Nakasone Peace Institute・Tokyo・

EBPM（証拠に基づく政策立案）は日本で確立するのか：欧米の経験も踏まえて

・平和研研究レポート・
主任研究員 高橋義明

NPI Policy Paper
March 2020

公益財団法人

中曽根平和研究所

© Nakasone Peace Institute 2020
Nakasone Peace Institute
6th Floor, Toranomon 30 Mori Building,
3-2-2 Toranomon, Minato-ku
Tokyo, Japan 〒105-0001
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HP:http//www.iips.org
本稿での考えや意見は著者個人のもので、所属する団体のものではありません。

-0-EBPM（証拠に基づく政策⽴案）は⽇本で確⽴するのか：欧⽶の経験も踏まえて（要旨）
⽇本における EBPM（証拠に基づく政策⽴案）は官⺠データ活⽤推進基本法（2016 年）の制定、⾻太の⽅針 2017 の閣議決定を受けて始動した。本稿では⽇本版 EBPM の状況を概観した上で各国の状況と⽐較し、その課題について整理したい。
⽇本版 EBPM の特徴は、主⽬的を予算の縮減、主な担い⼿を霞が関としていることである（研究機関との共同研究、研究者との協働は想定している）。しかし、⽇本よりも前に発展した欧⽶の EBPM では、研究者が政策⽴案に資する証拠（Evidence）を提供し、政策当局者がそれを利⽤することが基本である。政策当局者は政策課題を明確化し、疑問を発し、必要な Evidence を求める⼀⽅、研究者は新たな Evidence の提供に向けて研究を実施し、そうした既存・新規 Evidence を政策当局者が解釈・適⽤し、実施後はモニタリングと事後評価を⾏うという相互関係を想定している。さらにその前提として政策当局者がデータ提供を促進している。そのため、政策当局者に求められる能⼒の⼀つは複雑な政策的 Evidenceの賢明な利⽤者として経済学、統計学などの科学的基礎知識が不可⽋とされる。また、政策当局者に都合のよいつまみ⾷い的な Evidence の利⽤も戒められている。英国ではその促進のために政府主席科学顧問および科学庁が存在する。
研究⽬的での⾏政データの提供について、⽇本では統計分野における取り組みとして統計法による匿名データ、個票データの提供範囲の拡⼤などが進められている。しかし、提供
における書類の記載事項は詳細であり、申請からデータ⼊⼿まで時間を要する。例外的な⾏
政データの⼊⼿⽅法として、個⼈情報保護法改正による⾮匿名加⼯情報や情報公開制度の利⽤は学術研究を⽬的としていない。⼀⽅、海外ではデータ・アーカイブで研究者は容易に
⾏政データを⼊⼿できる。さらに英国の ONS Longitudinal Study など複数の調査や⾏政記録情報を統合した⾏政ビックデータを作成し、研究者に提供している。⽇本の統計システムが分散型であることも相まって、こうした取組みはなく、学術利⽤可能なデータの横断的な政策的 Evidence に⼤きな制約を受けている。さらに統計法の対象領域が狭く、かつ提供の可否は所管省庁の意向次第である。都道府県・市町村の実施したアンケート調査などの⾏政情報の研究⽬的の提供については議論さえ進んでいない。
良質な調査設計は良いデータ、良い担い⼿を作り、それが更に良いデータを⽣み出していく好循環は現状では⽇本では⽣まれず、他の先進国に⼤きく遅れている。データ・アーカイ
ブへの政府・⾃治体調査の寄託、研究者とデータ保有する⾏政機関の間を仲介するワンスト
ップ化、複数の統計調査や⾏政記録情報を統合した⾏政ビックデータの作成といった取組が必要である。研究に資する統計制度改⾰には強い政治的リーダーシップが不可⽋である。

