顧客情報を利用した継続的な企業間競争に対するミクロ経済分析

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本研究課題では、顧客情報を利用した企業間競争を分析している。2022年度は、本課題申請時に掲げた研究計画のうち、行動履歴に基づいた価格差別モデル（BBPD）において消費者の次期価格への予想（先見性）が非対称企業間の競争にどのような影響を与えるのか、について研究を進めた。モデル上は、消費者の割引因子が先見性の度合いに相当する。しかし、一般の割引因子で均衡を求め、価格差別を行わない一様価格時の均衡と比較することは、本モデルでは計算上非常に困難である。そのため、割引因子が0と1という2つの特殊ケースについて均衡を求め比較することにした。割引因子が1というのは2期目を重視する先見性のある消費者を想定し、割引因子が0というのは先を見越すことがなく1期目のみに重きをおいて購買行動を行う消費者を想定している。2021年度中に、予備的な数値実験として、割引因子が１と0.9のケースについて均衡結果を得ていた。この結果から、まずは、割引因子が小さくなると、企業間の非対称性とスイッチングコストが価格差別時の企業利潤にどのような影響を与えるのかについて確認した。2022年度は、この分析をさらに進め、割引因子が0のケースについて価格差別を行わない一様価格時の均衡と比較し、以下の結果を得た。消費者に先見性がない場合は、ある場合に比べて、非対称性があまり大きくない企業間の競争においては、企業がBBPDのほうが一様価格よりも利潤を上げられる可能性が減少する。その一方で、非対称性が大きい企業間の競争においては、その可能性が増加する。この結果を論文にまとめ、改訂を経た上で学術雑誌に採択された。さらに、2022年度は、企業による広告を考慮した時に行動履歴に基づいた価格差別がどのような影響を与えるのかを検討するため、広告に関する先行研究の理解を深めた。さらに予備的に数値実験を行いモデルの振る舞いを確認した。