Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
両対数形の需要関数の推定結果 ブランドレベル(2)

被說明变數
說明变數	LNQM5係數	LNQM6係數	LNQM0係數
C	-8.623648 *	-3.511839	14.25494 ***
t值	(-1.777334)	(-0.823387)	(3.085422)
LNPM	-0.340641	-0.74798 ***	0.638631 **
t值	(-1.096934)	(-2.74009)	(2.159755)
LNPM2	0.099392	-0.500664 **	0.11177
t值	(0.382977)	(-2.194628)	(0.452294)
LNPM3	0.192841	-0.030212	-0.093229
t值	(1.63698)	(-0.291753)	(-0.831122)
LNPM4	0.575469	0.057245	-0.036319
t值	(1.20887)	(0.136799)	(-0.080125)
LNPM5	-1.970862 ***	0.228946 **	-0.133368
t值	(-17.98768)	(2.37708)	(-1.278324)
LNPM6	1.363232 **	0.944778 *	0.218678
t值	(2.256647)	(1.779161)	(0.380164)
LNPM0	0.036942	0.176072	-2.981415 ***
t值	(0.188458)	(1.021824)	(-15.97306)
LNPB1	0.669173	0.329805	-0.778533
t值	(1.321216)	(0.740771)	(-1.614298)
LNPB2	-0.816385 ***	-0.029439	0.074038
t值	(-2.681626)	(-0.110008)	(0.255404)
LNPB3	0.254217	-0.100306	0.022281
t值	(1.633236)	(-0.733097)	(0.150334)
LNPB4	-0.165448	-0.246752 *	0.016189
t值	(-0.987541)	(-1.675508)	(0.101482)
LNPB5	-0.320246 **	-0.510447 ***	-0.190842
t值	(-0.987541)	(-3.571398)	(-1.232657)
LNPB6	0.337402 ***	-0.061248	-0.026919
t值	(3.506322)	(-0.724084)	(-0.293789)
LNPB0	0.037972	0.034448	0.184506 *
t值	(0.345547)	(0.356613)	(1.76328)
LNY	0.95838 ***	0.76193 ***	0.64777 ***
t值	(7.20392)	(6.515349)	(5.113556)
SUMMER	-0.012689	0.046725 *	-0.002426
t值	(-0.457952)	(1.918379)	(-0.091968)
VINTER	-0.122073 ***	-0.11605 ***	-0.07804 *
t值	(-2.671715)	(-2.889405)	(-1.793743)
R-squared	0.98519	0.98826	0.985019
Adjusted R-squared	0.984033	0.987343	0.98385
S.E. of regression	0.149383	0.131314	0.142243
Sumsquared resid	7.431003	5.74202	6.737597
Log likelihood	187.6619	234.0749	205.2943
Akaike info criterion	-0.892566	-1.150416	-0.990524
Schwarz criterion	-0.601108	-0.858958	-0.699066
F-statistic	851.9769	1078.146	842.1419
Prob(F-statistic)	0	0	0

***；1% **；5% *；10% 有意水準
両対数形の需要関数の推定結果 ブランドレベル(3)

被說明变数
說明变数	LNQB1 係數	LNQB2 係數	LNQB3 係數	LNQB4 係數
C	-15.85977 ***	-6.346781 *	3.322734	-19.62064 ***
t 值	(-6.489686)	(-1.693447)	(0.377087)	(-3.290308)
LNPM	0.45502 ***	-0.096649	1.785765 ***	-1.115153 ***
t 值	(2.909126)	(-0.402923)	(3.166468)	(-2.921884)
LNPM2	0.236848 *	-0.402795 **	1.35816 ***	-0.487836
t 值	(1.811931)	(-2.009316)	(2.881656)	(-1.529476)
LNPM3	-0.1199 **	0.255156 ***	-0.472413 **	0.179116
t 值	(-2.020752)	(2.804085)	(-2.208181)	(1.237157)
LNPM4	0.150787	0.244083	-0.733273	1.29921 **
t 值	(0.628883)	(0.663798)	(-0.848186)	(2.220661)
LNPM5	0.127145 **	0.111919	0.226888	0.510808 ***
t 值	(2.303923)	(1.322397)	(1.140243)	(3.793346)
LNPM6	-0.15196	-0.426906	-0.496391	0.95853
t 值	(-0.499426)	(-0.914885)	(-0.452465)	(1.291055)
LNPM0	0.1721 *	0.486929 ***	0.496429	0.15211
t 值	(1.743113)	(3.215888)	(1.394504)	(0.631392)
LNPB1	-0.911987 ***	0.362166	-0.344027	0.618107
t 值	(-3.574977)	(0.925729)	(-0.37402)	(0.99299)
LNPB2	0.594094 ***	-0.939686 ***	-0.963201 *	-0.127028
t 值	(3.874428)	(-3.996004)	(-1.742159)	(-0.339507)
LNPB3	0.15934 **	0.231971	-5.336529 ***	0.390083 **
t 值	(2.032443)	(1.929382)	(-18.87864)	(2.03914)
LNPB4	-0.19401 **	0.343503 ***	-0.329868	-0.946691 ***
t 值	(-2.299145)	(2.654386)	(-1.084179)	(-4.597769)
LNPB5	0.243773 ***	-0.07689	0.568471 *	-0.309583
t 值	(2.97667)	(-0.612221)	(1.925181)	(-1.549238)
LNPB6	-0.103336 **	0.079372	0.169776	0.591905 ***
t 值	(-2.132083)	(1.067851)	(0.971513)	(5.004971)
LNPB0	0.149697 ***	0.097362	0.179289	0.677392 ***
t 值	(2.704594)	(1.147016)	(0.89838)	(5.015626)
LN	1.244495 ***	0.809972 ***	1.505537 ***	0.728688 ***
t 值	(18.57262)	(7.882087)	(6.231464)	(4.456747)
SUMMER	-0.023788 *	-0.026539	-0.030299	-0.001289
t 值	(-1.704512)	(-1.239989)	(-0.60213)	(-0.03786)
VINTER	0.168343 ***	-0.079972 **	0.383951 ***	-0.224117 ***
t 值	(7.315022)	(-1.239989)	(4.627157)	(-3.991087)
R-squared	0.99078	0.980368	0.96957	0.970729
Adjusted R-squared	0.99006	0.978835	0.967194	0.968443
S.E. of regression	0.075241	0.115388	0.27129	0.183593
Sumsquared resid	1.885166	4.433707	24.50824	11.22423
Log likelihood	434.558	280.6184	-27.14081	113.4273
Akaike info criterion	-2.264211	-1.408991	0.300782	-0.480152
Schwarz criterion	-1.972753	-1.117533	0.59224	-0.188694
F-statistic	1376.339	639.574	408.0862	424.7435
Prob(F-statistic)	0	0	0	0

