Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
されてきた $ ^{1} $ 。小規模小売業者の保護は1937年に制定された百貨店法を起源とする。百貨店法は世界二次大戦後、GHQによって廃止されたものの、1956年に再び復活した。その後、1960年代後半から1970年代初頭にかけて、百貨店法の規制の対象とならないダイエーなどの総合スーパーが躍進した。これを受けて、1974年には、百貨店法は、その規制対象の見直しが行われ、大店法が制定された。制定当時の政策当局の意図としては、大店法は小規模小売業者の保護のみならず、海外からの巨資を持つ新規参入者を制限するためという目的があったとも言われている（鶴田・矢作,1991）。また、大店法による新規の大規模店の参入阻止によって、大規模小売業者間の競争を制限する効果もあった。(Nishimura and Tachibanata, 1996)

1978 年に大店法は強化され、大規模小売業者がある地域で新規出店を行う場合、まず通商産業省への届出が義務付けられた。同省はその地域の小規模小売業者への新規参入の影響を調査し、地元の既存業者に顕著な負の効果が期待される場合、同省は床面積や営業日、閉店時間、祝休日数等に関する出店計画を修正するよう参入事業者に促すとされている。ただし、実際には、同省の役割はガイドラインを示すだけであり、地域の利害関係者によって実際の調整は行われた。さらに、地方政府は大規模店舗に追加的参入規制（いわいる「横だし規制」）を課すことが認められていたため、地域によっては、より厳しい参入規制が敷かれることがあった。

図１の(a)と(b)は、それぞれ、1991年における大規模店の平均小売価格、大規模店の営業時間と地域別の大規模店規制指標の相関をみたものである。大規模店規制指標は、Nishimura and Tachibana (1996)によって構築された、都道府県が独自に設定できる追加的規制、いわゆる「横だし規制」の規制強度の指標である。大規模店の平均小売価格と大規模店規制指標の間には正の相関が、営業時間と規制指標の間には負の相関がみられる。

こうした流れは、1980年代後半からの日米構造協議を契機に、見直しが行われ、1994年には、床面積1000平方メートル以下の店舗の参入が自由化され、1998年には、2000年をもって大店法が廃止されることが決定された。

#### 2.2. 1990 年代の小売市場の動向

本小節では、いくつかの統計指標に注目して、1990年代の小売市場の動向を概観する。まず、図2は、1979年から2004年にかけての小売店の年平均参入・退出率である。規制緩和の過程に伴い、1990年代後半に参入、退出率が増加した。とりわけ、1997年以降、参入・退出率共にかなり増加している。次に、業態別の市場シェアに注目しよう。図3は、小売業態間の売上高シェアの変遷を示したものである。零細小売店のシェアが69%から58%に
縮小している一方で、特定商品群を大量に扱うディスカウント店のような専門スーパーとコンビニエンスストアは、それぞれ9.9%から18.1%、3.3%から5.2%までシェアを拡大させている $ ^{2} $ 。

専門スーパーやコンビニエンスストアのような新業態の躍進は、価格戦略と斬新なサービスによる差別化によって説明できる。すなわち、専門スーパーが価格を下げることによってシェアを伸ばした一方、コンビニエンスストアは革新的な流通サービスによってシェアを拡大してきた³。表1では、品目ごとに、業態間の価格差をみたものである。同一銘柄の品目でみても、かなり大きな価格差があることがわかる。専門スーパーは低い価格で商品を取り扱っているのに対して、コンビニエンスストアは他の業態に比べて比較的高い価格付けで商品を販売している。コンビニエンスストアが高い価格付けにも関わらず、シェアを伸ばした理由は、その独特なサービスによるものである。例えば、全国展開するコンビニエンス・チェーンでは、POSシステムによって収集した顧客情報を生かした商品開発が進められている。また、最大のコンビニエンスストア・チェーンであるセブンイレブンでは、オリジナル・ブランドの商品販売を多数取り扱い、その売上シェアは50%にも達するという⁴。

さらに、長時間営業や追加的サービスもコンビニエンスストア経営にとって不可欠である。基本的に、日本では多くのコンビニエンスストアは24時間営業であり、コピーや写真の現像、宅配便の取り扱い、公共料金支払い等の追加的サービスも提供する。

最後に、コンビニエンスストア・チェーンのもう一つの特徴は、商品配送システムにある。コンビニエンストアの主力商品の一つは、おにぎりやお弁当のようなファーストフードである。こうした商品は、賞味期限が短いため、主要なチェーンはそれぞれの小売店舗に一日に3回から5回の配送を行っていると言われている。コンビニエンスストアの売上シェアは専門スーパーに比べて未だに低いが、利益率はアメリカの水準と競っている。MGI(2001)によると、セブンイレブンジャパンによって経営されている店舗の利益率はアメリカの平均水準より50%高い。

$$ == 図 2\cdot 図 3\ = $$

一方、小規模小売店のシェアを国際比較してみると、我が国では、小規模店舗のシェアがかなり高い水準のままであることがわかる。図4では、アメリカ、イギリス、スランスと業態別の売上シェアを比較しているが、食品小売業における日本の小規模店舗のシェアは最も高い。零細小売店とコンビニエンスストアを小規模店舗とみなすと、アメリカ、イ
ギリス、フランスにける小規模店のシェアは30%程度であるのに対して、日本の小規模店のシェアは56%に達する。

