Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
道 $ ^{99} $ で 1985 年から 1990 年の 5 年以上にわたるカルテルが摘発されている。

また，スクリーニングを実行するのに重要なことであるが，セメント産業では価格や数量に関するデータの入手が容易である。セメント産業の産業誌であるセメント年鑑から，地域レベル，都道府県レベルの企業活動に関するデータが入手できる。 $ ^{100} $ セメント産業年鑑は，年ごとに発行されており誰でも入手可能である。 $ ^{101} $

得られた企業レベルのデータ(市場ごとの供給量)を下にセメント産業で摘発されたカルテルのうち，期間が最も長かった中国地方での1985年から1990年にかけてのカルテル事件をスクリーニング手法の検証のために取り上げる。

## 3 スクリーニング手法の検証

企業レベルのデータから構成される価格や数量の標準偏差(散らばり度)の時系列に意味のある変化が生じているか検証する。具体的な手続は以下の通りである：

1）観察データ期間に標準偏差が異なる期間が存在しているか否か検定する。

2) (存在している場合に)標準偏差が異なる期間が実際のカルテル期間とどのような関係にあるか検証する。

1)では, 最小二乘法による簡単な回帰分析を行い, 標準偏差の時系列に変化が起きているかを検出する。より具体的には, 標準偏差の系列をうまく説明するモデルを見つけ, 変化が起きているかを統計的に検定する。2)では, 摘発されたカルテル期間である 1985 年から 1990 年の標準偏差が他の期間と異なっているかを検討することで, 標準偏差を用いたスクリーニング手法が機能するか否かを確認する。

## （１）使用するデータ

中国地方の1985年-1990年のカルテルを用いてスクリーニング手法の有用性を検証する。このためのデータをセメント産業年鑑(セメント新聞社)の1983年から1991年版から入手した。先述したように，この年鑑は企業ごと地域ごと(例えば関東地方，近畿地方ごと)あるいは都道府県ごとの様々なデータを含んでいる。例えば，企業レベル
であれば，生産に関係する工場の月別生産量，保有生産設備，従業員数等の情報，輸送に関する情報として配送センターの位置情報，取引に関する情報として上下流市場での関係企業に関する情報等が入手できる。また，地域ごとの月別価格，都道府県ごとの月別セメント供給量，都道府県別企業別の年別供給量などが分かる。

こうした情報の中から，市場レベルの価格や数量の標準偏差を計算するために企業別県別の情報を用いる。残念ながら，企業別県別の価格データはないため数量(シェア)のみを検証に用いることにする。さらに，本来的には月別のデータを使用することが望ましいが，県別企業別の供給量は年単位でしか公開がされていないため各年の県別企業別の供給量を標準偏差の計算に用いる。 $ ^{102} $

対象市場は先述した通り，中国地方(岡山県，広島県，島根県，鳥取県，山口県)である。

セメント産業では，輸送コストの制約により，競争の範囲が限定されることになり，一般に地方ごとの競争が行われているとされている。ここでもその市場定義を採用し，中国地方を一つの市場と考えている。

サンプルの期間は1983年から1991年である。重要な点として，1983年4月にカルテルが摘発されていることが挙げられる。このとき，審決においてカルテルの破棄とともに，1983年4月以降1年間公正取引委員会に各社販売量を報告する命令がなされた。このため，1983年4月以降には競争的な行動がとられていたと考えることが可能であり，1983年をベンチマークと考えることができるはずである。

## （2） 檢定方法

県年ごとの企業供給量シェアの標準偏差の系列に変化があるか否かを回帰分析する。具体的には，シェアの標準偏差を年ダミーに最小二乘法(OLS)を用いて回帰する。この時，潜在的な変化点は，年ダミーの取り方(組み合わせ)が511(2の9乗-1)通りあるため，511個の定式化ができる。その年ダミーの組み合わせの中から，最もうまく標準偏差の系列を説明する組み合わせを見つける。

また，すべての定式化で県ごとの時間によって変化しない固有の特性を捉えるために，県ダミーを入れている。県ダミーの導入は，例えば，カルテル以外の何らかの要因によってある県ではもともと標準偏差が大きい(あるいは小さい)といった県ごとの特性を捉えることを目的としている。 $ ^{103} $
## （3） 結果

表 1 に，自由度修正済み決定係数を基にした，説明力の高い年ダミーの組み合わせの上位三つが表示されている。例えば，最も説明力の高い定式化(モデル 1)では，1985年，1986年，1987年の3年が他の年とは異なる標準偏差の値をとっていることを示している。また，その三カ年の標準偏差は，-0.248，-0.371，-0.253と他の年と比較して低いことを示している。 $ ^{104} $

同様に，2番目に説明力の高い定式化(モデル2)では，1986年と87年が他の年と比べて異なる標準偏差をとっていたことを示している。モデル1と同様に，両年ともに他の年と比較して，標準偏差が低くなっている。モデル3の解釈も同様である。ここでは1985年と86年が他の年と比較して，異なる標準偏差で，小さくなっていたことを示している。

以上の通り，標準偏差の系列に変化が生じているかを説明力の高いモデルを用いて統計的に検定した結果，生じていることが判明した。次に(繰り返しになるが)，説明力の高い三つのモデルでのダミーとその値をみると，標準偏差が他の年と比較して小さくなっていることがわかる。これは，逆からみると，ダミーが入っていない年は，それらで統計的には有意に差がない標準偏差の大きさだったと言える。 $ ^{105} $

1983 年の 4 月に公正取引委員会の勧告(1983 年 4 月以降 1 年間公正取引委員会にセメント販売価格報告するという命令を含む)を各社が応諾していることから，遅くとも 1983 年 4 月以降は公正取引委員会監視のもとで競争が行われていたと考えるのが妥当であろう。したがって，1983 年の標準偏差は競争的な状況で実現した標準偏差と考えられる。このように考えると，モデル 1 の推定結果が示していることは，1985 年，1986 年，1987 年のシェア標準偏差は，競争的な状況で実現する水準よりも低くなっていたことを示している。同様に，モデル 2 では，1986 年と 1987 年，モデル 3 では，1985 年と 1986 年は，1983 年と比較して標準偏差が低かったことになる。

