Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表7：シャッター関連の誘導型推定結果

線型

对数型

最小二乘法	最小二乘法
係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)
定数項	23.693 ***	28.575 ***	32.103 ***	2.035 ***	2.504 ***	2.518 ***
(6.438)	(6.335)	(5.828)	(0.625)	(0.677)	(0.612)
建築物着工指数	0.000 ***	0.000	0.000	-0.045 ***	-0.039	0.005
(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.015)	(0.024)	(0.028)
鋼製ドア価格	0.340 ***	0.263 ***	0.189 **	0.539 ***	0.412 ***	0.292 **
(0.086)	(0.079)	(0.074)	(0.136)	(0.125)	(0.115)
月ダミー(1月)	0.448	0.572	1.118 **	0.009	0.012	0.024 **
(0.675)	(0.587)	(0.428)	(0.015)	(0.013)	(0.009)
月ダミー(2月)	0.468	0.492	0.836	0.010	0.010	0.019
(0.688)	(0.617)	(0.542)	(0.015)	(0.014)	(0.012)
月ダミー(3月)	-0.553	-0.582	-0.457	-0.012	-0.013	-0.009
(0.694)	(0.613)	(0.572)	(0.015)	(0.013)	(0.012)
月ダミー(4月)	-0.748	-1.295 *	-1.422 **	-0.017	-0.029 **	-0.031 **
(0.745)	(0.660)	(0.630)	(0.016)	(0.014)	(0.014)
月ダミー(5月)	-0.799	-1.244 *	-1.219 *	-0.019	-0.029 **	-0.027 *
(0.713)	(0.637)	(0.620)	(0.016)	(0.014)	(0.014)
月ダミー(6月)	-0.888	-1.355 **	-1.541 **	-0.020	-0.031 **	-0.034 **
(0.706)	(0.614)	(0.610)	(0.015)	(0.013)	(0.013)
月ダミー(7月)	-0.868	-1.207 **	-1.169 *	-0.019	-0.027 **	-0.025 *
(0.681)	(0.593)	(0.585)	(0.015)	(0.013)	(0.013)
月ダミー(8月)	0.199	-0.158	-0.095	0.004	-0.004	-0.002
(0.687)	(0.606)	(0.583)	(0.015)	(0.013)	(0.013)
月ダミー(9月)	-0.478	-0.870	-0.804	-0.011	-0.020	-0.017
(0.700)	(0.627)	(0.576)	(0.015)	(0.014)	(0.013)
月ダミー(10月)	0.070	-0.301	-0.280	0.001	-0.007	-0.006
(0.689)	(0.605)	(0.511)	(0.015)	(0.013)	(0.011)
月ダミー(11月)	0.110	-0.210	-0.154	0.002	-0.005	-0.003
(0.679)	(0.592)	(0.406)	(0.015)	(0.013)	(0.009)
カルテルダミー	2.055 ***	1.507 ***	0.046 ***	0.032 **
(0.429)	(0.664)	(0.009)	(0.015)
カルテル後ダミー	0.590	0.935	0.013	0.022
(0.450)	(0.631)	(0.010)	(0.014)
AR(1)	0.586 ***	0.606 ***
(0.115)	(0.114)
決定係数	0.532	0.668	0.776	0.529	0.670	0.780
自由度修正済決定係数	0.427	0.579	0.709	0.424	0.582	0.715
ダービンワトソン統計量	0.787	1.020	2.064	0.773	1.012	2.077

この結果によると，カルテルダミーを入れたことによって，修正済み R2 の値が 0.152（両対数だと 0.158）増加しており，また，カルテルダミーの係数は正で統計的に有意となっている（線型，両対数型とも約 5％の値上げが実施されたことになる。）。線型，両対数型とも，AR（1）を入れた後では，修正済み R2 の統計量は約 0.7 に増加し，カルテルダミーの係数は約 3％の正の有意な値のままとなっている。

カルテル後ダミーは有意の係数とならなかったことから，違反行為終了後にもカルテル
で引き上げられた価格が維持されたままであるとは考えにくいことが示されている。

## ☑ 構造推定

需要関数と供給関係を次のとおりとする（対数型を例示している。）。

$$ \log(q_{t})=\alpha_{5}+\beta_{5,1}\log(p_{t})+\beta_{5,2}\log(kentikubutu_{t})+\varepsilon_{5,t} $$

$$ \begin{aligned}\log(p_{_{t}})&=\alpha_{_{6}}+\beta_{_{6,1}}\log(q_{_{t}})+\beta_{_{6,2}}\log(fe)+\beta_{_{6,3}}\log(doorp)\\&+\beta_{_{6,c}}cartel\_{d}ummy+\beta_{_{6,ca}}cartelafter\_{d}ummy+\varepsilon_{_{6,t}}\end{aligned} $$

ここで，tを期間の番号などは前述のとおりとする。また，カルテル期間も，上述のとおり平成20年4月から同年11月である。

ここで$\alpha_{5},\quad\alpha_{6},\quad\beta_{5,1},\quad\beta_{5,2},\quad\beta_{6,1}\sim\beta_{6,3},\quad\beta_{6,c}$ 及び$\beta_{6,ca}$ が推定する係数となる。

同様に最小二乘法，2段階最小二乘法及び3段階最小二乘法で推定を行っている。この場合において，原数値・対数値とも操作変数は誤差項とは相関せず，また説明変数とは相関し，双方が線形従属関係にはなかった。操作変数としては，需要関数の推計では供給関係の変動を示す変数，供給関係の推計では需要関係の変数，先決変数として前期の価格等を用いている。

