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事例研究(ミクロ経済政策ⅲ解決策分析)最終報(bào)告-資料下載頁(yè)

2025-07-17 18:09本頁(yè)面

【導(dǎo)讀】事例研究(ミクロ経済政策Ⅲ?解決策分析)最終報(bào)告。Home)では、2種類の事業(yè)者間競(jìng)爭(zhēng)の形態(tài)が存在する。第1の形態(tài)は、競(jìng)爭(zhēng)事業(yè)者(NTT. にFTTHサービスを提供する「設(shè)備ベース競(jìng)爭(zhēng)」である。ビジネス向け、集合住宅向け)によって、それぞれの形態(tài)の競(jìng)爭(zhēng)の進(jìn)展?fàn)顩rは異。FTTHの提供タイプを特に區(qū)別せずに大まかに見た場(chǎng)合、例えば関東地方では、では設(shè)備ベース競(jìng)爭(zhēng)に加えサービスベース競(jìng)爭(zhēng)も一定程度進(jìn)展していると考えられる。両方について、回帰モデルにより分析を行った。実際に回帰分析を行った結(jié)果、當(dāng)該2期間においては、戸建て向けFTTH市場(chǎng)。)サービスベース競(jìng)爭(zhēng)については、NTT東西がサービスベース競(jìng)爭(zhēng)でシェアを拡大す。場(chǎng)合、設(shè)備ベース競(jìng)爭(zhēng)の小売料金に対する値下げ効果が統(tǒng)計(jì)的に有意な形で確認(rèn)された。効果は統(tǒng)計(jì)的に有意ではなかった。他方、サービスベース競(jìng)爭(zhēng)に料金低廉化効果がないとまでは今回の回帰分析を。タ分析を行うことが適當(dāng)である。

  

【正文】 業(yè)分野における競(jìng)爭(zhēng)狀況の評(píng)価 20xx」を元に執(zhí)筆者作成 21 図 の橫軸は右に行くほど設(shè)備ベース競(jìng)爭(zhēng)が活性化していることを意味している。上図を見ると設(shè)備ベー ス競(jìng)爭(zhēng)が進(jìn)展している地域と戸建て向け FTTH の小売価格には正の相関がある。すなわち、サービスベース競(jìng)爭(zhēng)の進(jìn)展とは逆に、設(shè)備ベース競(jìng)爭(zhēng)が進(jìn)展する( NTT 東西以外の事業(yè)者による自社の光ファイバ網(wǎng)を利用した參入が活性化)ほど、 FTTH の小売価格は高止まることが示唆されるということになる。 ここまでの議論に基づけば、 FTTH 市場(chǎng)においては、第 2章で述べたように現(xiàn)在の競(jìng)爭(zhēng)狀況の中心を占めていると考えられる設(shè)備ベース競(jìng)爭(zhēng)の進(jìn)展は、実は望ましくないものであるということになる。よって、 節(jié)で議論した設(shè)備ベース競(jìng)爭(zhēng)とサ ービスベース競(jìng)爭(zhēng)の「適正なバランス」という観點(diǎn)からは、 FTTH 市場(chǎng)での競(jìng)爭(zhēng)政策はサービスベース競(jìng)爭(zhēng)促進(jìn)に軸足をより強(qiáng)く置くべきということになる。ただし、ここまでの議論には以下 3つの問題點(diǎn)が存在している。 まず、図を中心としたここまでの議論は、競(jìng)爭(zhēng)構(gòu)造以外に小売価格に影響を與えると思われる要因を含めた分析ではない。各地域の特殊性や需要規(guī)模など、競(jìng)爭(zhēng)構(gòu)造以外にも小売価格に大きく影響を與える要因を捨象して相関を観察したに留まっている。 次に、ここまでの議論は、設(shè)備ベース競(jìng)爭(zhēng)およびサービスベース競(jìng)爭(zhēng)それぞれを切り分けて著目した形でのものである。一方、実際の市場(chǎng)では設(shè)備ベース競(jìng)爭(zhēng)およびサービスベース競(jìng)爭(zhēng)は各地域で混在して存在しているため、切り分けた考察だけでは不十分である。 3點(diǎn)目として、実勢(shì)価格の地域差を大まかに観察した議論であるため、実勢(shì)小売価格の地域差が一見してほとんどない集合住宅向け市場(chǎng)を射程に含めることができていない。第 2章で言及したように、サービスベース競(jìng)爭(zhēng)は戸建向け市場(chǎng)よりも集合住宅向け市場(chǎng)においてより進(jìn)展していることが伺える ため、サービスベース競(jìng)爭(zhēng)の効果については集合住宅向け市場(chǎng)も議論に加える必要がある。 