PhD2年目前半戦終了–冬休み到来–

課題を全部出して冬休みが来たので今学期の振り返りを少ししておく。

1. コースワーク
今学期は社会学大学院から2つ（「因果推論」と修論個別指導）、経済学大学院から2つ（「労働経済学」という看板の統計的因果推論の講義と「公共経済学」の演習）という設定だった。先学期と比べると著しくメソッドにフォーカスした学期だったように思う。なお、ブラウンの社会学大学院の人口学センター所属の院生は指定された経済学or文化人類学or公衆衛生学大学院のコースワークが選択必修になっているので他学部履修するのは特別なことではなく、社会学大学院の同期も3人一緒に経済学大学院のコースワークを履修した。成績は全てAをとれて、それは嬉しかった。

今学期のコースワークの大きな成果としては（1）計量分析に関する理解が大幅に進歩したこと、（2）経済学の論文の読解能力が増したこと、（3）経済学者がどんなことを考えていて、何を大切にしているかがわかり、社会学との違いについて考えを巡らせることができたことである。（1）に関してはいかに自分が今まで適当な理解をしていたかがわかって色々恥ずかしくなった。とりあえずあまり話したくない。（2）に関しては最近は社会学が伝統的に研究してきた分野への経済学が進出しており（特に教育社会学が伝統的に扱ってきた分野においてその傾向が強いのではないだろうか）、今後この力は役に立つのではないかと思う。ただ、一番重要だったのは（3）な気がする。学期中は毎週の木曜の昼休みに人口学センターで研究発表（出席必須）があり、外部/内部の経済学と社会学のスピーカーが交互に発表している。両学部から教員も聴衆として参加してのイベントなのだが、経済学の人が社会学の発表に対してする質問の背景が理解できるようになった。自分もいつか発表することになるかもしれないし、今後もPAAなどでは経済学者に応答をしなければならないと思うので、貴重な学期となったと思う（前回のPAAではUCLAの経済学の院生に結構クリティカルに突っ込まれたが、今はようやくその意味がフルに理解できる）。


ただ、経済学の因果推論だけにとらわれてしまうと何か重要なものを失う気がしている（何を失うのかの言語化はまだきちんとできていない。すいません）し、メソッドを極めるのは自分には無理なので正しく応用できるレベルにとどめようと思っている。ということで、来学期はメソッドのコースワークから離れて文化人類学部の人口学のコースワーク（Anthropological Demography）と、社会学部の教育社会学のコースワークの2つを取ろうと考えている。ちなみに文化人類学部の人口学のコースワークの教員は質的手法を使う人口学者としてとても有名であり（Demography、PDRに論文多数）、文化人類学者としても有名であり（ブラウン文化人類学部でテニュア持っている）、イタリア史の研究でも有名であり（著書多数）、かつ小説も書いてピューリッツァー賞を受賞・スピルバーグによって今度その小説が映画化されるというとてつもない人のようである。教えるのも上手いのに期待する。

2. 研究
2月末に下書きを提出しなければならない。米国における1990年代前半に出生コホートの5歳から14歳（7時点）、15-18歳（3時点）の二つのパネルデータを使って、移民の子どものテストスコアの母学歴による推移を成長曲線モデルで比較をしている。5-14歳のデータの方のpreliminaryな分析結果のアブストを国際社会学会のRC28の春季ミーティングに出していたのだが、口頭報告でアクセプトされたので、できるだけ行きたいと思う（大学からのfundingを調整中）。出そうと思った時すでに締め切りから数時間すぎており、しかも受付番号521番で、ポスターになるだろうと思っていたので嬉しい。一つ悩んでいるのは成長曲線モデルである。学力や体重など子どもの成長を記述的にみるには適しているとは思うのだが、推定する成長曲線のfunctional formが正しいという仮定が強すぎる気がしているのと共に、口頭発表で成長曲線モデルに詳しくない人に理解してもらうのが本当に難しい。特に難しいことをしているわけではないのだが、かなり複雑なことをしている印象を与えてしまうのをどうにか解決したい。

夏に某誌に指導教員と書いて投稿した論文がR&Rで戻ってきて、4月末までにまた再提出しなければならない。Reviewer1がとてつもなく細かく、先生も「ここまで細かいのは見たことがない」と驚いていた。。個人的にはかなりmajor revisionで厳しいのではないかと感じているのだが、なぜか先生はeasyと楽観的だった。まあどうなるにせよ、missing dataの勉強にはなった。

3. メサイア
今年はこちらでできた働きながらブラウンで計算機科学（CS）のマスターをやっている中国人の友人とメサイアをプロビデンスの退役軍人ホールへ観にいった。会場でマフィンやコーヒーが売っていて、それを食べながら聴いている人がいるのは衝撃だった。また拍手の際に「ヒューヒュー」のような声を出すのも驚きである。アメリカがこうなのか、たまたま今回のことなのかはわからない。