キーワード: EBPM, 統計法, ⾏政記録情報, データ・アーカイブ, ビックデータ

1

はじめに

新型コロナウィルスの問題でも「政策決定の科学的な根拠は？」という議論が起きている。
これはまさに Evidence-based Policy Making（EBPM, 根拠に基づく政策⽴案）をどのように⾏うべきかという問題である。語源は“evidence-based medicine”から来たとされ、英国統計学会会⻑の Adrian Smith の 1996 年の学会でのスピーチ（Chance and Choice in an
Evidence-based Society）が初出とされる。EBPM の具体化はまずイギリス政府によって進められた。Cabinet Office が 1999 年に政策において evidence の利⽤重視を強調した
Modernising Government White Paper を発表し、直後に発表された Professional Policy
Making for Twenty First Century によって具体的内容が⽰され、その後各国に波及した。⽶国では 2016 年に Evidence-Based Policymaking Commission Act によって委員会が作られ、データ利⽤促進に影響を与える連邦法の改正、データ統合を可能とするデータサービス機
関の設⽴、政府機関内の責任者の設置などを提⾔した。
本稿では⽇本版 EBPM の状況を概観した上で各国の状況と⽐較し、その課題について整理したい。
⽇本版 EBPM の経緯

⽇本版 EBPM は 2016 年頃から始動した。まず⾏政改⾰担当⼤⾂に助⾔を⾏うことを⽬的として、2016 年 10〜12 ⽉に EBPM のニーズに対応する経済統計の諸課題に関する研究会（座⻑：三輪芳朗⼤阪学院⼤学教授）が開催された。その議論を踏まえて、同年 12 ⽉に
経済財政諮問会議が「統計改⾰の基本⽅針」を決定し、「政府全体における EBPM の定着…
推進するため、関係閣僚等で構成する統計改⾰推進会議（仮称）を設け、改⾰の⼤きな⽅向性を取りまとめる。
」（3 ⾴）と会議体の設置を提⾔した。また、EBPM の法的根拠として2016 年 12 ⽉に成⽴した官⺠データ活⽤推進基本法の第３条３項に「官⺠データ活⽤の推進は、国及び地⽅公共団体における施策の企画及び⽴案が官⺠データ活⽤により得られた情報を根拠として⾏われることにより、効果的かつ効率的な⾏政の推進に資することを旨として、⾏われなければならない。
」と明記された。
統計改⾰推進会議（議⻑：官房⻑官）は EMPM 推進体制の構築を検討課題の⼀つとして2017 年 2 ⽉から議論を始め、5 ⽉に「最終とりまとめ」をまとめた。その中で「EBPM 推
進の要となる機能を整備するとともに、政策、施策、事務事業の各段階のレビュー機能における取組を通じて EBPM を実践し、⼿法の開発を⾏いつつその適⽤範囲の拡⼤を図るものとする。
」（3〜4 ⾴）とした。その後、5 ⽉に「官⺠データ活⽤推進基本計画」、6 ⽉に「⾻太の⽅針 2017」をそれぞれ閣議決定し、統計改⾰推進会議「最終とりまとめ」を政府⽅針化した。そして、同年 8 ⽉に EBPM 推進委員会（会⻑：内閣官房副⻑官補）が発⾜し、⾏
⾰本部、総務省⾏政評価局、内閣府経済社会システム担当の連携で推進することとなった。

