Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
も，必要に応じて対数変換を行う。また，iは映画館，jは地域市場としての都道府県，tは調査年をそれぞれ表す。uは研究者にとって観測不能な生産性の格差である。この生産性の格差について，以下のように仮定する。

$$ u_{ijt}=v_{i}+d_{t}+c_{jt}+e_{ijt} $$

v は時間を通じて一定の各映画館固有の生産性である。また，d は各調査年固有の生産性ショックを表す。一方，c は競争環境が生産性に与える外性的な影響であり，本研究の主要な関心事である。e はランダムな生産性ショックであり，説明変数とは無相関であると仮定する。生産性格差のこのような仮定が成立する場合，d を固定効果とし，c を適切に定式化することで，パネル分析の手法によりモデルを推定することが可能である。映画館の場合，上映された映画の平均的な質等の各調査年固有の影響及び競争環境の変化が経営効率に与える影響を適切にコントロールすることができれば，各事業所の生産性レベルが時間を通じて一定であるという仮定はある程度現実的な仮定であると思われる $ ^{19} $ 。データをプールした OLS，固定効果モデル及びランダム効果モデル間の選択については，統計的検定に従って行う。

#### 3.4.3 变数

## (1) 投入物

生産関数の推定にあたり，以下のように変数を定義する。まず，年間入場者数（対数）を映画館の実質生産物とする。また，映画館の従業員数の合計（対数）を労働投入とする。一方，資本設備に関しては以下のような仮定をおく。

$$ k_{ijt}=\ln(FLOOR_{ijt})+\delta_{1}SCREEN_{ijt}+\delta_{2}SEAT_{ijt} $$

ここで，FLOOR，SCREEN及びSEATはそれぞれ各映画館の総床面積，スクリーン数及び座席数を表す。また，$\delta_{k}$，$(k=1\text{ or }2)$は正であると仮定する。一方，上映映画については，以下のような仮定をおく。

$$ m_{ijt}=FILM_{ijt}+\eta JAPANESE_{ijt} $$

ここで，FILM 及び JAPANESE はそれぞれ上映映画本数の合計及びうち邦画比率である。また，ηについては事前に仮定を設けない。また，広告・宣伝等のマーケティング活動（対
数）を以下のとおり定義する。

$$ (3-5)\qquad a_{ijt}=\ln(COSTAD_{ijt}/CSPIAD_{t}) $$

ここで, COSTAD は事業所全体の営業費用項目の「広告・宣伝費」である。また, CSPIAD は日本銀行が公表している『企業サービス価格指数（2000年基準）』の「広告」の系列である(2000年=100)。

## (2) 競爭指標

観測不能な生産性の格差については，前述のとおり，事業所固有効果，調査年固有効果，各市場の競争環境の変化が与える影響及びランダムな生産性ショックから構成されるものとする。本稿では，所在する都道府県を各映画館の直面する市場として定義する。その上で，各調査年・各市場の競争環境を表す指標として以下の変数を考慮する。第1に，年間入場者数をベースにHHIを求めた。ただし，HHIの算出にあたり，比較的大手の映画館チェーン約20社について，各社のHPから別途映画館リストを作成し，これらについては同一企業としてシェアを計算している。HHIは企業結合審査におけるセーフハーバー基準に用いられる比較的よく知られた市場集中度の指標である。

一般的に，HHI は市場シェアをベースに計算されるため，市場画定が適切であることが前提である。また，国際競争や潜在的な新規参入の影響が反映されないという問題点が指摘されている。一方，Aghion et al.（2002）や Okada（2005）では，各企業の価格＝費用マージン率の市場平均値を1から引き，この値を競争度の指標として分析に用いている。一般的に，国際競争や新規参入の脅威に晒されている企業は価格を低く抑えるので，この競争度の指標の場合上記の競争圧力が適切に反映しているとされている。しかし，本稿の分析では，以下の観点からHHIを競争指標として用いることとした。第1に，映画館の場合には，製造業と比べると，それほど国際競争に晒されているとは考えにくいこと $ ^{20} $ ，第2に，本報告書の他の章におけるテレビ業界及びゲーム業界の分析とできる限り比較可能なフレームワークの中で分析する必要があることが挙げられる。また，特サビでは，減価償却に関するデータが利用可能でないため，競争度の指標を構築することが難しいことも理由として挙げられる。

配給市場における競争状況が映画興行市場に与える影響を検証するために，(社)日本映画製作者連盟(2007)のHPの「日本映画産業統計」を利用して，特サビと対応する年(1991，1994，1997，2001及び2004年)の邦画配給におけるHHIと洋画配給におけるHHIをそれぞれ求めた。「日本映画産業統計」では毎年，邦画・洋画別に，配給収入（2000年以降は興行収入）が10億円以上の作品について成績と配給会社をあわせて，公開している。本稿では，配給収入と興行収入は比例的であるという仮定のもと，2001及び2004年については，
興行収入によるシェアをベースに HHI を計算している。次に，各映画館が直面する配給市場の競争状況を以下のような指標でとらえることとする。

$$ (3-6)\quad HHID_{it}=w_{it}^{Japanese}HHID_{t}^{Japanese}+w_{it}^{Foreign}HHID_{t}^{Foreign} $$

w は各映画館の邦画・洋画の上映本数比率である。ここで邦画・洋画別に HHI を計算しているのは，回帰分析における変数の変動を確保するためであり，映画配給市場が邦画と洋画という部分市場から構成されるという明示的な仮定をおいているわけではない。表 3-3 は回帰変数の記述統計量である。また，表 3-4 は地域市場と定義した都道府県ごとの HHI をまとめたものである。
表 3–3 映画館業：回帰変数の記述統計量

