Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
互換性が問題になるのは，個別の財を結びつけるインターフェースの部分である。例えば，電話の場合は通信方法がインターフェースであり，電力の場合は電圧やコンセントの形状がインターフェースである。キーボードの場合（David（1985））はキー配列がインターフェースになる。ワープロソフトであればファイル形式もソフトの操作方法もインターフェースである。

ネットワーク効果には直接的な効果と間接的な効果がある。

自分の財と互換的な財を他人が消費すること自体が自分が得る便益を増加させる場合には直接的なネットワーク効果が働いているという。例えば，ファックス機を使用している他の消費者の数が増加すれば，自分がファックスメッセージを送ることができる相手が増加し，自分自身がファックス機を使用することから得る便益も増加するので，ファックス機には，またファックス機市場においては，直接的なネットワーク効果が働いていると考えられる。同じファイル形式のソフトを持つ消費者の数が多いほど個別の消費者の便益が増加するワープロソフトのように，物理的なネットワークがなくてもネットワーク効果は働き得る。

これに対し，自分の財と互換的な財を多くの消費者が消費することによって，それらの財と補完的な財がより活発に供給され，したがって自分自身が補完財の消費から得る便益が増加する場合には間接的なネットワーク効果が働いているという。例えば，自分が使っているビデオゲーム機と同種のビデオゲーム機を使う消費者の数が増えれば，そのビデオゲーム機上で遊ぶことができるビデオゲームに対する需要が増加し，するとゲームソフトメーカーはより多様なビデオゲームを供給するようになり，個々のビデオゲーム機ユーザーの選択肢の幅は広がり，便益が増加するので，ビデオゲーム機には，またビデオゲーム機市場においては，間接的なネットワーク効果が働いていると考えられる。

ある製品・サービスの一つの機能 A のユーザーの増加が同じ製品・サービスの別の機能 B に対する需要を増加させ，機能 B のユーザーの増加が機能 A に対する需要を増加させるというような場合，間接的なネットワーク効果は双方向に働いている。例えば，あるクレジットカード会社のカードを保有する消費者の数が増えれば，個々の小売店にとってその会社のカードを使うことができるようにすることから得られる便益が増加するので，より多くの小売店がその会社のカードを採用することになろう。また，あるクレジットカード会社のカードを使うことができる小売店が増加すれば，個々の消費者にとってその会社のカードを保有することから得られる便益が増加するので，より多くの消費者がその会社のカードを保有することになろう。現実には，上記のビデオゲーム機の事例を含め，間接的なネットワーク効果は多くの場合双方向に働いている。

複数のユーザー群に対して異なった機能を提供するような製品・財はしばしばプラットフォームと呼ばれる。クレジットカード会社やインターネット・オークション・
サイトはプラットフォームを提供していると捉えることができる。プラットフォームを提供する経済主体の行動とそれに関わる政策に関する分析は近年漸く端緒についたところであり，今後の研究の進展が期待される。

なお，直接的なネットワーク効果と間接的なネットワーク効果が同時に働く場合もある。例えば，職場でより多くの人が自分と同じ表計算ソフト，あるいは互換性を持つ表計算ソフトを使用していれば，自分がその表計算ソフトで作成した表をより多くの人に読んでもらうことができるので，表計算ソフト市場では直接的なネットワーク効果が働いていると考えられる。また，より多くの人が自分と同じ表計算ソフトを使っていれば，操作方法上の問題が生じたときに助言を得ることができるであろうし，またマニュアル，ガイドブックの類もより充実している可能性が高い，つまり助言，マニュアル，ガイドブックといった補完財がより多く供給されるので，表計算ソフトには，また表計算ソフト市場では，間接的なネットワーク効果も働いていると考えられる。

ネットワーク効果のうち市場機構を媒介することなく及ぼされるものをネットワーク外部性と呼ぶ。 $ ^{4} $ したがって，間接的なネットワーク効果は通常，厳密にはネットワーク外部性ではない。また，直接的ネットワーク効果の場合も，ある企業がネットワーク全体を所有していて，必要に応じて消費者に補助金を払うこと等を通じてその企業の観点から望ましいネットワークの大きさを誘導することができるのであれば，このネットワーク効果はネットワーク外部性ではない。このネットワークの大きさと社会的に望ましいネットワークの大きさの間に残存している乖離は外部性によるものではなく独占自体によるものである。更に，生産に規模の経済が働く場合，あるネットワークに加入している消費者が多いほど限界費用が下がり，そのネットワークがつける価格も下がることによってそのネットワークに加入する消費者がより大きな便益を得ることがあるが，このような場合にも，ネットワーク外部性は働いていないもののネットワーク効果は働いている。 $ ^{5} $ ただし現実には，直接的なネットワーク効果はネットワーク外部性によって引き起こされていることは多い。本章では，他章での記述に合わせてネットワーク外部性の用語を中心的に用いるが，議論のほとんどはネットワーク効果全般に当てはまる。

## (2) 消費者間調整と価格設定

ネットワーク外部性が働く市場の１つの特性を浮き彫りにするために，Rohlfs
（1974）のモデルに基づき，まず企業が1つ，財も1種しかないケースを考える。 $ ^{6} $ この財を消費することから各消費者が得る便益は，この財を消費する消費者の人数に依存する。ネットワークの大きさと各消費者が得る便益の関係を図示する。縦軸が個別消費者の便益の価格評価を，横軸がネットワークの大きさを表している。ネットワークの大きさを所与とした場合の需要曲線は，それぞれの場合について図1の細い曲線のように描くことができる。消費者は横軸上に原点から右にこの財を消費すること自体から得る便益が大きい消費者から順に並べられているとすれば，価格と実現するネットワークの大きさは太い曲線で与えられる。均衡において実現する需要曲線はこの太い曲線である。

図１ネットワーク外部性と需要曲線

ある価格 p を所与としたときの，個別の消費者の静学的な意思決定を考える（図2）。現時点で誰もこのネットワークに加入していなければ，誰も新たに加入する誘因を持たない。のみならず，ネットワークの大きさがAに満たなければ，既にネットワークに加入している消費者もネットワークから外れる誘因を持ち，ネットワークは大きさがゼロになるまで縮小し続ける。他方，既にネットワークの大きさがAを若干でも超えていれば，まだネットワークに加入していない限界的な消費者は加入する誘因を有
し，ネットワークは大きさがBになるまで拡大し続ける。ネットワークの大きさがBを超えている場合，Bより右方に位置する消費者はネットワークから外れる誘因を有し，ネットワークは大きさがBになるまで縮小する。したがって，Aは不安定な均衡点であり，Bは安定的な均衡点となる。ネットワークの大きさがAより小さければネットワークは縮小し続け，Aより大きければネットワークは拡大し続けるので，Aは臨界値（critical mass）と呼ばれることがある。

