Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表 13：NBMによる件数の予測

JPSIC	産業	件数	基本(BLM)	基本(NBM)	稼働率(NBM)	比率(NBM)
91	畜産食料品製造業	1	0.053	0.082	0.123	0.046
92	水産食料品製造業	0	0.204	0.260	0.281	0.117
93	野菜伝詰・果実伝詰・農産保存食料品製造業	1	0.090	0.177	0.205	0.111
94	調味料製造業	0	0.115	0.162	0.233	0.110
95	糖類製造業	0	0.373	0.830	0.894	0.740
96	精穀・製粉業	0	0.296	0.445	0.527	0.236
97	パン・菓子製造業	0	0.092	0.104	0.148	0.090
98	動植物油脂製造業	0	0.233	0.413	0.460	0.325
99	その他の食料品製造業	0	0.090	0.101	0.121	0.057
101	清凉飲料製造業	0	0.072	0.161	0.159	0.097
102	酒類製造業	0	0.096	0.136	0.117	0.094
103	茶・コーヒー製造業	0	0.058	0.107	0.139	0.052
104	製水業	0	0.073	0.168	0.060	0.062
105	タバコ産業	0
106	飼料・有機質肥料製造業	0	0.022	0.065	0.078	0.036
111	製糸業	0	0.105	0.071	0.034	0.060
112	紡績業	0	0.059	0.097	0.100	0.091
113	ねん糸製造業	0	0.009	0.020	0.019	0.014
114	織物業	0	0.082	0.104	0.106	0.094
115	ニット生地製造業	0	0.030	0.054	0.057	0.035
116	染色整理業	0	0.133	0.121	0.154	0.168
117	綱・綱製造業	1	0.109	0.143	0.147	0.171
118	レース・繊維雑品製造業	0	0.097	0.160	0.135	0.136
119	その他の繊維工業	1	0.087	0.118	0.121	0.088
121	織物製(不織布製及びレース製を含む)外衣・シャツ製造業(和式を除く)	0	0.086	0.111	0.145	0.242
122	ニット製外衣・シャツ製造業	0	0.089	0.144	0.111	0.103
123	下着類製造業	0	0.029	0.047	0.047	0.041
124	和装製品・足袋製造業	0	0.095	0.137	0.128	0.323
125	その他の衣服・繊維製身の回り品製造業	0	0.114	0.155	0.184	0.140
129	その他の繊維製品製造業	0	0.186	0.259	0.209	0.147
131	製材業,木製品製造業	0	0.300	0.464	0.459	0.421
132	造作材・合板・建築用組立材料製造業	0	0.254	0.408	0.286	0.219
133	木製容器製造業(竹,とうを含む)	0	0.146	0.245	0.143	0.136
139	その他の木製品製造業(竹,とうを含む)	0	0.084	0.132	0.109	0.083
141	家具製造業	2	0.547	0.821	0.825	1.012
142	宗教用具製造業	0	0.200	0.322	0.236	0.457
143	建具製造業	0	0.087	0.150	0.084	0.070
149	その他の家具・装備品製造業	0	0.215	0.277	0.368	0.319
151	パルプ製造業	0	0.005	0.043	0.053	0.043
152	紙製造業	0	0.182	0.322	0.276	0.278
153	加工紙製造業	0	0.195	0.393	0.537	0.429
154	紙製品製造業	0	0.133	0.203	0.237	0.167
155	紙製容器製造業	0
159	その他のパルプ・紙・紙加工品製造業	1
161	印刷業	1	0.557	0.601	0.845	0.974
162	製版業	0	0.065	0.114	0.096	0.252
163	製本業,印刷物加工業	0
169	印刷関連サービス業	0
171	化学肥料製造業	0	0.364	0.937	0.800	0.948
172	無機化学工業製品製造業	0	0.037	0.137	0.168	0.295
173	有機化学工業製品製造業	3	0.548	1.766	1.605	2.071
174	化学繊維製造業	0	0.060	0.188	0.183	0.116
175	油脂加工製品・石けん・合成洗剤・界面活性剤・塗料製造業	5	0.220	0.352	0.445	0.383
176	医薬品製造業	0	0.111	0.448	0.419	0.357
表 13：NBMによる件数の予測

