JP6411148B2 - 品目別消費支出シミュレーションシステム及びそのプログラム - Google Patents

Description

本発明は、地域特性、家族構成などを考慮した品目別消費支出シミュレーションシステムに係り、特に、店舗商圏などの狭小のエリアマーケティングに利用でき、更に消費に影響する要素を用いて品目別消費支出額を推計できる品目別消費支出シミュレーションシステム及びそのプログラムに関する。

［従来の技術］
総務省統計局による家計調査年報では、市町村を最小単位として品目別の消費支出額が公表されているが、小売店やメーカーでは、店舗商圏などの狭小エリア（小地域）における品目別の消費支出額を把握することはエリアマーケティングにおいて重要なことである。

しかしながら、市町村より狭い小地域での品目別の消費支出額を知ることができないことが問題となっている。
そこで、小地域の品目毎の市場規模を推定することが行われている。この推定方法について、地理情報システム学会講演論文集「ＩＰＦ法を用いた小地域の品目ごとの市場規模の推定」星田侑久、佐藤俊明、岡部篤行著、巻１８，ページ２４３−２４６、２００９年１０月１５日発行に記載されている（非特許文献１）。

［従来の推定方法：図１５、図１６、図１７］
上記従来の小地域における品目別の市場規模の推定について図１５、図１６、図１７を参照しながら説明する。図１５は、２人以上世帯の総支出額（町丁字別）を求める処理フローであり、図１６は、全世帯の総支出額（町丁字別）を求める処理フローであり、図１７は、総支出額（町丁字別）を求める処理フローである。
総務省統計局がＷｅｂより提供する家計調査年報を基に、図１５に示すように、２人以上世帯の１世帯あたりの支出額について、地方別と都市規模別でデータを取得し、２人以上世帯の総支出額を地方別と都市規模別でデータを演算する。

そして、ＩＰＦ（Iterative Proportional Fitting）法により２人以上世帯の総支出額（都市規模別×地方別）を算出する。それを世帯数で割ることにより、２人以上世帯の１世帯あたりの支出額（都市規模別×地方別）を算出する。更に、それに町丁字別の世帯数を掛け合わせると、２人以上世帯の総支出額（町丁字別）を求めることができる。

また、図１６に示すように、全世帯の１世帯あたりの支出額（都市規模別）と全世帯の１世帯あたりの支出額（地方別）から図１５と同様の処理で全世帯の総支出額（町丁字別）を求める。
そして、図１７に示すように、２人以上世帯の総支出額（町丁字別）と全世帯の総支出額（町丁字別）を比較し、大きい方を、その小地域の総支出額とする。

地理情報システム学会講演論文集「ＩＰＦ法を用いた小地域の品目ごとの市場規模の推定」星田侑久、佐藤俊明、岡部篤行著、巻１８，ページ２４３−２４６、２００９年１０月１５日発行

しかしながら、上記従来の小地域における品目別の市場規模の推定では、小地域単位の推定はできるものの、消費に影響する要素を用いた推計を行うことができず、推定の精度を向上させることができないという問題点があった。

本発明は上記実状に鑑みて為されたもので、消費に影響する要素を用いて小地域単位で品目別消費支出額を推計でき、精度の高い小地域の品目毎の市場規模を推定できる品目別消費支出シミュレーションシステム及びそのプログラムを提供することを目的とする。

上記従来例の問題点を解決するための本発明は、家計調査年報のデータを元に品目別の消費支出をシミュレーションする品目別消費支出シミュレーションシステムであって、シミュレーション処理に用いられるコンピュータプログラムと、家計調査年報における消費支出のデータを記憶する記憶部と、記憶部からプログラムを読み込んでシミュレーション処理を実行する制御部とを備え、制御部がプログラムを読み込んで実現される機能実現手段として、記憶部からデータを読み込み、家計調査年報における調査項目の表毎に分散分析を行う分散分析手段と、品目別消費に対する有意項目の分散分析表を作成する有意項目表作成手段と、分散分析表の内で上位２位の項目の統計表を抽出する表抽出手段と、マイクロシミュレーションであるＩＰＦ法により抽出した２つの統計表から品目別に、一方の統計表の小項目を縦に、他方の統計表の小項目を横に配置して、縦横の小項目毎に消費額のクロスデータを作成するクロスデータ作成手段と、家計調査年報以外の統計データを元に母集団となる小地域単位の世帯数を推計する小地域単位の世帯数推計手段と、クロスデータに推計した小地域単位の世帯数を乗じて小地域単位の品目別消費金額を推定する品目別消費金額推定手段とを有することを特徴とする。

