パネル調査とパネルデータ分析の現在『季刊 家計経済研究』編集部

公益財団法人家計経済研究所の「消費生活に関するパネル調査」
は、1993年の第1回調査以降毎年実施されており、2012年に実施された調査で第20回を数えるに至った。
20回という区切りの調査を終えたことを受けて、『季刊 家計経済研究』では、改めてパネル調査およびパネルデータの分析について、現在の位置を確かめ今後を展望する小特集を企画した。
この小特集では、以下の3論文を掲載している。北村行伸「パネルデータの分析手法の展望」は、さまざまなパネルデータおよび分析手法について、
その考え方と意義について論じ、
加えて、
パネルデー
タ分析の手法が今後どのように展開するのかについても展望している。田辺俊介「日本におけるパネル調査が抱える課題の包括的検討」
は、パネルデータをめぐる諸課題について、データ収集過程に関連するもの・データ管理に関わるものに注目し、それらの現状と対策について論じている。田中慶子「日本のパネル調査――パネル調査
時代の到来と今後に向けて」は、現在実施中の主要なパネル調査を概観し、この20年間のパネル調査の発展と今後の課題について論じている。
この小特集が、パネル調査の実査に関わる人にとっても、パネル
データを分析する人にとっても、何らかの示唆を与えるものになれ
ば幸いである。

59

特集論文

パネルデータの分析手法の展望

†

北村 行伸

（一橋大学経済研究所 教授）

1. はじめに

千木良・早川・山本（2011）など徐々に出版されるようになってきた。

近年、パネルデータが利用可能になり、実証

本稿ではパネルデータ分析手法の考え方とそ研究でも盛んに使われるようになってきた。パネの意義について論じる。その中で強調しておきた

ルデータ分析の手法についても日々新たなアプ

いのは、パネルデータは同一主体の時系列方向のローチが提案されている。パネルデータ分析に関データが複数のクロスセクション・データとしてする主要な文献としてはMátyás and Sevestre

入っているものであり、データとしてはクロスセ（1996）、Hsiao（2003）、Baltagi（2008）、Lee

クション・データの分析手法と時系列データの分（2002）、Woolridge（2010）、Arellano（2003）

析手法を組み合わせて使っているということであなどを挙げることができる。また学界活動も活発る。従って、パネルデータ分析で用いられる統計

で、最近に限っても、2013年6月8 ～ 9日には中手法として全く新しい統計手法があるわけではな

国厦門大学でパネルデータの世界的権威である

く、既存の手法をパネルデータの特徴に合わせてCheng Hsiao教授のパネルデータ分析への貢献

改良したものだということである。このことは、を記念した国際会議が開催され、2013年7月4 ～

既存の統計手法の問題点や論争点がそのままパネ

5日にはロンドン・シティー大学カス・ビジネス

ルデータ分析の方法にも持ち込まれてきているこ

スクールで第19回国際パネルデータ会議が開催とも意味している。

されている。さらにJournal of Econometrics、

日本におけるパネルデータ調査の概要やそれをEconometricaなどの計量経済学の主要研究雑誌

用いた研究については、本特集の他の論文で扱わではパネルデータ推定に関する論文が頻繁に掲載れていると思うので、ここでは繰り返さないが、されている。

パネルデータ分析の後発国として、パネルデータ

図表−1はアメリカの6大経済学雑誌に掲載されを用いた実証研究やパネルデータ分析手法に関すた労働経済学分野の論文の使用データ類型別構成

る理論的研究が、数多く発表されている。そこで

比を示したものであるが、表より明らかなようには後発国の利点を生かして、先進国のパネルデー

パネルデータを用いた実証研究が、近年急激に拡タ収集上の問題点や限界を克服しつつ、研究がす大していることがわかる 。

すめられている。

1）

欧米と比べると、日本でのパネルデータ利用の歴史は浅く、日本語で書かれた研究書や展望論文、
概説書はまだ少ないが、樋口、岩田（1999）、樋口、

2. パネルデータとは何か

太田、家計経済研究所（2004）、北村（2005）、樋

パネルデータとは同一の対象を継続的に観察

口（2005）、樋口・太田・新保（2006）、
シャオ（2007）、し記録したデータのことを指す 。これは例えば、

602）

パネルデータの分析手法の展望

図表-1 アメリカの6大経済学雑誌に掲載された労働経済学分野の論文の使用データ類型別構成比（%）
論文種別（使用データ）
理論分析

1965〜1969 1970〜1974 1975〜1979 1980〜1983 1994〜1997 1998〜2000 2001〜2003 2004〜2007
14

