| 研究課題/領域番号 |
16K03736
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| 研究機関 | 一橋大学 |
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研究代表者 |
宮川 大介 一橋大学, 大学院経営管理研究科, 准教授 (00734667)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 取引関係 / 企業ダイナミクス / 企業パフォーマンス / 因果関係 / 予測 / 機械学習 / ネットワーク |
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| 研究実績の概要 |
平成30年度は、平成29年度に刊行したMiyakawa et al.(2017)における研究の対象である「先端的な機械学習手法（weighted random forest）を用いた企業の退出・成長に関する予測モデル構築」の成果を踏まえて、本研究課題の主たる対象である「企業の有する取引関係が企業ダイナミクスへ与えるcausal effect」を明示的に分析する実証分析を行った。具体的には、企業の退出・成長に関する予測に加えて、因果効果を検証するトリートメント（例：企業のサプライチェーン上の中心性の変動）に関する予測を機械学習ベースのモデルを用いて行い、企業の退出・成長とそれらのトリートメントに関する残差を取り出したうえで、それらの間の相関を推定するという、機械学習ベースの因果推論手法の一つであるdouble machine learningを用いた。当該分析によって、企業が保有する取引関係の「予期しない変化」が退出や成長といった企業ダイナミクスに与えるcausal impactを推定する実証分析を行うことが可能となり、理論的に想定される因果効果を正確に推定することに成功した。
この研究成果については、経済産業研究所、日本銀行金融研究所、大阪大学、などでの研究報告を経て、RIETI Discussion paperとして令和元年に刊行予定である。
なお、平成30年度には、本研究課題の対象として開発した企業の退出・成長に関する予測モデルが十分な予測精度を実現することを確認したことを踏まえて、機械学習ベースの予測モデルに関連する特許出願（【発明の名称】企業情報処理装置、学習用データセットとその生成方法、学習済みモデル、企業のイベント予測方法及び予測プログラム）を実施した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
第一に、本研究の対象である「企業ダイナミクスと金融機関取引の関係」について、当該の論点へ「企業間取引ネットワーク」という重要な視点を加えた上で、実証分析上の最大の課題であった「因果関係の正確な識別」に対して本研究課題で開発した技術をベースとした手法を用いることで、当初予定通りの成果をあげている。なお、本研究課題における分析に際しては、データの制約からこれまで十分な研究が行われていない未上場企業を対象としたデータを大量に用いている。こうした大規模データの活用と適切な実証分析手法の開発・活用により、特定の企業ダイナミクス（例：倒産）に対して上記のネットワーク要因がcausal effectとして特に大きな役割を示すことを確認するなど、新たな知見も得ている。平成30年度においては、上記の研究成果を研究論文として取りまとめており、令和元年度に予定しているより進んだ研究成果の取り纏め、国内学会及び研究機関での報告、海外学会への投稿に向けた準備が予定通り進捗している。なお、本研究の実施に際しては、海外の大学に所属する研究者との共同研究関係を構築しており、研究成果の幅広い対外公表を念頭に置いた研究プロジェクトの運営に努めているほか、最終的な研究成果物のとりまとめに至る過程で様々なアドバイスを内外の研究者から受けることが可能である。
第二に、本研究課題で開発した技術を基に、特許出願（【発明の名称】企業情報処理装置、学習用データセットとその生成方法、学習済みモデル、企業のイベント予測方法及び予測プログラム）を実施したほか、同技術を用いた産学連携プロジェクトの実施にも取り組んでおり、当初の計画を超えた研究成果が実現されている。
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| 今後の研究の推進方策 |
上述の通り、平成30年度においては、平成29年度までの研究成果を活用することで、本研究課題の主たる研究テーマと直接的に対応する研究成果を上げることが出来た。
令和元年度においては、本研究の重要な研究テーマである「企業の有する取引関係が企業ダイナミクスへ与えるcausal effect」を明示的に検証した結果を内容とする学術論文を国内外の研究セミナーや学会などで報告した上で、査読付き英文ジャーナルへ投稿するほか、同研究の成果を用いた産学連携プロジェクトを引き続き推進する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
令和元年度における人件費・謝金として、同年度分として請求した助成金と併せて使用することを予定している。
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