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要要因及び供給要因とカルテルの形成との間に予想される正又は負の関係について，第1章の理論分析を参照しながらまとめることとする。

## (1) 被説明変数に使用したデータ

初めに，後述の回帰分析で用いられている被説明変数について説明する。被説明変数の基となったものは，製造業において，公正取引委員会から1990年度から2004年度までに「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。本研究はOFT(2005)に依拠し，被説明変数の作成もそれに従い3種類作成した。一つ目は，カルテル行為の有無に関する変数であり，この期間に違反が無かった場合を0，違反があった場合を1とする2項変数である。二つ目は，同期間に違反が無かった場合を0，違反が1件のみであった場合を1，2件以上の違反があった場合を2とする順序変数であり，カルテルの有無に加えて回数が複数回であったか否かを検討するものである。三つ目は，同期間における違反件数そのものである（0件を含む。）。

日本標準産業分類の3桁分類では製造業が合計150産業に分類されているが，データの利用可能性の問題から本分析が対象とした産業は131産業で,摘発件数は合計35件である。表1は，それら産業の分類コード，産業名，カルテル件数及びデータの有無をまとめたものであり，表2のBはカルテル件数についての要約統計量をまとめたものである。中分類（2桁分類）でみると，最も多くのカルテルが確認されている産業及び件数は化学工業（番号17）及び窯業・土石製品製造業（番号22）でそれぞれ8件，次に件数が多い産業は鉄鋼業（番号23）で4件となっている（データが利用可能ではなかった産業の件数を含めずに集計した件数である。）。小分類（3桁分類）では，最も多くのカルテルが確認されている産業及び件数は油脂加工製品・石鹸・合成洗剤・界面活性剤・塗料製造業（番号175）で5件，その次に多い産業は有機化学工業製品製造業（番号173）及びガラス・銅製品製造業（番号221）でそれぞれ3件である。OFT（2005）によれば，ECが1990年から2004年の間に摘発したカルテル70件（うち製造業では48件。）のうち11件，1994から2004年の間に米国の司法省が摘発したカルテル68件（うち製造業では63件。）のうち14件が基礎化学製造業（Manufacture of Basic Chemicals）となっている。我が国及び欧米が同様の基準に従って産業を分類しているわけではないことから直接の比較は困難ではあるものの，化学系の産業で最も多くのカルテルが観察されている。
表 1：標準產業分類と産業名

中分類番号産業名	小分類番号	産業名	件数	有無
09食料品製造業	091	畜産食料品製造業	1
092	水産食料品製造業	0
093	野菜伝誌・果実伝誌・農産保存食料品製造業	1
094	調味料製造業	0
095	糖類製造業	0
096	精穀・製粉業	0
097	パン・菓子製造業	0
098	動植物油脂製造業	0
099	その他の食料品製造業	0
10飲料・たばこ・飼料製造業	101	清涼飲料製造業	0
102	酒類製造業	0
103	茶・コーヒー製造業	0
104	製水業	0
105	たばこ製造業	0
106	飼料・有機質肥料製造業	0	×
11繊維工業(衣服,その他の繊維製品を除く)	111	製糸業	0
112	紡績業	0
113	ねん糸製造業	0
114	織物業	0
115	ニット生地製造業	0
116	染色整理業	0
117	綱・綱製造業	1
118	レース・繊維雑品製造業	0
119	その他の繊維工業	1
12衣服・その他の繊維製品製造業	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
122	ニット製外衣・シャツ製造業	0
123	下着類製造業	0
124	和装製品・足袋製造業	0
125	その他の衣服・繊維製身の回り品製造業	0
129	その他の繊維製品製造業	0
13木材・木製品製造業(家具を除く)	131	製材業,木製品製造業	0
132	造作材・合板・建築用組立材料製造業	0
133	木製容器製造業(竹,とうを含む)	0
139	その他の木製品製造業(竹,とうを含む)	0
14家具・装備品製造業	141	家具製造業	2
142	宗教用具製造業	0
143	建具製造業	0
149	その他の家具・装備品製造業	0
15パルプ・紙・紙加工品製造業	151	パルプ製造業	0
152	紙製造業	0
153	加工紙製造業	0
154	紙製品製造業	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	×
16印刷・同閲連業	161	印刷業	1
162	製版業	0
163	製本業,印刷物加工業	0
169	印刷関連サービス業	0	×
17化学工業	171	化学肥料製造業	0
172	無機化学工業製品製造業	0
173	有機化学工業製品製造業	3
174	化学繊維製造業	0
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
176	医薬品製造業	0
177	化粧品・歯磨・その他の化粧用調整品製造業	0
179	その他の化学工業	0
18石油製品・石炭製品製造業	181	石油精製業	0
182	潤滑油・グリース製造業(石油精製業によらないもの)	0
183	コークス製造業	0
184	舗装材料製造業	0
189	その他の石油製品・石炭製品製造業	0
19	191	プラスチック板・棒・管・継手・異形押出製品製造業	1
プラスチック製品製造業(別掲を除く)	192	プラスチックフィルム・シート・床材・合成皮革製造業	0
193	工業用プラスチック製品製造業	0
194	発泡・強化プラスチック製品製造業	0
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
199	その他のプラスチック製品製造業	0
20	201	タイヤ・チューブ製造業	0
ゴム製品製造業	202	ゴム製・プラスチック製履物・同附属品製造業	1
203	ゴムベルト・ゴムホース・工業用ゴム製品製造業	1
209	その他のゴム製品製造業	0
21	211	なめし革製造業	0
212	工業用革製品製造業(手袋を除く)	0
213	革製履物用材料・同附属品製造業	0
214	革製履物製造業	0
215	革製手袋製造業	0
216	かばん製造業	0
217	袋物製造業	0
218	毛皮製造業	0
219	その他のなめし革製品製造業	0	✗
22	221	ガラス・同製品製造業	3
222	セメント・同製品製造業	2
223	建設用粘土製品製造業(陶磁器製を除く)	0
224	陶磁器・同関連製品製造業	1
225	耐火物製造業	0
226	炭素・黒鉛製品製造業	0
227	研磨材・同製品製造業	0
228	骨材・石工品等製造業	2
229	その他の窯業・土石製品製造業	0
23	231	製鉄業	0	✗
232	製鋼・製鋼圧延業	0
233	製鋼を行わない鋼材製造業(表面处理鋼材を除く)	1
234	表面处理鋼材製造業	0
235	鉄素形材製造業	2
239	その他の鉄鋼業	2
24	241	非鉄金属第1次製錬・精製業	0
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
243	非鉄金属・同合金圧延業(抽伸,押出しを含む)	1
244	電線・ケーブル製造業	0
245	非鉄金属素形材製造業	0
249	その他の非鉄金属製造業	0
25	251	プリキ伝・その他のめっき板等製品製造業	0
252	洋食器・刃物・手道具・金物類製造業	0
253	暖房装置・配管工事用附属品製造業	0
254	建設用・建築用金属製品製造業	1
255	金属素形材製品製造業	0
256	金属被覆・彫刻業,熱処理業(ほうろう鉄器を除く)	0
257	金属線製品製造業(ねじ類を除く)	0
258	ボルト・ナット・リベット・小ねじ・木ねじ等製造業	0
259	その他の金属製品製造業	0
26	261	ボイラ・原動機製造業	0	✗
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
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
27	271	発電用・送電用・配電用・産業用電気機械器具製造業	0
272	民生用電気機械器具製造業	0
273	電球・電気照明器具製造業	0
274	電子応用装置製造業	0
275	電気計測器製造業	0
279	その他の電気機械器具製造業	0
28
情報通信機械器具製造業	281	通信機械器具・同関連機械器具製造業	0
282	電子計算機・同附属装置製造業	0
29
電子部品・デバイス製造業	291	電子部品・デバイス製造業	0
30
輸送用機械器具製造業	301	自動車・同附属品製造業	1
302	鉄道車両・同部分品製造業	0
303	船舶製造・修理業, 舶用機関製造業	0
304	航空機・同附属品製造業	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	✗
31
精密機械器具製造業	311	計量器・測定器・分析機器・試験機製造業	1
312	測量機械器具製造業	0
313	医療用機械器具・医療用品製造業	0
314	理化学機械器具製造業	1
315	光学機械器具・レンズ製造業	0
316	眼鏡製造業(枠を含む)	0
317	時計・同部分品製造業	0
32
その他の製造業	321	貴金属・宝石製品製造業	0	✗
322	楽器製造業	0
323	がん具・運動用具製造業	0
324	ペン・鉛筆・絵画用品・その他の事務用品製造業	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	✗
326	漆器製造業	0
327	畳・傘等生活雑貨製品製造業	0
328	武器製造業	0
329	他に分類されない製造業	0

