Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
ネットワーク外部性の計量的な実証方法としては，ヘドニックプライスモデル，需要供給分析，VARによる因果性判定がある。本報告書ではヘドニックプライスモデルを用いるので，これについて簡単に説明しておく。

ネットワーク外部性が働くと，ユーザーからみてシェアの高い製品の便益が増加するので，ユーザーはより高い価格を払ってもその製品を買おうとする。逆にシェアの低い製品は，価格を割り引かなければユーザーに買ってもらうことはできない。したがって，ネットワーク外部性のある市場では，価格はシェアが大きい製品ほど高くなるはずである。そこで，価格をその機能で説明するヘドニックプライスモデルを立てて，シェアも説明変数に加え，シェアの増加に伴って価格が上昇する傾向があるかどうかをみてやればよい。すなわち，

製品価格=a0+b*Share+a1*機能1+a2*機能2+···

という回帰式を推定し，ここでシェア変数 Share の係数が有意にプラスになれば，ネットワーク外部性が働いていると判断することができる。

ここで，係数 b の大きさは Share が 1 ポイント増えるとそれが価格にどれだけ反映されるかを示すので，ネットワーク外部性の大きさを表している。例えば，Share が % 表示で，係数 b が 200 であるとする。これはシェアがパーセンテージで 1 ポイント増えると，価格が 200 円上昇することを示している。もし，トップ企業のシェアが 80% で，第 1 位の企業のシェアが 10% であれば，その差 70% を乗じて，200×70=1万4，000 円の価格差がネットワーク外部性によって生じているとみることができる。すなわち，シェア第 1 位の企業は，シェア第 2 位の企業より 1万4，000 円高い価格を設定してその製品を売ることができる。この 1 万4，000 円という値が，ネットワーク外部性の大きさを表す。 $ ^{25} $

この方法の利点は，同時に観察される機能変数の係数と比較することで，ネットワーク外部性の大きさと技術革新の大きさとの比較ができることである。例えば，携帯電話の例でいえば最近登場した有力な機能が写真付きメールで，それを表す機能1（ダミー変数）を入れたところ，その係数a1の値が2万だったとしよう。これはこの写真付メールという新機能に対してユーザーが2万円余計に払ってもよいと考えていることを意味する。したがって，写真付き携
帯電話をシェア 2 位の企業がいち早く開発すれば，シェア 1 位の企業のネットワーク外部性 1 万 4，000 円を上回る便益をユーザーに提供できる。すなわち，ユーザーはシェア 1 位の企業のネットワーク外部性の利益を見捨てても，シェア 2 位の企業の製品を選ぶ。このように係数を比較することで，ネットワーク外部性の効果と技術革新の効果を比較することができる。

ヘドニックプライスモデルは，このように我々の分析にとって都合がよい。一方，欠点もある。

第一に，本来，市場取引では価格と数量は同時決定されるべきであるが，それが考慮されていない。すなわち，ここまでシェアが高いから価格が上昇するという需要側のネットワーク外部性の面ばかりみてきたが，供給面からみれば，シェアの増加時には自社製品の供給・数量が増加するので，価格は低下することが考えられる。すなわち，価格と数量は相互依存関係にあり，本来は需要供給曲線を同時推定し，そこにシェア変数を付け加えなければならない。ヘドニックプライスモデルは供給側を捨象して需要面だけを扱うようになっており，この点で推定値はバイアスを受けている可能性がある。

第二に，供給面を考慮に入れるなら，シェアと価格の正の相関には別の理由も考えられる。例えば，シェアの高い製品の価格が高いのは，ネットワーク外部性のためではなく，シェアが高い企業は取引先相手との交渉力で優位に立ち，高い価格付けができるからかもしれない。鉄鋼や化学製品など一般の財でも，シェアの大きな企業の製品は値引きがされないという傾向はしばしば見出される。

ユーザーが消費者であるときには，交渉力は働かないだろうが，ブランド効果のようなものが働く可能性はある。シェアの大きな企業の方がブランドとして確立しているとすれば，ブランドのためにシェアの大きな企業の価格が上昇し得る。

第三に，この分析は，ネットワーク外部性による独占が成立した後に対してのみ適用できる。自社製品を標準インターフェースにしようとしている途中の段階では，普及のために，赤字覚悟で低い価格に設定する戦略を採る可能性が高い。そうだとすれば最大シェアの企業の製品の価格はむしろ低いことになる。

これらの問題点への対処方法も一応考えることができる。第一の同時方程式問題に関しては，供給側だけに影響を与えるコスト変数をみつけることができれば，同時方程式を推定できる。しかし供給側だけに影響を与えるコスト変数をみつけるのは難しい。コスト要因を測るためには，そのソフトウェアの開発要員の数と開発期間が目安になるが，そのようなデータがいつも利用可能であるとは限らない。対症療法的な策としては，シェア変数にラグを持たせるのが一つの方法であろう。ラグ変数は先決変数なので，同時方程式バイアスの問題
をその変数については避けることができる。本報告でもラグを持たせている。第二の問題に答えるには，交渉力やブランド効果をネットワーク外部性の効果からある程度分離する必要がある。この分離のためには，多くのデータが必要で，また企業の戦略行動についてのかなり強い仮定も必要である。

第三の問題に関しては，独占に至る途中の過程については，ヘドニックプライスモデル以外の方法，例えば，VARによる因果性分析などの方法を適用するべきだろう。
## 第 2 表計算ソフト

## 1 序

表計算ソフトは，近年，マイクロソフト社のエクセルが圧倒的なシェアを獲得しており，事実上の標準として市場の覇者になっている印象を受ける。大学では，1年生に対する情報処理コースとしてエクセルの操作を教えており，またO A専門学校でもエクセルの操作を教えることが多い。表計算ソフトのマニュアル書として出版されている書物でも，エクセル関連の書物が圧倒的に多く，対抗馬であるロータス123関連本は非常に少ない。インターネット上からダウンロードできるデータでも，表計算で提供される場合はエクセル形式で提供されるものが大半である。したがって，エクセルにはネットワーク外部性が働いて圧倒的なシェアを維持しており，新たな挑戦者が競争を仕掛けることは難しいようにみえる。

しかし，表計算ソフトは過去に何度も覇権の交代が起きた製品である。最初の表計算ソフトであるビジカルクは，マルチプランにシェアを奪われ，マルチプランはロータス123に，更にロータス123はエクセルに覇権を奪われている。このように，新たに現れた製品が旧製品を打ち倒してきたことからみれば，現在のエクセル覇権も潜在的競争者により打ち倒され得るのではないか。すなわち，より優れた表計算ソフト製品が出現し，エクセルからシェアを奪うことが可能なのではないか。仮にそうだとすれば，より優れた製品を開発しようという形で，競争は潜在的には継続していることになる。

