Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
②目的又は効果が，現実の又は潜在的な競争者間の市場における行動に影響を与え，若しくは市場で取ろうと決めた行為又は取ろうと考えている行為を競争者に開示する事業者間の直接的又は間接的なコンタクト（砂糖事件（Suiker Unie）1975），③不確実性を実質的に減殺させる直接的又は間接的なコンタクト（Anic（1999）；Cimenteries CBR（2000））である $ ^{96} $ 。

欧州委員会競争総局へのヒアリングによると，40年間の経験により concerted practice には2種類のタイプがあることが明らかになった。

①並行行為の証拠は存在するがコンタクトの証拠が存在しない場合，並行行為の証拠及び全体的なコンテキスト（特に市場の性格）から，事前のコンタクト（執筆者注：コンタクト概念の内容，取り分けコミュニケーション概念との異同については必ずしも明確でない。）が並行行為の唯一の説得的な説明を示すか否かである。適法であるtacit collusion（意識的並行行為）が同様に説得的である場合には競争法違反とならない（Imperial Chemical Industries, Suiker Unie; Wood pulp）。

②コンタクトの証拠は存在するが並行行為の十分な証拠が存在しない場合（値上げカルテル事件において，各社の値上げ状況が一律でなく，値上げ幅等にばらつきがあるケース等）において，被疑者からの反証がない限り，concertationに参加しかつ市場で活動している経済主体は，取り分け長期間にわたって定期的に会合に参加している場合には，市場でその商品について決定を行う際に，競争者との間で交換した情報を考慮していると推定されなければならないとする。これは「Anic推定」と呼ばれており，こうした場合には並行行為の十分な証拠が存在しなくても反証なき限りconcertedpracticeを認定し得るとされている。ちなみに欧州司法裁判所は，T-Mobile事件において，「Anic推定」は，競争者が他の参加者に不確実性を減少させる情報を提供する反競争的な会合に，1回だけ参加した事業者についても，適用できるとした。

また，同インタビューによれば，「目的」と「効果」については，二つの分類があるといわれる。「その性質からして」競争を制限する制限は“object”制限といわれる。agreement又はconcerted practiceが“object”制限と分類される場合には，それだけで第101条第1項に違反する。これに対し，agreement又はconcerted practiceが“object”制限に分類されない場合（“effect”制限），欧州委員会が反競争的「効果（effect）」を立証できた場合にのみ違法となる。この効果は，経済的証拠又は文書による証拠によって証明し得る。計量経済学的証拠は必ずしも求められない。

## （2） 证明

E U 法では，直接証拠とは，それのみにより違反の存在を証明する証拠をいう。カルテル会合に関する明確な記録，又は（例えばリニエンシー申請のために作成された）コーポレート・ステートメントの証拠が通常これに属する。

間接証拠ないし状況証拠については，まず，ＥＵカルテル法の原則は，「個々の証拠は独
立してではなく全体としてみなければならない「items of evidence should be regarded not in isolation but in their entirety」ことである（Imperial Chemical Industries; Aalborg Portland）。その意味で，間接証拠（状況証拠）はまばらで（sparse）あるいは曖昧な（equivocal）証拠である。

間接証拠には，①裏付けられるべき証拠（(i)A 会社の文書で，B 会社は争い，C 会社は同意するもの。（ii）手書きのメモで，それ自体は曖昧なものだが，他の文書により補完されることにより明確になるもの），②欧州委員会が，推測（「他の説得的な説明」がない場合）又は推定（“distancing” rule など）によってのみ，agreement 又は concerted practice を証明できる証拠（(i)A 社と B 社がアムステルダムの X ホテルにおいてカルテル会合を開催したという直接証拠があり，欧州委員会は C 社が同日にそのホテルに，明確に適正な目的なくして滞在したという旅行記録を見付つけた場合，欧州委員会は C 社も当該会合に参加していたと推測できる。（ii）A 社と B 社が反競争的な話合いをした会合に，A 社，B 社，C 社が参加していたという直接証拠がある場合で，C 社については会合に参加したがどのような発言をしたかについて証拠がない場合，C 社が会合に参加していたという証拠は，C 社がカルテルに参加したことの「間接的な」証拠であるが，カルテルへの参加を推定するに十分な証拠となる。（iii）A 社，B 社，C 社全てが，同じ日の数時間以内に価格を引き上げ，かつ顧客に価格引上げを告知するそれぞれの手紙に同じ言葉が用いられていたという証拠がある場合，この並行行為は，間接証拠となるが，「他の説得的な説明」がないならば十分な証拠になるかもしれない）。

なお，状況証拠のみから agreement 又は concerted practice を証明できるかについては，Aalborg Portland 判決が，できると述べている。しかし，状況証拠のみにより実際に立証された事件の存在は知られていない。なお，並行行為に関する証拠のみから concerted practice を立証しようとした事件に，Compagnie Royale Asturienne des Mines 事件，ウッドパルプ事件，CISAC 事件 $ ^{97} $ があるが，最初の2件は欧州司法裁判所が欧州委員会決定を取り消し，CISAC 事件は欧州一般裁判所に係属中である。CISAC 事件の欧州一般裁判所判決が出れば，この論点はより明確になるかもしれない。

なお，他の類型の証拠の分類としては，有罪を証明する証拠（inculpatory evidence）/無罪を証明する証拠（exculpatory evidence），同時に発生した証拠/事後の証拠，書面の証拠/口頭の証拠がある。

