Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
（備考）厚生労働省（2012）『中高年者縦断調査（第4～8回）』個票に基づき筆者推計。頑健推定。***、**、*は各々1、5、10%水準で有意。介護に関する変数の

係数を網掛け。

附表 5：本人収入（公的年金以外）関数の推計結果（固定効果線形モデル）

被說明変数	In本人收入(公的年金以外)
Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]
說明変数
主觀的不健康	-0.015	[0.014]	-0.016	[0.014]	-0.016	[0.014]	-0.014	[0.014]	-0.014	[0.014]	0.012	[0.015]	0.012	[0.015]	0.012	[0.015]	0.012	[0.015]	0.011	[0.015]	0.011	[0.015]	0.011	[0.015]	0.011	[0.015]	0.011	[0.015]	0.011	[0.015]	0.011	[0.015]	0.011	[0.015]
有配偶	-0.056	[0.064]	-0.055	[0.063]	-0.053	[0.064]	-0.059	[0.066]	-0.094	[0.049]	*	-0.092	[0.049]	*	-0.095	[0.049]	*	-0.093	[0.049]	*	-0.093	[0.049]	*	-0.093	[0.049]	*	-0.093	[0.049]	*	-0.093	[0.049]	*	-0.093	[0.049]
【A】有配偶×要介護	0.020	[0.126]	0.018	[0.126]	-0.020	[0.071]
親要介護	0.000	[0.021]	-0.004	[0.027]
親要介護×親態配偶	-0.023	[0.022]	-0.006	[0.027]
親要介護×無配偶	-0.005	[0.053]	-0.006	[0.040]
【B】有配偶×要介護の時点数	0.031	[0.047]
親要介護の時点数	-0.014	[0.007]	**
【C】親要介護
親を介護	-0.055	[0.032]	*
親を介護×親態配偶	0.057	[0.036]
親を介護×無配偶	0.052	[0.068]
【D】1且あたり介護提供時間
年齢	0.616	[0.072]	***	0.618	[0.072]	***	0.610	[0.072]	***	0.617	[0.072]	***	0.265	[0.068]	***	0.268	[0.068]	***	0.266	[0.068]	***	0.272	[0.068]	***	0.272	[0.068]	***	0.272	[0.068]	***	0.272	[0.068]	***	0.272	[0.068]	***
年齢二乘+100	-0.538	[0.062]	***	-0.537	[0.062]	***	-0.533	[0.062]	***	-0.539	[0.062]	***	-0.225	[0.058]	***	-0.226	[0.058]	***	-0.226	[0.058]	***	-0.226	[0.058]	***	-0.226	[0.058]	***	-0.226	[0.058]	***	-0.226	[0.058]	***	-0.226	[0.058]	***
厚年+報酬比例支給開始年齢以上(被用者職曆)	-0.305	[0.016]	***	-0.305	[0.016]	***	-0.306	[0.016]	***	-0.307	[0.016]	***	-0.141	[0.020]	***	-0.141	[0.020]	***	-0.141	[0.020]	***	-0.141	[0.020]	***	-0.141	[0.020]	***	-0.141	[0.020]	***	-0.141	[0.020]	***	-0.141	[0.020]	***
厚年+定額支給開始年齢以上(被用者職曆)	-0.023	[0.022]	-0.023	[0.022]	-0.023	[0.022]	-0.019	[0.022]	-0.019	[0.022]	-0.022	[0.022]	-0.022	[0.022]	-0.022	[0.022]	-0.022	[0.022]	-0.022	[0.022]	-0.022	[0.022]	-0.022	[0.022]	-0.022	[0.022]	-0.022	[0.022]	-0.022	[0.022]	-0.022	[0.022]	-0.022	[0.022]
65歳以上	0.010	[0.026]	0.010	[0.026]	0.010	[0.026]	0.011	[0.026]	0.007	[0.026]	0.001	[0.030]	0.001	[0.030]	0.001	[0.030]	0.001	[0.030]	0.001	[0.030]	0.001	[0.030]	0.001	[0.030]	0.001	[0.030]	0.001	[0.030]	0.001	[0.030]	0.001	[0.030]	0.001	[0.030]
定数項	-4.788	[2.121]	**	-4.964	[2.127]	**	-4.611	[2.117]	**	-4.824	[2.124]	**	4.003	[1.982]	**	3.895	[1.991]	**	3.989	[1.983]	**	3.805	[1.991]	**	3.805	[1.991]	**	3.805	[1.991]	**	3.805	[1.991]	**	3.805	[1.991]
R-sq within	0.037	0.037	0.037	0.037	0.005	0.005	0.005	0.006	0.005
R-sq between	0.063	0.060	0.063	0.064	0.009	0.009	0.009	0.009	0.010
R-sq overall	0.058	0.056	0.058	0.059	0.008	0.008	0.008	0.008	0.009
観測值数	41569	41569	41569	41316	33228	33228	33228	33228	32983
N(観測客体数)	11699	11699	11699	11682	10049	10049	10049	10049	10019
（備考）厚生労働省（2012）『中高年者縦断調査（第4～8回）』個票に基づき筆者推計。頑健推定。***、**、*は各々1、5、10%水準で有意。介護に関する変数

