Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Hospital Medical Center の売却なしという3つのシナリオでシミュレーションを行った。まず，①の結果によると，French Hospital Medical Center を売却しない場合，合併によって大きな価格上昇が起きるということが示唆された。例えば，French Hospital Medical Center では50%を超える価格上昇が見込まれる。一方，②の結果によると，French Hospital Medical Center を売却する場合の価格上昇はせいぜい2%程度にとどまるという結果であった。最後に，③の結果によると，両社が非営利組織であっても，合併の価格効果にほとんど変化はなく，①の結果とほぼ同じであった。

本稿の分析結果から,消費者と病院間の距離が病院間の代替関係と市場支配力を決定付ける重要な要因であることが分かった。また,TenetとOrndaの合併事案におけるFTCの問題解消措置は適切であったことが裏付けられた。さらに,これまで,利潤動機の有無を理由に,非営利組織を区別してこなかった競争当局の政策運営の正しさも裏付けられた。

### 3.6 Thomadsen（2005）：地理的差別化産業における所有者構造の価格への影響

#### 3.6.1 論文の目的

本稿では，ファーストフード産業におけるフランチャイジー間の合併の価格に与える影響が，店舗の地理的な近接性によってどのように変化するのかを検証している。本稿で分析している合併の価格効果は，連邦取引委員会が，食料品店や映画館等の小売市場における合併事案について，当事会社に重要な店舗の売却を命じるか否かを決定する際に分析する価格効果と同様のものである。

本稿では，局地的市場構造を考慮した需要と供給のモデルを推定し，仮想的な合併が価格にどのように影響を与えるかについて，シミュレーション分析を行った。

#### 3.6.2 アメリカのファーストフード産業

McDonald's と Berger King はアメリカの 2 大ファーストフードチェーンであり，国内売上高の両者合計は 3,000 万ドルに及ぶ。人口の約 6% の人々は日に 1 度ペースで，年間では 80% の人々が McDonald's で食事をしている。

両者とも自ら経営する店舗を多数所有する一方，アメリカ国内の店舗の多くはフランチャイジーによって経営されている。フランチャイジーは独立経営であり，固定フランチャイズ料と売上の一定比率をフランチャイザーに支払っている。また，当初フランチャイジーが経営できるのは1店舗のみであるが，その後の経営実績次第で複数店舗の経営を認められる可能性があり，このような同一フランチャイジー所有の店舗は地理的に近接している傾向にある。

ファーストフード産業における成功のカギは，各店舗で提供される製品の品質を一定にコントロールすることである。しかしながら，Siegel v. Chicken Delight（1971）事件判
決以来，フランチャイジーにフランチャイザーからの材料購入を強いことができなくなり，ファーストフード産業では，フランチャイジーの売上に占めるフランチャイザーからの仕入比率は非常に小さくなっている。

McDonald's の創業者が特に重視したのは店舗間の価格の均一性である。しかし，Albrecht v. Herald Co.最高裁判決（1968）で一旦違法とされた最高価格再販売価格維持行為が，State Oil Company v. Khan 判決（1997）で合理原則に従い判断されるべきとされて以降も，フランチャイズ契約（通常20年間）が改訂されることはほとんどなかった。これは，すべてのフランチャイジーとの契約を改訂するには非常に大きな費用が必要となるためと考えられる。

#### 3.6.3 分析データとモデル

本稿で使用するデータは，1999年の夏に独自に収集された，California州Santa Clara郡に属するすべてのファーストフード店（79店舗：McDonald's（41）及びBerger King（38））の場所，価格，ドライブスルー及び遊び場の有無，そして，経営者の情報である。 $ ^{7} $ また，分析対象となる価格としては，McDonald'sのBig Mac及びBerger KingのWhopperの価格を使っている。さらに，消費者の地理的分布データとして，各国勢調査ブロックの人口密度，年齢・人種・性別構成，所得（中位値）及び通勤人口のデータを加えて分析している。

価格を非説明変数とした簡単な回帰分析の結果によると,近接するライバルチェーンの店舗が多いほど価格は低くなり,また,同一経営の近接する店舗がある場合の方が,1店舗経営の場合より価格は高くなることが分かった。

本稿の分析モデルは，Davis（2006）が使った，消費者と店舗間の距離を明示的に導入した多項ロジットモデルに倣っている。このモデルでは，消費者は店までの距離を踏まえて，最も効用の高い店を選んで食事をし，一方，フランチャイジーは静学的ベルトラン競争に従い，収穫一定の限界効用を所与として，経営する店舗の合計利潤を最大化するように価格を決定すると仮定されている。

今回の分析データには販売数量が含まれていないが,消費者の地理的分布データと市場モデルから導かれるフランチャイジーの利潤最大化の1階の条件を用いることで,一般化モーメント法でパラメータを推定することができる。

#### 3.6.4 分析結果と政策的含意

推定結果によれば，McDonald's の方が統計的に有意に，消費者に高い満足度を与えており，消費者の移動コストは1マイル当り約3ドルであった。また，マークアップ（限界費用）の推定値から推測されるフランチャイジーの市場支配力は非常に大きいことが
分かった。さらに，店舗間の自己・交差価格弾力性推定値を見ると，近接している店舗間の代替性が高いことが分かった。

