| 研究領域 | 税務データを中心とする自治体業務データの学術利用基盤整備と経済分析への活用 |
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| 研究課題/領域番号 |
22H05009
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
近藤 絢子 東京大学, 社会科学研究所, 教授 (20551055)
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| 研究分担者 |
深井 太洋 筑波大学, 人文社会系, 助教 (50828803)
重岡 仁 東京大学, 大学院公共政策学連携研究部・教育部, 教授 (60900008)
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| 研究期間 (年度) |
2022-05-20 – 2025-03-31
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| キーワード | 就労調整 / Child Penalty |
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| 研究実績の概要 |
ライフイベントに伴う労働供給の変化や、税・社会保障をはじめとする諸制度の変化に対する家計の反応を理解することは、適切な政策設計に欠かせない。しかし既存のサーベイ調査に基づくデータでは、正確な所得の把握が難しく、特に日本において実証分析の蓄積が遅れてきた。本研究では自治体の行政記録情報である税に関する『業務データ』を用いることで、個人や世帯の所得を正確に把握し、その情報を用いて従来よりも精緻な分析を行う。具体的には以下の研究課題について分析を進めていく。
課題1. ライフイベントごとの所得及び就労状態の推移
課題2. 税制や社会保険制度に対する個人の反応とその背後にある構造パラメターの推定
課題3. 税務・医療情報と被保護者情報の接続による生活保護リスクの分析
全ての課題に共通する準備として、本領域の学術利用基盤整備班(A04)と連携しながら、住民税の課税情報から分析に必要な変数を特定し、分析できる状態までデータクリーニングを行った。そのうえで、まずは課題２について分析を始め、配偶者控除や社会保険の扶養の所得制限に合わせた就労調整による収入分布の偏りから、既婚女性がどの程度税制に反応して労働供給を調整しているのかについて記述的な分析にとりかかった。また、課題１の準備として推計モデルの具体化や出産タイミングの識別方法などについて検討し、試行錯誤を重ねた。課題３についてはデータの提供が遅れたためとりかかれていない。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
本領域A04班データ匿名化作業、本領域A04班データクリーニングにおいて、当初の予定に反し、受注件数が増えたため、時間を要した。このため分析に必要なデータの入手が遅れ、3か月繰り越して研究を実施することとなった。
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| 今後の研究の推進方策 |
2022年度に自治体から提供されるデータは揃ったので、遅れを取り戻すべくデータクリーニングや解析を進め、当初の計画のスケジュールに戻していく。
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