| 研究課題/領域番号 |
17H02038
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| 研究機関 | 静岡大学 |
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研究代表者 |
李 皓 静岡大学, 情報学部, 准教授 (20411332)
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| 研究分担者 |
笹原 恵 静岡大学, 情報学部, 教授 (40237813)
市川 学 芝浦工業大学, システム理工学部, 准教授 (60553873)
遊橋 裕泰 静岡大学, 情報学部, 教授 (90627374)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 人口推定 / 社会調査 / 地方都市 / エージェントベースモデリング / マイクロシミュレーション |
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| 研究実績の概要 |
本年度はCovid-19の関係で渉外が必要となる研究プロジェクトを推進することが困難となったため、主に研究室内やオンライン中心の研究を行った。
研究の成果として、昨年度実施した社会調査に対する統計分析を行った。性別・年齢。居住地などの一般的なフェースシート項目だけではなく、結婚観や家族観など、市民のパーソナルティーを因子分析やクラスター分析を行った上で、これらの世帯属性や市民属性と結婚・出産・移住の関連性の分析を行った。
以上の統計分析を踏まえて、人口推定シミュレーションのための、自然動態や社会動態を影響を与える市民行動の確率モデルを構築した。離散時間ロジットモデルやニューラルネットワーク・決定木などの機械学習手法を比較した結果、離散時間ロジットモデルは最も予測精度が高いことを明らかにした。構築したモデルを用いて、市民の属性と結婚時期・出産時期・出産人数などを予測するモデルを構築した。
構築した市民行動モデルを、２０１０年国勢調査の統計データに基づいて合成した合成人口個票データに適用し、エージェントベースシ ミュレーションとSA法を融合した新たな手法で人口推定いを行い、２０１５年の人口数と比較、2045年の国立社会保障・人口問題研究所や日本創成会議、自治体独自の人口推定結果との比較を行った。結果として自然動態と社会動態、いずれの誤差も許容範囲であり、より緻密な市民モデルを用いても、既存手法と同等な予測精度を担保できることを明らかにした。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
今年度で実施する予定の以下の５つのサブプロジェクト (1.外国人実態調査、2.子育て支援調査、3.医療の実績データの利用可能性、4.シミュレーションのための環境とプログラム開発、5.人口推定 シミュレーションの実施。)の中には、予定通りに遂行出来ないものがあった。具体的には、調査や外部組織の協力が必要となる１・２・３は、Covid-19の関係で、現地の調査実施は困難であり、医療関係者は多忙になったことにより打ち合わせが難しくなったなどの問題が生じた。
４に関しいては計算機環境の整備や、シミュレーション環境の整備は問題なく行われ、コンピュータ言語のおJavaとPythonでシミュレーションプログラムを開発した。
５に関しては人口数十万規模の複数の自治体の人口推定を行った。
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| 今後の研究の推進方策 |
以下の優先度で研究を推進する。
１．感染拡大の状況に応じて、Covid-19の影響で実施出来なかった調査を実施する。具体的には、1.外国人実態調査、2.子育て支援調査、3.医療の実績データの利用可能性の３点である。
２．構築した人口推定モデルの妥当性を更に検証する。具体的には、比較的に規模の小さい自治体の人口推計データを小地域単位で、複数年度を渡って実データとお比較することで、予測精度を確かめる。
３．推計した人口モデルを用いて、社会保障制度の検証や、Covid-19による産業別の経済影響の推計などの応用研究を推進する。
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