大規模小売店舗の影響度測定について

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(1)大規模小売店舗の影響度測定について阿. 部. り. 、売流通の分野で. 旺. ュ旦. て提示された「大規模小売店舗における. 小売業の事業活動の調整のための審査万法について」. はじめに今日，. 周. 最も関心を集めてい. に含まれる影響度測定万法がここでの. 検討課題. る問題の一つは大規模小売店舗の出店調整の間題であろう。昭和 54 年度のいわゆる大規模小売店舗法の改正によって，従来大規模小売店舗に. ばれる大規模小売店舗の影響度測定万法の妥当性について，主に経験的な側面から考察を試み. 該当しなかった売場面積 500 平方メートル以上. るものである。そして，通産方式の測定方法に. ェ. ， 500 平方メートル未満. ( 政令指定都市では. である。すなわち，本稿は一般に通産方式と呼. 含まれる問題点を明らかにした後，そうした問. 1,500 平方メートル u 、上 3,000 平方メートル末. 題点を克服するための方途をさぐることにしょ. 満 ) 0 店舗が第 2 種大規模小売店舗として調整の対象に含められた結果，こうした出店調整の. （. 問題は全国的。こ頻発する問題となってきている. ノナ. 1. ハブ・モデルと通産方式の影響度測定方法. からである。かかる出店調整の当否について，. あるいは調整の基準についてはさまざまな議論. 通産方式の影響度測定方法とは，. " フの小売. のあるところであるが，ここでは調整という事. 商圏モデル 1) のパラメータを 2.0 と定めたもの. 柄を所与として，その判断材料とするべき出店による影響度の測定方法に論点を絞ることにし. によって買物出向確率を求める考えをとるものであり，次の (a) ∼ (e) の五つの算式として示さ. よう。特に通産省大規模小売店舗審議会によっ. れる " 。. (a). ( 商業集積. ルの最寄品目 ( 又は買回り品目 ) の売場面積 ) 区 i と商業集積九との間の距離 ),. ( 調査居住. ノ. (b). 最寄品目. -l. Ⅰ又は買回り、. 品目. 口. ). についての調査. 対象大規模小売店舗の最寄口 / との間の距離. 唐菜上克亮て. 規けに大お法. TL. 妃 r2 8,. aⅤ o g む n, g lm ピ Ⅰa とれ. ⅡⅡⅠ 6. y. エ g㏄ D 下N ︶ーヰⅠ. 業店番産売の商かめ通模た︶ 2. 小売店舗との間の距離.

(2) 横浜経営研究. 128. 第 1巻. 第 2 号 (1980). く。). この人）朋貝勒出向消費者数. (d) 後買物出向消費者数. (e) 最需品目 ( 又は買ての影響度指数そして， (a), (b) 両式の墓になるハフ・モデ. るが，そのうち中心となる問題点は，すでに明. かは次の (1)式の如く示される。 (1) 式との対. らかなごとく，通産方式においてパラメータの. 比助から， (a), (b)両夫は (1)式のパラメータスの値を 2.0 と定めたものであることがわかるで. 値が 2.0. あろう。. かにされないかぎり. また，商業集積の選択にあたって居住. 区の消費者をすべて同質としてみるならば，. 貫. 初出向比率は，そのまま買物出向確率と考えてよいことになろ月む二. う. 。. (1). M 。 /IW ダ目 (W ガ Dt ') ノ. :. M,. 地区どの消費者が商業集積ソヘ買物に出かけろ確率。. : 商業集積. ソ. 点である。. この 2.0 という値を用いることの妥当性が明ら. ，大規模小売店舗の出店調. 整にあたって，通産方式は客観的な依り所たり得ないことになるからである。したがって，本稿ではかかるパラメータを先験的に定めるやり方についてその妥当性の検討を行ない，その検討に基づいて，今後とられるべき方向を探ることにする。そして，その後に付随的ではあるが，通産方式の測定方法に含ま. ゴ. ブ -1. F 。j. と先験的に定められている. における特定品種の売場面. れる比較的重要なその他の問題点の指摘を行な. い，同じくその克服の方向を論ずることにしたい。. 積。. Dn. : 地区Ⅰから商業集積. ス. ソ. への距離. ( 最短. 道路距離で測定 ) 。 : 特定品種の買物行動について距離の影. 響を示すパラメータ。れ. : 商業集積の数。. I Ⅰ・. パラメータを先験的に定めることについて. 1. ハブ・モデルとの対比大規模小売店舗審議会決定の影響度測定の考. われわれは以上のように示される影響度測定. え方においても，買物行動調査を行ない " ラメータを推定するというやり方が否定されている. 方式について，その問題点を検討するものであ. わけではない " 。ただ，通産方式が" フ・モデ. 3) 通産省の指標における用語と本稿における用語に関して若干の遠いがあることに注意されたい。ここでは，その対応関係が明らかであり，混乱を招く恐れもないと思われるため，特にどちらかへの統一は行なっていない。. 4) 備考 3 の (X) に. 卜. これらの算式のパラメ. ータに代えて，・… " 買物行動調査の結果により. 推計されたパラメータを利用してさしっかえない。」と記されている。.

