Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表4—8：平均入場料金及び映画館属性の限界効果：シネコン

(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)	(9)	(10)
+100円	平均入場料金	*1.05	*1.10	スクリーン数	座席数	上映映画本数	邦画比率	系列映画館	单独映画館
自己効果	-1,664.535	-1,062.938	-2,047.213	930.417	+1	+1	+1	+1%	yes	yes
交差効果
0<d>32.598	22.581	41.284	-14.252	-0.053	-4.013	0.974	-68.661	-3.123	-72.525
5<d>114.539	78.620	142.436	-47.969	-0.152	-12.783	3.430	-253.269	-10.855	-245.503
10<d>122.963	83.310	153.123	-50.091	-0.176	-12.900	3.653	-284.506	-11.710	-265.961
20<d>71.174	46.404	84.736	-29.999	-0.103	-8.466	2.136	-164.358	-6.860	-153.194
30<d>62.317	38.452	70.505	-25.259	-0.092	-6.657	1.862	-134.941	-5.963	-135.785
40<d>30.692	19.856	36.287	-13.349	-0.058	-3.096	0.930	-78.899	-2.990	-65.813
50<d>17.831	11.177	20.880	-6.798	-0.027	-1.790	0.538	-37.245	-1.726	-39.416
75<d>17.990	12.375	22.928	-7.396	-0.029	-2.183	0.538	-37.633	-1.725	-42.174
シネコンへの効果
0<d>193.681	122.864	229.417	-77.402	-0.262	-18.179	5.740	-427.628	-18.417	-415.375
5<d>196.304	120.920	222.237	-82.026	-0.292	-21.150	5.937	-500.251	-19.055	-424.082
10<d>370.521	237.656	436.483	-140.216	-0.482	-37.713	11.227	-744.604	-36.077	-793.960
20<d>289.095	176.752	321.463	-114.785	-0.408	-26.751	8.708	-649.227	-27.970	-628.708
30<d>206.417	133.905	247.798	-83.916	-0.271	-20.013	6.176	-519.762	-19.798	-444.163
40<d>252.426	147.070	275.145	-97.123	-0.331	-23.478	7.584	-537.020	-24.316	-540.115
50<d>148.996	87.348	159.510	-53.333	-0.208	-15.079	4.507	-324.597	-14.469	-318.773
75<d>42.360	26.987	50.037	-19.724	-0.090	-5.054	1.268	-101.723	-4.067	-91.900
それ以外の映画館への効果
0<d>23.069	15.117	28.461	-10.043	-0.035	-3.085	0.678	-47.432	-2.169	-51.512
5<d>74.414	54.047	97.827	-32.167	-0.108	-10.222	2.254	-183.968	-7.243	-161.203
10<d>60.390	39.963	73.137	-25.895	-0.090	-6.938	1.825	-150.436	-5.862	-131.969
20<d>36.679	23.893	43.534	-14.974	-0.055	-4.198	1.111	-85.023	-3.566	-78.950
30<d>24.528	14.800	27.151	-10.056	-0.035	-2.620	0.735	-54.527	-2.358	-52.663
40<d>11.281	7.178	13.145	-4.932	-0.019	-1.174	0.340	-26.453	-1.091	-24.238
50<d>10.739	6.800	12.426	-4.292	-0.018	-1.105	0.323	-22.971	-1.038	-23.512
75<d>13.061	8.476	16.190	-5.697	-0.023	-1.492	0.370	-27.498	-1.186	-28.536

注）単位は百万円。『特定サービス産業実態調査報告』の映画館編の個票データを利用。詳細は本文を参照のこと。
表4—9：平均入場料金及び映画館属性の限界効果：その他の映画館

(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)	(9)	(10)
+100円	平均入場料金	*1.05	*1.10	スクリーン数	座席数	上映映画本数	邦画比率	系列映画館	单独映画館
自己効果	-273.851	-174.159	-325.872	962.961	+1	+1	+1	+1%	yes	yes
交差効果
0<d>24.847	15.900	28.854	-53.675	-0.188	-7.134	0.753	-54.785	-2.393	-63.550
5<d>66.432	44.159	80.159	-142.968	-0.469	-23.206	2.039	-145.049	-6.441	-173.521
10<d>36.325	23.923	43.207	-82.164	-0.333	-12.365	1.119	-88.040	-3.540	-95.061
20<d>7.485	4.546	8.289	-17.914	-0.085	-2.670	0.229	-18.307	-0.713	-17.874
30<d>6.665	4.537	8.174	-15.063	-0.067	-2.207	0.204	-16.347	-0.638	-16.419
40<d>2.562	1.549	2.829	-5.309	-0.025	-0.987	0.079	-6.550	-0.250	-6.452
50<d>2.372	1.509	2.760	-4.976	-0.023	-0.984	0.072	-5.915	-0.231	-6.014
75<d>1.802	1.163	2.127	-3.928	-0.018	-0.845	0.055	-4.500	-0.174	-4.207
シネコンへの効果
0<d>22.781	14.976	27.567	-50.871	-0.235	-8.419	0.688	-52.926	-2.213	-52.261
5<d>94.476	54.959	100.138	-193.133	-0.742	-23.131	2.893	-200.496	-9.096	-247.409
10<d>63.044	40.116	72.817	-130.252	-0.595	-22.319	1.913	-162.396	-6.146	-149.970
20<d>37.922	23.535	43.014	-79.323	-0.382	-15.161	1.155	-95.590	-3.710	-92.270
30<d>23.885	14.509	26.499	-54.308	-0.260	-11.766	0.723	-61.542	-2.294	-54.036
40<d>11.260	7.068	13.003	-28.530	-0.119	-5.256	0.343	-28.492	-1.096	-27.705
50<d>10.873	6.688	12.391	-23.847	-0.129	-4.807	0.332	-23.361	-1.066	-25.784
75<d>12.716	8.344	15.265	-23.280	-0.111	-4.987	0.387	-27.455	-1.210	-28.404
それ以外の映画館への効果
0<d>25.120	16.211	29.558	-53.873	-0.179	-6.829	0.769	-54.908	-2.435	-65.538
5<d>64.296	43.007	77.882	-141.199	-0.444	-23.212	1.972	-138.513	-6.261	-168.556
10<d>29.663	19.388	35.210	-69.041	-0.265	-8.998	0.909	-70.243	-2.847	-78.032
20<d>2.435	1.580	2.884	-5.257	-0.028	-1.131	0.074	-5.937	-0.234	-5.980
30<d>2.666	1.835	3.360	-6.645	-0.026	-0.988	0.082	-6.550	-0.260	-7.580
40<d>1.364	0.859	1.550	-3.138	-0.012	-0.611	0.042	-3.365	-0.131	-3.592
50<d>1.484	0.949	1.739	-2.887	-0.013	-0.632	0.045	-3.688	-0.143	-3.443
75<d>1.388	0.888	1.622	-2.569	-0.013	-0.577	0.042	-3.501	-0.135	-3.107

