Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
対処するには, 対象となる市場の構造を定式化し, 企業が設定した価格水準がどのような競争状態を想定したものかを, より直接的に探る必要がある。

分析対象となる市場構造を踏まえて輸入と価格の関係を探る手法としては，国内市場における需要関数と輸入供給関数を想定し，国内企業が価格を引き上げたときにどの程度の輸入が生じ，それが価格にどの程度影響するかを見るというものがある（Zimmerman and Carlson (2012)など） $ ^{20} $ 。しかしこの手法には，果たして輸入を「輸入供給関数」によって表すことが適切であるかという問題がある。通常輸入供給関数は，観察された輸入数量と輸入価格の関係から導かれるが，輸出企業（輸入品を供給する企業）が価格や数量に関してどのような意思決定をしているかは十分考慮されていない。例えば多数の輸出企業が競争的に振る舞うのか，それとも少数の輸出企業が寡占的に国内市場に入ってくるのかによっても，捉えるべき関係は変わり得る。また，実際に輸入が行われていない場合にも輸入圧力自体は働いているか否かについて，この手法からは分析することができない $ ^{21} $ 。

これらの点に対処するには，輸入を供給している外国企業についての詳細な情報が必要であるが，国内企業に比べて外国企業の情報は入手困難な場合が多い。そこで本章では，国内市場の需要と国内企業の行動に関する情報に基づき，以下のように輸入圧力の検証を行う。まず国内市場の需要関数を推定した上で，その需要関数を前提に，輸入圧力が働かないとした場合に成立しているはずのマークアップ率を求める。補論 B で論じるように，輸入圧力が働かないときに国内企業の最適化行動から得られるマークアップ率は，国内需要の価格弾力性と国内市場のハーフィンダール指数から求められる。なお，ここでは同質財のクールノー競争を想定している。次にこのような形で得られる水準と，実際の価格や費用に関する情報から計算されるマークアップ率とを比較する。もし実際には輸入圧力が働いているのであれば，輸入圧力がない場合よりも国内企業は価格を抑えるはずである。つまり，実際の情報から計算されるマークアップ率の方が低く抑えられていれば，輸入圧力（あるいは隣接市場からの圧力など）が働いていると考えられることになる。

さらに，ここで得られた需要関数など市場構造の情報を用いれば，対象となる合併そのものの事後評価が可能になる。つまり推定された市場構造を前提として，合併があったという実際の状況と，合併がなかったという仮想的な状況のそれぞれにおけるシミュレーションを行う。2つのシミュレーションを比較すると，合併そのものが価格をどれだけ引き上げることにつながったかが分かる。本章では，この手法も輸入圧力の検証に用いられることを示
す。合併がある場合のシミュレーションから得られる価格の推移が，実際の価格の推移と異なるようであれば，シミュレーションにおいて考慮されていない要因，例えば輸入圧力が，合併後の価格の動きに影響したものと考えられる。

以上の分析を行うに当たっては,産業レベルで集計されたデータのほか,個別事業所レベルのデータも活用している。これにより,事業所間の異質性に対処することが可能となり,合併当事会社と他社との比較も行うことができる。

以下第2節では本章の分析対象事例を紹介し，データにも基づきながらその状況を概観する。第3節では国内価格と輸入価格の相関分析の結果を提示し，この種の分析を行う際の留意点にも言及する。第4節では，市場構造をより直接的に捉えた分析の結果を示す。国内企業の価格設定行動が，輸入圧力を想定しなくても説明できるものかどうか，マークアップ率に着目した分析結果と，合併シミュレーションによって検証した結果を示すとともに，解釈に当たって考慮すべき点を議論する。これらの分析の前提となる需要関数の推定も，この節で行う。第5節はまとめとなる。

## 第2節 対象事例の紹介

本章で取り上げる事例は，純銅管市場における合併である。2012年8月に，古河スカイ株式会社（以下「古河スカイ」という。）と住友軽金属工業株式会社（以下「住友軽金属工業」という。）が合併計画を公正取引委員会に提出した。この合併は最終的に2013年10月に実現する。前者の親会社である古河電気工業株式会社（以下「古河電気工業」という。）と，後者の子会社である株式会社住軽伸銅（以下「住軽伸銅」という。）は，ともに銅管製品の製造販売を営んでおり，当該合併時に純銅管が問題となる取引分野の一つとされた。

純銅管とは，銅管のうち純度99%以上の銅を用いて製造されるもので，主にエアコンや冷凍機の熱交換器の部品として用いられる。2014年度の純銅管内需のうち，63.5%は一般機械器具製造業の「冷凍機 $ ^{22} $ 」向けとなっている $ ^{23} $ 。

古河電気工業と住軽伸銅以外の主な製造業者としては，合併時点では株式会社コベルコマテリアル銅管（以下「コベルコマテリアル銅管」という。）があり，合併の直前までは日立電線株式会社（以下「日立電線」という。）も生産を行っていた。分析対象期間（2003～2015年）におけるこれら4社の国内生産シェア合計は，平均94%である。以下では古河電気工業，住軽伸銅，コベルコマテリアル銅管，日立電線の4社を「主要4社」と呼ぶ。これらのうちではコベルコマテリアル銅管のシェアが最も高く，2012年には国内生産の半分近くを占めていた。住軽伸銅は1/3程度，古河電気工業は10%未満であった。合併後は，コベルコマテリアル銅管と住軽伸銅＋古河電気工業が，国内生産をほぼ半々に分け合っている。

純銅管の国内企業による出荷量と輸入量は，図1のように推移している。国内企業の出荷ははっきりした季節性（主にエアコンの生産量に応じた動きであり，6月ごろにピークを
持つ）を示しつつ，長期的に減少していることが見て取れる。これに対し，輸入の方は同様の季節性を持ちながら，徐々に増加している。そのため国内需要（＝国内企業の出荷－輸出＋輸入）に占める輸入の割合は2003年の4.9％から次第に上昇し，当該合併の頃には15％前後で推移している。こうした点なども踏まえ，公正取引委員会(2013)では「輸入圧力が十分に働いている」と認めている。

