基本情報/Basic Information

遠隔授業（授業回数全体の半分以上）の場合は、科目名の先頭に◆が付加されています（2023年度以降）

開講科目名 ／Course	公共政策におけるデータ分析／Data Analysis in Public Policy
時間割コード ／Course Code	K1000008_K1
開講所属 ／Course Offered by	社会インフォマティクス学環／School of socio-informatics
ターム・学期 ／Term・Semester	2025年度／Academic Year　　第4クォーター／4Q
曜限 ／Day, Period	水／Wed　2
開講区分 ／Semester offered	第4クォーター／4Q
単位数 ／Credits	1.0
学年 ／Year	3,4
主担当教員 ／Main Instructor	齊藤　仁
授業形態 ／Lecture Form	演習
教室 ／Classroom	東１号館Ｅ１-２０８／E1-208
開講形態 ／Course Format
ディプロマポリシー情報 ／Diploma Policy	要件年度 ／Required Year 要件所属 ／Course Name ディプロマポリシー ／Diploma Policy DP値 ／DP Point 2023/04 ～9999/04 社会インフォマティクス学環 2.専門的知識や技能 8 2023/04 ～9999/04 社会インフォマティクス学環 3.課題解決力と自己学修能力 2

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
齊藤　仁	経済学部（教員）

授業の概要・ねらい ／Course Aims	公共政策の立案や評価の際に、データを用いられることが増えてきています。とくに近年、EBPM（Evidence Based Policy Making；証拠に基づく政策立案）と呼ばれる言葉が広く使われるようになり、日本政府も推進しています。政策効果の測定に重要な関連を持つ情報や統計等のデータを活用したEBPMの推進は、政策の有効性を高めることにつながります。近年の経済学では、政策を評価する際に、「因果推論」の考え方を応用することで政策を評価することが増えています。本講義ではこの「因果推論」の考え方や入門的な統計手法を学び、具体的な例への応用の仕方を紹介します。この講義を通して、因果推論の考え方を理解し、入門的な統計手法を用いて、政策評価が出来るようになることをねらいとします。
到達目標 ／Course Objectives	・因果推論の基本的な考え方を理解する。 ・入門的な統計手法を用いた、政策評価が出来るようになる。
成績評価の方法・基準 ／Grading Policies/Criteria	基本的な因果推論の考え方が理解出来ているかを確認するために、区切りが良い所で逐次「授業中課題」を課す。また最終的に到達目標を達成出来ているかを確認するために、「最終課題」を課す。「授業中課題」と「最終課題」を総合的に判断して最終成績をつけるが、その時の成績評価の目安としては、「授業中課題」50％と「最終課題」50％とする。
教科書 ／Textbook	伊藤 公一朗  (2017)『データ分析の力 因果関係に迫る思考法』光文社新書、858円（税込み）、ISBN:9784334039868
参考書・参考文献 ／Reference Book	・中室牧子・津川友介（2017）『｢原因と結果｣の経済学』ダイヤモンド社、1760円（税込み）、ISBN:9784478039472 ・星野匡郎、田中久稔、北川 梨津(2023)『Rによる実証分析-回帰分析から因果分析へ- (第2版)』オーム社、3630円（税込み）、ISBN:9784274230028 ・エステル・デュフロ、 レイチェル・グレナスター、 マイケル・クレーマー（著）小林 庸平 (監修, 翻訳)(2019)『政策評価のための因果関係の見つけ方 ランダム化比較試験入門』日本評論社、2530円（税込み）、ISBN：9784535559349 ・安井翔太（2020）『効果検証入門　～正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎』技術評論社、2948円（税込み）、ISBN:9784297111175　 ＊ここに記載のものは、追加や補足で勉強する際に有用となると考えられる文献であり、講義で直接使用することはありません。
履修上の注意 ・メッセージ ／Notice for Students	本講義では、公共政策におけるデータ分析の手法に重きをおいて講義を行います。しかし、より深く公共政策を分析するには、その政策に関する現状、関連する制度、歴史などを知る必要があります。公共政策におけるデータ分析に興味のある方は、あわせて、興味のある政策の現状・制度・歴史も学ぶことをお勧めします。
履修する上で必要な事項 ／Prerequisite	この授業の前提知識として、回帰分析に関する知識は必要になりますので、これに自信のない方は過去に学んだ教材などを復習しておいてください。
履修を推奨する関連科目 ／Related Courses	財政学・地方財政A・地方財政B・公共政策に関連する科目、そのほか統計分析の方法に関する科目
授業時間外学修についての指示 ／Instructions for studying outside class hours	データ分析をするようになるには、不断のトレーニングが必要となります。講義で学んだ方法について、自分なりにデータを集めて分析をしてみるなどのトレーニングをするようにしてください。また、興味のある政策があれば、その政策に関する現状や制度、歴史などもあわせて学んでください。 1単位の学修のために必要な学修量は、授業時間と予習復習の時間をあわせて45時間と定められており、それぞれに見合う自主的学修時間が求められています。「履修手引」もあわせて参照してください。
その他連絡事項 ／Other messages	授業内でPCを利用しますから、各自持参すること。
授業理解を深める方法 ／How to deepen your understanding of classes	⑥学生自らが実施する調査やトレーニングを必要とする学習
オフィスアワー ／Office Hours	授業開講時：火曜5時限目 訪問先：西3号館423研究室
科目ナンバリング ／Course Numbering	K07053J11110P346
実務経験 ／Practical Experience	無

No.	回（日時） ／Time (date and time)	主題と位置付け ／Subjects and position in the whole course	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考（担当） ／Notes
1	第1回目	イントロダクション	ガイダンス 講義：公共政策においてどのようなデータ分析が求められているのかを学ぶ
2	第2回目	因果関係と相関関係	講義：因果関係と相関関係について説明する
3	第3回目	ランダム化比較試験（RCT）とは	講義：ランダム化比較試験（RCT）について、実例を交えながら説明する
4	第4回目	ランダム化比較試験（RCT）の強みと弱みについて	講義：ランダム化比較試験（RCT）の強みと弱みについて説明する
5	第5回目	「境界線」を賢く使くRDデザイン	講義：RDデザインについて、実例を交えながら説明する
6	第6回目	パネル・データ分析について	講義：パネル・データ分析について、実例を交えながら説明する
7	第7回目	パネル・データ分析の強みと弱みについて	講義：パネル・データ分析の強みと弱みについて説明する
8	第8回目	実践と応用について	講義：実際の公共政策においてデータ分析の実践と応用について説明する