Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
おける「企業のスクリーニング」となる。これは，事前に違反被疑行為者及び対象市場の情報が存在するためである。

### 4 Abrantes-Metz, et al. (2006)

## （1） 概要

本研究においては，論文名の「A variance screen for collusion」が示すとおり，分散を指標としたスクリーニングがなされている。具体的には，カルテル期は価格が一定で，分散・標準偏差・変動係数が小さいことを仮定し，ガソリンの小売価格の標準偏差及び変動係数についてスクリーニングを実施している。

まず，論文は米国司法省が起訴をした水産品に係る入札談合事案を分析している。カルテル期には費用の増減にかかわらず落札価格は一定となる傾向があった。しかし，当局の調査開始を受け，落札価格が大きく下落する移行期が到来した。その後の競争期では，費用の変動を受けて落札価格も同様に大きく変動することとなった。結果として，競争期の落札価格の分散は，カルテル期の落札価格の分散に比べて，大きく上昇した。

本研究では，上記の分析結果を受けて，カルテルの場合の標準偏差が小さいことを仮定し，ケンタッキー州ルイビルのガソリンスタンドの価格動向を分析している。具体的には，他に比べて平均販売価格の高いガソリンスタンド，他に比べて販売価格の変動が小さく標準偏差の小さなガソリンスタンドなどを地図上に示し，同様の傾向が局地的に見られるか否かを分析した。

しかしながら，上記の分析によって，高価格で価格変動が小さく，カルテルが疑われるガソリンスタンドの集団は判明しなかった。

## (2) 前提情報

本研究では，ガソリンスタンドの位置及び各ガソリンスタンドにおける時系列の販売価格のデータを利用している。ガソリンの販売価格のデータは，事業者から営業職等に貸与される法人契約カード（フリートカード）の決済データを利用している。

## （3） 分類

本研究について，我々の分類に当てはめると，「端緒に係る情報がない段階」における「市場のスクリーニング」となる。
## 参考文献

Abrantes-Metz, Rosa M., et al. "A variance screen for collusion." International Journal of Industrial Organization 24.3 (2006): pp.467-486.

Abrantes-Metz, Rosa M., et al. "Libor manipulation?." Journal of Banking & Finance 36.1 (2012): pp.136-150.

Abrantes-Metz, Rosa, and Patrick Bajari. "Screen for Conspiracies and their Multiple Applications." Antitrust 24 (2009): pp.66-71.

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

Harrington, Joseph. "Behavioral screening and the detection of cartels." European competition law annual (2006): pp 51-68.

Harrington, J. E. "Detecting Cartels, Handbook of Antitrust Economics (P. Buccirossi Ed.)." (2008): pp.213-258.

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

NERA. “Empirical indicators for market investigations” prepared for the Office of Fair Trading. (2004):

Porter, Robert H., and J. Douglas Zona. "Detection of bid rigging in procurement auctions." Journal of political economy (1993): pp.518-538.

Porter, Robert H., and J. Douglas Zona. "Ohio School Milk Markets: An Analysis of Bidding." The Rand Journal of Economics (1999): pp.263-288.
## 第2節 産業のスクリーニングのシミュレーション

## 1 はじめに

本節ではスクリーニングの手法のうち，産業スクリーニングを取り上げる。市場における競争を歪める要因を大別すると，取引先に対し他の事業者との取引に何らかの条件を付す行動や，メーカーや卸売業者が直接の取引先である下流の事業者に対し，納入した商品の再販売価格を拘束する行動など，事業者の行動（以下では「行動要因」という。）のほか，市場における企業数や市場集中度，参入の容易さ，競争事業者に対して価格競争を仕掛けたときにそれに対してしっぺ返しが為されることの容易さなど，市場の構造（以下では「構造要因」という。）がある。産業スクリーニングは，これら二つの要因のうち主に構造要因に着目しているスクリーニングであり，構造要因に係るデータを使用して，独占禁止法が規制する行為のうち共同行為の抽出を目的としたものである。

産業スクリーニングの事例としては, 公正取引委員会が隔年で実施している生産・出荷集中度調査が該当すると思われる $ ^{75} $ 。本調査の公表文によれば, 「本調査は, 主要な品目について, 生産量（額）及び国内出荷量（額）がどの程度上位企業に集中しているか」 $ ^{76} $ を調査し, 両調査に共通するものとして上位3社, 4社, 5社, 8社及び10社集中度が, 累積生産集中度調査についてはハーフィンダール・ハーシュマン指数（以下「HHI」という。）, 累積出荷集中度調査については輸入の割合が公表されている。本調査の目的として「生産・出荷集中度調査は, 我が国の主要産業における経済力集中の実態を把握することにより, 独占禁止法の適切かつ円滑な運用を始めとする競争政策の企画・立案のための基礎的な資料を得るために, 製造業及び非製造業における生産・出荷の状況等について2年ごとに行う」とあることから, 本調査は本共同研究の対象であるスクリーニングとしての機能を担っている可能性もあり得る。例えば, 本調査の結果に基づき, 「独占的状態の定義規定のうち事業分野に関する考え方について」が公表され, その別表において所定の基準を満たす事業分野が掲載されている $ ^{77} $ 。
産業スクリーニングに係る文献として，独占禁止法違反行為に直接関係するものではないものの，構造要因に着目して市場メカニズムが上手く機能していない産業を抽出しようとする実証的な手法をまとめたものとして，イギリスの公正取引庁（Office of Fair Trading，現在の競争・市場庁（Competition & Markets Authority））のディスカッションペーパーであるNERA(2004)や，オランダ競争当局のワーキングペーパーであるPetit(2012)がある。他方，行動要因については，本章第3節及び第4節が取り上げる事例や第2章第1節の1で紹介しているLIBORの事例が挙げられよう。

構造要因に関する文献から類推できることは，産業スクリーニングの根底にある考え方は，市場を分析する考え方の一つとして産業組織論で展開されてきた構造・行動・成果パラダイム（ＳＣＰパラダイム）であり，構造要因は当該パラダイムにおける構造の側面から考えられる要因であろう。例えば，市場の構造として売り手の数が1社であるとき（独占市場），独占企業は市場支配力を基に価格を引き上げることが可能であり，その結果，消費者厚生が損なわれるということである。本節で実施する産業のスクリーニングにおいても，当該パラダイムを参照して構造要因を反映するデータを公的統計から利用している。