注）日本標準産業分類第11回改定（平成14年（2002年）3月）による分類，件数は平成元年度（1990年度）から平成16年度（2004年度）までのものを集計したもの。小分類では合計150産業あるが，「有無」の列に「×」印が記されている18産業については分類方法の改定により連続性が失われていること，たばこ産業については日本たばこ産業株式会社がたばこの製造を独占的に認められていることから分析には用いていない。

## (2) 説明変数に用いたデータ

次に，説明変数に用いたデータについて説明する。説明変数として用いるデータは，経済産業省が公表している平成10年（1998年）工業統計表「産業統計編」にある，事業所の全数調査により集計され，日本標準産業分類の3桁分類に従った産業別の出荷額等，従業員数，事業所数，製品在庫額，現金給与，年末の有形固定資産額及び機械・装置の取得額である。需要の伸び率として，平成7年（1995年）と平成10年の出荷額等より出荷額等の伸び率を算出したものを使用している。また，需要の変動として，1990年から2004年までに行われた同統計表の全数調査を行ったものについて，隣接する各2時点間（例えば1990年と1993年）の出荷額の伸び率を計算し，それら伸び率の標準偏差を使用した。集中度の指標として，平成14年（2002年）工業統計表「企業統計編」に公表された6桁分類のハーフィングール指数（以下「HHI」という。）及び上位3社シェア（以下「CR3」という。）を使用し，3桁分類の出荷額に占める6桁分類の出荷額の割合を重みとするHHI及びCR3の加重平均を3桁分類の各産業について算出した。参入障壁の代理変数として，製品在庫額及び機械・装置の取得額をそれぞれ事業所数で除した1事業所当たりの製品在庫額及び機械・装置の取得額を使用した。供給余力の代理変数として稼働率を次のように推計した。各産業について，分析期間で全数調査を行った年次の出荷額の中から最大の出荷額を選び，1998年の出荷額をその額で除したものを稼働率とした。例えば，1998年の出荷額が最大値であれば，稼働率は1.0となる。
表2のAに回帰分析に使用した説明変数，表2のBに非説明変数それぞれの要約統計量をまとめ，表3に説明変数間の相関係数をまとめている。市場集中度について，HHIは約1150で，CR3は約40%である。出荷額に占める機械・装置取得額及び製品在庫はそれぞれ約3%及び約5%，稼働率の推計値は約85%である。各説明変数の標準偏差は変数のばらつきの程度を示すものであるが，その大きさは変数の測定単位に影響を受けるため，標準偏差を比較して変数間のばらつきを検討することは難しい。そのため，ここでは標準偏差を平均値で除した変動係数により変数間のばらつきを比較する。給与，機械・装置取得額は1事業所当たりの額と従業員1人当たりの額を使用しているが，それぞれについて1事業所当たりの額と従業員1人当たりの額を比較すると，1事業所当たりでみた額のほうがばらつきの程度が大きいことが分かる。また，出荷額に対する比率でみた変数よりも額で測定した変数のほうがばらつきは大きいことが分かる。

