青少年期の経験が健康・所得に与える影響とその経路：
日本版総合的社会調査を用いた計量分析
岩本陽太
宮崎智視
March 2023
Discussion Paper No. 2304

GRADUATE SCHOOL OF ECONOMICS
KOBE UNIVERSITYROKKO, KOBE, JAPAN⻘少年期の経験が健康・所得に与える影響とその経路：
⽇本版総合的社会調査を⽤いた計量分析 *岩本陽太 a宮崎智視 b概要
本稿では、⼦どもの貧困に関する⻑期的な影響について、計量経済学的⼿法を⽤いて分析する。
その際、成⼈後の所得や健康に対する影響の経路に着⽬する。分析にあたっては、recursive な多変量プロビットモデルを⽤いる。⽤いるデータは、JGSS(Japan General Social Survey: ⽇本版総合的社会調査)の 2000 年から 2012 年の間の個票データである。まず、先⾏研究と同じ構造でデータを更新して推定したところ、成⼈期の所得や健康⽔準に対する影響に相違がみられた。これは、⾮正規雇⽤割合の増加など、社会情勢の変化が原因であると考えられる。⼀⽅、学歴を通した影響は頑健であることが確認できた。また、学歴の他に健康を介した経路を想定したモデルでは、健康も⼦どもの貧困の影響を媒介する重要な変数であることが明らかになった。これは、⼦どもの貧困によって⽣じた幼少期・⻘少年期の健康格差が、成⼈後も持続・蓄積され、各変数に影響を与えていることを⽰唆するものである。

第1節

⼦どもの貧困の現状・課題とこれまでの研究

1.1 ⼦どもの貧困の現状と問題

昨今、⽇本においても、⼦どもの貧困が深刻な社会問題と認知されつつある。図１からわかる
ように、全体的な⼦どもの貧困率を⾒ると、政府の取り組みもあって 2012 年をピークに低下しているものの、国・地⽅の財政状況を踏まえるならば、⼦どもの貧困対策に⽤いる予算が今後削*

本稿は岩本が神⼾⼤学⼤学院に提出した修⼠論⽂に基づくものである。作成の過程でコメントを下さった佐野晋平先⽣と勇上和史先⽣、および宮崎ゼミ、勇上・佐野ゼミのメンバーに厚くお礼申し上げる。分析に当たり、東京⼤学社会科学研究
所 附 属 社 会 調 査 ・ デ ー タ ア ー カ イ ブ 研 究 セ ン タ ー SSJ デ ー タ ア ー カ イ ブ か ら 〔「 ⽇ 本 版 General Social Surveys <JGSS 累 積 デー タ 2000-2003, 2005, 2006, 2008, 2010, 2012>」（ ⼤ 阪 商 業 ⼤ 学 ）〕 の 個 票 デ ー タ の 提 供 を 受 け た 。 な お 本 稿 は 、 科 学 研 究 費
補 助 ⾦ （ 基 盤 研 究 （ B） ， 課 題 番 号 ： 22H00859） お よ び 労 働 問 題 リ サ ー チ セ ン タ ー 研 究 助 成 の 成 果 の ⼀ 部 で あ る 。
a神 戸 大 学 大 学 院 経 済 学 研 究 科 修 士 課 程 ， 204e602e@gsuite.kobe-u.ac.jpb
神 戸 大 学 大 学 院 経 済 学 研 究 科 ， miyazaki@econ.kobe-u.ac.jp

減される可能性は否定できない。すると、今後もこの低下傾向が続くかは不透明である 1。次に、⼦どもがいる現役世帯のうち、⼤⼈が⼀⼈のみの世帯の貧困率を⾒ると、貧困率は 48.1%と、当該世帯の約半数を占めていることがわかる 2 。このことは、⼦どもと⼤⼈⼀⼈のみの世帯で育つ⼦
どもの多くが⽐較的貧しい暮らしを余儀なくされていることを⽰唆するものである。
国際⽐較で⾒ると、OECD 平均は 12.8%であり、⽇本の 14％という数値は OECD 平均を若⼲上回る⽔準となっており、低いとは必ずしも⾔えないことがわかる。また、⼦どもと⼤⼈⼀⼈世
帯の貧困率については、⽇本は 48.3%となっており、OECD 平均である 31.9%を⼤きく上回っている 3 。

図 135

貧困率の動向（％）
70

63.1

相

⼤ ⼦
60 ⼈ ど

対 30
的
48.1

貧 25
困

⼈ い
40 の る

率 20
・
⼦

が も
50 ⼀ が

30

み 現
の 役

20

世 世
帯 帯

15.4
15

ど
も
の
貧
困
率

13.5

10

5

10

0

0
1985

1988

1991

1994

1997

2000

2003

2006

2009

2012

2015

の の
貧 う
困 ち
率 ︑

2018

相対的貧困率⼦どもの貧困率⼦どもがいる現役世帯のうち、⼤⼈が⼀⼈のみの世帯の貧困率（出所）厚⽣労働省『国⺠⽣活基礎調査』のデータをもとに筆者作成。

1

⼦ ど も の 貧 困 率 は 、「 等 価 可 処 分 所 得 の 中 央 値 の 50%を 貧 困 線 と し て 、 17 歳 以 下 の ⼦ ど も 全 体 に 占 め る 、 貧 困 線 に 満 た な
い 17 歳 以 下 の ⼦ ど も の 割 合 」 と 定 義 さ れ る 。
2
現 役 世 帯 と は 、 世 帯 主 が 18 歳 以 上 65 歳 未 満 の 世 帯 。
3
国 際 ⽐ 較 の た め に 挙 げ て い る 数 値 は 、 OECD Family Database の デ ー タ を も と に し て い る 。