177	化粧品・歯磨・その他の化粧用調整品製造業	0	0.080	0.173	0.239	0.108
179	その他の化学工業	0	0.268	0.562	0.754	0.910
181	石油精製業	0	0.001	0.005	0.008	0.012
182	潤滑油・グリース製造業（石油精製業によらないもの）	0	0.145	0.283	0.129	0.074
183	コークス製造業	0	0.000	0.000	0.000	0.000
184	舗装材料製造業	0	0.618	1.176	0.499	0.236
189	その他の石油製品・石炭製品製造業	0	0.035	0.052	0.020	0.010
191	プラスチック板・棒・管・継手・異形押出製品製造業	1	0.355	0.507	0.447	0.491
192	プラスチックフィルム・シート・床材・合成皮革製造業	0	0.176	0.285	0.256	0.218
193	工業用プラスチック製品製造業	0	0.155	0.227	0.242	0.181
194	発泡・強化プラスチック製品製造業	0	0.216	0.362	0.475	0.413
195	プラスチック成形材料製造業（廃プラスチックを含む）	0	0.290	0.497	0.589	0.510
199	その他のプラスチック製品製造業	0	0.111	0.159	0.150	0.128
201	タイヤ・チューブ製造業	0	0.000	0.000	0.000	0.000
202	ゴム製・プラスチック製履物・同附属品製造業	1	0.160	0.189	0.113	0.166
203	ゴムベルト・ゴムホース・工業用ゴム製品製造業	1	0.182	0.250	0.326	0.383
209	その他のゴム製品製造業	0	0.030	0.065	0.057	0.069
211	なめし革製造業	0	0.124	0.148	0.134	0.091
212	工業用革製品製造業（手袋を除く）	0	0.000	0.000	0.000	0.000
213	革製履物用材料・同附属品製造業	0	0.017	0.033	0.048	0.071
214	革製履物製造業	0	0.285	0.410	0.437	0.412
215	革製手袋製造業	0	0.061	0.063	0.031	0.012
216	かばん製造業	0	0.055	0.076	0.103	0.082
217	袋物製造業	0	0.138	0.216	0.113	0.068
218	毛皮製造業	0
219	その他のなめし革製品製造業	0
221	ガラス・同製品製造業	3	0.156	0.171	0.177	0.213
222	セメント・同製品製造業	2	0.385	0.651	0.527	0.635
223	建設用粘土製品製造業（陶磁器製を除く）	0	0.222	0.315	0.281	0.349
224	陶磁器・同関連製品製造業	1	0.259	0.214	0.184	0.388
225	耐火物製造業	0	0.222	0.444	0.409	0.531
226	炭素・黒鉛製品製造業	0	0.001	0.005	0.003	0.003
227	研磨材・同製品製造業	0	0.082	0.124	0.120	0.155
228	骨材・石工品等製造業	2	0.278	0.589	0.399	0.490
229	その他の窯業・土石製品製造業	0	0.095	0.156	0.124	0.098
231	製鉄業	0	0.000	0.000	0.000	0.000
232	製鋼・製鋼圧延業	0
233	製鋼を行わない鋼材製造業（表面処理鋼材を除く）	1
234	表面処理鋼材製造業	0	0.028	0.102	0.119	0.091
235	鉄素形材製造業	2	0.222	0.395	0.446	0.614
239	その他の鉄鋼業	2	0.608	1.261	1.292	1.029
241	非鉄金属第1次製錬・精製業	0	0.000	0.002	0.004	0.003
242	非鉄金属第2次製錬・精製業（非鉄金属合金製造業を含む）	0	0.012	0.025	0.020	0.009
243	非鉄金属・同合金圧延業（抽伸，押出しを含む）	1	0.717	1.407	1.733	1.332
244	電線・ケーブル製造業	0	0.171	0.289	0.274	0.211
245	非鉄金属素材製造業	0	0.256	0.363	0.336	0.278
249	その他の非鉄金属製造業	0	0.058	0.092	0.103	0.102
251	プリキ佰・その他のめっき板等製品製造業	0	0.024	0.063	0.044	0.051
252	洋食器・刃物・手道具・金物類製造業	0	0.289	0.374	0.408	0.578
253	暖房装置・配管工事用附属品製造業	0	0.430	0.497	0.653	0.548
254	建設用・建築用金属製品製造業	1	0.805	1.246	1.487	1.482
255	金属素材製品製造業	0	0.181	0.244	0.335	0.339
256	金属被覆・彫刻業，熱処理業（ほうろう鉄器を除く）	0	0.131	0.182	0.230	0.426
257	金属線製品製造業（ねじ類を除く）	0	0.156	0.217	0.135	0.096
258	ボルト・ナット・リベット・小ねじ・木ねじ等製造業	0	0.289	0.461	0.518	0.656
259	その他の金属製品製造業	0	0.284	0.380	0.302	0.383
261	ポイラ・原動機製造業	0	0.059	0.113	0.143	0.155
262	農業用機械製造業(農業用器具を除く)	0
263	建設機械・鉱山機械製造業	0
264	金属加工機械製造業	0	0.189	0.171	0.171	0.217
265	繊維機械製造業	0
266	特殊産業用機械製造業	0
267	一般産業用機械・装置製造業	1
268	事務用・サービス用・民生用機械器具製造業	0
269	その他の機械・同部分品製造業	0	0.389	0.379	0.466	0.789
271	発電用・送電用・配電用・産業用電気機械器具製造業	0	0.555	0.456	0.629	0.713
272	民生用電気機械器具製造業	0	0.628	0.927	0.848	0.664
273	電球・電気照明器具製造業	0	0.060	0.074	0.090	0.056
274	電子応用装置製造業	0	0.008	0.013	0.005	0.002
275	電気計測器製造業	0	0.042	0.071	0.052	0.052
279	その他の電気機械器具製造業	0	0.027	0.038	0.047	0.038
281	通信機械器具・同関連機械器具製造業	0	0.028	0.039	0.024	0.010
282	電子計算機・同附属装置製造業	0	0.054	0.062	0.057	0.024
291	電子部品・デバイス製造業	0	0.313	0.109	0.072	0.069
301	自動車・同附属品製造業	1	0.998	1.660	1.522	1.451
302	鉄道車両・同部分品製造業	0	0.074	0.099	0.046	0.070
303	船舶製造・修理業, 舶用機関製造業	0	0.096	0.105	0.163	0.110
304	航空機・同附属品製造業	0	0.004	0.020	0.019	0.015
305	産業用運搬車両・同部分品・附属品製造業	0
309	その他の輸送用機械器具製造業	0
311	計量器・測定器・分析機器・試験機製造業	1	0.135	0.154	0.197	0.200
312	測量機械器具製造業	0	0.206	0.200	0.117	0.167
313	医療用機械器具・医療用品製造業	0	0.026	0.045	0.034	0.029
314	理化学機械器具製造業	1	0.327	0.408	0.545	0.813
315	光学機械器具・レンズ製造業	0	0.016	0.026	0.031	0.020
316	眼鏡製造業(枠を含む)	0	0.128	0.147	0.183	0.221
317	時計・同部分品製造業	0	0.006	0.014	0.018	0.010
321	貴金属・宝石製品製造業	0
322	楽器製造業	0	0.074	0.075	0.030	0.045
323	がん具・運動用具製造業	0	0.005	0.006	0.005	0.001
324	ペン・鉛筆・絵画用品・その他の事務用品製造業	0	0.032	0.051	0.049	0.035
325	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
326	漆器製造業	0	0.114	0.175	0.129	0.201
327	畳・傘等生活雑貨製品製造業	0	0.027	0.045	0.043	0.025
328	武器製造業	0	0.000	0.000	0.000	0.000
329	他に分類されない製造業	0	0.032	0.038	0.020	0.012
表 14：NBMによる件数の予測

