第66巻第 1 号「厚生の指標」2019年 1 月

世代効果を用いた地域格差指標の検討−脳血管疾患・肺炎・自殺死亡−

三輪 のり子＊ 1 中村 隆＊ 2
目的 世代（同時出生集団）の観点から地域格差を捉える新しい指標を提案し，健康施策の評価と今後の戦略の検討に資することを目的とした。健康日本21（第二次）では「健康格差の縮小の実現」が掲げられ，国民の健康に影響を及ぼす社会環境の改善に向けた取り組みが重視されている。その評価に際し，主要死因の死亡率の地域差は地域格差を表すものとみることができるが，これには人口の年齢・世代構成の違いによる影響も含まれている。世代によって取り組みによる影響の受け方は異なることが考えられ，世代の観点から地域格差を捉えることは高リスク戦略の 1 つにつながる。
方法 脳血管疾患，肺炎，自殺の死亡数（人口動態統計）と国勢調査人口に基づく47都道府県の性別死亡率（15〜90歳）を，ベイズ型ポワソンAge‑Period‑Cohortモデルにより，総平均効果，年齢効果，時代効果，世代効果に分離した。これらのうち，世代効果に総平均効果を足して死亡率に戻した「世代死亡率」を用いて，全体（男女別47都道府県）と性別（47都道府県）でみたジニ係数を世代別（1861〜1995年生まれ， 5 年区切り世代）に算出した。また，世代死亡率の高さで 3 分類した都道府県マップを作成した。
結果 脳血管疾患では，ジニ係数（全体）は1888年前後生まれから1923年前後生まれにかけて低くなったが，1928年前後生まれ以降，再び高くなっていた［0.16‑0.20］。1886〜1900年生まれ女性の地域格差が目立ち，福井の死亡率が高かった。1981〜1995年生まれは，男女に共通して栃木・他 2 県の死亡率が高かった。肺炎では，ジニ係数（全体）は新しい世代ほど高くなる傾向がみられた［0.15‑0.26］。1888年前後生まれと1971〜1995年生まれ女性の地域格差が大きく，前者は青森・岩手・他 5 県，後者は青森・秋田・他 5 県で死亡率が高かった。自殺では，ジニ係数（全体）は1913年前後生まれを底にして，それ以降の世代で高くなり［0.14‑0.31］，地域格差に加えて，性別格差の拡大を認めた。1886〜1895年生まれと1981〜1995年生まれ女性の地域格差が大きく，前者は岩手・他 7 県，後者は秋田・他 8 都府県の死亡率が高かった。
結論 世代死亡率に基づくジニ係数では，各世代の地域格差の程度と世代間の差異，性別格差を捉えることができる。都道府県マップでは，都道府県レベルで各世代がもつリスクの程度を俯瞰できる。これら指標は，日本全体あるいは地域における取り組みの成果を地域格差の観点で評価し，高リスク戦略でターゲットとすべき世代や地域の把握，世代がもつリスク因子や背景因子の検討に活用できる可能性が示唆された。
キーワード

地域格差，死亡率，世代効果，ジニ係数，健康施策，高リスク戦略＊ 1 東京医療学院大学保健医療学部教授＊ 2 情報・システム研究機構統計数理研究所名誉教授― 1 ―第66巻第 1 号「厚生の指標」2019年 1 月

観点から新しく地域格差を捉える指標の開発をⅠ 緒

言行っている。本研究では，同じ時代環境に生まれ育った「世代の観点」に焦点をしぼり，発生

本研究は，世代（同時出生集団）の観点から機序あるいはリスク因子の異なる 3 つの主要死

地域格差を捉える新しい指標を提案し，健康施因（脳血管疾患，肺炎，自殺）について指標を策の評価と今後の戦略の検討に資することを目算出し，その有用性について検討した。

