PDPRIETI Policy Discussion Paper Series 24-P-001

ウェルビーイング指標の政策利用―有用性と懸念への対処

熊谷 惇也
福岡大学

馬奈木 俊介

経済産業研究所

独立行政法人経済産業研究所
https://www.rieti.go.jp/jp/

RIETI Policy Discussion Paper Series 24-P-001
2024 年 2 月

ウェルビーイング指標の政策利用―有用性と懸念への対処*
熊谷惇也（福岡大学）
・馬奈木俊介（九州大学、経済産業研究所）

要

旨

本稿では、ウェルビーイング指標の政策利用という文脈における近年の研究の主張をレビューしたうえで、各種のウェルビーイング指標が持つ有用性と懸念点の両方を要約する。まず、ウェルビーイングを測定するための各種アプローチとして、SWB 指標、OECD
Better Life Index (BLI)、将来世代のウェルビーイングを維持することを目的とした新国富指標 (IWI)、表明選好法による各側面の重要度の推定手法についてレビューし、これら各指標の特徴や利点を整理する。そのうえで、効用と SWB に乖離が存在すると主張する近年の研究結果をもとに、SWB を人々の豊かさの指標として用いる際の手法的・規範的な懸念を指摘し、その指摘に対する対処方法を紹介する。さらに、自己申告の主観的回答から導かれる満足度の指標が、どのような分野において客観的水準と強く関連しているかを、データ分析を通して検証する。これらのレビューに基づく知見およびデータによる検証結果を踏まえ、ウェルビーイング指標が持つ懸念を明らかにし、それらの実務的対処法を提示することで、ウェルビーイングを政策利用していく上での現実的な指針を提供する。
キーワード：ウェルビーイング、主観的満足感、効用、新国富指標
JEL classification:I31, I38, Q56

RIETI ポリシー・ディスカッション・ペーパーは、RIETI の研究に関連して作成され、政策をめぐる議論にタイムリーに貢献することを目的としています。論文に述べられている見解は執筆者個人の責任で発表するものであり、所属する組織及び（独）経済産業研究所としての見解を示すもの
ではありません。

*本稿は、独立行政法人経済産業研究所（RIETI）におけるプロジェクト「ウェルビーイング社会実現のための制度設計」の成果の一部である。本稿の原案は、経済産業研究所（RIETI）のディスカッション・ペーパー検討会で発表を行ったものである。検討会参加者からの有益なコメントに感謝したい。また、本稿の作成にあたっては、本プロジェク
トのメンバーの方々から多くの有益なコメントを頂いた。ここに記して、感謝の意を表したい。

1.

はじめに
近年、ウェルビーイングは様々な分野の研究者および政策決定者の関⼼を集めており、特に主観的ウェルビーイング（SWB: Subjective well-being）はその収集の有⽤性から政策への利⽤が国内外で促進されている。世界的に、GDP を代表とする従来的な経済指標では測れなかった要素を包括できるという利点が広く主張されるようになり (Fleurbaey, 2009;
Stiglitz et al., 2018)、SWB はこれまで考慮されなかった要素の影響を明らかにするツールとして活⽤されるようになってきた (Maddison et al., 2020)。また、物質的・⾮物質的・社会的側⾯を含んだウェルビーイングは、持続可能な社会を実現するのに⽋かせない軸の１つであると捉えられている (Miranda et al., 2023)。⽇本国内では、経済財政運営と改⾰の基本⽅
針 2023（⾻太⽅針 2023）において、持続可能な社会づくりのためにウェルビーイング指標
を政府の基本計画や地⽅⾃治体の政策⽴案に活⽤していくことが明⽰されている (内閣府,2023)。さらに、GDP と同様に国内のウェルビーイングを四半期に１度計測・公表する動きも存在する。1
こうした関⼼の⾼まりの中で、これまでウェルビーイングの政策活⽤に関して有⽤性と懸念点の両⽅が議論されてきた。「全体として、あなたはどの程度⽣活に満⾜しています
か？」のような質問への主観的回答によって測定される SWB の政策利⽤は、少なからず懐疑的な意⾒が存在することが⽰唆されている (内田 & 荻原, 2012)。⼀⽅で、多くの研究によって、「何が幸福を決めるのか？」という問いの基で社会経済的属性、居住環境、価値観、国の発展度合い、SNS 利⽤など様々な要因がウェルビーイングと関係することが明らかにされてきた。こうした SWB 指標への様々な議論やこれまでの研究から、ウェルビーイングを政策として利⽤する上での指針を導くことができる。
本稿では、ウェルビーイング指標の政策利⽤という⽂脈における近年の研究の主張をレビューしたうえで、各種のウェルビーイング指標を政策利⽤していく上での有⽤性と懸念点の両⽅を要約する。そのうえで、筆者らは先⾏研究から明らかになったウェルビーイング
指標の短所を考慮したうえで、客観的指標を補完する形で利⽤を促進していくべきである
ことを主張する。さらに、先⾏研究のレビューから明らかになったウェルビーイング指標の妥当性を踏まえて、実際に著者らが取得した個⼈レベルの SWB データを利⽤して SWB 指標が特にどのような政策トピックにおいて⾼い有⽤性を有するかを検証する。
まず、先⾏研究のレビューを通して、ウェルビーイング指標の政策利⽤において研究者および政策決定者が注意すべき点を明らかにする。第２節では、ウェルビーイングを測定するための各種アプローチについて紹介する。最も頻繁に⽤いられる SWB 指標に加え、ウェル
ビーイングの要素を複数の分野に分類して捉える OECD Better Life Index (BLI) や、将来世

1

⽇本経済新聞社「四半期調査発表」https://well-being.nikkei.com/news/well-being-initiative-research-

result_20230922.pdf （閲覧⽇：2023 年 12 ⽉ 15 ⽇）

1

代のウェルビーイングを維持することを⽬的とした新国富指標、より近年のアプローチである表明選好法による各側⾯の重要度の推定⼿法について述べ、それぞれの特徴および利点についてレビューしていく。
第３節では、幸福度や⽣活満⾜度に代表される SWB 指標が、⼈々の厚⽣を表す指標として妥当であるかどうかについて述べる。幸福が政策の指標として利⽤できるかというテーマの内部には、幸福は効⽤の代理変数となりうるかという議論が存在する。⼈々の実際の選択⾏動に着⽬した顕⽰選好アプローチによって推定される効⽤は、従来の厚⽣経済学において⼈々の厚⽣を表す指標として利⽤されてきた⼀⽅で、複数の経済学者が SWB を効⽤、
つまりはスタンダードな厚⽣の指標を代替しうるものかという観点から批判してきた。他⽅で、SWB の有⽤性を主張する研究者らは、効⽤という概念が持つ限界を幸福度によって補完することができると唱えてきた。SWB の効⽤の乖離に対する両者の主張をレビューすることで、効⽤とウェルビーイングという⼆つの指標の存在からウェルビーイングの有⽤性の議論を深めていく。さらに、⽣活満⾜度などの単⼀の SWB 指標を利⽤して国や地域のウェルビーイングの⽔準を評価・⽐較することの妥当性と懸念点の双⽅について述べる。持続可能な開発ソリューションネットワーク（SDSN）が毎年発⾏する World Happiness Report
では、0 から 10 までの 11 ポイント尺度で収集した⽣活の評価の３年平均値を⽤いて、世界の幸福な国ランキングを発表している (Helliwell et al., 2023)。このランキングは例年⼈々の注⽬を集めており、⽇本においても、ニュースサイトなどで北欧の幸福度が⾼いという結果について記事が書かれるのが恒例となっている。こうした単⼀の指標の平均値から国の豊かさを議論することを正当化するためのロジック、およびそのようなアプローチにおける懸念点を述べ、それらの懸念に対して提唱されている対処法について紹介していく。
第４節では、⾃⼰申告の主観的回答から導かれる満⾜度の指標が、どのような分野において客観的⽔準と強く関連しているかを、データ分析を通して検証する。⼈々のウェルビーイ
ングには⽣活や⼈⽣の様々な要素が影響することが分かっているが、それぞれの分野における良い状態がどれほど主観的指標によって捕捉できるかは分野によって異なる。そこで、収⼊、仕事、教育、健康、治安、余暇時間、ワークライフバランスを含む７項⽬について、分野別の主観的満⾜度が客観指標の状態をどれほど予測しているかを、都道府県レベルデータを⽤いて検証する。
第５節では、ウェルビーイング指標を政策に利⽤していく際に、実務的な⾯からどのようなことに注意を払うべきかを、レビューした先⾏研究の知⾒およびデータによる検証結果をもとに述べていく。主観的なウェルビーイング指標は客観的指標に加えて政策決定において重要な情報を提供するが、各種のウェルビーイング指標はそれぞれ特有のデメリット
も同時に有している。先⾏研究から明らかになった各種指標の弱点を述べ、それらの実務的対処法を明らかにすることで、ウェルビーイングを政策利⽤していく上での現実的な指針の策定に向けた材料を提⽰する。

2

2.

