日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[10] JGSS Research Series No.7

ライフコース初−中期における社会的ネットワークと精神的健康−JGSS-2009LCS による実証−白川 俊之
同志社大学大学院社会学研究科博士後期課程

Social Network and Mental Health in Japanese Young People:
An Empirical Analysis Using the JGSS-2009 Life Course Study
Toshiyuki SHIRAKAWA
Graduate School of Sociology
Doshisha University
In this article, distress and subjective well being of Japanese young people are examined using
the JGSS-2009LCS data. When people keep their mental health a good, expressive supports fromanother person, spouse, are important. In analyses, I focus on how social network or social integration
works on mental health of unmarried people, who can't get support from spouse.
While married people have more family network, friend networks are relatively abundant for
unmarried people. Both these network variables ease distress and increase happiness in bi-variate
analysis. However, multivariate analysis shows effects of family network decrease. On the other hand,friend network, party with friends, has net effect in the model which includes control variables.
Furthermore, when I examine interaction effects of marital status and network, it is revealed that thepositive effect of friend network on happiness is more remarkable for unmarried people. Then, friend
network is very important for unmarried people's mental health because (a) they have more friend
network than married people; (b) this network is more effective for unmarried people. These results
relate to the change of source of support through the marriage in life course.
Key Words: JGSS, social network, mental healthライフコースの比較的初期の段階にある人々のディストレスと幸福感を分析する。これら
心理状態に影響する要因として、配偶者の有無とネットワークの効果にとくに注目し、検討をおこなう。
配偶者の有無は個人の保有するネットワークの性質に違いをもたらす。ディストレスと幸福感は配偶者の有無による差が大きいが、それと独立に、友人的ネットワークや家族的ネッ
トワークが、良好な心理状態を保つうえで一定の役割を果たしている。とりわけ、無配偶者にとって、友人的ネットワークが幸福感の向上に大きく寄与することが明らかになる。（a）
無配偶者は有配偶者に比べ友人的ネットワークをもつものが多い、（b）友人的ネットワーク
からえられるメリットは無配偶者においてより大きい、という 2 点において、無配偶者の心理状態にとって、友人との関係は重要な意味をもつ。以上の結果は、人々のライフコースにおいて結婚を機に、必要とするサポート源が変化することによる現象だと解釈される。
キーワード：JGSS，社会的ネットワーク，精神的健康273

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1. 社会の不安定化と若者
若者をとりまく最近の社会状況は、かれらにとって厳しいものになっていることが想像される。片瀬一男（2008a, 2008b）は若年労働市場の変化と関連づけながら、次のように指摘している。高度経
済成長期以降、日本の若年層に安定した就職基盤を提供してきた学校経由の就職が近年うまく機能しなくなったことに加え、サーヴィス産業化と規制緩和によって、若年層のあいだで非正規雇用者が増
大・定着した。その一方で少なくなった正規労働者には成果主義のもと、過重な労働が強いられている。結果として、若年労働者は単調な労働を強いられやすい非正規労働者と、要求度の高い正規の長時間労働者とに分断された。このような仕事の単調さ(1)と要求度の高さはともに、個人の心理状態に対して否定的な影響をもたらす可能性がある、というのである。
こうした社会変化が個人にもたらす影響を考えるうえで、近代社会の変容に関する社会学的な論考が有効な視座となるだろう。
「後期近代」の重要な特徴の 1 つは、管理・統制された社会から、直面する問題を個人的に解決することがひたすら強調される社会への転回である（Bauman 2000）。管理されながらも安定していて予測可能であった社会から、不確実性に満ちた社会への変容は、これまでにないリスクが個人に降りかかってくる危険性を高める。それらの新しいリスクへの対処をめぐって、個人がストレスフルな状況に置かれるようになっていることは想像に難くない。
しかしながらより重要なのは、こうした社会変化のなかにあっても、個人の意識や行動を説明する「伝統的」な枠組みの有効性が、なお失われていない可能性が高いという点である。Furlong and Cartmel（2006）は学校から職業への移行、加えて家庭生活と居住をめぐる移行の不安定化が若者の精神的健康に否定的な影響を与えてきたと論じつつも、健康上のリスクには性差や階級差が見られることを指摘している。社会の不安定化にともなうリスク対処への個人化は確かに後期近代に特有の状況かもしれないが、リスクの配分やリスクへの耐性には構造的な不平等が存在しているという点に注意する必要がある。
この論文では社会の不安定化がもたらす結果の全ての側面を扱うことはできないが、不安定化の 1つである非婚・晩婚ともかかわりをもつと考えられる配偶者の有無を中心として、ライフコースの比較的若い段階にある人々の精神的健康状態に、どのような社会的パターンが見られるのかを探っていきたい。しばしば指摘されているように 20 代から 30 代にかけては精神的不調感を訴えるものが多く、なかでも未婚のものにとくに多い。精神的健康の社会的な分布に影響する要因は、当然、配偶者の有無のほかにもある。しかし非婚・晩婚化の進行によって配偶者という情緒的サポートの基盤をもたな
い若者はかなりの数にのぼると考えられる。したがってライフコースにおける家庭生活上の移行をめ
ぐる不安定化が、精神的健康状態にいかなる影響を及ぼすのかを見ておくことは、今の社会を生きる
人々の生活の様相を考察するうえで、1 つの着眼点になると考える。

