Nakaishi Tomoaki, Associate Professor, Faculty of Economics
研究内容・成果
本研究は、国内漁業部門の脱炭素化に向け、漁業経営体レベルのエネルギー利用と改善余地を定量化することを目的とする。研究計画では、①機械学習を用いたCO2排出量のボトムアップ推計、②LMDI法による経年変化要因の分解、③DEA等による削減ポテンシャルの評価を柱とした。支援期間中は、とくに漁業経営調査個票データを用いた全要素エネルギー効率性（TFEE）とエネルギー削減ポテンシャル（ESP）の分析を進展させ、国内漁業部門の持続可能性評価に関する実証研究を蓄積した。
続きを読む
その成果の一部は、漁業経営体の効率性評価と持続可能な漁業政策に関する英文論文として取りまとめ、現在査読誌に投稿中である。また、関連成果を国内外の学会で継続的に報告し、環境経済学、資源・エネルギー経済学、オペレーションズ・リサーチ、システム情報学を横断する研究ネットワークの形成にもつながった。
今後の展望
今後は、漁業経営調査の個票データを基盤に、全国漁業経営体の全要素エネルギー効率性、エネルギー削減ポテンシャル、およびその経年変化要因の定量化に重点を置く。DEAとSFAの併用、マルムキスト指数等による動学分析、LMDIによる要因分解を通じて、効率性改善の方向性と政策介入の着眼点をより明確にする。一方で、データ整備、指標の頑健性検証、政策実装を見据えた解釈の精緻化が今後の課題である。
▽画像をクリックして拡大
融合分野
環境経済学、資源・エネルギー経済学、水産経済学、経営科学・オペレーションズ・リサーチ、統計・データサイエンス、機械学習、システム情報科学
研究キーワード
漁業、脱炭素化、エネルギー効率性、全要素エネルギー効率性（TFEE）、エネルギー削減ポテンシャル（ESP）、データ包絡分析（DEA）、確率的フロンティア分析（SFA）、要因分解分析（LMDI）、機械学習、持続可能な漁業政策
Related Researchers
