Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
れている標準的なクリティカル・ロス分析が孕んでいる問題点を指摘する。そして，前節の需要関数の推定結果を利用したクリティカル・ロス分析の枠組みを説明して，ブロードバンド市場の競争評価を行うこととしたい。

#### 5.2.1 標準的なクリティカル・ロス分析

クリティカル・ロスとは，「X%（例えば5%）の価格上昇があった場合に，その価格上昇がちょうど利益をもたらさなくなるような販売数量の減少分はどの程度であるか」を意味する。言い換えると，クリティカル・ロスとは，①X%の価格上昇によってもたらされる利潤の増加分と，②X%の価格上昇による販売数量の減少にともなう利潤の減少分とが，ちょうどバランスするような販売数量の減少比率を意味する。簡単化のため，生産にともなう限界費用cは一定であり，価格変更前の価格をp，販売数量をq，また，変更後の価格を $ p+\Delta p $ ，それに伴って変化した販売数量を $ q+\Delta q $ とおこう。

この場合，クリティカル・ロスは以下のように計算できる $ ^{25} $ 。すなわち，価格上昇に伴う利潤の増加分は $ \Delta p(q-\Delta q) $ であり，一方，価格上昇に伴う利潤の減少分は $ (p-c)\Delta q $ である。これらの和がちょうどゼロとなるような販売数量の変化分（SSNIPテストでは価格が上昇するケースを想定するので販売数量の減少分）を求めればよい。すなわち，

$$ \Delta p(q-\Delta q)+(p-c)\Delta q=0 $$

が，価格上昇によっても利潤が変化しない条件である。これよりクリティカル・ロスは，

$$ -\frac{\Delta q}{q}=\frac{\Delta p/p}{\frac{\Delta p}{p}+\frac{(p-c)}{p}} $$

と計算できる。価格上昇分である $ \Delta p / p $ (%) を X ，またプライス・コスト・マージン $ (p - c) / c $ を m とおけば，クリティカル・ロスは，

$$ \frac{X}{X+m} $$

と簡単に表すことができる。(9)式からわかるように，マージン率mが大きくなれば，クリティカル・ロスの値も小さくなることになる。したがって，合併を行おうとする企業は，合併の承認が得られやすくなるように，当局に対してmの値を大きく報告しようとするインセンティブをもつことに注意しよう $ ^{26} $ 。また，想定される価格上昇率Xの値が大きくな
ると，クリティカル・ロスの値が大きくなる点にも注意されたい $ ^{27} $ 。

クリティカル・ロスの計算方法を図解したのが，図5-1である。図中の価格上昇による利潤増加分が$\Delta p(q-\Delta q)$であり，また利潤の減少分が$(p-c)\Delta q$である。この2つの面積がちょうど相殺されるような販売数量の減少比率$(-\Delta q/q)$がクリティカル・ロスとなっている。

#### 5.2.2 通常のクリティカル・ロス分析の問題点

さて，(9) 式の導出は単純な代数計算の結果であり，それ自体には何らの誤りもない。問題は，これを現実のロス（actual loss）と比較しようとする場合に生じる。すなわち，価格上昇にともなう市場競争の帰結について，何らかの理論モデルを想定しない限り，現実のロスとクリティカル・ロスとの関係について整合的な説明ができなくなる危険があるのである $ ^{28} $ 。

より具体的には，(9)式のmの値が，現実の口スを計算する場合に妥当性のある値となっているか否かを判定するには，需要の価格弾力性に関わる情報が必要となるのである。例えば，ベルトラン競争など単純な競争モデルを仮定すれば，事前的なマージン率mが大きいということは，その時点で，企業は非弾力的な需要曲線に直面していると想定するのが自然である。もしそうであれば，事後的には，価格上昇のもたらす利益の増加分はそれだけ大きくなるはずであり，また価格上昇にともなう現実の口スはそれだけ小さくなるはずである。この場合には，（クリティカル・ロス）＞（現実の口ス）となる可能性が高くなり，市場の範囲をさらに拡大する必要はなくなるであろう。実際に推定された弾力性，特に交差弾力性の情報を利用できるかどうかが，クリティカル・ロス分析の妥当性を大きく左右してしまうのである。

例えば，仮想的独占企業が A 及び B という 2 つの財を提供しているとしよう。合併前には各々の財は別個に独占企業 A，B によって提供されているものとする。この場合，X% の価格上昇にともなって，現実に生じる販売数量の減少分を計算するには，財 A と財 B の需要の交差弾力性を考慮する必要が生じる。財 A に関する需要の自己弾力性を $ E^{own} $ ，また財 A の財 B に対する需要の交差弾力性を $ E^{cross} $ とおき，また単純化のため，A と B の交差弾力性は対称的であるものとしよう。このとき，現実に仮想的独占企業に生じる損失を計算するには，X% の価格上昇にともなう財 A の需要量の減少分 $ XE^{own} $ に加えて，財 B への代替によって生じる増加分 $ XE^{cross} $ を差し引く必要がある。すなわち，合併後の仮想的独占企業に生じる販売数量の減少分は，財 A，財 B 各々について X% の価格上昇が行われた場合には，
$$ X(E^{own}-E^{cross}) $$

だけ，各々の財について生じることとなる。すなわち，個々の財の直面する需要の価格弾力性（ $ E^{own} $ ）は，仮想的独占企業の直面する需要の価格弾力性（ $ E^{own} - E^{cross} $ ）を上回っているのである。

ここで通常のクリティカル・ロス分析には欠けている企業行動モデルを明示的に導入することとしよう。すなわち，合併当事者である各々の企業は，事前にも事後にも利潤最大化を行っていると仮定する。これは標準的な経済分析では常に仮定されることである。す

