3,379
平成 13 年	3,526

## 3 企業活動基本調査データとの接続

(1) 企業活動基本調査データについて

## ア 企業活動基本調査の概要

企業活動基本調査は，従業員数50人以上かつ資本金3,000万円以上で鉱業，製造業，卸売・小売業，飲食店（その他の飲食店は除く。）に属する事業所を有するすべての企業（約25,000社）に対し，経済産業省が実施している指定統計 $ ^{2} $ 調査であり，上場企業を対象とした財務諸表データよりも小規模の企業も含めたカバレッジが広いというメリットがある。また，イノベーション指標については，研究
開発データの他，特許保有数やIT関連指標なども利用可能であるというメリットがある。ただし，当該調査は1992年に始まったことから（1991年度データ），分析の対象期間は90年代以降に限定されるという制約が存在する。

## イ 本研究で入手した企業活動基本調査のデータ

本研究に際し,企業活動基本調査のデータにつき,統計法第15条第2項 $ ^{3} $ に基づく指定統計調査の調査票の使用の承認を受けた。

本件調査に関して入手した企業活動基本調査の主なデータ項目は以下のとおりである。

• 壳上高·費用·利益（PL）

· 産業別売上高

・ 資産・負債及び資本（BS）

· 從業者数

研究開発費

・ 特許権の所有状況

名称·住所（平成13年度）

## (2) データの接続について

## ア 共通産業分類コードの付与

企業活動基本調査では，日本標準産業分類の第10回改定等に伴い，平成7年調査用の産業分類を変更する等，時系列データとして使用する際には，年によって産業分類及びそのコード番号が異なる場合がある。

そこで，本研究では時系列データとして利用することを可能とするため，共通産業分類コードを発番し，当該コード番号によって生産・出荷集中度調査との接続を行った。

## イ 生産・出荷集中度調査，企業活動基本調査の企業名簿によるマッチング

## (ア) 利用した企業名簿

集中度調査及び企業活動基本調査のデータベースを企業ベースで接続するため，それぞれの調査における以下の名簿を使用し，企業名及び住所によるマッチングを行った。

○ 集中度調査名簿... 平成 11・12 年度調査の調査票送付企業名簿

○ 企業活動基本調査名簿...平成13年企業活動基本調査における調査票回収企
## 業名簿

集中度調査については，平成11・12年調査は平成13年に平成11・12年の企業の状況を調査するために実施されたものであり，また，企業活動基本調査については，平成13年に平成12年の企業の状況を調査するために実施されたものであるため，双方の名簿の年次は一致している。

## (イ) 両調査の企業名簿のマッチング

両調査の企業名簿のマッチング作業は，以下の手順で行った。

① 集中度調査名簿(5,445社)と企業活動基本調査名簿(27,655社)で企業名，(企業名が重複する場合)住所が一致するものを抽出した(マッチング企業：2,094社)。

② 両調査の企業名簿を目視で確認する等により同一企業と判断したものを抽出した（312社）。

上記により，2,406社のマッチング企業名簿を作成した。

同名簿は，集中度調査名簿の 44.2%，企業活動基本調査名簿の 8.7% をカバーしている。

## ウ 接続の手法等

集中度調査と企業活動基本調査の接続，各種競争指標の算定及び分析は，すべて計量分析ソフト「Stata/SE 8.2」を利用して行った。

集中度調査と企業活動基本調査の接続のタイミングとして，それぞれのデータベースの原データレベルで行う手法も考えられるが，今回分析では，後述のとおり，集中度調査で算出した各種指標を企業活動基本調査の対象企業ベースにそれぞれ変換した上分析を行ったため，集中度調査で各種指標を算出し，後述の産業別各種指標の算出を行った段階で企業活動基本調査との接続を行っている。