的とした。

Ⅱ 方

わが国では，2000年に厚生労働省から提示さ法れた「21世紀における国民健康づくり運動（以下，健康日本21）」において，地域の実情に根（ 1 ） 分析データ

ざした地方計画の策定が義務づけられ，地域性47都道府県における脳血管疾患，肺炎，自殺を踏まえた集団戦略（住民全体への対策）と高の人口動態調査に基づく死亡数5）および国勢調リスク戦略（リスクの高い集団への対策）の双査人口6）を使用した。各都道府県の1975年から方によるアプローチの重要性がいわれるように2010年（ 5 年ごと），15〜90歳（ 5 歳年齢階級），なった。さらに，2013年からの健康日本21（第男女別データを分析対象とした。

二次）では，「健康格差の縮小の実現」が掲げられ，国民の健康に影響を及ぼす社会環境の改（ 2 ） 分析方法

1）

善に向けた取り組みが重視されている 。これ

1)らの取り組みによる影響の受け方は世代によっ

ベイズ型ポワソンAge‑Period‑Cohortモ
デル解析て異なることが考えられ，世代の観点から地域ある事象の変動を年齢・時代・世代要因が与格差を捉えることは高リスク戦略の 1 つにつな

え た 影 響 に 分 け て 説 明 す る 手 法 と し てAge‑がる。

Period‑Cohortモデル（以下，APCモデル）が健康格差については，1960年代から検討されある。しかしながら，APCモデルには，年齢・ており，結核死亡率をはじめとして，循環器疾時代・世代効果を一意に決められないという識患や悪性新生物などの生活習慣病による死亡率，別問題のあることが知られている。本研究では，周産期・乳児死亡率，不慮の事故死，自殺など，この識別問題を「パラメータの漸進的変化の条

主要死因の粗死亡率，標準化死亡比（SMR），件（各効果の隣り合う区分での違い，すなわちあるいは年齢調整死亡率の地域差によって示さ

1 次階差の重みつき 2 乗和を最小にするという2）‑4）れたものが多くみられる。これら死亡率に条件）」を与え，赤池のベイズ型情報量規準

は，人口の年齢構成の違いだけでなく，世代構ABIC（Akaike's Bayesian Information Crite-成の違いによる影響なども含まれている。一般rion）を最小にするモデルを選択することにに，死亡率などの長期動向に影響する要因としよって，各効果について一意解が得られる中村て，年齢要因（年齢やライフステージによるリのベイズ型Age‑Period‑Cohortモデル（以下，スク），時代要因（健康施策や生活環境が住民BAPCモデル）7）‑9）を用いた。BAPCモデルは，全体に与える影響），世代要因（同時代に生育年の第 年齢階級の人口を ，各死因の死亡した世代がもつリスク）があることがいわれて数を ，期待死亡数をλ とするとき，以下の形いる。そこでさらに，各要因の観点から地域格に分解するものである。

差をみることができれば，各地で実施された取〜Poisson（λ ），り組みの成果を評価し，次の戦略を検討する際logλ ＝log ＋β ＋β ＋β ＋β ．の一助となると考えられる。
著者らは，Age‑Period‑Cohort分析で得られここで，β は総平均効果，β ，β ，β はる効果を用いて，年齢，時代，世代それぞれのそれぞれ年齢・時代・コウホート効果のパラ― 2 ―第66巻第 1 号「厚生の指標」2019年 1 月

メータである。各効果パラメータは，それぞれ群），男性（47群），および女性（47群）のそれ相対的な値となるようゼロ和制約を課して基準ぞれでみた場合のジニ係数（以下，世代ジニ係化する。

数）を世代別に算出した。
これら22の世代における「世代ジニ係数」の各死因の男女別47都道府県死亡率（男性47群，女性47群，計94群）を，BAPCモデルによって違いを観察しやすいように，本研究では世代順

総平均効果，年齢効果，時代効果，世代効果にに並べた折れ線グラフで示した。なお，ジニ係分離し，各効果の大きさを推定した。なお，数は 0 〜 1 の値をとり，値が大きいほど群内にBAPCモデルでは， 3 効果の有無により，無効おける世代死亡率の格差（分配）が大きいこと

