GCOE Discussion Paper Series
Global COE Program

Human Behavior and Socioeconomic Dynamics
Discussion Paper No.207

アップグレード／ダウングレード？
― オンライン・ショッピングにおけるフレーミング効果について ―中島 望

August 2011

GCOE Secretariat
Graduate School of Economics

OSAKA UNIVERSITY

1-7 Machikaneyama, Toyonaka, Osaka, 560-0043, Japanアップグレード／ダウングレード？
― オンライン・ショッピングにおけるフレーミング効果について ―中島望†

オンライン・ショッピングにおける価格設定やオプションの提示方法について，いくつかの実験とモデル分析により検討した。実験で用いたのは，オンライン・ショップとして代表的なものの１つであるパソコンの販売である。顧客が自分の好みに応じてパソコンの仕様を決める際，価格設定やオプションの提示方法によってどのような影響を受けるのだろうか。影響があるとすれば，それはなぜなのか，そしてどういった価格の提示方法がよいのか，といった問題をとりあげた。こうした意思決定フレームの影響に関しては，Tversky と Kahneman によるプロスペクト理論というものがよく知られている。それによると，人は効用の絶対水準に反応するよりも，むしろ何らかの参照点を中心にそこからのゲイン（gain）やロス（loss）に対して反応する。しかも，その反応は参照点のまわりで対称ではなく，ゲインよりもロスへの反応が大きくなる傾向にあるという。そうであれば，何らかの方法で買い手の参照点を高額な点（高級仕様）に引き上げてやると，そこからのダウングレードはロスとして認知されるので躊躇し，その結果として高額なパソコンを選択する，ということが予想される。
そこで，実際にこうしたことが観測されるかどうか，大学生を被験者に３つの実験を行った。
基本的な実験方法･内容は同一で，買い手が選択するオプションとしては，CPU，メモリ，ハード・ディスク，光学ドライブ，その他である。そしてそれぞれのオプションに対して，2〜3 のグレード（水準）を用意し，最低の水準からの「アップグレード」と，逆に最高の水準からの「ダウングレード」，という２つの意思決定フレームを用意し，望ましい水準の組合せを答えてもらった。
最初と２回目の実験では，自記式のアンケートを用いて行い，２回目では選択肢の提示に関してランダム化を行った。実験の結果はいずれも予想されたように，ダウン･グレードの場合の方が高級仕様のパソコンを選択する傾向にある，ということが統計的に有意に認められた。
３回目の実験では，Web を用いることで，より実際のオンライン･ショッピング環境に近づけたが，ダウングレードの場合の方が高級仕様のパソコンが選択される，という傾向は変わらなかった。この実験では同時に，各選択肢の価格に関して各フレームの下での留保価格も尋ねており，それを利用してオプション選択の様子をシミュレートする選択モデルの構築とパラメターの推定を行った。モデルには，ゲインとロスに対する評価の違いと，極端回避の効果を取り込んでいる。
推定結果によると，ゲインに対するロスの評価が約 1.38 倍に拡大されており，これがダウングレードの優位性の原因であることも確認できた。
JEL 分類：

M31，C44，D83

キーワード：†

オンライン・ショッピング，意思決定フレーム，価格設定，選択モデル

大阪大学大学院経済学研究科〒560-0043 豊中市待兼山町 1-7
mail: nakajima@econ.osaka-u.ac.jp

1.

