2014 Fiscal Year Research-status Report
インド、インドネシア、フィリピンの都市・農村格差：家計データに基づく要因分解分析
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26380317
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| Research Institution | Chuo University |
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Principal Investigator |
林 光洋 中央大学, 経済学部, 教授 (80367672)
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2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 格差 / 要因分解 / 都市・農村 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、初年度の2014年度前半、インドネシアの家計調査データ（Susenas：National Socio-Economic Survey）を用いて、’Expenditure Inequality in Indonesia, 2008-2010: A Spatial Decomposition Analysis and the Role of Education’というタイトルの論文を執筆し、Asian Economic Journal（レフェリー付きジャーナル誌）に投稿した。コメントへの修正等を行なった後に受理され、同誌の第28巻第4号（2014年12月発行）に掲載された。この論文は、2008-2010年のインドネシアの家計支出について、主にタイル指標を使用して都市・農村の部門内格差と部門間格差の要因分解を行なった。その結果、1）都市・農村内の格差は都市・農村間の格差より大きい、2）都市・農村の部門内格差では、都市内の格差が農村内の格差よりも圧倒的に大きい、3）都市内の格差の中でも、特にジャワ-バリ地域の都市内格差が大きい、4）全体として、都市内の格差は拡大し、都市・農村間の格差は大きな変化がなく、農村内の格差は縮小し、国全体の格差は拡大している、5）Elbersの新手法を用いると、都市・農村間の格差は著しく大きくなる、6）教育の格差が、都市内の格差および都市・農村間の格差に大きな影響与えている、ということを明らかにした。2014年度は2回、それぞれ2週間程度、オーストラリア国立大学（ANU）へ出張し、カウンターパートと研究会を開催し、それまでの成果を発表し、以降の研究の戦略を議論・検討した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
インドネシアの格差研究については、計画より1年程度前倒しで進んでいる。一方、インドとフィリピンの格差研究については、計画に比べてプログレスが遅れている。これは、主に、インドとフィリピンの家計調査データ（（NSS: National Sample Survey）および（FIES: Family Income and Expenditure Survey））の入手が遅れているためである。
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| Strategy for Future Research Activity |
2015年度には、インドの家計調査データ（NSS）とフィリピンのそれ（FIES）を入手できそうである。したがって、2015年度は、インドとフィリピンに焦点を当て、これら2国の支出格差を空間的側面（都市・農村）から分析する。主要なリサーチ・クエスチョンは、1）全体の格差とその変化は、都市・農村の部門内格差と部門間格差によってそれぞれどの程度説明されるのか、2）Elbersの新手法（maximum between-group inequality）を用いると、全体の格差が都市・農村間の格差（between-group inequality）によってどの程度説明されるのか、3）都市・農村の部門内および部門間の格差とその変化は、教育、年齢、ジェンダー、階層（カースト）、職業・所得源泉等の世帯の特性によってどの程度説明されるのか、である。これらの答えを、Blinder-Oaxaca分解を含む手法を用いて、世帯の特性で要因分解し、都市・農村の部門内、部門間の格差やその変化に対する教育、年齢、ジェンダー、階層（カースト）、職業・所得源泉、インフラへのアクセス等の影響を分析することによって明らかにしていく予定である。
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| Causes of Carryover |
インドとフィリピンの家計調査データ（NSSおよびFIES）の入手が遅れているため、それらのデータ購入費およびデータ処理に必要なアルバイト人件費の支出が発生しなかった。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
2015年度にはインドおよびフィリピンの家計調査データを入手できそうなので、1年遅れでこれらの購入とデータ処理にともなう支出が発生する予定である。
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