この結果が、次の表8のとおりである。
表 8：シャッター関連の構造推定結果

对数型

最小二乘法	2段階最小二乘法	3段階最小二乘法	最小二乘法	2段階最小二乘法	3段階最小二乘法
係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)
定数項	4384.826
(4084.515)	5172.836
(4905.654)	5292.415
(4800.405)	0.947
(1.081)	1.066
(1.193)	1.041
(1.167)
価格	-45.711
(83.464)	-62.638
(100.597)	-66.046
(98.438)	-0.007
(0.010)	-0.009
(0.012)	-0.010
(0.012)
建築物着工指数	0.075
(0.007)	0.074
(0.008)	0.075
(0.007)	0.743
(0.073)	0.741
(0.076)	0.745
(0.074)
定数項	10.244
(6.257)	4.823
(7.295)	5.296
(6.976)	0.604
(0.645)	-0.092
(0.802)	-0.043
(0.767)
数量	0.000
(0.000)	0.000
(0.000)	0.000
(0.000)	-0.051
(0.028)	0.013
(0.048)	0.009
(0.046)
鋼板価格指数	0.059
(0.025)	0.051
(0.026)	0.052
(0.025)	0.141
(0.057)	0.118
(0.061)	0.121
(0.059)
鋼板ドア価格	0.448
(0.070)	0.485
(0.076)	0.480
(0.073)	0.711
(0.108)	0.760
(0.117)	0.754
(0.112)
カルテルダミー	0.059
(0.753)	0.336
(0.798)	0.331
(0.763)	-0.001
(0.017)	0.006
(0.018)	0.006
(0.017)
カルテル後ダミー	-0.536
(0.671)	0.567
(0.933)	0.506
(0.893)	-0.015
(0.015)	0.010
(0.022)	0.009
(0.021)
式(5)
決定係数	0.654	0.647
自由度修正済決定係数	0.644	0.637
ダービンワトソン統計量	0.970	0.914
式(6)
決定係数	0.545	0.552
自由度修正済決定係数	0.511	0.518
ダービンワトソン統計量	1.093	1.073

この結果によると、線型と対数型のいずれも2SLSと3SLSでprice（需要曲線の傾き）は負、quantity（供給曲線の傾き）は正で想定どおりとなったが、有意ではなかった。このほか、需要曲線における需要要因の関係（建築物着工件数が増加すると、シャッター販売数量が増加する）は正の有意で想定どおりのものであり、供給関係における費用要因（原料鋼板の価格が上昇すると、あるいは、類似の製品の鋼製ドアの価格が上昇するとシャッターの価格も上昇する）は正の有意で想定どおりとなった。

また，カルテル期間中に価格は上昇するという想定どおり，カルテルダミーの係数（cartel_dummy）は線型・対数型共に2SLSと3SLSにおいて正となったが，有意ではなかった。

## ウまとめ

誘導型推定では，シャッター価格力ルテルの実際の価格への影響については，カルテルによって3～5％程度の価格上昇が見いだされた。さらに，構造推定を用いて需要・供給関係の構造をモデル化してカルテルの影響をみたところ，カルテル実施に伴い価格が上昇している傾向にあったことが示されたものの，有意とまでは言えなかった。
（３）ケーススタディ３：ステンレス鋼板価格力ルテル

冷間圧延ステンレス鋼板及び鋼帯には，鉄，クロム及びニッケルを主原料とするクロム・ニッケル系ステンレス（以下「ニッケル系」という。）と鉄及びクロムを主原料とするクロム系ステンレス（以下「クロム系」という。）がある。

日新製鋼，新日鐵，住友金属，日本冶金，日金工及びJFEの6社（以下「6社」という。）の冷間圧延ステンレス鋼板及び鋼帯の販売数量の合計は，我が国における冷間圧延ステンレス鋼板及び鋼帯の販売数量のほとんどを占めていた。公取委の累積出荷集中度調査では，平成17年にCR5が72.8となっている $ ^{108} $ 。

公正取引委員会は，独占禁止法の規定に基づき審査を行ってきたところ，次の表の6社は，共同して，冷間圧延ステンレス鋼板の店売り取引での販売価格の引上げを決定することにより，公共の利益に反して，我が国における冷間圧延ステンレス鋼板の店売り取引の販売分野における競争を実質的に制限し，また，6社は，共同して，冷間圧延ステンレス鋼板のひも付き取引での販売価格の引上げを決定することにより，公共の利益に反して，我が国における冷間圧延ステンレス鋼板のひも付き取引の販売分野における競争を実質的に制限していたものであって，それぞれ，独占禁止法第2条第6項に規定する不当な取引制限に該当し，独占禁止法第3条の規定に違反するものであるとして，平成15年12月2日，6社に対し勧告を行い，平成16年1月27日，当該勧告と同趣旨の審決を行った。

表 9：違反事業者，排除措置命令及び課徴金納付命令の対象事業者並びに課徴金額

番号	事業者名	本店の所在地	課徴金額
1	日新製鋼株式会社	東京都千代田区丸の内三丁目4番1号	16億752万円
2	新日本製鐵株式会社	東京都千代田区大手町二丁目6番3号	12億8469万円
3	住友金属工業株式会社	大阪市中央区北浜四丁目5番33号	11億759万円
4	日本冶金工業株式会社	東京都中央区京橋一丁目5番8号	10億3543万円
5	日本金属工業株式会社	東京都新宿区西新宿二丁目1番1号新宿三井ビルディング	9億7716万円
6	JFEスチール株式会社	東京都千代田区内幸町二丁目2番3号	7億6433万円

## ○ データ

鉱工業生産の動態を明らかにし，鉱工業に関する施策の基礎資料を得ることを目的として，経済産業省生産動態統計調査が行われており，このうち鉱鋼製品に関しては，鉱鋼・非鉄金属・金属製品統計において，冷間圧延ステンレス鋼板については冷延鋼板のうちステンレス鋼板として，月別の販売数量(t)が発表されている $ ^{109} $ 。また，価格に関しては，鉱鋼新聞社が，冷延ステンレス鋼板SUS304, 18-8, 2.0ミリについて東京と大阪に分けて月ごとに中心値を整理・公表している $ ^{110} $ 。本稿では，これらのデータの平成12年1月～平成17年12月までを用いた。また，原料価格として鉱鋼石輸入単価を貿易統計から鉱鋼（2601：
精鉱及び焼いた硫化鉄鉱を含む。）の各月の輸入金額を数量で除して算定した $ ^{111} $ 。それぞれの推移のグラフは次の図3のとおりである。

図3：ステンレス鋼板の価格・数量等の推移

なお，図中の縦線はカルテルの始期と終期を示すものである。始期については，勧告審決における「平成14年1月契約分から店売り取引での販売価格を，ニッケル系及びクロム系とも，現行販売価格から1キログラム当たり20円を目途に引き上げることを合意した」との認定から平成14年1月とし，終期については，勧告審決における「平成15年3月12日，本件について，公取委が独占禁止法の規定に基づき審査を開始したところ，6社は，同日以降，これらの各合意に基づく販売価格の引上げを実現するためにそれまで頻繁に開催していた6社の会合を取りやめている等の状況にある」との認定から平成15年3月とした。この間をカルテル期間としてダミーとした変数としている。この図からは，価格低下傾向の中でカルテルが行われ，価格が反転している様子がみてとれる。