注）単位は百万円。『特定サービス産業実態調査報告』の映画館編の個票データを利用。詳細は本文を参照のこと。
#### 4.5.2 限界效果

表4-7は，推定されたモデルのパラメータを使い。平均入場料金及び映画館属性の入場料収入への限界効果を計測したものである。具体的には，2004年の分析対象サンプルの665映画館について，それぞれの平均入場料金及び映画館属性の限界的な変化が，①当該映画館の入場料収入に与える影響（自己効果），②価格を引き上げた映画館からの距離がそれぞれ，a)0km
が変化する映画館がシネコンの場合の方が距離による交差効果の遞減が緩やかである。

これらの結果から,映画館市場では近接する映画館同士が競合していると考えられる。また,シネコン同士は比較的広い範囲で影響を与え合っている。そして,映画館が互いに影響を与え合う範囲は大きくとも半径40kmの範囲と推認される。ただし,交差効果は自己効果に比べて小さい。

### 4.6 SSNIP テスト

本小節では，映画館市場の局地的市場の範囲を確定するために，仮想的独占者テスト（Hypothetical Monopolist Test），あるいは，SSNIP（Small but Significant and Non-transitory Increase in Price）テストを行う。 $ ^{22} $ 具体的には，まず，2004年の分析対象サンプルの665映画館について，各映画館からの距離がそれぞれ，i) $ d \leq 5km $ ，ii) $ d \leq 10km $ ，iii) $ d \leq 20km $ ，iv) $ d \leq 30km $ ，v) $ d \leq 40km $ ，vi) $ d \leq 50km $ ，vii) $ d \leq 75km $ 及びviii) $ d \leq 100km $ の範囲の他の映画館がすべて同一の独占企業によって経営されていると仮定する。すると，映画館jからの距離がrkmまでの範囲の映画館をすべて経営する仮想的独占企業の総利潤は以下のように定義できる。

$$ \Pi_{_{j}}(p)=\left(\sum_{A_{_{j}}}((1-a_{_{j}})p_{_{kmt}}+e_{_{kmt}}-mc_{_{kmt}})s_{_{kmt}}(p)\right)POP_{_{mt}}-F_{_{kmt}} $$

ただし， $ A_{j} $ は映画館 j からの距離が r km の範囲内の映画館の集合である。

$$ (4-15)\quad A_{j}=\{k\mid d(L_{k},L_{j}\}\leq r\mathrm{km}\} $$

ここで, $ a(0 < a < 1) $ は映画料率（=映画料/入場料収入）であり, e は入場者 1 人当たり売店・食堂売上収入である。一方, mc は限界費用（規模に関して収穫一定）, F は固定費用である。

映画館 j の平均入場料金を 5% 値上げした場合の仮想的独占企業の総利潤の変化分は以下ように計測することができる。

$$ \begin{align*}\Delta\Pi_{_{j}}(p)&=\Pi_{_{j}}(p^{^{1}})-\Pi_{_{j}}(p^{^{0}})\\&=\left(\sum_{A_{_{j}}}((1-a_{_{j}})(p_{_{kmt}}^{^{1}}s_{_{kmt}}^{^{1}}(p^{^{1}})-p_{_{kmt}}^{^{0}}s_{_{kmt}}^{^{0}}(p^{^{0}}))+(e_{_{kmt}}-mc_{_{kmt}})\Delta s_{_{kmt}}(p)\right)\\&\times POP_{_{mt}}\end{align*} $$

ここで， $ p_{mt}^{1}=(p_{1mt}^{0},\ldots,1.05*p_{jmt}^{0},\ldots,p_{kmt}^{0},\ldots) $ である。したがって，5%値上後，仮想的独占企業の総利潤を増加させることができるならば，当該範囲で局地的市場の範囲を確
定することができる。他方，仮想的独占企業の総利潤を増加させることができないならば，より広い範囲の局地的市場の画定の可能性を検証する必要がある。映画料率aは各映画館の映画料総額を入場料収入で除した値を使っている。また，表4-1によれば，入場者1人当り売店・食堂売上収入の平均値は2004年で約184円であったことを踏まえ， $ e-mc=0 $ 円，100円及び150円の場合についてSSNIPテストを行う。

Davis（2006b）が指摘するとおり，SSNIPテストで市場支配力の検証や市場画定を行う場合には，現行の価格水準がいかなる市場構造のもとで成立した価格であるかを十分に考慮しなければならない。仮に，映画館に市場支配力があり，現行価格が既に競争的な価格水準を大きく上回っているために，追加的な入場料金の上昇により利潤が減少した場合に，市場を広く定義してしまう危険性がある—いわゆる，「セロファンの誤謬」である。 $ ^{23} $ SSNIPテストを行なう場合には，現行の価格水準からではなく，競争的な価格水準からの値上げがどの程度可能かを検証する必要がある。ただし，映画館の入場料金の設定については，Cournot競争やBertrand競争を仮定することが適切ではない可能性が指摘されている。 $ ^{24} $ 本章の分析では，基準価格 $ p_{0} $ について，観測平均入場料金，観測平均入場料金-100円，観測平均入場料金-200円，観測平均入場料金-300円，観測平均入場料金-400円のそれぞれについてSSNIPテストを行い，セロファンの誤謬の問題を検討する。

