3Gオークションの政策効果の分析

３Ｇオークションの政策効果の分析
1
東京経済大学 経済学部 専任講師 黒田敏史
京都大学 経済学研究科 バケロ・マリア
2011.9.2 公正取引委員会 競争政策研究センター BBL
INTRODUCTION

３Ｇオークションの政策効果の分析
Binmore and Klemperer (2002)において、2000年4月に英国
で行われた第三世代携帯電話(3G)向けの周波数オークショ
ンの売り上げがオークションの歴史上の最大額となる340億
米ドルになった事から、”biggest ever”と称している
 UMTS FORUM(2001)によれば、2000年8月に実施されたドイ
ツの3Gオークションは461億米ドルとさらに大きな金額の
オークションとなっている
 2010年にドイツでアナログテレビ放送停波後の跡地を含む
周波数帯を携帯電話向け周波数としてオークションにかけ
たところ、売り上げ額は62億米ドルに留まった
 これらを踏まえ、本論文では2000年頃から各国で行われた
3G向け周波数オークションを”The bigest auction”と呼ぶ

2
SPECTRUM ALLOCATIONS

周波数オークションを行う理由

Binmore and Klemperer (2002)は以下の3点において比較審
査よりもオークションが優れているとしている
配分の効率性
 比較審査を行う当局の能力不足や政治の介入
 政府の収入


オークションによる配分が成功したか否かは、主に売り上げ
額によって評価が行われてきた
周波数配分方式が事後の市場成果に影響を与えないのであれば、
オークションの成功を政府収入によって評価する事は妥当
 しかし、市場成果への悪影響の懸念が存在する

3
SPECTRUM ALLOCATIONS

オークションによる市場成果への影響

Negroponte (2000)のオークション批判


オークションは、高額なライセンス料が消費者に転嫁され、インフラ
整備を遅らせ、事業者が非経済的な社会的需要に応える意欲を失
わせる、として周波数オークションを批判
Cave and Valletti (2000)の反論

オークションの落札額はサンクコストであるため消費者に転嫁され
る事は無く、いち早く費用を回収するために投資を遅らせる事も無
いが、配分後の競争が非競争的であれば企業利潤が高くなるため、
オークションの落札価格が高騰するという逆の因果が存在すると
指摘している
4
SPECTRUM ALLOCATIONS

3Gオークションに関する理論研究

ライセンス数と市場構造 Hoppe, Jehiel and Moldovanu
(2006)


既存事業者と新規参入事業者が市場に参入する場合、ライセンス
数を一定以上にすると、全てのライセンスを既存事業者が獲得す
るようになる均衡が存在するため、ライセンス数の増加が直ちにそ
の後の市場競争を促進するとは限らない。
サービス展開とライセンス価格 Burguet and McAfee (2009)

ライセンス収入を消費者余剰の一部と考えた場合、需要がやや弾
力的である場合、消費者余剰が数量の凸関数であるとき、もしくは
凹関数で需要の価格弾力性の逆数よりも投資への比率が大きい
場合、例え高額なライセンス料がサービス展開を遅らせたとしても、
オークションは消費者余剰が最大となる配分を実現する。
5
SPECTRUM ALLOCATIONS

最近の理論研究

事業者のセレクション効果 Janssen and Karamychev (2009)


１段階目で独占権をオークションにかけ、２段階目で市場競争を行
うモデルにおいて、リスク回避度が異なる入札者が混在するとき、
リスク回避度の小さい事業者はオークションでより強い入札を行い、
市場競争でより高い戦略変数を選択する。その結果、市場で価格
競争が行われる場合には周波数をランダムに割り当てた場合より
も料金が上昇し、数量競争では料金が低下する。
負債が競争に及ぼす影響 Haan and Toolsema (2011)

通信事業者がオークションの免許料を銀行からの負債で調達する
場合、負債が競争の与える影響は市場の不確実性パラメータに依
存して定まる。不確実性の増加が限界的な利潤を減少させるよう
な場合に負債は競争を促進し、場合はオークション落札額・落札後
の小売価格共に低下をする。一方、不確実性の増加が限界的な利
潤を増加させるような場合に負債は競争を緩和し、小売価格が上
昇する。
6
SPECTRUM ALLOCATIONS

最近の実証研究

政府の収入への誘因 Hazlett and Munoz (2009)


オークションによる政府の収入を最大にするには周波数を独占さ
せるのが良い。しかし、周波数供給量が価格に与えた影響を通じ
て厚生評価を行った結果、追加的な周波数配分はより競争をもた
らし、社会厚生を増大させる。
３Ｇオークションが消費者に与えた影響 Park, Lee and Choi
(2011)

21のOECD諸国のクロスセクションデータを用いて、3Gオークション
実施国と比較審査実施国おける消費者価格、新サービスの開始
時期、HHIの差をOLSによって分析し、オークションダミー・免許料が
統計的に有意では無い事を示している。
7
QUESTION

周波数オークションは3Gの市場成果に影響を与えた
か？

オークション国と比較審査国における周波数配分から2008
年までの４半期毎の市場成果を比較し、オークションが市場
成果に与えた影響を検証する
携帯電話普及率(%)
 3G普及率(%) *W-CDMAとCDMA2000の加入者数の和を人口で除した
 3Gシェア *携帯加入に占める3G利用者の割合(%)
 料金(Current US $) *事業者の収入を通信量で除した実効料金
 3G企業数(社) *市場において3Gの契約者を得ている企業の数
 周波数供給量(MHz) *初回に3G用として配分された周波数量
 HHI
 3G携帯電話のHHI