附表 6：本人総収入（公的年金を含む）関数の推計結果（固定効果線形モデル）

被說明変数	ln本人総收入(公的年金含む)
Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]	Coef.	[Std. Err.]
說明変数
主觀的不健康	-0.029	[0.012]	**	-0.030	[0.012]	**	-0.030	[0.012]	**	-0.029	[0.012]	**	-0.001	[0.014]	**	-0.001	[0.014]	**	0.000	[0.014]	**	-0.002	[0.014]	**
有配偶	-0.107	[0.054]	**	-0.108	[0.054]	**	-0.104	[0.054]	*	-0.116	[0.056]	**	-0.272	[0.047]	***	-0.272	[0.046]	***	-0.272	[0.047]	***	-0.278	[0.047]	***
[A]	0.037	[0.094]	0.036	[0.094]	0.018	[0.057]	0.019	[0.057]
有配偶×要介護	-0.008	[0.019]	-0.018	[0.026]
親要介護	-0.017	[0.020]	-0.007	[0.027]
親要介護×親配価	-0.017	[0.020]	0.015	[0.035]
親要介護×無配価	0.013	[0.048]
[B]	有配偶×要介護の時点数	0.036	[0.034]	0.024	[0.030]
親要介護の時点数	-0.012	[0.006]	**	-0.009	[0.007]
[C]	親名介護	-0.072	[0.029]	**	-0.081	[0.034]	**
親名介護×親配価	0.064	[0.033]	*	0.038	[0.036]
親名介護×無配価	0.090	[0.062]	0.034	[0.041]
[D]	1且あたり介護提供時間
年齢	0.249	[0.065]	***	0.251	[0.065]	***	0.243	[0.065]	***	0.245	[0.065]	***	-0.154	[0.061]	**	-0.148	[0.061]	**	-0.155	[0.061]	**	-0.142	[0.061]	**
年齢二乗+100	-0.212	[0.055]	***	-0.212	[0.055]	***	-0.208	[0.055]	***	-0.209	[0.055]	***	0.144	[0.051]	***	0.140	[0.052]	***	0.144	[0.051]	***	0.133	[0.052]	***
厚年+報酬比例支給開始年齢以上(被用者職歴)	-0.227	[0.015]	***	-0.226	[0.015]	***	-0.227	[0.015]	***	-0.228	[0.015]	***	-0.174	[0.020]	***	-0.174	[0.020]	***	-0.174	[0.020]	***	-0.175	[0.020]	***
厚年+定額支給開始年齢以上(被用者職歴)	0.085	[0.017]	***	0.085	[0.017]	***	0.084	[0.017]	***	0.086	[0.017]	***	0.122	[0.020]	***	0.123	[0.020]	***	0.122	[0.020]	***	0.126	[0.020]	***
65歳以上	0.033	[0.019]	*	0.032	[0.019]	*	0.033	[0.019]	*	0.028	[0.019]	0.191	[0.024]	***	0.191	[0.024]	***	0.191	[0.024]	***	0.195	[0.024]	***
定数項	5.570	[1.920]	***	5.415	[1.926]	***	5.740	[1.917]	***	5.692	[1.921]	***	15.918	[1.787]	***	15.682	[1.801]	***	15.937	[1.786]	***	15.554	[1.794]	***
R-sq within	0.015	0.015	0.015	0.015	0.019	0.019	0.019	0.019
R-sq between	0.008	0.006	0.008	0.009	0.013	0.011	0.013	0.014
R-sq overall	0.013	0.011	0.013	0.013	0.015	0.013	0.015	0.016
観測值数	45159	45159	45159	44878	41072	41072	41072	40742
N(観測客体数)	12225	12225	12225	12209	11925	11925	11925	11895
# カルテル規制における経済分析の活用

- C P R C ハンドブックシリーズ No. 2-

公正取引委員會

競争政策研究センター
カルテル規制における経済分析の活用

- C P R C ハンドブックシリーズ No. 2-

【執筆者】

小田切宏之

ＣＰＲＣ所長・成城大学社会イノベーション学部教授

石橋郁雄

前 C P R C 客員研究員・大阪大学大学院国際公共政策研究科准教授

荒井弘毅

C P R C 次長

工藤恭嗣

C P R C 研究員・経済調査室
1 本プロジェクトは，小田切宏之 C P R C 所長が総括主査となり，共同研究の成果をハンドブックとして取りまとめ，競争政策の実務への経済分析の活用を促すために行われたプロジェクトの一つであり，小田切宏之 C P R C 所長の包括的な監修の下で行われた。