表 4–10 は ,e-mc = 0 円の場合の映画館の局地的市場競争についての SSNIP テストの結果を総利潤の変化分（百万円）の分布としてまとめたものである。第 1 パネルは基準価格として観測された入場料金を使った場合の結果である。この結果によると，ほとんどすべての映画館について，ほとんどすべての局地的市場の範囲について，市場支配力が存在しないことを示唆している。ただし，半径 100km 圈内を局地的市場の範囲と定義した場合に，ごく少数の映画館（約 1%）で，平均入場料金の 5% の値上げにより，総利潤の増加に成功している。また，第 2 から第 5 パネルは，基準価格を観測入場料金 - 100 円，観測入場料金 - 200 円，観測入場料金 - 300 円，観測入場料金 - 400 円とした場合の SSNIP テストの結果である。これによると，やはり，ほとんどの映画館について，ほとんどの局地的市場の定義について，市場支配力が存在しないことが示唆される。しかしながら，ごく少数の映画館（約 1%）について，現行の価格水準と競争的な価格水準との乖離の程度に応じて，市場支配力の存在が示唆される場合がある。特に，現行の価格水準が競争的な価格水準より 300 円以上乖離している場合には，5km 圈内を局地的市場の範囲と定義した場合でも 5% の値上げにより，総利潤の増加に成功する映画館が存在する。
表4–11及び表4–12は，$e-mc$ をそれぞれ100円及び150円とした場合のSSNIPテストの結果である。総じて言えることは，$e-mc$ が大きくなるほど，5%の値上げにより失う利潤が大きく（あるいは，得られる利潤が小さく）なる傾向があるという点である。したがって，現行の価格水準が競争的な価格水準より300円以上乖離している場合に，ごく少数の映画館（約1%）が5%の値上げから利潤を増加させることができる最小の局地的市場の範囲は30km圏内に拡大している$(e-mc=100$ 円の場合，150円の場合は40km圏内）。これは，映画館にとっての副収入である売店・食堂売上収入が平均入場料金の値上げによって減少する効果が大きくなるためと考えられる。

最後に，表4-13から表4-15はシネコンについて，表4-16から表4-18はそれ以外の映画館について，SSNIPテストの結果をまとめたものである。全体として，ほとんどすべての映画館について，ほとんどすべての局地的市場の範囲について，市場支配力が存在しないことを示唆している点はこれまでのSSNIPテストの結果と同様である。また，シネコンの場合には，それ以外の映画館の場合と比べて，5％の値上げにより失う利潤が大きい（あるいは，得られる利潤が小さい）。そのため，現行の価格水準が競争的な価格水準から大きく乖離している場合であっても，ごく少数の映画館（約1%）が5％の値上げから利潤を増加させることができる最小の局地的市場の範囲は，それ以外の映画館の場合より広い（40kmから50km圏内）。
析を行った。

分析結果おいて，まず，平均入場料金及び映画館属性の入場料収入への限界効果の計測結果によると，自己効果に比べて交差効果が小さいことが分かった。また，交差効果については，平均入場料金や映画館属性が変化する映画館からの距離が遠くなるほど，他の映画館の入場料収入に与える影響が小さくなる傾向があった。ただし，最も近接する他の映画館の入場料収入に与える影響は，その次に近接する映画館への影響よりも小さい。これは，大規模な映画館が近接して立地するようなことは稀であることが理由だと考えられる。これらの結果から，映画館市場では近接する映画館同士が競合していると考えられ，映画館が互いに影響を与え合う範囲は大きくとも半径40kmの範囲と推認される。ただし，前述のとおり，交差効果は自己効果に比べて小さい。

さらに，推定された需要モデルの推定結果を使い，映画館市場の局地的市場の範囲に関するSSNIPテストを行った。分析結果は，ほとんどすべての映画館について，ほとんどすべての局地的市場の範囲について，市場支配力が存在しないことを示している。ただし，ごく少数の映画館（約1%）で，平均入場料金の5%の値上げにより，総利潤の増加に成功する場合があることも分かった。さらに，現行の価格水準と競争的な価格水準との乖離の程度を考慮してSSNIPテストを行うと，市場支配力の存在が示唆される場合がある。特に，現行の価格水準が競争的な価格水準より大きく乖離している場合（300円以上）には，局地的市場の範囲を非常に狭く定義した場合（例えば，5km圏内）でも5%の値上げにより，総利潤の増加に成功する映画館が存在する。このことは，同一の業態であっても，地域によって局地的市場の範囲が異なる可能性を示している。また，映画館にとっての副収入である売店・食堂売上収入が，平均入場料金の値上げによって減少する効果が大きい場合，映画館の値上げのインセンティブを抑制する効果を持つ可能性が示された。加えて，シネコンの場合には，それ以外の映画館の場合と比べて，5%の値上げにより失う利潤が大きいため，5%の値上げから利潤を増加させることができる最小の局地的市場の範囲は，それ以外の映画館の場合より広い傾向があることが分かった。

最後に，局地的市場の範囲をかなり広く定義した場合でも，ほとんどすべての映画館について，仮想的な独占企業が5%の値上げによって総利潤を増加させることができなかったことは，多くの映画館について，少なくとも100km圏内より広い範囲の映画館と競合していると判断できるかもしれない。しかし，映画館の間の交差効果が自己効果に比べて小さい事実をかんがみると，別の解釈として，観劇やスポーツ観戦等の映画鑑賞以外の娯楽やレンタルビデオによるビデオ鑑賞が，消費者にとって有力な代替的財となり，映画館の平均入場料金が上昇した場合，そもそも映画館自体に行かなくなると考えられるかもしれない。この場合，映画館だけを取り上げて市場画定を議論することは適切でなく，様々な代替的な娯楽サービスを含めた分析が必要となる。ただし，今回の分析結果によれば，一部の例外的な映画館を除き，映画館間の合併が市場競争を制限し，
消費者厚生を著しく毀損する可能性は低いと考えられる。
本章では，日本の小売・サービス市場における企業結合事件の代表例として，東宝・スバル事件を取り上げて，当時の東京地区の映画館の局地的市場競争を実証的に分析する。本事件では，実際の審判及び審決取消訴訟の中で，映画館の局地的市場の範囲についての判断が行われている。しかしながら，審判及び裁判における局地的市場の範囲についての議論と判断は若干恣意的な印象を受ける。判決から50年以上の時を経る間に，コンピュータと計量経済学の分野において目覚ましい発展があり，局地的市場競争について科学的に検証することが可能となった。

