国民生活研究第国民生活研究第6363巻第巻第11号（2023号（2023年）
年）「国民生活研究」第 63 巻第 1 号（2023 年 7 月）
［論 文］

消費者被害の推計に係る一考察〜比較需要分析（Pappalardo（2022））を用いた定量的分析に関する整理〜

高 橋 真 也＊消費者問題が生じうる消費者取引の場面は経済学の分析対象ともなり得るものであるものの、消費者被害の定義や推計に関する議論はほとんど行われていないところである。そこで、本稿では、消費者被害の推計に関連する先行研究のサーベイを行い、消費者被害の概念を（１）ミクロ経済学における経済モデルを用いた分析の枠組みや（２）法と経済学における損害アプローチと結びつけ、整理を行った。具体的には、「比較需要分析」（Pappalardo（2022））の枠組みの下で、消費者被害の概念を不完全情報下での消費者厚生の変化として示し、さらにこの分析が米国における法と経済学で発展してきた損害アプロ
ーチと接合できることを確認する。その上で、データを用いたいくつかの推計事例を紹介
し、こうした消費者被害の推計を実際に行うに当たっての課題や留意点を、行動経済学の知見を踏まえつつ指摘する。

１．はじめに
２．消費者被害の定義に関する整理
３．比較需要分析の枠組み
４．データに基づく消費者被害の推計
５．考察
６．おわりに＊たかはししんや（農林水産省消費・安全局消費者行政・食育課 課長補佐）

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１．はじめに1)
消費者被害については、消費者政策や消費者保護に係る諸規制がその防止や抑止を目的とするにもかかわらず、現状において、その概念の範囲や定義については必ずしも確立されたものはないように見受けられる。また、消費者問題は、日常の消費者取引の場面において生じる問題であり、民事法、行政法、刑法、経済法など様々な法分野を横断する消費者法学の対象として、これまで主に研究されてきたところである。
一方で、消費者取引は市場システムの一部であり、経済学で扱う対象に含まれる。特に、ミクロ経済学の分野では、商品・サービスの市場の枠組みをモデル化して定量的に分析する方法や実社会に存在する様々なデータを活用可能にする実証分析（統計的分析）の手法が発展してきた。さらに近年においては、テック系企業を中心に経済学やデータサイエン
スの専門家を採用し、経済学の社会実装やビジネス利用が進んでいる状況にある。
これは、企業のマーケティングや商品・サービスの価格設定（プライシング）など、消費者取引の場面においても活用されてきているところである2）。
しかしながら、上記のようにビジネス側での経済学の活用は進んでいる一方で、消費者側の視点での経済学の活用の議論は必ずしも隆盛ではないように見受けられる3)。特に、消費者被害の推計や分析は、消費者政策や被害救済を検討する上でも重要なエビデンスとな
りうるものであるが、被害を定量的に分析することを研究課題とする学問的な蓄積は多くはなく、現状では経済学の学術的文献において消費者被害の定義や推計に関する議論はほとんど行われていないことが指摘されている（Pappalardo（2022））。
そこで、本稿では、消費者被害の推計に関連する先行研究のサーベイを行い、消費者被害の概念を（１）ミクロ経済学における経済モデルを用いた分析の枠組みや（２）米国での法と経済学における損害アプローチと結びつけ、整理を行った。具体的には、次章において、消費者被害に関するＯＥＣＤにおける定義を議論の糸口として示した上で、３章において、Pappalardo（2022）における「比較需要分析」（comparative demand analysis）の枠組みの下で、消費者被害の概念を不完全情報下での消費者厚生の変化として示し、さらにこの分析が法と経済学で発展してきた損害アプローチと接合できることを確認する。さらに、４章ではデータを用いた２つの推計事例を紹介したのち、最後に５章において、こ
うした消費者被害の推計に関する課題や留意点について考察する。

1)

本稿の作成に当たって、室岡健志氏や担当された編集委員の方々から有益なコメントを頂きました。ここに感謝申し上げます。なお、本稿は、全て執筆者個人の責任で作成されており、所属する組織の見解を示すものではありません。
2)
日本における経済学のビジネス活用の動向については、日本経済研究センター（2022）を参照されたい。
3)
筆者の知り得る限りにおいては、近年はビジネスにおける個人データの利用拡大等を背景とした
プライバシー問題への関心の高まりから、プライバシーや個人データに関する経済分析は比較的よく目にするところであるが、その他の一般的な消費者問題を経済学的な枠組みを用いて分析するものは必ずしも多くはないように見受けられる。

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２．消費者被害の定義に関する整理
まず初めに消費者被害の定義について簡単に整理する。日本においては、いわゆる「消費者被害」
については必ずしも明確な定義はない状況であるが、
英語では、
消費者
（consumer）の「被害」に相当しうる言葉として、detriment や harm、injury、loss、damage など様々な用語が用いられていることが確認できる4)。このうち、消費者被害（consumer detriment）
について、OECD（2014）では、「例えば、i) 不公正な市場慣行に惑わされて、そうでなけ
れば購入しなかったであろう商品やサービスを購入した場合、ii) より適切な情報を持っていれば購入したであろう金額よりも多く支払った場合、iii) 不当な契約条件となっている場合、iv) 購入した商品とサービスが配送や性能に関して消費者の期待に合致しない
場合において、消費者が被る損害又は損失」と定義している5)。さらにその上で、①被害が「個人的」（personal）又は「構造的」（structural）なものか、②被害が「隠された」（hidden）
ものか否か、及び③被害が「金銭的」（financial）であるか否かという３つの観点から消費者被害をそれぞれ区分している。
このうち①の観点は、他の②及び③の分類範囲を示す区分とは異なり、概念的な捉え方を表す区分である。OECD（2010）によると、まず個人的被害は、常識的な期待（reasonable
expectation）などの一定の基準をもとにして、消費者個人が経験した負のアウトカム（結果）から生じる被害を指すとされる。言い換えると、「消費者が製品から得られると常識的に期待する価値とその製品から実際に得られた価値との差分」6)であるとされる。他方で、構造的被害は、市場や規制の失敗に起因する市場レベルでの消費者厚生（consumer welfare）の損失を指し、完全競争など市場や規制の失敗等が起きていない理想的な状況と比較した（集合的な）消費者厚生の変化を表すとされる。
この２つの分類の違いについては３章（２）において詳しく見ていくが、まずここでは
上記の OECD（2014）における消費者被害は、個人的被害及び構造的被害の双方において、被害が生じている現実の状況と別の望ましい状況との比較により定義されていることに注目する。例えば、上記の定義のうち、i)については不公正な市場慣行に惑わされなかった
場合、ii)は適切な情報を持っている場合、iii)は正当な契約条件となっている場合、iv)
は配送や性能に関して消費者の期待に合致する場合と現実の状況を比較して、消費者が被る損害又は損失を考えることを示唆している。このような異なる状況の比較という考え方
は、消費者被害を定式化し、被害の規模（額）を推計するための一つの重要な糸口となると考えられる。次章からは比較に焦点を当てた消費者被害の推計の方法について、先行研究をもとに整理していきたい。