## == 図4

規制改革前後の小売市場のパフォーマンスを測る方法として、生産性指標に注目する方法が考えられる。図5では、労働生産性（従業員当たり売上高）の推移を示しているが、1990年ごろまでは上昇傾向にあった生産性指標は、その後、ほぼ横ばいとなっている。これまでみてきたように、小売業では、1990年代を通じて、大きな産業構造の変化がみられた。新業態小売店増加の競争圧力により零細で非効率的な小売店は減少傾向にあるが、にもかかわらず、1990年以降、生産性の上昇傾向がみられなくなってしまうという事実はどのように理解すべきであろうか。

## == 図 5 ==

一つの解釈として、従来の労働生産性指標では「真の生産性」を正確に捉えられていないことが上げられる。具体的には、生産性指標の分子である売上高に関しては、小売サービスの質が考慮されていないという問題がある $ ^{5} $ 。たとえば、営業時間の長い小売業業態（新業態）がシェアを拡大させたとすると、この事実は、消費者はサービスの質の高い業態を選択していると解釈することができる。小売業のアウトプットを売上高で計測する場合、新業態と旧業態の間に価格差がなければ、アウトプットには変化は生じない。しかし、実際には、新業態の店舗はコストを払って営業時間を拡大し、消費者はその便益を享受しているので、サービスの質の改善分をアウトプットとして考慮すべきである。こうした処理を施さないと、営業時間拡大によるコスト増が生産性指標を押し下げてしまうことになる。

#### 2.3. 小売業の市場の評価

欧米の研究では、小売業のアウトプットの定義に関する議論は、Oi (1992) や Betancourt and Gautschi (1988) らによって展開されている。彼らの研究によると、小売業のアウトプットは、各種の流通サービスの組み合わせとして定義されている。流通サービスとは、Betancourt and Gautschi (1988) の場合、次の 5 つのカテゴリーのサービスと定義している。すなわち、(1) 立地の良さ、(2) 品揃え、(3) 適切な商品の在庫の確保、(4) 情報提供、の 5 つである。その後、Betancourt 氏らは、Betancourt and Gautschi (1993) と Betancourt and Gautchi (1996)
において、これらの概念を踏まえ、業種別の利益率と小売サービスの関係に関する実証分析を行っている。

本稿では、こうした先行研究を踏まえ、小売サービスの質の計測を通じて、規制緩和が進められた1990年代における消費者厚生の変化を計測する。生産性については、前述のとおり、信頼に足るべき正確な投入情報が入手できないため計測には大きな困難を伴う。それゆえ、生産性の分子であるアウトプットの評価の一環として、サービスの品質の計測を分析の中心に据える。消費者厚生の変化は需要関数を計測することによって計測が可能となる。類似の研究としては、Hausman and Leibtag (2007)をあげることができる、Hausman and Leibtag(2007)は、ウォルマートの参入による価格競争の便益を計測している。わが国の研究としては、Sunada (2004)が、小売業のサービスの質の計測を試みている。本稿では、Hausman ならびに Sunada のモデルを援用し、1990年代の小売市場における消費者厚生の計測を試みる。

### 3. 先行研究

近年の産業組織論では、差別化された製品の需要構造を分析するフレームワークが多数提案されている。ここでは代表的な、三つの方法を紹介する。第一の方法は、ロジット・モデルを援用したものであり、代表的なものとしては、Berry (1994)が提案した、消費者選好の分布を極値分布に特定化した需要モデルがよく知られている。具体的には、Berry et al. (1995)ではアメリカの自動車市場に同様のモデルを適用している。このタイプのフレームワークのさまざまな分野に応用されており、たとえば、Nevo (2001)のアメリカのシリアル市場、Ohashi (2003)のアメリカのVTR市場や、Werden and Froeb (1996)の合併シミュレーションへの応用などがある。ロジット・モデルは最近の産業組織論の実証研究においてもっとも標準的なフレームワークであろう。

第二の特定化は、Feenstra (1995)によって提案された CES 型効用関数である。Feenstra (1995) では、さまざまな効用関数とヘドニック価格指数との関係を整理し、消費者選好が極値分布に従うことを前提した CES 型効用関数とヘドニック型価格関数の関係を示している。実際の市場分析への応用としては、Sunada (2004)が日本の小売業の cost-of-living 指数を構築するために、CES モデルを使用している。ロジット・モデルと CES モデルの最も異なる特徴は、ロジット・モデルにおいては、各消費者は 1 ユニットの製品を購入すると仮定されているのに対して、CES モデルでは、各消費者が連続的な数量を消費することを許容している。

