Title

世界金融危機による消費者の食品購買行動の変化 : 日別POSデータによる分析

Author(s)福島, 和宏; 中谷, 朋昭; 上田, 雅夫

Citation

北海道大学農經論叢, 66, 13-19

Issue Date

2011-03-31

Doc URL

http://hdl.handle.net/2115/45390

Typebulletin (article)

File Information

66̲13-19.pdf

Instructions for use

Hokkaido University Collection of Scholarly and Academic Papers : HUSCAP

農経論叢 Vol. 66（2011）Mar. pp. 13−19
The Review of Agricultural Economics

世界金融危機による消費者の食品購買行動の変化−日別POSデータによる分析−
福島

和宏・中谷

朋昭・上田雅夫

Influence of the Global Financial Crisis on Grocery-purchasing Behavior ofConsumers: Analysis of Daily Scanner Data
Kazuhiro FUKUSHIMA, Tomoaki NAKATANI and Masao UEDA

Summary
In this paper, we analyzed the influence of the Global Financial Crisis on the grocery-purchasing behavior ofconsumers in Japan. We used the daily scanner data of a supermarket chain in Hokkaido, aggregated over the top ten
branches in terms of the number of customers between January 2008 and December 2009. We built systems of itemlevel demand functions for four categories: raw eggs, milk (excluding low-fat milk), natto (fermented soybeans), andtofu. Each system was estimated for the pre- and post-crisis periods. The overall results show that, in most of the categories, the consumers became more sensitive to prices after the crisis. With regard to item-level price elasticity, we
found three types of changes in the estimates of own- and cross-price elasticities, which were increased own elasticity only, both increased own and cross elasticity, and increased cross elasticity only.
１

はじめに大幅な伸びを示している．また，今後の食の志向

2008年９月に米国の世界的投資銀行が経営破綻についても，安全性や健康志向を上回って，経済したことに端を発するいわゆる世界金融危機は，性が最大の関心事となっている．

世界経済に深刻な不況をもたらした．日本におい

以上のように，世界金融危機を境として，消費てもその影響が現れている．例えば完全失業率は，者の食に対する関心事は，食費の節約に向けた変2008年前半には約4.0%であったものが，2009年化があったものと強く推察される．そして，1970後半には約5.5%を超えるまでに上昇している．

年代の高度経済成長や1980年代のバブル経済期を

この影響を消費水準指数（2007年基準）からみる

経て，成熟化したといわれる食料消費に変化が起と，2008年第Ⅰ四半期の97.8（総合）から，2009こった可能性も否定できない．成熟化の議論の中年第Ⅳ四半期の95.6へと低下している．食品につでは，食料消費における価格や所得の影響が低下いても，98.1から95.6へと同様の低下傾向が認めすると指摘されてきた（時子山, 1999）．しかし，られる

註１）．

世界金融危機を経て，消費者の食品購買行動は価

さらに，消費者の食に関する経済性志向へのシ

格により強く影響を受けるようになり，その結果フトも顕著である．日本政策金融公庫が定期的にとして価格弾力性に変化が生じたのではないかと「食費を節約した
行なっている調査註２）によれば，予想される．

い」という経済性志向を示した回答者は，金融危

そこで本稿では，量販店における個別商品（以機前の2008年５月に実施された調査では全体の下，アイテムという）の販売数量と金額を記録し27.2%であったものが，金融危機後の同年12月にたＰＯＳデータを用いて，世界金融危機前後におは34.6%となり，2010年１月の調査では43.2%とける消費者の食品購買行動の変化を実証的に明ら

13北海道大学農経論叢

第66号

かにすることを目的とする．そのために，アイテ既存研究が取り扱ってきたＰＯＳデータは，東ムごとの需要関数を金融危機の前後で計測し，推京近郊や全国の購買を記録した大規模なものであ定された需要の価格弾力性の変化を考察する．需った．これに対して，北海道内で収集されたＰＯ

要の価格弾力性の変化をみることによって，金融Ｓデータを本格的に分析したものは見あたらない．

危機前後における購買行動の変化の有無や，変化

上述のように，ＰＯＳデータの分析は精緻化されがあったとすれば，どのようなものであったかをる方向にあるが，本稿では，道内で収集されたＰ明らかにできると考える．

ＯＳデータ分析の端緒として，基礎的なモデルに以下，次節ではＰＯＳデータを用いた既存研究よる第一次的な分析を試みるものである．

を整理し，３節では分析モデルとデータについて３説明する．需要関数の計測結果と価格弾力性の推分析モデルとデータ定結果に関するまとめは４節で行ない，５節にお１）分析モデル

