「満足度・生活の質に関する調査」に関する第２次報告書～満足度・生活の質を表す指標群（ダッシュボード）試案 ～令和元年７月３０日
内閣府 政策統括官（経済社会システム担当）

要旨
近年、国際連合や OECD といった国際機関において GDP だけでは捉えきれない幸福や満足の全体図を解明し、政策の改善に役立てていこうとする試みが活発化している。我が国でも、骨太方針を受け、内閣府において、満足度（well-being）という質的・主観的観点から経済社会の構造をより多面的に「見える化」し、政策運営に活かしていくべく検討を進めている
1。
本報告書は 2019 年 5 月に発表した第 1 次報告書に続くもので、1 万人を対象とした WEB

調査を基に、満足度・生活の質を客観的に把握するのに役立つ指標のグループを一覧表示す
る「満足度・生活の質に関する指標群（ダッシュボード）」の暫定試案を作成した。
指標群の選定は、総合的な主観的満足度に影響を与えていると考えられる分野別の主観的満足度を調べたうえで、後者に関係の深い客観指標群を抽出するという方式で行った。
総合主観満足度を構成する分野については、OECD による先行事例の分類をベースとして、①家計と資産、②雇用環境と賃金、③住宅、④仕事と生活（ワークライフバランス）、⑤健
康状態、⑥教育水準・教育環境、⑦交友関係やコミュニティなど社会とのつながり、⑧政治、行政、裁判所への信頼性、⑨生活を取り巻く空気や水などの自然環境、⑩身の回りの安全の10 分野を候補とした。これらに加えて、本研究会では、現在の日本の経済社会において、重要な課題である少子化・高齢化と密接に関係する、⑪子育てのしやすさ、⑫介護のしやす
さ・されやすさ、そして、より前向きな要因として⑬生活の楽しさ・面白さの 3 つの分野を候補に追加した。
分析の結果、総合主観満足度との関連が低いと思われる、⑧政治、行政、裁判所への信頼性、は除外した。また、⑬生活の楽しさ・面白さという分野については、総合主観満足度に対する説明力が高く、先行諸研究ではあまり勘案してこなかった前向きな要素として注目されるが、他の分野別満足度で説明できる部分もあり、その意味するところや客観指標との関係をさらに検討することとし、今回は、ダッシュボードでの位置づけは見送った。これにより、客観指標群は 11 分野で構成することとした 2。
次に、11 分野ごとに客観指標群（ダッシュボード）を選定した。まず、分野別主観満足度
を都道府県別に整理し、それを関連の客観指標群から直接説明することを試みたが、十分な結果が得られなかった。そこで今回は、上記調査において、重要であるとの回答が多かった
項目、と分野別主観満足度との相関が高かった生活実態データを抽出し、これに対応する指標を選んだ（図表１参照）。こうして、「満足度・生活の質に関する指標群（ダッシュボード）」の暫定試案として、11 分野の指標群（11 分野×3 グラフ）を選定した。
本ダッシュボードは暫定試案であり今後、より客観的で利便性が高いものに改善していく予定である。また、その際、地方自治体等、多くの機関と連携してまいりたい。

1

満足度や幸福度には、行政が関与を控えるべき個人的な要素も含まれていると思われるが、一方で生活環境の整備などによって改善できる部分もあると考えられるので、その構造を明らかにしたうえで、客観的なデータに基づいて政策努力をしていくことが重要だと考えられる。
2
作業の方法論にはなお改善の余地があり、関連が低い分野についてはその理由についてもなお分析する必要があるた
め、今回の選択は暫定的なものである。

図表 1 ダッシュボード暫定試案の策定プロセス

2019 年 1～2 月の調査項目（４項目）（約 1 万サンプルの WEB 調査）（Ⅰ）総合主観満足度

分野統合モデル４割弱を説明（重回帰やパス解析）

個人的な諸要因（モデル上の「その他」）

６割強を説明（Ⅱ）分野別主観満足度（政策的に改善が可能と考えられる諸分野）

今回試作のダッシュボード（マクロ時系列版）（Ⅲ）分野別に重要とされた項目〇対応する客観指標〇関係性が強いことが相関分析判明した生活実態
データに対応する
客観指標（Ⅳ）属性や生活実態データ

選択
主観客観モデル（客観指標で直接説明）

都道府県別データでは説明力が弱かった

客観指標群（マクロおよび都道府県別のデータベース）１．
「満足度・生活の質を表す指標群（ダッシュボード）」の構想（１）「満足度・生活の質」から経済社会構造を捉える取組
近年、国際連合 3や OECD といった国際機関において幸福度指標の作成を通じて、GDP という側面だけでは捉えられない幸福の全体図を描き出そうとする試みが活発化している 4。
我が国においても、骨太方針 2017、骨太方針 2018 を受け、内閣府において、我が国の経済社会の構造を GDP といった数量的な側面だけではなく、満足度という質的・主観的観点からより多面的に「見える化」し、政策運営に活かしていくべく検討を進めている 5。骨太方『我が国の経済社会の構造を人々の満足度（well-being）の観点から見針 2019 6においても、える化する「満足度・生活の質を表す指標群（ダッシュボード）」の構築を進め、関連する指標を各分野のＫＰＩに盛り込む』こととされた。
本報告書では、先般、公表した第１次報告書 7に引き続き、本年 2 月に実施した満足度・
生活の質に関する調査（以下、「満足度調査」と呼ぶ。）の結果から新たに判明した分析結果」の試案の構について示すとともに、「満足度・生活の質を表す指標群（ダッシュボード 8）
築を行った。
ダッシュボードを構築するためには、生活満足度を構成する分野や要素とその影響度を捉えることが重要である。生活満足度は主観的な指標であるが、これを分野ごとに有意に説明できる客観的な統計指標で関連づけて、その全体像を客観指標群として一覧表示することに重きを置いている。
このため、満足度調査では、図表 1 にあるとおり、（Ⅰ）生活全体の主観的満足度（以下、「総合主観満足度」と呼ぶ）、（Ⅱ）生活分野別の主観的満足度（以下、「分野別主観満足度」と呼ぶ）、（Ⅲ）生活分野別の主観的満足度に影響を与える重要項目、（Ⅳ）属性及び生活実態を調査している 9。
調査設計に当たっては、総合主観満足度よりも分野別主観満足度の方が客観指標群との関係性が発現しやすいと考えたため、総合主観満足度（Ⅰ）だけでなく、分野別主観満足度
3

