ラジ・チェティ, ナタニエル・ヘンドレン, マギー・Ｒ・ジョーンズ, ソーニャ・R・ポーター 「合衆国における人種と経済機会」(2018月6月27日) Raj Chetty, Nathaniel Hendren, Maggie R. Jones, Sonya R. Porter, “Race and economic opportunity in the United States“, (VOX, 27 June 2018) 所得における人種格差の原因について、何十年も議論が続いている。本稿では、2000万名の子女とその親に関するデータを活用しつつ、合衆国において人種格差がいかに世代を超えて残存しているかを示してゆく。例えば、同一のブロックで育ったばあいでさえ、黒人男性は白人男性よりも所得階層を上昇する可能性が遥かに小さい。対照的に、黒人女性と白人女性の社会移動率は似通っている。本稿では、

経済産業省は26日、繊維製品の在庫量などを調べる「繊維流通統計調査」で長年、実態と異なる数値を記載していたと発表した。40超の品目ほぼ全てで改ざんがみられ、10年以上前の数値がそのまま記載され続け、実際の数値と最大で10倍程度の差が生じた例もある。11月に経産省から業務を請け負う業者の告発があり、不正が発覚した。同統計は1953年から実施しているが、同省は不正発覚を受け年内で廃止する。政府は統

ナウロ・F. カンポス, マーティン・ガセブナー 「国際テロリズムとエスカレーション効果」 (2009年4月7日) Nauro F. Campos, Martin Gassebner, “International terrorism and the escalation effect” (VOX, 07 April 2009) 通説ではテロリズムは収入や民主主義の欠乏に由来するものと説明される。本稿では、政情不安 [訳注: political instability] の方が国際テロリズムの予測変数としてより優れたものである事、また内戦 [civil war] およびゲリラ戦 [guerrilla warfare] は、テロリストがテロ行為を実行する際に必要となる人員および技能を集積する為の訓練場を提供してしまう事、これらの点を主張する。政治的暴力の減縮はそれに続くテロリズムの減縮をもた

文部科学省が実施した保護者調査のインパクト 専門家会議による議論を受けて、2013年度の全国学力・学習状況調査（全国学力テスト）では、毎年実施される本体調査とあわせて、多様な観点から学力に影響を与える要因を分析する「きめ細かい調査」が実施された。 この調査は、（1）経年変化分析調査、（2）保護者に対する調査、（3）教育委員会に対する調査から構成されている。なかでも人びとの注目を集めたのは保護者を対象にした質問紙調査で、そこで得られたデータを用いた調査報告書が2014年・2015年に公開されている（リンク先は容量の大きいPDFなのでご注意ください）。 なぜこの調査結果が着目されたのか。やや遠回りになるが、その背景を整理してみよう。 90年代後半にいわゆる「学力低下」論が社会問題化し、2000年代以降には日本でも保護者の社会経済的地位（SocioEconomic Status：SES）を把握し

サッシャ・ベッカー＆ルドガー・ウイスマン「デュルケーム『自殺論』再訪 ～プロテスタント教徒はカトリック教徒よりも自殺傾向が高い？～」（2012年1月15日） ●Sascha O. Becker and Ludger Woessmann, “Religion matters, in life and death”（VOX, January 15, 2012） 宗教は、自殺という重大な決断に何らかの影響を及ぼすだろうか？　19世紀のプロイセンのデータを用いて検証したところ、プロテスタント教徒の割合が高い地区（郡）では、カトリック教徒の割合が高い地区（郡）においてよりも自殺率がずっと高い傾向にあり、プロテスタンティズムこそが自殺率を高めている原因であるとの結果が得られた。経済学的なモデル（合理的選択理論）の助けを借りれば、プロテスタンティズムがなぜ自殺率を高めることになるのかを理解する手掛かりを

Frances Woolley “Why do beginner econometricians get worked up about the wrong things?” (Worthwhile Canadian Initiative, March 23, 2014) （訳者補足：本エントリは計量経済学を学んだことがある方向けですので、あらかじめご承知おきください。） 初めて回帰分析にかけてみるとき、初歩的な間違いをする人が多い。配偶者の労働時間のような、サンプルの半分以上に欠けている変数を含めることで、うかつにも大量のオブザベーションを弾いてしまったりする。また、そうすることに何の意味もないときでさえ、全てのオブザベーションをデータセットに入れたりする。例えば、運転中に携帯電話で通話する人を予測するための回帰分析に、運転可能年齢未満の個人を含めてしまったりといった具合だ。また、子供の