Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
#### 4.3.1 ゲームソフト産業の先行研究

ゲームソフト産業については，そもそもゲームソフト産業は産業として10数年ほどの新しい産業であるため，経済学的な先行研究は非常に限られている。その中でもテレビゲーム産業研究プロジェクト（http://www.gbrc.jp/GBRC.files/content/TVgame/tvgame.htm）の研究成果である新宅・田中・柳川（2003）では，

ビデオゲーム産業について，経済学・経営学の立場から本格的に取り組んだ世界でも初めての研究であると自負している。

と本文中にあるように，ゲームソフト産業の理論，実証の両面で経済学的な先駆的研究が編集されている。この中で特に，第2章では，家庭用ゲーム機のプレイステーションとセガサターンそれぞれのハード・ソフト間のネットワーク外部性の実証分析が行われている。第3章では，ハード間の競争がソフト市場のバラエティの増加に影響を与えることを，理論モデルを使って説明している。第6章では，売上高が増加する要因について回帰分析し，間接的にゲームソフトか大企業へ集中する理由を実証している。第9章では，アンケート調査によりゲームソフト会社を内製中心企業と外製中心企業に分類し，それぞれの分類ごとに売上高が増加する要因について回帰分析し，分類ごとのパフォーマンス形成要因を実証している。この唯一といえる先駆的研究にも含まれていないゲームソフト産業の競争と生産性については，本研究がまさにはじめての研究になるものと考えられる。

ゲームソフト産業が含まれる日本の情報サービス産業における生産性についての先行研究としては，この産業のデータとして最も広範かつ詳細な統計データである特サビを利用したいくつかの研究が行われている。新谷（1998）では特サビ及び「開銀財務データベース」の情報サービス企業のデータを利用して，労働生産性や利潤に注目した様々な分析を行っている。ただし，本研究の目的である競争が生産性に影響を与えるという観点からの分析は行われておらず，また，この研究では生産性指標として労働生産性を用いているが，生産性の分析では投入要素として労働のみならず資本も同時に考慮した全要素生産性が重要となる。そして，コンピュータやサーバーなどの資本設備が重要な生産投入要素となる情報サービス産業では，全要素生産性を用いた分析が有用である。西村・峰滝（2004）では，1990年代の特サビを利用して，直接，企業レベルで全要素生産性変化率の算出を試みており，さらに，この変化率に与える影響について様々な指標との回帰式により分析を行うなど，本研究でも大いに参考となった。しかしながら，この回帰分析の説明変数には競争指標が入っていないために，本研究の目的である市場競争が企業の生産性に与える影響についての分析とはなっていない。また，元データである事業所サンプルを企業レベルへ変換する際に，独立事業所と本社のみのサンプルを企業データとして支社のデータを除外して
いる。そして，2000年に「特定サービス産業実態調査」の業務種類別売上高の区分が大幅変更となったため，2000年以降の近年の実態に合った業務種類での最新データが利用されていない。

本研究では，これらの先行研究を参考としつつ，ゲームソフト産業などの新たな業務種類が加わった2000年代の「特定サービス業実態調査」を利用して，さらに企業レベルへの変換方法の改良なども加えて（3.1 実証分析に用いたデータ参照），競争政策の根幹である市場競争と企業の全要素生産性に着目して分析を行っている。

#### 4.3.2 競争と生産性の理論的先行研究

全要素生産性は経済活動に基づく付加価値の増大において，労働や資本といった生産要素の投入によらない中立的な技術進歩として定義される。したがって，全要素生産性をドライブするのは，新商品開発や新たな生産方式などのイノベーション活動である。よって，企業の全要素生産性は，企業のイノベーション活動を通して市場競争からの影響を受けるものと考えられる。

全要素生産性の分析では，企業のイノベーション活動を無視して行うことはできないが，ここでは市場競争と全要素生産性の実証分析として先駆的な先行研究であるNickel（1996）のフレームワークと同様に，イノベーションを誘発する市場競争が企業の全要素生産性に与える影響について考えることとする。Nickel（1996）では，具体的には，市場競争が活発化することによって（企業のイノベーション活動が誘発されて）X非効率性に代表される企業組織の内部における非効率性が解消され，生産性の上昇に貢献するという考え方に基づいている。

組織内の非効率性は契約理論に基づいて分析することができ，市場競争との関係については，経営者のインセンティブモデルから企業間競争がインセンティブに働く度合いをあきらかにした Hart（1983）や,将来の市場の評価を通して経営者の努力が将来の報酬に影響するというHolmstrom（1982），そして,プリンシパル=エージェントモデルを使って，市場競争により経営者のインセンティブが向上し社会厚生を向上させることを示した Vickers（1995）など，理論的なサーベイが行われている。これらの研究では比較的単純な理論モデルをベースに議論が進めてられているが，前提条件の置き方によって様々な結論が導き出されることが分かっている。例えば Scharfstein（1988）は市場におけるプレイヤーの数が増えることが必ずしもパフォーマンスを上げることにならないことを示している。したがって，理論モデルを用いて議論する際は分析の対象とする事象の前提条件を明確にし，きめ細かくモデルに反映させることが必要である。

#### 4.3.3 競争と生産性の実証的先行研究
このように市場競争の状況と企業レベルのパフォーマンスについては，理論モデル面での取り組みが進むとともに，実証的な計量分析も行われてきている。

市場競争とイノベーション活動や生産性の関係については様々な議論がある。古くは，イノベーションが新しい企業による創造的破壊により生まれ，特に大企業のイノベーション活動が重要であるというシュンペーター理論があり，このシュンペーター的競争を内生的経済成長理論に取り入れ，市場競争が激しく超過利潤が発生しない場合イノベーションに対する投資が抑制され，産業の成長率が低くなることを示したAghion and Howitt（1998）など，競争がイノベーションや生産性に負の影響を与えるいくつかの研究がある。