2

課題 1：EBPM の担い⼿
（１）先進各国

現在、欧⽶の EBPM は、研究者が Evidence を提供し、政策当局者がそれを利⽤し、政策判断に活かすことが基本となっている。そのため、例えば、英国内閣府（1999b）において、政策当局者に求められる能⼒の⼀つは包括的で政策的な Evidence の利⽤者としての経済学、統計学などの科学的基礎知識を有していることであるとされる（68 ⾴）。また、政策当局者に都合のよいつまみ⾷い的な Evidence の利⽤も戒められている。アメリカの EBPM 委員会（2017）によると、「政府のさらなる発展のための特に重要な障壁は政府外の研究者によるエビデンスを明らかにするのに必要なデータへのアクセスの⽋如である」（8 ⾴）として、政府の保有するデータの研究者への提供が EBPM 推進の前提と考えられている。
イギリスでは科学的根拠に基づいて政府に助⾔する政府主席科学顧問（Government
Chief Scientific Adviser）と彼を補佐する組織として科学庁（Government Office for Science）
が存在している。研究者らによる研究成果を政策に持ち込むのが政府主席科学顧問の役割である1。各省庁にも科学顧問がいるが、彼らを政府主席科学顧問が統括し、省庁横断的な課題に対しては連携して対処する。現在の主席科学顧問は医師であるパトリック・ヴァランス⽒が就任しており、例えば、地⽅政府を含めて全ての公衆衛⽣部局に対して医学的助⾔を⾏う主席医務官（保健省の主席科学顧問兼務）のクリス・ウィッティー⽒（ロンドン⼤学衛⽣熱帯医学⼤学院教授（公衆衛⽣））とともに現在、英国における新型コロナウイルス対策の陣頭指揮を取っている。
（２）⽇本

⽇本での EBPM の中⼼的担い⼿は国家公務員たる EBPM 推進統括官を中⼼とした各省庁である（図 1）。各省庁は EBPM 推進統括官として政策⽴案総括審議官の役職を配置し、主に各省庁が保有するデータに対するニーズや要望へ対応し、データ活⽤のモニタリング・
指導、⼈材育成・確保を担っている。しかし、有識者（研究者など）は政府横断的な EBPMの推進において EBPM 推進委員会に対する監督・助⾔する⽴場であって、主要な利⽤者と位置づけられておらず、欧⽶と⽐べると⼤きく相違している2。
また、統計等データの利活⽤の促進も EBPM 推進の柱に掲げられ、各府省に統計等デー
タの提供要請等を受け付ける窓⼝を設置し、また EBPM 推進委員会において統計整備等に関する国⺠からの要望・提案の募集するようになった。要望・提案募集については 2018 年

具体的な役割として①⾸相および閣議メンバーに科学的アドバイスを⾏う、②科学技術政策に関するア
ドバイスを政府に⾏う、③政府内で確実に科学的証拠・助⾔の利⽤を進め、その質を⾼めること、の３つとされる。政府主席科学顧問および各省庁の主席科学顧問の役割についてはガイドラインが公表されている（英国科学庁, 2020）。
2
⽇本でも官邸や各省庁に⼤⾂顧問がおり、また審議会や研究会などに有識者が委員として任命されるが、英国のように体系的に任命されておらず、また EBPM 推進のための役割を現状、担っているとは明確にいえない。
13

9〜10 ⽉、2019 年 9〜10 ⽉の 2 回⾏われている。しかし、各省庁からの回答が⽰された前者をみてみると、「直ちに対応することは困難だが、今後も要望を参考にしつつ、政策的な必要性とともに検討」、「様々な観点から総合的な検討を今後⾏う」「検討課題の⼀つとして検討」と回答しており、ほとんど無回答の状況となっている。
図１：⽇本版 EBPM 体制（出典）統計改⾰推進会議幹事会（2017）『統計改⾰推進会議最終取りまとめ(案) 参考資料』2 ⾴

