Empirical Analysis of Determinants of Income Inequality with Support Vector Machine
サポートベクターマシンを用いた所得格差の決定要因の実証分析

Kazutoshi TANABE, Takahiro SUZUKI
2015 Joho Chishiki Gakkaishi  
近年,国家間あるいは各国内の所得格差が幅広い関心を集めている.格差の原因に関する理論 的研究はこれまでに数多く行われているが,現実の所得分布を再現する理論モデルは未だ得られ ていない.所得格差の原因を解明する目的で,所得分配に影響すると考えられる要因を説明変数と して回帰分析(OLS)を行い,決定要因を探索した実証的研究が多数報告されている.しかし,これ までは少数の説明変数と線形のOLSのために高い精度のモデルが得られていなかった.本研究で は,非線形回帰分析手法の一つであるサポートベクターマシン(SVM)を用いて161カ国のジニ係数 (目的変数)と経済,政治,教育,健康,技術分野の57種の説明変数との相関を解析し,感度分析法 を用いて57種の変数の中から所得格差の決定要因を探索する実証研究を試みた.その結果,25種 の要因によって161カ国のジニ係数を決定係数(R 2 )0.795という高い精度で再現するモデルを構築し た.また,25種の決定要因の中では政治的要因の寄与が最大であり,次いでGDP等の経済的要因 と医療費等の健康要因がほぼ同程度の寄与であることが判明した. A
more » ... の寄与であることが判明した. A large-scale regression experiment to analyze the comprehensive determinants of income inequality across many countries has been carried out. A support vector machine (SVM) method was applied to the nonlinear regression analysis of the relation between Gini coefficients (as a dependent variable) of 161 countries and 57 factors (as explanatory variables) in economic, political, educational, health and technology fields. The optimum determinants for the income inequality were searched by
doi:10.2964/jsik_2015_019 fatcat:6dexyxc4ofes3gir2b7r73yzxy