経済学者の間では、経済を構成する家計の経済的な豊かさをより多角的に測定し、現在の大衆的な議論を支配している「単一の数値ですべてを測る」経済の進歩の指標である国内総生産（GDP）の成長への重きを減らすべきだという認識が強まっています。これは、著名な経済学者によるパネルディスカッションから得られた結論です。著名な経済学者によるパネル（ノーベル賞受賞者のアンガス・ディートンを含む）が、「Beyond GDP」と題して、今年のアメリカ経済学会の年次大会で行ったものです。
パネリストの指摘はもっともであり、新たな幸福度の指標は長らく求められてきました。しかし、このパネルでは、GDPの欠点や新たな指標の価値を非経済学者に伝えることの難しさも浮き彫りになりました。パネリストのほぼ全員がGDPは経済的成功を測る上であまり有用な指標ではないことに同意した一方で、多くの人が、米国のGDP報告書はそのままにし、代わりに米国経済分析局で新たな「サテライト勘定」の作成に注力すべきだと述べました。サテライト勘定は、毎月公表されるGDP発表とは別に刊行される独立した統計です。現在のサテライト勘定は、主に運輸と観光に関するものです。
しかし、サテライト勘定は報道機関や一般の人々の関心を集めていません。経済学者が本当にGDP成長率は不十分な統計だと考え、その拡張によって改善できると信じているのであれば、それらの拡張を積極的に取り上げ、四半期報告に含めることも検討すべきです。四半期報告はよく知られており、すでに記者によって広く報じられているため、そこに掲載される統計は確実に注目を集めます。
パネルの経済学者たちは、現行の国民経済計算を拡充するための優れた提案を数多く示しました。その中には、家事労働に価値を付与すること、医療における質の向上をより正確に推計すること、主観的幸福度を測定することなどが含まれます。これらはいずれも、経済の理解に役立つ国民経済計算とするとともに、米国における経済政策の議論を改善しうるものです。しかし、これらの統計の公表方法も重要です。影響力を持たせるためには、定期的なスケジュールに沿って、重要な機関の公表物として、GDPそのものなど既存の主要指標と同等の扱いで発表されるべきです。
既存の勘定にGDPの変更を取り入れることには広く慎重論があるものの、パネルでは、GDPには大幅な改善の余地があるという幅広い合意があることが強調されました。改善点として最も多く挙げられたのは、国の指標に分配の要素を加えることでした。具体的な手法についての意見はさまざまであるものの、これらの提言は「Equitable Growth」がGDP 2.0に向けて展開しているキャンペーンの考え方を反映しています。このキャンペーンは、経済成長を所得別に分けて示すよう経済分析局に求めるもので、経済が成長したときに誰が恩恵を受けているかを把握できるようにすることを目的としています。国民所得・生産勘定を作成している経済分析局（BEA）は、個人所得の成長を分配して示す統計を公表する予定であることを最近発表しました（2020年に公表予定）。
アンガス・ディートンは、米国の統計機関が主観的幸福度の測定にも取り組むべきだと提案しました。これは、人々にどれだけ幸せを感じているかを尋ねる調査を実施することを意味します。ディートンは、この情報を定期的に収集することで、家計の福祉にとって重要と認識されている改善が実際に幸福度の向上につながっているかを評価する有用な方法になりうると指摘しました。ハーバード大学のデール・ジョルゲンソンとウェルズリー大学のダン・シッチェルは、家計による消費をより正確に測定する指標の必要性を主張しました。彼らは、それが個人の福祉をより適切に近似すると考えています。
このようなパネルは、経済統計において米国民の幸福度をより適切に測定することが政策立案者にでき、また行うべきだという、多様な分野の経済学者の間にある幅広い合意を反映しています。経済分析局（BEA）は、これらの選択肢の少なくとも一部を追求することに取り組んでいます（こちらのスライド3を参照）。ただし、同局はしばしば資源不足に直面しています。実際、経済学者、政治家、その他の観察者は、GDPの欠点について何十年にもわたって論じ、語ってきました。今まさに行動が実現に近づいているように見えることは、期待の持てる兆しです。
しかし、改善策をサテライト勘定に切り分けてしまうという、残念ながら一般的な傾向は、記者や政治家が経済的繁栄を評価する際に用いる指標としてGDP成長率を疑問視されないまま残してしまうおそれがあります。GDPという指標の作成に最も深く関わった経済学者サイモン・クズネッツは、この手法の愚かさをよく理解していました。彼は議会への報告書で次のように指摘しています。「国家の福祉は、国民所得の指標からはほとんど推し量ることができない」。