(3) 大規模小売店舗の影響度測定についてルにおける距離のパラメータスを. 式を中心としていることも，. 2.0 とする方. 先に示された (a). ∼ (e)式から明らかである。では，. こうした方. (阿部周. 造). 129. こでの検討は結論的な意味をもっものではなく，一つの目安として理解されるべきものであることをあらかじめ明らかにしておく必要があ. 式がとられる根拠は一体どこにあるのであろうか。それは明示されていないとはいえ， d つに. ろう。. はパラメータ推定のための買物行動調査. 模小売店舗を対象に行なわれた調査から求めら. ャこ. 要す. まず，神奈川県の6 地域において第 2 種大槻. るコストを省くこと，そしてもう一つぼは，全. れた ". 国的に広く用いられる指標として， " ラメータ. とにしょう。その結果は表Ⅰに示されるとおり. 推定という技術的問題を除いた簡略な方式を提. である。. ぅ. という 2 点にあると指摘できよ. 表. 示すること，. 。そして， 2.0 という特定の数値が用いられ. フ. Ⅱ. ・モデルのパラメータを眺めてみるこ. 6 地域のハフ・モデルのパラ. 平塚瀬谷 l相模原. た根拠としては，過去の経験的な研究におい. メ. タ. l横須賀 :藤沢、: 厚木. て，推定されたパラメータが2.0 の周辺にあるということよりも， " フ・モデルのべースとなる引力モデル B) からの一種のアナロジ一である. と考えられよう。すると，ここで問題にされるべきほ，. 2.0. と. 上段は距離の影響を示す，ラメータ (藤沢の買回品を除いて 0 ． 01 で有意 ). いうパラメ一タの値は実際に大規模小売店舗の. 下段は買物出向比率の実際値と計算値との相関係. 出店調整に用いるにあたってどの程度妥当性を. 数。厚木の買画品は調査圏内に買回品の購買行動がほとんどなく除外。. ま持つものであろうかということになる。それ @.. 調査のコストと手間を省くという点で優れてい. ハ. ブ・モデルは CO) 式のょ刃こ示されるから，. ることによって，現実とズレを持った影響度の. 求められる " ラメータスは買物出向における距. ヵバーしぅ. 離の抵抗度を示すものであり，スの値が大きい. るものであろうか。それは利害の対立する問題の調整に用いられるだけの精度を有しているの. とぎは距離抵抗が大であること，すなわち，遠方への買物に出かげにくいことを示し，逆に. であろうか。この点を明らかにするためには，. が小さいことほ距離抵抗が小さいこと，すなわ. 果して実際に求められる " ラメータの値が 2.0. ち遠方まで買物に出かけ. の周辺の値となるのか否か，および多少の " ラ. る。. 予測値を与えるというデメリットを. メータのズレが許容されるか否か，すなわちパ. ラメータの変化に対する買物出向確率の感応度の鈍さについての考察が必要であろう。. そして，もちろんこうした点についての経験. 表 Ⅰは，第. 2. ろ. ス. ことを示すことにな. 種大規模小売店舗の影響度測. 定を目的として，出店予定地から半径 1.5 キロメートル以内の居住区を対象に，半径2.5 キロメートル以内の商業集積への買物出向行動を調. 的側面からの検討は，多数の事例をもとになさ. べたものであるが， 6 地域の結果に関してまず. れることが望ましいことはい. 指摘できることは，得られたパラメータの値に. う. までもなかろ. う。しかるに，ここでわれわれの入手できる経. かなりの開きがあることであろう。また，パラ. 験的事例は，昭和54 年度に神奈川県下で調査さ. メータの値も，平塚の買回品のケースについて. れた. の 1.764 が最大であり，いずれも通産方式の. 6. ケースに限られている。したがって，. こ. 5) 中西正雄稿「小売引力法則の再検討 (上 ): 引力モデルを中心に」，日本経済新聞社『消費と流通 J, 1979, 所収。. 2.0 よりほ小さい値となっていることが明らかであ. る0. 今回の. 6. 地域の結果をそのまま一般化. することには無理があろうから，この結果をも.

(4) 130. 横浜経営研究相 0.60. 0 ．. 第. 関係. 数. 2. 号 (19㏄ ). 0.75. 0.70. 0 ． 65. O-. 0 ． 80. 0 ． 85. 0.90. 3.50. 4.00. 一. 1.0. /ぐ. 第1巻. Ⅰ 残差平方相. ラメ. -. @. l ．り. ク. ・. Ⅰ ぺ. 相関係数. x. 几. ●. 2.0. 2.5 1.00. 1.50. 2.00. 2.50. 銭図 -1. 差平. 3.00. 方. パラメータの. 相. 適合. 値と. 皮. ってただちにパラメータの値が常に 2.0 を不ま. で 0.05 刻みに変化させ，買物出向確率の計算. わると予期することはできないにしても，それが 2.0 という値の近傍に集まると期待できない. 値と実際値との相関係数および銭差平方相を算出することにした。その計算結果は図丑に示. ことは明らかである。すなわち，通産方式の. されるとおりである。. 2.0 という値を先験的に用いる場合には，. それ. まず，. 図丑の結果を見るにあたって注意す. が実際に求められる " ラメータの値と相当かけ. べき点は，適合度を示す測度としての相関係数. 離れている可能性があることを予想しなければ. の持っ一つの限界である。相関係数は二つの変数間の結びっきの状態を示すものであるが，も. ならないことになる。次に問題にすべきは，求められるパラメータの値が今回のような値となる場合に，. 値を用いるとすれば，買物行動を把握する. り. えでどの程度の乖離が生じるのかということで. この乖離が大幅なものであるならば，先験的にパラメータを定めるやり方は大きな誤差ある。. 今回の場合，得られたパラメータのうち値の. と. が完全な右上りの線型関係にあるならば，相関係数は 1.0 となる。すなわち，図 -2 の ( ィ ), ( 口 ) いずれの場合でも相関は 1.0 になるわけである。 (イ ). る。. を含むことになるからであ. 値月 j. くロ. 1.0. №マ、). 勺も. 最小なものは，藤沢の買回品のケースである。. "ヘ. しかしそこで得られたパラメータの値は異常. R. ). 1.0 ・. ぅ. 2.0 とい. し，買物出向確率の計算値乃 j と実際. へ R,. 心も. り. もヤ侍豆㌦イク. に小さく，また有意水準 0 1 においても有意と・. R. し. り. 1.0. 0. R，り. 1ヵ. にと. L 算. 相の. 係う関よ. スまャ一. ても. っでぶかム目. 近. た場しい. まて 5 レオ. こ v,︶カ. つら. ス一5 @. ケを. ス. 最で. よ客. 0.803 を最小なパラメータと. にのかと沢な. コ. こ藤のろはタ. すれ・. し. てわン. てのパラメータ，. 同じく藤沢の最寄品はつい. ・. なっていないため，.