No	平均	標準偏差	最小值	最大值
全サンブル
ln(入場者数)	4,254	10.9143	1.3487	2.3026	15.0599
ln(従業者数)	4,254	2.1465	0.9286	0.0000	7.8800
ln(総延べ床面積)	4,254	6.4719	1.0485	0.0000	10.8615
スクリーン数	4,254	2.2224	2.1422	1.0000	18.0000
座席数	4,254	473.8303	518.7885	8.0000	4981.0000
上映映画本数	4,254	61.6514	71.1033	1.0000	1642.0000
邦画比率	4,254	0.4922	0.3576	0.0000	1.0000
ln(広告・宣伝費/企業サービス価格指数 広告)	4,254	9.0075	22.9993	0.0000	1161.9280
1991
ln(入場者数)	1,043	10.6407	1.2551	2.3026	15.0599
ln(従業者数)	1,043	1.9048	0.7496	0.0000	5.0106
ln(総延べ床面積)	1,043	6.3021	0.9010	3.7612	10.8615
スクリーン数	1,043	1.4919	0.9592	1.0000	10.0000
座席数	1,043	367.0825	371.9554	30.0000	4981.0000
上映映画本数	1,043	57.5868	64.4959	1.0000	1023.0000
邦画比率	1,043	0.5302	0.3815	0.0000	1.0000
ln(広告・宣伝費/企業サービス価格指数 広告)	1,043	9.8451	40.6431	0.0000	1161.9280
1994
ln(入場者数)	957	10.7205	1.2178	5.6937	14.9783
ln(従業者数)	957	1.9450	0.7900	0.0000	5.2149
ln(総延べ床面積)	957	6.2970	0.9359	3.7377	9.6158
スクリーン数	957	1.6123	1.0849	1.0000	9.0000
座席数	957	377.2466	389.9531	12.0000	4930.0000
上映映画本数	957	51.5423	61.7405	1.0000	1018.0000
邦画比率	957	0.5214	0.3778	0.0000	1.0000
ln(広告・宣伝費/企業サービス価格指数 広告)	957	7.7102	12.3648	0.0000	155.2133
1997
ln(入場者数)	809	10.9157	1.2316	6.7069	14.8528
ln(従業者数)	809	2.1135	0.8417	0.0000	5.0876
ln(総延べ床面積)	809	6.4251	0.9940	4.0073	10.8180
スクリーン数	809	1.9778	1.5365	1.0000	11.0000
座席数	809	426.0742	448.2754	29.0000	4930.0000
上映映画本数	809	54.4648	65.1959	6.0000	1044.0000
邦画比率	809	0.5015	0.3708	0.0000	1.0000
ln(広告・宣伝費/企業サービス価格指数 広告)	809	8.2069	12.4228	0.0000	141.9039
2001
ln(入場者数)	780	11.1603	1.4416	6.4998	14.7289
ln(従業者数)	780	2.3486	1.0034	0.0000	5.6490
ln(総延べ床面積)	780	6.6193	1.1399	0.0000	9.1770
スクリーン数	780	2.9756	2.7568	1.0000	18.0000
座席数	780	592.5064	616.7068	29.0000	4738.0000
上映映画本数	780	65.9564	64.1058	3.0000	434.0000
邦画比率	780	0.4333	0.3308	0.0000	1.0000
ln(広告・宣伝費/企業サービス価格指数 広告)	780	9.5006	12.2798	0.0000	96.1256
2004
ln(入場者数)	665	11.3320	1.5302	7.1701	14.6405
ln(従業者数)	665	2.6189	1.1300	0.0000	7.8800
ln(総延べ床面積)	665	6.8742	1.2245	0.0000	9.8203
スクリーン数	665	3.6602	3.2065	1.0000	18.0000
座席数	665	699.1474	703.9879	8.0000	4584.0000
上映映画本数	665	86.2677	97.5082	2.0000	1642.0000
邦画比率	665	0.4483	0.2823	0.0000	1.0000
ln(広告・宣伝費/企業サービス価格指数 広告)	665	9.9565	14.3375	0.0000	169.2163

注)パネルデータの中から異常値サンプルを除去した分析対象サンプルについての統計量。変数の詳細については,本文を参照のこと。
表 3–4：地域興行市場の HHI

1991	1994	1997	2001	2004	平均
1北海道	422.59	689.18	1409.33	1590.31	1798.56	1061.68
2青森	950.01	1207.95	3149.79	2191.94	1844.64	1682.82
3岩手	947.84	1246.61	1945.34	2819.54	2925.63	1726.98
4宫城	1223.44	1108.91	1131.80	2579.40	3250.08	1726.25
5秋田	1203.14	1156.77	2467.34	2763.21	8082.13	2479.25
6山形	898.68	906.41	1702.99	2041.11	2950.20	1477.57
7福島	770.62	1183.41	1783.62	2358.28	2567.37	1531.51
8茨城	750.74	826.91	870.32	1499.68	2221.40	1151.85
9栃木	886.61	1038.76	1354.18	2434.15	4990.71	1521.07
10群馬	1009.04	928.73	1483.81	3146.12	2747.80	1608.39
11埼玉	894.11	801.35	799.21	1352.71	3570.40	1386.26
12千葉	724.85	638.27	627.20	1035.98	1026.83	805.80
13東京	544.15	685.33	607.33	607.82	504.93	591.93
14神奈川	1272.80	1058.22	1106.34	2209.92	1995.12	1480.31
15新潟	1823.05	1777.31	1580.06	3724.39	2906.41	2363.31
16富山	1362.94	2043.37	3259.62	3239.10	5485.27	2891.49
17石川	1815.85	1606.87	2368.63	4955.22	4942.95	2894.36
18福井	1861.00	1704.09	2281.60	2725.14	2242.10	2145.95
19山梨	2145.38	2344.09	2452.05	4142.37	5445.03	3302.81
20長野	739.39	940.35	962.08	1012.93	1181.05	953.86
21岐阜	858.38	1131.29	1318.37	2220.83	2637.06	1487.60
22静岡	1699.86	1503.97	1613.04	1269.47	1643.06	1551.46
23愛知	494.99	489.91	621.02	796.26	1231.59	668.19
24三重	1100.02	1341.23	4274.82	2076.57	2962.09	2267.12
25滋賀	1335.66	4963.43	3352.92	2024.25	2063.64	2803.26
26京都	905.23	991.90	1601.24	1816.93	3102.77	1505.68
27大阪	1289.11	1277.63	1860.21	1187.25	876.92	1327.73
28兵庫	1217.01	968.50	1268.52	1720.17	1785.42	1375.48
29奈良	2286.84	6188.06	3602.54	3052.06	2689.74	3607.88
30和歌山	1878.82	2121.55	1951.32	1906.87	2072.10	1982.20
31鳥取	2989.67	3105.54	2791.78	5816.29	3221.49	3669.86
32島根	2915.32	3923.17	6504.48	6364.49	6763.05	5177.61
33岡山	1966.53	1271.53	1128.97	3772.69	5215.59	2575.00
34広島	989.75	1265.96	916.71	1416.31	1130.94	1123.53
35山口	932.77	1151.54	2281.58	2259.35	2220.86	1549.56
36徳島	1396.77	1781.00	1900.51	2454.85	7799.48	2464.79
37香川	1665.39	2042.67	3838.54	4662.99	4597.84	2936.84
38愛媛	3640.85	3443.27	4277.32	4908.40	6211.17	4591.97
39高知	3001.07	4038.40	3993.33	4419.99	5268.04	3991.53
40福岡	911.64	857.80	2008.32	810.49	880.53	1019.86
41佐賀	4964.31	4657.38	5055.91	5567.33	4553.64	4946.18
42長崎	1232.78	1162.34	1251.48	2463.03	3922.96	1871.30
43熊本	2417.42	2815.71	3050.19	4166.55	4547.56	3443.01
44大分	2120.11	1472.13	2778.36	4657.94	3634.78	2822.62
45宮崎	3743.62	3590.77	4634.00	4866.50	4923.53	4285.98
46鹿児島	2609.84	2807.78	4008.18	3821.85	2734.78	3070.05
47沖縄	1535.98	1261.10	1360.74	3075.37	3824.48	2010.37
全国平均	1122.06	1250.26	1586.97	1965.41	2262.07	1573.19

