本研究では経済状況の変化が公共図書館の利用に影響をもつかどうかを明らかにするための計量的な分析を行う。経済状況を表す指標としては有効求人倍率とインフレ率を採用し,図書館の利用を表す指標としては貸出密度を採用する。分析は個々の図書館を対象とするのではなく,都道府県単位に集計されたデータを用い,年次の時系列で積み上げてパネルデータ回帰分析を行う。分析のモデルとしては経済状況を表す変数に5期までのラグを認め,また都道府県効果(個別効果)の存在を認めて固定効果モデルを採用する。もって“王道”といえる分析であり、この文献を知らなかった(見つけられなかった)とはいわせませんで的な...げふ。)「5期までのラグを認め」については[3514]も参照。その分析方法もグラフを観察しての印象を述べているに過ぎず厳密に統計学的な検証を行っているわけではない。(※先行研究が「まるでなってない」との趣旨でございます。個人と図書館の関係に関する調査や研究はこれまでも色々行われてきた。そのような調査や研究は,主に個人の属性(性,年齢,職業,教育水準等)が図書館の利用にどのように関係しているかということに関心が向けられていた。...これまたギクッ。図書館の利用を示す指標としてはさまざまなものが考えられる。具体的には,貸出のべ冊数,貸出密度,入館者数,参考業務件数,読書案内件数,リクエスト件数,複写件数などである。実証研究では公共図書館の利用の指標としては貸出に関する指標が用いられることが多い。「延べ」なんですよね。いえ、およそ業種にかかわらず「常連客」と「そうでない客」の比率みたいなのはだいたい同じような数字になりそうであるのであって、そういう標準的な数字を仮定して「入館者数」の合計から推定できちゃうのではないかなぁ。貸出に関する指標としては「貸出のべ冊数」をそのまま用いる場合と貸出のべ冊数を奉仕人口で除した「貸出密度」を用いる場合がある。後者の場合,説明変数も奉仕人口で除して基準化することで回帰モデルから奉仕人口の規模の影響を除去することができる。「(延べ)貸出冊数」を「登録者数」で割るということですね。それだけのことですね。いま「密度」というと、我々かえって「確率密度関数」のイメージを思い浮かべてしまって困ります。図書館の利用量を決定する要因として蔵書冊数と受入資料数を採用した先行研究としては,わが国においては岸田によるものや岸田・佐藤によるものが存在するが,いずれも統計的に有意であるという結果が得られている。一般に蔵書冊数が多いと利用者が必要とする資料にめぐり合う確率が高くなりその結果貸出に結びつく可能性も高くなる。「メトカーフの法則」については[3243]などを参照。公共図書館の利用要因に関する実証的な先行研究,とくにわが国における先行研究では,これまでモデルにかなりの数の説明変数が含まれていた。このような状況に慣れ親しんできた研究者にとって,本研究のように説明変数の少ないモデルはある種の不安を覚えるかもしれない。共線関係がある場合の対策はいずれかの変数をモデルから落とすことである。どちらの変数を落とすかを統計的な検定で決めることはできない。したがって先験的な知識や理論に基づいて行う他はない。重要な変数を同定しようとする傾向を持つ点にある。貸出に関する説明変数間に(広義の)多重共線性が存在するかぎり,変数の選択をデータから帰納的に行うのは非常に難しい。そのため、これはもう「貸出密度」の1変数でいくんだと、こう、たいへん明確におっしゃる、しかし、「貸出密度」というのは指標としてはなるほどクリアーではあるけれども、人口も(同じ市内の)館数も(その)蔵書数もまったく無視して『簡単な割り算』をした、一種「既に割り算された指標」ではあるのだと、こういうわけです。(...だからそういうのを「みつど」っていうんですよ@算数で習うよね。)※「延べ数」を「(延べでない)人口(または登録者数)」で割るというのが落ち着かないんですよ。「実利用者ごとの実貸出数」の分布を先に調べてから、その最頻値もしくは中央値を使いたい気分がしてくるということなんですよ。公共図書館の利用は主として家計によるものであるから景気の指標も家計の行動に直接影響を及ぼすようなものであることが望ましい。年次データが必要であり5年間隔のデータでは不十分である。そこで完全失業率の替わりに都道府県別の年次データが利用可能な有効求人倍率を採用することにする。ごもっともごもっとも。インフレ率(物価上昇率)の上昇は公共図書館の利用の増加をもたらす可能性がある。インフレについても[3243]を参照。わあぃハーフサイズカメラ。都道府県別に見た場合有効求人倍率やインフレ率は異なっているので,うーん。東京地方もしくは鉱山やコンビナートを抱える地方で大きく変動してから、タイムラグがあってほかの地方に波及するという、経済状況の指標の中でのソレは無視する方向っぽいですかみたいなのでよろしかったでしょうかみたいなぁ。石油ショック時のような大幅な景気後退時には,操業時間の短縮や休日の増加により所定内労働時間の短縮も観察された。※いわゆる「オイルショック」と図書館の関係については後述。メッソウではありますが、ようやく『平成時代』といって、30年分の分析にとりかかることができるようになる、その前夜でございます。いますぐ、よくわからない期間のデータで「グラフを観察しての印象を述べ」るのでなく、『平成時代』というものをよく分析していくという、そういうことが今後しばらくの共通課題のようなものだとの認識のほうなど...メッソウではございました。https://ten.tokyo-shoseki.co.jp/ten_download/dlf76/emcz2565.pdfちょうどいまごろ取り組んでいるんですね、わかります。多重共線性は説明変数間での相関が高いことを意味する。説明変数間の相関が高いと、正しく計算ができなくなるため、分析の際は気をつけなければならない。(略)つまり、相関が高いと、この時に分母が限りなく0に近くなってしまい、計算ができなくなってしまうのである。これはβの信頼を損なうものである。これをチェックする指標がVIF統計量である。Excelでは次のように行う。相関係数の二乗値を使って、VIF統計量を算出すると次のようになる。Excelでできるんですよ、ええ。誰ですか、AIと呼ばれる人工知能みたいなのを使わないとビッグデータじゃないとか言い出すのは。