プロジェクト情報（概要） / Project information (abstract)
基本情報 / Basic Informations
- 研究題目
Research Title 都市集積と地域経済圏の同定
Identification of urban agglomerations and regional economic regions
- 状態
Status -
実施中
Started
- 研究番号
Research Number - 1176
- 研究代表者
PI - 森知也 / 京都大学経済研究所
- 事務担当者
Secretary - 森知也 / 京都大学経済研究所
- 受入CSIS教員
CSIS reception staff 高橋 孝明
Takaaki TAKAHASHI
- 研究内容
Abstract <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>
- 研究期間
Research Period - 2022-06-16 - 2025-03-31
変更申請
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研究者 / Researchers
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森知也 / 京都大学経済研究所
利用データセット / Datasets used
申請中のデータセットは表示されません。 / Pending datasets are not shown.
研究成果 / Achievement
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