2 | Carlos Mendez

インドネシアにおけるオークンの法則と空間レジーム：機械学習によるアプローチ

Thu, 28 May 2026 00:00:00 +0000

問いの所在

オークンの法則は、マクロ経済学において最も信頼できる規則性の一つです——産出が成長すれば、失業は減少します。ところが、インドネシアを単一の経済として推定すると、この関係は成り立ちません。その理由は集計にあります。広大で多様な群島は一つの労働市場ではなく、全国平均は逆方向に動く地域同士を静かに打ち消してしまいます。したがって、問うべきはインドネシアでオークンの法則が成り立つかどうかではなく、どこで成り立つのか、ということなのです。

二段階のデータ駆動型アプローチ

著者らは、地理的グループ（たとえば「西部」対「東部」）をあらかじめ課すのではなく、成長と失業の動態が類似する県をデータに分類させ、その動態が空間をどのように波及するかをモデル化します。この枠組みは記述的なものであり——因果効果ではなく、関連性を描き出します。

graph LR
A["<b>ステップ1 — C-Lasso</b><br/>（機械学習）<br/><i>成長と失業のパターンを共有する潜在<br/>レジームへ県を分類する</i>"]
B["<b>ステップ2 — 空間ダービンモデル</b><br/><i>各レジームの反応を直接的（局所的）な<br/>関連と間接的（近隣への波及）な関連へ<br/>分割する</i>"]
A --> B
style A fill:#6a9bcc,stroke:#141413,color:#fff
style B fill:#d97757,stroke:#141413,color:#fff

四つの潜在レジーム

分類器は、行政区分や自然地理を横断する四つの異なるレジームを明らかにします——同じグループに属する県が必ずしも隣接しているとは限りません。それぞれが、成長が労働市場と出会うあり方について異なる物語を語っています。

レジーム	構造的プロファイル	例	オークンの挙動
グループ1	労働吸収型の中心地——大都市、工業地帯、小農プランテーション	ブカシ、北ジャカルタ、マカッサル、メダン	強い、教科書どおり。成長が、局所的にも近隣においても失業の減少と連動する。
グループ2	資本集約型の拠点——資源地帯、機械化された企業農業	バリクパパン、中央ジャカルタ、ジャワ農村部の一部	逆転。より速い成長が、計測されるより高い顕在的失業と並行して進む。
グループ3	移行期の中心地——農業からサービス業へ移行しつつある中核都市	チラチャップ、インドラマユ、マラン	弱い。ベースラインの関連はわずかで、調整は解雇ではなく労働時間を通じて進む。
グループ4	周辺的な市場——薄く孤立した農村の島嶼経済	パプアの遠隔地、東ヌサ・トゥンガラ	無視できる。蔓延するインフォーマル性が、顕在的失業との結びつきを断ち切る。

なぜグループ2では、成長が失業の上昇と連動するのでしょうか。 資本集約型の産業や企業農業が支配的な地域では、成長はしばしば伝統的な農業労働を置き換える機械化を通じてもたらされます。職を失った労働者がインフォーマルな仕事や家族労働を離れ、フォーマルな賃金雇用を探し始めると、彼らは「顕在的失業者」として統計に計上されます。計測される失業は、探索の摩擦やスキルのミスマッチを通じて産出とともに上昇するのであって——成長そのものが雇用を破壊するからではありません。

州レベルでの頑健性

このパターンが県レベルのノイズの産物ではないことを確認するため、著者らはこの枠組みを34の州について再実行します。それは類似した構造を再現し、今度は三つのレジームとして現れます。

多角化された需要豊富な州——急峻なオークン係数 $-0.262$ を持つ、工業と消費の拠点。
農業コモディティの中核地——成長が局所的には「雇用なき」ものだが、近隣への波及を生み出す大規模企業プランテーション。
コモディティ・フロンティアの飛び地——鉱業や重工業に結びついた薄い労働市場で、ほぼ平坦な係数 $-0.033$ を持つ。

空間的波及効果が重要である

労働市場の調整は県境で止まりません。失業の変化は近隣県の間で相関しており（$\rho = 0.135$）、ある場所で生じた成長ショックは隣へと届きます。

局所的な反応を波及効果から切り分けることが、これを可視化します。グループ1では、成長は自県における失業の低下（直接的関連 $-0.112$）とともに、隣県における失業の低下（間接的波及 $-0.077$）とも結びついています。波及効果を無視するモデルは、地域的な勢いが近隣に及ぼす影響のほぼ全体を見落としてしまうでしょう。

