Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
(i)	(ii)	(iii)	(iv)	(v)	(vi)	(i)	(ii)	(iii)	(iv)	(v)	(vi)
SIZE	-0.233***	-0.217***	-0.206***	-0.246***	-0.231***	-0.258***	SIZE	-0.182***	-0.171***	-0.144***	-0.151***	-0.139***
(0.052)	(0.051)	(0.059)	(0.051)	(0.050)	(0.058)	(0.037)	(0.036)	(0.042)	(0.036)	(0.035)
GROW	-0.123	-0.103	GROW	-0.085	-0.054
(0.136)	(0.136)	(0.105)	(0.104)
GROW_SQ	0.478***	0.521***	GROW_SQ	0.361***	0.386***
(0.094)	(0.095)	(0.074)	(0.074)
GROW_P	1.356***	1.329***	1.470***	1.460***	GROW_P	1.083***	1.073***	1.158***
(0.220)	(0.223)	(0.222)	(0.227)	(0.164)	(0.167)	(0.166)
GROW_N	-1.470***	-1.365***	-1.544***	-1.468***	GROW_N	-1.181***	-1.111***	-1.177***
(0.190)	(0.191)	(0.188)	(0.189)	(0.158)	(0.160)	(0.157)
CR4	-2.512***	-2.581***	-2.681***	CR4	-2.425***	-2.484***	-2.757***
(0.389)	(0.384)	(0.405)	(0.289)	(0.284)	(0.303)
HHI	-5.060***	-5.198***	-6.058***	HHI	-2.837***	-2.930***
(0.610)	(0.602)	(0.657)	(0.370)	(0.366)
IMPORT	-0.626	-0.854	-0.836	-0.498	-0.735	-0.858	IMPORT	-1.335***	-1.531***	-1.695***	-0.552	-0.737*
(0.573)	(0.568)	(0.571)	(0.534)	(0.529)	(0.526)	(0.436)	(0.432)	(0.438)	(0.405)	(0.401)
RDINT	0.120***	0.119***	RDINT	0.136***
(0.027)	(0.026)	(0.020)
MERGER1	0.586*	0.597*	0.586*	0.567*	0.569*	0.575*	MERGER2	0.274	0.267	0.295	0.246	0.235
(0.321)	(0.320)	(0.350)	(0.319)	(0.319)	(0.349)	(0.176)	(0.176)	(0.196)	(0.176)	(0.197)
CARTEL	-0.791	-0.886*	-0.812	-0.951*	-1.061**	-0.984**	CARTEL	-0.344	-0.380	-0.304	-0.390	-0.426
(0.519)	(0.517)	(0.507)	(0.517)	(0.515)	(0.502)	(0.282)	(0.278)	(0.276)	(0.284)	(0.280)
年岁之一	あり	あり	あり	あり	あり	あり	年岁之一	あり	あり	あり	あり	あり
観測数	5,627	5,627	5,138	5,627	5,627	5,138	観測数	5,627	5,627	5,138	5,627	5,138
産業数	669	669	614	669	669	614	産業数	669	669	614	669	669
対数ゆう度	-1,789	-1,768	-1,644	-1,768	-1,746	-1,615	対数ゆう度	-2,813	-2,788	-2,552	-2,816	-2,791
Wald χ²	190***	233***	234***	216***	261***	273***	Wald χ²	290***	342***	365***	281***	332***
注) 括頻内は標準誤差。*** , ** , *はそれぞれ1%, 5%, 10%水準(両側検定)。Wald χ²は係数B全てを0とする帰無仮説の検定続計量。	注) 括頻内は標準誤差。*** , ** , *はそれぞれ1%, 5%, 10%水準(両側検定)。Wald χ²は係数B全てを0とする帰無仮説の検定続計量。
(i)	(ii)	(iii)	(iv)	(v)	(vi)	(v)	(ii)	(iii)	(iv)	(v)	(vi)
SIZE	-0.195***	-0.186***	-0.174***	-0.142***	-0.132***	-0.137***	SIZE	-0.201***	-0.192***	-0.174***	-0.143***	-0.135***
(0.032)	(0.031)	(0.036)	(0.031)	(0.036)	(0.028)	(0.027)	(0.031)	(0.027)	(0.032)
GROW	-0.057	-0.025	GROW	-0.035	-0.000
(0.095)	(0.095)	(0.092)	(0.092)
GROW_SQ	0.227***	0.241***	GROW_SQ	0.188***	0.202***
(0.065)	(0.066)	(0.065)	(0.066)
GROW_P	0.915***	0.926***	0.955***	0.963***	GROW_P	0.813***	0.788***	0.855***
(0.146)	(0.147)	(0.149)	(0.151)	(0.139)	(0.139)	(0.141)
GROW_N	-0.967***	-0.899***	-0.932***	-0.878***	GROW_N	-0.854***	-0.794***	-0.812***
(0.144)	(0.145)	(0.144)	(0.146)	(0.145)	(0.145)	(0.145)
CR4	-2.675***	-2.719***	-2.964***	CR4	-2.682***	-2.704***	-2.969***
(0.250)	(0.247)	(0.259)	(0.221)	(0.218)	(0.228)
HHI	-2.311***	-2.380***	-2.714***	HHI	-2.124***	-2.175***
(0.307)	(0.304)	(0.332)	(0.265)	(0.262)
IMPORT	-1.618***	-1.803***	-1.913***	-0.468	-0.640*	-0.669*	IMPORT	-1.623***	-1.775***	-1.921***	-0.398	-0.550*
(0.380)	(0.377)	(0.377)	(0.355)	(0.352)	(0.350)	(0.341)	(0.338)	(0.336)	(0.318)	(0.316)
RDINT	0.137***	0.128***	RDINT	0.107***	0.095***
(0.017)	(0.017)	(0.015)	(0.015)
MERGER3	0.078	0.060	0.086	0.055	0.035	0.053	MERGER4	0.111	0.101	0.163	0.088	0.077
(0.136)	(0.137)	(0.150)	(0.136)	(0.137)	(0.150)	(0.110)	(0.110)	(0.110)	(0.110)	(0.120)
CARTEL	-0.496**	-0.540**	-0.462**	-0.531**	-0.572**	-0.492**	CARTEL	-0.325	-0.372*	-0.327*	-0.358*	-0.401**
(0.241)	(0.239)	(0.233)	(0.245)	(0.242)	(0.237)	(0.201)	(0.199)	(0.193)	(0.204)	(0.202)
年ダミー	あり	あり	あり	あり	あり	あり	年ダミー	あり	あり	あり	あり	あり
観測数	5,627	5,627	5,138	5,627	5,138	観測数	5,627	5,627	5,138	5,627	5,627	5,138
産業数	669	669	614	669	669	産業数	669	669	614	669	669	614
対数ゆう度	-3,267	-3,242	-2,946	-3,293	-3,269	対数ゆう度	-3,403	-3,381	-3,067	-3,442	-3,421	-3,109
Wald $ X^{2} $	353***	402***	437***	305***	351***	Wald $ X^{2} $	418***	461***	469***	353***	393***	394***
注) 括頻内は標準調差。***、**、はそれぞれ1%、5%、10%水準(両側検定)。Wald $ X^{2} $ は係数B全てを0とする偏無仮説の検定統計量。
モビリティーは，市場行動・成果に反映される可能性がある。本章では，モビリティーが価格及び価格費用マージンに及ぼす影響を，それらの決定要因を分析する回帰式を推定し考察する。

