Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
これらに対処するため，説明変数と相関を持ち誤差項と相関を持たない操作変数を導入する操作変数法を用い，GMM（Generalized Method of Moment）法によりモデル推計を行うこととした。

Nickell(1996)やOkada(2005) $ ^{27} $ などの先行研究において用いられているArellano and Bond（1991）に基づく推計方法（AB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。具体的には，（4-4）式の階差を取ることにより誤差項の構成要素aを除いた以下の式の推計を行う。

$$ (4-5)\qquad\Delta\ln V A_{_{it}}=\lambda\Delta\ln V A_{_{it-1}}+\alpha\Delta\ln L_{_{it}}+\beta\Delta\ln K_{_{it}}+\gamma\Delta comp_{_{it}}+dummy_{_{t}}+\Delta\varepsilon_{_{it}} $$

この AB 法は，生産関数の推計に対して幅広く用いられているが，その一方で，ラグを取った変数の係数（ラグを取った変数を元の変数で除した数）が 1 に近い場合は，その差分とラグを取った変数のレベルの相関関係が小さくなるため，操作変数としての有効性が小さくなり，推計バイアスが大きくなることが分かっている（Blundell and Bond（1998））。そのような場合については，階差を取った推計式に対して変数のレベルを操作変数とすることと同時に，階差を取る前の式に対して適当なラグを取った変数の階差を取ったものを操作変数として加えたものを同時に推計するシステム GMM が推奨されている $ ^{28} $ 。先行研究である元橋・船越・藤平（2005）は，Nickel（1996）のフレームワークを踏襲し，このシステム GMM を用いて製造業の市場競争と企業の生産についての分析を行っており，本研究でも以下この手法を用いた分析を行う。
## (2) 動学的モデルの推計結果

表 4–12 ゲーム産業の動学的モデルの推計結果（HHI，年ダミー）

sysGMM-1	sysGMM-2	sysGMM-3	sysGMM-4	sysGMM-5	sysGMM-6
Competition Index:
HHI	4.75 a	4.616 a	3.45 a	4.657 c	4.89 a	3.541 b
(2.85)	(3.68)	(3.36)	(2.00)	(3.03)	(2.11)
HHI (platform )	3.203 a
(3.58)
lag(lnVA)	0.629 a	0.607 a	0.396 a	0.675 a	0.601 a	0.416 a
(7.43)	(6.05)	(2.77)	(7.71)	(4.31)	(3.61)
L:
ln(EMP)	0.284 c	0.288 c	0.443 a	0.323 b	0.352 c	0.43 a
(1.87)	(1.97)	(3.42)	(2.29)	(1.88)	(3.76)
K:
ln(CAP)	0.197 b	0.221 b	0.182 c	0.143 c	0.204	0.175 c
(2.19)	(2.64)	(1.72)	(1.80)	(1.39)	(1.90)
Control valuables:
out	-0.303
(0.51)
game	2.525 a
(2.91)
eng	-0.693 a
(2.88)
phdy	-0.471
(1.46)
2001	0.176	0.203	0.033	0.285	0.139	0.39
(0.57)	(0.64)	(0.09)	(1.15)	(0.51)	(1.32)
2002	0.705 a	0.753 a	0.542 b	0.744 b	0.629 b	0.84 a
(2.82)	(2.81)	(2.17)	(2.39)	(2.26)	(2.91)
2003	0.507 c	0.551 c	0.515 b	0.634 b	0.529 b	0.725 a
(1.74)	(1.81)	(2.04)	(2.19)	(2.09)	(2.92)
2004	0.005	0.04	0.021	0.084	0.013	-0.124
(0.03)	(0.23)	(0.13)	(0.50)	(0.08)	(0.77)
AB test ml	-1.49	-1.46	-1.42	-1.61	-1.51	-1.31
p-value	(0.14)	(0.15)	(0.16)	(0.11)	(0.13)	(0.19)
AB test m2	0.27	0.28	0.14	0.09	0.18	0.48
p-value	(0.78)	(0.78)	(0.89)	(0.93)	(0.86)	(0.63)
Hansen J Statistics	30.37	32.12	32.61	30.93	29.02	30.95
p-value	(0.77)	(0.70)	(0.68)	(0.75)	(0.82)	(0.75)
Observations	116	116	116	116	116	113
Number of pid	44	44	44	44	44	43

