Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
から Neck-to-Neck 企業と Follower 企業のイノベーション率である $ n_{0} $ と $ n_{-1} $ を r と $ \pi $ で示すと以下のようになる。

$$ \begin{aligned}&\mathbf{n}_{0}=-\mathbf{r}+\sqrt{\mathbf{r}^{2}+2(\pi_{1}-\pi_{0})}\\ &\mathbf{n}_{-1}=-(\mathbf{r}+\mathbf{n}_{0})+\sqrt{\mathbf{r}^{2}+\mathbf{n}^{2}+2(\pi_{1}-\pi_{-1})}\\ \end{aligned} $$

Aghi on et al. (2002) については $ \pi_{1} $ と $ \pi_{-1} $ を所与として，これらの間にある $ \pi_{0} $ の水準を市場競争の状況を示すパラメータとして用いている。例えば $ \pi_{0} $ が高いレベルにあって $ \pi_{1} $ とあまり変わらない場合は，市場競争が緩く利潤が大きいことを示し，逆に $ \pi_{0} $ が $ \pi_{-1} $ に近い水準にある場合は，市場競争が厳しく利潤が小さいことを表す。このような市場競争の状況がどのような要因によって決まってくるのかは後ほど示すこととする。この市場競争を示すパラメータである $ \pi_{0} $ とイノベーション率である $ n_{0} $ 及び $ n_{-1} $ の関係については以下のとおりである。

$$ \frac{\partial\mathbf{n}_{0}}{\partial\pi_{0}}<0 $$

$$ \frac{\partial\mathbf{n}_{_{-1}}}{\partial\pi_{_{0}}}>0 $$

前者についてはneck-to-neck状態における利潤が大きくなるほどneck-to-neck企業におけるイノベーション率が低くなる「競争回避効果」，後者についてはneck-to-neck状態における利潤が大きくなるほどFollower企業のイノベーション率が高くなる「シュンペーター効果」を示している。

このような市場をマクロでみると leader-follower 状態と neck-to-neck 状態が両方混在しながら経済成長パスが動態的に決まってくることになるが，それぞれの状態の確率をμ 1 及びμ 0 とすると，両者の割合が一定となる Steady State を考えると以下の式が成立する。

$$ \mu_{1}\mathbf{n}_{-1}=2\mu_{0}\mathbf{n}_{0} $$

また, $ \mu_{1} + \mu_{0} = 1 $ なのでこの経済全体のイノベーション率Ⅰは以下のとおりとなる。

$$ \mathrm{I}=2\mu_{0}\mathbf{n}_{0}+\mu_{1}\mathbf{n}_{-1}=2\mu_{1}\mathbf{n}_{-1}=\frac{4\mathbf{n}_{0}\mathbf{n}_{-1}}{2\mathbf{n}_{0}+\mathbf{n}_{-1}} $$

ここでδⅠ/δ n_{0}>0, δⅠ/δ n_{-1}>0 なので, π_{0}とⅠの関係は, n_{0}を通じてマイナスに, n_{-1}を通じてプラスに影響することから, 前者の競争回避効果と後者のシュンペーター効果のどちらのファクターが大きいかによって全体への影響が決まることになる。π_{0}がπ_{-1}に近い競争的な状況にある場合はn_{0}が大きくなるが, π_{0}の変化に対するⅠの影響はn_{-1}によるものが大きくなり, π_{0}とⅠは正の関係をもつ。逆に, π_{0}がπ_{1}に近い利益率が高い状況ではn_{0}はほぼ0でn_{-1}が大きくなるが, π_{0}の変化に対するⅠの影響はn_{0}によるものが大きくなり, π_{0}とⅠは負の関係を持つ。つまり, π_{0}とⅠは以下のような逆U字型のパターンとなることが分かっている。
競争狀況 ( $ \pi $ 0)

それでは$\pi_{0}\cong\pi_{-1}$ あるいは$\pi_{0}\cong\pi_{1}$ というのはどのような状況を表しているのであろうか。Aghion et al.(2002)においては，2つの財のelasticity of substitutionをαとしたときのベルトラン型競争モデルを仮定していくつかのインプリケーションを導出している。例えばα=1で2財が完全に代替関係にある場合は，$\pi_{0}=\pi_{-1}=0<\pi_{1}$ となるのでシュンペーター効果の影響（Iと$\pi_{0}$が正の相関関係）が大きくなることが考えられる。一方でα=0の場合は2財に代替関係は無く，それぞれが別の市場を構成していると考えられるので，$\pi_{0}=\pi_{1}$ という関係が成立する。従って，2財のelasticity of substitutionであるαの違いが$\pi_{0}$を左右する要因であるということができる。なお$\pi_{0}$が大きい場合はマークアップ率（Lerner 指数）が大きくなり，また企業レベルのLerner指数は当該製品のシェアの影響も受ける。

実際の市場においては技術水準の異なる複数の企業が競争しており，2企業のモデルよりも複雑な状況となっているが，例えば製品の差別化度が低い産業についてはπ。が比較的低く，シュンペーター効果が支配的になり，逆に差別化度が高い産業については「競争回避効果」が強くなることが考えられる。また，ハーフィンダール指数などでみた市場構造の状況もπ。の水準と相関関係があると考えられる。