## 1 モビリティーの価格への効果

まず，モビリティーが価格に及ぼす影響を考察する。モビリティーが競争の強さを反映しているならば，それは価格の水準を引き下げる影響を与え，価格変動の程度をより大きくする影響を与えることが予想される。こうした分析はこれまで少なく，分析の求められている課題の1つである。本研究は，モビリティーが価格変化に及ぼす影響について計量分析を試みる。

## (1) 分析方法

まず推定式を導こう。ある設定された価格は，事後的には，平均費用と産出量一単位当たり利潤の合計である。価格をP，平均費用をAC，そして産出量一単位当たり利潤を $ \pi/Q\left(\pi\right) $ は利潤，Qは産出量）とすると，以下の式(7.1)のように表される。

$$ \begin{aligned}P=AC+\frac{\pi}{Q}=AC+\frac{\pi}{K}\cdot\frac{K}{Q^{*}}\cdot\frac{Q^{*}}{Q}\\K&: 使用資本 ,Q^{*}: 生產能力 \end{aligned} $$

したがって，産出量一単位当たり利潤 $ \left(\pi/Q\right) $ は，資本利潤率 $ \left(\pi/K\right) $ ，資本産出係数 $ \left(K/Q^{*}\right) $ ，そして操業度の逆数 $ \left(Q^{*}/Q\right) $ に分解できる。この簡単な式から，価格の決定要因は，費用（賃金，原材料費及び各種固定費），資本利潤率，技術的な係数である資本産出係数，そして操業度である。特に，資本利潤率は，企業にとって事前的にも事後的にも需要要因そして競争関連要因によって左右されるであろう。そこで，本研究は需要要因及び競争関連要因の二つの要因に焦点を絞り，特に競争に関連する要因としてはモビリティー（以下の推定式ではモビリティー指数と表示する。），集中度（CR4及びHHI），下位企業シェア及び輸入圧力（輸入変化倍率）（集中度，下位企業シェア及び輸入圧力は以下の推定式では競争要因と一括する。），そして競争に直接関わる行動として合併，カルテル及び研究開発活動（合併ダミー，カルテルダミー及びR&D比率。以下の推定式では行動要因と一括する。）を取り上げる。

式(7.1)から，価格変化式を2時点間の価格変化率（価格変動/期首価格），それから価格変化倍率（期末価格/期首価格）の形で容易に導き出すことができる（紙幅の関係上，導出プロセスは省略する。Doi [2008]を参照。）。なお，それらは期首の要因（賃金総額/売上高比率，原材料費/売上高比率，利潤/売上高比率など）で加重したものである。

そこで，以下のような価格変化倍率の回帰式を OLS により推定した。その際利用した標本は，モビリティ一指数が8年以上の期間で利用可能な製造業113品目（R&Dを使用
したモデルでは 108 品目）である。

$$ \begin{aligned}Price&=\alpha_{p}+\sum_{i}\beta_{p,i}\times\left( モビリティ一指数 \right)+\sum_{i}\gamma_{p,i}\times\left( 需要要因 \right)\\&\quad+\sum_{i}\pi_{p,i}\times\left( 競争要因 \right)+\sum_{i}\omega_{p,i}\times\left( 行動要因 \right)+\eta\end{aligned} $$

式(7.2)において，従属変数のPriceは，観察期間における企業物価指数の期末水準を期首水準で除した変化倍率（期末水準÷期首水準）及びその累乗根（1/（観察期間－1）で累乗根を取る。1年当たりの平均的な価格変化率に換算したもの。），の2つの方法を使用した $ ^{27} $ 。後者は，観察期間が品目間で異なることを考慮したものである。企業物価指数は，日本銀行の『物価指数年報』（各年）から利用した。

他方，説明変数について，モビリティ一指数は，第5章と同様に，上記の7方式10タイプによって計測された変数である。また，価格に影響を与えるものとして導入されたほかの説明変数についても全く同じ方法で計測されている。

まず，需要要因は，市場規模，市場成長率及び需要変動率を含み，そして市場成長と価格動向の関係から推して，市場成長率は正の影響，そして需要変動率は負の影響を及ぼすものと予想される。しかし，市場規模の影響は先験的には不明である。

次に，競争要因は，国内市場におけるCR4及びHHI，下位企業シェア，そして輸入圧力として，価格変化を分析する本節では，輸入変化倍率（観察期間における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。前者2つは，集中度が競争の程度を反映しているという伝統的な競争論に立てば正の関係が予想され，そして下位企業シェアと輸入変化倍率は，下位企業や輸入が上位企業への競争圧力を意味するかぎり負の影響を持つものと予想される。