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 4–13 ゲーム産業の動学的モデルの推計結果（HHI，市場規模）

sysGMM-1	sysGMM-2	sysGMM-3	sysGMM-4	sysGMM-5	sysGMM-6
Competition Index:
HHI	3.594 b	3.173 b	3.675 b	3.697 b	3.887 b	3.839 b
(2.40)	(2.67)	(2.54)	(2.65)	(2.65)	(2.23)
HHI (platform )	-0.792
(0.59)
lag(lnVA)	0.291 b	0.287 b	0.269 b	0.255 a	0.278 b	0.322 b
(2.48)	(2.33)	(2.21)	(2.70)	(2.43)	(2.24)
L:
ln(EMP)	0.537 a	0.573 a	0.555 a	0.572 a	0.552 a	0.511 a
(4.38)	(4.89)	(4.16)	(4.68)	(4.43)	(3.49)
K:
ln(CAP)	0.225 b	0.193 b	0.231 b	0.218 b	0.242 b	0.222 b
(2.66)	(2.50)	(2.64)	(2.62)	(2.43)	(2.63)
Control valuables:
Msize	0.17 a	0.193 a	0.151 a	0.202 a	0.165 a	0.185 b
(3.44)	(4.01)	(3.32)	(4.15)	(3.04)	(2.56)
out	-0.953 c
(1.89)
game	0.445
(0.68)
eng	-0.812 a
(3.22)
phdy	-0.182
(0.55)
AB test ml	-1.25	-1.27	-1.25	-1.33	-1.24	-1.21
p-value	(0.21)	(0.20)	(0.21)	(0.19)	(0.21)	(0.23)
AB test m2	0.22	0.18	0.21	-0.2	0.2	0.08
p-value	(0.83)	(0.86)	(0.84)	(0.84)	(0.84)	(0.93)
Hansen J Statistics	30.27	30.52	32.39	30.73	30.14	29.76
p-value	(0.60)	(0.59)	(0.50)	(0.58)	(0.61)	(0.63)
Observations	116	116	116	116	116	113
Number of pid	44	44	44	44	44	43

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 4–14 ゲーム産業の動学的モデルの推計結果（SFI，市場規模）

sysGMM-1	sysGMM-2	sysGMM-3	sysGMM-4	sysGMM-5	sysGMM-6
Competition Index:
SFI	5.473 b	5.952 c	5.328 b	5.818 a	5.826 b	5.367 b
(2.26)	(2.01)	(2.68)	(3.63)	(2.09)	(2.25)
SFI (platform )	1.93
(0.41)
lag(lnVA)	0.300 a	0.276 b	0.293 b	0.267 a	0.295 a	0.347 b
(2.83)	(2.49)	(2.62)	(2.73)	(2.74)	(2.52)
L:
ln(EMP)	0.511 a	0.546 a	0.522 a	0.558 a	0.530 a	0.495 a
(4.23)	(3.81)	(4.09)	(4.52)	(3.98)	(3.56)
K:
ln(CAP)	0.237 a	0.209 a	0.239 a	0.217 a	0.236 b	0.216 b
(3.14)	(2.80)	(3.20)	(2.89)	(2.10)	(2.54)
Control valuables:
Msize	0.171 a	0.200 a	0.139 b	0.206 a	0.171 a	0.153 a
(3.75)	(4.01)	(2.49)	(4.37)	(2.98)	(2.86)
out	-1.025 b
(2.03)
game	0.618
(0.90)
eng	-0.806 a
(3.22)
phdy	-0.179
(0.52)
AB test ml	-1.26	-1.33	-1.3	-1.32	-1.29	-1.28
p-value	(0.21)	(0.18)	(0.20)	(0.19)	(0.20)	(0.20)
AB test m2	0.34	0.33	0.37	0.1	0.33	0.35
p-value	(0.73)	(0.74)	(0.71)	(0.92)	(0.74)	(0.73)
Hansen J Statistics	30.92	31.75	32.01	30.35	29.22	29.47
p-value	(0.57)	(0.53)	(0.52)	(0.60)	(0.66)	(0.64)
Observations	116	116	116	116	116	113
Number of pid	44	44	44	44	44	43

