小額決済手段の選択要因 : 消費者向けパネルアンケート調査による実証分析 中田真佐男 1. はじめに経済には一般に複数の決済手段が存在し 取引金額の大小に応じた 棲み分け がなされている しかし 境界での競合を通じて支配的な決済手段は変遷していく 実際 アメリカでは近年になってデビット カードの取引

Transcription

1 九州大学学術情報リポジトリ Kyushu University Institutional Repository 小額決済手段の選択要因 : 消費者向けパネルアンケート調査による実証分析 中田, 真佐男九州大学大学院経済学研究院 : 准教授 : 政策分析 九州大学システム LSI 研究センター : 応用システム研究部門 Nakata, Masao Department of Economic Engineering : Associate Professor : Economic Analysis and Policy System LSI Research Center 出版情報 :SLRC Discussion Paper Series. 7 (3), pp.1-45, 九州大学システム LSI 研究センター (SLRC) バージョン :published 権利関係 :

2 小額決済手段の選択要因 : 消費者向けパネルアンケート調査による実証分析 中田真佐男 1. はじめに経済には一般に複数の決済手段が存在し 取引金額の大小に応じた 棲み分け がなされている しかし 境界での競合を通じて支配的な決済手段は変遷していく 実際 アメリカでは近年になってデビット カードの取引件数がクレジット カードを上回るようになった 程度の差こそあれ 日本でもこのところ都市部を中心に電子マネー決済が本格的に普及しつつある 他方で これと同時に主要な硬貨の流通枚数の減少が続いていることから 日本においても電子マネー決済と現金決済との代替関係の有無 あるいは ( 代替関係があるとすれば ) その代替の程度について関心が高まっている 複数の決済手段の棲み分け ないし 新しい決済手段の普及に関する研究は 理論分析に関しては 消費者行動に着目した Humphrey and Berger( 1990) が出発点となっている その後は Rochet and Tirole(2002) によって確立された Two-sided Market での Platform 競争モデルを応用した理論分析が主流となり 例えば Shy and Tarkka(2002) や M Chirugi (2006) は 決済事業者 小売店 消費者の 3 主体の最適化行動から実現される均衡として 取引金額に応じて異なる決済手段が利用される状況を説明している この他 Choudhary and Tyagi (2009) は 決済事業者がディスカウント ( 例 : ポイント付与 ) をしてまで新しい決済手段の普及を図るインセンティブを理論的に分析している また 欧米では実証研究も盛んに行われている 欧米の実証分析は クロスカントリー パネルデータを用いて電子決済と現金需要の代替性の有無を検証した Amromin and Chakravorti (2009) を例外とすると 多くがサーベイデータによるミクロ計量分析を伴っていることが特徴である 近年の研究としては 個人の属性 ( 年齢 性別等 ) や経済環境 ( 所得 持ち家保有等 ) に着目してデビットカード等の保有 使用の要因を分析した Borzekowski, Kiser and Ahmed (2008) ポイントなどの Rewards に着目した Ching and Hayashi (2010) 新技術への適応性を説明要因に加えた Hayashi and Klee( 2003) 決済手段の手数料を明示的に考慮した Scholnick et al.(2008) Network の外部性の効果を定量的 本論文は科学研究費補助金 ( 民間電子マネー事業の成長 競合と小額決済サービスへの公的関与のあり方に関する研究 ( 課題番号 : )) の助成を受けて行われた研究成果の一部である 九州大学大学院経済学研究院准教授 ( nakata@en.kyushu-u.ac.jp) 1

3 に把握しようと試みた Rysman( 2007) などがある これに対し 残念ながら日本では理論研究 実証研究の蓄積が進んでいない 数少ない理論研究として Shy and Tarkka( 2002) を援用した北村 ( 2005) がある 実証研究も マクロ時系列データを用いたものとして中田 ( 2007) 中田 ( 2009) 北村 大森 西田 ( 2009) などがあるものの ミクロデータを利用した分析は 家計の金融行動に関する世論調査 の横断面データ ( 2007 年 ) を利用した Fujiki and Tanaka( 2009) に限られる しかも これらの先行研究は電子マネーが貨幣需要に及ぼす影響の分析を目的としているため 貨幣需要関数を推定するに留まっている 換言すれば 電子マネーという新しい決済手段がどのような要因に基づいて経済に受け容れられ 既存の決済手段の棲み分けをどのように侵食していくかを明示的な分析対象とした実証研究は 筆者の知る限りはこれまで行われていない 以上の問題意識のもと 本分析では 消費者を対象に 2009 年 3 月 ( 標本 :1145) と 2010 年 3 月 ( 標本 :1111) の 2 回にわたって実施したインターネット調査の結果を利用し 電子マネー等の小額決済手段の選択要因 および 複数の決済手段間の棲み分けの現状について実証的に明らかにする 本分析の特徴は 2 つある 第 1 に 768 名については上記 2 回の調査の両方に回答している よって 共通の設問を利用したパネル分析も行うことができる 第 2 に 対象を福岡県の消費者に限定している 福岡県では 九州最大の鉄道 バス網をもつ西日本鉄道が 2008 年 5 月から電子マネー機能付き IC 乗車券 nimoca を 2009 年 3 月からは JR 九州が同じく SUGOCA をスタートさせた 交通系の電子マネーの登場が普及を加速させることは関東地方の Suica の事例でも知られている この点をふまえると nimoca や SUGOCA の浸透前 ( 2009 年 3 月 ) と後 ( 2010 年 3 月 ) の 2 時点で同一主体に調査を行うことにより より多くの消費者の動学的な行動の変化をとらえたパネル データが構築されると期待される 実証分析の結論は以下のように要約される 第 1 に 平常の移動手段 商品購買場所など決済のアベイラビリティ コストの代理変数は 消費者の電子マネー決済の利用頻度に統計的に有意な影響を及ぼす 第 2 に 買い物の頻度など 小額決済の時間コストの代理変数はやはり消費者の電子マネー決済の利用頻度に統計的に有意な影響を及ぼす 第 3 に 現金決済の利用頻度は 電子マネー決済やクレジットカード決済の利用頻度と統計的に有意な負の相関を有する ただし 決済手段の選択基準として 公的な信頼 や 破損 紛失時の価値保証 を重視する消費者は そうでない消費者と比較して現金決済の頻度を減らさない 第 4 に 電子マネー決済の普及に伴って消費者は 小額の貨幣 ( 1 円貨 ) と高額の紙幣 ( 1 万円 ) の両側から現金需要を減らしていくが 電子マ 2

4 ネーの高頻度利用者に関しては 高額紙幣に対する需要減少量がより少ない 少なくとも現状において 電子マネー決済が代替しているのは 現金決済のなかでも特に取引金額の小さいレンジであり その影響を受けているのは主に小額の硬貨である したがって 電子マネーの普及がマクロレベルで金融政策に影響を及ぼす状況は考えにくい だが 硬貨を純粋な小額決済の 道具 ( ツール ) とみなし 額面を無視して 量 ( 枚数 ) を評価基準とすると 電子マネーの台頭は小額硬貨を中心として 今後は無視できない 量 ( 枚数 ) の現金を代替していく可能性がある ゆえに 公共財 の最適供給という視点を導入した場合 これまで政府が 硬貨 というかたちで独占的に供給してきた小額決済ツールのありかたについて 今後は 市場の失敗 ( 民間事業者に委ねることによる過小供給 ) と 政府の失敗 ( 政府が関与することによって生じる過大供給 ) の両面から検討していくことが重要になると思われる 本稿の構成は以下のとおりである まず 第 2 節では わが国における貨幣流通および電子マネー普及の現状について 公表されたマクロデータを用いて概観する 次に 第 3 節では 関連する先行研究について概観する 第 4 節では 中田 ( 2009) を引用しながら 電子マネーの普及が小額決済に及ぼす影響について理論的に整理する 続く 第 5 節では 本分析で用いるインターネット調査について説明する ここでは ファクト ファインディングを兼ねていくつかの図表による分析を行う 第 6 節では 2010 年調査の結果を用いたクロスセクション データ 2009 年 2010 年の両調査の結果を用いたパネル データによる計量分析を行う 最後の第 7 節は分析結果の要約にあてる 3

5 2. 貨幣流通枚数の減少と電子マネーの普及 : マクロ統計による概観図 1 には 1985 年度末 ~2009 年度末にかけての貨幣の流通枚数の推移について概観したグラフである 額面 50 円以下の貨幣についてみると 流通枚数の対前年度末比変化率は 五円貨は 2000 年度末から 五十円貨は 2003 年度末から 十円貨 一円貨は 2006 年度末から 百円貨は 2008 年度末から持続的にマイナスとなっており もはや流通枚数がプラスの伸び率を示している貨幣は五百円貨のみとなっている 図 1. 貨幣流通枚数の推移 億枚 年度末 五百円貨百円貨五十円貨十円貨五円貨一円貨 出所 金融経済統計月報 ( 日本銀行 ) こうした貨幣流通枚数の減少の理由として しばしば指摘されるのが 電子マネーの普及 である そこで次に 電子マネーの普及状況について把握を試みる なお 本稿では特に断らない限り 日本銀行 ( 2008) において IC 型の電子マネー と分類されたものを 電子マネー と呼ぶことにする すなわち 本稿における電子マネーの定義は プリペイド方式の電子的小口決済手段であり かつ 金銭価値がカードや携帯電話などの媒体に埋め込まれた IC チップ上に記録され 分散管理されるものである 1 具体例として Edy( ビットワレッ 1 本稿では分析対象から除外しているが 日本銀行決済機構局 ( 2008) では コンピュー タ サーバ上で金銭的価値を記録することで これを中央管理するタイプの小口電子決済手段も サーバ型 として 電子マネーの定義に含めている 4

6 ト社 2001 年 11 月 ~ ) Suica( JR 東日本 2004 年 3 月 ~ ) ICOCA( JR 西日本 2005 年 10 月 ~ ) PASMO( 株式会社パスモ ( 首都圏の私鉄 地下鉄各社 ) 2007 年 3 月 ~ ) nanaco( セブン & アイホールディングス 2007 年 4 月 ~ ) WAON( イオン 2007 年 4 月 ~ ) などが挙げられる 2 日本銀行は 2008 年から 1 年おきに 最近の電子マネーの動向について を発表し わが国の電子マネーの普及状況をマクロレベルでレポートしている もっとも これまでは加工された図表のみが示され 詳細なマクロ統計を入手することができなかった しかし 2010 年 10 月に発表された 2010 年版から 巻末に参考資料として 2007 年 9 月以降の発行枚数 端末台数 決済件数 決済金額に関する月次統計を掲載するようになった 図 2 には このうち月間決済件数と処理可能な端末の台数の推移が示されている 図 2. わが国電子マネーの月間決済件数と端末台数の推移 万件 決済件数 ( 左軸 ) 端末台数 ( 右軸 ) 万台 出所 最近の電子マネーの動向について ( 2010 年 ) ( 日本銀行決済機構局 ) 電子マネー決済が利用できる場所が増えるに伴い 電子マネーの決済件数も増加トレンドにあることが伺える さらに 図 3 には 取引 1 件あたりの平均的な決済額の推移が示されている なお 同時に右軸表示される 取引件数 に関しては 月数の違いの影響を除去するため 日本銀行が公表している原データを筆者が独自に 1 日あたり に加工していることに注意されたい 決済件数が増加傾向にある一方で 年末年始の季節変動を例外とすれば 平均的な 2 一方 id や QUICPay, Visa Touch などは同じように非接触型の IC チップを採用した小 口電子決済手段であるものの ポストペイ方式である点において異なっている これらは 署名を要さずに決済が完了する点などを除けばクレジットカードとしくみはほぼ同じであることから 本稿ではクレジットカードに分類する 5