8
＊全てWireless Intelligence社のデータベースより取得
THE DATA AND ECONOMETRIC METHODS

分析に含まれる国（オークション27ヶ国、比較審査20ヶ国)
配分年度
オークションを実施した国（２7）
比較審査を実施した国（20）
フィンランド
1999
2000
オーストリア イタリア オランダ ドイツ ポーラ
ンド スイス イギリス
アイルランド 日本 韓国 ノルウェー
ポルトガル スペイン スウェーデン
2001
オーストラリア ベルギー カナダ チェコ
デンマーク ギリシア 香港 イスラエル
シンガポール スロベニア アメリカ
フランス
2002
ルクセンブルク マレーシア スロバキア
2003
バーレイン エストニア インドネシア
2004
サウジアラビア
クロアチア ハンガリー ルーマニア
2005
アルゼンチン ブルガリア ラトビア
フィリピン
2006
エジプト グルジア マカオ
2007
ブラジル ナイジェリア
周波数配分方式はDotecon 社の
Spectrumロシア
Awards Databaseによる
9
THE DATA AND ECONOMETRIC METHODS
変数名
携帯電話普及率(%)
3G普及率(%)
3Gシェア(%)
料金(Histric US$)
3G企業数(社)
周波数供給量(MHz)
HHI
3GHHI
標本数 平均
676
0.9431
504
0.1148
504
0.1140
557
0.2334
676
2.4926
200 111.4000
676 3490.0780
504 5951.7920
変数名
携帯電話普及率(%)
3G普及率(%)
3Gシェア(%)
料金(Histric US$)
3G企業数(社)
周波数供給量(MHz)
HHI
3GHHI
標本数 平均
440
0.9442
317
0.1604
317
0.1694
291
0.2260
440
2.0591
140 112.2857
440 4041.7490
317 5489.2530
オークション国
標準偏差
最小
最大
0.2819
0.1731
1.6928
0.1359
0.0000
0.6532
0.1350
0.0000
0.6100
0.1984
0.0348
3.4581
2.2294
0.0000
10.0000
36.9984
60.0000
175.0000
1024.0880
1333.3340 10000.0000
2511.6150
2033.5470 10000.0000
比較審査国
標準偏差
最小
最大
0.2692
0.1400
1.8734
0.2224
0.0001
0.9376
0.2588
0.0001
0.9860
0.0790
0.0561
0.4479
1.5761
0.0000
5.0000
36.6854
60.0000
175.0000
745.6143
2392.2940
8718.6690
2345.0040
2595.2680 10000.0000 10
THE DATA AND ECONOMETRIC METHODS
変数名
携帯電話普及率(%)
3G普及率(%)
3Gシェア(%)
料金(Histric US$)
3G企業数(社)
周波数供給量(MHz)
HHI
3GHHI

オークション－比較審査 t
-0.0011
-0.0648
-0.0455
-3.6423
-0.0554
-4.0159
0.0074
0.6152
0.4335
3.5429
-0.8857
-0.2180
-551.6710
-9.7427
462.5390
2.6351
記述統計の結果
オークション国では3G普及率、3Gシェアが有意に低い
 オークション国では3G企業数が多く、HHIは低く、3GHHIは高い


バイアスの存在


単純な記述統計では市場成果に影響を与える様々な要因がコント
ロールされていない
様々な要因がオークションが導入される可能性と相関している場合、
上の差にはセレクション・バイアスが含まれる
11
THE DATA AND ECONOMETRIC METHODS

オークションの影響の検証方法
オークションの影響を複数の政策効果の推定手法により推
定する
 Regression Method



Double robustness


Propensity Scoreによる加重とRegressionを組み合わせた手法
Matching and Regression


線形回帰により潜在的な成果を推定し、政策効果を得る
MatchingとRegressionを組み合わせた手法
Imbens and Wooldridge (2009)は複数の推定手法を組み合
わせた手法を実践的な手法として推奨している
12
THE DATA AND ECONOMETRIC METHODS

潜在的な成果アプローチ

関心のある観察された変数 Yi
Yiが政策の対象となった場合にとる値 Yi(1)
 Yiが政策の対象とならなかった場合にとる値 Yi(0)
 Yi(1)とYi(0)はいずれか一方しか観察されない

経済主体iが、政策の対象となった事を表すダミー変数 Wi
 観察されたYi Yi  Yi (Wi )  Yi (0)(1  Wi )  Yi (1)Wi
 政策の効果 差   Yi (1)  Yi (0)
 ただし、iへの政策が j (  i ) へ影響を与えないとする


政策の割り当てメカニズム

外生変数Xiの下で条件付き独立(CIA) Wi  (Yi (0), Yi (1)) | X i
が成立している、つまりXiの条件の下で成果に割り当てが
依存しないのであれば、Xiの下での因果を知る事ができる。
13
THE DATA AND ECONOMETRIC METHODS

分析方法：Regression method

コントロール変数Xiの条件付き関数を線形回帰モデルに
よって推定 （  X はXの母平均）
0 ( x)  E[Yi (0) | X i  x]   0   '0 ( x  X )
1 ( x)  E[Yi (1) | X i  x]  1   '1 ( x  X )

CIAが成立しているのであれば、これらの関数は標本が政
策以外の要因が成果に与える影響を十分に表している
従って、これら二つの関数で説明されない残された差は政
策による効果と見なす事ができる
1 N
ˆreg    ˆ1 ( X i )  ˆ 0 ( X 0 )   ˆ1  ˆ 0
N n 1
 なお、Yi     regWi   ' X i   'Wi ( X i  X )   i を最小二
乗法で推定して政策の効果を得ることも出来る。