2. ディストレス研究のレビュー個人がもつ属性と健康状態とのあいだに結びつきがあることは古くから指摘されてきた。Link andPhelan（1995）のレビューによればなかでも重要なのが個人の社会経済的地位（SES）である。かつてSES と健康状態との関連は、免疫力や公衆衛生の観点から議論されることが多かった。しかしながら免疫力や公衆衛生の平等化が進んだにもかかわらず、健康の平等化は思うほど達成されていない。その理由として Link and Phelan があげているのが、病的症候を回避し、罹患時のダメージを最小限に食い止めるために利用可能な種々の資源へのアクセスの不平等である。そこでの資源には金銭的な財だ
けでなく、知識や社会関係（サポートやネットワーク）といった、幅広いものが想定されている。
本研究では精神的健康にとくに焦点をしぼって分析する。社会構造と個人の主観的状態との関連を扱うのがディストレス研究のテーマである。稲葉昭英によれば、個人の経験する不快な主観的状態を指すディストレスとは、「基本的には心理的良好性と同一の事象を逆の側面から測定」（稲葉 2002: 70）
したものであり、ディストレスを測定する具体的な指標には抑うつ、不安、身体的症候があげられている。ディストレスを規定する要因としては性別、SES、配偶者の有無が指摘されており、一般的な274

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傾向としては女性に、SES の低い人に、無配偶者において、ディストレスを経験する人が多いことが明らかになっている。
これらの要因のなかでも、ここでは配偶者の有無にとくに注目していくわけだが、それには次のよ
うな理由がある。無配偶者に比べて有配偶者のディストレスが低いという結果は、役割累積（菊澤2001）(2)という観点や、表出的サポートの提供（稲葉 2002）という観点からの説明があるが、このう
ち後者に説明因を求めるとすれば、基礎的なサポート源である配偶者をもたない人にとって、配偶者に代わるような表出的サポートの源泉があるかどうかが知りたいところである。配偶者以外の社会的サポートとしては家族や友人との接触頻度、さらには社会活動やコミュニティへの参加といった広い意味での社会的ネットワーク・社会的統合の指標が、個人の主観的状態に対して肯定的な効果をもつ
ことが報告されている。個人がもつ家族・友人ネットワークは、配偶者の有無とは独立に個人の精神的健康を向上させる効果をもつのか。これが本研究で検討する第 1 の課題である。
第 2 の課題は、属性要因とネットワーク要因が精神的健康に対して果たす相互作用的な役割の検討である。経験的な研究によれば、ネットワークは社会に平等に分布しているわけではなく、学歴や財産がネットワークの有無や、ネットワークによってつながっている他者の地位と正の相関関係にあることが指摘されている（片瀬 2008b; 菅野 2008a, 2008b）。したがってネットワークと精神的健康とのあいだに正の関係があるとすれば、ネットワークは健康における社会格差を縮小というよりむしろ拡大する可能性が高いといえる。しかしながら、ネットワークにはこうした格差を小さくするような「バッファー機能」が備わっているという議論も、一方では存在する。ディストレスの原因となるストレス環境への脆弱性には属性にもとづく個人差があるといわれているが（Grzywacz et al. 2004）、ネット
ワークがそうした環境への抵抗を促進する資源になるとすれば、その効果は動員可能な人的・物的資源が相対的に少ない低階層の人にとって、より大きくあらわれると考えられるためである（Gorman andSivaganesan 2007）。このような議論を配偶者によって提供されるサポートの有無に置き換えてみると、表出的サポートの基盤としてネットワークを有していること(3)のメリットは、配偶者からサポートを獲得することができない人にとって、より重要な意味をもつと予想できる。すなわち、ネットワーク
が精神的健康を向上させる効果には、配偶者の有無による交互作用効果があると考えられるのである。
以上の議論を踏まえたうえで、次節以降では社会調査データにもとづき個人の精神的健康状態を操作化し、分析していく。ネットワーク変数としては家族や友人といった face to face のネットワークに加え、社会の IT 化によって重要性が高まってきていると考えられるオンラインのコミュニケーション（小林・池田 2006, 2008）にも注目する。

3. データと変数分析には JGSS-2009LCS のデータを使用する。JGSS-2009LCS は 2008 年 12 月 31 日時点で 28 歳以
上 42 歳以下であった男女個人を対象として、2009 年 1 月から 3 月にかけて実施された。調査票は面接票と留置票とからなる。層化二段無作為抽出法により 6,000 人を抽出し、うち 2,727 人から回答をえている。有効回収率は 51.1％である。分析にあたっては、2009 年 10 月 5 日配布版のデータセット
を利用している。
本研究の従属変数となる精神的健康の指標としては、2 つの変数を採用する。
1 つはディストレスで、過去 1 ヶ月の心理状況が「かなり神経質であったこと」「落ち着いていて、おだやかな気分であったこと」「落ち込んで、ゆううつな気分であったこと」「楽しい気分であったこと」「どうにもならないくらい気分が落ち込んでいたこと」のそれぞれにどのくらい該当するかを尋ねた項目から指標を作成するという方法をとることにする。上記の 5 項目は全て、いつもそうであるの
1 から全くそうでないの 5 までのうち、回答者の心理状況にもっとも近いものを評定してもらう形式
で回答を求めている。ここでは全ての項目に関して、心理状況が好ましくないほど数値が大きくなる
ように向きをそろえたうえで、5 項目の点数を合計しディストレスの指標とした。このため、値のとる範囲は 5‐25 である。項目の内的整合性を確認するために信頼性係数を計算したところ、α＝0.813

