〔論説〕

名古屋商業エリアにおける消費者の異質性を考慮した魅力度評価に関する研究
階層ベイズ二項ロジットモデルによる名古屋栄と名古屋駅の魅力度評価

山

田

浩

喜

1．はじめに名古屋市には松坂屋名古屋店や名古屋三越等が立地する名古屋栄（名古屋市中区）、JR 名古屋高島屋や名鉄百貨店等が立地する名古屋駅周辺（名古屋市中村区）の 2 つの商業エリアがある。名古屋栄エリアは名古屋市の商業の中心地として長年存在感を誇ってきた。しかし、2000 年の JR セントラルタワーズの開業以降、名古屋駅エリアで商業売上高が大きく伸びている。さらに、名古屋駅エリアに立地する JR 名古屋高島屋の売上高も 2015 年に松坂屋名古屋
店を抜いて名古屋市一番になる等（『日本経済新聞』2017. 07. 05 朝刊）名古屋
市商圏における勢力図が変わってきているといわれる。しかし、名古屋栄には名古屋駅にはない魅力もある。たとえば、名古屋栄には海外の大手ファスト
ファッションをはじめ多くのブランドの旗艦店が通りに集積している。これらの店舗は相対的に面積が広いため、名古屋栄エリアは買い回りが楽しめる魅力的な商業地として位置づけられている（『中日新聞』2017. 12. 16 朝刊）。また
加藤（2007）では、『名古屋市が名古屋栄と名古屋駅をともに市の中心街と位― 21 ―

置づけ、2 つの地区がシーソーのように競い合いながら活力を高める』名古屋
市都心部将来構想を示している。このように名古屋栄と名古屋駅は、激しく競合しているが、ターゲットとなり得る消費者がそれぞれの商業エリアをどのように評価しているかは明らかにされていない。
地域魅力度の評価に関する既存研究を概観すると、県や市、または観光地の地域ブランド調査、あるいは全国各地の農産物、酒、菓子等の名産品のブランド力を調査会社や自治体が行うアンケート調査によって測定したものが多い。
菅野・若林（2008）、電通 Abic Project（2009）は都市のブランド力調査の中で、地域らしさに基づいた資産（地域ブランド資産）によって顧客は精神的な価値（地域ブランド価値）を当該都市に対して生み出し、最終的に訪問したい（訪問魅力）、住みたい（居住魅力）という態度が形成されると仮定している。
地域ブランド資産には、教育機関、医療機関、職場等の経済インフラ資産、物
価の安さ等の生活資産、歴史的遺産や街並み等の歴史文化資産、自然環境等の自然資産、食べ物のおいしさや独自の食べ物等の食文化資産、人々との交流等のコミュニティ資産が設定されている。地域ブランド価値には、心のつながりや絆等の関係絆価値、目標の達成や成長を感じられる自己実現価値、ゆとりや安心を感じられるゆとり価値、非日常的な感覚が感じられる感覚情緒価値が設定されている。これら研究では地域ブランド資産、地域ブランド価値そして魅力のつながりを共分散構造分析によって評価している。また、大田（2021）は観光地の評価において、ショッピング施設、イベントや屋外活動の施設、宿泊施設、飲食施設、交通の利便性、文化資産などの観光資源、自然環境における期待と評価を用いた期待不一致モデルによって全体満足度、さらには観光目的
地ロイヤルティを表現し得ることを示した。
しかしながら、県や市よりもマイクロな単位、すなわち区や商業エリア毎の魅力度、または魅力度に影響する要因を評価している研究は少ない。また、大田（2021）は本研究に重要な示唆を提供しているが、具体的な評価項目までは提示していない。

― 22 ―

名古屋商業エリアにおける消費者の異質性を考慮した魅力度評価に関する研究

本研究では、競合する名古屋栄と名古屋駅の両商業エリアの魅力度を消費者の異質性を考慮した統計モデルを用いて評価する。具体的には、階層ベイズ二項ロジットモデルの枠組みを採用し、モデルに適用するデータにはこれら商業エリアを買物として利用する消費者を対象にしたアンケート調査によって取得したものを用いる。本研究アンケートには、菅野・若林（2008）が提示した経済インフラ資産、生活資産、歴史文化資産、自然資産、食文化資産、コミュニ
ティ資産の地域ブランド資産に加え、新たに商業資産を含めた。商業資産では、エリア内に魅力的な店舗や娯楽施設が設置されているかを問う。アンケートの設問になる具体的な地域ブランド資産要因については後述の 2.1 節で示す。取
得したアンケート結果は階層ベイズ二項ロジットモデルに適用し、エリア選択に影響する地域ブランド資産要因を消費者毎に特定する。また、本研究ではモデルの推定結果をもとにエリアが実行すべきマーケティング施策を議論する。
本稿の残りの部分は次の通り構成する。第 2 節ではアンケート項目と提案モデルの詳細を示す。第 3 節では第 2 節で示したモデルにアンケートで取得した情報を適用した結果を、第 4 節ではエリアが行うべきマーケティング施策について議論する。第 5 節はまとめと今後の課題である。

図1

名古屋栄エリア（筆者撮影）

図2― 23 ―

名古屋駅エリア（筆者撮影）

2．データとモデル
2.1

アンケート調査

本研究では、名古屋駅エリアと名古屋栄エリアの両エリアにおいて過去 1 年
間買物をしたことのある消費者に対してインターネットによるアンケート調査を行った情報を用いる。回答者は全員愛知県内に居住しており 751 名になる。
アンケートを作成するのに際し、はじめに地域ブランド資産の 7 属性（経済インフラ資産、生活資産、歴史文化資産、自然資産、食文化資産、コミュニティ
資産、商業資産）に関して名古屋駅エリアと名古屋栄エリアで求めている具体的要因を愛知県在住の消費者 5 名（男性 2 名、女性 3 名）にグループインタビューの手法で抽出している。なお、インタビューでは菅野・若林（2008）が示した地域ブランド資産の要因を参考として提示し、名古屋駅エリアと名古屋栄エリ
アにも当てはまるのかを確認している。地域ブランド資産のうち商業資産は新たに設定した属性であるため、消費者がイメージする要因を自由に回答してもらい要約したものをアンケートの設問にしている。地域ブランド資産要因は最
終的に 29 要因になった（表 1 参照）。なお、アンケートは、名古屋駅エリアと名古屋栄エリアに訪問するときに抱く期待と訪問した時の評価、およびそれぞれの総合的な魅力度を 5 段階によるリッカート尺度（5：かなりあてはまる，
4：ややあてはまる，3：どちらでもない，2：あまりあてはまらない，1：全く
あてはまらない）で回答する構成になっている。また、名古屋駅エリアと名古屋栄エリアにおける総合的な魅力度を確認した上で、最後に名古屋駅と名古屋栄の魅力度の高いほうを選択してもらっている。当該設問は階層ベイズ二項ロ
ジットモデルの被説明変数に用いるためである。これらの方法で作成したアン
ケートは調査前に愛知県在住消費者 6 名によるプリテストによって回答者がわかりやすい表現になっているかを検証している。以上の過程を経て完成したア
ンケートを用いて、インターネットによる調査を行っている（アンケートの詳
細は付録 1 を参照のこと）。

― 24 ―

に名古屋駅と名古屋栄の魅力度の高いほうを選択してもらっている。当該設問は階層ベイズ二項ロジット
モデルの被説明変数に用いるためである。これらの方法で作成したアンケートは調査前に愛知県在住消費者 6 名によるプリテストによって回答者がわかりやすい表現になっているかを検証している。以上の過程を経て完成したアンケートを用いて、インターネットによる調査を行っている（アンケートの詳細は付録
名古屋商業エリアにおける消費者の異質性を考慮した魅力度評価に関する研究
 を参照のこと）。
表1 地域ブランド資産要因（29地域ブランド資産要因（ 要因）表
要因）
地域ブランド資産属性
経済インフラ資産
（5要因）
生活資産
（5要因）
商業資産
（6要因）
歴史文化資産
（3要因）
自然資産
（2要因）
食文化資産
（3要因）
コミュニティ資産（5要因）

地域ブランド資産要因
近い・短時間、公共交通機関移動、買い回りのしやすさ、自動車での移動、駐車スペース
店の価格帯、交通渋滞の少なさ、清潔なトイレ、休憩スペース、立ち寄りやすい店
ファッション店舗の多さ、ハイブランド店舗の多さ、高質な店舗の多さ、流行敏感店舗の多さ、娯楽施設の多さ、名古屋初出店の多さ
独特な店舗の多さ、芸術・伝統工芸が楽しめる施設、地区独自の文化
美しい公園や自然施設、美しい街並み
地区を代表する食べ物、おいしい飲食店、夜遅く遊べる店舗
世代を超えて楽しめる店舗、イベントや祭りの豊富さ、多様な人々との交流、家族・友達で遊べる店、SNSで共有したい店や食べ物

さらに、本研究では、アンケート回答者属性（性別、年齢、郵便番号、未婚・既婚、子供の有無、仕事

さらに、本研究では、アンケート回答者属性（性別、年齢、郵便番号、未婚・の有無、ショッピングするときの同伴者数、各エリアに行くときの主たる交通手段）を抽出している。こ

既婚、子供の有無、仕事の有無、ショッピングするときの同伴者数、各エリア
れら属性は後述する階層モデルの説明変数として用いる。
に行くときの主たる交通手段）を抽出している。これら属性は後述する階層モ２２階層ベイズ二項ロジットモデル

デルの説明変数として用いる。

個体内モデル 
本研究では魅力度に影響する地域ブランド資産要因を解明するために階層ベイズ二項ロジットモデル

2.2 階層ベイズ二項ロジットモデル
を基底モデルとして用いる。個体内モデルの説明変数に名古屋駅エリアと名古屋栄エリアに訪問した時の評価値を適用する『パフォーマンス評価モデル』、名古屋駅エリアと名古屋栄エリアに訪問する前の期待値（個体内モデル）と訪問した後の評価値を適用する『一般化格差モデル』を推定し、2 つのモデルの精度比較を行う。パフ

本研究では魅力度に影響する地域ブランド資産要因を解明するために階層ベォーマンス評価モデルは Cronin and Taylor（1992）が提唱したモデルである。当該モデルは、Parasuraman,

イズ二項ロジットモデルを基底モデルとして用いる。個体内モデルの説明変Zeithaml,and Berry（1985）による期待値と評価値の格差に反応パラメータを設定しサービス品質を説明したモデル（格差モデル）に対する批判から開発されたものである。Cronin
and Taylor（1992）はパフォーマ
数に名古屋駅エリアと名古屋栄エリアに訪問した時の評価値を適用する『パンス評価が最もサービス品質を説明することができることを立証している。一般化格差モデルは Boulding,

フォーマンス評価モデル』、名古屋駅エリアと名古屋栄エリアに訪問する前のKalra, Staelin, and Zeithaml（1993）が提案したモデルである。山田・佐藤（2012）では、格差モデル、パフ

期待値と訪問した後の評価値を適用する『一般化格差モデル』を推定し、2 つォーマンス評価モデル、そして一般化格差モデルに百貨店店舗の小売ミックス1要因に対して行ったアンケのモデルの精度比較を行う。パフォーマンス評価モデルは Cronin and Taylor
（1992）が提唱したモデルである。当該モデルは、Parasuraman, Zeithaml,
小売ミックスとは小売店舗が展開するマーケティング・ミックスを指す。

and Berry（1985）による期待値と評価値の格差に反応パラメータを設定しサービス品質を説明したモデル（格差モデル）に対する批判から開発されたものである。Cronin and Taylor（1992）はパフォーマンス評価が最もサービス品質― 25 ―

を説明することができることを立証している。一般化格差モデルは Boulding,
Kalra, Staelin, and Zeithaml（1993）が提案したモデルである。山田・佐藤（2012）では、格差モデル、パフォーマンス評価モデル、そして一般化格差モ
デルに百貨店店舗の小売ミックス1要因に対して行ったアンケート調査データを適用させ、擬似的店舗選択モデルを提案している。モデル適合度を示す指標
DIC（Spiegelhalter, Best, Cralin, and Linde, 2002）から、一般化格差モデル

