| 研究課題/領域番号 |
16K17241
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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 |
社会学
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| 研究機関 | 信州大学 (2019)
関西学院大学 (2018)
立教大学 (2016-2017) |
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研究代表者 |
前田 豊 信州大学, 学術研究院人文科学系, 助教 (50637303)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2016年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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| キーワード | 帰国 / 留学生 / 選択バイアス / ネットワーク / 社会学 / 労働市場 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，元留学生の帰国に影響する要因の解明に向けた方法論の構築を目的とした．具体的には，在留の元留学生を対象とする調査データの利用を想定し，疑似尤度にもとづく２つの推定方法（SC推定・TLR推定）の比較検討，および，回答者ネットワークによる標本抽出の観点からTLR推定を拡張した推定方法の提唱と検討を試みた．結果として，サンプルサイズ，および従属変数の値のシェアが既知であるか否かが，SC推定・TLR推定の選択の基準になりうることを示した．また，TLR推定を拡張した推定方法が回答者ネットワークの構造に頑健であることが示し，ネットワークベースの抽出方法にも対応可能であることを明らかにした．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的意義としては，既存の従属変数の値による抽出データに対応した推定方法の議論と，回答者ネットワークを通じた抽出方法の議論を接合する新たな推定方法の提唱により，双方の領域での発展に寄与した点を挙げることができる．また，本研究の関心であった元留学生のみならず，無作為抽出での捕捉が難しい，いわゆる隠れた母集団への適用が可能となっており，広範な社会現象に適切に対応する推定方法を提唱したという点においても，学術的・社会的意義が認められる．
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