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経済学は世界的には人文科学の王様と呼ばれるほど人気があり、実際に使える学問です。ただし、日本を除いて。この事実は、日本のコロナ対応のまずさと直接的な因果関係があると思います。
記事を読むと「復権」というより,新たなステージに立った(のが改めて確認された)というように感じました.これまでも計量経済学が決して使われてこなかったのではなく,とくに政策現場では何らかの形で使われてきました.民間でも調査部門の方々を中心に使われています.ただ,学術誌(とくにトップクラス)に載るような最先端の結果が活用される例が少ない状況だったのが,近年は変わってきているということだと理解しました.

活用の広がりについてもう一つ思うのは「隣接分野やコンピュータサイエンスとの境界が狭まってきたな」ということです.こういった人々との交流が盛んになってきたことが発展を加速させている気がします.

私自身はオールドスクールに属しており,これらの分野,きちんと勉強しなおして,研究に還元しなければならないと痛感させられる記事でもありました.
いろんな人に読んでほしい。特に因果関係の推定はなぜ難しいかや。因果推論に興味がある人に。予測ばかりがデータ分析のミソじゃないんです
記事未読ですがPick。今やだれでもエクセルで回帰分析を走らせ、高いお金を払わなくてもRやPythonなどタダでインストールして最先端の分析をすることが可能です。だからこそ、きちんと統計や計量経済の基礎をつけることが重要だと感じます。分析は仮説に答えを出すためのツールですが、設問や仮説自体、答えを導くための道筋などが間違っていては意味がありません。また、予測が完璧でも因果関係がわからないと政策やマーケティングでの打ち手がわからないので、因果関係を導き出すことに重きを置く計量経済は有効だと思います。
データが取りやすくなったことと解析手法が広がったことが背景にあると思います
いまエコノメトリクスに関わる研究者はとても楽しいのではないでしょうか
経済物理学という分野もありますからそちらもおすすめです
データ活用が加速しているのですから、
自然な流れと思います。

コロナの初動のほんの少しの違いが、感染の影響を大きく変えたのもうなづけます。
累乗にきいてくわけですから

予測が、広くわかりやすくだされて、グローバルの経済、幸福度両面に響いてくると良いのですが
良記事。

計量経済学は完璧ではない。しかし、意思決定の合理的説明になるし、失敗した場合も検証が可能(例: 外出とコロナ関連死亡率に正の相関があるため外出制限をしたが、効果はなかった。再度、変数をいくつか追加した類似モデルを回した結果、真因は重症患者地域の医療キャパだった)。

検証なき大規模な意思決定は昭和からの蔓延る社会悪