Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
ます。とはいっても、いろんな形でミクロデータを使う環境が整っているということは、言えると思います。

2つ大きな流れがあると思います。1つは、統計法が2009年から施行されて、公的統計の二次利用の促進がその中でうたわれていまして、利用者サイドに立った統計という話が出てきています。匿名データの利用、を促進するとか、あるいは公的統計をオンサイトで利用するとか、それをさらに高度化してリモートアクセスの試行とか、いろんな形のトライが行われていまして、学者・研究者がミクロデータを使う環境もかなり整ってきている。それが1つ大きな流れだと思います。

もう1つは、西川さんが最初に御説明されたように、エビデンスベースの政策形成を重要視しましょうという流れが出てきています。最初は、恐らく医学、薬学の話が出てきていたと思うんですけれども、今、それが社会科学、特に経済学の分野でしきりに言われるようになっておりまして、実証研究を通して政策形成をしましょうというコンセンサスが、ある程度できつつある。そういうことを政界・学界・民間で連携してやっていくという流れもできていると思います。そういう意味では、ビッグデータの利用環境というのは、大分整ってきていると思います。

もう1つ、エビデンスベース・ポリシーの重要性に関しては、そのために統計データが整備されて、利用できることが大事であります。統計のデータには、政府がかなりの資金を使って、毎年あるいは毎月統計調査を行っている公的統計があります。それを十分に活用するということは、費用の意味でも求められていることですけれども、これも市村先生がおっしゃったように不十分なところもありますし、精緻な統計になっていない場合は、大学や民間の研究所で新たに統計調査を始めて、本当に学者がほしいような情報を集めるという試みも必要になります。

今、言ったような話を具体的に考えますと、例えば消費者物価指数という、CPIと言われるものは、総務省が集めています。それは月に1回公表されるものです。日本銀行が金融政策の実施において、物価の上昇、たとえば2％を目標にしているようなときには、このCPIを指標にして使うわけですけれども、実際に政策当局がオペレーションをする場合には、日々金融市場でいろんなものを取引するといった情報が必要になりますし、政策の担当者も今日はどうかとか、先週と比べてどうとか、もっとフリークエンシーの高いデータなどが必要です。政府のCPIではなかなか見られないんですけれども、昨今、東大の日次物価指数というものを、元同僚の渡辺さんが作っています。一橋大学でも、東大のデータよりは頻度は落ちて週に1回ぐらいなんですけれども、カバーは大きく4,000店舗ぐらいのPOSデータを使って週次のデータベースを作っているということ
があります。そういうデータを使いながら、ある程度1カ月で動くような、物価の動きを見るということをしているわけであります。

政府の統計がいいのか、民間の統計がいいのかという話ではなくて、そういうものを互いに使い分けるといいますか、補完的に使うという話になってきているという感じがいたします。

実際の政策関連の統計の利用の仕方として、公的統計の話について少し申し上げておきたいのは、公的統計というのは長い歴史があるものですから、そんなに簡単に調査方法や、調査項目を変えることはできないんですが、一方で実際にライフスタイル、家族のあり方、高齢化が進むということにより調査が難しくなってきているというのは、たしかであります。例えば家計調査に当たった家計は、6カ月間家計簿をつけ続けなければいけない。しかも、買ってきたもののグラム数とか、価格とか、そういうものをいちいち記録をつけていくわけですけれども、そういう作業が非常に煩雑です。もしそういうことが電子マネーやクレジットカードの情報等に吸い取られて全部記録してくれるのであれば、随分簡単になると思うのですけれども、手で日記をつけなければいけないという話をずっと続けていくことは、今後可能かどうか。そういう話も考えなければいけないと思います。

それから、時代の要請で、こういう統計をとったほうがいいということが出てきた場合、予算が削減されていく中で、新しい統計を導入することは大変です。スクラップ・アンド・ビルドで古い統計を潰して新しいものにしたらどうかとか、少なくとも一部は統合して浮いた予算を新しい統計に使ってほしいということがあるわけですけれども、それは自治体の事情や統計調査の継続性、いろんな面で、難しいところがあるわけですが、こういうことも統計委員会を中心に考え直さなければいけないということはあると思います。

市村さんははしょられたのですけれども、ビッグデータというのは、今、確かにいっぱい出てきておりまして、民間が集めている個人の行動、車の運転履歴などがあります。トヨタとか、ホンダなどの情報処理センターに自動的に情報が集まるということが、実際に起こっております。そうすると、例えば今までは自動車保険や損害保険は、年齢とか、免許歴とか、事故歴とか、そういうことをインプットにして、平均的な保険料金を決めたりしていたわけですけれども、もっと個別のドライバーの運転のスタイルとか、どれぐらい危ない運転をしているかとか、どれぐらい安全な運転をしているかとか、そういうことで、もうちょっときめ細かい保険料の設定ができるという話が出ていました。

あとは、電力の消費でも、スマートメーターというのが、今、アメリカで使われているんですけれども、そういうもので、実際に個々の家庭の電力消費量がどうなっているかということが、リアルタイムで発電所にいけばわかるんで
す。発電所が電力供給をさらにきめ細かくコントロールできるということが行われていて、ビッグデータというのは、確実に我々の生活を変えていくわけです。

経済施策の中でも、そういうものを使って、いろいろ考えていく余地はかなり多いので、そういうことを取り込んでいくことも１つの課題だと思います。

もちろんこれについては、秘匿といいますか、個人情報の問題とか、いろんなことがあるんですけれども、これを使わないで、従来どおりの政策をやっていくことが効率的かというと、そういうことではないだろうということなので、ビックデータについても、ミクロ統計の枠の中で考えていけばどうかということです。こういうことが、データについての幾つかの論点になるかと思います。

次の論点は、ミクロ計量分析を政策へ反映させるには、どうしたらいいかという話です。これも市村さんが丁寧にお話になったんですけれども、実際、学会の中で、ミクロデータを使った実証研究というのは、確実に増えていまして、問題意識とか、アプローチ、それを使うソフトウェアとか、プログラムそのものもかなり共有されてきております。ですから、データの分析の手法なども、いろんな人が使えるような状況になってきている。

同時に、実証したい経済理論に基づくミクロデータと、調査されているデータが必ずしもマッチしていないということもありまして、例えばパネルデータで見られるものと本当の理論、見たい行動の変化みたいなものとの1対1対応ができていないような場合がありますので、そういうときに、どういうふうに工夫してやっていけばいいのかということが、大きな問題としてあるわけです。