275

日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[10] JGSS Research Series No.7という結果であった。
もう 1 つの従属変数は主観的幸福感で、こちらは「あなたは現在幸せですか」と尋ね、幸せの 1 から不幸せの 5 までのうち、自分がどこにいるかを指し示す形式で回答をえている。ただし分析の際には、幸せなほど数値が大きくなるように、値を振りなおしている。ディストレスの定義上、主観的幸
福はディストレスと同一の事象を逆向きに測定した指標となっていると考えられる。この点を確かめるために両変数の相関係数を算出したところ、r＝−0.455 と予想したとおり、有意な負の値がえられた。
本研究が用いるデータではディストレスの平均値が 13.01、幸福感の平均値が 3.96 となっているので、ディストレスを経験している人は少なく、逆に主観的に幸福と感じている人は多いということがわかる。このような分布の形状は、先行研究で示されているものとおおむね一致するものだといえる。
ネットワーク変数としては家族と一緒に夕食をとる頻度、友人との会食や集まりの頻度を使う(4)。
これらはいずれも JGSS の継続調査項目で、7 段階の選択肢形式で尋ねられている。分析では、各カテ
ゴリに検討に耐えるだけのケースが確保されるよう、選択肢の統合をおこなった。本研究では以上 2
つのネットワーク変数に加え、インターネット上のコミュニティへの参加とインターネットを通じて知り合った人の数をとりあげる。前者については、「ブログ・掲示板へのコメントの書き込み」「コミュニティーサイトへの参加」といった目的で回答者がインターネットを利用しているかどうかに着目し、非利用、どちらか 1 つだけ利用、両方利用の 3 つのカテゴリをもつ変数を作成した。後者ではイ
ンターネットを通じて知り合った人の数を 5 段階の選択肢で聞いているので、これを分析に用いる。
ただし、100 人以上とする回答はケース数が非常に小さいので、30〜99 人と統合し、30 人以上とした。
表1

属性要因×ネットワーク変数のクロス集計表
家族と一緒の夕食

月に1回

週に1回

週に

ほぼ

以下

程度

数回

毎日

N

男性

13.2

10.4

29.2

47.1

1197

女性

5.7

4.5

16.1

73.7

1527

2

χ = 205.5, df = 3, p < .01
Cramer's V = 0.275
228-32歳

11.9

6.3

22.5

59.3

742

χ = 26.0, df = 6, p < .01

33-37歳

9.3

7.5

24.0

59.2

1010

Cramer's V = 0.069

38-42歳

6.5

7.2

19.2

67.1

972

有配偶

1.6

6.2

21.5

70.7

1909

無配偶

26.4

9.1

22.8

41.7

815

Cramer's V = 0.418

中学・高校

8.6

6.3

18.4

66.7

1607

χ = 123.9, df = 6, p < .01
Cramer's V = 0.151

2

χ = 475.3, df = 3, p < .01
2

高専・短大

3.8

4.9

16.9

74.3

366

大学・大学院

12.1

9.9

31.9

46.1

750

ホワイトカラー

10.3

8.6

27.0

54.1

1373

χ 2＝125.5, df = 6, p < .01

ブルーカラー

10.3

7.3

20.4

62.0

765

Cramer's V = 0.152

無職

4.3

3.3

11.7

80.7

580

友人との集まり
年に1回

年に

月に1回

週に1回

以下

数回

程度

以上

N
χ 2 = 4.6, df = 3, p = ns

男性

17.0

32.7

33.9

16.4

1197

女性

14.1

33.4

35.1

17.4

1525

Cramer's V = 0.041

28-32歳

11.6

27.8

37.4

23.1

740

χ 2 = 58.8, df = 6, p < .01

33-37歳

17.2

31.4

34.4

17.0

1010

Cramer's V = 0.104

38-42歳

16.4

38.8

32.7

12.1

972

有配偶

15.4

36.4

34.9

13.3

1907

無配偶

15.3

25.3

34.0

25.4

815

Cramer's V = 0.161

中学・高校

19.4

31.7

33.3

15.6

1606

χ = 52.3, df = 6, p < .01

高専・短大

7.9

37.0

35.6

19.5

365

Cramer's V = 0.098

大学・大学院

10.3

34.1

37.1

18.5

750

ホワイトカラー

12.1

33.9

35.6

18.4

1374

χ = 36.6, df = 6, p < .01

ブルーカラー

18.3

34.7

34.4

12.6

764

Cramer's V = 0.082

無職

19.2

28.9

32.7

19.2

578

276

2

χ = 70.7, df = 3, p < .01
2

2

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精神的健康、ネットワークのほかに本研究にとって重要な変数は、配偶者の有無である。
JGSS-2009LCS では同棲中や別居中も区別可能な質問の仕方になっているが、以下の分析では有配偶と同棲中を「配偶者あり」とし、それ以外の未婚・離死別・別居中は全て「配偶者なし」とした。また、分析では性別、年齢、学歴、職業をコントロールする。学歴は中学・高校、高専・短大、大学・大学院の 3 分類とする（ただし中退は卒業扱いとせず、1 つ下の学歴段階に含める）。職業はホワイト
カラー（＝専門、管理、事務、販売）、ブルーカラー（＝熟練、半熟練、非熟練、農業）、無職の 3 分類を用いる。

4. 分析
4.1 属性要因とネットワークの関連
精神的健康にネットワークが与える影響を検討する前に、後々の解釈にもかかわってくるので、属性とネットワークとのあいだにどのような関係があるのかを調べておこう。属性とネットワークとを
クロス集計した結果をまとめたものが表 1 および表 2 である。
配偶者の有無による違いを中心に見ていくと、有配偶者は無配偶者に比べて、家族とともに夕食をとる頻度が高いが、それ以外の変数では、無配偶者のほうがネットワーク資源を豊富に保有している
ことがわかる。具体的にいうと有配偶者の 7 割以上がほぼ毎日、夕食時には家族と過ごしているのに対して、無配偶者ではその割合が 4 割を少し超えるほどである。逆に、家族と夕食をともにする頻度
表2

