3Gオークションの政策効果に関する分析バケロ・マリア

３Ｇオークションの政策効果に関する分析
バケロ・マリア
Baquero Maria
くろだ・としふみ
黒田敏史
要旨
我々は第三世代携帯電話用の周波数配分において、オークションにより周波数を配分し
た国と、比較審査によって周波数を配分した国の間の市場成果の違いを、政策効果の推定
手法を用いて検証した。我々が分析を行った各国の市場成果は、第三世代携帯電話の普及
率、携帯電話利用者に占める第三世代携帯電話利用者の割合、事業者のサービス料金、人
口当たりの企業利潤、人口当たりの投資額、事業者数、周波数供給量、携帯電話の普及率
である。推定の結果、オークションを実施した国では第三世代携帯電話の普及率、企業数、
投資が低く、料金が高い事が明らかになった。この結果は普及率を低下させたメカニズム
が市場競争の不足である可能性があることを示している。
キーワード：周波数オークション、比較審査、第三世代携帯電話、政策効果,マッチ推定量。
Treatment effects analysis of the third generation mobile phones spectrum auction
Abstract
This paper empirically compares a number of market outcomes that result from two
different allocation mechanisms, auctions and beauty contests, of the frequency
spectrum of third generation (3G) mobile phones. The market outcomes analyzed
include: penetration rate of 3G mobile phones, total mobile phones penetration rate,
the ratio of 3G mobile phone users to total mobile phone users, service charge, number
of operators, operators profit per capita, investment per capita and spectrum quantity
offered. For our study, we employed novel matching estimators for average treatment
effects. Our results show that countries that held auctions have fewer operators, less
investment, higher service charges and a lower penetration rate of third generation
mobile phones. This suggests that lower penetration rates may be due to weaker
market competition.
Keywords:
Spectrum auction, beauty contest, third generation mobile phones, treatment effects,
matching estimators.
Introduction
携帯電話の周波数配分を如何なる方法で行うかについて、長く議論が行われてきた。オ
ークションは周波数をより効率的に利用する事業者に資源を配分し、電波という希少な資
源の価格を適切に設定する事によって政府に多大な収入をもたらしてきたとされる。
他方、
オークション導入にあたって、落札額の高騰が事業者に投資を控えさせたり、周波数価格
が長期にわたって消費者に転嫁され、料金が高くなる事が懸念された。Binmore and
Klemperer (2002)はそのような懸念を理論的に否定し、オークションを用いる事が好まし
いとしている。一方、Hazlett and Munoz (2009)はオークションによる周波数配分は政府
が収入を増やすために周波数配分量を絞り、その結果として料金が高くなり、消費者余剰
が低下する可能性を検討している。
本論文では、オークションによる周波数配分方式が市場成果に与える影響を 3G の周波
数配分方式にオークションを採用した国と、比較審査を採用した国における市場成果を近
年の政策効果の分析手法を通じ、オークションによる市場成果への影響を検証する。
本論文は五つの節からなり、２節では周波数配分メカニズムに関する先行研究を紹介し、
３節では推定方法と推定に用いたデータを紹介し、４章では推定結果を示し、５章では結
論を述べる。
1. Spectrum allocations
携帯電話の周波数配分へのオークション導入は 1993~4 年に米国のPCS帯周波数の配分