シミュレーション結果によると，合併の価格への影響は時に大きい可能性があり，店舗間の距離が大きくなるとともに，その影響は小さくなる。また，一般的に，McDonald'sの店舗間の合併の方が，Berger Kingの店舗間の合併より価格引上げ効果が大きい。そして，合併以前には，離れて立地しているために，互いの価格に影響を与えることがないような場合でも，合併によって価格が引き上げられる可能性があることが分かった。したがって，当局は，市場でリーダー的なブランドの店舗間の合併をより慎重に審査するべきであり，単に，店舗間で相互に価格に影響を与えないからといって，両社の合併が価格を引き上げる可能性が低いとは言えない点に注意すべきである。
本章では，先行研究の分析フレームワークに倣い，日本の映画館市場を取り上げて，小売・サービス市場における局地的市場競争の実証分析を行う。映画館は，最終的に映画を消費者のもとへと届ける役割を担うメディアであると同時に，地域市場に根ざした小売業としての側面も持ち合わせている。小売・サービス市場における地理的競争の興味深いケーススタディとなると考えられる。

### 4.1 日本の映画館市場 $ ^{8} $

映画産業は大きく製作・配給・興行の3部門に分けることができる。興行主は，1つないし複数の映画館を経営し，製作会社が製作し，配給会社によって配給される映画を上映することで入場料収入と売店・食堂売上収入を稼いでいる。映画館は，入場料収入から，経費や雑費を相殺して，契約で定められた比率の金額を映画料として配給会社に支払う。一方，配給会社は，配給収入から宣伝費を相殺した金額から契約で決められた配給手数料を受け取り，残りを制作会社に支払う。映画興行の成功のためには，映画の脚本・キャスティング，興行スケジュール及び上映映画館数等について適切な判断をする必要がある。しかしながら，これらの重要な決定については，各部門間で綿密な調整をし，場合によっては契約を結ぶ必要がある。例えば，配給会社内の興行部門のように部門を越えた垂直統合の実現によって，このような複雑な取引に内在する非効率性を回避することができる可能性がある。

映画の興行形態には，フリーブッキングとブロックブッキングの2つがある。ブロックブッキングは年間の上映作品の初日と最終日が固定されているのが特徴である。一方，フリーブッキングは上映初日と最終日が決まっていない。一般的に，フリーブッキングの場合には，配給会社は，各映画作品の特徴に合わせた適切な上映館数の決定及び公開計画の立案をする。そして，公開に必要な劇場を確保するために，興行会社と交渉しなければならない。上記のような複雑な調整が必要ではあるが，公開後の映画の観客動員状況に合せた公開スケジュールの調整が可能であり，また，製作会社や配給会社の新規参入の余地が大きいといわれている。一方，ブロックブッキングの場合には，あらかじめ公開スケジュールが決まっているため，年間を通して配給戦略を円滑に実行することができる。しかしながら，公開スケジュールが固定されているため，観客動員の状況に合わせたスケジュールの機動的な調整ができない問題点があるとされる。加えて，ブロックブッキングのような取引慣行が製作及び配給部門における新規企業にとっての参
入障壁となっているという声がある。 $ ^{9} $

アメリカでは，Paramount 事件最高裁判決以降，配給部門と興行部門の垂直統合やブロックブッキングのような取引形態は違法とされている。 $ ^{10} $ 一方，日本では，配給部門と興行部門の垂直統合は合法であり，東宝や松竹等の大手配給会社は独自の興行部門を有している。また，ブロックブッキングは違法ではなく，現在，邦画について，東宝と東映がブロックブッキングの形態をとっており，洋画については，基本的にフリーブッキングとなっている。 $ ^{11} $

1990 年代から 2000 年代前半にかけての日本の映画館市場における特徴的な出来事として，シネマコンプレックス（シネコン：スクリーン数が 5 つ以上の映画館）の急速な普及が挙げられる。表 4—1 の下段は（社）日本映画製作者連盟（2008）のデータを本章の分析データとの比較のために整理したものである。これによると，まず，1991 年から 2004 年にかけてスクリーン数が 1,804 から 2,825 へと増加している。この急速なスクリーン数の増加の多くはシネコンの増加によるものと考えられる。実際，本章の分析データによると，1991 年と 2004 年の比較において，1 映画館当りのスクリーン数の平均値は 1.49 から 3.66 に増加している。

日本の映画館市場においては，15年連続で一般大人当日の入場料金が1,800円に維持されており，月1回の映画サービスデーやレディースデー等の各種割引料金については基本的に全国共通である。 $ ^{12} $ しかしながら，各映画館の独自のサービスデー，レイト及びモーニングショー割引並びに割引ポイントシステムが導入されているため実際の料金には変動が見られる。

### 4.2 映画館需要モデル

本章で分析に用いる映画館需要モデルを説明する。 $ ^{13} $ ここでは映画館需要モデルをNested Logit Modelとして定式化する。後述するとおり，分析対象データは，各映画館年次データである。t年に，消費者iが地域mの映画館jに行って，映画を鑑賞することから得られる効用 $ v_{ijmt} $ を以下のように特定化する。

$$ \begin{align*}v_{ijmt}&=\alpha p_{jmt}+Z_{jmt}\beta+\mathbf{g}(d(L_{i},L_{jmt});\gamma)+\xi_{jmt}+\varsigma_{imt}+(1-\sigma)\varepsilon_{ijmt}\\&=\delta_{jmt}+\varsigma_{imt}+(1-\sigma)\varepsilon_{ijmt}\end{align*} $$
ここで, p は入場料金, Z はスクリーン数や座席数等の観測可能な映画館の属性変数をそれぞれ表す。一方, ξ は分析者にとって観測不可能な映画館の属性を表す確率変数である。

