Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
己の供給削減を実施することができるので，当該企業が過剰な生産能力（予備能力）を持てば，ライバルを排除・弱体化（限界企業化）するためにその過剰な生産能力を活用できると理解できるからである。換言すれば，それは，市場支配力の実現に向けて協力するようにシグナルを出しており，従わないときは他社への制裁の脅しを意味している（シグナリング効果）。ここに，上記2つの指標には乖離が存在する可能性があることが分かる。理論的には，後者の方が優れているが，能力あるいはインプットの計測が困難なため，通常はアウトプットで計測される。第三に，HHIは単独効果（unilateral effects）と協調的効果（coordinated effects）によって異なる解釈もみられる。大きなHHIは，シェア分布の非対称を通して単独効果の解釈に適合し，他方協調的効果では，協調はシェア格差の小さい場合に成立しやすく，HHIがやや低い場合の方が適合するのではないかというものである。最後に，差別化製品，革新的市場，ネットワーク型産業などでは，価格だけでなく，サービス，投資，技術開発など非価格面でも並行的に，戦略的に展開される多元的・動態的競争がみられる。そうした産業において，集中度指標はある時点における1つの構造的特徴を反映する静態的指標であり，動態的なプロセスで展開される競争の強さあるいは市場支配力の大きさを必ずしも捉えていない。

## 2 代替的指標の開発

かくして，多元的・動態的競争を反映する指標の開発・計測が求められている。例えば，こうした競争を捉えるためには，企業シェア分布の変動，世界集中度（国際寡占），買手集中度（競争過程における買手の重要性）などが考えられる。本共同研究では，最初の企業シェア分布の変動に注目する。なお，上記の世界集中度と買手集中度の問題については，経済のグローバル化や消費者の影響力（通常，消費者投入と呼ばれる）の拡大のために重要な課題であるにもかかわらず，十分な分析はまだ少なく，今後の研究が求められる。

企業シェア分布の変動（あるいは逆に安定性）は，企業のシェアと順位の変動によって捉えられ，そしてより具体的には既存企業のシェアの変動（成長，衰退），新規企業の参入，既存企業の退出によって起こる。例えば，第3章で例示するように，ある2つの時点で上位4社の集中度が全く同じあっても，上位のメンバーが2つの時点間で全く異なる場合もあり得る $ ^{6} $ 。したがって，各企業の識別，シェア，順位，参入，退出などの情報を織り込んだ構造的指標の開発が求められる。

しかし，既存企業の成長は内部成長だけではなく，合併（合併，合弁，子会社化等）による外部成長によっても起こるので，構造的指標の開発に当たっては，この点も考慮しなければならないであろう。合併，特に上位企業間の合併の場合，シェア分布の変動は大きくなるが，この場合の変動は競争によるモビリティーとみることは困難であるといえよう。

なお，これらシェア，順位，参入，退出などの情報は公正取引委員会が実施している生産・出荷集中度調査で集められる情報に含まれており，集中度との関係の重要性を示唆している。
一般に，上記のとおり，特定産業のモビリティーは企業規模（シェア）分布の変動であり，企業の内部成長，外部成長（合併），参入，退出を反映する。したがって，モビリティーを捉える指標はこれらのプロセスを含むように作成されなければならない。以下では，従来の研究で使用された指標を整理・考察しよう。

利用されている指標は，大きく，(1)シェアの変動のみに基づくタイプ，(2)順位の変動のみに基づくタイプ及び(3)シェアと順位の両方の変動に基づくタイプ，の3つに分けることができる。以下では特に断らない限り，それぞれの産業についてNを企業数，Tを年数とする。

## 1 シェア変動に基づく指標

まず，既存研究で用いられたシェア変動に基づく計測方法をみてみよう。指標の名称は，引用文献で使用されている名称である。

## (1) Market share variability index （市場シェア可変性指数）

Ciarreta [2002] は，企業間のシェアの比率を計算した上で，その異時点間の変化倍率の対数の和を使用し以下のようなシェア変動指数を算出した。

$$ \begin{aligned}\frac{2}{N(N-1)}\sum_{i
リティーの大きさの産業間比較を行えるものではない。変動係数を利用するならば，以下の算出式のように，各社シェア（企業 $ i=1\sim N $ ）の異時点間（年 $ t=1\sim T $ ）の変動係数の合計を取ることによってモビリティーを捉えられるかもしれない。

$$ \sum_{i}S V_{i}=\sum_{i}\left[\left.\left\{\sum_{t}\frac{(S_{i t}-S_{i a})^{2}}{T-1}\right\}^{\frac{1}{2}}\middle/\left(\frac{\sum_{t}S_{i t}}{T}\right)\right]\right. $$

$S_{it}$ : 企業 $i$ の $t$ 年のシェア, $S_{ia}$ : $T$ 年間の企業 $i$ の平均シェア ($=\sum_{t} S_{it}/T$), $SV_{i}$ : 企業 $i$ のシェアの変動係数

さらに，産業間で分析の対象となる企業数が異なるのであれば，式(2.3)で得られた値を企業数で除したものを比較する方法も考えられる。

## (3) Absolute instability index （绝对的不安定性指数 1）

これは，各企業のシェアの変化についてその絶対値を合計したものであり， $ S_{io} $ を企業i $ (i=1\sim N) $ の期首（o）のシェア， $ S_{il} $ を企業iの期末（l）のシェアとすれば， $ \sum_{i}|S_{il}-S_{io}| $ と表される。これは従来からよく利用され，具体的にHymer and Pashigian [1962], Baldwin [1995]などで「非相似性指数（dissimilarity index）」として使用され，そしてまたCable and Morris [2003]などでもみられる。

Sakakibara and Porter [2001] もシェア変化の絶対値を利用し，以下に示す「絶対的不安定性指数」を使用している。Sakakibara and Porter [2001] では，既存研究のように，ある期間の期首と期末のシェアを対象にして計測するのではなく，上位n社について，隣接する2期（t-1, t）におけるシェアの変化についてその絶対値を調査期間（T）にわたって合計し，産業ごとに対象の企業数と観察期間が異なり得ることを考慮して，「1社1年当たり」の数値7として標準化したものを使用している。