以上から、 FTTH 市場(chǎng)における競(jìng)爭(zhēng)構(gòu)造と小売料金の関係についてこれまでの議論に基づいて結(jié)論を下し、政策の方向性を?qū)Г坤工长趣悉扦胜?。したがって、?jìng)爭(zhēng)構(gòu)造と小売料金の関係については上記問題點(diǎn)を解決できる形でより詳細(xì)な分析を行う必要がある。 問題設(shè)定 節(jié)では FTTH 市場(chǎng)の競(jìng)爭(zhēng)構(gòu)造と小売価格の関係について議論し、競(jìng)爭(zhēng)構(gòu)造と小売料金の関係について詳細(xì)な分析を行う必要があることを指摘した。それを受けて、本分析で は次章において、設(shè)備ベース競(jìng)爭(zhēng)およびサービスベース競(jìng)爭(zhēng)が FTTH 市場(chǎng)の小売価格を低廉化させる効果を持っていると言えるかどうかについて分析を行うこととする。 その分析の目的は以下 2點(diǎn)である。まず、設(shè)備ベース競(jìng)爭(zhēng)?サービスベース競(jìng)爭(zhēng)それぞれが戸建向け市場(chǎng)、集合住宅向け市場(chǎng)それぞれで小売価格に有効な影響を與えているかどうかを明らかにすることである。そして、その結(jié)果をもとに、 FTTH 市場(chǎng)の競(jìng)爭(zhēng) 22 構(gòu)造をめぐる政策のあり方について示唆を得ることが 2つ目の目的である。例えば、サービスベース競(jìng)爭(zhēng)が小売価格低廉化に大きな効 果をもたらすということが結(jié)論付けられれば、 NTT 東西の光ファイバ設(shè)備開放政策を現(xiàn)狀より一層強(qiáng)く推し進(jìn)めることで、サービスベース競(jìng)爭(zhēng)を促進(jìn)することに合理性があるという議論ができることになる。 なお、詳細(xì)については 第 4章で議論するが、分析の方法としては、競(jìng)爭(zhēng)構(gòu)造を説明変數(shù)、 FTTH の小売価格を被説明変數(shù)とした回帰分析を行うこととする。その際、競(jìng)爭(zhēng)構(gòu)造以外に小売価格に影響を與える要因も考慮することで、競(jìng)爭(zhēng)構(gòu)造と小売価格の関係をより正確に特定することを目的とする。 23 第 4 章 回帰分析 本章 では、 第 3章 の問 題設(shè)定 を受けて、 FTTH 市場(chǎng)において、設(shè)備ベース競(jìng)爭(zhēng)とサービスベース競(jìng)爭(zhēng)が小売料金に低廉化効果を與えているのか否かについて 回帰分析を行う。 第 3章で示されたとおり、 相関図が示す限りにおいては、 戸建て?ビジネス向け市場(chǎng)では、 (a ) サービスベース競(jìng)爭(zhēng)が進(jìn)展するほど、 FTTH の小売価格は低廉化し (図 ) 、( b) サービスベース競(jìng)爭(zhēng)の進(jìn)展とは逆に、設(shè)備ベース競(jìng)爭(zhēng)が進(jìn)展するほど、 FTTH の小売価格は高止まる (図 ) ことが示唆 され てい る。 既に第 3章で指摘したように、 相関 図による 分析は、 (1)1期間 の 小売 価格と市場(chǎng)シェアの関係のみ を 見ており、需要規(guī)模や地域性をコントロールして いない點(diǎn) 、( 2)同時(shí)並行して行われている設(shè)備ベース競(jìng)爭(zhēng)、サービスベース競(jìng)爭(zhēng)の両方をコントロールしていない點(diǎn)、( 3) 戸建て?ビジネス向けのみに分析の焦點(diǎn)が當(dāng)たっており、よりサービスベース競(jìng)爭(zhēng)が進(jìn)んでいると思われる集合住宅向けについて分析を行っていない點(diǎn)で改善の余地がある。 よって、本分析では、 設(shè)備ベース競(jìng)爭(zhēng)とサービスベース競(jìng)爭(zhēng) の 小売料金 への 低廉化効果 について、 (?) 20xx 年、 20xx 年の 2期間 ? 47 都道府県のデータを用い 、 (?)需要 規(guī)模、地域性 をコントロールする一方、 (?)設(shè)備ベース競(jìng)爭(zhēng)、サービスベース競(jìng)爭(zhēng)をコントロールし、 (?)戸建て?ビジネス、集合住宅向け のそれぞれ について 、パネルデータ分析を行うこととする。 なお、以下、「戸建て?