合成コントロール法

合成コントロール法（ごうせいコントロールほう、英語: synthetic control method、略称: SCM）は、事例の比較研究において介入の効果を評価するために用いられる統計的手法である[1]。この方法では、(1) 対照群（英語版）として使用される群について、合成された重み付けされた組み合わせを作成し、(2) 介入群を比較する。この比較を行うことで「もし介入を受けていなかったら、介入群に何が起こっていたか」を推定する際に用いられる。差分の差分法（DID）とは異なり、この方法では、介入前の介入群と、より一致するように対照群を重み付けすることで、時間とともに変化する交絡因子の影響を説明することができる[2]。合成コントロール法のもう一つの利点は、研究者が対照群を系統的に選択できることである[3]。この手法は、政治学[3]、医療政策[2]、犯罪学[4]、経済学[5]などの分野で応用されている。

合成コントロール法は、マッチングと差分の差分法の要素を組み合わせたものである。差分法とは、政策評価によく用いられる手法で、影響を受けていない単位の集合を平均化することで、州、国、年齢層などの集合レベルでの介入の効果を推定するものである。有名な例としては、ニュージャージー州のファストフード店の最低賃金を引き上げた場合の雇用効果を、最低賃金引き上げの影響を受けていない州境を越えたフィラデルフィア州のファストフード店と比較した研究や[6]、マリエル難民事件が犯罪に与えた影響を評価するために南部の都市の犯罪率を調べた研究などがある[7]。

合成コントロール法は、対照群に重みを割り当てるためのより体系的な方法を提供しようとするものであると言える。通常、介入前の結果の比較的長い時系列を使用して、対照群が介入群を可能な限り反映するような方法で重みを推定する。自然災害と成長を検証する研究や、政治的な殺人事件と住宅価格を関連付ける研究[8]など、多くの実証的な応用研究[9]において用いられている。

脚注

  1. ^ Abadie, Alberto (2021). “Using Synthetic Controls: Feasibility, Data Requirements, and Methodological Aspects” (英語). Journal of Economic Literature 59 (2): 391-425. doi:10.1257/jel.20191450. ISSN 0022-0515. https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/jel.20191450. 
  2. ^ a b Kreif, Noémi; Grieve, Richard; Hangartner, Dominik; Turner, Alex James; Nikolova, Silviya; Sutton, Matt (December 2016). “Examination of the Synthetic Control Method for Evaluating Health Policies with Multiple Treated Units”. Health Economics 25 (12): 1514-1528. doi:10.1002/hec.3258. PMC 5111584. PMID 26443693. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5111584/. 
  3. ^ a b Abadie, Alberto; Diamond, Alexis; Hainmueller, Jens (February 2015). “Comparative Politics and the Synthetic Control Method”. American Journal of Political Science 59 (2): 495-510. doi:10.1111/ajps.12116. 
  4. ^ Saunders, Jessica; Lundberg, Russell; Braga, Anthony A.; Ridgeway, Greg; Miles, Jeremy (3 June 2014). “A Synthetic Control Approach to Evaluating Place-Based Crime Interventions”. Journal of Quantitative Criminology 31 (3): 413-434. doi:10.1007/s10940-014-9226-5. 
  5. ^ Billmeier, Andreas; Nannicini, Tommaso (July 2013). “Assessing Economic Liberalization Episodes: A Synthetic Control Approach”. Review of Economics and Statistics 95 (3): 983-1001. doi:10.1162/REST_a_00324. 
  6. ^ Card, D.; Krueger, A. (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. JSTOR 2118030. 
  7. ^ Card, D. (1990). “The Impact of the Mariel Boatlift on the Miami Labor Market”. Industrial and Labor Relations Review 43 (2): 245-257. doi:10.1177/001979399004300205. http://arks.princeton.edu/ark:/88435/dsp016h440s46f. 
  8. ^ Cavallo, E.; Galliani, S.; Noy, I.; Pantano, J. (2013). “Catastrophic Natural Disasters and Economic Growth”. Review of Economics and Statistics 95 (5): 1549-1561. doi:10.1162/REST_a_00413. http://www.economics.hawaii.edu/research/workingpapers/WP_10-6.pdf. 
  9. ^ Gautier, P. A.; Siegmann, A.; Van Vuuren, A. (2009). “Terrorism and Attitudes towards Minorities: The effect of the Theo van Gogh murder on house prices in Amsterdam”. Journal of Urban Economics 65 (2): 113-126. doi:10.1016/j.jue.2008.10.004. 

関連項目

外部リンク

  • Jens Hainmueller ： Stata, MATLAB, Rなどでの合成コントロール法のパッケージのダウンロードや使用法が案内されている。
  • 日本語で書かれたSCMに関するもの
    • 解説記事
      • Synthetic Control Method - Qiita
      • Synthetic Control Method (SCM) について｜ドクターキッド(Dr.KID) (dr-kid.net)
      • dropout009,2019,Synthetic Difference In Differences(Arkhangelsky et. al., 2019)を読んだ：SCMのさらに進んだ手法として、SDIDの紹介がされている。
    • 論文
      • 前田豊, 鎌田拓馬「Synthetic Control Methodを用いた個別事例の因果効果の識別」『理論と方法』第34巻第1号、数理社会学会、2019年、78-96頁、doi:10.11218/ojjams.34.78、ISSN 0913-1442、NAID 130007864318。 
    • 江阪太郎, 藤井隆雄「固定相場制の財政規律への因果効果 : Synthetic Control Methods による実証分析」『神戸大学経済学研究科 Discussion Paper』第1813巻、神戸大学大学院経済学研究科、2018年。 
      • 白取耕一郎「合成コントロール法による「福祉の磁石」効果の検証 ―福岡市におけるホームレス自立支援事業は何をもたらしたか―」『年報行政研究』第54巻、日本行政学会、2019年、105-123頁、doi:10.11290/jspa.54.0_105、ISSN 0548-1570、NAID 130007905580。