(ＢＬＭの基本モデルによる生起確率の高い順に並び替えたもの)

JPSIC	産業	件数	基本(BLM)	基本(NBM)	稼働率(NBM)	比率(NBM)
301	自動車・同附属品製造業	1	0.998	1.660	1.522	1.451
254	建設用・建築用金属製品製造業	1	0.805	1.246	1.487	1.482
243	非鉄金属・同合金圧延業(抽伸,押出しを含む)	1	0.717	1.407	1.733	1.332
272	民生用電気機械器具製造業	0	0.628	0.927	0.848	0.664
184	舗装材料製造業	0	0.618	1.176	0.499	0.236
239	その他の鉄鋼業	2	0.608	1.261	1.292	1.029
161	印刷業	1	0.557	0.601	0.845	0.974
271	発電用・送電用・配電用・産業用電気機械器具製造業	0	0.555	0.456	0.629	0.713
173	有機化学工業製品製造業	3	0.548	1.766	1.605	2.071
141	家具製造業	2	0.547	0.821	0.825	1.012
253	暖房装置・配管工事用附属品製造業	0	0.430	0.497	0.653	0.548
269	その他の機械・同部分品製造業	0	0.389	0.379	0.466	0.789
222	セメント・同製品製造業	2	0.385	0.651	0.527	0.635
95	糖類製造業	0	0.373	0.830	0.894	0.740
171	化学肥料製造業	0	0.364	0.937	0.800	0.948
191	プラスチック板・棒・管・継手・異形押出製品製造業	1	0.355	0.507	0.447	0.491
314	理化学機械器具製造業	1	0.327	0.408	0.545	0.813
291	電子部品・デバイス製造業	0	0.313	0.109	0.072	0.069
131	製材業,木製品製造業	0	0.300	0.464	0.459	0.421
96	精穀・製粉業	0	0.296	0.445	0.527	0.236
195	プラスチック成形材料製造業(廃プラスチックを含む)	0	0.290	0.497	0.589	0.510
252	洋食器・刃物・手道具・金物類製造業	0	0.289	0.374	0.408	0.578
258	ボルト・ナット・リベット・小ねじ・木ねじ等製造業	0	0.289	0.461	0.518	0.656
214	革製履物製造業	0	0.285	0.410	0.437	0.412
259	その他の金属製品製造業	0	0.284	0.380	0.302	0.383
228	骨材・石工品等製造業	2	0.278	0.589	0.399	0.490
179	その他の化学工業	0	0.268	0.562	0.754	0.910
224	陶磁器・同関連製品製造業	1	0.259	0.214	0.184	0.388
245	非鉄金属素材製造業	0	0.256	0.363	0.336	0.278
132	造作材・合板・建築用組立材料製造業	0	0.254	0.408	0.286	0.219
98	動植物油脂製造業	0	0.233	0.413	0.460	0.325
235	鉄素形材製造業	2	0.222	0.395	0.446	0.614
225	耐火物製造業	0	0.222	0.444	0.409	0.531
223	建設用粘土製品製造業(陶磁器製を除く)	0	0.222	0.315	0.281	0.349
175	油脂加工製品・石けん・合成洗剤・界面活性剤・塗料製造業	5	0.220	0.352	0.445	0.383
194	発泡・強化プラスチック製品製造業	0	0.216	0.362	0.475	0.413
149	その他の家具・装備品製造業	0	0.215	0.277	0.368	0.319
312	測量機械器具製造業	0	0.206	0.200	0.117	0.167
92	水産食料品製造業	0	0.204	0.260	0.281	0.117
142	宗教用具製造業	0	0.200	0.322	0.236	0.457
153	加工紙製造業	0	0.195	0.393	0.537	0.429
264	金属加工機械製造業	0	0.189	0.171	0.171	0.217
129	その他の繊維製品製造業	0	0.186	0.259	0.209	0.147
152	紙製造業	0	0.182	0.322	0.276	0.278
203	ゴムベルト・ゴムホース・工業用ゴム製品製造業	1	0.182	0.250	0.326	0.383
255	金属素材製品製造業	0	0.181	0.244	0.335	0.339
192	プラスチックフィルム・シート・床材・合成皮革製造業	0	0.176	0.285	0.256	0.218
244	電線・ケーブル製造業	0	0.171	0.289	0.274	0.211
202	ゴム製・プラスチック製履物・同附属品製造業	1	0.160	0.189	0.113	0.166
221	ガラス・同製品製造業	3	0.156	0.171	0.177	0.213
257	金属線製品製造業(ねじ類を除く)	0	0.156	0.217	0.135	0.096
193	工業用プラスチック製品製造業	0	0.155	0.227	0.242	0.181
133	木製容器製造業(竹,とうを含む)	0	0.146	0.245	0.143	0.136
表 14：NBMによる件数の予測

(B L Mの基本モデルによる生起確率の高い順に並び替えたもの)