はじめに
経済産業省の調査によれば，日本の BtoC EC 市場規模は順調に伸びており，毎年 10%以上の成長率を示している。オンライン・ショッピングにおいては，買い手とのコミュニケーションの場であるモニター画面をどうデザイン（Web デザイン）するかはきわめて重要な問題である。商品や購入方法のわかりやすさはいうまでもないが，他にも考慮すべき点はいろいろある。
なかでもモニター画面を通した顧客とのやりとりは購入の際の意思決定フレームを提供し，そのフレームが顧客の意思決定に影響を及ぼすと言う意味で重要である。オンライン・ショッピ
ングの場合，顧客は売り手の用意した「意思決定フレーム」のもとで購入決定を行うといことを考えると，売り手としてはどのような意思決定フレームを用意するのが望ましいのだろうか。
こうしたフレームの効果として，Tversky と Kahneman（1979, 1981）によるプロスペクト（prospect）理論というものがよく知られている。それによると，人は効用の絶対水準に反応するよりも，むしろ何らかの参照点からのゲインやロスに対して反応する。しかも，その反応は参照点の周りで対称ではなく，ゲインへの反応よりもロスへの反応の方が大きく反応するという。これをオンライン・ショップとして代表的なものの一つであるパソコンの販売について考えてみよう。そこではたいてい BTO（Build-To-Order）という方式がとられていて，顧客は自分の希望に合うように部品を選択し注文を行う事ができるようになっている。顧客にとっては高い性能の部品を組み合わせて高性能のパソコンにしたり，無駄な仕様を省いて購入コストを引き下げることができるといったメリットがあるが，売り手としてはなるべくオプションのたくさん付いた高価なパソコンを注文して欲しいのは当然である。
本研究では，最初に提示する仕様に注目して検討した。最初に提示するパソコンの仕様は，ハイスペックなものにすべきかそれともロースペックなものにすべきか，という問題である。
プロスペクト理論によれば，ハイスペックを提示することにより，参照点を高く設定できれば，そこからのゲインとロスとの非対称性により，人はダウングレードを躊躇することになるだろう。逆にロースペックを提示し参照点を低くしてしまうと，同様の理由によりなかなかアップグレードしようとはしないと予想される。では実際にはどうであろうか，いくつかの実験を通してさまざまな角度から検討を行った。中でもオプションと価格の提示方法をいろいろ変化させ，被験者の反応について調べてみた。これらの実験は 2000 年〜2002 年にかけて行ったものであり，PC のスペックとしては現在のものとはかなり異なっているが，消費者の選択行動という面では特に問題とならないであろう。

2.

オプションの選択
いくつかの製品カテゴリにおいては，モジュール化が進むとともに製品を構成するデバイスの市場が形成され，それらを外部調達することにより少ない資本でも低価格で顧客の満足する製品を製造することが可能なってきた。また，インターネットと宅配などの物流システムの整備により，販売店ルートを持たなくとも客からの注文を受けて製造（組み立て）を行い，それを販売するということが容易になっている。現在では，こうした環境を利用して成功した Dell-1-

社だけでなく，他の大手 PC メーカから小規模な PC ショップまで，インターネットを利用したPC の直販ルートの重要性はきわめて高い。その直販ルートでは，買い手とのコミュニケーションの場となるユーザ・インターフェースの設計が大切なのは言うまでもないだろう。買い手の側からすれば買い易く満足のいく買い物ができるよう工夫されていることが重要である。例えば，Häubl and Trifts (2000) は買い物行動をサポートする手段とその効果について実験による評価を行っている。売り手側からすればそうした便利さだけではなく，なるべくオプションのたくさん付いた高価なパソコンを注文して欲しい。パソコンのようにシステムとして販売される製品は，多かれ少なかれこうしたオプションの選択が伴ってくる。
オンライン･ショッピングを前提としなければ，オプション選択に関する研究はいくもある。
例えば Puto (1987) は判断の際の参照点の形成についての枠組みを提示し，プロスペクト理論と整合的な実験結果を得ている。また，Park et al. (2000) はオプションの追加／削除に関して３つの実験を行い，価格水準が異なっても削除をためらうことには変わらないのを確認した。またオプションを削除に伴う後悔の念を意識させることでその効果が強化されるが，そもそもそうした商品の購買自体を躊躇する傾向も認められた。本研究はこれらの研究の追試も含め，オプションの採用／不採用という２択の選択肢ではなく中間的な選択肢がある場合への拡張を考慮するとともに，オンライン･ショッピングの環境で実験を行うことにした。
Tversky と Kahneman によるプロスペクト理論によれば，人はゲインよりもロスに注目しがちとなる。そうした傾向のためアップグレードの場合は，それによる効用の増加よりも必要な追加費用のほうに気が向いてしまう。また逆にダウングレードの場合は，それによる低価格化（コスト削減）よりも使い勝手や高性能からの効用低下に注意が向けられる。その結果，アップグレードとダウングレードのいずれも本来より少な目になされ，最終的にはダウングレードのケースの方がより多くのオプション選択や高性能／高機能を選択するという結果となり易いと考えられる。一方，文脈効果に関する研究では，選択肢として中間的なものも用意した場合，オプション選択に伴うリスクを回避しようと無難なものを選択する傾向があることも知られている（例えば，Tversky, A. and I. Simonson, 1993)。

3.

