Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
のスケールで測った幸福感でございます。これで見ますと、下から12番目、真ん中より下という位置になっております。これは質問の仕方が全く違うわけで、先ほどの「今日はどうですか」というのに対して、「人生全体を通じてどうですか」と言う聞き方ですので、違うわけですが、これぐらい質問の仕方あるいは観点の立て方によって結果が違ってくるというわけです。

幸福については、人生を長く考えるべきだという考えもあろうかと思いますが、長い人生よりもむしろその瞬間が大事だという方もおられるかもしれません。ということで、こういった客観的な基準は、言うは易く行うは難しということで、簡単に作れないと思いますし、また、更にこの結果をどう解釈するかというのも非常に難しいところがあろうかと思います。そういう意味で、議論をしていくスタートにはなるかと思いますが、幸福度をどこまで深く分析できるかということについては、私にはやや疑問なところがあります。これが1番目の疑問です。

さて、2番目に進ませていただきますが、幸福度について正確な調査を行うことが可能だろうかという調査の技術論で考えてみたいと思います。この内訳の項目の1番目としまして、そもそも適切な設問や回答肢が作れるだろうか。それを作ったときにその設問が調査対象者に想定どおりに理解されるだろうかということを考えてみますと、先ほど来、ハピネスかウェルビーイングかというような言葉がございますように、言葉自体もあいまいなところがあって、設問を作った側の意図どおりに回答者が受け取ってくれる保証はないように思います。

仮にそれで適切な設問が作れたとしましても、もう一つ、幸福に関する調査について全ての調査対象者が偏りなく回答に協力するかどうかという課題があろうかと思います。心の内面の問題を聞くものですから、これについてぜひ答えてほしいし、不幸な人であっても答えてほしいわけですが、ひょっとしたら不幸な人は回答を寄せないとかいった、回答のバイアスがある可能性があると思います。

そういう意味では、正確な統計を作るためには回答を義務化するなどして、できるだけ多くの人に回答していただく必要があるわけです。しかし、幸福度といった個人の内面に関する質問について、国が国民に回答を義務化することが適当かどうかという問題があろうかと思います。ご存じのとおり、公的統計の中には基幹統計という回答を義務化する制度もございます。このデータがないと国の運営を過つというぐらいの重要なものについて義務化が行われているわけですが、幸福度についてそういうことが適当だろうかということがございます。そういう意味で調査が難しいということがあろうかと思います。

3 番目に、幸福度の統計が得られた場合、これを公的政策に役立てられるかどうかということでございます。幸福とはそもそも何だろうかという話に最後は行き着くと思います。幸福と
いうのは政府が国民に与えるものなのか、それとも、個人の努力で実現するものなのか。私はどちらかというと後者に立ちますが、前者の考えの方もあるかもしれません。

それから、自分が豊かになることを目指す幸福もありますし、自己犠牲によって、人に貢献することで幸福を達成するということもあろうかと思います。典型的には、親が貧しい家計の中から学費を出して、子どもが立派な大人になるようにということで、教育に投資する。これによって親の生活の豊かさが低下するかもしれませんが、恐らく親にとっては幸福な状態なのだろうと思います。

そういうように、幸福感というのは社会環境、経済環境、さらには宗教とかいろいろな価値観によって受けとめ方が変わります。そういう意味でこれを一体どうやって政策に役立てていくかというのはかなり大きな難しい課題だろうという気がします。

さらに申せば、幸福度についてのいろいろな分析を行ったとしまして、それによって政策の優先順位付けができるだろうかという見方もあろうかと思います。しかし、政策の優先順位付けを、幸福度のアンケートでできるかというのは、私はやや疑問な感じがしております。と申しますのは、最終的には政治の判断のほうが大きいのではないかと思います。アンケートの結果で、ある意見が強いからといって、それで右、左を決めていくのは、経済学で言えば合成の誤謬が起こるような危険だってあるわけですので、この分析結果をどうやって活用するかというのは仕組み上の問題が大きいように思います。

4 番目に、政府がこういったものを測定した場合に中立性・客観性が国民に信用されるかという課題があろうかと思います。公的統計を作る場合に常に信用の問題が大きいと思います。私はかつて消費者物価指数の作成・公表・分析を担当しておりましたが、特に1970年代に狂乱物価がございましたが、そのころ政府の統計は意図的に低く作っているのではないかというような疑念が随分出されました。そんなことは全くないわけですが、そういう疑念を払拭するだけでも相当手間がかかります。物価というかなり客観性のあるものを測ってもそうですから、幸福度という心の中のものを図る場合に、政府がこれを政策に結びつけると言ったときには警戒されるおそれがあると思います。

ということを考えますと、5番目に進むのですが、幸福度を公的に測定することの意義や必要性について、幅広い理解、共通認識があるかということをよく考える必要があると思います。もしないのであれば、そこをきちんとつくるプロセスが必要だろうと思います。

いろいろ申し上げましたけれども、最後に幾つかポイントを整理させていただきます。1つ目は、仮に幸福度のような価値観に左右される統計が公的に作成されて、それがもし短絡的に
政策判断に利用されるようなことがあれば、かえって公的統計全体の中立性・信頼性に疑念を生じさせる可能性が高いのではないかという懸念を持っております。

2 番目に、こういったものを国として作成するのであれば、その意義や必要性については十分な検討が事前に必要だろうと思います。これにつきましては、これまで申し上げておりませんが、日本で全く蓄積がないわけではなく、むしろかなり蓄積があると思います。かつての経済企画庁の時代からいろいろな社会指標の研究が行われております。資料の2枚目につけさせていただいております内閣府のホームページのQ&Aの中に、これまでの指標づくりとどう違うのかという説明がございます。

ただ、恐らく言葉が十分尽くせていない面もあろうかと思いますし、あまり長い説明をされていないところもあろうかと思いますが、これだけだと過去のところとどう違うのかよくわかりません。ただ、ＯＥＣＤの他の国々に比べまして、日本はこういう蓄積はたくさんありますので、せっかくですから、こういった過去の類似の社会指標作りの成果・意義を一度よく再評価していただいて、その上で次の研究に進んでいただくほうがいいのではないかと思います。

3 番目に、公的統計で価値観を図るというのは慎重に考えるべきだというのが私なりの考えです。お断りさせていただきますと、慎重であるということと、これをすべきか、せざるべきかということは別問題だと思っております。公的統計において慎重にということでして、学術研究の研究課題として扱うことを全く否定するものではございません。どのようなところに心の豊かさ、あるいは、生活の豊かさがあるのかというのを探ることは、学術的な課題としても大事だと思いますが、これを政策に反映するまでのプロセスはよく考えなければならないということではないかと思います。