米国のプラスファクターの考え方はE Uでは明示的に採用されておらず，E U法では，共同行為の「唯一の説得的な説明」が事前の共謀である場合に，並行行為は違法となる。その場合は，欧州委員会は，事前の共謀に関する直接証拠を持っていなくてもよい。この点がウッドパルプ事件の核となる判示である。プラスファクターの考え方がE Uで明示的に採用されてないのは，「並行行為」の事件が少ないためかもしれない。ただし，並行行為に関する唯一の説得的な説明が事前の共謀であることを証明する要因は全てが重要であり，また，並行行為に関する事実が重要である場合もある（例えば，並行行為が，同じ日の数時間以内に起こった事実，それぞれの会社が顧客に価格引上げを告知するそれぞれの手紙
に同じ言葉が用いられていた事実)。

## 5 補論

それでは，実際には，どのような証拠からconcerted practiceは認定されているのか。Vito Auricchio論文 $ ^{98} $ は，イタリア競争当局の最近の事例について，ウッドパルプ事件判決の基準では説明できないものとして批判的に紹介しているが，最近の実務を知る上で興味深い。ただし，決定等は原典がイタリア語で書かれており確認できないので，上記論文をそのまま紹介する。

ジェット燃料事件では $ ^{99} $ ，ローマ空港及びミラノ空港におけるジェット燃料供給者が，供給する燃料のデータ，料金，利用可能量の情報交換を，相互に，又は多数のジョイントベンチャーを通じて行い，さらに，シェア分割を行った。これにより新規参入者は排除され，航空会社が在庫や輸送手段に直接にアクセスすること（self-supply）を妨げ，航空会社が自己調達することも排除した。本件では，①センシティブな情報の交換，②情報交換は，競争者の直接の（又は間接の）コンタクトによってなされ，証明水準は十分に高いと評価される。さらに情報交換は（市場分割という）ハードコア制限の手段でもあったとする。

人工肛門・人工膀胱（オストミー）装置事件 $ ^{100} $ は，地域保健局への同装置の供給に関する入札談合事件である。地域保健局のコンソーシアムのコーディネーターは，いわゆる単一供給者（single supplier）制度，すなわち最も低い対価を付けた一つの会社と全量供給契約を締結することによって調達をしようとした。より高い価格を設定したものは市場全体を失うため，この手続は市場のプレイヤーに競争圧力を与える。イタリア国内において合計95％のシェアを持つ四つの会社は，2003年と2004年にコンソーシアムから入札に招かれ，入札資格を与えられたにもかかわらず，入札に参加しなかった。イタリア競争当局は，入札に参加しないという決定は，一事業者団体の会合を開き，単一供給者制度はほとんど利益をもたらさないと不満を述べた—四つの会社によるconcerted actionの結果であるとした。上記の事業者団体の会合においては，各社の代表は入札の参加に関するagreementに達しなかった。4社は，上記会合において，新しい入札制度がもたらすいくつかの政府規制上の問題点を議論しただけであった。また，上記会合の後，この事業者団体は，監督官庁に対して，新しい入札方法が既存の政府規制に適合するか疑問を示す提出をしていた。イタリア競争当局は，事業者団体での競争者間のこのコンタクトについて，この会合の過程において，新しい入札条件を承認しないという表明がなされたとし，それは会合の全参加者が入札をボイコットするであろうことを黙示的に再確認するものであると判断した。

育児用ミルク事件では $ ^{101} $ ，イタリア競争当局は，主要な育児用ミルク生産者が人為的に高価格を維持するconcerted practiceを行ったとした。（筆者によれば）正当な理由 $ ^{102} $ があるに
もかかわらず，イタリア競争当局は，全てのイタリアの生産者がイタリアのミルクの小売価格が他の欧州諸国より高くなるように並行的行為を行ったと主張した。さらに，イタリア競争当局は，それぞれの生産者が薬局に希望小売価格の価格表（リスト）一その後，薬局が（そして"market intelligence"によって生産者も）アクセスできるデータベースに掲載される一を提供することが，競争者間の間接的なコンタクトだとした。加えて，2004年には，育児用ミルク生産者は，担当大臣からの値下げの要請を議論するために数回開催された会合に参加した。イタリア競争当局によれば，生産者が，希望小売価格のリストを提供したこと（及びこのリストは他の生産者にも利用できること）は，全ての生産者が薬局及び卸売業者に類似のリベートを提供したことにより一層問題になる。それゆえ，競争者の希望小売価格表（リスト）にアクセスできる生産者は，競争者が卸売段階において請求する対価を容易に計算することができる。イタリア競争当局によれば，このような「間接的な」コンタクトからして，当該市場でなされた行為の「並行性」はtacit collusionの結果であると推測できるとしたという。
## 1 本章の検討対象・経済分析の位置付け

## （１）本章の検討対象

本章では，第2章第2節（3）の状況証拠の分類のうち，経済的証拠，中でも，②市場行動に関する証拠となる，協調的行動が存在している場合の当該協調的行動の不自然さを立証するための経済分析の活用の可能性について検討する。

これを第3章第1節（1）の基本的な立証構造図に位置付けると，次の図のとおりとなる。事後の行動データを経済分析・統計的に検証し，事後の行動の一致の不自然さを意思の連絡の立証を補強する状況証拠の一つとして考えるものである。分析に当たっての検討材料として，過去のカルテル事件について，政府統計等公表データを使用したケーススタディを行う $ ^{103,104} $ 。