果たして，エクセルの圧倒的なシェアは，ネットワーク外部性によって維持されており，新規参入者の挑戦は難しいのか，それとも新たな革新的製品で打ち倒し得るのか，以下検討を加えていくこととする。

## 2 第0ステップ：調査のトリガー

まず，ネットワーク外部性が働いていることを示唆する事実を挙げていくこととする。

## (1) シェアの推移と戦略的価格付け

まず，シェアに注目する。図6はエクセルとロータス123，そして三四郎の各年の売上シェアの推移である。図6から明らかなように，エクセルのシェアは1996年にロータス123を抜き去り，それ以降は一貫してシェアを伸ばして，2000年には80％に達している。2000年以降もシェアは落ちたという情報はないので，安定して80％以上の高いシェアを維持
しているといってよい。5年以上にわたり安定して高いシェアを維持していることは，ネットワーク外部性が働いている可能性を示唆する。

図6 表計算ソフトのシェアの推移

出所：1996年まではコンピューターニュース社，1997年からは日経マーケット・アクセスIT基本データ

しかし,エクセルのシェアは最初からこのように高かったわけではなく,1994年,1995年にはロータス123よりむしろ低かった。表計算ソフトに常にネットワーク外部性が働くとすれば,1996年にエクセルがロータス123のシェアを抜き去ったのは,ネットワーク外部性では説明がつかず,別の理由が必要である。もし,この逆転が機能面でエクセルが優れていたからだとすれば,ネットワーク外部性を技術革新で打ち倒せたことになる。この点は後で検討する。ただし,ここでは機能面の説明を使わずとも,1996年時点の価格の動きで,このシェア逆転が説明し得ることを示しておく。

図7は，エクセルとロータス123の小売価格の推移である。データ出所はパソコン関連製品の小売店の業界紙のBCN（Business Computer News）であり，ここは，毎月加盟小売店からデータを集めて価格の平均値を掲載している。これによれば，1995年までは，エクセルとロータス123は両
方とも価格はほぼ4万円で同程度であった。しかし，1996年の初めにエクセルの価格は4万円から1万8,000円まで極端に低下している。それ以降約半年の間，エクセルの価格はロータス123の半分以下に維持されている。エクセルのシェアの急激な上昇は1996年に起こっており，これはこの低価格攻勢のためとみることができる。

ロータス 1 2 3 は，1 9 9 6 年半ばに対抗して価格を下げ，それ以降，1 9 9 7 年半ばまでの 1 年間は共に 2 万円を下回る低価格での販売が続く。その後，1 9 9 7 年半ばに，エクセルは価格を引き上げている。ここで注目すべきなのは，エクセルが 1 9 9 7 年後半に価格を引き上げたことである。通常，ソフトウェアの価格は，下がることはあるが上がることはほとんどない。それにもかからず，マイクロソフト社がエクセルの価格を上げた理由としては 1 9 9 7 年半ばにはエクセルの売上シェアは 70％に達していたため，既にネットワーク外部性による十分な便益を獲得し，価格を引き上げてもシェアを奪われることはないと考えたからではないかと推測することができる。つまり，マイクロソフト社による戦略的な価格付け行動がみられたということになる。これもネットワーク外部性の存在を示唆する現象である。

図7 エクセルとロータス123の小売価格の推移

出所：BCN
## (2) 製品特性

次に，製品の特性としてネットワーク外部性が働き得るかについて検討する。表計算ソフトの場合，ネットワーク外部性の源泉は二つある。一つはファイル交換であり，もう一つは操作方法である。

第一のファイル交換では，ファイルの互換性が問題となる。その理由は，仮にファイル形式に互換性があれば，独占問題は発生しないためである。すなわち，ロータス123がエクセルファイルを読めて，エクセルがロータス123のファイルを読めれば，ネットワーク外部性はどのアプリケーションソフトのユーザーにも等しく働くことになり，特定のソフトウェアが競争上の優位性を得ることはない。しかし，表計算ソフトのファイルの互換性は完全ではない。数値データなど基本的なデータに関しては互換性があり，相互のファイルを読み込めるが，グラフ表示，プリントアウト，マクロ命令等の機能は完全互換ではない。実際の作業では少しでも互換性が崩れていると，そのたびに打ち直しや形式の変更が必要となる。このため，ユーザーにとっては最大のシェアを持つ表計算ソフトのファイル形式にそろえるのが便利である。以上により，ネットワーク外部性は，やはり個別製品単位に働いていると考えられる。

現時点でインターネット上において表計算の形で提供される数値データでは，エクセル形式であるデータが非常に多い。例えば現時点（2003年5月4日）で，エクセル形式ファイルに関連したページをGoogleで検索すると68万4,000件あるのに対して，ロータス123形式ファイル関連のページは7万9,700件しかなく，比率を取るとエクセルのシェアが89.6％に達する。 $ ^{26} $ 置かれているエクセル形式ファイルのいくばくかはロータス123でも読めるであろうが，それは読んでみないと分からない。エクセルにしておけば必ず読めるのであるから，他の事情が等しい限り，ユーザーはエクセルにしておいた方が安全である。

第二の操作方法については，操作方法が似ており，ユーザーが一方から他方に簡単に切り替えられるのであれば，外部性は製品単位では働かない。しかし，ロータス123とエクセルの操作方法は異なっており，一方で覚えた知識を他方ではそのまま使用できない。むろん同じ表計算ソフトであるため共通した操作はあるものの，それらは限られており，少し複雑な機能になるとメニューの設計の方法から変わり，マニュアルを読まないとできないこと
が多くなる。

操作方法が製品によって異なることは，解説本が製品単位になっていることからも分かる。オンライン書店のアマゾンドットコムで検索すると，現時点（2003年5月4日）で，表題にエクセルを含むものが1,894冊，ロータス123を含むものが308冊であり，エクセルのシェアは85％にもなる。特に，エクセルによる税務業務，エクセルによる統計入門など，特定業務向けの本では圧倒的にエクセルを指定して解説した本が多い。仮に操作方法が似ているか，あるいは共通した操作方法の部分だけで解説が書けるのであれば，商品名ではなく「表計算による・・・」という題名の本があってよいはずである。しかし，そうした本は少ない。このことからみて，これらの解説本ではエクセルあるいはロータス123という製品に即した解説が行われていると考えてよい。言い換えれば，実務的に使おうとすれば，共通部分ではなくその製品独自の操作方法を使わざるを得ないのである。したがって，実務的にみて操作方法は互換ではない。

