インターネット利⽤と主観的健康感の関係-パネルデータによる実証分析 寺⽥好秀
2018.7.24
JCSS-TR-80

名古屋市⽴⼤学⼤学院経済学研究科〒467-8501 名古屋市瑞穂区瑞穂町字⼭の畑 1
terada.economics.tennis@gmail.com@Yoshihide TERADA, 2018

⽇本認知科学会
事務局〒214-8571 神奈川県川崎市多摩区東三⽥ 1-1-1
明治⼤学理⼯学部電気電⼦⽣命学科内E-mail: jcss@jcss.gr.jp

インターネット利用と主観的健康感の関係1― パネルデータによる実証分析 ―Relationship between the Internet and Self-Rated Health
寺田好秀*
Yoshihide TERADA*
概要： 本稿では,『慶應義塾家計パネル調査』の 2015 年調査を利用し,インターネットの利用と人々の主観的健康感の関係を明らかにする.健康関数を定式化し,順序プロビット・モデルと二項プロビ
ット・モデルによる推定を行った.その結果,男性は順序プロビット・モデルによる推定でも二項プロビット・モデルによる推定でも「インターネット利用ダミー」の係数が 10%水準で有意に正の値を取った.
一方,女性は順序プロビット・モデルによる推定でも二項プロビット・モデルによる推定でも係数が有意にならなかった.このことから,男性はインターネットを利用することで健康になる可能性があるが,対して,女性はインターネットを利用しても健康には影響がない可能性が示唆された.
Abstract： This paper uses the Keio Household Panel Survey to clarify whether using
the internet has anything to do with health or not. Treating self-rated health as a dependent variable, for males, the results of the estimations by both, the ordered probit
and binary probit models suggest that the coefficient of the use of the internet has apositive value with a significance of 10%. On the other hand, for females, the results ofthe estimations by both, the ordered probit and binary probit models suggest that thecoefficient of the use of the internet is non-significant. Therefore, males suggested thatthey can become healthy by using the internet, but on the other hand, females suggested
that there was no effect on their health even though they used the internet.
キーワード： 主観的健康感,順序プロビット・モデル,二項プロビット・モデル,慶應義塾家計パネル
調査,インターネット
Keywords： self-rated health, ordered probit model, binary probit model, Keio Household Panel Survey, internet

1

慶應義塾大学パネルデータ設計・解析センターより「日本家計パネル調査(JHPS/KHPS)」（（旧）「慶應義塾家計パネル調査（KHPS）」）の個票データの提供を受けた.記して感謝する.尚,本稿は pre-publication を目的としている.
*名古屋市立大学大学院経済学研究科研究員

1 はじめに

3 データ

インターネットを利用している世帯の割合は 2015 年

3．1 KHPS

1)には 86.6%となっており ,インターネットは我々の生活

ここでは、慶應義塾大学パネルデータ設計・解析センターのウェブサイト 3 を参考に KHPS の説明を行に不可欠なインフラとなっている.
我が国では高齢化の影響により社会保障費の増大う.KHPS は 2004 年から調査を実施し,2007 年,2012 年が問題視されており,この状況を踏まえて厚生労働省に新規コホートを追加している.当初予定したサンプ

は「健康日本 21」という健康寿命の延伸を目標に掲げ

ルサイズは, KHPS2004 は 4,000, KHPS2007 はた取り組みを行っている.

1,400,KHPS2012 は 1,000 である.調査対象は 20 歳～

2)は,そんなインターネット利用と健康行動との69 歳の男女で,層化 2 段無作為抽出法により選定し関係を分析し,インターネットの利用時間が長い被験ている.抽出の第 1 段階では,全国を地方・都市階級者ほど就寝時刻が遅く,就寝時刻が不規則になりがちにより 24 層に層化し,各層に住民基本台帳人口のであり,睡眠途中での覚醒頻度も多いことを明らかにし人口割合に合わせ標本数を配分し,そのうえで,1 つのた.また,インターネットの利用時間と食習慣の関連も

調 査 地 域 あ た り の 標 本 数 をみられ,インターネットやメールの利用時間が長い被（KHPS2007,KHPS2012 では 5 程度）として各層の調験者ほど夕食を摂らなくなることが示唆されている.

