Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表 2 - 3 固定効果モデル推定結果（テレビ局）

变数	FE-1	FE-2
HHI	-0.00081c(1.84)	-0.00071c(1.66)
番組制作会社数	0.008955b(2.07)	0.009032b(2.14)
CATV普及率	-0.00041(0.11)	-0.00058(0.15)
BB普及率	0.001029c(1.69)
自社制作率	0.01621b(2.05)	0.015274b(1.98)
映像情報制作・配給業子会社関連会社数	-0.06152a(3.68)	-0.06084a(3.73)
シェア	0.036973a(3.96)
広告費売上高比率	0.019706(1.32)	0.020128(1.39)
ln(従業員数)	-0.10539(1.34)	-0.08806(1.14)
ln(有形固定資産残高)	0.248262a(3.22)	0.272534a(3.60)
D14	-0.01755(0.35)	-0.00327(0.064)
D15	-0.08703b(2.38)	-0.08245a(3.14)
D16	-0.04737(1.43)	-0.06088c(1.88)
n	451	451
決定係数	0.936	0.938
χ²統計量	94.296	97.595
P值	0.000	0.000

括弧内はt値。a, b, cはそれぞれ1% 5% 10%有意。
表2–4 OLS推定結果（テレビ局）

変数	OLS-1	OLS-2
HHI	-0.00021 a	-5.1E-05
(4.72)	(1.38)
番組制作会社数	0.004354 b	-0.00373
(2.41)	(0.61)
CATV普及率	0.005344 a	0.008632 a
(4.61)	(3.15)
BB普及率	0.000506	0.000633
(0.72)	(0.74)
自社制作率	0.01602 a	0.02477 b
(4.46)	(2.06)
映像情報制作・配給業子会社・関連会社数	0.004481	-0.07125
(0.67)	(1.26)
シェア	0.00682 b	-0.00748
(2.05)	(1.27)
広告費売上高比率	0.03399 b	0.003134
(2.25)	(0.12)
独立局ダミー	-0.7373 a	-1.09096 a
(7.84)	(4.64)
キー局ダミー	-0.8704 a
(3.21)
上場ダミー	0.1469	-0.01307
(1.54)	(0.047)
自社制作の方番組制作会社関与率	0.001327
(0.96)
ln(従業員数)	0.4397 a	0.5416 a
(9.79)	(4.43)
ln(有形固定資産残高)	0.2374 a	0.1798 a
(9.83)	(2.91)
D14	0.00607 c
(0.12)
D15	-0.07793
(1.64)
D16	-0.05506
(1.20)
c	3.8369 a	3.6532 a
(15.33)	(7.09)
n	451	85
決定係数	0.86	0.69

括弧内はt値。a, b, cはそれぞれ1% 5% 10%有意を表す。
### 2.3 テレビ番組制作業における競争と生産性の分析

#### 2.3.1 競争と生産性

テレビ番組制作業における競争やテレビ局間の競争がテレビ番組制作業における生産性にどのような影響を与えるのかについての考え方を整理する。

テレビ番組制作会社は生産物であるテレビ番組をテレビ局に納品する。効率的な生産を行う番組制作会社の方がそうでない会社よりも，同程度の品質のテレビ番組をより低費用で制作することができ，また経営陣や従業員に対してより大きな報酬を支払うことができる。このためテレビ番組制作会社間の競争が活発になると，非効率的な生産を行う番組制作会社は生産の効率化か市場からの退出を迫られる。一般に，市場競争が活発であるほど，効率的な生産を行わないことからの損失が大きいため，生産性が高いということを示唆する実証分析結果も多くみられるところである。実際には両方向の力が働いている可能性はある。このためテレビ番組制作会社間の競争はテレビ番組制作会社内部の生産効率性を向上させる（X非効率を減少させる）と考えられる。

またエリアごとにテレビ局数は事実上固定されており，テレビ番組制作会社はテレビ局が持つ限られた番組枠を巡って競争する。このため，テレビ番組制作会社間の競争が活発であるほど死荷重が減少し，資源配分の効率性も高くなると期待される。

2.2.1 節で議論したように，テレビ局間の競争が活発になるとテレビ局の生産性が向上すると考えられる。このためテレビ番組制作業の競争状況を所与とすると，テレビ局同士の競争が活発になるとテレビ番組に対する需要は拡大する。テレビ番組制作会社は生産要素投入を拡大することによって需要拡大に対応する。このうち労働投入の拡大は，従業員数の増加と従業員1人当たり労働時間の増加の双方によって実現する。以下でみるように，本稿ではテレビ番組制作業における生産性を生産関数の推計によって行っており，労働投入量として従業員数を用いている。このため，テレビ局間の競争が活発になり従業員1人当たり労働時間が増加すると，従業員数が変わらずとも生産量が拡大し，見せかけ上，生産性が上昇する効果が生じる。

なお，テレビ局間の競争と番組制作会社間の競争は，テレビ局と番組制作会社の間の取引における両者の相対的交渉力にも影響を及ぼす。テレビ局間の競争が活発であるほど，番組制作会社の相対的交渉力が増し，個々のテレビ局は番組購入元の制作会社に対してより高い価格を支払う必要が生じる。本稿の生産関数の分析では生産物は付加価値額で測っているため，ある番組に対してより高い価格がつけられれば，みせかけ上，生産性が上昇する効果が生じる。さらに番組制作会社の相対的交渉力が増し，総利益のうち自ら獲得で
きる分の割合が高くなれば，高品質の番組を低費用で制作する誘因も増加するので，生産性が実際に上昇する可能性もある。他方，番組制作会社間の競争が活発であるほど，個々の番組制作会社の相対的交渉力は低下し，個々の番組制作会社は番組販売先のテレビ局に支払いを求めることができる価格は低くなる。このため見せかけ上，番組制作業の生産性は低下する効果が生じる。さらに，番組制作会社の相対的交渉力が減少すると，総利益のうちの自らの取り分が減少し，効率的な生産を行う誘因が減少し，生産性が実際に減少する可能性もある。

