◆法と経済学会・第１７回全国大会　講演報告◆ロシンポジウム 企画1
【荒井】: 本日の御登壇者の方を紹介いたします。向かって右側から、東京大学大学院経済学研究科教授およびＣＲＥＰＥのセンター長の川口大司さんです。続きまして、東京大学大学院総合文化研究科教授の内山融さんです。続きまして、警察庁長官官房参事官の鶴代隆造さんです。続きまして、前・経済産業省大臣官房政策評価広報課長の三浦聡さんです。本日のシンポジウムの趣旨といたしましては、今日、証拠に基づく政策立案、ＥＢＰＭ (エビデンス・ベースト・ポリシー・メイキング）の推進によって政策の実効性を高め、国民により信頼される行政の実現が目指されております。法と経済学は、法制度を経済学の手法を用いて分析する学問分野でして、規範的な研究・実証的な研究の双方からの取組を行ってまいりました。しかしながら、日本では、実際の法や判例を素材とした経済学的研究の蓄積はいまだ少なく、法解釈学で争点となってきたような具体的な論点が経済学における研究対象となることはそれほど多くありませんでした。また、立法にあたっての制度設計がどのような効果を経済社会にもたらすかについて判断する枠組みは、これまで日本の法と経済学は十分に提供してこなかったと思います。そこで、法と経済学分析検討枠組みが、現実の政策を企画・立案する際に、どのように応用できるか。あるいは、どこに研究課題があるか、こういったものを探るという知識と情報の共有を図るネットワーク機能の展開を図ると共に、研究の実装への貢献を念頭に置いたシンポジウムを企画することといたしました。こうしたシンポジウムは、これまでにも、例えば、ＲＩＥＴＩ・経済産業研究所さんのシンポジウムで、2017年にＥＢＰＭを「推進するために」というテーマ、あるいは、2018年にはＥＢＰＭを「根付かせるために」というテーマで講演、パネルディスカッションが行われております。これらとの差別化を図るものとして、この法と経済学会のシンポジウムでは、今後の法と経済学の研究、議論の喚起に向けて、学会という研究者の集いに行う催しであることを念頭に置きまして、情報提供、研究素材の提示を1つの目的といたします。それと共に、可能な限り方法論を取り上げまして、着眼点、分析の適切性、提言の具体性・実現可能性といった政策策定に向けての課題、これを伝えることもまた１つの目的としたいと考えております。それでは、早速、パネリストの方々から御講演をお願いしたいと思います。まずは、経済産業省三浦聡大臣官房政策評価広報課長様から、経済産業省におけるＥＢＰＭの取組についてお願いいたします。 【三浦】: 私からは、経済産業省でどういうことに取り組んできたのか、あるいは取り組んでいくのかということを御説明したいと思います。よろしくお願いいたします。経産省も、今、ＥＢＰＭを進めているのですけれども、きっかけないし始まりとしては、政府全体のＥＢＰＭの推進の動きがあります。平成２９年５月に統計改革推進会議の「最終とりまとめ」が出ておりまして、ここでＥＢ PMを進めるということが決まりました。統計について、いろいろ問題が指摘されていることは、ここにいらっしゃる皆様はご存じだと思います。例えばＧＤＰ統計のつくり方を巡って改善の余地があることがずっと議論されています。そして、なぜ今、しっかりした統計になっていないかというと、それは統計をきちんと使う人がいないからだ、したがって統計を政策の方で使うことを車の両輪にしなければならないということで、統計改革の一環としてこのＥＢＰＭが入ってきた流れがあります。ここで決まったことは、２つです。１つは、 30年４月でございますけども、各省に政策立案総括審議官という新しいポストをつくろうということ。もう一つは、ＥＢＰＭ推進委員会をつくること。つまり、政策立案総括審議官を、各省にそれぞれ設置するということと、その人たちが集まるＥＢＰＭ推進委員会をつくろうということであります。霞ヶ関全体で決まっているのはこのぐらいの事でありまして、より具体的に、何をどうすれば、エビデンスベースで政策策定をしたことになるのかとか、その方法とか、より具体論については何か政府統一で決まったことはないということであります。それは、ある意味では、各省に大きな裁量を与えているということでありますが、「具体的にどうしますか」ということは各省で考えて、むしろ進めてくださいということになっています。おそらく、今、日本で、統一的にＥＢＰＭがこうだというのが決まっているわけではないものですから、いきなりかちっとした内容をつくって各府省に号令をかけるよりは、むしろ各省でＥＢＰＭというコンセプトを出発点に何をしたらいいのかを考えて、それを持ち寄ろう、つまり、ベストプラクティスを各省で積み上げていって、共有・横展開し、悩みがあれば相談しあう、そういう道を取ることにしたというのが、霞ヶ関の動向になっています。これを受けて、経産省が具体的に取り組んだのは３点です。 1つ目はロジックモデルの作成です。「エビデンス」は、「実施している政策が効果を出していることについての証拠」という意味なので、前提として、何が手段で何が目的なのかということがはっきりしていなければいけない。それをまず、ロジックモデルとして作ろうと。なお、手段と、目的と、そして、その因果関係を明確に意識しなければいけないという意味においては、どの施策だからということではなくて、いろいろな施策についてロジックモデルの作成をお願いしました。つくったロジックモデル（手段から目的に向かって流れていく図）は、行政事業レビューの公開プロセスでも使っております。 2番目は、ロジックモデルを作成した事業の中から、いくつか選んで、手段と効果の因果関係を深掘って検証しました。つまり、データを集めて、因果関係に統計的に意味があるのかという分析を行いました。これは、少数の事業だけでありますが、やはり、統計的な分析になじむには、nの数が一定数ないと難しかろうということと、あとは、統計分析をするには、費用と時間がそれなりにかかるので、一定の大きさ以上の事業にするように、対象事業は全部ではなく一部を選択したということであります。この文脈で、統計的な分析は専門的な面があるので、ＲＩＥＴＩにＥＢＰＭの担当チームをつくりまして、あとは、「統計コンシェルジェ」と名付けて、調査統計部局の方とも協力をしながら、進めていったということであります。並行して、今後を見据えて、ＥＢＰＭインフラも構築する、例えば各法人に関するデータが出てくる「法人デジタルプラットフォーム」も構築する予定です。それぞれについて、若干、細かめに紹介します。