３つの実験とその結果フレーミングの効果（アップグレード vs.ダウングレード）を検討するために，次のような実験を行った。仕様のアップ／ダウンはオプションの採用／不採用とは，少なからず性格の異なった意思決定であると考えられる。２値の判断では，有／無について考慮するのだが，アップ／ダウンの場合は，特定の性質（オプション）が無くなるわけではなく，より高／低性能になるということについての判断である。また，必ずしも２値ではなく多値となっている（その中からいずれかを選ぶ）ため，中間的な無難な選択肢が選ばれやすいとも考えられる。実験は３回行ったが，被験者はいずれも大阪大学経済学部の学生である（比較的均質と考えられる）。また，各実験グループへの割付はランダムに行っている。これらの実験は 2000 年〜2002 年にかけて行ったものであり，PC のスペックとしては現在のものとはかなり異なっているが，消費者-2-の選択行動という面では特に問題とならないであろう。
3.1.

実験１
まずは，アップグレード／ダウングレードの場合にもオプションの有無を選択する
場合と類似した結果が得られるかを確認するための実験を行った。調査票としては次のようなものを用いている。

アップ・グレードしたいものにチェック（9）1年間オンサイトサービス Î □ 3年間オンサイトサービス（＋¥10,000）
10GB HDDÎ □ 15GB HDD（ ＋¥5,000）
普通バッテリÎ □ 大容量バッテリ（ ＋¥5,000）
CD-ROM 24倍速Î □ DVD-ROM 8倍速（＋¥10,000）
Windows 98 SE
Î □ Windows 2000
（ ＋¥5,000）
64MB メモリÎ □ 128MB メモリ（＋¥10,000）
13.3インチTFTÎ □ 14.1インチTFT（＋¥15,000）
Celeron 600MHzÎ □ Pentium III 700MHz（＋¥10,000）

図１. 実験１の調査票の例
この実験の結果を評価するに当たって次のような指標を用いることにした。１つは，８つのオプションのうち上位のオプションをいくつ選んだかという数であり，もう１つはオプション選択に伴う追加金額の合計である。実験結果は以下のようになり，ダウングレードのケースの方がより多くの上位オプションを選択していることが確認できた。
表１. 実験１の結果

アップグレード
ダウングレード

オプション数
3.23
5.62

追加総価格
¥26,817¥49,256 .

いずれも p < 0.01 で有意。

3.2.

実験２
実験１ではアップグレード／ダウングレードが一方向であったが，それによるバイアスを避けるために，両者を混合した選択状況で実験を行った。これは，課題に対する取り組みが消極的な場合，与えられた初期状態が維持される傾向にあることを回避するためである。ここで２つのグループの違いは，一方でアップグレード／ダウング
レードの属性については，他のグループでは逆にダウングレード／アップグレードとなるようにしてある。

-3-□ 3年間オンサイトS.（＋¥10,000）□ 10GB HDD□大容量バッテリ（ ＋¥5,000）□ CD-ROM 24倍速
□ Windows 2000 （ ＋¥5,000）□ 64MB メモリ□ 14.1インチTFT （＋¥15,000）□ Celeron 600MHzÍ □ 1年間オンサイトS.
Î □ 15GB HDD（ ＋¥5,000）
Í □ 普通バッテリ
Î □ DVD-ROM 8倍速（＋¥10,000）
Í □ Windows MeÎ □ 128MB メモリ（＋¥10,000）
Í □ 13.3インチTFTÎ □ Pentium III 700MHz（＋¥10,000）

図２. 実験２の調査票の例
前の実験と同じ評価指標により評価してみると，実験１と同様にダウングレードのケースの方が上位のオプションをより多く選択していることがわかる。ただし，その差は少しではあるが縮まっている。
表２. 実験２の結果

アップグレード
ダウングレード

オプション数
3.34
5.09

追加総価格
¥28,169¥44,184

いずれも p < 0.01 で有意。

なお，これらの実験はもともとフレーミング効果と消費者の商品知識やブランドイメージとの関連を分析するのが主たる目的であったが，ここでは単純にアップグレード／ダウングレードの点にのみ注目して分析を行っている。

3.3.