課題２：EBPM に利⽤すべきデータ（１）先進各国①データ・アーカイブ
欧⽶の多くの国ではデータ・アーカイブが整備され、政府の個票データの多くが⼊⼿可能である。⼀般的に研究者として登録した者であれば誰でも⼊⼿可能な⼀般利⽤データ（public use data）とデータ保有元の個別の承認が必要な利⽤制限のあるデータ（restricteduse data）の２種類がある。例えば、居住地情報などを含むデータは後者になる。
⽶国ではミシガン⼤学に設置された ICPSR（Inter-university Consortium for Political andSocial Research）が社会科学の分野で最⼤のデータ・アーカイブとなっている。ICPSR では、例えば、商務省センサス局、⾏政管理予算局、国⽴衛⽣統計センターなどによる調査の個票データがオンラインで提供されている。ICPSR でも⼀般利⽤データは研究者として登録すれば、個別のデータについて利⽤申請は不要である3。⼀⽅、特に厳しい利⽤制限のあるデータ（restricted-use data）については ICPSR が運営する ResearchData.gov でデータ
⽇本の研究者でも ICPSR 国内利⽤協議会に加盟する東京⼤学などの教員、研究員、⼤学院⽣及び⼤学
⽣は⼀般の利⽤登録者では利⽤できない ICPSR の個票データも利⽤することができる。

3

4

の利⽤申請をし、データ保有機関の許可が下りるとセンサス局、UCLA、スタンフォード⼤学など全⽶ 27 箇所にある連邦統計研究データセンターにてオンサイト利⽤が可能となる4。
英国ではエセックス⼤学に設置された英国データ・アーカイブ（UKDA）が ICPSR と同様の機能を担っており、統計局など政府機関のデータも寄託されている。UKDA ではデー
タを①ユーザー登録だけで利⽤可能な標準アクセスデータ、②ダウンロード時にある条件に同意を求める特別条件データ、③特別許可書の記⼊が必要な特別許可データ、④利⽤を⼀部に限定した制御データの４種類がある。①〜③はオンライン上で個票データをダウンロード可能であるが、④については研究計画の承認を受けたり、研究データ環境での利⽤者に関する研修受講が義務付けられた上で、IP アドレスで管理され、セキュリティーが施されたリモートアクセスのみ可能である。同様なアーカイブとして、ドイツ GESIS、フランス
Quetelet PROGEDO Diffusion などがある5。
②研究に資するデータ作成
欧⽶諸国のデータのもう⼀つの⼤きな特徴は、研究⽬的での⾏政記録情報の利⽤を可能としたり、統計調査や⾏政記録情報の統合により⾏政ビックデータを作成し、研究者に提供しているなど、研究に資するための⾏政データの活⽤範囲をさらに広げていることである。
例えば、英国ではデジタルエコノミー法で研究⽬的での⾏政記録情報の利⽤に道を開き、
国⽴統計局（ONS）にその提供の権限を⼀元化している。2018 年から Administrative Data
Research UK（adruk.org）が⽴ち上がり、提供のワンストップ化を図っている。また、⾏政
ビックデータとしては、ONS が 1971〜2011 年の国勢調査の個⼈の情報に紐づけして住⺠
登録、国⺠健康サービス、がん登録情報を統合した ONS Longitudinal Study (LS)を作成している。このビックデータを利⽤し、例えば、学校での選択科⽬が失業/⾮労働化に与える影響(Iannelli & Duta. 2018)、職業地が転職に与える影響 (McCollum, et al. 2018) 、移住が地域の健康状況に与える影響（Norman, et al. 2005）、移⺠に限定しない⼈種別の死亡率（Scott & Timæus, 2013）といった幅広い研究が⾏われている。
アメリカでもセンサス局を中⼼に⾏政ビックデータの作成を進めており、Data Linkage
Infrastructure として他政府機関、州政府機関から得た⾏政記録情報とセンサス局の調査をリンクして政策分析に活⽤しているものを外部の研究者にも開放している。外部の研究者が⾃⾝で実施した調査対象者と⾏政情報を個体認識番号で統合することが可能となっている。例えば、Survey of Income and Program Participation (1984-1993)はセンサス局の調査結果に社会保障庁が保有する所得に関する⾏政データ（SER, DER）を社会保障番号を使って統合し、所得の時系列変化を把握できるようになっている。また、アメリカ社会保険庁で申請には履歴書、研究メンバーリスト、研究⽬的を記した１枚紙が必要である。
その他欧州各国のデータ・アーカイブのリストは以下の通りである。
https://www.ukdataservice.ac.uk/get-data/other-providers/data-archives/europe.aspx（2020 年 3 ⽉ 15 ⽇
アクセス）
4
5

