第7章

身体的･精神的健康度と所得――雇用政策・制度の影響

河井啓希

第1節

はじめに

我が国は 1990 年以降、長期停滞の状況に陥っているが、不況の長期化に伴い、企業のリストラによる失業者の増加や雇用形態の変化が労働者の健康を悪化させているといわれる。
労働者の健康悪化を示す統計として厚生労働省の労災申請件数と認定件数の推移を見てみよう。
図 7-1

労災の申請件数、認定件数（2004-08 年）

2000

精神障害等

1800

脳･心臓疾患

1600
1400
1200

1000
800
600

400
200
004050607080405060708

注：左側が申請件数の推移、右側が認定件数の推移
出所：厚生労働省「脳・心臓疾患及び精神障害等に係る労災補償状況について」

123

第2部

データに見る貧困からの脱出

表 7-1

年齢別労災認定件数

脳･心臓疾患
請求件数

精神障害等

特性値

請求件数

特性値

-1900.000

40.29920-29240.160

224

1.435

30-3998

0.486

303

1.442

40-49

217

1.172

239

1.238

50-59327

1.702

132

0.659

60-2231.511

250.162

注：特性値は労働力調査の年齢シェアで基準化したもの
出所：厚生労働省「脳・心臓疾患及び精神障害等に係る労災補償状況について」

図 7-1 を見ると労災の申請件数、認定件数がともに増加していることが分かるが、その内訳をみると、過労による脳出血や心筋梗塞などの労災申請数は横ばいだが、仕事上のストレスによる精神疾患の労災申請数が 5 年間に倍増していることが分かる。
さらに表 7-1 を見ると過労からくる脳・心臓疾患による労災は 40～60 歳代の中高年に多いのに対してストレスからくる精神障害等による労災は 20～40 歳代の若壮年に多いという特徴がある（他にも前者は運輸業の作業者が多いのに対して、後者は製造業の事務労働者が多いという特徴がある）。
ストレスによる精神障害のなかでも特に増加しているのがうつ病の患者数である。
保険代理店大手のアドバンテッジリスクマネジメントが提供する企業向け長期保険の契約者を対象に実施した調査（2005 年）では、30 日以上会社を休業した長期休業者のうち、62％がうつ病を中心とする精神疾患であったこと、過去 5 年間で約 1.7 倍の水準に増えたこと、25-29 歳（27％）
、30-34 歳（23％）
、35-39 歳（15％）と 30 歳前後の若年層を中心に精神疾患が深刻化していること、などが明らかとなった。
うつ病の患者数の増加は厚生労働省の患者調査でも明らかとなっている。患者調査によるとうつ病の総患者数は 2008 年で 100 万人を超え、10 年足らずで倍増しているという。
こうした労働者の不健康化（特に精神の不健康化）は、我が国の労働者、企業、国民全体に大きなリスクを生むことになる。
第１にあげられるのは不健康化が労働者の貧困を招くという「労働者のリスク」である。
さきの調査でもうつ病による休職は長期におよぶ恐れがあり、健康の悪化によって休職、さらに離職してしまうと、新しい職を見つけることも困難になることで長期の失業・無業状態に陥り低所得・貧困を招くことになるだろう。
第２のリスクは、労働者の不健康化が企業の業務効率や生産性を低下させてしまう「企業のリスク」である。
労働者は企業にとって技能を蓄積した人的資本だと考えられるので、不健康化による休職・退職は企業の大きな損失につながると考えられる。
第３のリスクは、不健康化による医療費の増大で、「政府あるいは国民のリスク」である。
うつ病などの精神疾患は、治療が長期化することが多く、医療費が高額になる恐れがある。
実際、2007 年度の一般医療費の 7％、入院医療費の 11％を「精神および行動の障害」に124

第7章

身体的・精神的健康度と所得よる医療費が占めている。また医療費といった直接的費用だけでなく、労働損失や自殺による損失などの間接費用を考えると社会的な費用は無視できないであろう。
本稿では、労働者の身体的健康状態だけでなく、精神的な健康状態の悪化が、労働者の就業状況や所得、企業の生産性にどのような影響を及ぼすのか、という疑問に対して JHPSデータを用いて実証的に明らかにする。さらに個人、企業、政府による諸策が不健康のリスクを排除することにつながるのかについてシミュレーション分析を通じて有効な手段について検討を行う。