注)パネルデータの中から異常値サンプルを除去した分析対象サンプルについての統計量。各都道府県を地域市場と定義している。変数の詳細については,本文を参照のこと。
#### 3.4.4 推定結果

表 3–5 映画館業：生産関数の推定結果（OLS）

OLS-1	OLS-2	OLS-3
c:
HHI/10,000	-0.8899 a	-0.8877 a
(9.1100)	(9.0800)
HHI(配給)/10,000	0.3580
(1.5700)
n: ln(従業員数)	0.7880 a	0.7678 a	0.7692 a
(29.2700)	(28.7100)	(28.6900)
k:
ln(総延べ床面積)	0.2513 a	0.2550 a	0.2547 a
(13.1400)	(13.3700)	(13.3200)
スクリーン数	0.0108	0.0206 b	0.0225 b
(1.0400)	(1.9600)	(2.1100)
座席数	0.0003 a	0.0003 a	0.0003 a
(6.2000)	(5.9100)	(5.9100)
m:
上映映画本数	-0.0011 a	-0.0012 a	-0.0012 a
(3.9000)	(4.2000)	(4.1500)
うち邦画比率	-0.1800 a	-0.1781 a	-0.2310 a
(4.6100)	(4.6100)	(4.4900)
a: ln(広告・宣伝費/企業サービス価格指数 広告)	0.0036	0.0036	0.0036
(1.2900)	(1.2900)	(1.2800)
d:
1994	0.0438	0.0548	0.0513
(1.2800)	(1.6100)	(1.5000)
1997	0.0513	0.0922 a	0.0593
(1.4300)	(2.5600)	(1.3900)
2001	-0.0104	0.0624 c	0.0015
(0.2700)	(1.6500)	(0.0300)
2004	-0.1357 a	-0.0353	-0.1290 c
(3.3600)	(0.8700)	(1.7200)
定数項	7.5389 a	7.6482 a	7.6432 a
(66.0400)	(66.7200)	(66.5900)
サンプル数	4,254	4,254	4,254
決定係数	0.7049	0.7100	0.7102

注) 推定方法はOLS。a, b および c は1%, 5% および 10% でそれぞれ統計的に有意であることを表す。括弧内は t 值。

表 3–5 は OLS による生産関数の推定結果である。従業員数（対数）総延べ床面積（対数），スクリーン数，座席数の係数の推定値おむね1%ないし5%の有意水準で統計的に有意であり，生産関数の投入物として予想されるプラスの値となっている。一方，上映映画本数及び邦画比率はマイナスの係数で統計的に1%の水準で有意である。これは,上映映画本数が
多いほど，また，邦画比率が高いほど入場者数が少ない傾向にあることを示している。また，映画館の行う広告・宣伝等のマーケティング活動の代理変数として回帰分析に導入した広告・宣伝費／企業サービス価格指数「広告」の係数は統計的に有意な値となっていない。本稿の主要な関心事である競争と生産性の関係をみてみると，まず，（地域）映画興行市場のHHIの係数はマイナスの値で統計的に1%の有意水準で有意であった。したがって，HHIが的確に地域の映画館の間の競争を反映しているとするならば，地域興行市場の競争が厳しいほど，映画館の生産性が高いことを示している。一方，映画館が直面する配給市場の競争状況の影響をみると，配給市場のHHIの係数はプラスの値であるが統計的に有意ではなかった。
表 3–6 映画館業：生産関数の推定結果（固定効果）

FE-1	FE-2	FE-3
c:
HHI/10,000	-0.2574 c	-0.2568 c
(1.9200)	(1.9100)
HHI(配給)/10,000	-0.0396
(0.2600)
n: ln(従業員数)	0.1952 a	0.1956 a	0.1954 a
(6.8800)	(6.8800)	(6.8700)
k:
ln(総延べ床面積)	0.0942 a	0.0951 a	0.0952 a
(4.0900)	(4.1200)	(4.1200)
スクリーン数	0.1738 a	0.1722 a	0.1718 a
(8.3400)	(8.2500)	(8.1400)
座席数	0.0002 a	0.0002 a	0.0002 a
(2.9800)	(3.0500)	(3.0500)
m:
上映映画本数	0.0005 b	0.0005 b	0.0005 b
(2.2900)	(2.2100)	(2.2000)
ラち邦画比率	-0.0027	-0.0033	0.0035
(0.0500)	(0.0600)	(0.0600)
a: ln(広告·宣伝費/企業サービス価格指数 広告)	0.0013	0.0013	0.0013
(1.4800)	(1.4900)	(1.4800)
d:
1994	-0.0090	-0.0062	-0.0060
(0.5000)	(0.3500)	(0.3300)
1997	-0.0261	-0.0151	-0.0116
(1.3100)	(0.7400)	(0.4500)
2001	-0.1568 a	-0.1358 a	-0.1291 a
(6.2300)	(5.0700)	(3.0600)
2004	-0.2204 a	-0.1924 a	-0.1820 a
(7.9300)	(6.5300)	(3.3100)
定数項	9.4130 a	9.4363 a	9.4366 a
(63.4000)	(63.0700)	(62.9500)
sigma_u	0.9216 a	0.9169 a	0.9171 a
sigma_e	0.3785 a	0.3782 a	0.3783 a
rho	0.8557 a	0.8546 a	0.8546 a
サンプル数	4,254	4,254	4,254
事業所数	1,463	1,463	1,463
決定係数: within	0.2718	0.2731	0.2731
決定係数: between	0.6127	0.6181	0.6180
決定係数: overall	0.5866	0.5939	0.5939
F検定: all v_i = 0	9.00	8.82	8.81
p值	0.0000	0.0000	0.0000

