Creation of Massive Quasi-Panel Data Based on Census Data, Developing Econometric Methods for Them, and Their Empirical Applications

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20H00072
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 7:Economics, business administration, and related fields
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Ichimura Hidehiko 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (50401196)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 川田 恵介 東京大学, 社会科学研究所, 准教授 (40622345) ; 川口 大司 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (80346139)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 政策評価 / パネルデータ / 自治体間移動 / 地域労働市場 / 介護需要

Outline of Final Research Achievements

We developed a new procedure for constructing panel data over a long period of time using Japanese Census questionnaire information, and at the same time, we collected the necessary data and coordinated with the relevant ministries and agencies. For the wage analysis, we estimated the impact of the minimum wage on employment and wage, and the underlying mechanisms. In regional labor market analysis, by applying data-matching techniques developed for the Census panel data, we analyzed the impact of COVID-19 on the Japanese labor market using the Labor Force Survey, which was partially converted into panel data, and we also investigated the effect of exchange rate fluctuation on labor adjustment using matched data of firm and establishment surveys. We also developed general econometric approaches to account for initial estimation in constructing asymptotic variance and asymptotic bias in two step approaches.

Free Research Field

計量経済学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

40年以上に渡る長期的に信頼できる大規模パネルデータは北欧の一部の国を除いて存在しない。我が国では、少子高齢化や地方都市の過疎化という社会経済問題に対する政策の効果を議論する必要性がある。本研究では1980年から2020年までの国勢調査から長期にわたり巨大なサンプルをもつ擬似パネルデータを作成する事でこの課題に答えられる可能性を見出した。また、本研究で開発したマッチング手法は、他の政府統計にも応用することができ、労働力調査のパネルデータを用いた分析では、経済ショックが起こる前の属性の異質性が重要であることを見出した。こうした研究成果からもパネルデータ構築の学術的及び社会的意義が再確認できる。