パネル講演

欧米におけるパネル調査の動向―日本のパネル調査環境の整備に向けて

秋山 弘子（東京大学大学院人文社会系研究科教授）

本日は、日本におけるパネル調査環境の整備とtelephone interviews）と呼ばれるコンピュータいうことを念頭において、欧米（特にアメリカ）を使った調査では、面接調査には調査員が軽量における近年のパネル調査の動向についてお話しのノート・パソコンを携帯し、電話調査においてしたいと思います。ご存じのように、パネル調査は電話とコンピュータ端末が連結されています。

研究の大きな利点は（１）研究者が関心をもつ調査員はあらかじめコンピュータにプログラムさ事象の時系列的な変化を把握できることと（２）れ画面に表示される質問項目を読み上げて質問事象間の因果関係の方向と関係の強さを明らかし、対象者の回答をキーボードで入力するというにできることです。その一方で、大多数のパネル方式をとります。前の回答により次の質問の順序

調査研究では長期的計画と多額な財政的保障がを決めたり、wordingを修正する機能があらかじ必要であり、研究者個々人だけでなく研究機関めプログラムされているので、調査員はひたすらの長期的なコミットメントが求められるので、長画面に表示される指示にしたがって質問をしてい年その利点は認識されつつもパネル調査の数は極けばよいのです。こうしたコンピュータを使っためて限られていました。ところが、欧米ではこの調査は構造の複雑な調査には殊に有効です。旧

10〜15年間に大規模なパネル調査が飛躍的に増来の紙と鉛筆による調査では枝分かれや飛び設問加しました。それは主として２つの理由によるとにおいてしばしば混乱が生じ、項目欠測の原因と考えられます。ひとつは、コンピュータ技術の進なりましたが、コンピュータを使った調査では枝歩により、大量で複雑な調査データの収集、管分かれ質問への回答によって自動的に次の質問が理および分析が以前に比べて容易になったこと、画面に表示されます。例えば、婚姻関係に関すもうひとつは、科学研究費の助成機関が大規模る質問（回答選択肢：結婚している、死別した、な学際的パネル調査に長期間の助成を行うように離婚した、結婚したことがない）に対する回答になったことです。

結婚している と回答した場合には、配偶者に関する質問が画面に現れますが、 死別した あるい

1．社会調査のコンピュータ化

は 離婚した 対象者には子どもの有無、結婚したことがない 対象者には次の質問領域である職業

長い実験段階を経て、欧米の主要な調査機関に関する質問が自動的に表示されるというぐあいは1990年代前半に従来の紙と鉛筆による調査かです。また、対象者が男性の場合には配偶者にらコンピュータを使った調査へ切り替えを図りま関する質問では「奥様はおいくつですか」というし た 。 CAPI（ computer assisted personal

ふうに、自動的なwordingの調整をプログラムすinterviews）およびCATI（computer assistedることができます。こうした調査員による情報の69

季刊家計経済研究 2003 SPRING No.58

聴取・記録方法の単純化は構造の複雑なパネルした誤りは後の点検あるいは編集段階で検出さ調査において強い威力を発揮します。

れ、対象者への再訪問、統計的推測値の投入、パネル調査におけるコンピュータ化の最大の威あるいは欠測値として処理されるのが通常の方策

力は、何といっても第１次調査の個人データを第でしたが、調査のコンピュータ化によってデータ２次調査の前にコンピュータに搭載しておくことの質は大幅に改善されました。コーディングの過によって、１次調査で得た個人情報を組み込ん程が不必要になり、面接を終了すると同時に調で個別の質問を設定したり、過去の回答と照合査地点から調査機関のサーバにデータを送信できすることによって今回の回答をチェックすることる即時性も加えて、コンピュータ化は紙と鉛筆にが容易にできることでしょう。単純な例としてよる調査では不可能であった多くのことを可能には、婚姻関係の質問に２次調査で死別したしました。したがって、まだ調査のコンピュータと回答した対象者のうち、１次調査でも同様に化の図られていない日本において欧米との国際比死別した と回答した人にはつぎの子どもの有無較調査を行うことは困難になってきています。の質問をするが、１次調査で 結婚している と回答した人の場合は、子どもの有無に関する質問の前に何年何月に死別したかを尋ねる質問を画面に表示することは簡単にできます。また、他のデ2．パネル・データをめぐる諸問題（1）「変化」の概念化と測定ータベース（例えば、健康保健データ）にある対パネル調査研究のひとつの大きな目的は変数の象者に関する情報をコンピュータに搭載して調査時系列的な変化を把握し、その原因を明らかに票とリンクし、同様に利用することも可能です。

