「●●教育法によって、東京大学に合格！」
「■■を飲んだら、がんが治った！」
巷では、このように、ある教育・医療の効果を喧伝する本を見かけることが多い。
しかし、慶應義塾大学の中室牧子氏およびハーバード大学の津川友介氏によると、これらの本の内容を鵜呑みにしても、子どもが東京大学に合格したり、がんが治るとは限らない。
なぜなら、「●●教育法で育てる」ことと「東京大学に合格する」ことのあいだ、あるいは「■■を飲む」ことと「がんが治る」ことにあいだには、「因果関係」があることが証明されておらず、「相関関係」しかないからだという。
これはどういうことだろうか。
「相関関係」と「因果関係」は
まったくの別物である
学力が高い子どもは、体力があるという場合が多いらしい。
図表1を見てほしい。学力テストと体力テストの都道府県別平均値を散布図で表したものだ。子どもの学力テストの点数が高い都道府県では、体力テストの点数も高いことがわかる。
では、「子どもの学力が高いから、体力がある」と考えてよいのだろうか。つまり、子どもに体力をつけようと思ったら、まずは子どもの学力を上げるべきなのだろうか。
残念ながらそうとは言えない。子どもの学力と体力の関係のように、「2つのことがらのあいだに一見関係があるように見える」状態を相関関係があるという。
しかし、相関関係があることは、因果関係があることを意味しない。「2つのことがらのうち、どちらが原因で、どちらが結果かということが明らかである」状態を、因果関係があるという。この場合、学力が高いという「原因」によって、体力があるという「結果」がもたらされたのであれば、この関係は「因果関係」だといえる。
このように整理してみれば、「学力が高いから、体力がある」というのは、どう考えてもおかしい。学力と体力の関係は、相関関係ではあっても、因果関係ではないと考えるのが自然だ。学力と体力の関係が因果関係でなければ、子どもの学力を上げても、体力がつくことはない。
ここから得られる教訓は非常に重要だ。相関関係にすぎないものを因果関係と混同してしまうと、誤った判断のもとになってしまうのだ。子どもの学力と体力のような例であれば、間違える人は少ない。しかし、もう少しもっともらしい話になると、多くの人が根拠のない通説を信じ込んでしまっている。
健康診断を受ければ、健康になれるのか
私たちは、学校や会社で健診（健康診断）を受けることも多い。定期的に人間ドックなどで健診を受けている人もいるかもしれない。健診の結果、生活指導を受けて、食事や運動の習慣を変えれば、糖尿病や高血圧などの病気の予防につながるかもしれない。だから、健診を受ければ健康になり長生きできるはず。多くの人がそう信じているはずだ。
実際に、私たちにもなじみの深い「メタボ健診」（注1）を例に、健診と健康の関係をみてみよう。図表2のグラフは、メタボ健診と生活指導を受けた人と、生活指導を受けなかった人たちを比較したものだ。メタボだと診断され、生活指導を受けた人たちは、翌年、腹囲が小さくなり、体重が軽くなり、血糖や血圧も低くなっているように見える。
一見すると、健診を受ければ、健康になれると言えそうだ。
でもちょっと立ち止まって考えてほしい。このデータを根拠に、本当に健診を受けたから健康になったということができるのだろうか。
ここで重要になってくるのは、健診と健康の関係は相関関係にすぎないのか、それとも因果関係なのか、ということだ。このデータは、こうも解釈することができる。「健康な人が健診を受けているだけ」（相関関係）で、「健診を受けたから健康になった」（因果関係）のではない、と。
ではどうすれば、この2つのことがらの関係が相関関係にすぎないのか、あるいは因果関係なのかを知ることができるのだろうか。実は、データを正しく分析すれば、見極めることができる。
有力な研究が示すところによると、健診と健康や長生きのあいだに因果関係はないことが示唆されている。このため、「私は毎年健診を受けているから大丈夫」などと考えるのは危険だ。
因果関係が証明されてない通説を
信じるのはお金と時間の無駄である
因果関係が存在しないことの何が問題なのか、と思う人もいるだろう。「因果関係が証明されてないからといって、健康診断自体が害になるわけではないだろう。大きなお世話だ」と考える人もいるかもしれない。
