2013 Fiscal Year Research-status Report
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23530273
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
島根 哲哉 東京工業大学, 情報理工学(系)研究科, 助教 (90286154)
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| Keywords | 産業論 / 大学入試 / 離散選択モデル |
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| Research Abstract |
本研究では，受験生の出願行動を離散選択問題として定式し，期待効用最大化の結果として説明することを試みている．その上で，大学側の受験機会設定の変更や教育サービスの変更が出願行動にもたらす影響を明らかにし，さらにはこうした変更についての受験生の観点からの評価を定量的に与えようというものである．
本研究のアプローチは，理論的な側面と実証的な側面がある．同日実施であるため併願を許さない国公立大学の前期日程の出願を対象に，それぞれの側面から検討を加えた．理論的な側面としては，出願行動を決定する期待効用の定式化を行った．大学から得られる効用は，その大学に出願した上で入学試験に合格し，入学した場合にのみ得られるものである．入学試験の合否は出願時の受験生にとっては既に結果の出たセンター試験の結果に基づいて確率的捉えることしかできない．そこで，他の受験生の出願状況を与件としたときの，センター試験スコアによる条件付きの合格確率を考え，これを考慮して受験生がそれぞれの大学に来たい効用を形成する出願大学選択をモデル化した．さらに，このような受験生の行動の下で，大学が定員を満たすように合格水準を変動させた結果としてどのような均衡が得られるかについて理論的な検討を加えた．
実証的な分析のためには，過去に実現した出願者と彼らの合否，また大学入学により期待される効用を説明する各大学の教育サービス等に関する情報を収集することが必要となる．本研究では対象となる国立大学について，受験予備校が公開するセンター試験得点と出願及び合否に関する情報を分析できるよう収集，整理及び加工を行った．整備したデータをもちいて，選択肢を限定したデータセットで出願選択モデルの推定および均衡の計算を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
受験生は，彼らからみてそれぞれの大学の合格確率を与件として出願先を選択し，また大学は出願者の分布を与件として合格者水準を決定するとして局面を分割することで，均衡が得られるための条件とその振る舞いについて理解を深めることができた．
一方で，整備されたデータのもとで，特定化した行動モデルの推定を行ったところ，出願大学の選択肢を限定した場合でも期待した以上の計算時間がかかることが分かった．そこで，行動モデルを単純化した上で推定手順を進め，キャリブレーションにより均衡の計算を行うこととした．
さらに，データの蓄積により複数年のデータを利用できるようになったことを鑑み，経年的に大学の評価が安定していると仮定した上でデータをプールした場合のモデルについて検討を加えた．しかしながら，利用できる年数が限られてるため，その結果の頑健性については評価できていないので，今年度加わるデータを利用して取り組む必要がある．
上記のような状況から，進捗状況はやや遅れていると判断している．
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| Strategy for Future Research Activity |
当初計画を一年延長した最終年度に当たる本年はこれまでの進捗状況を鑑み，併願を認めない場合の受験生の出願行動に引き続き注力する．
（１）併願を認めない場合の受験生の出願戦略を引き続き検討し，その均衡の特性を明らかにする．
（２）得られた理論的特性に対応する形で，計量モデルを構築し推定手続きを開発し，またその実行環境を構築する．
（３）引き続きデータの整備に勤め，実証分析を行うことにより，大学の入試制度とその運用について知見を得る
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
分析に用いる大学入試に関するデータを当初過去に遡及して収集することを計画していたが，これを発行元から入手できなかった．このため新たに公表されるデータの蓄積を待たねばならなかった．また，モデルの計算負荷を分散させるべく，マルチスレッド化及びGPGPUの利用を検討したが，試験的実装を行った結果，期待した性能の改善が得られなかったため，計算環境の再構築が必要になった．これらの理由により未使用額が生じた．
１．実証分析のための計算環境構築：シミュレーションを用いた推定に適した計算環境を構築する．２．理論分析のための知見の収集：大学の選択に関して専門家の意見を聞き行動モデル構築に活かす．３．データ入手及びその整備：新年度のデータの追加，及び大学データの入手及びデータセットの構築を行う．データの入手及びこの整理のために研究補助者を雇用する．４．研究成果の発表：口頭発表及び論文の投稿を通じて発表する．
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