15

共同研究：南大阪地域の統計調査, 計量経済分析, および地域経済情報システムの構築(Ⅲ)

小地域景気指標の推計についてGLMM（階層ベイズモデル）によるアプローチ

荒

木

英

一

1．はじめに2．データと問題の所在

小地域推定の問題

｢ベイズ法」による補正

3．GLMM アプローチ


モデル



推計結果

4．結びにかえて

1．は

じ

め

に

我が国では，全国を対象とするものから地域対象のものまで，さまざまな景況調査が行われているが，市町村レベルまで区画を細かく区切って指標が公表されているケースはまれである。小論では，こうした小地域景気指標作成の可能性について検討したい。
具体的な素材として，本学総合研究所の共同研究プロジェクト（02連154，05連181，08連
199で実施された「南大阪景況調査｣）が蓄積してきた調査データをもとにして，南大阪の各市町村それぞれの景気指標作成について考察をすすめる。
以下，まず第２節でデータの概略と問題の所在を述べるとともに，従来からの解決策のひとつとして「ベイズ法」と呼ばれるものを紹介し，小論の問題には適用しがたいことを示す。
そこで第３節では，小論のモデルを提示し，推計結果を示す。小論のモデルは一般化線形混合モデル（Generalised Linear Mixed Model）と呼ばれるもので，これをベイズ的手法によって推計してみよう。

2．データと問題の所在
 小地域推定の問題
本学総合研究所の共同研究プロジェクト（｢南大阪景況調査｣）では，2004年第１四半期（４月から６月）にはじまり2009年第２四半期まで，四半期ごとに1000の事業所に対してア

キーワード：小地域推定，景気指標，GLMM，階層ベイズ，MCMC

16

桃山学院大学総合研究所紀要

第38巻第２号

ンケート調査を実施した。対象の1000事業所は（当プロジェクトで別途に構築された）南大
阪事業所データベースから無作為に抽出され，毎回の回収数は100〜150前後（回収率10〜15％）であった1)。

さて，巻末の【表１】は，このプロジェクトにより蓄積された調査結果のうち，2005年第１四半期から2009年第２四半期までのデータをプールして，売上高に関する設問（｢３ヶ月前と比べて，売上は増えたか？｣）への回答総数を，市町村別・産業別に集計したものである2)。回答総数は南大阪全域で1337事業所にのぼるが，市町村別にばらつきがあり，たとえば最上段の堺市では564事業所が回答しているのに対して，最下段の岬町では，建設業・小売業・製造業のわずか５事業所の回答しか得られていない。
さらに，巻末の【表２】は，この設問に対して「増えた」と回答した事業所の数を集計して，比率を算出したものである。たとえば最上段の堺市製造業では，回答総数132事業所のうち22事業所が「売上は増えた」と回答し，その比率は16.7％である。しかし，最下段の岬町の場合には，回答総数わずか５事業所のうち「売上が増えた」と回答した事業所は１社もなく，比率はすべてゼロとなっている。
「売上が増えた」とする事業所の比率は，景気指標のひとつと考えうる。だが【表２】の数値をそのまま各市町村ごとの指標と見なすことはとうていできないだろう3)。なんらかのかたちで，回答数がきわめて少ない小地域の数値を補正してやる必要がある。

 ｢ベイズ法」による補正
こうした小地域内でのサンプル不足に対して，たとえば「市区町村別生命表」(厚生労働省）では，次のような補正を行っている4)。
この「生命表」では各地域の死亡率 を推定することが課題となる。ある小地域のサン
プル数を とし，サンプル中の死亡者数を としよう。このサンプル数 がきわめて少な
いために当該小地域における死亡率 の推定が困難な状況を想定しよう。このとき，(当該小地域を含む）より大きな地域のサンプル数を とし，死亡者数を として，の事前分
布をベータ分布，その密度関数を とする5)。