本章では，Davis（2006b）及び Thomadsen（2005）にならい，各映画館の地理的な立地，あるいは，各消費者からの距離が，映画鑑賞から得られる消費者の効用レベルに影響を与えると仮定する。ここで $ L_{i} $ は消費者 i の所在地を表し， $ L_{j} $ は映画館 j の所在地を表す。そして，d は消費者 i と映画館 j の間の距離を特定する関数である。実証分析において，どのように距離を計測するかについては後述する。

一方，消費者が映画館に行かない場合の効用レベルは各年で異なると仮定し，以下のように定式化する。

$$ (4-2)\quad\boldsymbol{v}_{i0m t}=\boldsymbol{\delta}_{0m t}+\boldsymbol{\varsigma}^{\prime}{}_{i m t}+(1-\boldsymbol{\sigma})\boldsymbol{\varepsilon}_{i m t} $$

ここで，$\delta_{0mt}$ は地域 $m$ の消費者が $t$ 年に映画館にいかない場合の平均的な効用レベルを表す。なお，$\xi_{0}$ は $0$ に基準化している。

モデルを特徴付ける重要な確率変数として，$\varepsilon$ 及び $\zeta$ が導入されている。$\varepsilon$ は同一の Type I の極値分布に従う互いに独立の確率変数と仮定する。一方，$\zeta$ はパラメータ $\sigma(0 \leq \sigma < 1)$ を持つ確率分布に従う確率変数と仮定する。この場合，$\zeta + (1 - \sigma) \varepsilon$ はやはり極値分布に従うことが知られている。ここで，$\sigma$ が 0 の場合には，モデルは単純な Logit Model に帰着する。

このような設定の下では,消費者が少なくともいずれかの映画館に行って映画鑑賞をする確率は以下のように定式化される。

$$ s_{_{1mt}}=\frac{D_{_{1mt}}^{^{1-\sigma}}}{D_{_{0mt}}^{^{1-\sigma}}+D_{_{1mt}}^{^{1-\sigma}}}=\frac{D_{_{1mt}}^{^{1-\sigma}}}{\exp(\delta_{_{0mt}})+D_{_{1mt}}^{^{1-\sigma}}} $$

ただし，

$$ D_{1m t}=\sum_{j\in J_{m}}\exp(\delta_{j m t}/(1-\sigma)) $$

ここで， $ J_{m} $ は t 年に地域 m で営業している映画館の集合である。さらに，映画鑑賞をする消費者が映画館 j を選択する確率（条件付マーケットシェア）は以下のように表すことができる。

$$ (4-5)\quad s_{_{jmt}|1}=\frac{s_{_{jmt}}}{s_{_{1mt}}}=\frac{s_{_{jmt}}}{1-s_{_{0mt}}}=\frac{\exp(\delta_{_{jmt}}/(1-\sigma))}{D_{_{1mt}}} $$

すると，消費者が映画館jを選択する確率（マーケットシェア）は，消費者が少なくともいずれかの映画館に行って映画鑑賞をする確率と映画鑑賞をするという条件の下で映画館jを選択する確率の積として，以下のように定義することができる。

$$ s_{_{jmt}}=s_{_{jmt|1}}s_{_{1mt}}=\frac{\exp(\delta_{_{jmt}}/(1-\sigma))}{D_{_{1mt}}^{\sigma}(\exp(\delta_{_{0mt}})+D_{_{1mt}}^{1-\sigma})} $$

一方，いずれの映画館にも行かない，すなわち，映画鑑賞をしない確率は以下のように
表すことができる。

$$ (4-7)\quad s_{_{0mt}}=\frac{\exp(\delta_{_{0mt}})}{\exp(\delta_{_{0mt}})+D_{_{1mt}}^{^{1-\sigma}}} $$

したがって，(5−6)を（5−7）で除し，両辺の対数をとって整理すると，以下のような回帰式を得る。以下，この式を「シェア方程式」と呼ぶこととする。

$$ (4-8)\ \ln(s_{jmt})-\ln(s_{0mt})=\alpha p_{jmt}+Z_{jmt}\beta+g(d(L_{imt},L_{jmt});\gamma)+\sigma\ln(s_{jmt|1})-\delta_{0mt}+\xi_{jmt} $$

ここで，$\alpha,\beta,\gamma,\delta_{0}$ 及び $\sigma$ は推定されるべきパラメータである。

### 4.3 分析データ

本稿では，『特定サービス産業実態調査』の「映画館編」の個票データを利用して，前述の映画館需要モデルのパラメータの推定を行う。 $ ^{14} $ 特定サービス産業実態調査は，経済産業省（旧通商産業省）が，「サービス産業の実態を明らかにし，サービス産業に関する施策の基礎資料を得ること」を目的として，1973年から実施している指定統計調査であり，映画館については，1975年を最初に，1976年，1980年，1991年，1994年，1997年，2001年及び2004年に調査が行われている。今回の分析では，電子化された個票データが利用可能な1991年，1994年，1997年，2001年及び2004年の5年分の個票データを利用している。

特定サービス産業実態調査では，基本的に都道府県番号，市区町村番号及び事業所番号によって共通コードが付されている。しかし，1990年代から2000年代初頭にかけての市区町村合併の結果，市区町村コードが変更されている場合が多々あるため，生データのままでは事業所を特定し，時間を通じた変化を比較することは不可能である。したがって，何らかの方法で共通の識別コードを新たに付与し，パネルデータを作成することが必要である。また，調査票の質問項目が調査年ごとに変更されているため，各年の質問項目についても対応関係を検討する必要がある。加えて,1991年，1994年及び1997年調査票（以下，前期調査票）と2001年及び2004年調査票（以下，後期調査票）では，調査単位となる事業所の概念について大きな変更があったため，この点を考慮したパネルデータの作成が必要である。具体的には，前期調査票では，1スクリーンを単位として，典型的な1事業所としていると思われるのに対し，後期調査票では，1事業所が複数のスクリーンから構成されるケースを明示的に想定して作成されていると考えられる。 $ ^{15} $