ビジネス向け」を「戸建て向け」と略稱する。 以下、 (係數(shù)の符號(hào)の想定)を設(shè)定し、 手法について 説明した後、 FTTH 市場(chǎng)について、 集合住宅 向けFTTH 市場(chǎng)について分析を行うこととする。 回帰モデルの設(shè)定と仮説 A) 回帰モデルの 設(shè)定 推計(jì)式は以下のとおりである。 δ1は年のダミー変數(shù)であり、 δ2から δ5までは地域ダミー変數(shù)である。 uitは誤差項(xiàng)である。 推計(jì)式 (a) log( FTTH の実勢(shì)小売価格) = β0 +β1(NTT 東西の光 ファイバ 回線 數(shù) シェア ) + β2(NTT 東西の光 ファイバ 回線數(shù) シェア - NTT 東西の FTTH 契約數(shù) シェア ) + β3log(FTTH 加入者數(shù)) + δ120xx+ δ2 関東 + δ3 中部+ δ4 近畿+ δ5 その他の地域+ uit 24 左辺の 被説明 変數(shù)は、 FTTH 価格の対數(shù)を取っている。 當(dāng)然 、戸建て向け FTTH 市場(chǎng)に関する分析を行う場(chǎng)合は、戸建て向け FTTH 料金が、集合住宅向け FTTH 市場(chǎng)について分析する場(chǎng)合は、集合住宅向け FTTH 料金が入ることになる。 なお、 IP 電話の付屬している FTTHと、 IP電話が付屬していない FTTHの両方の実勢(shì)小売価格が得られたため、今回両方について分析を行っている。 右辺において、 NTT 東西の光 ファイバ 回線數(shù)シェア は、設(shè)備ベース競(jìng)爭(zhēng)の進(jìn)展を表す指標(biāo)である。當(dāng)該シェアが低いほど設(shè)備ベース競(jìng)爭(zhēng)が進(jìn)んでいることを示す。 「 NTT 東西の光ファイハ? 回線數(shù)シェア - NTT 東 西の FTTH 契約數(shù)シェア」は、 第 2章で説明したように、 サービスベース競(jìng)爭(zhēng)の進(jìn)展の程度の指標(biāo)である。當(dāng)該指標(biāo)は、NTT 東西が サービスベース競(jìng)爭(zhēng)でどれだけシェアを失ったかを示す指標(biāo)であ り、高ければ高いほどサービスベース競(jìng)爭(zhēng)が進(jìn)展していることを示す 。 なお、「 NTT 東西の光ファイバ回線數(shù)シェア」と「 NTT 東西の光ファイハ?回線數(shù)シェア- NTT 東西の FTTH 契約數(shù)シェア」の相関係數(shù)は- 、両方を 説明変數(shù)に含んでも多重共線性の問題は尐ないと考えられる。 同じく 右辺において、 需要規(guī)模 をコントロ ールするため、 FTTH 加入者數(shù)を 説明変數(shù)として 入れている。當(dāng)然、戸建て向け FTTH 市場(chǎng)について分析する場(chǎng)合は、 戸建て向けFTTH 加入者數(shù)が、集合住宅向け FTTH 市場(chǎng)について分析する場(chǎng)合は、集合住宅向けFTTH 加入者が入ることになる。 地域ダミー変數(shù)について觸れておこう。総務(wù)省は、 FTTH の地域市場(chǎng)を全國(guó) 10 區(qū)域(北海道、東北、関東、中部、北陸、近畿、中國(guó)、四國(guó)、九州、沖縄)に分割している12。今回は、サービスベース競(jìng)爭(zhēng)が特に進(jìn)展していると思われる関東 市場(chǎng) 及び中部 市場(chǎng) 、設(shè)備ベース競(jìng)爭(zhēng)が進(jìn)展していると思われる関 西 市場(chǎng) について、個(gè)別にダミー変數(shù)を付した。北陸市場(chǎng)を基準(zhǔn)化したため、係數(shù)は北陸 市場(chǎng) との差が出てくることになる。 B) 仮説(係數(shù)の符號(hào)の想定) β1>0 : 図 、 NTT 東西以外の設(shè)備ベース事業(yè)者が光ファイバ 回線數(shù)シェア を上昇させれば、 FTTH の小売価格が上昇することを示している。しかしながら、1期間の相関分析が、 2期間での回帰分析に適用されるとは限らないので、競(jìng)爭(zhēng)が進(jìn)展するほど小売価格は低廉化するとの通常の想定に従い、 β1は正の値を取ると想定しておこう。すなわち、 NTT 東西の光ファイバ 回線數(shù)シェア が増大(減 尐)すれば、実勢(shì)小売価格は高く(安く)なる。 