なわち，財 A の販売数量を $ q^{A} $ ，財 A の価格上昇分を $ \Delta p^{A} $ ，それに伴う販売数量の減少分

を $ \Delta q^{A} $ とおく。利潤最大化条件より，価格上昇に伴う利潤の増加分と，販売数量の減少にともなう利潤の減少分はちょうど相殺されていなければならない。すなわち，

$$ \Delta p^{A}(q^{A}-\Delta q^{A})+(p^{A}-c)\Delta q^{A}=0 $$

が成立しなければならない。(11)式は，クリティカル・ロス分析における利潤が相殺される条件と形式的には同じであるが，これが，独占企業A，Bの各々について事前的に成立しなければならない点が異なっている。(11)式より， $ m=1/E^{own} $ を導出することは容易である。これは逆弾力性ルールと呼ばれるものに他ならない。したがって，利潤最大化条件を仮定することによって，現実のロスの計算を行う(10)式は，

$$ X(\frac{1}{m}-E^{cross}) $$

と書き換えられることになる $ ^{29} $ 。

これより，現実のロスがクリティカル・ロスを上回るための条件を導出することができる。すなわち，クリティカル・ロスを表す(9)式，及び現実のロスを表す(10)式より，(10)式の値が(9)式の値を上回るためには，

$$ X\biggl[\frac{1}{m}-E^{cross}\biggr]>\\ \frac{X}{X+m} $$
が成立しなければならない。若干の計算を施すことによって，

$$ \frac{X}{m(X+m)}>E^{cross} $$

という条件式を得る。(13)式の左辺は，クリティカル・ロスをmで割った値に等しい。したがって，合併企業の提供する製品群相互に働く交差弾力性に変化がなければ，事前のマージン率が大きいほど，X％の価格上昇が利潤を増加させる可能性が高くなるのである。これは，標準的なクリティカル・ロス分析で想定されている，マージン率が大きいほどクリティカル・ロスが小さくなるという(9)式のもつ意味とは，まったく逆の含意をもつことに注意しよう。すなわち，事前的なマージン率が高い高集中度市場における合併は問題含みであるとする合併審査の経験則（conventional wisdom）には，それ相応の理論的根拠があるといえるのである。事前的なマージンが大きいということは，それだけ事前に直面している需要の価格弾力性は小さくなっているはずであり，これは価格上昇に伴って現実に生じるロスが小さいことを意味するのである。

#### 5.2.3 需要関数の推定結果を利用したクリティカル・ロス分析

そこで本稿では，前節で導出した需要の交差価格弾力性の推定値を利用して，以下の手順に従ってクリティカル・ロス分析を行い，FTTHと競合するアクセス回線の範囲（あるいは関連市場）の画定を試みる。ただし，仮想的独占企業のプライス・コスト・マージンの情報は利用できないので，以下では，10％，30％，60％，又は90％との想定のもとで，それぞれSSNIPテストを行った。また，想定される価格上昇率については，実際の合併審査で用いられる5％及び10％の数値に基づいて計算をおこなった。

① 所与のプライス・コスト・マージン（10%，30%，60%，又は90%）のもとで，FTTHの価格をX%上昇させた場合に生じるクリティカル・ロスを(9)式に基づき計算する。

② 所与のプライス・コスト・マージン（10%，30%，60%，又は90%）のもとで，FTTHのサービス価格をX%上昇させた場合に生じる現実のロスを(12)式に基づき計算する。この際，関連市場と想定した範囲内で，(12)式に基づき需要の交差弾力性の修正を加えて，現実のロスを計算する。

③ クリティカル・ロスと現実のロスとの比較を行い，現実のロスがクリティカル・ロスを上回る場合には，FTTH の価格変化に対する交差価格弾力性の大きいアクセス回線を仮想的独占企業の供給する製品のグループに加えて，再度，価格を X％上昇させた場合の現実のロスを計算する。

④ 現実のロスがクリティカル・ロスを上回る限り③の手順を繰り返す（新たに追加するアクセス回線については，交差弾力性が高い順に加えていくこととする。）。そして，クリティカル・ロスが現実のロスを上回った時点で画定される製品グループがFTTHと競合するアクセス回線の関連市場を形成すると判定する。
以上の手続きでは，通常のクリティカル・ロス分析とは異なり，現実のロスの計算及び順次に仮想的独占企業の供給する製品に加えるべきアクセス回線の選択の際に，前節で導出した交差価格弾力性の推定値を利用している点に注意されたい。

表 5 - 1 が，上記の手順に従ったクリティカル・ロス分析の結果である。縦の列に，順次に想定される関連市場の範囲が示されている。例えば，第1列に「1 & 2」とあるのは，仮想的独占企業の提供するサービスが，FTTH（戸建て）及びFTTH（集合住宅）であることを意味する。また，「1, 2 & 3」とあるのは，仮想的独占企業の提供するサービスがFTTH（戸建て及び集合住宅）及び高速ADSLであることを意味する。また，「1 to 4 & 6」とは，FTTH，高速及び中速ADSLにCATVを加えて，仮想的独占企業の提供するサービスの範囲を定義したことを意味する。以下も同様の定義である。なお，各々で定義された市場の範囲内のサービスについては，全てX％の価格上昇が行われると仮定している。

