スパースモデリングの応用による計量経済学的な生産性ホットスポット検出手法の開発
| Project/Area Number |
21K20139
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
0107:Economics, business administration, and related fields
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| Research Institution | Chukyo University |
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Principal Investigator |
塚本 高浩 中京大学, 経済学部, 講師 (90906223)
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| Project Period (FY) |
2021-08-30 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 空間確率フロンティアモデル / SFA / SAR / SEM / SLX / 空間的相互依存関係 / 産業集積 / 生産性 / 空間計量経済学 / スパースモデリング / 確率フロンティアモデル / 生産性/効率性分析 / ホットスポット / クロスセクションデータ / 1段階推定 / LASSO |
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| Outline of Research at the Start |
空間を考慮した生産性/効率性の分析手法である空間確率フロンティアモデルでは，生産者間の大域的な空間的相互依存関係を描写できても，生産性のホットスポットといった局所的な空間における現象を捉えることは困難であった．そこで，計量経済学的な生産性の分析手法である「確率フロンティアモデル」に，画像処理の分野等で使われている「スパースモデリング」の知見を応用することにより，計量経済学的な生産性分析のフレームワークの中で生産性のホットスポットを検出できる統計モデルを開発する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，生産性のホットスポットとなっている地域を明らかにできる計量経済学的な統計モデルを開発するものである．空間計量経済学の知見を取り入れた生産性/効率性の分析手法である空間確率フロンティアモデルは，空間相関のような大域的な空間的相互依存関係を描写できても，生産性のホットスポットといった局所的な空間における現象を捉えることは困難である．そこで，パラメトリックな計量経済学的な生産性/効率性の分析手法である「確率フロンティアモデル」に，画像処理の分野等で使われている「スパースモデリング」の知見を応用することにより，生産性のホットスポットを検出できる新たな統計モデルを開発している．
特にLASSO構造を有するモデルにおいては，目的関数に微分不可能な点が存在するため，最適化には工夫を要する．本研究で提案する統計モデル自体の開発は終了しているが，本年度の研究遂行を進める際に，より望ましい推定アルゴリズムを再考する必要性が生じた．よって次年度は推定アルゴリズムを改良した上で，実データを用いた適用分析を行う予定である．
なお本年度は，確率フロンティアモデルにおいて空間的相互依存関係を考慮する方法に関するレビュー論文を邦語で執筆し，28th International Input-Output Association Conferenceなどの学会で報告したのち，『経済科学』に掲載された．これは，空間計量経済学の知見を導入した既存の確率フロンティアモデルを体系的に整理し，その特徴と問題点を指摘し，空間計量経済学以外の手法の導入の可能性についても議論したしたものである．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究に関連する先行研究のレビューはおおよそ終了している．さらに，本研究で提案する統計モデル自体の開発は終了している．しかしながら，推定アルゴリズムの再考の必要性が生じたため．
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度の研究で発覚した問題に対処しながら推定アルゴリズムを改良し，モンテカルロシミュレーションを行うことで提案モデルの挙動を確認する．その上で我が国の実データへの適用を行う予定である．
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Report
(2 results)
Research Products
(6 results)