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 4–15 情報サービス産業の動学的モデルの推計結果（HHI）

sysGMM
Competition Index:
HHI	-4.67 a
(3.92)
lag( $ lnVA $ )	0.645 a
(25.98)
L:
$ ln(EMP) $	0.352 a
(8.86)
K:
$ ln(CAP) $	0.332 a
(10.31)
2001	-0.119 a
(3.32)
2002	-0.168 a
(4.45)
2003	-0.107 a
(4.60)
AB test m1	-12.81
p-value	(0.00)
AB test m2	1.99
p-value	(0.05)
Hansen J Statistics	209.55
p-value	(0.00)
Observations	18867
Number of pid	5834

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。

## ・ゲームソフト産業

システム GMM の推計より，HHI はプラスで有意な結果となっており，ハ HHI が小さくなるほど，競争が激しくなり，全要素生産性が向上する結果となった。

また，これとは逆にシェア変動指標はプラスで有意な結果となっており，シェア変動指数が大きくなるほど，競争が激しくなり，全要素生産性が向上する結果となった。

## ・コントロール変数

システム GMM の推計では，競争指標が HHI 及びシェア変動指標どちらの場合でも，市場規模がプラスで有意な結果となっており，技術者比率がマイナスで有意な結果となっている。外注比率については，いずれもマイナスの係数であるが，シェア変動指標の分析では，有意な結果が得られている。プラットフォームの競争指標については，年ダミーをコ
ントロールして競争指標を HHI とした場合のみ，プラスで有意な結果が得られている。

## ・情報サービス産業

システム GMM の推計より，HHI はマイナスで有意な結果となっており，HHI が小さくなるほど，競争が激しくなり，全要素生産性が向上する結果となった。

### 4.6 結論と今後の課題

本研究の目的は，ゲーム産業の市場競争が企業の生産性にどのような影響を与えるか実証分析することである。本研究では，HHI及びシェア変動指標（SFI）を用いて，通常の回帰分析（OLS），固定効果モデル（FE），システムGMM（sysGMM）という3つの推計手法により分析を行っている（以下の表4-16参照）。

表 4–16 競争指標の係数の符号と有意性

市場種別	ゲームソフト	情報サ-ビス
競争指標	SFI	HHI	HHI
時系列調整	MarketSize	MarketSize	Year	Year
OLS	+	a	+	a	+	a	+
FE	+	b	+	+	a	-
sysGMM	+	a	+	b	+	a	-

※ aは1%有意 , bは5%有意

ゲームソフト産業の競争指標の係数については，すべての推計手法及び時系列調整変数の種類において，統計的有意性は異なるが符号が一致している。また，コントロール変数を入れ替えた分析においても，すべて競争指標の係数の符号は一致しているため，符合については頑強な結果であると考えられる。さらに，これらの推計手法の中で，最もバイアスが小さく有効な手法であるシステム GMM の推計結果に着目すると，ゲームソフトを含めた情報サービス産業では市場競争が企業の全要素生産性にマイナスで有意な結果，つまり，競争が激しければ生産性が上がる結果を示している。しかし，同じ HHI を競争指標とした場合，ゲームソフト産業では情報サービス産業と逆の結果となっている。