第1章の理論分析のサーベイによれば，産業内の操業企業数といった構造的要因のほかに，企業は価格又は数量のどちらで競争しているか，差別化の度合いがどの程度か，といった産業における企業の行動的要因も重要であることが分かっている。しかし，これら行動的要因を測定する変数を利用することができなかったため（例えば，伝統的には「差別化の度合い」については売上に対する広告の比率等が挙げられる。），行動的要因が持つカルテル形成の効果を推定することはできなかった。行動的要因をも考慮したカルテルの形成要因に関する実証分析が今後期待される。
表 2：要約統計量

平均	標準偏差	最小	最大	変動係数
A 說明変数
出荷額	207.550	418.702	0.516	4031.161	2.017
1 事業所当たり出荷額	0.301	1.336	0.003	10.822	4.433
従業員1人当たり給与	4.310	1.388	1.797	9.250	0.322
1 事業所当たり給与	263.515	1029.711	8.074	11292.920	3.908
1 事業所当たり在庫	263.726	539.486	2.562	5061.735	2.046
1 事業所当たり出荷額の伸び率	-2.667	13.818	-57.894	79.458
伸び率の変動	10.589	7.228	1.432	35.859	0.683
1 事業所当たり機械・装置取得額	227.073	704.976	0.167	7499.059	3.105
従業員1人当たり機械・装置取得額	1.123	1.263	0.003	7.063	1.125
HHI	1153.254	952.888	49.600	5162.747	0.826
CR3	40.448	19.369	8.478	85.844	0.479
稼働率	0.845	0.119	0.240	1.000	0.141
有形固定資産比率	0.357	0.210	0.120	1.753	0.587
現金給与比率	0.0000178	0.0000067	0.0000020	0.0000394	0.376
機械・装置比率	0.031	0.033	0.000	0.271	1.062
製品在庫比率	0.057	0.038	0.003	0.234	0.669

B 被説明変数	平均	標準偏差	最小	最大	合計
2 項変数 （カルテルなし = 0，カルテルあり = 1）	0.168	0.375	0	1	22
順序変数（カルテルなし = 0，カルテル 1 件 = 1，カルテル 2 件以上 = 2）	0.229	0.549	0	2	30
カルテル件数	0.267	0.721	0	5	35

表 3：説明変数間の相関係数

出荷額	1事業所当たり出荷額	従業員1人当たり給与	1事業所当たり給与	1事業所当たり在庫	1事業所当たり出荷額の	価び率の変動	1事業所当たり機械・装	1事業所当たり機械・装	従業員1人当たり機械・装	HHI	CR3	稼働率	有形固定資産比率	現金給与比率	機械・装置比率	製品在庫比率
出荷額	1.000
1事業所当たり出荷額	0.128	1.000
従業員1人当たり給与	0.222	0.504	1.000
1事業所当たり給与	0.087	0.819	0.442	1.000
1事業所当たり在庫	0.131	0.934	0.566	0.903	1.000
1事業所当たり出荷額の価び率	0.122	0.091	0.098	0.003	0.042	1.000
価び率の変動	0.008	0.364	0.462	0.319	0.334	0.295	1.000
1事業所当たり機械・装置取得額	0.116	0.814	0.489	0.974	0.916	0.026	0.289	1.000
従業員1人当たり機械・装置取得額	0.153	0.478	0.655	0.395	0.577	0.130	0.173	0.561	1.000
HHI	0.014	0.184	0.501	0.227	0.249	0.115	0.530	0.242	0.325	1.000
CR3	0.027	0.238	0.535	0.256	0.315	0.140	0.538	0.284	0.389	0.937	1.000
稼働率	0.117	-0.047	0.003	0.067	0.030	-0.023	-0.224	0.084	0.090	-0.142	-0.152	1.000
有形固定資産比率	-0.113	0.137	0.247	0.223	0.200	-0.140	-0.025	0.334	0.518	0.158	0.211	-0.135	1.000
現金給与比率	-0.245	-0.308	-0.523	-0.224	-0.375	-0.259	-0.220	-0.267	-0.521	-0.212	-0.244	-0.208	0.167	1.000
機械・装置比率	0.010	0.040	0.279	0.110	0.109	0.101	-0.069	0.263	0.626	0.177	0.218	0.061	0.776	0.028	1.000
製品在庫比率	-0.234	-0.118	-0.347	-0.095	-0.033	-0.311	-0.287	-0.102	-0.149	-0.094	-0.069	-0.044	0.166	0.340	-0.053	1.000
(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

本節では，表2のAにまとめた説明変数について，第1章の理論分析を基に，需要要因及び供給要因とカルテルの形成との関係について正又は負のいずれかが期待されるか検討する。

需要要因について，出荷額の伸び率がプラスである場合将来見込まれる利益が上昇することが期待されることから，競争状態よりもカルテルを形成又は持続する誘因を与える。これは，第1章の不等式において，より低いδで不等式が成立することを意味している。よって，出荷額の伸び率とカルテルの形成には正の関係があると考えられる。出荷額の伸び率の変動について，この変動が大きくなるほど市場の需要に関する不確実性が増すことを意味する。同不等式は不確実性のない最も理想的な状態におけるカルテルの安定性について示したものであるが，不確実性が生じることはこの不等式を成立させる最小の割引因子δが上昇することを意味し，結果，カルテルが不安定化すると考えられる。よって，需要の変動とカルテルの形成との間には負の関係があると考えられる。以上，需要要因に関する検討をまとめると，出荷額の伸び率は正の符号を持ち，同伸び率の変動は負の符号を持つことが予想される。

次に，市場集中度や参入障壁といった市場の供給要因とカルテルとの関係について検討する。第1章で検討されたように，カルテル参加企業数が多い場合にはカルテルを維持することが難しくなり，逆に，企業数が少ない場合にはカルテルを維持することが易しくなると考えられる。企業数が多い場合には市場集中度が低く，企業数が少ない場合には市場集中度は高くなると考えられることから，市場集中度とカルテルの形成には正の関係があると考えられる。参入障壁についても同様に，これが高いときは企業数が少なくまた参入も期待できないと考えられることから，参入障壁の高さとカルテルの形成には正の関係があると考えられる。本分析では，市場集中度としてHHI及びCR3，参入障壁の代理変数として1事業所当たりの製品在庫額及び1事業所当たりの機械・装置取得額を使用したが，以上の検討より，これらはいずれも正の符号を持つことが期待される。