表 5 - 1 にしたがって，クリティカル・ロス分析の結果を説明しよう。まず，FTTH の仮想的独占企業のプライス・コスト・マージンが 10% の場合と仮定した場合には，5% 及び 10% の価格上昇のいずれにおいても，現実のロスがクリティカル・ロスを上回っている。また，FTTH から順次に市場の範囲を拡大しても，現実のロスがクリティカル・ロスを常に上回るという結果になった。したがって，どこまで市場の範囲を拡大して定義し直しても，仮想的独占企業は 5～10% の価格上昇によって利潤を増加させることはできないという結果になった。したがって，この場合には，全ての回線タイプは同一の関連市場の範囲に含まれるということになる。

ただし，このような結果になったのは，10％というごく低いプライス・コスト・マージンの仮定をおいたため，暗黙裡に想定される自己価格弾力性が非常に大きくなっているからであることに注意しなければならない。実際の自己価格弾力性は，表4-4にみられたように，FTTH（戸建て）で-3.19であった。このとき，仮に独占的価格形成がおこなわれ，かつ逆弾力性ルールが成り立っているとすれば，FTTH（戸建て）市場で想定されるマージン率は少なくとも31％以上になっているはずである。したがって，マージン率10％を想定したSSNIPテストは，我々の推定した需要の価格弾力性に照らして考えると現実妥当性に乏しい。

次に，プライス・コスト・マージンが30％と仮定した場合をみてみよう。5％の価格上昇を想定すると，FTTH（戸建て）及びFTTH（集合住宅）の2つのアクセス回線を独占的に供給する場合には，FTTH（戸建て）ではクリティカル・ロスが現実のロスを上回っている（0.143＞0.127）が，FTTH（集合住宅）では下回る（0.143＜0.153）という結果になった。したがって，この場合にはFTTHのみで関連市場を構成するという判断はできないことになる。

しかし，FTTH（戸建て），FTTH（集合住宅）に加えて，さらに高速 ADSL を関連市場に含めた場合には，仮想的独占企業が FTTH（戸建て），FTTH（集合）及び高速 ADSL を全て独占的に供給できる場合には，3つのサービス全てについて現実のロス（各々，0.101，
0.129, 0.127）がクリティカル・ロス（0.143）を下回ることになった。したがって，これら全てのサービスについて，5%の価格上昇によって利益を増加させることができるという結果となった。

また，プライス・コスト・マージンが30％かつ10％の価格上昇という仮定のもとでは，関連市場をFTTH（戸建て）及びFTTH（集合住宅）と想定した場合には，現実のロス（0.253，0.307）がクリティカル・ロス（0.250）を上回ることになった。したがって，やはりFTTHのみを単独の市場と判定することはできない。しかし，これに高速ADSLを市場の範囲に含めた場合には，現実のロスはクリティカル・ロスを下回ることとなった。以上の結果からみて，FTTH（戸建て・集合住宅）と高速ADSLの3つは密接な代替サービスであり，同一市場を構成するとみなすのが妥当であるとみなしてよい。

次に，プライス・コスト・マージンが60%ないし90％と仮定した場合には，5%あるいは10%のいずれの価格上昇を想定しても，FTTH（戸建て）及びFTTH（集合）の2つを独占的に供給する場合には，双方のサービスについて利潤を増加させることができるという結果になった。この場合には，FTTHのみで同一の市場を構成するという判定となる。ただし，この場合には，マージン率が10％の場合とは逆に，暗黙裡に想定される自己価格弾力性が小さくなることに注意しなければならない。例えば，マージン率が60%であれば，逆弾力性ルールから導出される独占企業の自己価格弾力性は，1.67程度であるはずである。しかし，我々の推定した自己価格弾力性はおおむね2を上回っていた。マージン率60%ないし90％を想定したSSNIPテストは我々の推定した需要の価格弾力性に照らして考えるとやはり現実妥当性に乏しいように思われる。

以上の結果をまとめると，我々の推定した自己価格弾力性から想定されるマージン率の範囲内では，FTTH（戸建て・集合住宅）及び高速ADSLの3つのサービスは密接な代替サービスであり，同一市場を構成するとみなすことができる。

なお，表 5-2 及び表 5-3 は，推定に利用したサンプルが，集合住宅に居住している世帯のみの場合に計算された需要の価格弾力性（表 4-5），及びそれ以外の住居形態の世帯のみの場合に計算された需要の価格弾力性（表 4-6）に基づいて，同様のクリティカル・ロス分析を行った結果である。交差弾力性の推定値の違いに応じて現実のロスの値は若干異なってくるが，SSNIP テストによる判定結果は，ほぼ表 5-1 の場合と同様であった。

#### 5.2.4 プライス・コスト・マージンの臨界値

以上の SSNIP テストの判定では，想定したプライス・コスト・マージンの値が判定結果に強く影響していることが見て取れた。米国の合併審査では，整合性のあるマージン率を利用しなかったために，過大な市場範囲の画定が行われているという批判がしばしば行われている $ ^{30} $ 。そこで，プライス・コスト・マージンの値をシミュレーションすることによ
って,FTTH 市場において,クリティカル・ロスと現実のロスが一致するプライス・コスト・マージンの水準を求めておこう。