## 2 構造要因の検討

ＳＣＰパラダイムは，それが生まれた米国のみならず我が国の競争政策に対しても影響を与えていると思われ，今日では独占禁止法の書籍にも取り上げているものがある $ ^{78} $ 。同パラダイムの詳細については他の文献に譲り，ここでは，産業スクリーニングで使用する構造要因について，NERA（2004）が検討したものを主に取り上げる。

NERA (2004) は 32 の指標について, 参入障壁 (barriers to entry), 生産性 (productivity), 市場集中度 (concentration), 利益性 (profitability), 価格 (prices), 消費者の苦情 (consumer complaints), イノベーション (innovation), 切り替え費用 (switching costs) 及びその他 (other) に分類している。以下では, 分類ごとに取り上げられている要因を幾つかまとめる。各要因については, ある要因が高い場合には競争の程度が高い又は低いことが予想されると説明している。この場合, 当該要因と競争の程度との関係のみ述べているのであり, それ以外の要因 (及び経済環境) には変化が生じないことを仮定している。例えば, 参入障壁と競争の程度との関係を述べる場合には, 参入障壁以外の市場における諸条件 (生産性, 市場集中度等) に変化がないことが仮定されている。

## (1) 参入障壁

参入障壁が高い産業では, 新規参入が妨げられるので, カルテル等の行為によって価格が高くなっているとしても参入が起こらず, 参入障壁の低い産業に比べ競争の程度
は弱まる。経済学において，参入障壁の定義はこれまで幾つかあり，代表的なものとしてスティグラーの「特定の産業に参入しようとする企業は負担するが，当該産業の既存企業は負担しない費用」が挙げられる。独占禁止法の審判決では，「（株）東芝及び日本電気（株）に対する件（平成10年（判）第28号，平成15年6月27日）において製品開発に必要とされる高度な技術と相当な期間の研究・実験が参入障壁として述べられている。

経済学で定義される参入障壁そのもののデータは利用できないので，その性質を満たすと考えられる指標がこれまで使用されてきた。例えば，広告宣伝費を売上高で除して得られる広告売上高比率は上に述べた性質を満たすので参入障壁として使用されている。

## (2) 生產性

生産性は，生産物と生産要素（労働，資本など）との比などで示され，より少ない生産要素を投入してより高い生産物を生産するほど生産性は高いとされる。

競争の程度が低く他の事業者から競争圧力が働かない又は低い場合には，経営資源を効率的に使用するインセンティブが弱まると考えられることから，競争の程度が低い産業においては生産性が低くなると考えられる。競争の程度が高い産業においては，より効率的に生産要素を使用して生産物を生産すると予想されることから，生産性は高くなることが予想される。また，潜在的な競争圧力があれば，生産性が高まると予想される（より高い生産性を持った企業が参入し，既存の生産性の低い事業者にとって代わる可能性があるので，既存の事業者は生産性を高めようとする。）。したがって，競争の程度と生産性の高さは正の関係にあることが予想される。

生産性の指標として，売上高や付加価値などの生産物を労働者数や労働時間で除して得られる労働生産性や，労働や資本などの生産要素の増減によらない生産物の増減を示す全要素生産性がある。また，競争的な市場で生産性の低い事業者が退出すると思われ，より競争的な市場では事業者間の生産性が均一に成り得ると考えられることから，特定の産業における事業者間の労働生産性のばらつきの程度が競争の程度と生産性の関係を示す指標の一つとされる（競争の程度が高ければ，事業者間の労働生産性のばらつきは小さくなる。）。

## (3) 市場集中度

市場集中度は我が国のみならず諸外国においても競争政策実務では広く利用されており，我が国では，企業結合規制の分野ではセーフハーバー基準として $ ^{79} $ ，私的独占規
制の分野では排除型私的独占として事件審査を行うか否かの判断に当たっての一要素等で利用されている $ ^{80} $ 。

市場集中度の指標としては，上位N社集中度やHHIがある。

## (4) 利益性

利益性が高ければ新たな事業者が参入し，参入の結果競争が促され産業の利益性は低下する可能性がある。利益性が高い状況が続いているのであれば競争の程度は低いと予想され，他方，利益性が低ければ競争の程度は高いと予想されることから，利益性は競争の程度を捉える指標に成り得る。ただし，個別事業者は，広告活動，研究開発活動等，競争の結果として高い利益性を実現している可能性もあることから，利益性が高いとしても競争がそれほど活発ではないと判断できない場合もある。また，多数の事業者が，低い利益にとどまりながらも，協調的に行動している場合には，利益性も競争の程度も低いだろう。

以上のことから，競争の程度を測る指標として産業の利益性を使用することには一定の留保が必要である。利益性の指標として自己資本利益率(Return on Equity, ROE)，内部收益率（Internal Rate of Return）等がある。

## (5) 価格

価格についてはＳＣＰパラダイムの中で市場集中度との関係について分析が行われており，市場集中度の高さを背景とする市場支配力が行使されることで高価格となる可能性が指摘されたことから，価格も競争の程度を示す指標と成り得る。価格の指標としては，価格指数のほか，商品・サービスの生産／提供に掛かる費用が類似である地域／国の間での価格の比率がある。ただし，価格指数の経年変化を捉える場合，価格指数の変化は事業者の市場支配力や協調的行動のほかにも，商品・サービスの提供に掛かる費用の変化に影響されるので，産業間で当該費用の変化が異なる場合には，価格指数の経年変化を評価するに当たり費用変化分の調整が必要となる。

## (6) 消費者の苦情

消費者が購入した商品やサービスに何らかの欠陥がある場合，購入した店舗，生産者，公的機関（例えば，我が国では消費者庁や独立行政法人国民生活センターなど）等に苦情が寄せられることがある。競争的な産業においては，事業者が欠陥の少ない商品やサービスを提供するインセンティブは，そうでない産業における事業者のインセンティブよりも高いと思われるので，競争の程度が高い産業と低い産業について苦情数を比較した場合，競争の程度が低い産業では苦情件数が多い可能性がある。NERA (2004) に
おいては, 苦情件数のデータとして英国 OFT の Trade Standards Departments (当時), BBC's Watchdog など 4つのデータソースを取り上げている。