以上をまとめると，番組制作会社間の競争とテレビ局間の競争が生産性の推計値に与える影響は次のようになる。番組制作会社間の競争の効果は2つ考えられる。第1に，番組制作会社間の競争は直接的に番組制作会社の生産性を上昇させると期待される。第2に，番組制作会社間の競争は番組制作会社の対テレビ局における相対的交渉力を低下させるため，見せかけ上生産性が低下する効果を持ち，また生産性が実際に低下する可能性もある。テレビ局間の競争の効果も2つ考えられる。第1に，テレビ局間の競争は番組に対する需要の拡大を通して従業員1人当たり労働時間の増加をもたらし，見せかけ上，生産性を上昇させると期待される。第2に，テレビ局間の競争は番組制作会社の相対的交渉力を増加させることを通じても，見せかけ上，番組制作会社の生産性を上昇させる効果を持ち，また生産性が実際に上昇する可能性もある。

なお，2.2.1 節でも述べたように，テレビ局とテレビ番組制作会社が垂直統合関係又は系列関係にあると，両側の事業者の生産性が向上するという範囲の経済が働いている可能性が考えられる。垂直統合の効果として，共通コストや取引費用の削減，関係特殊的投資の拡大といったものが考えられる。

#### 2.3.2 分析

## (1) モデルの説明

テレビ番組制作業における競争と生産性の関係についても，競争指標を含んだ生産関数を推計することにより検討する。コブ＝ダグラス型生産関数を基に，次の式を推定する。

$$ (2-3)\quad y_{ijt}=\beta_{0}+\beta_{l}l_{ijt}+\beta_{k}k_{ijt}+\beta_{s}s_{ijt}+\beta_{a}a_{ijt}+u_{ijt} $$

$$ (2-4)\quad u_{ijt}=\mu_{i}+\lambda_{t}+\tau_{jt}+\varepsilon_{it} $$

ここで, y は生産物（対数値）, l は労働投入量（対数値）, k は資本ストック（対数値）, s は競争指標, a は競争指標以外で生産性に影響を与え得る変数を表しており, i は企業, j は都道府県, t は年を表している。誤差項 u は, 時間を通じて普遍である企業独自の個別の効果 $ \mu $ , すべての企業に共通して時間とともに変化する効果 $ \lambda $ , 工リア内で共通して変化する
る都道府県エリア効果 $ \tau $ ，攪乱項 $ \varepsilon $ から構成されていると仮定する。

## (2) データの説明

分析に用いたデータは，主として，総務省「通信関連業実態調査」のうち「放送番組制作業」に関する調査より得た。本稿では，2003年度，2004年度及び2005年度調査の事業者個票データのうち，売上に占めるテレビ番組制作の割合が50％以上の事業者を抽出して利用している。ここから，次に説明する変数から成るパネルデータを作成し，変数が揃わない個票についてはパネルから落として分析を行った。また，アンケート調査（実施要領は章末）により得られたデータ及び日本民間放送連盟編「日本民間放送年鑑」（コーケン出版）のデータも用いた。

## (3) 变数の説明

## (i) 被說明变数

生産関数の生産物として付加価値額を採用し，以下のように定義した。

log（付加価值額）：

付加価值額 = 經常利益 + 人件費 + 賃貸料 + 減価償却費

通信関連業実態調査では，売上データはテレビ番組制作，ラジオ番組制作，データ番組制作及び番組制作以外に分離することができるが，その他のデータはテレビ番組制作とそれ以外に分離することができない。このため本稿では，前述のように売上に占めるテレビ番組制作の割合が50％以上の事業者のみを抽出し，これら事業者については売上関連データ，費用関連データ，資本ストック関連データ及び労働投入関連データとも事業者全体のものを用いて分析を行った。

またアウトプットの指標として付加価値額を用いるに当たって，番組の品質の違いはコントロールしていない点には留意する必要がある。

## (ii) 說明变数

生産投入物として，労働，資本の2変数を次のように定義した。

(ア) log (従業員数):
從業員数 = 有給役員数 + 常用雇用者数 + 臨時雇用者数

前述のように，従業員数データのサンプルにはテレビ番組制作以外に従事している従業員も含まれている点に留意が必要である。

( 亻 ) $ \log(\text{固定資産}) $ :

## 各社各年度末の固定資産残高を使用

前述のように，固定資産についてもテレビ番組制作に用いられているものとそれ以外のものを分離することができないため，事業者全体のデータを用いている。

競争指標としては，エリア（都道府県）ごとに，エリア内のテレビ番組制作における競争状態の代理変数を以下のように取った。また，テレビ番組制作と垂直的な関係にある放送事業における競争がテレビ番組制作に与える影響をみるために，テレビ局間の競争状態の代理変数も以下のように作成した。

## （ウ）テレビ番組制作会社数／人口：

番組制作事業者同士の競争の指標としては，エリア内の番組制作会社の売上高ベースのHHIを用いる方法があるが，総務省「通信関連業実態調査」（放送番組制作業）の回収率が低い（平成17年1月公表分の回収率は22.1%）ため，精度の高いHHIを計算することが困難であった。このため，2.2.3節の分析と同様，ここでは「日本民間放送年鑑」収録の番組制作会社一覧から所在エリア（都道府県）別に事業者数を集計した。それらの番組制作会社が主として取り扱うジャンル，技術，放送局との人的・資本関係などは考慮していない。また，人口は，2005年国勢調査のものを用いた。

番組制作会社数が増えることにより番組制作業における競争が激しくなり、ひいてはテレビ局の生産性にプラスの影響を与えることが期待される。符合の係数は正になることが予想される。2.3.1 節の議論を踏まえると、係数推定値の符号が正になるか負になるかは番組制作会社の生産性向上効果と番組制作会社の交渉力低下効果のいずれが相対的に重要であるかに依存すると考えられる。

## （エ）テレビ局HHI：

テレビ局間の競争指標としては，2.2.3 節の分析同様，エリア（都道府県）ごとの HHI を
各社の売上高ベースで計算した。ここでも，NHKの民放に対する競争者としての影響は，どの県でも同じであると仮定し同じ地上波であるNHKのデータは含まずに計算を行った。高いHHIは活発な競争が行われていないことを表しているため，係数推定値は負となることが予想される。

以上のほかに，制作会社ごとの特徴をコントロールするために，以下の変数を用いた。

## （オ）親会社が放送局ダミー：

放送局である親会社を有せば１，そうでなければ０。これは垂直統合が行われているかどうかを捉える変数である。係数推定値の符号は正になることが予想される。

## （力） 主分野ダミー：

アンケート調査で，各社が制作している番組のジャンルとして，ドラマ・ドキュメンタリー，バラエティなど娯楽作品，報道・教養番組，アニメ及びその他から主なもの1つを選んでもらった。それぞれについてダミー変数を置いた（当てはまれば1，そうでなければ0）。これは，各制作会社が主力としている分野により生産性に相違がある可能性があるためである。

