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RIETIにおけるEBPM研究草創期 RIETI発足時の「中期計画」（2001年度～）には、「理論的・分析的フレームワークに基づいた客観的な政策研究・提言活動を行う」と記されていた。EBPMという用語は使われていなかったが、基本的な考え方は現在と本質的に同じである。 RIETIの研究の中で「エビデンスに基づく」と銘打った研究プロジェクトが始まったのは、①社会保障政策に関する研究（市村英彦フェロー、2006年度～）、②開発援助に関する一連の研究（澤田康幸フェロー、2006年度～）の頃である。①は「豊富なミクロデータを踏まえたEvidence-Based Policy Makingを日本の社会保障政策分野で確立する」ことを目的に、高齢者パネルデータ（JSTAR）の構築を進めた。②は「開発援助のガバナンス構造をエビデンスに基づきながら体系的に解明する」ことを目的としていた。 2010年代に入ると、エビデンスに基づく政策研究という考え方が、RIETIの活動全体の基調となっていく。本稿冒頭のウェブサイトの記述もこの頃からである。また、第3期「中期計画」（2011年度～）には、「客観的・中立的な分析に基づく『エビデンス・ベースド・ポリシー・リサーチ』の実施を研究の原則とする」と明記されている。この時点ではEBPMという略語ではなかった（あえて略せば「EBPR」）が、政府全体でのEBPMへの取り組みに数年ほど先行していた。 3. 政府のEBPMへの取り組み 政府全体の政策文書の中にも、2010年代に入ってから「エビデンスに基づく政策」といった表現が散発的に現れるようになる（注2）。特に、2017年の「経済財政運営と改革の基本方針」では、「エビデンスに基づく政策立案を推進する」と明記されるとともにEBPMという略語が登場し、同年に内閣府に「EBPM推進委員会」が設けられるなど、政府全体としてのEBPMへの取り組みが本格化していく。 2017年前半には、伊藤（2017）、中室・津川（2017）という因果推論に関する代表的な邦文の啓発書が刊行されており、政府全体の方針にも影響を与えたと想像される。また、東京大学の政策評価研究教育センター（CREPE）創設、大阪大学や一橋大学のEBPM研究センター設置など、教育・研究サイドでの動きも活発化していく。 4. RIETIのEBPM研究：進展と拡充 この時期、RIETIでは、第4期「中期計画」（2016年度～）において政策史・政策評価プログラム（武田晴人プログラムディレクター）が設けられた（注3）。同プログラムの中で、2017年から「日本におけるエビデンスに基づく政策の推進」プロジェクト（山口一男VF）が、2018年から「総合的EBPM研究」プロジェクト（関沢洋一SF）がスタートした。機構面では、「EBPMユニット」を設置（2018年度）するとともに、EBPM関連の政策評価研究や政策当局への学術的な知見についての助言を主な任務とする「政策エコノミスト」の新規採用を始めた。 EBPMを銘打ったプロジェクト以外でも、政策評価論文の数は増加傾向にある。そして世界的な政策研究の潮流変化を背景に、RCT、RDD、DIDといった因果推論の手法を用いた研究論文のシェアが高まっている（図1参照）（注4）。 図1：RIETIの政策評価研究の手法別構成 注：これまでのRIETIの研究論文のうち政策評価研究と判断できるもの約300本を対象に筆者作成。「その他」は伝統的な費用便益分析、VAR分析等を含む。 しかし、雇用政策、教育、医療など個人や家計を対象とした政策とは異なり、産業や企業を対象とした産業政策の場合、因果推論の適用には様々な技術的困難がある（森川, 2020）。すなわち、①個人に比べて企業毎の異質性が大きいこと、②企業の生産性・投資などに目に見えるような影響を与える実証実験はコスト的に困難なこと、③マクロ経済的インパクトを持つ政策の場合、一般均衡的な二次的影響が入りやすいことなどのため、EBPMのgold standardとされるRCTの実行可能性が限られる。このため自然実験に基づくDID、RDDなどが有用だが、現実の政策の中でそのような実証分析に必要なヴァリエーションがあるケースは必ずしも多くない。 こうした中、RIETIでは既存の体制を拡げる形で、2022年度初めにEBPM研究センターを設置した。そこでは、前述のEBPMユニットに加えて、大規模プロジェクトなど標準的な因果推論手法の適用が難しいタイプの政策について、分析方法の検討や助言を行うユニットを設けた。冒頭に述べた通り、政策効果研究においてモデルのシミュレーションや費用対効果分析には長い歴史がある。