## 3 実証分析結果

本節では，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データを用いた，市場競争とイノベーションの関係に関する定量分析結果を示す。市場競争については集中度調査による品目別のハーフィングール指数を企業ごとに集計したものを用いる（詳細については第2章参照）。なお，前節で示したモデルにおいては市場競争の指標として企業レベルのマークアップ率が用いられているが，企業の利益率は市場競争の状況のほか，マクロ経済環境や企業戦略などマクロ，ミクロの様々な要因の影響を受
ける。また，イノベーションが活発に行われることによって，競合他社より高い生産性レベルを確保することができ，マークアップ率が高くなるという逆の相関関係も考えられる。マークアップ率はこのように内生性の高い変数であり，回帰分析の説明変数としては使いにくいという欠点がある。この点で，ハーフィンダール指数などの市場構造に関数する変数は，1社でコントロールすることは困難なので，イノベーション活動などの企業活動に対して外生性が高いと考えられる。

ここで分析に用いるハーフィングール指数は，集中度調査における詳細品目分類に基づいた指数を企業活動基本調査における企業の産業部門別売上高をウェイトとして企業別に集計したものである。したがって，企業の多角化戦略が企業ごとのハーフィングール指数に影響を与えることによって外生変数ではなくなるという問題がある。そこで専業企業のみをサンプルとしたデータによる分析結果も示すこととする。既に多角化している企業が事業領域間で社内資源の再配分することと比べて，1つの分野にフォーカスした専業企業が事業の多角化を行うことは，よりハードルが高いと思われる。図4－1は，専業企業（1つの事業領域でのみ活動を行っている企業）と多角化企業（少なくとも2つの事業領域で活動を行っている企業）の間でどの程度の移動がみられるかを示したものである。例えば，1995年においては，508企業のうち424企業は専業の場合は専業，多角化の場合は多角化に留まったのに対して，40企業は専業企業から多角化企業へ（Exit），40企業は多角化企業から専業企業へ（Entry）替わったということを示している。総数でみるとこのようなExitとEntryの割合は5%程度であり，専業企業，多角化企業のpersistencyは比較的高いということができる。従って，専業企業のみを取り出すことによって，企業毎のハーフィングール指数に多角化戦略の影響が入らない場合の情況について分析することができる。

図4－1：専業・非専業間の移動企業数

Exit	Stayers	Entry
1995	40	424	40
1996	6	579	10
1997	19	518	34
1998	7	596	9
1999	42	467	45
2000	8	693	10
2001	24	609	21
Total	146	3886	169

イノベーション指数については企業活動基本調査における研究開発費と特許所有数を用いる。前節のモデルはイノベーションに得られる期待利潤が市場競争の状況によって異なることを示したものなので, ex ante のイノベーションに対するインプットに
関する指標を用いることが適当である。その点では研究開発費が最も適切な指標であるということができる。また，特許についてはイノベーションのアウトプット指標とされることが多いが，特許ごとの経済的価値のばらつきは大きく，それをコントロールしない特許数はむしろイノベーションのインプット指標として捉えるべきとの考え方もある(Trajtenberg(1990))。ちなみに特許によるイノベーションのアウトプット指標としては，被引用件数（Forward Citation）でウェイトをつけた特許件数を用いることが最適であるといわれている（Lanjouw and Schankerman(1999)）。

図4 - 2 ~ 4 - 4は研究開発費（の自然対数）と市場競争の関係に関する分析結果をまとめたものである。すべて1994年から2001年までの8年間のパネルデータを固定効果モデルで推計したものである。ここで用いた説明変数は以下のとおりである。

• hhi：企業別ハーフィンダール指数

• profit：営業利益率売上高比率

ci div：企業別の事業分野に関する多角化指数（企業活動基本調査の分類に基づく売上高のハーフィンダール指数を1から引いたもの）

・ l sale：売上高の自然対数

out sh：企業別輸入浸透度

まず図4-2の結果を見るとハーフィングール指数の係数はプラスとなっており，市場競争（ハーフィングール指数の低下）と研究開発費は負の関係にあることを示している。ただし，前節においては，この関係が市場競争の程度によってプラスにもマイナスにもなり得ることが示されたので，HIが小さい（ここではHIの中間値である0.2より小さい）サンプルと大きいサンプルに分けて同じ分析も行っている。その結果においてはハーフィングール指数の係数は統計的に有意ではなくなっている。係数の符号としてはHIの小さい企業についてはマイナス，HIの大きい企業についてはプラスとなっている。
図4 - 2：市場競争と R&D に関する分析結果（すべての企業）

LRD All	LRD All	LRD HHI<0.2	LRD HHI>0.2
hhi	0.857 (2.75)**	0.700 (2.15)*	-1.057 (1.73)	0.866 (1.30)
profitr	-1.116 (4.08)**	-1.113 (4.07)**	-1.375 (4.24)**	-0.911 (1.70)
cidiv	0.059 (0.85)	0.057 (0.83)	0.007 (0.09)	0.160 (1.17)
lsale	0.797 (11.83)**	0.803 (11.90)**	0.720 (8.26)**	0.820 (6.62)**
outsh	-0.005 (1.70)	-0.009 (2.79)**	0.004 (0.28)
Constant	-2.117 (2.83)**	-2.129 (2.85)**	-0.820 (0.84)	-2.484 (1.85)
Observations	4321	4321	2474	1847
Number of id	888	888	672	485
R-squared	0.04	0.04	0.04	0.03

Absolute value of t statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%

その他の変数について，まず営業利益率についてはすべてのモデルでマイナスとなっている。利益率と研究開発費は正の相関関係があると思われるが，この推計結果は企業間格差を取り除いた固定効果モデルによるものなので，個々の企業において利益率が低下する中，研究開発費を増額していることを示している。また，輸入浸透度については負の係数となっており，輸入による競争の激化は研究開発費を低下させる方向に働き，Hとは逆の結果となっている。

