因果効果を調べること自体に興味があるのではなく、興味があることに対して必要だから研究に用いているというのが正しいでしょうか。私が興味を持っているのは、“貧困や紛争の問題”です。世の中ではいろいろなことが起きていますが、それは人々が意思決定をした結果です。なぜ貧困や紛争が起こるのか？　その議論をするためにデータからひもといていく因果推論が有用なので取り組んでいるというわけです。

　　ちなみに学部は数学科だったのですが、進学して学んでみると、学んだ知識を貧困や紛争問題を解決することにつなげるのは難しいと気づきました。将来の進路をどうするか考えたころ、1998年アマルティア・センが開発経済学の分野においてアジア出身者で初めてノーベル経済学賞を受賞し、注目を集めていました。このことを知り、開発経済学なら自分が興味を抱いている貧困や紛争の問題について取り組めるのでは？という可能性を感じて、筑波大学の大学院への進学を決めました。

　2000年9月に開催された「国連ミレニアム・サミット」で採択された国連ミレニアム宣言をもとにまとめられた国際的なMDGs（ミレニアム開発目標：Millennium Development Goals）というものがあります。MDGsの目的は開発途上国の開発にあり、それを実現するために、2015年までに達成すべき8個の目標が掲げられました。昨今、注目を集めているSDGs（持続可能な開発目標：Sustainable Development Goals）の前身にあたり、SDGsの考え方を深く理解するうえでも重要な存在です。

　MDGsでは教育や医療についてよく触れられていましたが、実際には教育や医療よりも道路などのインフラ建設のために多くの予算が投じられていました。道路建設は途上国において最も支出割合が高い公共政策であるのと同時に、開発支援事業としても重要な位置づけにあるものです。しかし残念ながら、民族優遇政策として利用されやすいという特徴もあります。民族優遇は政府の説明責任や正当性の欠如によって引き起こされ、経済成長を阻害する要因の一つになっていると考えられています。そういう背景からも、道路建設の因果効果について調査する必要があるのです。交通網が作られたときにどういうことが起きているのか？ということについては、インドでの研究や日本の明治期の研究があります。しかし、歴史データであるため、利用できる情報に限界があります。まだまだ分からないことがたくさんあるのです。

　私たちが研究する対象に選んだサブサハラ・アフリカでは、交通網がほとんど整備されていない状態から道路建設が進んでいる状況を観察できます。2000年くらいから道路建設ラッシュに入ったサブサハラ・アフリカを研究することで、インフラが整備された地域は本当に豊かになるのかという因果効果を調査しています。

　またサブサハラ・アフリカでは、道路での輸送は国内輸送の根幹になっているのにも関わらず、道路建設費の中抜きが頻繁に行われ、その影響で品質の低い舗装道路が作られているといわれています。質の悪い道路は1年ほどで壊れてしまい、雨期には通行不能になるそうです。しかし道路の質に関するデータの不足から、道路が壊れているのは民族優遇の結果なのか十分に議論できる材料がありません。そこで学生が入手してくれた16万本分の道路の空間情報のデータをもとに、衛星データを活用して、現在ある道が舗装されているかどうか予測するモデルを作ろうとしています。

　現在、私たちはサブサハラ・アフリカの空間情報と衛星データをもとに15年分の道路建設状況を予測しています。Workstationはこのための機械学習に用いています。予測モデルを構築した後は学習とは異なる時期の衛星データを用いて、道路が舗装されているかどうかの予測値を出してもらいます。また、予測モデルの妥当性も評価しなければなりません。この機械学習は膨大な計算量が必要なので、高性能のWorkstationを導入させていただきました。

　現在、サブサハラ・アフリカの空間情報15年分をまとめている段階なので、それをまとめて因果効果を掘り下げていきたいです。経済活動が活発化するためにはどこに道路をひけばいいのか？　それを解き明かしていくことで、途上国の発展に少しでも貢献したいです。

参考URL
Professor | 筑波大学 政策・プログラム評価研究室 (ushislab.wixsite.com)
USHIJIMA, Koichi 牛島 光一 - Research (in Japanese) (google.com)