なお，全選択肢についてダミー変数を置いたのは，いずれも選ばなかった制作会社があるためである。

テレビ番組制作会社の約半数は東京都に所在しており（2005年日本民間放送年鑑によると，全1132社中514社），人口も集中している。このため，約半数の制作会社については競争指標が共通のものとなっている。また優秀な番組制作者が東京に集まりために，他の条件が所与の下で東京に所在する事業者の生産性が高いという集積効果が存在する可能性がある。このような地域特殊性にかんがみ，次の変数を取った。

## （キ）東京ダミー

東京に所在していれば1，そうでなければ0。係数推定値の符号は正になることが予想される。

主要な変数の記述統計は表 2 - 5 のとおりである。
表 2 - 5 記述統計（テレビ番組制作会社）

平均値	標準偏差	最大値	最小値	単位
付加価値	481.0510	873.1535	8134.4800	0.3000	百万円
固定資産残高	62485	617010	10800000	0	万円
従業員数	43.6145	63.1987	482.0000	0.0000
制作市場企業数/人口	0.00002790	0.00002170	0.00005610	0.00000034
放送局市場HHI	3166	2350	10000	2125
親会社が放送局ダミー	0.3383	0.4738	1.0000	0.0000
ドラマ・トキュメンターダミー	0.1751	0.3806	1.0000	0.0000
ヴァラエティ等娯楽作品ダミー	0.2582	0.4383	1.0000	0.0000
報道・教養番組ダミー	0.3383	0.4738	1.0000	0.0000
アニメダミー	0.0297	0.1699	1.0000	0.0000
その他番組ダミー	0.2433	0.6727	1.0000	0.0000

表 2 - 6 OLS 推定結果 1（テレビ番組制作会社）

log(付加価値)	OLS1	OLS2	OLS3	OLS4
log(固定資産残高)	0.2320 a	0.2321 a	0.2275 a	0.2255 a
(6.76)	(6.78)	(6.67)	(6.57)
log(従業員数)	0.6261 a	0.6255 a	0.6333 a	0.6405 a
(10.28)	(10.30)	(10.46)	(10.53)
制作市場企業数/人口	-44276.5 c	-44114.0 c	-18808.8	6838.3 b
(1.88)	(1.88)	(1.43)	(2.17)
(制作市場企業数/人口)*東京ダミー	38983.5	36295.7
(1.32)	(1.30)
放送局市場HHI	-0.000068 c	-0.000069 c	-0.000040	-0.000018
(1.89)	(1.90)	(1.39)	(0.69)
放送局市場HHI*東京ダミー	-0.004124	0.000126
(0.29)	(0.33)
親会社が放送局ダミー	0.3553 a	0.3563 a	0.3527 a	0.3444 a
(3.01)	(3.02)	(2.99)	(2.90)
ドラマ・ドキュメタリーダミー	-0.1271	-0.1282	-0.1287	-0.0973
(0.81)	(0.81)	(0.82)	(0.62)
ヴァラエティ等娯楽作品ダミー	-0.1490	-0.1465	-0.1829	-0.1852
(1.11)	(1.10)	(1.40)	(1.41)
報道・教養番組ダミー	0.1351	0.1371	0.1358	0.1460
(1.08)	(1.10)	(1.09)	(1.17)
アニメダミー	-0.2538	-0.2534	-0.2625	-0.2288
(0.74)	(0.74)	(0.77)	(0.66)
その他番組ダミー	-0.0547	-0.0539	-0.0609	-0.0445
(0.75)	(0.74)	(0.84)	(0.61)
東京ダミー	9.1941	1.0879 b
(0.30)	(2.00)
2004年ダミー	-0.1795	-0.2125 c	-0.2336 c	-0.1956
(1.08)	(1.72)	(1.92)	(1.61)
2005年ダミー	-0.2487	-0.2535	-0.3363 b	-0.1303
(1.45)	(1.48)	(2.12)	(1.07)
定数項	1.8139 a	1.8233 a	1.5592 a	1.2013 a
(4.62)	(4.67)	(4.67)	(4.23)
サンプル数	247	247	247	247
決定係数	0.7107	0.7106	0.7084	0.7034
自由度修正済み決定係数	0.6919	0.6931	0.6922	0.6882

括弧内は t 值。a, b, c はそれぞれ 1%, 5%, 10% 有意を表す。
表 2 - 7 OLS 推定結果 2（テレビ番組制作会社）

log(付加価値)	OLS5	OLS6	OLS7	OLS8
log(固定資産残高)	0.2291 a	0.2291 a	0.2238 a	0.2209 a
(6.85)	(6.86)	(6.70)	(6.58)
log(従業員数)	0.6387 a	0.6385 a	0.6465 a	0.6542 a
(11.05)	(11.07)	(11.20)	(11.29)
制作市場企業数/人口	-52348.6 b	-52132.2 b	-19794.2	5691.8 c
(2.28)	(2.27)	(1.51)	(1.96)
(制作市場企業数/人口)*東京ダミー	49343.0 c	46577.7 c
(1.71)	(1.71)
放送局市場HHI	-0.000075 b	-0.000075 b	-0.000037	-0.000015
(2.08)	(2.08)	(1.30)	(0.57)
放送局市場HHI*東京ダミー	-0.004203	0.000010
(0.29)	(0.03)
親会社が放送局ダミー	0.3661 a	0.3668 a	0.3656 a	0.3556 a
(3.14)	(3.16)	(3.13)	(3.03)
東京ダミー	9.1108	1.0710 b
(0.29)	(1.99)
2004年ダミー	-0.1768	-0.2096 c	-0.2382 c	-0.2003
(1.06)	(1.70)	(1.95)	(1.65)
2005年ダミー	-0.2274	-0.2324	-0.3395 b	-0.1331
(1.33)	(1.37)	(2.14)	(1.10)
定数項	1.8738 a	1.8843 a	1.5264 a	1.1832 a
(4.95)	(5.01)	(4.85)	(4.47)
サンプル数	247	247	247	247
決定係数	0.7042	0.7041	0.7004	0.6954
自由度修正済み決定係数	0.6916	0.6928	0.6903	0.6865

