Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
ドを購入するのかを決定しているのかもしれない。このような多段階消費（いわゆるゴーマンの仮定）が成り立っているのであれば，バター・マーガリン間の代替が重要になるため，ファット市場にバター市場・マーガリン市場の入れ子(nest)をいれて，3段階の推定を行うことが有益となる。

推定モデルは次の3段階になる。

第 1 段階 ファット方程式(3.1)式

第2段階 マーガリン方程式(3.5)式，バター方程式(3.6)式

$$ \ln\left(\frac{Y_{m}}{P_{m}}\right)=\eta_{m0}+\eta_{m1}\ln(P_{m}) $$

$$ \ln\left(\frac{Y_{b}}{P_{b}}\right)=\eta_{b0}+\eta_{b1}\ln(P_{b}) $$

$ Y_{m} $ : マーガリン総支出額

$ Y_{b} $ : バター総支出額

$$ P_{m}: マーガリン・ストーン価格指数 $$

$$ P_{b}: バター \cdot ストーン価格指数 $$

第 3 段階 マーガリンブランドのシェア方程式(3.7)式，バターブランドのシェア方程式(3.8)式

$$ w_{i}=a_{i}+\sum_{j=1}b_{ij}\ln\ p_{j}+h_{j}\ln(\ Y_{m}\ /P_{m}) $$

$$ w_{i}=a_{i}+\sum_{j=1}b_{ij}\ln p_{j}+h_{j}\ln(\ Y_{b}/P_{b}) $$

ウ両対数形の需要関数の推定モデル

$$ \log q_{i}=\alpha_{i}+e_{i}\log Y+\sum_{k}e_{i k}\log p_{k} $$
(3.9) 式の通常の推定に加えて，両対数形の需要関数の推定においても，ゴーマンの仮定に基づいて，バター・マーガリン市場に入れ子を入れた2段階の推定も行った。

## (2) データ

データはインテージ社が小売店から収集したスキャナーデータ（統合SRI（全国小売店パネル調査））をもとに，市場全体の販売金額・販売個数を推定した拡大推定データを利用した。

2002 年 10 月から 2005 年 9 月までの 36 ヶ月間 $ ^{61} $ をサンプル期間とする月次データについてであり，日本全国を 10 地域に分割したパネルデータの企業レベルの集計データを利用した。

われわれが分析の対象とした企業レベルのブランドは次の14ブランドである。なお，使用したインテージ社のデータは，個別企業やブランドの価格やシェア情報を不特定多数に公開しないことを前提に提供されたものであり，これらの情報が特定されないよう，本分析では個別企業・ブランド名を匿名とし，数量やシェア，価格に関する記述統計量を記載しないこととしている。

M1 マーガリン A 社

M2 マーガリン B 社

M3 マーガリン C 社

M4 マーガリン D 社

M5 マーガリン E 社

M6 マーガリン F 社

MO マーガリン その他合計

B1 バター A 社

B2 バター B 社

B3 バター C 社

B4 バター D 社

B5 バター G 社

B6 バター H 社

BO バター その他合計

## (3) 推定方法

フィックスド・イフェクトモデルによるパネル QLS を行った。ただし，AIDS モデルのファット関数の推定と，マーガリン方程式(3.5)式，バター方程式(3.6)式の推定では，操作変数法による推定を行った。利用した操作変数は北海道地域の価格である。したがって，分析対象となっているサンプルは，北海道を除く9 地域のパネルデータである。
(4) AI DS モデルによる需要システムの推定結果

## ア 2 段階 AIS モデル

(3.1) 式（83 ページ）に関する推定結果は，下表 3.2.1 のとおりである。なお，季節性をコントロールするために，冬期を Winter，夏期を Summer とする季節ダミーを用いた推定を行った。

表 3.2.1 AI DS 2 stage model ファット関数推定結果

被說明变數
說明变數	LN(Y/P)
係數
C	36.9752 ***
t 值	(4.323186)
LNP	-4.2552 ***
t 值	(-2.678119)
WINTER	0.2247 ***
t 值	(4.384207)
SUMMER	-0.1463 ***
t 值	(-9.481793)
R-squared	0.984592
Adjusted R-squared	0.984059
S.E. of regression	0.09415
Sumsquared resid	3.075911
J-statistic	1.31E-08

***; 1% **; 5% *; 10% 有意水準

また，(3.2)式（83ページ）に関する推定結果は，次ページ以降の表3.2.2（87～90ページ）のとおりである。なお，被説明変数WM～WM0，WB1～WB0は，それぞれ85ページのブランドM～M0及びB1～B0の販売額シェアであり，説明変数LNPMI～LNPM0及びLNPB1～LNPB0は，ブランドM～M0及びB1～B0の価格の自然対数である。
表 3.2.2 AIDS 2 stage model シェア関数推定結果(1)

