慶應義塾研究者情報データベース

経歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 2010年08月

  -

  2014年06月

  Stockholm School of Economics, Department of Economics, Assistant Professor

• 2014年07月

  -

  2015年06月

  独立行政法人日本貿易振興機構アジア経済研究所, 新領域研究センター, 研究員

• 2015年07月

  -

  2020年05月

  一橋大学, 経済学研究科 応用経済専攻, 講師

• 2020年06月

  -

  2023年03月

  一橋大学, 経済学研究科, 准教授

• 2023年04月

  -

  継続中

  慶應義塾大学, 商学部, 教授

学歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 2001年04月

  -

  2003年03月

  一橋大学, 経済学研究科修士課程

• 2004年09月

  -

  2011年02月

  コロンビア大学, 経済学研究科, 経済学博士

  アメリカ合衆国

研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

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• 人文・社会 / 経済政策

研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

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• 企業間取引関係と国際貿易

著書 【 表示 ／ 非表示 】

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• The Impacts of AI, Robots, and Globalization on Labor Markets: Analysis of a Quantitative General Equilibrium Trade Model

  Furusawa T., Kusaka S., Sugita Y., Robots and AI: A New Economic Era, 2022年01月

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  This paper analyzes the impact of robotics and AI on labor markets in the world economy using a quantitative general equilibrium trade model with inter-industry linkages where robots can perform low-skilled labor’s tasks and AI high-skilled labor’s tasks. We estimate country-industry-level robot income shares in low-skilled task production and industry-level elasticities of substitution between robots and low-skilled labor. Then, we simulate the counterfactual world economy in 2014 where robot-related technology and international trade costs are set at their 1993 levels. We find that robot technology’s effect on labor markets is much smaller than the trade liberalization effect, yet, the former is sizable in the most affected industries. We also simulate the future world economy in which the task productivity of robots and AI becomes ten times its 2014 level and find that the impact of AI on the economy would be smaller than that of robotics.

  • Access to Document (DOI)

論文 【 表示 ／ 非表示 】

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• Assortative Matching of Exporters and Importers

  Yoichi Sugita, Kensuke Teshima, Enrique Seira

  Review of Economics and Statistics （Review of Economics and Statistics）  forthcoming （ 6 ） 1544 - 1561 2021年10月

  査読有り,  ISSN  00346535

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  This paper studies how exporting and importing firms match based on their capability by investigating the change in such exporter-importer matching during trade liberalization. During the recent liberalization of the Mexico-U.S. textile and apparel trade, exporters and importers often switch their main partners as well as change trade volumes. We develop a many-to-many matching model of exporters and importers where partner switching is the principal margin of adjustment, featuring Beckerian positive assortative matching by capability. Trade liberalization achieves efficient global buyer-supplier matching and improves consumer welfare by inducing systematic partner switching. The data confirm the predicted partner-switching patterns.

  • Access to Document (DOI)

• The Welfare Effect of Foreign Productivity and Quality Growth: A Quantitative Analysis. （共著）

  Taiji Furusawa, Yoichi Sugita

  International Economy 23   235 - 261 2020年12月

  査読有り,  ISSN  1884-4367

• Cross-border Technology Licensing and Trade Policy

  Jota Ishikawa, Yoshimasa Komoriya, Yoichi Sugita

  International Economy 2020年

  査読有り

• The Impact of Trade Liberalization on Industrial Productivity

  Paul S. Segerstrom, Yoichi Sugita

  Journal of the European Economic Association （Wiley-Blackwell）  13 （ 6 ） 1167 - 1179 2015年12月

  査読有り,  ISSN  1542-4774

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  An empirical finding by Trefler (2004, "The Long and Short of the Canada-U.S. Free Trade Agreement", American Economic Review, 94(4), 870-895) and others that industrial productivity increases more strongly in liberalized industries than in nonliberalized industries has been widely accepted as evidence for the Melitz ("The Impact of Trade on Intra-Industry Reallocations and Aggregate Industry Productivity", Econometrica, 71, 1695-1725) model. We show that under fairly standard assumptions a multi-industry version of the Melitz model does not predict this relationship. Instead, it predicts the opposite relationship that industrial productivity increases more strongly in nonliberalized industries than in liberalized industries.

