不確実性の源泉が保険需要に与える影響—

経済実験による解明 —早稲田大学商学部

尾崎祐介

明治大学商学部 藤井陽一朗

概要
理論経済学の視点から保険の需要行動を分析する際には、期待効用理論に代表される
規範的なアプローチが用いられる。このアプローチでは、リスクや不確実性に直面する経済主体の意思決定問題をモデルで記述し、最適解を導出することで、経済主体の合理的な保険需要をもとめる。経済主体のリスクや不確実性に対する選好は、リスク
回避度、時間選好率などのパラメータを用いることで特徴づけられる。さらに、理論経済学における規範的なアプローチでは、経済主体が一貫したリスクと不確実性に対する態度を持っているとして、分析がなされている。しかし、保険経済学での大規模データや実験室での実施される実験結果を見てみると、死亡原因を明示的に限定した保険の方が、すべての死因により保険金が支払われるとする保険より高い支払意思額を示す可能性があることが指摘されている。このような先行研究の結果は、不確実性の情報源について損害が発生する文脈、過去の経験・伝聞、文脈の明確さなどの心理1

的な距離感が確率の認知に影響している可能性がある。そこで本研究調査では、不確実性の一表現であるあいまい性についてアンケート調査を実施し、回答者の選好を測定することを目的とする。データを分析した結果、収入補償保険と医療保険におけるあいまい性に対する２つの指標には正の相関があることが示された。

キーワード：あいまい性、情報源選好、収入補償保険、医療保険、あいまい性回避
JEL Classification number: D81, G41, I13

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１ はじめに理論経済学の視点から保険の需要行動を分析する際には、期待効用理論に代表される規範的なアプローチが用いられる。このアプローチでは、リスクや不確実性に直面する経済主体の意思決定問題をモデルで記述し、最適解を導出することで、経済主体の合理的な保険需要をもとめる。ここで、「リスク」とは事象が生起する確率が既知の状況をあらわし、不確実性とはその確率が未知の状況をそれぞれあらわしている。分
析に欠かすことができない経済主体のリスクや不確実性に対する選好は、リスク回避
度、時間選好率などのパラメータを用いることで特徴づけられる。さらに、理論経済学における規範的なアプローチでは、経済主体が一貫したリスクと不確実性に対する態度を持っているとして、分析がなされている。しかし、保険経済学での大規模デー
タや実験室での実施される実験結果を見てみると、例えば、死亡原因を明示的に限定した保険の方が、すべての死因により保険金が支払われるとする保険より高い支払意
思額を示す可能性があることが指摘されている。このような先行研究の結果は、不確実性の情報源について損害が発生する文脈、過去の経験・伝聞、文脈の明確さなどの心理的な距離感が確率の認知に影響している可能性がある。
一方で、近年では不確実性の一表現として「あいまい性」がさかんに研究されるようになっている。この端緒となったのは、エルスバーグ・パラドックスと呼ばれる実験結果である。エルスバーグの実験では、中身の見えないツボの中に赤玉と黒玉が合3

計で 100 個入っている状況を考える。このつぼから玉を取り出して、あらかじめ指定
した色の玉を当てると賞金がもらえる状況を考える。赤玉と黒玉の割合が分かっているときには、このツボはリスク下の選択となる。一方で、つぼに入った玉の割合が分からないときには不確実性下の選択ということになる。実験では、多くの被験者がリ
スクのツボの方を選好することを示した。これは、目の前にある割合の分からない不
確実なツボに対して、赤玉の入っている割合が多い状況か少ない状況をイメージしな
がら意思決定をしているものと考えられる。多くの被験者が不確実な状況を嫌うということは不確実性回避として特徴づけられる。
不確実をモデル化するために、意思決定者は確率が分からない状況下では、いくつかのリスク（先述の例では、赤玉が多いリスクのつぼと赤玉が少ないリスクのつぼ）のいずれに直面しているかが分からいと仮定している。意思決定者はリスク上に確率分布を持つことであいまい性をあらわしている。Trautmann and van de Kuilen (2015) は、あいまい性がとらえる状況を、情報の不足や複数の情報源の対立として挙げている。たとえば、国内株式市場に十分な収益性が認められず、海外株式市場に高い収益が見込まれる状況にあっても、多くの投資家が国内株式市場への投資をおこなっている。この現象
はホーム・バイアス（home bias）と呼ばれ、期待効用理論では説明が出来ないパズルの 1 つとされている。実際に、Trautmann and van de Kuilen (2015) は、アメリカ人投資家に１週間後のダウジョーンズ平均株価と日経平均株価の変動を予測させる実験を4実施したが、アメリカ人投資家はすべての事象において自国の株式市場の方がより起こりやすいと考えていることを明らかにしている。さらに、気象予報官に自分の住む都市の気温変化を回答させると、自国の株式市場の変動予測幅を当てるよりも選好することを明らかにしている。これらの結果は、自身に親近感があるリスクや不確実性の方を選好することの証左となっており、リスクや不確実性の情報源に対して選好を持つことを示している。
Holt and Laury (2002) は、結果を少額に固定して確率を動かすことで 2 つのリスク間でいずれが選好されるかを被験者に回答させることにより、被験者のリスク態度を測定する実験を提案している。すなわち、確率を動かすことしながら、リスク間の選好がスイッチする場所から被験者のリスク態度を推定しようとしている。彼らはさらに結果を 20 倍、50 倍、90 倍に増やすことにより、最初の少額の賞金で推定されたリスク態
度の頑健性を測定している。この結果として、彼らは金額が大きくなると、それにともなってリスク回避度が高くなる傾向があることを指摘している。
あいまい性を個人がどのようにとらえているかを測定するにあたって、Baillon et al.
(2018) は、マッチング確率法を提案し、不確実な状況と釣り合うリスクを被験者に答えさせることにより、個人が不確実性をどのように捉えているかを測定しようとしている。マッチング確率法は、不確実性とリスクが釣り合う確率を答えさせることにより、被験者の不確実性の認知を明らかにしようとするものである。被験者は不確実な状況と5

して、１週間後に日経平均株価が 1％以上上昇した場合に 3,000 円の賞金が受け取ることができる状況（1％未満の場合には賞金なし）を提示される。さらに、被験者には１
週間後にある確率𝑝で賞金 3,000 円を受け取ることができるリスク（確率(1 − 𝑝)で賞金なし）が提示される。この確率𝑝を変化させると、被験者は不確実な状況からリスクの方が好ましくなり、選好が変化する確率を観察することができる。つまり、選好の変化
は個人が不確実性とリスクがちょうど釣り合うような確率（マッチング確率）を答えた
ことに他ならない。Baillon et al. (2018) は、マッチング確率からあいまい性に対する指標を提案し、低頻度の事象を過大に評価していたり、高頻度の事象を過小に評価しているかを見る程度を推定している。
保険分野において、将来のリスクや不確実性をどのように捉えているかを見るための研究としては、近年いくつかの研究が刊行されるようになっている。リスクにおける源泉として、Barseghyan et al. (2011) は、自動車保険と火災保険の加入状況から個人のリスク態度を推定し、同一個人であっても状況に応じて推定されるリスク回避度に一貫性がないことを明らかにしている。Einav et al．(2012) は、アメリカの企業が提供する医療に関連する５種類の保険選択と 401K でのポートフォリオ選択から、およそ 30％の個人が一貫したリスク態度を持つことを明らかにしている。さらに、Fujii and Inakura(2019) は、日本の医療保険加入データを使って個人のリスク態度を推定し、実際の加入行動から推定されるリスク態度と仮想的な医療にかかる設問から推定されるリスク
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態度に大きな乖離があることを明らかにしている。さらに、Innocenti et al. (2019) は、
英国など 11 か国で 10,000 人以上に共通のアンケート調査を実施し、過去に経験した病気やケガなどのネガティブな経験が、所得補償保険の加入意欲に与える効果を検証し、過去に病気やケガなどの経験をしなかった人に比べて、経験のある人は 25％の加入意
欲の上昇がみられることを明らかにしている。さらに、友人や知人のように回答者の周囲で負の経験をした人を知っている人の方が 40％の加入意欲の向上が見られることを示している。
本研究調査では、一都三県に住む有職者 200 名を対象にアンケート調査をおこない、回答者自身の病気やけがによる通院・入院あるいは失業・休業といったネガティ
ブな経験と、家族・友人・知人の病気やけがによる通院・入院あるいは失業・休業といったネガティブな経験の伝聞が医療保険、所得補償保険への加入動向に与える影響について考察する。具体的には、Baillon et al. (2018) のマッチング確率法を用いてアンケート回答者のあいまい性に対する指標の推定をおこなう。アンケート調査を通してマッチング確率を得るために、Holt and Laury (2002) の手法を応用して、不確実性とリスクの間で選好がスイッチする確率を測定する。データを分析した結果、収入補
償保険と医療保険におけるあいまい性に対する２つの指標には正の相関があることが
示された。

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２ 先行研究
以下では、先行研究のレビューをしながら、不確実性の一表現であるあいまい性の記述、リスクと不確実性の測定方法、不確実性の源泉について概観する。
２．１ エルスバーグのパラドックス
フランク・ナイトによると、将来何が起こるか分からない状況を記述するために、「リ
スク」は事象が生起する確率が既知の状況をとらえており、「不確実性」は確率が分からない状況をあらわすとしている。近年では、不確実性の表現として「あいまい性」がさかんに研究されるようになっている。この端緒となったのは、エルスバーグ・パラドックスと呼ばれる実験結果である。
この実験では、中身の見えないツボの中に赤玉と黒玉が合計で 100 個入っている状
況を考える。あらかじめ指定した玉を引き当てると賞金がもらえる状況を考える。赤玉と黒玉の割合が分かっているときには、このツボはリスク下の選択に他ならないが、その割合が分からないときには不確実性下の選択ということになる。実験では、多くの被験者がリスクのツボの方を選好することを示した。これは、目の前にある割合の分からない不確実なツボに対して、赤玉の入っている割合が多い状況か少ない状況をイメージしながら意思決定をしているものと考えられる。多くの被験者が不確実な状況を嫌うということは不確実性回避として特徴づけられる。
エルスバーグ・パラドックスについて、Trautmann and van de Kuilen (2015) は、曖
8昧性回避と実験によるアプローチを紹介している。Trautmann and van de Kuilen (2015)
は、先行研究を引用する形で、あいまい性がとらえる状況を、①情報の不足②複数の情報源の対立として挙げている。
具体的な実験内容として、エルスバーグのつぼ（２色編）として、以下の状況を考える。リスクのつぼ（Risk で表記）は、５個の黒玉と５個の赤玉が入っており、あいまい性のつぼ（Amb で表記）には、黒玉と赤玉が１０個入っているが、その割合が分からな
いつぼである。次に、これらのつぼに対して、以下の行動を考える。行動𝑓 (𝑓′)は、リス
クのつぼから𝐵𝑙𝑎𝑐𝑘𝑅𝑖𝑠𝑘 として黒玉（𝑅𝑒𝑑𝑅𝑖𝑠𝑘 として赤玉）を引けば賞金として１０ドル、赤玉（黒玉）を引けば０（賞金なし）となることを示している。一方で、行動𝑔 (𝑔′)は、あいまい性のつぼから𝐵𝑙𝑎𝑐𝑘𝐴𝑚𝑏 として黒玉（𝑅𝑒𝑑𝐴𝑚𝑏 として赤玉）を引けば賞金として
１０ドル、赤玉を引けば０（賞金なし）となることを示している。行動上に定義される選好関係を≽とすると、あいまい性をきらう個人はこれらの行動間に、
𝑓 ≻ 𝑔, 𝑓 ′ ≻ 𝑔′を示すこととなる。これをまとめたものが表 1 である。