被說明变数
說明变数	VMI
係數	VMI
係數	VMB
係數	VMI
係數
LNPM
t值	-0.3434 ***	0.1730 ***	0.0090	0.0055
(-9.6398)	(5.3237)	(0.8712)	(1.5931)
LNPM2
t值	0.0739 **	-0.1362 ***	0.0150 *	0.0042
(2.5253)	(-5.1069)	(1.7732)	(1.5085)
LNPM3
t值	0.0021	0.0338 ***	-0.0295 ***	0.0050 ***
(0.1625)	(2.8099)	(-7.7371)	(3.9563)
LNPM4
t值	0.0898 *	-0.0438	-0.0147	-0.0290 ***
(1.7189)	(-0.9184)	(-0.9748)	(-5.7757)
LNPM5
t值	0.0007	-0.0118	-0.0013	0.0028 **
(0.0573)	(-1.0810)	(-0.3681)	(2.3825)
LNPM6
t值	0.2031 ***	-0.0072	0.0374 **	0.0114 *
(3.0979)	(-0.1207)	(1.9731)	(1.8129)
LNPM0
t值	0.0419 *	-0.0145	-0.0138 **	-0.0006
(1.8998)	(-0.7210)	(-2.1617)	(-0.2646)
LNPB1
t值	-0.2864 ***	-0.1152 ***	-0.0068	-0.0030
(-6.7737)	(-2.9876)	(-0.5600)	(-0.7454)
LNPB2
t值	-0.1370 ***	-0.0302	-0.0348 ***	-0.0154 ***
(-4.1594)	(-1.0067)	(-3.6625)	(-4.8577)
LNPB3
t值	0.0045	0.0107	0.0042	0.0027 *
(0.2579)	(0.6816)	(0.8418)	(1.6527)
LNPB4
t值	-0.0102	0.0090	0.0119 **	0.0065 ***
(-0.5448)	(0.5303)	(2.2049)	(3.5918)
LNPB5
t值	-0.0039	0.0044	0.0071	-0.0012
(-0.2137)	(0.2672)	(1.3549)	(-0.6730)
LNPB6
t值	0.0287 ***	0.0219 *	-0.0049	-0.0003
(2.6828)	(2.2456)	(-1.5755)	(-0.3125)
LNPB0
t值	-0.0168	-0.0073	-0.0049	0.0010
(-1.3652)	(-0.6549)	(-1.3838)	(0.8596)
LN(Y/P)
t值	-0.0668 ***	-0.0045	-0.0004	-0.0021 *
(-5.0424)	(-0.3691)	(-0.1046)	(-1.6703)
CONSTANT
t值	3.0346 ***	0.8789 *	0.1675	0.1071 **
(5.7092)	(-1.8128)	(1.0910)	(2.0945)
R-squared	0.8272	0.9359	0.9312	0.9528
Adjusted R-squared	0.8149	0.9313	0.9263	0.9494
S.E. of regression	0.0167	0.0153	0.0048	0.0016
Sum squared resid	0.0938	0.0780	0.0078	0.0009
Log likelihood	974.7154	1007.8160	1421.7810	1817.5800
Akaike info criterion	-5.2762	-5.4601	-7.7599	-9.9588
Schwarz criterion	-5.0063	-5.1902	-7.4900	-9.6889
F-statistic	66.8416	203.7633	188.9901	281.5462
Prob(F-statistic)	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000
同時性の検定
Chi-square	16.0659 ***	1.995948	1.064351	1.501625

***; 1% **; 5% *; 10% 有意水準
AI DS 2 stage model シェア関数推定結果(2)

被說明变數
說明变數	VW5係數	VW6係數	VW0係數	VW1係數
LNPMt值	-0.0128(-1.2681)	-0.0038(-1.3338)	0.0266(2.5804)	**	0.1399(2.9889)	***
LNPMt值	0.0008(0.0966)	0.0019(0.8047)	0.0141(1.6715)	*	0.0522(1.3583)
LNPMt值	0.0098(2.6329)	***	-0.0005(-0.4504)	-0.0030(-0.7767)	-0.0358(-2.0685)	**
LNPMt值	0.0136(0.921542)	0.0131(3.1106)	***	-0.0071(-0.4685)	-0.0511(-0.7448)
LNPMt值	-0.0230(-6.77576)	***	0.0030(3.0654)	***	-0.0028(-0.8094)	0.0216(1.3677)
LNPMt值	0.0332(1.7956)	*	-0.0042(-0.7844)	-0.0049(-0.2590)	-0.2433(-2.8253)	***
LNPMt值	0.0026(0.4154)	0.0021(1.1676)	-0.0655(-10.2696)	***	0.0339(1.1699)
LNPB1t值	-0.0135(-1.1287)	-0.0017(-0.4890)	-0.0467(-3.8171)	***	0.3980(7.1628)	***
LNPB2t值	-0.0145(-1.5597)	-0.0053(-2.0024)	**	-0.0059(-0.6225)	0.2114(4.8857)	***
LNPB3t值	0.0053(1.0850)	0.0015(1.0443)	0.0021(0.4260)	0.0086(0.3797)
LNPB4t值	-0.0048(-0.9045)	-0.0017(-1.0945)	0.0032(0.5868)	-0.0500(-2.0377)	**
LNPB5t值	-0.0091(-1.7784)	*	-0.0042(-2.9032)	***	-0.0029(-0.5492)	0.0890(3.7577)	***
LNPB6t值	-0.0091(2.6741)	***	-0.0004(-0.4560)	-0.0015(-0.4819)	-0.0233(-1.6515)	*
LNPB0t值	-0.0009(-0.2692)	-0.0002(-0.1658)	0.0015(0.4302)	0.0497(3.0765)	***
LN(Y/P)t值	0.0000(0.0012)	-0.0049(-4.5670)	***	-0.0114(-2.9761)	***	0.0668(3.8379)	***
CONSTANTt值	0.0438(0.2920)	0.0820(1.9098)	*	0.7123(4.6323)	-3.8667(-5.5362)	***
R-squared	0.9081	0.9660	0.8866	0.7809
Adjusted R-squared	0.9015	0.9636	0.8784	0.7652
S.E. of regression	0.0047	0.0014	0.0048	0.0220
Sumsquared resid	0.0075	0.0006	0.0078	0.1619
Log likelihood	1430.0280	1880.5320	1421.2500	876.4051
Akaike info criterion	-7.8057	-10.3085	-7.7569	-4.7300
Schwarz criterion	-7.5358	-10.0386	-7.4871	-4.4602
F-statistic	137.9156	396.9775	109.0954	49.7418
Prob(F-statistic)	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000
同時性の検定
Chi-square	0.041578	0.002607	13.25087	***	26.96097	***