注)推定方法は固定効果モデル。a,b およびc は1%,5%および10%でそれぞれ統計的に有意であることを表す。括弧内はt値。
表 3–6 は固定効果モデルによる推定結果である。従業員数（対数），総延べ床面積（対数），スクリーン数及び座席数の係数の推定値はプラスで，1%ないし5%の有意水準で統計的に有意であったが，OLSの結果と比べて，推定値の絶対的な大きさは小さくなっている。一方，上映映画本数の係数の推定値はプラスで5%の水準で統計的に有意になり，生産関数の投入物として予想されるプラスの値となった。邦画比率とマーケティング活動の係数は統計的に有意ではなかった。競争と生産性の関係をみてみると，映画興行市場のHHIの係数はマイナスの値で統計的に1%の有意水準で有意であった。したがって，地域興行市場の競争が厳しいほど，映画館の生産性が高いことを示している。一方，映画館が直面する配給市場の競争状況の影響をみると，配給市場のHHIの係数はマイナスの値であるが統計的に有意ではなかった。固定効果がすべてゼロであるという帰無仮説に関するF検定の結果は1%水準で統計的に有意に帰無仮説を棄却するものであった。

表 3–7 はランダム効果モデルによる推定結果である。係数の推定値は比較的 OLS に近いものであった。競争と生産性の関係をみてみると，まず，映画興行市場の HHI の係数はマイナスの値で統計的に 1% の有意水準で有意であった。したがって，OLS 及び固定効果モデルと同様に，地域興行市場の競争が厳しいほど，映画館の生産性が高いことを示している。一方，映画館が直面する配給市場の競争状況の影響をみると，配給市場の HHI の係数はプラスの値であるが統計的に有意ではなかった。ただし，Hausman 検定の結果によれば，ランダム効果モデルの推定結果が一致推定量であるという帰無仮説は統計的に 1% の水準で棄却される。F 検定及び Hausman 検定の結果から，固定効果モデルが支持された。

生産関数の推定結果によれば，地域興行市場の競争は映画館の生産性にプラスの影響を与えている可能性が高い。一方，配給市場の競争が映画館の生産性へ与える影響については統計的に有意な影響を検出することはできなかった。
表 3–7 映画館業：生産関数の推定結果（ランダム効果）

RE-1	RE-2	RE-3
c:
HHI/10,000	-0.5590 a	-0.5601 a
(5.4200)	(5.4300)
HHI(配給)/10,000	0.1001
(0.6900)
n: ln(従業員数)	0.4109 a	0.4084 a	0.4091 a
(16.9900)	(16.9300)	(16.9300)
k:
ln(総延べ床面積)	0.1604 a	0.1621 a	0.1621 a
(9.6700)	(9.7400)	(9.7400)
スクリーン数	0.0772 a	0.0781 a	0.0789 a
(6.1400)	(6.1400)	(6.1100)
座席数	0.0006 a	0.0006 a	0.0006 a
(10.8600)	(10.8000)	(10.7800)
m:
上映映画本数	0.0000	-0.0001	-0.0001
(0.2100)	(0.4300)	(0.4100)
うち邦画比率	-0.1714 a	-0.1716 a	-0.1873 a
(4.4300)	(4.4700)	(4.2600)
a: ln(広告・宣伝費/企業サービス価格指数 広告)	0.0020	0.0020	0.0020
(1.4600)	(1.4700)	(1.4600)
d:
1994	0.0194	0.0254	0.0247
(1.0500)	(1.3700)	(1.3200)
1997	0.0075	0.0313	0.0225
(0.3800)	(1.5300)	(0.8900)
2001	-0.0912 a	-0.0465 c	-0.0633
(3.8000)	(1.8600)	(1.6400)
2004	-0.1659 a	-0.1056 a	-0.1317 b
(6.3100)	(3.7700)	(2.5500)
定数項	8.5633 a	8.6219 a	8.6202 a
(81.5100)	(81.4200)	(81.4500)
sigma_u	0.6509 a	0.6475 a	0.6467 a
sigma_e	0.3785 a	0.3782 a	0.3783 a
rho	0.7473 a	0.7456 a	0.7450 a
サンプル数	4,254	4,254	4,254
事業所数	1,463	1,463	1,463
決定係数:within	0.2439	0.2455	0.2453
決定係数:between	0.6961	0.7007	0.7009
決定係数:overall	0.6735	0.6798	0.6799
Hausman検定	277.84 a	325.61 a	316.61 a
p值	0.0000	0.0000	0.0000

注)推定方法はランダム効果モデル。a,b およびc は1%,5% および10% でそれぞれ統計的に有意であることを表す。括弧内はt 值。
本稿では，特サビの個票データから映画館のパネルデータを作成し，日本の興行に市場おける競争と生産性の関係を検証した。分析結果によれば，HHIが興行市場における競争を的確に反映しているとすれば，競争の激しい市場の映画館ほど生産性が高いという結果を得た。

