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馬論文へのコメント. 学習院大学 鈴木 亘. 論文の意義・評価. 近年、学会で注目を浴びている「マルチレベルモデルを用いた所得格差と健康」に関する一連の先行研究と同じ手法を、中国の都市部のデータに適用した研究。 しかも 、ジニ係数の算出で有名な西南財経大学家庭金融調査並んで、有名かつ大規模な調査である中国家計所得調査( CHIP )を用いたものであり、いわば、 「成功が約束された」有望な研究と言える。. 下記の重要な知見が得られている。

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Presentation Transcript
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馬論文へのコメント

学習院大学

鈴木 亘

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論文の意義・評価
  • 近年、学会で注目を浴びている「マルチレベルモデルを用いた所得格差と健康」に関する一連の先行研究と同じ手法を、中国の都市部のデータに適用した研究。
  • しかも、ジニ係数の算出で有名な西南財経大学家庭金融調査並んで、有名かつ大規模な調査である中国家計所得調査(CHIP)を用いたものであり、いわば、「成功が約束された」有望な研究と言える。
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下記の重要な知見が得られている。

  • 中国の都市部においても、①主観的健康状態(SRH:self-rated health)に、地域のジニ係数が有意に影響している(格差が大きいほど、SRHが悪い)。
  • ②ジニ係数の限界効果は、アメリカ0.054)、日本(0.299)に比べて、中国都市部(0.326)が大きい。また、日本は、そもそも有意ではない研究もある。
  • ③ジニ係数の限界効果は、高所得グループ、年齢が高い層(50~59歳)で大きいが、これは日本の結果と共通しており、米国の結果とは異なる。
  • ④ジニ係数が影響するルートについても分析。
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論文の改善点
  • 成功した先行研究(群)の「○○国版」を行う際に重要なのは、先行研究と比較可能なように、推定方法、スペックなどを、先行研究に完全に合わせること。また、著名な研究はいくつもあるので、それらに合わせて、いろいろなバージョンの推定結果を用意するべき。
  • ロジットだけでは無く、順序ロジット、プロビットも用意すべき。格差の変数もいろいろ用いる。SRHや所得をはじめとした変数も、先行研究に合わせて複数のバージョンを用意する。
  • あるいは、日本、米国のデータは入手可能なので、比較研究にするという方法も。
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論文の疑問点
  • もっとも重要な変数であるジニ係数に違和感がある(所得の高い広東省や上海、重慶のジニ係数が他都市より低い?、一人当たりGDPとジニ係数がマイナスの相関(-0.384)?、全体的にジニ係数低い(重慶市発表0.42に対して0.348)。地元戸籍者だけを調査対象としているのか?)。
  • 先行研究では、地域の所得格差がきくかどうかが重要で、絶対所得仮説VS相対所得仮説というまとめ方はしていないのではないか(そもそも排他的な仮説ではない)。推定1、2は不用か。
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マイナーな点
  • 推定1~3の1人当たりGDPが1.000で全て同じ。なおかつ全て1%基準で有意と言うことはあり得るか。
  • SRHは悪い方を1にする方が普通ではないか。
  • 世帯所得は都市別の物価水準で調整して実質化しているか。GDPも実質化した方が良い。
  • 一人当たり所得は、人数で除すのではなく、等価所得を使うべき。
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先行研究群とも共通する課題
  • SRHを①健康の代理指標としてみるのか、②幸福感のような意識としてみるのかが、明確ではない。
  • ①ならば健康へのダイレクトな政策提言(例えば格差縮小すべき)につながるが、意識ではそれはないので、両者の差は明確にすべき。
  • 馬論文でも、結果の解釈で両者が混同されている記述がみられる。
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「地域の所得格差」が、SRHに影響を与えるルート、理論が明確ではない。「地域の所得格差」が、SRHに影響を与えるルート、理論が明確ではない。

  • 格差自体は、通常は政策変数では無いのだから、格差が影響しているよりダイレクトな変数(例えば医療関係のインフラ)を特定して、政策提言すべきである。格差を格差のままとして放置して議論するのは、あまりに「政治的」である。
  • この論文では、新唯物論仮説(適切な訳か?)、相対的はく奪仮説、生活習慣仮説を設定して、それらの変数をいれてジニ係数の変化(大きさ、有意度)をみており、評価できる。
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ただし、多重共線性に配慮して、各仮説の変数を個別に推定しているが、その必要性は低い(各仮説の変数間にマルチコがあっても、ジニ係数の係数にはバイアスをもたらさない)。ただし、多重共線性に配慮して、各仮説の変数を個別に推定しているが、その必要性は低い(各仮説の変数間にマルチコがあっても、ジニ係数の係数にはバイアスをもたらさない)。

  • 各仮説の変数が有意かどうかではなく、ジニ係数が有意になるかどうかが重要なので、例えばインフラの変数は複数を同時に入れればよい。どうしても仮説の変数が有意かどうかを見たければ、主成分回帰という方法もある。
  • 他の仮説の変数も、どんどん説明変数に入れて、同時にコントロールすれば良い。
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仮説は他にもありそうである。例えば、①そもそも格差の背景となる要素(高齢化(65歳以上比率だけではなく、もっと非線形要素。高齢者が多いことによる込み合い等の外部不経済)、単身化、世帯人数減)、②ソーシャルキャピタル、③流動人口の多さ(流動民、民工)等。仮説は他にもありそうである。例えば、①そもそも格差の背景となる要素(高齢化(65歳以上比率だけではなく、もっと非線形要素。高齢者が多いことによる込み合い等の外部不経済)、単身化、世帯人数減)、②ソーシャルキャピタル、③流動人口の多さ(流動民、民工)等。

  • 特に、中国独自の要因を追加的に考慮すると、論文のオリジナリティーが増すように思う。なぜ、ジニ係数の限界効果が中国で大きいかということの理由にもなるので。