自分たちでデータはつくられないので、今までは与えられたデータを工夫して、理論に合わせたような形で実証していたわけですけれども、今のお話にあったような、自分たちで制度設計・調査設計までして、理論的に見たい現象を細かく調査して、それを見ることができれば、より精緻な政策分析ができる。自然実験とか、社会実験と呼ばれていましたけれども、そういうものを使って研究していくという方向性も1つ出てきている。

必ずしも全ての実験をできるような環境にはありませんので、例えば税金についてのリアクションみたいな、特定の年だけ違う税率を適用するとか、免税制度を導入するということは、社会的にしにくいところがありますから、限られていることではあるんですけれども、そういう形での政策への反映は考えられています。医療とか、そういうところでは、より使われるようなアプローチかと思います。

実証結果が政策に反映されるためには、政府の問題意識が十分に把握されていて、求められている政策分析を行う必要があるわけですけれども、往々にして、学会サイドで持っている問題意識と、政府サイドで持っている問題意識が
一致していない。学会では理論的により精緻な推定方法とか、より安定的なパラメータを求めるとか、政策当局が必要としているものと違うような関心を払うことがあります。

政策当局も関心事が必ずしも安定しているわけではなくて、そのときに応じて、こういう論文はないかとか、こういう現象について研究した結果がないかという形で、学会にアプローチされることが多いと思うんですけれども、そういう問題意識みたいなものをどこかで共有しておく必要がある。どちらかが歩み寄るというよりは、お互いに切磋琢磨して、意識を高めておく。

政策当局については、何かが起こったら慌てて調べるのではなくて、自分たちも常に学習をして、問題意識を事前に予測して実証しておくとか、学会に注文しておくとか、ある程度予見性があるようなことをやっておられると、本当に必要なときにタイムリーに情報が出てきますけれども、何か事が起こって、こういう結果がないかと探すということでは、ちょっと遅い場合もあると思われます。

もう1つ思うのは、我々の大学で政府のPhDを持っていない人を受け入れるとか、PhDのトレーニングを大学で施すということが起こっていますし、大学の先生が、役所なり日本銀行に行って政策提言をしたり、研究員を一定期間やるということが起こっているわけですけれども、政策を決めるという意味では、政治家の人たちと学会、あるいは政治家と官学の間での意思疎通がどうなっているのかということが、重要なんだろうと思います。学者にとっては、直接政治家と話をして、政策議論をする機会はあまりないので、それは官でつないでもらうというか、その情報をある程度伝えるような役割を担っていただければと思います。

最後に、将来どうするかということですが、結局はミクロデータの収集とそれを使っての実証研究、それを政策に反映させるということを地道にやっていくしかないと思われます。それを今後も長く続けていくしかないですし、できる限り教育をして、次世代を担うような若手を育てていくことが我々の仕事だと思っています。

ただ、日本は、デフレや高齢化、膨大な公的債務、超金融緩和の結果と、課題をいっぱい抱えている国であります。それをどういうふうに解決して、政策立案に結び付けていって、経済的に問題を起こさないように社会を収めていくかということは、ものすごい大きなチャレンジでありまして、それについて、若い研究者、若い官僚、若い政治家が取り組むということは責務だと思いますし、彼らがこういうことをできれば、本当に世界中の人が耳を傾けてくれるような話になるだろうと思います。

基本的に日本の研究がおくれている中で、課題については一番進んでいるわ
けですし、解かなければいけない問題がたくさんあるということがわかっているわけなので、それにチャレンジしないということはないですし、そういうことをやっていただきたいと思っております。

## 以上です。

【モデレータ】ありがとうございました。

若い方だけではなく、北村先生には、まだまだやっていただきたいと思います。次に大竹先生、お願いします。

【大竹文雄先生】 私からは、労働分野を中心に、どんなふうに政府統計のミクロデータが使われていたかという話をする予定です。

政府統計は、最初の市村先生のお話にもありましたけれども、2つのタイプのデータがございます。1つは、政府による標本調査です。労働力調査や賃金構造基本統計調査、ここに挙げた様々な標本調査があります。もう1つは、市村先生から詳しくオーストリアの例で年金のデータのパネルデータを使ったような分析の紹介がありましたけれども、私のスライドでは、それは業務データと言っています。最初の西川さんのお話では、行政記録情報と言ったものが当たりますけれども、業務上生じてくるようなデータです。労働分野では、職業安定所業務統計とか、雇用保険業務統計といったものがそうですし、税金だと、税務統計、社会保险関係だと、厚生年金保険とか、国民年金事業年報で出している、年金の記録、データです。こういった2つのタイプのものがあります。

3 ページにいきますけれども、標本調査の個票利用につきましては、昔に比べると、随分使われるようになりました。私は1980年代ぐらいから使いましたけれども、そのときは、一大学教員が使える状態ではなくて、当時は、経済企画庁の経済研究所のプロジェクトとして、特別集計という形でデータを申請して、申請してもらえるようになるまで半年以上かかってというものでした。

それが、統計法が変わって、オープンになってきた。ここに書きましたように、現在、研究者にとって、申請の方法が非常にオープンになって、利用が進んできています。特にこういう情報が入るようになりました。当該学術研究に公的研究費補助金、文科省の科研費とか、厚生労働科研が交付・補助されている場合は、利用できるという規定のものがあります。そうでないものもありますけれども、かなり増えてきました。それで利用が可能になってきまして、労働関係でもそういったシステムを使った研究が急激に増えています。

2014年のJournal of the Japanese and International Economicsという雑誌を見てみると、こういった政府統計の個票を利用した研究として、4件挙がっていまして、菅原さんと中村さんの介護保険が労働供給に与える影響を分析した研究は国民生活基礎調査によるものです。別所さんと林さんの配偶者控除の労働供給は、就業構造基本統計調査、中島さんと田中さんの出産奨励と居住選択と出生
という研究は、家計調査を使ったものです。中村さんの親の所得と子供の健康の関係は、国民生活基礎調査によります。

このほかにも、大学が集めているミクロデータを使ったものや、それ以外のミクロデータを使ったものがありますけれども、行政関係のデータを扱ったものだけでも、これだけの研究例があります。