それから、もう一つ申し上げますと、公的統計で一切主観的なものをとるべきでないのかといったら、必ずしもそうではないのかもしれません。例えば、具体的な政策について賛成か反対かといったことを尋ねていくということはあり得ることではないかと思います。これを公的統計と呼ぶかどうかは別としまして、今、政策評価という考え方は政府の中で主流に組み込まれたものとなっております。そういう意味では個別の政策に対してどうしていくかということは、もっともっとやっていってもいいことであろうと思います。ただ、これはいわゆる統計制度の中でやっていくことか、行政評価の制度の中でやっていくかという問題はあろうかと思います。いずれにしましても、これは幸福度といった価値観の測定とはまた別のものだろうと思います。

いろいろ申し上げてまいりましたが、いろいろな考えがあろうかと思います。私自身は、幸
福という概念は人々によっていろいろな受けとめ方がありますので、なかなか統一したものがないだろうと思っております。それと同様に、幸福度という主観的指標をどう測ったらいいか、どう扱ったらいいかということ、これまた皆様様々なお考えがあろうかと思います。そういうことで、私自身の考えが唯一の適切な見方だと主張するつもりは全くございませんので、これを素材といたしまして、様々な観点から皆様に議論していただけたらありがたいと思います。以上で私の報告を終わらせていただきます。

○司会 川崎先生、ありがとうございました。

続きまして、「官公庁における世論調査の枠組みと品質管理の課題について」、これにつきまして、統計数理研究所教授、吉野諒三先生からご意見をお伺いします。

では、よろしくお願いいたします。

○吉野 統計数理研究所の吉野諒三と申します。私の役割として、今日は「官公庁における世論調査の枠組みと品質管理の課題」についてお話しします。特に方法論、あるいは、サンプルの代表性についての問題点などに触れたいと思います。

私、最近、物を考えるときに、なるべく歴史と理論と実践の三位一体の観点から考えるようにしています。我々の統計調査について言えば、そのための標本抽出理論は戦前からあったのですけれども、戦後の統計的な世論調査というのは、日本は戦争に負け、GHQが来て政府のいろいろな統計とか世論調査を含めてきちんとした統計調査システムを確立させようとした際に始まりました。その時、アメリカが、今のイラク戯争後の状態とは違って偉かったのは、アメリカの手でいろいろな制度を改革するのではなくて、日本人を尊重して、日本人の優秀な統計学者や、官学民の皆さんのように優秀な人たちを集めて、日本人自らの手によって日本にふさわしい科学的な政府統計の調査の仕方とか、世論調査をしなさいということを指示したわけです。そのようにして、いろいろなことがうまくいきました。

統計数理研究所は戦争中に創られまして、想像がつきますように、暗号解読とか、特攻隊がどう戦略すべきかなどという戦略研究をしたわけです。戦争に負けますと、そういう機関所はどんどんつぶされていったはずなのですけれども、アメリカは日本人以上に日本のことをよく調べていて、どこにどういう人材がいるかが分かっていて、官民学の調査関係の人たちに、統計数理研究所に行って、戦後の科学的な世論調査のシステムを作り上げるために、皆でサンプリング理論を勉強し、自らの手で整ったシステムをつくりなさいと指示した背景がございました。その中で、我々の研究所もつぶされず、戦後の日本の民主主義を発展させるという新たな意義を持って、継続してきました。今では、統計数理研究所は世論調査とか政府統計だけの
調査をしているわけではなく、いろいろな統計の研究をするところになっていますけれども、過去にはそういう背景がございました。

戦後いろいろな調査が行われました。各地で住民調査が行われ、あるいは、「日本人の読み書き能力調査」というのも行われました。これは、戦後の民主主義を発展させるために、日本人は十分な読み書き能力が本当にあるのかどうかをチェックする調査だったらしいです。日本人は難しい漢字を使った日本語教育をやめて、ローマ字にしなければいけないというような方針もあったそうですけれども、きちんとした調査によって、日本人は十分な読み書き能力があって、戦後の民主主義を発展させる見込みがあるということを確認し、結果として、今も我々は日本語を使っているわけです。我々の研究所はその後、当時開発された世論調査のシステム、サンプリングのシステムを利用して、「日本人の国民性調査」などを半世紀以上にわたり継続して行っております。

ちょっと堅苦しいですけれども、言葉の区別をしておかなければいけないと思います。すごく狭い意味での「科学的世論調査」の方法論を、戦後、皆で確立すべく努めてきました。それはどういう意味かと言いますと、普通のセンサス、国勢調査のような場合だと全数調査で、日本人全体を調べなければいけないです。けれども、例えば内閣の支持率をそのような方法で調べますと、お金も時間もかかって、何年もかけてデータを集めても、そのころにはとっくに内閣が変わっているということがあり得るわけです。だからそんなことはできない。

それから、日本全体の有権者を調査対象とするのだけれども、1人1票の民主主義でございますから、皆さんのようなインテリもそうでない方もみんな1人1票持っている。その条件のもとで、回答者を等しい確率で選んで代表サンプルを作る。結果として宗教とか年齢とか性別とか、特定の属性の人々に偏らないサンプルが取れます。そういうサンプリング・システムを作りました。「科学的」という言葉は、サンプルの誤差、精度が計算できるという意味でございます。いいかげんな調査ですと、適当にデータだけとって、それがどれだけ誤差が含まれているのか分からない。しばしば、そういう見かけ上の世論調査というのもあるのです。例えばインターネット調査のように。それだと本当には世論の全体像がつかめないということですね。

狭い意味での世論調査は、回収結果は速やかに公表しなければならない。政府の調査はそういうふうに法で決まっているし、NHKの世論調査も放送法で決まっていて、速やかに公表、そしてデータに特別な加工をしてはいけない。全体の単純集計を示す。せいぜい性別・年齢層別、あるいは、テーマによっては居住地域別などのクロス集計を示すことはございますけれども、そこで尺度を作ったり、特別な統計解析、多次元解析などと難しい名前をつけてもっとも
らしくやるのはいけませんと。そのような操作は、調査主体側の恣意性が入り込む余地があるからです。だからこそ、きちんとしたサンプリング調査をして、それをそのまま発表するということになっているのです。

学術調査は目的が違いますから、同じ世論調査でとったデータでもいろいろな観点から尺度を構成したり、あるいは、多頻度解析をしたりすることがございましょうけれども、その中には担当者あるいは研究者の理論とか恣意性が入ってこざるを得ない。入ってくるのがいけないわけではないのですけれども、入ってこざるを得ない。それが結果の解釈を左右してしまう可能性があり得るために、そういう解析の結果は、狭い意味での科学的「世論調査」としての公表は不適であるということです。そういう調査をしてはいけないとか、そういう研究をしてはいけないということではございません。狭い意味での科学的「世論調査」の位置づけについて言っているのであって、学術調査としての発表は別の話です。