ただし，前述のとおり，映画業界の取引慣行や入場料決定の仕組みは非常に複雑である。製作における製作委員会方式，配給におけるプロックブッキングあるいは，興行市場の垂直統合が業界の特徴的な取引慣行としてしばしば指摘される。また，上映する映画は異なるにもかかわらず，同一映画館の入場料金は基本的に一律であり，学生・高齢者割引やサービスデーといったプログラムも一律に適用される場合がほとんどである $ ^{21} $ 。このような業界独特の商慣行の競争への影響については，適切なモデルを用いた，より踏み込んだ分析が必要と思われる。本稿では，共同研究プロジェクト全体の比較可能性という観点から，非常に簡単な生産関数による分析にとどまったが，映画市場のモデルを援用した研究については今後の課題としたい。

### 3.5 映画制作業

#### 3.5.1 データと変数

映画制作についても特冊を用い，その中の「映画ビデオ制作配給業」の個票データを利用した。このデータは映画制作業，映画配給業及びビデオ販売業を対象にしており，それぞれの従業員数や売上げ，営業費用などを利用できる。

ただし，映画館のデータよりも利用できるデータに制約がある。第1に，調査期間が1998年，20001年及び2004年の3回分しかない。しかも3回すべて揃っているデータは全体の半分以下でしかない。1回だけ調査に答えた企業も多く，パネル分析の信頼性を下げている。本稿では，パネル分析も試みるが，このようなデータ構造から，OLSでのクロスセクションも同じ程度に重視して分析を行う。

第2に，資本設備はフローの取得額だけでストックのデータがとられていない。ゲーム産業のように複数年にわたって取得額がわかればフローからストックを計算することもできるが，3年おきの3回分しかデータがないために，フローからストックを推定することもできない。ただし，映画制作業の場合，資本設備の果たす役割は少ないと考えられる。ちなみに，有形固定資産取得額を営業費用総額で割った値の平均値は2004年で1.8%であり，
半分以上の企業が固定資産取得額はゼロである。そこで，本稿では従業員数だけ生産関数の説明変数として用いる。実際，後にみるように OLS での推定値の係数はほぼ 1 に近い値なっており，従業員数の増加で生産のほとんどを説明できることがわかる。

第3に，映画館と違って地域別の市場がない。映画制作物の市場は全国と考えられるので全国で1つの市場と考えるのが妥当である。このため，例えば制作市場と配給市場のHHIをつくると，いずれも年次データとなって3個の値しか得られず，3個のデータに対して回帰するという心もとない回帰になり，頑健性がほとんど期待できない。映画館では地域別の市場を考えることで，観察サンプル数を大幅に増やせたが，制作はそのような手法が使えない。

しかし，逆に有利な点もある。第1に，配給会社から映画を購入するしかない映画館と違って，制作会社の生産物の流通チャネルは配給会社だけではなく，テレビ会社とビデオ販売会社がある。すなわち制作会社は，競争状態の異なる3つの販売市場に直面していることになる。ゆえに，個々の制作会社の取引相手の違いに応じて，制作会社が直面する競争状態には違いが出てくる。例えば，テレビ会社は寡占度が高くてしかも安定しており，競争があまり効いていないといわれることが多い。この場合，テレビ局に多くの作品を納めている制作会社は，寡占的市場を相手に取引していることになる。逆にビデオの販売市場は，ビデオ販売店の出店のコストが安いために集中度が低く，ゆえにビデオ販売の多い制作会社は，競争的な市場を相手に取引していることになる。表3-8に映画制作業，配給業及びビデオ販売業のHHIを記した。ビデオ販売業のHHIは500前後と低く，配給業のHHIは1000を超えており，より高い。表には掲げていないがテレビ局のHHIルはキー局に限られるのでこれよりもずっと高くなる。このような映画制作会社ごとの取引先の違いによって，直面する競争の度合いに差を見出すことができる。

第2に，最大の納入先である配給については，作品のジャンルの違いがわかっており，これによって直面する競争の度合いに差がつけられる（表3-8参照）。配給については，劇映画，アニメ，教育映画，記録映画などのジャンル別に配給本数と売上げが出ているので，配給におけるHHIをジャンル別に計算できる。ゲーム産業で行ったように，ジャンルが異なる作品は異なる市場であるとみなせば，このジャンル別の集中度の違いから，制作会社が直面する配給市場の集中度は異なってくる。例えば記録映画の配給の集中度が低いなら，記録映画を中心に制作する制作会社は集中度の低い，すなわち競争的な市場に直面していることになる。
表 3—8 市場別のハーフィンダール指数

1998	2001	2004
制作市場のHHI	746	1817
配給市場のHHI	1248	1196
内 劇映画のみ	2549	1894
内 アニメのみ	6272	7920
内 教育映画のみ	2897	4039
内 記録映画のみ	2041	1834
内 その他映画のみ	3763	4132
ビデオ販売市場のHHI	594	472

以下，モデルと変数の作り方について概説する。まず，対象となる制作会社を決める必要がある。制作会社の中には配給あるいはビデオ販売業と兼ねている企業もあり，この場合，費用区分が制作・配給・ビデオ販売に分かれていないため，付加価値は総和しか求められない $ ^{22} $ 。分析のためにはこの中から主として制作を行っている企業を抽出する必要がある。ここでは売上に占める制作の割合が3割以上の企業を用いた。5割にしなかったのは，制作は配給とビデオ販売に対して中間投入物の位置にあり，売上ベースで5割にすると付加価値ベースでは7～8割になるためである。付加価値ベースで5割以上をめどに考えて売上ベースでは3割程度を採用した $ ^{23} $ 。

モデルは映画館と同様の形である。

$$ y_{it}=\beta_{0}+\beta_{n}n_{it}+\beta_{s}s_{it}+\beta_{q}q_{it}+u_{it} $$

ここで y は付加価値額の対数値, n は労働者数の対数値, s は制作会社の取引上の立場, q は制作会社の制作能力の代理変数である。

以下，変数について概説する。まず被説明変数のyはこれまでどおり，付加価値額の自然体数値とする。付加価値は売上げから営業費用を引いて求めたものである。労働者数は企画部門，管理部門，制作部門及び宣伝部門の人数の総和と，その自然対数値をとった。

制作会社の取引上の立場を表す s としては 2 つの変数をとった。1 つは売上げに占めるテレビ局のシェアである。テレビ局の集中度は高く，我々の仮説が正しければ，テレビ局との取引は制作会社を非効率化するはずである。そこでテレビ局との取引が及ぼす影響を示すために，テレビ局との取引シェアをとった。
テレビ映画制作収入比率(%) = テレビ映画収入/制作部門の収入*100