データを適用させ、擬似的店舗選択モデルを提案している。モデル適合度を示す指標のデータに対する適合度が最も高く、パフォーマンス評価モデル、格差モデル
データを適用させ、擬似的店舗選択モデルを提案している。モデル適合度を示す指標
halter, Best, Cralin,and Linde, 2002）から、一般化格差モデルのデータに対する適合度が最も高が続いている。しかしこれら
DIC には大きな差異はない。
halter, Best, Cralin, and Linde, 2002）から、一般化格差モデルのデータに対する適合度が最も高
マンス評価モデル、格差モデルが続いている。しかしこれら
DIC には大きな差異はない。
本研究では、前述した通り、パフォーマンス評価モデル、一般化格差モデル
マンス評価モデル、格差モデルが続いている。しかしこれら DIC には大きな差異はない。
を用いた階層ベイズ二項ロジットモデルにアンケート調査データを適用する。
では、前述した通り、パフォーマンス評価モデル、一般化格差モデルを用いた階層ベイズ二では、前述した通り、パフォーマンス評価モデル、一般化格差モデルを用いた階層ベイズ二
具体的なモデル構造は以下の通りである。
デルにアンケート調査データを適用する。具体的なモデル構造は以下の通りである。
デルにアンケート調査データを適用する。具体的なモデル構造は以下の通りである。
は、消費者、エリア（j=aは名古1, ⋯ ,751)，𝑗𝑗(𝑗𝑗h(h=1,…,751)，j(j=a,b)，k(k=1,…,29)= 𝑎𝑎, 𝑏𝑏)，𝑘𝑘(𝑘𝑘 = 1, ⋯ ,29)は、消費者、エリア（𝑗𝑗= 𝑎𝑎は名古屋駅エリア、𝑗𝑗= 𝑏𝑏は1, ⋯ ,751)，𝑗𝑗(𝑗𝑗=𝑎𝑎,𝑏𝑏)，𝑘𝑘(𝑘𝑘=1,⋯,29)は、消費者、エリア（𝑗𝑗=𝑎𝑎は名古屋駅エリア、𝑗𝑗=
𝑏𝑏は屋駅エリア、j=b
は名古屋栄エリアにあたる）、地域ブランド資産要因をそれアにあたる）、地域ブランド資産要因をそれぞれ示す。エリア𝑗𝑗に対して消費者ℎがいだく効アにあたる）、地域ブランド資産要因をそれぞれ示す。エリア𝑗𝑗に対して消費者ℎがいだく効
Uj,hは下記の通りである。
（1）
ぞれ示す。
エリア j に対して消費者 h がいだく効用通りである。
（1）式はパフォーマンス評価モデル、（2）式は一般化格差モデルを示す。
通りである。
（1）式はパフォーマンス評価モデル、（2）式は一般化格差モデルを示す。
式はパフォーマンス評価モデル、（2）式は一般化格差モデルを示す。
(0)

29

(𝑘𝑘)

(𝑘𝑘)

(𝑘𝑘)

(𝑘𝑘)

𝑈𝑈𝑗𝑗,ℎ = 𝑉𝑉𝑗𝑗,ℎ + 𝜀𝜀𝑗𝑗,ℎ = 𝛽𝛽ℎ + ∑29 𝛽𝛽𝑝𝑝,ℎ 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑗𝑗,ℎ + 𝜀𝜀𝑗𝑗,ℎ
(0)
(𝑘𝑘)
(𝑘𝑘)
𝑈𝑈𝑗𝑗,ℎ = 𝑉𝑉𝑗𝑗,ℎ + 𝜀𝜀𝑗𝑗,ℎ = 𝛽𝛽ℎ + ∑𝑘𝑘=1 𝛽𝛽𝑝𝑝,ℎ 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑗𝑗,ℎ + 𝜀𝜀𝑗𝑗,ℎ
(0)

29

𝑘𝑘=1

(𝑘𝑘)

(𝑘𝑘)

𝑈𝑈𝑗𝑗,ℎ = 𝑉𝑉𝑗𝑗,ℎ + 𝜀𝜀𝑗𝑗,ℎ = 𝛽𝛽ℎ + ∑29 (𝛽𝛽𝑆𝑆,ℎ 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑗𝑗,ℎ + 𝛽𝛽𝑃𝑃,ℎ 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑗𝑗,ℎ ) + 𝜀𝜀𝑗𝑗,ℎ
(0)
(𝑘𝑘)
(𝑘𝑘)
(𝑘𝑘)
(𝑘𝑘)
𝑈𝑈𝑗𝑗,ℎ = 𝑉𝑉𝑗𝑗,ℎ + 𝜀𝜀𝑗𝑗,ℎ = 𝛽𝛽ℎ + ∑𝑘𝑘=1 (𝛽𝛽𝑆𝑆,ℎ 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑗𝑗,ℎ + 𝛽𝛽𝑃𝑃,ℎ 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑗𝑗,ℎ ) + 𝜀𝜀𝑗𝑗,ℎ

（1）

（2）

𝑘𝑘=1
(1)
(29)
(1)
(29)
,…, SE(29)式中、SEj,h , PSj,h ,…, PSj,h は、消費者 h がエリア j の地域ブランド資(1)(29)(1)j,h, ⋯ , 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑗𝑗,ℎ ，𝑃𝑃𝑃𝑃𝑗𝑗,ℎ , ⋯ , 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑗𝑗,ℎ は、消費者ℎがエリア𝑗𝑗の地域ブランド資産要因𝑘𝑘に対して抱く
(1)
(29)
𝑗𝑗,ℎ
(1)
(29)
(29)
産要因 k(1)に対して抱く期待とパフォーマンス評価をそれぞれ表す。â
S,h ,…, âS,h
(1)
(29)
(1)
(29)
𝑗𝑗,ℎ , ⋯ , 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑗𝑗,ℎ ，𝑃𝑃𝑃𝑃𝑗𝑗,ℎ , ⋯ , 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑗𝑗,ℎ は、消費者ℎがエリア𝑗𝑗の地域ブランド資産要因𝑘𝑘に対して抱く
ーマンス評価をそれぞれ表す。𝛽𝛽, ⋯ , 𝛽𝛽𝑆𝑆,ℎ と𝛽𝛽𝑃𝑃,ℎ , ⋯ , 𝛽𝛽𝑃𝑃,ℎ は、期待とパフォーマンス評価の
(29)
𝑆𝑆,ℎ
(1)
(29)
(1)
(29)
と â(1)
P,h,…, âP,h は、期待とパフォーマンス評価の影響の程度を示す反応パラメー
ーマンス評価をそれぞれ表す。𝛽𝛽,𝑆𝑆,ℎ ⋯ , 𝛽𝛽𝑆𝑆,ℎ と𝛽𝛽𝑃𝑃,ℎ , ⋯ , 𝛽𝛽𝑃𝑃,ℎ は、期待とパフォーマンス評価の示す反応パラメータであり消費者毎に異なる。なお、地域ブランド資産要因に対する期待おタであり消費者毎に異なる。なお、地域ブランド資産要因に対する期待および示す反応パラメータであり消費者毎に異なる。なお、地域ブランド資産要因に対する期待お応する反応パラメータは（2）式のみ用いる。𝑉𝑉
𝑗𝑗,ℎ は確定的効用、𝜀𝜀𝑗𝑗,ℎ は誤差項を示す。また、それに対応する反応パラメータは（2）式のみ用いる。Vj,h は確定的効用、±j,h応する反応パラメータは（2）式のみ用いる。𝑉𝑉𝑗𝑗,ℎ は確定的効用、𝜀𝜀𝑗𝑗,ℎ は誤差項を示す。また、大きい効用をもたらすエリアを選択するものと仮定し、二項ロジットモデルとして（3）式のは誤差項を示す。また、消費者はより大きい効用をもたらすエリアを選択する
大きい効用をもたらすエリアを選択するものと仮定し、二項ロジットモデルとして（3）式のする。二項ロジットモデルの仮定のもとでは𝜀𝜀（3）式中、𝑦𝑦𝑎𝑎,ℎ =𝑗𝑗,ℎ はガンベル分布に従う。
ものと仮定し、二項ロジットモデルとして（3）式のように定式化する。二項する。二項ロジットモデルの仮定のもとでは𝜀𝜀𝑗𝑗,ℎ はガンベル分布に従う。（3）式中、𝑦𝑦𝑎𝑎,ℎ =名古屋駅エリアを名古屋栄エリアよりも魅力度の高いエリアとして選択したことを示す。本（3） 式 中、
ロ ジ ッ ト モ デ ル の 仮 定 の も と で は ±j,h は ガ ン ベ ル 分 布 に 従 う。
名古屋駅エリアを名古屋栄エリアよりも魅力度の高いエリアとして選択したことを示す。本
ート調査では、751 名中名古屋駅エリアを選択した消費者は 409 名（構成比 54.5%）、名古屋ート調査では、751 名中名古屋駅エリアを選択した消費者は 409 名（構成比 54.5%）、名古屋― 26 ―
択した消費者は 342 名（構成比 45.5%）であった。相対的に名古屋駅のほうが魅力度の高い
択した消費者は 342 名（構成比 45.5%）であった。相対的に名古屋駅のほうが魅力度の高い評価している消費者が多い。
評価している消費者が多い。

(1)
(29)
(1)
(29)
ーマンス評価をそれぞれ表す。𝛽𝛽𝑆𝑆,ℎ , ⋯ , 𝛽𝛽𝑆𝑆,ℎ と𝛽𝛽𝑃𝑃,ℎ , ⋯ , 𝛽𝛽𝑃𝑃,ℎ は、期待とパフォーマンス評価の,ℎ , ⋯ , 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑗𝑗,ℎ ，𝑃𝑃𝑃𝑃𝑗𝑗,ℎ , ⋯ , 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑗𝑗,ℎ は、消費者ℎがエリア𝑗𝑗の地域ブランド資産要因𝑘𝑘に対して抱く
(1)
(29)
(1)
(29)
示す反応パラメータであり消費者毎に異なる。なお、地域ブランド資産要因に対する期待おーマンス評価をそれぞれ表す。𝛽𝛽 , ⋯ , 𝛽𝛽 と𝛽𝛽 , ⋯ , 𝛽𝛽 は、期待とパフォーマンス評価の
𝑆𝑆,ℎ

𝑆𝑆,ℎ

𝑃𝑃,ℎ

𝑃𝑃,ℎ

応する反応パラメータは（2）式のみ用いる。𝑉𝑉
𝑗𝑗,ℎ は確定的効用、𝜀𝜀𝑗𝑗,ℎ は誤差項を示す。また、示す反応パラメータであり消費者毎に異なる。なお、地域ブランド資産要因に対する期待お名古屋商業エリアにおける消費者の異質性を考慮した魅力度評価に関する研究
大きい効用をもたらすエリアを選択するものと仮定し、二項ロジットモデルとして（3）式の応する反応パラメータは（2）式のみ用いる。𝑉𝑉 は確定的効用、𝜀𝜀 は誤差項を示す。また、
𝑗𝑗,ℎ

𝑗𝑗,ℎ

する。二項ロジットモデルの仮定のもとでは𝜀𝜀（3）式中、𝑦𝑦𝑎𝑎,ℎ =𝑗𝑗,ℎ はガンベル分布に従う。
大きい効用をもたらすエリアを選択するものと仮定し、二項ロジットモデルとして（3）式のya,h=1 は消費者 h が名古屋駅エリアを名古屋栄エリアよりも魅力度の高いエ
名古屋駅エリアを名古屋栄エリアよりも魅力度の高いエリアとして選択したことを示す。本する。二項ロジットモデルの仮定のもとでは𝜀𝜀 はガンベル分布に従う。（3）式中、𝑦𝑦 =リアとして選択したことを示す。本研究のアンケート調査では、751
名中名古
𝑗𝑗,ℎ

𝑎𝑎,ℎ

ート調査では、751
名中名古屋駅エリアを選択した消費者は409 名（構成比 54.5%）、名古屋
屋駅エリアを選択した消費者は409 名（構成比 54.5%）、名古屋栄エリアを選
名古屋駅エリアを名古屋栄エリアよりも魅力度の高いエリアとして選択したことを示す。本
択した消費者は342名中名古屋駅エリアを選択した消費者は名（構成比45.5%）であった。相対的に名古屋駅のほうが魅力度の高い
択した消費者は342 名（構成比45.5%）であった。相対的に名古屋駅のほうがート調査では、751
409 名（構成比 54.5%）、名古屋