***；1% **；5% *；10% 有意水準
両対数形の需要関数の推定結果 ブランドレベル(4)

被說明变数
說明变数	LNQB5 係數	LNQB6 係數	LNQB0 係數
C	-11.56716 *	6.311842	-13.08489 *
t 值	(-1.942023)	(0.5597)	(-1.906112)
LNPM	-0.24365	-0.246547	-0.242526
t 值	(-0.639144)	(-0.341589)	(-0.552003)
LNPM2	0.425116	-1.793872 ***	0.743497 **
t 值	(1.334385)	(-2.973969)	(2.024899)
LNPB	0.318814 **	0.402495	-0.111584
t 值	(2.204612)	(1.47003)	(-0.669495)
LNPM4	-0.020624	-1.157187	-0.009687
t 值	(-0.035292)	(-1.045881)	(-0.014382)
LNPB5	-0.01122	-0.011231	-0.052577
t 值	(-0.083415)	(-0.044102)	(-0.339166)
LNPB6	0.531824	-0.680075	0.9217
t 值	(0.717153)	(-0.484364)	(1.07841)
LNPB0	0.002458	1.542925 ***	-1.135211 ***
t 值	(0.010215)	(3.386575)	(-4.093281)
LNPB1	2.287981 ***	-1.581595	0.941763
t 值	(3.679916)	(-1.343545)	(1.31425)
LNPB2	0.198026	-0.837384	-0.449411
t 值	(0.529878)	(-1.183447)	(-1.043392)
LNPB3	0.573697 ***	0.041332	-0.118193
t 值	(3.002452)	(0.114248)	(-0.536705)
LNPB4	0.512934 **	1.161105 ***	0.372617
t 值	(2.494046)	(2.981854)	(1.572016)
LNPB5	-4.095784 ***	-0.755603 **	0.830469 ***
t 值	(-20.52025)	(-1.99945)	(3.610105)
LNPB6	0.102174	-4.28736 ***	-0.269307 **
t 值	(0.864956)	(-19.16972)	(-1.978121)
LNPB0	-0.304324 **	0.745413 ***	-1.95899 ***
t 值	(-2.25593)	(2.918486)	(-12.60005)
LN	1.052903 ***	2.270338 ***	1.351924 ***
t 值	(6.447169)	(7.342482)	(7.182634)
SUMMER	0.030669	0.036277	0.009059
t 值	(0.901663)	(0.563312)	(0.231076)
WINTER	-0.216356 ***	0.137953	-0.040155
t 值	(-3.857351)	(1.299045)	(-0.621164)
R-squared	0.967218	0.950381	0.984134
Adjusted R-squared	0.964658	0.946507	0.982895
S.E. of regression	0.18338	0.3472	0.211349
Sumsquared resid	11.19819	40.14252	14.87464
Log likelihood	113.8454	-115.9576	62.74242
Akaike info criterion	-0.482474	0.794209	-0.198569
Schwarz criterion	-0.191017	1.085667	0.092889
F-statistic	377.8852	245.3133	794.4179
Prob(F-statistic)	0	0	0

***；1% **；5% *；10% 有意水準
表 3.2.10 両対数形の需要関数の推定結果 バター・マーガリン

被說明变數
說明变數	LNQM係數	LNQB係數
C t 值	3.116986 *** (3.318231)	-9.671212 *** (-7.27662)
LNPM t 值	-1.17093 *** (-9.80773)	0.739856 *** (4.379873)
LNPB t 值	0.212588 (1.563538)	-0.869115 *** (-4.517763)
LNY t 值	0.800819 *** (27.51848)	1.216313 *** (29.54012)
SUMMER t 值	0.016952 *** (2.649445)	-0.026731 *** (-2.952708)
WINTER t 值	-0.118992 *** (-11.69374)	0.127068 *** (8.825718)
R-squared	0.99746	0.996014
Adjusted R-squared	0.997357	0.995852
S.E. of regression	0.036728	0.051967
Sum squared resid	0.465397	0.931686
Log likelihood	686.3564	561.4176
Akaike info criterion	-3.729758	-3.035653
Schwarz criterion	-3.567837	-2.873732
F-statistic	9678.513	6157.327
Prob(F-statistic)	0	0