にさかのぼることが出来る i。FCCはオークションの導入以前は比較審査方式を用いてい
た。しかし、この方式では無償の周波数を入手する事により転売益を得ようとする者が偽
の事業計画を提出する可能性があり、入念な審査が必要であった。
欧州でオークションの導入が検討されたのは、2000 年前後における第三世代携帯電話の
周波数配分である。高速なデータ通信により新たなる価値を生み出す事、ITU によって国
際標準技術と世界共通の利用周波数帯が設定された事から、3G では世界市場が統合され
ること等が期待され、その周波数配分には大きな注目が集まった。日本では第三世代携帯
電話導入時のオークションの導入は見送られたものの、2010 年より再びオークション導入
が検討されている。
FCC は事務処理能力の観点から比較審査を実行不可能とし、くじ引きやオークションの
ような制度の導入を行ったが、日本、中国などの東アジアの国では 3G 周波数の配分は比
較審査方式によって行われた。また、欧州でもフィンランド、ポルトガル、スペイン、ス
ウェーデン等は比較審査によって 3G 周波数の配分を行っている。また、フランスや韓国
は比較審査であっても高額なライセンス料金（それぞれ GDP 比 0,042%、0.041%）を課
している。
2. The data and econometric methods
政策効果の分析手法は近年急速に発展を遂げており、回帰分析を用いたパラメトリック
な方法や、ノンパラメトリックな手法が開発されている。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。本論文もノン
パラメトリックな Matching method における不完全なマッチによるバイアスをパラメト
リックな回帰によって補正する Matching and Regression を用いて周波数オークション導
入が市場成果に与えた影響を分析する。
2.1 Data
本論文で分析に用いた市場成果のデータは、Wireless Intelligence社のデータベースで
ある。同データベースには 1996 年第 2 四半期以降の 225 ヶ国の 940 事業者における、四
半期毎の技術毎の加入者数、料金、投資額（CAPEX）、利潤（EBITDA）等を収録してい
る。また、周波数配分方法に関しては、ITU, 3G Newsroom.com, Madden (2009)、Dotecon
社のSpectrum Awards Database、各国の規制当局の資料などにより収拾を行った。表 1
に分析に用いた国と周波数配分年度を記した。また、周波数配分前の事業者データが得ら
れた国をDIDで示した ii。
これらから得たデータより、市場成果として一国の 3G普及率、携帯電話利用者に占め
る第三世代携帯電話の割合（3Gシェア）
、携帯電話料金 iii、3G事業者数、人口一人当たり
企業利潤、人口一人当たり投資、3G周波数供給量、携帯電話普及率を用いる事とした。表
2 はこれらの市場成果と市場成果の変化の記述統計を配分方式毎に記したものである。
2.2 Identification strategy
ランダムな政策割当が行われていない場合に政策の効果を明らかにするためには、政策
の割当が行われ易いタイプが存在する事によって生じるセレクション・バイアスと、政策
の効果を識別する事が必要となる。しかし、セレクションのメカニズムが明らかではない
ために、オークションが採用されるメカニズムを組み込んだ構造方程式を推定することは
出来ない。そこで、我々は潜在的な帰結アプローチと呼ばれる手法を用いる。本アプロー
チでは、3G における周波数配分をオークションにするか、比較審査にするかについて影
響を与えると考えられる要因をコントロール変数として用い、コントロール変数によって
セレクションバイアスを取り除く。本論文では国際比較データにおいてデータの欠損値が
存在しない事を優先し、周波数配分方式が明らかになった全サンプルにて利用可能であり、
かつ市場成果や周波数配分方式の決定に影響しそうな各種変数をコントロール変数として
用いた。利用したコントロール変数は、2G 普及率、人口、人口密度、一人当たり GDP(2000
年米ドル換算)、固定電話普及率、Alesina et al. (2003)による言語分断率、2G 事業者数、
独立規制当局ダミー、World Bank の分類による高所得国ダミー、周波数配分後の経過（四
半期）、GSM 採用国ダミー、cdmaOne 採用国ダミー、TDMA 採用国ダミーである。
2.3 Econometric model
周波数配分方式の違いが市場成果に与えた影響を推定するにあたって、本論文ではある
国 i が 3G の周波数配分にオークションを利用したか否かを変数 Wi で表し、オークション
を利用した場合に Wi = 1 、比較審査を利用した場合に Wi = 0 とする。このとき、潜在的な成
果アプローチでは市場成果 Yi は、
Y=i Yi (Wi =
