Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表 4-3：カルテル品目のモビリティ一指数

A(モビリティ一指数)	(1)注)	(2)注)	(3)注)	(4)注)	(5)注)	(6)注)	(7)注)	(8)注)	(9)注)	(10)注)
品目A	1.37	21.74	0.08	25.98	0.15	0.00	0.00	0.14	0.43	0.98
品目B	0.70	3.95	0.04	13.81	0.13	0.29	0.29	0.29	0.43	0.84
品目C	0.57	3.08	0.04	9.08	0.25	0.00	0.25	0.44	0.50	0.44
品目D	1.02	7.81	0.07	17.17	0.65	0.10	0.40	0.40	0.50	0.50
品目E	0.69	3.77	0.04	11.66	0.22	0.00	0.31	0.38	0.50	0.44
品目F	0.78	5.47	0.05	12.37	0.19	0.00	0.21	0.32	0.42	0.45
品目G	0.80	3.43	0.06	12.92	0.32	0.00	0.14	0.21	0.36	0.47
品目H	1.74	24.51	0.12	35.44	0.24	0.00	0.43	0.86	1.00	0.44
品目I	0.48	1.81	0.03	8.98	0.03	0.29	0.29	0.29	0.29	0.94
品目J	0.68	4.35	0.04	16.34	0.16	0.00	0.05	0.05	0.11	0.52
品目K	0.54	2.30	0.03	14.17	0.15	0.09	0.09	0.09	0.18	0.73
品目L	2.12	70.57	0.11	49.65	0.50	0.05	0.21	0.37	0.47	0.46
品目M	0.95	11.81	0.08	28.00	0.25	0.00	0.18	0.29	0.59	0.44
品目N	1.29	10.60	0.09	20.71	0.25	0.18	0.64	0.82	0.91	0.71
品目O	0.75	3.62	0.05	14.04	0.17	0.00	0.11	0.21	0.21	0.61
品目P	0.84	5.41	0.05	29.39	0.04	0.00	0.00	0.00	0.47	0.55
品目Q	0.57	2.55	0.03	9.83	0.06	0.00	0.18	0.27	0.64	0.95
品目R	2.10	30.00	0.13	48.37	0.22	0.00	0.53	0.68	0.68	0.60
平均値
カルテル(18品目)	1.00	12.04	0.06	20.99	0.22	0.06	0.24	0.34	0.48	0.62
それ以外(643品目)	1.88	49.56	0.16	50.59	0.70	0.29	0.13	0.27	0.41	0.53

B(カルテル前後のモビリティ一指数の差)	(1)注)	(2)注)	(3)注)	(4)注)	(5)注)	(6)注)	(7)注)	(8)注)	(9)注)	(10)注)
品目C	0.11	2.86	0.01	0.89	-0.12	0.00	-0.31	-0.13	-0.21	-0.03
品目D	-0.63	-8.88	-0.01	-16.00	-0.16	0.33	-0.10	-0.10	-0.24	-0.02
品目E	-0.39	-4.95	-0.02	-8.88	-0.11	0.00	-0.38	-0.46	-0.21	0.03
品目F	-0.03	0.22	-0.01	0.90	-0.16	0.00	-0.15	-0.31	0.36	0.02
品目J	-0.08	-0.32	-0.01	-0.24	0.03	0.00	0.00	0.00	0.00	-0.02
品目L	-4.35	-272.71	-0.19	-134.56	-0.04	0.08	0.33	-0.17	-0.25	0.04
品目N	-0.24	-4.63	0.00	-6.20	-0.10	0.08	-0.17	0.33	0.17	0.01
品目O	0.03	-0.06	0.01	-1.90	-0.03	0.00	0.15	0.31	0.31	-0.02
品目P	-0.04	-0.94	0.00	2.30	0.03	0.00	0.00	0.00	-0.29	0.01
品目R	1.08	27.29	0.06	24.66	0.09	0.00	-0.25	-0.08	-0.08	-0.15
平均値
カルテル前	0.92	7.90	0.06	18.43	0.14	0.07	0.18	0.30	0.43	0.57
カルテル後	1.38	34.11	0.08	32.34	0.20	0.02	0.27	0.36	0.47	0.59
差(カルテル前-カルテル後)	-0.45	-26.21	-0.02	-13.90	-0.06	0.05	-0.09	-0.06	-0.04	-0.01

注）(1) 絶対的不安定性指数1，(2) 絶対的不安定性指数2，(3) 相対的不安定性指数1，(4) 相対的不安定性指数2，(5) ポラティリティ一指数，(6) 上位1社不安定性指数，(7) 上位2社不安定性指数，(8) 上位3社不安定性指数，(9) 上位4社不安定性指数，及び(10) ケンドール順位一致係数の計算結果。
## 4 モビリティーと合併

一般に，合併は，モビリティーに対し直接的に，そしてまた間接的に影響を与える。なぜなら，上記のとおり，合併は，合併企業のシェアの上昇とその結果としての順位の移動を通してモビリティー指数の算出に直接反映されるからであり，合併後に競争状況が変化し，モビリティー指数の動向に反映される可能性があるからである。特に，後者の関係をみるために，合併年を除いた合併前後期のモビリティー指数の動向を比べてみよう。その結果は表4-4に示される。

なお，期間中に複数回の合併がある品目については，調査対象年数が前後でおおよそ等しい数になる合併年次を1つ選び，その前後でモビリティ一指数を計算している。661品目のうち，合併が行われた品目の数は251品目であるが，合併前後に分けた際，前後いずれかで1年しかシェアを利用できない品目を除外した。その結果，181品目がここでの分析対象となる。

分析は，合併前後の期間についてのモビリティ一指数の平均値の差及び中央値の差に関する検定（有意水準が5％の両側検定）である。絶対的不安定性指数1及び相対的不安定性指数2では，いずれの検定でも前後差は有意であり，合併後モビリティ一は大きくなっている。絶対的不安定性指数2及び相対的不安定性指数1では，中央値の差に関する検定で有意な差（合併前＜合併後）がみられる。しかし，順位が考慮される6つの指標では，いずれも有意な差はみられない。

かくして，合併が行われた品目について考察すると，合併後のモビリティーは，合併前と比べてあまり変わらないか，あるいはむしろ大きくなっている。特に，大きくなっている分野について，その態様についてより詳細に考察する必要があろう。