***；1% **；5% *；10% 有意水準
表 3.2.11 両対数形の需要関数の推定結果 バター(1)

被說明变數
說明变數	LNQB1 係數	LNQB2 係數	LNQB3 係數	LNQB4 係數
C t 值	-4.79102 *** (-5.177785)	-1.495328 (-0.601087)	24.77854 *** (4.343352)	-13.30169 *** (-3.363632)
LNPB1 t 值	-1.236686 *** (-8.895756)	0.637212 * (1.704874)	-0.881651 (-1.028616)	1.25558 ** (2.113264)
LNPB2 t 值	0.23225 *** (2.738264)	-1.341408 *** (-5.882534)	-1.041761 ** (-1.992142)	-0.684046 * (-1.887081)
LNPB3 t 值	0.142389 *** (3.349572)	0.321713 *** (2.814913)	-5.476282 *** (-20.89445)	0.432797 ** (2.382219)
LNPB4 t 值	-0.178169 *** (-3.779093)	0.417891 *** (3.296883)	-0.43453 (-1.49489)	-0.848871 *** (-4.21293)
LNPB5 t 值	0.290966 *** (6.222747)	-0.075013 (-0.596711)	0.662455 ** (2.297894)	-0.345176 * (-1.727298)
LNPB6 t 值	0.03248 (1.199539)	0.185026 ** (2.54166)	0.231525 (1.386854)	0.815103 *** (7.043651)
LNPB0 t 值	0.13856 *** (4.416818)	0.028466 (0.337511)	0.251105 (1.298257)	0.572381 *** (4.269162)
LNMB t 值	1.106442 *** (42.44346)	0.613885 *** (8.758981)	1.191525 *** (7.413416)	0.820299 *** (7.362751)
SUMMER t 值	0.010473 (1.361623)	-0.017201 (-0.831828)	0.005202 (0.109707)	0.052832 (1.607219)
WINTER t 值	0.031494 ** (2.521469)	-0.151149 *** (-4.501036)	0.228719 *** (2.970007)	-0.396571 *** (-7.428979)
R-squared	0.996851	0.979395	0.969615	0.969335
Adjusted R-squared	0.996676	0.978244	0.967917	0.967621
S.E. of regression	0.043514	0.116989	0.268284	0.18597
Sum squared resid	0.643778	4.653367	24.47202	11.75884
Log likelihood	627.9531	271.9145	-26.87464	105.0518
Akaike info criterion	-3.377517	-1.399525	0.260415	-0.47251
Schwarz criterion	-3.161622	-1.18363	0.476309	-0.256616
F-statistic	5665.608	850.5774	571.0428	565.6516
Prob(F-statistic)	0	0	0	0

***；1% **；5% *；10% 有意水準
両対数形の需要関数の推定結果 バター(2)

被說明变數
說明变數	LNQB5 係數	LNQB6 係數	LNQB0 係數
C t 值	-1.608973 (-0.402687)	14.29739 * (1.868029)	-5.167714 (-1.122473)
LNPB1 t 值	2.992376 *** (4.984739)	-0.92854 (-0.807486)	0.96743 (1.398636)
LNPB2 t 值	-0.078002 (-0.212975)	-1.843512 *** (-2.6277)	-0.794012 * (-1.881514)
LNPB3 t 值	0.658966 *** (3.589864)	0.115981 (0.329846)	-0.142618 (-0.674294)
LNPB4 t 值	0.672245 *** (3.302077)	1.299793 *** (3.333047)	0.539399 ** (2.299471)
LNPB5 t 值	-4.099972 *** (-20.30599)	-0.814128 ** (-2.104962)	0.791249 *** (3.401069)
LNPB6 t 值	0.267778 ** (2.290218)	-4.127888 *** (-18.43055)	-0.025951 (-0.192629)
LNPB0 t 值	-0.402505 *** (-2.971299)	0.579617 ** (2.233693)	-2.032675 *** (-13.02271)
LNVB t 值	0.644857 *** (5.728597)	1.429082 *** (6.627502)	1.045233 *** (8.058545)
SUMMER t 值	0.013461 (0.405301)	-0.001943 (-0.030547)	-0.006327 (-0.165326)
WINTER t 值	-0.318533 *** (-5.905804)	0.068766 (0.665594)	-0.165708 *** (-2.666419)
R-squared	0.964859	0.945555	0.983
Adjusted R-squared	0.962895	0.942513	0.98205
S.E. of regression	0.1879	0.35993	0.216505
Sumsquared resid	12.00413	44.04684	15.93725
Log likelihood	101.3357	-132.6648	50.32224
Akaike info criterion	-0.451865	0.848138	-0.168457
Schwarz criterion	-0.23597	1.064032	0.047438
F-statistic	491.3274	310.781	1034.752
Prob(F-statistic)	0	0	0