## 4 市場競争指標の算出

## (1) 分析に利用した市場競争指標

今般の分析において利用した市場競争指標は以下のとおりである（算出した各種データについては別紙1参照）。

## ① ハーフィンダール指数

データベースに収載された品目ごとの企業のシェア（各社の品目別出荷額（又は量）が品目別全国合計に占める割合）の二乗和に10,000を乗じた値である。

## ② シェア変動指標

対象期間における各企業の t 期と t-1 期のシェア差を二乗した値をデータベースに収載されたすべての企業について足し上げ，時点間の数で割り，10,000 を
乗じた値である。値が大きいほど，シェア変動の程度が大きい。

## ③ 输入浸透度

品目ごとのメーカー外輸入が品目ごとの全国合計に占める割合である。 $ ^{4} $

## (2) 市場競争指標の変換

前述のとおり，本研究においては，集中度調査と企業活動基本調査の各企業名簿に基づき，データの接続を行っているところ，集中度調査は工業統計調査用商品分類をベースにした品目ごとの調査である一方，企業活動基本調査では日本標準産業分類の産業分類のいわゆる3桁分類の産業ごとのデータを保持しているという差異が存在する。

本研究では，企業別のデータを各種モデルに投入して分析を行うため，集中度調査における品目別指標（ハーフィングール指数，シェア変動指標，輸入浸透度）について，企業活動基本調査の産業ごとのデータに変換した上，企業ごとのデータに変換している。具体的には，以下の3段階にわたって各種市場競争指標を算出し，分析に用いる企業ごとの指標に変換した（各種指標及びその変換方法の詳細は別紙1参照）。

## ① 集中度調查品目別指標

集中度調査のデータを用いて算出した。

## ② 企業活動基本調查產業別指標

品目別指標を企業活動基本調査の共通産業分類コードに応じた産業別の指標にするため，①で算出した品目別の指標に以下の係数をウェイトとして産業別に加重平均して集計した。

$$ \begin{aligned}i\ 品目の係数 =\frac{ 集中度調査の品目別出荷データ }{ 企業活動基本調査の産業に含まれる品目 }\\ \quad\frac{ 企業活動基本調査の産業に含まれる品目 }{ の集中度調査の品目別出荷データの合計 }\end{aligned} $$

例）企業活動基本調査のA産業に，集中度調査のa1，a2，a3の3品目が含まれる場合に，①の品目別ハーフィングール指数（HHI）をそれぞれの出荷金額で②の産業別HHIに変換する計算式は以下のとおりである。
$$ \begin{aligned}A 産業 \of{H H I}&=\frac{a1 品目出荷金額 }{(a1+a2+a3) 品目出荷金額合計 }\times a1 品目 \of{H H I}\\&\quad+\quad\frac{a2 品目出荷金額 }{(a1+a2+a3) 品目出荷金額合計 }\times a2 品目 \of{H H I}\\&\quad+\quad\frac{a3 品目出荷金額 }{(a1+a2+a3) 品目出荷金額合計 }\times a3 品目 \of{H H I}\end{aligned} $$

## ③ 企業別指標

各企業が直面している競争状態等を示す企業別指標を算出するため，②で算出した産業別の指標に以下の係数で加重平均して計算した。

$$ \begin{aligned}j\ 産業の係数 =\frac{ 丿産業の出荷量 ( 又は額 )}{ 当該企業が製品出荷しているすべての産業についての産業出荷量 ( 又は額 ) の合計 }\end{aligned} $$

例）企業活動基本調査のＡ，Ｂ，Ｃ産業に多角化している企業ｆについて，

②の産業別ハーフィンダール指数（HHI）をそれぞれの出荷金額で③の企業別HHIに変換する計算式は以下のとおりである。

$$ \begin{aligned} 企業 f\ の H H I&=\frac{A 産業出荷金額 }{(A+B+C) 産業出荷金額合計 }\times A 産業の H H I\\&\quad+\quad\frac{B 産業出荷金額 }{(A+B+C) 産業出荷金額合計 }\times B 品目の H H I\\&\quad+\quad\frac{C 産業出荷金額 }{(A+B+C) 産業出荷金額合計 }\times C 品目の H H I\end{aligned} $$