1) この調査の詳細については，荒木 [2006] などを参照。
2) 2004年第４四半期に一部市町村の併合があったため，2005年第１四半期からのデータを利用することとした。
3) 経済センサス（平成21年版）によると，岬町には，555の事業所（4531名の従業者）が存在している。2004年から2009年までの５年間に我々が得たサンプルは，このうちわずか５個である。
4) ｢ベイズ推定とは」(厚生労働省「市区町村別生命表の概況」http://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/
life/ckts05/sanko02.html)。厚労省のサイトには「ベイズ法」に関する詳細な説明はないが，この手法は，たとえば丹後 [2000] などで扱われている。
5)  はベータ関数をあらわす。

小地域景気指標の推計について

17







実際に得られるサンプルの尤度は二項分布となるから










の事後分布 は
  そこで，この期待値を，の点推定値とする。


 
 

この方法を適用して，我々の【表２】の比率を補正してみたものが，巻末の【表３】である6)。
【表３】では，ある小地域のある産業における比率を補正するために，より大きな地域のサンプル数を とし，このうち「売上高が増えた」事業所数を として，３通りの可能性を想定している。すなわち，当該産業の南大阪全域のサンプル，当該地域の全産業のサ
ンプル，南大阪全域の全産業のサンプルである。
一見してわかるとおり，３つの表の数値はかなり異なっている。しかし，いずれが妥当かを判定することはむずかしい。判定が困難な理由は，この方法が経済学以外の分野で考案されたものであり，経済のロジックを反映していないからだろう7)。
そこで次節では，経済学的な視点から，別のアプローチを考察したい。

3．GLMM アプローチ
 モデル
ある小地域の景況を，産業要因と地域要因のふたつから説明するモデルを考えよう。ここに言う「産業要因」とは，当該地域の産業構成を指す。【表１】より，われわれの産業分類は非常に大きなくくりになってはいるが，それでも，たとえば，同じ産業の事業所ならば，当該地域のそれと南大阪全域のそれとは，ある程度似通った傾向を示すはずである。
そして，産業構成だけでは説明できない地域独自の要因を「地域要因」と呼ぶことにする。
こちらは多岐にわたるが，たとえば事業所の（平均的な）規模や集積度，さらに当該地域自体の人口密度といった説明変数を指す。地域要因は，産業によって異なる可能性がある。たとえば，小売業の場合には当該地域の人口密度が重要な説明変数となり，製造業の場合には当該地域の事業所密度といったものが重要な説明変数となるかもしれない。
6) 質問の選択肢がｍ個あるときには尤度関数が多項分布となるが，この場合にも，事前分布を多変量
ベータ分布とすれば，事後分布も共役なベータ分布となって，同じロジックが適用できる。
7) 経済学的な視点で評価すると，の表は小地域の景気指標を「産業要因」から補正しようとするもの，の表は「地域要因」から説明しようとするものと解釈できるだろうか。

18

桃山学院大学総合研究所紀要

第38巻第２号

そこで，以下では，産業別にモデルを構成することとしよう。

ある産業をとりあげる。まず，を第 地域のサンプル数，そのうち「売上高が増えた」と回答した事業所の数を として，計数データ はポアソン分布にしたがうものと考える。




 
パラメータ のリンク関数と線形予測子を
  とする。ここに





であり，この産業に属する南大阪全域の総サンプルのうち「売上高が増えた」と回答した事
業所の比率（以下，産業平均比率）である。これを「産業要因」としよう8)。また








 




を「地域要因」( は地域独自の事情を反映する説明変数，

は説明変数の個数）としよう。

 推計結果
小論では，小売業と製造業について行った推計の結果を示す。
いずれの産業についても，モデルの説明変数  として，当該地域の人口密度 ()，事業
所密度 ()，事業所あたり平均従業者数 () の３つを用いることとした9)。

