内生性とは？初心者でもすぐわかる基本の解説と身近な例共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

内生性とは？

まず、内生性の意味を簡単に説明します。内生性とは、回帰分析などの推定で使う説明変数が、誤差項と関係してしまう状態のことです。つまり、X と誤差項 u が互いに影響し合ってしまい、目的の因果関係を正しく推定できなくなる現象を指します。

良いデータ分析をするためには、内生性があると結論が信用できなくなることを知っておくことが大切です。条件をきちんと満たしていないと、X が実際には Y に与える影響だけでなく、他の見えない要因や同時に起こる別の影響も一緒に映し出してしまうため、結果が偏ってしまいます。

内生性の3つの主な原因

原因	説明
省略変数バイアス	重要な要因をモデルに入れ忘れると、説明変数 X と誤差項 u がつながってしまいます。
同時性	結果と説明変数が互いに影響を与え合うと、因果関係の向きが不明になります。
測定誤差	X が正しく測定されずにずれていると、X と u の間に見かけ上の関連が生じます。

身近な例で理解する

例1. 教育時間と収入の関係を調べる場合を考えます。教育時間を増やすと収入が増えると仮定して分析しますが、実は生まれつきの性格や家庭環境といった要因も収入に影響します。これらの要因は直接は測れないことが多く、省略変数バイアスとして内生性が生じます。結果として、教育時間だけが原因で収入が増えたとは言い切れなくなるのです。

例2. ある薬の効果を調べる研究を考えます。健康状態が良い人ほど薬を受け取りやすい設計だと、薬の効果と健康状態が混ざってしまい、内生性が現れます。正しく薬の効果を知るには、他の要因を分けて考える必要があります。

内生性を抑えるための基本的な対処法

対処法1: 操作変数法 IV法：説明変数 X を別の変数 Z で置き換え、Z が X にだけ影響を与え、誤差項には関係しないことを利用して推定します。Z は X の「有効な道具」として機能する必要があります。

対処法2: 固定効果モデル：データ内の個体差や時間の影響を統計的に取り除く方法です。変数の時間的・個体的な影響をコントロールすることで、内生性の影響を減らします。

対処法3: 差分法・自然実験：実験のように外部の変化（自然現象や政策の変化）を利用して因果推定を行います。実験的条件に近い状況を作ることで、内生性の影響を抑えられます。

うまく読み解くポイント

実務では、まず「この分析で内生性の可能性があるか」を考えることが大切です。次に、可能な対処法を組み合わせて用います。IV法や固定効果の前提条件が満たされているかを検証する統計的な検査も活用します。結論として、内生性を意識した分析設計と検証が、信頼できる因果推定の鍵になります。

まとめ

内生性とは、説明変数と誤差項が関連してしまい、推定結果が偏ってしまう現象です。主な原因は省略変数バイアス・同時性・測定誤差です。対処法としては、操作変数法や固定効果、差分法などがあります。初心者には、身近な例を想定し、データの前処理と仮説の検証を丁寧に行うことが大切です。研究の目的が因果関係の理解であるなら、内生性の検討を最初に行い、適切な方法で検証を重ねていきましょう。

内生性の同意語

内因性: 計量経済学で、説明変数が誤差項と関連している状態。推定量の偏りを生みやすく、因果推定を難しくする主な原因となる概念（endogeneityの日本語訳）。
内生要因: データの内部要因で説明変数を決定する要因を指す表現。外生要因と対になる文脈で用いられ、内生性の説明に使われることが多い。
内生的性質: 説明変数と誤差項が相関する“内生的”な性質を指す表現。やや口語寄りだが、同義として使われることがある。
内因的決定要因: データ内部の要因により説明変数が決定されるという意味。内生性の原因を説明する語として用いられることがある。
内在性: 内部で生じる性質という意味の表現で、文脈次第でendogeneityの同義語として用いられることがある。

内生性の対義語・反対語

外生性: 内生性の対義語。説明変数が誤差項と独立・無相関である状態のこと。外生性が満たされていると、推定量のバイアスが生じにくく、因果推定が信頼しやすくなる場合が多い。
非内生性: 内生性が存在しない状態。つまり、説明変数と誤差項に関連がないと考える前提。
説明変数の外生性: 説明変数自体が外生的で、誤差項と独立・無相関である性質を指す表現。
説明変数と誤差項の独立性: 回帰分析における核心条件のひとつ。説明変数と誤差項が統計的に独立していること。
無内生性: 内生性が全く含まれていない、または存在しない状態のこと。
外生性を設計で確保する方法: 外生性を満たすための研究デザインの考え方。ランダム化、自然実験、差分の差分法などが用いられる。