ロジックモデルは、フォーマット的にいうと、インプットからインパクトまで、因果関係の流れを図示したというものであります。基本的には、アクティビティへのインプットとして予算があって、それをもとに実際の支援をして、支援の件数が一定数でる。ここまでは行政が行うということですけれども、その結果としてアウトカムというのが生まれる。アウトカムには短期的なものと、さらに、先のアウトカムがあって、結果的にインパクトがあるということですけれども、これもはっきりと書いていただきました。その中で、幾つか選んで定量的分析なども進めておりまして、定量的分析のデータも、また、国の統計もありますし、民間のデーベースとかもあったりするわけでございまして、その中でどれを選ぶのかというのが、ポイントになります。経産省の全事業のなかから、先ほどｎの数といいましたけども、統計分析のサンプル教が一定以上存在するかということ。あとは、分析への希望、つまり出てきた結果を受けて、こういう改善のヒントを期待したい、といった施策を実施する部局側の受け止めの体制という観点から選んで、選ばれた事業については、われわれで定量分析を行うことにしています。例えば、ものづくりの補助金であれば、実際に補助対象にしたところとしなかったところで付加価値向上率や黒字化率の上がり方に、本当に差があるのかということなどを分析したということでございます。今後の課題ですけれども、まず、どうしても「こういうデータがあるから、こういう分析をしよう」という方向に、放っておくとなりがちですけども、やはり、どんな分析をしたいという、事前の仮説を考えておくことが大事です。あと、例えば申請書に書いてあるデータを分析に使おうかとなったときに、「申請書に書いたデータは補助金の審査にしか使いません。」というように要項に書いてあったりすると、それ以外のことに使うと目的外利用になってしまうのではないかというような問題もあったりします。さらに、データをほかのところから入手する手もあるわけですけれども、二次利用なら二次利用の手続きがありますし、民間でのデータであれば購入費用が掛かります。さらに、補助を受けたところと受けなかったところとを比較したいのですが、補助を受けた方はいいのですけど、補助を受けなかった方が「なぜ、支援を受けないのに、データを渡さなければならないのか。」という疑問をお持ちになることもあり、これも今後の課題です。今後の取組ですが、統計分析も、ぜひ、続けたいと思っておりますけれども、どういった事業を対象にするか。400事業全部はできない中で、どういうものをどういう手順で選んでいくかは、現場としては悩みどころではあります。また、実施部局にとっては自分の施策が評価をされるとなると警戒しがちですが、そうではなくて、自分の政策の効果が出ているのか出ていないのか。どうしたら効果が出るようになるのかを検証するのは、自分自身の問題ととらえてほしいと思っていて、そこのモチベーションをどう考えていくかも課題です。あとは、次の予算やＰＤＣＡサイクルにどうつなげるか、つまり、統計の分析結果を受けて具体的な改善策を決めるには、分析がもう一段、必要な場合もあり、それも今後の課題と思っています。ありがとうございました。 【荒井】: それでは、続きまして、警察庁・鶴代長官官房参事官様から、ＥＢＰＭの推進に向けた課題についてお願いします。 【鵜代】: ただ今、三浦参事官から御説明ありましたとおり、現在、各府省庁におきましては、ＥＢＰＭの推進に向け、その考え方や手法の浸透を図るべく、実例の創出に取り組んでいるところです。警察庁におきましても、いくつかの施策や事業を取り上げ、ロジックモデルを活用して、政策の目的と手段の論理的な因果関係の検討や政策手段の効果の測定等に取り組み始めたところです。こうした取組を通じて、目的とそれを実現するための手段の効果や費用を分析し、有効な政策手段を選択していくことの重要性は認識いたしますが、課題の一つは、アウトカム指標等をどのように設定するかということであります。この点、できる限り時間や手間をかけず、指標に係るデータを収集・分析し、ロジックモデルに基づく政策の検討を実施することができれば、取り組みやすいと思料されます。こうした観点から、既存の統計・データの充実を図り、それをできる限り有効に活用していくべきと考えられます。このように治安・警察分野についてＥＢＰＭを推進していく観点からも、警察が保有する認知件数、検挙件数、相談件数等のデータについて、犯罪情勢や警察活動の実情を正確に捉えることができるように一層の充実を図ることができないか、が課題となります。我が国の犯罪情勢を測る指標のうち、刑法犯認知件数については、平成30年は約82万件と、前年に引き続き戦後最少を更新しております。その内訳を見ますと、官民一体となった総合的な犯罪対策や様々な社会情勢の変化を背景に、総数に占める割合の大きい街頭犯罪や侵入犯罪が平成15年以降一貫して減少しております。しかし、治安に対する国民の意識を見ましても、全体として改善が見られる一方で、日本の治安がよくなったと思うかとの質問には約６割の方が、悪くなった、あるいは、どちらかといえば悪くなったと感じているとの結果もございます。また、警察の第一線におきましても、サイバー空間の脅威や、ストーカー・ＤＶ・児童虐待といった人身安全関連事犯への対処の必要性等、依然として予断を許さない情勢がうかがわれます。こうした情勢に関して、サイバー犯罪については、検挙件数が高い水準で推移しているほか、当庁が検知したサイバー空間における探索行為等とみられるアクセス件数が増加傾向にあることなどで見ております。また、ストーカー、ＤＶについては相談件数、検挙件数が高い水準で推移しているほか、児童唐待については児童相談所への通告児童数、検挙件数が増加していることで、その情勢を測っております。近年増加傾向にある特殊詐欺やサイバー犯罪のように、被害者と対面することなく犯行に及ぶ非対面型犯罪には、対策に応じて絶えず犯行手口が変化するものも多いですし、人身安全関連事案のように家族等私的な関係の中で発生することが多い犯罪に対しては、その性質上犯行が潜在化しやすい傾向があるものと思料されます。こうした実情の把握が難しい諸事情を踏まえ、治安の実相を正確に把握し、また、 E B P Mを推進するためにも、犯罪情勢を正確に捉える指標や統計分析の研究が求められます。さらに、刑法犯認知件数をはじめとする犯罪発生状況を示す指標を評価する場合にも、地方警察官数の変化や政府・警察・団体の取組、治安関係法律の制定・改正等が様々に影響していると考えられ、それらの影響について分析等が進むことが期待されます。