(5) 大規模小売店舗 OD影響度測定について. 31. なとみぅ消セノ和幸舐パ一方がぅくメ平といさラ差ことか. な物く. ら相 9 行. カ. また，図 4. しコがのる. に対応していることになる。. Ⅰ. な太か買如. のとき，計算値と実際値とは完全. あとあょタ. 0. "。銭. 造). で 0 にれ一ら 2 もとメ. 差平方和が. るか測. ムロしま. かば値方. 値なと残. 際と計と突こら度. を併用することが望ましいと考えられる. ( 阿部周. 賛者がかなり遠方まで買物の足を伸ばしている 2.0 という値を用いて影響度. にもかかわらず，. の予測を行なさならば，売場面積およびその他. にみられるよう ;こ銭差千万和が. 最小になるパラメータの値と，相関係数が最大. の点で魅力度の高い大型店が出店した場合の影響を過小評価することが考えられる。したがっ. になる " ラメータの値とは必ずしも対応 l,ない. て，. ことにも注意しなければならない。相関係数は両変数の共分散を各変数の標準偏差の積で割ったものであるから，その最大魚は銭差の平方相を最小にする点と必ずしも一致するとはかぎう. には，藤沢、のようなケースのところでは実態に. 発生地域毎に買物行動の調査を行ない " ラメー. ないからである。さらに，求められた " ラメー. タを推定した. タス =0.803. が望ましいとしえよう。通産方式で影響度を予. が，相関係数の最大となるところ. 2.0 という値を先験的に決めて用いる場合. そぐわない結果となってしまうことが. 予想され. る。その意味で，やはりできるならば，問題の. ぅ. えで影響度の予測を行かうこと. でもなく，また残差平方和の最小となるところ. 測する場合には，それがどの程度実際の買物打. でもないことも注目できょ. 。それは，パラメ. 動をとらえたものかを知る手掛りのないまま調. P げとの十目関係数. 整を進めなければならないという不確実性を抱. 一タの推定方法として. Pt3. を最大にするというやり. ぅ. と. 方ではなく，対数変換. えているのである 8,。. を行なった値について，最小2 乗法を適用しているのからである。. 2. 地域差，品種差の検討つっ，図 Ⅱの. 前項のハブ，モデルのパラメータ推定の結果. 結果をみるならば，まず " ラメータの値の僅か. が示唆している」つめ重要な点は，求められた. な変化に対するモデルの適合度の変化はそれ. パラメ. さて，そうした諸点をおえ. ど敏感でないことが. さ. レま. 指摘できよう，最小2 乗法. で求めた値の上下，プラス，マイナス 0.2 程度. った。そして，こうした地域的な買物行動の多様さは，ハフ・モデルと類似のモデルを幾つか. の幅の中では，ほとんど実質的な差異はないか. とりあげると. 6). が良くなるかという観点からも確かめることが. 藤沢の場合， 20 の居住区はついて 14.の商業集積への買物行動を調査しているから，梯 =20 ，れ =14 である。ただし，実際の買物出向の観察されなかったところ. (すなわち P 。 Ⅰ 0 プ. のとこ. ろ ) は計算から省かれるから，その合計は20X 14 手 280 にはならない。. 7) ハフ，モデルのパラメータの推定方法についでぼ，累乗競争相互作用モデルの " ラメータ推定の万法 (M. Nakanishi, & L. G. Cooper, "Parameter Est ㎞ ation for a MultiplicatiVe. Competitive Interaction Model," JOoWれ aZ o/ 皿 4arkcting Researcch, Vol. 1l (Aug. 1974), pp.303-11. を参照 ) を適用し，売場面積のパラメータを 1.0 とした条件付回帰を行なった。. ぎ，. どのモデルが最もあてはまり. できる。ここでは比較検討するモデルとして. ，. 8) 現在のところ，. どのような条件のもとで藤沢のよさに低い距離パラメータの値になるのかに関して，はっきりとした分析はなされていない。だだ，消費者が遠方まで買物に出かけている状態としては調査対象となった地域がどちらかといえば人口の疎で，商業集積も-ト分展開してぃ. ない場所であることが考えられる 0 実際のところ，神奈川県下の 6 市区についても距離，ラメ一ダの大きさと，世帯密集度合いの間には正の相関がみられる。 (尚，藤沢、ほついて今回調査. のなされた場所は藤沢市街部ではない。).

