＜論文＞

豊かさの新しい指標「生涯自由時間」と World Happiness Report と 1 人
当たり GDP の EU 諸国間移住者数による比較
Proposal of new richness indicator of Life Free Time, World Happiness
Report and per capita GDP Comparison of 3 indices by EU imiglations
東洋大学 PPP 研究センター

大

島

哲

也

Toyo University PPP Research Center
Tetsuya OSHIMA
ABSTRACT:This paper proves that a new indicator based on free time “Life Free Time” can measure wealth as accurately
as “World Happiness Report” and “GDP per Capita”. The explanatory power of each indicator is verified using
multiple regression analysis with the number of EU immigrant people as the objective variable. Because thenumber of immigrant people is an indicator of the actual action that they dicide to become “richer”. In addition thispaper, argues that “Life Free Time” is a more comprehensive measure of wealth than GDP per capita, and is amore objective indicator based on statistical data than the “World Happiness Report”. Therefore, “Life Free Time”
is presumed to be a more appropriate measure of wealth than “World Happiness Report” and “GDP per Capita”.
キーワード：KPI、重要成果指標、生涯自由時間、世界幸福度指数、1 人当たり GDP、豊かさの指標、足による投票、
ティブーモデルKeywords:

K PI, key performance indicator, Life Free Time, World Happiness Report, GDP per capita,
Indicators of richness, vote with their feet, Tiebout model

１．はじめにな生活が保障されている自由時間を豊かさの最も根

人生は時間でできている。自分の人生の時間を如何

源的な資源として計測するのが適切であると考えた。

に有意義な使い方をするかが人生の目標であるべきでしかし既存の指標である１人当たりの GDP はこれらあり、所得はそのための手段でしかないはずであるとの価値を反映していない。１人当たり GDP では説明

筆者は考える。

できなかった広義の豊かさを計測するために『World

例１．自由時間だけあって所得が０

Happiness Report 2016』 の 幸 福 度 指 標（ 以 下 略 称

例２．所得だけあって自由時間が０

WHR）を国家政策の Key Performance Indicator と

例１の場合、所得が無くても自由時間があれば、働して利用するように国連は推奨しているが、幸福は人くことで必要な所得を得ることはできる。例２の場

によって千差万別で客観的に数値として測るのは難し

合、所得がいくらあっても自由時間が０、つまりは不い。そこで本稿では豊かさを「人々が自己実現するた

健康で体が自由にならない、もしくは本人の自由意思めに必要な各種資源が満ち足りている状態」と定義すに基づいた行動が極めて制限されている状態で好きなる。さらに筆者は、健康で貧困でない状態で生活が保ことができないといった状態では、所得のメリットを障されている自由時間を「豊かさ」＝「人々が自己実享受することができない。よって筆者は健康で文化的現するために必要な各種資源が満ち足りている状態」― 32 ―

国際公共経済研究第31号

2 0 2 0 年

International Public Economy Studies Vol. 31 2020の最も根源的な資源として計測するのが、豊かさを計

寿命」などは統計データで公表されるものを利用する

測するのに最も適切であると考え、自由時間に基づので客観的なデータといえるが、「人生の選択での自く新しい指標「生涯自由時間」（Life Free Time 以下

由度」などのアンケートのデータについては、以下のLFT と略す）を考案した。

点において大いに疑問が残る。WHR の「人生の選択
での自由度」のランキングで４位にランクされている

２．既存の豊かさの指標のレビューと課題

アラブ首長国連邦（日本は 65 位、米国は 63 位）は、

１）１人当たり GDP の問題点

毎年 193 の国と地域に関し政治的自由と市民的自由を

１人当たり GDP は狭義の付加価値を計測している

レポートしている Freedom House［2015］による自だけにも関わらず「豊かさ」を表す指標として広く利由度ではアラブ首長国連邦は 166 位であり日本の 50用されている。これまでにも、GDP を軸とした政策

位とは全く逆の評価が出ている（1990 年～ 2014 年ま評価、事業評価だけでは課題が多いと指摘されてきでの平均値を比較）。一例を挙げると、アムネスティ・た。例えば、新見［2015］によると「人々の生活水準

インターナショナル［2015］の国際事務局発表ニューを正確に把握するためには GDP や所得・消費などとスによると「アラブ首長国連邦で姉妹 3 人が、当局にいったフローの指標では不十分であり、富も測る必要

よる恐怖の弾圧政策の下、2 週間近く隔離拘禁され、性があげられている。ここでいう富とは、金融資産な

拷問などの虐待を受けている可能性がある。姉妹は早どの物質的資本だけでなく、自然資本や人的資本ソー急に釈放される必要がある」と警告を出している。こシャル・キャピタルなどといった広い意味での資本をうした状況にある国が、日本やアメリカより「人生の指している。また、現在の幸福が将来でも維持できる

選択の自由度」が高い国と評価されているのはかなりかといった幸福の持続可能性を考慮する場合、資本を違和感がある。また幸福は人によって違い、幸福の各

ストックとして計測することが重要であることも指摘

要素の配分も人によって違うので幸福を客観的に数値されている」など、豊かさの一部しか計測できていなで計測するのは困難である。幸福のもととなる数値で

い GDP が広く利用されている問題が指摘されている。

計測できる資源を共通指標で計測し、合算する必要があることから、WHR には客観性に問題があり、現実

２）World Happiness Report（WHR）の問題点

的な人々の行動の結果を正確に説明できているのか疑

この問題を解決するために、広義の社会的豊かさを問を感じた。

測る指標として世界各地で様々な取り組みが行われている。その中でも「豊かさ」「幸福度」を計測する指３）その他の豊かさの指標のレビューと課題

標として世界で最も広く利用されているのは国連の岡部［2014］の「幸福度指標をめぐる最近の展開と支援を受けて刊行された『World Happiness Report

課題」を参照してその他の豊かさの指標を整理した。

2016』（Helliwell, Layard, Sachs［2016］）である。しかし、『World Happiness Report 2016』の幸福度指標⑴

