共同研究・競争的資金等の研究課題

2021年度は、まずKDDI Location Analyzerを購入し、データセットを構築した。はじめに、観光庁の観光地域経済調査を基に観光地リストを作成し、地図データベースを用いて主要観光施設をリストアップした。このリストとKDDI Location Analyzerを用いて観光施設訪問者属性パネルデータセットおよび、観光施設併用者数パネルデータセットの二つの基となるデータの収集を完了した。更に、観光客の行動を説明する変数として重要となる観光地周辺のホテル滞在者数とホテルの属性や観光スポットの属性等のデータを収集した。個々のホテルレベルでの訪問者データは,KDDI Location Analyzerを用いて収集することが技術的に困難であるため、ホテル群を用いてホテルクラスターを形成した。都市部では観光スポット間の距離と観光スポット訪問者数に相関が見られないのに対し、都市部ではない地域では観光スポット間の距離と観光スポット併用者数に負の相関が確認された。 現在は観光需要モデルの構築と共にデータ整理作業を進めている。観光需要モデルを構築する上で、観光スポット間と観光スポットーホテル間の距離が外部性を生み出す重要な要因となる。訪問客は時間的、金銭的な制約の中、どのホテルに宿泊し、どの観光スポットを見て回るか意思決定するという経済モデルを構築中である。データ整理に関しては、ホテルレベルの属性データをホテルクラスターレベルに集計し、併用者数パネルデータセットと紐づける作業中である。

グローバルな生産ネットワークをモデル化し、生産技術の世界的伝播や貿易費用の低下が産業集積や貿易構造に与える影響を定量的に測るのが本研究の課題である。本年度は、関連するこれまでの研究をまとめつつ、引き続きその目的に向かって研究を進めた。 古澤（研究代表者）は、日本企業の取引相手先データを用い、オフショアリングが国内取引ネットワークに与える影響について理論的・実証的に検証を進めた。 また、石川（研究分担者）とともに、グローバルな生産拠点展開を左右する各国の法人税制度を理論的に分析し、大国は 自国企業のトランスファー・プライシングを許容することにより社会厚生を増大させる可能性があることを発見した。石川は、さらに、輸送費と各国の貿易政策について、重要な理論的検証を行い、実証研究にも着手した。杉田（研究分担者）は、古澤とともに、国際産業連関表と多国間モデルを用いて、国際生産ネットワーク拡大によるマクロ経済リスクの変化を構造推定する手法を開発し、データを整備した。また、国際的運送企業の輸送個票データについて、住所情報をGoogle map APIにより整備した。村田（研究分担者）は、産業集積や知識のスピルオーバーの局所化分析に関して、局所線形密度推定に基づいた局所化検出法を開発した。さらに，米国特許データを用いて知識のスピルオーバーの局所化を検出した。Michal Fabinger（研究分担者）は、国家間の距離が貿易量に過度に影響を与えるというパズルを解き明かす新たな理論を構築した。冨浦（研究分担者）は、日本の事業所レベルのデータを用いて、輸出事業所と輸出していない事業所との生産性格差が、産業が集積する中核的な地域に比べ周辺地域では 有意に大きい傾向があることを見出した。また、日本企業ミクロデータを用いた実証分析の成果を整理し、著書としてとりまとめた。

(研究課題1) 共同研究者の一橋大学経済研究所手島健介准教授とともに、墨米企業間貿易取引日次データを作成した。メキシコ自治工科大学に専用のワークステーションサーバーを構築し、墨米企業間貿易取引年次データを日次データへ変換した。リサーチアシスタントとともに、メキシコ道路網GISデータを整備し、メキシコ市町村間の道路距離と平均所要時間の計測を行なった。整備された道路ネットワークデータとメキシコ市町村・月別の麻薬戦争死者数データに接続した。 (研究課題2) リサーチアシスタントと共同研究者のシンガポール経営大学Amanda Jakobsson助教授とともに、DHL航空輸送データの整備を行なった。輸出企業・輸入企業について、企業名・住所・顧客番号を整備し、同一企業について集める、いわゆる名寄せを３ステップで行う。第1に、DHL航空輸送データとOrbisデータの企業名・住所情報の表記ゆれをGoogle map APIを用いて統一する。第2に、DHL航空輸送データとOrbisデータから一部データを1%無作為抽出し、リサーチアシスタントが二つのデータを企業名と住所についてマッチさせる。第3に、第2ステップのマッチの結果を用いて、残りのDHL航空輸送データとOrbisデータを自動でマッチさせる機械学習AIプログラムを構築する。2019年度補助金の計画として、第1ステップまで完了した。Jakobsson助教授と機械学習AIのアルゴリズムの検討を行なった。Jakobsson助教授とストックホルム経済大学Richard Friberg教授とともに分析手法の開発を始めた。