2023 年度研究成果報告書

統計改革を反映したGDP予測ービッグデータを利用したナウキャスティング

研究課題

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研究課題/領域番号	19K01680
研究種目	基盤研究(C)
配分区分	基金
応募区分	一般
審査区分	小区分07040:経済政策関連
研究機関	跡見学園女子大学
研究代表者	山澤成康跡見学園女子大学, マネジメント学部, 教授 (50348166)
研究期間 (年度)	2019-04-01 – 2024-03-31
キーワード	統計改革 / 県内総生産 / 経済統計 / EBPM
研究成果の概要	都道府県別の月次実質GDPを作成し、新型コロナウイルスの感染拡大期の緊急事態宣言の影響について分析した。月次実質GDPは鉱工業生産指数、第3次産業活動指数などの生産面から推計した。もう一つのアプローチとして、景気動向指数から実質GDPを推定する方法を考案した。景気動向指数と実質GDPは共和分の関係があることを実証して、その長期的関係を利用した。統計改革に関しては、分配GDPや法人企業統計の速報化について分析を行った。公務員の統計リテラシーを向上するために、総務省、財務省、経済産業省などで講義をし、それを動画や著作「回帰分析で学ぶ計量経済学ーエクセルで読み解く経済のしくみ」として発表した。
自由記述の分野	経済政策
研究成果の学術的意義や社会的意義	各都道府県が発表する県内総生産は発表が遅くしかも年次統計である。現状では作成してもあまり活用されていない。このため、本研究で提案した、発表が早く、月次で推定できる「都道府県別月次実質GDP」は、県内総生産を補完するものとして社会的意義がある。特に、新型コロナウイルスの感染拡大期や東日本大震災などの災害時は、日本全体の統計ではあまり意味がなく、都道府県別で迅速に発表されてこそ意味を持つ。学術的には、機械学習の手法であるクラスター分析を使ったり、緊急事態宣言の効果を調べるために、人流データや感染データを使ったりしたとに意義がある。