属性要因×ネットワーク変数のクロス集計表（続き）

ネット上のコミュニティへの参加
非参加

どちらか

両方
N

一方
男性

80.0

13.0

女性

81.1

28-32歳70.0

33-37歳38-42歳χ 2 = 2.5, df = 2, p = ns

7.0

1161

13.4

5.5

1478

Cramer's V = 0.031

19.8

10.2

724

χ 2 = 76.5, df = 4, p < .01

83.2

12.1

4.7

983

Cramer's V = 0.120

86.2

9.3

4.5

932

有配偶

84.7

11.0

4.3

1858

無配偶

70.9

18.4

10.6

781

Cramer's V = 0.165

中学・高校

84.1

10.9

5.1

1538

χ 2 = 46.1, df = 4, p < .01

高専・短大

83.0

12.3

4.7

359

Cramer's V = 0.093

大学・大学院

72.3

18.6

9.0

741

ホワイトカラー

78.2

14.4

7.4

1347

χ 2 = 19.9, df = 4, p < .01

ブルーカラー

85.5

9.9

4.6

737

Cramer's V = 0.062

無職χ 2 = 72.2, df = 2, p < .01

80.5
14.8
4.7
549
インターネットを通じて知り合った人の数
0人

N

1〜9人

10〜29人

30人以上

男性

80.7

15.4

2.7

1.3

1185

女性
28-32歳

82.1

14.4

2.7

0.9

1509

75.5

19.6

3.1

1.8

736
1001

33-37歳

82.1

14.3

2.8

0.8

38-42歳

85.4

11.7

2.2

0.7

957

有配偶

85.8

11.3

2.2

0.7

1891

無配偶

71.4

23.0

3.7

1.9

803

中学・高校

82.2

14.0

2.8

1.0

1583

高専・短大

83.5

11.8

3.0

1.7

363

大学・大学院

79.0

18.1

2.1

0.8

747

ホワイトカラー

80.1

15.5

3.2

1.2

1364

ブルーカラー

84.8

12.5

2.5

0.1

752

無職

80.6

15.9

1.7

1.7

572

277

χ 2 = 1.6, df = 3, p = ns
Cramer's V = 0.025
χ 2 = 29.3, df = 6, p < .01
Cramer's V = 0.074
χ 2 = 79.1, df = 3, p < .01
Cramer's V = 0.171
χ 2 = 12.0, df = 6, p = ns
Cramer's V = 0.047
χ 2 = 17.3, df = 6, p < .01
Cramer's V = 0.057

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が月に 1 回以下というものの割合が 2 割以上を占め、有配偶者との差はかなり大きい。その一方で週に 1 回以上、友人との集まりがあると回答したものは無配偶者の約 4 分の 1 にのぼるが、有配偶者での割合は 1 割強と、無配偶者において友人との交流が頻繁におこなわれている傾向を読み取ることができる。
Cramer's V を参考に変数間の関連の強さを検討しても、どのネットワーク変数も配偶者の有無との関連がもっとも強く、人々がもつネットワークの種類は、配偶状況によって大きく異なるということができそうだ。有配偶者では家族から、対して無配偶者ではインターネットを通じたやり取りも含む
友人・知人から、表出的なサポートを獲得できる見込みが相対的に大きいと要約して差し支えないだろう。
4.2 精神的健康に及ぼすネットワークの効果
表 3 が各ネットワーク変数のカテゴリごとに、ディストレスおよび主観的幸福感の平均値を計算した結果である。家族との夕食と友人との集まりでは、頻度が増すにつれディストレスが低下し、反対に幸福感が上昇する。ネットコミュニティの参加とインターネットを通して知り合った知人数は、ネットワークの増加が個人の主観的状態にマイナスの影響をもたらすという方向で作用している。しかしカテゴリ間の数値に統計的に有意な差があるといえるのは家族との夕食および友人との集まりのみで、インターネット関連のネットワーク変数は、個人の心理状態の動きとはあまり関係がないと判断するのが妥当であろう。有意な差を確認することができた家族との夕食と友人との集まりの 2 変数は、ともに心理状態に及ぼす効果は肯定的なものであり、こうしたサポートネットワークをもつ人は、心理的に安定した状態を維持するうえでそれなりのメリットを享受していると考えて問題ないだろう。
次に他の要因を統制したときの結果を見ていこう。ディストレスの結果（表 4 のモデル 1 からモデル 4）から見ると、まずどのネットワーク変数を用いた分析でも、いくつかの統制変数が有意な効果をもつことを確認することができる。具体的には、女性であると、また学歴が高いほど、ディストレ
スを経験する人は少なくなる傾向が見られる。逆に高いディストレスを経験しているのは、無配偶、
高年齢といった属性をもつ人たちである。年齢と性別の効果は先行研究で指摘されているのとは逆の関係としてあらわれているが、高学歴者のディストレスが低く、無配偶者のディストレスが高いとい
表3

