Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
法を用いて因子を抽出した。因子数はスクリープロットにより判断し、4因子としてプロマックス回転をかけ、回転後の因子負荷量を表4-2、4-3に示している。数学を例に説明すると、第1因子は「楽しい」「もっと沢山勉強したい」に負荷量が高く、「高意欲」(HMOTIV)に関する因子とし、第2因子は「成績はいつも良い」「すぐにわかる」などに対して負荷量が高く、「自信」(CONFI)に関する因子とする。第3因子は「自分の望む職業に必要」「大学にいくために必要」などで負荷量が高く、「有用性」(NEED)に関する因子とし、第4因子は「学校が好きだ」「先生は生徒のことを心配してくれる」等の負荷量が高く、「帰属性」(BELONG)に関する因子とする。これらの因子負荷量から因子得点を推定し、その値をそれぞれの非認知能力を測る指標としている。各因子の寄与率は教科によって差があるが、因子の内容としては、差はないと判断し、各表における変数の名前は共通にした上で、寄与率の高い因子から順にまとめている。

この4つの指標は主に、生徒の学習や学校環境に対する意識を示すものであり、教育心理学における先行研究、Fredricks, Blumenfeld and Paris (2004) で取り上げられた School Engagement 指標の Emotional Engagement に相当すると考えられる。また、非認知能力に対する学級規模縮小の効果を示した Dee and West (2011) では、生徒側から測った非認知能力の指標として NOTUSE（有用性）、NOLKFD（高意欲）、AFASK（自信）、TRYH（努力）を取り出している。「努力」に関する指標を引き出すことはできなかったが、他の3つの指標に関しては、今回の因子分析により作成した指標と内容の点から一致する。また「帰属性」( BELONG ) については、Emotional Engagement において重要な指標であることから、推計に加えることとした。以上より、これらの4つの指標、「高意欲」( HMOTIV )、「自信」( CONFI )、「有用性」( NEED )、「帰属性」( BELONG )が非認知能力をとらえる指標として妥当であると考える。

また、日本における先行研究では、学級規模縮小は教員指導の順調度に影響を及ぼすという結果が示されていることから、教員から見た生徒の意欲を測る指標も「教師質問紙」から作成している。質問項目は、対象学級の制約としてあげられた「興味・関心のない生徒」(NOTINT)、「混乱を起こす生徒」(DISRUPT)、「生徒の意欲のなさ」(LOWMORALE)の3項目を取り上げる。この回答は①該当しない、②全くない、③少しある、④かなりある、⑤非常にあるという5段階で示されるが、①②の回答は同じと判断し、まとめている。その後、数字が大きくなれば正の効果を示すように調整した上で、各回答を標準化して推定の値とした。すなわち「興味」(NOTINT)は数値が上がるほど興味や関心の高さも上がることを示し、「混乱」(DISRUPT)は数値が上がるほどクラスに混乱が少なくなり、「意欲」(LOWMORALE)は数値が上がるほど意欲が増すことを示すことになる。ただし、これらの3つの指標は教員の目からみた学級の効果というものであり、実際の生徒の内面を示したものではない。又、教師一人に対して、学級の生徒全員が同じ数値を割り当てられることとなり、推計の解釈は該当学級の平均的な効果として捉えられる $ ^{14} $ 。以上の2点に対し
て注意が必要である。

表 4－2 数学因子分析結果

変数名	因子1	因子2	因子3	因子4
高意欲(HMOTIV)	自信(CONFI)	有用性(NEED)	帰属性(BELONG)
数学を勉強すると、日常生活に役立つ。	0.4793	-0.0597	0.1422	0.0183
他教科を勉強するために数学が必要だ。#	0.4406	-0.1006	0.1899	0.0053
学校で数学をもったくさん勉強したい。	0.6026	0.1345	0.0051	0.0096
数学の勉強は楽しい。	0.569	0.3853	-0.1081	0.0463
数学の成績はいつも良い。	-0.02	0.7084	0.07	0.0351
私は、クラスの友達よりも数学を難しいと感じる。*	-0.0574	0.582	-0.0639	-0.046
数学は私の得意な教科ではない。*	0.055	0.7451	0.0108	-0.0404
数学でならうことはすぐにわかる。	0.0812	0.6115	0.0567	0.0359
自分が行きたい大学に入るために数学で良い成績をとる必要がある。	-0.0287	0.0072	0.6026	0.0373
数学を使うことが含まれる職業につきたい。	0.1613	0.2127	0.4536	-0.0414
将来、自分が望む職業につくために数学で良い成績をとる必要がある。	-0.0624	-0.0037	0.7267	0.0009
学校にいるのが好きだ。	0.026	0.082	-0.0382	0.503
私の学校の生徒は一生懸命やうとしている。	-0.0429	0.0141	-0.0071	0.6062
私の学校の先生は生徒のことを心配してくれている。	0.0325	-0.0154	0.0157	0.6455
私の学校の先生は生徒が一生懸命やることを望んでいる。	0.0334	-0.0535	0.0264	0.5644
Variance（因子負荷量の2乗和）	2.68265	2.55636	2.12282	1.84495
Proportion（因子の寄与率）	0.5129	0.4888	0.4059	0.3528