***; 1% **; 5% *; 10% 有意水準
AI DS 2st age model シェア関数推定結果(3)

被說明变數
說明变數	VB2係數	VB3係數	VB4係數	VB5係數
LNPMt值	-0.0078(-0.6428)	0.0348(2.7206)	***	-0.0057(-2.3809)	**	0.0090(0.7097)
LNPMt值	-0.0131(-1.3147)	0.0018(0.1756)	-0.0029(-1.4799)	0.0165(1.5900)
LNPMt值	0.0101(2.2495)	**	-0.0033(-0.6885)	0.0014(1.5489)	0.0070(1.4929)
LNPMt值	0.0154(0.8642)	0.0052(0.2743)	0.0109(3.1210)	***	0.0020(0.1088)
LNPMt值	0.0046(1.1289)	-0.0021(-0.4906)	0.0040(4.9255)	***	0.0088(2.0590)	**
LNPMt值	-0.0104(-0.4659)	-0.0578(-2.4530)	**	0.0097(2.2044)	**	0.0169(0.7258)
LNPMt值	0.0222(2.9494)	***	0.0137(1.7295)	*	0.0015(1.0203)	-0.0060(-0.7635)
LNPB1t值	-0.0167(-1.1570)	0.0541(3.5564)	***	-0.0048(-1.7034)	*	0.0347(2.3078)	**
LNPB2t值	0.0011(0.1015)	0.0323(2.7297)	***	-0.0021(-0.9385)	-0.0068(-0.5816)
LNPB3t值	0.0130(2.2074)	**	-0.0725(-11.6680)	***	0.0018(1.5267)	0.0168(2.7355)	***
LNPB4t值	0.0131(2.0512)	**	-0.0008(-0.1250)	0.0000(0.0145)	0.0147(2.2216)	**
LNPB5t值	-0.0060(-0.9669)	0.0128(1.9721)	**	-0.0030(-2.5050)	**	-0.0861(-13.4349)	***
LNPB6t值	0.0034(0.9223)	0.0055(1.4159)	0.0027(3.7580)	***	-0.0007(-0.1852)
LNPB0t值	0.0038(0.9080)	0.0043(0.9658)	0.0037(4.5322)	***	-0.0197(-4.5180)	***
LN(Y/P)t值	-0.0054(-1.2039)	0.0085(1.7874)	*	-0.0019(-2.1251)	**	0.0008(0.1795)
CONSTANTt值	-0.0606(-0.3338)	-0.2207(-1.1548)	-0.0693(-1.9501)	*	-0.0095(-0.0501)
R-squared	0.5850	0.9311	0.7548	0.8597
Adjusted R-squared	0.5553	0.9261	0.7372	0.8496
S.E. of regression	0.0057	0.0060	0.0011	0.0060
Sumsquared resid	0.0110	0.0121	0.0004	0.0119
Log likelihood	1361.1950	1343.0030	1948.3550	1346.9360
Akaike info criterion	-7.4233	-7.3222	-10.6853	-7.3441
Schwarz criterion	-7.1534	-7.0524	-10.4154	-7.0742
F-statistic	19.6771	188.5364	42.9652	85.5192
Prob(F-statistic)	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000
同時性の検定
Chi-square	1.189468	0.777041	8.457134	***	0.051846