### 5.1 東宝・スバル事件 $ ^{25} $

#### 5.1.1 事件背景

東宝・スバル事件は，戦後まもなく，独禁法制定後のわずか3年後に起きた東京の映画館を巡る企業結合事件である。

東宝株式会社（以下「東宝」という）は，映画の製作配給および映画演劇その他の興行を事業とするものである。一方，スバル興業株式会社（以下「スバル興業」という）は，映画その他の興行，映画の配給，娯楽施設の経営，レクリエーション事業の経営，不動産の売買及び賃貸借等の事業を営むものである。

東宝は，1950年1月26日，スバル興業との間で，同社所有のスバル座及びオリオン座（有楽町所在）の2劇場を賃借する旨の「劇場共同経営に関する契約案」の如き契約を締結するとともに，公正取引員会に対し，届出を了した。同契約第4条では，上記2劇場の経営方針は，東宝とスバル興業とが協議の上決定することとなっていた。

#### 5.1.2 審決：昭和25年（判）10号

上記契約に関する東宝の届出を審査した結果，公正取引委員会は，上記契約は独占禁止法（昭和24年改正法）第16条第3号に該当し，東宝が経営する映画館とスバル興業の所有する上記2映画館との間の競争が消滅することになるとして，上記契約の排除措置を命じた。東宝はこの勧告に応諾せず，審判が行われた。審決は，東宝がスバル興業との間で上記契約に基づき，スバル座及びオリオン座の2劇場を賃借すること，直接・間接を問わず2劇場の経営に関与すること並びに将来方法を問わず同様の効果を生じる行為を行うことを禁じた。

審決では，スバル座及びオリオン座が所在する丸ノ内，有楽町界隈が，映画興行の取引分野において1つの地域を形成しており，対象とする1種の観客群ともいうべきものが存在していると認定している。当時の丸ノ内，有楽町界隈に所在する映画館の数は合
計 10 館であり，その定員数は合計 10,787 名であった。一方，東宝が経営する映画館の数は，スバル座及びオリオン座を含めて合計 8 館であり，その定員数は合計 9,742 名であり，定員数全体に対する比率は 90% を超えていた（表 5-1 参照のこと）。そして，仮に，丸ノ内，有楽町界隈を 1 つの地域と見ることが適当でないとしても，銀座を中心とする東京都興行組合銀座支部（東京都興行組合が定めた 13 支部の 1 つ）の管轄区域を映画興行の取引分野を見ることは許されるとした。ただし新橋演舞場及び三越劇場（日本橋）の 2 館は映画の常設館でないこと，白木劇場（日本橋）及び人形町松竹映画劇場（人形町）の 2 館は銀座からの距離が余りに遠いことを理由に除外した。同地域には，日本劇場，日劇地下劇場，日比谷映画劇場，スバル座，オリオン座，名画座，東劇地下劇場，中央劇場，銀座松竹劇場，築地映画劇場，銀座全線座，テアトル銀座，飛行館東横劇場，新橋メトロ劇場，ムービー銀座，ピカデリー劇場，有楽座，帝国劇場，日劇小劇場，東京劇場の 20 館が所在している。また，その定員数は 16,807 名であり，上記の 2 館を含めた東宝の映画館は全体の約 60% を占めていた。

表 5–1：丸ノ内，有楽町界隈及び東京等興行組合銀座支部管轄区域

丸の内，有楽町界限	東京都興行組合銀座支部管轄区域
映画館数	10	20
東宝	8	8
比率	80.00%	40.00%
定員数	10,787	16,707
東宝	9,742	9,742
比率	90.31%	58.31%

注）審決書をもとに著者作成。

#### 5.1.3 高裁判决：東京高判昭 26・9・19

東宝は審決を不服として，東京高等裁判所に審決取消訴訟を提起した。この裁判の中で，東宝は，丸ノ内，有楽町界隈は，①その地区の映画館で上映される映画がいわゆる封切映画であり，②都内の中心的地区で交通が便利であり，かつ繁華街である銀座通りが近くにあるので，地域の点から一定の取引分野を定義する場合，丸の内，有楽町界隈又は銀座地区ではなく，旧東京市内の地域が適当であると主張した。

1951 年 9 月 19 日の判決では，旧東京市内の地域が一定の取引分野となり得る場合があり，映画の質による取引分野を否定しないとしながら，多数の映画館が近接して存在する場合，そこに集合する観客群を生じ，旧東京市内より狭い地域に取引分野が成立するとした。一方，丸の内，有楽町界隈だけを独立した地域として一定の取引分野とする審決の立場を相当ではないとした。結局，東京都興行組合銀座支部の管轄地域で新橋，
日比谷，室町及び築地を連ねる範囲の地域について，映画興行の一定の取引分野が成立すると認定した。ただし，三越劇場，白木劇場，人形町松竹映画劇場及び明治座は銀座からの距離が遠いこと，新橋演舞場及び歌舞伎座は映画館への転用可能性が低いことを理由に除外されている。

表 5–2：丸ノ内，有楽町界隈及び東京都興行組合銀座支部管轄区域の映画館

区	所有者
スバル座	千代田	スバル興業
オリオン座	千代田	スバル興業
名画座	千代田	スバル興業
日劇地下劇場	千代田	東宝
日比谷映画劇場	千代田	東宝
有楽座	千代田	東宝
日本劇場	千代田	東宝
日劇小劇場	千代田	東宝
ピカデリー銀座	千代田	松竹
帝国劇場	千代田	帝国劇場(東宝)
飛行館東横劇場	港	東横映画
銀座全線座	中央	東京興行
新橋メロ映画劇場	港	東横映画
ムービー銀座	中央	個人
銀座松竹映画劇場	中央	松竹
テアトル銀座	中央	東京興行
新橋演舞場	中央	松竹
東劇地下映画劇場	中央	松竹
東京中央劇場	中央	松竹
東京劇場	中央	松竹
築地映画劇場	中央	松竹
白木劇場	中央	白木屋
三越劇場	中央	三越
人形町松竹映画劇場	中央	個人