表 4-4：合併前後のモビリティ一指数の推移（観測数=181品目）

(1)注1)	(2)注1)	(3)注1)	(4)注1)	(5)注1)	(6)注1)	(7)注1)	(8)注1)	(9)注1)	(10)注1)
平均值
合併前	1.65	45.21	0.20	38.66	0.27	0.11	0.26	0.38	0.50	0.64
合併後	1.95	52.25	0.16	49.57	0.23	0.12	0.27	0.39	0.51	0.63
合併前-合併後	-0.29	-7.04	0.04	-10.91	0.04	-0.01	-0.01	0.00	-0.01	0.01
中央值
合併前	1.30	13.80	0.09	29.14	0.17	0.00	0.18	0.33	0.50	0.59
合併後	1.61	21.05	0.10	37.25	0.15	0.00	0.20	0.38	0.50	0.59
合併前-合併後	-0.31	-7.25	-0.01	-8.11	0.02	0.00	-0.02	-0.04	0.00	-0.01
檢定注2)
平均值の差	棄却	棄却しない	棄却しない	棄却	棄却しない	棄却しない	棄却しない	棄却しない	棄却しない	棄却しない
中央值の差	棄却	棄却	棄却	棄却	棄却しない	棄却しない	棄却しない	棄却しない	棄却しない	棄却しない

注1）(1) 絶対的不安定性指数1，(2) 絶対的不安定性指数2，(3) 相対的不安定性指数1，(4) 相対的不安定性指数2，

(5) ボラティリティ一指数，(6) 上位 1 社不安定性指数，(7) 上位 2 社不安定性指数，(8) 上位 3 社不安定性指数，

(9) 上位 4 社不安定性指数，及び(10) ケンドール順位一致係数の計算結果。

注2）平均値の差はt検定，中央値の差はウィルコクソンの符号検定を行っている。
第4章では，モビリティーからみた産業の動向と特徴をまとめたが，本章ではモビリティーの決定要因を計量的に分析することにより，モビリティーのメカニズムについて解明する。我が国産業のモビリティーについて，産業ごとの事例研究を除けば，その決定要因の計量分析は少なく，上で触れたSakakibara and Porter [2001], Doi [2001], Kato and Honjo [2006, 2009]などにすぎない。

## 1 分析方法

モビリティ一指数（Mobility）を説明する回帰式を，661品目（R&D比率を説明変数に使用する場合607品目）を対象に最小二乘法（Ordinary Least Squares，以下「OLS」という。）で推定する。推定式は以下のとおりである $ ^{19} $ 。

$$ Mobility=\alpha_{M}+\sum_{i}\beta_{M,i}\times\left( 需要要因 \right)+\sum_{j}\gamma_{M,j}\times\left( 競争要因 \right)+\sum_{k}\pi_{M,k}\times\left( 行動要因 \right)+\epsilon_{M} $$

式(5.1)において，被説明変数のMobilityは上記の7つの方式によって計測された10タイプの変数である。他方，説明変数について，大きく需要要因，競争要因及び行動要因からなる。 $ \alpha_{M},\beta_{M},\gamma_{M} $ 及び $ \pi_{M} $ は推定するパラメーター，そして $ \epsilon_{M} $ は誤差項である。

次に，説明変数に言及しよう。第一に，需要上の産業特性を捉える需要要因として，産業のプロダクトライフサイクルの段階によって起こり得る参入，競争，退出，再編成などがモビリティ一に影響を与える可能性があるので，品目ごとに市場成長率（観察期間における市場規模の成長率の幾何平均）を使用する。その際，以下でより詳しく考察するように，モビリティ一と市場成長率の間には線形の関係ではなく，産業のプロダクトライフサイクルの段階によって異なる非線形の関係がある可能性がある。

また，需要の上下変動の大小も企業の行動に影響を与えるかもしれない。需要変動のタイプの違いによって，企業行動は異なり，例えば，需要変動の大きい分野では企業戦略が互いに異なり，その違いが競争を誘引し，シェアに反映される可能性がある。それゆえ，需要変動を導入することとし，代理変数として市場規模の変動係数を使用する。そのほか，市場規模の大小も関連を持つ可能性があることを考慮して，コントロール変数として市場規模を総供給額の自然対数値で計測し，使用する。

第二に，競争要因は，CR4，HHI，下位企業シェア及び輸入圧力である。初めの3つの変数についてはいずれも観察期間の平均値を使用し，そして，後の輸入圧力を捉える変数として輸入比率と輸入変化倍率を使用する。輸入比率は輸入シェアについての観察期間の平均であり，輸入変化倍率は期末の輸入シェアを期首の輸入シェアで除したものである。伝統的な産業組織論によれば，集中度が大きい分野では競争が弱まり，市場構造は安定的となる傾向にあるが，他方，動態的競争論に従えば集中度が大きくとも寡占的競争が激しく展開される
可能性があるので，シェアは上位企業間で大きく変動することもある。したがって，絶対的な指標でも相対的な指標でも，集中度の高い産業では，モビリティーの計測指標は大小，いろいろなパターンを含む可能性がある。モビリティーと産業集中との関係を検証するために，前者2つの集中度変数を代替的に使用する。

なお，上記の多様なパターンの可能性は，寡占産業には，大きく，シェア・順位が大きく変動する「流動的寡占」と，シェア・順位があまり変動しない「安定的寡占」の2つのタイプを含むことを示唆する。それぞれの具体的な分野を考察することは有意義であろう。また，このことから，集中度の低い競争的な分野では，計測方法上，絶対的指標（非加重型）は小さく，相対的指標（加重型）は大きくなる可能性が大きいが，他方，高い集中度の分野ではいずれの指標でも大小いろいろなレベルを取る可能性があるので，モビリティーの分析は集中度が高い分野で有用な指標であるかもしれない。それゆえ，ある一定集中度以上の分野について分析することも1つの接近であろう。

下位企業のシェアが大きければ，下位企業が競争的行動を採り，その結果上位企業のモビリティを誘引する可能性がある。したがって，下位企業シェアとして11位以下の企業についてそれらのシェアの合計したものを使用する。当該変数について予想される結果は正の影響である。