***；1% **；5% *；10% 有意水準
両対数形の需要関数の推定結果 マーガリン(1)

被說明变數
說明变數	LNQM
係數	LNQM
係數	LNQM
係數	LNQM
係數	LNQM
係數
C
t值	-4.069691***
(-2.741616)	-7.072812***
(-2.803729)	-0.829374
(-0.101544)	-6.068776
(-1.472045)
LNPM
t值	-1.786052***
(-17.81891)	1.284597***
(7.541413)	1.316038**
(2.386245)	0.365476
(1.312868)
LNPM
t值	0.360819***
(4.37537)	-1.721796***
(-12.28588)	0.040791
(0.089897)	-0.145505
(-0.635299)
LNPM
t值	-0.027381
(-0.80567)	0.19251***
(3.333139)	-2.790964***
(-14.925)	0.535017***
(5.668169)
LNPM
t值	0.419333***
(2.793325)	0.016102
(0.063116)	-1.8368**
(-2.223737)	-3.414067***
(-8.188589)
LNPM
t值	0.047278
(1.3983)	0.00595
(0.103557)	0.189536
(1.018801)	0.523954***
(5.579642)
LNPM
t值	0.625902***
(3.333664)	-0.201001
(-0.629959)	2.293333**
(2.219943)	1.594076***
(3.057027)
LNPM
t值	0.273184***
(4.367512)	-0.016701
(-0.157118)	-1.198194***
(-3.481488)	0.095003
(0.54688)
LNQM
t值	0.898256***
(22.18727)	1.158726***
(16.84159)	1.136863***
(5.103532)	0.979625***
(8.71241)
SUMMER
t值	0.001542
(0.197578)	-0.004384
(-0.33058)	0.048401
(1.12737)	-0.02037
(-0.940002)
VINTER
t值	-0.020583**
(-2.059121)	0.035632**
(2.097594)	-0.049191
(-0.894385)	-0.034794
(-1.253306)
R-squared	0.995803	0.985414	0.965541	0.987605
Adjusted R-squared	0.995568	0.984599	0.963616	0.986912
S.E. of regression	0.048031	0.081625	0.264279	0.133398
Sumsquared resid	0.784375	2.265303	23.74681	6.050264
Log likelihood	592.3971	401.4933	-21.45979	224.6625
Akaike info criterion	-3.179984	-2.119407	0.230332	-1.137014
Schwarz criterion	-2.964089	-1.903513	0.446227	-0.921119
F-statistic	4245.531	1208.967	501.4157	1425.77
Prob(F-statistic)	0	0	0	0

***；1% **；5% *；10% 有意水準
両対数形の需要関数の推定結果 マーガリン(2)

被說明变數
說明变數	LNQM5
係數	LNQM6
係數	LNQM0
係數
C
t值	-12.96414 ***	-11.47867 ***	13.23685 ***
(-2.751787)	(-2.820598)	(2.97766)
LNPM
t值	-0.232505	-0.566397 **	0.784594 ***
(-0.730879)	(-2.061163)	(2.613829)
LNPM2
t值	0.081625	-0.434727 *	0.144316
(0.311871)	(-1.922855)	(0.584365)
LNPM3
t值	0.271929 **	-0.149159	-0.164632
(2.521056)	(-1.600868)	(-1.617558)
LNPM4
t值	0.792348 *	0.147993	0.055746
(1.663045)	(0.359591)	(0.124)
LNPM5
t值	-1.777283 ***	0.335051 ***	-0.078787
(-16.56231)	(3.614543)	(-0.778101)
LNPM6
t值	1.145193 *	0.963927 *	0.085204
(1.921852)	(1.872682)	(0.151538)
LNPM0
t值	0.061743	0.299304 *	-2.989347 ***
(0.311024)	(1.745402)	(-15.9588)
LNMM
t值	1.109652 ***	0.899923 ***	0.490073 ***
(8.636074)	(8.107992)	(4.042122)
SUMMER
t值	-0.026245	0.024918	-0.026699
(-1.059789)	(1.164866)	(-1.142591)
VINTER
t值	0.024371	-0.01327	-0.047267
(0.768219)	(-0.484236)	(-1.142591)
R-squared	0.984253	0.987946	0.984359
Adjusted R-squared	0.983373	0.987273	0.983485
S.E. of regression	0.152439	0.131679	0.143839
Sumsquared resid	7.900817	5.895419	7.0345
Log likelihood	176.6269	229.3292	197.5321
Akaike info criterion	-0.87015	-1.16294	-0.986289
Schwarz criterion	-0.654255	-0.947046	-0.770395
F-statistic	1118.522	1466.71	1126.212
Prob(F-statistic)	0	0	0

***；1% **；5% *；10% 有意水準
## 3 バター・マーガリンの市場画定分析

第1章2(3)で述べたように，市場支配力を直接推定することが可能であれば，関連市場の画定は必ずしも必要ではない。他方，市場支配力の推定に用いられる需要弾力性は，関連市場の画定にも用いることができる。クリティカル・ロス分析（CLA）は，需要システムの推定結果を用いて，市場画定や競争制限効果の推定を行う手法の一つである。

本節では，前記2で行ったAIDSモデルによる需要システムの推定結果を用いて，バター・マーガリンに対する市場画定分析を行う。分析方法は，クリティカル・ロス分析(CLA)を用いたSSNIPテストである。分析の結果，マーガリン市場・バター市場ともに単独の関連市場を構成することはできないこと，市場範囲をマーガリンとバターを合わせたファット市場に広げたとしても，ファット市場のみで単独の関連市場を構成することはできないことを示している。

また，簡便的に用いられることの多い両対数形の需要関数モデルによる推定結果を用いて，クリティカル・ロス分析(CLA)を行い，AIDSモデルによる結果と比較している。その結果，両対数形の需要関数モデルでは，非弾力的な方向に推定するバイアスが存在するため，より狭い市場範囲を関連市場と判断してしまう傾向が存在することが示された。この結果から，両対数形の需要関数モデルは，誤った判断を導くことになるので他の手法が可能であれば用いるべきではないと考えることができる。

## (1) S S N I P テストとクリティカル・ロス分析（CLA）

関連市場を画定することは，単純に財の特性に基づいて市場を分類することではなく，競争的な制約を相互に与えあっている製品の範囲や地理的な範囲を明確にするという意義を持つ。関連市場の画定のための計量経済学的な方法として，米国司法省が1982年の合併ガイドラインで提案した方法がSSNIPテストと呼ばれる方法であり，欧米を中心に多くの競争当局で採用されている方法である。

SSNPテストは，需要・供給の代替可能性から関連市場の範囲を画定しようとするものであり，経済学的にはごく自然な発想から出発しているテストであるということができる。しかしながら，SSNPテストが公表されたときに，テストの実行可能性についての否定的な見解が数多く存在した。その結果，1980年代・1990年代を通じてSSNPテストの実行方法についての議論が展開されることとなり，これらの議論を通じて明らかになったSSNPテストを実行するための有力な手法の一つがクリティカル・ロス分析(CLA)である。