なお, Sakakibara and Porter [2001] は本指数を国内競争の程度を捉える指標として導入し, この数値が大きければより競争的であると捉え, この数値が大きいとき産業レベルの世界の総輸出額に占める日本からの輸出の割合（世界シェア）が大きくなっていることを確認し, 国内の活発な競争が日本の国際競争力を上昇させることを指摘する。

$$ \begin{aligned}&\frac{\sum_{i}\sum_{t\geqq2}\left|S_{i,t}-S_{i,t-1}\right|}{\left(T-1\right)\times n}\\ &S_{i,t}: 順位 i 的企業 \left.o t 年のシェア \left(i=1,\ldots,n\right)\right.\\ \end{aligned} $$

一般に，シェアや集中度が大きい産業ほど，シェア変動は大きくなりやすいと考えられるが $ ^{8} $ ，この絶対的指標では，シェアの変動が持つ影響力はシェアや集中度の大きさについ
て考慮されていない。なお，本研究では，この絶対値タイプの絶対的不安定性指数を絶対的不安定性指数1と呼び，以下の自乗タイプの指数（絶対的不安定性指数2）と区別する。

## (4) Absolute share variation （绝对的不安定性指数 2）

上記の絶対的不安定性指数ではシェアの変化分について絶対値をとっていたが，泉田ほか[2004]が使用した指標は，シェアの変化分 $ (S_{i,t}-S_{i,t-1}) $ を自乗和したものを全期間と全企業（分析の対象とした期間において1度でも上位5社となったことのある企業）について集計し，そしてそれを観察年数の違いを考慮して年数から1を差し引いたもの（=シェアの変化回数，T-1）で除したものである。

$$ \frac{\sum_{i}\sum_{t\geqq2}\left(S_{i,t}-S_{i,t-1}\right)^{2}}{T-1} $$

シェア変化の自乗和のタイプは従来から多くの研究で用いられ, 具体的に Cable [1997], Kranenburg [2002], Papadogonas and Droucopoulos [2006] などの研究（しばしば market share mobility measure（市場シェアモビリティ一測度）と呼ばれている）でみられる。本研究では，上の絶対値タイプの絶対的不安定性指数 1 と区別して，この自乗タイプを絶対的不安定性指数 2 として識別する。

## (5) Relative instability index （相对的不安定性指数 1，相对的不安定性指数 2）

上記の絶対的不安定性指数はシェアの絶対的な変化を合計したものであるが，モビリティーの意味はシェアの大きさにも依存しているかもしれない。シェアの絶対的な変化に加え，シェアの大きさも考慮した指標として，ある一定期間（例えば $ t_{1} $ 期から $ t_{2} $ 期）におけるシェア（S）の変化の絶対値を期首（ $ t_{1} $ ）のシェアで除して相対的に評価したものを，全ての企業について合計したものが考えられる。また，相対化するために利用する分母を期首シェアではなく，期首と期末（ $ t_{2} $ ）の各シェアの平均で代替することも考えられる。

これは相対的な指標であり，Sakakibara and Porter [2001] や Doi, Kudo and Kato [2014] が「相対的不安定性指数」と呼び使用している。これらの研究は，以下のように，隣接する2期 $ (t,t-1) $ の変化を対象に，「1社1年当たり」として計測している。

$$ \frac{\sum_{i}\sum_{t\geqq2}\frac{\left|S_{i,t}-S_{i,t-1}\right|}{S_{i,t-1}}}{\left(T-1\right)\times n} $$

このほか，シェア変動の絶対値を期首シェアで加重した数値を「1社1年当たり」で表示したものが利用されている。これも「相対的不安定性指数」（Sakakibara and Porter [2001]。絶対的不安定性指数と同様に隣接する2期を対象にした計測）と呼ばれ，基本的には非相似性指数の加重型（期首シェアで加重）である。
$$ \frac{\sum_{i}\sum_{t\geqq2}\left|S_{i,t}-S_{i,t-1}\right|\times S_{i,t-1}}{(T-1)\times n} $$

Sakakibara and Porter [2001] によれば, 絶対的不安定性指数 1 と相対的不安定性指数の間には高い相関がみられる。すなわち, 変動の絶対幅の大きい品目は, シェアで相対化した場合でも大きなモビリティーを持つ傾向がある。

2つの相対的不安定性指数は多少意味合いが異なる。前者の式(2.6)は，シェアの変動が大きくても，変動の算定に使用する2期間の始期におけるシェアが大きければ，その影響は相対的に割り引かれたものになると仮定する一方，後者の式(2.7)は，変動の大きさの影響は同始期のシェアが大きいほど割り増しとなると仮定している。なお，本研究では，最初の相対的不安定性指数を相対的不安定性指数1，そして後者の指数を相対的不安定性指数2と識別する $ ^{9} $ 。

## (6) そのほかの指標

上位企業のシェアに関する異時点間の相関係数もモビリティ一を捉える指標の1つであり，Papadogonas and Droucopoulos [2006]が使用している。ただし，相関係数が大きいほど，モビリティ一が小さいことを意味することに留意しなければならない $ ^{10} $ 。

## 2 順位変動に基づく指標

順位の変動により競争の程度を測定する指標としては，大きく分けると順位不安定性指標と順位相関がある。

## (1) 顺位不安定性指標

これに該当する指標は，1）首位企業をはじめ上位i企業の一定期間中における交代・移動の有無，2）上位n社間で期間中に起こった順位の変化の回数，3）期首において上位n社以下の企業がその後の期間中に上位n社に入った回数などがある。

最初の指標は Kambhampati [2000], Kato and Honjo [2006, 2009] などで使用されている。首位企業がある期間中に交代したときを 1，交代しないときを 0 とする 2 値変数として捉えられている研究もある。この方式は，モビリティーの有無（つまり，首位企業が交代しているか否か）を捉える方法であって，その程度（つまり，どの程度の確率・頻度で首位企業は交代しているか）を必ずしも捉えきれないおそれを持つ。他方，残りの 2 つの指標はこの可能性を考慮し，モビリティーの程度も捉えようとするものであり，例えば，Marlow and Wright [1986]（n = 3）がそれぞれ使用している。なお，本研究では，順位不安定性指標として上位 1 社，2 社，3 社及び 4 社不安定性指数（後述）を利用した。
## (2) 順位相関