これら数値の記述統計は次の表10のとおりである。
表 10：ステンレス鋼板関連の変数の記述統計

価格	数量	鉄鉱石価格	カルテルダミー
平均	252708.3	6017.611	3.218	0.208
中央値	240000	5728.5	2.949	0
最大値	315000	9091	5.801	1
最小値	210000	3065	2.451	0
標準偏差	36501.37	1676.728	0.793	0.409
観測数	72	72	72	72

PRICE：価格(円/t)，QUANTITY：数量(t)，IRONORE：鉄鉱価格(千円/MT)，CARTEL1：カルテルダミー(カルテルの始期と終期の間=1，その他の時期=0)

このほか，日銀企業物価指数のステンレス鋼板（平成12年基準）を価格の動きの参考に，また，ステンレス鋼板用途別受注実績（ステンレス協会），貿易統計のそれぞれ各月分を使用した。

## ○ モデル・推定

## ア 誘導型推定

価格を被説明変数とし，関係するデータと季節ダミーを含めて，次のモデルで価格の推定を行った（対数型を例示している。）。

$$ \begin{aligned}&\log(p_{_{t}})=\alpha_{_{7}}+\beta_{_{7,1}}\log(ironoret_{_{t}})+\beta_{_{7,2}}\log(impq_{_{t}})\\&\quad+\beta_{_{7,3}}\log(fordome_{_{t}})+\beta_{_{7,4}}\log(for\exp_{_{t}})\\&\quad+\beta_{_{7,c}}cartel\_{d}ummy+\beta_{_{7,ca}}cartelafter\_{d}ummy+\varepsilon_{_{7,t}}\\ \end{aligned} $$

ここで，tを期間の番号として， $ p_{t} $ をステンレス鋼板の価格（price），ironoretを鉄鉱石輸入数量価格とし，impq_{t}をステンレス鋼板輸入数量とし，fordome_{t}とforexp_{t}をそれぞれ内需数量と輸出数量とし，cartel_dummyをカルテル期間について表すダミー（カルテル期間＝1，その他＝0）とし，cartelafter_dummyをカルテル期間後について表すダミー（カルテル期間後＝1，その他＝0）とし，かつ，ε_{7}を誤差項とする。ただし，カルテル期間は，上述のとおり平成14年1月から同15年3月である。

ここで $ \alpha_{7} $ ， $ \beta_{7,1} \sim \beta_{7,4} $ ， $ \beta_{7,c} $ 及び $ \beta_{7,ca} $ が推定する係数となる。

また，推定結果のダービン＝ワトソン統計量が非常に小さく，系列相関が疑われたため，LM 検定（ラグランジュ乗数テスト）を行い，ラグの次数が1と推定されたので，AR(1)を入れた推定も行っている。

この結果が，次の表 11 のとおりである。
表 11：ステンレス鋼板関連の誘導型の推定結果

線型

对数型

最小二乘法	最小二乘法
係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)
定数項	260825.300 ***	328854.100 ***	768462.200	10.715 ***	15.568 ***	11.857 ***
(37154.960)	(31117.350)	(4658136.000)	(2.084)	(1.673)	(1.494)
鉄鉱石数量	-0.003	-0.003	-0.001	-0.070	-0.124	-0.014
(0.003)	(0.002)	(0.000)	(0.119)	(0.088)	(0.020)
ステンレス輸入数量	0.006 ***	0.005 ***	0.000	0.209 ***	0.175 ***	0.002
(0.001)	(0.000)	(0.000)	(0.020)	(0.018)	(0.009)
国内需要	-0.036	-0.705 ***	0.096	0.045	-0.229 ***	0.040
(0.245)	(0.211)	(0.114)	(0.087)	(0.073)	(0.042)
輸出需要	-0.872 **	-1.026 ***	-0.134	-0.094 *	-0.132 ***	-0.022
(0.360)	(0.320)	(0.128)	(0.052)	(0.042)	(0.018)
カルテルダミー	13701.290 **	-6367.517	0.072 ***	-0.029
(6184.895)	(5092.135)	(0.024)	(0.020)
カルテル後ダミー	36280.840 ***	-7931.167	0.149 ***	-0.037
(5144.203)	(7509.175)	(0.019)	(0.029)
AR(1)	0.998 ***	1.007 ***
(0.017)	(0.017)
決定係数	0.743	0.855	0.984	0.724	0.858	0.983
自由度修正済決定係数	0.728	0.841	0.982	0.707	0.845	0.981
ダービンワトソン統計量	0.753	1.187	1.238	0.724	1.235	1.279

この結果によると，カルテルダミーを入れることによって，修正済み R2 の値が 0.113（対数型だと 0.138）増加している。カルテルダミーの係数は，線型・対数型共に，正で統計的に有意となって，カルテルによって約 7％の値上げがなされたことが示された。また，カルテル後の期間の価格の動向を示すカルテル後ダミーも正で有意となっており，違反行為終了後もカルテル期間中より価格がより高くなっていることが示されている。ただし，AR(1)を入れた推定だとカルテルダミー・カルテル後ダミーは負になり有意ではなくなっていることに留意する必要がある。

## 樽造推定

同様に需要関数と供給関係を次のとおりとする（対数型を例示している。）。

$$ \begin{aligned}&\log(q_{_{t}})=\alpha_{_{8}}+\beta_{_{8,1}}\log(p_{_{t}})\\ &\quad+\beta_{_{8,2}}\log(for domestic)+\beta_{_{8,3}}\log(forexport)+\varepsilon_{_{8,t}}\\ &\\&\log(p_{_{t}})=\alpha_{_{9}}+\beta_{_{9,1}}\log(q_{_{t}})+\beta_{_{9,2}}\log(ironore_{_{t}})\\ &\quad+\beta_{_{9,3}}\log(exportprice_{_{t}})+\beta_{_{9,c}}cartel\_{d}ummy\\ &\quad+\beta_{_{9,ca}}cartelafte r\_{d}ummy+\varepsilon_{_{9,t}}\\ \end{aligned} $$