国内総生産（Gross Domestic Product、GDP）

である WHR は Cantril Ladder の調査結果について各

データ出所は国際通貨基金（IMF）。特徴としては、国の平均値を示した主観調査をもとに、160 ヵ国以上

一国の経済規模とその動向を知る上で最も基本的な指の国と地域での対面および電話による調査を通じて世標である。長所は、財・サービスにつき客観的な評価

論調査しているギャラップ世界世論調査によって得ら（市場価格による評価）がなされること。短所としては、れた数値の平均値であり、主観的な値である。報告に市場取引されない各種現象（家事労働、ボランティア

おいては、この幸福度を、GDP や健康寿命を含む６

活動、環境汚染など）は計上されないことである。

つの説明変数を用いて回帰分析し、各説明変数の寄与を求めて分析している。
「一人当たりの GDP」「健康― 33 ―

⑵

人間開発指数（Human Development Index）

動の持続可能性の視点を重視し、各種資本の蓄積ない

データ出所は国際連合（UN）。特徴としては、人し破壊を総合指標化した。2012 年６月に公表し今後 2間の３つの基礎領域（長寿で健康な生活、知識へのア

年ごとに公表予定。長所は、現在および将来の世界に

クセス、まともな生活水準）に関する統計を合成した

とって最も重要である持続可能性（Green Economy）

指標である。1993 年以降、国連が毎年公表。長所は、を基本視点としていること。短所としては、自然資産

生活水準（１人当たり GDP）だけでなく、それ以外の評価額には議論の余地がある。またその内計上されの領域も取り込んでいるので多面性があること。短ているものは一部に過ぎないこと（例：清浄な大気は所としては、結果的には生活水準（１人当たり GDP）

対象外）。

に類似した傾向を示しているので、既存指標と重複感⑹

があること。

世界競争力（Global Competitiveness）
データ出所はスイスの世界経済フォーラム（WEF）。

⑶

幸福度指数（Better Life Index)

特徴としては、世界各国（各経済）のランク付けに重点。

データ出所は経済協力開発機構（OECD）。特徴と比較的長い歴史を持つ（1979 年開始）。長所は、一国

しては、ノーベル経済学賞受賞者の英知をも借りて公の生産性向上に役立つ指標を合成している点で理論的的国際機関が最近開発した指標で 2011 年に公表。長

基礎を持つこと。短所としては、評価の基礎となるデー

所は、物質面での生活水準、生活の質、それらの持タのうち公的統計は 1/3 に過ぎず、残り 2/3 は世界の続可能性、を総合的に取り込み。指標構成要素のウ

企業経営者に対するアンケート調査結果を利用していエイトを変更した場合の結果を簡単に示すシステム

ること。

も提供していること。短所としては、単一の構成指標はさして重視していない。対象は先進国グループ⑺

世界競争力（World Competitiveness）

である OECD 加盟 34 か国が中心であること（ただしデータ出所はスイスの国際経営開発研究所（IMD）。

2012 年にはブラジルとロシアも追加されて 36 か国に特徴としては、世界各国（各経済）のランク付けに重拡大）。

点。1989 年開始と比較的長い歴史を持つこと。長所は、企業が国際展開する場合、進出対象国の経済環境（活⑷

幸福度指標（Well-being Indicator）

動しやすいか）を把握するうえで有用であること。短

データ出所は経済開発協力機構（OECD）。特徴と所としては、指標選択の理論的基礎が不明確なこと。

しては先行開発された OECD による幸福度指数の超長期（1820-2010 年）に亘る時系列指数である。主要⑻

国民総幸福（Gross National Happiness、GNH）

25 か国、世界８地域、世界全体について統一的視点

データ出所はブータン研究センター。特徴としてはから係数を推計で 2013 年に公表。長所は世界主要国

個人の幸福だけでなく社会全体の幸福を自然と調和しおよび世界全体につき、しかも 190 年にも亘って統一つつ達成することを意図。ブータン王国では政策判断的視点から構築された指標は他に類例がない。経済以の尺度として活用。長所は、政策目標となるべき多面外（人間の身長、政治制度など）も含むこと。短所と的な要素が取り込まれていること。短所としては、指しては当然のことながら古い時期のデータには欠落部

標の具体的構成は国によって異なるので国際比較が可分が少なくない。また、一つの「国」の範囲に時期に能なかたちで GNH を作成するのは困難であること。

よって変化しているので注意が必要なこと。

さらに村上［2011］によれば、「幸福度を政策に用いるということは、個人が表明する幸福度に応じて資源⑸

包括的資産（Inclusive Wealth）

を再配分するということである。利己的な個人は、戦データ出所は国際連合（UN）。特徴としては経済活

略的に表明する厚生水準を操作する可能性がある。
」― 34 ―

国際公共経済研究第31号

2 0 2 0 年

International Public Economy Studies Vol. 31 2020など、国民総幸福量を KPI として利用することの問

能な期間の予測値のことである。
」とされている。EU

題点を取り上げている。

の健康寿命は自覚的健康状態：「Very Good」「Good」「Fair」／「Bad」「Very Bad」を加味しており上記の４）生涯自由時間を構築する必要性

健康寿命の定義に合わないので、WHO［2016］の各

これら既存の指標をレビューと課題を踏まえ、筆者
は国家政策の指標として、以下のような指標が必要で国のデータを参照した。寿命は EU 統計局の Eurostat[2016] の各国のデータを参照した。

あると考えた。算出根拠が明確であること、主観のアンケート集計ではなく統計から集められる客観データ②

労働必要時間を利用すること、誰もが簡単に算出すること、その上生涯にわたり文化的な生活を送るために必要な所得

幅広い豊かさの価値を測定できることを兼ね備えた指を得るために必要な労働時間のことである。必要な所標である。

得を得る以上の労働時間は本人の自由意思で行っている自己実現の時間とし労働必要時間に含めない。また

３．目的

家事や子育てなど所得が発生しない労働は計算に含ま本 稿 で は「 生 涯 自 由 時 間 」（Life Free Time 以 下

れていない。統計データを基に客観的なデータを算出

LFT と略す）と「World Happiness Report」の幸福するため、また「生きがい」や「労働の質」「自由時

度指標（以下 WHR と略す）
、１人当たり GDP のどの間の質」を計算に含めると複雑になる。そこで所得が指標が「豊かさ」＝「人々が自己実現するために必要発生する労働時間のみを対象とし、自由時間か労働時