図4－3は，これらの回帰分析を専業企業のみのサンプルで行ったものである。前述したように専業企業のみにサンプルを限定するとHHIの外生性が強くなり，図4-2と比べてロバストな結果が期待できる。HHIについては全体的にやはりプラスの係数となった。ただし，HHIの大小によってサンプルを分割したものについて，HHIが小さい（市場競争が厳しい）サンプルにおいてマイナスで統計的に有意な係数が得られた。この場合，市場競争と研究開発費は正の関係をもっているということである。前節のモデルにおいては，市場競争が厳しい状況では「シュンペーター効果」が「競争回避効果」を上回り，市場競争と研究開発費は負の関係となったが，ここではその逆の結果が出た。ただし，サンプル全体としては，「シュンペーター仮説」を支持する結果となっていることから，市場競争とイノベーションは一義的な関係にあるわけではない。
図4 - 3：市場競争と R&D に関する分析結果（専業企業のみ）

LRD All	LRD All	LRD HHI<0.2	LRD HHI>0.2
hhi	0.867 (2.11) $ ^{*} $	0.701 (1.65)	-2.051 (2.12) $ ^{*} $	1.365 (1.57)
profitr	-1.124 (2.61) $ ^{**} $	-1.151 (2.67) $ ^{**} $	-1.990 (3.16) $ ^{**} $	-0.579 (0.85)
lsale	0.854 (8.08) $ ^{**} $	0.862 (8.14) $ ^{**} $	0.700 (4.83) $ ^{**} $	0.984 (5.45) $ ^{**} $
outsh	-0.009 (1.52)	-0.014 (2.42) $ ^{*} $	0.009 (0.48)
Constant	-3.118 (2.87) $ ^{**} $	-3.128 (2.89) $ ^{**} $	-0.907 (0.61)	-4.665 (2.56) $ ^{*} $
Observations	2195	2195	1176	1019
Number of id	647	647	456	337
R-squared	0.04	0.05	0.04	0.05

Absolute value of t statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%

図4－4は，専業企業のみのサンプルから更に親企業がない企業を取り出して同様の分析を行った。親企業がある場合は，イノベーション戦略や市場競争との関係は連結ベースで考えないといけないので，子会社のみのデータは回帰分析のかく乱要因となる。このように親会社のある企業を除くことによってノイズを取り除くことが期待されるが，その一方でサンプル数が少なくなることによって標準誤差が大きくなる。結果としては，図4－3とほぼ同様となった。
図4 - 4：市場競争と R&D に関する分析結果（専業企業でかつ親企業なし）

LRD All	LRD All	LRD HHI<0.2	LRD HHI>0.2
hhi	1.383 (3.28)**	1.362 (3.11)**	-1.102 (0.98)	1.587 (1.88)
profitr	-0.490 (1.02)	-0.497 (1.03)	-0.830 (1.20)	-0.909 (1.12)
lsale	0.721 (6.07)**	0.724 (6.04)**	0.566 (3.28)**	1.064 (5.37)**
outsh	-0.001 (0.18)	-0.010 (1.48)	0.036 (1.60)
Constant	-1.795 (1.46)	-1.812 (1.47)	0.354 (0.20)	-5.521 (2.74)**
Observations	1635	1635	884	751
Number of id	482	482	341	251
R-squared	0.04	0.04	0.02	0.07

Absolute value of t statistics in parentheses

$ ^{*} $ significant at 5%; $ ^{**} $ significant at 1%

次に市場競争と特許保有数の関係について分析した結果を見ることとする。企業活動基本調査においては特許出願数などの特許に関するフローデータは調査されておらず，特許の保有件数などのストックデータのみとなっている。市場競争とイノベーション活動の関係について分析するためには，イノベーション指標もフローの活動状況に関するものとすべきであるが，ここで利用可能なのはストックデータのみなので，回帰モデルにおいては，1期前の特許保有件数を説明変数に加えたAR(1)モデルを推計している。

また，ここでの被説明変数は特許保有数というカウントデータなので，通常の固定効果モデルなどの方法では推計結果にバイアスが生じるという問題がある。カウントデータを被説明変数とするモデルは，被説明変数が一定の確率分布の下で生成されるという仮定が置かれるが，ポワソン分布（$\mathrm{pr}(\mathrm{n})=\frac{\mathrm{e}^{-\lambda}\lambda^{\mathrm{n}}}{\mathrm{n}!}$）が用いられることが多い。しかし，ポワソン分布はその平均と分散が等しくなるという制約があり，特許データの分布は非常に長いTailをもち，平均に対して分散が相当程度大きくなるという特性があるため，ポワソン分布で表現することはできない。そこでポワソンモデルを拡張させたNegative Binomialモデルを用いることが適当である（Hausman et al. (1984)）。

Negative Binomial モデルにおいては，ポワソン分布のλが（γ，δ）をパラメータとする「分布に従うとする。ここでγ=e^{βX}（Xが説明変数）でδは企業ごとのtime-invariantな変数である。Hausman et al. (1984)は，パネルデータにおける固定効果モデルは，企業毎の期間を通じた特許数の合計を条件とした条件付確率で解くことがで
きることを示した。その際の固定効果をμとすると $ (\gamma_{\mathrm{it}},\delta_{\mathrm{i}})=(\mathrm{e}^{\beta X_{\mathrm{it}}},\frac{\phi_{\mathrm{i}}}{\mathrm{e}^{\mu_{\mathrm{i}}}}) $ とパラメータ一を置き換えることによって，この確率分布は，平均より分散が大きく（over dispersion）かつ分散／平均比率が企業ごとによって異なるものとなっていることが示される。ここでは，この条件付固定効果Negative Binomialモデルによって推計を行った。