クリティカル・ロス分析(CLA)は1989年にHarris and Simons（1989）によって導入されて以来，米国・E Uの反トラスト分析において広く受け入れられている。Harris and Simons（1989）はクリティカル・ロス分析(CLA)を合併分析のための手法として用いたが，市場画定（製品市場および地理的市場の市場画定），ユニラテラル効果の分析，協調された行動（カルテル・談合）の分析に対しても広く応用されている。

クリティカル・ロス分析(CLA)は単純な質問から出発している。すなわち，「所与の価格上昇に対して何%の販売量の減少が発生すれば，仮想的な独占企業にとってこの価格上昇は不利益となるのか？」という質問から出発している。いうまでもなくこの質問は，SSNPテストに対するごく自然な質問である。
仮想的な独占企業にとって,価格上昇が不利益となる最小の販売量減少率(%をクリティカル・ロス(Critical Loss, CL)と呼ぶ。それに対して,価格上昇によって発生する実際の販売量減少率(%をアクチュアル・ロス(Actual Loss, AL)と呼ぶ。もしもアクチュアル・ロス(AL)がクリティカル・ロス(CL)よりも大きいのであれば,その価格上昇は仮想的独占企業にとって利益とならない。SSNIPテストの考え方に基づけば,その市場は関連市場を構成していないということになる。

別の見方をすれば，アクチュアル・ロス(AL)がクリティカル・ロス(CL)よりも大きいのであれば，仮想的独占企業にとって価格引上げは利益を生まないということになるので，協調的な価格引上げ行動も発生しない。独占企業であっても価格引上げが利益を生まないのであるから，寡占企業の単独の価格引上げも利益を生まない。したがってユニラテラル効果も発生しないことになる。クリティカル・ロス分析の立場に立つと，市場画定の問題と，市場支配力の推定の問題は相互に関連している。

クリティカル・ロス(CL)の計算方法

仮想的独占企業の価格が P ，生産量が Q ，平均可変費用が生産量に関わらず一定で c ，固定費用が F で表されるとする。そのときの仮想的独占企業の利益を $ \pi_{0} $ ，その状態か

ら $ Y(\%) $ の価格上昇， $ X(\%) $ の販売量減少が発生したときの利益を $ \pi_{1} $ とすると， $ \pi_{0} $ ， $ \pi_{1} $ の値は次の式で表される。

$$ \pi_{0}=PQ-(cQ+F)=(P-c)Q-F $$

$$ \pi_{_{1}}=((1+Y)P-c)(1-X)Q-F $$

次に，$\pi_{1}-\pi_{0}\leq0$ となるXの大きさを求める。

$$ \pi_{_{1}}-\pi_{_{0}}=\left\{((1+Y)P-c)(1-X)Q-F\right\}-\left\{(P-c)Q-F\right\}=YPQ-(P+YP-c)XQ $$

なので，$\pi_{1}-\pi_{0}\leq0$ となるのは，

$$ YPQ-(P+YP-c)XQ\leq0 $$

すなわち，

$$ X\geq\frac{YP}{(YP+P-c)}=\frac{Y}{Y+\frac{P-c}{P}} $$

のときである。 $ (P-c)/P $ は平均可変費用の下でのマージン率を表しているが，平均可変費用が生産量に関わらず一定の時には，平均可変費用と限界費用は等しくなるので，平均可変費用の下でのマージン率はプライス・コスト・マージン(PCM)に他ならない。そこで， $ (P-c)/P = PCM $ とすれば，

$$ X\geq\frac{Y}{Y+PCM} $$
と表すことができる。

クリティカル・ロス(CL)は，価格上昇が不利益となる最小の販売量減少率(\%)のことなので， $ \%^{表示} $ のために100をかけて，

$$ CL=\frac{Y}{Y+PCM}\times100 $$

と表される。(3.10)式より，仮想的独占企業のプライス・コスト・マージン(PCM)さえわかれば，クリティカル・ロス(CL)を簡単に計算することができる。例えば，プライス・コスト・マージン(PCM)が50%の仮想的独占企業が5%の価格上昇をしたときのクリティカル・ロス(CL)は，

$$ CL=\frac{5(\%)}{5(\%)+50(\%)}\times100\approx9.1\% $$

すなわち，5%の価格上昇によって，販売量が9.1％以上減少すると，この仮想的独占企業の利益は減少することになる。このことを，需要の価格弾力性の大きさから考えると，仮想的独占企業が直面する需要の価格弾力性が1.82よりも大きければ，5%の価格上昇によって引き起こされる販売量の減少は，9.1％よりも大きくなる。

では，仮想的独占企業のプライス・コスト・マージンはどうやって推定することができるのであろうか。もしもインタビュー等を通じて，平均費用に対するマージン率に関する情報が入手可能であるならば，その情報を利用して，市場全体の平均費用に対するマージン率を推定し，それを仮想的独占企業のマージン率とすることも可能であろう。

もしも需要関数を推定するのに十分な価格と生産量に関する情報が入手可能であるならば，需要関数を推定することによって，

同質財の寡占市場； $ PCM_{i}=\frac{m_{i}}{\varepsilon} $

差別化された財の寡占市場； $ PCM_{i}=\frac{1}{\varepsilon_{ii}} $

という性質を利用して各企業のプライス・コスト・マージンを推定することができる。その上で，マーケットシェアや販売額シェアなどをウェイトに用いて，市場全体のプライス・コスト・マージンを推定し，それを仮想的独占企業のプライス・コスト・マージンとすることができる $ ^{62} $ 。

