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開講年度 | 2020 年度 | |
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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 |
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選択・必修 | 必修 教育コース必修科目 |
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授業科目名 | 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
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開放科目 | 非開放科目 | |
開講学期 |
前期 |
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開講時間 |
火曜日 5, 6時限 |
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開講場所 | ||
担当教員 | 中島 亨(生物資源学部) | |
NAKAJIMA, Toru | ||
SDGsの目標 |
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授業の概要 | 本授業は、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学び、農業と環境、資源、食料等を取り巻く現状について論理的に理解するとともに、新たな研究手法についても知識を得る。特に、食料・資源経済学Iで学習したミクロ経済学の基礎を踏まえ、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、実践的に学修する。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る。 |
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学修の目的 | ・応用ミクロ経済学としての農業・食料経済学、資源経済学等を学習することで、農業と環境、資源、食料等を取り巻く現状について論理的に理解、指導できる能力を習得する ・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する ・農業経済分析や学術分野横断的な分析で有用な、コンピュータ・スキルを身につける ・学修した統計分析手法や、身につけたコンピュータ・スキルを実際に使用し、自らの研究に応用することができるようになる |
学修の到達目標 | ・食料・資源経済学の理論および実証に関する発展的な知識を得る ・統計分析ソフトウェア「R」を使用して、食料・資源経済学および関連分野に関する統計分析ができるようになる |
ディプロマ・ポリシー |
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成績評価方法と基準 | 出席20%、授業態度30%、課題提出50%、計100% |
授業の方法 | 講義 演習 |
授業の特徴 |
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) |
授業改善の工夫 | ・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 | |
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 | 事前にメールで連絡してください。 研究室:467室 |
受講要件 | 初回を含め、毎回必ずPCを持参すること |
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) |
MoodleのコースURL |
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キーワード | 農業経済学、統計学、R、需要関数、生産関数、因果効果分析 |
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Key Word(s) | Agricultural economics, statistics, R, demand function, production function, causal effect analysis |
学修内容 | 1. ミクロ経済学の復習 2. ミクロ経済学の復習 3. ミクロ経済学と農業問題 4. ミクロ経済学と農業問題 5. ミクロ経済学と食料問題 6. ミクロ経済学と食料問題 7. ミクロ経済学と資源問題 8. ミクロ経済学と資源問題 9. ミクロ経済学と環境問題 10. ミクロ経済学と環境問題 11. 水産・資源経済学 12. 環境経済学 13. 環境経済学 14. 農業と計量経済学、実証分析 15. 農業と計量経済学、実証分析 (計量経済学の内容) - Rのインストールと基本操作 - Rによるデータ処理 - Rによる記述統計分析とグラフ作成 - Rによる統計的検定:相関係数の検定、独立性のカイ二乗検定、平均値の差の検定(t検定、分散分析) - Rによる回帰分析 - 需要関数の推計、代替関係の分析 - 生産関数の推計、効率性分析 - 観測データを用いた因果効果分析 |
事前・事後学修の内容 | 与えられた課題に取り組み、間違えた問題は必ず正解を導けるようにしておくこと。 Rを使った演習をすることができる上記参考書『行動科学の統計学』や、統計学用語をわかりやすく説明した上記参考書『統計学が最強の学問である[実践編]』を各自で活用し、授業内容の理解を深めること。 第1回から第15回までの各回で、上記内容に関する事前学修を2時間、事後学修を2時間とるようにしてください。 |