果のＧモデル，Ａ・Ｐ・Ｃの単効果モデル，を意味する。世代間における世代死亡率の差

AP・AC・PCの 2 効 果 モ デ ル，APCの 3 効 果（高低）の大きさは異なっても，世代死亡率がモデルの 8 モデルが考えられる。このうち先述同じ割合で低下（あるいは上昇）している場合のようにして選ばれた最小ABICモデルに含まは，世代ジニ係数は変化せず同じ値となる。
3) 世代死亡率のマップ化れる効果に対応する要因は，各死因の死亡率に男女別に都道府県における世代死亡率の地域対して有意な影響を与えていると解釈すること

格差を観察するために，高群（平均＋標準偏差ができる。
2) 世代ジニ係数の算出

以上），中間群（平均±標準偏差未満），低群

本研究では，世代の観点から地域格差を把握（平均−標準偏差以下）の 3 分類で都道府県するため，BAPCモデルで分離された効果のうマップを作成した。本研究では， 2 ）の世代ジち，世代効果を用いた。世代効果は，年齢や時ニ係数の値が相対的に高い世代について示した。

代による変化以外に，生まれ育った生活環境や以上，モデル解析にはMatlab，ジニ係数のそれまで歩んできた時代背景により培われた，

算 出 お よ び マ ッ プ 化 に は デ ー タ 解 析・ グ ラ

他の世代と区別できる特徴の部分を捉えている。

フィック環境Ｒ10）を用いた。

そのため，直下で定義する「世代死亡率」は，

Ⅲ 結

世代別に算出した死亡率とは異なり，年齢要因果や時代要因による影響が取り除かれた，世代要因そのものによって生じた死亡率であると考えることができる。

脳血管疾患，肺炎，自殺における地域格差の状況を図 1 〜 3 に示した。22世代における地域BAPCモデルにより，男女別47都道府県の各格差を世代ジニ係数でみたものを折れ線グラフ

群について22の世代効果（1861〜1995年生まれ，（上図）で，世代死亡率の高さを 3 分類でみた

5 年区切り世代）の推定値が得られるが，これ状況を都道府県マップ（下図）で示した。

らはゼロ和制約により各群内で基準化している
ため，そのままでは他群の同一世代との比較に（ 1 ） 脳血管疾患用いることはできない。そこで，次に示すよう脳血管疾患の世代ジニ係数（図 1 上）は，全に，各世代効果の推定値に総平均効果を足して

体94群 で み る と1886‑1890年 生 ま れ か ら1921‑死亡率に戻した「世代効果だけでみた死亡率

1925年 生 ま れ に か け て 低 く な っ た が，1926‑（以下，世代死亡率）」を各群の世代別に算出

1930年生まれより再び高くなっていた［0.16‑した。世代の添字を0.20］。性別各47群でみると，男性の世代ジニ府県の添字を，性別の添字を ，都道として，係 数 は1956‑1960年 生 ま れ を 底 に し て，1981‑1985〜1991‑1995年生まれにかけて微増してい＾, , ＝exp＾, ＋β＾, , ）（β， ＝1‚ ‚ 22； ＝1‚ 2；

た［0.08‑0.12］。女性の世代ジニ係数は1886‑＝1‚ ‚ 47．

1890〜1896‑1900年生まれの高さが目立った。

これら各群の世代死亡率を用いて，全体（94

1926‑1930年生まれまで世代が新しくなるにつ― 3 ―第66巻第 1 号「厚生の指標」2019年 1 月

図 1 脳血管疾患死亡の世代別にみた地域格差
0.4

0.3
ジニ係数

全体
（94群）
0.2
女性（47群）0.1

男性（47群）0.0−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−

1886 ʼ91 ʼ96 1901 ʼ06 ʼ11 ʼ16 ʼ21 ʼ26 ʼ31 ʼ36 ʼ41 ʼ46 ʼ51 ʼ56 ʼ61 ʼ66 ʼ71 ʼ76 ʼ81 ʼ86 ʼ91
ʼ90 ʼ95 ʼ00 ʼ05 ʼ10 ʼ15 ʼ20 ʼ25 ʼ30 ʼ35 ʼ40 ʼ45 ʼ50 ʼ55 ʼ60 ʼ65 ʼ70 ʼ75 ʼ80 ʼ85 ʼ90 ʼ95
生まれ年

