業種別に見た流通小売店の立地戦略について

全文

(1)党一一一 Ⅱ. ム = Ⅱ 田ヰ. Ⅰ ⅠⅤ つヶし. 巾. 二. 略戦. 建. 地. ュ " り﹄ ; の. 土几ヤ Ⅹ. L. 井. 店. り Ⅱ. た. 見. ヶし. ｜. Ⅱ. 極月. 業. 松. 論で利用され，発展してきた円環市場モデルを. はじめに. 用いる。，．. このモデルでは同質な財を販売する. 昨今の我が国では大幅な景気後退に 2 0 ，経済全体のマクロ的な消費需要が大きな落ち込みを見せている．この動向は財を最終消費者へ販売する役割を果たす小売業にも，例えば売り上げの低迷している既存店舗を閉鎖するなどの形で大きな影響を与えている．これは中小の小売店だけではなく，大手企業のチェーンストアをはじめとした大規模な小売店にも共通の傾向であると言える．時系列的には小売店舗数が減少を始めたのは 1982 年以降であるが，こうした傾. 他の競争店舗が存在するときに，他店舗の戦略. 向は退出店舗の増加よりも参入店舗の減少の方. 費者が財の購買に行くときに多くの移動コストを支払わねばならなかったり，あるいは住宅が狭いために財の保管コストを間接的に負担せねばならないなどの事情があれば，これらの行為を流通小売業が代行することにより利益をあげる余地が生じるため，そうした地域ではより店. がより大きな要因となっていることはデータを基礎としてこれまで指摘されている．本論文はこうした動向を鑑み，小売業が店舗を開設する際に，一定の利潤を確保するために考慮せねばならない要因はどの様なものが存在するかを小売業の業種別に探求する．この分析を行うための理論的背景として，具体的には Salop (1979) 以降主に産業組織論や経済立地. 1) 円環市場のモデルは産業組織論において開発され，その後も研究されているモデルであるが，個々の企業の視点から見た場合，経営戦略の. 手法と. してこのモデルを活用することができる．このように経済学の産業組織論の考え方を裏返して経営戦略が論じられる研究は幾っか存在するが，典型的には Porler (1980) がこうしたアプローチを用い執筆されている．. を考慮しっっ過度の競合が生じないためには，. どのような価格・立地戦略をとれば良いかとい. う選択を個々の小売店が迫られるという一種のゲームの状態が生じる．こうしたミクロ的な小. 売店の戦略的立地の帰結として，特定の地域に小売店が立地するか否かは，消費者と小売店の負担せねばならない流通コストに大きく依存することが明らかとなる．例えばある地域におい. て，交通網が発達していないなどの理由で，消. 舗が開設されやすくなる．このモデルの妥当性を. ，特定の地域内における人口. 1. 人当たりの小. 売店舗数，いわゆる小売店舗密度がそれらのコスト要因に実際に依存しているかを， 1988 年の商業統計表から得た業種別の各都道府県の小売店舗数データを用いて計量分析することにより. 確認する．このような小売店の戦略的な立地行動について計量的手法を用いて分析を行った研究は多くは見られないため，本論文はその噌矢となることを狙うものである．以上の分析の結論として，第 1 に小売業の出.

(2) 76 ( 190 ). 横浜経営研究. 店行動は消費者の. 第 23 巻. 負担しなければならない物流. コストに大きな影響を受けていることが実証的にも明らかとなる．すなわち上に述べたように，. 消費者側が財の輸送に際して要するコストが高ければ，流通業者がそうした活動を代行することにより利潤をあげる機会を得られる．したがってそうした地域ではより多数の店舗が出店されることが現実のデータからも. 確かめられる. に業種別に見た場合，特に最寄り品を扱う業種の出店戦略ほどそうした消費者側の物流コストの影響を受けていることが明らかとなる．これは最寄り品は通常消費者が買い物に行く機会は頻繁にあるから，財の輸送に関する負担を出来るだけ軽くするため，小売店は密に立地することにより利潤をあげる機会が増大することと，同時に最寄り品は消費期間はより短く，一定期間における回転率が高いから，住宅面積が狭い地域では小売業者が在庫行動を代行することによっても利潤をあげる余地が生じるからで第 2. ある．. 本論文の構成は以下の通りである．まず 2 節ではこれまでの小売店舗の空間的競争と立地戦略に関する理論研究を概観し，これらをもとに実証分析の基礎となるモデルを引用，提示する．この理論モデルに基づき， 3 節では我が国の業. 第 4 号 (2003). 件を課し，小売店舗数が決定されることとなる・第 2 に，小売店と消費者が財の流通に際して負担せねばならない移動費用と在庫費用の社会的な総和が，最小化されるような店舗密度水準を割り出すという最適化アプローチモデルがある．これは茂生 (1994), Flath and Nariu (1996) で提示されたものであり，そこでは各経済主体の流通費用の総和を具体的に数式化しこれを小売店舗数に関して最小化することにょ，その水準を導いている．り. これらの 2 つで立地戦略の視点から実証的に. 検証可能なのは前者であり，ここでは実証分析の前段階として，「均衡アプローチ」モデルを引用，提示する．まず消費者の購買行動から記述する．消費者は特定の財を一定期間に q 単位， fだけ離れた店舗から購入すると仮定する．このとき， t が単位距離の往復の移動コスト， c が期間あたりの財の在庫コスト， x が購入回数を表すものと. 定義すると，消費者の買い物コストは次のように表される． C" Ⅰ地士。が (牡@) (1) 右辺第. 1. 項が移動コストであり，第2 項が在. 種別・都道府県別の小売店舗数の横断面データ. 庫コストである．これを. を用いモデルの現実的妥当性を探る．最後に4. それにより求まる x, で (1) 式を再評価すると. 節で本稿の結論をまとめ，拡張の可能性と研究. 最適化された買い物コストは次のようになる．. ガ. に関して最小化し，. の今後の展望について論じる．. C@=@/2cqtl(2). 2. 理論モデル. 小売店舗密度の決定に関する代表的な理論モデルはこれまでの先行研究に 2. れている．まず第. り. 2. 1 に丸 Llf(1992). つが提示さ. が構築した. 均衡アプローチモデルがある．これは消費者・. 小売業者の双方が Baumol タイプの在庫行動をとることを前提に，小売業者の自由参入を仮定し各小売店は利潤最大化のために財価格を各々決定するものとする．その上で店舗間の対称的なナッシュ均衡を求めた上で，ゼロ利潤条. 次に小売店舗間の競争を考える．まず消費者の購買行動と同様，小売店の発注費用を定式化する・ 1 回あたりの発注コストを cl とし一定期間に Q だけの財をⅣ回に分けて発注を行うとする・財の発注コストは c@N と表される・さらに店舗の財 1 単位あたりの在庫コストを c2とする．. これより，小売業者の販売費用は，. の亡 ClN+C2Q 八2N). (3). ，.