図1. 純銅管国内出荷と輸入（単位：千トン）

データの出典）国内企業出荷量は生産動態統計より。輸出量と輸入量は貿易統計より。

輸入先については，中国，韓国，タイの3か国でほぼ占められており（図2），純銅管の輸入数量に占めるこれら3か国のシェアは2003～15年の平均で97.1%にのぼる。2000年代前半は韓国からの輸入が最も多かったが，その後は中国が最大の輸入相手国となり，全体のおよそ6割前後を占めている。また近年はタイからの輸入が増えてきている。

このような状況において，主に純銅管の価格に注目して輸入圧力の検証を行うのが本章の目的である。分析においては，様々な集計されたデータのほか，経済産業省の生産動態統計の事業所別個票データを用いることとした。これにより，当事会社とその他企業の比較など，より詳細な分析が可能になる。分析に用いるデータは，2003年1月～2015年5月の月次データである。合併が2013年に生じたので，その10年前からを対象とし，合併前の状態を捉えるのに十分なデータをとるようにした。
図2. 相手国別輸入シェア (数量ベース・%)

データの出典）貿易統計より。

## 第3節 国内価格と輸入価格の相関と差

本節では，国産品の価格と輸入品の価格の相関について分析する。国産品の価格データは，生産動態統計の個票データから得ている。このデータからは，各事業所の純銅管販売数量及び販売金額が月次で分かり，金額を数量で割ることで各事業所における価格が分かる。

このように計算された事業所ごとの価格を見ると，かなり分散が大きい。この分散は主に小規模な事業所に由来する。事業所ごとの価格を事業所規模（ここでは販売数量）別にプロットすると，一定の販売数量を持つ事業所ではトン当たり40万から100万円の範囲内にほぼ全ての観測値が収まるのに対し，販売数量が少ない層ではトン当たり10万円に満たないものから500万円程度まで，幅広い水準にわたっていることが分かる（図3）。この理由として考えられるのは，小規模事業所が品質面で他と異なる製品を生産していること，あるいは小さい数値に基づいて価格を計算するため測定誤差が大きくなることなどである。いずれにしても，これらの事業所は外れ値として分析から除外する方が望ましい。したがって，以下では月産200トン以上の事業所に限って分析する。
図3. 事業所規模と純銅管価格

月産 200 トン以上の事業所には，前節で挙げた主要 4 社のものが全て含まれ，さらに他の 2 つの事業所・企業も含まれる。ただし，この 2 つのうちの 1 つは 2008 年で純銅管の生産から撤退し，もう 1 つは規模が小さく，生産量が 200 トンに達しない月も多くみられる。

各事業所のトン当たり単価を，産業全体で集計したものが図 4 である。販売金額には消費税が含まれると考えられるため，5%（2014 年 3 月まで）ないし 8%（2014 年 4 月以降）の消費税相当分を差し引いている。集計の方法としては，各月における平均，メディアン，及び販売数量をウェイトとする加重平均を計算している。月によって若干の差異はみられるが，水準，推移ともいずれの指標で見てもほぼ同様の傾向がみられる。すなわち 2003 年から 2008 年頃にかけて 40 万円/トン程度から 100 万円/トン程度まで上昇が続いた後，2010 年頃にかけて 80 万円/トン程度までやや低下し，その後は 90 万円/トン前後を保っている。

図 4 には輸入価格の推移も描かれている。ここで用いた輸入価格は，貿易統計の純銅管輸入金額を輸入数量で割り，関税を上乗せしたものになっている $ ^{24} $ 。関税率は WTO 関税の 3%を適用した。図 4 からは，2009 年頃の価格低下時にやや乖離が大きくなっているものの，国内価格と輸入価格はおよそ同程度の水準にあり，推移についても概ね似通った動きを示していることが分かる。
図4. 純銅管の国内価格及び輸入価格推移（単位：十万円/トン）

注）データの出典，作成方法は本文参照。

この点を相関係数によって確かめたものが表1のパネルAである。国産品と輸入品が密接な代替財として認識されているようならば，相関係数は1に近い値をとるはずである。まず全事業所の結果を見ると，国内価格をどの指標で測ったとしても，輸入価格との相関係数は0.9を超える極めて高いものになっている。合併当事会社とそれ以外の企業に区別して，それぞれの価格と輸入価格の相関を見ても，やはり相関係数は0.8～0.9超の非常に高い値をとっており，国内価格と輸入価格の動きがよく連動していることが示される。安価な輸入品が入ってきたとして，それに応じて国産品の価格を引き下げるのにラグがある可能性もあるが，1か月ないし3か月のラグを考慮しても，やはり同様の結果が得られる（表1のパネルB及びC）。
A. ラグなし

国内価格の定義	全事業所	合併企業	他企業
平均	0.917	0.945	0.806
メディアン	0.933	0.945	0.817
加重平均	0.908	0.941	0.847

B.1ヶ月前の輸入価格と国内価格の相関

国内価格の定義	全事業所	合併企業	他企業
平均	0.920	0.951	0.805
メディアン	0.937	0.951	0.817
加重平均	0.912	0.946	0.848

C. 3ヶ月前の輸入価格と国内価格の相関

国内価格の定義	全事業所	合併企業	他企業
平均	0.915	0.947	0.797
メディアン	0.932	0.947	0.809
加重平均	0.902	0.940	0.832

しかし表1の結果から，直ちに国産品と輸入品が密接な代替財であるとは言い切れない。こうした高い相関は，国産品と輸入品の代替性が高い場合にも生じるが，他の可能性も考えられるからだ。純銅管は銅を99%以上含む製品であり，原料である銅価格の変化の影響を強く受ける。実際図5に示したように，銅の価格は国内市場 $ ^{25} $ でも国際市場でも，純銅管価
格と似通った推移を示している。すなわち2008年頃まで上昇傾向が続いた後，2年程度低下した時期があり，やや持ち直した後は安定的な水準を維持している。銅の価格と純銅管価格の相関係数を計算すると，いずれの指標を用いても0.8以上となり，国産品であれ輸入品であれ純銅管価格の変動には銅価格の変動が大きく影響していることがうかがえる。そのため仮に需要家が，輸入品は国産品とは異質な財だと見なしていたとしても，共通する原料価格の動きから両者の価格が高い相関を持つことがあり得ることになる。