***; 1% **; 5% *; 10% 有意水準
AI DS 2 stage model シェア関数推定結果(4)

被說明变數
說明变數	WB6係數	WB0係數
LNPMt值	-0.0014(-0.1153)	-0.0228(-2.3484)	**
LNPMt值	-0.0279(-2.7903)	***	-0.0003(-0.0350)
LNPMt值	0.0003(0.0564)	0.0025(0.6931)
LNPMt值	-0.0043(-0.2399)	0.0000(-0.0016)
LNPMt值	-0.0010(-0.2379)	-0.0034(-1.0314)
LNPMt值	-0.0067(-0.2976)	0.0229(1.2787)
LNPMt值	-0.0017(-0.2312)	-0.0158(-2.6288)	***
LNPB1t值	-0.0056(-0.3878)	0.0138(1.1927)
LNPB2t值	-0.0017(-0.1487)	0.0089(0.9871)
LNPB3t值	0.0032(0.5451)	-0.0020(-0.4245)
LNPB4t值	0.0097(1.5139)	-0.0007(-0.1293)
LNPB5t值	-0.0153(-2.4741)	**	0.0183(3.7173)	***
LNPB6t值	-0.0336(-9.1480)	***	-0.0057(-1.9466)	*
LNPB0t值	0.0078(1.8635)	*	-0.0220(-6.5570)	***
LN(Y/P)t值	0.0113(2.4921)	**	0.0099(2.7478)	***
CONSTANTt值	0.2814(1.5461)	-0.0808(-0.5569)
R-squared	0.8440	0.9474
Adjusted R-squared	0.8328	0.9437
S.E. of regression	0.0057	0.0046
Sum squared resid	0.0110	0.0070
Log likelihood	1360.4840	1442.0290
Akaike info criterion	-7.4194	-7.8724
Schwarz criterion	-7.1495	-7.6025
F-statistic	75.5035	251.5952
Prob(F-statistic)	0.0000	0.0000
同時性の檢定
Chi-square	6.722663	***	0.070718

***; 1% **; 5% *; 10% 有意水準
AIDS モデルで需要の価格弾力性を計算するときには，制約付(Conditional)の弾力性と，制約なし(Unconditional)の弾力性を計算することが通例である。制約付(Conditional)の弾力性とは，ストーン価格指数Pが一定，および $ (Y/P) $ が一定という制約の下での弾力性推定値であり，所得効果が存在しないときの弾力性の値である。それに対して制約なし(Unconditional)の弾力性とは，所得効果を含めた全体の弾力性を表している。

表3.2.3（91～92ページ）が，(3.3)式及び(3.4)式（83ページ）に基づき計算された2段階AIDSモデルによる制約付及び制約なしの弾力性の推定結果である。

表 3.2.3 AIDS 2 stage model 弹力性推定值

Conditional (1)

M1	M2	M3	M4	M5	M6	M7
M1	-1.939	1.421	0.286	0.286	0.286	0.286	1.216
M2	0.435	-1.723	1.519	0.171	0.171	0.171	0.666
M3	0.024	0.246	-3.628	0.522	0.450	0.024	0.024
M4	0.334	0.014	0.014	-3.864	0.014	1.334	0.014
M5	0.031	0.031	0.031	0.304	-1.967	0.330	0.031
M6	0.737	0.013	3.376	1.147	1.457	-0.987	0.013
M7	0.184	0.034	-1.206	0.034	0.034	0.034	-3.258
B1	-0.751	-0.486	0.270	0.270	0.270	0.270	-1.363
B2	-0.439	0.049	-3.086	-1.476	0.049	-0.486	0.049
B3	0.025	0.025	0.025	0.298	0.025	0.025	0.025
B4	0.006	0.006	1.077	0.646	0.006	0.006	0.006
B5	0.031	0.031	0.031	0.031	-0.362	-0.394	0.031
B6	0.119	0.161	0.016	0.016	0.368	0.016	0.016
B7	0.028	0.028	0.028	0.028	0.028	0.028	0.028

Conditional (2)

B1	B2	B3	B4	B5	B6	B0
M	0.819	0.286	4.456	-0.750	0.286	0.286	-1.201
M2	0.171	0.171	0.171	0.171	0.171	-3.834	0.171
M3	-0.112	0.236	0.024	0.024	0.024	0.024	0.024
M4	0.014	0.014	0.014	2.004	0.014	0.014	0.014
M5	0.031	0.031	0.031	0.754	0.453	0.031	0.031
M6	-0.914	0.013	-6.905	1.777	0.013	0.013	0.013
M0	0.034	0.499	1.676	0.034	0.034	0.034	-0.996
B1	0.787	0.270	6.741	-0.609	1.934	0.270	0.270
B2	0.855	-0.951	3.917	0.049	0.049	0.049	0.049
B3	0.025	0.298	-9.654	0.025	0.831	0.025	0.025
B4	-0.184	0.280	0.006	-0.994	0.713	0.006	0.006
B5	0.370	0.031	1.561	-0.520	-5.099	-2.159	1.222
B6	-0.072	0.016	0.016	0.508	0.016	-5.794	-0.354
B0	0.217	0.028	0.028	0.708	-0.919	1.151	-2.404
Unconditional (1)

