2019 Fiscal Year Research-status Report
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16K17078
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
田村 彌 名古屋大学, 経済学研究科, 准教授 (60711950)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 情報設計 / バイアス / 費用便益分析 / 平均処置効果 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2019年度は前年度に引き続き、動学的な環境における情報設計問題に取り組んだ。具体的には、政府が政策プログラムの実施と評価を段階的に行う理論モデルについて、以下の３点に注目した分析の精緻化を行った。
１点目として、政策プログラムの処置効果が個人間で異なる場合に分析を拡張した。希望者のみ実験に参加する状況では、たとえランダム化比較試験 (RCT) などの望ましい方法による実験が利用可能であったとしてもサンプルの偏りによる外的妥当性の欠如が問題となる。そこで、母集団に対する平均処置効果に注目し、観察できない個人の参加費用の分布に一定の仮定をおいた場合、２段階の実証実験から得た結果の加重平均からなる推定量が一致性を満たすことを示した。
２点目として、実証実験の費用便益分析のシミュレーションを行った。大規模な実証実験をする場合、結果のばらつきが小さくなる点とより母集団に近いサンプルを集められる点が利点としてある一方、費用は単に参加報酬を支払う人数が増えるだけでなく、より参加誘引が小さい個人の参加を促すため一人あたりの支払い金額も高くすることが必要になる。シミュレーションの結果、規模拡大の利点に比べて費用の増大が著しく、一定の規模以上では推定精度の改善効果はほぼなく、費用ばかりが増大していくことがわかった。
３点目として、２段階の実証実験を用いた推定量について、母集団のサイズを大きくした場合の統計的な性質について追加的な分析を行った。
上記の分析結果を取り込んだ論文の執筆に取り組んだ。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
推定量の統計的な性質を特徴づける段階で予想以上に時間がかかり論文の完成に至らなかったため。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在得ている結果を取りまとめ論文を完成させ、学術誌に投稿する。
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| Causes of Carryover |
令和 2 年 3 月、新型コロナウイルスの影響により、参加を予定していたカンファレンスや研究会の中止・延期があり、また所属する機関の方針に従い、研究会の参加を自粛することにした。そのため、調整の結果、代替の研究会等が開催される時期まで延期する必要が生じた。学会・研究会のオンライン開催が多くなりつつあることもあり、当初予定していた旅費に対する支出を一部、他の支出項目に振り替えるなど柔軟に調整することを予定している。
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