小売業

平均

標準偏差

2.5％点

25％点

50％点

75％点

97.5％点

Rhat







1.04053
0.038540.00328
0.092120.24336

1.68790.32300.04280.20600.20604.5050
0.5813
0.0829
0.3087
0.00792.1520
0.1763

0.0249
0.0442

0.08670.9706

0.03390.00470.08820.19410.10210.24860.03210.22730.3455

2.14600.67720.08450.50070.76351.01441.01001.00681.01291.0126

製造業

平均

標準偏差

2.5％点

25％点

50％点

75％点

97.5％点

Rhat







0.30237
0.03237
0.00199
0.01383
0.278390.84110.19730.03350.05570.25211.3260
0.4310
0.0687
0.1205
0.00340.2201
0.1537

0.0234

0.0510
0.09390.31210.0287

0.0020
0.0139
0.21630.8476
0.09250.01920.02180.3961

1.88800.3531
0.0637
0.09620.87401.00251.0042
1.00471.00291.05638) 地域要因がゼロのとき，当該地域の比率（の期待値  ）は，産業平均比率に等しくなる。
9) 国勢調査や経済センサス等の公開によって小地域統計の利用可能性は広がってはいるが，まだまだ選択できる変数は少ない。なお，いずれも，の事前分布を から  までの一様分布として，
MCMC 推計を行っている。

小地域景気指標の推計について

19

いずれのケースも，地域要因にかかる係数 () は（95％信用区間内にゼロを含むという意味で）有意ではないが，経済学的な解釈が可能なモデルを推計した結果として，有意ではないことが判明したものと考えたい。
巻末の【表４】に，各産業について，このモデルの推計結果に基づいて，小地域別の回答比率を補正した結果を示す。

4．結びにかえて小論では，小地域推定の問題を考察した。地域独自要因の抽出については課題が残るものの，サンプル数が少ない小地域における景気指標を，経済学的に解釈可能なモデルから推計する試みを提示した。
産業区分を細かくしてより精密な小地域変数を作成すること，産業間のデータをプールしてより一般的なモデルへ発展させることなどが，今後の課題として残される。

引用・参考文献・荒木 [2006]：｢景況調査の実践およびその意義」(荒木英一,『桃山学院大学総合研究所紀要』第31巻
３号 pp. 155180，2006年３月）
・久保川 [2006]：｢線形混合モデルと小地域の推定」(久保川達也,『応用統計学』第35巻５号 pp. 1
24, 2006年）
・丹後 [2000]： 統計モデル入門』(丹後俊郎，朝倉書店，2000年）
・大塚芳宏「マルコフ・スイッチング時空間自己回帰モデルによる日本の地域別の景気循環の計量分析」
100，2011年３月）( 日本統計学会誌』第40巻２号 pp. 89
・古谷知之『ベイズ統計データ分析 （朝倉書店，2008年）
・和合肇・各務和彦「空間的相互作用を考慮した地域別景気の動向」( フィナンシャルレビュー』
August2005 pp. 7184）（2012年９月28日受理）

2
0
7
1
4

6
4

16
13

7
2
1
11

0
3
1

0

羽曳野市
高石市
泉大津市
泉北郡 *1
大阪狭山市

富田林市
南河内郡 *2

岸和田市
和泉市

河内長野市
貝塚市
熊取町 *3
泉佐野市

田尻町 *3
泉南市
阪南市

岬町 *3
96

0

0
3
2

1
4
2
7

11
2

3
2

3
1
7
1
3

2
3

94

0

0
4
0

3
3
0
2

16
0

4
0

1
4
4
0
0

5
1

47

卸売

42

0

0
2
0

1
0
0
3

5
1

2
0

1
1
1
0
1

4
1

19

金融保険

175

2

0
6
2

7
4
4
10

20
8

4
4

7
5
4
2
3

7
4

72

建設

339

2

3
4
7

18
13
3
26

25
23

14
3

14
8
9
4
8

13
5

137

小売

334

1

0
7
2

11
21
5
25

21
20

13
5

18
6
14
3
5

19
6

132

製造

4

0

0
0
0

0
0
0
1

0
0

0
0

0
0
0
0
0

0
0

3

電力ガス水道

*1 泉北郡は忠岡町のみから構成される。
*2 南河内郡は河南町，太子町，千早赤阪村から構成されるが，地理的に連続しているので，一括して扱う。
*3 熊取町，田尻町，岬町は泉南郡を構成しているが，地理的に隔たった飛び地となっているので，独立に扱う。

