Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Thus, it was necessary to encourage processing throughout the procedure for recognition of refugee status including objections, from the standpoint of the purport of the “Proposal for Continuous Efforts for the Protection of Refugees and Solutions of Refugee Problems” (resolved at the Diet in November 2011).

Given these situations, two immigration control inspectors were added to the Osaka Regional Immigration Bureau.

## 3 Training

As the number of foreign nationals entering and departing from Japan has been increasing year by year and the types of residence have diversified, the volume of services has increased and the contents of routine duties to be performed by immigration inspectors and immigration control officers have become more complicated and difficult. It is therefore indispensable to enhance the skills and abilities of the officers of the Immigration Bureau, and therefore we are now in the process of enriching and reinforcing our training program targeted for those officers.

In addition to systematic training for newly employed persons, middle-level persons and managers implemented by the Research and Training Institute of the Ministry of Justice, which is a training organization of the Ministry of Justice, the Immigration Bureau implements various kinds of training programs by not only staff with specialized knowledge but also outside experts are invited to give a lecture for the purpose of enhancing the professional knowledge of the staff, e.g. training for persons engaged in the detection of document forgery, training for persons engaged in entry and residence examination work, training for persons engaged in refugee recognition work, fingerprints examination training, and training for human rights and mental health.

Also, as the work of the Immigration Bureau is mainly concerned with foreign nationals, it makes efforts to improve language skills necessary for the work by organizing language seminars in English and other languages for staff at professional language schools, etc.

Training
## Data Section 6 Budget

## Section 1 ☐ Budgets

Chart 30 shows the trends in budgets for immigration control administration. The Immigration Bureau’s expenses necessary to take the various measures promoted by the authorities were recognized for FY 2013, although the amount of the budget decreased from the previous year due to severe fiscal and administrative situations. Administrative costs will be further reduced through more efficient budget implementation.

Chart 30: Changes in the budget for immigration control administration

$ ^{*} $ The amount of budget is the initial amount of budget.

• Items were reorganized in the FY 2008 budget, and the calculation method for the budget on and after said fiscal year was changed as follows:

• The ministry proper of the Ministry of Justice Immigration Bureau is the total amount of common expenses for the ministry proper of the Ministry of Justice and partial expenses of planning, adjustment, and promotion expenses for immigration control.

• Alien registration administration expenses and residence management administration expenses are the partial expenses of planning, adjustment and promotion expenses for immigration control.

$ ^{*} $ Equal to alien registration administration expenses before FY 2007.

• Regional Immigration Bureaus are the total amount of common expenses for Regional Immigration Bureaus, and the partial expenses of administration expenses for immigration control.

• Escort and detention expenses are the partial expenses of administration expenses for immigration control.

• In addition to the general account budget above, the Government of Japan allocated 149,053,000 yen as a FY 2012 special account budget for recovery from the Great East Japan Earthquake.
Chart 31: Changes in the major computer-related budget amount

$ ^{*} $ The amount of budget is the initial amount of budget

## Section 2 ◆ Facilities

As of March 31, 2013, eight regional immigration bureaus in the nation are housed in independent office buildings of the Ministry of Justice (Tokyo, Nagoya, and Osaka), joint office buildings of the Ministry of Justice (Sendai, Hiroshima, and Takamatsu), joint office buildings with other national government authorities (Sapporo), and a private facility (Fukuoka) respectively. All of the district immigration offices and the branch offices of regional immigration bureaus are housed either in independent office buildings of the Ministry of Justice (Yokohama), in office buildings jointly with branch offices of port-related national government authorities, in office building jointly with other national government authorities, or in civil facilities.

All three detention centers for foreign nationals in the country were completed after the year 1993, which are maintained as independent offices of the Ministry of Justice (Omura) and general offices of the Ministry of Justice (East Japan, West Japan).
2013 Immigration Control

December 2013

Immigration Bureau, Ministry of Justice, Japan

〒 100-8977 1-1-1 Kasumigaseki, Chiyoda-ku, Tokyo
2013

IMMIGRATION CONTROL
# 第51回ESRI経済政策フォーラム「ミクロデータを活用した政策研究について」 平成27年2月27日開催 議事録

### 1. 開会あいさつ（西川経済社会総合研究所長）

御紹介いただきました、内閣府経済社会総合研究所所長の西川でございます。

本日は、第51回「ESRI－経済政策フォーラム『ミクロデータを活用した政策研究について』」に御参加いただき、ありがとうございます。

今回のESRI経済政策フォーラムでは、ミクロデータを活用した政策研究について取り上げてまいります。

最初に本日のフォーラムの狙いを御説明いたしたいと思います。お手元にお配りの資料5をごらんいただきたいと思います。事務局からの資料を資料5として用意しております。

資料 5 の 2 枚目のスライド、1〜一ジ目の下のスライドでございますが、これがこのセミナーの趣旨を、本日の御発表者 4 名の方に御説明した際の資料でございます。

3つの分野がございます。左から「I ミクロデータの作成・収集・提供」、真ん中に「II ミクロデータを利用した分析の進展」、さらに「III 政策決定過程へのインプット」という3つの分野があるわけでございます。

それぞれの分野では進捗がなされておりまして、例えば真ん中の分析の分野では、ミクロ計量分析手法の進歩を背景として、経済学等を中心とした学会で、実証分析の論文が蓄積されております。具体的な例は、後ほど大竹先生や野口先生から御紹介いただけると思っております。