7 決済金額はこのところ 800~ 850 円程度で安定している 図 3. わが国電子マネーの 1 件あたり取引金額 円 1, 件あたり決済金額 ( 左軸 ) 1 日あたり決済件数 ( 右軸 ) 百万件 出所 最近の電子マネーの動向について ( 2010 年 ) ( 日本銀行決済機構局 ) 日本銀行が統計を公表するようなるまで 日経流通新聞が月単位で掲載する主要電子マネー事業者の カード発行枚数 取引件数 利用可能店舗数 は 電子マネーの普及状況を推測することが可能な数少ない統計資料であった 図 4 には 各電子マネー事業者の取引件数の推移が示されている なお ここでも月ごとの日数の差異を調整するため 1 日あたり利用件数に変換している 独立系の電子マネーサービス事業者である Edy は わが国でもっとも歴史があるものの このところは決済件数の伸びが鈍化している その一方で 近年のマクロレベルでの電子マネーの普及を支えているのは Suica や PASMO に代表される交通系の電子マネー および 大手小売業者が運営する nanaco や WAON といった流通系の電子マネーであることがわかる 地域別 都市規模別に電子マネーの利用状況を把握できるマクロ統計として 家計消費状況調査 ( 総務省 ) がある 家計消費状況調査 ( 総務省 ) では 2008 年 1 月から 電子マネー等関連の利用状況について という調査項目が新設され 世帯主が家族の状況を間接的に回答する形式ではあるものの 電子マネーを使う家族がいる世帯の割合を把握できる 図 5-A には世帯主の居住地域別 図 5-B には都市規模別に 2008 年と 2009 年の結果が比較されている 6

8 図 4. 主要な電子マネーにおける 1 日当たり利用件数の推移 ( 2007 年 6 月以降 ) 万件 月 7 月 6 月 5 月 4 月 3 月 2 月 2010 年 1 月 12 月 11 月 10 月 9 月 8 月 7 月 6 月 5 月 4 月 3 月 2 月 2009 年 1 月 12 月 11 月 10 月 9 月 8 月 7 月 6 月 5 月 4 月 3 月 2 月 2008 年 1 月 12 月 11 月 10 月 9 月 8 月 7 月 2007 年 6 月 Edy Suica PASMO nanaco WAON ICOCA 出所 日経流通新聞が月単位に公表するデータを筆者が集計 加工したもの注 1) WAON は 2008 年 4 月からの公表注 2)Suica については 2008 年 6 月より nimoca ( 西日本鉄道 ) 2009 年 4 月からは Kitaca ( JR 北海道 ) と SUGOCA ( JR 九州 ) を含む 注 3) Edy Suica Pasmo ICOCA については 2009 年 3 月の統計が日経流通新聞に掲載されていないため 線形補完によって値を推定した 図 5. 電子マネーを利用した家族がいる世帯の割合 5-A. 世帯主の居住地域別集計 % 年 2009 年 出所 家計消費状況調査 ( 2008 年 2009 年 ) 総世帯の集計 ( 総務省統計局 ) 7

9 % B. 世帯主が居住する都市の規模別集計 年 2009 年 人口 100 万人以上人口 15 万 ~100 万人人口 5 万 ~15 万人人口 5 万人未満 出所 家計消費状況調査 ( 2008 年 2009 年 ) ( 総務省統計局 ) 全ての地域で 電子マネーを使用する家族がいる世帯は増加している ただし 普及率の絶対水準は関東地方が突出しており 2 位の近畿地方とも 2 倍を超える差が生じている Edy や nanaco WAON などといった独立系 流通系の電子マネーについては コンビニエンスストアやドラッグストアを始めとして利用可能な環境が全国的に整備されつつある 少なくとも 大都市が多い関東 東海 近畿でアベイラビリティに顕著な差はないと考えられる では このような差が生じる背景にはどのような要因があるのだろうか 家計消費状況調査 では 電子マネーを使用した家族について その家族がもっとも多く利用した場所に関する質問も設けている 2009 年度の調査について この設問の回答結果を地域別にまとめたものが図 6 である 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 図 6. 電子マネーをもっとも多く利用した場所 その他インターネットショッピングの決済自動販売機 ( 飲料等 ) 大型電気店ドラッグストア飲食店コンビニエンスストア交通機関 ( 定期券での利用は除く ) 0% 出所 家計消費状況調査 ( 2009 年 ) 総世帯の集計 ( 総務省統計局 ) 8

10 関東地方では 80% もの世帯が 交通機関 と回答している 関東地方では JR 東日本が運営する交通系電子マネーの suica と私鉄各社が共通で導入している交通系電子マネーの PASMO が相互利用可能となっており 消費者の利便性が非常に高い 関東地方で電子マネーの普及率が突出している背景には このような利便性の高い交通系電子マネーの存在があると考えられる 一方 近畿地方や中国地方を除く地域では コンビニエンス ストアが主要な電子マネーの利用場所であることがわかる なお 家計消費状況調査 では この設問の回答選択肢として 大手スーパー マーケット は用意されていない 図 4 において 大手小売事業者が運営している nanaco や WAON の決済件数が増加傾向にあることは既に見たとおりである これらの電子マネーが使用される場所としては 系列のコンビニエンス ストアだけでなく 当然ながら本体のスーパー マーケット ( 具体的には イトーヨーカドーやジャスコなど ) も想定されよう こうした大手スーパーでの使用は 家計消費状況調査 においては図 6 の その他 に吸収されているものと考えられる 最後に 家計の金融行動に関する世論調査 ( 金融広報中央委員会 ) では 二人以上世帯 ( 8000 世帯 ( 無作為抽出 )) と 単身世帯 ( 2500 世帯 ( 無作為抽出 )) に対し 取引金額別にどのような決済手段を利用するかを質問している 図 7 では まず 二人以上世帯について デビット カードおよび電子マネー による決済シェアの推移が取引金額別に示されている 3 図 7.[ 二人以上世帯 ] デビット カードや電子マネーを決済に使う世帯の割合 % ,000 円以下 1,000 円超 ~5,000 円以下 5,000 円超 ~10,000 円以下 10,000 円超 ~50,000 円以下 50,000 円超 出所 家計の金融行動に関する世論調査 ( 金融広報中央委員会 ) 3 家計の金融行動に関する世論調査 の設問では 両者が区別されていない 9

11 特に低い取引金額のレンジにおいて 電子マネー ( 含 : デビットカード ) による決済は時系列的に増加しているものの そのシェアは最大でも 5% 程度である しかし 単身世帯に限定した場合にはかなり異なる結果が示される 図 8 は 単身世帯について同様のグラフを作成したものである とりわけ 1000 円以下の取引金額の決済においては 直近では電子マネーを選択すると回答した者が全体の 1/4 を上回っている 図 8.[ 単身世帯 ] デビット カードや電子マネーを決済に使う世帯の割合 % ,000 円以下 1,000 円超 ~5,000 円以下 5,000 円超 ~10,000 円以下 10,000 円超 ~50,000 円以下 50,000 円超 出所 家計の金融行動に関する世論調査 ( 金融広報中央委員会 ) 図 6 において 関東地方など一部の地域を除いては 電子マネーが最も利用される場所はコンビニエンス ストアであった 一般にコンビニエンス ストアの主な利用者は単身者であり 1 回あたりの取引金額は小さく かつ 取引 ( 来店 ) は頻繁に行われる あくまでも推測の域を出ないものの これらをふまえると 単身者による頻繁な小額決済のニーズを電子マネーが満たしている可能性が考えられる しかし このことは同時にもう一方で ( 取引件数ではなく ) 金額 で評価した場合 電子マネー決済が現金決済を大きく代替する状況は考えにくいことも示唆している 実際 図 1 で示されたように 貨幣のなかでもっとも高額な 500 円硬貨については 流通高は直近でもプラスの伸びを維持している また 図表には示していないものの 紙幣に関しては 旧 500 円券や 2,000 円券を除くと流通枚数は直近でも増加している 次節では こうした現金決済と電子マネー決済との代替性の検証も含め 小額決済手段の選択に関してこれまで蓄積された先行研究を概観する 10

12 3. 先行研究決済の経済理論の範囲に貨幣需要まで含めれば その端緒は Baumol(1952) や Tobin (1956) まで遡ることができる しかし 複数の決済手段の中から最適なものを選択する経済主体の意思決定行動に限定した場合 これを消費者の立場から最初に理論的に分析したのは Humphrey and Berger( 1990) だと思われる Humphrey and Berger( 1990) は 各決済手段の取引コストが固定費 ( アベイラビリティ コストなど ) と取引金額と相関をもつ変動費用 ( セキュリティ費用など ) から構成されると考えた そして これらの固定費の大きさや 変動費用の取引金額に対する感応度が決済手段ごとに異なることから 結果として 取引金額に応じて取引費用が最小になる決済手段は異なりうると主張した すなわち 複数の決済手段の 棲み分け が生じる状況である もっとも ある決済手段が経済で普及するためには 消費者にとって便益が大きいことはもちろんのこと 小売店にとっても導入のメリットが大きくなければならない というのも 例えばクレジット カードを非割賦方式で利用する場合 消費者の側には一切金利負担は生じず カード会社に手数料を支払うのはもっぱら小売店であるからだ 換言すれば 決済というサービスは 決済事業者が 2 タイプの需要者 ( 消費者と小売業者 ) に直面する典型的な Two-Sided Market である この点をふまえ 決済手段に関する理論分析は 次第に Rochet and Tirole(2002) によって確立された Two-sided Market での Platform 競争モデルを応用したものが主流となった こうしたタイプの研究は大きく 2 つの方向性に分かれた ひとつがネットワーク外部性の存在や競争構造を考慮しながら 決済手段の価格 ( すなわち手数料 ) の決定メカニズムを解明し もし価格形成に歪みが生じているのであれば 公的介入も含めた経済厚生改善の施策を検討するものである 4 例えば Wright(2003) や Guthrie and Wright(2007) はこうした方向性に位置する 一方 本研究とより関連が深いのはもうひとつのタイプの研究であり これは Humphrey and Berger( 1990) と同様に複数の決済手段が併存する均衡を分析対象とするものである これらの分析では Two-sided Market を想定し 需要者として消費者と小売業者の両方の最適化行動を考慮するのでモデルはより複雑になるものの 基本的なアイデアは Humphrey and Berger( 1990) と同様である すなわち それぞれの経済主体は決済手段の利用 導入に関して固有の固定費 4 欧米では クレジットカード決済サービスに関して 多数のイシュアーが競合している にも関わらず 業界全体として手数料 ( Interchange fee) が高止まりしている状況がしばしば パズル とされ 関心の高い研究分野となっていた 11

13 と変動費用に直面し このもとで取引金額ごとに最も取引費用が小さくなる決済手段を選択しようとする その結果 ある取引金額レンジにおいて全ての経済主体が選択する決済手段が一致するとき 均衡として当該決済手段が支配的となる 取引金額の大小に応じて均衡で選択される決済手段が異なるなら 経済全体としてみると複数決済手段の 棲み分け という現象が観察される ただし モデルによって競争条件等や考慮する費用に差異があるため 結論は分析者によって異なりうる このタイプの理論分析としては Shy and Tarkka(2002) や M Chirugi (2006) が挙げられる ともに電子決済が既存の決済手段の支配領域を侵食して新たな 棲み分け を形成されうることを示しているものの M Chirugi (2006) のシミュレーションでは電子決済が支配的となる取引金額帯はかなり限られる ( 場合によっては全くない ) との結果が示される この他 Two-sided Market の枠組みとは別に 複数種類の決済事業者間の競争をモデル化した分析に Choudhary and Tyagi (2009) がある Choudhary and Tyagi (2009) は 決済事業者が自らの決済サービスを普及させるためにディスカウント ( 例 : ポイント付与 ) を実施するか否かは競争環境に大きく依存すること 具体的には独占的であるほどむしろディスカウントする誘因があることを示した 欧米では 新しい決済手段が普及 浸透していく背景にある要因を明らかにする実証分析が複数行われている ただし Two-Sided Market の枠組みをそのまま実証分析に適用することは容易ではない 小売店が決済手段の導入を検討る際に極めて重要な判断材料となる 手数料 などの情報は 一般には決済事業者から公開されていないからだ 一方で このように企業側の情報を得ることが難しい一方 欧米では消費者を対象としたサーベイ データは充実している こうした背景から 欧米の多くの実証分析は背後に Humphrey and Berger ( 1990) のような消費者のみの意思決定問題を想定し サーベイ データを活用して新しい決済手段の普及要因や既存の決済手段との代替関係の有無について定量的に分析している 近年の研究としては 個人の属性 ( 年齢 性別等 ) や経済環境 ( 所得 持ち家保有等 ) がデビットカード等の保有 使用に有意な影響を及ぼすことを明らかにした Borzekowski, Kiser and Ahmed (2008) ポイントなどの Rewards がデビットカードの使用にプラスの影響を及ぼすことを示した Ching and Hayashi (2010) 新技術への適応性 ( 例 : ネット通販への慣れ ) がデビットカードの使用に有意な影響を及ぼすことを示した Hayashi and Klee ( 2003) ATM 手数料など各決済手段の明示的なコストが及ぼす影響を明らかにした Scholnick et al.(2008) などがある これらはいずれも 新しい決済手段の取引費用を低減する要因に着目した実証研究であり 結果として 既存の決済 12