順位の相関を捉える指標として順位相関係数と順位一致係数がある。前者には，スピアマン順位相関係数とケンドール順位相関係数（Fechner-Weber 指数とも呼ばれる。）がある。例えば，ある1つの品目について，ある2期の企業iの順位（1～N位）をそれぞれ $ p_{i} $ ， $ q_{i} $ とすると，2つの順位相関係数はそれぞれ以下のように定義される。

$$ スピアマン順位相関係数 =1-\left\{6/(N^{3}-N)\right\}\sum_{i}(p_{i}-q_{i})^{2} $$

$$ ケンドール順位相関係数 =2\left(P-Q\right)/N\left(N-1\right) $$

ただし，全ての$i,j\ (i
必ずしもない。）のシェアを考慮に入れた上で，更に順位の変化（上位 n 社に入るか入らないか）も考慮した，以下のような相対的な指標（ボラティリティ一指数という。）を提案している。

$$ \frac{\sum_{i}|S_{it}-S_{i0}|+\sum_{j}EX_{j0}+\sum_{k}EN_{kt}}{\sum_{i}S_{i0}+\sum_{j}EX_{j0}}\times\frac{1}{2} $$

$ S_{it} $ : 分析期間において上位 n 以内を維持した企業 i の期末のシェア,

$ S_{i0} $ : 分析期間において上位 n 以内を維持した企業 i の期首のシェア,

$ EX_{j0} $ ：期首には上位 n 位に入っていたが，期末には上位 n 位に入っていない企業の期首のシェア，

$ EN_{k0} $ ：期首には上位 n 位に入っていないが，期末には上位 n 位に入っている企業の期末のシェア。

この指標は，存続企業のシェア変動（絶対値），退出企業の期首シェア，そして参入企業の期末シェアを合計し，そしてそれを，期首のシェア合計（上式の分母で，上位n社集中度に相当）で除することによって標準化されている。この相対的指標では，シェアと順位の変動が持つ意味が集中度の大きさによって異なることを想定している。例えば，高集中産業では，多少のシェア変動が起こっても，競争秩序は大きく変わらないかもしれない。すなわち，相対的不安定性指数1の場合と同様に，変動幅が大きくてもシェア（したがって上位n社の上位集中度となる）が大きければ，その影響は相対的に割り引かれたものになる。また，分子は，シェアの絶対的変化を捉えているので，絶対的ボラティリティ一指数として捉えることもできる。

なお，Doi [2001] は上位 5 社について当該指数を計算し，集中度が高い産業ほどモビリティーが小さく，また輸出集約度の大きい，あるいは市場規模の小さい分野ほどモビリティーが大きく，他方研究開発集約度（以下「R & D 比率」という。）や広告集約度は有意な関係を持たないことを実証している。そして，Doi [2008] は，ボラティリティ一指数と絶対的ボラティリティ一指数の 2 つを利用して，モビリティーが価格変化率（物価水準の期末水準÷期首水準，変化倍率）に負の影響，すなわち価格に抑制的効果を与えることを指摘している。

以上が，既存の研究で利用されている主なモビリティーの計測指標及びそれらを利用した分析の概要である $ ^{11} $ 。以上の指標のうち，どの指標が最も適切であるかは，先験的に明らかにすることは難しい。なぜなら，モビリティーを定量化する式を理論的に誘導・設定することは容易ではないからである。本研究では，そのうちの主要な指標を選択した。
日本産業について，従来モビリティ一の動向を分析したものは少なく，Sakakibara and Porter [2001], Doi [2001], 泉田ほか [2004], Kato and Honjo [2006, 2009], Doi, Kudo and Kato [2014]などにすぎない。本研究では，上記で展望した複数の計測方法を利用して，経済のグローバル化，技術革新，産業構造の転換，経済停滞などで特徴付けられる1991～2010年の20年間を対象に計測を試みる。その際依拠したデータ・ソースは公正取引委員会の作成・保有する生産・出荷集中度調査の数値データである。

## 1 モビリティーの計測方法

本研究で利用した指標は，算出方式としては，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，2社，3社及び4社不安定性指数（首位及び上位2，3，4社のそれぞれの段階での順位の不安定性）及び7）ケンドール順位一致係数，である。その結果，モビリティ一指数は7方式10タイプとなる。それぞれの計算方法は基本的には前述のとおりである $ ^{12} $ 。

最初の4指標は，各年上位4社（産業内の企業数が4社に満たない場合は産業内の企業全て）のシェアを対象とし，観察期間の年ごとの変化を集計したものである。他方，ボラティリティ一指数は観察期間の期首と期末のそれぞれの上位5社を対象として集計している。上位1社から上位4社までの各不安定性指数は，隣接する2期における上位1，2，3又は4社それぞれについて，いずれかの企業の順位の交代を捉えるもので，具体的には，隣接する2期（例えば，2000年と2001年）で交代のあるときを1，交代の無いときを0とした上で，観察期間における交代の回数を合計し，観察年数で除したものである（ $ \sum r_{t,t-1}/T $ ， $ r_{t,t-1}:t-1 $ 年とt年の順位の交代の有無，T：観察年数）。観察期間を通して，交代がいずれの年でも起こらなければ指数はゼロで最小となり，そして逆に毎年交代が起これば指数は1で最大となる（0から1.0の間の値となる。）。これらの各不安定性指数は，一定期間での順位交代の有無を捉え集計したものであり，第6章で行っているパネルデータに基づいて年々の交代を捉える分析とは異なる。最後のケンドール順位一致係数は上位10社（企業数が10社に満たない産業については全社）について観察期間の年ごとの順位の変化を使用している。この係数が大きいほどモビリティーが小さいことを意味しており，ほかの指標と異なる意味合いを持つことに留意しなければならない。