2 本報告書は，はじめに及び要約と結論を小田切宏之，第1章を石橋郁雄，第2章を工藤恭嗣，第3章及び第4章を荒井弘毅が担当した。

3 本共同研究を取りまとめるに当たって，岡田羊祐，林秀弥両前主任研究官を初め，競争政策研究センターのワークショップの参加者から有益なコメントをいただいた。

4 本報告書の内容は執筆者が所属する組織の見解を示すものではなく，記述中の責任は執筆者のみに帰する。
## 目次

はじめに ..... 1
第1章 カルテルの経済理論分析 ..... 3
1 はじめに：カルテルの安定性に関して ..... 3
2 サーベイ ..... 5
第2章 カルテル要因の実証分析 ..... 11
1 はじめに ..... 11
2 カルテルの形成・持続に関する実証研究 ..... 12
3 本分析で用いたデータ ..... 13
(1) 被説明変数に使用したデータ ..... 14
(2) 説明変数に用いたデータ ..... 17
(3) カルテルの経済理論分析から予想される需要要因及び供給要因の効果 ..... 20
4 カルテルの形成・持続要因の推定結果 ..... 20
(1) カルテルの有無に関するモデルの推定結果 ..... 21
(2) カルテルが複数回行われた場合のモデルの推定結果 ..... 24
(3) カルテルの頻度に関するモデルの推定結果 ..... 27
(4) カルテルの生起確率及び件数の予測 ..... 29
5 結論 ..... 49
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 ..... 53
1 はじめに ..... 53
2 国際的状況 ..... 53
3 経済分析の活用場面 ..... 55
(1) 想定例に基づいた検討 ..... 55
(2) 実例 ..... 56
4 海外における議論の紹介 ..... 57
(1) 米国法曹協会反トラスト部会の「共謀の立証」 ..... 57
(2) 反トラストはジェネラリストの判事にとってあまりに複雑か？ ..... 61
(3) 共謀の存在に関する経済的証拠：反トラスト法と寡占理論の調和 ..... 63
(4) 合意の直接証拠なしでのカルテルの起訴 ..... 65
第4章 海外競争当局における経済的証拠の取扱い方針等について ..... 69
1 米国－2010年水平合併ガイドライン ..... 69
2 欧州 ..... 69
(1) 欧州委員会 ..... 69
(2) ドイツ ..... 71
3 O E C D での議論.....71
4 韓国.....72
要約と結論.....74
付録.....76
1 米国.....77
2 欧州.....82
(1) 欧州委員会.....82
(2) ドイツ.....104
3 韓国.....112
4 その他.....115
(1) 裁判所における科学鑑定の評価について.....115
(2) 補足（足利幼女殺人事件再審）.....116
(3) 「法廷における科学」.....118
はじめに

各国の競争政策の中でも，カルテルは当然違法として競争法執行の中心となっている。言うまでもなく，カルテルは，我が国においては独占禁止法において不当な取引制限として禁止されており，また世界各国の競争法においても，最も典型的な違反行為類型とされている。これは，経済学が教えるように，カルテルは，価格カルテルはもちろん数量カルテルや市場分割カルテルであっても，競争を制限することにより高価格を生み，生産量・消費量を減じることで消費者余剰そして社会的厚生（消費者余剰＋生産者余剰）の損失（デッドウェイト・ロス）を社会にもたらすからである。

しかしながらカルテルの摘発は容易ではない。当然ながら，カルテルメンバーは摘発されるリスクを最小にするようにカルテルを運営しようとするからである。さらには，メンバーが会合を持ったり明示的に情報交換することなく，暗黙に合意形成することもあり得る。もちろんリニエンシー制度は効果的で，競争当局への情報提供のインセンティブを高めることにより，現在では多くの案件でリニエンシー制度が活用されている。特にカルテルに対する課徴金や罰金などのペナルティも厳しくなったことで，リニエンシー制度は一層有効になっている。とはいえ，リニエンシー制度は万能ではない。誰もが情報提供しないようにタイトに設計されたカルテルもあり得る。また，違法意識を持たずに暗黙の合意を維持している場合もあるだろう。

経済学的な分析が補完的役割を期待されているのはこのためである。すでにC P R Cハンドブック・シリーズ第1号『競争政策で使える経済分析ハンドブック』では，第2章で談合の経済分析をサーベイし，実証的な手法を談合摘発に利用することの可能性と限界について議論している。また第5章では，実験経済学の応用例としてリニエンシー制度の効果を論じている。それに引き続き，本報告書は，同シリーズ第2号として，カルテル規制の経済学的裏付け，経済分析手法を用いた対応策を探り，理論の実務への応用を目的とするものである。

カルテルや共謀への経済学的分析としては，後にノーベル経済学賞を受賞することになるスティグラーが半世紀近く前に論文「寡占の理論」でカルテルの安定性を議論したのが先駆的である $ ^{1} $ 。その後，ゲーム理論を応用することにより精緻な理論分析がなされ，また実証分析による理論的予測の検定や，カルテルについてのファクトファインディングも進んだ $ ^{2} $ 。また，米国では反トラストに関係する訴訟に経済分析結果が多く活用されている $ ^{3} $ 。