期待される符号はマイナスである。

もうひとつは，完全下請けダミーである。

$$ 受託制作収入 100\% ダミー \quad=\quad 受託制作収入 / 制作部門収入が 100\% のとき 1 $$

制作会社の中には他の制作会社から受託して制作を行う場合があり，いわば下請けとなる。この場合，企画や立案などリスクをとる事業を行うわけではなく，個別の仕事単価で作業を行うことが多い。リスクをとらないので，傾向として，付加価値は低くなる。期待される符合はマイナスとなる。

制作会社は，コンテンツ産業の常として，能力の差が著しいことが予想される。高い品質の作品を作れる制作会社の作品は高く売れて付加価値は大きくなる。この能力の差を表す変数を可能な限りコントロールしておく必要がある。ここでは2つを用いた。最初の1つは，売上げに占めるテレビライセンス収入の比率である。良い作品をつくれば，それはある程度の期間にわたって売れるので，ライセンス収入に計上される。また，テレビの場合，そもそも二次使用権をとることができるのは，かなり優秀な制作会社である。2つ目は映画作品の輸出本数比率である。この調査では制作した作品の中で海外に輸出した作品の本数を聞いている。そこで，その年に生産した作品数を分母に輸出本数を分子にした比率を作った。制作した作品を海外に輸出できるということは，それだけの品質を制作できるということであり，制作会社の能力の指標になり得る。

テレビライセンス収入比率(%)＝テレビのライセンス収入/制作部門の売上げ

映画輸出比率 = 輸出本数/制作本数

競争指標の変数としては映画館と同じく HHI を用いる。制作市場での競争指標は制作会社自身の HHI を用いる。また，取引先の競争指標として，配給会社とビデオ販売業の HHI を用いる。この値は表 3-7 に掲げてある。

HFIP/10,000 (制作市場 HHI)

HFID/10,000 (配給市場 HHI)

HFIV/10,000 (ビデオ市場 HHI)
競争が進むと生産性が上昇するとすれば，期待される符合はマイナスである。ただし，既に述べたように，この指標は産業単位であり3年分でそれぞれ3個しかない。したがって，推定値は有意になりにくく，たとえ有意に出ても，推定の頑健性に難がある。

流通市場の競争指標として，販売チャネル別にウェイトをつけた指標をつくった。

HFIC/10,000 (流通チャネル別 HHI)

$$ H F I C_{i}=\sum_{j=1}^{3}w_{i j}*H F I_{j}\qquad j= 配給 , テレビ , ビデオ $$

ここで $ w_{ij} $ は制作会社 i の配給，テレビ，ビデオからの売上げシェアであり， $ HFI_{j} $ はその 3 市場の HHI である。制作会社ごとにウエイト $ w_{ij} $ の値が違うので，制作会社ごとに異なる値になる。

さらに，配給については，作品のジャンル別のハーフィンダール指数が作れるので，これから制作会社ごとのHHIを作った。

HFIJ/10,000（配給ジャンル別 HHI）

$$ HFIJ_{i}=\sum_{j=1}^{4}w_{ij}*HFI_{j}\qquad j= 劇映画 , アニメ , 教育映画 , 記録映画 $$

ここで $ w_{ij} $ は制作会社 i の劇映画, アニメ, 教育映画, 記録映画の売り上げシェアであり, $ HFI_{j} $ はその 4 ジャンルの配給市場での HHI である。

最後に 1998 年ダミーを使った。これは 1998 年と 2001，2004 年ではデータの収集に若干の食い違いがあり，これを吸収するためである。

各変数の記述統計量を表 3—9 に示す。ほぼ妥当な値にとどまっている。唯一，映画輸出比率の最大値が 11 となっており，制作した本数以上に輸出している会社がある。これは過去の作品を輸出しているか，さもなければ配給会社としての側面が出たかのどちらかと解釈できる。
表 3–9 变数の記述統計量

Mean	StdDev	Minimum	Maximum
付加価値額(千円)	128,538	604,222	5	6,405,595
従業員数(人)	28.4	47.6	1	337
流通チャネル別HHI	1506	554	472	2206
配給ジャンル別HHI	3643	1692	1834	7920
テレビ映画制作収入比率(%)	12.3	28.1	0	100
受託制作収入100%ダミー	0.35	0.48	0	1
テレビライセンス収入比率(%)	3.9	12.5	0	100
映画輸出比率	0.12	0.86	0	11

#### 3.5.2 推定結果

まず，OLS の結果を示す。表 3–10 は，産業単位での HHI を使った回帰である。OLS1 は競争指標を除いたすべての変数を使った場合の回帰であり，回帰のベースとなる。労働の係数は 1.0439 とほぼ 1 に近く，要素投入の大半が労働であることを物語っている。制御変数の中では，テレビ番組比率と下請け比率がマイナスで有意になっており，予想どおりの結果である。寡占度の高いテレビ市場との取引が増えると生産性が下がる効果があり，また下請けにまわると生産性が低下する。これも予想どおりである。

競争指標である産業単位の HHI は，ある年ではすべて同じ値である。実際には3個しかデータが無いため，1つずつ入れて回帰した（OLS2，OLS3，OLS4）。制作市場・配給市場・ビデオ販売市場のいずれの場合でも有意にならず，競争指標は影響を与えていないという結果になる。ただし，データ数が3個(1998年ダミーを入れているので，実質的には2個)なので，この結果をそれほど重視することはできない。
表 3–10：映画制作業：生産関数の推定結果（OLS）その1

