2022 Fiscal Year Final Research Report

Microeconometric analysis for causal inference and its applications to EBPM

Research Project

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Project/Area Number	19H01473
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Review Section	Basic Section 07030:Economic statistics-related
Research Institution	Kyoto University
Principal Investigator	Nishiyama Yoshihiko 京都大学, 経済研究所, 教授 (30283378)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	文世一京都大学, 経済学研究科, 教授 (40192736) 人見光太郎京都工芸繊維大学, 基盤科学系, 教授 (00283680) 小西葉子独立行政法人経済産業研究所, 研究グループ, 上席研究員 (70432060) 末石直也神戸大学, 経済学研究科, 教授 (40596251) 柳貴英京都大学, 経済学研究科, 講師 (30754832) 岩澤政宗小樽商科大学, 商学部, 准教授 (50842994)
Project Period (FY)	2019-04-01 – 2023-03-31
Keywords	特定化検定 / 因果推論 / 計量経済分析 / EBPM
Outline of Final Research Achievements	We developed a causal inference method for situations where there is heterogeneity in intervention effects across unknown groups, as well as non-compliance with intervention allocation and network spillovers. We clarified the minimax theory of nonparametric specification tests of the functional form of IV models. We developed an estimation method with low computational burden and asymptotic efficiency where the likelihood function is unknown but the characteristic function is known. The relationship between station spacing and land use along public transport systems was investigated, and a counterfactual analysis was conducted on the effect of changes in spacing on urban compactness. Using big data from POS, the study showed that the seasonality of infection prevention products disappeared with the COVID-19 disaster and that there was a substantial decline in sales of outing-related items, while sales of unrelated items were more affected by the shock of the consumption tax rise.
Free Research Field	計量経済学
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	本研究により、大規模データを用いることが多いミクロ計量分析におけるいくつかの新たな統計手法に関する理論的な解明を行った。特に、近年進歩の著しい因果推論やノンパラメトリックなモデルの特定化検定、またパラメトリックモデルにおいても金融統計において用いられることが多い特性関数ベースの推定の難しい手法の新たな展開が明らかになった。これらは、実証分析に用いることができるとともに、数理統計理論の発展とう学術的意義をもつ。また、実証分析の面では、POSのビッグデータを用いて政策立案に直結する様々な実証研究を行った。特にコロナ禍による消費動向は経済政策策定の根拠となる研究である。