都市集積と地域経済圏の同定
完了
高橋 孝明
<p>本研究では、多地点立地空間を前提とした経済集積理論を再構築して計算可能性を高め、実経済における地域間変動が、主として内生的な集積メカニズムにより説明できることを示す。具体的には、都市の規模・位置・産業構造が、都市規模分布の冪乗則を伴う空間的なフラクタル構造で特徴づけられるなど、国や地域によらない普遍的な平衡状態を実現している事実を日米のデータを用いて実証し、その平衡構造を、理論モデルを用いて、内生的メカニズムのみによって質的に再現する。また、輸送網整備やリモート通信技術の向上に伴う距離摩擦の減少など、外生的要因の変化に伴う平衡状態の変化も、経済集積理論における比較静学の結果に基づいて説明・予測可能な部分が大きいことを、日本のデータを用いて示す。さらに、応用数学において蓄積された知見を取り入れて、複数均衡の可能性を考慮した安定均衡のモンテカルロシミュレーションにより、複数の安定均衡が共有する一般的な性質に注目した、確率的な反実仮想実験を行う。統計予測モデル分析では、機械学習の手法を取り入れて、実証された都市・産業の空間分布における秩序や、理論モデルにおける比較静学の結果を推定に反映した、統計モデルの構築を試みる。例えば、日本の過去50年の高速交通網整備と都市成長の関係をデータから学習することにより、交通網構造の変化が各都市の成長・衰退に及ぼす効果についての予測を可能にする。</p><p>In this project, we rebuild the theory of economic agglomeration in the context of many-location geography. Depending on the spatial scale of the region in question, we utilize appropriate techniques, such as discrete Fourier transformation for an economy with many cities and potential game for business-district formation within a city, to obtain formal results on the generic equilibrium properties.In numerical analyses, the techniques of applied mathematics such as numerical bifurcation theory and the merit-function approach enable us to conduct systematic simulations and Monte-Carlo sampling of stable equilibria. We then replicate the structural regularities (e.g., a spatial fractal structure associated with power laws for city size distribution) that are observed in different parts of the world as generic properties of the simulated multiple equilibria.Our theory and numerical methods are taken to the counterfactual analyses and future forecasting using structural and statistical-forecasting models.We are particularly interested in the impact on the growth and decline of individual cities by introducing Linear Shinkansen (superconducting-maglev train) and the improvement of remote-communication technology. In statistical forecasting using machine learning, we attempt to incorporate the structural regularities concerning the size and spatial distribution of cities and their industrial structure to predict the growth and decline of individual cities.</p>
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森知也 / 京都大学経済研究所
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擬似人流・人口属性データ 北海道データセット
擬似人流・人口属性データ 青森県データセット
擬似人流・人口属性データ 岩手県データセット
擬似人流・人口属性データ 宮城県データセット
擬似人流・人口属性データ 秋田県データセット
擬似人流・人口属性データ 山形県データセット
擬似人流・人口属性データ 福島県データセット
擬似人流・人口属性データ 茨城県データセット
擬似人流・人口属性データ 栃木県データセット
擬似人流・人口属性データ 群馬県データセット
擬似人流・人口属性データ 埼玉県データセット
擬似人流・人口属性データ 千葉県データセット
擬似人流・人口属性データ 東京都データセット
擬似人流・人口属性データ 神奈川県データセット
擬似人流・人口属性データ 新潟県データセット
擬似人流・人口属性データ 富山県データセット
擬似人流・人口属性データ 石川県データセット
擬似人流・人口属性データ 福井県データセット
擬似人流・人口属性データ 山梨県データセット
擬似人流・人口属性データ 長野県データセット
擬似人流・人口属性データ 岐阜県データセット
擬似人流・人口属性データ 静岡県データセット
擬似人流・人口属性データ 愛知県データセット
擬似人流・人口属性データ 三重県データセット
擬似人流・人口属性データ 滋賀県データセット
擬似人流・人口属性データ 京都府データセット
擬似人流・人口属性データ 大阪府データセット
擬似人流・人口属性データ 兵庫県データセット
擬似人流・人口属性データ 奈良県データセット
擬似人流・人口属性データ 和歌山県データセット
擬似人流・人口属性データ 鳥取県データセット
擬似人流・人口属性データ 島根県データセット
擬似人流・人口属性データ 岡山県データセット
擬似人流・人口属性データ 広島県データセット
擬似人流・人口属性データ 徳島県データセット
擬似人流・人口属性データ 香川県データセット
擬似人流・人口属性データ 愛媛県データセット
擬似人流・人口属性データ 高知県データセット
擬似人流・人口属性データ 福岡県データセット
擬似人流・人口属性データ 長崎県データセット
擬似人流・人口属性データ 大分県データセット
擬似人流・人口属性データ 沖縄県データセット
擬似人流・活動データ 山口県データセット
擬似人流・活動データ 佐賀県データセット
擬似人流・活動データ 熊本県データセット
擬似人流・活動データ 宮崎県データセット
擬似人流・活動データ 鹿児島県データセット
擬似人流・集計結果 メッシュ人口データセット
擬似人流・集計結果 リンク交通量データセット
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