また、左のミクロデータの作成などの分野では、科学のさまざまな機関によるパネルデータとミクロデータの提供が拡充され、また、統計法の改正により、学術研究等を目的とした政府統計の二次利用、外部提供の拡大が進んでおります。さらには民間におけるビッグデータの利用や、マイナンバー制度の実施などを見据えた、行政記録情報を含めたデータの利活用の検討等、新しい取組みが始まっています。

右の端の政策決定過程へのインプットの分野では、近年、医療経済の分野をはじめとして、実証分析により、具体的な政策プログラムの評価を行おうという取組みがございます。

しかしながら、こうした各分野の進捗が、互いに連携がとれているのかということについては、疑問がございます。それぞれの分野の中では、枠内それぞれに記載したような進展があるのですけれども、各分野の取組みにおいて、他の分野にどう役立っているのかという認識が十分なのか、3つの分野が全体と
して証拠に基づく政策、Evidence Based Policy Makingという観点から、きちんとしたサイクルになっているのかということが、本日の問題意識でございます。

資料 5 の中には、各分野の内外の具体的な取組みを幾つか紹介しておりますが、時間が限られておりますので、そのうち、先端的取組みを簡単に触れさせていただきます。

スライドの10枚目では、北欧諸国において、行政記録情報、特に税情報と社会保障関係の記録がリンクされ、利用が盛んになっているということ、さらにスライドの14枚目ですが、それによって、世代間移転を含めた長期的な格差の研究が可能になっていることが紹介されています。

また、資料5の最後のページをごらんいただきたいと思います。上の段、23番目のスライドをごらんください。アメリカ合衆国においては、証拠に基づく政策の議論が進み、昨年11月には、上下両院の予算委員長から、証拠に基づく政策のための法案が議会に提出されております。成立すれば、専門の委員会が設けられ、政策強化に用いるデータの包括的な研究・提供、行政記録情報の一括提供のためのセンターの設置、プライバシー保護などについての検討を行うこととされています。

最後のスライドの下、24番目のスライドにお示ししておりますが、本年1月のアメリカ経済学会では、行政記録情報を用いる専門職団体の協議会、COPAFSが中心となって、行政官、研究者、統計作成者が一堂に集まり、具体的な行政記録のアクセス改善のための議論を進めております。

我が国の実証分析の状況に戻って考えますと、各国と比べて、まだまだ分析発展の余地があるのではないか、あるいは研究成果が政策立案に充分に結び付いているのか、そもそも政策評価に使えるような、効果だけを取り出した情報が充分に入手できるのかなどの指摘がございます。政策に注目した実証研究を推進していく当研究所としては、こうした課題に取り組んでいくことが急務であると考えております。

本日のフォーラムでは、我が国の実証研究分野において、先端的な御活躍をなされている研究者、分析手法、統計収集、労働経済、医療経済などの各分野に造詣の深い専門家をお招きし、御議論をお願いいたします。先端的な研究に携われている講師の方々の御議論に触れ、今後の研究計画、政策立案評価の進め方、統計の提供・利用に関する議論が深まり、具体的な進捗につながれば幸いでございます。

ありがとうございます。
## 2 ．基調講演：東京大学市村英彦教授「ミクロデータを活用した内外の研究の進展と日本における今後の課題等について」

御紹介いただきました、市村でございます。どうぞよろしくお願いいたします。

まず、経済に関する実証分析の現実がどうなっているのか、どういうふうに機能しているのかについて、データを用いて考える知識の体系として計量経済学での進展が政策にも利用できるほど、かなり精緻になってきているということを御説明したいと思います。ここでは、分析に、どういうデータが必要となるのかを、幾つかの例を通して見ていくことで、皆さんの共通の理解を得た後で、いろんな議論が有効にできるのではないかと考える次第です。

タイトルにあるミクロデータとはどういうものかと言いますと、個人・家計・企業など、意思決定主体と想定される対象に関するデータのことです。

こうしたミクロデータを用いたミクロ実証分析は、1950年代より欧米を中心に大きく進展してまいりました。従来の経済分析は、金融政策、財政政策、産業政策、あるいは労働政策などをマクロ的に考えることだというイメージが非常に強いと思いますが、今の世界的な傾向としては、非常に具体的なことについて、ミクロデータを用いて実証分析することが増えてきています。

あとで少人数学級の例で御説明いたしますような効果だとか、あるいは公共財調達などを行うオークションで、どういう仕組みを用いることが収入を最大化するのかといった個々の具体的なテーマについて、ミクロデータを用いた分析が進んでいます。あるいは、具体的な環境政策の効果も分析の対象にのぼってきております。これらの実証分析を通して、現実がどうなっているのかだけでなく、意思決定主体がさまざまな状況で、どういう誘因にどの程度反応するのか、あるいは、ある政策はどれくらい効果を持つのかに関しての知見が蓄えられてきています。のちほど実例を吟味していきたいと思います。

ここで注意しなければいけないことは、我々が測定したいと思うものが、必ずしも測定できるわけではないということです。したがって、実証分析を進めて結果を解釈するときには、それがどういう仮定のもとで行われているのかということを見ていくことが必要です。手法をよく理解していないと、数字が4つ並んでいるときに、その4つを全て同じようなものとして評価してしまうということになりかねません。仮定の強さがどういうふうに関係してくるのかということも、幾つかの例を見ていく中で、感じていただきたいと思います。