主要な知見

集計推定値は誤導する。 単一の全国オークン係数は、成長と失業の関連が逆方向を指すレジーム同士を平均化してしまう。
多角化された拠点が原動力である。 大都市や小農プランテーションの県（グループ1）では、産出の増加が、自県でも近隣でも最も確実に雇用創出へとつながる。
構造変化が吸収力を再形成する。 家族農業から機械化された企業農業へ移行すると、地域経済が産出1単位あたりに吸収する労働者数が低下する。
インフォーマル性が遊休を覆い隠す。 周辺地域（グループ4）では、人々が不完全就業やインフォーマルな仕事に頼るため、顕在的失業の数字が困窮を過小評価する。

残された問い

資本集約型の成長（グループ2）が、職を失った農業労働者を顕在的失業へと押しやり続けるならば、地方政府は彼らを現代的なサービス業の職へ移行させる訓練の道筋をどのように構築できるでしょうか。
労働吸収型の地域では総関連のかなりの部分が波及効果を通じて生じることを踏まえると、計画は孤立した県単位の目標から、調整された複数県の経済回廊へと転換すべきでしょうか。

AI Podcast: Okun's Law and Spatial Regimes in Indonesia

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地区間の最低賃金格差と通勤

Mon, 16 Feb 2026 00:00:00 +0000

🌍 動機 1：分権化と賃金格差

2001年以降の地区レベルの最低賃金
大きな越境賃金格差
ジャボデタベック圏内の高い日常的移動性

インドネシアの財政分権化を受けて、ジャボデタベックの各地区は異なる最低賃金を設定しています。2015年の分布は、隣接する地区の間にかなりのばらつきがあることを示しています。通勤コストは転居コストよりも低いため、労働者は恒久的に移住するのではなく、地区の境界を越えることで賃金格差に対応する場合があります。

🚆 動機 2：なぜ通勤が重要か

1日あたり350万〜440万人の通勤者
正規労働者の21%が通勤する
雇用データは就業地ではなく居住地を反映する

2011〜2015年にかけて、通勤は広く行われ、その大半は対面でした。労働調査は居住地を記録するため、地区間の移動を無視すると、最低賃金の効果の推定値に偏りが生じる可能性があります。政策評価では、行政境界を越えるスピルオーバーを考慮しなければなりません。

📊 データと手法

Sakernasのプール横断面（2011〜2015年）
通勤確率の二項ロジットモデル
居住地区と越境地区の最低賃金
地区および年の固定効果

本分析は、単一の都市圏労働市場内における地区ペアの比較を活用します。主要な変数は、居住地区と隣接地区の実質最低賃金です。この定式化は、人口統計、マクロ経済要因、空間的スピルオーバー（SLXモデル）を制御します。

🎓 教育による異質性

最低賃金10万ルピアの上昇あたり通勤確率は平均+0.9パーセントポイント
大学卒業者：+1.7パーセントポイント
高校未満：+0.3パーセントポイント

越境の最低賃金は通勤確率を有意に高めます。反応が最も強いのは高学歴の労働者であり、彼らが賃金格差からより多くの便益を得ていること、そして移動の摩擦がより低いことを示唆しています。

💰 所得による異質性

高所得の労働者が最も反応的（+1.9パーセントポイント）
最低賃金水準の稼得者は中程度に反応的
最低賃金未満の稼得者：有意な効果なし

通勤の反応は、最低賃金を上回る所得を得ている労働者に集中します。法令の不遵守が低賃金の稼得者へのインセンティブを弱めており、開発途上国の労働市場における制度的制約を浮き彫りにしています。

🌐 空間的スピルオーバー

隣接地区の賃金が通勤に影響する
SLXモデルに対して頑健な証拠
スピルオーバーは労働者グループによって異なる

空間ラグモデルは、地区の政策が計測可能な越境効果を生み出すことを裏付けています。その大きさは定式化によって変わるものの、定性的な結論は一貫しています。すなわち、賃金設定の分断が局所的なショックを都市圏システム全体へ伝播させるのです。