しかし、私たちが何か行動を起こすときには、だいたいの場合、けっこうなお金や時間がかかるということを忘れてはならない。因果関係があるように見えるが、実はそうではない通説を信じて行動してしまうと、期待したような効果が得られないだけではなく、お金や時間まで無駄にしてしまう。それだけでなく、かえって悪影響を及ぼしたり、何ら害悪のない行為を否定することにもつながってしまうリスクもある。
本当に因果関係が存在するのか。これを把握することができれば、こうした思い込みや根拠のない通説にとらわれることなく、正しい判断ができるだろう。因果関係を正しく把握するための方法論を「因果推論（Causal Inference）」と呼ぶ。
相関関係を誤って因果関係であるかのように思い込んでしまうミスの原因となるような事象を丁寧に検証すれば、特別な知識を持っていなくても、誰にでも因果推論を行うことができるようになる。データをたくさん目にするようになった現代において、この因果推論に関するリテラシーは非常に重要である。
その関係は、相関関係なのか、因果関係なのか。このことを体系的に考えるスキルを身に着けることができれば、「もっともらしいが、実は間違っている根拠のない通説」にだまされる可能性を減らすことができるのである。
『「原因と結果」の経済学』
著者からのメッセージ
『「原因と結果」の経済学』 発売以降、非常に多くの方からご好評賜り、誠にありがとうございます。
「ビッグデータ」が流行語となる現代、データを用いた分析は氾濫していますが、データはそれのみでは単なる数字の羅列にすぎません。データを用いた分析を「どう解釈するか」ということが極めて大切です。
「因果推論」が私たちのような研究者の専売特許であった時代はすでに過ぎ去ったのではないでしょうか。
永田町・霞が関では、「室内完全禁煙」「メタボ健診の義務化」「待機児童問題」などが議論されていますが、残念なことに、現在の政策的な議論が因果関係を示唆するエビデンスに基づいて行われたものとはとうてい言えません。
それどころか、選挙が近づくと、短期的に得票に結びつくような政策ばかりが議論され、これまで公約とされてきたことが覆ったり、突如として何の根拠もない政策が強引に推し進められたりして、結果として納税者である国民の利益が著しく損なわれているのをたびたび目にします。
まさに、「次の世代」よりも、「次の選挙」が重んじられた結果です。
このような有様を見るたびに、「選挙や政局といった一時的なポリティカルショーに左右されるのではなく、長期的な視点に立って、国民の社会的厚生（＝幸福）を最大化することができないものか」と思います。
そのためには、「政治的流行に左右されやすい政策を、エビデンスに基づくものにする」ことが重要なのではないでしょうか。
経済学がこだわる「因果関係」を示唆するエビデンス。それを生み出すために体系化された「因果推論」。それらが、データ氾濫時代を生きる読者の皆さんの助けになるならば、これに勝る喜びはありません。
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・「医師の性別」と「患者の死亡率」のあいだに因果関係はあるか
・「認可保育所の数」と「母親の就業」のあいだに因果関係はあるか
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【目次】
◆第1章 根拠のない通説にだまされないために 「因果推論」の根底にある考えかた
◆第2章 メタボ健診を受けていれば長生きできるのか 因果推論の理想形「ランダム化比較試験」
◆第3章 男性医師は女性医師より優れているのか たまたま起きた実験のような状況を利用する「自然実験」
◆第4章 認可保育所を増やせば母親は就業するのか 「トレンド」を取り除く「差の差分析」
◆第5章 テレビを見せると子どもの学力は下がるのか 第3の変数を利用する「操作変数法」
◆第6章 勉強ができる友人と付き合うと学力は上がるのか 「ジャンプ」に注目する「回帰不連続デザイン」
◆第7章 偏差値の高い大学に行けば収入は上がるのか 似た者同士の組み合わせを作る「マッチング法」
◆第8章 ありもののデータを分析しやすい「回帰分析」