表１：エルスバーグのつぼと行動（２色編）

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ところで、𝑃(⋅)を事象の生起する確率とすると、𝑃(𝐵𝑙𝑎𝑐𝑘𝑅𝑖𝑠𝑘 ) = 𝑃(𝑅𝑒𝑑𝑅𝑖𝑠𝑘 ) = 0.5である。つまり、上記の選好関係からは、𝑃(𝐵𝑙𝑎𝑐𝑘𝐴𝑚𝑏 ) < 0.5, 𝑃(𝑅𝑒𝑑𝐴𝑚𝑏 ) < 0.5⇒ 𝑃(𝐵𝑙𝑎𝑐𝑘𝐴𝑚𝑏 ) + 𝑃(𝑅𝑒𝑑𝐴𝑚𝑏 ) < 1となる。つぼには赤玉と黒玉しか入っていないので、取り出される玉は赤玉か黒玉のいずれかである。よって、赤玉と黒玉の取り出される確率を足し合わせると１にならなければならない。しかし、上記の不等式から得られた確率は、確率上に仮定されている加法性を破っていることとなる。𝑓 ≻ 𝑔, 𝑓 ′ ≻ 𝑔′の選好をあいまい性回避と定義している。
次に、エルスバーグのつぼ（3 色編）として、以下の状況を考える。つぼには 3 個の赤玉が入っており、黄玉と黒玉の合計は 6 個であると知っているがその割合が分からないものとする。このつぼに対して、以下の行動を考える。行動𝑓 (𝑓′)は、つぼから
赤玉（黒玉）を引けば賞金として１０ドル、それ以外の色の玉を引けば０（賞金なし）となることを示している。一方で、行動𝑔 (𝑔′)は、つぼから黒玉（黒玉あるいは黄10玉）を引けば賞金として１０ドル、赤玉を引けば０（賞金なし）となることを示している。これをあらわしたものが、表 2 である。行動上に定義される選好関係を≽とす
ると、多くの個人はこれらの行動間に、
𝑓 ≻ 𝑔, 𝑔′ ≻ 𝑓′を示すとされている。

表 2：エルスバーグのつぼと行動（3 色編）

1

2

これらの選好関係から、𝑓は𝑃(𝑅𝑒𝑑) = 3であるが、𝑔は0から3の確率で 10 ドルの賞金獲1得となる。ところが、𝑓 ≻ 𝑔であることから、意思決定者は𝑃(𝐵𝑙𝑎𝑐𝑘) < 3ととらえている2

こ と と な る 。 𝑔′ は 3 の 確 率 で 10 ド ル の 賞 金 獲 得 で き る が 、 𝑓’ ≻ 𝑔’ は 、
2

𝑃(𝐵𝑙𝑎𝑐𝑘 𝑜𝑟 𝑌𝑒𝑙𝑙𝑜𝑤) < 3ととらえていることに他ならない。つまり、意思決定者は𝑓′で1

𝑃(𝑌𝑒𝑙𝑙𝑜𝑤) < 3ととらえていることになる。 𝑓 ≻ 𝑔, 𝑔′ ≻ 𝑓′の選好をあいまい性回避と定義する。
Trautmann and van de Kuilen (2015) は、あいまい性が情報源選好（Source Preference）
11

の特殊形として記述されるとしている。たとえば、株式投資において国内株式市場に収益性が認められず、海外株式市場に高い収益が見込まれる状況にあっても多くの投資家
が国内株式市場への投資をおこなっている。この現象はホーム・バイアス（home bias）と呼ばれ、期待効用理論では説明が出来ないパズルの 1 つとされている。実際にアメリカ人投資家に１週間後のダウジョーンズ平均株価と日経平均株価の変動を予測させる実験を実施した。起こりうる事象は、「ダウジョーンズ平均株価上昇」、「日経平均株価
上昇」、「ダウジョーンズ平均株価下落」、「日経平均株価下落」の 4 つである。多くのアメリカ人投資家が「ダウジョーンズ平均株価上昇」の方が「日経平均株価上昇」よりも起こりやすく、さらに「ダウジョーンズ平均株価下落」の方が「日経平均株価下落」よりも起こりやすいと回答している。このように、すべての事象において自国の株式市場の方がより起こりやすいと考えている状況を「情報源選好（source preference）」と呼ぶこととする。
実験ではこの投資家に、自身が居住する都市の気温が上がる確率を回答させている。
いま、ダウジョーンズ平均株価が上昇する確率を 0.6、自身の住む都市の気温が上昇する確率を 0.3 と答えていたとする。この投資家にダウジョーンズ平均株価が上昇すると賞金がもらえる状況か、赤玉が 60 個と黒玉が 40 個の入ったリスクのつぼで赤玉をひくと賞金がもらえる状況を選択させる。このとき、投資家はダウジョーンズ平均株価が上昇する方を選好した。一方で、自身の住む都市の気温が上昇すれば賞金がもらえる状
12況と、赤玉が 30 個と黒玉が 70 個の入ったリスクのつぼで赤玉をひくと賞金がもらえる状況を選択させる。このとき、投資家は赤玉が 30 個と黒玉が 70 個の入ったリスクのつぼを選好した。言うまでもなく、期待効用理論にしたがって選択すると仮定すれば、どちらの選択も無差別となるはずである。しかし、投資家は自分の専門に近い状況を選択したことが分かる。実際に、同じ選択を気象予報官にさせると逆の選好を示した。つまり、ダウジョーンズ平均株価が上昇すると賞金がもらえる状況よりもリスクのつぼを選好し、リスクのつぼよりも自身の住む都市の気温が上昇すると賞金がもらえる状況を
リスクのつぼよりも選好した。これらの結果は、自身に親近感があるリスクや不確実性の方を選好することの証左となっている。

２．２ リスク態度と不確実性態度の測定
Holt and Laury (2002) は、実験室におけるリスクの実験で被験者が受け取る金銭の結果にどの程度頑健なリスク態度を持つかを検証している。具体的には、以下の表のような少額のリスク間において選択をおこなう。

表3

少額賞金でのリスク選択

オプション A

オプション B

1/10 で 2.00 ドル、9/10

1/10 で 3.85 ドル、9/10
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期待値の差
1.17 ドルで 1.60 ドル