特定サービス産業実態調査の調査報告書（各年度版）によると，本調査の調査対象と
なる事業所については以下のような統一された定義がある：「映画の上映を業務として営む事業所（映画館）」であり，「映画配給会社と一定期間上映契約を結び映画の配給を受け，定期的又は継続的に映画興行を行う常設館であって，映画興行を行うほか演劇，演芸などを同時に行っているものを含む」。ただし，常設館とは，「映画興行を行うために映写設備，客席等を保有し，常時設けられている建物又は施設」のことであり，原則として，「1 スクリーン（施設）を単位として1 映画館とする」とされている。しがたって，「同一経営者が1 つの建物に複数のスクリーンを持つ映画館の場合，スクリーンごとに別々の事業所」と扱われている。しかし，「切符売り場，入場口を集約化し，1 つの建物（施設）の内部を区切り，複数のスクリーンを設置し，複数の映画を上映する映画館システムについては，1 事業所とする」こととなっている。

しかしながら ,実際に5年分の特定サービス産業実態調査の映画館編の個票データを観察すると, ある調査年に, 同じ名称の事業所について複数の回答（サンプル）が存在する一方で, 別の調査年では, 同じ名称の事業所についての回答が1つだけしかない場合が多く見られる。これは, 前者は, 複数のスクリーンを持つ事業所が個別のスクリーンについて回答しているのに対し, 後者は, 同じ事業所がすべてのスクリーンについて合算したものを回答しているためと考えられる。したがって, 前述の調査対象に関する定義が, 同一の事業所について, 必ずしも時間を通じて一定であるわけではないことが伺える。パネルデータを作成する際には, 各調査年の調査単位が同じである必要があり, この点についても検討が必要である。

このような特定サービス産業実態調査の個票データの特徴をかんがみ，以下の手順でパネルデータの作成を行った。

① 各調査年ごとに,同一住所かつ同一の事業所名の場合には1つのサンプルに集計する。例えば,ある調査年に,「○○○シネマ(スクリーン1)」と「○○○シネマ(スクリーン2)」という同じ住所のサンプルがある場合には,1サンプルに集計する。また,住所が同じで,名称から同一事業所と推認できる場合にも,同様の集計を行い1つのサンプルにする。例えば,ある調査年に,「△△○○○座」と「△△□□□劇場」という名称の同じ住所のサンプルがある場合にも,1サンプルに集計する。ここで,「△△」は同一の経営主体であることを推認させる企業名等である。

② 各調査年の間で，同一住所の場合には同一サンプルとして共通のコードを付す。また，前述の市区町村合併の影響で，住所表記が変わってしまった場合もあるため，事業所の名称によって，各調査年内における集計の場合と同様の基準で共通コードを付した。 $ ^{16} $
③ 最後に，平均入場料金（＝入場料収入／入場者数）について異常値処理を施した。具体的には，平均入場料金の対数値の分布のうち，

[平均值- 標準偏差×3，平均值+標準偏差×3]

の範囲外のサンプルを異常値とした。

上記の手順により作成されたパネルデータの各調査年ごとのサンプル数等については表4-1を参照のこと。なお，以降の分析では，事業所（サンプル）のことを「映画館」と呼び，各映画館が1つないし複数の「スクリーン」を有することとする。異常値処理後では4,254館である。比較のために，（社）日本映画製作者連盟のシネマコンプレックスの定義（5スクリーン以上）に従ってパネルデータ中のシネコン所有のスクリーン数の合計値と（社）日本映画製作者連盟のそれとを比較すると，パネルデータの値が若干小さいことがわかる。

表4-1：パネルデータ

1991	1994	1997	2001	2004
映画館数	1,043	957	809	780	665
スクリーン数	1,556	1,543	1,600	2,321	2,434
入場者数(千人)	96,627	91,534	94,714	133,203	143,516
入場料収入(百万円)	126,946	126,663	128,403	169,305	181,767
シネコン数(スクリーン数)	134	171	360	1,196	1,590
スクリーン数/映画館数	平均	1.49	1.61	1.98	2.95
標準偏差	0.96	1.08	1.54	2.64
平均入場料金(円)	平均	1,286.02	1,346.90	1,318.20	1,292.69
標準偏差	271.73	313.76	269.15	287.11
食堂·売店売上収入/入場者数(円)	平均	125.18	132.98	139.14	160.33
標準偏差	228.40	181.19	131.34	133.84
(社)日本映画製作者連盟(参考):
スクリーン数	1,804	1,758	1,884	2,585	2,825
入場者数(千人)	138,330	122,990	140,719	163,280	170,092
入場料収入(百万円)	163,378	153,590	177,197	200,154	210,914
シネコン数(スクリーン数)	1,259	1,766
平均入場料金(円)	1,181	1,249	1,259	1,226	1,240