本発明は、上記品目別消費支出シミュレーションシステムにおいて、小地域単位の世帯数推計手段が、母集団となる小地域単位の世帯数を推計するのにＩＰＦ法を用いることを特徴とする。

本発明は、上記品目別消費支出シミュレーションシステムにおいて、小地域単位の世帯数推計手段が、クロスデータ作成手段によって作成されたクロスデータにおける縦横の全ての小項目に対応した世帯数をＩＰＦ法により演算して、小地域単位の世帯数を推計することを特徴とする。

本発明は、上記品目別消費支出シミュレーションシステムにおいて、品目別消費金額推定手段が、クロスデータの縦横の小項目毎の消費額に、小地域単位の世帯数推計手段によって推計された小項目毎の世帯数を乗算して、小地域単位の品目別消費金額を推定することを特徴とする。

本発明は、家計調査年報のデータを元に品目別の消費支出をシミュレーションする品目別消費支出シミュレーションシステムで用いられるコンピュータプログラムであって、制御部が記憶部に記憶されたプログラムを読み込んで実現される機能実現手段として、記憶部から家計調査年報における消費支出のデータを読み込み、家計調査年報における調査項目の表毎に分散分析を行う分散分析手段と、品目別消費に対する有意項目の分散分析表を作成する有意項目表作成手段と、分散分析表の内で上位２位の項目の統計表を抽出する表抽出手段と、マイクロシミュレーションであるＩＰＦ法により抽出した２つの統計表から品目別に、一方の統計表の小項目を縦に、他方の統計表の小項目を横に配置して、縦横の小項目毎に消費額のクロスデータを作成するクロスデータ作成手段と、家計調査年報以外の統計データを元に母集団となる小地域単位の世帯数を推計する小地域単位の世帯数推計手段と、クロスデータに推計した小地域単位の世帯数を乗じて小地域単位の品目別消費金額を推定する品目別消費金額推定手段とを有することを特徴とする。

本発明は、上記品目別消費支出シミュレーションプログラムにおいて、小地域単位の世帯数推計手段が、母集団となる小地域単位の世帯数を推計するのにＩＰＦ法を用いることを特徴とする。

本発明は、上記品目別消費支出シミュレーションプログラムにおいて、小地域単位の世帯数推計手段が、クロスデータ作成手段によって作成されたクロスデータにおける縦横の全ての小項目に対応した世帯数をＩＰＦ法により演算して、小地域単位の世帯数を推計することを特徴とする。

本発明は、上記品目別消費支出シミュレーションプログラムにおいて、品目別消費金額推定手段が、クロスデータの縦横の小項目毎の消費額に、小地域単位の世帯数推計手段によって推計された小項目毎の世帯数を乗算して、小地域単位の品目別消費金額を推定することを特徴とする。

本発明によれば、分散分析手段が、記憶部からデータを読み込み、家計調査年報における調査項目の表毎に分散分析を行い、有意項目表作成手段が、品目別消費に対する有意項目の分散分析表を作成し、表抽出手段が、分散分析表の内で上位２位の項目の統計表を抽出し、クロスデータ作成手段が、マイクロシミュレーションであるＩＰＦ法により抽出した２つの統計表から品目別に、一方の統計表の小項目を縦に、他方の統計表の小項目を横に配置して、縦横の小項目毎に消費額のクロスデータを作成し、小地域単位の世帯数推計手段が、家計調査年報以外の統計データを元に母集団となる小地域単位の世帯数を推計し、品目別消費金額推定手段が、クロスデータに推計した小地域単位の世帯数を乗じて小地域単位の品目別消費金額を推定する品目別消費支出シミュレーションシステムとしているので、消費に影響する要素を用いて小地域単位で品目別消費支出額を推計でき、精度の高い小地域の品目毎の市場規模を推定できる効果がある。

