フィールド実験と経済学実践

AERの今月号の巻頭はバナジーのノーベル賞講演だった。RCTへの4つの誤解を解きつつ近年の展開を概説し往年のペーパーを位置づけるという非常に優れた内容。聞いたら面白かっただろうな〜！

Banerjee, Abhijit Vinayak. 2020. "Field Experiments and the Practice of Economics." American Economic Review, 110 (7): 1937-51.
https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.110.7.1937

1.経済学は一般化できる知識を目指しているがRCTは特定の介入の効果を測っている。やり方が違うのでは?
2.経済学は大問題を扱う。でもRCTは狭く特定の問いに答える。どう両立したらいいの?
3.経済学は理論と証拠を累積させ新しく理論を作る。RCTは計画性がないのでは?
4.なぜ経済学者がRCTをやる必要があるの?統計学者や世銀に任せればいいのでは?

1.一般性について:RCTでは介入の効果はどこでもいつでも同じだという仮定を置いている。とはいえ一般化されているのは経済学的概念であり各々の介入はそれぞれ細かな差はある。同じ概念を違う実験で試すことでその理論のどこがうまくいかないのかわかるのだ。そうして理論の精緻化がなされる。だから実験地が次第に加わっていく。原点と同じような条件を揃えて、でも新しくわかったことをもとにして新しい実験を組む。自然実験と同じことをしている。標準的な経済学だと理論に整合的な行動は一般的なものだと見なす。例えば労働供給をするにあたってその心理的な費用は賃金や生活水準や主観的な厚生からは独立に決まると仮定されており、現金給付がなされると労働を減らすだろうとされている。でもこの前提は間違っている。理論が行動を予測するのと政策立案のガイドになることとはまた別物だ。労働供給の例でいうならどれくらい働かなくなるのかが知りたいことと言える。効用関数や労働の費用関数に非常に強い仮定を置いてモデルの推定をすることになる。意思決定者はなんでも知っていると仮定している。でも推定したい変量の数が多いと精確に推定できなくなるという対立がある。効用や費用に影響する要素を増やし人が不合理に行動することを許すと、多くの変数が必要になろう。すると行動の真の決定要因を考察するにはより多くの前提が必要となってデータからはそれは検証できないものとなりうる。観察研究は多くの用途に使えるという経済性を持っている。でも使いすぎると信頼性を欠いてしまう。リスク回避度や労働の賃金に対する弾力性などの推定値は信頼区間が非常に広くなってしまう。信頼性の異なるデータを同じように扱ったり話に合うようなデータを選んだりしてはならない。最適に組み合わせるのがいい。
2.大きな課題について:中国がどこに向かうのかとか不平等は成長に不可欠化などの大問題を扱わないという不満がよく聞かれる。でも観察研究での結果はあまり頑健ではない。そういった問題についてもRCTは使える。市場を活用するための制度をデザインできる。例えば汚染の管理の重要性を突き止めた。人は自分の可能性を全部実現できているのか、そうでないならなぜかといった疑問にも答えられる。極度の貧困にいる人は本質的に非生産的なわけではなく不運にも貧困の罠に囚われてしまったと明らかにしたのもRCTだ。近年では貧困の罠に陥る場合とそうでない場合とを区分するような実験もある。一度の大きな介入で貧困から抜け出せるということでもあるし、保険を掛けていないショックに見舞われたら貧困に陥るということでもある。
3.理論との関係について:RCTは新しい理論を構築するのに使える。なぜなら重要な示唆を生むようなものに焦点を当てて実験を組めるから。ガーナの実験では労働の心理費用を減らし、現金給付があっても労働は減らないことを示した。不安が減り働けるようになったのだろう。伝統的な経済学では推定のためにモデルを簡略化していたが、実験ではモデルに多くの変数を組み込み実験についての間違った解釈を排除しているという違いがある。情報を広めるには噂好きが適しているという研究ではRCTにより検証がなされた。仮説を確かめる実験をするのは簡単で、検証して面白い仮説を組むことに重点が置かれている。理論がRCTを組み、RCTが新しい理論を生むのだ。