世代死亡率による 3 分類：

高群（平均＋標準偏差以上）

中間群（平均±標準偏差未満）

低群（平均−標準偏差以下）

1891−1895年
生まれ

1896−1900年
生まれ

1981−1985年
生まれ

1986−1990年
生まれ

1991−1995年
生まれ

女 性

1886−1890年
生まれ

男性
女 性
沖縄：低群

沖縄：低群

男性

注 沖縄は，群表示の脚注のない世代は中間群を示す。

― 4 ―

沖縄：低群

第66巻第 1 号「厚生の指標」2019年 1 月

図 2 肺炎死亡の世代別にみた地域格差
0.4

0.3

全体
（94群）

ジニ係数

0.2

女性
（47群）

0.1

男性
（47群）

0.0
−

−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−

1886 ʼ91 ʼ96 1901 ʼ06 ʼ11 ʼ16 ʼ21 ʼ26 ʼ31 ʼ36 ʼ41 ʼ46 ʼ51 ʼ56 ʼ61 ʼ66 ʼ71 ʼ76 ʼ81 ʼ86 ʼ91
ʼ90 ʼ95 ʼ00 ʼ05 ʼ10 ʼ15 ʼ20 ʼ25 ʼ30 ʼ35 ʼ40 ʼ45 ʼ50 ʼ55 ʼ60 ʼ65 ʼ70 ʼ75 ʼ80 ʼ85 ʼ90 ʼ95
生まれ年

世代死亡率による 3 分類：

高群（平均＋標準偏差以上）

中間群（平均±標準偏差未満）

低群（平均−標準偏差以下）

1971−1975年
生まれ

1976−1980年
生まれ

1981−1985年
生まれ

1986−1990年
生まれ

1991−1995年
生まれ

女 性

1886−1890年
生まれ

男性
女
性
沖縄：高群

沖縄：高群

沖縄：低群

沖縄：低群

沖縄：低群

男

沖縄：高群

性

― 5 ―

第66巻第 1 号「厚生の指標」2019年 1 月

図 3 自殺死の世代別にみた地域格差
0.4全体（94群）
0.3
ジニ係数

0.2
女性（47群）0.1
男性（47群）
0.0
−

−

−

−

−

−−−−−−−−−−−−−−−−−

1886 ʼ91 ʼ96 1901 ʼ06 ʼ11 ʼ16 ʼ21 ʼ26 ʼ31 ʼ36 ʼ41 ʼ46 ʼ51 ʼ56 ʼ61 ʼ66 ʼ71 ʼ76 ʼ81 ʼ86 ʼ91
ʼ90 ʼ95 ʼ00 ʼ05 ʼ10 ʼ15 ʼ20 ʼ25 ʼ30 ʼ35 ʼ40 ʼ45 ʼ50 ʼ55 ʼ60 ʼ65 ʼ70 ʼ75 ʼ80 ʼ85 ʼ90 ʼ95
生まれ年