ネットワーク変数とディストレスおよび幸福感との関連
ディストレス
平均値

家族との夕食幸福感

SD

ネットコミュニティ

13.80

3.86

3.38

1.04

週に1回程度

13.41

4.13

3.84

0.94

週に数回

13.15

3.63

3.98

0.90

ほぼ毎日

12.80

4.02

4.05

0.97

N = 2721, F = 35.25**

14.08

4.03

3.68

1.13

年に数回

13.08

4.05

3.98

0.97

月に1回程度

12.68

3.69

4.04

0.92

週に1回以上

12.57

3.98

4.01

0.89

年に1回以下N = 2694, F = 14.41**

N = 2719, F = 14.54**

非参加

12.95

3.87

3.98

0.96

どちらか一方

12.98

4.21

3.91

0.98

13.33

4.16

3.90

0.98

両方
ネット知人数SD

月に1回以下N = 2695, F = 5.67**
友人との集まり

平均値

N = 2613, F = 0.70

N = 2636, F = 1.13

0人

12.91

3.90

3.98

0.97

1〜9人

13.41

4.11

3.88

0.99

10〜29人

13.11

3.41

3.89

0.96

30人以上

13.93

5.08

3.61

1.26

N = 2665, F = 2.35+** p < .01, * p < .05, + p < .10278

N = 2690, F = 2.34+

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う傾向は、従来の研究における知見と一致する。さて、これらの要因を統制することで家族との夕食の有意な効果が失われているというのが、表 3 と大きく異なる点だ。家族との夕食は配偶者の有無と強い関連があったので、配偶者の有無を統制しない分析では、家族との夕食の効果が見かけ上、大きく出ていたということだろう。これに対して友人との集まりは、統制変数の影響を考慮したあとでも、
ディストレスを軽減する有意な効果をもつことがわかる。配偶者の有無にかかわらず、友人ネットワークは精神的健康の安定にとってよい効果をもたらすといえるだろう。
表4
切片
女性ダミー
年齢
無配偶ダミー
教育年数
ブルーカラーダミー
無職ダミー
家族との夕食：週1回程度
家族との夕食：週数回
家族との夕食：ほぼ毎日
友人との集まり：年数回
友人との集まり：月1回程度
友人との集まり：週1回以上
ネットコミュニティ：一方
ネットコミュニティ：両方
ネット知人：1-9人
ネット知人：10-29人
ネット知人：30人以上

(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
(F)
(G)
(H)
(I)

ディストレスを従属変数とする一般線形モデル

モデル1

モデル2

モデル3

モデル4

モデル5

モデル6

モデル7

モデル8

13.905 **14.673 **13.273 **13.496 **13.477 **14.597 **13.313 **13.494 **[0.962][0.924][0.932][0.922][1.147][0.936][0.933][0.922]-0.339 +-0.346 *-0.416 *-0.386 *-0.290 +-0.346 *-0.423 *-0.394 *[0.173][0.168][0.173][0.171][0.174][0.169][0.173][0.171]

0.042 *

0.029

0.045 *

0.040 *

0.040 *

0.030

0.045 *

0.040 *

[0.019][0.019][0.019][0.019][0.019][0.019][0.019][0.019]0.928 **

1.094 **

1.014 **

0.948 **

1.506 *

1.093 *

0.908 **

0.929 **

[0.186][0.171][0.175][0.174][0.759][0.425][0.199][0.196]-0.162 **-0.129 **-0.141 **-0.148 **-0.165 **-0.127 **-0.142 **-0.147 **[0.040][0.040][0.041][0.040][0.040][0.040][0.041][0.040]-0.207-0.277-0.238-0.211-0.207-0.265-0.240-0.210[0.194][0.192][0.197][0.195][0.194][0.193][0.197][0.195]-0.052-0.153-0.084-0.107-0.063-0.138-0.079-0.103[0.207][0.205][0.211][0.208][0.207][0.208][0.211][0.208]

0.059

1.258

[0.387][0.796]-0.1000.464[0.314][0.736]-0.3680.060[0.299][0.719]

(J)
(K)
(L)

-0.853 **-0.885 **[0.233][0.271]-1.282 **-1.197 **[0.232][0.274]-1.535 **-1.674 **[0.268][0.336]

(M)
(N)

0.043

-0.076[0.231][0.293]0.266-0.074[0.324][0.453]

(O)
(P)
(Q)

0.353

0.417

[0.217][0.287]0.025-0.084[0.468][0.609]0.751-0.609[0.745][1.086]

C×G-2.365 *[0.954]

C×H-0.764[0.835]

C×I-0.248[0.795]

C×J

0.141[0.526]

C×K-0.283[0.508]C×L

0.315[0.564]

C×M

0.329[0.469]C×N

0.716[0.645]

C×O-0.129[0.439]C×P

0.268[0.951]

C×Q

2.547 +
[1.487]F 値

7.40 **

11.54 **

N
2688
2687
** p < .01, * p < .05, + p < .10; 上段は係数, 下段[ ]内は標準誤差7.31 **

6.75 **

6.59 **

8.82 **

6.00 **

5.33 **

2606

2658

2688

2687

2606

2658

279

日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[10] JGSS Research Series No.7