これに対して，Geroski（1995），Blundel et al.（1999）など多くの実証研究では，市場競争はイノベーションや生産性に対して正の影響を与える結果を示している。さらに，Porter（1990）は国際的な産業別ケーススタディの結果として，厳しい競争にさらされている産業はイノベーション活動が活発となり，生産性への正の影響が表れるとしている。

また，市場競争が与えるイノベーションへの影響の符号について，超過利潤の高低に分けることにより整合的に示したAghion et al.（2002）では，超過利潤がイノベーションをドライブするシュンペーター効果と同時に，同じ技術レベルにある企業同士が競争している状況で市場競争が激しくなると，そこから抜け出そうとする競争回避効果という2つの効果の存在から，この両者を同じモデルに組み込んだ逆U字型の関係を理論的に導き，その実証分析の結果も示している。このように，市場競争がイノベーションや生産性を活発化させるか減退させるかについて相反する研究が存在し，結論を得るまでには至っていない。

企業レベルのパネルデータを用いて，市場競争と生産性の問題に本格的に取り組んだのがNickel(1996)で，イギリスの製造業において集中度指数などの市場構造指標や企業レベルのマークアップ率を入れた生産関数を推計することによって，市場競争と生産性に関する分析を行っている。Nickel（1996）は，株主と経営陣の間のホールドアップ問題が，マーケットからのプレッシャーによって解消されるという前章でも述べてきた考え方に立脚している。この中で計量分析を行った結果，市場競争は企業レベルの全要素生産性の伸び率に正の影響を与えることを示している。

日本の企業データを使用した先行研究である Okada（2005）では，Nickel（1996）のフレームワークを活用し，経済産業省の指定統計「企業活動基本調査」の1994年から2000年のデータを使用して，日本の製造業における市場競争及びR&D競争が企業の生産性に与える影響について様々な分析を行っている。

Nickel(1996)や, Okada(2005)では, いずれも Arellano and Bond(1991)に基づく GMM (AB 法)を用いている。この手法は, データ誤差や説明変数の内生性の問題のほか, 被説明変数の時系列相関の問題にも対応するものである。これに対して, 元橋・船越・藤平(2005)は Nickel(1996)のフレームワークを踏襲した上で, 推計手法として GMM でのバイアスを修正（次章で説明）したシステム GMM を用いて分析を行っている。本稿ではゲームソフト産業の時系列データが入手可能であるため, 元橋・船越・藤平(2005)で使用されている最も
バイアスが修正された手法であるシステム GMM 手法を用いて分析を行うこととする。

### 4.4 実証分析に用いるデータ及び変数

#### 4.4.1 使用するデータ

本分析では，日本の情報サービス産業における企業の財務データなどの基本データについては経済産業省の指定統計である「特定サービス業基本調査」情報サービス業編を，ゲームソフト会社のマーケットシェアデータについてはエンターブレイン社のゲームソフト会社のマーケティングデータを，家庭用ゲーム機の機種別販売シェアについてはCESAゲーム白書を利用している。

「特定サービス業基本調査」情報サービス業編は，日本の情報サービス産業に関する最も包括的な統計で，2005年調査では6,880事業所，総従業者数57万人，総売上高14兆5千億円となっている。この統計では情報サービス産業の内訳として，情報処理サービス，受注ソフトウェアサービス，ソフトウェアプロダクト（業務用パッケージ，ゲームソフト，コンピュータなど基本ソフト），システム管理運営受託，データベース・サービス（インターネットによるもの，その他）と分類されている。

『週刊ファミ通』などの業界紙を発行しているエンターブレイン社のゲームソフト会社のマーケティングデータは，全国3,500に及ぶゲーム販売の協力店舗からのゲームソフト販売データに基づいて推計されたゲームソフト会社のマーケットデータで，ゲームソフトのジャンル別及びゲーム機種別のマーケットシェアを算出することができる。このマーケティングデータでは，2005年のゲームソフト総販売金額は2,907億円，総販売本数は5,543万本となっている。

CESA ゲーム白書は，社団法人コンピュータエンターテインメント協会により 1997 年から毎年発行されており，その中で独自調査によるゲーム出荷規模のデータが公開されている。本研究では，ゲーム機種別国内出荷金額及び出荷台数のデータからゲーム機製造企業のマーケットシェアを算出している。2005 年のゲーム機総国内出荷金額は 1,824 億円で，総販売台数は 1,029 万台となっている。

#### 4.4.2 データ及びその加工方法

## (1) データの対象期間

「特定サービス業基本調査」情報サービス業編の調査票は，新たな業務種別としてゲームソフトを加えるなど2000年に大きな改定をしているため，本研究ではデータの継続性を
かんがみて 2000 年からのデータを使用している。ただし データ申請時期が異なる都合上，情報サービス産業全体のデータでは 2000 年から 2004 年の 5 年間，そのうちのゲームソフト産業のデータは 2000 年から 2005 年の 6 年間のサンプルを扱っている。

また，エンターブレイン社のデータは，1997年から2005年の9年間のハード機種別ソフト販売データを利用している。

## (2) データの整理

特定サービス業基本調査は事業所を調査対象としているため，本研究の分析レベルである企業単位に合わせる必要がある。そのため，支店や出張所などの事業所がある場合には企業ごとに集計し直した。また，都道府県コード，市区町村コード，事業所コードが集計期間中で事業所名と一致しない場合，原因として市町村合併，住所移転，社名変更，合併などを調べた上で，可能な限り時系列でつなげることとした。

## (3) 各種指標の算出

## 【生產產出要素】

## ① 付加価値（VA）

本稿では，統計データの制約上，売上高-営業費用+給与総額+賃借料を付加価値と定義している。また，付加価値を推計した際に付加価値がマイナスとなるものが一部（情報サービス産業で0.9%，ゲームソフト産業で5.3%）存在するが，分析の対象としてはこれらのサンプルは除いている。