OLS1	OLS2	OLS3	OLS4
c:
HHIP/10,000	0.0014
(制作市場HHI)	(0.47)
HHID/10,000	-0.0004
(配給市場HHI)	-(0.47)
HHIV/10,000	-0.0006
(ビデオ市場HHI)	-(0.47)
n:
In(従業員数)	1.0439 a	1.0432 a	1.0432 a	1.0432 a
(13.60)	(13.57)	(13.57)	(13.57)
テレビ映画制作収入比率(%)	-0.0062 c	-0.0062 c	-0.0062 c	-0.0062 c
-(1.91)	-(1.93)	-(1.93)	-(1.93)
受託制作収入100%ダミー	-0.4534 b	-0.4565 b	-0.4565 b	-0.4565 b
-(2.40)	-(2.42)	-(2.42)	-(2.42)
テレビライセンス収入比率(%)	0.0098	0.0100	0.0100	0.0100
(1.40)	(1.42)	(1.42)	(1.42)
映画輸出本数	0.1578	0.1534	0.1534	0.1534
(1.61)	(1.56)	(1.56)	(1.56)
1998年ダミー	-0.7759 a	0.6482	-0.8030 a	-0.7491 a
-(4.53)	(0.21)	-(4.44)	-(4.15)
定数項	7.0057 a	4.5597	7.5197 a	7.3418 a
(29.56)	(0.88)	(6.74)	(9.78)
サンプル数	302	302	302	302
決定係数	0.4802	0.4806	0.4806	0.4806
自由度調整済み決定係数	0.4697	0.4683	0.4683	0.4683

次に，競争指標を，販売チャネル別のウエイト付けした指標に変えて回帰した。表3-11のOLS5，OLS7がそれである。この場合，テレビ映画制作収入比率は，流通チャネル別のHHIのウェイトのところで同じ値を使っているので，説明変数から落とした。また受託制作収入が100%の企業は配給会社・ビデオ会社などへの販売をそもそも行っていないので，これも変数から落とした。結果としてサンプル数は302個から163個に減少した。ここでOLS5，OLS7の販売チャネル別HHIは10%水準ではあるが有意にマイナスであり，理論どおりの結果が得られている。すなわち，集中度の高い市場に作品を納入する制作会社の生産性は低くなる傾向がある。
表 3–11：映画制作業：生産関数の推定結果（OLS）その2

OLS5	OLS6	OLS7	(従業員20人以上のみ)
c:
HHIP/10,000	-0.0016	0.0004	-0.0020	0.0023
(制作市場HHI)	-(0.37)	(0.13)	-(0.45)	(0.44)
HHIC/10,000	-0.0004 c	-0.0004 c
(流通チャネル別HHI)	-(1.67)	-(1.66)
HHI/10,000	-0.0001	0.0000	-0.0002 b
(配給ジャンル別HHI)	-(0.97)	-(0.46)	-(2.27)
n:
ln(従業員数)	1.0390 a	1.0483 c	1.0543 a	0.5297 b
(9.70)	(13.27)	(9.37)	(2.32)
テレビライセンス収入比率(%)	0.0133 c	0.0158 b	0.0136 c	0.0160 c
(1.68)	(2.32)	(1.71)	(1.88)
映画輸出本数	0.1621	0.1625	0.1604	0.1931 c
(1.42)	(1.64)	(1.40)	(1.76)
1998年ダミー	-2.4052	-0.3780	-2.8514	0.8814
-(0.54)	-(0.12)	-(0.62)	(0.16)
定数項	10.3283	6.2372	11.1465	5.9307
(1.34)	(1.16)	(1.40)	(0.64)
サンプル数	163	302	163	95
決定係数	0.4608	0.4695	0.4616	0.2847
自由度調整済み決定係数	0.4401	0.4587	0.4372	0.2360

一方，配給ジャンル別の HHI も使ったが（OLS6，OLS7），有意にはならなかった。ただし，対象企業からデータの“荒れ”が大きな零細な企業（従業員数 20 人未満の企業）を除くと，配給ジャンル別 HHI も有意になる。

同じ変数セットの回帰をパネルで行ったのが，表3-12及び表3-13である。固定効果とランダム効果の選択はHausman検定に従っている。結果をみると競争指標に関する限り，OLSの時と符合はほとんど変わらない。ただし，時系列変動の少なさを反映して有意性は低下している。

全体として，制作市場の HHI はデータ不足もあって不明であるが，販売先市場の HHI についてはマイナスの符号が得られている。すなわち，制作市場については競争が進んだ方がよいかどうかはわからないが，販売市場については，寡占が弱まって競争が進んだ方が，制作会社の生産性は上昇する。
表 3–12：映画制作業：生産関数の推定結果（パネル）その1

panel	panelz
FE	FE
c:
HFIP/10,000	0.0021
(制作市場HHI)	(0.87)
n:
In(従業員数)	0.4762 a	0.4631 a
(2.87)	(2.78)
テレビ映画制作収入比率(%)	0.0007	0.0003
(0.18)	(0.06)
受託制作収入比率(%)	-0.3957 c	-0.4104 c
(1.74)	-(1.80)
テレビライセンス収入比率(%)	0.0031	0.0035
(0.31)	(0.34)
映画輸出本数	0.0445	0.0366
(0.44)	(0.36)
1998年ダミー	-0.4099 a	1.8278
(2.65)	(0.71)

サンプル数	302	302
制作会社数	187	187
決定係数	0.9199	0.9204
Hauman検定量	14.906	15.270
p値	0.0210	0.0327
表 3–13：映画制作業：生産関数の推定結果（パネル）その2

panel3	panel4	panel5	(従業員20人以上のみ) panel6
RE	FE	RE	RE
c:
HFIP/10,000	-0.0008	0.0014	-0.0006	0.0020
(制作市場HHI)	(0.25)	(0.54)	(0.17)	(0.43)
HFIC/10,000	-0.0008	-0.0003	-0.0003
(流通チャネル別HHI)	(0.25)	(1.38)	(1.01)
HFIJ/10,000	-0.0008	-0.0001	0.0000	-0.0002 b
(配給ジャンル別HHI)	(0.25)	(0.67)	0.34	(2.06)
n:
In(従業員数)	0.9892 a	0.4736 a	0.9796 a	0.4393
(8.93)	(2.83)	(8.51)	(1.41)
テレビライセンス収入比率(%)	0.0095	0.0044	0.0094	0.0097
(1.28)	(0.43)	(1.26)	(1.08)
映画輸出本数	0.1242	0.0422	0.1245	0.0876
(1.34)	(0.41)	(1.33)	(1.01)
1998年ダミー	-1.4892	1.0244	-1.2200	0.6686
(0.43)	(0.38)	(0.34)	(0.14)
定数項	8.8941	8.3915	7.6836
(1.49)	(1.35)	(0.93)

