2020年8月

2020年8月3日 環境グループ

こんにちは!西立野ゼミ環境グループです。

夏休みに入り初めての対面形式でゼミ活動を行いました。細心の注意を払って大学のキャンパスで活動をできたことに感謝です。

今回のゼミでは①検証する仮説を明確にすること、②推計モデルを提示することを目標に各グループで研究を行いました。

環境グループの検証する仮説は「補助金が太陽光発電の普及を促進させた」です。

環境グループのデータセットの収集は昨年の変数のブラッシュアップと新たに追加する変数を見つけてくる作業になります。

変数の有無を考える作業は初め、難しいですが、メンターの先輩に教えてもらいながら興味深さを味わってる最中です。

 

対面で研究を行えることに感謝しながらゼミ活動を楽しんで進めていきたいと思います。

最後まで読んでいただきありがとうございました。

 

2020年8月3日 貿易グループ

こんにちは。貿易グループです!

今回のゼミは初めての対面形式で行われました。

大学の協力の元、細心の注意を払い対面でのゼミ活動を行うことができ、オンラインとは大きく違った密度の濃い時間を過ごすことができたように感じます。

私たち貿易グループは、今回先行研究を読み込み仮説を明確にするチームとデータ分析チームに分かれ、それぞれ活動を行いました。

私たちがデータ分析に用いるのはSTATAというソフトです。これを用いてデータの加工から分析まで行います。

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私はデータ分析チームなのですが、今回は分析のファーストステップとしてデータセットを作成する方法をメンターの先輩から教わりました。

プログラミングのようにコードを入力しデータの加工を行うのですが、コードの入力だけでデータが勝手にきれいに整理されていくのが面白かったです。

これから様々なコードを覚え、早くSTATAの使い方をマスターしたいです。

これからSTATAを使い分析を進めていくことがどんどんと楽しみになりました。

今回は対面でゼミ活動を行うことができましたが、次回も次々回も対面で行えるように今の状況が収拾していくことを祈ります。

ここまで読んでいただき、ありがとうございました!

  • 投稿者:
  • 投稿日時:2020/8/5 14:02

2020年8月3日 交通グループ

こんにちは、西立野ゼミ交通グループです。
本日の活動内容をご報告させていただきます。

本日は、今年度初のキャンパス内で活動を行いました!コロナウイルスが蔓延し、オンラインでの授業が続く中、関学でも初の試みだそうです。マスク、消毒、換気などの予防策を徹底し、細心の注意を払って実施しました。

今週からは新しい内容に入り、第3章の研究の主軸となるデータと理論の分析に入っていきます。わたしたちのグループは、先行研究を読み込んだことで、海外で実施された多様な政策とその結果について理解を深めることができました。中には、大気汚染の改善をもたらした政策から、悪化させた政策など様々な結果がみられ、必ずしも政策が効果をもたらすわけではないことが判明しました。そこで私たちの班は、これから研究対象である1都3県条例が大気汚染の改善に効果があったのかを細かい時間値データを使用し、分析していきます。

わたしたちは分析手法として、差の差分析を利用します。差の差分析とはある政策について、導入された地域とそうでない地域の導入前後を比較し、効果を検証する分析法です。

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そのためのファーストステップとして、差の差分析について理解する必要があります。これからの礎となる分析手法についてしっかりとマスターし、充実したデータを作成できるように頑張ります!

本日はここまでです。最後までご覧いただき、ありがとうございました!

  • 投稿者:
  • 投稿日時:2020/8/4 9:14

2020年7月27日 貿易グループ

こんにちは、貿易グループです。

今週は4限に教科書第3章15節「複数の説明変数を一気に分析する重回帰分析」についての発表と、各研究グループによる先行研究内容とそれらに基づいた自分たちの研究の位置付けについての発表を行いました。研究の位置付けについては、これまでの研究で明らかになっている事となっていない事を理解し、よりユニークな視点からテーマについて考え前例のない研究を構成できるかが重要になってきます。

ここでは教科書15節に出てくる「重回帰分析」について少し説明をします。

回帰分析は量的な説明変数が増えれば増えるほど、アウトカムがどれだけ増えるのかあるいは減るのかという関係性について判断するために用いられます。

OIP

ここで単回帰分析とは、「一つの説明変数とアウトカムとの関連性」を見るためのもので、重回帰分析では「複数の説明変数とアウトカムとの関連性を一気に分析」することが出来ます。

単回帰分析のように、一つの説明変数と一つのアウトカムとの間の関係性だけを分析してしまうと、見落としていた別の要因によって結果が歪められる可能性がある。このような問題に対処する一つの方法が複数のカテゴリーにデータを分割して行うサブグループ解析ですが、これには多くの結果に目を通す必要があったり、誤差が生じやすい等のデメリットがあります。

重回帰分析では、説明変数が質的なものであってもそれらに0か1のダミー変数を使うことで、回帰分析にかけることが出来ます。

ダミー変数を考える際に説明変数のカテゴリーが3つ以上にになったとしてもカテゴリーの数から1引いた数だけのダミー変数を作り、重回帰分析を行うことが出来ます。

5限は各研究グループに分かれて活動しました。貿易グループでは、今回の先行研究の発表のフィードバックを行い先生からのアドバイスを基に、これまでの先行研究から分かっている事とまだ解明されていない事を明確に分けることから行いました。

ここでは1つIs aid for trade effective? A panel quantile regression approach という論文についてこの研究で分かっていることと分かっていないことを挙げます。

Lammersen-blog-figure-1

この研究ではAfTが貿易コストやその他の貿易障害を軽減するかどうかやインフラ支援が輸出パフォーマンスの向上に直接関係しているかをパネルデータ分析を用いて検証しています。結果として、AfT の3つのカテゴリー(AfT_BPC(building production capacity )AfT_EI(economic infrastructure)AfT_TPR (trade policy and regulation ))については効率的に低所得国の輸出拡大に貢献するが、Aid_GBS(global budget)は 輸出拡大に大きく関係しないことが分かりました。一方である種のAfTが輸出の拡大に効果的でない理由の解明や、他の社会的アウトカムとの検証がまだなされていない点であると言えます。

これからも多くの論文を読み込み、あらゆる視点から、研究テーマについて考え、理解を深め、自分たちの研究の意義を高めていきたいと思います。

 

 

  • 投稿者:
  • 投稿日時:2020/8/1 12:43

プロフィール


西立野 修平
<学歴> 2005年 明治大学商学部 卒業 2007年 名古屋大学経済学研究科 修了 2011年 Crawford School of Public Policy, Australian Nat...

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