マーケットシェア $ m_{i} $ をウェイトに用いて加重平均するのであれば,

$$ PCM=m_{_{1}}PCM_{_{1}}+\cdots+m_{_{n}}PCM_{_{n}} $$

販売額シェア $ w_{i} $ をウェイトに用いて加重平均するのであれば，
$$ PCM=w_{1}PCM_{1}+\cdots+w_{n}PCM_{n} $$

とすることによって，仮想的独占企業のプライス・コスト・マージンを推定することができる。このとき，同質財の寡占市場であれば，マーケットシェアをウェイトに用いて加重平均すれば，

$$ m_{1}PCM_{_{1}}+\cdots+m_{_{n}}PCM_{_{n}}=\frac{m_{_{1}}^{2}}{\varepsilon}+\cdots+\frac{m_{_{n}}^{2}}{\varepsilon}=\frac{HHI}{\varepsilon} $$

となるので, $ HHI / \varepsilon $ を市場全体のプライス・コスト・マージンと考えて, 仮想的独占企業のプライス・コスト・マージンとすることも可能である。

## アクチュアル・ロス(AL)の計算方法

アクチュアル・ロス(AL)は，仮想的独占企業の価格引上げに対して，何%の販売量の減少が現実に発生するのかを表した値である。販売量の減少は，価格上昇に対する需要量の減少による販売量の減少と，参入の発生による販売量の減少，に分けて考えることができる。もしもインタビュー等を通じて，価格上昇に対する需要量の減少と，参入の可能性についての情報が入手可能であれば，それらの情報を利用することによって，アクチュアル・ロス(AL)の値を推定することができるであろう。

もしも需要関数を推定するのに十分な価格と生産量に関する情報が入手可能であるならば，需要関数を推定し，市場全体としての需要の価格弾力性を計算すれば，それが価格上昇による需要量の減少が引き起こした販売量の減少率の推定値となる。参入の可能性が存在するときには，需要の価格弾力性の値に，参入によって発生する販売量の減少率の予想値を加えたものが，アクチュアル・ロスの推定値となる。規制の存在などの理由によって，短期的には参入の可能性が存在しないときには，需要の価格弾力性を推定するだけでよいことになる。

すなわち，需要関数の推定を行うことができれば，アクチュアル・ロス，クリティカル・ロスともに計算が可能であり，SSNPテストも実行可能であるということになる。

(2) クリティカル・ロス分析(CLA)を用いたバター・マーガリンの市場画定

仮想的な独占企業にとってのクリティカル・ロス(CL)は(3.10)式で表される。

$$ CL=\frac{Y}{Y+PCM}\text{ \times 100} $$

Y；価格上昇率(\%)

$$ PCM\ ; 仮想的独占企業のプライス・コスト・マージン(\%) $$

Y の値としては，5%を用いることが多い。また，仮想的独占企業のプライス・コスト・マージンの推定値として，ここでは，個別企業のプライス・コスト・マージンの推定値を販売額シェアで加重平均した値を用いることにする $ ^{63} $ 。すなわち，仮想的独占企業
のプライス・コスト・マージン(\%)は，(3.12)式を用いて推定することにする。

$$ PCM=w_{1}PCM_{1}+\cdots+w_{n}PCM_{n} $$

n ; 企業数

PCM $ _{i} $ ; 企業iのプライス・コスト・マージン(%)

$ w_{i} $ ；企業iの販売額シェア

個別企業のプライス・コスト・マージン(％は，バター・マーガリン市場が差別化された財の市場であるため，ベルトラン・ナッシュ・モデルを用いて，自己価格弾力性の推定値 $ \varepsilon_{ii} $ を用いて求めることができる。すなわち，ベルトラン・ナッシュ均衡では，個別企業のプライス・コスト・マージン(％は(3.13)式を用いて推定することができる。

$$ PCM_{_{i}}=-\frac{1}{\varepsilon_{_{ii}}}\times100 $$

$ \varepsilon_{ii}=\frac{dq_{i}}{dp_{i}}\times\frac{p_{i}}{q_{i}} $ ；企業iの需要の自己価格弾力性 $ ^{64} $

一方，アクチュアル・ロス(AL)の計算のためには，価格上昇によって引き起こされる①需要の減少による販売量の減少率(%)，②参入の発生による販売量の減少率(%)を推定する必要がある。現在のところ，日本のバター・マーガリン市場では，5%程度の価格上昇によって新規参入が発生するとは考えにくい状況にあるといっても差し支えないであろう。したがって，議論をバター・マーガリン市場に限定する限り，アクチュアル・ロス(AL)の計算においては，価格上昇によって引き起こされる需要の減少による販売量の減少率（%）のみを考慮すればよいと考えられる。その値は問題となっている市場の需要の価格弾力性εを用いて，(3.14)式で推定することができる。

$$ AL=-\varepsilon\times Y $$

クリティカル・ロス分析(CLA)を用いた SSNIP テストでは，このように推定したクリティカル・ロス(CL)とアクチュアル・ロス（AL）の値を比較すればよい。もしもアクチュアル・ロス(AL)がクリティカル・ロス(CL)よりも大きいのであれば，その価格上昇は仮想的独占企業にとって利益とならないことになる。したがって，SSNP テストの考え方に基づけば，その市場は単独の関連市場を構成していないということになる。逆にアクチュアル・ロス(AL)がクリティカル・ロス(CL)よりも小さいのであれば，その価格上昇は仮想的独占企業にとって利益となることを意味している。SSNP テストの考え方に基づけば，その市場は外部から競争的な制約を受けておらず，単独の関連
市場を構成していると考えることができる。すなわち，

$$ \begin{aligned}&AL>CL\Rightarrow 单独の関連市場を構成していない \\&AL表 3.3.1 バター・マーガリン市場における需要の価格弾力性（自己価格弾力性）の比較

