HIVワクチンの有効性

BBCのサイトにHIVワクチンについての記事が出ていました。記事によるとタイで行われた18歳から30歳の16000人の異性愛者を対象としたランダム化比較試験（RCT）で、混合ワクチンの接種で感染リスクが31％低下するとの結果が得られたそうです。対照群の8000人（偽薬を処方された人）のうち74人が3年後の追跡調査で感染が確認され、一方、治験群では、8000人（ワクチンを処方された人）のうち51人が感染していたそうです。「感染リスクの31％の低下」とは何を意味するのか、語句を読んだだけでは分らなかったのですが、文中の数字を拾って確認できました。「感染リスクX％の低下」とは X=(対照群の感染者数-治験群の感染者数)/対照群の感染者数*100、と定義されるようです。（因に31％=(74-51)/74です。）つまり、「ワクチンを接種しなかった感染者に対して、接種していたら感染しなかっただろうと予測される感染者の割合」と解釈できそうです。

これほど大規模なRCTでのHIVワクチンの有効性の検証は初めてだったようで、しかも「統計的に有意な効果」が得られていますから、この研究成果は色々なメディアに取り上げられているようです。ただし、なぜ感染リスクが低下したのかという肝心のメカニズムが分っていないようなので、評価は微妙です。

また専門家の間では、統計的な処理に疑問の声が上がっているようです。何せ、対照群と治験群の感染者の数が、それぞれ8000人中の74人と51人ですから、微妙ですよね。簡単な計算で確かめられますが、確かに、このデータをもとに対照群と治験群の平均の差の検定（t検定）をやってみると、p値が0.039ですので、有意水準5％で「グループ間で平均が等しい」という帰無仮説を棄却します。でも、もし仮に治験群の感染者数が2人増えて53人になったら、p値は0.061になり、「統計的に有意ではない」結果になってしまいます。同様に、感染者が対照群で2人減っても同様な結果（p値=0.057）が得られます。感染者の1人、2人の違いで結果の統計的な有意性が変わってしまうので、希事象（rare event）を扱っている統計学者はデータの処理に特に慎重でなければなりません。この研究でも、治験群の被験者から計画通りのワクチンを接種を一度でもミスした者を除くと、グループ間の感染率平均の差が統計的に有意で無くなってしまうそうです。

これを書いていたら、色々と興味が湧いて来てしまいました。元論文を読んでみた方が良いですね。読んだら報告します。

感想：おいしいコーヒーの経済論

辻村英之氏のおいしいコーヒーの経済論を読みました。著者はタンザニアの農村で長く調査されている研究者で、調査地の主要換金作物であるコーヒーの生産・流通プロセスを通じて垣間見えるアフリカ農村の農業・貧困問題を扱った一般向け書物を何冊か書かれています。この本でもタンザニアでの経験・観察を出発点とし、コーヒーの価格変動に対してあまりにも脆弱な小規模農家、農村の現状を紹介し、コーヒー生産・流通・消費のプロセスを詳しく見ることで浮かび上がるコーヒーの価格形成の不公正さを訴え、最後に、不公正是正のためにその取り組みが始まったフェアトレードの意義とその可能性を紹介しています。

私もアフリカの農村の研究に携わっているのですが、甚だ無知なので非常に勉強になりました。ただ、著者の意見と異なる点も幾つかありました。一つだけ上げるとすると、フェアトレードに対するアフリカの農業・貧困問題を解決する手段としての期待感の違いですね。著者は多いに期待しているようですが、私は慎重派です。勿論、今後成功事例が増え効果が実証されれば、慎重派を撤回しますが、今のところ目立った成功は出ていないし（知らないだけかもしれませんが）、問題点も多いのではないでしょうか。

まず、問題として考えられるのはフェアトレードが価格のゆがみ（Price Distortion）を生んでしまうことです。Tim Harfordなんかはフェアトレードに露骨に反対しています。コーヒー価格の下落はそもそも世界的な供給超過で起きたんだから、もうこれ以上コーヒーはいらない。フェアトレードで市場価格にプレミアムを上乗せしたら、更に供給が増えてしまう。すると市場価格が下落して、フェアトレードに参加できない多くの零細農家が被害を被るのではないか、と言っています。また、零細農家支援の目的で行われるフェアトレードですが、その支援としての効率性も低いようです。Economist(12/07/2006)の記事によると市場価格に上乗せされるフェアトレードプレミアムのうち生産者に渡るのは僅か10％だそうです。

