DID(差分の差分法)を用いた効果検証とその有用性とは

はじめに

効果検証は、政策やプログラムの実施による効果を客観的に評価するための重要な手法です。その中でも、DID（差分の差分法）は特に有力であり、時系列データにおける因果関係の推定に広く用いられています。本記事では、DID法の基本的な原則と、その有用性について探求します。

DID法の基本原則

DID法は、時間と処置の相互作用を利用して処置の効果を推定する手法です。典型的なDID研究では、時間によって処置群と対照群の間に異なるトレンドがあることが前提とされます。具体的には、以下のステップでDID法を実行します。

1. 処置の実施: ある政策や介入を実施する。
2. データの収集: 処置前後の処置群と対照群のデータを収集する。
3. 差分の計算: 処置後の変化を処置群と対照群で比較し、その差分を計算する。
4. 時間の効果の除去: 時間による影響を除去するために、処置前後のトレンドの差分を計算する。
5. 処置の効果の推定: 処置群と対照群の差分の差分から処置の効果を推定する。

DID法の有用性

DID法は以下のような点で有用です。

1. 内生性の排除: DID法は処置がランダムに割り当てられていない場合でも、時間によるトレンドの影響を考慮することで内生性の問題を排除します。
2. シンプルさと柔軟性: DID法は直感的で理解しやすく、比較的少ない制約のもとで適用することができます。また、実験研究だけでなく観察データにも適用可能です。
3. 持続的な効果の評価: DID法は処置後の時間変化を捉えるため、処置の持続的な効果を評価するのに有用です。
4. 現実世界への適用: DID法は現実の政策や介入における効果を評価するために広く使用されています。特に実験研究が困難な場合に役立ちます。

例: 最低賃金の引き上げと雇用の変化

例として、最低賃金の引き上げが雇用に与える影響を考えてみましょう。仮定のデータセットには、最低賃金が引き上げられた州（処置群）と引き上げられなかった州（対照群）の雇用データが含まれます。

処置前の雇用レベルが州ごとに異なる可能性があるため、DID法を使用して処置の効果を推定します。具体的には、処置前後の期間における処置群と対照群の雇用変化の差分を計算し、時間のトレンドの差分を引いた後、その差分を比較することによって処置の効果を推定します。

まとめ

DID法は、政策や介入の効果を客観的に評価するための貴重なツールです。その内生性の排除能力と柔軟性から、実務家や研究者によって広く活用されています。ただし、適切なモデルの設計とデータの取り扱いが重要であり、慎重な分析が必要です。