財政不安が経済に
与える影響を推定。

中学生の頃に見たテレビ番組で財政政策や経済学に興味を持ち、「将来は研究者になりたい」と考えるように。当時から「財政政策は景気回復に有効」と考える一方で、政府の借金増加を伝える報道には危機意識を募らせていました。「借金への不安は経済に影響しないのかな？」と。大学院でようやくその実態を明らかにするための研究ができ、うれしく感じています。
国民の不安の測定には、機械学習の分野でよく使われているテキストマイニングという手法を用いています。1975年頃からの新聞記事を分析して、国債の増加に対する国民の不安の時系列的な推移や相関を読み解いていくんです。経済学の理論だけでなく、こうした情報工学の考え方も活用した分野横断的な研究ができるのは楽しいですね。学部時代の授業でも政策や経済学のほか、情報工学系のデータ分析手法やAIなど幅広く学び、そこで養われた知識が今の研究のなかで存分に発揮できています。今後は新聞記事だけでなく、テレビのニュースやSNSで発信される個人の声など、あらゆるメディアから国民の不安を捉える仕組みを築くことが課題の一つです。

「景気回復のために積極的な財政政策を」といった議論がある一方で「国債が増え、国民の不安が高まることで何が起こるか」といった“副作用”についての定量的な分析は進められてきませんでした。そこを明らかにすることで、財政政策についての議論も大きく発展させることができると思います。 税金や財政に関心を持つ人は多く、SNSでも財政政策に対するいろいろな意見が飛び交っています。ただ経済学のなかでも比較的難しい理論が使われる分野ですので、「どの意見が正しいか」はなかなか簡単には判断できません。ですから私は今の研究を通して、経済学の難しい面をわかりやすく広く国民全体に伝えることで、一人ひとりが国の財政政策について「自分の意見」を持ち、誰もが的確な評価や判断ができるような世の中になれば、と願っています。
そのためにもまず、今の研究を論文として発表することが第一の目標。修士課程のなかで実現したいですね。日本の財政政策は世界でも注目されていますし、世界的に見ても価値の高い研究。博士課程に進み、さらに突き詰めていきます。