市場集中

経済学では、市場集中度は、企業数と、市場における総生産量（あるいは総生産能力または総埋蔵量）における各企業のシェアの関数である。^[1]市場集中度とは、特定の市場の市場シェアのうち、少数の企業が占める割合のことである。業界^{[2]が競争力があるかどうかを確認するために、}独占禁止法^[3]や経済規制で利用されている。市場集中度が高い場合、少数の企業が市場を支配しており、寡占^[4]または独占的競争が存在する可能性が高いことを示している。ほとんどの場合、市場集中度が高いと、競争の低下や価格の上昇などの望ましくない結果が生じる。^[5]

市場集中度は、市場におけるトップ企業の集中度を測定するもので、売上高、雇用数、アクティブユーザー数、その他の関連指標など、さまざまな指標を通じて測定できます。 ^[1]理論上も実践上も、市場集中度は市場競争力と密接に関連しているため、さまざまな独占禁止当局が合併提案やその他の規制問題を検討する際に重要です。 ^{[6]市場集中度は、価格や数量を設定する際の企業の}市場力を決定する上で重要です。

市場集中度は、参入障壁や既存の競争など、さまざまな要因によって左右されます。市場集中度比率は、完全競争市場から独占市場、独占市場、寡占市場まで、観察している市場構造の種類をより正確に判断することも可能にします。^[7]

市場集中は産業集中と関連しており、産業集中は市場ではなく産業内の生産の分配に関係している。産業組織においては、市場集中は競争の尺度として使用され、例えばジョー・S・ベインの研究において、産業の利益率と正の相関関係にあると理論化されている。^[8]

別の経済的解釈としては、市場集中度は、市場における総生産量（あるいは総生産能力または総埋蔵量）に占める企業のシェアのさまざまな分布を順位付けするために使用できる基準であるというものがあります。

特定の市場の集中に影響を与える要因は様々であり、参入障壁（高い初期費用、高い規模の経済、ブランドロイヤルティ）、業界規模と歴史、製品の差別化、現在の広告レベルなどが含まれます。また、研究開発レベルや人的資本要件など、企業固有の要因も市場集中に影響を与えます。^[9]

競合相手が少ないことは必ずしも市場集中度が高いことを意味するわけではありませんが、市場構造と権力配分の強力な指標となる場合があります。

関連する市場と企業を特定した後、製品と地理的パラメータを定義して、さまざまな指標を使用して市場集中度を判定できます。これは、SSNIP テストを使用して定量化できます。

市場集中度の簡単な尺度は、1/N を計算することです。ここで、N は市場にある企業数です。結果が 1 であれば、純粋な独占を示し、市場における活動的な企業数が増えると減少し、企業間の対称性の度合いは増加しません。^{[説明が必要]}この集中度の尺度では、企業シェア間の分散は無視されます。この尺度は、企業の市場シェアのサンプルが、企業固有の特性によって決定されるのではなく、 ランダムであると考えられる場合にのみ、実質的に有用です。

分布を比較またはランク付けするために使用できる任意の基準（確率分布、頻度分布、サイズ分布など）は、市場集中基準として使用できます。例としては、確率的優位性やジニ係数があります。

ハーフィンダール・ハーシュマン指数（HHI）（最も一般的に使用される市場集中度）は、市場注目度の追加部分です。これは、すべての市場参加者^[10]の市場シェアの2乗を加算することによって算出されます。HHIが高いほど、市場集中度が高いことを示します。市場集中度が1000未満の場合は通常低いと見なされ、1500を超える場合は過剰と見なされます。

${\displaystyle H=\sum _{i=1}^{N}s_{i}^{2}}$

ここで、は企業iの市場シェアであり、通常はパーセンテージで表されます。^[11] Nは関連市場における企業数です。 ${\displaystyle s_{i}}$

市場シェアを小数で表すと、HHI 0は完全競争産業を表し、HHI指数1は独占産業を表します。小数またはパーセンテージのHHIのどちらを使用するかに関係なく、HHIが高いほど市場内の集中度が高いことを示します。^[12]

司法省と連邦取引委員会の水平的合併ガイドラインの第1節は「市場の定義、測定および集中」と題されており、ハーフィンダール指数がこれらのガイドラインで使用される集中度の尺度であると述べられている。^[13]

https://www.youtube.com/watch?v=jMJCLwBJYnQ

集中度（CR）は、市場がどれだけ集中しているかを示す指標です。^[14]全体の市場シェアを最大企業の市場シェアの合計で割ることで計算されます。短期的にも長期的にも市場の強さを評価するために使用できます。一般的に、CRが40％未満と60％を超えると、それぞれ中程度の市場集中と高い市場集中と見なされます。この比率は、最大企業の集中度を次の形式で測定します。

