| 執筆者 | 李 潮（九州大学）／馬奈木 俊介（ファカルティフェロー） |
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| 発行日/NO. | 2022年9月 22-E-093 |
| 研究プロジェクト | 人工知能のより望ましい社会受容のための制度設計 |
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概要
生活環境における緑地や都市の開発度が人間の幸福にプラスの効果をもたらすことは知られている。広く使われている指標として、夜間光（NTL）は地域の社会経済的な状態や開発レベルを示している。開発レベルや経済状態が改善すれば、より多くの機会や高い所得につながり、最終的には人間の幸福を高めることになると考えられる。しかし、緑地やNTLの単純な増加が常にポジティブな結果を生むかどうかは、まだ結論が出ていない。本論文では、ランダムフォレスト法を用いて、人間の幸福度と緑度やNTLのダイナミックな関係を分析した。このモデルの精度は81.83%であり、ほとんどの先行研究を上回っている。分析結果によると、生活環境における緑地とNTLの推奨範囲は、それぞれ10.91–32.99%、0–17.92 nW/cm2･srであった。また、現在の緑地とNTLの平均貨幣価値はそれぞれ3351.96 USD/%と658.11 USD/(nW/cm2･sr)であった。住宅地は豊富な自然資源から遠く離れているため、住民は生活環境においてより多くの緑を望むようになる。一方で、NTLに代表される高い都市開発密度は、大都市圏の人間の幸福度に悪影響を及ぼしている。したがって、適度な開発レベルを保つことは、持続可能な社会を実現し、人間の幸福度を向上させるために有効な方法である。
概要（英語）
The positive effects of greenness in living environments on human well-being are known. As a widely used proxy, the nighttime light (NTL) indicates the regional socio-economic status and development level. Higher development levels and economic status are related to more opportunity and higher income, ultimately leading to greater human well-being. However, whether simple increases in greenness and NTL always produce positive results remains inconclusive. Here, we demonstrate the complex relationships between human well-being and greenness and NTL by employing the random forest method. The accuracy of this model is 81.83%, exceeding most previous studies. According to the analysis results, the recommended ranges of greenness and NTL in living environments are 10.91% - 32.99% and 0 – 17.92 nW/cm2･sr, respectively. Moreover, the current average monetary values of greenness and NTL are 3351.96 USD/% and 658.11 USD/(nW/cm2･sr), respectively. The residential areas are far away from the abundant natural resources, which makes the main population desire more greenness in their living environments. Furthermore, high urban development density, represented by NTL, has caused adverse effects on human well-being in metropolitan areas. Therefore, retaining a moderate development intensity is an effective way to achieve a sustainable society and improve human well-being.