価格 p が所与であり，現時点でネットワークの大きさがゼロである状況を考える。消費者が個別にネットワーク加入の是非の意思決定を静学的に行っている限りどの消費者もネットワークに加入することはない。しかし，もし消費者が集合的に意思決定を行うことができるのであれば，B より左方に位置する消費者は全員いっせいにネットワークに加入することを決定することになる。また，もし各消費者が，B より左方に位置する他の消費者が皆ネットワークに加入するという予想を形成すれば，実際に B より左方に位置する消費者は全員ネットワークに加入することになる。したがって，ネットワークの大きさに関して各消費者が形成する期待や複数の消費者が集合的に意思決定を行うことができるかどうかが重要になる。これが消費者間の調整問題である。

図２ 価格が所与の下での均衡

企業の戦略としては，他の消費者がその企業のネットワークに加入するというような期待を個々の消費者が持つように仕向けるような行動が考えられる。製品の仕様を
早い段階で広く公開することを通じて，他者による補完財の提供を促すという行動はその一例である。また初期段階で価格を十分引き下げる，場合によっては価格をゼロにまで引き下げることによって臨界値をゼロに引き下げ，ネットワークの自律的な拡大プロセスの開始を促す戦略もしばしば取られる。初期におけるこのような低価格は浸透価格と呼ばれることがある。

## (3) 複数ネットワークと互換性

次に，複数の企業間がそれぞれネットワークを有する場合を検討する。複数のネットワークの間の互換性（物理的なネットワークの場合には相互接続）の企業への効果は２つある。一方では，互換性によりネットワーク外部性の及ぶ範囲が広がるため，より多くの消費者がいずれかのネットワークに加わることとなる。他方で，互換性により，消費者がネットワークに加わることから得る便益のネットワークによる差異が縮小され，製品差別化の度合いが実質的に縮小されるために，企業間の競争はより激しいものとなる。企業にとって前者による利潤の増加が後者による利潤の減少よりも大きい場合には互換性が実現する。ただしこれらのうち，ネットワーク拡大によるメリットは，既に確保しているネットワーク（インストールドベースともいう）が小さい企業にとっての方が大きい。したがって，一般的に，インストールドベースが小さい企業の方が大きい企業よりも互換性を求める誘因が大きい。

なお一般に，複数の当事者がそれぞれ互換性を求める場合にのみそれらの間の互換性が実現するが，インターフェースにおけるコンバーターの設置により，一方的に互換性を確保することが可能な場合もある。

ネットワーク外部性が働く市場においては多くの場合，大きなシェアを有する個々の企業の行動が社会全体として望ましいものから乖離してしまうことに政策上留意する必要がある。 $ ^{7} $ まず，大きなインストールドベースを獲得した企業には，自社製品と他社製品との間に互換性が生じないように，あるいは互換性が完全にならないようにすることによって自社製品が消費者の目に一層魅力的に映るようにし，より多くの消費者を確保し自らの市場支配力を強化しようとする誘因が働く。 $ ^{8} $ 他方，社会全体にとっては2つの考慮がある。1つは，各企業に対してイノベーションの成果の一定部分を確保させることによってイノベーション活動への誘因を与えることである。もう1つは，ネットワーク外部性からの便益を最大にするために，この産業内の各製品間に互換性を確保し，また既に行われたイノベーションの成果を社会全体で最大に享受する
ために，それを開発者に独占させないことである。 $ ^{9} $ したがって，大きなインストールドベースを既に獲得した企業は，自社製品と他社製品の間の互換性を社会的に見て過小な水準に止める誘因を持つ。政策当局は，一般に，このような個別企業の誘因と社会的な誘因の乖離を縮小するような政策を用いることが望ましい。 $ ^{10} $

## （4） 新技術と消費者行動

ネットワーク外部性が十分に強く働いている産業であるネットワーク A が十分に大きなインストールドベースを獲得している場合，それより良質のサービスを提供するネットワーク B が現われたとしても，それが A と互換性を持たなければ（あるいは互換性が不完全であれば），価格が十分下がらない限り個々の消費者は A に加入し続けることを選好することになる。この場合，古い技術への「過剰な慣性 (excess inertia)」が働いているという。

他方，複数の企業が新技術に基づく製品を提供するような場合に，それぞれがインストールドベースの拡大のために限界費用よりも低い浸透価格をつけると，新技術が社会的に見て最も効率的な水準よりも多く採択されることがある。また，ある消費者Xが新しいネットワークBのサービスを魅力的に感じなくても，十分に多くの他の消費者がBのサービスを魅力的に感じれば，今までのネットワークAからBに多くの消費者が移り，AとBの間の互換性が不完全であれば，ネットワーク外部性によって消費者XもBに移ったほうが高い便益を得ることになる。新技術を魅力的と感じない消費者も，旧ネットワークA，新ネットワークBに働くネットワーク外部性の大きさの違いによってAからBに移行する場合がある。これらのように，新技術が社会的に最も効率のよい水準と比べて多く採択される場合，新しい技術への「過剰なモーメント(excess momentum）」が働いているという。 $ ^{11} $

技術選択を含む動学的な競争政策を策定するに当たっては，これら双方の可能性を踏まえる必要がある。

## (5) 市場シェアとイノベーション

ネットワーク外部性が働いている産業における動学的な競争政策の在り方を検討するに当たり，市場シェアと研究開発インセンティブの関係は重要な論点になる。技術革新を行った企業がその成果から多くを獲得することができればその企業の研究開発への誘因は高いものとなる。したがって，技術革新の結果として見込まれる市場シェアが大きい方が研究開発の誘因は高いと考えられる。他方，製品市場において低価格
をつける等の努力をせずとも高い市場シェア，ひいては高い利潤が獲得できるのであれば，研究開発への誘因は低くとどまる。市場シェアと研究開発の誘因の関係はこの両者のトレードオフに依存する。

## (6) 実証研究

個別の産業における競争政策の実施に際しては，その産業におけるネットワーク外部性あるいはネットワーク効果の大きさを知っている必要がある。

データ上，手法上の制約のため理論分析と比べると出足が遅れたものの，1990年代以降，特定の産業分野についてネットワーク効果の存否やその大きさを実証的に把握する試みが行われてきている。ネットワーク効果の実証研究に用いられてきた手法は大きく3種類ある。