で 0.10 ドル

2/10 で 2.00 ドル、8/10

2/10 で 3.85 ドル、8/10

で 1.60 ドル

で 0.10 ドル

3/10 で 2.00 ドル、7/10

3/10 で 3.85 ドル、7/10

で 1.60 ドル

で 0.10 ドル

4/10 で 2.00 ドル、6/10

4/10 で 3.85 ドル、6/10

で 1.60 ドル

で 0.10 ドル

5/10 で 2.00 ドル、5/10

5/10 で 3.85 ドル、5/10

で 1.60 ドル

で 0.10 ドル

・・・

・・・

・・・

9/10 で 2.00 ドル、1/10

9/10 で 3.85 ドル、1/10-1.52 ドルで 1.60 ドル

で 0.10 ドル

10/10 で 2.00 ドル、0/10

10/10 で 3.85 ドル、0/10

で 1.60 ドル

で 0.10 ドル

0.83 ドル

0.50 ドル

0.16 ドル-0.18 ドル

-1.85 ドル

被験者はオプション A とオプション B の間でどちらが好ましいかを表明する。結果を固定して確率を変動させると、期待値の差が変化することになる。実験の当初はオプション A の方がオプション B よりも期待値が高くなるが、確率が変化するにつれてオ
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プション B の期待値の方が高くなることになる。第一行の 1/10 のときは極度のリス
ク愛好的な選好を持った被験者のみがオプション B を選択することになるが、リスク回避的な個人はオプション A を選択する。リスク中立的な選好を持つ被験者は、一行から四行の 4/10 までオプション A を選ぶが、五行の 5/10 でオプション B にスイッチすることになる。さらに、もっともリスク回避的な被験者は、確実に 3.85 ドルが手に入る最終行までオプション B にスイッチしないこととなる。次の選択では、確率は同じとして結果を 20 倍にする。さらに、結果を 50 倍、90 倍として被験者にオプションの選択をさせている。
Holt and Laury (2002) は、相対的リスク回避度一定の効用関数
𝑢(𝑥) = 𝑥 1−𝛾 for 𝑥 > 0を仮定し、オプション選択結果からリスク回避度を推定している。𝛾は相対的リスク回避度を表すパラメータで、この値が負のときにはリスク愛好的、0 のときにはリスク中立的、正のときにはリスク回避的となる。実際の支払いをともなわない仮想的な状況での選択と、実際に実験参加の謝礼として支払いがなされる状況で比較をおこなうと、結果の倍率が高くなるにつれて、リスク回避的な選択をするようになることが観察されている。
次に、あいまい性下の状況をモデル上で記述することを考える。あいまい性は、いくつかのリスク上に確率分布を定義することによって表現される。医療保険を例にす
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るために、ガンなどの特定の疾病に罹患するか否かの２状態でリスクをあらわすことにする。たとえば、高リスクとして確率𝑝ℎ で疾病に罹患する（確率(1 − 𝑝ℎ )で健康を維持する）ものとし、低リスクとして確率𝑝𝑙 で疾病に罹患する（確率(1 − 𝑝𝑙 )で健康を維持する）ものとする。いま、𝑝ℎ > 𝑝𝑙 であるとすることで、高リスクの方が低リスクよりも特定の疾病に罹患しやすいとする。あいまい性下において、個人は自身が高リス
クと低リスクのどちらのリスクに直面しているか分からないと考え、主観的に自身が高リスクであると考える確率を𝑞、低リスクである確率を(1 − 𝑞)であると考えているものとする。あいまい性の分析では、リスクに対する確率を「一次信念」、リスク上に定義される主観的な確率を「二次信念」と呼んでいる。
あいまい性を個人がどのようにとらえているかを測定するにあたって、いくつかの手法が提案されるようになっている。Baillon et al. (2018) は、不確実な状況と釣り合うリスクを被験者に答えさせることにより、個人が不確実性をどのように捉えているかを測定しようとしている。これを「マッチング確率法（matching probability
method）」と呼んでいる。具体的には、被験者は１週間後に日経平均株価が 1％以上上昇した場合に 3,000 円の賞金が受け取ることができる状況（1％未満の場合には賞金なし）を提示される。言うまでもなく、これは確率が分からない不確実性の状況である。一方で、被験者には１週間後にある確率𝑝で賞金 3,000 円を受け取ることができる
リスク（確率(1 − 𝑝)で賞金なし）が提示される。この確率𝑝を変化させると、被験者
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は不確実な状況からリスクの方が好ましくなり、選好が変化する確率を観察することができる。つまり、選好の変化は個人が不確実性とリスクがちょうど釣り合うような確率（マッチング確率）を答えたことに他ならない。マッチング確率法は、不確実性とリスクが釣り合う確率を答えさせることにより、被験者の不確実性の認知を明らかにしようとするものである。
Baillon et al. (2018) は、事象の構成を変えることにより、いくつかのマッチング確率からあいまい性に対する指標を構成している。いま複数の事象から構成される状況を考え、事象𝐸𝑖 を単一事象（single event）、事象𝐸𝑖𝑗 を複合事象（composite event）と呼ぶこととする。さらに、各事象に対応するマッチング確率を𝑚𝑖 = 𝑚(𝐸𝑖 )、𝑚𝑖𝑗 =𝑚(𝐸𝑖𝑗 )であらわすこととする。1 つ目の指標は、「あいまい性回避指標（ambiguity
aversion index）」と呼ばれ、
𝑏 = 1 − ̅̅̅̅𝑚𝑐 − ̅̅̅̅
𝑚𝑠であらわされる。ここで、𝑚̅̅̅̅𝑠 = (𝑚1 + 𝑚2 + 𝑚3 )/3、𝑚
̅̅̅̅𝑐 = (𝑚12 + 𝑚13 + 𝑚23 )/3で定義され、単一事象の平均と複合事象の平均をそれぞれあらわしている。もし、𝑃を事象の生起する確率とするときに確率の加法性𝑚𝑖𝑗 = 𝑃(𝐸𝑖 ) + 𝑃(𝐸𝑗 )を満たすのであれば、
𝑚𝑠 = 1/3、𝑚̅̅̅̅̅̅̅̅𝑐 = 2/3となることから、あいまい性回避指標𝑏はゼロとなる。Baillon etal. (2018) は、これをあいまい性中立的であるとし、あいまい性回避的（愛好的）なときにこの指標の最大値（最小値）が1 (−1)となる。
もう１つの指標は、「あいまい性不感応度指標（ambiguity-generated insensitivity
17index）」と呼ばれ、
1
𝑎 = 3 × ( − (𝑚̅̅̅̅𝑐 − ̅̅̅̅))𝑚𝑠3で示されている。これは、マッチング確率から導き出される認知を反映した指標である。すなわち、めったに観察されない事象を過大に評価していたり、頻繁に起きる事
象を過小に評価しているかを見る指標となっている。あいまい性中立的であれば、先述の通り𝑚̅̅̅̅𝑠 = 1/3、𝑚̅̅̅̅𝑐 = 2/3となることから、あいまい性不感応度指標𝑎はゼロとなる。しかし、先行研究からは𝑎 > 0（あるいは𝑎 < 0）となることがしばしば報告されているとしている。
実験では、意思決定にかける時間に制限をもうける形（time pressure treatment,
TP）と時間制限なく意思決定をさせる形（判断の基準となることからコントロール
群、CT）でデータを収集している。被験者は以下の手順で実験に参加している。

① 以下のオプションから１つを選択する
オプション１：オランダの証券取引所の指標（AEX）が実験中に一定程度上昇（下落）すれば２０ユーロを獲得するが、はずれた場合は何ももらえない
オプション２：確率𝑝%で２０ユーロを獲得するが、はずれた場合はなにももらえない
ただし、CT では選択に時間制限をもうけないが、TP では 25 秒のなかで選択する
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こととなる。
② 排反かつ網羅的な 3 つの事象を構築する
事象 1(𝐸1 )として AEX の変動が-100 から-0.2 まで、事象 2(𝐸2 )として AEX の変動
が-0.2 以上+0.2 以下、事象 3(𝐸3 )として AEX の変動が+0.2 から∞までとし、単一の事象あるいは事象 1 かつ事象 2 のように複数の事象を組み合わせることで、それぞれのマッチング確率を被験者に回答させる。
③ アンケートの実施
実験の最後に被験者は年齢、性別、国籍などのアンケートに回答する。

実験の結果、あいまい性回避指標𝑏については、CT、TP のいずれにおいてもわず
かに負の値となった。これは意思決定にかける時間に制限を設けた場合もそうでない
場合も、弱いあいまい性愛好的な選好を示したことになる。つまり、意思決定者にとっては時間によるプレッシャーは効果が無かったことになる。一方で、あいまい性不感応度指標𝑎については、意思決定に時間制限のない CT では 0.17、意思決定に時間制限のある TP では 0.34 となり、5％水準で統計上の優位な差が見られた。

２．３ リスクと不確実性の源泉
将来のリスクや不確実性をどのように捉えているかを見るためには、リスクや不確
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実性が何に起因するものかが大きく影響するものと考えられる。リスクにおける源泉
として、Barseghyan et al. (2011) は、自動車保険と火災保険の加入状況から個人のリスク
態度を推定し、同一個人であっても状況に応じて推定されるリスク回避度に一貫性がないことを明らかにしている。Einav et al．(2012) は、アメリカの企業が提供する医療に関連する５種類の保険選択と 401K でのポートフォリオ選択から、個人のリスク態度の一貫性を推定している。分析の結果、性別、勤続年数、所得、貯蓄額等を調整すると、およそ 30％の個人が一貫したリスク態度を持つことを明らかにしている。さらに、Fujii and Inakura (2019) は、日本の医療保険加入データを使って個人のリスク態度を推定し、実際の加入行動から推定されるリスク態度と仮想的な医療にかかる設問から推定されるリスク態度に大きな乖離があることを明らかにしている。
Innocenti et al. (2019) は、英国など 11 か国で 10,000 人以上に共通のアンケート調査を実施し、過去に経験した病気やケガなどの負の経験が、所得補償保険の加入意欲に与える効果を検証している。分析の結果、過去に病気やケガなどの負の経験をしなかった人に比べて経験のある人は 25％の加入意欲の上昇がみられることを明らかにしている。さらに、友人や知人のように回答者の周囲で負の経験をした人を知っている人の方が 40％の加入意欲の向上が見られることを示している。実施の保険の加入状況についても、個人で経験がある場合には 23％、周囲からの間接的な経験がある場合には 31％保険に加入していることを明らかにしている。
一方、Eichberger et al. (2015) は先述のエルスバーグ・パラドックスで用いたツボと20

封筒に描かれたマークの一致という二重の不確実性を導入している。具体的には第一段階で赤玉と黒玉の合計 40 個が入ったツボの選択をおこなう。ツボ H は赤玉と黒玉がそれぞれ 20 個入っており、ツボ U では合計の個数のみが分かっている。被験者は赤玉か黒玉を宣言した後で、一方のツボを選択し実際に玉を１つ取り出す。宣言した色と取り出した玉の色が一致あるいは不一致で、第二段階に進む。第二段階では、第一段階で一致があれば「＝」のマークがついた封筒から賞金を獲得し、不一致の場合には「≠」マークの封筒から賞金を獲得する。封筒に入っている賞金額については、⚫

状況 O (open)：被験者は「＝」なら 3 ユーロ、「≠」なら 1 ユーロが入っていることを知っている⚫

状況 S (sealed)：被験者は「＝」なら 3 ユーロ、「≠」なら未知の確率で賞金が決
まるかのどちらかを知っている⚫

状況 R (random)：被験者は賞金額が公平なコインを投げて 3 ユーロになることを知っているの３つの状況を割り当てる。実験の結果、状況 O では 62.5%の被験者がつぼ H を選択
し、状況 S ではつぼ H を選ぶ割合が最小となることが明らかとなった。さらに、状況
O と状況 R においては、ツボ H を選ぶかどうかは優位に差が出なかったが、状況 R に
おいてはツボの選択において無差別となる選好を表明した被験者が有意となった。このように複数の不確実性を組み込むことで、意思決定が大きく影響される可能性があるこ
21

とが示されている。

３ アンケート調査のデザイン
本研究では、Innocenti et al. (2019) が示した意思決定者自身の健康上のネガティブな経験の有無と、意思決定者の周囲の人による健康上のネガティブな経験の伝聞の有無により、失業保険、休業保険、医療保険への加入動向に与える影響を測定する。分
析を精緻化するために、過去の失業・休業の有無、病気やけがによる通院・入院経験、あるいはその伝聞の有無などを回答してもらっている。
データの収集にあたっては、対面での実験の代替措置としてウエブ調査会社（市場開発研究所）にアンケート調査を依頼した。また、実施にあたっては、事前に研究代
表者の所属する早稲田大学において、人を対象とする研究に関する実施承認（補論A）を得ている。具体的なデータ収集方法については、次のとおりである。

⚫

調査地域：一都三県⚫

調査方法：郵送調査⚫

リソース/サンプリング法：WEB モニターでのリクルートによる 250 名⚫

対象者条件：年代については 20-69 歳の男女 (均等割付)
職業については有職者(パート・アルバイト含む)(学生と専業主婦・主22

夫は除く)⚫

サンプル数：回収数 250 のうち、完全回答を抽出し 200⚫

調査素材：①「失業・休業」リスクに関する調査票(およびそのインストラクション
資料)②「入院・通院を伴う深刻な病気」リスクに関する調査票(およびそのイン
ストラクション資料)③属性調査票

また、アンケート調査ではマッチング確率を実験室で回答してもらうことが出来な
いため、Holt and Laury (2002) の手法を用いてあいまい性のある状況とリスクを比較してもらい、どちらが好ましいかを回答してもらうことでマッチング確率を収集する。図 1 はマッチング確率を収集する回答用紙の設問例である。オプション 1 では文脈に沿ったあいまい性のある状況、オプション 2 では文脈に依存しないリスクの状況をそれぞれ記述している。オプション 1 は固定されたものであるが、比較対象となるオプション 2 では賞金を受け取ることが出来る確率が 0％から 100％の間で変化する。賞金を得る確率が 0％のときには、オプション 1 が好ましいと回答すると予測されるが、100％のときにはオプション 2 が好ましくなると考えられる。このように、確率が増加することでオプション 2 が好ましいと回答する方にスイッチが起きるもの
23

と予測されるため、オプション 1 からオプション 2 に選好が変化するところをマッチング確率として用いることとする。具体的なインストラクションと回答用紙について
は補論 B および補論 C に記載している。分析を精緻化する属性調査については補論 Dに記載をしている。また、各質問項目における回答数とその割合についても補論 D に記載している。

24

図１

3．1

マッチング確率収集の質問紙

記述統計

回答者の記述統計については、次の通りであった。

25

表4

アンケート調査の回答者
男性

女性

総計

20 代(20-29)

20

20

40

30 代(30-39)