182	潤滑油・グリース製造業(石油精製業によらないもの)	0	0.145	0.283	0.129	0.074
217	袋物製造業	0	0.138	0.216	0.113	0.068
311	計量器・測定器・分析機器・試験機製造業	1	0.135	0.154	0.197	0.200
116	染色整理業	0	0.133	0.121	0.154	0.168
154	紙製品製造業	0	0.133	0.203	0.237	0.167
256	金属被覆・彫刻業,熱処理業(ほうろう鉄器を除く)	0	0.131	0.182	0.230	0.426
316	眼鏡製造業(枠を含む)	0	0.128	0.147	0.183	0.221
211	なめし革製造業	0	0.124	0.148	0.134	0.091
94	調味料製造業	0	0.115	0.162	0.233	0.110
326	漆器製造業	0	0.114	0.175	0.129	0.201
125	その他の衣服・繊維製身の回り品製造業	0	0.111	0.155	0.184	0.140
199	その他のプラスチック製品製造業	0	0.111	0.159	0.150	0.128
176	医薬品製造業	0	0.111	0.448	0.419	0.357
117	綱・綱製造業	1	0.109	0.143	0.147	0.171
111	製糸業	0	0.105	0.071	0.034	0.060
118	レース・繊維雑品製造業	0	0.097	0.160	0.135	0.136
303	船舶製造・修理業,舶用機関製造業	0	0.096	0.105	0.163	0.110
102	酒類製造業	0	0.096	0.136	0.117	0.094
229	その他の窯業・土石製品製造業	0	0.095	0.156	0.124	0.098
124	和装製品・足袋製造業	0	0.095	0.137	0.128	0.323
97	パン・菓子製造業	0	0.092	0.104	0.148	0.090
93	野菜伝誌・果実伝誌・農産保存食料品製造業	1	0.090	0.177	0.205	0.111
99	その他の食料品製造業	0	0.090	0.101	0.121	0.057
122	ニット製外衣・シャツ製造業	0	0.089	0.144	0.111	0.103
143	建具製造業	0	0.087	0.150	0.084	0.070
119	その他の繊維工業	1	0.087	0.118	0.121	0.088
121	織物製(不織布製及びレース製を含む)外衣・シャツ製造業(和式を除く)	0	0.086	0.111	0.145	0.242
139	その他の木製品製造業(竹,とうを含む)	0	0.084	0.132	0.109	0.083
227	研磨材・同製品製造業	0	0.082	0.124	0.120	0.155
114	織物業	0	0.082	0.104	0.106	0.094
177	化粧品・歯磨・その他の化粧用調整品製造業	0	0.080	0.173	0.239	0.108
302	鉄道車両・同部分品製造業	0	0.074	0.099	0.046	0.070
322	楽器製造業	0	0.074	0.075	0.030	0.045
104	製水業	0	0.073	0.168	0.060	0.062
101	清凉飲料製造業	0	0.072	0.161	0.159	0.097
162	製版業	0	0.065	0.114	0.096	0.252
215	革製手袋製造業	0	0.061	0.063	0.031	0.012
174	化学繊維製造業	0	0.060	0.188	0.183	0.116
273	電球・電気照明器具製造業	0	0.060	0.074	0.090	0.056
112	紡績業	0	0.059	0.097	0.100	0.091
261	ボイラ・原動機製造業	0	0.059	0.113	0.143	0.155
103	茶・コーヒー製造業	0	0.058	0.107	0.139	0.052
249	その他の非鉄金属製造業	0	0.058	0.092	0.103	0.102
216	かばん製造業	0	0.055	0.076	0.103	0.082
282	電子計算機・同附属装置製造業	0	0.054	0.062	0.057	0.024
91	畜産食料品製造業	1	0.053	0.082	0.123	0.046
275	電気計測器製造業	0	0.042	0.071	0.052	0.052
172	無機化学工業製品製造業	0	0.037	0.137	0.168	0.295
189	その他の石油製品・石炭製品製造業	0	0.035	0.052	0.020	0.010
324	ペン・鉛筆・絵画用品・その他の事務用品製造業	0	0.032	0.051	0.049	0.035
329	他に分類されない製造業	0	0.032	0.038	0.020	0.012
115	ニット生地製造業	0	0.030	0.054	0.057	0.035
209	その他のゴム製品製造業	0	0.030	0.065	0.057	0.069
123	下着類製造業	0	0.029	0.047	0.047	0.041
234	表面処理鋼材製造業	0	0.028	0.102	0.119	0.091
表 14：NBMによる件数の予測

(BLMの基本モデルによる生起確率の高い順に並び替えたもの)

281	通信機械器具・同関連機械器具製造業	0	0.028	0.039	0.024	0.010
327	畳・傘等生活雑貨製品製造業	0	0.027	0.045	0.043	0.025
279	その他の電気機械器具製造業	0	0.027	0.038	0.047	0.038
313	医療用機械器具・医療用品製造業	0	0.026	0.045	0.034	0.029
251	ブリキ佰・その他のめっき板等製品製造業	0	0.024	0.063	0.044	0.051
106	飼料・有機質肥料製造業	0	0.022	0.065	0.078	0.036
213	革製履物用材料・同附属品製造業	0	0.017	0.033	0.048	0.071
315	光学機械器具・レンズ製造業	0	0.016	0.026	0.031	0.020
242	非鉄金属第2次製錬・精製業（非鉄金属合金製造業を含む）	0	0.012	0.025	0.020	0.009
113	ねん糸製造業	0	0.009	0.020	0.019	0.014
274	電子応用装置製造業	0	0.008	0.013	0.005	0.002
317	時計・同部分品製造業	0	0.006	0.014	0.018	0.010
151	パルプ製造業	0	0.005	0.043	0.053	0.043
323	がん具・運動用具製造業	0	0.005	0.006	0.005	0.001
304	航空機・同附属品製造業	0	0.004	0.020	0.019	0.015
181	石油精製業	0	0.001	0.005	0.008	0.012
226	炭素・黒鉛製品製造業	0	0.001	0.005	0.003	0.003
241	非鉛金属第1次製錬・精製業	0	0.000	0.002	0.004	0.003
212	工業用革製品製造業（手袋を除く）	0	0.000	0.000	0.000	0.000
183	コークス製造業	0	0.000	0.000	0.000	0.000
328	武器製造業	0	0.000	0.000	0.000	0.000
201	タイヤ・チューブ製造業	0	0.000	0.000	0.000	0.000
231	製鉄業	0	0.000	0.000	0.000	0.000
105	タバコ産業	0
155	紙製容器製造業	0
159	その他のパルプ・紙・紙加工品製造業	1
163	製本業，印刷物加工業	0
169	印刷関連サービス業	0
218	毛皮製造業	0
219	その他のなめし革製品製造業	0
232	製鋼・製鋼圧延業	0
233	製鋼を行わない鋼材製造業（表面処理鋼材を除く）	1
262	農業用機械製造業（農業用器具を除く）	0
263	建設機械・鉱山機械製造業	0
265	繊維機械製造業	0
266	特殊産業用機械製造業	0
267	一般産業用機械・装置製造業	1
268	事務用・サービス用・民生用機械器具製造業	0
305	産業用運搬車両・同部分品・附属品製造業	0
309	その他の輸送用機械器具製造業	0
321	貴金属・宝石製品製造業	0
325	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
表 15：NBMによる件数の予測

