『「原因と結果」の経済学 データから真実を見抜く思考法』中室牧子。レビュー・感想・要約

「原因と結果」の経済学 データから真実を見抜く思考法』中室牧子

 

『学力の経済学』の著者:中室牧子氏

中室牧子氏は、

『学力の経済学』という大人気教育書の著者です。

 

・他人の成功体験は我が子にも生かせるのか?

・子供をご褒美で釣ってはいけないのか?

・勉強は本当にそんなに大切なのか?

・少人数学級には効果があるのか?

・いい先生とはどんな先生なのか?

 

といった疑問を説得力のある数字を使って、

科学的に解説しています。

 

経済的にみて、教育はコスパがいいのかについて

「思い込み」を一切排除して語っています。

 

今回の『「原因と結果」の経済学』は、

中室さんの統計学の知見を「政策」や「ビジネス」にも

応用してみた場合、今の日本にある「常識」は正しいのか?

を徹底検証している本です。

 

 

統計学者がビジネスで活躍する時代

 

(日本経済新聞[2017/5/30] 「米IT 参謀は経済学者」)

グーグルのハル・バリアン名誉教授はミクロ経済学、情報経済学の専門家です。

アマゾンのパット・バジャリもミクロ計量の専門家です。

 

偉大な経営学者ドラッカーなどが活躍した時代のように、

学者がビジネスの先頭にたつ時代がもう一度やってきているのです。

 

そして、20世紀初頭の学者ビジネスが「経営学」であったのに対し、

現代の学者ビジネスは「統計学」なのです。

 

いまや、統計学に代表される経済的な思考が、

ビジネスの制度設計や伝統的な国家政策の制度設計に不可欠となってきています。

 

税金・補助金のkン額決定、電波オークション、金融政策、公共事業の評価方法など、

さまざまな領域で使われています。

 

日本はその意味では後進国ですが、

欧米ではすでに経済学、統計を駆使した制度運営を実施しています。

 

その主役は、経済学者・統計学者なのです。

 

もはや「学者はビジネスの現場で役にたたない」

「勉強ばかりできたところで、リアルじゃ意味ないよ」

と思っていませんか?

そんな常識が覆されるのです。

 

 

謝った統計の見方により間違う日本の政策

 

間違った”常識”に騙されるな

 

相関関係と因果関係の違いは、

この本の読者さんであればご存知の方も多いですよね?

 

相関関係「Aが増えたとき、Bも増えた」というのは、

 

因果関係「Aが増えたから、Bも増えた」とは言えないのです。

 

「どら焼きが日本のファミマでよく売れた日に、

タンザニア連合共和国では雨がよく降った。」

なんていうのは、

相関関係であって、因果関係ではありませんよね?(笑)

 

しかし、この当たり前が

日本の政策では長らく無視されてきた、と著者は言います。

「体力がある小学生ほど学力も高い」という推論です。

 

データから見ると相関はあるのですが、

明確な因果関係があるのかテストしたら、

全くつながりのない話でした。

(Diamond Online[2016] 「「相関関係」と「因果関係」の違いを理解すれば根拠のない通説に騙されなくなる!」)

 

一見すると相関関係が観察され、体力と学力に関係があるように思われます。

ただし、よくよく考えてみれば、小学6年生の方が、

小学1年生よりも体力も学力もあるのは当たり前で、それを反映しているだけなのです。

 

「地球温暖化と海賊の数は反比例している」

というのもガセです。

地球温暖化の原因は、温室効果ガスのせい、

海賊が減ったのは、取り締まり・経済成長などのおかげ。

 

この見極めができるかどうかが、

すべてのキソになります。

 

メタボ検診を受けていれば長生きできるのか

 

「検診を受けること」と「長生きできること」も

同時に起こっていることにすぎません。

これらを「ランダム化比較試験」で証明しています。

 

同じように、

統計の間違った見方で間違った常識が生み出されています。

 

本書では以下をすべて否定しています。

 

男性医師は女性医師よりも優れているのか

「自然実験」により証明します。

 

認可保育所を増やせば母親は就業するのか

「差の差分析」を使用します。

 

テレビを見せると子供の学力は下がるのか

「操作変数法」を使用します。

 

勉強のできる友人と付き合うと学力は上がるのか

「回帰不連続デザイン」を使います。

 

偏差値の高い大学に行けば収入は上がるのか

「マッチング法」を使います。

 

「因果推論」をわかりやすく学べる

 

その広告に効果はあるのか?

 

ビジネスに応用する例として、

ジュエリーショップの話題が出てきます。

 

従業員が50人以上の店は広告を出し、

49人以下の店では広告を出さないというテストをします。

 

 

 

「広告を打つか」どうかによって、

「売上」は増加していきます。

 

これを調べるのが、「回帰分析」です。

 

しかし、

なぜか広告が効果のある会社とない会社が現れます。

それらを一緒にして実験をすると、

あるときは広告効果ありで、

別の時は広告効果なしで、

テストにならなくなります。

 

 

そこで、仮説を立てます。

 

「従業員数が多い一定規模以上の会社でないと、

広告を出してガンガン集客していくメリットがないのではないか?」

 

そこで、

従業員の横軸を追加して、

仮に50人以上の会社で広告をうって

49人以下では広告を打たないようにしたら

 

断層が生まれます。

 

この断層が大きいほど、

因果関係が強く、広告の効果があったということを証明できるのです。

 

統計の世界は、

単純に考えがちな思考のときに、

一歩立ち止まって考えさせてくれます。

 

一見、正しそうな結論にも

実は別の理由づけがあるのではないかと

疑う姿勢が重要です。

 

 

 

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