ウェルビーイングの測定
ウェルビーイングを測定するアプローチは複数存在する。最も頻繁かつ容易に⽤いられる⽅法は、アンケート等で収集される⾃⼰申告の主観的ウェルビーイングである。これは単⼀の SWB 指標として、主に国や地域レベルでの平均値の⽐較や、個⼈レベルの SWB の決定要因の分析などに⽤いられてきた。その他に⽤いられる指標の種類としては、ウェルビー
イングを構成する要素を計算し、その複数の要素の合算値として全体のウェルビーイングのレベルとする指標である。OECD が発⾏している Better Life Index （BLI）や、国連環境計画（UNEP）などが中⼼となって提唱した新国富指標などは、そのような複数の要素を合算することで⼈々の豊かさを測ろうとするアプローチに属する。これらの指標の特徴は、各要素の重要度には主観的価値観が含まれており、⼀⽅で各要素の⽔準は客観的数値が⽤いられている点である。ウェルビーイングを形作る要素の重要度を測る⽅法はほかにも表明
選好法を⽤いた選択ベースによる推定など先進的な⽅法が提唱されており (Benjamin et al.,2014)、各要素のウェイトの捉え⽅に関する有⽤な洞察を提⽰している。本節ではこれらの各種の指標について論述しながら、ウェルビーイングをどのように測定するのかについての複数のアプローチを要約していく。

2.1.

主観的ウェルビーイング（SWB）

まず、研究や実務において広く⽤いられているアプローチの１つとして、主観的ウェルビーイング（SWB）が挙げられる。SWB は個⼈に対して全体的な⽣活の評価や幸福についての質問を⾏い、その回答をその個⼈のウェルビーイングとして捉える⽅法である。この⽅法
は、⾃⼰申告の幸福（self-reported happiness）アプローチなどとも呼ばれる (Ott, 2010)。
SWB には、幸福度、⽣活に対する評価、感情的ウェルビーイングなど様々な尺度が存在する (Frijters et al., 2020; Tsurumi et al., 2021)。それぞれの尺度がどのような要素と密接に関係するかは異なっており、例えば所得の⾼さは感情的ウェルビーイングよりも⽣活評価の⾼さに強く反映される (Kahneman & Deaton, 2010)。しかし、全体としてこれらの尺度は強く相関しあっており、かつ教育や結婚などの個⼈属性との相関の仕⽅は尺度間で⼤きく共通していることも明らかになっている (Clark, 2016)。こうした複数の尺度の中で、⽣活満⾜度（または⽣活に関する評価）がウェルビーイングの様々な要素を包括している指標として最も頻繁に⽤いられている (Frijters et al., 2020)。
SWB を⽤いてウェルビーイングを測定することの利点の１つに、様々な政策や経済・社会的状況が⼈々の豊かさに与える影響を明らかにできる点にある。これまで SWB を⽤いて⾏われてきた多数の研究から、性別、年齢、所得、健康、環境、交通、メンタルヘルス、遺伝など多様な要素が⼈々のウェルビーイングと関係することが明らかにされてきた(Delbosc, 2012; Diener et al., 2018; Dolan et al., 2008)。特に性別や年齢、所得、健康といった要
素は⽣活や経済状況など様々な項⽬とも関係が深いため、SWB を⽤いた要因分析のコント3

ロール変数として頻繁に⽤いられている。より最近の研究においても、SWB は SNS 利⽤、経営者を評価する機会、職場での昼寝、宝くじの当選など具体的かつユニークな項⽬がもつ効果を検証する分析に⽤いられてきた (Allcott et al., 2020; Bessone et al., 2021; Cai & Wang,
2022; Lindqvist et al., 2020)。こうした研究から、幸福な⼈と不幸な⼈のギャップを形作る要因を特定することで、不幸な⼈を減らすためにどのような項⽬を政策において優先すべきか、その指針を得ることができる (Frijters et al., 2020)。

2.2.

国レベル・地域レベルのウェルビーイング指標

個⼈の主観的なウェルビーイングの⽔準だけでなく、国や地域といった単位で幸福かどうかを判断することは、政策決定者にとって重要である。国や地域においてウェルビーイン
グの状態を判断するための指標には、主観・客観の区別という観点からみると３種類に⼤別できる。１つは主観的尺度ベースの指標、２つ⽬は客観的尺度ベースの指標、３つ⽬は主観・客観の組み合わせによる指標である。
１つ⽬の主観ベースの指標について、最も容易な⽅法は単⼀の SWB 尺度の国別・地域別
平均値を⽤いる⽅法である。この⽅法を⽤いることで、その国・地域の⼈々が主観的にどれほど幸福かを把握することができる。World Happiness Report ではこうした国レベルの SWBの⼀定期間内の平均値を⽤いることで、各国の⼈々の幸福の度合いを捉える試みを毎年⾏っている。このレポートで⽤いられている国別 SWB の指標は 0 から 10 までの 11 ポイント
尺度で個⼈レベルで収集した⽣活の評価の平均値であり、元データは Gallup 社の Gallup
World Poll を⽤いている。この指標の利点として、世界の 130 か国以上の平均的な幸福度をランキング形式で把握できるところにある。
他にも、⼈々の豊かさの様々な要素を捉えて国レベルの指標として測定する⼿法が存在する。どの指標も、GDP といった従来的な指標ではとらえられなかった側⾯を補完するという利点を有している。その中で、経済⽔準に加えて健康・教育⾯の豊かさを捉えた指標として、⼈間開発指数（HDI: Human Development Index）がある (UNDP, 2023)。HDI は、⼈々の所得に加えて平均余命と教育⽔準を含めており、経済成⻑だけでなく⼈々の Capabilityの⾼さをその国における開発⽔準の⾼さであるとみなしている。HDI は、経済⽔準に加えて客観的に測定できるその他の側⾯を追加するというアプローチをとっている。
客観⽔準と主観的観点を組み合わせたアプローチを⽤いた指標として、OECD Better Life
Index （BLI）がある。BLI は⼈々の暮らしを 11 の分野（住宅、所得、雇⽤、社会的つながり、教育、環境、市⺠参画、健康、主観的幸福、安全、ワークライフバランス）に区分し、それぞれの分野について測定される各国の⽔準に各分野の重要度をウェイトすることによって指標が計算される。BLI のウェブサイトの訪問者は、各分野がどれほど⾃分にとって重要かを 6 段階で回答することができ、ウェイトに応じた全体的な「より良い暮らし」の度合
いについて各国の⽔準を⽐較することができる。また、ウェブサイト訪問者の回答を収集し、4