括弧内は t 值。a, b, c はそれぞれ 1%, 5%, 10% 有意を表す。

## (4) 結果とまとめ

テレビ番組制作会社については,変数として継続的に用いることができたデータは,2003年,2004年及び2005年の3時点のもののみであった。また全3回分のデータが揃っている会社は一部でしかなく,1回のみの調査に回答している会社も多い。本稿では若干のパネル分析も行っているが,このようなデータ構造から,まずは全データをプールしてのOLSによる分析結果をみることとする。OLSによる分析結果は表2-6,表2-7のとおりである。いずれの推定結果においても,固定資産残高の対数値の係数推定値と従業員数の対数値の係数推定値の和は1を超えておらず,規模の経済は働いていないことが示唆される。

競争指標をみると，やや複雑な構図が浮かび上がる。地域特殊性を考慮に入れないで行った推定（OLS4）は，番組制作会社間の競争は生産性に正の影響を与えていることを示している。しかし，前述の，約半数の番組制作会社が東京に所在しているという地域特殊性を勘案することでより細かな分析を行うと異なった結果が表れる。OLS1では，東京ダミーが単独で入っているとともに，番組制作会社の競争指標とのクロス項，放送局の競争指標
とのクロス項としても入っている。OLS2では，東京ダミーは両競争指標とのクロス項の形でのみ入っている。これらの分析の結果は，地域特殊性をコントロールした上では，放送局市場における競争が活発であるほど番組制作の生産性が高いことと，番組制作自体における競争は活発でない方が番組制作の生産性の指標は高いことを示している。

このような結果は2.3.1節で述べた2つの効果の双方が働いていることを示唆している。1つ目の効果は，番組制作業における競争が番組制作会社の生産性を直接的に上昇させるというものである。2つ目の効果は，番組制作会社間の競争が活発であると，番組制作会社の対テレビ局における相対的交渉力が減少するため，個々の番組制作会社がテレビ局に支払いを求めることができる価格が低くなるために付加価値額が減少し，みせかけ上，生産性が下がるというものである。OLS1やOLS2に表れている結果は，これら2つの効果のうち後者の効果の影響がより強く出ているために生じたと説明することができる。

番組制作の競争指標と東京ダミーのクロス項の係数推定値は有意ではないが符号は正となっていることは，東京という本稿で仮定している単一エリア内では競争が活発な時点においての方がそうでない時点においてよりも生産性が高いという効果が表れているものと解釈することもできる。

なお，表2-6のOLS1からOLS4までを通して主力番組のジャンルを表すダミー変数の係数推定値はいずれも有意ではなかった。そこで，ジャンルダミー変数を落として分析したものが表2-7のOLS5からOLS8までである。競争指標と生産性の関係については表2-6の諸結果と全く同じものとなっている。

これらの説明変数の組み合わせについて，OLSだけでなく，固定効果モデル，ランダム効果モデルによる推定も行った。Breusch and Pagan 検定により，いずれの組み合わせでも，ランダム効果モデルは選ばれないことが明らかになっている。OLS1の説明変数の組み合わせとOLS5の説明変数の組み合わせについては，Hausman 検定の結果，固定効果モデルが選ばれる。そこで，これらについて固定効果モデルによる推定を行った結果を表2-8に示す。ここで，FE1はOLS1に，FE2はOLS5に対応している。主力ジャンルダミー変数の一部が落とされているのは，これらの変数には時点を通じた変化がみられなかったためである。固定効果モデルの推定においては，番組制作における競争が活発であるほうが番組制作の生産性の指標が高い値を示している。OLSと固定効果モデルの結果のこのような違いは，上記の相対的交渉力が企業固定効果に吸収されていることに起因していると解釈することができる。

また，親会社が放送局であることのダミー変数の係数推定値は一貫して有意に正であり，垂直統合が持つ範囲の経済の存在が示唆される。

なお，紙幅の都合上推定結果は表示しないが，東京に所在する事業者を除外して分析を行ったところ，係数推定値の符号についてはほぼ同様の結果が得られたが，競争指標の係数推定値は有意ではなかった。これはサンプル数が125程度まで低下したためと考えられる。
表 2 - 8 固定効果モデル推定結果（テレビ番組制作会社）

log(付加価値)	FE1	FE2
log(固定資産残高)	0.6863 a	0.6863 a
(3.11)	(3.13)
log(従業員数)	0.8826 a	0.8824 a
(3.46)	(3.48)
制作市場企業数/人口	241809.2 b	241799.4 b
(2.04)	(2.05)
(制作市場企業数/人口)*東京ダミー	-237901.9 b	-237865.5 b
(2.00)	(2.01)
放送局市場HHI	0.0011	0.0011
(0.19)	(0.19)
放送局市場HHI*東京ダミー	-0.0044	-0.0044
(0.37)	(0.37)
親会社が放送局ダミー	-0.5467	-0.5465
(1.12)	(1.12)
報道教養番組ダミー	-0.0290
(0.03)
定数項	-2.9602	-3.0201
(0.18)	(0.18)
サンプル数	247	247
制作業者数	148	148
決定係数:within	0.2294	0.2294
決定係数:between	0.0137	0.0132
決定係数:overall	0.0190	0.0185
F検定:all μ_i=0	1.79	1.86
p値	0.0014	0.0007

括弧内は t 值。a, b, c はそれぞれ 1%, 5%, 10% 有意を表す。

### 2.4 まとめ

本章ではテレビ局とテレビ番組制作会社を取り巻く産業状況を概観し，テレビ局同士の競争や番組制作会社同士の競争がそれぞれの生産性にどのような影響を与えるかを検討した。

垂直的関係にある自市場と隣接市場において，隣接市場での競争が活発であると，自らの生産性は，見せかけ上，上昇する傾向があり，実際上も上昇する可能性がある。他方，自市場における競争は，自らの生産性を直接的に上昇させるが，自らの相対的な交渉力の低下を通じて，見せかけ上，生産性を減少させる効果も持つ。