ただ、先ほど市村先生がおっしゃったとおり、利用が可能になったとはいえ、その手続きはかなり面倒くさいのは事実で、昔、私が利用していたときには、相当嫌がらせを受けた記憶がありまして、今はそうではないのですけれども、研究する前にあらかじめアウトプット表を全部つくらなければいけない。それをつくったらつくったで、こんなことをしても意味がないと統計の担当さんに怒られながらやるということで、私自身は二度とやりたくないという、つらい記憶があります。その記憶があるから、最近はあまり使っていません。

今、非常に簡単になったとはいえ、手続はまだかなり面倒ください。どういうプロポーザルを出さなければいけないのかというのは、ウェブにありますけれども、それはアイデアレベルのものを、これでテストしてみようということができるようなものではありません。

もう１つ、私の言葉で言うと業務データ、行政記録データは、日本ではほとんど研究が進んでいません。

私が知っている例外は、労働分野で、小原さん、佐々木さん、町北さんの3人が一連の研究をやっています。後で詳しくお話しますけれども、彼らは職業安定業務データと雇用保険データをマッチさせて、同じ人を追跡できるような形の情報を使って、先ほど市村さんがおっしゃったようなことに近い、失業期間と次の仕事の安定性の関係を分析した研究をやっています。ただ、それ以外、こういう研究がなされた、こういう業務データを扱った研究がなされたというのは、知りません。

公的年金に関する業務データが利用可能になれば、同じ人をもっと長く追っていけますから、飛躍的にこの分野の研究は進むのではないかと思います。あと、税に関する業務データも重要だろうと思っています。

例えば最近、話題になった、トップ1％の都民の資産所得の集中も、同じ人がずっとトップ1％にいるのか、そうではないのかというのは、非常に重要なテーマです。非常に少ない人かもしれないのですけれども、そういう人たちを追っていくようなデータがないと、分析できないですし、逆に貧困の問題につきましても、同じ人がずっと貧困のところにい続けているのかどうかということは、わからないといけない。ところが、パネルデータといっても、貧困の人たちやトップ層の人たちを新たにサンプルに入れるというのは、かなり難しい。そこは業務データの強いところで、そういった情報を研究者が利用できるようにな
ることが、この分野の研究を促進する上では大事だと思っています。

もう１つ、サンプルデータの中で、政府がパネルデータをつくっているものもあります。厚生労働省の21世紀出生児縦断調査とか、21世紀成年者縦断調査・中高年者縦断調査というものがあるんですけれども、これは利用者が非常に少ないです。野口さんが使われていますけれども、社人研、国立社会保障・人口問題研究所以外では、フルのデータセットを出しているところは少ない。少し例はありますけれども、せっかく政府がつくっているパネルデータがあるにもかかわらず、利用がまだ難しい。

平成24年度に厚生労働科研プロジェクトで、これについての研究課題を公募するということがありましたけれども、普通ではまだ使えない状態です。せっかくある試算なのに、非常にもったいないと思っています。

そういうことで、データの利用は十分にできるようになってきたんですけれども、まだまだ障害が大きい。潜在的に日本の行政データには、かなりの価値があるにもかかわらず、その利用がまだ進んでいないという形になっているかと思います。

【モデレータ】ありがとうございました。それでは、野口先生、お願いします。

【野口晴子先生】お手元の資料前半部分は、市村先生がお話になった内容の実例といいますか、事例のような形のお話になっております。時間も限られておりますので、主として、後半部分を中心にお話をいたします。

私は医療について何か話せというお題をいただいたので、医療は何が問題かといいますか、医療でアウトカム、プログラム評価をする場合、あるいはコスト・ベネフィット・アナリシスなどをする場合、何が一番難しいかというと、やはり医療サービス市場の不透明性なんです。これは質の継続が非常に難しいということになります。

医療評価の指標は、かなりいろいろな指標が発展的に形成されているんですが、いまだに基本はDonabedianの1969年の3つの指標、構造指標、経済指標、効果指標が医療の質をはかるための基本として定着しています。

まず、構造指標（Structure）の部分です。例えば病院や介護施設の土地や建物の面積、病室・病床数といった物的資本、あるいは患者1人当たりに対して、医師が何人いるか、看護師が何人いるかといった人的資本です。こういった構造指標でまず測るということです。この部分については、日本もデータを70年代ぐらいから、ずっと集めております。

2 番目は、経過指標です。これは、最近、病院ランキングみたいなことをして、その病院では、1年間にどのぐらい手術をしているかとか、どのぐらいの治療をしているかとか、そういったことでランキングをしているような本もござ
いますけれども、いわゆる治療の内容です。ここでは便宜的にhigh-tech treatmentsとして、開発費用、固定費用と限界費用が巨額にのぼるような治療と、主に薬剤によるlow-tech treatmentsに一応分けております。こういったものが、どのぐらいその医療施設で実施されるのかということを指標にしています。

日本は、医療サービスがマーケットメカニズムによって決まっておりません。公定価格ですので、中医協という現場で、いわゆる医者と患者と保険者が集まって、議論を喧々諤々でやって、公定価格を決めるというプロセスがあるんですけれども、そこで最も問題になっているのが、効果指標です。例えば診療報酬に対する価格の上限がどのぐらいアウトカムに影響を与えるか、あるいはあるプログラムがどのぐらいアウトカムに影響を与えるか、そのアウトカムを一体何ではかるのかということで、非常に大きな議論になっているわけです。これが非常に難しいわけです。

医療の質に関することで、専門家間でのコンセンサスと理解が一致していなかったということがあります。ただ、これは、昨今、医療経済学をやる人たち、いわゆる社会科学系の人たちと、お医者さん、医療系、看護師さん、薬剤師さん、そういう人たちが集う場が徐々に増えてきていて、そういった意味では、コンセンサス、合意形成が、徐々にではありますけれども、できつつあると思います。例えば市村先生がやっていらっしゃいます、JSTARというプロジェクトがありますけれども、このプロジェクトにおいては、医師あるいは自然科学系の方も参画されておりますので、そういった部分で、いろいろ場ができてきていると思います。

2 番目はデータです。これは一番最後でレセプトのお話をしますけれども、レセプトに関しても、2000年にレセプトの検討会が立ち上げられたわけですが、そのころから比べると徐々にではありますけれども、整備が進んでおりますし研究者による研究も始まっているという状況です。

3 番目は、市村先生が中心的にお話された、統計学的手法の確立に関する問題です。資料の12ページ目を見ていただくと、実験データと非実験データの違いがあります。医療に関しては、先ほど北村先生のお話にもありましたけれども、ある治療が有効かどうかという治験を実験でやることが、ゴールドスタンダードになっておりますので、実験のデータがほかの社会科学の現象に比べると手に入るということで、実験のデータと非実験のデータ、例えばこれはアメリカのレセプトデータを使った事例ですが、比較可能なのです。どのぐらい非実験データに問題があるかということが、目に見えて、推定することができます。