## 5 企業活動基本調査から算出した企業別指標

本分析においては，企業活動基本調査のデータから研究開発費を売上高で除した研究開発売上高比率を算出し，分析に用いている。

## 6 品目別市場競争指標の算出結果

前記4において，品目別市場競争指標としてシェア変動指標及びハーフィンダール指数を算出したところだが，当該指標を記述統計的にみた結果，次のとおりとなった。
## (1) 品目別シェア変動指標について

## ア品目別シェア変動指標の高い品目

上位 10 社データベースにおける品目別シェア変動指標が 500 以上と特に大きい品目についてまとめたものが別紙 2 である。全 30 品目中で，純粋に競争によるシェア変動が原因と考えられるのは，5 品目（発泡酒，ワードプロセッサ，マイクロ波用真空管，液晶素子，家庭用テレビゲーム機）である。これらの品目が市場の成長期または衰退期に当たるためと推測される。

その他の品目では以下の競争以外の要因が考えられる。最大の要因は企業合併（又は分割）及び営業譲受（16品目）で，同様な要因として「企業グループ内の再編」（5品目）となっており，合計すると31品目中21品目となっている。また，タービンなど4品目は，大型製品のため出荷データの年変動が大きいことが原因と考えられる。

## イ品目別ハーフィンダール指数と品目別シェア変動指標の関係

前記4で算出した品目別ハーフィングール指数（1997～2001年の5年間平均）と品目別シェア変動指標（1997～2001年5時点シェア変動指標）について，両指標をX，Y軸とし，各品目をプロットしたものは下図のとおりである。

図２－３　品目別ハーフィングール指数（１９９７～２００１年の５年間平均）とシェア変動指標（１９９７～２００１年５時点シェア変動指標）の比較
*1 「企業結合審査に関する独占禁止法の運用指針」(平成16年5月31日公正取引委員会公表)の第4の2(1)力 $ ^{①} $ 注7において,「「市場構造が高度に寡占的ではない場合」とは,当該企業結合後のHHIが1,800未満である場合をいう。」とされている。

## (2) 上位 10 社データベースと全社データベースにおける市場競争指標の比較

出荷金額（又は数量）上位 10 社までのデータが収載されている上位 10 社データベースと，調査票回収企業全社のデータが収載されている全社データベースについて，それぞれの品目別ハーフィングール指数（年・品目で接続）と品目別シェア変動指標（平成 9 年から平成 13 年までのもの）を比較すると，品目別ハーフィングール指数の相関係数が 0.962（1%有意）品目別シェア変動指標の相関係数が 0.881（1%有意）と，いずれも高くなっている。
## 第 3 章 市場競爭と生産性

## 1 はじめに

競争政策の目的は公正で自由な市場競争を促進し，事業活動を活発化させるとともに一般消費者の利益を確保し，ひいては国民経済の健全な発展を促進することを目的としている（独占禁止法第1条）。公正で自由な市場競争の判定方法や，国民経済の発展との関係に関する経済学的な分析は，これまで産業レベルや企業レベルにおける利潤率や市場集中度に関するものが中心であった。事業者の市場支配力は市場集中度とともに高まり，また何らかの独占的利益が存在することは市場競争の在り方に何らかの問題があるという考え方に基づくものである。その背後には，市場における静的な競争状態を維持することが経済成長など動的に見ても効率的であるという暗黙の仮定が置かれている。しかし，経済成長の源泉であるイノベーションを活発化させるためには，イノベーションの結果としての独占的利益を必要とするシュンペーター仮説にみるように静的に効率的な市場が必ずしも動的な最適化をもたらさない可能性がある。