1つ目はヘドニック価格モデルである。各製品について品質，ネットワークの大きさ，市場価格についてのデータを入手し，価格を被説明変数，品質についての諸変数とネットワークの大きさを表す変数を説明変数とする回帰分析を行う。品質変数をコントロール変数として価格をネットワークの大きさに回帰させると考えればよい。品質を所与とすると，ある製品のネットワークが大きい方がその製品のユーザーが受ける便益は上昇し，より高い価格を払ってでもその製品を入手したいと考えるであろう。したがって，正のネットワーク効果が働くのであれば，この回帰式を推定すると，ネットワークの大きさを表す変数の係数推定値は正になる。ネットワークの大きさを表す変数としては，インストールドベースの実数の他に，一般にデータをより入手しやすい製品の市場シェアを用いる場合もある。ヘドニック価格モデルを用いた実証分析として，米国の表計算ソフト市場を分析した Brynjolfsson and Kemerer（1996）や Gandal（1994）等がある。

2つ目は離散選択モデルである。ヘドニック価格モデルがいわば誘導型のモデルであったのに対し，個々の消費者の効用最大化というミクロ的基礎から明示的にモデル構築を行うのが離散選択モデルである。各消費者は，品質，価格その他の製品に関わる情報から各製品を入手したときの効用を計算し，それが最大になるような購入行動を選択する。通常，各消費者は1つの製品を1単位のみ購入することが仮定されている。離散選択モデルと呼ばれる所以である。また，外部オプション（outside option）の選択という形で，いずれの製品も購入しないという選択肢も用意されている。各製品について品質，ネットワークの大きさ，市場価格についてのデータを，また各消費者がいずれの製品を選択したかについてのデータを入手する。離散選択モデルの分析では，各製品が選択されるか否かを被説明変数とし，品質についての諧変数，価格変数を説明変数とする回帰分析を行う。被説明変数が0または1の値をとるので，ロジットまたはプロビットが用いられることが多い。離散選択モデルを用いてネットワーク効果の推定を行う際に最も頻繁に用いられるのが入れ子型ロジット（nested logit）
モデルである。消費者の選択は２つのステップで行われており，片方のステップで１つの製品グループを選び，もう一方でその製品グループ内で１つの製品を選ぶというのが入れ子型ロジットモデルの構造である。ここで，互換性を有する製品群を１つの製品グループとしてこの分析を行い，同一製品群内の各製品の選択確率の相関が高く，かつネットワークが大きい製品群の選択確率が高ければネットワーク効果が生じていると考えられる。筆者たちは，ネットワーク機器であるルータのうちミッドレンジ以上のものの日本市場について入れ子型ロジットモデルを用いてネットワーク効果の大きさを推定した（Tanaka and Murakami（2003））。

各消費者による購入行動についてのデータがなくてもその代わりに各製品の市場シェアがあればネットワーク効果を推定することができる。Berry（1994）によって開発された手法を簡潔に紹介する。

各期，各個人（あるいは家計）は財（モノまたはサービス）を1単位購入するかあるいは全く購入しない。個人iは，財jを選択することによって間接効用

$$ u_{i j}=\beta_{0}+\sum_{k}x_{j k}\beta_{k}+\xi_{j}-\alpha p_{j}+\gamma N_{g}+\varepsilon_{i j}, $$

を最大化する。ここで $ x_{j} $ は財jの観察可能な特性， $ \xi_{j} $ は分析者にとって観察不可能な

製品特性（ただし $ E(\xi_{j})=0 $ ）， $ p_{j} $ は価格， $ N_{g} $ は財 j がグループ g に属するときのネ

ットワーク効果を表す。また $ \beta_{0} $ ， $ \beta_{k} $ ， $ \varepsilon_{ij} $ は分析者にとって観察不可能な，各個人固

有のパラメータであり，\varepsilon_{ij} は第1種極値分布に従うものとする。

ここで $ \delta_{j} = \beta_{0} + \sum_{k} x_{jk} \beta_{k} + \xi_{j} - \alpha p_{j} + \gamma N_{g} $ と置くと，間接関数は $ u_{ij} = \delta_{j} + \varepsilon_{ij} $ と書くことができる。ここで， $ \delta_{j} $ は財 j を購入することから消費者が得る平均的な効用水準であり，外部選択肢（いずれの財も購入しない選択肢）から得られる平均的効用水準がゼロになるように規化されている。

単純なロジットモデルでは，財 j の市場シェアは $ s_{j}=e^{\delta_{j}}/\sum_{j}e^{\delta_{j}} $ で与えられる。しかし，これは異なった選択肢から個人が得る効用の間に相関がないことを前提としている。もし異なる財の間で互換性がある場合とない場合があるならば，相互に互換的なグループAに属する財を選好する消費者は，その財が入手不可能であっても，やは
リグループAに属する別の財を選好する傾向があると考えられよう。複数の選択肢から得られる効用の間に相関がある場合には入れ子型ロジットモデルを使うことができる。

グループ g のグループとしての市場シェア（グループシェア）を $ s_{g} $ ，グループ g 内における財 j のシェア（グループ内シェア）を $ s_{j/g} $ と置くと，入れ子型ロジットモデルでは，財 j の市場シェアは $ s_{j} = s_{g} s_{j/g} $ と表現することができる。ただし，

$$ s_{_{g}}=\frac{\left[\sum_{j\in g}e^{\delta_{j}/(1-\sigma)}\right]^{1-\sigma}}{\sum_{g}\left[\sum_{j\in g}e^{\delta_{j}/(1-\sigma)}\right]^{1-\sigma}},\ 及び $$

$$ s_{j/g}=\frac{e^{\delta_{j}/(1-\sigma)}}{\sum_{k\in g}e^{\delta_{k}/(1-\sigma)}} $$

である。ここで，σはこのグループ内の異なった選択肢から得られる効用の間の相関の度合いを表し，個人が上記の間接効用を最大化しているのであれば $ 0\leq\sigma\leq1 $ である。 $ ^{12} $ もし $ \sigma=0 $ であればグループ内の効用の相関はなく，この入れ子型ロジットモデルは単純なロジットモデルに帰着する。もし $ \sigma=1 $ であれば相関関係は完全である。