輸入のウェイトが大きいと，その競争圧力で，モビリティーも大きくなるかもしれない。その効果をみるために，輸入比率と輸入変化倍率の2つを代替的に使用する。

最後に, 行動要因として, 合併, カルテルの有無及び研究開発活動を考察した。なぜなら, 上で言及したように, 合併は計測方法上各指標に影響を与え, また競争との関係でも, 合併が行われる産業における合併前後の企業間協調関係の態様（形成, 持続, 崩壊）を反映している可能性があるからである。合併を捉える変数は, 観察期間中に上位4社が合併を行った品目は1, 合併のない品目は0, とするダミー変数（以下「合併ダミー」という。）を導入している。

他方，上記の分析は，カルテル実施品目は概してモビリティ一指数が小さいことを示している。この結果を考慮して，カルテルとの関係を捉える変数として，観察期間中にカルテルが露見した品目を1，みられなかった品目を0，とするダミー変数（以下「カルテルダミー」という。）を導入している。

研究開発活動については，R & D 比率として『企業活動基本調査報告書』（各年）から研究開発支出の対売上高比率を使用する。研究開発に積極的な品目では，革新が生まれ，競争秩序を変動させる可能性が大きい，と予想される。しかし，この関係は，Sakakibara and Porter [2001] や Doi [2001] などの既存の研究では確認されていない。それは，研究開発の開始と成功の間，発明と革新との間で懐姫期間があることなどが影響しているかもしれない。

各変数を算出するために利用したのは公正取引委員会の保有するデータ（生産・出荷集中度調査，公表資料），事業者の公表資料（合併の有無の確認等について有価証券報告書など）などである。利用した変数の説明，資料出所等を付表1にまとめている。
## 2 推定結果

回帰式の推定結果を要約したものを表 5-1 に，推定結果を章末の表 5-2-1～表 5-2-10 にまとめている。以下順次，各要因の効果を考察する。

まず，10 タイプの指標についての全体的な考察として，結果は必ずしも一致せず，各説明変数の効果は指数間で異なることが注目される。この事実は，上で言及したモビリティ一指数間の相関係数の態様と整合的である。その意味で，各指標について，注意深い利用と理解が求められる。

次に，各指標の効果を考察する。産業特性をみるために導入した需要要因のうち，市場成長率については，産業のプロダクトライフサイクルなどを考慮し，1次項のみならず2次項を加えるなどして推定した。その理由としては，一般的に産業のプロダクトライフサイクルを考えると，需要が縮小あるいは停滞している産業では，革新，退出，合併などを通して産業再編成が起こり，他方，市場成長率の大きな分野では，新規参入，下位企業の成長，革新などが起こる可能性がある。すると，図5-1に示されるように，モビリティーは，市場成長率が正又は負に大きな産業（市場成長率の絶対値が大きな産業）で大きくなる可能性がある。したがって，モビリティー指数と市場成長率の間には，U字形の関係がみられる可能性が考えられる。

こうした関係を考察するためには, 1) 1 次項の市場成長率だけでなく 2 次項の市場成長率を使用するか（二次関数型），2) 市場成長率が正の場合と負の場合で係数が異なりうることを許容する又は 3) 市場成長率が正と負の場合で標本を分け，別々に推定する，などの方法がある $ ^{20} $ 。

図 5-1：市場成長率とモビリティーの関係

モビリティ一指数と市場成長率がU字型の関係にあるのかを，1)及び2)の方法により推定したところ，1）の方法では，絶対的不安定性指数1，相対的不安定性指数2そして上位1社不安定性指数の指標のいずれにおいても，市場成長率の1次項が負で，そして2次項が正で，それぞれ有意な効果を持つ。すなわち，結果は予想通りのU字形の関係にあることを示唆している。他方，絶対的不安定性指数2では2次項のみ正で有意となり，若干関係の形状は異なる。しかし，相対的不安定性指数1，ボラティリティ一指数，上位2社不安定性指数，
表 5-1：モビリティ一指数の決定要因分析－要約表

決定要因	(1)注)	(2)注)	(3)注)	(4)注)	(5)注)	(6)注)	(7)注)	(8)注)	(9)注)	(10)注)
年数	-	-	-	-	+	-	-	-	-	-
市場規模の自然対数	-	+	-	-	-	-	-	+
市場規模の変動係数	++	++	++	++	++	++	++	++	++	--
市場成長率	-	-	-	++
市場成長率の二乗	++	++	++	++	--	-
市場成長率プラス	++	+	++	++	+
市場成長率マイナス	--	+
下位企業シェア	--	--	--	++	++	+	+	++	--
CR4	++	++	++	++	--	--	--	--	--	++
HHI	++	++	++	++	--	--	--	--	++
輸入比率	+-	+	-	-
R&D比率	++	++	++	++	++	++	++	++
合併ダミー	++	+	+	--
カルテルダミー	-	-	-	-	--	-

注）被説明変数に(1)絶対的不安定性指数1，(2)絶対的不安定性指数2，(3)相対的不安定性指数1，(4)相対的不安定性指数2，(5)ボラティリティ一指数，(6)上位1社不安定性指数，(7)上位2社不安定性指数，(8)上位3社不安定性指数，(9)上位4社不安定性指数，及び(10)ケンドール順位一致係数を使用し，説明変数に決定要因を使用した推定結果。各推定結果は章末の表5-2-1（絶対的不安定性指数1），表5-2-2（絶対的不安定性指数2），表5-2-3（相対的不安定性指数1），表5-2-4（相対的不安定性指数2），表5-2-5（ボラティリティ一指数），表5-2-6（上位1社不安定性指数），表5-2-7（上位2社不安定性指数），表5-2-8（上位3社不安定性指数），表5-2-9（上位4社不安定性指数），表5-2-10（ケンドール順位一致係数），にそれぞれまとめられている。表中の記号について，1%，5%又は10%を有意水準として，「＋＋」は全ての推定式で正の符号を持ち有意，「－－」は全ての推定式で負の符号を持ち有意，「＋」は全ての推定式で有意ではないが有意なものに限れば正の符号を持ち，「－」は全ての推定式で有意ではないが有意なものに限れば負の符号を持つことを意味している。「＋－」は，推定式によって正の符号を持ち有意なものもあれば負の符号を持ち有意なものも得られていることを示す。