各国において 11 の分野のうちどの分野が最も重視されているかが公開されている。2
現在の⼈々の豊かさの⽔準だけでなく、将来世代の⼈々のウェルビーイングを維持する
ような考え⽅に基づいた指標として、新国富指標（IWI: Inclusive Wealth Index）が存在する(UNEP, 2023; ⽇本学術会議, 2023)。この指標は、各国の⾃然資本、⼈⼯資本、⼈的資本がその国の世代を超えたウェルビーイングを構成するという考えに基づいている。各資本は将来世代のためのインフラとみなすことができるため、将来の⼈々のウェルビーイングの源泉といえる。それぞれの資本の 1 単位当たりの増加が、世代を超えたウェルビーイングに対してもつ効果をシャドウプライスと呼ぶ。シャドウプライスについては、森林における⽊材
価格など市場価格で代替できるものもあるが、⽣態系サービスなどの市場価格で代替できないものについては、環境評価における⽀払意思額のアプローチが⼿法として⽤いられることもある (Islam et al., 2019)。
これらの指標は、主観的要素・客観的要素の区別を考慮して⾒ると、次のタイプに区分することができる。(1)主観的⽔準を豊かさの指標とするもの、(2)客観的⽔準を豊かさの指標とするもの、(3)主観的・客観的⽔準を組み合わせて豊かさの指標とするものの３つである。
(1)のカテゴリとしては SWB の平均値を国のウェルビーイングの指標とするアプローチがあり、主観的指標そのものを豊かさの⽔準ととらえている。⼀⽅で、(2)に区分されるようなGDP や HDI は、客観的⽔準をもとに豊かさを測定している。BLI や IWI は(3)に区分されるとみなせる。BLI は各分野の状態を計算する際、元となる⽔準は分野によって主観・客観を使い分けている。例えば、BLI の所得分野の⽔準は、可処分所得と資産という 2 つの客観的変数が基となっているが、健康分野の⽔準は、平均寿命と⾃⼰申告の健康状態の 2 つの変数が基になっており、主観的⽔準と客観的⽔準を組み合わせて健康分野の⽔準を測定している。さらに、BLI 指標における各分野のウェイトは、ウェブサイト訪問者による主観的評価
をベースにしている。IWI についても、⾃然資本、⼈⼯資本、⼈的資本の資本量は客観量であるが、シャドウプライスは場合によって主観的に測定された⽀払意思額が基となることもある。幸福度指標と⼀⾔でいうと主観的な⾯が重視されているように感じられるが、各指標は主観・客観のそれぞれの側⾯を捉えながら多⾯的に⼈々のウェルビーイングを捉えよ
うとしているといえる。

2.3.

表明選好法による各要素の重要度の推定

より近年の⼿法に着⽬すると、ウェルビーイングに対してどのような要素がどれくらい重要であるかを推定するのに特化したアプローチが開発されている。その⼀つが、表明選好法に基づいた選択実験によるアプローチである。Benjamin et al. (2014) は、アメリカの約4,600 ⼈の個⼈に対して選択実験アプローチによるアンケート調査を⾏い、100 以上の様々

22023 年 12 ⽉ 17 ⽇時点では、⽇本において最も重視されている分野は「安全」である。

5

な項⽬が⼈々のウェルビーイングに対してどれほど⼤きなウェイトを有するか、その各要
素からウェルビーイングへの限界効果を推定した。この⼿法の特徴的な点として、幸福や⽣
活満⾜といった SWB の単⼀指標に⽤いられる変数を、最⼤化させるべき⽬的変数と捉えるのではなく、健康や財政的安全性などの他の側⾯とトレードオフ可能な関係にある要素であると捉えていることである。こうした特徴から、彼らのアプローチは、幸福が効⽤の代理変数ではなく、効⽤を構成する⼀要素であるという主張の根拠としてしばしば引⽤される。
表明選好法に基づいた同様の⼿法を⽤いて、幸福と他の要素のどちらがどれくらい重要であるかを明らかにする研究が近年⾏われている。その 1 つである Adler et al. (2022) は、
イギリスおよびアメリカの 4,000 ⼈の個⼈にアンケートを⾏い、健康と幸福がトレードオフ
可能な時にどちらが重要であるかを、選択式の表明選好調査によって明らかにした。彼らは、全体として健康と SWB が同等に評価されたことを⽰したうえで、不幸な⼈は不幸な選択肢を選び、不健康な⼈は不健康な選択肢を選ぶ傾向にあることを明らかにした。この状態を「better the devil you know （知っている悪魔の⽅がまし）」と表現した。つまり、不健康な⼈にとっては、不幸な状態（経験していない状態）より不健康な状態（経験して知っている状態）の⽅がましであるという解釈である。このように、健康と幸福のどちらが⼤事かは、
その個⼈の健康および幸福の状態に依存することが⽰された。
このような表明選好法に基づいた選択型実験アプローチは、⾃⼰申告の SWB と⽐較して様々な要素のトレードオフを明らかにできる⼀⽅で、単⼀の質問で直接各項⽬の重要度を聞く⽅法と⽐較すると調査の⼿間がかかるという難点がある。そのため、政策として広く利⽤するという点では単純な SWB のアンケートには劣る。しかし、こうしたアプローチから
SWB の政策利⽤についていくつかの洞察が得られる。最も重要な含意としては、ウェルビーイングにとってどのような要素が最も重要であるかは、個⼈の属性や時期によって異なるということである。Benjamin et al. (2014) や Adler et al. (2022) は、個⼈属性の異なるサブ
グループ間では各要素がウェルビーイングに寄与するウェイトが異なることを⽰している。
また、Benjamin et al. (2014) は、ウェルビーイングを構成する要素の⽔準が⼤きく変化すると、そのウェイトも変化することを理論的に提⽰している。このことから、ウェルビーイン
グを国や地域の指標として捉える際に、ウェルビーイングを構成する要素がもつ重要度の空間的な差異や時系列的な変化をトラッキングできるような仕組みを作る必要があると考えられる。上記で述べた各指標のアプローチ及び特徴について、表１に要約している。

6

表１

ウェルビーイングの測定の各種アプローチと特徴

ウェルビーイング測定アプローチ
主観的ウェルビーイング（SWB: Subjective WellBeing）

特徴

⽂献- 主観的回答- 国や地域レベルの平均値を指標として利⽤- SWB を被説明変数とする回帰分
析を⾏うことで、様々な要因の影響を検証可能(Helliwell et al., 2023)

⼈間開発指数（HDI: Human
Development Index）- 客観的⽔準- 経済状態に加え教育と健康⾯を測定(UNDP, 2023)

より良い暮らし指標（BLI:
Better Life Index）- 客観的⽔準＋主観的回答- 11 の分野の⽔準にウェイトを付して総計- 各分野の⽔準には、客観的⽔準と主観的な状態の双⽅が使われている- 各分野の重要度を表すウェイト
は、ウェブサイト訪問者の主観的回答の平均値を利⽤(OECD, 2020)

新国富指標（IWI: Inclusive
Wealth Index）- 客観的⽔準（場合によって主観的ウェイトを利⽤）- ⾃然資本、⼈⼯資本、⼈的資本をストックとみなし、世代を超えた
ウェルビーイングを構成する要素とみなす- 各資本が世代を超えたウェルビー
イングに与える限界効果をシャドウプライスとして設定- 各資本を総計した新国富指標が減
少していない状態を、持続可能であると判断(UNEP, 2023)

表明選好法（Stated
Preference）- 仮想的な選択から推定される選好- ウェルビーイングを構成する要素
間のトレードオフに着⽬- 様々な要素がウェルビーイングに与える限界効果を推定- 100 以上の多量の要素のウェイト
をアンケートから推定することが可能(Benjamin et al., 2014)73.

厚⽣指標としてのウェルビーイング
前節では、⼈々のウェルビーイングを測定するいくつかの⼿法を紹介した。その中でも、⽣活満⾜度や幸福度といった尺度に代表される SWB は、様々な要素の影響を測れるという柔軟さや、⽐較的容易に収集が可能であるという利点から、世界中で定期的に収集され、各国の⼈々の豊かさの状態を評価する材料となっている。しかし、SWB の政策利⽤における利点が明らかになる⼀⽅で、SWB を厚⽣指標として利⽤することには慎重になるべきであるという主張も存在している。これまでに SWB は、しばしば効⽤の代理変数として適しているかという議論がなされており、既往研究では SWB と効⽤の間には乖離が存在することが報告されている。⼀⽅で、SWB の利点を主張する研究者らは、SWB と効⽤の乖離から、効⽤が捉えられていない要素を SWB で補完することができることを強調している。本節では、それぞれの⽴場に⽴つ複数の研究をレビューしたうえで、SWB を指標として⽤いる際の懸念点に対して現実的に対処するための⽅針を提⽰していく。

3.1.