外部選択肢の市場シェアを $ s_{0} $ と置くと， $ \delta_{0}=0 $ より，

$$ s_{0}=\frac{1}{\sum_{g}\left[\sum_{j\in g}e^{\delta_{j}/(1-\sigma)}\right]^{1-\sigma}} $$

が成立する。ここで、 $ s_{0}+\sum_{j}s_{j}=1 $ が成立している。

財のシェアと外部選択肢のシェアの対数を取ると
$$ \ln(s_{_{j}})-\ln(s_{_{0}})=\frac{\delta_{_{j}}}{1-\sigma}-\sigma\ln\left[\sum_{k\in g}e^{\delta_{k}/(1-\sigma)}\right] $$

が導出される。他方，グループシェアと外部選択肢のシェアの対数を取ると，

$$ \ln(s_{_{g}})-\ln(s_{_{0}})=(1-\sigma)\ln\left[\sum_{k\in g}e^{\delta_{k}/(1-\sigma)}\right] $$

となる。これらから $\ln\left[\sum_{k\in g}e^{\delta_k/(1-\sigma)}\right]$ を含む項を消去することにより,

$$ \ln(s_{j})-\ln(s_{0})=\delta_{j}+\sigma\ln(s_{j/g}) $$

が導出される。平均効用水準 $\delta_{i}$ を元の形に戻すことにより,

$$ \ln(s_{j})-\ln(s_{0})=\beta_{0}+\sum_{k}x_{jk}\beta_{k}-\alpha p_{j}+\gamma N_{g}+\sigma\ln(s_{j/g})+\xi_{j} $$

が導出される。Berry 型入れ子型ロジットモデルではこれが推定式となる。

Berry 型の入れ子型ロジットモデルを用いて特定の産業におけるネットワーク効果を推定したものとして，米国のビデオ・レコーダー市場を分析した Park（2003）や Ohashi（2003），米国の電話帳市場を分析した Rysman（2004）等がある。日本のワープロソフト市場については筆者たちがこの手法で分析している（Yasaki and Murakami（2003））。

ヘドニック価格モデルにおいても離散選択モデルにおいても，通常，需要側の推定に市場価格が用いられている。しかし，言うまでもなく，市場価格は需要側だけでなく供給側の要因にも影響されるので，このような推定は同時決定の問題に晒されている。同時決定の問題を除去するために，ラグ変数がしばしば用いられる。より厳密には需要側と供給側の同時推定が望ましいことは言うまでもないが，このような分析のためには費用データが必要となる。しかし製品レベルにおける企業の費用データの入手は極めて困難であるため，次善の策として需要側のみの推定が行われることが多いというのが現状である。

3つ目は時系列モデルである。これはハードウェア／ソフトウェアの構造がある産業において、ハードウェアのインストールドベースの時系列とそれと互換的なソフトウェアの種類の数の時系列の間に相関があるかどうかをベクトル自己回帰モデル等を用いて検証するものである。データが入手可能であれば、製品の財や価格に関するデータも制御変数として用いることによって間接的なネットワーク効果の有無と大きさをより正確に把握することができる。時系列モデルを用いてネットワーク効果を検証
したものとして，日本のビデオ・ゲーム産業を分析した田中（2003）等を挙げることができる。

## 3 スイッチングコストとロックイン

## (1) スイッチングコストとは何か

消費者が財の購入元を変更する際に変更しないときと比べて労力や資源を余分に投入する必要がある場合，このような余分な労力や資源がスイッチングコストと呼ばれる。スイッチングコストには，変更後の財と互換性を持つ補完財の入手に掛かる対価や手間，新購入元との間に取引関係を構築する際に掛かる手間，以前の購入元との間の取引関係を打ち切ることに掛かる対価や手間，変更後の財の使用への習熟に掛かる手間，変更に伴う心理的な負担などがある。スイッチングコストには，ポイントカードのような，価格設定を通じて作り出される金銭的なコストもある。消費者がある財を消費することから得る便益が，過去にそれと同一または互換的な財を消費した経験の大きさに依存するという，時間を通じた需要における規模の経済があり，かつ財の購入元を切り替えるとこの規模の経済を全く，あるいは不完全にしか享受することができない場合にスイッチングコストが働くと捉えることができる。

どのような財・サービスにも多かれ少なかれスイッチングコストがあると考えられるが，情報の蓄積と互換性が重要な分野ではスイッチングコストが市場のパフォーマンスに大きな影響を与えることになる。

## (2) スイッチングコストと効率性

スイッチングコストが存在すると，消費者は既に取引関係を有している企業にロックインされる傾向が生じるので，短期的には企業は高価格を設定することができ，企業間の価格競争や品質競争は緩和される。他方，財・サービスの導入時，消費者がロックインされる前には企業は価格を低く設定して顧客を獲得しようとする。したがって，価格が全体でみてスイッチングコストがない場合と比べて高くなるとは限らない。13

例えば，もし企業が長期的な価格の経路について事前にコミットすることができるのであれば，消費者は，品質でコントロールした上で最も安価な（適切に割引済みの）
合計価格で財を提供する企業から購入することになり、スイッチングコストの存在は消費者の選択や効率性に影響を及ぼさない。

また，企業が価格の時間的経路について事前にコミットすることができなくても，最も単純なモデルにおいては，やはり各企業は価格の経路について競争を行うこととなり，スイッチングコストの存在は競争の減退につながらない。これは次のように理解される。費用構造が同一の2社，割引と製品差別化はなし，2期のモデルで，消費者の選択が離散型である（消費者は各期に財を1単位購入するか，または全く購入しない）とする。この単純なモデルでは，両企業は，第1期の結果を所与として，第2期においては

$$ ( 第 2 期費用 )+( スイッチングコスト ) $$

を価格として設定する。両企業は第2期におけるこのような価格設定を読み込み，第1期には

$$ ( 第 1 期費用 )-( スイッチングコスト ) $$

を価格として設定する。したがって，合計価格は各期の費用の和となり，非効率は生じない。両企業は財のライフサイクルに渡る価格について競争を行うのである。ここで，この最も単純なモデルを基本モデルと呼ぶことにする。

しかし，現実の状況はしばしばこれより複雑で，スイッチングコストとそれに起因するロックインは次のような影響を経済に及ぼす。

まず，需要が右下がりである場合には，上記の価格設定では，第1期にのみ購入し，第2期には購入しない消費者が生じ，単純なモデルの場合と比べて，価格が低い第1期には過大の，そして価格が高い第2期には過小の生産量となる(Klemperer（1987a）)。また，企業が十分な流動性を有していなかったり危険回避的であったりするならば，第1期に設定される価格は効率的な価格経路上での価格を上回る。また，後述のようにスイッチングコストは市場支配力を変化させる（多くの場合市場支配力を強化する。ただし，減退させる場合もある。）ため，これによっても価格経路に歪みが生じる。さらに，以下のような場合にもスイッチングコストによって非効率が生じうる。

