ノーベル経済学賞を受賞したカードによる 最低賃金の研究をどこよりもわかりやすく解説!
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◾️原因と結果の因果関係の有無=結果時間差分(原因の変化ありのケース)-結果の時間差差分(原因の変化なしケース)
ただし、原因の変化ありなし以外には、結果に影響する要因がない事が前提
◾️常識的には、他の要因が同じであれば(【原因】最低賃金の差→【結果】比較優位の差)だと思われるが、
多分、比較優位の差が発生するには、最低賃金の差には、ある程度の大きさが必要、という事になるのだろう。
※ 10月から最低賃金が3%ほど引き上げられたが、公的な介護報酬は引き上げられていないので、
これまでも人材確保に苦労している介護サービスはますます人件費増となり、ジワジワ首を絞めつけられそう。
注目のコメント
『選挙が近づくと、短期的に得票に結びつくような政策ばかりが議論され、これまで公約とされてきたことが覆ったり、突如として何の根拠もない政策が強引に推し進められたりして、結果として納税者である国民の利益が著しく損なわれているのをたびたび目にします。』
著者のこの言葉に一番共感した。>では、どうしたら広告の効果を図れるだろうか。そこで登場するのが、今回紹介したカードとクルーガーの研究で用いられた「差の差分析」だ。差の差分析を行うには、介入群(ここでは、「広告」という介入を受けたグループ)と対照群(ここでは、「広告」という介入を受けていないグループ。比較のために用いられる)のそれぞれにおいて、介入前と介入後の2つのタイミングのデータを入手しなければならない。その名が示すとおり、2つの「差」が必要だ。
それは普通に分かるけど、でもそのデータの入手は不可能では???
パラレルワールドの世界になるよね。
例えば、どんなに似たような企業Aと企業Bがあったとして、片方は最低賃金を上げてもう片方は賃金を据え置いた場合というデータを用意できたとしても、賃金の影響による雇用の増減とは限らないよね。
雇用が流出した方では社内でパワハラがあったかもしれないし、雇用が増加した方では魅力的なサービスを開始したのかもしれないし。
同じ企業が、最低賃金の上昇の影響を受けた場合と受けなかった場合のデータなんて、用意できないよね?