注）数値は回転後の因子負荷量。プロマックス法 $ ^{*} $ 2項目は回答を反転して推計している。

数学は#の項目が、回転をかけると0.45を下回る結果となった。

表 4−3 理科因子分析結果

変数名	因子1	因子2	因子3	因子4
高意欲
(HMOTIV)	有用性
(NEED)	自信
(CONFI)	帰属性
(BELONG)
理科を勉強すると、日常生活に役立つ。	0.4985	0.1727	-0.0077	0.0335
他教科を勉強するために理科が必要だ。#	0.4327	0.2626	-0.0967	0.0023
学校で理科をもったくさん勉強したい。	0.6568	-0.0056	0.2442	-0.02
理科の勉強は楽しい。	0.6319	-0.1039	0.3609	0.0202
自分が行きたい大学に入るために理科で良い成績をとる必要がある。	-0.0328	0.7431	0.0019	0.0208
理科を使うことが含まれる職業につきたい。	0.0771	0.6133	0.1317	-0.0201
将来、自分が望む職業につくために理科で良い成績をとる必要がある。	-0.0746	0.8645	-0.0114	-0.0049
理科の成績はいつも良い。	0.0392	0.0707	0.6623	0.0557
私は、クラスの友達よりも理科を難しいと感じる。*	-0.0959	-0.0055	0.6075	-0.047
理科は私の得意な教科ではない。*	0.0795	0.0061	0.7194	-0.0314
理科でならうことはすぐにわかる。	0.1726	0.0394	0.6112	0.0173
学校にいるのが好きだ。	-0.0169	-0.0243	0.0676	0.5191
私の学校の生徒は一生懸命やうとしている。	-0.0782	0.0016	-0.0052	0.6108
私の学校の先生は生徒のことを心配してくれている。	0.0437	0.0122	0.0084	0.6414
私の学校の先生は生徒が一生懸命やることを望んでいる。	0.0559	0.0019	-0.0478	0.566
Variance(因子負荷量の2乗和)	3.14793	2.91966	2.78837	1.72494
Proportion(因子の寄与率)	0.5147	0.4773	0.4559	0.282

注）数値は回転後の因子負荷量。プロマックス法 $ ^{*} $ 2項目は回答を反転して推計している。

理科は#の項目が、回転をかけると0.45を下回る結果となった。

析では、各生徒の特性を考慮して生徒それぞれのデータを用いて推計を行っている。同時にFULLサンプルについては、各学級の生徒情報の平均値を用いたモデルで推計を行ったが、学級規模に対する効果に違いはみられなかった。
### 5. 分析結果

### 5.1 学級規模が学力と非認知能力に与える効果

表 5-1、5-2 は、それぞれ数学・理科の学級規模が、学力及び学習参加行動に与える効果の推計結果である。表は全て、FULL サンプルの OLS 推定と FULL サンプルの 2SLS 推計、±5 サンプルの 2SLS 推計の結果を分けて示している。説明変数は、学級規模以外に今後の学級編成を考える上で関わりのある変数として、女子ダミー $ ^{15} $ 、教員経験年、女性教員ダミーの 3 変数の結果を取り出してまとめている $ ^{16} $ 。表 5-1、5-2 から読み取れる結果は以下のとおりである $ ^{17} $ 。

表 5－1 TIMSS2003数学 推計結果

認知能力	非認知能力 生徒指標
被說明変数	テストスコア(plausible value)	CONFI	HMOTIV	NEED
推計	OLS	2SLS	OLS	2SLS	OLS	2SLS	OLS	2SLS
サンプル	FULL	FULL	±5	FULL	FULL	±5	FULL	FULL	±5	FULL	±5
学級規模	0.7437
(0.642)	0.8198
(0.843)	-0.6688
(0.984)	-0.0099**
(0.005)	-0.0117**
(0.006)	-0.0186*
(0.009)	-0.00897
(0.007)	-0.0131
(0.008)	-0.015
(0.014)	-0.0003
(0.004)	0.0010
(0.005)
女子ダミー	-3.3732
(2.262)	-3.3732
(2.262)	-4.1277
(3.320)	-0.354***
(0.029)	-0.354***
(0.029)	-0.347***
(0.060)	-0.143***
(0.034)	-0.143***
(0.034)	-0.162**
(0.067)	-0.205***
(0.027)	-0.205***
(0.027)
教員経験年	-0.1161
(0.214)	-0.1205
(0.214)	0.1893
(0.369)	-0.0004
(0.002)	-0.0003
(0.002)	-0.0008
(0.003)	0.0002
(0.002)	0.0005
(0.002)	0.0042
(0.006)	0.0008
(0.002)	0.0007
(0.002)
女性教員ダミー	-1.1193
(3.735)	-1.1344
(3.731)	13.6906
(8.078)	0.0325
(0.040)	0.0329
(0.040)	0.105
(0.102)	0.0443
(0.046)	0.0451
(0.046)	0.125
(0.103)	0.0407
(0.035)	0.0404
(0.035)
R*	0.141	0.141	0.207	0.086	0.086	0.158	0.05	0.05	0.098	0.067	0.067
N	4.031	4.031	1.037	4.031	4.031	1.037	4.031	4.031	1.037	4.031	4.031

