つっきーの戯れ言

Yahooオークションに出品しています。
 

送信者 Leica M8.2オークション出品

Leica ライカ M8.2 シルバーボディを出品いたします。
※センサーの保護のためレンズをつけていますが、実際の商品には含まれません。
※また皮ケースも含まれません。

2008年11月にドイツ・フランクフルト・ラーン (Rahn GmbH Foto & Fine Art ：ドイツにおけるライカ取扱最大手)という店で購入したものです。
年に何度か訪れていますが、在庫は豊富にあり対応もよくとてもよいお店です。

送信者 Leica M8.2オークション出品

上側から

送信者 Leica M8.2オークション出品

裏側

送信者 Leica M8.2オークション出品

左横

送信者 Leica M8.2オークション出品

右横

送信者 Leica M8.2オークション出品

正面

送信者 Leica M8.2オークション出品

裏蓋は透明のビニールで覆われていますが、本体との間に生じた小さな気泡(1mm, 2箇所)がありますが、傷ではありません。写真をクリックして拡大してよくご覧ください。

送信者 Leica M8.2オークション出品

箱のさらに外側にあるライカオリジナルの箱です。

送信者 Leica M8.2オークション出品

発送するときはこの箱に入れて緩衝材で完全梱包して発送致します。

送信者 Leica M8.2オークション出品

箱です。

送信者 Leica M8.2オークション出品

オリジナルの袋、付属品等すべて揃っています。

送信者 Leica M8.2オークション出品

M8を以前所有していたため、このM8.2の説明書はほとんど手付かずのままです。

以上のように本体、元箱、付属品一式の出品となります。

●型式：デジタルレンジファインダーカメラ
●レンズマウント：6ビットコード付きレンズ検知センサー付きライカMバヨネットマウント
●対応レンズ：1954年以降製造のライカM型レンズ
●イメージセンサー：18mm ×27mm 1030万画素
●背面パネル：23万画素、2.5型液晶モニター(カラーTFT LCD)
●シャッタースピード：1/4000〜32秒
●感度域：ISO 160 / 320 / 640 /1250 / 2500
●対応メディア：32GBまでのSDまたはSDHCカード
●寸法/重量：139×37×80mm／約545g

詳しくは、メーカーウェブサイトをご参照下さい。

授業で出したレポートで移民について調べました。せっかくなのでブログにしておきます。


テキスト(大森 2008)によれば、移民受入は労働市場の均衡において、労働供給曲線をシフトさせ受入国の労働者の賃金と雇用に影響を与えるという。移民労働者がホスト国労働者と完全代替である場合、以下のようにホスト国労働者の賃金が下がり、労働者余剰を減少させることになる。移民の受入によって、労働供給曲線はL⁰_SからL¹_Sへと右に移動する。このとき、受入前の初期の雇用E⁰は受入によって全体としてはE¹に増加するものの、賃金はw⁰からw¹へと減少する。従ってホスト国労働者の雇用は賃金の低下に伴いE⁰からE^Nへと減少する。



一方で移民労働者とホスト国労働者が補完的である場合、以下のように双方の賃金は上がり両方の労働者余剰は増加する。両者は異質の労働サービスを提供するため競合せず、移民労働者の雇用により、ホスト国労働者の労働需要曲線がL⁰_DからL¹_Dへ右へ移動し、ホスト国労働者の賃金はw⁰からw¹へと増加し、雇用もE⁰からE¹へと増加する。


このような移民受け入れに伴うホスト国の経済への影響については、歴史的に移民の国である米国においてこれまで幅広く議論が展開されてきた。

 (Borjas, G., J 1994)によると以下のような3つの議論があるという。

1. 移住先における移民の経済パフォーマンスはどうなのか。
2. ホスト国民の労働市場にどのような影響を及ぼすのか。
3. どのような移民受入政策がホスト国に便益をもたらすのか

移民受入は受け入れる人材によってメリットもあるし、またデメリットもある。高スキル人材の移民はホスト国に相対的に早くなじみホスト国の経済発展に寄与するが、lowskilledな人材の移民はホスト国の国民と軋轢を起こし、受入に伴う社会的コストを増大させると言われている。また移民はホスト国の国民の雇用を奪っているという反発や批判に常にさらされている。