な各種資源が満ち足りている状態」をより幅広く、よ間かをシンプルに分ける形で算出した。ただ労働する

り客観的に現実的な人々の行動として適切に計測できために必要な通勤、休息、準備の時間などを加味するる指標であるかを検証し論述する。

ために、純粋な労働時間の 2.875 倍した時間を「労働必要時間」として算出した。その理由は独立行政法人

４．生涯自由時間の定義

労働政策研究・研修機構［2012］によると、EU の法

生涯自由時間（Life Free Time 略称 LFT）とは筆者による造語であり、「国や地域の構成員 1 人当たり

定休息時間が以下のように定められているためである。

の生涯における平均の自由時間数」と定義する。LFT
週平均労働時間を 48 時間に制限。１日当たり 11 時の算出方法は以下のとおりである。

間、週当たり１回の 35 時間（11 ＋ 24 時間）の休息

生涯自由時間＝健康寿命①－労働必要時間②
図表１

寿命
健康寿命 ①
生涯自由時間
労働必要時間 ②①を基本として、例外的にこれが不可能な場合に、代替

生涯自由時間の定義

的な休息を別途保障すべきことを規定。また同じ、独立行政法人労働政策研究・研修機構［2008］によると不健康時間③
不健康時間③

欧州の全 31 カ国における週当たりの労働日数につい健康寿命て「標準労働時間」と呼ばれる、週 5 日 40 時間を中

健康寿命（英語表記：Healthy Life Expectancy at

心として働いていることは明らかである。」とし同じ

Birth）とは、WHO［2006］によれば「出生時の予測報告書の EU27 か国の図表でも週５日労働は 60% を

健康余命である。
出生時と各年齢の予測健康余命とは、超えている。よって EU 内の週当たりの平均的法定休

現在の状況が変化せず継続された場合に、ある年齢の息時間は人々が、その後、何年と何日、継続的な医療・介護・

11 時間×５日＋ 35 時間＝ 90 時間

福祉・後見に依存することなく、自己の心身の能力

この法定休息時間を含めた労働必要時間の算出方法

で、生命の維持・日常生活の動作・社会的手続きが可

する倍率として― 35 ―

㋒税負担率

48 時間＋ 90 時間――――――――― ＝ 2.875
48 時間

EU 各 国 の 税 負 担 率 を 算 定 す る た め に、Eurostat［2016］「Distribution of direct and indirect taxes paidと算出した。

by households as a percentage of their gross income
労働必要時間の計算式は以下の通りである。

by household type - experimental statistics」を参照

生涯必要費用Ⓐ
労働必要時間＝ ―――――――― × 2.875
時給Ⓑし利用した。
ⓑ年間社会的補助Ⓐ生涯必要費用

EU 各国の年間社会補助を算定するために、Eurostat

生涯必要費用は以下の通り算出する。

［2016］「Total expenditure on social protection perhead of population.」を参照し利用した。

生涯必要費用＝（年間必要生活費ⓐ－年間社会的補助ⓑ）


×平均寿命

Ⓑ時給
EU 各 国 の 時 給 を 算 定 す る た め に、EU 統 計 局
Eurostat［2016］「Labour cost levels by NACE」を参ⓐ年間必要生活費
税抜年間必要生活費㋐×各国の物価比率㋑
年間必要生活費＝ ――――――――――――――――――――
１－税負担率㋒

照し各国の税金や諸経費を抜いた時給を算出した。
③

不健康時間
不健康時間とは一般的には「不健康な期間」や「健㋐税抜年間必要生活費
EU の年間必要生活費を算定するために Eurostat

康寿命喪失後の延命期間」と呼ばれている時間のこと［2016］「At-risk-of-poverty rate by poverty threshold,である。WHO［2006］によれば生命の維持・日常生

age and sex - EU-SIL」では各国の所得中央値の 60％

活の動作・社会的手続きに必要不可欠な心身の機能が、の収入を貧困のしきい値として定義づけている。しか現在の医学・医療技術では回復不可能な障害になり、しこれは相対的貧困率であり、物価に関係なく所得が自己の心身の能力では、生命の維持・日常生活の動作・高い国ほど貧困のしきい値が高くなる。また各国の所

社会的手続きが不可能になった後、生命の維持・日常

得中央値の 60% を年間必要生活費とし各国の時給での生活・社会的手続きに必要不可欠な能力を代替する割って算出すると必要労働時間がほぼ同じ値となって医療・介護・福祉・後見を、死亡するまで（または喪しまう。これでは EU 各国の状況の「文化的な生活を失した能力を回復する新たな医療技術が実用化され、送るために必要な所得を得るために必要な労働時間」

自己の心身の能力で生命の維持・日常生活の動作・社を時間で比較することが困難になる。そこで 2016 年

会的手続きが可能な状態に回復するまで。）継続しての Eurostat28 か国の所得額の中央値 €16,530 の 60%

受けることにより、生命の維持・日常生活の動作・社に各国の物価比率を掛け合わせ EU 各国の税抜きの年

会的手続きをして、生存している期間のことである。

間必要生活費を算出した。

本稿では「〇〇時間」という呼称を統一するために「不健康時間」と表記している。
不健康時間＝寿命－健康寿命㋑各国の物価比率
日本国総務省統計局［2016］の『世界の統計 2016』

として算出した。

の「Consumer Price Plus Rent Index」の各国の値をEU28 ヵ国の平均値で割ることで、各国の物価比率を算出した。
― 36 ―

国際公共経済研究第31号

2 0 2 0 年

International Public Economy Studies Vol. 31 2020⑴

LFT 算出結果

各国比較

LFT をモデル式で表すと以下のようになる。
物価
EU 所得額中央値× 0.6 × ――――――
EU 平均物価――――――――――――――――――― －社会的補助 ×寿命
１－税負担率１
LFT ＝健康寿命－ ―――――――――――――――――――――――――――――――― × 2.875 × ――――
365 × 24
時給
図表４

このモデル式に各種統計データを基に算出すると以下のようになった。
図表２
順位
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28