まず図4-5についてはすべてのサンプル（PAT A1），専業企業のみのサンプル（PAT One B.L.）及び専業企業のみをHHIが小さいサンプル（PAT HH<0.2），大きいサンプル（PAT HH>0.2）に分割したもののそれぞれの推計結果を示している。ここでもHHIの係数は正となっており，市場競争とイノベーションが負の関係にあるという研究開発投資と同様の結果が導かれた。ただし，この傾向についてはHHIが小さい市場競争が厳しい状況でより顕著に現れており，研究開発投資を用いた分析とは逆の結果となっている。なお，利益率については正の関係となっており，やはり研究開発投資を用いた分析とは逆であり，Aghion et al.（2002）の結果とも整合的である。図4-6は，親企業を持たない企業についての同様の推計結果を示したものである。結果については図4-5とほぼ同様となっている。

図4 - 5：市場競争と特許保有数に関する分析結果

PAT All	PAT One B.L.	PAT HHI<0.2	PAT HHI>0.2
lpatu	0.000 (4.54)**	0.000 (6.38)**	0.000 (6.06)**	0.001 (6.60)**
hhi	1.251 (3.87)**	0.975 (1.91)	1.637 (1.05)	0.110 (0.10)
profitr	1.001 (2.68)**	2.961 (5.70)**	2.861 (3.43)**	0.820 (1.02)
cidiv	0.164 (1.55)
lsale	-0.117 (5.06)**	-0.300 (7.80)**	-0.404 (5.91)**	-0.359 (6.76)**
Constant	1.789 (6.61)**	3.560 (8.45)**	4.446 (5.40)**	4.534 (7.40)**
Observations	3178	1427	672	698
Number of id	588	343	199	185

Absolute value of z statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%
図4－6：市場競争と特許保有数に関する分析結果

（専業企業のうち親企業なし企業）

PAT All	PAT One B.L.	PAT HHI<0.2	PAT HHI>0.2
lpatu	0.000 (0.44)	0.000 (3.59)**	0.000 (2.72)**	0.000 (0.60)
12 hhi	0.292 (0.76)	2.188 (3.64)**	3.955 (2.86)**	0.036 (0.04)
profitr	2.256 (4.73)**	4.370 (6.61)**	6.307 (6.23)**	3.038 (2.50)*
cidiv	-0.162 (1.52)
lsale	0.011 (0.36)	-0.248 (4.93)**	-0.438 (3.58)**	-0.075 (1.05)
Constant	0.650 (1.73)	2.792 (4.88)**	4.696 (3.36)**	1.609 (1.97)*
Observations	1949	787	266	439
Number of id	392	194	87	152

Absolute value of z statistics in parentheses

* significant at 5%; ** significant at 1%

## 4 考察とまとめ

本章においては，市場競争とイノベーションの関係についての分析結果を示した。この両者の関係について，シュンペーターは市場構造が寡占的である方がイノベーションが活発に行われるという見解を示した。その一方で実証研究の結果，この両者には正の関係があることも示されている。Aghion et al.（2002）は両者の関係は当該産業が置かれる市場競争のレベルによって異なることを理論モデルと実証分析から示した。市場競争が非常に厳しい産業においては，競争の激化はイノベーション活動を減少させるが，寡占的な市場構造においては両者に正の関係があるとするものである。

ここでは，企業のイノベーション活動として研究開発費と特許保有件数を用いて，市場競争との関係について実証分析結果を示した。結果については，両者とも市場の寡占化とイノベーション活動に正の相関関係が見られ，シュンペーター仮説を支持するものとなった。また，輸入浸透度でみた市場の競争状況についても，市場競争とイノベーションに負の相関関係が現れている。

Aghi on et al. (2002) が示した市場競争のレベルによって，この関係が異なる点について，研究開発費を用いた結果では市場競争の厳しい産業において，市場競争がイノベーション促進的効果を持つという Aghi on et al. (2002) とは逆の結果となった。その一方で特許保有件数を用いた分析結果では，市場競争が厳しい産業においてシュンペーター効果がより明確に現れるという Aghi on et al. (2002) と整合的な内容となってい
る。いずれにしても市場競争とイノベーションは一義的な関係によって説明できるものではないということである。また，研究開発費や特許保有件数は，計量モデルで用いた説明変数以外の様々な要因の影響も受けることが考えられ，今後より精緻なモデルを検討することが重要である。

また，ここではハーフィンダール指数や輸入浸透度などの市場構造指標を市場競争の代理変数として用いたが，シェア変動指標などの市場構造の変動指数の活用についても検討すべきである。シュンペーター的な競争が行われている市場においては，市場構造の変化が大きいことが考えられる。その一方で neck-to-neck でイノベーション競争が行われる産業においては，シェア変動指標が比較的小さい。市場競争とイノベーションの関係を複雑化するのは，この2つの逆方向に働く要因が存在するからであり，シェア変動指標を用いてこれらを別々に推計することができれば，より明確な推計結果が得られる可能性がある。この点は今後の重要な検討課題といえよう。
## 第 5 章 結論と今後の課題