例えば、窃盗犯は何らかの経済的事情を動機や背景事情として抱えていることの多い犯罪類型であることなどから、雇用情勢の変化が窃盗の認知件数の推移に与える影響は少なくないとされております。一方、個別の施策等に目を向ければ、その効果が比較的明確に現れているのではないかと思われる例が散見されます。平成16年１月、特殊開錠用具の所持の禁止等に関する法律が施行され、防犯性能の高い建物部品の開発・普及と相まって、侵入犯罪の未然防止が大きく図られております。また、自動車盗は、盗難防止装置イモビライザの装着率の向上に伴い認知件数が減少しており、自動販売機ねらいは、自動販売機の堅牢化に伴い認知件数が減少しております。これらは単純な例であり、特定の対策以外の社会情勢の変化等の要素の影響まで十分に考慮して効果検証がなされているものでもありませんが、こうした個別の施策や対策の効果を測る研究も期待されます。以上から、ＥＢＰＭを的確に推進し、効果的かつ効率的な犯罪対策を講じていくためには、経済情勢を含めた社会情勢や人口動態の変化、法政策や施策の変更等も勘案した犯罪情勢分析の高度化への取組が期待されます。海外の事例も参考にしながら、治安の実相を正確に捉えるための指標等について研究が深まるとともに、犯罪情勢に影響を与える様々な要因とその影響に関する分析等が進むことが期待されます。このほか、ＥＢＰＭの推進事例や各種政策・施策の効果を測る指標や統計・データ分析の方法等についても研究成果が得られれば、有益であると考えられます。 【荒井】：　ありがとうございました。次に東京大学、川口大司ＣＲＥＰＥセンター長からお願いいたします。 【川口】：東京大学の川口と申します。政策評価研究教育センター、CREPE、のセンター長を務めております。本日は荒井さん、村松さんの御尽力で当センターの活動を御紹介させていただく機会をいただきまして、誠にありがとうございます。限られた時間ではございますけれども、われわれのセンターの取組について、紹介させていただければと思います。私どものセンターは2017年10月にＥＢＰＭやデータ分析を通じて経済学を実社会に役立てることを目的に設立されました。各研究者の研究関心に基づいて基礎研究を重視するとともに研究者がデータを使える環境の整備に力を入れています。たとえば、民間信用調査会社から企業のデータを受け入れる準備を進めておりまして、このデータを使って、政府の各種企業対策の影響を評価する予定です。同時に産学官の協働を目指して活動を進めており、そのうちの一部を御紹介させて頂ければと思っています。最初に内閣府、厚生労働省と生活保護受給者の就労支援の効果を分析したものを紹介します。次に総務省の統計局と消費統計に関しての共同研究についても紹介します。加えて今日はあまりお話しできないのですけれども、政策評価手法の一般向けのレクチャーの御案内とか、その研究成果を一般向けに分かりやすく伝えるフロンティアレポートというのを刊行しております。われわれのホームページで御覧いただければと思います。最初に内閣府と厚生労働省と取り組んだＥ B PMのモデルケースづくりを紹介します。結果は経済財政諮問会議のワーキンググループの方で発表されております。生活保護受給者のなかで就労していない方を対象にした就労支援、例えば履歴書の書き方とか、が再就業に対してどの程度インパクトを与えているのかを評価しました。厚生労働省からデータをもらって分析を始めたわけですけれども、データには政策を受けている人の情報しか入っていませんでした。就労支援を受けている人がどういうふうに再就業したのかという情報しか入ってないデータわけですが、就労支援を受けてらっしゃらない方でも再就職していくことはあるので、そうすると政策の効果を推定することは無理です。それで分析の視点を変えて分析のユニットを福祉事務所ごとにすることにしました。すると福祉事務所の生活保護受給者のその中で事業に参加した人の比率は異なりますので、この違いを使って因果関係を推定することにしました。一時点のデータによってえられた結果なので確定的なことをいうのは難しいのですが、就労支援に参加される方が増えると再就業確率が高まるという結果が得られました。ＥＢＰＭを実際に進めていこうとすると必ずしも理想的なデータが手に入らないこともあって、できるぎりぎりのとこまでやるというスタンスで取り組みました。今後パネルデータを使って信頼がおける形にアップグレードしていくというのが今後の課題ですが、最初にやった１つのモデルとしては一定の成果があったかと思います。また、総務省統計局と消費統計に関しての質向上の共同研究も進めております。消費を捉えるために消費統計というのを総務省統計局がやっているのですけれども、２つ、大きな統計があります。一つは毎月行われている家計調査。これは６カ月間にわたって、対象者に家計簿を付けてもらうという非常に負担の重たい調査です。もう一つは５年に１度行われる全国消費実態調査というものですけれども、これも３カ月にわたって家計簿を付けていただくという、実際に回答する人にとっては負荷の高い調査だということで、回収率がそれほど高くない。こういう調査に応えてくれている人は、例えば専業主婦世帯が多いのではないかとか、それとか公務員の世帯が多いのではないかというようなことがずっといわれていて、ここから出てくる数字っていうのが、日本全体の姿ではないのではないかというようなことがずっといわれてきているわけですね。そうであるならば、例えば、全国消費実態調査で得られている配偶者就業率と日本全体で見たときの配偶者就業率がずれているならば、そのずれを補正するようなウエイトというのを考えてやれば、全体の姿がわかるのではないかということを考えました。全国消費実態調査と国勢調査の両方を使って、全国消費実態調査の、例えば就業状態の分布というものが国勢調査の分布に合うような形でウエイトを計算する、いうようなことを行って計算しました。分析すると、例えば、年齢層ですけれども、全国消費実態調査における65歳から74歳の方の割合は国勢調査の同比率よりも大きくなっています。ただ、これを補正してやって、消費の姿について計算をしてみても、ほぼ同じような結果が出てきました。総務省統計局は、年齢構成を考えないでウエイトを今まで計算してきたのですけれども、そのことが消費の量に与える影響を見てみると、意外と影響が少なかったということです。このようにＥＢＰＭあるいは統計の質の向上に貢献することを目標に活動を積み重ねてきました。東京都や総務省行政評価局との共同研究も進めさせていただいているのですけれども、時間の関係で割愛させていただきたいというふうに思います。