(3) 業種別に見た流通小売店の立地戦略について. となる．これをやはり N に関して最小化し，得られるⅣの値を C" に代入すると，次のような値. これを利潤の式 (7) に代人すると，個別の小売店の利潤は次のように表される．. が求まる．. @f=-@ 6q/n¥@ ctq/n-@ c@/2¥ (9). C7=@2<V2(? (4). ・. ここでは長さが 1 である円周上に消費者が密. 度ぁで一様に分布している状況を想定する．小売店舗数は % だけ存在すると仮定する．また，各消費者は財に関して，最も距離の近い店舗か 8q 単位だけ商品を購入するものとする・他の. さらに (9 広にゼロ利潤条件を課すと次のように均衡小売店舗数がが算出される．. れ. 以上により，消費者・小売店双方のコストは求まった．次に小売店の空間的競争を定式化する. ( 191 ) 77. (松井建二 ). Ⅴ. 式 (W0)の両辺を. ，ぁ. で除し，このアプローチに. 基づいた均衡店舗密度を計算すると，次のように求まる．. ", 。 ". 小売店がタという小売価格を設定している時に，. 小売店Ⅰがれという小売価格を付けた場合，その販売量 Q,は，次のようになる・. *二. ㎞. 両. 、. (11広から，長期的な均衡状態を想定した場合，各変数が店舗密度がに与える影響の符号条件は表 1 のようにまとめられる ". 次節ではこの (11)式に基づき表 1 の符号条件が現実のものになっているかに関して線形回帰分析の手法を用い確認を行う．あ. Qi 二. セブ. q(2 ). (5). Ⅰ. ここで 21 は小売業者の商圏を表すため，そ. の値は消費者にとって隣接する店舗間の選択が無差別となる条件卸 6) をⅠに関して解くこと. 3, 実証的分析. により求められる． 3. 1. p*4+@2cqtl=pQ+@ Ⅰ a+@2cq (¥/ イヶ. サ. れ一 1). (6). データの記述. 前節に提示したモデルをもとに，. ここでは具. 体的に回帰分析で利用する変数系列を考える．このとき，小売業者の仕入れ価格をグと定義すると，第 Ⅰ小売店の利潤は次のように表される・. -p@)Qr 一 = (Pi-P@@<5 q(2t) -@2C@6q{2l). (7). モデルの中で記述された変数のうち小売店舗密. 度などは比較的容易にデータを得ることが可能であるが，例えば消費者の単位距離あたりの移動費用などは実際に測定することは困難なため，入手可能なデータベースを考慮しながら何らかの代理変数を作成しなければならない．本研究に際して人手可能であったデータは， 1988 年の. ひ. このモデルでは小売店の立地に関して対称的. な均衡が想定されているため， 2J 二 l ル 0 条件. 都道府県別の，飲食店を除く業種別の小売店舗数，乗用車数，貨物車数， 1 住宅あたりの延べ. を課した上で， (7) 式を (6) 式の制約の下で A に. 関して最適化を行うと次のようになる．. (qn) + @(2 c@n/ Pi= (T +@/ct/. 2) ここではゼロ利潤条件を課しているため，長期りな均衡状態に達している状態を想定しており新規の小売店が参入する余地は考慮していない．白. 6 q). (8).

(4) 78 ( 192 ). 第 23 巻. 横浜経営研究表1. 第 4 号 (2003). 諸変数の店舗密度への. 影響. 消費者. 小売店. 移動費用. 在庫費用. 人口密度. 消費量. 在庫費用. じ. 4. C. 店舗密度に. 仕入れ費用 C1. ワ. 0. 与える影響表2. 各変数の定義とデータソース. 系列. デー・-. 定義. タッ. - ス. 店舗数 : 商業統計表. 小売店舗密度. (店舗数 ) -. (人口 ). 人口 : 住民基本台帳に基づく. 全国人口・世帯数表乗用車数. (乗用車保有台数 ). + (軽乗用車保有台数 ). (保有車両敬 ). 貨物車数. 市区町村別自動車保有車両敬市区 W 村別軽自動車車両敬自動車保有車両敬人口 : 住民基本台帳に基づく. 人口密度. (人口 ) - (都道府県面積 ). 全国人口，世帯数表都道府県面穐全国都道府県市区町村別面積調査. 1 住宅あたりの. 住宅統計調査. 延べ面積. 県民経済計算年報. 県民所得. 面積，人口，面積および県民所得である．これ. らの各変数系列の人手先に関しては表. 2. に示し. た. まず説明の対象となるのは人口. 1. 人あたりの. 小売店舗数であるから，飲食店を除く小売店舗数を業種別に人口で除した系列をこれに充当する．次に説明要因としては，消費者の移動コス. 用車数は店舗密度に負の影響を与え，かっ貨物車数は正の影響を与えることが理論的には予想される．これらの 1 人あたり乗用車数，貨物車数は乗用車保有台数，貨物車台数を都道府県別の人口で除して求める．人口密度ぁは定義通り. 人口を都道府県面積で除して求める．また，消費者の在庫コスト c は I 住宅あたりの延べ面積. これはある地域において乗用車が普及していれば，消費者が財を購買に行くためのコストは低くなると考えられるし，同様に貨物車が普及していれば小売店が財を仕入れるコストは低くな. を用いる．これは消費者にとっての財の在庫コストは住宅が広いほど低いと推測されるためである．したがって住宅の延べ面積は店舗密度に負の影響を与えることが予想される．次にここで取り扱うのは業種別の小売店舗密度であるから，商業統計表における定義を確認. ることが推測されるからである．したがって乗. しておかねばならない．商業統計表では，ある. ト. t, 小売店の輸送コスト c,は. 数，. 1. 人あたり乗用車. 1 人あたり貨物車数でおのおの代理する，.

