三重大学ウェブシラバス


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科目の基本情報

開講年度 2024 年度
開講区分 生物資源学部
受講対象学生 資源循環学科・グローカル資源利用学教育コース
学部(学士課程) : 3年次
選択・必修 必修
教育コース必修科目(グローカルコース)
授業科目名 【遠隔】食料・資源経済学Ⅱ
しょくりょう・しげんけいざいがく2
Food and Resource Economics II
単位数 2 単位
ナンバリングコード
BIOR-Reso-2331-006
開放科目 非開放科目    
開講学期

前期

開講時間 火曜日 5, 6時限
授業形態

オンデマンド授業

* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業
「ハイブリッド授業」・・・「対面授業」と「オンライン授業」を併用した授業
「オンデマンド授業」・・・動画コンテンツの配信等によって実施する授業

開講場所 詳細情報はMoodleにて随時提供しますので、必ず本授業のMoodleコースに登録してください。

担当教員 関谷 信人(生物資源学部・世話人)
中島 亨(非常勤講師)

SEKIYA, Nobuhito
NAKAJIMA, Toru

SDGsの目標
連絡事項

* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

学修の目的と方法

授業の概要 本授業では、ミクロ経済学や、応用ミクロ経済学である農業経済学・資源経済学・環境経済学の理論を踏まえ、農業と環境、資源、食料等に関する今日的課題の解決に取り組む上で必要な、農業経済学分野の実証分析や、学術分野横断的な分析において有用な、統計分析手法やコンピュータ・スキルについて、実践的に学修します。本授業で学修した内容は、グローカル資源利用学教育コースの必修科目である「社会調査演習」における分析や、卒業論文研究で活用されることを想定しています。
学修の目的 農業経済分析や学術分野横断的な分析で有用な、統計分析手法を理解し、分析を行うためのコンピュータ・スキルを身に付け、それらを自らの研究に応用することができるようになることを目的とします。
学修の到達目標 上記の学修の目的を達成するため、以下の到達目標を設定します。
【知識】農業経済学分野の実証分析や発展的な統計分析に関する知識を習得し、自らの分析目的に対して適切な分析方法を選択することができるようになる
【技能】修得した知識を用いて自ら統計分析ソフトウェア「R」を操作し、食料・資源経済学および関連分野に関する統計分析を行うことができる技能を習得し、適切に分析結果を解釈できるようになる
【態度】経済学や統計学の考え方を理解することに努め、それを現実社会の課題解決に活用することができるようになる
ディプロマ・ポリシー
○ 学科・コース等の教育目標
 (1)幅広い教養と倫理観、国際感覚を身につけ、豊かな人間性を有している。
 (2)生命、環境、食料、健康等に関する生物資源学の基本的な知識と技術、経験を有している。
○(3)科学的で論理的な思考を展開することができ、計画的に問題の解決に取り組むことができる。
 (4)豊かなコミュニケーション能力を持ち、他者と協力して行動することができる。
 (5)社会の変化に柔軟かつ自律的に対応し、発展的に生きていくことができる。

○ 全学の教育目標
感じる力
  • ○感性
  • ○共感
  • ○主体性
考える力
  • ○幅広い教養
  • ○専門知識・技術
  • ○論理的・批判的思考力
コミュニケーション力
  • ○表現力(発表・討論・対話)
  •  リーダーシップ・フォロワーシップ
  •  実践外国語力
生きる力
  • ○問題発見解決力
  •  心身・健康に対する意識
  •  社会人としての態度・倫理観

○ JABEE 関連項目
成績評価方法と基準 動画視聴20%、課題提出80%、計100%(合計60%以上で合格)
【知識】農業経済学分野の実証分析や発展的な統計分析に関する知識の修得について、毎回の授業で課される演習課題の提出(30%)により評価。
【技能】修得した知識を用いて自ら統計分析ソフトを操作し、目的の分析を行うことができる技能を演習課題の提出(50%)で評価。
【態度】授業や課題に対する取り組み姿勢を動画視聴(20%)および課題提出(10%)により評価。
授業の方法 講義 演習