図5. 銅価格の推移（単位：十万円/トン）

注）「生産動態統計」は，生産動態統計の銅地金販売額÷販売量を計算したもの。「商社出し値・東京」の出典は日経商品情報。「国際価格（LME）」はLME価格を円ドルレートの月中平均を用いて円換算したもの。

またもう一つ考慮すべき可能性として，非定常時系列同士の見せかけの相関が挙げられる。例えば本来何ら経済的な関係を持たない2つの変数であっても，ともに上昇し続ける傾向を持つようならば，両者には強い正の相関が観察されるであろう。そのため時系列変数同士の相関を見る際は，当該変数が非定常か否かを検証する必要がある。ある時系列変数が非定常であるか否かは単位根検定によって評価される。表1で用いた国内価格，輸入価格について，それぞれADF検定（ドリフト付き）を行った結果，表2のようにいずれの変数も有意水準10%（「国内価格（平均）」以外は5%）で単位根を持つことが棄却され，これらはトレンド定常であることが分かった。
表 2. 純銅管価格に関する単位根検定の結果

統計量	P 值
国内価格(平均)	-1.479	0.071
国内価格(メディアン)	-1.683	0.047
国内価格(加重平均)	-2.023	0.023
輸入価格	-1.846	0.034

原料である銅価格の影響については，以下の2つの方法によって調整する。1つは純銅管価格を銅価格との相対価格（純銅管価格を銅価格で割ったもの）として，表1と同様の相関を見るという方法であり，もう1つは純銅管価格を銅価格に回帰させた残差について，やはり表1のような相関を見るというものである $ ^{26} $ 。これらの結果をまとめたものが表3の列Aと列Bである。比率に基づく結果（列A）は，依然として相関係数が0.9を超える高い水準であり，回帰残差を用いた場合（列B）の相関係数はそれよりやや低く0.7～0.8程度となっている。いずれにしても，原料価格の影響を取り除いた上でもやはり国内価格と輸入価格の相関は非常に高い結果となっている。

表 3. 国内価格と輸入価格の相関・様々な要因の考慮

考慮した要因
銅価格	C. トレンド	時期による区分
A. 比率	B. 回帰残差	D. 合併前	E. 合併後 $ ^{*} $
平均	0.923	0.758	0.813	0.936	0.035
メディアン	0.927	0.793	0.840	0.943	-0.028
加重平均	0.917	0.722	0.826	0.936	0.271

* 合併後については, 外れ値と考えられる 2013.11 のデータを除いている。

純銅管の価格はトレンド定常であるため、トレンドを除去した分析も行った。表3の列Cでは、国内価格、輸入価格それぞれについて線形トレンドに回帰させ、その残差同士の相関
係数を計算している。相関係数は 0.8～0.9 となって表 1 にあるものより僅かに低いが，やはり高い相関が認められた。

ここまでの分析では，様々な要因を考慮しても，国内価格と輸入価格の相関は高く，国産品と輸入品の代替性は高いことを示唆する結果となった。しかし分析対象期間を合併の前後で区切ると様相は異なる。表3の列D，列Eでは，合併前（～2013年9月）と合併後（2013年10月～）に分けて相関係数を計算しているが，合併後に大きく相関係数が低下していることが分かる。

図6. 国内価格と輸入価格との相関 2012-15

注）国内価格は，月産200トン以上の事業所の価格を，販売量をウェイトとして加重平均したもの。

それでは合併の前後で，国産品と輸入品の代替性について需要家の捉え方は変わったのだろうか。図2で見たように，実は合併後の方が国内価格と輸入価格の差は小さくなっている。図6は，合併の前年（2012年）以降の国内価格と輸入価格の推移を散布図で表したものだが，合併後の両者の関係は，相関は確かに低下しているもののほぼ45度線付近にデータが集まっており，むしろ合併後の方が，国内価格と輸入価格がほぼ等しいことが分かる。この結果も踏まえると，必ずしも合併後に輸入品の代替性が低下したとは言い切れない。
## 第 4 節 市場構造を踏まえた分析

## 1 分析枠組み

前節の議論では，国産品と輸入品が需要家にとって相当程度同質なものと見なされていた可能性が高いことが示された。本節では，更に企業の価格設定行動に踏み込んで，この時期の純銅管市場において，輸入圧力が働いていたといえるかどうかを検証する。

本節における検証の基本的な考え方は, 実際に観察される価格設定が, 果たして輸入圧力の存在を仮定しない状態でみられるものかどうかを確かめようというものである。輸入圧力が働いているか否かは, 供給業者間の競争状態について論じられるものであり, 需要家が（国産品と輸入品を合わせて）どれだけの純銅管を購入するかの意思決定は, 輸入圧力の有無によらないと考えられる（ここでは輸入品と国産品は同質と見なしている。）。すなわち純銅管の需要関数は輸入圧力の有無にかかわらず定式化されるので, その需要関数を前提として価格がどのようにつけられるかは, 様々な輸入圧力に関する想定の下で調べることができる。輸入圧力に関する想定が正しければ, 計算された価格は実際の価格と同様のものになるであろう。したがって, 仮に輸入圧力が一切ない状態, すなわち国内企業が輸入品との潜在的・顕在的な競争を考慮しない状態においてつけられる価格を計算した時に, それが実際に観察された価格水準と同程度であれば, そのような市場には輸入圧力が働いていないと判断することができる。逆に輸入圧力が働いているようならば, 上のように想定して計算した価格水準よりも, 実際の価格水準は低くなるはずである。

この検証を行うには, まず需要関数の推定が必要である。その上で, 仮に輸入圧力が働いていなかったとしたら, どのような価格設定となるのかを計算することになる。補論 B で見るように, 国内企業がクールノー競争をしているとすると, 輸入圧力がない下でのマークアップ率は, ハーフィンダール指数 HHI と需要の価格弾力性（絶対値）η の比になるという関係

$$ \frac{P-c}{P}=\frac{HHI}{\eta} $$

が得られる。Pは財の価格，cは国内企業の限界費用の加重平均(ウェイトは供給シェア)である。つまり輸入がなく，輸入品との潜在的な競争関係も想定しないとき27に，国内企業がクールノー競争を行えば，(1)という関係に基づいて価格が決まる。そこで，ハーフィンダール指数を純銅管市場において実際に主要4社の販売量から計算した値とし，この値を需要関数の推定結果から得られた需要の価格弾力性の値で割ったものを，輸入圧力がない場合に純銅管市場で実現するマークアップ率と見なす。この値を，実際の費用の情報に基づいて計算したマークアップ率（以下では「実測値」と呼ぶ。）と比較したときに，現実の純銅管市場において輸入圧力が働いていたということであれば，実測値の方が
低くなるはずである。