いて本稿で得られた知見と含意をまとめる．

各アイテムの需要モデルは，庄野他（2000）や大石（2006）などと同様に，∏式のように定式化

２

ＰＯＳデータを利用した既存研究した．分析対象品目はいわゆる日配品であること

ＰＯＳデータは，店舗レジにおいてバーコードから，習慣の効果を表す前日の販売数量を説明変の読み取りによって個別商品の販売だけを記録し数に用いている．

たものと，購買者の情報とともに販売が記録され

36

j ＝1

k ＝1qi, t＝βi, 0＋Σβi,j pj, t＋γi q i, t−1＋Σδk Dk ＋εi, tたものの二つに大別される．後者は，特に顧客Ｉ∏∏式における変数とパラメータの内容は，以下Ｄ付きＰＯＳデータといわれている．日本の農業経済分野におけるＰＯＳデータを用いた研究は，の通りである．添え字 t は日付を表す．

1990年代後半から盛んになされるようになってき

q i , t ：アイテム i の販売数量（対数値）た．例えば，川村（1999），澤田（1999），外園

pj , t ：アイテム j の単価（対数値）

他（2009）などが代表的な事例である．

Dk ：曜日ダミー．火曜日（k＝1）〜日曜日（k＝6）

この中で，日別ＰＯＳデータを用いた既存研究であり，該当する曜日は 1 ，それ以外は 0には，大石（2006，2008），庄野他（2000），高橋

ε ：撹乱項i, t（1992）などがある．高橋（1992）および庄野他

βi ,0 ：定数項

（2000）は，牛乳・乳製品のアイテム別需要関数に

βi , j ：価格弾力性．i＝jのときは自己価格弾力性，よって需要の価格弾力性を推定し，自己価格弾力i ≠j のときは交差価格弾力性を表す性およびアイテム間の競合・代替関係を分析してγi ：習慣の効果を表すパラメータいる．また，大石（2006）はビール・発泡酒を，大δk ：曜日効果を表すパラメータ

石（2008）では納豆を対象として，庄野他（2000）と同様の分析を行なっている．

なお，ＰＯＳデータの特性から，購入者の所得ＰＯＳデータは，購入者の家族構成や家計所得，やその他の属性に関する情報を得ることができな支出額といった社会経済的属性に関する情報を含いため，これらの変数をモデルに組み入れることまないため，AIDSモデルのような通常の需要分はできなかった．庄野他（2000）や大石（2006）

析に供される標準的モデルを適用することは難し

では，普通最小二乗法（ＯＬＳ）によって∏式をい．そのため最近では，顧客ＩＤ付きＰＯＳデーアイテムごとに推定している．本稿では，より効タや，市場調査会社によって購入者の個人属性と率的なパラメータ推定値を得るために，品目ごとともに購買金額や数量を記録したスキャンパネルにアイテムをまとめた方程式体系を構築し，データを用いて，計量経済学的な需要分析の標準

Seemingly Unrelated Regression (SUR）によって的モデルを用いた研究もなされるようになってき推定した註３）．

た．このような例として，田口（2003）や氏家

２）デ ー タ（2002a，2002b，2004）などが挙げられる．

本稿で利用するデータは，札幌市に本部を置く

14

世界金融危機による消費者の食品購買行動の変化

生活協同組合コープさっぽろ（以下，コープさっ日まで（212日間）とする．2008年と2009年で同ぽろ）の各店舗における販売実績を記録した日別一の期間をとったのは，計測結果を比較する際にＰＯＳデータである．コープさっぽろは，2010年

季節性を考慮しなくて済むようにするためである．

１月現在，北海道内で99店舗を展開している．本註４に記した手順によって整理したところ，分析

稿では，道央地区にある41店舗のうち，2008年１に供するデータの観測日数は，鶏卵で前半167日，月１日から2009年12月31日までの２年間（731日間）後半204日，牛乳で192日，212日，納豆と豆腐はにおける来店客数（食品レジ通過人数）の上位10213日，212日となった．

店舗のデータを集計して利用する．

表１には，金融危機前後の期間における各アイ分析対象とする品目は，いわゆる日配品の中でテムの平均単価と，１日当たりの平均売数（対象も購入頻度が高いと考えられる「鶏卵」，低脂肪10店舗合計）も掲載されている．これによると，乳などの加工乳を除いた「牛乳」，「納豆」，「豆腐」