5

はホームレス状態にある⾼齢者向け健康サービスプログラムから得られる個⼈属性・社会状況の情報に追加保障所得、障害者給付、社会保障⼿当のデータを統合したデータを作成し、例えば、4 箇所のセンターで実施したホームレス向けの積極的介⼊によって障害者給付の申請が介⼊のなかったセンターよりも統計的に有意に増加した（Rosenheck, et al., 1999）
といった研究が⾏われている。
（２）⽇本

⽇本では⾏政が保有するデータを統計法により２種類に分類している。１つは⾏政機関等が統計の作成を⽬的として個⼈⼜は法⼈その他の団体に対し事実の報告を求めることにより⾏う「統計調査」、２つは⾏政機関の職員が職務上作成し、⼜は取得した情報であって、当該⾏政機関の職員が組織的に利⽤するものとして、当該⾏政機関が保有しているものの
うち、⾏政⽂書に記録されている「⾏政記録情報」である。前者の「統計調査」のうち、統計マクロデータが e-Sat などで公開されるのに加えて、近年、統計法による統計ミクロデー
タ（個票データ）の提供が拡⼤している（図 2 参照）。
図２：データの種類と提供状況
e-Statなど
HPでの公開
統計法に
よる提供

行政
マクロ
データ

統計等データの提供要請
非識別加工情報
オープンデータ化検討

行政ミクロデータ（統計調査）
中央 地方
行政記録情報税、学校教育、カルテ、
アンケート調査など

民間ビックデータ（備考）椿（2018）に加筆・修正した

下記の通り、議論がさらに⾏政記録情報にも及んでいるが、提供の可否判断に省庁の意識が影響し、全体的に動きは遅い。特に⾏政の実施したアンケート調査は統計法の対象外であり、さらに地⽅⾃治体の保有データの研究⽬的の提供も全く進んでいない。
① 統計法による個票データ提供
現状、統計法による個票データの⼊⼿には利⽤者の公益性・⼒量を勘案し、4 種類と増えた。具体的には、①統計法第 33 条第１項第２号により磁気媒体による提供がされているもの（厚⽣労働省・21 世紀出⽣児縦断調査など 191 統計）が主だったが、②統計法第 33 条第6