我が国においては産業別に苦情数をまとめた統計が確認できなかったので，本共同研究では消費者の苦情を指標として使用していない。

## (7) イノベーション

イノベーションは，生産性の向上を促す原動力であり，これには研究開発を通じて新製品の開発や生産工程の改善を促すもののほか，経営上の革新も含まれる。しかし，イノベーションと競争の程度との関係を捉えるに当たり，何らかの定量的な指標を使用して経営上の革新を捉えることは困難と思われ，ここでは経営上の革新は取り上げない。

イノベーションについてはインプットとアウトプットの二つの側面から捉えることができ，前者の指標として売上高に占める研究開発支出（以下では「研究開発比率」），後者として特許数がある。ただし，事業活動におけるイノベーションの重要度は産業ごとに異なる可能性もあり，二国間の研究開発比率の比（例えば，非鉄金属業について日英の研究開発比率の比）も利用される。

## (8) 切り替え費用

切り替え費用とはスイッチング・コストとも呼ばれ，需要者がある商品から代替商品へ切り替えることで発生する費用であり，実際に支払う金銭的な費用に限らず，代替商品に慣れるための時間的な費用や心理的な費用も含まれる。事業者からみれば，自社の商品に対する需要者の切り替え費用を上げることが利潤につながる場合には品質の向上等により切り替え費用を上げる戦略を取ると思われるが，他方，独占的地位にある事業者が切り替え費用を上げる戦略を取ると新規参入が困難になる可能性もある。したがって，切り替え費用は，産業の競争状況に対して，競争を促すプラスと逆のマイナスの効果を持つ可能性があり，特に，切り替え費用が低い産業に比べ高い産業は競争状況をより詳細にみる必要があることが示唆される。

切り替え費用の指標としては，産業において生じた代替商品間の切り替えの頻度，既存の顧客と新規の顧客がそれぞれ支払う価格の差などがある。他に，商品属性やブランドに関するデータを使用して計量経済学的に推定する方法もある。しかし，前者については，我が国においてはこれら切り替え費用の指標に関する統計が確認できなかったこと，後者については，多種の産業について商品別にデータを収集し推定する費用が高額になる可能性があるためスクリーニング本来の目的にかなうものではないこと，これらの点から，本共同研究では切り替え費用を指標として使用していない。
## (9) その他

以上の八分類のほか，輸入浸透率（輸入額（量）を生産額（量）（国内生産＋輸入－輸出）で除したもの。）や産業の成長率（産業の生産額又は生産量の成長率）がある。輸入浸透率が高い産業では，国内で出荷された商品の価格が上昇したとしても輸入に代替される可能性が高いことが示唆されるので，輸入浸透率が低い産業に比べ競争の程度は高いと予想される。産業の成長率の高さと競争の関係については，二通りの考え方がある。一つは，産業成長率の高い産業では，新規の需要（切り替え費用の負担がない需要）が見込まれることから，新規参入が促され，競争の程度は高いとする考え方であり，もう一つは，新規参入がそれほど見込まれない場合に，既存の事業者間で競争が激しくなると，高い成長率であっても将来見込まれる収益が減じてしまう可能性があるので，この可能性を事前に予想した事業者は現在において競争を避ける可能性があるという考え方である。

## 3 産業スクリーニングの実施

## (1) 産業スクリーニングとして使用する指標及びデータ

産業スクリーニングを使用したスクリーニングでは，産業横断的に，より広範囲にわたって分析を行うところ，企業単位のデータを使用するのであれば，データの収集・加工・分析に要する資源が膨大になり，また，機動性が失われる可能性もある。競争当局として限られた資源（人的資源，データ入手の費用等）の中でより多くの産業を対象にスクリーニングを実施するには，産業単位のデータで，公表されているものを使用することが望ましいと思われる。今回の実施例では，主として工業統計表（経済産業省）を使用し，補助的に産業連関表（総務省）を使用している。

産業スクリーニングとして使用する指標については，次の10種とした。工業統計表の数値を使用して得られるものとして労働生産性の成長率，有形固定資産出荷額比率，投資出荷額比率，上位3社集中度（CR3），CR3の変動係数，HHI及びHHIの変動係数の7種，産業連関表の数値を使用して得られるものとして広告比率，研究開発比率及び輸入浸透率の3種である。本節末の付表1に各指標の定義をまとめている。

## (2) 各指標の計算

ここでは，各指標の計算結果を基に，競争状況が活発ではないと推測される上位10産業について，製造業において平成22年度（西暦2010年度）から平成26年度（西暦2014年度）までに排除措置命令書が出された摘発された件数とともにまとめている $ ^{81} $ 。
なお，今回産業スクリーニングで使用した指標については，競争状況に関する閾値（つまり，ある数値を超えると競争的）が事前に定められているわけではなく，あくまで産業間を比較して相対的に競争状況が活発ではないと推測されることに留意が必要である。

## ア 労働生産性の成長率

競争がそれほど活発でないため労働生産性が低い企業であっても産業から退出していない場合，産業の生産性は低くなると予想される。生産性の指標として使用した労働生産性の成長率を低い順に並べると表3-2-1のとおり：

表 3-2-1：労働生産性の成長率

産業分類(小分類)	指標の値	カルテル件数 $ ^{82} $
208	毛皮製造業	-23.27	0
275	光学機械器具・レンズ製造業	-10.66	0
141	パルプ製造業	-9.94	0
221	製鉄業	-9.68	0
302	映像・音響機械器具製造業	-7.72	0
222	製鋼・製鋼圧延業	-7.71	0
166	化粧品・歯磨・その他の化粧用調整品製造業	-7.33	0
241	ブリキ缶・その他のめっき板等製品製造業	-7.29	0
314	航空機・同附属品製造業	-7.20	0
113	ニット生地製造業	-6.68	0
平均(131産業)	1.10 (9.40) $ ^{83} $

## 有形固定資產出荷額比率

事業を進める上で必要な資産が大きい産業では，それが少ない産業に比べ参入が困難となる。参入障壁の指標として有形固定資産出荷額比率を高い順に並べると表3-2-2のとおり：
表 3-2-2：有形固定資產出荷額比率

