853CHART 3 : 코로나 바이러스 감염의 수와 출력량 (출처) Fujii 및 Nakata (2021) P9 요약 5 경제학, 노동 경제, 개발 경제, 기관 비교, 재무 이론 및 재무 이론을 포함한 다양한 분야에서 발생합니다 통계 경험적 분석은 이제 다양한 마이크로 데이터를보다 쉽게 ​​얻을 수 있다는 주요 초점입니다 또한 증거 기반 정책 결정 (EBPM)은 수치 데이터 분석을 통해 수행되어야합니다 그런 의미에서 데이터를 통계적으로 분석하기 위해 Economics의 개념을 사용하는 연구는 더욱 발전 할 것입니다 이 기사에서 소개 된 것들은 그 일부일뿐입니다 그러나 이러한 시점에서 볼 수있는 것은 데이터 분석을 수행함으로써 예산 제한 제한에도 불구하고 다양한 정책이 가장 효과적으로 구현 될 수 있다는 것입니다 그리고 경제학은 이러한 데이터 분석에 유용한 도구라고 할 수 있습니다 그러나 처음에 언급 된 바와 같이, 코로나 바이러스와 관련된 조치를 보는 한, 일본에서는 경제의 유용성이 아직 완전히 평가되지 않은 것으로 보입니다 우리는 일본의 환경이 경제학을 사용한 추가 데이터 활용 및 경험적 연구가 미래에 계속 발전 할 것이며, 이는 정책에 사용될 것이며 궁극적으로 일본의 생산성이 증가하기를 희망합니다 그리고 더 실망스러운 것이 하나 더 있습니다 그러한 데이터에 기반한 분석이 일반화되었다는 사실에도 불구하고, 대학의 상황은 그것을 최대한 활용했다고 말할 수 없습니다 예를 들어, 개별 학생의 성적, 그들이 참석 한 고등학교 및 Senkoro에서 언급 한 바와 같이, 개인 정보 보호에 대해 언급했는지, 그리고 Senkoro에서 언급 한 바와 같이, 새로운 코로나 바이러스의 스프레드에 관한 정부의 발표 및 정책과 같은 데이터를 사용하는 것이 바람직 할 것입니다 노벨상의 대상이었던 이들 연구의 명성을 높인 또 다른 요인은 주로 개발 도상국의 정책이었으며 빈곤을 해결하기위한 SDG 노력을 시행하고있었습니다 일본의 코로나 관련 경제 분석 4 Covid-19 바이러스가 대중에게 포효하기 시작한 지 약 2 년이 지났다 이 기간 동안 경제학자들은 코로나 바이러스 관련 데이터를 사용하여 분석을 수행하고 있습니다 연구를 소개하고 싶습니다 예를 들어, Watanabe et al (2020)은 "JCB 소비 NOW"의 데이터를 사용하여 CovID-19 전후에 소비 데이터를 비교하고 계절 요인을 제거하며 자제 상황을 명확히했습니다 결과는 엔터테인먼트, 교통 및 외식이 각 항목에 자제력이 있었지만 골프 코스, 커피 숍 및 카페에서의 자제 효과는 작다는 것을 보여줍니다 또한 35 세에서 54 세 사이의 사람들은 자제력에 더 큰 영향을 미쳤지 만 30 대 초반 이후 젊은 사람들의 경우, 자제력이 어릴수록 자제력에 미치는 영향이 약해집니다 Konishi et al (2020)은 슈퍼마켓, 편의점, 가정 센터 및 약국의 POS 데이터를 사용하여 일본인이 자발적으로 마스크를 착용하고 알코올을 소독하며 감염을 적극적으로 예방한다는 것을 밝혀 냈습니다 또한 감염 예방 제품의 판매 가격은 잘못된 정보가 갑자기 증가하지만 올바른 정보가 제공되면 갑자기 정상으로 돌아갈 수 있음을 보여줍니다 Nakata (2021)는 여행으로부터의 설명 변수로서 여행 경험을 분석하여 여행으로 인한 Covid-19 감염의 영향이 나타 났으며 동시에, 동시에, 젊은 세대, 남성, 스프레드 지역의 사람들 및 종종 친구를 만나는 사람들이 더 높은 위험에 처해있는 반면, 노인, 여성 및 인수를 억압하는 사람들은 위험에 처한 것으로 나타났습니다 Fujii와 Nakata (2021)는 또한 시뮬레이션에서 경제 활동과 코로나 바이러스 의학 사이의 상충 관계를 도출합니다 (그림 3 참조) 또한 데이터는 정기적으로 지속적으로 업데이트되며 여전히 온라인으로 볼 수 있습니다 사회 과학의 특별 기능 데이터 분석