図 5 - 2 は，フルサンプルの場合の需要の価格弾力性の結果（表 4 - 2）をもとに，プライス・コスト・マージンを 5～100% の範囲で動かした場合に，FTTH（戸建て）あるいは FTTH（集合住宅）が仮想的独占的企業によって供給されるときのクリティカル・ロスと現実のロスの変化をプロットしたものである。実線がクリティカル・ロスを表し，破線と点線が，各々 FTTH（戸建て）及び FTTH（集合住宅）における現実のロスを表している。また，図 5-2 では，クリティカル・ロスと現実のロスが一致する，すなわち価格上昇による利潤増加分と利潤減少分がちょうど相殺してネットの利潤に変化がないようなプライス・コスト・マージンの水準を示している。図 5 - 2 によれば，価格上昇率を 5% と仮定した場合には，FTTH（戸建て）の場合にプライス・コスト・マージンが 23%，また FTTH（集合住宅）の場合にはプライス・コスト・マージンが 44% となる場合に，クリティカル・ロスと現実のロスが一致することがわかる。また，価格上昇率を 10% と仮定した場合には，同様のマージン率の値は，FTTH（戸建て）で 31%，FTTH（集合住宅）で 58% となった。

したがって，仮に，仮想的独占企業が5%（又は10%）の価格引上げを行う前の時点で各々の市場で利潤最大化を行っており，その場合のマージン率がFTTH（戸建て）の場合に23%以上（又は31%以上），また，FTTH（集合住宅）の場合に44%以上（又は58%以上）の大きさに達していれば，FTTHのみで市場画定を行うことが妥当であるということになる。

以上，クリティカル・ロス分析の判定結果から示唆されるのは，自己価格弾力性・及び交差価格弾力性の推定値から推測する限りでは，若干保守的に判断するとしても，FTTHと高速ADSLとはひとつの市場を構成しているということである。ただし実際にはFTTHのマージン率に関する情報は利用できないことまた現実のFTTH市場は独占市場でなくある程度の市場競争圧力が働いていることなどを考慮すると，供給サイドの競争モデルを適切に構築してさまざまなシミュレーション分析を行ったうえで判定を下すべきである。この点については，後にまた検討することとしたい。

### 5.3 利潤シミュレーションに基づくSSNIPテストと競争評価

#### 5.3.1 利潤シミュレーションによる SSNIP テスト

以下では，ごく簡単な仮定のもとで，仮想的独占企業の利潤がどのように変化するかをシミュレーションする。これによって，X%の価格上昇がどのような利潤の変化を生むかを判定し，SSNIPテストと同様の基準にしたがって市場の画定を試みることとする。

まず，利潤関数の説明から始めよう。いま仮想的な独占企業が供給している製品集合を $ G^{M} $ とおく。このとき，仮想的独占企業の利潤関数は，

$$ \pi^{M}\left(p,x,c\right)=\sum_{k\in G^{M}}(p_{k}-c_{k})s_{k}\left(p,x\right)Y $$
となる。ここで，c は限界費用， $ s_{k} $ は製品 k のシェア（あるいは選択確率），x は通信速度・世帯属性などを表すベクトル，Y は潜在的な市場規模を表すものとしよう。ここで，仮想的独占企業が，自ら供給する全ての製品価格を X %（5% 又は 10%）だけ引き上げたとしよう。価格引き上げ後の価格ベクトルを $ p^{+} = (1 + X)p $ とする。このとき，以下のような SSNIP 基準，

$$ \pi^{M}\left(p^{+},x,c\right)>\pi^{M}\left(p,x,c\right) $$

が満たされるとしよう。この(15)式の条件が満たされる場合には，X％の価格上昇は利潤を増加させるので，その場合の製品集合全体がひとつの市場を形成すると判定される。

次に，実際の利潤額の計算方法を説明しよう。仮想的独占企業は利潤を最大化していると仮定する。(14)式の利潤を計算する際に利用する価格は，表4-3で導出した価格体系をベースとする。市場シェアは，すでに3.2節で説明した(6)式を利用して求める。また，固定費は無視し，収穫一定の生産技術（限界費用は一定）と仮定する。限界費用は，

$$ c_{j}=p_{j}-\frac{p_{j}}{\left|E_{j}^{own}\right|} $$

として推定する。上記(16)式は，1財だけを提供する独占的な事業者が利潤を最大化しているときの必要条件である。もっとも，実際の市場では事業者は独占的にサービスを提供しているとは限らないので，その際には，上の式で推定された限界費用は過小に推定されることになる $ ^{31} $ 。ここで $ E_{i}^{own} $ はアクセス回線jの自己価格弾力性の推定値である。

なお，潜在的な市場規模 Y は 1 に基準化する $ ^{32} $ 。

これらの仮定のもとで，利潤額の変化に基づくSSINPテストを行い，FTTHと競合するアクセス回線市場の画定を試みることとしよう。この場合のSSNIPテストの手順は以下の通りである。

① FTTH の価格を X %上昇させた場合の市場シェアを，前節までの需要モデルの推定結果を利用してシミュレーションする。

② SSNIP 基準(15)式を満たすか否かをテストする。
③ SSNIP 基準(15)式を満たさない場合には, FTTH の価格変化に対する交差価格弾力性がもっとも高いアクセス回線を仮想的独占企業の供給する製品グループに加えて，価格を X% 上昇させた場合の市場シェアを同様にシミュレーションする。

④ SSNIP 基準(15)式を満たすかをテストする。基準を満たさない場合には，③に戻りテストを継続する。基準を満たす場合には，当該製品集合が FTTH と競合するアクセス回線の関連市場を形成すると判定する。

ステップ③を繰り返す場合には，新たに仮想的独占企業の供給する製品集合に加えるべきアクセス回線については，クリティカル・ロス分析の場合と同様に，交差弾力性が高い順に加えていくこととする。また，価格上昇率Xについては，クリティカル・ロス分析の場合と同様に5%及び10%とする。