14 手段 ( 多くの場合は現金決済 ) が新たな決済手段に代替されていくことを示唆している さらに Rysman( 2007) はカード会社が保有するデータにアクセスして Two-Sided Market の枠組みを再現した実証分析を行い 当該決済手段を導入する小売店の増加が 消費者による利用頻度をさらに増加させるという ネットワーク外部性 の重要性を示した 他方 クロスカントリーのパネル分析 ( 先進 13 カ国 1988~ 2003 年 ) によって新たな電子決済手段 ( 海外におけるデビットカード ) と現金決済の代替関係の有無を検証したユニークな分析として Amromin and Chakravorti (2009) が挙げられる Amromin and Chakravorti (2009) の分析によると デビットカード決済の台頭は額面の小さい現金への需要を減少させているものの 額面の高い現金への需要は影響を受けない 欧米における研究の蓄積とは対照的に 日本では理論研究 実証研究が進んでいない 数少ない理論研究として Shy and Tarkka( 2002) を援用した北村 ( 2005) がある 一方 実証分析に関しては データの制約からこれまではマクロ時系列データを用いたものが中心であった このうち中田 ( 2007) 北村 大森 西田 ( 2009) は電子マネーの普及が通貨重要に及ぼす影響を分析した研究である これらの研究はいずれも電子マネーの普及指標 ( 取引件数 ) を考慮して貨幣の種類別に貨幣需要関数を推定し ファンダメンタル要因を制御したうえでも 電子マネーの普及が貨幣需要にマイナスの影響を及ぼすことを明らかにした ただし いずれの研究でも 現状における貨幣流通への量的なインパクトはごく小さいことが示されている また 中田 ( 2009) は VAR 推定の結果をもとに貨幣の種類別にインパルス応答関数を推定し 電子マネーの普及が貨幣需要に及ぼすマイナスの効果の持続性について検証している この分析からは 電子マネーの普及により 小額貨幣の流通量は持続的に減少する一方 銀行券の流通量の減少は持続的ではないことが示される これについて中田 ( 2009) は 銀行券の場合は定期的に ( 電子マネーへの ) チャージのための需要が生じる可能性を指摘している これに対し Fujiki and Tanaka( 2009) は 家計の金融行動に関する世論調査 の横断面データ ( 2007 年 ) を利用したミクロデータを用いて貨幣需要関数を推定している この結果 家計の現金保有は電子マネーの利用頻度に影響を受けないという結論を得ている 日本における先行研究をふりかえると 分析の関心が貨幣需要への影響に集中していることは否定しがたい そして いずれの先行研究も電子マネーの普及が貨幣需要に及ぼす量的なインパクトは小さい ( ないし 統計的に有意な影響を及ぼさない ) という結果を得ている これらの分析結果から判断する限り 13

15 電子マネーの普及が今後の金融政策等に影響を及ぼす状況は考えにくく 当然ながら そうした視点から電子マネー決済の経済分析を行うことも適切ではない 5 しかし マクロレベルでの影響を議論する以前に そもそもわが国では 新しい決済手段がどのような要因に影響をうけて浸透し 既存の決済手段の 棲み分け にどのような変化をもたらしていくのかについて ミクロレベルでの分析がほとんど行われていない この点を明らかにするには ミクロ理論に立脚した経済主体の行動を想定し 理論の妥当性を実証分析によって検証する必要があるにも関わらす 日本では実証分析に必要な電子マネーに関するサーベイ データがほとんど蓄積されていないためである よって 以下 本論文では独自に実施したアンケート調査をもとに定量的な分析を行い 電子マネーを中心として消費者による決済手段の選択要因を明らかにしていく アンケート調査の概要を説明するに先立ち まず次節で 決済手段の選択に関するごくシンプルな理論仮説を提示する 4. 決済手段の選択の理論既に述べたように 決済手段の選択の問題を理論的に分析する場合 近年では Two-sided Market での Platform 競争モデルを用いることが一般的である しかし 欧米での実証分析の多くが直面している限界と同様に わが国でも小売店の意思決定に影響を及ぼす手数料等の情報を入手することは困難である よって Borzekowski, Kiser and Ahmed (2008) や Hayashi and Klee( 2003) 他の先行研究と同様に小売店側の行動は所与とみなし もっぱら消費者の意思決定問題を考慮する こうした視点にたった理論分析として Humphrey and Berger( 1990) を拡張した伊藤 川本 谷口 ( 1999) がある 本分析では 伊藤 川本 谷口 ( 1999) に立脚し これに北村 ( 2005) が考慮した 決済の完了までに要する時間コスト を加味するなどの修正を加えた中田 ( 2009) のモデルをベースとして 消費者による決済手段の選択行動を考察する ある決済手段を利用するとき 利用者は様々なコストを負担する このコストは 固定費 変動費 金利逸失費用 に分類される 5 実際 最近の電子マネーの動向について ( 日本銀行決済機構局 ) によれば 2010 年 6 月時点における電子マネーの残高は 1200 億円程度であり 対貨幣で 2.5% 程度 対紙幣では 0.15% 程度の規模しかない 14

16 1) 固定費固定費は 取引 1 回あたりに等しくかかるコストであり 取引金額の多寡には左右されない 第 1 の固定費として 時間コスト がある これは決済完了までに要する時間の長さを 当該決済手段にかかる機会費用とみなしたものである 現金決済ではつり銭の授受に一定の時間を要する クレジットカード決済ではカード会社との通信システムを介した信用情報の確認や伝票への署名等にやはり時間を要する 一方 電子マネー決済では非接触型 IC チップをかざすだけなので時間コストは小さい 第 2 の固定費として アベイラビリティ コスト が挙げられる 現金はどこでも決済に利用できるという意味で アベイラビリティ コストは限りなくゼロに近い 他方 クレジットカード デビットカード 電子マネーのアベイラビリティは加盟店網の規模に制約を受ける したがって 利用可能店舗の探索とうの手間がかかり それによって失う時間が機会費用となる 2) 変動費決済金額の大小に応じてかかるコストとして ハンドリング コスト セキュリティ コスト 破損コスト がある ハンドリング コストは決済手段によって大きく異なる まず 現金を用いて規模の大きな決済を行おうとすれば 多額の現金を運搬する必要が生じるのでハンドリング コストは大きい 他方 カードタイプの決済手段 ( クレジット カード デビット カード 電子マネー ) にはこうした運搬の手間は生じない クレジット カードや電子マネーの機能は 近年では携帯電話に搭載することもできるが この場合にもやはりハンドリング コストはほとんどかからない セキュリティ コストは当該決済手段の盗難 紛失のリスクにかかるものである デビットカードやクレジットカードは盗難 紛失時に機能を停止でき 機能停止後は預金口座から金銭価値が奪われることもない これに対し 現金や電子マネーの場合 盗難 紛失時に金銭価値を取り戻すことは難しいのでセキュリティ コストは高い 仮に 何らかの取引を想定して金銭を所持しているとすれば 現金や電子マネーのセキュリティ コストは取引額に比例すると言える ただし 電子マネーに関しては 近年は 記名式 を選択すると盗難 紛失時に電子的な金銭価値が補償される 3) 金利逸失費用 金利逸失費用は変動費の一形態であるが 重要な概念であることから項目を 改めて説明する 資金が預金口座に預けられた状況を出発点とした場合 デビ 15

17 取引費用取引費用ットカード以外の小額決済手段では ( 1) 預金口座からの資金引き出し ( 2) 財やサービスの購入 受取 ( 3) 代金の支払いの時点が一致しない このタイミングの乖離に由来する預金金利獲得機会の逸失はコストとみなされる 現金決済の場合 予め預金口座から資金を引き出して支払いに備えるため デビットカード決済と比べて金利を獲得できる機会が失われる この金利逸失コストは 明らかに口座からの引出額 ( さらには取引額 ) と正相関する 他方 クレジットカードを非割賦方式で決済に用いた場合 最大で 1 ヶ月程度は購入代金の支払いを先延ばしでき これにかかる金利 手数料の負担も発生しない 6 換言すれば より長く預金口座にとどめることができるため デビットカード決済と比べて金利収入獲得の機会が広がる これはクレジットカード決済時には 金利獲得ベネフィット ( マイナスの金利逸失コスト ) が発生することを意味する 縦軸を取引費用総額 横軸を取引金額とする座標軸を設定したうえで 上記の整理にしたがって現金 クレジットカード デビットカードを決済に利用する際の取引費用を考えると 各決済手段の取引コストは図 9 のように図示することができる 図 9. 各小額決済手段の取引費用 A 現金決済 C デビットカード決済 図 10. 小額決済手段のすみ分け ( 電子マネー普及以前 ) B クレジットカード決済 1 回当たり取引金額 現金クレジットカードデビットカード 1 回当たり取引金額 現金決済のアベイラビリティ コストはゼロであり 固定費は時間費用のみ 6 日本の消費者信用統計 ( クレジット産業協会 ) によれば 2007 年のクレジットカードショッピング額 ( 約 38.8 兆円 ) の 91.7% は非割賦方式での信用供与である 非割賦方式の場合 明示的には金利や手数料が発生しないものの カード会社は加盟店からの手数料 利用者からの年会費等によって間接的にはこれらのコストを回収していると思われる 16

18 である 一方 ハンドリング コストとセキュリティ コストが取引金額と正相関して発生する さらに やはり取引金額と正相関する費用として 金利逸失コストも伴う したがって 現金決済の取引費用は 時間コスト分の切片をもつ取引金額の増加関数として表される ( 図 9 の A ) クレジットカード決済では 信用情報の確認等で決済に時間を要する他 利用可能な店舗が限られるためにアベイラビリティ コストも発生する よって 現金決済よりも大きな固定費がかかる 一方 既に述べたように変動費はかからないばかりか むしろ 金利獲得ベネフィット ( マイナスの金利逸失コスト ) が発生する よって クレジットカード決済の取引費用は 現金決済より大きな切片をもつ取引金額の減少関数として表される ( 図 9 の B ) なお クレジット カードは航空会社のマイレージ プログラムとの連動などのポイント プログラムが提供されていることも少なくない これらのポイントは取引額の大きさに応じて付与されるから 図 9 で示されたマイナスの傾きをさらに大きくする要因となる デビットカードは暗証番号の入力だけで決済が完了するので時間コストは小さい だが 日常の買い物をするような小売店に関しては加盟店が非常に少なく アベイラビリティ コストは高い 一方で 金額が大きな買い物をする家電量販店などでは利用できる場所が多い つまり デビットカードのアベイラビリティ コストは取引金額の大小によって異なる 物理的要因費用はクレジットカード決済と同様に無視できるほど小さい また デビットカード決済では 預金口座からの資金の引き出しと購入代金支払いのタイミングが一致するので金利逸失コストは発生しない したがって 取引費用は取引金額とは相関しないものとみなせる 以上の特徴を図示すると デビットカード決済の取引費用は 閾値となる取引金額を境にジャンプする横軸と平行な 2 本の直線として表される ( 図 9 の C ) 利用者は 1 回あたりの取引金額に応じて もっとも取引費用が低い決済手段を選択することになる これを実線で結んだものが図 10 である 取引金額が小さい領域では現金 大きい領域はデビットカード その中間領域はクレジットカードが選択されることがわかる 次に 電子マネー決済の取引費用について検討する 電子マネー決済の最大の特徴は 非接触型 IC チップをリーダーにかざすだけで決済が完了する 即時性 にある つまり 固定費のうち時間コストは限りなくゼロに近い しかし 電子マネーの登場当初は利用可能店舗が少なく アベイラビリティ コストは非常に大きかったといえる また 電子マネーは新しい決済手段であり かつ 17

