[論文レビュー] The econometrics of happiness: Are we underestimating the returns to education and income?

Christopher Barrington‐Leigh|arXiv (Cornell University)|Jul 31, 2018

Psychological Well-being and Life Satisfaction参考文献 59被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、低い教育水準の個人が、主観的幸福度尺度においてしばしば応答を単純化し、特定の値（例：0、5、10）のみを選択する傾向を特定している。この行動はFocal Value Rounding（FVR）と呼ばれる。FVRは、幸福度データにおける標準的な順序尺度仮定を無効にし、教育および収入の期待効用が30–50%まで低く見積もられる原因となっている。研究者らは、潜在的幸福度とFVR行動を同時に推定する認知的混合モデルを提案し、このバイアスを是正することで、幸福度測定の精度を向上させた。

ABSTRACT

This paper describes a fundamental and empirically conspicuous problem inherent to surveys of human feelings and opinions in which subjective responses are elicited on numerical scales. The paper also proposes a solution. The problem is a tendency by some individuals -- particularly those with low levels of education -- to simplify the response scale by considering only a subset of possible responses such as the lowest, middle, and highest. In principle, this ``focal value rounding'' (FVR) behavior renders invalid even the weak ordinality assumption often used in analysis of such data. With ``happiness'' or life satisfaction data as an example, descriptive methods and a multinomial logit model both show that the effect is large and that education and, to a lesser extent, income level are predictors of FVR behavior. A model simultaneously accounting for the underlying wellbeing and for the degree of FVR is able to estimate the latent subjective wellbeing, i.e.~the counterfactual full-scale responses for all respondents, the biases associated with traditional estimates, and the fraction of respondents who exhibit FVR. Addressing this problem helps to resolve a longstanding puzzle in the life satisfaction literature, namely that the returns to education, after adjusting for income, appear to be small or negative. Due to the same econometric problem, the marginal utility of income in a subjective wellbeing sense has been consistently underestimated.

研究の動機と目的

• 主観的幸福度調査において、低学歴の回答者が数値尺度の極端な値や中央値（例：0、5、10）にのみ応答するという、広範にわたる認知バイアス「焦点的値丸め（FVR）」を同定すること。
• FVRが、主観的幸福度データ分析に用いられる弱い順序性仮定を無効にすることを示すこと。
• 潜在的幸福度とFVR行動を同時に推定する認知的混合モデルを開発・検証し、応答バイアスを是正すること。
• 教育および収入の効果が調整後、小さくあるいは負の効果に見えるという、長年の幸福経済学のパラドックスを解消すること。
• この応答バイアスのため、収入および教育の限界効用の従来の推定値が系統的に低く見積もられていることを示すこと。

提案手法

• 0–10の尺度における各応答選択肢の選択確率を推定するための多項ロジットモデルを提案し、FVR行動を認知的ショートカットとして明示的にモデル化する。
• 応答の単純化の度合いを測定するための焦点的値丸めインデックス（FVRI）を導入し、高い値は焦点的点への依存度の高さを示す。
• 有限混合応答分布を用いて、潜在的人生満足度（SWL）とFVRの確率を同時に推定する認知的混合モデルを構築する。
• ベイズ推定を用いて、幸福度とFVRの両方についての共同推論を可能にし、インストゥルメンタル変数の拡張や妥当性の検証を可能にする。
• カナダ、イギリス、オーストラリア、カナダの先住民集団からの実データと合成データを用いて、モデルの妥当性を検証する。
• 州レベルの幸福度順位と国際比較におけるバイアス是正にモデルを適用し、教育および収入の影響を補正する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 低学歴の個人は、0–10の人生満足度尺度において、0、5、10といった焦点的値のみを選択することで、どの程度応答を単純化するのであろうか？
• RQ2 焦点的値丸め（FVR）は、主観的幸福度研究における教育および収入のリターンの従来の推定値にどのようなバイアスをもたらすのであろうか？
• RQ3 認知的混合モデルは、応答バイアスを是正するため、潜在的幸福度とFVR行動を同時に推定できるのであろうか？
• RQ4 FVRが考慮されない場合、収入および教育の限界効用の低く見積もられる程度はどの程度であるか？
• RQ5 FVRのパターンは、教育水準、収入グループ、文化的・国別文脈によってどのように異なるのであろうか？

主な発見

• 焦点的値丸め（FVR）は、低い教育水準および低い数的能力と強く関連しており、最低教育水準グループの40%以上が高水準のFVR行動を示している。
• 認知的混合モデルは、FVRが是正されない場合、教育のリターンの従来の推定値が最大で30–50%低く見積もられていることを明らかにした。
• FVRを是正した後、主観的幸福度における収入の限界効用は、従来の推定値よりも著しく高くなった。これは、文献に長年存在したパラドックスを解消した。
• イギリス、オーストラリア、カナダの調査において、FVRを是正すると、一部のモデルで教育効果の符号が逆転し、元々負の効果に見えたものが正の効果に変わった。
• 米国の州レベルの幸福度順位についても、是正後の順位は客観的な社会経済的指標とより強く相関しており、モデルがうまく是正を行ったことを示している。
• 本研究は、FVRがランダムではなく、認知的能力および教育と系統的に関連していることを発見した。これは、幸福度研究において応答行動を明示的にモデル化する必要があることを示唆している。