優れた定量的な社会科学研究を行いたいなら、「ceteris paribus（他の条件が同じなら）」という言葉を覚えておきましょう。
これはラテン語で「他の条件が同じなら」という意味です。研究を設計するうえで重要な原則でもあります。ほかの条件が同じで、主要な特徴が一つだけ異なる人々の二つのグループを見つけるのです。
医療を例に考えてみましょう。医療保険の適用状況だけが異なる、それ以外は同等の二つのグループを見つけられれば、因果関係が働いているかどうかを特定できるかもしれません。つまり、人々が健康保険に加入すると、どのような違いが生じるのでしょうか。
このような研究戦略がなければ、研究者は潜在的な原因と結果が絡み合った状態を前に、途方に暮れることがあります。健康保険に加入しているグループと、加入していないグループがあるとします。しかし、加入者のほうが裕福です。保険に入っているから経済的に余裕があるのでしょうか。それとも、経済的に余裕があるから保険に入っているのでしょうか。見極めるのは難しいかもしれません。因果関係の難問を解くには、同程度の富を持つグループが必要です。
「人々は常に身の回りの世界を見て、そこから学ぼうとしています。それは自然なことです」と、MITの経済学者ジョシュア・アングリストは言います。「しかし、世界は複雑で、同時に多くのことが起きているため、原因と結果を切り分けるのは非常に難しいのです。」
フォード経済学教授のアングリストは、「ceteris paribus」の原則を用いる研究を長年にわたり主導してきました。今回、ロンドン・スクール・オブ・エコノミクスのヨルン＝シュテフェン・ピシュケとともに、一般読者向けにこのテーマを扱う本を執筆しました。「Mastering ‘Metrics: The Path from Cause to Effect」は今月、プリンストン大学出版局から刊行されました。
「この本が学部課程のカリキュラムに取り入れられることを願っています」とアングリストは言います。「データや、それが世界に照らし出すものについて考えるのが好きな関心ある読者、つまり学生以外の人々にも役立つことを期待しています。」
ランダム化を探る
アングリストの研究の多くは、研究室で行われる研究に見られる、無作為化比較試験の明快な構造を再現しようとするものです。「原因と結果を切り分け、ほかの要因が入り込まないようにする最善の方法は、無作為化実験を行うことです」とアングリストは述べます。
しかし、実務上、費用上、あるいは倫理上の理由から、社会科学者が長期かつ大規模な実験を行うことはほとんどありません。その代わりに、政策の変更、地理的な偶然、その他の要因によって、同等だった人々のグループが異なる状況に置かれる「自然実験」や「準実験」を探します。
新著でアングリストとピシュケは、社会における因果関係を特定する五つの方法を詳しく説明しています（本文では、カンフーをモチーフに、これらを「猛烈な五人」と呼んでいます）。計量経済学における「猛烈な五人」とは、無作為化試験、回帰分析、「操作変数」の利用、回帰不連続デザイン、そして「差の差」アプローチです。
無作為化を例に挙げましょう。数年前、オレゴン州はメディケイド治療の割当枠を埋めるため、抽選制度を導入しました。これにより「ceteris paribus」の条件が生まれました。似通った人々がメディケイドに申し込みましたが、そのうち無作為に選ばれた一部だけが受給できたのです。
そのため研究者は、メディケイドの適用がどのような違いをもたらすかを調べられます。これまでのところ、メディケイドの適用によって人々はより多くの医療を受け、うつ病の発生率が低下する一方、血圧などのバイオマーカーには変化が生じていないようです。しかし、メディケイドへのアクセスによって、加入者の経済的負担は軽減されました。
「社会科学における大きな問題は、『A』と『B』の関係が、『A』が『B』に及ぼす影響を誤って示す場合があることです」とアングリストは言います。「常にそうだという定理があるわけではありません。しかし、人々が世界について信じていることの多くは、実際には誤りか、誤解を招くものだと分かります。」
「猛烈な五人」の残り
アングリストとピシュケが詳述するほかの方法について言えば、回帰分析は二つの現象の関係を示します。一方、計量経済学のもう一つの重要な手法である操作変数法は、不完全な無作為化試験の一種です。大家族で育つと、大人になったときに貧しくなるのでしょうか。双子の出生という偶然や、子どもの性別構成と家族の規模との関連など、家族規模の準実験的な変動を用いた研究からは、少なくとも家族規模が最終学歴に影響しないことが分かっています。
回帰不連続デザインでは、重要な政策上の境界などをわずかに挟んで反対側にいる人々を比較します。たとえば、ニューヨークとボストンの名門「試験校」の入学試験を受けたものの、合格点にわずかに届かなかった生徒は、合格点にわずかに達した生徒と、長期的にはほぼ同じ成績を収めました。ここでの「ceteris paribus」の原則は、両グループの入学試験の成績が基本的に似ていることに由来します。
最後に、差の差アプローチでは、異なる統計的推移の変動に注目します。銀行救済は経済を助けるのでしょうか。世界恐慌のさなか、アトランタに拠点を置く米連邦準備制度の地区は経営難の銀行への融資政策を導入しましたが、セントルイスに拠点を置く地区は導入しませんでした。両地区はミシシッピ州を二分する境界を共有していました。州内のほかの政策条件が同じだったため、自然実験が生まれたのです。最終的に、1930年に始まったアトランタ連銀の銀行救済策は同地区の経済の推移を改善しましたが、セントルイス連銀の地区にはそのような変化は見られませんでした。
楽しさと失敗
アングリストとピシュケだけが、こうした手法を提唱しているわけではありません。経済学者のオーリー・アシェンフェルター、デビッド・カード、ローレンス・カッツ、アラン・クルーガーをはじめ、多くの研究者によってその人気は高まっています。さらにアングリストは、この種の優れた研究には、方法論上の洗練と、特定のテーマに関する苦労して培った知識の両方が必要だと強調します。
「研究経済学者としてこの分野で成功したい博士課程の学生は、労働経済学、医療経済学、開発経済学など、いずれかの分野を修めなければなりません」と、労働経済学者でもあるアングリストは言います。一方、専門外の読者も「この本を理解し、データや統計的関係について明晰に考える方法を身につけてくれることを願っています」。
高度な研究であっても、確実な結論が得られるとは限りません。本書では、アングリストと同僚が義務教育と所得の関係について行った、発表済みの研究を取り上げています。時を経て、ほかの研究者たちは、彼らの調査結果は二つの現象の厳密な因果関係ではなく、調査対象となった米国各州の地域経済の動向の違いに由来すると結論づけました。
「大学院生や学部生にとって、これは大きな教訓だと思います」とアングリストは振り返ります。「実証研究では、成功より失敗のほうが多いのです。」
そうした苦労はあるものの、「この本を楽しんでもらいたいのです」と彼は結びます。「読者を笑顔にできれば、それだけで大きな成果です。統計や因果関係について明晰に考えてもらえれば、成功と言えるでしょう。」
MIT Newsとの共同制作： MIT News
著者：ピーター・ディジケスは、ウェビー賞受賞の出版物『MIT News』の専属ライターです。MITのさまざまな分野の研究を取材し、『Technology Review』にも寄稿しています。
画像：女性が書きものをしている一般的な写真。OFFPO REUTERS/Catherine Benson