これまでに行われてきた競争政策に関する経済分析は，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いえる。このような企業における超過利潤率や市場独占力に関する分析は，staticな市場競争状況を確保するための競争政策の在り方を検討するために重要な示唆を与えるものである。しかし，経済成長との関係など dynamic に見た経済インパクトとの関係で競争政策を考えるためには，競争と生産性やイノベーションの関係について分析することが重要である。市場競争の状況が中長期的な経済成長率（潜在成長率）に影響を与えるか否かは TFP 成長率との関係を明らかにすることが必要であるからである。

このような問題意識に従って，本報告書においては集中度調査(公正取引委員会)と企業活動基本調査（経済産業省）を企業レベルで接続したパネルデータを用いて市場競争と生産性やイノベーションとの関係について分析を行った。

その結果，ハーフィンダール指数などの静的な市場構造指標と生産性やイノベーションとの関係はみられたが，シェア変動指標などの市場構造の変動指標に関しては明確な結論が得られなかった。また，市場構造とイノベーションの関係については，市場競争度が低い状態ではプラスに，市場競争が非常に厳しい場合はマイナスの非線形な関係にあることが分かった。

今後の研究課題としては，今年度では十分取り組めなかったシェア変動指標と生産性やイノベーションとの関係について分析を行うことを挙げることができる。市場構造のダイナミクスは，新たな商品が開発され，それが市場で成熟していくライフサイクルの影響を受けることが考えられる。プロダクトライフサイクルについては，ハーバードビジネススクールの W Abernathy と J. Utterback がいくつかの製品に関するケーススタディを 1970 年代後半に公表しており，そのポイントは以下のとおりである（Utterback（1994））。

① 新たな製品が生まれるタイミングにおいてはプロダクトイノベーションが盛んに行われ，製品の多様化が進む。

② マーケットの拡大とともに Dominant Design が生まれ，プロセスイノベーションによって価格の低下がみられる。その過程において市場構造は寡占化する。

また，Kl epper(1996)はこれらのプロダクトライフサイクル（PLC）に関する理論モデルを構築し，以下のようなインプリケーションを導出している。

PLCの最初の段階では市場参入企業が多いが，その数は次第に減少して最終的には0となる。参入企業の数が0になった後も市場退出は続き，企業の数についてはPLCに従って，徐々に減少していく。

・市場構造が寡占化するに従って，企業のシェアの変動が小さくなる。

企業の研究開発の内容は，プロダクトイノベーションからプロセスイノベーションに次第にシフトしていく。
これらの実証研究や理論研究の結果が示すように，市場構造やシェア変動指標は製品のPLCによっても影響を受けることが分かる。従って，市場構造やシェア変動指標によって市場競争の状況を判断するためには，製品のPLCのステージごとにみることが必要である。

また，集中度調査によるシェア変動指標の大きい品目をみると，上記の新製品要因の他，市場の衰退期において企業による退出タイミングが違うことや企業合併や営業譲渡など企業間組織変更などの要因によるものが含まれている。シェア変動指標を用いて市場競争の状況を判断するためには，これらのミクロな状況を見ていくことも重要である。そこで，今後の研究としてはこれらの市場のダイナミクスとパフォーマンスの関係について理解を深めるために以下の定量的・定性的な分析を行うこととした。

これまでの集中度調査と企業活動基本調査を用いた分析に加えて，工業統計の個票データを用いて，製品ライフサイクルと市場構造変化に関する上記の Stylized Facts を確認する。

その中から特にシェア変動指標の大きいものを取り上げ，その要因について考察を加える。

上記のうち，イノベーションのダイナミクスが関係している品目については企業活動基本調査の研究開発や特許などのイノベーションデータを活用して，イノベーション活動との関係を分析する。
## 【參照論文】

Aghion, P, Bloom, N. Blundell, R. Griffith, R and P. Howitt (2002), Competition and Innovation: An Inverted U Relationship, NBER Working Paper Series #9269,

Aghion, P and P. Howitt (1998), Endogenous Growth Theory, MIT Press

Blundell, R. Griffith, R. and J. Van Reenen (1999), Market Share, Market Value and Innovation in a Panel of British Manufacturing Firms, Review of Economic Studies, vol. 66. pp. 529-554

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Geroski, P. (1996), Market Structure, Corporate Performance and Innovative Activity, Oxford University Press

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Utterback, J. (1994), Mastering the Dynamics of Innovation, Harvard Business School Press (『イノベーションダイナミクス』(大津正和・小川進監訳，有斐閣))

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## 市場競争指標等の算出について

今回の分析において，集中度調査品目別データから算出した市場競争指標（表A参照）及び集中度調査品目別企業別データから算出した市場競争指標（表B参照）等の算出方法は，後記1及び2のとおりである。

表 A 集中度調査品目別データから算出した市場競争指標

指標種別	集中度調査品目別	企業活動基本調査産業別	企業別
データベース種別	上位10社	全社	上位10社	全社	上位10社	全社
ハーフィングール指数	○(1(2)ア)	○(2(3)ア)	○(1(2)イ)	○(2(3)イ)	○(1(2)ウ)	○(2(3)ウ)
シェア変動指標	○(1(4)ア)	○(2(6)ア)	○(1(4)イ)	○(2(6)イ)	○(1(4)ウ)	○(2(6)ウ)
輸入浸透度	○(1(3)ア)	○(2(4)ア)	○(1(3)イ)	○(2(4)イ)	○(1(2)ウ)	○(2(4)ウ)
ユニットプライス分散指標	-	○(2(5)ア)	-	○(2(5)イ)	-	○(2(5)ウ)