表 5 - 4 が，上記の手順にしたがって得られた SSNIP テストの結果である。一番左の列に，表 4 - 3 で得られている実際の市場シェアを示している。また，表の中で網掛けになっている部分は，見出しに「1 & 2」「1, 2 & 3」などで示してあるように，仮想的独占企業が提供するサービス範囲で価格引上げが行われた場合に，市場シェアがどのように変化するかを表している。また，各列とも最後の3行に，価格変化前の利潤額，変化後の利潤額，及び変化率を示している。

まず，FTTHを関連市場とみなした，第2列の市場シェアをみると，FTTH（戸建て・集合住宅）で5%の価格引き上げが行われると，どちらも市場シェアが低下するという結果となった。また利潤額も1.8%低下している。したがって，最も交差弾力性の大きい高速ADSLを関連市場に含めてSSNIPテストを継続するべきこととなる。その結果が第3列である。これによると，FTTH（戸建て・集合住宅）及び高速ADSLの価格を5%引き上げた場合には，高速ADSLのシェアが17.7%から16.0%に低下する一方で，FTTH（戸建て・集合住宅）のシェアは，それぞれ7.2%から7.4%，6.1%から6.2%へと上昇するという結果になった。また利潤額は9.2%増加するという結果になった。したがって，FTTHと高速ADSLをあわせた市場が関連市場であると判定されることとなった。なお，価格上昇率が10%の場合にも結果は同様であった。

表 5 - 5 及び表 5 - 6 は，世帯サンプルを集合住宅に居住している場合とそれ以外に居住する場合とに分けて同様の分析を行った結果である。表 5 - 5 の集合住宅の場合には，5% の価格上昇では，FTTH（戸建て，集合）と高速 ADSL を独占的に供給する場合でも，利潤の変化率はマイナスとなった。これは，集合住宅に居住する世帯では，5% の価格上昇による高速 ADSL から集合住宅向け FTTH への転換比率（diversion ratio）が高いことを示唆している。また同じく，集合住宅に居住する世帯に限ってみた場合，FTTH，高速 ADSL に，CATV を加えた市場を想定した場合に，利潤額の変化はプラスとなった。しかし，FTTH（戸建て，集合住宅），高速 ADSL，中速 ADSL 及び CATV を仮想的独占企業が供給している場合には，利潤額の変化率は僅かにマイナスとなった。

一方，10％の価格引上げの場合には，市場シェアは低下するものの，利潤額は増加する
という結果となり，FTTH のみで市場を形成するという判定が得られた。このように，集合住宅向けのブロードバンド・アクセスについては，想定される価格上昇率に応じて，市場の画定の判定結果に大きなブレが生じている。先の弾力性の推定結果から分かるように，集合住宅向けの FTTH では，自己価格弾力性が比較的小さかったため，大幅な価格上昇は利潤を増加させる可能性が高いということであろう。

集合住宅以外の住居形態の世帯サンプルの場合，表5-6から分かるように，FTTH（戸建て，集合住宅）のみを仮想的独占企業が供給している場合に，利潤の変化率が僅かにマイナスとなった。しかし，FTTH（戸建て，集合住宅）と高速ADSLを供給している独占企業では価格上昇に伴う利潤の変化率はプラスとなった。すなわちFTTH及び高速ADSLによって関連市場が定義できるという判定結果となった。

以上の結果をまとめると，また，需要モデルによる市場シェアの推定値の誤差をも考慮すると，FTTHだけで市場を画定することはできないが，FTTHと高速ADSLで一つの市場を構成しているとみなすのが，ほぼ妥当であるという結果となった。ただし，集合住宅に居住する世帯に関しては，価格の引上げ幅に応じて判定結果は異なっており，さらにキメの細かい分析が必要であることが示唆された。

#### 5.3.2 ブロードバンドにおける限界費用と接続料金

これまでの SSNIP テストでは，企業行動については，何ら明示的な仮定を置かずに分析を進めてきた。最後に，完全競争，独占，クールノー競争の3種の競争モデルを想定した場合の，プライス・コスト・マージンと限界費用の水準を求めておくこととしよう。簡単化のため1種類の同質財モデルを想定した場合，価格費用マージン率は以下のように表すことができる。

$$ \frac{p_{j}-c_{j}}{p_{j}}=\frac{\theta_{j}}{E^{own}} $$

ここで， $ E^{own} $ は自己価格弾力性， $ \theta_{j} $ は市場の競争モードを表す指標であり，完全競争の場合に0，独占の場合に1をとる。また，クールノー競争の場合には， $ \theta_{j} $ は各企業の市場シェアとなる。ここで，産業レベルのプライス・コスト・マージン（PCM）を市場シェアによる加重平均で評価すると，

$$ \begin{aligned}&PCM=\sum_{j}s_{j}\left(\frac{p_{j}-c_{j}}{p_{j}}\right)=&\begin{cases}\\ &0&( 完全競争 )\\&\frac{HHI}{E^{own}}&( クールノ一競争 )\\&\phantom{\frac{HHI}{E^{own}}\frac{ 競争 }{ 競争 }}}\\&\phantom{\frac{HHI}{E^{own}}\frac{ 競争 }{ 競争 }}\end{cases}\\&\frac{1}{E^{own}}&( 独占 )\\ \end{aligned} $$
となる。ただし，HHIはハーフィンダール指数である。

表 5 - 7 は ,4 節の需要モデルから推定された自己価格弾力性を用いて ,FTTH(戸建て・集合住宅), 及び高速・中速・低速 ADSL について, 完全競争, クールノー競争, 及び独占のそれぞれの競争モードを仮定した場合に得られるプライス・コスト・マージンと限界費用である。ただし, 限界費用は, $ c=(1-PCM)\times p $ によって計算した $ ^{33} $ 。これによれば, 市場の競争モードの仮定に応じて, プライス・コスト・マージンの推定値が大きく変化することがわかる。例えば, FTTH(戸建て)の限界費用は, クールノー競争の仮定の下では 5,211 円であるのに対して, 独占市場の仮定の下では 4,399 円となった。