⚖️ 政策的含意

分権化された賃金設定は内部の境界を生み出す
スピルオーバーは雇用統計を歪める可能性がある
地区間の調整が不可欠である

最低賃金格差は、統合された都市圏における移動パターンを形作ります。政策担当者は、地方の自律性と労働市場の統合との均衡をとるために、調和のとれた枠組みや格差の上限を定めるルールを検討すべきです。

🔎 主要なポイント

越境の賃金格差は通勤を増加させる
効果は教育と所得によって異質である
移動を無視すると政策評価に偏りが生じる
地域間の調整は厚生設計を改善する

その証拠は、分権化された労働市場において通勤が重要な調整の余地であることを示しています。ジャボデタベックのような都市圏で信頼できる最低賃金の評価を行うには、労働者の移動を組み込むことが不可欠です。

ビッグデータ、社会経済調査、機械学習を用いたカンボジアにおける貧困の諸次元のマッピング

Mon, 06 Oct 2025 00:00:00 +0000

🌏 はじめに

急速な経済成長、しかし貧困は根強く残る（2019年に国家貧困線以下が17.8%）
伝統的な貧困データ：古く、高コスト、そして詳細さに欠ける
貧困：所得だけでなく、保健、教育、生活水準も含む（MPIの枠組み）

メモ：カンボジアは力強い成長を経験しましたが、貧困は依然として残っています。本研究は、グローバルMPIに沿った多次元的アプローチを適用し、教育・保健・生活水準に焦点を当てて、所得を超えた剥奪を捉えます。

📊 研究の目的

地球観測のビッグデータ ＋ CSES調査 ＋ 機械学習 を活用する
MPIの3次元 にわたる 10の貧困指標 をマッピングする
高解像度の貧困マップ を生成する
対象を絞った費用対効果の高い政策介入 を支援する

メモ：目的は、AI/MLを用いて空間データと調査データを統合し、詳細な貧困マップを作成することです。これは政策担当者が資源を効率的に配分し、地域の脆弱性を特定するのに役立ちます。

📚 文献と研究の動機

世帯調査＝高コストで頻度が低く、空間的に詳細さに欠ける
夜間光と衛星画像 → 貧困の間接的指標
機械学習（RF、XGBoost、CNN）は予測を改善する
課題：調査データ＋地球観測データ を 多次元貧困 に統合する研究は少ない

メモ：先行研究は、衛星とMLが貧困の予測に役立つことを示していますが、多次元貧困のために社会経済調査と統合する取り組みは限られています。本研究はその課題を埋めます。

🗂️ データ源

CSES調査（10,000世帯）– 保健、教育、住居、所得
衛星・地球観測データ – 夜間光、土地被覆、人口密度
インフラデータ – 道路、学校、病院、公共サービス
建物フットプリント – 380万棟の住宅・商業建物

メモ：幅広いデータセットを利用しました。世帯情報にはCSESを、環境とインフラには地球観測データを、予測を世帯レベルへ拡張するには建物フットプリントを用いました。

⚙️ 手法

分類のための ランダムフォレスト モデル
各指標について 剥奪確率 を予測する
訓練と検証への分割（90/10）
成果物：世帯レベルおよび地域レベルの剥奪マップ

メモ：ランダムフォレストのアルゴリズムは、その頑健性と混在したデータ型を処理する能力ゆえに選ばれました。モデルは、コミューン、地区、州のレベルで集計可能な確率マップを生成します。

📑 MPIの指標

保健（2）： 食料消費、医療へのアクセス

教育（2）： 達成された教育水準、就学

生活水準（6）： 調理用燃料、衛生設備、水、電気、住居、資産

メモ：グローバルMPIに従って10の指標を選定しました。3つの主要次元に等しい重みを適用しました。これらの指標は、教育、保健、安全な飲料水、エネルギーといったSDGsの優先課題を反映しています。

📈 結果 – 変数の重要度

夜間光 ＝すべての指標にわたる主要な予測変数
人口密度 と 道路網 も有意
より頑健な予測：調理用燃料、安全な飲料水、衛生設備、電気
弱い予測：就学、医療、資産

メモ：夜間光と人口密度が剥奪を最もよく説明します。インフラへのアクセスも極めて重要です。空間的相関を持つ指標（例：公共サービス）は、世帯固有の状況に結びついた指標よりも良好な成績を示しました。