測定したいものが、必ずしも測定できるわけではないということの代表的な例として、プログラム評価の問題があります。

あるプログラムに参加したかどうかを示す2値の確率変数をDとし、参加した場合には1、参加しなかった場合には0とあらわすとします。Y1は参加した場合
に得られた結果をあらわします。

例えばここで、あるトレーニングプログラムを想定し、参加した場合はD=1で、参加しなかった場合はD=0。Y1はトレーニングに参加した場合の所得、Y0は参加しなかった場合の所得と考えますと、プログラムに参加することによる効果というのは、Y1-Y0であらわすことができます。

しかし、同じ人に関しては、プログラムに参加した場合にはY1が観察できて、参加しなかった場合にはY0が観察できるわけですが、どちらか一方は観察できないわけなので、Y1－Y0というものは、誰にとっても観察できないものになるわけです。ですから、今、プログラムの効果をY1－Y0で定義したわけですけれども、Y1－Y0は測定できないものになります。これが「プログラム評価の問題」と言われているもので、こうした効果をどういうふうに測定するのかということについて、いろいろ工夫がされてきているわけです。

以上のように、個人にとってのプログラムの効果は、原理的に測定できないものですから、平均的なプログラムの効果を測定したらどうかという話になります。平均的なものを測定しようとすると、Y1の平均からY0の平均をとればいいということになります。そうしたら、Y1のサンプル平均とY0のサンプル平均を比べたらいいのではないかということになるわけですが、よく考えてみると、これはそうではないということがわかります。どうしてかと言うと、Y1の平均というのは、結局、プログラムに参加した人たちの平均であって、Y0の平均というのは、プログラムに参加しなかった人たちの平均になります。だから、実際に推定できているものは、プログラムに参加した人たちの平均と、プログラムに参加しなかった人たちの平均になるわけです。プログラムに参加した人たちの平均と、プログラムに参加しなかった人たちの違いを見ているということは、同じ人についての差ではなく、違うグループを比較していることになるわけです。これはプログラムの効果なのか、グループが違うから結果が違うのかが区別がつかないということになります。例えばプログラムに参加する人たちはもともと熱心な人たちだと考えると、これはプログラムの効果を過大評価することになってしまいます。

こういう問題は、薬の効果を測定する場合や肥料の効果を測定する場合でも、同様に起こる問題で、古典的な問題です。農学や生物学をはじめ、医学などでも同様の問題に直面するわけですが、ここではランダマイゼーションと呼ばれる実験（ランダマイズ実験）が、非常に有効な手段として使われていました。

経済学においても、1960年代から、例えばジェネラスな保険を持った人たちは普通よりも医療支出が増えてしまうかどうかという、モラルハザードの問題などを測定するために、ランド（RAND）研究所が社会実験を行ったりしています。
ランダマイゼーションでどうして問題が解決されるかということを考えてみます。まず、ここでは人々をランダムにプログラムに割り当てるわけです。そうすると、プログラムに割り当てられた場合のアウトカムとプログラムに割り当てられなかった人たちのアウトカムが見えるという点では前と全く同じわけですけれども、個人が選んだ結果ではなくランダムに割り当てられたか、割り当てられなかったかだけの違いですので、2つのグループ、プログラムに割り当てられた人たちと、プログラムに割り当てられなかった人たちに違いはないということになります。

この前提が正しいのであれば、プログラムに割り当てられた人たちの平均とプログラムに割り当てられなかった人たちの平均の違いを見ることによって、プログラムの平均的な効果を見ることができることになります。したがって、みんなが自発的にプログラムを選んでいるという現実に起こっている観察データではなくて、ランダムに割り当てられた実験データを用いることで、全く同じ手法を使ってプログラムの平均的な効果を測定できることがわかります。

しかし、ランダマイゼーションで推定可能となるのは平均的効果であって、プログラム効果の分布などは推定できないことに注意する必要があります。しかし、平均は推定できます。

ただ、ここで重要なことは、実験が非常にうまく機能している場合の話でありまして、肥料を余計に与えられたか、あまり与えられなかったかによってプラントの側は行動を変えたりしないわけですけれども、人は違うレベルのトレーニングを与えられると、行動を変える可能性があるわけです。だから、この場合には、実験を行っても、うまく機能していない可能性があります。

今、ここで「 $ ^{*} $ （アスタリスク）」がついている変数というのは、実験下での変数、「 $ ^{*} $ 」がついていないのが、観察下、実際に社会で起こっている変数だとすると、実験下の変数と現実に起こっている、対応しているような変数が、平均の意味では一致している必要があるということになります。

具体的にどういうことが仮定されているのかと言いますと、実験参加者は、割り当てに従うか、従わない事情は、結果とは無関係な事情にあるということが前提になっています。

もっと具体的に考えると、熱心な者がプログラムに割り当てられない場合、他の手段を講じる可能性があるけれども、ここではそういう行動はとらないことが前提になっています。逆に、参加したくない者はプログラムに割り当てられても参加しないかもしれないけれども、そういうこともないということを考えているわけです。また、実験期間は限定されていますけれども、結果に影響しないということも仮定されています。