これを見ていただくと、これはあるハイテク治療が、どのぐらいアウトカムに効果があるかということをはかるために、1つは、左側の2行になりますけ
れども、いわゆるRCT、実験をやったケースです。ランダマイズされていますので、患者さんの属性、年齢、女性、こういった基本的な属性から、いろいろリスク要素があるんですけれども、実験ですから、当然ですが、ランダマイズされて、2群でほとんど差がない。これは先ほど市村先生がおっしゃっていた、実験によるランダマイズになります。

隣の２つを見ていただくと、これがいわゆるアメリカのレセプトデータになります。ですから、非実験データです。これを見ていただくと、明らかに積極的な治療をやったほうが左、やらなかったほうが右なんですけれども、明らかに積極的な治療をやったほうが、やらなかった人よりも若くて、女性が少ない。女性の場合は、血管が非常に細いので、リスクが伴うわけです。しかも、ほかのリスク指標を見ていただいても、積極的治療をやった人たちのほうが、圧倒的に重症度が低いし、疾患もないということで、一言で言ってしまうと、症状が軽い人たちです。普通の観察データであると、明らかに積極的な治療が死亡率を引き下げる。積極的な治療が、患者のアウトカムの向上に役立つという結果が出てくるわけです。

ところが、ランダマイゼーションによる結果を見ると、死亡率に対して、統計学的に有意な影響が全くないか、あるいは死亡率を引き上げてしまうという結果が出ています。これは先ほどの市村先生のお話にあった、観察するべきものがはかられない、あるいは非実験データを使って、非常に単純なやり方をしてしまうと、恐ろしい。この場では、患者さんの命にかかわることですけれども、これが社会におけるプログラム評価においても、多大な人数の人たちに影響を与えることですので、非常に恐ろしい話だという、1ついい事例だと思います。

また話を飛ばしますが、それを統計的に工夫してあげる。例えば操作変数法というやり方、あるいはNatural Experimentを使うことによって、ランダマイズを疑似的にすることができるということで、結果もランダマイズゼーションのRCTとほぼ違わないような結果を出すことも可能ですという事例です。

先ほどの実験の例で、これは実験の結果をお見せするというよりは、これがどういうふうにアメリカの政策に反映したのかということを中心にお話したいのですが、これはMITのFinkelsteinという非常に有名な経済学者がいますけれども、オバマケアのときに、国民皆保険制度を入れることが、アメリカの国民にとって有益であるのか。しかも、コストベネフィットに見合っているのかどうかということを、オレゴン州の実験によって確かめたといった実験であります。

この実験の結果をまとめると、低所得層の精神面・心理面での健康の改善には役に立つ。しかも、貧困層の家計に占める医療費の割合を軽減する、あるいはその人たちの経済的な負担を軽減するという意味では、非常に役に立つとい
う結果が出ています。ただし、その場合、例えば糖尿病の比率であるとか、病気の比率であるとか、そういったものには影響がない。あるいはアクセスはすごく上がりますから、保険を与えることによって、医療サービスに対するアクセシビリティ一が上がりますから、医療費は非常に伸びてしまう。そういう結果が、この実験で得られています。

結果はともかくとしても、我々がここで知るべきは、これがどう使われたかなんです。これがNew England Journal of Medicineという非常に権威のあるアメリカの雑誌に載ったのが2013年3月になります。この結果が、同年5月のオバマ大統領の大統領レポートで掲載されている。実験ですから、ピュアな環境の中でやられたもので信頼性は高い。そういった実証結果、エビデンスを受け入れて、いわゆる反対派と賛成派が議論をしている。

例えば反対派にとってみれば、身体面での健康増進の効果が認められなかったことをもって反対をした。一方で、賛成派は、家計負担の軽減が認められ、低所得者の医療需要が増大し、医療サービスのアクセスの向上を評価する。つまり今は医療費が多少かさむかもしれないけれども、低所得者層の子供たちが、将来的に人的資源を充足していく可能性があり、それはアメリカにとっていいことである。同じ客観的・科学的なエビデンスを持って、政策の議論がなされている典型的な事例だと思います。これができるアメリカはすばらしいと思います。

時間がなくなりましたので、現状をちょっとお話しますと、日本もレセプトが徐々に使われるようになります。研究者に使われるための体制は、あと10年ぐらいかかるかもしれませんけれども、整いつつあるという、これが法的な状況です。

ただ、地域によっては、紙媒体で集められているところも多く、地域差があるということです。歯科にいたっては、まだ紙媒体で収集されているという状況です。

提供されるデータの種類は、特別抽出から集計表情報ということで、軽さ、重さはあります。特別抽出というのは、非常にストイックです。これは先ほど大竹先生もおっしゃっていましたけれども、まだまだ限られています。特にお医者さん、大学病院しかアクセスできないような状態です。集計表情報、あるいは基本データセットは、経済学者でもアクセスが可能な情報です。大竹先生も先ほど述べられていましたけれども、特別抽出のデータは、探索はできないような状態で収集しなければいけない。治療の効果を自分がある程度わかっているような状態でしか、申請ができない、非常に厳しいデータです。ですので、これを探索的にしていく必要があるということです。

それに対して、これはアメリカのレセプトデータの使用状況ですけれども、
アメリカではここに見られるように、Federal/Local Governmentの人も利用しているし、民間企業も利用しています。レセプトの民間企業への提供は、今、厚生労働省でも議論が始まっています。

これが意外に驚くべきことですが、利用者の割合のうちUniversityとCollegeは全体の21％しかないんです。それぐらい、アメリカはレセプトデータをみんなが活用して、医療政策に資するようなエビデンスを出そうと努力しているということだと思います。日本は、今、社会保障が抱える問題が大きくて、例えば高齢者はあのサービスもほしい、このサービスもほしい、自己負担で払うのは絶対に嫌と騒いでいる。一方で、若者たちはいっぱい高齢者を背負っていたり、金銭的な介護負担とか、老老介護とか、これらが非常に問題になっている。医療者は、慢性的な人的資源不足で、低賃金、過酷な労働環境にあり、縦割りです。いわゆる無謬性という議論が出ていましたけれども、失敗が許されない、修正は許されない世界で闘っています。研究者は研究者で、市村先生から怒られるかもしれませんけれども、病的にスタンダードジェネレーションにこだわるということで、この変数がない、あの変数がない、スタンダードジェネレーションが0.1上がった、下がったが大事ということで、全員でばらばら感があるということで、こういった人たちをまとめていく、一人一人がやっている重要さを納得して、みんなが何らかのコンセンサスをつくり上げていくことが、1つ大きな今後の課題だと思いました。