本システムの概略図である。 品目別消費支出シミュレーションの処理フローチャートである。 分散分析表を示す図である。 世帯主年齢の概要と分散分析表である。 年収階級の概要と分散分析表である。 世帯人員の概要と分散分析表である。 利用する家計調査年報の２つの表を示す図である。 穀物の消費額についてのクロスデータの例（例１）を示す図である。 小地域の推計された世帯数の表を示す図である。 小地域単位の推計された品目別消費金額の表を示す図である。 穀物の消費額についてのクロスデータの例（例２）を示す図である。 小地域の推計された世帯数の表を示す図である。 小地域単位の推計された品目別消費金額の表を示す図である。 １世帯あたりの消費額を比較したグラフである。 ２人以上世帯の総支出額（町丁字別）を求める処理フローである。 全世帯の総支出額（町丁字別）を求める処理フローである。 総支出額（町丁字別）を求める処理フローである。

本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
［実施の形態の概要］
本発明の実施の形態に係る品目別消費支出シミュレーションシステムは、家計調査年報を元に調査項目の表毎に分散分析を行い、品目別消費に対する有意項目の分散分析表を作成し、上位２位の項目の統計表を抽出してＩＰＦ法によりクロスデータを作成し、更に家計調査年報以外の統計データを元にＩＰＦ法により母集団となる小地域単位の世帯数を推計し、クロスデータを小地域単位の世帯数に乗じて小地域単位の品目別消費金額を推定するようにしているので、消費に影響する項目（要素）を用いて小地域単位で品目別消費支出額を推計でき、精度の高い小地域の品目毎の市場規模を推定できるものである。

［本システム：図１］
本発明の実施の形態に係る品目別消費支出シミュレーションシステム（本システム）について図１を参照しながら説明する。図１は、本システムの概略図である。
本システムは、図１に示すように、シミュレーション装置１と、ネットワーク４と、統計データ提供サーバ５とを有している。

［シミュレーション装置１］
シミュレーション装置１は、コンピュータ装置であり、制御部１１と、記憶部１２と、インタフェース部１３とを備えており、インタフェース部１３には、表示部２と入力部３が接続し、更にインタフェース部１３はネットワーク４に接続している。
記憶部１２には処理プログラムを記憶しており、制御部１１に読み込まれて処理が実現可能となる。
表示部２は、シミュレーションの状況及び結果を表示する。
入力部３は、シミュレーション処理の指示を入力する。

ネットワーク４は、インターネットを想定しているが、専用のネットワークであってもよい。
また、ネットワーク４は、有線ネットワークに限らず、無線ネットワークであってもよい。

［統計データ提供サーバ５］
統計データ提供サーバ５は、具体的には総務省統計局のＷｅｂサイトであり、家計調査年報のデータや国勢調査のデータ、住民基本台帳等の統計データを提供するコンピュータである。
また、総務省統計局のＷｅｂサイトから家計調査年報等のデータをダウンロードして記憶し、アクセスによってそのデータを提供するサーバを統計データ提供サーバ５としてもよい。
更に、ダウンロードした統計データをシミュレーション装置１の記憶部２に記憶しておき、ネットワーク４を介さずにシミュレーション装置１の内部で処理が完結するように構成してもよい。

［別のシステム］
本システムでは、シミュレーション装置１が処理を実行するようにしているが、シミュレーション処理サーバで処理を実行するようにし、当該シミュレーション処理サーバにネットワークを介してスマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ等の端末が接続し、当該端末からの要求によって処理を実行させ、処理結果を端末に表示させるようにしてもよい。
その際、所望の処理を行うために必要な情報は端末から入力する。例えば、特定店舗エリアの小地域の品目別消費金額を推定するためには、少なくともエリアを特定する情報を入力する。