AI DS2 Stage	AI DS3 Stage	丙对数	丙对数2 Stage
ε	-4.255	-4.255
ε MM	-2.698	-1.171
ε BB	-3.899	-0.869
ε MIM	-2.870	-2.644	-2.004	-1.786
ε N2M2	-2.452	-2.440	-1.872	-1.722
ε NBNB	-3.732	-3.509	-2.799	-2.791
ε N4M4	-3.913	-4.391	-3.302	-3.414
ε N5M5	-2.101	-1.996	-1.971	-1.777
ε N6M6	-1.023	-1.029	0.945	0.964
ε N0M0	-3.355	-3.153	-2.981	-2.989
ε B1B1	-0.648	-3.089	-0.912	-1.237
ε B2B2	-1.160	-1.165	-0.940	-1.341
ε B3B3	-9.797	-8.690	-5.337	-5.476
ε B4B4	-1.012	-1.020	-0.947	-0.849
ε B5B5	-5.231	-5.177	-4.096	-4.100
ε B6B6	-5.913	-5.549	-4.287	-4.128
ε B0B0	-2.564	-2.858	-1.959	-2.033

いうまでもなく，需要関数の推定方法としては AIDS モデルのほうが，両対数形の需要関数モデルよりもはるかに信頼性が高いとされている。両者の推定結果を比較すると，AIDS モデルの方が自己価格弾力性の推定値の絶対値が大きく，両対数形の需要関数モデルの方が推定値の絶対値が小さいという傾向が顕著に読み取れる。すなわち，
AIDS モデルと比較して，両対数形の需要関数を用いた推定モデルは弾力性を過少推定するバイアスが存在していると考えられる。

また，両対数形の需要関数モデルの推定では，M6ブランドの自己価格弾力性が正の値となっており，経済理論と矛盾する推定結果である。それに対してAID5モデルではすべての自己価格弾力性の推定値が負の値となっており，理論との矛盾は存在しない。そうした点でも，本分析結果における両対数形の需要関数モデルの推定値の信頼性には問題があると考えられよう。

一方，AI DS モデルの 2 段階モデル(2 Stage model)と 3 段階モデル(3 Stage model)の推定値を比較すると，多くのブランドで自己価格弾力性の推定値はほぼ同じ値であるものの，B1 ブランドにおいて推定結果が大きく異なっている。このことは，3 段階モデルにおいて想定していたゴーマンの多段階消費の仮定，すなわち，消費者はまずバターとマーガリンの購入量を決定してからそれぞれの市場で各ブランドの購入量を決定するという仮定が，成立していない可能性を示唆している。すなわち，バターとマーガリンは別々の市場ではなく，同一の市場である可能性を示唆していると考えられる。そこで，後記(4)では，クリティカル・ロス分析(CLA)を行うことによって，バターとマーガリンがそれぞれ単独の関連市場を構成しているのか，バターとマーガリンを合わせて単独の関連市場を構成しているのか，バターとマーガリンを合わせて単独の関連市場を構成することはできず，より広い範囲の関連市場の一部であると考えられるのかを検証する。
## (4) AI DS モデルの推定値を用いたクリティカル・ロス分析(CLA)

本節では,SSNIPテストの考え方に従って,まずマーガリン市場とバター市場が,それぞれ単独の関連市場を構成しているかどうかを,クリティカル・ロス分析(CLA)によってテストする。

## アマーガリン市場

マーガリン市場におけるクリティカル・ロス分析の結果が表 3.3.2 に示されている。その結果，AL > CL となるので，マーガリン市場は単独の関連市場を構成していると考えることはできない。

表 3.3.2 AI DS モデル・マーガリン市場での CLA の結果

I	$ \varepsilon $ i i	PCMl (\%)	W	PCMl*W
M1	-2.644	37.821	0.500	18.919
M2	-2.440	40.975	0.294	12.048
M3	-3.509	28.498	0.044	1.253
M4	-4.391	22.776	0.024	0.541
M5	-1.996	50.111	0.055	2.735
M6	-1.029	97.193	0.023	2.271
M0	-3.153	31.720	0.060	1.906

PCM ( $ ^{\circ} $ C)	39.673
Y ( $ ^{\circ} $ C)	5.000
CL	11.193
AL	13.489
## イ バター市場

バター市場におけるクリティカル・ロス分析の結果が表3.3.3に示されている。その結果，ここでもAL>CLとなるので，マーガリン市場同様にバター市場も単独の関連市場を構成していると考えることはできない。

表 3.3.3 AI DS モデル・バター市場での CLA の結果

I	$ \varepsilon $ ii	PCM (\%)	W	PCM $ * $ W
B1	-3.089	32.375	0.636	20.579
B2	-1.165	85.812	0.119	10.172
B3	-8.690	11.508	0.056	0.649
B4	-1.020	98.004	0.015	1.435
B5	-5.177	19.315	0.073	1.403
B6	-5.549	18.023	0.039	0.698
B0	-2.858	34.990	0.063	2.218

PCM ( $ \% $ )	37.154
Y ( $ \% $ )	5.000
CL	11.861
AL	19.493

## ウ ファット市場

前記ア及びイの分析により，マーガリン市場・バター市場ともに単独の関連市場を構成しているとは考えられないとの分析結果を得た。そこで，SSNPテストの考え方に従って市場範囲を広げ，マーガリンとバターを合わせた市場としてファット市場を考え，クリティカル・ロス分析を行った。その結果，やはりAL>CLとなった。すなわち，マーガリンとバターを合わせたファット市場に市場範囲を拡大したとしても，単独の関連市場を構成していると考えることはできない。
表 3.3.4 AI DS モデル・ファット市場での CLA の結果