4.RCTで主体となるべきは統計手法を適切に組み経済学的理屈付けをできる経済学者だ。信頼できる証拠がないからといって使われ続けている前提を利用するのはもうやめよう。より文脈に即したモデルを組み研究を進めるのがいいだろう。

米国大学における所得分離と再配分の可能性

親が金持ちだと子も金持ちになりがち(所得持続性)という内容を調べる文脈において、エリート大学の学生の配分を変えれば所得移動性が高まる(=貧乏人の親から金持ちになる子が増える)と主張されている。

Income Segregation and Intergenerational Mobility Across Colleges in the United States
Raj Chetty, John N Friedman, Emmanuel Saez, Nicholas Turner, Danny Yagan
The Quarterly Journal of Economics,
https://academic.oup.com/qje/advance-article/doi/10.1093/qje/qjaa005/5741707

1980年から1991年生まれの子供につき社会保障番号と納税番号を把握し人種と親の納税額と郵便番号を把握する。またSATとACTの得点も利用する。大学は先行文献に従いアイビーリーグ+スタンフォード・MIT・シカゴ・デューク(以下アイビー+と呼ぶ)を頂点に5段階に分ける。

ハーバードの学生のうち所得下位20%家庭から来ているのは3%、所得上位20%家庭から来ているのは70%でこれはエリート私立に典型的な分布。

所得上位1%の家庭の子はアイビー+に入学する確率は所得下位のそれと比べ77倍になる。低所得の家庭の子は最強公立校のバークレー校より私立校のハーバード大に通う確率が低い。低所得者は授業料をあまり払わないでいいことを考えると低中位所得層がエリート私立校に通わない理由は授業料ではない。バークレー校も半分の学生は所得上位20%から来ている。所得による分離は、大学の名門度が上がるほど強く起きている。低所得家庭の子は入学する年齢が遅い。

住所と同じように大学入学についても所得により分離が起きている。アイビー+の学生は特に高所得に囲まれて育っている。アイビー+の低所得出身者は子供時代に比べより高所得な人に囲まれることになる。これは単に自分の近所の大学に通うから生じているわけではない。

親と子の所得階層の関係は大学に通うと薄くなる。高所得の家庭の子が所得上位20%に入る可能性は低所得家庭の子のそれと比べ40pp高いが大学に通うことを調整するとこの格差は20ppに縮まる。

同じ大学卒の低所得と高所得の家庭の子の収入差は学業成績では説明がつかない。高所得出身の人は働きがちで結婚しやすい。同じ大学卒だとそこまで差がないが大学間で比較すると差がある。低所得の人は低収入になる大学に通う。

貧困出身でも上位20%になる移動性が最も高いのはカリフォルニア州立大学ロサンゼルス校だ。公立大学では移動性が高い。

同じような特徴、例えば同じ立地でも移動性は大学によりばらつく。

所得上位1%になりやすいのはアイビー+の卒業生だ。人数が少なく寄付が多くSTEMの割合が高いのが特徴で、多様な移動性の高い大学と比べ同質的だ。低所得でSATやACTで高得点をあげる生徒は5%ほど。

地理要因と人種構成を所与として親の収入に中立で試験結果だけを元に学生を再分配すると所得での分離は63.9%薄まる。試験結果・地理要因・人種構成で生じる所得分離は36.1%で、出願方式や審査や親の収入での入学審査で生じる所得分離は63.9%ということ。アイビー+での分離も38%ほど縮まるが全体よりは小さい。

収入中立的な入学審査にしてもアイビー+に占める低所得層の割合は変わらないが中所得層の割合は27.8%から37.9%へ増す。現状では中流家庭が割りを食っている。分離を消すためには低所得層がSATで160点高い点を取る必要がある。現状行われているような卒業生の子弟優遇を低所得層出身者に行うと所得の分離は消えアイビー+ではより低所得層の学生が増すだろう。