ンドール順位一致係数では，市場成長率は有意の結果を示さず，明確な効果を持っていない。

他方，上位3社不安定性指数では，1次項が正で，2次項が負となり，共に有意である。この結果は，他の指標とは反対に，逆U字形を示している。そして上位4社不安定性指数も，2次項のみが負で有意であり，遅増的な率で減少することを示唆し，形状的には逆U字形にやや近似する関係である。これら2つの指数についての結果は，第3～4位企業の変動が大きいことを示唆しているといえるかもしれない。

逆U字形の関係は，大きな正及び負の成長率を持つ品目ではポジションは安定的で，その中間でむしろ不安定的であることを示している。すると，市場が成熟化し縮小している品目では，産業内の競争秩序の再編成（合併，生産縮小又は退出）が終了し，モビリティーは小
さくなるのに対して，市場成長率がゼロ近辺の分野では秩序の再編成が進行し，そして，市場成長率の大きい分野では先行者優位の構造が形成され，ポジションが安定している，と解釈することができるかもしれない。

かくして，市場成長率の効果は使用するモビリティ一指数のタイプによって異なる。こうした推定結果の違いについて，より詳細な考察が必要である。なぜなら，理論的には両方のパターンはあり得るからである。

さらに，2)の方法による結果をみると，絶対的不安定性指数1及び2，相対的不安定性指数2並びに上位1社不安定性指数及び上位2社不安定性指数において，市場成長率が正である場合において有意であり，上の結果と整合的である。その中で，相対的不安定性指数2でのみ，市場成長率マイナスの場合も有意で，負の符号をもち，上の二次関数の結果と一致する。他方，ボラティリティ一指数では，市場成長率が負の場合に正の有意な関係を示し，市場成長率が負の品目群では，右上がりの関係が示されており，他の指標とは異なる。

なお, 3)の方法で推定しても, 2)の場合と比べて結果にほとんど変化はみられなかった (推定結果は省略している。)。

他方，需要変動（市場規模の変動係数）は7指標全てにおいて有意な関係を示し，しかも同じ方向の効果である。もっとも，負の符号を持つケンドール順位一致係数もほかの指標と整合的な関係を意味する。したがって，需要変動の大きい産業ほど，モビリティーも大きいと結論することができる。需要変動の大きい分野では，競争が展開され，シェア・順位が変動しやすいのであろう。

最後の需要要因，市場規模は，被説明変数に使用したモビリティ一指数によって異なる関係を示す。絶対的不安定性指数1，相対的不安定性指数2，上位1社不安定性指数及び上位2社不安定性指数では，負の有意な効果を持つ。また，上位3～4社不安定性指数は共に，符号的には正負両方あるが，有意な結果に限れば負の効果を持つ。これらの結果は，Doi [2001]と整合的である。したがって，市場規模が大きい分野では，企業間の「排除・代替効果」(displacement effect)は小さい。ケンドール順位一致係数では正の有意な関係を持つが，これは市場規模が大きいほどモビリティ一が小さいことを示しており，絶対的安定性指数1等の結果と同様の結果である。他方，相対的不安定性指数1では，符号的には正負両方あるが，有意な結果に限れば正の効果がみられる。残りの絶対的不安定性指数2とボラティリティ一指数では有意な結果がみられなかった。

第二に，競争要因をみると，CR4とHHIは共に，絶対的不安定性指数1，絶対的不安定性指数2，相対的不安定性指数1及び相対的不安定性指数2の4つの指標では有意な正の関係を示す。逆に，CR4はボラティリティ一指数と上位1社から4社の各不安定性指数では有意な負の符号を示し，HHIは上位1社から4社の各不安定性指数では逆に有意な負の符号を示す。正の関係はSakakibara and Porter[2001]の結果と一致し，他方負の関係はDoi[2001]の結果と一致している。すなわち，集中度が高くなると，ある指標ではモビリティーが大きく，ほかの指標ではモビリティーは小さくなる。

これらの結果は互いに整合性を欠くが，計測方法の違いを反映した結果かもしれない。集中度が高い産業では上位企業のシェアが大きいので，シェアが変化可能な幅は大きくなり，
図 5-2 の例示のように，絶対的な変動幅を捉える絶対的不安定性指数 1 と絶対的不安定性指数 2 で正の関係を持ち，そしてまた相対的不安定性指数 2 でも，シェアの絶対的な変動をシェアで加重したものであるために，正の関係を示す可能性を持つ。しかし，絶対的な変動幅が大きくても，初期集中度・シェアで相対化・標準化した変数は大きくならず，むしろ低集中度産業では，絶対的な変動幅が小さくても相対的な変動比率が大きくなる可能性がある。

他方，集中度が高いと，伝統的な産業組織論で強調されるように，市場支配力・競争制限が強化され，緊密な協調体制が築かれ，その結果シェア変動は小さくなる可能性もあり得る。したがって，集中度とモビリティーの関係は負となる可能性がある。この場合は，初期集中度で相対化・標準化した変数は集中度と共に低下傾向を示すであろう。また，そうした緊密な寡占産業では，首位企業の交代が少なくなる（したがって，首位企業の安定性が大きくなる）可能性がある。しかも，そうした産業がシェア格差の大きな非対称的寡占又は支配的企業寡占であるならば，首位企業の地位は不動であろう。事実，Doi [2001] は，多くの非対称的高度寡占の分野ではモビリティーが小さいことを例示している。

図 5-2 集中度とシェア変動の関係

かくして，図5-2のように，シェアの絶対的な変動幅（すなわちシェアの散らばり）は，集中度の上昇とともに大きくなる可能性がある。上記の正の関係はこのことを反映している可能性がある。他方，負の関係は，絶対的な変動幅が大きくても，集中度で相対化した指数（ボラティリティ一指数）が小さくなり，また首位企業は首位の座を容易には明け渡さないことを示唆している。すると，モビリティ一指数と集中度との間には，線形の関係ではなく，二次関数的な関係の可能性も想定することができるかもしれない。

さらに，もう1つの競争要因としての下位企業シェアは，CR4及びHHIとそれぞれ高い負の相関（相関係数が前者では-0.72，後者では-0.45。）を有するので，多重共線性を避けるためそれらとは代替的に使用すると，絶対的不安定性指数1，絶対的不安定性指数2及び相対的不安定性指数2では有意な負の関係を示す。この結果は，下位企業のシェアが大きいほど，上位のモビリティーが小さくなることを意味し，集中度の効果と整合的である。なぜなら，下位企業シェアが大きいと，CR4及びHHIは小さい傾向にあり，その結果上記の事実からモビリティーも小さくなるからである。他方，相対的不安定性指数1では，有意な結果が得られなかった。ボラティリティー指数，上位1社から4社の各不安定性指数では，有意
な正の関係が得られ，下位企業が大きなシェアを持つ分野ほど，上位企業のモビリティーは大きくなる。この関係は，ケンドール順位一致係数が負の有意性を持つ結果とも整合的である。かくして，下位企業シェアは，シェア・ベースの指標と順位を考慮した指標との間では，逆の関係がみられる。こうした異なる結果は，下位企業シェアが集中度と同じ効果を捉えていることを示唆している可能性がある。

