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第3162号 2016年2月15日


【対談】

科学的根拠が変える教育と医療政策
津川 友介氏(ハーバード公衆衛生大学院 リサーチアソシエイト)
中室 牧子氏(慶應義塾大学 総合政策学部准教授)


 エビデンス・ベースト(EB)の思考が主流になっているのは,臨床医学に限らない。今,教育や医療政策の分野では経済学の手法を用いたEBによる政策立案が注目されている。

 「少人数学級に効果はあるのか」「良い先生とはどのような教師か」といった教育現場の疑問に対し,エビデンスを基に平易に解説し話題となっている『「学力」の経済学』(ディスカヴァー・トゥエンティワン)の著者であり教育経済学者の中室氏は,教育の分野でEBによる政策立案を提言している。また,医療政策学者の津川氏は,医療政策にもEBの視点を取り入れるべく米国で研究に臨み,医療政策・医療経済学分野のエビデンスをブログ「医療政策学×医療経済学」で紹介している。本紙ではEBにいち早く注目している両氏による対談を企画。EBの思考が教育や医療政策に与えるインパクト,それをどのように政策へと反映させていけばよいかについて,日米の比較を交えながらお話しいただいた。


限られた資源で幸福度を最大化する

津川 中室先生の『「学力」の経済学』を拝読しました。自分の経験を元に皆が思い思いのことを言っている日本の教育界に,エビデンスの風を吹き込む素晴らしい著書だと思いました。

中室 ありがとうございます。

津川 特に興味深かったのは,「テストで良い点を取ればご褒美をあげる」よりも,「本を読んだらご褒美をあげる」ほうが学力を上げる効果があったという研究の話です。医療政策の世界でも,ペイ・フォー・パフォーマンス(P4P)といって,病院がガイドラインに則った治療法を提供する,または患者さんのアウトカムが良ければボーナスを与える支払い方式があるのですが,どちらも患者さんの予後を改善しないというエビデンスがあります。P4Pのボーナスの大きさが相対的に小さいからではないかとか言われていますが,ひょっとしたら子どもの学力と同じように,患者さんのアウトカムを良くしろと言われてもどうすればよいかわからない病院も多いのかもしれません。示唆に富む研究結果でした。

中室 医療政策と教育には共通する部分も意外とあるのかもしれませんね。津川先生は,なぜ医療政策の領域に関心を持ったのですか。

津川 臨床医として患者さんを診ていたころ,医療提供者と患者のニーズがどこかうまくかみ合わないことが多々あり,医療システムのゆがみに問題意識を抱いたからです。「医療政策にEBを持ち込むことが解決の道筋なのでは」と学びの場を求め渡米しました。

中室 私がEBに注目するようになったのは,世界銀行にエコノミストとして勤めていた2000年代です。ちょうどエビデンスという言葉が開発分野で一般的になり始めた時期で,特に教育や医療といった生活の「質」についての援助で強く意識されるようになっていました。財政赤字を抱えながらも発展途上国を援助する先進国が,援助の効果検証を自国民から求められるという背景があったからです。

津川 経済学はお金のことを研究する学問であるかのような誤解を受けることがありますが,実際は「限られた資源をどう分配し,人々の幸福度を最大化するか」を研究する学問ですよね。

中室 その通りです。教育や医療はお金の話を避けがちです。でもその発想は間違っていて,経済学の根底には,何かにお金や時間を使えば別のものには使えなくなるというトレードオフの原則があります。トレードオフがある以上は,根拠を持って費用対効果を示すことが必要になるのです。

津川 教育も医療も,限られた資源を有効活用する視点を持ち合わせることで,教育の達成度や健康を最大化する道が広がるでしょう。そのためにはEBによる政策立案が重要になります。

教育にエビデンスが必要とされるようになった理由

中室 エコノミストから大学教員となった私は,日本の教育政策が世界の潮流からあまりにもかけ離れていることに驚きました。政府のある有識者会議では,出席者個人の経験則のみによって意見が語られていたのです。

