経済活動における意思決定において、集計された価格指数や生産性の公的統計が果たす役割は極めて大きい。物価の安定に責任を負う中央銀行の金融政策においては、消費者物価指数の変化率は極めて重要である。持続的な経済成長の達成には、その目標設定においても政策の検証においても生産性を正しく測定していかなければならないが、その生産性の変化を正しく理解するためには、物価指数は極めて重要になる。戦後日本経済の最大の転換期となった２０世紀後半の不動産バブル期には、不動産価格が大きく変動したと言われていたが、物価は安定的であった。不動産価格は、公的な統計が存在していなかったため、バブル期のどの程度、不動産価格がいつから上昇し、いつに反転に転じたのかは、誰も正確に理解することはできていなかった。そのようななかで、物価に関する代表的な統計である消費者物価指数が動かなかったことから、不動産バブルへの政策的な対応が遅れ、その後の日本経済の長期的な停滞の一因となったことが、近年の研究で指摘されている。この原因を、「政府が公表する物価指数は、現実の社会を正しく写像できていなかったのではないか」という仮説に求め、経済理論・指数理論に空間概念を組み入れ、①この課題を克服した新しい物価・不動産価格の説明が可能なモデルを構築し、②官民に蓄積された大規模ミクロデータを用いて、構築したモデルに適合させるように、機械学習をも含む技術により新しいデータ資源を生成し、③新しい物価指数および不動産価格指数を開発し、広く社会に発信する。

本研究の新規性は、経済測定と供給側の変化と需要側となる人口構成の多様性を融合させる点である。経済活動を写像する物価・資産価格の測定において、技術革新に伴う新しい産業や商品の誕生に伴う産業の多様性、経済活動の基盤となる人口の構成の多様性(年齢・所得・地域)の変化を正しく反映させていくことは、自然なことであると考える。