社会実験を行ってプログラム評価をするというのは、非常に難しい前提が置
かれる必要があるということが、だんだん認識されてきました。

そのほかにも、経済的・政治的にも費用がかかります。例えば少人数クラスの効果について、アメリカでは社会実験を行っているわけですけれども、これを実際に日本でも行おうとすると、社会的・政治的に相当な費用がかかる。時間がかかるだけではなく、政治的にも非常に難しいプロセスを経る必要があります。したがって、タイムリーにデータを利用できないという欠点があります。

実現可能な場合、有効に実験ができるのであれば、貴重な情報をもたらすわけですけれども、難しい。

したがって、最近の経済学では、観察データの中から、実験に非常に近い状況を見つけ出してきて、その状況を用いて実証分析を進めることにより、プログラム評価を進めようという趨勢が強いです。いわゆるNatural Experiment、自然実験アプローチと呼ばれているものです。

以下、お配りしているものには5つ書いてありますが、2つだけ御説明させていただきます。

最初は、育児休暇延長がどういうふうに効果を持つのか、出産率に関して、どういう効果があるのかということを中心にお話します。

これは、Lalive and Zweimullerという人が、Quarterly Journal of Economicsの2009年に書いている論文で、育児休暇をより充実させることで、どれだけ出生率が上がるか、彼らは女性の労働供給が変わるかどうかも実証的に分析しています。

利用したのは、オーストリアにおける年金局のデータで、育児休暇制度の変更を利用しています。ここでD=1というのは、ある年の政策でD=0というのは違う年の政策になります。2つの政策を比較して、その効果を分析しようというわけです。

制度変更は1990年7月に行われました。

まず、出産休暇というのは、出産前8週間と出産後8週間あります。1990年7月より前、6月あるいはそれ以前の制度では、出産後8週間が終わると、子供が1歳まで育児休暇がもらえて、支給額については、出産後8週間までは産休前3カ月の平均給与がもらえるのですが、育児休暇に入ると一律340ユーロ、これは中央値の約4割だそうですけれども、それだけの額がもらえます。ただし、前回の出産から15カ月半以内の出産の場合には自動的に取得資格がもらえるけれども、1年3カ月半以上開いてしまって、出産前1年間に20週以上働いていないと、「働いていない」という条件が加わるわけです。

1990年7月以降に生まれた子供を持つ母親の場合には、育児休暇の長さそのものが2歳まで延びて、しかも、前回の出産から27.5カ月以内の出産であれば、自動的に育児休暇がもらえるような制度に変わった。この研究では、ジェネラスな制度に変わったために出生率がどれだけ変わったのかということを分析し
ているわけです。

彼らは、1990年6月に子供を産んだ母親と、1990年7月に子供を産んだ母親に着目しています。最初のグループは昔の制度に直面している母親たちで、7月に子供を産んだ母親は、新しいよりジェネラスな育児休暇制度に直面している母親たちです。

2つのグループに共通なのは、次に生まれる子供については、同じ政策に直面しているということです。今の子供の育児休暇の長さが長くなるが、将来の子供については、同じジェネラスな育児休暇に直面している。だから、今の子供に対する効果が、どれだけ出生率に影響するのかということを見ていることになります。

スライド21の左側が6月に生まれた子供の母親、右側が7月以降に生まれた子供の母親の育児休暇の長さを見ていますが、右側は10カ月ぐらい長くなっていることがわかります。

次の図は、この母親たちの中で、もう一人以上子供を産んだ母親の割合がどれぐらい違うかということを示しています。これを比べると、6月に子供を産んだ母親たちよりも、7月に子供を産んだ母親たちのほうが、5％ぐらい、もう一人子供を持つ割合が増えているということが見てとれるわけです。

1つの家計が生涯の間につくる子供の数は変わっていない可能性も吟味する必要がありますが、スライド25の以下の図から、そういうことでもなさそうだということがわかります。

図（A）は、ある子供が生まれてからt月経った母親が、次の月に子供を産む確率を示しています。旧制度では点線までの間、つまり13.5カ月以内に子供をつくれば、自動的に育児休暇がもらえたところで、点線のところまでの出産率が高いわけです。新しい政策では、実線で示した26.5カ月まで育児休暇が自動的にもらえるようになったので、新しい政策に直面した、7月に子供を産んだ母親たちのほうが出産率が高くなる。それ以降では、効果があってはおかしいわけですけれども、点線も実線も子供を産む割合が変わっていないことがわかります。理論的に考えられるとおりの変化が見てとれるということを示しているのが、左の図です。

右側の図は、横軸が時間で、子供を産んでから経っている月数です。120というのは、10年後ですけれども、そこまでの間を見ても、次の子供を産んだ母親の割合というのはコンバージしていないわけですから、5％の効果というのは、長期的にもあったということが、これで見てとれるわけです。

以上の効果は、現在生まれた子供の育児休暇が長くなった効果を見ているわけですけれども、将来の子供の育児休暇が長くなった効果というのは、どうやって見ているかといいますと、これは1987年6月に子供を産んだ母親と、1990
年6月に子供を産んだ母親とを比較して吟味しています。