最後に，行動要因としてカルテルと合併のダミー変数は共に，先験的には正負両方の効果を持つことが考えられる。カルテルの前後（形成と崩壊），そして合併の前後で，市場行動が変化する可能性があるからである。また，企業の研究開発活動の大きさを反映するR&D比率を技術革新の代理変数として使用する。この変数の効果について，正負両方の関係の可能性を含むであろう。なぜなら，革新は，例えば，画期的新製品の導入に伴う需要の大きな喚起によって，あるいは高価な革新的新製品の導入によって価格上昇を誘引する場合もあり，また逆に効率的生産方法の導入によって価格が低下することも可能であるからである。各説明変数の算出に利用した資料は，第5章の分析と同じである。

## (2) 推定結果

推定結果を要約したものを表7-1に，推定結果を章末の表7-3-1から表7-3-10にまとめている。総じて多くの説明変数が有意な効果を示していない。その中で，以下の点について留意しておこう。
表7-1：モビリティーが価格に及ぼす影響の推定結果－要約表

A: 被说明变数 = 佃格变化倍率

(1)注	(2)注	(3)注	(4)注	(5)注	(6)注	(7)注	(8)注	(9)注	(10)注
モビリティ一指数	-	+	+	- -
市場規模の変動係数
市場成長率
下位企業シェア
CR4
HHI
輸入変化倍率	- -	- -	- -	- -	- -	- -	- -	- -	- -	- -
R&D比率	- -	- -	- -	- -	- -	- -	- -	- -	- -	- -
合併ダミー	++	++	++	++	++	++	++	++	++	+
カルテルダミー	++	++	++	++	++	++	++	++	++	++

B: 被説明変数＝価格変化倍率の累乘根

(1)注	(2)注	(3)注	(4)注	(5)注	(6)注	(7)注	(8)注	(9)注	(10)注
モビリティ一指数	-
市場規模の変動係数	-	-	-	-	-	-	-	-
市場成長率
下位企業シェア	-
CR4
HHI
輸入変化倍率
R&D比率	- -	- -	- -	- -	- -	- -	- -	- -	- -	- -
合併ダミー
カルテルダミー	++	++	+	++	++	++	++	++	++	++

注）各推定式のモビリティ一指数として(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7-3-1（絶対的不安定性指数1），表7-3-2（絶対的不安定性指数2），表7-3-3（相対的不安定性指数1），表7-3-4（相対的不安定性指数2），表7-3-5（ボラティリティ一指数），表7-3-6（上位1社不安定性指数），表7-3-7（上位2社不安定性指数），表7-3-8（上位3社不安定性指数），表7-3-9（上位4社不安定性指数），表7-3-10（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は，表5-1の注を参照。

なお，被説明変数の取り方によって推定結果が若干異なるので，各被説明変数（価格変化倍率とその累乗根）について別々にみてみよう。

## ア 価格変化倍率の場合

まず，モビリティ一に関する指標は有意な効果を示さないケースが多く，相対的不安定性指数1を含むモデルのみ予想通りに負の関係を持つ。この負の効果は，同様の価格変化倍率を使用して，モビリティ一が価格を抑制する方向に働くことを実証した Doi [2008] の結果と一致している。他方，上位2社不安定性指数及び上位3社不安定性指数は正で有意の符号を持ち，ケンドール順位一致係数は負で有意の符号を持っており，それぞれ予想とは逆の符号である（ケンドール順位一致係数は，係数の値が大きくなるほ
ど順位の変動が小さいことを意味する。)。かくして，モビリティーの効果は，一部のモビリティー指数においてのみ有意な効果を持つが，指標によって結果が異なっていることから頑健（ロバスト）な関係を確認することができなかった。

次に，いずれの需要要因（市場成長率及び需要変動（市場規模の変動係数）），そしてまたいずれの集中度要因（CR4，HHI及び下位企業シェア）も有意性を持たない。その中で，価格変化倍率に正の関係を持つことが予想された市場成長率が有意な効果を持たないことは注目される。なぜなら，既存の研究はしばしば，市場成長率が相対的に価格を押し上げる関係を実証しているからである。バブル経済崩壊後の「失われた20年」の状況，すなわち多くの産業での需要低迷を反映しているのかもしれない。

第三に，輸入変化倍率は，全ての推定式で負の有意な関係を示している。この結果から，輸入増の圧力が価格に抑制的な影響を与えているといえる。したがって，輸入促進が1つの有効な競争促進策であろう。

第四に，R&D比率は全ての式で負の有意な効果を持つ。すなわち，R&D比率の大きい分野では，価格変化倍率は小さくなる傾向にある。この頑健な結果の解釈として，技術革新が大きい分野では，技術分野に限らず販売面でも競争が激しく展開され，また新技術の導入によって製品価格が低くなる（製品革新の場合），あるいは生産がより効率的になる（工程革新）ことが示唆されている。この結果から，研究開発・革新は社会的厚生を高めると結論できるであろう。それゆえ，イノベーションを促進するような公共政策が望ましい。

第五に，カルテルダミーは，いずれのモビリティ一指数の場合でも有意に正の効果を示す。したがって，この結果は，カルテルのみられる品目では，価格が上昇又は安定していることを示唆し，注目すべきである。

ただし，カルテルダミーは，価格の計測期間でカルテルがみられたものではなく，あくまでも1991～2010年の間で露見した事件があったことを反映していることに留意しなければならない。したがって，その結果は明確な因果関係を明らかにしていない。

最後に，合併ダミーは，ケンドール順位一致係数除くほかのモビリティ一指数を含む推定式ではいずれも有意に正の関係を持つ。したがって，合併が行われている品目では，価格変化倍率はほかの品目に比べて高くなる傾向にあるといえよう。一方で，ケンドール順位一致係数は，正の符号を持ち有意であるが，ほかの指標の場合とは逆の符号条件を示す。なぜなら，同係数が大きいほど，モビリティ一が小さいことを意味するからである。

なお，価格変化には，各種費用要因などほかの要因も影響を与える。それらの影響を除去して推定を行うことが必要であるが，本研究では試みられていない。今後の課題である。

## 価格変化倍率の累乗根の場合

上記のとおり，観察期間が品目間で異なることを考慮して価格変化倍率の累乗根を利用した。まず，モビリティ一指数について，価格変化倍率の場合と同様に，相対的不安
定性指数 1 のみが負の有意な効果を持つ。

