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

使用人工智能技术预测农业领域的“贸易收益”

• 批准号: 21K14930
• 负责人: 佐藤 秀保
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: Toyo University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K14930/
• 关键词: 農産物貿易; 自由貿易協定; 代替の弾力性; メタ分析; 貿易の利益; 応用一般均衡分析; 機械学習; 国際貿易

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）．

From the beginning of this study to the end of 2022, the main policy of trade liberalization is to replace the central and necessary forces, and the domestic and foreign literature is collated to obtain the estimated value of the key factors. The international academic journals are aimed at Japan, and the agricultural products are estimated to be of various strengths. On the one hand, the domestic academic journals are aimed at Japan, and the annual reports are reported. The Japanese language description of the research results has a common significance, and the domestic literature center has a number of strength values, which are explained in detail.(When the estimation is required, the number of entries for a specific period of time is required, the analysis period is required, and the integration possibility of the required number is required.) Unlimited literature on the subject, the results are expected. Bajzik et al. (2020) Bajzik et al.(2020) Bajzik et al.