ついて概観したい。リモートセンシングとは、その名の通り遠隔測定という意味であり、その測定された画像には航空写真、ドローンによる空撮画像、そして、特にその利用価値に注目が集まっている衛星画像が挙げられる。リモートセンシング画像を活用する利点は様々あり、（1）他の方法で取得が難しいデータを取得できる点、（2）高解像である点、（3）広範囲でデータが取得できる点、（4）客観性が高く、既存データの質の検証に用いることができる点が挙げられる。３.１．実証研究で用いられる主な衛星画像どのような種類の衛星画像が、どのような特徴をもち、どのような用途に使われているのだろうか。表1では、実証研究に用いられている主要な衛星画像について、各々の特徴と用途などを纏めている。例えば、米国地質調査所（USGS：United States Geological Survey）が無償で提供している人工衛星Landsatは、米国航空宇宙局（NASA）が月への有人宇宙船着陸計画「アポロ計画」で蓄積した技術とノウハウを基礎に開発された、地球観測衛星（Earth Resources Observation Satellites）である。宇宙空間から撮影された地球上の画像は、最大解像度が30mと非常に細かく＊8、植生分布の調査、森林保全、地形の測量、金属資源の探査等、多様な目的で使われている。＊9また、経済活動の＊8） Landsatラスターデータは、電磁スペクトルと呼ばれる可視光線から、人間の目に見えない波長等様々な幅の波長を計測する。この波長の幅をバンドと呼んでおり、Landsat 8のバンドは11種類ある。大部分のバンドの解像度が30mである一方で、画像鮮鋭化を目的としたPanchromaticというバンドの解像度は例外的に15mと更に細かい。＊9） Landsatにより撮影された画像を用いて、例えば、植生の活性度を視覚化することができる。山田（2018b）では、Landsatの画像取得方法からArcGIS Proを使ってルワンダ近辺の植生活性度を分析する手法について紹介している。＊10） 夜間光衛星画像のダウンロードからArcGIS Proを使った加工方法については山田（2018a）を参考にされたい。代理変数として、米国海洋大気庁（NOAA：National Oceanic and Atmospheric Administration）が公開している夜間光衛星画像（Night lights）がしばしば使われる。NOAAの夜間光衛星画像は、防衛気象衛星計画（DMSP：Defense Meteorological Satellite Program）の一環で収集され、2018年3月時点までで、18機もの数のDMSP気象衛星が打ち上げられ、現在、第10～18号機が撮影した1992～2013年までの22年分の夜間光衛星画像が利用可能となっている。＊10それでは、より具体的に、衛星画像は実社会においてどのように活用されているのだろうか。本稿では、国民経済計算（GDP統計）を対象に夜間光衛星画像がどのように活用されているのかについて3.3．節で取り上げる。また、3.3．節に入る前に、次節3.2．では、国民経済計算を含む政府統計の質改善に向けて、これまでどのような取り組みが実務面でなされてきたかについてみていきたい。３.２． 政府統計の質改善に向けたこれまでの取り組み：IMF及び世界銀行の事例国民経済計算は各国の基幹統計として優先的に整備され、公表されている。しかし、その信頼性が不十分、もしくは、改竄の疑いがある場合は現在でも尚多く、データの正確性の検証ならびに改善に向けた取り組み表1：実証研究で用いられている主要な衛星画像種類経済学研究への応用事例最大解像度価格利用可能な期間研究例参考URLLandsat地表（都市）、海辺、森林被覆、鉱床30m無償1972～Foster and Rosenzweig（2003）；Faber and Gaubert（2018）http://landsat.usgs.gov/MODIS大気、汚染物質、魚量250m無償1992～（Terra）；2002～（Aqua）Foster, Gutierrez and Kumar（2009）；Burgess et al.（2012）http://modis.gsfc.nasa.gov/Night lights（DMSP-OLS, VIIRS）所得、 電力消費量～1km無償（DMSP-OLS年次データ及びVIIRS月次データ）1992～2013＋（VIIRS 2012～；アーカイブ 1992～1991）Henderson et al.（2012）； Chen and Nordhaus（2011）http://ngdc.noaa.gov/eogSRTM標高、地形、 凹凸30m無償2000Costinot, Donaldson and Smith（2016）https://www2.jpl.nasa.gov/srtm/DigitalGlobe（Quickbird, Ikonosを含む）地表（都市）、森林<1m有償1999～Marx, Stoker and Suri（2019）；Jayachandran, de Laat, Lambin and Stanton（2016）https://www.digitalglobe.com/resources/satellite-information出所：Donaldson and Storeygard （2016）に基づき筆者作成62 ファイナンス 2019 Dec.連載日本経済を 考える
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