収入プレミアの8割が優秀な学生の選抜ではなく大学進学によるものという仮定を置くと、SATやACTのみを基準にし入学審査が行われていれば世代間の所得持続性は15%減る。現状のような黒人や卒業生子弟優遇を低所得層に行うと所得の世代間持続性は25%減る。
既存の教育計画を変えなくても学生の分配を変えれば世代間の所得移動性は変えうるのだ。

インターネットとソーシャルメディアの政治経済学

Political Effects of the Internet and Social Media
Ekaterina Zhuravskaya, Maria Petrova, and Ruben Enikolopov
Annu. Rev. Econ. 2020. 12:19.1–19.24

https://www.annualreviews.org/doi/abs/10.1146/annurev-economics-081919-050239

伝統的なメディアには無いソーシャルメディアの特徴がまとめられている。

【政治利用】
初期はネットは政治利用されなかったからネット民は政治に興味を失うだけだったが時間が経つにつれネットを介し有権者を政治的に繋ごうという動きが出てきた。ドイツでブロードバンドが拡張すると投票率は下がったが各党の割合には変化がなかった。英でもネットの高速化は政治ニュースと娯楽の代替を促し投票率が落ち、政府の収支が減った。イタリアでもネットは政治参加を減らすが、ネットでの動員が盛んな五つ星運動はネットが高速化した地域で得票が伸びた。極左も極右もポピュリストはネットのおかげで拡大している。強権政治のもとにある市民にはネットは検閲されないかけがえのない政治情報を与える。マレーシアでは既存政党が大敗し南アフリカでも地方選挙で与党が破れた。途上国ではネットの拡張は選挙競争に繋がっている。ネットは反汚職への意識を高める。FBで投票を友人に示すことができるようになると投票するようになる。TWは投票への同調圧力となりうる。
【協調】
ネットでは政府に批判的な情報を収集しやすく、また集合行為をする日時と場所を他人と調整できる。微博は抗議行動のために使われている。また汚職に関しての情報も流れている。アラブの春ではハッシュタグが抗議行動を促した。ソーシャルメディアの内容が外生的に変わる状況をとらえねばならないから因果推論は難しい。VKはSPbSUの学生を介して広まったので卒業生が多いところはVKが広まっていると見ることができ、ソーシャルメディアは抗議行動もその参加者も増やすとわかった。FBは抗議を増やす。ネットの拡張で協調がしやすくなりアフリカでも抗議活動が増えた。ウォール街占拠もネットの影響を受けている。チリの教育制度改革を目指した学生の抗議活動ではネットワークの構造が重要だった。オンラインの行動も構造が重要だろう。
【エコーチェンバー】
同じ意見の人同士で固まる傾向はある。FBでは人は自分と逆の思想には触れないようにしている。TWでも同じ政治意見の人たちがまとまる。とはいえオンラインはオフラインほど分離が起きているわけではない。Tw利用者は政治的穏健化するとか老人ほど分極化しているという話もあれば、逆の思想への敵意が増したりFBの構造が政治的に分極化しているという話もある。FBの利用を停止すると時事知識が減り分極化は減るという話はある。