経済学者の中ではフェアトレードに賛成なのは少数派なのではないでしょうか。勿論少数派の意見が間違っているということではありません。ただ、フェアトレードの現状を良く知る著者にはこの辺にも言及して頂きたかったです。

An Interim Report on Field Experiment in Uganda

８−９月にかけてウガンダで行っていたメイズの販売実験のデータを前回カンパラへ行った時に受け取っていたのですが、データのクリーニングに予想以上に時間がかかり中々分析に着手できませんでした。先日やっと簡単なグラフを作成しました。ハイブリッド種の需要曲線です。縦軸が価格（正確に言うと価格指数：市場価格＝100になってます）、横軸が一戸当りの平均購買量（需要量）（キログラム）になってます。対象家計を３タイプに分けて、それぞれの需要曲線を描いてみました。家計のタイプは、２−３月に行った無償配布実験での処遇に対応していて、1)種と肥料の無料配布を受けた家計（Treatment）、2)受けなかったけど受けた家計と同じむらに住んでいる家計（Neighbor）、3)配布を受けていない村にすんでいる家計 (Control)となっています。上のパネルは後払い（credit）オプションがない場合、下のパネルは後払いオプションが利用可能な場合の需要曲線になっています。





いかがでしょう。予想通りの結果になってます。当たり前過ぎ？でも我々の少量のハイブリッド種の無償配布というsmall push がウガンダ農民のハイブリッド種に対する需要を創出してるってのを証明できてるでしょ。近隣への波及効果も結構あるようですね。後払いオプションの効果も大きいですね。

少し残念なのは、販売実験での価格設定が市場価格から２割引価格という範囲でしか変化をつけられなかった点です。値引きし過ぎると頭の回転の良い農民が大量に買って、近所の農民や卸売り店に再販売してしまうというケースが考えられたので、値引きする場合でも価格は卸売価格と市場価格との間に設定しなければならない、というのは仕方なかったんですけどね。でもその価格帯だと需要量がそんなに変化していないでしょ。もう少し下の価格帯での需要量も見たかったですね。それでもあまり需要量が増えないようだと購入量は価格以外の要因で決まっているということが分って、政府が補助金出して肥料と種子を低価格で提供する政策が意味があるのかないのか、踏み込んで議論できたように思います。

それでも今のところ結果は上々。まだまだ分析途中ですが、今回は素材が絶品（と信じている）なので巧く料理したら面白い論文に仕上がりそう。良いジャーナル狙っちゃいます。欲を言えば農業インプット関連の民間業者とか援助機関とかも巻き込んで、もっとでかいプロジェクトにしたいですね。

ムセベニとブガンダ王国

先週の話になりますが、今回ウガンダに来る直前（9/10-11）にカンパラで暴動がありました。私がカンパラに着いた１３日には街は平静を取り戻しておりましたが、街を警備する軍や警察の数がいつもより多かったです。ブガンダ国王がカンパラ近郊で開催された王国のセレモニーに参加しようとしたところ、ムセベニ大統領がダメ出しをして、怒ったブガンダ王国サポーター（バガンダ人）が抗議デモを行ったようです。一部が暴徒化しカンパラ中で道路を封鎖したり、古タイヤに火をつけたりして暴れていた所、警察隊と衝突し２０名程が亡くなったようです。

ブガンダ王国は６００年くらいの歴史があり、ウガンダに幾つかあった王国の中では最も強大な王国だったようです。カンパラとその周辺を統治していていました。１９６２年のウガンダ独立後も数年間は伝統的な部族に基づく王国統治が続いていたようですが、オボテ大統領が１９６６年に政権を取り、大統領の権限が大幅に強化され、伝統的な国王による地方の統治は廃止されたようです。現政権（１９８６−）のムセベニ大統領の元で、伝統的な王室（monarchy）は文化的制度として中央政府の管理下で復活しました。ウガンダ人口のマジョリティを占めるバガンダ人への人気取りの政策だったのでしょうが、最近国王の人気がありすぎて少々目障りな存在になってしまったんでしょうか、締め付けを強くしたら、国民の怒りが暴動という形で噴出したといったところです。