ただし、政策効果を実用に耐える精度で明らかにするためには、信頼性の高いパラメーターの設定が必要で、使用するデータへの要請は一段と高くなるし、新しい政策を扱う上では方法論的な試行錯誤も必要になるだろう。 5. EBPMの課題 RIETIの取り組みはEBPMに寄与する政策研究の一部に過ぎない。迂遠なようだが、大学や研究機関に所属する多くの研究者が政策研究にアクセスしやすい環境を作ることが、EBPM研究の裾野を拡げる上で不可欠である。そのために政策サイドで行うべき課題として、政策に係るデータを一般の研究者が使える形で整備すること、政府統計や業務統計のミクロデータ利用の障壁を低くすることが挙げられる。 政策現場でEBPMへの意識が高まってきたのは良いことだが、政策評価分析には様々な限界があることにも注意する必要がある（注5）。1つの政策評価分析の結果だけから白か黒かを確定的に明らかにできるわけではなく、それだけで政策の当否を機械的に判断するのは無理がある。また、意味のあるEBPMサイクルにとって評価結果に基づく政策資源の再配分が必要だが、結論を急ぐあまりPolicy-Based Evidence Makingに陥らないようにしなければならない。 新たに分析を行うまでもなく分かっている知見も多い。政策の企画立案段階で現実的に重要なのは、既存の学術的エビデンスを生かすことである。例えば、内外の研究蓄積から見て有効でない、費用対効果が低い、副作用が大きい蓋然性が高い政策を採用しないこと、そうした政策があれば廃止ないし修正することである（注6）。 脚注 ^ 2001～19年のAmerican Economic Review, Quarterly Journal of Economics, Journal of Political Economyの3誌所載論文を対象に筆者が集計した結果による。 ^ 閣議決定レベルの政策指針としては、「第4期科学技術基本計画」（2011年）で「客観的根拠（エビデンス）に基づく政策の企画立案」と記述されたのがおそらく最初の例である。 ^ 第5期「中期計画」（2020年度～）では、政策評価プログラム（川口大司プログラムディレクター）が置かれた。 ^ RIETIのEBPMに関連する論文、レポート、シンポジウムなどはウェブサイトに一覧性のある形でまとめられている（https://www.rieti.go.jp/jp/projects/ebpm/index.html）。 ^ 大橋 (2020)は、EBPMの意義とともにその限界や実務上の留意点についても論じており有益である。 ^ 例えば、Bloom et al. (2019)は、イノベーション促進のための様々な政策や制度を対象に、既存の学術的エビデンスに基づいて総合的な評価を行っている。優れたサーベイ論文は関連する政策の立案にとって有用性が高い。 参照文献 伊藤公一朗 (2017),『データ分析の力 因果関係に迫る思考法』, 光文社. 大橋 弘 (2020),『EBPMの経済学』, 東京大学出版会. 中室牧子・津川友介 (2017),『 「原因と結果」の経済学：データから真実を見抜く思考法』, ダイヤモンド社. 森川正之 (2019),「EBPMに関するエビデンス」, RIETI EBPMシンポジウム報告資料（https://www.rieti.go.jp/jp/events/19122501/handout.html）. 森川正之 (2020),「産業政策の効果検証：内外の研究例の紹介」, EBPM Report（https://www.rieti.go.jp/jp/special/ebpm_report/007.html）. Angrist, Joshua D. and Jörn-Steffen Pischke (2010), “The Credibility Revolution in Empirical Economics: How Better Research Design is Taking the Con out of Econometrics,” Journal of Economic Perspectives, 24(2), 3-30. Bloom, Nicholas, John Van Reenen, and Heidi Williams (2019), “A Toolkit of Policies to Promote Innovation,” Journal of Economic Perspectives, 33(3), 163-184. ツイート 2022年4月28日掲載 印刷 この著者の記事 