本報告書においては，公正取引委員会の集中度調査に基づく市場構造に関する指標と経済産業省の企業活動基本調査から得られる生産性やイノベーション活動といった企業パフォーマンスを示す指標との関係について定量的な分析を行う。本章においては競争的な市場がより高い生産性をもたらすかという問題に関する分析結果を示す。本章で取り上げるTFPは，供給サイドからみた潜在的な経済成長率の重要なコンポーネントであり，特に今後少子化によって人口減少が予想される日本経済にとって今後の成長力を左右する重要な指標である。したがって，市場競争の促進がTFPに与える影響について分析することは，競争政策の本来の目的を確認する意味で重要な課題であるといえる。

本章の構成としては，まず次節で市場競争と生産性に関する理論的背景と先行研究について述べる。本章において用いるデータは，前章で述べた集中度調査と企業活動基本調査を企業レベルで接続したパネルデータである。第3節ではこのデータを用いた実証分析結果を示す。最後に結論として，本章における分析結果について取りまとめを行うとともに，今後の研究課題について述べることとする。

## 2 理論的背景と先行研究

TF Pは，経済活動に基づく付加価値の増大において，労働や資本といった生産要素の投入によらない中立的な技術進歩として定義される。したがって，TF Pをドライブするのは，新商品開発や新たな生産方式などのイノベーション活動である。また，TF Pは技術のスピルオーバー効果によってももたらされる。イノベーションは自社における研究開発によってのみでなく，他社技術のライセンシングやインフォーマルな情報交換などを通じて，他社の研究成果も用いることによっても効率化されるからである。経済成長における技術進歩（TF Pの伸び）は古典的な経済成長理論では外
生的に与えられるものとされてきたが，これを内生変数として扱う内生的経済成長理論はこの技術のスピルオーバー効果を経済成長モデルの中に組み込んだものである。

このようにTF Pの分析は，企業のイノベーション活動を無視して行うことはできないが，市場競争との関係について考える際に企業のイノベーション活動を通じて生産性に及ぼす長期的な影響については次章でとりあげることとし，ここではそれ以外の短期的な効果について考えることとする。具体的には，市場競争が活発化することによってX非効率性に代表される企業組織の内部における非効率性が解消され，生産性の上昇に貢献するという考え方である。組織内の非効率性は契約理論に基づいて分析することができ，市場競争との関係についてはVickers(1995)において理論的なサーベイが行われている。ここではまずVickers(1995)に基づいて，市場競争と企業組織の非効率性の関係について簡単にレビューすることとする。

## (1) ベースモデル

まず，企業内の非効率性は，契約理論における Principal - Agent 問題として定式化することができる。ここで企業の Principal（株主）と Agent（経営者）に関する以下の典型的なモデルを考える。

Aのインセンティブスキーム: $ w = \alpha + \beta x $

x は A の実績で : $ x = e + a + \varepsilon $

(ここで w: 賃金, e: 努力水準, a: 能力, ε: 景気動向などの不確定要素)

ただし，Aの実績 x に対応するコストは $ \frac{1}{2}e^{2} $ とする。

この問題は A, P ともリスク中立的とすると

P: $ \max_{\beta} \mathrm{E}(\beta + \mathrm{a} + \varepsilon) - \frac{1}{2} \beta^{2} $ から $ \beta = 1 $

となり First Best の解が得られ，その場合の Social Welfare は a+1/2 である。

しかしながら，Aがリスク回避的でその度合いをrとすると（効用関数 $ u(w)=\exp(-rw) $ ，Pの問題はεによるコストである $ \frac{1}{2}\beta^{2}rv $ を勘案して（ただし，e~N(0,v)），

$$ P:\ \max_{\beta}E(\beta+a+\varepsilon)-\frac{1}{2}\beta^{2}-\frac{1}{2}\beta^{2}rv $$

となり，この場合 $ \beta=\frac{1}{1+rv} $ であるので，First Best の解より Social Welfare が
$ \frac{1}{2}\frac{rv}{1+rv} $ だけ小さくなる。