かれこれ2年ほど政策担当者とわれわれのセンターの方でいろいろな取組をしてきたのですけれども、幾つか課題になるようなことも見えてきました。それは、１つは政策担当者と研究者のインセンティブが相当ずれているということです。政策担当者はやはり決まった時間の中でしっかりと法を通して、それを執行していくということを目標にしている一方で、経済学者はデータをしっかりもらって、それで学術論文を書くことを目標にしているので、この２つの間のずれから来る、いろいろうまくいかない部分もあると感じています。国全体でＥＢＰＭに取り組むということになっているのですけれども、それが実際に予算要求に生かされるかというところまで行くのにはもう少し時間かかるのかなとも思います。ただ、短期的にうまくいかない部分があるからといって、それを諦めるわけではなくて、時間をかけて問題点を解消していくべきだと思います。また、経済学が役に立てる場合でも経済学者がその課題に取り組むインセンティブを持っていないという問題があり、これまではCREPEの社会的意義を実現するため、できる限り取り組んできましたが、そのような取り組みにも限界があると感じております。この問題を解決するためにCREPEと対になる会社の設立の準備を進めています。会社の設立を通じて、現在、抱えている問題の解消につなげていければいいなっていうふうに思っています。どうも貴重な機会をありがとうございました。 【荒井】：　それでは最後に東京大学、内山融総合文化研究科教授から「英国政府におけるＥＢ P M」をお願いしたいと思います。 【内山】：　東京大学の内山融です。本日は貴重な機会を与えていただき、ありがとうございます。早速ですが始めさせていただきます。先ほど三浦さんの方からもお話がありましたように、日本政府においてもＥＢＰＭ (evidence-based policy-making)への取組が進められているところです。すでにＥＢＰＭが進められている国は、英語圏諸国でいうと、まずイギリスです。イギリスは、これからお話ししますけど、1990年代後半、ブレア政権がＥＢＰ Mに力を入れ始めました。それから、アメリカはオバマ政権がＥＢＰＭを進めました。ですから、イギリスとアメリカ、この２つがモデルケースになり得るわけです。私はイギリスの方を研究しておりまして、イギリスの事例を参考にして、日本におけるＥＢＰＭへの示唆としたいと思います。 E B P Mでは、経済学をはじめとした社会科学の専門性を政策決定に取り入れなくてはいけないわけです。そのため、社会科学の専門家をどのように政策決定過程の中に取り込んでいくか、位置付けるかということが必要になってくると思います。それには幾つかの経路があります。まず第１の経路は、審議会などの諮問機関に専門家を入れるというものです。アメリカでいえばＣＥＡ、日本でいえば経済財政諮問会議ですが、こういう形では大きな方針を決める分にはいいのですけど、細かい政策決定を精査するのは難しいと考えられます。第２の経路は、任期付きの常勤職として政府外専門家を採用するというものです。例えば、小泉政権で、私のかつての同僚ですが、岩田一政先生が内閣府の政策統括官になったという事例があります。アメリカにもそういった事例がよくあります。ただ、やはり任期付きのため、政策形成のノウハウの点で限界があるように思います。第３の経路は、社会科学の専門家を常勤職の国家公務員として長期的に雇用を継続するというものです。これであれば、政策決定のノウハウにも詳しいので、社会科学の専門性と政策決定をつなぐことが可能となります。ただ、今のところ日本ではそういったことは行われていません。国家公務員試験には経済区分がありますが、経済区分で採用された者が経済学の専門家として政策分析を担当するわけではなくて、基本的にジェネラリストとして働くことになるわけです。そういったことを踏まえますと、この第３の経路の代表例として、イギリスのＥＢＰＭを支える存在である政府エコノミストに着目するのが有益ではないかと考えられます。そこでイギリスの話に入ります。イギリスでは政府エコノミスト(Government Economist)が政策形成において一定の役割を果たしております。政府エコノミストは各省に配属されていまして、全省庁では1, 200人ぐらいいます。一番多いのは財務省なのですが、雇用年金省、国際開発省、ビジネス省など、基本的に各省庁にエコノミストが何十名という単位で配置されています。なぜイギリスでＥＢＰＭが盛んになったかですが、きっかけはブレア政権です。99年の白書「政府の近代化(Modernizing Government)」で「政策形成におけるエビデンスと調査のよりよい利用」ということを打ち出しました。2003年には、政策の事前評価(appraisal)と事後評価(evaluation)についてのガイダンスであるGreen Bookが大幅改訂、充実されることになります。政府エコノミストの数の歴史的変化を見ますと、200年ぐらいから大きく増えています。 97年にブレアが首相に就任していますので、その後2000年から大きく増えていったのは、まさにブレア政権のリーダーシップのたまものということになります。では、この政府エコノミストはどういう役目を果たしているかといいますと、基本的には大臣の諮問に応じてアドバイスを行います。各省大臣は、その省の首席エコノミスト(Chief Economist)に諮問を行い、その配下のエコノミストの各チームが政策分析を行います。政府エコノミストには大きく２つの仕事があります。一つは規制を導入する際の影響評価(Impact Assessment)です。もう一つは予算要求の際の企画書(Business Cases)、いわゆる予算要求書です。影響評価と企画書というこの2つが政府エコノミストの大きな役目になります。まず影響評価についてですが、規制を導入する際には、その規制に伴う費用便益分析(cost benefit analysis)をします。例えばアルコールについて最低価格規制を設けようとする場合、その費用便益分析を行います。便益としては健康増進や医療費低減、犯罪低減などが挙げられる一方、費用としては消費者の便益が低下する、税収が低下するなどがあります。これらの費用と便益を比べて、便益が上回ればこの規制を導入することになるわけです。次に企画書ですが、各省庁が財務省に予算を要求する際、その予算の費用便益分析を行います。各省庁のエコノミストは企画書に添付する費用便益分析を作成するわけです。