ここでは、ホスト国民の労働市場にどのような影響を及ぼすのかについて焦点を当てる。(Okkerse, L. 2008)によれば、労働市場に及ぼす移民の影響は以下のような方法をとることで評価できるという。

 1. Simulation-Based Analyses
1)Factor Proportions Approach
2)Computable General Equilibrium Analyses
 2. Econometric Analyses
1)Area Analysis
2)Production Theory Approach
3)Aggregate Time-Series Analysis
4)Natural Experiments

大きく分けてシミュレーションと計量経済学的アプローチに分けられるが、やはり計量経済学的アプローチがもっともよく研究されている。基本的な分析のコンセプトは賃金、また移民数が多い地域の失業率と移民数や変化率との相関を分析するものである。さらに数多くの研究がなされている計量経済学的アプローチの中でもArea Analysisの範疇に入る研究がもっとも多い。この分野のパイオニアと呼べる研究が(Grossman, J. B. 1982)であるが、(Okkerse, L. 2008)には1991年から37の研究が挙げられている。

Area Analysisのアプローチは、移民数が多い地域の賃金とそうでない地域の賃金を比較すると低賃金なのか、または高失業率なのかということについて地域ごとに分析を行うものである。仮に移民が多い地域の賃金が低く、または失業率が高いのであれば、移民受入はホスト国にネガティブな影響を与えているのではないかという結論を導くことができる。

Area Analysisアプローチでは、地域ごとに集計されたクロスセクションデータ、もしくは個票データを用いて以下のような推定を行う。

Yは平均賃金、労働参加率もしくは失業率である。X_iは人口や人口密度、平均教育年数、平均年齢、女性労働者の割合などの地域ごとの特性をコントロールするための変数のベクトルである。Z_iは個票データを用いるときの個人の属性をコントロールする変数である。そして、P_iは働いている移民数である。

しかしこのような推定方法では地域特性X_iの中に投入されていない重要な説明変数が抜け落ちている (omitted variables problem) 可能性があり、その場合推定値に下方バイアスがかかる。また内生性の問題として、移民が移住先を選ぶ際に経済状況の良い地域を選ぶかもしれないし、逆に仕事の機会を求めて経済状況は悪いけれども、lowskilledな仕事でも生活できる地域を選ぶかもしれない。このように内生性の場合のバイアスは両方の方向にかかる可能性がありその判断が難しい。このような問題を解決するために、地域ダミーを説明変数と回帰させてできた残差を用いて、地域特性をさらい取ってしまうというtwo-stepアプローチを取ることができる。さらに2時点のデータが得られる場合、一階の階差をとる方法によっても内生性の問題は回避できる。ただし、一階の階差は時間によって抜け落ちている変数が変化しないという仮定が必要である。

また移民の数P_iと相関するが賃金や失業率と相関しない変数を操作変数として用いて推定する方法もあるものの、操作変数を見つけるのが非常に難しい。(Altonji, J. G. and D. E. Card 1991)の推定では、一階差を取るとともに、移民が流入する前の各都市に存在する移民の数を操作変数として推定を行った。その結果、lowskilledなホスト国の労働者に対して週あたり賃金をおおよそ-1.2%低下させる効果があるという分析結果を得た。操作変数を行わない通常のOLS推定結果では-0.3%の低下にとどまっており、バイアスが修正されているといえる。

また自然実験 (natural experiment) によって内生性の問題を解決する方法もある。(Card, D. E. 1990)はキューバからの難民が1980年にマイアミにボートで多数漂着した出来事を自然実験として、その前後のマイアミの失業率と賃金について観察を行った結果、7%ものlowskilledな労働力人口が増加したにも関わらず、マイアミの失業率も賃金にも影響は与えなかったとしている。

以上のようにArea Analysisアプローチでは内生性の問題が存在しているが、さらに別の問題もある。(Borjas, G. J. 1999)によれば、それは地域への移民の流入に伴って、原住民が他の地域に資本や自分たち自身を移動させてしまうというホスト国の資本や労働移動の問題である。つまり移民流入に伴って発生したネガティブな影響が国全体には影響しているが、地域で見た場合人口減によって労働市場は供給過多にならず均衡が保たれるという可能性である。こうした変化を観察しコントロールするのは非常に難しく、たとえ移民流入により何の変化も観察されなかったとしても、本当に変化していないのかどうかはわからない。つまりホスト国の労働市場に与える結果を分析しても、それはポジティブにもネガティブにも出てくるため、分析から得られる知見の取り扱いが非常に難しくなる。