することです。図表-１は私たちが３年ごとに行その場合、厳密な手続きを踏んでデータベースにっている全国高齢者パネル調査から1987年と1999アクセスし、個人の特定ができない形でデータを年の友人や近所の人たちとの交流頻度に関するデリンクするなど極めて周到な倫理的配慮を払う必ータを男女・年齢層別に比較したものです。これ要があることは言うまでもありません。

を見ると、友人や近隣との交流頻度はもともと女CAPIやCATIのもうひとつの利点はデータの質性のほうが男性より多いのですが、12年間に女性の管理にあります。質問に回答したかどうかをつはさらに交流頻度が増加し、男女差が拡大してぎの質問に移る前に確認するようあらかじめプロいることがわかります。男性は12年間に交流頻度グラムされていますので、従来、対象者および調が変わらないか、いくらか減少傾向さえみられま査員による回答あるいは記入もれによって生じたす。大変興味深い結果です。しかし、この図表

項目欠測（item nonresponse）はほぼ完全に解から高齢女性は「年齢」とともに友人や近隣と消されます。また、変数区間から逸脱した回答の交流頻度が増えるが、男性は変化しない（あるや、前の回答と一貫しない回答、不完全な回答いは、いくらか減る傾向にある）と単純に言い切などを面接中にチェックして、ただちに問題解消ることはできません。というのは、1987年と1999の指示を画面に表示することによって、回答ある年における交流頻度の差はそれぞれの調査年の社

いは入力ミスを防止できます。前述のように、１会的な状況の違いによるかもしれません。1999年

次調査のデータを搭載することによって、１次調の社会状況に高齢女性の付き合いを盛んにする要査で子どもがいないと回答した高齢の対象者が、因が存在したかもしれません。また、異なるコホ

２次調査で子どもがいると答えたり、身長がートが高齢期に達した時、同様に加齢に伴う男10cm高くなっている場合には、それらの質問を女の格差が観察されるかどうかも確かでありませもう一度尋ねて回答を再確認することも容易にでん。現在の高齢男性は戦後の経済復興を担ってきます。紙と鉛筆による調査では、調査員の記憶きた企業戦士として人生の大半を過ごし、友人や注意力に頼るほかなかったし、調査員の見落とや近隣と付き合う術を学ぶ余裕のなかったコホー70

欧米におけるパネル調査の動向

図表-1 友人・近所の人・親戚と会ったり出かけたりする回数
５
１ ４
カ月
あ ３
たりの ２
回
数
１

４．
１９
３．
８７
３．
４２
２．
８１

３．
０９２．
９７

２．
９８
２．
６７

６５〜６９歳７０〜７４歳

７５歳以上

４．
３６
３．
７１
３．
３５
３．
０１

０
６５〜６９歳７０〜７４歳

男性

７５歳以上

女性
１９８７年

１９９９年

参照：
（財）東京都老人総合研究所［2001］
注：1999年の70歳未満は1990（Wave2）または1996（Wave4）に補充した標本。1999年の70歳以上は、1999年の新規標本。

トであることを考慮すると、彼らにつづくコホーります。多くのパネル調査ではサンプルの代表性トは異なる加齢効果をみせることも考えられまは確保されているという報告があります。しかす。したがって、パネル・データに見られる時系し、アメリカの調査でしばしば行われるように、列的な変化を解釈する場合は慎重である必要が特定の集団（例えば、アフリカ系アメリカ人やメあります。図表-１にみられる変化を加齢によるキシコ系アメリカ人）を全体より高い比率で抽出と結論するためには、それが調査時点の状況やコし、そうした集団の間で死亡率やその他の脱落要ホートの効果を取り除いてもなお同様の変化がみ因が異なる場合には、パネル・サンプルの代表性られることを示す必要があります。その他に、サの問題は簡単ではありません。現在はデータの分ンプルの脱落（attrition）
や調査を重ねるごとに質析段階で統計的な調整が試みられていますが、ま問への回答の仕方を学習していく「学習効果」