これらの事実を勘案すると，製品特性の面からはネットワーク外部性が働き得ると考えられる。そこで，調査のトリガーを引き，第1ステップに進むこととする。

## 3 第1ステップ：ネットワーク外部性の実証

第１ステップではネットワークの外部性の大きさを推定する。ここでの問題点は，本当に外部性があるといえるか，その大きさが技術革新で打ち倒せないほど大きなものであるかの２点である。

## (1) データ

ヘドニックプライスモデルを推定するためには，価格とシェア，そして機能のデータが必要である。価格とシェアは，1998年から2002年までの6月と12月時点のPOSデータを用いた。 $ ^{27} $ この方法では，価格は小売の実売価格が得られるが，シェアは小売のシェアだけとなり，プリインストールされて売られる部分は含まれていない。プリインストール部分を含まないという点で不正確ではある。しかし，表計算ソフトの場合，プリインストールされて売られる部分はそれほど多くない。実際，ここで使うPOSの小売のシェアでみても，エクセルのシェアは80％に達しており，これに更に
プリインストール部分を入れても数ポイント増える程度であろう。そこでデータの一貫性を保つため，シェアもPOSデータで測ることにする。なお，シェアは1期前の値（半期データなので，半年前の値）を用いている。

一方，機能に関しては，表計算ソフトの機能は非常に多いため，どの機能に注目するのか判断に迷う。かつて，Brynjolfsson and Kenger（1996）は，表計算ソフトについて同じようにヘドニックプライスモデルでネットワーク外部性を実証したが，彼らが実証した時代（1990年代前半）には，表計算ソフトの機能はそれほど多くはなく，重要な機能をすべて列挙して推定することができた。しかし，現在の表計算ソフトははるかに多くの機能を実現させているため，機能を列挙すると機能の数が多すぎて自由度不足となり，推定が困難となる。

しかし，ほとんどの機能はすべての表計算ソフトが実現させており，ユーザーにとって機能は製品を差別化する特徴ではなくなりつつある。例えば，WYSWYG（What you see is what you get）やグラフ描画機能，回帰分析機能などは，かつては表計算ソフトの売り物の重要機能とされたが，これらは既にエクセルにもロータス123にも装備されており，両者を区別する機能ではない。このような共通に実現されている機能を除いて，差別化に値する機能だけで絞ればよい。そのような差別化機能はメーカー自身がよく認識しており，宣伝の材料に使うと考えられる。そのため，ここではカタログで強調されている機能に注目し，次の3つの機能を選択した。

① function 1 スキャナー取り込み画像編集

② function 2 郵便番号による住所入力

③ function 3 テンプレートガイド

これらはいずれも，対象期間（１９９８年～２００２年）に，カタログで強調されていた機能である。他の制御変数としては，アカデミックディスカウント版（academïc）とバージョンアップ版(upgrade)を追加した。これらの版では，価格が大きくディスカウントされているので，これをダミー変数で吸収する。また，年による変動もダミーで制御する（D1～D6）。

## (2) 推定結果

推定結果は表1のとおりである。シェアの係数のt値は2.133であり，p値3.5%で有意である。したがって，ネットワーク外部性は働いていると考えてよい。被説明変数は価格の自然対数なので，係数はそれぞれの説明変数が1単位上昇した場合の価格の上昇率を表している。ここで，シェアの係数は0.012であり，シェアの1％ポイントの上昇は価格を1.2%上昇させる。したがって，エクセルとロータス123のシェアの差を70％ポ
イントとすると，両者には1．2×70=約84％もの価格差がつくことになる。すなわち，ユーザーは，エクセルのシェアが高いために，ロータス123より8割高い価格を払ってもよいと考えていることになる。逆にいえば，ロータス123はエクセルの半分近くに価格を下げなければ，エクセルに対抗することはできない。

表1 表計算ソフトのネットワーク外部性の実証結果

說明变数	係数	值
切片	9.145	17.233
シェア(-1)	0.012	2.133
academic	-0.704	-7.312
upgrade	-0.586	-6.783
For Macintosh	0.057	0.624
Function1	0.210	1.401
Function2	0.124	1.041
Function3	-0.218	-0.620
D1	0.217	1.129
D2	-0.026	-0.137
D3	0.120	0.606
D4	-0.029	-0.153
D5	0.035	0.161
D6	-0.045	-0.230
n	99
R2	0.697
adjusted R2	0.651

出所：GFKによるPOSデータ

推定方法：OLS

機能の係数の t 値は有意ではないため，この価格差を技術革新で打ち破ることは困難であることが分かる。その理由は，である。すなわち，機能を表す3変数は価格に有意の影響を与えていない。 $ ^{28} $ つまり，新機能を付加しても，ユーザーはこれを評価しないということを意味する。したがって，新機能を技術開発しても，ネットワーク外部性を打ち倒すことはできない。すなわち，表計算ソフトではネットワーク外部性が働いており，これを技術革新では倒せないことになる。エクセルのシェアはネットワーク外部性によって維持されており，市場に任せていてはこの地位は崩されない。第1ステップのネットワーク外部性の実証は通過し，第2ステップに進むべきということになる。

(3) 考察：以前にシェア逆転が起きた理由
表計算ソフトでのネットワーク外部性が技術革新で崩せないほど強固であるという結果が得られたが，かつては１９９５年～１９９６年にエクセルがロータス１２３を追い抜いている。これにはいくつかの原因が考えられる。

一つの答えは，既に述べたように価格を半分以下に設定し，外部性を上回るほどの価格差を作り出したことである。この点は既に説明した。これ以外の説明としては，ウインドウズ９５への対応の点で，エクセルはロータス１２３より先んじていたともいわれている。 $ ^{29} $

また，これらに加えてもう一つの要因がある。それはネットワーク外部性の大きさが，昔は今ほどは大きくなかった可能性である。その理由としては，第一に，インターネット登場以前はファイル交換はあまり行われなかった。ファイル交換がこれほど行われるようになったのは，1990年代半ばよりインターネットの普及が本格化してからである。インターネットの登場以前は，人々は表計算ソフトのデータをファイルでやり取りすることは少なく，プリントアウトしたり，グラフを出力したりして使っていた。ファイル交換をしなければ，ファイルの互換性は問題ではないので，ネットワーク外部性の働きは弱くなる。第二に，かつてはパソコンユーザーはマニア層でソフトウェア操作方法の学習能力が高く，解説本や周囲のアドバイスを余り必要としなかった。マニアは自分でソフトウェアの操作方法を学習するので，ソフトウェアの乗り換えも比較的楽に行う。しかし，ユーザーの裾野が広がって普通のユーザーが増加すると，彼らにとっては不慣れなことなので学習自体のコストが増える。彼らは周囲に教えてくれる人が多く，解説本も多いソフトを好むので，この意味でのネットワーク外部性が大きくなる。