第三の特定化方法は、Bresnahan (1981, 1987)による垂直的差別化モデルである。Bresnahan (1981, 1987)では、差別化された製品が製品の質や価格によって順序付けられている垂直的差別化モデルを用いてアメリカの自動車市場を分析している。彼のモデルでは、限界効用は消費者によって異なり、あるタイプの分布に従うとされているが、そのような序列構造はやや強い仮定である。Sunada (2005)は、製品の品質の限界効用が一様分布に従うと仮定し、
日本の携帯電話市場における質の変化と新製品の導入の影響を評価するためのモデルを提案している。

第四のフレームワークは、Almost Ideal Demand System (AIDS)である。Hausman (1996)とHausman and Leonard (2002)はそれぞれアメリカのシリアル市場とトイレットペーパー市場にAIDSを応用し、新製品の厚生効果の評価を行っている。Hausman (1997)，やHausman, et al. (1994)はアメリカのトイレットペーパー産業とビール産業における合併の競争効果を評価するためにAIDSを活用している。また、Okada and Hatta (1999)は、AIDSを応用して日本の電気通信市場を分析している。このようにAIDSは幅広く経済分析に用いられているが、推計されるパラメータが市場における差別化された製品の数につれて増加するという特徴を持っているため、製品の数が増加すると推計が困難になるという問題が存在する。

本稿では、Sunada (2004)に倣い、消費者の購入の有無の決定と購入量の決定を同時に扱うことができる CES 型効用関数を用いて分析を行う。

### 4. モデル

## 消費者選択

消費者は小売店のタイプ $ j=1\ldots N $ を選択し、間接効用関数を持つと仮定する。

$$ V_{_{j}}^{^{h}}=\ln y-\ln\phi\Big[p_{_{j}},z_{_{j}}\Big]+\varepsilon_{_{jh}}^{^{h}},\qquad j=1,\cdots N $$

y は消費者の所得、 $ p_{j} $ はタイプ j のサービスの価格、 $ z_{j} $ は j タイプ小売店の特徴を表すベクトルを指す。それぞれの消費者は以下の確率で嗜好された製品 j を選択する。

$$ P_{_{j}}=\Pr o b\big[V_{_{j}}>V_{_{k}},\qquad\forall k=1,\ldots,N\big] $$

もしタイプ j の小売店が選択されれば、消費者 h によって消費される量は(1)の間接効用関数によって決定される。Roy's Identity を使って、

$$ x_{_{j}}=-\frac{\partial V_{_{j}}^{^{h}}\Big/\partial p_{_{j}}}{\partial V_{_{j}}^{^{h}}\Big/\partial y}=y\Big(\partial\ln\phi\Big/\partial p_{_{j}}\Big) $$

したがって、それぞれの製品に期待される需要は

$$ X_{j}=x_{j}\Pr_{j}. $$

となる。この設定において、消費者は、購入するか否かという離散的な意思決定と同時に、どの程度購入するかという量的な(連続的な)選択を行っていると想定する。McFadden (1978, 1981)によると、もし(2)における確率項がタイプ1の極値分布に従うとすると、集計間接効用関数は、以下のように定義される。

$$ G(p_{_{1}},z_{_{1}},\ldots,p_{_{N}},z_{_{n}},y)=\ln y+\ln H\Big[\phi(p_{_{1}},z_{_{1}})^{-1},\ldots,\phi(p_{_{1N}},z_{_{N}})^{-1}\Big] $$
## Nested CES Demand system

ここでは、消費者は二段階の意思決定を行っていると仮定する。第一に、個人はそれぞれ $ g=1,\ldots,G $ のグループ（例えば、GMS、ディスカウントスーパー、コンビニエンスストア）から製品を購入するかどうかを決定し、第二に、個人はそのグループのどの小売店から購入するかを決定する。（図5参照）それぞれのグループ g で利用可能な小売店は $ J_{g}\subset\{1,\ldots,N\} $ で表示される。消費者 h の効用は以下の式で与えられる。

$$ V_{_{j}}^{^{h}}=\ln y-\alpha\ln\Big[p_{_{j}}\Big/f(z_{_{j}})\Big]+\varepsilon_{_{jh}}^{^{h}}\qquad\alpha>0\;. $$

Berry(1994)に従い、確率誤差項 $ \varepsilon_{i}^{h} $ を以下のように定義する。

$$ \boldsymbol{\varepsilon}_{j}^{h}=\boldsymbol{\zeta}_{g}^{h}+(1-\rho)\boldsymbol{e}_{j}^{h},\mathrm{f o r}\ j\in J_{g} $$

ここで、 $ e_{i}^{h} $ は iid の極値分布に従う誤差項である。

(5)式の関数 H を以下の線形関数とすると、

$$ H(e^{-\varepsilon_{1}},\ldots,e^{-\varepsilon_{N}})=\sum_{g=0}^{G}\left[\sum_{j\in J_{g}}e^{-\varepsilon_{j}/(1-\rho_{g})}\right]^{(1-\rho_{g})}, $$