) Yi (0)(1 − Wi ) + Yi (1)Wi
(1)
と表される。このときの政策が市場成果に与えた効果を=
τ i Yi (1) − Yi (0) とする。政策の採用
や市場成果に関わる外生変数のベクトルを Xi と置くとき、 Xi の元での条件付き独立
Wi ⊥ (Yi (0), Yi (1)) | X i が成立しており、 Wi が Y j ( j ≠ i ) に影響を与えない場合であれば、様々な
政策効果の分析手法を用いて政策の効果を得る事ができる。本論文では Abadie et al
(2001)による Bias Corrected Matching Estimator を用いる。
Bias Corrected Matching Estimator は Matching methods が小標本の時に持つバイア
スを Regression によって軽減する手法である。まず、コントロール変数 Xi の元での条件
付きの市場成果を
=
µ w ( x) E=
[Y ( w) | X x] とおく。このとき、当該の条件付きの市場成果を
線形に近似し、 K M (i ) を i が他のユニットのマッチとして用いられる回数とし、
( βˆˆw0 , β w1 ) arg min
=
∑
i:Wi = w
K M (i )(Yi − β w0 − β w1 ' Xi ) 2
(2)
の推定を行う。マッチさせるサンプル数を M (i ) と置くと、これによって得た条件付きの
市場成果の推定値 µˆ w (=
x) βˆˆw0 + β 'w1 x を用いて、潜在的な成果は、
if Wi = 0
Yi


ˆ
Yi (0) =  1
1
(Yi + µˆˆ0 ( Xi ) − µ0 ( Xi ) ) if Wi =
 M (i ) i∈∑
M (i )

(3)
 1
1
∑ (Yi + µˆˆ1 (Xi ) − µ1 (Xi ) ) if Wi =

Yˆi (1) =  M (i ) i∈M (i )

Yi
if Wi = 0

(4)
1
と表され、平均的な政策の効果を
=
τˆM
N
∑ (Yˆˆ(1) − Y (0) ) として得る事ができる。
N
i =1
i
i
3. Results
4.1 Basic results
表 3 はMatching methodsを用いたバイアスを修正したモデルの推定結果である。マッ
チの数に関しては最適なマッチ数を得る理論的な支えが無いため、情報通信分野での政策
効果の検証に同一の手法を用いている先行研究であるSuzuki (2009)に習い、4,6,8,10 のサ
ンプルとのマッチを行った iv。推定の結果では 3G普及率、3Gシェア、3G事業者数、投資
は有意に低下しており、料金、周波数供給量は有意に上昇している。
4.2 Robustness check
モデルの結果の頑健性を検証するため、差分を取得可能な料金、携帯電話事業者数、企
業利潤、投資、携帯電話普及率に関して、周波数配分年初の値との差分を同様の手法で推
定した。表 4 は差分を取った変数の推定結果である。企業数、投資の減少は減少となった。
また、料金については有意ではない。
これらの結果を踏まえると、オークションは 3G 普及率、3G シェアを有意に低下させた
と見なす事が妥当であろう。料金に関しては有意に上昇とする結果が得られているが、差
分を取ると有意では無くなる。同一事業者内の 2G、3G の価格差等の詳細なデータを用い
た検証が必要だろう。
4. Discussion and conclusions
本研究では 3G の免許配分においてオークションと比較審査を用いた国における市場成果
の比較を最先端の分析手法を用いて行った。本論文による政策効果の推定結果から、オー
クションにより 3G 普及率、企業数、投資が低下するとの結果が得られた。この結果は政
府がオークションの導入にあたって市場競争を緩和させ、消費者余剰を損なってでも落札
額を上昇させる誘因を有しており、政府の収入への誘因が新技術の普及を損なった可能性
を示唆する。周波数オークションの制度評価は国の収入の最大化に焦点が当てられてきた
が、今後は企業利潤のみならず消費者余剰も政府の収入に繋がるような補完的制度を導入
し、政府に市場成果を向上させる誘因を与える事が求められる。
比較審査においても政府は競争を緩和させることでより高いライセンス料を企業に提示
する事が可能である。しかし、比較審査には価格発見メカニズムが存在しないため、3G
オークションでは比較審査が市場成果を損ねる結果とならなかったと考えられる。現在で
は携帯電話用周波数の価値についての情報が得やすくなっているため、今後は比較審査に
おいても市場成果を代償としたライセンス料の高騰が懸念される。いずれの配分メカニズ
ムにも政府が市場成果を向上させる誘因を付与することが求められる。
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), 74-96.