評価している消費者が多い。
魅力度の高いエリアとして評価している消費者が多い。
択した消費者は342 名（構成比 45.5%）であった。相対的に名古屋駅のほうが魅力度の高い評価している消費者が多い。
𝑃𝑃𝑎𝑎,ℎ = 𝐏𝐏𝐏𝐏(𝑦𝑦𝑎𝑎,ℎ = 1) =デル）𝑃𝑃𝑎𝑎,ℎ = 𝐏𝐏𝐏𝐏(𝑦𝑦𝑎𝑎,ℎ = 1) =（階層モデル）exp(𝑉𝑉𝑎𝑎,ℎ − 𝑉𝑉𝑏𝑏,ℎ )1 + exp(𝑉𝑉𝑎𝑎,ℎ − 𝑉𝑉𝑏𝑏,ℎ )exp(𝑉𝑉𝑎𝑎,ℎ − 𝑉𝑉𝑏𝑏,ℎ )（3）1 + exp(𝑉𝑉𝑎𝑎,ℎ − 𝑉𝑉𝑏𝑏,ℎ )毎に異なる反応パラメータ𝜷𝜷ℎ には、消費者間で共通のメカニズムがあると仮定し、反応パラデル）
消費者毎に異なる反応パラメータ âhには、消費者間で共通のメカニズムが明変数とした階層モデルを（4）式の通り設定する。階層モデルを設定することによって、反毎に異なる反応パラメータ𝜷𝜷 には、消費者間で共通のメカニズムがあると仮定し、反応パラℎあると仮定し、反応パラメータを被説明変数とした階層モデルを（4）式の通と消費者属性との関係性を評価することができる。
明変数とした階層モデルを（4）式の通り設定する。階層モデルを設定することによって、反り設定する。階層モデルを設定することによって、反応パラメータと消費者属と消費者属性との関係性を評価することができる。
性との関係性を評価することができる。
𝜷𝜷ℎ = 𝜽𝜽𝑡𝑡𝑡𝑡 𝒁𝒁ℎ + 𝝉𝝉ℎ ,𝝉𝝉ℎ ~𝑁𝑁(𝟎𝟎, 𝚺𝚺)𝜷𝜷ℎ = 𝜽𝜽𝑡𝑡𝑡𝑡 𝒁𝒁ℎ + 𝝉𝝉ℎ ,𝝉𝝉ℎ𝒁𝒁~𝑁𝑁(𝟎𝟎,𝚺𝚺)（4）
費者間で共通するパラメータ（共通性パラメータ）、ℎ は説明変数であり、定数項、消費者属性、婚姻状況、子供の有無、就労状況、同居人数、名古屋駅まで車利用、名古屋栄まで車利用
è は、消費者間で共通するパラメータ（共通性パラメータ）、Zhは説明変数で費者間で共通するパラメータ（共通性パラメータ）、𝒁𝒁ℎ は説明変数であり、定数項、消費者属性。𝜽𝜽は（9行×30列）の共通性パラメータ行列、𝒁𝒁
は（9行×1列）の説明変数ベクトル、𝝉𝝉
ℎℎはあり、定数項、消費者属性（性別、年齢、婚姻状況、子供の有無、就労状況、、婚姻状況、子供の有無、就労状況、同居人数、名古屋駅まで車利用、名古屋栄まで車利用の誤差項ベクトル、𝚺𝚺は（30行×30 列）の分散共分散行列である。𝑡𝑡𝑡𝑡は転置を表す。
同居人数、名古屋駅まで車利用、名古屋栄まで車利用）が含まれる。è
は（9。𝜽𝜽は（9行×30列）の共通性パラメータ行列、𝒁𝒁ℎ は（9 行×1 列）の説明変数ベクトル、𝝉𝝉ℎ は本研究で提案する階層モデル二項ロジットモデルの推定はマルコフ連鎖モンテカルロ法（M行×30 列）の共通性パラメータ行列、Zhは（9 行×1 列）の説明変数ベクトル、の誤差項ベクトル、𝚺𝚺は（30行×30 列）の分散共分散行列である。𝑡𝑡𝑡𝑡は転置を表す。

ôhは（30 行×1 列）の誤差項ベクトル、Ó は（30 行× 30 列）の分散共分散行本研究で提案する階層モデル二項ロジットモデルの推定はマルコフ連鎖モンテカルロ法（M列である。tp は転置を表す。
なお、本研究で提案する階層モデル二項ロジットモデルの推定はマルコフ連
鎖モンテカルロ法（MCMC 法）で行う。MCMC の繰り返し回数を 100,000 回、その内はじめの 90,000 回をバーンイン期間として設定している。個体内モデ
ルにおける反応パラメータはメトロポリス・ヘイスティングサンプリング、階層モデルの共通性パラメータはギブスサンプリングを用いる（アルゴリズムは― 27 ―

法）で行う。MCMC の繰り返し回数を 100,000 回、その内はじめの 90,000 回をバーンイン期間として設定している。個体内モデルにおける反応パラメータはメトロポリス・ヘイスティングサンプリング、階層モ
付録 2 を参照のこと）。
デルの共通性パラメータはギブスサンプリングを用いる（アルゴリズムは付録  を参照のこと）。
表
表 
2 消費者属性の集計
消費者属性の集計
①性別

人数

構成比

②年齢層

人数

構成比

男性





20～29歳



女性





30～39歳





合計





40～49歳





③婚姻状況

人数

構成比



50～59歳60～69歳





未婚





70～79歳





既婚





合計





合計

④子供有無

人数

構成比


⑤就労状況

人数

構成比

なし





正・契約・派遣社員





あり





それ以外





合計





合計

⑥買物人数

人数

構成比

⑦駅交通手段

人数

構成比

単独





自動車



2人





それ以外





3人





合計





4人





合計





⑧栄交通手段

人数



構成比

自動車



それ以外






合計





表  には、今回の調査で回答した消費者属性を示している。①性別では男性よりも女性（構成比 63.0％）

表 2 には、今回の調査で回答した消費者属性を示している。①性別では男性が多い。②年齢層は20 歳代から 70 歳代まで広く分布しているが若干 60～69 歳代の構成比が高い（構成比 21.2％）。③婚姻状況では未婚者よりも既婚者が多く（構成比71.6％）、④子供の有無では相対的に子供よりも女性（構成比63.0％）が多い。②年齢層は 20
歳代から
70 歳代まで広くがいる回答者が多い（構成比 55.5％）。⑤就労状況では正・契約・派遣社員の割合がそれ以外よりも若干低分布しているが若干 60 ～ 69 歳代の構成比が高い（構成比 21.2％）。③婚姻状い（構成比 47.5％）。⑥買物人数を見ると、買物に行く時には 2 人で行くことが多く（構成比 48.6％）、⑦

況では未婚者よりも既婚者が多く（構成比 71.6％）、④子供の有無では相対的

名古屋駅交通手段や⑧栄交通手段を見ると、名古屋駅および名古屋栄に行く時には自動車以外を利用するに子供がいる回答者が多い（構成比 55.5％）。⑤就労状況では正・契約・派遣

ことが多い（名古屋駅交通手段：自動車以外の構成比 81.4％，名古屋栄交通手段：自動車以外の構成比

社員の割合がそれ以外よりも若干低い（構成比47.5％）。⑥買物人数を見ると、81.6％）。表 には示していないが、交通手段の詳細を見ると、名古屋駅、名古屋栄ともに鉄道（地下鉄を含む）を利用している消費者が多い（名古屋駅：構成比 68.4％，名古屋栄：構成比 66.4％）。
― 28 ―

名古屋商業エリアにおける消費者の異質性を考慮した魅力度評価に関する研究

買物に行く時には 2 人で行くことが多く（構成比 48.6％）、⑦名古屋駅交通手段や⑧栄交通手段を見ると、名古屋駅および名古屋栄に行く時には自動車以外を利用することが多い（名古屋駅交通手段：自動車以外の構成比 81.4％，名古屋栄交通手段：自動車以外の構成比 81.6％）。表 2 には示していないが、交通手段の詳細を見ると、名古屋駅、名古屋栄ともに鉄道（地下鉄を含む）を利用している消費者が多い（名古屋駅：構成比 68.4％，名古屋栄：構成比 66.4％）。

3．モデルの分析結果
3.1

モデルの精度比較

表 3 には、『パフォーマンス評価モデル』と『一般化格差モデル』の説明変数の数、DIC と対数周辺尤度（Newton and Raftery, 1994）の結果を示している。パフォーマンス評価モデルは 30 の説明変数（定数項 1、地域ブランド
資産要因に対するパフォーマンス評価 29）、一般化格差モデルは 59 の説明変数（定数項 1、地域ブランド資産要因に対する期待 29、地域ブランド資産要因に対するパフォーマンス評価 29）を有している。DIC と対数周辺尤度はモデ
ルのデータとの適合度を検証するために用いる。DIC と対数周辺尤度の数値から判断すると、一般化格差モデルよりもパフォーマンス評価モデルのほうがデータの記述能力が優れていることがわかる。百貨店店舗における擬似的店舗選択モデルにおいて、一般化格差モデルがパフォーマンス評価モデルよりも精度が高いことを示した山田・佐藤（2012）の結果とは異なる。百貨店店舗に訪問するときには、明確な期待を持つ傾向があるのに対し、本研究のような商業エリアに訪問するときには特別明確な期待を保有しないことが、期待も含めた一般化格差モデルの精度を下げている要因として考え得る。ただしこの点においてはさらなる検証が必要である。

― 29 ―

ス評価モデルよりも精度が高いことを示した山田・佐藤（2012）の結果とは異なる。百貨店
するときには、明確な期待を持つ傾向があるのに対し、本研究のような商業エリアに訪問するときには、明確な期待を持つ傾向があるのに対し、本研究のような商業エリアに訪問する
別明確な期待を保有しないことが、期待も含めた一般化格差モデルの精度を下げている要因

明確な期待を保有しないことが、期待も含めた一般化格差モデルの精度を下げている要因とる。ただしこの点においてはさらなる検証が必要である。
。ただしこの点においてはさらなる検証が必要である。
モデルの精度比較表表
3 モデルの精度比較
表  モデルの精度比較
パフォーマンス評価モデル
パフォーマンス評価モデル
一般化格差モデル
一般化格差モデル

説明変数
説明変数
30

3059
59

DIC
対数周辺尤度
DIC 27.154対数周辺尤度-604.045

27.15431.12731.127-604.045-688.147-688.147

ＭＣＭＣの収束判定
3.2 MCMC の収束判定
ＣＭＣの収束判定ォーマンス評価モデルの MCMC が収束しているのかを検証するために Geweke（1992）の判
パフォーマンス評価モデルの MCMC が収束しているのかを検証するためにーマンス評価モデルの MCMCMCMC
が収束しているのかを検証するために
Geweke（1992）の判定
る。バーンイン期間を除いた期間（𝑖𝑖 = 1, ⋯ ,10,000）の内、最初の10%のサンプル
1
Geweke（1992）の判定方法を用いる。バーンイン期間を除いた
MCMC
期間。バーンイン期間を除いた
MCMC)、最後の期間（𝑖𝑖=50％のサンプル1, ⋯ ,10,000）の内、最初の1,0（i=1,…,10,000）の内、最初の10% のサンプル
1,000 個（i=1,…,1,000）の平均⋯ ,1,000）の平均値𝑔𝑔̅
と分散𝑉𝑉(𝑔𝑔̅
5,000 個（𝑖𝑖 =10%のサンプル
5,001, ⋯ ,10,000）
1

1⋯,1,000）の平均値𝑔𝑔̅
50％のサンプル
5,000 個（𝑖𝑖 = 5,001, ⋯ ,10,000）の1 と分散𝑉𝑉(𝑔𝑔̅
1 )、最後のV(g1)、最後の50％のサンプル
5,000 個（i=5,001,…,10,000）の平値 g1と分散
分散𝑉𝑉(𝑔𝑔̅
2 )を用いて（5）式から𝑍𝑍値を算出する。
散𝑉𝑉(𝑔𝑔̅2)を用いて（5）式から𝑍𝑍値を算出する。
均値 g2と分散 V(g2) を用いて（5）式から Z 値を算出する。
𝑔𝑔̅1 − 𝑔𝑔̅2𝑍𝑍 =𝑔𝑔̅1 − 𝑔𝑔̅2
𝑍𝑍 = √𝑉𝑉(𝑔𝑔̅1 ) + 𝑉𝑉(𝑔𝑔̅2)
（5）√𝑉𝑉(𝑔𝑔̅1 ) + 𝑉𝑉(𝑔𝑔̅2)から算出された𝑍𝑍値の絶対値が 1.96（5%有意水準での検定に対応）を下回っていれば MCM
Z 値の絶対値が 1.96（5% 有意水準での検定に対応）を（5）式から算出されたから算出された𝑍𝑍値の絶対値が1.96（5%有意水準での検定に対応）を下回っていればMCMCに収束しているとみなす（安道,2011）。

下回っていれば MCMC
が事後分布に収束しているとみなす（安道，2011）。
収束しているとみなす（安道,2011）。
には、消費者毎に算出した𝑍𝑍値（絶対値）の分布を示している。図中、箱の枠は第
1 四分位点Z
図3には、消費者毎に算出した値（絶対値）の分布を示している。図中、は、消費者毎に算出した𝑍𝑍値（絶対値）の分布を示している。図中、箱の枠は第
1 四分位点（）から第3 四分位点（75％分位点）、箱の中央線は中央値（50％分位点）、頂上と底の印は最箱の枠は第 1 四分位点（25％分位点）から第 3 四分位点（75％分位点）、箱のから第 3 四分位点（75％分位点）、箱の中央線は中央値（50％分位点）、頂上と底の印は最大をそれぞれ表す。すべての反応パラメータおよびすべての消費者において𝑍𝑍値が1.96 を下回
中央線は中央値（50％分位点）、頂上と底の印は最大値と最小値をそれぞれ表す。
それぞれ表す。すべての反応パラメータおよびすべての消費者において𝑍𝑍値が1.96 を下回っ
CMC
が収束していることを示している。
すべての反応パラメータおよびすべての消費者において Z 値が 1.96 を下回っ

MCが収束していることを示している。
ルの精度比較および
MCMC の収束判定から、以降ではパフォーマンス評価モデルの推定結ており、MCMC が収束していることを示している。
の精度比較および MCMC の収束判定から、以降ではパフォーマンス評価モデルの推定結果論を進めることにする。
モデルの精度比較および MCMC の収束判定から、以降ではパフォーマンス