4)
反対に、consumer detriment は消費者不利益、consumer loss は消費者損失という訳語も考えられ、消費者被害とは意味的なニュアンスが異なりうる。このように消費者被害という用語を用いることについても議論を呼ぶものであるが、本稿においては「消費者被害」という用語で統一する。
5)
OECD（2014）Ⅰ. 2, p.3.
6)
OECD（2010）注１, p.54

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３．比較需要分析の枠組み
本章以降においては、欺瞞的及び不公正な商慣行による消費者被害に関する定義や推計方法について論じた Pappalardo（2022）7)において用いられている「比較需要分析」による消費者被害の推計について検討する。同論文においては、異なる宣伝文句（marketingmessages）が消費者に与える影響を評価するために「比較需要分析」を用いることの共通認識（コンセンサス）は得られていることを指摘しており8）、同分析は、欺瞞的な商法を中
心に消費者被害を推計・分析するために有用な分析の枠組みであることが期待される。以下では同論文において整理されている比較需要分析の枠組みのベースとなる経済モデルを概観するとともに、それを用いた消費者被害の推計の考え方を整理していくこととする。
消費者被害が起こる要因については様々であるが、ここでは消費者と事業者との情報格差を導入として取り上げる。消費者基本法や消費者契約法における目的規定においては、
消費者と事業者との間の「情報の質及び量並びに交渉力の格差」が掲げられており、情報格差は消費者取引に際して消費者を保護する特別な規制ルールを設けることの根拠の一つとなっていると考えられる9)。また、OECD（2010）においても優れた消費者政策の決定と実行に当たって情報の経済学への理解が重要であることが指摘されている10)。以下においては、まず比較需要分析のベースとなる、情報の非対称性（information asymmetry）に関する教科書的な理論モデルを概観し、次に同モデルにおいて消費者被害がどのように捉えられるか、先行研究における議論をもとに述べる。
なお、昨今では情報の質及び量並びに交渉力の格差を超えて、消費者が持つバイアスや判断傾向（ヒューリスティックス等）の視点が重要ではないかという議論がある11)。このよ
うな限定合理的な消費者の仮定を取り入れるには行動経済学の知見が必要12)となるが、本稿では既存の研究をもとに比較需要分析のコンセプトを整理することを主眼とし、当該議論には深入りせず今後の課題として取り扱う。
（１）不完全情報による厚生損失に関する比較需要モデル
はじめに、比較需要分析がベースとしている経済モデルについて考えていきたい。モデ7)

著者の Janis Pappalardo は、米国連邦取引委員会（Federal Trade Commission, FTC）のエコノ
ミストとして消費者保護の経済分析に長年携わってきており、実務面・研究面の両面から消費者保護における経済学の活用について精通している人物であるといえる。なお、FTC における経済学の活用については、高橋（2021）を参照されたい。

8)

Pappalardo（2022）p.202

9)

中田・鹿野（2022）においても、日本の消費者法制は、「消費者と事業者間の情報格差を是正することを目的とするいわゆる情報モデルを前提としている」ことを指摘している。
10)
OECD（2010）p.34。
11)
丸山（2023）p.9。
12)
室岡（2020）では、「伝統的な経済学では、各主体は常に合理的な期待形成を行うと仮定しており、
そもそも誤認（mislead）することはありえない。したがって、欺瞞的慣行は定義上起こらないことになる。」とし、行動経済学の要素の必要性を指摘している。なお、室岡（2023）においては、行動
経済学の諸理論を解説するとともに、消費者保護政策への応用例も紹介している。

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ルとは、世の中の出来事を簡単化して描写したり、説明したりするものである（Acemoglu,
et al（2015））。適切なモデルを用いることで、社会のメカニズムを解明につなげることもできるほか、データを使って検証したり、予測したりすることも可能となる。すなわち、消費者被害をモデルにより表すことができれば、政策立案者はそれを用いて消費者被害の要因やそれを防止するための措置などの思考実験やシミュレーションをすることができる
可能性がある。さらに、消費者の被害救済に携わる者は、悪質な事業者の商行為が実際に消費者に被害をもたらしていることを立証するために利用できる可能性もある 13 ) 。
Pappalardo（2022）では、悪質商法の効果を分析するために有用なベンチマークモデルとして、Boardman et al.（2018）におけるシンプルな経済モデルを取り上げており、以下にその概略を述べる。
多くの場合、消費者取引においては、事業者は製造又は販売する商品やサービスの品質（Quality）
についてよく知っているが、消費者は必ずしも詳しくはない状況が考えられる。
このようなケースは、事業者と消費者との間で持っている情報が異なる、当該商品・サー
ビスに関する情報の非対称性がある場合として捉えられる。特に、商品・サービスを、購入の前に特性や品質を観察又は確認できる「探索財」（search goods）及び、使用後に初めて特性や品質が観察される「経験財」（experience goods）、購入・使用後にも購入者が特性や品質を判断できない「信用財」（credence goods）の３つに分類した場合、後二者の経験財と信用財については、しばしば情報の非対称性が生じることが指摘されている（OECD（2010））。このような事前に消費者が正しい特性や品質を観察不可能な状況下にあっては、消費者は不完全な情報に基づいて購入するかどうかの意思決定を行うことになる。
Boardman et al.（2018）で取り上げているモデルでは、商品の販売者が消費者よりも多くの情報を持っている状況下において、消費者需要がどのように歪められうるかを図表１(a)のように示している。同図表は、ある商品・サービス市場における価格と数量（需要量・供給量）の関係をグラフ上にプロットしたものである。まず個人それぞれの需要は、当該価格において消費者が当該財（商品・サービス）に支払ってもよいと考える支払意思額（willingness to pay, WTP）で表される。同図表では、右下がりの２本の需要曲線（ＤＬ及びＤＴ）が示されているが、これは個人レベルでのそれぞれの需要を市場レベルで集計したものであり、当該財市場における価格と消費者の需要との関係を示している。そして、ＤＬは不完全情報下での価格と消費者需要量のレベルを示し、ＤＴは消費者も完全な情報を持っている状況下での価格と需要量のレベルを表しており、ここでは価格が低いほど需要量は増えるという右下がりの曲線を仮定している。また、価格と需要以外の要因の変化により同曲線は左右にシフトする。例えば、好景気や賃金上昇などにより消費者の消費意欲が高まれば、同じ価格であっても需要量は増えることから、図上では右側に曲線が移動する。なお、価格と商品・サービスの供給量との関係を表す供給曲線Ｓは、価格が高いほど