１項第２号, 第 33 条の 2 第 1 項によりオンサイト拠点でのみ利⽤可能なもの（厚⽣労働省・⼈⼝動態統計、総務省・通信利⽤動向調査など 56 統計）、③統計法第 34 条によりオー
ダーメードで集計を依頼できるもの（内閣府・消費動向調査、⽇銀短観など 31 統計）、④統
計法第 36 条により研究⽬的で世帯や個⼈が特定できないように匿名化を施した個票データを提供しているもの（総務省・国勢調査、厚⽣労働省・国⺠⽣活基礎調査など 7 統計）である6。なお、⾃治体独⾃の統計で４種類の提供⽅法に含まれているものは現状ない。
しかし、欧⽶と違って研究者が⼊⼿するまでのハードルが⾼い。①で提供を受けることができる研究者は⾏政との共同研究や科研費など公的助成⾦採択者に限定され、研究⽬的だ
けでなく、分析に必要な変数の特定など詳細な書類が必要であり、審査に数ヶ⽉の時間を要する。②については有償だが、公益財団法⼈などの研究者もアクセス可能となった。ここでは利⽤申請に事前審査と本申請がある上、分析結果の⼊⼿にも事前審査と本審査があり、膨⼤な時間と労⼒を要する。③ではオーダーメード集計に要した時間１時間当たり 4,400 円の費⽤がかかり、複雑な集計ほど料⾦がかかる。④の匿名データ提供では適正管理義務が課されている。また、基本的に誰でも⼊⼿可能な⼀般利⽤データ（public use data）については検討が始まっているが、実現していない。
② 統計等データの提供要請
EBPM 推進の⼀環として、「統計等データの提供等の判断のためのガイドライン」（平成30 年 4 ⽉ 27 ⽇ EBPM 推進委員会決定）により研究者などのデータ利⽤者から「⾏政記録情報」を含む提供を要請することを可能とした。提供できない場合は理由を付して回答することとなっており、さらに再考を求めたい場合、請求者は当該省庁の政策⽴案担当審議官に申出を請求することができる。ただし、厚労省 HP のフロー図をみると既に統計法で提供されているものを除いたデータを対象にしており、実際に提供されるかは不透明である。
③ データ・アーカイブ
東京⼤学社会科学研究所附属社会調査・データアーカイブ研究センターの SSJ データ・アーカイブが、⽇本初として 1998 年に発⾜した。法律に基づく制度ではないが、⼤学・⺠間
に加えて政府機関も⼀部含まれており、例えば、内閣府が 2018 年学⽣の就職・採⽤活動開始時期等に関する調査など 57 調査、厚⽣労働省が 2017 年仕事と育児の両⽴に関する実態把握のための調査など 14 調査を⾃主的に寄託している。ただし、⾃治体からの寄託された調査は現状ない上、利⽤対象者は⼤学⼜は公的研究機関の研究者、⼤学院⽣に限定されている。その他のデータ・アーカイブとして、例えば、独⽴⾏政法⼈労働政策研究・研修機構（JILPT データ・アーカイブ）、慶應義塾⼤学パネルデータ設計・解析センター、⼤阪商業
⼤学 JGSS 研究センターなどがそれぞれ⾃ら実施した調査の個票データを提供している。
個票データの提供促進のため、ミクロデータ利⽤ポータルサイト MiRiPo（https://www.estat.go.jp/microdata/）が 2019 年 5 ⽉に開設されている。
6

7

また、2018 年から⽇本振興会が⼈⽂学・社会科学データインフラストラクチャー構築プ
ログラムを開始し、その中で科研費などで研究者が集めたデータなどの提供を想定したアーカイブ構築に向けた取組みが始動している。ただし、政府関係データを含むかは不明である。
④ ⾮匿名加⼯情報の利⽤
例外的な⼊⼿⽅法として、まず改正個⼈情報保護法による⾮匿名加⼯情報の利⽤がある。
⾮匿名加⼯情報とは特定の個⼈を識別することができないように個⼈情報を加⼯した情報であって、当該個⼈情報を復元することができないようにしたものである。加⼯⽅法は、特定の個⼈を識別することができる記述等（例:⽒名）の全部⼜は⼀部を削除（置換を含む。
以下同じ。
）、個⼈識別符号の全部を削除、個⼈情報と他の情報とを連結する符号(例:委託先に渡すために分割したデータとひも付ける ID)を削除、特異な記述等(例:年齢 116 歳)を削除するなどである。しかし、この制度は学術研究のためのものではなく、新たな産業の創出、活⼒ある経済社会及び豊かな国⺠⽣活の実現を⽬的とした事業サービス利⽤を想定しており、研究機関が申請して認められるか分からない。国の提供における書類は細かく、申請からデータ⼊⼿まで待たされるというデメリットがある。また、⾮識別加⼯情報の⾃治体による提供は総務省が旗振りをしているが、⾃治体の条例改正次第である。
⑤ 情報公開制度によるデータ
もう⼀つの例外的な⼊⼿⽅法は情報公開制度の利⽤である。⾏政機関情報公開法は国⺠
全てに⾏政機関が保有する⽂書の開⽰請求権を認めており、⽂書には⾏政記録情報も含まれる。地⽅⾃治体も同様の情報公開条例を規定している。したがって、アンケート調査の個票データも⾏政保有⽂書に該当するため、情報公開制度を使って開⽰を求めることが制度上、可能である。
⾏政機関情報公開法第５条で開⽰義務を規定しているが、同条では不開⽰情報も規定しており、例えば、第１項で個⼈に関する情報で特定の個⼈を識別できるものを不開⽰情報としている。したがって、この個⼈情報保護による⾮開⽰規定を使って⾮開⽰、わずかな開⽰に留めるところも多数であり、開⽰されたデータが研究に利⽤可能か分からないという⽋点がある。
⑥ ⾏政機関からの任意提供
さらに特定の研究者に⾏政機関から任意提供される場合がある。これらは⾃治体の⾸⻑など責任者の判断で提供されるもので、法律に基づいたものではない。制度化されたものでないため、実際にどの程度、提供されているかは明らかではない。
以上を踏まえて、現状、研究者が個票データを⼊⼿可能な⽅法とその対象、そしてその容8