次に，標準偏差が他の年と異なると判断された期間と実際に摘発されたカルテル期間との比較についてであるが，表1の一番下のカルテルと表示されている行には摘発できたカルテル期間が記載されている。これと比較すると，標準偏差が低いと推定された期間とカルテル期間の一部が一致していることに気づく。例えば，最もうまく標準偏差の系列を説明するモデル1では，1985年，1986年そして1987年で，標準偏差の低
い時期と摘発できたカルテルの時期が一致している。他の二つのモデルでは，それぞれ2期間が一致している。すなわち，公正取引委員会が摘発した期間に間違いがないとすれば，モデル1では，カルテルの半分の期間に関しては，標準偏差によるスクリーニングによりカルテルを検知することができている。 $ ^{106} $

以上の検証で，少なくとも日本のセメント産業の中国市場で起きたカルテルに関して，シェアの標準偏差(の変化)を用いたスクリーニングがある程度機能することが分かった。

## 4 スクリーニングの課題等

以上，企業シェアから構成される標準偏差を用いたスクリーニングの検証を行った結果，スクリーニングはある程度機能することが分かった。最もうまくいく場合には，摘発期間の半分ほどがスクリーニングでカルテルとして識別できることになる。

ここでは, スクリーニングの精度をさらに高めるために, そしてスクリーニングをより実践的なものにするために, データ収集の観点から, そして方法論の観点から改善点をいくつか挙げておきたい。

## （１）データ(収集)に関する点

スクリーニングを成功させるには企業の価格や数量に関するデータが入手できればできるほどよい。理想的には，企業が意思決定を行う市場・時間ごとに価格や数量の情報がデータとして入手することができれば，スクリーニングはより正確なものになる。また，今回は検証には使用していないが，企業ごとの費用に関わるデータを入手できれば更なる精度の向上が見込まれる。

例えば, 今回検証した市場シェアの標準偏差は, 企業の費用の散らばり度に当然影響を受ける。したがって, もし企業ごとの費用の差が互いに小さくなるような(例えば, 費用が高い企業が低い企業にチャッチアップしている)状況であれば, その場合には明らかに企業シェアの標準偏差も小さくなる。しかし, この状況は, 標準偏差は小さくなっているもののカルテルとは言い難い。費用に関するデータが得られれば, こうした間違いは排除することが可能になる。
## （２）より実践的なスクリーニング方法

実務により有用なスクリーニングは，即時的なスクリーニング，つまり，より動的なスクリーニングと思われる。企業活動から得られるデータを蓄積していき，随時データセットを追加更新し，追加更新分に関して検定を行い特異なパターンが発生しているか否かを統計的に検定できるようにすることがより望ましいはずである。 $ ^{107} $ このような一種のモニタリング機能を持つ即時的スクリーニングは，カルテルが発生したと統計的に判断されたら即，次の段階の詳細な調査等に移行することができるために，実務的に非常に効果的であると考えられる。

このようなモニタリング機能を持つ即時的なスクリーニングについて今回取り上げたセメント産業を例として仮想的に考えてみたい。審決にあるように命令により，1983年4月から1984年3月まで公正取引委員会は販売数量のデータを収集している。まず，このデータ収集が1984年4月以降も継続されていたとしよう。 $ ^{108} $ すなわち，すでに企業ごとの数量に関するデータが1年分蓄積されていて，データセットがあり，そしてそこから毎月収集されるデータが既存のデータセットに追加されていく状況を考える(この状況は，分析期間のデータが出そろった後に統計的に検証する今回検証した方法とは異なる)。

この追加データをモニタリングしていくことになる。 $ ^{109} $ 追加データと既存データセット(もちろんこれはデータの追加によって変化していく)を用いて，追加データに特異なパターンがないかスクリーニングしていく。一定期間(例えば3ヶ月)のデータをプールし，そこにこれまで蓄積されてきた既存のデータセットに見られるものとは異なる標準偏差のパターンが表出していないかを統計的にチェックする。そして次の3ヶ月分のデータが蓄積したら，また，同じく統計的に特異なパターンがないかをチェックする。こうしたサイクルを継続させることで，うまくいけば，追加データに特異なパターンが出た時点(この場合最短でカルテル発生から3ヶ月後)ですぐに次の段階の調査に移ることが可能なるだろう。このように，収集されるデータを短い間隔で統計的にモニタリングできれば，進行中のカルテル発見につながり，実際の審査，特にカルテルに関する証拠の確保の確率を高めると思われる。 $ ^{110} $
## 参考文献

Athey, S., and K. Bagwell “Collusion and Persistent Cost Shocks,” Econometrica, Vol. 76 (2008), pp. 493-540.

Athey, S., Bagwell, K., and Sanchirico, C. "Collusion and Price Rigidity," Review of Economic Studies, Vol. 71 (2004), pp. 317-349.

Chu, C.S., Stinchcombe, M., and White, H. "Monitoring Structural Change," Vol. 64, (1996), pp. 1045-1065.

Compte, O., Jenny, F., and Rey, P. “Capacity Constraints, Mergers and Collusion,” European Economic Review, Vol. 46 (2002), pp.1-21.

Harrington, J. “The Determination of Price and Output Quotas in a Heterogeneous Cartel,” Vol. 32 (1991), pp. 767-792.

Leisch, F., Hornik, K., and Kuan, C.M. “Monitoring Structural Changes with the Generalized Fluctuation Test,” Vol. 16 (2000), pp. 835-854.
表1

年	1983	1984	1985	1986	1987	1988	1989	1990	1991
モデル1	-0.248	-0.371	-0.253
モデル2	-0.335	-0.217
モデル3	-0.211	-0.334
カルテル	0	0	1	1	1	1	1	1	0
## 第4節 企業のスクリーニングのシミュレーション

## 1 入札データを用いた企業スクリーニング

入札参加企業が談合しているかどうかを検知するには，談合していることが疑わしい企業の入札を，そうでない競争的な企業の入札をコントロールグループとして使いつつ，比較してみることである。

比較の観点は，1）談合している企業が落札する入札は価格が高い（すなわち利潤が大きい）こと，2）談合している企業が参加する入札では，参加各社の入札金額や順位が，それぞれの参加企業のコストとの相関が，コントロールグループにくらべて低くなること，3）入札不調により再入札が行われる際に，1位となる企業が元の入札と変わらないこと（一位不動の現象）等が考えられる。