M1	M2	M3	M4	M5	M6	M0
M1	-2.8699	0.2063	-0.9295	-0.6705	-0.9295	-0.3211	0.4928
M2	-0.1188	-2.4519	0.7908	-0.4117	-0.5574	-0.2017	0.2296
M3	-0.0551	0.1423	-3.7315	0.4466	0.3464	-0.0254	-0.0367
M4	0.2900	-0.0443	-0.0443	-3.9134	-0.0443	1.2997	-0.0228
M5	-0.0695	-0.1020	-0.1020	0.1957	-2.1006	0.2484	-0.0502
M6	0.6945	-0.0435	3.3187	1.0997	1.4006	-1.0227	-0.0217
M0	0.0732	-0.1116	-1.3514	-0.0816	-0.1116	-0.0415	-3.3551
B1	-1.6285	-1.6364	-0.8799	-0.6356	-0.8799	-0.2954	-2.0476
B2	-0.5985	-0.1605	-3.2958	-1.6435	-0.1605	-0.5962	-0.0783
B3	-0.0563	-0.0819	-0.0819	0.2220	-0.0819	-0.0237	-0.0381
B4	-0.0140	-0.0204	1.0499	0.6246	-0.0204	-0.0079	-0.0103
B5	-0.0695	-0.1011	-0.1011	-0.0723	-0.4945	-0.4617	-0.0431
B6	0.0665	0.0904	-0.0537	-0.0422	0.2978	-0.0244	-0.0278
B0	-0.0610	-0.0900	-0.0900	-0.0639	-0.0900	-0.0336	-0.0500

Unconditional (2)

B1	B2	B3	B4	B5	B6	B0
M	-0.7037	-0.9295	1.9879	-1.5487	-0.9295	-3.0591	-3.2138
N2	-0.7466	-0.5574	-1.4753	-0.2856	-0.5574	-5.6815	-1.0757
N3	-0.2428	0.1323	-0.1242	-0.0471	-0.0796	-0.2410	-0.1371
N4	-0.0596	-0.0443	-0.1064	1.9652	-0.0443	-0.1260	-0.0780
N5	-0.1377	-0.1020	-0.2052	0.6639	0.3196	-0.2912	-0.1851
N6	-0.9856	-0.0435	-7.0088	1.7387	-0.0435	-0.1202	-0.0783
N0	-0.1490	0.3533	1.3973	-0.0627	-0.1116	-0.3478	-1.2213
B1	-0.6478	-0.8799	4.3876	-1.3625	0.7837	-2.8513	-1.6429
B2	0.5909	-1.1605	3.4871	-0.0877	-0.1605	-0.4864	-0.2975
B3	-0.1089	0.1907	-9.7968	-0.0490	0.7244	-0.2358	-0.1398
B4	-0.2177	0.2532	-0.0425	-1.0124	0.6867	-0.0629	-0.0356
B5	0.2042	-0.1011	1.2842	-0.6083	-5.2313	-2.4897	0.9945
B6	-0.1612	-0.0537	-0.1286	0.4598	-0.0537	-5.9125	-0.4602
B0	0.0683	-0.0900	-0.1615	0.6248	-1.0364	0.8770	-2.5640
## イ 3 段階 AIDS モデルの推定結果

3 段階 AIDS モデルにおける第 1 段階のファット方程式(3.1)式の推定結果は，86ページの表 3.2.1 と同じである。次に，第 2 段階のマーガリン方程式(3.5)式及びバター方程式（3.6）式（84ページ）の推定結果は，下表 3.2.4 に示される。さらに第 3 段階のマーガリンブランドのシェア方程式（3.7）式及びバターブランドのシェア方程式（3.8）式（84ページ）の推定結果は，次ページ以降（94～97ページ）の表 3.2.5 に示されている。

表 3.2.1（再掲） AIDS 3 stage model ファット方程式

被說明变數
說明变數	LN(Y/P) 係數
C t 值	36.9752 *** (4.323186)
LNP t 值	-4.2552 *** (-2.678119)
WINTER t 值	0.2247 *** (4.384207)
SUMMER t 值	-0.1463 *** (-9.481793)
R-squared	0.984592
Adjusted R-squared	0.984059
S.E. of regression	0.09415
Sum squared resid	3.075911
J-statistic	1.31E-08

***；1% **；5% *；10% 有意水準

表 3.2.4 AI DS 3 stage model バター・マーガリン方程式

被說明变數
說明变數	LN(YM/PM) 係數	LN(YB/PB) 係數
C	-1.710622	1.190201
t值	(-0.68171)	(0.279275)
LNPM	-0.587949 **	0.903248 **
t值	(-2.200961)	(1.990882)
LNPB	1.136346 ***	-1.742467 ***
t值	(3.427605)	(-3.094646)
LN_Y_P	0.864085 ***	1.188867 ***
t值	(26.61894)	(21.56422)
WINTER	-0.123531 ***	0.211517 ***
t值	(-7.357802)	(7.417915)
SUMMER	0.023535 ***	-0.044791 ***
t值	(3.744256)	(-4.195648)
R-squared	0.997681	0.994755
Adjusted R-squared	0.997587	0.994542
S.E. of regression	0.035093	0.059601
Sum squared resid	0.424866	1.225518
J-statistic	2.36E-09	1.37E-09