幸福感の結果（表 5 のモデル 1 からモデル 4）では、統制変数のうち、女性と高学歴者の幸福感が高く、高年齢、無配偶者およびブルーカラーの幸福感が低いという傾向が見られる。ネットワーク変数では友人との集まりの有意な効果を確認することができるほか、ディストレスの分析結果と異なり、家族との夕食も有意な効果を保っている。したがって、配偶者がいる人もいない人も、家族と夕食をともにする頻度の増加は、幸福感の上昇と結びついているといえる。
ここまでの分析から、ネットワーク変数のなかで、家族との夕食と友人との集まりは、ディストレ
スを低め、幸福感を向上させるという効果をもつことが明らかになった(5)。とくに友人との集まりは配偶者の有無と独立した影響を見せているので、配偶者のいない人にとって、友人から表出的サポー
トをえられることは、精神健康上のメリットがきわめて大きいと推測される。次項ではこの点に特化して、さらに分析を進めていく。
4.3 バッファー機能の検討
ネットワークとディストレスおよび幸福感との関係性は、配偶者の有無によって異なるのか。さらにいえば、表出的サポートの基本的な提供者としての配偶者をもたない人にとって、配偶者以外のサ
ポートネットワークが、安定した精神状態を維持するうえで、より大きな意味をもつのか。このような関係が成立しているかどうかを確認するために、一般線形モデルを用いて、ディストレスと幸福感に対する、配偶者の有無の効果とネットワークの効果の交互作用効果を検討する。先の表 4 および表
5 の後ろの 4 列（モデル 5 からモデル 8）に、それぞれディストレスと幸福感を従属変数とした分析結果を示してある。
交互作用効果のうち有意なものは、ディストレスに対する配偶者の有無×家族との夕食の効果と、幸福感に対する配偶者の有無×友人との集まりの効果である。これらの変数同士の組み合わせによるディストレスおよび幸福感の平均値を、図 1 にプロットした。それを見ると、家族との夕食の頻度がもつ効果は有配偶者にとっても無配偶者にとっても単調なものではなく、とくに無配偶者においては、
夕食の頻度の増加がディストレスを低下させるといった関係はほとんど成立していない。一方、有配
偶者と無配偶者に共通して、友人との集まりの頻度が増えると幸福感が向上するという関係が成り立っていることがわかる。しかしこうした友人との集まりがもつ効果は無配偶者にとってより大きく、
たとえば、友人との集まりが「年 1 回以下」の無配偶者と「週 1 回以上」の無配偶者とのあいだには、
きわめて大きな幸福感の格差を確認することができる（一般線形モデルのパラメータ推定値で、0.5
ポイント以上の差）。
以上の結果から、サポートネットワークによる精神的健康の増進効果が、無配偶者においてより大きいという「バッファー機能」があるとすれば、そうした機能は友人ネットワークのもつ効果の一部に限られるといえそうである。また、バッファー機能としてもディストレスを低減させるという方向ではなく、有配偶者に比べて相対的に低い無配偶者の幸福感を、ある程度の水準まで高めるという方

2

4.2

14.0

向で働いていることがわかる。

2

1

1

週週回

2

2

年1回回回

ほほ毎日

年週回

月1回回頻

友友との会夕の頻頻

家家と一一の夕夕の頻頻

図1

3.8
3.4

1
週1回回頻

2
2

3.0

1

1

月1回回回

幸幸幸

13.5
13.0

2

配偶者の有無とネットワーク変数との組み合わせによるディストレス（左）と幸福感（右）の平均値
280

1
有有有
無有有

1

2
有有有
無有有

12.5

デデデデデデ1

週1回回回

日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[10] JGSS Research Series No.7

表5
切片
女性ダミー
年齢
無配偶ダミー
教育年数
ブルーカラーダミー
無職ダミー
家族との夕食：週1回程度
家族との夕食：週数回
家族との夕食：ほぼ毎日
友人との集まり：年数回
友人との集まり：月1回程度
友人との集まり：週1回以上
ネットコミュニティ：一方
ネットコミュニティ：両方
ネット知人：1-9人
ネット知人：10-29人
ネット知人：30人以上

(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
(F)
(G)
(H)
(I)

幸福感を従属変数とする一般線形モデル

モデル1

モデル2

モデル3

モデル4

モデル5

モデル6

モデル7

モデル8

4.217 **

4.154 **

4.449 **

4.405 **

4.169 **

4.192 **

4.451 **

4.404 **

[0.222][0.213][0.214][0.213][0.265][0.216][0.214][0.213]0.124 **

0.127 **

0.133 **

0.136 **

0.122 **

0.122 **

0.131 **

0.137 **

[0.040][0.039][0.040][0.039][0.040][0.039][0.040][0.039]-0.022 **-0.019 **-0.022 **-0.022 **-0.022 **-0.019 **-0.022 **-0.022 **[0.004][0.004][0.004][0.004][0.004][0.004][0.004][0.004]-0.704 **-0.773 **-0.764 **-0.758 **-0.657 **-0.948 **-0.767 **-0.753 **[0.043][0.039][0.040][0.040][0.176][0.097][0.046][0.045]0.042 **

0.035 **

0.039 **

0.040 **

0.042 **

0.035 **

0.038 **

0.040 **

[0.009][0.009][0.009][0.009][0.009][0.009][0.009][0.009]-0.124 **-0.110 *-0.116 *-0.114 *-0.123 **-0.110 *-0.117 **-0.114 *[0.045][0.044][0.045][0.045][0.045][0.044][0.045][0.045]-0.094 *-0.074-0.087 +-0.083 +-0.093 +-0.057-0.087 +-0.084 +[0.048][0.047][0.048][0.048][0.048][0.048][0.048][0.048]

0.123

0.108

[0.089][0.184]0.185 *

0.233

[0.072][0.171]0.202 **

0.247

[0.069][0.167]

(J)
(K)
(L)

0.208 **

0.178 **

[0.054][0.062]0.297 **

0.222 **

[0.053][0.063]0.366 **

0.267 **

[0.062][0.077](M)(N)-0.0190.006[0.053][0.067]0.036-0.047[0.075][0.104]