競争当局等談合を探知しようとする者にとって，通常，入札参加企業のコストは観察することは難しい。したがって，通常はコストと強く相関すると思われる各種の観察可能なデータを用いて，それらと入札金額との相関を見ることとなる。例えば，入札参加企業の1）年間売上高，2）直近の受注状況，また3）契約履行現場までの距離は，それぞれ生産規模，稼働率，輸送コストを表し，契約履行のためのコストに影響を及ぼすと考えられる。こうしたコストとの相関が考えられる各種データを用いて，入札参加企業のコスト情報をそのまま使用することなく，入札行動の分析を行うことが可能である。

## 2 ケーススタディ

以下では Porter and Zona (1993) で提案された入札価格及び入札順位に関する分析手法を実際の入札データに当てはめ，スクリーニングの手法の実務的な執行性について検証する。使用したデータは四国地方整備局の旧建設省部門が 2001 年 4 月から 2007 年 3 月の間に発注した工事である。

なお，本ケーススタディでは，サンプル数が限られていることから，企業毎のスクリーニングではなく，企業群毎のスクリーニングを行っているが，より多くのサンプルのもとでは同様の手法を用いることにより企業毎にスクリーニングを行うことも可能である。

サンプル統計は表1に示すとおりである。
Variable	標本数	平均	標準偏差	最小值	最大值
入札金額(百万円)	30,464	107	160	1.40	3720
入札率(入札金額/予定価格)	30,464	1.018	0.082	0.405	1.944
排除措置企業数/全入札者数	30,464	0.032	0.177	0.000	1.000
最小入札金額(百万円)	3,120	103	165	1.40	3580
最小入札率(入札金額/予定価格)	3,120	0.964	0.066	0.405	1.622
入札者数	3,120	10.109	1.475	2.000	20.000
入札者数(除く辞退者)	3,120	10.069	1.497	2.000	20.000
排除措置企業数/全入札件数	3,120	0.316	0.734	0.000	5.000

表 1

## （1） 分析に使用する変数

説明変数は Porter and Zona (1993) $ ^{111} $ に従い，過去の受注実績から作成する。すなわち，各企業の入札参加時点での手持ち工事（BACKLOG）については，その入札時点から過去1年以内に受注した金額の合計とし，また，CAP（当該企業の生産規模）については，データ期間中の当該企業の最大のBACKLOGとする。また，当該企業の入札参加時点でのUTIL（稼働率）については，その時点でのBACKLOGをCAPで除した値とする。当該期間中入札に参加したにもかかわらず一度も受注しなかった企業についてはNOBACK ダミーを1とし，それ以外の企業（すなわち一度以上は受注し，BACKLOGが0を超えている）企業についてはNOBACK ダミーは0となる。なお，Porter and Zona (1993)では受注後3ヶ月で竣工すると仮定しているが，本分析では1年としている。データの制約上入札企業の本社住所が不明なため，ISLAND ダミーは使わない。

## (２）コントロールグループ

当該データでは2008年4月から2011年12月までの間，一部の企業において独占禁止法違反行為（カルテル）が行われていたことが明らかとなっている（参考：公正取引委員会「国交省・高知県発注工事の入札参加企業らに対する排除措置命令等について(平成24年10月17日)」）。本分析では，サンプルデータ期間中にこれらの違反行為を行った企業が参加していない入札は競争的に行われていたと仮定し，それらをコントロールグループ入札として談合の識別を試みた。
## （3） 入札価格を用いた談合の分析（一般化回帰分析）

入札価格については，違反行為企業が参加した457の工事入札で「費用」との相関がなかった(無相関という帰無仮説はp値0.271で乗却不可)であったが，残りの3056の入札では有意に相関がみられた（無相関という帰無仮説はp値0.02で乗却）。ただし，この2種類のサンプルを用いて行ったChow Testでは，入札金額と「費用」との相関パターンに有意な差はみられなかった（入札金額と「費用」との相関のパターンが二つのサンプル間で同一であるとする帰無仮説はp値1.00で乗却不可）。このことは，違反行為企業が参加した入札以外でも，その多くが，2位以下企業は費用と無関係の見せかけ入札している可能性があり，競争的ではない可能性があることが推測される。

## （4） 入札順位を用いた談合の推定結果（多項ロジット分析）

入札順位に関しては，違反行為企業が参加した入札において帰無仮説「1位企業と2位以下の企業で，費用との相関パターンが同一」はp値0.00で棄却される。すなわち違反行為企業が参加した入札においては「費用」との相関パターンが1位企業とそれ以外の企業の間では明確に異なり，このことは2位以下の企業がいい加減に入札していることが推測される。ところが同様の帰無仮説は残りのサンプル，すなわち違反企業が参加していない入札においても，p値0.00で棄却される。

以上の結果より，以下の２つのシナリオが推論される。一つは先の入札金額を用いた結果と同様に，公正取引委員会が違反行為者として認定した企業以外の多くの企業も談合をし，２位以下の企業がいい加減な入札をしているというシナリオである。もう一つのシナリオとして，競争している際には１位企業とそれ以外の企業では入札順位と「費用」との相関パターンが異なるというものである。データ期間内の落札金額が予定価格に比して極めて高いことなどから，前者のシナリオがもっともらしいことが容易に推測されるが，統計分析上後者のシナリオが棄却できないことは注意が必要である。

入札制度や企業の費用の状況から，競争状態においても1位企業とそれ以外の企業では入札パターンが違ってくる可能性はある。今回の分析ではコントロールグループに談合の可能性がゼロであることは保証できないため，この二つのシナリオのどちらが真であるかを断定できないのである。

## 3 総括

本ケーススタディでは，Porter and Zona（1993）の分析手法が入札調書という比較的容易に入手可能なデータセットのみから簡易に入札談合について分析可能な手法であることが確認できた。しかしながら，注意点として当該分析手法は競争的な入札をコントロールグループとして必要とすることも明らかとなった。
ただし，この注意点は本来は容易に解決可能である。例えば，コントロールグループに談合が摘発された企業が摘発後に参加した入札とする（それらは競争的である可能性が高い）とか，比較的データが新しければ，より多くの入札が競争的に行われているため，コントロールグループを見つけることができる。