19

23

29

21

28

20

21

11

27

45

46

66

58

68

70

内パネルデータ

1

6

21

18

31

30

36

43

実験データ

0

0

2

2

2

4

3

2

実証分析
ミクロデータ

横断面データ

10

21

21

26

25

25

31

26

集計時系列データ

42

27

18

16

6

10

9

6

集計横断面データ

24

24

15

10

8

4

4

4

2 次加工データ
論文総数

14

3

3

4

2

1

1

0

106

191

257

205

197

302

290

405

出所 : 慶應義塾大学 パネルデータ設計・解析センター作成

複数の個人に家計簿を継続して記録してもらい、がたくさんある。例えば、個人の能力の違いが所

それを集計したデータであるとか、上場企業が企得の差として現れていると考えても間違いではな

業業務内容を有価証券報告書として毎年、財務省

いが、それをどのように測定するかについては合に提出するデータを同一企業ごとにまとめたデー

意はない。会社経営の質の違いが、企業業績の違タであるとか、あるいは、多数の同一の労働者のいに反映されているとしても、それを観察するこ

勤務情報や賃金情報を毎月記録したデータなどのとは不可能に近い。また、肥沃な農地とそうでなことをパネルデータという 。

い農地では、同じ労働量を投入して、同じ肥料を

3）

パネルデータを用いることの利点は第1に、こ与えても、生産量に違いが出る。この肥沃度や水れまでのクロスセクション・データや時系列デー

利のよさの違いを数量的に把握することは容易で

タと比べた場合、観察点が格段に増加するので推はない。一般に、計量経済学では、被説明変数を定精度が上がることが期待できる。もちろん、経説明するのに能力や質や肥沃度といった変数が利済主体の多様性も増加するので、一概に推定精度用可能でなければ、欠落変数として他の説明変数が上がるとは言えない。むしろ、多様性を反映しの推定量にバイアスを与えることが知られている。

た分散不均一性を考慮した統計量を用いて推定精

しかし、パネルデータ分析では、他の観察可能な度を見る必要がある。しかし、膨大なクロスセク

変数による変動要因は全てコントロールした上で、ションの観察点（例えば、4,000人）を10年間に観察不可能な変数を固定効果として捉えることわたって継続的に調査すれば、パネルデータはクで、観察不可能な変数を逆に抽出することができ

ロスセクション・データの10倍の情報量があり、るようになる。観察不可能な個体差を固定効果推

経験的に考えて、たとえ個人間の多様性を認めて定として捉えるのではなく、独立確率分布に従うも、まだ統計的な情報量の多さによってもたらさ変数であると捉える場合には、これをランダム効

れる推定量の効率性、不偏性の上昇が期待できる

果推定と呼ぶ。後で述べる通り、固定効果推定かのである。

ランダム効果推定かは統計検定によって決定する

第2に、パネルデータを用いることによって、のが望ましい。

観察不可能な経済主体間の違いを固定効果として

第3に、パネルデータは時系列データの性質も抽出することが可能になる。経済モデルには理論持っており、経済主体がある時点の経済変動や政的には想定できるが、現実には観察不可能な変数策に応じて、どのような反応を見せるかがわかる。
61

季刊家計経済研究

2013

AUTUMN

No.100

図表-2 パネルデータの構造
1971

1972

1973

1980

・
・
・

・
・
・

1998

A
時系列推計

B
C

クロスセクション推計

D・・・

何年間かの平均を
クロスセクションで見る= ビトウィーン推計

全体 = プーリング推計

Z
Agent

今日の経済理論は異時点間の最適化問題に関心

ン・データとは、プーリング・データに近い考えを移しており、
このような理論的想定が現実のデー方だが、時系列方向に個別主体ごとの平均を取タとどの程度、整合的であるかを実証したいといり、それをクロスセクション・データとして分析