ここで，tを期間の番号として， $ q_{t} $ をステンレス鋼板の数量， $ p_{t} $ を価格，fordomesticをステ
ンレス鋼板国内受注数量，forexport を輸出受注数量，ironore_{t} を鉄鉱石輸入価格，及び，exportprice をステンレス鋼板輸出価格とする。cartel_dummy をカルテル期間について表すダミー（カルテル期間＝1，その他＝0）とし，cartelafter_dummy をカルテル期間後について表すダミー（カルテル期間後＝1，その他＝0）とし，かつ，ε_{8} 及びε_{9} を誤差項とする。ただし，カルテル期間は，上述のとおり平成14年1月から同15年3月である。

ここでα8, α9, β8,1～β8,3, β9,1～β9,3, β9,c及びβ9,caが推定する係数となる。

また，同様に最小二乗法，2段階最小二乗法及び3段階最小二乗法で推定を行っている。この場合において，原数値・対数値とも誤差項とは相関せず，また説明変数とは相関し，双方が線形従属関係にはなかった。

この結果が，次の表 12 のとおりである。

表 12：ステンレス鋼板関連の構造推定結果

最小二乘法	2段階最小二乘法	3段階最小二乘法	最小二乘法	2段階最小二乘法	3段階最小二乘法
係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)
定数項	20008.880 ***	21858.020 ***	21854.440 ***	37.614 ***	42.822 ***	42.819 ***
(1475.731)	(1608.307)	(1562.087)	(2.925)	(3.335)	(3.241)
価格	-0.036 ***	-0.045 ***	-0.045 ***	-1.751 ***	-2.227 ***	-2.227 ***
(0.004)	(0.005)	(0.004)	(0.172)	(0.215)	(0.209)
国内需要	-0.027 **	-0.017	-0.017	-0.324	-0.124	-0.124
(0.012)	(0.013)	(0.013)	(0.196)	(0.213)	(0.207)
輸出需要	-0.065 ***	-0.083 ***	-0.083 ***	-0.332 ***	-0.484 ***	-0.484 ***
(0.020)	(0.021)	(0.021)	(0.123)	(0.135)	(0.131)
定数項	185675.600 ***	101265.700	95522.930	15.298 ***	11.462 *	11.416 **
(28391.610)	(212221.000)	(203176.200)	(0.544)	(5.925)	(5.673)
数量	-8.721 ***	0.041	0.667	-0.237 ***	0.256	0.259
(2.466)	(20.193)	(19.332)	(0.059)	(0.681)	(0.652)
鉄鉱石価格	409.558	-13464.660	-12444.170	-0.031	-0.048	-0.041
(2869.224)	(12082.380)	(11562.470)	(0.050)	(0.321)	(0.307)
輸入価格	617145.700 ***	906146.600 **	894857.900 ***	0.466 ***	0.803 **	0.798 ***
(66982.050)	(240555.200)	(230280.100)	(0.058)	(0.314)	(0.301)
カルテルダミー	-34996.750 ***	-22502.490	-21456.560	-0.142 ***	-0.047	-0.046
(5349.952)	(28334.980)	(27126.200)	(0.019)	(0.128)	(0.122)
カルテル後ダミー	-16418.390 **	8549.955	10524.510	-0.067 **	0.131	0.133
(7752.742)	(51886.430)	(49672.650)	(0.028)	(0.255)	(0.244)
式(3)
決定係数	0.651	0.626	0.626	0.672	0.635	0.635
自由度修正済決定係数	0.636	0.610	0.610	0.657	0.619	0.619
ダービンワトソン統計量	0.593	0.598	0.597	0.486	0.496	0.496
式(4)
決定係数	0.890	0.775	0.778	0.888	0.671	0.672
自由度修正済決定係数	0.882	0.757	0.761	0.879	0.646	0.648
ダービンワトソン統計量	1.119	0.955	0.955	1.037	0.904	0.905

この結果によると，線型と対数型の OLS 以外で，想定されるとおり，price(demand)（需要曲線の傾き）の係数は負で有意となり，QUANTITY（供給曲線の傾き）の係数は正となった。このほか，需要曲線における需要要因は負となった。供給関係における費用要因のうち輸入ステンレス鋼板の価格は正の有意で想定どおりとなったが，鉄鉱石価格は負となった。
カルテル期間の価格に関しては，カルテルダミーの係数（cartel_dummy）は線型・対数型とも負となった（有意ではない）。また，カルテル後の係数（cartelafter_dummy）は2SLSと3SLSとにおいて正の傾向を示した。

## ウまとめ

誘導型推定では，ステンレス鋼板の価格力ルテルの実際の価格への影響については，販売価格の下落傾向の中において下げ止まり・反転を目指して行われたとみられる状況がみてとれ，系列相関には有意が必要であるが，カルテルによって約7％の価格上昇が引き起こされ，この傾向が違反行為終了後も残っている結果となった。また，構造推定を用いて需要供給関係をモデル化した分析では，カルテル期間における価格の上昇傾向は示されなかった。

## （４）本ケーススタディのまとめと課題

今回，過去のカルテル事件を題材に，一定期間の価格及び数量の動きについて経済分析を行ったところ，経済分析からも協調的行動が行われていた可能性を示し得ることが示された。これは，データが入手可能かといった制約はあるものの，意思の連絡があったかどうかの証拠が十分でないときに，各社が同時期に価格の引上げを行ったという事後の行動の一致の不自然さを証明するに当たって経済分析が有用であることを示すものである。

本ケーススタディでは，カルテルによる実際の価格への影響を識別することができたが，ここで取り上げた検討対象はいずれも，参入障壁が高く，検討期間内に市場構造を大きく変える参入・退出がなかった寡占的な市場である。そのため，実現し得る価格は競争的な水準よりも高い価格と考えられるが，カルテルによってそれが更に引き上げられたことが識別できたと考えられる。