易さをまとめると表１の通りである。統計法に基づく提供は提供を受けられる研究者が公的助成を受けている者に限られ、分析において重要な居住地などの情報が使えない場合が多いものの、他の⽅法よりも対象となる調査は多い。⼀⽅、統計調査よりも膨⼤に存在する「⾏政記録情報」は現状、「統計等データの提供要請」「⾮識別加⼯情報」「情報公開請求」の３つの⽅法があるが、いずれもこの⽅法で本当に⼊⼿可能とはいえない。そうした中、最も⼊⼿が容易なのがデータ・アーカイブに寄託された調査である。しかし、現状寄託されている調査が内閣府・厚⽣労働省などに限られ、かつ数も少ない。
表１：⽇本における個票データ⼊⼿⽅法とその対象
中央
省庁

独法
など

地方
自治体

大学
NPO
その他

△＋

△＋

☓

☓

ー

○＋

○＋

☓

○＋

統計等データの提供要請

統計等データの提供等の判断のためのガイドライン

△？

△？

☓

☓

非識別加工情報

個人情報保護法

△？

△？

？

☓

情報公開請求情報公開法・
情報公開条例

△ー

△ー

△ー

☓

△

△

△

ー

関係法令

調査票等情報統計法

データ・アーカイブ

行政機関からの任意提供（アンケート調査を含む）

ー（備考）○：基本的に提供、△：データ保有機関の判断で提供、☓：提供なし。
＋：条件が合えば提供、−：機関で判断に差、？：現状不明

今後の課題

以上を総括すると、⽇本での EBPM の主な導⼊⽬的は予算の縮減であり、主な担い⼿は霞が関の役⼈である。研究機関との共同研究、研究者との協働は想定するが、それ以外の研究者は基本的に主要な対象ではない。
さらに研究者が使⽤できるデータについては、統計法の対象領域が狭く、膨⼤な⾏政記録
情報は現状統計法での提供対象ではない。そうした中、⾏政記録情報や地⽅⾃治体・⺠間が保有する各種データの利活⽤も新たに統計システムに組み込むなどして、統計関係法制を総合的に⾒直すとされている。しかし、現状は⾏政記録情報の事業利⽤を想定するのみである。
そして⽇本の統計システムが縦割り・分散型であることも相まって、学術利⽤可能なデー
タも横断的な政策課題に対応するような Evidence には⼤きな制約がある。さらに、ユーザ
ー＝政策⽴案担当審議官と位置付けられており、政府外の研究者への開放を必ずしも意味していない。特に複数の情報をマッチングした⾏政ビックデータの⽣成と提供は未着⼿である。提供の可否は所管省庁の意向次第となっている。ここ数年、公的統計や統計分析で政9治問題化している⼀因はここにある。北村⾏伸・⼀橋⼤学教授は「統計問題の根本は、・・
無関⼼です。各省庁で作られる統計に数⼈が配置され、タコツボ化してそれぞれで何が⾏われているのかよくわからないし、上の⼈も関⼼がないから、統計でどんな値が出ようとあまり興味がない。
」、「いくら EBPM 推進を叫んでも、何がエビデンスであるかをきちんと理解
し、それを政策形成につなげていける⾏政官としてのノウハウも備えた⼈材がいなければ実際には進められません。今のところ、EBPM は機能していないですね。」（北村・重岡, 2019,12〜13 ⾴）と述べている。
つまり、研究者の⽴場から⽇本版 EBPM の課題を図３のように整理することができる。
まず政府が保有する膨⼤な⾏政記録情報は研究者がほとんど使えない。研究⽬的の達成には研究者⾃らが研究費などを使ってアンケート調査を実施などしてデータの⼊⼿を図ることが必要になる7。⾏政記録情報は情報が客観的で正確、全数調査が基本であるのでデータ収集対象が広く、無作為抽出確率では少数に限られる研究対象者もデータが得られるといったメリットがある。税⾦などで集められた⾏政記録情報があるのに、研究者が⾃ら調査するのでは労⼒的にも資⾦的にも重複を発⽣させている。研究者も研究に必要な情報を⾃ら全て集められる訳ではないため、分析も部分的なものに留まってしまう可能性が⾼い。
図３：研究者の⽴場からみた⽇本版 EBPM の課題
研究者未使用自分で調査

