"循证决策"的证据

森川正之
理事·副所长

  "循证决策(evidence-based policy making)"的重要性早已有人指出,以OECD和世界银行为首的国际机构正在积极推进,美国、英国等发达国家也在积极采取具体措施(注1),医疗、社会保障、劳动政策、教育等多方面的政策领域都是实施的对象。日本的科学技术政策等领域最近也开始出现了相关动向。经济产业省为了促进循证决策,在制定新政策时,也采取了以统计数据或研究成果等实证性根据为条件的方针。从有效利用预算、人员等有限的政策资源这个意义上来说,应该欢迎这一动向。

政策智库的作用

  要使循证决策具有实效,不仅制定政策当局,研究机构也可以发挥重要作用。例如与RIETI有合作关系的欧洲屈指可数的智库IZA,开设了向制定政策人员介绍劳动经济领域政策研究成果的网站"IZA World of Labor : Evidence-based policy making",还把这些研究成果编辑成书籍出版(Zimmermann and Kritikos,2015),向一般读者简明易懂地解说关于非正式雇用、男女收入差距、支援育儿、工作生活平衡、外国劳动力、企业内部教育培训等在日本也受到高度关注的议题的高水平研究成果。

  RIETI也把进行循证决策建议作为重要的使命,由藤田主编(2016)于最近出版的书籍,在每个主要领域全方位概要考察了关于使日本经济走上可持续发展轨道的研究,该书的副标题是"循证决策建议"。

  不过,推进循证决策,从根本上来说,也需要以证据为前提进行思考,即日本制定政策人员怎样认识这个问题?实际上在多大程度上做到了基于证据?什么阻碍了基于证据?

循证决策的实际状况

  鉴于此,本文以RIETI研究成果与政策的起草和立案相结合为目的,对循证决策的1)必要性;2)制定政策人员的关注;3)对实行状况的评价;4)阻碍原因进行了探讨和调查。在这个过程中,笔者希望掌握从事政策研究的学者和研究人员与实际参与政策起草和立案的业务人员之间存在什么认识差异,因此以(A)中央政府机关的政策业务人员及(B)政策研究学者(RIETI研究员)为对象,进行了基本相同的问卷调查(注2)。本调查只是对少数样本进行的简洁提问,因此在解释结果时需要留有各种余地。以下介绍一下暂定结果。

  1)-3)的统计结果如图1所示,数据是把多选项的结果加以平均,纳入1-4范围,数值越大,认为循证决策"有必要"、"有所关注"、"正在实行"的倾向越强,数值为2.5时意味着肯定意见和否定意见各占一半(注3)。

图1:对循证决策的看法
图1:对循证决策的看法
(注)数字分为1-4范围,数值越大意味着"有必要"、"有所关注"、"正在实行"的程度越高。

  政策业务人员和政策研究人员都与基本类型相似,1)非常肯定循证决策的必要性;不过2)关于实际制订政策时对基于证据的关注程度的评价稍低;3)对于实际上正在实行的看法显示出更低的倾向。比较两者可以看出,认为已经关注到循证决策的看法,政策研究人员比政策业务人员稍低,对实际上正在实行的程度的判断也显示出同样倾向(注4)。

  对于这些差异的一种解释是对必要的"证据"的量和质存在认识上的差异。无论是提出预算还是修改法律,都需要经过组织内部决定优先顺序、审查预算编制过程、国会审议等多重门槛,没有证据的政策根本无法立案。而且最近还要通过行政评估等对政策进行事后评价。

  在政策业务现场,收集统计数据、听取企业意见、国外事例等经常被用作政策的必要性或修改、取消政策的旁证。另一方面,研究人员在思考政策效果时,往往倾向于精密地实证分析有无因果关系、效果的定量性大小等,而不仅限于单纯的相关关系。因此,使用自然实验推算因果关系、以及最近以来使用随机化比较试验评价政策的方式受到重视。

  实际上在制定政策时所需要的证据的量和质还取决于高层决策者及审查者的技能水平,看他们是否只要有个别事例和相关关系即可,还是要求更严谨的证据。

循证决策的障碍

  图2显示了妨碍循证决策的因素的统计结果(注5)。回答为多项选择方式,图中显示的是各项选择的比例(%)。政策业务人员回答人数从多至少的顺序为"政策由政治家决定,与证据无关"、"缺乏理解统计数据分析和研究的知识"、"没有这种习惯和组织氛围",类型存在差异(注6)。

图2:阻碍循证决策的因素
图2:阻碍循证决策的因素
(注)可选择多个回答,本图显示选择各项回答的人数比例

  从研究人员的角度看,政策业务人员忙得不可开交,但当事人却未必认为工作忙制约了循证决策,这一点令人深感兴趣(注7)。回答"缺乏理解统计数据分析和研究的知识"的人,业务人员和研究人员都占大约3分之2,显示出提高政府机关职员的分析技能是循证决策的必不可少的基础条件,它不仅限于政府统计的微观数据,而且今后可能发展为把大数据和人工智能应用于制定政策,要求具备的技能水平可能远远高出一个层次(注8)。