## （3） スイッチングコストと価格差別

ここまで取り扱ってきた単純なモデルにおいては単一の世代の消費者のみが存在することが仮定されていた。しかし，現実には，一般的には財をはじめて購入しようとする消費者が各期に新たに現われる。このような場合でも，企業が世代別に異なった価格設定を行うことができるのであれば，前節の議論が成立する。

企業が世代別に異なった価格設定を行うことができない，つまり第3種の価格差別を行うことができない場合でも，新規企業の参入に対する障壁がないのであれば，均衡においては，既にロックインされている消費者を有する企業は高い価格を設定してこれらロックインされている消費者のみに販売し，ロックインされている消費者を有
さない企業は新世代の消費者のみに販売する。新規参入企業の期待利潤はゼロであり，非効率は発生しない。

企業数が固定されていて，世代別の価格設定ができないとしても，新世代の消費者の獲得はあきらめてロックインされている旧世代消費者に対し高い価格をつけ高い収入を得る企業と，低い価格をつけることによって新世代の消費者を獲得する企業が出てくる場合がある。この場合，既に多くのロックインされている消費者がいる企業の方が高い価格をつける。 $ ^{14} $ このように，財が特性の上で差別化されていない場合でも，スイッチングコストが存在することによって市場が分割される場合がある。新規参入はないので企業は正の利潤を獲得するが，特にスイッチングコストが存在する場合にはそれが存在しない場合よりも多くの利潤を獲得することになる。

企業数が固定されていて世代別の価格設定ができないという，前段落と同一の仮定の下でも，各期において各企業が同一の価格を設定するような均衡もあり得る。この場合，低価格を設定して新世代消費者を獲得する誘因と高価格を設定してロックインされている旧世代消費者から高い収入を得る誘因のトレードオフがバランスされるような価格が選択される。 $ ^{15} $ この場合，市場シェアが高い企業，つまり既に多くの消費者がロックインされている企業の方が高い価格を設定するが，これは新世代の消費者にとってはこの企業から購入することの魅力を減少させることになるので，長期的には市場シェアの差は減少していくことになる。 $ ^{16} $

逆に，規模の経済がある場合には，既に大きなインストールドベースを獲得している企業の方が低い限界費用で生産を行うことができ，この場合にはロックインされている消費者が多い企業の方が低価格をつけることになる。このような場合には，新たな消費者は大きなインストールドベースがある企業から財を購入することとなり，ネットワーク効果が働くことになる。またこれにより，市場シェアの差が拡大していく。1718

## （4） 消費者によるスイッチ行動

ここまでは，均衡では消費者は財の購入元を変更しない事例を中心に取り上げてきた。しかし現実には，消費者の嗜好の変化や企業による価格設定が新世代向けと旧世代向けで異なっていること等により，消費者が財の購入元を変更することはしばしば見られる。
ここまで見てきたように，企業は消費者の世代別に価格を設定することができるのであれば多くの場合，新世代に対しては低い価格を設定して自社に引きつけようとし，既に自社にロックインされた旧世代に対しては高い価格を設定して収入を増やそうとする。さらに，複数の企業がある場合には，旧世代の消費者のうち他社にロックインされているものに対しては低い価格を設定することによって，スイッチングコストを加味しても自社製品の方が魅力的になるようにして他社から消費者を奪う戦略も取られる。

## (5) スイッチングコストと新規参入

スイッチングコストがあるときにはそうでないときと比べて，新規参入企業が既存企業から消費者を奪う形で参入することは困難になる。他方で，既存企業はスイッチングコストがあるときには既存顧客層から高い収入を得るために高い価格を設定することから，新規参入企業が新規顧客を開拓することによって参入することはスイッチングコストがないときと比べて容易になる場合がある（Klemperer（1987c），Farrell and Shapiro（1988））。

## (6) スイッチングコストの内生的決定

通常，企業はスイッチングコストの大きさに影響を与えることができる。自社製品の操作方法を他社製品の操作方法と大きく異なるように作ればスイッチングコストは大きくなる。また，ポイントカードの導入によって人為的にスイッチングコストを作成して自社サービスに消費者をロックインさせることもできる。

スイッチングコストの大きさが企業の戦略変数である場合に企業がそれをどのように設定するか，及びそれの消費者への影響をまとめると次のようになる。

(a) スイッチングコストの存在が効率性を阻害する場合，企業はスイッチングコストの減少を選好し，消費者誘因もこれと整合的である。スイッチングコストによる価格経路や品質経路が非効率である場合，企業はスイッチングコストを減少させる誘因を持つのである。企業はまた，mix-and-matchを容易にするためにスイッチングコストを減少させる誘因を持つ。

(b) スイッチングコストの存在が効率性を促進する場合，企業はスイッチングコストの増加を選好し，消費者誘因もこれと整合的である。例えば継続的な関係が効率的である場合，スイッチングコストの増加によって非効率なスイッチングを防ぐことは企業誘因とも社会的誘因とも整合的となる。

(c) スイッチングコストが企業の市場支配力を促進している場合，既存企業はスイッチ
チングコストの増加を選好し，これは消費者利益と相反する。企業が提供する財やサービスの状態に関する企業・消費者間の情報の非対称性や消費者が感じる不確実性が十分に小さければ，消費者は複数の企業が提供する財やサービスを比較して最も魅力的な財・サービスを提供する企業から購入することによって最大の便益を得る。したがって，多くの場合，スイッチングコストは小さい方が消費者は本人にとって最善の財・サービスを選択しやすい。他方，企業は，スイッチングコストを高く維持することによって競争を緩和すれば高い価格をつけることができ，大きい利潤を得ることができる。

(d) スイッチングコストが市場支配力を阻害している場合，既存企業はスイッチングコストの減少を選好するが，これは消費者利益と相反する。これが生じるのは次のような状況である。

複数コンポーネントからなる製品間の複占における価格競争を考える。コンポーネント間の整合性がない場合には，合計費用が高い方が均衡合計価格となる。整合性が完全の場合には，各コンポーネントにおける高い方の費用の合計が均衡合計価格になる。後者は前者よりも大きい。この場合には企業は整合性を（社会的誘因よりも）過大に選好する。(Einhorn，1992)