🗺️ 結果 – 貧困の空間的パターン

都市の中心地：プノンペン、シェムリアップ、バッタンバン → 低い剥奪
遠隔の州：プレアビヒア、ラタナキリ、モンドルキリ → 高い剥奪
貧困は 主要道路や国境 の近くで低い（貿易の効果）

メモ：空間マップは、遠隔かつ接続性の乏しい地域に剥奪が集中していることを示しています。インフラを備えた都市部や国境地域では貧困が低くなっています。

💡 考察

空間的MLは有用ですが、空間的シグナルの弱い指標には限界があります
世帯調査データはMLを念頭に設計されていない → 位置の近似の問題
より充実した調査の統合が必要（例：アクセシビリティに関する質問）
地球観測＋ ML は きめ細かく動的な貧困マッピング を提供します

メモ：有望ではあるものの、データに空間的相関が欠ける場合、MLは困難に直面します。調査設計の改善は統合を強化できます。このハイブリッドなアプローチは、リアルタイムかつきめ細かな貧困モニタリングの可能性を示しています。

✅ 結論

地球観測＋調査＋ ML を用いて MPIの10指標をマッピング
インフラ関連の剥奪 について最良の結果
世帯レベルの貧困推定 を可能にする
SDGs を支援：貧困をなくそう、質の高い教育、保健、清潔な水、エネルギー
今後の研究：空間的自己相関、格差の分解、先進的なAI

メモ：本研究は、AIと地球観測データが、多次元貧困をマッピングするうえで伝統的な調査をどのように補完するかを示しています。今後の方向性としては、より高い精度のための先進的な空間分析と深層学習モデルが挙げられます。

パネルデータに対する古典的推定量のベイズ的平均化：地域版クズネッツ曲線の形状をめぐる謎は解明できるか

Thu, 05 Jun 2025 00:00:00 +0000

🗺️ 研究の動機

地域間格差は社会的結束、移住、政治的安定を形作ります
クズネッツ（1955）：発展と格差の間の逆U字型の関連
近年の証拠は、より複雑なパターン（N字型）を示唆しています
「形状」をめぐる論争に決着をつけるには、頑健な計量経済学的手法が必要です

📚 文献の概観

逆U字型を支持：List and Gallet（1999）、Thornton（2001）
混在した証拠／非U字型：Tam（2008）、Huang（2012）
N字型の擁護：Lessmann（2014）、Lessmann and Seidel（2017）
課題：モデルの不確実性が明示的に扱われることはまれです

🎯 研究の目的

古典的推定量のベイズ的平均化（BACE）を固定効果付きパネルへ拡張する
モデルの不確実性のもとでクズネッツ曲線の形状の頑健性を検証する
地域間格差を一貫して押し上げる決定要因を特定する

🛠️ 手法のハイライト

探索空間： 14個の候補説明変数 → 2¹⁴ = 16,384 モデルを、それぞれ二元固定効果（国＋期間）で推定。
頑健性スイープ： 固定効果の4つの選択肢（なし、時間、国、二元）を許容すると、対象は 65,536 モデルへ拡大します。事後モデル確率（PMP）は完全に二元固定効果の定式化に集中します。
古典的推定量のベイズ的平均化（BACE）：
- 各モデルについて単純なFE-OLSを維持し、コストのかかるMCMCを用いません。
- 各モデルのBICを近似的な周辺尤度へ変換します。
- 一様事前分布を用いてPMPの和を1とし、その後すべての係数、予測値、導関数について確率で重み付けした平均を形成します。
変数のスクリーニング： 事後包含確率（PIP）が頑健な決定要因を浮かび上がらせます——PIP ≥ 0.75 で「実質的な証拠」、PIP ≥ 0.90 で「強い証拠」とします。
曲線のピーク： 格差の変曲点は、GDPの三次多項式のBACEで重み付けした導関数から得られ、信用区間のための解析的標準誤差を伴います。
検証： 既知のデータ生成過程を用いたモンテカルロ実験は、BACEが正しい固定効果構造と真の駆動要因を精度よく特定することを示し、この手法の信頼性を裏付けます。