実測値のマークアップ率を求めるには，前節で用いた純銅管価格のほかに，国内企業の限界費用の値が必要である。生産にかかる費用についての情報を得るのは，多くの場合難しいことであるが，純銅管の場合この値は比較的推測しやすい。第2節で見たように，純銅管の原料はほぼ銅に限定されており，純度からいって1トンの純銅管を生産するにはほぼ同量の銅を使用するものと想定できる。銅価格についても前節で見たようにデータが利用可能なので，限界費用のうちの原材料費に関する部分はかなり実際に近い値が得られるといえる。銅の価格以外に限界費用を構成するものとしては，製造設備を動かすための動力費及び労務費（労務費については，少なくとも一部は固定費用である可能性もある）が考えられる。これらの値を原材料費（銅価格）と合算したものを，実測値のマークアップ率を求める時の限界費用として用いる。具体的な計算方法は補論Aで述べる。実際に企業がどこまでを（固定費用ではなく）限界費用と認識しているかという点や，補論Aで述べた計算方法に誤差（特に動力費等と労務費について）が含まれるであろうという点に鑑み，以下では「銅価格のみ」「銅価格＋動力費等」「銅価格＋動力費等＋労務費」の3種類の限界費用を実測値の計算に用いる。

## 2 需要関数の推定

この分析に用いる需要関数は,

$$ D_{t}=D(P_{t},\mathbf{X}_{t}) $$

のように，時点tにおける国内需要量 $ D_{t} $ が，国内価格 $ P_{t} $ 及び需要のシフト要因 $ X_{t} $ の関数となるように定義する。需要のシフト要因は，各月のエアコン生産量と年ダミーによって捉える。図1で見たように純銅管の需要には季節性があり，第2節の議論よりエアコン生産量がその主因であると考えられる。すなわちエアコン生産量が多い月ほど，純銅管の需要量も多いはずである。エアコン生産量のデータは，機械統計の「エアコンディション」生産台数より得る。また分析期間内の純銅管需要には，単調ではないもののトレンドがみられるため，それを年ダミーによって捉える。

需要関数(2)を推定するに当たっては，国内需要量 $ D_{t} $ と国内価格 $ P_{t} $ の間にある同時性の問題を考慮する必要がある。取引量と価格は需要と供給が一致するように決まり，何らか観察されないショックで需要量が増えるようであれば，均衡の価格はより高くなるはずである。この性質は，本来負となるはずの $ P_{t} $ の係数を正にする方向（負値のままだとしてもよりゼロに近い方向）に偏らせると考えられる。本章では操作変数を用いることで，この問題に対処する。需要関数を推定する際の操作変数としては，通常供給関数のシフト要因とされるものが用いられる $ ^{28} $ 。本章では，銅の国内価格（生産動態統計から得られた
もの)，電力価格 $ ^{29} $ ，主要4社の純銅管生産事業所における伸銅品生産能力計 $ ^{30} $ ，前月末における純銅管在庫 $ ^{31} $ を用いることにした。これらを操作変数として，2段階最小2乗法(2SLS)により需要関数のパラメータを推定する。推定に用いる変数の記述統計量は，表4にまとめられている。

需要関数の推定においては関数形も重要である。本章では,

$$ 線形 \quad D_{_{t}}=a-bP_{_{t}}+\mathbf{X}^{\prime}_{_{t}}\mathbf{r} $$

$$ 対数線形 \quad\ln D_{_{t}}=a-b\ln P_{_{t}}+\mathbf{X}^{\prime}_{_{t}}\mathbf{r} $$

$$ 2 次関数 \quad D_{_{t}}=a-b_{_{1}}P_{_{t}}-b_{_{2}}P_{_{t}}^{2}+\mathbf{X}^{\prime}\mathbf{r} $$

## の3種類を想定した $ ^{32} $ 。

需要関数の推定結果は表 5 に示している。まず(3)～(5)のいずれの定式化においてもモデルの当てはまりはよく，決定係数は 0.8 を超える値をとっている。価格の係数は，最小 2 乗法（OLS）で推定した場合には正となっていたが，2SLS の場合は負の値をとっており，操作変数によって上述の同時性の問題にある程度対応できていることが示唆される。ただし係数は有意とはなっていない。また推定値の分散が大きいこともあり，価格の内生性に関する統計量は，「価格は外生である」という帰無仮説が 5％の有意水準では棄却されない値をとっている。ただ過剰識別制約は(3)，(4)では 10％でも棄却できず，操作変数が推定に必要な仮定を満たしていたと判断される。

表 5 の下半分には，上で得られた推定値に基づいて計算された需要の価格弾力性を示している（点推定の値）。いずれの場合も価格弾力性の絶対値は小さく，需要は価格に対してかなり非弾力的である。以上の結果は，合併前のデータだけを用いて需要関数を推定した場合でも，ほぼ成り立っている。表 6 は，合併前までのデータのみを用いて表 5 と同様の推定を行った結果である。表 5 で得られたものと概ね同様のものが得られている。
表4. 需要関数の推定に用いる変数の記述統計量