民間テレビ局における生産性と競争に関しては，テレビ局間の競争，そして垂直的な関係にある番組制作業における競争ともテレビ局の生産性を表す指標にプラスの影響を与えることが示された。
他方，テレビ番組制作会社間の競争と生産性の関係については，テレビ局間の競争は番組制作の生産性の指標を上げるが，番組制作会社間の競争は生産性を直接的に高める効果と相対的交渉力の現象を通じて間接的に，少なくとも，見せかけ上は生産性を低める効果があることが示された。

【アンケート実施要領】

放送事業者アンケート調査

送付先 日本民間放送連盟に加入している会員テレビ局 127 社

实施時期 2006 年 11 月

回收率 127 社（100.0%）

放送番組制作会社アンケート調査

送付先 テレビ番組制作会社 1,726 社

实施時期 2006 年 11 月

回收 544 社（31.5%）
### 3. 映画

### 3.1 イトロダクション

映画作品を消費者が鑑賞するまでには，大きく分けて，製作，配給そして興行（映画館）という3つの段階がある。コンテンツとしての映画を考えた場合，最終的に映画を消費者の下へと届ける役割を担うメディアは映画館である。本共同研究の分析フレームワークでとらえると，メディア市場としての映画興行市場の動向は，映画の製作・配給市場と密接に関連していると考えられる。一方で，映画館は，テレビやゲームといった業界とは違い，地域市場に根ざした小売業としての側面も持ち合わせている。したがって，地域の興行市場の市場動向が映画館のパフォーマンスに影響を与えると推測される。具体的には，より競争的な地域興行市場に属する映画館は様々な経営努力により効率性を高めるインセンティブを持つと思われる。また，近年，ひとつの映画館が複数のスクリーンを有する，いわゆる「シネマコンプレックス（以下，シネコン）」と呼ばれる業態が急速に普及しつつある。シネコンは複数のスクリーンを機動的に運営することで，本来，映画興行に内在する不確実性やリスクをある程度回避することができる。

本稿では，映画興行市場について，メディア・コンテンツ産業におけるメディア部門としての役割と地域の市場競争にさらされている小売業としての側面の双方に着目しながら経済産業省実施の『特定サービス産業実態調査』（以下，特サビ）の「映画館編」の個票データから作成したパネルデータを用い，映画興行市場における競争と生産性の関係を実証的に検証する。

一方，映画制作業は映画というコンテンツの生産者であり，配給会社に映画を供給する立場にある。制作会社は，企画を練り，才能のある人材を集め，質の高い映画を作ろうと試みる。制作した映画は配給会社に供給され，映画館での興行収入の一部が制作会社に還元される。また，映画制作会社の中には，テレビ局向けに映画を制作している場合もあり，この場合はテレビ局が販売先となる。さらに，映画の公開後にビデオとして販売し，ビデオ販売の形で収入を得ることも多い。まとめると，映画制作会社は作品を配給会社，テレビ局及びビデオ販売店向けに販売していることになる。したがって，制作会社は生産物の販売する相手先の市場として，配給市場，テレビ局市場及びビデオ市場の3つの市場の競争状態の影響を受けることになる。問うべきはこれらの流通市場で競争が進展することで制作会社の生産性が上昇するかどうかである。

本章の構成は以下のとおりである。次節では，(社)日本映画製作者連盟のHPのデータを利用しながら，日本の映画市場を概観し，配給市場の競争状況を簡単に分析する。第3節では，簡単に先行研究をサーベイする。第4節では，特サビによる映画興行市場の分析について述べる。その中で，パネルデータの作成手順，分析モデル，そして，競争と生産性及び垂直統合と生産性の関係の分析結果について説明する。第5節では，特サビによる
映画制作業の分析について述べる。第6節はまとめである。

### 3.2 日本の映画産業 $ ^{7} $

#### 3.2.1 映画市場の概況

図3-1：興行収入の推移

注）（社）日本映画製作者連盟HPの資料より著者作成。

分析を行う前に，日本の映画市場について概観する。

なお，ここでは（社）日本映画製作者連盟（2007）のHPの「日本映画産業統計」を利用している。図3-1の線グラフは，1955年から2006年までの興行収入の時系列推移を表している。これによると長期的には，日本の映画興行収入が拡大してきたことが分かる。特に，1970年代に大きく産業規模が拡大したことが伺える。しかし，成長率はやがて鈍化し，1983年をピークに，1990年代中ごろまで規模は縮小傾向であった。その後，1996年を底として，産業規模は再び拡大に転じ2006年の興行収入の合計は2,025億5,400万円であった。一方，図3-1の面グラフは収入に占める邦画比率を表している。ただし，「日本産業統計」では，2000年より前は配給収入，2000年以降は興行収入についてのみ内訳を公表しているため，ここでの邦画比率も2000年を境に基準となる収入が異なることに注意が必要である。これによると，1960年の78.3%をピークに，その後，邦画比率はトレンドとして低下傾向にあ
った。しかし，2002年に興行収入で邦画比率27.1%を記録してから，邦画比率は反転し，2006年には53.2%で，1985年以来およそ20年ぶりに邦画比率が50%を超えた。この事実は，日本映画界の明るい兆しとして，多くのメディアで取り上げられた $ ^{8} $ 。

図 3–2：映画館数（スクリーン数）及び入場者数

注）（社）日本映画製作者連盟HPの資料より著者作成。

図 3–2 は，同じ期間の映画館（スクリーン数）と入場者数の推移である。まず，映画館数をみると，1960 年の 7,457 館をピークに，1990 年代前半まで，ほぼ一貫して減少している。しかし，1993 年ころを境に映画館数は増加に転じ，2006 年には 3,062 館と 1970 年代前半の水準まで戻っている。これは 1993 年にワーナー・マイカルシネマズが海老名に第 1 号店を開設してから，急速に普及したシネマコンプレックスによるところが大きい $ ^{9} $ 。一方，入場者数についても，1958 年の 11 億 2,745 万 2 千人をピークに減少傾向が続いたが，近年下げ止まり，あるいは，若干の増加傾向にある。しかし，映画館数の増加率の方が大きいため，図 3–3 の点線グラフが示すとおり，1 館当たりの入場者数は減少傾向にある。図 3–3 の実線グラフは平均料金を示している。これによると，平均料金は 1960 年代ころから，急激に上昇し，1978 年に 1,375 円に達した。その後，若干低下し，1985 年ころから，1,200 円から 1,250 円くらいの間で安定している。表 3–1 は，後述するパネルデータによって求めた映画館ごとの平均料金の都道府県別の平均及び標準偏差である $ ^{10} $ 。これによると映画館及び
都道府県間で若干のばらつきがあることが分かる。一方，図3-4は上映された映画本数とその邦画・洋画比率を表しており，1980年代ころから洋画比率が高まったが，近年，邦画の上映本数が増加してきている（2006年では邦画比率が53.2%である）。