前述の通り，入札談合のスクリーニングは，入札データという個々の取引の正確な価格のデータが容易に得られる点で，実務的な執行コストが比較的低いと考えられる。今回のケーススタディではPorter and Zona（1993）を用いて，1位と2位以下の企業の入札金額や順位が「費用」とどのような相関パターンを持っているかを中心に議論し，スクリーニングを行う際の実務的な課題を確認した。今後は，そうした課題を踏まえつつ，より精度の高い談合のスクリーニングを行う観点から，Porter and Zona（1993）以外の手法，例えば，再度入札を用いて行うスクリーニング（Kawai and Nakabayashi (2014)）や，構造推定モデルを用いるスクリーニング（Bajari and Ye (2003)）など，他の分析手法なども併せてスクリーニングを行うことや，また，近年その活用が増えつつある総合評価落札方式入札のような，価格以外の要素も含めて参加企業に応札させる入札についても，スクリーニングをする手法を開発することができると考えられる。

## 4 データの入手

多くの発注部局では，契約の相手方，契約金額等の契約に係る内容を記した書類は10年超の保存期限を定めている。他方，入札調書は，契約に至る過程を記述した入札（結果）調書の保存期限は法令上で定義されていないケースがしばしばである。地方公共団体では保存文書管理の費用的な問題から5年程度で破棄するケースも多い。しかながら，例えば通常一件あたりで数千万円以上の金額となる公共工事の契約について，その契約にいたる経緯を記録した唯一の書類である入札調書がわずか5年で廃棄されるのは，公契約の透明性や説明責任の観点から，本来望ましい姿ではないだろう。

データから独占禁止法違反行為を探知するには，データを異なる期間で比較する作業を伴うことが通常である。このため，5年程度の短い期間では十分な分析ができないことが多い。また，カルテル・談合行為自体においても，複数年にわたって企業間で価格等の調整が行われるケースがしばしばであり，5年程度のデータで，調整行為がいつから開始されたのかを特定することは極めて困難である。住民が過去の入札経緯を調査するために地方公共団体に対して入札調書を情報公開請求したところ，保存期限を超過しているとの理由から，契約に至る経緯で不適切な行為が行われていた可能性を証明することができなかった事例も存在する。

近年の ICT 技術の発展にともない，文書管理の費用は従前の紙媒体を扱うものと比較して圧倒的に低減していると思われる。具体的には紙媒体の文書を電子化することにより，追加的な保管費用はほとんどゼロに等しく，また初期導入費用も既存のコピー機やスキャナーを用いることで極めて低廉な費用で実施することが可能となっている。さらに，
ある程度まとまった初期投資を行うことができる発注部局においては入札・契約に係る文書管理自体をICT化することにより，入札調書から契約関係書類に至るまでをオンラインのシステムで行うことができ，追加的な管理費用をほとんどゼロに抑えることも可能である。近年ではいわゆる電子入札という，入札自体をオンラインで実施する発注部局も増えてきている。このようなICT技術をとりいれることにより，入札・契約制度をより透明化していくことが談合の抑止力につながるであろう。
参考 1）Porter and Zona (1993)の Table4 に相当する分析結果

VARIABLES	All	Competitive	Collusive
CAP	-0.00141	-0.00131	-0.00583
(0.00169)	(0.00177)	(0.0102)
CAP_SQ	0.000780	0.000598	-0.000633
(0.00264)	(0.00279)	(0.0106)
UTIL	1.56e-05	1.51e-05	0.000326*
(1.08e-05)	(1.12e-05)	(0.000190)
UTIL_SQ	-1.72e-05	-1.66e-05	-0.000405*
(1.07e-05)	(1.12e-05)	(0.000228)
NOBACK	0.0148***	0.0152***	0.0126
(0.000973)	(0.00102)	(0.00866)
標本数	30,370	27,651	2,719
工事数	3,121	3,056	457
Degree of Freedom	27245	23690	2257
Residual Sum of Square	59.014	57.098	1.368
Wald stat	51711	46241	6467
Prob>F	0	0	0.384
Chow Test Stats	0.5472
p-val.	0.000

Standard errors in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
参考 2）違反行為企業以外の入札の分析結果（Porter and Zona (1993)の Table5 に相当）

VARIABLES	ALL	Competitive Low Ranks	Higher Ranks
CAP	0.000198	-0.00880***	0.000184
(0.000217)	(0.00130)	(0.000251)
CAP_SQ	-6.88e-06	0.0372***	-0.000162
(0.000227)	(0.00431)	(0.000276)
UTIL	-0.0672*	-6.805***	-0.0543
(0.0370)	(0.787)	(0.0432)
UTIL_SQ	0.106*	4.755***	0.122*
(0.0583)	(0.594)	(0.0637)
NOBACK	-0.191***	-5.481***	-0.0799***
(0.0194)	(0.696)	(0.0199)
標本数	27650	2874	24776
Log Likelihood	-72038	-8755	-62087
Prob>F	0	0	0.0009
Likelihood Ratio Test Stats	2392
p-val of LR Test	0.00

Standard errors in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
参考 3）違反行為企業の入札の分析結果（Porter and Zona (1993)の Table6 に相当）

VARIABLES	ALL	Collusive Low Ranks	Higher Ranks
CAP	-0.0107	0.0615	-0.0143
(0.00834)	(0.0411)	(0.00928)
CAP_SQ	0.0150	-0.0375	0.0168
(0.0102)	(0.0388)	(0.0114)
UTIL	0.226	-6.763*	0.488
(0.426)	(3.999)	(0.477)
UTIL_SQ	-0.0470	4.646	-0.124
(0.420)	(3.266)	(0.461)
NOBACK	-0.318	-0.275
(0.325)	(0.329)
標本数	2719	242	2477
Log Likelihood	-7158	-810.4	-6241
Prob>F	0.567	0.0444	0.613
Likelihood Ratio Test Stats	213.2
p-val	0.00

Standard errors in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

注)

ALL：すべての入札を対象とした推定

Low Rank : 1 位（最低額）入札を対象とした推定

Higher Ranks : 2 位以下（最低額でない）入札を対象とした推定

Competitive：排除措置対象企業以外の企業の入札

Collusive：排除措置対象企業の入札
## 参考文献

Bajari, Patrick, and Lixin Ye. "Deciding between competition and collusion." Review of Economics and Statistics 85.4 (2003): pp.971-989.

Kawai, Kei, and Jun Nakabayashi. "Detecting Large-Scale Collusion in Procurement Auctions." Available at SSRN 2467175 (2014).