国際連合事務総長の後援により 2012 年から運営されているネットワークである「持続可能な開発ソリューションネ
ットワーク（Sustainable Development Solution Network：ＳＤＳＮ）」が実施主体となっている。
42008 年 2 月、サルコジ仏大統領（当時）のイニシアティブに基づき、ジョセフ・スティグリッツ教授、アマルティ
ア・セン教授らの著名な経済学者をメンバーとして「経済実績と社会進歩の測定に関する委員会（Commission on
the Measurement of Economic Performance、通称「スティグリッツ委員会」）が設立され、2009 年 9 月に同委員会
からの報告書（Mismeasuring Our Lives：Why GDP Doesn’t Add Up）が発表されるなど、GDP 以外で経済社会の進歩を測定する議論が国際的に活発化している。
5
骨太方針 2017 では、「人々の幸福感・効用など、社会のゆたかさや生活の質（QOL）を表す指標群（ダッシュボード）の作成に向け検討を行い、政策立案への活用を目指す」、骨太方針 2018 では、「国民の満足度、生活の質が向上されるよう、満足度・生活の質を示す指標群を構築するとともに、各分野の KPI に関連する指標を盛り込む」こととされた。
6「経済財政運営と改革の基本方針 2019」（令和元年 6 月 21 日閣議決定）
7「満足度・生活の質に関する調査」に関する第 1 次報告書（令和元年 5 月 24 日）
8「ダッシュボード」の原義は自動車などの「計器盤」であり、複数の多面的な情報源から指標を集め、その全体像の一覧表示を行う仕組みのことを意味している。人が自動車の計器盤を見て、速度計や警告灯・表示灯等の様々な表示を確認しながら運転するように、ダッシュボードとして一覧表示された満足度・生活の質を説明する様々な指標を確認し、満足度・生活の質を向上するための政策運営に活かしたいと考えている。
9
調査票は右記を参照。https://www5.cao.go.jp/keizai2/manzoku/chosahyo.pdf

（Ⅱ）についても調査した。他方で、客観指標群は都道府県別のデータが中心であるため、分野別主観満足度を用いても関係性が見られない可能性も考えられた。このため、あらかじめ、分野別主観満足度に影響を与える重要項目（Ⅲ）や属性及び生活実態（Ⅳ）についても調査項目に含めることとした。本報告書では、（Ⅰ）と（Ⅱ）の相関関係を調べることで、生活全体の主観的満足度がどのような分野から影響を受けているのかの解明（以下「分野統合モデル」と呼ぶ）を試み、（Ⅱ）と（Ⅲ）の関係や（Ⅱ）と（Ⅳ）の相関関係などから、当該分野を説明しうる客観指標群との関連付けを行っている。こうすることで、指標の選択を巡る恣意性やウェイトづけを巡る恣意性を大幅に軽減している。
検討に当たっては、分野別主観満足度と客観指標群との関係について、直接的な相関関係を分析するモデル（以下、「主観客観モデル」と呼ぶ）についても検証した。その結果、①モデルの説明力が低いだけでなく、②回帰係数は有意となったものの、その理由を明確に説明できない説明変数（客観指標）が多く、本報告書では、客観指標を関連づけの根拠として採用することを見送った。これは、前述の懸念のとおり、主観客観モデルを検証する際に、都道府県別の分野別主観満足度と関連する客観指標の都道府県データを用いて重回帰分析を行ったため、明確な関係性を見つけることができなかった。今後、市町村データが整備されれば、より説明力のある結果が出る可能性はあると考えている。
こうしたプロセスを通じて、総合主観満足度と分野別主観満足度と客観指標群の関係性の全体像を、俯瞰的に「見える化」することで、「満足度・生活の質を表す指標群（ダッシュボード）」の暫定試案を構築した。本ダッシュボードは、満足度調査などを活用した計量的手法（重回帰分析やパス解析、相関分析など）による結果を用いることで、指標の選択を巡る恣意性やウェイトづけを巡る恣意性を大幅に軽減しているものとなっている。
ダッシュボードは用途に応じて様々な形状があり得るが、今回のダッシュボード試案は、一国全体の経済社会構造を多面的にマクロの数字の推移を確認できるスタイルとしており、「ダッシュボード（マクロ時系列版）」と呼ぶべきものである。

（２）総合主観満足度を構成する分野「満足度・生活の質を表す指標群（ダッシュボード）」の構築に向けては、2018 年 9 月以
降、専門家による研究会を開催し、検討を進めてきた（別添：参考資料）。満足度調査では、国民の総合的な生活満足度が、どういった分野から構成されているのかを調べるために、生活に関係する分野別の主観的満足度について調査している 10。

10

総合主観満足度と分野別主観満足度については、現在の生活にどの程度満足しているかについて、0 点から 10 点の
11 段階で満足の度合を質問しており、「全く満足していない」を 0 点、「非常に満足している」を 10 点として調査している。分野別主観満足度については、生活に関係するさまざまな分野における満足の度合いについて、同じ尺度（11 段階）で調査している。

総合主観満足度を構成する分野については、OECD による先行事例の分類 11をベースとして、①家計と資産、②雇用環境と賃金、③住宅、④仕事と生活（ワークライフバランス）、⑤健康状態、⑥教育水準・教育環境、⑦交友関係やコミュニティなど社会とのつながり、⑧政治、行政、裁判所への信頼性、⑨生活を取り巻く空気や水などの自然環境、⑩身の回りの安全の 10 分野を設定している。例えば、「家計と資産」については、自らの所得や金融資産
により、物やサービスを購入するなどの経済活動を行うことで生活満足度を高めることが可能であり、主要な分野の一つであると考えられる。また、第１次報告書でも示したとおり、「健康状態」が良好であればあるほど、「交友関係やコミュニティなど社会とのつながり」が多いほど、総合主観満足度が高まるため、主要な構成分野となっていると考えられる。
これらに加えて、本研究会では、現在の日本の経済社会において、重要な課題である少子化・高齢化と密接に関係する、⑪子育てのしやすさ、⑫介護のしやすさ・されやすさ、そして、より前向きな要因として、⑬生活の楽しさ・面白さ、の 3 つの分野を追加した。
なお、総合主観満足度は、家族などの個人的な諸要因の影響も受けてると考えられる。今回の取組では、政策運営との関係が深いと思われる分野を採り上げたが、それらの分野についての主観的満足度で、総合主観満足度の 6 割強を説明できる（図表 1 や図表 4 を参照）との結果となっている。この部分に焦点を当てて、ダッシュボードを構築した。
図表 2 体系図（総合主観満足度と分野別主観満足度）

11

OECD の「より良い暮らし指標(Better Life Index)」では、11 の分野（①所得と資産、②仕事と報酬、③住居、④
健康状態、⑤ワーク・ライフ・バランス、⑥教育と技能、⑦社会とのつながり、⑧市民参加とガバナンス、⑨環境の質、⑩生活の安全、⑪主観的幸福 ）を設定し、分野ごとに１～４つの指標を用いて説明している。

図表 3 分野別主観満足度を設定した理由
分野別主観満足度

設定した理由①

所得は、人が自らのニーズを満たすこと、また、その他の自分の人生にとって重要と考える多くの目

家計と資産標の追求を可能にし、資産は、長期にわたってこうした選択を持続することを可能にする。
②

雇用と賃金

仕事に就き、そこから報酬を得ることは、個人の幸福にとって不可欠である。良い仕事は、自由になる金銭を増やすだけでなく、願望を実現させたり、自尊心を培ったりする機会をもたらす。

③

住宅

住居は、雨風をしのぐ場所など基本的なニーズを満たすうえでも、個人的な安心感やプライバシーを得るためにも欠かすことができない。さらに住居費は家計資産の主たる要素でもある。

