政策の前後の変化から、景気全体の変化をどう差し引く？

二つの集団の変化を差し引く

支援を導入した地域で就職率が上がっても、その間に全国の景気が回復したかもしれません。導入地域の前後を比べるだけでは、その変化のどこまでが支援によるかを分けられません。差の差では、導入しなかった比較地域も同じ期間に調べます。

まず導入地域の前後の差を計算し、次に比較地域の前後の差を計算して、最初の差から二つ目を引きます。二地域を導入後だけ比べる方法とも違います。もともと就職率の水準が違っていても、両地域の変化を比べることで、時間とともに変わらない違いを扱えます。

比較する就職率は、対象者、就職の定義、追跡期間などをそろえます。片方だけ集計対象を変えたなら、その差も計算に入ってしまいます。地域名と前後の数字が四つあれば何でも政策効果になるのではなく、同じ問いに答える数字を並べることが必要です。

政策がなかった場合の動きに仮定がある

中心の仮定は、支援がなかった場合に、導入地域の結果も比較地域と同じ変化をしたというものです。平行トレンドの仮定と呼ばれます。ここで就職率をポイント差で比べるなら、同じ水準や同じ相対増加率を要求することとは違います。

導入前の複数時点で、両地域の動きが似ていたかを調べることは、仮定を検討する材料になります。しかし導入地域で「支援がなかった場合」の導入後の結果は観察できません。以前の動きが似ていたという事実だけで、仮定が完全に証明されたとは言えません。

仮定が妥当なら、比較地域の前後変化を導入地域の出発点に加え、支援なしでどこまで変わったかを補います。観測した導入後の結果と、この補った結果との差が推定になります。数字の差し引きと、比較地域が反実仮想を表せる理由を一緒に読む必要があります。

同時に変わった別の条件を調べる

政策の開始と同時に、導入地域だけで大きな企業が採用を増やした場合、両地域の変化の差にはその影響も混ざり得ます。差の差は、導入後に一方へ偏って作用する全ての要因を自動的に除く方法ではありません。

比較地域も支援の影響を受けているなら、何を「支援がない比較」としているかを見直します。調べたい政策以外の変化、対象の入れ替わり、周辺への影響など、二地域の変化を異ならせる条件を具体的に確認します。導入前の似た動きだけでこれらは消えません。

報告を読むときは、比較地域を選んだ理由、導入前の傾向、同時の他施策や出来事、比較する結果と期間を見ます。「差の差で10ポイント」という推定に、どの条件が対応するかを添えます。条件を満たす推定と、単に四つの数字から計算した差を区別することが大切です。

二地域の就職率の変化を比べる

架空の導入地域で就職率が40％から55％、比較地域では50％から55％へ変わったとします。前後差はそれぞれ15ポイントと5ポイントで、差の差は15−5＝10ポイントです。導入後は両地域とも55％ですが、変化の差はゼロではありません。

政策がなければ導入地域も5ポイント上がったと仮定するなら、支援なしの結果を40＋5＝45％と補います。観測した55％との差が10ポイントです。導入地域だけに別の好影響があった場合、この差を全部支援へ帰属させることはできません。

持ち帰る見方

• 対象群の変化から比較群の変化を引く。
• 政策なしなら同じ動きをしたという仮定の根拠を読む。
• 同時の別施策や出来事が一方だけに作用していないか確かめる。

次に広がる疑問

• 観察できない反実仮想と比較
• 同じ人を追っても前後差だけでは足りない理由
• 資格の境目を使った別の比較方法

出典

• Impact Evaluation in Practice, Second Edition（Gertlerほか／世界銀行・米州開発銀行）https://documents1.worldbank.org/curated/en/698441474029568469/pdf/108434-PUB-Box394822B-PUBLIC-PUBDATE-9-16-2016.pdf

  確認日：2026-10-04