## (2) 市場競爭効果

この Welfare Loss は 2 人の Agent が同じマーケットで競争している状況において小さくすることができる。A1 と A2 の二人の Agent のアウトプットを以下のとおり定義する。

Agent A1: $ X_{1}=e_{1}+a_{1}+\varepsilon $ 1

Agent A2: $ X2=e2+a2+\varepsilon2 $ ただし， $ \mathrm{corr}(a1+\varepsilon1, a2+\varepsilon2)=\kappa>0 $

ここで Agent A1 のインセンティブを $ w_{l} = \alpha + \beta $ （ $ X_{1} - \kappa X_{2} $ ）と定義する。つまり Agent A2 のアウトプットを用いた相対的なインセンティブシステムを導入することによって，Agent A1 の努力水準を高めるというものである。このモデルにおける Welfare Loss はベースモデルの X の分散 (v) の代わりに， $ X_{1} - \kappa X_{2} $ の分散 ( $ v(1 - \kappa^{2}) $ ) を代入することによって求めることができる。分散が小さくなることによって Welfare Loss も小さくなることを簡単に確認することができる。なお，Agent 1 と Agent 2 の能力 + ノイズ項の相関係数が $ 1 (\kappa = 1) $ の場合，上記の相対的インセンティブシステムによって，First Best の解 (Welfare Loss = 0) を得ることができる。

このように，市場に競争相手がいる場合は，Agent サイドの収入に対する不確実性が低くなり，より first best に近い努力水準を引き出すことができる。

## (3) 繰り返しゲームによる評判効果と市場競争

ここまでのモデルはいずれも１回限りのゲームを考えているが，Vickers(1995)においては繰り返しゲームによる評判効果の影響についても分析している。その分析結果をまとめると以下のとおりである。

• Agent はこれまでの評判（過去の X に関するデータ）に基づいたインセンティブシステムが導入されることによって評価の対象となる変数の分散が小さくなり，努力水準は高くなる。従って Welfare Loss は小さくなる。

ただし，繰り返しゲームに競争相手が加わることに効果は一義ではない。(2)で示した相対的パフォーマンスによるインセンティブシステムを導入するとノイズを小さくする効果はあるが，同時に競争相手の努力にフリーライドする誘引も働き努力水準が小さくなることもあり得る。

また，過去の評判と比較した相対的インセンティブシステムを導入すると，次期の取り分を増やすために当期の努力を小さくするラチェット効果が働くことにも留意する必要がある。

また，ここでは単純な理論モデルをベースに議論を進めてきたが，前提条件の置き方によって様々な結論が導き出されることが分かっている。例えば
Scharf stein(1988)は市場におけるプレイヤーの数が増えることが必ずしもパフォーマンスを上げることにならないことを示している。従って，理論モデルを用いて議論する際は分析の対象とする事象の前提条件を明確にし，きめ細かくモデルに反映させることが必要である。

## (4) 実証研究のサーベイ

このように市場競争の状況と企業レベルのパフォーマンスについては,理論モデル面での取組が進むとともに,実証的な計量分析も行われてきている。企業レベルのデータを用いて本格的にこの問題に取り組んだのがNckel(1996)で,ハーフィンダール指数などの市場構造指標や企業レベルのマークアップ率を入れた生産関数を推計することによって,市場競争と生産性に関する分析を行っている。Nckel(1996)は,Agentがリスク回避的であることによるWelfare Lossが,マーケットからのプレッシャーによって解消されるという本節でも述べてきた考え方に立脚している。計量分析を行った結果,市場競争は企業レベルのTFPの伸び率にプラスの影響を与えることを示している。