本報告書は，カルテルへのこうした経済分析の活用についての理解を深めていただくため，文献のサーベイ，英国公正取引庁の手法の研究を踏まえたカルテル要因の実証分析，カルテル事件における経済的証拠の活用方法及び諸外国での経済的証拠の活用状況につい
てまとめたものである。具体的には，第1章では，カルテルの安定性を中心に現代産業組織論の理論分析を取りまとめ，代表的な分析の一部を競争政策的含意と共に紹介している。第2章では，第1章における議論を踏まえ，カルテルの生起確率の考え方を紹介し，カルテルが行われ易い産業の構造的要因について我が国の製造業のテーマを用いて実証分析を行っている。第3章では，カルテル事件の審査において，経済的証拠が活用できる場面として，共同行為の立証に当たって経済的証拠が間接証拠として活用できる可能性について紹介している。第4章では，米国，EU，ドイツ，韓国等の諸外国におけるカルテル審査等における経済的証拠の取り扱われ方，経済的証拠について説明したガイドラインの内容を簡潔に取りまとめ，紹介している。

本報告書での議論や成果は，競争法執行上の実務において直ちに応用可能なものではない。現実のカルテルは多種多様であり，様々な条件下で起きているだけに，明快なハウツ一本にまとめることは不可能でもあり危険でもあるからである。その点をご理解いただいた上で本書を活用していただけるならば，カルテル事件を審査し評価していく上で基礎となるような知識を共有していただけるのではないかと期待している。いずれの章でも可能な限り実務への示唆を念頭に置いて記述しているので，将来，カルテル事件の審査へ経済的証拠を活用していくに当たって有益な示唆を与えるであろう。
## 第1章 カルテルの経済理論分析

## 1 はじめに：カルテルの安定性に関して

現在の産業組織論におけるカルテルの理論分析を理解する上で最も重要なことの一つは，カルテルの安定性という概念を理解することである。そこで最初に，カルテルの基本モデルを紹介し，カルテルの安定性について簡単に解説する。その後，代表的な分析の一部をその競争政策的含意と共に紹介する。

現代産業組織論におけるカルテルの理論分析において，中心的役割を担っているのは，無限回繰り返しゲームの理論である。ここではそのカルテル分析への応用として，以下のような基本モデルを考える。

市場には長期的な戦略的状況に置かれた複数（n個）の企業がいる $ ^{4} $ 。

市場構造及び市場を取り巻く環境は不確実性もなく安定しており，(モデル上は簡単化のため) 毎期同じ市場構造と環境が繰り返される $ ^{5} $ 。

各企業の生産能力（費用関数）は，同一（対称的）とする。

全ての企業は共通の割引因子δを持つ $ ^{6,7} $ 。

全ての企業がカルテルに参加し，各企業は独占生産量を均等に分け合う。

以上のような設定の下で，このカルテルが実現可能となる条件は，繰り返しゲームの理論を応用すると，次のような式で表現される $ ^{8} $ 。

$$ \frac{\pi^{M}}{1-\delta}\geq\pi^{*}+\frac{\delta\pi^{N}}{1-\delta} $$

$$ \Longleftrightarrow\frac{\delta(\pi^{M}-\pi^{N})}{1-\delta}\geq\pi^{*}-\pi^{M} $$

ここで，$\pi^{M}$ は各企業がカルテルを守った際に得られる各期の利潤（独占利潤を n で割ったもの），$\pi^{*}$ は他の全ての企業が上述の通りの生産を行っている時に自分だけカルテル破りをして得られる今期の最大利潤，$\pi^{N}$ は競争的市場（ナッシュ均衡）における各企業の利潤$^{10}$を
それぞれ表すものとする。

(1.2) 式の意味するところを簡単に表現すれば次のようになる。カルテルが維持されるためには，各企業にカルテルでの取決めを守るインセンティブがなくてはならない。言い換えると，抜け駆け的にカルテル破りをすることは得ではないという条件が必要になる。その条件を明示しているのが，(1.2) 式である。仮に一方的にカルテル破りを行えば，今期に限って言えば $ \pi^{*} - \pi^{M} $ という利潤増加が見込める。しかしながら，来期以降は協調的関係が消失し，競争的関係になってしまうので， $ \pi^{M} - \pi^{N} $ だけの利潤減少が来期以降毎期発生する。(1.2) 式のように，後者が前者を上回る時，カルテルが参加企業間で自主的に維持されることになる。

また，(1.2) 式はカルテルの安定性についての基本式になっている。需要曲線，費用関数，企業数などの市場構造が与えられれば，$\pi^{M}$ や $\pi^{N}$，$\pi^{*}$ などの値は具体的に求められ，それらの市場構造に依存してカルテルを実現させる $\delta$ の値が決まってくる。カルテルの安定性は，各企業の有する $\delta$ の水準とカルテルを実現させる $\delta$ の水準との比較により判断することができる。ここで，カルテルが実現可能な最小の $\delta$ の値を $\hat{\delta}$ と示せば，カルテルに参加する全ての企業の $\delta$ が $\hat{\delta}$ を上回る限りカルテルは継続することとなる。

例えば，（全てのカルテル参加）企業が十分に将来のことを重視するような場合（δが十分に1に近い場合），(1.2)式は必ず成立するだろう。ただ，企業がどの程度将来を重要視しているかは一般にはよく分からないので，δの値が実際には問題となる。このδの値が小さいほど，δに関してより緩やかな条件の下でカルテルが成立するので，そのカルテルは安定的と言われる $ ^{11} $ 。つまり，あるカルテルが安定的かどうかは市場の構造に強く依存し，小さなδでもカルテルが成立してしまうような市場構造（つまり，δが極めて小さい市場構造）ほど現実に問題になる可能性が高いということになる $ ^{12} $ 。