(5) 業種別に見た流通小売店の立地戦略について表3. 平均. 標準偏差. 最小. 最大. 歪度. 尖度. 0 014. 0 002. 0.009. 0 ． 018. 一 0 ． 632. 0 614. 0 248. 0 033. 0 184. 0 33. 0.042. 0 089. 0.257. ・. ・. ・. ・. l 9 1 0. 人 1あ貨数物た車り. 人口密度 (人 /km,) 1 住宅あたり. 延べ面積 (m,) (円 ). ・. 248. 102.06. 20.31. 60.27. 153.17. 0.295. 一 0．. 8233318. 1254065. 46738500. 3.097. Ⅱ 809. 6788912. 1. 人あた @ ハノ. 乗用車数. 一. 2. 相関係数. 1 人あた @. 人口密度 1 住宅あた @. 155. 県民所得. 延べ面積. 貨物車数. 1. 一 0 ． 095. ・. 727. 0 922 ・. 1. 一 0. 49. 171. 0・ 5. ・. 1. 注 ) 1 住宅あたり延べ面積の単位は m2.. 一 0. 0 口り 0・ 6. 576. 6. ・. 0・ 28. 一 0. " 58. 418. 0.370. 0・ 6. ・. 8 9 0・ 2. 一 0. 1. 0 ． 659. 6 5 0・ 3. (円 ). ・. 1. 延べ面積 (m づ. 一 0. 12.813. 人口密度 1 住宅あたり. 791. 3.551. 1 人あたり. (人ソkm'). ・. 5556.39. (全業種 ). 貨物車数. 一 0. 67.75. 店舗密度. 人あた @. ・. 1076.15. (全業種 ). 1. 0 532. Ⅰ. ・. 624.19. 店舗密度. 乗用車数. ・. ・. 表3. 県民所得. 基本統計量. ）. 乗用車数. 県民所得. 1. 2 4. 人あた. 一. れ 0. 1. (全店舗密度 ). ( 193 ) 79. 基本統計量と変数間の相関表3. 店舗密度. (松井建二 ). 0.585. l. Ⅰ工.

(6) 80 ( 194 ). 横浜経営研究. 表4. 第23 巻. 第 4 号 (2003). 業種間合計の小売店舗密度に関する都道府県の順位人口 1000 人あたりの小売店舗数 (1988 年 ). 地域. 店舗密度. 地域. 店舗密度. 高知県. 18.05. 熊本県. 14.21. 沖縄県. 17.98. 福島県. 14.21. 徳島県. 17.46. 三重県. 14.17. 和歌山県. 16.80. 岐阜県. 14.09. 島根県. 16.76. 静岡県. 14.08. 富山県. 16.61. 岡山県. 13.91. 秋田県. 16.49. 広島県. 13.84. 福井県. 16.39. 長野県. 13.79. 鹿児島県. 15.96. 栃木県. 13.78. 山梨県. 15.89. 福岡県. 13.75. 山口県. 15.74. 大阪府. 13.65. 山形県. 15.69. 宮城県. 13.63. 大分県. 15.48. 群馬県. 13.52. 長崎県. 15.44. 兵庫県. 13.47. 愛媛県. 15.43. 滋賀県. 13.14. 香川県. 15.41. 愛知県. 12.62. 新潟県. 15.29. 茨城県. 12.61. 宮崎県. 15.26. 東京都. 12.58. 石川県. 15.24. 奈良県. Ⅱ 60. 佐賀県. 15.03. 北海道. 11.13. 京都府. 14.89. 埼玉県. 9.91. 岩手県. 14.87. 干葉県. 9.77. 鳥取県. 14.83. 神奈川県. 9.50. 青森県. 14.41. 小売店において取扱商品が単品の場合は，その商品に付与されている 5 桁の商 R"分類番号の，上. 4. 桁の販売額で産業細分類を決定する．また. 商品" の種類が複数の場合は，小売商品の商品分類番号上 2 桁の販売額で分類集計しさらにその最も大きい上 3 桁で中分類を決定することに. なっている．ただしこの例外として，. 3. 桁分類. の本稿で取り扱うデータでは「百貨店」，「その他の各種商品小売業」，および「各種食料品心売業」の 3 業種は特殊な基準で格付けされる．まず百貨店は，「衣，食，住にわたる各種の商品口を販売する. 事業所で，その事業所の性格上ぃ. ずれが主たる販売商品か判別できない事業所であり，かっ従業者が常時 5(@人以上のものとし，衣食住の販売額比率が各々 10% 以上 70% 未満の範囲にある商店」として定義されている．次にその他の各種商品小売業は「小売業の中分類のうち，衣，食，住にわたる各種商品を小売りしそのいずれも小売販売総額の 50% に満たないで，かっ従業者が 50 人未満の商店」が格付けされる，. 最後に各種商品小売業であるが，「小売業の中分類の中で小分類「 552 一 559 」までのうち， 3 小分類に該当する商品の小売りを行い，そのいずれも飲食料品小売販売総額の 50% に満たない.

(7) 業種別に見た流通小売店の立地戦略について. (松井建二 ). (. 195・. 録推宙侭 ""鮒. ■ 卸 e そ% 鍬廿曲叶音誌. ・. 鸞聡. ・. 桂沖翠軍. 師凪堅・師風黍臆 Ⅹ 穏一ヘ丑時鮪. 杣蕪， H 疎繋臆. 興譲旺畦蛆鍬畦，ぎ異時. 姦瞠宙患担埜母 e梱櫛雛埋 e 寅卍兆. 申 Q 卸㊤そ七 % 申 G 起 e 七% 琳恩田雙寒穂邱鍵樫酢，鞍心Ⅹ襲ぐ嚢，朋蕊 (畔堅城吏継の藤城・鰍邱蛆冬疎甜邱・七% ・. ・. 瓜番冊 (皿諦 l% 畑建ゐ ) 皿輪軸ロ輪軸・皿曲掛中 e 卸 G 播建安昭釆聚騒椰申，. て八. 甑採，蛛鰍﹁図. 轄蕊 %, 憶，哩; '. 鋼夜軸紺錘臆畦. 播姐臆珪や Q 韓距蕊照軽砥 e 同 g 時） 0 ，蝉轟. 蝦イ，中堅堅舐蝉 " 弾韓 " 遡蚊. 軽轟. ・. 照呉. ・. 瓜 e 副g 時. や㊤韓 6% 擢鹿畦巨河田. 節蝿雙珪. の・。. の・。. 寸・。. め・。. ゆ・。. Ⅱ. し. 。. 諦. 黄姐埋軽）. (遇鍬蝿 ). 81.