β2< 0 : 図 が示しているように、 特に戸建て向け FTTH 市場(chǎng)では、 「 NTT 東西の光ファイバ? 回線數(shù)シェア NTT 東西の FTTH 契約シェア」( NTT 東西 がサービスベース競(jìng)爭(zhēng)で失ったシェア)が大きくなるほど、 FTTH の実勢(shì)小売価格が引き下がっている。よ 12 総務(wù)省 (20xx)「平成15年度電気通信事業(yè)分野における競(jìng)爭(zhēng)狀況の評(píng)価」 p223。 なお、靜岡県のみ関東市場(chǎng)と中部市場(chǎng)にまたがっているが 、今回は中部市場(chǎng)に含めることとした。 25 って、「 NTT 東西の光 ファイバ 回線數(shù)シェア- NTT 東西の FTTH 契約數(shù)シェア 」が増大(減尐)すれば、実勢(shì)小売価格 は安く(高く )なることになり、 β2は負(fù) の値になると考えられる。 δ1<0: FTTH 加入者は増加を続けてお り、 20xx 年 5 月から 12 月の間に価格は下落していると考えられる。よって、 δ1 は負(fù)の値をとることが想定される。 δ2~ δ5<0:北陸地方は FTTH の実勢(shì)小売価格が相対的に高い地域なので、地域ダミー係數(shù)は負(fù)の値になることが想定される。 推計(jì)方法 既に 述べたとおり、 今回の分析では、 小売料金と設(shè)備ベース競(jìng)爭(zhēng)、サービスベース競(jìng)爭(zhēng)との関係を明らかにすべく、 20xx 年、 20xx 年の 2期間でパネルデータ分析を行う。使用したデータ の屬性 については、別添を參照されたい。 ところで、 推計(jì)式 (a)における誤差項(xiàng) (uit)は、時(shí)の経過に応じて変化しない個(gè)體の特性(ai)と、その他の撹亂項(xiàng) (εit)とに分割される。このうち?xí)rの経過に応じて変化しない個(gè)體の特性 (ai)を扱うパネルデータ分析手法として、固定効果モデルと変量効果モデルの 2つが挙げられる。固定効果モデルは、従屬変數(shù)、説明変數(shù)、誤差項(xiàng)の各々の時(shí)系列での平均を回帰式から引くことによって、時(shí)によって変化しない個(gè)體特有の特性( ai)を消去する。よって、説明変數(shù)と時(shí)によって変化しない個(gè)體特有の性質(zhì)に相関があっても許される (Cov(ai,x)≠0を許容する )。他方、変量効果 モデルは、説明変數(shù)と時(shí)によって変化しない個(gè)體特有の性質(zhì)に相関がない( Cov(ai,x)= 0 )ことを前提とする 。 地域ダミー変數(shù)との関係で言えば、固定効果モデルでは、時(shí)間に応じて変化しない変數(shù)は全て消去されるため、地域ダミー変數(shù)の係數(shù)は得られない(都道府県の屬性は 2期間 では 変化し えな い)。他方、変量効果モデルでは、地域ダミー変數(shù)の係數(shù)は通常の最小二乗法と同様に得られる。 固定効果モデルと変量効果モデルのどちらが望ましいのかについて検定するのがハウスマン検定(帰無仮説を変量効果モデルとし、帰無仮説が棄卻さ れれば固定効果モデルを採(cǎi)択)である。 本分析では、両方のモデルを用いて推 定を行ない、ハウスマン検定によって採(cǎi)択すべきモデルを決定した。 なお、 時(shí)の経過に応じて変化しない個(gè)體の特性 (ai)を扱う固定効果モデルと変量効果モデルのほかに、 かかる個(gè)體特性を一切加味しない 通常の最小二乗法 による推計(jì)結(jié)果が、固定効果モデル 又は 変量効果モデルよりも望ましい場(chǎng)合がある 13。かかる結(jié)果が得られた場(chǎng)合は、最小二乗法による推計(jì)結(jié)果も併せて記載することとした ( ハウスマン検定によって採(cǎi)択された 変量効果モデル 又は 固定効果モデルが最小二乗法 よりも望ましいと 13 変量効果モデルと最小二乗法のどちらを採(cǎi)択すべきかを検定する方法として、 BreuschPegan Lagrangian multiplier 検定 (帰無仮説を最小二乗法とし、対抗仮説を変量効果モデルとする)、固定効果モデルと最小二乗法のどちらを採(cǎi)択すべきかを検定する方法として F検定 (帰無仮説を最小二乗法とし、対抗仮説を固定効果モデルとする )を行うことが知られている。今回の推計(jì) は、ハウスマン検定と併せてこの 2つの検定を行っている。 26
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