う動機は強い。これまで集計されたマクロ時系列するものである。このデータの扱い方は一回限りデータを用いて異時点間の最適化行動を検証するのクロスセクション・データでは個別主体が特定ことが多かったが、本来、最適化を行っているのの時間効果を受けているために推定にバイアスがは個別の経済主体であり、その行動を直接検証しかかる恐れがあるが、個別主体について時系列方てはじめて理論の正当性を明らかにすることがで

向で何回分かのデータを集めて平均をとれば、そきるのである。

のような特定時点の効果を緩和することができる

第4に、パネルデータやクロスセクション・デー

という考え方に基づいている。このデータでは時

タでは個票に記入されている数値を利用するの系列方向の変動ではなく、個別主体間の違いを見で、記入ミス以外の集計誤差やバイアスは含まれることに主眼をおいたものである。それに対して、ていない。また、研究者が全ての個票の数値を観時系列データあるいはウィズイン・データとは個察できるので推計上の問題に関してもさまざまな別主体ごとの時系列方向のデータのみを扱うもの

解決方法を考えることができる。それに対してマ

で、データが時系列内で大きく変動する場合には、

クロデータでは、その集計過程が明らかではない

プーリング・データやビトウィーン・データとしので、研究者がマクロデータから集計誤差やバイて扱うことはできない。

アスを取り除くことはできない。

3. パネルデータの構造

このような関係を数式で表すと次のようになる。
yit = α + βxit + uit i = 1, ... N ; t = 1, ... T（1）

パネルデータの基本構造は図表−2で表せば理解

ここで i は個別経済主体（例えば、個人、家計、しやすいだろう。プーリング・データとは時系列、企業、国家）を表し、クロスセクション方向の情

クロスセクションのデータを全て合体して全ての報であり、t は時間を表し、時系列方向の情報を与変数が共通の母集団から発生していると考えて、える。誤差に関して一般的な二元配置誤差構成要データを一括して扱うケースである。ビトウィー

素モデルを想定する 。

624）

パネルデータの分析手法の展望

uit = μi + λt + νit（2）

ここで、μi は観察不可能な経済主体独自の個別効果を表し、λt は観察不可能な時間効果、νit は撹

報を含んでおり、パネルデータ分析で集約する
情報は、これらの情報を加重平均したものとなっている。
第2に、仮説検定の哲学に従って、誤ったモデ乱項を表す。

ルを残さない、あるいは誤ったモデルに基づいて（1）式のようなモデルに対して、まず、利用可結論を導くことのないように細心の注意を払うこ

能なデータをクロスセクション、時系列に関係なとが必要だということである。計量経済学の検定

く無差別にプーリングした上でOLS推定を行う。

では（1）理論が実際の数値と矛盾しないことを

これは全ての経済主体が同じ定数項、同じ傾きを検討すること、（2）与えられたデータに対して適持つと仮定しているモデルであり、個別の異質性、切な分析方法を用いているかを検討すること、をダイナミズムは存在しないことを意味する。

主たる目的としている。パネルデータを用いるこ

第2に、経済主体の異質性を考慮して、モデルとの利点は、そのデータサイズの大きさのおかげの傾きは同一だが、定数項がそれぞれの主体でで、さまざまな分析手法の中から適切な手法を選

異なっているという一元配置固定効果推定法で推び、より適切な分析ができるということにある。

計してみる。この場合、固定効果としてダミー変

同時に、さまざまな誤差が複合的に入り込んでお数が入ってくるので、最小二乗ダミー変数モデル

り、それを解きほぐすことによって、理論の問題（LSDV）と呼ばれる推定方法を用いる。

が明らかになるという側面もある。これらの作業

第3に、定数項が個別に固定的なものというよの重要性を強調しておきたい。

りランダムに決まっていると考えると、一元配置

第3に、パネルデータではデータが不完備にな

ランダム効果推定法を用いる。ここでは個別ランることは常に起こることであって、むしろパネル

ダム効果が説明変数と無相関であることを仮定しデータの常態であると考えるべきであるというこて、誤差項の分散共分散行列を勘案して、変換しとである。本節で論じるように、多くの場合は推た yit − θ y i を Xit −θ X i 上で回帰する一般化最小二