注：( )内は後記に対応する項目番号

表 B 集中度調査品目別企業別データから算出した市場競争指標

指標種別	集中度調査品目別企業別	企業活動基本調査產業別	企業別
データベース種別	上位10社	全社	上位10社	全社	上位10社	全社
シェア	○(1(1)ア)	○(2(1)ア)	○(1(1)イ)	○(2(1)イ)	○(1(1)ウ)	○(2(1)ウ)
企業の多角化指標	○(1(5)ア)	○(2(6)ア)	○(1(5)イ)	○(2(6)イ)	○(1(5)ウ)	○(2(6)ウ)
ユニットプライス相対指標	-	○(2(2)ア)	-	○(2(2)イ)	-	○(2(2)ウ)

注：( )内は後記に対応する項目番号
1 上位 10 社データベースからの市場競争指標等の算出

(1) シェア (年別)

ア品目別シェア

$$ sh_{i,j}=amsale_{i,j}\;/\;sum_{j}\;(\; 金額データが存在する場合 \;) $$

$$ sh_{i,j}=qtsale_{i,j}\nearrow sum_{j}( 金額データが存在しない場合 ( 数量で算出 )) $$

sh: シェア, ansale: 品目別企業別出荷金額, qt sale: 品目別企業別出荷数量, sum: 品目別出荷金額（又は数量）合計。

添え字はi:企業,j:品目。

イ産業別シェア

$$ \mathrm{i}\mathrm{s}\mathrm{h}_{\mathrm{i},\mathrm{k}}=\sum_{\mathrm{j}\in\mathrm{k}}((\mathrm{a}\mathrm{s}\mathrm{s}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{e}_{\mathrm{i},\mathrm{j}}/\sum_{\mathrm{j}\in\mathrm{k}}\mathrm{a}\mathrm{s}\mathrm{s}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{e}_{\mathrm{i},\mathrm{j}})\times\mathrm{s}\mathrm{h}_{\mathrm{i},\mathrm{j}}) $$

(金額データが存在する場合)

$$ \mathrm{i}\mathrm{s}\mathrm{h}_{\mathrm{i},\mathrm{k}}=\sum_{\mathrm{j}\in\mathrm{k}}((\mathrm{q}\mathrm{t}\mathrm{s}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{e}_{\mathrm{i},\mathrm{j}}/\sum_{\mathrm{j}\in\mathrm{k}}\mathrm{q}\mathrm{t}\mathrm{s}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{e}_{\mathrm{i},\mathrm{j}})\times\mathrm{s}\mathrm{h}_{\mathrm{i},\mathrm{j}}) $$

(金額データが存在しない場合 (数量で算出))

i sh: 産業別シェア, ansale: 品目別企業別出荷金額, sh: シェア, qt sale: 品目別企業別出荷数量。

添え字は i: 企業, j: 品目, k: 産業, j ∈ k: 産業に含まれる各品目。

ウ 企業別シェア

$$ \mathrm{fsh}_{\mathrm{i}}=\sum_{\mathrm{k}\in\mathrm{i}}((\mathrm{indsale}_{\mathrm{i},\mathrm{k}}/\sum_{\mathrm{k}\in\mathrm{i}}\mathrm{indsale}_{\mathrm{i},\mathrm{k}})\times\mathrm{ish}_{\mathrm{i},\mathrm{k}}) $$

fsh: 企業別シェア, i ndsal e: 産業別企業別売上金額, i sh: 産業別シェア。

添え字は i: 企業, k: 産業, k ∈ i: 企業の多角化した品目の属する各産業。

(2) ハーフィンダール指数（年別）

ア品目別ハーフィンダール指数

$$ \mathbf{h}\mathbf{h}\mathbf{i}_{\mathrm{j}}=\sum_{\mathrm{i}}(\mathbf{s}\mathbf{h}_{\mathrm{i},\mathrm{j}})^{2} $$

hhi: ハーフィンダール指数, sh: シェア。

添え字はi:企業,j:品目,i∈j:品目に含まれる企業。

イ産業別ハーフィンダール指数
$$ \mathrm{ihhi}_{\mathrm{i},\mathrm{k}}=\sum_{\mathrm{j}\in\mathrm{k}}((\mathrm{sum}_{\mathrm{j}}/\sum_{\mathrm{j}\in\mathrm{k}}\mathrm{sum}_{\mathrm{j}})\times\mathrm{hhi}_{\mathrm{i},\mathrm{j}}) $$

i hhi: 産業別ハーフィンダール指数, sum: 品目の出荷金額（又は数量）合計。

添え字は i: 企業, j: 品目, k: 産業, $ j \in k $ : 産業に含まれる各品目。

## ウ 企業別ハーフィンダール指数

$$ f h h i_{i}=\sum_{k\in i}((i n d s a l e_{i,k}\big/\sum_{k\in i}i n d s a l e_{i,k})\times i h h i_{i,k}) $$

f hhi: 企業別ハーフィングール指数, i ndsal e: 産業別企業別売上金額, i hhi: 産業別ハーフィングール指数。

添え字は i: 企業, k: 産業, k ∈ i: 企業の多角化した品目の属する各産業。

## (3) 輸入浸透度（年別）

ア品目別輸入浸透度

$$ outsh_{j}=out_{j}\ne sum_{j} $$

out sh: 輸入浸透度，out：品目別メーカー外輸入金額（又は数量），sum: 品目別出荷金額（又は数量）合計。

添え字はj:品目。

## 産業別輸入浸透度

$$ \mathrm{ioutsh}_{\mathrm{i},\mathrm{k}}=\sum_{\mathrm{j}\in\mathrm{k}}((\mathrm{sum}_{\mathrm{j}}/\sum_{\mathrm{j}\in\mathrm{k}}\mathrm{sum}_{\mathrm{j}})\times\mathrm{outsh}_{\mathrm{i},\mathrm{j}}) $$