両者とも、現在の子供の育児休暇は、前と同じ制度に直面しているわけですから、あまりジェネラスではないわけです。しかし、将来の子供に関しては、1987年6月に子供を産んだ母親は、昔のままだったわけですけれども、1990年6月に子供を産んだ母親は、新しい制度のもとだということがわかっているわけですから、将来の子供の育児休暇が長くなったということは、知っているということになります。だから、3年間だけに限っての話ですけれども、その間の出産の行動の違いは、将来の子供の育児休暇が長くなった効果だと解釈できます。

そこで、彼らが比較をしてみると、将来の育児休暇を1年延ばすことの出生率への効果は、約7％だということが示されています。したがって、総合的には、この政策をとることによって、出生率は12％変わる、かなり大きな効果があるということを示しているわけです。

ここで見ましたように、一番重要な点は、6月に子供を産んだ母親と7月に子供を産んだ母親の違いがほぼないということです。だから、ニュース、新しい政策が打たれるということを、いつ母親たちが知ることとなったのかということを吟味することによって、2つのグループの間には差があるとは考えにくいということを議論しています。2つのグループの違いがほとんどないということを、いかにきちんと説明するかということが、こういうデータ分析の非常に重要な点となってくるわけですけれども、そこのところで、専門的な手法などが議論されることになります。これが1つ目の例です。

２つ目の例として、失業保険の失業期間への影響です。

先ほどと同じデータを使っているんですけれども、オーストリアの特定地域で、50歳以上の人たちを対象として、失業給付期間が30週間から209週間に延長されたことを利用した分析をしています。失業期間にどう影響したのかということです。

青い地域に住んでいる人たちは、新しい政策下の人たちで、それ以外の人たちは、新しい政策の影響は受けなかった人たちです。50歳以上かどうかということと、ブルーの地域に住んでいたかどうかということで、政策に影響を受けたグループか、受けなかったグループかということが変わってくることになります。

Laliveさんはどういうふうに見ているかというと、同一地域、青い地域の中に住んでいる人たちの間で、50歳を超えていなければ新しい政策の影響は受けないわけですから、そういう人たちと50歳をぎりぎりで超えている人たちが1つの比較できるグループで、その比較を見ると、15週間失業期間が延びていることがわかります。よりよい町で職にありつけたのではないかということもあり
ますが、失業期間が長くなって、それだけ政府支出も増えたわけですから、より根本的なことを考えるのであれば、賃金などがどれだけ上がったのかということを見ていく必要があるわけですけれども、ここでは失業期間がどれだけ延びたかということだけに着目して分析を見ていきます。

50歳以上について地域ボーダーでの比較を見ることもできます。青い地域と黒い地域との間の細い地域を取り出して、青い地域にぎりぎり入っているのか、青い地域からぎりぎり出ているのかの違いを見て、失業保険の失業期間への影響を分析すると、14週間増えていることがわかります。

スライド31は図で見ているわけですが、左図において50歳よりも上では26週を少し超えた辺りが平均で、50歳を少し下回っているところでは13週間で、きれいにそこでジャンプがあるわけです。それが15週間程度の違いだということから、年齢で見た場合には、失業期間が15週間ぐらい延びるということが見てとれます。

地域でみると、スライド32における右側がボーダーの中の人たちで、左側がボーダーの外の人たちになりますが、14週間ぐらいの違いがある。いずれにしても、同様の結果が得られているわけです。

一番心配なのは、わざと50歳になることを待って失業したり、引っ越して失業するようなことが起こっているのではないかということです。そういうことが懸念されるわけですけれども、次の図を見ると、そういうことではなさそうだということがわかります。スライド34は何の図かと言いますと、左側は50歳より下の人たちで、該当地域に住んでいる人たちと、該当地域に住んでいない人たちとで、新たに失業してくる人の割合の比を見ています。左側は、50歳以下ですから、該当しないわけですから、その比は1に近いはずです。実際に1に近いです。

右側、該当地域の50歳以上の人たちは、わざと失業をすれば、失業給付が受けられるようになっているわけです。期間が長くなっているわけですから、わざと失業するインセンティブがある人たちです。該当地域でない人たちは、そういうインセンティブがない人たちですから、もし行動が違うのであれば、この比は1よりも高くなるはずですが、この図ではは1に近く、該当地域だからといってわざと失業していることはなさそうだということがわかるわけです。

今度は地域ボーダーのほうで、年齢の比によって同様の計算をしてみても、男性の場合には、やはり1近辺にあり、行動を変えてわざと失業をしているようにはみえません。年齢・地域のどちらで見ても、同じような結果が出ていることもあり、失業保険期間を延ばしたことの効果は、失業期間を14週間から15週間ぐらい延ばしたということが、かなりの確度で言えるということになります。
女性の結果では、どちらで測定をするかによって、随分大きな違いがあります。年齢で見ると、105週間失業期間が延びたという結果になりますし、地域ボーダーの比較でみると、52週間延びたということになります。

男性と同じ図で見てみると、女性の場合、左側は1に近いわけですけれども、右側は1よりもすごく乖離していることがわかります。この結果から、女性の場合には、わざと失業するインセンティブが強い人たちは、2.5倍以上失業に入ってくる確率が高く、そういう行動をとっているのではないかが懸念されるわけです。こういうことを吟味することによって、年齢を使った分析は、あまり信頼できないということがわかります。ただ、地域で見ると両方とも1に近く、こちらを使ったほうがよさそうだということがわかります。結果、女性の場合には、52週間延びたとする方を信頼すべきだということがわかると思います。