20

20

40

40 代(40-49)

20

20

40

50 代(50-59)

20

20

40

60 代(60-69)

20

20

40

総計

100

100

200

また、アンケートで収集した個人属性（具体的な質問内容については補論を参照のこと）について概観すると、現在の雇用形態（質問 3）については、2 名の無職以外に、147 人（73.5％）がフルタイム、37 人（18.5％）がパート・アルバイト、残り 31 人
（6.5％）のが自営業・フリーランスであった。最終学歴（質問 4）については、33 人（16.5％）が高等学校、35 人（17.5％）が専門学校・短期大学・高専、120 人（60％）が大学、12 人（6％）が大学院であった。個人収入（質問 6）については、
答えたくないと回答した 9 人（4.5％）以外に、200 万円未満（34 人（17％））、200 万円以上 400 万円未満（56 人（28％））、400 万円以上 600 万円未満（50 人（25％））
、600 万円以上 800 万円未満（26 人（13％））、残りが 800 万円以上になっている。世帯26

構成人数（質問 7）をみると、全体の 77 人（38.5％）が単身世帯となっている。
民間の保険についての加入状況（質問 8）では、全体の 17 人（8.5％）が失業や休業時にカバーが受けられる保険に加入し、157 人（78.5％）が医療保険に代表される
入院・通院をともなう深刻な病気やけがに対する保険に加入している。
また、失業と休業の経験者（質問 9-1）は 79 名（39.5％）となっており、その期間（質問 9-2）については 1 か月以上 6 か月未満と答えた人数が 36 人（18％）ともっとも高くなった。さらに、直近の経験（質問 9-3））をたずねると 2 年以上前と答えた人
数が 43 人（21.5％）でもっとも高くなった。家族・友人・知人の失業および休業経験（質問 10）については、92 名（46％）が「ある」と回答している。
現在における雇用状態の安定性の認識（質問 11）については、155 人（77.5％）が同年代の平均的な人と同程度かあるいは安定的な雇用についていると回答している。
さらに、将来の雇用状態の予測（質問 12）について 5 年後の半数以上の 118 人（59％）が現状と同じかより良い状態になると認識していることが明らかとなった。
また、5 年後の収入の予測（質問 17）については、113 人（56.5％）が 5 年後の収入について横ばいか増加すると認識していることが明らかとなった。一方で、現在のライフスタイル、健康状態、労働環境で 5 年後に収入が減少する可能性（質問 18）について質問したところ、36 人（18％）が 10％以下、36 人（18％）が 11-20％、28 人（14％）が 21-30％、14 人（7％）が 31-40％、24 人（12％）が 41-50％、31 人
27

（6.5％）が 51-60％、13 人（6.5％）が 61-74％、27 人（13.5％）が 75％以上と回答している。
最後に、病気やけがによる入院・通院について見てみると、病気やけがによる回答
者自身の入院および通院経験（質問 13-1）について、46 人（23％）が「ある」と回答している。また、この 46 人に対して、直近の病気やけがによる入院および通院期間（質問 13-2）について聞いたところ、7 人（15.2％）がその期間が 1 か月未満と回答した一方で、34 名（73.9％）であったと回答している。さらに、家族・友人・知人の失業および入院および通院経験（質問 13-3）については、107 名（53.5％）が「ある」と回答している。

3．2

あいまい性に対する指標の推定分析を進めるにあたって、回答のスクリーニングをおこなう。スクリーニングにあたっては、オプション１とオプション２で複数回のスイッチを起こしている回答、ス
イッチは１度だけ起きているが、それが 0％か 100％といった極端なところでスイッチしている回答のように妥当とは考えられない回答を除外する。これらの回答を取り除いたサンプル数は 161 であった。
これらのデータから、自身の失業・休業経験、通院・入院経験、家族・友人・知人からの伝聞で調整した「あいまい性回避指標（𝑏）」と「あいまい性不感応度指標
28

（𝑎）」を推定し、その相関を検証する。これらの結果をまとめたものが次の表である。

表5

自身の経験、伝聞とあいまい性に対する指標の相関（上段は相関係数、下段はｔ値）

𝑎

𝑏

𝑎

𝑏

収入補償

収入補償

医療保険

医療保険

保険

保険

自身の経

他人から

自身の経

他人か

験

の伝聞

験

らの伝

収入補償

収入補償

医療保険

聞

保険

保険

医療保
険

𝑎

1.000

収入補償
保険
𝑏

0.1191

収入補償

0.13241.0000保険𝑎

0.27930.12581.0000医療保険

0.00030.1130𝑏0.06090.73820.0522

医療保険

0.44460.00000.5082

自身の経0.0570-0.1968-0.0077-0.1752験

0.47550.01290.92320.0262

他人から0.0438-0.10210.0109-0.10820.2889の伝聞

0.58380.20050.89080.17180.0002

自身の経-0.0944-0.1364-0.0961-0.16850.1425-0.0067験

0.23790.08750.22670.03320.0696

0.93211.00001.0000

収入補償
保険
1.0000

収入補償
保険

医療保険

29

1.0000他人から0.1258-0.1389-0.0859-0.1869

0.14700.26430.0826の伝聞

0.11290.07990.27700.01730.06040.0006

0.29471.0000

医療保険

5%水準で統計的に有意な結果があったものを表内では太字で示している。収入補償保
険と医療保険におけるあいまい性不感応度指標（𝑎）とあいまい性回避指標（𝑏）には正の相関があることが示された。一方で、自身の休業・失業といったネガティブな経験と、収入補償保険と医療保険におけるあいまい性回避指標（𝑏）には負の相関がある
ことが示された。これは、回答者の過去の経験が軽微であった可能性がある。これにより、保険の加入行動には負の影響が出ていると考えられる。さらに、収入補償保険
における他人の伝聞と自身の経験には正の相関があることが示された。また、他人の伝聞が医療保険と収入補償保険の加入行動に正の相関を持つことが明らかとなった。

30

４ まとめと今後の課題
本研究調査では、一都三県に住む有職者 200 名を対象にアンケート調査をおこない、
回答者自身の病気やけがによる通院・入院あるいは失業・休業といったネガティブな経験と、家族・友人・知人の病気やけがによる通院・入院あるいは失業・休業といったネガティブな経験の伝聞が医療保険、所得補償保険への加入動向に与える影響について考察した。具体的には、Baillon et al. (2018) のマッチング確率法を用いてアンケート回答者のあいまい性に対する指標を推定した。アンケート調査を通してマッチング確率を得るために、Holt and Laury (2002) の手法を応用して、不確実性とリスクの間で選好がスイッチする確率を測定した。分析の結果、収入補償保険と医療保険におけるあいまい性不感応度指標（𝑎）とあいまい性回避指標（𝑏）には正の相関があることが示された。

31

参考文献
Baillon, A., Huang, Z., Selim, A., and Wakker, P. P. (2018) Measuring Ambiguity
Attitudes for all (Natural) Events. Econometrica, 86(5) pp. 1839-1858.
Barseghyan, L., J. Prince, and J. C. Teitelbaum. (2011) Are Risk Preferences Stable
across Contexts? Evidence from Insurance Data. American Economic Review 101 (2)pp.591–631.
Eichberger et al. (2015) How Do Subjects View Multiple Sources of Ambiguity? Theory

Decision 78 pp.339–356
Einav, L., A. Finkelstein, I. Pascu, and M. R. Cullen. (2012) How General are Risk
Preferences? Choices under Uncertainty in Different Domains. American Economic

Review 102 (6) pp.2606-2638.
Fujii, Y. and Inakura, N. (2019) Factors Widening the Gap between Hypothetical andActual choices—Empirical Evidence from the Japanese Medical Insurance Market—.

Asia-Pacific Journal of Risk and Insurance pp.1-15.
Holt, C.A. and Laury, S.K. (2002) Risk aversion and incentive effects. American

Economic Review 92 pp.1644-1655.
Innocentia, S., Clark, G. L., McGill, S., and Cuñado, J. (2019) The effect of past health
events on intentions to purchase insurance: Evidence from 11 countries. Journal of32Economic Psychology 74 pp.1-21.

33

補論 A アンケート調査実施承認書

研 マ ネ 第 ２ ０ ２ 号
２０２１年４月２９日
商学学術院 尾崎 祐介 殿
早稲田大学 総長 田中 愛治

人を対象とする研究に関する実施承認書

貴殿より申請のあった下記の研究計画 (申請番号：2021-014) について、人を対象とする研究に関 する倫理審査委員会の審査結果（承認）に基づき、実施を承認します。
■承認番号 ：2021-014■研究計画名：経験が曖昧性態度に与える影響の考察■研究責任者 所属 ：商学学術院
氏名 ：尾崎 祐介
資格 ：准教授■研究実施者 所属 ：商学学術院
氏名 ：尾崎 祐介
資格 ：准教授
■実施承認日：２０２１年４月２９日【対象者と直接対面して行う研究や対象者を集合させて行う研究】
新型コロナウイルス感染症対策本部から 2021 年 4 月 26 日に発信されました「4 月
26 日以降の研究活 動について」にて、研究実施上の注意の一つとして示された以下の内容にもとづき、本研究の実施方 法につきまして、リモートでの対応等をご検討ください。
リモートでの対応等が難しい場合は、倫理審査委員会での承認後、研究を開始される時
点において適 用されている新型コロナウイルス感染症対策本部からの通知（本学教職員宛）内容に基づき、適切に 研究を行ってください。
34今後、状況に応じて新型コロナウイルス感染症対策本部からの通知が変更されることが想定されます ので、必ず研究開始時点でご確認いただきますようお願いいたします。
※人を対象とする研究の中で、研究対象者（被験者）と直接対面して行う実験や対象者を集合させて 行う実験を行う場合は、リモートでの対応が望ましいが、近接での実験が必要な場合には３密を避け、研究対象者（被験者）および研究者の感染防止を第一に考えた対策を検討のうえ実施してください。

35

補論 B アンケート調査票（失業・休業）

将来のリスクに関する個人のリスク選好調査 調査票
早稲田大学商学部・尾崎祐介研究室では、現在、人々の将来リスクに対する態度の調査を行っています。この調査の結果は、今後行われる予定の大規模調査・実験計画などの基礎となる重要なものです。本研究プロジェクトの成功のためには、皆さまからの回答はとても貴重なデータになります。どうかじっくり考えて質問にお答えくださいますよう、ご協力をお願い申し上げます。
また、本調査では「50%の確率で 10000 円を得られるくじ」などに対する好みをお聞きします。実際に皆さまに賞金をお支払いすることはできませんが、どうか賞金が本当に支払われるものとして、真剣にお答えいただければ幸いです。
なおこの質問は無記名で、かつデータは統計的に処理されるため、個人の回答が公表されるようなことはございません。安心してお答えください。
パート 1：説明
本パートでは、将来あなたに起きうる「失業・休業」リスクについて質問します。質問では、二つのプラン「オプション 1」と「オプション 2」のどちらか好ましいほうを選んでもらいます。例えば、以下の例を見てください。