SWB と効⽤の差異

SWB が厚⽣指標として有⽤であるかを評価する際に、しばしば SWB は効⽤の代理変数となりうるかという議論がなされてきた。SWB が効⽤の代理変数として機能する理論的な条件としては、SWB と効⽤が単調増加の関係であること、SWB の個⼈間の⽐較が可能なことの２つが挙げられている (Voerman-Tam et al., 2023)。⾔い換えると、SWB の最⼤化と効⽤の最⼤化が⼀致していることが、SWB が効⽤の代理変数となる条件であるといえる。
この SWB の最⼤化と効⽤の最⼤化が⼀致しない状況が存在することが、複数の研究で提⽰されてきた。その⼀つである Glaeser et al. (2016) は、⼈々の居住⾏動に着⽬し、個⼈が敢えて幸福度が低下するような選択を⾏う状況を明らかにした。彼らはアメリカの個⼈データを⽤いて、⼈⼝増加率が低下している都市は不幸な傾向があることを明らかにした。また、そのような SWB が低い地域に移住する個⼈が存在し、そのような個⼈は元々の住⼈と同様に SWB が低くなっていることを⽰した。このことから、居住地選択⾏動において個⼈は SWB を最⼤化していないことを明らかにし、居住地選択の際に所得の⾼さや住宅コストの安さといった SWB 以外の要素を優先していると考察した。これらの実証的な結果と理論的な推論を組み合わせ、SWB は効⽤の⼀要素に過ぎないことを主張した。
SWB が効⽤の代理変数ではなく効⽤の⼀要素であると主張する研究は他にも存在する。
Benjamin et al. (2012) は、アメリカの約 1,000 ⼈の個⼈にアンケートを⾏い、所得と睡眠といった２要素のトレードオフが存在する２つの選択肢について、それぞれの選択肢がもたらす幸福度と、それぞれの選択肢のどちらを選ぶ確率が⾼いかを質問した。ここで、幸福度に加えて、その選択がもたらす結果として追加的に 11 の側⾯（家族の幸福、健康、楽しさ、
社会的地位など）を質問し、個⼈の選択が幸福以外の要素によって説明できるかどうかを回
8

帰分析により検証した。結果として、個⼈の選択を最も予測する変数は幸福度であったが、楽しさや社会的地位、⽬的意識といった要素も、個⼈の選択において幸福度とトレードオフの関係にあることを明らかにした。このような既往研究から、SWB は選択を⾼いレベルで予測するが、効⽤のすべてを表すというよりは、他の側⾯とトレードオフ可能な効⽤の⼀つの重要な要素であるという考え⽅の妥当性が⾼まってきた。
ここまで紹介した研究は、SWB と効⽤の差異から、SWB は厚⽣指標ではなくあくまで効⽤の⼀要素であるため、SWB を厚⽣指標として⽤いるのは慎重になるべきであるという主張につなげたものであった。⼀⽅で、SWB と効⽤の差異を、むしろ SWB の利点であると捉える研究もいくつか存在している。Stutzer & Frey (2008) は、⼈々の通勤時間選択に着⽬し、効⽤最⼤化と SWB の最⼤化が⼀致していないことを⽰したうえで、その不⼀致は⼈々の選択のミスから来るものであると解釈した。彼らはまず、個⼈の通勤時間が⻑いことの効⽤へのネガティブな影響は、所得の⾼さや居住コストの安さによって埋め合わせされることを理論的に提⽰した。次に、ドイツの個⼈レベルのパネルデータを⽤いて、所得や居住コストとのトレードオフを考慮した上での通勤時間の効果が相殺されているかを検証するため、通勤時間を説明変数、⽣活満⾜度を被説明変数とする回帰分析を⾏った。その結果、通勤時
間は⽣活満⾜度に負の影響を持ち、その影響は所得や居住コストの効果によって相殺できないことを実証した。
Frey & Stutzer (2014) は、こうした選択と SWB の乖離が起きる理由を、効⽤の予測ミスであると解釈している。彼らは、個⼈は選択を⾏う際に、その選択がもたらす満⾜度やストレスのような内的要素を過⼩評価し、所得やステータスのような外的要素を過⼤評価すると説明する。そのため、通勤時間選択の例では、居住地のメリットのような外的要素を過⼤評
価し、通勤のストレスのような内的要因を過⼩評価するため、実際に通勤を経験した際に予想以上にストレスからくるネガティブな影響を受け、⽣活満⾜度が低下するといったことが起きうる。
より近年の研究でも、効⽤と SWB の乖離から SWB の有⽤性を主張するものがある。Akay
et al. (2023) は労働時間選択に着⽬し、イギリスの家計レベルのパネルデータを⽤いて、実際の労働時間と SWB を最⼤化する労働時間に差があることを⽰し、その差を “deviation
measure” として計算した。彼らはこの指標を基に、⼤半の個⼈が SWB を最⼤化しうる労働時間とは異なる労働時間を実際に選択していたことを明らかにした。これらの不⼀致は、個⼈的制約や労働市場の制約によって⼤部分を説明できることがわかっている。このことか
ら彼らは、個⼈の労働供給選択の分析には、SWB と顕⽰選好を補完的に⽤いることが重要であると主張している。
これらの先⾏研究から、SWB の最⼤化と効⽤の最⼤化は完全に⼀致してはおらず、それ
ぞれ異なる側⾯を捉えているということが含意として得られる。政策的には、SWB と顕⽰
選好のどちらが優れているかを述べるより、SWB と実際の選択の双⽅を、それぞれが捉える側⾯を明らかにしながら補完的に利⽤することが有⽤であるという含意が得られる。
9

3.2.

ウェルビーイング指標の政策利⽤における批判とその対処

ここまでのレビューにより、SWB を政策指標として利⽤する際に、個⼈の実際の選択とSWB を最⼤化する選択とには乖離があることが明らかになった。他にも、SWB の平均的な⽔準を国や地域の豊かさの指標として⽤いる際に、規範的・⼿法的な懸念があることが分かっている。さらに、SWB 指標だけでなく、⼈々の豊かさを多次元で捉える BLI のようなアプローチにも、政策指標として⽤いる際にいくつかの懸念点が存在している。ここでは、これらの指標が有する懸念点を上げたうえで、先⾏研究等から明らかになった対処法について紹介する。
まずは、SWB の平均⽔準を豊かさの指標として⽤いる際の懸念点を述べる。3.1 節でも述
べた通り、SWB と実際の個⼈の選択には乖離が存在するため、SWB を豊かさを表す単⼀の指標として利⽤することは⼗分ではない。しかし⼀⽅で、着⽬する分野によっては、SWBのような主観指標が選択を⾼い確率で予測することも分かっている。例えば、全体的な仕事
満⾜度は、雇⽤の流動性や個⼈の退職⾏動を⾼いレベルで予測したという報告がある(Green,2010)。ほかにも、アンケートの回答から収集できるウェルビーイング指標は健康やキャリ
ア選択など様々な客観的側⾯と強い相関関係を有することも⽰されている (Frijters et al.,2020)。
これらの知⾒から得られる含意としては、どのような分野で SWB と実際の選択との乖離
が⼤きい/⼩さいかを明らかにすることは、SWB を政策利⽤する上で特に注意すべき分野を明らかにできる点で政策的に重要であるということである。SWB には、全体的な⽣活の満⾜度を表す⽣活満⾜度や幸福度とは別に、⽣活における各種の個別分野についての満⾜度を問う分野別満⾜度（domain satisfaction）という尺度が広く⽤いられている (Ettema et al.,2010)。また、分野別満⾜度は全体的な⽣活満⾜度と強く相関することもわかっている(Schimmack & Oishi, 2005)。SWB と実際の選択との乖離をより詳細に明らかにするために、
分野別満⾜度とその分野における客観指標との関係を分析すれば、特に乖離が⼤きい分野を明らかにすることができる。これが、SWB と選択の乖離に対処するための１つの⽅法であるといえる。
SWB の政策指標としての利⽤には他にも懸念点が存在する。⼀つは規範的な懸念である。
これは、SWB の平均⽔準を⾼めることは望ましいことなのか？という疑問に関連している。
これは、幸福な⼈をさらに幸福にすることによっても SWB の平均⽔準を⾼めることは可能な⼀⽅で、不幸な⼈を無視すると格差が広がってしまうということが具体的な懸念として挙げられる。もう⼀つは、⼿法的な懸念である。個⼈レベルの調査回答から得られた順序尺
度の SWB の値を、基数的に捉えて平均値をとり、その平均値を国や地域別に⽐較することが⼿法的に正しいか？という疑問である。Bond & Lang (2019) は、順序尺度の満⾜度の平均値をとって⽐較するアプローチは、分布の過程によっては⼤⼩を逆転させうるとし、SWB10