こういう分析で、失業保険の影響をかなり厳密に分析していくことが可能になります。この分析を支えているのは、年金局の個票のデータになります。

時間の関係もありますので、ほかの例は省きますが、こういう形で、現在のところは、ミクロデータを使った分析が進められているわけです。

計量経済学で重要な研究対象の1つは、以上のような分析で得られた結果が、どれぐらい確かなのか、信頼区間がどれぐらいの大きさなのかということです。ここでは、今のところ、お話していませんけれども、そういう指標をどういうふうにつくっていくのかということが、盛んに議論されているところです。この20年ぐらいのAmerican Economic Review、Quarterly Journal of Economics、Journal of Political Economyなどの雑誌を読むと、こういう分析が数多く見られます。

以上、観察データを用いて、ミクロ実証分析の実例をプログラム評価の枠組みの中で見てきました。データにあまり制約を置くことなく、虚心坦懐にデータに語らせるというアプローチが、現在のミクロ実証分析の主流となっています。

しかし、このような研究からわかることは、ある時点、ある場所で、どれぐらいの平均的プログラム効果があったかということです。それがわかることを過小評価すべきではないわけですが、同じプログラムを、将来、他の場所で実行したときに、同じ効果を生むのかということについては、何もわかりません。

例えば失業者に対する訓練プログラムの評価を行い、十分な効果があることがわかったとします。しかし、実際に訓練プログラムを労働市場の一部として組み込んでいくと、労働者の行動様式そのものが変わる可能性があります。これがいわゆるルーカス批判と言われている問題です。大学へ進学することのさまざまな効果が実証され、多くの奨学金が整備されたとします。そうすると、大卒の労働者が増加し、高卒との相対賃金は変わってしまうかもしれません。
そうすると、それまで測定されてきた大学へ進むということの経済的リターンが変わっていくことになります。これが一般均衡論的分析ということで、こういうプログラム評価的な単純分析では、排除されている可能性があります。

どういう行動を、家計・企業・政府などはとっているのか、また、どのようなメカニズムを通して、対象のプログラムが効果を持つのかという点を解明する必要があります。こういう点を解明しようとするのが、Structural Approach、構造アプローチというものです。経済分析の重要性は、まさしくこういう分析を行っているところにあります。

もともとは、McFaddenによる静学的な選択のモデルから出発し、1980年代には、Rust、Miller、Wolpinたちによって動学化され、現在はPakesやBerryたちによって、産業政策などを見ていくために、ゲームモデルの推定に利用されています。Heckman、Taber、Wolpin、Leeなどによって、一般均衡のミクロモデルの推定へと拡張されています。

それぞれの対象問題に応じて、部分均衡モデルや一般均衡モデルを基礎に置く確率モデルを作成していく必要があります。こういう構造的なモデルをつくることによって、平均的な効果が、どういう状況のときに大きい効果を持つかということがわかります。

経済モデルのパラメータの大きさがどう依存しているのかを明らかにしていくことによって、効果の安定性、あるいは効果の大小がどういう状況で起こり得るのかということが明らかになっていくわけです。

こういう構造アプローチに関する研究結果は、Econometrica、Review of Economic Studiesといった雑誌で紹介されています。

これでお伝えしたかったことは、今、行われているミクロ実証分析は、一体どういうものなのかということです。ざっと大まかなイメージを持っていただいたと思いますけれども、ミクロ実証分析を支えているものは、一体どういうものなのかということを考えていきたいと思います。

PhDのトレーニングを受けた想像力のある研修者が第一に必要です。

同じぐらい重要な点は、質の高いミクロデータ、詳細なデータ、母集団に対して代表性があるデータです。

今、お話したように、6月に子供を産んだ母親なのか、7月に子供を産んだ母親なのかといった違いがわかるぐらいのデータでなければ、今のような分析は不可能だったわけです。だから、かなり精度の高いデータが必要だということが、おわかりになると思います。

もう１つ重要な点は、学会と政策当局との関係があると思います。

この3点について、議論していきたいと思います。

まず、研究者の現状ですけれども、一定水準を超えたミクロ実証ができる研
究者の数は、国内に30名程度だと思います。米国トップの50の大学それぞれで、10人程度はミクロ実証を行っていますので、恐らく国内30人と同等か、それ以上の水準の研究者の数は、米国の場合には700人を超えていると思います。

また、欧米・アジアに、国内トップレベル数人と同等か、それ以上の日本人ミクロ実証研究者たちが、少なくとも8名はいます。これらの方々を呼び戻すことが急務だと思います。直接的な研究のインパクトも大きいですけれども、それにも増して大きいと思いますのは教育を通じての間接効果です。毎年、こういう方々に1人ずつトレーニングしていただいて、大学院で優秀な研究者を育てていただくと、10年の間には80人になるわけです。40歳で帰ってこられて、20年間教育していただくとして、160人になるわけです。そういう効果というのは相乗効果を持ちますので、すごく大きな効果になっていくと思います。

彼らが戻ってこられない大きな原因は給与差です。卑近な話で申しわけないんですけれども、その方々を対象に特別待遇のポジションをつくって、米国の大学並みの評価システムで米国並みの給与体系を整えれば、戻ってこられるのではないかと思います。中国・シンガポールのトップ大学では、こういう制度を採用済みです。