(8) 82 ( 196 ). 横浜経営研究. 第23 巻. 商店」が格付けされる．これらの例外のうち特に百貨店に注意する必要がある．我々が通常イメージする百貨店は，伊勢丹，高島屋といった日本百貨店協会に加盟している店舗であるが，上記の定義に沿うと当然スーパーマーケットも統計上これに含まれる. 可能性がある，実証分析上この点は留意せねばならない．残りの2 業種に関してはそれぞれ雑多なものを取り扱うが故に，業種としての特徴があまり見られないような店舗が分類されると考えてほぼ間違いない．以上の各変数の基本統計量や変数間の相関係数は表 3 に記した．さらに業種間で集計した店舗数を人口で除した，都道府県別の店舗密度を大きい方から順に表 4 に示した．表4 から，地. 方の方が小売店の密度は高く，むしろ逆に都市部の方が店舗密度が低いことが伺える．しかし. さらに特徴があるのは都市部の近郊である．特に首都圏に位置する神奈川，干葉および埼玉の各県は人口 1000 人あたり店舗数が 10 を下回っており，その低さが際だっている．こうした地域は都心のべッドタウンであり，主に住宅地とし. て土地が利用され，人口の絶対数は多いため店舗密度はそれだけ低い値を示し，乗用車で環状道路などを利用しロードサイドに位置する大規模なスーパーマーケットなどに買い物に行く生. 第 4 号 (2003). 平均で除した変動係数を図 1 にグラフで表した．このうち特定地域に生産者が集中していると思、. われる業種，例えば陶磁器・ガラス器などの小売店は地域間の偏りが激しい傾向が見られる．しかしこの傾向は消費者行動に規定されていると言うよりはむしろ生産者に近い地域に多数の小売店が存在していると解釈することが可能であると思われる．また百貨店も比較的地域間の偏りが生じている．先に述べたように定義の間. 題があるが，百貨店協会に属するものを中心とした大規模な店舗は都市部に集中しているから，地域的な偏りが生じていることは自然である．. こうした業種別の変動係数を概観すると，総じて最寄品よりも買回り品の方が変動係数が大きくなる傾向が見られる．これは集積の経済性を反映していると推測される．さらに表 5 に全都道府県で集計した店舗数の値を業種別に多い順から記載した． 2 桁分類ではその他の小売業など主な取り扱い商品が明確でない業種を除くと，飲食料品店舗数がもっとも多く，次いで衣料品が多く，家具類がさらに. 次に位置する．飲食料品などは最寄り品であると考えられるし衣料品や家具は買回り品の代表例であると考えられる．以上がデータを概観することにより観察され. 活様式が成立しているのが 1 つの理由として考. るいくつかの特徴であるが，実際に2 節で提示したモデルに基づいて小売業の出店戦略が決定. えられる．こうした消費者行動を前提とすれば，. されているかを回帰分析を用いて確認する．. 小売業者側もむやみに多数の店舗を開設してもそのコストに見合った収入をあげられないであ. 3.2. ろう，，．. このほか業種別の店舗密度の全国的な平均と分散も注目に値する指標である．もっともこれ. らの数値を単純に記述するだけでは業種間でどのような差異が存在するかを直観的に理解しにくいので，店舗密度の都道府県間の標準偏差を. 回帰分析. ここでは以上に説明したデータセットを用い，. 回帰分析を行う．回帰式の基礎となる理論的な式は (11広である・この式は被説明変数が特定の地域における小売店舗密度であるから， 2 節のモデルに出てきた流通コストを表す諸要因が. 各小売業の立地戦略に影響を与えているかどうかが判断できる．. 3) 厳密には土地の利用方法などのデータを得た上で検証を行わねばならないが，本論文ではこの問題は詳細には扱わない，. 回帰式の基本的なスペシフィケーションは. (11成の形状より，次のような対数線形を用いるものとする．.

(9) 業種別に見た流通小売店の立地戦略について. 表5. 業種別店舗数の全国合計. 分類番号 1. ( 197 ) 83. (松井建二 ). 業種小売業計. 店舗数. 飲食店除く. 1619752. 55. 飲食料品. 653637. 58. その他の小売業. 470103. D「 4. 織物・衣服・身の廻り品. 236581. D "7. 家具・建具・什器. 166042. その他の飲食料品. 150267. 559 557. 菓子，パン. 141011. 589. 他の小売業. 122444. 56. 自動車・自転車. 89374. 581. 医薬品，化粧品. 88493. 543. 婦人，子供服. 83691. 584. 書籍，文具. 78520. 551. 各種食料品. 77717. 574. 家庭用機械器具. 73803. 583. 燃料. 73581. 561. 自動車. 53553. 571. 家具，建具，畳. 51712. 541. 呉服，服地，寝具. 556 554. 51346. 野菜，果実. 50097. @ 台 @@@. 44202. 山羊. 585. スポーツ用品等. 42019. 549. その他織物衣服身の回り品. 40790. 。 DD"8. 米穀類. 40435. 562 553 572 544. 自転車. ( 自動二輪を含む ). 35821. 食肉金物，荒物 (農機具を除くくつ，履物. 32979 ). 30078 25457. 587. 時計・眼鏡・光学機械. 22000. 582. 農耕用品. 21237. 586. 写真機・写真材料. 15891. 555. 乾物. 9183. 573. 陶磁器，ガラス器. 8833. 588. 中古品. 5918. D「 3. 各種商品小売業. 4015. 539. その他の各種商品小売業. 2104. 531. 百貨店. 1911. 579. その他の什器. 1616.