それから、私は普段、国際比較調査をしているのですけれども、世論調査の「方法論」に限って言うと、日本が世界中で最も科学的で民主的であると思います。それは日本では、ほぼ完備した住民基本台帳とか選挙人名簿があって、それを官民学の世論調査に活用できるからです。昨日、選挙がございましたよね。マスコミ各社も選挙の結果予測の世論調査をしますけれども、それは普通の意味での世論調査ではございません。ふだんの世論調査は、それが正しいかどうかというのは直接的には検証できませんよね。でも、選挙予測に世論調査を使うことによって、ふだんの世論調査もちゃんと世論の全体像がつかめているかどうかというのを、間接的にだけれども、検証できるわけですね。それを考えると、いろいろ問題点はあるけれども、日本はほぼうまくやっていると。だけれども、アメリカは、この間のオバマの大統領選挙もそうでしたが、ギャラップの調査についていろいろ問題点を指摘されています。実は、今回だけではなく、2000年のブッシュ、ゴアの選挙でもそうだし、そもそも戦前、戦後でも問題がしばしば指摘されてきておりました。それを考えると、日本のほうが、方法論に限って言うと、よほど民主的であります。

だからと言って、勿論、全然問題がないわけではないです。戦後、我々の研究所の大先輩たちや、官民学の調査関係の方々、マスコミの人たちも含めて大先輩たちが、いろいろな政府統計や世論調査のシステムを作り上げてきました。そのシステムはすばらしいものだったけれども、それが最大限に政策立案に使われているのかどうかという問題は、しばしば指摘され、調査が単なる儀式に終わってしまっているのではないかというような意見もありました。全ての統計がそうだというわけではないけれども、そうなってしまっているような部分もあるのでは
ないかということです。

日本の統計システムはすばらしいから、海外のいろいろな人々が日本に情報収集に来るわけですね、統計も含めて。日本で使われていなくても、海外の人たちが日本の統計調査、あるいは、日本がやっている海外の統計調査を含めて、それらの信頼性が高いものだから、それを自分たちの国の政策立案、国際的な政策立案に大いに使っていると思われます。なかなか表には出ないかもしれませんけれども、そういう印象が私にはあります。

それから、官公庁の予算の切り詰めの問題が起きると、調査統計に関わる費用とか人材がしばしば狙われて、それがターゲットになって削減されてしまうわけですね。それはちょっと困っています。

他方で、調査にはすごくお金がかかりますから、しばらく前までは、東大の先生も含めて一般の大学の先生は全国レベルの調査はなかなかできなかったのですけれども、近年は文部省の科学研究費も充実してきて、そういうことをやれる先生たちも増えてきた。だけれども、そういう調査に慣れていないものだから、今まで机上の理論ばかりやってきた先生がいきなり調査をやると、調査なんて簡単にできると思い込んでしまって、調査の現場では現実的ではないような方法の設計をしたり、あるいは、上がってきたデータも机上の論理で振り回したりしているようなことはしばしばあるので注意しなければならない。それぞれの人はみんな誠実にやっているつもりなのだけれども、経験不足でそういうことがあり得るということは注意しなければいけないということです。

世論調査に話を戻します。戦後からこれまですばらしい研究がなされてきたのですけれども、この20年ほどは特に回収率低下の問題が議論されてきました。また、電話による調査が入ってきたということがあって、データの品質低下の問題がしばしば指摘されている。電話調査というのは、電話のない人にはかかりません。それから、最近のRDD電話調査は、固定電話にしかかけないから、携帯電話しか持っていない若者たちにはかかりません。だから、1人1票の民主主義という理念から言うと、既に狭い意味での科学的世論調査ではありません。それに、電話調査の回収データがたまたま面接調査と同時にやったのと比べてみて、あまり変わらないからいいじゃないかというのは、あくまで統計的推論の話であって、「手続きとしての民主主義」の理念としての世論調査とはちょっと外れています。

ましてや、インターネット調査というのは、もっと極端に限られています。我々も実験調査でいろいろ比べてみたのですが、インターネット調査の会社は、我々が戦後ずっと世論調査業界でマスコミや官民の方たちとじっくりといろいろな研究をやってきた仲間ではないから、統
計的サンプリングということを見よう見まねでやっている。表面だけ通常の世論調査と似たようなことをやっているけれども、中身はいいかげんなことをやっていて、とにかくお客さんが言ったとおりやればいいんだというようなところもある。サンプルの代表性はなかなか信用できない。ただ、そういう調査をやってはいけないと言っているのではなくて、何度も言うようにそれはわれわれの定義した科学的な世論調査ではないということです。研究の目的が明確であれば、それに応じて研究者がインターネット調査もうまく使うことは可能だし、使うべき場合もあろう。目的に応じてという話です。

それから、最近、「討論型世論調査」というのがはやり始めましたけれども、あれは世論調査ではございません。「Deliberative Opinion Poll」という元の英語自体は正しいです。Pollというのは「投票」の意味です。Pollだけだと日本語で「世論調査」と訳すことがあるのですけれども、討論型世論調査の場合のPollは、あくまでも会議の限られた中の人が投票して、その統計がどう動くかというのを見ているわけで、それ自体は情報があって、使い方で見込みがある新しい方法だと思いますけれども、何度も言うように日本全体をカバーするような科学的世論調査とは主旨が著しく違います。

回収率の問題では特に「拒否」の増加ということが言われています。昨日の選挙でもそうですけれども、投票率は低かったですよね。通常の選挙でも、投票率が100％というのはもちろんございませんよね。だけれども、投票率が低かったからと言って、選挙が無効にはなりませんよね。だから、狭い意味での世論調査という意味では、選挙で投票しなかった人と同じように、調査で拒否した人というのは、拒否も回答のうちだと思えば低い回収率自体は直ちに問題ではないですね。自分は回答しないで他の人たちの判断に委ねますよという意思表明だとすれば。それだけの問題ではないかもしれませんけれども、そういう見方も、一つは可能だと思います。

しかし、もっと問題なのは「接触不能」の増加です。例えば、単身赴任の人とか、朝から晩まで働き詰めであるとか、あるいは、若者たちはなかなか家に帰ってこない、夜中にならないと帰ってこない。そういう人たちに対して世論調査で接触不能が増えているというのは、その人たちの拒否という意見や態度すら得ていないわけだから、これはちょっと考えなければいけないという課題はあります。