ここで,まず,理論面からこの情報サービス産業とゲームソフト産業の分析結果について,Aghion et al.(2002)のモデルに従って,市場競争とイノベーションに伴う生産性向上の関係の考察を行う。Aghion et al.(2002)では,技術レベルの異なる企業(LeaderとFollower)が競争を行っている市場において,Followerがイノベーションに成功しLeaderに追いついた場合の利益水準が高いほどFollowerのイノベーションに対するインセンティブが大きくなる。逆にLeaderに追いついた後の市場が完全競争市場になる場合は,超過利潤がない
め，インセンティブはゼロになる。これをシュンペーター効果という。また，FollowerがLeaderに追いついて両者の技術レベルが同等で競争を行っている状況で，市場競争が厳しいことにより，そこから抜け出そうとするインセンティブが働くことを，競争回避効果という。この2つの効果のうち，市場競争が非常に厳しい状況においては，シュンペーター効果が競争回避効果を上回り，競争が激しくなるほど超過利潤がなくなり，よってイノベーションも起こりにくくなり生産性も低下する。また，市場競争が緩やかな状況では，競争回避効果の影響が強くなり，競争が激しくなるほどイノベーションが起きやすくなり生産性が向上する。

この理論からゲームソフト産業の競争と生産性の関係を考察すると，他の産業と比べてゲームソフト産業はもともと競争が激しいため，イノベーションにより競争を回避して継続的に得られる利益は少ない（競争回避効果）。この状況において，企業は競争の激しく超過利潤の得られにくい市場より，HHIが高く超過利潤が高い市場に経営資源を集中し利益を得るようになる（シュンペーター効果）。その結果HHIが高い市場に存在する企業の生産性が高くなる。つまり，HHIを市場競争とした場合，市場競争と生産性はマイナスの関係となると考えられる。

さらに ,HHI が高くなるとゲームソフトメーカー ,ハード機メーカーとの交渉力が増し ,その結果ハード機メーカーに支払うロイヤリティが少なくなり生産性が向上するとも考えられる。

これに対して，ゲームソフト産業を含めた情報サービス産業では，ゲームソフト産業に比べて競争が緩やかであると考えられるため，Aghion et al.（2002）のモデルにおける競争回避効果がシュンペーター効果を上回るため，競争が激しいほど生産性が向上するものと考えられる。

このほかに理論面ではなくゲーム業界の実情から考察すると，この関係の原因としてゲーム機の世代交代に伴う開発費の高騰によるゲームソフト企業の自然淘汰が考えられる。ゲーム産業ではハード面の技術革新により一貫してゲーム機の性能が上昇し，それとともにゲームソフトの開発費が高騰している。そのため，例えば，据え置き型ゲーム機においてプレイステーションからプレイステーション2に世代交代が起きたときに，多くの中小ゲームソフト企業が開発費の高騰に耐えかねて大手の傘下に入るか又は消滅の選択を余儀なくされている。必要な最小開発費が上昇するということは，ある程度の規模がなければ売れるゲームソフトが制作できなくなることであり，よって市場で自然淘汰が起こり生き残る企業の最小規模が上昇し，HHIが上昇する。また，企業規模を拡大して，高い開発費用の調達に成功した企業が生産性を上昇させ，結果としてHHIの上昇に伴って企業の生産性も上昇するという結果をもたらすことになる。さらには，HHIが高くなるにつれてゲームソフト企業のハード機メーカーとの交渉力が増し，その結果ハード機メーカーに支払うロイヤリティが少なくなり生産性が向上するという要因も考えられる。事実，最近のゲームソフト業界では大手同士の合併（ｅｘ．スクエアエニックス，バンダイナムコゲームス）
が盛んに行なわれており，様々な理由から規模の拡大目指す傾向にある。

このように，理論面においても業界内の実情面においても，競争の相対的に激しい市場（ゲームソフト産業）では，新たな分野に投資を行いリスクを取ることで，様々なイノベーションを引き起こし，生産性を向上（いわゆる当たりソフトを継続的に拡大する）させることは，大企業により優位な環境であるといえる。さらに，勝ち組の大手企業が生き残りをかけてさらに拡大するか，中小を傘下に収めたり合併により規模を拡大したりする流れが続いており，競争指標であるHHIはそれに伴いますます高くなり，それに伴って生き残った企業の生産性も高まっていくものと考えられる。