残りの競争要因として輸入比率をみると，相対的不安定性指数1では有意に正の関係がみられ，輸入比率が大きいほど，モビリティーは大きくなり，輸入の競争促進効果が予想される。しかし，ほかの指標では有意な効果はみられない場合が多い。その中で，絶対的不安定性指数1では，有意性がみられるが，符号が変化し不安定な結果であり，上位3社不安定性指数及び上位4社不安定性指数では符号的に正負の両方を持つが，有意な結果に限れば負の関係を持つ。他方，絶対的不安定性指数2，相対的不安定性指数2，ボラティリティ一指数，上位1社不安定性指数，上位2社不安定性指数及びケンドール順位一致係数では，有意な関係を示していない。この結果は，ボラティリティ一指数を使用したDoi[2001]と整合的である $ ^{21} $ 。

第三に，行動要因の効果をみると，まず合併ダミーは，ボラティリティ一指数とケンドール順位一致係数の場合に有意性を持つ。符号は，前者では正，後者では負であるが，予想される関係と整合的である。なぜなら，合併があるときは，順位の変動とシェアの上昇によってボラティリティ一指数は上昇し，他方順位の変動のためにケンドール順位一致係数は低くなるからである。

他方，ほかの指標では，有意性が得られなかった。合併の影響は，上で指摘したように，1）合併に伴う当事者のシェア・順位の変動による直接的影響，そしてまた2）合併に伴い，その前後で競争状況が変化することによる影響に分けられるが，これらの指標では，前者の直接的影響を排除するために，合併年をモビリティ一指数の算出の際に除外していることによるものと考えられる。換言すれば，ボラティリティ一指数では，算出方法上合併年を含めて計測することになるので，直接的影響を捉えているといえる。ケンドール順位一致係数についても合併年を除外して係数を算定しているが，1位から10位の企業の順位を使用して同係数を計算していることを考慮すると，合併によって5位以下の企業に，有意に順位の変動が生じていることを本結果は示唆する。

次に，カルテルダミーは，上位2社，上位3社及び上位4社の各不安定性指数並びにケンドール順位一致係数の4指標を除き，いずれも負の有意な効果がみられる。カルテルがあると，協調体制が敷かれているために，シェアの変動や順位の移動のようなモビリティーは小さいであろう。カルテルダミーは，観察期間にカルテルが露見した事実のみを捉えたものでカルテルの直接的な効果を捉えるものではないことに留意する必要がある。カルテル品目の動向をより詳細に考察することが求められるであろう。

残りのR&D比率は，相対的不安定性指数1とケンドール順位一致係数の2つの場合を除
いて, 有意に正の効果を持ち, R&Dのモビリティ一誘引効果を示唆している。したがって, 技術革新は競争促進に有効である。それゆえ, 競争政策は技術革新を促進するように行われることが適切である。

最後に，観察期間の長さが推定に与える影響を考慮するために，コントロール変数として観察年数を推定式に入れて分析を行った。それ以外の全ての説明変数の効果は，この考慮がない場合と相違がなかった。しかし，年数の効果はモビリティ一指数間で異なる。シェアのみ，あるいは順位のみを使用するモビリティ一指数では，観察年数は有意に負の効果を持つケースが多い（絶対的不安定性指数1，絶対的不安定性指数2，相対的不安定性指数1，相対的不安定性指数2及び上位1社から4社の各不安定性指数）。すなわち，より長期になれば，シェアの変動が平準化している。

他方，ボラティリティ一指数では，有意に正の効果を持つ。観察期間が長いほど入れ替わりの可能性が高くなるので，その結果として同指数は大きくなることを反映した結果であろう。ケンドール順位一致係数は有意に負の関係を示すが，ボラティリティ一指数の場合と整合的な関係を持つ。ある一定期間において，年ごとの変化（率）は小さくても，あるいは漸減しても，期首と期末でみれば，企業別シェア分布は大きく変動する可能性があり，しかもこの可能性は，期間が長くなればなるほど大きくなるであろう。こうした関係がボラティリティ一指数の結果に反映されているかもしれない。また，ケンドール順位一致係数は1～10位の順位変動を反映する係数であることを踏まえると，観察期間が長いとき上位（1位から4位）が安定しているとしても下位（5位～10位）で変動が起こる可能性が高いことを反映しているかもしれない。
## 1 はじめに

本章は、パネルデータを使用して、産業間で市場のモビリティーが異なるかについて明らかにする。具体的には、シェア上位企業の交代が発生しやすい産業では市場のモビリティーを高いと評価してモビリティー指数を定義した上で、実際に、公正取引員会が調査した「生産・出荷集中度調査」を使用して市場のモビリティーと産業特性との関係を検証し、どのような産業でモビリティーが高いかを示す。

前述のとおり，これまでの間，市場集中度やシェアの変化を使用して，モビリティーの決定要因を明らかにする実証分析が幾つか試みられてきた（e.g., Mueller and Hamm, 1974; Caves and Porter, 1978） $ ^{22} $ 。しかし，伝統的にクロスセクションデータを使用した分析が多く，時系列的な変化を十分に捉えていない点で，産業のダイナミクスを論じるには十分な検証結果といえない。一方，シェアの変化について，パネルデータを使用した実証分析も少なからず試みられている（e.g., Sakakibara and Porter, 2001; Kato and Honjo, 2006）。これらの実証分析では，シェア上位企業を対象にシェアの変化を測定し，市場のモビリティーと産業特性との関係を検証している。また，パネルデータ分析を使用することで，クロスセクション分析では考慮されない産業固有の特性をコントロールした上での検証結果を提示することも可能といえる。