他の諸変数，特に雇用に係るもの，従業員1人当たり機械・装置取得額や産業規模の影響をコントロールするために使用した出荷額，1事業所当たり出荷額，各種比率については推定結果を踏まえて解釈を述べることとする。

## 4 カルテルの形成・持続要因の推定結果

本節では，カルテルの有無，カルテルが1回限りかそれ以上及びカルテルの件数に影響する産業の構造的要因に関する推定結果を説明する。それぞれの分析では，基本モデル，基本モデルに稼働率を含めた稼働率モデル及び各種比率（有形固定資産比率，現金給与比率，機械・装置比率及び製品在庫比率）を加えることにより産業規模をコントロールした比率モデルの合計三つのモデルを推定した $ ^{29} $ 。基本モデルに用いた説明変数は出荷額，1事
業所当たり出荷額，従業員1人当たり及び1事業所当たり給与，1事業所当たり在庫，出荷額の伸び率，出荷額の伸び率の変動，並びに従業員1人当たり及び1事業所当たりの機械・装置取得額である。

## (1) カルテルの有無に関するモデルの推定結果

カルテルの有無と構造変数との関係については，第2節で説明した2項変数を被説明変数とするロジットモデル（Binary Logit Model，以下「BLM」という。）による分析を行う。いくつか変数を加えるなどして3種類のモデルを推定したが，どのモデルからも同程度の結果が得られた。基本モデルを帰無仮説とし，他の2つのモデルを対立仮説とするWald検定をそれぞれ行ったところ，帰無仮説を棄却できなかったため，以下では，主に基本モデルの推定結果を説明する。BLMの推定結果は表4にまとめている。

推定結果より，出荷額が大きいほどカルテルが形成される確率が高くなっており，産業の規模が大きいほどカルテルが形成される傾向にあることが推測される。ただし，摘発されたカルテルが被説明変数の基になっていることを考慮すれば，次のような解釈も可能であろう。産業の規模が大きければカルテルが持つ経済全体に対するダメージが大きいことが予想されることから，当局が産業の規模の大きいところに当局の資源を重点的に割り当てているという解釈である。

需要要因（出荷額の伸び率及びその変動）は両方ともカルテルの形成に有意に負の効果を持っていることが確認された。この結果は，基本モデル、稼働率モデル及び比率モデルの全てにおいて同等の結果であり，出荷額の変動は理論分析からの仮説を支持する結果となった。つまり，需要要因が不安定であり，将来の経済環境が不確実な場合，カルテルが形成されにくい（又は，崩壊しやすい）ということを意味している。一方，出荷額の伸び率がカルテルの形成に負の効果を持つことについては，理論分析の仮説を支持するものではない。この符号が負であるということは，需要が減少している場合にカルテルが形成されやすくなることを意味している。この結果に対する一つの解釈としては，需要が減少している状況で，企業が生き残りをかけて競争するよりもカルテルを形成することによってある程度の売上げを確保しようとするため，出荷額の伸び率とカルテルの形成との間に負の効果が確認されたのではないだろうか。

参入障壁の代理変数として使用した1事業所当たりの在庫額及び1事業所当たりの機械・装置取得額についても理論分析からの仮説を裏付ける結果が得られ，カルテルの形成に正の効果を有していることが確認された。参入障壁が高いとカルテルに対する圧力となり得る新規参入が困難になるためカルテルが形成されやすいことが実証的にも確認された。

市場集中度との関係については，理論分析の予測と異なり，統計的に有意ではないものの，CR3及びHHI双方ともに，集中度が高まるとカルテルが形成される確率が低下するとの結果が得られた。この結果はOF Tの結果と異なるものである。この結果に対して
は，次の二つの解釈が考えられる。一つは，伝統的な産業組織論が述べるように集中度が高い産業では利潤率も高いと予想されることから，カルテルを結ぶ必要がないため高い集中度はカルテルを形成する誘因を高めるものではないと推測される。もう一つの解釈は，本分析は摘発されたカルテルのみのデータを用いているが，高集中度産業においては少数の事業者が巧みにカルテルを行っているため，結果としてカルテルが発覚しにくくなっている可能性である。

雇用に関する要因として使用した従業員1人当たりの給与については，OFT(2005)の結果と同様に有意に正となっている。カルテルに対する雇用に関する要因は理論分析で指摘されておらず，OFTはこの結果について，次の2点を指摘する。一つは，従業員1人当たり給与が高い産業では，より高額の所得を得る従業員がいると思われるが，そのような高所得の従業員は事業に関する重要な情報に係る業務についていると思われ，結果，カルテルが発見される可能性やカルテルに関係する証拠が発覚する可能性が高いということ，もう一つは，この変数がモデルに含まれていない他の要因の代理変数としての効果を示している可能性である $ ^{30} $ 。OFTとは別の解釈として，出荷額でみた産業規模とカルテルの形成との関係に類似するが，当局のカルテルの調査において収益性の高い産業に資源を重点的に割り当てている可能性を示唆している。一方，逆の関係，つまり，カルテルによって競争的な状態よりも高い利益を得ることができ，結果，従業員に対する分配額が増加し，プラスとなっている可能性も挙げられる。

従業員1人当たり機械・装置取得額について，有意に負の結果が得られた。この変数についてカルテルの生起確率に対する影響の解釈は難しいが，従業員1人当たり機械・装置購入額を従業員1人当たりの資本装備率とみなし，解釈を述べたい。資本装備率が向上すると従業員の労働生産性が向上すると推測される。労働生産性の向上は企業全体の収益力を改善させる可能性があり，その結果，カルテルを形成する誘因を引き下げるのではないだろうか。