177

13
5

松原市
藤井寺市

39

運輸

76

0

0
1
3

0
6
1
4

6
5

2
2

3
0
0
5
1

3
0

34

不動産

1337

5

3
30
17

48
53
16
89

120
72

48
20

49
25
46
16
25

66
25

564

計

桃山学院大学総合研究所紀要

計

81

サービス

堺市

表１ 設問１に対する回答数（2005年第１四半期〜2009年第２四半期の総数)
20
第38巻第２号

卸売

金融保険

建設

小売

製造

― 0.000( 0/

6)

―

―

計

3) 0.400( 2/5)4) 0.333( 1/3) 0.400( 2/5)4) 0.000( 0/ 13) 0.190( 4/ 21)7) 0.111( 2/ 18) 0.182( 2/ 11)8) 0.174( 4/ 23) 0.200( 4/ 20)4) 0.333( 1/

―

―

―

―

― 0.000( 0/ 1)― 0.333( 2/ 6)―― 0.200( 1/ 5)― 0.333( 2/ 6)― 0.000( 0/ 2)― 1.000( 2/ 2)― 0.000( 0/ 1)― 0.200( 1/ 5)――― 0.333( 1/ 3)―― 0.000( 0/ 3)――― 0.000( 0/― 0.000( 0/2) 0.000( 0/2) 0.000( 0/6) 0.000( 0/― 0.333( 1/2) 0.000( 0/7) 0.000( 0/4) 0.000( 0/

3)

1)

2)

7)

―

―

―

―

― 0.000( 0/ 3)― 1.000( 1/ 1)―

3)0.000( 0/5)0.000( 0/ 17)

0.133( 4/ 30)

0.333( 1/

0.236(21/ 89)

0.250( 4/ 16)

0.170( 9/ 53)

0.104( 5/ 48)

0.250(18/ 72)

0.183(22/120)

0.150( 3/ 20)

0.188( 9/ 48)

0.160( 4/ 25)

0.188( 3/ 16)

0.087( 4/ 46)

0.120( 3/ 25)

0.224(11/ 49)

0.120( 3/ 25)

0.242(16/ 66)

0.152(86/564)

計

0.175(31/177) 0.146(14/96) 0.181(17/94) 0.095( 4/42) 0.166(29/175) 0.145(49/339) 0.180(60/334) 0.250( 1/ 4) 0.276(21/76) 0.169(226/1337)――

0.000( 0/ 1) 0.000( 0/ 2)―

0.000( 0/ 3) 0.333( 1/ 3) 0.000( 0/ 4) 0.000( 0/ 2) 0.333( 2/

―

阪南市

岬町

不動産

0.182( 2/11) 0.286( 2/ 7) 1.000( 2/ 2) 0.333( 1/ 3) 0.300( 3/ 10) 0.115( 3/ 26) 0.240( 6/ 25) 0.000( 0/ 1) 0.500( 2/ 4)― 0.250( 1/― 0.000( 0/

泉南市

田尻町

泉佐野市

0.000( 0/ 1) 0.000( 0/ 2)―

0.500( 1/ 2) 0.500( 2/ 4) 0.000( 0/ 3)

熊取町

0.000( 0/ 7) 0.000( 0/ 1) 0.000( 0/ 3) 0.000( 0/ 1) 0.143( 1/― 0.000( 0/ 1) 0.500( 4/

貝塚市

河内長野市

0.385( 5/13) 0.000( 0/ 2)― 0.000( 0/0.062( 1/16) 0.182( 2/11) 0.250( 4/16) 0.000( 0/ 5) 0.300( 6/ 20) 0.200( 5/ 25) 0.095( 2/ 21)

―

岸和田市

5)

3)

