| Project/Area Number |
23K01659
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 07090:Commerce-related
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| Research Institution | Aichi University |
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Principal Investigator |
山田 浩喜 愛知大学, 経営学部, 教授 (90825704)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 階層ベイズモデル / 商業エリア / 地域ブランド資産要因 / 潜在的要因 / 小売マーケティング / 階層ベイズモデリング / 構造方程式モデル / 統計的因果推論モデル |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、小売業におけるID付POSデータおよびアンケート調査データから未解明の潜在的要因を捉え消費者の購買行動の理解を深化するモデルを開発する。階層ベイズモデルに限定せず構造方程式モデルや統計的因果推論モデルを援用しマーケティング活動と消費者の購買行動との間に存在する潜在的要因を抽出し組み込んだ消費者行動モデルを提案する。それらによって消費者行動論のみならず企業の商品やサービスの売買を検討する商学分野においてより消費者ニーズに合ったアプローチを実現でき大きな貢献になり得ると考える。
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| Outline of Annual Research Achievements |
名古屋市にある主要な商業エリア（名古屋駅エリア・名古屋栄エリア）の消費者満足度モデルを提案した。インターネットによるアンケート調査データを取得し、階層ベイズ二項ロジットモデルに適用させる。被験者は愛知県に居住する両商業エリアを過去１年間で利用したことのある２０～７０歳代の消費者である。取得した被験者は８００名である。階層ベイズモデルのうち、個体内モデルの説明変数には地域ブランド資産要因（２９要因）を組み込む。被説明変数には商業エリア（名古屋駅エリア・名古屋栄エリア）に対する魅力度選択を用いる。地域ブランド資産に関する研究はまだ十分進んでいない。また対象とする地域も県や市が多く、それよりもマイクロな地域を対象にしたものは少ない。本研究のように、商業エリアを研究対象にして地域ブランド資産要因を階層ベイズモデルに適用させたものはほとんどない。この点が本研究の新規性にあたる部分である。
提案モデル推定の結果、商業エリアの魅力度に対する地域ブランド資産の評価の影響度合を把握することができた。定性的アプローチから地域ブランド研究が多い中で本研究の貢献度は大きい。また、階層モデルの結果から、地域ブランド資産要因の評価と消費者属性との関係性を把握することができた。ただし、本研究は横断データを用いている点が課題である。今後の研究アプローチとして複数時点のアンケート調査データを用いて、提案モデルの記述能力と予測能力の検証等を行うことがもとめられる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
モデルに適用するデータは予定通り取得できているが、モデル推定（階層ベイズモデルの同時解析、構造方程式モデル）が滞っているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
モデルに適用するデータに関しては予定通り取得することができたので、モデル推定を速やかに行い、学会発表、論文投稿を行う予定である。
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