だ満足な解決方法はなく論議の多い問題です。

も要注意です。パネル・データにおいて観察される変化をめぐるこれら複数の要因を弁別するための調査デザインや統計的手法の開発が進んでいます。

（3）欠測値の扱い
周知のとおり、欠測データには、ある対象者から全く情報が得られない回収不能（unit missing）と調査項目の一部についてのみ情報を得られない（2）サンプルの代表性

項目欠測（item missing）があります。通常、重みサンプルの代表性はいかなる調査においても重づ け（ w e i g h t ）を し た り 、推 定 値 を 投 入要な問題ですが、パネル調査では回を重ねて調査（imputation）するなどして統計的に処理します。

を行う過程で生じる脱落者の存在によってサンプ

パネル調査の場合、ウェイト値や推定値の算定にルの代表性を損なう可能性があります。代表性を同じサンプルの過去のデータを利用することによ確認するためには、脱落者がある特性をもった人って精度を高めることができますが、算定式は複たちに集中して発生しているかどうか、また、継雑になります。最近公開されたパネル・データに続して回答している人たちの特性のパターンに変はweightやimputationのプログラムがついている化が生じているかどうかをチェックする必要があものが増えています。しかし、欠測ケースの多い71

季刊家計経済研究 2003 SPRING No.58

集団に重みづけをしたり、３割の項目欠測に推定領を適用するようになったのは比較的最近のこと

値を投入して分析することには抵抗を感じます。

です。近年では社会調査のサンプリング方法や調サンプルの偏りによるバイアスを増幅する危険性査のプロトコールおよび質問紙に対して独自の倫があるからです。したがって、欠測値をできるだ

理審査を行う機関が多くなりました。アメリカのけ少なくすることが最善の策と言えましょう。

研究者と共同研究をされた方はご存じかと思いますが、アメリカ政府の研究助成機関であるNIH

3．回収率改善への努力（The National Institutes of Health）では研究対象者の保護に関する研修プログラムをオンライン

近年、調査環境はどの国でも悪化しており、で提供しています。その研修プログラムを首尾よ協力拒否が増加していますので、回収率の維く終了した者にはそれを認証するID番号が与え持・改善はすべての調査において重要な課題です

られます。調査研究に対する助成をNIHに申請すが、パネル調査においては回収率を高く維持してる場合には、調査対象者の扱いに関する倫理審

パネル・サンプルを保持することが殊さら重要で査の細かい質問に回答するだけでなく、研究者全す。従来は親や親しい近所の人の名前と連絡先員のID番号を記載することが義務づけられていを尋ねて記録しておいたり、調査対象者にクリスます。共同研究者として名前を連ねている外国のマス・カードを送ったりすることによって、住所研究者も例外ではありません。欧米の大学や研究の再確認、また転居した場合には転居先の特定所では研究に関わる倫理的問題に極めて真剣なを行ってきましたが、最近はもう一歩進んだ回収姿勢で取り組んでおり、その一環として体系的な率改善への努力がなされています。ひとつは、調倫理審査組織が確立しています。

査に対する協力拒否を防止し、拒否された場合社会調査において一番大きな倫理的問題は個人にはそれを覆して協力を得ることをめざす調査員

情報の取り扱い、特に機密性の保持です。これへの研修プログラムが効果をあげています。経験は近年日本でも法制化されつつある情報公開とは豊かな調査員の話に加えて、ビデオやrole playに表裏の関係にあり、いかに個人情報の機密性をより協力依頼の切りだし方や拒否ケースへの対応保持しながら情報公開していくかという難しい問方法のトレーニングを行います。もうひとつは、題に私たちは直面しています。欧米では調査デー報奨を効果的に適用する努力です。アメリカでは