${\displaystyle CR_{n}=C_{1}+C_{2}+.....+C_{n}}$

ここで、N は通常 3 から 5 の間です。

1880年代の独占と反競争的企業の増大に対応して1890年にシャーマン反トラスト法が導入されて以来、反トラスト当局は競争法の潜在的な違反を評価するための重要な指標として市場集中度を定期的に使用しています。^[15]この法律の可決以来、これらの指標は、潜在的な合併が市場競争全体と消費者の全体的な福祉に与える影響を評価するためにも使用されています。過度の市場集中による潜在的な消費者の乱用を防ぐためにシャーマン法が企業に課された最初の大きな例は、1911年のニュージャージー州スタンダード石油会社対アメリカ合衆国の裁判であり、スタンダード石油が石油産業を独占していると判断された後、裁判所は34のより小さな会社に分割することを命じました。^[16]

現代の規制機関は、市場集中度の高まりがイノベーションを阻害し、消費者の全体的な福祉に悪影響を及ぼす可能性があると述べています。

米国司法省は、 HHIを200以上増加させる合併は、独占禁止法と消費者福祉に対する正当な懸念を提起すると判断しました。^{[17]したがって、潜在的な合併、特に}水平統合の適用を検討する場合、独占禁止当局は、効率性の向上が、コストの増加や生産量の減少による消費者福祉の潜在的な低下に値するかどうかを考慮します。^[18]

一方、欧州委員会は、合併後のHHIが2000未満である水平統合に異議を唱える可能性は低い（特別な状況を除く）。^[19]

消費者の福祉を保護するために市場集中が活用されている現代の例としては、以下のものがあります。

• 2014年、コムキャストによるタイム・ワーナー・ケーブルの買収が試みられたが、米国司法省が、国内テレビ業界のHHIが639ポイント上昇して2454となり、この合併により消費者の価格が上昇することを懸念して、独占禁止法違反訴訟を起こすと脅したため、買収は断念された。^[20]
• ハリバートンとベーカーヒューズ（当時それぞれ第2位と第3位の油田サービス会社）が2014年に合併を試みましたが、合併により23の別々の製品市場における石油会社のコストが増加し、石油部門のイノベーションが阻害されるのではないかとの懸念から、米国司法省によって阻止されました。^[21]
• 2001年にゼネラル・エレクトリックがハネウェルを買収しようとした試みは米国で承認されたが、欧州委員会が承認のために課した条件はゼネラル・エレクトリックにとって影響が大きすぎたため、却下された。^[22]これは、異なる規制機関が合併をどのように見ているかを示す一例である。

市場集中と収益性の関係は、2つの議論に分けられる。市場集中度が高ければ高いほど、企業間の共謀の可能性が高まり、価格が上昇する。対照的に、市場集中は、大企業であることの過程で得られる効率性の結果として発生し、小企業とその効率性の欠如と比較して、大企業はより収益性が高い。^[23]

市場相互作用（例えば寡占企業間）のゲーム理論モデルでは、カルテル化の意味での共謀（すなわち明示的な共謀）がない場合でも、市場集中度が高まれば価格が上昇し、消費者の福祉は低下すると予測されている。例としては、クールノー寡占や差別化製品に対するベルトラン寡占がある。ベイン（1956）の市場集中に関する当初の懸念は、高集中と共謀の直感的な関係に基づいており、集中市場の企業は競争を上回る利益を上げるべきであるというベインの発見につながった。^{[8] [24]}コリンズとプレストン（1969）は、小規模企業が大規模企業に与える競争的影響の減少に焦点を当て、ベインと同様の見解を共有した。^[25]デムセッツは別の見解を持ち、集中産業内の特に最大企業の利益率と価格設定に関する共謀との間に正の相関関係を見出した。^[26]

理論モデルは市場集中と共謀の間に強い相関関係があると予測しているが、市場集中と業界内の共謀のレベルを結びつける実証的証拠はほとんどない。^[27]合併のシナリオでは、合併後に市場集中が高まったにもかかわらず、合併によって生み出された非対称な市場構造が共謀に悪影響を及ぼすことを示す研究もある。^[28]

経済的な手段として、市場集中度は市場における競争の度合いを反映するため有用である。市場集中度を理解することは、企業がマーケティング戦略を決定する上で重要である。また、実証的証拠によれば、市場集中度と効率性には逆相関があり、企業の効率性は、関連する市場集中度が低下すると上昇することが分かっている。^[29]上記のベイン（1956年）やコリンズとプレストン（1969年）の立場は、共謀を支持するだけでなく、効率性-収益性仮説も支持している。つまり、集中度が高い市場においては、大企業の利益は高くなる。これは、この集中度が大量生産による効率性の向上を意味するからである。^[30]特に、規模の経済性は、大企業がコストに影響を与え、より大きな市場シェアを獲得する上で達成できる最大の効率性であった。しかし注目すべきことに、ローゼンバウム（1994）は、ほとんどの研究が大企業の市場シェアは効率性によって大きいという含意に従って実際の市場シェアと観察された収益性の関係を仮定しており、これらの効率性と市場シェアの関係は明確に定義されていないことを明らかにした。^[23]