計上あまり大きな問題にはならないが、不完備の乗法（GLS）を用いる。ここで θ は個別ランダム

程度について事前にチェックしておくことが大切

効果と撹乱項の加重比を表す。

である 。
5）

第4に、一元配置固定効果推定法や一元配置ランダム効果推定法のそれぞれに、年ごとに生じた共通のショックの効果を取り除くために時間（年）
ダミーを導入することもある。これらはそれぞれ、

4. ダイナミック・パネルデータ分析
経済現象は基本的には経済主体がダイナミック

二元配置固定効果推定法と二元配置ランダム効果

な枠組みの中で、最適化行動を行った結果である推定法と呼ばれる。これはサンプル期間中に生じという認識から、最近の経済学は、異時点間の資た経済全体に影響を与えた景気循環や構造変化な源分配の最適化を分析の中心にして、投資、消費、どの影響をコントロールしようとするものである。

雇用、金融政策、財政政策などの議論が組み立て

このようにモデルを拡張していき、それぞれのモられている。パネルデータを用いる最大のメリッデルが与えられたパネルデータにどのように適合トの一つに、同一経済主体の異時点間の変動、すするかを検定して、適切にパネルデータを利用す

なわち動学的最適化をデータとして捉え、それをることが重要になってくる。

実証的に検証できるということがある。個別経済

本稿で強調したいことは、第1に、パネルデー

主体の初期値を知りダイナミックな変動過程（運タ分析手法は相互に関連しているということで動方程式）を知ることができれば、将来の変動ある。考えればわかるように、パネルデータはや政策反応を予測できることになる。これがパネ

時系列方向の情報とクロスセクション方向の情ルデータを経済学者が利用したがる大きな理由に63

季刊家計経済研究2013

なっている。

AUTUMN

No.100

近年、ミクロ経済学がゲーム理論で説明される

パネルデータの動学的側面については、1960年

ようになってきたが、これが可能になったのはミ代より意識されてきたことではあるが、1980年代

クロ経済学の多くの問題がゲームのように次の動の時系列分析の発展を受けて、本格的に進展してきを選択するという形で設定されているからであきた。とりわけ動学的最適化にマッチした形で誕ると言える。これらの選択問題あるいは意思決定生してきた一般化積率法（GMM）がパネルデー

問題を実証的に分析してみるということはミクロタ分析に導入されて以来、急速な発展を遂げてい経済理論を検証するという意味できわめて重要なる 。

ことであり、かつ現実的にも興味深いものである。

6）

さらに、生存時間解析（サバイバル分析）ある

実証研究において、選択問題を扱おうとする

いはデュレーション・モデルとして知られていると、選択した場合を1、選択しなかった場合を0と動学的分析は医学、生物学を中心とした自然科学

おくことで、本質的には質的な情報を数量化して、の分野で広く応用されているし、政治学、社会学

選択行動を統計的にモデル化することが可能となの分野を中心に社会科学の分野でも最近利用される。

るようになってきた。

このアプローチの拡張として、選択すれば任意

一般にパネルデータでダイナミックな関係とは、の正の数値をとるが、選択しなければ0であると被説明変数のラグ項が説明変数に入っているこという場合が考えられる。例えば、株式への投資は、をさす。すなわち以下のような構造をしている。

投資を選択しなければ0にとどまるが、選択すれyit = γyit − 1 + βxit + εiti = 1,2, ... , N;t = 1,2, ... T

εit は一元配置誤差構成要素モデルに従っ
ここで、ばあとは投資家の投資額は個々人で違ってくる。
選択した後の量の決定が任意の場合には、このよ
うなアプローチが有益になってくるのである。
これまでこのような選択問題は主としてクロスているとする。

セクション・データを用いて実証されてきたし、

εit = μi + uitに開発されてきた。当然予想されるようにパネル

その統計手法もクロスセクション・データを中心
データを用いれば、経済主体の意思決定の問題はダイナミック・パネル推定をめぐる大きな問題

はラグ被説明変数が誤差項 εit と相関していること、そしてデータがクロスセクション方向（N）には大きいが、時系列方向（T）には小さいということである 。これは誤差項 uit とが系列相関してい7）ない場合にも当てはまる。

