2016 Fiscal Year Annual Research Report
Building Consumption Bigdata for High Resolution Analysis towards Evidence-based Policy
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16H02015
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
矢野 誠 京都大学, 経済研究所, 教授 (30191175)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
太田 塁 横浜市立大学, 国際総合科学部(八景キャンパス), 准教授 (00338229)
鎗目 雅 東京大学, 大学院公共政策学連携研究部・教育部, 客員研究員 (30343106)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | ビッグデータ / 機械学習 / 消費動向 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
１．選好パラメータの推計に用いる構造モデルの検討
(1) 本研究での推計に用いるために，データの性質に合わせて多数の財を異なる集計レベルで階層化し，パラメータ化された階層的な消費選好モデルを構築した．
(2) 民間事業者が消費者モニターを用いて収集した商品バーコード・レベルのスキャンパネルデータを整理し，上記推計の目的に合わせてデータベース化した．これによって，全国の男女から人口構成比・属性に応じてサンプル抽出された5万人程度の消費者モニターの購買データベースが構築された。平成28年度終了時点で2010年４月から2015年5月までの合計約5年分のデータベースを作ることで，選好パラメータの推計の開始に必要な分量のデータを確保した。
(3) 最初に，小売り企業・商品グループ・商品の３段階の選好構造持つ消費モデルを推計し，小売り企業間の売り上げ規模の違いに対する商品多様性を含むサービスの質の違いの貢献度の研究を基礎に（Sato et. al, 『経済分析』，2017)，製品グループ・製造企業・製品という3階層モデルに基づき，製造業の売り上げ規模の違いに対する（製品多様性を含む）製品の質の違いの貢献度を明らかにした (Sato and Yano, mimeo, 2017)．
また，GTAP（国際貿易分析プロジェクト）が提供している各国の産業連関表および貿易フローデータを利用し，上述の多層的選好モデルの基礎となる多地域間産業連関モデルを構築した．このモデルを利用し，各国の貿易に体化したエネルギー利用量を推計した（Sato and Yarime, Energy Policy, 2017)．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
・当初の計画と比べ，最初に設定したモデルのデータ説明力が高く，当初考えていた複数のモデルからの選択の手順を省略し，結果を得ることができた．その結果，代替的なモデル構造の検討を行うためのベンチマークが形成できた．
・オンライン購買情報データについては独自収集を行う予定であったが、上記で購入した民間事業者のスキャンパネルデータにおいても、オンライン・ショッピングのデータも徐々に拡充されてきていることから、独自収集は見送ることとした。ただし、得られるデータの分量は独自収集よりも格段に多くなるため、これにより研究の進行に支障は生じない。
・当初の計画では、平成28年度に消費者のクラスタリングを行い、平成29年度に選好パラメータの推計を行う予定であったが、順番を入れ替え、平成28年度において選好パラメータの推計に用いる構造モデルの構築を行った。ただし、作業工程上の順序は推計結果には無関係であるため、これにより研究の進行に支障は生じない。
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| Strategy for Future Research Activity |
１．ビッグデータを活用した高解像の消費動向データの構築・公開：
(1) スキャンパネルデータの購入：選好パラメータの推計に用いる一次データとして、引き続き、2015年６月以降のスキャンパネルデータの購入を行う。(2) 消費者のクラスタリング：(1)で購入した一次データの消費者属性と抽出した選好関係の特徴量を用いて、消費者のクラスタリングを行う。具体的には、同時に購入される頻度が高い品目の組み合せから選好グラフを作成し、ネットワーク分析によって選好構造の抽出を行うほか、これに消費者属性等を重ね、ニューラルネット・アルゴリズムやパターンマイニングを適用することで、従来の計量経済分析では捉えられない特徴量を抽出し、これをもとに消費者のクラスタリングを行う。(3) 平成28年度に構築した構造モデルと、(2)で生成したクラスターを用いて、消費者クラスターごとの選好パラメータの推計を行う。
２．「ビッグデータを活用した新たな計量社会分析に関する研究会」（仮称）の開催：ビッグデータを活用して計量社会分析に取り組む様々な分野の研究者を招いた研究会を開催し、社会科学の分析手法と情報工学の分析手法との具体的な融合のあり方の整理を行うとともに、分野横断的な意見交換によって新たな手法の発見を促す。研究会は年間３～４回のペースで開催する。研究者・学生を対象として参加者を公募し、 配布資料等は事後的にウェブサイトにて公開する。
３．ホームページの公開：本研究が構築するデータベースや、研究会の概要、その他研究の成果物を公開するためのホームページを公開する。
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[Journal Article] Implementing Sustainability Co-creation between Universities and Society: A Typology of Potential Models, Challenges and Strategies2017
Author(s)
Gregory Trencher, Masafumi Nagao, Chen Chiahsin, Kentaro Ichiki, Tobai Sadayoshi, Mariko Kinai, Mio Kamitani, Shojiro Nakamura, and Aiko Yamauchi, Masaru Yarime
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Journal Title
Sustainability
Volume: 9(4)
Pages: 594-594
DOI
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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[Journal Article] The Role of Students in the Co-creation of Transformational Knowledge and Sustainability Experiments: Experiences from Sweden, Japan and the USA2016
Author(s)
Trencher, Gregory, Daniel Rosenberg Daneri, Kes McCormick, Toru Terada, John Petersen, Masaru Yarime, and Bernadett Kiss
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Journal Title
Walter Leal Filho and Luciana Brandli, eds., Engaging Stakeholders in Education for Sustainable Development at University Level, Berlin: Springer
Volume: －
Pages: 191-215
Peer Reviewed / Int'l Joint Research
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