Structural estimation on the statistical learning model : Application on the competition and social policy for the digital economy

统计学习模型的结构估计：在数字经济竞争和社会政策中的应用

• 批准号: 22K01485
• 负责人: 黒田 敏史
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Tokyo Keizai University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2027-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K01485/
• 关键词: 統計的学習; サーチ理論; 組織の経済学; 構造推定; 企業行動; 競争政策; 社会政策

企業が消費者需要を学習し、最適化する市場の特徴を分析すべく、申請時点で取得していた2020年までの携帯電話の個標データ、並びに研究費申請後に別途取得した2021年の携帯電話の個標データのクリーニングを行った。また、2022年度の調査設計、調査の実施を行った。2020年以降の供給側のデータについては未整備であるため、今後整備を行いたい。その他、携帯電話市場の供給側の市場構造を規定する制度について、特に指定電気通信制度、電波利用料制度、電気通信事業報告規則についての学習を行い、制度についての理解を深めた。これら携帯電話市場のデータ整備のほか、AmazonのWebサイトにて消費者行動の学習のために行われたであろう一時的な消費者への消費者レビューの提示方法の変化を発見した。この発見を活かすため、当該事例に関連した消費者レビューの定量分析について文献調査を行い、実験室実験を実施した。実験の結果、消費者レビューの情報提示方法の変化が消費者行動に与える影響は材カテゴリ毎に異なっている事を発見した。この違いが需要側の性質としてサーチコストなどで説明が可能かを検討するとともに、供給側の性質について検討するための市場データを用いた分析の可能性について検討した。このほか、株式投資型クラウドファンディング事業を実施する企業からデータ提供を受け、企業による消費者行動の探索を共同で実施することとなった。データ分析の需要、分析結果がどう企業内部の意思決定に利用される現場を観察することが出来ており、外部からの観察では得がたい知見を得ている。

为了分析市场特征，以便企业了解和优化消费者需求，申请时获取的截至2020年的个人手机数据，以及申请研究经费后单独获取的2021年以来的手机数据. 清理了手机的个人数据。我们还设计并实施了 2022 年的调查。 2020年及以后的供给侧数据目前还没有，所以我们希望在未来做好准备。此外，与会者还加深了对手机市场供给侧市场结构管理制度的理解，特别是指定电信制度、频谱使用费制度、电信业务报告制度等。除了为手机市场准备这些数据外，我们还发现亚马逊网站上向消费者呈现消费者评论的方式发生了临时变化，这可能是为了了解消费者行为。为了利用这一发现，我们进行了文献综述，并进行了实验室实验，对与该案例相关的消费者评论进行定量分析。实验结果发现，消费者评论信息呈现方式的变化对消费者行为的影响因材料类别而异。我们研究了这种差异是否可以用需求方的性质（例如搜索成本）来解释，并考虑使用市场数据进行分析来检验供应方的性质的可能性。此外，我们还将接收进行股票投资众筹项目的公司的数据，并共同探索公司的消费者行为。我能够观察到企业内部对数据分析的需求以及分析结果如何用于决策，并获得了通过外部观察很难获得的知识。