2019 年度実施状況報告書

家庭内在庫データによる消費者行動の実証分析

研究課題

研究課題/領域番号	17K03720
研究機関	早稲田大学
研究代表者	加納和子 (竹田和子) 早稲田大学, 商学学術院, 准教授 (20613730)
研究期間 (年度)	2017-04-01 – 2021-03-31
キーワード	家庭内在庫
研究実績の概要	2019年度は、以下を中心に研究を進めた。（１）データの統計的分析およびMultinomial Logit Modelを用いたブランド選択モデルについての推定を進めた。この結果、ブランド・ロイヤルティで特徴づけられる消費者のタイプによって在庫がブランド選択に及ぼす影響が異なることが示された。（２）構造推定を行うためのシミュレーション分析では、動学的側面を重視したモデルと静学的側面の２つを分離してモデル化することとした。　動学的側面を重視したモデルでは、ブランド選択を捨象し、価格と在庫を状態変数とした。消費者の購買決定プロセスについてのモンテカルロ分析を行うためのプログラムを構築し、モデルの性質についての分析を進めた。この単純化された動学モデルを今後ブランド選択を考慮したものに拡張するにあたり、選択対象であるブランドの数が多いことは次元の呪いの問題に直結し推定が困難となる。分析対象としているトイレットペーパーはブランド数が多く、動学モデルではブランド選択を簡略する必要がある。このため、マーケティングにおいてしばしば用いられる考慮集合を取り入れることにより、次元を減少させることを検討した。そのため、2019年度は静学的なモデルに考慮集合を取り入れた分析の準備も行った。具体的には、第１段階で考慮集合を形成し、第２段階で考慮集合内の商品のみを対象に価格や製品の特質を考慮するモデルを検討した。推定にあたっては、複数選択肢のランダム係数モデルからなるSimulated Maximum Likelihood Modelをシンプレックス法により推定するプログラムを構築した。
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分析にあたって、以下に述べる代替製品の価格の問題を検討することが必要であること、また構造推定のプログラム構築および推定には市販の統計パッケージを使うことができないため推定プログラムを構築する必要があり、プログラムの構築と確認作業に時間を要した。代替製品の価格については、消費者が直面した代替商品の価格の特定が推定結果に影響を与えるため、結果の頑健性の検証に時間を要した。入手したデータでは、消費者が購買した製品のブランドや価格は判明するが、他の選択肢は不明である。また、ストアデータでは店舗が匿名化されているため、購買データの店舗を特定することができない。現時点では、ストアデータとの接合においては東京都の平均価格を用いているが、この点において業態・地域からランダムに店舗を選び複数回推定することによって精度を上げるといった代替的な推定方法を検討したことによる。また構造推定においてブランドの多さによる次元の呪いの問題を解決するため、モデルの改訂を検討したこと、考慮集合モデルを構築するためにシミュレーション分析および推定プログラムの構築に時間を要した。
今後の研究の推進方策	2020年度は現在行っている誘導系の分析について論文の初稿を完成させる。また、構造推定の準備としてのシミュレーションについては、生成した疑似購買データを用いて推定プログラムを確認し、真のパラメータ値を回復できることを確認している。今後はこれらの結果を融合して、ブランド選択を考慮した動学的購買モデルを構築する。多くの既存研究では、ブランドの少ない財を対象としてブランド選択を推定し、また、考慮集合に相当するブランドの選択肢を購買履歴からアドホックに限定している。先行研究ではモデルの外で考慮集合に類似する集合を購買した製品のみから構成している。しかしながら、この方法ではブランドロイヤルティが低く低価格重視である消費者の考慮集合を誤って構成する可能性がある。これに対して、消費者のタイプにより異なる特定のブランド集合と数量の組み合わせを消費者は考慮していることが示唆される。こうした側面を考慮し、個別消費者の考慮集合を用いてブランド選択を決定するモデルを構築する。
次年度使用額が生じた理由	2019年度は進捗がやや遅れており、研究論文として学会での発表を行うに至らなかったため、旅費の支出等が生じなかったことによる。また、データクリーニング等を行うにあたり、リサーチアシスタントの雇用を検討したが、大学内で適当な候補をみつけることができなかった。２０２０年度はリサーチアシスタントにふさわしい学生を複数名確保できているので、リサーチアシスタントの雇用を考えている。また、論文の執筆に伴う英文校正,研究を円滑にすすめるための機器の購入,追加的なデータの購入を検討する。