13)
ただし、本稿は実際に実務に供することができるほどの高度なモデルを紹介するものではない。
また、経済モデルは数学的基礎をもとに組み立てられるものであるが、本稿では数学的な議論まで踏み込まない。

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供給量を増やすという右上がりの関係を仮定している。
ここでは、需要曲線ＤＬは完全情報下での需要曲線ＤＴよりも右側に位置しており、同じ価格であっても多くの消費者が当該商品・サービスを欲している状況を表している。これは、事業者側がネガティブな情報を隠したり真実とは異なる情報を消費者に提供したりするなどにより、
本来よりも消費者の需要がより喚起されている状況と捉えることもできる。
これにより、消費者の需要と生産者・販売者の供給が一致する市場均衡点（ＱＬ,ＰＬ）は、ともに完全情報下の均衡点（ＱＴ,ＰＴ）よりも高くなる。消費者側の視点から見ると、偽りの品質を信じて本来の均衡価格ＰＴよりも高い価格ＰL で商品・サービスを購入することとなるとともに、正しい情報があれば購入されなかった個人分の数量（ＱＬ-ＱＴ）も多く購入されることになり、それに伴い販売者の利潤は増える。例えば、産地偽装表示の問題に当てはめると、安価（ＰＴ）な外国産の食品が国産ブランド銘柄のものと表示してより高い価格（ＰＬ）で販売されることによって、外国産の食品であれば購入しなかった消費者も好んで購入する状況などが考えられる。
次に、消費者の便益を捉えるものとして「消費者余剰」（consumer surplus）の概念を導入する。消費者余剰とは、ある商品・サービスに対する買い手の支払意志額と実際に支払う金額の差として定義される（Acemoglu et al（2015））。支払意志額は、当該商品・サー
ビスに消費者が支払ってもよいと考える金額（当該消費者にとっての金銭的価値）であり、消費者は実際の価格より内心の支払意志額が高い場合に当該商品・サービスを購入し、その差額分の便益を得ると考える。上述のように市場需要曲線は、消費者それぞれの支払意
志額を商品・サービスの市場レベルで集計したものであり、均衡価格の水平線と需要曲線とで囲まれた部分の面積が当該財取引における市場レベルでの消費者余剰となる。なお、同様に生産者・販売者の余剰を測る尺度である「生産者余剰」（producer surplus）もあり、供給曲線と均衡価格の水平線の間の面積で示される。
図表１(b)及び(c)は、(a)を分解し、それぞれ完全情報下(b)及び不完全情報下(c)の場合の消費者余剰や生産者余剰を示している。前者においてはシンプルに、消費者余剰は需要曲
線ＤＴと価格ＰＴの水平線で囲まれる部分Ａで表される。一方で、不完全情報下（後者）では、より高い均衡価格ＰＬにより、より小さい正の消費者余剰Ａ'が生じているとともに、一部の消費者は価格よりも消費者の得る便益（消費者が完全情報に基づいて評価した支払意志額）が低く、負の消費者余剰（Ｃ+Ｄ、ＤＴとＰＬの水平線で囲まれる部分）が一部で生じていることになる。一方で、販売者側から見ると、より高い均衡価格ＰＬにより、より多くの生産者余剰（Ｂ'+ Ｃ）を得ることができる。このため、図表１(a)において示すような消費者余剰の減少と生産者余剰の増加という販売者側への移転が見られる。
さらに、限られた資源の配分（経済的効率性）の観点から見ると、消費者から生産者に移転しているだけでなく、情報の非対称性が生じていない完全情報下での競争均衡と比べて、過剰供給による社会的損失である死荷重（deadweight loss）が生じており、その分、

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資源配分の効率性が失われている状態となる。このような場合は「市場の失敗14)」が生じているケースとして一般に捉えられ、政府の市場への介入によりその改善を図ることも考えられる。
これまで述べてきたように、同図表１(a)では、二つの需要曲線を描いているが、①現実として不完全情報下の状況（需要曲線ＤＬの場合、図表１(c)）
、及び②仮想的な望ましい状
況（仮想現実、counterfactual）として情報の非対称性が存在しない完全情報下の状況（需要曲線ＤＴの場合、図表１(b)）の二つの状況をまとめて図示しているものである。これは、厚生分析（welfare analysis）の枠組みを利用して、消費者余剰の変化や社会的損失の有無を定量的に表し、仮想現実と実際の状況の二つのケースを比較分析しているものである。
このため、このような経済モデルを Pappalardo（2022）においては、不完全情報による厚生損失に関する比較需要モデル（comparative demand model）として紹介し、同モデルをベースとした経済分析を「比較需要分析」（comparative demand analysis）と呼称している。

図表１ 比較需要分析の枠組み（出所）Boardman et al.（2018）Figure 5.5 (p.129)をもとに筆者作成。

14)

市場の失敗は、市場で価格付けや取引が行われるが、その結果の資源配分が効率的ではなく、パレート最適ではない場合を指している（伊藤（2017）p.150）。同書では、情報の非対称性も市場の失敗の一つとして分類している。