ムセベニ大統領は終身大統領になりたがっていますが、最近の国民の間での人気は今イチです。次の選挙強い対抗馬が出て来たらちょっと心配ですね。ケニアの大統領選の二の舞にならなければ良いのですが。

Uganda Visit Again

またまた、ウガンダに来ています。今回は家計調査の準備です。今のところデスクワークが多くカンパラに缶詰です。来週から調査員のトレーニングとプレテストを行い。再来週から調査を始める予定です。調査員のトレーニングでは、質問表の埋め方、質問の仕方等を各員に理解してもらうこと、プレテストでは質問の意味が調査対象農家のおじさん・おばさんにきちんと理解してもらえるか、質問の意味が曖昧でないか等テストすることを目的としています。今回の調査は、従来通りの家計調査に加え、２、３月に行ったトウモロコシの高収量品種と肥料の無料配布実験の評価も兼ねているので、結果がでるのが楽しみです。

我々の調査は紙に印刷した質問表に調査員が鉛筆で記入しているのですが、ここ２、３年ほどPDAとか小型PCを用いて調査をしている調査チームの話をちらほら小耳に挟むようになりました。PDAを用いた調査の経験のある知人に聞くと、間違いが少なく、しかも調査が紙媒体を使った場合に比べ短時間で済むという話。調査後のデータ入力の作業も必要ないしね。ということはデータ入力時のミスも無くなる。良い事尽くめ。我々もそろそろ導入を考慮すべきでしょう。使うデバイスが高すぎたりしたら考えものですが、iPod Touchも19,800円で売ってるし。ということで、密かにアンケート調査用iPhoneアプリ計画を進めております。

Field Experiment in Uganda その後2

(前回からのつづき)困った末に、思いついたのはハイブリッド種と化学肥料を販売する時に、各参加者に「もし値段がXだったら、どのくらい買いますか」という仮想的な質問を幾つかのXについてそれぞれ答えてもらう、というものです。当初考えていた参加者ごとに、または村ごとに値段設定を変えて販売するという方法では、各参加者からは一つの価格水準に対する需要量しか聞き出せませんが、この方法だと、幾つかの価格水準での需要量を聞き出す事ができます。ただし、仮想的な質問を聞くだけでは、本当に欲しい量かつ実際に買うことができる量を答えてくれるかどうかわからないので、真剣に答えてもらえるようにするのにちょっとした工夫が必要です。そこで、フィールド実験でのランダマイゼーションのための秘密兵器「ビンゴケージ」を使うことにしました。まず、参加者が質問表を埋め、その後に村の代表者に、ビンゴケージをガラガラやってボールを一つ選んでもらいます。次にその出た目に応じてXの値を確定し、そのXをもとに各参加者の質問表を参照し、それぞれが答えた量を実際に価格Xで販売します。どの価格水準でも実際に販売が行われる可能性があるので、参加者は本当にそれぞれの価格水準で購入したい量を答えてくれる（はず）、という仕掛けです。これだと村の中では参加者間で値段が違ったりしないので、不公平感もないし、再販売の心配も少ないだろうと思われます。

如何でしょう。聞くと「工夫ってそれだけか？」とお思いかもしれませんが、些細なことでも新たな工夫ってなかなか思いつかないものです（少なくとも私にとっては）。だいたい研究でも、研究の手法でも人まねがほとんどでしょ。兎に角、ちっぽけな工夫でも思いついて良かったです。思いつかなかったら、村レベルで価格水準を変えていたか、無理して個人レベルで変えていたか、いずれかでしたでしょうから、プロジェクトが始まる直前に思いついてラッキーだったと思います。（プロジェクトとの開始は雨期の到来の時期で決まっていたので、準備が万端でなくても、時が来たら始めなくては行けないという状況でしたからね。）

