| Project/Area Number |
21K01391
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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 | Osaka Metropolitan University (2022)
Osaka Prefecture University (2021) |
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Principal Investigator |
宇野 浩司 大阪公立大学, 大学院経済学研究科, 教授 (70506386)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | ポテンシャルゲーム |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の概要は，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．そのために，ゲーム理論におけるポテンシャルアプローチに関する知見を応用し，また必要に応じて発展させる研究である．
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| Outline of Annual Research Achievements |
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．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
今年度，多項式時間で導出可能なアルゴリズムの存在する市場に関するパラメーターについて考察したが，これらの条件を本研究で分析したいコンビニエンスストア産業がもつ特性は満たしていない可能性が大きい．そのため，今年度，考案したアルゴリズムをそのまま用いて推定はできないため，引き続き，考察を続け，コンビニエンスストア産業で推定可能なアルゴリズムを考察する必要があるという意味で次の段階へ進むことができないため．
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| Strategy for Future Research Activity |
次の二つの方向を同時に考察する予定である．
１．コンビニエンスストア産業で推定可能なアルゴリズムを考案する．
２．今年度，考案したアルゴリズムを用いても問題のない産業を見つけ，推定を行う．
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