Porter, Robert H., and J. Douglas Zona. "Detection of bid rigging in procurement auctions." Journal of political economy (1993): pp.518-538.
## 第4章 競争当局においてスクリーニング手法を活用する場合の課題・留意点

## 第 1 節 研究成果の小括

## 1 競争当局における活用の背景

前記第2章第1節1のとおり，スクリーニング手法活用の意義としては，探知リスクの向上によるリニエンシー申請のインセンティブの上昇及びリニエンシーでは探知し難いような安定的カルテルの探知が指摘されている。

我が国においてスクリーニング手法を活用する場合の論点として，スクリーニングの結果の執行上の有効性とスクリーニングの結果が法的にどのように評価され得るかが重要となる。前記第2章第1節2のとおり，スクリーニング結果のみで措置を立証する必要まではなく，スクリーニングは，端緒探知手段として，立入検査を可能とするものであれば十分に有効である。スクリーニング結果のみではなく，それによって可能となった立入検査の証拠とともに競争当局の措置が可能となるのであれば，スクリーニングは十分に機能すると考えられる。また，スクリーニングの精度は，これまでの公正取引委員会実務と同様に被疑事実等の告知書 $ ^{112} $ の「法の規定に違反する被疑事実の要旨」の記載が可能となる程度でよいと考えられる。

上記のとおりスクリーニング手法の活用には一定の意義があり，実務上も過度な精度を求められるものではないため，我が国においても，スクリーニングが競争当局の端緒探知手法として機能する可能性は十分にある。

## 2 諸外国の競争当局における活用事例

前記第2章第2節において，各国の競争当局のスクリーニング手法の活用事例を確認することができた。これは，スクリーニング手法の活用には，一定の意義があることを示している。他方で，活用されているスクリーニング手法は一様ではない上，その有効性や費用対効果に係る評価は様々である。このような状況は，他の端緒探知手段であるリニエシー制度とは異なる。リニエンシー制度については，国際的にも有効性が共有され，多くの国で活用されている $ ^{113} $ 。対して，スクリーニング手法は，端緒探知手法の優先順位としては劣後し，各競争当局においてその必要性を総合的に検討するものと考えられる。各国の競争当局の状況を踏まえると，検討要素としては，データの入手方法やエコノミストの重要性が挙げられる。
## 3 事業者におけるスクリーニング手法の利用（企業による内部監査）

前記第2章第3節のとおり，競争当局によるスクリーニング手法には，事業者に対して独占禁止法に係る内部監査に主体的に取り組むことを促すといった相互関係があると同時に，事業者におけるリスクアプローチ監査の実施プロセスとの間に親和性がみられる。

これらを前提とすると，現時点では，必ずしも定量的データを用いて経済学的・統計学的処理を施した監査手法は積極的に用いられていないものの，今後，競争当局がスクリーニング手法として実践する手法のうち，事業者が導入することのできるようなシンプルな手法に関しては，適時にそのスキームを公開するなどして，企業の内部監査においてもスクリーニング手法の考え方を取り入れた監査が実施されるように促すことも有効と考えられる。

## 4 スクリーニング手法のシミュレーション

前記第3章において, 各スクリーニング手法を用いて, 既に判明しているカルテルのスクリーニングをシミュレーションしたところ, 我が国において一般的に入手可能なデータを用いて, 一定のスクリーニングを実行可能であることが確認できた。

また，シミュレーションの結果から判明した課題としては，データに係るものが指摘される。具体的には，産業のスクリーニングでは，非製造業のデータや輸入に係るデータが十分に入手できなかった。市場のスクリーニングに関して，費用データの入手による精緻な手法の利用可能性が指摘されたほか，継続的なデータ収集と手法の適用を通じたモニタリングの有効性について示唆があった。入札のスクリーニングでは，発注機関におけるデータの保存期間の問題等により，過去のデータの利用ができず，結果スクリーニング手法が適用できない可能性が示された。

## 第2節 スクリーニング手法の活用に係る論点整理

## 1 スクリーニング手法活用の意義

前記のとおり，端緒探知手段として，スクリーニング手法には一定の意義があることは明らかである。他方で，その意義は各競争当局において普遍的なものではない。また，スクリーニング手法には，大別して産業のスクリーニング，市場のスクリーニング及び企業のスクリーニングがあるほか，各手法の内容も様々である。学術的にも，新たなスクリーニング手法が日々研究されている。したがって，各競争当局において活用すべきスクリーニング手法は一様ではなく，各国の事情，各競争当局の事情や目的，費用対効果といった論点を踏まえて，個別に検討し，判断することが必要となる。具体的な論点については次項で論じる。
## 2 具体的な検討要素

スクリーニング活用に当たっての具体的な検討要素，論点としては下記が考えられる。

## （1） 具体的な目的

スクリーニング実施の是非や手法は，スクリーニングの具体的な目的に強く依存する。したがって，第一にスクリーニングの目的を明確化することが重要となる。目的としては，例えば，下記が考えられる。

リニエンシーや申告で得たカルテルの端緒の裏付けや検証を行う

・ 特定の市場について，継続的に監視を行う

産業のスクリーニングによりカルテル実施が見込まれる産業を特定し，当該産業の中で市場のスクリーニングや企業のスクリーニングを行い，端緒探知を試みる

・ カルテル立証の証拠とする

・産業のスクリーニングにより，直接的な端緒ではないが，実態調査等で詳細に実態を把握する必要がある産業を特定する

## （２）他の端緒探知手段を含めた効果

スクリーニングの最終的な目的は，競争当局の端緒探知能力を強化することである。多くの競争当局においては，リニエンシー制度や申告といった他の端緒探知手段がある。前記第2章第1節1のとおり，スクリーニングとリニエンシーは相互作用があるため，スクリーニングの活用は，単体での端緒探知の効果があるのみではなく，カルテル探知の確率の上昇を通じて，リニエンシー制度利用のインセンティブにも影響する。したがって，スクリーニングの実施の検討に際しては，総合的な端緒探知能力への影響を考慮すべきである。

## （３）データの入手手段

スクリーニングには価格情報，供給量の情報等の大量のデータが必要であり，利用可能なデータによって手法も左右される。スクリーニングの活用に際しては，どのようなデータが入手可能かを十分に精査する必要がある。また，単に既存の状況を前提とするのみならず，スクリーニング活用に併せてデータを入手する手段を検討することも非常に有益と考えられる。