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国民生活研究第 63 巻第 1 号（2023 年）（２）比較需要分析を用いた消費者被害の推計の試み
これまで見てきたように、販売者と消費者との間での情報の非対称性は、消費者余剰の販売者への移転、及び社会的損失（死荷重）の発生の２点を生じさせうることとなる。消費者の視点から見ると、前者に関しては高い金額で商品を購入させられたことによる損失（負の効果）となり、後者も経済効率性の観点から情報の非対称性が社会全体へ負の影響を生じさせていることから、どちらの観点も消費者被害としてみなしうる。
第２章において見てきた「個人的被害」及び「構造的被害」の二つの消費者被害は、次のような形でシンプルな比較需要分析の枠組みを用いて表すことができる（Europe
Economics（2007））。まず、個人的被害については、消費者それぞれが被った被害であるが、それを集計することで商品・サービス市場レベルでの個人的被害を表すことができる。個
人的被害は、消費者が常識的（合理的）15)に期待できる商品価値と実際に享受した価値との差分となる。ここでは、図表２(a)においてはＤＬとＤＴとの差分を均衡量ＱＬまで合計したものとして示される。一方で、構造的被害は、市場の失敗による消費者余剰の変化分と定義されることから、図表２(b)で示すように、情報の非対称性による市場の失敗が起きている場合（現実）の消費者余剰（Ａ–Ｂ）と市場の失敗がない完全競争市場における消費者
余剰（Ａ）との差分（Ｂ）として表される。言い換えると、本来は当該商品・サービスを

図表２ 二つの消費者被害（個人的・構造的）の相違点(a)個人的被害（集計）(b)構造的被害（出所）Europe Economics（2007）Figure 5.1（p.44）及び Figure 5.2（p.45）を筆者和訳及び一部加工。

15)「常識的」の基準は実務上では大きな論点であり、消費者の異質性や限定合理性を前提としているが、ここでは合理的な消費者を仮定し、合理的に期待形成した場合の商品価値を指すこととしている。以降の記述においても同様である。

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購入しなかった消費者分の超過需要量（ＱＬ-ＱＴ）においては、当該消費者の支払意志額よりも価格の方が高いことから負の消費者余剰（損失）を得ており、その合計額が構造的被害と表される。
以上のように、個人的被害と構造的被害は、それぞれが想定する比較対象（仮想現実）の違いにより被害の範囲が異なる。個人的被害では、消費者の常識的な期待がある場合における商品価値を反実仮想として想定しているため、実際の商品価値が取引時に常識的に期待した価値を下回る場合に被害が生じていると考える。対照的に、構造的被害では、市場や規制の失敗がない状態（完全競争市場）を仮想現実として想定するため、取引時の消費者の期待の如何に関わらず市場や規制の失敗による消費者厚生の損失が消費者被害としてみなされることになる。
（３）米国の法と経済学における損害アプローチ
一方で、米国の法と経済学分野での損害（damage）の経済分析の枠組みにおいては、複数の異なる消費者被害の類似概念が用いられている。米国の法的損害理論においては、損害賠償額には「期待損害」、「信頼損害」、「補償損害」、「法定損害」、及び「懲罰的損害」といった、５つの損害のカテゴリー16)が用いられているとされる（Allen et al.（2011））。
このうち、期待損害及び信頼損害の二つが比較需要分析の枠組みに対応していることをPappalardo（2022）では指摘している。期待損害の賠償とは、被告が契約通りに履行したものと同様の金銭的状況を被害を被った原告が回復することを指し、一般的に契約不履行などのケースに適用されるアプローチである。信頼損害については、被告との関係や被告からの虚偽情報の提示が最初からなかった場合と同様になるよう原告の状況を回復することを表し、一般的に不法行為や一部の契約不履行に適用されるとされている（Allen et al.
2011）。
さらに、これらの損害に加えて、機会費用アプローチ（Opportunity Cost Approach）も実際には用いられることが指摘されている。例えば、虚偽の情報をもとにした土地取引において、そのために不適切な土地を購入した場合に、別の場所の適切な不動産の購入額を代替的に用いて損害算定する場合がある。また、機会損失を伴う信頼損害アプローチは、
期待損害アプローチを用いることができない場合に適用されうることも指摘されている。
例えば、不死の薬の取引の場合、仮想現実として不死が約束通り履行された場合の永遠に生きることの価値（期待損害）を算定するのは不可能であり、次に実現可能な代替案の機会費用を損害として算定することが考えられる。

16)

期待損害及び信頼損害については本文中の通りであるが、その他の損害の定義は次のとおりである。補償損害については、原告が不法な行為から被告が得た利得によって補償されることを指し、不当利得返還（compensation for unjust enrichment）や不正利得の没収（disgorgement of ill-gotten
gains）、未交渉便益の補償（compensation for unbargained-for benefits）とも称するものである。
なお、補償損害はしばしば信頼損害と同様になることが指摘されている。また、法定損害は不法行為ごとに一定額を被告が補償するというものであり、懲罰的損害は将来の同様の不正行為を抑止する
ために不正行為を発見し告訴する原告に報奨金を与えるものであるとされる。