［シミュレーション処理の実現手段］
シミュレーション装置１の記憶部１２に記憶されたシミュレーション処理のコンピュータプログラムを制御部１１が読み込んで実現される機能実現手段として、分散分析手段と、有意項目表作成手段と、表抽出手段と、クロスデータ作成手段と、小地域単位の世帯数推計手段と、品目別消費金額推定手段とがある。

分散分析手段は、記憶部１２から家計調査年報における１世帯当たり１か月間の収入と支出のデータを読み込み、家計調査年報における調査項目の統計表毎に分散分析を行う。
有意項目表作成手段は、品目別消費に対する有意項目の分散分析表を作成する。
表抽出手段は、有意項目の分散分析表の内で上位２位の項目の統計表を抽出する。

クロスデータ作成手段は、マイクロシミュレーションであるＩＰＦ法によりクロスデータを作成する。
小地域単位の世帯数推計手段は、ＩＰＦ法により母集団となる小地域単位の世帯数を推計する。
品目別消費金額推定手段は、作成されたクロスデータに小地域単位の世帯数を乗じて小地域単位の品目別消費金額を推定する。
以上の各手段の具体的な処理は、次の処理フローにて説明する。

［処理フロー：図２］
次に、本システムのシミュレーション装置１における処理について図２を参照しながら説明する。図２は、品目別消費支出シミュレーションの処理フローチャートである。
制御部１１は、記憶部１２から処理プログラムを読み込んで処理を実行すると、統計データ提供サーバ５から家計調査年報のデータをダウンロードして記憶部１２に記憶する。

制御部１１は、記憶部１２に記憶された総務省統計局提供の家計調査年報のデータ（１世帯当たり１か月間の収入と支出のデータ）から、都市階級・地方・都道府県庁所在地別の総世帯、勤労者世帯、勤労者世帯以外の世帯の項目（表番号２：都市規模分類）、年間収入五分位・十分位階級別の総世帯・勤労者世帯の項目（表番号３：世帯年収）、世帯人員・世帯主の年齢階級別の総世帯・勤労者世帯の項目（表番号４：世帯主の年齢）、世帯主の職業別の総世帯の項目（表番号５：世帯主の職業）、住居の所有関係別の総世帯・勤労者世帯の項目（表番号７：住宅所有）等の統計の表データを抽出する（Ｓ１）。

次に、家計調査年報のデータを元に調査項目の統計表毎に全ての消費品目について分散分析手段によって分散分析を行い、有意項目表作成手段により品目別消費に対する有意項目の表を作成する（Ｓ２）。この有意項目の表は、後述する分散分析表のことである。
そして、表抽出手段により消費品目別に上位２位の項目を抽出し、品目別に上位２位（２項目）の統計表を抽出し（Ｓ３）、記憶部１２に記憶する。
尚、非特許文献１では、家計調査年報の調査項目の表について分散分析を行っていない。

更に、マイクロシミュレーションであるＩＰＦ法（第１回目のＩＰＦ法の演算処理）を用いて、クロスデータ作成手段により抽出した上位２位の統計表のクロスデータを作成する（Ｓ４）。例えば、特定の消費品目について上位２位の項目が都市規模分類（表番号２）と世帯主の年齢（表番号４）であるとすると、都市規模分類×世帯主の年齢のクロスデータが作成される。

例えば、都市規模分類の小項目を縦軸に並べ、世帯主の年齢の小項目を横軸に並べて、縦軸の小項目と横軸の小項目が交差（クロス）する部分に対応する数値を演算して書き込んでクロスデータを生成する。クロスデータは記憶部１２に記憶される。クロスデータの具体例は後述する。
尚、非特許文献１では、都市規模分類における［都市規模別×地方別］のクロスデータを一律全ての調査項目にて作成しているが、分散分析にて抽出された上位２表についてクロスデータを作成するものではない。

