講義科目名		科学技術イノベーション政策分析
講義題目
授業科目区分		展開科目 Special Skill Development Courses
開講年度		2017
開講学期		前期
曜日時限		前期 土曜日 ３時限 前期 土曜日 ４時限
必修選択		選択 Elective
単位数		2
担当教員		長谷川　光一
開講学部・学府		大学院基幹教育科目
対象学部等		全学府 All Graduate School
対象学年		大学院生 Graduate Students
開講地区		箱崎地区
その他 （自由記述欄）		第1回目はガイダンスのほかに統計分析ソフトの利用や課題について説明を行う。 履修を検討している者は必ず出席すること。 大学院基幹教育HP→http://www.artsci.kyushu-u.ac.jp/campus_life/gs/course_list

履修条件		特に無し
授業概要		本講義では、科学技術イノベーション政策の立案、決定、実行、評価を支援するための定量的な政策分析・政策評価の手法を習得する。また、政策分析に使用する科学計量学的手法、科学技術イノベーション政策関連の国内外の統計、論文・特許データベース、技術予測手法に関する基礎知識を得る。更に、オリジナルデータを収集するための質問票調査等の方法に関する基礎知識、統計分析ソフトの使用方法に関する基礎知識を得る。  Learning goal of this lecture are following. 1st goal is to learn techniques for quantitative policy analysis and policy evaluation to support planning, decision making, implementation and evaluation of science and technology innovation policy. 2nd goal is to learn basic knowledge on bibliometric methods used for policy analysis, domestic and international statistics related to science and technology innovation policy, academic papers database, patent database, and technology prediction method. 3rd goal is to learn basic knowledge on methods of questionnaire survey etc. for collecting original data and basic knowledge on how to use statistical analysis software.
全体の教育目標		政策立案分析を行う具体的な手法を学ぶことにより、政策の効果を科学的に評価する手法を身につけた人材を育成することを目標とする。
個別の教育目標		定量的な政策分析・政策評価の手法、政策分析に使用する科学計量学的手法、オリジナルデータを取得する方法等に関する基礎知識を得る。
授業計画		第 1回(4/15)　ガイダンス・統計ソフトの利用　　　　　　長谷川　 第 2回(5/13)　 政策分析の意義と政策評価の現状　　科学技術・学術政策研究所 富澤宏之先生 第 3回(5/13)　 政策分析の意義と政策評価の現状　　科学技術・学術政策研究所 富澤宏之先生 第 4回(5/27)　 政策分析のためのデータ 　　　　　 科学技術・学術政策研究所 富澤宏之先生 第 5回(5/27) 政策分析のためのデータ　 　　　　　科学技術・学術政策研究所 富澤宏之先生 第 6回(6/10)　 政策分析のためのデータ　 　　　　　 長谷川 第 7回(6/10) 　データの収集・質問票調査の方法 　長谷川 第 8回(6/24) 統計学基礎　　 長谷川　（記述統計・確率） 第 9回(6/24) 統計学基礎　　 長谷川　（推定と検定） 第10回(7/ 8)　 統計学基礎　　 長谷川　（相関・回帰分析） 第11回(7/ 8)　 統計学基礎 長谷川　(重回帰分析) 第12回(7/22)　政策分析　　 摂南大学　西川浩平先生　（政策分析と重回帰モデル） 第13回(7/22)　政策分析　　 摂南大学　西川浩平先生　DID法 固定効果モデル 第14回(8/ 5)　 政策分析　 摂南大学　西川浩平先生　2段階最小2乗法　Heckmanの2段階推定法 第15回(8/ 5)　 政策分析　 摂南大学　西川浩平先生　マッチング法
キーワード		政策分析、特許データ、論文データ、ビブリオメトリクス、質問票調査
授業の進め方		講義形式で行う。
テキスト		必要な資料・文献はその都度紹介する
参考書		藪 友良著『実践する統計学』　ISBN　4492470859
学習相談		随時受け付けます。面談にも応じます。メール等にてアポイントをとってください。
試験／成績評価の方法等		出席（20％）、最終レポート（40％）、最終課題の提出（40％）　なお、4回以上の欠席は不可とする。
その他
添付ファイル
更新日付		2017-04-04 16:53:11.235