実験３
実験１と実験２では質問紙を用いたが，この実験３は多少ともオンライン・ショッピングの環境を再現しようと Web 上で行うことにした。また，単なるオプションの有無を決めるのではなく，アップグレード／ダウングレードの特徴を出すために，各属性の水準を３水準としてある。表３には実験３の結果を，また，表４には３つの実験結果をまとめてあるが，程度の違いはあれ，いずれもダウングレードのケースの方が上位のオプションを多く選択していることが読み取れる。しかし一方では，アップグレード／ダウングレードの双方を混在させたり選択肢の数を増やしたりすることで，オプションの選択状況が変化するという面にも注意が必要である。さまざまな要因の影響があるのであろうが，それらの相対的な大きさについて知っておくことも重要なことである。

-4-

◆ 初期(デフォルト)の価格:¥151,800.◆ CPU(プロセッサ):~ インテル・ペンティアム Ⅲ 866MHz-M{ インテル・ペンティアム Ⅲ 1000MHz-M[ ¥5,000.-追加]{ インテル・ペンティアム Ⅲ 1200MHz-M[¥25,000.-追加]◆ メイン・メモリ:~ 128MB{ 128MB Î 256MB[¥13,000.-追加]{ 128MB Î 384MB[¥25,000.-追加]◆ ハード・ディスク:~ 20GB{ 20GB Î 30GB[¥10,000.-追加]{ 20GB Î 40GB[¥17,000.-追加]◆ CD-ROMドライブ:~ 内蔵CD-ROMドライブ{ 内蔵CD-RWドライブ[¥10,000.-追加]{ 内蔵DVD-ROM/CD-RWドライブ [¥20,000.-追加]

図３. 実験３の調査票の例（Web 上，選択肢２→３）

表３. 実験３の結果

CPU1200MHz
CPU1000MHz
CPU866MHz
Mem.384MB
Mem.256MB
Mem.128MB
HDD40GB
HDD30GB
HDD20GB
DVD/CD-RW
CD-RW
CD-ROM

Upgrade_F.
12.2（%）
68.9
18.9
15.6
62.2
22.2
26.7
44.4
28.9
48.9
37.8
13.3

Downgrade_F.
33.6（%）
52.6
13.8
37.9
50.9
11.2
45.7
34.5
19.8
54.3
37.1
8.6

表４. ３つの実験の結果
調査方法
調査時期
オプション数
選択肢数
有効サンプル数
調査対象
フレーミング効果

実験 １調査票
2000.1082242名
大学生・院生○実験 ２
調査票
2001.982245名
大学生・院生
○

実験 ３
オンライン
2002.243206名
大学生
○

追加総価格
アップグレード
ダウングレード¥26,817¥49,256¥28,169¥44,184¥36,122¥47,483

いずれも p<0.01 で有意-5-4.

実験３についての分析モデル
フレーミング効果の影響を調べる目的でいくつか実験を行ったが，実験３では他の実験と同様のオプション選択以外に，オプションと追加／払戻金額とのトレードオフ関係について，適切と思われる金額を自己申告してもらっている（図４参照）。ただし，オプション選択時の意思決定結果に影響されないよう，与えられたフレームとは別のフレームの下で自己申告をさせた。この結果をうまく利用すれば，アップグレード／ダウングレードという意思決定フレームの違い，言い換えるとゲインとロスの違いを分析することができよう。また，選択肢が２つの場合と比較すると，選択肢が３つになると中間的なオプションを選択する被験者が圧倒的に多くなる。両極端のオプションを避けて，ある意味で「無難な」中間的なオプションを選ぼうとする傾向が強いと言えよう。こうしたいくつかの要因が影響し合ってオプションの選択が行われていると考えられる
わけで，それらの影響の大きさをきちんと評価しておくことは，オンライン・ショッピングでの販売方法を決める上できわめて重要である。
形式:
CPU（プロセッサ）:
メイン・メモリ:
ハード・ディスク:CD-ROMドライブ:

ノート型パソコン （¥212,800.-）
インテル・ペンティアムⅢ 1200MHz-M
384MB
40GB
内蔵DVD-ROM/CD-RWドライブ

ダウングレードしてもよいと考える払戻し金額の「下限」を記入：¾ CPU: インテル・ペンティアムⅢ 1000MHz-M へ¾ CPU: インテル・ペンティアムⅢ 866MHz-M へ¾ メイン・メモリ: 256MB へダウングレード¾ メイン・メモリ: 128MB へダウングレード¾ ハード・ディスク: 30GB へダウングレード¾ ハード・ディスク: 20GB へダウングレード¾ CD-ROMドライブ: 内蔵CD-RWドライブ へ¾ CD-ROMドライブ: 内蔵CD-ROMドライブ へ円
円
円
円
円円
円
円

図４. 選択肢の金銭的評価の調査例

表５. 金銭的評価の結果（平均，最高仕様を基準に表示）

CPU1200⇔866MHz
CPU1200⇔1000MHz
Mem.384⇔128MB
Mem.384⇔256MB
HDD40⇔20GB
HDD40⇔30GB
DVD/RW⇔CD-ROM
DVD/RW⇔CD-RW

Upgrade_F.
¥16,677¥5,802¥15,603¥5,581¥16,987¥5,543¥21,353¥8,034-6-

Downgrade_F.
¥23,027¥12,940¥20,559¥10,984¥19,906¥10,852¥26,048¥14,762

4.1.

プロスペクト理論と危険回避
Tversky と Kahneman (1979, 1991) によるプロスペクト理論によれば，価値関数（valuefunction）は，(1) 参照点に依存（絶対水準ではなく，ある参照点からのゲイン／ロスに依存）(2) リスク回避的（ゲインよりもロスの方が急勾配）(3) ゲイン／ロスの価値に対する感度（sensitivity）が逓減といった特徴を持つ。また，ゲインとロスとの非対称性については，Tversky and Kahneman (1991）
や Hardie et al. (1993) などに倣って，１つのパラメターλを用いて次のように表すことにする。
ここで r は参照点である。
R(x) = u (x) – u (r)x≥ r

R(x) = [u (x) – u (r)] /λx< r

今，アップグレードのフレームでの価値関数を金額換算で y=f（x）とし，ゲインとロスの違いを前述のように１つのパラメターλで表現することにすれば，実験で得られたデータは次のように記述できる。まず，アップグレードのフレーム下で以下のようなトレードオフ自己申告を行ったとする。
X1（低） →

X2（中）〜Y1 = f（X2 – X1） 円以下なら支払可能

X1（低） →

X3（高）〜Y2 = f（X3 – X1） 円以下なら支払可能

このとき，極端の回避ということを考えなければ，パラメターλと関数 y=f（x）を用いることで，ダウングレードのフレームでの状況を次のように表現できる。
X3（高） →

X2（中）〜Z1 = f（X3 – X2）/λ 円以上の払戻が必要

X3（高） →X1（低）〜Z2 = f（X3 – X1）/λ 円以上の払戻が必要

同様に極端の回避の影響が無い場合を想定すれば，ダウングレードのフレーム下でのトレードオフ自己申告結果を利用して，アップグレードのフレームでの状況を等価金額により記述することができる。

4.2.

極端の回避

実験３の結果（表３）を見ると，いずれの属性についても，３つの選択肢の中で無難と思われる中間的な選択肢を選択している被験者が圧倒的に多い。これは被験者にとって，アップグレード／ダウングレードという意思決定フレームの影響だけでなく，「極端の回避」として知られる文脈効果も影響を及ぼしているからだと考えられる。
そこで，次にこのような「極端の回避」への対処について考えてみる。そのオプションの選択状況を（効用をベースとした）選択モデルで表現しようとすれば，中間のリスク回避的な選択肢に対して何らかの正の効用を付与する必要がある。しかもその効果は，他の選択肢がどれ-7-くらい異なっているのかといった選択肢の「分布状況」にも関係していると思われる。その分
布状況の影響を表現するのに，機能的に見た選択肢の効用の分布，あるいはその代理指標としての顧客への提示価格の分布を使うことが考えられる。具体的には，顧客への提示価格を利用して，(1) ３つの選択肢の「重心」を求め，(2) 重心からの距離に基づいて，選択肢の「極端の回避性」を記述することにした。ただし，一般には，オプションによって価格水準そのものが大きく異なる場合もある。そうした場合，単純な距離そのものではなく，変動係数にならって，距離を重心のサイズで正規化しておくなどの対処も必要となってくる。

4.3.

