| 研究課題/領域番号 |
22K01421
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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07030:経済統計関連
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
川久保 友超 千葉大学, 大学院社会科学研究院, 准教授 (80771881)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2026年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022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 | 小地域推定 / 混合効果モデル / 変数選択 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，小地域推定における諸問題を解決するための統計学的手法を開発し，その理論的性質や数値的なパフォーマンス，および実データへの応用可能性を明らかにしていく。小地域推定の諸問題の中でも特に，「小地域推定で用いられる混合効果モデルの変数選択」および「複数のデータソースを用いた小地域推定」の2つの問題に具体的に取り組んでいく。
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| 研究実績の概要 |
本研究課題は，小地域推定における諸問題を解決するための統計学的手法を開発し，その理論的性質や数値的なパフォーマンスを明らかにすることを目的としている。
市区町村別や町丁字別など，母集団をより小さな部分母集団に分割し，各部分母集団の特徴量（平均所得，貧困率，疾病リスクなど）を推定しようとする際，部分母集団によってはサンプルサイズが小さすぎたりゼロであったりする。このとき，部分母集団内のサンプルのみを用いて，部分母集団ごとに構成した推定量は非効率的（推定が不安定）である。こうした問題に対して，混合効果モデルと呼ばれる統計モデルを用い，部分母集団の特徴量（小地域パラメータ）を混合効果として適切にモデリングすることで，小地域パラメータを安定的に推定することができる。それは，混合効果モデルに補助変数や地理情報を組み込ませることによって，周辺地域の情報を借りながら推定しているためである。
こうした混合効果モデルを用いた小地域推定問題に対し，本研究課題の初年度である当該年度は，大きく分けて以下の3つの具体的な問題に取り組んだ。1つ目は，グループデータにもとづいた小地域推定手法の開発である。各小地域で度数分布が観測されている際に，潜在的な個票が混合効果モデルに従っていると仮定し，小地域パラメータを推定する手法を開発した。
2つ目は，個票を用いた市区町村ごとの所得分布推定である。各世帯の所得が混合効果モデルに従っているという仮定のもと推定を行うが，標本調査のデザインのバイアスを考慮し，各世帯の情報にウェイトをかけて推定を行い，バイアスを補正する工夫を行った。
3つ目は，混合効果モデルにおける変数選択問題である。この研究では，各小地域パラメータの予測量の予測リスクが最も小さくなるようなモデルを，小地域ごとに選択するという手法を開発している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
「研究実績の概要」で説明した3つの具体的な研究テーマにおいて，それぞれ以下のようなかたちで研究が進捗している。
1つ目の，グループデータにもとづいた小地域推定手法の開発の研究は，国際査読誌に掲載された。
2つ目の研究テーマである，個票を用いた市区町村ごとの所得分布推定は，統計学的な方法論の開発とその数値的パフォーマンスの検証は進んでおり，その成果を国際学会で報告した。実データへの応用は，住宅・土地統計調査の世帯収入データを用いて，市区町村ごとの所得分布の推定を試みており，研究の途上である。
3つ目の，混合効果モデルにおける変数選択問題は，小地域推定において最も基本的なモデルであるFay-Herriotモデルでの変数選択手法の開発を行い，国際学会で研究成果を報告した。他のモデルへの拡張を行ったり，提案手法中でおいている仮定を緩めるなど，さらなる手法の洗練を目指している。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後はまず，「研究実績の概要」で記した3つの具体的なテーマのうち，2つ目と3つ目の研究をより進展させ，国際査読誌への掲載を目指していきたい。また，小地域推定に関連した新しい研究テーマへの着手も準備中であり，それは救急需要の時空間統計的モデリングの研究である。適切な統計的モデリングを行い，小地域ごと，細かい時点ごとに救急需要を予測することができれば，機動的な救急隊の配置に対するエビデンスを提供できるなど，社会問題の解決にもつなげることができる。
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