注）『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から著者作成。

### 4.4 計量経済分析上の諸問題

#### 4.4.1 回掃変数

本小節では，回帰分析に用いる変数の作成方法について説明する。まず，前述のとおりpとしては各映画館の年間入場料収入を年間入場者数で除した平均入場料金を使う。表4-2は平均入場料金の平均及び標準誤差を都道府県ごとにまとめたものである。これ
また，今回の分析対象となる地域区分を都道府県とし，条件付マーケットシェア都道府県の入場者数合計に占める各映画館の入場者数と定義する。 $ ^{18} $ 一方，シェア方程式の非説明変数については，

$$ \begin{aligned}(\text{4-9})\quad&\ln(s_{jmt})-\ln(s_{0mt})=\ln(x_{jmt})-\ln(x_{0mt})\\&\approx\ln(x_{jmt}/(POP_{mt}\exp(\theta)))=y_{jmt}-\theta\end{aligned} $$

と定式化することとする。ここで $ x_{jmt} $ は地域 m の映画館 j の t 年の入場者数, $ x_{0mt} $ は地域 m の t 年の映画鑑賞をしない消費者の数であり, $ POP_{mt} $ は地域 m の t 年の人口である。θ は映画鑑賞をしない消費者の比率を表すパラメータである。 $ ^{19} $

消費者と映画館の間の距離については，個別の消費者レベルのデータではないため，ある種の仮定の下で，映画館から消費者までの平均的な距離を推定する必要がある。今回の分析では「国勢調査に関する地域メッシュ統計（平成2年，7年，12年及び17年）」の基準地域メッシュ（第3時地域区画）のデータを利用する。

地域メッシュ統計とは，緯度・経度に基づき地域を隙間なく網の目（Mesh）の区域に分けて，基準地域メッシュの場合，約1km四方に区切ったそれぞれの区域に関する統計データを編成したものである。 $ ^{20} $ 地域メッシュは，ほぼ同一の大きさ及び形状の区画を単位として区分されているので，地域メッシュ相互間の事象の計量的比較が容易である。また，地域メッシュは，位置や区画が固定されているため，合併等による市区町村などの行政区域の境域変更の影響を受けず，時系列的比較が容易である。そして，地域メッシュは，緯度・経度に基づき区画されたほぼ正方形の形状であることから，距離に関連した分析，計算が比較的容易であるという特徴がある。そして，各地域メッシュコードから当該区域の南端緯度・西端経度を算出することができる。

今回の分析では，まず，各基準地域メッシュの人口はすべて当該区域の緯度・経度の南端緯度・西端経度の地点に所在すると仮定する。そして，都道府県ごとに県庁所在地から200km圏内の基準地域メッシュを特定し，各都道府県内の映画館について，人口をウェイトとした平均距離を以下のとおり計測した。

$$ \overline{d}_{jmt}=\sum_{k\in H_{m}^{200km}}\frac{POP_{kmt}}{\sum_{l\in H_{m}^{200km}}POP_{lmt}}GCD_{jk} $$
ここで， $ H_{m}^{200km} $ は各地域（都道府県）の県庁所在地から200km圏内に含まれる基準地域メッシュの集合であり， $ POP_{kmt} $ はt年の地域mから200km圏内に含まれる基準地域メッシュkの総人口である。また $ GCD_{jk} $ は映画館jと基準地域メッシュkの間の大圏距離（Great Circle Distance：GCD）であり，a地点とb地点の間の大圏距離は以下のように定義される。

$$ \begin{array}{ll}(4-11)&\boldsymbol{G}\boldsymbol{C}\boldsymbol{D}_{a b}=2R\arcsin(\min((\Delta_{a b})^{1/2},1))\\&\Delta_{a b}=\sin^{2}((x_{b}-x_{a})/2)+\cos(x_{a})\cos(x_{b})\sin^{2}((y_{b}-y_{a})/2)\end{array} $$

ここで $ (x, y) $ はそれぞれの地点の緯度・経度を表す。表 4–3 は本章の分析に利用する主な変数の記述統計量である。 $ ^{21} $

また,表4-4及び4-5は各映画館からの距離段階別映画館数及び1映画館当りのスクリーン数の分布についてまとめたものである。まず，約25%程度の映画館で5km圏内に他の映画館が存在しない。また，1991年から2004年にかけて，距離段階別の他の映画館数は総じて減少傾向にあることが分かる。一方，距離段階別の他の映画館の1映画館当りのスクリーン数は上昇傾向にある。加えて，距離段階別に見ると，各映画館から10kmから30km圏内に比較的スクリーン数の多い大規模な映画館が存在している様子がうかがえる。

最後に，平均距離が消費者の効用関数に与える影響を特定化する関数 g については，対数 2 次近似とする。

$$ (4-12)\quad g_{jmt}=\gamma_{1}\ln(\overline{d}_{jmt})+\gamma_{2}\ln(\overline{d}_{jmt})^{2} $$

すると，シェア方程式は以下のように変形できる。

$$ \left(4-13\right)y_{jmt}=\alpha p_{jmt}+Z_{jmt}\beta+\gamma_{1}\ln(\overline{d}_{jmt})+\gamma_{2}\ln(\overline{d}_{jmt})^{2}+\sigma\ln(s_{jmt|1})-\delta_{0mt}+\theta+\xi_{jmt} $$

ここで再び，$\alpha,\beta,\gamma_{1},\gamma_{2},\theta,\delta_{0}$ 及び $\sigma$ は推定されるべきパラメータである。
表 4–3：記述統計量