今までいろいろな方法を批判しましたけれども、狭い意味での世論調査ではなくて、それを越えて政策立案のための情報収集とかデータ解析をするためにはもっと柔軟にいろいろ考えなければいけない。ではどうするかという話ですね。世論調査でサンプリングの話をしましたけ
れども、1％とか2％、実際には数パーセントなのですけれども、それも誤差のうちなのですね。「内閣支持率が1％下がりました」と言っても、それは誤差なのか、本当に下がったのかというのは直ちには言えないので、気をつけなければいけないです。

それから、1 億人有権者の1％というのは100万人ですよね。失業者や生活保護世帯が100万増加といったら大変なことですよね。だけども、世論調査の手法では誤差に隠れてしまいかねない数字なわけです。あるいは、自殺者が3万人以上増えたといったら、実数としては大変な問題ですよね。だけども、それは今言った誤差よりもはるかに小さい数字だから、そういう人たちに焦点を当てて扱わなければいけないとすれば、通常の世論調査のサンプリングの方法ではいけない。

もっとその人たちに焦点を当てる。焦点を当てれば、日本全体はカバーしていないわけだからバイアスは増えます。しかし、バイアスが増えることがいけないのではなくて、調査の目的に応じて、それにふさわしいバイアスをかけて、注目すべき個所を虫眼鏡で拡大して見るような調査のサンプリングが必要なわけですね。それを勘違いし、日本人全体を調べる通常の世論調査みたいな、1人1票が平等なサンプリングを、どんな調査でもしなければいけないと思い込んでいる人がいるけれども、それは大間違いですね。

それから、データ解析の上で、名前だけもっともらしいが実は奇妙な尺度をつくりますと、しばしばパラドックスが生じます。例えば、米国の研究者が構成した「苦悩の尺度」についての調査データなどを他の知見と総合的に研究してみると、実は苦悩どころか、逆を表している可能性が高い、あるいは男女差や文化差も考慮すべきだというようなことが分かったこともございます。そういう調査や尺度構成がいけないと言っているのではなく、多面的な調査をしてデータの全体から現実を誤らずに浮かび上がらせる工夫をすることが大切だと思います。

それから、国際比較で、ＯＥＣＤで教育調査をやるとマスコミがランキングをつけてしばしば問題になるけれども、表面上の数字に踊らされないように注意が必要です。そんなランキングは本当に意味があるのかどうか、以前、ユネスコの統計局の局長と話したことがあります。統計的にはあまり差がなくても数字としてはランキングをつけて発表する。それをマスコミが発表したけれども、その後データの集計の間違いがあって訂正したと。その間違いは統計的にはほとんど意味のない、大した差ではなかったけれども、表面上のランキングとしてはちょっと入れ変わってしまった。そのためにマスコミ各社に頭を下げに回り、大変だったというのです。これは、統計の真実を離れた数字の一人歩き、あるいは、尺度の表面上の名前の一人歩きをしないように、十分に気をつけしましょうという教訓です。
○司会 吉野先生、ありがとうございました。

それでは、最後になりますが、「幸福度測定の結果をどのように政策に活用できるか一死生の観点からみた幸福度」ということで、第一生命経済研究所首席研究員の小谷みどり先生から御意見をいただきます。よろしくお願いいたします。

○小谷 第一生命経済研究所の小谷と申します。

専門が死生学という、「幸福」という言葉を使うのであれば、人はどう幸せに死んでいけるのかという研究を日々しております。その観点から言いますと、世論調査の幸福度調査から外れていっている属性の方たち、亡くなる前というのは、元気な時と違って、明らかに生活満足度あるいは幸福度の基準というのが変わってくるわけで、それをどうとらえ政策に反映していけるのかという視点で考える軸が一つあるのではないかという意味で御提案させていただきたいと思います。

まず、「国民選好度調査」でも出ておりますし、先ほど山内先生もライフステージによって幸福の判断項目が変わってくるという話をなさいましたけれども、日本人の多くが幸福かを判断する項目として、「健康」と「経済的ゆとり」と「良好な家族関係」があることが幸福度に大きく寄与するということが出ております。老い、病に倒れ、死んでいくというステージをたどっていくのであれば、健康度合いは少しずつ低下していくわけですね。この現実において人は、自分がそれでも幸福であるという基準をどう構築できるのかということが私の関心の中にあります。

今日は重点的に家族関係について話をさせていただこうと思うのですけれども、最近、よく使われる言葉に「長生きリスク」がございます。高齢者は、子どもがいるから安心だとか、家族がいるから安心だと思っていらっしゃる方はとても多いわけでありますが、親より先に子どもが死んでしまうということが珍しくなくなってきております。例えば、60代の方のお葬式にその親が出席しているということが珍しくなくなってきていて、子どもの数が少ないわけですから、家族がセーフティネットにはなり得ない時代になりつつあるともいえます。

先ほど加齢に伴い、「健康度合い」が下がっていくというお話をしましたので、健康と幸福の関係を見てみたいと思います。日本は、女性の平均寿命は香港に抜かれてしまいましたが、それでも有数の長寿国であることには間違いないのですが、健康寿命と死亡年齢の大きな乖離があると指摘されています。身体的な自立が低下する、要は介護がなければ生きていけないという状態が最後の10年あるという現実があります。こういう現状もあり、今の問題は若い世代の人たちが長生きをしたくないと。ですから、将来の幸福度という問題とも絡んでくると思い
ますが、若者にとって長生きすることが必ずしも幸せではない、できるならば自分のことが自分でできるうちに死にたいと思っている若者が非常に多いというのが問題の一つとして挙げられると思います。

一方、介護を受けなければいけない人、あるいは、もう死が近い人たちは不幸せかというと、それでもなお自分は幸せだと、自分の中での幸福感の基準の再構築を多くの人は行うわけで、医療現場の人間は、限られた環境で、今抱えている不安をいかにしたら和らげる手伝いができるのかという視点で幸福度を考える。つまり、どうすれば幸福度が上がるかというよりは、幸福度を下げる不安要素をどうすれば取り除けるのかという視点が、政策を考えるうえにおいて必要なのではないかと思います。

2点目は、「きずなと幸福度」というふわふわとした言葉で書かせていただいたのですけれども、孤独死の不安が余りにも煽られすぎて、自分も孤独死してしまうのではないかという不安を抱く人が多いということであります。もちろん孤独死する方は多いのでありますが、果たして孤独死の何が問題なのかということが議論されずに、厚労省も孤独死を防止しなければならないという政策の下にアピールをするので、逆に人々の不安を煽っているという危険性があるのではないかという気がしています。

