Causal Inference Methods for Dynamic Panel Data

Research Project

Project/Area Number	20K13469
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 07030:Economic statistics-related
Research Institution	Kyoto University
Principal Investigator	Yanagi Takahide 京都大学, 経済学研究科, 准教授 (30754832)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2024-03-31
Project Status	Completed (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000) Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Keywords	計量経済学 / ミクロ計量経済学 / 因果推論 / パネルデータ / 差分の差分法 / 統計的因果推論 / プログラム評価
Outline of Research at the Start	経済学の実証研究では，原因変数の結果変数に対する因果的な影響を分析するための統計的因果推論アプローチの重要性が増している．しかし，原因変数が動学的な依存関係をもつような状況下においては，既存の研究結果では原因変数の結果変数に対する因果的な影響を正しく評価できない可能性がある．本研究ではこのような状況下における既存研究の問題点を明らかにするとともに，原因変数の結果変数に対する因果的な影響を評価するための統計的因果推論アプローチを開発する．
Outline of Final Research Achievements	I obtained the following two results regarding causal inference using dynamic panel data. (1) Causal inference method for general treatment patterns. Specifically, I developed a difference-in-differences approach to infer dynamic treatment effects for treatment variables that can take two or more values and whose values can vary across time periods. (2) Causal inference method for estimating treatment effect heterogeneity. Specifically, I developed a causal inference approach to infer conditional average treatment effects given observable covariates in a difference-in-differences setting.
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	社会科学においては、パネルデータを利用して、政策介入や何らかの施策の因果的かつ動学的な効果を評価したい状況が数多くある。具体例としては、たとえば、労働組合加入と賃金の因果関係や最低賃金の失業率に対する因果的な影響について調べたい状況が挙げられる。本研究成果を活用すれば、そのような社会科学における重要な研究トピックについての新しい定量的な知見を得られる可能性がある。加えて、本研究成果は、統計学・計量経済学におけるパネルデータにかかわる理論研究の今後の進展にも寄与するものと考えられる。