GES 001 演習3

準備

• 自分のPCまたは教室のPC

  1. ログイン

  2. ウェッブ・ブラウザー（Google Chrome など）を起動

     • Moodle の GES001 経済と経済学のサイトから、このスライドのページを表示（リンク「Rでデータサイエンス」の第2週）

     • （別のタブまたは ウィンドウで）PositCloud にログイン（アカウントのない人はサイン・アップ）[Posit.cloud]・[共有プロジェクト]

  3. RStudio を起動

     • 自分のPCにR と RStudio をインストールしていないひとは不要。

     • インストールについては、解説とビデオ参照。[解説リンク]・[ビデオ]

第3週

12/21(TH)　不平等を無くすために何をするべきか1

　　　　　  不平等を無くすために何をするべきか2

講義では、所得の世界的格差の現状を踏まえて、高所得者に対する資産課税、金融取引税の可能性について議論します。

01/09(TU)　Rでデータサイエンス3：GNI係数と所得分布　 [Main]

講義 12月21日（木）不平等を無くすために何をするべきか

World Inequality Report 2022 [Link]

• Chapter 5 Half the sky? The Female Labor Income Share in a Global Perspective [Link]

• Chapter 7 The road to redistributing wealth [Link]

• Chapter 8 Taxing Multinationals or Taxing Wealthy Individuals? [Link]

• Chapter 9 Global vs Unilateral Perspectives on Tax Justice [Link]

• Chapter 10 Emancipation, redistribution and sustainability [Link]

演習 1月9日（火）GNI係数と所得分布

世界開発指標（WDI）[Link] > 貧困と不平等（Poverty and Inequality）> 所得または消費の分配（Distribution of income or consumption）

GINI 指数 (世界銀行推計)：SI.POV.GINI [Link]

下位 10% が占める所得シェア：SI.DST.FRST.10 [Link]

下位 20% が占める所得シェア：SI.DST.FRST.20 [Link]

2番目の 20% が占める収入シェア：SI.DST.02ND.20 [Link]

3番目の 20% が占める収入シェア ：SI.DST.03RD.20 [Link]

4番目の 20% が占める収入シェア：SI.DST.04TH.20 [Link]

上位 20% が占める収入シェア：SI.DST.05TH.20 [Link]

上位 10% が占める収入シェア：SI.DST.10TH.10 [Link]

経済学とはなんだろう（私見）

• お金（貨幣）に関係する活動から世界を理解する学問!？

• 貨幣の三つの機能：価値尺度機能（a unit of account）・交換機能（medium of exchange）・価値貯蔵機能（a store of value）

  • ICUOCW 岩井克人先生「資本主義と社会」 [リンク]・[ICUOCW]

• 社会の問題を数値化して分析が可能

• 数値化しにくい（現在では適切に）数値化できない課題もたくさんある。見えやすい部分を絶対化して、見えにくい部分を無視するおそれが常にある。（Gapminder: Dollar Street）

  • このことを意識して、謙虚に、つねに学び、探究し続けることがたいせつ

  • 「あらゆる貪欲に気をつけ、用心しなさい。」（聖書：ルカによる福音書12章15節）

ファイルリンク

• PositCloud 共有リンク：https://posit.cloud/content/5539763

  • ジニって何！？（what_is_gini.Rmd） [リンク], [Rmd]

  • ジニ指数と所得分布（gini.Rmd） [リンク], [Rmd]

    • 参考1/参考2付（gini_long.Rmd） [リンク]

• R Notebook のソースファイル（Rmd）を取得する三つの方法

  1. PositCloud 共有リンクの ges001 のディレクトリ（フォルダから探す）ファイルを開き、全体を選択してコピーし、自分の RStudio または、PositCloud のファイルで、RMarkdown ファイルを新規作成しペースト

  2. Rmd のリンクをクリックし Raw の横の Copy a raw file からコピー、新規 RMarkdown ファイルを作成しペースト

  3. リンクを開き、右上の Code から、Rmd ファイルをダウンロードとし、それを、自分の RStudio または、PositCloud のプロジェクトに移動（Upload）

前回（12月19日）の復習

• パッケージ（Package）の利用：

  • インストール（installation）：Tools > Install Packages

  • ロード（load）library(tidyverse); library(WDI); library(showtext)

• データの取得：WDI(indicator = c(pop = "SP.POP.TOTL"))

• 特定の行の取得：filter(), drop_na(), distinct()

• 折れ線グラフ

  • ggplot(aes(x = year, y = pop) + geom_line()

  • ggplot(aes(x = year, y = pop, col = country) + geom_line()

まとめ

• パッケージ（Package）の利用：

  • インストール（installation）：Tools > Install Packages

  • ロード（load）library(tidyverse); library(WDI); library(DescTools)

• データの取得：WDI(indicator = c(gini = "SI.POV.GINI",`0-10` = "SI.DST.FRST.10",...,`90-100` = "SI.DST.10TH.10"))

• 特定の行の取得：filter(), drop_na(), distinct()

• 特定の列の取得：select()

• 変形 Long Table, Wide Table：pivot_longer()

• 列の追加：mutate()

---

まとめ（可視化）

• 棒グラフ

  • ggplot(aes(year)) + geom_bar()

  • ggplot(aes(levels, value)) + geom_col()

  • ggplot(aes(x = levels, y = value, fill = country)) + geom_col(position = "dodge")

  • ggplot(aes(x = gini, fill = region)) + geom_histogram()

• 散布図（+回帰直線）

  • ggplot(aes(gini, 90-100)) + geom_point()

  • ggplot(aes(gini, 80-100)) + geom_point() + geom_smooth(formula = 'y ~ x', method = "lm")

課題

ジニって何！？　練習1〜練習6

ジニ指数と所得分布　練習1〜練習3

提出はしなくて良いですが、ぜひ実際に手を動かして実行してください。

参考文献

1. 「みんなのデータサイエンス - Data Science for All」[はじめてのデータサイエンス]

   • 導入として、GDP（国内総生産）のデータを使って説明しています。

2. Posit Recipes（旧 Posit Primers）: The Basics 対話型の演習サイトの最初 [Link]

3. Posit Cheat Sheet. 早見表です。印刷して使うために、PDF も提供しています。[Site Link]

4. DataCamp Cheat Sheet: Tidyverse for Biginners. データサイエンスの教育をしている会社の早見表の一つです。基本が簡単にまとまっています。[Link]