私が弊社でやった調査によれば、同居する家族がいる方であっても、同居する人が先に死ねば自分は孤独死するかもしれないという思いを持っている人が非常に多いという結果が出ています。家族に看取られない最期はかわいそうだという価値観が日本人の中に非常に多いのです。ところが、実際には、病院にいても、死ぬ瞬間に家族が立ち会うことは多くありません。ところが、家族に看取られるのが幸せだという日本人の中の価値観が、孤独死に対する恐怖感を余計煽っているところがあるのではないのかなという気がします。

一方、元気な時には家族がいるということは幸福度を上げる要因にもなるわけでありますが、家族の誰かに介護が必要だ、終末期医療が必要だという状況になると、幸せな家族のほうが少ないのではないかというほど、今まで隠れていた家族内の問題が一気に噴出することもよくあります。

資料の5ページ目は「自分が家族と強いきずなで結ばれていると思うか」ということを聞いたものでございまして、高齢者だけに聞いているのですが、ひとり暮らしの方で「強いきずなで結ばれていると思う」という人は2割もいません。離れて暮らす家族はいるけれども、家族ときずなで結ばれているかと言われると、果たしてどうなのかという感覚を少なからずの人が持っているということが分かります。
それから、日本人には強いぽっくり願望があります。特に高齢者でぽっくり願望が強いということがおわかりいただけると思います。欧米ですとぽっくり死にたいという人は多くはなく、ぽっくり死にたいというのは日本人の特徴であります。

なぜぽっくり死にたいのかと聞いたのが次のグラフです。一番大きい理由は家族に迷惑をかけたくないということです。家族に迷惑をかけたくないからぽっくり死にたいと。二、三十年前は自分が要介護になったら家族に面倒見てもらいたいという方も少なからずいましたが、今は子どもがいても、例えば夫が死ねば子どもと関係なく住みたいという方のほうが圧倒的に多いわけですし、要介護になれば施設に入りたい、家族に迷惑かけたくないという考え方が高齢者の中に非常に強くあります。

今日資料と別でお手元に配布だけさせていただいた私の書いたレポートその中の19ページの図表3を見ていただきたいと思います。困ったときにどの程度頼りになるのかという質問では、圧倒的に「家族は頼りになる」と言っている人が多いのですが、それ以外の人が頼りになると思っている人は極端に少ないことが分かります。自分が頼れるのは家族しかいない一方で、自分が家族に助けてもらわなければいけなくなった時には家族に迷惑をかけたくないという、二重の感覚を持っている人たちが非常に多いということです。

資料の8ページ目を見ていただきますと、余命が限られている場合どこで最期を過ごしたいのかがグラフになっています。おもしろいのは男女で差があるということです。男性の場合は自宅で過ごしたいし、実現可能だと思っている人が28.3%いますけれども、女性の場合は非常に少ない。男性は妻より自分のほうが先に死ぬと思っていますから、自分が死ぬときには妻が何とかしてくれるに違いないと思っているわけですが、妻は自分が死ぬときには夫はもう死んでいるし、離れて暮らす子どもには迷惑をかけたくない。

結果、ほとんどの人は自宅で最期を過ごしたいのだけれども、病院で死ななければいけない。そうはいっても病院は死を待つ場所ではないので、治癒の見込みがない人は長期入院もままならない。多死社会を迎え、この人たちがどう安寧な状態で死を迎えるかという問題がこれから議論されるべきだと思います。家族だけが頼りだとする人が多い一方で、家族がいない人や生涯未婚の方も増えていますし、離別・死別などで単身になるリスクもこれから寿命が長くなってくるとどんどん高くなります。

もう一つの問題は、配布レポートの22ページ、図表9ですが、人を信頼するという心が幸福度の鍵になるのではないかということです。高齢者のほうが周りの人を信用しがちなのですけれども、若い人では周りの人を信用するという人が少ないということがあります。
配布レポートの23ページの図表10を見ていただきたいと思います。これも幸福度と比較してみたわけですけれども、周りの人を信用する人は幸福度が高いという傾向が出ていて、こういうことからも周りの人とのきずな、あるいは、信頼性、社会の信頼性とか周りの人たちの信頼性をどう築いていくのか、政策でそれがどう支援できるのかということが問われているのではないのかと考えられると思います。

以上、私の発表とさせていただきます。ありがとうございます。

○司会 小谷先生、ありがとうございました。

それでは、ここで休憩をとりたいと思います。よろしくお願いします。

## (休憩)

○司会　では、時間になりましたので、再開させていただきます。

プログラムに沿ってこれから全体討議に入らせていただきます。

この後の進行につきましては、本日のコーディネーターをお願いしています 西村先生にお任せしたいと思います。よろしくお願いいたします。

○コーディネーター（西村） それでは、今から全体討論の質疑応答にまいりたいと思います。前半は今日のパネリストの方の意見交換、それから、後半は会場の方からの御質問等をお受けするということでいきたいと思っております。

まず、今までいろいろな角度から大変勉強になるお話があったわけですが、4人のパネリストの方々に、それぞれお互いの御質問あるいは御意見を伺いたいと思っております。

実は今日のフォーラムの課題は大きく分けると2つございまして、1つは指標を策定することの意義、あるいは、どういう方法で策定するか。もちろん要らないということも含めて、特に今日話題になった公的な機関が策定することの意味ということが話題になると思います。それから、後半に関してはもう一つ課題がありまして、こういう様々な指標ができたとして、あるいはできる前から、この指標をどのように政策に生かしていくかという課題、テーマというのがあろうかと思っております。

時間を分けて、最初10分くらいを指標作成の在り方を、何人かのパネリストの方には既に問題点等はご指摘いただいているわけですが、出来たらそのあたり御感想、他のパネリストの方の御感想を含めて少々御意見を伺いたいと思います。山内先生からお願いします。

○山内　まず、指標を整備していく上での課題ということに関してですが、公的機関が税金を使ってやる以上は費用対効果を常に考えなければいけないということで、例えば整備すべき指標体系の中で、既存の統計データが使えるものはどういうものか、新たに調べなければいけな
いものはどういうものかというのをちゃんと仕分けることが必要だと思います。それから、調査の頻度とか方法についてもそれぞれ慎重に考えなければいけないと思います。

先ほど吉野先生からだったと思いますが、必ずしも日本人全体を対象にする必要はないというようなお話があって、これは私も大賛成で、政策的にフォローが必要な層、セーフティネットから抜け落ちそうな人々とか、社会的に孤立するリスクが非常に高い人たち、そういう政策的に対応が必要な層を重点的に調査するということも必要なのではないかと考えています。