集計効用関数は

$$ U=G(p_{1},z_{1},\cdots,p_{N},z_{N},y)=y\sum_{g=0}^{G}\left[\sum_{j=1}^{N}\left[p_{j}\Big/f(z_{j})\right]^{-\alpha/(1-\rho_{g})}\right]^{(1-\rho_{g})}, $$

となる。

期待総需要は

$$ X_{_{j}}=-\frac{\partial G/\partial p_{_{j}}}{\partial G/\partial y}=y\Bigg(\frac{\alpha y}{p_{_{j}}}\Bigg)\frac{p_{_{k}}/f(z_{_{k}})}{D_{_{g}}}\times\frac{D_{_{g}}^{(1-\rho_{_{g}})}}{\sum_{g=1}^{G}D_{_{g}}^{(1-\rho_{_{g}})}},,for j\in J_{_{g}} $$

とる。

ここで、 $ D_{g}=\sum_{j\in J}\left[p_{k}/f(z_{k})\right]^{-\alpha/(1-\rho_{g})} $ の項は“inclusive value”である。

(16)の右辺にある期待需要は三つの項からなる。第一項の $ y\left(\frac{\alpha y}{p_{j}}\right) $ ，は伝統的なコブ・ダグ

ラス型需要関数で、第二項の $ p_{k} / f(z_{k}) / D_{g} $ は小売業態 g のグループに対する需要におけ
る小売店 j の確率選択、またはシェアであり、第三項の $ D_{g}^{(1-\rho_{g})}\bigg/\sum_{g=1}^{G}D_{g}^{(1-\rho_{g})} $ は、小売業態 g のグループの確率選択、またはシェアである。

ここで、グループg内において価格 $ p_{j} $ は $ z_{j} $ を対称であると仮定する。つまり、 $ j\in J_{g} $ に関して、 $ p_{j}=p_{g}, f(z_{j})=f(z_{g}) $ と仮定する。この場合、

$$ D_{g}=\sum_{j\in J}\left[p_{k}\Big/f(z_{k})\right]^{-\alpha/(1-\rho_{g})}=\left[p_{g}\Big/f(z_{g})\right]^{-\alpha/(1-\rho_{g})}N_{g} $$

なので、集計需要関数は以下のように導出される。

$$ X_{_{j}}=-\frac{\partial G/\partial p_{_{j}}}{\partial G/\partial y}=\frac{\alpha y}{p_{_{g}}}\frac{1}{N_{_{g}}}\left(\frac{\left(p_{_{g}}/f(z_{_{g}})\right)^{-\alpha}N_{_{g}}^{(1-\rho_{_{g}})}}{\sum_{l=1}^{L}\left[p_{l}/f(z_{l})\right]^{-\alpha}N_{l}^{(1-\rho_{_{g}})}}\right) $$

$$ X_{_{g}}=X_{_{j}}N_{_{g}}=\frac{\alpha y}{p_{_{g}}}\Biggl(\frac{\left(p_{_{g}}/f(z_{_{g}})\right)^{-\alpha}N_{_{g}}^{(1-\rho_{_{g}})}}{\sum_{l=1}^{L}\left[p_{l}/f(z_{l})\right]^{-\alpha}N_{l}^{(1-\rho_{_{g}})}}\Biggr) $$

小売店舗数 $ N_{g} $ の増加は、当該グループ内の選択肢の増加を意味する。Love of Variety のロジックと同様、店舗数の多い業態は消費者にとって利用しやすく業態の需要を増加させると考える。

この需要関数が与えられると、タイプjのサービスに関する市場シェアは以下のように導かれる。

$$ S_{_{g}}=\frac{p_{_{g}}X_{_{g}}}{\sum_{l}p_{l}X_{_{l}}}=\frac{\left(p_{_{g}}\left/f(z_{_{g}})\right\right)^{-\alpha}N_{_{g}}^{(1-\rho_{_{g}})}}{\sum_{l=1}^{L}\left[p_{l}\left/f(z_{l})\right\right]^{-\alpha}N_{l}^{(1-\rho_{g})}} $$

$ f(z_{g})=\exp(\gamma z_{g}+\xi_{g}) $ とサービスの質関数を特定し、次のような式を得る。 $ \xi_{g} $ はタイプ g の小売業態に関する観測されないサービスの特徴であり、平均 0 の確率変数である。

$$ \ln\left(\frac{p_{_{g}}X_{_{g}}}{p_{_{g^{\prime}}}X_{_{g^{\prime}}}}\right)=\ln\left(\frac{S_{_{g}}}{S_{_{g^{\prime}}}}\right)=-\alpha\ln\left(\frac{p_{_{g}}}{p_{_{g^{\prime}}}}\right)+\alpha\cdot\gamma\Big(z_{_{i}}-z_{_{j}}\Big)+(1-\rho_{_{g}})\ln\left(\frac{N_{_{g}}}{N_{_{g^{\prime}}}}\right)+\alpha\Big(\zeta_{_{g}}-\zeta_{_{g^{\prime}}}\Big) $$