しかしながら，シェアの変化で市場のモビリティを測定する場合，シェア上位企業そのものが交代していれば，その指数が市場のモビリティを捉えているかについて大いに疑問が残る。例えば，ある市場でシェア60%を保有するシェア1位企業（以下「リーダー」という。）を考えてみる。この企業が翌年も同じシェアであれば，リーダーのシェアに変化はみられない。一方，翌年に新しい企業がリーダーになったとしても，その企業のシェアが60%となれば，リーダーのシェアに変化はみられない。この2つのケースのうちの後者について，リーダーに交代がみられている点を考慮すれば，明らかに後者のほうが市場のモビリティは高いと考えられる。しかし，Sakakibara and Porter [2001]，Kato and Honjo [2006]のように，シェア上位企業のシェアの変化でモビリティ一指数を定義する場合，どちらも変わらないことになる（第3章の表3-1も参照）。

このように考えれば，市場のモビリティを測定する際には，シェア上位企業を翌年にわたって追跡調査し，それぞれの企業のシェアの時系列的な変化を捉えるべきである。しかし，この場合，企業が翌年にシェア上位企業でなくなるとしばしば調査対象外となり，シェアの変化を測定することができない問題に直面する。また，合併などを通じた企業の組織再編が行われると，その期間で継続した企業として取り扱うべきか判断が難しい。このように複数期間にわたって企業を特定することが難しいことから，Sakakibara and Porter [2001], Kato and Honjo [2006] では，企業を特定することなくシェア上位企業のシェアの変化に基づいて市場のモビリティを測定している。繰り返しになるが，こうした指数は必ずしも同じ企業のシェアを追跡しておらず，果たして市場のモビリティを正しく捉えているかについて疑
問が残る。いずれにせよ，それぞれの企業のシェアを追跡調査しない限り，こうした問題の回避は難しいといえる。

一方，幾つかの先行研究では，市場における企業の順位（ポジション）に注目したモビリティ一指数を提案した上で，これに基づく市場のモビリティ一を明らかにしている。例えば，Mueller [1986] は，アメリカにおける1950年から1972年までのリーダーの交代を調査しており，また，Geroski and Toker [1996] は，イギリスの市場を対象にシェア上位企業の交代の確率を示している。さらに，Kambhampati [2000] は，インドの産業を対象にリーダーの交代に注目して，その決定要因を検証している。推定結果から，利益率の高い産業ではリーダーの地位が維持されやすく，また，成長性の高い産業ではリーダーの地位が維持されにくいことを示した。

同様に，日本の産業を対象にした実証分析として，Kato and Honjo [2005] は，集中度の高い産業で上位企業の順位の持続性が高いことを示した。また，Kato and Honjo [2009] は，連続型ハザードモデルを応用して，ある時点におけるリーダーがその地位をどのくらい持続するかといった「マーケットリーダーシップの持続性」の決定要因を検証している $ ^{23} $ 。

これらの先行研究で市場における企業の順位に注目した背景には，企業のシェアそのものを追跡調査するより，むしろシェア上位企業を特定するほうが容易であり，順位に基づくモビリティ一指数のほうが相対的に観測しやすい点が挙げられる。本章では，こうした方法を参考にシェア上位企業の交代に基づくモビリティ一指数を提案し，その決定要因を明らかにしていく $ ^{24} $ 。

## 2 分析方法

前述したとおり，本章では，シェア上位企業の交代に基づいてモビリティ一指数を定式化していく。今，t期（年）のシェア上位企業が $ t+1 $ 期（年）の順位変動を表す条件付き確率を考える $ ^{25} $ 。ここで，産業iにおけるt期のシェア（あるいは売上高）に基づく企業jの順位を $ R(j)_{it} $ （=1,2,…）で表す。

それぞれの産業において，シェア上位企業に交代がみられる頻度が高いほど，市場のモビリティーは高いと考えられる。そこで，当該年から翌年にかけてのシェア上位企業の交代を表すモビリティー指数を定義し，この指数により市場のモビリティーを測定する。本節では，データの制約から，シェア1位から4位までを「シェア上位企業」としており，これらの企業を対象にシェア上位企業の交代を表すモビリティー指数を定義していく。具体的には，次の式(6.1)から式(6.4)で表す4つの条件付き確率 $ PT1_{it} $ ， $ PT2_{it} $ ， $ PT3_{it} $ 及び $ PT4_{it} $ を使用している。
$$ PT1_{it}=Pr(R(j_{1})_{it+1}\neq1\mid R(j_{1})_{it}=1)=1-\frac{Pr(R(j_{1})_{it+1}=1)}{Pr(R(j_{1})_{it}=1)} $$

$$ \begin{aligned}PT2_{it}&=Pr(R(j_{1})_{it+1}\neq1\cup R(j_{2})_{it+1}\neq2|R(j_{1})_{it}=1,R(j_{2})_{it}=2)\\&=1-\frac{Pr(R(j_{1})_{it+1}=1,R(j_{2})_{it+1}=2)}{Pr(R(j_{1})_{it}=1,R(j_{2})_{it}=2)}\end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}PT3_{it}&=Pr(R(j_{1})_{it+1}\neq1\cup R(j_{2})_{it+1}\neq2\cup R(j_{3})_{it+1}\neq3|R(j_{1})_{it}=1,R(j_{2})_{it}=2,R(j_{3})_{it}=3)\\&=1-\frac{Pr(R(j_{1})_{it+1}=1,R(j_{2})_{it+1}=2,R(j_{3})_{it+1}=3)}{Pr(R(j_{1})_{it}=1,R(j_{2})_{it}=2,R(j_{3})_{it}=3)}\tag{6.3}\end{aligned} $$

$$ PT4_{it}=Pr(R(j_{1})_{it+1}\neq1\cup R(j_{2})_{it+1}\neq2\cup R(j_{3})_{it+1}\neq3\cup R(j_{4})_{it+1}\neq4|R(j_{1})_{it}=1,R(j_{2})_{it}=2, $$

$$ R(j_{3})_{it}=3,R(j_{4})_{it}=4)=1-\frac{Pr(R(j_{1})_{it+1}=1,R(j_{2})_{it+1}=2,R(j_{3})_{it+1}=3,R(j_{3})_{it+1}=4)}{Pr(R(j_{1})_{it}=1,R(j_{2})_{it}=2,R(j_{3})_{it}=3,R(j_{4})_{it}=4)} $$