なお，付加価値を実質化するデフレータとしては，SNA の対事業所サービスを用いている。

## 【生產投入要素】

生産投入要素として，労働，設備資本ストック，建設資本ストックが想定されるが，特定サービス産業実態調査（情報サービス業）では，機械・装置及び土地・建物の賃借料のデータが利用可能である。本分析では，資本サービスは資本リースからも得ていると想定し，資本リースの資本還元を行っている。よって，生産投入要素は，以下の5分類とする。

## ② 労働（L）

情報サービス業務に従事する従業者数の合計。

## ③ 設備資本ストック，建設資本ストック（K）

設備，建設の有形固定資産取得額を民間企業設備デフレータ，建設工事費デフレータ（非住宅）で実質化し，恒久棚卸法によって算出している。

なお，恒久棚卸法によって資本ストックのベンチマークを作成する際，実質化した5年
間（情報サービス産業）又は6年間（ゲームソフトウェア産業）の有形固定資本取得額の平均伸び率を使っている。また，各資本財の資本減耗率については，2000年の産業連関表の固定資本マトリクスを利用して加重平均した値としているが，そのときの個別の資本減耗率はFraumeni（1997）を用いていて算出している。

④ 設備リース資本，建物リース資本（K）

1 年間の機械・装置賃借料，建物賃借料をそれぞれ対応する資本ストックのユーザーコストで除することで，リース関連の資本還元を行う。

ユーザーコストについては，以下のジョルゲンソン型ユーザーコスト（日本においては投資税額控除がないため，投資税額控除を除く。）を用いる。

$$ U C C_{i t}=\frac{1-u_{t}z_{i t}}{1-u_{t}}(\rho_{t}+\delta_{i})q_{i t} $$

ここで， $ UCC_{it} $ は t 期における資本ストック i のユーザーコストであり， $ \rho_{t} $ は t 期における実質リターンとして東証 1 部上場の配当利回り， $ \delta_{t} $ は資本ストック i の資本減耗率， $ u_{t} $ は t 期における法人実行税率，そして $ z_{it} $ は t 期における資本ストック i の現在の投資 1 単位に対する将来の減価償却の割引現在価値を表している。この中で，法人実行税率，現在の投資 1 単位に対する将来の減価償却の割引現在価値については，「法人企業統計年報」，「地方財政統計年報」，「法人企業の実態調査」を用いて算出している。また，減価償却の定額法又は定率法の選択比率は，実際の情報サービス産業の上場企業の平均値を用いている。具体的な推計方法については本間ほか（1984）を参照した。

【コントロール指標】

⑤外注比率 (OUT)

企業の外注費を情報サービス売上高で除した値

⑥ゲームソフト売上比率（GAME）

ゲームソフト売上高を情報サービス売上高で除した値

⑦技術者比率（ENG）

システムエンジニアとプログラマを足した人数を従業者数で除した値

⑧市場規模の対数値（Msize）

各年の販売ソフトの本数の合計の対数値

⑨ハードメーカーダミー（Hdummy）

ソフトウェア企業のうちハード機器も販売している企業のダミー

## (4) 市場競爭指標

従来，産業組織論の初期の研究から，プライス・コスト・マージン（固定費用控除前の産業売上高利益率），集中度，HHI等の産業の売上高利益率や寡占度が市場の競争状況を測
る指標として利用されてきた。これは,SCP パラダイムに基づいた以下の考え方により導かれている。ある市場のある時点において，市場構造として寡占度が低い場合，企業間の競争が活発に行われており，その結果，プライス・コスト・マージンは低くなる。逆に，ある市場のある時点において，寡占度が高い場合には，競争が活発でなく，プライス・コスト・マージンは高くなる。本稿では，ある時点の市場の競争状況を表す指標として，市場の寡占度を表す指標の中で，算出が比較的容易で最も広く利用されている HHI を採用している。この指標は，市場における企業数とマーケットシェアの分散という2つの要素から構成されており，企業数が同じ場合マーケットシェアの分散が大きいほど寡占度が高いことを示している。

多くの先行研究で市場競争指標として従来利用されてきた HHI などの指標は，ある時点の市場競争状況を間接的に表しているが，ある時点間のマーケットシェアの変化を直接算出することにより，市場競争の状況を指標化する手法が開発されてきた。例えば，Joskow（1960）は，ある時点間の市場における企業の順位相関係数を提案した。Hymer and Pashingian（1962）は，企業のある時点間のマーケットシェアの差の絶対値の合計を指標化している。Caves and Porter（1978）は，Hymer and Pashingian（1962）の指標を改良し，よりコンパクトな指標を提案している。他方，Bain(1970)やMueller and Hamm（1974）など多くの研究において，集中度指標の変化を市場競争指標として利用されてきたが，これらの指標については，Davies and Geroski（1997）により，集中度の差をとることにより，市場競争のプロセスにおける多くの情報が消えてしまうことが指摘されている。

本研究では，特にコンテンツ産業特有の特徴である商品の当たり外れや，ハードウェア機種の代替によりダイナミックな市場変動が起きるゲームソフト産業において，平成15年に公正取引委員会で開発されたシェア変動指標（SFI）をダイナミックな市場変動を反映する市場競争指標として採用する。この指標は，以下の式に示すとおり，企業のある時点間のマーケットシェア（share）の差の2乗を合計したものを，ある期間において平均化したものである。

$$ SFI_{it}=\frac{\sum\limits_{s=t-3}^{t-1}\sum\limits_{j=1}^{n}(share_{is+1}^{j}-share_{is}^{j})^{2}}{3} $$

ただし, i を市場, s 及び t を時点, j を企業, n を市場の企業数としている。

シェア変動指標の算出期間は，1～2年という短い期間であるとその時点の特別な状況を大きく反映してしまうことと，10年以上の長期間であると過去の古いシェア変動からの影響が大きくなるため，データの使用可能な期間を考慮して算出期間を4年間としている $ ^{25} $ 。
具体的な競争指標の算出には，本研究では情報サービス産業の市場を特定サービス産業の「年間売上高の業務種類別割合」の項目から次の7種類に分類し，特定サービス産業実態調査により，調査対象企業の分類ごとの売上高からHHIを算出している。