本研究では，対象期間の1991～2010年の20年間で，製造業とサービス業における利用可能な661品目を対象にこれらの指数を計測した。品目の分類ベースは，日本標準産業分類の4桁分類又は6桁分類に該当する。

幾つかの計測上の特徴を整理しておこう。第一に，シェア変動のみに基づく4指標（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）では，各企業のシェアの変動を考慮して算出したものではなく，企業名の如何にかかわ
らず各順位のシェア（順位別シェア）を利用して算出したものであることに留意する必要がある（補論4参照）。

すると，2期における1位から4位までの企業は全て異なるにもかかわらず，各順位のシェアが全く同じであるという，表3-1のような極端な事例も想定することができる。この場合，本研究の方法では，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はいずれもゼロの値を取る。なぜなら，いずれも算出式の分子がゼロとなるからである。その結果，一見モビリティーは起こっておらず，市場構造は完全に安定的であるとみなしてしまうことになる。こうした事例に近似した状況も現実に考えられるであろう。しかし，ボラティリティー指数であれば2.0 $ =\left(75+75\right)/75 $ となり，そしてまた上位1社から4社の各不安定性指数（交代のあるときは1）及びケンドール順位一致係数も順位の変動を反映したものなる。実態は，上位4社が全て入れ替わり，極めて大きなモビリティーが起っているので，順位を反映した指標の方が望ましい。したがって，使用する指標の性格と問題点に注意を払うことが必要であろう。

なお，特定の企業のシェア変動を考慮しないシェア・ベースの指標を利用する理由としては，専ら対象品目数が多く，しかも観察期間の各年で計算する作業量が膨大となることを避けるという制約による。これは一次的な接近であって，今後，シェアを使用するこれらの指標についても特定の企業のシェア変動を考慮する分析が求められる。

表3-1 モビリティ一指数の計算例: 上位4社の例

順位	企業名	年1	企業名	年2
1	A	40%	E	40%
2	B	20%	F	20%
3	C	10%	G	10%
4	D	5%	H	5%
計	75%	75%

注）A～Hは企業名，数字はシェア。

第二に，シェアの基礎データは公正取引委員会の生産・出荷集中度調査に依存している。このデータは1991～2010年（分析対象期間）をカバーしているが，全ての品目についてこの20年間のシェア・データが収集されているわけではなく，それぞれの観察期間は2年から20年と品目ごとに大きく異なっている（調査対象となった年数≤分析対象期間）。その結果，分析の対象となる品目間で観察時期と年数は一致していない。よって，クロスセクション分析 $ ^{13} $ では，このことに留意しなければならない。また，シェアを算出する際，基となるアウトプットの計測単位には一般に金額と数量があるが，このデータベースでは品目によって計測単位が異なることも留意しなければならない。

第三に，合併と合弁は上記のとおりモビリティーを誘引する要因の一部を構成し，したが
ってその測定指標に直接影響を与えるおそれがある。すなわち，合併，特に上位企業間の大型合併は，存続企業（あるいは新設企業）のシェアの上昇を通してモビリティ一指数を上昇させる。このとき，合併・合弁企業に対し，①シェアの大きい方の企業のシェアを利用し，小さい方の企業を合併時で退出とみなす，②企業内再編成（子会社吸収，分社による子会社化）は，関係会社は一貫して同一企業とみなす，③合弁は合併の場合と同じ取扱いをし，そして合弁解消の場合は，その会社を引き継いだ（買収した）親会社のシェアとし，手を引いた親会社の退出とする，という処理を施した上で，それぞれのシェア及び順位を算出している。

このような合併の直接的な影響を排除するために，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，相対的不安定性指数2，上位1社から4社の各不安定性指数及びケンドール順位一致係数では，合併年を除いて指数の値を計測している。他方，観察期間の期首と期末を対象として算出されるボラティリティ一指数は，期間中に合併が起こると，合併の影響を直接反映する方法となっている。

第四に，既存の関連研究のうち，Sakakibara and Porter [2001]，Doi [2001]，及びDoi，Kudo and Kato [2014]はいずれも，輸出入を考慮しない生産シェアや販売シェアを基に算出したモビリティ一指数を利用している。このため，これらの研究は国内市場の動態を十分に捉えていない可能性を含む。それに対して，本研究で利用したシェア及び順位は出荷集中度調査に基づいており国内市場を対象としている。国内市場の競争状況を明らかにするならば，出荷ベースの方が望ましいであろう。

なお，生産ベースと出荷ベースの間で，分析結果に違いがあるかどうかについては今後の課題の1つである。

最後に，上記のとおり，幾つかの可能な指標について，理論的に，先験的により適切なものと判断するのは難しく，その問題の解決は実証に委ねられるであろう。したがって，本研究では，多数の品目であるが，より計算が容易である上記の7つの算出方式を採用した。

なお，本研究で利用した指標以外にも，上記のとおり幾つか指標がある。これらも今後利用し，考察することが必要であろう。

## 2 モビリティ一指数の計算結果とモビリティ一指数間の相関

7方式10タイプのモビリティ一指数を計算した結果の要約統計量を代表2にまとめている $ ^{14} $ 。初めに，シェアのみを使用したモビリティ一指数のうち，絶対的不安定性指数1及び相対的不安定性指数1の計算結果によれば，上位1位から4位のシェアは，1社1年当たり平均して1品目当たり1.86%ポイント変化し，相対的には1社1年当たり平均して1品目当たり平均約16%変化している。両不安定性指数の変動係数をみると相対的不安定性指数1の方が大きく，平均値を基準として相対的なシェア変動のほうが絶対的なシェア変動に比べ産業間のばらつきが大きい。