1991	1994	1997	2001	2004
平均	標準偏差	平均	標準偏差	平均	標準偏差	平均	標準偏差	平均	標準偏差
全サンプル
入場者数	92,643.670	189,053.500	95,647.140	182,712.200	117,075.300	204,405.900	170,773.700	245,424.800	215,813.700	293,717.900
平均入場料金/CPI	13.508	2.854	13.656	3.181	13.118	2.678	13.016	2.891	12.936	2.545
平均距離	5.131	5.295	5.513	5.454	6.494	6.607	6.864	7.430	8.014	8.261
スクリーン数	1.492	0.959	1.612	1.085	1.978	1.537	2.976	2.757	3.660	3.207
1スクリーン当り座席数	244.024	165.348	233.782	161.794	217.254	151.365	202.179	129.985	187.152	107.214
上映映画本数	0.576	0.645	0.515	0.617	0.545	0.652	0.660	0.641	0.863	0.975
邦画比率	53.017	38.147	52.145	37.784	50.150	37.080	43.327	33.081	44.828	28.227
系列映画館	0.313	0.464	0.307	0.462	0.265	0.441	0.249	0.433	0.238	0.426
单独映画館	0.499	0.500	0.449	0.498	0.316	0.465	0.288	0.453	0.293	0.456
封切映画館	0.750	0.433	0.778	0.415	0.785	0.411	0.817	0.387	0.871	0.336
CPI	95.205	0.000	98.630	0.000	100.489	0.000	99.315	0.000	98.141	0.000
No. = 1,043	No. = 957	No. = 809	No. = 780	No. = 665
シネコン
入場者数	712,056.800	787,573.300	558,545.500	657,046.900	464,286.100	468,396.500	498,021.700	329,997.800	528,471.000	346,692.200
平均入場料金/CPI	14.858	1.184	13.993	2.640	13.385	1.863	12.480	1.751	12.648	1.562
平均距離	3.976	5.034	5.848	6.956	6.640	7.509	7.501	7.039	8.884	7.571
スクリーン数	5.826	1.230	5.897	1.081	6.429	1.639	7.758	2.384	8.071	2.221
1スクリーン当り座席数	279.760	149.378	251.354	138.965	215.676	109.584	198.714	77.932	192.436	57.002
上映映画本数	1.037	0.401	0.941	0.487	0.968	0.662	1.168	0.588	1.366	0.849
邦画比率	37.270	19.444	37.158	18.879	31.525	12.692	28.629	13.780	30.226	9.758
系列映画館	0.304	0.470	0.138	0.351	0.268	0.447	0.197	0.399	0.279	0.450
单独映画館	0.000	0.000	0.000	0.000	0.018	0.134	0.025	0.158	0.036	0.186
封切映画館	1.000	0.000	0.966	0.186	0.964	0.187	0.949	0.221	1.000	0.000
No. = 23	No. = 29	No. = 56	No. = 157	No. = 197
その他の映画館
入場者数	78,676.510	119,587.700	81,181.570	120,314.200	91,253.530	138,570.600	88,305.080	119,505.900	84,203.680	116,710.200
平均入場料金/CPI	13.477	2.874	13.646	3.197	13.098	2.729	13.151	3.100	13.057	2.853
平均距離	5.157	5.300	5.503	5.404	6.483	6.540	6.704	7.522	7.649	8.516
スクリーン数	1.394	0.689	1.478	0.766	1.647	0.869	1.770	0.930	1.803	0.941
1スクリーン当り座席数	243.218	165.667	233.233	162.490	217.371	154.075	203.052	140.121	184.927	122.325
上映映画本数	0.565	0.646	0.502	0.617	0.513	0.641	0.531	0.588	0.651	0.947
邦画比率	53.372	38.395	52.613	38.135	51.536	37.918	47.030	35.422	50.974	31.066
系列映画館	0.313	0.464	0.313	0.464	0.264	0.441	0.262	0.440	0.220	0.415
单独映画館	0.510	0.500	0.463	0.499	0.339	0.474	0.355	0.479	0.402	0.491
封切映画館	0.744	0.437	0.773	0.419	0.772	0.420	0.783	0.412	0.816	0.388
No. = 1,020	No. = 928	No. = 753	No. = 623	No. = 468

注)『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から著者作成。変数の詳細については本文を参照のこと。
表 4—4：各映画館からの距離段階別映画館数の分布

(0, 5]	(5, 10]	(10, 20]	(20, 30]	(30, 40]	(40, 50]	(50, 75]	(75, 100]
1991
5th	0	0	0	0	0	0	0	0
10th	0	0	0	0	0	0	0	0
25th	2	0	0	0	0	0	0	0
50th	5	0	2	2	1	0	0	0
75th	12	5	10	5	4	3	5	1
90th	29	37	16	10	8	7	10	4
95th	40	49	25	14	10	8	13	7
1994
5th	0	0	0	0	0	0	0	0
10th	0	0	0	0	0	0	0	0
25th	2	0	0	0	0	0	0	0
50th	5	0	2	2	1	0	1	0
75th	13	3	10	5	4	3	5	1
90th	26	34	14	10	9	7	10	3
95th	33	45	24	14	10	9	13	6
1997
5th	0	0	0	0	0	0	0	0
10th	0	0	0	0	0	0	0	0
25th	1	0	0	0	0	0	0	0
50th	4	0	2	2	1	1	0	0
75th	12	4	10	6	4	3	4	1
90th	29	37	13	9	8	6	7	3
95th	33	47	20	13	9	9	11	5
2001
5th	0	0	0	0	0	0	0	0
10th	0	0	0	0	0	0	0	0
25th	1	0	0	0	0	0	0	0
50th	3	1	2	2	1	1	1	0
75th	10	3	8	5	4	2	3	1
90th	23	34	12	9	6	5	8	3
95th	30	42.5	19	13	7.5	6	10	5
2004
5th	0	0	0	0	0	0	0	0
10th	0	0	0	0	0	0	0	0
25th	0	0	0	0	0	0	0	0
50th	2	1	2	1	1	0	0	0
75th	7	3	7	5	3	2	3	1
90th	18	28	12	9	4	4	6	3
95th	25	37	16	12	7	5	8	4

