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2024-06-09 04:00:00
新しい研究について読むと、これらの結果はどの程度正確なのかと疑問に思うかもしれません。MIT の経済学者、アイザイア・アンドリュース博士 (2014 年卒) も、特に社会科学の研究について、同じ質問をよくします。しかし、私たちのほとんどとは異なり、アンドリュースの仕事には、その質問に答えることが含まれています。
MIT 経済学部の教授であるアンドリュース氏は、経済学で用いられる手法を研究する計量経済学の専門家です。しかし、彼の専門分野の目的は単純な境界を超えています。結局のところ、研究手法を改良する目的は、応用研究をより良くすること、そしてその限界をよりよく把握することです。
「経済学には社会的に重要な疑問に答える分野が数多くあります」とアンドリュース氏は言う。「理解しておくとよい事柄もありますが、私はその事柄について私たちがどれほど確信を持っているかということに関心があることが多々あります。私たちは自分が知っていると思っている事柄をどの程度知っているのでしょうか。不確実性と確信の度合いに基づいて、さらに知るべきことはどの程度あるのでしょうか。これらの不確実性の問題が重要なのは、実質的な疑問への答えが重要だからです。」
アンドリュース氏の経済学への貢献の中心は、不確実性と信頼に大きく関係している。同氏は、まず「弱い識別」に関する研究で知られるようになった。これは、主要な変数が研究対象の問題に関する情報をあまり生み出さない状況である。また、経済モデル構築の課題に関する注目すべき研究を発表している。
アンドリュース氏の研究は、データの利用方法に関するより広い概念も明らかにしている。同氏が最近発表した論文では、社会科学における「勝者の呪い」について検討している。これは、一度テストで良い結果が出たプログラムが、まったくの偶然で良い結果が出たにもかかわらず、実装に選ばれることが多く、次に試したときには結果が悪くなる可能性が高いという考え方である。
2019年に発表されたアンドリュースのもう一つの主要な論文では、学術雑誌に出版バイアスがどれほど存在するかを分析した。学術雑誌は、再現研究によって部分的に明らかになったように、同様に有効な無結果よりも劇的な研究結果を発表する傾向がある。
アンドリュースの研究は、社会科学におけるX線検査装置のように見えることがある。彼は研究を精査して、表面下の問題点を探す。しかし、アンドリュースは問題点を探すだけではなく、そもそも問題点を予防する技術も開発している。アンドリュースらしいやり方で、勝者の呪いと再現バイアスに関する論文は、どちらもこうした落とし穴を避けるための新しい方法を提示している。
「これらのツールに取り組むことは重要です。なぜなら、ツールは重要なことに使われるからです」とアンドリュースは言います。「美しいツールを持っていても、それが一度も使われなかったら、それはツールなのでしょうか、それとも芸術作品なのでしょうか？」
アンドリュース氏は、この分野の最先端の実践者として認められています。2021年には、アメリカ経済学会が毎年40歳未満の最優秀経済学者に授与するジョン・ベイツ・クラーク賞を受賞しました。2020年には、名誉あるマッカーサー・フェローシップを授与されました。キャリアが順調に進み、アンドリュース氏は昨年MITの教授陣に復帰しました。
キャリアを変える会話
アンドリュースはボストン地区で、両親が経済学の博士号を持つ家庭で育ちました。アンドリュースは最初から経済学者になることを決意していたわけではありませんでしたが、イェール大学在学中に経済学の上級コースを受講し、首席で卒業しました。その後、MIT の博士課程に進みました。
2009年当時、金融セクターの崩壊とそれに伴う不況の後、経済学では金融とマクロ経済学に多くの注目が集まっていたが、アンドリュース氏はそれらのテーマを研究する必要性を感じていなかった。
「私にとって魅力的な仕事のスタイルという点では、それらはあまり適しているとは思えませんでした」とアンドリュースは言う。「私は計量経済学的な質問にとても興味を持っていました。」
