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Re:[3079] 「施策パッケージ」とは

発想 研究 数学 多変量解析 説明変数 回帰式 共分散構造分析 潜在変数 尤度 分散分析


「施策」と「政策」の違い
「施策パッケージ」とは(再)
表 「施策」と「政策」のフロー(※独自に作成)


[3079]
 > 一連の施策(いわゆる「施策パッケージ」)

 なんとなくは聞いたことのあった「施策パッケージ」という表現ですが、さて、いつから言われ出したものだったか、よくわかっていなかったことに気づき、少し調べ直してみました。

・運輸政策研究機構(JTERC)「交通モード間の交通需要誘導策に関する調査研究」運輸政策研究 Vol.3 No.1(2000年)
 http://www.jterc.or.jp/kenkyusyo/product/tpsr/bn/pdf/no08-09.pdf

 > 各種コンフリクトが発生し(略)
 > 諸外国における(略)
 > ポートランドでは(略)公共交通中心の交通政策(TOD)
 > パッケージアプローチとは,公共交通の利用促進施策と自動車交通の利用抑制策を同時に行う政策のことであり,(略)「アメ」と「ムチ」
 > 後者が290円と高かったために,社会的な反発が大きくなった経緯があった.

 かの有名なポートランド市に由来する考え方のようですね。しかし、当時「ロードプライシング」への関心が高かったという背景はあるにしても、「パッケージアプローチ」をただちに「「アメ」と「ムチ」」という視点のみから捉えるというのは、視野が狭すぎるように見えます。そして、こうした文章を「サクッと」読んで「まるっと」(…ちょっと時代がずれている気もしますが、気にしない気にしない)実務に活かす立場の人に「なるほど「これからはムチの時代」ですね、わかります」と早合点させるに十分な不十分さ(議論や、その前提となる俯瞰の)があるように感じます。

・「まるっと」
 http://kotonoha.cc/no/17695

 > 上司がよく使ってる。語感がぬるぬるしていて気持ちよくない
 > もうトリック終わってだいぶ経つじゃん
 > 周囲の女の子(SE)がよく使っています。自分では使わない。

※変なタイミングで不自然に使う人が増えたような気がしました=当時。

・新しい「まるっと」(2012年3月20日)
 http://hisakaflog.exblog.jp/17695232

・個人のブログ「これからの働き方」(2015年5月8日)
 http://rigenkai.hatenablog.com/entry/2015/05/08/105053

 > 『モチベーション3.0』ダニエル・ピンク著 大前研一訳
 > 著者はアメとムチではなく内発的動機付けによって成功した事例としてwikipediaを挙げ、創造的な仕事をするにはアメとムチは逆影響を与えることを実験から示し、これからの時代には企業が従業員にどのように働いてもらうかを、思想的、制度的に変えていく必要があるとしている。

・太田勝敏「持続可能性に向けた交通まちづくり戦」JAMA JAMAGAZINE(2000年10月)
 http://www.jama.or.jp/lib/jamagazine/200010/01.html

 > 具体的政策については、従来の需要追随型アプローチから、自動車交通の抑制・調整に向けた交通需要マネジメント(TDM)施策を取り入れた統合パッケージ型アプローチに転換してきている。この新しいアプローチでは、需要サイドの施策に加えて、代替交通手段の整備、環状道路など選択的な道路整備といった供給サイドの施策と環境費用などの社会的費用の内部化を図る新しい経済的施策を可能とするような法制度など、制度フレームワークサイドの施策を合わせた統合的な政策パッケージの採用が特徴である。

 2000年に言われていたということは、現行の「答申」(2000年、目標年次が2015年)では盛り込まれておらず、そしてできれば「次期答申」(2015年)では盛り込まれたいなぁ、といったところでしょうか。(川越線や房総方面の特急がまるっと減便される杓子定規な「需要追随」の先行きへの懸念[3005]についても参照。)

・土木学会「施策レベルを考慮したTDMパッケージ施策に対する市民意向分析」(2000年)
 http://library.jsce.or.jp/jsce/open/00550/2000/06-0272.pdf

 > これらの意向形成には、社会経済属性やライフスタイル要因が影響していると考えられるため(略)。これらについては講演時に発表する。

 …う゜。°○°

※そして続報が見つけられず。

・土木学会「通勤時のTDMパッケージ施策導入時の効果予測手法に関する研究」(2003年)
 http://www.jsce.or.jp/library/open/proc/maglist2/00039/200311_no28/pdf/179.pdf

 > 本稿では,主に地方都市の道路混雑緩和を目的としたオフピーク通勤と他のTDM施策を組み合わせて導入した場合の導入効果を簡便に把握する手法を示した.