の平均値を国の豊かさの指標として利⽤するアプローチを問題視している。
これらの２つの懸念に対処可能なアプローチが近年の研究により提⽰されている。Sechel(2021) は、政策決定者は幸福度の平均値を⾼めることではなく、⼗分に幸福な⼈の割合を⾼めるべきだという⽴場に⽴ったうえで、幸福な⼈の割合を国や地域の豊かさの指標として⽤いることを提唱している。こうしたアプローチを⽤いることで、規範的には、より多くの⼈の幸福度を維持することに繋がり、⼿法的には、⼗分に満⾜している⼈とそうでない⼈の閾値付近の順序⽐較のみを⾏えばよいとして、両⾯での懸念に対処している。このように、SWB を政策指標として⽤いる際に指摘されている課題については、対応可能な⽅法がそろってきている段階である。
SWB だけでなく、BLI のような各分野の重要度を測定するような⽅法にも、懸念点が存在する。最も重要な点は、各分野の重要度は空間的・時間的に変動する点である。ウェルビーイングに対するある側⾯の重要度は、その側⾯の⽔準や別の側⾯の⽔準の影響を受ける(Benjamin et al., 2014)。例えば、経済状況が⼤きく変動した場合、⼈々が感じる経済への重要度も変化するため、変動前の重要度の値を使ってウェルビーイングの変化をトラッキン
グしようとした場合、正しいウェルビーイングの変化を測定することはできないという点が挙げられる。ほかにも、⼤災害などのショックは、幸福度と信頼の関係を強めることがわ
かっている (Yamamura et al., 2015)。
このような、ウェルビーイングに対する各側⾯の重要度の変動については、２つのアプローチが考えられる。１つは、定期的にサーベイを⾏い、各項⽬の重要度の変動⾃体をトラッキングする、という⽅法である。もう１つは、ある側⾯（または別の側⾯）の⽔準が変化した場合にその側⾯の重要度がどのように変化するか、その⾮線形な関係を事前に推定しておく⽅法である。例えば Decancq & Nys (2021) は選好に関する仮定と、選択実験⽅式のア
ンケートの回答を組み合わせて、所得と健康のトレードオフに関する⾮線形な関係を推定する⼿法を提案している。現実的には、前者の定期的なサーベイを⾏う⼿法が、容易さを考慮すると政策に利⽤しやすいアプローチであると考えられる。

4.

SWB と客観指標との⼀貫性の検証
前節までで、主観的回答をベースとした SWB と実際の選択⾏動から推定される効⽤には乖離があることが明らかになった。本節では、分野別満⾜度と対応分野の客観指標の⽐較を⾏うことで、客観指標と主観指標との⼀貫性が⾼い分野および低い分野の特定を試みる。居
住者が各分野の客観的な状態を考慮して⾃らの効⽤が最⼤になる居住地を選択している場
合、効⽤と満⾜度の乖離が⼩さい場合は、その客観的な⽔準の⾼さは満⾜度の⾼さに反映されると想定できる。本節における分析は、主観的満⾜度と顕⽰選好の乖離が⼤きくなる可能性の⾼い分野がどのような分野なのかについての評価材料の提⽰に繋がる。

11

4.1.

データ

分析には、⽇本全国の個⼈を対象に独⾃に収集した Web アンケートデータを⽤いる。本
アンケートは、2015 年 11 ⽉〜12 ⽉にかけて個⼈の SWB とその決定要因について分析する
ために⾏われた。回答者の総数は 246,642 ⼈である。⽣活満⾜度や幸福度、分野別満⾜度といった SWB に含まれる質問や、性別、年齢、所得といった個⼈属性についての質問が含まれている。3
このアンケート調査データから、今回⽤いる変数として⽣活における様々な項⽬への満⾜度を選択した。回答者は「あなたの⽣活において、以下の項⽬の満⾜度をお答えください。」という質問に対して、収⼊や仕事、⾃然環境などを含む 18 項⽬の満⾜度を（１）全く満⾜していない、（２）あまり満⾜していない、（３）どちらでもない、（４）まあ満⾜している、（５）⼤変満⾜している、の５段階スケールで回答した。今回は、この回答による値を分野別満⾜度として利⽤し、客観指標との⽐較が可能であった収⼊、仕事、教育、健康、治安、
余暇時間、ワークライフバランスの７項⽬の分野別満⾜度を⽤いる。また、⽐較対象の客観指標としては、各空間レベルの中でも豊富な種類の統計データが存在する都道府県レベルの客観指標を⽤いる。したがって、⽐較の際には、分野別満⾜度も都道府県レベルの⽔準を推定する。分野別満⾜度の各項⽬と⽐較する都道府県レベルの客観指標については、表２にまとめている。2015 年のデータが存在するものについては 2015 年の値を⽤いたが、存在しないものについては 2016 年の値を⽤いた。

3

本データセットを⽤いた研究は、Journal of Happiness Studies (Kitsuki & Managi, 2023), Transportation(Kumagai et al., 2021), Transportation Research Part D (Okada et al., 2019) などの学術誌に公表されている。

12

表２

分野別満⾜度の項⽬と⽐較対象となる客観指標

満⾜度の分野
収⼊
仕事
教育
健康
治安
余暇時間
ワークライフバランス

客観指標
１⼈当たり所得（2015 年）
賃⾦（2015 年）
離職率（2015 年）
数学 A の点数（2015 年）
国語 A の点数（2015 年）
健康寿命（男⼥別）（2016 年）
喫煙率（2016 年）
塩分摂取量（2016 年）
刑法犯認知件数（2015 年）
休養時間（男⼥別）（2016 年）
労働時間 / ⾃由時間（男⼥別）（2016 年）

客観指標の参照元
社会・⼈⼝統計体系
雇⽤動向調査全国学⼒学習状況調査
中学校調査
社会・⼈⼝統計体系
国⺠健康・栄養調査
社会・⼈⼝統計体系
社会・⼈⼝統計体系
社会・⼈⼝統計体系

また、各分野別満⾜度が最終的に全体的な SWB を説明しうる変数かを確かめるため、全体的な SWB の指標として⽣活満⾜度を利⽤する。回答者は、「全体としてどの程度⽣活に満⾜していますか？」という質問に対して、分野別満⾜度と同様に（１）全く満⾜していな
い〜（５）⼤変満⾜している、までの５段階のスケールで回答した。この値を回答者の⽣活満⾜度として利⽤する。変数の基本統計量を表３に⽰す。
表３
変数

基本統計量
平均値

標準偏差

収⼊

2.923

1.095

仕事

3.081

1.017

教育

3.403

0.748

健康

3.312

0.949

治安

3.596

0.774

余暇時間

3.370

0.907

ワークライフバランス

3.259

0.843

⽣活満⾜度

3.413

0.987

⼥性ダミー

0.410

0.492

年齢

47.4

12.0

結婚ダミー

0.670

0.470

離婚ダミー

0.080

0.271

⼤卒ダミー

0.459

0.498

⼦供がいないダミー

0.124

0.330

分野別満⾜度

13

4.2.

⼿法

⽇本全国の個⼈レベルの分野別満⾜度のデータを⽤いて、個⼈属性をコントロールした
上での都道府県別の各分野別満⾜度の⽔準を推定する。Glaeser et al. (2016) の推計モデルを参考に、以下のようなモデル式を最⼩⼆乗法で推定する。
𝛼𝑦
この式において、𝑦
いる。𝑋

𝑿𝒊𝒋 𝜷

𝑢

𝜀

.

(1)

は都道府県 𝑗 に居住する個⼈ 𝑖 の分野 𝑑 に対する満⾜度を⽰しては個⼈属性であり、性別、年齢、年齢の⼆乗項、既婚ダミー、⼤卒ダミー、⼦供の有無ダミーを含めている。𝑢は都道府県の固定効果を⽰しており、個⼈属性をコントロールした上での都道府県 𝑗 における分野 𝑑 に対する満⾜度の平均的な⽔準と解釈できる。
したがって、式(1)から推定される都道府県固定効果の予測値 𝑢

は、個⼈属性の影響を分離した都道府県 𝑗 における各分野別満⾜度の⽔準の推計値として利⽤できる。この 𝑢の値を各分野に対応する都道府県レベルの客観的統計値と⽐較することで、その分野において⾃⼰申告の主観的な満⾜度が客観的⽔準と⾼い相関をもつかどうかを検証することができる。
また、個⼈レベルの各分野別満⾜度のそれぞれが最終的に全体的な SWB に関連しているかを検証するため、全体的な⽣活満⾜度を被説明変数とした以下のような回帰を⾏う。

𝐿𝑆

𝛾

𝜃 𝑦

𝑿𝒊𝒋 𝜽

𝑣

𝜑 .