平均単価は鶏卵のアイテム1および納豆のアイテの４品目である．これら品目のＰＯＳデータを10ム２で下落している以外は，すべてのアイテムで店舗で集計し，上記期間における累計売数の上位0.4％〜13.2％，平均して約5.5％上昇している．

３アイテムを選択する．日配品においては，アイアイテムごとの１日当たり平均売数は，平均単価テムの改廃がしばしば発生するが，累計売数の算が下落した鶏卵のアイテム1で約80％，納豆のア出に際しては，上記２年間にわたって販売実績がイテム２で約20％増加している．しかし，牛乳の註４）．各品目において選アイテム２のように，平均単価と平均売数がとも択されたアイテムと，期間累計売数に占めるシェに上昇しているものもある．これは，他の２アイアを表１に示した．各品目のシェアをみると，鶏テムと比較して，アイテム２の平均単価上昇率が卵と牛乳では上位３アイテムでそれぞれ約70〜80低かったことが原因であると推察される．豆腐は，％を占めているのに対して，納豆と豆腐では35〜３アイテムともに平均売数が減少している．

あるアイテムに限定した50％となっている．
４

実際の計測においては，2008年９月に世界金融計測結果と考察危機が顕在化したことを考慮して，金融危機の前

１）計測結果後で期間を二分する．金融危機前の期間として品目ごとにまとめた方程式体系の推定結果を，2008年１月１日から７月31日まで（213日間），金表２から表５に掲げた．推定結果をみる前に，表融危機後の期間として2009年１月１日から７月31の体裁について説明しておく．表には，各アイテ

表１

選択されたアイテムと金融危機前後の平均単価および平均売数

品

目

鶏卵
アイテム
アイテム
アイテム

牛格

シェア

平均単価（円／個） 平均売数（個／日）

１２３

道内ブランド卵
ＰＢ卵
道内ブランド卵

10個入
10個入
10個入

42.9％
14.0％
12.0％

危機前
156.73176.79128.55

危機後
148.85186.35145.46危機前307.78237.71302.49

危機後
571.91257.53299.96１２
３ＰＢ牛乳
道内ブランド牛乳
ＮＢ牛乳

1000ml1000ml1000ml

52.5%
17.8%
13.4%

154.48123.22150.45164.30127.42
162.73774.90307.76253.98688.47380.28256.79

１２３ＰＢ納豆
ＮＢ小粒納豆道内ブランド納豆

45g×350g×3
45g×3

13.9%
13.5%
8.1%

70.14
105.30
92.74

76.72
97.45
93.66

351.28188.8289.06

235.48226.60162.96１２３ＰＢ木綿豆腐
ＰＢ絹豆腐
ＰＢ絹豆腐

340g
300g
340g

18.8%
18.4%
12.1%

87.54
58.33
87.73

89.75
61.49
88.12

189.98224.12136.49176.28223.50110.54

豆アイテム
アイテム
アイテム

豆

規

乳アイテム
アイテム
アイテム

納アイテムの内容

腐アイテム
アイテム
アイテム

註：ＰＢはコープさっぽろのプライベートブランドを，ＮＢはナショナルブランドを表す．シェアは，対象とした10店舗における各品目の累計売数（2008−2009年）に占める各アイテムの割合である．平均単価および平均売数は，金融危機前後の期間における対象10店舗の平均値である．

15北海道大学農経論叢第66号

ムに関するパラメータ推定値などが行ごとに示さ表２れている．各行において，上段は金融危機前の期

βi ,1−4.849
アイテム１−4.638

間の，下段は金融危機後の期間の推定結果である．また，パラメータ推定値を収録した最初の３鶏卵の計測結果
βi ,2βi ,3−6.219
0.326 −3.853

アイテム２列において，対角線上のセルは自己価格弾力性で−1.991−6.823γiadj-R2 LB
0.126 0.886
8.67*
0.157 0.916 14.82*
0.132 0.790 11.69*
0.171 0.861 11.52*
0.156 0.680 1×10−3
3.88*
0.256 0.532

