研究課題/領域番号 |
23K01408
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分07040:経済政策関連
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研究機関 | 早稲田大学 |
研究代表者 |
加納 和子 早稲田大学, 商学学術院, 准教授 (20613730)
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研究分担者 |
加納 隆 一橋大学, 大学院経済学研究科, 教授 (90456179)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2027年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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キーワード | 家庭内在庫 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究は、消費者がどのように購買・消費・在庫保有をおこなっているのか、実際の家庭内在庫情報を含むデータを用いて解明する。家計の在庫保有行動は、非常時における買いだめなど社会問題に もなる消費者行動を理解する上で重要である。本研究では、在庫保有行動を明示的に考慮した需要モデルを構築し、実際の家庭内在庫データを用いて分析を行うことで、消費者行動への理解を深めることを目的とする。
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研究実績の概要 |
第1に家庭内在庫のデータを用いて消費者購買の動学モデル構築を行い、シミュレーションおよび推定を進めた。動学モデルの構築では、家庭内在庫を考慮した消費者の購買行動について、今期価格および家庭内在庫などを観察した消費者が、将来価格への期待を形成し、購買・消費による家庭内在庫の推移を考慮したうえで、効用最大化を目的として購買の有無および購買量、消費量、そして在庫量を各期決定する動学的なモデルとした。現在、入れ子不動点モデル等による方法を用いて推定を進めている。固定的なショッピングコストやストックアウトコスト、平均的な在庫保有水準に消費者間の異質性が高いことを考慮し世帯別平均水準からの乖離等を考慮し、モデルの改良と推定を進めている。
第2にトイレットペーパーの全国地域別週次店頭価格データを取得した。データ期間は2014年9月から2016年3月、および2019年12月から2020年6月である。保有している購買データにはプロモーション情報が欠けているため、研究期間開始当初はプロモーションデータの取得を検討していた。また、在庫観察期間である2015年9月から数ヶ月を除いては購入された商品以外の価格に関するデータが不足していたため、価格データについてもデータ販売会社に見積もりを依頼していた。見積もりの結果、プロモーションデータは高額のため購入を断念し、他製品価格データの購入のみを行った。このデータは地域別平均価格であり、カバーする地理的範囲が当研究が対象とする東京都よりも粗いが、SKU別の週次価格が含まれている点において現在入手できる範囲では適切なデータであると考える。在庫観察期間の購買価格との比較では店頭価格のほうがやや高い傾向がみられ、購買行動が価格弾力的であることを示唆している。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
動学モデルの構築・推定において、適切なパラメータ初期値の探索やコントロールするべき要素の特定およびその定式化に時間を要しており、進捗がやや遅れている。具体的には、ストックアウトコストやショッピングコスト等の固定コストおよび消費効用等についての定式化、異質性を考慮したモデリングの検討をおこなっているが、推定結果のうち若干のパラメータの符号が不適切であるなど改良の余地があるため、引き続き検討を重ねる。
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今後の研究の推進方策 |
適切なパラメータ初期値の探索やコントロールするべき要素の特定を行い、モデルのシミュレーション結果をフィードバックさせながら推定モデルの改良を進める。また、近年研究がすすんでいる動学モデル推定における観察されない固定効果を考慮した推定方法の研究成果や、関連する推定方法を参照し、シミュレーションおよび推定に反映させていく予定である。在庫観察期間のデータを用いて妥当な結果が得られた後は、購買のみ観察された期間にも分析を拡張する。 また、モデルの改良と並行して、プロモーションデータの取得を検討する。インターネットアーカイブサイトに日本のドラッグストアのホームページ情報が保存されていることを確認しており、収集の可能性について検討する。
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