市場構造とカルテルの安定性に関して，基本モデルを用いた分析も多少は可能である。例えば，この基本モデルではカルテル時の総生産量を独占生産量に固定しているため，企業数nが増えると $ \pi^{M} $ ， $ \pi^{N} $ ， $ \pi^{*} $ は全て小さくなる。しかしながら， $ (\pi^{*}-\pi^{M})/(\pi^{M}-\pi^{N}) $ は標準的な設定の下では大きくなるので，(1.2)式より $ \hat{\delta} $ は大きくなる。つまり，カルテル参加企業数が多いカルテルは維持が難しいという，よく知られた話が経済理論的にも支持されるという話になるのである $ ^{13} $ 。このことからも分かる通り，参入規制の緩和や参入障壁の
除去といった一連の参入促進政策は，企業数の増加を促す具体的な政策であり，カルテルの防止・崩壊に対して効果的であると考えられる。

より一般的な市場構造の下でのカルテル分析や特定の競争政策の効果についての分析なども，基本的な考え方としては上述の企業数に関する分析と同じである。特定の市場構造の要素や競争政策が$\hat{\delta}$をどの方向にどの程度変化させるのかを分析し，より効果的な競争政策の立案と運営に役立てることを目指している。企業数の例で言えば，新規参入を促進するような参入障壁の撤廃や緩和は，対カルテル政策としても重要な政策と位置付けられる。現実の市場の特徴を捉えたモデルを用いて分析することにより，このような知見はより信頼性を増し，有益なものになっていくと思われる。そのような例として，次節では幾つかの代表的な分析を紹介していくことにする。

## 2 サーベイ

価格競争と数量競争のどちらでカルテルはより安定的なのか，言い換えれば，価格競争と数量競争のどちらでカルテルが起こりやすいかという問いは，極めて自然かつ重要な疑問である。繰り返しゲームの理論を用いれば，その他の要素を一定とした比較が可能であり，より明確な議論が可能になる。財の性質が代替財又は補完財のいずれかによって価格競争又は数量競争のどちらでカルテルがより安定的なのか異なり得ることから，Deneckere (1983)は，企業が生産している財が代替財の場合と補完財の場合の両方を取り扱えるモデルでこの問題を分析し，次の結果を示した。まず，価格競争と数量競争を比較すると，補完財の場合は価格競争のほうがカルテルの安定性が高くなる。次に，代替財の場合で価格競争と数量競争を比較すると，代替関係が一定水準以下の相対的に緩やかな代替関係の場合は数量競争のほうがカルテルの安定性が高い。さらに，非常に強い代替関係の場合は，価格競争のほうがカルテルの安定性が高くなる。よって，同質財（財が完全に代替的）の場合は価格競争のほうがカルテルの安定性は高い。最後に，代替関係の場合の価格競争では，カルテルの安定性が代替関係の程度に対して非単調に変化している。これらの結果は，カルテル破りをした時の短期利潤は価格競争のほうが高いものの，競争状態での利潤は数量競争の方が一般に高いという二つの相反する性質が影響している。Deneckere (1983)の導き出した結果は，代替財の場合の価性質の大小関係は，単純に一方が他方を上回るという単純なものではないことを物語っており，慎重な分析を必要とすることを示唆していると言えるだろう。

製品差別化 $ ^{14} $ の程度とカルテルの安定性の関係も同様に重要な問いである。一般に，製品差別化の程度が大きいとNash均衡における利潤が大きくなるため，カルテル破りをした後の罰則が効果的でなくなる。これは企業にとってカルテル破りのインセンティブが強くなることを示唆している。その一方で，差別化の程度が大きくなると，カルテル破りをした
時に相手から大きな（短期）利潤を得ることが難しくなるため，カルテル破りのインセンティブを弱める効果もある。両者のどちらがより強いのかを分析した研究として，水平的差別化の代表的なアプローチである立地（Hotelling）モデルを用いた Chang（1991）が挙げられる。Chang（1991）は2企業による価格競争の下で，差別化の程度が大きくなる（線分上の両端に両企業が近づく）ほど後者が前者を上回り，カルテルの安定性が高まることを示した。また，垂直的製品差別化 $ ^{15} $ に関しての分析としては，Häckner（1994）が挙げられる。Häckner（1994）は，垂直的製品差別化の程度が小さいとカルテルの安定性が増すという結果を導き出した。Chang（1991）の結果と併せて考えると，水平的かつ垂直的製品差別化が同時に起こっているであろう現実の産業においては，どちらの要素がより強く出ているのか実証分析などを駆使して慎重に判断しなければならないだろう。