他の変数については，1事業所当たり給与とカルテルの形成との間には負の関係があるとの結果が得られ，稼働率とカルテルの形成との間には正の関係があるとの結果が得られた。これらの関係に対する解釈は今後の課題である。

最後に, 擬 R^{2} 値を参考にすれば, 本稿のロジットモデルはカルテル形成に係る要因の 22% から 26% 程度を説明していることが分かる。
表4：BLMの推定結果

(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
出荷額	0.00208**	0.00202**	0.00194**	0.00184**	0.00195**	0.00187**
(2.43)	(2.42)	(2.12)	(2.05)	(2.11)	(2.09)
1 事業所当たり出荷額	-0.222	-0.353	0.146	-0.0458	0.370	0.258
(-0.27)	(-0.27)	(0.21)	(-0.03)	(0.56)	(0.38)
従業員1人当たり給与	1.288***	1.327***	1.369***	1.407***	1.641***	1.666***
(2.72)	(2.78)	(3.21)	(3.26)	(2.63)	(2.68)
1 事業所当たり給与	-0.0146**	-0.0146**	-0.0149**	-0.0147**	-0.0143**	-0.0142**
(-2.36)	(-2.44)	(-2.48)	(-2.57)	(-2.31)	(-2.37)
1 事業所当たり在庫	0.00627**	0.00651**	0.00563**	0.00588**	0.00477*	0.00514*
(2.38)	(2.43)	(2.12)	(2.16)	(1.66)	(1.72)
出荷額の伸び率	-0.0502**	-0.0505**	-0.0684***	-0.0672**	-0.0690**	-0.0676**
(-2.19)	(-2.07)	(-2.70)	(-2.49)	(-2.36)	(-2.26)
伸び率の変動	-0.128**	-0.122**	-0.136**	-0.129**	-0.150**	-0.141**
(-2.18)	(-2.12)	(-2.44)	(-2.36)	(-2.33)	(-2.21)
1 事業所当たり機械・装置取得額	0.00874*	0.00905*	0.00906**	0.00927**	0.00789*	0.00807*
(1.84)	(1.91)	(2.00)	(2.06)	(1.80)	(1.87)
1 人当たり機械・装置取得額	-1.838**	-1.889**	-1.922**	-1.956**	-1.409**	-1.492**
(-2.19)	(-2.27)	(-2.38)	(-2.45)	(-2.09)	(-2.24)
HHI	-0.000415	-0.000297	-0.000447
(-0.96)	(-0.58)	(-0.87)
CR3	-0.0250	-0.0221	-0.0272
(-1.35)	(-0.99)	(-1.18)
稼働率	4.874	4.800	5.689*	5.721*
(1.57)	(1.57)	(1.83)	(1.89)
有形固定資産比率	-1.649	-1.397
(-0.61)	(-0.52)
現金給与比率	80496.7	78610.7
(1.08)	(1.08)
機械・装置比率	-0.306	0.150
(-0.03)	(0.01)
製品在庫比率	6.142	5.929
(0.74)	(0.73)
定数項	-4.997***	-4.723***	-9.472***	-9.136***	-12.66***	-12.36***
(-3.35)	(-3.13)	(-2.92)	(-2.85)	(-3.13)	(-3.08)
観測数	131	131	131	131	131	131
擬R²	0.223	0.229	0.242	0.247	0.256	0.262
擬対数尤度	-46.07	-45.73	-44.97	-44.64	-44.09	-43.76
χ	20.59**	20.95**	27.86***	28.87***	29.40***	29.83**
Wald検定統計量
H0を(1)としH0が(3)又は(5)であるとき	2.48	6.29
H0を(2)としH0が(4)又は(6)であるとき	2.48	6.78

注）被説明変数はカルテル有りを1，無しを0とする2項変数である。括弧内はt値であり，*は10%，**は5%，***は1%でそれぞれ統計的に有意であることを示す。有形固定資産比率，現金給与比率，機械・装置比率及び製品在庫比率はそれぞれ有形固定資産，現金給与，機械・装置取得額及び製品在庫額を出荷額で除したものである。 $ H_{0} $ は帰無仮説， $ H_{A} $ は対立仮説を表し，(3)及び(5)の列にあるWald検定等計量は，(1)を帰無仮説とし，(3)及び(5)をそれぞれ対立仮説としたときのWald検定等計量を表す。同様に，(4)及び(6)の列にあるWald検定等計量は，帰無仮説を(2)とし，(4)及び(6)をそれぞれ対立仮説としたときのWald検定等計量を表す。
## (2) カルテルが複数回行われた場合のモデルの推定結果

次に，カルテルの有無に加え，それが行われた回数が複数回あるか否かに関する順序ロジットモデル（Ordered Logit Model，以下「OLM」という。）による分析を行う。OLMの推定結果は表5にまとめている。ロジットモデルの結果と比較した場合，1事業所当たり機械・装置取得額については有意な結果ではないが，それ以外の要因については符号，推定値の規模及び有意性のどれもBLMの結果と同等の結果が得られている $ ^{31} $ 。よって，各変数の解釈はBLMと同様の解釈が適用できよう。

ただし，B L Mと異なりOLMでは正負の符号について結果の解釈に注意を要する。B L Mでは，従属変数がカルテルの有無であることから0か1の値をとり，ある説明変数の符号が正であればその要因はカルテルの生起確率を上昇させるという意味でその要因はカルテルの形成にプラスに働くと解釈できる。一方，OLMでは従属変数が0，1又は2のいずれかをとるため，正の符号が必ずしも生起確率を上昇させるとは限らない。そのため，OLMにおいてカルテルの形成に対する各要因の効果を判断するためには，各説明変数の限界効果，つまり，カルテルが0回，1回又は2回のそれぞれに対し説明変数で偏微分したもの（偏微分係数）を求めなくてはならない $ ^{32} $ 。

