コンテンツへスキップ
ナビゲーションに移動
- 日時：2018年 10月 6日（土）11:00 — 15:30
- 会場：大阪大学 吹田キャンパス 情報科学研究科C棟605 [Access]
- 講演1（11:00 — 12:30）
- 講演者 ：溝渕 英之 氏（龍谷大学）
- 講演題目：複数の方向ベクトルを用いた偏向的技術進歩の計測
- 講演概要：理論的な生産性指数として広く用いられているマルムキスト生産性指数は、効率性の上昇と技術進歩との二つの要素から成り立つ。一般的に技術進歩とは生産フロンティアがシフトすることを意味する。それゆえ、マルムキスト指数においても、等産出量曲線間の距離をある一定方向に計測することで、技術進歩の程度を把握している。ヒックス中立的な技術進歩の場合はそれで問題はないが、ある特定の投入物の使用をより生産的にするような偏向的技術進歩の場合は、一つの方向ベクトルだけを用いて等産出量曲線間の距離を包括的に把握することは難しい。そこでこの論文では、複数の方向ベクトルを採用することで、技術進歩をより包括的に把握することのできる生産性指数を新たに提案する。
- 講演2（14:00 — 15:30）
- 講演者 ：趙 宇 氏（大阪大学）
- 講演題目：確率的ノンパラメトリック包絡法による生産性の計測
- 講演概要：効率性および生産性の計測は、企業などの事業体のパフォーマンス評価を目的として行われ、生産や経営における意思決定のための重要な一環として考えられる。不確実な環境の下では、データそのものに含まれている観測誤差や、モデルによる誤差などが考えられ、効率性及び生産性の計測にそれらの影響を十分に考慮することが妥当である。本発表では、確率的ノンパラメトリック包絡法（Stochastic Nonparametric Envelopment of Data; StoNED）に基づき、不確実性環境下における効率性および生産性の計測モデルについて述べる。