産業分類(小分類)	指標の値	カルテル件数
142	紙製造業	70.86	0
213	建設用粘土製品製造業（陶磁器製を除く）	58.20	0
211	ガラス・同製品製造業	55.22	0
111	製糸業，紡績業，化学繊維・ねん糸等製造業	53.01	0
322	装身具・装飾品・ボタン・同関連品製造業（貴金属・宝石製を除く）	52.49	0
216	炭素・黒鉛製品製造業	47.67	0
222	製鋼・製鋼圧延業	43.10	0
141	パルプ製造業	42.33	0
221	製鉄業	41.88	0
217	研磨材・同製品製造業	41.87	0
平均（130産業）	24.24（11.15）

## ウ 投資出荷額比率

事業を進める上で必要な投資額が多い産業では，それが少ない産業に比べ参入が困難となる。参入障壁の指標として使用した投資出荷額比率を高い順に並べると表3-2-3のとおり：

表 3-2-3：投資出荷額比率

産業分類(小分類)	指標の値	カルテル件数
211	ガラス・同製品製造業	10.11	0
216	炭素・黒鉛製品製造業	9.94	0
295	電池製造業	8.39	0
281	電子デバイス製造業	7.35	0
221	製鉄業	6.95	0
231	非鉄金属第1次製錬・精製業	6.63	0
111	製糸業, 紡績業, 化学繊維・ねん糸等製造業	6.31	0
142	紙製造業	6.25	0
222	製鋼・製鋼圧延業	6.23	0
191	タイヤ・チューブ製造業	6.17	0
平均(130産業)	3.00 (1.87)
## 工 CR 3

CR3を高い順に並べると表3-2-4のとおり：

表3-2-4：CR3

産業分類(小分類)	指標の値	カルテル件数
276	武器製造業	88.70	0
191	タイヤ・チューブ製造業	88.49	0
283	記録メディア製造業	85.52	0
173	コークス製造業	84.47	0
302	映像・音響機械器具製造業	81.27	0
251	ボイラ・原動機製造業	80.70	0
314	航空機・同附属品製造業	80.51	0
295	電池製造業	79.15	0
231	非鉄金属第1次製錬・精製業	76.57	0
324	楽器製造業	75.51	0
平均(129産業)	45.84(19.46)

## オＣＲ３の変動係数

産業の上位3社の市場占有率に変動が大きければ産業の競争度は高い可能性が高く，他方，変動が小さければ産業の競争度は低い可能性が高いと予想される。上位3社の市場占有率の変動をCR3の変動係数で捉え，高い順に並べると表3-2-5のとおり：

表 3-2-5 : CR 3 の変動係数

小分類	産業名称	指標の値	カルテル件数
217	研磨材・同製品製造業	0.00	0
314	航空機・同附属品製造業	0.00	0
142	紙製造業	0.00	0
174	舗装材料製造業	0.01	0
311	自動車・同附属品製造業	0.01	10
172	潤滑油・グリース製造業（石油精製業によらないもの）	0.01	0
95	糖類製造業	0.01	2
191	タイヤ・チューブ製造業	0.01	0
261	農業用機械製造業（農業用器具を除く）	0.01	0
241	ブリキ缶・その他のめっき板等製品製造業	0.01	0
平均（129産業）	0.06（0.21）
## 力 HH I

市場集中度として，前記エと異なり，HHIを使用した場合の結果を表3-2-6にまとめた：

表 3-2-6 : HHI

産業分類(小分類)	指標の値	カルテル件数
276	武器製造業	5796	0
324	楽器製造業	4000	0
251	ボイラ・原動機製造業	3587	0
322	装身具・装飾品・ボタン・同関連品製造業
(貴金属・宝石製を除く)	3552	0
191	タイヤ・チューブ製造業	3545	0
314	航空機・同附属品製造業	3519	0
263	繊維機械製造業	3370	0
105	たばこ製造業	3333	0
302	映像・音響機械器具製造業	3331	0
323	時計・同部分品製造業	3314	0
平均(129産業)	1433.31(1031.36)

## キ HH I の変動係数

市場占有率の変動として, 前記オと異なり, HHI の変動係数を使用した場合の結果を表 3-2-7 にまとめた：

表 3-2-7 : HHI の変動係数

産業分類(小分類)	指標の値	カルテル件数
201	なめし革製造業	0.01	0
142	紙製造業	0.01	0
95	糖類製造業	0.01	2
235	非鉄金属素材製造業	0.01	0
174	舗装材料製造業	0.01	0
97	パン・菓子製造業	0.02	0
312	鉄道車両・同部分品製造業	0.02	0
283	記録メディア製造業	0.02	0
224	表面処理鋼材製造業	0.02	0
273	計量器・測定器・分析機器・試験機・測量機械器具・理化学機械器具製造業	0.02	0
平均(129産業)	0.10 (0.21)
## ク広告比率

参入障壁の指標として広告比率をみると，同比率が高い順に産業を並べた結果は表3-2-8のとおり：

表 3-2-8：広告比率

産業分類(小分類)	指標の値	カルテル件数
165	医薬品製造業	3.99	0
166	化粧品・歯磨・その他の化粧用調整品製造業	3.82	0
162	無機化学工業製品製造業	2.88	1
102	酒類製造業	2.67	0
103	茶・コーヒー製造業（清涼飲料を除く）	2.67	0
104	製水業	2.67	0
101	清涼飲料製造業	2.67	0
105	たばこ製造業	2.13	0
164	油脂加工製品・石けん・合成洗剤・界面活性剤・塗料製造業	1.48	0
293	民生用電気機械器具製造業	1.07	0
平均（133産業）	0.54（0.69）

## 研究開発比率

イノベーションの指標として研究開発比率をみると，同比率が高い順に産業を並べた結果は表3-2-9のとおり：

表 3-2-9：研究開発比率

産業分類(小分類)	指標の値	カルテル件数
165	医薬品製造業	19.11	0
303	電子計算機・同附属装置製造業	7.39	0
283	記録メディア製造業	7.23	0
285	ユニット部品製造業	7.23	0
284	電子回路製造業	7.23	0
282	電子部品製造業	7.23	0
289	その他の電子部品・デバイス・電子回路製造業	7.23	0
296	電子応用装置製造業	7.20	0
297	電気計測器製造業	7.20	0
302	映像・音響機械器具製造業	6.91	0
平均(133産業)	2.51(2.54)
## コ 輸入浸透率