この可能性を裏付ける興味深い事実がある。ブリンジョルフソン&ケメラーは，1990年前半の表計算ソフトについて，同じようにヘドニックプライスモデルを使ったネットワーク外部性の実証を行っている。その推定結果の一部を下の表2に示す。スペースの節約のため，年ダミーや機能変数の一部を除いてある。この結果を，我々の推定結果と比較する。

まず注目すべきなのはネットワーク外部性の係数が0.0075で，我々の係数0.012より小さいことである。シェアの格差が70％ポイントのときのネットワーク外部性による価格差は，70×0.75=52.5となり，5割増となる。すなわち我々の推定での8割増しから，5割増しにまで縮小
する。今から１０年前には，ネットワーク外部性は現在よりはやや小さかった可能性がある。

表 2 Brynjolfsson and Kemerer の表計算ソフトの推定結果（抜粋）

被説明変数：小売価格の対数

說明变數	係數	t 值
Intercept	4.87	32.66
Share	0.0075	2.64
Embedded	0.45	3.37
LAN_comm	0.45	3.64
Lsort_col	0.33	2.50
WSVWG	0.44	3.67

出所：Brynjolfsson and Kenerer（1996）

注 他の変数は省略

さらに注目すべきは，有意な機能変数があることである。表2ではそのうち4つの係数を記した。上から順に，図が表の中に描けるか（Embedcht，LAN）対応しているか（LAN_comm），ソーティングができるか（Sort_col），見たままが印刷できるか（WYSWYG）という機能を表している。これらは，現在の表計算ソフトではいずれも実現されているものであるが，当時は新機能であった。これをみると，新機能はいずれも価格を有意に上昇させており，上昇の幅も33%から45%に達する。ネットワーク外部性による価格差が52.5%であるから，これらの新機能のうちどれか二つについて先んじて開発すれば，ネットワーク外部性の効果を凌駕できる。仮にシェア10%しかない2番手企業が，図が表の中に描け(Embedded)，LAN対応している(LAN_comm)製品をいち早く開発すれば，トップの80%のシェアを持つ製品のユーザーを自社製品に鞍替えさせることができる。このように，1990年代前半は新機能でネットワーク外部性を打ち破ることが可能であった。1995年～1996年にかけてエクセルがロータス123を追い抜いた一つの原因は，このようにネットワーク外部性が現在より弱く，新技術がユーザーに高く評価されていたからと考えることができる。

以上から，１９９５年～１９９６年のエクセルとロータス１２３の逆転の原因は３つ考えられる。①極端な戦略的価格引下げ，②技術革新の効果がプラスだったこと，③ネットワーク外部性自体が小さかったこと。

このように考えるなら，他の企業が，今から新しい表計算ソフトを開発して，エクセルに挑戦するのは難しいと思われる。なぜなら，現時点では，②と③の条件は失われている。また，①の価格戦略は，マイクロソフト社に対
抗する資本力が必要で，世界最大のソフトウェア会社であるマイクロソフト社並みの資本を用意するのは難しいと考えられる。これらを勘案すると，1995年～1996年のようなシェアの逆転は，これからは起こりそうもないと思われる。したがって，第1ステップはやはり通過し，第2ステップに進むべきということになる。

## 4 第2ステップ：独占の弊害の有無

第2ステップでは独占の弊害の有無を検討する。ここでは，独占の弊害を，競争圧力が低下したことによる技術革新の停滞と価格の高止まりという2つの観点から判断することとする。

最初に技術革新についてみよう。まず，ヘドニックプライスモデルでの機能変数の係数を現時点と過去とで比較する。機能変数の係数は，ユーザーからみたときの新しい機能への評価であり，平均的には技術革新の程度を表していると考えられるからである。すると，既に表1と表2でみたように機能変数の係数は1990年代前半には有意であったのが，2000年前後には値が低下して有意ではなくなってきている。表3は表1及び表2における機能変数をまとめたものだが，機能変数の値が下がっていることが分かる。すなわち，新たに付け加えられる機能は大きな便益の向上を伴わなくなってきている。言い換えれば，ユーザーからみたときの技術革新の速度は低下している。ヘドニックプライスの係数の比較により技術革新速度の低下は起きていると判断できる。

表 3：表計算ソフトの機能変数の係数の値

Brynjolfsson 推定	本報告書の推定
1990 年代前半	2000 年前後
0.45	0.21
0.45	0.124
0.33	- 0.218
0.44

第二の方法として，ユーザーへのアンケート調査を用いた。ユーザーに対して，表計算ソフトのバージョンごとにどの程度改善したかを主観的に評価してもらい，その平均値を求めた。アンケートの送付先は主要インターネットサービスプロバイダー（以下「ＩＳＰ」という。），大企業，大学のシステム担当者で，配布先は１１７９社・校，２００２年１２月に発送し，７７１校・社より回答を得た（回収率は６５．４％）。$^{30}$ 設問としては，ユーザーとしての立場
から，バージョンアップに伴いどの程度表計算ソフトの機能が向上したと感じたかをパーセンテージで回答してもらう形式とした。例えば，エクセル5．0からエクセル95にバージョンアップしたとき，機能の向上がその人の主観的評価で3割程度あったと考えたとすると，30％と答えてもらう。

図9 エクセルの機能向上への評価

全ユーザーの平均値を記したものが図8であるが，これによると明らかにユーザーの機能向上の評価は低下している。エクセル5．0からエクセル95へのバージョンアップの際には，平均すればユーザーは25％の機能向上を認めた。この率は次第に低下して最新のエクセル2000から2002への移行では，10％しか機能向上を感じていない。ユーザーが感じる効用で測ると，技術革新の大きさは次第に低下している。即ち，技術革新の速度は低下していると考えられる。