図 3–3：平均料金と 1 館当り入場者数

注）（社）日本映画製作者連盟HPの資料より著者作成。
表 3–1：平均料金

1991	1994	1997	2001	2004
平均	標準偏差	平均	標準偏差	平均	標準偏差	平均	標準偏差	平均	標準偏差
北海道	1,227.50	307.12	1,361.86	408.79	1,341.51	265.98	1,286.79	324.79	1,230.65	157.65
宮城県	1,330.56	208.41	1,356.51	269.24	1,473.87	203.70	1,373.79	303.34	1,292.21	222.70
福島県	1,312.91	251.51	1,511.26	396.25	1,248.45	174.58	1,309.42	202.83	1,223.90	189.73
茨城県	1,354.06	326.75	1,315.87	271.37	1,266.67	371.56	1,313.99	240.44	1,217.51	205.05
埼玉県	1,319.38	327.73	1,260.98	220.32	1,281.45	181.40	1,168.98	151.78	1,215.16	144.49
千葉県	1,276.29	268.45	1,274.08	334.00	1,272.91	209.28	1,180.63	206.28	1,242.20	283.58
東京都	1,262.54	265.99	1,387.40	312.84	1,346.65	292.34	1,349.17	303.08	1,311.81	190.68
神奈川県	1,257.24	197.14	1,229.41	229.16	1,272.41	226.69	1,255.65	225.05	1,263.86	133.78
新潟県	1,273.41	151.95	1,351.16	337.25	1,337.01	157.13	1,194.71	193.72	1,194.53	200.05
長野県	1,317.81	280.24	1,418.58	326.03	1,362.06	217.49	1,343.61	189.35	1,407.36	323.52
静岡県	1,222.38	191.69	1,348.38	313.91	1,273.65	184.82	1,132.96	183.10	1,238.17	182.35
愛知県	1,345.23	282.65	1,387.56	372.22	1,431.85	292.91	1,321.29	231.39	1,241.09	270.51
三重県	1,343.25	283.55	1,436.90	328.20	1,403.08	270.70	1,383.47	221.50	1,279.63	310.48
京都府	1,331.29	205.90	1,380.86	269.65	1,265.95	298.89	1,312.08	197.75	1,326.56	237.50
大阪府	1,220.53	259.27	1,269.53	286.76	1,272.15	371.87	1,256.85	386.69	1,235.22	364.38
兵庫県	1,314.78	367.98	1,305.06	266.99	1,304.16	225.05	1,269.16	229.99	1,365.86	415.58
岡山県	1,225.98	105.88	1,310.41	229.93	1,348.79	185.99	1,412.74	306.97	1,210.89	154.94
広島県	1,466.33	434.69	1,395.65	197.30	1,366.48	200.24	1,332.26	167.07	1,303.43	169.91
福岡県	1,258.36	196.35	1,331.54	342.69	1,299.20	404.79	1,257.40	311.92	1,198.09	153.95
沖縄県	841.32	169.53	1,002.47	204.41	1,177.14	314.21	1,096.00	151.22	1,100.30	104.07
全国	1,286.02	271.73	1,346.90	313.76	1,318.20	269.15	1,292.69	287.11	1,269.54	249.79

注）特定サービス産業実態調査の映画館編の個票データから作成したパネルデータのうち異常値サンプルを除いた分析対象サンプルについての統計量。平均料金＝入場料収入／入場者数。詳細は本文を参照のこと。映画館数が一桁の都道府県については掲載していない。

図3-4：上映映画本数

注）(社)日本映画製作者連盟HPの資料より著者作成。
#### 3.2.2 配給市場の競争状況

配給市場の競争状況を分析するために，配給における HHI，1 社集中度（CR1）及び3 社集中度（CR3）を計測した。「日本映画産業統計」では1980年から毎年，邦画・洋画別の，配給収入の合計及び配給収入（2000年以降は興行収入）が10億円以上の作品について配給収入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，2000年以降については興行収入を使って，各作品の収入を配給会社ごとに集計した配給会社シェアをベースに HHI を計算している $ ^{11} $ 。また，全作品を対象にした競争指標（以下，全体）に加え，邦画・洋画別のそれも計測した $ ^{12} $ 。

図 3–5：1 社集中度（CRI）
図 3–6：3 社集中度（CR3）

注）(社)日本映画製作者連盟HPの資料より著者作成。

まず，図3-5のCR1をみると，全体では，10％から30％くらいの範囲で推移しており，近年若干上昇してきている。また，洋画についてみると，10％から40％くらいで推移している。一方，邦画では，1990年代中ころから，CR1が上昇し，2005年には75.45％にまで達した。次に，図3-6のCR3についてみると，総じて上昇傾向にあるが，邦画のCR3は特に高い傾向にある。最後に，図3-7のHHIをみると，全体及び洋画の場合，それほど大きな値となっていない。実際，ほぼすべての年で，2007年3月に改正された「企業結合審査に関する独占禁止法の運用指針（ガイドライン）」のセーフハーバー基準を満たしている（HHI<1,500）。一方，邦画では，1990年代中ころからHHIが上昇し，2000年以降では2,500を超える年も多くなっている。邦画では，ごく最近まで，10億円以上の成績をあげられる作品は東宝・松竹・東映の3社がほぼすべてを配給しており，また，東宝がほとんどの年でシェア1位となっている。ただし，ここ最近，10億円以上の成績を上げる他の配給会社の作品が増えている。
図 3–7：ハーフィンダール指数（HHI）

注）（社）日本映画製作者連盟HPの資料より著者作成。

#### 3.2.3 映画業界の取引慣行

映画作品が作られ，それが消費者に届けられるまでには，大きく分けて，製作，配給及び興行という3つの行程を経る。各行程内及び行程間の取引慣行が映画業界の複雑な産業構造を形作っている。ここでは，その中の特徴的なものについて簡単に取り上げたい。