市場集中の影響

市場集中度が高いと競争が減少し^[31]、支配的企業の市場支配力が増す可能性がある。その結果、コストの上昇、品質の低下、選択肢の減少、イノベーションの低下を招く可能性がある。したがって、市場集中度が高いと消費者や社会に悪影響が及ぶ可能性がある。

シュンペーター（1950）は、市場集中度が高いほどイノベーションが促進されるという点で、市場集中とイノベーションの関係を初めて認識した。彼は、最大の市場シェアを持つ企業は、特に研究開発への投資を通じて、イノベーションから利益を得る機会が最も大きいと論じた。^[32]これは、独占市場または独占市場内の企業は、すでにコストを大幅に上回る利益レベルに達しているため、市場集中度が高ければイノベーションへのインセンティブが低下するというアロー（1962）の立場とは対照的である。 ^[33]

実際には、市場集中とその影響との直接的な相関関係を観察するのは複雑である。実証的証拠を集める際には、イノベーション、企業の管理、R&Dと企業規模のギャップをどのように測定するかという問題も浮上している。また、コンセンサスも得られていない。例えば、ConnellyとHirschey (1984)は負の相関関係を確立し、その相関関係は寡占企業が独占利益を増やすためにR&Dへの支出を減らした証拠であると説明した。しかし、Blundellらは企業が出願した特許を集計することで正の相関関係を観察した。この一般的な観察は、2005年にAghionらも共有した。^[32]

シュンペーターはまた、イノベーションに貢献するさまざまな技術を区別しておらず、「創造的破壊」を適切に定義していませんでした。プチとティース（2021）は、シュンペーターとアローが当時含めていなかった変数である技術的機会は、新規参入者が業界に「突破口」を開くことを可能にするため、この定義に含まれると主張しました。^[33]

アギオンら（2005）が発表した研究では、市場集中とイノベーションの関係を表す逆U字型モデルが提案された。デルボノとランベルティーニは経験的証拠をグラフ上にモデル化し、データによって示されたパターンがこれら2つの変数の間にU字型の関係が存在することを裏付けていることを発見した。^[34]

市場集中の規制

競争法などの経済規制やシャーマン法などの反トラスト法が存在するのは、独占の形成を避けるために市場競争を維持する必要があるためです。これらの法律は通常、企業に市場シェアの報告を義務付け、許容される市場集中の程度を制限します。場合によっては、反トラスト法によって企業の分割や、権力の乱用を防ぐ「ファイアウォール」の設置が義務付けられることがあります。

市場集中度は、市場の集中度を示します。これは、産業競争のレベルを確認するために使用されます。市場集中度が高いと、競争が減り、市場をリードする企業の力が強まる可能性があるため、通常は望ましくありません。独占禁止法やその他の経済規制により、市場競争が保護され、独占が回避されます。

ハーフィンダール・ハーシュマン指数や集中度比率指標ほど一般的ではありませんが、市場集中度を測るさまざまな代替指標も使用できます。

(a) U指数（デイヴィス、1980年）：

${\displaystyle U=I^{*a}N^{-1}}$ここで、 は不平等の尺度として受け入れられている（実際には変動係数が提案されている）、は定数またはパラメータ（経験的に推定される）、 N は企業数である。Davies（1979）は、集中指数は一般に N と企業シェアの不平等の両方に依存するべきであると示唆している。Davis（1980）は、 に使用できる適切な候補は多数あるが、彼が提唱する尺度は「変動係数（c）の単純な変換である」と指摘している。${\displaystyle I^{*}}$${\displaystyle a}$${\displaystyle I^{*}}$${\displaystyle I^{*}=1+c^{2}}$

「有効な競合相手の数」はハーフィンダール指数の逆数です。

Terrence Kavyu Muthoka は、分布を、コンパクトな台を持ち、すべての導関数が存在する関数の空間である Swartz 空間内の関数として定義します。Media:Dirac_Distribution または Dirac 関数は良い例です。

(b) リンダ指数（1976年）

${\displaystyle L={\frac {1}{N(N-1)}}\sum _{i=1}^{N-1}Q_{i}\left[{\frac {ni}{i}}\right]\left\vert {\frac {CR_{i}}{CR_{n}-CR_{i}}}\right\vert }$