また，整合性がある場合には，ある企業のあるコンポーネントの価格減少はもう一方の企業による補完財の需要の増加につながる。したがって，整合性がない場合と比べてこのもう一方の企業による価格削減の誘因は減少する。 $ ^{19} $

## (7) スイッチングコストと競争政策

以上見てきたように，スイッチングコストが存在する場合には，企業は初期には，限界費用を下回る低価格を設定し消費者がある程度ロックインされた後に高価格を設定するという行動が見られるが，このような価格パスが効率性を阻害しているとは必ずしも言えない。不当廉売の規制に当たってはこのような可能性にも留意すべきと考えられる。

スイッチングコストが利潤や消費者余剰に与える影響は一義的なものではなく、スイッチングコストの存在が経済厚生を悪化させると一概には言えない。しかし、以下の理由から、一般的には、スイッチングコストを小さくすることができるのであればそれは社会厚生の改善に貢献すると考えられる。第1に、スイッチングコストが存在すると、財・サービスの導入時における顧客獲得のための過剰な広告やマーケティングに伴い社会的な費用が生じる傾向がある。第2に、消費者のロックインは企業と消費者の間のマッチングが非効率になることを意味し、社会的な損失が発生する。第3に、実際に消費者が購入元を変更する際には、スイッチングコストが社会的損失とし
て発生する。第4に，スイッチングコストが存在すると新規参入企業は顧客を獲得しにくくなり，参入が阻害される傾向が生じる。したがって，政策上は，スイッチングコストがある場合にはそうでない場合よりも，既存企業による市場の独占化行動や合併についてより細かい注意を払っておく必要が生じる。第5に，消費者が既存技術を用いて作られた財にロックインされる結果，技術革新が阻害される。

## (8) 実証研究

データ上の制約を背景に，ネットワーク効果と同様，スイッチングコストについても長く理論的研究が実証的研究に先行してきた。マーケティングの文脈でブランド・ロイヤルティを計測する試みが行われてはいたが，スイッチングコストに関する本格的な実証研究が行われるようになったのは1990年代以降である。スイッチングコストに関する実証研究には，理論モデルから導出される結果の妥当性を検証・分析するタイプのものと，具体的な市場におけるスイッチングコストの測定を目的とするものがある。

消費者の財購入行動についての個票データが入手可能な場合には，離散選択モデルを用いることによってスイッチングコストの大きさを測定することができる。Greenstein（1993）は米連邦政府のメインフレーム・コンピュータ調達に関しての分析で，既にある企業のシステムを導入している官庁は，新たに調達するコンピュータもこれと同じ企業から購入する傾向があることを示し，これはスイッチングコストによるものであろうとした。Shum（1999）は食用シリアルについて個票データを用いた離散選択モデルからスイッチングコストの大きさを計算している。同様に，Chen and Hitt（2002）はオンライン証券について，離散選択モデルを用いてスイッチングコストの相対的な大きさを導出している。

しかし，個票データの入手は多くの場合困難である。そこで，このような場合に市場で観察される価格，シェア等のデータから間接的にスイッチングコストを導出するための工夫がなされてきた。例えば，Shy（2002）はフィンランドの銀行市場について，各行が他行よりスイッチングコスト折込済みの利子率が他行より低くならないような競争を行っていると仮定した上で，各行の利子率と市場シェアの関係を表現する式からスイッチングコストを計算している。Kim，Kliger，and Vale（2003）は，同じく銀行市場について，ベルトラン競争下の需要関数，供給関数の1階の条件を推定し，スイッチングコストを導出している。

これまでの実証研究のいずれにおいても，企業も消費者も時点ごとに最適化行動をとっていることが前提とされている。前節までで見てきたように，スイッチングコストの存在下では動学的な意思決定が重要な役割を果たしている。動学的な意思決定を反映した実証分析は今後の大きな課題と考えられる。
## 4 結語

本章ではネットワーク外部性やスイッチングコストとは何か，それらはどのようなときに生じどのような効果を持つか，どのように計測するか，どのような政策的対応があり得るかについて，主要な既存研究に触れながら概観した。

ネットワーク外部性もスイッチングコストも需要側に働く規模の経済と考えることができる。ネットワーク外部性は互換性を有する財を消費する異なった個人の消費の間に働く規模の経済と捉えられる。スイッチングコストは同一の消費者による互換性を有する財の異なった時点における消費の間に働く規模の経済と捉えられる。

これらが存在することが社会厚生に与える影響は産業構造，需要状況，ゲームのタイミングについての仮定に依存する。ネットワーク外部性があると，大きなインストールドベースを有する企業はそうでない企業よりも同一の粗便益を消費者にもたらす財を高い価格で販売することができ，大きなインストールドベースを有する企業が他社に互換性を提供する誘因は，少なくとも静学的には社会的に最も効率的な水準と比べて過小となる。スイッチングコストは消費者のロックインを引き起こす。ロックイン以前の時点における競争が活発化するために，スイッチングコストの存在がただちに非効率を意味するわけではないが，価格経路が費用と乖離することから生じる数量の歪み，顧客獲得段階における過剰なマーケティング，マッチングの非効率，実際にスイッチングが起きる場合にかかる費用，大規模な参入の減退等が生じる場合が多く，これらの場合には非効率が生じる。
## 1 背景

パソコンのOSはネットワーク外部性が働く財として言及されることがもっとも多い製品の一つである。マイクロソフトの独占問題はこのOSが事実上の標準となり、それにワープロ・表計算・ブラウザなどアプリケーション・ソフトウェアをバンドルする形で拡大してきた。これらアプリケーションソフトについてもネットワーク外部性が働き、その分析例は多い（例えば Brynjolfsson and Kemerer（1996），田中・矢崎・村上（2003）。しかし、そもそものOS本体についてのネットワーク外部性の分析は、あまり行われていない。スイッチングコストの推定例もほとんど知られていない。これにはいくつか理由が考えられる。

第一に，ＯＳが単体で売られていないために価格のデータがとりにくい。ＯＳの価格はＰＣの価格に上乗せされており，ユーザーはＯＳを選択するとき間接的には価格を考慮はする。しかし，ＯＳ単体を直接的に考慮するわけではなく，パソコン本体のさまざまな機能と価格を考慮する。したがって，厳格には一緒に購入するパソコンのスペックまで合わせて推定を行うのが正攻法であるが，そうなると制御するデータが多くなりすぎて分析が困難である。