非認知能力 生徒指標	非認知能力 教員指標
被說明変数	BELONG	NOTINT	LOWMORALE	DISRUPT
推計	OLS	2SLS	OLS	2SLS	OLS	2SLS	OLS	2SLS
サンプル	FULL	FULL	±5	FULL	FULL	±5	FULL	FULL	±5	FULL	±5
学級規模	-0.0117
(0.008)	-0.0102
(0.010)	0.00472
(0.012)	-0.0102
(0.022)	-0.0001
(0.026)	-0.0487
(0.044)	0.0080
(0.021)	0.0113
(0.025)	-0.0310
(0.041)	-0.0247
(0.022)	0.0042
(0.025)
女子ダミー	0.0729**
(0.032)	0.0729**
(0.032)	0.0268
(0.056)	-0.0021
(0.018)	-0.0021
(0.018)	0.0019
(0.028)	0.0094
(0.016)	0.0094
(0.016)	0.0469
(0.031)	0.0006
(0.019)	0.0005
(0.020)
教員経験年	0.0016
(0.003)	0.0015
(0.003)	-0.0027
(0.005)	-0.0123
(0.012)	-0.0129
(0.012)	0.0652**
(0.025)	-0.0221**
(0.010)	-0.0223**
(0.010)	0.0239
(0.020)	-0.0058
(0.011)	-0.0075
(0.011)
女性教員ダミー	0.0482
(0.050)	0.0479
(0.050)	-0.0597
(0.094)	0.1120
(0.171)	0.1100
(0.171)	-0.183
(0.388)	0.0190
(0.183)	0.0183
(0.183)	-0.225
(0.374)	0.0610
(0.214)	0.0553
(0.215)
R'	0.032	0.032	0.073	0.138	0.137	0.576	0.16	0.16	0.481	0.126	0.118
N	4,031	4,031	1,037	4,031	4,031	1,037	4,031	4,031	1,037	4,031	4,031

有意水準 *10% **5% **1% ()内は、同一クラス内での誤差項間の相関を許した頑健な標準誤差を示す

その他説明変数 ①学年規模②学年規模2乗③経済困難家庭率ダミー④学校規模⑤生まれ月ダミー⑥所在地人口ダミー⑦蔵書数ダミー⑧パソコン所持ダミー⑨学習机所持ダミー⑩辞書所持ダミー⑪父学歴ダミー⑫母学歴ダミー
表 5－2 TIMSS2003理科 推計結果

認知能力	非認知能力 生徒指標
被說明変数	テストスコア(plausible value)	CONFI	HMOTIV	NEED
推計	OLS	2SLS	OLS	2SLS	OLS	2SLS	OLS	2SLS
サンプル	FULL	FULL	±5	FULL	FULL	±5	FULL	FULL	±5	FULL	±5
学級規模	0.2975
(0.560)	0.3601
(0.650)	0.1233
(1.222)	-0.0051
(0.012)	-0.0054
(0.013)	0.0033
(0.013)	-0.0034
(0.009)	-0.0087
(0.010)	0.0059
(0.010)	0.0032
(0.006)	0.0010
(0.007)
女子ダミー	-9.713***
(2.182)	-9.712***
(2.182)	-8.805**
(3.677)	-0.368***
(0.028)	-0.368***
(0.028)	-0.389***
(0.058)	-0.208***
(0.031)	-0.208***
(0.031)	-0.215***
(0.070)	-0.233***
(0.031)	-0.233***
(0.031)
教員経験年	-0.0468
(0.215)	-0.0468
(0.216)	-0.7836*
(0.398)	-0.0055**
(0.003)	-0.0055**
(0.003)	-0.0111*
(0.006)	-0.0049**
(0.002)	-0.0049**
(0.002)	-0.0111**
(0.004)	-0.0052**
(0.002)	-0.0052**
(0.002)
女性教員ダミー	2.6196
(3.876)	2.6335
(3.870)	7.7563
(8.478)	0.0392
(0.054)	0.0391
(0.054)	0.148
(0.104)	0.0411
(0.060)	0.040
(0.061)	0.211***
(0.071)	0.0309
(0.044)	0.0304
(0.044)
R'	0.135	0.135	0.189	0.086	0.086	0.128	0.053	0.053	0.093	0.061	0.061
N	4,001	4,001	1,014	4,001	4,001	1,014	4,001	4,001	1,014	4,001	4,001

被説明変数	非認知能力 生徒指標	非認知能力 教員指標
BELONG	NOTINT	LOWMORALE	DISRUPT
推計	OLS	2SLS	OLS	2SLS	OLS	2SLS	OLS	2SLS
サンプル	FULL	FULL	±5	FULL	FULL	±5	FULL	FULL	±5	FULL	±5
学級規模	-0.0060
(0.009)	-0.0080
(0.010)	0.0026
(0.012)	-0.0010
(0.020)	-0.0091
(0.023)	0.0332
(0.039)	-0.0119
(0.021)	-0.0172
(0.026)	0.0704
(0.064)	-0.0092
(0.022)	-0.0068
(0.025)
女子ダミー	0.0889***
(0.031)	0.0888***
(0.031)	0.0507
(0.054)	-0.0063
(0.021)	-0.0065
(0.021)	-0.0024
(0.023)	0.0155
(0.018)	0.0154
(0.018)	-0.0008
(0.028)	-0.0001
(0.021)	-0.0001
(0.021)
教員経験年	-0.0018
(0.003)	-0.0018
(0.003)	0.0039
(0.004)	0.0007
(0.011)	0.0007
(0.011)	-0.0304
(0.018)	-0.0036
(0.011)	-0.0036
(0.011)	-0.0385
(0.024)	-0.0234**
(0.011)	-0.0234**
(0.011)
女性教員ダミー	-0.0565
(0.062)	-0.0570
(0.062)	0.0017
(0.084)	-0.0152
(0.216)	-0.017
(0.217)	0.689**
(0.336)	-0.0174
(0.176)	-0.0186
(0.176)	0.865**
(0.375)	-0.0449
(0.247)	-0.0443
(0.247)
R'	0.031	0.031	0.069	0.131	0.131	0.442	0.162	0.162	0.461	0.119	0.119
N	4,001	4,001	1,014	4,001	4,001	1,014	4,001	4,001	1,014	4,001	4,001

有意水準 *10% **5% ***1% ()内は、同一クラス内での誤差項間の相関を許した頑健な標準誤差を示す

その他説明変数 ①学年規模②学年規模2乗③経済困難家庭率ダミー④学校規模⑤生まれ月ダミー⑥所在地人口ダミー⑦蔵書数ダミー⑧パソコン所持ダミー⑨学習机所持ダミー⑩辞書所持ダミー⑪父学歴ダミー⑫母学歴ダミー