注） $ (a,b] $ は $ a\,km < Distance < b\,km $ の意味。『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から著者作成。詳細は本文を参照のこと。
表4–5：各映画館からの距離段階別1映画館当たりスクリーン数の分布

(0,5]	(5,10]	(10,20]	(20,30]	(30,40]	(40,50]	(50,75]	(75,100]
1991
5th	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
10th	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
25th	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
50th	1.4	0.0	1.1	1.0	1.0	0.0	0.0	0.0
75th	1.8	1.4	1.6	1.5	1.4	1.2	1.3	1.0
90th	2.0	1.9	1.8	1.8	2.0	1.8	1.9	1.7
95th	2.0	2.0	2.0	2.0	2.0	2.3	2.3	2.0
1994
5th	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
10th	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
25th	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
50th	1.4	0.0	1.2	1.3	1.0	0.0	1.0	0.0
75th	1.9	1.5	1.7	1.9	1.8	1.3	1.5	1.0
90th	2.0	2.0	2.0	2.7	2.2	2.0	2.0	1.8
95th	3.0	2.6	2.2	3.0	3.0	2.5	2.3	2.0
1997
5th	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
10th	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
25th	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
50th	1.7	0.0	1.5	1.5	1.0	1.0	0.0	0.0
75th	2.0	1.7	2.0	2.3	2.0	1.6	1.7	1.0
90th	2.5	2.5	2.7	3.0	3.2	2.5	2.8	2.0
95th	3.0	4.0	3.0	3.6	4.0	3.1	3.0	2.8
2001
5th	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
10th	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
25th	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
50th	2.0	1.0	2.3	2.4	1.7	1.0	1.0	0.0
75th	2.7	2.8	3.8	4.0	3.6	2.4	2.6	1.8
90th	4.0	6.8	6.5	6.0	6.0	5.0	4.0	2.5
95th	5.0	8.0	8.0	7.5	7.3	7.0	7.0	4.0
2004
5th	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
10th	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
25th	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
50th	2.1	1.7	2.9	2.5	1.5	0.0	0.0	0.0
75th	3.3	3.6	4.8	5.0	5.0	3.0	3.0	1.5
90th	5.0	7.0	8.0	6.7	8.0	6.0	5.3	3.3
95th	7.0	9.0	9.0	8.0	9.0	8.0	8.0	4.5

注） $ (a,b] $ は $ a\,km < Distance < b\,km $ の意味。『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から著者作成。詳細は本文を参照のこと。

#### 4.4.2 推定方法

Berry（1994）及び Berry, et al.（1995）等の先行研究が指摘するとおり，シェア方程式を推定するに当たり，価格及び条件付マーケットシェアの内生性の問題を考慮した推
定を行う必要がある。本章では，先行研究に倣い，スクリーン数，座席数，上映映画本数及び邦画比率について，同一地域（都道府県）内の他の映画館の平均値を操作変数として利用する。さらに，Davis（2006b）は映画館の立地選択に係る平均距離の内生性の問題を取り上げている。今回の分析では，先行研究のアイデアに従い，各映画館からの距離が1km及び5kmの範囲内の他の映画館の1km圏内の人口を操作変数として使う。

今回の分析では，上映映画本数及び邦画比率については外生変数としている。上映映画本数及び邦画比率はスクリーン数や座席数に比べると調整が可能であるように思われる。しかしながら，一部の単館・ミニシアター以外の多くの映画館は映画興行網（チェーンに属しており，映画興行網の上映番組はチェーンマスターと呼ばれるメインの映画館の番組編成に依存して決まる。シネコンも基本的に映画興行網に連なっている。そのため，上映本数や邦画比率は必ずしも各映画館が自由に決定できるとは言えないと思われる。したがって，今回の分析では外生変数として扱うこととする。推定方法は一般化モーメント法（GMM）である。

### 4.5 推定結果

#### 4.5.1 シェア方程式

表4-6がシェア方程式の推定結果である。まず，αの推定値は-0.107で，1%水準で統計的に有意であり，理論的制約（α<0）を満たす。また，代替弾力性を決めるパラメータσの推定値は0.663で，やはり1%水準で統計的に有意であった。さらに，理論的制約（0≤σ<1）も満たしている。平均距離（対数値）とその2乗項の係数はそれぞれマイナスとプラスで，統計的に1%水準で有意であった。

一方，スクリーン数（対数），1 スクリーン当り座席数（対数）及び上映映画本数（対数）の係数はプラスでいずれも統計的に 1% 水準で有意であった。一方，邦画比率の係数はマイナスで，やはり 1% 水準で統計的に有意であった。次に，系列映画館ダミー，単独映画館ダミー及び封切映画館ダミーの係数はいずれもプラスの値であり，単独映画館ダミー以外は統計的に 1% 水準で有意であった。

操作変数が観測不可能な映画館の属性 $ \xi $ と相関しないという仮説を検定するために，過剰識別性テストを行った。Hansen の J 統計量は 0.154 であり，操作変数が $ \xi $ と相関しないという仮説は棄却されなかった (p 値 = 0.926)。このことは今回の分析で利用した操作変数は比較的適切であり，一致性のあるパラメータの推定値が得られたと考えてよいと思われる。
表4–6：シェア方程式の推定結果