財務省側にもエコノミストがおり、きちんとした分析ができているかどうか企画書をチェックするという形になっています。また、イギリスのＥＢＰＭでは半官半民の外部機関の役割も重要です。 What Works Centreという組織があり、実験的手法すなわちRCTを使って政策効果の分析をしています。例えば、税の徴収率を向上させるために効果的な手法について、「あなたの周りの人はみんな税金を払っていますよ」というレターを送るグループと、「税金を払わないと不利益がありますよ」というレターを送るグループとに分けて実験を行い、どちらのグループの徴収率が高いかを分析する、といったようなことです。ちなみに、政策効果を上げるためのこうした工夫をナッジ(nudge)といいます。では、この政府エコノミストの人事はどのようなものかといいますと、財務省が政府エコノミストを一括採用します。財務省に政府経済社会調査チーム(Government Economic and Social Research Team)という部署があり、ここが一括して採用します。エコノミスト以外にも、社会学や政治学などの社会調査職(Social Researcher)というカテゴリーがありますが、これもやはり財務省が一括して採用しています。日本でいう総合職はイギリスだとファースト・ストリーム(fast stream)というのですが、この区分で採用されるとまずアシスタント・エコノミストに任ぜられ、３～４年後にエコノミック・アドバイザーに昇格します。最初の配属先は財務省が決めるのですが、その後の異動は、基本的に公募によります。そうした内部労働市場の運営は財務省の政府経済社会調査チームがやっています。この財務省のチームは研修を頻繁に実施しており、政府エコノミストが常に学問の最先端の動向をマスターできるようにしています。ちなみに私は、この春イギリスに行った際、政府エコノミストのセミナーに参加しました。オックスフォード大学やＬＳＥ (London School of Economics and Political Science)の経済学の先生を呼んできて、各省庁の政府エコノミストとともに、ナチュラルキャピタル（自然環境など）をどうやって費用便益分析に入れるかといったことを議論していました。政府エコノミストと経済学者がレベルの高い議論をするとても刺激的なセミナーでしたが、こうしたことを頻繁にやっているわけです。次に政府経済サービス(Government Economic Service)について説明します。財務省やビジネス省など各省庁にそれぞれエコノミストがいるのですが、そういったエコノミストが横割り的な集団を形成しています。これが政府経済サービスです。この政府経済サービスの長は全政府のエコノミストのトップになるのですが、これは一般に財務省の首席エコノミストが就任します。政府経済サービスの長と各省庁の首席エコノミストが集まる会議で、費用便益計算に用いる社会的割引率などを決めています。さて、基本的に大臣は、そういったエコノミストからのアドバイスを真摯に受けとめます。もちろんアドバイスに従わないこともあります。ただ、それは当然ながら、大臣の責任として政策を決定することになるわけです。ちなみに、先ほど三浦さんからお話があったように、日本でも政策立案総括審議官が各省庁に置かれるようになりました。ＥＢＰＭ推進委員会もあります。これらは基本的に、イギリスの各省における首席エコノミストと、それらが構成する会議に相当すると考えられます。日本においてもこれらの仕組みがうまく機能するよう期待しています。では、まとめとしまして、イギリスのＥＢＰ Mを支える条件は何かについてお話しします。まず一つの要因は、分析専門職の存在です。これまで説明したエコノミスト(Economist)をはじめとして、社会調査職(Social Researcher)、オペレーショナルリサーチ職(Operational Researcher)、統計職(Statistician)など、政策分析を担当する専門職(Analytical Profession)がイギリスの公務員制度の中ではかなり大きな位置を占めております。このような分析専門職が政策形成に大きな役割を果たして、それがＥＢＰＭの充実に寄与しているということです。それに加えて、そういった専門職の働きを補完する要因として、次のものがあります。一つは省庁の枠を超えた専門職ネットワークの存在です。エコノミストでいうと政府経済サービス(Government Economic Service)、社会調査職でいうと政府社会調査サービス(Government Social Research Service)など、各専門職ごとに横割り的な集団が形成されています。そういった集団の存在により、省庁の枠を超えた共通理解が形成されます。省庁間の異動も頻繁にあります。さらには研修などによって、分析の質も担保されています。一方、各省の専門職は当該省の首席エコノミストなどが統括しています。連邦(federation)構造と呼ばれていますが、例えばビジネス省のエコノミストは、ビジネス省に所属すると同時に、横割り的な全政府的エコノミスト集団にも所属しています。こういう構造が非常に特徴的です。さらに、首席分析官(Chief Analyst)、首席科学顧問(Chief Scientific Adviser)といった名称の分析部門統括職があります。この方が、エコノミストや社会調査職などを含めた全ての専門職の統括を行っています。こうした存在も重要です。次に、制度的な要因としては、財務省の役割が大きいといえます。先ほど申し上げたGreen Book、あるいはMagenta Book (事後評価用のガイダンス）といった文書を財務省が発行して、政策分析の手法を各省庁に浸透させています。そして、先ほど申し上げたように、予算要求の際には必ず政策の分析をしなくてはなりません。各省庁のエコノミストの分析を財務省のエコノミストがチェックするという形によって、分析の質を担保しています。その他、役所以外の外部機関の役割も大きいと考えられます。一つは議会(Parliament)です。イギリス議会にも常任委員会(Select Committees)がありますが、日本の常任委員会と決定的に違うのは、超党派的に政府を監視していることです。日本の常任委員会では基本的に党派拘束がありますから、与党議員は与党のいうとおり行動するため、あまり政府を監視する役目は果たしていません。ところがイギリスの場合は、与党議員であっても政府の行動を監視する活動をしています。