#### 5.1.1 認知能力（テストスコア）への効果

推計に先立って、学級規模がそもそも内生変数であるかについて確かめるために、各被説明変数に対して、Durbin-Wu-Hausman 検定を行った。「学級規模が外生変数である。」という帰無仮説を、数学・理科「NOTINT」、数学「DISRUPT」、理科「HMOTIV」・「LOWMORALE」で棄却した $ ^{18} $ 。以上より、操作変数による2SLS推計を用いることが妥当と考えられる。

テストスコアについては、数学・理科のどちらも数値の変化が見られ、±5 サンプルで数学は値が負に変化し、理科は値が縮小していることから、内生性が除去されていることがうかがえる。しかし、最終的に、テストスコアに対する有意性はなく、規模縮小が進んだ2007年時点のデータを用いたHojo (2011)と同様に、学級規模の縮小が認知能力に与える影響は認められない。
#### 5.1.2 非認知能力への効果

生徒からの非認知能力の指標に対しては、数学では、学級規模の係数が「自信」(CONFI)において全て有意に負の値を取り、学級規模縮小の効果が示唆される。それ以外の指標は、有意な値は得られていない。また、理科では、負の値を示すものも多いが、どれも有意性は示されない。すなわち、理科の非認知能力に対しては学級規模縮小の効果は見られない。さらに、教員側から見た指標においては、数学・理科ともに学級規模の係数が負の値を示すものも見られるが、どれも有意性はなく、先行研究で示されている教員指導のしやすさが学級規模縮小によって高まるという結果は、本研究においては得られなかった。

以上をまとめると、学級規模縮小の効果として、数学において生徒の「自信」(CONFI)が高まると言える。またこれは、教員側の指標からの効果が見られないことから、学級規模が直接生徒に影響した効果であると捉えることもできるだろう。その場合、競争する級友の数が減少したことにより、学力とは無関係に「自信」が高まったとも解釈できる。ただし、今回の推計は単年度での学級規模効果をみているに過ぎず、長期的に学級規模縮小から生じた「自信」がどのように生徒の学習能力を向上させるかは、現時点で推測することは難しい。また、もし教員の特性が生徒の学習に大きく影響を与えるのであれば、学級規模の差が教員の指導に影響を及ぼし、そのことによって生徒の教育効果に影響を与えたという場合もやはり考えられる。これらの経路を特定することも本研究の分析においては難しく、今後の研究課題としておきたい。

### 5.2 その他の変数が学力と非認知能力に与える効果

学級編成に関わると考えられる女子ダミー、教員経験年、女性教員ダミーも、生徒の学力や非認知能力に対して影響を与えるという結果が推計から示されている。女子ダミーは、数学・理科ともに多くの被説明変数に対して有意な値を示した。その値から、理科のテストスコア、数学・理科の「高意欲」(HMOTIV)、「自信」(CONFI)、「有用性」(NEED)は、女子が男子に比べて低く、反対に「帰属性」(BELONG)は高いと解釈できる。教員の経験年数に対しては、数学の±5 サンプルに対する「興味」(NOTINT)は有意に正の値を示すが、それ以外の有意な値は全て負を示した。しかし、教員の採用は年代によってかなり状況が変化しているため $ ^{19} $ 、経験年数の効果は教師の年代別効果の差を示すものとも捉えることができ、一概に経験年数の効果と解釈することはできない。一方、女性教員ダミーは、数学の±5 サンプルにおける「混乱」(DISRUPT)は有意に負であるが、理科の±5 サンプルの「高意欲」(HMOTIV)、「有用性」(NEED)、「興味」(NOTINT)、「意欲」(LOWMORALE)は有意に正の値を示している。そしてこれらの有意な値の係数が非常に大きいことから、理科においては、生徒の意欲を高めるという点で教育効果を上げる女性教員が特定規模のクラスに配置されている可能性がうかがえる。また、以上の結果より、教員の特性が生徒
の学習に対して強く影響を及ぼすことが示唆される。

### 6. 結び

本稿では、TIMSS 2003 のデータを使用し、日本における学級規模が公立中学 2 年生の学力及び学習参加に与える影響を考察した。その結果、以下の 2 点が明らかになった。

第一に、学力（認知能力）に対する学級規模縮小の効果は、多くの国内先行研究と同様に示されなかった。第二に、学習参加を促す非認知能力に対しては、数学の「自信」が学級規模の縮小により高まるという結果が示された。

非認知能力に対する学級規模縮小の効果は、数学の「自信」に対して限定的であるが認められる。しかし、今回示された結果は、学級規模縮小に対する一部の効果にすぎず、教育施策を考える時には、教育への投資という面からすると学級規模縮小に見合うだけの効果が求められる。その点からも、適切な学級規模を考察する上で、規模に応じた効果的な指導法や学習形態についてさらに議論を重ねることが望まれる。また、男女間の差も今回の推計結果で顕著に現れていることから、学級内の男女比についての考察もこれから必要とされるだろう。そして、今後の課題として、さらなるデータの蓄積と多面的な分析を通じて、どのような学級規模において教育の効果が最も発揮されるのかということを明らかにしていく必要があると考える。

## 参考文献

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清水睦美・須藤康介「学力の規定要因の地域間比較－地域に応じた行政施策・教育実践を探る－」千葉県検証改善委員会『平成19年度「全国学力・学習状況調査」分析報告書』2008, 第3章, pp.31-40.