世代死亡率による 3 分類：

高群（平均＋標準偏差以上）

中間群（平均±標準偏差未満）
1891−1895年
生まれ

1886−1890年
生まれ

低群（平均−標準偏差以下）
1896−1900年
生まれ

女 性
沖縄：低群

沖縄：低群

沖縄：低群

沖縄：低群

沖縄：低群

男

沖縄：低群性
1981−1985年
生まれ

1986−1990年
生まれ

女 性
男
性― 6 ―

1991−1995年
生まれ

第66巻第 1 号「厚生の指標」2019年 1 月

れ低くなったが，それ以降の世代では横ばいか係数が相対的に高い特徴を示した［0.07‑0.21］。
自 殺 の 世 代 死 亡 率（ 図 3 下 ） で は，1886‑ら微増傾向を認めた［0.09‑0.21］。
脳 血 管 疾 患 の 世 代 死 亡 率（ 図 1 下 ） は，1890〜1891‑1895年生まれの女性は，岩手・新1886‑1890〜1896‑1900年生まれの女性では，福潟・岐阜・滋賀・和歌山・鳥取・島根・山口で井が高かった。1981‑1985〜1991‑1995年生まれ

高く，青森・奈良・高知・佐賀・宮崎・沖縄ででは，男女に共通して栃木・茨城・鹿児島で高低かった。これらのうち，新潟・岐阜・島根

く，石川・福井・滋賀で低かった。

（高群）と佐賀・沖縄（低群）は男性においても女性と同様の傾向を認めたが，鳥取・和歌山（ 高 群 ） は 男 性 で は 低 か っ た。 一 方，1981‑（ 2 ） 肺炎
肺炎の世代ジニ係数（図 2 上）は，全体94群

1985〜1991‑1995年生まれの女性の世代死亡率

でみると世代が新しくなるにつれ高くなる傾向

は，秋田・富山・岐阜・茨城・栃木・埼玉・東がみられた［0.15‑0.26］。性別各47群でみると，

京・神奈川・大阪で高く，滋賀・石川・和歌

男性では世代間で世代ジニ係数を比較すると大山・鳥取・広島・島根・香川・徳島・愛媛・鹿

きな差異は認めないが［0.09‑0.12］，女性では児島で低かった。これらのうち，秋田（高群）・1886‑1890年 生 ま れ と1971‑1975〜1991‑1995年

滋賀（低群）
・愛媛（低群）は男性においても生まれの世代ジニ係数が相対的に高い特徴を示女性と同様の傾向を認めた。

した［0.09‑0.17］。

Ⅳ 考

肺 炎 の 世 代 死 亡 率（ 図 2 下 ） で は，1886‑

察

1890年生まれの女性は，青森・岩手・富山・福井・広島・大分・宮崎で高く，千葉・愛知・京

本研究では，世代死亡率に基づく世代ジニ係

都・滋賀・奈良・佐賀で低かった。これらのう数と都道府県マップを指標にして， 3 つの主要ち，青森・岩手（高群）および京都・奈良（低死因について地域格差の状況を捉えた。これら群）は，男性においても同様の傾向がみられた。の指標は，健康施策の成果を評価し，今後の戦一方，1971‑1975〜1991‑1995年生まれの女性の略を検討するうえで，次の点で有用であると考世代死亡率は，青森・秋田・栃木・群馬・香えられる。

川・高知・沖縄で高く，宮城・茨城・千葉・静①地域格差の程度と世代間の差異を捉える点

岡・鳥取・岡山・広島・愛媛・福岡・大分・熊②さらに性別格差を捉える点本で低かった。これらのうち，青森・高知（高③都道府県レベルで各世代がもつリスクの程群）と茨城（低群）は男性においても同様の傾度を俯瞰できる点向を認めた。しかし，鳥取・愛媛（低群）は男

第 1 の「各世代の地域格差の程度と世代間の性では高く，沖縄（高群）は男性では低かった。

差異を捉える点」は，日本全体あるいは地域における取り組みの成果を地域格差の観点から評（ 3 ） 自殺価し，高リスク戦略のターゲットとしての世代自殺の世代ジニ係数（図 3 上）は，全体94群の特定に役立てることができる。性別（各47でみると1911‑1915年生まれを底にして，1966‑群）に算出した世代ジニ係数には，男性あるい1970年生まれまで世代が新しくなるにつれ高くは女性内での地域格差の状況が反映される。脳なり，さらに1981‑1985年生まれ以降も再び高血管疾患では，男性の世代効果は1960〜1970年くなる傾向がみられた［0.14‑0.31］。性別各47