19 取引費用利取引費用ア用可能店舗の増加によるアクレディビリティコストベイラビリティ コストコストの低下もっぱら民間事業者によって提供され 預金口座ともリンクしない ( つまり 銀行の信用から独立している ) ことから スキームとしての信頼性に心理的な不安を覚える人もいるかもしれない こうしたいわば クレディビリティ コスト と呼べる費用は 新しい決済手段に固有の固定費といえるだろう 一方 非接触型 IC チップを搭載したカード ( ないし携帯電話 ) は携帯性に優れ ハンドリング コストは微小である しかし クレジットカードやデビットカードと違い 電子マネーの場合には電子的金銭価値が非接触型 IC チップに格納されるため 特に無記名式の電子マネーの場合には盗難や紛失のリスクにさらされる 利用者が取引金額に応じて電子マネーに電子的金銭価値をチャージすることを前提とすれば こうしたセキュリティ コストは取引額と正相関する また チャージに際して現金が必要であり 現金を用意するには預金口座から資金を引き出さねばならない よって 電子マネー決済時には取引金額に応じた金利逸失コストも発生する 図 11 には サービス開始当初の電子マネー決済の取引費用関数が示されている 切片が大きくなっているのは 電子マネーのサービス開始当初は利用可能店舗が少なく アベイラビリティ コストから構成される固定費はかなり高かったと考えられるためである 図 11. 電子マネーの取引費用 1 図 12. 電子マネーの取引費用 2 ( サービス開始当初 ) ( サービス普及の影響 ) 電子マネー決済の取引費用 参考 現金決済の取引費用 ベイラビリティ 技術進歩 ポイント付与等による傾きの減少 1 回当たり取引金額 1 回当たり取引金額 もっとも 電子マネー決済はこのところ様々な点でサービスの改善が進んでいる まず 図 2 に示されるように電子マネーに対応した端末は増加を続けており アベイラビリティ コストは確実に低下している これは図 12 に示されるように切片の低下として解釈することができる また 技術進歩によって記名式の電子マネーが登場し 一定の普及を見せて 18

20 取引費用いる これは 手数料を払ったうえで非接触型 IC チップに氏名等の個人情報を記録させれば 盗難 紛失時に電子的金銭価値が補償されるサービスであり セキュリティ コストを低下させる効果を有する 加えて 複数の電子マネー事業者は 決済金額の一定割合をポイントとして付与し 貯まったポイントを電子マネー等に交換できるようなプログラムを提供している これらはいずれも 図 12 に示されるように 電子マネーの取引費用関数の 傾き を小さくする効果をもつ ゆえに 電子マネーの普及が既存の決済手段の棲み分けに及ぼす影響に関しては 図 12 における切片や傾きの低下の度合いに応じてさまざまなシナリオを考えることができる 第 1 に 電子マネーに対する主観的なクレディビリティ コストが非常に大きい消費者については たとえアベイラビリティ コストが低下しても切片の低下が不十分なため 電子マネー決済を利用するには至らないであろう 第 2 に 例えばポイント付与等の恩恵を十分に受けない ないしは主観的にポイント プログラムに魅力を感じない消費者の場合 切片が低下するだけで傾きが小さくならないため 図 13 の [A] に示されるように 電子マネーはこれまで現金決済が担っていた最小取引金額のレンジを侵食することになるだろう 図 13. 電子マネーの普及が小額決済に及ぼす影響 [A] 最小取引額レンジを侵食 [B] 現金とクレジット決済の境界を侵食 普及後の電子マネー決済の取引費用 現金 電子マネー クレジットカードデビットカード 1 回当たり取引金額 第 3 に 例えば記名式の電子マネーを利用してセキュリティを強化したり ポイント プログラムに主観的に強い魅力を感じる消費者の場合 図 13 の [B] に示されるように 現金決済とクレジットカード決済の境界となっている取引金額の領域において 電子マネー決済がその双方を侵食していくことになろう 19

21 なお 小額決済をめぐる近年の動きとして クレジットカードがより小額の取引領域に対応しつつあることに留意する必要がある 例えば 一定金額未満のクレジットカード決済であれば 署名を求めない小売店も増えている さらに 電子マネーと同様に IC チップを端末にかざすだけで決済が完了する QUICPay や id などのサービスも提供され 利用可能店舗が増加している これらの動きは クレジットカードの時間費用の低下としてとらえることが可能である 図 14 はこれを図示したものである 図 14. クレジットカード決済の時間コストの低下 取引費用現金 電子マネー クレジットカード デビットカード 1 回当たり取引金額 実際には このようにクレジットカード決済による電子マネー決済の侵食も一部で生じていると考えられる 一方 一部の電子マネーではクレジットカードからのチャージが可能になっている このサービスを利用した場合 電子マネー決済を利用した場合でも 実質的に 金利獲得ベネフィット を享受することができる よって 電子マネー決済とクレジットカード決済の境界については 今後はあいまいになっていくことも考えられる 5. データ : 電子マネーの利用実態に関するアンケート調査の概要電子マネー決済を頻繁に利用する消費者とそうでない消費者の差異は 前節で提示された各種の取引コストの違いとして説明できるであろうか この点を明らかにすることを主たる目的として 筆者は 2009 年 3 月と 2010 年 3 月に 2 回にわたり 福岡県在住の消費者を対象としたアンケート調査 ( 電子マネーの利用実態に関するアンケート ) を実施した 福岡県では 九州で最大の鉄道 バスのネットワークをもつ西日本鉄道が 2008 年 5 月から電子マネーサービス nimoca をスタートさせた 続けて

22 年 3 月からは JR 九州が前述の SUGOCA 福岡市絵地下鉄が IC 交通乗車券サービス はやかけん の発行を始めた もっとも このうち nimoca の使用可能エリアは 電車の乗車券としての利用を除けば 当初は福岡県の中心部などごく一部に限られており サービス開始から約 1 年半かけてほぼ福岡県の全域でバスでの運賃支払いに利用することが可能になった これにともなって一般店舗でも導入が進んでいる さらに 2010 年 3 月からは nimoca SUGOCA はやかけん ( および Suica) による電子マネーサービスの相互乗入れも始まっている もちろん Edy nanaco WAON といった全国展開の電子マネーはそれ以前から福岡県でも利用できた しかし 関東地方においても Suica や Pasmo といった交通系の電子マネーの登場によって普及が加速された経緯があり 福岡県でも同様のことが生じると予想される こうした前提にたてば 1 回目の調査の実施時期 ( 2009 年 3 月 ) は福岡県における交通系電子マネー登場の初期段階 2 回目の調査の実施時期 ( 2010 年 3 月 ) はそれらの交通系電子マネーの浸透後とおおまかに位置づけられよう そして この 2 回のアンケート調査では可能な限り同一の消費者に回答依頼し 2 回にわたって同一の質問をしているものについては パネル分析が行えることが最大の特徴である 調査方法はインターネット調査であり 実施は NTT レゾナント株式会社に依頼した 具体的には 同社のネットリサーチサービス goo リサーチ に登録しているおよそ 58 万人のモニターのうち 福岡県在住する人向けに調査票を送信した 調査票の送信にあたっては 男女別に年齢階級を 5 つ設定 ( 16~ 19 歳 20~ 29 歳 30~ 39 歳 40~ 49 歳 50 歳以上 ) したうえで 原則として各階級で同数の調査票を送信した ただし 10 歳代はモニター数が少ないために送信数が少なく これを補完するために 20 歳代への送信数が多めになっている また 第 2 回の調査ではパネル データの構築が念頭におかれているため まず 1 回目のアンケートの回答者にのみ調査票を配信し 一定期間の後 全体の標本数を確保するために 1 回目のアンケートには未回答のモニターにも調査票を配信する方法をとった 表 1 には 2 回の調査における回収率が性別 年齢階級別にまとめられている 10 歳代の回収率が低いものの他の年齢階級では男女ともに回収率の差は小さく 全体としては 第 1 回の調査では約 25% の回収率で 1,145 の標本 第 2 回調査では約 37.1% の回収率で 1,111 の標本が得られた 第 2 回調査の回収率が全体として第 1 回調査よりも高くなっているのは 既に第 1 回のアンケートに回答した消費者を中心に調査票を配布したためだと考えられる なお 第 2 回調査で集まった 1,111 の標本のうち 768 名の消費者については第 1 回目調査からの連続回答者である 21

23 表 1. アンケート調査の回収率 [A] 第 1 回調査 ( 2009 年 3 月 ) モニター数 配信数 回収数 削除採用最終標本数標本数回収率 10~19 歳 20~29 歳 30~39 歳 40~49 歳 50 歳以上性別合計 男性女性女性女性女性男性 % 20.2% 24.2% 26.0% 25.2% 25.8% 25.8% 23.9% 男性男性男性男性女性 % 26.4% 25.2% 女性 % 全体合計 % [B] 第 2 回調査 ( 2010 年 3 月 ) モニター数 配信数 回収数 削除採用最終標本数標本数回収率 10~19 歳 20~29 歳 30~39 歳 40~49 歳 50 歳以上性別合計 男性男性男性男性男性男性 % 22.9% 38.4% 59.7% 60.6% 36.9% 女性女性女性女性女性女性 % 24.5% 36.7% 53.1% 60.6% 37.2% 全体合計 % 次に 回収標本の年齢構成を実際の福岡県民の年齢構成 ( 2010 年 3 月末現在 住民基本台帳ベース ) と比較したものが表 2 である 本調査では 委託先の 10 歳代のモニター数が少なく 調査テーマの関係でその回収率も低いため 結果として男女ともに 10 歳代の占める割合が低くなっている 一方 実際の福岡県民の年齢構成を確認すると 50 歳以上人口の占める比率が男女ともにかなり高いことがわかる 22

24 表 2. 回収標本の年齢構成と福岡県民の年齢構成の比較 A) 第 1 回調査の回収標本 福岡県 標本 ( 人 ) 20 歳未満 20~29 歳 30~39 歳 40~49 歳 50 歳以上 合計 % 26.3% 21.5% 22.5% 22.8% 男 % 12.7% 10.5% 11.3% 11.5% 女 % 13.6% 11.0% 11.3% 11.3% B) 第 2 回調査の回収標本 福岡県 標本 ( 人 ) 20 歳未満 20~29 歳 30~39 歳 40~49 歳 50 歳以上 合計 % 19.3% 26.3% 23.5% 25.3% 男 % 9.0% 13.1% 12.2% 12.2% 女 % 10.3% 13.1% 11.3% 13.1% C) 2010 年 3 月末現在の福岡県民の年齢構成 福岡県 標本 ( 人 ) 20 歳未満 20~29 歳 30~39 歳 40~49 歳 50 歳以上 合計 % 11.8% 14.3% 12.3% 42.9% 男 % 5.8% 7.1% 6.0% 19.0% 女 % 6.0% 7.2% 6.3% 23.9% 以上 ( 1) 調査手法の特質としてインターネットにアクセスできる消費者が母集団となっている点 ( 2)50 歳以上人口の構成比率が現実の人口構成と比較して低いという点において 本調査の標本は必ずしも現実の福岡のすがたを反映するものにはなっていない ましてや 全国の消費者の平均的なすがたを反映した標本でもない しかしながら 電子マネーの利用実態に関するパネル サーベイデータがほとんど存在しない日本の現状をふまえる限り 電子マネー決済の利用に関する消費者の意思決定に影響を与える諸要因を定量分析できるミクロデータが構築されたこと自体に 一定の意義を見出すことができると思われる 以下では まずいくつかの表やグラフを示しながら 本調査の結果の概要を説明する 電子マネー普及の現状本調査では 電子マネーの利用頻度を尋ねる質問について ほぼ毎日 もしくは 週 5 日程度 と回答した消費者を 高頻度利用者 同じ質問に 週 2~ 3 日 と回答した消費者を 中頻度利用者 週 1 日以下 と回答した消費者 23