海外からの競争圧力として輸入浸透率をみると，同率が低い順に産業を並べた結果は表3-2-10のとおり：

表 3-2-10：输入浸透率

産業分類(小分類)	指標の値	カルテル件数
212	セメント・同製品製造業	0.70	1
152	製版業	1.07	0
151	印刷業	1.07	0
153	製本業,印刷物加工業	1.07	0
159	印刷関連サービス業	1.07	0
225	鉄素形材製造業	1.18	0
174	舗装材料製造業	2.38	0
173	コークス製造業	2.38	0
145	紙製容器製造業	3.44	2
144	紙製品製造業	3.44	0
平均(133産業)	22.27(18.48)

(3) 計算結果の検討 1－カルテル摘発産業と非摘発産業の比較

平成 22 年度から平成 26 年度においてカルテル摘発歴のある産業は 12 産業あるところ，カルテル摘発歴のある産業を上位 10 産業に含む指標は CR3 の変動係数，HH I の変動係数，広告比率及び輸入浸透率の 4 指標あり，4 指標とも 1～2 産業含んでいる。

初めに，市場集中度そのものはカルテル摘発歴のある産業を含まないが，市場集中度の変動係数は上位10産業にカルテル摘発歴のある産業を含んでいる（糖類製造業，自動車・同付属品製造業）。

次に，参入障壁の代理変数として使用した広告比率について無機化学工業製品製造業を含むが，他に参入障壁の代理変数として使用した指標についてはいずれも摘発歴のある産業を上位に含まない。

最後に, 海外からの競争圧力の代理変数として使用した輸入浸透率ではセメント・同製品製造業及び紙製容器製造業を含む。

表 3-2-11 に，カルテルが摘発されていない産業（表中では「非カルテル産業」）とカルテルが摘発された産業（表中では「カルテル産業」）について各指標の平均値をまとめている。各指標の上位 10 産業をみるとカルテル摘発産業の数は少なかったが，各指標の平均値を比較すると，集中度を除きカルテル摘発産業では競争が不活発である可能性を示している。各指標は，平均的には競争が不活発である産業を捉える可能性を有する。
表 3-2-11：非カルテル産業とカルテル産業の比較

指標	平均注1)	変動係数注1)	不活発注2)
非カルテル産業	カルテル産業	非カルテル産業	カルテル産業
労働生産性の成長率	1.11	1.04	1
有形固定資産出荷額比率	24.19	24.70	0.48	0.28	1
投資出荷額比率	3.00	3.04	0.65	0.33	1
CR3	46.44	40.01	0.42	0.43	0
HHI	1469.23	1083.12	0.72	0.69	0
CR3の変動係数	0.07	0.03	3.40	0.61	1
HHIの変動係数	0.10	0.06	2.13	0.60	1
広告比率	0.53	0.55	1.28	1.41	1
研究開発比率	2.54	2.27	1.02	0.85	1
輸入浸透率	23.42	10.70	0.81	0.61	1

注1）「平均」の列には，各指標の産業平均を記載しており，非カルテル産業の列には平成22年度～平成26年度にカルテル摘発歴のない産業間の平均を，カルテル産業の列には平成22年度から平成26年度にカルテル摘発歴のある産業間の平均を記載している。変動係数の列には産業間の変動係数を記載している。

注2）「不活発」の列には，「平均」の列に記載されている非カルテル産業とカルテル産業の数値を比較し，カルテル産業において競争が不活発と判断される場合に1，そうでない場合には0を記載している。例えば，労働生産性の成長率については，非カルテル産業よりもカルテル産業のほうが低いので，非カルテル産業が不活発と判断され，「不活発」の列に1が記載されている。

## (4) 計算結果の検討 2 － 統合指標

本節「4 産業スクリーニングの実施における課題」の(3)で述べるように,産業スクリーニングにおいては,各指標は各産業の特徴を反映する欠点を有している。ここではその問題を回避する方法の一つとして,指標の加重平均を求め(今回は各指標に等しい重みを使用。以下では加重平均した指標のことを「統合指標」と呼ぶ。),表3-2-12にその上位10産業をまとめている $ ^{84,85} $ 。統合指標の計算においては,前記(2)で使用した指標のうち,投資出荷額比率,CR3及びCR3の変動係数を除いている。投資出荷額比率は,同じく参入障壁の代理変数とした有形固定資産出荷額比率,市場集中度の指標であるCR3及びCR3の変動係数は同じく市場集中度の指標であるHHI及びHHIの変動係数と相関係数が高いところ(本節末の代表2に相関係数をまとめている。),
これらの指標を含めると，統合指標に対し，他の要因に比べ参入障壁や市場集中度の影響をより多く反映させることになる可能性がある $ ^{86} $ 。この問題点を避けるため，これらの構造要因を除いた7指標を使用して統合指標を計算した。

上位 10 産業のうち，カルテル摘発歴のある産業は無機化学工業製品製造業である。本節末の付表 3 に，統合指標の上位 10 産業について，各指標の順位とともにまとめている。

表 3-2-12：統合指標

産業分類(小分類)	統合指標	カルテル摘発件数
165	医薬品製造業	0.69	0
166	化粧品・歯磨・その他の化粧用調整品製造業	0.61	0
276	武器製造業	0.61	0
162	無機化学工業製品製造業	0.60	1
102	酒類製造業	0.59	0
211	ガラス・同製品製造業	0.59	0
142	紙製造業	0.58	0
322	装身具・装飾品・ボタン・同関連品製造業(貴金属・宝石製を除く)	0.57	0
283	記録メディア製造業	0.57	0
214	陶磁器・同関連製品製造業	0.54	0
平均(126産業)	0.46(0.07)