査地域数を決定し,所定数の調査区を無作為抽出し田口

10 程 度しかし,田口の分析対象は行動であり,直接的に健ている.調査地域は,抽出単位として国勢調査の調査

康とインターネット利用の関係を明らかにしたわけで区を使用している.第 2 段階では選定された調査地はない.つまり,インターネット利用により睡眠時間や食域の住民基本台帳を抽出台帳として,調査対象適格生活が悪化したとしても,健康に関するウェブ情報を者を対象に,指定された起番号,抽出間隔に基づき１獲得したりすることで健康になる可能性は考慮されて調査地域について約 10 人（KHPS2007,KHPS2012

いない.

では 5 人）を抽出している.ただし,正規に選定された

そこで本稿では,先行研究で明らかにされなかった調査対象者が転居したり,長期不在,住所不明等で会インターネットの利用と健康の関係について明らかにえなかったり,調査を受けてもらえなかった場合,あらかする.具体的には,『慶應義塾家計パネル調査』(以じめ選定しておいた予備対象を代替として調査するこ下,KHPS)の 2015 年調査を利用して,インターネットのとにより,予定した標本サイズを確保している.予備対利用が人々の主観的健康感にいかなる影響を与えて象は,正規の対象者と同じ調査区内に居住し,同じ性いるのか分析する.主観的健康感は社会疫学の調査

別（男,女）と年齢区分（20 歳代,30 歳代,40 歳代,50で従来から用いられており,客観的健康よりも総合指歳代,60 歳以上）から無作為抽出している.このため,

3)

正規対象者であっても予備対象者であっても,性別・標として優れていることが指摘されている .

年齢区分でみた抽出率にバイアスは生じない.

2 モデル

本稿では,インターネットの利用に関する設問を有

主観的健康感を被説明変数とする健康関数を次する KHPS2015 を利用する.ただし,対象者の学歴の情報は,KHPS2004,KHPS2007,KHPS2012 から紐付け式のように定式化して推定する.
Hi=α+βXi+εiしている.

Hi は個人 i の主観的健康感で,Xi は個人 i の属性を表3．2 変数すベクトルである.

KHPS2015 の主観的健康感に関する質問は「ふだ4)2

推定方法は小林 を踏襲し,順序プロビット・モデル

んのあなたの健康状態はどうですか. 1.よい 2.まあと二項プロビット・モデルを採用する.

よい 3.ふつう ４.あまりよくない 5.よくない」である.
順序プロビット・モデルによる分析では被説明変数と2

順序プロビット・モデルに関して,北村 5)が詳しい説明をしている.

3

https://www.pdrc.keio.ac.jp/ (2018 年 6 月 1 日アクセス)

なる主観的健康感の値を「1.良い」を 5,「2.まあよい」をとする「その他の市ダミー」,「町村ダミー」という市郡規4,「3.ふつう」を 3,「4.あまりよくない」を 2,「5.よくない」を模の変数を作成した.

1 とした.二項プロビット・モデルによる分析では被説明男性の観測数は 1,106 となり,記述統計量は表 1 と変数となる主観的健康感の値を「1.良い」,「2.まあよなった.一方,女性の観測数は 862 となり,記述統計量

い」,「3.ふつう」を 1,「4.あまりよくない」と「5.よくない」をは表 2 となった.

0 とした.つまり,どちらの分析においても値が大きいほど健康であることを示す.
表１ 男性の記述統計量

説明変数は,まず,インターネットを何らかの形で利用している場合に 1 を取り,利用していなければ 0 を取る「インターネット利用ダミー」を作成した.次に,20 歳

Variable
主観的健康(順序プロビット・モデル)

Obs

Mean

Std. Dev.

