[論文レビュー] Disaggregating Input-Output Tables by the Multidimensional RAS Method

Vladimír Holý, Karel Šafr|arXiv (Cornell University)|Apr 25, 2017

Monetary Policy and Economic Impact参考文献 10被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、行合計、列合計、地域合計、四半期合計、国内/輸入合計を同時に保持するように設計された多次元RAS法を提案する。従来のRASアルゴリズムを複数の制約次元に拡張することで、国別・地域別・部門別応用における推定精度が向上し、特にチェコの産業分野におけるレオンチェフ逆行列および付加価値計算の信頼性が向上する。

ABSTRACT

An unknown input-output table can be estimated by the RAS method when only its row and column sums are known and some initial structure is assumed. The RAS approach can also be utilized for disaggregation of an annual national table to more detailed tables such as regional, quarterly and domestic/imported tables. However, the regular RAS method does not ensure that the sums of disaggregated tables are equal to the total table. For this problem, we propose to use the multidimensional RAS method which besides input and output totals also ensures regional, quarterly and domestic/imported totals. Our analysis of the Czech industry shows that the multidimensional RAS method increases the accuracy of table estimation as well as accuracy of input-output applications such as the Leontief inverse, the regional Isard's model and the quarterly value added.

研究の動機と目的

• 標準RAS法が地域別・四半期別・国内/輸入合計といった細分化された合計を保持できないという限界を解消すること。
• 入出力表の細分化における複数次元の整合性を保証する手法を開発すること。
• 構造的整合性を維持することで、レオンチェフ逆行列や地域別イサードのモデルといった入出力応用の精度を向上させること。
• チェコの国立産業表からの実世界データを用いて、手法の有効性を検証すること。

提案手法

• 国立合計、地域的分布、四半期の変動、国内対輸入入力シェアといった複数の制約次元を組み込んだ、古典的RASアルゴリズムの拡張。
• 複数の次元に同時に反復スケーリングを適用し、初期入出力行列をすべて指定された周辺制約に適合させる。
• 初期構造を保持しながら、すべての必要な行合計、列合計、地域合計、国内/輸入合計に収束する重み付き反復手順を採用。
• すべての細分化された表が元の総合計表に正確に合計されることを保証する多次元バランス機構を実装。
• 反復間の相対差異に基づく収束基準を用いて、安定性と正確性を確保。
• 既知の地域的・四半期的・貿易構成データを有するチェコの国立入出力表を用いて検証。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 地域別・四半期別・国内/輸入成分に細分化された入出力表を、すべての周辺合計を保持する形でどのように細分化できるか？
• RQ2 標準RAS法と比較して、多次元RAS法は推定精度をどの程度向上させるか？
• RQ3 この手法は、レオンチェフ逆行列や付加価値計算といった後続の経済応用の信頼性にどのように影響を与えるか？
• RQ4 多次元制約は、細分化プロセスの安定性と収束性にどのような影響を与えるか？

主な発見

• 多次元RAS法は、地域別・四半期別・国内/輸入入力のすべての指定された周辺合計を正確に保持し、細分化された表間の整合性を確保した。
• この手法は、特にレオンチェフ逆行列や地域別イサードのモデルにおける入出力モデル応用の精度を顕著に向上させた。
• 四半期付加価値の推定値は、標準RAS法と比較して多次元RAS法の下でより正確であった。
• チェコ産業分野の事例研究で示されたように、この手法は信頼性高く収束し、すべての細分化された要素で構造的整合性を維持した。