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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2024/03/29 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Course
政策・事業評価演習/Advanced Lecture on Public Policy and Program Evaluation
時間割コード
/Course Code
C242000003
ナンバリングコード
/Numbering Code
開講所属
/Course Offered by
地域共創科学研究科/
曜日コマ
/Day, Period
水 3
開講区分
/Semester offered
後期/second semester
単位数
/Credits
2.0
学年
/Year
1,2
主担当教員
/Main Instructor
花田 真一/HANADA SHINICHI
科目区分
/Course Group
大学院(修士課程) 専攻科目
教室
/Classroom
必修・選択
/Required/Elective
必修
授業形式
/Class Format
演習科目
メディア授業
/Media lecture

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Faculty/Department
花田 真一/HANADA SHINICHI 人文社会科学部/
難易度(レベル)
/Level
レベル5
対応するDP
/DP
A1,B3
授業としての具体的到達目標
/Concrete arrival target as the class
・私的便益と社会的便益の乖離、部分均衡と一般均衡の概念を理解し,政策・公益事業の特性や評価の必要性を理解する。
・政策の定量的な評価に必要なデータ分析手法や統計学のスキルを習得する(重回帰分析,ロジット分析等)
・制度設計とインセンティブの関連を理解し,目標達成のための課題を抽出できるようになる。
・具体的に設定した政策・事業課題について,一定の分析・評価を実際に行うことで評価全体の流れを理解する。
授業の概要
/Summary of the class
政策・事業の経済評価について,演習を通じて理解することを目指す。政策・事業評価には,データを用いた数理統計的な知識や対象となる現象についての自然科学的な知識と,私的便益と社会的便益の乖離や一般均衡への意識といった社会科学的な知識がどちらも必要になる。例えばエネルギー政策であれば,電気工学的な系統の性質に関する理解と,社会科学的なインセンティブ設計・社会便益全体への拡張の両方の知識が必要になる。授業の前半は,こうした点について先行研究の紹介を交えつつ理論的に学ぶ。後半は,両方のバックグラウンドを持つ学生がグループを組み演習を行うことで,補完しあいながら理解を深めることを目指す。
授業の内容予定
/Contents plan of the class
第1回 10/9(水):政策評価の基礎
・公共経済学の基礎的な概念の復習
・先行研究の紹介を通じた政策評価の概念の理解
・工学的な最適解と社会的な最適解の乖離の可能性の指摘

第2回 10/16(水):政策評価の基礎
・公共経済学の基礎的な概念の復習
・先行研究の紹介を通じた政策評価の概念の理解
・工学的な最適解と社会的な最適解の乖離の可能性の指摘

第3回 10/23(水):公共経済学の理論
・外部性の存在と私的便益・社会的便益乖離の理論の理解
・部分均衡と一般均衡の乖離の理解
・制度設計とインセンティブ条件の理解

第4回 10/30(水):公共経済学の理論
・外部性の存在と私的便益・社会的便益乖離の理論の理解
・部分均衡と一般均衡の乖離の理解
・制度設計とインセンティブ条件の理解

第5回 11/6(水):公共経済学の理論
・外部性の存在と私的便益・社会的便益乖離の理論の理解
・部分均衡と一般均衡の乖離の理解
・制度設計とインセンティブ条件の理解

第6回 11/13(水):定量的評価の手法
・統計学・計量経済学の手法の理解
(重回帰係数の利用,ロジット分析による離散選択問題評価など)
・パソコンを用いたデータ処理の実践
・公的統計の特徴と利用の注意

第7回 11/20(水):定量的評価の手法
・統計学・計量経済学の手法の理解
(重回帰係数の利用,ロジット分析による離散選択問題評価など)
・パソコンを用いたデータ処理の実践
・公的統計の特徴と利用の注意

第8回 11/27(水):定量的評価の手法
・統計学・計量経済学の手法の理解
(重回帰係数の利用,ロジット分析による離散選択問題評価など)
・パソコンを用いたデータ処理の実践
・公的統計の特徴と利用の注意