(10) 84 ( 198 ). 第23 巻. 横浜経営研究表6. 0.000. (0.988). -0.086. -1.486. (0.145). (0.000). 0.010. 0.175. (0.862). -0.396. -2.551. (0.014). -0.031. -0.066. (0.948). 0.911. 4.542. (0.000). 0.124. 1.372. (0.177). -0.883. -3.739. (0.001). 7.301 6.807. (0.㎝0@ (0000@. 鮮魚、乾物野菜．果実菓子．バン米穀類. -1.464. -3.374. -1.429. -2.822. -0.449. 0.977. 5.194. (0.007). 0.991. 4.516. -1.471. (0.148). 0.708. 5.353. -0.328. -1.428. (0.161). 0.821. 8.253. -0.741@. -3.250@ (0.002)@ 0.775@. ・. 0.205. 自転車旧勘二輪を含㈹. 5@. 家具・建具・什器. 家具，建具，畳. 1.585. ・. その他の什器. 8. その他の小売業. 581 582 583 584. 医薬品，化粧品農耕用品燃料書籍．文具スボーッ用品等. "8" しり. @@S. ，. ・. ・. 13.068. (0.000). -0.616@. ・. ・. ・. 0.337 (0.738@ 1.435 (0159@ ・. ・. ・. -0 046 %.0% 311@ (0. -0.002. ・. -1.071@ (0.290)@ 1.636@ 6.566@ (0.000)@ 0.092@. ・. ・. 0.845@ (0.403)@ -0.564@. -0.061. (0.951). ・. ・. -4.854@ (0.000)@. -0 671 -5.701・㎝ (0 0@ -0.115. -0.137@ (0.892)@ -0.148@ 0 331 (0742@ -0 196 ・. -1.741. (0.089). -1.539@ (0.131)@ -2.002 (0052@ ・. 2.600@ (0.013)@ 0.234@ 1.610@ (0.115)@ 0． 846 (0． 402@ -0 ． 360 -2.833 (0． 007@ 1.499 (0.141@ -0.010 -0.045 (0.9鋤. -0.454 -3.676 (0.001) 0.793 14.828 (0.000) 0.007 0.281. (0.780). -0.258 -4.096 (0.000). 0.821@ (0.416)@ 0.334@. 1.140@ (0.261)@. -0.279 -2.460 (0.018) 0.576 11.697 (0.000) -0.001 -0.044 (0.965) -0.201 -3.468 (0.001) -0.324. -1.899. (0.064). 0.677. 9.157. (0.000). 1.144. (0.259). -0.226. -0.577. (0.567). 0.962. 5.659. (0.000). -0.322. -4.214. (0.000). 0． 143. 1.116. (0270@. 0． 632. 11.396. (0． 0㎝@. -0 ． 124. -4.9m. -0.331. -1.372. (0.177). 0.597. 5.702. (0.000). 0.043. (0.788). 0.621. 8.605. (0.000). 0.026. (0.345). 1.123. 7.171. (0.000). 0.121. 0.045. 0.270. -0.345. -0.955. -0 ． 371 -0.394@ 他に分類されない小売業 -0 ． 486 時計・眼鏡・光学機械. 中古品. 0.038. -0.445. 個. 字の. 0. 取. 友則. てうべ扱すり. ①，1%0磁司 n㎡. 0.640 0 493 ・. 0.506 0.368 0 015 0.270 ・. 0.649 0.268. 0.610 0.336. (0.000). 1.432. (0.159). 0.735. (0． 0㎝@. -0203. -3.104. (0．㈹卸. 0． 834. 0.905. (0.371). -0.638. -5.177. (0.000). 0.074. 0.794. (0.432). -0.586. -6.893. (0.000). 1.715. (0.094). -0.107. -0.581. (0.565). 0.291 0.126. -5.959 (0000@ 0 328 -1.779@ (0.082)@ -0.069 -1.136 (0． 262@ 0 365 ・. ・. サンプルが第 Ⅰ地域のものであり，上付文字は第ソ業種であることを示している・この回帰. ソ. 。 y"ⅡTF 可 V" (月，D )"ⅡFAHⅠ㎡)", + p0l 廿CH 十円 InTH千れ1%已 + p3㎞M な +"/. ハ (FCcP:. 0 244 0.744. -5.119. ・. ろは. す・ z. Ⅴ @. exp( がダンは. 0.348. 0.286. -2.076 (0． 0%@ 0． 745 9.629 (0． 000@ -0 ． 034 -0 ． 987 (0329@ -0 ． 543 -0.766@ (0.448)@ 1.032@ 4.629@ (0.000)@ 0.083@ 0.831@ (0.410)@ -0.467@ -2.205 (0． 03% 0． 857 8.983 (0． 000@ 0． 074 1.733 (0． 090@ -0 ． 128. 明字. セ @. い下つる. 走れ. 議て. のさ. 半年交付. ダ二. 4.809 000@ (0. -0.628@ (0.533)@ 1.145@ 9.279@ (0.000)@ 0.144@ -0 ． 4冊 (0． 635@ 0． 816 7.559 (0．㎝0@ 0． 041 -1.116 (0.271@ 1.249 6.943 (0.000@ 0.121. -0.463. WW. DoR. 一. ・. 家庭用機械器具. ・. 7.847@ (0.000)@ 0.038@. 0.733. ・. -0.179@. 陶磁器，ガラス器. (0.120). ・. 0.538@ 2.855@ (0.007)@ 0.719@ 8.806@ (0.000)@ -0.005@ -0 337 円 749 (0087@ 0 895 10・は 6 (0000@ 0 012. 金物．荒物 (農機具を除く @ -0 ． 119. 574. 一. (0.000)@ 0.036@ 0.774@ (0.443)@ -0.388@ -3.186@ (0.003)@ 0.023 (0000@ 0 131 2.121 (0040@ -0 491 -3.033 (0004@ -0 0% (0.000)@ -0.038@ -1.380@ (0.175)@ -0.272@ -3.785@ (0.000)@ 0.550 (0.007)@ -0.283@ -4.727@ (0.000)@ -0.521@ -3.320@ (0.002)@ 0.564 (0.000)@ 0.130@ 2.229@ (0.031)@ -0.921@ -6.048@ (0.000)@ 0.322 (0.000) -0.048 -0.562 (0.577) -0.260 -1.176 (0.246) 0.280 (0.000) 0.063 0.639 (0.526) -0.736 -2.849 (0.007) 0.153 (0.000) 0.085 1.423 (0.162) -0.630 -4.044 (0.000) 0.100 (0.000) 0.094 2.111 (0.041) -0.149 -1.275 (0.209) 0.098. ・. 自動車. 561 562. ""g 7. ・. -0 578 -2.504016@ (0 481 0. ロ. 自動車・自転車. り. ・. (0.002). ・. その他の飲食料品. O7""3. (0.259@ -0.065 (0061@ -0 181. 0.229 -0.056 0.513 0 033. ・. -0.631@ -0.037@ -0.455@. 0.836@. 0 787. ・. ""s D. ひ. -1.145 1.927. ・. 飲食料品各種食料品食肉. (0.350)@ (063 円 (0.000)@ (0.906)@ (0.134)@. ・. り. ・. 値. 556 i7. 589. 0.532@ 0.375@ 0.636@. 8.092@ 5.㍗4 8.720@ 2.810@ 4.918@. ・. ""4. -0.085 0 093. ・. -0.225@. ・. ，履物. -0.945@ -0 4巧 -4.489@ -0.119@ -1.526@. くつ. その他織物衣服身の回り品 -0 151. 。 1.1ひ. ・. ・. 婦人・子供服. ""3 O. 5JOO CQQ. ・. 0.594. [email protected]@ (0.346)@ [email protected]@(0.000)@ [email protected]@(0.141)@ [email protected]@(0.572)@0.175 -0.380 -1.407 (0.167) 0.774 6.621 (0.000) 0.091 1.728 (0.091) -0.365 -2.654 (0.011) 0.066. @H ， BKtt ， S@@. り. 586 587. -0.634 (0.529@ 1.205 -0 934 (0356@ 0 7羽. ・. (0.000). 7.735. ・. 571. べ. 10.483. 1.021. OO ""l. 5㍗. 面. 0.514. (0.475). -0.016. 積. (0.001). -0.721. 55O. 一. 延. -3.585. -0.219. その他の各種商品小売業-0.242. ""g D 6. たあ宅. -0.406. 各種商品小売業百貨店. 織物・衣服・身の廻り品 -0 231. ひ. 住. 小売業計. り. 、. 人口密度. 貨物車数. pffi 値 [ 推定係数 P 百@. 541 543 544 549. 乗用車数. 値 P [ 推定係数. D53l 539 54. 回帰結果. 値 [ 推定係数 Ⅰ 直 P 値 Ⅰ 推定係数. 種業. 類号. 分番 0. 下り. 第 4 号 (2003). ダ. (12).

