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EBPM支援サービス

自治体ソリューション「PowerAssistant」・行政業務ソリューション

概要

政策資源を有効活用するための方法としてEBPM(エビデンス・ベースト・ポリシー・メイキング。証拠に基づく政策立案)の重要性が高まっています。自治体においてもEBPMの推進が求められる一方で、データ不足や分析環境の整備などの課題があります。EBPM支援サービスは、EBPMに必要となる公的統計データと分析機能を一括で提供しEBPMの課題解決を支援します。

EBPMの課題

導入期の課題

  • EBPMを始めたいがどこから手をつけてよいか分からない。
  • テーマはあるがデータが未だない。既存のデータで簡単に始められないか?
  • 政府統計e-Statを活用しようと思うが、データが大量にあってブラウザと格闘しなければならず挫折してしまう。

発展期の課題

  • 可視化ツールや通常の分析ツールは持っているが、政府が要求する本格的なEBPM、「政策の効果検証」のやりかたが分からない。
  • 大学などの他機関と共同研究や委託研究を行いたいが、データのやりとり、分析結果の共有を簡単に行う仕組みがない。

EBPM支援サービスで課題解決を支援

EBPM支援サービスは、行政機関の職員がEBPMを簡単に始めるためのクラウドサービスです。政策立案に必要となる公的統計データと分析機能を一括で提供します。さらに、本格的な政策効果検証のための分析機能も提供します。

政府統計分析機能によるEBPM導入・仮説発見アプローチ

新たな政策の検討や、現在の施策の改善のヒントを得るためには、公的統計データの分析による団体間比較が有効です。政府統計分析機能により、予め用意された1,000種類以上の統計指標から、自団体の特徴や課題を発見することができます。各指標を人口千人当たりで割った値など、弊社独自の追加データも提供します。

政策効果分析による効果検証・仮説検証アプローチ

信頼性の高い政策の効果検証を行う場合には、施策と目標の間の因果関係まで説明可能な、計量経済学に基づいた本格的な分析が必要となります。政策効果分析機能では、計量経済学の代表的な統計的因果推論手法のテンプレートを提供し、検討対象の政策に対する質の高いエビデンスを得ることができます。クラウド上での共有ディスクも提供し、関係者間でのデータや分析結果の共有を行うことも可能です。

導入効果

統計データの収集分析工数を大幅に削減

政府統計分析機能では、人口規模や、自治体区分(「政令市」や「中核市」、総務省が小規模団体を分類した「類似団体」等)などを指定し比較対象団体を簡単に選択することが可能なため、統計指標の選択と比較団体の選択が数十秒で完了します。そのため、政府統計e-Statデータを職員がブラウザから直接検索、ダウンロードして分析する場合と比較して大幅な工数削減が見込まれます。これにより、職員のデータ収集工数やデータ分析環境構築のコスト削減を支援します。

施策効果を定量的に明らかにする

政策目標に対する施策の効果を測定するためには、施策未実施の場合の目標値がどのような値であったのかを、信頼性の高い方法で推計することが必要です。本サービスが提供する統計的因果推論手法を用いることで、施策の効果を定量的に測定することが可能になります。

事例

■豊中市様

統計的因果推論を用いた当社のサービスを用いて、2022年7月~12月に豊中市と産業施策の効果検証を実施しました。
豊中市では、2019年1月より、産業誘導区域に対する奨励金制度の拡充や新たな補助金の創設を行い、企業立地施策(注1)を推進してきましたが、税収の増加額など施策の費用対効果を十分に検証できず課題となっていました。
そこで豊中市は、当社のサービスを用いて施策の効果を定量的に分析しました。
その結果、税収効果として2019年から4年間で統計的に有意な確率で固定資産税約2億円の増収効果がみられました。さらに、産業集約効果として工業系用途地域での工場床面積が78,387m2、倉庫床面積が12,679m2増加し、企業立地施策の有効性を確認することができました。

この豊中市の取り組みは、総務省の「Data StaRt Award ~第8回地方公共団体における統計データ利活用表彰~」(注2)で特別賞を受賞しました。

総務省の審査では、「差の差分析(注3)まできちんとできておりEBPMの模範的なやり方であること、素晴らしいEBPMの取り組み事例である」といった点が評価されました。

この成果を踏まえ、当社は2023年7月に「NEC EBPM支援サービス」をリリースしています。

<固定資産税(家屋)の増収効果推計結果>
  • (注1)
  • (注2)
    総務省統計局「Data StaRt Award~第8回地方公共団体における統計データ利活用表彰~」:
    new windowhttps://www.stat.go.jp/info/guide/rikatsuyou/index.html
  • (注3)
    差の差分析:
    時系列データの効果検証に用いられる統計的因果推論の手法。
    本分析では差の差分析の発展形であるCausal Impactモデルを使用。
    Causal Impact:
    差の差分法をベイズ構造時系列分析により発展させた統計的因果推論モデル:
    Brodersen, Kay H., et al. "Inferring causal impact using Bayesian structural time-series models." The Annals of Applied Statistics (2015): 247-274.

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