より精緻に分析することができる。しかし、同時に、クロスセクション・データの選択モデルがす
でに非線形モデルであり、その推計はかなり複雑になっているのだが、それをパネルデータに拡張するためには、かなり強い制約をおく必要が出てくる。
現在のところ、クロスセクション・データを用

5. 非線形パネル分析

いた分析方法がある多項反応データを用いた順序
プロビット、多項ロジット、ネステッド・ロジッ

ミクロ経済学の多くは選択問題を扱っている。

トなどのパネルデータ分析への応用はまだ時間が消費者の消費財の選択、学校や就労先の企業の選かかると思われる。これらのパネルデータ分析へ

択、居住地・住宅の選択、結婚・離婚の選択、出の拡張は将来の課題として残っている。

産の決定、退職の決定、再就職先の選択、保険へ

最 新 の 研 究 で は、例 え ば、Honoré and deの加入、証券投資の決定、企業の市場への参加のPaula（2008）が、ゲーム論的な設定の下で、意決定、企業の投資決定、企業の雇用決定、年金や思決定が同時に行われるような状況を分析してい退職給付制度の決定など数えればきりがない。

る。具体的には、退職時期を夫婦で決める場合の64

パネルデータの分析手法の展望

図表-3 政策評価の構造yE（ y12⎢d=1）
DID
E（ y02⎢d=1）

E（ y01⎢d=1）

BACS

E（ y02⎢d=0）
E（ y01⎢d=0）

0

1

2

ナッシュ均衡の選択の仕方を、統計分析によってt

ログラム評価という。
政策評価の手法の比較は図表−3を見ることで識別する方法を提示している 。
8）イメージできる。まず、第2期のクロスセクショ
ン・データしか利用できないのであれば、政策に

6. パネルデータと政策評価

参加した人と参加しなかった人の結果の差を見パネルデータを利用することのもう一つの利るしかその効果を測る方法はない。これはCross

点は、政策評価あるいはプログラム評価がより

Section推定と呼ばれ図表−3ではCSとして表さ

精緻にできるということにある。パネルデータれている。見ての通り、TEはかなり大きく出るを用いた政策評価の手法としてはDifference-in-

ことがわかる。

Differences（DID）推定が知られている 。以下
9）では、この概念を説明したい。

CS = E（y12⎢d = 1）−E（y02⎢d = 0）

簡単化のために2期間の場合を考える。ある政策あるいはプログラムが第2期（t =2）に導入され、次に、政策参加者のみのデータしかない場合 、10）

第1期（t =1）にはそのような政策は導入されてい比較グループの情報がないので、参加しなかった場ないとする。その政策あるいはプログラムに参加

合の結果が不明である。これはBefore and After

した人（グループ）を処置グループと呼び、d =1

推定（BA）と呼ばれ、次のように定義できる。

と表示する。参加しなかった人（グループ）を比較グループと呼び、d =0 と表示する。政策評価の対象となる結果は yjt と表示され、j =1 は政策あBA = E（y12⎢d = 1）−E（y01⎢d = 1）

るいはプログラムに参加した場合、j =0 は参加しBA推定も現実の処置効果としては過大評価をなかった場合を表す。このような前提の下に、処している可能性が高い。というのは、図表−3から置を施すことによる効果（処置効果: Treatment

わかるように不参加者であっても、第1期から第Effect=TE）を求めることを政策評価あるいはプ2期への間に結果が変化することがある。これは65

季刊家計経済研究

2013

AUTUMN

No.100

マクロ経済の状況によって所得が上昇したりするがPesaran and Smith（2012）で提示されている。

ケースに相当する。もちろん逆に景気後退によっ

興味深い研究なので紹介しておくと、彼らの方法て、結果が第1期よりさらに落ち込むこともあり

は、事前の評価と事後の評価を行うことで、結果得る。これも特定の政策やプログラムでは対応でに影響は与えるが、政策には影響を受けない変数

きないマクロ経済上の変化であり、その影響を取をコントロールすることによって、純粋な政策効

り除いて処置効果を評価しなければならない。そ果を識別しようとするものである。具体的にはイ

こで考えられた手法がDifference-in-Differences

ングランド銀行の量的緩和策が長短金利スプレッ

推定（DID）で、次のように定義することができる。

ドを100ベーシスポイント縮小した効果の測定を

DID = E（y12 −y02⎢d = 1）+E（y01 −y02 ⎢d = 1）=E（y12 −y02⎢d = 1）−E（y01 −y02 ⎢d = 0）=E（y12 −y02⎢d = 1）