津川 その昔データがなかったころは,「行政は経験と勘と度胸」という“格言”があったと,私もある行政の関係者に聞いたことがあります。

中室 個人が自分の経験に基づき訴えることも重要ですが,今は科学的なエビデンスを用いて語ることが政策には求められているわけです。英国の経済学者,アルフレッド・マーシャルの言うWarm heartsとCool headsを持ち合わせなければなりません。

津川 教育では,どのような経緯でEBの必要性が生じたのでしょう。

中室 教育への政治的な介入を排すこと,財政難の中でも教育の質を高めることの2つの目的からです。1997年から貧困削減政策が始められたメキシコでは,セディージョ大統領が「政権によって教育への取り組みが変わるのはよくない」と大規模な「ランダム化比較試験(RCT)」を指揮し,EBによる教育政策を実行しました。

 また,2001年には米国ブッシュ政権下で「落ちこぼれ防止法(No Child Left Behind Act)」が可決されました。財政難を抱える中,政策にエビデンスがなければ予算をつけないと表明し,EBによる教育政策へと大きくかじを切りました。法律には「科学的な根拠に基づく」という文言がなんと111回も用いられたのが象徴的です。

津川 とことんエビデンスで議論していこうという潮流になったわけですね。

中室 そうです。ただし,私は全ての政策をエビデンスに基づいて決めるべきとは思っていません。障害のある子どもの教育にコストがかかるからといってそれをやめる理由はありません。

津川 「エビデンスは唯一の解ではない。あくまで政策立案のための判断材料」という位置付けは,医療政策でも同様に欠かせない視点ですね。

国民が納得できる政策なのか

中室 EBによる教育は近年日本においても注目されるようになりました。財政赤字を抱える日本では,限られた資源をどう効率的に使うかが問われているからです。しかし,教育政策の議論の中では「教育は数字では測れない」と発言する教育学者がいまだにいるのも事実です。間違いではないにせよ,それを言い訳にEBによる教育政策を進めないとしたら,納税者である国民に対して説明責任を果たせません。

津川 エビデンスは,どうお金を使うとどのような効果が出るかを,国民に納得できるように示せる有力な判断材料なわけですからね。

中室 昨秋出席した政府の行政改革推進会議・行政事業レビューでは,教育政策上の目標に「教員増」が掲げられたことに対し,「子どもの成果を教育政策上の目標にすべきで,教員の数を増やすことは目標にはならない」と反対の声が上がり,議論が紛糾しました。「人を増やす以外方法はない」と思考停止するのではなく,どうすれば効率的な資源配分ができるかをデータを基に考え,政策立案すべきなのです。

津川 政策の定量的な評価に当たっては,まず何を測定するかのアウトカムを決めなくてはいけません。医療なら健康やQOL,教育であれば学習成果でしょうか。全ての政策にはゴールがあるわけですから。

因果関係を明らかにすることを念頭に置いたデータ設計を

中室 その点,EBによる教育というのは,医学に比べ10年は遅れていると思います。

津川 確かに,ゴードン・ガイヤットらがEBMの考えを提唱し,北米で広まり始めたのは1990年代。今や,日本の臨床医学においてEBMを知らない医師はほとんどいないでしょう。RCTはゴールドスタンダードを超えてもはやデフォルトの世界です。

中室 それは素晴らしいことですね。

津川 ただ,臨床医学にEBが定着した一方,日本における医療政策となると,EBの理解は大きく遅れをとっているのが現状です。

中室 なぜ政策分野ではEBが浸透していないのでしょうか。

津川 臨床試験のデータが豊富にある臨床医学とは異なり,データがほとんどなかったからだと思います。あったとしても,使えるほど精緻なものはまずありませんでした。

中室 教育もデータの質の問題や不足の悩みは尽きません。最近では,データを用いて議論することも抵抗なく受け入れられるようになったものの,残念ながら単純な棒グラフや円グラフを提示して「エビデンスだ」と言う人が少なからずいるような状況です。