## カルテル

## （２）本章で行う経済分析の手法

経済分析を活用して事後の行動の一致の不自然さを立証するためには，事後の行動の一致が生じた要因を検討し，それに影響を及ぼした様々な状況を検討する（場合分けをする）必要がある。事後の行動の一致があった原因としては，事前の話合いがなされた可能性は
考えられるが，それ以外の要因（同時期に原料が高騰した，同時期に需要が急増した）も考えられる。このような場合に，経済分析を活用して，そうした様々な要因のそれぞれの影響を与えている度合いについて分析を行って，それらを考慮した上でも，事後の行動の一致は事前の話合いが行われていた可能性が高い，すなわち，事前の話合いがなされていないという帰無仮説は有意に棄却されることを主張・立証することが可能である。

通常，不自然に一致した価格上昇の原因としては，需要増加，供給減少，かつ／又は，事業者の共謀といったことが考えられる。市場全体で通常の右下がりの需要曲線と右上がりの供給曲線を想定すると，需要増加は，需要曲線の右方シフトが生じ，数量・価格とも増加・上昇する状況と考えられ，供給減少は，供給曲線の左方シフトが生じ，数量は減少するが価格が上昇する状況と考えられる。価格に関連するこれらの要因を識別して，その中から，事業者の共謀の存在を示そうとするときに経済分析が活用され得る。ある要素の変動が，価格の変動にどれだけ関係しているかに関し，実際のデータを集めて，回帰分析を行うなどして，例えば「この時期の価格上昇に関しては，需要要因が〇％，供給要因が△％寄与していると考えられるが，それらを勘案した上で，協調的行動（第2章第2節（3）〔経済的証拠〕参照）が行われていないという可能性は，統計的に有意に棄却される。」といった分析結果が考えられる。

これを示すために，以下の節では，過去の3件のカルテル事件を取り上げて，公開データに基づいたケーススタディを行い，実際のカルテル事件に対し経済分析を活用することで，経済分析の有用性を検討している。ただし，本章で分析の基礎としたデータは，公開されている集計データであり，公正取引委員会が事件審査のために収集したものを用いたものではない。したがって，実際の事件において認定された商品範囲等とは異なったものであり，本稿の分析をそのまま審判や裁判の証拠として用いることはできないことには留意が必要である。

なお，経済分析の手法としては，こうした数量的手法・統計的検証だけでなく，経済学的な考え方で事案を把握して，例えば，価格上昇が生じていたならば，それは需要の増加あるいは供給の減少のいずれかの要因であったかを聴取すること，供給の減少ならば，原料高騰等の外的要因の可能性を調べること，これまでの価格の動きとその要因を聴取すること，問題としている価格上昇と過去の価格上昇局面を比較検討すること，それらに基づいて事案の背景にある経済的メカニズムを考える手法もある。
ケーススタディの前に，経済分析の基本的事項について以下のとおり解説する。

## 回帰分析

回帰分析とは，2つ以上のデータの関連をみるものである。

A 行：1, 2, 3, 4, 5, 6

B行：2，4，6，9，11，12

上の関係は，B行はA行の2倍であるが，4番目と5番目の数値だけ+1ずれている。両者の関係は次のグラフのとおりである。

この関係を直線で近似したときに，全部の点を通るように１本の直線を引くことはできない。そこで，１～６のそれぞれの点で誤差が生じるときに，その誤差を合計したものを一番小さくする形でこのグラフに直線を引いて，近似する手法が採られる（誤差の二乗を最小にしようとするため最小二乗法といわれる）。その結果が次のとおりである（例えば，エクセルのグラフのコマンドで「近似曲線の追加」でできる。）。

こうした考え方が回帰分析の基本であり，これらの関係式の推計に加え，ある要素のある期間を1，その他期間を0とするダミー変数を入れるなどして，その当てはまり具合を検討していくものである。
## ○ダミー変数

先にみた２種類のデータの関係を再掲する。

A 行：1，2，3，4，5，6

B行：2，4，6，9，11，12

先のグラフの中の式でみたとおり，AとBの関係は，B=2.1143×A-0.0667で近似される。

ここで、このデータの関係を把握するために、次のデータを考える。

C 行：0, 0, 0, 1, 1, 0

C行の数値を用いることによって，A，BとCの関係は次のとおり表すことができる。

$ B=2 \times A + 1 \times C $

このようにある場面で特定の事項があったかないかを示す際に，0と1を用いて表したものをダミー変数と呼ぶ。そこで，例えば，カルテルとされる期間にダミー変数を設定して，そのダミーの係数が統計的に有意かどうかによってデータからカルテルの有無を推論することが考えられる。

## ○統計的有意性

経済分析の検討で取り扱う事例においては，統計的有意性という考え方が用いられる。上図の値を例にすると，まず x の係数である 2.1143，あるいは定数項-0.0667 はゼロであるとする仮定を立てる $ (y=0x+0) $ 。そこで，仮に 100 回，上の A 行，B 行のような値が観測される状況が生じ，データが収集されたとき，その関係を推定する式を作ったとき，その係数の値が偶然にここでの値 $ (y=2.1143x-0.0667) $ 以上ゼロから離れる可能性が 5 回（あるいは 10 回又は 1 回）未満しかないため，偶然この関係が生じたとする考え方は棄却されるとするものである。これを，その係数が「（統計的に）有意である」と述べるものである。