以上です。

【モデレータ】野口先生、ありがとうございました。

ランダマイゼーションの具体的な例とか、オバマ経営の実情といった、具体的なことをわかりやすく示していただいて、ありがとうございます。

最後のわかりやすいイラストは、私が最初に説明した、データの整備、研究、政策の3つの分野が縦割りで、ばらばらにやっているといったものと共通するものがあって、強く共感いたしました。

それでは、パネルディスカッションに移りたいと思います。

最初、私が整理した資料で恐縮ですけれども、3つの分野の整理に基づきながら、補足的に皆さんの御意見あるいは御質問をしていただきたいと思っております。

資料5の2枚目のスライドで、一番左に書いてあります「Ⅰ ミクロデータの作成・収集・提供」に関して、皆さんの報告の中で私の言葉では行政記録情報、行政データの有用性について、いろいろと議論がありました。今年の1月、アメリカの経済学会で議論では、1つはデータ収集のコストが小さい。もう1つは、市村先生も強調されたランダマイゼーションについて、全数調査なのでパネルデータなどと比べると、はるかに偏りが少なくて中立的な結果が得やす
いということがありました。日本で行政記録情報を使って何ができるのか、あるいは具体的にこういうことがわかるようになってきたという例はあるのでしょうか。大竹先生は説明を略されてしまったので、追加的に御説明していただきたいと思います。

それから、統計委員会の議論などを傍聴していて思うんですが、アメリカの場合、行政記録情報の利用について、個々人の研究者ではなく集団でアクションをとっておられるように思うんですけれども、今後、集団でアクションをとるような可能性があるのかということについて、どなたからでもよろしいですけれども、少しお話いただければと思います。

【大竹文雄先生】　1つは、日本の研究で、小原さん、佐々木さんたちがやった研究で、ハローワークの職業安定業務統計と雇用保険業務統計が用いられています。先ほどの市村先生の話だと、失業期間が長いと、よりよいマッチングになるはずだということなんですがも、本当にそうかという研究です。できる範囲のコントロールで分析すると、長く失業した人は再就職後の勤続期間が短く、必ずしもマッチングがよくなっていないということが、彼らの研究結果です。

次に出していますのは、アメリカ、カナダ、スウェーデンのデータなどを使っているもので、長期の所得変動についての分析です。子供の所得と親の所得の関係、階層間移動の関係を分析しています。同じ人をずっと継続して観察できるような社会保障庁、あるいは税のデータを使った分析がなされています。

先ほどのプレゼンでも申し上げましたけれども、今、所得が高い人はずっと高い、あるいは今、所得が低い人がずっと低いかどうかということが、大きな問題ですけれども、普通のデータではうまくとれません。そこは年金や所得を毎年記録できるようなデータを使っていくことが、かなり大事だと思っております。

【モデレータ】ありがとうございました。

例えば世代間の格差という言葉を使ったときに、今、40代の人と、今、20代の人が40代になったときの世代という言葉は、区別して使われなければいけない。そういう時系列的なもの、特に最近の経済学では、ライフサイクルのな観点を入れた状況の認識や判断みたいなものは、非常に重要です。そういう意味でも、行政記録情報を時系列的に使うことは、非常に重要かと思っています。

北村先生、統計委員会に御出席されていますが、特にございますか。

【北村行伸先生】今、大竹さんが説明された、小原さんと佐々木さんの業務統計については、データ処理を私のところでやったんですけれども、業務統計は統計分析をするのに、データの入れ方を変換するのに、とてもコストがかかります。統計として使うことをあまり想定していないデータなんです。業務統
計なり、行政記録を統計データとして使うためには、ある程度、二次利用とか、三次利用も含めたフォーマットを、統計として変換しやすいような形にしておいていただかないと、なかなか進まないだろう。しかも、それが各都道府県やその他の自治体、役所で違うということになると、読み解くだけで、ものすごいコストがかかることになりますので、その辺の議論がすごく大事だと思っています。

あと、この間、統計委員会で、地方自治体の公務員の方の給料というのはちゃんと記録があるので、わざわざ基幹統計で調べる必要があるのかというのがちょっと議論になりました。そういうデータについては、恐らく簡単にトランスファーできるようになっていて、既に利用できる。すぐに利用ができる形の行政記録と、統計に変換するのに大変なものがあって、利用促進をこの面で本当に進めるのであれば、統計として使う可能性も含めた入力の仕方みたいなもの、基本的なフォーマットを考える必要があるのではないかと思います。

【モデレータ】ありがとうございます。

本格的な管理、利用促進のための仕分け、性格のふるい分け、様式といったことの議論が必要だという御紹介だと思います。

野口先生、どうでしょうか。医療の分野で、行政記録情報を使って、具体的に研究をしておられる立場から、お願いします。

【野口晴子先生】まさしく、今、北村先生がおっしゃったとおりで、例えばレセプトデータが整備されつつありますけれども、それには、膨大な時間と人的資源を投じる必要がある。ただ、その点に関しては、アメリカのメディケアなども最初は次官がかかっていましたけれども、最近は、行政の側、例えばCMS、Centers for Medicare & Medicaid ServicesにPhDの人たちが10人ぐらいいて、彼らがデータを使ってログを書き、データのクリーンナップを行っている。行政の中に研究者を取り込んで、そこでクリーンナップをするというシステムができ上がっているのです。90年代からです。

例えばそういったシステムを日本で、厚生労働省の中に、計量統計なりを学んだPhDの学生が10人ぐらい入れるポストをつくっていただければ、そういうシステムができるのではないかと考えております。

【モデレータ】ありがとうございました。

市村先生、何かございますか。

【市村英彦先生】 業務データを使ってできる分析としては、大竹さんも話しておられましたけれども、生涯所得が計算できるようになれば、生涯を通じての所得にどういう違いがあるのかということが、世代ごとにわかってくるわけです。そういうことがわかれば、相当いいと思います。しかも、非常に高い所得の人たちも、非常に貧しい人たちも、全面的にわかってくるわけですから、
すごくインパクトの大きな研究になってくるのではないかと思います。