第二に，需要要因のうち，市場成長率は，価格変化倍率の場合と同様に，有意性を持たない。もう1つの需要変動を捉える市場規模の変動係数は，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社から上位4社の各不安定性指数及びケンドール順位一致係数を利用した場合いずれも，R&D比率を含まない推定式では，負の有意な効果を有している。これらの結果は，市場の変動が大きいほど価格の上昇が小さいことを示唆している。換言すれば，市場の変動が大きい分野では，協調が難しく競争が展開される結果，価格が抑えられる傾向にあると解釈することができるかもしれない。

第三に，集中度関連の3つの変数（CR4，HHI及び下位企業シェア）は，ほとんどの推定式で，価格変化倍率の場合と同様に，統計的有意性を持たない。

最後に，R & D比率は価格変化倍率の場合と同様に，負の有意な関係を示している。カルテルダミーも価格変化倍率の場合と同様に，正の有意な関係を示している。一方，輸入変化倍率と合併ダミーは共に，符号的には価格変化倍率の場合と一致するが統計的に有意ではない。

かくして，価格変化において，競争に関連すると考えられる，多くのモビリティ一指数，産業集中及び輸入圧力は，有意な関係を示していない。

## 2 モビリティーの価格費用マージンへの効果

次に，モビリティーが市場成果指標の1つである価格費用マージンに及ぼす影響を考察しよう。価格費用マージンの決定要因の分析は，従来多数の研究によって試みられてきた。その展望は既存の展望研究に委ね，直接モビリティー効果の推定結果の分析に進む。

## (1) 分析方法

分析方法は，価格変化の場合と同様に，回帰式の OLS 推定である。式(7.3)を，モビリティ一指数が8年以上利用可能である製造業337品目を対象に推定した。こうした推定は，以下で触れるように観察期間の長さの違いが推定結果に影響する可能性を考慮したことによる。モビリティ一指数が観察期間の長短の如何にかかわらず利用可能である製造業574品目（R&Dを含むモデルでは573品目）についても，補足的に推定した。

$$ \begin{aligned}PCM=\alpha_{PCM}+\sum_{i}\beta_{PCM,i}\times\left( モビリティ一指数 \right)+\sum_{i}\gamma_{PCM,i}\times\left( 需要要因 \right)\\+\sum_{i}\pi_{PCM,i}\times\left( 競争要因 \right)+\sum_{i}\omega_{PCM,i}\times\left( 行動要因 \right)+\xi\end{aligned} $$

式(7.3)において，価格費用マージンは「（付加価値額－現金給与総額）÷製造品出荷額等」と定義され，利用した被説明変数（PCM）は，モビリティ一指数が計測された観察期間の価格費用マージンの平均である。その算出に利用したのは，『工業統計表 産業編』
に記載されている．全事業所を対象にしたデータ（全数調査）である。

ここで留意しなければならないのは，まず，全数調査が行われた3年（1998，2003，2008）の価格費用マージンをほかの年にも当てはめていることである。具体的には，1991年から2002年では各年に1998年の価格費用マージン，2003年から2007年では各年に2003年の価格費用マージン，そして2008～2010年では各年に2008年の価格費用マージンを割り当てた。その上で，各品目において観察期間の平均を算出・利用した。それゆえ，利用した数値は，各年の『工業統計表　産業編』に基づいて年ごとに算出した価格費用マージンの期間平均ではない。したがって，この方式を採る限り，十分に長い観察期間が利用可能な標本を対象とするのが望ましい。

工業統計表の数値を利用しているので，PCMは4桁分類レベルの産業ごとに計算されたものを利用していることにも留意する必要がある。生産・出荷集中度調査の品目は細分類（主に6桁分類）の品目が多いところ，工業統計表の数値は4桁分類のものに限られているので，4桁分類のPCMを4桁分類の産業に該当する全ての細分類品目についての被説明変数として使用している $ ^{28} $ 。したがって，厳密な意味において，PCMは必ずしも品目ベースの成果指標ではない。

他方，説明変数について，モビリティ一指数は，上で行われた決定要因と価格についての分析と同様に，上記の7方式によって計測された10タイプの変数である。そのほかの説明変数の計測は，いずれも上記の2つの計量分析の場合と同じである。需要要因は，市場成長率，需要変動率を含み，そして競争要因は，国内市場におけるCR4，HHI，下位企業シェア及び輸入圧力である。輸入圧力として，上の計量分析で使用・定義した変数である輸入比率及び輸入変化倍率の2つを代替的に使用する。最後に，行動要因は，カルテル，合併のダミー変数及びR&D比率である。初めの2つの要因が価格費用マージンに及ぼす効果は，上記の価格分析の場合とほとんど同じである。他方，R&D比率は，革新活動の代理変数と捉える限り，価格の場合とは異なって，革新利潤を反映して利潤成果に正の効果を持つものと予想される。

なお，各説明変数の算出に利用した資料は，上の分析と同じである。

## (2) 推定結果

推定結果を要約したものを表 7-2 に，調査対象年数が 8 年以上の品目（337 品目）についての推定結果を章末の表 7-4-1 から表 7-4-10 にまとめている。それに従いながら，結果を考察しよう。

まず，モビリティ一指数の効果をみると，絶対的不安定性指数1は予想通り負の有意な効果を持ち，モビリティ一の競争的効果の仮説を支持している。したがって，大きな絶対的な変動幅は競争を捉えていることを示唆している。同様の競争的効果が，絶対的不安定性指数2，相対的不安定性指数2並びに上位2社，上位3社及び上位4社の各不安定性指数においてもみられる。他方，相対的不安定性指数1は有意性を持つが，予想の効果とは逆の正の符合を持つ。また，ボラティリティ一指数，上位1社不安定性指数及びケンドー
ル順位一致係数はいずれも統計的有意性を持たず，予想とは整合的ではない。これらの予想とは異なる結果は，多重共線性に起因しているおそれがある。

第二に，需要関連の要因をみると，需要変動率（市場規模の変動係数）は負の有意な関係を示す。すなわち，需要が変動している品目ほど，マージンが低い。他方，市場成長率は既存の研究結果と異なって一定の効果を持たない。これは，市場成長率の大きい分野ほど，モビリティーが大きいという上記の結果を反映しているかもしれない。なぜなら，こうした分野では，競争が十分に展開されていると理解されるからである。その結果，産業横断的にみると，明確な関係が発現しなかったかもしれない。