(2)

∈

ここで、𝐿𝑆は都道府県 𝑗 に居住する個⼈ 𝑖 の⽣活満⾜度、𝑣 は都道府県レベルの固定効果を⽰す。各分野 𝑑 の満⾜度 𝑦を説明変数として含めることで、⽣活満⾜度と有意な関係を有するかどうかを検証する。

4.3.

結果

式(1)の推定の⽬的は、都道府県レベルの各分野別満⾜度の推計であるため、推計結果を図１に⽰す。各分野の満⾜度の値が⾼い都道府県は、個⼈属性等の影響を分離した上でのその都道府県に居住する⼈々の当該分野の満⾜度⽔準が⾼いことを意味している。分野によって満⾜度の平均⽔準の分布は異なっていることがわかる。

14

図１

各分野別満⾜度の都道府県別平均⽔準
15図２

各分野の分野別満⾜度と客観指標の関係
16図２（つづき）
図２に、都道府県別の各分野の満⾜度とその分野に対応する客観的な指標の⽔準についての関係を⽰した散布図及び回帰直線を、分野別に⽰している。(a) のグラフは収⼊満⾜度と１⼈当たり所得、(b) のグラフは収⼊満⾜度と賃⾦の関係性を⽰している。両者ともプラスの関係性を有しているが、ある程度のばらつきが⽣じている。(c) のグラフは、仕事満⾜
度と離職率との関係が右下がりであることを⽰す。(d) および (e) のグラフは、教育満⾜度とそれぞれ数学Ａ、国語Ａの点数との関係が正であることを表している。(f) および (g) は、
健康満⾜度と健康寿命との関係を男⼥別に⽰しているが、相関は弱いことが⾒て取れる。⼀17

⽅で、それぞれ (h) は喫煙率、(i) は⾷塩摂取量と健康満⾜度との関係性を表しており、喫煙率・⾷塩摂取量の⾼さはどちらも健康満⾜度の低さと関連があることがわかる。(j) は治
安満⾜度と刑法犯認知件数との関係性を表しており、強い正の関係性を有していることがわかる。(k), (l) は余暇時間満⾜度と休養時間との関係、(m), (n) はワークライフバランス満
⾜度と労働時間/３次活動時間との関係を男⼥別に⽰したものだが、どれも相関は弱いことがわかる。健康については、⾷⽣活や健康寿命以外にも、外来受療率なども客観指標の候補として考えられる。追加的に、外来受療率の対数値と健康満⾜度との関係を、図３に⽰す。
両者の相関係数は 0.174 程度であり、⽐較的⼩さい相関となった。4

図３

健康満⾜度と外来受療率の関係

表４に分野別満⾜度と各分野の客観指標との相関係数を⽰している。対応する分野の満⾜度と負の相関があるものについては、−1 との積をとることによってスケールの正負を逆転している。正の相関を⾚、負の相関を⻘で表し、相関係数の絶対値が⾼いほど⾊を濃く表⽰しいている。つまり、濃い⾚⾊であればあるほど、各分野別満⾜度と⼀貫性が強い客観指標であるということを表す。太字・下線を引いている数値は、満⾜度の分野と客観指標が対応関係にあることを⽰す。
各分野の相関関係に着⽬すると、おおむね各分野別満⾜度はそれぞれの分野に対応する
客観指標と最も強く相関していることがわかる。収⼊満⾜度は１⼈当たり所得と最も強く相関しており、仕事満⾜度は離職率の低さ、教育満⾜度は学⼒調査の中学校調査の数学 A の平均点、健康満⾜度は喫煙率の低さ、治安満⾜度は刑法犯認知件数、余暇時間は男性の休養
時間と最も強い正の相関関係を有する。しかし、ワークライフバランスについては、対応する客観指標として選択した労働時間/３次活動時間とは強い相関関係は⾒られない。
表５は、分野別の相関の強さに着⽬するために、各分野を代表する客観指標と主観的満⾜

4

厚⽣労働省「患者調査」より、外来受療率の 2014 年値を抜粋。

18

度との相関の強さが⾼い順に分野をならべたものである。これを⾒ると、治安満⾜度が７分
野の中で最も強く対応する客観指標と相関していることがわかる。次いで、教育⽔準、健康、所得、仕事、余暇時間の順に相関が⾼く、ワークライフバランスについては弱い相関を⽰した。この結果から、分野によって主観的満⾜度と対応する客観的指標の⽔準との関係性は異なっており、特に治安分野では主観と客観の相関が強いことが分かった。
表４

分野別満⾜度と客観指標の相関係数
分野別満⾜度
収⼊

仕事

教育

健康

余暇

ワーク

時間

バランス

治安

ライフ

１⼈当たり所得

0.321-0.0370.062-0.016-0.468-0.230-0.110賃⾦

0.310-0.096-0.222-0.090-0.798-0.177-0.265（−）離職率

0.260

0.316

0.165

0.278

-0.191

0.221

0.147

数学 A

0.111

-0.165

0.484

0.044

-0.017-0.214

0.070

国語 A

-0.189-0.3060.366-0.2730.109-0.342-0.061

健康寿命（⼥性）

0.133

0.117

-0.094-0.023

0.031

0.062

-0.010

健康寿命（男性）

0.123-0.096-0.126-0.124-0.252-0.216-0.126（−）喫煙率

0.133

0.206

-0.0440.431-0.053

0.237

0.164

（−）⾷塩摂取量

0.191

0.197

0.006

0.301

-0.058

0.117

0.064

（−）刑法犯認知件数-0.320

0.095

0.250

0.027

0.862

0.163

0.302

休養時間（⼥性）

0.024-0.047

0.065

0.119

0.319

0.164

0.081

休養時間（男性）-0.026

0.196

0.151

0.140

0.645

0.275

0.293

労働/３次活動（⼥性）-0.487-0.0510.050-0.3640.520-0.0650.091

労働/３次活動（男性）0.018-0.0700.027-0.010-0.251-0.041

0.106

客観指標

表５
分野別満⾜度分野別満⾜度と客観指標の相関

客観指標

相関係数

相関の強さ

刑法犯認知件数

0.862

⾼

教育⽔準

数学 A の点数（中学校）

0.484

健康

喫煙習慣のある⼈の割合

0.431

所得

１⼈当たり県⺠所得

0.321

仕事

離職率

0.316

治安

⼥性 0.164;

余暇時間

休養くつろぎの平均時間 15 歳以上

ワークライフ

仕事の平均時間（有業者） / ３次

⼥性 0.091;

活動の平均時間（有業者）

男性 0.106バランス

19

男性 0.275低表６に、全体的な⽣活満⾜度を被説明変数とし、各分野別満⾜度を説明変数としたときの回帰分析の推定結果を⽰す。OLS および順序ロジットの２種類の推定⽅法を利⽤した。結果を⾒ると、全ての分野の満⾜度は全体的な⽣活満⾜度と有意なプラスの関係性を有する
ことがわかる。中でも、収⼊満⾜度と⽣活満⾜度は強い正の関係を持つことが⽰される。
表６

⽣活満⾜度を被説明変数とした回帰分析結果
OLS

順序ロジット

⽣活満⾜度 (1-5)

⽣活満⾜度 (1-5)

0.263***

0.731***(0.0020)(0.0060)

0.116***

0.292***(0.0022)(0.0062)***0.244***(0.0028)(0.0078)

0.119***

0.325***(0.0021)(0.0058)

0.0313***0.118***(0.0026)(0.0071)

0.118***

0.333***(0.0025)(0.0068)

***

0.103

0.290***(0.0028)(0.0079)

0.0242***0.0553***(0.0028)(0.0077)

N

195194

195194

R2

0.421

分野別満⾜度
収⼊

仕事

教育

健康

治安

余暇時間

ワークライフバランス

ln(世帯年収)0.0712

Pseudo R2
***

0.216

p<0.01。都道府県固定効果および、コントロール変数として、性別、年齢、年齢の⼆乗項、既婚ダミー、⼤卒ダミー、⼦供の有無ダミーを含めているが、係数は省略している。

20

5.

ウェルビーイング指標の利⽤に向けた実務的含意

5.1.