$ \rho_{g}=1 $ のとき、 $ N_{g} $ における増加はグループgのシェアに影響を与えないことに注意を要す

る $ ^{7} $ 。一方 $ 0 < \rho_{g} < 1 $ の時、グループ g の売上シェアはグループ g における小売店舗数の増加
に伴い上昇する。 $ \rho_{g}=0 $ の場合は、需要構造の Nest 構造は否定され、CES タイプの需要関数に退化する。

## 厚生評価への拡張

ここでは、サービスの質、価格変化、店舗数の変化によって生じる消費者厚生の変化を推計する方法について検討する。

まず、(9)式に示される集計直接効用関数に基づくと、支出関数は次のように表される。

$$ \begin{align*}E(U,p,z:\alpha)=&\left(\sum_{g=0}^{G}\left[\sum_{j=1}^{N}\left[p_{j}\left/f(z_{j})\right\right]^{-\alpha/(1-\rho_{g})}\right]^{(1-\rho_{g})}\right)^{-1}G\\=&\left(\sum_{g=0}^{G}\left[p_{g}\left/f(z_{g})\right\right]^{-\alpha}N_{g}^{(1-\rho_{g})}\right)^{-1}G.\end{align*} $$

期首における効用を一定にしたときの補償変化を、以下のように支出関数の対数差分として定義する。

$$ CV=\ln E(U,\mathbf{p}^{0},\mathbf{z}^{0},\mathbf{N}^{0}:\alpha)-\ln E(U,\mathbf{p}^{1},\mathbf{z}^{1},\mathbf{N}^{1}:\alpha). $$

$ p^{0},z^{0},N^{0} $ はサンプル期初における価格、サービス品質指標、小売店舗数を表し、 $ p^{1},z^{1},N^{1} $ は期末を価格、サービス品質、小売店舗数とする。

Feenstra (1995)によると、補償変化における変化は以下のように三つの部分に分解できる。

$$ \begin{aligned}CV=&\ln E(U,\mathbf{p}^{0},\mathbf{z}^{0},\mathbf{N}^{0}:\alpha)-\ln E(U,\mathbf{p}^{0},\mathbf{z}^{1},\mathbf{N}^{0}:\alpha)\\&+\ln E(U,\mathbf{p}^{0},\mathbf{z}^{1},\mathbf{N}^{0}:\alpha)-\ln E(U,\mathbf{p}^{0},\mathbf{z}^{1},\mathbf{N}^{1}:\alpha)\\&+\ln E(U,\mathbf{p}^{0},\mathbf{z}^{1},\mathbf{N}^{1}:\alpha)-\ln E(U,\mathbf{p}^{1},\mathbf{z}^{1},\mathbf{N}^{1}:\alpha)\\=&CV_{q}+CV_{N}+CV_{p}\end{aligned} $$

第一項の $ CV_{q} $ は価格と小売店舗数を変化前の水準に保ったまま、平均的な質の変化による消費者厚生の増加を表す。第二項の $ CV_{N} $ と第三項の $ CV_{p} $ はそれぞれ、他の要素を固定した時の消費者厚生の変化、小売店舗数と価格の変化による厚生の変化である。 $ CV_{N} $ の増加は、高いサービスの質を持つ小売業態のシェアの変化の効果と考えられる。

### 5. データ

本稿で扱うデータセットは1991年、1997年、2002年の食品小売業における小売店の都道府県別パネルデータである。主要なデータソースは商業統計（経済産業省）である。商業統計からは、品目別売上、従業者数のほか、営業時間や決済手段などのサービス属性に
関わる情報を得ることが出来る。商業統計の制約の一つとして、営業費用と販売価格に関する情報が得られないことがあげられる。そのため、価格情報として、全国物価統計調査（総務省）が提供する地域や小売店（小売業態）のタイプ別の品目レベルでの価格情報を使用した。商業統計と全国物価統計調査の小売業態の定義は異なっているので、全国物価統計調査の小売業態の定義に合うように、商業統計の個票データを再編加工している。本稿での小売業態の定義は、表2を参照されたい。小売業態別の食品小売業の小売売上高シェアは図6に示されている $ ^{8} $ 。都道府県別、業態別の価格指数は、全国物価統計調査による品目別、都道府県別、業態別の価格指数を、消費者物価指数（総務省）のウェイトで集計して推計している。