 > 参考文献
 > 所要時間の収束を考慮した時間帯別交通量分布(1998年)
 > 時刻選択モデルの選択肢区分が選択肢間の類似性及び不均一性に及ぼす影響(2000年)
 > 個人選択行動モデルの最近の開発動向に関するレビュー(2000年)
 > フレックスタイム制度下における通勤時刻選択行動の分析(1999年)

 おお、これは読んでみなければと思わされる文献が挙げられています。

※気力があれば、勉強してみようとは思います…15年前の話を勉強するなら、部外者でも許されましょう、たぶん。

 「施策パッケージ」とは、この分野(交通計画)では限りなく「<TDM施策>を採り入れた<統合型>の<パッケージ・アプローチ>」の意味であって、いま、広く一般に、何でもかんでも「施策パッケージ」と呼ばれるのよりは、具体的で狭い意味だと理解しました。本当でしょうか。


●「施策」と「政策」の違い


(2017年12月7日に追記)

 Google検索アナリティクスによりますと、過去90日間に648回、検索結果でこのページが表示され、うち141回はクリックされたということです。

 あなたの疑問がこのページで解決するとは思えませんので追記せねばなるまいと思われました。本来、こんなに時間を挟んで「追記」するのは望ましいとは思えませんが、あしからず。

・施策:アクションです
・政策:ポリシーです

 社会科の教科書を出してきて分立の図を見ながら一目瞭然、行政府が自動的に取り組むのが「施策」で、立法府が議決するのが「政策」です。漢字で書けば字面が似てくるのに英語ではまったく別の言葉なのが不思議だとも思われるかもしれませんが、「法人」や「国」を仮想的な1人のヒトだと考えれば、ポリシー(基本的な考え)とアクション(実際の行動)がまったく別の言葉で指されるのはあたりまえだとわかります。

 それでは「施策」と「政策」はまったく分離しているのか、「施策」から遊離した「政策」というものがありえるのかといって、これまた漢字で書けば「策」という共通の字を入れることになるのはこれまたあたりまえだとわかります。

・いわゆるアクションプラン:実行計画
・(超)広義のポリシー:意向

 また、現に議決された(現時点で有効な)法律や予算、それに信任によってたつ「政令」など(※「法令」から「法律」を除いた部分)だけが「政策」なのであって、それ以前の(未決の)ものは、等しく「案」に過ぎません。

 アクションとポリシーの中間に位置するのがアクションプランであり、これは(施策の分野方向に見ての=省庁間の調整役となる)内閣府(=いわば「なんでも府」「総合府」)や、(地理的・階層的に見ての=市町村と国の間の調整役となる)都道府県が果たす重要な役割です。

■表 「施策」と「政策」のフロー(※独自に作成)

・現行法では限定的
・施策間の不整合
・1. 施策になる/ならない
・2. 実行できる/実行できない
・3. 他の施策と関係がある/ない
アクションプラン・議決された政策(法令)
・歳出(いわゆる予算)
・歳入(国債などを含む)
効果(マイナスを含む)施策実行計画政策意向


※考える順番に沿っての「フロー」ですので、上のほうがえらいというようなことはいっていませんので、あしからず。

※その昔「スポイルされる」という表現がよく使われました。

※仮に「理想と現実」という言葉で分けたいと思えば、その境目は「政策」と「意向」の間に引かれることになります。

 蝶ネクタイの結び目といいましょうか、レンズの焦点といいましょうか、そういう位置(あくまで「位置」です:重い軽いの次元ではない、の意)にあるのがアクションプランなのです。いわゆる「PDCAサイクル」などと呼ばれる図だけで考えていると思いもよらないことうけあいです。

・日の出光学「対物レンズ」「接眼レンズ」それに「対物レンズの焦点距離」「接眼レンズの焦点距離」からの「焦点」のイメージです
 http://bino.hinode-opt.jp/images/shoutenkyori.png

・啓林館「顕微鏡の原理」のイメージです
 http://www.keirinkan.com/kori/kori_physics/kori_physics_1_kaitei/contents/ph-1/4-bu/4-3-3.files/image008.jpg

・ブリタニカ国際大百科事典 小項目事典「科学としての政治学」
 https://kotobank.jp/word/%E7%A7%91%E5%AD%A6%E3%81%A8%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%AE%E6%94%BF%E6%B2%BB%E5%AD%A6-43342

・「意識・意向調査」という言葉の用例です(※調査内容を参照させる参照ではありません)
 http://www.maff.go.jp/j/finding/mind/

 「意向」とは、何をどうしたいのかという具体的な考えです。少なくとも「意向」と呼ばれうる粒度(粒の大きさ:まとまりや形)になるまでは、「政策」にしようがないともいえます。「住みやすい」「働きやすい」ということを求めるのはあたりまえ(※最も合理的=仮に「求めること」を知らなかったり禁じられたりしても結局、求めることになっていく)なのです。何をどうしたいのか、「何」と「どう」の両方をきちんといわないかぎりは情報量がゼロなのです。何かの間違いでゼロがまぎれこむと、あらゆるかけ算がゼロになっていくのです。