分散分析の結果として、上位２位の統計表として、例えば、［世帯年収×世帯主の年齢］等の統計表が抽出され、クロスデータが生成された場合に、小地域単位での［世帯年収×世帯主の年齢］等のクロスデータが得られない場合が多い。そのため、ＩＰＦ法（第２回目のＩＰＦ法の演算処理）を用いて、小地域単位の世帯数推計手段により母集団となる小地域単位の世帯数を推計加工する（Ｓ５）。
上位２位の統計表として、都市規模分類等の都道府県別のデータが用いられた場合は、都道府県の世帯数の代わりに特定の小地域での世帯数を用いることになる。
尚、非特許文献１では、［都市規模別×地方別］のみを使用しているため、小地域単位の母集団は世帯総数を使用している。

そして、品目別消費金額推定手段によりクロスデータを小地域単位の世帯数に乗じて小地域単位の品目別消費金額（品目別消費支出）を推定する（Ｓ６）。
これにより、品目別消費支出シミュレーションの処理が為される。小地域単位の世帯数を推計する例と、小地域単位の品目別消費金額を推定する例については後述する。

［分散分析：図３］
次に、分散分析について図３を参照しながら説明する。図３は、分散分析表を示す図である。
２つの平均の有意差の検定には、ｔ検定が用いられるが、３つ以上の平均の有意差の検定には、分散分析が用いられる。
分散分析の構造モデルは、以下の式１に示すとおりである。

また、分散分析表は図３に示すように、データの分散成分の平方和（SS）を分解し、誤差（Error）による変動から要因（A）効果による変動を分離する。次に、平方和（SS）を自由度（df）で割ることで平均平方（MS）を算出する。そして、要因効果によって説明される平均平方を分子、誤差によって説明される平均平方を分母とすることでＦ値を計算する。

［ＩＰＦ法］
ＩＰＦ法は、周辺和の情報を利用して多次元のクロス表を推定する方法である。
本システムでは、２次元のクロス表を対象にするので、以下、２次元のクロス表の推定を説明する。２次元のクロス表を推定するためには以下の式２、式３を用いる。

ここで、ｐijkは、ｋ回数目におけるｉ行とｊ列からなるクロス表の要素を表す。ＱiとQjはそれぞれ行と列の周辺分布である。
つまり、ＩＰＦ法とは、既知の周辺和と推定された周辺分布の比率を繰り返し適用することで、クロス表の収束値を得るもので、その終了条件が以下の式４となる。

以上のように、ＩＰＦ法は、マイクロシミュレーションの手法の一つであり、小地域データを推計する手法の一つとされている。複数のモデル世帯を仮定し、拡大計算させることで、推定・試算を行うものである。

［分散分析結果：図４〜６］
次に、分散分析の結果の例について図４〜６を参照しながら説明する。図４は、世帯主年齢の概要と分散分析表であり、図５は、年収階級の概要と分散分析表であり、図６は、世帯人員の概要と分散分析表である。

世帯主年齢（世帯主の年齢）、年収階級（世帯年収）、世帯人員（世帯主の年齢）の各項目について、それぞれグループに分けられ、各グループについて合計、平均、分散が演算される。この合計、平均、分散は、対象とする「米」「食料」等の消費品目を選択して演算されるものである。
そして、分散分析表では、変動要因として、グループ間、グループ内について、変動、自由度、分散、観測された分散比（Ｆ値）、Ｐ−値、Ｆ境界値が演算される。
ここで、Ｐ−値は、帰無仮説の下で、実際にデータから計算された統計量よりも極端な統計量が観測される確率をいう。
また、Ｆ境界値は、Ｆ値の有効な範囲を定めた限界値であり、Ｆ値においてＰ−値（確率）となるときの値がＦ境界値となる。

帰無仮説「各項目（都市規模分類、世帯年収、世帯主の年齢、世帯主の職業、住宅所有）において、差はない」を元に、項目毎に一元配置の分散分析を実施する。
分散分析表において、（１）Ｐ−値が５％以下、（２）「観測された分散比−Ｆ境界値」の値が大きい場合に、帰無仮説が棄却され、項目間での差があると判断される。

このことを応用して、分散分析の結果を元に、Ｐ−値が５％以下であって、「観測された分散比−Ｆ境界値」の値が最も大きいものを有意性の高い項目として採用することにする。
図４〜６では、「世帯人員」が最も有意な項目であると判断される。このように、各項目について一元配置の分散分析を実施し、有意項目を２つ抽出するものである。

