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。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。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

本研究では、コロナ禍初期である2019年12月から2020年8月の東京都でのトイレットペーパーの取引別購買データを用いて、コロナ禍での消費者行動の変容についての分析を前年度に引き続き行った。比較対象としては2015年の同一消費者の購買データを用いた。新型コロナ感染者数と購買量および購買頻度との有意な関係はみられないものの、第1回目の緊急事態宣言時は購買頻度が有意に低下した。その一方で、トイレットペーパーの供給不足が噂されたとされる期間には、購買量および購買頻度の増加がみられたことを確認した。更に行動変化には平均的に想定される保有在庫量の多寡などにより違いがあり、消費者の異質性が重要であることが観察された。本年度の特色として噂の伝播による買いだめ行動をより詳細に分析するため、SNSの情報を収集することを予定していた。しかしながらTwitter社のＸ社への移行に伴い情報の取得に困難が生じたため、新聞記事の情報を中心にすることとした。現時点では図書館収蔵の新聞記事検索サービスを用いて当時の記事情報の収集を行いながら、テキスト分析の習得および実装を進めている。具体的には「コロナ」「トイレットペーパー」といったキーワードを含む記事の抽出を行い、さらに不安や感情要素を表す語句との共起分析および出現頻度の時系列的な把握を進めている。このことにより異時点間の購買の代替に将来の不確実性がどの程度影響するのか考察することが可能になると考えられる。

この研究では、コロナ禍における消費者行動の変容について分析を行った。分析対象とした主要データは2019年12月から2020年8月にかけての東京都におけるトイレットペーパーの消費者別・取引別購買データである。分析期間は新型コロナ感染拡大の初期であり、第1波と第2波、そして第1回目の緊急事態宣言期間を含む。また、2020年2月下旬からトイレットペーパー供給不足の噂が広がるなど、消費者行動に少なからぬ影響を与えたイベントがあった。分析では平時の購買行動と比較するため、2015年の購買データと消費者レベルでの接合を行い分析を行った。その結果、コロナ感染者数自体は購買行動を大きく変化させなかった一方で、緊急事態宣言やトイレットペーパー供給不足の噂は購買量や購買頻度を有意に変化させたことが確認された。

この研究では、まず購買及び家庭内在庫データを用い、ブランド選択を考慮しない1財の動学需要モデルに基づいた計量分析を行い、在庫が購買に対して強い説明力を持つ可能性を示した。しかしながら、個々の消費者の購買行動を観察すると、価格と在庫のみで説明が困難と考えられる例が多く存在した。こうした消費者行動を考慮するため、上記のモデルを拡張し、ブランド選択を考慮した動学需要モデルを念頭に、記述統計分析及び離散型選択モデルによる需要分析を行う準備を整えた。現在、購買選択におけるブランドの遷移過程と購買期間、在庫の記述統計的分析を行い、消費者の類型化を行っている。今後は、非購買を含めたMultinomial Logitモデルを用いた分析を完了する。