というNBER論文をTimothy N. Bond（パデュー大）とKevin Lang（ボストン大）が書いている。原題は「The Sad Truth About Happiness Scales」。面白そうな論文ではあるが、ungated版が見つからないため、詳細は不明。
以下はその要旨。
We show that, without strong auxiliary assumptions, it is impossible to rank groups by average happiness using survey data with a few potential responses. The categories represent intervals along some continuous distribution. The implied CDFs of these distributions will (almost) always cross when estimated using large samples. Therefore some monotonic transformation of the utility function will reverse the ranking. We provide several examples and a formal proof. Whether Moving-to-Opportunity increases happiness, men have become happier relative to women, and an Easterlin paradox exists depends on whether happiness is distributed normally or log-normally. We discuss restrictions that may permit such comparisons.
（拙訳）
我々は、強い補助的な仮定を置くことなしに、反応の選択肢が数個のサーベイデータを用いてグループを平均的幸福度に基づいてランキングすることは不可能であることを示した。選択カテゴリは、何らかの連続的分布における区間を表す。そうした分布の累積密度関数は、大規模サンプルを用いて評価すると、（ほぼ）必ず交差する。そのため、効用関数の何らかの単調な変換によってランキングは逆転する。本稿では幾つかの例と、正式な証明を示す。「機会への引っ越し」プロジェクト*1は幸福度を増加させたのか、女性に比べて男性は相対的に幸福になったのか、イースタリン・パラドックスが存在するのか、といったことは、幸福度の分布が正規分布か対数正規分布かに依存する。我々は、そうした比較を可能ならしめるかもしれない制約について論じる。