第三に，集中度の効果について，CR4はいずれの推定式でも有意な関係を持たず，そしてまたHHIも相対的不安定性指数2の場合を除いて有意な結果を示していない。これらの結果は，従来の研究結果と整合性に欠ける。こうした結果は，一部，上で指摘した従属変数PCMの計算・利用に問題があることを反映しているかもしれない。今後，利用したPCMの分類レベル（工業統計表の4桁分類）とモビリティ一指数の分類レベルがおおよそ合致する品目を対象に推定する分析で補完する必要がある。また，観察期間の毎年の価格費用マージンを利用することも必要であろう。

他方，下位企業シェアは，いずれの推定式でも有意に正の効果を示している。しかし，この符号は予想と反対である。なぜなら，下位企業のシェアが大きな産業では下位企業からの競争圧力が大きく，競争が展開される結果，産業利潤成果は小さいと予想されるからである。しかも，推定結果は頑健な正の効果を示している。当惑する結果であるが，あえて解釈するならば，下位企業のシェアが大きいことは，より多くの下位企業でも存続できることを意味し，したがって，この結果は，その存続が当該産業の利潤率がより高いから可能となっていることを反映しているといえるかもしれない。こうした逆の因果関係を反映している可能性がある。この結果について，一層の精査が求められるであろう。

第四に，輸入に関連する2つの変数は，ほぼ全ての推定式で統計的有意性を示していない（モビリティ一指数として絶対的不安定性指数2を，集中度としてHHIを，輸入として輸入変化倍率を使用したときのみ，輸入は正の有意な効果であった。）。それゆえ，これらの予想外の結果から，価格費用マージンからみる限り，少なくとも輸入が大きな競争圧力となっていないといえるかもしれない。

第五に，R & D 比率は正の符号を持つが，有意な結果ではなかった。すなわち，研究開発集約的な産業であっても，価格費用マージンが有意に高いわけではない。この結果は，PCM の計測方法，多重共線性などの統計上の問題に起因する，あるいはほかの要因を代理する変数となっていることを反映している可能性がある $ ^{29} $ 。

最後に，カルテルダミーはいずれのモビリティ一指数を含む全ての推定式で，負の有意性を持つ。したがって，カルテル事件を起こしている品目では，価格費用マージンが有意
表 7-2 : モビリティーが価格費用マージン（8年以上）に及ぼす影響の推定結果－要約表

(1)注	(2)注	(3)注	(4)注	(5)注	(6)注	(7)注	(8)注	(9)注	(10)注
モビリティ一指数	---	-	+	-	-	---	---
市場規模の変動係数	---	---	---	---	---	---	---	---	---	---
市場成長率
下位企業シェア	++	++	++	++	++	++	++	++	++	++
CR4
HHI	++
輸入比率
輸入変化倍率	+
R&D比率
合併ダミー
カルテルダミー	---	---	---	---	---	---	---	---	---	---

注）各推定式のモビリティ一指数として(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7-4-1（絶対的不安定性指数1），表7-4-2（絶対的不安定性指数2），表7-4-3（相対的不安定性指数1），表7-4-4（相対的不安定性指数2），表7-4-5（ボラティリティ一指数），表7-4-6（上位1社不安定性指数），表7-4-7（上位2社不安定性指数），表7-4-8（上位3社不安定性指数），表7-4-9（上位4社不安定性指数），表7-4-10（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は，表5-1の注を参照。

に低い。この事実も，下位企業シェアの場合と同様に，利潤率が低いためにカルテルが実施されているという，逆の因果関係を反映している可能性がある。他方，上位企業が関わる合併の有無を捉える合併ダミーは有意ではない。

かくして，全体的に推定結果は明確な関係を示していない。また，価格費用マージンに対し，本研究の中心にあるモビリティーの効果は利用するモビリティー指数によって異なる。こうした結果は，1つに利用した価格費用マージンの変数の持つ算出上の問題に起因しているかもしれない。上で指摘したように，本研究では，4桁分類レベルの産業で算出した価格費用マージンの値を，その4桁分類に含まれる細分類ベースの品目全てに割り当てている。こうした方法がバイアスを誘引しているおそれもある。また，従属変数PCMが基本的には全数調査の行われた3年の数値を基に算出されていることも推定結果に影響している可能性がある。さらに，全体としての分析対象期間は20年間となっているが，観察期間が品目間で異なっているために，期間や産業の影響を考慮した，より精緻な分析が必要であろう。例えば，品目ダミーや年ダミーなどを導入することが求められるであろう。

また，モビリティーが本質的に変動を捉えるものであり，それゆえに価格費用マージンも本研究のようにレベルではなく，価格分析と同様にその変動を利用することが求められるかもしれない $ ^{30} $ 。
以上，幾つかの代替的な計測方法を利用し，モビリティを，利用可能な我が国の産業について，経済停滞，産業構造の変化，経済のグローバル化などで特徴付けられる1991年から2010年の20年間を対象に計測した。そして本研究は，1）指標間の関係，2）我が国の産業におけるモビリティ一の全体的な動向，3)モビリティ一の決定要因，及び4）モビリティ一の影響を検討した。その結果は以下のように要約される。

(1) 従来，代替的な指標が適用されている。しかし，理論的にはどの指標が望ましいかを先験的に議論することは難しい。この問題に対応するためには，実証的な分析に委ねられる。

(2) モビリティーの主要な計測指標（基本的には7つの方式）を具体的に我が国の産業に適用した結果，幾つかの指標の間では，予想に反し高い相関がみられなかった。したがって，各種指標間の関係は強固で明確とはいい難いものである。その結果は，1つに，モビリティーの計測方法に依拠している可能性がある。

(3) モビリティーの大きさは経時的に変動している可能性がある。事実，20年間のシェアが分析できる品目（109品目）の動向をみると，後期のモビリティーは前期に比べて大きくなっている。すると，これらのファインディングは，モビリティー分析にはその計測期間が重要であり，そしてまた，産業ごとに時系列的にモビリティーを算出し，1つの指標の時系列的な変動を考察するほうが適切であることを示唆している。

