内生変数と外生変数: 定義と例
回帰モデルに現れる可能性のある 2 つの変数は次のとおりです。
1. 内生変数:モデル内の他の変数によって説明される変数。
2. 外生変数:モデル内の他の変数によって説明されない変数。
回帰モデルを使用する場合、研究者は多くの場合、1 つ以上の説明変数と応答変数の間の関係を理解したいと考えます。
そして一般的に:
- 内生変数を操作して応答変数に影響を与えることが可能です。
- 外生変数を操作することはできません。
次の例は、さまざまな回帰モデルで内生変数と外生変数を識別する方法を示しています。
例 1: 作物の収量
農家が作物の総収量に影響を与える要因を理解したいと考えているとします。データを収集し、次の回帰モデルを構築します。
作物収量 = B 0 + B 1 (肥料) + B 2 (使用する土壌の種類) + B 3 (降雨量)
モデル内の各変数を識別する方法は次のとおりです。
- 作物収量: この変数は、肥料、使用される土壌の種類、降水量によって説明できるため、内生的です。
- 肥料: 肥料の有効性は使用する土壌の種類に影響されるため、この変数は内生的です。
- 使用される土壌の種類: この変数は使用される土壌の種類の影響を受けるため、内生的です。
- 降雨量: この変数は、モデル内の他の変数の影響を受けないため、外生的です。言い換えれば、使用される肥料の量や使用される土壌の種類は、雨の量にまったく影響を与えることはできません。
例 2: 消費者支出
経済学者が消費者支出に影響を与える要因を理解したいと考えているとします。彼女はデータを収集し、次の回帰モデルを構築します。
消費者支出 = B 0 + B 1 (所得) + B 2 (投資収益) + B 3 (政府税率)
モデル内の各変数を識別する方法は次のとおりです。
- 消費支出: この変数は、収入、投資収益、公共支出によって説明できるため、内生的です。
- 収入: この変数は政府の税率の影響を受けるため、内生的です。
- 投資収益率: この変数は政府の税率の影響を受けるため、内生的です。
- 政府税率: この変数は、モデル内の他の変数の影響を受けないため、外生的です。言い換えれば、個人が所得または投資収益として得た金額は、政府が設定する税率に決して影響を与えることはできません。