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国民生活研究第 63 巻第 1 号（2023 年）（４）比較需要分析と損害アプローチとの接合
これまで述べてきた期待損害、信頼損害、機会費用のそれぞれのアプローチの違いは、設定された仮想現実の違いによるものであるということができる。期待損害アプローチでは契約通りに履行された状況を、信頼損害では虚偽情報の提示がなかった状況を、機会費用では次に考えられる代替案を選ぶ状況を、それぞれ仮想現実として設定し、現実の状況と比較して損害額を算定している。これは、消費者取引に引き付けると、まさに観察される状況と仮想現実の状況を比較する比較需要分析の考え方と同じくするものであり、それぞれのアプローチの違いは消費者被害の定義の違いに他ならないと考えられる。
実際には、ケースごとにそれぞれの法的枠組みに沿ったアプローチをとっていくことになることが想定される。例えば、虚偽広告の場合では、当該虚偽広告がなかった場合における便益を補償すること（信頼損害アプローチ）が要求されうる一方で、契約違反の場合
では、契約通りの商品・サービスが届かなかったことによる損失を補償すること（期待損
害アプローチ）がとられることが考えられる（Train（2015））。
Pappalardo（2022）では、市場独占（monopoly）の場合を例として、両者のアプローチ
を図示している（図表３）。市場独占の場合においても、上記の図表１と同様に、虚偽的な情報（不完全情報）により上方シフトした需要曲線ＤＬと正しい情報をもとにした需要曲線
ＤＴの２つの需要曲線を描けるが、ここでは新たにそれぞれの需要曲線に合わせた限界収
入曲線ＭＲも図示している。これは、市場競争がある場合では需要曲線と供給曲線の交点が市場均衡点となり価格及び販売数量が決まるのとは異なり、独占企業が利潤最大化を行う場合では限界収入と限界費用が等しくなる生産量（ＱＬ又はＱＴ）で生産を行い、需要曲
線をもとに独占価格（ＰＬ又はＰＴ）を設定することから、市場独占の場合に示すものである。ここでは虚偽の情報をもとにした均衡点（ＱＬ,ＰＬ）が実際の価格及び販売量になり、均衡点（ＱＴ,ＰＴ）が正しい情報をもとにした仮想現実と考える。
そのような設定の中で、前者の信頼損害アプローチは、構造的消費者被害に近い考え方17)であり、以下の図表３(a)における線で囲んだ部分（Ｂ＋Ｃ＋Ｄ＋Ｅ＋Ｆ）が消費者被害に相当するものである。具体的には、虚偽広告がない場合の需要曲線ＤＴのもとでの消費者余剰（Ａ+Ｂ+Ｃ）と現実（虚偽広告がある場合）の需要曲線ＤＬのもとでの消費者余剰（Ａ–Ｄ–Ｅ–Ｆ）の差分であり、別の視点から見ると、本来より高い価格（ＰＬ-ＰＴ）による価格プレミアム分（Ｂ+Ｃ+Ｄ+Ｅ）及び本来購入しなかったはずであるのに虚偽広告により購入させられた
消費者の支払意志額と本来の価格ＰＴとの差分（Ｆ）の合計が消費者被害として表される。
一方で期待損害アプローチについては、個人的消費者被害を集計したものに相当し、以下の図表３(b)のように図示される。この場合、消費者被害は太線で囲んだ部分（Ｓ+Ｄ+Ｅ+Ｆ）となる。上述のように期待損害は、（常識的に期待されたとおりに）契約通りに履行したものと同様に金銭評価された状況を仮想現実として設定する。すなわち、消費者被害
17)
構造的消費者被害は仮想現実として完全情報下の状況と比較しており、当該虚偽広告がなかった
場合と比較する機会費用アプローチとは必ずしも同じとは限らない。完全情報下の状況は実際には現実的ではないことから、その状況を理想として是正措置を講じる場合に事業者に対して過度な負担を強いてしまう可能性があることも指摘されている。

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は、現実の広告が正しい場合の消費者余剰（Ｓ+Ａ）と実際の消費者余剰（Ａ–Ｄ–Ｅ–Ｆ）の差分を表している。
図表３ 損害アプローチにおける消費者被害(a)信頼損害アプローチにおける消費者被害（構造的被害）(b)期待損害アプローチにおける消費者被害（個人的被害（集計））（出所）Pappalardo（2022）Fig.9 及び Fig.10 を筆者和訳及び一部加工。

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４．データに基づく消費者被害の推計
これまでは比較需要分析を用いて理論上の消費者被害の定義や分類について整理してきたところである。理論モデル上で思考実験や政策シミュレーションを行うことも意義のあることであるが、実際に被害が生じたケースにおいて、全体としてどの程度の消費者被害が起きているのか、又は実際に導入する事業者規制などの消費者政策においてどの程度消費者被害を抑止できるのかといった実践的な問いについて、データを用いて実証的に検討できることも重要である。しかし、そのような観点で消費者被害の推計について正面から扱った公開されている調査や研究は、筆者の知る限り必ずしも多くはない。
Pappalardo（1997）において指摘されているように、消費者需要における欺瞞的な広告
宣伝の効果（需要曲線のシフト等）を推定するためには、販売データだけでなく、価格や消費者の所得、広告その他の情報源、消費者の嗜好など、消費者の商品・サービス購入の意思決定に影響するあらゆる要素に関するデータが必要となる。理論的には、このようなデータを用いた多変量解析を行うことで需要量に対する価格や広告の関係度合いを推定することができ、それをもとに、一定の仮定の下で、消費者の需要曲線を導出することが可能となる。Pappalardo（2022）では、品質に関する情報の非対称性により消費者にどのような影響があるのか定量的に分析する方法の一つとして、上記のような計量経済学的手法を用いた需要推定（Econometric demand estimation）によるアプローチを挙げている18)。
近年においては、市場レベルの集計データや企業レベルのデータにとどまらず、POS 上の購買データなどのマイクロデータへのアクセスやウェブモニター調査などの簡便な消費者調査が可能となってきており、それらのデータを使ってより精緻な需要分析が可能となってきている。また、計量経済学的手法についても誘導型推定と構造推定という大きな二つの潮流を中心に大きく発展してきているところである。以下においては、汎用的な消費者被害（consumer detriment）の推計モデルを検討した Hunter et al.（2001）、及び動画のストリーミングサービスにおけるデータ共有に係る消費者損失（consumer loss）を推計した Train（2015）の二つの先行研究の概略を説明する。
（１）Hunter et al.（2001）における消費者被害の推計モデルとデータ利用
英国の消費者保護機関であった公正取引庁（Office of Fair Trading, OFT）19）からの依頼により消費者被害の推計モデルの検討を行った Hunter et al.（2001）では、比較需
18)Pappalardo（2022）で挙げられているもう一つのアプローチは、ランダム化比較試験（randomized
controlled experiment, RCT）を用いて直接的に因果効果を推定するものである。すなわち、事前にデザインされ、統制された実験手法を用いて、誤認を誘うような広告宣伝と正しいもののそれぞれにおける消費者選択を比較したりそれぞれの消費者の支払意志額を推定したりして、欺瞞的な広告宣伝の影響を検証する方法が考えられる。近年、経済理論に依拠せずに実験のデザインを用いた誘導型
推定（reduced-form estimation）の手法が発展してきており、事前のモデル化を行うことなく消費者被害を定量的に把握できるものとして、こちらも注目に値する。
19)
英国公正取引庁は 2014 年に廃止され、現在は競争・市場庁（Competition and Market Authority）に引き継がれている。