次に価格をみてみると（図7再掲），価格は１９９７年以降一定で低下してい
ない。つまり，エクセルが大きなシェアを取って以降は価格は低下していないのである。ソフトウェア価格は低下するのが通例であり，この安定はやや異例である。かつては10万円したワープロソフトの価格は次第に低下してきたし，メールソフトやエディターなどではシェアウェアかほとんどゼロに近い価格にまで下がった例もある。このようなソフトウェア価格の低下傾向を考えた場合，エクセル価格の安定はどちらかといえば異例である。これは，独占による価格の高位安定と解釈できる。

むろん，機能を加味した上での実質価格を取れば，1990年代後半にも実質価格は低下しているかもしれないが，そのようにしても結論は変わらないと思われる。なぜなら，既にヘドニックプライスの推定でみたように，1990年代前半の方が新機能の影響は有意でかつ大きく，1990年代後半になると機能変数は価格にほとんど影響を与えなくなるからである。もし，機能を勘案した上での実質価格を比較すると，1990年代前半に急速な価格低下があったのが，1990年代後半になると価格低下にブレーキがかかったという結果が得られるだろう。つまり，独占によって価格の低下速度にブレーキがかかったという形で独占の弊害は現れていることになる。

図7（再掲）エクセルとロータス 123 の小売価格の推移

出所：BCN

以上をまとめて，技術革新速度の低下と価格の高位安定は，現象として発生
していたといってよい。

ただし，技術革新については，革新速度の低下は独占のためではなく，技術が成熟期に入ったためという別の説明が可能である。すなわち，そもそも表計算ソフトという製品が成熟してきて，新しい画期的な機能が出にくくなっており，そのために人々のバージョンアップごとの評価が余り高くないという可能性である。しかし，もしそうであれば，製品はユーザーからみて同質的になってくるので，競争は新機能開発競争から価格競争に移行し，製品価格は低下するはずである。実際，機能的にほとんど差がなくなったメールソフトやエディターソフトでは，ゼロに近いところまで価格が低下している。しかし，図7にみるように，表計算ソフトウェアの価格は高いままであり，価格競争が働いていない。この意味で独占の弊害は生じていると考えられる。

結論として，表計算ソフトの場合，独占の弊害は生じていると考えられる。ゆえに第2ステップも通過し，第3ステップに進む。

## 5 第3ステップ：政策の効果と副作用の検討

第3ステップは，措置の効果と副作用である。今回はこの第3ステップの調査は行っていない。ここでは，調査のポイントだけを記すことにする。

措置は，(1)インターフェースの公開，あるいは(2)独占部門とそれ以外の分離である。ただし，(2)については，現時点では検討対象にはならないと考えられる。その理由は，OSとは異なり，表計算ソフトの場合，エクセルの独占力をてこにして他の競争的部門で独占を図っている例は，現時点ではあまりみられないからである。 $ ^{31} $ したがって，(2)は忘れてよく，措置としては(1)のインターフェースの公開だけが検討に値する。

表計算ソフトの場合，問題となるインターフェースは，操作方法とファイル形式である。操作方法については，エクセルと似た操作方法を他社が採用しても構わないということになればよい。すなわち，操作方法については知的所有権の適用を控えめにすることが措置になる。近年，操作方法についての知的所
有権は余りうるさく主張されなくなりつつあり，この流れを更に強化することが望まれる。

より重要なインターフェースはファイル形式である。エクセルのネットワーク外部性は，主としてこのファイル形式から発生していると思われるので，これを公開するのが措置としては最も有効であろう。

ファイル形式の公開の具体的な手順は，ファイル形式を公開のフォーラムのような場所で決めること，そしてそのバージョンアップをする時は，製品開発の前にフォーラムで議論して決めるようにすることである。実際の製品開発の前にリードタイムを設ければ，どの会社も開発期間を持つことができるので，スタートラインがそうう。このような共通規格に対する障害としては，各社が独自の機能を付け加えてしまって互換性が失われ，規格として機能しなくなることがあるということが挙げられる。 $ ^{32} $ そこで，少なくとも独占力を持つエクセルには独自規格を禁じるか，あるいは少なくともスイッチで独自規格部分のオン・オフを選べるようにして，デフォールト（出荷時の設定値）ではスイッチをオフにして出荷するように義務付けるという方法が考えられる。

このような措置を採る場合に検討しておくべき課題として，期待される効果が現れるかどうか及び副作用の有無という問題がある。

期待される効果とは，表計算ソフトにエクセルに対抗する製品が現れることである。これについては技術的にはスターオフィスのような対抗馬があるので，比較的楽観できるように思われる。むろん本当にそうであるかはヒアリング調査などを行う必要がある。

副作用のうち，開発の誘因への悪影響についてもそれほど心配しなくてもよいのではないかと推測される。表計算ソフトのエクセルは，既に膨大な富をマイクロソフト社にもたらしており，開発誘因としてはリスクへの報酬も含めて十分な報酬をすでに生み出したと考えられるからである。すなわち，現時点でエクセルのインターフェースを完全オープン化して，エクセルの独占レントを奪っても，新たにソフトウェアの開発を行おうとする企業の意欲を大きく損なうことはないだろう。ただし，これもソフト開発のベンチャー企業へのヒアリング調査等で検討する必要がある。

議論が分かれそうなのは，このようなインターフェースの公開が技術的に可能かどうか，そして技術的にみて技術革新を阻害しないかどうかという点である。そもそも表計算ソフトのファイル形式を決めるということは，表計算ソフト
トの中身をほとんど決めることに等しいことではないか。仮にそうだとすれば，表計算ソフトの中身自体をフォーラムで決定することとなり，企業間競争は行われなくなってしまう。また，現在エクセルはワードやアクセスなどのワープロ・データベースソフトとの連携を強めているが，そのような場合にエクセルだけのファイル形式を公開することができるのだろうか。フォーラムでのファイル形式の決定には時間が掛かり，かえって技術革新の速度は低下しないか。これらについては，ソフトウェアの開発エンジニアに聞かなければ分からないので，彼らへのヒアリング調査が望まれる。

このようなヒアリング調査で，期待どおりの効果が得られそうであり，かつ副作用がそれほど深刻でないという結果が得られれば，①の措置の発動に進むことになる。本報告書では，そこまでのヒアリング調査は行っていないので，結論は出ていない。これは今後の作業課題である。

## 6 結論

表計算ソフトについてまとめると，以下のとおりである。

(1) 第0ステップ: 調査のトリガー

エクセルのシェアが高く安定しており，また戦略的な価格設定が見られるなど，ネットワーク外部性が働いている可能性は十分である。

(2) 第1ステップ：ネットワーク外部性の実証

ネットワーク外部性は働いている。そして技術革新を表す新機能の変数は，有意でない。したがって，技術革新によってネットワーク外部性を打ち砕くことは難しく，独占が技術革新によって崩れることを期待することはできない。