结论与注意点

  很少有人否定循证决策的必要性,但是对于在现实中正在实行的程度,无论是研究人员还是政策业务人员自己都没有做出肯定的评价。及后需要推进制定政策和事后评价制度,并提高政府机关人员运用学术研究的技能。与此同时,提高学术研究学者和研究人员对现实政策的关注度,积累在政策业务现场可以实际利用的研究成果,并以通俗易懂的形式发布信息时非常重要的。

  此外,本次调查对象人数较少,而且都是与RIETI有接触的政策业务人员以及在RIETI参与政策研究的研究人员,因此可能都是具有重视"循证决策"偏向的样本。如果换成与政策研究没有接触的政策业务人员、或者与政策业务现场很少有交流机会的学者,就不能排除看法不同的可能性。另外,对循证决策的评价都是主观判断。

  如前所述,无论是业务人员还是研究人员都高度同意证据的重要性,但对具体内容的理解却存在着差距。如何消除差距就需要包括RIETI在内的政策智库发挥重要作用。

脚注
  1. ^ 特别是在英国,从布莱尔政权以来近20年中,积极推动了循证决策(请参阅家子等,2016)
  2. ^ 实施调查的时期为(A)2015年12月—2016年1月;(B)2016年2月—3月。回答人数为(A)192人;(B)50人。在实施调查时得到了小川纯一、茂木明美两人的帮助,以及政策业务人员和研究人员也在百忙之中给予了协助,在此对所有人表示衷心感谢!
  3. ^ 1)具体提问是:“您认为循证决策有必要吗?”回答选项是:“有必要”、“在一定程度上有必要”、“没有多少必要”、“完全没有必要”、“说不清/不知道”5项。 2)提问是:“在执行业务时,您对循证决策有所关注吗?”(对研究人员进行调查的提问是:“您认为政策业务人员是否对循证决策有所关注?”)回答选项是:“关注到”、“在一定程度上有所关注”、“没有多少关注”、“完全没有关注”、“说不清/不知道”。 3)提问是:“您认为在日本现实中,循证决策在什么程度上得到了实行?”回答选项是:“得到了实行”、“在一定程度上得到了实行”、“没有得到多少实行”、“完全没有得到实行”、“说不清/不知道”。 在本文的图中,各个提问显示的都是除最后回答选项外的统计结果。
  4. ^ 在统计上,2)和3)在1%水平时具有非偶然性差异。
  5. ^ 具体提问是:“您认为循证决策的障碍是什么?”多个回答选项是:“日常工作太忙没有时间”、“没有这种习惯和组织氛围”、“政策由政治家决定,与证据无关”、“缺乏理解统计数据分析和研究的知识”、“对制定政策有用的数据和调查研究太少”、“其他”。
  6. ^ “日常工作太忙没有时间”、“没有这种习惯和组织氛围”、“政策由政治家决定,与证据无关”的业务人员和研究人员的回答比例在5%水平时,具有统计上的非偶然性差异。另一方面,“缺乏理解统计数据分析和研究的知识”、“对制定政策有用的数据和调查研究太少”从图中可以看出,差异没有意义。
  7. ^ Kugler曾暂时离开美国大学在劳动部担任首席经济师,他根据这段经验研究了经济学研究与制定政策的实际状况(2014),指出美国政府内部的政策形成令人惊异地基于证据,但是对于政策业务现场来说,最大的制约是缺少时间。在此基础上他提出,需要有充分时间能够对政策进行详细分析的学者、研究人员和政策业务人员扩大交流。
  8. ^ 内山(2015)的研究显示出,英国自重视循证决策的布莱尔政权以来,增加聘用被称为“政府经济师”的专家集团。内山又指出,日本要想提高制定政策的能力,就需要重新探讨聘用方法等公务员人事制度。
参考文献
  • 藤田昌久编(2016),《日本经济的持续增长:循证决策建议》,东京大学出版会。
  • 家子直幸、小林庸平、松冈夏子、西尾真治(2016),“证据改变政策形成:英国‘循证决策’的动向,随机化比较试验的实证及其对日本的启示”,三菱UFJ调查与咨询政策研究报告。
  • Kugler, Adriana (2014), "Labor Market Analysis and Labor Policymaking in the Nation's Capital," Industrial and Labor Relations Review, 67, Supplement, 594-607.
  • 内山融(2015),“如何政策立案能力:应聘用经济分析专家”,5月29日《日本经济新闻》经济教室栏目。
  • Zimmermann, Klaus F. and Alexander S. Kritikos (2015), Evidence-based Policy Making in Labor Economics, London and New York: Bloomsbury.

2016年6月14日登载

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