LFT の EU 各国ランキング
国名ルクセンブルグ
フランス
スウェーデンドイツ
オーストリアデンマークフィンランドオランダ
ベルギー
アイルランド
スペイン
イタリア
キプロス
イギリス
スロベニア
ポルトガル
マルタ
チェコ
ギリシャ
ポーランド
クロアチア
スロバキア
エストニア
ハンガリー
ラトビア
リトアニア
ルーマニア
ブルガリア

LFT（年）
70.67
66.35
65.84
65.48
65.36
64.84
64.79
64.53
63.23
62.88
61.81
60.66
58.65
57.93
55.99
55.49
54.00
50.69
50.59
45.57
45.44
43.95
42.95
37.39
32.44
29.39
29.31
27.03

WHR

幸福

1 人当たり
GDP

付加価値

LFT

生活の質

測定単位
GDP、健康、交友・
心理・社会調査など( 複数単位合算 )所得( １単位 )
時間
( １単位 )

客観性
主観的な
アンケートを
含め合算
数値で
計測
数値で
計測

的利益に基づき豊かさを計測でき、WHR より客観的に豊かさを計測できると仮定する。
その理由は WHR は主観的なアンケートを含めた複数単位の合算のため、客観性に問題があるからであり、また１人当たり GDP は客観性に問題は無いが、計測している豊かさは付加価値のみに限定されているからである。それらに対し LFT は時間という単一指標で「人々が自己実現するために必要な各種資源が満ち足りている状態」にある社会の豊かさを計測できていると考えられる。
時間は客観的に測ることができる１つのスケール（指標）であるが、時間には多くの「豊かさ」＝「人々が自己実現するために必要な各種資源が満ち足りている状態」の意味が含まれる。

指標の整理

LFT は「健康寿命－労働必要時間」で算出されると定義したが、健康寿命の伸長で測ることができる豊LFT の既存の主要指標との対応を以下に示す。
図表３
価値単位
所得
自由時間

計測対象

１人当たり GDP よりも「豊かさ」をより幅広い社会※イ ギリスは現在 EU から脱退しているが、脱退前の 2016 年当時のデータであり、主要な国であるために表記し、検証でもイギリスを含めている。

⑵

種類

指標の整理２かさとして健康増進、平和、飢餓根絶、事故や事件、指標の整理１

災害の予防、環境の浄化などがあり、労働必要時間の1 人当たり1 人当たり GDP
生涯自由時間
LFT(Life Free Time ）短縮で測ることができる豊かさとして時給 UP、技術
革新、労働時間短縮、社会的補助、貧困の根絶、予算
制約解消、能力向上などがある。

５．仮説
自由時間に基づく指標「生涯自由時間」LFT は、― 37 ―

６．検証

２．地方政府の歳出入の完全な情報を有する⑴

３．多数の選択肢

検証方法
EU 内 28 ヵ国内の「移住者数」に注目し、どの指標が最もそれに影響を与えるかを検証した。本稿では

４．雇用機会による選択制限がない
５．各地方政府による外部経済・外部不経済が存在しない豊かさを「人々が自己実現するために必要な各種資源が満ち足りている状態」と定義しているため、人々が

６．地方政府の最適人口数が存在

人生をかけた選択である移住において、移住者数は

７．地方政府は最適人口数に適合するように行動する。

移住希望者が「より豊か」になるために決断し、実際こうした７条件のすべてを、完全に満たすことはまず「移住」という行動を実践した蓄積の値が「移住者数」

不可能であろう」としている。

であると推定した。これは Tiebout［1956］において

しかし筆者は 2016 年の EU 内 28 ヵ国間の「移住者」

初めて提案された、住民が自分にとって好ましい行政の移動であれば、上記の前提条件を満たし、移住希望

サービスを提供してくれる地方公共団体の地域に、住者の足による投票でその国が選ばれ「より豊な地域」

所を置く形で選択することによって、地方公共団体のとしての現実的な指標になっていると考える。その根納税収入等が変動し、地方自治体間の競争メカニズム

拠として 2016 年の EU28 カ国間の移住は同じ条件でが発生するという理論「足による投票」の考え方でああるので前提条件１を満たす。そして EU28 カ国は情る。

報提供、移動、選択、雇用機会均等の権利の保障がさ

Schwager［2006］ は ド イ ツ 内 の 公 立 大 学 の 質 にれており、また Freedom House［2016］は「Freedom

応 じ て 学 生 が 移動することを証明している。 ま たin the World」で、「政治的自由：自由で公正な普通Schneider, Logan［1982］は「高所得者の家庭は高い

選挙、公職への立候補、政党への参加などを含む政治

財政資源を持つ郊外のコミュニティを選択している」

過程への参加の自由に関する事項」、「市民的自由：表ことを証明している。これは低所得者の場合は望まな

現・信仰の自由・結社の自由、法の支配・個人の自律」

い環境でも移住に伴うコストの影響で移住できないなど、各項目を７段階で評価し、それに基づいて各国が、高所得者は「足による投票」が有効に機能していを Free/Partly/Not と３分類で評価しているが、2016

ることを示している。

年の調査によると EU28 ヵ国は全て「Free」として

また日本国内の事例であるが櫻川［2004］の「地域評価されているので前提条件２～５を満たす。

間の人口変動による生活関連社会資本の評価」によると「1955 年から 1994 年のデータをプールして分析を

以下では最後の前提６、７の人口数を調整できれば、行うと、人々が生活型社会資本と環境型社会資本を評「足による投票」が機能していると考えられる移住者

価して居住地を選択してきたという結果が得られた」

数に最も強い影響を証明できる指標 ＝ 最も「豊かさ」と結論付けている。

を適切に表現する指標であるという考えをもとに、３

一方で小西［2005］は「ティブーの議論は単なる寓話に過ぎず、理論と呼ぶことができる代物ではない」

つの指標がどれだけ「豊かさ」を適切に計測できているかを検証する。

と述べている。また浅羽［2008］は「足による投票」
が機能しない理由として「足による投票が機能し、期⑵ WHR と 1 人当たり GDP と LFT の回帰分析によ待される効果を得るには、財やサービスの市場と同じる３指標比較