杉江修治「学級規模と教育効果」『中京大学教養論叢』1996, 第37巻, 第1号, pp.147-190. 須藤康介「学校環境と教育活動が学力に与える影響－通塾者と非通塾者の比較分析から－」
千葉県検証改善委員会『平成19年度「全国学力・学習状況調査」分析報告書』2008, 第5章, pp.52-61.

西本裕輝「学級規模が授業に与える影響に関する実証的研究－小学校における教員調査を中心に－」『琉球大学法文学部人間科学科紀要』2007, 人間科学 第19号, pp.67-82.

野崎祐子・平木耕平・篠崎武久・妹尾渉「学力の生産関数の推定－底上げをどう図るか－」

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員の教科別分析－『広島大学学院教育学研究科紀要』2006, 第三部第55号, pp.93-98. 山崎博敏・藤井宣彰・水野考「学級規模と指導方法が小学生の学力に及ぼす影響：共分散構造分析とマルチレベルモデル分析の適用」『広島大学学院教育学研究科紀要』2009, 第三部第58号, pp.9-16.

山下絢「米国における学級規模縮小の効果に関する研究動向」『教育学研究』2008, 第 75 巻, 第 1 号, pp.13-22.
# 第49回 ESRI－経済政策フォーラム

「幸福度・質的成長の測定－新しい社会指標の整備方針を探る」

平成24年12月17日

内閣府 経済社会総合研究所
○司会 おはようございます。本日は雨の中たくさんの方に集まっていただきまして、誠にありがとうございます。ただいまから、第49回ＥＳＲＩ－経済政策フォーラム「幸福度・質的成長の測定－新しい社会指標の整備方針を探る－」を開会いたします。

私、内閣府経済社会総合研究所の森繁と申します。本日、司会を務めさせていただきますので、よろしくお願いいたします。

本日のコーディネーター及びパネリストのプロフィールにつきましては、お手元にお配りしています資料の中に詳細がございますので、御参考にしていただきたいと思います。

それでは、内閣府経済社会総合研究所の中藤総括政策研究官より、開会の挨拶をさせていただきます。

○中藤 内閣府経済社会総合研究所の中藤でございます。本日は、お足元の悪い中、多数の方に御参集いただきまして、ありがとうございます。

さて、私どもの研究所では、ここ2年間、幸福度の研究を進めてまいりました。ＯＥＣＤにおきましても、昨年、2011年の10月に公表しました「How's Life?」で、幸福度あるいは社会進歩測定に必要とされる統計整備が幸福度研究の一環として重要な課題であるということが示されております。翻りまして、我が国におきましては、こうした幸福度あるいは社会指標等については、まだ本格的な計測が始まっているわけではございません。私どもの研究所が今年の3月に生活の質に関する調査を先行的に実施している段階でございます。

本日このフォーラムにおきましては、こうした成果も活用しつつ、今後どのような枠組みで幸福度あるいは社会指標の測定に取り組んでいくのか、更には、公的整備の統計に関する基本計画が近々改訂作業に入ってまいります。本日のこのフォーラムが有意義なものとなりますよう、期待申し上げまして、御挨拶に代えさせていただきます。

○司会 中藤総括、ありがとうございました。

では、続きまして、本日のコーディネーターを務めていただく西村周三国立社会保障・人口問題研究所所長から、本日のフォーラムを始めるための冒頭問題提起をしていただきます。

それでは、西村先生、お願いいたします。

○コーディネーター（西村）　以前からこういう指標の作成は話題になっておりますが、昨年の10月、パリのOECDで開かれた会議を端緒に、その後、アジアに次いで日本でも開催され、また10月にはインドで世界的な指標作成及び政策形成に対する適応という観点からの国際会議が開かれました。ちなみに、インドの会議については、お手元にある資料に冊子がございまして、どういう会議であったかという紹介が14ページに載っております。山内先生が御参加にな
りました。

そういう経過を経て、本日、経済政策フォーラムとして開催することになりました。タイトルは、案内にありましたように「幸福度・質的成長の測定－新しい社会指標の整備方針を探る－」というタイトルでございます。私の印象では、この分野の測定方法の問題、あるいは、この測定結果をいかに政策に適用するかというテーマは、一時期かなり派手にメディア等で報道された後、安定期に入ったのではないかと思っております。

この指標のネーミングでございますが、なかなか微妙でございまして、幸福、ハピネスという議論、それから、今御紹介した、私も参加した去年のＯＥＣＤで一番使われた用語はウェルビーイングでございました。ウェルビーイングという表現、あるいはハピネスという表現、あるいは、リオで行われた会議では環境問題がかなり強調されて、社会の環境を測定するというテーマも昨年10月のＯＥＣＤの報告の中にもかなりのウェイトを割いて導入されております。

それから、私は医療経済学というのを専門としておりますが、WHOでは健康指標をどういうふうに測定するかということで、医学的な健康の指標だけではなくて、患者さんあるいは私たちの日常生活における健康感というものを、クオリティ・オブ・ライフという観点から測定するということも既にヨーロッパ、アメリカで定着しております。そういう流れの中で、「幸福度・質的成長の測定」というテーマで、今回、話が進められるということでございます。

今、ある程度安定期に入ったと申しましたが、いろいろな課題がまだまだ残っております。一つは、今申したようにきっかけがＯＥＣＤという国際機関からの要請でございましたので、国際比較というのが視野にあるわけですから、日本は日本で全く違うことをやりますというわけにはいかないと考えておりますが、同時に日本はどういう価値判断を重要視しているかということも視野にございます。同時に、大変大事なことでございますが、幸福とかハピネスという表現をすると、政府が人々の幸福まで決めるのかという批判がしばしば出てまいります。全くそういう趣旨ではないと考えておりますが、当然、そこの一線をどのように引いていくかというのもこれからの課題だと思います。

