Development of spatial autoregressive stochastic frontier models and research on the effects of industrial agglomeration

空间自回归随机前沿模型发展及产业集聚效应研究

基本信息

  • 批准号:
    19J12648
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.47万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2019
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2019-04-25 至 2021-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究は,産業集積の外部性の存在等から生じる生産活動の空間的相互依存関係を考慮した生産性・効率性分析手法を開発し,産業集積の効果について分析しようとするものである.課題研究1年目である本年度は,統計モデルの開発を中心に研究を行った.計量経済学的な生産性・効率性の分析手法である確率フロンティアモデルの既存モデルでは,空間依存と非効率性の決定要因が同時に存在する場合,一致推定量が得られない.単純に空間計量経済学の空間自己回帰(SAR)モデルの構造を確率フロンティアモデルに導入したモデル(空間自己回帰確率フロンティアモデル)では,空間依存度の過大推定を導くと考えられる.よって本研究では,空間依存と非効率性の要因の存在を考慮したより正しい生産性の分析手法を提供した.具体的には,非効率性の要因モデルを導入した空間自己回帰確率フロンティアモデルを開発し,内生的な被説明変数の空間ラグ項に対処した最尤推定法を提示した.また提案モデルの妥当性を示すために,製造業のデータで生産関数を推定し,既存モデルと比較した.実証分析の結果,統計学的に提案モデルが支持され,我が国の製造業の生産活動は地理的に近接している生産者間で相互依存関係であることが示された.このことは産業クラスター政策といった産業集積促進政策を支持するものである.研究成果を纏めた単著論文が査読付学術誌『Japan and the World Economy』に掲載された.提案モデルは,個票データの利用や空間重み行列の工夫によって生産性向上を導く最適な集積形態といったさらなる有用な分析が可能であると考えられる.また,内生的な説明変数(インプットや非効率性の要因変数)が存在する場合における確率フロンティアモデルの推定方法に関する研究も実施し,研究成果を纏めた単著論文が査読付学術誌『Economics Bulletin』に掲載された.
This study は, industry product の の externality exist such as か ら raw じ る production activities の spatial interdependence masato is を consider し た, productive working permeance analysis technique, を open 発 し, industry set product の unseen fruit に つ い て analysis し よ う と す る も の で あ る. The research project for the first year: である this year:, statistics: モデ に, development: を center に, research: を, った. Measuring 経 済 learn な の analysis technique, productive services, permeance で あ る probabilistic フ ロ ン テ ィ ア モ デ ル の existing モ デ ル で は, spatial dependence と の decided by が に exist at the same time the unseen permeance す る occasions, consistent estimator が must ら れ な い. 単 pure に space measuring 経 済 himself back to learn の space 帰 (SAR) モ デ ル を の structure of probabilistic フ ロ ン テ ィ ア モ デ ル に import し た モ デ ル (space yourself back 帰 probabilistic フ ロ ン テ ィ ア モ デ ル) で は, space too much dependency の presumption を guide く と exam え ら れ る. Youdaoplaceholder0 In this study, で で, spatial dependence と inefficiency <s:1> depends on the existence of を, <s:1> たよ, <e:1>, positive <s:1>, and productive <s:1> analytical methods を provide た. Specific に は, の will rejoice in the unseen permeance モ デ ル を import し た space themselves back 帰 probabilistic フ ロ ン テ ィ ア モ デ ル を open 発 し, endogenous な was instructions - several の space ラ グ item に 処 seaborne し た the presumption of law especially を prompt し た. ま た proposal モ デ ル の justice を shown す た め に, manufacturing の デ ー タ で production number of masato を presumption し, existing モ デ ル と compare し た. Be の certificate analysis, statistics に proposal モ デ ル が support さ れ, I の の が countries manufacturing production activities は geographic に nearly meet し て い る で between manufacturers interdependence masato is で あ る こ と が shown さ れ た. The industrial <s:1> ラスタ ラスタ policy と った った industrial agglomeration promotion policy を support する <s:1> である である. the research results were published in the academic journal "Japan and the World Economy" に. Proposal モ デ ル は, a ticket デ ー タ の use heavy み ranks の や space time に よ っ て productive を guide く optimal な set up product form と い っ た さ ら な る が な analysis may be useful で あ る と exam え ら れ る. ま た, endogenous な - number (イ ン プ ッ ト や の will rejoice in the unseen permeance variations) exist が す る occasions に お け る probabilistic フ ロ ン テ ィ ア モ デ ル presumption の way に masato す る research も be し, research を bound め た 単 が check the paper 読 pay academic ambition "Economics Bulletin" に first white jasmines load さ れ た.