① 情報処理サービス

② 受注ソフトウェア開発

③ ソフトウェアプロダクト（業務用パッケージ + コンピュータ等基本ソフト）

④ ゲームソフト

⑤システムなど管理運営受託

⑥ データベースサービス（インターネットによるものとその他）

⑦ 各種調查

表 4—1 情報サービス産業各市場の基礎データ

全体	全平均	受注リトウア開発	情報処理サ-ピス	システム等管理運営受託	リトウア・プログリ	ゲ-ムリト	各種調査	デ-タ・ス サ-ピス
HHI	-	653	333	199	564	320	1888	338	609
SFI	-	211	29	162	224	95	523	84	177
市場規模(億円)	143,114	18,655	68,824	25,463	14,226	10,090	5,661	3,191	3,130
市場規模割合	100%	-	48.1%	17.8%	9.9%	7.1%	4.0%	2.2%	2.2%
企業数(社)	6,832	1,947	5,202	3,836	2,878	2,500	193	887	1,388
SE比率	-	32.6%	40.2%	28.8%	36.3%	37.7%	13.5%	14.1%	25.5%
外注比率	-	20.6%	24.2%	17.2%	21.4%	20.3%	14.6%	12.0%	15.5%

ゲームソフトウェア産業の市場では，ゲームソフトウェアが利用されるプラットフォームであるハード機種別に分類し，エンターブレインのマーケティングデータにより，各企業のハード機種別販売本数から市場競争指標（HHI，SFI）を算出している。
表4–2 ハード機種別市場

型	機種略称	機種名称
据置型	SFC	スーパーファミコン
N64	NINTENDO64
GC	ニンテンドーグームキューブ
PS	プレイステーション
PS2	プレイステーション2
SS	セガサターン
DC	ドリームキャスト
NG	ネオジオ
NGCD	ネオジオCD
PCE	PCエンジン
PCFX	PCエンジンFX
XB	Xbox
XB360	Xbox 360
携帯型	GB	ゲームボーイ
GBA	ゲームボーイアドバンス
DS	ニンテンドーDS
PM	ボケモンミニ
PSP	プレイステーション・ボータブル
DCVM	ドリームキャスト・ビジュアルメモリ
NGP	ネオジオボケット
WS	ワンダースワン

また,本研究で採用した市場競争指標であるハーフィングール指数とシェア変動指標は，市場ごとに算出される指標であるため，複数の市場で事業を行う企業にはそのまま適用することができない。本研究では，このような企業の場合は，その市場ごとの市場競争指標を市場ごとの売上比率（販売本数比率）で加重平均して，企業ごとに直面する市場競争指標を算出している。

図 4—3 企業別競争指標の算出概念図

A 社は a, b, c 市場で売上げている。 A 社が直面している競争状況を示す競争指標

さらに，ゲームソフトのプラットフォームであるハード機器市場の競争がゲームソフト市場へ与える影響を分析するために，ハード機器市場の競争指標をコントロール変数として算出した。ただし，ハード機器市場は据置型と携帯型に分かれると仮定して，まず，2つの市場ごとのHHIとシェア変動指標を算出し，さらに，企業の直面する市場競争指標として，これらの市場ごとの市場競争指標を市場ごとの販売本数比率で加重平均した値を算
図 4–4 企業別のハード機器市場の競争指標算出概念図

A 社は据置，携帯市場で売上げている。

A 社が直面している競争状況を示す競争指標

表 4–3 情報サービス産業の記述統計量

サンプル数	平均	標準偏差	最小值	最大值
全サンプル
In(付加価値)	26,983	9.61682	1.79436	0.52236	16.89194
In(労働者数)	27,231	3.20540	1.52998	0.00000	9.58073
In(資本ストック)	26,125	7.67472	2.03063	-0.27003	17.48795
HHI	27,231	0.03134	0.02024	0.00000	0.24659
2000年
In(付加価値)	5,393	9.77216	1.64583	1.79176	16.63134
In(労働者数)	5,441	3.31643	1.40753	0.00000	9.58073
In(資本ストック)	5,221	7.84856	1.95611	-0.00995	17.43862
HHI	5,441	0.02294	0.01370	0.00000	0.14927
2001年
In(付加価値)	5,618	9.64264	1.78422	1.05779	16.89194
In(労働者数)	5,666	3.16338	1.53147	0.00000	9.04204
In(資本ストック)	5,427	7.73819	2.01119	0.50253	17.45492
HHI	5,666	0.03510	0.02358	0.00000	0.24659
2002年
In(付加価値)	5,509	9.59118	1.83795	1.01414	16.40783
In(労働者数)	5,569	3.16896	1.55598	0.00000	9.00405
In(資本ストック)	5,325	7.69613	2.04540	-0.27003	17.48795
HHI	5,569	0.03149	0.01815	0.00000	0.19423
2003年
In(付加価値)	5,342	9.54370	1.84464	1.94477	16.40330
In(労働者数)	5,388	3.18322	1.57329	0.00000	9.17087
In(資本ストック)	5,172	7.58804	2.04393	0.45413	17.45132
HHI	5,388	0.03529	0.02231	0.00000	0.20666
2004年
In(付加価値)	5,121	9.52878	1.84360	0.52236	16.68329
In(労働者数)	5,167	3.19696	1.57253	0.00000	9.26644
In(資本ストック)	4,980	7.49044	2.07961	0.28104	17.43325
HHI	5,167	0.03180	0.01930	0.00000	0.14272
表 4–4 ゲームソフト産業の記述統計量

