平成22（2010）年度　一般研究２実施報告書

課題番号	22−共研−2017		分野分類			統計数理研究所内分野分類			a
						主要研究分野分類			7
研究課題名	動的生産関数のベイズ的統計分析法とその応用
フリガナ 代表者氏名	キョウ　コウキ 姜　興起				ローマ字		Kyo Koki
所属機関	帯広畜産大学
所属部局	地域環境学研究部門農業経済学分野
職　　名	教授
配分経費	研究費	0千円		旅　費		0千円		研究参加者数		3　人

研究目的と成果（経過）の概要

周知のように、持続的経済成長の実現に向けた政策処方箋の提示はきわめて重要な課題である。こうした現状を鑑み、本研究では、経済成長要因のトレンド推定のベイズ的方法を提案し、従来の方法よりも柔軟なモデリングのもとで厳密な定量分析を行う。
通常、経済成長の源泉は、資本，労働などの生産要素および全要素生産性 (total factor productivity, TFP) に大別される。ただし、資本や労働と異なり、TFPは直接観測できない。したがって、経済成長の実証研究においては、各生産要素の弾力性とともにTFPの挙動を推定することが最も困難かつ重要な課題である。しかし、従来の方法は十分に完成度の高いアプローチとはいえない。むしろ、種々の改良の余地が残されている。本研究の目的は、既存アプローチにおける諸問題を解決するための新規手法の開発とその応用にある。今年度は、これまでの研究成果を踏まえて、モデルの一般化・精緻化および推定法の改良を行い、マクロ経済レベルの分析と併せて産業レベルでの検討も行った。
研究内容の骨子は次のように要約できる。(1) 多くの先行研究ではCobb-Douglas生産関数が利用されている。Cobb-Douglas生産関数は、各変数に関する対数変換のもとで線形モデルとして表現可能であり、モデリング上のメリットをもつ。しかし、誤差分散の不均一性が残るため、頑健な推定値を得ることが難しい。(2) 各説明変数間に高い多重共線性が存在するため、頑健な推定結果を得ることが困難である。(3) 構築したモデルにおける時変パラメータ (TFPと要素弾力性) にしばしば急激な変動を示すため、従来の推定法では十分に対応できない。
上述の困難を克服するため、我々は次のような新規手法を開発した。第1に、CES型の生産関数を基盤としたベイズ的統計モデルを構築する。CES生産関数は、1つの特殊ケースとしてCobb-Douglas 生産関数を含んでおり、モデルの構造上の柔軟性をもつ。しかも、CES生産関数は各変数に関するBox-Cox変換に基づいているため、対数変換よりも分散の不均一性の緩和に有効である。第2に、利用可能な事前情報を積極的に利用し、ベイズ的な推定方法のメリットを活用する。第3に、一括推移の状態空間モデルとそれに付随した状態推定法および2方向フィルタによる粒子平滑化法を提案する。これは、推定の精度と計算の効率性の両面でより優れた方法である。

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

論文発表
(1) Noda, H. and K. Kyo: Regional analysis of the Japanese economy based on Bayesian modeling, Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers, Vol.23, No.2, 2010.
(2) Noda, H. and K. Kyo: Bayesian analysis of the technical change in Japan, Journal of Economic Policy Studies, Vol.7, No.2, 2010.
(3) Noda, H. and K. Kyo, Statistical analysis of the dynamic structure of China’s economic sectors based on Bayesian modeling, Information, Vol.13, No.3, 2010.
(4) Kyo, K. and H. Noda: A new algorithm for estimating the parameters in seasonal adjustment models with a cyclical component, ICIC Express Letters: An international Journal of Research and Surveys, Vol.5, No.5, 2011.
(5) Kyo, K. and H. Noda: A new method for estimating models of seasonal adjustment with AR component (in Japanese), Information, Vol.14, No.1, 2011.
(6) Kyo, K., Noda, H. and G. Kitagawa: A batch sequential approach to state space modeling for trend estimation, ICIC Express Letters: An international Journal of Research and Surveys, 2011 (forthcoming).

学会発表
(1) Noda, H. and K. Kyo: Bayesian analysis of the technical change based on CES production functions, Proceedings of the second European Asian Economics, Finance, Econometrics and Accounting Conference, Beijing, China, 2010.
(2) Kyo, K. and H. Noda: A new algorithm for estimating the parameters in seasonal adjustment models with cyclical component, Fifth International Conference on Innovative Computing, Information and Control，Xi'an , China, 2010.
(3) 姜興起・野田英雄：AR成分付き季節調整モデルのパラメータ推定について，2010年度統計関連学会連合大会，早稲田大学，2010．
(4) 野田英雄・姜興起：経済時系列における循環変動の推定法の提案，日本応用経済学会2010年度春季大会，西南学院大学，2010．

研究会を開催した場合は、テーマ・日時・場所・参加者数を記入してください。

研究参加者一覧
氏名	所属機関
北川　源四郎	統計数理研究所
野田　英雄	山形大学