Nckel et al. (1997)はこの研究内容を一歩進めて，企業の財務状況や大手の外部株主の存在などのコーポレートガバナンスの違いも考慮に入れた分析を行っている。企業レベルの生産性を上げる外部からのプレッシャーは，市場競争だけではなく，有利子負債比率が高まることによる倒産の危機や外部株主の経営モニタリングも内容的には同じと考えられる。Nckel et al. (1997)は，これらのNckel (1996)で行った計量モデルにこれらの要素も加えて，市場競争以外のプレッシャーが機能している企業においては，市場競争と生産性の関係が弱まることを示している。これは市場競争が経営陣の経営努力を促すことによって生産性向上につながるというロジックをサポートする内容であるということができる。

## 3 実証分析結果

本節では，N ckel（1996）のフレームワークを踏襲し，市場競争指標を入れた生産関数を推計することによって，市場競争と生産性の関係を明らかにする。市場競争指標としては，ハーフィングール指数，シェア変動指標の2つの市場競争指標及び輸入浸透度を用いている。企業レベルのパネルデータを用いて，①OLS，②固定効果モデル，③システムGMMのそれぞれの手法を用いてコブ・ダグラス型生産関数を推計することとする。

なお，このうち，輸入浸透度については，前章脚注のとおり，データベースの性質上，実際は欠損値である場合に「0」が当てはめられていることに注意を要する。

今回分析では，企業活動基本調査との接続後のデータ期間として企業活動基本調査の実施期間である1991年，1994年から2001年までのデータをすべて利用することが
でき ,5 時点シェア変動指標を複数種類作成することが可能となり市場の状態をより詳細に表すことができるため，上位 10 社データベース上のデータを利用した。

なお，多角化企業において，集中度調査対象品目の出荷額の合計が，その企業の売上金額に対して非常に小さい場合はデータサンプルとしてふさわしくないため，企業の総売上に占める集中度調査対象品目の出荷額の割合が10%以上の企業のデータを利用した（別紙1（参考） $ ^{①} $ 参照）。

## (1) OLS 及び固定効果モデルによる分析

## ア 推計のモデル

分析においては，資本投入及び労働投入の残差項としてのTFPと市場競争指標の関係について分析するため，以下のコブ・ダグラス型生産関数を推計した。

なお，推計式(1)の誤差項であるuは(2)に示す各種要素から構成されていると仮定する。

$$ \ln VA_{it}=\alpha\ln L_{it}+\beta\ln K_{it}+\gamma comp_{it}+dummy_{t}+u_{it} $$

$$ \mathbf{u}_{\mathrm{it}}=\mathbf{a}_{\mathrm{it}}+\mathbf{e}_{\mathrm{it}}+\varepsilon_{\mathrm{it}} $$

ここで，ＶＡは付加価値額，Ｌは総労働投入量，Ｋは資本ストック額を，ｃｍｐは表３－１に示すとおり，企業別ハーフィングール指数，企業別シェア変動指標等の市場競争指標を，dummyはダミー変数をそれぞれ示している。添え字のｉは企業を，ｔは年を示す。なお，ＶＡについては，平成１４年度国民経済計算の経済活動別国内総生産のデフレータを，Ｋについては，平成１４年度国民経済計算の制度部門別の総資本形成（付表(16））中，民間企業設備の総固定資本形成のデフレータをそれぞれ使用して実質化した。

表 3 - 1 OLS 及び固定効果モデルによる分析に用いた市場競争指標

説明変数	内 容
企業別ハーフィングール指数(hhi)	ハーフィングール指数の企業別指標(別紙1の1(2)ウ参照)
企業別シェア変動指標(sfi)	1990~1994年,1991~1995年,1992~1996年,1993~1997年,1994~1998年,1995~1999年,1996~2000年,1997~2001年の各5時点シェア変動指標の企業別指標(別紙1の1(4)ウ参照)を対象期間最終年の説明変数として利用したもの。
企業別輸入浸透度(outsh)	輸入浸透度の企業別指標(別紙1の1(3)ウ参照)

また，誤差項uを構成する要素は以下のとおりである。