あり，それ以外は交差価格弾力性である．表が煩アイテム３雑になることを防ぐために，標準誤差やｔ値，有註：各アイテムの行において，上段は金融危機前の期間の，下段は金融危機後の期間における計測結果である．空欄のパラメータは，５％水準で有意ではなかったことを表す．adj-R2は自由度修正済決定係数であり，ＬＢは，残差の自己相関の有無を検定するLjung-Box統計量である．*は有意水準５％以下で有意であることを示す．

意水準５％で有意にならなかった変数や曜日ダミーにかかるパラメータ推定値の掲載を省略している註５）．

π

まず，全体の計測結果についてまとめておく．

牛乳

自由度修正済決定係数（adj-R2）の値からモデル

次に，表３にまとめた牛乳の推定結果によれば，のあてはまり具合を見ると，鶏卵のアイテム３でアイテム１においては，自己価格弾力性とアイテやや低いものの，その他のアイテムでは0.7〜0.9

ム２との交差価格弾力性が有意であるが，金融危となっており，日別ＰＯＳデータによる分析とし機前後で比較すると，それぞれ3.99から3.10，て，あてはまりは良好である．Ljung-Box 検定に1.35から0.46へと低下している．アイテム２につよって誤差項の系列相関の有無を検定したところ，いては，金融危機前には自己価格弾力性とアイテ

多くのアイテムで「誤差項に１次の自己相関はな

ム３との交差価格弾力性が有意であり，それぞれい」という帰無仮説が棄却される結果となった註６）．

13.90と5.60と大きな値である．金融危機後では，また，日別ＰＯＳデータを用いた既存研究では，アイテム１との交差価格弾力性も有意となり，需要の交差価格弾力性が有意に負となるような結6.29と大きい．自己価格弾力性とアイテム３との果も散見されるが，表２から表５に示したパラメ

交差価格弾力性は，それぞれ，12.03と2.68となっータ推定値の符号をみると，いずれも矛盾が認めた．

られない．

表３

２）品目ごとの計測結果

βi ,1−3.987
アイテム１−3.097

では，鶏卵，牛乳，納豆，豆腐の順に，品目ごとの計測結果をみていくこととする註７）．
∏ 鶏牛乳の計測結果
βi ,2βi ,31.354
0.464−13.897 5.599
6.290 −12.033 2.676
6.041
3.684 −11.288
6.876
5.321 − 6.429

アイテム２

卵

アイテム３

鶏卵の推定結果は表２にまとめた．アイテム１
では，金融危機の前後を通じて，自己価格弾力性

註：表２に同じ．

のみが有意となっているが，その値にはほとんど∫

納γi
adj-R20.405 0.862
0.240 0.882
0.249 0.782
0.303 0.760
0.277 0.754
0.483 0.723

LB
1.32
3.21
19.61*
48.18*
27.37*
26.77*

豆変化が認められない．アイテム２では，自己価格納豆の推定結果（表４）では，アイテム１にお弾力性が6.22から3.85へと低下している．また，いては，金融危機の前後ともにアイテム３との交アイテム１との交差価格弾力性は，金融危機後に差価格弾力性は有意ではない反面，自己価格弾力は0.33で有意となった．この結果は，アイテム１性およびアイテム２との交差価格弾力性はともにの価格上昇（減少）はアイテム２の販売数量増加有意であり，その値も，自己価格弾力性は3.76か（減少）をもたらすが，アイテム２の価格変化はら4.26へ，アイテム２との交差価格弾力性は0.24

アイテム１の販売数量に影響を及ぼさない，といから0.29へと，若干上昇している．アイテム２でうことを意味する．つまり，アイテム１とアイテは，金融危機の前後ともに，自己価格弾力性だけム２との間における代替関係は，非対称であるとが有意であり，その値も4.02と3.97というように，いえる．一方，アイテム３では，自己価格弾力性ほとんど変化がみられない．アイテム３についてのみが有意であり，その値は1.99から6.82へと大みると，金融危機以前には自己価格弾力性，交差きく増加している．

価格弾力性ともに有意ではなかったが，金融危機

16世界金融危機による消費者の食品購買行動の変化以降になると，自己価格弾力性が3.22で有意に計

豆のアイテム１，③のカテゴリでは，鶏卵のアイ測された．

テム２，牛乳のアイテム２，３，豆腐のアイテム

表４

納豆の計測結果

βi ,1−3,765
アイテム１−4,256
アイテム２

βi ,20.241
0.289−4.020−3.966

アイテム３

２，④のカテゴリでは，鶏卵のアイテム１，納豆
βi ,3−3,220

γiadj-R20.319 0.749
0.219 0.810
0.234 0.874
0.300 0.853
0.673 0.773
0.360 0.816

LB
17.22*
29.13*
73.84*
55.15*
2.09
1.39のアイテム２である．牛乳のアイテム１と豆腐のアイテム３については，自己価格弾力性および交差価格弾力性がともに，金融危機後の方が小さくなるという結果となった．

