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持続可能な脱成長地域社会のデザインに向けたエージェントベースの統合地域モデル開発

基于代理的可持续去增长区域社区设计的综合区域模型开发

基本信息

批准号：
22K18075
负责人：
堀啓子
金额：
$ 3万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究は、脱成長社会への移行施策による地域社会の環境・社会・経済的持続可能性への効果を検証するための、エージェント・ベースの統合型地域社会モデルの開発を目的とする。本研究は関連の研究実績がある新潟県佐渡市を対象に、食・エネルギー・ケア(福祉)領域を統合したモデル開発を、①データの収集と分析によるABMの初期値生成とパラメータ設定，②ABMの実装とBusiness As Usual (BAU)ケースのシミュレーション実験による妥当性検証，③脱成長志向の地域施策群のWhat-IF分析と最適な施策導入パターン抽出、の３段階で行う。今年度はモデル開発のためのデータ収集として、過去に佐渡市にて実施された食に関するアンケート調査データ整理と分析、再生可能エネルギー供給ポテンシャルおよび耕作放棄地の空間分布データの収集を行なった。また、マルチエージェントシミュレーションモデルに関する勉強会に参加し、モデル構築のスキルや手順を学んだ。次年度には、既存のデータでカバーできていない内容について、佐渡市民や事業者対象のアンケートにより人々の所得・消費様式・生活時間・社会関係資本・生産様式の調査を行う。収集データを基に、データ指向乱数生成法やベイズ推定手法などを用い、エージェントベースモデルの各種エージェントに付与する属性の初期値の作成や、効用関数および相互作用関数のパラメータ設定を行う。これらのパラメータを用い、第1段階のデータを用いて佐渡市をモデル化した初版のエージェントベースモデルを実装する。

This study explores the possibility and effectiveness of the transitional policies to move away from the growth society and the environment, society, and economy of the local society. The result is a comprehensive regional society that is open to the public. This study is related to the research project of Niigata Prefecture, Sado City, Niigata Prefecture, Sado City, and the Food・European Food (Welfare) Field Integration Project.発を、①データのCollection and analysisによるABMのInitial value generation and setting,②ABMの実installationとBusiness As Usual (BAU) ケースのシミュレーション実験による Certificate of Appropriateness 検, ③The place of growth ambition Domain policy group's What-IF analysis and optimal policy introduction are extracted and implemented in three stages. This year's collection of collections for this year's collection, Sado City's collection of collections, and past surveys of the Sado City collectionタ Organize and analyze, regenerate possible エネルギーSupply ポテンシャルおよびThe spatial distribution of abandoned farming areas データのCollection を行なった.また、マルチエージェントシミュレーションモデルに关すI barely know how to participate in it, and I can learn how to build it with ease. The content of the next year, the existing content of the existing business, and the Sado citizen businessman 対肖ンケートにより人々のIncome, consumption pattern, life time, social relationship capital, production pattern のinvestigation を行う. Collect the データをbaseに, the データ pointing random number generation method やベイズ estimation technique などを用い, and the エージェントベースモデルの each Kind of エージェントに assigns する attribute のInitial value の creation や, utility level および interaction level のパラメータ setting を row う. Sado Cityをモデル化したFirst Editionのエージェントベースモデルを実装する.