| 研究課題/領域番号 |
22KK0022
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| 研究種目 |
国際共同研究加速基金(国際共同研究強化(B))
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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 | 創価大学 |
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研究代表者 |
浅井 学 創価大学, 経済学部, 教授 (90319484)
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| 研究分担者 |
馬場 善久 創価大学, 経済学部, 教授 (00181040)
蝶名林 俊 創価大学, 経済学部, 准教授 (20962765)
近貞 美津子 創価大学, 経済学部, 准教授 (60546365)
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| 研究期間 (年度) |
2022-10-07 – 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 |
20,020千円 (直接経費: 15,400千円、間接経費: 4,620千円)
2024年度: 7,280千円 (直接経費: 5,600千円、間接経費: 1,680千円)
2023年度: 9,750千円 (直接経費: 7,500千円、間接経費: 2,250千円)
2022年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | 気候変動 / リスク / レジリエンス構築 / リモートセンシング / テキストデータ / リモートセンシングデータ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
気候変動が経済にもたらす影響は深刻であり、そのリスクを適切に測定し、対処していくことが喫緊の課題となっている。この国際共同研究は、気候変動の影響・リスクに対するレジリエンス構築に関するものである。特に、世界銀行がエチオピアで出資しているランドスケーププログラムについて、農家や農業関連企業への影響やリスクを測定し、そのレジリエンス構築に関する研究を行っていく。近年、ビッグデータを扱う技術が急速に発展していることから、この分野でも、リモートセンシングデータやテキストデータを活用した研究に注目が集まっているため、特にビッグデータを用いた研究に注力する。
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| 研究実績の概要 |
気候変動が経済にもたらす影響は深刻であり、そのリスクを適切に測定し、対処していくことが喫緊の課題となっている。この国際共同研究は、気候変動の影響・リスクに対するレジリエンス構築に関するものである。特に、世界銀行がエチオピアで出資しているランドスケーププログラムについて、農家や農業関連企業への影響やリスクを測定し、そのレジリエンス構築に関する研究を行っていく。近年、ビッグデータを扱う技術が急速に発展していることから、この分野でも、リモートセンシングデータやテキストデータを活用した研究に注目が集まっているため、特にビッグデータを用いた研究に注力していく。
2023年度は、前年度に入手・整理したデータをもとに、下記のように研究を遂行した。
[1] 研究分担者のうち蝶名林が、海外共同研究者のAriel Ortiz-Bobea准教授（コーネル大学）とともに、米国の農業において、気温の測定誤差がもたらす影響および不確実性がもたらす影響について研究し、その重要性を確認することができた。この研究成果をまとめて論文にすることができた。
[2] 研究代表者の浅井が、海外共同研究者のMike So教授（香港科学技術大学）とともに、ネットワークモデルの構築のための基礎研究に取り組んだ。観測できないネットワーク構造をモデル化する方法を考案し、米国の各州におけるコロナ患者の発症者数を予測するために、多変量ポワソン自己回帰モデルを拡張して、各州のネットワークを組み込んだモデルを作成した。この成果は学術誌Journal of Data Scienceに掲載が決定した。これは基礎研究であるため、この成果をテキストデータに応用し、単語間の（観測できない）ネットワークのモデル化に取り組んでいく。
[3] その他、既存の研究の整理に取り組んだ。
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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
研究代表者である浅井は病気の長期治療のため、支出の伴わない研究を優先して進めている。
浅井の論文の学術誌掲載が決まり、研究分担者のうちの蝶名林も研究成果を論文にまとめることができた。全体としては、おおむね順調に進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
この研究は下記の5つのプロジェクトで構成されている。(i)気候や天候のビッグデータ（リモートセンシング技術を駆使したデータ）を活用し、気候変動がアメリカの農業に与える影響が、使用するデータによってどのように変化するかの推定などを行う。(ii)世界銀行がエチオピアで出資しているランドスケーププログラムが、気候変動や旱魃に対して構築するレジリアンスを、リモートセンシングデータを使って測定する。(iii) 気候変動ニュースが及ぼす影響をテキストデータを用いて分析していく。(iv)グリーンエネルギーおよび持続可能な農業の上場信託（ETF）のビッグデータなどを用いて、新たなリスク指標が収益率やボラティリティにどのような影響を与えていくのか分析をしていく。(v) 以上の4つのプロジェクトで農家や農業関連企業への影響やリスク指標の構築に関する知見を蓄積し、改めて、気候変動リスクを含めたうえで世界銀行がエチオピアで出資しているランドスケーププログラムについて、そのレジリエンス構築に関する研究に取り組む。
上記のうち(i)については論文にまとまった。また(iii)についての基礎研究の成果をまとめた論文が国際的な学術誌に掲載が決まった。残りのプロジェクトについて、研究を進めていく。
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