(O)
(P)
(Q)

0.028

0.028

[0.050][0.066]

0.017

0.008

[0.108][0.141]-0.2000.039[0.173][0.252]

C×G

0.099[0.221]

C×H-0.066[0.193]

C×I-0.067[0.184]

C×J

0.093[0.120]C×K

0.262 *
[0.116]

C×L

0.287 *
[0.129]C×M-0.059[0.107]

C×N

0.163[0.148]

C×O-0.001[0.101]

C×P

0.021[0.220]C×Q-0.448[0.345]F 値

52.01 **

56.85 **

N
2714** p < .01, * p < .05, + p < .10; 上段は係数, 下段[

2712]内は標準誤差55.90 **

50.08 **

39.10 **

43.39 **

44.88 **

37.68 **

2629

2683

2714

2712

2629

2683

281

康状態に与える影響を分析した。その際、配偶者の有無が精神的健康やネットワークとのあいだにもつ

3.7
3.6

本論文では個人のもつネットワークが精神的健

3.5

5. 議論

家家と過ごご時時

3.8

日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[10] JGSS Research Series No.7

3.4

関係性にとくに注意を払った。結果、とくに無配偶者にとって友人とのネットワークが大きな意味をも有有有

つことを示唆するいくつかの知見をえることができ

無有有
有有配の有無た。
日常生活において表出的サポートは基本的に配図2

偶者によって提供されているとすれば、配偶者からそのようなサポートをえることができない無配偶の人にとって、代わりとなるサポート源があるかどう

配偶者の有無別；家族と過ごす
時間についての意見（平均値：
数値が大きいほど時間を増やしたいと考えるものが多い）

かはきわめて重要な問題である。無配偶者は有配偶者に比べ、家族と一緒に夕食をとることが少ない
分、友人との会食・集まりの機会では優位に立っていた。このような友人ネットワークは配偶者の有無とは独立に個人の精神的状態を向上させるよい効果をもつだけでなく、無配偶者にとっては友人ネットワークからえられる精神健康上の恩恵がさらに大きいという「バッファー機能」も確認することができた。家族との関係が相対に弱い分、無配偶者にとっては、友人とのネットワークを形成することが、精神的に良好な状態を維持するうえで、決定的に重要であるといえるだろう。
このような結果は、若者が結婚して家庭生活上の移行を果たしていくうちに、必要とするネットワーク資源が変質している可能性をうかがわせるものである。JGSS-2009LCS には家族と過ごす時間を増やしたいか減らしたいかを聞いた質問がある。この問いの選択肢に「増やしたい」という意見に近いほど数値が大きくなるように 1 から 5 までの値を与え、配偶者の有無別に平均値を求めプロットしたものが図 2 である。図中の丸印が平均値をあらわし、丸印の上下に伸びているバーは 95％信頼区間を示している。家族と過ごす時間を増やしたいと思っているものは有配偶者により多く、無配偶者との差は統計的に有意である。有配偶者では、配偶者も含めた家族との時間が必要とされているが、無配偶者にとっては家族と過ごす時間の重要性は、配偶者がいる人に比べれば小さい。このような無配
偶の人にとって、友人と過ごす時間が重要であると即断できるわけではないが、かれらにとって友人
ネットワークをもつことのメリットが大きかったことを踏まえると、そうした推測もそれほど不自然なものではないと思える。
ライフコースの比較的初期の段階にある若者は結婚を機に、友人から家庭へと生活空間を移していくと考えられる。そして結婚した人は配偶者から表出的サポートを受け取ることが可能となるのだが、そうでない無配偶の人のあいだでは、友人との接触頻度に対応した、精神健康上の格差が存在する――というのが、本論文のデータ分析から見えてくる 1 つの結論である。
最後に、本論文ではネットワークが精神的健康状態を左右するという前提のもとで議論を進めてきたが、これとは逆の関係もありうるという点に言及しておきたい。ディストレスを分析した菊澤（2001）
は役割累積とディストレスとの関係性について、ディストレスが高いものほど離婚や離職をする可能性があること、また結婚・就労によるディストレスの高まりを予測するものは結婚・就労しないという選択をとる可能性があることを指摘している。本論文の分析結果にも、このような選択効果の影響があらわれている可能性は否定できない。たとえば、ディストレスが高く、主観的に幸福でないと感じている人は友人との交際が不活発になるかもしれない。あるいは現在、精神的な不調感を抱えている人が、他者とのかかわりによってそうした不調感がさらに悪化すると予測する場合、他者とかかわることを控えようとするかもしれない。選択効果をコントロールしても家族との夕食や友人との集まりが、個人の心理状態に良好な効果をもつといえるか否かを確定することは、本論文が残した課題である。時系列データを利用するなり、適切な統計手法により選択効果を除去するなりして、ネットワ
ークと心理状態との因果関係を検討する必要があるだろう。

282

日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[10] JGSS Research Series No.7