(11) 業種別に見た流通小売店の立地戦略について. -0.453. -0.796. -0.533. -l.133 (0.264) l.2㎎. -0 ． 4㏄. -1.515. E。. 541. 呉服．服地．寝具 -0.937. -2.493. 543. 婦人．子供服 -0.40@. -l.187. 5% 549. -0.5l3. つ．履物その他織物. 側妨の目片 i -0.503. 飲食料品. 一 0.368. -0.08l. P値 (0.565). -l.042 (0.304). (0.431). 7.350. (0.000) -0.l55. (0.137). 0.762. 6.966. (0.000). 1.155. 8.523. (0.000). (0.24%. 0.778. 6.380. (0.000). 0.878. 8.429. (0.000). -l.774 (0.083). 推定係数. t値. -0.081. -1.391. -0.054. -l.302 (0.200) 0.839. 6.0l8. (0.028). 0.493. 8.440. (0.0㈹ ). (0.06引. 0.274. 2.232. (0.03l@. -0.679. (0.501) (0.236). -0.033. -2.270. -l.556 (0.1271 -0.085 (0.557). -0.196 0.053. -0.367. l.914. 0.119 -1.651. 553. 食肉. -0.152. -0.416. (0.679). 0.592. 4.493. (0.000). 0.202. ""4. 鮮ぬ．. -0 ． 8l33 -l.576. (0.123). 0.882. 4.7㏄. (0. ㎝川. 0.l08. 555. 乾物. 一 1.698. 一 2.696. (0.010). 1.030. -1.546 (0.130) 0.729. 一. - こ 867. 0.342. (0.734). 1.166. 2.824. (0.007). 0.271. (0.012). 0.040. 0.107. (0.915). 0.043. 0.994. (0.106). -3.215 (0.㎝研 (0.㎝㎝. -0.493. -0.475. -3.369. (0.002). -1.284. -5.955. (0. ㏄ 0). 一. 0.566. 一. l.412 (0.16 引. 1.0l5 (0町 6). 一. l.2 6. 一. 2Ⅱ 45. (0.326) -0.217 -0.754. 一. -2.890. 0.789. 7.687. (0. ㎝川. 0.0l6. 0.262. (0.795@. 一. 0.57@. 一. その他の飲食料品. 0． 2l0. -0 ． 7用. (0．叫 4). 0． 427. 4.349. (0．㎝切. 0． 042. 0． 728. (0． 47 Ⅱ. 一. 0． 646. -573l. 56. 自動車・自転車. 0．㏄6. 0.04l. (0.96Ⅶ. 0.762. l3.77l. (0.㎝切. -0.049. -l.5l5. l.636. (0J0%. 574. ぬ．荒ぬ億機具を除. く. 陶磁器，ガラス器. ・. 合. 0.742. 8.862. (0.0 ㎝). -0.043. -0.874. (0.38 Ⅵ. -0. ㎏ :8. 0． 940. l1.4㏄. (0． 0㎝. -0 ． 0㏄. 円2㏄. (0． 20 Ⅲ. -0 ． 2l7. -0.465. -2%0. 0.882. 11.636. (0.000). 0.030. 0.682. -0.515. -1.491 (0.14%. l.l94. 9.585. (0m0㎝ ). 0.064. 0.874. (0.38 円. 円．698. 0． 872. 8.l84. (0． 0㎝. -0 ． 050. -0 ． 807. (0． 424). l.20l. 6.496. (0.㎝ M0. 0.200. 0.㏄ 2. 14.477. (0.000). -0.008. l1.349. (0.0㎝ ). -0.009. (0.295) 0.662. 8.6㎝. (0.0㎝ ). (0.734). 5.223. (0.000). 5.355. (0.0㎝ ). 0.068. (0.㎝切. 0.008. 0.132. 一. (0.033) (0．㏄乃. 0.258 (0.79 円. 家庭用機械器具. -0.5l6. -3.360. 5円. その他の什器. -0.874. -1.220 (0.229) l.673. 58. その他の小売業. -0 ． 3l4. -2.2l4 (0.0%). 58l. 医薬品．化粧品-0.225. 農耕用品. ㏄9. 583. 燃料. ㏄4. 書籍．文具. 0.164. -1.0 ㏄ 0.342. (0.㏄卸. 0.58l. 0.905. -0.227. -0.753 (0.455) 0.582. スポーツ用品等. -0.028. -0.136 (0.893) 0.632. 8.436. 写真機・写真材料. -1.557. -4.83l (0．㎝0). l.3㎝. Ⅱ. ㏄7. 時計・眼鏡・光学機械. -0 ．㏄5. -2.817. (0．㎝Ⅶ. 0． 779. 588. 中古品. -L228. -2.026. (0． 049). l.154. 589. 他の小売業. (0.㎝ 2). 0.910. を業種. 3.2㏄. -0.253. (0.472). 0.2㏄. 0.62l. (0.538). 0.143. (0．㎝㎝. -2 皿 3 (0． 026). 0.l70. 0.544. -0 ．㏄6. -2.292. (0.758). 1.l57. (0.254). 0.㈹ 4. 0町 9. 2㏄ 4. (0． 02%. 0． 534. 1.106. (0.275). 0.505. 0． 714. 2.l97. (0． 034). 0． 047. -0.618. -1.097. (0.935). 0.256. 1.478. (0.147). 0.628 0.275 0．桝 2. -0.203. -3.459. (0.030). 0.313. 1.572. 0.255. (0.544). 0.065. (0.001). -4.998 (0.㎝㎝ -2.253. 0． 318. 0.295. 0.082. -3.152 (0．㎝3). 0.337 (0． 0町. (0.801). 0.062 -0.228. 5.280. (0．㎝研. 一. 0. Ⅱ. l6. -0.012. 一. 一. 1.062. (0.294) -0.63l. 0.l800. (0.852). 一. ごとに個別に行うから，回帰式は全部で業種数だけ推定することになる． DOR は小売店舗密度 (density of retail establishn]ents) で，人口 1 人あたりの小売店舗数であり， PC アは 1 人あたり乗用車数 (Passenger cars per person), T アは 1 人あたり貨物車数 (trucks per pers0n), RD は人口密度， EHD は l 住宅あたりの延べ面積 (Hoor area per dwe Ⅲng) をソ. -0386. 4.844 (0. ㏄N0. (0.953). 一. 58f. 一. (0.038). 0.727. ㎝ (0.123). -0.186. 一. -0.729. -1.381. 0.797 (0.430). 0.332. 0.741. (0.175). -0.ll7 3.4 ㏄㎝Ⅱ (0. 0.20l 3.028 (0.4)0.052 0.297 (0.768). 目肪. 0． 845. (0.001). 0.503. 0.612. 0.17l l.068 (0.29%0.628. 一. 0.612. -3.433. (0.062). -2.852 (0．㏄Ⅶ. 一. (0.006). -4.056 (0.㎝㎝. -0 ． 647. -0 ． 502. 一 o.o24. - ユ T86. 559. 573. 0.513. 0.6⑱. -0.254. -l.9l5. 572. 0.252. -2.621. - 方 926 (0.㎝の. 家具．建具．畳. @0円 5). (0.207). -0.832. 家具・建具・什器. 1.260. @.29 剖. -0.540. 57l. 0.788. 1.282. 米穀類. 0．笘 0. 0.592. 1.053. 菓子，パ >,. 拾を含む・. l.762 @0.08 引. 0.545. O""a り. 自動車. 0.7%. 0.427. 557. 自転車自動こ. P値 (0.380). (0.126). -0.588. ㏄2. -0.888. -0.436 (0.66目. 野菜，果実. ㏄I. t値. -0.137. -1.561. OO ""6. 一. M. (0り加川). 推定係数. -0.537 (0.570) -0.5l4. 0.65@. P値 (0.172). 0.422 -2.768 (0.㎝ 8). 一. -0.91. 各種食料品. ""l. t値. 0.580. 0.017. 所得. 百貨店. 推定係数. あ. 531. P値 (0.000). も見山 @. -l.634 (0． l110). t値 9.943. 延. -0.60l. 0.504. ( 199 ) 85. ヨ市. 各種商品小売業. れ. 回. お. その他の各種商品小売業. た. -2.367@ (0.023). 織物・衣服・身のぬ. カを口人. 推定係数. -0.333@. 54. 所F. P値. 小売業計. 539. モ日ノア @. 貨. t値. たあ. 7. 表. 数車用乗. 種業. 類同丁. 分番. 推定係数. (松井建二 ). -0.591. -5.058 (0.㎝㎝. 一. 一. -0.l95. -0.589 (0.559). -6.868. (0.000). 0.137. 0.599. (0.553). 2.484. 0.278 0.529. - ㎎92 (0.05% -0.558 一 0．㏄7 (0． 370) 一 0． 5㏄. -6.274. (0.㎝ 10@. 0.4%. l.㏄ 4. 一 2083. (0． 043). l556. 2.336. (0． 024). -0.212 (0.83 功. 一. 2.355. (0.02%. 一. 0.152. 1.4㎎. (0.165). 0.345 一. 0． 059. 0.42n. それぞれ表す・また回帰式における誤差頃はがと記す．この回帰結果は表 6 にまとめた．まず消費者. 側の輸送コストを表す変数の 1 人あたり乗用車普及台数は多くの業種で負の推定係数が得られており，概ねモデルの符号条件と一致している．ただしこのうち買回り品と思われる業種，例えば 2 桁分類では「織物・. 衣服・身の廻り. 品」. な.

