有料コンテンツの購読
現在、Web上での有料コンテンツ購読機能は準備中です。
ご不便をおかけしますが、有料コンテンツを購読希望の方は
モバイルアプリ上で購読の手続きを行ってください
認証方法を選んでください
ご協力いただきありがとうございます。
いただいた情報は実名認証のみに使用いたします。
利用可能になる機能
コメントの公開範囲が
すべてのユーザーまで開放されます
フォロー中トピックスの投稿にコメント・返信ができるようになります
Facebookで認証を行う
LinkedInで認証を行う
名刺・学生証で認証を行う
お名前の変更には
再度実名認証が必要です
Facebookで認証を行う
LinkedInで認証を行う
名刺・学生証で認証を行う
名刺または学生証を利用して
実名認証を行いましょう
名刺または学生証をアップロード
※ 名刺等の情報は照合にのみ利用します
※ アップロードされた資料は公開されません
入力された情報に虚偽があった場合、認証が取り消されることがあります。
これに同意の上、下記のチェックボックスにチェックして登録を完了してください。
実名認証を行う
を利用して
実名認証を行いましょう
入力された情報に虚偽があった場合、認証が取り消されることがあります。
これに同意の上、下記のチェックボックスにチェックして登録を完了してください。
実名認証を行う
実名認証が完了しました
ご協力いただきありがとうございました。
一層のコミュニティ活性化に取り組んで参ります。引き続きNewsPicksをご活用ください。
利用をつづける
実名認証をして
コメントを発信しよう
現在あなたのコメント公開範囲は
フォロワーのみに限定されています
信頼性の高いコメントコミュニティをつくっていくために、実名認証にご協力をお願いします。設定を行うことでコメントの公開範囲が「すべての利用ユーザー」に開放されます。
実名認証を行う
あとで
学割プラン継続確認
学割プランは毎年月に更新の確認を行っております。
月以降も学割プランを継続されたい方は、
学生情報を更新してください。
学生情報を更新されない場合、
次回更新時に自動解約となります。
卒業される方等、プレミアムプランに移行される方には
1ヶ月無料期間をサービスいたします。
学割プランを更新されない場合
学生の場合
学生の間であれば、またいつでも学割プランにお申込み頂けます。
社会人になる場合
いま、アンケートに答えてプレミアムプランに移行すると1ヶ月無料の特典が受けられます。
ここで「更新しない」を選択すると、後からは1ヶ月無料の特典は受けられなくなりますのでご注意ください。
メール認証をしてください
ご登録いただいたメールアドレス宛に届くメールから
URLをクリックし本人確認をお願い致します。
届いてない場合、見つからない場合は下記から再送と認証をお願い致します。
再送設定する
閉じる
新しいトップページへの
フィードバックのお願い フィードバックを受けて改善いたしますので、ご意見・ご要望をいただけませんか?
スケールメリットは、一般的には規模が拡大するほど利益「率」が上昇するメカニズムのことを指します。額と額で比べて、近似線を引いても「率一定」と言っているだけ
角度が急なのは、業種の平均利益率が高いことを指しているだけで、業種の特性、付加価値構造を表しているにすぎない。
SPEEDAを使ってマクロ手的に分析するという試みはいいので極めて残念な記事です
規模でメリットが出るということを示すなら、縦軸を実額ではなく比率に変えて単位売上高あたりでメリットが出ているかを分析すべき(回帰分析を使うより、よっぽどシンプル)だし、業種ごとの影響のほうが大きいと思う。業種ごとの影響を打ち消すには、売上高単位で業種内でいくつかにグルーピングかけて、その上位と下位で利益率の差があるかという分析を各業種で行い、それらを最後あわせるなどの工夫が必要。
なお一般論としては、例えば少量多品種の独占系商品(寡占度の価格交渉力への影響が大きい)やカスタマイズ商品(ブランド力やニーズに対するコストメリット)のほうが一般に利益率は高い。自動車であってもトヨタより富士重工のほうが利益率が高い。
逆にこれくらいの「ざっくり分析」で出るとしたら、業種ごとの各項目のボラの大きさ。例えば、小売や消費財で生活必需品中心であれば、不況になっても生活するのだからボラは小さい。耐久消費財は景況感に影響を受けやすいからボラが大きいはず。こういった業績のボラの大小から、βの大小につなげていくと面白い分析になっていくと思うが…
それほどピントはズレてないと思います。
記事のなかではちゃんと、製造業では売上規模が大きくなると、つまり散布図の右にいくにつれて、売上総利益は回帰線よりも左上に切り上がり、販売管理費が回帰線よりも右下に切り下がると指摘している。
つまり、限界生産性が逓増するスケールメリットを指摘してますし、この散布図の使い方も、限界生産性の逓増を視覚的に捉えるという点では、オーソドックスなものだと思います。
追記終
面白いですね。こういうのはユーザベースさんならでは。
少し気になったのは、過去5期のデータを散布図にプロットしたのなら、製造業の限界利益率が逓増して見えることに円安影響が効いてるのではないでしょうか。
あと、セブン&アイとイオンの売上総利益率が案外高いのは、それぞれグループ中核のセブンイレブンとイオンモールの営業収益が店頭売上ベースでなくコミッション計上である影響大です。
揚げ足ばかりですみません。でも本当に面白い記事でした。
出てきてるファクトとそこから導き出される結論が一致してない。多くの方が指摘されているが、これをもってスケールメリットとは言えない。
2. y=利益 x=売上のy=ax^2で走らせて、符号がプラスならスケールメリット有、負なら無、というほうがわかりやすい
3. 多重共線性をクリアできる変数がもう2、3あると良い。創業年数など