註：表２に同じ．

ª 豆

５腐おわりに本稿の目的は，2008年秋に発生した世界金融危

最後に，豆腐の推定結果（表５）をみると，ア機の前後における消費者の食品購買行動の変化を，イテム１では金融危機前には有意ではなかった自ＰＯＳデータによって実証的に明らかにすること己価格弾力性が，金融危機後には2.12で有意になであった．この目的を達成するために，鶏卵，牛っている．逆に，交差価格弾力性については，有乳，納豆，豆腐の４品目を対象に，品目ごとの需意であったアイテム２が有意ではなくなり，代わ要モデルを推定して分析したところ，金融危機前

りにアイテム３が有意となった．アイテム２では，と比較すると，金融危機後には有意となる価格弾自己価格弾力性は5.51から3.98へ低下しているも力性が増加しているという結果を得た．また，個のの，金融危機前には影響を及ぼさなかったアイ

別のアイテムでは，b自己の価格により敏感に反応するようになっテム１との交差価格弾力性が1.67と有意になっている．アイテム３においては，金融危機前には，た
b自己の価格および競合するアイテムの価格の自己価格弾力性およびアイテム２との交差価格弾力性が有意であったが，金融危機後になると，ア双方に，より敏感に反応するようになった

イテム２との交差価格弾力性のみが有意となってb競合するアイテムの価格により敏感に反応すいるものの，その値は1.28と低下している．
表５るようになった豆腐の計測結果
βi ,1

アイテム１
アイテム２
アイテム３

βi ,24.202という３パターンに分類することができた．ただ
βi ,3−2.118

1.708−5.511
1.672 −3.978
4.336 −1.326
1.279

γi
adj-R20.564 0.777
0.701 0.729
0.190 0.850
0.301 0.723
0.494 0.777
0.667 0.718

LB
44.21*
39.13*
63.48*
50.37*
41.58*
37.32*

し，金融危機後には価格への反応が低下しているアイテムも見受けられた．
したがって，本稿で想定した「世界金融危機前後で消費者の購買行動に変化があったのではないか」という仮説は，おおむね支持されたといえる．

註：表２に同じ．

そして，購買行動の変化は，アイテムごとに異な

３）計測結果のまとめっていた．ただし，本稿の分析には購買行動に影以上の計測結果から，全般的に，金融危機前と響すると考えられる重要な経済変数が組み込まれ比較して，金融危機後には，有意となった価格弾ていない店に留意が必要である．

力性が増加している点が注目される．また，個別

これらの点に留意しつつ，本稿の分析結果が持の価格弾力性の変化をみると，①自己価格弾力性つ含意として，例えば，スーパーにおける価格戦が増加しているアイテム，②自己価格弾力性およ略のあり方を挙げることができる．すなわち，一び交差価格弾力性がともに増加しているアイテム，律の値下げという戦略だけでなく，アイテム間の③自己価格弾力性は低下しているものの，交差価競合関係を考慮した値下げ・据え置きといった意格弾力性が増加したり，新たに有意となったアイ思決定が，重要な戦略になり得ると想定される．

テム，④ほとんど変化の認められないアイテム，に分類される．①のカテゴリでは，鶏卵のアイテ
ム３，納豆のアイテム３，②のカテゴリでは，納17

北海道大学農経論叢

註第66号

表する．

註１）完全失業率および消費水準指数ともに，季節調整済である．これらの時系列データは，総務省引用文献

統計局（2010）から入手したものである．

福島和宏（2010）『世界金融危機と食品購買行動の変

註２）この調査は，日本政策金融公庫が定期的に実施化−日別POSデータによる分析−』，北海道大学農しているインターネット調査で，全国の成人男学部農業経済学科卒業論文．

女2000名を対象としている．最近では，2008年

Henningsen, A. and J. D. Hamann（2007） systemfit: A

１月，５月，12月，2009年7月，2010年１月のPackage for Estimating Systems of Simultane

５回にわたって実施されている．調査結果の概

ous Equations in R, Journal of Statistical Software,

要は，日本政策金融公庫（2009, 2010）を参照

23 (4), pp. 1-40.のこと．

川村保（1999）「加工食品のブランドレベルでの需要

註３）推定には，統計解析環境R ver. 2.10.1（R Devel

分析−POSデータ分析−」『農業経済研究』第71巻

opment Core Team，2010）においてSURを実第１号，pp. 28〜36．

行するパッケージ systemfit（Henningsen and

日本政策金融公庫（2009）「平成21年度第１回「消費Hamann, 2007）を用いた．

者動向調査」の結果概要」，URL http://www.afc.jfc.