それから、パネルデータなどを集める際に、所得の情報というのは、回答者は覚えておられない場合も多いですし、集めにくいデータなので、こういう質問に関しては、アメリカのデータなどでは個人が許可してくれた場合に、年金局のデータと結び付けて集めることができるようになっているわけです。そのように、個人がいいと言ってくれた場合には、政府のデータと突合してもいいという形にしていただけると、データ集めの際のコストが下がりますので、ありがたいと思います。

【モデレータ】北村先生、どうぞ。

【北村行伸先生】今の市村さんの話に関連しているのですけれども、北欧の統計システムはいろんなものにマッチングできるという話で、有名になっています。どうやってできるかというと、マッチングしたデータがあるわけではなくて個々の統計が別々にあり、マッチングしようと思えば、例えば所得のデータと年金のデータをくっ付けることができる。業務統計はが簡単にマッチングできるような仕組みがそもそもつくられていて、また、それを想定した上で統計がデザインされているところがあります。

北欧でなぜそういうことが進んだかというと、人手不足ということがあると思います。予算がないとか、統計の行政にコストがかけられないといった場合でも、行政記録を使えば、それにかわるような統計が得られますという仕組みを想定してデザインされているところがあるので、そういうところは、学ぶべきだと思います。

【市村英彦先生】もう一点、私が日ごろ思っていることですけれども、今、死んだときに、自分の体を献体できます。それと同じように、政府側でもってもらえるデータを、私が許可した場合、私に関するものは、全部ZIPか何かに入れて提供できるという形をつくっていただけると、10年もすれば、相当なデータが集まるのではないかと思われ、データ集めの苦労が相当減るのではないかと思います。

【モデレータ】今、まさに市村先生のお話を聞いていて思いましたが、献体をする方というのは、医学教育の現場に対する強い信頼があって、はじめて献体をされるので、そのために大学の医学部などはすごく注意を図っているわけです。行政記録情報を献体のように出そう、個人は社会保障の情報を出そうとか、そういうことを考えたときに、分析に使ってもらえるとありがたいと、分析に対する強い信頼があってからだと思います。

次に「Ⅱ ミクロデータを利用した分析の進展」に移したいと思います。分析の中で、皆さんが御発表されたときに、2つぐらい論点があったと思います。1つは、「政策決定」ともかかわってきますが、分析をしたことによって、ど
ういう経済的な費用対効果のメリットがあるのか。行政記録情報を整備するのに、時間とお金がかかるということでございますし、それによって、具体的に労働政策、あるいは医療、年金といった社会保障の改革にどういうメリットがあるのかについての説得力ある説明が、分析をされる方、あるいはそれを使われる人たちに必要になってくると思います。それが1点です。

もう１つは、今の献体の話も適当かと思いますけれども、自分のデータ、いろいろな情報を使われることに関する倫理的なプライバシー、あるいはランダマイズされた実験をしていいのかといったことについて、お気づき、御関心の点があれば、お願いしたいと思います。

大竹先生、どうぞ。

【大竹文雄先生】 分析をすることのコストベネフィットがどのくらいあるかということですけれども、それは間違った政策をしたときに、どれだけコストが大きいかということだと思います。政策が間違っていることを明らかにして、実施しないようにできるわけです。それを明らかにすることが、まさに研究の役割だと思っています。

【モデレータ】 間違っていることを直すだけではなくて、間違っていることを直したときのメリットの大きさが十分大きくないと、手間がかかると考えられるのではないでしょうか。

【大竹文雄先生】政策によって、これだけ大きな損失が生じているということがわかることがベネフィットなわけです。それから先、その政策が直るかどうかは知りませんけれども、それだけ間違っているということを明らかにすることは、大きなベネフィットだと思います。

【市村英彦先生】いろんな政策のあり方が考えられる中で、どうしましょうかといろいろ探っていっているわけですが、何もデータを見ないで物事が決められていくことをできるだけ避けて、今、何かわかる可能性があるわけですから、ベストを尽くして、わかる範囲のことは、一体何なのかということを考えていくためにデータを使いましょうということだと思います。

【北村行伸先生】政策に関して、決定的に正しいパラメータであるとか、正しい結果を求めるのは非常に難しいと思います。例えば税については、労働供給の所得弾力性とか、消費の価格弾力性をはかれば、最適な消費税率が決められますという議論があったとしても、特定のデータで、特定の期間について推定したら、こういう値が出ましたが、ちょっと変えると違いますという結果になる。先ほど市村さんがおっしゃられたように、パラメータが状況に応じて変わってしまうと、安定的なことは言えないわけなので、それについては、どういう解決策があるかというと、これも市村さんがおっしゃいましたけれども、一般均衡的なというか、構造推計みたいなものをするというのは、1つの考え
方でしょうし、あとは、いろんな時期、いろんなデータについて、いっぱい結果を出して、それで平均的なところを見るということも大事かと思います。

ただ、たとえ構造推定みたいなことが、一般均衡的なモデルでできたとしても、本当の意味でのみんなの考え方が一気にひっくり返ってしまうようなショックが起こったときに、何ができるかというと、そこはなかなか難しいところなので、そういうときに、常識というか、ある程度、政策判断ができるために何をすればいいのかというのは、普段の蓄積をするしかありません。本当に構造がひっくり返ってしまうようなことが起こると、手の施しようがないところはあって、そこは限界もあると思います。

【モデレータ】費用対効果について、今、何も見ないで、間違っているかもしれないと考え、費用、まさに機会費用をベンチマークに考えるべきだという御趣旨だったと思います。また、統計的な因果推論に一定の幅や条件、コンディショナリティーがつくことについて、広い理解をちゃんと求めていくことが大事だと思いました。

最初に申し上げた、分析を行っていくときの倫理上の問題、特に医療の分野などは、具体的に生のデータを扱う場合、いろんなことが発生しているのではないかと思いますが、他の分野でデータの利用が広がるときに、例えばこんなことに気をつければいいのではないかということがありましたら、野口先生、お願いします。

【野口晴子先生】確かに医療の問題は、プライバシーに抵触することが多々あると思います。マイナンバー制度では、得られる情報には現在のところ医療情報を載せないということに、なって、集約されて出てくる情報の中に、医療がどれだけ入るのかはわかりません。日本国民の感覚としては、医療というのは、一番のプライバシーだと思います。