オプションの選択モデル

これまでの議論をまとめると，被験者はオプション選択に際して，各オプションの価値とその価格（あるいは払戻金）を天秤にかけると同時に，平均的なオプションから大きく外れないようにしながら判断を下しているように思われる。従って，各オプションに対する被験者の効用は次のような形に書くことができるだろう。ここで，Net Utility は等価金額で測られているものとする。
U = （各オプションの価値）−（差額）+ α・（重心からの距離）=（Net Utility）+ α・（重心からの距離）

そして，確率的効用理論の枠組みで，効用の分布が独立で分散が同一の極値分布に従うと仮定すれば，各選択肢が選択される確率は次のような Logit モデルで表現される。
exp(βUi)
Prob{選択肢 i} =⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯
exp(βU 低) + exp(βU 中) + exp(βU 高)

ここで，β は効用の確率分布のバラツキを反映したパラメターである。

5.

モデル・パラメターの推定
推定すべきパラメターとしては，価値関数，フレーミング効果，極端回避の効果に関するものがある。ここでの主たる関心は後の２つであり，各属性のオプション数が３と少ないことも考慮して，価値関数自体は上に凸な y = f（x）= xb であると仮定する。そしてまずは自己申告によるオプションの等価金額評価のデータを利用して，λと b とを求めてみた。その結果，λ=0.790，b=0.737 という値が得られた。このλと b とは価値関数を通じて密接に関係しているため，以下ではこの b=0.737 という値をまずは固定して議論する。

-8-

V （value）
V(x)=xbY1（b = 0.737）

Y2
CPU 1200（ 参照点 ）CPU866 CPU1000
CPU1000

1200

CPUx866（参照点）

CPU

Z1
Z2
ロス時の効果：1/λ 倍に拡大

図５. 価値関数
まず，先ほどのλの推定値（λ= 0.790）を用いてαとβを推定してみた結果が表６である。結果はいずれも有意であり，属性ごとに推定したβの値には大きな違いが無い。
表６. λの推定値（λ= 0.790）を用いてαとβを推定
パラメター
αβ(CPU)β(Mem)β(HDD)β(Drive)

推定値- 0.7310.675E-40.695E-4
0.900E-40.760E-4

標準誤差
t-値
0.140
- 5.210.112E-4
6.02
0.133E-4
5.23
0.201E-4
4.47
0.174E-4
4.35
Log(LH) = - 832
BIC= 845

そこで，このβを属性によらないと仮定した上で，λも含めて推定しなおした結果が表７である。
λも含めて推定したためか，先ほどよりも良好な結果が得られている。
表７. α，β，λの推定結果
パラメター
αβλ

推定値
- 0.7640.734E-40.723

標準誤差
t-値
0.218
- 3.500.082E-4
8.96
0.104
6.94Log(LH) = - 824
BIC= 831

パラメターの推定値がいずれも有意であることから，アップグレード／ダウングレードのフレーミング効果が影響しているだけでなく，極端を回避して無難な選択肢を選ぼうとする傾向があることも確認できる。また，ゲインとロスと非対称な関係を表すλの推定値は 0.73 であり，ゲイ-9-

ンと比べるとロスは 1/λ=1.38 倍に拡大して評価される。そのため，ダウングレードのケースの方が上位のオプションをより多く選択する結果となる。ただし，極端を回避しようという心理も働くため，選択肢の分布にも配慮する必要がある。

6.

実験結果とその応用
これまでに行った３つの実験とその分析結果から，オプション選択の際のアップグレード／ダウングレードのフレーミングの効果は安定して現れ，ダウングレードの場合の方が上位のオプションを選択する傾向が再確認された。しかしこの結果から短絡的に，常にダウングレードのフレームを用意すべきだと結論付けるのは危険である。Park et al. (2000) も指摘しているように，ダウングレードのフレームは買い手に対して後悔の念を引き起こさせたり，購買意欲を減退させたりする副作用がある。また，選択肢の配置によっては極端の回避の効果が強く，せっかくのダウングレードのフレーム効果が弱められたりすることもある。

