【第 1 章】序―若き天才に贈られる “ノーベル賞への登竜門”
受賞年：1995 年／受賞者：デヴィッド・カード（当時 39 歳）。
クラーク・メダルは 40 歳以下のアメリカの経済学者にアメリカ経済学会（ AEA）が授与する最高栄誉で、しばしば“ノーベル賞への前哨戦”と呼ばれる。
カードは、自然実験（natural experiments）と差の差（Difference-in-Differences;DiD）を武器に、最低賃金・移民・教育・労働組合といった現実政策の核心を、データで検証する文化を作った旗手である。
キャッチ：「“観察データでも因果は測れる”を証明し、労働経済学を実験科学に近づけた人」。
【第 2 章】原点―学問への情熱が芽生えた日々
1956 年、カナダ・オンタリオ州生まれ。クイーンズ大学で学士、プリンストン大学でPh.D. を取得。若手期からオーリン・アシュンフェルターらの影響を受け、政策現場に近い問いを、巧みな識別戦略で解く姿勢を確立した。
彼を動かした初期の問題意識はシンプルだ。
最低賃金は雇用を必ず減らすのか？（教科書の需要曲線に真っ向から問う）
移民流入は賃金と雇用にどう効くのか？（受け入れ地域・職種の異質性まで含めて）
学校や大学教育の “質 ”や “アクセス”は、どれだけ生涯賃金を押し上げるのか？
金・格差・生産性に何をもたらすのか？
現場にある “自然の制度差”や “偶然のショック”を準実験として読み替え、因果の物差しで答えを出す。これがカードの方法論の核である。
【第 3 章】主要研究―理論の革新とそのインパクト
1) 最低賃金と雇用：ニュージャージー vs. ペンシルベニア
カードとアラン・クルーガーは、ニュージャージー州の最低賃金引き上げ（ファストフード業）を、隣接するペンシルベニア州を対照群に見立てて比較。差の差（DiD）で推定した結果、最低賃金引き上げ後も雇用は有意に減らない、むしろ微増の兆候を示した。
直観：労働市場の不完全競争（買い手独占的要素や求人コスト）では、最低賃金が雇用を必ず減らすとは限らない。
文化的転回：重要なのは結論だけではない。政策変更＝自然実験を使い、先に設計（識別）を置くという研究作法を広めたことが革命的だった。
2) 移民と労働市場：マリエルボートピープル
1990 年前後に焦点を当てた代表研究では、キューバ難民の大量流入（マリエル事件）でマイアミの低技能労働市場が受けるショックを、他都市を合成的対照として比較。賃金・失業率への影響は小さいと結論づけ、短期の供給ショックが即座に賃金崩壊をもたらすという単純図式に疑問符を付した。
メカニズム：産業構成の調整、内陸への移動、企業の生産計画変更など一般均衡的な吸収が働く。
政策含意：移民政策は、恐怖ではなくデータに基づく評価で語るべきだ、という姿勢を確立。
3) 教育の収益率と学校の質
カードは教育年数だけでなく、教員比率・学級規模・資源配分など学校の質が生涯賃金に与える影響を、州や学区の制度差を利用して識別。さらに大学への近接性を利用した設計などで、人的資本投資の因果効果を丁寧に推定した。
示唆：教育アクセスの拡大と質向上は、格差縮小と成長の両方に資する。
実務：奨学金、進学支援、教員配置などの費用対効果を測る枠組みの普及に寄与。
4) 労働組合・賃金構造・格差
カードは、労働組合が賃金分布の下方を引き上げ、格差を圧縮する一方で、雇用・生産性・産業別影響には異質性があることを示した。組合の衰退が賃金格差拡大に与えた寄与も定量化し、制度と格差の関係に実証的足場を提供した。
5) 方法の力——“設計が先、推定は後”
カードが残した最大の財産は方法論である。
差の差（DiD）、イベントスタディ、自然実験、制度差の活用。
先に識別仮定（並行トレンドなど）を明示し、偽陽性を避けるロバストネスを徹底。
この“設計ファースト”の文化は、のちの合成コントロール、スタッガード DiD の再定式化、機械学習との融合へと受け継がれていく。
総括：最低賃金・移民・教育・組合の大問題を、自然実験×DiD で再記述。
カードは、「政策を測るための作法」を労働経済学に根づかせた。
【第 4 章】時代背景と受賞の意義
1990 年代前半、米国は格差拡大、製造業の変容、移民増加のただ中にあった。理論だけでは答えが割れる論点に対し、現実の制度変化を活かした因果推論が決定打を求められていた。
カードの研究は、普遍性（どの政策にも使える設計）×実証性（透明な識別）×政策接続（反実仮想）の三拍子が揃い、クラーク賞の評価基準に合致。のちに 2021 年ノーベル経済学賞へと結実する“実証革命”の起点を示した。
【第 5 章】世界と日本への影響
最低賃金政策：日本の最低賃金引き上げ（地域別・業種別）に関する評価でも、DiD／イベントスタディが標準化。価格転嫁・求人・離職の反応や企業異質性の分析が進んだ。
移民・外国人材：受け入れ拡大の議論で、受入地域×職種の局所労働市場を分析する設計が定着。補完・代替の関係をデータで描けるようになった。
教育政策：学級規模、教員配置、奨学金、大学入試改革など、制度改正＝自然実験として捉える文化が浸透。
実務の作法：官庁・自治体・研究機関で、事前登録・ロバストネス・感度分析を含む評価デザインが“共通言語”となった。
【第 6 章】批判と限界
並行トレンド仮定：DiD の生命線。事前トレンドが乖離していると推定は歪む。イベントスタディでの事前傾向チェックやプレースボテストが必須。
測定と外挿：電話調査・企業自己申告など測定誤差への懸念、一地域の自然実験を全国に外挿する際の限界。
総均衡効果：最低賃金や移民の影響は、価格・技術・地域間移動の連鎖を伴う。局所推定を一般均衡にどう橋渡しするかが課題。
再現性とデータ公開：実証革命の要請として、コード・データの透明性が問われる。設計の選択（ウィンドウ、対照群、加重）で結果が動く点に注意。
【第 7 章】今日的意義―次世代へのメッセージ
ポスト・パンデミック、AI の導入、リモートワーク、労働力の国際移動、最低賃金の大胆な引き上げ。政策の連続的実験が世界で進む。もしカードが 2020 年代を設計するなら——
スタッガード導入の DiD を最新理論（重みの歪み問題）で再実装し、政策効果の時間パターンを精緻化。
合成コントロール×機械学習で、対照群の選び方をデータ駆動で自動化。
ミクロ推定 →一般均衡モデルへのブリッジ（産業連関・空間モデル）で、総合的厚生効果を提示。
行政データの連結により、賃金・雇用・価格・財務を横断して因果の鎖を可視化。
若手へのメッセージは、カードの研究姿勢そのものだ。
「設計を先に。仮定を明示し、反証に耐えよ。」
データは語る。だが語らせ方（識別）を誤れば、正しい政策は導けない。カードは、社会が本当に知りたい問いに、測れる方法で答えるという経済学の底力を見せた。
さくらフィナンシャルニュース
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