映画製作は製作コストの上昇により，製作資金の調達方法が重要になってきている。映画ファンドでリスクを小口化し，より多くの投資家を集める方法など，様々な手法が開発されているが，最も典型的な資金調達手法として「製作委員会」がある。最近の多くの邦画の製作者をみると「○○○製作委員会」とあり，映画配給会社をはじめ，テレビ局，広告代理店及び出版社というメディア関連企業から商社や玩具メーカーといった事業会社までが名を連ねることがある。これらの企業はこの映画プロジェクトへの投資家であり，リスク負担に応じた収益配分を受ける。それと同時に，これらの企業はこの映画プロジェクトの成功のための様々な業務を担っている。例えば，配給会社は配給業務，広告代理店は広告・宣伝業務といったように各メンバー企業が得意分野のビジネスに取り組む。したがって，製作委員会は共同事業体としての側面も持っている $ ^{13} $ 。

日本の映画配給市場では，フリーブッキングとブロックブッキングという２つの興行形態があり，前者は上映初日と最終日が決まっていないのに対し，後者は年間の上映作品の初日と最終日が固定されている。一般的に，フリーブッキングの場合，配給会社は，各映
画作品の特徴を踏まえて，適切な上映館数と公開計画を立て，興行会社と交渉し，必要な劇場を確保しなければならないが，公開後の映画の動員実績に合せた公開スケジュールの調整が可能であり，また，新しい製作会社や配給会社の参入可能性が高いといわれている。一方，ブロックブッキングの場合には，あらかじめ公開スケジュールが決まっているので，年間を通してスムーズな配給戦略を実行することができるが，動員実績に関わらずスケジュールが固定されているため，機動的なスケジュール調整ができない問題点や新しい製作会社や配給会社にとっての参入障壁となっているとの指摘がある。また，ブロックブッキングの場合，配給会社は年間を通してスクリーンを埋めるだけの映画を配給しなければならず，負担も大きい。現在，邦画について，東宝と東映がブロックブッキングの形態をとっており，洋画については，基本的にフリーブッキングとなっている $ ^{14} $ 。

日本の映画興行市場において特徴的なことは，15年連続で一般大人当日の入場料金が1,800円に維持されていることである。月1回の映画サービスデーやレディースデー，学生や高齢者等に対する割引料金については全国の劇場で共通である $ ^{15} $ 。各チェーンや地域ごとの独自のポイントシステムや割引サービスが導入されているため，完全な一律料金とはいえないが，図3-3のグラフから明らかなように，平均料金は安定している。表3-1は後述するパネルデータで求めた各映画館の平均料金の平均と標準偏差である。また，同一の映画館では，どの作品を鑑賞しても同じ料金である $ ^{16} $ 。

### 3.3 先行研究

ここでは映画産業に関する経済学的な実証研究についていくつか取り上げる。まず，De Vany（2004）は，アメリカの興行収入に関する詳細なデータを利用した包括的な研究書であり，特に，映画という製品サービスの需要における，いわゆるロコミ等のダイナミックな情報伝達構造や不確実性に注目した分析を行っている。また，パラマウント判決についての考察も行っており，判決の妥当性に疑問を呈している。Corts（2001）はアメリカのデータを使って，公開日決定と製作・配給における垂直的市場構造との関係について分析を行っている。分析結果によると，製作・配給共に同じ企業による場合には公開スケジュールの調整に成功しているが，製作・配給のどちらかが同じ場合，両方が違う場合と統計的に有意な違いを検出できなかった。一方，Einav（2006）はアメリカの興行成績についての非常に詳細なパネルデータを使い，映画興行成績の季節性を企業の映画公開日決定戦略と潜在的な需要の季節性とに分割することを試みている。分析結果によれば，潜在的な需要
の季節性のパターンは興行成績の季節性のパターンと異なり，企業が大作を潜在的な需要の大きい時期に公開する傾向があるために，興行成績の季節性が増幅されていることを発見している。Davis（2005）はアメリカの映画館の興行データを使い，地域市場の競争状況と入場料との関係を計量経済学的に分析し，統計的に有意な関係を検出している。しかし，その絶対的な大きさは非常に小さく，したがって，映画興行市場における合併が入場料の高騰を引き起こすような事態は考えにくいと結論付けている。一方，Davis（2006a）では，同様のデータを使い，新規参入の「顧客奪取効果」，「共食い効果」及び「市場拡大効果」について検証し，市場拡大効果が大きかったことを明らかにしている。上記の2つの分析が映画館の競争について明示的なモデルを想定していない誘導系による分析であったのに対し，Davis（2006b）では，Berry（1994）及びBerry, Levinsohn, and Pakes（1995）のモデルを援用し，映画興行の地理的な競争状況を取り込んだ包括的な市場分析を行っている。一方，日本の映画産業については，現在のところ，経済学的な実証分析はそれほどなされていない。したがって，本稿は，日本の映画産業の先駆的な研究といえるかもしれない。Gil（2006a）は，スペインの映画産業における，垂直統合とコストのかかる再交渉の頻度との関係を分析し，事後に再交渉される映画は垂直統合関係にある配給会社が配給する傾向があり，垂直統合された映画館で上映される傾向にある。Gil（2006c）はスペインの映画産業における垂直統合の各映画の，利益分配契約に影響を受けると考えられる上映期間との関係を分析し，垂直統合されている映画館は自身の映画を長く上映することを明らかにしている。Gil（2006b）はアメリカのパラマウント裁定の経済分析を行っている。

### 3.4 映画館

#### 3.4.1 パネルデータ

本稿では，特サビの「映画館編」の個票データを利用した。特サビは，「サービス産業の実態を明らかにし，サービス産業に関する施策の基礎資料を得ること」を目的として，1973年から，経済産業省（旧通商産業省）が実施している指定統計調査である。映画館については，1975年を最初に，1976年，1980年，1991年，1994年，1997年，2001年及び2004年に調査が行われている。今回の分析では，個票データが利用可能な1991年以降の5年分のデータを利用している。

