| 研究実績の概要 |
初年度となる2021年度は主に①分析のための環境構築，②自由貿易協定締結に伴う「貿易の利益」推計のための機械学習（ML）用，および経済理論をベースとした計量経済学的方法による主要パラメータ推定用のデータの整備，および③国際経済学における実証研究を中心とした先行研究のレビューを行った．
①について，本研究では各国の農産物・食品に関するバイラテラルな時系列貿易データなどの大規模なデータに対し効果的に機械学習（ML）の方法を適用するため．そのために十分なスペックのワークステーションを設置し，WSL（Windows Subsystem for Linux）・UbuntuにおけるPythonの利用準備を進めた．②について，メインのMLをベースとした分析の比較対象となる，経済理論に基づく貿易モデルを援用したシミュレーション分析で採用される主要パラメータ（特に国産品・輸入品間の代替の弾力性）の推定を進めるため，輸入農産物の財カテゴリに対応する国産農産物（牛肉，豚肉，鶏肉，バター，チーズ，脱脂粉乳など）の需給表を作成した．③について，国際経済学分野におけるMLの適用に関する諸研究（Gopinath et al., 2020; Breinlich et al., 2021; Nummelin & Hanninen, 2016; Yildirim et al., 2014など）や貿易の利益に関する諸研究（Alessandria et al., 2021; Krolikowskia & McCallum, 2021; Giri et al.; 2021など），およびトレード・コストに関する諸研究（Anderson et al., 2018; Chaney, 2018）など最新のものを整理したが，「貿易の利益」の推計への直接的なMLの適用は確認されなかった．
|