注）時事通信社（1951；1952）及び審決書をもとに著者作成。

### 5.2 データ

本章で利用する主なデータソースは時事通信社（1951）である。この資料から，各都
道府県のいくつかの映画館について，1950年1月から6月までの入場者数の情報を入手できる。今回の分析では，東京都23区内の70館の映画館のデータを使った。また，この資料には1950年9月時点の映画館名簿が掲載されている。これによると1950年9月には東京都23区内には192館の映画館が存在していたことが分かる。ただし，浅草松竹映画劇場については，入場者数のデータが利用可能にもかかわらず，映画館名簿に浅草松竹映画劇場が掲載されていない。そこでこの映画館については，時事通信社（1952）の映画館名簿の情報を使うこととする。

映画館名簿の住所情報を使うことによって，映画館間の距離を測定できる。 $ ^{26} $ 表 5–2 は，東京都興行組合銀座支部に属する映画館のスバル座及びオリオン座からの距離を記している。本章では，後述するとおり，各映画館からの距離段階別の同一経営及びライバル経営の映画館の数を地理的競争の指標として用いる。

表 5–3 は , 東京都 23 区内の映画館の所有者をまとめたものである。松竹株式会社（以下「松竹」という）の経営する映画館が最も多い。松竹は 17 館の映画館を所有し, 東京都 23 区内の全映画館の 8.9% に上る。一方, スバル座及びオリオン座を除く, 東宝が経営する映画館は 6 館であり, 全体の 3.1% に過ぎない。このことは東宝が所有する映画館は専ら丸ノ内, 有楽町界隈に集中していたことが分かる。

審判及び裁判の中で，東宝は，上映映画の質的な差異も，東宝とスバル興業の間で締結された賃借契約の競争評価をするための重要な要因であると主張した。前章で述べたとおり，アメリカでは，Paramount 事件最高裁判決以降，プロックブッキングによる映画の配給契約は違法とされている。一方，日本では，当時も今も合法であり，しがたって，上映映画の質的な差異は，各映画館がどの映画興行網に属しているのかに大きく依存する。表 5-4 は当時の東京都 23 区内の各映画館が属する映画興行網についてまとめたものである。これによると，まず，セントラル（Central Movie Exchange）の映画興行網に属する映画館が 29 館と最も多く，東京都 23 区内の映画館全体の 17.9% にのばる。 $ ^{27} $ 続いて多いのは，「各社」であり，これは特定の映画興行網に属していない映画館を表していると思われ，その数は 27 館で，全体の 16.6% を占めている。邦画の映画興行網で最も大きいのは，松竹で 19 館であった（11.7%）。一方，東宝の映画興行網に属する映画館は 4 館であり，全体の 2.5% であった。
表 5–3：東京都 23 区内の映画館の所有者

度数	%	累積(%)
松竹	17	8.90	8.90
日活	7	3.66	12.56
東京興行	6	3.14	15.70
東宝	6	3.14	18.84
個人	5	2.62	21.46
三和興行	5	2.62	24.08
東橫映画	5	2.62	26.70
美須商事	5	2.62	29.32
武蔵野興行	5	2.62	31.94
スバル興行	3	1.57	33.51
共立興行	3	1.57	35.08
新日本興行	3	1.57	36.65
個人	3	1.57	38.22
千代田興行	3	1.57	39.79
個人	3	1.57	41.36
ロサ映画社	2	1.05	42.41
光興行	2	1.05	43.46
江東楽天地	2	1.05	44.51
個人	2	1.05	45.56
個人	2	1.05	46.61
個人	2	1.05	47.66
その他	101	52.34	47.66
合計	192	100.00

注）時事通信社（1951；1952）をもとに著者作成。1950年9月時点。
表 5–4：東京都 23 区内の映画館が属する映画興行網

度数	%	累積(%)
セントラル	29	17.79	17.79
各社	27	16.56	34.35
松竹	19	11.66	46.01
大映	16	9.82	55.83
東京映画配給	13	7.98	63.81
新東宝	8	4.91	68.72
ヨーロッパ系	7	4.29	73.01
東宝	4	2.45	75.46
その他	69	24.54	100.00
合計	192	100.00

注）時事通信社（1951；1952）をもとに著者作成。1950年9月時点。

### 5.3 分析モデル

#### 5.3.1 シェア方程式と価格関数

本章の実証分析では, 前章の分析モデルから導出される誘導系方程式を使う。ベースとなるのは前章のシェア方程式である。

$$ \begin{array}{r l}{(5-1)\quad\ln(s_{j m t})-\ln(s_{0m t})=\alpha p_{j m t}+Z_{j m t}\beta+g(d(L_{i m t},L_{j m t});\gamma)+\sigma\ln(s_{j m t|1})-\delta_{0m t}+\xi_{j m t}}\end{array} $$

ここで問題となるのは，本章の分析データでは各映画館の入場料金が分からない点である。加えて，Davis（2005；2006a；2006b）及びOrbach and Einav（2007）が指摘するように，映画館の入場料金の設定は複雑であり，Cournot競争やBertrand競争を仮定することが適切ではない。そこで，各映画館の入場料金はマークアップと限界費用の和であると仮定し，さらに，マークアップは各映画館が直面する局地的市場競争の状況に依存すると仮定する。一方，限界費用は観測可能な映画館の属性z（本章では，規模の代理変数としての座席数）と観測不可能な属性vに依存して決まると仮定する。

$$ p_{j}=\mathbf{markup}_{j}+\mathbf{mc}_{j}=\sum_{h=1}^{4}\theta_{1}^{h}\mathbf{own}_{j}^{h}+\sum_{h=1}^{4}\theta_{2}^{h}\mathbf{rival}_{j}^{h}+z_{j}\eta+\boldsymbol{\upsilon}_{j} $$