を進めることにする。

評価モデルの推定結果をもとに議論を進めることにする。

3.3

共通性パラメータの推定結果

表 4 には共通性パラメータ è の推定結果を示す。共通性パラメータは、階層― 30 ―

名古屋商業エリアにおける消費者の異質性を考慮した魅力度評価に関する研究

2.4

2.0

1.8

1.5

1.2

1.0

0.5

0.6

0.0

0

図  消費者毎の𝒁𝒁値（絶対値）の分布

図3

消費者毎の Z 値（絶対値）の分布

３３共通性パラメータの推定結果
表  には共通性パラメータ𝜽𝜽の推定結果を示す。共通性パラメータは、階層モデルにおいて反応パラメ

モデルにおいて反応パラメータを消費者属性で説明する消費者間で共通のパラータを消費者属性で説明する消費者間で共通のパラメータである。表中、「*」印は有意性検証の結果、有メータである。表中、「*」印は有意性検証の結果、有意であることを示す。有意であることを示す。
有意性検証には、最高事後密度（Highest Posterior Density：HPD）区間を用いている。
共通性パラメータのそれぞれで𝐏𝐏𝐏𝐏(𝑎𝑎< 𝜽𝜽 < 𝑏𝑏|{𝜷𝜷𝑖𝑖 }, {𝒁𝒁𝑖𝑖 })Posterior= 0.95を満たす
95%HPD 区間(𝑎𝑎, 𝑏𝑏)を算定する。
意性検証には、最高事後密度（Highest
Density：HPD）区間を用

95%HPD 区間に 0 が含まれない場合、その階層モデルの説明変数は被説明変数に影響を与え（有意）、0 がいている。共通性パラメータのそれぞれで Pr(a<è<b|{âi},{Zi})=0.95 を満た含まれる場合はその説明変数は被説明変数に影響を与えない（非有意）と判断する（佐藤・樋口, 2013）。

す 95%HPD 区間 (a,b) を算定する。95%HPD 区間に 0 が含まれない場合、そ𝜽𝜽の定数項は、その反応パラメータ𝜷𝜷の事後平均における消費者全体の平均値を表している。有意性および値の大きさを見ると、「休憩スペース（8.922）」が最も高く、「立ち寄りやすい店（6.762）」、「娯楽施設豊の階層モデルの説明変数は被説明変数に影響を与え（有意）、0 が含まれる場
富（5.709）」、「世代を超えた店（5.165）」、「買い回りのしやすさ（4.807）」、「独特店の多さ（4.749）」、「お合はその説明変数は被説明変数に影響を与えない（非有意）と判断する（佐藤・いしい飲食店（3.909）」が続く。地域ブランド資産属性で見ると、経済インフラ資産、生活資産、商業資

樋口，2013）。
産、歴史文化資産、食文化資産、コミュニティ資産の広い範囲でエリアの魅力度に正の影響を与えることを示している。
è の定数項は、その反応パラメータ â の事後平均における消費者全体の平均
一方、「イベントや祭り豊富（-3.415）」、「夜遅く遊べる店（-3.237）」はエリアの魅力度に負の影響を与え値を表している。有意性および値の大きさを見ると、「休憩スペース（8.922）」

ることを示している。これら地域ブランド資産要因が消費者には望まれていない、あるいは重要視されてが最も高く、「立ち寄りやすい店（6.762）」、「娯楽施設豊富（5.709）」、「世代いないことが考え得る。
また、表 から前述の地域ブランド資産
7 要因に対応する反応パラメータと消費者属性との関係を把握を超えた店（5.165）」、「買い回りのしやすさ（4.807）」「独特店の多さ（4.749）」、、
することができる。
「性別」を見ると、女性は買い回りのしやすさ、休憩スペース、独特店の多さ、世代を「おいしい飲食店（3.909）」が続く。地域ブランド資産属性で見ると、経済イ

超えた店の反応が高くなるが、男性は立ち寄りやすい店の反応が高くなる。
「年齢」では、年齢が高くなる

ンフラ資産、生活資産、商業資産、歴史文化資産、食文化資産、コミュニティと娯楽施設豊富の反応が高まるのに対し、若年層は買い回りのしやすさ、休憩スペースの反応が高まる。
「婚姻状況」では、既婚になると買い回りのしやすさを重視するようになるが、未婚になると娯楽施設豊― 31 ―

資産の広い範囲でエリアの魅力度に正の影響を与えることを示している。
一方、「イベントや祭り豊富（-3.415）」、「夜遅く遊べる店（-3.237）」はエリアの魅力度に負の影響を与えることを示している。これら地域ブランド資産要
因が消費者には望まれていない、あるいは重要視されていないことが考え得る。

富を重視する。
「子供の有無」を見ると、子供がいないと立ち寄りやすい店、娯楽施設豊富、独特店の多さの反応が大きくなる。
「就労状況」では、（正社員等で）就労していると買い回りのしやすさ、娯楽施設豊また、表 4 から前述の地域ブランド資産
7 要因に対応する反応パラメータと富、独特店の多さの反応が高まる。
「同伴人数」が増えると、立ち寄りやすい店、独特店の多さ、おいしい

消費者属性との関係を把握することができる。「性別」を見ると、女性は買い飲食店を重要視する一方で、減少すると、買い回りしやすさ、休憩スペースを重要視する。
「名古屋駅交通手段車」を見ると、車を利用する消費者は買い回りのしやすさを重視するが、車を利用しない消費者は休回りのしやすさ、休憩スペース、独特店の多さ、世代を超えた店の反応が高く
憩スペース、立ち寄りやすい店、娯楽施設豊富、独特店の多さを重視する。
「名古屋栄交通手段」を見ると、なるが、男性は立ち寄りやすい店の反応が高くなる。「年齢」では、年齢が高車を利用する消費者は休憩スペース、立ち寄りやすい店、娯楽施設豊富、独特店の多さ、おいしい飲食店、

くなると娯楽施設豊富の反応が高まるのに対し、若年層は買い回りのしやすさ、世代を超えた店を重視する一方で、車を利用しない消費者は買い回りのしやすさを重要視する。紙幅の都合上、本稿ではエリアの魅力度に大きく影響する地域ブランド資産要因に限定して、反応パラメータと消休憩スペースの反応が高まる。「婚姻状況」では、既婚になると買い回りのし費者属性との関係性を議論した。他の反応パラメータについても消費者属性との関係性を有意性検証の結果と共通性パラメータの（正・負の）符号から把握することができる。

表表
4 共通性パラメータの推定結果
共通性パラメータの推定結果
定数項
定数項
性別_男1女2

近い・短時間 公共交通機関移動 買回しやすさ 自動車の移動 駐車スペース 店の価格帯 渋滞の少なさ 清潔なトイレ 休憩スペース

8.948 *

-0.6302.413 *

4.807 *

3.231

1.565 *

1.458 *

-0.0530.672

8.922 *

-4.7245.205 *

13.592 *2.887 *

13.538 *2.780 *

-4.471 *1.747 *

-7.358 *10.692 *0.380 *

-0.230 *0.269 *

-0.346 *0.002

0.140 *

0.220 *

-0.113 *-0.541 *-0.246 *婚姻_1既婚0未婚-2.30217.030 *-0.803

6.167 *

22.073 *8.734 *

-1.2681.556

12.000 *-1.081

年齢

子供有無_1有0無

7.963

2.078

2.918

2.092

-18.600 *-1.935 *-8.186 *-0.646

0.994

2.179

就労_1正・派遣・契約社員

4.174

15.358 *-7.291 *3.054 *

3.740

2.953 *

-8.898 *-3.073 *-0.408-2.300

同伴人数-4.597-5.533 *1.089-3.218 *-0.2402.031

3.875 *

2.852 *

-3.108 *-2.477 *名古屋駅交通手段_車1

16.369-10.551 *-7.784 *6.911 *

10.2283.771 * -25.567 *

8.945 *

14.199 *-6.560 *名古屋栄交通手段_車1-22.898 *9.360 *

14.783 *-8.644 *-6.2881.923-5.733 *-8.1195.714 *

21.294 *立寄やすい店 ﾌｧｯｼｮﾝ店多さ ﾊｲﾌﾞﾗﾝﾄﾞ店多さ 高質店多さ 流行敏感店多さ 娯楽施設豊富 名古屋初店多さ 独特店の多さ 芸術伝統施設 地区独自文化
定数項

6.762 *

-0.7572.574 *

-2.7291.332

5.709 *

-0.0334.749 *

2.310

4.119 *

性別_男1女2-5.909 *6.874 *

0.420

3.668 *

5.501 *

2.165

-8.337 *5.471 *

2.441

-5.714 *

年齢

0.056

0.131 *

-0.043-0.119-0.0470.775 *

-0.197 *-0.1080.006-0.357 *婚姻_1既婚0未婚

3.320

0.788

-12.345 *15.787 *17.263 *-7.225 *-1.433-2.112

7.934

12.303 *子供有無_1有0無-9.778 * -11.736 *23.556 * -11.534 *-8.955 *-5.242 *8.778 * -11.675 *-5.001-1.745 *2.788-2.243 *1.900-2.224 *10.966 *14.218 * -13.059 *14.565 *19.154 *8.245 *

同伴人数

3.778 *

0.616

-4.273 *-0.315-5.940 *0.022-5.285 *6.831 *

-4.384-9.575 *名古屋駅交通手段_車1-10.313 *10.137 *-2.021-0.398-12.570 *-5.789 *-2.573-13.125 *16.380 *3.313 *

名古屋栄交通手段_車1

20.084 * -23.203 *-8.329 *18.329 *23.003 *5.946 *

-0.13214.008 *-7.517

就労_1正・派遣・契約社員

美しい公園・自然

美しい街並 代表する食物 おいしい飲食店 夜遅く遊べる店 世代超えた店 ｲﾍﾞﾝﾄや祭り豊富 多様人々交流 家族友達施設

1.165 *

-0.9763.909 *

-3.237 *5.165 *

-3.415 *2.726 *

2.681 *

3.764 *

性別_男1女2

0.323

4.697 * -18.987 *

5.163

2.970

13.705 *2.344

6.793 *

-0.17411.102 *年齢-0.039-0.111 *-0.085-0.196-0.269 *0.078

0.154 *

0.260 *

0.080

0.077

婚姻_1既婚0未婚

4.318-0.564-3.811-0.292

4.221

2.957

-10.991 *-2.5794.682-2.6157.484 *

-1.106-5.5629.583 *

-3.523-4.098-0.9592.712-1.766-4.898

4.124

0.825

-15.750 *-5.780 *0.198

10.937 *

定数項

子供有無_1有0無4.151 *

就労_1正・派遣・契約社員-11.566 *-3.4983.013 *
SNS共有

-8.304 * -12.172 *同伴人数

2.184 *

-2.537 *-3.307 *9.715 *

-2.363-2.2670.244-5.848 *-4.868 *-5.862 *名古屋駅交通手段_車1

12.249 *0.612

11.645 *-6.113-9.419-8.419-12.355 *12.799 *-8.209-1.659名古屋栄交通手段_車1-9.095 *-6.192 * -15.429 *18.476 *16.711 *19.874 *5.788-17.081 *

0.027

1.067

３４反応パラメータの推定結果

― 32 ―
表  には反応パラメータの推定結果を示している。表中の事後平均を見ると、表 で示した共通性パラ

名古屋商業エリアにおける消費者の異質性を考慮した魅力度評価に関する研究やすさを重視するようになるが、未婚になると娯楽施設豊富を重視する。
「子
供の有無」を見ると、子供がいないと立ち寄りやすい店、娯楽施設豊富、独特店の多さの反応が大きくなる。「就労状況」では、（正社員等で）就労していると買い回りのしやすさ、娯楽施設豊富、独特店の多さの反応が高まる。「同伴人数」が増えると、立ち寄りやすい店、独特店の多さ、おいしい飲食店を重要視する一方で、減少すると、買い回りしやすさ、休憩スペースを重要視する。
「名
古屋駅交通手段車」を見ると、車を利用する消費者は買い回りのしやすさを重視するが、車を利用しない消費者は休憩スペース、立ち寄りやすい店、娯楽施
設豊富、独特店の多さを重視する。「名古屋栄交通手段」を見ると、車を利用する消費者は休憩スペース、立ち寄りやすい店、娯楽施設豊富、独特店の多さ、おいしい飲食店、世代を超えた店を重視する一方で、車を利用しない消費者は買い回りのしやすさを重要視する。紙幅の都合上、本稿ではエリアの魅力度に大きく影響する地域ブランド資産要因に限定して、反応パラメータと消費者属
性との関係性を議論した。他の反応パラメータについても消費者属性との関係
性を有意性検証の結果と共通性パラメータの（正・負の）符号から把握することができる。

3.4

反応パラメータの推定結果

表 5 には反応パラメータの推定結果を示している。表中の事後平均を見ると、
表 4 で示した共通性パラメータの定数項とほぼ同じ値であることがわかる。さらに、定数項を除いた反応パラメータの消費者毎の分布を図 4 に示した。図中、箱の枠は第 1 四分位点（25％分位点）から第 3 四分位点（75％分位点）、箱の
中央線は中央値（50％分位点）、頂上と底の印は 95％分位点と 5％分位点をそれぞれ示す。
図 4 中、3.3 節でエリアの魅力度に正の影響を与えると述べた「休憩スペー
ス」、「立ち寄りやすい店」、「娯楽施設豊富」、「世代を超えた店」、「買い回りのしやすさ」、「独特店の多さ」、「おいしい飲食店」を見ると、「休憩スペース」― 33 ―