***；1%；**；5%；*；10%有意水準
表 3.2.5 AIDS 3 stage model マーガリンブランドシェア関数推定結果(1)

被說明变數
說明变數	VMI
係數	VW2
係數	VWB
係數	VW4
係數
C
t值	0.365999
(0.560172)	-0.135654
(-0.205988)	-0.042239
(-0.176838)	0.152431
(1.841262)	*
LNPM
t值	-0.451305
(-9.150679)	0.391668
(7.878987)	0.028243
(1.566432)	0.011112
(1.778255)	*
LNPM2
t值	0.165054
(4.209199)	-0.214505
(-5.42725)	0.025406
(1.772263)	0.002277
(0.458385)
LNPM3
t值	-0.023053
(-1.45975)	0.049979
(3.139815)	-0.046123
(-7.988863)	0.011982
(5.987762)	***
LNPM4
t值	0.163884
(2.36915)	-0.077617
(-1.113224)	-0.046152
(-1.824972)	-0.059787
(-6.821192)	***
LNPM5
t值	0.023016
(1.466896)	-0.001643
(-0.103922)	0.003261
(0.568572)	0.007282
(3.663093)	***
LNPM6
t值	0.124271
(1.422218)	-0.183288
(-2.081136)	0.04283
(1.340788)	0.013525
(1.22161)
LNPM0
t值	0.114572
(3.876855)	-0.004769
(-0.160094)	-0.01396
(-1.292081)	-0.001034
(-0.276041)
LN_YMP_
t值	-0.046776
(-2.731138)	0.056003
(3.244132)	0.009227
(1.473633)	-0.002266
(-1.044353)
R-squared
Adjusted
R-squared	0.906148
0.901483	0.928004
0.924425	0.942436
0.939575	0.951122
0.948693
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Akaike info criterion	0.022548
0.173871
863.5805	0.022726
0.17664
860.7365	0.008243
0.023238
1225.836	0.002857
0.002791
1607.297
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)	-4.697669
-4.503364
194.2376
0	-4.681869
-4.487564
259.3104
0	-6.710199
-6.515893
329.3648
0	-8.829427
-8.635122
391.4751
0

***; 1% **; 5% *; 10% 有意水準
AI DS 3 stage model マーガリンブランドシェア関数推定結果(2)

被說明变数
說明变数	VW5
係数	VW6
係数	VW0
係数
C
t值	-0.220875
(-0.978544)	0.006511
(0.100505)	0.873827
(3.727042)
LNPM
t值	-0.020524
(-1.204607)	-0.005957
(-1.218049)	0.046762
(2.642263)
LNPM2
t值	-0.003667
(-0.270697)	0.001141
(0.293377)	0.024294
(1.726485)
LNPM3
t值	0.017899
(3.280737)	-0.001307
(-0.834698)	-0.009376
(-1.654485)
LNPM4
t值	0.017602
(0.73656)	0.016729
(2.439053)	-0.01466
(-0.590595)
LNPM5
t值	-0.035364
(-6.524085)	0.006379
(4.100379)	-0.002932
(-0.520729)
LNPM6
t值	0.03946
(1.307223)	-0.009387
(-1.083447)	-0.027411
(-0.874213)
LNPM0
t值	0.00562
(0.550464)	0.005008
(1.709062)	-0.105438
(-9.942493)
LN_YM_PM
t值	0.010285
(1.738172)	-0.004
(-2.355586)	-0.022472
(-3.656333)
R-squared	0.91082	0.971357	0.895918
Adjusted R-squared	0.906387	0.969933	0.890744
S.E. of regression	0.007789	0.002236	0.008091
Sum squared resid	0.020751	0.001709	0.022389
Log likelihood	1246.208	1695.566	1232.535
Akaike info criterion	-6.82338	-9.319812	-6.747416
Schwarz criterion	-6.629075	-9.125507	-6.55311
F-statistic	205.4674	682.2466	173.1679
Prob(F-statistic)	0	0	0

***; 1% **; 5% *; 10% 有意水準
AI DS 3 Stage model バターブランドシェア関数推定結果(1)

被說明变数
說明变数	WB1
係數	WB2
係數	WB3
係數	WB4
係數
C
t值	-2.265169***
(-5.533972)	0.950724***
(4.349372)	0.218966
(1.17654)	0.147058***
(3.366013)
LNPB1
t值	-0.014023
(-0.21015)	-0.074953**
(-2.103423)	0.028441
(0.937429)	-0.012138*
(-1.704215)
LNPB2
t值	0.138109***
(2.761424)	-0.042234
(-1.581275)	0.029918
(1.315652)	-0.014847***
(-2.781218)
LNPB3
t值	0.05693**
(2.238616)	0.039285***
(2.892683)	-0.153751***
(-13.29691)	0.006361**
(2.34337)
LNPB4
t值	-0.111584***
(-3.952305)	0.036762**
(2.438268)	-0.010986
(-0.855783)	0.001501
(0.498203)
LNPB5
t值	0.190835***
(6.875019)	-0.022252
(-1.501139)	0.040353***
(3.197287)	-0.009165***
(-3.093328)
LNPB6
t值	0.020774
(1.279268)	0.021679**
(2.499852)	0.014337*
(1.9417)	0.010041***
(5.792963)
LNPB0
t值	0.090479***
(4.839077)	-0.002376
(-0.23791)	0.009335
(1.098003)	0.006877***
(3.445934)
LN_YB_PB_
t值	0.063179***
(4.718641)	-0.045725***
(-6.394921)	0.006214
(1.020665)	-0.005659***
(-3.959775)
R-squared	0.91239	0.803619	0.936855	0.653362
Adjusted
R-squared	0.908035	0.793857	0.933716	0.636132
S.E. of regression	0.026116	0.013946	0.011874	0.002787
Sum squared resid	0.233251	0.06652	0.048221	0.002657
Log likelihood	810.696	1036.526	1094.433	1616.161
Akaike info criterion	-4.403867	-5.658479	-5.980185	-8.878674
Schwarz criterion	-4.209562	-5.464174	-5.785879	-8.684369
F-statistic	209.51	82.32427	298.4781	37.91885
Prob(F-statistic)	0	0	0	0