表 6 は，各要因が持つカルテルの生起確率に対する限界効果をまとめたものである。限界効果は各説明変数のとる値によって変化するため，本稿では限界効果を各説明変数の平均値で評価した。計算結果によれば，出荷額，従業員1人当たり給与，1事業所当たり在庫及び1事業所当たりの機械・装置取得額といったOLMで正の符号が得られた要因はカルテルが0回である確率を減少させる一方，カルテルが1回のみ又は2回以上生起する確率を上昇させる効果を持つことが分かる。同様に，出荷額の伸び率や同伸び率の変動といったOLMの推定で負の符号が得られた要因は，カルテルが0回である確率を増加させ，カルテルが1回又は2回以上である確率を減少させることが分かる。
表 5 : OLMの推定結果

(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
出荷額	0.000794 ***	0.000782 ***	0.000712 ***	0.000706 ***	0.000834 ***	0.000836 ***
(3.24)	(3.34)	(3.19)	(3.36)	(3.51)	(3.53)
1 事業所当たり出荷額	-0.474	-0.635	-0.134	-0.335	-0.0472	-0.166
(-0.73)	(-0.62)	(-0.23)	(-0.41)	(-0.07)	(-0.26)
従業員1人当たり給与	1.177 ***	1.247 ***	1.241 ***	1.306 ***	1.531 ***	1.590 ***
(2.71)	(2.81)	(3.26)	(3.30)	(2.67)	(2.73)
1 事業所当たり給与	-0.0102 **	-0.0106 **	-0.0105 **	-0.0106 **	-0.0100 **	-0.0103 **
(-2.07)	(-2.18)	(-2.22)	(-2.35)	(-2.04)	(-2.12)
1 事業所当たり在庫	0.00569 **	0.00614 **	0.00515 **	0.00560 **	0.00493	0.00545 *
(2.24)	(2.38)	(1.97)	(2.12)	(1.58)	(1.73)
出荷額の伸び率	-0.0449 **	-0.0451 *	-0.0594 ***	-0.0582 **	-0.0633 **	-0.0624 **
(-2.14)	(-1.96)	(-2.70)	(-2.42)	(-2.55)	(-2.40)
伸び率の変動	-0.134 **	-0.126 **	-0.142 **	-0.133 **	-0.158 **	-0.146 **
(-2.24)	(-2.13)	(-2.57)	(-2.43)	(-2.49)	(-2.30)
1 事業所当たり機械・装置取得額	0.00555	0.00610	0.00576	0.00621	0.00449	0.00497
(1.39)	(1.50)	(1.54)	(1.63)	(1.21)	(1.32)
1 人当たり機械・装置取得額	-1.334 *	-1.423 *	-1.409 **	-1.481 **	-0.889	-1.039 *
(-1.86)	(-1.93)	(-2.09)	(-2.14)	(-1.53)	(-1.72)
HHI	-0.000589	-0.000466	-0.000664
(-1.21)	(-0.82)	(-1.22)
CR3	-0.0360 *	-0.0330	-0.0400
(-1.67)	(-1.33)	(-1.57)
稼働率	4.228	4.119	4.977 *	4.988 *
(1.42)	(1.40)	(1.68)	(1.72)
有形固定資産比率	-1.637	-1.337
(-0.67)	(-0.55)
現金給与比率	98217.7	92930.4
(1.32)	(1.29)
機械・装置比率	0.0106	1.190
(0.00)	(0.10)
製品在庫比率	4.700	4.873
(0.59)	(0.63)

cut1	3.875 ***	4.233 ***	4.475 ***	4.119 ***	8.339 ***	7.888 ***
定数項	(3.28)	(3.54)	(3.62)	(3.27)	(2.80)	(2.65)
cut2
定数項	5.196 ***	5.574 ***	5.798 ***	5.467 ***	9.675 ***	9.247 ***
(4.56)	(4.80)	(4.82)	(4.46)	(3.18)	(3.06)
観測数	131	131	131	131	131	131
擬R²	0.161	0.171	0.173	0.183	0.190	0.199
擬対数尤度	-61.82	-61.11	-60.93	-60.25	-59.72	-59.01
χ	43.38 ***	43.83 ***	59.21 ***	59.66 ***	62.38 ***	61.59 ***
Wald檢定統計量
H0を(1)としH4が(3)又は(5)であるとき	2.00	6.96
H0を(2)としH4が(4)又は(6)であるとき	1.96	7.84

注）被説明変数はカルテル無しを0，カルテル1件を1，2件以上を2とする順序変数である。括弧内はt値であり， $ ^{*} $ は10%， $ ^{**} $ は5%， $ ^{***} $ は1%でそれぞれ統計的に有意であることを示す。有形固定資産比率，現金給与比率，機械・装置比率及び製品在庫比率はそれぞれ有形固定資産，現金給与，機械・装置取得額及び製品在庫額を出荷額で除したものである。cut1及びcut2の定数項はそれぞれ本章補論の $ \tau_{1} $ 及び $ \tau_{2} $ の推定値である。Wald検定統計量については表4の注を参照。
表6 : OLMの限界効果