ように、
いくつかの前提条件を充たす必要があり、ティ

United Nations［2017］「Workbook: UN_Migrant

ブー自身は、足による投票が成立する前提条件として、Stock By Origin And Destination_2017」 を 参 照 し、次の７点をあげている。

出発地と最終目的地もともに EU28 ヵ国内である移住

１．住民の移動と選択が可能

者数を EU 各国ごとに集計し、目的変数とする。
― 38 ―

国際公共経済研究第31号

2 0 2 0 年

International Public Economy Studies Vol. 31 2020

図表５
国名ルクセンブルグ
フランス
スウェーデンドイツ
オーストリアデンマークフィンランドオランダ
ベルギー
アイルランド
スペイン
イタリア
キプロス
イギリス
スロベニア
ポルトガル
マルタ
チェコ
ギリシャ
ポーランド
クロアチア
スロバキア
エストニア
ハンガリー
ラトビア
リトアニア
ルーマニア
ブルガリア

対数変換後の LFT、WHR、1 人当たり GDP と EU 域内移住者数一覧
X₁
lnLFT
4.26
4.19
4.19
4.18
4.18
4.17
4.17
4.17
4.15
4.14
4.12
4.11
4.07
4.06
4.03
4.02
3.99
3.93
3.92
3.82
3.82
3.78
3.76
3.62
3.48
3.38
3.38
3.30

X₁
lnWHR
1.93
1.87
1.99
1.95
1.96
2.02
2.00
1.99
1.94
1.93
1.85
1.79
1.71
1.91
1.75
1.63
1.87
1.89
1.62
1.76
1.70
1.80
1.71
1.64
1.72
1.76
1.71
1.44

X₁
lnGDP/ 人
11.57
10.52
10.87
10.65
10.72
10.91
10.69
10.74
10.64
11.06
10.19
10.36
10.11
10.62
9.98
9.90
10.19
9.82
9.77
9.42
9.41
9.71
9.81
9.48
9.55
9.60
9.16
8.93

X₂
人口（千人）
512
61,4009,483
80,220
8,402
5,561
5,375
16,656
11,001
4,758
46,81659,434840
63,3802,058
10,282417
10,437
10,81638,045
4,285
5,397
1,294
9,938
2,070
3,043
20,0397,365

X₃
面積 (㎢ )
2,586
551,500
438,574
357,376
83,871
42,921
336,859
41,54230,52869,797505,944
302,073
9,251
242,495
20,27392,226315
78,868
131,957
312,679
56,59449,03545,22793,02464,57365,286238,391
111,002Y
移住者数200,496
1,999,641
507,529
4,125,836
623,384
190,974
138,151
431,617809,624
558,981
1,799,924
1,697,067
77,9552,827,411
63,782
191,194
22,875150,915
249,720
230,791
64,924
141,541
17,604
290,750
27,944
18,884
100,214
41,520※変数のうち WHR と 1 人当たり GDP は 2016 年のデータを利用した。

図表６

また、LFT と WHR と１人当たり GDP を説明変数

LFT と WHR と GDP/ 人の回帰分析結果

Ⅹ1 に代入して回帰分析で検証した。なお LFT は年

b₀

数、WHR はポイント、１人当たり GDP は米ドルと切片違う単位で表されている。そのため公正に比較するべく WHR、LFT、１人当たり GDP はそれぞれ自然対
数変換を行ってから比較検証した。豊かさについては

LFT

様々な指標が研究され開発されているが、その中からWHR を選んだ理由は、WHR が国連の支援を受けてWHR開発された指標であるために世界中で利用され、知名

GDP/ 人度が高く、世界 150 か国以上を失業率やジニ係数のような特定の、限定された対象だけでなく包括的に幅広*p < 0.05

係数
T －値－ 4868048－ 1.9522

P －値

0.0618

係数
T －値
P －値
係数
T －値
P －値

－ 3437294－ 1.4709
0.1533－ 4840752－ 1.6828
0.1044

X₁
ln(LFT)orln(WHR)orln(GDP/ 人 )1394399
2.2097
0.0361*22397141.74500.0928538524.7
1.90500.0679

R*2
自由度
補正済み
決定係数

0.12570.07040.0887**p < 0.01 ***p < 0.001

い角度から見た幸福度（≒豊かさ）を計測しているためである。また１人当たり GDP は今日の社会におい得られた。

て、最も一般的な経済指標であるために利用した。

ln（LFT）を X₁ に代入した場合、自由度補正済み
決 定 係 数 は 0.158106 で あ り、X₁ の P 値 は 0.0361と 5％の有意水準を満たす。それに対し ln（WHR）

Y（移住者数）＝ b₁X₁+b₀

を X₁ に代入した場合、自由度補正済み決定係数※ X₁ には ln（LFT）または ln（WHR）または ln（GDP/は 0.0402 であり、X₁ の P 値は 0.1562 と有意水準を人）を代入し検証したところ以下のような結果を満たさない。また ln（GDP/ 人）を X₁ に代入した― 39 ―

場合も、自由度補正済み決定係数は 0.0887 であり、

LFT、1 人当たり GDP の 3 つの係数の説明力を検証

X₁ の P 値は 0.0679 と 5％の有意水準を満たさない。

した。
Y（移住者数）＝ b₁X₁+b₂X₂+b₃X₃+b₀

この検証方法では LFT のみが EU 域内移住者数に※ X₁ には ln（WHR）または ln（LFT）または ln（GDP/対して有意であることが証明できた。

人）を代入
⑶

WHR と LFT と 1 人当たり GDP の比較
重回帰分析は説明変数の組み合わせによって結果がln（LFT）を X₁ に代入した場合、自由度補正済み

大きく異なることが多い。そこで移民数に関連しそう

決定係数は 0.8580 であり、X₁ の P 値は 0.0353 と 5％

な EU 各国の人口数や国土面積といったデータを説明の有意水準を満たす。ln（WHR）を X₁ に代入し変数に追加し組み合わせを変えて検証する必要がある

た場合、自由度補正済み決定係数は 0.8610 であり、と考えた。

X₁ の P 値は 0.0265 と５％の有意水準を満たす。ln

今回も EU 域内移住者数を目的変数とすること、（GDP/ 人）を X₁ に代入した場合、自由度補正済み

WHR または LFT または 1 人当たり GDP を説明変数

決定係数は 0.8799 であり、X₁ の P 値は 0.0038 と１％

Ⅹ ₁ に代入することは変わらないが、人口と面積をその強い有意水準を満す。これによりこの検証方法はれぞれ説明変数 X₂ と X₃ とした重回帰分析で WHR、全ての指標で移住者数に対し説明力があることを