④

仕事と生活
（ワーク・ライフ・バランス）⑤

健康状態仕事と生活

仕事、家族との時間、そして個人としての時間を両立させること、「ワーク・ライフ・バランス」を実現することは、世帯の構成員のだれにとっても幸福の要件である。
長寿、疾病・創傷なしに生きられることは、人の暮らしにおいて根源的に重要である。また、健康状
態が良ければ、労働市場に参加したり、良好な社会関係を築いたりする機会が増える。

⑥

教育水準・教育環境

教育は、学習という基本的ニーズに応えるとともに、高い学歴は仕事の報酬や雇用の可能性を高める。また、経済成長や社会的結束の強化、犯罪の減少など社会にも様々な利益をもたらす。

⑦

⑧

⑨

⑩

交友関係やコミュニティなど

社会とのつながりは、人間本来の喜びに加えて、個人や社会の幸福に好ましい波及効果ももたらす。

社会とのつながり

社会全体でみれば、他者への信頼や助け合いの社会規範といった共通の価値観を生み出す。

政治・行政・裁判所への成否・行政・裁判所への信頼性は、帰属する社会の方向性の決定や運営への参加・関与の機会とな

信頼性

り、民主主義を適切に機能させる。

生活環境を取り巻く空気や水

汚染物質や有害物質、騒音が人々の健康に及ぼす影響は小さくない。また、多くの人は居住地の美しなどの自然環境さや健全さに価値を見出すとともに、地球の環境劣化や天然資源の枯渇を懸念している。

身の周りの安全

人の生活に対する脅威には、戦争、テロ行為、環境や自然を起因とするリスク、産業災害、労働災害など、様々なものがあげられるが、そのなかでも最も一般的な脅威の一つが犯罪である。

⑪

子育てのしやすさ

母親の孤立など深刻な問題が発生しないよう、子育てがしやすい社会を構築することは、親の幸福感を高めるとともに、社会全体の繁栄をもたらすものである。

⑫

介護のしやすさ・されやすさ

要介護者等からみた主な介護者の属性は同居者である。したがって、介護がしやすいこと、また、されやすいことは、世帯構成員すべての生活満足度に大きな影響を与えるものである。

⑬

生活の楽しさ・面白さ

生活の楽しさ・面白さを追求することは、人間の根源的な欲求であり、生活の満足度に大きな影響を与えるとともに、相互に影響し合うものである。

次章以降では、上記で設定した 13 の分野のうち、総合主観満足度に対して、どの分野との関係が有意に大きいのか検証していきたい。
具体的には、①総合満足度を被説明変数とし、13 分野の満足度を説明変数とする重回帰分析、②総合満足度と生活の楽しさ・面白さが相互に影響し合うと仮定し、生活の楽しさ・面白さを除く 12 分野には、(a)総合満足度に直接影響を与える分野、(b)生活の楽しさ・面白さを介して影響を与える分野、(c)両方に影響を与える分野、があるのではないか、との仮説を検証したパス解析、により検証する。

２．満足度から見た経済社会の構造（ダッシュボード（試案）の構築に向けて）（１）総合主観満足度と分野別主観満足度の関係
総合主観満足度と分野別主観満足度について、相関関係を調べることで、満足度を介した経済社会の構造について分析した。ダッシュボードを構成する分野を選定するために、
総合主観満足度と 13 の分野別満足度との関係を、（ⅰ）総合主観満足度を被説明変数とし、13 分野の満足度を説明変数とする重回帰分析、（ⅱ）総合主観満足度と生活の楽しさ・面白さが相互に影響し合うと仮定し、パス解析による検証を行った。
(ⅰ－①)総合主観満足度を 13 分野の満足度で重回帰 12
総合主観満足度を被説明変数、13 分野の分野別主観満足度を説明変数として重回帰分析を行った結果が図表 4 である。
「生活の楽しさ・面白さ」、「家計・資産」、「ワーク・ライ
フ・バランス」、「健康状態」、「住宅」、「教育」、「雇用・賃金」、「社会とのつながり」の８
分野の説明力が有意であるとの結果となった。一方で、「身の回りの安全」、「自然環境」、「政治・行政・裁判所への信頼性」、「子育てのしやすさ」「介護のしやすさ・されやすさ」の５分野は有意な結果が得られなかった。このモデルの自由度修正済み決定係数は0.628 であり、総合主観満足度を当該 8 分野で 62.8％説明できていることを意味する。
図表 4 の円グラフは本モデルで説明できている部分（62.8％）を当該 8 分野の偏回帰係数の大きさで按分することで、総合主観満足度の分野別の構成比を表したものである。説明できていない部分（37.2％）は 8 分野以外のその他の要因であり、家族などの個人的要因も含まれると考えられる。
本モデルでは、「生活の楽しさ・面白さ」の満足度との偏回帰係数が一番大きく（0.38）、次に「家計・資産」（0.23）、「ワーク・ライフ・バランス」（0.14）
、
「健康状
態」
（0.10）と続いている。
「生活の楽しさ・面白さ」は、国際機関でも活用されていない分野にもかかわらず、生活が楽しい・面白いというポジティブな要素によって、「家計・資産」などの経済面・金銭面から得られる満足度よりも大きく効いていることは注目に値する。

12

本報告書で実施している重回帰分析は、自由度が 500～10,000 程度であるため、|ｔ値|は、信頼係数 99％の場合は2.59 以上、95％の場合は 1.96 以上、90％の場合は 1.65 以上で有意となる。

図表 4 総合主観満足度を 13 分野の満足度で重回帰 : ８分野で有意となる

(ⅰ－②)総合主観満足度を 12 分野の満足度と「楽しさ・面白さ（純）」で重回帰
他方で、「生活の楽しさ・面白さ」の満足度は、①総合主観満足度とそもそも似た概念となっている可能性があること、②他の 12 分野の効果を媒介して総合主観満足度に影響を与えている可能性について検証を試みた。
まず、総合主観満足度と分野別主観満足度の相関行列を見ると、図表 5 のとおりである。ここからは、①「生活の楽しさ・面白さ」の満足度と総合主観満足度との相関は 0.73と強いこと、②「生活の楽しさ・面白さ」の満足度は、他の 12 分野中 7 分野と強めの相関が出ていること、残りの 5 分野とも中程度の相関があることがわかる。こうしたことら、「生活の楽しさ・面白さ」は総合主観満足度と似た概念である可能性があることがわかる。
図表 5 相関行列：総合主観満足度と「楽しさ・面白さ」の満足度の相関が高い

そこで、「生活の楽しさ・面白さ」の満足度を他の 12 分野の満足度で重回帰分析を実施したところ、「政治・行政・裁判所への信頼性」と「雇用・賃金」からの満足度以外の 10
分野で有意となり、符号条件（符号がプラス）を満たしているとともに、この 10 分野で「生活の楽しさ・面白さ」の満足度の 63.9％を説明している。
特に、「社会とのつながり」(偏回帰係数:0.24)や「ワーク・ライフ・バランス」(同：0.19)の係数が高かった。ここでも「家計・資産」という金銭的なものから得られる満足度よりも高いことが特徴的である。