一方，NTT 東日本の接続料金をみると，光ファイバー1 芯あたりでは 5,074 円である。限界費用が接続料金を下回ることはないと考えれば，FTTH 市場は独占的とはいえず，クールノー競争市場あるいは何らかの寡占的競争市場の状況に近いといえるかもしれない。ただし，FTTH や ADSL 等の接続料金は，周知のように長期増分費用 (LRIC: long-run incremental cost) 方式に従って算定されており，実際の費用水準ではなく，現時点における最新の設備と技術を使ってアクセス網を構築した場合のコストによって接続料を算定している。これによって，市内電話サービスを独占的に運営する NTT 東西の経営上の非効率を排除することに LRIC 方式導入の狙いがある。したがって，LRIC には，限界費用に固定費（non-traffic sensitive cost: NTS cost）が上乗せされているとしても，なお LRIC による接続料金が実際の限界費用水準を下回っているとしても不思議でない。その差額は NTT が負担しているとみなせるのであり，それだけ，NTT と NCC の価格競争が生じやすい規制環境にあるともいえる。

なお，FTTH（集合住宅）では競争モード（クールノー，独占）の仮定によらず，限界費用が接続料金を下回っている。集合住宅向けサービスでは，分岐装置を利用することで，1芯で最大32ユーザーにサービスを供給できるので，1ユーザー当たりのコストが節約できるためであろう。一方，ADSLについては，どの競争モードのもとでも，限界費用が実際の接続料金を常に上回るという結果になった。それだけ，NTTとNCCの間でADSLの価格競争が活発に行われやすい状況にあったといえるかもしれない。

ただし，限界費用から乖離した価格水準が好ましい資源配分をもたらすとは，通常の経済理論から常にサポートできる議論ではない。もし，このような価格形成に正当化の余地があるとすれば，動学的資源配分に伴う何らかの外部効果，例えば，情報通信産業でしばしば指摘されてきた加入者数の増加にともなうネットワーク効果について，さらに実証的に検討していく必要があるだろう $ ^{34} $ 。
### 5.4 市場支配力をどのように測るべきか

#### 5.4.1 SSNIP テストの問題点 - セロファンの誤謬 -

共謀行為・単独行為等の観点から市場支配力（market power）の影響を評価しようとする場合には，そもそも現行の価格水準が，どのような競争のもとで成立している価格であるかを考慮しなければならない。現行の価格水準が競争的水準からどの程度乖離しているかによって，需要の価格弾力性と市場支配力との関係について異なる帰結をもたらす可能性があるからである。これは広く知られている「セロファンの誤謬」(cellophane fallacy)に他ならない $ ^{35} $ 。

本来，市場画定を適切に行うためには，現行価格から「小幅であるが有意かつ一時的でない価格引上げ」(SSNIP)が可能であるかではなく，競争価格からの引上げがどの程度可能であるかが問われるべきである。現行価格からの引上げに基づく通常のSSNIPテストでは，当該企業に市場支配力があるがゆえに，それだけ市場を広く定義してしまう危険がある。なぜならば，独占価格に現行価格が接近しているほど，需要の代替の程度（あるいは需要の交差弾力性）は高くなるかもしれないからである。したがって，需要の交差弾力性が高いことは，むしろ独占的市場支配力があることを示唆する場合もありえるのである。

セロファンの誤謬とは，du Pontのケースで，アメリカ最高裁が，セロファンと他の包装材との交差価格弾力性が大きいことを理由として，市場を「包装材全体」と認定したことに由来する。独占企業は限界的な収入が限界的な費用と等しくなるような利潤を最大化する生産量を選ぶと理論的には考えられる。既に独占的な状態にある事業者が現状の独占価格より価格を引き上げても利潤をあげられないことは驚くに値しない。du Pontのケースではセロファンの価格がすでに独占価格並みに高いために，それ以上の価格の上昇によりdu Pontの需要者はセロファンの購買をやめた可能性も十分にある。この場合，du Pontのケースで得られた高い自己弾力性は，必ずしも（outside goodsを除く）他の財との交差価格弾力性が高いことを意味しない。

SSNIP テストは，当該市場における需要の自己弾力性の多寡をもって他の財との需要の交差価格弾力性を推し量る手法である。もし仮想的な独占事業者が価格上昇により利益増を見込めるほど需要の自己価格弾力性が低ければ，他の財と十分に差別化されているという意味で当該財は単独で独立の市場を形成するとみなされる。逆に，SSNIP テストでは，仮想的な独占事業者が価格上昇により利潤増を見込めないほどに需要の自己価格弾力性が高いという結果がでることも考えられる。この場合，当該財（たとえば財 A とよぶ）の需要が 5～10％というわずかな価格増で他の財（たとえば財 B とよぶ）の需要に移行するほど，財 A と財 B とは消費者の目には似た財と映っていると考えられる。そこで，SSNIP テストの結論として財 A と B とは同じ市場にあると考える。

SSNIP テストの結果，財 A と財 B とが同じ市場にあるとみなされたとしても，それは両
財の交差価格弾力性が1であることを意味しない。そもそも第4節で得られたように，多くの場合，需要の交差弾力性は非対称的である。つまり，財Aの財Bに対する交差弾力性と，財Bの財Aに対する交差弾力性は通常等しくはならない。SSNIPテストでは，需要の交差弾力性は等しいということが暗黙のうちに仮定されており，そうであるから異なる財が同一市場に入るとみなされるのである。つまり，第4章で分析した需要関数の推定の立場から考えると，SSNIPテストは需要の代替性に対してかなり強い，場合によっては非合理的な仮定を前提にしていることがわかる。

