第80回 研究会
- 日時：2018年 7月 28日（土）10:30 — 14:50（10:00頃開場）
- 会場：筑波大学 東京キャンパス 1F 122講義室，117講義室 [Access]
- 講演1（10:30 — 12:00@122講義室）
- 講演者 ：堀田 敬介 氏（文教大学）
- 講演題目：複数議員選出選挙制度の最適化モデルによる都道府県議会の格差評価
- 講演概要：1つの選挙区から複数議員を選出する選挙区制度（中・大選挙区制）について，法律上の規則を守り選挙区を作成することを考える．このモデルは一人選出選挙区制度（小選挙区制）のモデルより自然に導かれるが，最適解導出には前処理で用いる第2妥当選挙区（根本・堀田2003）列挙が鍵となる．このモデルを用い，47ある都道府県議会のそれぞれについて，目的関数を一票の最大較差最小化として最適区割を導出し，現行区割と比較分析し，評価をする．
国政選挙の較差が改善へと向かう中で（衆議院小選挙区制の最大較差2倍未満，都道府県毎の最大化較差も全て2倍未満），都道府県議会の最大較差は，過半数の都道府県で2倍を超える．そのうち2.5倍以上3倍未満が5県，3倍以上4倍未満が5道県，5倍以上が1都である．一方，1.5倍未満を2県が達成している．果たして地方議会の最大較差が大きくなってしまうのは制度上仕方のないことなのか，その妥当性と共に，最適区割による限界値分析で明らかにする．
- 講演2（13:20 — 14:50@117講義室）
- 講演者 ：Andrew Johnson 氏（Texas A&M University, 大阪大学）
- 講演題目：Shaped constrained estimation and computational issues
- 講演概要：In this talk I will review several shape constrained estimators for characterizing a production function estimated at the conditional mean of the data. Emphasis will be placed on the axiomatic assumptions necessary for these shape constrained estimators to be consistent. Methods for shifting the conditional mean estimate to construct a frontier estimate will be discussed. Both smooth estimators and piece-wise linear nonparametric estimators will be considered. Code availability and computational time issues will be presented.