(6) Ⅰ. 32. 横浜経営研究. 第. Ⅰ. 第 2 号 (1980). 巻. ① " フ・モデル，②距離と同時に売場面積の ". Ⅹ "。， : 地区ビの消費者に対する商業集積ソの. ラメータを考える " フ修正モデル ", ③どの変. 数を用いるかについて，距離と売場面積の 2 変数にあらかじめ特定せず，説明に対する寄与の. 用 :. ︶︵6. ︶. Ⅹ". いて次のように異なっていると考えればよい。 ①ハフ・モデルヵ二 Ⅹ。/p,. .. Ⅹも。プ. (3). ・・. Ⅹ ガ : 地区Ⅰから商業集積ソへの距離，すなねち CO)式における D. り. 。. 蒐が商業集積ソにおける特定品種の売場面積，すなわちCD)式の Mio 距離の影響を示す " ラメータ。伍二一ノ. ダ、. げpl .. Ⅹ i7% ち. ‥. 0 ． 1 レベルで有意となり，. CP。プと Ptげ. まり. かつ最も高いあては. との相関 ) となったモデル. ひま. 表 -2 に示されるとおりである。表 -2 の結果は前項の表 -1 の結果との対比において幾つかの示唆を含むものと思われる。まず，表 Ⅰの結果からするかぎり，われわれは最寄品と買回品との間に実質的なパラメータの差異を見い出し得ないことになろう⑫。平塚，瀬谷，横須賀の 3 ケースに至っては，むしろ買回品の距離 " ラメータの方が大きく，買回品の. 方が近くで購買されるというおかしな. 結果とな. っている程である。しかしながら，そのことに. 間に実質的な差異がないという結論に結びつげ. (4). ることほ早計的であると思われる。売場面積の. 売場面積の影響を示す " ラメ一タ。. ノく. ③累乗競争相互作用モデル Ⅱ ノ乙ij 卑. 地域についてすべての " ラメータが少なくとも. よって先験的に区分された最寄品と買四品との. ②ハフ修正モヂル. ね -,. 月. ゴ. リり二. ( 大型店. 一と同じ ), をとりあげることにする。六つの. そして， 4 モデルほ効用しのとらえ方にお. :. 2.0 ，無の場合1.0), 商業集積内に. 百貨店が有るか否かのダ、一変数. プ. 効用。. 俸. な Ⅵム綾. ( 有の場合. ぴ j : 地区Ⅰの消費者に対する商業集積ソの. U わ =X;. タ ex. (2). 出かけろ確率。. :. ︵. 立. 乃 j - 地区Ⅰの消費者が商業集積ソヘ買物 @, こ. 月Ⅰ. 距離と売場面積以外の独立変数としては，商. 業集積の駐車台数，商業集積内に 5 ㎝平方メートル以上の大型店が有る；、否かのダ ; 一変数. プ =1. U7. 一一. ㏄プ. 四つのモデルは比較しやすいかたちに表現すると，次の(2) 式のような基本的かたちにあらわ. 目㏄. 番目の変数の影響を示す " ラメー. ④多項ロシット・モデル. セ. F げ=. ゐ. とりあげられる独立変数の数。. ト・モデル ")0 匹っをとりあげることこする。. 基本型. 番目の変数。. タ。. 有無を経験的に確かめることのできる累乗競争相互作用モデル，。', ④③と同様な多項ロジッ. される。. ゐ. ラメ. 一タを 1.0 として，距離のパラメータの. 12) 通産省の指標においては，最寄品とは飲食料品，金物，荒物，医薬品および化粧品とし，買画品は最寄席以外の品目として区分している。. (5). 今回の調査で最寄品，買画品はそれぞれ次の品. 9) 山中坊玄蕃『小売商圏論』，千倉書房，昭和 52 年。 10) M. Nakanjshi & L. G. Cooper, oP. cit. 11) D. McFadden, "ConditionalLogitAnaIysjsof Qual 油 tive Choice Behavior," jn P.Zarembka (ed.), 月のれtiers in Econometrics, 105-42.. 1974,. pp.. 目を含むものとして調査を行なった。最寄品 (1,鮮魚， 2. 肉， 3. 野菜・果物， 4. 酒・調味料・米， 5. 加工食品， 6. 化粧品・日用雑貨， 7. 薬品 ) 。買画品 (1. 日用衣料品， 2. 男子洋服， 3. 婦人・子供服， 4.呉服， 5.寝具， 6.サ・かばん 7. 家電製品， 8. 家具・インテリア， 9. 時計，めがね・貴金属 ) 。.