【憎悪犯罪】
外人嫌いや憎悪犯罪にも結びつきうる。集合行為を調整し、寛容な人が外人を嫌うようになるような情報が流れ、外人嫌いが通常であると誤って思い込むようになるからだ。ロシアではもともと国粋主義的だった地域にVKが広まると憎悪犯罪が増えた。教育の無い人に態度の変容が見られる。ドイツでは極右のFBのネット活動が盛んな日に難民叩きが増し、違う日にはすぐ消えている。アメリカではトランプのTW使用以降ムスリム嫌いが増えた。
【フェイクニュース】
イタリアでは選挙の時期に誤情報が拡散された。アメリカでも大統領選でFBでトランプ有利な誤情報が広まった。誤情報は特にFBを介して広まる。TW上の政治的誤情報は6%ほどだがその8割は全利用者の1%だけが見ていて拡散しているのは0.1%の利用者にすぎない。右派の老人に届きやすい。誤情報の拡散はFB利用者では稀だ。誤情報は正しい情報よりTWでは早く広く拡散される。特に政治的なそれに顕著。誤情報には怖れや不快や驚き、正しい情報には悲しみや喜びや信頼という反応が起きる。事実確認がされると急速に広まらなくなる。
【政治の説明責任】
FBを利用する政治家は増え有権者との繋がりが増すため既存の政治家にとっては利益となるがそのぶんオフラインでの政治活動は減っている。ロシアでは汚職追求ブログの影響で長期的には経営統治が改善してきている。ソーシャルメディアでは罵倒が渦巻き政治家から情報が流れるだけの一方向での利用に繋がっている。新しい候補者はTWアカウントを開設すると少なくとも短期的には得になる。
【専制国家による利用】
中国では政府に批判的な抗議運動を呼びかける記事は検閲されて消されているが現実の行動を呼びかけない記事は残っている。公民感情を調査するには便利だが集合行為が起きるのは困ると捉えているのだろう。中国の検閲は多くが簡単に回避できるものだが何が検閲されているかは市民は気づいていない。検索結果を操作し情報を妨害するのが効果的で完全な検閲は逆効果。インスタグラムの遮断はVPNへの利用を増やしFBやTWその他の利用に繋がり政治的に活性化する市民が増えた。検閲されないインターネットを利用するよう少し促すと知識や態度はすぐに変わりその変化は持続する。情報取得はかなり習慣的な行為だ。
中共は政府やその象徴や革命の歴史を讃える記事をソーシャルメディアに大量に流している。アジェンダ設定や議題の語られる調子を整えるのがその目的で、正規の職とは別にパートタイムで政府に雇われている人が担当している。国外の民主主義国家にも情報操作は流れてきておりその72%はロシア中国イランサウジアラビアだ。アメリカの大統領選挙とイギリスのブレクジット国民投票はボットにより影響を受けた。ボットの多くはロシアと関連がある。とはいえロシアは極端な人としか繋がっておらず失敗している。
市民の監視にも利用している。中共は地方政府の失敗をごまかしている。
【展望】
この溢れる情報に批判的に接するようになれるかを調べるといいだろう。若者層は老人層より誤情報には強い。
またソーシャルメディアには極端な思想や外人嫌いやポピュリスト的な固有の何かがあるのかを確かめてもいいだろう。既存の勢力がどのように慣れるものなのか調べてもいい。

