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　　長期雇用も年間を通して増減している: ニュースの社会科学的な裏側
　　http://www.anlyznews.com/2015/02/blog-post_12.html
　　| 追記(2015/02/02 17:30):
　　| ここに書いてある事が数字にどう反映されるか図示すると以下のようになる。



ようやくスタートラインに立ってくれたようだ。細部はともかく俺が指摘していることは基本的には上記の図のようなものだ。そしてuncorrelatedがこれを天与のものとして証明抜きに前提として論を進めていることがおかしいだろうという話をしている。最初からそういいつづけてきたのだが、手間がかかったが、まあ結果として理解してくれたのだからよしとする。しかし俺の説明そんなにわかりにくかったかね…ちょっとショック。

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さて、

　　| 要するに様々なレスポンスの雇用調整があると認める事は、ブログ主の主張を否定することになる。

だからそれはuncorrelatedが仮定したような無限段階のレスポンスモデル(uncorrelatedの図でいう無数の階段関数合成)に現実がなっていればの話。

そして俺がこれまで述べてきたのは、1)まずこのモデルを自明のものとして説明や証明抜きに使用するのが論の組み立てとしておかしい。2)おそらく現実はこのモデルにはなっていない。この2点。

なのでこのuncorrelatedがやるべきは、このモデルが現実にそこそこ合致していることを示すこと。なのでずっとそれをやれ、と言ってきたわけだ。それが俺の言う「モデルを作り検証する」という意味。まあ、uncorrelatedにしてみれば、検証する必要ない、もしくは特区のむかしに検証済みである、ということなのかもしれないけどね。それにしても俺が指摘していることの意味をなかなか分かってもらえなかったのはショック(苦笑)。

uncorrelatedは上記のモデルが妥当だという根拠として、月ごとの前月都の変化を提示している。そしてどの月も変化がおおむね均等になっているのだから、変化が特定の月(4月とか)に集中しているわけではないと述べている。それが後半の棒グラフ。これまでのuncorrelatedの反論として一番まともだと思う。まあ、uncorrelatedにしてみればこれまでも一生懸命説明してたのだるけど、肝心の俺が指摘している点が伝ってなかったから。

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んで、ここからが本題。これは前回示したグラフ。



月単位で移動平均をとっても、年単位で移動平均をとっても、ほぼ同じ形になる。むろん細部は違う。uncorrelatedがいうとおり「変化はどの月も均等」なら、2つのグラフはもっとずれていいのではないか。

結論から言えば「個々の月の変化」の大半は、同じ傾向を示すから。



これは4月の就業率と他の月の就業率の差をプロットしたものだ(12ヶ月分だと多すぎて見にくいので2ヶ月置きにしてあるが)。だいたいどの月の変化も同じ傾向なことがわかるはず。下がっている月は他の月も下がっているし、上がっている月は他の月も上がっている。

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1998年～2004年あたりまでどの月も同じ傾向を示している。これを2番目のグラフで見れば、雇用が一貫して減少している時期。全体の傾向が減少なのだから各月の傾向も減少を示すのは当然。

一方よくみれば、2001年～2002年あたりは多少各月の傾向に乱れがある。6月(赤い線)と2月(オレンジの線)は多少ずれている。これを2番目のグラフで見れば、年度の移動平均(赤い線)と月ごとの移動平均(ピンクの線)にずれがある箇所。月毎の傾向にずれがあれば、年度毎の移動平均と月毎の移動平均がずれる。まあこれも当たり前。

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ここで最初に立ち返る。そもそもなにをしたかったか？といえば、雇用の変化から原因となる事件が起きた時期を特定したかった。1998年～2004年あたりのような一貫した現状傾向を示す区間というのは、おそらくそれ以前に起きた何かの事件(消費税増税かアジア通貨危機かはともかく)の影響がずっと続いているのだろう。

そういう区間をいくら眺めてもそれ以上の情報が得られない。その中で上記の2001年～2002年の変化は多少興味深いけどね。何かが起きたことを予感させる。すなわち一貫した増加傾向や減少傾向でない部分に価値がある。とことがuncorrelatedの棒グラフの面積を占める大半はおそらく一貫した傾向の時期。重要なのは傾向が崩れている時期。2番目のグラフの2つの線が一致しない箇所。

一致しない箇所は他にもある。2008年あたりとか2012年あたりとか。3番目のグラフでも各月の足並みが乱れている。でもね、だからといってここからそれ以上の情報を読み取れるか？というと無理だよね。

結局のところ「なにかあるかもしれない」という程度のもの。個々に宝が埋まってそうだ、というような。結果的に埋まっていれば「ああ、やっぱり」となるが、埋まってない確率の方がむしろ高い(他の箇所よりは埋まってる確率がやや高いかもしれないが)。

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無限段階のレスポンス(無数の階段関数合成)の話に戻ると、上述のようにuncorrelatedが示した棒グラフは、このモデルが妥当だという証明になっていない。長期雇用が減少するような時は短期雇用も減少するということを示しているだけ。

3つ積み重なった長方形の高さを変えるだけでだいぶ異なった印象のグラフになるだろうし、「いろいろある」から一気に無限段階を仮定するのも飛躍としか思えない。「四半期に一度」の長方形がずっとそのままの高さで持続している(次の半期や年度になっても)というのも、共感できない。共感なんて曖昧な言葉じゃいやなら「モデルは論証が不十分」。uncorrelatedの願望(笑。

なんどもいうけど複数の事件の影響の合成結果(これが我々が観測できるもの)から個々の事件の影響を分解して復元できないよね。「いろいろある」じゃ、坂道の手前に小さな小石があるのを、その小石が坂道の出発点だ誤認識するのを排除できない。

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追記2015-02-03

　　| uncorrelated 「uncorrelatedの棒グラフの面積を占める大半はおそらく一貫した傾向の時期」←トレンドでは無く、トレンド変化の絶対値の平均値を見ているので、トレンドの角度の変化を見ています。だから同じ傾向ならゼロになります。

これは見落としていた。しかし2回も微分したらハイパスフィルターをかけているようなもので、高周波成分を抽出してるのと同じだからノイズが増幅されるだけ。ノイズならどの月にもまんべんなくあるのは当たり前。

余談だけど画像の輪郭線抽出とかにラプラシアンフィルタとか使う。白から黒に急激に変化する部分を取り出すわけですな。雇用の変化はなだらかだから輪郭がない。離れた点(離れた月)との差(の差)をとればもう少し大きな間隔での輪郭が抽出できるかもしれないが、結局それって「年」単位か、数年単位になるんじゃないかと。

求めたいのは大きな変化の変化点だよね。大きな変化の変化点を小さな近傍(前後の月)から探すのは難しい。幅3センチぐらいの線のど真ん中を前後1ミリの微妙な濃淡の変化で探すのは無理だと思うけどね。

んで元の問題については、俺のグラフで多くの月の変動の傾向が同一な事を見ても、月単位の変化を追いかけても得るもの薄いとわかるような気がするけどね。俺の主張も根拠が十分とはとてもいえないが…。20年のデータの中でそもそもそういう変化が2～3回しかないから、実証のしようがない。んで灰色の手法は使わないほうが無難…。


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