| Project/Area Number |
22K01472
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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 07040:Economic policy-related
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| Research Institution | Kwansei Gakuin University |
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Principal Investigator |
岡田 敏裕 関西学院大学, 経済学部, 教授 (50411773)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 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 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 日本経済の中期的成長 / 研究開発 / 内生的成長 / 資本に内包される技術 / 企業間異質性 / Heterogenous Belief |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は中期的経済成長・変動モデルに製品開発・研究に関する企業間異質性を組み込んだモデルを構築し、それに基づいた日本経済の中期的定量分析を行う。研究の特徴は、製品開発・研究に関する企業間異質性が中期的成長・変動に与える影響を分析する点にある。特に、企業間異質性が、中期的な周期現象である「バブルとその崩壊」或いは「持続的な高成長とその後の低成長」に重要な影響を与え得る点に注目する。金融・財政政策が与える中期的な企業間格差などの影響も明らかする。本研究で構築するような中期的成長モデルで、バブルとその崩壊などを定量的に分析した研究はこれまでなく、新たな知見を与える重要な貢献となり得る。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の主要な目的は製品開発・研究をベースとする中期的経済成長・変動モデルにHeterogeneous agentを組み込み、それに基づいた計量・シミュレーション分析によって日本経済の中期的定量分析を行うことである。
2023年度は引き続き本研究の基礎となる中期的な経済成長モデルの構築と、それに基づくカリブレーション・シミレーション分析を試みた。モデル構築にあたっては、これまで本研究者が行ってきた中期的成長モデルをベースに開発投資による内生的成長を組み込んだモデルを構築した。具体的には資本に内包される技術が内生的に変化する(capital embodied technological change)モデルを中期的成長モデルに組み込んだ。モデルはheterogeneous agentsを組み込んだものになっている。
また、関連するモデルの論文「International R&D spillovers, innovation by learning from abroad and medium-run fluctuations」を2023年6月にスペインで行われた国際会議（XXV Applied Economics meeting June 1and 2, 2023, Toledo, Spain）にて報告し、参加者から貴重なコメント得た。報告論文は、海外からの技術伝播が国内の中期的成長に与える影響のメカニズムをモデル化しており、それは本研究においての日本経済の資本に内包される技術に影響を与え、日本経済の中期的成長を明らかにするうえで重要な要素となりえる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2023年度は2022年度に引き続きモデル構築を行い、それを完成形に近づけ、モデルの解法、およびカリブレーション・シミュレーション分析をコンピューターで行う予定であった。
現在ではモデルも大まかな形では出来上がり、コンピューターによる分析も既に多く行い、ある程度の結果が出てきている。例えば、これまでの研究では明らかにされていない、heterogeneous agentsを含んだ内生的成長の中期成長モデルにおける株価の中期的変動要因などをシュミレーション分析によりある程度明らかにした。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は引きつづきカリブレーション・シュミレーション分析を続け、その結果をふまえながら必要なモデル正作業を行っていく。
数値分析においては、Juliaという処理が最速の部類のプログラミング言語を使用して分析を行っているが、モデルが複雑なため、解析スピードが十分には速くない。本研究では繰り返しモデルの数値分析を行う必要があるため、処理スピードの上昇が必要である。そのため、プログラムを精査し必要な改良を行い（グラフィックメモリーなどを使用した数値処理の並列化など）、解析スピードを速めていく予定である。
分析がある程度完成した後は、国内外のセミナーや会議などで報告しコメントを得ていく予定である。
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