地域に移民が流入してきた結果、原住民が他の地域に移動するのであれば、観察単位を簡単に移動できる地域単位から、簡単には変えられないと思われる産業毎や職業毎、教育年数毎のグループなど個人属性などに観察単位を変えて分析する試みも最近になって行われるようになった。

論文	データ	分析単位	手法	従属変数	結果
(Filer, R. 1992)	センサスデータ(1980), 住居(1975, 1980)	郡(1,140)をSMSA(272)へと変換。移民が多いSMSA(100)と人口が多いSMSA(100)にサンプルを限定 24歳以上の男性のみ	OLS, 3SLS	Native Migration and Immigration Rates	移民が多い地域にはホスト国の国民の流入は少ない(-3.34%減少)
(Borjas, G. J. 2003)	1960, 1970, 1980, 1990 年のPublic Use Microdata Samples (PUMS) と1999, 2000,, 2001 Annual Demographic Supplement of the Current Population Surveys (CPS).	教育年数から高校中退、高校卒業、大学進学、大学卒業別のグループ 学校卒業後年数から職業経験を推測した職業系県別グループ	Fixed Effect Model	年間、週別の平均賃金 と週あたりの労働時間	週あたり賃金と労働時間には−0.5%の影響年間の平均賃金には−0.9%の影響
(Borjas, G., J., R. Freeman, B. and L. Katz, F. 1996)	1980年と1990年のセンサスデータ ホスト国の労働者は1/100でのランダムサンプル 移民の労働者は5/100でのランダムサンプル	男女別、地域別、教育年数別によるグループ	一階差	男女別の週あたり賃金	分析単位によって係数の符号も入れ替わるなど不安定な結果
(Card, D. E. 2001)	1990年センサスデータ	職業別	操作変数方	時給と就業しているかどうかのダミー変数	就業率へは−0.3から−1の影響、 賃金は−1%の減少
(Card, D. E. 2005)	1990年センサスデータ	職業別	操作変数方	Lowskillグループに限定して、時給と就業しているかどうかのダミー変数	時給には影響がなく、就業率には非常に小さなネガティブな影響
De New and Zimmermann (1994a)	西ドイツ経済社会調査1984-1989	産業別	変量効果モデル、操作変数方	ブルーカラー移民男性労働者の時給と全国の時給	ドイツ全体に対して-6.4%の賃金減少効果。移民へはさらにネガティブな効果。
De New and Zimmermann (1994b)	西ドイツ経済社会調査1984-1989	産業別	変量効果モデル、操作変数方	ホスト国のブルーカラーとホワイトカラーの時給	ブルーカラーへは-5.9%、ホワイトカラーへは+3.5%。全体的には-3.3%の影響。

以上の表はいくつかの先行研究を分析対象のデータ、分析の単位、手法、従属変数、そして分析結果をまとめたものである。ネガティブな影響がある結果、影響がない結果、そしてわずかではあるがポジティブな影響がある結果がある。(Borjas, G., J., R. Freeman, B. and L. Katz, F. 1996)の符号が変化する研究も含め、移民の流入は高スキル人材の賃金や就業率にはポジティブな影響を与えている。ただし、労働者全体という枠組みで分析するとネガティブな影響を与えるという研究が多い。