次に，シェア変動指標を競争指標とした場合を考察してみる。ゲームソフト産業はそのプラットフォームであるゲームハード機の代替によって，新しいゲームソフトが開発されダイナミックに市場が変動する。代替がない時期であってもゲームソフトの当たり外れによりマーケットシェアが大きく変動することが多くみられる。このように変動の激しい市場においては，市場競争を測る指標として，ダイナミックな変動を直接測定するシェア変動指標が適しているものと考えられる。シェア変動指標は，直接各企業のマーケットシェアの変動を2乗し合算して算出したものであり，各企業の市場内での地位であるマーケットシェアを安定的に保っているかどうかという，いわゆる企業が直面する市場におけるダイナミックな競争圧力を示す指標と解釈することもできる。よって，シェア変動指標が高い，すなわち高い競争圧力を受けている企業ほどイノベーションをドライブし，企業内のスラックが少なくなり生産性が高くなるのではないかと考えられる。

最後に，各種コントロール変数についての分析結果では，市場規模が大きくなるほど企業の生産性が高くなっているが，新しいゲーム機（例えばDS）が発売され市場が成長するとそれに応じて新しいソフトの売上も増大し企業の生産性も向上すると考えられる。逆にゲーム機の代替の谷間の時期にはゲームソフト市場規模も衰退し，企業の生産性も下落すると考えられる。技術者比率については，本研究の分析対象がパブリッシャーと呼ばれるゲームソフト販売会社であるため，プログラマなどの技術者を自社に抱えずに付加価値の低い部分は外注した方が，生産性が向上するのではないかと考えられる。また，外注比率については，コアコンピタンスとなる付加価値が流出するほど外注化を進めると逆に生産性が低下するのではないかと考えられる。プラットフォームの競争指標については，年ダミーをコントロールして競争指標をHHIとした場合のみ，プラットフォームの競争がゲームソフト企業の生産性を向上する結果となっているが，他の場合は有意な結果となっていないため，さらなるモデルの検討が必要であろう。

本研究では，日本のコンテンツ産業及び情報サービス産業で，ほぼ唯一の強い国際競争力を持つゲームソフト産業について，おそらく初の試みとなる市場競争と企業の生産性についての分析を行い，競争の非常に厳しい産業における競争状況について，新たな実証的な分析結果を蓄積することができた。今後の競争政策における先行研究として貢献することとなるであろう。
今後の課題としては，ゲームソフト産業以外の競争の厳しい産業のデータを収集し同様な分析を行うことにより，Aghion et al.（2002）のモデルが様々な産業に適用することを実証できれば，競争政策に新たな視点が与えられることになるであろう。
### 5. おわりに

我々は，映画，テレビ及びゲームの3つのコンテンツとメディアについて競争が生産性に影響を及ぼすかどうかを検証した。以下簡単に要約する。

映画制作業の生産性は，配給市場での競争の進展によって高まる効果があった。配給市場が映画館市場の生産性に与える影響ははっきりしなかった。自市場の競争進展は映画館市場では生産性を高めたが，映画制作業では明瞭な結果は出なかった。これを図にまとめると以下のようになる。この図で+は，競争の激化によって生産性が上昇することを示している。

図 5−1 映画産業の分析結果

テレビについての結果も映画に似ている。テレビ局の競争の度合いが上昇するにともなって，テレビ番組制作業の生産性は上昇する傾向がある $ ^{29} $ 。また，制作市場での競争が激化すると，テレビ局の生産性も上昇する。すなわち，クロスの効果はどちらも競争が生産性を高めることを示している。一方，自市場の競争指数の効果は，テレビ局については競争が激しくなると生産性が上昇する効果がみられたが，テレビ番組制作業についてははっきりしなかった。

図 5–2 テレビ業界の分析結果

ゲーム産業はゲームソフト制作業だけの結果である。シェアの変動が激しいので競争指標としては HHI よりシェア変動指標である。自市場の効果については，競争の進展で生産
性が上昇する効果がみられた。ただし，ゲームハード機からの影響ははっきりしなかった。