すなわち，関係がなかった（例えばカルテルはなかった）とする仮説を，有意に棄却できるかどうかを示そうとするものであり，全く関係がなかった（カルテルがなかった）場合偶然そうしたデータが生じる確率は極めて小さいということを述べるものである。

## 計量分析の限界，留意事項

回帰分析を中核とする計量分析には一般的に次のような限界があり，それを踏まえた上での活用が必要である。

因果関係：計量分析の独立変数・従属変数は仮定として置かれ，その統計的有意性が検証されるものであるため，そうしたモデルの妥当性を常に意識する必要がある。

同時性：代表的なものとして需要曲線と供給曲線に基づく市場均衡の決定の際に問題になることで，観察されるデータは均衡値，交点の軌跡であることから，それら二つの式を連立して同時に推定すべきことが必要となることである。これに対応するために操作変数法などの手法が用いられることになる。

多重共線性：説明変数間に強い相関関係があるときに生じる問題であり，これがあると推
定結果が偏りを持ったり不安定になったりすることが知られている。

構造変化：時系列やパネルのデータを用いるとき，データの対象期間内では係数は変化しないとの前提で推定を行う。しかし，経済や産業の構造の変化でこうした係数も変化する可能性がある。構造変化の時点を検証する手法等も開発されている。

（この基本的事項の説明は，小田切ほか「競争政策で使う経済分析ハンドブック－CPRCハンドブックシリーズNo.1－(CR06-11)」(2012年2月6日)の第1章を参考としている。同報告書も併せて参考とされたい。）
## 2 ケーススタディ

## （１）ケーススタディ１：軸受価格力ルテル

公正取引委員会は，軸受製造販売業者に係る価格力ルテル事件について犯則調査を行ってきたところ，独占禁止法に違反する犯罪があったと思料して，同法第74条第1項の規定に基づき，平成24年6月14日，表1のとおり日本精工株式会社ほか2社及び同犯罪当時に被告発会社3社で軸受の販売に関する業務に従事していた7名を検事総長に告発した。また，平成25年3月29日に排除措置命令及び課徵金納付命令を行った。

この刑事告発における被告発会社3社は，軸受の製造販売等の事業を営む者であり，被告発人7名は，被告発会社3社の従業者として，軸受の販売等に関する業務に従事していた者である。

表 1：被告発会社一覧

被告発会社	本社所在地等	産業機械	自動車
日本精工株式会社	東京都品川区大崎1丁目6番3号	○	○
NTN株式会社	大阪市西区京町堀1丁目3番17号	○	○
株式会社不二越	富山市不二越本町1丁目1番1号	○

本件は，産業機械用軸受・自動車用軸受の販売等に関する業務に従事していた者が，同一会社に所属する被告発人及びその他の従業者らと共謀の上，産業機械用軸受・自動車用軸受の製造販売等の事業を営む他の事業者の従業者らとともに,平成22年5月～8月の間，販売価格を共同して引き上げることなどについて，会合を開催するなどして協議を重ね，同年7月1日以降に納入する産業機械用軸受・自動車用軸受の販売価格を同年6月時点における被告発会社3社等の販売価格から，引き上げることを販売先等に申し入れるなどして，軸受の原材料である鋼材の仕入価格の値上がり分を産業機械用軸受の販売価格に転嫁することを目途に引き上げることなどを合意し，もって被告発会社3社等が共同して，産業機械用軸受・自動車用軸受の販売に関し，被告発会社3社等の事業活動を相互に拘束することにより，公共の利益に反して，産業機械用軸受の販売に係る取引分野における競争を実質的に制限したものである。

なお，カルテルの終期に関しては排除措置命令において，平成23年7月26日，本件について，公正取引委員会が独占禁止法第102条第1項の規定に基づく臨検及び捜索を行ったところ，同日以降，違反行為は行われていないとの認定がなされている。このため，同日以降，合意は事実上消滅しているものと認められるとされていることから，平成23年7月とした。
## ○ 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，このうちの機械統計において，ベアリング関係のデータが「軸受（玉及びころ軸受に限る）」などとして，月別の販売金額（百万円）と数量が発表されている $ ^{105} $ 。本稿では，この公開データの平成19年1月～平成24年6月までのデータを用いた。ただし，品目の中から，軸受ユニットが除かれているため，「軸受（玉及びころ軸受に限る）」の中から「軸受ユニット」を減じて用いている。また，価格データについては単価（出荷金額／数量）を用いている。

それぞれの推移のグラフは次の図1（単価・数量の推移）のとおりである。

図1：単価・数量の推移

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。始期については上述のとおり平成22年7月とし，終期については平成23年7月とし，この間をカルテル期間としている。

また，輸出入は本カルテルの対象ではなかったものの，それぞれ共に金額ベースで約5％前後で需要・費用の推移の一定の影響となる可能性があるため，貿易統計における軸受の項目の各月の輸出入の数量及び金額のデータを用いた。