また、イギリスの会計検査院(National Audit Office)も、各省庁がしっかりと政策評価をしているかチェックをしています。このような外部機関の存在がエビデンスの質を確保して、E ＢＰＭの実効性を担保していると思われます。最後に一言、ＥＢＰＭに実効性を持たせるためには、日本においても政策分析のスペシャリストである分析専門職を充実させる必要があると思います。ただし気をつけていただきたいのは、科学の知見は必ずしも万能薬ではないということです。政策形成においては、専門家の助言は必要条件なのですが、それに加えて、関係者や世論とのコミュニケーションも踏まえて総合的に判断することが不可欠です。そういう意味では、ジェネラリストの役割も依然として失われてはいません。駆け足でございましたが、私の報告を終わらせていただきます。どうもありがとうございます。 【荒井】：　どうもありがとうございました。いずれも非常に閉き応えのある講演で、ここで少し小休止を入れたいところではあるのですが、今日は法と経済学会におきまして、次にもう一つ非常におもしろいシンポジウムが控えておりますので、このまますぐにパネルディスカッションに入りたいと思います。パネリストの方、壇上にお願いいたします。それでは本日の御講演を踏まえまして、まずパネリストの方に質問を投げかけてみたいと考えております。具体例を講演の中で挙げられた講演者の方もいらっしゃるのですが、これまでのＥＢＰＭで、成功した事例、そしてその成功の要因といったものを簡潔に教えていただけないでしょうか。行政機関の側としてよかった事例、あるいは川口さんからも既に事例の紹介もありましたが、そういった研究者として見た、成功の際の要因といったもの、鍵となったことがどんなことだったか。それを教えていただけないでしょうか。これは今の発表の順番で、三浦前課長から順に、３分程度でお願いしたいと思います。 【三浦】：　ありがとうございます。成功という言葉の意味にもよるかもしれません。ある意味では、政府のＥＢＰＭはまだよちよち歩きで、エビデンスに基づいてドラスティックに政策を変えた事例までは、まだいってないと思います。ただ、そこまではいかないけれども、ロジックモデルであれ、統計分析であれ、そういう新しい取組や手法を実際に、行政の現場で実践できたという意味では、ＥＢＰＭ元年としては一定の成果を上げられたかなというのが、ちょっと甘めかもしれませんけれども、自己評価になります。なぜうまくいったかという点ですけれども、まず、行政の現場にとっては、ＥＢＰＭという、アルファベット４文字でいわれてもみんなわからないので、そこをわかってもらう必要があります。その時、「証拠に基づく政策形成」というふうに、日本語にすればいいかというと、それでも十分ではありません。なぜならば、証拠という言葉を国語辞典で調べると、Factsという意味が出てきます。Facts、つまり実例とかデータであれば、今までの政策形成プロセス、例えば、予算要求資料でも、税制改正要望資料でもすでに付けているではないか、という疑問が出てきます。そこで、ここでいう「エビデンス」という言葉には、もう一段深い意味があるということを、わかってもらう必要があります。そのときに易しい言葉ではっきり説明することが、実務にとっては大事で、私がよく用いた例は、「中小企業に補助金を支給したら売り上げが上がった。だから補助金は成功だ。」といったとすればそれは検証が不十分ではないか、というものです。売り上げが上がったのは景気がよかっただけかもしれないし、たまたまそこの地区で、なにか特殊な要因があったかもしれない、だからせめて補助金をもらったところともらわないところと、比べるくらいのことはしないとわからないでしょうと申し上げました。これくらい言うと、だいたいの人は分かりますので、ＥＢＰＭというこの４文字のアルファベットをどうわかりやすく、はっきりした意味に言い換えをしてあげるかというのが一つ、大事なことだなと思います。あと２番目のポイントとして、総務課長レベル、課長レベル、そして補佐レベル、といろいろなレベルで粘り強く働きかけることが大事です。 ３番目のポイントは、あまり急ぎすぎない、最初は試運転、慣らし運転ということだと思います。したがって例えば統計分析の結果が出てきたときに、どう扱うか、一緒に次のステップを考えよう、というように、一緒に歩んであげる感じでやると、みんなじゃあちょっとやってみようか、ということになります。行政の人間であれば自分の政策の効果を自分で分析して、その結果を受けて改善をしたいというのは、本質的な希望としてはあるはずなので、これを続けていくうちに、エビデンスの精度もあがってきて、これに基づいて政策の方向性を大きく変えてみようという事例も、将来的に出てくるのではないかなというふうに思っています。 【荒井】：　ありがとうございます。鶴代さん、お願いします。 【鵜代】：　ＥＢＰＭに関しては、実例の創出に取り組んでいる試行的段階であり、成功例として紹介するまでのものは持ち合わせておりません。ただ、これまでの取組を通じて、その効果・成果が何らかの指標をもって定量的に測りやすいものについては、比較的ＥＢＰＭを適用しやすいのではと感じているところです。引き続き、他省庁や海外の行政機関における成功事例等も参考にしながら取組を進めていきたいと考えております。 【荒井】：　ありがとうございます。川口さん、お願いいたします。 【川口】：　どうもありがとうございます。われわれが政府とやらせていただいているプロジェクトで、まだ学術的な論文というのがまだ出ていないので、そういう意味でいうと、研究者の観点からすると、成果といえるものはまだ出てないというふうに理解しています。ただ、相手の行政官の方にとってどういうふうに評価されているのかという観点で見ると一定の成果は出ているように思います。総務省統計局と取り組んできたウエイトを作り直す作業は非常に地道なのですけれども、今度の11月に全国消費実態調査の後進の全国家計構造調査が行われる際に今回の共同研究の結果を実装して実際の統計処理をすることが内定しており、一定の評価をしていただけたのかなというふうに思っています。成功のカギというものがあるとすると共同研究先と密なコミュニケーションをとることではないかと思います。総務省統計局との共同研究の例では、消費統計課長以下10名くらいの方が月に１回ぐらいのペースで大学の方に通ってくださって、計算結果を見てディスカッションをして、当方の大学院生が非常にがんぼってくれて、その次の会合までに準備をして、アップデートするというようなことをやってきました。 【荒井】：　内山さん、お願いします。 