当サイトは、「エビデンスベース・ポリシーに向けた高解像消費データ分析」プロジェクトの研究趣旨や研究成果などを公開するためのウェブ上のプラットフォームです。

本プロジェクトは、エビデンスベース人間科学を支える知識インフラとして、人々の消費行動に関する高解像のデータを活用した様々な経済分析を行い、その成果を広く内外のエビデンスベース人間科学の研究に供するとともに、データの高度化に適応するため、人文・社会科学と情報工学の分析手法を融合させた新たな計量社会分析の手法を模索することを目的としています。

本研究は,エビデンスベース人間科学(*)の確立に向けた取り組みの一環として,ビッグデータを活用した研究のための知識インフラを社会に提供するものです.本研究は,科研費補助金・基盤研究(A)(平成28年度〜32年度,課題番号:16H02015,研究代表者:矢野誠(京都大学経済研究所教授)の助成の下で推進されています.

近年,加速度的に高性能化する情報通信技術とセンシング技術を背景に,社会の様々な領域でビッグデータの蓄積が急速に進んでいます.こうしたデータの蓄積は,企業や個人などのミクロの行動様式と経済成長などのマクロの動きとのダイナミズムに接近する好機を提供するという点で,エビデンスベース人間科学の発展にとって重要な意義を有しています.

ミクロとマクロのダイナミズムは人文・社会科学の古典的テーマの一つであるにもかかわらず,従来のデータの解像度では十分な解明がなされてきませんでした.たとえば経済学では,1970 年代以降,マクロ経済の動きを消費者や企業の行動原理から説明する“ミクロ的基礎付け”が論じられてきました.これらの理論では,期待形成や情報環境の様態などについて独自の仮定を置くことで,消費者や企業の行動がマクロ経済の動きにどうつながるかを説明しようとしますが,当時のデータでは,これらの仮定のどれが,どのような環境でどの程度妥当であるかを実証することは困難でした.大規模ミクロデータを活用すれば,マクロ経済の動きがどのタイプの消費者や企業の行動にどう影響するか,そうした行動が集積することで経済全体の動向にどのような影響が及ぶかを解明することも射程に入れることができます.

しかし,エビデンスベース人間科学がこうした機会を十分に活用するためには,少なくとも以下の2つの点での対応が急務です.

第一に,民間企業が収集・蓄積したデータを幅広い研究者が活用できる環境の整備が不可欠です.公統計の管理を担ってきた政府などの公共機関と異なり,ビッグデータ収集・蓄積の担い手である民間企業にはこれを公開するインセンティブが限られています.とりわけ,本格的なIoT・人工知能時代の到来を前に,データ保有の戦略的価値はますます高まり,企業の競争上の地位に直結しかねない状況すら生じています.エビデンスベース人間科学の発展のためには,企業の置かれたこうした状況を踏まえた上で,一次データに関する機密の保持や汎用性の高い二次データの構築・公開などを通じ,幅広い研究者がビッグデータの利点を享受できる環境を整備することが重要です.

第二に,データの高度化に適合した新たな計量社会分析の手法を体系化することが急務です.とりわけ,計量経済学など従来の人文・社会科学の分析手法と機械学習をはじめとする情報科学の分析手法とを融合した新たな手法を確立することが極めて重要です.その際,構造モデルを現実に適用する演繹的な視点と,データから特性を引き出す帰納的な視点との往復により,両者の長所を活かした頑強な手法の形成が期待されます.

以上を踏まえ,本研究では,エビデンスベース人間科学を支える知識インフラとして,人々の消費行動に関する高解像のデータを活用した様々な経済分析を行い,その成果を広く内外のエビデンスベース人間科学の研究に供するとともに,データの高度化に適応するため,人文・社会科学と情報工学の分析手法を融合させた新たな計量社会分析の手法を模索することを目指します.

(*)エビデンスベース人間科学とは,数量的・統計的データに基づいて人と社会の関係を分析しようとする学問領域を指します.

(1)消費者効用の時系列分析

構造モデルを用いて選好パラメータの推計を行い,製品毎・製品グループ毎に選好構造の時系列的な変化を明らかにするとともに,当該パラメータを製品バーコードレベルの購買履歴に当てはめ,効用水準の日次レベルでの推移を算出する.また,こうした選好構造や効用水準の変化が,消費者の属性や購買パターンに基づくクラスタによってどのように異なるのか,政策変化や自然災害などのマクロな事象がどのような影響を及ぼしているのかなどを分析する.

(2)製造物瑕疵の波及効果の分析

食品偽装などの製造物瑕疵による消費者の購買行動への影響を検証する.具体的には,製品バーコード・レベルの購買履歴データから瑕疵発覚前後の当該製品及び関連財(当該製造事業者の他の製品や他の製造事業者の代替的な製品)の価格や消費量の変化を抽出するとともに,構造モデルを用いて背後にある選好パラメータの変化等を推計し,当該製品・事業者・製品グループ全体への影響やその回復,他の製品・事業者・製品グループへの代替がどのように生じるのかを分析する.また,消費者の当該事業者・製品グループに対するリスク認識や支払意思がどのように変化したのか,瑕疵発覚前後の購買行動にかかるinertiaはどの程度かなどについて分析する.

(3)政策の不確実性と消費行動の分析

経済産業研究所の協力の下,日本の政策不確実性指数(Japan Economic Policy Uncertainty Index)の日次レベルの推移を算出し,財政政策や金融政策などのマクロ経済政策の不確実性が消費者行動や選好構造,効用水準の時系列的な推移にどのような影響を与えているのかを分析する.

(4)消費のソーシャル・ネットワーク分析

同じ商品を嗜好・探索し,同じ商品を購入するという消費行動を辺,個々の消費者を頂点とした社会関係をグラフ化した消費のソーシャル・ネットワークを構築・分析する.ネットワークの構造を分析することにより,消費者の選好の多様性とそれに対応した市場の多様性を定量的に把握することが可能となる.

(5)その他

東日本大震災が消費行動や選好構造に及ぼした影響の分析,消費税の税率引上げや金融政策の変化が消費行動や選好構造に及ぼした影響の分析,環境配慮製品を購入するグリーンコンシューマーの分析,使用期間の異なる財を組み込んだ消費者行動モデルの構築などを行う.

(1)研究代表者

・ 矢野  誠(京都大学経済研究所教授,経済産業研究所所長)

(2)研究分担者

・ 佐藤 正弘(東北大学大学院国際文化研究科准教授)

・ 太田  塁(横浜市立大学学術院国際総合科学群准教授)

・ 鎗目  雅(東京大学公共政策大学院客員准教授)

(3)研究協力者など

・ 栗原  聡(電気通信大学情報システム学研究科教授)

本プロジェクトに関するお問い合わせは、以下の担当までお願いします。

contact(at)intergreen.jp (佐藤)