2021年のノーベル経済学賞は3人の米経済学者が受賞することになった。 うち半分は労働経済学の実証分析への貢献で、米カリフォルニア大バークレー校のデービッド・カード氏に贈られる。残る半分は労働経済学に深く関係した計量経済学の方法論への貢献で、米マサチューセッツ工科大（MIT）のヨシュア・アングリスト氏と米スタンフォード大のグイド・インベンス氏に贈られる。 3人に共通する貢献は、個人レベルや個別企業レベルのデータから変数間の因果関係を推定するための方法論を確立し、その方法論を様々な労働経済学上の問題に適用してきたことだ。 経済学者が通常使うデータにより原因から結果に至る因果関係の存在を導き出すことは難しい。経済データで原因として注目する事柄が、結果とは独立に決まらないためだ。自然科学者は実験で原因を人為的に操作することで、結果への影響を観察して因果関係をとらえるが、経済学者はそれができないこ

このノンテクニカルサマリーは、分析結果を踏まえつつ、政策的含意を中心に大胆に記述したもので、DP・PDPの一部分ではありません。分析内容の詳細はDP・PDP本文をお読みください。また、ここに述べられている見解は執筆者個人の責任で発表するものであり、所属する組織および（独）経済産業研究所としての見解を示すものではありません。 その他特別な研究成果（所属プロジェクトなし） アルゴリズムを利用した意思決定が爆増している。たとえば機械学習アルゴリズム。機械学習（「人工知能」）による予測や分類を用いた意思決定が雨後の筍状態である。Amazon、Facebook、Google、Microsoft、Netflixをはじめとするウェブ企業は、表示するコンテンツ（映画、音楽、ニュース等）や広告の選択、価格や検索結果順位の決定といった問題に、機械学習を応用している。また、UberやLyft、DiDiといった自

民主主義が重症である。21世紀の政治は、インターネットを通じた草の根グローバル民主主義の甘い夢を見ながら始まった。だが現実は残酷だった。中東民主化運動「アラブの春」は一瞬だけ火花を散らして挫折した。むしろネットが拡散するフェイクニュースや陰謀論、二極化が選挙を侵食し、強烈なポピュリスト政治家が増殖した。 民主主義の敗北に次ぐ敗北。21世紀の21年間が与える第一印象だ。今や民主主義は世界のお荷物なのだろうか。それとも何かの偶然や民主主義とは別の要因の責任を、民主主義に負わせているだけなのだろうか。 ◆◆◆ この問いに答えるデータ分析を筆者と米エール大学生の須藤亜佑美氏で実施した。世論に耳を傾ける民主的な国ほど、21世紀に入ってから経済成長が低迷している（図1参照）。低迷のリーダー日本のほか、欧米や南米の民主国もくすぶっている。逆に非民主陣営は急成長が目覚ましい。中国に限らずアフリカ・中東もだ

このノンテクニカルサマリーは、分析結果を踏まえつつ、政策的含意を中心に大胆に記述したもので、DP・PDPの一部分ではありません。分析内容の詳細はDP・PDP本文をお読みください。また、ここに述べられている見解は執筆者個人の責任で発表するものであり、所属する組織および（独）経済産業研究所としての見解を示すものではありません。 その他特別な研究成果（所属プロジェクトなし） 民主主義は奇怪な制度である。どこの誰が、人の生活どころか生命さえ左右する致命的な決断を、どこの馬の骨ともしれない街頭の一般人アンケートに委ねようと思うだろう？ 実際、つい最近まで民主主義は眉唾ものだった。アリストテレスが紀元前に書いた『政治学』も言っている。「極端な民主制からも寡頭制からも独裁制は生じる」立憲民主運動が葬り去った封建領主や貴族の横暴はひどかった。しかし、民主主義が可能にするマスの横暴がそれよりマシだと信じる理

前回は明治時代まで遡って日本の教育政策を語りました。令和の時代に100年以上前の話題を持ち出したのは、現在の日本は教育のデータと分析が圧倒的に不足しているからです。 筆者は海外で8年以上研究していますが、日本発の教育分析を日本人以外が話題にするのを見たことがありません。しかし、諦めたら終わりです。何が必要か、指針を描いてみます。 第一に必要なのは自治体と研究者の歩み寄りです。教育と聞くと少人数学級のように全国的な政策を思い浮かべます。しかし、教育がなされ、データが生まれるのは学校や家であり、それらを束ねる自治体こそデータと課題の源です。 海外の研究の多くも、データの源泉は市区町村です。「Think Globally, Act Locally」という言葉の通り、分析能力を持つ研究者と、自治体の草の根の出会いが肝心です。日本でも東京都足立区や兵庫県尼崎市が研究者と教育効果の測定を始めており、出

このノンテクニカルサマリーは、分析結果を踏まえつつ、政策的含意を中心に大胆に記述したもので、DP・PDPの一部分ではありません。分析内容の詳細はDP・PDP本文をお読みください。また、ここに述べられている見解は執筆者個人の責任で発表するものであり、所属する組織および（独）経済産業研究所としての見解を示すものではありません。 その他特別な研究成果（所属プロジェクトなし） 入試制度の設計は悩ましい。大学入試ひとつをとっても、アメリカのように各大学に選抜を任せる分権的な制度をとる国もあれば、フランスや中国のように政府が全大学の入試を管理する集権的な制度をとる国もある。入試制度が用いる評価の基準についても論争に事⽋かない。アメリカでは大学入試が不透明で差別的だとする告発や裁判があとを立たないし、入試による能力（成績）主義の色が濃い日本の国立大学でも、入試問題の選定でドタバタが進行中だ。良い制度設計

前回は、有名校に入っても将来の成績にはあまり影響がない、という結果を紹介しました。逆に効果が証明されている例もあります。いわゆる「民営公立学校」の試みです。 まず、昔から公教育には批判が多いことを思い出してください。公教育は教員組合などのしがらみが多く、成果を上げたからといって昇給するわけでもありません。いい教育をするインセンティブが弱く変化が遅い、という批判です。 こうした問題の改善策として考えられるのは、経営を民間の社会起業家らに委ね、しがらみから解き放つことです。そして自治体や文部科学省が民営学校と契約を結び、成績や人気などの成果に応じた報酬を与えるという仕組みはどうでしょう。学費は税金でまかないタダにします。 こんな「市場原理主義」的な発想を実行したのが英国や米国です。過去20年ほどで無数の民営公立校が登場しました。日本でも2019年に公設民営の中高一貫校が大阪市に誕生しています。

猫にマタタビ、人にガクレキ。そう思われるほど学歴は人間の好物で、この新聞に「○○大学卒」が何回登場するか数えるだけで時間がつぶせそうです。しかし、有名校に入ると人は幸せになるのでしょうか。 この疑問の理想的な解消方法は、壮大な社会実験でしょう。子どもを有名校と普通の学校に抽選で入学させ、有名校かどうかで違いが出るかを確かめる実験です。しかし、そんな実験はいくらエビデンス好きの政府でもできません。 その代わりによく用いられるのが、架空の実験に似た状況を現実世界で見つけ出すという方法です。意図せず自然に起きた実験という意味で「自然実験」と呼ばれ、データから因果関係を見つけ出す「因果推論」でよく使われます。 自然実験を使った教育効果の測定は教育学や心理学で20世紀半ばに始まり、1990年代以降、経済学などにも浸透しました。では学校による違いはあったのしょうか。米マサチューセッツ工科大のヨシュア・