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サービス
データの力で政策を最適化するEBPM推進に向けた支援サービス
エビデンスに基づく政策立案への変革
政府全体で取組が強化されているEBPM(Evidence-based policy making)に関して、豊富な実績に基づくデロイト トーマツの知見を活用した、ロジックモデル作成からリサーチデザイン・効果検証、職員向け研修等のエビデンスに基づく政策立案への変革に向けた幅広い伴走支援サービスを紹介します。
EBPMが求められる背景
1990年代頃から英国や米国で発展してきたEBPMは、日本においても取組が強化され、特に、はじめて「経済財政運営と改革の基本方針(骨太の方針)」に「EBPM」の文字が登場した平成29年以降、政府全体として推進する動きが加速しています。EBPMを推進することは、エビデンスによって効果が裏付けられた政策に予算を重点化して、効果的・効率的な支出(ワイズスペンディング)につなげられることが期待されます。また、令和4年に設置された「アジャイル型政策形成・評価の在り方に関するワーキンググループ」では、従来よりも踏み込んだ議論・提言がなされ、行政の「無謬性神話」から脱却し、複雑かつ困難な社会課題に適時的確に対応できる、より機動的で柔軟な行政への転換を目指すことが示されています。
① ロジックモデル作成・リサーチデザイン
ロジックモデルはEBPMのベースであり、重視すべきアウトプットやアウトカムを明確化、全体的な論理的整合性を確認することによって、真に政策目的と合致しているか等を、セルフレビューする役割があります。また、体系的にわかりやすく整理することで、アカウンタビリティを果たす際にも有効に活用することができます。リサーチデザインは、事後の効果検証を適切に実施するためには不可欠であり、これを怠ると、本当であれば取得できたはずのデータが得られずに十分な効果検証が実施できなくなる等の問題につながります。
これらのロジックモデル作成やリサーチデザインには、以下に示す点を含め、実践する際において気を付けるべきポイントが多く存在します。デロイト トーマツは、実践時に留意すべきポイントを踏まえた質の高いロジックモデル作成・リサーチデザインができるよう支援します。
② データ取得・整備・モニタリング
政策実行フェーズでは、企画した事業を確実に推進することに注力するため、相対的にEBPM視点での意識が低くなりがちです。しかし、このフェーズにおいても適時、進捗具合を把握しながら、必要な見直しを行うことが本来目指すべきアジャイル型政策形成・評価といえます。事業推進時、確実に必要かつ品質の高いデータを取得・蓄積・管理することが重要で、デロイト トーマツはこれらを適切に実施できる仕組みづくりを支援します。
データの取得・蓄積・管理では、政府のデジタル社会推進標準ガイドライン群の中において、EBPMを含めたデータ活用推進にはデータ品質及びデータ・マネジメントが必要であるとして、それぞれガイドブック(データ品質管理ガイドブック、データ・マネジメント実践ガイドブック)が公表されています。特に砂上の楼閣を防ぐデータ・マネジメントとして、Data(データ)、Information(情報)、Knowledge(知識)、Wisdom(知恵)の関係性を示したDIKWモデルが紹介されています。EBPMは、DIKWモデルでいうKnowledge、Wisdomに係る活動になり、データの品質が大きく影響することは一目瞭然です。
また、近年では、新型コロナウイルス感染症等に起因した不確実性が高い環境を踏まえて迅速に状況を把握するための指標開発支援等も行っています。
③ 効果検証に係る分析
効果検証では、エビデンスレベルが高い効果検証手法を用いる場面があり、時として高度な計量分析のスキルが求められます。デロイト トーマツは、これまでに官公庁と連携して実際の政策に関する高度な因果推論を含む効果検証を数多く実施してきた実績があり、「実験データ」を用いたランダム化比較試験や統計調査等の「観察データ」を用いた差の差分析・回帰不連続デザイン等の疑似実験に関する知見・ノウハウや外部学識者とのリレーションを活用して、効果検証を支援することができます。
また、こうした高度な分析結果は、高い専門知識がなければ読み解けない難解なアウトプットとなりがちですが、平易でわかりやすいアウトプットもセットで対応します。