図６. デル社の例
実務の面では，いちはやく BTO によるパソコンの販売を行ったデル社の取り組みが参考になる。
見込み客が他社に流れないように，まずは低価格であることを印象付けるためにも，そのままではアップグレードのフレームになってしまう低スペックで低価格の製品を見せる。しかしそれに惹かれてやってきた見込み客に対し，低価格モデルだけでなくそれと一緒にいくつかの中級モデ- 10 -

ルや高級モデルも提示することで，無理をせずにより上位のダウングレードのフレームへと誘い込むような工夫をしているようである。また，アップグレードのフレームでも，選択肢の提示方法の工夫で参照点を移動させるような工夫も見られる。図６のように選択肢の数を増やしたり，推薦や特売といった表示を利用して，買い手の参照点を引き上げようとする作戦である。こうしたいろいろな取り組みはさすが実務家の本領発揮といったところであろうが，さまざまな効果が複雑に影響しあうモニター画面というユーザとのインターフェース，そこでの影響要因をきちんと把握し，測定することで，さらに効果的なオンライン・ショッピングをデザインできるようになるであろう。

［参考文献］
Hardie, B.G.S., E.J. Johnson and P.S. Fader (1993), “Modeling Loss Aversion and Reference Dependence
Effects on Brand Choice,” Marketing Science, Vol. 12(4), 378-394.
Häubl, G. & V. Trifts (2000), "Consumer Decision Making in Online Shopping Environments: The Effects
of Interactive Decision Aids," Marketing Science, Vol. 19(1), 4-21.
Kahneman, D. and A. Tversky (1979), “Prospect Theory: An Analysis of Decision Under Risk,”
Econometrica, 47 (March), 263-291.
Park, C.W., S.Y. Jun and D.J. Macinnis (2000), “Choosing What I Want Versus Rejecting What I Do Not
Want: An Application of Decision Framing to Product Option Choice Decisions,” J. of Marketing Research,Vol. 37, 187-202.
Puto, C.P. (1987), “The Framing of Buying Decisions,” J. of Consumer Research, Vol. 14, 301-315.
Tversky, A. and D. Kahneman (1981), “The Framing of Decisions and the Psychology of Choice,” Science,
211, 453-458.
Tversky, A. and D. Kahneman (1991), “Loss Aversion and Riskless Choice: A Reference Dependent
Model,” Quarterly Journal of Economics, 106 (November), 1039-1061.
Tversky, A. and I. Simonson (1993), “Context-Dependent Preference,” Management Science, Vol. 39, No.
10, pp. 1179-1189.

- 11 -Upgrading or Downgrading?
― Framing Effects in Online Shopping Environments ―Nozomi NAKAJIMA†

Recent development in behavioral decision theory reveals the important role of decisionenvironment in the consumer's evaluation and choice processes.

Often it is referred as "decision framing."

Of particular interest is the online shopping environment, where buyers are usually forced to make theirdecisions under the sellers' (programmed) guidance on their web sites.

How can the decision frames

constructed in online shopping environment influence consumers' decision making?

What should be done

to exploit the characteristics of their framed decisions in the design of online shopping environments?
In the present study, we considered an online PC shop as an example because it is one of the mostpopular and typical online shops and it will help us get insights into the consumers' online-framed decision
characteristics.

Buyers are usually led to specify the configurations of personal computers, i.e., CPU,

memory and hard drive size, type of optical drives, etc., taking their preferences and budgets into account.
In the course of specification processes, their decisions are framed in some ways and influenced by them.
Among other things, the way the choice alternatives are presented (upgrading/ downgrading, etc.), fromwhich buyers are expected to choose, is of special interest because it can be easily controlled by the sellers.
Experimental studies were conducted to investigate the influence of some decision frames
including the flow of selection process, the number of alternatives, the price intervals of the alternatives,
and the default choice settings.

The extremeness aversion, the shifts of the reference points, and thetradeoff between utility and economic loss aversion, are the examples of the involved effects.

Above all,particular attention was paid to the default choice settings that provide the total prices as well as thereference points.

Based on the results of the experiments, a set of theoretical conclusions and managerial

implications of default choice settings are discussed.

JEL code: M31，C44，D83
Key words: online shopping, decision framing, pricing, choice model† Graduate School of Economics, Osaka University

Machikaneyama, Toyonaka, Osaka 560-0043
mail: nakajima@econ.osaka-u.ac.jp- 12 -