分科会18「計量政治分析の新地平
――質的分析との対話を求めて」
討論
福元 健太郎 (学習院大学)
日本政治学会 研究会
2005年10月2日(於明治大学)
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企画委員による分科会の趣旨
• 報告:質的研究が有力とされる分野における
計量分析
– 量的分析の長所と弱点
– 質的分析と量的分析の対話
• 討論:3つの報告(間、若山、富崎各会員)に
共通する傾向・論点
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討論の構成
• 1. 質的分析から量的分析への貢献
– 1. 数量化の妥当性
– 2. 数量分析結果の質的解釈
• 2. 量的分析から質的分析への貢献
– 効率性と不偏性
– データ発生過程
• 3. 提案:対話から「両話」「共話」へ
• 4. 共通質問
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観念的世界
経験的世界
量
DGP データ発生
的
仮説
分
析演モ
推定、検定
解
繹デ
釈
的ル
説明
質 推化
的論
理論
分
帰納的推論
析
データ
数
量
化
事例
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1. 質的分析から量的分析への貢献
• 質的分析は量的分析よりも、対象(事例、デー
タ)に関する情報量(変数の数)が多い
• 1. 数量化の妥当性
– 指標が概念を適切に数量化しているか
• 2. 数量分析結果の質的解釈
• 「森ばかりを見て、木を見失う」「例外こそ重大」
(若山)?
– 特異な事例の研究が個々の事例(あるいはデー
タ)の理解に資する可能性は否定しないが、それ
が(「平均的な傾向を見る」)一般理論に結びつか
ない限り、少なくとも量的分析には貢献しない 5
1.1.1 数量化の妥当性
• 間
– 亀裂的流動性→左派/右派、穏健/急進
– 懲罰的流動性→与/野党、既/未与党(?)
– 県別社会的亀裂→ 国内主要少数派/その他
– 亀裂の深さ→ 国内主要少数派の県別人口比率
• 若山
– 党への忠誠心・貢献度→接戦度(代理指標)
• 党への忠誠心や貢献が高いと思われる議員ほど当選
が確実な安全区から立候補
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1.1.2 数量化の妥当性?:富崎の「国家」
• 規模
– あまり詳細には論じられていない
• 国家性強度
– 近代国家の量化を国家全般の量化とする
• 指標:正統的暴力の独占度、住民掌握度、住民忠誠度、領域性
– 非近代国家は近代国家らしさが足りないとしているだけで、
非近代国家の在り方を、結局は等閑視している
• 例:東南アジアの「まんだら」
• 「指標化を実際に行った実証分析は提示されない」
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1.2 数量分析の質的解釈
• 間
– 因子分析
– 流動性を亀裂に回帰
• 政党制が亀裂を代表している時期は負の係数
– 結論「見かけ上の不安定性は、政党制の代表性の欠
如ではなく、政府の統治能力の低さによる」
• 若山
– 「党内に留まった議員の不満の表明は,さらなる離党
者が出る可能性を感じさせることとなり,結果として
党執行部や選挙区労働党に譲歩を引き出す結果を
もたらした」
• 譲歩と不満表明の関係が実証的に示されない限り、ここま
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では解釈できないと思われる
2. 量的分析から質的分析への貢献
• 量的分析は質的分析よりも、対象(事例)の数
(Number)が多い
– 一般理論に対するより確かな(「効率的な」)裏付け
– ランダム・サンプリングがより容易→理論の偏向(バイア
ス)もより避けやすい
• データ発生過程(Data Generation Process)
– 現実のデータがどのような原理で出てくるか
• これがわかればシミュレーションができる
– 理論の再考を促す
• 単なる統計技術の問題ではなく、まさに政治現象がどのように起
きているかについての理解に再考を促す
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2.1.1 若山:英国右派労働党議員の不満
• 離党
– 社民党結成時
– 社民党結成後
• 造反
– 有無
– 強さ(5回以上か否か)
• こうした場合分けは、事例に対する深い知識が
あって初めて可能
• データ発生過程に注意を向けることで、右派労
働党議員の行動に対する理解を、さらに洗練で
きる
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2.1.2 若山:ロジットとインセンティヴ
• (入れ子)二項ロジット・モデルの問題点
– 仮に離党者も造反者も接戦度が高い場合も、前者の二項ロ
ジットで接戦度は有意にならないことがあるが、それはインセン
ティヴが異なることを意味しない
• 多項ロジット ・モデル(STATA: mlogit)
– 離党や造反が連動しない(独立)という疑わしい仮定に立つ
• 順序ロジット ・モデル(STATA: ologit)
– インセンティヴが質的に異なるのではなく、量的な違いであり、
右派的傾向(不満の度合い)が強い順に
離党第1陣 > 第2陣 > 造反5回以上 > 1~4回 > なし
という行動になると考える場合
• インセンティヴが異なる理論的(政治学的)根拠が示され
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ていないので、どのモデルが望ましいかを特定できない
2.1.3 若山:ハードル・イヴェント・カウント・モデル
• 造反5回以上か否かの分析の問題点
– 全く造反がない議員と、軽微な造反議員とを混ぜているので、
造反に踏み切った上で、軽微な造反に対して重度の造反をも
たらす要因をおそらくは過小評価
– 回数をわざわざ2値にして、豊かな情報を捨てている
• 標記モデルは次の2つを同時に分析(G.King, COUNT)
– 造反するか否か
– 造反するとして、何回造反するか(5回に限らず)
• イヴェント・カウント
– ポワソン分布:各法案ごとに造反するか否か判断
– 負二項分布:一旦造反すると、立て続けに造反(毒食わば皿
まで)
• もしくはゼロ・インフレート・モデル(STATA: zinb)
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2.2 間:流動性の確率分布
• 流動性は正規分布を取り得ない
– 0から100までの間しかとらない
– 例えば30→50をもたらす要因が、同じ20ポイントの増大とし
て90→110をもたらすことはあり得ず、90→95などとなる
– 同様に50→70の方が70→90よりも起きる確率が高い(そ
れだけ小さな効果で済む)
• 対数オッズの差の二乗
–
–
–
–
対数オッズには上限と下限がない
その差は、始値によって変わりやすさが違うことを表せる
大きさに着目しているので二乗する
これが例えばガンマ分布に従うと想定すれば、ガンマ回帰
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分析を用いればよい(STATA: glm, family(gamma))
3. 提案:対話から「両話」「共話」へ
• 1つの論文の中に、2つの方法を採用する
• 一人で両方の方法を実行する
– 今回の論文はそれを実践。しかしかなり困難。
• 共著の勧め
– 双方で方法を分担
– 機能的にも量的にも分業による効率化を図れる
– 米国政治学における生産性
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4. 共通質問
• 今回の量的分析を行う際に最も苦労した点
は何だったか?
– 特に質的分析をする場合と比べて
• それを乗り越えるためにどのような工夫をし
たか?
– その際に質的分析はどのような役割を果たした
か?
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