参考文献

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第1章

第1節について

岡崎洋介・敦賀智裕(2015)「ビッグデータを用いた経済・物価分析について―研究事例のサーベイと景気ウォッチャー調査のテキスト分析の試み―」日本銀行調査論文

片倉賢治・高橋大志(2015)「金融市場ニュースの分散表現学習による辞書作成と金融市場分析」人工知能学会全国大会論文集 29, 1-4, 2015

塩野剛志(2016)「文書の分散表現と深層学習を用いた日銀政策変更の予想」人工知能学会研究会資料SIG-FIN-016-11

白川浩道・塩野剛志(2017)「クレディ・スイス「物価ニュース・インデックス」(クレディ・スイスPNI)を開発」日本経済分析 第75号

高杉亮介、山名早人(2015)「国会議事録を用いた経済指標のナウキャスティング」DBSJ Japanese Journal Vol.14-J, Article No.9

内閣府(2015)『平成27年版 年次経済財政報告』

樋口耕一(2014)『社会調査のための計量テキスト分析』ナカニシヤ出版

Baker, S. R., N.Bloom, and S.J.Davis. (2016), ”Measuring economic policy uncertainty”, The Quarterly Journal of Economics, 131 (4), 1539-1636.

Castro, V. (2010), ”The duration of economic expansions and recessions: More than duration dependence”, Journal of Macroeconomics, 32(1), 347-365.

Joulin, A., Grave, E., Bojanowski, P., and Mikolov, T. (2016), ”Bag of tricks for efficient text classification”, arXiv preprint arXiv:1607.01759.

OECD (2017), OECD Economic Outlook, Volume 2017 Issue 2, OECD Publishing.

第2節について

経済産業省(2017)『平成28年度 我が国におけるデータ駆動型社会に係る基盤整備(電子商取引に関する市場調査)』

内閣府(2015)『平成28年度 年次経済財政報告』

内閣府(2017)『平成29年版 年次経済財政報告』

第3節について

金融庁(2017)『平成28事務年度 金融レポート』

黒田啓太(2017)「今も続いている就職氷河期の影響」、玄田有史編『人手不足なのになぜ賃金が上がらないのか』第4章、慶應義塾大学出版会

内閣府(2011)『平成23年度 年次経済財政報告』

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―』

日本銀行(2017)「わが国労働市場の特徴とマクロでみた賃金」、『経済・物価情勢の展望2017年7月』(BOX2)

OECD (2017), OECD Economic Outlook, Volume 2017 Issue 2, OECD Publishing.

第2章

第1節について

児玉俊洋、樋口美雄、阿部正浩、松浦寿幸、砂田充 (2004) 「入職経路が転職成果にもたらす効果」 RIETI Discussion Paper Series 04-J-035

内閣府(2011)『平成23年度 経済財政白書』

内閣府政策統括官(経済財政分析担当)(2013)『日本経済2013~2014』

内閣府政策統括官(経済財政分析担当)(2017)『世界経済の潮流2017I ―グローバル化と経済成長・雇用―』

日本銀行(2017)「企業のインフレ予想形成に関する新事実:Part II ―機械学習アプローチ―」 日本銀行ワーキングペーパーシリーズ No.17-J-4

萩原牧子・戸田淳仁(2016)「「複業」の実態と企業が認めるようになった背景」『日本労働研究雑誌』676 46-58頁

山口一男(2011)「労働生産性と男女共同参画」RIETI Discussion Paper Series 11-J-069

山本勲(2014)「上場企業における女性活用状況と企業業績との関係―企業パネルデータを用いた検証―」 RIETI Discussion Paper Series 14-J-016

リクルートワークス研究所(2015)『Works』133号

Gratton, L., and Scott, A. (2016), The 100-year Life: Living and Working in an Age of Longevity, Bloomsbury Publishing.

IMF (2017), ”Understanding the Downward Trend in Labor Income Shares”, World Economic Outlook, April 2017, Chapter 3.

James, G., Witten, D., Hastie, T., and Tibshirani, R. (2013), An introduction to statistical learning, New York: springer.

Kondo, A. (2007), ”Does the First Job Really Matter? State Dependency in Employment Status in Japan”, Journal of the Japanese and International Economies, Vol. 21, No. 3, pp. 379-402.

OECD (2017), OECD Employment Outlook 2017, OECD Publishing.