津川 単なるデータや数字を出してもエビデンスとは呼べませんね。ロバストな統計解析方法で解析されたものだけがエビデンスと呼んで良いものだと思います。

中室 誤解の原因として,「相関」と「因果」が混同して使われていることも問題です。「こうすればこうなるだろう」と想定された原因と結果が,必ずしもそうではないことは往々にしてあります。もっともらしい想定こそ検証すべきで,それには因果関係を明らかにすることを念頭に置いたデータ設計が不可欠になるのです。

津川 臨床医学のエビデンスレベルと同じような概念が,医療政策や教育政策にも使われるべきかもしれません。

中室 毎年,全国の小学6年生と中学3年生全員を対象に行う全国学力・学習状況調査は,「追跡調査」の概念がないために,毎年コホートの違う人を悉皆調査する形になってしまっています。因果関係を明らかにする目的が十分に意識されていれば,こうした調査はもっと効果的に活用でき,データ不足に泣かされることもなくなるのです。

ランド医療保険実験の成果

津川 医療政策のRCTは莫大な費用がかかります。例えば,医療保険に関する大規模RCTには1970年代に米国で行われたランド医療保険実験があります。これは私のアドバイザーであるジョセフ・ニューハウス教授が行った実験で,現在の貨幣価値で約300億円もの研究費が投じられ,米国6市に住む2750世帯を対象に実施されました。

中室 この研究のためだけに保険会社を設立し,検証が進められましたね。

津川 ええ。当時の米国では,医療費の自己負担割合が増えることで,患者の受療行動はどう変化するかの解明が課題でした。当初は,「自己負担割合が増えると病院に行かなくなり,健康状態が悪化する」という,極めてもっともらしいロジックが考えられていました。しかし実際に研究してみると,最も貧困で健康状態の悪い6%の人たちを除いて健康被害はほとんどなく,なおかつ医療需要を抑制できることがわかったのです。結果は今なお米国議会で「ランド医療保険実験では……」と国会議員にたびたび引用されるほど伝説的な研究になっています。

中室 ランド医療保険実験のような大規模なRCTは一見費用が巨額でも,将来にわたって無限に医療保険を払い,国の医療費が膨らみ続けることを考えれば,費用対効果は明らかに高いと言えます。また,新たにエビデンスが見いだされることで,さらに個別性に応える政策をオプションとして効果的に打てるわけですから,後々にまで効果を発揮する。こうした実験にこそお金をかけるべきだと思います。

データは国益,インフラという意識を持つべき

中室 翻って日本はどうかというと,エビデンスをつくり政策に反映させることに対し,政府は消極的で極端にお金をかけていません。

津川 それが顕著なのがデータの扱いです。米国ではデータクリーニングや研究のサポートは,国の予算がついた独立機関で常勤職員が行います。研究者は研究できる状態にされたデータを用いて研究を行い,タイムリーに発表します。そして,政策立案者はそれを参考に,エビデンスに基づいた政策をデザインするという好循環ができています。オバマケアのデザインの際にも数多くの医療政策,医療経済学のエビデンスが取り入れられました。その点日本では,教員や博士課程の学生が自らデータクリーニングを行っているため,政策に必要なエビデンスをタイムリーに提供することは難しい状況だと思います。

中室 社会科学分野も,大型研究を行う多くの研究者の“ボランティア精神”によってデータ収集とクリーニングに労力が割かれているため,一刻も早く改めなければなりません。

津川 正確なエビデンスを基に政策をデザインすることは国益につながります。そのため国がきちんと財源を投入し,データを整備して提供することが不可欠です。日本のように政府が研究者にデータだけを渡して「後はご自由に」では,データクリーニングの段階で万が一ミスが起きてもそれをチェックする方法がありません。

中室 税を納める国民も,合理的な使途が示されなければフラストレーションをためることになってしまうでしょう。政府には,データ整備は道路や電気と同じ「インフラ」という認識を持ってもらいたい。