サービスの質指標については、営業時間、商品在庫対売上高比率、売り場面積対従業員比率、単独店比率、現金決済比率、品揃え幅指標を使用する。営業時間は時間的な意味での消費者アクセスの指標であり、同じ商品価格で営業時間が長ければサービスの質が高いと考え、市場シェアには、プラスの影響を及ぼす期待できる。商品在庫対売上高比率は商品回転率の逆数であり、その係数はプラスにもマイナスにもなりうると考えられる。もし、ある業態で、商品在庫対売上高比率が低ければ、売上対して在庫が少ないことを意味するので、こうした業態では、たとえばジャスト・イン・タイムの配送システムを充実させており、顧客に新鮮な食品を提供できる体制が整っていると推測できる。もし、こうしたサービスを消費者が高く評価するならば、その係数はマイナスになると予想される。一方で、売上高に対する在庫金額は、品揃えの指標としてみることもできる。もし、消費者が在庫額で測った品揃えを評価するのであれば、この係数はプラスになるであろう。次の、売り場面積対従業員比率の係数もプラスにもマイナスにもなりうる変数であると考えられる。広い床面積を持つ小売店は、多様な製品を提供できる。一方、顧客に価格の十分な情報や製品の特徴を提供するには、マネージャーは従業員数を増やさなければならない。期待される係数の符合は、消費者の嗜好によって正でも負でもありうる。単独店比率は、支店を持たない小売店の比率であり、チェーン組織に加盟していない店舗比率の代理指標である。チェーン組織に加盟している店舗は、価格や商品情報の提供において非加盟店よりも優れていると考えら得る。よって、ある業態で単独店舗率が高ければ市場シェアが小さくなると考えられる。現金決済比率は、都道府県ごと、業態ごとに計算した、現金決済しかできない店舗の比率である。この指標が低い場合、支払い方法が多様な店舗が多いことになる。決済手段の多様性は小売店のサービスの一つと考えれば、係数は負の符号が期待される。品揃え幅指標は、取り扱い品目のハーフィングール指数であり、以下のように定義される。

$$ D_{i}=1-\sum\omega_{i k}^{2}, $$

$ \omega_{ik} $ は小売店 i の商品 k の売上シェアを指す $ ^{9} $ 。取り扱い品目を増やすにつれ、指標 D は 1 に
近づく。一方、一つの取り扱い品目を持つ小売店は、D=0 である。取扱商品は、個票情報を利用することにより4桁品目ごと店舗ごとに情報が得られるので、小売店舗ごとに指標を計算し、売上シェアをウェイトにして都道府県別業態別に集計した。また、ここでは、商品のバスケットを食品に限定した指標と全商品を対象とした品揃え幅指標を用意している。後者の指標は、総合スーパーや百貨店のように食品以外の多様な商品を扱う業態の特徴を捉えるために作成した指標である。

表 3 では、小売食品業のサービス指標の特徴が示されている。たとえば、コンビニエンスストアの場合、平均価格は百貨店に次いで高いものの、営業時間や在庫額対売上比率が低いことが示されている。

### 6. 操作变数

相対価格と小売店舗数は内生変数なので、OLS推計では一致推定量が得られない。そこで、このバイアスを調整するためにGMMにより推定を行う。本稿では、Berry (1994), Berry, et al. (1995), Hausman (1996), ならびに Nevo (2001)において検討されている標準的な操作変数を使用している。具体的には、(1)各業態が提供するサービス変数、(2)競合する他の業態のサービス変数の平均、(3)他の市場（都道府県）における同じ業態の平均価格、(4)小売業の費用に関する変数、つまり、都道府県別業態別の平均賃金、である。賃金データは、賃金構造基本調査（厚生労働省）から得ている。(1)と(4)は、供給サイドの情報であり、価格には影響するものの、需要には直接影響を持たない。(2)は競争の指標であり、やはり需要には直接影響しない変数である。(3)は、Hausman (1996)などと同様に、ここでは、費用構造を示す変数の一つであると考えている。というのは、他の地域の同じ業態の価格は、当該地域の需要には影響しないが、一方で、当該地域の当該業態と似通った費用構造を有していると考えられる。それゆえ、価格と相関を持つ変数であると考えられる。

### 7. 推計結果

推計結果は表4に示されている。いずれの推計式においても、小売業態ダミー、都道府県ダミー、年次ダミーが含まれている。Model 1とModel 3は、最小二乗法（OLS）による推定結果、Model 2とModel 4は、GMMによる推定結果である。OLSによる推計結果の相対価格の係数については、理論制約に反して全て正になっている。しかし、操作変数を用いたGMMによる推計結果をみると、価格の係数はすべて負で有意になっており、操作変数を用いた推定により理論的設定と整合的な結果が得られたといえる。また、Model 1とModel 2についての特定化は、小売店舗数の対数値を含まず、(11)式のように表現されたCESタイプの需要関数に対応する。Model 3とModel 4は、Nested CESタイプの需要関数に対応するものであり、小売店舗数の対数値の係数は $ 1-\rho_{g} $ に対応するので、この係数は、0と1の間の値を取ることが理論的に要請される。結果は、Model 3、Model 4のいずれにおい
ても、係数は0と1の間に収まっており、Nested CESタイプによる特定化を支持する結果が得られた。さらに、Model 2についてHansen's J検定は棄却されたものの、Model 4では棄却されなかった。したがって、Model 4による、nested CESタイプの需要関数の特定化のほうが適切であるといえる $ ^{10} $ 。