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要分析と同様の考え方をベースとして消費者被害を定義し、汎用的な推計モデルを提案している。具体的には、上記の信頼損害（構造的消費者被害）と同様な考え方をもとに、消費者被害を完全情報の場合（真正な需要と観察される需要が一致する場合）と不完全情報の場合の消費者余剰の差分として定義して、市場独占（monopoly）の場合における消費者被害を定式化した。さらにその上で、市場独占の仮定を緩め、寡占市場や競争市場など様々な状況を外生的に設定することで、市場の特性に応じた消費者被害を数学的に導出できる
よう拡張したモデルを提案している。その上で、同モデルに利用可能なデータについても検討している。
①企業レベルのデータを用いたマークアップ率の推計
まず、同論文では、一定の仮定のもとで市場における製品の実際の価格、販売数量、及び「マークアップ率」をもとに算出できることを導出した20)。マークアップ率とは、限界費用に対する価格の比率であり、一般には企業の市場支配力の指標として用いられることが多く、競争政策等の分野においてその推計方法も多くの研究蓄積がある。実際にはマー
クアップ率については直接的に観察することは困難であるが、同論文では Nishimura etal.（1999）において提案されている企業レベルでのマークアップ率の推計方法を紹介している。具体的には、慶應義塾大学経済研究所が整備している産業別生産性統計（KLEMS データ）である「KEO データベース」における企業のパネルデータを利用して、1971 年〜
1994 年までの間の 21 の産業のマークアップ率を推計している。また近年の研究では、企業の財務諸表の情報から抽出した大規模データを用いてマークアップ率の推計を行っているものもある（Loecker and Eeckhout（2018））。
なお、このような企業レベルのデータは、データの利用可能性の観点からは比較的利用
しやすいものであるものの、これらの研究は消費者被害の推計を企図するものではなく、企業レベルのマークアップ率が対象とする特定の商品・サービスにおけるものと同値であるとは限らないことから、同手法がそのまま利用可能かどうかは注意深く検討する必要がある。
②マイクロデータを用いたヘドニックアプローチによる需要予測
一方で、上記で紹介した Hunter et al.（2001）においては、ヘドニックアプローチ（Hedonic Approach）を用いた推計も紹介している。ヘドニックアプローチ（ヘドニック価格法）とは、市場で取引される商品・サービスを、その商品等を構成する属性の集合（束）として捉え、その商品・サービスの市場価格と属性の関係性を用いて、市場では直接取引されないような商品・サービスの価値を統計的に推測する手法である（小西（2023））。これまで述べてきたように比較需要分析では、完全情報下での需要を反実仮想として比較対象としており、実際には存在しない当該商品の品質が正しく消費者に伝えられた場合における需要を推定しなければならない。このため、ヘドニックアプローチを用いて、全体の20)

詳細な推計方法は、Hunter et al.（2001）p.25-27 を参照。

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価格を構成する品質ごとの属性価格を推定し、それをもとに虚偽的な情報による価格上昇分の影響を除いた需要を予測する21)。
このような推定を行うためには、価格や販売量に関するデータのほかに、個別の商品の品質に関する情報も必要となる。同論文では、同アプローチを用いるには産業レベルではなく商品ベースのデータが必要であるとして、Ioannidis & Silver（1999）などで用いられた電子購買データ（Electronic Point Of Sales data, POS data）を挙げ、モデル（型式）ごとの価格や技術的な特徴、ブランド名、販売量、在庫その他の情報が必要であるとしている。ただし、現状においては多くの商品・サービスにおいて製品の属性情報がデー
タベース化されていない状況であり、適用できるケースは限定的である可能性がある。
（２）Train（2015）における消費者被害の推計
また、Train（2015）においては、離散選択実験を用いた消費者被害（consumer loss22））の推計を行っている。同論文では、動画ストリーミングサービスを取り上げて、企業によって消費者が希望しない個人データの第三者共有が行われることによる消費者被害（consumer loss）を推計している。ここでは、Butler & Glasgow（2014）で個人情報の価値を調べるために実施された離散選択実験（オンラインパネル調査）のデータを用いている。具体的には、４つの異なる動画ストリーミングサービスの内容（個人情報の取り扱いを含む。
）を示し、どのサービスを選択するか回答するものである。また、このような実験で得た選好データから消費者の商品・サービスに対する好みがどのように構成されているか分析する手法は一般にコンジョイント分析（Conjoint Analysis）といわれる。同分析の考え方では、消費者は、商品・サービス全体から得られる価値（全体効用）を、それを構成する属性から得られる個別の価値（部分効用）を合計して評価していると仮定する（照井・佐藤（2022））。この考え方に基づいて離散選択モデルを推計し、商品・サービスを構成する要素それぞれの部分効用を推定することにより、消費者がサービス内容や個人情報の取り扱いに関してどのような評価をしているのか定量的に把握することが可能となる。
さらに、それをもとに消費者の需要曲線を導出することができる。なお、同論文では、一般的なロジットモデル（logit model）を用いて推定している。ロジットモデルは主に差別化財の需要推定で用いられる手法として広く用いられているほか、消費者の異質性も考慮したランダム係数ロジットモデルなど、より精緻な手法の開発も進んでおり、需要推定で多く用いられているものである23)。
21)

虚偽的な情報による価格上昇分の影響を除いた需要は正確にそれのみを抽出することはできない
が、残差に含まれるものとされる。このため、残差を除いた需要予測を行うことで、正しい需要が推定できるという考え方である。詳細な推計方法は、Hunter et al.（2001）p.28-32 を参照。
22)
Train (2015)では、消費者被害について consumer loss という用語が用いられており、consumer
detriment とは異なる用語を用いている。同用語を消費者損失と訳すことも考えられるが、ここでは他の消費者被害と同様の概念であると捉え、「消費者被害」に統一している。
23)
需要推定及びランダム係数ロジットモデルの解説（日本語文献）については、楠田（2019）、北野（2020）、上武ほか（2021）などを参照。また、安達（2022）p.56-62 では、同質財の事例（サージカ
ルマスク）をもとに需要推定のアイディアを平易に解説している。