ータの定数項とほぼ同じ値であることがわかる。さらに、定数項を除いた反応パラメータの消費者毎

布を図  に示した。図中、箱の枠は第 1 四分位点（25％分位点）から第 3 四分位点（75％分位点）、箱

央線は中央値（50％分位点）、頂上と底の印は 95％分位点と 5％分位点をそれぞれ示す。
表表
5 反応パラメータの推定結果
反応パラメータの推定結果
定数項
近い・短時間公共交通機関移動
買回しやすさ自動車の移動
駐車スペース
店の価格帯
渋滞の少なさ清潔なトイレ
休憩スペース
立寄やすい店
ﾌｧｯｼｮﾝ店多さ
ﾊｲﾌﾞﾗﾝﾄﾞ店多さ
高質店多さ
流行敏感店多さ
娯楽施設豊富名古屋初店多さ
独特店の多さ芸術伝統施設地区独自文化
美しい公園・自然
美しい街並
代表する食物
おいしい飲食店
夜遅く遊べる店
世代超えた店
ｲﾍﾞﾝﾄや祭り豊富
多様人々交流
家族友達施設
SNS共有

事後平均 95％分位点 第三分位点
8.944
53.32036.497-0.63022.2818.831
2.413
25.14311.9644.808
14.6409.170
3.234
51.45331.883
1.564
10.5405.906
1.458
16.2386.922-0.05310.0473.630
0.670
27.73713.0088.922
19.58015.0206.764
31.30318.515-0.75612.044
6.127
2.574
24.67414.916-2.72914.5005.053
1.334
28.067
12.7795.708
23.46314.171-0.03626.19314.9924.752
37.70720.7252.312
38.54521.1894.120
20.065
10.542
1.164
16.9609.010-0.97715.1645.582-3.49923.767
9.116
3.911
43.09223.492-3.23624.515
11.5995.167
44.47728.335-3.41515.8956.245
2.725
18.83810.5062.678
23.16214.8183.766
29.91817.478

中央値 第一分位点 5％分位点
7.728-16.511-35.934-0.041-10.500-22.182
1.978-6.715-18.992
4.958
0.629-5.326
4.838-27.718-46.071
2.024-2.169-8.9571.295-3.522-11.480-0.366-4.031-8.8700.400-12.056-24.153
10.0802.669-3.8456.632-5.389-17.125
0.292-6.332-19.415
2.160-8.509-21.949-6.179-9.471-13.3131.231-10.738-22.448
6.098-1.399-15.783-1.004-13.790-26.7613.830-11.047-27.7143.367-17.915-34.400
4.022-2.523-10.903
1.534-6.236-16.528-0.668-7.569-16.663-3.747-17.147-29.4394.297-16.335-32.925-2.098-19.567-30.974
6.835-19.677-33.989-3.692-11.451-24.118
3.399-5.028-15.306
2.363-8.251-19.567
4.135-10.124-23.539 

図  中、 節でエリアの魅力度に正の影響を与えると述べた「休憩スペース」、「立ち寄りやすい店
および「買い回りのしやすさ」は第1
四分位点（25％分位点）まで正の領域で娯楽施設豊富」、「世代を超えた店」、「買い回りのしやすさ」、「独特店の多さ」、「おいしい飲食店」を分布しているものの、その他要因に関しては第1 四分位点（25％分位点）は負と、「休憩スペース」および「買い回りのしやすさ」は第1 四分位点（25％分位点）まで正の領域で分の領域で分布している。また、5％分位点まで正の領域で分布している要因はているものの、その他要因に関しては第1 四分位点（25％分位点）は負の領域で分布している。またない。一方、3.3 節でエリアの魅力度に負の影響を与えると述べた「イベント％分位点まで正の領域で分布している要因はない。一方、節でエリアの魅力度に負の影響を与えや祭り豊富」と「夜遅く遊べる店」は、中央値まで負の領域で分布しているも述べた「イベントや祭り豊富」と「夜遅く遊べる店」は、中央値まで負の領域で分布しているものの3 四分位点（75％分位点）は正の領域に存在している。これら反応パラメータの分布から、いずれののの、第 3 四分位点（75％分位点）は正の領域に存在している。これら反応パ

変数においても正に影響する消費者と負に影響する消費者が混在していることがわかる。

さらに、消費者間で個体内モデルの構造に類似性があるかを評価するためにコレスポンデンス分析を― 34 ―。当該分析のインプットデータにはパターン行列を用いる。パターン行列（751 行×30 列）は、反応パータを有意性検証（ 節参照）した結果有意でありさらに値が正であるものを「1」とし、それ以外

名古屋商業エリアにおける消費者の異質性を考慮した魅力度評価に関する研究

ラメータの分布から、いずれの説明変数においても正に影響する消費者と負に影響する消費者が混在していることがわかる。
さらに、消費者間で個体内モデルの構造に類似性があるかを評価するためにコレスポンデンス分析を行う。当該分析のインプットデータにはパターン行列を用いる。パターン行列（751 行× 30 列）は、反応パラメータを有意性検証（3.3節参照）した結果有意でありさらに値が正であるものを
「1」
とし、
それ以外は
「0」
として構成される。表 6 がコレスポンデンス分析の結果である。表中の寄与率を見ると、少数軸でパターンを捉えることができておらず、個体内モデルの構造に明確な類似性が見られないことを示している。すなわち、エリア魅力度に影響を与える地域ブランド資産要因は消費者間で異なることを意味する。このターンを捉えることができておらず、個体内モデルの構造に明確な類似性が見られないことを示している。
ことは、消費者毎に影響を与える地域ブランド資産要因を評価する本研究のア
すなわち、エリア魅力度に影響を与える地域ブランド資産要因は消費者間で異なることを意味する。このプローチが適正であることを示唆する。山田・佐藤（2016）では、ID 付 POS デー
ことは、消費者毎に影響を与える地域ブランド資産要因を評価する本研究のアプローチが適正であることを示唆する。山田・佐藤（2016）では、ID
付 POS データを用いて消費者毎の来店回数を階層ベイズポアソ
タを用いて消費者毎の来店回数を階層ベイズポアソン回帰モデルで推定し、さン回帰モデルで推定し、さらに個体内モデルの構造に類似性があるかをコレスポンデンス分析で評価してらに個体内モデルの構造に類似性があるかをコレスポンデンス分析で評価している。当該研究では消費者間で個体内モデルの類似性が認められず、モデル構造が消費者間で異質である
ことを示している。本研究によって消費者の来店行動に限らず、消費者のエリアに対する態度においてもいる。当該研究では消費者間で個体内モデルの類似性が認められず、モデル構同様の傾向であることがわかる。
60

50.0

50
40

30.0

30
20

10.0

10

0

-10.0

-10
-20

-30.0

-30
-40

-50.0

-50



図 4図 消費者毎の反応パラメータ分布
消費者毎の反応パラメータ分布
表  コレスポンデンス分析の結果（寄与率・累積寄与率）

― 35
― 第8軸
第6軸
第7軸

第1軸

第2軸

第3軸

第4軸

第5軸

寄与率

12.5%

9.8%

8.2%

7.2%

6.5%

5.8%

5.0%

4.5%

第9軸 第10軸 第11軸 第12軸 第13軸 第14軸

4.2%

4.0%

3.3%

3.0%

2.8%

2.7%

累積寄与率

12.5%

22.3%

30.5%

37.7%

44.2%

50.0%

55.0%

59.5%

63.7%

67.7%

71.0%

74.0%

76.8%

79.5%

第15軸 第16軸 第17軸 第18軸 第19軸 第20軸 第21軸 第22軸 第23軸 第24軸 第25軸 第26軸 第27軸 第28軸

20

10.0

10

0

-10.0

-10
-20

-30.0

-30
-40

造が消費者間で異質であることを示している。本研究によって消費者の来店行
-50.0
-50
動に限らず、消費者のエリアに対する態度においても同様の傾向であることがわかる。


図  消費者毎の反応パラメータ分布 コレスポンデンス分析の結果（寄与率・累積寄与率）
表 6 表コレスポンデンス分析の結果（寄与率・累積寄与率）
第1軸

第2軸

第3軸

第4軸

第5軸

第6軸

第7軸

第8軸

寄与率

12.5%

9.8%

8.2%

7.2%

6.5%

5.8%

5.0%

4.5%

第9軸 第10軸 第11軸 第12軸 第13軸 第14軸

4.2%

4.0%

3.3%

3.0%

2.8%

2.7%

累積寄与率

12.5%

22.3%

30.5%

37.7%

44.2%

50.0%

55.0%

59.5%

63.7%

67.7%

71.0%

74.0%

76.8%

79.5%

第15軸 第16軸 第17軸 第18軸 第19軸 第20軸 第21軸 第22軸 第23軸 第24軸 第25軸 第26軸 第27軸 第28軸
寄与率

2.4%

2.2%

1.8%

1.8%

1.7%

1.6%

1.4%

1.3%

1.3%

1.1%

1.1%

1.0%

0.9%

累積寄与率

81.9%

84.1%

85.9%

87.7%

89.4%

91.0%

92.4%

93.7%

95.0%

96.1%

97.2%

98.2%

99.1% 100.0% 

0.9%

４．名古屋駅ブランドと名古屋栄ブランドの差異化を図るマーケティング施策 節に示した通り、エリア魅力度に正の影響を与える地域ブランド資産要因には「休憩スペース」、「立
ち寄りやすい店」、「娯楽施設豊富」、「世代を超えた店」、「買い回りのしやすさ」、「独特店の多さ」、「おい
4．名古屋駅ブランドと名古屋栄ブランドの差異化を図るマーケ
しい飲食店」がある。図  には、これら要因がエリア魅力度に影響を与える消費者タイプを階層ベイズモ

ティング施策3.3 節に示した通り、エリア魅力度に正の影響を与える地域ブランド資産要
因には「休憩スペース」、「立ち寄りやすい店」、「娯楽施設豊富」、「世代を超えた店」、「買い回りのしやすさ」、「独特店の多さ」、「おいしい飲食店」がある。
図 5 には、これら要因がエリア魅力度に影響を与える消費者タイプを階層ベイズモデルの推定結果をもとに示した。本節ではこれらをもとに議論を進める。
エリア魅力度に影響を与える消費者タイプを把握できれば、エリアおよび商業施設の開発担当者にとって有用な情報となり得る。
働いている年齢の若い既婚女性は単独でエリアを訪問するときには「買い回りのしやすさ」がエリアの魅力度を高める。そのためエリアや商業施設の開発担当者は、当該女性をターゲットにしているブランド・品揃えを充実させることが必要である。また名古屋駅は駐車場、名古屋栄は駅からの利便性を考慮する必要がある。若年層の女性が一人でエリアを訪問するときには「休憩スペー
ス」が魅力度を高める。名古屋駅エリアは駅、名古屋栄エリアは駐車場近くに休憩する場所を検討すべきである。一方、子供のいない男性で同伴者がいると― 36 ―

デルの推定結果をもとに示した。本節ではこれらをもとに議論を進める。エリア魅力度に影響を与える消名古屋商業エリアにおける消費者の異質性を考慮した魅力度評価に関する研究

費者タイプを把握できれば、エリアおよび商業施設の開発担当者にとって有用な情報となり得る。
性別
年齢
婚姻状況
就労状況
同伴人数

θ=2.887性別
θ=10.692

θ=▲0.346

年齢

θ=6.167θ=3.054

買回しやすさ同伴人数

θ=▲2.477

休憩スペース

θ=▲6.560

θ=▲3.218

名駅交通状況

θ=6.911

名駅交通状況

θ=▲0.246

θ=5.714栄交通状況

θ=▲8.644

栄交通状況
年齢
性別

θ=0.775

θ=▲5.909

子供有無

θ=▲9.778

同伴人数

θ=3.778

婚姻状況
子供有無
立寄やすい店
就労状況

θ=▲10.313

名駅交通状況

θ=▲7.225
θ=▲5.242
θ=14.218

娯楽施設豊富θ=▲5.789

θ=20.084

名駅交通状況

θ=5.946

栄交通状況
栄交通状況
性別

同伴人数
θ=5.471

子供有無
就労状況
同伴人数

おいしい飲食店

θ=▲11.675

θ=14.565
θ=6.831

栄交通状況

栄交通状況

θ=18.476

独特店の多さ性別

θ=▲13.125

名駅交通状況

θ=9.715

θ=13.705

世代を超えた店

θ=14.008

栄交通状況

θ=19.874

▲は負の値を表す。

図 5 図エリア魅力度に正の影響を与える地域ブランド資産要因と消費者属性との関係
 エリア魅力度に正の影響を与える地域ブランド資産要因と消費者属性との関係
働いている年齢の若い既婚女性は単独でエリアを訪問するときには「買い回りのしやすさ」がエリアの魅力度を高める。
そのためエリアや商業施設の開発担当者は、当該女性をターゲットにしているブランド・
きには「立ち寄りやすい店」が魅力度に影響する。名古屋駅であれば駅周辺、品揃えを充実させることが必要である。また名古屋駅は駐車場、名古屋栄は駅からの利便性を考慮する必名古屋栄であれば駐車場近辺に当該男性が気楽に立ち寄れる店舗展開を検討す要がある。若年層の女性が一人でエリアを訪問するときには「休憩スペース」が魅力度を高める。名古屋
駅エリアは駅、名古屋栄エリアは駐車場近くに休憩する場所を検討すべきである。一方、子供のいない男
る必要がある。就労する年齢の比較的高い独身の消費者は、「娯楽施設の豊富性で同伴者がいるときには「立ち寄りやすい店」が魅力度に影響する。名古屋駅であれば駅周辺、名古屋さ」が魅力度を高める。また場所は名古屋駅エリアであれば駅周辺、名古屋栄