［クロスデータ生成例：図７，８］
次に、クロスデータの生成例について図７，８を参照しながら説明する。図７は、利用する家計調査年報の２つの表を示す図であり、図８は、穀物の消費額についてのクロスデータの例（例１）を示す図である。
調査項目の表毎に分散分析を行って分散分析表を作成し、上位２位の表を抽出したのが、図７である。図７では、世帯主の年齢階級（世帯主年齢）と世帯人員の表が抽出されたものである。

そして、抽出された上位２位の家計調査の統計表について、ＩＰＦ法を用いて図８のクロスデータを生成する。図８では、穀類の消費額について、縦軸に世帯人員、横軸に世帯主年齢の小項目（年齢区分）を配置して、縦軸の小項目と横軸の小項目に該当する穀物の消費額をＩＰＦ法で演算する。

図７の統計データに基づいて、図８に示すクロスデータを生成する際の処理について説明する。
図８において、周辺和、つまり縦軸の小項目（世帯人員）毎の合計（１行目消費額合計、２行目消費額合計、...）と、横軸の小項目（世帯主年齢）毎の合計（１列目消費額合計、２列目消費額合計、...）と、総消費額合計は、図７の統計データから既知である。
そこで、ＩＰＦ法を用いて、各消費合計額に最も近くなるよう（誤差が最小となるよう）、クロスデータの組み合わせ（ここでは３６個の消費額）を推定し、図８の表とする。

［小地域単位の世帯数を推計する例：図９］
次に、小地域単位の世帯数を推計する例について図９を参照しながら説明する。図９は、小地域の推計された世帯数の表を示す図である。
小地域の世帯数は、図９に示すように、図８のクロスデータの縦軸と横軸の小項目（世帯人員と世帯主年齢）を用いて、小地域の国勢調査の統計データに基づいて対象の小地域内の世帯数をＩＰＦ法で演算する。

例えば、小地域を、○○町全体、又は１丁目〜３丁目程度の広さとした場合には、統計データから得られる各小地域の国勢調査の「世帯主年齢×世帯人員別世帯数」のデータに基づいてＩＰＦ法により世帯人員と世帯主年齢による世帯数のクロスデータを推定する。
すなわち、図９に示すように、縦軸に各小地域の世帯人員、横軸に世帯主年齢を配置して、既知である縦軸及び横軸の各項目毎の合計及び総合計との誤差が最小となるよう、３６個の世帯数の組み合わせを求め、図９の表とする。

［小地域単位の品目別消費金額を推定する例：図１０］
そして、小地域単位の推計された品目別消費金額について図１０を参照しながら説明する。図１０は、小地域単位の推計された品目別消費金額の表を示す図である。ここでの品目は、「穀類」ということになる。
小地域単位の推計された品目別消費金額は、図１０に示すように、図８の穀類の消費額のクロスデータに図９の小地域の推計された世帯数を小項目毎に乗算したものである。

例えば、図８から、穀類の消費額が、世帯数２人について世帯主年齢が３０〜３９歳の消費額が「４，９００円」であるので、図９から、世帯数２人について世帯主年齢が３０〜３９歳の小地域の推計された世帯数が「５」であるので、消費額に世帯数を乗算する（４，９００円×５＝２４，５００円）。
乗算結果の「２４，５００円」を図１０の世帯数２人で世帯主年齢３０〜３９歳の欄に設定する。縦横の全ての小項目について、上記と同様の演算を行い、図１０を生成する。
このようにして、小地域単位の推計された品目別消費金額が求められる。

［別のクロスデータ生成例］
別のクロスデータ生成例について説明する。
別のクロスデータ生成例では、上述したように、家計調査年報のデータを元に分散分析を行い、品目別消費に対する有意項目の表を作成し、消費品目別に上位２位の項目を抽出し、上位２位の統計表を作成する。ここで、上位２位の２項目が「都市階級区分」と「世帯年収」（都市階級区分×世帯年収）である。