📈 データの概観

180か国、5年区切りの5つの期間（1990〜2013年）
被説明変数：衛星夜間光から求めた人口加重ジニ係数
主要な共変量（14個）：一人当たりGDP（線形から五次まで）、資源収入、耕作可能地、民族ジニ、貿易、対内直接投資など

🧪 シミュレーションによる確認

既知のデータ生成過程を用いたシミュレーション・パネル
BACEは次を復元しました：
- 正しい二元固定効果の定式化（PMP ≈ 100%）
- 真の駆動要因（一人当たりGDP、資源収入、土地、民族ジニ）

🔍 決定要因の頑健性（実データ）

高PIP（> 0.75）

天然資源収入は格差を↑
耕作可能地の比率は格差を↓
民族ジニは格差を↑ クズネッツ項
一人当たりGDP（線形および二次）は頑健
三次項は頑健ではない（PIP ≈ 0.48）

📐 曲線の形状

格差は上昇：189 → 2,189米ドル
安定化：2,189 → 3,935米ドル
低下：3,935 → 71,682米ドル
71,682米ドルを超えると再び安定化

証拠は、豊かな経済におけるプラトーを伴う逆U字型を支持しており、完全なN字型ではありません。

🧭 政策的含意

天然資源収入を地域間で再分配する
農業生産性と土地への公平なアクセスへ投資する
空間的な格差を抑えるために民族的包摂を目指す
成長だけではピーク後の格差は縮まりません。能動的な地域政策が必要です

🏁 結論

パネル向けBACEは、格差の駆動要因について透明かつ確率的な視点を提供します
頑健な逆U字型が確認され、格差は高所得下で反転せず安定化します
今後の課題：技術の普及と制度をクズネッツの枠組みに組み込むこと

暴力の政治的・社会経済的地理について：ブラジルにおける空間的異質性とスケール効果

Sat, 22 Mar 2025 00:00:00 +0000

🤖 AIポッドキャストの要約

QuaRCS-lab · On the political and socioeconomic geography of violence: Spatial heterogeneity and scale effects in Brazil

💻 再現用ノートブック

すべての分析は、Google Colabを通じて クラウドベースのJupyterノートブックで完全に再現可能 です。

📊 1. 記述統計

📈 2. 最小二乗法（OLS）

🗺️ 3. 地理的加重回帰（GWR）

📐 4. マルチスケールGWR（MGWR）

🔄 5. GWRとMGWRの係数の比較

🌍 はじめに

ブラジルにおける地域的な暴力は、強い空間的パターンを示します。
Ingram & Marchesini da Costa（2019年）の研究をMGWRを用いて発展させます。
目的：致死的な暴力に対する空間的異質性とスケール効果を探究すること。

🧪 方法論上の革新

完全な再現とオープンサイエンスのために クラウドベースの計算ノートブック を用いました。
マルチスケール地理的加重回帰（MGWR） を採用しました。
持続的な 地理的な暴力クラスター を特定しました。
頑健性を確保するために 多重検定の補正 を適用しました。

📊 データの概要

分析単位：5,562の自治体（2007〜2012年）
従属変数：殺人率の変化（2011〜2012年対 2007〜2008年のΔ）

政治変数

勝利のマージン（%）
州知事との政党の連携
投票棄権（%）
市長の政党所属：
- ブラジル民主運動党（PMDB）
- ブラジル社会民主党（PSDB）
- 労働者党（PT）

社会経済変数

人口密度
若年男性人口（%）
ジニ係数（所得格差）
人間開発指数（HDI）
母子家庭の世帯（%）
成人就業率（%）
ボルサ・ファミリア受給資格（%）

🧭 モデリングの枠組み

OLS：グローバルな効果の推定。
GWR：単一の空間スケールによる局所的な効果の推定。
MGWR：複数の空間スケールによる局所的な効果の推定。

🔍 OLSの結果

PMDB の市長 → 暴力の増加。
PT と PSDB → 一貫した効果なし。
投票棄権 → 高い殺人率と強く結びつく。
予想外：ジニ係数は負の相関を示しました。