タ、特に公的財源から助成を受けた調査データは回収率の改善には金銭による報奨が最も効果的（多くの場合は研究者を対象に）公開が原則になであると考えられており、非協力的なケースであっています。データ公開に際して問題となるのはるほど調査対象者にも調査員にも高額の報奨を機密性を確保しながら、いかにして収集したデー出しています。しかし、これは協力を拒否し続けタの情報量をなるべく損なわない形でデータを公れば報奨が上がるということになり、同じ対象者開するかということです。パネル調査では同じ個に複数回の調査を行うパネル調査では拒否を奨励

人に関する変数（例えば、職業）の時系列的なすることにもなりかねません。難しいケースの調変化を示すデータが含まれていますし、他のデー査に成功した調査員に通常より高い報奨を与えタ（例えば、年金に関する個人データ）とリンクることは効果があると思われます。

している場合も多いので、１回だけ調査を行ういわゆる横断的調査データと比較して個人に関する4．機密性（confidentiality）の確保

情報量が多く、とりわけ細心の注意を払わなければなりません。

日本ではこれまで社会調査における倫理的問題

特に注意が必要なのは個人を特定する情報のに十分な注意を払ってきませんでした。研究機関扱いです。個人特定情報は通常、直接個人特定でも調査機関でも社会調査に体系だった倫理綱情報と間接個人特定情報に分類され、扱いが異72欧米におけるパネル調査の動向なります。調査対象者の名前、住所、電話番号られる。
（２）機密保持に関する国の規制はしばなどの直接個人特定情報はデータを公開する前にしば改定されますが、その場合にもsimulatorの削除するのが原則です。居住地域の情報、職業、プログラムを少し変えることで簡単に対応でき所属機関、収入、生年月日、死亡日、婚姻歴なる。
（３）複数のデータ・ファイルを用意する必どの間接個人特定情報と呼ばれる個人情報につ要がない。こうした機密性を守ろうとする努力がいては削除せず、個人を特定できないような形になされている一方、他方ではいかにしてそれを潜してデータを提供し活用するためにさまざまな工り抜けて個人を特定するかという技術の開発も盛夫がなされてきました。生年月日や死亡日に関しんに行われており、機密性の保持は今後も大きなては月日の情報を除いて年だけ残すとか、年収は課題でありつづけるでしょう。

７段階（例えば、100万円未満、100万円以上〜300万円未満、300万円以上〜500万円未満、等々）に縮約した変数で置き換えるなどの単純な処理方

5．日本におけるパネル調査環境の整備法のほかに、異なる利用目的別に複数のデータ・ここで、これまでお話しした欧米における動向ファイルを作成する場合もあります。つまり、あを考慮にいれて、日本のパネル調査環境を整備しる利用目的のために重要な変数についてはなるべていくためには何が必要であるか考えてみたいとく詳細な情報を提供しますが、その他の変数は削思います。

除したり、縮約した変数で置換することによって個人を特定できないように工夫したデータ・ファ（1）研究機関の構造的改革イルを作成します。例えば、ミシガン大学の調査

日本の大多数の研究機関では長期のパネル調研究所で行われた大規模な高齢者調査のデータ査研究が行えるようにインフラができておりませから、家族社会学、労働経済学、疫学など異なん。パネル調査は通常複数の研究者の共同研究る研究領域向けに個別のデータ・ファイルが用意として実現します。また、私の知る限り、多くのされています。最近開発されているのは