栄であれば駐車場近辺に当該男性が気楽に立ち寄れる店舗展開を検討する必要がある。就労する年齢の比エリアであれば駐車場付近が適している。子供のいない就労している女性が複較的高い独身の消費者は、「娯楽施設の豊富さ」が魅力度を高める。また場所は名古屋駅エリアであれば駅数でいるときには「独特店の多さ」がエリア魅力度に貢献する。また名古屋駅の駅周辺、名古屋栄の駐車場付近が特に貢献度が高い。同伴人数が多く、名古― 37 ―

屋栄エリアに自動車で訪問する消費者は「おいしい飲食店」がエリア魅力度に影響する。女性で名古屋栄エリアに自動車で訪問する消費者は「世代を超えた店」がエリア魅力度を高める。

5．まとめと今後の課題
本研究では、名古屋駅エリアと名古屋栄エリアに影響を与える要因をアンケート調査で取得したデータを用いた統計モデルによって明らかにしている。
統計モデルには階層ベイズ二項ロジットモデルを用いている。愛知県在住の消費者を対象に両商業エリアの地域ブランド資産要因（29 要因）に対する期待とパフォーマンス評価、およびエリア魅力度の順位をアンケート調査で回答してもらっている。さらに、本研究ではエリア選択を説明する変数にパフォーマ
ンス評価のみを用いた『パフォーマンス評価モデル』、期待とパフォーマンス
評価を用いた『一般化格差モデル』を推定しモデル精度を比較している。その結果、山田・佐藤（2012）と違い『パフォーマンス評価モデル』のデータ記述能力が優れていることが明らかになった。また、反応パラメータの推定結果から商業エリアの魅力度には地域ブランド資産要因のうち「休憩スペース」、「立
ち寄りやすい店」、「娯楽施設豊富」、「世代を超えた店」、「買い回りのしやすさ」、「独特店の多さ」、「おいしい飲食店」が貢献することが明らかになった。しかしながら、推定した反応パラメータの消費者毎、変数毎の分布、および反応パ
ラメータの有意性・符号を考慮したデータによるコレスポンデンス分析で、消費者毎にエリアの魅力度に影響する地域ブランド資産要因が異なることも確認できた。さらに、共通性パラメータの推定結果から、エリア魅力度に影響する地域ブランド資産要因と消費者属性との関係を抽出している。エリアや商業施設の開発担当者は、これら結果からターゲットとする消費者と照らし合わせてブランドや品揃え、施設やサービス等を充実させることが可能である。
しかしながら本研究の課題もある。本研究で用いた地域ブランド資産要因は、― 38 ―

名古屋商業エリアにおける消費者の異質性を考慮した魅力度評価に関する研究

菅野・若林（2008）を参考に地域ブランド資産属性（経済インフラ資産、
生活資産、
歴史文化資産、自然資産、食文化資産、コミュニティ資産、商業資産）をもとにグループインタビューによって抽出したものである。しかしながら県や市よりもマイクロなエリアの魅力度、または魅力度に影響する要因を評価している研究は少ない。そのため、本研究のアンケート調査で用いた地域ブランド資産
要因が十分であるかはさらなる検証がもとめられる。

謝辞
本研究は、文部科学省科学研究費「基盤研究（C）23k01659、研究代表者：
山田浩喜」の助成を受けたものです。

注
1

小売ミックスとは小売店舗が展開するマーケティング・ミックスを指す。

参考文献
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Boulding, W., Kalra, A., Staelin, R., and Zeithaml, V.A.（1993）,“A Dynamic Process
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Geweke, J.（1992）,“Evaluating the accuracy of sampling-based approaches tocalculating posterior moments,”In Bayesian Statistics, 7, J.M. Bernardo, et al.（eds.）,
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菅野佐織・若林宏保（2008）「ブランデッド・シティ構築戦略と資産－価値評価モデルの開発」，，― 39 ―

Japan Marketing Journal, 107, pp.82-96.
加藤光男（2007）「都市開発 名古屋駅前に超高層が続々」，『日経アーキテクチュア（NIKKEI，ARCHITECTURE）』，日経 BP 社，pp.62-75.
Newton, M. A., and Raftery, A. E.（1994）,“Approximate Bayesian Inference with theWeighted Likelihood Bootstrap,”Journal of the Royal Statistical Society. Series B（Methodological）, 56（1）, pp.3-48.
大田謙一郎（2021），「第 4 章地方創生と地域住民・観光客の満足」，『地方創生マーケティング』，
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Parasuraman, A., Zeithaml, V.A., and Berry, L.L.（1985）,“A Conceptual Model ofService Quality and Its Implications for Future Research, ”Journal of Marketing, 49（Fall）pp,41-50.
佐藤忠彦・樋口知之（2013），「第 6 章 階層ベイズモデルにより消費者来店生起行動のモデリ
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Spiegelhalter, D.J., Best, N.G., Cralin, B.P., and van A. Der Linde.（2002）,“Bayesian
Measure of Model Complexity and Fit（with discussion）,”Journal of the Royal
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山田浩喜・佐藤忠彦（2012），「階層ベイズモデルによる百貨店の態度ベース店舗満足化構造に関する解析」，『マーケティング・サイエンス』，19（1）, pp.17-41.
山田浩喜・佐藤忠彦（2016）「百貨店顧客の来店回数生起メカニズムの構造異質性の解析」『
，
，行
動計量学』
，43（1）, pp.53-68.
*****************************************************************************************************
中日新聞（2017. 12. 16 朝刊，地域経済，7 頁）『栄出店 広さが魅力、大通りに集中ブランド
全面に PR』.
日本経済新聞（2017. 07. 05 朝刊，地方経済面 中部 7 頁），
『大丸松坂屋百貨店、栄に新商業施設を検討、「日本生命栄町ビル」跡地に。
』.

― 40 ―

名古屋商業エリアにおける消費者の異質性を考慮した魅力度評価に関する研究
付録 
付録
1
前回、名古屋栄に行ったときのことを思い出してください。訪問前の期待と訪問後の評価はどの程度でしたか？
（各項目について、訪問前にどう思っていたのか（名古屋栄に行く前の期待）、語尾を（ ）のことばに読み替えて、実際に訪問してみてどうだったのか（名古屋栄に行った後の評価）、あてはまる番号を１つ選んでください。）
栄に行く前の期待
あ
ま
か
ど や
り
な
ち や
あ
り
ら あ
て
あ
で て
は
て
も は
ま
は
な ま
ら
ま
い る
な
る
い

全
く
あ
て
は
ま
ら
な
い

栄に行った後の評価
あ
ま
か
ど や
り
な
ち や
あ
り
ら あ
て
あ
で て
は
て
も は
ま
は
な ま
ら
ま
い る
な
る
い

全
く
あ
て
は
ま
ら
な
い

1 自宅から近い・短時間で行けるだろうと思った（そうであった）

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

2 当地区には公共交通機関で移動しやすいだろうと思った（そうであった）

1

2

3

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5

1

2

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5

3 街の中を周遊しやすい・買い回りしやすいだろうと思った（そうであった）

1

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5

1

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4 自動車で行きやすい・移動しやすいと思った（そうであった）

1

2

3

4

5

1

2

3

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5

5 自動車を駐車できるスペース十分にあると思った（そうであった）

1

2

3

4

5

1

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3

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5

6 自分にちょうどいい価格帯の店舗・飲食店があるだろうと思った（そうであった）

1

2

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5

1

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5

7 交通渋滞が少ないだろうと思った（そうであった）

1

2

3

4

5

1

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3

4

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8 清潔なトイレをストレスなく利用できるだろうと思った（そうであった）

1

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4

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1

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3

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5

9 疲れた時に休める休憩スペースがあるだろう思った（そうであった）

1

2

3

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5

1

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3

4

5

10 自宅との往来で立ち寄りやすい店・飲食店があるだろうと思った（そうであった）

1

2

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5

1

2

3

4

5

11 ファッション関連の店舗が多くあるだろうと思った（そうだった）

1

2

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5

1

2

3

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5

12 ハイブランドの店舗が多くあるだろうと思った（そうだった）

1

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1

2

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5

13 高質な店舗・飲食店が多くあるだろうと思った（そうであった）

1

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1

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3

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14 流行に敏感な店舗・飲食店が多くあるだろうと思った（そうであった）

