| Project/Area Number |
21K20139
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
0107:Economics, business administration, and related fields
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| Research Institution | Chukyo University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2021-08-30 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 空間計量経済学 / 確率フロンティアモデル / スパースモデリング / LASSO / 生産性 / 効率性 / ホットスポット / 空間相関 / コールドスポット / 確率的フロンティア分析 / スパースモデル / 集積の外部性 / 地域特化の経済 / 都市化の経済 / 生産技術 / 空間確率フロンティアモデル / SFA / SAR / SEM / SLX / 空間的相互依存関係 / 産業集積 / 生産性/効率性分析 / クロスセクションデータ / 1段階推定 |
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| Outline of Research at the Start |
空間を考慮した生産性/効率性の分析手法である空間確率フロンティアモデルでは，生産者間の大域的な空間的相互依存関係を描写できても，生産性のホットスポットといった局所的な空間における現象を捉えることは困難であった．そこで，計量経済学的な生産性の分析手法である「確率フロンティアモデル」に，画像処理の分野等で使われている「スパースモデリング」の知見を応用することにより，計量経済学的な生産性分析のフレームワークの中で生産性のホットスポットを検出できる統計モデルを開発する．
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| Outline of Final Research Achievements |
This study organizes the characteristics of spatial stochastic frontier models and proposes an econometric model that can reveal regions that are productivity hotspots. The spatial stochastic frontier models, productivity/efficiency analysis methods that incorporates the techniques of spatial econometrics, can describe global spatial interdependencies such as spatial correlations, but it is difficult to capture productivity hot spots. Therefore, we proposed a new statistical model that can detect productivity hotspots by applying sparse modeling to the stochastic frontier model.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究で提案した統計モデルは，クロスセクションデータでホットスポットを検出できるものである．パネルデータを必ずしも必要としないため，データの取得可能性の面だけでなく，生産性ホットスポットの経時変化を分析することが可能になる利点も有する．また，空間相関と生産性ホットスポットが同時に存在することを許容する新たな生産性分析手法を提示するといった拡張も見込まれる．
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