Model 4 の他の変数に注目すると、営業時間、現金決済比率、単独店比率、品揃え幅指標は、いずれも有意で期待された通りの符号が得られた。商品在庫対売上高比率の係数は負であり、ジャスト・イン・タイム配送システムを導入している店舗では商品在庫対売上高比率が低くなると考えると、消費者はシステム導入によって新鮮な食品を提供する小売店を高く評価していると解釈できる。売場面積泰従業員比率の係数は負であるが、統計的には有意ではない。

さらに、推計されたパラメータを使って、小売業態別のサービスの品質指数を計算した。小売業態のダミー変数は、それぞれの小売業態が提供するサービスの質を捕らえていると考え、この係数もサービスの質の一部としてみなして、サービス品質指数を計算している。また、基準化のため、1991年の零細小売店のサービス品質指数が1.0として指数を計算している。推計されたサービス品質指数は表5に示されている。小売業態によってサービス品質指数にかなりのバラつきが見られる。最も高いサービス品質を提供しているのはコンビニエンスストアであり、それに続いて、総合スーパー（GMS）や専門スーパー、百貨店などの大型小売業者のサービスの質指数も、零細小売店のサービス品質の1.5から2倍の値となっている。また、コンビニエンスストアのサービスの品質はサンプル期間中上昇傾向にあり、2002年には3.943に達している。したがって、コンビニエンスストアのシェア増加の要因は、サービス品質の向上によるものと考えられる。

次に、消費者厚生の変化についてみてみよう。表6は、年平均の消費者厚生の変化とその要因分解を示している。前述のとおり、ここでの小売価格の変化は、一般物価（CPI総合指数）に対する相対価格として評価している。1991年から2002年の年平均の消費者厚生の変化は2.2%から2.5%，であるが、その過半が、サービス品質の変化、 $ CV_{q} $ の改善によって説明されることが示されている。一方、 $ CV_{N} $ は小売業態別小売店舗数のシェアの変化の効果と考えられるので、正の $ CV_{N} $ はサービス品質の低い零細小売店の減少や、コンビニエンスストア、量販店のシェア拡大を反映していると考えられる。価格による効果 $ CV_{p} $ は、前者の二つに比べると、表5で確認したように、90年代を通じてコンビニエンスストアのサービス品質が改善していることと、コンビニエンスストアのシェアが拡大していることを踏まえると、90年代におけるコンビニエンスストアの躍進は、食品小売市場における消費者厚生変化において重要な役割を果たしていると解釈できる。

今回の推計結果と業態別のサービス属性に注目して考えると、我が国において総合スー
パーのシェアが拡大しなかったのは、価格面でサービス面でも十分な差別化ができなかったことためであると解釈できる。たとえば、表3をみると、専門スーパーの食品の価格指数は0.907であるのに対して、総合スーパーでは0.963となっている。一方で、営業時間や商品在庫対売上比率などのその他のサービス属性指標は、専門スーパーとほぼ変わらない値を示している。従業員当たり売場面積では、総合スーパーが比較的高い値をとっているものの、需要関数の推計においては、同変数は統計的に有意ではなく、日本の食品小売市場においては、消費者は広い売り場面積を積極的には評価していないことを反映している。

上記のファインディングは、ウォルマートやカルフールといった外資系総合スーパーが日本国内でシェアを獲得できない理由とも整合的である。Aoyama (2007)によると、両社は、外国市場に参入する際、大量販売を武器に、メーカーに対して値引き交渉を行い、低価格で商品を調達することにより競争力を確保する戦略をとってきたが、両社とも、日本では、メーカーからの低価格商品調達に失敗し、かつ、山済み商品の大量販売が受け入れられず、失敗したと指摘されている。

### 8. 結語

本稿では、我が国の食品小売市場に注目し、大規模店参入による価格低下とサービス品質の改善の消費者厚生の評価を行った。我が国においては、大店法の規制緩和過程にある1990年代を通じて、低価格戦略を武器とする専門スーパーと呼ばれる中規模のスーパーとコンビニエンスストアに代表される独自の新サービスを提供する新業態が躍進した。本稿では、小売サービスの需要関数を推計することにより、1990年代の食品小売市場における消費者厚生の変化を計測し、価格変化とサービス品質の改善が消費者厚生変化に及ぼした影響を分析している。推計結果からは、サービス品質の改善が消費者厚生の変化により大きな影響を及ぼしていたことが示された。

最後に、本稿で残された研究課題を述べて結びとしたい。第一の課題は、地域別の比較分析である。本稿における分析は、都道府県別パネルデータセットに基づくものであったため、地域別の厚生変化を比較することが可能である。従来から、小売業の市場構造は大都市圏と地方圏とではかなり異なっていることが指摘されている。たとえば、松浦・元橋(2006)は、1997年から2002年における、大型小売店の売上高成長率を、大都市圏と地方圏で比較し、後者が前者を上回っていること、その背景として、地方圏では自動車保有比率の実質的に増加しており、郊外型の大規模店が増加していることを指摘している。