図表 6 「生活の楽しさ・面白さ」を他の 12 分野で重回帰 : 10 分野で有意となる

本結果からは、有意となった他の 10 分野の満足度が「楽しさ・面白さ」の満足度を媒介して、総合主観満足度に対して影響を与えている可能性が高いことが見て取れる。
分野別主観満足度が、「楽しさ・面白さ」を経由して総合主観満足度に影響を与えている効果を分析するため、「楽しさ・面白さ」の満足度のうち、他の 10 分野の要因では統計的に説明できない、残りの部分（いわゆる「残差」。以後、「楽しさ・面白さ（純）」と呼ぶ）を説明変数として活用することで、総合主観満足度と他の 12 分野の満足度の関係をより明確化できるのではないかと考えた。ここでの「楽しさ・面白さ（純）」は、他の 10
分野に関連しない、より前向きな「楽しさ・面白さ」のコアとなる要素であると考えられる。
総合主観満足度を被説明変数に、「楽しさ・面白さ（純）」と他の 12 の分野別満足度を説明変数として重回帰分析を行った。その結果は図表 7 のとおり。
本モデルでは、「生活の楽しさ・面白さ（純）」は、ⅰ－①で用いた重回帰モデルと比較
すると、他の 12 分野の効果を媒介することで「生活の楽しさ・面白さ」の効果として計上されていた効果が除かれている形となる。
このため、①有意となる分野が増えること（例：「身の回りの安全」が有意となる。）、②有意となったすべての分野の偏回帰係数が高まっていること（例：「社会とのつながり」の係数は大きく増加（0.041→0.135））など、ⅰ－①で用いた重回帰モデルよりは、
総合主観満足度と他の 12 分野からの影響がより解明できるモデルとなっている。なお、「介護のしやすさ・されやすさ」、「自然環境」、「子育てのしやすさ」は、本モデルでは、有意とはなっていないものの、図表 7 にあるとおり、「生活の楽しさ・面白さ」を媒介して総合主観満足度に影響していることには留意が必要である。
なお、「生活の楽しさ・面白さ（純）」は、「社会とのつながり」など 12 分野との相関を除いたものであるにもかかわらず、依然、総合主観満足度との相関が最も高く、重要なファクターであることがわかる。そこで、「生活の楽しさ・面白さ（純）」が具体的にどのような要因を反映しているのかについての検討が必要となる。予備的な検討結果は Box.2 で説明しているが、政策との関係などについて今後、検討していく予定である。

図表 7 「生活の楽しさ・面白さ（純）」を用いた重回帰：他分野の係数が高まる。新たに有意となる分野（身の回りの安全）が出現。

Box.1 ライフステージ、地域ごとに見た総合満足度と分野別満足度の関係
ここでは、ライフステージや地域が異なることで、総合満足度と分野別満足度との関係に違いがあるかどうかについて検討した。その結果、全体では総合満足度との関係が有意ではない分野でも、特定のライフステージ、地域では有意となるなど、ライフステージ・地域ごとに関係の強い分野が異なることがわかった。
例えば、性別×年齢別を見ると、①「雇用・賃金」は男性でしか有意にならない、②「住宅」は、女性はほぼすべての世代で有意になるものの、男性は「35 歳以降」から有意になる、③「教育」は若年で有意となるものの 45 歳以降は有意とならない、④「子育てのしやすさ」は男性の 35～44 歳で有意となっている、⑤「身の回りの安全」は高齢層（男性は 45 歳以上、女性は 60 歳以上）で有意となる、等である。
図表 8 属性別の重回帰分析の結果（性別×年齢別） 13
＜性別＞
家計

雇用

資産

賃金

全体

0.28

0.05

0.09

0.22

0.14

0.05

0.13

男性

0.26

0.09

0.08

0.22

0.13

0.06

女性

0.31

0.01

0.10

0.21

0.15

0.05

住宅

WLB 健康

教育

社会との

政治

楽しさ

自然

安全

子育て

介護

-0.05

0.00

0.04

0.02

-0.02

0.38

0.13

-0.03

-0.01

0.04

0.03

-0.04

0.37

0.13

-0.07

0.02

0.03

0.01

-0.01

0.39

自然

安全

子育て

介護

つながり

行政

面白さ
（純）

裁判所

＜性別×年齢別＞
楽しさ

雇用

資産

賃金

男 15～24才

0.08

0.20

-0.03

0.25

0.11

0.16

0.15

0.03

0.00

-0.03

0.02

-0.03

0.33

性 25～34才

0.30

0.10

0.02

0.17

0.20

0.07

0.13

-0.04

0.03

0.01

0.05

-0.03

0.33

35～44才

0.20

0.14

0.15

0.11

0.11

0.08

0.17

-0.04

-0.05

0.04

0.08

0.01

0.35

45～59才

0.32

0.04

0.13

0.27

0.10

0.04

0.11

-0.04

0.00

0.10

0.06

-0.12

0.35

住宅

WLB 健康

教育

社会との

政治

家計

つながり

行政

面白さ
（純）

裁判所

60～89才

0.33

0.04

0.10

0.27

0.15

-0.03

0.09

-0.02

0.00

0.09

-0.08

0.02

0.44

女 15～24才

0.20

0.03

0.07

0.14

0.20

0.15

0.07

-0.03

0.00

0.00

0.03

-0.01

0.34

性 25～34才

0.30

0.00

0.04

0.26

0.18

0.07

0.10

-0.11

0.00

0.05

0.03

-0.01

0.36

35～44才

0.26

0.05

0.12

0.16

0.13

0.04

0.21

-0.05

0.02

-0.02

0.02

0.06

0.33

45～59才

0.38

0.03

0.14

0.22

0.13

-0.02

0.11

-0.08

0.06

0.04

0.00

-0.06

0.47

60～89才

0.32

-0.01

0.12

0.23

0.12

0.02

0.14

-0.08

0.04

0.08

-0.01

-0.03

0.43

（備考）① 強制投入法による重回帰分析結果、数値は偏回帰係数② 表欄は、白色：|ｔ値|≧2.0、緑色：1.5≦|ｔ値|＜2.0、灰色：|ｔ値|＜1.5 又は符号条件が合致しないもの③「楽しさ・面白さ（純）」は、「楽しさ・面白さ」の分野別主観満足度を他の 12 の分野別満足度で重回帰した際の残差13

本報告書で実施している重回帰分析は、自由度が 500～10,000 程度であるため、|ｔ値|は、信頼係数 99％の場合は2.59 以上、95％の場合は 1.96 以上、90％の場合は 1.65 以上で有意となる。

地域ブロック別で見ると、⑥「北海道・東北地方」では「自然環境」が有意となる、⑦「北陸地方」では「ワーク・ライフ・バランス」や「社会とのつながり」の係数が他地域よりも高い、等である。
図表 9 属性別の重回帰分析の結果（地域別）＜地域ブロック別＞
家計

