前回エントリで紹介したのとほぼ同じ著者による自己申告の厚生（SWB）調査に関する表題のNBER論文が上がっている。原題は「From Happiness Data to Economic Conclusions」で、著者はDaniel J. Benjamin（UCLA）、Kristen Cooper（ゴードン大学）、Ori Heffetz（コーネル大学）、Miles S. Kimball（コロラド大学ボルダー校）。
以下はその要旨。
Happiness data—survey respondents’ self-reported well-being (SWB)—have become increasingly common in economics research, with recent calls to use them in policymaking. Researchers have used SWB data in novel ways, for example to learn about welfare or preferences when choice data are unavailable or difficult to interpret. Focusing on leading examples of this pioneering research, the first part of this review uses a simple theoretical framework to reverse-engineer some of the crucial assumptions that underlie existing applications. The second part discusses evidence bearing on these assumptions and provides practical advice to the agencies and institutions that generate SWB data, the researchers who use them, and the policymakers who may use the resulting research. While we advocate creative uses of SWB data in economics, we caution that their use in policy will likely require both additional data collection and further research to better understand the data.
（拙訳）
幸福データ――サーベイ回答者の自己申告の厚生――は経済学研究でますます一般的なものとなってきており、最近では政策策定に用いる話も出てきている。研究者は自己申告の厚生データを新たな形で利用しており、例えば、選択データが利用できない、もしくは解釈が困難な場合の厚生や選好を知るために用いている。本レビューの最初のパートでは、こうした先駆的な研究の代表的な例に焦点を当て、簡単な理論的枠組みを用いて既存の応用事例の背後にある幾つかの重要な前提をリバースエンジニアリングする。第二パートでは、それらの前提に関係する証拠について論じ、自己申告の厚生データを作成する機関や組織に実務的なアドバイスを提示する。我々は、経済学における自己申告の厚生データの創造的な利用を支持するものの、政策に使う場合には追加的なデータ収集とデータをより良く理解するためのさらなる研究の両方が必要になる可能性が高い、と警告する。