※同様に、「∞の意向」というのも計算を不能にするものといえます。

・「意向の英訳」(※対訳ではありません)
 https://eow.alc.co.jp/search?q=%E6%84%8F%E5%90%91

 > 【直訳】毛並みに逆らって
 > 契約の意思を確認するための文書

 > one’s strong desire to 〜

 かなり異なるものを「意向」という同じ言葉で表すことは、「分解能が低い」とも「そこに共通項を見いだしている」とも、どちらともいえましょう。

・「スポイルする」(※「される」ではありません)
 https://kotobank.jp/word/%E3%82%B9%E3%83%9D%E3%82%A4%E3%83%AB-543323

 > 本来もっている良い性質を損なうこと。物事をすっかり台無しにすること。

 なぜ「台無し」になったのかわからないという不可解さを指して「スポイルされる」と表現されるわけですが、いまとなってはなんということもない、計算機が普及していなかったので多変量解析ができていなかったという、それだけのことだと思えてくるでしょう。

・(再掲)「多変量解析」元デンソー氏の見解です(2016年9月11日)
 http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/415548/091100016/?P=5&rt=nocnt

 > 多変量解析を使わない場合のリスクを教えてください。

 > 多変量解析を使わないあなたは、電流値を変える効果の大きさを知らず、時間しか見ていなかった。それでもめっき処理はでき、製品を造ることはできる。しかし、生産効率を落としていることには気付いていません。

 わずか2つの変数間の「一対一(いわゆるサシ)」の関係(※統計学でいう「単回帰」で得られる(数学でいう)一次方程式の形をした(統計学でいう)「回帰式」=数学としては中学校の水準)しか見ていないということが、場合によってはどれだけ「破壊的スポイル」のようなものを起こしてしまうだろうかということを、よくお考えになってください。

・「本当は怖いカオス」より「ロジスティック写像(logistic map)」のイメージです(※キャプションはあくまでイメージです。怖さの感じかたには個人差があります)
 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/8/85/Cobweb_Bifurcation_Logistic_Map.jpg
 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%83%E3%82%AF%E5%86%99%E5%83%8F


●「施策パッケージ」とは(再)


 そこで改めて(先述の交通計画の分野でない、広く一般にいわれるところの)「施策パッケージ」とは何かというところに戻ります。

・「施策パッケージ」:実行計画(いわゆるアクションプラン)に盛り込まれた一連の施策(個々のアクション)

 だからといって、「何らかのアクション」([3394])…いえ、「代替策はいくらでもある(だから1つ1つは適当でよい)」というとらえ方になってはおかしくなってくると思われましょう。

・「下手な鉄砲も数撃ちゃ当たるを英語で」(※和英辞典ではありません)
 https://ejje.weblio.jp/content/%E4%B8%8B%E6%89%8B%E3%81%AA%E9%89%84%E7%A0%B2%E3%82%82%E6%95%B0%E6%92%83%E3%81%A1%E3%82%83%E5%BD%93%E3%81%9F%E3%82%8B

 1つの「的<まと>」に対し、ライセンスを持ち予選を通過した選手を3名つけて、確実に撃ち抜くというようなことが、行政でいう「施策」には求められるのであり、かつ、これまで実際に確保されてきた水準であるといえます。

※「密度」と「尤度」を区別しないまま、目先の「確率」だけを云々するようでは(数理的な理解が)危ういということです。ここでいう「3名つける」というのが「尤度」にあたります。実際には「(同じ的に)3名つける(同時に撃つ)⇒(独立に)あたりはずれを見る」ということはできませんので、(説明するのも難しい:そのように抽象的な)「尤度」の理解に到達する(≒していただけるように授業する)というのが最初の目標になりましょう。

・「なるほど統計学園高等部」(総務省統計局)より「尤度」の説明です
 http://www.stat.go.jp/koukou/trivia/h_1900.htm
 http://www.stat.go.jp/koukou/trivia/photo_L/photo_L035.jpg

 > フィッシャーは、データに基づく推論は、尤度の大小に基づく推論と同等であると考え、その尤度を使って、最尤法という統計的推定法を推奨しました。
 > フィッシャー以前には、観測されたデータが得られる確率が最大となるパラメータを推定値とする「最大確率法」がありましたが、フィッシャーは、確率はパラメータを固定して考えたデータの関数、尤度は確率と関数形は同じであるけれども、データを固定してパラメータの関数としてみなしたものと考えたのです。

 > 椿広計

 フィッシャーが「(数学という道具を使って)よく考え」て「気づく」までは、(素朴な論考では)気づかれなかった(=見落とされ続けた)ということでもありましょう。同じことは、時代を経てなおわたしたち、(じぶんが)勉強するまでは知らないという意味で、「尤度」というのはわかりにくい概念だといえます。