(4) 全体的に，モビリティーの決定要因に関する分析の結果はその指数間で必ずしも一致せず，各説明変数の効果が異なることが注目される。この事実は，上の指数間の相関係数の態様と整合的である。本研究で使用した説明変数のうち，R&D比率の正の効果が注目される。

(5) 上位企業の交代を被説明変数とするパネルデータ分析の結果によれば，成長産業（需要成長率がプラス）と停滞産業（需要成長率がマイナス）の両方で順位移動が起っている。すなわち，停滞産業であっても十分に競争が行われている可能性があることが示唆される。

(6) モビリティ一指数の有効性を考察するために，モビリティ一が価格変化と価格費用マージンの両方に及ぼす影響をクロスセクション分析したが，各指数の強固（ロバスト）で明確な効果はみられなかった。

(7) カルテルについて，カルテルのみられた分野ではモビリティーが小さくなることを示すモビリティー指数があり，カルテルの行われた品目では，市場構造は安定的な傾向がある。また，カルテル前後の比較でも，実施後はモビリティーが大きくなるケースが多い。さらに，カルテルの行われた品目は，その他の品目に比べて価格上昇が大きいか，価格低下率が小さい。本研究はカルテルの直接的効果を捉えていないけれども，カルテルによる競争制限的な関係がそこに示唆されているといえるかもしれない。したがって，カルテル規制が重要であり，そしてその際モビリティーに留意する必要があろう。

かくして，モビリティーの分析結果は総じて明確性に欠けるきらいがある。換言すれば，モビリティーの計測についてさらなる考察が求められる。すると，各指標について注意深い利用と理
解が求められる。その際，本研究で利用した指標以外にも，上記のとおり幾つかの代替的な計測方法・指標が存在するが，今後それらも分析対象に加えることも必要であろう。

あわせて,いうまでもなく計量的分析の改善・精緻化も不可欠である。主な課題を整理しよう。第一に,モビリティ一指数の算出方法について触れると,本研究では,一部のモビリティ一指数について,各順位の企業を特定化せずに指標を算出したが,上でも指摘したように,厳密には企業を特定化して算出するのが望ましい。

第二に，推定方法上の問題として，分析期間の長さは，利用したデータの制約上，標本品目間で同一ではなく，しかも互いに異なっている。20年間全てをカバーする品目もあれば，途中の数年のみの品目もあり，観察年の違いが推定に影響を与えているおそれがある。また，モビリティーの問題は本質的に変動の問題であり，しかも被説明変数と説明変数との間で相互に影響し合う場合もある。すると，OLS推定方法は統計上のバイアスを含むおそれがあり，より厳密には二段階最小自乗法のような同時方程式の推定を試みる必要がある。また，説明変数も，変数のレベルではなく当該変数の変動を導入することも必要かもしれない。

第三に，上で利用した変数の計測についても，改善・工夫する余地はある。例えば，すでに指摘したように，価格費用マージンは，本研究のように全数調査の行われた3年の数値ではなく，毎年の算出を基に作成するというのも考えられる。

第四に，本研究で取り上げなかった説明変数を追加することも必要であろう。例えば，製品差別化戦略（広告費比率など）などの非価格行動を考慮すべきであろう $ ^{31} $ 。また，経済のグローバル化が進行する現代では，貿易や海外直接投資が国内のモビリティ一に与える影響も重要な課題である $ ^{32} $ 。

第五に，本共同研究では公正取引委員会が実施している生産・出荷集中度調査のデータを使用しているところ，独占的状態に係る規制に関して経済力集中の実態を把握するという同調査の目的から，品目は集中度が高いものに偏っており，また，データ整備がなされているか否かといった理由から，新しい品目に比べ従来からの品目が多くなる傾向にあると思われる。したがって，本分析結果が我が国産業の全体的な状況を示しているとはいいきれない可能性が残る。

最後に，本研究のようなクロス・インダストリー分析ではなく，産業ごとにモビリティーの時系列分析を行うことも有用であろう。本研究の結果は，モビリティーの産業間比較を行うのに十分な指標を決定することは必ずしも容易ではないことを示唆するといえるからである。事実，近年では，特定産業を分析対象とする研究が多い。また，そうした産業ごとの接近の一環として，例えばカルテルや合併が行われた産業について，より詳細な分析が必要である。

また，順位の移動について，首位企業が単に転落したかどうかではなく，どの順位まで落ちたのか，そして同様に第2位，第3位の企業などの上位企業についても同様な分析をすることも有用であろう。その際，例えばマルコフ遷移行列の適用によって順位移動をより詳細に明らかにすることができる。
今後，これらの課題に取り組み，引き続きモビリティ一分析を通してモビリティ一指数の改善及び競争構造のダイナミクスの解明に努める予定である $ ^{33} $ 。
## 補論

1 クロスセクションデータ及びパネルデータについて

使用したデータの種類から，第5章及び第7章で行った分析はクロスセクションデータを使用したものでクロスセクション分析，第6章で行った分析はパネルデータを使用したものでパネルデータ分析とも呼ばれる。ここでは，それらデータの種類について説明する。

クロスセクションデータとは，同一時点における異なる主体（品目，産業など）について属性（モビリティ一指数，市場成長率，CR4など）を集めたデータである。一方，パネルデータとは，多数の同一の主体について，異なる年次の属性を集めたものである。以下はそれらの数値例である。

例：クロスセクションデータ

年	モビリティ一指数	市場成長率	CR4
品目甲	1995	9.61	4.62	52
品目乙	1995	6.80	-1.24	74
品目丙	1995	5.11	-2.90	74

## 例：パネルデータ

年	モビリティ一指数	市場成長率	CR4
品目甲	2000	11.72	4.93	76
2005	11.28	4.39	74
2010	7.75	-0.02	68
品目乙	2000	6.52	-1.45	76
2005	1.94	-4.74	56
2010	9.04	4.19	51
品目丙	2000	3.54	-2.53	54
2005	6.92	1.02	59
2010	5.30	-3.25	71
## 2 平均値の差の検定及び中央値の差の検定について

第4章では20年間調査の対象となった109品目について，1991年から2000年（前期）及び2001年から2010年（後期）におけるモビリティ一指数を計算し，前期と後期でモビリティ一指数が変化したか否かをみるため，平均値の差の検定及び中央値の差の検定を行った。補論2では，それぞれの検定について簡単に説明する。