(12) 86 ( 200 ). 横浜経営研究. 第 4 号 (2003). 第 23 巻. どに関しては，乗用車数の推定係数の有意性は. が各業種の店舗密度にどのような影響を与えて. 低くなっている．これは消費者の購買行動を考えると納得のいく結果である．例えば衣料品や靴といった比較的長い期間にわたって消費される財は自家用車で購買に行くより，電車やバスなどの公共交通機関を用いて百貨店などの存在. いるかは興味深い実証的課題であるため，. する商業集積地へ買い物に行く傾向が強いこと. あたり県民所得を. 1. 人. 説明変数に追加して回帰を行. つ Ⅰ. この結果は表 7 である．所得の推定係数の符号は業種によりまちまちであるが，全般的に正符号で推定されているものが多いので，上に述. が予想される．このため，消費者がどのような手段を用いて買い物に来るかを想定した立地戦. べたように 1 人あたり所得が多い地域において. 略をとることは一般的であるが，ここで用いた. 論づけられる．. データは自家用車だけであるから，買回り品ではその推定係数の有意性は低くなっていてむし. ろ当然であると言える．このほか推定係数が正として計算され，モデルとは符号条件が一致しない業種として，自動車，あるいは自動車・自転車業があげられるが，乗用車が普及しているほどそれらの店舗が多いのは自然であるから，この結果は直観に合致するものである．また注目すべき結果として，住戸面積はほとんどの業種で負の影響を与えていることがある．このことは消費者側の在庫コストは小売業の出店戦略に強く影響を与えることを意味する．業種間で比較すると，最寄り品の方が推定係数の. 多数の店舗を出店する戦略がとられやすいと結. 4 . おわりに. 本論文では小売業の出店戦略がどの様な要因に依存して決定されるかを 1988 年の都道府県別の業種別の小売店舗密度データを用いて分析した．結論として，均衡アプローチモデルが示唆. 絶対値，有意性ともに高い傾向がある．これは. するように，小売店の価格競争を通じた立地戦略の均衡が都道府県別のデータを用いると観察されるという結果が得られた．特に出店戦略は消費者が財を入手するために負担せねばならない流通コストに大きく影響を受けていることが明らかとなった．ここでは最後に展望と残された課題について少し触れておく．まず理論的な視点からは，ここで扱ったモデ. 最寄り品" は消費期間は一般的に短く，財の回転. ルは静学的なフレームワークで. 率が高いから住宅面積が狭い地域では小売業者が在庫行動を代行して利潤をあげる余地が生じ. 入・退出がない定常状態を分析している．また現実的には各地域の市場空間は必ずしも消費者が均一に分布する円環の市場ではない．しかし例えばフランチャイズ制をとる企業が. るからである．. 次に人口密度は業種ごとに符号はまちまちである．しかし表 3 において店舗密度との相関係数は負で示されていたから，業種間で集計した全体としては，モデルにおいて示されたとおり人口密度が大きいとその地域における店舗密度は減少する関係があると考えることができる．このほか，モデルの中では明示的には表れて. 特定の地域に出店を行うとき，. ，小売店の参. 1 つの基準とし. の所得が高ければ直観的に小売店はそうした地. てこうした円環モデルを用いて立地の選択をすることは有効であると思われる．本論文で扱ったデータは都道府県別のものであったが，さらに細かなデータ，例えば市区町村別のデータもここで用いたデータソースからある程度得ることができるから，同様の論理でどの市区町村にどの業種で出店すれば利潤を得る余地があるか. 域に参入した方が利潤を得ることができると予. を調査することが. いないことであるが，ある地域において消費者. 恕される．モデルではこの人口あたり所得は外. 可能である．このため小売業の立地選択には均衡アプローチモデルに基づい. 生変数として導入されてはいないが，この所得. て実証分析を行うことは経営戦略上意義があ. る.