○コーディネーター (西村)

川崎先生、いかがですか。

○川崎 どこから論じていいか非常に難しいところなのですが、私はＯＥＣＤがこれを進めているというのがなぜかいまだに納得できていないところがあります。メーカーサイド、サプライサイドでこういうアイデアを出しすぎているところがあって、ユーザーサイドが余りに弱いのが気がかりです。その意味で、どなたか、山内先生も参加されたと聞いておりますが、インドで開催された会議での議論とかいろいろなところでの議論がどうなっているのかというのを、もう少し紹介していただけたらと思っております。

特に幸福度のような主観的なものは、確か去年の12月に東京であったフォーラムでは、ＯＥＣＤは国際比較しないと随分言っていたはずなのですが、よく見てみたら、先ほど御覧いただいたとおり、ＯＥＣＤの報告書には国際比較が結構出ているんですね。すごくミスリードするおそれがあります。それをどうしたらいいのかというのが一点、疑問です。

もう一点は、途上国の統計整備との観点で言えば、途上国では幸福度の主観指標以前に客観指標がそもそも少ないです。そういうところで本当に主観指標は優先度が高いと考えるべきだろうか、ひょっとしたら先進国の傲慢な態度ではないだろうかなどと思ったりするので、このあたりはもう少し議論したほうがいいのではないかと思いました。

○コーディネーター（西村） 今の川崎先生の御意見について、山内先生、いかがですか。

○山内 国別のランキングをつけるというのは、そうしたほうが注目を浴びるからそうしているという、非常に実務的な理由ではないかと思います。私は少なくとも主観的な幸福度の0から10の段階で聞くようなものの平均値を国別に比較してランキングするというのはほとんど意味がないと思っているのですが、それを裏づける客観的なデータに関して国際比較をするというのはある程度意味があるかなと思っています。

○コーディネーター（西村） 吉野先生、いかがでしょうか。

○吉野 アメリカで、distressという尺度が開発されています。distressというのは苦悩とか
苦痛とか悩みですよね。幾つかの質問を聞いて、それを総合して尺度をつくったというのです。それを日本人の研究者もまねて、同じように日本で調査したことがありました。横軸に年齢が書いてあり、上が苦悩の平均値となっています。したがって、数字の高いほうが悩んでいることになります。このデータは結婚している人、していない人とか、いろいろな情報を含んでいるのですけれども、着目したいのは、日本の男の人と女の人を見ると、この尺度ではそれぞれ50歳台とか60歳台に一番悩みが少なく表れています。

この調査データは放送大学の教科書に書いてあったのですけれども、同じ教科書の他の章を見ると10万人当たりの自殺率の表が出ているのですが、50歳台の日本の男性が一番高いのです。そうすると、さっきの苦悩の尺度というのは正反対のものを測っているのか、あるいは、同じ尺度でも男女差があったり文化差があったりするのかということに注意が必要です。あるいは、この尺度も、人に公表するのではなくて、患者さんとお医者さんのような信頼関係がある中、閉じられたシステムの中で用いるべき尺度であって、世論調査で使う尺度ではないのかもしれません。

インターネット調査はいけないと言いましたけれども、世論調査ではないが、プライバシーにセンシティブなことについて本音を言いやすくしたい場合、インターネット調査で匿名性を高めて用いるということはあり得る。本音だけではなくていろいろな別のバイアスもかかってくるかもしれないけれども、調査のモードの利点を活用した指標づくり、あるいは、指標の検討はあり得る。だけど、繰り返しになりますが、十分な検討はせずに、もっともらしい名前だけつけた指標をつくってしまうと、数字の一人歩き、名前の一人歩きになって、下手をすると問題をはるかに大きくしてしまので、気をつけましょう。

もう一つ、「主観的階層帰属意識」というものがありますね。これは日本の社会を5つの階層に分け、上、中の上、中の中、中の下、下と分けたときに、お宅はどれに属しますかと尋ねます。日本もアメリカもずっと継続している調査がございまして、日本とアメリカの回答分布のパターンは違うのですけれども、日本は日本、アメリカはアメリカでパターンは変わらないのですよ。何十年も。こういう意識調査をやってみますと、アメリカは不況とか好況が激しいので、経済状態によって意識調査の結果が変わることが多いのですけれども、この「主観的階層帰属意識」のデータに関して言うと、長年変わらないのです。

この解釈には、幾つかの可能性があります。こういう5段階尺度の質問で、世論調査の手法の精度では実態を測りきれていないのか、あるいは、こういう主観的な満足感とか階層帰属意識というのは、回答者が自身の周囲の人たちと比べて回答しているから、自分だけ落ちたとき
は激しく変動を感じるかもしれないけれども、周囲の人たち、世の中全体が悪くなっていると思えば、それに引きずられて相対的に変わらないのかもしれない。解釈の仕方は他にも幾つかあるかもしれません。いずれにしろ調査をやってはいけない、あるいは、指標をつくってはいけないとは言いませんけれども、その「データを収集するリテラシー」と、その「データを読み解くリテラシー」の両方が、かなり深いものがないとミスリーディングになります。

○コーディネーター（西村）では、小谷先生。

○小谷 私は統計そのものの知識はあまりないのですけれども、国が税金を使ってする調査で、尺度を作ることが目的ということはないはずで、尺度を作って幸福度を測定し、その先にどうつなげるのかということが問われるのであれば、例えば生活に満足しているけれども、自分は不幸だと絶えず思っている人と、とても貧しくて、家族もいなくて、あまり体も丈夫ではないけれども、自分は幸せだと思っている人、これを測定するとどちらもおかしなことになっていて、どちらがすばらしいのか、目指すべきはどっちなのかという問題にも絡んできて、政策にどう反映するのかということが難しい気がします。

先ほど申し上げたように、例えば、元気な時の自分の幸福の尺度と、死が間近になった時、よたよたになった時、それでも人は何かで幸福を見つけようとする生き物だと私は思っているので、やるのであればコーホートのような、人はライフステージによってその人自身がどう変わっていくのかという視点を盛り込むとおもしろいかなと思ってみたりします。

一つ、山内先生か吉野先生に質問したいのですけれども、幸福度調査をインターネット調査と質問肢調査でするときに非常に大きな乖離があるということを二人とも指摘されたと思うのですが、どっちも正しい調査ですよね。先ほど吉野先生がインターネットのほうが自分の本心を反映しやすいのではないのかとおっしゃったと思うのですけれども、心の問題を測るのにどちらかがというか、それぞれの利点、欠点、あるいは、乖離というのはどういうところにあるのかを教えていただけたらというのが私の質問です。