オプション 1
質問
番号

回答欄

今日から 5 年後に、その 5 年間であなたの失業・休業の日数がのべで以下の日数なら 10,000 円を得る。

オプション 2

オプション 1

オプション 2

が好ましい

が好ましい

1

2

今日から 5 年後に以下の確率であたるくじを引き、あたりが出れば 10,000 円を得る。

1 週間未満なら 10,000 円を得る。
1-1あたり確率 50%で 10,000 円を得る。

「オプション 1」（左側）は、今日から 5 年後までの 5 年間で、もしもあなたの失業・休
業の日数がのべで特定の日数だったら 10000 円を受け取ることができるプランです。
従って「オプション 1」を選んだ人は、5 年後にそれまでの失業・休業した日数が 1 週間
未満なら 10,000 円を得ることができるので、例えば 5 日だった場合 10,000 円を得ることができますが、10 日だった場合にはなにも受け取ることはできません（表中左下の図も参照してください）。

36

「オプション 2」（右側）は、5 年後に特定の確率であたるくじを引き、あたりが出れば10,000 円を受け取ることができるプランです。
従って「オプション 2」を選んだ人は、5 年後に 50%であたりの出るくじを引き、あたりならば 10,000 円を得ることができますが、はずれならば何も得ることはできません。
あなたには、このような二つのプランを比べて、どちらか好ましいほうを選んでいただきます。
(次ページへ)パート 1：質問例および回答方法
本パートは 6 枚の記録用紙からなります。それぞれの記録用紙では、上のような二つのオプションが縦に何問か並んでいます。各質問番号について「オプション 1」と「オプション 2」を比べ、どちらか好ましいほうを選び、回答欄の 1 または 2 を○で囲んでください。
回答例は以下のようになります。

オプション 1
質問
番号

回答欄

今日から 5 年後に、その 5 年間であなたの失業・休業の日数がのべで以下の日数なら 10,000 円を得る。

オプション 2

オプション 1

オプション 2

が好ましい

が好ましい

今日から 5 年後に以下の確率であたるくじを引き、あたりが出れば 10,000 円を得る。

1-1

1

2

あたり確率 0%で 10,000 円を得る。

1-2

1

2

あたり確率 10%で 10,000 円を得る。

1-3

1

2

あたり確率 20%で 10,000 円を得る。

12あたり確率 30%で 10,000 円を得る。

1-5

1

2

あたり確率 40%で 10,000 円を得る。

1-6

1

2

あたり確率 50%で 10,000 円を得る。

1-7

1

2

あたり確率 60%で 10,000 円を得る。

1-8

1

2

あたり確率 70%で 10,000 円を得る。

1-9

1

2

あたり確率 80%で 10,000 円を得る。

1-10

1

2

あたり確率 90%で 10,000 円を得る。

1-11

1

2

あたり確率 100%で 10,000 円を得る。

1-4

1 週間未満なら 10,000 円を得る。

例えば上から答える場合、「オプション 1」と「オプション 2(あたりが 0%のくじ)」を比べ、好ましいほうを○で囲みます。次に同じ「オプション 1」と「オプション 2(あたりが37

10%のくじ)」を比べ、好ましいほうを○で囲みます。ここで、1 行目と 2 行目で「オプション 2」のあたりの確率が異なることに注意してください。3 行目以降も「オプション 2」のあたり確率が変わっていきます。同様に好ましいほうを○で囲んでください。
なお、回答する順番はどのような順番でも構いません（下から答えても中央から答えても結構です）。ただし、必ずすべての行に○印を入れてください。また、両方を○で囲まないでください（2 つのオプションどちらか一方のみを選んで○で囲んでください）。全ての行に○印を入れたら、次の記録用紙に進んでください。
なお、どの質問にも正解はなく、各質問はあなたの好みを問うものです。あなたの好みを正直に答えてください。
(記録用紙 1 へ)38

記録用紙 1
質問 1
将来あなたに起きうる「失業や休業」リスクについて質問します。
それぞれの質問番号で、以下の二つのオプション１・２について好ましいほうを選び、回答欄の 1 または 2 を○で囲んでください。

オプション 1

オプション 2

回答欄

質問
番号

今日から 5 年後に、今日から 5 年後にオプション 1

オプション 2

が好ましい

が好ましい

1-1

1

2

あたり確率 0%で 10,000 円を得る。

1-2

1

2

あたり確率 5%で 10,000 円を得る。

1-3

1

2

あたり確率 10%で 10,000 円を得る。

1-4

1

2

あたり確率 15%で 10,000 円を得る。

1-5

1

2

あたり確率 20%で 10,000 円を得る。

1-6

1

2

あたり確率 25%で 10,000 円を得る。

1-7

1

2

あたり確率 30%で 10,000 円を得る。

1-8

1

2

あたり確率 35%で 10,000 円を得る。

12あたり確率 40%で 10,000 円を得る。

1-10

1

2

あたり確率 45%で 10,000 円を得る。

1-11

1

2

あたり確率 50%で 10,000 円を得る。

1-12

1

2

あたり確率 55%で 10,000 円を得る。

1-13

1

2

あたり確率 60%で 10,000 円を得る。

1-14

1

2

あたり確率 65%で 10,000 円を得る。

1-15

1

2

あたり確率 70%で 10,000 円を得る。

1-16

1

2

あたり確率 75%で 10,000 円を得る。

1-17

1

2

あたり確率 80%で 10,000 円を得る。

1-18

1

2

あたり確率 85%で 10,000 円を得る。

1-19

1

2

あたり確率 90%で 10,000 円を得る。

1-20

1

2

あたり確率 95%で 10,000 円を得る。

1-21

1

2

あたり確率 100%で 10,000 円を得る。

その 5 年間であなたの失業・休業の日数がのべで特定の日数なら 10,000 円を得る。

1-9

1 週間未満なら 10,000 円を得る。

以下の確率であたるくじを引き、あたりが出れば 10,000 円を得る。

(モレがないことを確認したら記録用紙 2 へ)39

記録用紙 2
質問 2
将来あなたに起きうる「失業や休業」リスクについて質問します。
それぞれの質問番号で、以下の二つのオプション１・２について好ましいほうを選び、回答欄の 1 または 2 を○で囲んでください。

オプション 1

オプション 2

回答欄

質問
番号

今日から 5 年後に、今日から 5 年後にオプション 1

オプション 2

が好ましい

が好ましい

2-1

1

2

あたり確率 0%で 10,000 円を得る。

2-2

1

2

あたり確率 5%で 10,000 円を得る。

2-3

1

2

あたり確率 10%で 10,000 円を得る。

2-4

1

2

あたり確率 15%で 10,000 円を得る。

2-5

1

2

あたり確率 20%で 10,000 円を得る。

2-6

1

2

あたり確率 25%で 10,000 円を得る。

2-7

1

2

あたり確率 30%で 10,000 円を得る。

2-8

1

2

あたり確率 35%で 10,000 円を得る。

12あたり確率 40%で 10,000 円を得る。

2-10

1

2

あたり確率 45%で 10,000 円を得る。

2-11

1

2

あたり確率 50%で 10,000 円を得る。

2-12

1

2

あたり確率 55%で 10,000 円を得る。

2-13

1

2

あたり確率 60%で 10,000 円を得る。

2-14

1

2

あたり確率 65%で 10,000 円を得る。

2-15

1

2

あたり確率 70%で 10,000 円を得る。

2-16

1

2

あたり確率 75%で 10,000 円を得る。

2-17

1

2

あたり確率 80%で 10,000 円を得る。

2-18

1

2

あたり確率 85%で 10,000 円を得る。

2-19

1

2

あたり確率 90%で 10,000 円を得る。

2-20

1

2

あたり確率 95%で 10,000 円を得る。

2-21

1

2

あたり確率 100%で 10,000 円を得る。

その 5 年間であなたの失業・休業の日数がのべで特定の日数なら 10,000 円を得る。

2-9

1 週間以上かつ 6 か月未満なら 10,000 円を得る。

以下の確率であたるくじを引き、あたりが出れば 10,000 円を得る。

(モレがないことを確認したら記録用紙 3 へ)40

記録用紙 3
質問 3
将来あなたに起きうる「失業や休業」リスクについて質問します。
それぞれの質問番号で、以下の二つのオプション１・２について好ましいほうを選び、回答欄の 1 または 2 を○で囲んでください。

オプション 1

オプション 2

回答欄

質問
番号

今日から 5 年後に、今日から 5 年後にオプション 1

オプション 2

が好ましい

が好ましい

3-1

1

2

あたり確率 0%で 10,000 円を得る。

3-2

1

2

あたり確率 5%で 10,000 円を得る。

3-3

1

2

あたり確率 10%で 10,000 円を得る。

3-4

1

2

あたり確率 15%で 10,000 円を得る。

3-5

1

2

あたり確率 20%で 10,000 円を得る。

3-6

1

2

あたり確率 25%で 10,000 円を得る。

3-7

1

2

あたり確率 30%で 10,000 円を得る。

3-8

1

2

あたり確率 35%で 10,000 円を得る。

12あたり確率 40%で 10,000 円を得る。

3-10

1

2

あたり確率 45%で 10,000 円を得る。

3-11

1

2

あたり確率 50%で 10,000 円を得る。

3-12

1

2

あたり確率 55%で 10,000 円を得る。

3-13

1

2

あたり確率 60%で 10,000 円を得る。

3-14

1

2

あたり確率 65%で 10,000 円を得る。

3-15

1

2

あたり確率 70%で 10,000 円を得る。

3-16

1

2

あたり確率 75%で 10,000 円を得る。

3-17

1

2

あたり確率 80%で 10,000 円を得る。

3-18

1

2

あたり確率 85%で 10,000 円を得る。

3-19

1

2

あたり確率 90%で 10,000 円を得る。

3-20

1

2

あたり確率 95%で 10,000 円を得る。

3-21

1

2

あたり確率 100%で 10,000 円を得る。

その 5 年間であなたの失業・休業の日数がのべで特定の日数なら 10,000 円を得る。

3-9

6 か月以上なら 10,000 円を得る。

以下の確率であたるくじを引き、あたりが出れば 10,000 円を得る。

(モレがないことを確認したら記録用紙 4 へ)41

記録用紙 4
質問 4
将来あなたに起きうる「失業や休業」リスクについて質問します。
それぞれの質問番号で、以下の二つのオプション１・２について好ましいほうを選び、回答欄の 1 または 2 を○で囲んでください。