国民的な感情、あるいは感覚を変えるというか、社会保障政策、医療保険財政、あるいは介護財政というのは、このまま放っておくと、明らかに破綻を来してしまうし、今の医療制度であるとか、介護制度を今後も持続可能なものにするためには、どうしてもコストベネフィットを図っていかなければいけない。そのためには、プライバシーに気をつけなければいけないような個人情報をもとに、いわゆる価格弾力性といったものをはかっていかなければいけないということになってくると、そこをどういうふうに国民に対して、あるいは医療政策の担当者に対して説得していくかというのは、非常に重要な問題です。

私自身も手がかりというのは、まだよくわかっていませんが、一方で、持続可能なものにするためのコストだ、自分の医療情報とか、自分の健康情報を、重々プライバシーには注意した上で、効果に対して提供するということが、やがては自分たちの制度を守るための1つの手段であるということを、国民一人
一人が納得すれば、私は可能性があると思います。

スウェーデン、あるいは北欧諸国、デンマークなどもそうで、個々の国民が個人情報の提供を認めているというのは、一人一人が、そういった情報を提供することによって、今の制度の持続可能性が高まると考えてのことだと思いますので、そういった意識の転換を図っていくことが、非常に重要だと思います。【モデレータ】ありがとうございました。

今、野口先生がおっしゃったようなことを少しまとめさせていただきますと、個人の情報を使って分析をして政策に生かして、それが情報を提供した国民のために、社会保障なら社会保障の改革に有用であったと得心されるようなサイクルを描かないといけないと思います。資料5にある絵は、極めて専門家が考えているような言葉で説明をしていますので、こういうサイクルを国民に理解してもらおうという観点から整理されていないと、反省いたしました。

では、最後の「Ⅲ 政策決定過程へのインプット」の議論に移りたいと思います。

1つは、人づくりの話、特にこのサイクルを担う人の話が結構ありましたけれども、本日は、パネリストの方には直接関係者はいらっしゃらないのですが、例えば公共政策大学院の卒業生の方で、国家公務員になられて霞が関で働いている方もずいぶん多くなりました。そういう教育、人づくりが直接私どもの職場で生かし切れているかというと、そうではなさそうに思います。他方、政策は、ここ10年、20年ぐらいの間に、PDCAの観点から、何をしようとしているのか、いつまでにしようかということを、かなり考えるようになっていて、いつ何が課題かみたいなことは、割と見えるようになっています。

例えば社会保障などは、何年のここらで法案を変えるとか、そういうアジェンダ設定は、一昔前に比べると格段に明るくなっているのではないかと思っております。そういう中で、事前に実証研究を貯めてインプットすることが、必ずしも着実に進んでいるわけではないという御指摘だったと思います。北村先生から、分析あるいは政策の部門というのは、お互いに切磋琢磨していく、あらかじめ用意していくことが大事だという御指摘をいただきました。

具体的に、Ⅱ「研究・分析」とⅢ「政策への反映」のフェーズをどううまく連携していくかについて、改めて皆さんのお考えを伺いたいと思いますが、最初に市村さん、よろしいでしょうか。

【市村英彦先生】 既に始まっていることですけれども、日本経済学会に政策統計の方々が来られて、こういうディスカッションの場で議論していただいたデータがあります。そういう場で、具体的にこういう政策を長期的には考えたいので、そういうことに関する知見を集めたい。例えばTPPに関しても、過去から随分話はあったわけですから、日本経済学会でそういう研究を進めておいて
ほしいということが、例えば5年ぐらい前からあれば、今、相当な知見があるはずです。数人の先生方を巻き込むだけではなくて、学会全体を巻き込んで、詳しいデータ、各省庁で使っているデータなども開放して、全体として研究を進めていくような体制を構築できたら、相当迫力のある結果が出てくるのではないかと思います。

【大竹文雄先生】 私も同じように思います。先ほど市村先生もおっしゃったのですが、役所の中で頑張ってもらうことも大事ですけれども、やはり学会を利用してもらって、今こういうアジェンダがあってデータも提供しますとして、資金援助もしてもらったら、もっとありがたいので、各省庁、政府側のアジェンダを科研費の特別プロジェクトにきちっと出して、しばらくしたら、ちゃんと業績がたまるような仕組みをうまく組み込んでいくことが、一番大事ではないかと思います。

【北村行伸先生】今のお二人の意見に賛成ですけれども、いろんな知見を集めて公開していくような、例えば個別実証結果が出たら、それを要約して、こういうパラメータでやると、こういう値が出ていますということが、あまりまとめられていないのです。個別の研究でつくったデータは、それはそれでここに置いて、ほかの人がやるときに、また新たにやらなければいけないということで、蓄積型になっていないというか、学会も政策担当者にとっても、情報をシェアする仕組みができていないのです。そういうことは大学サイドと一緒にやって、内閣府の研究所の中で集めてもらったり、サーベイしてもらったりすることは、重要なことだと思います。

【モデレータ】1つは、こういうふうにしてつくると、ミクロデータ、データベースがつくれます、あるいはそれを預けてみんなで共有しましょうといったことは、私ども少しずつやっていますし、他の研究所でも進めているところではあります。

【市村英彦先生】逆にお伺いしたかったことがあるのですけれども、例えば特定健診や女性の社会進出などに関して、大々的に政策を打っておられるわけですが、それを打つに際して、どういう実証分析に基づいてなされたのか、あるいはそれが十分になされていないのであれば、その理由は何だと西川さんは考えておられるのかという辺りを、お話を伺わせていただけたらと思います。

【モデレータ】私というか、政策に近い現場にいる知人等といろいろお話をしてみて、こんな感触があります。まず実証分析の研究を見ようと思うと数が少ない。例えば1個しかない、あるいは2～3個しかない。それを見て整理しても、一意に確定しないと落ち着かないということが1つです。ばらつくという感じがあります。

２つ目は、途中でも御指摘がありましたが、インハウスでやったものでない
と、いけないというわけではないのですけれども、誰がやったかわからないから、自分でやるということです。そこを進めていくと、政策の具体的な分野を見ますと、特定の業界、あるいは業種、職業の方と利害があるようなものがあって、そういう分野の偏りがあるかもしれないということについては、懸念もあります。そういうことを言って、結局、数が少なくても、見たほうが、とんでもない間違えをしないよりはいいのではないかということとともに、特定のものに引っ張られて、間違えてはいけないという学説に引っ張られているように思います。