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同論文では、ある動画ストリーミングサービスを提供する企業が個人情報を第三者と共有しないと消費者に提示しているが、実際には個人情報を同意なく第三者と共有している
場合における消費者被害を検討している。一般に消費者は個人情報を外部に提供することにはネガティブに反応する。混合ロジットモデル（mixed logit model）を用いた推計では、個人情報を含むデータ共有があることにより、平均支払意志額は月額 5.52 ドル低くなるという結果が示されている。この結果をもとに考えると、消費者に提示された虚偽の情報（データ共有はしない）に基づく需要曲線ＤＬが正しい情報（個人情報を含むデータ共有を行う）に基づく需要曲線ＤＴよりも上部にシフトした形として、単純化された形ではあるが、図表４のように示すことができる。同図では、期待された消費者余剰は（Ａ＋Ｂ）であるのに対して、実際の消費者余剰は（Ａ–Ｃ）となり、（Ｂ+Ｃ）分低くなる。ここでは、
信頼損害（構造的消費者被害）の考え方のもとで、データ共有が行われるという正しい情報を得ていた場合と比較し、その場合に価格Ｐでは購入しなかった消費者の負の支払意志額分Ｃが消費者被害として推計されている。

図表４ Train（2015）における消費者被害（consumer loss）（出所）Train（2015）Fig.2（p.21）をもとに筆者作成。

５．考察
これまで、消費者被害の推計に関して、個人的被害及び構造的被害という２つの分類をもとに、比較需要分析（Pappalardo（2022））の枠組みにおける考え方やデータを用いた推計事例について見てきたところである。しかしながら、Pappalardo（2022）においては、

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断片的に、いくつかの調査・研究をつなぎ合わせて説明を試みているが、消費者被害の推計についてこれまで体系的な研究が行われてきてはおらず、更なる調査研究が求められる。
本章では、実際に経済モデルを用いて消費者被害の推計を行う場合において、いくつか考えるべき課題や留意点について以下に述べる。
（１）状況のモデル化に関する論点
はじめに、今回取り上げた比較需要分析は概念の理解のために単純化されており、実際には、状況に合わせて適切な仮定や要素を考慮して利用していかなければならないことを指摘しておく必要がある。具体的には、市場の特性（独占、寡占、不完全競争など）や財の特性（同質財又は差別化財、探索財又は信頼財など）を考慮して、適切にモデル化していくことは消費者被害の推計を精緻化する上で不可欠である。また、これまで述べてきた
比較需要分析は一時点を取り上げた静学モデルであるが、ケースによっては時間軸を含めた動学的な分析や参入や退出を含む企業や消費者の戦略的行動をモデルに組み入れるのが適切な場合もある。例えば、参入している企業が数社しかなく寡占状態にある市場においては、それぞれの企業が他の企業を意識しながら戦略的な行動をとる可能性があり、動学的な競争が生じうる。このようなときはゲーム理論の枠組みを用いて消費者被害の推計を行うことも考えられる24)。
（２）行動経済学の枠組みの導入
また、これまで見てきた比較需要分析は、消費者は合理的な意思決定を行うことを前提としてきたが、現実には消費者の行動自体が限定合理的であることやナイーブな消費者の存在を考慮することも消費者被害の観点から重要である。Bar-Gill（2012）では、不十分にしか合理的でない消費者は、簡便な判断方法（ヒューリスティックス）やだいたいの目
安や見当付け（認知的経験則）に頼って判断するために、予測可能でシステマティックなバイアスと誤解に陥るとする。これにより、このような限定合理的な消費者（ナイーブな消費者）の存在を前提として事業者は自己利益を最大化するような価格設定を行うことで市場が歪められるとし、消費者のバイアスは市場の失敗をもたらすことを指摘している。
このような消費者の行動バイアスへの理解や影響については、行動経済学（Behavioral
Economics）の発展とともに知見の蓄積が進んでいると考えられるが、消費者被害の推計に当たっても、実際には情報の非対称性よりも、このような消費者のバイアスや非合理的な意思決定に起因するものとして被害を定式化していくことも重要であると考えられる。特に、近年はデジタル化の進展やテクノロジーの発展とともに、オンライン取引において、消費者の行動バイアスに付け込み、企業に利する方向へと誘導する「ダークパターン」25)
24)
直接的に消費者被害の推計に関するものではないが、例えば、浅古ほか（2023）においては、情報の非対称性による逆選択の問題について、食品偽装問題の例を用いて解説している（p.288-294）。
25)
ダークパターンについては必ずしも明確な定義はないが、OECD（2022）においては、「特にオンライン・ユーザー・インターフェースなど、デジタル選択アーキテクチャを用いて、消費者の自律性、意思決定又は選択を覆し又は毀損させる商法」という定義を用いている。

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年）の存在が指摘されており、その対応として行動バイアスを悪用する商行為による消費者被害の推計や立証が重要になってくるのではないかと考えられる。
（３）消費者被害の範囲
他方で、考慮すべき消費者被害の範囲を意識することも必要である。例えば、OECD（2020）では、図表５のように商品やサービスそのものに係る金銭的な損害だけではなく、被害を解決するための費用などもその範囲に含まれるほか、心理的影響や時間の浪費など
非金銭的なものも含まれることが示されている。
このため、消費者被害を評価する際には、こういった広範な被害の範囲を考慮することが必要である。金銭的又は非金銭的な被害について挙げている実際に消費者被害を推計する場合には、データの入手可能性や推計の頑強性なども考慮した上で、捕まえたい被害の範囲を明確に定義し、必要性に応じてモデルに組み込むなど検討する必要がある。例えば、上述した比較需要分析においては情報の非対称性による需要曲線の上方シフトを取り上げたところであるが、それ以外にも時間の浪費や返品などによる取引コストの増大などの被害もモデルに組み入れていくことも考えられる。
図表５ 金銭的・非金銭的被害のタイプ
金銭的被害

