| 研究課題/領域番号 |
22K18257
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| 研究種目 |
挑戦的研究(開拓)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分7:経済学、経営学およびその関連分野
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| 研究機関 | 一橋大学 |
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研究代表者 |
中島 賢太郎 一橋大学, 大学院経営管理研究科, 教授 (60507698)
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| 研究分担者 |
手島 健介 同志社大学, 経済学部, 教授 (10817737)
中川 万理子 一橋大学, 経済研究所, 講師 (30779335)
飯塚 浩太郎 東京大学, 空間情報科学研究センター, 助教 (60768620)
山崎 潤一 神戸大学, 経済学研究科, 講師 (80800606)
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| 研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
25,610千円 (直接経費: 19,700千円、間接経費: 5,910千円)
2024年度: 10,530千円 (直接経費: 8,100千円、間接経費: 2,430千円)
2023年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円)
2022年度: 7,670千円 (直接経費: 5,900千円、間接経費: 1,770千円)
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| キーワード | 空間経済学 / 都市経済学 / 機械学習 / 画像データ / リモートセンシング / 画像処理 / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年の深層学習の技術の進歩は、画像データから様々な情報を獲得することを可能にすることで、衛星画像データや、古地図などの歴史データの利用可能性を広げている。さらに近年のドローン技術の進歩は、可視光のみならず、熱や水分などの情報を超高解像度で取得することを可能にした。本研究課題は画像データを用いた経済学の実証研究の可能性を開拓、およびドローンを用いたランダム化比較対照実験(RCT)という未開拓領域に取り組むことで、経済学の実証研究における革新を求める。特に、即時のデータ収集が可能なドローンとRCTとの組み合わせは、即時の政策評価を可能とし、政策立案過程における革新をも引き起こす可能性を持つ。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、衛星画像、ドローン画像、歴史的地図などの画像データと機械学習技術を組み合わせることで、従来の統計では捉えられなかった空間情報を抽出・分析し、経済学の実証研究に新たな方法論的展開をもたらすことを目的とした。車両密度による地域経済の可視化、歴史画像を用いた都市構造の分析、ドローン画像による生活水準や都市インフラ整備状況の把握などを通じて、都市政策や地域経済の効果を高解像度かつ短期スパンで計測すること、さらに都市構造に関する長期的データを構築することに成功した。また、画像データとRCTを組み合わせた新たな政策評価手法の開発にも取り組んだ。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、画像データと機械学習技術を活用することで、従来の統計では捉えられなかった空間的・時間的に高解像度な情報を構築し、それを政策評価等の経済分析に導入することで、実証経済学の方法論に革新をもたらした点で学術的意義が大きい。さらに、地域経済、都市経済の状況を高解像度かつ高頻度で迅速に把握するための方法論を提供したことは、災害・パンデミック・インフラ整備などへの即応的な政策評価を可能にすることで、実務的・社会的にも高い意義を有する。
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