あるMIT経済学部の行事で、アンドリュースは同研究所の教授陣の計量経済学者、アンナ・ミクシェバと話し始めた。行事の終わりまでに、ミクシェバはアンドリュースに、自分が取り組んでいる研究を手伝ってほしいと提案した。
「アンナの研究助手としての役割が共同プロジェクトに変わり、私はこうした疑問に引き続き興味を惹かれていることに気づきました」とアンドリュースは言う。「そのため、私の仕事はそこへ向かったのです。」
ミクシェバ氏とアンドリュース氏は、弱い識別に関する注目を集めた一連の論文を共著しており、アンドリュース氏が2014年に同研究所で博士号を取得した直後に出版された。アンドリュース氏はハーバード大学フェロー協会のジュニアフェローとして数年間過ごした後、2016年にMITの教授陣に加わった。2018年にハーバード大学に移り、昨年の夏にMITに戻った。
アンドリュースのキャリアが進むにつれ、彼の幅広い仕事には、ミクシェバ、マシュー・ゲンツコウ、ジェシー・M・シャピロ、北川徹、アダム・マクロスキー、マクシミリアン・ケイシーと共著した論文など、生産的な研究パートナーシップがしばしば含まれるようになりました。
アンドリュース氏は常に、経済分析に伴う確実性（または不確実性）と、その結果として私たちが持つかもしれない信頼度（または信頼の欠如）についての疑問に焦点を当てています。
「最悪のシナリオは、データがほとんど何も語っていないのに、私たちが誤って自信過剰になって、データが多くのことを語っていると思い込んでしまうことだ」とアンドリュースは言う。
数字をより便利にする
アンドリュース氏は、重要な程度まで、特定の研究問題に動機を見出している。彼の最近の論文（キタガワ氏との共著）とマクロスキー氏の「勝者の呪い」に関する論文は、結果を推定する新しい手法を紹介し、それを経済学者のラジ・チェッティ氏とナサニエル・ヘンドレン氏が始めた米国のさまざまな地域の社会的流動性に関する大規模な研究プロジェクトに適用している。アンドリュース氏の結論は、チェッティ氏とヘンドレン氏の研究結果は十分に立証されており、社会プログラムでこれらの結果を生産的に活用できることを示唆している。
「社会にとって重要なのは、我々がそれらの数字をどう扱うかだ」とアンドリュース氏は言う。「数字を下流の人々にとってより有用なものにするにはどうすればよいかを考えることができれば、それは重要なことだ」
アンドリュース氏が時間を費やしているのは、研究だけではありません。彼は長年にわたり教育に取り組んでおり、学部生と大学院生の両方と協力し、2014 年には博士課程の学生として、MIT の優れた研究と教育に対するロバート M. ソロー賞を受賞しました。
「MIT の学生は非常に賢いので、質問の組み立て方を指導してあげることは重要です」とアンドリュース氏は言います。「10 年後に正確な答えを覚えていないかもしれませんが、質問の組み立て方を覚えていれば、正しい答えにたどり着くことができます。」
MIT経済学部では、大学院生と生産的に働くことが重視されており、アンドリュース氏は現在、ミクシェバ氏が10年前に彼に自分の中核となる知的関心を追求するよう奨励していたときと同じ立場にいる。
「卒業生のメンタリングは非常に重要です」とアンドリュース氏は言います。「私の1時間の社会的影響を考えてみると、私が行う最も限界生産性の高いことはアドバイスに関することだと感じます。彼らは非常に有能な人々であり、少しの助言や方向転換が将来的に大きな利益をもたらす可能性があります。そして、彼らが行っていることが役に立ち、社会に利益をもたらすことを願っています。」
つまり、アンドリュースはあらゆる面で、私たちの知識の範囲についての知識を洗練させようとし続けているのです。アンドリュースは自身の研究を総括して、自身の研究の本質について独自の警句を述べています。
「私たちが物事をどの程度理解しているかを知りたいのです」とアンドリュースは言う。
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