図 5−3 ゲーム産業の分析結果

3 つの産業の結果をまとめてみると，緩やかな一貫性がみて取れる。第1に，コンテンツの川下に属するメディア産業の競争が激しくなることは，コンテンツ産業の生産性を上昇させる傾向がある。映画配給業で競争が激しくなることは映画制作市場の生産性を向上させ，テレビ放送局の競争が激しくなるとテレビ番組制作業の生産性を上昇させる。ゲーム機の場合は結果がはっきりしていないが，少なくとも逆ではない。冒頭に述べたメディア寡占仮説，すなわちメディアの寡占によって競争が少なくなると，コンテンツ制作の生産性が低下するという仮説と整合的な結果である。第2に，メディア産業での競争の進展はメディア産業自体の生産性を上昇させる。映画館についてもテレビ放送局についても，競争の進展とともに生産性が上昇しており，競争圧力の増加が生産性を上昇させる効果があると解釈できる。第3に，コンテンツ産業での競争の進展が及ぼす効果ははっきりしない。推定の方法によって正に有意に出たり，負に有意になったりと一貫した結果が得られなかった。

第1の結論は，本報告の最初の問題意識に合致したものである。最初の問題意識で取り上げた仮説は，日本ではメディア産業が寡占的であるために，制作会社の努力・能力が正当に評価されず，十分な誘引が与えられないので，制作市場の効率が悪くなっているというものであった。したがって，メディア市場の競争を進めれば制作の生産性が上昇するというのは，この最初の仮説と整合的である。第2の結論は，この主張をさらに補強する。メディア産業自体の生産性も競争によって向上するので，メディア産業での競争の促進は2重の意味で望ましいことになる。しばしばテレビは文化産業であり，市場競争にはなじまないという主張がみられるが，ここでの分析による限りは，テレビ局間の競争の促進は望ましいことになる。現在，通信のブロードバンド化を背景に通信と放送の融合など，メディアの融合が話題になっているが，メディアの競争の進展は，経済厚生からみて望ましいと評価することができる。言い換えれば，競争政策上はメディアの競争を促進することに躊躇する必要はない。

具体的な競争政策として何が考えられるだろうか。メディアの競争促進というと，しば
しば日本版のパラマウント裁定やフィンシンルールの導入のような構造分離案が候補の1つに挙がる。しかし，映画の場合，パラマウント裁定を待たずに，既に日本でもシネコンが普及して大手の映画館チェーンの力は弱まりつつある。テレビにおける日本版フィンシンルールの採用，特にコンテンツの2次利用権をテレビ局に持たせずに制作会社に持たせるという政策には一定の効果があるかもしれないが，周知のように政治的な抵抗が大きい。さらに，そもそもメディアが寡占である限り構造分離はそれほど効果を発揮しないおそれがある。例えば，2次利用権をテレビ局から強制的に番組制作会社に移した場合，テレビ局側が，その分だけ制作会社に渡す制作費を切り下げるなら効果は相殺される。

より効果的なのは，寡占自体を崩すことであり，そのためには対抗するメディアが登場するのが本筋である。映画館の場合は大手映画館チェーンに対抗して登場したシネコンが状況を変えていった。テレビの場合，これに相当するものを探すとすれば，ブロードバンドインターネットを通じた放送である。したがって，インターネット上のテレビ放送を促進し，これを阻害するような制限（例えば著作権の強制許諾の制限）をはずしていくことが政策として有用であろう。

一方，第3の結論の方は，やや意外なものであった。日本では制作市場には巨大な企業は存在せず，制作市場はメディア市場よりは競争的という印象がある。この制作市場での競争の進展が生産性を必ずしも増加させないという結果は説明を必要とする。1つの説明は激しすぎる競争が，期待される利潤を低下させ，コンテンツ開発の意欲を奪うという仮説である。ただし，コンテンツの場合，生産物の差別化が著しく，また生産物がそもそも短命で需要される期間が短いので，激しすぎる競争のために利潤が低下するということが本当に生じ得るのかどうかに疑問が残る。2つ目の説明は，メディア市場が既に寡占的であるために，制作市場で集中度が上がると，制作会社の交渉力が上昇して，より有利な条件でメディア企業との取引が可能になるという説明である。この仮説は，冒頭の問題意識に述べた説明，すなわち，売上げの配分がメディア企業に偏って制作会社に配分されないという説明と整合的になる利点がある。ただし，この仮説によると，我々が推定したのはそもそも生産性ではなく，価格交渉力の変化による分配効果であったのかもしれないという疑問が生じる。

