目次

監訳者序文

日本語版への序文

序文

はじめに

慎重なラムズフェルドでも犯した間違い
信頼できない分析から導いた結論は当然信頼できない
幅広い読者に向けて信頼できる政策予測・選択の方法論を解説
本書の構成　第 I 部：どんな分析であれば信頼できるのか？
本書の構成　第II部：不確実な世界では、どんな意思決定をすべきか？

第 I 部　データ分析編

第１章　「強い結論」欲しさに政策分析の信頼性が犠牲にされている

１ ─ １　どんなデータ分析にも必ず「仮定」がある

１ ─ ２　なぜ信頼性を犠牲にしてまで強い結論が求められるのか
　「最も単純な仮説こそ正しい」と考えるのは正しくない

１ ─ ３　「信頼できない確実性」を生む背景１　社会通念上の確実性
　アメリカ連邦議会のコスト予測は信頼できるのか？／不確実な予測が事実として報じられている／予測期間は「慣行」次第？／コスト予測に幅を持たせた「区間予測」が推奨される／議会は不確実性を扱えるか／不確実性への態度はイギリスから学べ

１ ─ ４　「信頼できない確実性」を生む背景２　正反対の確実性
　コカイン消費量を１％削減するのに必要な費用を予測する／２ケタも離れた２つのコスト予測／「どちらも説得力ある根拠を示せていない」

１ ─ ５　「信頼できない確実性」を生む背景３　科学と主義主張の融合
　教育の「バウチャー制度」の妥当性を検証する／結局「反証がないから正しい」といっているだけ

１ ─ ６　「信頼できない確実性」を生む背景４　希望的推論
　過去の犯罪歴と再犯可能性の間に関係はあるか／「ランダム化実験」をもとにした推論は希望的推論／治験で得られた結果は、実際の患者にあてはめられるのか／実験と実際の政策では、「処置」が違う／実験と実際の政策では、対象とする「結果」も違う／治験の結果を政策に適用している根拠は「いつもそうしてきたから」／「反応は不変である」という仮定が妥当かどうかをもっと重視すべき

１ ─ ７　「信頼できない確実性」を生む背景５　非論理的な確実性
　IQは「生まれ」と「育ち」のどちらで決まるのか？／遺伝要因と環境要因の重要性をどのように比較しているのか／視力が遺伝で決まるなら、眼鏡の配布は必要ない？／遺伝性の研究は政策にとって意味がない／「謎解き」にすぎなかった遺伝性の測定は今や「通常の科学」

１ ─ ８　「信頼できない確実性」を生む背景６　メディアの暴走
　幼稚園教諭の価値は32万ドル？／「ほかの研究者による査読があればOK」ではない

第２章　政策の効果を予測する

２ ─ １　死刑制度の殺人抑止効果を予測する
　死刑が違法だった年と合法になった年で州のデータを分析すると……／殺人抑止効果を推定する３つの方法／分析次第で推論結果は真逆に

２ ─ ２　政策効果予測を理解するために必要な概念
　同じデータ分析でも「統計的推定」と「識別分析」は別物

２ ─ ３　全員が同じ処置を受けたときに母集団で何が起こるかを予測する
　少年犯罪の拘禁刑と再犯率の間には関係があるか／拘禁刑の支持派と不支持派が依って立つ理論／仮定の置き方次第で分析結果は正反対に／「区間」でなら仮定が弱くても予測を示せる ── 部分識別／区間を数字で表すと……／確実なことがいえない状況で、どう政策を選ぶか

２ ─ ４　「点予測」に必要な仮定１　どの個人も処置反応が同じ
　イベントの前後で比較した「事前事後分析」／「結果のトレンドは同じ」と仮定した「差の差分析」／ファストフード業界の雇用と最低賃金の間には関係があるか

２ ─ ５　「点予測」に必要な仮定２　どのグループも処置反応の分布が同じ
　「グループの処置反応が同じ」だと信じられる場合とは／「ランダム化実験」進展の歴史

２ ─ ６　実際のところ、ランダム化実験は信頼できるのか
　ランダム化実験が抱える問題１　推論の妥当性／ランダム化実験が抱える問題２　不遵守問題／失業対策と失業率の間には関係があるのか／遵守した人としない人の反応は同じなのか／「処置を受けたらどうなるか」ではなく「処置を提供されたらどうなるか」／ランダム化実験が抱える問題３　混合問題／就学前教育を子供に提供すると、高校卒業率はどう変化するか／選択肢を提供した場合の高校卒業率は区間予測／ランダム化実験が抱える問題４　社会的相互作用／「包括的な相互作用」を実験で予測するのは不可能／実験データから「区間予測」をするなら信頼できる

