| 研究課題/領域番号 |
19H01473
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07030:経済統計関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
西山 慶彦 京都大学, 経済研究所, 教授 (30283378)
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| 研究分担者 |
文 世一 京都大学, 経済学研究科, 教授 (40192736)
人見 光太郎 京都工芸繊維大学, 基盤科学系, 教授 (00283680)
小西 葉子 独立行政法人経済産業研究所, 研究グループ, 上席研究員 (70432060)
末石 直也 神戸大学, 経済学研究科, 教授 (40596251)
柳 貴英 京都大学, 経済学研究科, 講師 (30754832)
岩澤 政宗 小樽商科大学, 商学部, 准教授 (50842994)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
16,900千円 (直接経費: 13,000千円、間接経費: 3,900千円)
2022年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2019年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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| キーワード | 特定化検定 / 因果推論 / 計量経済分析 / EBPM / ノンパラメトリック推定 / 介入効果 / ミクロ計量経済分析 / 政策効果分析 / モデル選択 / ビッグデータ / モーメント推定 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
統計的因果推論は、データを用いて科学的に因果関係を明らかにするための統計手法で、近年経済学を含めて社会科学で幅広く用いられている。しかし、現状ではこの分野おいては、特定化の正当性を調べたり、複数の特定化を比較して良し悪しを明らかにする方法に関する研究はほとんど手付かずである。本研究はそのような点で統計分析の理論面での貢献を目指す。また、そこで提案する手法を実際のデータに適用して、実証研究の枠組みや特定化を検証しつつ、公共交通システムの整備政策の効果、工業製品の省エネ指標にの添付効果、観光産業における様々な観光客誘致政策の効果の測定を行う。
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| 研究成果の概要 |
未知のグループごとに介入効果に異質性がある状況、また介入割当に対する不遵守とネットワーク波及効果がある状況の因果推論手法を開発した。IV回帰モデルの関数形のノンパラメトリックな特定化検定のミニマックス理論を明らかにした。尤度関数が未知、特性関数が既知の分布で、計算負荷が少なく漸近効率性をもつ推定方法を開発した。
公共交通システムの駅間隔と沿線の土地利用の関係を調べ、間隔が都市のコンパクト化に及ぼす効果について反実仮想分析を行った。
POSのビッグデータを活用し、コロナ禍で感染予防品は季節性が消失し、外出関連品目は顕著な販売減があり、関連のない品目は消費増税ショックの方が大きかったことを示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究により、大規模データを用いることが多いミクロ計量分析におけるいくつかの新たな統計手法に関する理論的な解明を行った。特に、近年進歩の著しい因果推論やノンパラメトリックなモデルの特定化検定、またパラメトリックモデルにおいても金融統計において用いられることが多い特性関数ベースの推定の難しい手法の新たな展開が明らかになった。これらは、実証分析に用いることができるとともに、数理統計理論の発展とう学術的意義をもつ。
また、実証分析の面では、POSのビッグデータを用いて政策立案に直結する様々な実証研究を行った。特にコロナ禍による消費動向は経済政策策定の根拠となる研究である。
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