図表７

説明変数に人口と面積を加えた LFT と WHR と GDP/ 人の重回帰分析結果
b₀

切片

LFT

WHR

GDP/ 人*p < 0.05

係数
T －値－ 2301977－ 2.2360

P －値

0.0350係数
T －値－ 2159937－ 2.3681

P －値

0.0263係数
T －値－ 3366945－ 3.2047

P －値

0.0038切片

GDP/ 人*p < 0.05

X₃

R*2

人口
( 千人 )

面積
(㎢ )

自由度
補正済み
決定係数

42.6818
9.2284－ 0.9993－ 1.5403

2.30290.136643.67099.6409－ 1.0775－ 1.6721

9.99200.107542.8757
10.1453－ 0.9313－ 1.5628

3.70580.13120.85800.86100.8799

説明変数に人口を加えた LFT と WHR と GDP/ 人の重回帰分析結果
b₀

WHR

X₂

**p < 0.01 ***p < 0.001

図表８

LFT

X₁
ln(LFT)orln(WHR)orln(GDP/ 人 )589953.6
2.23060.0353*11998202.36400.0265*332454.1
3.20130.0038**係数
T －値－ 2285320－ 2.1614

P －値

0.0404係数
T －値－ 2077016－ 2.2028

P －値

0.0370係数
T －値－ 3421634－ 3.1684

P －値

0.0040

X₁
ln(LFT)orln(WHR)orln(GDP/ 人 )569030.7
2.09750.0462*1114827
2.13230.0430*331908.4
3.10770.0047****p < 0.01 ***p < 0.001― 40 ―

X₂

R＊2

人口( 千人 )

自由度
補正済み
決定係数

37.6179
11.2588
2.782038.2330
11.7120
1.206938.0934
12.7072
2.08450.85020.85100.8729

国際公共経済研究第31号

2 0 2 0 年

International Public Economy Studies Vol. 31 2020

図表９

説明変数に面積を加えた LFT と WHR と GDP/ 人の重回帰分析結果
b₀

X₁
ln(LFT)orln(WHR)orln(GDP/ 人 )964136.6
1.76540.08971470574
1.34170.1918440519.3
1.89260.0701

切片

係数
T －値
P －値
係数
T －値
P －値
係数
T －値
P －値

LFT

WHR

GDP/ 人*p < 0.05－ 3680759－ 1.7293
0.0961－ 2569550－ 1.3039
0.2041－ 4383860－ 1.8603
0.0746

X₂

R*2

面積
(㎢ )

自由度
補正済み
決定係数

3.25643.41520.00223.38283.48690.00183.44643.72120.00100.38000.34960.3901**p < 0.01 ***p < 0.001

証明できた。１人当たり GDP はこの説明変数の組⑸ 面積を説明変数として加えた WHR と 1 人当たり

み合わせでは特に強い説明力があり、次に WHR、

GDP と LFT の３指標比較

LFT の順に説明力があることが証明された。

今回は該当する EU 各国の面積を説明変数 X₂ として加えた重回帰分析を、前回同様に移住者数を目的変⑷ 人口を説明変数として加えた WHR と 1 人当たりGDP と LFT の３指標比較数とし、LFT と WHR と１人当たり GDP を説明変数
Ⅹ ₁ に代入し重回帰分析で検証した。

今回は検証する３指標以外は、EU 各国の人口だけを説明変数 X₂ として加えた重回帰分析を、前回同様

Y（移住者数）＝ b₁X₁+b₂ Ⅹ₂（面積）+b₀に移住者数を目的変数とし、LFT と WHR と１人当※ X₁ には ln（WHR）または ln（GDP/ 人）またはln（LFT）を代入

たり GDP を説明変数Ⅹ ₁ に代入し重回帰分析で検証した。

ln（LFT）を X₁ に代入した場合の、自由度補正済Y（移住者数）＝ b₁X₁+b₂ Ⅹ ₂（人口）+b₀

み決定係数は 0.3800 であり、X₁ の P 値は 0.0897 と※ X₁ には ln（WHR）または ln（GDP/ 人）または5％の有意水準を満たさない。ln（WHR）を X₁ に代入した場合も、自由度補正済み決定係数は 0.3496

ln（LFT）を代入

であり、X₁ の P 値は 0.1918 と 5％の有意水準を満ln（LFT）を X₁ に代入した場合、自由度補正済み

たさない。ln（GDP/ 人）を X₁ に代入した場合も、決定係数は 0.8502 であり、X₁ の P 値は 0.0462 と 5％

自 由 度 補 正 済 み 決 定 係 数 は 0.3901 で あ り、X₁ のの有意水準を満たす。ln（WHR）を X₁ に代入しP 値は 0.0701 と 5％の有意水準を満たさない。EUた場合、自由度補正済み決定係数は 0.8510 であり、各国の面積を説明変数に加えた重回帰分析の場合