🗺️ GWRの結果：政治変数

PMDB：北東部で正の相関。
PT：多くの地域で暴力を低減。
PSDB：効果は混在——北部（↑）、南部（↓）。
棄権：いくつかの地域で暴力を増加。

🧮 GWRの結果：社会経済変数

人口密度とボルサ・ファミリア → 異質な効果。
若年男性%と母子家庭 → 概して暴力を増加。
効果の方向と有意性は空間的に変動します。

🗺️ MGWRの結果：政治変数

PMDB は依然として北東部で暴力を↑。
PSDB は現在、ブラジル南部でのみ暴力を↓。
PT の効果は統計的補正の後にほぼ消失します。
棄権：一部の地域でGWRと整合的。

🌆 MGWRの結果：社会経済変数

ボルサ・ファミリア：有意な影響なし。
若年男性%：大きな空間スケールゆえに、より多くの地域で有意。
人口密度と母子家庭：小スケールで異質な影響。

📌 残差クラスターのマッピング

切片のマッピング（MGWR）：説明されないクラスター を明らかにします。
中央ブラジル：正の残差 → 観測されない構造的要因か？
南部・中東部：負の残差。

🧩 結論

MGWRは微妙な空間的洞察を提供します。
暴力の決定要因における異質性を確認します。
地域に応じた、対象を絞った政策介入の必要性を示唆します。
残差の暴力クラスターについては、さらなる調査が必要です。

リモートセンシングデータによるベトナムのサブナショナルGDPの予測：機械学習アプローチ

Thu, 20 Mar 2025 00:00:00 +0000

🤖 AIポッドキャストによる要約

QuaRCS-lab · Vietnam Subnational GDP Prediction Using Remote Sensing and Machine Learning

🛰️ はじめに・背景

課題：2010年以前のベトナムにおけるサブナショナルGDPデータの不足
必要性：経済開発分析のための長期データ
解決策：リモートセンシングと機械学習を用いてGDPを予測する

🌌 利用したデータ源

公式GDPデータ（2010〜2020年）
夜間光（NTL）：ハーモナイズドDMSPおよびVIIRS-likeのデータセット
農地データ（ESA）
気候データ：気温と降水量（CRU）

🧠 機械学習アプローチ

比較した6つのアルゴリズム：
- 人工ニューラルネットワーク（ANN）
- ランダムフォレスト（RF）
- サポートベクターマシン（SVM）
- k近傍法（KNN）
- リッジ回帰
- 勾配ブースティング（XGBoost）

🔦 主要な知見

予測は異なる夜間光データセットの間で一貫していた
最終モデルにはリッジ回帰を採用
重要な特徴量：気温と農地が夜間光よりも影響力が大きい

🌍 応用と意義

1992〜2009年のGDPデータを作成
地域経済動向の詳細な長期分析を可能にする
政策担当者と研究者が地域格差と成長に取り組むのを支援する

⚠️ 限界

リモートセンシングの計測・較正における不一致
公式GDPベンチマークへの依存
機械学習の手法の解釈可能性の課題

🚀 今後の研究の方向性

追加のリモートセンシングデータセットの探索
より広範な社会経済指標の推定
より大規模なデータセットによるモデルの改善

🎯 結論

機械学習＋リモートセンシングは、サブナショナルなデータの空白に効果的に対処する
新しいデータセットは、根拠に基づいた経済政策の意思決定を支援する
他の開発途上国にも応用可能な手法となりうる

中国の省間における調和化された光量と経済活動：横断面の差異、地域別時系列、そして格差のダイナミクス

Thu, 19 Dec 2024 00:00:00 +0000

AIポッドキャスト（NotebookLMで作成）

cmg777 · Harmonized luminosity and economic activity across provinces in China: cross-sectional differences, regional time series, and inequality dynamics