サンプル数	平均	標準偏差	最小值	最大值
全サンプル
In(付加価値)	299	10.64341	2.01324	5.04148	15.20430
In(労働者数)	315	3.78099	1.62070	0.00000	7.63046
In(資本ストック)	310	9.41354	2.49155	3.78981	16.43574
HHI	220	0.13040	0.06767	0.06403	0.44276
SFI	220	0.05571	0.04161	0.01176	0.26075
HHI(プラットフォーム)	220	0.15469	0.07929	0.00000	0.76343
SFI(プラットフォーム)	220	0.07677	0.06932	0.00000	0.50598
外注比率	315	0.23613	0.34991	0.00000	4.37736
ゲーム比率	315	0.78606	0.34437	0.01000	1.00000
エンジニア比率	315	0.34189	0.27943	0.00000	1.00000
2000年
In(付加価値)	29	10.96770	1.62356	8.56274	14.12449
In(労働者数)	30	4.09306	1.30821	1.94591	6.64769
In(資本ストック)	30	9.82859	2.44957	6.28209	16.09002
HHI	20	0.12390	0.07178	0.07992	0.37546
SFI	20	0.04247	0.04043	0.02138	0.18316
HHI(プラットフォーム)	20	0.15771	0.07859	0.09465	0.41013
SFI(プラットフォーム)	20	0.08793	0.06511	0.02173	0.25476
外注比率	30	0.17224	0.22449	0.00000	1.15323
ゲーム比率	30	0.71633	0.38545	0.05000	1.00000
エンジニア比率	30	0.45090	0.29250	0.00000	0.97368
2001年
In(付加価値)	69	10.22754	2.10735	5.47663	15.10618
In(労働者数)	71	3.46007	1.66265	0.00000	7.16240
In(資本ストック)	70	9.05385	2.33652	4.11852	15.84013
HHI	54	0.15741	0.08639	0.06403	0.44276
SFI	54	0.05271	0.02670	0.02385	0.20362
HHI(プラットフォーム)	54	0.17729	0.11709	0.00000	0.76343
SFI(プラットフォーム)	54	0.09193	0.09095	0.00000	0.50598
外注比率	71	0.23799	0.24100	0.00000	0.85909
ゲーム比率	71	0.77803	0.35256	0.01000	1.00000
エンジニア比率	71	0.33325	0.29490	0.00000	1.00000
2002年
In(付加価値)	64	10.71378	1.92033	7.06073	14.88216
In(労働者数)	69	3.66324	1.63438	0.00000	7.63046
In(資本ストック)	67	9.19012	2.49310	3.78981	15.59832
HHI	51	0.12733	0.05523	0.06579	0.29837
SFI	51	0.07599	0.03995	0.02937	0.22807
HHI(プラットフォーム)	51	0.14932	0.06440	0.07848	0.37270
SFI(プラットフォーム)	51	0.09665	0.08091	0.02031	0.44997
外注比率	69	0.32122	0.61631	0.00000	4.37736
ゲーム比率	69	0.81942	0.31300	0.01999	1.00000
エンジニア比率	69	0.31584	0.27821	0.00000	0.91597
表 4–4 ゲームソフト産業の記述統計量（つづき）

サンプル数	平均	標準偏差	最小值	最大值
2003年
In(付加価値)	52	10.51320	2.22831	5.04148	14.85578
In(労働者数)	55	3.74539	1.62775	0.69315	7.54221
In(資本ストック)	53	9.42061	2.48805	5.31051	15.91918
HHI	37	0.10250	0.03956	0.06959	0.21432
SFI	37	0.07606	0.06065	0.03227	0.26075
HHI(プラットフォーム)	37	0.13676	0.05826	0.07357	0.31871
SFI(プラットフォーム)	37	0.06582	0.04583	0.01703	0.18398
外注比率	55	0.22198	0.23426	0.00000	1.09114
ゲーム比率	55	0.78109	0.33846	0.05000	1.00000
エンジニア比率	55	0.38025	0.28662	0.00000	1.00000
2004年
In(付加価値)	45	10.85825	1.89221	6.27968	15.10717
In(労働者数)	45	4.06809	1.62127	0.69315	7.11639
In(資本ストック)	45	9.78682	2.55011	4.54063	16.05506
HHI	30	0.13226	0.06628	0.07756	0.31997
SFI	30	0.03098	0.01721	0.01608	0.07287
HHI(プラットフォーム)	30	0.15995	0.05631	0.04975	0.25869
SFI(プラットフォーム)	30	0.04869	0.02948	0.02124	0.13303
外注比率	45	0.22109	0.19961	0.00000	0.86279
ゲーム比率	45	0.79733	0.35296	0.01000	1.00000
エンジニア比率	45	0.32414	0.25365	0.00000	0.89506
2005年
In(付加価値)	40	10.94066	2.07031	6.22608	15.20430
In(労働者数)	45	4.01625	1.67742	0.00000	6.69208
In(資本ストック)	45	9.64736	2.70916	4.54063	16.43574
HHI	28	0.12344	0.06152	0.07289	0.36077
SFI	28	0.03361	0.02534	0.01176	0.13547
HHI(プラットフォーム)	28	0.13680	0.04732	0.04933	0.26534
SFI(プラットフォーム)	28	0.04793	0.02643	0.01817	0.13467
外注比率	45	0.17764	0.18916	0.00000	0.88991
ゲーム比率	45	0.78889	0.35881	0.01000	1.00000
エンジニア比率	45	0.29369	0.25267	0.00000	0.88509
### 4.5 実証分析

#### 4.5.1 静学的なモデルの分析

## (1) 推計のモデル

資本投入及び労働投入の残差項としての全要素生産性（TFP）と市場競争指標の関係について分析するため，以下のコブ・ダグラス型生産関数を推計した。

(4-1) $ \ln VA_{it} = \alpha \ln L_{it} + \beta \ln K_{it} + \gamma comp_{it} + u_{it} $

ここで,VAは付加価値額,Lは総労働投入量,Kは資本ストック額,compは企業別HHI,企業別シェア変動指標等の市場競争指標のそれぞれを示している。添え字のiは企業を,tは年を示す。