ここで own $ _{j}^{h} $ は h 番目の距離段階に所在する同一の経営者が保有する映画館の数であり rival $ _{j}^{h} $ はライバルの保有する映画館の数である：1）0km < d ≤ 1km，2）1km < d ≤ 5km，3）5km < d ≤ 10km 及び4）10km < d ≤ 20km。これらは映画館間の局地的市場競争の指標と考えられる。もし，近接する同一経営の映画館の数の増加が市場支配力を高め，一方，ライバル経営の映画館の数の増加が競争を激化させる効果があるならば，θ $ _{1}^{h} $ > 0 及
び $ \theta_{2}^{h}<0 $ が予想される。

#### 5.3.2 平均距離

また，各映画館の消費者からの距離についても今回の分析データには情報が含まれていない。そこで本章では，Davis（2006b）のアイデアに倣い，映画館jの消費者からの平均的な距離は映画館jから1km圏内の人口が東京23区内の総人口に占める割合の逆数で代理する。

(5-3) $ d(L_{imt}, L_{jmt}) \cong distance_{j} = \left( \frac{\text{pop}_{j}^{1\text{km}}}{\text{pop}^{\text{Tokyo}}} \right)^{-1} $

ここで $ pop_{j}^{1km} $ は映画館 j から 1km 圈内の人口であり，pop $ ^{Tokyo} $ は 1950 年の東京 23 区内の総人口である。なお，各映画館から 1km 圈内の人口は，半径 1km の範囲に区役所がある区の人口の合計として推定している。 $ ^{28} $ また関数 g を線形関数として特定化する。

(5–4) $ g = \gamma distance_{j} $

#### 5.3.3 マーケットシェア

次に，条件付マーケットシェアを各映画館が直面する局地的市場競争の状況， $ own_{j}^{'}=\left(own_{j}^{1},\ldots,own_{j}^{4}\right) $ 及び $ rival_{j}^{'}=\left(rival_{j}^{1},\ldots,rival_{j}^{4}\right) $ の関数と定義する。

(5–5) $ s_{jt|1} \cong f(\operatorname{own}_{j}, \operatorname{rival}_{j}) $

ここで，近接する映画館（同一経営，あるいは，ライバル経営）が多いほど，条件付マーケットシェアは小さくなると思われる。したがって関数$f$の偏導関数の符号条件は，$(\partial f/\partial\mathrm{own}_{j}^{h})<0$及び$(\partial f/\partial\mathrm{rival}_{j}^{h})<0$が予想される。

最後に，潜在的需要規模，あるいは映画鑑賞をしない消費者の数はやはり分析データでは分からない。そこで，シェア方程式の左辺を以下のように変形する。

$$ \left(5-6\right)\ \ln(s_{jt})-\ln(s_{0t})=\ln(x_{jt})-\ln(x_{0t})=\ln(attend_{jt})-\ln(x_{0t}) $$

ここで attend, は各映画館の入場者数を表す。

#### 5.3.4 誘導系方程式

（5−1），（5−2），（5−4），（5−5）及び（5−6）を（5−1）に代入して整理すると，以下のように，局地的市場競争と入場者数との関係を表す誘導形方程式を得る。
$$ \begin{aligned}\ln(\mathrm{attend}_{jt})=&\alpha(\theta_{1}\mathrm{own}_{j}^{h}+\theta_{2}\mathrm{rival}_{j}^{h}+z_{j}\eta+\upsilon_{j})\\&+z_{j}\beta+\gamma\mathrm{distance}_{j}+\sigma\ln[f(\mathrm{own}_{j},\mathrm{rival}_{j})]+\ln(x_{0t})+\xi_{jt}\\\cong&a_{1}\mathrm{own}_{j}+a_{2}\mathrm{rival}_{j}+z_{j}b+\gamma\mathrm{distance}_{j}+\mathrm{cons.}+u_{jt}\end{aligned} $$

ここで，$\theta_{m}^{'}=(\theta_{m}^{1},\ldots,\theta_{m}^{4}),a_{m}^{'}=(\alpha_{m}^{1},\ldots,\alpha_{m}^{4}),m=1$ あるいは2及び$b=\beta+\alpha\eta$ であり，$u_{jt}\left(=\xi_{jt}+\alpha v_{j}\right)$ は新しい誤差項である。

誘導系パラメータ $ a_{1}^{h} $ 及び $ a_{2}^{h} $ は，以下のように，構造パラメータに分解できる。

$$ \left(5-8\right)a_{1}^{h}=\frac{\partial\ln(\mathrm{a t t e n d}_{j})}{\partial\mathrm{o w n}_{j}^{h}}\cong-\alpha\theta_{1}^{h}+\sigma\frac{\partial\ln(s_{j t|1})}{\partial\mathrm{o w n}_{j}^{h}} $$

$$ (5-9)a_{2}^{h}=\frac{\partial\ln(\mathrm{a t t e n d}_{j})}{\partial\mathrm{r i v a l}_{j}^{h}}\cong-\alpha\theta_{2}^{h}+\sigma\frac{\partial\ln(s_{j t|1})}{\partial\mathrm{r i v a l}_{j}^{h}} $$

ここで, h = 1, 2, 3, 及び 4 である。また, (5−8) 式の第 2 項は h 番目の距離段階内で同一経営の映画館が 1 館増加することによる映画館 j の条件付マーケットシェアの減少分を表し, (5−9) 式の第 2 項はライバル経営の映画館が 1 館増加することによる減少分表している。

需要モデルの理論的制約の $ 0 \leq \sigma < 1 $ と（5-5）式の仮定から，第2項の符号条件はいずれも負であると予想される。一方， $ \alpha < 0 $ の理論的制約から，（5-8）式及び（5-9）式の第1項の符号条件は， $ \theta_{1}^{h} (> 0) $ 及び $ \theta_{2}^{h} (< 0) $ に依存して決まる。したがって， $ a_{1}^{h} $ の符号条件は負が予想され，一方，の符号条件は（5-8）式の第1項及び第2項の相対的な大きさに依存して決まる。