25 を 低頻度利用者 利用しない と回答した消費者を 非利用者 と分類する 表 3 には 男女 年齢階級別に電子マネー普及の現状がまとめられている 電子マネーを週に 2~ 3 日以上のペースで利用する 中 高頻度利用者 が占める比率はこの 1 年間で 10% 以上増加し 2010 年調査では全体のおよそ 30% に達していることがわかる これに週に 1 日以下のペースで利用する 低頻度利用者 を加えると 電子マネー利用者は全体のほぼ 2/3 となる 年齢別に見ると 電子マネーを利用者の中心は 20 歳代から 40 歳代であることが伺われる また 女性だけで年齢別に比較すると 他の年齢階級と比較して 40 歳代の電子マネー利用頻度が高い傾向にある 表 3. 福岡県における電子マネー普及の現状 ( 性別 年齢階級別集計 ) [A] 第 1 回調査 ( 2009 年 3 月 ) [B] 第 2 回調査 ( 2010 年 3 月 ) 標本数 中 高頻度低頻度利用者利用者 非利用者 20 歳以下 % 24.1% 53.2% 男 % 23.5% 44.1% 女 % 24.4% 60.0% 20~29 歳 % 27.6% 52.5% 男 % 24.8% 49.0% 女 % 30.1% 55.8% 30~39 歳 % 24.4% 50.4% 男 % 26.7% 40.8% 女 % 22.2% 59.5% 40~49 歳 % 24.0% 52.7% 男 % 21.7% 55.0% 女 % 26.4% 50.4% 50 歳以上 % 22.2% 66.7% 男 % 28.0% 61.4% 女 % 16.3% 72.1% 合計 % 24.6% 55.4% 男 % 25.2% 51.3% 女 % 24.1% 59.3% 標本数 中 高頻度低頻度利用者利用者 非利用者 20 歳以下 % 39.7% 38.1% 男 % 33.3% 33.3% 女 % 44.4% 41.7% 20~29 歳 % 36.4% 29.0% 男 % 33.0% 29.0% 女 % 39.5% 28.9% 30~39 歳 % 34.9% 25.7% 男 % 35.6% 17.1% 女 % 34.2% 34.2% 40~49 歳 % 32.6% 34.9% 男 % 33.8% 39.7% 女 % 31.2% 29.6% 50 歳以上 % 32.7% 45.6% 男 % 33.1% 44.1% 女 % 32.4% 46.9% 合計 % 34.4% 34.2% 男 % 33.9% 32.5% 女 % 34.8% 35.9% なお 本調査は対象を ( 九州の中では比較的電子マネーへのアクセスが容易な ) 福岡県に限定しており かつ 50 歳以上の年齢階級のサンプル比率が低い よって 図 5 に示された 家計消費状況調査 ( 総務省統計局 ) における九州 沖縄地域の普及率の結果とは単純に比較できないことに注意を要する 2010 年調査では 電子マネーを利用しない 380 名を除いた 731 名の消費者を対象に 直接的に 1 年前と比較した電子マネー決済の利用頻度の変化について質問している その結果をまとめたものが表 4 に示されている 利用頻度が高い消費者を中心に およそ 60% が電子マネーでの決済回数が増えたと回答していることがわかる 24

26 表 4. 1 年前と比較した電子マネーでの決済回数の変化 利用者合計 電子マネーの利用頻度 高頻度中頻度低頻度 1 年前よりも増えた 60.6% 85.0% 74.8% 43.7% 1 年前と変わらない 33.1% 14.3% 24.3% 45.0% 1 年前よりも減った 6.3% 0.7% 1.0% 11.3% さらに 2 回の調査に連続して回答した 768 名の消費者について 電子マネ ーの利用頻度に関する動学的な意思決定の変化の有無を確認したものが表 5 で ある 表 5. 消費者の電子マネー利用頻度の変化 ( 対象 : 2 年連続回答者 ) [A] 2010 年調査での利用頻度 合計 週 5 回以上 ( 高頻度 ) 週 2~3 回 ( 中頻度 ) 週 1 回 ( 低頻度 ) 未利用 2010 年 3 月調査対象全体 うち 2009 年 3 月調査と両方に回答 うち 2010 年 3 月調査のみ回答 % 18.2% 34.4% 34.2% % 17.6% 35.0% 35.2% % 19.5% 32.9% 32.1% [B] 利用頻度を変化させた消費者の比率 ( 横方向の合計が 100% ) 09 年調査の回答 週 5 回以上 週 2~3 回 週 1 回 未利用 週 5 回以上 % 25.0% 12.5% 1.6% 週 2~3 回 % 51.1% 27.3% 4.5% 週 1 回 % 26.2% 56.0% 9.4% 未利用 % 5.6% 30.6% 58.1% [C] 2009 年度の回答者別のシェア ( 縦方向の合計が 100% ) 09 年調査の回答 週 5 回以上 週 2~3 回 週 1 回 未利用 週 5 回以上 % 11.9% 3.0% 0.4% 週 2~3 回 % 33.3% 8.9% 1.5% 週 1 回 % 37.0% 39.8% 6.7% 未利用 % 17.8% 48.3% 91.5% 表 5 の [B] を見ると 第 1 回調査で 未利用 と回答した消費者のうち 40% 以上が この 1 年間で電子マネー決済を利用しはじめている 第 1 回調査で 週 1 回 と回答した消費者についても 同様に 35% 近くが利用頻度を上げていることがわかる 他方 もともと利用頻度が高かった消費者については この 1 25

27 年間で 30~ 40% 近くの者がむしろ利用頻度を下げていることが示されている もっとも 2 回の調査に連続で回答した消費者のうち 2009 年調査では 未利用 と回答した者が 495 人もいるのに対し 週 5 回以上 と回答した消費者は 34 名にすぎない よって 前者の層の行動の変化のほうが全体に対してより大きな影響を及ぼす このことを示したのが表 5 の [C] である 2010 年調査で電子マネーの利用頻度を 週 5 回以上 と回答した消費者のうち 25% の割合は 1 何前には電子マネーを利用していなかったことがわかる 表 6 には 消費者がよく用いる電子マネーの種類が 2 回の調査で比較されて いる 7 ( 設問では最大 3 つまで回答可能 ) 表 6. よく使う電子マネー ( 利用頻度別集計 ) [A] 第 1 回調査 ( 2009 年 3 月 ) 順位 電子マネーブランド 回答数 ( 全回答数に占める割合 ) 中 高頻度利用 低頻度利用 1 Edy( ビットワレット ) 252 ( 49.3% ) WAON ( イオン ) 149 ( 29.2% ) Nanaco( セブン & アイ ホールディングス ) 142 ( 27.8% ) Nimoca( 西日本鉄道 ) 87 ( 17.0% ) id (NTT DoCoMo) 52 ( 10.2% ) Suica (JR 東日本 ) 43 ( 8.4% ) QUICPay(JCB) 29 ( 5.7% ) SUGOCA(JR 九州 ) 26 ( 5.1% ) 17 9 [B] 第 2 回調査 ( 2010 年 3 月 ) 順位 電子マネーブランド 回答数 ( 電子マネー利用者に占める割合 ) 中 高頻度利用 低頻度利用 1 Nimoca( 西日本鉄道 ) 279 ( 38.2% ) Edy( ビットワレット ) 274 ( 37.5% ) WAON ( イオン ) 245 ( 33.5% ) Nanaco( セブン & アイ ホールディングス ) 152 ( 20.8% ) SUGOCA(JR 九州 ) 86 ( 11.8% ) Suica (JR 東日本 ) 72 ( 9.8% ) id (NTT DoCoMo) 53 ( 7.3% ) はやかけん ( 福岡市営地下鉄 ) 33 ( 4.5% ) なお この質問では最大 3 種類まで回答可能としている よって 総回答数は電子マネ ーの利用者の合計より大きくなり シェアの合計も 100% を上回る 26

28 Nimoca や SUGOCA といった地元の交通系の電子マネーの利用者がこの 1 年間で急激に増加していることが一目瞭然である 前節の理論分析に即して解釈すれば このことが電子マネー決済のアベイラビリティ コストを低減し ( 1 年前の ) 非利用者を中心に電子マネー決済の選択を促した可能性が示唆される 本調査では 表 4 で電子マネー決済の回数を増やしたと回答した消費者を対象にその理由を尋ねている この結果をまとめたものが表 7 である 表 7. 電子マネーの利用回数を 1 年前より増やした理由 ( 2010 年調査 ) 電子マネーの利用度 高頻度 中頻度 交通機関への乗車が容易だから 1 位に選択 42.4% 29.1% 2 位までに選択 52.0% 37.1% 交通機関以外にも 生活圏の周辺 ( 家 職場 学校 ) で使える店舗が増えたから 1 位に選択 16.0% 10.6% 2 位までに選択 29.6% 23.8% 遠隔地を含め どこに出かけても使えるようになったから 1 位に選択 0.8% 2.0% 2 位までに選択 6.4% 8.6% 使えば使うほどポイント等の特典が貯まっていくことが魅力的だから 1 位に選択 23.2% 42.4% 2 位までに選択 52.8% 67.5% 現金で支払う場合と比べて決済にかかる時間が短くて済むから 1 位に選択 7.2% 9.9% 2 位までに選択 26.4% 37.7% 現金と比べて重量が軽く 体積がかさばらないので持ち運びやすいから 1 位に選択 4.0% 4.0% 2 位までに選択 20.0% 16.6% 現金を持ち歩く場合と比べてセキュリティ面で安心だから 1 位に選択 0.0% 0.0% 2 位までに選択 0.0% 2.0% ポストペイ方式ないしはオートチャージ機能にしてチャージが不要になったから 1 位に選択 3.2% 1.3% 2 位までに選択 8.0% 4.0% その他 1 位選択 3.2% 0.7% 2 位選択 4.8% 2.6% 注 ) 設問では 重視する順に 2 つ選択するように求めている 消費者は 交通機関への乗車およびポイント等の特典を重視していることがわかる 前節の理論分析をふまえると 前者は図 12 の切片を低下させる要因 ( アベイラビリティ コストないし時間コストの低下 ) 後者は傾きを低下させる要因だと考えられる 高頻度利用者は相対的にアベイラビリティをより重視し 中頻度利用者は相対的によりポイント獲得を重視していることが伺われる 27

29 電子マネーが利用される取引金額レンジ第 2 回調査では電子マネーを利用する消費者に対し 円未満 円 ~ 1,000 円未満 3 1,000 円 ~ 10,000 円未満 4 10,000 円以上の 4 種類の決済金額レンジに分類したうえで 電子マネー決済を利用するシェアを消費者に尋ねている 図 15 にはその結果が示されている 図 15. 決済金額に応じた電子マネー決済の利用シェア ( 2010 年調査 ) [A] 決済金額 500 円未満 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 50% 以上 40% 以上 ~50% 未満 30% 以上 ~40% 未満 20% 以上 ~30% 未満 10% 以上 ~20% 未満 5% 以上 ~10% 未満 0%~5% 未満 10% 0% 高頻度中頻度低頻度 [B] 決済金額 500 円 ~ 1,000 円未満 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 50% 以上 40% 以上 ~50% 未満 30% 以上 ~40% 未満 20% 以上 ~30% 未満 10% 以上 ~20% 未満 5% 以上 ~10% 未満 0%~5% 未満 10% 0% 高頻度中頻度低頻度 28

