勉強ができる友人と付き合うことになっても
自分の子どもの学力は上がらない？

受験シーズンも終わり、自分の子どもの進路が決まった人も多いだろう。多くの親が自分の子どもを少しでも偏差値が高い学校に入れさせたいと考える背景には、「学力が高い友人と一緒に生活を送ることで、いい影響を受けて、願わくばそれによって自分の子どもの学力も上がってほしい」という願望があるのではないか。

しかし、『「原因と結果」の経済学』の著者である中室牧子氏と津川友介氏によれば、「学力の高い友人と付き合っても自分の学力は上がらない」という。どういうことか、詳細を聞いた。

学力の高い友人と付き合うと
自分の子どもの学力も自然に上がる？

（写真はイメージです）

　受験の時期が近づいてくると、わが子には少しでも偏差値の高い学校に滑り込んでほしい、と願う保護者は多いはずだ。

　偏差値の高い学校には、学力の高い生徒たちが集まっているだろうから、自分の子どもにとっては少々実力不相応な学校でも、学力の高い友人たちとともに学校生活を送れば、子どもの学力も自然と上がっていくだろう、などと考えているのではなかろうか。

　実際に、「生徒の学力が高い」と言われる学校周辺の住宅価格や地価は高くなる傾向にあるという。

　経済学では、友人らから受ける影響のことを「ピア効果」と呼ぶ。保護者は、このピア効果が、自分の子どもの学力にプラスの影響があると考えているというわけだ。

　しかし、これは慎重に検討する必要がある。「学力の高い友人と付き合うから自分の学力が高くなる」（因果関係）のか、「学力が高い子ほど学力の高い友人と付き合っている」（相関関係）だけなのか、どちらだろうか。

　この問題に取り組んだのが、マサチューセッツ工科大学のヨシュア・アングリストらである。

　ボストンとニューヨークには、大学受験を目指す生徒のための特別な公立高校がそれぞれ3校の計6校ある。ただし、この学校には日本のように入試があり、合格しなければ入学を許可されない。いわば「エリート高校」だ。

　このエリート高校の入試に落ちてしまった生徒たちは、ほかの公立高校に通うことになる。もちろん、入試で選抜が行われるエリート高校に比べると、ほかの公立高校の生徒の平均的な学力は圧倒的に低くなる。

　アングリストらは、入試の合格ラインぎりぎりのところで合格したエリート高校の生徒たち（「介入群」と呼ぶ）と、ぎりぎりで落ちてほかの高校に行くことを余儀なくされた生徒たち（「対照群」と呼ぶ）は「比較可能」であると考えた。

　介入群の生徒と対照群の生徒は、自分の意思でエリート高校を受験したものの、自分の意思で合否を決めたわけではない。また、合格ラインぎりぎりの生徒なので、学力はほとんど同じだと考えられる。

　そうなると、「その後入学する高校の友人の学力」以外に、「自分の学力」に影響を与えそうな要素が似たもの同士になり、両者は比較可能になるのである。

　この状況で、介入群と対照群の生徒の学力を比較する。そうすれば、学力の高い友人とともに高校生活を送ることが、生徒本人の学力に与える因果効果が明らかになる。

学力の高い友人に囲まれても
自分の学力は上がらない

　アングリストらが示した結果によると、ボストンとニューヨークの学校で、その後の学力に差は見られなかった。

　「ピア効果」が存在するのかどうかについてはいまだ諸説あるものの、アングリストらと同様に、学力の高い友人と付き合う因果効果に迫った研究では、同様の結論にいたっているものも多い。

　たとえば、全米経済研究所（ＮＢＥＲ）のジェフリー・クリングらの研究では、アメリカ政府が実施している「チャンスのあるところへの引っ越し」という大規模なランダム化比較試験（第３回を参照）に注目した。

　これは、子どものいる貧困層の家庭を対象に抽選をし、当選すると貧困率の低い地域に引っ越せるクーポンを受け取ることができるという政策のことだ。

　当選した家族の子どもたちは、引っ越し先で自分たちよりも学力の高い友人たちと学校生活を送ることになるのだが、抽選に外れてもとの地域で生活していた子どもたちの学力と比較しても、統計的に有意な差がなかったことが報告されている（「統計的に有意な差がなかった」とは、その差は偶然の範囲で説明できる差であるということである）。

　残念ながら、多くの保護者の期待を裏切って、勉強のできる友人に囲まれて高校生活を送っても、自分の子どもの学力にはほとんど影響がないということのようだ。自分の努力を棚に上げて、周囲の友人に過剰な期待をしてはならないということなのかもしれない。

『「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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【目次】
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◆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」