次に，順位のみを使用したモビリティ一指数のうち，上位1社不安定性指数の計算結果によれば，平均して1品目当たり約13%の確率で1位企業が交代している。同様に，上位2社，
上位3社及び上位4社の各不安定性指数の計算結果から上位2社から4社のうち少なくとも1社が交代している確率は順に平均して1品目当たり約27%,約41%及び約53%である。これら4指数の変動係数をみると上位1社不安定性指数の変動係数が最も高く，上位4社不安定性指数の変動係数が最も低い。つまり，1位企業に限定すれば，1位企業の交代の有無について産業間のばらつきは大きいが，1位から4位の企業のうち少なくとも1社が交代することについては産業間のばらつきは小さい。

最後に，モビリティ一指数間の関係に注目しよう。利用可能な661品目についてモビリティ一指数間の相関係数を計算し，相関表を表3-2にまとめている（要約統計量をまとめている付表2も参照。）。まず注目されることを整理しよう。すなわち，

1）利用したモビリティ一指数のうち，ケンドール順位一致係数だけは，ボラティリティ一指数などほかの指標と負の相関係数を持つ。しかし，いずれの指数間の関係も同じ方向にある。なぜなら，上記のとおり，ケンドール順位一致係数の値が大きいことは順位が安定的であることを意味し，その係数の値はほかの指標と逆の意味合いを持つからである。

2）指標間の相関係数が指標によっては高くないケースがある。例えば，相対的不安定性指数1は，ほかの7指標との相関係数の絶対値が概して低い（0.04～0.32）。これは各指標の特性・限界を反映している可能性がある。それゆえ，競争政策で考慮するときは，指標の選択は重要な問題であろう。

3) その中で, シェアの変動のみに依拠する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 指標間では相関係数が比較的高い。ただし, 相対的な指標である相対的不安定性指数 1 と相対的不安定性指数 2 の相関はやや低い (0.29) ことは注目される。これは, 先に指摘したように, 2 つの指数が異なる仮定に依拠していることを反映しているものと考えられる。

4）上位1社不安定性指数は，シェアを使用するほかの5指標との相関係数の絶対値が総じて低いが（0.11～0.26），このことは，シェアの変動が多少あっても首位企業の地位は比較的安定していることを示唆している。こうした解釈は，非対称的寡占や支配的企業寡占モデルと整合的である。これらの市場構造では，首位企業は圧倒的シェアを有する支配的企業であるからである。また，このことは，上位2から4社の不安定性指数についてもいえる。なお，これら4つの不安定性指数は互いに比較的高い相関を持つ。したがって，首位企業が交代すれば，当然であるが，それ以下の企業の順位も変動（上位になるか，下がる）する傾向にある。

かくして，指数間の相関は必ずしも高くない場合が多い。この事実は，上で言及した計測方法上の問題のほかに，各指標が市場構造の動態を異なる側面から捉えていることを示唆する。それぞれが捉える側面を理解する必要がある。
表3-2：モビリティ一指数間の相関係数

1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
1. 絶対的不安定性指数 1	1.00
2. 絶対的不安定性指数 2	0.84	1.00
3. 相対的不安定性指数 1	0.44	0.59	1.00
4. 相対的不安定性指数 2	0.87	0.74	0.29	1.00
5. ポラティリティ一指数	0.27	0.34	0.32	0.16	1.00
6. 上位 1 社不安定性指数	0.26	0.20	0.11	0.17	0.20	1.00
7. 上位 2 社不安定性指数	0.32	0.22	0.11	0.19	0.23	0.65	1.00
8. 上位 3 社不安定性指数	0.29	0.18	0.08	0.15	0.23	0.50	0.78	1.00
9. 上位 4 社不安定性指数	0.25	0.14	0.04	0.10	0.20	0.41	0.64	0.82	1.00
10. ケンドール順位一致係数	-0.28	-0.23	-0.12	-0.21	-0.53	-0.20	-0.25	-0.25	-0.22	1.00
ここでは，モビリティ一指数の全体的な特徴として，その品目別，集中度別特徴，カルテル・談合（以下「カルテル」という。）が確認された品目の特徴，そして観察期間20年間での動向について若干の考察を加える。

## 1 集中度指標及びモビリティ一指数からみた動向

ここでは，我が国における主要な商品・役務の産業動向について，集中度，シェアの変化及び順位の変化を幾つかの指数（集中度についての指数，シェアの変化又は順位の変化を捉える指数）に集約し，調査期間におけるそれら指数の変化を明らかにしたい。初めに，集中度分布の変化を捉えることにより，より上位の企業にシェアが偏ってきたのか否かを確認し，次に，モビリティ一指数の大小に応じて品目を分類し，シェアの変動や順位の変動がどの程度起こっていたのか明らかにする。

## (1) 集中度分布の変化からみた集中度の傾向

集中度分布の変化をみるに当たっては，標本661品目のうち，1991年から2010年まで継続して調査の対象となった109品目について上位4社集中度（以下「CR4」という。）及びHHIを使用し，補足データとして輸入を使用した。輸入については，調査対象事業者以外の者が輸入した輸入量（額）を基に，当該輸入量（額）が国内総供給額に占める割合（以下「輸入シェア」という。）を使用している。生産・出荷集中度調査においては品目により調査期間が異なっているところ，集中度分布の経年変化をみるためにはより調査期間が長い品目を選別することが必要と思われたので，20年継続して調査の対象となった品目を選択した。

図 4-1-1 上段左の図は，109 品目について各年の CR4 に関する箱型図である。109 品目のうち全体から上位及び下位 25% を除いた 50%（以下では「中位 50%」。図では四角の上下の幅）が含まれる範囲は 2000 年代前半まで若干の拡大をみせ，かつ，CR4 の中央値も低下傾向にあることから，この期間においては集中度が高い品目もあれば低い品目もある程度存在していた。一方，それ以降をみると，中位 50% は小さくなる傾向にあり，かつ，中央値も上昇傾向にあることから，僅かではあるが上位集中が進んでいたように思われる。

図 4-1-1 上段右の図は，1991 年，2000 年及び 2010 年について CR4 から密度を推定しその分布をグラフにしたものである。109 品目に限れば,1991 年及び 2010 年に比較して，2000 年においては CR4 が 50%～70% の品目数が多かったが, CR4 が 80% 以上になると，1991 年及び 2010 年において品目数が多い。1991 年と 2010 年を比較すると，分布状況は類似しているものの，CR4 が 70%～80% の範囲では 1991 年の方が品目数は多く，他方，80% を超えると 2010 年の方が品目数は多いことが確認できる。