データ入手困難
統合進まず

統計が各省庁に分散部分的な分析

政策検証なしエビデンスを活用できない
行政スタッフ

そうした研究者の分析結果は、それをうまく活⽤できない⾏政が存在する中では政策の検証や効果の測定に使われることはない。そして統計の作成・保有が各省庁に分散している中、研究者がデータを⼊⼿するのは困難であり、かつ例えば、国税の保有する所得データと厚労省が保有する健康データといったデータ間の統合もなかなか進まない。そうすると研究者によるデータ利⽤が更に進まなくなる。逆に良質な調査設計は良いデータ、良い担い⼿を作り出す。それが更に良いデータを⽣み出していく好循環が⽣まれる。現状では⽇本で⾏政記録情報で研究に必要な情報が含まれていない場合もあるため、必ずしも提供イコール研究の促進とはならない点には留意が必要である。

7

10

はこうした好循環は⽣まれず、他の先進国に⼤きく遅れがみられる。
求められる対応策

こうした課題を変えていくには以下のような取り組みが必要である。
１）海外では多くの政府・⾃治体調査（⽇本では⾏政記録情報に分類されるアンケート調
査を含む）をデータ・アーカイブへ寄託し、研究者に提供しているが、⽇本ではわずかである。政府・⾃治体調査のデータ・アーカイブへの寄託を基本としていくことが必要である。
２）⾏政記録情報の活⽤を促進するためには研究者とデータ保有する⾏政機関の間に⼊る
英国の Administrative Data Research UK のようにワンストップ化が必要である。現状、研究者による各省庁への個別要請が研究利⽤の広がりに資するか明らかではない。
３）多様な研究が進むためには複数の統計調査や⾏政記録情報を統合した⾏政ビックデー
タの作成を推進する必要がある。そのためにはデータ同⼠を紐付けするための符合の付与などデータ形式を事前に統⼀する必要がある。研究者が⾃ら調査を⾏う場合には数千万円の研究費が必要になる場合もある。こうした助成⾦の負担を減らすことにもつながる。
研究に資する統計制度改⾰には強い政治的リーダーシップが不可⽋である。⽼後 2000
万円問題や新型コロナウイルス問題は議論を深めるよい機会であり、今後の議論の深まりに期待したい。
参考⽂献

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リスにおける「エビデンスに基づく政策」の動向、ランダム化⽐較試験による実証、
及び⽇本への⽰唆〜」三菱 UFJ リサーチ&コンサルティング政策研究レポート
伊藤公⼀朗（2017）『データ分析の⼒

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北村⾏伸・重岡仁（2019）「統計が果たすべき役割と改善の道筋」経済セミナー 2019 年
6/7 ⽉号, pp.8-22.
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