(7) 大規模小売店舗の影響度測定について表-2. 各. 種. モ. デ. ルハ。. の. 一フ. メ. ( 阿部周. 適一. 用. 結. タの値. 133. 造) 果と. と値. 柑関係数大型店平. 塚. 0. 510. 最寄品. 0.819 0.707 0.593. 相模原. 横須賀最. 藤. 沢. 寄席. 0.855. 最寄品ハフ修. 0 ． 704. みを求める " フ・モデルでは明示的に掴み得な. かった買物行動の差が，表 -2 の 3 変数以上を. るからであ. 含む累乗競争相互作用モデルではあ. らわれてく. る。すなわち，駐車場と大型店ダ .. Ⅱ. 一. が買画品はついて有意となることから明らか. な. よ. う. に，やはり買四品の買物の場合，車の利. 用ということが顕著になるのと，大型店ダ. 「. 一. そして，表戟は地域間の差異についてもョり・. ラメータのみを求めるハフ・モデルでは，. 類似した買物行動としてとらえられる. ほぼ. 平塚と瀬. 谷，相模原と横須賀のケースが，違った特性を持っていることが. 表 -2 から明らかになるから. である。. に象徴される品揃え要素が無視できないことになるからである ", 。. 顕著にあらわしたものとなっている。距離パ. すなわち，こうした点から買物行動にはやはり. 品種差，地域差といった要因が含まれており，. そうした要因を一切捨象したかたちで，全国共. 13)このことは通産方式のみならずラメータを 1.0 とするハフ・モデルですらも，売場面積のパ，大掴みな分析しかできなし、ことを示唆するものと. 思われる。. ，実情. 通の影響度測定方法を考える通産方式はにそぐわない程大まかなものになってしまう可能性があると指摘せねばならないであろう。.

(8) 134. 横浜経営研究. 第 2 号 (19㏄ ). 第1巻. ら，買物出向比率は 1. 居住区を単位として求められるから，それは厳密な意味での 2 段抽出法. I11. 買物行動調査について以上で先験的に距離 " ラメータを 2.0 とする. ではなく，居住区当たりの世帯数と，抽出居住. 通産方式の問題点を指摘し，できれば買物行動. 因数とは切り離して考えられるものである。. 調査を行ない " ラメータを推定することが望ま. まず，居住区当たりの世帯数であるが，買物出向比率を求めるという点からすれば，標木理論の応用によって必要標本数を求めるというこ. しいことを明らかにした。しかしながらその場. 合に，地方自治体における調査を行な. う. ための. 技術的体制の有無の問題はさておくにしても，. とが考えられなくもなし、。す。れども，ここでの. 買物行動調査に要する費用が，. 頻繁。こ行なうことの障害になることを無視するわげにはいかないであろう。そのことは，もと. 問題は，標木の白黒の比率を求めるといった単絶たケースではなく，多数の商業集積への買物出向比率を問ものであることに注意しなけれ. もと通産方式の提示された理由の一つとしてこ. ばならない。また，最寄品はついてみるなら. うした費用面からの調査実施の困難性というこ. ば，七つの品目にわたっての一定期間における. とが考えられたとおりである。その意味で，わ. 買物出向が，居住区内の全回答世帯にわたって. れわれは " ラメータ推定の必要性を唱える立場をとる以上，できるだけコストのかからない調査方法を探究しなければならないことになる。そして，それはいまでもなく，影響度予測の精度に関して大幅な後退を生じない枠内での簡便な方法でなければならないであろう。一般に調査項目を所与とするとき，市場調査のコストに大ぎく影響を与える要因には，標本数と調査方法の二つがある。特に，大規模小売. 集計され，買物出向比率が算出されるという. 較を行なうというナイーヴなやり方をとらざるをえないであろう。そこでわれわれは，横浜市瀬谷区の調査ケースについてⅣ，居住区当り. 店舗の影響度予測のための買物行動調査の場. ェ. こうした調査を. う. 合，前者の標本数の多寡がその費用を左右する. 決め手になると考えてよいであろう。そうしたところから，ここではまずどの程度の標本を確保すればよいのか，. う. にも注意が必要である，。，。したがって，ここで. は必要な世帯数を求めるにあたって，標本理論の簡便な考え方を応用するわけにはゆかないことになる。そこでは，実際に幾つかの世帯数のもとで得られた " ラメータについて経験的な比. Ⅰ. 4) 調査では最寄品はついて最近 1 週間の買物行動ーか). が含まれないようにするという二つの側. 面を考慮するならば現在のところ最も妥当なやり方と思われる。ただし，今回の方法では一つの品目の購買が 1 回の買物出向として計算されるから，実際には 1 回の買物出向で 3 品目が買われているときでも， 3 回の買物出向として集. 1. 標本数について買物行動調査にあたっての調査単位としての世帯の抽出にほ，まず調査対象地域内から 1 次抽出単位としての居住区を抽出し，ついで抽出. 計されていることに注意。尚，買画品はついて. は， 1 年間の買物行動をきくことにした。. された居住区内において 2 次抽出単位としての. 点と，居住区内で. これを. をたずねるというやり方をとった。これは回答者の記憶力と調査日の影響 ( 土日かウィークデ. のデータを基に経験的に探ることにしょう。. 住区を幾つ抽出するかという. ㏄の世帯数を確保するやり方をとり，. 100 つ 50 つ 25 と減らした場合に得られるパラメータに大きな差異が生ずるか否かを検討するこ. ということを横浜市瀬谷区. 世帯を抽出するという 2 段抽出法に似たかたちがとられる。したがって全世帯数の決定は，居. 点. Ⅰ. 5) 確率上ヒ例抽出された居住区はつき，住宅地図から系統的に 100 世帯を抽出するやり方をとった。しかし，分析目的から世帯数 1 ㏄を確保するこ. とにし，留守，回答拒否のあった世帯については，その右隣りの世帯で振り替えるというやり. 幾つ 0 世帯を抽出するかという二つの点から考. 方をとったため，厳密にはラングム・サンプリ. えられねばならないことになる. ングとはなっていない 0. 0. しかしなが.