パネル調査は異なる分野の研究者から構成される

confidentiality clearance engine（ あ る い は学際的グループを組んで行われます。ところが、simulator）と呼ばれるコンピュータを使って機密私の在籍する大学も含めて国公立大学では制度性の確保をチェックする方法です。これは個人が上、部局（学部）の間の壁は高く、学部の異なデータを利用しようとする際に、利用目的に沿っる研究者が共同でスペースを使用したり、補助スて必要な変数を選択し、データ・ファイルを作成タッフを共有することは極めて難しい体制になっします。そのデータ・ファイルをsimulatorにかけています。それ以前の問題として、代表研究者のると、そのファイルに含まれる変数の組み合わせ属する部局に長期にわたって大量なデータの管理から調査対象者個人が特定できる可能性があるや分析を行う専門スタッフを継続的に雇用するこかどうかチェックできるようになっています。チと、それに必要なスペースを確保することすら制ェックを通過しなかった場合には、問題を起こし度的にほとんど不可能な状態です。パネル調査をている変数を外したり、縮約変数と入れ替えたり促進するためには、研究プロジェクトを単位とすして、もう一度simulatorにかけます。このようるスペースの割り当て、専門スタッフの雇用、部な作業を何度か繰り返すことによって、機密性を局をこえる研究者の共同研究などを容易にする構保持しつつ、各自の利用目的に最もかなったデー造的改革がまず必要です。

タ・ファイルを作成することができます。この方法はつぎのような点で優れています。
（１）各研（2）研究助成方式の見直し

究者の研究目的に沿って変数を調整してデータ・現行の研究助成もパネル調査研究にはそぐわなファイルを作るので情報の損失を最小限にとどめい方式で行われています。日本の主要な研究助成73季刊家計経済研究 2003 SPRING No.58機関である文部科学省や厚生労働省の科学研究米の調査に対応する情報を収集することは到底不費は基本的に単年で完了するプロジェクトを雛形可能であることを痛感されたに違いありません。にして交付の方式が定まっています。したがって私もそのひとりです。日本では大規模な調査は民パネル調査に対する助成を申請する場合には、研間の調査機関に委託するのが一般的であり、調究計画や予算の計上の仕方においてさまざまな不査技術の刷新はそうした調査機関の自発的な動都合が生じます。研究助成は長期プロジェクトをきに委ねられています。データ収集へのコンピュ想定した交付方式に改定されることが望まれまータ導入には、大量な携帯用コンピュータの購入す。

やデータ交信システムの設定などハードウエアへの初期投資だけでなく、調査票やエラー探知機能（3）調査理論・方法に関する研究・教育体制の整備のプログラミング専門家の養成や調査員の再教育

社会調査は社会科学の主要な研究方法であるなど抜本的な改革が必要であり、短期間で利益だけでなく、政府や報道機関によって行われる世に結びつかない投資には二の足を踏む民間機関に論調査や企業の市場調査にも広く活用されてお全面的に委ねるのは困難です。研究方法の開発

り、科学的な貢献以外に、政治・経済両面におという認識のもとに、調査のコンピュータ化に文いて人々の日々の生活にも大きな影響を与えてい部科学省の科学研究費を投入することは現実的ます。欧米においては、調査理論および調査方法な打開策ではないかと思われます。の研究は学問の独立した一分野として確立しており、研究と教育が体系的に組織されています。社（5）倫理審査機構の設置

会調査理論・方法の研究と教育を専門とする大「機密性の保持」についてお話しした時に触れ学院プログラムも存在します。日本の研究者は一ましたが、日本ではこれまで社会調査における倫般的に言って、社会調査はデータを収集する単な理的問題に十分な注意を払ってきませんでした。

る手段であり、本に書いてある手続きに従って行調査協力の同意や個人情報の機密性など調査対えばよい、あるいは専門の調査機関に任せておけ

象者の人権やプライバシーに関わる重要な問題ばよいと考えています。調査理論および方法の研が、多くの場合、研究者の良識に任されてきまし究や開発に参与してこなかったばかりでなく、欧た。また、調査の回収率や効率のほうが優先され米で目覚しく進展している調査理論や技術を積て、調査対象者の人権やプライバシーを保護する極的に取り入れるための組織的なチャネルもないための倫理的配慮が二次的に扱われることが多々というのが現状ではないかと思います。社会調査ありました。近年、調査機関が一定の倫理綱領