第二に，ＯＳの機能変数が取りにくい。多くのネットワーク外部性の実証では価格と並んで，その財の機能変数が必須である。機能的に見て劣っているにも関わらず，シェアが高いゆえにその財が選ばれつづけるときに，ネットワーク外部性は明瞭に実証されるからである。競争政策の観点から見ても，機能変数は欠かせない。マイクロソフト裁判のときのマイクロソフト側の反論は，機能変数（すなわち技術革新）でネットワーク外部性をくずせるという点であったからである。しかしながら，ＯＳはアプリケーション・ソフトウェアのベースとなる製品であり，それ単体としての機能を特定しにくい。ＯＳの機能としては，操作のしやすさ，機能の豊富さ，動作の安定性などが要因となるが，これらの機能を数値的に表す指標は存在しないからである。事実としては，ユーザーはこのＯＳは使いやすいとか，不安定であるなどの評価を持っている。しかし，それを測る方法が知られていない。

財にとってその価格と機能（品質）は最重要な属性である。この属性が明らかでないことは分析を著しく困難にしており，これまで多くの研究がOSを分析対象としなかったのはこれが原因と思われる。本論では個々のユーザーにアンケートを行うことで，これらデータの不備の問題を解決し，OSでのネットワーク外部性とスイッチングコストを測定することを試みる。
## 2 アンケートと記述的結果

## (1) アンケート票の構成

アンケートは以下のように行った。

・方法：ウェブアンケート会社（マイボイスコム株式会社）への委託によるアンケート調査

・対象：20歳以上50歳未満の男女

・サンプルサイズ：3319 人（男 1652 人，女 1667 人）

·年齡構成：

年齡 20–24 25–29 30–34 35–39 40–44 45–49

人数 396 人 703 人 609 人 504 人 681 人 426 人

· 实施日：2005 年 1 月

アンケートは過去にさかのぼってOS選択の理由を尋ねた。過去にさかのぼるためには，それなりの長さのパソコン利用暦を必要とするため，10代のサンプルは対象から除き，20代以上とした。男女比は等しくとってある。実施日は2005年1月である。

主たる調査項目は以下のとおりである。

## · OS の利用履歴

OSの各バージョンの利用履歴を過去にさかのぼり，1994年から答えてもらった。個人のOS選択を聞きたいので，仕事で使っているパソコンではなく，個人用のパソコンのOSを答えてもらっている。複数あるときは主要なものを答えてもらうようにした。候補は以下のとおりである。

1=MS-DOS 8=system7
2=Windows3.1 9=MacOS7
3=Windows95 10=MacOS8
4=Windows98 11=MacOS9
5=WindowsMe 12=MacSX
6=Windows2000 13=Linux
7=WindowsXP 14=その他 Unix
15=その他 OS
16=PC を使っていない

1 番から 7 番までが Windows 系列の OS の各バージョンで, 8 番から 12 番まではマ
ック系列のOSである。13番・14番がユニックス系である。

## · OSの選択理由

それぞれバージョンアップした際にそのOSを選択した理由を複数回答・ならびに単数回答（複数回答のなかでさらに重要なものを一つ選ぶ）で答えてもらった。

## ・ＯＳの機能評価

OSの機能の主観的な点数評価である。理想のOSの点数を100点としたとき，これまで使ってきたOSに点数をつけるとするとどうなるかを答えてもらった。さらに，これまで使ったことの無いOSについても，主観的に評価できるときはつけてもらっている。すなわちWindowsしか使ったことの無い人にもMacOSの機能を自分なりに評価してもらった。自分が選んだOS以外のOSについての評価は，以下で試みる離散選択モデルでは必須の変数である。

## ・ＯＳの価格

ＯＳの価格も覚えている場合に答えてもらった。ほとんどのユーザーはＯＳをパソコン組み込みの形で買うので，ＯＳの価格は答えられず，わからないという答えがかえってくる。しかし，ごく少数であるが，ＯＳ価格を答えてくれた人がおり，この価格は，単品として売っているＯＳの価格と考えられる。そこでユーザーの答えた価格の平均値をもってＯＳの市場価格とみなすことにする。この市場価格は一時点ではひとつしかないと仮定し，ユーザーの買い方による差，すなわち単品で買うか，プリインストールで買うかによる価格差などの価格差は無視する。その意味で価格は大雑把な推定値になる。

## ・よく利用しているアプリケーション・ソフトウェアの数

すでに購入したアプリケーション・ソフトウェアはスイッチングコストになる。なぜならOSを異なる製品系列すなわちマックからウインドウズへ，などのように変更するとこれまでに使っていたアプリケーション・ソフトウェアが使えなくなるからである。このスイッチングコストはアプリケーション・ソフトウェアの本数が多ければ多いほど大きくなる。そこで，月に2～3回使うソフトウェアを「よく使う」ソフトウェアをとし，それが何本くらいあるかを各OSの時代にさかのぼって答えてもらった。

以上をまとめると，例えば次のようなデータが得られることになる。この例では，まず1994年にはMacを使っていて，96年にMacの次のOS7に切り替えたが，98年にWindows98に乗り換えている。Windowsの次のMeや2000へのバージョン・アップ
は見送り続け，2003年にXPにバージョンアップしている。それぞれのOSへの機能評価は40点，70点，60点，80点である。マックからウインドウズに移ったとき，機能評価点数がやや下がったことになる。価格はマックOS7の時だけ覚えていて28,000円であったと解答している。よく使うソフトウェアの数は，順に6本，7本，5本，8本となっている。1998年にWindows98に乗り換えたときは，マック上のよく使うソフト7本をあきらめて新規購入したことになり，このスイッチングコストを乗り越えるだけの便益がWindows98にあったことになる。

## Example

1994	1995	1996	1997	1998	1999	2000	2001	2002	2003	2004
OS選択	Mac	-	MacOS7	-	Win98	-	-	-	-	WinXP	-
EV(評価)	40	70	60	80
Price	NA	28000	NA	NA
N of Soft	6	7	5	9

## (2) いくつかの記述統計

まず，ＯＳのユーザー数の推移を表示する。図３はＯＳの各バージョンごとのユーザー数の推移である。

図3 OSごとのユーザー数の推移

Number of users by OS versions
MS-DOS から Windows3.1 へ, さらに Windows95, Windows98 とウインドウズ系列の O S がユーザー数を増やしており, さらに WindowsMe, Windows2000 を経て WindowsXP でユーザーを急激に増やしている。一方, マックユーザーはごくわずかであり, その下に横ばいになっているグラフがすべてマックユーザーのものである。なお, Unix ユーザーはほとんど皆無に近かった。そこで以下の分析では Unix ユーザーを除いて分析を行う。なお, このグラフで全体としてユーザー数が増加傾向にあるのは, アンケートに答えたユーザーが昔はパソコンを利用していなかったためであり, したがって, この増加基調はこの 10 年間のパソコンユーザー数の増加を反映している。