1,1063.420

0.916

Min
1Max
5

1,1060.859

0.348

01

代を基準とする年齢に関する変数として,対象者の年主観的健康

齢が 30 歳以上かつ 39 歳以下であれば 1 を取り,それインターネット利⽤ダミー

1,1060.833

0.373

0

1

30代ダミー

1,1060.174

0.379

0

1

40代ダミー

1,1060.251

0.434

0

1

50代ダミー

1,1060.271

0.445

01

60歳以上ダミー

1,1060.274

0.446

01

毎⽇喫煙ダミー

1,1060.3070.46201を取り,それ以外であれば 0 を取る「50 代ダミー」,60 歳

ときどき喫煙ダミー

1,1060.014

0.116

01

以前喫煙ダミー

1,1060.369

0.483

0

1

以上であれば 1 を取り,それ以外であれば 0 を取る「60⽉数回飲酒ダミー

1,1060.180

0.384

0

1

週1-2回飲酒ダミー

1,106

0.125

0.331

0

1

週3以上飲酒ダミー

1,1060.472

0.499

01

所得

1,106502.255

325.289

03,000以外であれば 0 を取る「30 代ダミー」,40 歳以上かつ49 歳以下であれば 1 を取り,それ以外であれば 0 を取る「40 代ダミー」,50 歳以上かつ 59 歳以下であれば 1歳以上ダミー」を作成した.また,「以前から吸わない」を基準とした喫煙に関する変数として,「毎日吸う」であれば 1 を取り,それ以外であれば 0 を取る「毎日喫煙ダ(⼆項プロビット・モデル)

⾼卒ダミー

1,106

0.463

0.499

01

短⼤・⾼専卒ダミー

1,106

0.074

0.262

01ミー」,「ときどき吸う」であれば 1 を取り,それ以外であ

⼤学卒ダミー

1,106

0.374

0.484

01

⼤学院卒ダミー

1,106

0.033

0.180

01

れば 0 を取る「ときどき喫煙ダミー」,「以前吸っていた

北海道

1,106

0.042

0.200

01

東北

1,1060.075

0.264

01

中部

1,106

0.173

0.378

01

近畿

1,1060.188

0.391

01

中国

1,106

0.062

0.242

01

四国

1,106

0.021

0.143

0

1に数回飲酒する」のであれば 1 を取り,それ以外であ

九州

1,106

0.101

0.30201

その他の市ダミー

1,106

0.608

0.489

0

1

れば 0 を取る「月数回飲酒ダミー」,「週に 1～2 回飲酒町村ダミー

1,1060.087

0.282

01が今は吸わない」のであれば１を取り,それ以外であれば 0 を取る「以前喫煙ダミー」を作成した.さらに,「全く飲まない」を基準とする飲酒に関する変数として,「月する」のであれば 1 を取り,それ以外であれば 0 を取る「週 1-2 回飲酒ダミー」,「週に 3 回以上飲酒する」であれば 1 を取り,それ以外であれば 0 を取る「週 3 以上飲酒ダミー」を作成した.そして,個人の昨年の収入(万円)を値とする「所得」と中卒を基準とする学歴に関する変数として,最後に卒業した学校が高校であれば 1を取り,それ以外であれば 0 を取る「高卒ダミー」,短期大学ないし高等専門学校であれば 1 を取り,それ以外であれば 0 を取る「短大・高専卒ダミー」,大学であれば 1 を取り,それ以外であれば 0 を取る「大学卒ダミー」,大学院であれば 1 を取り,それ以外であれば 0 を取る「大学院卒ダミー」を作成した.最後に,関東地方を基準とする「北海道ダミー」,「東北ダミー」,「中部ダミー」,「近畿ダミー」,「中国ダミー」,「四国ダミー」,「九州ダミー」という地域ブロックと政令市(特別区を含む)を基準

出所) KHPS より筆者作成

表 3 順序プロビット・モデルによる男性の健康関数の表 2 女性の記述統計量
Variable
主観的健康(順序プロビット・モデル)
主観的健康

Obs
862

Mean

Std. Dev.