SWB 指標の利点

先⾏研究のレビューに加えて、本研究による分析から、SWB 指標の政策利⽤における利点が明らかになった。まず、客観指標と主観的満⾜度が強い相関関係を有する分野においては、主観的満⾜度指標は客観指標を強く補完しうる強⼒なツールとなりうるということである。分野別満⾜度は、アンケートを⽤いて容易に回収できるという利点がある。今回客観
指標と主観的満⾜度との間に強い相関が⽰された分野（例：治安）においては、主観的満⾜度の収集の容易さを活かして、そのドメインにおける豊かさを⾼い確率で説明できると考えられる。
しかし、客観指標と相関が弱い分野も存在した。これは、主観的満⾜度が客観的⽔準の代理変数としては⼗分でないことを表しているが、⼀⽅で客観指標だけでは明らかにできな
かった要素を主観的満⾜度の利⽤によって捕捉できるポテンシャルが存在するとみなせる。
例えば、収⼊満⾜度は所得や賃⾦の⽔準と正の相関があったが、相関のレベルは必ずしも⼤きくはない。この所得分野の主観と客観の不⼀致は、先⾏研究の知⾒を⽤いると、個⼈のSWB が絶対的な所得⽔準よりも周囲の⼈と⽐較した際の相対的な所得⽔準に強く影響を受けること (Clark et al., 2008) などから説明が可能であるといえる。また、主観的満⾜度は適応などの効果が存在することも⽰されており (Lucas, 2007)、これは客観的⽔準の増加が⻑期的視点では主観的満⾜度の変動に反映されにくくなるというものである。このように、主観と客観の差異を説明する知⾒を収集していくことによって、主観的指標を客観的指標の補完ツールとして利⽤する意義をより深く理解することが可能になる。

5.2.

SWB 指標の懸念点と対処

分野別満⾜度と客観指標との相関から、主観的満⾜度が客観指標を反映する度合いは分野により異なることが明らかになった。ここで、相関が弱い分野（例：ワークライフバラン
ス、余暇時間）については、主観的満⾜度および客観指標がそれぞれ反映している要素が異なっていることが考えられる。このような場合には、その分野において主観的満⾜度を指標として単⼀で⽤いるのは望ましくない。こうした主観と客観の⼀貫性が低い分野では、主観的な指標は客観指標の補完的役割として利⽤することが対処として考えられる。
また、SWB 指標ならではの⽋点も存在する。Frijters et al. (2020) は SWB 指標には政策利⽤において多数の利点があるとしたうえで、いくつかの⽋点を提⽰している。⼀つは、アン
ケートという⼿法上恣意的な操作が容易であるという点である。質問の⽂⾔によっては、質問者側が望んでいる回答に誘導するような質問⽂の作成が可能な場合もある。他にも客観指標に⽐べて様々な要因によって変動しやすい点、ウェルビーイングの正確な推定には多くの観測が必要な点などを挙げている。これらの観点は、中⽴な質問⽂の統⼀フォーマット
21

を⽤意すること、SWB の細かな変動に影響する要素に関する知⾒を積み上げること、サン
プルサイズを確保するといったアプローチで対処は可能である。
SWB に限らず、BLI などの複数分野の⽔準を総計するアプローチにおいても考慮すべき点は存在する。先⾏研究のレビューより、ウェルビーイングに対する各側⾯の重要度は、地域や時期、環境、外的ショックによって変動することが明らかになった。ウェルビーイングの変動を BLI のような形式の指標で捕捉することを試みる場合、こうした側⾯のウェイト
に関する空間的・時間的変動を捕捉できるような対処が必要になる。
ウェルビーイングの要素のウェイトの変動を捕捉する⽅法として、ある側⾯の⽔準が変化した際にその側⾯や他の側⾯の重要度がどれほど変化するか、その⾮線形なトレードオ
フを事前に推定する⽅法がある。実際、そのようなアプローチを⽤いて複数の要素の⾮線形なトレードオフの関係を明らかにした研究は存在するが (Decancq & Nys, 2021)、政策として定期的に⾏う⼿法としては容易さに⽋ける。ウェルビーイングに対する各側⾯の重要度の変動を観測するためのより現実的な⽅法は、定期的に各側⾯の重要度を訪ねるような調
査を⾏うことである。重要度の変化を⻑期的に収集することによって、時間の経過や経済・社会状況の変化、外的ショックが各要素の重要度にあたえる影響が明らかになる。したがって、BLI の収集において⾏われているような、各側⾯の重要度に関する情報収集を定期的に⾏う仕組みを作ることが肝要である。

6.

結論
本研究では、近年のウェルビーイングの政策利⽤における関⼼の⾼まりを受けて、ウェル

ビーイングの各指標を政策に利⽤する上での利点および懸念点をレビューした。レビューの結果から、主に SWB の平均⽔準を⽤いた国や地域の豊かさの測定アプローチに対して、
⼿法的・規範的な懸念が存在し、それらに対して各種の対処が可能であることを明らかにした。また、データを⽤いた検証から、主観的満⾜度と客観指標との相関が強い分野・弱い分
野をそれぞれ特定し、主観的指標と客観的指標を互いに補完しあいながら利⽤することが重要であることを明らかにした。さらに、ワークライフバランスや休養など主観的指標と客観的指標との相関が弱い分野では、主観的指標が捉える側⾯に⼗分注意する必要があることを⽰した。これらの項⽬は、適切な客観的指標を⾒つけることが難しい項⽬であるとも解釈できる。
SWB と効⽤の間には、先⾏研究のレビューおよびデータの検証の双⽅から、分野によって乖離が存在することが⽰唆された。こうした乖離から、SWB といった主観的指標を過度に信頼したり、逆に効⽤や選択のみに着⽬したりするのではなく、それぞれの指標が捕捉できる異なる側⾯を明らかにしながら、ウェルビーイングの包括的な理解を進めるために双⽅を補完的に利⽤していくべきである。
本研究には、いくつかの限界が存在する。まず、主観指標と客観指標の⽐較としての空間22

レベルが適しているかどうかという問題である。居住や仕事などの要素は、都道府県という⾏政単位ではなく、通勤圏といった⼈々の実質的な⽇常⾏動範囲に影響を受けると考えられる。したがって、通勤圏単位での分析も視野に⼊れるべきである。しかし、今回は統計データの⼊⼿の容易さと種類の豊富さから都道府県単位を選択した。また、利⽤した主観的質問が、ターゲットとなる客観⽔準に対応した指標であるかどうかが明らかではない。例えば、仕事満⾜度のような分野別満⾜度は、その指標が仕事におけるやりがい、報酬の⾼さ、継続性などどのような要素を捉えているか、指標の⽔準に着⽬しただけではわからない。今回は、健康満⾜度は地域レベルの⻑⽣きの⽔準よりも、⽇々の健康な⽣活習慣に強く関連することが分かった。今後の研究として、各分野における満⾜度がどのような要素を強く反映しているかをさらに検証していく必要がある。

参考⽂献
Adler, M. D., Dolan, P., Henwood, A., & Kavetsos, G. (2022). “Better the devil you know”: Are
stated preferences over health and happiness determined by how healthy and happy people are?
Social Science and Medicine, 303. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2022.115015
Akay, A., Bargain, O. B., & Jara, H. X. (2023). Experienced versus decision utility: large-scalecomparison for income–leisure preferences*. Scandinavian Journal of Economics, 125(4),823–859. https://doi.org/10.1111/sjoe.12538
Allcott, H., Braghieri, L., Eichmeyer, S., & Gentzkow, M. (2020). The welfare effects of social
media†. American Economic Review, 110(3), 629–676. https://doi.org/10.1257/aer.20190658
Benjamin, D. J., Heffetz, O., Kimball, M. S., & Rees-Jones, A. (2012). What do you think would
make you happier? What do you think you would choose? American Economic Review,
102(5), 2083–2110. https://doi.org/10.1257/aer.102.5.2083
Benjamin, D. J., Heffetz, O., Kimball, M. S., & Szembrot, N. (2014). Beyond happiness andsatisfaction: Toward well-being indices based on stated preference. American Economic
Review, 104(9), 2698–2735. https://doi.org/10.1257/aer.104.9.2698
Bessone, P., Rao, G., Schilbach, F., Schofield, H., & Toma, M. (2021). The Economic Consequencesof Increasing Sleep among the Urban Poor. Quarterly Journal of Economics, 136(3), 1887–
1941. https://doi.org/10.1093/qje/qjab013
Bond, T. N., & Lang, K. (2019). The Sad Truth about Happiness Scales. Journal of Political
Economy, 127(4), 1629–1640. https://doi.org/10.1086/701679
Cai, J., & Wang, S. Y. (2022). Improving Management through Worker Evaluations: Evidence from
Auto Manufacturing. Quarterly Journal of Economics, 137(4), 2459–2497.
https://doi.org/10.1093/qje/qjac019
Clark, A. (2016). SWB as a Measure of Individual Well-Being (M. D. Adler & M. Fleurbaey, Eds.;
23