30 [C] 決済金額 1,000 円 ~ 10,000 円未満 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 50% 以上 40% 以上 ~50% 未満 30% 以上 ~40% 未満 20% 以上 ~30% 未満 10% 以上 ~20% 未満 5% 以上 ~10% 未満 0%~5% 未満 10% 0% 高頻度中頻度低頻度 [D] 決済金額 10,000 円以上 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 50% 以上 40% 以上 ~50% 未満 30% 以上 ~40% 未満 20% 以上 ~30% 未満 10% 以上 ~20% 未満 5% 以上 ~10% 未満 0%~5% 未満 10% 0% 高頻度中頻度低頻度 図 7 や図 8 に示された 家計の金融行動に関する世論調査 ( 金融広報中央委員会 ) の結果では 電子マネーによる決済のシェアは低いものであったが これは非利用者も含めたうえでの平均的な決済シェアしか把握できなかったためである しかし 電子マネーの利用頻度別に決済シェアがわかる本調査の結果から判断する限り もともと電子マネーの利用頻度が高い消費者であるほど 特に取引金額のレンジにおいて かなりの割合を電子マネーによって決済していることが示される 一方 取引金額が 10,000 円以上になると 高頻度利用者であっても電子マネーによる決済のシェアは明らかに低下している 本調査では 3 番目の取引金額レンジを 1,000 円 ~ 10,000 円未満 とかなり広いレンジで区切ってしまったものの 電子マネー決済が比較的よく利用される取引金額の境界は この金額帯のいずれかに存在すると想像される 29

31 2010 年調査では 消費者に対し 各決済手段を用いた場合の 1 回あたりの平均的な決済金額について直接的に尋ねている 表 8 には 各決済手段に関する集計結果が示されている なお 集計にあたり 第 1 に クレジットカードの決済金額については あなたは買い物 飲食での代金支払いにクレジットカードを良く使いますか? という設問に対し ( 1) 決済金額の大小に関係なく よくクレジットカードを使う もしくは ( 2) 高額の商品の購入 飲食をしたときだけクレジットカードを使う と回答した消費者のみを対象とした 第 2 に 同様に デビットカードの決済金額に関しても あなたは買い物 飲食での代金支払いにデビットカードを良く使いますか? という設問に対し ( 1) 決済金額の大小に関係なく よくデビットカードを使う もしくは ( 2) 高額の商品の購入 飲食をしたときだけデビットカードを使う と回答した消費者のみを対象とした 第 3 に 電子マネーについては やはり非利用者を除いて集計している 第 4 に いずれに関しても はじめに算出した標準偏差の 2 倍を上回る値の回答結果については異常値として除去している また 上記のように原則として当該決済手段の利用者に対象を限定して平均的な決済金額を算出しているため ( 現金決済については全員を利用者と想定 ) ゼロと回答した標本も除去している 表 8. 各決済手段の取引 1 回あたりの平均的な決済額 ( 2010 年調査 ) 標本 平均 標準偏差 最大値 最小値 中央値 デビットカード 27 14,611 16,492 50, ,000 クレジットカード ,346 12,004 55, ,000 現金全般 ( 紙幣 硬貨の併用 ) 1,020 4,653 6,368 35, ,000 電子マネー 706 1,335 2,009 15, 硬貨のみ ,132 9, 平均値や中央値から判断すると 電子マネー決済は現金とクレジットカードの決済領域の境界を侵食している ( 図 13[B]) というよりは むしろ最小取引金額レンジにおいて独占的な決済ツールとして利用されてきた 硬貨 と代替的であると示唆される もっとも 表 8 に示されているのは低頻度ユーザーも含む電子マネー利用者の平均値である 図 13 に示される電子マネーの取引費用関数の切片や傾きの大きさは消費者ごとに異なるため 電子マネーの利用頻度の違いに応じて 1 回あたりの決済金額も異なってくると考えられる 例えば 30

32 電子マネーのポイント プログラムを高く評価する消費者であれば 図 13 [B] において電子マネーの取引費用関数の傾きが小さくなるため 電子マネー決済 1 回あたりの取引金額はより大きくなるかもしれない 現金決済への影響 2010 年調査においては 全ての消費者に対し 最近 1 年間の現金利用頻度の変化の有無について質問している 回答結果を電子マネーの利用頻度別に集計したものが表 9 に示されている なお 参考までに 2009 年度における類似設問の回答結果も掲載している 表 9. 電子マネーの利用頻度と現金決済頻度の変化 ( 2010 年調査 ) 電子マネー利用者 (731 名 ) 高頻度中頻度低頻度 未利用者 (380 名 ) 現金の利用頻度は最近 1 年間で増えた % 5.9% 6.0% 2.6% 現金の利用頻度は以前と変わらない % 32.2% 60.5% 79.2% 現金の利用頻度は最近 1 年間で減った % 61.9% 33.5% 18.2% [ 参考 ] 2009 年調査における類似質問の回答結果 全体 電子マネーの利用頻度 高頻度中頻度低頻度 現金を使う回数は以前と変わらない % 27.8% 62.1% 現金を使う回数は以前より減ったが 財布に入っている現金の額は変わらない 現金を使う回数は以前より減り 財布に入っている現金の額も減った % 60.2% 30.5% % 12.0% 7.4% 利用頻度が高い電子マネーのユーザー ( 中頻度 高頻度 ) については ともに 60% 以上が現金の利用頻度が減少したと回答している 1 年前 ( 2009 年度調査 ) とは大きな違いである 次に 表 9 で 現金の利用頻度は最近 1 年間で減った と回答した消費者 ( 含 : 電子マネー非利用者 ) に対し もっとも利用しなくなった硬貨 紙幣の種類を順番に 3 つまで回答してもらった 表 10 にはこの結果が集計されている 概ね額面の低い硬貨と額面の高い紙幣から順番に利用が減少していることが把握できる 前者は釣銭としての受取の減少を意味し 後者はいったん電子的金銭価値をチャージすると高額紙幣を携行する必要が薄れることを反映したものだと 31

33 考えられる 表 10. 保有枚数を減らした貨幣 紙幣の種類 ( 2010 年調査 ) 1 位に選択 回答比率 2 位までに選択 3 位までに選択 1 円硬貨 32.4% 40.8% 52.3% 5 円硬貨 8.6% 45.6% 54.9% 10 円硬貨 3.1% 8.4% 32.1% 50 円硬貨 3.1% 8.4% 23.0% 100 円硬貨 5.3% 9.6% 13.2% 500 円硬貨 3.1% 7.9% 16.5% 1,000 円紙幣 6.0% 7.0% 26.6% 5,000 円紙幣 9.4% 37.6% 41.5% 10,000 円紙幣 29.0% 34.8% 39.8% 注 ) 電子マネーの利用開始後に 現金を使う回数は以前より減り 財 布に入っている現金の額も減った と回答した標本のみを対象とし た設問である しかしながら 表 11 のように 同じ表を電子マネーの利用頻度別に分けて作 成すると興味深い現象がわかる 表 11. 保有枚数を減らした貨幣 紙幣の種類 電子マネーの利用頻度別集計 [A] 高頻度利用者 1 位に選択 回答比率 2 位までに選択 3 位までに選択 1 円硬貨 45.3% 51.6% 67.4% 5 円硬貨 3.2% 54.7% 64.2% 10 円硬貨 4.2% 11.6% 40.0% 50 円硬貨 2.1% 4.2% 23.2% 100 円硬貨 7.4% 8.4% 11.6% 500 円硬貨 1.1% 5.3% 13.7% 1,000 円紙幣 9.5% 11.6% 21.1% 5,000 円紙幣 6.3% 26.3% 28.4% 10,000 円紙幣 21.1% 26.3% 30.5% [B] 低頻度利用者 未利用者 1 位に選択 回答比率 2 位までに選択 3 位までに選択 1 円硬貨 27.9% 36.0% 48.2% 5 円硬貨 10.2% 42.1% 49.2% 10 円硬貨 1.5% 5.1% 26.9% 50 円硬貨 2.5% 9.6% 21.8% 100 円硬貨 3.6% 8.1% 11.7% 500 円硬貨 4.1% 8.1% 14.7% 1,000 円紙幣 3.6% 4.1% 29.4% 5,000 円紙幣 12.2% 44.7% 49.2% 10,000 円紙幣 34.5% 42.1% 48.7% 相対的な比較にとどまるものの 電子マネーの利用頻度が高い消費者は 高 額紙幣の利用を大きく減少させるわけではない ひとつの可能性として 電子 32

34 マネーを良く利用する消費者はより頻繁に電子的金銭価値をチャージする必要が生じるため ( オートチャージ機能を用いない限り ) 一定の間隔で紙幣への需要が生じることが考えられる この解釈は VAR 推定の結果をもとに貨幣の種類別にインパルス応答関数を推定し 電子マネーの普及が貨幣需要に及ぼすマイナスの効果は銀行券の流通に関しては持続的ではないことを示した中田 ( 2009) の結果とも整合的である この解釈を前提とすれば 仮に今後に電子マネーの普及が進んで高頻度利用者が増加したとしても 金額 で評価する限りでは 現金需要を大きく代替する可能性は小さいと考えられる 一方で 表 11 [A] からもわかるように 高頻度利用者が増えると小額の硬貨の利用は大きく減少する したがって 硬貨を小額決済ツールとみなして 物量 ( 枚数 ) で評価する限り 電子マネーの普及は 硬貨 の必要性を低下させることになると予想される その意味では 電子マネー普及を金融政策への影響などと結びつけて議論することは適切とは言えない むしろ小額決済 ツールとしての 硬貨 を公共財とみなし 電子マネーの普及はその公共財の ( 物量単位で測定した ) 最適供給水準に影響を及ぼすという視点から議論するほうが妥当だと思われる 6. 計量分析第 4 節で説明した様々なコスト要因が電子マネーの利用頻度に及ぼす影響を明らかにするため 以下ではアンケートの回答結果をもとにした Ordered Probit 推定を行う まず最初に 2009 年 3 月 2010 年 3 月の両方のアンケートに回答した 768 人の消費者の標本 ( 計 1536) を用い パネル データによる推定を行う 一方 2010 年 3 月から新たに追加された設問もあることから パネル推定とは別に 第 2 回調査の 1,111 人の消費者の標本を用いた Ordered Probit 推定もあわせて行う 1) パネル データによる分析この推定では 電子マネーの利用頻度を尋ねる質問について ほぼ毎日 と回答した消費者を 4 週 5 日程度 と回答した消費者を 3 週 2~ 3 日 と回答した消費者を 2 週 1 日以下 と回答した消費者を 1 利用しない と回答した消費者を 0 とする変数を作成し これを従属変数とした 説明変数として まず基本的な個人属性 ( 性別と年齢 ( 実数 ) 婚姻状況 同居者の有無 ) を考慮する 次に 取引の回数の代理変数として 1 ヶ月あたりの平均的な支出額 ( の対数値 ) を説明変数に加える 1 回あたりの決済額がほ 33

35 ぼ固定的だとすれば 支出額が大きいほど決済回数が多くなり 電子マネーの時間コストの小ささに魅力を感じるようになると予想される さらに Hayashi and Klee(2003) と同様に 新しい技術への適応性 を考慮するため その代理変数として 携帯電話の日常生活での利用状況を説明変数に加えた 具体的には 携帯電話を 通話 メール インターネットともによく利用する と回答した消費者を 3 通話 メールに利用する と回答した消費者を 2 通話のみに利用する と回答した消費者を 1 利用しない消費者を 0 とする変数を作成した これに加え 通勤 通学 買い物など日常の生活でもっともよく用いる移動手段に関連するダミーを説明変数に加える ここでは 自動車移動 と回答した標本を基準とした 自動車で移動する場合には駐車場のある店舗にしか入れないが 他の移動手段を用いる人にはそのような制約が課されないため より多くの店舗を訪問できる また バスや電車で通勤する消費者は交通系の電子マネーにアクセスしやすいため これを契機に電子マネーの利用頻度が高まるとも考えられる したがって このダミー変数はアヴェイラビリティ コストに関連するものだと言える さらに 普段よく利用する買い物場所に関するダミーも説明変数に付加した ここでは 電子マネーが利用しにくい小規模専門店 小売店でよく買い物をする人を基準としている よって コンビニエンス ストアや大手スーパーなどのダミー変数の係数推定値はプラスとなると考えられる このダミー変数もアヴェイラビリティ コストに関連するものだと言える この他の説明変数として クレジット カードやデビットカードの利用状況に関するダミーも加えた 既存の電子決済手段をよく利用している人々は 新たに登場した小額電子決済手段 ( すなわち電子マネー ) を取り入れることへの抵抗が少ないかもしれない 近年は電子マネー機能が付加されたクレジットカードの発行も増加している これらを考慮すると 該当するダミー変数の係数推定値はプラスになると予想される 具体的には クレジットカードとデビットカードのそれぞれについて よく使う と回答した消費者を 3 高額の商品購入 飲食時にのみ使う と回答した消費者を 2 持っているがほとんど ( ないし全く ) 使わない と回答した消費者を 1 カードを持っていない と回答した消費者を 0 とする変数を作成した ダミー変数については これ以外に就業形態ダミーや大都市居住ダミー 大都市通勤ダミーを説明変数に含めた 前者に関しては ( 学生以外の ) 無業者を基準としているため 各有業者のダミーの係数はプラスに推定されることが望ましい 後者に関しては 政令指定都市 ( 福岡市 北九州市 ) と中核市 ( 久留 34