授業の特徴

PBL

特色ある教育

グループ学習の要素を加えた授業
Moodleを活用する授業
その他、能動的要素を加えた授業(ミニッツペーパー、シャトルカードなど)

英語を用いた教育

授業アンケート結果を受けての改善点 ・講義とPCを使った演習を組み合わせ、各テーマの理論的概念と実証分析方法を身に付けられるようにする
・具体的な事例やデータを使いながら、実践的に学習する
・Moodle等のLMSを使用し、資料や課題のやりとりを効率化する
教科書 なし
参考書 永吉希久子著・照井伸彦・小谷元子・赤間陽二・花輪公雄編『行動科学の統計学:社会調査のデータ分析』クロスセクショナル統計シリーズ5巻, 共立出版, 2016年.
西内啓著『統計学が最強の学問である[実践編]』ダイヤモンド社, 2014年.
オフィスアワー 基本的にオンラインで随時。必ず事前にメール等で連絡してください。
受講要件 初回を含め、毎回必ずPCを使用すること
予め履修が望ましい科目 食料・資源経済学I 農業経済学 グローカル資源利用学チュートリアル
発展科目 社会調査演習
その他 教員免許・各種資格取得に関連した科目 (注 : 必ず入学年度の学修(習)要項で確認してください)

授業計画

各回
共通
MoodleのコースURL https://moodle.mie-u.ac.jp/moodle35/course/view.php?id=19172
第1回 概要 ガイダンス、Rのインストール
授業時間内の学修内容 授業の内容や方針、成績評価方法等について説明した上で、今後の統計分析を行う上で必要な「R」のインストールを行います。
キーワード(Key Word(s)) R
R
事前学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。
事前学修の時間 120分
事後学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。
事後学修の時間 120分
自由記述欄
第2回 概要 Rの基本操作
授業時間内の学修内容 Rの基本操作として、ベクトルの生成や抽出、乱数の発生、データフレームの作成や操作の方法について説明し、今後の分析を容易に行うことができるパッケージ「Rコマンダー」をインストールします。
キーワード(Key Word(s)) ベクトル、乱数、データフレーム、Rコマンダー
Vector, random numbers, data frame, R Commander
事前学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。
事前学修の時間 120分
事後学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。
事後学修の時間 120分
自由記述欄
第3回 概要 Rによる記述統計分析とグラフ作成
授業時間内の学修内容 Rを用いた記述統計分析の方法や、主要なグラフ作成方法を説明します。
キーワード(Key Word(s)) 記述統計分析、ヒストグラム、箱ひげ図、散布図
Descriptive statistics, histogram, boxplot, scatter plot
事前学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。
事前学修の時間 120分
事後学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。
事後学修の時間 120分
自由記述欄
第4回 概要 Rによる統計的検定(1):相関係数の検定・独立性のカイ二乗検定
授業時間内の学修内容 統計的検定とは何かについて説明した上で、相関係数に関するt検定や独立性のカイ二乗検定をRで行う方法を紹介します。
キーワード(Key Word(s)) 統計的検定、相関係数、t検定、独立性のカイ二乗検定
Statistical testing, correlation coefficient, t test, Chi-square test of independence
事前学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。
事前学修の時間 120分
事後学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。
事後学修の時間 120分
自由記述欄
第5回 概要 Rによる統計的検定(2):t検定・分散分析
授業時間内の学修内容 平均値の差の検定方法として、t検定や分散分析をRで行う方法を説明します。また、実験計画について説明し、発展的な分散分析や、多重比較の方法についても紹介します。
キーワード(Key Word(s)) t検定、分散分析、実験計画、多重比較
t test, analysis of variance, experimental design, multiple comparison
事前学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。
事前学修の時間 120分
事後学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。
事後学修の時間 120分
自由記述欄
第6回 概要 Rによる回帰分析(1)
授業時間内の学修内容 回帰分析について説明し、Rを用いた回帰分析の方法や、結果の解釈方法を説明します。
キーワード(Key Word(s)) 回帰分析
Regression analysis
事前学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。
事前学修の時間 120分
事後学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。
事後学修の時間 120分
自由記述欄
第7回 概要 Rによる回帰分析(2)
授業時間内の学修内容 重回帰分析を紹介し、様々な重回帰分析とその結果の解釈について説明します。
キーワード(Key Word(s)) 重回帰分析
Multiple regression analysis
事前学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。
事前学修の時間 120分
事後学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。
事後学修の時間 120分
自由記述欄
第8回 概要 Rによる回帰分析(3)
