因果推論と構造推定をより深く学ぶための文献紹介：小西祥文「新しい環境経済学」第2回
『経済セミナー』2022年12月・23年1月号 からスタートした、小西祥文先生による連載「新しい環境経済学 実証ミクロアプローチ」。
『経済セミナー』2023年2・3月号 では第2回を掲載しています。
連載第2回は、「構造推定と誘導型推定：環境評価手法（ヘドニック価格法）を例として」と題し、1990年代以降の新しい経済実証の作法が、多くの環境経済学の教科書で目にする伝統的な環境評価手法とどのように異なり、それに対してどんな意味を持っているのかを詳しく解説します。
誘導型推定（実験・準実験）と構造推定の2つのアプローチのメリット、デメリット、補完性について、簡単な共通のモデルを想定し、それを使って両面から議論していくことで、一般的な教科書で学ぶ環境評価手法との重要な違いをお伝えしています。
このnoteでは、本連載で紹介した内容に加えて、より深く構造推定や因果推論（誘導型推定、実験・準実験アプローチ）、研究デザイン、環境評価手法について学びたい方々に向けて、参考になる文献を紹介します。文献の詳しい紹介は本連載に記載してありますので、ぜひ連載本体とこのnoteをあわせてご利用いただければ幸いです。
構造推定
■ 構造推定をより実践的に学びたい方に：
上武康亮・遠山祐太・若森直樹・渡辺安虎「実証ビジネス・エコノミクス」『経済セミナー』連載（2021年4・5月号～）
川口康平先生（香港科技大学）が公開している講義資料「Lecture note (ECON5630 Topics in Empirical Industrial Organization)」
■ 大学院生向けの体系的な教科書
Shum, M. (2017) Econometric Models for Industrial Organization, World Scientific.
Aguirregabiria, V.（2021）Empirical Industrial Organization: Models, Methods, and Applications.
■ 構造推定のメリット・デメリットや識別・推定法に関する専門的な解説
Keane, M. P., Todd, P. E. and Wolpin, K. I. (2011) “The Structural Estimation of Behavioral Models: Discrete Choice Dynamic Programming Methods and Applications,” in Ashenfelter, O. and Card, D. eds., Handbook of Labor Economics, 4(A): 331-461.
DellaVigna, S. (2018) “Structural Behavioral Economics,” in Bernheim, B. D., DellaVigna, S. and Laibson, D. eds., Handbook of Behavioral Economics: Foundations and Applications 1, chapter 7, North-Holland: 613–723.
Todd, P. E. and Wolpin, K. I. (2022) “The Best of Both Worlds: Combining RCTs with Structural Modeling,” Journal of Economic Literature, forthcoming.
■ 大学院生向けの体系的な教科書
Shum, M. (2017) Econometric Models for Industrial Organization, World Scientific.
Aguirregabiria, V.（2021）Empirical Industrial Organization: Models, Methods, and Applications.
誘導型推定（実験・準実験アプローチ）
■ 誘導型推定（実験・準実験アプローチ）も詳しく解説した、代表的な計量経済学の初級～中級レベルの教科書
Wooldridge, J. M. (2019) Introductory Econometrics: A Modern Approach, 7th ed., Cengage Learning.
末石直也（2015）『計量経済学――ミクロデータ分析へのいざない』日本評論社。
■ 準実験手法に関する代表的な教科書
Angrist, J. and Pischke, J.-S. (2009) Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion, Princeton University Press.
Wooldridge, J. M. (2010) Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, 2nd ed., MIT press.
Cunningham, S. (2021) Causal Inference: The Mixtape, Yale University Press.
■ 「研究デザイン」について興味を持たれた方向けの解説
イェール大学経営大学院のPaul Goldsmith-Pinkham氏が、研究デザインについて以下のとても良い大学院生向けの講義資料を提供しています。
Goldsmith-Pinkham, P. (2023) "Research Design, Randomization and Design-Based Inference."
■ 統計的因果推論に関する教科書
Imbens, G. W. and Rubin, D. B. (2015) Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences, Cambridge University Press.
■ より実践的に学べる教科書
Imai, K. (2017) Quantitative Social Science: An Introduction, Princeton University Press. (邦訳：『社会科学のためのデータ分析入門 (上・下)』岩波書店)
Huntington-Klein, N. (2021) The Effect: An Introduction to Research Design and Causality, Chapman & Hall.
環境経済学
■ 環境経済学における構造推定アプローチと誘導型推定アプローチを議論したレビュー論文
Timmins, C. and Schlenker, W. (2009) “Reduced-Form Versus Structural Modeling in Environmental and Resource Economics,” Annual Review of Resource Economics, 1: 351–380.
■ ヘドニック法における（信頼性革命以降の）実証研究をレビュー
Bishop, K. C. et al. (2020) “Best Practices for Using Hedonic Property Value Models to Measure Willingness to Pay for Environmental Quality,” Review of Environmental Economics and Policy, 14(2): 260–281.
■ 環境経済学の教科書の教科書
本稿で触れた「環境評価」を超えて、より包括的に学びたい方向け。理論から実証までカバーされた、米国の大学院で「環境評価」のバイブル的な存在となっている教科書（ただし、実証手法は信頼性革命以前の内容が中心）。
Freeman III, A. M., Herriges, J. A. and Kling, C. L. (2014) The Measurement of Environmental and Resource Values: Theory and Methods, Routledge.
大学院向けの厳密で網羅的な教科書
Phaneuf, D. J. and Requate T. (2016) A Course in Environmental Economics: Theory, Policy, and Practice, Cambridge University Press.
おわりに
以上、本連載の第2回で紹介された、構造推定、誘導型推定をさらに学ぶための文献を紹介しました。
連載第3回からは、いよいよ具体的な研究事例を紹介しつつ、環境経済学への「実証ミクロアプローチ」を学んでいきます。ぜひご期待ください！
なお以下の投稿では、本連載のコンセプトや、現時点での予定ラインナップなども紹介していますので、あわせてぜひご覧ください。
また、本連載でたびたび言及される「実証革命」の参考として、東京大学の川口大司先生による2021年ノーベル経済学賞の解説記事もぜひご覧ください！！
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