なお，推計式①の誤差項であるuは②に示す各種要素から構成されていると仮定する。

(4–2) $ u_{it} = a_{it} + e_{t} + \varepsilon_{it} $

誤差項uを構成する要素は以下のとおりである。

a：企業レベルの生産性を説明するその他の要因（例：経営者の能力，従業員のモチベーション，製品開発能力等）

e：企業パフォーマンスを左右する外生的な経済環境要因（例：マクロ経済ショック，為替レートの動向等）

## ε：データ誤差やその他ランダムショック

上記の各種構成要素のうち,aについては,短期間のパネルデータであれば固定である $ (a_{it}=a_{i}) $ と仮定することができる。今回の分析に当たっては,aについては期間を通じて一定であると仮定した。

e については説明変数 L, K 及び comp に影響を与えない外生的ショックとして考えられ, マクロ的な経済環境については市場全体に影響を与えることから, 年ダミー（又は市場規模指標 $ ^{26} $ の対数値）を入れることでコントロールを行った。その推計式を（4−3）に示す。

$$ \ln VA_{it}=\alpha\ln L_{it}+\beta\ln K_{it}+\gamma comp_{it}+dummy_{t}+a_{i}+\varepsilon_{it} $$

推定式（4—3）を OLS で推計する場合，通常，経営者の能力，従業員のモチベーションなどの要因は労働投入，資本ストックや市場競争にも影響を及ぼすと考えられる。例えば，企業ごとの経営者の能力やデータには表れない従業員のスキルなどの観測不能な要因について，より優れた無形資産として保有している企業は，より多くの労働投入や資本投入を行うことが考えられる。その結果，誤差項の構成要素 a と L や K は正の相関関係を持ち
これらの係数に上方バイアスが掛かることが予想される。市場競争指標については企業の直面する市場競争環境であることから，外生変数として取り扱うことができるが，その他の説明変数のバイアスによって，推計式の全体にバイアスが生じることになる。

そこで, 推計式(4−3)からaがそれぞれの企業で異なると仮定した固定効果モデル(FE)で推計式(4−3)を推計し, さらに, aが個別企業ごとに固定的なものというよりランダムに決まると仮定したランダム効果モデル(RE)で推計式(4−3)を推計し, 上記バイアスを取り除いた係数の推計を行った。

なお，推計結果では Hausman 検定により固定効果モデルとランダム効果モデルから最適なモデルを選択している。

## (2) 推計結果

推計式（4−3）を OLS 及び固定効果モデル又はランダム効果モデルでそれぞれ推計した結果は，ゲームソフト産業は表4−5から4−10，情報サービス産業は表4−11のとおりである。
表4–5 ゲームソフト産業の静学的モデルの OLS 推計結果（HHI，年ダミー）

OLS-1	OLS-2	OLS-3	OLS-4	OLS-5	OLS-6
Competition Index:
HHI	4.137 a	4.148 a	4.434 a	4.126 a	3.951 a	4.079 a
(4.20)	(4.41)	(4.52)	(4.22)	(3.84)	(3.89)
HHI (platform )	0.852
(0.84)
L:
ln(EMP)	0.749 a	0.728 a	0.748 a	0.755 a	0.756 a	0.729 a
(13.49)	(13.66)	(13.64)	(13.64)	(13.37)	(12.72)
K:
ln(CAP)	0.242 a	0.224 a	0.227 a	0.245 a	0.23 a	0.247 a
(6.47)	(6.23)	(6.08)	(6.58)	(5.46)	(6.55)
Control valuables:
out	-1.363 a
(4.19)
game	0.993 b
(2.29)
eng	-0.394
(1.69)
phdy	0.165
(0.62)
2000	-0.223	-0.166	-0.108	-0.139	-0.213	-0.296
(0.80)	(0.62)	(0.39)	(0.50)	(0.77)	(1.00)
2001	-0.345	-0.267	-0.318	-0.301	-0.346	-0.279
(1.54)	(1.25)	(1.44)	(1.35)	(1.55)	(1.19)
2002	0.079	0.118	0.138	0.104	0.071	0.166
(0.35)	(0.55)	(0.62)	(0.46)	(0.31)	(0.67)
2003	0.247	0.294	0.294	0.275	0.232	0.294
(1.00)	(1.24)	(1.20)	(1.12)	(0.93)	(1.15)
2004	-0.324	-0.234	-0.294	-0.311	-0.332	-0.376
(1.31)	(0.98)	(1.20)	(1.26)	(1.33)	(1.45)
Constant	5.171 a	5.633 a	4.315 a	5.203 a	5.282 a	4.583 a
(14.89)	(16.11)	(8.51)	(15.04)	(13.53)	(6.19)
Observations	181	181	181	181	181	176
R2	0.82	0.84	0.83	0.83	0.82	0.82

注)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 4–6 ゲームソフト産業の静学的モデルの FE 又は RE 推計結果（HHI，年ダミー）