14
THE DATA AND ECONOMETRIC METHODS

分析方法：Propensity Score Weighting
Propensity Scoreとは、標本が政策を受ける確率である
 ある標本iが政策を受ける確率を p ( X i ,  ) とする。このとき、i
が政策を受けた個体として観察される可能性は p( X i ,  ) とな
り、政策を受けなかった個体として観察される可能性は
1  p ( X i ,  ) となる。
 政策がランダムに割り当てられていたのであれば、iは1/2の
確率で政策の対象となっていなければならないが、様々な
要因により p( X i ,  )  1/ 2 となっている場合、政策の対象とし
て観察されたiをウエイト1/ p( X i ,  ) で，政策の対象とならな
かった場合をウエイト 1/ 1  p( X i ,  )  で重み付けする事で、
ランダムに政策を割り当てたデータを再現することが出来る
(1  Wi )Yi 
1 N  WiYi
 政策の効果は、ˆweight   

 となる

N
n 1
 p( X i ,  ) 1  p( X i ,  ) 
15
THE DATA AND ECONOMETRIC METHODS

分析方法：Propensity Score Weighting
多く出現する観察なので、
低いウエイト(1/P(x))で評価
希少な観察なので、
高いウエイト(1/1-P(x))で評価
W 0
xi
1
P( xi )
xi
xi
0
W 1
希少な観察なので、
高いウエイト(1/P(x))で評価
多く出現する観察なので、
低いウエイト(1/P(x))で評価
16
THE DATA AND ECONOMETRIC METHODS

分析方法：double robustness (Robins and Rotnitzky,
1995)

Regression methodsとPropensity score Weightingを組み合
わせた方法

まず何らかの方法でpropensity score p ( X i , ˆ ) を推定し、
(Yi   0   '0 ( X i  X )) 2
(Yi  1   '1 ( X i  X )) 2
min 
, min 
 0 , 0
ˆ
1 , 1 i:W 1
p( X i ,  )
1  p( X i , ˆ )
i:Wi  0
i
を求めることで、政策の効果 ˆdouble  ˆ1  ˆ 0 を得ることができる

Propensity scoreか、regressionのいずれか一方の定式化が
正しければ一致性を得る事ができ、定式化が共に正しけれ
ばより効率的な推定量となる
17
THE DATA AND ECONOMETRIC METHODS

分析方法：Matching method

Matching methodでは 標本iの成果と、標本iとコントロール
変数の値が近いが、Treatmentの扱いが異なるM個の標本
の集合 J M (i) の成果の平均値の差を政策の違いとする

本論文では、各変数の差の絶対値を分散の逆数をウエイト
として加重した指標を標本間の距離とする
本研究はパネルデータを利用しているため、トレンドの影響
を除去できるよう、時点が厳密に一致（Exact Match）した標
本の中からＭ個の標本を選択する
 それぞれの潜在的な成果と政策の効果は



Yˆi (0)   1
M

ˆmatch
1

N
1
if Wi  0

Yˆi (1)   M
Y j if Wi  1


jJ M ( i )

Yi
 Yˆ (1)  Yˆ (0) 
N
i 1
i
i

Y j if Wi  0
jJ M ( i )
if Wi  1
Yi
18
THE DATA AND ECONOMETRIC METHODS

分析方法：Matching method

W=1の対照群としてW=0の標本から近い2標本とマッチさせ
る場合
W 0
xi
W 1
xi
19
THE DATA AND ECONOMETRIC METHODS

分析方法：Bias Corrected Matching Estimator (Abadie et
al, 2001)
Bias Corrected Matching Estimatorは、iと J M (i) のコントロー
ル変数の値の差によって生じる小標本バイアスを線形回帰
によって修正する手法である
 iが他の標本のマッチに利用される回数を K M (i ) とし、
( ˆw0 , ˆw1 )  arg min  K M (i)(Yi   w0   w1 ' Xi ) 2 を推定する

i:Wi  w



Yˆi (0)   1
M

得られた条件付き市場成果の推定値 ˆ w ( x)  ˆw0  ˆ 'w1 x
を用いて下記の潜在的な成果を得る
Yi
 Y
jJ M ( i )
j
 ˆ 0 ( Xi )  ˆ 0 ( X j ) 
if Wi  0
1

Yˆi (1)   M
if Wi  1


N


 Y
jJ M ( i )
1
ˆ
ˆ
ˆ


 政策の効果は、 M N  Yi (1)  Yi (0) となる
i 1
j
 ˆ1 ( Xi )  ˆ1 ( X j ) 
Yi
if Wi  0
20
if Wi  1
THE DATA AND ECONOMETRIC METHODS

