参考文献一覧
第1章
第1節について
内閣府(2015)『平成27年度 年次経済財政報告』
内閣府(2017)『平成29年度 年次経済財政報告』
内閣府政策統括官(経済財政分析担当)(2017)『日本経済2016‐2017 -好循環の拡大に向けた展望-』
内閣府政策統括官(経済財政分析担当)(2018)『日本経済2017‐2018 -成長力強化に向けた課題と展望-』
内閣府政策統括官(経済財政分析担当)(2015)『地域の経済2015』
内閣府政策統括官(経済財政分析担当)(2016)『地域の経済2016』
内閣府政策統括官(経済財政分析担当)(2017)『地域の経済2017』
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第2節について
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内閣府(2017)『平成29年度 年次経済財政報告』
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内閣府政策統括官(経済財政分析担当)(2017)『日本経済2016-2017 -好循環の拡大に向けた展望-』
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第3節について
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経済産業省(2018)『電子商取引に関する市場調査』
五島圭一・山田哲也・高橋大志(2017)「畳み込みニューラルネットワークを用いた日次景況感指数の構築と資産価格変動との関連性」日本ファイナンス学会
小寺信也・藤田隼平・井上祐介・新田尭之(2018)「POS・テキストデータを用いた消費分析─機械学習を活用して─」経済財政分析ディスカッション・ペーパー・シリーズ
消費者庁(2016)『オンライン旅行取引サービスの動向整理』
塩野剛志(2018)「人工知能とテキスト・データを活用した数量分析」日本銀行金融研究所ディスカッション・ペーパー・シリーズ2018-J-9
総務省(2016)『平成28年版 情報通信白書』
総務省(2017)『平成29年版 情報通信白書』
日本銀行(2016)『経済・物価情勢の展望』2016年4月
藤田隼平・上野由加里・逆井綾奈・井上祐介(2018)「最近のサービス消費の動向」マンスリー・トピックスNo.53 内閣府(2018年3月)
山本裕樹・松尾豊(2016)「景気ウォッチャー調査の深層学習を用いた金融レポートの指数化」日本人工知能学会
渡辺広太・渡辺努(2013)「スキャナーデータを用いた日次物価指数の計測」東京大学金融教育研究センターワーキングペーパー CARF-J-094
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第4節について
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内閣府(2017)『平成29年度 年次経済財政報告』
内閣府(2013)『平成25年版 年次経済財政報告』
日本銀行(2017)『金融システムレポート(2017年10月)』
日本政策投資銀行(2017)「マイナス金利長期化が及ぼす日欧経済への影響について」今月のトピックスNo.280
宮尾龍蔵(2016)『非伝統的金融政策』有斐閣
第2章
第1節について
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岩本晃一・波多野文(2017)「AI/IoTが雇用に与える影響」『IoT/インダストリー4.0が与えるインパクト』 第47回
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内閣府(2013)『平成25年度 年次経済財政報告』
内閣府政策統括官(経済財政分析担当)(2018)『日本経済2017-2018 -成長力強化に向けた課題と展望-』
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第2節について
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内閣府政策統括官(経済財政分析担当)(2018)『日本経済2017-2018 -成長力強化に向けた課題と展望-』
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第3節について
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第3章
第1節について
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内閣官房・情報通信技術(IT)総合戦略室/シェアリングエコノミー促進室(2017)「シェアリングエコノミー推進プログラムの進捗状況について」
内閣府(2017)『平成29年版 年次経済財政報告』
内閣府政策統括官(経済財政分析担当)(2017)『日本経済2016-2017 -好循環の拡大に向けた展望-』
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根来龍之・浜屋敏(2016)『IoT時代の競争分析フレームワーク』中央経済社
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第2節について
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第3節について
中村康治・開発壮平・八木智之(2017)「生産性の向上と経済成長」日本銀行ワーキングペーパー・シリーズNo.17-J-7
日本銀行(2018)「労働分配率の変化の背景」『経済・物価情勢の展望』、2018年4月、BOX3
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