ここで i out sh: 産業別輸入浸透度 , sum: 品目の出荷金額（又は数量）合計 , out sh: 輸入浸透度。

添え字は i: 企業, j: 品目, k: 産業, $ j \in k $ : 産業に含まれる各品目。

## ウ 企業別輸入浸透度

$$ \mathrm{foutsh_{i}}=\sum_{\mathrm{k}\in\mathrm{i}}((\mathrm{indsale_{i,k}}/\sum_{\mathrm{k}\in\mathrm{i}}\mathrm{indsale_{i,k}})\times\mathrm{ioutsh_{i,k}}) $$

f out sh: 企業別輸入浸透度, i n d s a l e: 産業別企業売上, i o u t sh: 産業別輸入浸透度。添え字は i: 企業, k: 産業, k ∈ i: 企業の多角化した品目の属する各産業。

## (4) シェア変動指標

ア品目別シェア変動指標
$$ \mathrm{sfi}_{\mathrm{j}}(\mathrm{x}\Leftrightarrow\mathrm{y})=\overline{\sum_{\mathrm{i},\mathrm{t}=\mathrm{x}+\mathrm{l}\cdot\cdot\cdot\mathrm{y}}(\mathrm{sh}_{\mathrm{i},\mathrm{j},\mathrm{t}}-\mathrm{sh}_{\mathrm{i},\mathrm{j},\mathrm{t}-\mathrm{l}})^{2}} $$

$$ \begin{aligned}t:x\Leftrightarrow y(1991\Leftrightarrow1995,1992\Leftrightarrow1996,1993\Leftrightarrow1997,1994\Leftrightarrow1998,1995\Leftrightarrow1999,\\1996\Leftrightarrow2000,1997\Leftrightarrow2001)\end{aligned} $$

sfi(x⇔y): x 年から y 年までの品目別多時点シェア変動指標, sh: シェア,

Σ (sh_{t} - sh_{t-1})^{2} : 各企業の t 年のシェアと (t - 1) 年のシェアの差の 2 乗の和の平均。

添え字はi:企業,j:品目,t,x,y:年,i∈j:品目を出荷した企業。

## イ産業別シェア変動指標

$$ \mathrm{isfi}_{\mathrm{k}}\left(\mathrm{x}\Leftrightarrow\mathrm{y}\right)=\sum_{\mathrm{j}\in\mathrm{k}}\left(\left(\sum_{\mathrm{t}=\mathrm{x}}^{\mathrm{y}}\mathrm{sum}_{\mathrm{j}}\right.\Big/\sum_{\mathrm{t}=\mathrm{x}}^{\mathrm{y}}\left(\sum_{\mathrm{j}\in\mathrm{k}}\mathrm{sum}_{\mathrm{j},\mathrm{t}}\right)\right)\times\mathrm{sfi}_{\mathrm{j}}\left(\mathrm{x}\Leftrightarrow\mathrm{y}\right)) $$

isfi(x⇔y): x 年から y 年までの産業別多時点シェア変動指標, sum: 品目の出荷金額（又は数量合計）, sfi(x⇔y): x 年から y 年までの品目別多時点シェア変動指標。添え字は j: 品目, k: 産業, t, x, y: 年, j ∈ k: 産業に含まれる各品目。

## ウ 企業別シェア変動指標

$$ f\mathrm{sf}\mathbf{f}_{\mathrm{i}}\left(\mathbf{x}\Leftrightarrow\mathbf{y}\right)=\sum_{\mathrm{k}\in\mathrm{i}}\left(\left(\sum_{\mathrm{t}=\mathrm{x}}^{\mathrm{y}}\mathrm{ind}\mathrm{sale}_{\mathrm{i},\mathrm{k},\mathrm{t}}\big/\sum_{\mathrm{t}=\mathrm{x}}^{\mathrm{y}}\left(\sum_{\mathrm{ind}\mathrm{sale}_{\mathrm{i},\mathrm{k},\mathrm{t}}}\right)\right)\times\mathrm{is}\mathbf{f}_{\mathrm{k}}\left(\mathbf{x}\Leftrightarrow\mathbf{y}\right)\right) $$

fsfi(x⇔y): x 年から y 年までの企業別シェア変動指標, indsale: 産業別企業別売上金額, isfi(x⇔y): x 年から y 年までの産業別多時点シェア変動指標。

添え字は i: 企業, k: 産業, t, x, y: 年, k ∈ i: 企業の多角化した品目の属する各産業。

## (5) 企業の多角化指標（年別）

ア品目多角化指標

$$ \mathrm{cdiv}_{\mathrm{i}}=10000-\sum_{\mathrm{j}\in\mathrm{i}}(\mathrm{amsale}_{\mathrm{i},\mathrm{j}}/\sum_{\mathrm{j}\in\mathrm{i}}\mathrm{amsale}_{\mathrm{i},\mathrm{j}}\times100)^{2} $$

(金額データが存在する場合)

$$ \mathbf{cdiv}_{\mathrm{i}}=10000-\sum_{\mathrm{j}\in\mathrm{i}}(\mathbf{qtsale}_{\mathrm{i},\mathrm{j}}/\sum_{\mathrm{j}\in\mathrm{i}}\mathbf{qtsale}_{\mathrm{i},\mathrm{j}}\times100)^{2} $$

