| 研究課題/領域番号 |
21K14930
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分41010:食料農業経済関連
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| 研究機関 | 東洋大学 |
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研究代表者 |
佐藤 秀保 東洋大学, 食環境科学部, 准教授 (70805118)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 農産物貿易 / 自由貿易協定 / 代替の弾力性 / 需要分析 / メタ分析 / 貿易の利益 / 応用一般均衡分析 / 機械学習 / 国際貿易 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
FTA締結による貿易障壁の撤廃がもたらす「貿易の利益」を高精度で予測することは，政策的にも重大な課題である．特に国内に目を向ければ，農業部門における一部の財において高い関税率が課せられており，FTA発効による影響の精緻な予測が望まれる．本研究では，将来のFTAを想定し，財価格・需給，所得，および労働・資本・土地の価格・需給といった「貿易の利益」と密接に関係する諸変数を高い予測精度の期待されるAI技術，特に複数の予測値間の相互関係性を考慮可能な機械学習手法による予測を行うことである．また，従来の計量経済学的なパラメータ推定とCGEモデルを用いた予測との比較を通じ，結果の乖離の程度を定量的に示す．
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| 研究実績の概要 |
本研究の開始から３年目となる2023年度は，消費者のエネルギー源として重要な穀物に焦点をあて輸入需要の代替の弾力性を計量経済学的に推定し，機械学習（ML）による予測との比較のための経済シミュレーションモデルに組み込むことを念頭に置いていた．去年，一昨年とAlmost Ideal Demand Systemなどの柔軟な関数を前提に需要構造推定を行った論文を含め，ある程度輸入需要の代替性についてのレビューは終了しているが，FTAの短期的な効果を捕捉するための短期（月次）レベルのマクロの代替弾力性（国産品・輸入品間の代替弾力性）を推定する論文はみあたらなかった．特に，国産品価格データを月次で入手することが難しく，例えば主要な小麦輸入国であるエジプトの国内小麦価格月次データはアラビア語で記述されたレポートにスポット的に登場するなどデータの入手可能性が著しく低いことがわかった．日本を対象としたミクロ・マクロの代替の弾力性の推定については既に乳製品や食肉を対象に過去に一定の研究成果を得ているが（佐藤・齋藤（2019）「日本における乳製品需要の計量経済分析－「ミクロ」と「マクロ」の代替の弾力性の推定－」『農業経済研究 91(1):71-76., 佐藤（2023） Estimation of elasticity of substitution in demand for agricultural and food products, 日本地域学会大会個別報告，名古屋．），短期的なデータを用いて代替の弾力性を各国で画一的に推定することが依然として課題となっている．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
FTAの短期的な効果についての予測モデルを得ることに注目したが，その点に時間を要し，結果的にはデータの利用可能性が低く十分に研究成果を発表することに至っていない．厳密に各国の国産品価格を月次レベルで得ることは難しいため，CIF価格とFOB価格の差を国内価格とするといった，ある程度大胆な仮定を置いて推定を進めることを代案として検討中である．
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| 今後の研究の推進方策 |
貿易量のデータとしては一般的な月次での貿易マトリクス，国産品については数量情報はFAOSTATのバランスシート，価格情報はCIFとFOB価格の差としてとらえデータセットを構築することで2023年度の問題の克服を試み，当初から予定していた推定方法の相違による予測精度の比較を行う予定である．
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