これらデータのサンプルと記述統計は次の表2のとおりである。
軸受(玉及びころ軸受に限る)
Bearings(rolling bearings)
(1～8)
年 月	生産(P)	受入(R)	出荷(Sh)	在庫(I)
Year and Month	数量(千個)
Quantity(10³n)	重量(t)
Weight	金額(百万円)
(million yen)	数量(千個)
Quantity(10³n)	数量(千個)
Quantity(10³n)	金額(百万円)
(million yen)	その他(O)	数量(千個)
Quantity(10³n)
平成19年	(2007)	3,189,126	539,239	726,592	2,992,320	3,158,459	748,662	3,040,518	185,391
20	(2008)	3,200,985	555,725	751,184	3,039,411	3,114,188	761,980	3,102,865	207,904
21	(2009)	2,044,721	364,214	490,431	1,967,000	1,983,166	504,371	2,076,194	159,400
22	(2010)	3,027,966	516,653	679,066	2,876,794	2,920,944	690,022	2,957,441	183,657
23	(2011)	3,039,163	553,370	722,838	2,836,069	2,966,131	736,334	2,884,895	208,010
平成21年度	(09FY)	2,400,722	413,136	546,979	2,321,800	2,281,114	556,423	2,451,186	161,072
22	(10FY)	3,057,538	527,486	695,900	2,863,616	2,957,394	704,830	2,927,137	195,872
平成23年	1～3月	(Q1)	758,357	133,459	176,869	687,462	735,163	178,856	698,798
4～6月	(Q2)	701,182	127,160	170,757	665,893	697,749	172,252	657,874
7～9月	(Q3)	778,560	142,810	185,924	727,504	768,718	193,024	741,156
10～12月	(Q4)	801,064	149,941	189,288	755,210	764,501	192,202	787,067
平成23年	1月	(Jan.)	241,672	42,233	55,963	216,886	235,418	56,433	218,546
2	(Feb.)	256,347	45,536	60,067	229,100	249,176	61,515	236,331
3	(Mar.)	260,338	45,690	60,839	241,476	250,569	60,908	243,921
4	(Apr.)	227,458	40,369	54,973	219,165	226,960	54,261	214,673
5	(May)	209,697	38,849	51,693	201,543	210,992	51,946	193,624
6	(Jun.)	264,027	47,942	64,091	245,185	259,797	66,045	249,577
7	(Jul.)	266,116	49,092	64,186	252,135	264,312	66,537	257,621
8	(Aug.)	240,501	43,486	56,700	225,159	234,879	58,645	227,601
9	(Sep.)	271,943	50,232	65,038	250,210	269,527	67,842	255,934
10	(Oct.)	274,234	50,088	64,645	260,318	261,451	64,892	270,365
11	(Nov.)	275,992	51,359	65,327	255,810	254,593	63,720	265,517
12	(Dec.)	250,838	48,494	59,316	239,082	248,457	63,590	251,185

表 2－2：軸受関連の変数の記述統計

金額(百万円)	数量(千個)	輸出数量	輸出価格	輸入数量	輸入価格	カルテルダミー 軸受用鉄鋼数量
平均	56077.59	234677.5	107739373.8	32164703	59576056	4876612
中央値	59106.5	247376	109233940.5	33925984	62498311	4749396
最大値	69671	285244	328543792	41468840	77533818	6714167
最小値	33302	119932	55449371	17691074	24350517	2463767
標準偏差	9106.558	41314.09	33618253	5998564	10970642	1045101
観測数	66	66	66	66	66	66

## ○ モデルと結果

以下の分析では，誘導型と構造推定の二つの手法で推定を行っている。ここで，誘導型の推定として考えたのは，変数の間の関係を幾つかの連立方程式の形などで考えた上で，その連立方程式を求めたい変数について解き，被説明変数を，説明変数の変動で説明する部分と攪乱項とで説明する形で定式化し，推定するものである。また，構造推定として考えたのは，変数の間の関係式を，一定の経済理論を基にして（攪乱項を含めて）定式化した上で，その定式化に沿って説明変数の係数を推定しようとするものである。
本稿の検討で用いているのは，次のとおりのものである（構造推定を説明して，誘導型を説明する。）。

市場の構造について一定の経済的関係を前提として推定式を考えるものが構造推定である。ここでは，需要と供給の経済構造を想定していることから構造推定と称している。分析対象市場の需要の関係を表す需要関数として，対象商品の市場での販売数量（Quantity）を販売価格（Price）と需要要因（Demand）等から説明する定式化を考える。

$$ Quantity=a+b\times Price+c\times Demand+\varepsilon $$

ここで取り扱う対象商品は通常の財と考えられることから，価格に係る係数 b は価格が増加すると，数量が減少することとなり，負となることが想定され，また需要要因に係る係数 c は正となることが想定される。

供給関係 $ ^{106} $ に関しては，同様に対象商品の販売価格（Price）を販売数量（Quantity）と費用要因（Cost）等から説明する定式化を考える。

$$ Price=d+e\times Quantity+f\times Cost(+g\times Cartel)+\phi $$

供給に関しても通常の企業行動が想定され, 価格が上昇すれば供給数量が増加する e が正となること, また, 費用要因が増加すれば価格も増加する f も正となることが想定される。企業のカルテル行為は, 供給行動により価格を左右しようとするものであるため, 供給関係において勘案される。

この需要関数と供給関係とが市場に存在して，その双方の関係を満たす交点で価格と数量が実現すると考え，この双方の関係式を，一定の係数についての前提（bが負，c，e及びfが正等）の下で推定しようとするものである。

ここで，価格と数量を未知の変数とし，それ以外を定まった値としてみると，2本の式に2個の未知の変数があるため，定まった値だけの式として未知の変数を求めることができる $ ^{107} $ 。