利用したコントロール変数
 社会人口的変数






情報通信変数








人口(百万人)： World Development Indicator
人口密度(人/km2 ) ： World Development Indicator
一人当たりGDP（2000 US thousand $) ： World Development Indicator
高所得国ダミー：World Development Indicator
言語分断率(%)：Alesina et al (2003)より、任意の2人が同じ言語を利用
していない確率
2G普及率(%)： Wireless Intelligence
2G企業数(社)： Wireless Intelligence
電話普及率(%)：ITU World Telecommunication ICT Indicators
独立規制当局ダミー：ITU Trends in Telecommunication Reform
情報通信機器の輸出額対GDP: UN Comtrade
GSM採用国ダミー：Wireless Intelligence
cdmaOne採用国ダミー：Wireless Intelligence
配分後経過四半期（Time Trendを考慮）
21
THE DATA AND ECONOMETRIC METHODS
変数名
人口(百万人)
人口密度(人/km^2)
一人当たりGDP(2000 US
thousand $)
高所得国ダミー #
言語分断率 #
2G普及率(%)
2G企業数(社)
電話普及率(%)
独立規制当局 #
周波数価格対GDP比 #
情報通信機器輸出額対GDP比
GSM採用国ダミー #
cdmaOne採用国ダミー #
配分後経過(四半期)
#は時間で変化しない変数を表す
オークション国
標本数 平均
標準偏差
最小
最大
676
39.4865
66.8805
0.5131
311.6660
676 883.8615 2596.1930
2.6000 18658.8000
676
28.4128
16.7296
1.3302
94.4021
676
676
676
676
676
676
412
664
676
676
676
0.8047
0.2781
0.8126
4.5030
44.9491
0.8521
0.0761
0.0049
0.3195
0.0104
14.4763
0.3967
0.2058
0.2627
2.4230
15.2054
0.3553
0.0787
0.0123
0.4666
0.1013
8.6558
0.0000
0.0237
0.1505
1.0000
0.8648
0.0000
0.0060
0.0000
0.0000
0.0000
1.0000
1.0000
0.8503
1.4893
17.0000
74.4762
1.0000
0.2560
0.1104
1.0000
1.0000
32.0000
22
THE DATA AND ECONOMETRIC METHODS
変数名
人口(百万人)
人口密度(人/km^2)
一人当たりGDP(2000 US
thousand $)
高所得国ダミー #
言語分断率 #
2G普及率(%)
2G企業数(社)
電話普及率(%)
独立規制当局 #
周波数価格対GDP比 #
情報通信機器輸出額対GDP比
GSM採用国ダミー #
cdmaOne採用国ダミー #
配分後経過(四半期)
#は時間で変化しない変数を表す
比較審査国
標本数 平均
標準偏差
最小
最大
440
32.6896
44.5258
0.4532
219.2103
440 179.3918
229.0430
8.7000
1080.2000
440
26.7853
20.7077
1.1866
113.7940
440
440
440
440
440
440
280
432
440
440
440
0.7909
0.2340
0.7852
3.5568
40.5186
0.8273
0.0185
0.0040
0.3977
0.0750
13.6273
0.4071
0.2364
0.3005
1.3538
14.7987
0.3784
0.0219
0.0054
0.4900
0.2637
8.8838
0.0000
0.0021
0.0133
2.0000
4.1713
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
1.0000
1.0000
0.8360
1.5170
12.0000
63.7731
1.0000
0.0590
0.0251
1.0000
1.0000
36.0000
23
THE DATA AND ECONOMETRIC METHODS
変数名
オークション－比較審査 t
人口(百万人)
6.7969
1.8779
人口密度(人/km^2)
704.4697
5.6766
一人当たりGDP(2000 US
1.6275
1.4440
thousand $)
高所得国ダミー *
0.0138
0.5631
言語分断率 *
0.0440
3.2904
2G普及率(%)
0.0274
1.6083
2G企業数(社)
0.9461
7.4665
電話普及率(%)
4.4304
4.8070
独立規制当局 *
0.0248
1.1104
周波数価格対GDP比 *
0.0576
11.9191
情報通信機器輸出額対GDP比
0.0009
1.4662
GSM採用国ダミー *
-0.0782
-2.6822
cdmaOne採用国ダミー *
0.0576
-5.7558
配分後経過(四半期)
0.8491
1.5848
*は時間で変化しない変数を表す
24
RESULTS : REGRESSION MTHODS

Regression Methodsの結果
モデル
OLS
携帯電話普及率
3G普及率
3Gシェア
料金
3G企業数
周波数供給量
HHI
3GHHI
Random Effects
携帯電話普及率
3G普及率
3Gシェア
料金
3G企業数
周波数供給量
HHI
3GHHI
平均
-0.1190*
-0.1325*
-0.1585*
-0.0189
-0.8910 *
136.4579
-1210.6540 *
274.4885
平均
-0.1121 *
-0.1227 *
-0.1306 *
0.0423
-0.8324
標準誤差
0.0162
0.0181
0.0168
0.1099
0.1793
97.3041
112.0876
372.4238
標準誤差
0.0490
0.0541
0.0470
0.1677
0.4681
t
-7.3600
-7.3200
-9.4600
-0.1700
-4.9700
1.4000
-10.8000
0.7400
z
-2.2900
-2.2700
-2.7800
0.2500
-1.7800
P
0.0000
0.0000
0.0000
0.8630
0.0000
0.1620
0.0000
0.4610
P
0.0220
0.0230
0.0050
0.8010
0.0750
95%信頼区間
-0.1507
-0.0873
-0.1680
-0.0970
-0.1914
-0.1256
-0.2346
0.1967
-1.2429
-0.5392
-54.9878
327.9037
-1430.5900
-990.7183
-456.5861
1005.5630
95%信頼区間
-0.2081
-0.0162
-0.2288
-0.0166
-0.2226
-0.0385
-0.2863
0.3710
-1.7500
0.0851
-489.0425
1708.6830
468.1983
1120.6730
-1.0400
1.5200
0.2960
0.1270
-1406.6940
-487.7952
＊は95%水準で有意である事を示す（以下同様）
428.6093
3905.1600
25
RESULTS: DOUBLE ROBUSTNESS

Propensity Scoreの推定結果

本論文ではパネルデータを利用しているため、配分後のコ
ントロール変数の変化によってPropensity Scoreが変動しな
いよう、配分年初のコントロール変数の値によって
Propensity Scoreを計算
Logit
Pseudo R2 =
0.2432
Log likelihood =
-540.30609
平均
標準誤差
Z
人口(百万人)
0.0000 *
0.0000
人口密度(人/km^2)
0.0010 *
0.0001
一人当たりGDP(2000 US thousand $)
0.0000
0.0000
高所得国ダミー
1.8867 *
0.3261
言語分断率
1.2009 *
0.4164
2G普及率(%)
-9.3888 *
0.9139
2G企業数(社)
0.6021 *
0.0774
電話普及率(%)
0.0654 *
0.0115
独立規制当局
-1.1277 *
0.2489
情報通信機器輸出額対GDP比
-110.9161 *
10.6621
GSM採用国ダミー
-0.8120 *
0.1790
cdmaOne採用国ダミー
-3.8014 *
0.3416
周波数配分年
0.4202 *
0.0939
定数項
-839.4395 *
187.7309
-8.3100
8.7400
0.1000
5.7900
2.8800
-10.2700
7.7700
5.6800
-4.5300
-10.4000
-4.5400
-11.1300
4.4800
-4.4700
P
0.0000
0.0000
0.9200
0.0000
0.0040
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
95%信頼区間
0.0000
0.0000
0.0008
0.0012
0.0000
0.0000
1.2475
2.5258
0.3847
2.0171
-11.1800
-7.5976
0.4503
0.7539
0.0428
0.0880
-1.6155
-0.6399
-131.8134
-90.0187
-1.1628
-0.4611
-4.4710
-3.1318
0.2362
0.6041
-1207.3850 -471.4936
26
RESULTS : DOUBLE ROBUSTNESS