36 米市 ) にダミーを設定している 大都市のほうが単位面積当たりの電子マネー利用可能店舗数が多いとすれば 期待される符号はプラスである 以上に言及した従属変数 独立変数について 表 12 には記述統計量がまとめられている 表 12. 推定に用いる変数の記述統計 ( パネル推定 ) 変数名 概要 標本数 平均 標準偏差 最小 最大 電子マネーの利用頻度 0( 未利用 )~4( 毎日 ) EM 性別 男性 :1 女性:0 S_MALE 年齢 実数 AGE 婚姻状況 既婚 =1 MARRIED 単身世帯 単身世帯 =1 ALONE ヶ月あたりの平均的な支出額 実数 ( 推定では対数 ) EXP_M 携帯電話の利用状況 0( 未利用 )~3( 頻度最高 ) MOBILE 車 ( 基準 ) 電車 L_TRAIN 日常の移動手段 バス L_BUS 自転車 L_CYCLE 徒歩 L_WALK 小規模小売店 飲食店 ( 基準 ) コンビニエンスストア SH_CONV よく利用する買物先 大規模スーパー SH_SUPER 大手専門店チェーン SH_SENMON 百貨店 SH_DEPART 通信販売 SH_TSUHAN クレジットカードの利用状況 0( 未利用 )~3( 頻度最高 ) CR_H デビットカードの利用状況 0( 未利用 )~3( 頻度最高 ) DE_H 専業主婦 ( 主夫 ) および引退 ( 基準 ) 会社員 W_COMPANY 会社役員 経営者 W_EXEC 就業形態 公務員 W_BUREAU 自営業者 家族従業者 W_SELF 非正規従業員 W_PART 学生 W_STUDENT 政令市 中核市以外 ( 基準 ) 居住地 福岡市在住 LV_FUKUOKA 北九州市在住 LV_KITAKYU 久留米市在住 LV_KURUME 政令市 中核市以外 ( 基準 ) 勤務地 福岡市在住 WK_FUKUOKA 北九州市在住 WK_KITAKYU 久留米市在住 WK_KURUME 表 13 には Ordered Probit 推定の結果が示されている 第 1 に 年齢が高くなるほど統計的に有意に電子マネーの中 高頻度利用者となる確率が低くなることが示された 第 2 に 1 ヶ月の平均支出額 ( 対数値 ) の係数推定値は有意にプラスであった これは 所得が大きく したがって支出の機会が多い人ほど 決済に現金を用いるコストの総和が大きくなるため 電子マネーの利用頻度が高くなることを反映していると思われる 35

37 表 13. Ordered Probit Model による推定結果 ( パネル推定 ) ( 従属変数 : 電子マネーの利用頻度 ) [ 主要な説明変数 ] [ 就業状態 居住地 就業地ダミー ] 説明変数 係数推定値 S_MALE 0.18 ( 1.60 ) AGE * ( ) MARRIED ( ) ALONE 0.00 ( 0.00 ) log(exp_m) 0.12 ** ( 2.39 ) MOBILE 0.54 *** ( 7.48 ) L_TRAIN 0.71 *** ( 4.78 ) L_BUS 0.86 *** ( 5.12 ) L_CYCLE 0.01 ( 0.07 ) L_WALK 0.31 ( 1.48 ) SH_CONV 0.65 *** ( 3.51 ) SH_SUPER 0.36 ** ( 2.23 ) SH_SENMON 0.04 ( 0.12 ) SH_DEPART 0.95 ** ( 2.32 ) SH_TSUHAN 0.44 ( 1.51 ) CR_H 0.44 *** ( 4.13 ) DE_H 0.51 ( 1.15 ) Psuedo R2 Log likelihood 標本数 説明変数 係数推定値 W_COMPANY 0.18 * ( 1.48 ) W_EXEC 0.18 ( 1.25 ) W_BUREAU 0.18 ( 1.78 ) W_SELF 0.18 ( 0.18 ) W_PART 0.18 *** ( 0.28 ) W_STUDENT 0.18 ( ) LIV_FUKUOKA 0.18 ( 0.97 ) LIV_KITAKYU ( ) LIV_KURUME 0.18 ( ) WK_FUKUOKA 0.18 *** ( 0.97 ) WK_KITAKYU 0.18 ( ) WK_KURUME 0.18 ( ) Psuedo R2 Log likelihood 標本数 付注 括弧内は z 値であり "***" は 1% 水準 "**" は 5% 水準 "*" は 1% 水準で統計 的に有意にゼロと異なることを意味する 36

38 第 3 に 携帯電話の利用度が高い人ほど統計的に有意に電子マネーの利用頻度が高くなる このことから 例えば おサイフケータイ などの新しい技術への適応性が高い消費者ほど 電子マネー決済の利用頻度は高くなるとみなすことができる 第 4 に 普段の生活で電車やバスを主要な移動手段とする人は 自動車を主要な移動手段とする人に比べて電子マネーの利用頻度が統計的に有意に高い この推定結果は 普段の生活で電車やバスを利用する人の方が 交通系の電子マネーはもちろん Edy や Nanaco 等といった非交通系の電子マネーも含め 利用可能店舗によりアクセスしやすいことを示唆していると思われる 第 5 に 普段の買い物でコンビニエンス ストア 大手スーパー デパートを利用する消費者は 小規模な小売店などを使う人と比べて統計的に有意に電子マネーの利用頻度が高い この結果は 電子マネー端末がより整備されている場所にアクセスしやすい消費者ほど 電子マネーの利用頻度が高くなることを意味する 第 6 に クレジットカードをよく利用する消費者ほど 統計的に有意に電子マネーの利用頻度が高くなることが示された すなわち 既存の電子決済手段を利用している消費者は電子マネーの利用にも積極的であるといえよう なお デビットカードの係数は統計的に有意にはならなかったが 本調査におけるデビットカード決済の利用者が非常に少ないため 結果については慎重に解釈する必要がある 最後に 就業形態ダミーについては会社員とパート就業者が有意にプラスとなり 大都市居住ダミー 大都市勤務ダミーに関しては福岡市勤務ダミーのみが 理論で想定されるとおりに統計的に有意なプラスの係数推定値が得られなかった 推定に利用できる説明変数に制約があったものの アベイラビリティ コストや時間コストに影響を及ぼす要因については 統計的に有意に決済手段の選択に影響を及ぼしていることが明らかになった 2) 2010 年 3 月調査を利用したクロスセクション データによる分析 2010 年 3 月に実施した第 2 回調査では 全ての対象者向けにいくつか新たな設問を導入している まず 消費者の時間コストに対する重要度を把握するために 2 つの代理変数を導入した 1 つは 食料品 生活用品をそろえるために買い物に行く頻度に関する設問であり 頻度が高いほど 決済 1 回にかかる時間コストをより重視するようになると予想される もう 1 つは 昼食をとる場所に関する設問である ここで 自炊や弁当を持参すると回答した消費者は コンビニ等で購入すると回答した消費者と比べて小額決済の機会が少なく 決済 1 回にかかる時間コストをそれほど重視しないと予想される 37

39 次に より直接的に 決済手段の選択にあたって重視する要因を尋ねる問いを設けた 具体的には 利用できる場所 店舗の多さ 決済 ( 購入 ) にかかる時間の短さ 持ち運びのしやすさ 盗難被害のあいにくさ 公的な信用の裏付け 紛失 破損時の金銭価値補償 利用額に応じたポイント等の特典付与 金銭価値の補充しやすさ を選択肢にあげ 2 つまで選択可能と した 8 これらはいずれも第 4 節の理論分析で考慮した取引費用に関する代理 変数となる 最後に 全ての消費者に対し この 1 年間での現金決済機会の変動について尋ねた この設問の回答状況については 既に表 9 で概要を示した通りである これにより 現金決済と電子マネーや他の電子決済との代替 補完関係についてミクロレベルで検証することが可能になる 表 14 には 以下の計量分析で利用する変数の記述統計量が示されている 買い物に行く頻度の平均値 ( 3.83) は 3 日に 1 回程度 の頻度に相当する 昼食のとり方に関しては 自炊をしている消費者が 44% 弁当を自分で作っている消費者が 25% を占める したがって 残りの 30% 程度の消費者が昼食毎に何らかの方法で決済を行う機会に直面するといえる また 決済手段の選択基準に関しては 全体の消費者のうち 88% が 利用できる場所 店舗の多さ を 1 位ないし 2 位に挙げている これに次いで選択割合が多かったのが ポイントの貯まりやすさ ( 60% ) 決済時間の短さ ( 38% ) であった 8 なお この質問では最大 3 種類まで回答可能としている よって 総回答数は電子マネーの利用者の合計より大きくなり シェアの合計も 100% を上回る 金銭価値を補充しやすい という選択肢に関しては 例えば 現金は ATM から引き出す必要があり 電子マネーもチャージが必要です しかし クレジットカードやデビットカード決済ではこうした手間はかかりません との補足説明を付加している 38

40 表 14. 推定に用いる変数の記述統計 ( 2010 年調査による横断面推定 ) 標準変数名概要標本数平均最小最大偏差電子マネーの利用頻度 0( 未利用 )~4( 毎日 ) EM 性別男性 :1 女性 :0 S_MALE 年齢実数 AGE 婚姻状況既婚 =1 MARRIED 単身世帯単身世帯 =1 ALONE 世帯主世帯主 =1 HEAD ヶ月あたりの平均的な支出額実数 ( 推定では対数 ) EXP_M ,857 85,468 2,000,000 0 携帯電話の利用状況 0( 未利用 )~3( 頻度最高 ) MOBILE 日常の移動手段 よく利用する買物先 車 ( 基準 ) 電車 L_TRAIN バス L_BUS 自転車 L_CYCLE 徒歩 L_WALK 小規模小売店 飲食店 ( 基準 ) コンビニエンスストア SH_CONV 大規模スーパー SH_SUPER 大手専門店チェーン SH_SENMON 百貨店 SH_DEPART 通信販売 SH_TSUHAN クレジットカードの利用状況 0( 未利用 )~3( 頻度最高 ) CR_H デビットカードの利用状況 0( 未利用 )~3( 頻度最高 ) DE_H 理想とする決済手段 ( 重視する 2 項目のいずれかに当該選択肢を挙げた者 =1 ) 利用可能店舗が多い PLACE 決済時間が短く済む TIME 安全性が高い SECURITY 持ち運びが簡便 HANDLE 公的に信頼できる CONFID 破損 紛失時に価値が保証される COMPENS ポイントが貯まる POINT チャージ 引き出しが容易 CHARGE 買い物に行く頻度 0( 自分は行かない )~6( 毎日 ) SHOP_FRQ 昼食のとり方 就業形態 居住地 勤務地 自炊 弁当持参以外 ( 基準 ) 自炊 =1 LN_OWN 弁当持参 =1 LN_BOX 専業主婦 ( 主夫 ) および引退 ( 基準 ) 会社員 W_COMPANY 会社役員 経営者 W_EXEC 公務員 W_BUREAU 自営業者 家族従業者 W_SELF 非正規従業員 W_PART 学生 W_STUDENT 政令市 中核市以外 ( 基準 ) 福岡市在住 LV_FUKUOKA 北九州市在住 LV_KITAKYU 久留米市在住 LV_KURUME 政令市 中核市以外 ( 基準 ) 福岡市在住 WK_FUKUOKA 北九州市在住 WK_KITAKYU 久留米市在住 WK_KURUME これらの新たな情報を含めたうえで 2010 年 3 月調査に回答した 1,111 人の消費者の標本をもとに クロスセクションで電子マネー決済の利用頻度に関する Ordered Probit 推定を行った 推定結果は表 15 にまとめられている 表 13 のパネル推定で加えられていた説明変数の係数推定値の有意性に関しては ほぼ同様の結果が得られている 39