(9) 大規模小売店舗の影響度測定について. ( 阿部周. 造). 135. とにしだ " 居住区内の 100 世帯を 1 番から 100. は 10 であるから，居住区当り世帯数を 25 に減ら. 番まで番号を与え，奇数，偶数によって 50 ずつ. す，。. の世帯に分げることにする。. 得られた 50 世帯を同じく奇数，偶数によ，て 25. に減ずるわけであるが，それでも実質的な差異が生じないということは大きな意味を持つもの. 世帯ずつに 4 分割する。こうして世帯数を 100. と思われる。従来この種の調査Ⅲには， 1000 世. から 25 までに減らしっっ，. 帯あるいはそれを超える数の世帯が抽出される. さらに，こうして. それぞれ " ラメータ. を求めると，そこにあらわれる差異は，距離，. ケースが多かっだからである。. 商業集積の売場面積，調査居住因数十こ関して全く変ィヒ. ；;. のと考え. ないから，世帯数の差異を反映したもろォt. るであろう。瀬谷の最客用につい. ビとによって全体の世帯数は 1000 から 250. 次に，居住因数を減ずる場合を考えてみよう。抽出された 10 居住区はついて，. ェ. ∼ 1Q の番. 号を附し奇数の居住区からなる 5 居住区と偶. て，高いあてはまりの得られたハフ修正モデル. 数の居住区からなる 5 居住区の間で構造変化が. を用いてこうした分割によるパラメ一タ 0 差異. るか否かを回帰分析の残業平方和を用いたガ検定を行なってみることにする ( 図 -3)n. を比較してみると. 表おのようになる。尚，. こ. あ. 木. 区 4 玉. 丹. 4 玉居 0 1. 区 4 玉. 5. のケースの調査居住因数はⅠ 0 である。表 -3. 世帯数の分割とパラメータ. 。」串ロ. 一 1.429. 数. く一. 0 ． 575. 8.742). (4.鴇 9). 数. ，奇数の奇数. また，先程 4 分割された居住図せ，それぞれ一つの居住区と考えて， 40 の居住区数から 20 ， 10 ， 5 と居住因数を減ずることによってその過程で構造変化が生ずるか否かほついても同様に検定することにしよ 5 。尚，後者の場合，検定数は 7 となることが図 -4 から明らかである。. 25 @・世帯. " 午"" テナ. 100 世帯. @. 当区. 玉 4 居. 売場面積. 1. 離。. l 距. 一 1.389. 奇数の偶数. 0.402. 構造相等生テストの結果は表 -4 に示される. ( 一 8.436). (2.980). とおりである。すなわち，算出されたF 値から. いずれのケースについても有意な構造変化が生. 一 1.406. 偶数の奇数. じていないことが明らかである。したがって居. 表 -3 に示されるパラメータの値には. 確かに. 多少の差異は認められるものの，通産方式において距離のパラメータを 2.0,. 売場面積のパラ. メータを 1.0 としていることをかんがみるならば，それが実質的な差異をもたらす程のものではないことが認められよ. う. 。ここでは居住因数. は週でのも均，ケ数バ分で. 上段 " ラメータ，下段ヱ値. %つしのあ究た乃づき区意 7 .8 6 1 1 Ⅱ 上. 住因数 10 を居住因数 5 に分割しても℡，瀬谷の. 偶数の偶数. ⅠⅠ.

(10) 136. 横浜経営研究. 第. 1. 巻第. 2. 号 (19㏄ ) 5 居住区，奇の奇の奇. 10居住区奇の奇. 5 居住区，奇の奇の偶 5 居住屋，奇の偶の奇. 10 居住区奇の偶. 5 居住区，奇の偶の偶. 40 居住区. 5 居住区，偶の奇の奇. 10居住区偶の奇. 5 居住区，偶の奇の偶. 20 居住区偶. 10居住区偶の偶. (U 居住区当り 25 世帯 ) 図 -4 表4 ケ. 構造相等性のテスト. 一. ス. l笛自虫. き. 7. 偶奇奇対偶奇偶 ( 8. 隅隅奇対偶隅隅 ( ケースる。. ひこ. ). う. 数が考えられることになる， 9'。それは決し. ダ. 2. 58@ 215@. 0.184 0.319. 2. 107@ 0.294. 2. 104. 0.312. 2. 53. 1.265. 饗庭予測を可能にするであろう。そして，ョリ安全性を確保するとしても，居住因数を 10 とし全体で 250 を考えればよいのであるから，その. 2. 50. 0 0羽. 費用は調査を実現不可能とするものではないと. 2. 2. ". てい. 2. ェ度. 弟日. ・. 54@ 46@. 0.757 1.737. 十分とはいえなくとも，先験的なパラ. を用いるやり方. よ. 思われる。. 奇数 5. この点を別の角度からみるために距離，売. 場面積の二つのパラメータにつき得られたパラメータの値を比較できるように示した図巧，図. 全体. 10 0.720 1.483 一. （ノト. ". 図 -5, 図 -6 から，居住因数が 10 から 5 に減る場合には，構造変化が認められないとはいえ，. パラメ. つめ値がかなりの開ぎを示してく. ることが読みとれよう。それは，五つの居住区からパラメータを求める場合，一つでも異常値を含む居住. 区があると，その影響が大きくあわれることからも推察できる。考えるならば，最も少数の世帯数として. 1. 上段 : 距離パラメ. %. 居住. :. - タ0. 下段 :. 甘. 売場面積パラメータ. 0. 有意水準 0 1 て有意。尚，無印はすべて 0 ． 05 ・. で有意。. 図 -5. ら. 以上で検討を行なった瀬谷のケースに従って. タ. りははるかに現実に則した影. 関するかぎり有意差はないことにな. -6 を眺めてみよ. と. 由度 2. ｜. 値. 1. 奇対偶 (100 世帯 ) 2. 奇対偶 (25世帯 ) 3. 奇奇対奇偶 ( 4. f黒青ヌ寸 f% f8 ( Ⅴ ) 5. 奇奇奇対奇奇偶 ( " ) 6. 奇偶奇対奇偶偶 ( " ). 区当り 25, 居住因数 5, すなわち全体で 125. 19). ここでの標本数についての議論は大まかな目安を得るためのものであり，われわれは 250 とか 125 という数字にこだわるものではない。.