$ \varepsilon = -4.255 $

I	$ \varepsilon $ ii	PCMl (\%)	W	PCMl*W
M1	-2.870	34.844	0.285544	9.950
M2	-2.452	40.785	0.171232	6.984
M3	-3.732	26.799	0.024444	0.655
M4	-3.913	25.554	0.013612	0.348
M5	-2.101	47.605	0.031348	1.492
M6	-1.023	97.783	0.013349	1.305
M0	-3.355	29.806	0.034269	1.021
B1	-0.648	154.373	0.270306	41.728
B2	-1.160	86.172	0.049296	4.248
B3	-9.797	10.207	0.025145	0.257
B4	-1.012	98.778	0.006261	0.618
B5	-5.231	19.116	0.031052	0.594
B6	-5.913	16.913	0.016497	0.279
B0	-2.564	39.001	0.027644	1.078

PCM ( $ ^{\circ} $ C)	70.557
Y ( $ ^{\circ} $ C)	5.000
CL	6.618
AL	21.276

以上の結果から，AI DS モデルによる需要関数の推計結果を用いた CLA 分析を行うと，バター・マーガリンは，それのみで単独の関連市場を構成するわけではないし，バター・マーガリンを合わせたとしても，単独の関連市場を構成するわけではなく，より広い範囲の関連市場の一部であると考えることができる。この分析では，参入の影響は考慮していないが，参入の影響が存在するときにはアクチュアル・ロスはより大きな値となるため，参入の影響を考慮したとしても結論は変化しないことは明らかである。

以上の AIDS モデルによる需要関数を前提とした分析結果に基づけば，伝統的なアプローチにより市場支配力の推定を行う場合であっても，バター市場・マーガリン市場をそれぞれ単独の関連市場であると考え，集中度やマーケットシェアを計算することは誤りであろうことが示唆された。バター・マーガリンを含んだより広い範囲の商品市場を関連市場として考えるた方が望ましいことを AIDS モデルに基づくCLA 分析は示している。
## (5) 両対数形の需要関数モデルの推定値を用いたクリティカル・ロス分析(CLA)

現在のところ，AIDSモデルが最も信頼性の高い需要関数の推定方法である。しかしながらその一方で，両対数形の需要関数の方が直感的に理解しやすく推定も容易であるため，簡便的に用いられることが多いのも事実である。AIDSモデルと両対数形の需要関数モデルのパラメータ推定値や分析結果に大きな違いが無いのであれば，簡便的に両対数形の需要関数モデルを用いても深刻な問題は発生しないであろう。そこで本節では，両対数形の需要関数モデルの推定値を用いたクリティカル・ロス分析を行い，AIDSモデルの下での分析結果と比較することによって，バター・マーガリンについて，両対数形の需要関数モデルの推定結果を用いるべきではないことを示すことにする。

## アマーガリン市場

両対数形の需要関数モデルの推定値を用いた，マーガリン市場におけるクリティカル・ロス分析の結果が表3.3.5に示されている。その結果，AIDSモデルの分析結果とは異なり，AL＜CLとなるので，マーガリン市場は単独の関連市場を構成しているとの結論になってしまう。

表 3.3.5 両対数モデル・マーガリン市場での CLA の結果

I	$ \varepsilon $ i i	PCM (\%)	W	PCM $ *W $
M1	-1.786	55.989	0.500	28.007
M2	-1.722	58.079	0.294	17.077
M3	-2.791	35.830	0.044	1.575
M4	-3.414	29.291	0.024	0.696
M5	-1.777	56.266	0.055	3.071
M6	0.964	-103.742	0.023	-2.424
M0	-2.989	33.452	0.060	2.010

PCM ( $ \% $ )	50.012
Y ( $ \% $ )	5.000
CL	9.089
AL	5.855

## イ バター市場

両対数形の需要関数モデルの推定値を用いた，マーガリン市場におけるクリティカル・ロス分析の結果が表3.3.6に示されている。その結果，ここでもAIDSモデルの分析結果とは異なり，AL＜CLとなるので，マーガリン市場は単独の関連市場を構成しているとの結論になってしまう。
表 3.3.6 両対数モデル・バター市場での CLA の結果

I	$ \varepsilon $ ii	PCM (\%)	W	PCM $ *W $
B1	-1.237	80.861	0.636	51.400
B2	-1.341	74.549	0.119	8.837
B3	-5.476	18.261	0.056	1.031
B4	-0.849	117.804	0.015	1.724
B5	-4.100	24.390	0.073	1.771
B6	-4.128	24.225	0.039	0.938
B0	-2.033	49.196	0.063	3.118

PCM ( $ ^{\circ} $ C)	68.820
Y ( $ ^{\circ} $ C)	5.000
CL	6.773
AL	4.346

以上の分析結果から明らかなように，両対数形の需要関数モデルの推定結果を用いると，需要の価格弾力性の大きさを過少推定してしまい，関連市場の範囲を狭く推定するバイアスが発生する。AIDSモデルと両対数形の需要関数モデルのパラメータ推定値や分析結果に大きな違いが存在するので，両対数形の需要関数モデルを用いて分析を行えば深刻な問題が発生する。したがって，バター・マーガリンについて，本分析のようにAIDSモデルによる需要関数の推定が可能な場合には，関連市場の画定分析において安易に両対数形の需要関数モデルを信頼することは望ましくないことが示唆された。