X₁ の P 値は 0.0430 と 5％の有意水準を満たす。ln

LFT、WHR、１人当たり GDP どの指標も 5％の有（GDP/ 人）を X₁ に代入した場合、自由度補正済み

意水準を満たすことができなかった。

決定係数は 0.8729 であり、X₁ の P 値は 0.0047 と１％以下の強い有意水準を満たす。この検証方法でも全

⑹

検証結果

ての指標で移住者数に対し説明力があることを証明

ln（LFT）は単体でも 5％有意水準を満たすことができた。１人当たり GDP はこの説明変数の組み合でき、重回帰分析の説明変数として、人口を説明変数

わせでは特に強い説明力があり、次に WHR、LFTとして加えた場合も 5％有意水準を満たすことが示さの順に説明力があることが証明された。

れた。
― 41 ―

ln（WHR）は単体では有意水準を満たすことができないが、重回帰分析の説明変数として、人口を説明

時間価値を推定しようとするものである。」とされている。
所得接近法に関しては、メリットはデータが得やす

変数として加えた場合は 5％の有意水準を満たすこと

い、算出しやすいことであり、デメリットは貨幣価値が確認できた。
ln（GDP/ 人）は単体では有意水準を満たすことがと利便性の関係性しか測定できないことである。

できないが、重回帰分析の説明変数として、人口を説

一方、選好接近法に関してはメリットとしては説得

明変数として加えた場合は 1％の強い有意水準を満た力がある、貨幣価値以外の幅広い価値を測定できるこ

すことが確認できた。人口を説明変数として加えたとが挙げられデメリットとしては大量のデータが必場合の説明力の強さは 1 人当たり GDP、WHR、LFT

要、算出しにくいことが挙げられる。

の順となった。また、LFT は３つの指標の中で一番選好接近法は時間という単位で測定しているわけで多くの説明変数の組み合わせで有意水準を満たすことはないので、本稿で述べている時間価値とは異なってが確認できた。

いる。半面検証で利用した移住希望者の足による投票
は選好接近法そのものである。

７．考察⑴

これに対して LFT は、時間価値＝「健康寿命－必LFT の意義

要労働時間－人権侵害時間」と定義することで、メリッ

LFT を考案したのは、以下の幅広い社会全体の利トとしてデータが得やすい、算出しやすいことと貨幣価値以外の幅広い価値を測定できることの両立が図れ益を包括的に測定するためである。

ていると考える。
交通以外での時間価値の先行論文を調査してみた○必要労働時間の短縮として計測できる利益
時給 UP、技術革新、労働時間短縮、社会保障、予が、筆者の調査した限りでは、健康や人権といった幅

算制約解消、能力向上など広い価値を測定する指標として時間という単一の指標を利用している先行研究を見つけることができなかった。

○健康寿命の伸長として計測できる利益
健康増進、平和、飢餓根絶、事故や事件や災害の予⑶ 「足による投票」は機能している

防、環境の浄化など

実証の通り、EU 各国の人口を説明変数に加えた重ここに示したような幅広い「社会の豊かさ」＝「生回帰分析の場合では１人当たり GDP、WHR、LFT

活の質」を時間という単一の数値で客観的に計測するの順で EU 各国の移住者数に対して説明力があることことができる。

が証明され、さらに１人当たり GDP は重回帰分析の説明変数として、人口を説明変数として加えた場合は⑵

時間価値の先行研究との比較
加藤［2016］「交通の時間価値1％の強い有意水準を満たすことが確認できた。よっ古くて新しいトピック」によると「１人当たりの交通の時間価値推定の方て 2016 年の EU28 ヵ国間の移住者による「足による投票」は機能していることが証明された。

法には、所得接近法と選好接近法の２つがある。所得接近法とは、交通の時間価値を労働賃金率あるいは労⑷ LFT を国家政策の Key Performance Indicator と働賃金率を修正することによって求めようとするものする理由である。一方で選好接近法とは、人々の実際の行動結国家の重要な目的の 1 つは「国民の健康で貧困状態

果や意向に関するデータから、人々の時間と費用とにでない生活を保障すること」である。その根拠は欧州かかわる選考情報を入手し、そこから統計的に交通の2020 戦略によって貧困・社会的排除指標が欧州戦略― 42 ―

国際公共経済研究第31号

2 0 2 0 年

International Public Economy Studies Vol. 31 2020の中心に据えられているからである。高橋［2013］に

つ、LFT は、「豊かさ」を表す指標として 1 人当たり

よると「欧州連合における貧困・社会的排除指標の数

GDP や WHR よりは説明力が弱いが適切であること

値目標化への道は 1997 年のアムステルダム条約締結を本論の検証方法では証明した。

から始まり、2001 年のラーケン会議における具体的また考察で示した通り LFT は EU 諸国が中心目標

な指標の定義と方法の取り決めに続く。さらに 2010としている「国民の健康で貧困状態でない生活を保障

年に採択された欧州 2020 戦略によって貧困・社会的すること」を促進させる指標であり、そして算出根拠

排除指標が欧州戦略の中心に据えられた」とされていが明確であること、主観のアンケートの集計ではなくる。

統計から集められる客観データを利用し誰もが簡単に

１人当たり GDP は１人当たりの付加価値しか測定算出することができること、その上幅広い豊かさの価していないので貧困や社会的保障を測定するのに不十値を測定できることを兼ね備えた指標といえる。よっ分であるが、LFT は健康寿命や貧困ライン、社会的て筆者は、政策の Key Performance Indicator として保障額、物価、時給などを基に算出しているため「健1 人当たり GDP だけでなく LFT も導入することが適

康で労働から解放された時間」を計測している。労働切であると考える。

必要時間は貧困ラインである所得の中央値 60％の金額や社会的保障費用、物価、時給を含め算出している

９．今後の課題

ため「貧困の排除」という意味を時間で測定できてい今後の課題としては本稿では算出していない「人権る。それは、EU 諸国が中心目標としている「国民の侵害時間」を定量的に時間で計測し、健康寿命から生

健康で貧困状態でない生活を保障すること」を促進さ

涯必要労働時間と「人権侵害時間」を差し引くことで、せる指標である。これは EU のみならず人類全体の普LFT がより幅広い社会的価値を測りたい。
人権侵害時間とは、差別や社会的排除に伴う損害を遍的な利益と合致している。

補填するために必要な時間と定義される。人権侵害時
８．結論

間は例えば国籍、性別、民族、宗教などで差別され収先に検証した通り、LFT は回帰分析では 1 人当た入に格差が生じた場合の生涯年収の差や社会的排除にり GDP よりも移住者数に対して有意な説明力がある伴う損害を金額として表し、平均時給で割ることで算ことが示され、WHR と 1 人当たり GDP はそれぞれ出される。人権侵害時間を算出することによって規則の指標と移住者数の回帰分析では有意な説明力を持たの適正化、難民救済、人権の保障などを時間という単ないことが示された。WHR と 1 人当たり GDP は回一の指標で客観的に測定できることになり、人権侵害