退役軍人ホールでのメサイア

メサイアに一緒に行った友人とは昨秋のIVCFのリトリートであったのだが、最近は1週間に一回はあっていて、気晴らしになる。会話で社会科学の話が出てこないのでコースワークや研究のことも思い出す必要がなく、社会学&近い学問やらない友人を作ることの大切さを痛感している。CSメジャーなのに英語の詩が大好きで、休日にわざわざNYCまで詩の朗読会にいくなどしている。意外なことに僕がすすめたNetflixのテラスハウス軽井沢篇にはまってしまい、鍋セットを購入までしてSeason1 Episode1で作られていた水炊きを再現してくれと頼まれたので頑張った。テラスハウスは、ゆっくりな日本の恋愛と同時に、日々映し出される食べ物が受けているようである。

友人宅で作った鍋

今年のイブ礼拝は大家さんに連れられてQuakerのMeetingに参加した。1703年に創立されたRI州ではかなり古い方のQuakerのMeeting Houseであった。予想通り途中で「内なる光」に導かれた方が突然歌い出して皆が続いたこと（おそらくQuakerの間で有名な賛美歌だと思われるが、歌詞的に賛美歌ではない可能性もある）、一人が短く話したこと（何を話したかは覚えていない）を除いては1時間ひたすら沈黙が守られていた。

クリスマスイブに行ったRI州LincolnのQuakerのMeeting House

さて、この辺にしたい。今日から休暇でハワイで1週間ほどゆっくりしてくる。

近況1209

最近の近況を少し。今週は大忙しだった。月曜には模擬授業をビデオで撮影され、英語で教える能力の審査（来年TAとして授業を担当できるかを判定するため）があった（二回目）。おそらく明日には結果が出る予定だ。社会学理論についてのレクチャーをしようかと思ったのだが、結局Assimilation theoryの研究動向についてのレクチャーをした。審査委員は英語の専門家二人と学部生二人。ABCDEの5段階評価で、Aだと合格、B、Cが条件付き合格、DとEが不合格。前回はCで、今回はできればAが欲しいのだが、少し硬くなってしまってBになる可能性もある気がして落ち込んでいる（Bになったら来学期マンツーマンの発音トレーニングを受けなければならない）。Cのままだったら全然笑えない。

火曜は前回の投稿で紹介した税のペーパーを公共経済学のセミナーで発表した。あらかじめ"I'm not an econ major"なので"theory"をわかってなかったらすいません、という宣言をしたので気が楽だった。発表も問題なく終わったし、毎週の課題も平均以上取れているし、単位はくるだろう。

水曜は因果推論（社会学部）の授業の最終課題の発表だった。修論の基となっている分析を発表したのだが、いまいち納得してもらえなかったみたいで、フレームワークを見直す必要がありそうだ。今週の金曜にペーパーの提出だ。道は長い、、

金曜は因果推論（経済学部）のproblem setの提出だった。月曜から毎日2問ずつ答えて行ったのだが、まあまあ難しくて、最終的に木曜日は1日をほぼ全てこれに使うことになった。

土曜（昨日）はブラウンのクリスチャン大学院生のクリスマスパーティーに顔を出してきた。コードネームというボードゲームで遊んだのだが、意外と面白いし、大人数でもできるのでオススメ。この集まりには物静かなブラウンの応用数学部の准教授がよく参加してくれる（全く知らなかったのだが、かなり有名な人らしい）。先生が「人文・社会科学系の教員にはクリスチャンはほぼいないが、理工系だと少しはいる」って言っていたのが印象的だった。僕も同じ現状認識だ。。セレクション効果（クリスチャンは社会科学の研究者になるのを避ける）なのかもしれないし、トリートメント効果（社会科学をしていると信仰からクリスチャンじゃなくなるor自然科学をしているとクリスチャンになる）なのかもしれない。僕は両方だと思っているが、トリートメント効果の方が大きいかもしれない。

今日はコンピュータサイエンス学部の中国人の友人とフェデラルヒル（プロビデンスの別の地区）のLeMei Hot Potという店に火鍋を食べに行った。二人で100ドルを超えてしまったが、かなり美味しくて満足した。やはりご飯のクオリティは重要。少し元気になった。

明日から（今週）は因果推論（社会学部）のタームペーパーが金曜にあり、また金曜には指導教員とR&Rになった共著論文の打ち合わせと修論の方向性の打ち合わせをしなければならない。また、再来週には因果推論（経済学部）のproblem set（problem setは学期に複数回ある）の提出がある。あと2週間ほど気を抜かずに頑張りたい。

消費税は本当に逆進的か？－ガゾリン税の価格転嫁率の地域間の異質性を考慮して－（Stolper 2018)

以下、明日の格差のセミナーで30分間で発表（要約&批判）しなければならないワーキングペーパー（WP）を紹介しておく。本当は教育系のテストスコアを分析した論文が当たる予定だったのだが、順番がずれてこれになってしまった、、、苦笑　このWPは2016年にハーバード経済学部でPhDをとって、ミシガンでAPになった方がジョブマーケットペーパーとして執筆したものらしい。そこからさらに修正をかけて3ヶ月前に改訂版として発表されていて、もう投稿中なのかもしれない。私は経済学をちゃんと勉強したことがないので、万が一間違った理解をしていたら許して欲しい。専門とはあまり関係ないが、面白かったのと、社会学でも課税の分析はもっとあっても良いかもしれないと思った（何回かみたことはあるが、、）。