ネットワーク外部性とスイッチングコストの観点からは，アプリケーション・ソフトウェアの互換性がある製品は同じ製品とみなすべきである。そこでウインドウズ系列のOS（MS-DOSも同じ系列とみなす）を一つのOSとし，マック系列のOSを一つのOSとしてみよう。MS-DOSを同じウインドウズ系列に入れるのには抵抗があるかもしれない。しかし，MS-DOS上のソフトは基本的にはWindows3.1で動いていたし，Windows3.1の上のソフトのかなりの部分もWindows95の上で動いた。互換性はバージョンがとなりあうOSの間でとれていれば十分である。 $ ^{20} $

こうしてつくったウインドウズ系列すなわち Win とマック系列 Mac のシェアのグラフが図 4(a) である。Win のシェアが一貫して高いことがわかる。Mac のシェアはわずかに変動しながらも 10% 前後に留まっている。

OSのシェアは他のデータソースからもとることができて，それが図4(b)である。両者を比較すると，1998年以降はほとんど変わらないが，1997年以前では図4(b)ではウインドウズ系OSのシェアがやや低いという特徴がある。この理由は，図4(b)のシェア推定では企業が使っているパソコン（その多くはUnixなど）が入っていること，並びにホビーユースのパソコン（X6800やFM TOWNSなど）が入っているためと思われる。 $ ^{21} $

分析にあたって，（a）と（b）のうちどちらを使うかは迷うところであるが，トートロジーを避けるために図4（b）のグラフのシェアを用いた。
図4（a）OSのシェア（データソース：今回のサーベイ）

Share: Win(MS製品) vs Mac(Apple製品)

図4(b) OSのシェア

Win vs Mac share, source=パソコン白書、Web資料館など

(データソース:パソコン白書・ウェブ資料館など)

続いてOS選択の理由を見てみよう。OSのバージョンごとになぜそのOSを選
んだのかの理由を尋ねた。OS選択の理由の候補は以下の10個を用意した。

## OS選択の理由

1=機能・性能が優れているから →機能・性能

$$ 2= この OS 対応のソフトが多いから \rightarrow ネットワーク外部性 $$

$$ 3= この OS のユーザーが周りに多く便利だから \rightarrow ネットワーク外部性 $$

4=このOS対応のソフトをすでに多く購入してしまったため→スイッチングコスト

$$ 5= 現在の OS を使い慣れているから \quad\rightarrow スイッチングコスト $$

6=職場と同じOSなので →ネットワーク外部性&スイッチングコスト

$$ 7= 価格が安いから $$

→価格

$$ 8= パソコンショップにはこのOS 入りのパソコンしかなかったので $$

9=機能・性能・デザイン面で選んだパソコンにOSが入っていた

10=その他

ここで，1の機能・性能はOSとしての本来の機能を指している。2はアプリケーション・ソフトウェアの多さ，3は周囲に使い方を聞く友人の多さが理由なので，ネットワーク外部性の要因である。4はすでに購入したアプリケーション・ソフトウェアの数，5はこのOSの使い方に慣れたという要因で，スイッチングコストの要因である。6の職場と同じOSというのはネットワーク外部性としてもスイッチングコストとしても働き得る要因である。7は価格である。最後に8と9はややこの中では異質であり，そもそもOSは選択対象ではなかったということである。ユーザーによってはこのようにOSをそもそも選択肢としていない人もいると思われるので，そのユーザーを取り出しておく。

図5がその回答をOSごとにシェアとしてあらわしたグラフである。ここからいろいろなことが読み取れる。まず，ウインドウズについて見ると，特に圧倒的に大きな理由があるわけではなく，理由は分散している。そのうえで特徴的なことをいくつかあげると，まず機能・性能を理由に挙げる人が次第に増えてきている。Windows2000は法人向けのOSを個人向けに手直ししたものなのでやや別格として無視すると，機能・性能を理由としてウインドウズを選ぶ人が当初は10%以下だったのが，20%以上に増えてきていることがわかる。逆にネットワーク外部性の大きさは縮小傾向にある。当初は，OS選択理由の40%近くがアプリケーションソフトの多さやユーザーが多くて便利であるなどのネットワーク外部性要因であったが，それが次第に縮小し，今では20%程度であり，機能・性能要因と同じ程度の大きさになってきている。一方，スイッチングコストは上昇傾向にある。すでにアプリケーションソフトを購入してしまったから，あるいはそのOSを使い慣れたからという理由でOSを選ぶ人の割合は，当初の5％から15％へと増加してきている。全体
としては，当初は40％以上を占めたネットワーク外部性は次第にその重要性を減じ，今では機能・性能とスイッチングコストと同じ程度の重要性になったように見える。この限りでは，ネットワーク外部性より技術革新の効果が大きいというマイクロソフト側の主張を支持する結果とも解釈できる。

しかしながら，減少してきたとはいえ，ネットワーク外部性の大きさはまだ20％あり，機能・性能と同じ程度の大きさがある。技術革新で機能・性能を上げてネットワーク外部性に対抗できるかどうかは定量的な評価をしてみないとわからない。さらに，この調査は同じ人間の過去の記憶に基づくため，加齢にともなうバイアス効果の可能性がある。例えば人は年をとると新しいものを新たに覚えることにおっくうとなり，新製品の操作方法を学ぶのに抵抗を感じるようになる。スイッチングコストの上昇はそのためであるかもしれない。そうだとすればユーザーの年齢構成を一定とすると何も変化しないことになるので，この上昇は見かけだけとなる。ネットワーク外部性の減少も同様に加齢効果の可能性がある。なぜなら，年齢を経るに従って，人は多くのソフトウェアを利用する意欲を失い，定番ソフトウェアを使うだけになる可能性が考えられるからである。定番ソフトウェアだけを使うとすればネットワーク外部性の便益は低下する。したがって，ネットワーク外部性が減少しているかどうか，特に技術革新の効果で消せるほどに低下したのかについては定量的な評価が必要である。

図５　ＯＳ選択の理由：上段ウインドウズ，下段マック