異質性を用いた最適政策割当の理論実証研究：ポリシー・ターゲティングの社会実装化

• 研究課題/領域番号: 25K00631
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分07040:経済政策関連
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 依田 高典 京都大学, 経済学研究科, 教授 (60278794)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2030-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 17,940千円 (直接経費: 13,800千円、間接経費: 4,140千円); 2029年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円); 2028年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円); 2027年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円); 2026年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円); 2025年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
• キーワード: ポリシー・ターゲティン

研究開始時の研究の概要

本研究「異質性を用いた最適政策割当の理論実証研究」では、因果推論と機械学習の比較を通じて、個人ごとの異質な介入効果を明らかにし、「誰を対象に政策介入すべきか」というポリシー・ターゲティングの最適化を図る。具体的には、因果推論の経験厚生最大化（EWM）と機械学習のコウザル・フォレストという二つの手法に注目し、節電リベートを用いた無作為比較対照試験（RCT）から得られた実証データに基づき両者の性能を比較する。政策形成への実装可能性と効果を検証し、根拠に基づく政策形成（EBPM）への貢献を目指す。