雇用

資産

賃金

北海道・東北

0.28

0.05

0.08

0.23

0.18

0.06

0.12

関東

0.29

0.05

0.07

0.19

0.12

0.09

北陸

0.20

0.07

0.08

0.31

0.15

東海

0.28

0.07

0.14

0.20

近畿

0.30

0.03

0.09

0.20

中国

0.35

0.00

0.10

四国

0.25

0.06

0.14

九州・沖縄

0.24

0.06

0.13

住宅

WLB 健康

教育

社会との

政治

楽しさ

自然

安全

子育て

介護

-0.09

0.07

0.00

0.04

-0.05

0.39

0.16

-0.06

0.00

0.04

0.02

0.02

0.38

0.02

0.18

-0.10

-0.03

0.06

-0.01

0.03

0.30

0.14

0.03

0.08

-0.06

-0.05

0.08

0.01

0.02

0.42

0.12

0.06

0.15

-0.04

0.04

0.07

0.03

-0.11

0.40

0.15

0.15

0.05

0.15

0.01

-0.05

0.01

0.03

0.01

0.48

0.22

0.20

0.07

0.04

-0.02

0.01

-0.01

0.04

-0.01

0.42

0.25

0.18

0.04

0.13

-0.06

0.01

0.01

0.02

0.00

0.37

つながり

行政

面白さ
（純）

裁判所

（備考）① 強制投入法による重回帰分析結果、数値は偏回帰係数② 表欄は、白色：|ｔ値|≧2.0、緑色：1.5≦|ｔ値|＜2.0、灰色：|ｔ値|＜1.5 又は符号条件が合致しないもの③「楽しさ・面白さ（純）」は、「楽しさ・面白さ」の分野別主観満足度を他の 12 の分野別満足度で重回帰した際の残差

また、⑧「楽しさ・面白さ（純）」が性別・年齢別・地域別問わず、一番説明力が大きい分野である。
このように、ライフステージや地域ごとに、総合満足度と分野別満足度との関係は異なることから、人々の生活の満足度を高めるための政策運営を行う上で、ライフステージや地域ごとに焦点を当てる分野を選択するなど、きめ細かな対応が必要であると考えられる。今後、より的確な政策運営を行うためにも、こうした属性ごとの分析をさらに深めていく予定である。

Box.2 「生活の楽しさ・面白さ（純）」の表しているもの「生活の楽しさ・面白さ」は、総合主観満足度と最も関係が強く、さらに、他の 10 分
野とも有意な関係が認められた。さらに、他の 10 分野の要因では統計的に説明できな
い、残りの部分である「生活の楽しさ・面白さ（純）」も、偏回帰係数が小さくなったものの、依然、総合主観満足度と最も関係が強かった。（係数 0.229→0.173）
そこで、他の 10 分野では捉えきれない「生活の楽しさ・面白さ」とは何かを満足度調
査から検討した。
今回収集した生活実態に関する諸データの中で、「生活の楽しさ・面白さ（純）」との関連が大きかったものは、まずは、趣味・生きがいの有無である。
趣味・生きがいがある人は、「楽しさ・面白さ」・「楽しさ・面白さ（純）」ともに、趣
味・生きがいがない人と比べて、有意に高い結果となった。
趣味・生きがいの対象は、人によって、地域によって、時代によって様々であるが、そうした対象をもつことが、人々の生活を楽しく、面白くさせているのは明らかである。
図表 10 趣味・生きがいの有無と「楽しさ・面白さ」満足度
点

7
6

点

楽しさ・面白さ

0.2

6.06

5

0.1
4.2

4

楽しさ・面白さ(純)
0.109

0
-0.1

3

-0.2

2
1

-0.3

0

-0.4

あり

なし

-0.378ありなし

また、近年、急速に普及し、生活必需品となりつつあるスマートフォンとの関係が深いことも注目される。満足度調査では、スマートフォンを所持している人（n＝8780 人）に対して、スマートフォンの重要度を調査 14しており、「生活の楽しさ・面白さ」や「生活の楽しさ・面白さ（純）」との関係を分析した。

14

満足度調査では、あなたにとってスマートフォンは生活の中でどのくらい重要かについて、「全く重要でない」を 0
点、「非常に重要」を 10 点として 11 段階で調査している。なお、図表 11 にもあるとおり、スマートフォンを所持する人の中で、スマートフォンが最も重要（10 点）と回答する人数が最も多いのも特徴的である。

具体的には、①スマートフォンの重要度が高いほど、「生活の楽しさ・面白さ」や「生活の楽しさ・面白さ（純）」の満足度が高まる傾向にあること、②スマートフォンを重視している 15方が、すべての年齢層において、楽しさ・面白さの満足度が高いこと（満足度の水準は、高齢層（60～89 歳）が最も高いこと）、③若年層（15 歳～24 歳）ほど、スマホを重視する人と重視しない人との楽しさ・面白さの満足度の差が大きいこと（約 1.1 ポイ
ントの差）等があげられる 16。
以上から、スマートフォンは人々の生活を楽しくする重要なギアとなっていることがわ
かるが、他方で、「生活の楽しさ・面白さ」を生み出す対象は、時代によって変わるもの、変わらないものが存在する。本分析ではスマートフォンをとりあげたが、スマートフ
ォンを所持すること自体が重要であるのではなく、現在ではスマートフォンによって象徴されるものの中に「生活の楽しさ・面白さ」の要素が含まれていると解釈すべきであることに留意が必要である。
「生活の楽しさ・面白さ」そのものは、人々の満足度や生活の質を考える上で非常に重要な要素であることは疑いない。それを生み出す対象、機能、さらには本源的要素については今後も検討を重ねる必要がある。
図表 11 スマートフォンの重要度と「生活の楽しさ・面白さ」

15
あなたにとってスマートフォンは生活の中でどのくらい重要かについて、「8 点～10 点」を回答した人を「重視している人」、「0 点～7 点を回答した人」を「重視していない人」とした。
16
スマートフォンを所持していない人の「生活の楽しさ・面白さ」満足度の平均値は、5.71 点であり、スマートフォンを所持している人の平均値（5.63 点）よりも高い結果となった。満足度調査の結果からは、「楽しさ・面白さ」の満足度はスマートフォンを持てばいいというものではないことも示唆している。

図表 12 スマートフォンの重要度と「生活の楽しさ・面白さ（純）」図表 13 スマートフォンと「楽しさ・面白さ」（年齢別）

（ⅱ）パス解析
上記の重回帰モデルにおいては、「総合主観満足度」を被説明変数とし、13 分野の「分野別満足度」で説明するという単純な構造を仮定したものであるが、実際には、総合主観満足度と 13 の分野別満足度は、それぞれが相互に影響しあう構造であるとも考えられる。
特に、「生活の楽しさ・面白さ」の満足度は、上述のとおり、他の 12 分野の効果を媒介して総合主観満足度に影響を与えている可能性が高く、そうしたことからも、「総合主観満足度」と「生活の楽しさ・面白さ」が相互に影響しあって互いの満足度が同時決定するとの仮定の上で、（a）総合主観満足度に直接影響を与える分野、（b）「生活の楽しさ・面
白さ」を媒介して「総合主観満足度」に影響を与える分野、（c）両方に影響を与える分野がある可能性を想定し、パス解析を行うことで検証した。
その結果、最も決定係数が高いモデルが以下の図表 14 にあるモデルである。
図表 14 パス解析の結果