○吉野　まずサンプリングの話とモードの話を分けましょう。モードというのは、例えば、ここにいらっしゃる皆さんに面接調査した場合と、電話でお聞きし回答してもらう場合、あるいは、アンケートで自記式で回答してもらう場合、あるいは、個別にインターネットで回答してもらう場合、必ずしも結果が同じになりません。内閣の支持率の調査もいろいろな調査機関でございますね。同時期に電話調査でやったもの、面接調査でやったもの。あるいは、同じ会社でも同時に比較実験をやったりしますと、支持率のパーセントは違うわけです。違うのが普通です。意識調査の場合は、モードが違えば同じ人も違う答えをし得る。貿易や経済の指標など、
政府の客観的な統計調査の場合はそうあっては困るから、あまりモードを気にしない。本当は気にしなければいけない場合もあるいのかもしれないですが、普通は、気にしない前提でやっていますよね。客観データなので間違いはないという前提で。だけど、それとは、意識調査の場合は全然違う。調査モードが、回答結果に影響を与える。それから、私がインタビューに行った場合と、小谷先生が行った場合では、相手の反応も違うかもしれません。そういう問題は、昔から皆さんと我々の先輩たちも積み重ねてきたいろいろな知見がございます。だから、モードの違いは、どちらが正しいかではなくて、どういう調査法をしたらどういうバイアスがかかるという知識が重要です。バイアスがかかっているのが悪いわけではなく、そのバイアスがちゃんとつかめていれば、それは貴重な情報なのだから、それを活用すればいいわけです。

もう一つ、サンプリングの話はまた別です。インターネットの場合、厄介なのは、インターネットで通常の世論調査のようなランダム・サンプリングをやろうとしたら、膨大なお金がかかります。つまり、普通の面接調査と同じように、住民基本台帳でランダムサンプルをとって、回答者に「お願いします」と頼むわけです。だけど、その人にインターネットの接続環境がなかったら、それを提供しなければいけないわけです。今やっているかどうかはわかりませんけれども、少なくとも10年、20年前は関東の地域圏だけでやり始めた調査会社がありました。普通、インターネット調査というと面接調査をやるお金がないときに、インターネット調査に流れる人が多いけれども、今言ったような本当の世論調査をちゃんとしたインターネット調査をやろうとすると、むしろ面接調査よりお金がかかってしまいます。

普段、世間で一般にやっている「インターネット調査」というのは調査ではございません。「インターネット・アンケート」です。我々専門家が「調査」と言ったときは統計的な方法に基づいた標本抽出調査です。そうではないものを「アンケート」と称しています。だから、世間で一般にやっているのは「インターネット・アンケート」にすぎないのです。そうすると、サンプルは偏り、そもそもインターネットの会社への登録者のみなので上がってきたデータに対してセンサスの人口分布、性別・年齢分布と違っているものだから変なウェイトをかけたりして、見かけはサンプルの偏りは考慮した風のもっともらしい数字にするのです。だけれども、そんなウェイト調整は実はもっとバイアスを増やしてしまっている可能性もあるし、全体としてどんなバイアスがあるか、なかなか読めないのです。

このように、モードの話とサンプリングの話は別のことです。

○コーディネーター（西村） 今、吉野先生のお話を伺って、皆さんに質問したいことがあります。
若干、川崎先生の批判になるかもしれませんが、最近御承知のように成長戦略、経済成長戦略と言いますよね。結論はユーザーの問題だというのはよくわかるんです。それは集計データの意味、つまり、一人ひとりの考え方が一億何千万にあって、それを集計することの意味を教えてほしいと思うのです。どうしてかというと、先ほど物価指数は客観的だと川崎先生はおっしゃいましたが、よく考えたら本当は違います。一人ひとりが物価指数を持っています。これは大事なテーマだと私は思っていまして、デフレ脱却とか決まり文句のようになっているんですが、デフレがいい人も悪い人もいる。

そういうところの議論をほとんどなしで、選挙が終わったので許してもらうことにして、ユーザーがデフレ脱却とおっしゃいますね。私の想像では、ちょっと問題発言ですが、インフレになったら、インフレ脱却ときっと言うと思うのです。川崎先生も御承知と思いますが、物価指数を一人ひとり違うのに集計データがよくないということで、一時、低所得と高所得の物価指数を調べました。結果ほとんど変わらなかったという時代がありました。そういうことを考えると、ユーザーがどういうふうに使ってくれるかというのはとても大事で。

例えば、政治家がユーザーとして、どこの誰が昨日買い物をしてこう回っていますよという話ばかりしていても意味ないから、ある程度、集計データで議論するのですよね。だから、政府が個別の幸福の話をやることは、国勢調査のように全数調査をして、みんなが幸福か不幸か調べてもほとんど意味がないと思うのです。しかし、政治家が、ということは政策ですが、政策に反映させるための集計データはどうあるべきか。そういう観点からこれは意味があるのかというのは教えてほしいと思います。

もう少し申し上げると、今、物価指数の話を申しましたが、成長戦略というのはGDPを増やすという戦略です。GDPというのは、もうちょっと突っ込んで考えると、御承知と思いますが、フローの話です、ストックではありません。そこで投資と消費があります。投資が増えるとGDPが増えて、これは恐らく将来のためと理解するのですが、政府がどんどん借金をして政府支出をすると、借金のほうは計上されずに政府支出だけが増えたことになって、GDPは増えましたということになるんですね。

そういうことを御理解の上で、ユーザーがGDPを使ってるかというと、私は怪しいと思うのです。今回もっとこの指標は複雑になりますから、上手に使ってもらわないと大変なことになるというのはよくわかります。質問は、集計データを作るということは、私は直感的に少し意味があるかなという印象を持っているんですが、それについてお話をいただくと。川崎先生、お願いします。
〇川崎 西村先生からご批判と伺ったので、ちょっと身構えながらお聞きしておりましたが、考えている方向性は同じだなと思いながら伺いました。

集計という観点からお話をさせていただきたいと思います。まず、C P I と 幸福度指標について、先ほど御覧いただいた 2 つのグラフの比較などから考えますと、決定的に違うのは、同じ状態の中で調査をやったときに、再現可能か、検証可能かというところが違うのではないかと思います。特に人の心は本当に移ろいやすいですから、検証しようと思っても調査票にどう書いてあるのかということとセットでないとわからないところがあります。

ところが、ＯＥＣＤの報告書を見ても、調査票がどうなっているか、設問がどうなっているか、何も書いてないのです。私が今回このグラフを提示したときに、自分でもこれは何を測っているのだろうとわからないままに提示させていただきましたので、皆さんに手を挙げていただいても、何でこんなのも見せたのという御批判が出るのではないかと思って、それを一番心配しておりました。測る対象がはっきりしていない、測り方がはっきりしていないというのは困る。