【内山】：　日本ではＥＢＰＭが始まったばかりですので、成功、失敗を判別できる段階ではないと思います。また、イギリスなど海外の事例を見ていますと、ＥＢＰＭを成功させるのに大事なのは、やはりリーダーシップです。先ほど申したように、イギリスにＥＢＰＭが定着したのはブレア首相が強力に推し進めたためです。さらにいえば、ブレア政権の財務大臣だったゴードン・ブラウンが経済政策に非常に力を入れていました。役所についていえば、日本の財務省も立派な官庁だと思いますけども、イギリスの財務省は本当にスーパー官庁です。イギリスの官僚にインタビューした際、「なぜＥＢＰＭをきちんとやるのか」と聞くと、「きちんとやらないと財務省が予算をつけてくれないからだ」と答えがありました。やはり要はレバレッジ（挺子）の問題であり、ＥＢＰＭの実効性の担保をどこに求めるかが大事だと思います。 【荒井】：　ありがとうございます。なかなか、粘り強くとか、あるいは密にコミュニケーションとか、心に訴えかける言葉につながって、証拠に基づいてＥＢＰＭを打ち出すことの難しさも感じるところではあります。それでは今度は、逆に研究者としてＥＢＰＭの政策実装に向けて壁と感じてらっしゃること。あるいは行政機関からＥＢＰＭに携わる研究者に求めること。そういったものを教えていただけないでしようか。これは研究者の側から、今の逆順で、内山さんから順に回ってもらえますか。 【内山】：今日私がお話ししたことにも関連しますが、まずは人材です。日本の官僚はとても優秀だと思いますけど、ＥＢＰＭに必要な因果推論(causal inference)についての基礎的な知議には乏しいように思われます。われわれも大学できちんと教えてこなかった責任があるかもしれません。そのため、アウトプットとアウトカムを混同してしまったり、あるいはアウトプットが直線的にアウトカムにつながるように想定してしまったりします。しかしアウトカムには様々な交絡要因が影響しているので、それらをコントロールした上で、きちんと因果推論をしなくてはいけません。そういった基本的な素養を持つ人材が必要です。理想をいうなら、先ほど申したイギリスのように政府エコノミストが各省に何十人もいるような体制ができればいいのですが、それはさすがにすぐには無理でしょう。少なくとも因果推論とは何かといったことを実務の方がしっかりと理解してくれるように、地道にわれわれも努力することが必要だと思います。そういった意味では、実務の方向けに英国のGreen BookのようなＥＢＰＭのガイダンスないし手引書が必要だと考えています。私事ですが、経済産業研究所で現在、ＥＢＰＭの手引書的なものを作成するプロジェクトを立ち上げたところです。もう一つ、少々理論的な話になるのですが、これは先ほどの川口さんのお話にもありましたけど、われわれ研究者は確率論的(Probabilistic)な思考をします。すなわち、この政策は1％水準で有意な結果が出る、あるいは、95%信頼区間はこうであるといった形で、確率論的に考えます。ところが政策というのは採用するかしないかを決めなくてはなりません。決定しなくてはならないわけです。ですから、例えば１％水準では有意でないけど、5％水準では有意となった場合、その政策をやるかやらないか、そこは決断しなければいけないわけですね。このような確率論的な思考と決定論的な政策実務との乖離をどう埋めていくのかは、ある種哲学的な問題かもしれませんけど、引き続き考えていかなくてはならないところです。 【荒井】 :   川口さん。お願いします。 【川口】：　ＥＢＰＭをやっていく上で大切なことの一つにいい実証分析をすることがあげられます。そのためには、サンプルサイズが大きく情報が正確にとられているいいデータが必要です。加えて、トリートメントグループとコントロールグループがしっかりと定義されたいいリサーチデザインがあることも必要です。しかしながら、よいデータをとるために政府統計個票にアクセスしようとすると、膨大な書類を書かなければいけないため非常に大きな負担がかかっています。統計法33条で研究者も公的な目的であれば個票を使えるということになっているのですけれども、ガイドラインの中に必要のない情報は出さないということが書いてありまして、そのためいちいち審査官がこの変数は必要がないだろうというふうに審査をしていく形になってしまっていて、非常に煩雑な手続きが必要になっています。このガイドラインを見直していただくのが、政府にお願いしたいことです。それと、もう内山さんが御指摘になられたことですけれども、やはり人材が大切です。内山さんの御発表で非常に大事だと思うのは、エコノミストという専門家の集団がいて、その人たちが仲間のエコノミストの評価を気にしながら仕事をしているっていうことだと思うのですね。やはり、変な仕事をすると同業者から後ろ指を指されるというのは、非常に重要なインセンティブ構造で、そういう構造を少しずつでも入れていくことが課題なのではないかなと思います。 【荒井】：　鶴代さん、お願いします。 【韓代】：　冒頭でお話したことの総括部分と重なりますが、海外の事例を含め、ＥＢＰＭの取組事例やその推進に役立つ各種指標、データの分析方法等について、できる限り分かりやすく紹介いただくことは有益だと考えます。また、治安や警察分野に関しては、社会情勢の変化の影響等に着眼した犯罪情勢の分析や、治安の実相を正確に捉えることに資する各種指標・データに関して研究いただくことを期待しております。 【荒井】：　ありがとうございます。三浦さん、お願いします。 【三浦】：　ありがとうございます。気づくことを何点か申し上げれば、一つは今の鶴代さんのお話にも重なりますが、先行研究的なものは非常に役に立つし、かつ研究者の方が行政よりもご存じなことが多いかと思いますので、そういう知見で御協力いただけるのは非常にありがたいなと思います。分野によってかなりばらつきがあると思いますけれども、例えばかつて社外取締役を義務付けるべきかどうか、会社法改正で非常に議論になったことがありますが、社外取締役がいる、いない、あるいは多い、少ないで、それがＲＯ Eにどういうインパクトがあるかというのは、結構、実証研究があるので、そういうのを検討するのはいいかなと思います。あと、われわれは、ある施策のインパクトを測るときの分析の切り口について、ヒントをいつも求めています。例えば、健康診断が本当に意味があるかといった話で、健康診断を受ける、受けないで、その後の、病気になるかならないかとか、寿命とかが変わらないというデータがあったとします。