係数	標準誤差	z值	P>|z|	[95%信頼区間]
α:平均入場料金/CPI	-0.107	0.037	-2.870	0.004	-0.181	-0.034
σ:ln(s.|1)	0.663	0.042	15.920	0.000	0.581	0.744
γ1:ln(平均距離)	-1.252	0.261	-4.800	0.000	-1.762	-0.741
γ2:ln(平均距離),2乘項	0.228	0.070	3.270	0.001	0.091	0.365
β:
ln(スクリーン数)	0.327	0.052	6.260	0.000	0.225	0.429
ln(1スクリーン当り座席数)	0.224	0.029	7.770	0.000	0.167	0.280
ln(上映映画本数)	0.070	0.016	4.310	0.000	0.038	0.102
邦画比率	-0.003	0.001	-4.540	0.000	-0.004	-0.002
系列映画館	0.190	0.026	7.180	0.000	0.138	0.242
单独映画館	0.009	0.028	0.320	0.747	-0.046	0.064
封切映画館	0.298	0.051	5.840	0.000	0.198	0.398
-δ0+θ:
北海道	-0.697	0.052	-13.280	0.000	-0.799	-0.594
東京	-1.545	0.338	-4.580	0.000	-2.206	-0.883
愛知	-0.694	0.077	-8.990	0.000	-0.845	-0.543
大阪	-0.893	0.132	-6.750	0.000	-1.152	-0.634
1994	0.071	0.025	2.830	0.005	0.022	0.120
1997	0.128	0.035	3.680	0.000	0.060	0.196
2001	0.368	0.052	7.070	0.000	0.266	0.470
2004	0.461	0.065	7.080	0.000	0.333	0.588
定数項	6.148	0.614	10.010	0.000	4.945	7.352
操作変数
同一都道府県内の他の映画館の平均:
スクリーン数	Yes
座席数	Yes
上映映画本数	Yes
邦画比率	Yes
1km圈内人口の平均:
1km圈内の他の映画館から	Yes
5km圈内の他の映画館から	Yes
過剰識別性テスト(自由度=2)	0.154
p值	0.926
決定係数	0.855
サンプル数	4,254

注）推定方法は GMM。『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 4–7：平均入場料金及び映画館属性の限界効果：全サンプル

(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	-659.926	-415.623	-782.911	959.632	3.947	189.784	-25.763	1,999.437	82.492	1,941.471
交差効果
0<d>25.335	16.510	30.291	-46.946	-0.160	-6.599	0.772	-55.587	-2.443	-65.331
5<d>71.116	47.631	86.406	-126.606	-0.409	-21.705	2.164	-157.964	-6.862	-180.814
10<d>51.214	32.638	59.736	-72.154	-0.282	-12.522	1.557	-116.883	-4.967	-122.089
20<d>20.248	13.058	23.779	-22.446	-0.094	-4.370	0.613	-46.634	-1.948	-48.234
30<d>16.005	10.489	18.947	-17.523	-0.078	-3.667	0.489	-39.297	-1.560	-37.541
40<d>5.942	3.884	7.083	-7.163	-0.032	-1.520	0.179	-14.222	-0.572	-14.818
50<d>3.854	2.489	4.566	-5.516	-0.024	-1.185	0.117	-9.503	-0.369	-9.324
75<d>2.935	1.835	3.368	-4.748	-0.021	-1.046	0.088	-6.538	-0.281	-6.803
シネコンへの効果
0<d>35.366	21.933	40.118	-60.443	-0.239	-10.473	1.070	-74.344	-3.395	-94.607
5<d>128.703	78.025	141.719	-142.383	-0.565	-23.060	3.899	-286.582	-12.506	-338.875
10<d>138.189	82.891	152.520	-133.283	-0.537	-26.647	4.206	-315.135	-13.511	-329.140
20<d>76.656	46.198	84.416	-92.983	-0.390	-19.173	2.319	-179.823	-7.406	-177.070
30<d>62.589	37.852	69.432	-67.699	-0.262	-15.400	1.876	-145.540	-6.014	-135.699
40<d>31.596	19.834	36.223	-46.984	-0.187	-11.215	0.961	-83.412	-3.038	-81.051
50<d>17.428	10.864	19.779	-30.197	-0.142	-7.321	0.532	-40.361	-1.697	-39.113
75<d>19.724	12.448	22.888	-22.876	-0.105	-4.997	0.599	-49.061	-1.925	-42.171
それ以外の映画館への効果
0<d>24.739	15.954	29.323	-45.552	-0.148	-5.903	0.745	-52.877	-2.373	-63.039
5<d>65.808	44.159	80.058	-124.458	-0.391	-21.362	2.014	-143.490	-6.401	-168.378
10<d>36.190	24.101	43.703	-53.608	-0.204	-8.444	1.099	-84.676	-3.518	-91.144
20<d>7.657	4.560	8.299	-8.602	-0.037	-2.029	0.231	-18.307	-0.735	-16.947
30<d>6.839	4.537	8.325	-7.490	-0.030	-1.529	0.209	-16.604	-0.664	-16.695
40<d>2.642	1.574	2.897	-3.589	-0.014	-0.763	0.080	-6.567	-0.254	-6.078
50<d>2.452	1.512	2.760	-3.256	-0.014	-0.744	0.073	-5.946	-0.234	-5.729
75<d>1.802	1.163	2.127	-3.137	-0.015	-0.735	0.055	-4.500	-0.175	-4.207

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。