この求めた後の形式を誘導型（reduced-form）という。ここでは、価格を推定する式に着目して、次のとおり、価格を幾つかの需要要因、供給要因等で回帰する式を推定しようとするものを用いている（各係数の文字を見やすいように置き換えている。）。

$$ \mathrm{P r i c e}=A+B\times D e m a n d+C\times C o s t\big(+D\times C a r t e l\big)+\varphi $$

$$ Price=\frac{d+ae}{be-1}+\frac{ce}{be-1}Demand+\frac{f}{be-1}Cost+\left(\frac{g}{be-1}Cartel\right)+\frac{e\varepsilon+\phi}{be-1} $$
この場合において，誘導型の各係数の符号等に関しては特に前提とされるものはないが，カルテルダミーに関して，価格上昇を引き起こしているときは正となることが想定される。

また，以下の検討に際しては，実際の数値に加え，自然対数を採った上での対数値での推計も行っている。これは各関係者における需要関数・供給関係の形状が相似的かどうかが先験的には不明であるため，様々な関数型を用いてその当てはまりと係数の有意性を共に検討することが必要と考えられるためである（各変数間の関係が加法的であるときには，実際の数値の線型の回帰式，乗法的であるときには自然対数を採って対数型の回帰式を用いていることになる。）。

## 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。）。

$$ \begin{aligned}&\log(p_{_{t}})=\alpha_{_{7}}+\beta_{_{1,1}}\log(steelforbearing_{_{t}})+\beta_{_{1,2}}\log(epriceno_{_{t}})\\&\quad+\beta_{_{1,3}}\log(ipriceno_{_{t}})+\sum\beta_{_{1,m}}month\_{d}ummy_{_{m}}\\&\quad+\beta_{_{1,c}}cartel\_{d}ummy+\beta_{_{1,ca}}cartelafte r\_{d}ummy+\varepsilon_{_{1,t}}\\ \end{aligned} $$

ここで，tを期間の番号として， $ p_{t} $ をベアリングの平均単価（price），steelforbearing $ _{t} $ を軸受鋼の出荷数量とし，epriceno $ _{t} $ とipriceno $ _{t} $ をそれぞれ輸出平均単価と輸入平均単価とする。また，month_dummy $ _{m} $ を $ (m_{02}\sim m_{12}) $ 月ダミー（2月から12月までの各月に関してその月＝1，その月以外＝0）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 $ _{1} $ 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22年7月から同23年7月である。

ここで $ \alpha_{1} $ ， $ \beta_{1,1} \sim \beta_{1,3} $ ， $ \beta_{1,m} $ ， $ \beta_{1,c} $ 及び $ \beta_{1,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3のとおりである。
表 3：軸受関連の誘導型の推定結果

最小二乘法	对数全
系数(標準誤差)	係数(標準誤差)	係数(標準誤差)	最小二乘法
定数項	0.192 ***	0.214 ***	0.262 ***	-0.381 **	0.104	-0.471 *
(0.020)	(0.015)	(0.014)	(0.174)	(0.136)	(0.255)
軸受用鉄鋼数量	0.000 ***	0.000 ***	0.000 ***	-0.071 ***	-0.103 ***	-0.084 ***
(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.016)	(0.012)	(0.023)
輸出数量	0.159 ***	0.044	0.032	0.107 **	0.030	0.025
(0.045)	(0.036)	(0.022)	(0.043)	(0.031)	(0.020)
輸入数量	0.219 *	0.502 ***	-0.023	0.051	0.149 ***	0.000
(0.124)	(0.097)	(0.090)	(0.042)	(0.031)	(0.033)
月夕三一(2月)	0.003	0.004	0.004 *	0.012	0.012	0.012
(0.006)	(0.004)	(0.002)	(0.023)	(0.016)	(0.009)
月夕三一(3月)	0.012 **	0.008 *	0.009 ***	0.041 *	0.024	0.027 **
(0.006)	(0.004)	(0.003)	(0.024)	(0.016)	(0.013)
月夕三一(4月)	-0.003	-0.005	0.000	-0.010	-0.022	-0.006
(0.006)	(0.004)	(0.004)	(0.024)	(0.016)	(0.015)
月夕三一(5月)	0.001	-0.001	0.002	0.004	-0.008	0.003
(0.006)	(0.004)	(0.004)	(0.024)	(0.016)	(0.016)
月夕三一(6月)	0.003	0.005	0.006	0.018	0.019	0.020
(0.006)	(0.004)	(0.004)	(0.024)	(0.016)	(0.016)
月夕三一(7月)	0.002	0.004	0.003	0.014	0.019	0.014
(0.006)	(0.004)	(0.004)	(0.024)	(0.017)	(0.017)
月夕三一(8月)	-0.007	-0.010 **	-0.008 *	-0.022	-0.033 *	-0.028
(0.006)	(0.004)	(0.004)	(0.025)	(0.017)	(0.017)
月夕三一(9月)	0.006	0.005	0.005	0.027	0.021	0.018
(0.006)	(0.004)	(0.004)	(0.024)	(0.017)	(0.016)
月夕三一(10月)	-0.001	0.000	-0.001	-0.001	-0.002	-0.008
(0.006)	(0.004)	(0.004)	(0.024)	(0.017)	(0.015)
月夕三一(11月)	0.002	0.003	0.002	0.008	0.009	0.000
(0.006)	(0.004)	(0.003)	(0.024)	(0.017)	(0.014)
月夕三一(12月)	0.001	0.000	0.000	0.008	0.002	0.000
(0.006)	(0.004)	(0.002)	(0.024)	(0.017)	(0.010)
力ルテルダミー	0.012 ***	0.006	0.043 ***	0.021
(0.003)	(0.005)	(0.010)	(0.019)
力ルテル後ダミー	0.024 ***	0.010	0.088 ***	0.044 *
(0.003)	(0.006)	(0.011)	(0.024)
AR(1)	0.833 ***	0.786 ***
(0.082)	(0.097)
決定係数	0.461	0.740	0.870	0.475	0.768	0.865
自由度修正済決定係	0.313	0.656	0.824	0.331	0.693	0.816
ダービンワトソン統計	0.545	1.053	2.220	0.447	1.070	2.156

