経済危機データの分析より構築するマクロ統計則および企業の生産性のミクロ的基礎づけ

基于经济危机数据分析的企业生产率宏观统计规律与微观基础

基本信息

批准号：
21K04557
负责人：
石川温
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Kanazawa Gakuin University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究の目的は、新型コロナウィルスにより経済が落ち込む以前と以降の世界的な大規模企業財務データの分析比較により、これまでに構築したマクロな経済の統計則を検証し、その結果を用いて経済の回復と成長に必要不可欠な全要素生産性等のミクロ的基礎づけを確立することである。令和４年度は、世界最大の金融に関する商用データベースであるORBISを用い、大規模企業財務に存在するデータ欠損率が、国、財務項目の種類と規模、年によって異なることを明らかにした。その欠測情報をもとに、同じ金融項目の前年の値や翌年の値、他の金融項目の値の欠測条件から、非ランダムに欠測した金融変数を機械学習のアルゴリズムの一つであるCatBoostを用いて補間する技術を開発した。また、日本企業とフランス企業の労働生産性を業種別に比較し、非製造業における労働生産性の分布は、基本的に各国の従業員数に依存しないこと、建設業や製造業では、従業員数が増えるにつれて労働生産性の分布が高い方向にシフトすることを観測した。さらに、労働生産性の対数は従業員数の対数と線形に比例し、その強さは営業収益に対する従業員数のパレート指数の比と1の差に比例することを理論的に示し、この知見を実証データで確認した。さらに、生存クレイトン・コピュラを用いて、営業収益や従業員数などの企業規模に関する合成データを作成する手法を提案した。これらの研究は、新型コロナウィルスにより変動すると考えられる経済の分析に有用となる。その結果を論文（英文）にまとめ、広く世界に公開した。

本研究的目的是通过分析和比较新型冠状病毒导致的经济衰退前后全球大型企业的财务数据，验证迄今为止制定的宏观经济统计规则，并利用结果验证宏观经济的统计规则，目标是建立对经济复苏和增长至关重要的微观基础，例如全要素生产率。 2020财年，我们使用全球最大的商业金融数据库ORBIS揭示了大型企业财务的数据缺失率因国家、金融项目类型和规模以及年份而异。基于缺失信息，使用机器学习算法根据同一金融项目上一年的值、下一年的值以及其他金融项目的缺失值来查找非随机缺失的金融变量。使用 CatBoost 的插值技术。我们还比较了日本和法国企业按行业的劳动生产率，发现非制造业劳动生产率的分布基本上不取决于各国的雇员数量，而在建筑业和制造业中，我们观察到，随着数量的增加，劳动生产率的分布向更高水平移动。此外，我们从理论上证明了这一知识，即劳动生产率的对数与雇员人数的对数成线性正比，其强度与雇员人数与营业收入的帕累托指数之比与雇员人数与营业收入之比之间的差值成正比。 1.用数据确认。此外，我们提出了一种使用幸存的 Clayton copula 来创建有关公司规模的综合数据的方法，例如营业收入和员工数量。这些研究将有助于分析预计因新型冠状病毒而发生的经济变化。研究结果被汇编成一篇论文（英文）并向全世界广泛发布。