同様の比較を HHI についても行うため，HHI の箱型図と密度の分布を図 4-1-1 中段に示した $ ^{15} $ 。箱型図によれば，2005 年や 2008 年において中位 50%が小さくなっており，こ
(1) CR4 の箱型図（左）と密度（右）

(2) HHI の箱型図（左）と密度（右）

(3) 輸入の箱型図（左）と密度（右）

計した値であり，その点で厳密には HHI ではない。
れらの年では中位に集中度が固まっているが，全体としてみれば中位の分布はそれほど上下に動いていない。HHIの最大値は2010年に近づくほど大きくなっているものの，最大値付近の件数は少ない。HHIの中央値の動きをみると，2000年半ばにやや上昇しているものの，2010年にかけてやや減少しており，期間を通じてみれば大きく変化していない。これらの結果を踏まえると，1991年から2010年においては，市場シェアの分布もある程度反映しているHHIについては，全体的にみて本研究の対象期間において大きく変化していないように推測される。

しかしながら，本研究で使用した HHI はデータの制約から，出荷額についてせいぜい上位 10 社の市場シェアの二乗を合計したものであるので，11 位以下の企業及び輸入の拡大・縮小の影響を間接的に受けることに留意した上で本結果を解釈する必要がある。図4-1-1 下段は輸入シェアについての箱型図及び密度の分布を示しており，箱型図によればこの 20 年で輸入は伸びていることを示す。輸入が伸びた結果 HHI の算定に使用するシェアが減ったにもかかわらず HHI がそれほど変化しなかったのであれば，本結果は上位企業がより大きなシェアを獲得していることを示唆する。

次に，HHI について推定した密度の図（中段右の図）によれば，2000 年の分布は 1991 年及び 2010 年の分布と比較してやや左にあり，全体的に集中度が低かった。また，2000 年では，HHI が 2,000 程度と 6,000 程度のところで山になっており，HHI が 2,000 程度と同 6,000 程度の集まりの二つのグループが存在していた。1991 年では HHI が 4,000 程度のところでほか 2 年と比較して山が高い。2010 年では，HHI が 6,000～7,000 程度のところではほか 2 年より割合は小さいものの，分布の裾が 10,000 程度まで延びており，より高い HHI を有する傾向になってきたことをうかがわせる。

以上を踏まえると，661品目のうち20年継続して調査の対象となった109品目に限った分析ではあるが，1991年から2010年において，2000年までは上位集中度の高い品目の数は減少傾向にあったが，それ以降は増加傾向にあった。さらに，2010年においては，1991年よりも上位集中度が高い品目が増加したと考えられる。

## (2) モビリティ一指数からみた我が国産業の概観

モビリティ一指数は市場シェアや順位の変動を反映しており，当該指数が高ければ市場はより競争的であると考えられる。ここでは，第3章でまとめたモビリティ一指数の計測方法に基づいて計算したモビリティ一指数を基に，モビリティ一指数の観点からより競争的であった産業についてまとめることとする。具体的には，本研究で使用したモビリティ一指数には，1位から4位の市場シェアを使用したもの，1位から4位の順位を使用したもの，1位から10位の順位を使用したもの及び1位から5位企業のシェアと順位を使用したものがあるところ，ここでは，市場シェアのみを使用したモビリティ一指数(計4つ)の上位又は下位25%及び1位から4位の順位のみを使用したモビリティ一指数（計4つ）の上位又は下位25%に該当する産業を抽出し，それらの産業について上位1位から4位の順位別シェアが平均してどの程度変化したのか，また，1位企業から4位企業がどの程度の確率で交代していたのかまとめることとする。つまり，図4-1-2の領域①～④に該当する
る産業について，それぞれどの程度シェアの変化又は順位の変化が起こっていたのかまとめることとする。

図 4-1-2：シェアと順位のモビリティ一指数上位 25%・下位 25%領域

初めに，全661品目の中から，全て（8種類）のモビリティ一指数について上位25%に順位付けられる品目（領域①）及び下位25%に順位付けられる品目（領域④）を抽出したところ表4-1の左のグループ（全品目（661品目）の欄）のとおりであった。下位25%に順位した品目では1位から4位企業はほぼ不動（交代の確率は4%），シェアの変化は約0.5%ポイントであり，調査期間が2年から8年程度と短い。一方，上位25%に順位した品目をみると，平均して約5.0%ポイント上位1位から4位の市場シェアは変化しており，1位企業は約57%の確率で交代し，1位から4位企業は約95%の確率で交代している。次に，上位企業の交代は少ないが上位でシェアの変化が起きている産業（領域②）についてみると，平均すると約7.5%ポイント上位1位から4位のシェアは変化しているが順位に変更はほとんどなく，1位から4位企業のうち少なくとも1社が交代した確率は約9%であった。他方，上位順位の市場シェアの値に動きはそれほどないものの順位が変化している産業（領域③）については，上位1位から4位のシェアの変化は約0.5%ポイントであり，1位企業は約67%の確率で交代し，1位から4位企業のうち少なくとも1社が100%の確率で（つまり，毎期）交代していた。

次に 661 品目のうち, 1991 年から 2010 年において調査の対象となった期間の合計が 8 年以上の 379 品目について, 同様に上位・下位それぞれ 4 通りのふるい分けに従い抽出した品目をみる (表 4-1 の真ん中のグループ (8 年以上調査対象の品目 (379 品目) の欄))。
8年以上の品目に限ると,図4-1-1の①に該当する品目では約4.7%ポイント上位1位から4位のシェアは変化しており,約38%の確率で1位企業が交代し,約88%の確率で1位から4位企業のうち少なくとも1社が交代している。領域④に該当する品目では約0.7%ポイント1位から4位のシェアは変化しており,約14%の確率で1位から4位企業のうち少なくとも1社が交代している。同様に,領域②では約4.7%ポイント1位から4位のシェアは変化しており,約27%の確率で1位から4位企業のうち少なくとも1社が交代しており,領域③では約0.3%ポイント上位1位から4位のシェアは変化しており,約18%の確率で1位企業が,約82%の確率で1位から4位企業のうち少なくとも1社が交代している。