さらにもう１つ、そうしたことの背後には、まさにこういうセミナーをしていただいたことの狙いでもありますけれども、こうした実証分析をきちっとやらないと、どういう機会費用があるのか、そういう問題について、行政のトップも含めて、必ずしも十分な理解がされていないのではないかということでございます。

【市村英彦先生】 数が少ないといっても、例えば女性の社会進出に関しては、相当な研究の蓄積があります。日本だけではなくて、海外でもあるわけです。方向性として、それが間違っていると考えているわけではないですけれども、民間に対して相当な変革を要求しているわけですから、社会に対して相当インパクトのある政策を打つに際しては、相当な情報収集なり、何かに基づいたことをされないといけないと思います。それができる仕組みを、我々でつくっていく必要があるのではないかと思います。

【モデレータ】先ほどのお答えは、いきなりボトムラインのところでお答えしてしまいましたが、その点では政策の透明性の向上のために様々な情報発信をして、皆様からオープンなコメントをいただく機会を設け、研究会のホームページなどにも、一昔前に比べると格段の進歩で、どういうものを参照したかということが公開されているようになっていると思います。ただ、こうしたパブリックコメントや御意見募集が、形式に流されていないか、あるいは実質的に最も重要な実証分析みたいなものを見ているかということにつきましては、うまくまとめて見せられるようなものが格段に少ないと思います。例えば欧米の研究で、ハンドブックシリーズなどのサーベイなどを見ますと、特に労働の分野などは、4桁にのぼるようなものをサーベイしても、このぐらいの世代間の格差の継承というのは、0.7ぐらいなのではないかといったことが積極的にまとめられています。そこに日本の文献があるかというと、統計の不足もあって不十分であると思います。

## 4 ．フロアとの質疑応答

【モデレータ】そろそろお時間も近づきましたので、フロアから御質問があり
ましたら、よろしくお願いいたします。

御質問の際には、お名前と所属を明らかにされた上で、御質問をしていただけると幸いです。

【フロアから】株式会社価値総合研究所の工藤と申します。本日は、大変興味深いお話を聞かせていただきまして、先生方にお礼を申し上げたいと思います。

質問というよりも、個人的な意見になってしまうかもしれませんが、今、スライドで表示されております、政策決定過程へのインプットに関連する部分、その前の分析にも関連する部分について、先ほど先生方のお話で、献体のような形で、自分の個人的なデータが社会的に役に立つのであれば、それが1つインセンティブになって、データが提供されるのではないかといったお話があったかと思います。その部分に興味を持ちました。

最近、若者の政治への無関心が言われておりますけれども、その理由の1つに、自分たちが関わらないところで政策が決まっている。つまり自分たちは何もできないという無力感があるのではないかと思います。逆に自分たちの情報を提供して、分析して、活用することで、それが政策に生かされて、それが行く行くは自分や将来の世代にメリットになるのであれば、今の若者にとって、政治に関心を持つという意味での動機づけになるのではないかと思いました。

そのためには、今、はやりのキーワードを入れますと、見える化が非常に大事だと思います。自分が経験したものが、どういうふうに分析された、それがどういうふうに政策に生かされるかというプロセス全体の見える化が必要だと思います。見える化は、行政だけでとか、分析を行った研究者の方だけで行うのではなくて、全体的に見える化をしていくような仕組みづくりとおっしゃっていましたけれども、それが1つミクロデータを政策に生かす上で、必須なのではないかと思います。

あとは、ビッグデータの話が、先生方のお話で出てきましたけれども、それらのデータを活用して、それを企業戦略に生かすことについては、今、知識を普及している状況ですし、若い世代にも、ビッグデータのエネルギーは伝わっている状況だと思いますので、そういう意味では、今、非常にミクロデータを活用する機運が高まっている状況だと捉えられますので、いろんな観点からアプローチをして、仕事づくりをしていっていただいて、単に自分のことを知られたくない、個人情報を守りたいというところで終ってしまうのではなくて、国民全体が自分たちのために、自分のデータを生かしてもらえることを実感できるような仕組みをつくっていただければと思いました。

【フロアから】私は京都大学の市村でございます。

長年、マクロの日本経済モデルのことをやってきまして、今日は、ミクロの
データについて、大変勉強になりましたが、両方とも似たような問題を抱えている感じが強くあります。

マクロのモデルは、各種各様のものがたくさんできましたけれども、主なものを整理するという仕事は、やった人もいませんし、今もないと思います。

日本経済研究センターがNEEDSというデータベースをつくりまして、それを売り出し、それは非常に役に立つデータベースですけれども値段が高くて、我々学者はそれを買うだけの研究費がなくて、結局、苦労して自分自身でつくって、しかも、それは各大学の小さなサークルの中だけで使われて一般には開放されない状況がずっと続いているわけであります。

経済企画庁、あるいは日本銀行がデータのベースをかなりきちっとつくっておられるように思いますけれども、それもほかの人に公開されているとは言えません。たまたま許可を得て使ったら、むしろ非難されることも、過去にありました。ですから、データの公共性をどういう形でつくるのかということは、学会と官界と業界を合わせての非常に重要な問題ではないか。そういうものを、先ほども意見が述べられておりましたけれども、パブリックヘルスとして、うまく提供できるような仕組みは、かなり優れた人たちが寄り合って、工夫を凝らす必要があるのではないかと思います。これは非常に重要な問題だと思います。それが1つです。

もう一点、本日のような会議が開かれたことは、非常に有意義だと思いますし、もっとたくさんの人が出席すれば、学術的だと思いますが、要するにサーベイ論文、それぞれの重要な分野に関するサーベイをして、かなり整備されたサーベイが学会及び一般界に提供されるということが、もっとなされるべきではないかと思います。

サーベイを書く人は、かなりの能力と時間を必要としますので、それに対して、報われるところはあまりありません。1つの学問分野の進歩について、ある段階になって話したときに、アメリカの学会では、サーベイをするということを、有力な雑誌の編集者がかなりのお金を使いまして、特定の人に頼むということをやったことが、何度もありますが、アメリカではなさいますけれども、日本では、私が知る限り、そういうことはほとんどなされません。たまに日本経済学会などがやりましたけれども、あまり先行的ではなかったように思います。

しかし、サーベイをしませんと、若い人が、今、進行中の保険金は、大体どんな段階まで来ているのかということが、わかりません。大学院生等は、自分のやった分野のことだけしか知らないで、ほかの分野のことを知りません。したがって、サーベイをすることに関して、もっといい仕組みをつくりらないといけないのではないか。