***；1% **；5% *；10% 有意水準
AI DS 3 stage model バターブランドシェア関数推定結果(2)

被說明变数
VB5	VB6	VB0
說明变数	係數1.190281	***	係數0.581356	***	係數0.176784
C	(5.340597)	**	(2.893509)	(1.030788)
t值	0.078774	**	-0.025268	0.019167
LNPB1	(2.168126)	*	(-0.771459)	*	(0.685546)
t值	-0.048633	*	-0.0438	-0.018513
LNPB2	(-1.785852)	***	(-1.784173)	(-0.883452)
t值	0.043197	***	0.008664	-0.000685
LNPB3	(3.119597)	***	(0.694037)	**	(-0.064308)
t值	0.042876	***	0.028906	0.012525
LNPB4	(2.78912)	***	(2.085826)	**	***	(1.05878)	***
t值	-0.20619	***	-0.035199	0.041619
LNPB5	(-13.64233)	(-2.58341)	***	(3.578447)
t值	0.010212	-0.072805	-0.004237
LNPB6	(1.154871)	***	(-9.133691)	***	(-0.622753)	***
t值	-0.053666	0.011057	-0.061706
LNPB0	(-5.271335)	***	(1.204779)	*	(-7.876481)
t值	-0.028292	0.012481	-0.002198
LN_YB_PB_	(-3.880678)	(1.899051)	(-0.391744)
t值	0.843918	0.856288	0.930316
R-squared	0.836159	0.849144	0.926852
Adjusted	0.01422	0.012819	0.010942
R-squared	0.069154	0.056199	0.040949
S.E. of regression	1029.537	1066.874	1123.858
Sumsquared resid	-5.619649	-5.827078	-6.143656
Log likelihood	-5.425344	-5.632773	-5.949351
Akaike info criterion	108.7738	119.8683	268.5799
Schwarz criterion	0	0	0
F-statistic	0
Prob(F-statistic)

***；1% **；5% *；10% 有意水準

2 段階 AIDS モデルと同様，得られた推定パラメータを基に，バター・マーガリン市場及び各ブランドの需要の弾力性の推定を行った結果が，下表 3.2.6 及び次ページ以降の表 3.2.7 である。

## 需要の価格弾力性の推定値

表 3.2.6 バター・マーガリン市場間の需要の弾力性

M	B
M	-2.698	-2.000
B	-0.431	-3.899
表 3.2.7 マーガリンブランド間の需要の価格弾力性

conditional elasticity

M1	M2	MB	M4	M5	M6	M0
M1	-1.421	1.943	0.500	1.123	0.500	0.500	1.437
M2	0.631	-1.496	1.635	0.294	0.294	0.294	0.780
MB	0.044	0.228	-3.390	0.715	0.487	0.044	-0.144
M4	0.358	0.024	-2.412	-4.327	0.024	0.977	0.024
M5	0.055	0.055	0.055	0.463	-1.821	0.418	0.055
M6	0.023	-0.652	0.023	0.023	0.023	-0.977	0.023
M0	0.294	0.060	0.060	0.060	0.060	0.346	-3.051

unconditional elasticity

M1	M2	M3	M4	M5	M6	M7
M1	-2.644	0.307	-0.849	-0.227	-1.203	-0.533	0.702
M2	-0.084	-2.440	0.842	-0.499	-0.712	-0.314	0.353
M3	-0.064	0.082	-3.509	0.597	0.342	-0.047	-0.209
M4	0.300	-0.054	-2.476	-4.391	-0.055	0.926	-0.013
M5	-0.078	-0.124	-0.093	0.315	-1.996	0.298	-0.028
M6	-0.033	-0.728	-0.040	-0.040	-0.052	-1.029	-0.012
M7	0.147	-0.136	-0.102	-0.102	-0.141	0.220	-3.153