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・コロナ対策やら黒人の暴動やらで民主主義国家が失敗すると強権政治のリーダーがここぞとばかりに民主主義叩いてくる&その手先どもがネットに溢れてくるけど背景にはこういう状況があるのだろうね。毅然とした対応取りたいものです！どんなにゴミでも民主主義がいちばん。

最近の差別の経済学

最近の差別の経済学

Race Discrimination: An Economic Perspective
Kevin Lang, Ariella Kahn-Lang Spitzer
Journal of Economic Perspectives
vol. 34, no. 2, Spring 2020 (pp. 68-89)
https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/jep.34.2.68

労働市場で白人と黒人の格差は大きく、黒人は白人より28%収入が少ない。伝統的には回帰式で年齢や教育と人種を変数にして賃金を説明しようとしてきたが、これだと人種の係数は説明できない差としか意味しない。またいくつかの変数は過去の差別の表れでもある、例えば親の収入を調整すれば人種格差を縮めるが、低い水準の黒人親の収入はその世代での差別の表れだろう。統計的に綺麗に扱うため細かく状況を分けて調べられている。
雇用者からの差別の調査には監査研究というものがある。似たような履歴を持つ白人と黒人を比較すると芋のだ。でもこれは完全には似たような経歴を揃えきれないので差別以外のものを拾ってしまう恐れがある。この問題を避けるために応対研究というものが行われている。名前を黒人にしてそれ以外は架空の履歴書を送りつけ面接に呼ばれるか見るというものだ。とはいえ名前は社会階層を示している可能性がある。生誕地を調整すると黒人ぽい名前とそうでない名前に差が生まれないという結果がある。同一企業内での差を見るという方針もある。小売業のアウトレットで白人の管理職は黒人の管理職と比べ特に南部で白人を雇い黒人を雇わないという傾向がある。これは管理職による差別か、管理職と労働者が同じ人種だとシナジーが起きているということか、雇用ネットワークに差があることか、労働者が同じ人種の管理職を求めているという可能性ができそうだ。後者三つの効果は見当たらない。
黒人は同僚から差別を受けている。同僚が同じ人種だと辞めにくいという結果がある。同じ人種と働けるなら8%まで時給を下げていいという結果がある。
顧客からも差別を受ける。架空のスポーツゲームだと白人も非白人もドラフトやトレードで選ばれるが、客と従業員が相対する場合は違う結果が起きる。薄い肌の黒人と白人の売春婦にはプレミアがつき、シンガポールでは黒い肌の顧客に対し差別がある。黒人のタクシー運転手にはチップが減る。白人が多い地域で黒人が雇われると小売の売り上げが減るがヒスパニックが増えると少し売り上げは増える。アジア系言語しか喋れない人が多い地域でアジア系を雇うと売り上げは増える。黒人が営業しているとipodナノは購入されない。商品の信頼度を人種や民族から推測しているのだろう。
以上の研究は統計上の利便性からどれも限定された環境を調べている。どれくらい労働市場一般において影響をもたらしているかは不明だ。
刑事においても黒人は差別を受けている。黒人は白人より警官に呼び止められやすい。犯罪は黒人コミュニティで多く生じているが場所を調整しても黒人は職質を受けやすい。アウトカムモデルという調べ方がある。差別がなければ、呼び止められた運転手は白人でも黒人でも同じくらいの確率で間違っていることが判明するはずだ。もし差があれば差別があるということになる。でもこれはギリギリ呼び止められた人に関してしか通用しない考え方であり、例えばマリファナを持っている平均的な確率を単純に比較することはできない。黒人とヒスパニックについては呼び止める敷居は低い。夕闇のベールという考え方もある。夜になると人種がわかりにくくなるので差別があるなら日中に生じているという発想だ。道が明るいと黒人は白人に比べ呼び止められやすい。関連する特徴を調整すると射殺される確率には差がないという結果もあるが記録のつき方にバイアスがあるという意見もある。
法廷でも黒人は差別を受けており、保釈金なしで保釈されるより保釈金を支払ってから保釈される可能性が高い。ただこれは被疑者の特徴を捉えきれていないだけなのかもしれず、また黒人は弁護士に頼れずうまく法システムを利用できていないからかもしれない。法廷調査でもアウトカムモデルは利用されていて、ギリギリ保釈された黒人の被疑者は白人のそれに比べ不行跡の確率が低い。懲役の長さについての証拠は少ない。
好みによる偏見は市場が駆逐するという考え方がある。偏見がない方が比較的低賃金で生産的な労働者を雇用でき、どんどん拡大するから黒人への需要は上がり賃金も上がるという話だ。賃金の格差は、偏見を持っている雇用者がどれだけいるかと、市場が黒人労働者の配分についてどれだけ柔軟性があるかにかかってくることになる。市場に摩擦があり賃金が競争的に設定されないなら生産的な黒人労働者は平等に支払われる職に就けず偏見のある企業は利潤が低いわけではないということになり差別は消えないということになる。
調査で人種差別の度合いが高いところは賃金格差が見られる。暗黙の連想テストを行い偏見の度合いを確かめると、偏見のある管理職に配置されると北アフリカ人は時間外勤務を命じられにくかった。またのんびり働きサボりがちとなった。速度超過の運転手は警官が見逃してくれるとき罰則が跳ね上がる敷居のちょっと下として記録されることになるが、黒人運転手は白人に比べそういう記録は少ない。
統計的差別は合理的差別と呼ばれる。これは自己実現的になることもある。投資して鍛えても企業から報われないと思っていればそうはしなくなる。黒人の生産性が低いと間違って思っている場合は好みに基づく差別と同様の状況が生じる。しかし情報を与えると反応は異なる。人種に相関する特徴の情報を与えると差別を減らすことができる。犯罪歴を雇用にあたり聞いてはならないという規制ができると、企業は黒人を潜在的な犯罪者だと思うようになり雇わなくなった。ただし情報を与えると、雇われていない人たちのプールは品質が下がることになるので長期的な影響としてはどうなるかわからない。アルゴリズムは意思決定のバイアスを減らせると言われているが人のバイアスをそのまま示すこともある。
色々な段階で差別は生じシステムと化しているので全体としての理解を深めるのが重要なのだ。接触をすることでそれが減らせるなど明るい話もある。