代生まれは日本全体としてはほぼ一定であった群でみると，男性では世代間で世代ジニ係数をが11），世代ジニ係数により1960年代生まれ以降

比 較 す る と 大 き な差異は認めない が［0.08‑は地域格差が拡がりつつあることが新たに示さ0.12］，女性では1886‑1890〜1891‑1895年生まれた。女性の世代効果は，1940年代生まれ以降，れと1981‑1985〜1991‑1995年生まれの世代ジニ世代が新しくなるにつれて日本全体としては下― 7 ―第66巻第 1 号「厚生の指標」2019年 1 月

降傾向にあったが11），世代ジニ係数により1930捉えることができる。

年代生まれ以降，地域格差は横ばいの状況から

第 3 の「都道府県レベルで各世代がもつリス次第に拡がりつつある様子がみられた。このよクの程度を俯瞰できる点」は，高リスク戦略がうに世代ジニ係数では，日本全体としての世代必要な地域を把握し，世代がもつリスク因子や効果の高低によらず，地域格差の観点から世代背景因子の検討に活かすことができる。本研究ごとの日本全体あるいは地域における取り組み

では，世代ジニ係数から把握した地域格差の大の成果を評価することができる。言い換えると，きい世代について，世代死亡率の高さで都道府

日本全体の成果の水準に対して，世代別にみた県を高群・中間群・低群に 3 分類した。男女別

とき，遅れをとっている地域のあることを捉えの都道府県マップにより各群の分類状況を観察ることができる。

すると，隣接する世代ではおおむね類似してい自殺に関しては，男女ともに1930〜1940年生たが，大きな世代単位でみると異なる様相がみ

まれと1980年代後半生まれ以降の世代効果が高られた。脳血管疾患の1886‑1890〜1896‑1900年

いことがいわれている12）。世代ジニ係数では，生まれと1981‑1985〜1991‑1995年生まれは，栃1930〜1940年生まれは他の世代との差異は認め

木・茨城（男性）はいずれも高群であるが，福なかったが，1980年代生まれ以降の女性は，地井（女性）は世代のリスクが高群から低群へ移域格差が拡大方向にあることが示された。この行した。肺炎の1886‑1890年生まれと1971‑1975

ことは，1980年代生まれ以降の女性がもつ特性〜1991〜1995年生まれでは，青森（男女）はいに地域差があり，世代死亡率の高い地域へのアずれも高群であるが，大分（女性）は高群からプローチが必要であることを示唆する。このよ低群へ移行した。また自殺の1886‑1890〜1891

うに，世代効果によって世代のリスクの高さを〜1895年生まれと1981‑1985〜1991〜1995年生把握するにとどまらず，さらに世代ジニ係数でまれでは，秋田・島根（男性）は高群から変わ地域格差の状況を捉えることによって，「健康りはないが，鳥取（女性）は高群から低群へ移格差の縮小」に向けた高リスク戦略のターゲッ行した。わが国の健康施策や生活環境は，時代トを特定することができる。

とともに変化しており，地域によっても違いが第 2 の「さらに性別格差を捉える点」は，日ある。これらの影響を人々が異なる年齢期に受本全体あるいは地域における取り組みの成果をけることによって世代がもつ特性に違いが生じ，地域格差の観点から評価し，さらに世代格差だ

それが世代死亡率の地域格差に現れているもの

けでなく性別格差を加味した諸死因に対する高と考える。
「健康格差の縮小の実現」に向けてリスク戦略のターゲットの特定に役立てることは，世代死亡率の高い地域において，リスクのができる。今回，全体（94群）と性別（各47高い世代をターゲットとした戦略が重要である。

群）に分けて世代ジニ係数を算出した。性別格

都道府県マップでは，そのような特定の世代に差がなければ，全体（94群）の世代ジニ係数は，対する戦略が必要な地域を把握することができ性別（各47群）にみた世代の推移とパラレルにる。