日本企業の中期実質賃金見通し 2024年3月 4日［コラム］ 賃金コスト上昇の適切な価格転嫁 2024年3月 4日［新聞・雑誌等への寄稿］ サービスで広がるステルス値上げ 2024年1月10日［新聞・雑誌等への寄稿］ グローバルな不確実性の増大と日本経済 2023年12月22日［新春特別コラム：2024年の日本経済を読む～日本復活の処方箋］ 規制やルールに縛られる経済成長 2023年9月22日［新聞・雑誌等への寄稿］ コラム・寄稿 コラム Special Report EBPM Report フェローに聞く フェローの連載 世界の視点から 特別コラム 新春特別コラム：2024年の日本経済を読む～日本復活の処方箋 新春特別コラム：2023年の日本経済を読む～「新時代」はどうなる EBPMコラム 新春特別コラム：2022年の日本経済を読む～この国の新しいかたち 新春特別コラム：2021年の日本経済を読む〜コロナ危機を日本経済再生のチャンスに 特別コラム：新型コロナウイルス－課題と分析 新春特別コラム：2020年の日本経済を読む 新春特別コラム：2019年の日本経済を読む 新春特別コラム：2018年の日本経済を読む 新春特別コラム：2017年の日本経済を読む 新春特別コラム：2016年の日本経済を読む 特別コラム：RIETIフェローによるTPP特集 新春特別コラム：2015年の日本経済を読む 新春特別コラム：2014年の日本経済を読む 新春特別コラム：2013年の日本経済を読む 新春特別コラム：2012年の日本経済を読む 特別コラム：東日本大震災ー経済復興に向けた課題と政策 新春特別コラム：2011年の日本経済を読む 新春特別コラム：2010年の日本経済を読む 新春特別コラム：2009年の日本経済を読む 新春特別コラム：2008年の日本経済を読む (2008年1月) 新春特別コラム：2007年の日本経済を読む RIETIフェローが見る瀋陽総領事館事件 RIETIフェローによるWTO新ラウンド特集 新聞・雑誌等への寄稿 特別企画 経済産業ジャーナル 情報発信 ニュースレター 更新情報RSS配信 Facebook X YouTube 研究テーマ プログラム (2024-2028年度) プログラム (2020-2023年度) プログラム (2016-2019年度) プログラム (2011-2015年度) 政策研究領域 (2006-2010年度) 経済産業省共同プロジェクト プロジェクトコンテンツ 調査 フェロー（研究員） 論文 ディスカッション・ペーパー（日本語） ディスカッション・ペーパー（英語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（日本語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（英語） テクニカル・ペーパー（日本語） テクニカル・ペーパー（英語） ノンテクニカルサマリー 英文査読付学術誌等掲載リスト Research Digest 政策分析論文 調査レポート 論文検索サービス 出版物 RIETIブックス（日本語） RIETIブックス（英語） 通商産業政策史 著者からひとこと RIETI電子書籍 年次報告書・広報誌（RIETI Highlight） その他出版物（日本語） その他出版物（英語） イベント シンポジウム ワークショップ BBLセミナー 終了したセミナーシリーズ データ・統計 JIPデータベース R-JIPデータベース CIPデータベース JLCPデータベース 日本の政策不確実性指数 産業別名目・実質実効為替レート AMU and AMU Deviation Indicators JSTAR（くらしと健康の調査） RIETI-TID 長期接続産業連関データベース マイクロデータ計量分析プロジェクト 海外直接投資データベース ICPAプロジェクト リンク集 コラム・寄稿 コラム Special Report EBPM Report フェローに聞く フェローの連載 世界の視点から 特別コラム 新聞・雑誌等への寄稿 特別企画 経済産業ジャーナル RIETIについて 個人情報保護 ウェブアクセシビリティ方針 RIETIウェブサイトについて サイトマップ ヘルプ お問い合わせ 経済産業省 独立行政法人経済産業研究所（法人番号 6010005005426） 当サイト内の署名記事は、執筆者個人の責任で発表するものであり、経済産業研究所としての見解を示すものでは有りません。掲載している肩書や数値、固有名詞などは、原則として初掲載当時のものです。当サイトのコンテンツを転載される場合は、事前にご連絡ください。 "ページの先頭へ戻る