最後に，20年継続して調査の対象になった品目について（表4-1の右のグループ（20年調査対象の品目（661品目）の欄）），領域①に該当する品目では約5.4%ポイント1位から4位のシェアの変化が起きており，約30%の確率で1位企業が交代し，約84%の確率で1位から4位のうち少なくとも1社が交代している。他方，領域④に該当する品目では，約0.5%ポイント1位から4位のシェアが変化しており，1位から4位企業のうち少なくとも1社が交代する確率は約11%であった。領域②に該当する品目は約2.2%ポイント市場シェアが変化しており，1位企業の交代はほとんど起きておらず，約16%の確率で1位から4位企業のうち少なくとも1社が交代している。領域③に該当する品目はなかったことから，20年継続して調査の対象となった産業では，順位変動が起きている場合，シェアの変化もある程度生じていることが推測できる。

次に，これらの領域に該当する品目について市場集中度（CR4 及び HHI）をみると，次のことが分かる。CR4 及び HHI は領域②の品目で最も大きく，領域③の品目で最も小さい。この傾向は全品目を対象に分類した結果に限らず，8 年以上の品目及び 20 年の品目を対象に分類した結果に共通してみられる。この結果は，モビリティ一指数が高い品目では比較的集中度が高いことを示す。他方，領域④の集中度をみると，全品目について CR4 は約 62，HHI は約 1,400 であるが，8 年以上及び 20 年調査の対象となった品目について両集中度指標はそれぞれ CR4 が約 73 及び約 80，HHI が約 1,900 及び約 2,200 と高くなっている。また，8 年以上又は 20 年調査の対象となった品目では領域①及び④に該当する品目の CR4 の差は 2 以下で，HHI についても差はおよそ 200 である。また，領域①と④における市場集中度の変動（CR4 及び HHI の変動係数）をみると，領域④における変動が小さく，調査対象期間において，領域①に比べ領域④の集中度はそれほど大きく変化していなかったことが分かる。

市場集中度に関する結果を踏まえると，領域①では集中度は高いがモビリティ一指数も高いことから，この領域に該当する品目は集中度が高いもののある程度シェアの変動や順位の変動が起きていることが示唆される。他方，領域④では集中度は高くモビリティ一指数は低いことから，この領域に該当する品目では寡占が安定している可能性があるが，競争の結果としてシェアや順位に変化がない可能性を否定するものではない。領域②ではCR4もHHIも最も高く，順位に変化はなくとも上位でシェアの変動が顕著に生じている品目はCR4もHHIも高いことを示唆する。一つの可能性としては，上位の企業にシェア
表 4-1：領域①～④に位置する品目についてのモビリティ一指数，市場集中度等の平均値

全品目(661品目)	8年以上調査対象の品目(379品目)	20年調査対象の品目(109品目)
領域	①	②	③	④	①	②	③	④	①	②	③	④
品目数	20	3	2	29	14	1	2	13	4	1	0	4
調査年数	8.00	8.67	3.00	5.31	11.43	16.00	12.00	12.62	20.00	20.00	20.00
絶対的不安定性指数1	5.03	7.48	0.46	0.46	4.66	4.69	0.33	0.65	5.35	2.18	0.54
絶対的不安定性指数2	226.48	287.35	1.46	1.60	210.19	290.14	0.97	3.89	247.13	51.78	3.08
相対的不安定性指数1	0.31	0.27	0.04	0.03	0.31	0.22	0.04	0.04	0.35	0.21	0.03
相対的不安定性指数2	159.29	328.23	5.15	8.49	116.66	169.79	2.52	13.54	140.67	83.29	14.08
ポラティリティ一指数	0.56	0.18	0.18	0.05	0.59	0.28	0.45	0.12	0.50	0.10	0.09
上位1社不安定性指数	0.57	0.00	0.67	0.00	0.38	0.00	0.18	0.00	0.30	0.00	0.00
上位2社不安定性指数	0.82	0.00	0.83	0.00	0.69	0.00	0.55	0.00	0.63	0.00	0.01
上位3社不安定性指数	0.90	0.00	1.00	0.00	0.82	0.00	0.73	0.02	0.76	0.16	0.01
上位4社不安定性指数	0.95	0.09	1.00	0.04	0.88	0.27	0.82	0.14	0.84	0.16	0.11
ケンドール順位一致係数	0.54	0.86	0.95	0.96	0.51	0.59	0.44	0.84	0.45	0.52	0.66
市場成長率	21.17	-3.00	2.60	0.68	-0.74	11.22	1.99	-0.38	-6.31	2.66	0.53
PCM	0.21	0.25	0.33	0.33	0.21	N.A.	0.40	0.40	0.16	0.27	0.41
CR4	78.57	92.73	45.68	61.80	74.67	94.23	29.39	73.30	81.57	96.55	79.96
CR4の変動係数	0.09	0.03	0.02	0.02	0.12	0.02	0.13	0.04	0.13	0.01	0.02
HHI	2471.62	4278.31	738.99	1392.14	2068.22	4054.74	356.59	1867.68	2381.67	5174.91	2202.16
HHIの変動係数	0.28	0.23	0.03	0.04	0.32	0.27	0.15	0.08	0.31	0.13	0.06
が集中しているものの，これらの企業間でシェアに大きな開きがあるので，シェアの変動（シェアの奪い合い）はあっても順位の変動には至っていない品目がこの領域に該当しているものと思われる。出荷集中度調査の品目ではこのような特徴を有する品目は全品目中3品目，8年以上調査が継続している品目に限れば1品目に限られている。領域③のCR4及びHHIが低い値となっていることについては，絶対的不安定性指数の定義上，上位企業のシェアが低い場合にはシェアを使用している同指数の値も低くなる可能性があるので，モビリティ一指数の値が小さい領域③に該当する品目のCR4及びHHIの値は小さいと推測される。