いろいろな課題をたくさん抱えておりますので、今日はいろいろな方面の専門家にお越しいただいて、それぞれのお立場から、昨年から進んでいるＯＥＣＤの「How’s Life?」という指標づくりからずっと展開している問題に対して御意見を伺いたいと思っております。その後、パネリストの方々の御意見を頂戴して、ディスカッションを進めてまいりたいと思っております。

以上がきょうの趣旨でございます。短い時間でございますが、どうぞよろしくお願いいたし
ます。

○司会 西村所長、ありがとうございました。

続きまして、本日のパネリストの皆様から、各15分間でプレゼンをしていただきまして、御意見をいただきたいと思います。

まずお1人目は、「幸福度指標試案と生活の質に関する調査」というテーマで、大阪大学教授、山内直人先生に御意見をいただきたいと思います。

では、よろしくお願いいたします。

○山内 皆さん、おはようございます。大阪大学の山内と申します。私からは「幸福度指標の試案と生活の質に関する調査」ということで御報告をさせていただきたいと思います。

この幸福度指標というのは、私が座長をしております「幸福度に関する研究会」で、過去2年ぐらいにわたって調査研究をした成果を中心に御報告させていただきたいと思います。

まず背景的なことを御紹介したいと思います。先ほど西村先生から御紹介がありましたように、幸福度、あるいはウェルビーイングに関する統計整備、あるいは調査というのは、国際機関でも、あるいは、各国の政府でも取組みが非常に拡大しております。特に国際機関でこの分野の調査研究をリードしてきたのはＯＥＣＤであるわけですが、これまで４回にわたって統計知識及び政策に関する世界フォーラムを開催しております。一番最近行われたのは、先ほど御紹介がありましたように、インドのニューデリーで４回目のフォーラムが開催されたのですが、このときのテーマもウェルビーイングの測定、あるいは、政策への応用というのが中心的なテーマでございました。

ごく最近になって、国連のミレニアム開発目標に幸福度測定のような包括的なアプローチの側面を加えるようにというような国連での決議があったり、あるいは、リオ＋２０、「国連持続可能な開発会議」と日本語では訳されていますが、そこで議論された持続可能性指標も、将来世代にわたる幸福あるいはウェルビーイングの測定のための指標として、我々が提案しているような幸福度指標と密接な関係があるのではないかと考えております。

国際機関あるいは研究所の世界では、ウェルビーイングとかクオリティ・オブ・ライフという言葉が人口に膾炙するようになってきているのですが、幸福度というとブータンの国民総幸福量というのを思い浮かべる方が多いと思うのですが、ブータンが主導して指標を作成しているようなものも、我々が考えているものもそれほど違うものではなくて、ブータンでハピネスと言われているものと、我々がウェルビーイングと言っているものは、言葉から受ける印象ほどは違わないのではないかと考えています。私の以降のプレゼンでは「幸福度」という言葉を
使いますけれども、ウェルビーイングの訳としての「幸福度」というイメージでお話をしたいと考えています。

ＯＥＣＤの幸福度測定のための報告書が出ております。昨年、「How's Life?」というレポートが出ているのですが、かなり分厚い報告書です。その中で統計調査上の諸課題が掲げられていて、幾つかの提案あるいは問題点の指摘が行われていますので、幾つか御紹介したいと思います。

ここで伝統的な統計として想定されているのは主としてGDP統計です。国民所得統計のようなマクロ統計を念頭に置いて、どういう点が不十分かというような課題の指摘になっているわけですが、家計所得、あるいは消費支出、あるいは資産、富をマイクロレベルで測定するような統合した枠組みの開発というのが一つの課題であろうと。

それから、格差、あるいは、所得資産分布を、国民経済計算の枠組みの中にどういうふうに組み込むかというような課題。

それから、雇用の質に関する指標の改善。例えば日本の場合ですと、非正規雇用の割合が非常に拡大してきて、ＯＥＣＤの中でも非正規雇用の比率が非常に高くなっていると言われていますが、ヘッドカウントでは雇用者の数が同等であったとしても、働き方の質に関する質的な指標を導入して、その違いを明らかにすべきではないかというような課題の指摘があります。それから、住宅サービスの質の測定の問題。

それから、健康です。これは肉体的な健康だけではなくて、心の健康に関する測定の問題もあるであろうということです。

それから、対人関係、社会あるいは対人スキルといった認知的・非認知的な測定の問題。

それから、タイムユースです。時間の利用に関する調査。労働時間とか余暇の時間、あるいは、その割合、そういうことについてのデータの改善が必要ではないかということです。

更に、社会的なつながり、あるいは、社会関係資本、ソーシャル・キャピタルと言われているものに関する測定の問題。

それから、市民参加あるいは政治参加といったことについて、どういうふうに測定するかという問題も指摘されています。

それから、持続可能な開発とも関連しますけれども、環境の質に関する指標の拡充・改善といったものも課題として指摘されています。あるいは、安全・安心の問題に関する統計整備、データ整備の問題も指摘されています。

最後に、主観的な幸福、ウェルビーイングに関するより科学的と言いますか、各国での比較
可能なデータの整備、改善が必要である。

そういった幾つかの統計調査上の課題が指摘されております。

こういうことも踏まえながら、昨年、「幸福度に関する研究会」で幸福度指標の指標群を提案したという経緯がございます。この指標群では、主観的な幸福感、あるいは、資料の「我が国の幸福度指標試案に含まれる指標群」にありますような理想の幸福感、将来の幸福感、あるいは、人並み感、他人と比較したときの幸福感ですね、あるいは、感情経験、あるいは、世帯内での幸福度の格差といったような、主観的な幸福感にかかわる指標群と、それを説明するような指標の体系を提案しております。