(1) 基本0	(2) 基本1	(3) 基本2	(4) 稼働率0	(5) 稼働率1	(6) 稼働率2	(7) 比率0	(8) 比率1	(9) 比率2
出荷額	-0.0000414*	0.0000297*	0.0000117	-0.0000350**	0.0000252*	0.00000972	-0.0000354*	0.0000260*	0.00000945
(-1.82)	(1.79)	(1.55)	(-1.97)	(1.92)	(1.64)	(-1.76)	(1.75)	(1.47)
1事業所当たり出荷額	0.0336	-0.0241	-0.00950	0.0166	-0.0120	-0.00462	0.00702	-0.00514	-0.00187
(0.63)	(-0.64)	(-0.60)	(0.41)	(-0.42)	(-0.40)	(0.26)	(-0.26)	(-0.26)
従業員1人当たり給与	-0.0660**	0.0473**	0.0187*	-0.0647***	0.0467***	0.0180**	-0.0673***	0.0494**	0.0180*
(-2.52)	(2.42)	(1.92)	(-2.81)	(2.70)	(2.00)	(-2.59)	(2.55)	(1.87)
1事業所当たり給与	0.000559***	-0.000401**	-0.000158**	0.000527***	-0.000380**	-0.000147**	0.000437***	-0.000321**	-0.000117**
(2.69)	(-2.30)	(-2.56)	(2.75)	(-2.37)	(-2.48)	(2.86)	(-2.51)	(-2.42)
1事業所当たり在庫	-0.000325**	0.000233*	0.0000918*	-0.000278*	0.000200*	0.0000772*	-0.000231	0.000169	0.0000616
(-2.05)	(1.91)	(1.85)	(-1.89)	(1.78)	(1.72)	(-1.58)	(1.51)	(1.49)
出荷額の伸び率	0.00239*	-0.00171*	-0.000675	0.00288*	-0.00208*	-0.000802	0.00264*	-0.00194*	-0.000705
(1.65)	(-1.69)	(-1.35)	(1.74)	(-1.75)	(-1.43)	(1.65)	(-1.66)	(-1.37)
伸び率の変動	0.00667*	-0.00479*	-0.00189	0.00658**	-0.00475*	-0.00183	0.00617*	-0.00453*	-0.00165
(1.76)	(-1.73)	(-1.53)	(1.98)	(-1.92)	(-1.64)	(1.76)	(-1.73)	(-1.52)
1事業所当たり機械・装置取得額	-0.000323*	0.000232	0.0000913*	-0.000307*	0.000222	0.0000855*	-0.000210	0.000154	0.0000561
(-1.67)	(1.52)	(1.79)	(-1.76)	(1.60)	(1.85)	(-1.53)	(1.41)	(1.64)
1人当たり機械・装置取得額	0.0753*	-0.0540*	-0.0213*	0.0734**	-0.0530*	-0.0204**	0.0440	-0.0323	-0.0117
(1.88)	(-1.70)	(-1.94)	(2.01)	(-1.80)	(-2.04)	(1.48)	(-1.40)	(-1.48)
CR3	0.00191	-0.00137	-0.000539	0.00164	-0.00118	-0.000455	0.00170	-0.00124	-0.000452
(1.50)	(-1.48)	(-1.33)	(1.26)	(-1.26)	(-1.14)	(1.49)	(-1.49)	(-1.29)
稼働率	-0.204	0.147	0.0567	-0.211	0.155	0.0564
(-1.11)	(1.08)	(1.09)	(-1.07)	(1.05)	(1.02)
有形固定資産比率	0.0566	-0.0415	-0.0151
(0.58)	(-0.57)	(-0.58)
現金給与比率	-3935.5	2885.5	1049.9
(-1.52)	(1.47)	(1.42)
機械・装置比率	-0.0504	0.0370	0.0134
(-0.10)	(0.10)	(0.10)
製品在庫比率	-0.206	0.151	0.0551
(-0.65)	(0.65)	(0.62)

注）第1行目の2列目以降各列は各モデルと被説明変数の取る値を示している。例えば，基本0の列は，基本モデルにおいて，被説明変数が0の値をとるときの各変数の限界効果を含む。括弧内はt値であり， $ ^{*} $ は10%， $ ^{**} $ は5%， $ ^{***} $ は1%でそれぞれ統計的に有意であることを示す。有形固定資産比率，現金給与比率，機械・装置比率及び製品在庫比率はそれぞれ有形固定資産，現金給与，機械・装置取得額及び製品在庫額を出荷額で除したものである。
## (3) カルテルの頻度に関するモデルの推定結果

上記はカルテルが形成される確率に対する各要因の持つ効果を分析したものである。次に，カルテルの回数に関する負の二項モデル（Negative Binomial Model，以下「NBM」という。）による分析を行う。従属変数であるカルテルが形成される回数は0及び正の整数で集計される。OF Tでは最少二乘法による分析を行っているが，連続従属変数を用いる最少二乘法よりも整数を扱う推定方法が最適と考えられることから本研究ではNBMによる推定を行うこととした $ ^{33} $ 。

N BMの推定結果は表7にまとめている $ ^{34} $ 。各要因のカルテルが形成される回数に対する効果は，符号についてはBLMと同じ結果が得られたが，有意性については異なる結果となった。例えば，カルテルの形成に対する需要要因の影響について，出荷額の伸び率の変動はBLMの結果と同様に，有意に負の効果を持っていたが，同伸び率については，BLMと同様に負の効果を持つものの，この効果は有意なものではなかった。つまり，出荷額の伸び率は，カルテルの有無を判断する場合には有意な要因といえるものの回数を説明する要因としては有意な説明力を持たないといえる。

参入障壁の代理変数として1事業所当たり在庫及び1事業所当たりの機械・装置を使用している。前者はカルテルの回数に対して有意に正の効果を持っているが，後者は正の効果を持つものの有意なものではなかった。また，従業員1人当たりの機械・装置取得額もBLMの結果と同様に負の関係が確認されたもののNBMの結果では有意ではなかった。一方で，市場集中度（CR3）はBLM及びOLMでは有意な結果ではなかったが，NBMでは有意に負の結果が得られた。給与に関する結果もBLM及びOLMと同様に，従業員1人当たり給与額はカルテル頻度に対して有意に正の結果だが，1事業所当たりの給与支払額は有意に負の効果となった。
表 7 : NBMの推定結果