(3) 第2ステップ：独占の弊害の有無

技術革新の停滞と価格の高止まりが生じており，独占の弊害が認められる。

(4) 第3ステップ：構造的な改善措置の効果と副作用

未検討

第1章の4図に対応させると，図9のようになる。表計算ソフトは第3ステップまで進んでおり，構造的な改善措置の効果と副作用を検討すべき段階にあることになる。
図9 表計算ソフト市場における競争政策上の対応についてのまとめ
## 1 はじめに

本章では，代表的ビジネスソフトウェアであるワープロソフトを取り上げ，その日本国内市場を対象として分析を行う。主な分析対象期間は１９９８年末から２０００年末までとした。したがって，いわゆるマイクロソフト事件における公正取引委員会による調査の対象となった期間よりも後の期間が今回の主要分析対象期間となる。 $ ^{33} $

本章の構成は次のとおりである。第1章で紹介したアプローチのうちの第0ステップとして，本章第2節では，1990年代以降の日本のワープロソフト市場を概観して，競争が減退している可能性が高いことを説明し，第3節では同市場の特質の一つとしてネットワーク効果が働いている可能性を説明する。続く諸節では，1998年から2000年にかけての日本のワープロソフト市場におけるネットワーク効果の存否に関して，我々が行った実証分析について説明する。これらは，第1章のアプローチの第1ステップに当たる。まず，第4節で分析に用いたデータを紹介し，続いて第5節で実証分析の手法を解説する。実証分析の内容と結果は第6節で紹介される。そこでは，我々が用いたデータと手法からは，ベンダーのシェアが価格に及ぼす正の影響という形でのネットワーク効果の存在は確認できないことが示される。第7節は，用いられたデータと手法に関する限界と問題点を議論するとともに，実際にはネットワーク効果が働いていたにもかかわらず第6節までの分析にはそれが現われなかった可能性を説明する。第8節では1990年代半ば以降に起きたソフト間のシェアの逆転の要因を考察し，第9節ではワープロ市場における競争減退の弊害を議論する。最終節で本章の議論のまとめを述べる。

なお，筆者たちが知る限り，ワープロ市場におけるネットワーク効果の存否の実証分析は，内外を通じ行われていない。

## 2 第0ステップ（その1）：市場の概観

図１０から明らかなように，１９９０年代を通してワープロ出荷本数，出荷金額ともおおむね前年比で増加し続けた。消費者は過去に購入したワープロも使用し続けるので，使用されているワープロ本数の伸びは更に顕著であったということができる。なお，このデータには，表計算等他のビジネスソフトとの統合ソフトに含まれるワープロソフトも含まれている。統合ソフトの場合，金額に関しては，統合ソフト全体としての出荷額をワープロソフト，表計算ソフト
ト,データベースソフト等の主要構成要素間で案分したものが用いられている。

図 10 日本のワープロソフト市場規模の動向

出所：日本パーソナルコンピュータソフトウェア協会

注 出荷本数データについては1992年以降のもののみ

図１１は，１９９４年から２０００年にかけての国内における主要ワープロソフトのシェアの推移を示している。１９９０年代前半には，ジャストシステム社の一太郎が過半のシェアを維持していたが，１９９０年代半ば以降マイクロソフト社のワードのシェアが一太郎のシェアを追い抜いた。ワードのシェアは，２０００年にかけて高く維持されるのみならず，緩やかに拡大し続けている。 $ ^{34} $
図11 日本のワープロソフト市場における主要ソフトのシェアの推移

出所：BCN（1994年～1996年），日経マーケット・アクセス（IT基本データ）（1997年～2000年）

このようなシェアの逆転の背後にどのような企業行動があったのかを探る一助として，主要ワープロソフトの各時点における代表バージョンの標準価格（カタログ価格）を記したのが図12である。 $ ^{35} $ 1990年代初頭から1995年にかけて，一太郎，ワード双方とも標準価格は5万8,000円のままで一定であった。この状況は1996年には大きく変わり，一太郎の標準価格は4万円に，ワードの標準価格は1万5,000円にまで下げられた。翌1997年には一太郎は2万円，ワードは1万1,180円と，両者の価格は更に下げられ，この価格は1998年にも続けられた。これと軌を一にするように，大幅な数量シェアの入れ替えが生じた。1999年にはワードの価格は1万8,800円まで戻され（一太郎は2万円のまま），この価格が2001年まで続いた。

ネットワーク効果が働く産業やスイッチングコストが大きい産業では，競争の初期に低価格をつけて顧客を獲得し，ロックインされた顧客から後に高い対価を得るというような戦略的な価格設定が行われることが多い。1996年以降の日本のワープロ市場においても，戦略的な価格設定が行われていたと推測
## される。

図 12 日本のワープロソフト市場における主要ソフトの標準価格の推移

出所：ジャストシステム社，マイクロソフト社，日本経済新聞

既にみてきたように，マイクロソフト社は，１９９０年代後半にはワードのシェアを維持するのみならず，拡大した。これを可能にした要因としては，ワードの機能と比べて価格が安かった可能性と，既に大きなシェアを獲得していたワードに対しての方が，一太郎に対してよりもネットワーク効果が強く働いていたため，同様の機能・価格であれば新たに購入を行おうとする消費者はワードを購入したという可能性の二つが考えられる。

次節では，そもそもワープロソフト市場においてネットワーク効果が働く蓋然性が高いことを説明し，第4節以降で1998年から2000年にかけての日本のワープロソフト市場において，ネットワーク効果が働いていたかどうかを実証的に検証する。

## 3 第0ステップ（その2）：ワープロソフトにおけるネットワーク効果

ワープロで作成した文書は，後に作成者本人が印刷する，読む等の用途に用いることはもちろんあるが，フロッピーやCD-ROM等を介したリLANやインターネットで送受信したりすることによって，他人が読むことも日常行われる。他人に文書を読んでもらいたいと考える作成者の立場からは，自分が用
いているソフトと同一又は互換性のあるソフトを用いる人の数が多い方が，そのソフトを用いることから得られる便益が高くなる。これがネットワーク効果の主要な源泉であり，ここでは便宜上このような要因から生じるネットワーク効果を「ファイル交換効果」と呼ぶ。