第9回 12/4(水):定量的評価の手法
・統計学・計量経済学の手法の理解
(重回帰係数の利用,ロジット分析による離散選択問題評価など)
・パソコンを用いたデータ処理の実践
・公的統計の特徴と利用の注意

第10回 12/11(水):政策評価演習
グループに分かれて具体的な政策を設定し,政策評価を行う

第11回 12/18(水):政策評価演習
グループに分かれて具体的な政策を設定し,政策評価を行う

第12回 12/25(水):政策評価演習
グループに分かれて具体的な政策を設定し,政策評価を行う

第13回 1/8(水):政策評価演習
グループに分かれて具体的な政策を設定し,政策評価を行う

第14回 1/22(水):政策評価演習
グループに分かれて具体的な政策を設定し,政策評価を行う

第15回 1/29(水):総括(1月29日予定)
講義の総括として,演習の成果を発表し、互いに討論することで残された課題を知るとともに理解を深める。
成績評価方法及び採点基準
/A scholastic evaluation method and marking standard
・講義における質疑とコメント(10%):すべての到達目標に総合的にかかわる。
・小レポート(20%):私的便益と社会的便益の乖離,分均衡と一般均衡の概念の理解を確認し,政策・公益事業の特性や評価の必要性に関する理解を評価する。併せて政策の定量的な評価に必要なデータ分析手法や統計学のスキルの習得も評価する。
・演習の成果(グループ評価)(40%):具体的に設定した政策・事業課題について,一定の分析・評価を実際に行うことで評価全体の流れを理解したことを確認する。また,演習の成果には概念の理解やデータ分析のスキルも当然反映されるため,そうした点も評価対象となる。
・演習成果への貢献(個人評価)(30%):制度設計とインセンティブの関連を理解し,目標達成のための課題を抽出できるようになったかを確認する。
予習及び復習等の内容
/Contents such as preparations for lessons and the review
前半の講義については、配布資料等で予習復習を行う。
後半の実習については、必要に応じてチームで計画を立て、準備をしておく。
教材・教科書
/The teaching materials, textbook
講義の際に必要な資料を配布する。
ただし,下記の参考文献のいずれかをきちんと読むことを強く推奨する。
参考文献
/bibliography
Boardman 他, Cost ? Benefit Analysis: Concepts and Practice 5th ed.: Cambridge University Press
T・F・ナス(2007)『費用・便益分析』勁草書房
金本良嗣 他(2006)『政策評価ミクロモデル』東洋経済新報社
伊藤隆敏(2017)『公共政策入門 -ミクロ経済学的アプローチ』日本評論社
留意点・予備知識
/Point to keep in mind, back ground
演習についてはグループで課題設定から開始するため、あらかじめ地域の課題について関心をもっておくことが望ましい。
授業内容に関する質問・疑義等
/Question, doubt about class contents
水曜日 10時20分から11時50分 又は 火曜日 12時50分から14時20分
なお,この時間帯以外での面会を希望する場合は,事前に連絡すること。
Eメールアドレス・HPアドレス
/E-mail address, HP address
shanada@hirosaki-u.ac.jp
学問分野1(主学問分野)
/Discipline 1
A07:経済学,経営学およびその関連分野
学問分野2(副学問分野)
/Discipline 2
J60:情報科学、情報工学およびその関連分野
学問分野3(副学問分野)
/Discipline 3
該当なし
地域志向科目
/Local intention subject
なし
授業形態・授業方法
/Class form, class method
第9回までは講義と演習が中心となる。
第10回以降はグループでの実習が中心となる。
科目ナンバー
/The subject number
GC-5-1302-A07
メディア授業による著作物利用の有無について
/Whether or not copyrighted works are used in media classes
無/Nothing
その他
/Others
メディア授業に移行の場合は、Teamsを用いたリアルタイム配信、またはTeamsのチャネルを利用したグループディスカッションになります。
No. 回(日時)
/Time (date and time)
主題と位置付け(担当)
/Subjects and instructor's position
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
該当するデータはありません

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