行っている。

7. パネルデータ分析の今後
第5節や第6節の最後に紹介した、Honoré and

式の展開から明らかなように、政策に参加しde Paula（2008）やPesaran and Smith（2012）

た人が参加しなかった時に第2期に経験するでらの最新のパネルデータ分析の手法について一般

あろう結果 y02 は実現した値ではなく、仮想現実的に言えることは、現実に直面する複雑な意思決（counterfactuals）である。問題はいかにこの仮定の過程や特定の政策の純粋な効果の抽出を、パ

想現実の結果をうまく導くかということにかかっ

ネルデータを使って巧みに行っているということているが、ここでは、参加しなかった人が第1期である。

から第２期にかけて結果を変化させた分は、政策

パネルデータ分析の手法が今後どのような展開に参加しなくても上昇（下落）する分としてBAになるかは、現実の経済問題を理解する上で必推定からさらに差し引くということをしている。

要になる情報を最も効果的に抽出する方法を考え

もちろん、このように処置効果が簡単に推計でていく上で決まってくるものだと思われる。現在きれば問題はないが、実際には、政策に参加した

日本で構築されているパネルデータはアメリカの人が参加しなかった時に経験するであろう結果が、Panel Study of Income Dynamics（PSID） や

最初から参加しなかった人の時系列変化と同じトNational Longitudinal Surveys（NLS）などとレンドを持つことは常に成り立つ関係ではない。

の類似性はあるが、質問内容などに独自の側面もまた、Ashenfelter’s dipとして知られているよう持っている。それは、日本の経済環境の中で、必に、政策参加者は、参加直前には一時的に結果を然的に関心の高い問題への設問が多いことを反映

下落させる可能性があり、直前と直後の結果を比しているからである 。例えば、少子高齢化の問べるのではなく、過去の何期間かの平均と事後の題、未婚・晩婚化の問題、年金や介護の問題、高結果を比べた方がいいという場合も起こりうる。

齢者医療の問題、住宅問題、子供の託児施設や育このDID推定は、一定の条件の下では、すでに児休業制度の問題、いじめや学力などの義務教育

11）

紹介したパネルデータ分析の固定効果推定と同値の問題、大学教育の効果や国際競争力の問題、企であり、パネルデータがなければ推計できない手業財務の問題、企業設備投資とグローバル化の問法である。図表−3より明らかなように、DID推定

題、企業の生産性の問題、日本経済全体の成長戦はCS推定やBA推定よりもより厳密に処置効果を略、貧困問題、財政健全化と税制改革の問題など

推定し、その結果としてTEは低く出ている。

挙げればきりがないほど、重要かつ喫緊の問題がこのような手法は特定のミクロレベルの職業訓

山積されている。

練や教育の効果の測定に用いられることが多い

これらの問題に実証的な証拠を基に、頑強なが、マクロ経済政策の評価にも使えるという研究

政策を提言するためには、情報量の豊富なミクロ66

パネルデータの分析手法の展望

データ、とりわけパネルデータを用いた実証研究

かを具体的に分析することができる。また、それが不可欠であろう。そのためにも、現在、日本でを補完するデータとして日本の農家以外の家計が進行しているパネルデータ調査が途切れることなつけてきた家計簿データをパネルデータとして整く継続され、貴重な情報が蓄積されていくことが、理しなおして、分析に使うという試みも現在進行まず確保されなければならない。その上で、具体中である 。過去の歴史は変えることはできない的な政策課題に対して、最もふさわしい分析方法が、当時には使えなかった分析手法を応用するこを適用して、現状で最も信頼に足る政策提言や実とで、歴史に新しい解釈を与えることは可能であ証結果が蓄積されていくことが望まれる。