企業間の生産規模に関する非対称性とカルテルの安定性に関する分析としては，Compte et al. (2002)が非常に興味深い。彼らは生産能力（capacity constraint）が異なる企業による価格競争下でのカルテルの安定性を分析した。彼らの主要な結論の一つは，一定の条件の下で，生産能力の非対称性が大きいほどカルテルの安定性が低下するというものである $ ^{16} $ 。この点について，同論文は，合併を認可するかどうかを判断する際，合併により市場支配力が高められ競争制限的効果が懸念される場合に当局が当該企業の一部門を同業他社に譲渡することを条件にすることについて，これを企業間の対称性を高めるための措置と解釈すれば，このような措置は皮肉にもカルテルが芽生えるための土壌を提供しているかもしれないと指摘している。この問題は重大な社会的損失を生み出している可能性もあるため，一層の理論的分析と，その成果を踏まえたケーススタディや実証分析の蓄積が望まれるところである。

需要の変動とカルテルの安定性についても，研究が行われているが，結論は必ずしも統一的ではなく，仮定されている市場構造や情報構造によって得られる結論が異なっている。Green and Porter (1984) は，現在及び将来の需要の変動を企業が正確に把握できない場合のカルテルの安定性について分析した。これは例えば次のような状況である。各企業は他企業の生産量を直接観察できず，そのシグナルとしての市場価格しか観察できない。また，その市場価格も需要の変動による影響を毎期受けており，総生産量が同じでも異なる2期間で異なる市場価格がつく場合がある $ ^{17} $ 。このような市場構造の下でも，全企業が一定水準以上の割引因子を持っていれば，カルテルは実現可能であること，また，そのようなカルテルでは均衡経路上（カルテル破りが起こっていない時）でも，著しく需要が低い（景気
の悪い）ときは，一定期間競争状態に突入する特徴を持つことなどを Green and Porter は明らかにした。

これに対して，Rotemberg and Saloner (1986) は，価格競争で，かつ，今期の需要に限ればその期の最初に全ての企業が知っている状況では，逆の現象が起きることを明らかにした $ ^{18} $ 。より具体的には，需要が高い（景気の良い）時はカルテル破りのインセンティブも高くなるため，一定の条件の下では，その期の需要に対する独占価格を維持できず，均衡経路上で景気と逆方向にカルテル価格が変化するような均衡が存在する可能性があることを示した $ ^{19} $ 。需要の変動とカルテル価格の変動の関係に関して言えば，Green and Porter (1984) と Rotemberg and Saloner (1986) では得られる結論が全く逆になっており，情報構造とカルテルの安定性は，理論上は極めて密接な関係にあることを示唆していると言えよう。ここでもケーススタディや実証分析の蓄積でより議論を深めていくことが望まれる。

カルテル参加企業があらかじめ定められたルールに従って当局へ調査協力すると罰則が大幅に軽減されるリニエンシープログラム（leniency program，以下「LP」という。）は，1990年代以降導入された国々で多大な効果を上げており，競争政策の現場と学術研究の両方で現在最も注目されている競争政策のツールの一つと言ってよいだろう $ ^{20} $ 。LPはどのようにカルテルの安定性に影響を与えているのか，その結果を踏まえ，どのようにLPを制度設計すればより効果的にカルテルの安定性を低下させることができるのかといった点が近年盛んに研究されている。この分野の先駆的業績としては，Motta and Polo (2003)がある $ ^{21} $ 。彼らは，LPの利用は次のような条件付きのカルテルを発生させる可能性を示した。まず，企業はあらかじめある価格や生産量を設定し，通常のカルテルと同様に競争水準以上の利潤を得る。ただし，その取決めは当局による調査と同時に消滅し，各企業は当局への調査協力を含め，完全に“自由に”行動する。この条件付きカルテルの可能性を考慮した上で，彼らは当局の人的・物的資源が限られている場合，LPは効果的な政策となる場合があることを示した。この中で，条件付きカルテルが通常のカルテルに比べて社会的損失が小さいことから，政策的にこちらへ誘導するようなLPの制度設計についても議論されている。しかしながら，Ishibashi and Shimizu (2010)は，企業が通常のカルテルか条件付カルテルかといったカルテルの枠組みに応じて価格や生産量の水準を企業が自由に選択できる場合このような誘導はできず，結果的に最初にLP適用を申告した企業にのみ減免を認めることが競争政策上最適となることを示した。LPは一般的ルールとしてどの産業にも等しく適用される性質のものであるべきものであること，また，一度制定されるとそう簡単に修正はできないこと $ ^{22} $ などから，その制度設計に関するより詳細な研究の蓄積は今後ますます重
要になってくるであろう。

ある企業の価格変更予告の後，同一産業内の他の企業が一斉に追随する現象は price leadership $ ^{23} $ と呼ばれ，我が国でもビールや乗用車，カラーフィルム，自動車用タイヤなどの産業でしばしば観察され，当局も注意深く対応してきた。この price leadership とカルテルの安定性について分析した論文として，Ishibashi（2008）が挙げられる。この論文は，カルテルが行われている場合に price leadership が行われる状況を考察し，十分に規模の大きな企業が自発的に他の企業に先んじて次期の販売価格を確約することによって，カルテルの安定性が高まる場合があることを示した $ ^{24} $ 。price leadership 自体は原材料の高騰などの理由で競争的産業でも観察され得る行為であることから，price leadership の個別事例が競争的か反競争的かを識別することは一般に困難であることを踏まえると，反競争的 price leadership において観察される可能性が高い特定のパターンの発見は競争政策上も意味を持つものである。