オプション 1

オプション 2

回答欄

質問
番号

今日から 5 年後に、今日から 5 年後にオプション 1

オプション 2

が好ましい

が好ましい

4-1

1

2

あたり確率 0%で 10,000 円を得る。

4-2

1

2

あたり確率 5%で 10,000 円を得る。

4-3

1

2

あたり確率 10%で 10,000 円を得る。

4-4

1

2

あたり確率 15%で 10,000 円を得る。

4-5

1

2

あたり確率 20%で 10,000 円を得る。

4-6

1

2

あたり確率 25%で 10,000 円を得る。

4-7

1

2

あたり確率 30%で 10,000 円を得る。

4-8

1

2

あたり確率 35%で 10,000 円を得る。

12あたり確率 40%で 10,000 円を得る。

4-10

1

2

あたり確率 45%で 10,000 円を得る。

4-11

1

2

あたり確率 50%で 10,000 円を得る。

4-12

1

2

あたり確率 55%で 10,000 円を得る。

4-13

1

2

あたり確率 60%で 10,000 円を得る。

4-14

1

2

あたり確率 65%で 10,000 円を得る。

4-15

1

2

あたり確率 70%で 10,000 円を得る。

4-16

1

2

あたり確率 75%で 10,000 円を得る。

4-17

1

2

あたり確率 80%で 10,000 円を得る。

4-18

1

2

あたり確率 85%で 10,000 円を得る。

4-19

1

2

あたり確率 90%で 10,000 円を得る。

4-20

1

2

あたり確率 95%で 10,000 円を得る。

4-21

1

2

あたり確率 100%で 10,000 円を得る。

その 5 年間であなたの失業・休業の日数がのべで特定の日数なら 10,000 円を得る。

4-9

6 か月未満なら 10,000 円を得る。

以下の確率であたるくじを引き、あたりが出れば 10,000 円を得る。

(モレがないことを確認したら記録用紙 5 へ)42

記録用紙 5
質問 5
将来あなたに起きうる「失業や休業」リスクについて質問します。
それぞれの質問番号で、以下の二つのオプション１・２について好ましいほうを選び、回答欄の 1 または 2 を○で囲んでください。

オプション 1

オプション 2

回答欄

質問
番号

今日から 5 年後に、今日から 5 年後にオプション 1

オプション 2

が好ましい

が好ましい

5-1

1

2

あたり確率 0%で 10,000 円を得る。

5-2

1

2

あたり確率 5%で 10,000 円を得る。

5-3

1

2

あたり確率 10%で 10,000 円を得る。

5-4

1

2

あたり確率 15%で 10,000 円を得る。

5-5

1

2

あたり確率 20%で 10,000 円を得る。

5-6

1

2

あたり確率 25%で 10,000 円を得る。

5-7

1

2

あたり確率 30%で 10,000 円を得る。

5-8

1

2

あたり確率 35%で 10,000 円を得る。

12あたり確率 40%で 10,000 円を得る。

5-10

1

2

あたり確率 45%で 10,000 円を得る。

5-11

1

2

あたり確率 50%で 10,000 円を得る。

5-12

1

2

あたり確率 55%で 10,000 円を得る。

5-13

1

2

あたり確率 60%で 10,000 円を得る。

5-14

1

2

あたり確率 65%で 10,000 円を得る。

5-15

1

2

あたり確率 70%で 10,000 円を得る。

5-16

1

2

あたり確率 75%で 10,000 円を得る。

5-17

1

2

あたり確率 80%で 10,000 円を得る。

5-18

1

2

あたり確率 85%で 10,000 円を得る。

5-19

1

2

あたり確率 90%で 10,000 円を得る。

5-20

1

2

あたり確率 95%で 10,000 円を得る。

5-21

1

2

あたり確率 100%で 10,000 円を得る。

その 5 年間であなたの失業・休業の日数がのべで特定の日数なら 10,000 円を得る。

5-9

1 週間以上なら 10,000 円を得る。

以下の確率であたるくじを引き、あたりが出れば 10,000 円を得る。

(モレがないことを確認したら記録用紙 6 へ)43

記録用紙 6
質問 6
将来あなたに起きうる「失業や休業」リスクについて質問します。
それぞれの質問番号で、以下の二つのオプション１・２について好ましいほうを選び、回答欄の 1 または 2 を○で囲んでください。

オプション 1

オプション 2

回答欄

質問
番号

今日から 5 年後に、今日から 5 年後にオプション 1

オプション 2

が好ましい

が好ましい

6-1

1

2

あたり確率 0%で 10,000 円を得る。

6-2

1

2

あたり確率 5%で 10,000 円を得る。

6-3

1

2

あたり確率 10%で 10,000 円を得る。

6-4

1

2

あたり確率 15%で 10,000 円を得る。

6-5

1

2

あたり確率 20%で 10,000 円を得る。

6-6

1

2

あたり確率 25%で 10,000 円を得る。

6-7

1

2

あたり確率 30%で 10,000 円を得る。

6-8

1

2

あたり確率 35%で 10,000 円を得る。

12あたり確率 40%で 10,000 円を得る。

6-10

1

2

あたり確率 45%で 10,000 円を得る。

6-11

1

2

あたり確率 50%で 10,000 円を得る。

6-12

1

2

あたり確率 55%で 10,000 円を得る。

6-13

1

2

あたり確率 60%で 10,000 円を得る。

6-14

1

2

あたり確率 65%で 10,000 円を得る。

6-15

1

2

あたり確率 70%で 10,000 円を得る。

6-16

1

2

あたり確率 75%で 10,000 円を得る。

6-17

1

2

あたり確率 80%で 10,000 円を得る。

6-18

1

2

あたり確率 85%で 10,000 円を得る。

6-19

1

2

あたり確率 90%で 10,000 円を得る。

6-20

1

2

あたり確率 95%で 10,000 円を得る。

6-21

1

2

あたり確率 100%で 10,000 円を得る。

その 5 年間であなたの失業・休業の日数がのべで特定の日数なら 10,000 円を得る。

6-9

1 週間未満または 6 か月以上なら 10,000 円を得る。

以下の確率であたるくじを引き、あたりが出れば 10,000 円を得る。

(「失業や休業」リスクについての質問は以上です)44

補論 C アンケート調査票（病気）

将来のリスクに関する個人のリスク選好調査 調査票
早稲田大学商学部・尾崎祐介研究室では、現在、人々の将来リスクに対する態度の調査を行っています。この調査の結果は、今後行われる予定の大規模調査・実験計画などの基礎となる重要なものです。本研究プロジェクトの成功のためには、皆さまからの回答はとても貴重なデータになります。質問の内容をしっかりと理解された上でお答えくださいますよう、ご協力をお願い申し上げます。
また、本調査では「50%の確率で 10000 円を得られるくじ」などに対する好みをお聞きします。実際に皆さまに賞金をお支払いすることはできませんが、どうか賞金が本当に支払われるものとして、真剣にお答えいただければ幸いです。ただし、特に正解はないので、あなたの直感にしたがってご回答ください。
なお、この質問は無記名で、かつデータは統計的に処理されるため、個人の回答が公表されるようなことはございません。安心してお答えください。
パート 1：説明
本パートでは、将来あなたに起きうる「入院・通院を伴う深刻な病気」リスクについて質問します。質問では、二つのプラン「オプション 1」と「オプション 2」のどちらか好ましいほうを選んでもらいます。以下の例を見てください。

オプション 1
質問

回答欄

今日から 5 年後に、その 5 年間であなたの病気による入院・通院の日数がのべで特定の日数なら 10,000 円を得る。

番号

オプション 2

オプション 1

オプション 2

が好ましい

が好ましい

1

2

今日から 5 年後に特定の確率であたるくじを引き、あたりが出れば 10,000 円を得る。

1 週間未満なら 10,000 円を得る。
1-1あたり確率 50%で 10,000 円を得る。

「オプション 1」（左側）は、今日から 5 年後までの 5 年間で、もしもあなたの病気による入院・通院の日数がのべで特定の日数だったら 10,000 円を受け取ることができるプランです。
従って「オプション 1」を選んだ人は、5 年後にそれまでの入院・通院した日数が 1 週間
45

未満なら 10,000 円を得ることができるので、例えば 5 日だった場合 10,000 円を得ることができますが、10 日だった場合にはなにも得ることはできません（表中左下の図も参照してください）。
「オプション 2」（右側）は、5 年後に特定の確率であたるくじを引き、あたりが出れば10,000 円を受け取ることができるプランです。
従って「オプション 2」を選んだ人は、5 年後に 50%であたりの出るくじを引き、あたりならば 10,000 円を得ることができますが、はずれならば何も得ることはできません。
あなたには、このような二つのプランを比べて、どちらか好ましいほうを選んでいただきます。(次ページへ)
パート 1：質問例および回答方法
本パートは 6 枚の記録用紙からなります。それぞれの記録用紙では、前頁のような二つのオプションが縦に何問か並んでいます。各質問番号について「オプション 1」と「オプション 2」を比べ、どちらか好ましいほうを選び、回答欄の 1 または 2 を○で囲んでください。回答例は以下のようになります。

オプション 1
質問
番号

回答欄

今日から 5 年後に、その 5 年間であなたの病気による入院・通院の日数がのべで特定の日数なら 10,000 円を得る。

オプション 2

オプション 1

オプション 2

が好ましい

が好ましい

今日から 5 年後に特定の確率であたるくじを引き、あたりが出れば 10,000 円を得る。

1-1

1

2

あたり確率 0%で 10,000 円を得る。

1-2

1

2

あたり確率 10%で 10,000 円を得る。

1-3

1

2

あたり確率 20%で 10,000 円を得る。

1-4

1

2

あたり確率 30%で 10,000 円を得る。

12あたり確率 40%で 10,000 円を得る。

1-6

1

2

あたり確率 50%で 10,000 円を得る。

1-7

1

2

あたり確率 60%で 10,000 円を得る。

1-8

1

2

あたり確率 70%で 10,000 円を得る。

1-9

1

2

あたり確率 80%で 10,000 円を得る。

1-10

1

2

あたり確率 90%で 10,000 円を得る。

1-11

1

2

あたり確率 100%で 10,000 円を得る。

1-5

1 週間未満なら 10,000 円を得る。

46

例えば上から答える場合、「オプション 1」と「オプション 2(あたりが 0%のくじ)」を比べ、好ましいほうを○で囲みます。次に同じ「オプション 1」と「オプション 2(あたりが10%のくじ)」を比べ、好ましいほうを○で囲みます。ここで、1 行目と 2 行目で「オプション 2」のあたりの確率が異なることに注意してください。3 行目以降も「オプション 2」のあたり確率が変わっていきます。同様に好ましいほうを○で囲んでください。
なお、回答する順番はどのような順番でも構いません（下から答えても中央から答えても結構です）。ただし、必ずすべての行に○印を入れてください。また、両方を○で囲まないでください（2 つのオプションのどちらか一方のみを選んで○で囲んでください）。全ての行に○印を入れたら、次の記録用紙に進んでください。
なお、どの質問にも特に正解はなく、あなたの好みを問うものです。あなたの直感にしたがってご回答ください。
(記録用紙 1 へ)

47

記録用紙 1
質問 1
将来あなたに起きうる「入院・通院を伴う深刻な病気」リスクについて質問します。
それぞれの質問番号で、以下の二つのオプション１・２について好ましいほうを選び、回答欄の 1 または 2 を○で囲んでください。