この試案で、主観的な幸福度を支える指標群として、経済社会状況、健康、関係性という3つの領域の指標を提案しているわけですが、特に重視したのはライフステージによって重要と考えられる指標が違うのではないかということです。10代、20代の若い人たちにとっては友だちづき合いが非常に大事、成人になると家族が大事な要素になってくる。それから、高齢者になると健康が幸福度を決める重要な要素になってくるというように、ライフステージによって幸福感に影響を与える要素が違ってくるということで、この指標群もそういうライフステージに応じて違った指標を提案しています。

経済社会状況で言いますと、幾つかのサブカテゴリーに分けているのですが、資料の「経済社会状況の指標」の表ですと、横のほうに基本的ニーズ、住環境、子育て・教育、仕事、制度とありまして、例えば仕事に関して言うと、ライフステージの若い段階ではニートの数、あるいは、成人になってくると仕事満足度、高齢者になると社会活動参加率、そういうふうにライフステージに応じて典型的に重要だと思われる指標を提案しています。

心身の健康についても、同じようにライフステージ別に違うだろうということで、資料の心身の健康の指標例」にあるような指標を提案しております。

それから、関係性というのが3つの大きなグループの一つとして重視していまして、ライフスタイルとか、個人・家族のつながり、地域社会とのつながり等々、これもライフステージに応じて幾つかの典型的な指標を提案しているということでございます。

ちょうど1年ぐらい前にこの指標を提案したのですけれども、それをデータとして整備するために、今年の春に第1回の生活の質に関する調査を、訪問留置法に基づく調査とインターネット調査を併用する形で行っています。

そこでの結果を一部ご紹介したいと思うのですが、先ほど指標群として提案したような、現在の幸福感とか家族の幸福感とか、ここにあるような主観的な幸福感について直接回答者に聞
いております。資料にデータを示しておりませんけれども、日本の主観的な幸福感を聞くと、0から10までの11段階で聞くというのが典型的な手法なのですけれども、欧米の国の場合には最上の幸福を10とした場合には「8」という回答が一番多いんです。日本の場合には、「8」にも1つのピークがあるのですが、「5」という、真ん中あたりだと答える人が非常に多いことが特徴だと言われていまして、今回の調査でもそういう結果が出ております。

資料の「第1回生活の質に関する調査（訪問留置法、インターネット調査）調査項目」に1年前に指標群として提案されたもののうちの幾つかが今回の生活の質の調査でカバーされているというのをお示ししていますが、先ほど言いましたように、インターネット調査と訪問留置の調査を併用していまして、資料の表で赤で示してあるのがインターネット調査で聞いているものであります。

一番下の欄に各指標群の中で幾つの指標が今回の調査でカバーされているかをお示ししています。心身の健康についてのもの、それから、関係性についての表であります。今回の調査で提案している指標の4割ぐらいが訪問留置法もしくはインターネット調査でカバーできているということになりました。

今回の調査でどういうことがわかったかということですが、主観的な指標は最も詳細に情報を保有する人間による評価ということで、客観的な指標と同様に個人の状況を把握する上で非常に重要な役割を果たし得るということ。それから、ネットでしか聞きにくいような質問項目はインターネットを併用しているんですけれども、回答に相当な乖離が存在するということで、どういうふうに使うかということについては十分注意が必要であるけれども、インターネット調査を併用するということ自体は、使い方によっては有用なのではないかと考えています。

資料に客観的な指標と主観的な指標との相関を見ている一例の図がありますけれども、縦軸が都道府県別に見た自殺率で、横軸が家計のやりくりの容易さを表していまして、やりくりが困難だと答えている比率の高い都道府県のほうが自殺率が高いという関係が見られる例示として御紹介しておきたいと思います。

最後に今後の課題ですけれども、「生活の質に関する調査」というのは意識調査として実施されていまして、公的統計の整備に関する基本的な計画の中には位置づけられていないということで、主要な調査項目について、効率的で継続性のある調査体制を築いていく必要があるということで、最近は大学でも生活の質とかウェルビーイングに関する調査を重点的にやっているところが幾つかありまして、私自身は、すべてを政府の統計局がやるべきだと考えているわけではありませんで、統計の作成においてのパブリック・プライベート・パートナーシップの
ようなものも今後は重視されるべきではないかと考えております。

このあたりは後の全体討論で時間があれば議論させていただきたいと思います。私のプレゼンはこれで終わりたいと思います。どうもありがとうございました。

○司会 山内先生、ありがとうございました。

引き続きまして、「日本の統計制度における主観的指標の位置づけ」というテーマで、日本大学教授の川崎茂先生から御意見をいただきたいと思います。よろしくお願いいたします。

〇川崎 御紹介いただきました川崎と申します。どうぞよろしくお願いいたします。私は、今いただきましたタイトルの「日本の統計制度における主観的指標の位置づけ」ということでお話をさせていただきたいと思います。

このフォーラムのお話を、最初に内閣府からいただきましたとき、私はお受けすべきかどうか正直大変迷いました。と申しますのは、私は幸福度とか主観的指標といったことをあまりこれまでやってきたことがないので、私が適任かどうかと自分でも思っておりました。しかし、いろいろ考えてみますと、これについてはいろいろな意見、見方があるということを提示していくことは意義があるのだろうということで、あえてお受けしたという次第でございます。そういう意味で、どれだけ皆様の御期待にそえるかわかりませんけれども、私なりの考えを述べさせていただきたいと思っております。

いただいたテーマは「統計に関する主観的指標の位置づけ」ということなのですが、これを一般論で論じるのは非常にやりにくいと感じておりますので、少し具体的に幸福度ということに絞りましてお話をさせていただきたいと思います。お手元に配付させていただきました資料に沿ってお話をさせていただきたいと思います。