また，補完的な理由として，ワープロソフトの使用開始に当たっては，周りに同じソフトを使用している人がいれば，使用法についての質問に対する回答が期待できるということもある。この面からも，自分と同じソフトを用いる人が多い方が，その消費者にとっては好ましい。さらには，あるソフトのユーザーが多くいれば，そのソフトについての解説や，そのソフトを用いて特定の作業をするための解説に対する需要も大きいものとなり，解説書や雑誌記事が増えることとなる。これらが増えることによってこのソフトを用いるユーザーが受ける便益はさらに上昇する。ここでは，便宜上これらの要因から生じるネットワーク効果を「教師生徒効果」と呼ぶ。

これらの理由から，ワープロソフト市場においては，ある消費者が使用しているソフトと同一のソフトの使用者が多い方が，その消費者が受ける便益は大きいというネットワーク効果が働きやすいと考えられる。

なお，ワープロのファイル交換の重要性は，インターネットが広く普及することによって飛躍的に高まったといわれる。したがって，1992年以前と比べると，1995年以降の時期の方がファイル交換の重要性が高く，したがってネットワーク効果がより強く働いていた可能性がある。

## 4 第1ステップ（その1）：実証分析に用いたデータ

今回の実証分析では，調査会社GFKが主要小売店のPOSデータから取りまとめた，1998年12月，1999年12月，2000年12月の3時点におけるソフト製品ごとの平均販売価格と販売数量を用いた。なお本章においては，ソフトに係るデータに関して，便宜上，「ソフト」はワード，一太郎等を指すものとし，同じソフトであっても販売対象が異なったり（例：ウィンドウズ向けとマッキントッシュ向け），バージョンが異なったり，割引方法が異なったり（例：通常販売と教育機関向け割引販売）した場合には，それぞれが別々の「ソフト製品」であるということにする。

ソフトごとのシェアについては，第2節でも触れた日経マーケットアクセスのエト基本調査によるものであり，これは使用ソフト等に関してユーザーに対してアンケート調査を行った結果である。 $ ^{36} $

分析対象期間を通じて，ワープロソフト市場においては，ワードと一太郎以
外のソフトの販売は極めて少なかったので，両ソフト以外のデータはすべて除外した。また，Java用ソフト製品（一太郎ARK，同LⅠⅡⅡ×対応版），その他評価が困難であったソフト製品（一太郎プレミアム，ワード97サービスR，ワード98マッキントッシュ版教育機関割引iMacパワーアップ）のデータも除外した。この結果，標本数は88となった。なお，同一ソフト製品であっても，異時点におけるデータであれば別標本として扱っている。

実質価格を導出するに当たっては，93 SNAに基づく四半期ごとのGDPデフレータを用いた。

分析に用いた変数は，次のとおりである。

## ☐ 価格変数

AVG_RPRICE：ソフト製品ごと時点ごとの実質平均販売価格（円）

## ☐ シェア変数

SHARE：当該期のソフトごとのシェア（全市場であればシェア1）

SHARE_L1：1期前（1年前）のソフトごとのシェア（全市場であればシェア1）

## ☐ 機能変数

D_VQCE：音声認識機能ダミー（音声認識機能を有していれば1，そうでなければ0）

## ○ これ以外の機能変数の代理変数

D_99：1999年ダミー（1999年のデータであれば1，そうでなければ0）

D_00：2000年ダミー（2000年のデータであれば1，そうでなければ0）

AGE：当該ソフト製品発売開始からデータ時点までの時間（月数）

## ☐ 販売対象ダミー変数

D_MAC : マック版ダミー（マック版であれば 1 ，そうでなければ 0 ）

D_LITE : ライト版ダミー（ライト版であれば 1 ，そうでなければ 0 ）

D_KIDS : 子供向けダミー（子供向けであれば 1 ，そうでなければ 0 ）

## ☐ 割引ダミー変数

D_ACADEMIC：教育機関割引ダミー（教育機関割引であれば1，そうでなければ0）

D_UPGRADE：アップグレード版ダミー（同一ソフトを持っている人のためのアップグレードであれば1，そうでなければ0）

D_COMP_UPGRADE：乗り換え版ダミー（競合他社ソフト又は自社他製品を持っている人に対する割引版であれば1，そうでなければ0）
D_SP_OFFER：特別オファーダミー（特別オファー版であれば1，そうでなければ0）

１９９０年代後半までにワープロソフトは様々な小規模の付加機能を有するようになったが，各ソフト製品のカタログ等からそれが有する機能すべてを割り出すことは困難であり，また分析の対象とした時期までには，パソコン雑誌や業界誌もワープロソフトに関してはソフト製品間の詳細な比較記事の掲載をやめていたため，そこから各ソフト製品が有する機能を割り出すこともできなかった。そこで今回の分析では，機能変数としては特に重要な付加機能と考えられ，かつデータ収集が容易であった音声認識機能についてのダミー変数D_VQCEを取り上げ，これ以外の諸機能については，ワープロソフト全般の通時的な機能向上を表す年次ダミー変数D_99，D_00と，標本観察時点における個別ソフト製品の陳腐化の度合いを表す変数AGEで代理させた。

## 5 第1ステップ（その2）：実証分析の手法

一般に，ネットワーク効果が働いていてかつ自社製品と他社製品の間に互換性がない，あるいは互換性が不完全である場合には，ある製品に関して高いシェアを有する企業の方が低いシェアを有する企業よりもその製品に対して高い価格を付ける。これは，消費者がどの企業からその製品を購入するかを決定する際には，各社の製品の評価にその会社の製品のユーザー数を含めて判断するためである。

したがって，他の変数を制御した上でシェアと価格との間に正の相関があれば，それはネットワーク効果の存在を示すことになる。そこで我々は，ワーブロソフト製品の価格を被説明変数，そのソフト製品の機能を表す変数やソフトシェアを説明変数として回帰分析を行い，ソフトシェア変数の係数が正かつ統計的に有意であるか否かを調査した。 $ ^{37} $ 一つのデータ時点に販売されたソフト製品の本数はソフト製品によって大きく異なるため，各誤差項にそのソフト製品の当該期における販売数量をウェイトとしてウェイト付けを行う加重最小二乗法を用いた。

