Predicting the "gains from trade" using AI technology in the agricultural sector

使用人工智能技术预测农业领域的“贸易收益”

• 批准号: 21K14930
• 负责人: 佐藤 秀保
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: Toyo University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 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
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K14930/
• 关键词: 農産物貿易; 自由貿易協定; 代替の弾力性; メタ分析; 貿易の利益; 応用一般均衡分析; 機械学習; 国際貿易

本研究の開始から２年目となる2022年度は，主に貿易自由化の政策シミュレーションでキー・パラメータとみなされている代替の弾力性を中心とした需要の諸弾力性について，国内外の文献を整理し，得られた点推定値がいかなる要因によって説明されるかという点に主眼を置いて研究を進めた．とりわけ，国際的な学術雑誌では日本を対象国とし，かつ農産物を財として諸弾力性の推定を試みた論文がほとんどみられず，一方で国内のローカル誌では毎年様々なジャーナルでそれらの値が報告されている．これらの日本語で記述された研究成果をグローバルに共有する意義は大きいため，国内の文献を中心に諸弾力性値を被説明変数，他の要因（需要推定の際にトレンド項をいれているか，特定の期間のショックに対するダミー変数を入れいているか，分析期間はどのくらいか，需要関数の積分可能性に関する検定を行った結果はどうか，など）を説明変数としたOLS推定によるメタな分析を試みた．未だ限られた文献を対象にしかできず思うような結果が得られなかったが，サンプル・サイズを大きくすることで，より有益な結果が期待できる．なお，本分析の着想は比較的最近出版されたBajzik et al.(2020)が3,500を超える代替の弾力性の推定値についてメタ分析を行い，出版バイアスを考慮した上でおよそ中央値で3.8という結果を報告したことに影響を受けている（しかし，Bajzik et al.では農産品はほとんど含まれておらず日本を対象とした推定もわずかしか含まれていない）．

在这项研究开始的第二年，我们在2022年，我们组织了有关需求弹性的国内和国际文献，主要是关于替代性弹性的，这在贸易自由化的政策模拟中被认为是关键参数，并重点介绍了哪些因素的估计因素。特别是，很少有国际学术期刊试图将日本和农产品的弹性估算为资产，而日本的当地期刊每年在各种期刊中报告其价值观。 Because the significance of sharing these research results written in Japanese is great globally, we attempted to analyze meta using OLS estimation using explanatory variables, with various elasticity values ​​being explanatory variables, mainly in Japanese literature, and other factors (whether trend terms are included when estimating demand, dummy variables for shocks in a specific period, how long the analysis period is, and what is the result of a test on the integrability of a demand function, etc.).尽管我们尚未能够获得用于有限数量文献的结果，但我们无法获得预期的结果，但是通过增加样本量，我们可以期望获得更多有益的结果。这种分析背后的想法受到了相对最近发表的Bajzik等人的影响。 （2020）对替代弹性估计值的荟萃分析超过3,500，并报告了大约3.8的中位数结果，考虑到出版偏见（但是，Bajzik等人都不包括很少的农产品，只有少数针对日本的估计值）。