A study of the effectiveness of non-experimental estimators of policy effects and their application to Evidence Based Policy Making (EBPM)

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2022年度は、観察データによる因果効果分析を行った。具体的には、米国航空宇宙局（NASA）と連邦航空局（FAA）がシャーロットダグラス国際空港（CLT）に導入した表面計測技術が、燃料とCO2の節約に与える影響を推定した。その際、差分の差分法、共変量バランス改善手法、固定効果モデルを用いた。さらに、比較ユニットを選択する際の研究者の裁量を最小化するデータ駆動型アプローチでデータセットを構築し、マッチングとパラメトリック回帰を組み合わせた二重のロバスト戦略を用いた。2015年11月から2019年11月までの米国の航空会社の日次パネルからの推計では、全フェーズにおいて単発タキシング率が75％と高い場合でも、1フライトあたり約12.241kg（95％信頼区間（CI） 19.948 - 4.358） の燃料と37.702kg（CI 61.441 - 13.422） のCO2を削減できるという示唆が得られた。同時に、この技術によるタキシングアウト時間の短縮は、時間の経過とともに減少するという懸念すべきパターンも明らかとなった。同時に、共変量バランス改善手法による因果効果推定バイアス補正の有効性をモンテカルロ・シミュレーションにより検証する作業を継続し、改善を図っている。具体的には、生成させるデータ数を500から2500と増やし、検証対象とするマッチング等の方法も拡大することで、有限サンプルバイアスの若干の緩和を図り、マッチング推定値等をより幅広く検証している。