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.
Madden, G. (2009) Generalizing US Spectrum Experience, Australian Competition and
Consumer Commission 2009 Regulatory Conference‘Regulation of Infrastructure in a
Time of Transition’
Suzuki, A. (2009). Market Foreclosure and Vertical Merger: A Case Study of the
Vertical Merger between Turner Broadcasting and Time Warner. International Journal
of Industrial Organization, 27(4), 532-543.
表1
Auction Countries　(28) DID(18) Beauty contest countries (18) DID(12)
Argentina
2005
1 Bahrain
2003
Australia
2001
1 Croatia
2004
Austria
2000
1 Estonia
2003
Belgium
2001
1 Finland
1999
Brazil
2007
0 France
2001
Bulgaria
2005
1 Ireland
2000
Canada
2001
1 Indonesia
2003
Czech Republic
2001
1 Japan
2000
Denmark
2001
1 Korea, South
2000
Egypt
2006
0 Luxembourg
2002
Georgia
2006
0 Malaysia
2002
Germany
2000
1 Norway
2000
Greece
2001
1 Philippines
2005
Hong Kong
2001
1 Portugal
2000
Hungary
2004
1 Romania
2004
Israel
2001
1 Russian
2007
Italy
2000
1 Slovakia
2002
Latvia
2005
0 Spain
2000
Macau
2006
0 Sweden
2000
Netherlands
2000
1
Nigeria
2007
0
Poland
2000
1
Saudi Arabia
2004
0
Singapore
2001
0
Slovenia
2001
0
Switzerland
2000
0
United Kingdom
2000
1
United States
2001
1
0
1
0
1
1
0
1
1
1
0
1
1
1
1
0
0
0
1
1
表2
Treated
変数名
標本数平均
3G普及率
692 0.10
3G率
692 0.09
料金
692 0.06
企業数
692 2.49
利潤/人口
692 16.65
投資/人口
692 4.43
周波数供給量
231 96.45
携帯電話普及率
692 0.94
料金変化
536 -0.06
企業数変化
536 0.05
（利潤/人口）変化
536 -1.66
（投資/人口）変化
536 -8.43
携帯電話普及率変化 536 0.33
Control
分散最小
最大標本数平均分散最小
最大平均値の差
t
0.13
0.00
0.65
424
0.12
0.16
0.00
0.58
-0.02
2.51
0.12
0.00
0.54
424
0.12
0.18
0.00
0.70
-0.03
2.99
0.09
0.00
0.86
424
0.08
0.11
0.00
0.42
-0.02
3.32
2.21
0.00
10.00
424
2.05
1.59
0.00
5.00
0.43
-3.15
19.43 0.00
82.59
424 19.47 19.88 0.00
76.67
-2.82
2.31
5.50
0.00
41.22
424
5.89
7.63
0.00
44.84
-1.47
3.53
51.31 0.00 175.00
149 105.50 44.55 0.00 175.00
-9.05
1.77
0.28
0.17
1.69
424
0.94
0.27
0.14
1.87
0.00
-0.60
0.10 -0.24
0.75
292 -0.07 0.12 -0.26
0.25
0.02
-2.19
1.04 -5.00
2.00
292
0.45
0.97 -2.00
3.00
-0.40
5.38
18.48 -47.79 47.32
292 -2.94 19.39 -40.91 45.78
1.28
-0.93
11.28 -49.01 21.12
292 -2.20 8.57 -21.41 28.40
-6.23
8.23
0.22
