処置を促す政策における限界介入効果を利用した政策割り当てルールの統計的決定

研究課題

研究課題/領域番号	23KJ0713
研究種目	特別研究員奨励費
配分区分	基金
応募区分	国内
審査区分	小区分07030:経済統計関連
研究機関	東京大学
研究代表者	津田俊樹東京大学, 経済学研究科, 特別研究員(DC1)
研究期間 (年度)	2023-04-25 – 2025-03-31
研究課題ステータス	中途終了 (2023年度)
配分額 *注記	3,000千円 (直接経費: 3,000千円) 2025年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円) 2024年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円) 2023年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
キーワード	計量経済学 / 内生性 / 識別 / 一様信頼帯
研究開始時の研究の概要	政策の効果は所得や家族構成などの個人の属性によって異なるため、それらの属性に応じて政策をどのように分配するかという問題が非常に重要である。近年では、社会厚生の推定値である経験厚生を最大化することで、最適な政策分配ルールを統計的に決定することが研究されている。本研究では、プログラムの参加など処置においてデータに現れない異質性を考慮した上で、経験厚生を最大化する処置促進政策の分配ルールを導出する。また、得られた分配ルールがもたらす最大化された経験厚生が、最適な政策分配ルールと比較してどれほど好ましいかを理論的観点から評価することを目指す。
研究実績の概要	今年度は、限界介入効果について、次の１、２、の二つの研究を行った。以上の研究を通じて限界介入効果の適用範囲を広げ、処置を促す政策における限界介入効果の利用を検討していきたい。 1、処置変数が多次元である際にある一定の処置選択モデルにおける限界介入効果の識別について研究した。処置変数が多次元である際の限界介入効果の識別について、先行研究では非常に抽象的な処置モデルのクラスを定義し、そのクラスの下での識別条件を導出していた。一方で、二値の場合に一般的に用いられるgeneralized Roy modelを多次元に拡張した処置モデルはそのクラスに含まれておらず、識別条件は確立されていなかった。この点について本研究では、generalized Roy modelを一般化した処置モデルに対して限界介入効果の識別が可能であることを示し、その識別条件を提示した。また、その結果導出される限界介入効果に関する経済学的な解釈についても議論した。 2、限界介入効果関数の一様信頼帯について研究した。限界介入効果関数の統計的な推測を行う場合において信頼帯の構成は必要不可欠である。既存の実証研究においては、各点における臨界値を用い標準誤差と推定値を基に信頼帯の構成を行なっていた。一方で限界介入効果の評価対象は関数であるため各点ではなく関数全体において不確実性の評価をする必要があり、現行の信頼帯の構成では誤った統計的推測につながる恐れがある。本研究では、限界介入効果関数に対する分布関数の近似を通して一様信頼帯を構成することに成功した。さらに提案手法ではブートストラップなどの数値計算を必要とせず解析的に一様信頼帯を構成することができるため、実証研究者にとって簡便な手法になっている。
現在までの達成度 (区分)	現在までの達成度 (区分) 2: おおむね順調に進展している理由多次元の処置に対する限界介入効果の識別条件を確立し、限界介入効果の適用範囲を広げることに貢献できたと考えている。加えて統計的推測において必要不可欠な一様信頼帯の簡便な構成方法を提案できた。 1、の研究の成果について、国内学会である「2023年度関西計量経済学研究会」で口頭発表を行った。また``Treatment Effects with Multidimensional Unobserved Heterogeneity: Identification of the Marginal Treatment Effect”と題した１本の論文を執筆して国際学術誌に投稿した。 2、の研究の成果は、共同研究者である奥井亮教授により国内学会である「2023年度関西計量経済学研究会」で口頭発表された。また、2024年度ベトナムで開かれる「The 2024 Asia Meeting of the Econometric Society, East & Southeast Asia」にて発表予定である。
今後の研究の推進方策	前年度で達成した限界介入効果に関する理論的結果を踏まえて、経験厚生を最大化する処置促進政策の分配ルールの研究に着手する。また、分配ルールの統計的な性質についても周辺分野の文献を読み最先端の理論的結果を理解するとともに、導出した分配ルールの分析に適用を試みる。