6 第1ステップ（その3）：実証分析の内容

(1) シェア変数として当該期のシェアを用いた分析

まず，シェア変数として当該期のソフトシェア SHARE を用いた分析を行っ
た。結果は，表４のとおりである。

表4：シェア変数として当該期のシェアを用いた分析結果

变数	系数推定值	標準誤差	t 值	P 值
C	15004.0	772.391	19.4254	[.000]
SHARE	1828.12	1550.65	1.17894	[.242]
D_ACADEMIC	-9655.90	484.543	-19.9278	[.000]
D_UPGRADE	-8382.71	500.951	-16.7336	[.000]
D_COMP_UPGRADE	-3451.23	725.199	-4.75900	[.000]
D_LITE	-3635.76	858.050	-4.23724	[.000]
D_KIDS	-1601.14	1412.03	-1.13393	[.260]
D_VOCICE	7505.73	826.419	9.08224	[.000]
D_SP_OFFER	-3987.93	668.392	-5.96645	[.000]
D_MAC	5501.76	1166.50	4.71646	[.000]
AGE	-406.256	91.9376	-4.41882	[.000]
D_99	649.437	401.808	1.61629	[.110]
D_00	2949.62	571.489	5.16129	[.000]
R-squared = .921607
Adjusted R-squared = .909065
F (zero slopes) = 73.4770 [.000]

機能変数，機能代理変数，販売対象ダミー変数，割引ダミー変数の係数の符号は，いずれも経済理論と整合的なものであり，うちD_KIDSとD_99以外の係数は1％水準で統計的に有意である。シェア変数の係数も理論上の予想どおり正であるが，統計的に有意ではない。したがって，この分析からは，価格に対するシェアの正の影響という意味でのネットワーク外部性の存在は確認できない。

## (2) シェア変数として 1 期前のシェアを用いた分析

現実にはソフトシェアと各ソフト製品の価格は市場において同時に決まる。したがって，このような回帰分析においては誤差項と被説明変数の間に相関が生じ，同時性バイアスが生じる。この問題を回避するために，説明変数に含むソフトシェア変数として1期前（1年前）のソフトシェア SHARE_L1 を用いたのが次の回帰分析である。

この分析の結果は，表5のとおりである。
表 5：シェア変数として一期前のシェアを用いた分析結果

变数	系数推定值	標準誤差	t 值	P 值
C	14209.6	1118.82	12.7006	[.000]
SHARE_L1	3612.34	2460.91	1.46789	[.146]
D_ACADEMIC	-9666.91	482.244	-20.0457	[.000]
D_UPGRADE	-8369.52	498.485	-16.7899	[.000]
D_COMP_UPGRADE	-3458.97	720.363	-4.80171	[.000]
D_LITE	-3554.47	858.379	-4.14091	[.000]
D_KIDS	-1431.17	1412.64	-1.01312	[.314]
D_VOCCE	7487.51	822.581	9.10246	[.000]
D_SP_OFFER	-3966.76	664.943	-5.96556	[.000]
D_MAC	5346.88	1174.14	4.55388	[.000]
AGE	-424.921	93.8256	-4.52884	[.000]
D_99	816.811	401.422	2.03479	[.045]
D_00	2921.64	554.995	5.26427	[.000]
R-squared = .922385
Adjusted R-squared = .909966
F (zero slopes) = 74.2752 [.000]

機能変数，機能代理変数，販売対象ダミー変数，割引ダミー変数の係数の符号はいずれも経済理論と整合的なものであり，うちD_KIDS以外の係数は統計的に有意である（D_99の係数は5％有意水準で，他の各変数の係数は1％有意水準で有意）。シェア変数の係数も正であるが，上記(1)のケースと同様，統計的に有意ではない。したがって，この分析からも，シェアの価格に対する正の影響という形でのネットワーク外部性の存在は確認できない。

説明変数の一つであるシェア変数のラグを取ったことについては，消費者が購買に関して（購入を行うか否か，また購入する場合，どのソフトを購入するか）意思決定を行う際に，ソフト製品価格についてはその時点のものを容易に把握することができるが，ソフトシェアに関してはその値を認知するのに時間が掛かり，購買に関する意思決定に取り込まれるのは一定期間さかのぼった時点のシェアである，というような説明を提供することができる。この一定期間を1年間とすることには異論があろうが，データ上の制約により1年ラグを用いることとした。

## 7 分析結果の考察

前節までで，我々が入手したデータからは，1998年から2000年にかけての日本のワープロ市場においては，シェアが価格に正の影響を及ぼすという形でのネットワーク効果が働いていたと結論付けることは困難であることが示された。 $ ^{38} $ しかし，ここからこの市場ではネットワーク効果が働いていなかった
帰分析も行ったところ，価格変数の係数の推定値は負であるが統計的に有意ではなかった。同時性の問題はあるが，これは価格の上昇はシェアに負の影響を及ぼしていないことの傍証となる。推定結果は次のとおりである。

R-squared = .975223

Adjusted R-squared = .970870

F (zero slopes) = 224.050 [.000]

たと結論付けることは，いくつかの理由から危険である。本節では，前節の実証分析の限界と，ネットワーク効果が実際は働いていたにもかかわらず上記の結果が生じた可能性について議論する。

## (1) データ上の問題点

まず，使用したデータは，次の各側面から制約を受けていたことに留意する必要がある。

① 使用したデータは，単体で販売されたワープロソフトのみを含んでおり，他のビジネスソフトとの統合ソフトは含んでいない。

② 使用したデータは，小売店頭で販売されたワープロソフトのみを含んでおり，パソコン販売時にプリインストールされていたソフトは含んでいない。

③ 使用したデータは，小売店頭で販売されたワープロソフトのみを含んでおり（したがって，販売相手は個人と小規模法人が中心），法人が納入業者から購入したソフトは含んでいない。

④ データは，1998年～2000年という，マイクロソフト社，ジャストシステム社間の激しい競争が既に過去のものとなっていた期間のものである。

⑤ 使用した POS データは月次であるが，3 時点からしか取られていない。

变数	系数推定值	標準誤差	t值	P值
C	-.240432	.028673	-8.38544	[.000]
SHARE_L1	1.57264	.036037	43.6398	[.000]
AVG_RPRICE	-.00000220540	.00000166713	-1.32287	[.190]
D_ACADEMIC	-.025471	.017556	-1.45084	[.151]
D_UPGRADE	-.018854	.015700	-1.20090	[.234]
D_COMP_UPGRADE	-.019187	.011892	-1.61339	[.111]
D_LITE	.00306883	.013737	.223400	[.824]
D_KIDS	.00449852	.020535	.219071	[.827]
D_VOICE	.012558	.017230	.728883	[.468]
D_SP_OFFER	-.010414	.011658	-.893333	[.375]
D_MAC	-.016818	.019153	-.878120	[.383]
AGE	-.00380788	.00152868	-2.49095	[.015]
D_99	.082041	.00595348	13.7803	[.000]
D_00	-.028972	.00937716	-3.08965	[.003]