変数	単位	平均	メディアン	最小值	最大值	標準偏差
国内需要量	トン	10562.5	10419.5	6991.0	14361.0	1685.6
純銅管価格	千円/トン	749.74	814.09	391.25	974.53	170.55
エアコン生産量	万台	170.89	164.08	103.08	280.59	39.93
銅価格	千円/トン	559.63	621.45	203.80	787.10	176.16
電力価格	2010年=100	107.75	102.00	93.60	146.00	14.16
伸銅品生産能力	トン/月	27462.5	25450.0	15705.0	41810.0	8622.0
前期末純銅管在庫	トン	3324.2	3259.5	1484.0	5506.0	1031.8
(b) 合併前のみ(N=128)
変数	単位	平均	メディアン	最小值	最大值	標準偏差
国内需要量	トン	10685.4	10567.5	6991.0	14361.0	1735.8
純銅管価格	千円/トン	734.91	803.80	391.25	974.53	178.71
エアコン生産量	万台	173.53	165.54	103.08	280.59	41.36
銅価格	千円/トン	530.96	582.95	203.80	771.10	172.37
電力価格	2010年=100	103.26	100.35	93.60	135.00	8.66
伸銅品生産能力	トン/月	29270.6	26424.0	15705.0	41810.0	7852.4
前期末純銅管在庫	トン	3383.0	3343.5	1484.0	5506.0	1048.3

(a) 全期間 (N=148)
表5. 需要関数の推定結果：全期間のデータを用いた場合

モデル	a.線形	b.対数線形	c.2次関数
Coef.	Robust Std. Err.	P>z	Coef.	Robust Std. Err.	P>z	Coef.	Robust Std. Err.	P>z
価格	-2.891	2.668	0.278	-0.266	0.180	0.139	-2.411	22.515	0.915
価格^2	-0.001	0.015	0.959
エアコン生産量	0.003	0.000	0.000	0.493	0.026	0.000	0.003	0.000	0.000
Year=2004	554.5	328.9	0.092	0.065	0.036	0.071	568.9	568.4	0.317
Year=2005	-332.5	421.5	0.430	0.011	0.055	0.837	-297.2	1063.0	0.780
Year=2006	629.5	925.2	0.496	0.123	0.110	0.264	764.4	1661.8	0.646
Year=2007	561.4	1345.2	0.676	0.126	0.146	0.389	836.0	1661.7	0.615
Year=2008	324.7	1452.5	0.823	0.113	0.154	0.466	639.5	1520.1	0.674
Year=2009	-1180.9	1091.4	0.279	-0.064	0.129	0.621	-999.5	1761.2	0.570
Year=2010	-456.3	1075.5	0.671	0.021	0.125	0.868	-271.5	1747.1	0.876
Year=2011	1071.3	1394.3	0.442	0.177	0.151	0.241	1330.6	1690.9	0.431
Year=2012	338.6	1130.7	0.765	0.112	0.129	0.385	542.0	1718.1	0.752
Year=2013	-83.3	1182.2	0.944	0.063	0.133	0.637	137.6	1692.7	0.935
Year=2014	382.4	1204.6	0.751	0.110	0.135	0.415	605.9	1706.2	0.722
Year=2015	-269.4	1172.4	0.818	0.044	0.133	0.741	-52.1	1704.1	0.976
定数項	7418.7	1184.3	0.000	3.877	1.221	0.002	7370.3	6810.2	0.279
Tests of endogeneity (Score): Null = variables are exogenous	p = 0.2032	p = 0.1051	p = 0.0697
Tests of endogeneity (Regression): Null = variables are exogenous	p = 0.1953	p = 0.0792	p = 0.0702
Test of overidentifying restrictions	p = 0.4423	p = 0.5346	p = 0.0246
OLSの結果:価格	0.426	1.498	0.777	0.027	0.096	0.777	13.436	10.685	0.211
OLSの結果:価格^2	-0.008	0.007	0.234
R-squared	0.848	0.845	0.886
価格弾力性(2SLSの結果に基づく)
合併計画届出受理時点(2012.8)	-0.361	-0.463
合併成立時点(2013.9*合併企業は2013.10.1発足)	-0.348	-0.447
合併計画届出受理時点までの1年間(2011.9~2012.8)の平均	-0.311	-0.266	-0.406
合併成立後の1年間(2013.10~2014.9)の平均	-0.302	-0.390
価格弾力性(OLSの結果に基づく)
合併計画届出受理時点(2012.8)	0.053	-0.046
合併成立時点(2013.9*合併企業は2013.10.1発足)	0.051	0.027	-0.054
合併計画届出受理時点までの1年間(2011.9~2012.8)の平均	0.046	-0.124
合併成立後の1年間(2013.10~2014.9)の平均	0.045	-0.065

Number of obs = 148
表6. 需要関数の推定結果：合併前のデータのみを用いた場合

モデル	a.線形	b.対数線形	c.2次関数
Coef.	Robust
Std. Err.	P>z	Coef.	Robust
Std. Err.	P>z	Coef.	Robust
Std. Err.	P>z
価格	-2.085	2.568	0.417	-0.219	0.171	0.200	-1.303	22.725	0.954
価格^2	-0.001	0.016	0.928
エアコン生産量	0.003	0.000	0.000	0.486	0.028	0.000	0.003	0.000	0.000
Year=2004	502.1	334.0	0.133	0.058	0.036	0.103	531.3	563.1	0.345
Year=2005	-427.5	413.9	0.302	-0.001	0.053	0.991	-357.6	1065.6	0.737
Year=2006	390.3	895.6	0.663	0.098	0.105	0.352	646.4	1656.7	0.696
Year=2007	174.9	1297.0	0.893	0.090	0.139	0.519	687.5	1648.4	0.677
Year=2008	-100.5	1408.7	0.943	0.074	0.148	0.617	485.2	1507.7	0.748
Year=2009	-1506.6	1051.0	0.152	-0.097	0.122	0.430	-1164.5	1744.0	0.504
Year=2010	-776.9	1042.8	0.456	-0.011	0.119	0.925	-428.8	1732.4	0.805
Year=2011	677.1	1357.7	0.618	0.140	0.146	0.338	1161.6	1677.8	0.489
Year=2012	-7.1	1095.0	0.995	0.078	0.123	0.528	375.2	1704.5	0.826
Year=2013	-409.1	1128.7	0.717	0.032	0.126	0.801	-5.0	1698.3	0.998
定数項	7149.4	1149.9	0.000	3.691	1.182	0.002	7091.4	6882.8	0.303
Tests of endogeneity (Score): Null = variables are exogenous	p = 0.3616	p = 0.1811	p = 0.1038
Tests of endogeneity (Regression): Null = variables are exogenous	p = 0.3631	p = 0.1586	p = 0.1038
Test of overidentifying restrictions	p = 0.7201	p = 0.6864	p = 0.0350
OLSの結果:価格	0.243	1.576	0.878	0.014	0.099	0.886	14.160	11.130	0.206
OLSの結果:価格^2	-0.009	0.007	0.223
R-squared	0.848	0.845	0.844
価格弾力性(2SLSの結果に基づく)
合併計画届出受理時点(2012.8)	-0.261	-0.447
合併成立時点(2013.9*合併企業は2013.10.1発足)	-0.251	-0.432
合併計画届出受理時点までの1年間(2011.9~2012.8)の平均	-0.224	-0.219	-0.398
合併成立後の1年間(2013.10~2014.9)の平均	-0.218	-0.378
価格弾力性(OLSの結果に基づく)
合併計画届出受理時点(2012.8)	0.030	-0.091
合併成立時点(2013.9*合併企業は2013.10.1発足)	0.029	-0.097
合併計画届出受理時点までの1年間(2011.9~2012.8)の平均	0.026	0.014	-0.169
合併成立後の1年間(2013.10~2014.9)の平均	0.025	-0.104