PDCAの役割分担が急務

津川 日本ではエビデンスの構築と政策立案の役割が混在していることも,成果をわかりにくくしている要因だと思います。本来政策は,1階部分がエビデンス,2階部分は政治的判断と,2階建て構造になっているべきです。ところが,日本ではこれらがあいまいになっているため,どこまでが科学的にデータで証明された部分で,どこからが政治的に決まった部分かが国民にはわかりづらい。エビデンスが全てではないので,実現可能性が低ければ政治的に妥協点が模索されます。そのため,どこからどこまでがエビデンスなのかを示す透明性を保つことが重要になります。

 そこで,データ解析からエビデンスをつくるまでの作業はアカデミアに任せ,政策立案は行政が担うという役割分担をするのが良いと思います。

中室 私も同感です。日本の行政はPDCAサイクルの全てを自分たちで抱え込んでいる。それでは資源配分にゆがみが生じかねません。

 また,「有識者会議」の在り方についても見直しが必要です。現状は研究者のみならず,さまざまなステークホルダーが参加しているため,要望に応じて広く薄く予算を配分することを追認するような機会になってしまい,予算の「選択と集中」を妨げています。現場の声を丁寧に聞き,予算配分することは必要だと考えますが,資源に限りがある中では,同時に「選択と集中」も欠かせません。

 そこでPDCAのPlanとCheckに,もう少しエビデンスを取り入れられる仕組みが必要になるのではないかと思っています。

津川 そうですね。米国の良いところは,アカデミアによるエビデンス構築と,行政などによる政策立案を明確に分けながらも両者に人事交流があり,政策に応じてその分野に精通した人物をアカデミアから起用していることです。一流のトレーニングを積んだ人の参画が可能になるため,質の高い政策がつくられます。

将来のリターンを見越した戦略的な投資を行う

中室 その辺りは,米国政府は非常に戦略的ですよね。ランド医療保険実験に代表される大型研究には政府が積極的に出資し,研究者に検証させることで政策の空白を埋めていく。さらにはその研究者をノーベル賞候補へと押し上げることまで狙っているのです。

津川 米国は,研究する,知識をつくる,そしてイノベーションを起こすことに,戦略的に投資して発展してきました。公共工事のようなすぐにリターンが期待できる分野にのみ投資するのではなく,10年,20年先の国はどうあるべきかという大きなリターンを見通した投資がなされています。

中室 特に,社会共通資本である医療と教育はリターンの大きな領域ですね。今後,日本にも「データはインフラ」という共通認識が定着し,EBがより浸透することが望まれます。

津川 一つのテーマに複数のエビデンスが生まれ,政治の場でエビデンス同士のぶつかり合いが起こるようになれば,より質の高い政策が提言されます。それこそが「成熟した政治」の姿とも言えます。

中室 さらには,どのエビデンスが政策にふさわしいのか,それを判断する国民のリテラシーが向上していくことも大切になってくるでしょう。

(了)


なかむろ・まきこ氏
1998年慶大環境情報学部卒。コロンビア大で博士号取得。日本銀行や世界銀行での勤務を経て,13年より現職。日本銀行では,調査統計局や金融市場局において実体経済や国際金融の調査・分析に携わり,世界銀行では,欧州・中央アジア局において労働市場や教育についての経済分析を担当した。専門は,教育を経済学的な手法で分析する教育経済学。15年10月からは政府の「教育再生実行会議」委員を務める。著書に『「学力」の経済学』(ディスカヴァー・トゥエンティワン),今春には津川氏と共著の『「原因」と「結果」の経済学(仮)』(ダイヤモンド社)を刊行予定。

つがわ・ゆうすけ氏
2005年東北大医学部卒。聖路加国際病院にて研修後,10年に渡米。12年にハーバード公衆衛生大学院にて公衆衛生学修士号取得。ベス・イスラエル・ディーコネス・メディカル・センター/ハーバード大医学部の一般内科リサーチフェロー,世界銀行コンサルタントを経て,15年より現職。ハーバード大医療政策学博士課程にも在籍し,医療政策のインパクトの定量的評価方法を学んでいる。専門は医療政策学,医療経済学,統計学(計量経済学を含む)。ブログ「医療政策学×医療経済学」。