第2節

JHPS データにおける健康度と所得

本節では、分析に入る前に、JHPS データにおいて健康度と所得がどのような関係にあるのかを明らかにする。

1 健康度の測定
JHPS データでは、健康に関する質問がいくつかある。
一つは、調査対象者（世帯主とその配偶者）に対して、自身の健康状態に対して「1.よい～5.よくない」まで 5 段階で主観的な健康状態を記す項目である。
二つ目は、６項目の身体症状（1.頭痛・めまい～6.風邪をひきやすい）と６項目の精神症状（7.イライラする～12.将来に不安がある）の合計 12 の症状に対して「1 よくある～4全くない」まで 4 段階で答えさせる調査である。
こうした主観的な健康指標は、医療機関の受診状況や ADL 等の客観的指標に比べて、本人の性格（楽観的であるか否か）によって異なるとの問題が指摘される1。この問題に対してパネルデータの利用は、調査対象者固有の性格をコントロールするために不可欠であるが、本年は JHPS 調査の初年度なので、主観的バイアスの問題については次回以降検討したいと思う。
本稿では、5 段階の主観的な不健康度（1～5）と身体的な不健康度と精神的な不健康度を分けるために 12 項目の症状を集計した指標を利用する。
12 項目の症状を単純に加算するのではなく、その深刻度に応じてウェイト付けした指標を本稿では推計した。そのウェイトは表 7-2 のロジット回帰にもとづいて求められた。
本推計は被説明変数を５段階の主観的健康意識とし、説明変数を 12 項目の症状として順位ロジットモデルを推計した結果が表 2 の左側に、被説明変数を健康状態が良くないを1、それ以外（ふつう、まあよい、よい）を 0 としてロジットモデルを推定した結果が表 2の右側に示されている。
利用したデータは世帯主とその配偶者に対する調査から得た 6,911 標本である。
この推定結果から不健康度に対する潜在意識をμj=ΣβiQij より求めることができ、
1Wallace and Herzog(1995)では様々な指標について検討が行われている。

125

第2部

データに見る貧困からの脱出

表 7-2

不健康度推計のためのウェイト
順位 Logit
推定値

Logit

t値

推定値

t値

1 頭痛めまい0.1151

3.6

0.1746

3.2

2 動悸息切れ0.403811.5

0.49659.3

3 胃腸0.15314.9

0.06651.2

4 背中肩腰0.19286.5

0.19863.4

5 疲れ

0.21346.0

0.45336.5

6 風邪

0.14244.1

0.0354

0.6

7 イライラ

-0.1710-5.1-0.2413-4.1

8 寝付き悪0.24718.2

0.3212

6.6

9 人と会う0.13953.9

0.16702.9

10 集中力0.19105.0

0.21193.4

11 生活不満0.0424

1.20.0242

0.4

12 将来不安0.1047

3.20.1932

3.1

PseudoR20.096

0.1742

nob69116911

UB=β1Q1+…+β6Q6, US=β7Q7+…+β12Q12のように身体的不健康度を UB、精神的不健康度を US として推計することができる。
推定結果を見ると、イライラするという症状がマイナスである以外はプラスで、多くが統計的にも有意であることがわかる。イライラするというのは健康的な人でも感じることなので、この結果もおかしいとは言い切れない。

2 性・年齢と健康度
ここでは、本分析で新たに推計した健康指標の妥当性について検討を行う。
表 7-3 は、年齢別・性別の不健康度の推定結果である。
最初の主観的指標は 5 段階の指標の平均値である。これより年齢が高くなるにつれて不健康度が高まること、40 代、70 代で不健康度が段階的に高まること、この傾向は男女とも共通であること、が確認できる。
表 7-320 代