[Acknowledgement]
日本版 General Social Survey 2009 ライフコース調査（JGSS-2009LCS）は、大阪商業大学 JGSS 研究センター（文部科学大臣認定日本版総合的社会調査共同研究拠点）が実施している研究プロジェクトである。
[注]（1）より厳密にいえば仕事の単調さそのものよりも、非正規雇用者の労働環境に多い、能力を発揮する機会のなさや仕事の進め方に対する発言力のなさが、労働者の心理状態を左右する原因だと考えられている（片瀬2008a）。
（2）もっとも役割累積による説明は、配偶者の有無の効果に限定されて論じられるものではない。個人が社会のなかで多様な役割を担うとき、①資源や特権の獲得、②社会的評価の上昇、③役割の相互補填による地位の安定、④自尊感情の促進といった一連の過程を経験することで、精神的健康が促進されるというのが役割
累積理論の要点である（菊澤 2001）。配偶者の有無はそのような多様な「役割」の 1 つとして設定することができる。
（3）ただし、健康状態に対するネットワークの効果に関しては、表出的なサポートの獲得以外に、ネットワー
ク内での健康規範の共有やネットワークを通じた物質的財へのアクセスといった観点からも解釈可能であるとの議論が存在する（Berkman and Glass 2000; Gorman and Sivaganesan 2007）。この論文ではネットワーク
を表出的サポートの基盤と想定しているが、その効果について異なる解釈もありうるという点に注意する必要がある。
（4）ネットワーク変数としては片瀬（2008b）のように、悩み事などを相談する相手数を用いる方法もあるが、JGSS-2009LCS にはそうした変数はないので、本節で述べた諸変数を用いる。Gorman and Sivaganesan（2007）の研究によれば、友人や近隣に住む親族との会話・会合は、回答者自身による健康状態の評定を有意に高める働きをもつ。したがって、本論文が採用する、家族との夕食、友人との集まりという変数は、精神的健康状態を予測する因子として検討する価値がじゅうぶんにあると考える。
（5）家族との夕食の頻度は同居人数によってその意味が変わってくる可能性がある。そこで、家族との夕食の効果を見る分析では、同居人数を統制したモデルも試してみた。結果、同居人数はディストレスに対しても幸福感に対しても有意な効果をもたず、同居人数を統制しても、家族との夕食の効果に変化は生じないことが確認された。また先行研究ではディストレスや幸福感に対する世帯収入の効果が指摘されているので、世帯収入を統制したモデルも検討した。世帯収入は幸福感に対しては 5％水準で有意な影響力をもっていたが、ディストレスとのあいだには 5％水準での有意な関係は見られなかった。世帯収入には欠測値が多く（830ケース）、世帯収入をモデルに含めることでサンプルサイズが減少するためか、いくつかの統制変数では有意な効果が失われた。しかしながら、配偶者の有無がディストレスと幸福感にともに大きな影響を与え、また友人との集まりの頻度に応じてディストレスが軽減し、幸福感が上昇するという、本論文の主要な知見に関しては、世帯収入を統制したモデルでも明確な関連を確認することができた。

[関連文献]
Bauman, Zygmunt, 2000, Liquid Modernity, Cambridge: Polity Press.（森田典正訳, 2001,『リキッド・モ
ダニティ―液状化する社会』大月書店.）
Berkman, L. F. and Glass T., 2000, “Social Integration, Social Networks, Social Support, and Health,” L. F.
Berkman and I. Kawachi eds. Social Epidemiology, New York: Oxford University Press, Chapter 7.
Furlong, Andy and Fred Cartmel, 2006, Young People and Social Change, 2nd ed., Milton Keynes: Open
University Press.（乾彰夫他訳, 2009,『若者と社会変容―リスク社会を生きる』大月書店.）
Gorman, Bridget K. and Ahilan Sivaganesan, 2007, “The Role of Social Support and Integration for
Understanding Socioeconomic Disparities in Self-rated Health and Hypertension,” Social Science &Medicine, 65(5): 958-75.

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日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[10] JGSS Research Series No.7

Grzywacz, Joseph G., David M. Almeida, Shevaun D. Neupert and Susan L. Ettner, 2004, “Socioeconomic
Status and Health: A Micro-Level Analysis of Exposure and Vulnerability to Daily Stressors,” Journal of

Health and Social Behavior, 45(1):1-16.
稲葉昭英, 2002,「結婚とディストレス」『社会学評論』53(2):69-84.
片瀬一男, 2008a,「若年労働者のディストレス―労働時間・密度・努力／報酬不均衡」菅野剛編『2005年 SSM 調査シリーズ 10 階層と生活格差』2005 年 SSM 調査研究会, 43-57.
片瀬一男, 2008b,「若年層におけるソーシャル・サポートとディストレス」太郎丸博編『2005 年 SSM
調査シリーズ 11 若年層の社会移動と階層化』2005 年 SSM 調査研究会, 149-164.
菊澤佐江子, 2001,「男女にみるエイジング・役割累積・ディストレス―社会的文脈としてのライフステージ」『社会学評論』52(1):2-15.
小林哲郎・池田謙一, 2006,「オンラインゲーム内のコミュニティにおける社会関係資本の醸成―オフ
ライン世界への汎化効果を視野に」『社会心理学研究』22(1):58-71.
小林哲郎・池田謙一, 2008,「PC によるメール利用が社会的寛容性に及ぼす効果―異質な他者とのコミュニケーションの媒介効果に注目して」『社会心理学研究』24(2):120-130.
Link, Bruce G. and Jo Phelan, 1995, “Social Conditions as Fundamental Causes of Disease,” Journal of Healthand Social Behavior, 35(Extra Issue):80-94.
菅野剛, 2008a,「社会階層と社会的ネットワークについての分析」菅野剛編『2005 年 SSM 調査シリーズ 10 階層と生活格差』2005 年 SSM 調査研究会, 123-144.
菅野剛, 2008b,「若年層における社会的ネットワークと社会階層」太郎丸博編『2005 年 SSM 調査シリーズ 11 若年層の社会移動と階層化』2005 年 SSM 調査研究会, 219-234.

284