日本語タイトル:マーケットシェアダイナミクスの統計解析

A Compositional Data Analysis of Market Share Dynamics

執筆者 荒田 禎之 (研究員)/小野 﨑保 (立正大学)
発行日/NO. 2017年5月  17-E-076
研究プロジェクト 持続的成長とマクロ経済政策
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概要

これまでの先行研究において、企業・産業のダイナミクスには幾つかの統計的な性質を持つことが明らかになっている。これらの性質は、その背景となっているメカニズムを解明する上で重要なヒントになる。本研究では、マーケットシェアの動きに注目し、それが特徴的な統計的性質を持っていることを示す。しかし、マーケットシェアは定義から合計が1となるという制約を持っているため、通常の多変量解析の手法を用いることはできない。そこで本研究では、近年発展した統計手法である構成データ分析(CDA)を用いてマーケットシェアのダイナミクスについて分析した。その結果、マーケットシェアの動きの分布は正規分布に従わず、ラプラス分布に近いテント型を示し、厚い裾野を持つことが分かった。これは、企業成長率の分布の発見と強い関連性を持つ。またこの分布の形状は、ある例外を除いて、セクターのレベルでも観察される。さらに、マーケットシェアでトップの数社と下位の企業との関係を分析した時も、この分布の形状は現れる。つまりこれは、マーケットシェアの動きというものは小さなショックの積み重ねで決まるものではない。というより、マーケット構造を大きく変えるようなジャンプが本質的に重要になる。別の言い方をすれば、マーケット構造の極端な変化というものは比較的しばしば起こる現象であるといえる。このような観察データの統計的性質はさらなる理論的分析の土台となるものである。

概要(英語)

The existing literature has shown that there are several statistical regularities in industrial dynamics, which are an important clue to understanding the underlying mechanism. This paper focuses on market share changes and shows that its distribution has some remarkable properties. Because of the constrained nature of market share, namely, the sum must be unity, this paper applies the recently developed method called compositional data analysis (CDA) to market share data. We find the distribution does not follow a Gaussian but instead a tent-shaped distribution with a fatter tail, which is closely related with the findings of firm growth rate distribution. With some exceptions, this statistical feature can be observed across different sectors. Furthermore, this property can be observed when we focus on the relation between the top subgroup and lower-ranked firms. This distribution shape implies that market share growth cannot be described by an accumulation of small shocks. Rather, lumpy jumps that transform the market structure are crucial in market share dynamics. Put differently, radical change in market structure is a relatively frequent phenomenon. Such implications based on statistical properties of observed data help us further investigate industrial dynamics theoretically.