ここで、Q _{i は}、上位企業の平均シェアと残りの企業の平均シェアの比率であり、上位企業の集中係数である。HHI 式のように周辺企業を捉えることはないが、市場の「中核」を捉え、さまざまな兄弟サンプルの企業によって説明されるサイズ変数間の不平等の度合いを測定する。この指数は、ユーザーに代わって事前計算を行い、^[35]の関連値を決定することを前提としている。しかし、リンダ指数の規制使用に関する実証的証拠はほとんどない。${\displaystyle i}$${\displaystyle ニ}$${\displaystyle CR_{i}}$${\displaystyle i}$${\displaystyle CR_{i}}$

（c）包括的集中指数（Horwath 1970）：

${\displaystyle CCI=s_{1}+\sum _{i=2}^{N}s_{i}^{2}(2-s_{i})}$

ここで、s _{1 は}最大企業のシェアである。この指数は 、最大企業のシェアに大きな重みが割り当てられていることを除いて、 に似ている。HHI指数と比較すると、小規模企業の量に重みを付けるなど、いくつかの利点があるが、1社の絶対値のみを含めるという恣意的な選択により、その正確性と有用性について批判されている。^[36]${\displaystyle 2{\text{H}}-\sum s_{i}^{3}}$

(d) ローゼンブルース（1961）指数（ホールとタイドマン、1967年も同様）：

${\displaystyle R={\frac {1}{2\sum is_{i}-1}}}$ここで、記号i は企業の順位を示します。

ローゼンブルース指数は、市場に多くの企業が存在する場合、より小規模な競合企業に重点を置き、少数の大企業が市場を支配している場合でも、市場における競合企業の数に敏感である。その係数と順位は、ハーフィンダール・ハーシュマン指数を使用して生成された結果と似ている。^[36]

(e) ジニ係数（1912年）

${\displaystyle G=1-\sum _{i=1}^{N}S_{i}{\frac {(2i-1)}{N}}}$

ジニ係数は、市場で活動している企業の数を含めずに、企業規模の差を測定します。これは相対的集中度として知られ、企業数と企業の分布規模を含む絶対的集中度（ローゼンブルース指数など）とは異なります。これはローレンツ曲線と組み合わせて使用​​されます。もともと、ローレンツ曲線は、人口に分配された所得の不平等を測定し、個人を最高所得から最低所得の順にランク付けしました。^[37]したがって、この文脈では、ジニ係数は、所得の平等な分配を表す45°線と、人口内の実際の所得分配を表すローレンツ曲線の間に位置します。^[38]市場集中の文脈では、ローレンツ曲線は、集中曲線をシミュレートするために、企業の市場シェアを最小から最大にランク付けしてプロットすることができます。企業の累積パーセンテージシェアはy軸上に残り、売り手の累積パーセンテージはx軸上に残ります。加重市場シェアの合計は、集中曲線より上の領域に位置します。集中曲線が単一企業の市場シェアを表す45°の線と一致する場合、ジニ係数は0となり、市場が独占状態であることを意味する。^[37]${\displaystyle {\frac {(2i-1)}{N}}}$

(f)ネットワークのアウトディグリー分布のフィッティング曲線のべき乗指数（α）を利用する（Pliatsidis, 2024） ^[39]

それぞれ次数が k である特定のノード セットの場合、べき乗指数 (α) は、ネットワーク内の集中度を分析するための重要なメトリックとして機能します。この指数は、ノード間の出力次数の分布を特徴付け、システム内の特定の属性または相互作用の集中度に関する洞察を提供します。

α>0 の場合、少数の企業が市場を支配する歪んだ分布が発生します。

α が 0 に近づくにつれて、分布は平坦になり、契約授与のより公平な分配が示されます。

逆に、α が 0 を下回ると、少数の特定の企業間の集中がさらに減少し、市場環境が多様化していることを示唆します。

• 濃度比
• 優位性（経済）
• ジニ係数
• ハーフィンダール指数
• 水平合併ガイドライン
• ローレンツ曲線
• 富の不平等
• 市場の失敗
• 独占
• 確率分布
• 確率的優位性
• 相対的な市場シェア

• Bain, J. (1956) 「新たな競争の障壁」マサチューセッツ州ケンブリッジ: ハーバード大学出版局。
• カリー、B.、KDジョージ（1983年）。「産業集中：概観」産業経済誌31（3）：203-55
• シュガート II、ウィリアム F. (2008)。「産業集中」。デイビッド R. ヘンダーソン(編)。経済学簡潔百科事典(第 2 版)。インディアナポリス:経済と自由の図書館。ISBN 978-0865976658. OCLC  237794267.
• ティロール、J. (1988)。産業組織論。マサチューセッツ州ケンブリッジ：MIT 出版。
• ワイス、LW（1989）集中と価格マサチューセッツ州ケンブリッジ：MITプレス。

• 司法省と連邦取引委員会の水平的合併ガイドライン