ここでは，公表された集計データを用いたが，各社ごとの価格・数量のデータに基づいて，その変動を調べることができれば，より適切に変動の内容を分析することができる。また，今回取り上げた財はいずれも生産財であり，一定の各社のブランドはあるにしても，原則として同質財と考えられるところ，差別化された財を分析する場合には，各財ごとの販売価格と数量のデータがあれば，市場での競争の状況，事業者間の共謀の実態について，より詳細に分析することができる。そして差別化された財の分析を行う際には，実際の取引の実態はどのようなものであるか，各社の価格決定はどのようになされているかを調べて，それを基に関係式を組み立てていくことが望ましい。さらに，本章で行った分析はいずれも経済変数の間の静学的な関係を推定しているものであるが，評判・投資等の期間をまたいで効果を及ぼす動学的な関係を想定し，その推定を行う手法も開発されてきていることから，今後，このような新たな経済分析手法についても活用可能か検証していく必要がある。
## 3 小括

第2章第2節（4）でも指摘されているとおり，経済的証拠だけを主たる証拠としてハードコアカルテルを違法とすることは難しい。しかし，本章で行った事例分析から，意思の連絡に関する証拠が十分でない場合，必要なデータさえ入手できれば，事後の行動の一致の不自然さを経済分析を利用して示すことは可能であることが示された。ただし，本章で行った分析手法を用いて実際の事案の分析を行うに際しては，取り上げる財の性質に留意しつつ，適切なデータを入手する必要がある。その際には，因果関係・場合分けの状況（他の変数の動きの加味の仕方）を把握した上で，どのように立証の中で役立てるかを意識して用いることが重要である（例えば，第7章第1節における事例5のようなケース。）。

今後，経済分析をカルテルの立証に活用していくに当たっては，カルテル対象製品の価格のデータが入手できない場合の対応策，経済分析を使用する際，当該事案の立証に際して用いた推計手法の妥当性の説明等について検討していく必要がある。また，できるだけ多くのデータに基づき，シンプルで説明力の高い，いわゆる保守的な手法に基づいて，分かりやすく議論を展開することが重要である $ ^{112} $ 。
（補論）株価を用いた検討：シャッター・ステンレス鋼板

(1) シャッター

シャッターに関しては，誘導型の分析では3～5％の有意な正の係数が見いだされたものの，構造推定では係数が正ではあるが有意とはならなかった。

この理由としては，各社ごとの違いを捨象した集計データでの分析であることが一つの要因と考えられる。そこで，各社の経済状況を反映した一つの指標として株価を採って，それを組み込んだ供給関係の式を推定する（対数型を例示している。）。

$$ \begin{aligned}&\log(p_{_{t}})=\alpha_{_{8}}+\beta_{_{8,1}}\log(q_{_{t}})+\beta_{_{8,2}}\log(fe)+\beta_{_{8,3}}\log(doorp)\\&\quad+\beta_{_{8,4}}cartel\_{d}ummy+\beta_{_{8,5}}cartelafter\_{d}ummy\\&\quad+\sum_{_{i}}\beta_{_{8,i}}\log(stock_{_{i}})+\varepsilon_{_{8,t}}\\ \end{aligned} $$

ここで、前述と同じ変数は同じものを表すとし、新たに加わった stocki は関係人 3 社（i＝三和シャッター工業株式会社、文化シャッター株式会社及び東洋シャッター株式会社）の東京証券取引所月間平均調整後終値を表すものとする $ ^{113} $ 。このプールしたモデルを各社の固定効果があるとしたモデルで分析し、系列相関が疑われたことから White の修正を施している。ここでは前と同様の操作変数を活用し、線型と対数型の 2 段階最小二乘法の推定結果を示すと以下の表 13 のとおりとなる。
表 13

株型	对数型
2段階最小二乘法	2段階最小二乘法
係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)
定数項	5.827 ***	-0.250 ***
(0.183)	(0.061)
数量	0.000 ***	0.032 ***
(0.000)	(0.003)
鋼板価格指数	0.050 ***	0.112 ***
(0.001)	(0.006)
鋼板ドア価格	0.477 ***	0.770 ***
(0.001)	(0.004)
カルテルダミー	0.200 ***	0.006 ***
(0.007)	(0.001)
カルテル後ダミー	0.360 ***	0.014 ***
(0.033)	(0.003)
株価	0.000 ***	-0.004
(0.000)	(0.005)
固定効果
三和シャッター工業(株	-0.062	-0.001
文化シャッター(株)	-0.067	-0.001
東洋シャッター(株)	0.129	0.002
決定係数	0.514	0.493
自由度修正済決定係数	0.495	0.473
ダービンワトソン統計量	1.243	1.269

この結果によると，供給曲線の傾きは想定どおり正で有意となっている。その他供給関係の要因も正で有意となっている。

また，カルテル期間・カルテル後期間の係数も正で有意となっており，一定の価格引上げが行われた可能性が示されている。

ただし，ここで使用した株価データは各企業のカルテル動向と直接は関係しないかもしれない指標であることには留意が必要である。

## （２）ステンレス鋼板

ステンレス鋼板に関しても，誘導型の分析では約7％の有意な正の係数が見いだされたものの，構造推定ではカルテル期間の係数が負となった。

このため，各社の経済状況を反映した一つの指標として株価を採って，それを組み込んだ供給関係の式を次のとおり推定することが考えられる（対数型を例示している。）。

$$ \begin{aligned}&\log(p_{t})=\alpha_{9}+\beta_{9,1}\log(q_{t})+\beta_{9,2}\log(Ironore)\\ &\quad+\beta_{9,3}\log(import\_{p}rice)\\ &\quad+\beta_{9,4}cartel\_{d}ummy+\beta_{9,5}cartelafter\_{d}ummy\\ &\quad+\sum_{i}\beta_{9,i}\log(stock_{i})+\varepsilon_{9,t}\\ \end{aligned} $$
ここで，前述と同じ変数は同じものを表し，新たに加わった $ stock_{i} $ は関係する5社（i＝日新製鋼株式会社，新日本製鐵株式会社，住友金属工業株式会社，日本冶金工業株式会社及び日本金属工業株式会社）の東京証券取引所月間平均調整後終値を表すものとする。ただし，JFEスチール株式会社に関しては，NKKと川崎製鉄が，平成13年に統合基本契約，平成14年に経営統合を行って設立がなされていることから，ここでの変数からは除いている。このプールしたモデルを各社の固定効果があるとしたモデルで分析し，系列相関が疑われたことからWhiteの修正を施している。ここで前と同様の操作変数を活用し，線型と対数型の2段階最小二乘法の推定結果を示すと以下の表14のとおりとなる。