Propensity Score によるウエイト後の平均値の差

Propensity Scoreを用いてコントロールグループをウエイトし、
コントロール変数の平均値の差を検定
変数名
人口(百万人)
人口密度(人/km^2)
一人当たりGDP(2000 US
thousand $)
高所得国ダミー #
言語分断率 #
2G普及率(%)
2G企業数(社)
電話普及率(%)
独立規制当局 #
情報通信機器輸出額対GDP比
GSM採用国ダミー #
cdmaOne採用国ダミー #
配分後経過(四半期)
オークション国(加重後） 比較審査国(加重後）
(N=676)
(N=440)
平均
標準誤差
平均
標準誤差 平均値の差
53.996
3.156
96.760
14.947
-42.7639
963.167
100.269 389.740
26.497
573.4265
t
-3.3740
4.5464
42.613
1.448
64.841
2.862
-22.2282
-7.6010
1.195
0.398
6.374
1.299
65.078
1.315
0.006
0.500
0.012
21.517
0.027
0.012
0.103
0.023
0.899
0.029
0.000
0.029
0.004
0.579
1.840
0.633
11.316
2.211
103.647
2.072
0.011
0.712
0.080
33.594
0.067
0.044
1.246
0.139
4.686
0.070
0.001
0.043
0.013
1.369
-0.6448
-0.2345
-4.9414
-0.9121
-38.5690
-0.7565
-0.0052
-0.2122
-0.0682
-12.0777
-10.1106
-6.0666
-4.8774
-7.8691
-9.7875
-11.3274
-5.5736
27
-4.2217
-5.6216
-9.1703
RESULTS : DOUBLE ROBUSTNESS

Double Robustnessの推定結果
モデル
携帯電話普及率
3G普及率
3Gシェア
料金
3G企業数
周波数供給量
HHI
3GHHI
差分モデル
携帯電話普及率
3G普及率
3Gシェア
料金
3G企業数
周波数供給量
HHI
3GHHI
double robust with robust variance estimator (pscore=Logit)
Pscore McFadden's Pseudo R2=　0.1559
95%信頼区間
平均
標準誤差 Z
P
-0.1407 *
0.0208 -6.7700 0.0000
-0.1815
-0.1000
-0.1228 *
0.0153 -8.0500 0.0000
-0.1528
-0.0929
-0.1361 *
0.0153 -8.9200 0.0000
-0.1660
-0.1062
5.2709 *
2.6434
1.9900 0.0460
0.0899
10.4518
-0.1618
0.2810 -0.5800 0.5650
-0.7124
0.3889
-186.7092 * 30.3354 -6.1500 0.0000
-246.1654 -127.2529
-750.0331 * 115.8286 -6.4800 0.0000
-977.0530 -523.0131
428.8196 365.8836
1.1700 0.2410
-288.2991 1145.9380
平均
標準誤差 Z
P
-0.0115 *
0.0032 -3.5700 0.0000
-0.0115 *
0.0032 -3.5700 0.0000
-0.0137 *
0.0043 -3.2100 0.0010
-0.2688
0.3567 -0.7500 0.4510
0.0643
0.0619
1.0400 0.2990
316.9504 * 75.4697
-753.5339 * 165.3103
4.2000
-4.5600
0.0000
0.0000
95%信頼区間
-0.0178
-0.0052
-0.0178
-0.0052
-0.0220
-0.0053
-0.9679
0.4303
-0.0571
0.1857
169.0325
-1077.5360
464.8682
-429.5316
28
RESULTS :MATCHING METHODS

マッチしたサンプルとの平均値の差の検定

マッチ数4の場合におけるオークション国と、オークション国
とのマッチに用いられた比較審査国の平均値の差を検定
変数名
人口(百万人)
人口密度(人/km^2)
一人当たりGDP(2000 US
thousand $)
高所得国ダミー #
言語分断率 #
2G普及率(%)
2G企業数(社)
電話普及率(%)
独立規制当局 #
情報通信機器輸出額対GDP比
GSM採用国ダミー #
cdmaOne採用国ダミー #
配分後経過(四半期)
オークション国
比較審査国
平均
標準誤差 平均
標準誤差 平均値の差
45.521
3.423
27.702
0.691
17.8187
680.893
91.040 143.786
4.571
537.1073
t
8.1032
11.5751
30.551
0.790
29.671
0.347
0.8798
1.1011
0.801
0.293
0.833
4.838
44.191
0.866
0.005
0.227
0.006
17.627
0.018
0.010
0.012
0.122
0.677
0.015
0.001
0.019
0.004
0.351
0.852
0.203
0.857
3.762
42.886
0.960
0.004
0.281
0.039
19.101
0.008
0.004
0.005
0.025
0.317
0.004
0.000
0.010
0.004
0.179
-0.0512
0.0901
-0.0243
1.0761
1.3053
-0.0938
0.0012
-0.0538
-0.0330
-1.4741
-2.7933
9.1892
-2.0348
13.6612
1.8164
-8.0175
3.1635
-2.4058
29
-3.7028
-3.6944
RESULTS :MATCHING METHODS