実際には、上記のような現金払いの場合の質問表に加えて、クレジット（後払い）オプションをつけた場合の質問表も使いました。後払いオプションがある場合、どのくらい需要が増えるのか知りたいでしょ。でも後払いオプションをつけると後で売掛け金を回収しに来なければならないとか、「どうせ回収しに来てもしらばっくれてれば、払わずに済むのだから、法外な量を買ってしまえ」と考える輩がでるのではとか、幾つかの問題が考えられます。どういうアレンジにしようか悩んだのですが、これまたいい方法を思いついたんです。ここでは詳しく触れませんが、近いうちに論文に書きますので乞うご期待。

今回は色々と神懸かり的にツキがあります。何とか最終成果を発表するまで、この運勢が落ちませんように。

Field Experiment in Uganda その後

この間ウガンダで始めたフィールド実験第２弾、結構巧くいっているようです。私はプロジェクトが軌道に乗った時点でナイロビに戻ったのですが、携帯やSMSでコーディネーター達と連絡を取り、途中経過を報告してもらってます。今回は初めてづくしのプロジェクトでうまくいくかどうかとても心配だったのですが、嬉しい限りです。質問表のデザインも親分（共同研究者）に誉められちゃったしね。で、実験プロジェクトのさわりを報告しちゃいます。

この間報告したように、化学肥料とハイブリット種を以前からの調査対象の村々に売って回っているのですが、実験プロジェクトを始める直前まで、それらの価格をどうやって設定しようか悩んでました。悩みの種は、需要関数を推計したいので、価格に変化（安く売ったり、高く売ったり）をつけなくてはいけないんですが、どういうグループのレベルで変化をつけるのかってところです。つまり、村レベルで高く売る村と安く売る村を設定して、村レベルの価格の違いで需要量の差を見るのか、あるいは、村の中でも個人レベルで異なる価格を設定して個人間の価格の違いで需要量の差を見るのか、という点です。

前者の難点は、村レベルで価格を設定してしまうと、需要量の村落間の違いが、はたして本当に価格の違いから来ているのか、あるいはその他の村の特性、例えば、立地条件、気候条件、その他に由来するのか、という疑問（計量経済学でいう識別(identification)の問題）が生じてしまう点にあります。この問題は需要に影響を与えそうな特性と設定する価格が相関しないように、ランダムに村を選んで価格を設定すれば回避できる問題なのです（ランダム化実験の長所です）が、そうすると需要関数を村レベルで推定することになります。つまり村落間の需要量の違いを村落間の価格の違いで説明するということです。パネルデータ分析で言う所のBetween推定にあたります。この場合、村の数が推定の精度に大きく影響します。村の数が少ないと、精度が出ません。今回のプロジェクトの対象村は６９村なのですが、第１弾の実験で、化学肥料とハイブリッド種を配った村と配っていない村があり、それぞれで需要関数を推計しようとしているので、統計的な検証をしようと思うと非常に心もとない（というか少なすぎる）村落数です。

そこで後者を採用したいのはやまやまなのですが、村の中でどうやって違う価格を設定するのかってのが問題です。同じ村で人によって提示する値段を安くしたり高くしたりできるでしょうか？サイコロやビンゴケージを使って、実験参加者自身にクジ引きをしてもらって、幸運だったら安い値段を、そうでなかったら高い値段を提示するってのも可能ですが、不公平だという人も出てくるだろうし、再販売（安い値段を提示された人が沢山買って、そうでなかった人に売る）の問題も出てくるかもしれません。更にアフリカの農村では公平性（fairness）は非常に重要な規範ですので、不公平だと文句が出るばかりでなく、もっと深刻なもめ事の種を提供してしまうかもしれません。それは避けたい。そういう具合で中々妙案が浮かびませんでした。

ぎりぎりまでどうしようか悩んでいましたが、マケレレ大学のゲストハウスでお気に入りのNile Special(ウガンダのビール)をたっぷり飲んで早寝をし、早起きをした次の朝、良い案を思いつきました。（つづく）