註４）除外されたアイテムは，主に，2008年から2009

go.jp/topics/pdf/topics̲090812a.pdf，2010年１月14

年の２年間において，おおむね10日以上販売実日参照．

績の記録がないものである．ただし，牛乳のア

日本政策金融公庫（2010）「平成21年度第２回「消費イテム２については，販売開始が2008年１月下者動向調査」の結果概要」，URL http://www.afc.

旬であったが，シェアの上位を占めているためjfc. go.jp/topics/pdf/topics̲100209a.pdf，2011年１に分析対象とした．また，各品目において，あ月14日参照．

るアイテムの販売実績が無い日についても，他

大石敦志（2006）「日別POSデータによるビール・発のアイテムも含めて当該日を除外した．

泡酒の需要分析」『食品経済研究』第34号，pp. 64〜

註５）曜日ダミーのパラメータは，おおむね週末の土71．

日が有意に正となった．これは，分析対象とし大石敦志（2008）「日次POSデータによる納豆市場のた店舗が大型店であり，平日と比較して週末にAIDS需要分析」『食品経済研究』第36号，pp. 54〜

多くの来店客があることによるためであると考

72．

えられる．

R Development Core Team（2010）R: A Language

註６）Ljung-Box検定における対立仮説は，「誤差項にand Environment for Statistical Computing. R Founda

高次の自己相関がある」であるため，例えば，

tion for Statistical Computing, http://www.r-project.org, 2011年１月14日参照.

曜日ごとの系列相関（つまり誤差項における７次の自己相関）の存在が原因の一つとして考え

澤田学（1999）「狂牛病およびO157食中毒事件と牛肉られる．実際，残差の自己相関係数を計算した

小売需要−POS週次データによる再検討−」『1999

ところ，７次，14次，21次というように，１週

年度日本農業経済学会論文集』，pp. 278〜283．

間のラグごとに統計的に有意な自己相関が認め外園智史・狩野秀之・前田幸嗣（2009）「牛乳の企業られた．これを解消するためには，被説明変数

別需要分析−特売情報を含むPOSデータを利用しての長期のラグをモデルに組み込まなければなら−」『フードシステム研究』第16巻３号，pp. 15〜23．

ない．

総務省統計局（2010），「統計データ」，URL http://註７）来店客数の影響をコントロールするために，来www.stat.go.jp/data/index.htm，2011年１月14日参照．

店客数１万人あたりの販売数量を被説明変数と庄野千鶴・鈴木宣弘・川村保・渡辺靖仁（2000）「日した場合の計測も行なったが，結果にはほとん別POSデータによる牛乳需要分析」『フードシステ

ど違いが見られなかった．

ム研究』 第７巻第２号，pp. 80〜91．
田口光弘（2003）「製品属性と市場シェア−納豆を事例として−」『農業経済研究』第74巻第４号，pp.

【付記】

147〜159．

本稿は，福島（2010）の内容を加筆・修正したものである．また，大見英明・生活協同組合コープさっぽ高橋克也（1992）「食品アイテム間の競合分析−POSろ理事長には，同組合のPOSデータをご提供いただくデータを用いた実証分析−」『農総研季報』第15号，とともに，多くの助言を賜った．ここに記して謝意を

pp. 19〜25．

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世界金融危機による消費者の食品購買行動の変化

時子山ひろみ（1999）『フードシステムの経済分析』，
日本評論社．
氏家清和（2002a）「食中毒事件による飲用乳消費への影響」『2002年度日本農業経済学会論文集』，pp.
225〜227．
氏家清和（2002b）「安全性情報と食料消費−スキャ
ナーデータによる飲用乳食中毒事件の分析−」『農業経済研究』第74巻第３号，pp. 109〜122．
氏家清和（2004）「消費経験が牛乳新製品需要に与える影響について」『2004年度日本農業経済学会論文集』，pp. 244〜249．

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