| Project/Area Number |
21K13364
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 07080:Business administration-related
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| Research Institution | University of Yamanashi |
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Principal Investigator |
佐々木 博之 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (70779165)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
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| Keywords | サブスクリプション / 企業行動理論 / 行動戦略論 / 生命保険会社 |
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| Outline of Research at the Start |
サブスクリプション・サービスを提供する企業の収支は定期的な課金による収入と事業を維持するための支出、事業を成長させるための支出から成り立っており、経営者はどれほどの金額を成長支出に費やすかについて頭を悩ませている。本研究は2001年度から2018年度までの日本の生命保険会社を統計的に分析することで、新規契約と解約の実績が成長支出にどのような影響を与えるかを明らかにする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、2001年度から2018年度までの日本のすべての生保に関する[企業]-[年]を分析単位とするパネルデータを構築し、契約獲得と解約の実績(独立変数)が成長支出(従属変数)に与える影響について、固定効果モデルによる回帰分析で定量的に明らかにするものである。全体の研究期間は５年であり、現時点でうち3つ目の年度(以降、本研究年度)が終了した。本研究年度では、前年度までに行った既存研究のレビューとデータ収集の計画に基づき、紙資料(インシュアランス生命保険統計号)からの電子データ化について、業者に見積もりを依頼し、作業委託ならびに成果物(Excel)データの検収を実施し、データのクレンジング・整理を行った。さらに、生命保険協会からExcelデータで提供されている「生命保険事業概況」をパネルデータ化した上で、インシュアランス生命保険統計号のデータと統合し、統計ソフトウェア(Stata)での分析に用いるパネルデータを作成した。したがい、現時点での中間成果物としてパネルデータセットが完成している。
本研究年度での最大の支出項目はインシュアランス生命保険統計号の電子データ化であり、業者への委託のために97万円を支出した。委託費を可能な範囲で節約するため、見積依頼書を作成し、委託作業の概要や入力範囲、入力項目、入力方法などを指定し、見積もりの精緻化を測った。入力されたデータの正確さを担保するため、「異なるデータ入力者によって2つの入力結果を作成し、その後、機械的にマッチングを行い、入力ミスを検知し、修正の上、1つの成果物を納品すること」を指定した。複数の業者を比較し、見積もりを取得した結果、株式会社SWL JAPANに本作業を委託した。同社は中国に拠点をもつ日本支社であるため、本委託作業の大部分を占める数値データを安価に入力できるためである。
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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
本研究年度で予定していた作業はインシュアランス生命保険統計号(保険研究所)からのパネルデータセットの構築であり、予定通り問題なく本作業を完了した。ただし、前研究年度に判明しているように、一部の仮説について生保各社のディスクロージャー誌からの収集が必要なデータがあり、ディスクロージャー誌の入手については完了しているが、そのデータ入力については次年度へ持ち越している。したがい、次年度では早期にディスクロージャー誌からのデータ入力を完了させ、インシュアランス生命保険統計号のデータと統合し、データのクレンジングを行い、本研究に必要なパネルデータセットを完成させる予定である。本作業には3ヶ月間の作業期間を見込んでいる。
また、適切なデータ分析を行うため、計量経済学に関する文献の読み込みも行った。特に、本研究で用いる固定効果や相互作用に関しては深い知識が求められるため、時間をかけて学習した。参考にした主な書籍は次の通りである。Aiken, L. S., West, S. G., & Reno, R. R. (1991). Multiple regression: Testing and interpreting interactions. sage. Allison, P. D. (2009). Fixed effects regression models. Thousand Oaks, CA: Sage. Jaccard, J., & Turrisi, R. (2003). Interaction effects in multiple regression (No. 72).
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、3ヶ月程度をかけて、ディスクロージャー誌からのデータ収集を行い、インシュアランス生命保険号のデータと統合し、データのクレンジングを行って分析用データを完成させる。その後は、統計ソフトウェアであるStataを用いて、すでに構築済みの仮説を検証する。分析にStataを用いるのは本研究のようなパネルデータの分析に優れており、先行研究で広く用いられているためである。商用ソフトウェアであるため、SPSSなどと同様に近年は高価格化が進んでいるが、Stataの利用は避けられないと考えている。必要な機能を絞り込み、可能な限り安価で調達することを心がける。
本研究で用いる主なデータ分析は固定効果モデルと相互作用モデルによる回帰分析である。上述したように、分析に必要な知識は身につけており、研究代表者はStataにも習熟している。そのため、データ分析自体については3ヶ月程度を要すると見込んでいる。次研究年度では少なくとも初期分析の結果が出せるよう努める。
データ分析が完了次第、次年度の残りの期間は論文の執筆に充てる予定である。最終年度での学会発表に向けて、Academy of Management年次大会や組織学会研究発表大会など、国内外の学会発表へエントリーできるよう、スケジュールを管理する。原稿の執筆には文献管理ソフトウェアのEndnoteを購入する予定である。Endnoteは本研究分野で広く用いられており、引用や参考文献パートの作成を効率的に行うために必須であると考えている。
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