| Project/Area Number |
20K01545
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 07010:Economic theory-related
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
安井 大真 京都大学, 経済学研究科, 准教授 (30584560)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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| Keywords | ジェンダー / 教育 / 出生率 / 経済成長 / 男女間格差 / 労働市場 |
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| Outline of Research at the Start |
社会において観察される男女間の様々な差異と経済発展・経済成長との間の相互作用について経済学的に分析を行う。社会において観察される男女間の差異としては、教育水準の違い、賃金および所得の違い、労働市場での役割の違い、家庭での役割の違いなど、様々なものが存在し、経済発展・経済成長の過程において、それらの差異はいくつかの規則性を持って変化している。その規則性を説明可能な理論モデルを構築した上で、男女間の様々な差異の変化がマクロ経済のパフォーマンスに与える影響について分析する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、ほとんどの先進国で男女の大学進学率が逆転したことの原因を特定し、その原因に焦点を当てた動学的一般均衡モデルを構築することを目標としている。
前年度までの主要な成果は次のようなものであった。①クロスカントリーデータによると、男女の大学進学率の逆転は出生率の低下と非常に関連が強いことがわかった。②そのような発見に基づき、男女間で家庭での役割が異なる状況において、高等教育と出生に関する意思決定が行われる動学的一般均衡モデルを構築した。③そのようなモデルに基づくと、出生率の低下、大卒賃金プレミアムの上昇、男女の賃金ギャップの縮小、男女両方の大学進学率の上昇、男女の大学進学率の逆転を同時に再現できることがわかった。④本研究のモデルにおける主要な仮定およびメカニズムがアメリカのマイクロデータで観察される家計行動と整合的であることが確認できた。⑤そのマイクロデータに基づいて、カリブレーションおよびシミュレーション分析を進め、概ね良好な結果が得られそうなことが確認できた。⑦能力分布に関する仮定が現実のデータを再現する上で重要であることがわかった。⑧カウンターファクチュアル分析の結果、頭脳偏向的技術進歩と全体的な生産性の上昇の両方が同時に起きることが男女の大学進学率の推移を説明する上ではキーになっていることが確かめられた。
上記のような前年度までの成果を受け、今年度は主に、様々なデータに対する説明力を高めるためのモデルの拡張と拡張したモデルに基づいたシミュレーション分析を行った。家庭内の育児を代替する財・サービスを組み込んだことでモデルの説明力が大きく向上した。とくに、子ども数と所得の関係がフラット化した事実を説明する上では、育児を代替する財・サービスの価格低下が重要な役割を果たすことが確認できた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
現在までに行ったことを列挙すると以下の通りである。
①マクロデータに基づいて、男女の大学進学率の逆転現象を説明する際に焦点を当てる要素（出生率の低下、男女の身体的差異の存在、頭脳偏向的技術変化、全要素生産性の成長）を特定した。②そのような要素を盛り込んだ基本モデルおよびいくつかの派生モデルを構築した。③そのような理論モデルを解析的に分析し、検証すべき仮説を導き出した。③アメリカのマイクロデータを使って、本モデルの主要な仮定およびメカニズムがマイクロデータで観察される家計の行動と整合的であることを確認した。④カリブレーションおよびシミュレーション分析によりモデルの現実再現性を確認した。⑤カウンターファクチュアル分析により量的に重要な要素を特定した。
分析はほぼ当初の計画通りに進んだが、コロナの影響もあり、学会や研究会などで報告してフィードバックを得ることが想定していたようには進まなかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在までのところ、①基本モデルといくつかの派生モデルの構築、②それらのモデルの主要な仮定および結果がマクロデータとマイクロデータの両方と矛盾しないことの確認、③アメリカのデータに基づいたカリブレーション・シミュレーション・カウンターファクチュアル分析、を行った。研究を完成させるために必要な材料は概ね出揃ったと言える。最終年度は、カリブレーション・シミュレーション・カウンターファクチュアル分析に関する細部の調整を行った上で、本研究で得られた結果の関連研究における位置付けを整理して論文としてまとめる。論文としてまとめる前に、学会や研究会で報告してコメントをもらい、必要に応じて理論モデルに変更を加えたり、カリブレーション・シミュレーション・カウンターファクチュアル分析をより適切なものに修正するなど、可能な限り分析をブラッシュアップいていく予定である。
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