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。

为了分析公司了解消费者需求并优化消费者需求的市场特征，他们清洁了直到2020年的手机数据，直到2020年，他们在申请时已获得的手机，以及2021年移动电话的个别数据，这些数据是在申请研究基金后分别获取的。我们还设计并进行了2022财政年度的调查。从2020年开始，供应方面的数据没有准备好，因此我们希望将来实施。此外，我们研究了在手机市场供应方面定义市场结构的系统，特别是关于指定的电信系统，无线电波使用费系统以及电信业务报告法规，并加深了我们对系统的理解。除了这些手机市场的数据开发外，我们还发现，将消费者评论提交给临时消费者的方式发生了变化，这些消费者评论可能已进行，这些消费者可能已经进行了以了解亚马逊网站上的消费者行为。为了利用这一发现，对与该案有关的消费者评论进行了定量分析进行了文献调查，并进行了实验室实验。该实验表明，消费者审查消费者行为的信息的变化对消费者行为的影响有所不同，这取决于材料类别。我们检查了这种差异是否可以解释为需求方面的性质，例如搜索成本，还检查了使用市场数据检查供应方面的性质的分析的可能性。此外，实施基于股票投资的众筹项目的公司提供了数据，该公司共同探索消费者的行为。我们能够观察对数据分析的需求以及分析结果用于公司内部决策的站点，并且我们获得了很难从外部观察中获得的见解。