いずれにせよ，制作市場での競争の効果について結論を出すのは，まだ慎重になるべきであるだろう。ゲーム産業で，シェア変動指標であると競争の激化が生産性を上昇させている点も留意するべき点である。映画やテレビではデータの取得期間が短いために，シェア変動指標は取れなかったが，もし取れればゲームと同じように競争の進展が生産性を上げるという結果が出たかもしれない。現状での結論は，コンテンツの制作市場ではある程度の大企業が登場しても，競争政策上の悪影響はないかもしれない，という程度にとどめておくべきと思われる。

最後に，本研究はまだ端緒であり，やるべきことは多い。まず，配給とゲームハード機を分析していないので，コンプリートな形になっていない。また，被説明変数は，映画館
を除いては名目の付加価値であり，実質値になっていないので，交渉力による価格変化の効果と，実際の生産性の効果を分離できていない。これを分離できれば，制作市場での競争指標の効果が不安定である謎を解明できる可能性がある。さらに，推定手法をできるだけ産業間で揃えることを優先させたので，産業ごとの特性を十分に反映する形にはなっていない。産業ごとの違いは大きく，これを反映することに焦点を当てるともう少し異なる分析ができる可能性がある。最後に，メディアとコンテンツ産業のあり方は国際的な違いが大きく，国際比較をしたほうがより強い結論を出せる可能性が高い。特に，テレビ産業のように，メディアへの有力な新規参入がほとんどなくシェアが変動しない産業では，推定のための十分な変動自体が観察されない。

本報告にはこのようにまだやり残した部分は多い。しかし，メディア・コンテンツ産業を競争政策の観点から分析する試みは，まだほとんど行われておらず，報告はこの分野に踏み込んだ第一步である。その意味で先行的な研究としての役割は果たせたのではないかと自負するとともに，今後も様々な観点からの研究が続けられることを期待したい。
## 参考文献

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# 平成30年度概算要求の概要

～女性、若者、障害者、高齢者等の多様な働き手の参画及び労働環境の整備～

平成29年8月

職業安定局
# 一平成30年度概算要求のポイント一

職業安定局

(注)（）内の計数は、平成29年度当初予算額を示したもの

第1 働き方改革の着実な実行や人材投資の強化等を通じた労働環境の整備・生産性の向上

同一労働同一賃金など非正規雇用の処遇改善、賃金の引上げなどにより、労働環境の整備・生産性の向上を図る。

1 生産性向上、賃金引上げのための支援

176億円(147億円)

(1)介護・生活衛生等の分野における生産性向上の推進(後掲・2ページ参照)

41億円(46億円)

(2) 賃金引上げに向けた生産性向上等のための支援 176億円 (147億円)

人事評価制度や賃金制度の整備を通じて生産性向上を図り賃金アップ等を実現した企業に対する助成など、雇用管理改善に取り組む事業主に対して支援を行う。

金融機関と連携し、労働生産性向上に資する設備等への投資により雇用管理改善を図る事業主に対する助成を行う。

2 雇用吸収力、付加価値の高い産業への転職・再就職支援

158億円(181億円)

(1)転職・再就職者の採用機会拡大・受入れ企業支援 127億円(151億円)

① 成長企業への転職支援

63億円(97億円)

転職・再就職者の採用拡大に取り組む事業主や成長企業が転職者を受け入れて行う能力開発や賃金アップに対する助成により、雇用吸収力や付加価値の高い産業への転職・再就職支援を図る。

② 地方の中堅・中小企業等への人材支援

64億円（54億円）

福祉分野のほか、警備業、運輸業など、雇用吸収力の高い分野でのマッチング支援を強化するため、ハローワークの「人材確保対策コーナー」を拡充し、関係団体
等と連携した人材確保支援の充実を図る。