(カルテル件数が0の産業のうち上位10産業)

JPSIC	産業	基本(BLM)	基本(NBM)	稼働率(NBM)	比率(NBM)	平均值(NBM)
272	民生用電気機械器具製造業	0.628	0.927	0.848	0.664	0.813
184	舗装材料製造業	0.618	1.176	0.499	0.236	0.637
271	発電用・送電用・配電用・産業用電気機械器具製造業	0.555	0.456	0.629	0.713	0.599
253	暖房装置・配管工事用附属品製造業	0.430	0.497	0.653	0.548	0.566
269	その他の機械・同部分品製造業	0.389	0.379	0.466	0.789	0.545
95	糖類製造業	0.373	0.830	0.894	0.740	0.821
171	化学肥料製造業	0.364	0.937	0.800	0.948	0.895
291	電子部品・デバイス製造業	0.313	0.109	0.072	0.069	0.083
131	製材業，木製品製造業	0.300	0.464	0.459	0.421	0.448
96	精穀・製粉業	0.296	0.445	0.527	0.236	0.403

注）平均値は，NBM3種類のモデルによる件数の予測値の平均である。

表 16 : BLM, OLM及びNBMにおける

各モデルの予測値に関する相関係数（標本数 = 131）

BLM	基本モデル	稼働率モデル	比率モデル
基本モデル	1.000
稼働率モデル	0.961	1.000
比率モデル	0.930	0.972	1.000

OLM (0)	基本モデル	稼働率モデル	比率モデル
基本モデル	1.000
稼働率モデル	0.963	1.000
比率モデル	0.915	0.954	1.000

OLM (1)	基本モデル	稼働率モデル	比率モデル
基本モデル	1.000
稼働率モデル	0.965	1.000
比率モデル	0.919	0.951	1.000

OLM (2)	基本モデル	稼働率モデル	比率モデル
基本モデル	1.000
稼働率モデル	0.954	1.000
比率モデル	0.904	0.950	1.000

NBM	基本モデル	稼働率モデル	比率モデル
基本モデル	1.000
稼働率モデル	0.957	1.000
比率モデル	0.910	0.949	1.000

注）B L M，O L M及びN B Mにおいて，それぞれのモデルから得られた予測値について相関係数をまとめている。例えば，B L Mの基本モデル及び稼働率モデルから得られた予測値の相関係数は0.961，基本モデル及び比率モデルから得られた予測値の相関係数は0.915である。O L M（x）は，O L Mにおいて被説明変数の値がxであるときの予測値を示す。例えば，O L Mにおいてカルテル件数が2件以上である確率の予測値について基本モデル及び稼働率モデルから得られた予測値の相関係数は0.954，同様に，基本モデル及び比率モデルから得られた予測値の相関係数は0.904である。
## 5 結論

本章では，第1章の理論分析のサーベイを受けて，カルテルを行い易い産業の構造的要因を，我が国の製造業におけるデータを用いて実証分析を行った。製造業で行われている全てのカルテルの件数を確認することはできず摘発されたカルテルデータのみを使用しているため分析結果には限界を含むものの，我が国でカルテルが確認された産業の構造的要因の特徴が明らかとなった。

まず，需要要因とカルテルの形成との関係であるが，出荷額の伸び率及び同伸び率の変動の双方とも統計的に有意な負の効果が確認され，前者は理論仮説を支持しないが後者は支持するとなった。次に，供給要因として市場集中度及び参入障壁とカルテルの形成との関係であるが，市場集中度については統計的に有意な結果ではないものの理論仮説とは逆に集中度はカルテルの形成と負の関係にあることが観察された。参入障壁はカルテルの形成と正の関係にあることが観察され，参入障壁が高いとカルテルが形成され易いとする理論仮説を支持する結果が観察された。

本分析結果を OFT (2005) の結果と比較すれば，需要要因である出荷額の伸び率の変動及び供給要因である参入障壁とカルテルの形成との関係については同等の結果が得られたといえる。一方，需要要因である出荷額の伸び率及び供給要因である市場集中度とカルテルの形成との関係については逆の結果となり，本研究では理論仮説を支持しない結果となった。市場集中度は統計的に有意ではないものの，出荷額の伸び率は統計的にも有意な結果であった。

以上の需要要因及び供給要因のほか，本分析は OFT (2005) を参考に，雇用に関する要因とカルテルの形成との関係を分析した。結果，OFT の結果と同様に従業員 1 人当たり給与はカルテルの形成と有意に正の関係にあることが観察された。

本章ではカルテルの形成と産業の構造的要因との関係を分析したほかに，この分析結果に基づき，各産業においてカルテルが形成されている確率及びカルテルの件数を推定し，上位約30産業を確率の高い順にまとめた。カルテルの件数に限らずまとめた結果（表11）より，上位10産業に限れば実際にカルテルが行われていた産業が7産業含まれている。一方で，データが利用可能でなかったことから本分析では捉えられなかった要因もあると考えられ，カルテルが確認されていても確率の予測値が低い産業もあった。同様の方法により，カルテルの件数に関する予測も行ったが，確率の予測と同様の理由により実際の件数とその予測値との乖離が大きい産業もあった。

