| 研究課題/領域番号 |
16K17112
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
経済政策
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| 研究機関 | 青山学院大学 |
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研究代表者 |
北野 泰樹 青山学院大学, 国際マネジメント研究科, 准教授 (70553444)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 自動車市場 / 次世代自動車 / 離散選択モデル / 構造推定 / 政策評価 / 減税・補助金 |
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| 研究成果の概要 |
クリーンディーゼル車などの次世代自動車普及政策の評価では，同一モデル内でガソリン車と次世代自動車となるグレードが存在することがあるため，グレードレベルの分析が必要となる．しかし自動車については，価格や（燃費などの）品質のデータはグレード毎に存在するが，販売台数はモデル毎でしか存在しないため，通常の差別化財の推定モデルの適用はできない．そこで本研究では，異なる集計レベル，つまり，モデル毎の販売台数と，各モデル内に複数存在するグレード毎の価格と品質のデータを組み合わせた需要関数の推定モデルを提示し，需要を定めるパラメタの推定を行った．本研究ではさらに，推定結果に基づく政策評価を行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
東日本大震災以降，原子力発電所の稼働を通じた温室効果ガスの削減が困難となっている中で，高い温室効果ガスの排出シェアを持つ自動車市場でその削減を進めることは喫緊の政策課題である．日本ではいわゆるエコカー減税や補助金などの環境優良車の普及促進政策が導入されており，その効果を定量的に把握することは欠かせないものの，政策評価を行うに当たって，常に理想的なデータが利用可能とは限らない．本研究で提示したデータの制約の下での需要関数の推定モデルは，理想的なデータが利用可能ではない状況での分析を可能とするものであり，近年注目を集める「エビデンスに基づく政策策定」の一助となることが期待される．
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