「差の差分析」が有効であるための
2つの前提条件
差の差分析が有効であるためには、2つの前提条件が成り立つ必要がある。
1つめの前提条件は、「介入群と対照群において、広告を出す前の売上のトレンドが平行である」というものである。B地方の店舗の売上は、「A地方の店舗がもし広告を出さなかったとするとどうなっていたか」という反事実を表している。だから、A地方の店舗とＢ地方の店舗は、少なくとも介入の前には「比較可能」でなければならない。別の言いかたをすれば、広告を出す前の売上の「トレンド」（図表5の傾き）はA地方もB地方も同じである必要があるのだ。
図表5
しかし、広告を出す前のA地方とB地方の売上の「トレンド」が同じだったかどうかということは、2014年と2015年のデータだけをながめていてもわからない。そこで、2013年12月のデータを見てみよう（図表6）。
図表6
広告を出す前、すなわち2013年12月から2014年12月にかけてのĀ地方とB地方の売上の「トレンド」が同じでないということにすぐに気づくだろう。つまり、A地方の店舗は広告があってもなくても毎年400万円ずつ順調に売上が増加し続けているが、B地方の店舗は毎年200万円ずつしか売上が増加していない。
これでは、「介入群と対照群において、広告を出す前の売上の『トレンド』が平行である」という前提条件を満たさないので、差の差分析を用いることはできない。
一方、図表7を見てみよう。A地方とB地方において、広告を出す前の売上の「トレンド」は同じである。両方とも毎年200万円ずつ売上を増加させている。この場合、「介入群と対照群において、広告を出す前の売上の『トレンド』は平行である」という前提条件を満たすので、差の差分析を用いることができる。
図表7
2つめの前提条件は、介入が行われているあいだ（この例では広告を出している2014年12月から2015年12月のあいだ）に、売上に影響を与えるような「別の変化」が起きていないというものである。
たとえば、2015年11月に放映中のドラマの中で人気女優が身につけていたネックレスがヒットしたとする。しかし、このドラマが放映されたのはA地方だけだったので、そのネックレスが爆発的に売れたのはA地方だけだった。これは問題である。差の差分析で推定した200万円の売上増は、広告の効果なのか、それともこのドラマの効果なのかがわからなくなってしまう。
この2つの前提条件を満たせば、A地点の差とB地点の差の2つの差をとることで、広告の因果効果を推定することができるのである。
Card, D. and Krueger, A. B. (1994) Minimum Wages and Employment: A Case Study of the Fast-Food Industry in New Jersey and Pennsylvania, American Economic Review, 84 (4), 772-793.
Card, D. and Krueger, A. B. (2000) Minimum Wages and Employment: A Case Study of the Fast-Food Industry in New Jersey and Pennsylvania: Reply, American Economic Review, 90 (5), 1397-1420.
Dube, A., Lester, T. W. and Reich, M. (2010) Minimum Wage Effects Across State Borders: Estimates Using Contiguous Counties, The Review of Economics and Statistics, 92 (4), 945-964.
大竹文雄・川口大司・鶴光太郎編著（2013）『最低賃金改革：日本の働き方をいかに変えるか』日本評論社
鶴光太郎（2013）「最低賃金の労働市場・経済への影響─諸外国の研究から得られる鳥瞰図的な視点─」 RIETI Discussion Paper Series, 13-J-008.
Neumark, D. and Wascher, W. (2000) Minimum Wages and Employment: A Case Study of the Fast-Food Industry in New Jersey and Pennsylvania: Comment, American Economic Review, 90 (5), 1362-1396.
『「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。
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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」