(11) (阿部周. 造). 137. 数奇の異数. の数. 2 9l 485 1 一0. 円教. の数奇の数. 9 4746 4 I 一0. 20 串数. の数奇. 20 数奇. 園圃甜. 奇の数奇. 5 5 5 5. 数奇の数奇の数奇. ほ. 大規模小売店舗の影響度測定について. 異数. の黒数. の. 5. 一 0. ㍾ぬ. 1. 40. 体全. 5. 数奇の数妊ハ，口の. 5 5. 奇の異数. 異数. 5. の数奇のの. 数奇の異数. の. の円教. の異数異数. 力 @ よ差. 有意. マ " 5 0 0 k 刀準隻. 意有ホホ. 図 -6. てでし法. と置考留参接を面. 一法. スは. ケ方の査. 罹る. 陳謝模な実。柚. っ，りら. て，れ. がぎえ. 次に調査の費用に大きく影響する要因は調査. たか考しると。える. 調査方法について. た考あ. 2.. 方法である。神奈川県での 6 地域の調査では，. 相模原のケースを除いて，面接留置法による調査がなされたが，相模原のケースについては郵. IV.. 送調査法の効率を調べてみることにした。郵送. 以上，通産方式による影響度測定の中心的問. 調査法は回収率さえ良ければ面接法にくらべて. 題ともいうべき，先験的なパラメータ 2.0 を用. 費用を節減することができるからであ. いることの妥当性を論じてきた。しかしなが. 影響度指標の求め方の細部について. る。その結果相模原についての有効回収率は 16.1% であ，同数の標本を回収するにあたって面接沃にり. する場合には，. くらべむしろ若干コスト高となることが判明し. 他の諸点、の検討も重要である。. た。また低回収率を見込んで大量の調査票の発送を行なことには，世帯密度の低い地域でほあまりにも広い範囲の居住区を設定しなければならないという難点があることも明らかとなっう. ら，影響度指標を実際の出店調整に. 1.. よ. 用いようと. り細かな問題ではあるがその. 5% ヵットについて. まず問題とされるのは，通産省の示す影響度測定方法の備考の 3 の. v Ⅲにあ. げられている，.

(12) 横浜経営研究. 138. 第 2 号 (1980). 第 1巻. ある居住区からの買物出向比率が 0 ． 05 以上のも. その先. のだけをとりあげて計算するという，いわゆる. むしろ避げられるべきものであると結論づげら. 5% カットである。それは， 0.05 に満たないものを除外することによって計算の簡略化をねら. れよ. っ. 2.. たものと思われるが，影響度測定の精度を落. とす結果となることは否めないであろう。それは，全体的に個々の商業集積の商圏を狭くする効果を持つであろうから，結果として距離抵抗を 2.0 よりもさらに大とする効果を持つことなろ. う. 。したがって最寄品を中心とした第. う. 5. 点の大きいことをかんがみるならば，. 。調査居住区の設定について. 次に影響度指標の求め方において，調査居住区の大きさとして世帯数をおおむね 2,500 ∼ 3,000 世帯と定めている点も問題にされなければならない。なぜなら地域によって世帯の密集度合いには大きな開ぎがあ. 2 種. 大規模小売店舗の場合にはともかく，買回品に重点のおかれる第 1 種大規模小売店舗の場合には，実態との乖離が大ぎくなる恐れがあるといわなければならない。. り， 2,500 一 3,000 世. 帯の調査居住区とは非常に狭い居住区ともなれば，非常に広大な居住区ともなるからである。その意味でこの方式では，第二種大規模小売店舗と第 2 種大規模小売店舗の差異を無視したや. 買物行動調査からパラメータを求める場合について考えるならば，このいわゆる 5% カット. り. 方ともいえる。第. 1. 種大規模小売店舗のよう. に半径 3 ∼ 5 キロメートルという広い調査対象. の方式は，パラメ一タ推定のためのデータ個数を少放くし，得られるパラメータの安定性を低いものとすることが考えられる。また除外部分が買物行動のうちの少なからぬ部分になることも指摘できよう。ちなみに平塚の場合につい. 地域を問題とする場合，市街地域ならば非常に多数の調査居住区ができてしまうことになろ. て，買物行動調査において出向比率 0 05 以下の. 2 ∼ 3 の居住地区しかできないこともあろう。. 部分が占める割合を計算するならぱ，表-5 のとおりとなる。平塚は居住因数 10 の調査が行なわ. そして，その場合パラメータ推定のための必要データを得るえで困難が生ずるのみならず，. れたため，居住区別に除外部分を示すことにし. 居住区の中心から商業集積の中心までとして測. よう。. 定される距離に関しても大きな誤差が生じてし. 表 -5 から， 5%0 カットによって削除される部分は無視できない大きさになることが明らかである。特に買回品の場合， 5% 力，トの影響は大ぎくなっていることが認められよう。そこ. まうことになる。. ぅ. において 2,500 ∼ 3, ㏄ 0 世帯の居住区といえば，. 半径. ・. ". Ⅰ. 区. 最. 寄. 品. 買. 画. 品. カッ. キロメートルの調査対象地域内では僅か. したがって，調査居住区の設定区分は，むしろ距離測定上の誤差を一定幅内におさえるとい意味で空間的広がりを基準としてなされることが望ましいであろう。その場合でも第上種店と第 2 種店との区別を行ない，前者では約キぅ. よって一律でないため，複雑なかたちで誤差が生ずるかもしれないのである。したがって，備考 3 の Vll1に示された 5% 力 " トの考え方は， 5%. 1. ぅ. では，ヵットの影響を受ける程度が商業集積に. 表 -5. 。逆に，人口のまばらであるような農村地域. Ⅰ. ロメートル・メッシュに該当する居住区を，後. 者では 300 ∼ 5 ㏄メ（トル・. トで落ちる部分. メ. ，シュ程度の居住単位 %. (平塚 ). 9 24.55@ 24.37@ 15.79@ 10.23@ 19.41@ 11.68@ 5.81@ 14.81@ 7.80@ 5.58 16.22@ 18.77@ 37.30@ 17.64@ 10.82@ 20.02@ 27.77@ 18.86@ 20.33@ 28.79 エ. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Ⅰ. 0.