## 表 14

線型	対数型
2段階最小二乘法	2段階最小二乘法	2段階最小二乘法
係数
(標準誤差)	係数
(標準誤差)
定数項	21984.950	7.381 ***
(17323.710)	(0.117)
数量	9.566 ***	0.616 ***
(1.343)	(0.003)
鉄鉱石数量	-7913.487 ***	0.140 ***
(2808.678)	(0.029)
輸入価格	751854.300 ***	0.752 ***
(38381.460)	(0.039)
カルテル	-2403.551	0.073 ***
(2405.934)	(0.014)
カルテル後ダミー	27449.870 ***	0.227 ***
(4302.676)	(0.015)
株価	147.806 ***	0.122 ***
(41.266)	(0.023)
固定効果
日本金属工業(株)	5762.783	0.021
日新製鋼(株)	1577.006	0.005
新日本製鐵(株)	-7962.626	-0.054
住友金属工業(株)	8367.860	0.052
日本冶金工業(株)	-7745.023	-0.023
決定係数	0.776	0.518
自由度修正済決定係数	0.769	0.504
ダービンワトソン統計量	0.869	0.921

この結果によると，供給曲線の傾きは想定どおり正で有意となっている。その他供給関係の要因も正で有意となっている（鉄鉱石価格は実数値で負となっている。）。

また，カルテル期間・カルテル後期間の係数も対数型においては正で有意となっており，約7％の価格引上げが行われた可能性が示されている（カルテル期間の係数は実数値では負となっている。）。

ただし，ここで使用した株価データは各企業のカルテルの状況と直接の関係はないかもしれないことには留意が必要である。また，ステンレス鋼板の事業者においては，経営全体の中でステンレス鋼板の割合が異なることもあり，ステンレス事業の動向が株価に与える影響は異なっている可能性があることにも留意が必要である。
## 第7章 状況証拠からの不当な取引制限（意思の連絡）の立証

## 1 「意思の連絡」の認定につながる間接事実の検討

合意の存在を明示的に示すような証拠がないものの，各社の行動が外形上一致しているなど，カルテルの存在が疑われる状況において，それが単なる意識的並行行為により生じたものではなく，「意思の連絡」の存在によるものであることを立証するには，第2章で議論したように，「共通の了解を人為的に作り出す行為（又は強化する行為）」（人為性）を立証することが必要であると考えられる $ ^{114} $ 。

この点，前記第3章で述べたように，これまでの我が国における不当な取引制限事案の立証においては，「事前の連絡交渉と事後の行動の一致」や，「個別物件における受注調整」を間接事実とする事件が多いものの，意思の連絡の立証を推認させる間接事実はこれらに限られるわけではなく，これら以外の間接事実から意思の連絡を推認することも事案に即して検討する必要があると考えられる。これは，基本的には第4章・第5章の欧米の議論においても，様々な局面において，事案に即して対応が図られてきていることとも符合する考え方である。また，第6章の議論も，様々な方策の一つとして経済分析の活用を促すものと位置付けられよう。

以下では，競争下における通常の企業行動としては考え難い行動について，どのような場合に「人為性」を立証し得るのかについて，我が国における過去の事例や，米国及び欧州の事例も参考にしつつ，検討する（このうち，事例1及び事例2は，意思の連絡の存在なくして説明がつかない事業者の行動であることが比較的立証しやすいと考えられる。）。また，競争下における通常の企業行動としては考え難い行動が存在する場合，何らかの競争制限的な合意を背景としている可能性は比較的高いと考えられるので，事件審査の端緒として活用することも可能であると考えられる。

## 【事例 1】実効性確保手段の存在

競争者間において情報交換を行うことは，直ちに独占禁止法上問題となるわけではなく，また，常に意思の連絡を立証する間接事実となるわけでもない。ただし，複数の競争者が一斉に値上げを行った後，各社の値上げの進捗状況について情報交換しているような場合に，そのような情報交換が行われている理由として，何らかの値上げ合意が存在することを背景とし，その実効性を確保するために行われているとしか考えられない（その他の理由による説明が説得力を持たない $ ^{115} $ ）ことがある。このように，当該情報交換をカルテル合意の実効性確保手段であると評価して差し支えない場合には，意思の連絡を立証（推認）できると考えられる。
過去の事件についてみると，前掲のポリプロピレン価格力ルテル事件においては，値上げの合意後に各社が責任を持って値上げ交渉を担当する「責任分担ユーザー」を決定していた事実が認定されている。また，同じく前掲の航空貨物運賃価格力ルテル事件においては，値上げの合意後，平成14年11月から同19年11月までの5年間，再三にわたって開催された会合の内容について詳細に認定されている。

このように，価格力ルテル事案においては，値上げ後に，カルテル合意会合の担当者と目される者同士で各ユーザーに対する値上げの進捗状況を報告し合っていたり，値上げを受け入れないユーザーに対する対策を同業者間で検討したりしているような場合が多くみられるが，このような行動は，通常，各社が単独で値上げを実施している場合に採られることは考え難く，「他社と共同して」値上げを成功させようという意思の下に行っているものと考えるのが自然であると思われる $ ^{116} $ 。

このような行為の存在理由は，そこに何らかの「意思の連絡」の存在なくして説明することはできないものと考えられる。つまり，実効性確保手段の存在は，「意思の連絡」が存在することを推認する間接事実となると考えられる。

なお，事前の連絡交渉を具体的に認定することなく意思の連絡を推認できるとして，その場合に合意の内容はどのように特定するかは問題である。この点，各社の発言内容（「●●円の値上げを目指して」）や，各社の取引先との値上げ交渉の内容等から，合意の具体的内容を推認することは可能と考えられる。これは，入札談合事件において複数の個別物件における受注調整の内容からそれらに共通する基本合意の存在を推認するのと同様の考え方である。

## 【事例 2】目的や内容が不明な会合の存在

東芝ケミカル事件においては，①事前の連絡交渉，②その内容，及び③事後の行動の一致という三つの間接事実から意思の連絡を推認していることから明らかなように，当該事件においては，事前の連絡交渉の内容が対象商品の値上げに関するものであることが認定できていた。また，同様の立証手法を用いた他のカルテル事案においても，「事前の連絡交渉」の内容がカルテル合意に向けたものであったことが認定できていた。

