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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) : 2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 | 農業経済学 | |
のうぎょうけいざいがく | ||
Agricultural Economics | ||
単位数 | 2 単位 | |
ナンバリングコード | BIOR-Reso-2331-001
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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 |
水曜日 3, 4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 | 農業経済学は、わが国および世界の農業・食料に関する需給動向や、国民経済における農業の位置と役割、農業生産に関わる経済理論、農産物市場の特徴と価格形成の仕組み、農業関連団体の特徴と役割、わが国の食料・農業政策の特徴と課題等に関する学問である。本授業は、こうした農業経済学に関する知識を修得した上で、現実の社会で生じている農業経済学上の課題について、実証的に分析・検討するための基礎技術を習得することを目的とする。 |
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学修の目的 | ・我が国および世界の農業および食料需給の動向、国民経済における農業の位置と役割、農業生産に関わる経済理論の基礎、農産物市場の特徴と価格形成の仕組み、農業関連団体の特徴と役割、我が国の食料・農業政策の特徴と課題を学習することで、農業経済、農業経営、食品流通について指導できる能力を修得することを目標とする ・農業経済学における代表的かつ古典的な実証分析テーマとその方法についての知識を得る ・農業経済学や生物・農学研究において使用される統計分析手法を理解し、実際にデータを用いて基礎的な統計分析を行うことができるようになる |
学修の到達目標 | ・農業経済学の主要テーマとその分析枠組についての知識を得る ・農業経済学における古典的な実証分析ができるようになる ・農業経済学および生物・農学研究で応用可能な、データ操作方法や統計分析の基礎に関する知識を得る |
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%、課題提出50%、期末レポート30%、計100% |
授業の方法 | 講義 演習 |
授業の特徴 |
プレゼンテーション/ディベートを取り入れた授業 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 ・食料・資源経済学Iや国際農業開発学で扱わなかった内容・テーマを重点的に扱う |
教科書 | |
参考書 | 荏開津典生・鈴木宣弘著『農業経済学 第4版』岩波書店, 2015年. 平田昌彦編著/宇田津徹朗・河原聡・榊原啓之著『生物・農学系のための統計学:大学での基礎学修から研究論文まで』朝倉書店, 2017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 | 毎回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 国際農業開発学 |
発展科目 | グローカル資源利用学チュートリアル 食料・資源経済学II マーケティング論 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、ミクロ経済学、食料・農業政策、実証分析、統計学 |
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Key Word(s) | Agricultural economics, microeconomics, food and agricultural policies, empirical analysis, statistics |
学修内容 | 1. 経済学と農業的世界 2. 経済発展と農業 3. 食料の需要と供給 4. 農業生産と技術 5. 限られた生産資源と地代 6. 農業の経営組織 7. 担い手の育成と農地政策 8. 農業の市場と農業協同組合 9. 農産物価格形成の特徴と価格政策 10. 農産物貿易と比較生産費説 11. 農業保護政策と需給調整 12. 世界の食料需給と貧困問題 13. 発展途上国の社会経済開発と農業 14. フードシステムとバリューチェーン 15. 農業経済学の実証分析 (実証分析の内容) - エクセルでデータ入力・操作 - 変数の種類 - データの抽出と集計(ピボットテーブル) - 記述統計分析、データ分析ツール、ヒストグラム - クロス集計 - 散布図と相関係数 - 統計的検定とは、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) - 平均値の差の検定(分散分析) - データ収集のための調査票作成 - 社会調査の実践 |
事前・事後学修の内容 | 授業の課題に真剣に取り組み、間違えた問題は必ず正解できるようにしておくこと。 参考書を活用し、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。 |