(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
出荷額	0.000583**	0.000571**	0.000506*	0.000503*	0.000601*	0.000607*
(2.06)	(2.01)	(1.72)	(1.70)	(1.81)	(1.81)
1事業所当たり出荷額	-0.500	-0.608	-0.184	-0.317	-0.0593	-0.140
(-0.35)	(-0.34)	(-0.15)	(-0.21)	(-0.05)	(-0.11)
従業員1人当たり給与	0.924***	0.993***	1.030***	1.082***	1.345***	1.374***
(2.90)	(3.01)	(2.89)	(2.99)	(2.95)	(3.02)
1事業所当たり給与	-0.00695*	-0.00749*	-0.00714*	-0.00746*	-0.00758*	-0.00796*
(-1.65)	(-1.73)	(-1.73)	(-1.79)	(-1.73)	(-1.81)
1事業所当たり在庫	0.00444**	0.00484**	0.00388**	0.00429**	0.00370	0.00414
(2.24)	(2.35)	(1.97)	(2.10)	(1.50)	(1.64)
出荷額の伸び率	-0.0379	-0.0374	-0.0471*	-0.0456	-0.0534*	-0.0524*
(-1.48)	(-1.40)	(-1.73)	(-1.64)	(-1.81)	(-1.75)
伸び率の変動	-0.106*	-0.0999*	-0.122*	-0.114*	-0.133**	-0.122*
(-1.83)	(-1.72)	(-1.92)	(-1.80)	(-1.98)	(-1.80)
1事業所当たり機械・装置取得額	0.00364	0.00424	0.00384	0.00428	0.00330	0.00370
(1.01)	(1.15)	(1.06)	(1.16)	(0.81)	(0.89)
1人当たり機械・装置取得額	-0.920	-1.019	-1.009	-1.080*	-0.616	-0.752
(-1.53)	(-1.64)	(-1.64)	(-1.71)	(-0.87)	(-1.02)
HHI	-0.000534	-0.000432	-0.000576
(-1.22)	(-0.94)	(-1.23)
CR3	-0.0315*	-0.0285	-0.0329*
(-1.73)	(-1.51)	(-1.68)
稼働率	3.498	3.379	4.048	4.034
(1.28)	(1.23)	(1.33)	(1.33)
有形固定資産比率	-1.600	-1.289
(-0.60)	(-0.49)
現金給与比率	88455.8	81936.5
(1.48)	(1.38)
機械・装置比率	0.105	1.270
(0.01)	(0.10)
製品在庫比率	4.826	4.794
(0.59)	(0.59)
_cons	-3.786***	-3.508***	-7.078**	-6.674**	-10.37***	-9.929***
(-3.42)	(-3.15)	(-2.54)	(-2.40)	(-2.82)	(-2.70)
lndelta
_cons	-0.406	-0.454	-0.414	-0.459	-0.499	-0.538
(-0.65)	(-0.73)	(-0.66)	(-0.73)	(-0.77)	(-0.83)
観測数	131	131	131	131	131	131
擬R²	0.140	0.150	0.152	0.161	0.169	0.178
擬対数尤度	-70.83	-70.06	-69.90	-69.18	-68.44	-67.78
x	23.15**	24.71***	25.03***	26.46***	27.94**	29.27**
Overdispersion Test	8.06***	8.24***	7.38***	7.49***	6.54***	6.68***
Wald検定統計量
H0を(1)としH4が(3)又は(5)であるとき	1.63	4.18
H0を(2)としH4が(4)又は(6)であるとき	1.52	3.95

注）被説明変数はカルテル件数である。括弧内はt値であり，*は10%，**は5%，***は1%でそれぞれ統計的に有意であることを示す。有形固定資産比率，現金給与比率，機械・装置比率及び製品在庫比率はそれぞれ有形固定資産，現金給与，機械・装置額及び製品在庫額を出荷額で除したものである。Overdispersion Testの行には，Poisson回帰モデルを帰無仮説，NBMを対立仮説とする検定（ $ \chi^{2} $ 検定）に関する検定等計量がそれぞれ記載されている。Wald検定統計量については表4の注を参照。
## (4) カルテルの生起確率及び件数の予測

本節1項から3項でそれぞれ得られた推定結果を用いることにより，カルテルの有無に関する確率，複数回在るか否かに関する確率及びカルテルの件数それぞれを予測することができる。

表8から表10は，3列目に標本期間（1990年度～2004年度）における摘発件数をまとめ，4列目以降は順に各モデルについてBLMによるカルテルの有無に関する確率の予測結果（以下「生起確率の予測値」という。），OLMによるカルテルの有無及び2回以上か否かに関する確率の予測結果（以下「複数回確率の予測値」という。）並びにNBMによるカルテルの件数の予測結果（以下「件数の予測値」という。）をまとめたものである。各推定方法では説明変数が異なる3種類のモデルを推定したことから，各モデルについてカルテルの生起確率，複数回確率及び件数の予測値を求めた（表8に基本モデル，表9に稼働率モデル，表10に比率モデルの結果をまとめている。）。そこで，各モデルから生起確率，複数回確率及び件数それぞれの予測値についてモデル間の相関係数を求めたところ，どのモデル間においても相関係数は0.9以上と高い数値が得られたことから（この相関係数の計算結果については表16を参照。），どのモデルを用いても同傾向の予測値が得られたと判断できる。全体として，予測値は，本研究で用いられた変数の選択に強く影響されていないと考えられる。

しかし，個別の産業に関する予測値は説明変数の選択による影響を受けると考えられることから，まず，生起確率の予測値に着目し，各モデルについて同確率の高い上位40産業を選び，全てのモデルで上位40産業に順位付けられた産業を抽出した。表11は，全てのモデルで上位40位内に入る32産業をまとめたものである。全標本131産業のうちカルテルの確認された産業は22産業であるが，このうち13産業の同予測値が全モデルの上位40位に位置している。最も同予測値が高い産業は，標本期間に1件のカルテルが摘発された自動車・同附属品製造業（小分類番号301）であり，2番目は同1件の建設用・建築用金属製品製造業（同254），3番目は同1件の非鉄金属・同合金圧延業（抽伸，押出しを含む）（同243）となった。一方，カルテルが摘発されていても生起確率の予測値が低い産業もある。例えば，畜産食料品製造業（同91）や野菜缶詰・果実缶詰・農産保存食料品製造業（同93）は，標本期間で各1件カルテルが摘発されているものの同予測値は低くなっており，これらの産業では本分析に用いた構造的要因の変数以外の要因が影響していると推測される。