オプション 1

オプション 2

回答欄

質問
番号

今日から 5 年後に、その 5 年間で今日から 5 年後にオプション 1

オプション 2

が好ましい

が好ましい

1-1

1

2

あたり確率 0%で 10,000 円を得る。

1-2

1

2

あたり確率 5%で 10,000 円を得る。

1-3

1

2

あたり確率 10%で 10,000 円を得る。

1-4

1

2

あたり確率 15%で 10,000 円を得る。

1-5

1

2

あたり確率 20%で 10,000 円を得る。

1-6

1

2

あたり確率 25%で 10,000 円を得る。

1-7

1

2

あたり確率 30%で 10,000 円を得る。

1-8

1

2

あたり確率 35%で 10,000 円を得る。

12あたり確率 40%で 10,000 円を得る。

1-10

1

2

あたり確率 45%で 10,000 円を得る。

1-11

1

2

あたり確率 50%で 10,000 円を得る。

1-12

1

2

あたり確率 55%で 10,000 円を得る。

1-13

1

2

あたり確率 60%で 10,000 円を得る。

1-14

1

2

あたり確率 65%で 10,000 円を得る。

1-15

1

2

あたり確率 70%で 10,000 円を得る。

1-16

1

2

あたり確率 75%で 10,000 円を得る。

1-17

1

2

あたり確率 80%で 10,000 円を得る。

1-18

1

2

あたり確率 85%で 10,000 円を得る。

1-19

1

2

あたり確率 90%で 10,000 円を得る。

1-20

1

2

あたり確率 95%で 10,000 円を得る。

1-21

1

2

あたり確率 100%で 10,000 円を得る。

あなたの病気による入院・通院の日数がのべで特定の日数なら 10,000 円を得る。

1-9

1 週間未満なら 10,000 円を得る。

特定の確率であたるくじを引き、あたりが出れば 10,000 円を得る。

(モレがないことを確認したら記録用紙 2 へ)48

記録用紙 2
質問 2
将来あなたに起きうる「入院・通院を伴う深刻な病気」リスクについて質問します。
それぞれの質問番号で、以下の二つのオプション１・２について好ましいほうを選び、回答欄の 1 または 2 を○で囲んでください。

オプション 1

オプション 2

回答欄

質問
番号

今日から 5 年後に、その 5 年間で今日から 5 年後にオプション 1

オプション 2

が好ましい

が好ましい

2-1

1

2

あたり確率 0%で 10,000 円を得る。

2-2

1

2

あたり確率 5%で 10,000 円を得る。

2-3

1

2

あたり確率 10%で 10,000 円を得る。

2-4

1

2

あたり確率 15%で 10,000 円を得る。

2-5

1

2

あたり確率 20%で 10,000 円を得る。

2-6

1

2

あたり確率 25%で 10,000 円を得る。

2-7

1

2

あたり確率 30%で 10,000 円を得る。

2-8

1

2

あたり確率 35%で 10,000 円を得る。

12あたり確率 40%で 10,000 円を得る。

2-10

1

2

あたり確率 45%で 10,000 円を得る。

2-11

1

2

あたり確率 50%で 10,000 円を得る。

2-12

1

2

あたり確率 55%で 10,000 円を得る。

2-13

1

2

あたり確率 60%で 10,000 円を得る。

2-14

1

2

あたり確率 65%で 10,000 円を得る。

2-15

1

2

あたり確率 70%で 10,000 円を得る。

2-16

1

2

あたり確率 75%で 10,000 円を得る。

2-17

1

2

あたり確率 80%で 10,000 円を得る。

2-18

1

2

あたり確率 85%で 10,000 円を得る。

2-19

1

2

あたり確率 90%で 10,000 円を得る。

2-20

1

2

あたり確率 95%で 10,000 円を得る。

2-21

1

2

あたり確率 100%で 10,000 円を得る。

あなたの病気による入院・通院の日数がのべで特定の日数なら 10,000 円を得る。

2-9

1 週間以上かつ 6 か月未満なら 10,000 円を得る。

特定の確率であたるくじを引き、あたりが出れば 10,000 円を得る。

(モレがないことを確認したら記録用紙 3 へ)49

記録用紙 3
質問 3
将来あなたに起きうる「入院・通院を伴う深刻な病気」リスクについて質問します。
それぞれの質問番号で、以下の二つのオプション１・２について好ましいほうを選び、回答欄の 1 または 2 を○で囲んでください。
オプション 1

オプション 2

回答欄

質問
番号

今日から 5 年後に、その 5 年間で今日から 5 年後にオプション 1

オプション 2

が好ましい

が好ましい

3-1

1

2

あたり確率 0%で 10,000 円を得る。

3-2

1

2

あたり確率 5%で 10,000 円を得る。

3-3

1

2

あたり確率 10%で 10,000 円を得る。

3-4

1

2

あたり確率 15%で 10,000 円を得る。

3-5

1

2

あたり確率 20%で 10,000 円を得る。

3-6

1

2

あたり確率 25%で 10,000 円を得る。

3-7

1

2

あたり確率 30%で 10,000 円を得る。

3-8

1

2

あたり確率 35%で 10,000 円を得る。

12あたり確率 40%で 10,000 円を得る。

3-10

1

2

あたり確率 45%で 10,000 円を得る。

3-11

1

2

あたり確率 50%で 10,000 円を得る。

3-12

1

2

あたり確率 55%で 10,000 円を得る。

3-13

1

2

あたり確率 60%で 10,000 円を得る。

3-14

1

2

あたり確率 65%で 10,000 円を得る。

3-15

1

2

あたり確率 70%で 10,000 円を得る。

3-16

1

2

あたり確率 75%で 10,000 円を得る。

3-17

1

2

あたり確率 80%で 10,000 円を得る。

3-18

1

2

あたり確率 85%で 10,000 円を得る。

3-19

1

2

あたり確率 90%で 10,000 円を得る。

3-20

1

2

あたり確率 95%で 10,000 円を得る。

3-21

1

2

あたり確率 100%で 10,000 円を得る。

あなたの病気による入院・通院の日数がのべで特定の日数なら 10,000 円を得る。

3-9

6 か月以上なら 10,000 円を得る。

特定の確率であたるくじを引き、あたりが出れば 10,000 円を得る。

(モレがないことを確認したら記録用紙 4 へ)50

記録用紙 4
質問 4
将来あなたに起きうる「入院・通院を伴う深刻な病気」リスクについて質問します。
それぞれの質問番号で、以下の二つのオプション１・２について好ましいほうを選び、回答欄の 1 または 2 を○で囲んでください。

オプション 1

オプション 2

回答欄

質問
番号

今日から 5 年後に、その 5 年間で今日から 5 年後にオプション 1

オプション 2

が好ましい

が好ましい

4-1

1

2

あたり確率 0%で 10,000 円を得る。

4-2

1

2

あたり確率 5%で 10,000 円を得る。

4-3

1

2

あたり確率 10%で 10,000 円を得る。

4-4

1

2

あたり確率 15%で 10,000 円を得る。

4-5

1

2

あたり確率 20%で 10,000 円を得る。

4-6

1

2

あたり確率 25%で 10,000 円を得る。

4-7

1

2

あたり確率 30%で 10,000 円を得る。

4-8

1

2

あたり確率 35%で 10,000 円を得る。

12あたり確率 40%で 10,000 円を得る。

4-10

1

2

あたり確率 45%で 10,000 円を得る。

4-11

1

2

あたり確率 50%で 10,000 円を得る。

4-12

1

2

あたり確率 55%で 10,000 円を得る。

4-13

1

2

あたり確率 60%で 10,000 円を得る。

4-14

1

2

あたり確率 65%で 10,000 円を得る。

4-15

1

2

あたり確率 70%で 10,000 円を得る。

4-16

1

2

あたり確率 75%で 10,000 円を得る。

4-17

1

2

あたり確率 80%で 10,000 円を得る。

4-18

1

2

あたり確率 85%で 10,000 円を得る。

4-19

1

2

あたり確率 90%で 10,000 円を得る。

4-20

1

2

あたり確率 95%で 10,000 円を得る。

4-21

1

2

あたり確率 100%で 10,000 円を得る。

あなたの病気による入院・通院の日数がのべで特定の日数なら 10,000 円を得る。

4-9

6 か月未満なら 10,000 円を得る。

特定の確率であたるくじを引き、あたりが出れば 10,000 円を得る。

(モレがないことを確認したら記録用紙 5 へ)51

記録用紙 5
質問 5
将来あなたに起きうる「入院・通院を伴う深刻な病気」リスクについて質問します。
それぞれの質問番号で、以下の二つのオプション１・２について好ましいほうを選び、回答欄の 1 または 2 を○で囲んでください。

オプション 1

オプション 2

回答欄

質問
番号

今日から 5 年後に、その 5 年間で今日から 5 年後にオプション 1

オプション 2

が好ましい

が好ましい

5-1

1

2

あたり確率 0%で 10,000 円を得る。

5-2

1

2

あたり確率 5%で 10,000 円を得る。

5-3

1

2

あたり確率 10%で 10,000 円を得る。

5-4

1

2

あたり確率 15%で 10,000 円を得る。

5-5

1

2

あたり確率 20%で 10,000 円を得る。

5-6

1

2

あたり確率 25%で 10,000 円を得る。

5-7

1

2

あたり確率 30%で 10,000 円を得る。

5-8

1

2

あたり確率 35%で 10,000 円を得る。

12あたり確率 40%で 10,000 円を得る。

5-10

1

2

あたり確率 45%で 10,000 円を得る。

5-11

1

2

あたり確率 50%で 10,000 円を得る。

5-12

1

2

あたり確率 55%で 10,000 円を得る。

5-13

1

2

あたり確率 60%で 10,000 円を得る。

5-14

1

2

あたり確率 65%で 10,000 円を得る。

5-15

1

2

あたり確率 70%で 10,000 円を得る。

5-16

1

2

あたり確率 75%で 10,000 円を得る。

5-17

1

2

あたり確率 80%で 10,000 円を得る。

5-18

1

2

あたり確率 85%で 10,000 円を得る。

5-19

1

2

あたり確率 90%で 10,000 円を得る。

5-20

1

2

あたり確率 95%で 10,000 円を得る。

5-21

1

2

あたり確率 100%で 10,000 円を得る。

あなたの病気による入院・通院の日数がのべで特定の日数なら 10,000 円を得る。

5-9

1 週間以上なら 10,000 円を得る。

特定の確率であたるくじを引き、あたりが出れば 10,000 円を得る。

(モレがないことを確認したら記録用紙 6 へ)52

記録用紙 6
質問 6
将来あなたに起きうる「入院・通院を伴う深刻な病気」リスクについて質問します。
それぞれの質問番号で、以下の二つのオプション１・２について好ましいほうを選び、回答欄の 1 または 2 を○で囲んでください。

