Predicting the "gains from trade" using AI technology in the agricultural sector

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本研究の開始から２年目となる2022年度は，主に貿易自由化の政策シミュレーションでキー・パラメータとみなされている代替の弾力性を中心とした需要の諸弾力性について，国内外の文献を整理し，得られた点推定値がいかなる要因によって説明されるかという点に主眼を置いて研究を進めた．とりわけ，国際的な学術雑誌では日本を対象国とし，かつ農産物を財として諸弾力性の推定を試みた論文がほとんどみられず，一方で国内のローカル誌では毎年様々なジャーナルでそれらの値が報告されている．これらの日本語で記述された研究成果をグローバルに共有する意義は大きいため，国内の文献を中心に諸弾力性値を被説明変数，他の要因（需要推定の際にトレンド項をいれているか，特定の期間のショックに対するダミー変数を入れいているか，分析期間はどのくらいか，需要関数の積分可能性に関する検定を行った結果はどうか，など）を説明変数としたOLS推定によるメタな分析を試みた．未だ限られた文献を対象にしかできず思うような結果が得られなかったが，サンプル・サイズを大きくすることで，より有益な結果が期待できる．なお，本分析の着想は比較的最近出版されたBajzik et al.(2020)が3,500を超える代替の弾力性の推定値についてメタ分析を行い，出版バイアスを考慮した上でおよそ中央値で3.8という結果を報告したことに影響を受けている（しかし，Bajzik et al.では農産品はほとんど含まれておらず日本を対象とした推定もわずかしか含まれていない）．