0.00
0.99
292
0.31
0.18
0.02
0.83
0.02
-1.27
表3
モデル
number of match = 4
3G普及率
3Gシェア
料金
3G企業数
利潤/人口
投資/人口
周波数供給量
携帯電話普及率
number of match = 10
3G普及率
3Gシェア
料金
3G企業数
利潤/人口
投資/人口
周波数供給量
携帯電話普及率
bias corrected match with robust variance
平均
分散
Z
P
-0.1314
0.0265
-4.9600
0.0000
-0.1574
0.0315
-4.9900
0.0000
0.0690
0.0191
3.6000
0.0000
-0.4785
0.1423
-3.3600
0.0010
1.9130
1.2725
1.5000
0.1330
-0.6787
0.3962
-1.7100
0.0870
105.6045
21.9719
4.8100
0.0000
-0.1314
0.0265
-4.9600
0.0000
平均
分散
Z
P
-0.1390
0.0259
-5.3800
0.0000
-0.1586
0.0291
-5.4400
0.0000
0.0639
0.0173
3.7000
0.0000
-0.5503
0.1422
-3.8700
0.0000
2.5010
1.4367
1.7400
0.0820
-1.0642
0.3992
-2.6700
0.0080
52.2196
16.1623
3.2300
0.0010
-0.1390
0.0259
-5.3800
0.0000
estimator
95%信頼区間
-0.1833 -0.0794
-0.2191 -0.0956
0.0315
0.1065
-0.7575 -0.1995
-0.5810
4.4071
-1.4552
0.0977
62.5404 148.6687
-0.1833 -0.0794
95%信頼区間
-0.1897 -0.0883
-0.2157 -0.1015
0.0301
0.0977
-0.8289 -0.2716
-0.3150
5.3169
-1.8465 -0.2818
20.5421 83.8971
-0.1897 -0.0883
表4
モデル
number of match = 4
料金変化
企業数変化
（利潤/人口）変化
（投資/人口）変化
携帯電話普及率変化
number of match = 10
料金変化
企業数変化
（利潤/人口）変化
（投資/人口）変化
携帯電話普及率変化
bias corrected
平均
分散
Z
-0.0234
0.0280
-1.5472
0.2168
-31.9641
10.0079
-13.1705
2.8975
-0.0479
0.0204
平均
分散
Z
-0.0029
0.0215
-1.5989
0.2034
-29.5421
8.6030
-11.5552
2.1963
-0.0170
0.0130
match with robust variance estimator
95%信頼区間
P
-0.8300
0.4040
-0.0783
0.0316
-7.1400
0.0000
-1.9721 -1.1223
-3.1900
0.0010
-51.5792 -12.3490
-4.5500
0.0000
-18.8494 -7.4915
-2.3500
0.0190
-0.0878 -0.0080
95%信頼区間
P
-0.1400
0.8910
-0.0450
0.0392
-7.8600
0.0000
-1.9976 -1.2001
-3.4300
0.0010
-46.4038 -12.6805
-5.2600
0.0000
-15.8599 -7.2506
-1.3100
0.1910
-0.0423
0.0084
PCS とは、”Personal Communications Service”の略であり、1850–1910MHz と
1930–1990MHz の幅を指している。この周波数帯は A~F までのブロックに分けられてお
り、A,B ブロックは 51 の地域免許に、C～F ブロックは 493 の地域免許とされた。
ii 3G 向けの周波数を配分されずとも、2G 向けの周波数を用いて 3G の技術を利用したサ
ービスを提供した事業者も存在する。このような事業者の存在した国においても、3G 向
けの周波数として周波数が配分された年度を周波数配分年度とし、それ以降の市場成果を
分析する事とした。
iii 各事業者の料金を、シェアでウエイトし多加重平均を一国の料金とした。
iv 今回は論文の長さの制限のため、サンプルとのマッチを 4 と 10 の場合のみ表示した。
マッチ数により係数は若干変化するが、統計的な有意性に関しては安定的な結果が得られ
ている。
i

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