理論および方法を学問分野のひとつとして認め、を遵守しているか審査した上で認証を与えるシス

大学のカリキュラムに系統的に組み入れるとともテムが定着しつつあります。研究機関の医学分野に、この分野を専門とする研究者の養成に努力

ではこれまでも研究手続きの倫理審査が行われてする必要があるでしょう。

きました。最近、人文社会科学分野でも倫理審査を行うところが増えており、社会調査も審査の（4）調査のコンピュータ化対象になっています。パネル調査では個人情報の先ほどお話ししましたように、現在、欧米では累積により個人の特定が容易になるので機密性のコンピュータ技術を駆使して調査が行われていま保持の問題、また、同じ対象者に繰り返し協力す。CAPIとかCATIと呼ばれるデータ収集へのを依頼するため強要の懸念など、とりわけ、倫理コンピュータ導入により複雑な構造をなす調査を的な配慮を必要とします。調査機関、研究機関、速く正確に行うという点において大幅な躍進をし学会や研究助成機関が組織をあげて真剣に倫理ました。最近、欧米諸国との国際比較調査を行的問題に取り組むことが望まれます。

なった研究者は、紙と鉛筆による調査によって欧74欧米におけるパネル調査の動向

6．学際的パネル調査を成功させる条件について協議していた時のことです。経済学の研究者にとって重要なソーシャル・サポートは金

長期のパネル調査は多くの場合、学際的な研銭、品物、（労働）時間、つまり経済的資源の授究者グループによって行われています。学際的な受で、それらを詳細に尋ねる質問項目を提案しま

研究では、ひとつの研究テーマについて異なる学した。品物も時間もドルに換算してサポートの授問分野の研究者がそれぞれの分野で蓄積された理受をすべて金額で示すというのです。そして、サ論や実証的知見を持ち寄って議論をたたかわし、ポートに関する質問はそれで十分だと主張しまし研究テーマへの重層的なアプローチを可能にしまた。私を含む心理学研究者にとっては全く納得す。また、この過程で新たな理論や、時には新たできない提案でした。私たちは金銭、品物、労な学問分野が生まれることもあり、学問の活性化

働など道具的サポートと呼ばれているものはサポの源泉ともなります。学際的な研究にはこのようートの一部にすぎず、じっくり話を聴いて慰めたな魅力がありますが、同時に多くの困難を伴いまり、励ましたり、相談相手になったりする情緒的す。これまでに多くの学際的研究プロジェクトがなサポートが高齢者のwell-beingには極めて重要

軌道に乗る以前に暗礁に乗りあげ消失していきまであるという知見を実証的研究によって蓄積してした。本日の本題とは多少離れますが、最後に、いたからです。高齢者をめぐるサポートを経済的生産的でかつ円滑に運営されている学際的パネル

資源の授受だけで測定しようとする経済学研究者

調査の特徴を私の経験に基づいてお話ししたいとの単純な発想を指摘しました。他方、彼らは私思います。次にあげる成功条件の多くは私自身のたちの提案する情緒的サポートの尺度は極めて主苦い経験から学んだものです。

観的で科学性に欠けると批判的でした。さらに、60分の面接調査で尋ねることのできる質問項目の（1）研究者の姿勢数は限られており、ソーシャル・サポートに割り学際的パネル調査を成功させる最も重要な条当てられた質問項目数は多くありませんでした。

件は参加する研究者の姿勢にあると思われます。

その結果、質問項目の選考をめぐり、ソーシャ

円滑な運営の基本的条件は、研究者が自分の分ル・サポートの概念と測定方法について大議論に野とは異なる専門分野に対して敬意をもって共同なりました。議論の末に道具的サポートと情緒的調査に臨むことです。私の研究領域である高齢者サポートの両方を数項目で質問することを決定

研究では医学、看護学、社会福祉学、経済学、し、共同で質問項目を作成しました。いずれの分心理学、社会学など多分野の研究者によってパ野の意見もそのままでは通らず、妥協しなければネル調査団が構成されます。ひとつの学問分野のなりませんでしたが、共同で作成した尺度は初め視点から他の分野の理論や研究方法を見れば、に各分野から提案されたどの尺度よりも優れてい本質からずれているとか、研究方法が稚拙であるるという評価では一致しました。この経験から、といった批判点が目につくことがあります。そう異なる視点や技法を受け入れる柔軟な姿勢で共した点を指摘することは、批判を受ける分野の理同研究に臨むこと、そして妥協を拒まないことが論や研究方法の活性化に繋がる可能性があり、大切だということを学びました。