3.436

0.879

Min

推定結果

Max15862

0.869

0.338

01

インターネット利⽤ダミー

862

0.795

0.404

01

30代ダミー

862

0.161

0.368

01

40代ダミー

862

0.290

0.454

0150代ダミー

862

0.298

0.458

01

60歳以上ダミー

862

0.212

0.409

01

毎⽇喫煙ダミー

862

0.117

0.322

01

ときどき喫煙ダミー

862

0.016

0.126

01

以前喫煙ダミー

862

0.136

0.343

01

(⼆項プロビット・モデル)

⽉数回飲酒ダミー

862

0.267

0.443

0

1

週1-2回飲酒ダミー

862

0.090

0.287

0

1

週3以上飲酒ダミー

862

0.173

0.378

01

所得

862

192.541

193.363

0

3,000

⾼卒ダミー

862

0.494

0.450

01

短⼤・⾼専卒ダミー

862

0.281

0.450

01

⼤学卒ダミー

862

0.171

0.376

01

⼤学院卒ダミー

862

0.005

0.068

01

北海道

862

0.044

0.205

01東北

862

0.061

0.240

01

中部

862

0.176

0.381

01

近畿

862

0.189

0.392

01

中国

862

0.042

0.200

01

四国

862

0.026

0.158

01

九州

862

0.111

0.315

01

その他の市ダミー

862

0.593

0.492

01

町村ダミー

862

0.099

0.298

01

Estimation Method

順序プロビット・モデル

⼆項プロビット・モデル

Dependent Variable

主観的健康(5段階)

主観的健康(2段階)
1,106

Number of Obs

Coef.

Variable
インターネット利⽤ダミー
30代ダミー
40代ダミー
50代ダミー
60歳以上ダミー
毎⽇喫煙ダミー
ときどき喫煙ダミー
以前喫煙ダミー
⽉数回飲酒ダミー
週1-2回飲酒ダミー
週3以上飲酒ダミー
所得

⼤学院卒ダミー北海道

数の推定が表 4 である.
定結果を表した表 3 を確認すると,順序プロビット・モ

中部デルによる推定結果でも二項プロビット・モデルによる近畿推定結果でも,「インターネット利用ダミー」が 10%水準

でも二項プロビット・モデルによる推定結果でも,「インその他の市ダミー

ターネット利用ダミー」が有意になっていない.

可能性があることが明らかになった.

-0.214(0.311)-0.510 **0.00532(0.208)(0.315)-0.256 ***-0.252 *(0.086)(0.134)-0.169-0.676 *(0.284)(0.370)-0.177 **-0.311 **(0.082)(0.128)0.08370.185(0.103)(0.156)0.08530.332 *

(0.115)(0.179)

0.102

0.181

(0.083)(0.122)0.272 *

0.426 **

(0.153)(0.199)0.496 ***

0.479 *(0.191)(0.271)0.395 **

0.384 *

(0.160)(0.210)

0.198

0.275

(0.241)(0.354)-0.0696-0.260(0.168)(0.237)0.0192

町村ダミー

このことから,男性はインターネットの利用により健康になる可能性があるが,女性の健康には影響がない-0.710 ***(0.206)(0.206)四国

4 を確認すると,順序プロビット・モデルによる推定結果

0.178(0.315)(0.137)中国

九州-0.450 **(0.205)-0.00623

で有意に正の値を取っている.一方, 順序プロビット・モデルによる女性の健康関数の推定結果を表した表

0.285(0.323)0.0000611

⾼卒ダミー

東北

-0.270(0.207)(0.000171)

⼤学卒ダミー

順序プロビット・モデルによる男性の健康関数の推(0.138)0.000318 ***短⼤・⾼専卒ダミー

男性の健康関数の推定結果が表 3 で女性の健康関

0.253 *

(0.181)(0.000115)

出所)KHPS より筆者作成

3．3 推定結果

0.181 *

-0.129-0.204(0.097)(0.144)-0.070-0.0721(0.093)(0.143)-0.07880.0248(0.143)(0.223)0.217-0.0726(0.232)(0.337)0.017-0.112(0.118)(0.178)-0.0430.00229(0.074)(0.113)-0.261 **-0.354 *(0.131)(0.182)定数項

0.614(0.391)

注1)***,**,*はそれぞれ 0.1%, 1%, 5%水準で有意であること示す.

注2)()内の数字は標準誤差を示す.