以上のように先行研究によると、ホスト国民の労働市場にどのような影響を与えるのかという問いに対する答えはまだ定まっていない。


ALTONJI, J. G., and D. E. CARD (1991): "The Effects of Immigration on the Labor Market Outcomes of Less-Skilled Natives.," Chicago: University of Chicago Press, 201-34.
BORJAS, G., J (1994): "The Economics of Immigration," Journal of Economic Literature, 32, 1667-1717.
BORJAS, G., J., R. FREEMAN, B., and L. KATZ, F. (1996): "Searching for the Effect of Immigration on the Labor Market," American Economic Review, 86, 14.
BORJAS, G. J. (1999): "The Economic Analysis of Immigration.," Amsteldam: Elsevier Science.
— (2003): "The Labor Demand Curve Is Downward Sloping: Reexamining the Impact of Immigration on the Labor Market," The Quarterly Journal of Economics, 118, 1335-1374.
CARD, D. E. (1990): "The Impact of the Mariel Boatlift on the Miami Labor Market," Industrial & Labor Relations Review, 43, 13.
— (2001): "Immigrant Inflows, Native Outflows, and the Local Labor Market Impacts of Higher Immigration," Journal of Labor Economics, 19, 22-64.
— (2005): "Is the New Immigration Really So Bad?," Economic Journal, 115, 300-323.
De New, J. Zimmermann, K. (1994a): "Blue collar labor vulnerability: wage impacts of migration." In G. Steinmann R.E. Ulrich (eds), The Economic Consequences of Immigration to Germany, Heidelberg : Physica., 81–99.
--. (1994b): "Native wage impacts of foreign labor: a random effects panel analysis.", Journal of Population Economics, 7: 177–192.
FILER, R. (1992): "The Effect of Immigrant Arrivals on Migratory Patterns of Native Workers," in: National Bureau of Economic Research, Inc, 245-270.
GROSSMAN, J. B. (1982): "The Substitutability of Natives and Immigrants in Production," The Review of Economics and Statistics, 64, 596-603.
OKKERSE, L. (2008): "How to Measure Labour Market Effects of Immigration: A Review," Journal of Economic Surveys, 22, 1-30.
大森, 義. (2008): 労働経済学. 東京: 日本評論社.

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検察は「暴走」したのか - 池田信夫 blog

堀田力氏がいう「隠したくなるような類の政治資金を授受するのはやめてくれ、というのが政治資金規正法の趣旨だ。」というのは、本当なのでしょうか。さらにいうと、政治家は収賄での立件が難しいから、政治資金規正法の形式犯で捕まえて処罰するというのは、あまりにも法治国家の域から逸脱しすぎているように思えます。


実際にこの法律が議員立法として決議されたときに政策秘書として現場にいたフリージャーナリストの松田光世氏が述べているように、政治資金規制法には議員のポケットマネーや銀行からの借り入れなどの資金繰りに関する記述は行わないという共通認識が与野党議員にはあるようです。また同規制法の12条の文言や、政治活動の自由を確保するために「資金繰りは公開の対象外とする」というころが与野党合意で決まっているようです。さらに収支報告書には年末時点の借入金残高を書くというのが、政治資金性法上の記載義務であることからも資金繰りについて書かないことが理解できます。

この法律は議員立法であり政治家自らが政治活動の自由を確保しつつ政治資金の透明性を国民に説明するためのものです。

政治家自身が自分たちを律するのは、現実的に不可能で収支報告書の形式や会計帳簿の監査もより厳格なものが必要とされていると思います。現状はひどいザル法だと思います。

とはいえ、現段階では松田光世氏が述べたことが法の趣旨であるならば、検察は政治資金規正法についての捜査を行うべきではなく、建設会社と小沢幹事長の収賄に絞って堂々と裁判で戦えば良かったと思います。収賄の立件は難しいから、替わりに形式犯でしかない政治資金規正法を使って何とか悪いヤツをやっつけるんだっていうのは、法治国家ではないのではないでしょうか。

収賄での立件が難しくても、その難しさや法律のザルさを裁判で争って国民に示し、その結果国民からの声で政治家が動き法律が改正されていくのが必要なんじゃないんでしょうか。

新聞各紙の世論調査によるといよいよ検察に対して不信感があるようですが、ここまで大騒ぎするのであるから、あらゆる困難があったとしても、収賄に関して確実な物証があったのではないかと思っていました。(もとより職務権限と関係しないため立件は可能でしょうけど)しかし、結局物証はなく立件できなかった結果にかなりがっかりです。

検察が悪いものをやっつけるときは、本命を攻めないで、まずは何とかできそうな形式的な犯罪から身柄を確保して、関係者を絞り上げて脅してなだめて何とか罪を自白させるなんていうことしかしないのはなぜでしょう。

