| 研究課題/領域番号 |
23K01377
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
山田 宏 広島大学, 人間社会科学研究科(社), 教授 (90292078)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| キーワード | 重み付き隣接行列 / 空間自己相関 / ギアリーのc / モランのI |
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| 研究実績の概要 |
空間経済学の実証研究(空間計量経済学)は，地点間の結びつきの程度(地理空間情報)を積極的に活用することにその存在意義がある。そうした地理空間情報は重み付き隣接行列として記述され，活用される。しかしその肝心の重み付き隣接行列の設定が難しい。歴史的には，東京都と埼玉県のように地理的に隣接しているかどうかというバイナリ情報を使い重み付き隣接行列は設定されてきた。それで上手くいく場合もあれば，そうでない場合もある。本研究の目的は，重み付き隣接行列を複数の空間データから推定する方法を提案・応用することを通して空間経済学の実証研究を発展させることである。同一地点で観測される複数のデータは地理空間情報を反映した値となっている筈であるというのが本研究の基本的なアイディアである。本年度は，異なる頂点間で観測される空間データの類似度を量る指標である空間自己相関指標に関する研究を行い研究成果が得られた。具体的には，代表的な空間自己相関指標であるモランのIやギアリーのcの性質を解明する研究を行った。研究成果をまとめた論文2編は共に査読付き国際学術誌に掲載された。その他，これらの指標の多変量化にも取り組んだ。モランのIの多変量版を提案した論文を執筆したほか，ギアリーのcの多変量版を提案する研究プロジェクトに着手した。更に，グラフラプラシアンと呼ばれる空間情報を反映した行列を使った空間的分位点フィルタリングに関する研究プロジェクトにも着手した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
空間経済学の実証研究(空間計量経済学)は，地点間の結びつきの程度(地理空間情報)を積極的に活用することにその存在意義がある。そうした地理空間情報は重み付き隣接行列として記述され，活用される。しかしその肝心の重み付き隣接行列の設定が難しい。歴史的には，東京都と埼玉県のように地理的に隣接しているかどうかというバイナリ情報を使い重み付き隣接行列は設定されてきた。それで上手くいく場合もあれば，そうでない場合もある。本研究の目的は，重み付き隣接行列を複数のデータから推定する方法を提案・応用することを通して空間経済学の実証研究を発展させることである。同一地点で観測される複数のデータは地理空間情報を反映した値となっている筈であるというのが本研究の基本的なアイディアである。本年度は，異なる頂点間で観測される空間データの類似度を測る指標である空間自己相関指標に関する研究を行い研究成果が得られた。具体的には，代表的な空間自己相関指標であるモランのIやギアリーのcの性質を解明する研究を行った。研究成果をまとめた論文2編はそれぞれ査読付き国際学術誌に受理された。その他，これらの指標の多変量化にも取り組んだ。モランのIの多変量版を提案した論文は現在査読付き国際学術誌に投稿中である。これらが，おおむね順調に進展していることを示す客観的エビデンスである。また，ギアリーのcの多変量版を提案する研究プロジェクトに着手した他，グラフラプラシアンと呼ばれる空間情報を反映した行列を使った空間的分位点フィルタリングに関する研究成果を国際学会で報告した。これらも研究がおおむね順調に進展していることを示している。
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| 今後の研究の推進方策 |
空間経済学の実証研究(空間計量経済学)は，地点間の結びつきの程度(地理空間情報)を積極的に活用することにその存在意義がある。そうした地理空間情報は重み付き隣接行列として記述され，活用される。しかしその肝心の重み付き隣接行列の設定が難しい。歴史的には，東京都と埼玉県のように地理的に隣接しているかどうかというバイナリ情報を使い重み付き隣接行列は設定されてきた。それで上手くいく場合もあれば，そうでない場合もある。本研究の目的は，重み付き隣接行列を複数のデータから推定する方法を提案・応用することを通して空間経済学の実証研究を発展させることである。同一地点で観測される複数のデータは地理空間情報を反映した値となっている筈であるというのが本研究の基本的なアイディアである。研究計画の初年度は，異なる頂点間で観測される空間データの類似度を測る指標である空間自己相関指標に関する研究を行い研究成果が得られた。今後は，代表的空間自己相関指標の一つであるギアリーのcの多変量版を提案する研究を完成させることに注力する。加えて，それを目的関数に組み込んだ最小化問題について検討する。具体的には，最小化のためのアルゴリズムを考えるほかその妥当性を吟味することを計画している。あわせて，空間自己相関指標や空間データのフィルタリングに関する関連研究も進める。
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