## （4） 实施体制

スクリーニングの実施体制も考慮すべき重要な要素である。スクリーニング活用の目的に応じて，担当者の量及び質，継続的な担当者を設けるか，統計的な知見を有する者を含めるか，外部の専門家の知見を利用するか，その場合はどのような方式とするか等を検討する必要がある。特に，スクリーニングには統計的な知見等の専門知識が必要であり，どのように当該専門知識を確保し，蓄積するかが大きな課題である。
## （５）手法の公開の範囲

スクリーニング手法を公開した場合，スクリーニング回避のためのカルテル参加者による偽装が懸念される $ ^{114} $ 。前記第2章第2節5のメキシコ競争当局のように，手法の詳細を公表しないことを明言する当局もある。このため，手法の公開の範囲は慎重に検討する必要がある。他方，手法の公開によって事業者の監査で活用されるなど，その波及効果の大きいと認められる場合は公開するメリットが存在する可能性もある。また，例えば，あるスクリーニング手法について，それによる探知を回避するための事業者のコストが十分に大きい場合は，手法公開のデメリットが小さい可能性もある。したがって，手法の公開の是非や範囲を検討する際には，このようなメリット及びデメリットを検討することが重要である。

## 第3節 我が国におけるスクリーニング手法の活用に係る検討

前記第2節において, 競争当局一般として, スクリーニング手法を活用する場合の論点整理を行った。この論点整理に従って, 我が国におけるスクリーニング手法の活用について検討することとしたい。

## 1 具体的な目的

前記第2章第1節2のとおり，スクリーニングの結果に求められる精度は被疑事実等の告知書の「法の規定に違反する被疑事実の要旨」の記載が可能となる程度であり，スクリーニング結果を端緒とすることも十分可能と考えられる。しかしながら，公正取引委員会には1266件の申告 $ ^{115} $ （平成26年度。小売業に不当廉売に係る事案を除く。）があり，その中にも一定数のカルテル事案の端緒が含まれていると考えられる。課徴金減免申請件数も61件（平成26年度） $ ^{116} $ である。これらの端緒の全てについて公正取引委員会の措置がなされているものではなく，端緒の中にはカルテルの全体像や参加者が不明確なものが含まれている可能性がある。よって，当面は，申告等によって一定の端緒情報が存在するカルテルについて，市場のスクリーニングや企業のスクリーニングを実施し，カルテル被疑行為の範囲や違反被疑事業者の特定を目的とすることが効果的かつ効率的と考えられる。また，このようなスクリーニングを実施することで，知見の蓄積を図り，将来的にスクリーニングの目的を再設定することも重要と考えられる。

## 2 リニエンシー等の他の端緒と総合的な判断

公正取引委員会にとって，課徴金減免制度（リニエンシー）は重要な端緒手段とされて
いる $ ^{117} $ 。しかしながら，ピーク時に比して申請件数は減少している。このため，中長期的な観点から，課徴金減免制度の申請件数が減少する場合に備えて，端緒探知手段の多様化や，スクリーニング等の他の端緒探知手段によって一層課徴金減免申請のインセンティブを付与することが重要と考えられる $ ^{118} $ 。また，課徴金減免制度の申請者については，複数の申請を行う事業者が一定数存在したり，一定のコンプライアンス体制が整備された上場企業又はその子会社の割合が多いとの指摘がある $ ^{119} $ 。したがって，現時点においても，課徴金減免制度によって把握されている端緒には偏りがあり，換言すれば課徴金減免制度では端緒の把握が困難な種類のカルテルが存在する可能性がある。このようなカルテルの端緒探知のために，スクリーニングは有効と考えられる。

## 3 データの入手手段

前記第3章第2節のとおり，産業のスクリーニングのシミュレーションにいては，先行する英国の例に比べて，我が国で手法を適用する場合に利用できるデータが限定的であった。また，前記第3章第3節のとおり，市場のスクリーニングにおいては，民間の出版物を基にして，セメント産業における事業者別県都道府県別の数量（シェア）のデータが利用できたが，全ての産業でこのようなデータが入手できるものではない。しかし，一般には明らかにされていない情報であっても，公正取引委員会の内部利用を前提として，事業者や事業者団体から公正取引委員会にのみ情報を提供する仕組みを構築することも一案である $ ^{120} $ 。

入札結果については，公開されていたり，情報公開請求等でデータを入手可能である。ただし，前記第3章第4節のとおり，保存期限が短期間であるため，過去の十分なデータが入手できないことがある $ ^{121} $ 。

他方，公正取引委員会は，従来から，入札談合行為の未然防止を図るため，国等の発注機関との間の連絡担当官会議や都道府県等の調達担当者向けの研修会を開催するなど，
各発注機関との協力体制を築いている $ ^{122} $ 。このような関係を進展させて，効率的なデータ入手の方策を構築することも可能と考えられる。例えば，前記第2章第2節4の韓国の例のように，法令上，発注機関が競争当局に入札情報を逐次提供する制度も参考となる。

## 4 体制

公正取引委員会事務総局の職員数は，838人（平成27年度末の定員）であり，少なくとも少数の職員にスクリーニングを担当させることは現時点でも不可能とまでは言えない。また，職員の約5パーセントがエコノミストとされている $ ^{123} $ ため，一定の専門知識を有する職員をスクリーニングの担当とする余地も十分にある。

## 5 手法の公開の範囲

手法の公開によって，カルテル参加者による偽装を容易にする可能性があり，原則として手法の詳細は公開しないことが適当と考えられる。ただし，前記第2章第3節のとおり，競争当局の手法を公開することで事業者の監査で活用される可能性があり，手法公開による偽装の懸念が小さい場合には，状況に応じて，手法の詳細を伏せるなどした上で適切な範囲で手法を公開することも考えられる。

## 6 今後の方向性

上記において，我が国におけるスクリーニング手法の活用について検討を実施した。その結果，申告等によって一定の端緒情報が存在するカルテルについて，カルテル被疑行為の範囲や違反被疑事業者の特定を目的として，市場のスクリーニングや企業のスクリーニングを実施することの意義が確認された。特に，入札談合に係るスクリーニングについては，データの入手が比較的容易と考えられるとともに，発注機関との協力によりデータを入手する余地もある。