Matching Methodsの推定結果
モデル
number of match = 2
携帯電話普及率
3G普及率
3Gシェア
料金
3G企業数
周波数供給量
HHI
3GHHI
number of match = 4
携帯電話普及率
3G普及率
3Gシェア
料金
3G企業数
周波数供給量
HHI
3GHHI
bias corrected
平均
標準誤差
-0.0869 *
0.0155
-0.1232 *
0.0261
-0.1419 *
0.0267
-0.0487 *
0.0208
-0.7930 *
0.1525
-49.6687 * 23.4440
-628.5414 * 153.4912
1243.5430 * 193.9849
平均
標準誤差
-0.0936 *
0.0162
-0.1132 *
0.0224
-0.1235 *
0.0215
-0.0228
0.0171
-0.7696 *
0.1511
8.0325
30.7810
-679.8623 * 149.5440
1049.5340 * 207.7539
match with robust variance estimator
95%信頼区間
Z
P
-5.6100 0.0000
-0.1173
-0.0566
-4.7200 0.0000
-0.1744
-0.0721
-5.3200 0.0000
-0.1942
-0.0896
-2.3400 0.0190
-0.0895
-0.0079
-5.2000 0.0000
-1.0920
-0.4941
-2.1200 0.0340
-95.6180
-3.7194
-4.0900 0.0000
-929.3786 -327.7043
6.4100 0.0000
863.3398 1623.7470
95%信頼区間
Z
P
-5.7900 0.0000
-0.1253
-0.0619
-5.0600 0.0000
-0.1571
-0.0694
-5.7500 0.0000
-0.1656
-0.0814
-1.3300 0.1820
-0.0564
0.0107
-5.0900 0.0000
-1.0658
-0.4734
0.2600 0.7940
-52.2971
68.3620
-4.5500 0.0000
-972.9632 -386.7613
5.0500 0.0000
642.3442 1456.7250
30
RESULTS :MATCHING METHODS

Matching Methods（差分モデル）の推定結果
モデル
number of match = 2
携帯電話普及率
3G普及率
3Gシェア
料金
3G企業数
周波数供給量
HHI
3GHHI
number of match = 4
携帯電話普及率
3G普及率
3Gシェア
料金
3G企業数
周波数供給量
HHI
3GHHI
bias corrected
平均
標準誤差
-0.0012
0.0031
-0.0711 *
0.0185
-0.0629 *
0.0161
-0.4800
0.8850
0.1113
0.0759
212.7736 * 84.7871
-1219.8050 * 274.5554
match with robust variance estimator
95%信頼区間
Z
P
-0.3800 0.7040
-0.0073
0.0049
-3.8400 0.0000
-0.1074
-0.0348
-3.9000 0.0000
-0.0946
-0.0313
-0.5400 0.5880
-2.2147
1.2546
1.4700 0.1430
-0.0375
0.2601
2.5100
-4.4400
0.0120
0.0000
46.5940
-1757.9230
378.9532
-681.6861
0.0032
0.0203
0.0162
0.7966
0.0770
-0.1000
-3.7700
-3.8500
-0.5900
2.1100
0.9210
0.0000
0.0000
0.5540
0.0350
-0.0066
-0.1162
-0.0942
-2.0321
0.0117
0.0060
-0.0368
-0.0306
1.0904
0.3136
171.7298 * 67.7887
-1573.5420 * 325.0124
2.5300
-4.8400
0.0110
0.0000
38.8664
-2210.5550
-0.0003
-0.0765 *
-0.0624 *
-0.4708
0.1627 *
304.5933
-936.529631
RESULTS

推定結果のまとめ
市場成果
携帯電話普及率
3G普及率
3Gシェア
料金
3G企業数
周波数供給量
HHI
3GHHI
OLS
負の有意
負の有意
負の有意
負
負の有意
正
負の有意
正
Random effects
負の有意
負の有意
負の有意
正
負
負
負
正
DR
負の有意
負の有意
負の有意
正の有意
負
負の有意
負の有意
正
同差分
負の有意
負の有意
負の有意
負
正
負
正の有意
負の有意
Match and regress
負の有意
負の有意
負の有意
負
負の有意
正
負の有意
正の有意
同差分
負
負の有意
負の有意
負
正の有意
負
正の有意
負の有意
総合
負
負の有意
負の有意
一貫せず
一貫せず
一貫せず
一貫せず
一貫せず
推定手法間のモデル選択基準が無いため、複数の手法で
一貫して有意な変数に影響があったとみなした場合、3G普
及率、3Gシェアが有意に低下したと言える
 料金、企業数、HHI、3GHHIに関しては手法間で結果が一貫
しておらず、はっきりとしない