公益財団法人産業雇用安定センターの出向・移籍あっせん事業について、経済団体等との連携や事業の周知徹底を図り、人材のマッチングを推進する。

(2)転職・再就職の拡大に向けた見える化の推進 3.0億円(1.6億円)

① 職場情報の見える化の推進 1.6億円(1.6億円)

求職者、学生等が、企業の職場情報を総合的にワンストップで閲覧できるサイトの運用を開始し、職場情報の「見える化」を一層推進する。

② 職業情報提供サイト(日本版O-NET)の創設【新規】1.4億円

職業情報提供サイト（日本版 0-NET）の創設に向け、仕事の内容、求められる知識・能力・技術、平均年収といった様々な職業情報の調査・分析等を行う。

(3)ハローワークにおけるマッチング機能の充実 27億円(29億円)

ハローワークの求人情報・求職情報をオンラインで民間職業紹介事業者や地方自治体等に提供する取組を推進する。

「雇用対策協定」の締結を更に推進するとともに、希望する地方自治体において、国が行う無料職業紹介等と地方自治体が行う業務をワンストップで一体的に実施する取組を行うなど、国と地方の連携の強化を図る。

## 3 人材確保対策、地方創生の推進 353億円(324億円)

## (1) 人材確保対策の総合的な推進 268億円(232億円)

## ① 雇用管理改善による「魅力ある職場づくり」の促進(一部再掲・1ページ参照)

242億円(216億円)

労働人口の中長期的な減少が見込まれ、全般的に雇用失業情勢が改善し、人材不足分野が顕在化している中、事業主の雇用管理改善に対する助成や相談支援を行い、「魅力ある職場」の創出を図る。

介護労働者の身体的負担軽減に資する介護福祉機器の導入を促進し、労働環境の改善を図る。

・介護・保育分野における人材確保のため、賃金制度の整備を行う事業主に対する助成を通じて職場定着の促進を図る。

② ハローワークにおける人材確保支援の充実(再掲・1ページ参照) 26億円(16億円)

③ 企業の生産性向上に資する設備投資の促進(再掲・1ページ参照) 制度要求

(2) 地方創生に向けた取組の推進 85億円 (92億円)

① 地方自治体と連携した地域雇用対策の推進 80億円(87億円)
産業政策と一体となって正社員雇用の創造に取り組む都道府県を支援する地域活性化雇用創造プロジェクト等により、地方自治体と連携した取組を行い、地域特性をいかした雇用創出や人材育成を推進する。

② 地元就活支援コラボプロジェクトの推進 5.5億円(5.6億円)

地方就職希望者活性化事業により、東京圏・大阪圏に在住する地方就職を希望する若者の掘り起こすとともに、ハローワークの全国ネットワークを活用した職業紹介、地域の生活関連情報の提供等を行い、地方での就職の実現を図る。

4 同一労働同一賃金など非正規雇用の処遇改善

30億円(38億円)

(1) 非正規雇用労働者のキャリアップの推進等

30億円(38億円)

① 同一労働同一賃金の実現など非正規雇用労働者の処遇改善に向けた企業支援

30億円(38億円)

不安定就労者等を雇い入れた事業主に対する助成を行う。

## 第2 女性、若者、障害者、高齢者等の多様な働き手の参画

全ての人材が能力を高め、その能力を存分に発揮できるよう、女性・若者・障害者・高齢者等の活躍促進、外国人材の受入れ強化などにより、多様な働き手の参画を図る。

## 1 女性の活躍推進

206億円(171億円)

(1) リカレント教育など個人の学び直しへの支援 171億円 (137億円)

専門実践教育訓練に係る教育訓練給付の給付率（最大6割→7割）及び上限額（年間48万円→56万円）の引上げ等について、引き続き実施する。

(2) 多様な女性活躍の推進

35億円(33億円)

マザーズハローワーク事業の拠点数の拡充及び仕事と家庭の両立ができる求人の確保等を推進する。

2 若者や就職氷河期世代の活躍促進 39億円(47億円)

(1) 地元就活支援コラボプロジェクトの推進(再掲・3ページ参照)

5. 5億円 (5.6億円)