授業時間内の学修内容 被説明変数が二値変数や制限のある量的変数である場合の回帰分析について、ロジットモデルや順序ロジットモデル、トービットモデルを取り上げ、推定方法と結果の解釈方法を説明します。
キーワード(Key Word(s)) 制限従属変数モデル、ロジットモデル、順序ロジットモデル、トービットモデル、最尤法
Limited dependent variable models, logit model, ordered logit model, Tobit model, maximum likelihood method
事前学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。
事前学修の時間 120分
事後学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。
事後学修の時間 120分
自由記述欄
第9回 概要 サンプリング
授業時間内の学修内容 統計分析に必要なサンプル数の求め方や、サンプリング方法について説明します。
キーワード(Key Word(s)) 無作為サンプリング、系統サンプリング、層別サンプリング、大数の法則、中心極限定理
Random sampling, systematic sampling, stratified sampling, law of large numbers, central limit theorem
事前学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。
事前学修の時間 120分
事後学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。
事後学修の時間 120分
自由記述欄
第10回 概要 需要関数の推計(1)
授業時間内の学修内容 回帰分析を用いた需要関数の推定方法と、結果の解釈方法について説明します。
キーワード(Key Word(s)) 需要関数
Demand function
事前学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。
事前学修の時間 120分
事後学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。
事後学修の時間 120分
自由記述欄
第11回 概要 需要関数の推計(2)
授業時間内の学修内容 需要関数の推定結果を用いた仮説検定方法や、離散選択モデルの推定方法、離散選択実験の方法などを紹介します。
キーワード(Key Word(s)) 仮説検定、離散選択モデル、離散選択実験
Hypothesis testing, discrete choice model, discrete choice experiment
事前学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。
事前学修の時間 120分
事後学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。
事後学修の時間 120分
自由記述欄
第12回 概要 生産関数の推計(1)
授業時間内の学修内容 回帰分析による生産関数の推定について、コブ・ダグラス型生産関数やトランスログ型生産関数の推定方法を紹介し、費用関数の推定方法についても説明します。
キーワード(Key Word(s)) コブ・ダグラス型生産関数、トランスログ型生産関数、費用関数
Cobb-Douglas production function, translog production function, cost function
事前学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。
事前学修の時間 120分
事後学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。
事後学修の時間 120分
自由記述欄
第13回 概要 生産関数の推計(2)
授業時間内の学修内容 生産関数の推定の応用として、フロンティア生産関数の推定方法と技術効率性指標の導出方法、技術効率性の決定要因に関する回帰分析について説明します。
キーワード(Key Word(s)) フロンティア生産関数、包絡分析法、確率的フロンティア分析、技術効率性
Frontier production function, data envelopment analysis, stochastic frontier analysis, technical efficiency
事前学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。
事前学修の時間 120分
事後学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。
事後学修の時間 120分
自由記述欄
第14回 概要 観測データを用いた因果効果分析(1)
授業時間内の学修内容 社会科学研究などで観測データを用いながら因果効果を厳密に分析する方法のひとつである差分の差(DID)分析を紹介し、実際の分析方法や結果の解釈方法を説明します。
キーワード(Key Word(s)) 因果効果、差分の差分析
Causal effects, difference in differences (DID)
事前学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。
事前学修の時間 120分
事後学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。
事後学修の時間 120分
自由記述欄
第15回 概要 観測データを用いた因果効果分析(2)
授業時間内の学修内容 社会科学研究などで観測データを用いながら因果効果を厳密に分析する方法のひとつである傾向スコアマッチング(PSM)法を紹介し、実際の分析方法や結果の解釈方法を説明します。
キーワード(Key Word(s)) 因果効果、傾向スコアマッチング
Causal effects, propensity score matching (PSM)
事前学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。
事前学修の時間 120分
事後学修の内容 Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。
事後学修の時間 120分
自由記述欄

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