特サビでは，基本的に都道府県番号，市区町村番号及び事業所番号によって共通コードが付されている。しかし，1990年代から2000年代初頭にかけての市区町村合併の影響で市区町村コードが変更されているため，そのままでは時間を通じて比較することができない。したがって，何らかの方法で共通識別コードを新たに作成し，パネルデータを作成する必要がある。また，毎年の調査票の質問項目が変更されているために，各年の質問項目につ
いても対応関係を検討する必要がある。さらに,1991年,1994年及び1997年調査票（以下，前期調査票）と2001年及び2004年調査票（以下，後期調査票）では，その調査単位となる事業所の典型例について大きな変更があった点に注意が必要である。具体的には，前期調査票では，典型的な1事業所は1スクリーンを単位としていると思われるのに対し，後期調査票では，1事業所が複数のスクリーンから構成されるケースを明示的に想定して作成されていると考えられる $ ^{17} $ 。

特サビの調査報告書（各年度版）によれば，本調査の調査対象については統一された定義があり，「映画の上映を業務として営む事業所（映画館）」であり，「映画配給会社と一定期間上映契約を結び映画の配給を受け，定期的又は継続的に映画興行を行う常設館であって，映画興行を行うほか演劇，演芸などを同時に行っているものを含む」とされている。ただし，常設館とは，「映画興行を行うために映写設備，客席などを保有し，常時設けられている建物又は施設」のことであり，原則として，「1 スクリーン（施設）を単位として1 映画館とする」とされている。しがたって，「同一経営者が1 つの建物に複数のスクリーンを持つ映画館の場合，スクリーンごとに別々の事業所」と扱われている。しかし，「切符売り場，入場口を集約化し，1 つの建物（施設）の内部を区切り，複数のスクリーンを設置し，複数の映画を上映する映画館システムについては，1 事業所とする」こととなっている。

しかしながら，実際に５年分の個票データを観察してみると，ある調査年に，同一の名称の事業所について複数のスクリーンごとの回答（サンプル）が存在する一方で，別の調査年では同じ名称の事業所についての回答が１つしかないというケースが多くみられる。したがって，前述のような調査対象の定義が，同一の事業所について，必ずしも時間を通じて一定であるわけではないことが伺える。データをパネル化する場合には，各調査年の調査単位が同じであるべきであり，この点についても検討が必要である。

以上のような本調査データの特徴を踏まえ，以下の手順でパネル化作業を行った。まず，各調査年ごとに，同一住所で同一の事業所名の場合には1つのサンプルに集計する。例えば，ある調査年に「○○○シネマ（スクリーン1）」と「○○○シネマ（スクリーン2）」という同じ住所のサンプルがある場合には，集計して1サンプルにする。また，住所が同じで，名称から同一事業所と推認できる場合にも，同様の集計を行い1つのサンプルにする。例えば，ある調査年に「△△○○○座」と「△△○○○劇場」という名称の同じ住所のサンプルがある場合には，集計して1サンプルにする。ただし，「△△」は同一の経営主体であることを推認させる企業名である。続いて，各調査年間で，同一住所の場合には同一サンプルとして共通のコードを付す。また，前述の市区町村合併の影響で，住所表記が変わってしまった場合もあるため，事業所の名称によって，各調査年内における集計の場合と同様の基準で共通コードを付した $ ^{18} $ 。また，以降の分析では，平均入場料金（＝入場料収
入／入場者数）について異常値処理を施した。具体的には，平均入場料金の対数値の分布のうち，平均値プラスマイナス標準偏差×3の範囲外のサンプルを異常値とした。以上の作業により作成されたパネルデータの各調査年ごとのサンプル数等については表3-2を参照のこと。

なお，以降の分析では，事業所（サンプル）のことを「映画館」と呼び，各映画館が1つないし複数の「スクリーン」を有することとする。したがって，異常値処理前の延べ映画館数は4,329館であり，異常値処理後では4,254館である。（社）日本映画製作者連盟のシネマコンプレックスの定義（5スクリーン以上）に従ってパネルデータ中のシネコン所有のスクリーン数の合計を計算し，（社）日本映画製作者連盟のそれと比較すると，若干パネルデータの捕捉率が小さい。

表 3–2 映画館業：パネルデータ

1991	1994	1997	2001	2004	合計
映画館	合計	1,053	974	831	793	678	4,329
異常値	10	17	22	13	13	75
分析対象	1,043	957	809	780	665	4,254
スクリン	合計	1,568	1,571	1,635	2,354	2,464	9,592
異常値	12	28	35	33	30	138
分析対象	1,556	1,543	1,600	2,321	2,434	9,454
入場者数	合計	96,864,012	91,896,352	95,843,957	134,231,687	143,842,928	562,678,936
異常値	236,667	362,035	1,130,030	1,028,213	326,813	3,083,758
分析対象	96,627,345	91,534,317	94,713,927	133,203,474	143,516,115	559,595,178
入場料収入(百万円)	合計	12,743,044	12,742,355	13,147,427	16,988,861	18,386,042	74,007,729
異常値	48,493	76,024	307,162	58,404	209,335	699,418
分析対象	12,694,551	12,666,331	12,840,265	16,930,457	18,176,707	73,308,311
シネコン(5スクリン数以上)	合計	134	176	360	1,213	1,600	3,483
異常値	0	5	0	17	10	32
分析対象	134	171	360	1,196	1,590	3,451
(社)日本映画製作者連盟	(参考)	1,259	1,766
1館当りスクリン数	平均	1.49	1.61	1.98	2.95	3.66	2.22
標準偏差	0.96	1.08	1.54	2.64	3.21	2.11
平均料金(円)	平均	1,286.02	1,346.90	1,318.20	1,292.69	1,269.54	1,304.48
標準偏差	271.73	313.76	269.15	287.11	249.79	282.07

注）特定サービス産業実態調査の映画館編の個票データよりパネルデータを作成。本分析用に新たな共通コードを作成した。詳細は本文を参照のこと。「館当りスクリーン数」「スクリーン当り座席数」及び「平均料金」は分析対象サンプルについての統計量。異常値処理については本文を参照のこと。

#### 3.4.2 モデル

本稿では以下のような，単純なコブ＝ダグラス型生産関数をベースに映画館のパフォーマンスとして，特に生産性に注目して分析を行う。

$$ y_{ijt}=\beta_{0}+\beta_{n} n_{ijt}+\beta_{k} k_{ijt}+\beta_{m} m_{ijt}+\beta_{a} a_{ijt}+u_{ijt} $$

ここで, y は生産物（対数）, n は労働（対数）, k は資本設備（対数）, m 及び a はその他の投入要素である上映映画と広告・宣伝等のマーケティング活動をそれぞれ表す。いずれ