示されるが，そうでなければ全体（94群）でみさて，さらに高リスク戦略の内容を検討する

た世代ジニ係数には，性差と地域差を複合したためには，その世代がもつリスク因子や背景因格差の程度が反映される。特に自殺は，1911‑子を明らかにする必要がある。これまでにも，1915年生まれ以降，世代が新しくなるにつれ，単年あるいは複数年の都道府県別・市区町村別

性別（各47群）の世代ジニ係数の推移との乖離

死亡率の地域差を手がかりに，飲酒13）14）・喫が大きくなっていた。これは，地域差に加えて，

煙14）15）・栄養素等摂取状況14）食塩摂取量16）・ス

性別格差も拡大傾向にあることを意味する。こ

ポーツ行動17）などの生活習慣，ＢＭＩ14）16）や定のように，全体（94群）と性別（各47群）の世

期健康診断の有所見率18）などの身体状況，所代ジニ係数を照合することにより，性別格差も得14）19），労働19）などとの関連が探索されてきた。

― 8 ―第66巻第 1 号「厚生の指標」2019年 1 月

しかし死亡率には，年齢・時代・世代要因によ謝辞る影響が複合されているため，世代がもつ特性

本研究は，日本学術振興会科学研究費助成事について一定の見解を得るには限界がある。ま業（16K01809）および統計数理研究所の一般

た，同じ世代であっても，地域によってリスク研究 2 （29‑共研‑2030）により実施した。本内因子や背景因子が異なる可能性もある。そこで，

容の一部は，第76回日本公衆衛生学会総会で発都道府県格差あるいは性別格差が拡がっている表した。
なお，本研究は利益相反に相当する事項はな

世代の死亡率が相対的に高い地域を特定し，当該世代がもつ特性について，生まれ育った時代い。

背景や生活環境，地域で保有するデータや住民への上乗せ調査による詳細な検討を行うことに文

献よって，予防対策につなげることができると考1 ）厚生労働省ホームページ．健康日本21（第 2 次）のえる。例えば，住民の健康診断データ20）を活用推進に関する参考資料．
（http://www.mhlw.go.jp/20）

bunya/kenkou/dl/kenkounippon21̲02.pdf）

21）

したり，食品摂取状況 ，健康観 ，喫煙の影
21）

22）

2018.3.26．

響などの知識 ，生活習慣，既往症，職業 ，コミュニティ特性や住民気質23）の調査を通して

2 ）加納克己．我が国における健康水準の地域格差の検討されたものがある。都道府県マップの分類

推移に関する研究−変動係数（C.V.）を用いた都道を活用して，これらを同一県における男女間や府県レベルの分析−．民族衛生 1987；53（ 1 ）：
38‑45．

世代間で比較することにより，従来の死亡統計を用いた探索的方法から一歩進んだ検討を行う

3 ）神田晃，尾島俊之，柳川洋．都道府県格差及びそことができる。あるいは，都道府県マップから，の推移の健康指標としての有効性．厚生の指標

当該世代の死亡率が低い地域を把握して取り組

2001；48（2）：12‑21．

みを参考にすることもできる。このような探索4 ）松本寿昭．日本における自殺死亡率の地域分布−

は，年齢効果でみた死亡率の格差によるター

市町村別の標準化死亡比（SMR）：1983〜1997−．

ゲット年齢層，また時代効果でみた死亡率につ

東京：原人舎，2007．

いても考えることができる。本研究では，世代5 ）厚生労働統計協会．人口動態統計時系列データ
DVD．

効果に焦点をあてたが，年齢・時代・世代のそれぞれの観点から検討を行うことで，地域性を6 ）総務省統計局．国勢調査報告（昭和50，55，60，
平成 2 ， 7 ，12，17，22年）．東京：総務省統計局，踏まえた集団戦略と高リスク戦略の双方による1975‑2010．