Vol. 1). Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199325818.013.17
Clark, A. E., Frijters, P., & Shields, M. A. (2008). Relative income, happiness, and utility: An
explanation for the Easterlin paradox and other puzzles. Journal of Economic Literature, 46(1),95–144. https://doi.org/10.1257/jel.46.1.95
Decancq, K., & Nys, A. (2021). Non-parametric well-being comparisons. European Economic
Review, 133. https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2021.103666
Delbosc, A. (2012). The role of well-being in transport policy. Transport Policy, 23, 25–33.
https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2012.06.005
Diener, E., Oishi, S., & Tay, L. (2018). Advances in subjective well-being research. Nature Human
Behaviour, 2(4), 253–260. https://doi.org/10.1038/s41562-018-0307-6
Dolan, P., Peasgood, T., & White, M. (2008). Do we really know what makes us happy? A review ofthe economic literature on the factors associated with subjective well-being. Journal of
Economic Psychology, 29(1), 94–122. https://doi.org/10.1016/j.joep.2007.09.001
Ettema, D., Gärling, T., Olsson, L. E., & Friman, M. (2010). Out-of-home activities, daily travel, andsubjective well-being. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 44(9), 723–732.
https://doi.org/10.1016/j.tra.2010.07.005
Fleurbaey, M. (2009). Beyond GDP: The quest for a measure of social welfare. Journal of Economic
Literature, 47(4), 1029–1075. https://doi.org/10.1257/jel.47.4.1029
Frey, B. S., & Stutzer, A. (2014). Economic Consequences of Mispredicting Utility. Journal ofHappiness Studies, 15(4), 937–956. https://doi.org/10.1007/s10902-013-9457-4
Frijters, P., Clark, A. E., Krekel, C., & Layard, R. (2020). A happy choice: Wellbeing as the goal ofgovernment. Behavioural Public Policy, 4(2), 126–165. https://doi.org/10.1017/bpp.2019.39
Glaeser, E. L., Gottlieb, J. D., & Ziv, O. (2016). Unhappy Cities. Journal of Labor Economics,
34(2), S129–S182. https://doi.org/10.1086/684044
Green, F. (2010). Well-being, job satisfaction and labour mobility. Labour Economics, 17(6), 897–
903. https://doi.org/10.1016/j.labeco.2010.04.002
Helliwell, J. F., Layard, R., Sachs, J. D., De Neve, J.-E., Aknin, L. B., & Wang, S. (2023). World
Happiness Report 2023. https://worldhappiness.report/ed/2023/
Islam, M., Yamaguchi, R., Sugiawan, Y., & Managi, S. (2019). Valuing natural capital and ecosystemservices: a literature review. Sustainability Science 14(1), 159–174.
https://doi.org/10.1007/s11625-018-0597-7
Kahneman, D., & Deaton, A. (2010). High income improves evaluation of life but not emotional
well-being. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America,
107(38), 16489–16493. https://doi.org/10.1073/pnas.1011492107
Kitsuki, A., & Managi, S. (2023). Importance Weighting in Subjective Well-Being Measures: Using
Marginal Utilities as Weights for Domain Satisfaction. Journal of Happiness Studies, 24(3),241101–1120. https://doi.org/10.1007/s10902-023-00636-4
Kumagai, J., Wakamatsu, M., & Managi, S. (2021). Do commuters adapt to in-vehicle crowding on
trains? Transportation, 48(5), 2357–2399. https://doi.org/10.1007/s11116-020-10133-9
Lindqvist, E., Östling, R., & Cesarini, D. (2020). Long-Run Effects of Lottery Wealth on
Psychological Well-Being. Review of Economic Studies, 87(6), 2703–2726.
https://doi.org/10.1093/restud/rdaa006
Lucas, R. E. (2007). Adaptation and the Set-Point Model of Subjective Well-Being. Current
Directions in Psychological Science, 16(2), 75–79. https://doi.org/10.1111/j.14678721.2007.00479.x
Maddison, D., Rehdanz, K., & Welsch, H. (2020). Handbook on Wellbeing, Happiness and theEnvironment. Edward Elgar Publishing.
Miranda, J. J., Scholz, I., Agard, J., Al-Ghanim, K., Bobylev, S. N., Dube, O. P., Hathie, I., Kanie,N., Madise, N. J., Malekpour, S., Montoya, J. C., Pan, J., Persson, Å., Sagar, A., & Shackell, N.
(2023). Global Sustainable Development Report 2023: Times of crisis, times of change:
Science for accelerating transformations to sustainable development.
https://sdgs.un.org/gsdr/gsdr2023
OECD. (2020). How’s Life? 2020: Measuring Well-being. OECD Publishing.
https://doi.org/10.1787/9870c393-en
Okada, T., Tamaki, T., & Managi, S. (2019). Effect of environmental awareness on purchaseintention and satisfaction pertaining to electric vehicles in Japan. Transportation Research Part
D: Transport and Environment, 67, 503–513. https://doi.org/10.1016/j.trd.2019.01.012
Ott, J. C. (2010). Happiness, economics and public policy: A critique. Journal of Happiness Studies,11(1), 125–130. https://doi.org/10.1007/s10902-008-9125-2
Schimmack, U., & Oishi, S. (2005). The influence of chronically and temporarily accessible
information on life satisfaction judgments. Journal of Personality and Social Psychology,
89(3), 395–406. https://doi.org/10.1037/0022-3514.89.3.395
Sechel, C. (2021). The share of satisfied individuals: A headcount measure of aggregate subjective
well-being. Journal of Economic Behavior and Organization, 186, 373–394.
https://doi.org/10.1016/j.jebo.2021.03.036
Stiglitz, J. E., Fitoussi, J.-P., & Durand, M. (2018). For Good Measure: Advancing Research on
Well-being Metrics Beyond GDP. OECD Publishing.
https://doi.org/https://doi.org/10.1787/9789264307278-en
Stutzer, A., & Frey, B. S. (2008). Stress that doesn’t pay: The commuting paradox. Scandinavian
Journal of Economics, 110(2), 339–366. https://doi.org/10.1111/j.1467-9442.2008.00542.x
Tsurumi, T., Yamaguchi, R., Kagohashi, K., & Managi, S. (2021). Are Cognitive, Affective, andEudaimonic Dimensions of Subjective Well-Being Differently Related to Consumption?
25

Evidence from Japan. Journal of Happiness Studies, 22(6), 2499–2522.
https://doi.org/10.1007/s10902-020-00327-4
United Nations Development Programme. (2023). Human Development Index (HDI).
https://hdr.undp.org/data-center/human-development-index#/indicies/HDI
United Nations Environment Programme. (2023). Inclusive Wealth Report 2023: Measuring
Sustainability and Equity.
https://wedocs.unep.org/handle/20.500.11822/43131;jsessionid=0ACF79006DB4CD8A4DB8F
33245E459FC
Voerman-Tam, D., Grimes, A., & Watson, N. (2023). The economics of free speech: Subjective
wellbeing and empowerment of marginalized citizens. Journal of Economic Behavior andOrganization, 212, 260–274. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2023.05.047
Yamamura, E., Tsutsui, Y., Yamane, C., Yamane, S., & Powdthavee, N. (2015). Trust and Happiness:
Comparative Study Before and After the Great East Japan Earthquake. Social Indicators
Research, 123(3), 919–935. https://doi.org/10.1007/s11205-014-0767-7
内田由紀子, & 荻原祐二. (2012). 文化的幸福観 ――文化心理学的知見と将来への展望――.
心理学評論, 55(1), 26–42. https://doi.org/10.24602/sjpr.55.1_26
内閣府. (2023). 経済財政運営と改革の基本方針2023. https://www5.cao.go.jp/keizaishimon/kaigi/cabinet/honebuto/2023/decision0616.html
日本学術会議. (2023). サステナブル投資による産業界のインパクト.
https://www.scj.go.jp/ja/info/kohyo/pdf/kohyo-25-h230818.pdf

26