非金銭的被害・つり上げられた価格

・限定された選択肢

・不備のある製品のコスト（金銭的な影響を及ぼし、構造的被害の結（例：期待される品質水準や機能を持たない製品）

果ともなりうる）

・製品の修理・交換のコスト

・心理的被害・問題解決に係る事務的・移動コスト（例：ストレス、怒り、恥ずかしさ）（例：電話代、交通費）

・個人情報やプライバシーの侵害

・資産価値の低下（例：製品価値を減らす杜撰な修理） ・問題に対応するために必要な時間
・専門家の助言や支援のコスト（例：弁護士費用）

・不便・逸失利益（例：時間の浪費や負傷によるもの）

・怪我や健康への悪影響

・他の財産への損害（出所）OECD（2020）Table 2.1（p.11）を筆者和訳。

（４）データを用いた実証分析の可能性と推計の限界以上で挙げた諸論点などの課題をクリアして消費者被害のモデル化ができたとしても実際に利用できるデータがなければ、消費者被害を立証することは難しい。OECD（2020）に
おいては、消費者苦情や消費者調査、消費者保護機関の保有データ、製品安全データなど
消費者被害の推計に有用な情報源は数多く存在することを指摘している。近年は、POS データなどのマイクロデータの利用可能性も高まっているほか、オンライン調査などの消費

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者調査や実験のコストも低くなってきているところである。このため、既存のデータがない場合であっても精緻にデザインされた調査や実験を行うことで消費者被害の推計に利用できるデータを取得することも検討できるのではないかと考えられる。
しかし、消費者被害の推計の限界についても留意する必要があることは指摘しておかな
ければならない。被害の推計はあくまで一定の仮定のもとでの推定や予測に基づくものであり、完全なデータをもとに消費者被害を計算することとは異なる。このため、置かれている仮定が現実に即していない場合には、推計された消費者被害の利用価値は大きく低下してしまうことになる。しかし一方で、現実に忠実であってもデータの利用可能性がなく実現可能性が低いような仮定やモデルも有用性が損なわれることから、如何に両者のバランスをとりつつ消費者被害の本質を捉えるモデルを構築することが重要となってくると考えられる。消費者被害については限られた情報しか存在しない場合が多く、完全なモデルを構築するのは容易ではないことから、むしろ求められる正確性の水準や推計可能性等を考慮して現実的な分析を検討していく必要があると考えられる。
（５）他分野の参照可能性
消費者被害の推計に関しては必ずしも豊富な先行研究の蓄積があるものではないが、３章以降で紐解いてきたように、ミクロ経済学における余剰分析や法と経済学における損害アプローチ（損害賠償額の推定）など、一般的な分析枠組みを用いることが可能であることが示唆される。実際には、消費者被害を消費者余剰の差として捉えるのならば、必ずしも消費者被害に言及しなくとも厚生分析を用いて望ましい規制や公共政策、プレイヤーへの動機付けなどをテーマとした研究は多く行われているところであり、そのような研究蓄
積を消費者被害のモデル化や推計に応用していくことはできるのではないかと考えられる。
特に、仮想現実を用いたシミュレーションは構造推定の発展をもとに様々な分野で用いられている。例えば、Pappalardo（2022）においても指摘しているように、競争政策の分
野での合併（企業結合）シミュレーションが挙げられる。合併シミュレーションとは、競争当局で企業合併の事前審査において用いられる経済分析であり、合併後の企業がどのような行動をとるかについて、消費者行動（需要側）及び企業行動（供給側）のモデルを「同時に推定し、この推定されたモデルに基づいて、合併という現在起きていない状態の下での企業と消費者の行動を予想した反実仮想分析を行うものである」とされる（上武ほか（2021））。同モデルにおいても合併により市場支配力が強くなることで、どの程度の消費者余剰が毀損されるのかについても定量的に分析される。これは合併が起きる前後の二つの状況を比較し、その差分として消費者余剰の変化を毀損額として捉えるものであり、これまで述べてきたような比較需要分析とも類似していることから、このようなシミュレー
ションを行うための知見は応用可能ではないかと考えられる。
また、牧（2022）において整理された法と経済学の実証分析に対する基本的な分析手続
では、市場や政策に対する経済分析に加えて、不法行為や違法行為が行われている場合には権利の侵害による損害賠償請求を考慮に入れるため、その妥当性を検討するための損害の因果関係の証明や損害賠償額の算定に関する実証分析も対象としていることを指摘して

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いる26）。３章（３）で見てきたように、不法行為等に対する損害賠償の算定の考え方は消費者被害の推計にも活用できる可能性がある。
（６）日本での適用への留意点
これまで述べてきたような経済モデルを用いた消費者被害の推計の枠組みは、欧米などの一部の国の固有の市場や制度等に基づくものではなく、日本においても適用しうるものであると考える。しかし、上記で紹介したような欧米での研究においては、英米法や EU 法をベースに検討がされている場合が多い。このため、実際に日本で受容され、有用なツールとして活用されるためには、実際に日本の消費者法や消費者政策・制度等における諸概
念と整合するように一つ一つ接合して検討し、それを体系化していくことが必要となる。
近年では、ステルスマーケティングに関する規制について検討した消費者庁（2022）において、オンライン取引における不正レビューの消費者厚生への影響を定量的に分析した文献が紹介されるなど、消費者政策・法制度の検討の中で厚生分析などの経済学的な知見が基礎資料として用いられる動きはあるところであるが、日本の法体系上の消費者被害の類似概
念と厚生分析を結びつける着想はまだ蓄積が浅いと考えられる。このため、日本における法制度を対象として、消費者被害の推計に係る理論面及び実証面での更なる専門的知見の収集を丁寧に積み重ねていく必要があると思料される。
６．おわりに
本稿では、消費者被害の定義に関する整理を行った上で、Pappalardo（2022）における比較需要分析の枠組みの下で、経済モデルを用いた消費者被害の推計について検討してきた。同論文においても言及されているように、経済学における消費者余剰の概念は消費者被害を定義するためのベンチマークとして利用できるものの、経済学者や政策立案者の間では、不公正又は欺瞞的行為による消費者被害を定義・推定するために厚生分析の活用やその方法について議論はほとんどなされていない模様である。このような中でも存在する
いくつかの先行研究や消費者被害の応用にも利用可能な研究の断片をもとに、経済モデルを用いた消費者被害の推計についてまとめてきたところ、ミクロ経済学における厚生分析をベースとする比較需要分析の枠組みは消費者被害の推計にも有用となりうることが示唆された。日本の消費者法制や消費者政策を対象として経済モデルを用いた消費者被害の推計の試みは数少ない現状であるが、近年、経済学のビジネス応用や社会実装が進んでいく
中で、行政においても学術的知見の導入環境が整備されてきていると考えられるところ、
今後、日本においても有益な分析研究がさらに進んでいくことを期待したい。

26)

牧（2022）p.43-53。

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