国民に二酸化炭素（CO2）の排出を減らしてもらおうと、ある国の政府機関がその悪影響を周知するキャンペーンを実施したとします。これは一見、行う価値がある政策にみえます。ところが多額の税金を使ったのに、実際はCO2削減にほとんどつながらなかったらどうでしょう。それでも税金を投じるのに値したでしょうか。

政府や自治体の政策には、このように費用対効果の薄いものがおそらくたくさんあります。このため学術研究で確立された手法を用いて、政策効果を正確に評価する「証拠に基づく政策立案（EBPM）」が注目され始めました。

東京大学の山口慎太郎准教授によると、冒頭のようなCO2削減キャンペーンの事例は実際に英国でありました。学術的には、情報を伝えるだけでは不十分で、金銭的に得といったこともなければ人々は行動を変えないということが分かっていました。これを参考に政策立案していれば、防げたかもしれない“空振り”でした。

欧米では近年、EBPMの考え方が浸透しています。英国では民間シンクタンクを中心に政策評価が活発に行われ、CO2削減政策もその後、証拠を重視した政策に改善されています。米国では教育プログラムの評価が盛んで、幼児教育を重視するなど証拠に基づいた政策が実施されています。

日本でも今年8月から政府がEBPM推進委員会を開き、これを導入する動きが出てきました。ただ日本で浸透させるには、いくつかの課題がありそうです。

一つは人材の育成です。政策評価の手法は非常に専門性が高く、大学院で何年も教わって身につくものです。政府や自治体にそうした専門家が少ないのです。

もう一つは評価に必要なデータの確保です。山口准教授は「調査に専門家が関わっていないため、有益な情報がないことがある」と指摘します。国民のプライバシー意識の高まりもこれを困難にします。内閣府の国民生活に関する世論調査の回収率は2001年の70.8％が17年には63.2％に下がりました。政策と社会の変化の因果関係を把握できるデータをいかに集めるかが成否を左右しそうです。

山口慎太郎・東大大学院准教授「行政データ使い因果関係調べよ」

EBPMを浸透させる上での日本での課題などについて東京大学大学院准教授の山口慎太郎氏に聞きました。

――EBPMはなぜ重要なのでしょうか。

東京大学大学院准教授 山口慎太郎氏

「（政策には）アイデアはたくさんあって、直感や社会常識の範囲で考えると、あれもうまくきそうだ、これもうまくいきそうだとなる。効かない政策に税金をつぎ込んでしまわないよう、本当にうまくいくのかを確認しなければならない」

――日本の政策担当者もデータを使った議論はしていますが、どのような問題点がありますか。

「知りたいのは因果関係だ。相関関係と因果関係の区別というのが大事になるが、そのためにはかなり専門的な知識が必要だ。日本の政策担当者は非常に能力も高く勤勉だが、EBPMは専門性が高い。いま使っているデータを証拠というには非常に弱く、それに頼って政策を進めるのは危うい。たくさんある学術論文の中でどれが優れていているのかを判断するにも一定の知識が必要だ。そこがうまくいっていない可能性も高い」

――海外では専門知識のある人が多く雇われているのでしょうか。

「私がカナダにいたときに博士号をとった教え子も政府で働いているし、そういう人材が大量にいる。自分で良い分析をできなかったとしても、分析の良しあしを見極めることは間違いなくできる」

――分析をする上での課題はありますか。

「研究者が行政データを利用できていない。欧州や米国では社会保障や納税に関するデータを研究に使うことができ、例えば貧富の差がどのように発生しているのかをかなり詳しく知ることができる。育児休業の期間や給付金額を変化させると、どのくらい女性の就業が増えるかといった分析が可能になる。プライバシーの問題はあるが、よりよい政策に生かすことができるということを政治家や国民に理解してもらうことが大事だ」

――海外ではプライバシーはあまり問題視されていないのですか。

「海外でもプライバシー意識が年々高まっていて、調査の回収率がどんどん落ちている。それでも、よりよい政策のために必要だと納得してくれる人の割合は日本よりは多いと感じる。研究者も理解を得るためにできるだけ説明する、メディアに出る、本を書くという努力をしている」

――海外ではどのようなプライバシー保護の対策が取られていますか。

「専用のコンピューターや暗号化されたネットワークを使うなどIT技術を取り入れている。私が過去に依頼された仕事だと、専用のパソコンが用意されていて、データはそこから出すことができないように加工されていた。必要なソフトもすべてパソコンに入れられていて、その箱の中で完結できるようになっていた。情報秘匿のためのIT技術を取り入れて、専門家を雇用し、ハードウエアに対する投資もしている」

――EBPMには具体的にどんな手法がありますか。

「理想的なのはランダム化比較実験（政策の対象とする人としない人をランダムにわけ、両者を比較することで政策の効果を測定する方法）だ。（政策を）やる前にまず小さいスケールで実験してみて、うまくいったら大きなスケールでやろうという発想だ。（評価の力が）一番弱いのは単純な回帰分析で、表を書いたりグラフを書いたりして相関を見ただけの分析だ」

――ランダム化比較実験は対象とならなかった人たちから文句は来ないのでしょうか。

「まさに倫理的な問題があって、国によってランダム化比較実験に対する考え方は結構違う。米国は前向きだが、カナダでは倫理的なことが問題視される傾向にある。欧州でもあまり行われていない」

――ほかにはどのような分析が行われていますか。

「データの質に頼っている。例えば北欧では、いわゆるマイナンバーがあり、病院や学校など公共サービスを利用した記録はすべて残っている。このような質の高いデータがあると、自然実験という手法を使うことができる。ある日突然、政策の変更があった場合に、その変化を実験と見なし、ランダム化比較実験に近い形で対象になった人とそうでない人を比べていく手法だ」

「日本でやるなら欧州型がいいだろう。倫理的な問題が起こりにくい分野ではランダム化比較実験をやる。失業給付など倫理的な問題があるところでは行政データの利用を拡大することがいいかもしれない」