総合主観満足度のみに直接的に影響「家計と資産」「住宅」「雇用環境と賃金」「教育水準・教育環
境」「生活の楽しさ・面白さ」を介して間接的に「社会とのつながり」「仕事と生活」「身の周りの安全」「子育

総合主観満足度に影響てのしやすさ」「介護のしやすさ・されやすさ」「自然環境」

総合主観満足度と「生活の楽しさ・面白さ」の「健康状態」

両方に影響有意にならなかった分野「政治・行政・裁判所への信頼性」

この分析から、①総合主観満足度に直接影響するのは、「所得・資産」「雇用・賃金」「住宅」などの４分野であり、これらは生きていく上で必要な分野（生活必需である分野）であるとともに、その多くは自助努力で金銭的に得ることができる満足度が多いこと、②生活の楽しさ・面白さの満足度を媒介して総合主観満足度に影響を与えるのは、「ワーク・ライフ・バランス」や「社会とのつながり」などの６分野であり、これらは金銭だけでは得ることが難しい満足度が多いこと、③総合主観満足度と生活の楽しさ・面白さの満足度の双方に効いているのは「健康状態」の１分野のみであることが判明した。
本モデルでは、重回帰モデルにおいて有意とならなかった「子育てのしやすさ」、「介護のしやすさ・されやすさ」、「身の回りの安全」の分野が有意となり、「政治・行政・裁判所への信頼性」以外のすべての相関関係が有意になった。
なお、重回帰分析もパス解析も変数間の線型的関係を前提としたものである。しかし少なくとも「家計と資産」に関しては分野別満足度と総合主観満足度の間に非線型の関係（「家計や資産」に関する満足度が高まるにつれ、その総合主観満足度への影響が小さくなること）が有意に確認された。所得の絶対水準との幸福度や満足度との非線型関係は先行諸研究でも確認されているが、今回の分析で分野別満足度との間にもそうした関係が確認されたことは興味深い。
したがって、こうした非線型要因を勘案した分析が必須であり、今後早急にその作業を行った上で、分野別満足度と総合主観満足度との関係をより正確に把握することとしたい。
（２）ダッシュボード（試案）に採用する構成分野
満足度から見た経済社会構造については、上記のモデルですべてを説明できるわけではないが、本報告書ではダッシュボードを構成する分野として、以下の 11 分野を選定した。
① 重回帰分析、パス解析とも有意な分野「家計と資産」、「雇用と賃金」、「住宅」、「仕事と生活（WLB）」
、
「健康」、
「教育」、
「社会
とのつながり」② 重回帰分析では有意ではないものの、パス解析では「生活の楽しさ、面白さ」を通じて有意となった分野「身の回りの安全」、「自然環境」、「子育てのしやすさ」、「介護のしやすさ・されやすさ」※重回帰分析、パス解析とも有意ではない「政治・行政・裁判所への信頼性」は除いた 17。
なお、「生活の楽しさ、面白さ」は、総合主観満足度と最も相関が高く、重要な分野であるが、「生活の楽しさ、面白さ」を構成する要素を探求する分析が、なお不十分であること

17「政治・行政・裁判所への信頼性」は、ＯＥＣＤで採用されている 10 分野の中で唯一効かなかった分野である。属性別（年代・地域別）の重回帰分析でも全く有意とならず、本分野が効かないということが我が国の一つの特徴である
可能性がある。

（「生活の楽しさ・面白さ」の客観指標の選定が困難）などから、今回はダッシュボードを構築する分野として採用することは見送った。今後、検討を深め、客観指標との関連が確認できればダッシュボードを構成する分野に加えることとしたい。

３．ダッシュボード（試案）の構築と活用方法（１）客観指標群の選定とその方法
次に、前章で選定した 11 分野ごとに客観指標群（ダッシュボード）を選定した。単一の指標を選ぶのではなく、複数の指標群としたのは、各分野を説明する客観指標は１つに集約されるものではなく、複数の指標を選定し、確認する方がより適切であると考えたためである。
まず、選定に当たり、最初に試みたのは、分野別主観満足度を都道府県別に整理し、それを関連の客観指標群から直接説明することであったが、十分な結果が得られなかった
18。市町村別のデータを用いれば、客観指標の説明力が高まる可能性があるのでこの面での努力も行うこととしたい。
こうした状況の下で、今回は客観指標の選定は、①本調査で質問した分野別満足度に大きく影響を与える重要項目、②本調査の回答者の属性・活動状況と分野別主観満足度との関係の強さ、等を勘案して行った。
具体的には、満足度調査では、①分野ごとに満足や不満に大きく影響を与えている項目について調査しており、その上位回答項を用いて関連づけを行っている。(例：「家計・資産」に関する現在の満足や不満に大きく影響しているものはどれかに対する上位回答項目。最も回答数が多かったのが、「世帯の総収入額」であり、それに類する総務省家計調査の「可処分所得額」を客観指標として取り入れている)。さらに、②回答者のフェイス
シート（属性）や活動の情報として、性別、年齢、所得、金融資産、住宅の広さ、健康状
態、１日の時間配分、ボランティアの頻度、リカレント教育の有無等の様々な情報を調査しており、その結果を利用することで、分野別主観満足度を説明する客観指標の関連づけも行っている（例：満足度調査の「家計と所得」の満足度と同調査のフェイスシートの「世帯全体の年間収入」や「世帯全体の金融資産」の回答との相関）。
このように、満足度調査の結果を用いて、回答者から見て重要度が高かった項目や相関関係が有意なものを説明するのに適した客観指標を関連づけている。
（※各分野の個別の選定内容については、別添ダッシュボードの分野別シートを参照。）

18

分野別主観満足度と客観指標の直接的な関係を分析すべく、満足度調査における分野別主観満足度（都道府県別）
を被説明変数とし、関連すると考えられる客観指標（都道府県データ）を説明変数として重回帰分析を行った。しかしながら、①モデル自体の説明力が低いこと、②回帰係数は有意となったものの、その理由を明確に説明できないものが多く、本報告書では、客観指標を関連づけの根拠として採用することを見送った。

その結果、「満足度・生活の質に関する指標群（ダッシュボード）」の試案第一号として、11 分野の指標群（33 グラフ）を選定した。
図表 15 満足度・生活の質を表す 11 分野の指標群（11 分野×３グラフ）
家計と資産