幾つかの他分野も、同様に給与差があると聞いていますが、経済では、トップ10に限らず、トップ50でも、同じように大きな給与差があるのが特徴です。数学・物理では、トップ数校だけの給与が高く、それ以外はむしろ日本のほうが高いぐらいです。

世界的な大学をつくるには、コストがかかります。

次に示していますのが、米国経済学部9カ月の給与です。ランク1～15、ランク16～30、ランク31～48、ランク49＋のAssistant Professor、講師とあります。ランク49＋でも、為替レートが100円だとしても、1,000万円を超えており、このデータは9カ月分の給与ですから、年間の場合はこれに3カ月分足す必要があるわけです。とてもではないけれども、かなり大きな違いがあって、戻ってきてもらえないという状況があります。それが人材に関して、非常に重要なポイントだと思います。

次にデータについて議論したいと思います。

ミクロデータには、同時点で、多数の個人・家計・企業に関するデータを集めたクロスセクションデータ、それを数年間集めたリピーテッド・クロスセクションデータ、多数の個人・家計・企業を追跡調査したパネルデータ、企業とそこで働く労働者の双方を追跡調査したマッチド・パネルデータなどがあります。

政府の集める家計データは、通常、リピーテッド・クロスセクションデータです。月次で集めている家計データの場合には、数カ月間のパネルデータとで
きる場合もありますが、典型的には、リピーテッド・クロスセクションデータの構造をとっています。

企業に関する政府データは、名寄せができれば、パネルデータにできるわけですが、年によっては、名寄せをするための情報がないと聞いているものもあります。センサスデータは、原理的にはパネルデータ化できるはずなんですが、そういう試みは、今のところありません。

政府データの利用が可能となりつつあるのは、すばらしいことで、非常にありがたい話なのですが、幾つかまだ残っている問題点があります。

1 つは、院生が教員とは独立に、個人の立場でデータを利用できないという点。論文を投稿した後リバイズを要求されることが多いですが、迅速に対応できないという点。また、先の具体例からも想像できるとおり、分析には詳細な情報が重要になることが多いのですが、個人の特定を防ぐ目的で、しばしば重要な変数が詳細にわかりません。年齢も1歳刻みでわからない場合があります。エリジビリティを議論するために詳細な所得などが必要な場合もあるわけですけれども、それもカテゴリーでしかわからなかったりする場合があります。

オーダー・メイド集計が盛んに言われているわけですけれども、オリジナルな研究をするには全くなじまない制度で、生データを利用できることが必須です。また、まだまだ用意する書類が煩雑で、かつデータを受け取るまでに時間がかかることもあります。あと重要なのは、回収率が公にされていない場合があって、データの質がよくわからないという問題があります。

あと、今のところ、税務データ・社会保障関連データの利用にめどが立っていないという状況があります。先ほど御説明した2つの研究例は、両方ともオーストリアの年金局のデータを使ったものです。ああいうものがあれば生涯所得などもわかるわけで、現在の所得の分布ではなくて、生涯所得の分布も議論できるようになってくるわけです。そこが非常に重要な点だと思います。

政府データの進捗に比べて、パネルデータ構築は、欧米に比べて大きくおくれています。パネルデータで分析すべき事柄について、個票を用いて分析する場合には、定常性の仮定が必要になってきます。

例えば今、50歳の人の10年後の平均所得は、今、60歳の人の平均所得だということを仮定して分析していくわけですけれども、こういう例で見てみると、男性の場合には、下にいくほど、若い人たちですけれども、年齢に従って所得がどういうふうに増えていくのかということは、世代によって随分違ってくるわけです。だから、定常性を仮定して見ていくと、大きな間違えを犯す可能性があります。だから、個人を追跡していくことが非常に重要になってくるわけですけれども、そういうデータで、信頼度の高いものが、非常に限られていることがあります。
若年層を含むデータの場合、限られた質問に絞った阪大の場合を除いて、回収率が実質20%で、これでは国際誌には採用されないレベルのデータになっています。これをどういうふうに上げていくのかということは、きちっと議論して、解決していかなければいけない問題なんですけれども、そこがあまり議論されずに、ずるずるとデータ集めが続いていってしまっているという現状があります。

高齢者の場合には、JSTARというデータがあるんですけれども、60％弱で、欧州各国並みのデータとなっていますが、まだまだアメリカの80％に比較すると、低いわけです。60％というのは、問題が多いデータだと思いますが、どうやって回収率を上げていくのかという議論が、あまりされていない現状があります。

米国では、ランド（RAND）などの研究組織が調査を行うほか、大学が調査を行い得る組織を運営しています。

ミシガン大学のSurvey Research Center(SRC)だとか、シカゴ大学のNational Opinion Research Center(NORC)、オハイオ州立大学のCenter for Human Resource Research(CHRR)という組織があって、会社の組織みたいになっています。例えばNORCなどは、年商100億程度の中規模の企業並みの運営をしています。

調査を丸投げするのではなくて、自前の調査員を抱える場所を持っていくことが、回収率を上げていく、質の高いデータをとっていくためには、どうしても必要なことではないかと思います。私の経験ですが、足立区などで調査をした際、8割の回収率をとってくる調査員もおられるんですが、0という人も相当いるわけです。実際に2時間半ぐらいの面接調査をしているんですけれども、そういうときでも、8割とってくる人が実際におられるわけですから、回収率の高い調査を行うためには、そういう人たちだけを集める作業、調査員選別から行い得る組織が必要だと思います。同時に一定時間内での質問の仕方など、どういうふうに質問するのがよいかということを吟味する研究を行うべきだと思います。SRC、NORC、CHRRのようなセンターが、データ集めのためには必要だと思います。