最初に、要旨ということで3つほどポイントが書いてございます。ここでは断定口調で書いておりますけれども、正直申しまして、難しくてよくわからないなという疑問点がたくさんあるので、これをその先にどう進めていったらいいかということで、全体としては慎重に考えたほうがいいのではないかということを申し上げているつもりでございます。

これをなぞった形で申し上げますと、一つは、幸福の実現を目指すこと自体は大変重要なことでありますけれども、これは個人の心の内面、価値観にかかわることですので、多くの人が共通理解を得て統計を作成していくというのはかなり難しいことがあるのは認識する必要がある。

そこで2番目に、そういった中での統計をあえて公的機関が公的統計として作成した場合には、信頼性とか有用性の問題が出てくるであろう。そういう意味で、日本の統計は諸外国に比
べて決してリソースが多いわけではございません、むしろはっきり言ってかなり少ないです。そういう中でどこまでリソースを投入すべきかということは慎重に考える必要があるのではないかというのが私の考えです。

3つ目は、公的統計では有用性が大事だと思いますけれども、実際に何か大きな事業をやっていく前に考えるべきことは、それの意義、必要性、あるいはどんな役割があり、どんな利用の仕方があるかということを十分議論して、そこで納得が得られてから先に進んでいくべきであろうというのが申し上げたいことです。

抽象的にいろいろ申し上げてもわかりにくいところもあろうかと思いますので、もう少し具体的に申し上げてみたいと思います。

公的統計あるいは統計制度の中で主観的指標をどう位置づけるかということであれば、最初に考えるべきは、公的統計の基本理念は何だろうかというふうに考えていくのが自然であろうと思います。そこで、それをどこに求めるかと申しますと、統計法という統計の一番基本的な法律に求めるべきだろうと思います。法律というのは抽象的であったり無味乾燥なところがあるかと思いますが、この統計法では目的や理念をはっきり書いている、特に2007年に改正された法律では特徴的であると思います。

ここで資料の「1 公的統計の基本理念－統計法」を見てまいりますと、公的統計の位置づけとしまして、国民が合理的な意思決定を行うための基盤であると。そのためにしなければいけないことは、公的統計の効率性、有用性を確保していくこと。そして、それを通じて経済の発展、国民生活の向上を図っていくことであるというわけです。そのために大事なことは何かというと、適切、合理的な方法、科学的な方法によって、統計を作成し、それを通じて中立性・信頼性を確保するということでございます。

そして、統計を作成しただけでは駄目なので、これがきちんと利用できるようにしていくことが必要だということです。それから、当然ながら、データの背景にあります多くの回答者、つまり個人や団体の秘密を保護しなければならないということでございまして、この理念はどなたが見ても納得されやすいものだと思います。ちなみに、国連で1993年に公的統計の基本原則というものを世界各国が守るべきものとして採択しておりますけれども、これにも準拠したものになっております。

さて、このような前提で幸福度あるいは主観的指標についての意義を考えてみたいと思いますが、正直申しまして私は疑問点のほうがたくさんございまして、答えがあまり明確でないということで、5つばかりのポイントに整理して疑問点を申し上げてみたいと思います。
まず1つは、幸福度について客観的な定義ができるかという問題でございます。これはどなたにお聞きしても、幸福自体が客観的な概念でない以上、定義は難しいということは御理解いただけるところだろうと思います。

今、1番目の質問に入りましたけれども、1つ飛ばしてしまったポイントがあるので、戻らせていただきます。一つ大事なことは公的統計としては有用性が基本的な概念だと思います。つまり、役に立つかどうかということが大事なのですが、その前提としてどれだけ客観的、そして皆さんが利用できる統計ができるかということがポイントであろうと思います。その第一歩が客観性であると思います。

申し上げるまでもなく、幸福というのは心の中の状態を表すもので個人の価値観に依存するので、幸福感というのはある特定の時間のものであったり、あるいは、長期間、人生を通じてのものであったりするかもしれない。あるいは、自分自身が幸福であるだけではなくて他人の幸福を見てどう考えるかということとか、様々な側面があるので非常に測定が難しい。そういう意味で、多くの人が合意できる基準がなかなか作成できないのではないか。そうすると、測定はもちろん難しいですが、結果が出たとしましても、その解釈や利用は極めて難しいところがあろうかと思います。

ここで1つ、皆様にクイズを出してみたいと思います。日本人の幸福感、幸福度というのは世界的に見て高いほうだと思われますか、低いほうだと思われますか。ＯＥＣＤでそういったデータを集めて何らかの国際比較ができるようにしたデータがございますが、そういうものを見て、ＯＥＣＤ諸国と比べて日本は高いほうにあるか低いほうにあるか。ここで皆様の主観的アンケートをとらせていただきたいと思います。

二者択一で、真ん中よりも高いと思われる方、低いと思われる方に分けていきたいと思います。まず、高いと思われる方、いかがでしょう。

低いと思われる方、いかがでしょう。なるほど低いと思われる、どちらもあるようですね。実は私はどちらも正解だと思っております。

資料の最後のページにグラフをつけておりますので、御覧ください。これは、先ほど来話題に出ております主観的幸福度のデータを、ＯＥＣＤの「How's Life?」という刊行物の中に載せているものでございますが、２枚のグラフがございます。１枚目は「How are you feeling today?」、今日どんな感じですかと聞いたものです。これで見ますと、何と日本はトップから３番目ということで、名誉ある大変幸福な感覚を持っている国ということになっております。

さて、次は資料の下のグラフですが、「Life satisfaction」ということで、０から１０まで