グレン・ファイアボー

グレン・ファイアーボーはアメリカの社会学者（生まれ：ウェストバージニア州チャールストン）であり、社会科学の研究方法に関する国際的権威である。現在はペンシルベニア州立大学のロイ・C・バック社会学特別教授（名誉教授）である。また、ハーバード大学、ヴァンダービルト大学、オックスフォード大学、ミシガン大学で常勤または客員教授を務めた。ファイアーボーは統計手法への貢献と世界的な不平等に関する研究で最もよく知られている。2018年に彼は「社会学的方法論の分野への顕著な貢献」によりアメリカ社会学会からポール・F・ラザースフェルド賞を受賞した。彼の出版物は他の社会科学者によって頻繁に引用されている。^[1]

グレン・ファイアーボーはインディアナ大学ブルーミントン校の大学院に通い、 1974年に社会学の修士号、1976年に博士号を取得しました。専攻は計量経済学と数理モデルです。その後、 1976年にヴァンダービルト大学に助教授として着任し、1982年に准教授に昇進しました。1988年にペンシルバニア州立大学に教授として着任し、2001年から2004年まで社会学部長を務めました。2006年に特別教授に昇進しました。

ファイアーボーは1995年から1996年まで『 American Sociological Review』の副編集長を務め、1997年から1999年までは編集者を務めた。

ファイアーボーは著書『社会調査の 7 つのルール』で、優れた研究の原則をまとめています。^[2] 最初のルールは、「社会調査では驚きの可能性がなければならない」というものです。優れた研究では、「違いを生む違いを探す」(ルール 2) ことと、「現実のチェックを組み込む」(ルール 3) ことも重要です。ルール 4 では、研究者に反復、つまり「同じ分析で異なるサンプルの人々に同様の結果が得られるかどうかを確認する」(p. 90) ことを勧めています。次の 2 つのルールでは、「同種のものを比較する」(ルール 5) ことと、「変化を研究する」(ルール 6) ことを勧めています。この 2 つのルールは、研究者が 1 つの変数が別の変数に与える影響を推定する場合に特に重要です。最後のルール「方法は従者であって主人ではない」は、方法は社会調査の手段であり目的ではないことを研究者に思い出させます。最初から研究デザインを研究課題に適合させることが重要なのであって、その逆ではないのです。

不平等指数は、所得など、何らかの価値ある財の分配における不平等の度合いを定量化するために設計されたスカラー尺度です。研究者は、不平等指数を使用して、人口間の不平等の度合いを比較することがよくあります (たとえば、カリフォルニア州とテキサス州の所得格差が大きいかどうか、またはブラジルと南アフリカの所得格差が大きいかどうかを判断する場合など)。最もよく知られている不平等指数はジニ係数です。その他の不平等指数には、アトキンソン指数、タイル指数、フーバー指数(別名ロビンフッド指数) などがあります。

ファイアーボーは、標準的な不平等指数は便利な共通形式に簡略化されることを示した。^{[3]彼はまず、ある集団のすべての}j単位について 不平等比率r _j = X _j / が 1.0 に等しいときに完全な平等が存在すると指摘する(たとえば、全員の所得X _{j が}平均所得に等しく、全員についてr _j = 1.0 である場合、完全な所得不平等が存在する)。つまり、不平等とはr _jの 1.0 からの偏差を指し、平均偏差が大きいほど不平等が大きい。不平等指数はこの事実を反映しており、次の共通形式になっている。 ${\displaystyle \scriptstyle {\overline {X}},}$${\displaystyle \scriptstyle {\overline {X}}}$

不平等指数 =${\displaystyle \Sigma _{j}p_{j}f(r_{j}),}$

ここで、p _{j は}ユニットを人口シェアで重み付けし（たとえば、国によって人口が異なるため、国境を越えた分析では必要）、f( r _j ) は各ユニットのr _jの平等点である 1.0 からの偏差の関数です。ファイアーバウの一般的な不平等方程式の重要な洞察は、不平等指数が異なるのは、不平等比率（ r _j）の 1.0 から の距離の異なる関数を使用しているためです。

ファイアーボーは、世界全体の所得格差が2世紀以上にわたって拡大を続けた後、20世紀最後の数十年間で横ばいになったことを最初に指摘した一人である。ファイアーボーは、この重要な転換点について、1999年のアメリカ社会学雑誌のリード記事^[4] と2003年の著書^[5]で説明している。 世界の所得格差は大きいが、近年は中国とインドの所得が急激に増加したため、比較的安定しているか、いくぶんか減少している。ファイアーボーの研究結果は、世界の所得格差が急速に拡大し続けているという以前の主張に異議を唱えるものである。ファイアーボーによると、その主張は欠陥に基づいていた。つまり、人口規模が大きく異なるにもかかわらず、各国に同等の重み付けがされていたのである。中国やインドなどの人口の多い国に適切な重み付けをすると、データは世界の所得格差が急激に拡大しておらず、おそらくまったく拡大していないことを示している。ファイアーボーの研究結果は他の人によって検証されている。^[6]その結果、国連^[7]と世界銀行^[8]が以前に主張していた世界的な所得格差の急速な拡大は、最近の出版物では修正されました。

研究者は、集計データから個体レベルの関係性について検証されていない推論を行う場合、生態学的誤謬を犯していると言われている。これは、ある集計レベルの関係性が別の集計レベルでも成り立つという問題のある仮定に基づいているため、誤謬と呼ばれている。^[9]例として、 1968年の米国大統領選挙で第三政党の候補者として好成績を収めた、アラバマ州知事を4期務め、人種差別主義者としてよく知られたジョージ・ウォレスが、黒人の割合が高い地域でより多くの票を獲得したという事実を考えてみよう。^[10] このことから、黒人がウォレスに投票する傾向が不釣り合いに強いという誤った結論に至る可能性がある（選挙後の調査では、白人の8人に1人がウォレスに投票したのに対し、黒人はほとんど投票しなかったことが示されている）。^[11] ファイアーバウは、集計データから個体レベルの関係性を推論することが可能な理論的条件や規則を描写することで、この文献に貢献している。^[12]これらの条件が重要なのは、歴史学から政治学、疫学に至るまで、事実上すべての社会科学や行動科学において、個人レベルのデータが入手できないことが多いため、研究者は生態学的誤謬に陥りやすいからである。

• 社会調査のための7つのルール。プリンストン：プリンストン大学出版局。2008年。252ページ+索引。
• 世界所得格差の新たな地理。ケンブリッジおよびロンドン：ハーバード大学出版局。2003年。249ページ＋索引。地図2枚、表28枚、図23枚。
• 反復調査の分析。セージ大学社会科学における定量的応用に関する論文シリーズ、第07-115号。サウザンドオークス、カリフォルニア州：セージ。1997年。

• 台湾国家科学委員会特別講師、中央研究院、台北、2005年
• ペンシルベニア州立大学社会行動科学における優れた業績に対する教授研究員賞、2001年
• 2001年、コーネル大学不平等研究センターの最優秀論文賞、「世界の所得不平等の実証」（アメリカ社会学ジャーナル、1999年5月）
• 講師、Zentrum fur Umfragen、Methoden und Analysen、マンハイム、ドイツ、2000
• 2000年、ペンシルベニア州立大学教養学部社会科学優秀賞
• 社会学研究協会会員
• インディアナ大学定量手法NIMHフェロー、インディアナ州ブルーミントン

• Firebaugh のウェブページ。2013 年 11 月 1 日にWayback Machineにアーカイブされました。