少し変わった位置づけの論文として，Frezal (2006) も紹介しておく。この論文は，当局のカルテル調査の方法について分析している。興味深い結論として，毎期多数の産業に当局が資源を分散して調査するよりも，少数の特定の産業に対してあらかじめ期間を定め $ ^{25} $ 重点的に資源を集中投下して調査し，かつ，その予定全体を外部にも公表し忠実に実行することを確約するほうが，経済全体でのカルテルの抑止効果を高める可能性があることを導いている。より具体的には，調査期間中，企業がカルテルを中断せざるを得ないほどの精度で調査することができれば，理論上は上述の調査方法で経済全体のカルテルを防止できることが示されている。モデルの仮定がそのまま現実に当てはまるかどうか現実問題として考えれば疑問が残るものの，競争当局のカルテル抑止戦略についてカルテルの安定性の視点から再考することの重要性を示唆する分析であることは間違いないであろう。

最後に，この分野により強い関心がある読者は，今後の展望も含めたより詳細なサーベイ論文として Feuerstein (2005) をお勧めする $ ^{26} $ 。
## 参考文献

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Compte, Olivier, Frédéric Jenny, and Patrick Rey (2002) “Capacity Constraints, Mergers and Collusion,” European Economic Review, Vol. 46, No. 1, January, pp. 1-29.

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Rotemberg, Julio J. and Garth Saloner (1986) "A Supergame-Theoretic Model of Price Wars during Booms," American Economic Review, Vol. 76, No. 3, June, pp. 390-407.

Tirole, Jean (1988) The Theory of Industrial Organization, Cambridge: MIT Press.
## 第2章 カルテル要因の実証分析

## 1 はじめに

第1章で論じられたように，カルテルについて繰り返しゲームを用いた経済理論分析は1970年代以降顕著に行われており，カルテルの形成又は持続を促す要因並びにこれを妨げる要因について企業数や参入障壁といった産業の構造に係る要因のほかに，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，などの産業の構造以外の要因が関係することが明らかされている。

本章は，我が国において「不当な取引制限」と認定され勧告が行われた又は勧告を行わずに直接課徴金納付命令が下された独占禁止法（以下「独禁法」という。）違反事件を用い，カルテルの生起確率に関する実証分析を行い，我が国で摘発されたカルテルとカルテルが行われていた産業の特徴を実証的に明らかにすることを目的とする。我々が用いたデータは我が国の製造業で摘発されたカルテルであり，公共工事の入札で行われる落札事業者の決定といった入札談合に関するデータを含んでいない。製造業におけるカルテルを取り上げた理由は次の二つである。一つは建設業等における入札談合に関する分析については，既に競争政策研究センターでも共同研究が行われており（柳川ほか(2005)，丹野ほか(2008)及び石橋ほか（2010））そちらを参照していただきたいこと，もう一つは，詳細は第3節で述べるが日本標準産業分類の3桁分類（小分類）に従い分類された産業レベルでは，非製造業に関する産業の構造に係るデータの入手ができなかったことによる。

なお，カルテルの生起確率に関する実証分析については，競争当局が行った先行研究として，英国のOffice of Fair Trading（以下「OF T」という。）が行った研究がある（OFT(2005) $ ^{27} $ ）。

カルテルの形成又は持続を促す要因並びにそれを妨げる要因を実証的に探り，カルテルに関する理論仮説について統計的仮説検定を行うことが本章の目的であるが，そのためには産業に存在する全てのカルテルと理論分析より明らかにされたカルテルの形成や持続に関係する産業の構造的要因との関係を実証的に探ることが必要であろう。しかし，一般にカルテルは競争当局が感知し得ない場所で行われることから全てのカルテルを知ることは不可能であり，第2節で紹介する合法カルテルに関するデータを用いることなしにこのような方法をとることはできない。本章の分析は，摘発されたカルテルのデータのみを用いることから分析結果は限界を有するものの，我が国においてカルテルが生じた産業の特徴を把握することができるであろう。また，上述のOFT(2005)の結果と比較することにより，欧州との特徴の違いを検討することも可能になる。

本章の構成は以下の通りである。第2節では，カルテルの形成又は持続を促す要因及び妨げる要因並びにカルテル期間の長さとその要因に関する実証研究を振り返り，第3節では本研究で用いたデータについて説明する。第4節で実証分析の結果を説明し，第5節は
本章の結論である。

## 2 カルテルの形成・持続に関する実証研究

カルテルの形成に影響する要因に関する実証研究は幾つか行われており，それらのサーベイ論文としてはLevenstein and Suslow (2006)が参考となる。前節で述べたように，カルテルの形成に影響する要因を実証的に検証するには，全てのカルテルが観察可能であることが望ましい。ここでは，政府により認められたカルテルに関するデータを利用した研究として，カルテル件数と産業の構造との関係に関する研究であるSymeonidis (2003)，カルテルの持続期間と産業の構造との関係に関する研究であるSuslow (2005)，及び我が国の輸出カルテルに関するデータを用いた研究としてJacquemin et al. (1981)を紹介する。これらの研究では，分析期間に存在し得る全てのカルテルがカバーされていると思われ，摘発されたカルテル件数のみを用いた研究と異なり，カルテルと産業の構造との関係についてより精度の高い結果が得られていると考えられる。