課税と移住の関係

Taxation and Migration: Evidence and Policy Implications
Henrik Kleven, Camille Landais, Mathilde Muñoz, Stefanie Stantcheva
Journal of Economic Perspectives vol. 34, no. 2, Spring 2020 (pp. 119-42)

https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/jep.34.2.119

国や地域により税率と公共財の提供水準は異なり、人は移住に際しそれを考慮するだろう。ただデータは少なく実証が難しい。一つの方法としては賃金など手に入るものだけ使うというものがある。税率が上がった場所では賃金が上がらないといけないはずだ、なぜならそうでないとそこから人が逃げ出すからだ。実際税率と賃金の関係を見ると弾力性が-1でないとは言えない。ただし0でないとも言えない。近年は特定の人々を調べるという方針もある。サッカーや発明家は追跡しやすい。また移民データの詳しいスカンジナビア諸国が調べられている。移住は限界税率ではなく平均税率を考慮して行われるのでこれを計算し、またその他社会保険についても考慮する必要がある。また地元の労働市場の状況や公共財供給などその他の移住要素とは無関係に税率が変化している時期を見つける必要がある。所得上位層は限界税率と平均税率が一致しまた様々な税改革の対象となってきたので調べやすい。

北欧は税率が高く外国人は優遇され優遇度合いにもばらつきがあるのだ。

とはいえ所得トップに外人がいる国はトップに高い税率を課す国であり、移住を決めるのは各国特有の環境であるのがわかる。

デンマークは1992年に外人優遇税制を導入したので前後でDIDが行えて、影響下にある高所得者の外人の移動性はそうでない層に比べ倍になとわかる。

この移動性は産業ごとに異なる。自国民は動かない。

アメリカのような大国でも合成コントロール法により同様に調査でき、1986年の税改正前後を見るとスター発明家の移動の弾力性が3にもなる。富や不動産についてのデータは少なく、フォーブズ400を見ると不動産税に反応するのは富の分布のトップ層であることがわかる。課税可能な富の弾力性も調べられている。パナマ文書で明らかになったのは富の上位0.01%は租税回避地に富を移動させるということだ。人よりカネの方が移動しやすい。各国が協調しない場合、生産性への波及や混雑を無視するなら最適な課税率は1/(1+η)でこれが税収を最大化する。ここでηは外国人の税と移動の弾力性を示す。弾力性はわかっているので様々な社会保障税を補正した上でこれで推計するとデンマークの実際の外国人への税率は最適課税率より高く、税収を上げるという目的のためだけでも正当化しうることがわかる。とはいえこの弾力性は制度が違えば変わりうるし近隣窮乏化政策になってしまう点にも留意する必要があろう。またある国が税を下げれば他の国も下げるという可能性も考慮せねばならない。また自国民は動かないのでこの最適税率は1になるが、あくまで以上の議論は外国人へ取り扱いを変える場合において関係する話である。政府間で協調できるなら、どのレベルでやるのかそしてどの財政政策に関して行うのかという点が重要だ。地区レベルだと国レベルより移動から受ける影響は大きく、国レベルだと公共財提供のために税収を増やす必要がある。また多様性のある地区だと累進課税が困難になる。近隣窮乏化策をやめ財政の外部性を内部化し住民の移動性が課す制約内において再分配の選好に基づき累進課税率を差別化することになろう。ある地域が大きく、制度間で税の協調があり、ビザ発給のしやすさやその他社会保障が寛大なら移動の弾力性は低くなる。
現状の研究は調べている対象が限られておりまた移動の弾力性は固定されたものではないので、より多くの人についてまた集積や公共財提供について移住がどう起きるか調べると良さそうだ。