32
RESULTS

普及率低下の原因について考察するため、周波数価
格対GDP比を説明変数に加えたHeckman’s two-step
estimatorを回帰

オークション、周波数価格は共に3G普及率、3Gシェアへ負
の影響
Heckit
携帯電話普及率
3G普及率
3Gシェア
料金
3G企業数
周波数供給量
HHI
3GHHI
説明変数
周波数価格
オークション
周波数価格
オークション
周波数価格
オークション
周波数価格
オークション
周波数価格
オークション
周波数価格
オークション
周波数価格
オークション
周波数価格
オークション
周波数価格（Price/GDP)が市場成果に及ぼす影響
平均
標準誤差
Z
P
*
-0.1948
0.0824
-2.3600 0.0180
-0.0568 *
0.0158
-3.6000 0.0000
-0.5046 *
0.1000
-5.0500 0.0000
-0.0382 *
0.0179
-2.1300 0.0330
-0.4913 *
0.0936
-5.2500 0.0000
-0.0346 *
0.0165
-2.1000 0.0360
-0.2445 *
0.0506
-4.8400 0.0000
0.0803 *
0.0088
9.0800 0.0000
-1.5475 *
0.7608
-2.0300 0.0420
0.2231
0.1429
1.5600 0.1180
-1754.9090 * 150.0964 -11.6900 0.0000
-95.3365 *
6.0731 -15.7000 0.0000
2552.0440 * 417.2173
6.1200 0.0000
-742.3384 *
98.0978
-7.5700 0.0000
11225.1700 * 1836.7820
6.1100 0.0000
-605.5139
305.9036
-1.9800 0.0480
95%信頼区間
-0.3563
-0.0333
-0.0877
-0.0258
-0.7006
-0.3086
-0.0734
-0.0031
-0.6747
-0.3080
-0.0669
-0.0023
-0.3436
-0.1454
0.0630
0.0976
-3.0386
-0.0563
-0.0569
0.5031
-2049.0920
-1460.7250
-107.2396
-83.4334
33
1734.3130
3369.7750
-934.6066
-550.0702
7625.1400
14825.1900
-1205.0740
-5.9538
RESULTS
3G普及率
人口(百万人)
人口密度(人/km^2)
一人当たりGDP(2000 US
thousand $)
高所得国ダミー *
言語分断率 *
2G普及率(%)
2G企業数(社)
電話普及率(%)
独立規制当局 *
情報通信機器輸出額対GDP比
GSM採用国ダミー *
cdmaOne採用国ダミー *
配分後経過(四半期)
周波数価格対GDP比
オークション
定数項
セレクション
人口(百万人)
人口密度(人/km^2)
一人当たりGDP(2000 US
thousand $)
2G普及率(%)
2G企業数(社)
電話普及率(%)
情報通信機器輸出額対GDP比
周波数配分年
定数項
lambda
携帯電話普及率
3G普及率
3Gシェア
料金
標本数
656 標本数
453 標本数
453 標本数
561
Wald chi2(15)
3230.98 Wald chi2(15)
2080.93 Wald chi2(15)
3081.59 Wald chi2(15)
1408.52
β
標準誤差
β
標準誤差
β
標準誤差
β
標準誤差
-0.0007 *
0.0002
-0.0004
0.0002
-0.0003
0.0002
0.0007
0.0001
*
*
*
*
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
-0.0026
0.0701
-0.1568
0.5288
0.0077
0.0027
-0.0167
-0.2531
-0.0200
-0.0520
0.0158
-0.1948
-0.0568
0.2370
0.0000
0.0020
0.0001
-7.0470
0.3485
-0.0014
-121
0.5426
-1082
0.0384
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
0.0004
-0.0028
0.0369
0.0283
0.0198
0.0060
0.0005
0.0178
0.5016
0.0103
0.0201
0.0006
0.0824
0.0158
0.0531
0.0834
-0.2115
-0.5394
0.0118
0.0025
0.0125
-0.0457
-0.0191
-0.0511
0.0180
-0.5046
-0.0382
0.1827
0.0000
0.0006
0.0000
0.0012
0.0000
0.0001
0.9645
0.1153
0.0116
12
0.1141
228
0.0107
-6.7659
0.1535
0.0007
-182
0.4425
-882
0.0596
*
0.0004
-0.0027
0.0461
0.0316
0.0206
0.0063
0.0006
0.0237
0.5467
0.0125
0.0229
0.0008
0.1000
0.0179
0.0648
0.0158
-0.2197
-0.7089
0.0124
0.0029
0.0109
-0.9895
-0.0245
-0.0699
0.0159
-0.4913
-0.0346
0.4155
*
0.0000
0.0008
0.0000
0.0012
*
0.0000
0.0001
1.2226
0.1671
0.0150
24
0.1464
292
0.0122
-6.7659
0.1535
0.0007
-182
0.4425
-882
0.0500
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
0.0004
0.0001
0.0426
0.0295
0.0191
0.0059
0.0005
0.0220
0.5031
0.0117
0.0214
0.0008
0.0936
0.0165
0.0598
0.0765
0.1253
0.0059
-0.0033
0.0012
-0.0825
-0.4489
0.0321
0.0183
0.0017
-0.2445
0.0803
0.1031
*
0.0000
0.0008
0.0000
0.0024
*
0.0000
0.0001
1.2226
0.1671
0.0150
24
0.1464
292
0.0113
-9.5033
0.5658
-0.0057
-119
0.6593
-1315
-0.0220
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
0.0002
0.0229
0.0150
0.0106
0.0033
0.0003
0.0110
0.2608
0.0058
0.0108
0.0003
0.0506
0.0088
0.0317
*
0.0000
0.0006
*
0.0000
*
*
*
*
*
1.0754
0.1235
0.0121
34 14
0.1224
244
0.0057
RESULTS
3G企業数
3G普及率
人口(百万人)
人口密度(人/km^2)
一人当たりGDP(2000 US
thousand $)
高所得国ダミー *
言語分断率 *
2G普及率(%)
2G企業数(社)
電話普及率(%)
独立規制当局 *
情報通信機器輸出額対GDP比
GSM採用国ダミー *
cdmaOne採用国ダミー *
配分後経過(四半期)
周波数価格対GDP比
オークション
定数項
セレクション
人口(百万人)
人口密度(人/km^2)
一人当たりGDP(2000 US
thousand $)
2G普及率(%)
2G企業数(社)
電話普及率(%)
情報通信機器輸出額対GDP比
周波数配分年
定数項
lambda
標本数
656
Wald chi2(15)
2279.09
β
標準誤差
0.0059 *
0.0018
0.0000
0.0000
-0.0176
1.9167
-0.0509
0.6572
0.7840
-0.0062
0.1603
16.0605
0.0680
1.4626
0.1545
-1.5475
0.2231
-5.2379
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
0.0000
0.0020
*
0.0001
*
-7.0470
0.3485
-0.0014
-121
0.5426
-1082
-0.2505
*
*
*
*
*
*
*
0.0033
周波数供給量
HHI
3GHHI
標本数
276 標本数
656 標本数
453
Wald chi2(15)
963.85 Wald chi2(15)
1070.1 Wald chi2(15)
680.1
β
標準誤差
β
標準誤差
β
標準誤差
-0.9225 *
0.1167
-15.1090 *
1.1039
-13.8308 *
4.2132
-0.1053 *
0.0154
-0.1137 *
0.0212
-0.3517 *
0.0705
-0.4339
0.3353
(omitted)
0.2600
15.1362
0.1820
61.6598
0.0546
3.5154
0.0043
-3.0923
0.1632
4.1589
4.5481
70.5891
0.0948
-26.2960
0.1849
-27.7387
0.0052
-1.5163
0.7608 -1754.9090
0.1429
-95.3365
0.4832
404.5733
*
*
*
*
*
*
*
*
*
0.1747
18.5826
277.7712
12.3360
361.5026
8.4407 -1014.9290
2.3838 -574.5170
0.2755
-4.2972
8.3097 -479.1232
827.6642 1561.8530
5.3859
234.3208
6.9559
643.4617
0.2509
-1.8054
150.0964 2552.0440
6.0731 -742.3384
23.1338 7094.2500
*
51.0354
219.3647
150.7627
* 107.6706
*
32.8019
2.7959
*
95.2335
3063.3090
*
53.3527
* 106.4805
2.9781
* 417.2173
*
98.0978
* 316.1283
-3532.7190
3599.4750
-1123.7630
-617.7174
-8.3434
-1402.1760
-22151.5900
-791.8190
-1417.1200
-285.9860
11225.1700
-605.5139
18021.6800
0.0000
0.0006
0.0000
0.0012
*
0.0000
0.0008
0.0000
0.0001
*
0.0000
0.9645
0.1153
0.0116
12
0.1141
228
62.1914
-6.7659
0.1535
0.0007
-182
0.4425
-882
512.9961
*
0.0000
0.0006
0.0000
0.0282
0.0000
0.1042
0.0000
0.0020
*
0.0000
0.0006
0.0049
0.0001
*
-40.6082
303.8224
3.4959
27.1391
-0.4724
1.4469
-975
1909
6.5401 *
0.0168
-13048 *.
59.2571 *
5.4734
-7.0470
0.3485
-0.0014
-121
0.5426
-1082
525.5143
0.9645
0.1153
0.0116
12
0.1141
228
0.0977
*
2.1273
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
6.9357
799.4952
572.7602
366.7895
112.9780
10.0835
423.9955
9377.3350
229.1117
420.2431
14.7895
1836.7820
305.9036
1125.5490
1.2226
0.1671
0.0150
24
35
0.1464
292
215.7141
DISCUSSION AND CONCLUSIONS