## 2 モビリティーの変動

次に，モビリティーの変動を詳しくみるために，1991年から2010年まで継続して調査の対象となった109品目について，1991～2000年（前期）と2001～2010年（後期）の2期間に分けそれぞれの期間でモビリティー指数を計算し，前期と後期のモビリティー指数を比較することによってモビリティーの変動を考察しよう。表4-2にその結果を要約している。

2つの期間の平均値の差をみると，ケンドール順位一致係数を除く全ての指標において，指数は後期において上昇している。ケンドール順位一致係数の結果も，その意味合いが逆の関係を示すために，ほかの指標と同じ傾向を持つ。したがって，前期と比較して後期ではモビリティーは大きくなっている。

今，以上の関係について，統計的検証するために，平均値の差の検定（t検定）及び中央値の差の検定（ウィルコクスンの符号検定）を使用した $ ^{16} $ 。平均値の差の検定によれば，相対的不安定性指数1を除き，平均値が等しいという帰無仮説は棄却され，2期間の上昇差は有意性を持つ。中央値の差の検定では，ボラティリティ一指数を除いて，中央値が等しいという帰無仮説は棄却され，中央値は有意に上昇している。

かくして，指標間では全く一致した動向ではないが，総じてモビリティーは上昇している。これは，経済構造の変化の影響を受けて，企業行動が変化し，したがって市場構造も流動的となっていることを示唆している $ ^{17} $ 。
表4-2：モビリティ一指数の変化－1991年～2000年と2001年～2010年の比較（観測数＝109）

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	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	上位3社不安定性指数	上位4社不安定性指数	ケンドール順位一致係数
1991-2000	平均值	1.58	32.59	0.11	41.59	0.19	0.06	0.06	0.06	0.06	0.63
中央值	1.37	16.20	0.09	34.69	0.15	0.00	0.00	0.00	0.00	0.57
標準偏差	1.05	56.61	0.14	33.50	0.16	0.12	0.12	0.12	0.12	0.16
最小值	0.13	0.16	0.01	2.03	0.02	0.00	0.00	0.00	0.00	0.41
最大值	6.71	421.57	1.32	223.28	0.93	0.67	0.67	0.67	0.67	1.00

2001-2010	平均值	2.09	63.23	0.17	55.95	0.25	0.12	0.12	0.12	0.12	0.60
中央值	1.83	29.82	0.11	43.61	0.19	0.00	0.00	0.00	0.00	0.57
標準偏差	1.33	90.62	0.33	49.25	0.22	0.16	0.16	0.16	0.16	0.14
最小值	0.23	0.48	0.02	3.75	0.02	0.00	0.00	0.00	0.00	0.37
最大值	7.64	449.00	3.42	394.96	1.27	0.67	0.67	0.67	0.67	0.95
差注1)	平均值の差	-0.51	-30.64	-0.06	-14.36	-0.06	-0.06	-0.06	-0.06	-0.06	0.03
中央值の差	-0.46	-13.62	-0.02	-8.92	-0.04	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00
検定注2)	平均值の差	乗却	乗却	乗却しない	乗却	乗却	乗却	乗却	乗却	乗却	乗却
中央值の差	乗却	乗却	乗却	乗却	乗却しない	乗却	乗却	乗却	乗却	乗却

注1）平均値の差は「前期の平均値－後期の平均値」，中央値の差は「前期の中央値－後期の中央値」で算出。

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により検定を行っている。
## 3 モビリティーとカルテルの関係

競争政策上注目される市場構造上の問題の1つとして，カルテルがみられる産業の構造上の特性がある。表4-3のAは，観察期間内で8年以上のシェア・データが利用できる品目のうち，1991～2010年で公正取引委員会から「不当な取引制限」と認定されたケースを参考に18品目について各指数をまとめたものである。ここで，モビリティ一指数が計算可能な品目（モビリティ一指数品目）とカルテルが確認された品目（カルテル実施品目）とは必ずしも一致していないことに留意する必要がある。カルテル実施品目は，モビリティ一指数品目の更に細かな分類の品目であるケースもあるからである。例えば，モビリティ一指数を計算したゴムタイヤ・チューブでは，カルテル品目では航空機用空気入りタイヤとなっている。

カルテルが確認されている品目のモビリティ一指数は，上位2社，上位3社及び上位4社の各不安定性指数を除き，それ以外の（カルテルが確認されていない）品目の平均に比べて低い。この結果から，カルテルが行われた品目では協調体制が敷かれ，モビリティ一が総体的に低いことが推察される。

しかし，以上の証拠は，カルテルが行われた品目のモビリティーが低いことを示すものであり，因果関係を識別するものではない。つまり，モビリティーが低い，すなわち，市場が安定的でありカルテルしやすい環境にあるのでカルテルが形成されたのか，あるいは，カルテルが形成された結果としてモビリティーが小さいのかは不明である。また，上記のように，カルテル実施品目とモビリティー指数品目が一致しない分野においては，モビリティー（指数）とカルテルの関係は明快ではない。より詳細な分析が不可欠である。

次に，モビリティーとカルテルの関係に関連して，利用可能な品目について，公正取引委員会の審決書又は排除措置命令書に基づき，カルテル開始前，実施中，そしてカルテル終了後，それぞれの期間のモビリティー指数の動向をみてみよう。表4-3のBにその結果をまとめている $ ^{18} $ 。

なお，カルテル開始前又はカルテル終了後の観測年数が少ないとモビリティ一指数を計算できないので，カルテル開始前又はカルテル終了後の観測年数が少ない品目を除外している。その結果，10品目が利用可能である。また，品目数が少ないので統計的検定を行っていない。

利用可能な10品目において，モビリティ一指数間で一致した傾向はみられないが，そのうち多くの品目で，カルテル終了後モビリティ一が大きくなる指数がやや多い。繰り返すが，カルテル実施品目とモビリティ一指数品目が一致しないケースもあるので，厳密には，カルテルが実施された品目について考察する必要がある。