(13) 業種別に見た流通小売店の立地戦略について. (松井建二 ). (201 ) 87. はクロスセクションのものであったため，時系. ことが可能となると，従来小売店が提供していたそうした情報提供のサービスは不要となることから，小売店の絶対数は減少することが予測. 列データを用いなければ検証できない仮説，例. される．さらに財の情報の提供だけではなく. えばフォード仮説は分析を行わなかった．この. これらの技術を直接的に利用した通信販売も今後そのシェアを伸ばすことが予想される．こうした通販では送料のコストは消費者が負担せねばならない場合もあるが，ある程度品質が良く知られている財は直販の方が，中間マージンの削減などに 2 0 総合的に考えると消費者の享受. と言える．. 次に実証的に考えると，本稿で用いたデータ. フォード仮説とはある地域において消費者の. 1. 人あたり所得が増大すると. 最寄り品を取り扱う店舗密度は逆に減少することを指摘したものである (Ford tl935)). こうした仮説は時系列データを得ることにより検証が可能となろ. う. ．. このほか本稿では業種別の出店戦略を考察したが，業態別にはどの様な立地戦略がとられるかを考察することも興味深い，たとえば百貨店とコンビニエンスストアでは明らかに購買客層，. できる余剰は大きくなる可能性が高い．こうし. た事情も勘案すると，小売店舗数はさらなる調整過程を見せることが予想され，今後とも継続的に動向を観察する必要がある．. 市場のセバメントは異なってくることが予想さ参考文献. れる．特にコンビニエンスストアは特定の限ら. れた地域に集中的に店舗を出店するという，いわゆるドミナント出店戦略をとることが知られている 4,. これはコンビニエンスストアという業態は他の小売業態以上に店舗密度の経済性が重要な役割を果たすためである．例えば在庫の圧縮，鮮度管理のための多頻度小口配送の実施といった活動に対する単位あたりコストは，定地域内における店舗密度を高めることによって大きく削減することが可能である．こうした. 差異を分析することもまた必須の課題であ =". ると. よ". 最後に時系列的に考えるなら，インターネットを中心とする情報技術の各家庭への普及に伴. Ford ， P@(1935)， "Excessive@ Competition@in@the@ Retail Trades:@ Changes@ in@ the@ Numbers@ of@ Shops ， " Economc@Journal. ， Vol ． 45 ， pp ． 501-508.. D ， and@ Nariu Sector@ Truly@. Flath ，. Comparat. Ⅰ. ， T@ (1996) ， "Is@ Japan. ， s@ Retail. distinctive? ， "@ Journal@. e@Econo@cs. of. ， Vol ， 23 ， pp ． 181-191. Porter. ⅣI. E. (1980), Compefiffve Strategy: Te, AnWtles Ⅰor A りぢⅠ yz 丘 g Ⅰndust Ⅰ，fes and Compe む tors,New York:FreePress. Salop, S. (1979). " 凡 onopolistlc Competition wlt"h Outside goods," BeUJoournalofEco 刀 Omics, Vol. Ⅰ. 「・. Ⅰ. ・. 10 ， pp. 141-56.. 金頭哲 (2001), 『コンビニ i- ンス・ストア業態の革新』有斐閣．放生達彦 (1994), 『流通の経済理論』名古屋大学出版会．九 m 雅祥 (1992), 『日本市場の競争構造』創立社．. い，小売店の果たす役割も変貌を遂げつつある. 事も重要である．こうした技術を用いて消費者は財の品質や属性について安価なコストで知る. 4) 典型的には我が国コンビニエンスストアの最大手企業であるセブン一イレブンジャパンがこうしたドミナント出店戦略をとってきたとされるが，その経緯は金 (2001) に詳しい．. ( きつい. けんじ. 横浜国立大学経営学部講師. コ.

(14)