※表の上段は係数，下段の括弧内は標準誤差。 $ ^{*} $ ：10%有意， $ ^{**} $ ：5%有意， $ ^{***} $ ：1%有意，以下表において同じ。

この結果によると，カルテルダミー・カルテル後ダミーを入れたことによって，修正済み R2 の値が 0.343（両対数だと 0.362）増加しており，また，カルテルダミーの係数は統計的に正で有意となっている（線型，両対数型とも約 4％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 0.8 に増加しており，カルテルダミーの係数は約 2％で正ではあったものの有意とはならなかった。また，カルテル後ダミーは正で有意となったものもあり，違反行為終了後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ったことがうかがえる。
## ☑ 構造推定

全国市場で，同質財の数量競争が行われているシンプルな形で需要関数と供給関係を，Porter (1983)の定式化を用いて，次のとおりとする（対数型を例示している。）。

$$ \log(q_{t})=\alpha_{2}+\beta_{2,1}\log(p_{t})+\beta_{2,2}\log(e p r i c e n o_{t})+\varepsilon_{2,t} $$

$$ \begin{aligned}&\log(p_{_{t}})=\alpha_{_{3}}+\beta_{_{3,1}}\log(q_{_{t}})+\beta_{_{3,2}}\log(steelforbearing)\\ &\quad+\beta_{_{3,c}}cartel\_{d}ummy+\beta_{_{3,c1}}cartelafte\textit{r}\_{d}ummy+\varepsilon_{_{3,t}}\\ \end{aligned} $$

ここで，tを期間の番号とする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22年7月から同23年7月としている。

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

ここでの推計は，価格と数量の均衡点の結果が示されているものであることに留意が必要である。価格と数量は，一方が他方を決めるというのではなく，その他の変数も考慮しつつ，これらが同時に決定されるものと考えられる。他方，観察されるデータは均衡値，すなわち需要曲線と供給曲線の交点の軌跡であるため，この価格と数量の同時決定の問題に対応するために，最小二乘法（OLS）に加え，需要関数には供給シフトの要因を，供給関係には需要シフトの要因をそれぞれ操作変数とした2段階最小二乘法（2SLS），3段階最小二乘法（3SLS）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4のとおりである。
表 4：軸受関連の構造推定結果

線型

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)	係数
(標準誤差)
定数項	706591.000 ***	1550736.000 ***	1565950.000 ***	8.600 ***	3.167 *	3.153 **
(84887.620)	(282596.300)	(274548.800)	(0.605)	(1.600)	(1.562)
価格	-2066327.000 ***	-6269211.000 ***	-6232874.000 ***	-2.676 ***	-6.819 ***	-6.803 ***
(366029.800)	(1357049.000)	(1324011.000)	(0.437)	(1.198)	(1.169)
輸出価格	79987.740	622026.500 **	543543.600 ***	0.062	0.464 *	0.434 *
(146276.900)	(299857.400)	(251220.400)	(0.166)	(0.276)	(0.238)
定数項	0.279 ***	0.258 ***	0.258 ***	-0.007	-1.525 **	-1.525 **
(0.007)	(0.011)	(0.011)	(0.303)	(0.617)	(0.593)
数量	0.000	0.000 *	0.000 *	-0.035	0.229 **	0.229 **
(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.046)	(0.102)	(0.098)
軸受用鉄鋼数量	0.000 **	0.000 ***	0.000 ***	-0.090 ***	-0.245 ***	-0.245 ***
(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.030)	(0.062)	(0.060)
カルテルダミー	0.005	0.013 **	0.013 ***	0.022 *	0.043 ***	0.043 ***
(0.003)	(0.005)	(0.005)	(0.012)	(0.016)	(0.015)
カルテル後ダミー	0.016 ***	0.026 ***	0.026 ***	0.067 ***	0.093 ***	0.093 ***
(0.004)	(0.006)	(0.006)	(0.013)	(0.018)	(0.017)
式(5)
決定係数	0.348	0.382
自由度修正済決定係数	0.328	0.363
ダービンワトソン統計量	0.866	0.806
式(6)
決定係数	0.490	0.573
自由度修正済決定係数	0.457	0.545
ダービンワトソン統計量	0.949	1.007

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）は正となり、想定される符号のとおりとなった。需要曲線の傾きはOLS、2SLSと3SLSのいずれも強く有意となり、供給曲線の傾きは2SLSと3SLSで有意となった。このほか、需要曲線における需要要因の関係（輸出価格が増加すると、需要数量が増加する）は正で有意の想定どおりのものであった。供給関係における費用要因が実数値では正で有意と想定どおりとなったが、対数値では負となった。

また，カルテル期間中に供給価格が上昇するという想定のとおり，カルテルダミーの係数（cartel_dummy）は線型・対数型共に2SLSと3SLSのいずれにおいて正で強く有意となった。この係数の値（約4％）は誘導型で求められたものとおおむね一致している。