(金額データが存在しない場合 (数量で算出))

cdi v: 品目多角化指標，ansale：品目別企業別出荷金額，qt sale: 品目別企業別出荷数量。

添え字はi:企業,j:品目,j∈i:企業の多角化した各品目。
仏産業多角化指標

$$ \mathrm{idiv}_{\mathrm{i}}=10000-\sum_{\mathrm{k}\in\mathrm{i}^{\prime}}(\mathrm{indsale}_{\mathrm{i},\mathrm{k}}/\sum_{\mathrm{k}\in\mathrm{i}^{\prime}}\mathrm{indsale}_{\mathrm{i},\mathrm{k}}\times100)^{2} $$

i div: 產業多角化指標，indsal e：產業別企業別売上金額。

添え字は i: 企業, k: 産業, k∈i'：企業の多角化した各産業。

ウ品目産業多角化指標

$$ \mathrm{c}\mathrm{i}\mathrm{d i v}_{\mathrm{i}}=10000-\sum_{\mathrm{k}\in\mathrm{i}^{\prime}}(\mathrm{i}\mathrm{n}\mathrm{s}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{e}_{\mathrm{i},\mathrm{k}}/\sum_{\mathrm{k}\in\mathrm{i}^{\prime}}\mathrm{i}\mathrm{n}\mathrm{s}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{e}_{\mathrm{i},\mathrm{k}}\times100)^{2} $$

ci di v: 産業多角化指標，indsale：産業別企業売上。

添え字は i: 企業, k: 産業, k∈i' : 企業の多角化した品目の属する各産業。

(参考) 壳上カバー率（年別）

① 品目売上力バー率

$$ fcov_{i}=(\sum_{j\in i}amsale_{i,j})/sale_{i} $$

※ 数量データしか存在しない場合は,基本的に $ amsale_{i,j} = sh_{i,j} \times sup_{i,j} \times 1.05 $

で算出（一部品目につき，消費税率及びそれ以外の税を調整）

fcov: 品目売上カバー率 , ansale: 品目別企業別出荷金額 , sale: 企業別売上金額 , sh: シェア , sup: 国内総供給価額。

添え字はi:企業,j:品目,j∈i:企業の多角化した各品目。

② 産業売上力バー率の算出

$$ \mathrm{icov_{i}}=(\sum_{\mathrm{k}\in\mathrm{i}}\mathrm{indsale_{i,k}})/\mathrm{sale_{i}} $$

icov: 產業売上力バー率，indsale：產業別企業別売上金額，sale：企業別売上金額。

添え字はi:企業,k:産業,k∈i:企業の多角化した品目の属する各産業。

## 2 全社データベースからの市場競争指標等の算出

(1) シェア（年別）

ア品目別シェア
$$ \begin{aligned}&sh_{i,j}=amsale_{i,j}/\left(\sum_{i}amsale_{i,j}+outimp_{j}\right)\\&outimp_{j}=\sup_{j}\times1.05\times outsh_{j}/100\\&outsh_{j}=out_{j}/\sum_{j}\\ \end{aligned} $$

sh: シェア, ansale: 品目別企業別出荷金額, outimp: メーカー外輸入金額, sup: 品目別国内総供給価額（全国合計に対応する出荷額から消費税等の額を除いた値。以下同じ。), outsh: 輸入浸透度, out: 品目別メーカー外輸入金額（又は数量）, sum: 品目別出荷金額（又は数量）合計。

添え字はi:企業,j:品目。

イ産業別シェア

$$ \mathrm{i}\mathrm{s}\mathrm{h}_{\mathrm{i},\mathrm{k}}=\sum_{\mathrm{j}\in\mathrm{k}}((\mathrm{a}\mathrm{s}\mathrm{s}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{e}_{\mathrm{i},\mathrm{j}}/\sum_{\mathrm{j}\in\mathrm{k}}\mathrm{a}\mathrm{s}\mathrm{s}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{e}_{\mathrm{i},\mathrm{j}})\times\mathrm{s}\mathrm{h}_{\mathrm{i},\mathrm{j}}) $$

i sh: 産業別シェア, ansale: 品目別企業別売上金額, sh: シェア。

添え字は i: 企業, j: 品目, k: 産業, $ j \in k $ : 産業に含まれる各品目。

ウ 企業別シェア

$$ \mathrm{fsh_{i}}=\sum_{\mathrm{k}\in\mathrm{i}}((\mathrm{indsale_{i,k}}/\sum_{\mathrm{k}\in\mathrm{i}}\mathrm{indsale_{i,k}})\times\mathrm{ish_{i,k}}) $$

fsh: 企業別シェア, i ndsale: 産業別企業別売上金額, i sh: 産業別シェア。

添え字は i: 企業 , j: 品目 , k: 産業 , k ∈ i : 企業の多角化した品目の属する各産業。

(2) ユニットプライス相対指標（年別）

ア品目別ユニットプライス相対指標

$$ \mathbf{u p i}_{\mathrm{i},\mathrm{j}}=\mathbf{u p}_{\mathrm{i},\mathrm{j}}/\mathbf{u p}_{\mathrm{i},\mathrm{j}} $$

$$ up_{i,j}=amsale_{i,j}/qtsale_{i,j} $$

upi：ユニットプライス相対指標，up：ユニットプライス（出荷数量／出荷金額），up：upの品目ごとの平均，ansal e:品目別企業別出荷金額，qt sal e:品目別企業別出荷数量。

添え字は i: 企業, j: 品目。

イ 産業別ユニットプライス相対指標