## 4 産業スクリーニングの実施における課題

本稿では，産業スクリーニングの実施にあたり，競争当局として，限られた資源の中で競争状況に疑いのある産業を抽出するため，データの入手にそれほど費用（特にデータの購入費用）が掛からず，かつ，実施が容易であることに重みをおいた上で，文献を調査し，入手が容易な我が国の公的データを使用して具体的に指標の値を求めた。他方で，産業の分類は独占禁止法違反行為が行われている取引分野よりも粗く，産業スクリーニングは個別事業者の価格や供給量を使用したものではないこともあり，構造要因に基づく産業スクリーニングの結果のみをもって特定の事業者に立入検査を行うことは推奨されない。産業スクリーニングに使用するデータや同スクリーニングの実施結果については次の課題がある。
## (1) 產業分類

今回産業スクリーニングの対象とした産業の観測単位は日本標準産業分類の小分類であるところ，これまで独占禁止法の規制対象となった商品／サービスに関する一定の取引分野は当該小分類と異なっている $ ^{87} $ 。それらの事例を参考にすれば，構造要因のデータを使用した産業スクリーニングでは違反行為のある商品と違反行為のない商品を併せてスクリーニングしている可能性が高く，より詳細に商品を分類した上で更なる調査が必要と思われる $ ^{88} $ 。この段階で使用するものが本章第3節や第4節で説明される市場スクリーニングや企業スクリーニングである。

## (2) 输入

本稿で使用した輸入について，輸入が大きく輸入浸透率が高いとしても，次の点で競争状況が活発であると捉えがたい面がある。例えば，有力な企業が海外で製品を製造し，輸入して国内に出荷している場合，そうでない場合（同企業が同額／同量を国内で生産し国内に出荷する場合）と比べ輸入は増加し輸入浸透率は高くなるが，当該企業の市場シェアも高く，この結果をもって海外からの競争圧力が高いとはいえない可能性がある。

## (3) 產業間比較

産業スクリーニングにおいては，指標の値が各産業の特徴を反映する可能性があり，例えば，競争状況にかかわらず，出荷額に占める投資額が高い／低い，という結果が観察される可能性がある。投資出荷額比率が低い産業であっても，産業の特性として従来から投資出荷額比率が低い産業であれば，競争が不活発とまではいえない可能性がある。

## (4) 統合指標の重み

統合指標については, 加重平均に使用する重みが課題となる。今回はどの指標にも等しい重みを使用したが, 望ましい重みを判断する尺度があるわけではない。カルテル摘発歴のある産業の統合指標が最大となるような重みを求め, その重みを使用する方法
がある。この重みを使用する場合，カルテル摘発歴のある産業と類似の産業構造を持つ産業を抽出する可能性がある。他方，カルテル摘発歴のある産業とは異なる産業を抽出するには，異なる重みを使用したほうがよいかもしれない。

## (5) 非製造業に関するデータ

本稿で使用した工業統計は，主に，製造業を調査対象としている工業統計調査に基づく統計であり，そのため非製造業については各指標を計算していない。非製造業を含む統計資料としては産業連関表，企業活動基本調査，法人企業統計調査等の公表資料が利用できるところ，これらの利用に当たっても前記4(1)で述べた留意が必要である。

## 5 小括

本節では，産業スクリーニングについて英国当局及び蘭国当局の文献を参考に産業スクリーニングの手法を整理し，我が国の公表資料を使用して産業スクリーニングを試行した。当該スクリーニングは産業横断的な分析で，産業の分類に応じて分析の粒度が異なるところ，本節では日本標準産業分類の小分類に従った分類で行った。本節の分析をまとめると

各指標の上位10産業をみると，今回の産業スクリーニングにおいて使用した市場集中度（CR3及びHHI）の変動係数，広告比率及び輸入浸透率については，平成22年度から平成26年度にカルテルが摘発された1～2産業を含むが，それ以外の6種の指標については含まれていない。便宜的に上位10産業に限定したとはいえ，今回使用した指標は，違反行為のある産業を抽出する道具としての有用性は低い可能性がある。

平成 22 年度から平成 26 年度にカルテル摘発歴のある産業についての指標の平均値とカルテル摘発歴のない産業についての指標の平均値を比較すると，カルテル摘発歴のある産業では平均的に競争が不活発であることが示唆されている。

本節で使用した各指標は構造要因の代理変数であることを踏まえつつ，ＳＣＰパラダイムの考え方を参考にすれば，各指標の結果は，それらの産業では純粋に競争が不活発である可能性を示唆するものでもあり，上位産業にカルテル摘発歴のある産業がないからといって各指標の有用性が低下する訳ではない。

産業スクリーニングの課題として，スクリーニングとして使用するデータの種類の面から産業分類と輸入，分析方法の面から産業間比較と統合指標の重み，データの入手の面から非製造業におけるデータの有無をそれぞれ挙げた。これら課題のうち，輸入データの問題と非製造業におけるデータの問題については，データを整備する環境次第で今後解
決される可能性があるものの，産業分類，産業間比較及び統合指標の重みの選択については解決が困難な課題であると思われる。

これらの検討を踏まえ，本節の結論は次のとおりである。産業スクリーニングはあくまで，違反行為を疑われる商品や企業を絞る際，初期の段階で使用できる一つの手段であり，産業スクリーニングの結果に強く依存することなく，相談・届出・申告の情報などと併せて市場スクリーニングや企業スクリーニングを実施することが望ましい。

## 参考文献

荒井弘毅「参入障壁の法と経済学」競争政策研究センター，CPDP-46-J，（2009）。

川濱昇，瀬領真悟，泉水文雄及び和久井理子『ベーシック経済法 第3版』，(2010)。

NERA “Empirical Indicators for Market Investigations,” prepared for the Office of Fair Trading, OFT749, (2004).

Petit, Lilian “The Economic Detection Instrument of the Netherlands Competition Authority The Competition Index,” NMa Working Papers, No 6, (2012).