次に，本分析が持つ実務への示唆を述べたい。本研究結果は，カルテルが形成されていると思われる産業の発掘又は選択する指標としての利用が考えられ，様々な産業があるなかで，どの産業に重点的に競争当局の資源を割り当てるべきかを考えた場合，競争当局がカルテルの形成との間に有意な関係が観測された要因が顕著に表れている産業の監視に，より多くの資源を割り当てることが効率的な配分といえるであろう $ ^{36} $ 。
以上を述べた上で，本分析が抱える三つの限界を指摘しておきたい。一つ目は，これまで幾度となく述べたように，本研究は摘発されたカルテルのみを対象としていることである。二つ目は，本研究が捉えたカルテルと産業の構造的要因との関係は製造業におけるものであり，非製造業における特徴まで捉えたものではない点である。非製造業に関するデータを併せた分析が今後期待される。三つ目は，推定された擬 $ R^{2} $ の数値から推測される，本分析に含めることができなかった他の要因の影響である。カルテルに影響する要因のうち本研究が対象とした産業の構造的要因が22%程度を説明するという結果であった。本分析は横断面分析であったという事実を鑑みればこの数値は低いものではなく $ ^{37} $ ，理論分析が示唆するように，カルテルに影響する要因として本研究が扱った産業の構造的要因がカルテルの形成に対して重要であることが実証的にも確認できた。一方，他の要因に依存する部分も大きいと思われ，特に，第1章第2節が論じたように生産される財の性質（代替財又は補完財）やその産業で行われる競争の種類（価格又は数量），財が差別化されている場合には水平的製品差別化か又は垂直的製品差別化か，などもカルテルの形成に影響する。これらの要因も取り入れた分析を行うことにより，カルテルと諸要因とのより詳細な関係を実証的に捉えることができる。

最後に, 本分析が使用したデータは 1990 年度から 2004 年度までのカルテルであったが, 2005 年（平成 17 年）の独占禁止法改正により課徴金減免制度が導入され, 企業側がこの制度を利用することによってカルテルが発覚するケースが増えている。導入後に増加したカルテル件数を使用し, 制度変更の影響を捉え, 産業の構造的要因との関係を改めて確認するとともに, 本研究では捉えることができなかった他の要因とカルテルとの関係を明らかにしていくことが今後期待される。
## 補論 OLMにおける説明変数の限界効果

O L Mにおける説明変数の限界効果は，被説明変数がとる値により異なることを説明する。 $ \mathrm{Pr}(\cdot) $ ， $ \mathrm{F}(\cdot) $ 及び $ \mathrm{f}(\cdot) $ はそれぞれ確率，確率分布関数及び確率密度関数を，y は被説明変数，x は説明変数のベクトル， $ \beta $ は係数のベクトルを， $ x_{k} $ 及び $ \beta_{k} $ はそれぞれのベクトルの k 番目の要素を表す。 $ \tau_{i} $ ( $ i = 0, 1, 2 $ ) は O L M における幂値を表す。一般性を失わず $ \tau_{2} > \tau_{1} > \tau_{0} = 0 $ とする。

ＯＬＭの定式化より，ｙが０,１又は２それぞれの値をとるときの確率は

$$ \mathrm{P r}\left(\mathbf{y}=0|\mathbf{x}\right)=\mathrm{F}(\tau_{0}-\mathbf{x}\pmb{\beta}), $$

$$ \mathrm{P r}\left(\mathbf{y}=1|\mathbf{x}\right)=\mathrm{F}(\tau_{1}-\mathbf{x}\pmb{\beta})-\mathrm{F}(\tau_{0}-\mathbf{x}\pmb{\beta}), $$

$$ \Pr\left(\mathbf{y}=2|\mathbf{x}\right)=1-\mathrm{F}(\tau_{2}-\mathbf{x}\boldsymbol{\beta}) $$

と表される。次に, 説明変数 $ x_{k} $ の持つこれらの確率に対する限界効果は, これらの確率を $ x_{k} $ について偏微分をとることにより,

$$ \begin{aligned}\frac{\partial\Pr\left(y=0|\mathrm{x}\right)}{\partial\mathrm{x}_{\mathrm{k}}}&=\frac{\partial\mathrm{F}\left(\tau_{0}-\mathrm{x}\beta\right)}{\partial\mathrm{x}_{\mathrm{k}}}\\&=-\beta_{\mathrm{k}}\mathrm{f}\left(\tau_{0}-\mathrm{x}\beta\right),\end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}\frac{\partial\Pr\left(\mathbf{y}=1|\mathbf{x}\right)}{\partial\mathbf{x}_{\mathbf{k}}}&=\frac{\partial\mathrm{F}\left(\tau_{1}-\mathbf{x}\beta\right)}{\partial\mathbf{x}_{\mathbf{k}}}-\frac{\partial\mathrm{F}\left(\tau_{0}-\mathbf{x}\beta\right)}{\partial\mathbf{x}_{\mathbf{k}}}\\&=\beta_{\mathbf{k}}\mathbf{f}\left(\tau_{0}-\mathbf{x}\beta\right)-\beta_{\mathbf{k}}\mathbf{f}\left(\tau_{1}-\mathbf{x}\beta\right)\\&=\beta_{\mathbf{k}}[\mathbf{f}\left(\tau_{0}-\mathbf{x}\beta\right)-\mathbf{f}\left(\tau_{1}-\mathbf{x}\beta\right)],\\ \end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}\frac{\partial\Pr\left(y=2|\mathrm{x}\right)}{\partial\mathrm{x}_{\mathrm{k}}}&=-\frac{\partial\mathrm{F}\left(\tau_{2}-\mathrm{x}\beta\right)}{\partial\mathrm{x}_{\mathrm{k}}}\\&=\beta_{\mathrm{k}}\mathrm{f}\left(\tau_{2}-\mathrm{x}\beta\right)\end{aligned} $$

