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教育・研究

髙橋教授の論文がProcedia Computer Scienceに掲載されました

【2022.10.24】

 企業情報学部の髙橋雅夫教授が執筆した企業の動態統計に関する以下の論文が査読を経てProcedia Computer Scienceに掲載されました。
タイトル: A method for estimating the number of short-lived births of businesses based on a stochastic model
     (確率的モデルに基づく短命の開業企業数の推定方法)

概要: 近年、企業の新規開業(スタートアップ)を促進することは、経済成長と雇用機会を拡大するための重要な政策のひとつと考えられています。しかし、我が国においては現在、新規開業した企業数を正確に把握することは困難となっています。
 新規開業に関する統計は、ビジネスデモグラフィーと呼ばれる事業所・企業の開業・廃業・存続等にかかる動態統計のひとつで、先進諸外国においては、統計調査の結果や税務情報等の行政記録情報などを基に構築したビジネスレジスターと呼ばれるデータベースを整備し、それを用いて直接ビジネスデモグラフィーを毎年作成することが行われています。
 我が国でも、5年に2度実施されてきた経済センサスのデータを主要な情報源として「事業所母集団データベース」と呼ばれるビジネスレジスターが統計法に基づき整備されていますが、情報の更新に利用できる行政記録情報等が限られているため、諸外国のように毎年ビジネスデモグラフィーを正確に作成できる状況にはなっていません。その理由のひとつが、経済センサスのデータを主要な情報源として用いた場合には、いわゆる「短命の開業企業」をとらえることが困難であることです。
 短命の開業企業とは、ここでは経済センサスの実施後に開業し、次のセンサス実施前に廃業してしまうような企業のことで、通常、経済センサスで把握することはできないものですが、諸外国のビジネスデモグラフィーには含まれているものです(下図参照)。

 本論文においては、筆者が考案したビジネスデモグラフィーの毎年の数値を確率的に推定するモデルを紹介した上で、それを基に短命の開業企業数を推定する方法を開発するとともに、経済センサスの統計ミクロデータに適用して事業所レベルでの具体的な数値計算を示しています。これにより、短命の開業企業数を含む新規開業企業数など国際比較が可能なビジネスデモグラフィーの各種指標を推計することが可能となりました。

論文掲載先(DOI):https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.09.104
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