RE-1	FE-2	RE-3	RE-4	FE-5	FE-6
Competition Index:
HHI	3.565 a	2.197	4.036 a	3.632 a	2.16	2.159
(3.31)	(1.54)	(3.70)	(3.38)	(1.50)	(1.44)
HHI (platform )	1.33
(1.20)
L:
ln(EMP)	0.704 a	0.54 a	0.699 a	0.698 a	0.553 a	0.529 a
(9.65)	(4.76)	(9.72)	(9.55)	(4.82)	(4.43)
K:
ln(CAP)	0.261 a	0.067	0.247 a	0.268 a	-0.136	-0.133
(4.88)	(0.24)	(4.69)	(4.97)	(0.50)	(0.47)
Control valuables:
out	-1.047 a
(2.75)
game	0.856 c
(1.92)
eng	-0.357
(1.46)
phdy	-1.745 b
(2.31)
2000	-0.129	0.188	-0.066	-0.065	0.16	0.002
(0.55)	(0.76)	(0.28)	(0.27)	(0.64)	(0.01)
2001	-0.213	0.043	-0.215	-0.188	0.048	0.058
(1.14)	(0.22)	(1.15)	(1.00)	(0.24)	(0.26)
2002	0.173	0.367 c	0.2	0.191	0.426 b	0.467 b
(0.94)	(1.96)	(1.08)	(1.04)	(2.21)	(2.08)
2003	0.243	0.325 c	0.284	0.268	0.384 c	0.383 c
(1.24)	(1.68)	(1.44)	(1.37)	(1.93)	(1.76)
2004	-0.169	0.043	-0.157	-0.173	0.091	-0.059
(0.86)	(0.22)	(0.80)	(0.89)	(0.46)	(0.28)
Constant	5.091 a	8.037 a	4.394 a	5.123 a	10.053 a	9.036 a
(11.25)	(2.93)	(7.67)	(11.28)	(3.73)	(3.18)
Observations	181	181	181	181	181	176
Number of pid	62	62	62	62	62	61
R2:within	0.231	0.296	0.236	0.244	0.282	0.254
R2:between	0.838	0.845	0.851	0.840	0.314	0.617
R2:overall	0.822	0.823	0.828	0.825	0.214	0.562

注 $ ^{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 4–7 ゲームソフト産業の静学的モデルの OLS 推計結果（HHI，市場規模）

OLS-1	OLS-2	OLS-3	OLS-4	OLS-5	OLS-6
Competition Index:
HHI	3.494 a	3.542 a	3.778 a	3.507 a	3.241 a	3.923 a
(3.57)	(3.79)	(3.86)	(3.60)	(3.19)	(3.72)
HHI (platform )	-0.474
(0.52)
L:
ln(EMP)	0.759 a	0.737 a	0.759 a	0.765 a	0.768 a	0.729 a
(13.44)	(13.62)	(13.58)	(13.61)	(13.41)	(12.47)
K:
ln(CAP)	0.24 a	0.221 a	0.225 a	0.243 a	0.222 a	0.25 a
(6.31)	(6.07)	(5.91)	(6.44)	(5.20)	(6.49)
Control valuables:
Msize	0.393	0.333	0.59	0.386	0.414	0.642
(0.34)	(0.30)	(0.52)	(0.34)	(0.36)	(0.48)
out	-1.43 a
(4.34)
game	0.943 b
(2.16)
eng	-0.428 c
(1.84)
phdy	0.248
(0.93)
Constant	-1.865	-0.27	-6.152	-1.672	-2.076	-6.044
(0.09)	(0.01)	(0.30)	(0.08)	(0.10)	(0.26)
Observations	181	181	181	181	181	176
R-squared	0.81	0.83	0.82	0.82	0.81	0.81

注)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 4–8 ゲームソフト産業の静学的モデルの FE 又は RE 推計結果（HHI，市場規模）

FE-1	RE-2	FE-3	FE-4	FE-5	RE-6
Competition Index:
HHI	1.26	2.551 a	1.43	1.288	1.104	2.849 a
(0.93)	(2.56)	(1.02)	(0.95)	(0.82)	(2.57)
HHI (platform )	-0.52
(0.64)
L:
ln(EMP)	0.594 a	0.711 a	0.581 a	0.553 a	0.603 a	0.709 a
(5.06)	(9.93)	(4.83)**	(4.51)**	(5.20)**	(9.19)**
K:
ln(CAP)	-0.135	0.239 a	-0.157	-0.081	-0.137	0.255 a
(0.49)	(4.47)	(0.56)	(0.29)	(0.50)	(4.48)
Control valuables:
Msize	0.234	0.21	0.295	0.242	0.227	0.684
(0.24)	(0.24)	(0.30)	(0.25)	(0.24)	(0.62)
out	-1.314 a
(4.28)
game	0.359
(0.53)
eng	-0.343
(1.11)
phdy	-1.496 c
(1.98)
Constant	5.833	1.914	4.682	5.413	6.113	-6.659
(0.34)	(0.12)	(0.27)	(0.31)	(0.36)	(0.34)
Observations	181	181	181	181	181	176
Number of pid	62	62	62	62	62	61
R2:within	0.189	0.241	0.191	0.198	0.216	0.178
R2:between	0.668	0.848	0.649	0.750	0.400	0.823
R2:overall	0.603	0.829	0.566	0.681	0.290	0.807

注)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 4–9 ゲームソフト産業の静学的モデルの OLS 推計結果（SFI，市場規模）

OLS-1	OLS-2	OLS-3	OLS-4	OLS-5	OLS-6
Competition Index:
SFI	6.33 a	6.152 a	6.72 a	6.376 a	5.931 a	6.278 a
(3.73)	(3.79)	(3.97)	(3.78)	(3.42)	(3.65)
SFI (platform )	-3.948
(1.46)
L:
ln(EMP)	0.236 a	0.218 a	0.222 a	0.239 a	0.215 a	0.24 a
(6.23)	(5.99)	(5.83)	(6.35)	(5.08)	(6.30)
K:
ln(CAP)	0.757 a	0.735 a	0.756 a	0.762 a	0.767 a	0.737 a
(13.44)	(13.59)	(13.57)	(13.62)	(13.45)	(12.78)
Control valuables:
lssize	0.588	0.501	0.78	0.584	0.611	-0.552
(0.51)	(0.45)	(0.68)	(0.51)	(0.53)	(0.41)
out	-1.383 a
(4.20)
game	0.907 b
(2.09)
eng	-0.434 c
(1.87)
phdy	0.288
(1.10)
Constant	-5.171	-3.095	-9.324	-5.037	-5.433	15.344
(0.25)	(0.16)	(0.46)	(0.25)	(0.27)	(0.63)
Observations	181	181	181	181	181	176
R-squared	0.81	0.83	0.82	0.82	0.81	0.81

注)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 4–10 ゲームソフト産業の静学的モデルの FE 又は RE 推計結果（SFI，市場規模）