２ ─ ７　観察研究における政策効果予測
　処置の選択の結果、同一のグループは生まれない／「経済学の特に重要なモデルの１つ」／グループ同士の処置反応が類似していると仮定してよいケース ── 回帰不連続分析

２ ─ ８　経済学者が根拠なく置きがちな仮定とは
　「完全予見性」と「結果の最適化」を仮定したときの区間予測／点予測をするためのさらなる強い仮定

第３章　新しい政策に対する人々の行動を予測する

３ ─ １　高所得者の税率を下げると、高スキル人材の労働供給は増えるのか
　経済学では労働供給はどう考えられてきたか／労働供給を実証分析する２つのアプローチ／既婚女性は男性よりも税制の変化に反応する／強い仮定を外して労働供給を分析する／累進税と比例税それぞれの下で労働供給がどうなるかを比較する

３ ─ ２　現代経済学で選択行動の予測に使われる「離散選択分析」
　離散選択分析の４つの特徴／特徴１　ある選択肢を選ぶ人の割合は選好する人の割合と同じ／特徴２　選択肢と意思決定者を属性の束とみる／特徴３　観察不可能な属性を変数として扱う／特徴４　計算しやすいよう簡便な仮定を適用／奨学金と大学進学の間には関係があるか／低所得層ほど、奨学金は進学率を押し上げる／強い結論が得られるのは、強い仮定を課しているから／離散選択分析の現在

３ ─ ３　「人は選択した結果を最適に予測する」という仮定は信頼できるか
　若者は教育のリターンをどう予測しているのか／人は結果を合理的に予測して罪を犯すのか／1990年代から経済学者が期待を測定するように／避妊法に対する期待の測定から、女性の選好を予測する

３ ─ ４　人間行動の研究で置かれる３つの仮定
　仮定１　人はあたかも期待効用を計算・比較しているようにふるまう／仮定２　人は限定的にしか合理的になれない／仮定３　バイアスとヒューリスティックス／カーネマンとトヴェルスキーの結論は、一般化するにはあまりに壮大／どの言説も確実なものとして主張されている

第II部　意思決定理論編

第４章　単純な状況下で部分的な知識に基づいて意思決定をする

４ ─ １　限られた情報のなかで「未知の感染症Ｘ」にどう対処するか

４ ─ ２　意思決定理論の２つの基本原理
　基本原理１　自然状態／基本原理２　厚生関数／厚生関数を用いて最適所得税制を求める／最適所得税制の先駆者マーリーズによる研究

４ ─ ３　３つの意思決定基準
　「支配される行動」を消去する／基準１　期待厚生基準 ── 期待厚生が最も高い行動を選択する／曖昧な状況では何を基準に意思決定すればよいか／基準２　マキシミン基準 ── いちばんましな行動を選択する／基準３　ミニマックス・リグレット基準 ── いちばん後悔が少ない選択をする／「未知の感染症Ｘ」のケースで３つの基準を適用する

４ ─ ４　プロファイリング捜査に意思決定理論を適用する
　プランナーの厚生関数次第で、結論がまったく別物に

４ ─ ５　部分的な知識をもとにワクチン政策を決める
　経済学はどのように疫学を扱ってきたか／医療保健当局でも部分的にしかワクチンの有効性がわからない／ワクチンの社会的損失と社会的費用のバランス／ワクチン接種率を決めるうえでの２つの仮定／弱い仮定だけでも、ワクチン接種率を選択できる

４ ─ ６　「合理的な」意思決定と「妥当な」意思決定は違う
　サヴェージによる「一貫性の議論」とは／「公理の合理性」と「現実主義者の合理性」／２つの合理性の違いは「主観的確率」に表れる／そもそも人は意思決定の際に「主観的確率」を置くのか？／「最適な」意思決定基準など存在しない