サンプル数	163	302	163	62
制作会社数	115	187	115	46
決定係数	0.4594	0.9182	0.9411	0.2981
Hauman検定量	4.588	14.237	4.602	5.402
p値	0.5976	0.0271	0.7084	0.6111

### 3.6 まとめ

映画館市場と映画制作市場についてはやや異なった結果が得られた。映画館の場合，映画館自身のHHIはマイナスであり，映画館数が増えるほど生産性が増加する。すなわち自市場の競争の進展は生産性を上昇させる。ただし，配給市場の競争が映画館市場に及ぼす影響ははっきりしない。一方，映画制作市場では，制作市場自体での競争の影響ははっきりしない。しかし，販売市場のHHIの係数はマイナスであり，販売市場では競争が進むと，制作会社の生産性が上昇する。つまり映画館では自市場の競争進展が生産性を向上させるが，映画制作業では川下の販売先での競争進展が生産性を上昇させる。

この異なる結果の原因はいろいろ考えられる。原因の候補の１つは，映画館産業は川下
であるのに対し，映画制作業は川上であることである。また，映画館ではまだまだチェーン店が多いが，制作会社の場合はいわゆる大手映画会社系列の映画のシェアはきわめて小さくなっている点も挙げられる。いずれにせよ，仮説の域を出ず，原因の解明は今後の課題である。

ただし，いずれにせよ，映画制作業の場合に，川下の販売市場での競争の進展が映画制作の生産性を上げるという結果は，当初のメディア寡占説と整合的な結果である。
### 4. ゲーム

### 4.1 イントロダクション

ゲームソフト産業は，日本の主要なコンテンツ産業であり，情報サービス産業という側面も持っている。この産業は，主要なコンテンツ産業の中では唯一競争力があり成功している産業とみなされており，情報サービス産業の中をみても，日本のソフトウェア産業の輸入額が輸出額に比べて10倍以上（2004年JISA，JEITA，JPSA調査，ゲームソフト産業を除く）と圧倒的な輸入超過であるのに対して，ゲームソフト産業は逆に圧倒的な輸出超過となっており強い国際競争力を有している。本研究では，この成功要因について市場競争と企業の生産性という視点で検討するために，各種統計データを用いて企業単位のパネルデータにより実証分析を行う。

日本のゲームソフト産業が含まれる，情報サービス産業のマーケットデータを最も詳細に，網羅的に，かつ継続的に収集している政府の指定統計である特サビでは，6,680事業所（2005年調査）のソフトウェア業，情報処理サービス業，情報提供サービス業及びその他情報サービス業が対象とされている。本研究では，この事業所単位のデータを企業単位に変換した最近の2000年から2005年までのサンプルを利用している。さらに，ゲームソフト産業の詳細なマーケットデータを分析に反映させる為に，エンターブレイン社の詳細な販売情報から作成されたマーケティングデータを用いて，特定サービス産業実態調査と企業単位でマッチングし，情報サービス産業からゲームソフト産業だけを抽出したサンプルで分析を行っている。

本論文の構成としては，まず次節で日本のゲーム産業について述べ，次にゲーム産業，情報サービス産業及び市場競争と生産性に関する先行研究について述べる。そして，ゲームソフト産業及び情報サービス産業の実証分析の方法及び結果を示す。最後に結論として，本論文における分析結果について取りまとめを行うとともに，今後の研究課題について述べる。

### 4.2 日本のゲーム産業

本研究で対象としている家庭用ゲーム機のゲームソフト産業 $ ^{24} $ は，産業として20年ほどの比較的新しい産業であり，これまでの成り立ちから日本発の産業ととらえることができる。
その歴史についてゲーム機を中心に簡単に振り返ってみると，1970年代に米国においてゲームに特化したコンピュータゲーム機が登場し，その後ソフトとハードが分離されたカセット交換型ゲームへと発展していく。1970年代後半には米国アタリ社の据置型家庭用ゲーム機アタリ2600が世界的なブームを巻き起こした。しかし，ゲームソフトの質の低下により1983年にいわゆる「アタリショック」が発生し，米国のゲーム産業は衰退していった。これに代わって1983年に任天堂の据置型家庭用ゲーム機ファミリーコンピュータが爆発的にヒットし，1985年ころから米国市場も席巻していった。その後1990年代前半までは，任天堂は携帯型機ゲームボーイや据置型機スーパーファミコンなどを継続的にヒットさせ引き続きシェアトップの座を維持し，他社のゲーム機を寄せ付けない強さをみせていた。1994年には，ソニー・コンピュータエンターテインメント（SCE）が据置機プレイステーションを発売し，その後シェアトップを獲得し，2000年には後継機のプレイステーション2を発売し引き続きトップシェアを維持した。その間，任天堂，セガ，マイクロソフトなどが競合するゲーム機を販売したが，据置型機市場では，SCEの一人勝ちに近い状況が本研究の分析対象期間である2005年まで続いている。携帯型市場ではゲームボーイから続く任天堂の1人勝ちの状況に，2004年末に任天堂のDSとSCEのPSPが発売されたため2005年は両者が競い合う2強の状況となっている。

図 4—1 家庭用ゲームハード機市場規模の推移（金額）
1990 年代までほぼ一貫して成長を続けてきたゲームソフト産業であるが，本研究の分析対象期間である 2000 年から 2005 年は，特に据置型ゲーム機の新規発売効果が表れにくい谷間の時期であったため，市場規模がほぼ年々減少し 2000 年の国内市場規模 4,131 億円から 2005 年の 3,141 億円へ約 3/4 に減少している（CESA ゲーム白書より）。一般的には，市場規模の減少期に企業の市場からの撤退や合併により寡占化が進み，競争が減衰していくことが考えられる。しかし，ゲームソフト産業は，そのコスト構造がソフトの開発や宣伝広告費に対して製造原価がほとんどかからない，つまり限界費用がほぼ 0 とみなせるためソフトの当たり外れにより売上や利益が大きく変動する。さらに，ヒットするゲームソフトは一部の優秀な人材に因るところが大きく，人材の引き抜きや独立による新規参入が比較的活発な産業である。よって，このような特性からゲームソフト産業は，市場規模減少期においても活発な競争が保たれている。

図 4–2 ゲームソフト市場規模の推移（金額）

注）CESA ゲーム白書より筆者作成

### 4.3 先行研究