1

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1

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5

15 遊べる娯楽施設が豊富に多くあるだろうと思った（そうであった）

1

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1

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5

16 名古屋初出店の店舗・飲食店が多くあるだろうと思った（そうであった）

1

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1

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5

17 他地区にはない独特な店舗・飲食店が多くあるだろうと思った（そうであった）

1

2

3

4

5

1

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3

4

5

18 芸術、伝統芸能などを楽しめる施設があるだろうと思った（そうであった）

1

2

3

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1

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3

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5

19 当地区には独自の文化があるだろうと思った（そうであった）

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

20 美しい公園や自然施設があるだろうと思った（そうであった）

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

21 美しい街並みがあるだろうと思った（そうであった）

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

22 その地区を代表する食べ物があるだろうと思った（そうだった）

1

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5

1

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5

23 おいしい飲食店があるだろうと思った（そうだった）

1

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5

1

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3

4

5

24 夜遅くまで遊べる施設や飲食店があるだろうと思った（そうであった）

1

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3

4

5

1

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5

25 世代を超えて楽しめる店舗や施設があるだろうと思った（そうであった）

1

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5

1

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3

4

5

26 イベントや祭りがさかんに行われているだろうと思った（そうであった）

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

27 多様な価値観や趣味を持った人たちの交流の場があるだろうと思った（そうであった）

1

2

3

4

5

1

2

3

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5

28 家族・友達で遊べる店舗や施設があるだろうと思った（そうであった）

1

2

3

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5

1

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3

4

5

29 SNSで共有したい店舗や施設、食べ物等があるだろうと思った（そうであった）

1

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3

4

5

1

2

3

4

5

ど
ち
ら
で
も
な
い

や
や
あ
て
は
ま
る

か
な
り
あ
て
は
ま
る

3

4

5

全
く
あ
て
は
ま
ら
な
い
名古屋栄は、買い物、食事、遊びのために訪れる地区として魅力的である

1

あ
ま
り
あ
て
は
ま
ら
な
い
2

名古屋駅と名古屋栄の魅力度に、あえて順位をつけるとどうなりますか。魅力度の高い地区から1～2の番号をつけてください。
名駅
２つの地区の魅力度の順位

栄― 41 ―

付録 
付録 

付録 2




付録

付録
付録 
 節で示した通り、本研究の提案モデル（階層ベイズ二項ロジットモデル）

節で示した通り、本研究の提案モデル（階層ベイズ二項ロジットモデル）
2.2 節で示した通り、本研究の提案モデル（階層ベイズ二項ロジットモデル）
パラメータはメトロポリス・ヘイスティングサンプリング、階層モデルの共通性
は、個体内モデルの反応パラメータはメトロポリス・ヘイスティングサンプリ
で示した通り、本研究の提案モデル（階層ベイズ二項ロジットモデル）は、個体内モデルのパラメータはメトロポリス・ヘイスティングサンプリング、階層モデルの共通性示した通り、本研究の提案モデル（階層ベイズ二項ロジットモデル）は、個体内モデルの反示した通り、本研究の提案モデル（階層ベイズ二項ロジットモデル）は、個体内モデルの反プリングで推定する。
ング、階層モデルの共通性パラメータはギブスサンプリングで推定する。
タはメトロポリス・ヘイスティングサンプリング、階層モデルの共通性パラメータはギブス
プリングで推定する。
はメトロポリス・ヘイスティングサンプリング、階層モデルの共通性パラメータはギブスサ
はメトロポリス・ヘイスティングサンプリング、階層モデルの共通性パラメータはギブスサ
で推定する。
推定する。
推定する。
１．事前分布の設定
1．事前分布の設定
１．事前分布の設定
MCMC
MCMC 法で推定を行うために、以下の通り事前分布を設定する。
法で推定を行うために、以下の通り事前分布を設定する。
分布の設定
布の設定 MCMC 法で推定を行うために、以下の通り事前分布を設定する。
布の設定
法で推定を行うために、以下の通り事前分布を設定する。
̅, (𝐕𝐕⨂𝐀𝐀−𝟏𝟏
̅ = 𝟎𝟎, 𝐀𝐀 = 0.01𝐈𝐈 )（1）𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯(𝜽𝜽)∼ 𝑁𝑁 (𝐪𝐪（1）法で推定を行うために、以下の通り事前分布を設定する。
𝒒𝒒 ))，(𝐪𝐪̅, (𝐕𝐕⨂𝐀𝐀−𝟏𝟏
̅ = 𝟎𝟎, 𝐀𝐀 𝑞𝑞𝑞𝑞 = 0.01𝐈𝐈𝑞𝑞𝑞𝑞)（1）𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯(𝜽𝜽) ∼ 𝑁𝑁 (𝐪𝐪法で推定を行うために、以下の通り事前分布を設定する。
𝒒𝒒 ))，(𝐪𝐪−𝟏𝟏̅,(𝐕𝐕⨂𝐀𝐀
𝜽𝜽)(𝐕𝐕⨂𝐀𝐀−𝟏𝟏))，(𝐪𝐪𝟎𝟎,𝐀𝐀𝐀𝐀 𝑞𝑞 ===0.01𝐈𝐈
0.01𝐈𝐈(𝐪𝐪（2）𝚺𝚺
∼
𝐼𝐼𝐼𝐼(𝑓𝑓,=𝐅𝐅𝟎𝟎,
𝐾𝐾 + 𝑞𝑞3，𝐅𝐅= 𝑓𝑓 𝐈𝐈) ∼∼𝑁𝑁𝑁𝑁(𝐪𝐪̅,̅̅ =))，(𝐪𝐪))0 )，𝑓𝑓𝒒𝒒𝒒𝒒 ∼（2）𝚺𝚺
𝐼𝐼𝐼𝐼(𝑓𝑓
𝐾𝐾 +𝑞𝑞𝑞𝑞3，𝐅𝐅) ∼ 𝑁𝑁 (𝐪𝐪̅, (𝐕𝐕⨂𝐀𝐀̅ 00=, 𝐅𝐅𝟎𝟎,
𝐀𝐀 𝑞𝑞𝑞𝑞 00==0.01𝐈𝐈) 00 = 𝑓𝑓00𝐈𝐈𝐾𝐾𝐾𝐾（2） −𝟏𝟏0 )，𝑓𝑓𝒒𝒒 ))，(𝐪𝐪)，𝑓𝑓0 ==𝐾𝐾𝐾𝐾++3，𝐅𝐅
𝐼𝐼(𝑓𝑓0, ,𝐅𝐅𝐅𝐅0)，𝑓𝑓
3，𝐅𝐅0 ==𝑓𝑓𝑓𝑓0𝐈𝐈𝐈𝐈𝐾𝐾
𝐼𝐼(𝑓𝑓
0
0
0 𝐾𝐾
𝐼𝐼(𝑓𝑓00, 𝐅𝐅00)，𝑓𝑓
２．モデルの推定（0&0&法）
0 = 𝐾𝐾 + 3，𝐅𝐅0 = 𝑓𝑓0 𝐈𝐈𝐾𝐾
２．モデルの推定（0&0& 法）
2．モデルの推定（MCMC 法）（）𝜷𝜷；メトロポリス・ヘイスティングサンプリングによる推定
ルの推定（0&0&法）
（）𝜷𝜷；メトロポリス・ヘイスティングサンプリングによる推定
の推定（0&0&法）
（1）â；メトロポリス・ヘイスティングサンプリングによる推定の推定（0&0&法）
𝜷𝜷の候補は下の（A.1）式のランダムウォークにしたがって生成する。また、採𝜷𝜷の候補は下の（A.1）式のランダムウォークにしたがって生成する。また、採メトロポリス・ヘイスティングサンプリングによる推定
メトロポリス・ヘイスティングサンプリングによる推定
â の候補は下の（A.1）式のランダムウォークにしたがって生成する。また、
トロポリス・ヘイスティングサンプリングによる推定
通りになる。ここでの𝒏𝒏は MCMC の繰り返し回数を示す。
は下の（A.1）式のランダムウォークにしたがって生成する。また、採用確率𝜶𝜶は（A.2）
通りになる。ここでの𝒏𝒏はMCMC の繰り返し回数を示す。
は下の（A.1）式のランダムウォークにしたがって生成する。また、採用確率𝜶𝜶
採用確率 áâは（A.2）式の通りになる。ここでの n は MCMC の繰り返し回数
𝜷𝜷𝜷𝜷は（A.2）式
は下の（A.1）式のランダムウォークにしたがって生成する。また、採用確率𝜶𝜶は（A.2）式
𝜷𝜷(𝑛𝑛)(𝑛𝑛−1)なる。ここでの𝒏𝒏はMCMCの繰り返し回数を示す。
の繰り返し回数を示す。
𝜷𝜷(𝑛𝑛) = 𝜷𝜷(𝑛𝑛−1) + 𝒛𝒛𝜷𝜷  𝒛𝒛𝜷𝜷 ~𝑵𝑵(𝟎𝟎, 𝝈𝝈𝟐𝟐𝟐𝟐𝜷𝜷 )
る。ここでの𝒏𝒏はを示す。MCMC
𝜷𝜷ℎℎ = 𝜷𝜷ℎℎ
+ 𝒛𝒛𝜷𝜷  𝒛𝒛𝜷𝜷 ~𝑵𝑵(𝟎𝟎, 𝝈𝝈𝜷𝜷 )
る。ここでの𝒏𝒏は MCMC の繰り返し回数を示す。

(𝑛𝑛) = 𝜷𝜷(𝑛𝑛−1) + 𝒛𝒛  𝒛𝒛 ~𝑵𝑵(𝟎𝟎, 𝝈𝝈𝟐𝟐𝟐𝟐 )
(𝑛𝑛)
（A.1）
𝑝𝑝(𝜷𝜷
ℎ = 𝜷𝜷(𝑛𝑛−1)ℎ（A.1）
𝜷𝜷𝜷𝜷(𝑛𝑛)+ 𝒛𝒛 𝜷𝜷 𝒛𝒛𝜷𝜷𝜷𝜷~𝑵𝑵(𝟎𝟎,𝝈𝝈𝟐𝟐𝜷𝜷𝜷𝜷) (𝑛𝑛)（A.1）
𝒉𝒉 ,𝚺𝚺)(𝑛𝑛) |𝒚𝒚𝒉𝒉 ,𝑿𝑿𝒉𝒉 ,𝜽𝜽,𝒁𝒁(𝑛𝑛−1)
𝑝𝑝(𝜷𝜷ℎℎ |𝒚𝒚𝒉𝒉 ,𝑿𝑿𝒉𝒉 ,𝜽𝜽,𝒁𝒁
𝜷𝜷ℎℎ = 𝜷𝜷ℎℎ
+ 𝒛𝒛𝜷𝜷𝜷𝜷 𝒛𝒛𝜷𝜷𝜶𝜶~𝑵𝑵(𝟎𝟎,𝝈𝝈)（A.1）
𝒉𝒉 ,𝚺𝚺) , 1;
𝜷𝜷=𝐦𝐦𝐦𝐦𝐦𝐦{(𝜷𝜷)(𝑛𝑛−1)(𝑛𝑛)𝜷𝜷
𝜷𝜷(𝑛𝑛−1)ℎℎ
𝜶𝜶𝜷𝜷 (𝜷𝜷ℎ; 𝜷𝜷ℎ ) = 𝐦𝐦𝐦𝐦𝐦𝐦 { 𝑝𝑝(𝜷𝜷(𝑛𝑛−1)|𝒚𝒚𝒉𝒉 ,𝑿𝑿𝒉𝒉 ,𝜽𝜽,𝒁𝒁𝒉𝒉 ,𝚺𝚺) , 1ℎ(𝑛𝑛)(𝑛𝑛−1)(𝑛𝑛)𝑝𝑝(𝜷𝜷(𝑛𝑛)ℎ |𝒚𝒚𝒉𝒉 ,𝑿𝑿𝒉𝒉 ,𝜽𝜽,𝒁𝒁𝒉𝒉 ,𝚺𝚺)𝑝𝑝(𝜷𝜷ℎ|𝒚𝒚𝒉𝒉 ,𝑿𝑿𝒉𝒉 ,𝜽𝜽,𝒁𝒁𝒉𝒉 ,𝚺𝚺)

(𝑛𝑛−1) ; 𝜷𝜷(𝑛𝑛) ) = 𝐦𝐦𝐦𝐦𝐦𝐦 { 𝑝𝑝(𝜷𝜷(𝑛𝑛)ℎ |𝒚𝒚𝒉𝒉 ,𝑿𝑿𝒉𝒉 ,𝜽𝜽,𝒁𝒁𝒉𝒉 ,𝚺𝚺) , 1}
（A.2）(𝜷𝜷(𝑛𝑛−1)(𝑛𝑛−1)
𝑝𝑝(𝜷𝜷(𝑛𝑛−1),𝑿𝑿 ,𝜽𝜽,𝒁𝒁𝒉𝒉 ,𝚺𝚺) , 1}
ℎℎ ) = 𝐦𝐦𝐦𝐦𝐦𝐦 { 𝑝𝑝(𝜷𝜷𝜶𝜶𝜶𝜶𝜷𝜷𝜷𝜷(𝜷𝜷; 𝜷𝜷(𝑛𝑛)（A.2）ℎ |𝒚𝒚𝒉𝒉|𝒚𝒚𝒉𝒉𝒉𝒉,𝑿𝑿𝒉𝒉 ,𝜽𝜽,𝒁𝒁ℎℎ𝒉𝒉 ,𝚺𝚺)ℎ|𝒚𝒚
𝜶𝜶𝜷𝜷 (𝜷𝜷ℎ; 𝜷𝜷ℎ ) = 𝐦𝐦𝐦𝐦𝐦𝐦 { 𝑝𝑝(𝜷𝜷(𝑛𝑛−1)（A.2） （A.2）（）𝜽𝜽, 𝚺𝚺；ギブスサンプリングによる推定
𝒉𝒉 ,𝑿𝑿𝒉𝒉 ,𝜽𝜽,𝒁𝒁𝒉𝒉 ,𝚺𝚺) , 1}
ℎ|𝒚𝒚𝒉𝒉 ,𝑿𝑿𝒉𝒉 ,𝜽𝜽,𝒁𝒁𝒉𝒉 ,𝚺𝚺)𝑝𝑝(𝜷𝜷ℎ（）𝜽𝜽, 𝚺𝚺；ギブスサンプリングによる推定
(𝑛𝑛−1)(𝑛𝑛)；ギブスサンプリングによる推定
ギブスサンプリングによる推定
−𝟏𝟏（2）è, Ó；ギブスサンプリングによる推定
ギブスサンプリングによる推定̃, 𝚺𝚺⨂(𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡 𝒁𝒁 + 𝑨𝑨 )−𝟏𝟏 )
𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯(𝜽𝜽)~𝑵𝑵 (𝐪𝐪̃, 𝚺𝚺⨂(𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡 𝒁𝒁 + 𝑨𝑨𝑞𝑞𝑞𝑞) )
𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯(𝜽𝜽)~𝑵𝑵 (𝐪𝐪
−𝟏𝟏

