Spring 2018 Course3: Resource Allocation in Education -教育における資源配分-
さて今回は春学期のコース紹介３つ目、教育資源配分の授業について！
My 3rd course this semester, Resource Allocation in Education!
（前回の教育政策の授業紹介はコチラ↓ Last post on Education Policy course）
1. 教育経済学の権威から学ぶ
こちらもTeachers Collegeでのクラスで、教授はProf. Henry Levin。
彼は教育経済学の分野では非常に有名で、全米でも5本の指に入ると言って良いです。
また、分野横断のrankingではTCの中で最上位に位置しているので、TCの顔と言っても過言ではないでしょう。
This class is also offered at Teachers College.
The instructor, Prof. Henry Levin, is one of the most famous professor in economics of education in the U.S. and internationally. Also, he is one of the most famous figure in TC, for he appears in the top among the TC faculty in the interdisciplinary education scholar ranking.
そんなLevin先生ですが、ガリガリのeconomistなのかと言われるとそういう訳でもありません。
政策論についても言及することが多く、授業もいきなり経済学ではなく教育の目的は何か？というところから始まります。
However, he is not only well versed in economics but also in education policy. Therefore, this class actually starts with the fundamental question: what is the aim of education?
2. 授業構成
ということでこちらが恒例のシラバスからの抜粋。Below is the excerpts from the syllabus.
Week 1: What is an Educated Person?
Week 2: Introduction to Educational Production Function
Week 3: Cotroversy Over Resource Allocation - Teacher Value-Added
Week 4: Production Functions and Multiple Regression
Week 5: Elementary-Secondary School Studies
Week 6: Other Methods-Experiments and Quasi-Experiments
Week 7: International Studies and Summary
Week 8: Introduction to Cost-Effectiveness/Cost-Benefit Studies
Week 9: Cost Estimation
Week 10: Cost-Effectiveness Analysis and Studies
Week 11: Benefit-Cost Analysis
Week 12: Benefit-Cost Studies
Week 13: Analysis of Class-Size Reduction
Week 14: Peer Effects & Conditional Cash Transfers
3. Education Production Function（教育生産関数）
大きな流れとしては、まずEducation Production Functionと呼ばれる教育のインプット（例：生徒１人当たりの教育支出、先生の質、教材・・・）が、アウトプット（例：テストスコア、高校卒業率、学歴）にどのような影響を与えるかについて学びます。
ここで重要なことはcontrol variableと呼ばれる、生徒・家庭の人口動態等を関数に組み込むことで結果にバイアスがかかるのをなるべく防ぐことです。
とはいえ、インプットで全てのアウトプットのvariationが説明できる訳ではなく、生まれつきの能力といったようなunobserved differenceによって結果がある程度左右される可能性があります。
またインプットの全ての変数のデータを持っていなかったり、それぞれがお互いに関連している（例：高収入の家庭の子が多い学校では生徒１人当たりの教育支出が多くなる）ということもあるのでそのバイアスに敏感になる必要があります。
これを解消する手段としてsocial scienceの分野で使われるのがRandomized Control Trial (RCT)と呼ばれる政策介入対象をランダムに振り分けて、介入前はあらゆる面で同質なtreatement groupとcomparison groupを作り、その後の結果の差を見て政策の効果を測るというものです。
In the first half of the class, we learned Education Production Function. This theory explains how educational inputs (e.g., per pupil spending, teacher quality, textbook) affect outputs (e.g., testu score, high school graduation rate, educational attainment). An important thing is to reduce biases as much as possibly by putting control variables (e.g., student and family demographics) in the equation.
However, it is impossible to explain all of the variations in the output as there are unobservable difference among people such as innate ability. Moreover, we need to be mindful that some variables are correlated with each other (e.g., schools with a majority of high-income students tend to receive more per pupil spending), which over- or under-estimates our result. In order to deal with these problems, researchers use Randomized Control Trial (RCT), where any difference bet control and treatment group is attributed to the impact of the intervention.
4. Cost-Effectiveness & Cost-Benefit（費用対効果・効用）
次にCost-EffectivenessあるいはCost-Benefit分析というところに移ってくるのですが、
これらは「ある特定の政策効果を生み出すためにどの位のお金が必要なのか？」「特定のプログラムに対する1ドルの投資がどれ位の金銭的効果を生み出すのか？」ということを分析する手法です。
政策文書ではよくEffectiveness（例：クラスサイズ縮小によってどれだけテストスコアが上昇したか）だけが強調されがちなのですが、税金を使ってプログラムを実施する以上、Costを意識した分析が政策立案者等にとって重要になるというのがその問題意識です。
Next, we move into Cost-Effective and Cost-Benefit analysis, which ask questions such as "how much money is needed to generate a certain amount of intended effects?" "How much monetary value will a one-dollar investment result in?" Policy documents tend to emphasize only effectiveness (e.g., how much test score has improved as a result of class size reduction), however, it is informative for policymakers etc. to know how cost-effective this intervention is because it requires spending public dollars.
Cost-Effectivenessは同じ目的（例：高校卒業率の改善）を有する複数の政策を比べるのに便利なのに対して、Cost-Benefitは違う目的を有する政策についてその金銭的費用対効果を測ります。どちらが良いということはなく、分析の目的に照らして手法を選ぶという形になるます。
またこの他にCost-UtilityやCost-Feasibilityといった分析もあります。さらに興味がある方にはLevin先生が執筆しているこちらのtextbook（日本語訳版もあり）がオススメです！
While cost-effectiveness analysis is instrumental in comparing programs with the same purpose (e.g., improve high school grad rate), cost-benefit analysis aims to measure policies across purposes. Researchers are expected to choose which option fits better with their goal. Also there are other analyses such as Cost-Utility and Cost-Feasibility. If you are interested in more details, the textbook that Prof. Levin wrote is highly recommended!
5. おわりに
Gradingは学期をわたって出される5つの課題が大部分を占める形になります。
課題の量自体は中々ありますが、読まなければclass discussionに対応できないかと言われるとそういう訳でもないので生徒個人のコミットメントに任されていると言えそうです。
私はこの分野について留学前はそれほど詳しくなかったので、体系的に学ぶことが出来ているのはとても大きいメリットだと感じています^-^
Five assignments account for most of the grading. Although there is a substantial amount of readings, class discussion does not really require reading all of them, so it's basically up to students. This couse is very helpful to me as I didn't have systematic knowledge in this field.
では今回はこのあたりで。授業関係の投稿が続きますが、是非次回も読んでくださいね！
That's it! Will continue to introduce my classes this semester, so please look forward!!
（※本ポストは、2018年４月時点のものをリメイクしたものです。）