［穀物の消費額：図１１］
穀物の消費額について図１１を参照しながら説明する。図１１は、穀物の消費額についてのクロスデータの例（例２）を示す図である。
本システムでは、分散分析を行って上位２位の表として抽出した「都市階級区分」と「世帯年収」の２つの項目を用いて、ＩＰＦ法により、世帯年収を縦軸とし、都市階級区分を横軸として、消費額についてのクロスデータの組み合わせを推定し、図１１に示すような消費額（都市階級区分×世帯年収）の表を作成する。

［小地域の推計された世帯数：図１２］
次に、小地域の推計された世帯数について、図１２を参照しながら説明する。図１２は、小地域の推計された世帯数の表を示す図である。
本システムでは、国勢調査、住民基本台帳等の統計データを用いて、特定の小地域についてＩＰＦ法により、「都市階級区分」と「世帯年収」を用いてクロスデータの組み合わせを推定し、図１２に示すような小地域の推計された世帯数の表を作成する。特定の小地域は、例えば、東京都心店舗Ａなどの仮想店舗を作り、その仮想店舗の商圏エリアを小地域とするものである。
尚、国勢調査、住民基本台帳等の統計データにおける世帯年収の区分（ａ）と家計調査年報における世帯年収の区分（ｂ）が異なる場合には、区分（ａ）を区分（ｂ）に合わせて、世帯数の配分を調整する。

［小地域単位の推計された品目別消費金額：図１３］
次に、小地域単位の推計された品目別消費金額について、図１３を参照しながら説明する。図１３は、小地域単位の推計された品目別消費金額の表を示す図である。
本システムでは、更に、小地域について推計された小項目毎の世帯数を、消費額（都市階級区分×世帯年収）の表における小項目の消費額に掛け合わせると、図１３に示すような小地域単位の推計された品目別消費金額を求めることができる。つまり、世帯の年収調整された推計データということになる。

［１世帯あたりの消費額：図１４］
次に、１世帯あたりの消費額について、図１４を参照しながら説明する。図１４は、１世帯あたりの消費額を比較したグラフである。具体的に、図１４では、１世帯あたりの消費額について、従来の推定手法で算出したデータ（現状データ）と本システムによって推計されたデータ（年収調整したデータ）とを比較したグラフである。尚、従来の推計データは、図１５〜１７で説明した手法で求めたものである。

図１４の例では、規模の異なる都市にある複数の店舗について、「都市階級区分」と「世帯年収」の２項目を用いて、世帯年収で調整して、各店舗の商圏内における１世帯毎の消費額をＩＰＦ法で推定（年収調整）し、それを都市規模に応じてプロットしている。
図１４に示すように、点線で示される従来手法のデータでは都心部の店舗と地方都市の店舗との差は５万円程度の差であったが、本システムによって年収調整したデータでは、１３万円程度の差が生じる結果となり、都市規模による消費額の差異が明確になっている。

［実施の形態の効果］
本システムによれば、家計調査年報の統計データを元に調査項目の表毎に分散分析を行い、品目別消費に対する有意項目の分散分析表を作成し、上位２位の統計表を抽出してマイクロシミュレーションのＩＰＦ法によりクロスデータを作成し、更に家計調査年報以外の統計データを元にＩＰＦ法により母集団となる小地域単位の世帯数を推計し、クロスデータを小地域単位の世帯数に乗じて小地域単位の品目別消費金額を推定するようにしているので、消費に影響する要素を用いて小地域単位で品目別消費支出額を推計でき、精度の高い小地域の品目毎の市場規模を推定できる効果がある。

本発明は、消費に影響する要素を用いて小地域単位で品目別消費支出額を推計でき、精度の高い小地域の品目毎の市場規模を推定できる品目別消費支出シミュレーションシステム及びそのプログラムに好適である。

１...シミュレーション装置、 ２...表示部、 ３...入力部、 ４...ネットワーク、 ５...統計データ提供サーバ、 １１...制御部、 １２...記憶部、 １３...インタフェース部

Claims (8)

