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J-GLOBAL ID：202202249743243637   整理番号：22A1175279

Bayes空間プロビットアプローチによる沿岸生態系回復のための空間的に不均一な選好の調査【JST・京大機械翻訳】

Examining spatially heterogeneous preferences for coastal ecosystem restoration with Bayesian spatial probit approaches

著者 (1件)： Kabaya Kei (College of Economics, Rikkyo University, Tokyo, Japan)
資料名： Letters in Spatial and Resource Sciences  (Letters in Spatial and Resource Sciences)
巻： 15  号： 1  ページ： 99-112  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4690A  ISSN： 1864-404X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 環境財に対する基準は,しばしば空間的不均一性を示す。それにもかかわらず,空間離散選択モデルは,現在までに述べた参照文献において最小の注目を受けてきた。本研究では,3つの代替Bayes空間プロビットモデルを調べ,回答者の投票パターンに対する空間の様々な含意を調べた。事例研究は,日本の横浜市における沿岸生態系回復の二分選択評価であった。非空間プロビットモデルは,距離や景観のような空間観測変数が空間的に動機付けられた投票パターンの説明に失敗することを示した。次に,空間自己回帰プロビットモデルは,回答者の投票に対する有意な負の空間フィードバック効果を明らかにし,意欲から支払いへの推定において,有意ではあるが潜在的に政策関連の違いを実証した。また,空間誤差プロビットモデルは,潜在因子に基づく重要な空間不均一性を明らかにした。最後に,より柔軟な境界設定による空間構造化効果プロビットモデルは,研究者がいくつかの地域投票パターンを同定することを可能にした。これらの結果は,空間プロビットモデルの適用が,回答者の選好の空間的側面に関する更なる洞察を提供することができることを示唆する。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 評価 ,  景観 ,  立体構造 ,  Bayes推定 ,  空間 ,  モデル ,  統計模型 ,  投票 ,  *生態系 ,  *事例研究 ,  不均一性
準シソーラス用語： 横浜市 ,  プロビットモデル ,  沿岸生態系 ,  自己回帰 ,  離散選択モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Bayes推定 ,  偶発評価 ,  空間自己回帰プロビットモデル ,  空間誤りプロビットモデル ,  空間構造化効果プロビットモデル ,  支払意思

分類 (1件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 沿岸 ,  生態系回復 ,  選好 ,  調査