研究会
信州大学経法学部において月1回のペースで開催される「研究会」は、経済学、経営学、法学、政治学など、社会科学諸分野の研究成果 について報告・議論する場を提供し、さまざまな研究トピックスに関して相互理解を深めるとともに、研究者間でのコミュニケーションの促進を図ることを目的としています。
構想段階の研究や調査進行段階の研究も発表可能であり、研究者間の意見交換を通 じて研究内容の発展を図るなど、建設的な議論が展開されています。また、報告者は信州大学の教員にとどまらず、他機関の研究者も積極的に招き入れ、より広範なトピックスを取り扱うことを目指しています。
開催スケジュールと内容については、本ホームページに随時掲載する予定です。
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講演者 李 賢郁氏 所 属 信州大学経法学部 日 時 2025年5月14日(水) 16:20~17:50 場 所 信州大学経法学部 研究棟4階 研究会室 題 目 長野県川上村における外国人労働力の実態と地域的特徴 概 要 近年、
日本は外国からの労働力の受け入れを制度的に実施するようになっ た。 そのため今後は多くの移住労働者が日本社会で生活することができ 、地域社会で「生活者」として長期的に暮らすことになる。一方、 移住労働者の空間分布は特徴があり、 労働力が足りない地域や産業に集中している。 また移住労働力の活用は産業によって異なるが、 特に労働集約的な作業が多い農作業が主な地域では、 高齢化の影響もあり、若い農業移住労働者への需要が続いている。
本研究は、労働力需要が季節性に大きく影響される産地における移住労働者の モビリティの特徴と、 そのモビリティによる農村社会への影響を明らかにすることである 。そのため、まず、本発表では、4月~ 10月に主に作業が行われているレタスの主産地である川上村を事 例とし、移住労働力の実態とその地域的特徴を整理し、 今後の地域に根付き共生できる、 長期間産業を支える人材を確保する方法を考えていく。 具体的には、 移住労働者における新しい制度の実施による川上村の農業移住労働 者の長期滞在化と、一方、 季節性の高い農作業の特徴からほか産地との循環的移動の発生に注 目する。 参加を希望される方は,こちらのGoogleフォームに氏名とメールアドレスを記載ください。
なお,スタッフセミナーへの質問は,三上(mikami__at__shinshu-u.ac.jp)までご連絡ください。
※__at__は,@に置き換えてください。
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講演者 赤川 理氏 所 属 信州大学経法学部 日 時 2025年3月12日(水) 16:20~17:50 場 所 信州大学経法学部 研究棟4階 研究会室 題 目 「「教師の教育の自由」と「学校の自律性」」(仮題) 概 要 わが国の判例は「一定の範囲における」「教師の教育の自由」を認める。
本報告では「教師の教育の自由」の範囲について「学校の自律性」との関係を中心に検討する。
公教育が機能するには「学校の自律性」が必要であるが、「学校の自律性」は「教師の教育の自由」の基盤となる側面と「教師の教育の自由」を制約する側面を有する。
「教師の教育の自由」の範囲画定のためには、「学校の自律性」との関係を検討することが必要である。なお,スタッフセミナーへの質問は,久保田(t_kubota_
_at__shinshu-u.ac.jp) までご連絡ください。 ※__at__は,@に置き換えてください。
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講演者 金井 悠一郎氏 所 属 東京都立大学法学部 日 時 2025年2月12日(水) 15:30~17:00 場 所 信州大学経法学部 研究棟4階 研究会室 題 目 「契約不適合責任の日仏比較―現在の研究と今後の研究計画」 概 要 本報告は、
報告者によるこれまでの契約不適合責任に関する研究を概観するも のである。
まず、「1.現在」では、これまでの日本における契約不適合責任に関する研究状況を確認し 、それに対するフランス法についての研究成果を示す。 それらから、 日本における契約不適合責任に関する論点を指摘する。
「2.将来」では、「1.現在」で示した内容を受け、日本における契約不適合責任の発展に向けた方策と今後の研究計画 を報告する。 なお,スタッフセミナーへの質問は,久保田(t_kubota_
_at__shinshu-u.ac.jp) までご連絡ください。 ※__at__は,@に置き換えてください。
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講演者 松島 法明氏 所 属 大阪大学社会経済研究所 日 時 2025年2月17日(月) 14:00~15:30 場 所 信州大学経法学部 新棟5階 第4講義室 題 目 The Effects of Personal Data Management on Competition and Welfare 概 要 This study examines the impact of consumers' endogenous personal data management on firm competition in the data collection and application markets, as well as on welfare outcomes. Consumers purchase products from differentiated firms in these two markets. Initially, firms compete to collect consumer data, aiming to predict consumers' preferences in the data application market, where each firm offers personalized prices to its targeted consumers and a uniform price to untargeted consumers. Before firms offer prices in the data application market, targeted consumers can erase their data at a fixed cost, thereby becoming untargeted. We show that personal data management mitigates price competition and harms consumer surplus and social welfare in the data application market, while firms may either benefit or suffer. Conversely, personal data management intensifies competition and improves consumer surplus in the data collection market. When integrating both markets, personal data management can affect the well-being of firms and consumers either in the same direction or in a seesaw manner. We extend the model in several directions, including data portability, data ownership, consumers' heterogeneous costs for data tracking, and firms' proactive strategies under personal data laws. Additionally, we discuss the managerial implications of these findings. (題目・概要が変更になりました)
参加を希望される方は,こちらのGoogleフォームに氏名とメールアドレスを記載ください。
なお,スタッフセミナーへの質問は,増原(masuhara__at__shinshu-u.ac.jp)までご連絡ください。
※__at__は,@に置き換えてください。
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講演者 Dr. Xiao Fang 所 属 Associate Professor, Department of Statistics, The Chinese University of Hong Kong 日 時 2025年2月3日(月) 13:30~15:00 場 所 信州大学経法学部 新棟5階 第4講義室 題 目 High-dimensional Central Limit Theorems by Stein's Method in the Degenerate Case (co-authored with Yuta Koike, Song-Hao Liu and Yi-Kun Zhao) 概 要 In the literature of high-dimensional central limit theorems, there is a gap between results for general limiting correlation matrix $\Sigma$ and the strongly non-degenerate case. For the general case where $\Sigma$ may be degenerate, under certain light-tail conditions, when approximating a normalized sum of $n$ independent random vectors by the Gaussian distribution $N(0,\Sigma)$ in multivariate Kolmogorov distance, the best-known error rate has been $O(n^{-1/4})$, subject to logarithmic factors of the dimension. For the strongly non-degenerate case, that is, when the minimum eigenvalue of $\Sigma$ is bounded away from 0, the error rate can be improved to $O(n^{-1/2})$ up to a $\log n$ factor. In this paper, we show that the $O(n^{-1/2})$ rate up to a $\log n$ factor can still be achieved in the degenerate case, provided that the minimum eigenvalue of the limiting correlation matrix of any three components is bounded away from 0. We prove our main results using Stein's method in conjunction with previously unexplored inequalities for the integral of the first three derivatives of the standard Gaussian density over convex polytopes. These inequalities were previously known only for hyperrectangles. Our proof demonstrates the connection between the three-components condition and the third moment Berry--Esseen bound. 本セミナーは学内限定となります。ご容赦ください。