このうち，PT1_{it}は，シェア1位企業（リーダー）が翌年に交代したか否かを表す変数である。また，PT2_{it}は，シェア1位企業と2位企業のいずれかが翌年に交代したか否かを表す変数である。同様に，PT3_{it}及びPT4_{it}はそれぞれシェア上位企業をシェア3位企業及びシェア4位企業まで拡張した変数である。これらのいずれについても，その値が大きい産業ほど市場のモビリティが高い。なお，変数PT1_{it}，PT2_{it}，PT3_{it}及びPT4_{it}は

$$ PT1_{it}\leq PT2_{it}\leq PT3_{it}\leq PT4_{it} $$

となる関係を持つ。

これらの変数について，例えば， $ PT1_{it} $ で説明すれば， $ PT1_{it} $ が産業特性 $ x_{it} $ の関数となっていると仮定し

$$ PT1_{it}=F(\alpha_{i}+x^{\prime}_{it}\beta) $$

とおいてβを推定することで市場のモビリティーと産業特性との関係を明らかにし，どのような産業特性がシェア上位企業の交代を促進して市場のモビリティーを高めるかを検証する。ここで，αは産業の個別効果を表す。

実際には, 式(6.6)に基づくゆう度関数を考えて, その対数値を最大化することでβを得て, $ PT1_{it} $ , $ PT2_{it} $ , $ PT3_{it} $ , $ PT4_{it} $ に影響を与える $ x_{it} $ を特定していく。ここで, $ y_{it} $ は対象となるマーケットシェアの上位企業の中で交代が観測された場合を1, それ以外を0とする2値変数である。

式(6.6)の関数形を定式化する際に，多くの場合，補対数対数モデル（complementary log-log model），ロジットモデル（logit model）あるいはプロビットモデル（probit model）
が使用されており，後述するように，本節では，変量効果を含む補対数対数モデルを使用して推定している。

## 3 麥数

表 6-1 に，推定に使用した $ PT1_{it} $ ， $ PT2_{it} $ ， $ PT3_{it} $ ， $ PT4_{it} $ 及びコントロール変数を含む産業特性 $ x_{it} $ の定義をまとめている。同表にそれぞれの平均と標準偏差 (standard deviation; S.D.) も併せて示す。以下，簡潔にそれぞれの変数について説明する。

産業特性のうち市場集中度について，CR4及びHHIを使用し市場のモビリティーへの影響を検証する。市場集中度の高い産業で市場のモビリティーが低いと考えられることから，市場のモビリティーと市場集中度との関係は負の相関を予想している。

次に，市場成長率を表す変数 GROW を使用して市場のモビリティーと市場成長率との関係を明らかにする。Kambhampati [2000] は，成長性の高い産業ではリーダーの地位が維持されにくいことを示しており，成長性の高い産業では市場のモビリティーは高いと考えられる。しかしながら，衰退産業において企業再編が行われやすいことから，成長性の高い産業だけでなく，成長性の低い産業でも市場のモビリティーは高いと考えられる。言い換えれば，成長性の高い産業と低い産業の双方で市場のモビリティーが高く，成長性とモビリティーの間に単純な負の相関を想定することは難しい。そこで，市場成長率 GROW に加えて，その2次項を表す変数 GROW_SQ をモデルに含めて，成長性の高い産業と低い産業の双方で市場のモビリティーが高いかを検証してみる。また，市場成長率が正となる産業と負となる産業のそれぞれに分けて，成長産業における市場のモビリティーへの影響と衰退産業における市場のモビリティーへの影響をそれぞれ検証する。そのために，GROW_SQ 以外に，GROW_P，GROW_N を新たな変数として定義している。

続いて，政策的な視点から，カルテルを表すダミー変数 CARTEL を使用して，カルテルの有無が市場のモビリティーに与える影響を検証する。ただし，実際にいつからカルテルが行われていたかを特定することは極めて困難なため，観測期間中にカルテルが発生していれば，観測期間初めの 1991 年から不当な取引制限が認定される年までの全ての年において当該産業を 1 と定義する。

また，新しい技術や製品の開発を進める産業では市場のモビリティーが高いかを検証するために，R&D比率RDINTを使用してその効果による違いを明らかにする。

さらに，産業間の違いをコントロールするために，幾つかの変数をモデルに使用している。まず，産業間における輸入比率の違いをコントロールするために，輸入比率を表す変数IMPORTを使用する。また，産業間における市場規模の違いをコントロールするために，市場規模を表す変数SIZEを使用する。さらに，シェア上位企業に合併が発生した場合，企業の順位変動が発生しやすいことから，その影響をコントロールするために，従属変数の対象となる企業における合併の有無を表す変数MERGER1，MERGER2，MERGER3，MERGER4をそれぞれ使用する。最後に，観測年の違いを表すために年ダミーも使用している。
表 6-1 で示したように，観測期間中にシェア 1 位企業（リーダー）が翌年に交代する割合（確率）は平均 12% となっている。また，シェア 1 位企業あるいは 2 位企業のいずれかが翌年に交代する割合は平均 25% となっている。さらに，これをシェア 4 位企業まで拡張すると，シェア 1 位企業，2 位企業，3 位企業あるいは 4 位企業のいずれかの企業が翌年に交代する割合は平均 50% であり，2 回に 1 回はシェア上位 4 社のうちでの交代がみられることになる。

表6-1:変数の定義と基本統計量

変数	定義	平均	S.D.
(モビリティ一指数)
PT1	(本文参照)	0.115	—
PT2	(本文参照)	0.252	—
PT3	(本文参照)	0.380	—
PT4	(本文参照)	0.497	—
(市場集中度)
CR4	上位4社集中度	0.767	0.169
HHI	ハーシュマン・ハーフインダール指数	0.237	0.144
(市場成長率)
GROW	t+1期の出荷額の対数値-t期の出荷額の対数値	-0.020	0.239
GROW_SQ	GROW×GROW	0.058	0.405
GROW_P	max{GROW,0}	0.056	0.138
GROW_N	min{GROW,0}	-0.076	0.172
(カルテルダミー)
CARTEL	1:観測期間中にカルテルが発生した産業(その年とそれ以前のすべての年),0:それ以外	0.027	—
(R&D比率)
RDINT	研究開発費/売上高×100(%)	3.323	2.253
(輸入比率)
IMPORT	輸入額/国内総供給価額	0.043	0.091
(市場規模)
SIZE	国内総供給価額(百万円)の対数値	11.988	1.362
(合併ダミー)
MERGER1	1:マーケットシェア1位企業が合併した場合,0:それ以外	0.013	—
MERGER2	1:マーケットシェア1位あるいは2位企業が合併した場合,0:それ以外	0.024	—
MERGER3	1:マーケットシェア1位,2位あるいは3位企業が合併した場合,0:それ以外	0.033	—
MERGER4	1:マーケットシェア1位,2位,3位あるいは4位企業が合併した場合,0:それ以外	0.041	—
(年ダミー)
Y90,...Y09	1:該当年の観測期間,0:それ以外	—	—