出所) KHPS より筆者作成

表 4 順序プロビット・モデルによる女性の健康関数の推定結果
Estimation Method

順序プロビット・モデル

⼆項プロビット・モデル

Dependent Variable

主観的健康(5段階)

主観的健康(2段階)
Coef.

Variable
インターネット利⽤ダミー
30代ダミー
40代ダミー
50代ダミー
60歳以上ダミー
毎⽇喫煙ダミー
ときどき喫煙ダミー
以前喫煙ダミー
⽉数回飲酒ダミー
週1-2回飲酒ダミー
週3以上飲酒ダミー
所得

0.05930.100(0.109)(0.163)-0.2120.0434(0,211)(0.328)-0.2240.0256(0.204)(0.317)-0.451 **-0.0790(0.205)(0.317)-0.2910.207(0.219)(0.342)-0.207 *-0.0285(0.122)(0.183)-0.3980.253(0.293)（0.531)-0.1070.010(0.111)(0.174)-0.0124-0.045(0.091)(0.132)0.02580.262(0.135)(0.221)0.171

0.357 **

(0.106)(0.180)0.000240

0.000291(0.000204)(0.000369)

⾼卒ダミー-0.0201

0.105(0.180)(0.258)

短⼤・⾼専卒ダミー

0.07080.193(0.193)(0.281)

0.321

0.568

(0.207)(0.315)

⼤学卒ダミー
⼤学院卒ダミー北海道-0.2403.741(0.577)(103.073)

0.01840.450(0.187)(0.354)東北-0.249-0.247(0.165)(0.232)

中部-0.02310.136(0.109)(0.172)近畿
中国-0.0306-0.036(0.105)(0.157)-0.201-0.209(0.189)(0.270)四国-0.249-0.521(0.239)(0.307) *九州-0.04880.236(0.129)(0.209)

その他の市ダミー
町村ダミー

0.159 *

0.207

(0.085)(0.127)0.006650.252(0.139)(0.224)定数項

0.550(0.055)

注1)***,**,*はそれぞれ 0.1%, 1%, 5%水準で有意であること示す.

注2)()内の数字は標準誤差を示す.

出所) KHPS より筆者作成

男性はインターネットを利用することで健康になる一方で,女性はインターネットを利用しても健康にならな

862

Number of Obs

4.考察

い理由を考察したい.まず,インターネットの利用が健康に資する理由を考えると,健康に関するウェブ情報をインターネットにより獲得できることが一番だと推測される.次に,インターネット利用が女性の健康に寄与しない理由を考えると,女性はインターネットを使える環境にあっても男性に比べて利用していない可能性が挙げられる.例えば,室井・石井 6)は,男性の方が女性よりも頻繁にインターネットを情報収集方略として利用していることを明らかにしている.

5 結語
本稿では KHPS2015 を利用して,インターネット利用が人々の主観的健康感に与える影響を分析した.その結果,男性はインターネットを利用することで健康になる可能性があるが一方で,女性はインターネットを利用しても健康には影響がない可能性があることが明らかになった.インターネット利用が健康に資する理由を考えると,健康に関するウェブ情報を獲得できることが挙げられる.そして,男女で差異がある理由として,女性がインターネットを使える環境にあっても男性ほど利用していない可能性を考えた.
ただし,この可能性は,本稿では推測の域を超えることができていない.今後の課題である.
【参考文献】
1) 総務省 (2016)『平成２７年 通信利用動向調査報告書（世帯編）』.
2) 田口雅徳(2008)「大学生におけるインターネット利用状況と健康行動との関連」『情報科学研究』
Vol.25, pp.89-93.
3) 山崎喜比古(2001)「健康・病気と保健・医療の新しい見方」『健康と医療の社会学』東京大学出版会,第 3 章, pp.33-45.
4) 小林美樹(2009)「所得不平等が主観的健康に及ぼす影響」『生活経済学研究』Vo.29, pp.17-31.
5) 北村行伸(2007)「順序選択モデル」『経済セミナー』Vol.626, pp.76-83.

6) 室井みや・石井恒生(2005)「大学生におけるインターネット，活字，テレビを利用した情報収集方略についての検討」『日本教育工学会論文誌』
Vol.29,pp213-216.