4) 0.143( 2/ 14) 0.154( 2/ 13)8) 0.400( 2/4) 0.333( 1/9) 0.000( 0/ 14)8) 0.167( 1/0.000( 0/ 4) 0.000( 0/ 2)3) 0.250( 2/2) 0.250( 1/4) 0.000( 0/5) 0.125( 1/0.167( 1/ 6) 0.333( 1/ 3) 0.250( 1/ 4) 0.000( 0/ 2) 0.000( 0/― 0.000( 0/ 1) 0.000( 0/

―

6)

南河内郡

0.000( 0/ 4) 0.000( 0/ 3)5) 0.000( 0/7) 0.143( 2/ 14) 0.333( 6/ 18)4) 0.200( 1/7) 0.231( 3/ 13) 0.211( 4/ 19)

富田林市

0.000( 0/ 1) 0.000( 0/ 1)

泉北郡

大阪狭山市

― 0.000( 0/ 1) 0.250( 1/ 4) 0.000( 0/ 1) 0.000( 0/0.000( 0/ 7) 0.286( 2/ 7) 0.000( 0/ 4) 0.000( 0/ 1) 0.500( 2/0.500( 1/ 2) 0.000( 0/ 3) 1.000( 1/ 1) 0.000( 0/ 1) 0.000( 0/

羽曳野市

高石市

0.200( 1/ 5) 0.000( 0/ 3) 0.000( 0/ 1) 0.000( 0/ 1) 0.250( 1/

藤井寺市

泉大津市

0.308( 4/13) 0.500( 1/ 2) 0.400( 2/ 5) 0.250( 1/ 4) 0.143( 1/

和泉市

電力ガス水道0.185(15/81) 0.077( 3/39) 0.128( 6/47) 0.105( 2/19) 0.111( 8/ 72) 0.146(20/137) 0.167(22/132) 0.333( 1/ 3) 0.265( 9/34)

運輸

松原市

堺市

サービス

表２ 設問１に対して,「増えた」と回答した企業の数と比率（2005年第１四半期〜2009年第２四半期の総数)


小地域景気指標の推計について
21

22

桃山学院大学総合研究所紀要

第38巻第２号

表３ ｢ベイズ法」による比率の補正結果
Ａ．産業別の総数で補正
堺市
松原市
藤井寺市
羽曳野市
高石市
泉大津市
泉北郡
大阪狭山市
富田林市
南河内郡
岸和田市
和泉市
河内長野市
貝塚市
熊取町
泉佐野市
田尻町
泉南市
阪南市
岬町

サービス
0.178290.184210.175820.17877―0.168480.174160.171270.174860.17127
0.165800.189470.168480.178770.174160.17553―
0.172220.17416―運輸
0.125930.15306
0.141410.141410.14433
0.15534
0.14433
0.141410.15152
0.14286
0.14953
0.14286
0.14433
0.16000
0.14286
0.15534―
0.15152
0.14286―

卸売
0.163120.191920.17895
0.18947
0.18367
0.17347――
0.18367―
0.19091―
0.175260.17526―
0.19792―
0.17347―

金融保険
0.098360.10870
0.09302
0.09302
0.09302
0.09302―
0.093020.09091―0.08511
0.09302
0.09302―0.11111―0.09091――

建設
0.14980
0.16484
0.16760
0.15934
0.161110.173180.16384
0.16292
0.16201
0.16201
0.17949
0.18033
0.16484
0.162010.16760
0.17297―0.17127
0.16384
0.16384

小売
0.144960.147730.145350.144480.144090.140800.14577
0.14697
0.144480.146200.14835
0.14641
0.14286
0.139200.14620
0.142470.14620
0.14286
0.141620.14370

製造
0.175970.181300.17647
0.187500.17941
0.172410.18101
0.182890.17867
0.18289
0.174650.18079
0.179710.180280.182890.18384―
0.17595
0.17857
0.17910電力ガス水道0.28571
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
0.20000
―
―
―
―

不動産
0.272730.26582―
0.27848――0.27160
0.27273
0.29487
0.269230.28049
0.27160―
0.28049
0.27273
0.28750―
0.285710.26582―