なお, 産業のスクリーニングについては, 本研究のシミュレーション結果自体が一つのスクリーニングとして有益と考えられる。この結果については, 実態調査の対象選定の基礎資料としての利用等に活用が期待される。
## おわりに

最後に本研究を総括する。第1章においては，本研究が対象とするスクリーニング手法を定義するとともに，目的に即して産業のスクリーニング手法，市場のスクリーニング手法及び企業のスクリーニング手法の三種類に整理した。

第2章では，競争当局におけるスクリーニング手法の利用が，カルテルの摘発リスクを高めることによりリニエンシー申請のインセンティブを向上させるとともに，リニエンシー申請の見込みがないような安定的なカルテルの探知を可能とする点で意義があることを明らかにしている。加えて，事業者においても，リスクを探知するという点で内部監査はスクリーニング手法と親和性があり，データを利用した定量的な内部監査の例もあることから，内部監査においてスクリーニング手法の考え方を応用できる可能性が示唆された。また，諸外国の活用状況としては，メキシコやスウェーデンのようにスクリーニングによりカルテルの探知が可能となった事例もあるものの，米国DOJのように明示的にスクリーニングの有効性を疑問視する当局もあり，ベストプラクティスが存在するものではなかった。

第3章においては，産業のスクリーニング，市場のスクリーニング及び企業のスクリーニング（入札のスクリーニング）について，それぞれ，一般的に入手可能なデータに基づきスクリーニングのシミュレーションを試みた。その結果，我が国においても，既存のデータを用いてスクリーニングを実行可能であることが確認できた。また，データに係る示唆として，産業のスクリーニングについては非製造業や輸入のデータの不足，市場のスクリーニングについては費用データ等の入手による精緻化の可能性，企業のスクリーニングについては発注機関におけるデータの保存期間等による課題が指摘された。

第4章においては，スクリーニング手法の利用に係る基本的な整理として，活用すべきスクリーニング手法にベストプラクティスがあるものではなく，具体的な目的，他の端緒探知手段を含めた効果，データの入手手段，実施体制，手法の公開の範囲といった各国や各競争当局ごとの論点を個別に検討して判断することが必要となることが明らかとなった。そして，我が国においては，課徴金減免制度の一層のインセンティブの付与，端緒探知手段の多様化，課徴金減免制度では把握が困難なカルテルの探知といった意義が確認されたほか，データの入手や手法の公開についての論点が示された。

我が国におけるスクリーニング手法の高度化に当たっては，本研究で整理した手法や事例，シミュレーション結果等が一助となれば幸いである。
公共調達の適正化について(平成18年8月25日付財計第2017号)に基づく競争入札に係る情報の公表(物品役務等)

No	物品役務等の名称及び数量	契約担当官等の氏名並びにその所属する部局の名称及び所在地	契約を締結した日	契約の相手方の商号又は名称及び住所	一般競争入札・指名競争入札の別(総合評価の実施)	予定価格	契約金額(円,税込み)	落札率	備考
1	生産・出荷集中度調査(平成元年から平成8年)結果入力の委託業務	支出負担行為担当官公正取引委員会事務総局官房総務課会計室長 谷村吉弘東京都千代田区霞が関1-1-1	H18.10.5	パシフィックリプロサービス(株)東京都新宿区南元町8	一般	-	1,879,500	-
2	下請取引適正化推進講習会テキスト等の印刷	支出負担行為担当官公正取引委員会事務総局官房総務課会計室長 谷村吉弘東京都千代田区霞が関1-1-1	H18.10.17	丸栄(株)東京都中央区京橋2-12-4	一般	-	1,568,259	-
3	入札制度改革と落札率等の経済分析の委託業務	支出負担行為担当官公正取引委員会事務総局官房総務課会計室長 谷村吉弘東京都千代田区霞が関1-1-1	H18.10.30	(株)アーバンリサーチアソシエート東京都千代田区鍛冶町2-8-6	一般	-	1,554,000	-
4	公正取引委員会内ネットワーク用ユーザ管理サーバ2式及び地方拠点用ファイルサーバ8式の導入	支出負担行為担当官公正取引委員会事務総局官房総務課会計室長 谷村吉弘東京都千代田区霞が関1-1-1	H18.11.2	(株)大塚商会東京都千代田区飯田橋2-18-4	一般	-	14,700,000	-
5	独占禁止法相談ネットワークパンフレット(平成18年度)の発送業務等	支出負担行為担当官公正取引委員会事務総局官房総務課会計室長 谷村吉弘東京都千代田区霞が関1-1-1	H18.11.2	朝日梱包(株)東京都足立区南花町4-19-23	一般	-	233,420	-
6	公正取引委員会電子窓口用Webサーバ-式の購入及び同サ-バの更新作業	支出負担行為担当官公正取引委員会事務総局官房総務課会計室長 谷村吉弘東京都千代田区霞が関1-1-1	H18.11.27	三信電気(株)東京都港区芝4-4-12	一般	-	1,669,500	-
7	管理職用椅子の購入	支出負担行為担当官公正取引委員会事務総局官房総務課会計室長 谷村吉弘東京都千代田区霞が関1-1-1	H18.12.7	(株)セイワビジネスサプライズ東京都港区虎ノ門1-22-16	一般	-	4,830,000	-
8	平成18年度下請取引改善研修会実施業務	支出負担行為担当官公正取引委員会事務総局官房総務課会計室長 谷村吉弘東京都千代田区霞が関1-1-1	H18.12.25	財団法人公正取引協会東京都港区虎ノ門1-15-12	一般	-	3,276,000	-
9	平成18年度第2次定期下請事業者調査票等の印刷	支出負担行為担当官公正取引委員会事務総局官房総務課会計室長 谷村吉弘東京都千代田区霞が関1-1-1	H19.1.12	大二印刷(株)東京都新宿区山吹町342	一般	-	1,777,860	-
公共調達の適正化について(平成18年8月25日付財計第2017号)に基づく競争入札に係る情報の公表(物品役務等)