注）S.D. は標準誤差. 観測数はR&D比率を除いて 5,627 (R&D比率のみ 5,138)。いずれの変数も i と t に依存して変化 (年ダミーは t に依存して変化)。
## 4 推定結果

観測対象は1991-2010年における669品目，品目の調査期間は2年から20年で品目によって異なり，観測数は合計5,627となった。本節で使用するデータは，観測期間中に幾つか欠損がみられており，また，1期しか観察されない産業も含まれるアンバランス・パネルデータとなっている。そのために，産業の個別効果を変量効果として取り扱い，推定方法は，変量効果を含む補対数対数モデルを使用する $ ^{26} $ 。推定結果を要約したものを表6-2に，従属変数にPT1 $ _{it} $ ，PT2 $ _{it} $ ，PT3 $ _{it} $ 及びPT4 $ _{it} $ を使用した推定結果を章末の表6-3-1～表6-3-4にまとめている。表6-3-1～表6-3-4では，市場集中度の変数について，(i)-(iii)ではCR4，(iv)-(vi)ではHHIを使用している。また，市場成長率の変数について，(i)，(iv)ではGROW，GROW_SQ，(ii)，(iii)，(v)，(vi)ではGROW_P，GROW_Nを使用している。さらに，(iii)，(vi)ではR&D比率を表す変数RDINTを追加している。

まず，市場集中度の係数はいずれも負で有意となっている。この結果は，モビリティーと市場集中度との負の相関を表しており，推定結果から，市場集中度の高い産業では，シェア上位企業に変化がみられにくく，市場のモビリティーが低いといえる。この結果は，Kato and Honjo [2005, 2009] と一致している。

次に，市場成長率について，いずれの従属変数においても，GROW_SQの係数は正で有意となっているが，GROWの係数は有意となっていない。一方，GROW_P及びGROW_Nのいずれも正で有意となっている。これらの結果から，市場のモビリティーと市場成長率との関係は，単純な減少関係にあるといえず，むしろ市場成長率が正となる産業と負となる産業の双方で市場のモビリティーが高いと考えられる。すなわち，成長性の高い産業においてシェア上位企業の交代が発生しやすいだけでなく，衰退産業と呼ばれる成長性がマイナスとなる産業においてもシェア上位企業の交代が発生しやすい。このことは，成長期に参入が発生しやすい一方，衰退期に退出が起きやすいといった，産業のプロダクトライフサイクルの現象とも整合的である。

続いて，カルテルについて，全体的に CARTEL の係数は負で有意となっている。このことから，カルテルが行われた産業ではシェア上位企業の交代がみられにくいことになる。この結果は，シェア1位企業（リーダー）の交代がみられにくいことを示した Kato and Honjo [2009] と一致している。

また，R & D 比率について，RDINT の係数はいずれの表でも正で有意となっている。このことから，新しい技術や製品の開発を進める産業ではシェア上位企業の交代がみられやすいことになる。このことも Kato and Honjo [2009] の結果と一致している。

さらに，コントロール変数について，輸入比率を表す変数 IMPORT の係数はいずれの表でも負となっている。シェア上位2社，3社又は4社の交代の有無を従属変数とした分析では一部で有意な結果を得ているが（表6-2(2)から(4)の列），シェア1位企業の交代の有無を従属変数に使用した分析では有意な結果を得ていない（表6-2(1)の列）。すなわち，輸入比率の低い産業ほどマーケットシェア上位企業の交代がみられるが，その結果は十分に有意でな
表6-2: モビリティーの決定要因に関するパネルデータ分析－要約表

決定要因	(1)注)	(2)注)	(3)注)	(4)注)
市場規模の自然対数	---	---	---	---
市場成長率
市場成長率の二乗	++	++	++	++
市場成長率プラス	++	++	++	++
市場成長率マイナス	---	---	---	---
CR4	---	---	---	---
HHI	---	---	---	---
輸入比率	-	-	-
R&D比率	++	++	++	++
合併ダミー	++
カルテルダミー	-	---	-

注）被説明変数に(1)シェア1位企業の交代の有無，(2)シェア1位又は2位企業の交代の有無，(3)シェア1位，2位又は3位企業の交代の有無，(4)シェア1位，2位，3位又は4位企業の交代の有無を使用し，説明変数に決定要因を使用した推定結果。各推定結果は章末の表6-3-1（シェア1位企業の交代の有無），表6-3-2（シェア1位又は2位企業の交代の有無），表6-3-3（シェア1位，2位又は3位企業の交代の有無），表6-3-4（シェア1位，2位，3位又は4位企業の交代の有無）にそれぞれまとめられている。表中の記号については，表5-1の注を参照。

い。一方, 市場規模を表す変数 SIZE の係数はいずれについても負で有意な結果を得ている。このことから, 市場規模の大きい産業ほどシェア上位企業が交代しやすいといえる。最後に, シェア上位企業の合併を表す合併ダミーの係数はいずれも正であるが, 表 6-2(1)のリーダーの交代を除けば有意な影響がみられていない。

本節では，シェア上位企業の交代によって定義したモビリティ一指数に基づいて，市場のモビリティ一の決定要因を明らかにした。本稿の推定結果をまとめると，市場集中度が低い産業，また，成長産業や衰退産業で市場のモビリティ一が高いことになる。さらに，カルテルが行われることで，リーダーの交代が発生しにくい傾向もみられている。逆に，新しい技術や製品の開発を進める産業ではリーダーの交代が発生しやすい。本節で示したように，産業特性が市場構造やモビリティ一に影響しており，企業間競争や産業のダイナミクスに深く関係していることが分かった。こうした点で，競争政策を進めるに当たって，それぞれの産業特性に深く注視する必要性が示唆されるだろう。