運輸
0.14760
0.25000
0.107140.211540.11538
0.113210.17647
0.142860.19608
0.136360.183210.243240.10204
0.19298
0.222220.23958―
0.151520.00000―

卸売
0.15057
0.25352
0.115380.24000
0.137930.08000―
0.19231―0.19118―
0.09804
0.16071―0.25275―
0.11765――

金融保険
0.15094
0.24286
0.115380.22000
0.115380.08511―0.153850.18000―
0.17600
0.24658
0.10204―
0.23913―0.12500――

建設
0.147800.23288
0.137930.196430.10000
0.12000
0.16667
0.142860.173080.12500
0.20000
0.27500
0.10909
0.15789
0.25000
0.24242―0.166670.00000
0.00000

小売
0.151210.240510.13333
0.20635
0.121210.072730.20000
0.18182
0.177420.173910.186210.23158
0.10606
0.13636
0.263160.208700.33333
0.117650.00000
0.00000

製造
0.155170.23529
0.096770.253730.12903
0.066670.210530.20000
0.18033
0.20000
0.170210.239130.118640.17568
0.28571
0.23684―
0.108110.00000
0.00000

電力ガス水道0.15344
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
0.23333
―
―
―
―

不動産
0.158860.23188―0.23077――
0.190480.153850.22000
0.136360.190480.24675―0.186440.235290.24731―0.161290.00000―

卸売
0.167630.169900.168910.16966
0.16928
0.16853――
0.16928―0.16999―
0.16866
0.16866―
0.17028―
0.16853――

金融保険
0.168140.16928
0.168910.168910.168910.16891―0.168910.16878―0.168410.168910.16891――0.16940―0.16878――

建設
0.16608
0.168900.16928
0.168150.168410.170020.168780.16866
0.16853
0.16853
0.170970.17100
0.168900.16853
0.169280.17001―0.169770.168780.16878

小売0.16689
0.169630.169150.168760.168770.167900.169280.16952
0.16876
0.169400.16960
0.169120.168270.167410.169400.168010.169400.16853
0.168150.16878

製造
0.16882
0.169620.168280.171220.169020.167280.169400.169900.16889
0.169900.16789
0.16949
0.169140.16937
0.169900.17034―
0.168150.168780.16891

電力ガス水道0.16940
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
0.16891
―
―
―
―

不動産
0.171410.16866―
0.16940――0.169150.168910.17028
0.168780.169770.16915―0.169770.168910.17002―0.16966
0.16866―

Ｂ．地域別の総数で補正
堺市
松原市
藤井寺市
羽曳野市
高石市
泉大津市
泉北郡
大阪狭山市
富田林市
南河内郡
岸和田市
和泉市
河内長野市
貝塚市
熊取町
泉佐野市
田尻町
泉南市
阪南市
岬町

サービス
0.15659
0.253160.13333
0.23529―0.075470.17647
0.137930.185190.12500
0.169120.27059
0.090910.18182
0.235290.23000―
0.121210.00000―

Ｃ．南大阪全域の総数で補正
堺市
松原市
藤井寺市
羽曳野市
高石市
泉大津市
泉北郡
大阪狭山市
富田林市
南河内郡
岸和田市
和泉市
河内長野市
貝塚市
熊取町
泉佐野市
田尻町
泉南市
阪南市
岬町

サービス
0.169960.17037
0.169150.16953―
0.168150.168910.16853
0.169020.168530.167780.171110.168150.16953
0.168910.16914―0.16866
0.16891―運輸
0.166420.16953
0.16866
0.16866
0.168910.169640.168910.16866
0.169400.168780.169140.168780.168910.170020.168780.16964―0.169400.16878―

小地域景気指標の推計について23表４ GLMM モデルによる比率の補正結果




産業要因



 