アプローチが可能になると考える。

7 ）中村隆．ベイズ型コウホート・モデル−標準コウホーⅤ 結語

ト 表 へ の 適 用 −． 統 計 数 理 研 究 所 彙 報

1982；

29：77‑97．

世代死亡率に基づく世代ジニ係数は，各世代8 ）中村隆．コウホート分析における交互作用効果モ
デル再考．統計数理の地域格差の程度と世代間の差異，性別格差を2005；53：103‑32．

捉えることができる点，都道府県マップは都道9 ）Nakamura T. Cohort analysis of data obtained us-

府県レベルで各世代がもつリスクの程度を俯瞰

ing a multiple choice question. In Nishisato S., et

できる点が有用である。これら指標は，地域格al（Ed）. Measurement and Multivariate Analysis.
Tokyo：Springer‑Verlag, 2002；241‑8．

差の観点から取り組みの成果を評価し，高リス
ク戦略でターゲットとすべき世代や地域の把握

10）R Core Team：R：A language and environment

ならびに世代がもつリスク因子や背景因子の検for statistical computing（http://www.R‑project.

討に活用できる可能性が示唆された。

org/）2018.5.3．
11）三輪のり子，中村隆，成瀬優知，他．わが国にお― 9 ―第66巻第 1 号「厚生の指標」2019年 1 月

ける20世紀の脳血管疾患死亡率の変動要因と今後の動向．日本公衆衛生雑誌

18）若林一郎．都道府県別の職域定期健康診断有所見

2006；53（7），493‑

率と脳心血管疾患死亡率との関連性．厚生の指標

12）Ooe Y., Nakamura T., Ohno Y. Age‑Period‑Co-19）鈴木隆司，須賀万智，柳澤裕之．都道府県におけ

hort analysis of suicides among Japanese 1950‑

る自殺死亡率の推移と地域要因の分析．厚生の指2003：A Bayesian cohort model analysis. Japan標503．

2008；55（4）：1‑6．

Hospitals 2009；28：71‑8．

2013；60（ 5 ）：24‑9．

20）Tamura Y., Saito I., Asada Y., et al. Comparison of13）旭伸一，多治見守泰，大木いずみ，他．都道府県

Regional Differences in Health Indicators and

別にみた飲酒率と疾患別年齢調整死亡率の相関．

Standard Mortality Ratio for Stroke in Subjects in

厚生の指標

Ehime Prefecture. Journal of Rural Medicine

2001；48（15）：10‑7．

14）林芙美，横山徹爾，吉池信男．都道府県別にみた
健康・栄養関連指標の状況と総死亡および疾患別死亡率．日本公衆衛生雑誌

2013； 8（ 2 ）：198‑204．
21）八幡裕一郎，田中貴子，佐野健．秋田県における健2009；56（9）：633‑

康観及び喫煙の知識と死亡との地域相関研究44．

田県衛生科学研究所報秋2003；47：15‑8．

15）旭伸一，大木いずみ，谷原真一，他．都道府県別

22）森洋隆，田中耕，児玉文夫，他．岐阜県下脳卒中観察による喫煙率と疾患別死亡率の関連．厚生の高死亡率地域および対照地域における生活習慣等指標の 地 域 差 に 関 す る 検 討． 厚 生 の 指 標

2001；48（10）：11‑5．

16）Hasegawa T., Fujikawa M. Environmental factors
determine the cerebrovascular disease（CVD）in
the Japanese adults.

（1）：30‑6．
23）岡檀，山内慶太．自殺希少地域のコミュニティ特Medical Journal

2015；22（ 6 ）：492‑5．

性から抽出された「自殺予防因子」の検証−自殺
希少地域および自殺多発地域における調査結果の17）柴田陽介，村田千代栄，野田龍也，他．スポーツと死因別死亡の地域相関研究．運動疫学研究

2000；47

2009；

11：8‑16．

― 10 ―比 較 か ら −． 日 本 社 会 精 神 医 学 会 雑 誌
21：167‑80．

2012；