それに対して、例えば物価を測る、GDPを測るというのは、統計数字ですから、社会全体をある数字に集約している以上は、何らかの情報の欠落は起こるわけですね、捨象してしまっているわけです。それでも意味があるのは、検証可能であったり、何らかのモデルに使ったりする。例えば、マクロ経済モデルにはこれがなかったら使えないわけです。ということがありますので、そういう意味でのユーザー側からの利用価値の認識があるんだと思います。西村先生がおっしゃったとおり、C P I についても、個人個人の消費パターンが違いますから、個人の物価指数がみな違うことは事実です。そういう意味では幸福度も全く同じで、個人の価値観のバランスが違いますから、何かを合計したら人によって違うものになるというのは、全くそうです。

もう一つは、平均という概念が、物価ではとれるけれども、幸福でとれるかという論点があるように思います。つまり、私はブータンで「グロス・ナショナル・ハピネス」ということをよく言われるので疑問に思うのですが、グロスでハピネスを見ていいのかと。ある人はハピーだけれども、ある人はアンハピーだったらば、ネット・ナショナル・ハピネスを見るべきで、グロスでハピーな人からネットで見ればマイナスのアンハピーな人を差し引いて、それが本来見るべきではないかということになるのです。そうやってもなお幸福度については測りきれないと思うのです。

なぜかというと、我々が一番大事なのは、アンハッピーな人をどう減らすか。一時、「最少
不幸社会」という言葉がありましたけれども、まさにその視点は当たっているところがあると思います。どうやって不幸を減らすかということは、全体を見るよりも、特定の問題部分にどう対策をとっていくかという点で大事ではないかと思います。そういう意味で、合算してしまった途端にわからなくなるのが幸福ではないかという気がします。

その意味ではもう一つ、これは測定の問題にかかわるのですが、他の先生方にもお聞きしてみたいんですが、理論的に言えば確かにアンハッピーな人、あるいは、政策の網から抜け落ちる人をどうとらえるかというのは大事な課題なんですが、統計調査では、それが一番アプローチしにくい社会階層ですよね。それを具体的にどうやって測るのだろうかというのは、結構奥の深い課題なので、もしそのあたりご経験やお考えがあったら、この後の議論で取り上げていただけたらと思います。

○コーディネーター（西村） 私の質問への答えでなくても、政策にこういうものを生かすことができるか、あるいは、生かすことができるとすればどういうふうに生かすかというお話をしていただければと思います。

吉野先生、いかがでしょうか。

○吉野 薄っぺらだが全体をカバーする意味での科学的世論調査ではなくて、例えば、2012年3月ごろに内閣府で遂行された「生活の質に関する調査」がございますね。あのサンプリングがしばしば世間で批判されているようです、普通の世論調査とはことなり、回答者が等確率で抽出されてはいないと。しかし、それは視点によるのです。もし世論調査としてやっているならば、1人1票の民主主義の手続きと前提が違うから問題かもしれないが、そうではない。今回は昨年の東北の被災のことがありましたね。被災者の方たちを十分にカバーして調査したいけれども先ほども申しましたように、それは実数としては大きい数なのだけれども、普通の世論調査の抽出方法だと、全体の中では誤差に埋もれてしまうほどの少数になるわけです。被災地の人々と被災地以外の人々と比べても、サンプル数が全然違うから、統計的に信頼できる比較はできないわけです。もちろん被災して苦しんでいる人たちを直接調査できないかもしれないけれども、その周辺の人を含めて、いろいろな被害のために普段の意識が変わった人たちと、そうではないところを比べるために普段の世論調査方法とは異なるサンプリングをするという意味が出てくるわけです。

因みに、朝日新聞が今年の3月ぐらいに調査をしたときにデータの解釈にコメントしたのですけれども、関西地方の人と関東地方の人では、大震災や原子力事故の後の意識が全然違うんですね。そのくらいの違いは通常の世論調査の方法でも、出てくるのです。関西のほうは、友
達に聞いてみると、大地震の時もそんなに驚かなかった、テレビではひどい被害がわかったけれども、日常生活の中では実感としてあまり大きくないし、夏の節電の問題なども去年はなかったと。一方、関東の人はひどかったという実感がある。卒業式や入学式も取りやめになり、いろいろな大きな影響があったわけです。それを考えると意識の違いがかなり出てくる。私はまだ当該の内閣府のデータについては細かい分析はできていませんけれども、被災地の周辺の皆さんのデータと他のデータとを比べてみたいと思います。

私は普段、国際比較をしていますので、例えば日中を比べるわけです。日本の人口と中国の人口は10倍違います。けれども、日中を比べる場合、同じ精度で調査するためには、例えば1,000人ずつ同じ数を調査するわけです。同様に、国内調査でも、日本全体の平均値、例えば、日本人全体の平均身長を調べたいならば、ランダムサンプルをやらなければならないかもしれませんが、そうではなく、特定の集団に着目したい場合があったとして、その集団とそれ以外の人々を比べようとするならば、統計調査のサンプルとしては、双方を同じくらいの人数を同じぐらい調べていくことが理想なのです。コストや倫理の問題で、常にそれができるかどうかは別ですが、それがさっき言った意図的にバイアスをかけろということです。

○コーディネーター（西村）私の質問を小谷先生に考えていただくためにちょっと角度を変えます。

先ほど孤独死の話をされましたが、私どもの研究所でもそういう調査をするときに結構議論していまして、孤独死と孤立死と独居死、多分みんな違うんだろうと思うのです。孤独死というのは、今の政策に反映すべきという世論の動向を見て、私たちは孤独はよくないのではないかと考えます。独居であっても皆さんがコミュニケーションできていればそれはいいと。孤立というのは、孤独とは違うけれども、孤立の意味は議論したのです。私どもは政策に破壊させるためにどういう調査をするといいかという議論を日ごろやっているわけです。

私が申したようなことについて、政策に反映するという観点からお話をいただけたらありがたいなと思っております。申しわけないけれども、山内先生にお話を伺った後、小谷先生に伺いたいので、よろしくお願いします。

山内先生は先ほどの話を続けてお願いします。

○山内 集計して見るべきかどうかということに関しては、単一の指標に集計すると有用な情報が失われるので、いろいろな観点から、例えば年齢・階層別とか、地域別とか、男女別というふうな観点で集計することは必要だと思うのですが、すべて単一のメジャーで表すというのはあまり意味がないというのは、この幸福度に関する研究会でもある程度コンセンサスが得られます。