 > ロザムステッド農事試験場の研究員であったフィッシャーは、大麦、小麦、じゃがいもなどの作物の高収量の優秀な品種、効果のある肥料などを選択することが主な仕事でした。というのも、当時、農事試験場での実験で推薦された品種が、一般の耕作地では上手く育たないなどの問題が指摘されていたのです。作物の収穫量の変動に影響する要因は、偶然の変動や誤差(accidental error)以外に、土壌、天候など系統的な誤差(systematic error)があります。フィッシャーはそこで、同時に働くいくつかの要因に依存する観測値を分析するための、分散分析と呼ばれる方法を導入しました。これは、複数の要因の中でどの要因が重要であるかを決め、その効果を推定しようとするものです。

・「分散分析」⇒(現代的には)「共分散構造分析」
 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%85%B1%E5%88%86%E6%95%A3%E6%A7%8B%E9%80%A0%E5%88%86%E6%9E%90
 https://www.nikkei-r.co.jp/glossary/id=1650
 https://www.nikkei-r.co.jp/files/user/images/glossary/1650_01.png
 https://www.nikkei-r.co.jp/glossary/id=1620

 > 重回帰分析は目的変数が1個の統計モデルである。パス解析はそれを発展させた、複数の目的変数を含む統計モデルである。モデルが複雑になるため、方程式ではなくパス図で表現するため、パス解析という名前がついている。

 > 共分散構造分析という名称は、日本で最初に普及した参考書の書名が共分散構造分析であったことに由来し、現在にいたるまで影響が残っている。米国ではSEM(Structural Equation Model:構造方程式モデル)という名称が一般化している。ただし、経済学の構造方程式モデルとは異なるため、紛らわしい側面もある。

 > SEMは潜在変数と観測変数の両方を、目的変数(従属変数)にも説明変数(独立変数)にも設定できる柔軟性を持つ。

 分析する前に因果関係を決めつけてから棄却だのという回りくどいことをバイパスし、あらゆる潜在変数を網羅的に調べ上げてから因果関係を(確率的に)推定していくというのが大ざっぱな理解になるでしょうか。

・「マスタープラン」:一連のアクションプランを俯瞰する総合計画(※個々のアクションプランの積み上げ)

 教室のIT化を早く進めたいけれども、いまやるより3年後にやるほうが安くて高性能な機器を入れられるし、その間にパイロット事業(先行して導入して効果を試したり導入のしかたのマニュアルを作ったりする)もできる、というような、時間方向での検討もありましょう。

 互いに関係のある複数の施策が連動した結果、どういう効果がどれだけ出る(あるいは出ない:全体としては相殺されてしまう:施策として無意味もしくは特定の者だけが一時的な便益に浴する)というようなことを「重回帰分析」の用語でいえば、説明変数(独立変数)が複数あって目的変数(従属変数)がどう動くのかを回帰式で表すということで、しかし、このとき回帰式といって三次方程式までしか扱わないというのでは、数学としては高校の水準にとどまるといえます。

 手計算で高次の方程式を扱うのはゾッとしますが、計算機に任せればいいのです。さらに、方程式という発想だけにとらわれず行列計算を駆使すれば『第35』まで変数があっても大丈夫([3574])だというのが、最初から計算機に任せながら育ってきたいまのわたしたちであります。なお、行列計算は高校の旧「数学C」で入門され(=いまはありません)、主には大学で学ばれてきた単元です。しかし、大学までの数学の積み上げがないといけないかというと必ずしもそうといいきれない面があり、どちらかといえば計算機の都合で、計算機が使える大学でなければ教えようがなかったともいえましょう。逆に、計算機さえ普及すれば、小学校の算数に(行列計算のエッセンスだけを先行的に)配当することも不可能ではないと思われましょう。

※この意味で、行列計算を(ここまでの方程式にならって)『数学としては大学の水準』(難易度を1次元的にとらえていう)と表現することは適当でないと考えられます。

[3394]
 > > 個人的理由による授業の欠席はあくまでも各科目の担当教員が個別の判断で取り扱う教育的事項であり、上記の手続きは、個人的理由(前述の「前提となる定義」参照)によって授業を欠席した学生が、何らかのアクションを行ったほうがよいと思われる場合における、その手続きの一例を紹介したものです。

・ウィキペディア「数学C」
 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%95%B0%E5%AD%A6C

 > 行列は新科目「数学活用」で引用されるだけになり、普通科での履修科目から事実上消滅する。
 > 理数科向け理数科目「理数数学特論」では、行列は単元として残る。実際には理数科でもほとんど履修されてない。
 > 履修していた内容は大学における「線形代数」で履修することが多くなった。


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