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環境経済論
| サブタイトル | 資源経済学の基礎理論と応用 |
|---|---|
| 担当者名 | 阿部 景太 |
| 単位 | 2 |
| 年度・学期 | 2026 春 |
| 曜日時限 | 金3 |
| キャンパス | 三田 |
| 授業実施形態 | 対面授業（主として対面授業） |
| 登録番号 | 16827 |
| 設置学部・研究科 | 前期博士課程（修士課程） 経済学研究科 |
| 設置学科・専攻 | 経済学専攻 |
| 学年 | 1, 2 |
| 分野 | 修士課程科目専攻科目分野９ |
| 評語タイプ | ログインすると表示されます（要慶應ID）。 |
| 科目概要 | 環境経済学の基礎理論、分析手法、および関連するトピックを学ぶ。 |
| K-Number | GEC-EC-67282-211-07 |
| 科目設置 | 学部・研究科 | GEC | 経済学研究科 |
|---|---|---|---|
| 学科・専攻 | EC | 経済学専攻 | |
| 科目主番号 | レベル | 6 | 修士課程配当レベル |
| 大分類 | 7 | 修士課程設置科目 | |
| 小分類 | 28 | 専攻科目 - 環境関連 | |
| 科目種別 | 2 | 選択必修科目 | |
| 科目補足 | 授業区分 | 2 | 講義 |
| 授業実施形態 | 1 | 対面授業（主として対面授業） | |
| 授業言語 | 1 | 日本語 | |
| 学問分野 | 07 | 経済学、経営学およびその関連分野 | |
授業科目の内容・目的・方法・到達目標
本科目では、資源経済学の理論とその現代的な資源管理課題への応用について包括的な理解を提供する。学生は、漁業や森林などの再生可能資源、および鉱物や化石燃料などの非再生可能資源の利用における経済効率性と持続可能性を評価するための分析能力を養う。本科目では、ミクロ経済理論、動学的最適化手法、実証分析手法を統合し、天然資源に関する問題を分析する。
到達目標は以下のとおりである。
1. 資源管理問題への経済理論の応用:経済学の基本概念を用いて現実の資源配分問題を分析する。
2. 動学的最適化手法の活用:異時点間最適化手法を資源採取・保全問題に応用する。
3. 政策介入の評価:持続可能な資源管理を達成するための政策手段の有効性を評価する。
4. 実証的資源経済学問題の分析:計量経済学的手法を適用し、資源経済学の実証研究を解釈する。
到達目標は以下のとおりである。
1. 資源管理問題への経済理論の応用:経済学の基本概念を用いて現実の資源配分問題を分析する。
2. 動学的最適化手法の活用:異時点間最適化手法を資源採取・保全問題に応用する。
3. 政策介入の評価:持続可能な資源管理を達成するための政策手段の有効性を評価する。
4. 実証的資源経済学問題の分析:計量経済学的手法を適用し、資源経済学の実証研究を解釈する。
実務経験のある教員による授業科目
該当しない
能動的学修形式説明
該当なし
準備学修（予習・復習等）
講義で指示する文献を読んでおき、また講義内容を復習する。
授業の計画
第1回
ガイダンス 天然資源の政策と歴史
第2回
基本的な手法：最適化１
第3回
基本的な手法：最適化２
第4回
基本的な手法：最適化３
第5回
共有資源の基本理論
第6回
共有資源の管理１
第7回
共有資源の管理２
第8回
森林資源の利用と森林破壊
第9回
枯渇性資源１
第10回
枯渇性資源２
第11回
枯渇性資源３
第12回
エネルギー経済学
第13回
エネルギーと気候変動
第14回
持続可能性
その他
例題・練習問題を課す
成績評価方法
試験ないしレポートによる評価
授業における生成AIの利用可否・利用方針
本科目では、生成AIツール(ChatGPT、Claudeなど)を学習の補助ツールとしてのみ使用することを認める。以下のガイドラインを遵守すること。
文献調査:論文の要約やポイントの把握にAIを使用することは可能ですが、内容を十分に理解するために必ず自分自身で原典を読むこと。
レポート作成:文章作成の補助(文法チェック、文章の再構成、用語の翻訳など)にAIを使用することは可能だが、内容の生成には使用しないこと。すべての論証、分析、解釈は自身の作業でなければならない。
基本原則:AIは学習プロセスを支援するものであり、教材に対する批判的思考や知的関与を代替するものではない。
AI生成コンテンツに不適切に依存した作業は、学業上の不正行為とみなされる可能性がある。不明な点がある場合は、担当教員に相談すること。
文献調査:論文の要約やポイントの把握にAIを使用することは可能ですが、内容を十分に理解するために必ず自分自身で原典を読むこと。
レポート作成:文章作成の補助(文法チェック、文章の再構成、用語の翻訳など)にAIを使用することは可能だが、内容の生成には使用しないこと。すべての論証、分析、解釈は自身の作業でなければならない。
基本原則:AIは学習プロセスを支援するものであり、教材に対する批判的思考や知的関与を代替するものではない。
AI生成コンテンツに不適切に依存した作業は、学業上の不正行為とみなされる可能性がある。不明な点がある場合は、担当教員に相談すること。
テキスト（教科書）
特になし
参考書
講義内で指示する
担当教員から履修者へのコメント
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質問・相談
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