第二に、本稿で提示した分析の枠組みを用いることで、サービス品質の役割を国際比較することが可能である。サービス業における生産性の国際比較の難点は、消費者嗜好の差異を考慮することである。本稿で提示したモデルでは、消費者の嗜好の違いは、価格やサービス品質の係数として表されるので、このパラメータを二国間で比較することで、国際比較が可能となる。

第三に、この研究フレームワークは、小売業だけでなく、ホテルやアミューズメントパ
一ク、レストラン等のサービスの差別化を伴う他のサービス業にも応用できる。伝統的なアウトプット指標は質の変化を調整していないため、これらの産業の生産性を推計するのは困難であるといわれている。しかし、本稿のフレームワークを用いることで、サービス品質を定量評価することが可能となる。サービス業における生産性は昨今経済学者によって注目され始めているため、こうした研究を積み重ねることで理解が深まること期待したい。
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補論: $ N_{g} $ 増加の市場シェアへの影響

(10)式で見たように、グループgのシェアまたは確率選択は

$$ \mathrm{P r}_{g}=\frac{\left(p_{g}/f(z_{g})\right)^{-1/\alpha}N_{g}^{1-\rho_{g}}}{\sum_{l}(p_{l}/f(z_{l}))^{-1/\alpha}N_{l}^{1-\rho_{g}}}. $$

である。したがって、 $ N_{g} $ に対するグループ g の確率選択の弾力性 $ \eta_{g} $ は、

$$ \eta_{_{g}}=\frac{\partial\Pr_{_{g}}}{\partial N_{_{g}}}\frac{N_{_{g}}}{\Pr_{_{g}}}=(1-\rho_{_{g}})\left[1-\frac{\left(p_{_{g}}/f(z_{_{g}})\right)^{-1/\alpha}N_{_{g}}^{-\rho_{_{g}}}}{\sum_{l}\left(p_{l}/f(z_{l})\right)^{-1/\alpha}N_{l}^{1-\rho_{_{g}}}}\right]=(1-\rho_{_{g}})(1-\Pr_{_{j}}) $$

となる。一方、グループgの小売店舗jの確率選択は、

$$ \mathrm{P r}_{j}=\mathrm{P r}_{j|g}\mathrm{P r}_{g}=\frac{1}{N_{g}}\frac{\left(p_{g}/f(z_{g})\right)^{-1/\alpha}N_{g}^{1-\rho_{g}}}{\sum_{l}\left(p_{l}/f(z_{l})\right)^{-1/\alpha}N_{l}^{1-\rho_{g}}}, $$

であり、 $ 0 \leq \rho_{g} \leq 1 $ を満たす。

$ \rho_{g}=1 $ の時、 $ \eta_{g}=0 $ 、 $ \eta_{j}=-1 $ となる。したがって、 $ N_{g} $ の増加につれてグループgの小売店舗jのシェアは低下する一方で、グループgのシェアは上昇する。

$ \rho_{g}=0 $ の時、

$$ \mathrm{P r}_{j}=\frac{\left(p_{g}/f(z_{g})\right)^{-1/\alpha}}{\sum_{l}\left(p_{l}/f(z_{l})\right)^{-1/\alpha}N_{l}}, $$

$$ \eta_{_{g}}=1-\frac{\left(p_{_{g}}/f(z_{_{g}})\right)^{-1/\alpha}}{\sum_{l}(p_{_{l}}/f(z_{_{l}}))^{-1/\alpha}N_{_{l}}}=1-\Pr_{_{j}}<0, $$

$$ \eta_{j}=-\frac{\left(p_{g}\;/\;f(z_{g})\right)^{-1/\alpha}}{\sum_{l}\left(p_{l}\;/\;f(z_{l})\right)^{-1/\alpha}N_{l}}=-\mathrm{P r}_{j}. $$

よって、

$ 0 \leq \eta_{g} \leq 1 - \operatorname{Pr}_{j} $ 、 $ -1 \leq \eta_{j} \leq -\operatorname{Pr}_{j} $ となる。したがって、 $ 0 < \rho_{g} < 1 $ の時、 $ N_{g} $ の増加はグループ g のシェアの増加とグループ g の小売店舗 j のシェアの低下を伴う。
表 1．業態別品目別価格差

013 即席めん,袋入り,チキンラーメン(1袋,円)	078 明治ブルガリアヨーグルト,LB 51(500ml,円)	023 電子レンジB,東芝,ER-VS6(1台,円)	108 ワイシャツ,東南アジア製,綿35%,ポリエステル65%(1枚,円)	130 歯磨きA,ライオン,デンター ライオン(170g,円)
全国(全店舗)	81.60	228.17	81,169	2,298	212.0
東京都(全店舗)	82.30	231.81	81,230	2,316	213.1
002 スーパーチェーン店	82.06	230.21	79,442	2,295	216.0
003 その他のスーパー店	81.14	227.60	71,500	1,682	210.7
004 コンビニエンスストア	83.74	235.70	-	-	223.0
005 百貨店	83.59	239.61	86,037	2,279	224.3
006 一般小売店	82.30	236.02	80,855	2,313	207.2

出所：平成4年全国物価統計調査（総務省）