では，①何らかの会合の存在が認められたとしても，②その会合の内容や目的が不明であるような場合，このような会合の存在という事実のみが意思の連絡を推認する上で有用な間接事実の一つとなり得るだろうか。

同業者による一斉値上げといったカルテルの存在が疑われる状況において，会合の目的や内容が不明であるものの，事業者間の会合が存在したというだけで，当該事実がカルテルや入札談合に係る何らかの人為性を示し，意思の連絡を推認する間
接事実となると判断することは，通常は困難と考えられる。

しかし，その目的や内容までは分からなくとも，その会合の出席メンバーが各社の価格決定権を有する者であり，かつ，これらのメンバーが普段は顔を合わせることがないにもかかわらず，値上げの直前の時期にのみ会合を開催しているような事実も認められ，当該会合の内容や開催目的について，他の合理的理由の存在の可能性を否定できるような場合には，当該会合の存在が，人為性を示す上で有用な間接事実となるのではないだろうか。

さらに，複数回の値上げがある事件において，毎回，値上げ直前に内容不明の会合が開催されているといった事情が認められるような場合には，それらの事情は，会合の存在が値上げの人為性を示す間接事実であると評価することについて，説得力を増す要素となると考えられる。

以上のような立証上有用な事実として評価できない場合であっても，こうした目的や内容が不明の会合の存在という事実は，少なくともカルテル・入札談合に係る人為性を示すものと考えられる他の間接事実の推認を補強する事実にはなり得ると考えられる。

## 【事例 3】Pay-for-delay（競争者間における合理的な説明がつかない金銭の授受）

米国ではハッチ＝ワックスマン法の下，最初の後発薬（ジェネリック薬）の参入に対してだけ一定のアドバンテージが見込まれており，この期間に特許切れの先発薬について，後発薬メーカーが参入できる状態になっているにもかかわらず後発薬の販売開始が行われていない（あるいは遅らせている）という状況において，当該先発薬のメーカーが後発薬のメーカーに対して金銭の支払いを行っているという事例がある（米国で Pay-for-delay として競争当局が取り上げているものである $ ^{117} $ ）。本来，後発薬メーカーは，先発薬の市場に参入することで利益を上げるために後発薬の開発・販売を行うはずであるところ，後発薬の開発が終了して先発薬の市場に参入できる準備が整っているにもかかわらず，なかなか先発薬の市場に参入せず，先発薬メーカーから趣旨不明の金銭を受け取っているとすれば，「先発薬メーカーは，後発薬メーカーが参入しない（あるいは参入時期を遅らせる）ことの見返りに，後発薬メーカーに金銭を支払う」ということで合意したことにより，このように一見して不合理な行動が採られたとも考えられ，議論となっている。

このように，①競争事業者間における趣旨不明な金銭の授受と②当該競争事業者間の不自然な競争回避行動が認められた場合に，当該競争事業者の間で競争を制限するための意思の連絡があったと推認することも可能な場合があるものと思われる。

入札談合事件においても，各個別物件において，入札参加業者のうちの1社が，他の入札参加事業者に趣旨不明の金銭を支払っており，かつ，当該金銭を支払った
入札参加事業者が受注しているような事実が認められ，併せて高い落札率などの他の間接事実も認められれば，これらの事実から入札参加事業者間における意思の連絡の存在を推認することができる場合もあるものと考えられる。

## 【事例 4】設計協力

入札談合事件においては，発注者や発注者から設計業務を受託したコンサルタント会社等への設計協力といった技術的な協力をした者が受注予定者となるというような「汗かきルール」などと呼ばれる受注調整ルールが存在することがある。

総合評価方式における入札方法の場合には，入札価格の低廉さ以外に，工事の品質を高める技術提案や工事の施工に関するノウハウ等の内容も落札者を決定する評価の対象となる。したがって，この場合は，発注者等に対して設計協力をすることは，入札の過程において予定されている方式や内容である限り，特段不自然なものではない。

しかし，総合評価方式を用いない競争入札においては，原則として入札価格のみが落札結果を左右することとなる。このような入札方法を採用している物件において，入札参加事業者が発注者等への設計協力を行っている事実，特に，これを無償又は合理性のない低廉な対価で行っている事実があれば，それは競争入札の公正性を疑わせる事実であるということができる。すなわち，工事の設計等は本来発注者等が行うべきであるところ，入札参加事業者が自らその費用を負担するなどして設計協力するということは，入札参加事業者は，設計協力することにより何らかの代替的な経済的利益が獲得できるからであると推認される。ここでいう代替的な経済的利益の代表例が，工事の受注である。過去の事件 $ ^{118} $ においても，「設計協力した者が当該工事を受注する」というルールで入札談合がなされていた例がある。

特定の工事において設計協力を行った入札参加事業者が当該工事を落れしているという事実のみでは、「設計協力した者が当該工事を受注する」というルールの存在について強く推認することはできないものの，発注者や製品，技術等，市場を共通にする複数の工事においていずれも設計協力した者が当該工事を受注していれば，汗かきルールによる入札参加者間の受注調整が存在することを推認する有力な間接事実の一つとなり得る。

また，このような談合の方式は，設計協力が無償又は合理性のない低廉な対価で行われている場合には，談合の存在を特に強く推認できるのではないか。すなわち，無償の場合も含め，発注者等が合理的な経済負担なく設計協力を受けている場合には，設計協力者において何らかの見返りとなる経済的利益があることが強く推認され，このような形での設計協力について合理的な説明ができないということであれば，これらの事実は，入札談合が行われていることを強く推認する間接事実になる
ものと考えられる。

## 【事例 5】原材料価格と連動しない価格設定

製造コストに占める原材料価格の割合が高く，製品の販売価格が原材料価格の上下と密接に関係しているような市場においては，原材料価格の上昇分を製品価格に転嫁する必要性は各社において共通する事情であるから，原材料価格の高騰後に各社が近似した時期に同一又は同様の値上げを行っている事実のみをもって，意思の連絡を推認することは難しい。

しかし，そのような市場において，原材料価格高騰後に各社が同様の値上げを行った後，原材料価格が下落したにもかかわらず製品の販売価格が各社とも維持されていたり，あるいは原材料価格が一定であるにもかかわらずその他の外部的要因もなく各社が同一の値上げをしたりするような，原材料価格と製品の販売価格が連動していないような場合はどうだろうか。製品の販売価格が原材料価格の上下と密接に関係しているはずであるにもかかわらず原材料価格と製品価格が連動していないという，企業の行動としては不自然な状況が，各社に共通してみられ，かつ，それにつき合理的な説明が得られないような場合には，人為性の存在をうかがわせる事実として，意思の連絡を推認する間接事実であると評価できないだろうか。