第５章　複雑な状況下で部分的な知識に基づいて意思決定をする

　「処置の分散」とは

５ ─ １　１つの母集団に２つの処置を割り当てるには
　厚生関数を数式で表すと／現行の処置と新たな処置のどちらをどう割り当てるべきか／期待厚生基準を使った場合の割り当て／マキシミン基準を使った場合の割り当て／ミニマックス・リグレット基準を使った場合の割り当て／少年犯の量刑を３つの基準で決定する／安全投資とリスク投資の資産配分を３つの基準で決定する／リスクへの態度でプランニングは変わる

５ ─ ２　全員が同じ処置を受けるべきなのか
　処置の分散は「事前的」には平等だが「事後的」には不平等／結果主義と義務論のバランス

５ ─ ３　処置を「順次」施していく場合のプランニング（適応的分散）
　データが不十分のときは処置を分散させ、その後優れたほうを選ぶ／集権的医療制度に「適応的ミニマックス・リグレット基準」を導入すると／適応的ミニマックス・リグレット基準とランダム化臨床試験の３つの相違点／相違点１　最新治療を受ける割合／相違点２　患者全体からの抽出か、自発的参加者からの抽出か／相違点３　結果の測定期間

５ ─ ４　時間・空間を超えて分散させる
　別の期間に集団内の処置を分散させる／勇敢なる１つの州の結果を全体にあてはめる

５ ─ ５　「適応的分散」を新薬承認にあてはめる
　新薬承認プロセスで起こりやすい２つのエラー／「完全承認か完全非承認か」の二者択一が選択肢を狭める／臨床試験中に新薬のライセンス販売を認可すべし

５ ─ ６　１人のプランナーではなく、グループで意思決定をする場合
　多数決で見られるシンプルな定理とは／多数決ルールでは処置は分散になる／お互いの投票行動が影響し合う場合の処置選択はどうなるか／異なる厚生関数を持つグループは、学習すれど合意は形成されない／２人での意思決定では多数決は使えない／二者間では必ずしも「最適」な意思決定をするとは限らない／二者間で最適な意思決定を目指す／ニューヨーク市の教員をどう評価するか

５ ─ ７　自由放任主義下での処置選択
　自由放任主義下では経験から学び、新しい処置が普及する経路が複雑／プランニングのほうが自由放任主義より厚生が高くなる

第６章　データ分析の「消費者」へ

　確実だと主張する政策分析は疑うべき／新たな処置にだけでも、区間予測を提供できないか

参考文献

補講Ａ　未知の感染症Ｘの意思決定基準ごとの政策選択の導出

補講Ｂ　ミニマックス・リグレット基準を使った現行の処置と新たな処置の割り当て

補講Ｃ　両方の処置に対する処置反応の部分的な知識に基づく処置選択

監訳者注

索引

著者

チャールズ・マンスキー（Charles F. Manski）
ノースウェスタン大学経済学部教授。マサチューセッツ工科大学卒業、同大学院にてPh.D.（経済学）取得。1989年に制約の弱い仮定を設けてデータを解釈する手法「部分識別」を開発。従来の計量分析へ一石を投じ、経済学以外の学問や公共政策の立案にも多大な影響を及ぼした。2009年米国科学アカデミー会員、2014年イギリス学士院客員会員、2015年トムソン・ロイター引用栄誉賞（ノーベル経済学賞予測）など受賞歴多数。第２次世界大戦中に日本政府駐リトアニア領事代理・杉原千畝が発給した「命のビザ」で日本へ渡航し、ナチス・ドイツの迫害から逃れたユダヤ系難民サムエル・マンスキーの長男。

監訳者

奥村綱雄（おくむら・つなお）
横浜国立大学大学院国際社会科学研究院教授。大阪大学経済学部卒業。東京大学大学院にて修士号、博士号取得。ノースウェスタン大学大学院にてチャールズ・マンスキーの指導を受け、Ph.D.（経済学）取得。専門は計量経済学、マクロ経済学。Quantitative Economics、International Economic Review、Journal of Business & Economic Statisticsなどの一流国際学術誌に論文を掲載。著書に『部分識別入門　計量経済学の革新的アプローチ』（日本評論社）。

訳者

高遠裕子（たかとお・ゆうこ）
翻訳者。主な訳書に『GLOBOTICS　グローバル化+ロボット化がもたらす大激変』（日本経済新聞出版）、『増補リニューアル版　人生を変える80対20の法則』（共訳、CCCメディアハウス）、『レヴィット ミクロ経済学（基礎編）』『同（発展編）』（ともに東洋経済新報社）など多数。