しかも池田さんのおっしゃるように裁判での有罪判決にこだわるあまり、裁判で堂々と争わないというのにもがっかりです。マスコミを通じて世論とコンタクトするのではなく、彼らの本分である裁判を通じて世論形成をするのが筋ではないでしょうか。裁判という枠組みでしっかりやることが重要で、そのために物証をきちんと集めてやるのが何よりも重要ではないかと思います。形式犯で捕まえて締め上げて自白させるというのは、ちょっとあまりにも筋が違うように思えます。

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送信者 ブログ用

10/2/6 喫茶店で夫婦近影(笑)

今日、労働経済学の授業でPropensity Score Matchingを習いました。日本語でなんて言う訳があるのかわからないのですが、google先生に聞いても出てこないので、訳がないのでしょう。先生はGreeneの訳本に書いてあるかもしれないとおっしゃっていました。Greeneって翻訳がでてるんだ…。

この手法がどういう風に使えるかというと、実行した政策の効果がどの程度あるのかについて分析できます。授業の例では
Meyer, Viscusi, and Durbin (1995) data on the length of time workers received workers' compensation after an injury
を使って説明されてました。

これは病欠記録のデータで「けがをした時の有給休暇の上限の増加は欠勤日数を増やすか？」という問題を分析します。

これをまずはDifference in Defferences (差の差推定法) を使って分析します。
(授業の例を使って説明してますが、理解しているようなしていないような…。)

	Before	After
Control	賃金低・変化無	賃金低・変化有
Treatment	賃金高・変化無	賃金高・変化有

これは怪我の治療のための有給休暇の上限が増加するという政策変更(イベント)が、賃金が高いグループ(Treatmentグループ)と賃金が低いグループ(賃金が低いグループ)にどのような影響を与えるのかについて分析します。

推定式は
ln(durat) = a + b1afchnge + b2highearn + b3afchnge*highearn + ε
ただし、ε〜iid(0,σ^2)
duratは病欠期間
afchngeは1の時、変化したというダミー変数です。
highearnは1の時、賃金が高いというダミー変数です。
afchnge*highearnは上記に項の交差項です。

仮定として
(1) 労働者は観察不可能な労働に対する選好θiを持つが、賃金が高いグループと低いグループでそれは同質、かつ時間によって変化しない。
(2) 労働者は観察不可能な出来事φtに直面するが、それが労働供給に与える影響は賃金が高いグループと低いグループのどちらに対しても同じである。

推定結果

	ldurat
afchnge	0.0236
	(0.60)
highearn	0.215***
	(4.96)
afhigh	0.188**
	(3.00)
_cons	1.199**
	(44.24)
N	7150

怪我の治療のための有給休暇の増加は、賃金が高いグループに対して、およそ0.215日有給日数を押し上げる効果があるという結果になりました。先生がおっしゃっていたのは、一般的に言って賃金が高いグループは労働意欲が高いのに(病欠日数にはマイナスの影響を与えると考えられるバイアスがある)、それでもなお病欠日数を増やす効果があるという結論は、この政策変更(イベント)の効果はかなりあるという結論が導き出せるということです。

次に同じ分析をPropensity Score Matchingを使って分析してみます。
まずはTreatmentグループであるかどうかをlogit(probitでも良い)にて推定して、その予測値を計算します。
推定式は
P(highearn=1,0) = a + b1afchnge + b2afchnge*highearn + ε
ただし、ε〜iid(0,σ^2)

次に予測値を用いてTreatmentグループとControlグループで似た属性同士をマッチングさせると、Average Treatment Effects on the Treated: ATTが出てきます。その値は0.215で先ほどのDiD推定で出てきた値と同じになりました！


推定はStata11 ICで行いました。以下そのdoファイルです。

//データの読み込み
use "http://fmwww.bc.edu/ec-p/data/wooldridge2k/INJURY.DTA",clear

//表の表示
tab afchnge highearn, su(ldurat)

//DiD推定
reg ldurat afchnge highearn afhigh

//Propensity Scoreの計算
pscore highearn afchnge, pscore(mypscore) logit

//ATTをKernel matching methodで計算
attk ldurat highearn afchnge afhigh