地域要因



補正前比率

補正後比率

堺市

20

137

1.93420.0337

0.0676

0.033820.4837

0.14600.1495松原市

313

1.93420.0447

0.09130.13602.15280.23080.1656藤井寺市

15

1.93420.00180.05490.05670.76490.20000.1530

羽曳野市

2

14

1.93420.0083

0.0302

0.0385


1.94720.14290.1391高石市

18

1.93420.00890.1582

0.1671


0.97840.12500.1223泉大津市

091.93420.1101

0.04270.0674


1.21610.00000.1351泉北郡

14

1.93420.0369

0.2367

0.1998

0.47350.25000.1184

大阪狭山市

2

8

1.93420.05010.01630.06651.23580.25000.1545

富田林市

2

14

1.93420.00200.07780.0758

1.87590.14290.1340南河内郡

13

1.93420.0563

0.5166

0.4603


0.27370.33330.0912

岸和田市

5

25

1.93420.1074

0.2136

0.1062


3.24940.20000.1300和泉市

423

1.93420.0381

0.09310.0550

3.14660.17390.1368

河内長野市

2

18

1.93420.0115

0.23520.2467


2.03310.11110.1129貝塚市

013

1.93420.1125

0.31290.4254

1.22800.00000.0945熊取町

13

1.93420.0524

0.27110.2188

0.34840.33330.1161

泉佐野市

3

26

1.93420.0183

0.18390.2022

3.07010.11540.1181田尻町

1

3

1.93420.03400.0109

0.02310.44380.33330.1479泉南市

04

1.9342

0.04920.1558

0.2050

0.47100.00000.1177阪南市

07

1.9342

0.06890.30390.3727


0.69700.00000.0996岬町

02

1.93420.0237

0.5958

0.6195

0.15560.00000.0778

小売業





産業要因



 

地域要因



補正前比率

補正後比率

堺市

22

132

1.7168

0.0502

0.16100.1107


21.2267

0.16670.1608松原市

419

1.7168

0.0624

0.1983

0.1359

2.97950.21050.1568藤井寺市

06

1.71680.1075

0.14880.2563


0.83420.00000.1390

羽曳野市

6

18

1.7168

0.1781

0.03750.14063.72170.33330.2068高石市

16

1.7168

0.0037

0.2995

0.3032


0.79600.16670.1327

泉大津市

0

14

1.7168

0.1938

0.1259

0.3197


1.82680.00000.1305

泉北郡

13

1.7168

0.02800.1301

0.1021


0.48660.33330.1622

大阪狭山市

2

5

1.7168

0.1096

0.16990.0603


0.84570.40000.1691

富田林市

2

13

1.7168

0.0259

0.0309

0.0568

2.20650.15380.1697南河内郡

2

5

1.7168

0.07540.13910.2146

1.11320.40000.2226

岸和田市

2

21

1.7168

0.1198

0.01900.1008

3.4107

0.09520.1624和泉市

420

1.7168

0.00950.06640.07593.87610.20000.1938

河内長野市

2

11

1.7168

0.01200.05530.04332.06360.18180.1876貝塚市

421

1.7168

0.00900.0157

0.0068

3.74710.19050.1784熊取町

25

1.7168

0.09980.03940.1392

1.03230.40000.2065

泉佐野市

6

25

1.7168

0.07120.01960.09084.91810.24000.1967

田尻町

―

―

―

―

―

―

―

―

―

泉南市

0

7

1.7168

0.1349

0.01510.1198

1.11560.00000.1594阪南市

021.7168

0.04140.03930.0021

0.35850.00000.1793岬町

01

1.7168

0.0300

0.02730.0027


0.17920.00000.1792

製造業

24

桃山学院大学総合研究所紀要

第38巻第２号

A Consideration on the Estimation of
Small Area Business Indices

ARAKI Eiichi

In this article, we developed a GLMM framework to estimate a business index in small areas,
where sample size is too limited to obtain reliable and meaningful estimates. Incorporating efficient data from other sources, our model estimates the two essential components of the businessindex, the industrial effect and the regional effect, which constitute the index together with a normal random effect. Using this framework, we estimated the business index of some very small
areas in the southern part of Osaka prefecture, based on the data set collected through the special
collaborative research project (02R154, 05
R
181, 08R199) funded by Momoyama Gakuin
University Research Institute.