るし、そこから新たな教訓を導き出すこともでき

かつて、クロスセクション・データでの貢献で12）るかもしれない。

はあるが、アメリカで、イェール大学のJames
Tobin教授が耐久消費財の需要関数を推定する際に考えた推定手法がトービット（Tobit）と呼ば

8. おわりにれて、広範に使われるようになったこと、同じく、

21世紀に入り、少子高齢化の時代、産業構造のシカゴ大学のJames Heckman教授が女子労働供大変革の時代と呼ばれているように、経済社会構

給行動を推定する際に考えた推定手法がヘキット

造は大きく変動している。それに対応して経済政（Heckit）あるいはヘックマンの2段階推定法と呼策の分野でも各種の規制緩和や構造改革が標榜さばれ、これまた実証研究で広範に用いられているれている。例えば、労働の分野を見ても、団塊世ようになったことがある。日本のパネルデータを代の退職問題や若者の非就業化、転職の増加など分析する中で、実証上きわめて有用で、汎用性のに対応した政策が必要とされている。そのような高い分析手法が開発されることを著者はひそかに構造的な問題にきめ細かく対応するためには、継期待している。そのためには、計量経済学者が理続的に同一経済主体の経済行動を追跡したパネル論研究に没頭するのではなく、実証研究に取り組データを利用することが望ましい。また、超緩和

んで、実際にパネルデータを使いながら、問題を的な金融政策はどこかで方向転換して、正常な金設定し、それに解決を与えるための実用的な分析

融市場取引の環境を復活させ、その中で伝統的な手法を開発することが必要になるだろう。実証研

金融政策を行う時が来るはずである。そのための究者と計量経済学者との共同研究も有効かもしれ

出口政策の実施のタイミングやミクロ経済主体へない。

の影響の違いを知るためにも、パネルデータを蓄

もう一つ、著者が指摘しておきたいのは、現在のような経済環境に不確実性が高まっており、大積し、それを有効に活用して、間違いのない政策判断を行う必要がある。

きな社会変動や経済危機が発生しやすい時には、繰り返すまでもないが、社会が変動している時

歴史的事実から学ぶことが大切だということであに、スナップショット的なクロスセクション・デー

る。実際に、歴史統計のパネルデータ化も進行タを用いただけでは厳密な見識は得られない。同している。例えば、著者の所属する一橋大学経一経済主体が状況の変化にどのように対応するか済研究所附属社会科学統計情報研究センターでを深く観察することによってはじめて、冷静な政は、日本の戦間期に農林省が毎年行っていた『農策評価ができるし、意味のある政策含意も得られ

家経済調査』のサンプルの多くが継続的に同一家る。この意味でもパネルデータに基づく研究の重計となっていることに着目し、パネルデータとし要性は増すことはあっても、低下することはないて、整理し、実証研究に使えるようなデータベーだろう。

スの形成を行っている。このデータベースを用いることによって、昭和恐慌以後の日本の農家経済
が、社会変動に対して、どのような対応をしたの†本稿は北村（2005，2006，2007）から引用し、加筆・修正を加えたものである。