総務省「家計調査」

日本銀行「家計の金融行動に関する世論調査」〇一世帯あたりの可処分所得金額の推移 〇一世帯あたりの金融資産残高の推移

雇用と賃金

総務省「労働力調査」
厚生労働省「職業安定業務統計」〇完全失業率の推移〇有効求人倍率の推移

住宅

総務省「住宅・土地統計調査」

総務省「労働力調査」〇正規雇用者数の推移

総務省「全国消費実態調査」〇一住宅あたり延床面積の推移〇家賃地代（民間借家・借間に〇１人あたりの居住室面積の推移

住む二人以上の世帯）の推移

仕事と生活

厚生労働省「毎月勤労統計」〇労働時間（一般労働者）の推移

健康状態

厚生労働省「簡易生命表」等〇平均寿命・健康寿命の推移

教育水準

教育環境

文部科学省「学校基本調査」〇大学進学率の推移

つながり

社会との

総務省「社会生活基本調査」〇ボランティア行動者率の推移

自然環境

環境省「大気汚染状況について」〇PM２.５環境基準達成率等の推移

安全

身の回りの

消防庁「地方防災行政の現況」

厚生労働省「勤労条件総合調査」〇年次有給休暇取得率の推移

厚生労働省「国民健康・栄養調査」

OECD「学習到達度調査」〇学習到達度の国際順位の推移

NPO法人ﾌｧﾝﾄﾞﾚｲｼﾞﾝｸﾞ協会「寄付白書」〇個人寄付総額の推移

環境省「騒音規制法等施行状況調査」〇騒音の環境基準適合率等の推移

警察庁「犯罪統計」〇刑法犯発生件数（認知件数）の推移〇防災行政無線の整備率の推移等〇検挙率の推移

しやすさ

子育ての

厚生労働省「保育所待機児童数の現況」 厚生労働省「雇用均等基本調査（事業所）」

されやすさ

介護のしやすさ厚生労働省「介護給付費等実態統計」〇介護保険サービス受給者（各年度３月）の割合の推移〇生涯賃金の推移
厚生労働省「賃金構造基本統計調査」「地域別最低賃金改定状況」〇所定内給与額（一般労働者）の推移〇最低賃金の推移
総務省「全国消費実態調査」〇住宅保有率の推移

総務省「社会生活基本調査」〇睡眠時間（平日）の推移

厚生労働省「国民健康・栄養調査」〇糖尿病が強く疑われる者の割合の推移 〇運動習慣がある者の割合の推移〇自主防災組織カバー率の推移○保育所待機児童数の推移

厚生労働省「賃金構造基本統計調査」〇育児休業取得者の割合の推移

厚生労働省「雇用均等基本調査（事業所）」〇介護休業制度の規定のある事業所の割合の推移

文部科学省「社会人の学び直しに関する現状」〇社会人入学者数(大学・大学院)の推移

総務省「社会生活基本調査」〇交際・付き合いの時間の推移

環境省「公共用水域水質測定結果」〇水質の環境基準達成率の推移

警察庁「交通事故統計」〇交通事故死亡者数等の推移

文部科学省「子どもの学習費調査」〇子どもの学習費総額の推移

総務省「社会生活基本調査」〇介護・看護時間の推移

（２）満足度・生活の質を表す指標群（ダッシュボード）の試案
２章における重回帰分析やパス解析の結果で有意となった分野の中で、３（１）で選定した客観指標群について、その全体像を一覧として示すものが「満足度・生活の質を表す
指標群（ダッシュボード）試案」（別添）である。
総合主観満足度と分野別主観満足度と客観指標群の見取図を表すと、図表 16 のとおりとなるが、それをより、「見える化」した形で、内閣府のＷＥＢページに公表した 19。
図表 16 満足度・生活の質を表す指標の見取図

19https://www5.cao.go.jp/keizai2/manzoku/index.html

ダッシュボード（試案）は、図表 17 のようなトップページから、満足度や生活の質を表す上での客観指標群を一覧表示し、全体像を俯瞰できるようにしたものである。
同トップページの下段では、２章で検討した相関関係についても表示できるようにしており、「満足度から見た経済社会の構造」についても確認できる仕様としている。
図表 17 満足度・生活の質を表す指標群（ダッシュボード）のトップページ

また、トップページの各分野をクリックすると、図表 18 ような「ダッシュボードの分
野別シート」へとつながり、その分野の詳細を確認できる仕様としている。
分野別シートの左上部では、「総合主観満足度（第１層）」と「分野別主観満足度（第２層）」との関係を記載するとともに、同左下部では、当該分野の客観指標群（第３層）が選定された理由が記載されている。
また、同右上部では、客観指標の直近の公表データ、更新頻度、出典などが記載されており、同右下部では、1990 年以降のデータについて折れ線グラフで示すことで、時系列の推移を確認できるようにしている。
図表 18 ダッシュボードの分野別シート(例)
家計と資産

直近の

指標名
（1）可処分所得金額

家計と資産は、個人の満足にとって不可欠な要素である。所得は、人が自らのニーズを満たすこと、また、その他の自分の人生にとって重要と考える多くの目標の追求を可能にし、資産は、長期にわたってこうした選択を持続することを可能にする。社会全体のレベルでは、経済資源は各国が教育や健康などに投資することを可能にする。実際のところ、所得だけでは各国の満足の程度を測定するのは不十分だとしても、所得がその国の発展全般に対する必要条件である場合は多い。

（2）金融資産残高（世
帯）

2018

※(21.9万円/月)（毎年）

1887万円

2018※(1080万円)

大卒・男290
百万円（3）生涯賃金

高卒・男255
百万円●「家計と資産」の指標（参考）相対的貧困率
１

家計と資産に関する指標群は、①本調査 における、「「家計と資産」に関する現在の満足や不満に大きく影響しているものはどれですか」との質問に対する上位回答項目および、②本調査の回答者の収入、金融資産等といった属性と「家計と資産」の満足度との相関を分析した結果、をもとに選考した。
====================================================①上位回答項目
1位：世帯の総収入額（年金を含む）（56.9%）
2位：将来の収入（所得、年金などの見込み）（49.2％）
3位：将来の負担（税金、医療費、保険料の増加などの見込み）（41.1％）
4位：生活の程度（社会の中での上流、中流、下流の位置づけ）（30.5％）②「家計と資産」の満足度との相関

・世帯全体の年間収入（税・社会保険料込）（相関係数：0.23）
・世帯全体の金融資産（預貯金や有価証券等）（相関係数：0.26）====================================================(1)世帯の可処分所得金額（家計調査）

世帯の可処分所得金額は、①において、最も回答が多かった項目「世帯の総収入額」および、②において、相関係数が0.230であった「世帯全体の年間収入」を表すのに適した客観指標である。

(2)世帯の金融資産残高（家計の金融行動に関する世論調査）

世帯の金融資産額は、②において、相関係数が0.26だった「世帯全体の金融資産」を表すのに適した客観指標である。

(3)生涯賃金（賃金構造基本統計調査）

生涯賃金は、①において、２番目に回答が多かった項目「将来の収入の見込み」の目安となる客観指標である。

(参考)相対的貧困率（全国消費実態調査）

相対的貧困率は、①において、４番目に回答が多かった「生活の程度」の目安となる客観指標である。

9.9%※上表の「直近の公表データ」の（調査・統計(更新頻度)

45.5万円/月（世帯）●「家計と資産」と生活満足度

データ年

公表データ

OECD指標2

総務省「家計調査」◎家計可処分所得

日本銀行「家計の金融行動に関する世論調

（毎年）

査」

2016

厚生労働省「賃金構造2014

総務省「全国消費実態（毎年）◎家計の純金融資産

基本統計調査」（毎年）調査」○相対的貧困率、ジニ
係数）内は中央値。（1）の平均値は二人以上の勤労者世帯、中央値は総世帯をベースとしたもの。

（1）可処分所得金額（世帯）、（2）金融資産残高（世帯）の推移
500,000 440,539

一世帯あたり所得金額（二人以上の勤労者世帯：万円/月）
一世帯あたり金融資産保有額（万円）

450,000
400,000

1,887

2,000
1,800
1,600
1,400
455,125 1,200
1,000

1,819

440,667

497,036

420,538 1,615

1,165

1990年 1993年 1996年 1999年 2002年 2005年 2008年 2011年 2014年 2017年
340.0
320.0
300.0
280.0
260.0
240.0
220.0
200.0