決して悪いことではありませんが、他分野を批判する前に、まず、知らないことを学ぼうとする姿（2）プロジェクト運営上の留意点

勢をもつことが重要です。異なる視点や研究方法

学際的パネル調査を円滑に運営するための留意点を歓迎する柔軟な態度を保持することが何より大をいくつかあげて本日の話を終わりたいと思いま切だと思います。

す。次にあげる留意点は、私の経験から思いついこんな経験があります。高齢者のwell-beingにたことを羅列したもので順序不同です。また、留関するパネル調査でソーシャル・サポートの尺度

意点は他にも多々ありますので、いくつかの例
75季刊家計経済研究 2003 SPRING No.58とお考えください。
●●

●

●

●

●

データ使用やauthorshipについてあらかじめ協権威主義的な研究者がリーダーとならない：

議してルールを作る：学際的パネル調査のよう複数の異なる分野において蓄積された知識や技に、複数の研究者が共同でデータを収集する場法を最大限活用して学際的パネル調査を生産

合には、データの領域（あるいは、変数）別に的に円滑に運営できるか否かは多分にリーダー分析するメンバーの優先順位やルールをあらかの資質に依ります。異なる意見を尊重し、メンじめ決めておくと混乱やバーの間の議論を奨励し、そのダイナミックスきます。研究成果を専門誌に発表する時の著から既存分野の枠にとらわれない調査をデザイ

者名の順序についても同様です。authorshipにンしていく能力がリーダーに求められます。

関しては学問分野によって慣習が異なります。

各分野から複数名の研究者が参加する：ひとつ単一著者が原則である分野もあれば、プロジェの専門分野（例えば、心理学）の中にもいろクトに参加したすべてのメンバーの名前を半ペ

いろ異なる考え方があります。偏った情報や誤ージにわたって列記する分野もあります。まった情報に基づいて議論が進むことを防ぐためた、著者名の順序を論文への貢献度によってに一分野から複数の研究者が参加することが望決めるのが一般的なルールとなっている分野もましいでしょう。

あれば、貢献度にかかわらず、常にシニアの研プロジェクトの期間（特に企画期間）を通常よ

究者が主著者となる慣習のある分野もありまり長く設定する：単一分野の気心の知れたグルす。学際的パネル調査研究を長期にわたって円ープで行う調査と比べて、学際的調査では、滑に運営していくためには、何事についても暗他分野の知見を学んだり、異なる意見や研究黙の合意があるという認識を捨てて、あらかじスタイルの調整に多くの時間を要します。企画

め協議してルールを作っておくことが重要で期間を長めに設定するほうがよいでしょう。

す。

藤を避けることがでM Lなどでメンバー間の情報交換をオープンにする：ひとつの分野における常識が他分野では本日は、日本におけるパネル調査環境の整備と常識でないことを多々経験しました。インターいうことを念頭において、欧米におけるパネル調ネットのML（メーリングリスト）などを利用査の動向について私の経験を中心にお話ししまししてメンバー間の情報の交換・共有を促すことた。皆さんとご一緒に私も日本のパネル調査環境が大切です。の整備に努力したいと考えております。そして、付随的モジュール研究をうまく活用する：他分

日本にも近い将来、パネル調査の成果を内外に野との調整の過程で自分（例えば、心理学）活発に発信できる日が来ることを願っております。の提案した質問項目の多くは削除され、これで際的調査のメンバーからしばしば聞きます。大

参考文献
財団法人 東京都老人総合研究所，2001，『高齢者の健康と生活――「長寿社会における暮らし方の調査」の結果報告』財団法人 東京都老人総合研究所．

規模な調査では、このような問題は調査票のス（あきやま・ひろこ）

は心理学の観点からは踏み込んだ分析をするに十分なデータが得られないといった不満を、学ペースの一部分をモジュール用に確保した上で、サンプルをいくつかに分割して各分野（あるいは、課題）に分配することによって解決することができます。

76

本稿は、2002年12月25日に開催された第2回「パネル調査・カンファレンス」（主催：財団法人 家計経済研究所）での基調講演の内容を文章化していただいたものです。
（編集部）