### 5.4 計量経済分析上の諸問題

まず，注意すべき点は，今回の分析データは1950年1月から6月までの東京23区に所在していた映画館のうち70館についての入場者数のデータから構成されている。しかしながら，各映画館からの距離段階別の同一経営及びライバル経営の映画館の数として表される地理的競争の指標については，映画館名簿が1年に1つしかないため，時系列的な変動（1950年1月から6月）はなく，クロスセクションの変動のみである。したがって，映画館の固定効果を導入することはできない。

次に，Davis（2006a）が指摘するとおり，誘導系方程式を推定する際に，局地的市場構造あるいは立地選択に関する内生性が問題となる。例えば，比較的人気のある映画は，比較的競争の厳しい場所に立地している映画館で上映される可能性があるかもしれない。その場合，地理的競争の指標はモデルの誤差項と正の相関関係があるかもしれない。前述のとおり，日本ではブロックブッキングが合法であったため，各映画館で上映される作品のラ
インナップは専ら，各映画館が属する映画興行網に依存していた可能性が高い。そこで，本章の分析では，上映映画の質をコントロールするために映画興行網ダミーを含めている。さらに，興行主が立地ごとの潜在的な需要の大小について，分析者より良く知っており，より「良い場所」に映画館を多く立地している場合がある。この場合，同一経営の映画館の数はモデルの誤差項と正の相関関係があるかもしれない。このような影響をコントロールするため，本章の分析では，区ダミーを導入する。

表 5–5：記述統計量

No.	平均	標準偏差	最小值	最大值
ln(入場者数)	416	10.981	0.619	7.698	12.421
同一経営の映画館数:
0km<d>192	1.471	1.953	0.000	6.000
1km<d>192	1.596	2.720	0.000	14.000
5km<d>192	2.231	2.698	0.000	14.000
10km<d>192	0.490	1.071	0.000	7.000
ライバル経営の映画館数:
0km<d>192	5.507	3.716	0.000	14.000
1km<d>192	38.103	11.280	8.000	70.000
5km<d>192	77.144	14.652	50.000	97.000
10km<d>192	60.904	15.837	39.000	114.000
平均距離	192	18.702	11.284	3.259	48.801
規模(座席数)	192	9.639	6.034	2.440	37.180
最も近接するライバル映画館からの距離	192	0.207	0.388	0.000	1.397
独立映画館	192	0.151	0.359	0.000	1.000
1km圈内のライバル映画館の平均距離の平均値	192	44.818	66.663	0.000	299.309
距離段階別人口規模(1947)
d?1km	192	384.682	337.795	89.681	1,214.575
d?5km	192	797.762	177.629	455.628	1,214.575
d?10km	192	2,514.060	428.992	1,738.540	3,192.658
d?20km	192	4,137.847	116.225	3,588.943	4,177.548
距離段階別のライバル映画館の最大規模
0km<d>192	12.359	7.854	0.000	37.180
1km<d>192	24.558	9.926	5.200	37.180
5km<d>192	27.466	8.318	15.100	37.180
10km<d>192	16.733	9.443	5.600	37.180

注）人口は千人単位，座席数は100席単位。

これまで説明してきたダミー変数をもってしても映画館の間の観測できない質的な差異を十分にコントロールできないかもしれない。そこで, Berry(1995)及び Berry, et al.(1995)に倣い，次の変数を操作変数とした操作変数法による推定を行なった：最も近いライバルの経営する映画館までの距離，独立映画館ダミー（同一経営者の他の映画館が存在しない場合1，それ以外0），各距離段階別のライバル映画館の座席数（規模の代理変数）の最
大値（ $ d < 1km $ ，5km，10km 及び 20km）及び観測できる自らの映画館の属性，すなわち，規模の代理変数としての座席数である。加えて，各映画館からの距離段階別の1947年時点の人口を操作変数として使っている。

最後に，Davis（2006b）で指摘されているように，各映画館の消費者からの平均距離についても立地依存するため内生性が問題となる。今回の分析では，各映画館から1km圏内のライバル映画館の平均距離の平均値を操作変数として用いている。表5-5は回帰変数の記述統計量である。

### 5.5 推定結果

表 5–6 は誘導系方程式の推定結果である。最初の 3 列は OLS による推定結果である。第 1 列は，最もシンプルな特定化のモデルである。局地的市場競争資料の係数の推定結果に注目すると，1km から 5km 圈内の同一経営の映画館数を除き，すべてプラスであった。ただし，統計的に有意であったのは，0km から 1km 圈内及び 10km から 20km 圈内の同一経営の映画館数の係数だけであった。また，規模の係数はプラスであり，統計的に 1% 水準で有意であった。一方，平均距離の係数はマイナスであり，統計的に 1% 水準で有意であった。すなわち，平均的に見て，消費者はより近い映画館を評価する傾向にあることが分かった。第 2 列は，第 1 列のモデルに，上映映画の質をコントロールするために映画興行網ダミーを加えたモデルの推定結果である。すべての局地的市場競争の指標の係数はプラスであり，1km から 5km 圈内の同一経営の映画館数及び 10km から 20km 圈内のライバル経営の映画館数の係数以外は統計的に有意であった。第 3 列は第 2 列のモデルに区ダミーを加えたモデルの推定結果である。すべての局地的市場競争指標の係数はプラスだが，統計的に有意ではなくなった。このことは，データから観測することができない各映画館の立地場所の潜在的な需要の相対的な大きさの差異が興行主の映画館の出店戦略と関連している可能性を示唆している。

第4列から第6列までは，内生性の問題に対処するために，操作変数法によって誘導系方程式を推定した結果である。第4列及び第5列はそれぞれ第1列及び第2列のモデルを操作変数法で推定した結果である。局地的市場競争の指標の係数の推定値はOLSのそれから大きく変化しているが，過剰識別性テストは操作変数とモデルの誤差項が相関しないという仮説を棄却した。最後の第6列は，第5列に区ダミーを加えたモデルの推定結果である。まず，第6列の推定結果については，過剰識別性テストの結果によると，操作変数がモデルの誤差項と独立であるという仮説は棄却されない（p値=2.197）。したがって，内生性の問題への対処はうまくいき，このモデルの推定結果は一致性を満たしていると考えられる。このモデルの局地的市場競争指標の推定結果によると，すべての係数はマイナスであり，10kmから20km県内の同一経営の映画館数の係数以外は統計的に有意であった。また，ライバル経営の映画館による影響は，距離が遠くなると
小さくなる傾向が見られるが，すべての距離段階で統計的に有意である。一方の同一経営の映画館の影響は距離との関係が明確でなく，もっとも遠い距離段階（10kmから20km圏内）では，統計的に意味のある影響はない。さらに，規模の係数はプラス，平均距離の係数はマイナスであり，ともに統計的に有意であった。