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Endogenous Inputs and Environmental Variables in Battese and Coelli's (1995) Stochastic Frontier Model
Battese 和 Coelli (1995) 随机前沿模型中的内生输入和环境变量
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0.6
  • 作者:
    古文英;Takahiro Tsukamoto;山野上麻衣;古文英;Takahiro Tsukamoto
  • 通讯作者:
    Takahiro Tsukamoto
A Spatial Autoregressive Stochastic Frontier Model for Panel Data Incorporating a Model of Technical Inefficiency
结合技术低效率模型的面板数据空间自回归随机前沿模型
  • DOI:
    10.1016/j.japwor.2018.11.003
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    古文英;Takahiro Tsukamoto
  • 通讯作者:
    Takahiro Tsukamoto
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塚本 高浩其他文献

公的統計の疑似的なミクロデータの作成・提供方法に関する研究
官方统计伪微观数据制作与提供研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Tingchang Liang;Toshihiko Souma;and Jing Zhang;福田紫;高部勲;梁庭昌・張せい・相馬敏彦;高部勲;髙井 駿;塚本 高浩;髙井 駿;高部勲;高藪広隆;高部勲
  • 通讯作者:
    高部勲
秘匿性・安全性を考慮した統計的マッチングの手法による複数データの結合
使用考虑机密性和安全性的统计匹配方法组合多个数据
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Tingchang Liang;Toshihiko Souma;and Jing Zhang;福田紫;高部勲;梁庭昌・張せい・相馬敏彦;高部勲;髙井 駿;塚本 高浩;髙井 駿;高部勲
  • 通讯作者:
    高部勲
Spatial Stochastic Frontier Models
空间随机前沿模型
  • DOI:
    10.18999/ecos.70.4.191
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Tingchang Liang;Toshihiko Souma;and Jing Zhang;福田紫;高部勲;梁庭昌・張せい・相馬敏彦;高部勲;髙井 駿;塚本 高浩
  • 通讯作者:
    塚本 高浩
純資産価値モデルと会計利益モデルに基づいた退職給付会計の検討
基于资产净值模型和会计利润模型的退休福利会计思考
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Tingchang Liang;Toshihiko Souma;and Jing Zhang;福田紫;高部勲;梁庭昌・張せい・相馬敏彦;高部勲;髙井 駿;塚本 高浩;髙井 駿
  • 通讯作者:
    髙井 駿
製造業サプライチェーンの環境効率性分析と構 造変化が与える影響分析
制造业供应链的生态效率分析和结构变化的影响分析
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Tingchang Liang;Toshihiko Souma;and Jing Zhang;福田紫;高部勲;梁庭昌・張せい・相馬敏彦;高部勲;髙井 駿;塚本 高浩;髙井 駿;高部勲;高藪広隆
  • 通讯作者:
    高藪広隆

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  • 发表时间:
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生産性スピルオーバーの波及経路の解明:空間確率フロンティアモデルの開発と応用
阐明生产力溢出的传播路径:空间随机前沿模型的开发与应用
  • 批准号:
    23K12481
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.47万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
スパースモデリングの応用による計量経済学的な生産性ホットスポット検出手法の開発
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    2021
  • 资助金额:
    $ 1.47万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
Development and Applications of Spatial Econometric Models
空间计量经济模型的发展与应用
  • 批准号:
    20J30006
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 1.47万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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