Symeonidis (2003) は，1950 年代の英国製造業（英国産業分類では4桁分類の151産業）のデータを用い，産業の構造特性（集中度，需要の伸び率，資本集約度，R&D等）とカルテルとの関係を実証的に分析した。同研究は，英国の1956年制限的取引慣行法に基づく71件の合法カルテル及び80件の競争的産業を標本として分析を行ったものである。分析によれば，資本集約度の高い産業でカルテルの可能性が高い一方，広告の集約度が高い産業では広告の集約度が低い産業に比べカルテルの可能性が低くなっている。市場成長との関係について，需要が停滞又は低下傾向にある産業よりも需要が伸びている産業でカルテルの可能性が高くなっている。市場集中度との関係について，集中度の内生性 $ ^{28} $ を考慮しなければカルテルの可能性と集中度の間には逆U字型の関係が確認されたものの，資本集約度の効果をコントロールした場合にはカルテルと市場集中度との間に明瞭な関係は確認されなかった。R&Dとの関係について，R&D集約度が低い産業と比較しR&D集約度の高い産業ではカルテルの可能性が低くなっている。

Suslow (2005) は，生産量を制限し価格を引き上げる協定について書面による明白な合意がある，1920年から1939年の期間に行われた45産業における71のカルテルを対象としてサバイバル分析を用いてカルテルの持続期間に影響する要因の分析を行っている。本分析によれば，景気変動要因として使用した産業生産高の低下及び経済環境の不安定化はカルテルの持続に対し有意に負の影響を持っていることが確認された。カルテルに違反した場合のペナルティが契約により取り決められている場合にカルテルの持続期間が有意に長期化し，特許又はクロスライセンスの供与に関する要因もカルテルの持続を有意に促す効果を持っている。一方，カルテルの対象に含まれる商品の数が多い場合には持続期間が有意に短縮している。カルテルの参加者数（参加国又は参加企業数）と持続期間について，参
加者数が増えるとき持続期間が短縮化しているが、この関係は有意ではなかった。

Jacquemin et al. (1981) は, 我が国で認可されていた輸出カルテルについてカルテルの持続期間を説明する経済モデルを構築し, データを用いて持続期間とその期間に影響する要因について実証的に探っている。彼らが用いたのは証券不況（1964～1965 年）後の 1967 年から第一次石油危機前の 1972 年までにカルテルが実施されている, 市場集中度, 生産額及び輸出額が利用可能な 40 産業（当時の通商産業省による 6 桁分類及び標準産業分類による 4 桁分類による分類に従う）である。用いられたデータによれば, 平均的なカルテルの持続期間は 10 年であり, カルテル産業の平均市場集中度 59.5% で製造業全体の平均集中度 62.7% と比較し有意に低くないことが報告されている。分析結果によれば, 市場集中度はカルテルの持続期間に負の効果を持っているが有意ではなかった。前章では, カルテルに参加する事業者数が多いとカルテルが不安定になりやすいことを指摘した。本結果の解釈として, カルテルに参加する事業者が多い場合でも, 政府の認可があったためカルテルが安定していたのではないかと述べられている。カルテルと製品差別化の程度との関係については, 同質である場合にカルテルが持続しやすい結果となっている。需要の伸びについては, 統計的に有意ではないものの, 需要の伸び率が高い場合には持続期間が短くなっている。カルテルの種類と持続期間との関係について, カルテル件数に占める価格又は数量カルテルの割合が高まる場合には継続期間が有意に短くなっている。しかし, 国際市場に加え国内市場もカバーするカルテルの場合には, この効果は絶対値で小さくなっている。

## 3 本分析で用いたデータ

本分析が対象としたのは我が国の製造業（日本標準産業分類における大分類のF）における価格，生産量等に関して企業間で結ばれたカルテルであり，1990年度から2004年度の間に，「不当な取引制限」と認定され勧告が行われた又は勧告を行わずに直接課徴金納付命令が下された事件である。分析に用いたカルテルに関するデータは摘発されたもののみであり，摘発されていないカルテルを含まないため産業に存在する全てのカルテルを測定したものではないことから，分析結果は限定的なものとなる。カルテルが疑われるとしてもそれを摘発できなかった場合には，カルテルと認められないためカルテル件数には反映されない。また，摘発されたカルテルのみを用いた分析結果には，競争当局の摘発能力も反映している可能性がある。

しかしながら，摘発されたカルテルのみを分析の対象としても，我が国の産業で行われていたカルテルと産業の構造的要因との関係を探ることによって我が国においてカルテルが生じている産業の特徴を把握することができる。また，我が国のカルテルのデータを用いカルテルと産業の構造との関係を研究としては前節で紹介したJacquemin et al.(1981)のみと思われ，学術的にも，カルテルの経済理論分析に対する実証分析の成果を提供することができると考えられる。

本節では，被説明変数及び説明変数として分析に使用したデータについて述べた後，需