## (1) 平均値の差の検定

1991 年から 2010 年の 20 年間調査の対象となった品目について, 1991 年から 2000 年(前期) 及び 2001 年から 2010 年（後期）におけるモビリティ一指数を求め, モビリティ一指数の差を計算し, その差が平均的に 0 といえるかどうか検定を行っている。具体的には, 帰無仮説を前期と後期におけるモビリティ一指数の平均値は変わらないとし, 差の平均値及び差の標準誤差を計算し, 標本観察値 $ t_{0}= $ （差の平均値／差の標準誤差）の絶対値 $ |t_{0}| $ を求め, $ |t_{0}| $ が一定のパーセント（「有意水準」と呼ばれる。）の下での値（「臨界値」と呼ばれる。）を上回る水準となるか否かを判断する。ここでは有意水準を 5％とする t 分布の臨界値 $ t_{c} $ の絶対値 $ |t_{c}| $ と比較する。比較の結果 $ |t_{0}| > |t_{c}| $ なら前期と後期におけるモビリティ一指数の平均値は変わらないとする帰無仮説を棄却する。

次の例でいえば， $ |t_{0}|(=0.39)<|t_{c}|(=2.26) $ であるから，前期と後期におけるモビリティ一指数の平均値は変わらないとする帰無仮説を棄却しない。

## (2) 中央値の差の検定

前期のモビリティ一指数と後期のモビリティ一指数の差を求め，その差の中央値が0であれば，前期のモビリティ一指数より後期のモビリティ一指数が高くなる品目数 $ (n_{1}) $ と前期のモビリティ一指数より後期のモビリティ一指数が高くなる品目数 $ (n_{2}) $ は概ね等しくなる。つまり， $ n_{1}>n_{2} $ 又はその逆であれば，中央値が0であるとはいえないだろう。例えば， $ n_{1} $ が $ n_{2} $ より大きければ，前期のモビリティ一指数が大きい品目が多く，前期に比べ後期では全般的にモビリティ一指数が低下していることを示すだろう。逆に， $ n_{2} $ が $ n_{1} $ より大きければ，後期のモビリティ一指数が大きい品目が多く，後期に比べ前期では全般的にモビリティ一指数が低いことを示すだろう。

中央値の差の検定においては， $ n_{1} $ と $ n_{2} $ が概ね等しいか否か，有意水準を5％とする両側検定を行う。具体的には， $ n_{1} $ と $ n_{2} $ のいずれか低い方 $ (n_{min}) $ について，二項分布の確率を0.5とした上で $ n_{1}+n_{2} $ のうち少なくとも $ n_{min} $ 選び出す確率を求め，これに2を乗じたもの（以下「中央値の差の検定におけるP値」呼ぶ。100％を超えた場合は100％とする。）を5％と比較し，5％より低ければ前期のモビリティ一指数の中央値と後期のモビリティ一指数の中央値が等しいとする帰無仮説を棄却する。

表 A2 の例でいえば，全 10 品目のうち $ n_{1}=n_{2}=5 $ であるところ，10 品目のうち少なくとも 5 品目で前期のモビリティ一指数が後期のモビリティ一指数よりも大きくなる確率は 62.3% となり，中央値の差の検定における P 值は 100% となり 5% を上回るので，前期の中央値と後期の中央値が異なるとする帰無仮説を棄却しない。
表 A2：平均値の差の検定及び中央値の差の検定

前期	後期	差(=前期-
後期)	前期>後期なら
1,逆なら0	前期<後期なら
1,逆なら0
品目1	0.60	3.42	-2.82	0	1
品目2	1.60	0.00	1.60	1	0
品目3	0.75	1.61	-0.86	0	1
品目4	1.08	0.30	0.78	1	0
品目5	2.13	1.29	0.84	1	0
品目6	0.40	0.82	-0.43	0	1
品目7	0.72	1.46	-0.75	0	1
品目8	0.97	0.68	0.29	1	0
品目9	1.91	2.68	-0.77	0	1
品目10	0.92	0.33	0.59	1	0
平均値	-0.15	合計品目数	n1=5	n2=5
標準誤差	0.40	10から0選ぶ確率	0.1%
|t0|	0.39	10から1選ぶ確率	1.0%
|t c|	2.26	10から2選ぶ確率	4.4%
10から3選ぶ確率	11.7%
10から4選ぶ確率	20.5%
10から5選ぶ確率	24.6%
10から少なくとも5
選ぶ確率	62.3%
中央値の差の検定に
おけるP値	100.0%
## 3 回帰分析について

第5章及び第6章では，モビリティ一指数を被説明変数とし，需要要因，競争要因及び行動要因を説明変数とする回帰分析を行い，第7章では，価格指数の変化率及び価格費用マージンを被説明変数とし，モビリティ一指数，需要要因，競争要因及び行動要因を説明変数とする回帰分析を行い，統計的有意性を判断している。補論3では，第5章及び第7章で行っている回帰分析について簡単に説明し，その後，回帰分析における統計的有意性について簡単に説明する。第6章で使用している分析手法はここで紹介するものと異なり技術的に高度な手法なのでここでは説明しないものの，統計的有意性の考え方は類似のものである。

## (1) 回帰分析

回帰分析とは2つ以上のデータの関係をみるものである。今，次のような2種類のデータ（説明変数として上位4社集中度（CR4），被説明変数としてモビリティ一指数）があるとして，横軸にCR4，縦軸にモビリティ一指数の値をとると次のようになる。

品目A	品目B	品目C	品目D	品目E	品目F	品目G	品目H	品目I	品目J
CR4	72	66	44	74	49	65	78	52	79	54
モビリティ一指数	21.20	19.50	14.83	21.32	16.53	19.43	21.77	16.63	22.77	17.18