Schwab, Klaus and Xavier Sala-i-Martin “The Global Competitiveness Report 2015–2016,” World Economic Forum, (2015).
## 補論 Schwab and Sala-i-Martín（2015）に基づいた各指標の変換方法

各指標について各産業の値を計算し，指標の最大値及び最小値を得る。指標の変換に当たっては，各産業の指標の値，指標の最大値及び最小値を使用する。指標 A について，産業乙の指標の値を $ A_{乙} $ ，指標の最小値を $ A_{最小} $ ，指標の最大値を $ A_{最大} $ とする。このとき，指標 A は次の式によって 0 から 1 の値を取る新たな指標（ $ Z_{乙} $ と示す。）に変換できる。

$$ \mathrm{Z}_{ 乙 }=\frac{\mathrm{A}_{ 乙 }-\mathrm{A}_{ 最小 }}{\mathrm{A}_{ 最大 }-\mathrm{A}_{ 最小 }} $$

この方法によって，どの指標についても $ A_{最大} $ の産業について $ Z_{乙} $ は1を取り， $ A_{最小} $ の産業について $ Z_{乙} $ は0を取ることがわかる。

例としてCR3（表3-2-5）を取り上げる。武器製造業のCR3が最大値の88.70であり，ボイラ・原動機製造業のCR3は80.70である。このとき，武器製造業及びボイラ・原動機製造業について変換後の指標の値は次のとおりである（表中に最小値を掲載していないので，以下の計算では最小値を50とした。）：

$$ Z_{ 武器製造業 }=\frac{88.70-50}{88.70-50}=1.0 $$

$$ \mathrm{Z}_{ ボイラ \cdot 原動機製造業 }=\frac{80.70-50}{88.70-50}\cong0.79 $$
## 代表

付表 1：産業のスクリーニングで使用した指標の定義

指標	定義	出典	年次又は年度
(1)	労働生産性の成長率	労働生産性（＝粗付加価値±従業者数）の前年比（%）	工業統計表	2008～2012
(2)	有形固定資産出荷額比率	有形固定資産±出荷額×100（%）	工業統計表	2008～2012
(3)	投資出荷額比率	投資総額±出荷額×100（%）	工業統計表	2008～2012
(4)	CR3	上位3社集中度の平均値	工業統計表	2008～2010
(5)	HHI	ハーフィングール指数の平均値	工業統計表	2008～2010
(6)	CR3の変動係数	上位3社集中度の標準偏差±CR3	工業統計表	2008～2010
(7)	HHIの変動係数	ハーフィングール指数の標準偏差±HHI	工業統計表	2008～2010
(8)	広告比率	広告の投入係数×100（%）	産業連関表	2011
(9)	研究開発比率	研究開発の投入係数×100（%）	産業連関表	2011
(10)	輸入浸透率（国内需要）	輸入計±国内需要×100（%）	産業連関表	2011

注）工業統計表については企業統計編を使用している。（4）から（5）については品目別（6桁分類）に数値が提供されているところ，各品目の出荷額を重みとし，3桁分類に合わせて算出した加重平均値を使用している。2011年分について工業統計調査が行われていなので，2011年を除く年次の統計を使用している。有形固定資産は有形固定資産の年初現在高であり，投資総額は有形固定資産の取得額と建設仮勘定の年間増減の合計である。

付表 2：指標間の相関係数

(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)	(9)	(10)
(1)	1.000
(2)	0.041	1.000
(3)	-0.022	0.717	1.000
(4)	-0.164	0.301	0.443	1.000
(5)	-0.113	0.318	0.426	0.930	1.000
(6)	0.143	0.082	0.113	0.259	0.223	1.000
(7)	0.184	0.030	0.013	0.012	-0.073	0.729	1.000
(8)	0.063	-0.069	-0.048	-0.049	-0.043	0.104	0.064	1.000
(9)	0.054	-0.028	0.235	0.217	0.236	-0.012	-0.087	0.329	1.000
(10)	-0.016	0.392	0.310	-0.097	-0.101	0.013	0.164	-0.023	-0.091	1.000

注） Schwab and Sala-i-Martín（2015）の変換式を参考に各指標を0から1を取る指標に変換し，指標間の相関係数をまとめている。観測数は126。表中の番号は付表1の指標の番号に対応し，例えば，（1）は労働生産性の成長率，（5）はHHIである。相関係数の値として，例えば，有形固定資産出荷額比率と投資出荷額比率の相関係数は列番号（2）と行番号（3）が交差する欄の数值である0.717であり，CR3とHH1の相関係数は，列番号の（4）と行番号の（5）が交差する欄の数值である0.930である。
付表 3：統合指標上位 20 産業についての各指標の順位

産業分類(小分類)	労働生産性の成長率	有形固定資産出荷額比率	HHI	HHIの変動係数	広告比率	研究開発比率	輸入浸透率
165	医薬品製造業	83	68	111	20	1	1	78
166	化粧品・歯磨・その他の化粧用調整品製造業	7	83	68	16	2	20	73
276	武器製造業	109	14	1	121	46	11	88
162	無機化学工業製品製造業	48	18	48	119	3	22	76
102	酒類製造業	50	32	24	24	7	122	19
211	ガラス・同製品製造業	19	3	15	55	96	40	49
142	紙製造業	79	1	46	2	62	107	34
322	装身具・装飾品・ボタン・同関連品製造業(貴金属・宝石製を除く)	42	5	4	104	12	33	109
283	記録メディア製造業	20	30	11	8	87	3	66
214	陶磁器・同関連製品製造業	60	24	12	86	31	50	38
221	製鉄業	4	9	31	22	128	108	13
263	繊維機械製造業	53	35	7	74	82	25	45
275	光学機械器具・レンズ製造業	2	48	19	43	49	16	90
191	タイヤ・チューブ製造業	110	15	5	11	43	43	80
324	薬器製造業	30	34	2	78	13	37	111
101	清凉飲料製造業	118	65	82	106	4	125	20
95	糖類製造業	44	17	27	3	25	115	52
103	茶・コーヒー製造業(清凉飲料を除く)	52	94	103	25	5	124	18
111	製糸業, 紡積業, 化学繊維・ねん糸等製造業	112	4	21	59	95	59	79
## 第3節 市場のスクリーニングのシミュレーション

## 1 企業データを用いた市場スクリーニングの検証

ここでは企業レベルの価格あるいは数量情報を基にカルテルを行っている市場の特定を目的とするスクリーニング手法の検証を行う。価格や数量に関する情報は企業の意思決定を映すものであり，カルテルを行っている場合には，協調して意思決定を行うなど，そうでない場合と比べて意思決定が異なり，結果として，価格や数量の程度や動きに特異な傾向が生じる可能性が高い。例えば，過去のカルテルでみられるように，そして経済学の理論で説明されるように，カルテルでは企業ごとの市場シェアが固定されることがある。結果として，カルテル時では，そうでない時期に比べて，各企業のシェアの分散あるいは標準偏差(散らばり度)は安定的に推移することになる。したがって，企業シェアの分散・標準偏差の動きにカルテルの存在による行動変化が反映され，分散・標準偏差といった指標の動きを観察することでカルテルを探知することが可能になるかもしれない。

