戦略的環境におけるポテンシャルアプローチとその応用

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本研究は，企業が各地でチェーン展開する産業の需要・費用構造，店舗集積効果を構造推定するための手法を開発し，まだ実現していない企業合併や産業政策といった反実仮想が企業行動や社会厚生へ及ぼす影響を予測できるようになることを目的とする.そして，開発した手法を日本のコンビニエンスストア産業の出店データに用いて，需要・費用構造，店舗集積効果を点推定し，企業合併がもたらす企業行動や社会厚生への影響を予測することを目指す.本年度は，前年度に引き続き，ポテンシャル最大化元となるナッシュ均衡の導出を，構造推定が可能な時間で行えるアルゴリズムについて考察した．これまでの考察により，一般のパラメーターの下での多市場参入ゲームは，NP困難であり，構造推定を実行できない．そこで，本年度は，次の問いを考察することで，構造推定への糸口を探った．Q１．既存研究で考案されているアルゴリズムで推定ができる市場数と企業数はどれくらいか．Q２．市場に関するパラメーターがどのような条件を満たすならば，多項式時内間でポテンシャル最大化元となるナッシュ均衡を導出できるか．また，それはどのようなアルゴリズムか．これらの問いへの答えとして．次のことがわかった．A1．市場数×企業数が100未満ならば可能である．A2a．市場間の相互作用がなければ，導出できる．それは，各市場ごとに，ポテンシャルへの貢献度の大きい企業から順に参入し，利潤が初めてゼロになるまで続けることで導出できる．A2b．企業間の相互作用がなければ，導出できる．それは，企業ごとにRound-Robinアルゴリズムで各市場への参入数を決定する．それらを企業ごとでポテンシャルを比較し，企業の順序をつける．その企業の順序で再びRound-Robinアルゴリズムを用いると導出できる．