Number of obs = 128
## 3 マークアップ率に基づく輸入圧力の検証

表 5 及び表 6 で得られた需要関数は，輸入圧力（厳密には隣接市場からの圧力等も含む。）の有無にかかわらず成り立つものである。この需要関数に対し，国内企業が輸入圧力等を受けない状態でクールノー競争を行えば，(1)が成り立つはずである。この式の右辺は，国内企業（主要4社）のハーフィンダール指数と需要の価格弾力性の比である。国内企業のハーフィンダール指数は実際に観察された値が利用可能であり，需要の価格弾力性は表5（ないし表6）の推定結果を利用すればこれも値が分かり，さらに推定値の標準誤差から信頼区間を求めることも可能である $ ^{33} $ 。これらを実測値のマークアップ率と比較し，輸入圧力の有無を検証する。実測値のマークアップ率は，前節で用いた純銅管価格と上述の3種類の限界費用を用いて，3種類のものを計算した。以下の図7の凡例では，カッコ内に「MC＝銅価格」「MC＝銅価格＋動力費」「MC＝銅価格＋動力・労務費」と記して，それぞれを区別している。

図7a. マークアップ率の検証線形の需要関数に基づく
図7b. マークアップ率の検証対数線形の需要関数に基づく

図7c. マークアップ率の検証 2次形式の需要関数に基づく
図7には，表5で得られた需要関数 $ ^{34} $ と実際に観察されたハーフィンダール指数 $ ^{35} $ の値から各月の $ HHI/\eta $ を計算し，その信頼区間とともに描いている。「推計（圧力なし）」というのが計算された $ HHI/\eta $ であり，「推計（圧力なし）上限」「推計（圧力なし）下限」はその95%信頼区間の上限・下限を表している。図7のaは表5の線形モデルの結果，bは対数線形モデルの結果，cは2次関数モデルの結果に基づいている。

図7に描かれたHHI/ηは，需要が非弾力的であることもあって大きな値をとっており，また需要関数の推定値の分散が大きいことにより，信頼区間もかなり広いものとなっている。95%信頼区間の下限の値は，いずれのモデルにおいても負の値をとっている。

これに対し，実測値のマークアップ率として計算されたものはいずれの場合も $ HHI/\eta $ の「推計」の値を下回っている。 $ HHI/\eta $ の信頼区間が大きいため図7では分かりにくいが，2003年時点には実際のマークアップ率は0.2～0.5の範囲に収まっていた。その後銅価格の上昇につれて低下して2006年には0近辺まで落ち込んだ後，銅価格が下落した2008～2009年頃には再び0.5前後まで高くなるが，2010年以降はまた低下傾向が続き，合併の頃には再び0近辺，限界費用を大きめに見積もった場合は負の値が観察されるようになっている。 $ HHI/\eta $ の信頼区間の下限が極端に低いこともあって信頼区間内にあるとはいえるが，推計された $ HHI/\eta $ の値からは相当程度低くなっているといえよう。

以上をまとめると，実測値のマークアップ率は，輸入圧力を想定しないときのマークアップ率の推計値よりも概ね低くなっている。したがって，輸入圧力により価格が抑えられていた可能性が指摘できる。ただし，統計的に有意な差とまではいえない点には留意が必要である。またこれらの結果は，合併後に注目しても合併前と同様に成り立っている。

図7の結果を得る際には競争の態様としてクールノー競争を仮定したが，実際には他の態様，例えば同質財ベルトラン競争が行われていた可能性もある。同質財ベルトラン競争であれば，輸入圧力がなくてもマークアップ率は低くなる。すなわち，少なくとも最も限界費用が高い企業についてはマークアップ率が0となるはずである。実測値のマークアップ率についてこの点を検定すると，産業全体で見た場合でも企業別に見た場合でも，マークアップ率が0であるという帰無仮説は有意に棄却された。またBrander and Zhang(1990)に倣ってconjectural variationを計算すると，クールノー競争とベルトラン競争の間にあるという結果も得られた。

同質財ベルトラン競争であってもある程度のマークアップ率が生じ得るケースとしては，例えば需要が大きく伸び，生産能力の上限に近い生産が行われており，供給制約に直
面している状況も考えられる $ ^{36} $ 。しかし，主要企業（純銅管の生産を行っている時期に限る）について設備稼働率 $ ^{37} $ を確かめると，分析対象期間中の平均は50%を少し超える程度となっている。またマークアップ率が高まった2008～2009年はやや生産が低迷している時期で，稼働率は分析対象期間中の平均よりも低い値をとっていた。これらを踏まえれば，供給制約はここでは問題にならなかったと考えられる。

## 4 合併シミュレーションと輸入圧力の評価

需要関数及び限界費用の値が分かっていることから，より直接的に合併シミュレーションを行うこともできる。すなわち表5ないし表6で得られた需要関数と，主要4社の限界費用を上述のように想定して，毎期のクールノー均衡を解いてみる。その際競争状態については2種類のシナリオ，すなわち実際と同様に2013年10月以降は住軽伸銅と古河電気工業を1つの企業と見なす場合と，実際とは異なり2013年10月以降も両社は別々に利潤最大化行動をとったとする場合を考える。需要関数や限界費用 $ ^{38} $ が合併の影響を受けないものとすると，前者と後者の差が合併の効果ということになる。輸入圧力としては，いずれのシナリオにおいても，毎期実際に観察されたのと同量の輸入が生じていることを想定する。