41 表 15. Ordered Probit Model による推定結果 ( 2010 年 3 月調査 横断面推定 ) ( 従属変数 : 電子マネーの利用頻度 ) 説明変数 S_MALE 0.07 ( 0.76 ) AGE 0.00 ( ) MARRIED ( ) ALONE ( ) HEAD ( ) LOG(EXP_M) 0.07 ** [ 右列に続く ] 係数推定値 ( 2.20 ) MOBILE 0.28 *** ( 5.49 ) L_TRAIN 0.44 *** ( 4.13 ) L_BUS 0.80 *** ( 7.23 ) L_CYCLE 0.01 ( 0.08 ) L_WALK 0.27 ** ( 1.96 ) SH_CONV 0.35 *** ( 2.86 ) SH_SUPER 0.12 ( 1.15 ) SH_EXPERT 0.32 ( 1.46 ) SH_DEPART 0.67 *** ( 2.77 ) 説明変数 係数推定値 SH_TSUHAN 0.00 ( ) CR_H 0.20 *** ( 2.68 ) DE_H 0.15 ( 0.41 ) PLACE 0.53 ** ( 1.96 ) TIME 0.54 ** ( 2.08 ) SECURITY 0.15 ( 0.57 ) HANDLE 0.39 ( 1.51 ) CONFID 0.15 ( 0.58 ) COMPENS 0.36 ( 1.39 ) POINT 0.54 ** ( 2.11 ) CHARGE 0.60 ** ( 2.29 ) SHOP_FRQ 0.07 ** ( 2.49 ) LN_OWN ** ( ) LN_BOX ( ) Psuedo R2 Log likelihood 標本数 付注 1 括弧内は z 値であり "***" は 1% 水準 "**" は 5% 水準 "*" は 1% 水準で統計的に有意にゼロと異なることを意味する 付注 2 就業状況 居住地 勤務地ダミーの結果はここでは省略しているが パネル推定の結果とほぼ同じである 40

42 新たに追加された説明変数に関し 日用品の買い物に行く頻度 ( SHOP_FRQ: 小額決済機会の多さの代理変数 ) の係数推定値は統計的に有意にプラスになっており 決済機会が多い消費者ほど 電子マネー決済による時間コストの低減を重視している可能性が示唆される 次に 昼食のとりかた ( やはり小額決済機会の多さの代理変数 ) については 主に自炊で済ませる消費者 ( LN_OWN) は統計的に有意に電子マネー決済の利用頻度が低い これは 小額決済の機会が少なく 時間コストをあまり重視しないことを反映していると思われる さらに 決済手段の選択基準に関連する説明変数についてみると 利用店舗の多さ ダミー ( PLACE) の係数はプラスで有意になっている 電子マネーのアベイラビリティは現金よりも低いと考えられるため この結果は理論から予想されるものとは異なる 一つの解釈として 利用可能店舗数を重視する消費者が 近年の電子マネー端末の増加 ( 図 2) を評価し 電子マネーの使用頻度を高めている可能性がある 次に 決済時間の短さ を重視する消費者で 1 をとるダミー変数 ( TIME) はプラスで有意であり 時間コストを考慮する消費者に電子マネー決済が浸透していることが示唆される また ポイントの付与 ダミー ( POINT) もプラスで有意であり 決済に収益性 ( ないしディスカウント ) を求める消費者が電子マネーの利用頻度を高めていることがわかる この他 金銭価値の補充のしやすさ ダミーがプラスで有意になっている たしかに電子マネーはコンビニエンス ストア等で簡単にチャージできるものの 価値の補充が不要なクレジットカードやデビットカード決済と比較すると利便性が低い よって この結果は必ずしも理論と整合的ではない 次に この 1 年間での現金決済機会の変化の要因を明らかにする Probit 推定を実施した 被説明変数は 最近 1 年間で現金の利用機会が減少したと回答した消費者は 1 同じく不変ないし増加と回答した消費者は 0 の値をとるダミー変数である 推定結果は表 16 に示されている 電子マネーの利用頻度 ( EM) およびクレジット決済の利用頻度 ( CR_H) の係数推定値はプラスで統計的に有意となっている 表 14 に示されるように これらの変数は頻度が高いほど大きな値をとるように設定されており かつ 被説明変数は 現金決済の使用頻度が減少した消費者を 1 とするダミー変数である よって これらの電子決済手段の利用頻度が高いほど 現金の使用機会が統計的に有意に減少していることになる なお デビット カードの利用頻度の係数は統計的に有意とはならなかった また 決済手段の選択基準に関するダミー変数のうち 公的な信用の裏づけ ( CONFID) や 破損時の金銭価値補償 ( COMPENS) は 電子マネーの利用頻度を低下させる効果は有さなかったものの ( 表 15) ここでは統計的に有意なマイナスの係数推定値が得られており 現金の利用機会の減 41

43 少を抑える方向に作用していることが示唆される 表 16. Probit Model による推定結果 ( 2010 年 3 月調査 横断面推定 ) ( 従属変数 : 現金決済機会の変化 減少させた消費者 = 1 ) 説明変数 S_MALE 0.02 ( 0.14 ) AGE ** ( ) MARRIED ( ) ALONE ( ) HEAD ( ) EM 0.36 *** ( 9.56 ) CR_H 0.58 *** ( 6.60 ) DE_H 0.47 ( 1.09 ) CONFID ** ( ) COMPENS ** Log likelihood 標本数 係数推定値 ( ) 付注 1 括弧内は z 値であり "***" は 1% 水準 "**" は 5% 水準 "*" は 1% 水準で統 計的に有意にゼロと異なることを意味する 付注 2 就業状況 居住地 勤務地ダミーの結果はここでは省略している 7. むすびにかえて本論文では 電子マネーの普及が小額決済市場に及ぼす影響について理論的に整理したうえで 福岡県の消費者を対象とした 2 回にわたるアンケート調査の結果を用いてミクロデータによる実証分析を行った 2009 年 3 月調査 2010 年 3 且調査の結果を利用したパネル推定や 2010 年 3 月調査の結果を利用したクロスセクション推定からは アベイラビリティ コストや時間コストといった要因が消費者の電子マネーの利用頻度に影響を及ぼしていることを示唆する結果が得られた 消費者が経済理論と整合的に小額決 42

44 済手段を選択していることをミクロパネルデータによる計量分析で確認した日本に関する研究は筆者の知る限りこれまで存在せず この点において有意義な結論が得られている また 補完的に行った 2010 年 3 且調査の結果のみを利用したクロスセクション推定からは ( 1) 現金決済と電子マネー決済やクレジット カード決済との間に代替関係があること ( 2) 決済手段の選択にあたって 公的な信頼性 や 破損時の金銭価値補償の確実性 を重視する消費者は 電子マネーの普及後も現金決済の機会を減少させていないことも確認された 加えて クロス表による分析からは 電子マネー決済を利用する消費者は低い取引金額のレンジで増加しており 使用頻度の高い消費者は現金決済のなかでも 特に 硬貨 の需要を減少させていることが強く示唆された このように 本研究からは 電子マネーのような新しい決済手段が普及したとき どのような特性をもつ消費が新しい決済手段を選択するようになるかについて 統計的に頑健な方法で明らかにすることができた ただし 本分析には限界もある 電子マネーサービスは Two-sided market の性質を有し 需要者は 消費者 と 加盟店 の 2 主体であると考えられる 実際 理論分析を行った先行研究では こうした Two-sided market に立脚したモデルを展開しているものも多い しかしながら 本研究では 消費者のミクロ的な経済行動しか考慮することができていない 電子マネーの普及には 小売店が自ら電子マネー事業者にコストを払って加盟店になるかどうかの意思決定も重要な影響を及ぼすと考えられることから 今後は 加盟店 の行動も考慮した理論分析 実証分析を行っていくことを課題としたい 参考文献 Amromin,G and S. Chakravorti (2009), Whither Loose Change? The Diminishing Demand for Small-Denomination Currency, Journal of Money, Credit and Banking, Vol. 41, No. 2-3, pp Baumol, William J. (1952) Transactions Demand for Cash: An Inventory Theoretic Approach, Quarterly Journal of Economics, 66, pp Borzekowski, R., K.K.Elizabeth, A.Shaista (2008), Consumers' Use of Debit Cards: Patterns, Preferences, and Price Response, Journal of Money, Credit and Banking, Vol. 40, No. 1, pp Ching, A. T. and F. Hayashi(2010), Payment Card Rewards Programs and Consumer Payment Choice, Journal of Banking & Finance, vol. 34, pp Choudhary, V. and R.K. Tyagi (2009), Economic incentives to adopt electronic payment schemes under competition, Decision Support Systems, Vol. 46, 43

45 pp Gutherie, G. and J. Wright (2007), Competing Payment Schemes, Journal of Industrial Economies, Vol. 55, No. 1, pp Hayashi, F. and Klee, E.(2003), Technology Adoption and Consumer Payments: Evidence from Survey data, Review of Network Economics, Vol.2, pp Humphrey, D. and A. Berger (1990), Market Failure and Resource Use: Economic Incentives to Use Different Payment Instruments, in D. Humphrey, ed., The U.S. Payment System: Efficiency, Risk and the Role of the Federal Reserve., Kluwer Academic Publishers, pp M Chirgui, M.(2006), A Model for the Use of The Electronic Purse, Applied Economics Letters, Vol.13, pp Rochet, J. and J. Tirole(2002), Cooperation Among Competitors: Some Economics of Payment Card Associations, RAND Journal of Economics, vol.33, pp Scholnick, B., Massoud, N., Saunders, A., Carbo-Valverde, S.and Rodríguez-Fernández, F.(2008), The economics of credit cards, debit cards and ATMs: a survey and some new evidence, Journal of Banking and Finance, Vol.32,pp Shy,O. and J.Tarkka(2002), The Market for Electronic Cash Cards, Journal of Money, Credit and Banking,vol.34,No.2, pp Tobin, James. (1956) The Interest Elasticity of Transactions Demand for Cash. Review of Economics and Statistics, Vol.38, pp Wright, J.(2003), Optimal Card Payment Systems, European Economic Review, vol.47, pp Zinman, J.(2009), Debit or credit?, Journal of Banking & Finance, vol. 33, pp 伊藤隆敏 川本卓司 谷口文一 ( 1999 ), クレジットカードと電子マネー,IMES Discussion Paper Series No.99-J-16( 日本銀行金融研究所 ) 岩村充 ( 1999), 電子マネーと経済社会, フィナンシャル レビュー 第 51 号, 頁北村行伸 ( 2005), 電子マネーの普及と決済手段の選択, 電子マネーの発展と金融 経済システム, 第 2 章 ( 金融調査研究会報告書 ( 34)),21-37 頁北村行伸 大森真人 西田健太 ( 2009), 電子マネーが貨幣需要に与える影響について : 時系列分析, フィナンシャル レビュー, 通巻第 97 号, 44

46 頁中田真佐男 ( 2007), 電子マネーが既存の現金需要に及ぼす影響 - 種類別貨幣需要関数の推定による実証分析 -,PRI Discussion Paper Series 07A-19( 財務省財務総合政策研究所 ) 中田真佐男 ( 2009), 電子マネーの普及が小口決済に及ぼす影響, 個人金融,Vol.4, No.1, April 2009, 頁日本銀行決済機構局 ( 2010), 最近の電子マネーの動向について ( 2010 年 ),BOJ Reports & Research Papers 45