(13) Ⅰ 上 Ⅹ 規藤沢毬Ⅰ Ⅱ 2 数 311 り 4 6 。１ 1１１、え舗の一界界調は査う. 大規模小売店舗の影響度測定について ( 阿部周遊 ). 3, 商業集積の規定について第. 3. 139. 表 -7 商業葉枕の内訳平. 瀬. 塚. 谷. 総商業集積数. 32. 大型苫 20 ．店舗以上 19 店舗以下. 18. "¥. て一. 相模. 横須. 藤. 尾. 資. 沢. 木. 37 19. 30. 25. 14. 12. 11. 13. 9. 9@. 11@. 10@. 1. 8@. 3@. 0. 5. 7. 9. 4. 2. 11. 原. 集積と 20 店舗に満たない商業集積，。 ' の数は，表 -7 のようになっている。このうち厚木のようなケースでは 20 店舗を超える商業集積は一つ. もないから，通産省の規定によれば初めから影響度予測を行ない得ないことになる。そうしたケースについても影響度予測を行なお. う. とする. かぎり， 20 店舗以上という規定にこだわらずに実情に則した商業集積の規定を行な. う. ことが必. 要であろう。ただ，今回の地域のなかでは，厚木のケース. を除くと，ここでのようなその都度の商業集積の定め方をせず， 20 店舗以上という規定を用いることによっても，それ程大きな影響は出てこ. ないことが考えられる。ちなみに，平塚における 20 店舗未満の 5 商業集積の利用率をみると，最寄品の場合でも 2% にすぎないからである。. の問題点は，備考 3 のⅢに商業集積を 20. 店舗以上の集まりと規定している点である。. おわりに. こ. の規定は第二種大規模小売店舗と競合する商業. 本稿は，今日小売流通において大きな論点の. 集積を関心事とする場合には適合するであろうが，第2 種大規模小売店舗の場合にほ場所によ. 一つとなっている大規模小売店舗の調整の問題. ってはやや限定されすぎる場合が生ずると思わ. 示した影響度測定方法の妥当性を論じたもので. れる。人口密度の高くない農村地域などの場. あ. 合，実際のところ消費者の利用している商業集積がいずれも 20 店舗に満たないというケースがあるからである。今回調査のなされた神奈川県下の 6 地域についてみると 20 店舗を超える商業 20) われわれは調査地域の実情に応じて商業集積の平塚…… 7, 瀬谷 6, 相模原…… 10 ，横須賀…… 6, 藤沢…… 6, 厚木…… 4 である。ただし， 1 店舗で 1 商業集積. 最低線を設定した。. を形成する大規模小売店舗はこの数字に含まれない 0. に関して，通産省大規模小売店舗審議会の提る。そして，そこでの立場ほ先験的にパラメータ. の値を定める方式を問題視し，それにかわってパラメ一夕を推定するための比較的簡便な買物行動調査方法を求めるというものであった。. も. ちろん，ここで示唆された諸点は，少数の経験的事例に基づくものであリ. り，今後ョリ多くのョ. 掘り下げた研究が望まれることほ L.、. ぅ. までも. ないことであろう。本稿の研究はその足掛りとなることをねらいとしたものであ. る。.

(14) 横浜経営研究. 140 ( 付記コ本研究は. 昭和巨年度神奈川県商工部商業観光課によってなされた調査結果をもとにまとめられ. 第 1巻. 第2号. (1980). たものである。 ( 横浜国立大学経営学部助教授コ.

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