オプション 1

オプション 2

回答欄

質問
番号

今日から 5 年後に、その 5 年間で今日から 5 年後にオプション 1

オプション 2

が好ましい

が好ましい

6-1

1

2

あたり確率 0%で 10,000 円を得る。

6-2

1

2

あたり確率 5%で 10,000 円を得る。

6-3

1

2

あたり確率 10%で 10,000 円を得る。

6-4

1

2

あたり確率 15%で 10,000 円を得る。

6-5

1

2

あたり確率 20%で 10,000 円を得る。

6-6

1

2

あたり確率 25%で 10,000 円を得る。

6-7

1

2

あたり確率 30%で 10,000 円を得る。

6-8

1

2

あたり確率 35%で 10,000 円を得る。

12あたり確率 40%で 10,000 円を得る。

6-10

1

2

あたり確率 45%で 10,000 円を得る。

6-11

1

2

あたり確率 50%で 10,000 円を得る。

6-12

1

2

あたり確率 55%で 10,000 円を得る。

6-13

1

2

あたり確率 60%で 10,000 円を得る。

6-14

1

2

あたり確率 65%で 10,000 円を得る。

6-15

1

2

あたり確率 70%で 10,000 円を得る。

6-16

1

2

あたり確率 75%で 10,000 円を得る。

6-17

1

2

あたり確率 80%で 10,000 円を得る。

6-18

1

2

あたり確率 85%で 10,000 円を得る。

6-19

1

2

あたり確率 90%で 10,000 円を得る。

6-20

1

2

あたり確率 95%で 10,000 円を得る。

6-21

1

2

あたり確率 100%で 10,000 円を得る。

あなたの病気による入院・通院の日数がのべで特定の日数なら 10,000 円を得る。

6-9

1 週間未満または 6 か月以上なら 10,000 円を得る。

特定の確率であたるくじを引き、あたりが出れば 10,000 円を得る。

(「入院・通院を伴う深刻な病気」リスクについての質問は以上です)53

補論 D（個人属性についてのアンケート、（回答者数（割合））で表示）
パート 2：説明
ここでは皆さま個人に関するいくつかの事をお聞きします。各質問について質問を読み、指示通りにお答えください。なお、もし答えたくない質問がある場合には、「答えたくない」という欄の有無にかかわらず、お答えいただかなくても結構です。その場合には当該質問の回答欄の余白に「答えたくない」とお書きください。

以下の質問にお答えください。
Q1. あなたの性別を 1 つ選んでチェックを入れてください。(チェックは 1 つ)
□男性 （100（0.5））□女性 （100（0.5））□その他□答えたくないQ2. あなたの年齢をお答えください。
歳

Q3. あなたの現在の雇用形態について、当てはまるもの 1 つにチェックを入れてください。
(チェックは 1 つ)□フルタイム（147（0.735））□パート・アルバイト（37（0.185））□自営業・フリーランス（13（0.065））□無職（2（0.01））□答えたくない（0（0））□その他（内容をご記入ください）＿＿＿＿＿（1（0.005））

Q4 あなたの最終学歴について当てはまるもの 1 つにチェックを入れて下さい。(チェックは 1 つ)□中学校 □高等学校（33（0.165）） □専門学校（16（0.08）） □短期大学・高専（19（0.095）） □大学（120（0.6）） □大学院（12（0.06））□答えたくない（0（0））

Q5. あなたの属する世帯について、以下の区分に従って世帯構成員の内訳を教えてくだ54

さい。
□配偶者・パートナー（119（0.595））□6 歳以下の子供 (人数：＿＿＿人) （24（0.12））□7-11 歳の子供 (人数：＿＿＿人) （17（0.085））□12-17 歳の子供 (人数：＿＿＿人) （22（0.11））□18 歳以上の子供 (人数：＿＿＿人) （39（0.195））□両親(人数：＿＿＿人) （32（0.16））□その他 (人数：＿＿＿人、内容：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿) （62（0.31））

Q6. あなたの収入を年収でお答えください。ただし、収入には給与、年金、諸手当を含みます。
□200 万円未満 （34（0.17））□200 万円以上 400 万円未満 （56（0.28））□400 万円以上 600 万円未満 （50（0.25））□600 万円以上 800 万円未満 （26（0.13））□800 万円以上 1000 万円未満 （12（0.06））□1000 万円以上 1200 万円未満 （4（0.02））□1200 万円以上 （9（0.045））□答えたくない （9（0.045））

Q7. あなたの世帯は現在、何人の収入で生計を立てていますか？
当てはまるもの 1 つにチェックを入れてください。(チェックは 1 つ)
□1 人 （77（0.385）） □2 人 （95（0.475））□3 人以上 （23（0.15））□分からない （3（0.015））□その他（内容を記入ください）：（2（0.01））

Q8. あなたは次のリスクに備えて民間保険会社が提供する保険に加入していますか？
当てはまるものすべてにチェックを入れてください。（チェックはいくつでも）□失業や休業に対する保険（17（0.085））□入院・通院を伴う深刻な病気やケガに対する保険（157（0.785））□その他の小さな病気やケガに対する保険 （46（0.23））□その他のリスクに対する保険（該当するものをご記入ください）：＿（41（0.205））□加入していない（32（0.16））55

Q9-1. あなたはこれまでに失業・休業した経験がありますか?
当てはまるものに 1 つにチェックを入れてください。(チェックは 1 つ)
□はい （現在、休業・失業していない）（75（0.375））□はい （現在、休業・失業している） （4（0.02））□いいえ（118（0.59））□答えたくない（3（0.015）
）
（
「いいえ」
・
「答えたくない」と答えた方は Q10 にお進みください。それ以外の方は次のQ9-2 にお進みください）

Q9-2. 前の Q9-1 で「はい」と答えた方にお聞きします．
その期間はどのくらいの長さでしたか？また、失業・休業の原因について、差し支えなければ
お教えください。
（答えたくない方は「答えたくない」と記入してください）
期間：□1 か月未満 （16（0.20））□1 か月以上 6 か月未満 （36（0.456））□6 か月以上 12 か月未満 （16（0.203））□1 年以上 2 年未満 （4（0.05））□2 年以上 （7（0.089））
理由（記入してください）：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿

Q9-3. 引き続き Q9-1 で「はい」と答えた方にお聞きします。
あなたがこれまでに経験した失業・休業で直近のものはいつですか。
当てはまるもの 1 つにチェックを入れてください。(チェックは 1 つ)
□6 か月未満（現在失業・休業中を含む） （19（0.24））□6 か月以上 12 か月未満

（13（0.165））□1 年以上 2 年未満 （4（0.05））□2 年以上 （43（0.544））

Q10. あなたの家族・友人・知人などで失業・休業を経験した人はいますか？
当てはまるもの 1 つにチェックを入れてください。(チェックは 1 つ)
□はい （92（0.46））□いいえ（105（0.525））
56

□答えたくない（3（0.015））

Q11. 同年代の平均的な人と比べて、現在のあなたの雇用状態（失業や休業の起こりやす
さ）はどのように思いますか？当てはまるもの 1 つにチェックを入れてください。（チェックは 1 つ）
現在、失業中の方は、前職での雇用状態についてお答えください。
□同年代の平均的な人よりも安定している（69（0.345））□おおむね同年代の平均的な人と同じ（86（0.43））□同年代の平均的な人よりも不安定（29（0.145））□わからない・答えたくない（16（0.08））

Q12. 5 年後に現在の自分と比べてあなたの雇用状態（失業や休業の起こりやすさ）はどのようになっていると思いますか。当てはまるもの 1 つにチェックを入れてください。
(チェックは 1 つ)
□現状より安定するだろう（7（0.035））□おおむね現状と同じだろう（111（0.555））□現状より不安定になるだろう（56（0.28））□わからない・答えたくない（26（0.13））

Q13-1. あなたはこれまでに深刻な病気やけがで入院・通院した経験がありますか?
当てはまるもの 1 つにチェックを入れてください。(チェックは 1 つ)
□はい （現在、入院・通院していない）（36（0.18））□はい （現在、入院・通院している） （10（0.05））□いいえ（150（0.75））□答えたくない（4（0.02）
）
（
「いいえ」
・
「答えたくない」と答えた方は Q14 にお進みください。それ以外の方は次のQ13-2 にお進みください）

Q13-2. 前の Q13-1 で「はい」と答えた方にお聞きします。
その期間はどのくらいの長さでしたか？また病気やけがの種類について、差し支
えなければ
57

お教えください。
（答えたくない方は「答えたくない」と記入してください）
期間：□1 か月未満 （24（0.522））□1 か月以上 6 か月未満

（8（0.174））□6 か月以上 12 か月未満

（4（0.087））□1 年以上 2 年未満

（0（0）
）

□2 年以上 （10（0.217））
種類（記入してください）：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿

Q13-3. 引き続き Q13-1 で「はい」と答えた方にお聞きします。
あなたがこれまでに経験した入院・通院を伴う深刻な病気やけがで直近のものはいつですか。当てはまるもの 1 つにチェックを入れてください。(チェックは 1
つ)□6 か月未満（現在入院・通院中を含む） （7（0.152））□6 か月以上 12 か月未満

（2（0.043））□1 年以上 2 年未満 （3（0.065））□2 年以上 （34（0.739））

Q14. あなたの家族・友人・知人などで深刻な病気やけがによる入院・通院を経験した人はいますか？
当てはまるもの 1 つにチェックを入れてください。(チェックは 1 つ)
□はい （107（0.535））□いいえ（90（0.45））□答えたくない （3（0.015））

Q15. 同年代の平均的な人と比べて、現在のあなたの健康状態はどのように思いますか。
当てはまるもの 1 つにチェックを入れてください。(チェックは 1 つ)
□同年代の平均的な人よりも健康 （48（0.24））□おおむね同年代の平均的な人と同じ （132（0.66））□同年代の平均的な人よりも不健康（20（0.10））

Q16. 5 年後に現在の自分と比べてあなたの健康状態はどのようになっていると思いますか。
58

当てはまるもの 1 つにチェックを入れてください。(チェックは 1 つ)
□現状より健康になるだろう（9（0.045））□おおむね現状と同じだろう（122（0.61））□現状より不健康になるだろう（49（0.245））□わからない・答えたくない（20（0.10））

Q17. 5 年後にあなたの収入はどうなっていると思いますか。
当てはまるもの 1 つにチェックを入れてください。(チェックは 1 つ)
□収入は増えると思う （51（0.255））□収入は変わらないと思う（62（0.31））□収入は減少すると思う （55（0.275））□収入はどうなるか分からないと思う（31（0.155））□答えたくない（1（0.005））

Q18. あなたの現在のライフスタイル、健康状態、労働環境で 5 年後に収入が減少するリ
スクはどの程度だと思いますか。当てはまるもの 1 つにチェックを入れてください。(チェックは 1 つ)
□10％以下（36（0.18））□11-20％（36（0.18））□21-30％（28（0.14））□31-40％（14（0.07））□41-50％（24（0.12））□51-74％（13（0.065））□75％以上（27（0.135））□わからない・答えたくない（22（0.11））

59