表 3.2.8 バターブランド間の需要の価格弾力性

conditional elasticity

B1	B2	B3	B4	B5	B6	B0
B1	-0.364	-0.038	0.636	-0.291	2.193	0.636	0.636
B2	0.340	-0.881	0.119	-1.015	-0.843	-2.521	0.119
B3	0.148	0.410	-8.470	0.542	0.911	0.056	0.056
B4	-0.164	0.345	0.015	-0.985	0.862	1.757	0.015
B5	0.379	0.073	2.048	-0.627	-5.005	-2.049	1.202
B6	0.039	0.234	0.741	0.805	0.039	-5.349	0.039
B0	0.209	0.042	0.063	0.588	-0.998	0.063	-2.611

unconditional elasticity

B1	B2	B3	B4	B5	B6	B0
B1	-3.089	-1.496	-1.843	-1.676	1.163	-3.838	-1.843
B2	-0.169	-1.165	-0.344	-1.277	-1.032	-3.313	-0.344
B3	-0.096	0.289	-8.690	0.412	0.801	-0.319	-0.164
B4	-0.227	0.312	-0.042	-1.020	0.836	1.657	-0.042
B5	0.066	-0.093	1.765	-0.788	-5.177	-2.533	0.919
B6	-0.129	0.142	0.590	0.715	-0.034	-5.549	-0.112
B0	-0.065	-0.101	-0.184	0.437	-1.114	-0.342	-2.858

## (5) 両対数形の需要関数の推定結果

（3.9）式（84 ページ）に基づき，両対数形の需要関数についても推定を行った結果を次ページ以降（99～107 ページ）の表3.2.9～表3.2.11に示した。なお，被説明変数 LNQM～LNQM0・LNQB1～LNQB0 は，それぞれブランド M～M0 及び B1～B0 の販売数量の自然対数である（説明変数の表記は，AIDS モデルに用いたものと同じ）。

## ア ヘルク子なしの推定
表 3.2.9 両対数形の需要関数の推定結果 ブランドレベル(1)

被說明变數
說明变數	LNQM係數	LNQM係數	LNQM係數	LNQM係數
C	2.964415	-1.342664	1.428678	-6.543869
t值	(1.573168)	(-0.445712)	(0.173964)	(-1.542273)
LNPM	-2.003533 ***	0.978998 ***	1.064901 **	0.182155
t值	(-16.61261)	(5.077784)	(2.026004)	(0.670768)
LNPM	0.280502 ***	-1.872417 ***	0.114448	-0.10715
t值	(2.783032)	(-11.62078)	(0.260542)	(-0.472131)
LNPM	0.01366	0.210435 ***	-2.79875 ***	0.447661 ***
t值	(0.298576)	(2.877211)	(-14.03643)	(4.345529)
LNPM	0.336332 *	-0.134499	-1.366091 *	-3.301998 ***
t值	(1.819214)	(-0.455076)	(-1.69545)	(-7.932007)
LNPM	-0.021096	-0.068952	0.081662	0.386655 ***
t值	(-0.495764)	(-1.013619)	(0.440341)	(4.035447)
LNPM	0.838707 ***	-0.043793	2.338236 **	1.502457 ***
t值	(3.574886)	(-0.116765)	(2.28681)	(2.844098)
LNPM	0.170267 **	-0.170113	-1.334656	0.045912
t值	(2.236567)	(-1.397788)	(-4.022644) ***	(0.267837)
LNPB1	-0.176997	0.114242	0.66674	0.897627 **
t值	(-0.899827)	(0.363304)	(0.77775)	(2.026659)
LNPB2	-0.379777 ***	-0.159695	-2.335783 ***	-0.789103 ***
t值	(-3.212102)	(-0.844897)	(-4.532975)	(-2.964052)
LNPB3	-0.024826	0.034307	-0.409778	0.067576
t值	(-0.410692)	(0.355007)	(-1.555393)	(0.496464)
LNPB4	-0.02523	0.094986	0.518815 *	0.458451 ***
t值	(-0.387767)	(0.91319)	(1.829591)	(3.129216)
LNPB5	0.02998	0.166708 *	0.897907	-0.032521
t值	(0.474775)	(1.651437)	(3.262683) ***	(-0.228721)
LNPB6	0.108894 ***	0.137022 **	-0.196424	-0.032773
t值	(2.913855)	(2.293533)	(-1.205999)	(-0.389464)
LNPB0	-0.023136	0.004909	0.249901	0.15199
t值	(-0.542101)	(0.071948)	(1.343556)	(1.581621)
LN	0.728014 ***	0.898266 ***	1.119574 ***	0.875539 ***
t值	(14.09059)	(10.87539)	(4.972004)	(7.525843)
SUMMER	0.006896	0.009534	0.049482	-0.004828
t值	(0.640868)	(0.554201)	(1.055088)	(-0.199268)
WINTER	-0.092878 ***	-0.093931 ***	-0.164186 **	-0.185432 ***
t值	(-5.234096)	(-3.311221)	(-2.123024)	(-4.640926)
R-squared	0.994002	0.981557	0.969108	0.988358
Adj. R-squared	0.993534	0.980117	0.966696	0.987449
S.E. of regression	0.058015	0.092745	0.252845	0.130633
Sumsquared resid	1.120808	2.864373	21.28884	5.682635
Log likelihood	528.1519	359.258	-1.792045	235.9462
Akaike criterion	-2.784177	-1.845878	0.159956	-1.160812
Schwarz criterion	-2.492719	-1.55442	0.451414	-0.869354
F-statistic	2122.678	681.6376	401.7891	1087.304
Prob(F-statistic)	0	0	0	0

***; 1% **; 5% *; 10% 有意水準