CR4 とモビリティ一指数の関係を直線（モビリティ一指数 = a + b × CR4）で近似するとき，全ての点を通るように一本の直線を引くことはできない。そこで，仮に一本の直線を引くとき，その直線と品目1から品目10それぞれの点との誤差を合計したものを最小にするように直線を引いて近似する方法が考えられる（誤差の二乗を合計したものを最小にする線を選ぶので最小自乗法と呼ばれる。）。平均的には次の

$$ モビリティ一指数 =\alpha+\beta\times CR4 $$

の関係が成り立つが，個別にはモビリティ一指数とα+β×CR4の間には誤差（ε）が生ずる。ε=モビリティ一指数-(α+β×CR4)とし，ε²を各品目について合計したものが最小となるようにαとβの値を求める。
本例でいえば，このようにして求められた直線は次の図のようになる。図中にある数式は，直線の式であって，CR4の係数0.21は，CR4が1高くなるとモビリティ一指数が平均的に0.21高いことを意味している。係数が負の数値を取る場合，CR4が高い品目ではモビリティ一指数が低い。

これが回帰分析の基本的な考え方であって，説明変数に需要要因，競争要因などを加えるなどして，モビリティ一指数とそれら要因との関係を捉えることができる。

## (2) 統計的有意性

この例を基にして統計的有意性の考え方について簡単に説明する。我々の関心は CR4 とモビリティ一指数の間に線形の関係があるか否か，すなわち，

$$ モビリティ一指数 =\alpha+\beta\times CR4+\epsilon $$

を想定した上でβが0であるか否かにある。「CR4は有意に正（又は負）である」とは，CR4がモビリティ一指数に関係しないとするとき，つまり，βの真の値が0とするとき（帰無仮説），標本から推定値0.21が得られる確率が有意水準以下であることを意味する。

本例について，図中の直線についての推定結果をまとめると次のとおり。

CR4	0.21
(27.90)
定数	5.82
(12.00)
観測数	10

表中，括弧内の数値は統計的有意性を判断するための数値（t値）であり，観測数が10で説明変数の数が2（定数とCR4），有意水準が5％であれば，この数値が2.31を超えると有意に正（係数の符号がマイナスであれば負）であるという。CR4についてみればそのt値は27.90で2.31より大きいので，CR4は有意に正である。
## 4 モビリティ一指数の計算方法

ここでは，本共同研究で使用したモビリティ一指数について，数値例を使用し計算方法を説明する。使用する品目（甲と乙の2種）とその品目の市場シェアは表A4-1のとおりである。計算を簡単にするため年数及び企業数を3としている。表中上のグループは，各年におけるシェアを企業別にまとめたものであり，表中下のグループは，各年におけるシェアを順位別にまとめたものである。

表 A4-1：市場シェアと順位別のシェア

品目甲	シェア	品目乙	シェア
A社	B社	C社	A社	B社	C社
2000	40%	35%	25%	2000	40%	35%	25%
2001	45%	30%	25%	2001	35%	40%	25%
2002	40%	25%	35%	2002	25%	35%	40%
順位	順位
1位	2位	3位	1位	2位	3位
2000	40%	35%	25%	2000	40%	35%	25%
2001	45%	30%	25%	2001	40%	35%	25%
2002	40%	35%	25%	2002	40%	35%	25%

## (1) シェア変動に基づく指数

シェア変動に基づく4つの指数（絶対的不安定性指数1及び2並びに相対的不安定性指数1及び2）を求めると次のようになる。初めに，当該指数では，個別企業のシェアではなく1位から3位のシェア（企業数が3であるので3社を使用する。）を使用するので，上の表の下のグループのデータを使用し，2期間ごとのシェア変動の絶対値及びシェア変動の二乗値を計算すると次のようになる（シェア変動の絶対値＝（t+1年のシェア－t年のシェア）の絶対値。シェア変動の二乗値＝シェア変動の絶対値の二乗。）。表A4-2にそれらの計算結果をまとめている。

品目甲については, 1 位のシェアについては, 絶対値でみて 2000 年から 2001 年及び 2001 年から 2002 年にそれぞれ 5％ずつ変化しているので, 絶対値の合計は 10 となる。2 位及び 3 位のシェアについても同様に求めると, 2 位については 10, 3 位については 0 である。これらを合計すると 20 となる。一方, 品目乙については, 1 位から 3 位のシェアに変化はないので絶対値の合計は 0 となる。次に, 絶対値の合計を (期間数) × (企業数) で除することで絶対的不安定性指数 1, 二乗値の合計を期間数で除することで絶対的不安定性指数 2 が得られる。
表 A4-2：絶対的不安定性指数

絶対値	品目甲	品目乙
1位	2位	3位	1位	2位	3位
2001-2000	5	5	0	0	0	0
2002-2001	5	5	0	0	0	0
絶対値の合計	10	10	0	合計20	0	0	0	合計0
絶対的不安定性指数1	3.33	0
二乗値
2001-2000	25	25	0	0	0	0
2002-2001	25	25	0	0	0	0
二乗値の合計	50	50	0	合計100	0	0	0	合計0
絶対的不安定性指数2	50.00	0

続いて，相対的不安定性指数1及び2を求めるため，シェア変動の絶対値を期首のシェアで除したもの及びシェア変動の絶対値に期首のシェアを乗じたものをまとめたのが表 A4-3である（ここでいう期首のシェアとは，例えば2000年から2001年へのシェア変動を求める場合，2000年の市場シェアのことをいう。）。

表 A4-3：相对的不安定性指数

品目甲	品目乙
1位	2位	3位	1位	2位	3位
シェア変動／期首のシェア
2001-2000	0.13	0.14	0.00	0	0	0
2002-2001	0.11	0.17	0.00	0	0	0
合計	0.24	0.31	0.00	合計0.55	0	0	0	合計0
相対的不安定性指数1	0.09	0
シェア変動×期首のシェア
2001-2000	200	175	0	0	0	0
2002-2001	225	150	0	0	0	0
合計	425	325	0	合計750	0	0	0	合計0
相対的不安定性指数1	125	0

シェア変動／期首のシェアは次のように求めている。品目甲の1位のシェアについて，2000年から2001年のシェア変動の絶対値は5であり，2000年1位のシェアは40%であったので，シェア変動／期首のシェア＝5／40＝0.13。同様に2位については，5／35＝0.14。

シェア変動×期首のシェアは次のように求めている。品目甲の1位のシェアについて，2000年から2001年のシェア変動の絶対値は5であり，2000年1位のシェアは40%であったので，シェア変動×期首のシェア=5×40=200。同様に2位については，5×35=175。