| Project Area | Academic infrastructure development of administrative data from local governments and application for economic analysis |
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| Project/Area Number |
22H05011
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Transformative Research Areas, Section (I)
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
KAWAGUCHI DAIJI 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (80346139)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宍戸 常寿 東京大学, 大学院法学政治学研究科(法学部), 教授 (20292815)
佐藤 一郎 国立情報学研究所, 情報社会相関研究系, 教授 (80282896)
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| Project Period (FY) |
2022-05-20 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥69,680,000 (Direct Cost: ¥53,600,000、Indirect Cost: ¥16,080,000)
Fiscal Year 2024: ¥23,140,000 (Direct Cost: ¥17,800,000、Indirect Cost: ¥5,340,000)
Fiscal Year 2023: ¥23,270,000 (Direct Cost: ¥17,900,000、Indirect Cost: ¥5,370,000)
Fiscal Year 2022: ¥23,270,000 (Direct Cost: ¥17,900,000、Indirect Cost: ¥5,370,000)
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| Keywords | 自治体税務データ / 行政記録情報 / ミクロデータ / 個人情報保護 / 自治体データ |
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| Outline of Research at the Start |
自治体には業務遂行のため莫大な電子情報が蓄積されている。これらの情報は、個人の生年月日や住所、世帯情報を含む住民基本台帳情報を中核とし、１．個人や世帯の所得を含む税務情報、２．児童福祉や高齢者福祉等の社会福祉サービスの受給状況（福祉情報）、３．学力テストの結果などの教育情報に分類できるが、これらの情報を有効に活用すれば社会科学の研究の可能性を格段に広げることができる。同時にこれらの情報は機微な個人情報を含むものであり、その取扱いを法的・技術的側面から慎重に検討する必要がある。本班においては各自治体から実際にデータ提供を受けながら、学術利用ができるような基盤を整備する。
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| Outline of Final Research Achievements |
To support academic research using municipal tax data, we developed a comprehensive infrastructure tailored to the needs of researchers. This system includes standardized anonymization methods, unified data formats, R-based programs for data processing and statistical analysis, automated tools for generating descriptive statistics, contract templates, manuals for data provision procedures, ethics review documents, and materials for coordination with related institutions. With this infrastructure, we obtained anonymized datasets and conducted research that supplemented income information often missing from national statistics, such as data on workers at small businesses and company executives whose compensation is not captured in standard payroll records. These data made it possible to more precisely identify income disparities at the upper and lower tails of the distribution - areas where conventional government surveys tend to underestimate inequality.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
地方自治体が保有する住民税関連の税務データを学術研究に活用可能とするため、匿名化手法の標準化、提供手続きの整備、契約雛形や記述統計ツール、R言語による自動処理プログラムの開発、倫理審査対応資料の整備などを通じて、実務と研究の双方に対応した包括的なデータ基盤を構築した。この基盤を用いて、国の統計では把握困難な小規模事業所の労働者や賃金台帳に記録されにくい会社役員等の所得情報を補完し、所得分布の端に存在する格差の実態を定量的かつ高精度に明らかにすることが可能となった。
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