図8は，表5のa（線形の需要関数）の推定結果を用い，限界費用は銅価格のみとした場合に得られる価格の推移を示している。まず目につくこととして，シミュレーションで得られた価格は，合併を想定した場合でもしなかった場合でも，いずれも実際の純銅管価格よりかなり高い（限界費用は最も低く見積もったものを採用していることに留意されたい。）。これは，推定された需要関数がかなり非弾力的であったことを反映している。他方，需要関数のパラメータ一の推定値は分散が大きいため，シミュレーションによって得られる価格の信頼区間もかなり広い。信頼区間内に実際に観測された値が入っているともいえる。

合併の効果に着目すると，合併した場合を想定した価格は，合併しない場合を想定したものより，平均して16.7%高くなっている。その結果，図9にあるように（点推定の値を比較したもので，信頼区間については記していない）需要量は9.1%低くなり，消費者余剩は17.0%低下するということが示された。
図8. 合併による価格変化のシミュレーション

注）需要関数は表 5(a)，限界費用は銅価格のみを考えた場合の結果。

図9. 合併の効果

注）需要関数を表 5(a)，限界費用を銅価格のみとしたときの，点推定の値に基づく。
この結果と実際の価格の推移を見比べると，輸入圧力の存在についてもう1つの知見が得られる。図8や図9に示したように，シミュレーションによれば，純銅管価格は合併を境にして大きく跳ね上がるはずであった。合併前の1年間（2012年10月～2013年9月）の値に比べ，合併後の1年間（2013年10月～2014年9月）の価格は，平均23.3％高くなると計算されている。しかし実際の価格の動きにはそのような変化はみられない。合併前の1年間に比べ，合併後の1年間の価格は，僅かに3.0％上昇しただけであった。

この結果は，合併シミュレーションで想定していない何らかの力が実際には働いており，価格の上昇を抑えていたことを示唆する。例えばシミュレーションでは輸入量は外生的に与えており，国内企業の価格設定にかかわらずある値をとるものと仮定していた。もし輸入量が国内企業の価格設定によって変わるのであれば，そのことも見越して国内企業は価格を決めるはずであり，その結果価格の上昇が抑制されていたと考えることもできる。少なくとも1つの説明として，このような輸入圧力の存在を想定することもできよう。

## 第5節 まとめ

本章では，実際に輸入圧力の有無が論点となった合併の事例を1つ取り上げ，輸入圧力が実際に働いていたか否かを検証した。検証の方法として，まず国内価格と輸入価格の相関を見たところ，原料価格や（非）定常性を考慮しても2つの価格は高い相関を持ち，国産品と輸入品の代替性が高いことが示唆された。ただし合併後のみに着目した場合，2つの価格の差はほぼなくなっているものの，相関自体は大幅に低下するという結果も得られ，この手法によって判断することの難しさも提示された。この手法は必要なデータが入手しやすく，比較的容易に行い得ることから，欧米の企業結合審査の実務においても多く用いられている。この手法によって輸入圧力の評価を試みる場合は，相関をもたらす要因に十分配慮するとともに，本章の事例のように慎重な判断が求められることもある点に留意すべきであろう。次に対象となる市場構造を踏まえ，当事会社を含む国内企業が輸入圧力を想定した行動をとっていたといえるかどうかを検証した。具体的には需要関数を推定し，そこから需要の価格弾力性を求め，観測されたハーフィンダール指数も用いて，輸入圧力がない場合に生じるマークアップ率の推計を行って，その値と実測値のマークアップ率を比較するという手法をとった。その結果，実測値のマークアップ率は推計されたマークアップ率よりも低く，輸入圧力の存在がうかがえた。ただし2つのマークアップ率の差は，統計的に有意なものとはいえない。推定された需要関数において，価格の推定値の分散が大きいことがその主因だといえる。

さらに，合併シミュレーションを行って，推定された市場構造において，合併が価格に及ぼした影響を分析した。このシミュレーションでは，合併によって価格は平均16.7%上昇する結果となったが，実際の価格の動きはこれよりも鈍く，合併の前後の1年間ずつを比べると，3.0%の上昇に過ぎなかった。この点は，合併シミュレーションに用いたモデルにおいて
て，価格の上昇を抑える要因を織り込み切れていないことを示唆している。すなわち1つの可能性として，合併後に価格を引き上げようとすると，更に輸入が増えることを見越して，国内企業が価格設定を行っていたことが考えられる。

このような合併シミュレーションによる検証は，対象となる市場の構造を直接評価できることから，仮に合併後に価格が上昇したとして，それが何に由来するのかを明示的に探ることができる。その意味で，価格の相関に基づく分析など既存の手法における解釈の難しさを補うものとして，新たな手法の可能性を提示できたものと考えられる。本章の分析では簡易なモデルを用いているが，想定される輸入圧力の態様やその他の考慮すべき要因（隣接市場からの圧力等）についてより精緻なモデルを開発できれば，その有用性は高いものになると期待される。

ただし合併シミュレーションを行うには，需要，供給の双方を推定できるだけのデータが必要であり，データ収集に対する要求は高い。収集すべきデータには価格や数量のほか，適切な需要のシフト要因や妥当な操作変数の候補などを選ぶために必要な，対象となる市場に関する情報も含まれる。実務的に可能な範囲で，できるだけ正確な評価に資するデータをどのように集めるべきかという点も，分析手法の改良とともに今後重要な課題になるといえる。
### 補論 A. 限界費用の計算

限界費用として本章では，原料（銅）価格，動力費等，労務費の3項目を想定している。原料である銅の価格については，本文中でも述べたように，生産動態統計の電気銅販売金額を販売数量で割ったものを用いている。生産動態統計は2009年1月より出荷についての調査票記入方式が変更になっているが，図5にみられるように，特にその時期に不連続な動きはみられない。したがって特にこの点についての調整はせず，各月の生産動態統計から得られる値をそのまま用いている。