宇宙から経済活動を探る：衛星夜間光を処理・分析するためのPythonノートブック

Wed, 17 Apr 2024 00:00:00 +0000

計算ノートブックにはこちらからアクセスできます。

AI動画（Invideo AIで作成）

スライド（Canva PROで作成）

スライド：カルロス・メンデス

AIポッドキャスト（NotebookLMで作成）

cmg777 · Mendez 2024 Exploring economic activity from outer space

より高品質な夜間光はサブナショナル地域にわたる産業別GDPを予測できるか：トルコの州における都市部と農村部の光度

Sun, 07 Apr 2024 00:00:00 +0000

インドネシアにおける地域別失業のダイナミクス：時系列的持続性、空間的依存性、共通要因

Fri, 24 Nov 2023 00:00:00 +0000

地域版オークンの法則と内生性：インドネシアの地区からの証拠

Thu, 12 Oct 2023 00:00:00 +0000

ヨーロッパでは就学が学習を意味しない：クラブ収束の視点から

Thu, 16 Jun 2022 00:00:00 +0000

インタラクティブな図

EU諸国における就学のダイナミクス。

EU諸国における学習のダイナミクス。

学習成果の収束クラブ。

EU諸国における一人当たり所得のダイナミクス。

インドネシアの地区にわたる社会的・経済的収束：空間計量経済学的アプローチ

Sat, 09 Apr 2022 00:00:00 +0000

タイにおける地域収束と空間的依存性：グローバルおよびローカルな評価

Thu, 03 Mar 2022 00:00:00 +0000

南米のサブナショナル地域における経済的・社会的格差：空間的収束アプローチ

Tue, 04 Jan 2022 00:00:00 +0000

ハイライト

当初は貧しかった地域は、当初豊かだった地域に追いついているのでしょうか。

はい、追いついています。ただし、地域の異質性は依然として重要です。

収束過程における空間的依存性の役割は、どのように研究できるのでしょうか。

収束過程は、どの程度まで空間的に異質なのでしょうか。

サマリースライド

日本における産業別生産性収束、投入産出構造、ネットワーク・コミュニティ

Sat, 30 Oct 2021 00:00:00 +0000

インドネシアにおける州レベルの所得収束クラブ：識別と条件づけ要因

Sun, 19 Sep 2021 00:00:00 +0000

ボリビアにおける人的資本の制約、空間的依存性、地域区分：空間クラスタリング・アプローチ

Thu, 05 Aug 2021 00:00:00 +0000

地域間所得格差、分布的収束、空間的効果：インドネシアの地域からの証拠 2010〜2017年

Wed, 20 Jan 2021 00:00:00 +0000

インドネシアにおける地域間所得格差と収束クラブ：地区レベルの新たな証拠

Mon, 11 Jan 2021 00:00:00 +0000

ASEANのサブナショナル地域にまたがる地域収束と空間的依存：衛星夜間光データからの証拠

Mon, 17 Aug 2020 00:00:00 +0000

地域収束、空間スケール、空間的依存性：コロンビアの殺人および傷害からの証拠

Mon, 17 Aug 2020 00:00:00 +0000

インドネシアにおける地域の生産性、資本蓄積、効率性の格差：クラブ収束アプローチ

Sun, 16 Aug 2020 00:00:00 +0000

各国間の労働生産性、資本蓄積、集計的効率性：古くからの論争への新たな証拠

Tue, 25 Feb 2020 00:00:00 +0000

地域の効率性収束と効率性クラスター：インドネシアの州1990〜2010年からの証拠

Tue, 28 Jan 2020 00:00:00 +0000

世界的収束の欠如と各国にまたがる複数の厚生クラブの形成：教師なし機械学習によるアプローチ

Wed, 17 Jul 2019 00:00:00 +0000

産業生産性の乖離と投入産出ネットワーク構造：日本1973〜2012年からの証拠

Fri, 31 May 2019 00:00:00 +0000

分布動態によるTFP推定値の比較：ブラジルの軽工業企業からの証拠

Fri, 01 Mar 2019 00:00:00 +0000

人間開発の分布動態について：ボリビアの大都市圏からの証拠

Sat, 01 Dec 2018 00:00:00 +0000

人間開発におけるベータ収束、シグマ収束、分布収束は存在するか：ボリビアの大都市圏からの証拠

Tue, 06 Nov 2018 00:00:00 +0000

ボリビアにおける投資制約と生産性サイクル

Thu, 01 Nov 2018 00:00:00 +0000

ボリビアにおける異質な成長と地域的な（非）収束：分布動態アプローチ

Fri, 01 Dec 2017 00:00:00 +0000

世界の生産性分布：戦後期における収束と乖離のパターン

Sun, 01 Nov 2015 00:00:00 +0000

ラテンアメリカと東アジアの開発格差について：厚生、効率性、資源配分の歪み

Tue, 03 Feb 2015 00:00:00 +0000