翻って考えると，市場を画定しなければならないそもそもの理由は，市場支配力を分析しようとする際に，市場シェアのデータを利用しなければならないという審査上の制約があるためである。日米欧を問わず，どの競争当局においても，市場支配力の分析では，上位集中度，市場シェアやハーフィングール指数などを，必ずといってよいほど利用する。審査実務上の多くのガイドラインが示しているように，市場シェアは審査対象案件を絞り込むためのベンチマーク（セーフ・ハーバー）としての役割も果たしている。

しかし，上位集中度，市場シェア，ハーフィンダール指数などの指標を用いて市場支配力を計測するには多くの考慮すべき事項がある。以下に，いくつかの例を挙げておこう。①カルテルなどの共謀行為の容易さは，市場シェア分布だけでなく費用構造や製品特性，消費者属性など多くの市場構造要因のあり方に影響を受ける。また，ハーフィンダール指数には，同質財によるクールノー競争以外の競争形態については，市場支配力の測度としては問題があることは良く知られている。例えば，地域市場を均等に分割するカルテルが行われる市場では，ハーフィンダール指数からカルテルの存在を判別することは不可能である。②市場シェアは潜在的競争の程度を反映していない。既存企業による競争圧力以外に，潜在的競争の可能性も考慮する必要がある。③輸入競争（輸入代替）を考慮して市場シェアを検討する必要がある，などである。

本稿で試みたクリティカル・ロス分析では，供給サイドの企業行動モデルについて，明示的な仮定はおかれていない。そして，需要の価格弾力性とマージン率との関係について，整合的な解釈が可能であるか否かのみを問題としたに留まっていた $ ^{36} $ 。5～10％の価格上昇を見込んだときに，消費者の購買行動がどのように変化するかは，アンケート調査やインタビュー調査によって行われることが多い（これは actual loss の計測に相当する） $ ^{37} $ 。そのうえで，有価証券報告書などの財務データ，あるいは聞き取り調査によって利潤マージンである(12)式の m がわかれば，クリティカル・ロス分析を容易に行うことができる。しかし，実際の審査実務で適用される SSNIP テストでは，ライバル企業の反応や，供給の代替可能性あるいは潜在的競争企業の参入可能性についても，詳細な情報収集を行うのが通常である。これら競争企業の戦略的反応をどのように想定するかは，当然ながら合併前後の
利潤に強く影響する。

#### 5.4.2 構造的アプローチによる競争評価

最近の実証分析の流れをみると，消費者の確率的効用関数の特定化から導かれる需要関数と，供給サイドの競争モデル（クールノー・モデル，ベルトラン・モデルなど）とを組み合わせることによって，製品差別化市場を包括的に分析する手法が用いられるようになっている。また，推定された需要サイドのパラメーター，あるいは供給サイドのパラメーターを使って，様々な政策シミュレーションが行われている $ ^{38} $ 。合併などに関してもこのようなフレームワークを使ったシミュレーション分析は数多く行われている $ ^{39} $ 。本稿によるブロードバンド市場の分析においても，市場競争モデルにリアルな仮定を導入することによって，市場支配力と均衡価格との関係を調べることはある程度まで可能である。

経済理論に忠実に市場の画定を行おうとするならば，消費者の効用関数，事業者の費用関数，及び均衡条件式について，市場の実態にできるだけ合った仮定をおく必要がある。例えば，もしX%の価格上昇が，ベルトラン競争モデルに基づくライバル企業の反応を呼び起こすならば，反応曲線は右上がりとなるので，ライバル企業自身も価格を上昇させることになる。したがって，ライバル企業の提供する代替製品へと自らの顧客が乗り換える程度は弱められるかもしれない。需要サイドと供給サイドの関わり方に応じて，さまざまに異なる帰結がもたらされる可能性があるのである。

このように，X％の価格上昇が利潤の増加をもたらすか否かをより正確に判定するには，需要の交差弾力性を規定する諸要因について，さらに詳細な情報が必要となる。特に本稿で取り上げたブロードバンド・サービスのように製品差別化された市場を画定しようとする場合には，需要の交差弾力性に関わる情報をさらに精査する必要性がさらに高まる $ ^{40} $ 。製品差別化市場では，効用関数は製品特性によって規定される。また異なる製品特性への選好は，消費者属性（所得，家族構成，住居形態など）によっても規定される。したがって，集計された需要は，製品特性だけではなく，消費者属性の分布にも依存する。また費用関数は，製品特性，インプットの価格，生産規模，事業組織の生産性などによって規定されます。
定される。最後に，均衡条件をどのように仮定するかによっても製品価格及び数量の組み合わせが影響を受ける。このように，需要サイド，供給サイドの両面にわたって，理論モデルにどのような仮定を導入するかによって，競争評価の結果に大きな違いが生じる可能性があるのである。

ただし，今回我々の構築したデータセットは事業者別に構成されておらず，需要推定モデルの特定化においても，後述するようにさまざまな制約があった。そのため，本稿はごく簡単な利潤関数のシミュレーション分析を試みたに留まっている。供給サイドのモデルを組み込んだ実証分析は，今後の研究課題としたい。