動力費等については，企業の財務データ39を利用して推測する。まず製造原価明細の「経費計」から「減価償却費」を引いたもの（光熱及び動力費，外注加工費，支払特許料等が含まれる。）と「材料費」の比率を調べると，およそ0.2～0.3という値であった。古河電工については更に細かい内訳が得られ，それによると「経費計」から「減価償却費」を引いたものの3分の1程度が，経費のうち限界費用（あるいは変動費用）に含まれると考えられる項目，すなわち「外注加工費）+「動力・燃料・水道費」となっていた。以上から動力費等の水準は，大まかに原料費の1割程度であると想定した。ただし動力費等は，銅価格に比べて変動が少ないと考えられるため，各月の銅価格ではなく，分析対象期間全体の平均（約55万円/トン）に対する値を計算することにし，一律に5.5万円/トンと見なすことにした。

労務費については，まず生産実態調査の個票から，純銅管1トンの生産に必要な労働投入を，各月の伸銅部門従事者数÷生産量として計算した。これに毎月勤労統計調査から得られる非鉄金属・30人以上の定期給与総額をかけ，限界的な生産1トンに対する労務費とした。このようにして得られた労務費は，2万～10万円/トンとなっている。
$ i=1,L,N $ の N 社の国内企業がクールノー競争している市場を考える。輸入も含めたこの市場の需要関数を $ D=D(P) $ ，輸入供給関数を $ M=M(P) $ とする（ただし $ D^{\prime}<0,M^{\prime}>0 $ ）。国内企業全体への残余需要は $ Q=D(P)-M(P)\equiv f(P) $ となる。国内企業全体が直面する逆需要関数は，

$$ P=P(Q)=f^{-1}(Q) $$

で表される。ここで $ q_{i} $ を企業 i の生産量として， $ Q \equiv D - M = \sum_{i} q_{i} $ である。

企業iの費用関数は自身の生産量 $ q_{i} $ の関数 $ C_{i}(q_{i}) $ であるとすると，企業iの利潤最大化問題は

$$ \max_{q_{i}}P(Q)q_{i}-C_{i}(q_{i}) $$

とあらわされ，この１階条件から

$$ P+P^{\prime}q_{i}-c_{i}=0 $$

が得られる。 $ c_{i} $ は限界費用 $ C_{i}^{\prime}(q_{i}) $ の値である。ここで企業 i の残余需要量に占めるシェア $ s_{i} \equiv q_{i} / Q $ を用いて (8) を変形すると,

$$ s_{i}\frac{P-c_{i}}{P}=-s_{i}\frac{P^{\prime}q_{i}}{P} $$

であり，右辺にQ/Qをかけてからi=1,L,Nについて集計すると

$$ \sum_{i}s_{i}\frac{P-c_{i}}{P}=-\sum_{i}s_{i}\frac{P^{\prime}q_{i}}{P}\frac{Q}{Q} $$

であるが，国内企業の限界費用の加重平均（シェアをウェイトとする）

$$ c\equiv\sum_{i}s_{i}c_{i} $$

を用いれば

$$ L.H.S.of(10)=\frac{P-c}{P} $$

であり，国内企業についてはかったハーフィンダール指数

$$ HHI\equiv\sum_{i}s_{i}^{2} $$

と，残余需要の価格弾力性（絶対値）

$$ \eta_{Q}\equiv-\frac{\partial Q}{\partial P}\cdot\frac{P}{Q} $$

を用いると,

$$ R.H.S.of(10)=-\frac{P^{\prime}Q}{P}\sum_{i}s_{i}^{2}=\frac{HHI}{\eta_{Q}} $$
である。ところで残余需要の形から，残余需要関数の価格弾力性は，輸入供給関数の価格弾力性

$$ \varepsilon=M^{\prime}\frac{P}{M}(>0) $$

と需要関数（輸入も含む）の価格弾力性（絶対値）

$$ \eta=-D^{\prime}\frac{P}{D}(>0) $$

及び国内企業全体が市場に占めるシェア（1－輸入シェア）

$$ S\equiv\frac{Q}{D}=\frac{D-M}{D} $$

を用いて,

$$ \eta_{\varrho}=\frac{\eta+(1-S)\varepsilon}{S} $$

と書き直すことができる。したがって，この市場において国内企業がつけるマークアップ率（各社の限界費用を市場シェアで加重平均したもの）は，

$$ \frac{P-c}{P}=\frac{HHI}{\frac{\eta+(1-S)\varepsilon}{S}} $$

となる。

ここで輸入圧力がない状態を S=1 である状態だと考えれば，(17)は

$$ \frac{P-c}{P}=\frac{HHI}{\eta} $$

となる。

すなわち各企業の限界費用の加重平均cを用いて計算されるマークアップ率は, 当該市場のハーフィンダール指数HHIと，需要の価格弾力性（絶対値）ηの比率として求めることができる。
## 参考文献

公正取引委員会（2013）「古河スカイ株式会社と住友軽金属工業株式会社の合併計画に関する審査結果について」（2013年2月21日）

Brander, James A. and Anming Zhang. 1990. "Market Conduct in the Airline Industry: An Empirical Investigation" The Rand Journal of Economics, 21(4): 567-583.

Brendstrup, Bjarne, Harry J. Paarsch, and John L. Solow. 2006. "Estimating Market Power in the Presence of Capacity Constraints: An Application to High-Fructose Corn Sweetener" International Journal of Industrial Organization, 24(2): 251-267.

Bresnahan, Timothy F. and Valerie Y. Suslow. 1989a. "Oligopoly Pricing with Capacity Constraints" Annales d'Économie et de Statistique (15): 267-289.

___ and ___. 1989b. "Short-Run Supply with Capacity Constraints" The Journal of Law & Economics, 32(2): S11-S42.

Davis, Peter and Eliana Garces. 2009. Quantitative Techniques for Competition and Antitrust Analysis: Princeton University Press.

Salvo, Alberto. 2010. "Inferring Market Power Under the Threat of Entry: The Case of the Brazilian Cement Industry" The Rand Journal of Economics, 41(2): 326-350.

Zimmerman, Paul R. and Julie A. Carlson. 2012. "Critical Import Supply Elasticities and the 'imports-as-Market-Discipline' Hypothesis" Journal of Economic Behavior & Organization, 84(1): 345-354.