年齢・性別不健康度

30 代

40 代

50 代

60 代

70 代

主観的指標（1 よい～5 よくない）
男

1.917

2.029

2.353

2.407

2.493

2.802

女

1.941

2.072

2.314

2.458

2.589

2.889

身体的症状（頭痛めまい～風邪）
男

1.184

1.443

1.632

1.729

1.759

1.965

女

1.365

1.592

1.630

1.723

1.753

1.841

精神的症状（イライラ～不安）
男

0.744

0.875

0.957

0.888

0.765

0.895

女

0.784

0.899

0.906

0.851

0.837

0.817

注：JHPS データから筆者推計

126

第7章

身体的・精神的健康度と所得次に新たに推計した身体的不健康度 UB と精神的不健康度 US の推計結果を見てみる。
身体的不健康度は、年齢が高くなるにつれて不健康度が高まること、30 代、40 代、50代、70 代と不健康度が多段階に上昇していること、男女との同様の傾向が認められること、など主観的指標と類似している。
しかし精神的不健康度の推定結果は 30 代、40 代の不健康度と 70 代の不健康度が高い
こと、男女別パターンが異なることなど、身体的不健康度とは異なる傾向をもつが、若年や中年の不健康度が高いことなどは先の表 7-1 で確認した傾向と適合することから、精神面での不健康度を反映する指標であることが期待される。

3 健康度と就業選択、労働時間、賃金所得
いままで見てきた健康は人々の行動、特に就業行動や労働時間、所得にどのような影響を持つだろうか。表 7-4 には標本を主観的健康度が良い人（よい、まあよい）と悪い人（まあ悪い、悪い）に分けて、それぞれの医療機関受診率、就業率、月間労働時間、年間収入の差異を見たものである。
年齢と性の影響をコントロールするために層別の集計を行った。
健康が医療機関受診率に及ぼす影響をみると、健康状況が悪いほど受診率は高くなることがわかる。差は年齢や性によって異なるが、2 倍以上異なる場合もある。
健康が就業率に及ぼす影響をみると、健康状況が悪いほど就業率は低くなることがわかる。その違いは年齢や性によって大きく異なる。20～40 歳代は男女とも健康の影響は小さいが、高齢になるほど、女性であるほど不健康が就業率を大きく下げることが分かる。
表 7-4
医療機関受診率（％）

健康状況と就業ならびに所得の関係
就業率（％）

労働時間/月

良い

悪い

Total

良い

悪い

Total

良い悪い

20 歳代

2565

288175

30 歳代

3866

3980

86

81

9580

109

40 歳代

38764184

50 歳代

4485

49868384658360 歳代

5889625948

70 歳代

7088

計

4583

74294972

20 歳代

36623830 歳代
40 歳代

4187

40

77

50 歳代

50

60 歳代
70 歳代
計

年間収入(万円)

Total

良い

悪い

Total

107

95

170

119

167

113

109

279

263

278

103

97

103

348

296

344

108

70

103

364

211

347

58

64

49

62

186

136

180

20

2726

16

24

54

40

51

55

70

88

62

85

252

163

242

78

73

78

85

92

86

167

172

168

44

77

73

76

95

97

95

256

261

257

43

88

81

87

101

99

101

321

299

319

75

54

83

69

81

93

73

91

339

319

336

58

92

64

54

26

49

52

25

47

118

64

108

68

89

74

22

11

19

18

14

17

31

28

30

48

84

53

70

4366

77

49

74

220

150

210

男

女

注：JHPS データから筆者推計

127

第2部

データに見る貧困からの脱出

健康が労働時間に及ぼす影響をみると、総じて、健康であるほど労働時間は長くなるが、20～30 歳代では逆で、不健康であるほど労働時間は長くなっている。これは労働時間が長くなっているために不健康になっていると逆の因果関係が支配的なのであろう。
健康が年間収入に及ぼす影響をみると健康状況が悪いほど年間収入が低くなることが分かる。その格差は男性ほど、年齢が高くなるほど大きくなる傾向が認められる。
以上の表より、不健康は、受診率を通じて医療費を高め、就業率や労働時間、賃金率を通じて所得を低くすることが明らかとなった。

第3節

健康と所得：研究サーベイと分析上の問題点

健康状態が就業や所得に与える影響についてはすでに多くの研究蓄積がある。
発展途上国では、保健医療政策が経済成長に及ぼす影響などの研究が数多く行われている（Strauss and Thomas(1998)など）。また、先進国については、健康状態の悪化が就業、労働時間、賃金、ひいては所得にマイナスの影響を与えることが確認されている（Currieand Madrian(1999)など）。
日本における研究では岩本(2000)や牧・駒村(2000)で整理されている。
健康、医療需要、労働供給（就業、労働時間）、所得の関係については Grossman(1972)の健康資本モデルに基づく Grossman and Benham(1974)や Stern(1989)による同時決定モデルが提案されている。
健康状態 Hi=αHJki＋βHDi＋XHiδH＋εHi