No	物品役務等の名称及び数量	契約担当官等の氏名並びにその所属する部局の名称及び所在地	契約を締結した日	契約の相手方の商号又は名称及び住所	一般競争入札・指名競争入札の別(総合評価の実施)	予定価格	契約金額(円,税込み)	落札率	備考
10	公正競争規約等パンフレットの作成	支出負担行為担当官公正取引委員会事務総局官房総務課会計室長 谷村吉弘東京都千代田区霞が関1-1-1	H19.1.15	(株)日進堂印刷福島市庄野字柿場1-1	一般	-	1,512,000	-
11	平成18年度第2次定期下請事業者調査票の封入作業等の委託業務	支出負担行為担当官代理公正取引委員会事務総局官房総務課長 松尾勝東京都千代田区霞が関1-1-1	H19.1.24	(有)テンダー東京都足立区千住1-3-6	一般	-	1通当たり25.2	-
12	「金融業における法規制と独占禁止法についての委託調査	支出負担行為担当官公正取引委員会事務総局官房総務課会計室長 谷村吉弘東京都千代田区霞が関1-1-1	H19.1.26	三菱UFJリサーチ&コンサルテイング(株)東京都港区新橋1-11-7	一般	-	3,848,460	-
13	公正取引委員会年次報告書のデジタル化入力業務	支出負担行為担当官公正取引委員会事務総局官房総務課会計室長 谷村吉弘東京都千代田区霞が関1-1-1	H19.1.30	(有)ディエム企画横浜市旭区さちが丘160-21	一般	-	1,089,333	-
14	公正取引委員会排除命令集のデジタル化入力業務	支出負担行為担当官公正取引委員会事務総局官房総務課会計室長 谷村吉弘東京都千代田区霞が関1-1-1	H19.1.30	(株)ケー・デー・シー東京都渋谷区笹塚1-57-7	一般	-	1,047,900	-
15	平行移動書庫の購入及び設置	支出負担行為担当官公正取引委員会事務総局官房総務課会計室長 谷村吉弘東京都千代田区霞が関1-1-1	H19.2.8	(株)第一文真堂東京都港区芝大門1-3-16	一般	-	1,545,600	-
16	公正取引委員会審決集11巻から20巻の入力業務	支出負担行為担当官公正取引委員会事務総局官房総務課会計室長 谷村吉弘東京都千代田区霞が関1-1-1	H19.2.16	(株)ケー・デー・シー東京都渋谷区笹塚1-57-7	一般	-	556,500	-
17	公正取引委員会LANシステム用ウェブフィルタリングサーバの更新	支出負担行為担当官公正取引委員会事務総局官房総務課会計室長 谷村吉弘東京都千代田区霞が関1-1-1	H19.2.16	三信電気(株)東京都港区芝4-4-12	一般	-	2,098,950	-
18	モバイル用パーソナルコンピュータ26式の購入	支出負担行為担当官代理公正取引委員会事務総局官房総務課長 松尾勝東京都千代田区霞が関1-1-1	H19.3.2	(株)秋山商会東京都中央区東日本橋2-24-10	一般	-	4,280,640	-
公共調達の適正化について(平成18年8月25日付財計第2017号)に基づく競争入札に係る情報の公表(物品役務等)

No	物品役務等の名称及び数量	契約担当官等の氏名並びにその所属する部局の名称及び所在地	契約を締結した日	契約の相手方の商号又は名称及び住所	一般競争入札・指名競争入札の別(総合評価の実施)	予定価格	契約金額(円,税込み)	落札率	備考
19	移動書庫の購入及び書庫の移設等	支出負担行為担当官代理公正取引委員会事務総局官房総務課長 松尾勝東京都千代田区霞が関1-1-1	H19.3.2	(株)セイワビジネスサプライズ東京都港区虎ノ門1-22-16	一般	-	1,701,000	-
20	会議用テーブル及び会議用椅子の購入	支出負担行為担当官公正取引委員会事務総局官房総務課会計室長 谷村吉弘東京都千代田区霞が関1-1-1	H19.3.13	(株)第一文真堂東京都港区芝大門1-3-16	一般	-	3,377,850	-
21	給与等事務処理システム用機器の購入等(再度入札公告)	支出負担行為担当官公正取引委員会事務総局官房総務課会計室長 谷村吉弘東京都千代田区霞が関1-1-1	H19.3.15	ソレキア(株)東京都大田区西蒲田8-3-3	一般	-	2,331,000	-
22	会議用テーブル及び会議用椅子の購入(その2)	支出負担行為担当官公正取引委員会事務総局官房総務課会計室長 谷村吉弘東京都千代田区霞が関1-1-1	H19.3.20	(株)セイワビジネスサプライズ東京都港区虎ノ門1-22-16	一般	-	5,982,900	-
# 9808 財政投融資特別会計（特定国有財產整備勘定）

平 成 2 9 年 度 歲 入 概 算 見 積 書

1. 平成 29 年度歳入概算見積額総表 1

2. 平成 29 年度歳入概算見積額明細表 2

（会計）08 財政投融資 2
平 成 2 9 年 度 歲 入 概 算 見 積 額 目 次9808財政投融資特別会計(特定国有財產整備勘定)
区分	ページ	区分	ページ
平成29年度歳入概算見積額総表	1
平成29年度歳入概算見積額明細表	2
(会計) 08 財政投融資	2
(勘定) 3 特定国有財產整備勘定	2
(款) 01 国有財產処分収入	2
(項) 01 国有財產売払収入	2
(款) 04 前年度剰余金受入	2
(項) 01 前年度剰余金受入	2
(款) 05 雑収入	2
(項) 01 雑収入	2
平 成 2 9 年 度 歲 入 概 算 見 積 額 総 表
9808財政投融資特別会计(特定国有財產整備勘定)
区 分	当 初 見 積 額	2 9 年 度 概 算 見 積 額	对 前 年 度 數 减 (B-A)	明細書 貢 数
計(A)	計(B)
08 財 政 投 融 資	67,260,762	43,198,276	24,062,486	2
3 特 定 国 有 財 產 整 備 勘 定	67,260,762	43,198,276	24,062,486	2
01 国 有 財 產 処 分 収 入	61,892,528	21,809,383	40,083,145	2
01 国 有 財 產 壳 拟 収 入	61,892,528	21,809,383	40,083,145	2
04 前 年 度 剩 余 金 受 入	5,235,539	21,249,247	16,013,708	2
01 前 年 度 剩 余 金 受 入	5,235,539	21,249,247	16,013,708	2
05 雜 収 入	132,695	139,646	6,951	2
01 雜 収 入	132,695	139,646	6,951	2
会 計 計	67,260,762	43,198,276	24,062,486