67

季刊家計経済研究

2013

注1）その背景には利用可能なパネルデータ調査の蓄積と統計ソフト（例えばStata、EViews，LIMDEP）で、パ
ネルデータ分析がきわめて簡単に行えるようになったことがあるだろう。
2）パネルデータをロンジチューディナルデータと呼ぶこともある。
3）より厳密にはパネルデータとはクロスセクション・デー
タを各主体ごとに時系列方向に拡大したデータであると定義できる。従って、各国の同一時点でのマクロや金融
変数のクロスカントリー・データを時系列データを用いて拡張してもパネルデータとして扱うことができる。すなわち、パネルデータとは必ずしもミクロの経済主体について調査したデータに限定されるものではないということである。
4）原理的にはn次元配置誤差構成要素モデルを考えることは可能だが（例えば、個別主体、時間、地域、コーホー
ト、産業などの誤差要素が考えられる）、計量経済学の標準的な説明としては二元配置モデルを扱うのが一般的であるので、ここでもそれに従っている。
5）具体的な推定方法の解説についてはHsiao（2003）、
Baltagi（2008）、Wooldridge（2010）、北村（2005）等
を参照されたい。
6）ダイナミック・パネルデータ分析の理論的側面について、さらに知りたい方はArellano（2003）が包括的な参考文献となっているので参照されたい。また、近年の日本人研究者のこの分野への貢献として千木良・早川・山本（2011）がある。
7）時系列が短いという問題に対しては逆に時間軸は長くなくてもよいと考えることもできる。むしろ経済主体のダ
イナミックな調整パラメータは時間とともに変化する可能性が高いので、それが一定とみなされる期間（例えば5年）ぐらいに限定したほうがいいとも言える。調整ス
ピードが速い場合には1年以内に調整が終わり、前年の実績（ラグ変数）はほとんど説明力をもたないケースもある。
8）このアプローチと関連して、同時方程式の推定手法としてAnderson（2005）やRivers and Vuong（1988）
が提案した制限情報最尤法（LIML）をパネルデータ分析に応用している研究にAkashi and Kunitomo（2012）がある。
9）政策評価の計量経済学的手法に関してはLee（2005）、
Caliendo（2006）、Cameron and Trivedi（2005） を参照されたい。
10）
これはプログラム参加者に対してアンケートを行ってプ
ログラムの事後評価をする場合や、そもそもプログラム
への参加申込者に事前に記入してもらった情報のうち、最終的に参加した人の情報のみが残っているケースであり、比較的多く見られるデータの形態である。
11）
厚生労働省で調査している『21世紀縦断調査』とりわけ『21世紀出生児縦断調査』は出生時からの全国規模でのパネル調査であり、世界的に見ても、この規模で継続的に行われているパネル調査としてはきわめてまれで

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AUTUMN

No.100ある。この調査はもともと少子化を経験している日本の実態を継続的に捉えることを目的として実施されたものであり、そのほか『21世紀成年者縦断調査』『21世紀中高年者縦断調査』も行われており、全体として日本における子供、成年、中高年をカバーした政策対応型パネル
調査となっている。
12）
中村（1993）はこのアプローチの嚆矢となるものである
が、当時はパネルデータ分析という意識がなく、分析手法も未開発であったが、現在の分析能力を用いて、再度分析を行うことは意味があると考えている。Atkinson
and Cowell（1983）も所得プロセスに関する初期の貢献である。
文献
北村行伸，2005，『パネルデータ分析』岩波書店．
――――，2006，「パネルデータの意義とその活用」『日本
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――――，2007，「パネルデータ分析」『ESP』505: 24-27．
――――，2009，『ミクロ計量経済学入門』日本評論社．
千木良弘朗・早川和彦・山本拓，2011，『動学的パネルデー
タ分析』知泉書館．
中村隆英編，1993，『家計簿からみた近代日本生活史』東京大学出版会．
樋口美雄・岩田正美編，1999，『パネルデータからみた現代女性』東洋経済新報社．
樋口美雄・太田清・家計経済研究所編，2004，『女性たちの平成不況』日本経済新聞社．
樋口美雄・太田清・新保一成，2006，『入門パネルデータ
による経済分析』日本評論社．
樋口美雄編，2005，『日本の家計行動のダイナミズム（1）
慶應家計パネル調査の特性と居住・就業・賃金分析』
慶應義塾大学出版会．
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Atkinson, A. B. and F. A. Cowell, 1983, Panel Data on
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Caliendo, Marco, 2006, Microeconometric Evaluationof Labour Market Policies , Berlin: Springer.
Cameron, A. C. and P. K. Trivedi, 2005,
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パネルデータの分析手法の展望

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Lee, Myoung-jae, 2002, Panel Data Econometrics , San
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Wooldridge, Jeffrey. M., 2010, Econometric Analysis
of Cross Section and Panel Data , 2nd ed.,Cambridge: The MIT Press.

きたむら・ゆきのぶ 一橋大学経済研究所 教授。
主な著書に『パネルデータ分析』（岩波書店，2005）。
応用計量経済学、公共経済学専攻。

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