H:健康水準、XH:統御変数

医療需要 Di=αDHi+βDJki＋XDiδD＋εDi

D:医療需要、XH:統御変数

就業選択 Jki=αJHi＋βJWi＋XJiδJ＋εJi
賃金関数 Wi=αWHi＋βDJki＋XWiδW＋εWi

J:就業、XH:統御変数
W:賃金率、XH:統御変数

このように健康、医療需要、就業選択、賃金は互いに相互依存関係にあるため、単純な回帰分析ではバイアスを持った推定量しか得られないことが問題となる。
以下では、上記モデルにもとづいて、これまで行われた研究の主な結果について整理を行う。

1 健康水準 H の決定因
近藤(2005)、京都大学経済研究所(2007)などに代表される疫学的な研究が近年多数発表されている。就業選択 J や労働時間、医療需要 D（通院、検査）や健康維持活動（タバコ、飲酒、食習慣）のが影響が確認されている。
このほか性、年齢、所得、職種、業種、居住地など社会経済要因の重要性が強調されている。
128

第7章

身体的・精神的健康度と所得

2 医療需要 D の決定因
従来の医療需要の研究といえば、直接費用と機会費用に対する価格弾力性の推定（湯田(2007)など）が主であったが、近年の研究では、井伊・大日（2002）などにみられるように予防行動：１次予防（発症確率を減らす：喫煙、飲酒、運動、食事、体重管理）、２次予防（早期発見で重症化を防ぐ：健康診断）に関する研究が増えてきている。

3 健康水準 H が就業選択 J に及ぼす効果
健康が就業に及ぼす影響についての分析は大きく分けると二値選択（就業するか否か）の分析と多値選択（雇用、自営、無業）の分析がある。
健康の限界効果については岩本(2000)で整理されているが、そのほとんどが不健康化が就業確率の低下につながることを確認している。その大きさは－0.01～－0.71 と分析者によって大きな違いがあるが、平均すると不健康化によって就業確率が 25％低下するという。
多値選択（自営、雇用、非就業）では、職種別、就業形態別に健康の影響が分析されているが、自営業よりも一般雇用者において健康が就業に及ぼす影響が大きいことが確認されている（山田(1998)など）。
4 健康水準 H が所得 Wh に及ぼす効果
健康が所得に及ぼす影響については Luft(1975)の米国の研究が挙げられる。彼の推計によれば、不健康状態にあることで 6.2％もの所得の損失が生まれるというものである。このほかに Polacheck and Siebert(1993)でも不健康が所得を引き下げることが確認されている。
日本の研究では、所得への影響を労働時間ｈと賃金率 W への効果に分割して分析が行われている。健康が労働時間 h に及ぼす影響としては、高齢者における分析で月 51 時間の減尐、あるいは 10～16％の減尐が確認されている。
健康が賃金率 W に及ぼす影響としては、33％の低下あるいは月額 2000 円の低下という推計結果を得ている。

5 分析上の問題点とパネルデータの必要性
健康が労働供給や賃金率、ひいては所得に及ぼす研究において共通する分析課題は健康水準の内生性の問題と健康指標測定の問題である。
第１の問題である「健康水準の内生性」に対しては大石(2000)で検討が行われている。
大石(2000)では 2 段階推定を行うことでバイアスの除去を試みた。その結果、健康が就業確率に及ぼす限界効果の推計値が dJ/dH=-0.15～-0.17 から-0.25～-0.29 へと推定方法の改善によってより弾力的になったことが示されている。
しかし、2 段階推定の成否は適切な操作変数の選択によるところが大きい。不適切な操作変数を選択してしまうと、かえってバイアスが大きくなることが知られている。
129

第2部

データに見る貧困からの脱出

有力な操作変数の候補としてラグつき内生変数があるが、パネルデータが利用できるな
ら、この有力な操作変数が利用可能となるが、今年度は利用できない。
第２の問題である「健康指標の測定問題」については先に述べたが、Currie andMadrian(1999)でも指摘されるように利用する指標で結果が大きく異なるという。本稿で利用する主観的指標の問題点は、本来はパネルデータを利用することで解決することが可能であるが、本年は JHPS の初年度なので、この問題に関する検討は次年度以降に持ち越されることになる。

