消費者の都心部回遊途上での購買額予測モデル
―Tobit モデルによる金額ベースの回遊効果の計測―
消費者の都心部回遊途上での購買額予測モデル
−Tobit モデルによる金額ベースの回遊効果の計測−
これまで筆者らは、中心商業地での消費者の回遊行動を予測・説明する回遊
マルコフモデルの開発を行い、これに基づいた中心商業地の評価枠組みの提
案を行ってきた。それは、中心商業地での消費者の回遊行動は、商業施設が
集積・近接立地することによる集積効果の具体的現われであり、より多くの集
積効果、すなわち、より多くの回遊行動を引き出す中心商業地構造が望まし
いとの視点からである。
その出発点となる考え方は、一人の消費者が都心に入ってから何回、回遊を
行ったかを示す、回遊効果の概念である。それは、開発によって、回遊行動
がどのように変化し、これによって都心内の各商業地への回遊効果がどのよ
うに変化するのかといった観点からの、来街頻度ベースの評価枠組みであっ
た。
一方、都心内での再開発プロジェクの評価など、是非とも金額ベースの評価
枠組みが必要であるとの観点から、筆者らは、来街頻度ベースの回遊マルコ
フモデルに基づきつつ、これと消費者の回遊途上での来街頻度あたりの購買
額予測モデルを統合した、金額ベースの回遊マルコフモデルの開発を行い、
これを中心市街地内の河川の資産価値の計測に応用するなど、その有効性
を示しているところである。
しかし、消費者の回遊途上での購買額予測モデルの推定には、いくつかの課
題が残されていた。
（１）消費者が回遊途上のすべての立寄り先で購買を行っているわけではな
く、回遊上における消費者の購買データはゼロを多く含んだものとなっている。
既存研究では、通常の回帰モデルを用いているが、購買を行いたいが購買対
象となる商品がないためゼロが多く出現するデータに対しては、最善とは言え
ず、Tobitモデルといった適切なモデルの適用が求められていること。
（２）回遊効果は頻度ベースでは、これまで確かめられているが、金額ベース
でもこれが存在するのか、あるとすれば、一体どの程度の効果があるのか、と
いった、いわば、金額ベースの集積効果の計測である。
本論文のねらいは、これら２つの課題に答えることであり、その目的は、Tobit
モデルによる消費者の回遊途上での来街頻度あたりの購買額予測モデルを
構築し、これを福岡都心部での回遊行動データに適用し、実際に、金額ベー
スの回遊効果を計測することである。
Forecasting consumers' expenditures on the way
of their multi-stop shop-around trip chain:
A Tobit model to estimate the money-term
shop-around effect.
To develop a Markov shop-around model to
forecast the consumer's
shop-around behavior at city center retail
environment, we already have
proposed the framework to evaluate
redevelopment projects in city
center retail environment from the
viewpoint of consumer's shop-around
behavior. The idea behind our proposal is
that as the consumer's
shop-around behavior can be seen as a
concrete instance of the
agglomeration effect of retail facilities.
Hence, this leads to the notion
that the more shop-around, i.e. the more
agglomeration effect the better
the city center retail environment. Thus
this is the frequency-based
evaluation framework in which a key point
is the shop-around effect that
measures how many shops a consumer visits
as his/her shop-around.
However, we apparently need some framework
to evaluate redevelopment
projects in terms of money. With this in
mind, recently we have
constructed a money-based Markov
shop-around model and applied it to
the asset valuation of the river in city
center to show its effectiveness.
The money-based Markov shop-around model is
an integrated model that
combines the previous frequency-based one
with a model to forecast the
consumer's expenditure per each of their
shop-around visits. While this
money-based Markov model is the excellent
one, it still needs further
refinements for the part of the consumer's
expenditure model.
First, while we employed OLS, we need some
sophisticated model such as
Tobit model to treat the data of consumer's
disbursement on every visit
of his /her shop-around since it contains
many zeroes, i.e., many visits
without purchase.
Second, while we have shown that there
actually exists the
frequency-based shop-around effect, left
open is the problem whether it
also exists in terms of money, or to what
extent the money-term
shop-around effect exists if it is.
The purpose of this paper is to develop a
Tobit model for consumer's
expenditure on his/her shop-around to
measure the money-term
shop-around effect with the actual data of
consumer's shop-around
behavior in city center retail environment
at Fukuoka City
.