FE-1	RE-2	FE-3	FE-4	FE-5	FE-6
Competition Index:
SFI	4.97 b	4.68 a	5.045 a	5.136 a	4.943 a	4.983 b
(2.61)	(2.98)	(2.63)	(2.69)	(2.63)	(2.55)
SFI (platform )	-0.157
(0.06)
L:
ln(EMP)	0.563 a	0.694 a	0.55 a	0.516 a	0.573 a	0.558 a
(4.91)	(9.58)	(4.67)	(4.30)	(5.06)	(4.72)
K:
ln(CAP)	-0.171	0.243 a	-0.189	-0.111	-0.177	-0.167
(0.63)	(4.43)	(0.69)	(0.40)	(0.66)	(0.60)
Control valuables:
Msize	0.717	0.49	0.767	0.743	0.722	0.75
(0.75)	(0.56)	(0.80)	(0.78)	(0.77)	(0.64)
out	-1.26 a
(4.14)
game	0.331
(0.51)
eng	-0.391
(1.30)
phdy	-1.519 b
(2.06)
Constant	-2.37	-2.981	-3.33	-3.141	-2.286	-3.007
(0.14)	(0.19)	(0.19)	(0.18)	(0.13)	(0.14)
Observations	181	181	181	181	181	176
Number of pid	62	62	62	62	62	61
R2:within	0.229	0.273	0.231	0.240	0.257	0.227
R2:between	0.566	0.838	0.545	0.683	0.281	0.559
R2:overall	0.516	0.829	0.476	0.617	0.199	0.507

注)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 4–11 情報サービス産業の静学的モデルの推計結果

OLS	FE
Competition Index:
HHI	1.584 a	-0.612 b
(7.73)	(2.41)
L:
ln(EMP)	0.844 a	0.524 a
(212.82)	(70.43)
K:
ln(CAP)	0.218 a	0.217 a
(73.74)	(28.86)
2000	0.08 a	0.07 a
(6.21)	(7.72)
2001	0.096 a	0.108 a
(7.61)	(12.49)
2002	0.044 a	0.059 a
(3.50)	(6.96)
2003	0.0029	0.021 b
(0.23)	(2.55)
Observations	25908	25908
Number of pid	6600
R-squared	0.864
R2:within	0.285
R2:between	0.881
R2:overall	0.859

注)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4-5と表4-6,表4-7と表4-8,表4-9と表4-10をそれぞれ比較すると，固定効果モデル又はランダム効果モデルにおいて説明変数の係数がおおむむ仮下しており，OLSにおいては前述したa（企業レベルの生産性を説明するその他の要因（例：経営者の能力，従業員のモチベーション，製品開発能力など））がモデルから除去されていないため，他の説明変数に影響を与え，上方バイアスが生じているようにみえる。したがって，ここでは固定効果モデル又はランダム効果モデルによる分析結果をみることが適当であると考えられる。固定効果モデル又はランダム効果モデルによる分析結果はおおむむ仮下の結果となった。HHIがプラスの係数で固定効果モデルでは非有意となっているが，ランダム効果モデルでは有意な結果が得られている。全体としてはHHIが上昇すると全要素総生産性の増加に寄与するという傾向となっている。

シェア変動指標がプラスの係数で有意となっており，シェア変動指標が上昇すれば全要素総生産性の増加に寄与するという結果が出ている。
ランダム効果モデルの場合は，資本投入，労働投入，競争指標とも有意な結果となっているが，Hausman検定により固定効果モデルが選択された場合，資本の係数がマイナスで統計的に有意でなくなっており，固定効果モデルの推計式においても何らかの問題が発生している。特に資本ストックは民間企業設備の総固定資本形成のデフレータをもちいて実質化したものをもちいていることから，データの誤差の影響が表れているものと考えられる。

これは,固定効果モデルでは説明変数の誤差によって，係数に下方バイアスが掛かることが分かっており（Griliches and Hausman（1986）），説明変数の誤差の結果として係数が小さくなった可能性が高いと考えられる。この影響は説明変数の共分散構造を通じて他の係数にも影響を与えるものであることから，市場競争指標に関する上記の観察結果も限定的に解釈することが適当であると考えられる。

コントロール変数については，すべての結果で外注比率がマイナスで有意となっており，外注比率が低いほど全要素生産性が上昇する結果となった。また，プラットフォーム企業のダミー変数もマイナスで有意な結果となっており，プラットフォーム企業の方が生産性が下がる結果となっている。

情報サービス産業では，固定効果モデルにおいてハーフィングール指数がマイナスで有意な結果となっており，ゲームソフト産業と逆の結果となっている。

#### 4.5.2 動学的なモデルの分析

4.5.1 静学的なモデルにおける固定効果モデルでは，説明変数が外生変数である必要があるが，被説明変数である付加価値は過去の資本の投入から影響を受けることがある。例えば，新規の機械が投入される場合，その機械が完全に稼働する前に相当の時間がかかるため，過去の資本の投入による影響は免れないことになる。したがって，系列相関により，説明変数の係数の下方へのバイアスを引き起こす場合がある。

これらのバイアスを除去するために，過去の資本などの投入による影響を考慮した動学的なモデルとして，推計式（4-3）に1期前の従属変数を説明変数に加えたAR(1)モデルによる推計を行う。この推計式（4-4）を以下に示す。

$$ \ln VA_{it}=\lambda\ln VA_{it-1}+\alpha\ln L_{it}+\beta\ln K_{it}+\gamma comp_{it}+a_{i}+dummy_{t}+\varepsilon_{it} $$

## (1) システム GMM におけるモデル

前述のとおり，固定効果モデル及びランダム効果モデルでは説明変数が外生変数であるという仮定に基づくところ，前述のモデルは，資本や労働などの生産要素を含むものであり，現実的にはこれらの生産要素投入がアウトプットである付加価値によって調整されることも考えられる。