6 本稿における試み(1) 医療需要を含めたモデル：医療機関への受診だけでなく、買薬、健康診断といった医療サービスの需要や生活習慣（BMI）、喫煙、飲酒、運動習慣などの生活習慣の影響についても検討を行う。
(2) 不健康指標の分割：不健康度を身体的不健康度と精神的不健康度に分割して、それぞれの影響の違いについて検討を行った。
(3) 高齢者だけでなく若年も加えた推計：従来の既存研究では高齢者の標本を用いた研究が多かったが、本研究では若年層を加えた標本に基づいて検討を行った。
(4) 企業制度、政策の評価：企業による新しい雇用制度（勤務時間制、有給休暇、諸勤務制(在宅勤務、社内公募制度、再雇用など)）の導入、ならびに政府や個人による健康増進活動（運動習慣、健康診断、予防接種、飲酒・喫煙）や治療（受診、買薬）が労働者の健康、ひいては所得・生産性に及ぼす影響について検討を行う。

第4節

健康と所得：推定結果

JHPS を用いて不健康度と就業、受診、所得との関係についての推計結果が表 7-5 に示されている。ただし、これらの表には主な説明変数の係数だけが示されている。

1 健康水準 H の決定因
身体的不健康度も精神的不健康度もともに就業状態 J の影響をうけるが、無業であること、非常勤であること、在宅勤務であることが精神的不健康度を有意に高めることが分かる。不安定な就業形態より精神的なストレスを受けると解釈できる。
医療需要については、不健康であるため医療需要が生じるという因果関係からプラスで有意な結果が得られた。もし医療需要によって不健康度が改善されることを検討するにはパネルデータの蓄積を待つ必要があるだろう。
世帯に関する変数は所得、金融資産、物的資産の保有は安心を得ることにつながるので、不健康度を有意に引き下げている。家族形態については配偶者の存在が不健康度を引き下げる一方で、別居する家族や介護すべき家族の存在が身体的にも精神的にもストレスとな
130