  • Access to Document (DOI)

• Commercial Policy and Foreign Ownership （共著）

  Jota Ishikawa, Yoichi Sugita, Laixun Zhao

  Review of International Economics 19 （ 2 ） 300 - 312 2011年04月

  査読有り,  ISSN  1467-9396

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研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

• Nonparametric Identification of Production Function, Total Factor Productivity, and Markup from Revenue Data

  SWET, 

  2022年08月

  , 

  口頭発表（一般）

• Nonparametric Identification of Production Function, Total Factor Productivity, and Markup from Revenue Data

  Yoichi Sugita

  The 2021 North American Summer Meeting of the Econometric Society (Online, UQAM), 

  2021年06月

  , 

  口頭発表（一般）

• Nonparametric Identification of Production Function, Total Factor Productivity, and Markup from Revenue Data

  Yoichi Sugita

  the Third International Workshop 'Market Studies and Spatial Economics', (Online, HSE University, Russia), 

  2021年04月

  , 

  口頭発表（一般）

競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

• 開発途上国におけるグローバルサプライチェーン参加要因とその影響の研究

  2022年04月

  -

  2026年03月

  日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 手島 健介, 杉田 洋一, Nyamdavaa Tsogsag, 中島 賢太郎, 黒石 悠介, 田中 万理, 基盤研究(A), 未設定

• GPSデータを用いた観光需要と観光外部性の研究

  2021年04月

  -

  2024年03月

  日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(B), 高橋 秀典, 杉田 洋一, 藤嶋 翔太, 北村 周平, 基盤研究(B), 未設定

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  2021年度は、まずKDDI Location Analyzerを購入し、データセットを構築した。はじめに、観光庁の観光地域経済調査を基に観光地リストを作成し、地図データベースを用いて主要観光施設をリストアップした。このリストとKDDI Location Analyzerを用いて観光施設訪問者属性パネルデータセットおよび、観光施設併用者数パネルデータセットの二つの基となるデータの収集を完了した。更に、観光客の行動を説明する変数として重要となる観光地周辺のホテル滞在者数とホテルの属性や観光スポットの属性等のデータを収集した。個々のホテルレベルでの訪問者データは,KDDI Location Analyzerを用いて収集することが技術的に困難であるため、ホテル群を用いてホテルクラスターを形成した。都市部では観光スポット間の距離と観光スポット訪問者数に相関が見られないのに対し、都市部ではない地域では観光スポット間の距離と観光スポット併用者数に負の相関が確認された。
  現在は観光需要モデルの構築と共にデータ整理作業を進めている。観光需要モデルを構築する上で、観光スポット間と観光スポットーホテル間の距離が外部性を生み出す重要な要因となる。訪問客は時間的、金銭的な制約の中、どのホテルに宿泊し、どの観光スポットを見て回るか意思決定するという経済モデルを構築中である。データ整理に関しては、ホテルレベルの属性データをホテルクラスターレベルに集計し、併用者数パネルデータセットと紐づける作業中である。

• グローバリゼーションと研究開発

  2020年04月

  -

  2024年03月

  日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(B), 馬 岩, 古澤 泰治, 荒 知宏, 杉田 洋一, 朱 連明, 基盤研究(B), 未設定