そういうデータを見たとき、全体としてはそうであっても、よく見ると健康診断が有効な人とそうでない人がいるのではないか、例えば、30歳以上に限れば有意な結果が出るとか、あるいはこういうスペックを持った人だったら健康診断が有効だという部分があるとすれば、そこに施策の重点化をしたいというのが、行政実務の通常の発想と思います。そういうときには、年齢で切るといいとか、既往歴で切るといいとか、体重で切るといいとか、そういうアングルについて示唆があると政策実務としてはありがたいと思います。現場として研究者からインプットがあるとありがたいという意味ではそういう点です。 【荒井】：　恐れ入ります。今の人材育成、あるいはインセンティブ、そして分かりやすい言葉、あるいは分かりやすい切り口、分析のやり方といったさまざまなキーワードがピックアップできたような気がします。まだまだ聞きたいこと、数多くあるのですけれども、次も控えておりまして、この後、フロアからの質問も受け付けたいと考えております。フロアから質問を希望する方は、挙手をお願いできますでしょうか。御所属とお名前をおっしゃっていただき、どなたへの質問であるか、これを明らかにした上で御質問、お願いできればと思います。それではフロアからもしいらっしゃれば挙手をお願いしたいと思っております。 【木下（東京金融取引所社長）】：東京金融取引所の木下と申します。私は、昔、国家公務員として政策評価の仕事をしており、それなりに効果があるなというふうに思っていましたし、 E B P Mは、それがさらに進化したものだと思っています。ただし、政策評価を行っていた頃から疑問があったことは、個別の施策・事業ごとに評価するものですから、当該施策がうまくいくことで他の分野に却って悪影響があるのではないかということです。例えば、私は銀行監督を担当していましたので、きっちり監督するための施策を工夫していました。そうすると、貯蓄の強化につながりますので、逆に資本市場にとっては発展を阻害するのではないかという懸念がありました。あるいは、今日ございました中小企業の投資の促進については、これがうまくいくと、中小企業に人材が固定されるので、大企業も含めてみると全体の投資にとってはむしろマイナスかもしれないという懸念があります。こういう懸念については、どういうふうに分析して解決していくことになっているのでしょうか。これが質問でございます。よろしくお願いします。内山さんか三浦さんかなと思いますが、どちらからでも結構です。 【荒井】：それでは，内山さんからお願いできますか。 【内山】：　ありがとうございます。おっしゃるとおり、本当に難しい問題です。一般的にいえば、ある政策を行った場合の他分野に与える影響というのは、広い意味で費用として考えられると思います。ただ、ＥＢＰＭにもさまざまなレベルがありまして、例えばさっき申し上げましたナッジというのは細かい事業レベルの話です。そのレベルでは政策効果があるかどうかはわかるのですが、それが他分野にどのような意図せざる結果を持つかは、確かにわかりにくいところがあります。これは、適切な比喩かどうかはわかりませんが、経済学でいうところの部分均衡か一般均衡かといった話に似ています。部分均衡が達成できても、一般均衡が達成できないことになるかもしれません。ここをどうするかというのは非常に大事な課題だと思います。引き続き考えていきたいと思います。 【荒井】: 三浦さん、一言、お願いいたします。 【三浦】：　ありがとうございます。内山さんの今おっしゃったことをほぼなぞるかと思います。目下、ＥＢＰＭがフォーカスしているのは、 「主たる効果」と手段との関係です。副次効果や副作用は、今の分析の範囲は及んでないと思います。現在の問題意識は、一般均衡に広げる前の、部分均衡の部分ですら、つまり「主たる効果」との関係ですら、本当に因果関係があるのかどうかエビデンスがないのではないかということであり、したがって、そこがフォーカスになっています。もちろん、副作用や費用との関係も注意すべきです。それは現時点では、規制事前評価での、効果費用比較衡量の義務付けや、例えば補助金の財政に与える問題は予算査定のプロセスでチェックするとか、ＥＢＰＭ以外の、いろんな行政のガバナンスの仕組みの中で対応しているところです。 【荒井】:ありがとうございます。もうお一方、可能でございますが，いかがでしょうか。 【村松（駒澤大学経済学部教授）】： 駒沢大学の村松です。警察庁の鶴代さんにお伺いします。例えば先ほどのお話の中で、イモビライザが付いて自動車の窃盗が減ったとか、堅牢化自販機によって犯罪が減ったというのが、部分均衡に当たると思います。それに対して、社会情勢の変化が犯罪全般にどういう影響を与えるか、これは一般均衡と捉えることができると思いますが、その間も重要ではないかと思います。例えば、自動車盗をしていた人は、犯罪をやめてしまったのだろうか、他の犯罪に移ったのかも重要であり、一般均衡と部分均衡で捉えてしまうよりも、例えば経産省の問題であれば、産業ごとの構造の違いによって、ある産業の変化はどういうふうに外部に影響を与えるのかを考える必要があります。犯罪もそういった中間段階の影響について、これは今後、学者としても考えていく必要があると思います。またその部分に関してデータとか評価をどうすればよいのか、犯罪に関して、社会情勢と１個ずつの犯罪の間に、犯罪者という集団で見たときに、それがどう動いていったのかに関して、データ化は可能なのでしょうか。私自身も一般均衡と部分均衡の間、マクロとミクロの間を考えたいと思っており、犯罪分析に関して、研究やデータについて伺えればと思います。 【鶴代】：　ＥＢＰＭについては実例創出に向けて取り組んでいる段階であり、これまでのところ、個別の施策・事業を取り上げて検討しておりますが、対象の政策をどの程度広く捉えていくべきかという点についても検討の余地があろうかと思います。また、ロジックモデルのアウトプットとインパクトをどのように設定し、それらに犯行手口の変化等をどのように考慮していくかなども検討すべき課題であると思います。御指摘も参考にして、今後、そうした点についても検討を深めながら取り組んでまいりたいと思います。 【荒井】：　ありがとうございました。今、まさに動いている行政における手法として、そこに法と経済学がどう切り込んでいくことができるか。この一端が明らかになったシンポジウムだったのではないかなと思っております。それでは最後にパネリストの方々に拍手をお願いできますでしょうか。 (大きな拍手)これでＥＢＰＭの法と経済学のシンポジウムを終わりにしたいと思います。どうもありがとうございました。