𝑡𝑡𝑡𝑡
−𝟏𝟏 )
̃,𝚺𝚺⨂(𝒁𝒁
𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯(𝜽𝜽)~𝑵𝑵(𝐪𝐪𝚺𝚺⨂(𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡(𝐪𝐪
̃,𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯(𝜽𝜽)~𝑵𝑵
𝒁𝒁𝒁𝒁++𝑨𝑨𝑨𝑨𝑞𝑞𝑞𝑞))−𝟏𝟏−𝟏𝟏)
𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡
̃̃̂ + 𝑨𝑨𝑞𝑞 𝑸𝑸̅ ), 𝑸𝑸̂ = (𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡̃,𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯(𝜽𝜽)~𝑵𝑵𝚺𝚺⨂(𝒁𝒁
𝒁𝒁
+
𝑨𝑨
)
(𝐪𝐪
)(𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡 𝒁𝒁𝑸𝑸̃ = 𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯(𝑸𝑸
ここで𝐪𝐪
) 𝑸𝑸
= (𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡 𝒁𝒁 + 𝑞𝑞𝑨𝑨𝑞𝑞 )−𝟏𝟏𝒁𝒁)−𝟏𝟏 𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡
̃ )
̃=
̂+
̅ ),
̂=
(𝒁𝒁 𝒁𝒁)−𝟏𝟏 𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡
̃ = 𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯(𝑸𝑸
ここで𝐪𝐪
𝑸𝑸(𝒁𝒁 𝒁𝒁 + 𝑨𝑨𝑞𝑞 ) (𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡 𝒁𝒁𝑸𝑸
𝑨𝑨𝑞𝑞 𝑸𝑸
𝑸𝑸−𝟏𝟏𝑡𝑡𝑡𝑡
𝑡𝑡𝑡𝑡 ̂
𝑡𝑡𝑡𝑡 −𝟏𝟏𝑡𝑡𝑡𝑡−𝟏𝟏̃ = (𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡̅ ), ̂𝑸𝑸̂ ℎ 、𝑩𝑩は𝜷𝜷̅ = 𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯(𝜽𝜽(𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡)
こで𝐪𝐪
𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯(𝑸𝑸) 𝑸𝑸
𝒁𝒁++𝑨𝑨𝑨𝑨𝑞𝑞))−𝟏𝟏(𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡
𝒁𝒁𝑸𝑸𝒁𝒁)−𝟏𝟏𝑩𝑩, 𝑸𝑸
𝒁𝒁は（4）式で示した階層モデルの説明変数𝒁𝒁
̅̅)
̃̃)
̃𝑸𝑸
̂ ++𝑨𝑨𝑨𝑨𝑞𝑞𝑞𝑞𝑸𝑸
̅𝑸𝑸
̅𝑸𝑸ℎ を消費者全体でまとめ転(𝒁𝒁
̃̃ ==𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯(𝑸𝑸
こで𝐪𝐪
=
(𝒁𝒁
𝒁𝒁
(𝒁𝒁
), ̂
𝑸𝑸 ==
𝒁𝒁)
𝒁𝒁𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑩𝑩,= 𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯(𝜽𝜽𝑞𝑞𝑡𝑡𝑡𝑡
𝑡𝑡𝑡𝑡 𝒁𝒁𝑸𝑸
𝒁𝒁は（4）式で示した階層モデルの説明変数𝒁𝒁̅ )
̃ ) 𝑸𝑸̃ = (𝒁𝒁 𝒁𝒁 + 𝑨𝑨𝑞𝑞 ) (𝒁𝒁
̂+
̅ ),
̅=
ℎ を消費者全体でまとめ転(𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡 𝒁𝒁)−𝟏𝟏̃ = 𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯(𝑸𝑸
こで𝐪𝐪
𝒁𝒁𝑸𝑸
𝑨𝑨𝑞𝑞 𝑸𝑸
𝑸𝑸 =ℎ 、𝑩𝑩は𝜷𝜷
𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑩𝑩, 𝑸𝑸
𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯(𝜽𝜽― 42―𝚺𝚺~𝐼𝐼𝐼𝐼(𝑓𝑓 + 𝐻𝐻, (𝐅𝐅 + 𝑺𝑺𝑡𝑡𝑡𝑡 )−1 )
）式で示した階層モデルの説明変数𝒁𝒁、𝑩𝑩は𝜷𝜷を消費者全体でまとめ転置させた行列を示すℎを消費者全体でまとめ転置させた行列を示す。
式で示した階層モデルの説明変数𝒁𝒁 ℎ、𝑩𝑩は𝜷𝜷𝚺𝚺~𝐼𝐼𝐼𝐼(𝑓𝑓00 + 𝐻𝐻, (𝐅𝐅00 + 𝑺𝑺𝑡𝑡𝑡𝑡 )−1 )
式で示した階層モデルの説明変数𝒁𝒁ℎℎ、𝑩𝑩は𝜷𝜷ℎℎを消費者全体でまとめ転置させた行列を示す。

ここで𝑺𝑺

𝑡𝑡𝑡𝑡 )−1−1(𝐅𝐅0++𝑺𝑺𝑺𝑺𝑡𝑡𝑡𝑡
𝚺𝚺~𝐼𝐼𝐼𝐼(𝑓𝑓0++𝐻𝐻,
𝐻𝐻,(𝐅𝐅)−1 ))𝑡𝑡𝑡𝑡
𝚺𝚺~𝐼𝐼𝐼𝐼(𝑓𝑓
0
0
𝑡𝑡𝑡𝑡
𝐻𝐻
𝑡𝑡𝑡𝑡𝚺𝚺~𝐼𝐼𝐼𝐼(𝑓𝑓̅ + 𝑺𝑺 ) ̅) 𝑡𝑡𝑡𝑡
+ 𝐻𝐻, (𝐅𝐅∑=

̅ = 𝜽𝜽𝑡𝑡𝑡𝑡 𝒁𝒁 であり、𝐻𝐻は全消費者(𝜷𝜷 − 𝜷𝜷 )(𝜷𝜷 − 𝜷𝜷 )  𝜷𝜷

𝜷𝜷
𝜷𝜷
𝜷𝜷
ℎ 𝜷𝜷
ℎ
ℎ
ℎ
(𝑛𝑛)
𝑝𝑝(𝜷𝜷ℎ |𝒚𝒚𝒉𝒉 ,𝑿𝑿𝒉𝒉 ,𝜽𝜽,𝒁𝒁𝒉𝒉 ,𝚺𝚺)
(𝑛𝑛−1)(𝑛𝑛); 𝜷𝜷ℎ ) = （）𝜽𝜽,
𝐦𝐦𝐦𝐦𝐦𝐦 { 𝚺𝚺；ギブスサンプリングによる推定
, 1}
（A.2）
(𝑛𝑛−1)(𝑛𝑛)ℎ(𝑛𝑛)|𝒚𝒚𝒉𝒉 ,𝑿𝑿𝒉𝒉 ,𝜽𝜽,𝒁𝒁𝒉𝒉 ,𝚺𝚺)𝑝𝑝(𝜷𝜷ℎ𝑝𝑝(𝜷𝜷ℎ |𝒚𝒚𝒉𝒉 ,𝑿𝑿𝒉𝒉 ,𝜽𝜽,𝒁𝒁𝒉𝒉 ,𝚺𝚺𝑝𝑝(𝜷𝜷ℎ |𝒚𝒚𝒉𝒉(𝑛𝑛−1),𝑿𝑿𝒉𝒉 ,𝜽𝜽,𝒁𝒁𝒉𝒉 ,𝚺𝚺)(𝑛𝑛)
(𝑛𝑛−1)(𝑛𝑛); 𝜷𝜷ℎ ), 1}
= 𝐦𝐦𝐦𝐦𝐦𝐦 { (𝑛𝑛−1)（A.2）
𝜶𝜶𝜷𝜷 (𝜷𝜷ℎ; 𝜷𝜷ℎ ) = 𝐦𝐦𝐦𝐦𝐦𝐦 { 𝜶𝜶(𝑛𝑛−1)
𝜷𝜷 (𝜷𝜷ℎ|𝒚𝒚𝒉𝒉 ,𝑿𝑿𝒉𝒉 ,𝜽𝜽,𝒁𝒁𝒉𝒉 ,𝚺𝚺𝑝𝑝(𝜷𝜷ℎ|𝒚𝒚𝒉𝒉 ,𝑿𝑿𝒉𝒉 ,𝜽𝜽,𝒁𝒁𝒉𝒉 ,𝚺𝚺)𝑝𝑝(𝜷𝜷ℎ−𝟏𝟏𝑡𝑡𝑡𝑡
定
名古屋商業エリアにおける消費者の異質性を考慮した魅力度評価に関する研究̃, 𝚺𝚺⨂(𝒁𝒁 𝒁𝒁 + 𝑨𝑨𝑞𝑞 ) )𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯(𝜽𝜽)~𝑵𝑵 (𝐪𝐪（）𝜽𝜽, 𝚺𝚺；ギブスサンプリングによる推定
ギブスサンプリングによる推定
−𝟏𝟏̃, 𝚺𝚺⨂(𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡 𝒁𝒁̃ ) 𝑸𝑸̃ = (𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡 𝒁𝒁 + 𝑨𝑨𝑞𝑞 )−𝟏𝟏 (𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡 𝒁𝒁𝑸𝑸
̂ + 𝑨𝑨𝑞𝑞 𝑸𝑸̅ ), 𝑸𝑸̂ = (𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡 𝒁𝒁)−𝟏𝟏 𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑩𝑩,~𝑵𝑵 (𝐪𝐪+ 𝑨𝑨𝑞𝑞𝐪𝐪) =)𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯(𝑸𝑸
ここで
̃
−𝟏𝟏
−𝟏𝟏
𝑡𝑡𝑡𝑡
𝑡𝑡𝑡𝑡
̃, 𝚺𝚺⨂(𝒁𝒁 𝒁𝒁 + 𝑨𝑨𝑞𝑞 ) )(𝐪𝐪̃, 𝚺𝚺⨂(𝒁𝒁 𝒁𝒁 + 𝑨𝑨𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯(𝜽𝜽)~𝑵𝑵
𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯(𝜽𝜽)~𝑵𝑵 (𝐪𝐪𝑞𝑞 ) )
𝒁𝒁は（4）式で示した階層モデルの説明変数𝒁𝒁ℎ 、𝑩𝑩は𝜷𝜷ℎ を消費者全体でまとめ̅)
̂ + 𝑨𝑨𝑞𝑞 𝑸𝑸̅ ), 𝑸𝑸̂ = (𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡 𝒁𝒁)−𝟏𝟏 𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑩𝑩, 𝑸𝑸
̅ = 𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯(𝜽𝜽𝒁𝒁𝑡𝑡𝑡𝑡 𝒁𝒁𝑸𝑸
−𝟏𝟏
−𝟏𝟏
𝑡𝑡𝑡𝑡
−𝟏𝟏 𝑡𝑡𝑡𝑡
𝑡𝑡𝑡𝑡
𝑡𝑡𝑡𝑡
𝑡𝑡𝑡𝑡 (𝒁𝒁
𝑡𝑡𝑡𝑡̂ + 𝑨𝑨
−1
̃ 𝑨𝑨
̅ ),
̂𝑺𝑺𝑡𝑡𝑡𝑡̅̃ ) 𝑸𝑸̃ = (𝒁𝒁 𝒁𝒁 + 𝑨𝑨̅ ), 𝒁𝒁
̂+̅ (𝐅𝐅(𝒁𝒁)𝑡𝑡𝑡𝑡
̃ 𝑞𝑞=) 𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯(𝑸𝑸
𝐪𝐪
)̂ +
𝑸𝑸
=𝑞𝑞 (𝒁𝒁
𝑸𝑸=))𝐯𝐯𝐯𝐯(𝑸𝑸(𝒁𝒁 ̃𝒁𝒁𝑸𝑸𝑸𝑸
𝑸𝑸= 𝑨𝑨(𝒁𝒁
𝒁𝒁)−𝟏𝟏𝑡𝑡𝑡𝑡𝒁𝒁𝒁𝒁𝑸𝑸
𝑸𝑸
+ 𝐻𝐻,
+ 𝑸𝑸
 𝒁𝒁) 𝒁𝒁 𝑩𝑩,𝑞𝑞 )𝚺𝚺~𝐼𝐼𝐼𝐼(𝑓𝑓
𝑞𝑞=
0 𝑩𝑩,
0𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯𝐯(𝜽𝜽Z は（4）式で示した階層モデルの説明変数
Zh、B は âhを消費者全体でまとめ
数𝒁𝒁ℎ 、𝑩𝑩は𝜷𝜷ℎ を消費者全体でまとめ転置させた行列を示す。
𝒁𝒁は（4）式で示した階層モデルの説明変数𝒁𝒁で示した階層モデルの説明変数𝒁𝒁転置させた行列を示す。 ℎ 、𝑩𝑩は𝜷𝜷ℎ を消費者全体でまとめ転置させた行列を示す。
ℎ 、𝑩𝑩は𝜷𝜷ℎ を消費者全体でまとめ
𝑡𝑡𝑡𝑡
̅
̅
̅
𝐼𝐼(𝑓𝑓0 + 𝐻𝐻, (𝐅𝐅0 + 𝑺𝑺𝑡𝑡𝑡𝑡 )−1𝑺𝑺)𝑡𝑡𝑡𝑡
 = ∑𝐻𝐻
(𝜷𝜷
−
𝜷𝜷
)(𝜷𝜷
−
𝜷𝜷
)

𝜷𝜷
=
𝜽𝜽𝑡𝑡𝑡𝑡 𝒁𝒁ℎ であり、𝐻𝐻は全消費者数
ℎ
ℎ
ℎ
ℎ
ℎ
ℎ=1
𝑡𝑡𝑡𝑡 −1𝚺𝚺~𝐼𝐼𝐼𝐼(𝑓𝑓0 + 𝐻𝐻, (𝐅𝐅0 + 𝑺𝑺𝑡𝑡𝑡𝑡 )−1 )𝚺𝚺~𝐼𝐼𝐼𝐼(𝑓𝑓
0 + 𝐻𝐻, (𝐅𝐅0 + 𝑺𝑺 ) )
̅ ℎ = 𝜽𝜽𝑡𝑡𝑡𝑡 𝒁𝒁ℎ であり、𝐻𝐻は全消費者数（751𝜷𝜷名）を示す。
𝑡𝑡𝑡𝑡 𝐻𝐻

𝑡𝑡𝑡𝑡
𝐻𝐻
𝑡𝑡𝑡𝑡
̅
̅ ℎ )𝑡𝑡𝑡𝑡 𝜷𝜷
̅ ℎ = 𝜽𝜽𝑡𝑡𝑡𝑡 𝒁𝒁ℎ であり、𝐻𝐻は全消費者数
̅
̅
̅
ここで
であり、H
は
)(𝜷𝜷ℎ − 𝜷𝜷∑ℎ=1(𝜷𝜷ℎ − 𝜷𝜷ℎ )(𝜷𝜷𝜷𝜷ℎ )= ∑𝜷𝜷= 𝜽𝜽名）を示す。
ℎ −𝒁𝒁𝜷𝜷ℎℎであり、𝐻𝐻は全消費者数（751ℎ=1ℎ − 𝑺𝑺ℎ (𝜷𝜷
全消費者数（751 名）を示す。







― 43 ―