３Ｇオークションの政策効果のまとめ

普及率
オークション実施国では3G普及率が1.6%~14.1% 、3Gシェアが
6.2%~ 15.6 %低い
 周波数価格を含めたモデルでもオークションは、3G普及率、3Gシェ
アを低下させる


料金



オークションが料金に与える影響ははっきりとしない
周波数価格が料金に与える影響は負であり、周波数価格が料金
に転嫁される証拠は見つからない
競争
企業数、HHI、3GHHI等の競争状況に関する結果もはっきりとしない
 周波数価格を含めたモデルでは、周波数価格は3G企業数を減らし、
HHI、3GHHIを高めており、競争に対して負の影響がある

36
DISCUSSION AND CONCLUSIONS

周波数配分政策への含意

オークションによって政府が収入を得る事で、課税同様に市
場成果に一定の悪影響をもたらす。従って、政府は収入の
みを目的としてオークションを導入するのであれば、他の課
税との比較のうえで導入を決める事が好ましい。
37
主要参考文献

Binmore, K., & Klemperer, P. (2002). The Biggest Auction Ever: The Sale of the British
3G Telecom Licenses. Economic Journal, 112(478), C74-96.

Burguet, R., & McAfee, R. (2009). License Prices for Financially Constrained Firms.
Journal of Regulatory Economics, 36(2), 178-198.

Haan, M. A., & Toolsema, L. A. (2011). License Auctions When Winning Bids Are
Financed through Debt. Journal of Industrial Economics, 59(2), 254-281.

Hoppe, H. C., Jehiel, P., & Moldovanu, B. (2006). License Auctions and Market
Structure. Journal of Economics and Management Strategy, 15(2), 371-396.

Hazlett and Munoz (2009), ‘A Welfare Analysis of Spectrum Allocation Policies’, RAND
Journal of Economics 40, 424-54.

Imbens, G., & Wooldridge, J. (2009). Recent Developments in the Econometrics of
Program Evaluation. Journal of Economic Literature, 47(1), 5-86.

Janssen, M., & Karamychev, V. (2009). Auctions, Aftermarket Competition, and Risk
Attitudes. International Journal of Industrial Organization, 27(2), 274-285.

Park, M., Lee, S., & Choi, Y. (2011). Does Spectrum Auctioning Harm Consumers?
Lessons from 3G Licensing. Information Economics and Policy, 23(1), 118-126.

Madden, G. (2009) Generalizing US Spectrum Experience, Australian Competition
and Consumer Commission 2009 Regulatory Conference‘Regulation of Infrastructure
in a Time of Transition’
38
謝辞
本研究は(財)電気通信普及財団による平成21年度研
究調査助成の成果である。
 また、英Dotecon社よりSpectrum Awards Databaseの提
供を受けた。データを提供にあたっては同社のArisa
Siongによる多大な協力を得たことに感謝する。
 ITSにてGary Madden、京都大学セミナーにて依田高典、
栗山浩一らより有益な助言を受けた事に感謝する。


日本経済学会にて鈴木彩子、小田切宏之、長岡貞男ら
より有益なコメントを得た事に感謝する。
39