Commentary
中国研究のカギは家計・企業の個別データにあり
「中国学へのミクロデータ活用法」の連載開始にあたって
中国関連の各種データ情報を整理しているサイトもあります。カリフォルニア大学サンディエゴ校のChina Data Labには合計103件の公式統計やミクロデータが掲載されています(https://chinadatalab.ucsd.edu/resources/)。またノースウェスタン大学ケロッグ経営大学院のChina Data Access Projectは94件のマイクロデータをリスト化しています(https://www.kellogg.northwestern.edu/research/global-poverty-research-lab/research/projects/china-data-access.aspx)。日本語では唐(2021)の巻末付録に8件のミクロデータが紹介されています。
これらのリストや記載も大変有用です。しかし当該データを使った研究の最近の具体例や、その分析の際の悩みまで知ることはできません。実際にそのデータを使っている研究者に会って話を聞く……というのが一番でしょうが、なかなかそうもいきません。
中国学.comにそうした情報があれば、きっと有用でしょう。
社会調査・企業関係・オルタナティブの3つのミクロデータ
本連載では、①社会調査データ、②企業関係データ、③オルタナティブデータという3つのカテゴリーに分けて、ミクロデータを取り上げていきます。
社会調査データについては、Chinese Household Income Project (CHIP)、Chinese General Social Survey (CGSS)などを取り上げます。いずれも豊富なサンプルサイズと変数を有するもので、中国経済について、おそらく最も多くの学術論文を生み出しているカテゴリーといっても過言ではないでしょう。とくに個人や家計の行動を分析するうえでは社会調査データは最有力のデータであり、所得格差に関する基礎的指標はこうしたミクロデータが利用されます。また現代中国を考えるうえで避けて通れない戸籍制度やそれに基づく社会保障の差や、個人の属性や経験が所得に与える影響を明らかにする目的で、この種のデータは重要な資料となっています。
企業関係データでは、規模以上鉱工業個票データや中国株式市場創業板データなどを取り上げます。企業データには豊富な財務情報が含まれており、さらに中国経済を理解するうえで欠かせない所有制の変数も含まれています。企業レベルの生産性の推計や、所有制ごとの比較、そして新規参入企業と退出企業の整理は、中国経済のダイナミズムを詳細に理解するうえで欠かせません。中国経済の活力を理解する目的で、企業データは不可欠なデータの1つといえるでしょう。
オルタナティブデータとしては、地方政府が発行する債権をはじめとする取引レベルデータや、新聞情報を取り上げます。近年の経済学の実証分析では、従来型のデータに加えて、さらに多頻度で定型化されていないデータを使った分析も増えています。このカテゴリーは多種多様で、その所在もそれぞれです。ウェブ上の情報を収集することもあれば、一種のデータベースを利用することもありますし、また人工衛星が撮影した夜光データを利用することもあります。こうした情報をデータとして扱うことで、公式統計や既存のミクロデータでは難しかったような論点について、新鮮な分析が可能になるかもしれません。
もちろん、これらのデータを公式統計と結合させることもできます。実際、多くの研究は公式統計を含む複数のデータを組み合わせることによって研究の独自性を獲得しています。また、経済学や関連する社会科学の理論はその分析の際の土台となります。そしてこれらに中国に関する歴史的・制度的理解と現場感覚をうまくマッチングさせたとき、エキサイティングな研究が導き出されるでしょう。その過程で、質的な調査が重要な役割を果たすことも期待されます。 本連載が中国経済に興味を持つ方々にとって有益な情報となれば幸いです。
図1に関する注：
Web of Scienceを用いて、2000年1月1日から2022年12月31日までの、中国に関する社会科学分野の論文を抽出し、その論文カテゴリーに経済学(Economics)が含まれる4万219本を抽出した。そして下記のミクロデータ、因果推論に関するキーワードを含む論文をカウントした。因果推論のキーワードの選定の際にはCurrie, Kleven, and Zwiers (2020)を参考にした。キーワードのうちデータ頭文字であるCHIPとCHARLSは、別の語彙に該当する可能性があるため採用しなかった。なお、本分析データは、中国学イニシアティブの機械学習部会にて整理したものである。
ミクロデータ: CFPS, China Family Panel Studies, CGSS, Chinese General Social Survey, Chinese Household Income Project, CHFS, China Household Finance Survey, China Health and Retirement Longitudinal Study, micro data, micro-data, firm-level, firm level, household-level, household level, individual-level, individual level.
因果推論：causality, causal inference, treatment effect, difference-in-difference, difference in difference, event study, event studies, propensity score, propensity-score, synthetic control, Randomized Controlled Trial, Randomized Control Trial, RCT.
参考文献
加藤弘之(1997)『中国の経済発展と市場化――改革・開放時代の検証』名古屋大学出版会。
厳善平(2021)『ミクロデータからみる現代中国の社会と経済』勁草書房。
嶋倉民生・中兼和津次編(1980)『人民公社制度の研究』アジア経済研究所。
徐涛(2014)『中国の資本主義をどうみるのか―― 国有・私有・外資企業の実証分析』日本経済評論社。
唐成(2021)『家計・企業の金融行動から見た中国経済「高貯蓄率」と「過剰債務」のメカニズムの解明』有斐閣。
中兼和津次(1998)『中国経済発展論』有斐閣。
Currie, J., Kleven, H., & Zwiers, E. (2020). Technology and big data are changing economics: Mining text to track methods. In AEA Papers and Proceedings, Vol. 110, pp. 42-48.
Ma, X. (2018). Economic transition and labor market reform in China. Springer.