こうした企業レベルの情報を基にした(企業レベルの情報を基に構成された)指標を用いたスクリーニング手法の可能性を探る。具体的には，現実に摘発されたカルテル事件を取り上げて，そのカルテル事件をスクリーニング手法によって発見できるか否かを検証する。より具体的には，カルテルとして認定された時期とスクリーニングのための指標と設定する統計量の動きがどのような関係にあるか(統計量の動きが特異な時期がカルテル時期と整合的か否か)を分析する。

## （1） スクリーニングのための指標

上述の通り，企業レベルの(情報から構成される)指標に現れるパターンを用いて，カルテルを発見できるかを検討することが目的である。そのため，まずどのような指標を用いるかを事前に検討する必要がある。

例えば, 最も単純なものとして, 企業平均価格や生産供給量が指標の候補として考えられる。通常, カルテルでは価格が高めに, 数量は少なめに設定されるため, 当然, カルテル期間では価格は高く, 数量は低く推移することになる。しかし, 価格や数量は需要変動に影響を受けやすく, 平均価格や数量それ自体では, スクリーニングの指標には適していないと考えられる。

そこで，ここでは単に平均価格や市場供給量といった素朴なものではなく，理論的経験的な観点から導かれるより洗練された指標について考えたい。いつくかの有用な指標について，Harrington (2005)にまとめられている。以下では，Harrington (2005)を参考にしながら，適宜文献を加えつつ，本研究で用いる指標である価格と数量の分散・標準偏差について理論的な根拠を紹介する。

## （２）価格と数量の分散・標準偏差に関する指標

価格や数量(あるいは市場シェア)の分散・標準偏差は、カルテル時には、競争してい
る時と比べて，それらが小さくなったり，安定的に推移したりすることが理論的に導かれる。89

まず，Harrington (1991)では，企業の限界費用に違いがある場合での，カルテルの価格付けと数量(シェア)配分について分析し，カルテル時には，企業のシェアが接近することを示している。まず，企業間で費用に違いがある際の価格競争を考えると，費用が高い企業の限界費用を付け，限界費用が低い企業がシェアを全て獲得する。したがって，例えば，複占市場を考えると，シェア配分は低費用企業対高費用企業で100対0になる。

次に，この市場でカルテルを行うことを考える。この時，費用が低い企業は，高カルテル価格と企業間でのシェア配分とのトレード・オフに直面することになる。高いカルテル価格を付けようとすると，高費用企業が供給しても利潤を得ることができるようになるため，シェアを伸ばすことになる。一方で，費用が高い企業にシェアを与えないようにするには，低いカルテル価格を付ける必要がある。

低費用企業はこうしたトレード・オフに直面するものの，カルテル均衡として，費用が高い企業にある程度シェアを与えながら，独占価格を実現するカルテル均衡が存在する。そこでは低費用企業は，配分シェアに関しては，競争している場合に比較して，小さくなるが，独占価格を付けることができるので，カルテルにより利潤が増加する。高費用企業も，カルテルに参加することでシェアを配分され，利潤を増加させることができる。この場合，明らかに競争している時に比べて，両社のシェアは接近することになるため，シェアの分散・標準偏差は小さくなる。90

次に，主にカルテル価格付けに注目した研究として，Athey, Bagwell, and Sanchirico (2004)とAthey and Bagwell (2008)がある。Harrington(1991)では企業は同一の価格を付ける，そして企業の費用に関する情報は両社で共有されている状況を考えていたが，これら二つの論文では，企業は別々の価格を付けることを許容し，そして企業間で費用に関する情報の非対称性が存在する状況(自社の費用は分かるが他社の費用は正確には分からないという状況)を考えている。このような情報構造で，企業間に費用の違いがあるにもかかわらず，企業が同一価格を付ける，すなわち同一のシェア
を獲得する均衡があることが示される。

企業間に費用に関する情報の非対称性が存在する場合にも，カルテル価格とシェア配分の効率性との間でトレード・オフが生じる。カルテルを形成する際に，カルテル価格が高いと，費用が企業間で互いに分からない為に，費用が高い企業が偽って自らの費用が低いと主張し，シェアを要求するインセンティブが生じる(カルテル価格が高いので，費用が高い企業でも利潤を得られる)。これを防ぐには，カルテル価格を低くして，費用が高い企業が大きいシェアを要求するインセンティブをなくす必要がある。これは，高いカルテル価格とシェア配分の効率性が両立しないことを意味している。極端な場合，費用が低い企業が大きいシェアを取る効率的な配分を実現するには，競争的な価格を付ける必要が出てくる。

このようなトレード・オフに直面した場合，カルテルの主目的が高い価格を実現することであるとすれば，シェア配分の効率性は犠牲にして，高い価格付けをすると考えられる。そのため，企業はそれぞれ費用に違いがあるにも関わらず，同じ価格を付け，同じだけのシェアを取ることになるだろう。この場合，明らかに，企業が付ける価格の分散はなくなり，シェアも企業間で同一になる。91

また，このような均衡では，費用の企業間の差が価格やシェアに影響を与えないため，企業の費用が時間を通じて変化したとしても，価格やシェアの分散・標準偏差が安定的に推移することになる。

## 2 スクリーニング手法の検証を行う産業

価格や数量の分散・標準偏差を指標とするスクリーニング手法の有用性の検討を行う産業として日本のセメント産業のカルテル事件を用いる。セメント産業では1965年のカルテル事件 $ ^{92} $ 以降，何度かカルテルが公正取引委員会により摘発されている。1973年には全国的にカルテルが摘発され $ ^{93} $ ，1983年には，九州地方 $ ^{94} $ ，中国地方 $ ^{95} $ ，近畿地方 $ ^{96} $ ，関東地方 $ ^{97} $ で行ったカルテルが摘発されている。さらに，1990年には，中国地方 $ ^{98} $ と北海