この点について，事業者側からは，ユーザーからの値下げ圧力が強いために元の販売価格が低すぎただけであり，価格の維持や値上げは適正な利益を確保するためには合理的であり，何ら不自然な要素はないとの反論も予想される。

しかし，ユーザーからの値下げ圧力が強いような市場であれば，原材料価格が下落したにもかかわらず，原材料価格上昇に伴って引き上げた製品価格を引き下げることなく維持することは基本的には困難なはずであり，そのような原材料価格の変動と連動しない製品価格の状況が各社に共通して生じており，かつ，各社が独自に価格決定を行ったといえる合理的な理由がなければ，他の間接事実 $ ^{119} $ と併せて考えることで，意思の連絡の存在を推認することも可能ではないか。

## 【事例6】規則的な入札行動

正常な競争が行われている市場であれば，入札参加メンバーの顔触れや入札価格の水準といった入札行動，落札事業者や落札率といった物件の受注状況は，地理的状況や工事の難易度といった物件概要，経営状況や手持ち物件の数といった個別事業者の状況によって様々な結果となる可能性があり，通常，一定の規則性を持った結果となることは考え難い。

平均的な落札率が高いという事実から談合の存在を推認できるかという議論 $ ^{120} $ が
あるが，この点，落札率だけでなく，落札できなかった入札参加事業者の入札行動（入札価格の状況）を分析してみることも重要と考えられる。つまり，入札結果における入札参加事業者の入札行動をある程度の事例数について検証した結果，得られた何らかの規則性から人為性を推認するという方法である。

例えば，予定価格が事前に公表されていないにもかかわらず，ある物件において，落札事業者が97%で落札し，他の入札参加事業者は落札事業者よりも1～2%程度高いが98%～99%という近似の幅で入札しているという事実があるとする。積算ソフトの精度向上によって各社の見積価格が同一となりやすいことなどを考慮すれば，そこから意思の連絡を推認することは困難であるとも思われる。しかし，このような入札価格の状況（落札者が97%，他の入札参加事業者が98～99%）が，一物件についてのみ認められるのではなくほとんど全ての物件にみられるならば，単なる偶然として評価することができるだろうか。つまり，単独では人為性を認めることが困難な事実であったとしても，その数が増えれば，人為性を強く推認できる間接事実となり得るのではないか。さらに，そのような入札価格の状況と，公共事業が減少した結果発注物件数が減少し各社が積極的に受注活動をせざるを得ない市場環境にあるといった事情を組み合わせて評価することができれば，推認力がより強くなると考えられる。

このほかにも，予定価格が事前に公表されていない入札物件において2回以上の入札で落札事業者が決定した場合に，1回目の最低応札者と2回目以降の最低応札者が同一事業者であるという規則性なども考えられる。

つまり，個別物件のみでは，意思の連絡を推認する手掛かりにはならないような場合であっても，ある程度まとまった物件数を継続的に分析し，各物件間に共通の規則性を分析することで，通常の競争が行われている市場においては説明し難い規則的な入札行動として捉えることができれば，これを根拠に意思の連絡を推認することが可能な場合もあると考えられる。

前掲の郵便区分機入札談合事件では，2社のうち郵政省内示を受けた者のみが入札に参加した結果，広く発注物件への入札の参加を促す一般競争入札の全てについて，2社が共に入札に参加した物件がなかったという不自然な規則性について，意思の連絡なくしては考えられないと東京高裁は判断している。このほかにも，ジェット燃料談合事件では，予定価格を超えた入札が3回繰り返され，その3回とも最低価格入札者が同じで，予定価格の再算定後の入札でも同じ者が落札しているという事実が意思の連絡の認定に用いられている。
## 2 立証水準

状況証拠を活用してカルテルを立証しようとする場合，これまでみてきたように，『何について』（立証対象），『どのように』（立証手法）立証するのかという問題に加えて，『どこまで』の立証をする必要があるのかという立証水準の問題を避けては通れない。以下，カルテルを立証する上で求められる立証水準について検討を行う。

立証水準は，証明度，すなわち，特定の事実について「証明された」と認めるためにはどの程度の心証が形成される必要があるかを決める規範的な概念である。訴訟において認定される事実について，100%の真実性を持つと認定することは困難であり，争いがある事実の認定は，証拠により一定以上の確実性が認められる場合に，その事実について「証明された」と評価することになる。この「一定以上」とはどの程度をいうのかが立証水準の問題である。我が国の訴訟において求められる立証水準は，裁判例の蓄積によって一定の規範が立てられており，またこれは基本的に学説の支持も得ているところ，その内容は事件の類型によって異なる。

すなわち，民事訴訟においては，「訴訟上の立証は，一点の疑義も許されない自然科学的証明ではなく，経験則に照らして全証拠を総合検討し，特定の事実の存在を是認しうる高度の蓋然性を証明することであり，その判定は，通常人が疑いを差し挟まない程度に真実性の確信を持ち得るものであることを必要とし，かつ，それで足りる」とされている $ ^{121} $ 。

また行政訴訟（取消訴訟）においては，「立証の程度は，特別の定めがない限り，通常の民事訴訟における場合と異なるものではない。そして，訴訟上の因果関係の立証は，一点の疑義も許されない自然科学的証明ではないが，経験則に照らして全証拠を総合検討し，特定の事実が特定の結果発生を招来した関係を是認し得る高度の蓋然性を証明することであり，その判定は，通常人が疑いを差し挟まない程度に真実性の確信を持ち得るものであることを必要とすると解すべきであるから，・・・『相当程度の蓋然性』さえ立証すれば足りるとすることはできない」とされている $ ^{122} $ 。

以上に対して刑事訴訟においては，「刑事裁判における有罪の認定に当たっては，合理的な疑いを差し挟む余地のない程度の立証が必要である」とされている $ ^{123} $ 。

立証水準は裁判官の心証によるものであり，定量化が困難であることは述べるまでもないが，刑事事件において求められる立証水準は民事事件及び行政事件におけるそ