第7章

表 7-5

推定結果

不健康度 H
身体的不健康身体的・精神的健康度と所得

精神的不健康医療受診 D

就業 J

受診する

就業する

不健康度 H
身体的0.1698545***-0.0448016*

精神的0.0320304**-0.0458996****

就業形態 J
無業-0.0267086**

0.0063031**

0.2275026

自営家従0.0490777*

0.0217899*-0.0388262

自営専門-0.1242146-0.0852554

非常勤-0.0183025

0.0254611**-0.1779811

在宅0.5523424***

0.2757343***-0.0459521

通院のみ

0.2582817***

0.0905724***

入院

0.6783238***

0.275449

***

世帯所得

-0.001073**-0.000533**

3.58E-06

0.0004927*

世帯資産-3.36E-06**-1.06E-06**

5.46E-06**-7.16E-06***

負債-2.23E-07-2.61E-06*

7.19E-06**

住宅保有-0.1640268**-0.1102185***-0.0015168

0.0757748

配偶者-0.1314686*-0.1224737*-0.0476313-0.5459536

**

世帯員

0.0029828

0.0574776**別居あり0.1005006**

0.05644**0.032457

介護あり

0.1763866***

0.1168334***-0.02587

BMI-0.0014823**

0.0015801-0.1209109**

BMI^20.0000921*-0.0001379

0.0033485**

喫煙0.2919878***

0.1296533***-0.1219196*酒-0.2000478***-0.1007334***-0.1013984*

運動-0.382156*-0.23616*-0.4191141*-0.3043914**

医療需要 D世帯

8.31E-07

0.010443

生活習慣R20.0557

0.04010.07850.1997

nob

6911

6911

6911

6911

131第2部

データに見る貧困からの脱出

年間所得（万円）
健康度 H

性

身体的-8.660796**

精神的-9.2928**

就業形態（基準：常勤）

女性-14.92411*

年齢
20-29-104.815***-145.3597

***

40-49

66.74897

***

自営専門

197.9608

**

50-59

118.0441***

非常勤-296.7449

***

60-69

58.64718***

在宅-304.3513***

70--15.94269

*

自営家従

経営形態（基準：営利法人）

学歴

個人-16.11797**

中卒-40.28078**

非営利-14.62947**

短大卒-36.83964**

官公庁

73.94221**大卒

92.66885***

7.819974**

規模（基準：100-499）

都市区分

１-4-97.1706***

25-29-31.29011**

30-99-11.08117*

北海道-0.1724799

500-85.12032

***

東北

-117.8502*****

勤務形態（基準：通常）

都市部
地域

中部

-27.82448

フレックス

13.92954*

近畿

1.164348

変形-20.65084*

中国-68.37957**

裁量

5.882154

四国-75.50817**なし

181.5574

九州-44.62392****

労働組合（基準：なし）
あり

22.11028**

注：***1％有意、**5％有意、*10％有意っていることが明らかとなった。
生活習慣については BMI、喫煙、飲酒といった生活習慣が不健康度に有意な影響を及ぼすことが明らかとなった。

2 医療需要 D と不健康度
表 5 の推計結果より、不健康度の高まりは医療の受診を増加させることが分かる。身体的な不健康度の方が精神的な不健康度よりも大きな影響をもっている。
このほか無業であることや BMI に現れる生活習慣が医療需要を増やすことが分かる。

3 健康水準 H が就業選択 J に及ぼす効果
不健康度が就業するか否かの決定に及ぼす影響は有意にマイナスの効果を持つ。なかでも精神的な不健康度が就業選択に及ぼす影響は大きい。
このほか資産の増加、配偶者の存在は就業にマイナスの影響を、逆に負債の増加と世帯員の増加は就業にプラスの効果を持つことが分かる。
132

第7章

身体的・精神的健康度と所得

4 健康水準 H が賃金 W に及ぼす効果
不健康度が賃金に及ぼす影響は有意にマイナスの効果をもつ。なかでも精神的不健康度の高まりはより大きく所得を減らすことが分かる。

第5節

結論と政策含意

これまで JHPS データを用いて身体的な健康だけでなく精神的な健康が医療需要、就業、所得に大きな影響を及ぼしていることが明らかになった。これより不健康の改善は、医療需要ひいては医療費の削減をもたらすだけでなく、労働者の就業の促進と生産性の向上を通じて、所得水準の向上につながり、所得格差の縮小につながることが期待できる。
企業や個人が健康水準を維持・向上させるために自助努力を促すだけでは不十分である。
この好循環を維持しているためには、政府が個人ならびに企業に対して健康増進を促進させる広報活動や経済的なインセンティブを与える必要がある。
我が国政府は、現在、医療政策を予防医療に大きく転換させつつあるが、個人や企業のインセンティブ促進を意図した制度や政策を設計していくことが、所得の向上と所得格差の縮小につながることを忘れてはならない。

参照文献
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Political Economy 80(2):223-55
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133

第2部

データに見る貧困からの脱出

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東京大学出版会 第 6 章
大石亜希子(2000)「高齢者の就業決定における健康要因の影響」『日本労働研究雑誌』第 481 号，pp.51-62
金 子 能 宏 ･高 橋 桂 子 (1998) 「 企 業 年 金 の 普 及 と 高年 齢 者の 就 業 ･引 退 行 動 」『 季 刊 社会 保 障 研 究 』
vol.33(2):177-90
京都大学経済研究所(2007)「健康と経済社会的属性との関係に関する調査研究報告書」内閣府経済社会総合研究所
近藤克則(2005)『健康格差社会－何が心と社会を蝕むのか』医学書院
清家篤(1989)「高齢者の労働供給に与える公的年金の効果の測定：二つのバイアスを除いた横断面分析」『日本労働協会雑誌』vol.359:11-19
牧厚志・駒村康平(2000)「高齢者の健康が就業・所得に与える影響」国立社会保障・人口問題研究所編『家族・世帯の変容と生活保障機能』東京大学出版会 第 11 章
湯田道生(2007)「高齢者の外来医療需要における総価格弾力性の計測」『日本経済研究』第 57 号:pp23-52
山田武(1998)「高齢者の就業と健康指標」『医療と社会』8(3)134