SSNIP テストや市場支配力を市場シェアから計測する分析は，実務上，その簡便さもあって広く競争当局などに用いられる傾向にある。今後，経済のグローバル化が進展し，競争政策が国内だけでなく国際的にもその重要度を増していく中で，市場支配力の計測への注目は高まっている。そうした中で，SSNIP テストにともなう上述の問題点を鑑みると，市場支配力の計測に関しては，セロファンの誤謬に陥ることなく，それを超克できる新たな代替的な手法の開発が進みつつある状況を考慮しつつ，SSNIP テストを補完的に利用していくのが望ましいといえよう。
本稿では，インターネット利用動向に関するウェブ・アンケート調査のデータを利用して，ブロードバンド・アクセスに関する需要関数を，混合型ロジットモデルを利用することによって，FTTH，ADSL，CATVなどの代替関係及び世帯属性を十分に考慮しつつ，できる限り市場の実態に即したスペシフィケーションで推定した。そして，推定結果から得られる需要の価格弾力性，交差弾力性の推定値を利用して，SSNIPテストに基づくブロードバンド・アクセス市場の競争評価を行った。具体的には，SSNIPテストの簡便な方法であるクリティカル・ロス分析，及び推定した需要モデルを使って，企業間競争にごく単純な仮定をおきつつ，価格引上げ後の利潤変化をシミュレーションすることで，仮想的独占企業が利益を上げることができるか否かを検証した。また，SSNIPテストを行う際に留意すべき経済理論上の問題点についても検討を行った。

以下，本稿の主要な結論をまとめておこう。

第 1 に，混合型ロジットモデルを利用した自己価格弾力性の推定値を見ると，戸建て向け FTTH については -3.19 と比較的大きな値が得られたが，集合住宅向け FTTH では -1.67 と比較的小さな値にとどまった。一方，交差価格弾力性については，FTTH（戸建て，集合住宅）と高速 ADSL の代替の弾力性が比較的大きいことがわかった。したがって，高速 ADSL は，FTTH（戸建て，集合）とは密接な代替関係にあるアクセス回線であるといってよい。

第 2 に，交差弾力性の推定結果によれば，FTTH に対して，ADSL に次いで代替性の高いアクセス回線は，CATV，中速 ADSL，低速 ADSL，ISDN 及び Dial-up の順となった。これらの結果自体は，通信速度の順にほぼ対応しており，それほど意外感のあるものではない。ただし，FTTH と CATV との代替の弾力性が比較的高い値となった点については，CATV によるブロードバンド・アクセスの利用可能な地域が限定されていることと絡めて，慎重な解釈を要するであろう。

第3に，SSNIPテストによる競争評価の結果によると，クリティカル・ロス分析，利潤関数のシミュレーション分析のどちらにおいても，FTTHと同一の市場とみなすことができるのは高速ADSLであるという結果になった。これは先行研究よりも，やや狭い市場範囲を画定すべきことを示唆する。「プロードバンド・アクセス」市場の競争評価を行う場合には，FTTHのみに限定するのは適切でなく，またインターネットアクセス市場全体を対象とするのも適切でなく，FTTH及び高速ADSLという「高速ブロードバンド・アクセス」という市場を定義して競争評価の対象とすべきことが示唆されるのである。

第4に，集合住宅に居住する世帯に関しては，価格の引上げ幅に応じてSSNIPテストの結果は異なっており，SSNIPテストだけからは有効な判定を行うことはできなかった。これには集合住宅世帯向けのFTTHの急激な価格低下が影響しているように思われる。集合住宅に関連する市場に限定した分析を行うには，追加的な情報収集を行った上で，さらに
キメの細かい分析を行う必要があるといえよう。

最後に，需要モデルから推定された自己価格弾力性を用いて，独占あるいは寡占競争下で推定されるプライス・コスト・マージンと限界費用を算出した。これによると，市場競争の仮定に応じて，プライス・コスト・マージンの推定値が大きく変化することがわかった。例えば，FTTH（戸建て）の限界費用は，クールノー競争の仮定の下では5,211円であるのに対して，独占市場の仮定の下では4,399円となった。限界費用が接続料金（5,000円程度）を下回ることはないと想定すれば，FTTHはNTTによる独占的市場とはいえず，何らかの寡占競争が展開されている市場であるといえるかもしれない。

しかし，市場画定のための簡便な方法としてのSSNIPテストの有効性はある程度認めつつも，需要関数を明示的にモデル化して推定しようとする場合に，SSNIPテストの理論的不整合性がいっそうクローズアップされる結果となった。柔軟に代替の弾力性を推定しようとする本稿の趣旨からすれば，通常に用いられるSSNIPテストの手法は，消費者行動・企業行動について満足できる理論的基礎を備えているとはいいがたい。最近の実証分析では，本稿で試みたような消費者の確率的効用関数の特定化から導かれる需要関数と，供給サイドの競争モデル（クールノー・モデル，ベルトラン・モデルなど）とを組み合わせることによって，製品差別化市場を包括的に分析するようになっている。また，推定された需要サイドのパラメーター，あるいは供給サイドのパラメーターを使って，様々な政策シミュレーションが行われている。

本稿によるブロードバンド市場の分析枠組みにおいても，市場競争モデルにリアルな仮定を導入することによって，市場支配力と均衡価格との関係を，さらに詳細に調べることは可能である。さまざまな市場競争モデルの仮定の下で，消費者・事業者双方の最適化行動の結果としての均衡価格をシミュレーションすることによって，より現实的な競争評価を行なうことが，分析手法の発展及びコンピュータの機能向上によって，理論上に留まらず，実証的にも可能となってきている。今後の課題として，引き続き研究を進めて行きたい。
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