第2節について

井上智洋(2016)『人工知能と経済の未来 2030年雇用大崩壊』文春新書

岩本晃一(2017)「人工知能AI等が雇用に与える影響と社会政策」 IoT/インダストリー4.0が与えるインパクト 第64回

川口大司(2017)「日本における技能利用の男女差:PIAACを用いた日米英比較からの知見」 井伊雅子・原千秋・細野薫・松島斉編『現代経済学の潮流2017』第2章、東洋経済新報社

経済産業省(2017)『「雇用関係によらない働き方」に関する研究報告書』

経済産業省(2016)『IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果』

浜口伸明・近藤恵介 (2017) 「地域の雇用と人工知能」 RIETI Discussion Paper Series 17-J-023

松本真作(2016)「サービス業に求められる能力、適性、意識、行動:「5万人の就業者Web職業動向調査」のデータ分析より」『日本労働研究雑誌』58(1) 40-57

みずほ総合研究所 (2017)「AIは雇用を奪うのか」みずほインサイト

森川正之(2017)「人工知能・ロボットと雇用:個人サーベイによる分析」RIETI Discussion Paper Series 17-J-005

山崎憲(2017)「フリーランサー賃金条例―ニューヨーク市で成立へ」 労働政策研究・研修機構 国別労働トピック 2017年2月

Arntz, M., Gregory, T., and Zierahn, U. (2016), ”The risk of automation for jobs in OECD countries: A comparative analysis”, OECD Social, Employment, and Migration Working Papers, No. 189.

David, B. (2017), ”Computer technology and probable job destructions in Japan: An evaluation”, Journal of the Japanese and International Economies, 43, 77-87.

Deloitte (2014), ”London Futures Agiletown: the relentless march of technology and London's response”

Frey, C. B., and Osborne, M. A. (2017), ”The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation?”, Technological Forecasting and Social Change, 114, 254-280.

OECD (2016), Skills Matter: Further results from the survey of adult skills, OECD Publishing

第3節について

安藤至大(2017)「「同一賃金」指針案どうみる、非正規の技能向上阻害も」日本経済新聞 経済教室(2017年1月30日)

原ひろみ(2014)『職業能力開発の経済分析』 勁草書房

柳川範之(2013)『40歳からの会社に頼らない働き方』 ちくま新書

OECD (2017), Education at a Glance 2017, OECD Publishing.

Shah, D. (2016), ”By the numbers: MOOCs in 2016”, Class Central website,

https://www.class-central.com/report/mooc-stats-2016/ (Accessed 27 November 2017).

第3章

第1節について

内閣府(2006)『平成18年度 年次経済財政報告』

中村純一(2017)「日本企業の資金余剰とキャッシュフロー使途 ―法人企業統計調査票データに基づく規模別分析―」財務省財務総合政策研究所『フィナンシャル・レビュー』平成29年第4号(通巻第132号).

日本銀行(2005)「企業収益の改善とその日本経済への含意」日本銀行調査季報.

花崎正晴・羽田徹也(2017)「企業の投資行動の決定要因分析 ―投資の多様化の進展と内部資金の役割―」財務省財務総合政策研究所『フィナンシャル・レビュー』平成29年第4号(通巻第132号).

Arellano, M., and S. Bond (1991), ”Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations”, Review of Economic Studies, Vol. 58, pp. 277-297.

Bertrand, M., and S. Mullainathan (2003), ”Enjoying the Quiet Life? Corporate Governance and Managerial Preferences”, Journal of Political Economy, Vol. 111, No.5, pp.1043-1075.

Kang, J. S., and S. Piao (2015), ”Production Offshoring and Investment by Japanese Firms”, IMF Working Paper WP/15/183.

第2節について

加藤涼・永沼早央梨(2013)「グローバル化と日本経済の対応力」日本銀行ワーキングペーパーシリーズNo.13-J-13.

近藤崇史・中浜萌・一瀬善孝(2014)「企業の海外進出と収益力」日本銀行ワーキングペーパーシリーズNo.14-J-8.

高木駿平(2017)「化粧品の生産動向とインバウンド消費」内閣府 今週の指標No.1163.

米良有加・倉知善行・尾崎直子(2013)「最近の訪日外国人増加の背景とわが国経済への影響」日銀レビュー・シリーズNo.13-J-7.

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