• グローバル生産リスクと企業間貿易取引関係：大規模高頻度取引データによる分析

  2019年04月

  -

  2024年03月

  日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(B), 杉田 洋一, 基盤研究(B), 未設定

  　研究概要を見る

  (研究課題1) 共同研究者の一橋大学経済研究所手島健介准教授とともに、墨米企業間貿易取引日次データを作成した。メキシコ自治工科大学に専用のワークステーションサーバーを構築し、墨米企業間貿易取引年次データを日次データへ変換した。リサーチアシスタントとともに、メキシコ道路網GISデータを整備し、メキシコ市町村間の道路距離と平均所要時間の計測を行なった。整備された道路ネットワークデータとメキシコ市町村・月別の麻薬戦争死者数データに接続した。
  (研究課題2) リサーチアシスタントと共同研究者のシンガポール経営大学Amanda Jakobsson助教授とともに、DHL航空輸送データの整備を行なった。輸出企業・輸入企業について、企業名・住所・顧客番号を整備し、同一企業について集める、いわゆる名寄せを３ステップで行う。第1に、DHL航空輸送データとOrbisデータの企業名・住所情報の表記ゆれをGoogle map APIを用いて統一する。第2に、DHL航空輸送データとOrbisデータから一部データを1%無作為抽出し、リサーチアシスタントが二つのデータを企業名と住所についてマッチさせる。第3に、第2ステップのマッチの結果を用いて、残りのDHL航空輸送データとOrbisデータを自動でマッチさせる機械学習AIプログラムを構築する。2019年度補助金の計画として、第1ステップまで完了した。Jakobsson助教授と機械学習AIのアルゴリズムの検討を行なった。Jakobsson助教授とストックホルム経済大学Richard Friberg教授とともに分析手法の開発を始めた。

• グローバル生産ネットワークと産業集積

  2017年04月

  -

  2022年03月

  日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(A), 古澤 泰治, 杉田 洋一, 冨浦 英一, 村田 安寧, 石川 城太, ファビンガー ミハル, 基盤研究(A), 未設定

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  グローバルな生産ネットワークをモデル化し、生産技術の世界的伝播や貿易費用の低下が産業集積や貿易構造に与える影響を定量的に測るのが本研究の課題である。本年度は、関連するこれまでの研究をまとめつつ、引き続きその目的に向かって研究を進めた。
  古澤（研究代表者）は、日本企業の取引相手先データを用い、オフショアリングが国内取引ネットワークに与える影響について理論的・実証的に検証を進めた。 また、石川（研究分担者）とともに、グローバルな生産拠点展開を左右する各国の法人税制度を理論的に分析し、大国は 自国企業のトランスファー・プライシングを許容することにより社会厚生を増大させる可能性があることを発見した。石川は、さらに、輸送費と各国の貿易政策について、重要な理論的検証を行い、実証研究にも着手した。杉田（研究分担者）は、古澤とともに、国際産業連関表と多国間モデルを用いて、国際生産ネットワーク拡大によるマクロ経済リスクの変化を構造推定する手法を開発し、データを整備した。また、国際的運送企業の輸送個票データについて、住所情報をGoogle map APIにより整備した。村田（研究分担者）は、産業集積や知識のスピルオーバーの局所化分析に関して、局所線形密度推定に基づいた局所化検出法を開発した。さらに，米国特許データを用いて知識のスピルオーバーの局所化を検出した。Michal Fabinger（研究分担者）は、国家間の距離が貿易量に過度に影響を与えるというパズルを解き明かす新たな理論を構築した。冨浦（研究分担者）は、日本の事業所レベルのデータを用いて、輸出事業所と輸出していない事業所との生産性格差が、産業が集積する中核的な地域に比べ周辺地域では 有意に大きい傾向があることを見出した。また、日本企業ミクロデータを用いた実証分析の成果を整理し、著書としてとりまとめた。

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受賞 【 表示 ／ 非表示 】

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• 日本国際経済学会・特定領域研究奨励賞（小田賞）

  2022年10月, 日本国際経済学会

• Premio Banamex de Economia 2015

  2016年12月, Banco Nacional de México

  受賞国： メキシコ合衆国

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  For the Best Economics Research on the Mexican Economy in 2015

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

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• 専攻演習Ｓ

  2024年度

• 研究演習Ｓ

  2024年度

• 研究会Ｄｂ

  2024年度

• 研究会Ｄａ

  2024年度

• 研究会

  2024年度

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