帰分析では有意水準を満たさなかったが、EU 各国のや不合理な法律や社会システムを正しく認識し是正し人口を説明変数に加えた重回帰分析の場合では LFTていくための Key Performance Indicator になっていよりも強い説明力があることが示され、１人当たり

くと筆者は考えている。

GDP、WHR、LFT の順で EU 各国の移住者数に対し

例えば新型コロナウイルス対策のために世界中の都て説明力があることが証明された。また LFT は３つ市がロックダウンなどの行動の規制を地域住民に強いの指標の中で一番多くの説明変数の組み合わせで有意ているが、経済破綻などによって失われる命の時間や水準を満たすことが証明できた。

健康の時間を加味して適切な外出規制の範囲などに活本稿では豊かさを「人々が自己実現するために必用できないか模索していきたい。

要な各種資源が満ち足りている状態」と定義していまた今回は EU28 ヵ国のみを対象として計測したる。移住者に希求されている地域や国家の社会資本やが、全世界の国々の LFT を計測したいと考えている。

生活資本を有意に説明している。考察で述べたよう

EU 圏内ではある程度社会基盤が整っているため所得に幅広い社会の豊かさを計測することができ、なおか（１人当たり GDP）を求めた移住が顕著であったと思― 43 ―

われるが発展途上国も含めた検証もしていきたい。さ（早稲田大学）、西田亮介先生（東京工業大学）、加藤らには現状の LFT をより正確に計測するために、今恵正先生（兵庫大学）、柏木恵先生（キヤノングロー

回は見送った要素を追加したい。例えば学習必要時間

バル戦略研究所）、水田健一先生（名古屋学院大学）、である。日本への移住者数が他の先進国よりも比較的

小熊仁先生（高崎経済大学）および北村友宏先生（神少ないのは、言語的、文化的、地理的な障壁が豊かさ

戸大学）を始めフロアの方々から貴重なコメントを頂を減じていると思われる。本論文の豊かさの定義は戴いたしました。また匿名の査読者の先生方の丁寧な「人々が自己実現するために必要な各種資源が満ち足アドバイスいただきました。この場を借りて厚くお礼りている状態」
としており、
言語的なコミュニケーショ

申し上げます。大学院在学中から現在に至るまで川崎ンを取れることなども、社会資源の一つであると考え

一泰先生（中央大学）、根本祐二先生（東洋大学）、山ている。つまり言語や文化的規範を習得するまでに必田肇先生（東洋大学）、関幸子先生（東洋大学）から

要な学習時間を考慮する必要がある。

ご指導をいただきました。2011 年より森嶋伸夫塾長

さらに将来的には自由時間や拘束されている時間の（一新塾）、伊藤直樹様、本村公一様、寺崎まみこ様、質を計測する必要があると筆者は考えている。単に自山口大輝様、佐藤真紀様、奥田憲二様、田中美栄様、

由時間であるだけでなく、自己実現できている充実し赤松加奈子様、など多くの方から様々なご支援を頂き、た時間を積極的に評価することが考えられる一方で、本稿が無事に完了したことに感謝を持ってご報告申し

労働必要時間や人権侵害時間も程度によって時間の質上げます。今後も「自由時間」による豊かさの指標にが違うはずである。例えば通勤している時間は本稿でついて議論を深めるために、多くの皆様からのご意見は必要労働時間に含めて生涯自由時間を計算したが、をお待ちしております。

通勤時間中に音楽を聴くことも語学を勉強することもスマートフォンで友人とコミュニケーションを取るこ◆参考文献リストともできる。状況もマイカーなのか、
満員電車なのか、

浅羽隆史、［2008］、「足による投票の現実性」、『白鴎法學』、15 巻２号、P195-P210

徒歩なのかで、拘束されている時間の質が変わってく
るはずである。また健康状態も本稿では健康寿命と不岡部光明、［2014］、「幸福度指標をめぐる最近の展開

健康時間とに分けているだけだが、不健康な時間にもと課題」、『SFC ディスカッションペーパー』、SFC-

年に数回程度の通院が必要なぐらいの軽度の状態から

DP2014-006、P3

植物人間のような重度の状態まで程度は様々であり、

加藤浩徳、［2016］、「交通の時間価値

古くて新しいトピック」、『日交研シリーズ B』B169 P1-P39

これらを時間の質の違いとして評価し計測することを将来的には考えている。ただ現状では前提条件が複雑

河野達仁 , 森杉壽芳、［2000］、「時間価値に関する理になりすぎるので、本稿ではシンプルに自由時間と拘論的考察 私的交通のケース」、『土木学会論文集』

束されている時間とに分けて算出した。

No.639/IV-46, P53-P64

最後に、本稿で示した LFT が、人類全体の利益を小西秀男、［2005］、「ティブーの地方公共財の理論―

幅広く、そして正しく評価できていることを現実の足による投票による均衡の最適性をめぐって」、『大

様々な経済活動の具体例によって検証していきたいと

阪大学経済学』、大阪大学大学院経済学研究科資料

考えている。

室第 54 巻第４号、P230-P251
櫻川幸恵、［2004］、「地域間の人口変動による生活関謝辞

連社会資本の評価」、『跡見学園マネジメント学部紀要』第２号、P91-P114

本稿は、国際公共経済学会第 32 回研究大会、33 回
研究大会、第６回春季大会、第７回春季大会での報告

高橋義明、［2013］、「欧州連合における貧困・社会的を加筆修正いたしたものです。報告では楠田昭二先生

排除指標の数値目標化とモニタリング」、『海外社会― 44 ―

国際公共経済研究第31号

2 0 2 0 年

International Public Economy Studies Vol. 31 2020

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ス の 実 態 』URL: https://www.jil.go.jp/institute/Eurostat、[2016]、“Total expenditure on social

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tPmLQdU.（参照日 2017/1/25）

P24-29, P52, P70-71, P80-81, P286-288, P295-309
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わが国における国民総Mark Schneider, John R. Logan、[1982]、“The Effects

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指数作成の問題点について

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