表 5–6：推定結果

(1) OLS	(2) OLS	(3) OLS	(4) IV	(5) IV	(6) IV
a_1:同一経営映画館数(*)
0km<d>0.074 a	0.064 a	-0.006	0.221 a	0.165 c	-0.875 a
(0.016)	(0.018)	(0.058)	(0.071)	(0.088)	(0.296)
1km<d>0.021	0.019	-0.028	-0.205 a	-0.123 c	-1.076 b
(0.020)	(0.025)	(0.054)	(0.063)	(0.072)	(0.423)
5km<d>0.023	0.062 a	0.002	0.152	0.294 c	-0.910 b
(0.022)	(0.024)	(0.050)	(0.121)	(0.152)	(0.361)
10km<d>0.044 c	0.047 c	-0.001	-0.088	-0.144	-0.049
(0.023)	(0.024)	(0.050)	(0.148)	(0.198)	(0.228)
a_2:ライバル経営映画館数(*)
0km<d>0.028	0.045 b	-0.022	-0.005	0.104	-1.031 a
(0.017)	(0.021)	(0.055)	(0.062)	(0.084)	(0.371)
1km<d>0.021	0.033 c	-0.013	0.034	0.097 c	-0.818 b
(0.015)	(0.018)	(0.049)	(0.053)	(0.055)	(0.327)
5km<d>0.020	0.035 c	-0.009	0.022	0.100	-0.892 a
(0.016)	(0.018)	(0.050)	(0.053)	(0.061)	(0.342)
10km<d>0.017	0.038 c	-0.003	0.024	0.117	-0.776 b
(0.019)	(0.022)	(0.050)	(0.067)	(0.075)	(0.348)
b:その他の映画館属性
規模(座席数)	0.062 a	0.058 a	0.051 a	0.075 a	0.081 a	0.126 a
(0.004)	(0.005)	(0.005)	(0.013)	(0.015)	(0.031)
c:平均距離(*)	-0.006 a	-0.006 a	-0.006 c	-0.002	0.002	-0.056 a
(0.002)	(0.002)	(0.004)	(0.004)	(0.005)	(0.020)
定数項	6.832 b	3.978	11.777	5.606	-9.352	153.820 b
(3.116)	(3.622)	(8.761)	(10.943)	(12.154)	(60.397)
ダミー変数
映画興行網	no	yes	yes	no	yes	yes
区	no	no	yes	no	no	yes
操作変数:
距離段階別人口規模(1947)	no	no	no	yes	yes	yes
距離段階別のライバル映画館の最大規模	no	no	no	yes	yes	yes
最も近接するライバル映画館からの距離	no	no	no	yes	yes	yes
独立映画館	no	no	no	yes	yes	yes
1km圈内のライバル映画館の平均距離の平均値	no	no	no	yes	yes	yes
決定係数	0.492	0.588	0.673	-	-	-
過剰識別性テスト(自由度=2)	-	-	-	19.824	10.936	1.312
p值	-	-	-	0.000	0.004	0.519
サンプル数	416	416	416	416	416	416

注）非説明変数は月次入場者数。説明変数のうち， $ ^{*} $ のあるものは，操作変数法による推定では，内生変数として扱われている。カッコ内は標準誤差，a，b及びcは，それぞれ1%，5%及び10%で統計的に有意であることを表す。
### 5.6 まとめ

全節の計量経済分析は，ライバル経営の映画館の存在は映画館の入場者数に対して統計的に有意なマイナスの影響を与えていたことを明らかにした。また，ライバル経営の映画館の影響は，距離が遠くなるほど小さくなる傾向があるが，その程度は極めて小さく，かなり距離が遠いライバル映画館の影響も統計的には無視できないことが分かった。一方，同一経営の映画館の存在もマイナスの影響を与えるが，統計的に有意な影響を与えるのは10km圏内までであった。

表 5–7：東宝・スバル事件と局地的市場競争

東宝シェア
映画館数	規模(*)
スバル座&オリオン座からの距離
d ≤ 1km	66.67%	72.67%
d ≤ 5km	16.00%	26.22%
d ≤ 10km	5.71%	11.28%
東京都23区内	4.17%	9.57%

注）1950年9月时点。

Davis（2006a）によれば，この分析結果は東宝・スバル事件における東京の映画館の局地的市場競争の範囲の画定に関して有益な示唆を与える。今回の実証分析の結果によると，1950年の東京の映画館の局地的市場競争の範囲は，狭く画定したとしても，半径10km圏内であると思われる。表5-7は，スバル座及びオリオン座の所在地からの距離段階（ $ d \leq 1km $ ， $ d \leq 5km $ ， $ d \leq 10km $ ）ごとに，東京都23区内の映画館数及び座席数に占める，スバル座及びオリオン座を含めた東宝のシェアをまとめたものである。これによると，半径5kmより広い範囲で市場画定がなされる場合，東宝のシェアはかなり小さくなることが分かる。半径5km圏内で市場画定した場合，東宝のシェアは，映画館数では16.00%であり，座席数では26.22%である。一方，半径10km圏内で市場を確定した場合，東宝のシェアは，それぞれ，映画館数では5.71%，座席数では11.28%に減少する。これは，当時，東宝が経営する映画館は専ら丸ノ内，有楽町界隈に集中しているため，ある程度広い範囲で地理的な市場が画定されれば，東宝のシェアは小さくなる。したがって，東宝・スバル事件における東京高裁の一定の取引分野に関する認定は，狭すぎた可能性がある。