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#非パラメトリック推定

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JJIE2026年3月1日

日本の民間求人プラットフォームにおけるマッチング効率と弾力性の非パラメトリック推定

Nonparametric estimation of matching efficiency and elasticity on a private on-the-job search platform: Evidence from Japan, 2014–2024

Suguru Otani

本研究は、日本の民間求人プラットフォームにおける高技能労働者のマッチング効率と弾力性を非パラメトリック手法を用いて推定することを目的としています。この研究は、求人市場におけるマッチングの動態を理解する上で重要であり、特に民間と公的な求人プラットフォームの違いを明らかにすることが期待されます。著者は、2014年から2024年までのBizReachの独自データを使用し、LangeとPapageorgiou(2020)の非パラメトリックアプローチに基づいてマッチング関数を推定しました。推定の結果、民間プラットフォームのマッチング効率は公的なHello Workと比較して、より高く、かつ変動が大きいことが示されました。具体的には、ユーザーに対するマッチングの弾力性は約0.75であり、求人に対しては1.0に達し、Hello Workよりもバランスの取れた弾力性を示しています。また、業界レベルでの異質性も明らかにされ、セクターごとのマッチングダイナミクスの違いが浮き彫りになりました。これらの結果は、日本におけるHello Workの改革と関連付けられ、政策的な示唆を提供しています。

JER2026年2月27日

観察データからの最適治療政策の学習

Adaptive welfare maximization

Kirill Ponomarev, Liqiang Shi

本研究は、観察データから最適な治療政策を学習する問題に取り組んでいます。この問題は、個別の治療効果を最大化するための政策決定において重要です。著者らは、豊富な共変量と未知の傾向スコアに対応するために、二重ロバストな福祉推定とサンプル分割を組み合わせたアルゴリズムを提案しています。具体的には、提案手法は、適切な政策の複雑さを選択しながら、期待される後悔の最小化においてミニマックス最適な収束率を達成することが示されています。データ生成過程や第一段階の非パラメトリック推定器に対する不必要に制約的な仮定を避けつつ、関連する普遍的な定数の明確な特性を導出しています。提案手法の実用的な性能は、シミュレーション研究によって実証されています。