統計的マッチングにおける推定精度とキー変数選択の効果－－法人企業統計調査ミクロデータを対象として－－

本稿は，法人企業統計調査（財務省）の調査票情報を対象として，統計的マッチングによるパネルデータの作成可能性とその有効性を検証するために，統計的マッチング手法の比較とともに，精度の高いマッチング推定量（相関係数）を得るためのキー変数選択の条件を吟味し，その効果を捕捉した。結果は以下の三点に整理できる。まず，条件付き独立性（CIA）が成立するようなマッチングに適した条件において，マハラノビス法と回帰補定法（RIEPSおよびNIBAS）を比較したところ，回帰補定法がよりバイアスの小さい推定値を与えている。次に，回帰補定法で適切な推定量を得るための条件としては，キー変数を単純に増やしていくよりも，CIAがほぼ成立し，可能な限り目標変数XおよびY，それぞれとの相関がともに強いキー変数を用意する方が効果的である。最後に，ある程度相関の強いキー変数のもとでは，回帰補定法の多重代入法による95%信頼区間において，その信頼区間に含まれる真値の割合を示すカバレッジ指標が約90%以上という高いパフォーマンスを示しており，マッチングによる不確実性が多重代入法によりかなりの程度捉えられていることを確認した。