の三つの限界効果それぞれが得られる。

ここで確率密度関数 $ f(\cdot) $ は常に正であることから, y = 0 のとき, 式 (2.4) の結果にはマイナスの符号があることにより $ \beta_{k} $ の符号と反対の限界効果を持つ。よって, $ \beta_{k} $ が正である構造要因は, y = 0 である確率を減少させることになる。y = 1 のとき, 式 (2.5) より $ \beta_{k} $ が正であっても $ f(\tau_{0} - x\beta) - f(\tau_{1} - x\beta) $ が負であれば, $ x_{k} $ の限界効果は負となる。y = 2 のとき, 式 (2.6) より, y = 0 の場合とは逆に, y = 2 である確率と $ \beta_{k} $ が正である構造要因は y = 2 である確率を増加させる。

以上の結果をまとめると，推定された係数の符号が正である構造要因は，カルテルが2件以上である確率を増加させるが0件である確率を減少させる。一方，推定された係数の符号が負である構造要因は，カルテルが0件である確率を増加させるが，2件以上である確率を減少させる。カルテルが1件である確率への効果は，各説明変数のとる値に依存する。
## 参考文献

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第3章 経済的証拠のカルテル事件における共同行為の立証活動への活用

## 1 はじめに

経済的証拠のカルテル事件への活用法としては，前章で述べたような競争当局が重点的に監視する産業を選択する指標としての利用が挙げられるほか，実際に事件を調べ，共同行為を立証する際に，証拠としての利用が考えられる。

この点については米・ＥＵでは，第２節のような状況であり，このほか，第４章にて後述するが，ドイツ及び韓国でも経済的証拠の活用等について説明したガイドラインが公表されている。

こうした国際的状況を背景として，カルテル事件審査における経済的証拠の活用の可能性を頭から否定することはせず，どのような利用の仕方があるかについて，想定例に基づいて検討するのが第3節である。

第4節では，反トラスト訴訟と経済的証拠の関係する問題についての研究を紹介している。第1に，現代の反トラスト訴訟では，経済学と計量経済分析の複雑な専門性を含んでいることが多く，経済的複雑性が反トラスト事件における決定に影響を及ぼすとするものである（Baye and Wright (2011)）。また，その中では，経済的複雑性への一つの組織的対応として判事への基本的経済学研修の影響についても，複雑な経済的証拠の評価を含む決定は控訴率が高いと推測されるところ，基本的な経済学の研修を受けた判事の決定は研修を受けていない者による決定よりも有意に控訴される確率を減らしているともされている。第2に，カルテル審査での慎重かつ謙抑的な間接証拠としての経済的証拠の活用について説明している（Werden (2004)）。第3に，カルテルの状況証拠の用いられ方について各国での取組の事例とともに状況証拠の取扱い（の難しさ）を解説するものである（OECD(2007)）。

このほか，米国の法廷で反トラスト訴訟において経済的証拠がどのように用いられているかを取りまとめた米国法曹協会反トラスト部会のマニュアル的な本（Section of Antitrust law, American Bar Association (2010)）のうちの第8章から本文中と関係のある部分について概要を紹介している。

## 2 国際的状況

米国では，カルテル事件の訴訟に際して，1970年代くらいまでは，プラスファクターと呼ばれる立証のための補強証拠として経済的証拠が用いられていた。しかし，米国当局によるハードコアカルテル事件の審査においては，その後，司法取引の活用，更に1990年代におけるリニエンシー制度の積極的活用が進み，違反当事者の証言等の直接証拠を得た上でのカルテルの摘発が進んだ。今日の反トラスト事件において，当局によるハードコアカルテル事件審査に際しては経済的証拠を用いる局面はないとされ，主として非ハードコアカルテル事件審査に際して経済的証拠は用いられているとされる。また，米国では，反トラストの私訴やクラスアクション訴訟において，反競争効果が生じていること，それが事業者の共同行為によりもたらされていることを示す際に，経済学者による証言が用いられ
ている事例がある（囲み参照：In Re: Linerboard Antitrust Litigation, 3^{rd} Cir. 2002, Craftsmen Limousine v. Ford Motor Co., 8th Cir. 2004）。

2002年9月5日ライナーボード反トラスト訴訟第3巡回区控訴裁意見（抄）

本件は，米国におけるライナーボード（ダンボールの表面の紙）の購入者によるクラスアクションで，地裁がクラスの成立（被害者の集団の存在）を認めたのに対して，製造業者側が共謀の十分な証拠に基づいたものではないとして地裁判決破棄を求めたものである。第3巡回区控訴裁は，次のとおり専門家による計量経済学の手法による証拠を認めて地裁判決支持の判決を下している（2004年4月に和解成立）。

(IV, A)（上記控訴裁意見から専門家証言に言及している部分の抜粋）

「この結論に達した際，地裁は，原告側専門家ジョン・ベイヤー博士による，『一般化された反トラストの効果の立証』を示す手法として用いることが可能であるとして挙げた2つの影響評価の手法，すなわち，多重回帰分析とベンチマーク・ヤードスティックアプローチを認めた。

…重要な点として，ベイヤー博士はライナーボードとダンボール箱の価格が密接に相関していることを見いだしていると述べ，ライナーボードの取引価格は異なる地域や異なるタイプのライナーボードにわたって同様の動きを示していると結論付けている。」

## (IV, B)

「原告はまた，『価格データと企業情報に基づく私の分析によれば，ダンボールの価格上昇を通して全ての被害者に影響を与えることになるライナーボードの価格の違法な引き上げが行われたと結論せざるをえない』というロビン・カンター博士の陳述書を提出している。

…同博士はまた，価格を操作する共謀のせいで過大に課されることになった率又は額を決めるために用いることのできる統計的又は数学的アプローチを示した。

2004年4月13日クラフツメン・リムジン対フォード 第8巡回区控訴裁意見（抄）

本件は，フォード，GM，その他リムジン生産業者が共謀して発刊物の広告やトレードショーへの参加を妨害したとするクラフツメン・リムジンによる訴えを地裁（陪審）が認めたのに対して，フォードが控訴したものである。第8巡回区控訴裁は，次のとおり専門家による考慮の内容が誤っていたとして地裁判決破棄・差し戻しの判決を下している（その後，2007年6月にフォード勝訴）。