ビッグデータについても少しスライドに書いてありますが、時間が押していますので、飛ばすことにいたします。

最後に、学会のあり方と政策当局との関係です。エビデンスに基づく政策の必要性は、唱えられて久しいです。膨大な評価は、毎年、実際になされているわけです。その中身を見ていきますと、プログラム参加者に簡単なアンケート調査を実施して、満足度を聞いたものが膨大に毎年つくられています。

そういう現実がどうして生まれるのか、もっときちっとした評価が生まれないのかということを考えていく必要があります。
少なくとも3つの理由が考えられると思います。まず、エビデンスを出すことと、各省庁との利害、予算の獲得が直結していないことが、形式的な書類づくりとなる原因ではないかと思います。

２つ目は、評価を実施できる人材の数が少ないという点も大きいと思います。

3つ目は、学会との関係がきちんと構築されていないということもあると思います。

1 つ目に関しては、予算作成過程で実証結果が用いられるようになって、それが新聞などを通してオープンに議論されるようになってくれば、かなり変わってくるのではないかと思います。

2つ目に関しては、必ずしも政策当局者自身が腕まくりをして実証分析をする必要はないと思います。Request For Proposalなどで評価を発注する制度を拡充していく必要があるのではないかと思います。現状、日本で学者が政策担当者とコンタクトを持つ際には、少人数のグループでの集まりとなる傾向が多いように感じます。

もう少しフォーマルな場合には、そこにコンサルティング会社が入ってきますけれども、事務的な仕事はコンサルティング会社がこなし、学者は自由に意見は言いますが、実際の細かな仕事は、ほとんど政策担当者側とコンサルティング会社側で進められる場合が多いです。

政策当局が抱えている問題のうち、中長期的課題に属することは、問題提起を学会にして、学会全体を巻き込むような形で、研究を促すくらいのことを行ってもよいのではないかと思います。政府や日銀の研究所が実務部門の中長期的な課題を吸い上げることで、学会と協働していくような形ができないものかと感じます。もう1つは、政府・日銀内でPhD取得者が何人かおられるわけですけれども、そういう人たちの役割がどういうものなのかということが、非常に不明確だと感じます。

国内コンサルティング会社などでは、そもそもPhD取得者を雇用していないのではないかと思います。政府のコンサルティング契約への参加要件は、年商や経験年数はあっても、雇用者の質を具体的に担保していないことがあります。コンサルティング契約への参加要件は、参入障壁になっているけれども、質の担保では、あまり役に立っていないのではないかと思います。政府の実務者は、政治家と研究者と学会とを結ぶパイプ役としての役割を担うべきだと思います。だから、自分で腕まくりをして計算していこうという形よりも、むしろそういうところに特化されるのがよいのではないかと思います。

PhDは運転免許証のようなもので、恐らくパイプ役となるためにも、本来は必須要件だと思います。こういう状況は、今のところまだできていないわけですから、そういう状況が定常状態となるような組織変革が望まれると思います。
今、申しましたように、ミクロ実証分析を支える3要件として、研究者、データ、政策当局と学会との関係がありますが、それぞれについて、現状と改善策を議論いたしました。

もちろんミクロ実証分析には、おのずから限界があります。自分自身を含めて、人々がどういうふうに行動しているのかということに関して、深い理解がまだまだ足りない部分が多い中で実証分析を進めていかなければいけない。まして違う政策をしたときに、人々の行動がどう変わるのかということを理解していかなければいけないわけですが、よくわかっていないからといってデータを見ないで政策を立案していいのかというと、そうではないと思います。ベストを尽くして、どういう政策が一番効果がありそうなのかということを、限られた予算の中で考えていく必要があると思います。

したがって、こういう機会を設けていただいて、より広範な議論と具体的な施策がなされることを期待します。

ありがとうございました。

## (休憩)

### 3. パネルディスカッション

【モデレータ（西川 正郎 内閣府経済社会総合研究所長）】はじめに、パネリストの先生方を紹介します。まず、基調講演をいただきました市村英彦先生、そのお隣が一橋大学の北村行伸先生、大阪大学の大竹文雄先生、最後に早稲田大学の野口晴子先生でございます。

最初にパネリストの皆様から、本日のテーマ「ミクロデータを活用した政策研究の推進について」に関して、論点の提起、あるいは具体的な研究の紹介等、それぞれ10分程度で御発表いただきたいと思います。

それでは、北村先生からお願いいたします。

【北村行伸先生】ただいま御紹介にあずかりました、一橋大学経済研究所の北村でございます。

先ほど市村先生の報告を聞いていて、全ての論点について、もっともだと思いました。非常にコンパクトにミクロの実証の実態をまとめていただきました。彼とはかれこれ四半世紀、いろんなところで、こういうことを一緒にやっているので感慨深いものもありますし、20年、25年を考えると、データもいろいろ使えるようになったし、実証する人も多少は増えてきたという気持ちもあります。一方で、25年経っても、こうやってミクロデータの実態が、海外に追いついていないということを発表しないといけないというのは、つらいものがあり