このほか，違反行為終了後においても供給価格の上昇を示すカルテル後ダミーの係数（cartelafter_dummy）は正で強く有意となった。

## ウまとめ

誘導型推定では，軸受価格力ルテルの実際の価格への影響については，4％程度の価格上昇が見いだされた。また，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状況であったことが強く有意に示された。
## （２）ケーススタディ２：シャッター価格力ルテル

シャッターとは，何枚もの金属の板をすだれのようにつなぎ合わせた建具で，工場のガレージに用いられる大きいものから，住宅の窓に用いられる小さなものまである。シャッターは金属製サッシ・ドア製造業に属し，平成22年において154の事業所から74065百万円の出荷がなされている（工業統計表平成22年版）。

公正取引委員会は，シャッターの製造業者らに対し，独占禁止法の規定に基づいて審査を行ってきたところ，次の表5のとおり，同法第3条（不当な取引制限の禁止）の規定に違反する行為を行っていたとして，平成22年6月9日に同法第7条第2項の規定に基づく排除措置命令及び同法第7条の2第1項の規定に基づく課徴金納付命令を行った。本件は，その後同年10月4日に審判開始決定がなされている。

表 5：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	三和シャッター工業株式会社	東京都板橋区新河岸二丁目3番5号	25億1615万円
2	文化シャッター株式会社	東京都文京区西片一丁目17番3号	17億8167万円
3	東洋シャッター株式会社	大阪市中央区南船場二丁目3番2号	5億2549万円

公正取引委員会の排除措置命令書では，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3社は，特定シャッターの原材料である鋼材の価格が平成20年4月以降上昇する見込みであったことから，同年3月5日頃，同年4月1日見積分から，特定シャッターの需要者向け販売価格について，現行価格より10パーセントを目途に引き上げることを合意することにより，公共の利益に反して，我が国における特定シャッターの販売分野における競争を実質的に制限していたとされている。ここで「特定シャッター」とは，軽量シャッター及び重量シャッター（いずれもグリルシャッターを含み，これらのシャッターの取付工事等の役務が併せて発注される場合には当該役務を含む。）をいう。

## ○ 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，このうちの窯業・建材統計において，シャッター関連品目のデータが「スチール又はステンレスシャッター」として，月別の販売金額（百万円）と数量（t）が発表されている。本稿では，この公開データの平成18年1月～平成23年12月までのデータを用いた。価格データとしては，単価（販売金額／数量）を用いている。

それぞれの推移のグラフは次の図2(価格・数量の推移)のとおりである。
図2：価格・数量の推移

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。始期については排除措置命令における「平成20年4月1日見積分から，特定シャッターの需要者向け販売価格について，現行価格より10パーセントを目途に引き上げることを合意」との認定から平成20年4月として，終期については同様に排除措置命令における「平成20年11月19日，本件について，公正取引委員会が独占禁止法第47条第1項第4号の規定に基づく立入検査を行ったところ，3社は，同日以降，…合意に基づく行為を取りやめている。このため，同日以降，同合意は事実上消滅しているものと認められる」との認定から平成20年11月とした。

また，鋼材価格の上昇の見込みを検討の対象とするために，日本銀行企業物価指数平成17年基準の国内企業物価指数における鉄鋼のうち，「鉄鋼切断品（薄板）」の平成18年1月～平成23年12月までの月次のデータを使用している。加えて，需要の動きを見るために，建築着工統計調査の時系列データの新設住宅着工総計の戸数の平成18年1月～平成23年12月までの月次のデータを使用している。

これらそれぞれ変数の記述統計は次の表6のとおりである。
表 6 シャッター関連の変数の記述統計

平均価格	数量	カルテルダミ-カラー鋼板価格	建築物着工指数
平均	456527.500	8395.986	0.111	100.000
中央値	457418.700	8134.000	0.000	97.974
最大値	494084.500	########	1.000	121.280
最小値	428632.400	5325.000	0.000	88.473
標準偏差	15429.160	1669.442	0.316	10.065
観測数	72	72	72	72

PRICE : 価格（円），QUANTITY : 数量（t），CARTEL : カルテルダミー（以下，cartel_dummy として参照する。），FE : カラー鋼板価格（指数），KENTIKUBUTU : 建築物着工件数（指数）

## ○ モデル

## （1） 誘導型推定

## 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。）。

$$ \begin{aligned}&\log(p_{_{t}})=\alpha_{_{4}}+\beta_{_{4,1}}\log(kentikubutu_{_{t}})+\beta_{_{4,2}}\log(doorp_{_{t}})\\&\quad+\sum\beta_{_{4,m}}month\_{d}ummy_{_{m}}\\&\quad+\beta_{_{4,c}}cartel\_{d}ummy+\beta_{_{4,ca}}cartelafte r\_{d}ummy+\varepsilon_{_{4,t}}\\ \end{aligned} $$

ここで，tを期間の番号として， $ p_{t} $ をシャッターの平均単価（price）， $ kentikubutu_{t} $ を建築物着工件数とし， $ doorp_{t} $ を類似の製品としてそれぞれ鋼製ドアの平均単価として取り， $ month\_dummy_{m} $ を月ダミー（1月から11月までの各月に関してその月＝1，その月以外＝0）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， $ \varepsilon_{4} $ 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20年4月から同年11月である。

ここで $ \alpha_{4} $ ， $ \beta_{4,1} \sim \beta_{4,3} $ ， $ \beta_{4,m} $ ， $ \beta_{4,c} $ 及び $ \beta_{4,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7のとおりである。