1. 家計調査年報のデータを元に品目別の消費支出をシミュレーションする品目別消費支出シミュレーションシステムであって、
   シミュレーション処理に用いられるコンピュータプログラムと、家計調査年報における消費支出のデータを記憶する記憶部と、
   前記記憶部から前記プログラムを読み込んでシミュレーション処理を実行する制御部とを備え、
   前記制御部が前記プログラムを読み込んで実現される機能実現手段として、
   前記記憶部から前記データを読み込み、家計調査年報における調査項目の表毎に分散分析を行う分散分析手段と、
   品目別消費に対する有意項目の分散分析表を作成する有意項目表作成手段と、
   前記分散分析表の内で上位２位の項目の統計表を抽出する表抽出手段と、
   マイクロシミュレーションであるＩＰＦ法により前記抽出した２つの統計表から品目別に、一方の統計表の小項目を縦に、他方の統計表の小項目を横に配置して、縦横の小項目毎に消費額のクロスデータを作成するクロスデータ作成手段と、
   前記家計調査年報以外の統計データを元に母集団となる小地域単位の世帯数を推計する小地域単位の世帯数推計手段と、
   前記クロスデータに前記推計した小地域単位の世帯数を乗じて小地域単位の品目別消費金額を推定する品目別消費金額推定手段とを有することを特徴とする品目別消費支出シミュレーションシステム。
2. 小地域単位の世帯数推計手段は、母集団となる小地域単位の世帯数を推計するのにＩＰＦ法を用いることを特徴とする請求項１記載の品目別消費支出シミュレーションシステム。
3. 小地域単位の世帯数推計手段は、クロスデータ作成手段によって作成されたクロスデータにおける縦横の全ての小項目に対応した世帯数をＩＰＦ法により演算して、小地域単位の世帯数を推計することを特徴とする請求項１又は２記載の品目別消費支出シミュレーションシステム。
4. 品目別消費金額推定手段は、クロスデータの縦横の小項目毎の消費額に、小地域単位の世帯数推計手段によって推計された小項目毎の世帯数を乗算して、小地域単位の品目別消費金額を推定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか記載の品目別消費支出シミュレーションシステム。
5. 家計調査年報のデータを元に品目別の消費支出をシミュレーションする品目別消費支出シミュレーションシステムで用いられるコンピュータプログラムであって、
   制御部が記憶部に記憶された前記プログラムを読み込んで実現される機能実現手段として、
   前記記憶部から家計調査年報における消費支出のデータを読み込み、家計調査年報における調査項目の表毎に分散分析を行う分散分析手段と、
   品目別消費に対する有意項目の分散分析表を作成する有意項目表作成手段と、
   前記分散分析表の内で上位２位の項目の統計表を抽出する表抽出手段と、
   マイクロシミュレーションであるＩＰＦ法により前記抽出した２つの統計表から品目別に、一方の統計表の小項目を縦に、他方の統計表の小項目を横に配置して、縦横の小項目毎に消費額のクロスデータを作成するクロスデータ作成手段と、
   前記家計調査年報以外の統計データを元に母集団となる小地域単位の世帯数を推計する小地域単位の世帯数推計手段と、
   前記クロスデータに前記推計した小地域単位の世帯数を乗じて小地域単位の品目別消費金額を推定する品目別消費金額推定手段とを有することを特徴とする品目別消費支出シミュレーションプログラム。
6. 小地域単位の世帯数推計手段は、母集団となる小地域単位の世帯数を推計するのにＩＰＦ法を用いることを特徴とする請求項５記載の品目別消費支出シミュレーションプログラム。
7. 小地域単位の世帯数推計手段は、クロスデータ作成手段によって作成されたクロスデータにおける縦横の全ての小項目に対応した世帯数をＩＰＦ法により演算して、小地域単位の世帯数を推計することを特徴とする請求項５又は６記載の品目別消費支出シミュレーションプログラム。
8. 品目別消費金額推定手段は、クロスデータの縦横の小項目毎の消費額に、小地域単位の世帯数推計手段によって推計された小項目毎の世帯数を乗算して、小地域単位の品目別消費金額を推定することを特徴とする請求項５乃至７のいずれか記載の品目別消費支出シミュレーションプログラム。

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