坂口 翔政
略歴
| 平成25年3月 | 神戸大学経営学部卒業 |
| 平成27年3月 | 京都大学大学院経済学研究科修士課程修了 |
| 平成28年4月 | 京都大学経済研究所 日本学術振興会特別研究員(DC2) |
| 平成30年3月 | 京都大学大学院経済学研究科博士後期課程修了 博士(経済学) |
| 平成30年4月 | 東京大学大学院経済学研究科 日本学術振興会特別研究員(PD) |
| 平成30年12月 | ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン経済学部 リサーチ・アソシエイト |
| 令和4年1月 | ブラウン大学経済学部 リサーチ・アソシエイト |
| 令和4年4月 | 東京大学経済学部 講師 |
現在の研究分野
計量経済学、機械学習、応用ミクロ経済学
研究課題
公共政策をデータからデザインするポリシーラーニングを主な研究課題としている。経済主体間で政策の効果に異質性がある場合に、どのような主体に政策プログラムを与える/与えないべきかを判断する政策ルールをデータから学習することに関する研究をしている。とくに、実行可能な政策ルールに社会・経済的な制約がある場合に機会学習の手法をどのようにポリシーラーニングに改良・応用できるか、動的な公共政策をどのようにデータからデザインできるかについての研究に注力している。
研究業績
論文
- Sakaguchi, S. (2020). Estimation of average treatment effects using panel data when treatment effect heterogeneity depends on unobserved fixed effects. Journal of Applied Econometrics, 35(3), 315-327.
- Sakaguchi, S. (2016). Estimation of time-varying average treatment effects using panel data when unobserved fixed effects affect potential outcomes differently. Economics Letters, 146, 82-84.
学会活動・受賞等
所属学会
- 日本経済学会
- 日本統計学会
- Econometric Society
受賞等
- 日本統計学会春季集会優秀発表賞 (2018年)
- IAAE Student’s Best Paper Award, International Association for Applied Econometrics (2017年)
- 関西計量経済学研究会優秀報告賞 (2017年)