「控訴裁は，クラフツメンの専門家デビッド・コールが原告の損害に関する専門家としての証言のための十分な教育と経験を有している地裁の判断に同意する。しかしながら，コールの証言は，陪審に対する，シャーマン法違反の『不当な』通商の制限があるかどうかを決定する点で十分な理解の助けとなっていなかった。コールは，クラフツメンの1995年から1998年までの売上の損失が被告の問題とされた共謀によって生じたと結論付けたが，新規の2社の直接の競争者の出現を含めた他の要素がクラフツメンの成長率に影響を及ぼしたかについては示していない。本件に適用されるべきである合理の原則の分析の下では，このような分析が必要である。コールの専門家意見は『経済実態の全ての要素を組み込んだモデルにする』ことに失敗しているため，これは受け入れることができない。」
欧州では，2000年代初頭に，欧州委の合併審査に対する欧州裁判所による判決において経済分析の重要性が指摘され，これを踏まえて欧州委にチーフエコノミストが設立された。また，EU競争法近代化プロジェクトの進展の中で，大規模事件への集中的対応がなされ，カルテル事件では高額化した制裁金を背景とした欧州委による審査が進められてきた

チーフエコノミストとしては, これまで, ラルス＝ヘンドリック・ローラー (2003-2005), ダミエン・ネーヴェン (2006-2010) と合併分析を専門とした経済学者が務めてきたが, 2011 年 5 月, 特にカルテルの経済分析を専門とした経済学者であるカイ・ウベ＝クーンが就任したところである。

## 3 経済分析の活用場面

## (1) 想定例に基づいた検討

本節では，後述の海外における議論の動向を踏まえた上で，想定例に基づいて，不当な取引制限の「共同性」に関して，経済的証拠の利用法の留意点を考える。

(想定例)

A～C 社の製品の価格が同時期に引き上げられた。A～C 社の営業担当者が価格引上げ前に一堂に会していた。そこでの議事内容は不明である場合。

(検討)

想定例の事案については，独禁法2条6項の定義規定中の「他の事業者と共同して」に該当するかどうかが問題となる。これに関しては，共同行為の参加者の間に意思の連絡があることが必要であるとされている（東京高判平成7・9・25，平成6（行ケ）144，東芝ケミカル事件）。上の例では，意思の連絡が直接証拠で証明できない場合を想定しているところ，経済的証拠を利用して間接事実を積み上げることによって，結果としての行為の一致が意思の連絡がなければ生じ得ない不自然なものであることを示す手法が考えられる。すなわち，経済データを使用してカルテル被疑対象製品の価格引上げの要因について分析し，価格引上げの理由についてA～C社の意思の連絡がなければ生じ得ないことを証明する手法である。

具体的には,

① 今回の価格引上げと過去のA～C社のカルテル被疑対象製品の価格引上げの背景・状況を比較し，今回の価格引上げでは過去にはばらばらであった引上げの幅や引上げ時期等がA～C社でほぼ同一になっているなど不自然な点がみられないか

② 原材料価格等の価格引上げの理由となる要因がないにもかかわらず，価格引上げが行われているなど価格引上げに至った理由に経験則からみて不自然な点がみられないか

③ 隣接する市場の競合品の価格は横ばいないし低下傾向にあるにもかかわらず，価格引上げが行われているなど経験則からみて不自然な点がみられないか
④ カルテル被疑対象製品と原材料を共通にする他の製品の価格動向と比較して，価格引上げに不自然な点がみられないか

⑤ 需要者や地域ごとに市場が形成されている場合にカルテルが疑われている市場とそうではない市場における価格動向や価格の決まり方を比較して不自然な点がみられないか

を調査・分析することが考えられる。

ただし, 同時期の価格引上げの理由としては原材料価格の値上がり等も考えられるなど, 不自然性を A～C 社の合理的な行動が集積したものと識別することが困難な場合もあることに留意が必要である。

## (2) 实例

我が国の違反事例において経済学的な主張立証が争点となった審判決例としては，モディファイヤー事件がある $ ^{38} $ 。

この審決では被審人側から次のとおり主張がなされた。

「イ個別グレードごとの価格変動要因の分析結果

本件分析により，塩化ビニル樹脂向けモディファイヤーにつき，個別グレードごとの価格変動要因を分析すると，競合関係が強いなど価格引上げが比較的困難と予想されるグレードについて，カルテルが存在したとされる期間においても，販売価格が上昇しにくい傾向があることが確認された。これは，審査官がカルテルであるとする値上げ活動が，競争を実質的に制限するに足りるものではなかったことを示すものである。

審査官側からは，価格変動の要因とその影響の分析から本件違反行為の存否は判定できないとする主張とともに，本件分析の手法に係る問題点や本件分析の評価に係る問題点も主張された。

審判官の判断の部分では,

「…実際に販売価格引上げの結果が生じたことは，競争の実質的制限を肯定するための要件ではなく，上記のとおり競争の実質的制限を事後的に裏付ける一つの事由にすぎないというべきであるし，実際に値上げされた幅がカルテルにおいて意図された値上げ幅と同一でないことや，カルテルの対象となった商品すべての値上げが実現していないことは，競争の実質的制限の発生の判断を必ずしも左右するものではない」

「…,価格も顧客獲得競争の重要な要素であると認識していたことが認められる。加えて,前記2(2)アのとおり,1社だけで販売価格引上げを行うことは難しいと認められるのであるから,塩化ビニル樹脂向けモディファイヤーにおいて価格による競争が存在することは明らかであり,品質特性に関する競争が制限されることがない限り,競争が実質的に制限