Stolper, Samuel., 2018, "Local Pass-Through and the Regressivity of Taxes: Evidence from Automotive Fuel Markets.", Harvard Environmental Economics Program Discussion Paper 16-70 (May 2016) [updated in June 2018]

要旨：
　税の転嫁と帰着を巡る研究では、税の逆進性は相対的な消費量（relative quantity）を基に決定されることが前提とされているが、実際には相対的な価格(relative price)の分析も必要であり、増税の価格転嫁率(pass through rate)の異質性を考慮する必要がある。本WPでは2009年から州レベルで複数回にわたって増税が実施されたスペインを事例に、価格転嫁率には地域ごとに大きな分散があることと、住宅価格が高い地域ほど価格転嫁率が高いこと（=ガソリン税は逆進的ではなく累進的である）ことを示す。
　スペインでは2007年からガソリンの売店（station）の週ごと(weekly)の価格を公開するシステムが整備されており、全国のstationのガソリンのstation-week価格データの作成が可能である。WPでは、このガソリン価格のstation-weekデータに州レベルのガソリン税の情報（観察期間中に何度か州ごとに上昇する）、売店レベルの情報（5分のドライブ圏における他のガソリン売店の数、ガソリン店のブランド、運営形態 etc.）、社会人口学的特性（municipality-yearレベルの人口密度、平均教育レベル、平均住宅価格 etc.）を紐付け、転嫁率を分析する。
　WP中での分析は（i）スペインの全国レベルでのガソリン税の平均価格転嫁率の分析、(ii)価格転嫁率の異質性の分析の二部構成である。(i)と(ii)のどちらの分析でもまずはイベントスタディーモデルを用いて、増税前後の価格の変動がmean shiftである（増税の前後以外の時点では価格はパラレルトレンドである）ことを確認し、その後価格転嫁率を推定する。station-week固定効果モデルでtaxをretail priceに回帰し、taxの係数に100をかけたものが価格転嫁率である。転嫁率の異質性の分析に当たっては競合店の数や平均住宅価格とtaxの交互作用をとり、交互作用の係数をみる。その後、推定した結果を使って地域ごとの転嫁率の分布やstationのある地域の平均SESと転嫁率との関連を分析する。
　分析結果として、（i）全国レベルでの平均転嫁率は95%前後で、100%と統計的に有意な差は認められないこと、（ii）転嫁率には地域ごとに大きな異質性があり、75から115%程度に95%の転嫁率が収まること、平均住宅価格と転嫁率は正の関係にあり、ガソリン税は累進的な課税となっていること等が示された。

コメント：
・消費税が逆進的ではなく、累進的な場合もあるというのは面白い。経済学をちゃんと勉強していないのでおそらくこれは専門家の間では長らく知られてきたことなのだろうが、「消費税が逆進的である」という高校の教科書的な知識？の理論ではなくデータからのエビデンスはどういうところにあるのか知りたくなった。
・ただ、「累進的である」ことの根拠は平均住宅価格ととtaxの交互作用が正に有意であること（＝平均住宅価格と価格転嫁率は正の関係にあること）で主に判定されており、かなり限界がある気がした。平均住宅価格は地域のSESの一つの指標にすぎない。
・地域の平均的な人口学的特性の情報が得られないからという理由でurban areaだけに分析が絞られ、rural areaがカットされているのだが、rural areaの人の方が車を使う可能性は高い訳で、かなり問題がある気がした。
・上記と関連して、ガソリン売店のある市の学歴分布とtaxの交互作用もモデルに投入しているのにその結果を表で省略していることがとても特に気になった。例えば大卒割合とtaxの交互作用も正に有意（＝価格転嫁率と学歴に正の関係が存在する）であれば「累進的である」という結論は強化されるように感じるが、その逆の場合はかなり弱いmixedなfindingということになるだろう。
・価格転嫁率が75-115%というのはそこまで驚くべきことなのかわからなかった。どんなに完全な価格転嫁（100%）が想定されていたとしても、ある程度のバラツキがあることを先行研究は想定していなかったのだろうか。ここら辺は経済学が専門ではないので全くわからない。
・イベントスタディー（社会学でよくみる"event history=survival analysis"ではなく"event study"分析）というのは自分には新しい分析方法の名前だったが、別に何か特別なことをしているわけではなく、ガソリン税の増税のある州の増税前後の時間のリードとラグを示すダミー変数を作成し、それにガソリン価格を回帰して増税の効果をpick upして図示することを目的としていた。DIDのトレンド分析には有用なのかもしれない。なぜ単純に平均を時間ごとにプロットしなかったのかはよくわからない。調べたところイベントスタディー 分析はコーポレートファイナンス等の分野でよく使われるらしい。