（3）生涯賃金の推移

324.1※ 生涯賃金は、同一企業型職業生涯（新卒 から定 年まで 同一企業に勤務した場合の推計値）（ （独法 ）労働 政策研

289.8

275.8

286.5
254.7

240.7

大卒・大学院卒（男）（万円）
高校卒（男）（万円）

1990年 1993年 1996年 1999年 2002年 2005年 2008年 2011年 2014年（参考）相対的貧困率
1110

相対的貧困率（総世帯）（％）
等価可処分所得のジニ係数（総世帯）
0.278
0.273

9

0.283
10.1

9.5

9.1

0.281

0.29
0.28

9.9

8

0.27
0.26

1994年

1999年

2004年

1：全国1万人を対象としたアンケート調査（2019年1月～2月に（株）サーベイリサーチセンターが実施したインターネット調査）の結果。
2：本指標に相当または類似するOECD指標（「How's Life」（より良い暮らし指標）のヘッドライン指標、二次指標）。◎はヘッドライン指標（2017）、○はOECD二次指標（過去のヘッドライン指標を含む）。

2009年

2014年

さらに、上述のトップページでは、ひとまず、各分野の代表指標だけを一覧化しているが、図表 19 のとおり、選定した 11 分野の客観指標群（11 分野×3 グラフ）についても一覧表示ができる仕様としており、すべての指標を俯瞰することも可能である。
図表 19

11 分野の客観指標群（11 分野×3 グラフ）の一覧表示

グラフ：この続き（残りの 7 分野）は省略

（３）ダッシュボードの活用と今後の課題
本ダッシュボードは、まだ暫定試案である。今後、総合主観満足度と分野別主観満足度の関係をより正確に分析することや、総合主観満足度が低い人々に焦点を当てた分析をすること、また、失業や健康状況のなどに関する差が総合主観満足度という観点からみてどの程度の資産の差と対応するのか、などの分析を進めていきたい。
さらに、客観指標の選択に関しても、さらに分野別満足度との関係を精査するとともに、
市町村別データの活用を試みることや補完的なアンケート調査を追加することで、随時、指標を追加、入れ替えていく予定である。また、今回、11 分野でマクロの数字・時系列であらわしているが、地域別、世代別で指標を比較できるようにするなどの拡充を行う予定である。
我が国の経済社会の構造を、人々の「生活の満足度、well-being を高める」といった観点から多面的に把握し、政策運営に生かしていく、というのが、本ダッシュボード構築の目的である。よって、骨太 2019 の記載にあるよう、国の基本方針、各種戦略のなかに、ダッシュボードの関連指標を各分野の KPI に盛り込み、その進捗を把握できるようにしていきたい。また、地方自治体が、住民の満足度を高めるために重点化したい政策分野の検討、関連する KPI の選定を行う上で、本ダッシュボードが活用されるよう、普及・啓発につとめるとともに、より利便性が高いものとなるよう、地方自治体とも連携してまいりたい。

参考資料「満足度・生活の質に関する調査」の調査体制と概要（１）調査体制
内閣府では、2018 年 9 月に（株）サーベイリサーチセンター（以下「SRC」）への業務委託を行い、SRC の下で、「満足度・生活の質指標群に関する研究会」を立ち上げ、約 1 万人
規模の WEB 調査（満足度・生活の質に関する調査）を行った。
満足度・生活の質指標群に関する研究会

構成員一覧

猪狩

廣美

聖学院大学政治経済学部特任教授、荒川区自治総合研究所理事

大守隆（座長） 科学技術振興機構 社会技術研究開発センター

小塩隆士

領域総括(多世代領域）
一橋大学経済研究所 教授

白石 小百合横浜市立大学 国際総合科学部 教授

土屋 隆裕

横浜市立大学 データサイエンス学部 教授（データサイエンス推進センターを除く）（50 音順、敬称略）（２）「満足度・生活に質に関する調査」の概要
項目

内容

目的

総合的な主観的満足度及び分野別満足度を調査し、客観指標との関係性を明らかにする。

調査方法

WEB 調査対象者

日本国内に住む 15 歳～89 歳のインターネットパネル登録モニター

回収数

10,293 件（約 1 万件と設定し、下段の割当数の算定において端数処理を行った結果、10,293 件とした）回収数の割当※地区別、性別、年齢階層別に割当を実施した。
※割当にあたっては、母集団をできるだけ反映するとともに、都道府県別結果の標準誤差を抑えるため、均等割当と人口比に応じた割当を組み合せた。
○地域区分：47 都道府県に 7050 件を均等割当し、3243 件を人口比に応じて割当（1 県当たり 169～477 件：均等 150 件＋人口比 19～327 件）○性別区分：47 都道府県に男女各 3525 件を均等割当し、3243 件を人口比に応じて割当①男性（1 県当たり 84～235 件：均等 75 件＋人口比 9～160 件）②女性（1 県当たり 85～242 件：均等 75 件＋人口比 10～167 件）○年代区分：①15～24 歳（1 県当たり 32～68 件：均等男女各 15 件＋人口比男女計 2～38 件）②25～34 歳（1 県当たり 32～82 件：均等男女各 15 件＋人口比男女計 2～52 件）③35～44 歳（1 県当たり 34～91 件：均等男女各 15 件＋人口比男女計 4～61 件）④45～59 歳（1 県当たり 34～105 件：均等男女各 15 件＋人口比男女計 4～75 件）⑤60～89 歳（1 県当たり 37～131 件：均等男女各 15 件＋人口比男女計 7～101 件）

調査期間

平成 31 年１月 25 日（金）～2 月 7 日（木）

質問数・項目○質問数：合計 35 問（質問が分岐するため、実質の質問数は増減する）○項

目：①生活全体の主観的満足度、②生活分野別の主観的満足度、③生活分野別の重要項目と重要度、④属性及び生活実態※回収数の割当は下記の手順で行った。
①n=１万人のうちＥ人を 47 都道府県に均等割当（都道府県内では性・年齢層に均等割当）、残りのＰ人を 47 都道府県に比例割当（都道府県内では性・年齢層に比例割当）とする。
②都道府県・性・年齢層に割当てたときの、１万人各々のウェイト（抽出調査では抽出率の逆数にあたるもの：wi）を求める。
③求めたウェイト wi の不等加重効果（UWE）を求める。 UWE = nΣwi2/ (Σwi)2④人口が最少の鳥取県の標準誤差（SE）を求める。 SE =1/2√n⑤E の値を 0 から徐々に大きく変えていくと、鳥取県の SE が小さくなる一方で UWE は大きくなっていく。この過程で、UWE が小さく収まる時（1.5 未満）の E は 7,000 であったことから、E=7,000 として割当を行った（E（均等割当）：7,000、P（比例割当）：3,000、計 10,000）。