コロナ禍とアフターコロナにおける個人消費とサプライチェーン

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 22K04590
• Research Institution: Rissho University
• Principal Investigator: 相馬 亘 立正大学, データサイエンス学部, 教授 (50395117)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 家富 洋 立正大学, データサイエンス学部, 教授 (20168090) ; 吉川 洋 財務省財務総合政策研究所(総務研究部), 総務研究部, 顧問 (30158414) ; 藤原 義久 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 教授 (50358892) ; 青山 秀明 国立研究開発法人理化学研究所, 数理創造プログラム, 客員主管研究員 (40202501)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: 家計の日次変動と相関 / コロナ禍の家計への影響 / 特別給付金の効果

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、コロナ禍の前後とアフターコロナにおける消費に対して、家計調査の個票データを、地域、所得階級、家計の年齢構成などで区分けして日次で解析し、新型コロナ感染者数・死者数・ワクチン接種率などとの相関や、特別定額給付金をはじめとする政策の効果を検証することを目的としている。
これまでに家計調査の品目別日次データについては、データの収集→状態空間モデルによるトレンド効果の除去→複素ヒルベルト主成分分析という、データ解析の一連の手続きを確立することができたので、今後、家計調査の用途別日次データについても同様な解析手法を確立していく予定である。
また、新型コロナウィルス感染症の感染者数、重症者数、死亡者数のデータについても、日次データをダウンロードして解析できるようになっている。これらの生のデータと、家計調査の品目別日次データを使って複素ヒルベルト主成分分析を行った結果、明確な先行・遅行関係を見出すことはできなかった。今後は、これらのデータをすべて混ぜて解析するのではなく、家計調査の品目別日次データ自体にある先行・遅行関係の解析を先に実施し、その後に、新型コロナ感染症の影響を表す様々な量との相関構造を解析する。
また、家計調査の個表データについては、オンサイトの利用許可を得ることと、大学内でオンサイトを使うことができるように研究環境を整えることまでできている。また、個表データを、地域、所得階級、家計構成、世帯主の職業、世帯主の会社規模といった視点から、オンサイト内で月次で解析するためのコードをpythonで書くことまで完成している。今後、このコードを使って、コロナ禍で影響が大きかった産業、地域、企業規模を家計消費の立場から解明する。また、コロナ禍の前後とアフターコロナにおける家計消費から、特別給付金の効果についても解明していく。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

本研究では、家計調査の個票データをオンサイトで解析する必要がある。しかし、オンサイトの利用許可を得るために予想以上の時間を要した。また、立正大学でのオンサイト運用を2022年度から予定していたが、2023年度からとなった。

Strategy for Future Research Activity

家計調査の日次データについては、データの収集→状態空間モデルによるトレンド効果の除去→複素ヒルベルト主成分分析というデータ解析のための一連の流れを確立することができているため、今後は、その解析結果を解釈する研究に集中していく。また、オンサイトでの個表データ解析を集中して実行できる環境がようやく整ったので、解析ペースをあげて研究を進める。

Causes of Carryover

コロナ禍にあり、研究打合せを非対面としたこと。オンサイトで家計調査の個票データを解析するための手続きに時間がかかり、研究成果を発表するには至っていないという2点が理由である。本年度は、対面での研究打ち合わせの実施や、研究成果の口頭発表や論文執筆によって助成金を利用する。