2019 Fiscal Year Research-status Report
小区分ごとの貧困層実態把握への統計的アプローチ---貧困・格差是正に向けて
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18K12758
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
廣瀬 雅代 九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 助教 (30739199)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 統計 / 小地域推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2019年度は, 初年度に引き続き小区分ごとの実態関連調査分析法の吟味とその改良に取り組んだ. それに加え, 今後のデータ解析への適用のための準備に取り組んだ. 以下3つの研究が該当する.
1)地域ごとの集計データを用いた統計的推定法の考察
2)貧困率推定のための効率的な統計的推定法の改良
3)実態把握のための資料作成に向けた考察
1) については, 初年度に引き続き海外の研究者とともに, ある既存の統計的推測法についてベイズ的アプローチからの考察を行い, さらなる有用性と過去の推定法との関係性も見出すことができた. この研究成果は国際誌に採択され, 掲載が決定している状況である. 2) については, 集計データのみを用いた際の貧困率推定精度の向上を達成しうる統計的推定法の改良とその理論的保証に取り組んでいる. 本年度も海外の研究者((1)とは別)と共同研究を続けており, 結果として初年度からの研究成果をさらに発展させた. 現在は研究成果をまとめている最中であるが, この理論保証が実現すれば, 想定しているデータ発生モデルに妥当性がある場合, より効率的な小行政区分別貧困率の推定が可能となる. 3) に関しては, 実態把握のための資料作成のため, 開発した統計的推定法を適用する際に考えられうる課題について考察した. 以上の研究に取り込むため, 国内外の学会, 研究集会, データ解析ワークショップ, セミナーへの招聘, そして書籍の購入が必要となった.
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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
理論面での成果に関してはおおむね順調に進展している. しかし, 今後は頑健性や実際のデータ解析のための考察にも時間をかける必要がある.
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は, 複雑なデータ発生メカニズムの想定や仮定するデータ発生のメカニズムに適さない場合に対する貧困実態指標推定のための手法開発にも取り組む. 可能であれば, その統計的推測法の適用分野を見極め, その範囲を広げる. さらに, 初年度に引き続き, 貧困層実態把握データへの適用のために, 活用可能なデータを見極め, 情報収集しながら改良の余地を探る. 統計ソフトウェア上での実装も視野に入れる.
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| Causes of Carryover |
本年度に必要と考えていた書籍が, 実質本年度の研究遂行に不要不急であった. そのため, 来年度に必要に合わせて, 残高を当該書籍の購入のために活用する予定である.
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| Remarks |
研究集会・セミナーでの講演実績(以下研究集会名とセミナー名)
1) Open Seminar of Data Science, Osaka University, 大阪. 2)科研費研究集会「高次元複雑データの統計モデリング」, 九州大学, 福岡. 3) BIC シンポジウム2019, 九州大学, 福岡. 4) 研究集会「公的データの利用とプライバシー保護の理論」, 統計数理研究所, 東京
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