| 研究課題/領域番号 |
21K01464
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07040:経済政策関連
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| 研究機関 | 日本大学 (2022-2023)
東京都立大学 (2021) |
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研究代表者 |
飯星 博邦 日本大学, 経済学部, 教授 (90381441)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023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)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 社会保障政策 / ヘテロエージェントモデル / 実証マクロ経済分析 / ライフサイクルモデル / 重複世代モデル / ヘテロエージェント・モデル / マクロ動学モデル / 金融政策 / 非線形モデル / 数値シミュレーション / 社会保障・年金制度 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
中期・長期の2つの観点から、労働生産性・資産保有額で異質性をもつエージェント・モデルによる金融・財政・社会保障政策を利用し、現代日本経済の持続的可能な政策的含意を検証する。
20年～50年の長期的については新古典派型実質OLG社会保障モデルを使い、社会保障政策と持続可能な租税構造のベストマッチな組合せについて社会厚生の観点から定量的に算出する。
基本モデル: ①新古典派型実質OLG社会保障モデルとしてMcGrattan & Prescott (2017,
2018)のFortranモデルを、日本のデータに適合させる。
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| 研究成果の概要 |
この３年間を通じて、マクロ経済学のアプローチから、ライフサイクルモデルと重複世代モデルを用いて、日本の社会保障政策並びに子育て支援政策の試算を行った。そのために、実際の日本の人口動態や労働賃金データを利用してモデルの計算結果と比較することで妥当性を評価した。このモデルの計算にあたっては、計算ソフトとしてMatlabを採用し、並列計算のハード面としてGPU(Graphic Processor Unit)を採用した。これらの研究については２０２２年、２０２３年の日本経済学会で報告を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
日本をはじめ先進諸国は少子高齢化という課題を抱えている。さらに人口減による経済成長の停滞も大きな課題となっている。このような状況で、どのような社会保障政策が持続可能を担保しつつ国民の厚生を向上させるのか、また、どのような子育て支援政策が夫婦の負担を減らし出産の増加に寄与するのか、これらの課題を定量的に答えることは社会的に大きな意義があると思われる。
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