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OA
機械学習を用いた上場企業の労働分配率および平均給与の説明可能性に関する検討
著者
松本 章宏
菅 愛子
高橋 大志
雑誌
第82回全国大会講演論文集
巻号頁・発行日
vol.2020, no.1, pp.343-344, 2020-02-20
2013年以降のアベノミクスの効果により、日本経済は回復の兆しを見せ始めている。企業業績は改善され、内部留保の金額は過去最高に至るまでとなっている。一方で、日本の労働分配率は戦後最低の値を示しており、労働分配率の低下は実体経済の弱体化と格差の拡大をもたらす大きな社会的課題として捉えられている。本研究では、日本の上場企業の公開財務データをもとに、機械学習を用いて日本の上場企業における労働分配率および平均給与の説明可能性について検討するとともに、資本市場から実体経済へのトリクルダウンを阻害している要因について検討した。結果、企業の時価総額の上昇率が高い企業群が労働分配率を下げ、トリクルダウンを阻害している可能性を示唆した。
言及状況
変動(ピーク前後)
変動(月別)
分布
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(1 users, 1 posts)
機械学習は従来法に比べて高い精度で労働分配率低下の要因を説明できることを示唆したと結論付けている。が、従来との比較もなく、抽出した要因も従来と同じように見える。まだ活用不十分では?
収集済み URL リスト
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php?active_action=repository_view_main_item_detail&page_id=13&block_id=8&item_id=205837&item_no=1
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