| Project/Area Number |
23K01765
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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 08010:Sociology-related
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| Research Institution | Nagaoka National College of Technology |
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Principal Investigator |
中山 雅友美 長岡工業高等専門学校, 一般教育科, 助教 (20780175)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田原 喜宏 長岡工業高等専門学校, 一般教育科, 准教授 (00567901)
武樋 孝幸 長岡工業高等専門学校, 一般教育科, 講師 (30468730)
和久井 直樹 長岡工業高等専門学校, 電気電子システム工学科, 准教授 (80786038)
佐野 淳也 同志社大学, 人文科学研究所, 嘱託研究員 (30508437)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | 政府統計データ / 統計多様体 / 主成分分析 / 地域類型 / クラスター分析f / 情報幾何学 / 代数トポロジー / 地域分類 / RAS法 |
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| Outline of Research at the Start |
市区町村のデータベースに統計手法を応用させて、市区町村の類似度による分類を行う。そして、分類された市区町村に対してカテゴリー変遷の要因を調査研究から特定し、統計的検定で政策影響度を算出することを目指す。 さらに、市区町村に対応する政策達成確率関数を持つ統計多様体モデルを構築して、政策再現性を高める地域の条件を統計多様体上の解析的手法を用いて推定することを目指す。特に、RAS不変量に相当する不変量を構築し政策達成度を高めるための条件をRAS法と構造分解から明らかにすることを目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、政府統計データを活用した市区町村類型を行う。日本の市区町村において「似ている地域」を測るための分類軸をもつ座標空間に移し、統計多様体上の解析的手法を用いて市政策達成度を高める地域の条件を推定することとしている。そのため本年度は1）政府統計データの収集と統合、 2)2020年度の統合データに関する主成分分析による分類軸の検討、 3） 新たな地域類型の検討、4)市区町村の類型と座標空間上への射影の妥当性の検討を行なった。本研究で算出された分類軸は、多数の情報量で市区町村を多角的に捉えるためのものであるが、2020年度のデータを用いて算出した本研究結果と先行研究からは、都市構造を表すための分類軸となることが予見される結果となった。
政府統計データの収集・統合には当初の計画以上の時間を要しているが、これまでに2020年度の政府データを揃えることができ、それに対しての主成分分析による新たな分類軸を算出し、分類軸を使った(似ている地域が表示されるような)座標空間上へ市区町村を対応させることができるようになった。そして、分類軸の妥当性および類型の妥当性を地域研究の知見から検討をしている。今後は、1)2020年度以外のデータでも同じ分類を作り時系列の変化に関する要因を検討、2)政策決定のための市と連携した市区町村の分類の検討、3)標空間上の市区町村を統計的モデルと捉える方法を検討しながら、市区町村の解析、を行うこととする。
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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
R5年度に実施を計画していた政府統計データの収集と統合がやや遅れているが、R5~6年度の計画；複数年度のデータを用いた段階的クラスター分析により類似度で分類された市区町村に対しカテゴリー変遷に影響を及ぼした要因xを調査研究、に関しては概ね順調に進展している。段階的なクラスター分析、要因の検討は今後の課題である。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、以下の方法で市区町村の類型について検討を行う。
1)市と連携しながら政策決定のための市区町村の分類検討する。
2)複数年のデータでの分類を行い市区町村の時系列の変化を明らかにしながら、変化要因の検討を行う。さらに分類に影響を及ぼした要因を調査研究から特定し、全国的な標本調査を行って統計検定を行うことで政策達成確率Pを検討する。
3)市区町村と政策の統計的モデルによる統計多様体を検討する。政策達成度を高めるための条件を従来のRAS法と構造分解を応用させて明らかにすることを目指す。
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