2

⾼い⼦どもの貧困率は、様々な問題を引き起こすと考えられている。まず、格差や貧困が親から⼦に連鎖する可能性である。幼少期・⻘少年期は、⼈的資本形成の⾯で重要な期間であるが、そうした時期に家庭の所得などの問題で⼗分な⼈的資本投資ができなければ、成⼈後も所得や健康など様々な⾯で不利な状況に⽴たされるかもしれない。どの家庭に⽣まれるかで、⼈⽣の展望が変わってしまうのである。こうした状況は、⼈⽣のスタートラインを平等にすべきであるという機会の平等が損なわれることを通して、社会の分配の正当性を揺るがしかねない。
この点について、表 1 には分配についての代表的な 2 つの思想の理念と再分配への態度、機会の平等の捉え⽅についてまとめている。再分配に肯定的なロールズのみでなく(Rawls 1971)、消極的と⾔えるリバタリアンでも⼀定程度の機会の平等が必要であることを主張している(Friedman 1962)。したがって、⼦どもの貧困対策は機会の平等を確保するという観点からも重要であることが分かる。

表 1

分配の公正概念理念

再分配

リバタリアン

⾃由市場の機能を

所得の再分配は（フリードマン）

信頼

否定的

機会の平等
教育を受ける機会の拡⼤など、不平等を⽣みだす根源に対する措置は是認
格差原理に基づき、貧しい者の利

ロールズ

最も恵まれない
⼈々の厚⽣を改善

肯定的

益にならない不平等は認めない。
公正な機会均等を要請

加えて、⼦どもの貧困を放置することで発⽣する社会的費⽤も⼤きいと考えられる。
McLaughlin and Rank (2018)は、アメリカにおいて、⼦どもの貧困によって発⽣している損失として、健康⽔準の悪化による医療⽀出の増加や収⼊の減少、犯罪抑制コストの増加などを挙げ、合計した社会的損失は約 1 兆ドル（GDP ⽐ 5.4%）になると試算した。なお、⼦どもの貧困対策に必要な費⽤はその社会的損失の 1/7 ほどであるとして、対策の費⽤対効果の⼤きさを主張している。また、⽇本においては、⼦どもの貧困によってある 1 世代の合計の⽣涯所得と社会保障の純負担（負担−給付）がどれだけ減少しているかを試算した研究がある（⽇本財団・三菱 UFJ リ
サーチ＆コンサルティング 2015）。この研究によると、貧困家庭の⼦どもの学歴・雇⽤形態が改善されることで、⽣涯所得と社会保障純負担合わせて 4 兆円の増加が⾒込まれるとされている。

3

このように、貧困家庭の⼦どもの⽀援は道義的側⾯だけでなく、リターンを⽣む投資として考えられることもある。こうした側⾯からも、⼦どもの貧困による影響を分析し、対策を考えていく
意義があるだろう。

1.2 ⼦どもの貧困対策の課題と本稿の⽬的

⼦どもの貧困の問題を解決するためにはどのような対策が必要だろうか。最も基本的な対策は、⼦どもがいる貧困家庭を経済的に⼿厚く⽀援することである。実際、アメリカにおいては 2021 年に新型コロナウイルスのパンデミックに端を発する経済危機対策の⼀環として、⼦ども税額控除(CTC: Child Tax Credit)の給付額を⼤幅に引き上げ、その結果⼦どもの貧困率が約 16%から約12%に低下したと推計されている 45 。現⾦給付は確かに⼦どもの貧困対策になることが分かる。
しかし、現⾦給付の⼤幅な増額は相当の財政負担を伴う。特に財政状況の厳しい⽇本では、そうした政策は実現可能性が低い。したがって、対象を絞った効果的な政策が必要になるだろう。そのためには、⼦どもの貧困がどういった影響を及ぼしているのか分析し、有効な対策を考えるた
めの⾜掛かりとする必要がある。
本稿ではこうした背景を踏まえて、⼦どもの貧困が成⼈期の諸変数に与える影響を分析する。
成⼈期の諸変数の中でも、特に所得と健康に焦点をあてて分析を⾏う。⻘少年期の所得と成⼈期の所得との関係については、世代間移動性の問題として経済学や社会学の分野で⻑らく興味の対象となってきた。Corak (2013)においては、⼀時点の所得の不平等度が⾼いほど世代間移動性が低いことがデータで⽰され、所得の不平等に改めて関⼼が寄せられた。幼少期・⻘少年期に貧困であることで成⼈期の所得が低くなる傾向があるならば、⼦どもの貧困は世代間移動性を低める
⼀因であると⾔える。こうした貧困の連鎖による格差の固定化を防ぐためにも、幼少期・⻘少年期の所得が成⼈期の所得に及ぼす影響やその経路を分析することは重要である。
また、近年は幼少期の状況と健康⽔準の関係も注⽬されている(Almond et al. 2018)。幼少期における健康へのショックは、貧困家庭の⼦どもに対して⽐較的⼤きな影響を与えており、そうしたショックにより⽣じた健康格差は成⼈期においても持続していると考えられている。さらに、健康⽔準は⽣産性を決定する⼀つの要因であるとされており、⼦どもの貧困により⽣じた健康格

4

The Economist "The social experiment; Child allowance." The Economist , 2 Apr. 2022, p. 20(US). （ 最 終 ア ク セ ス
⽇ 2022 年 12 ⽉ 20 ⽇ ）5Center on Poverty and Social Policy, Columbia University “Monthly Poverty Data” URL: https://www.povertycenter.
columbia.edu/forecasting-monthly-poverty-data （ 最 終 ア ク セ ス ⽇ 2022 年 12 ⽉ 20 ⽇ ）算 出 は Parolin et al. (2022)に よ る 。

4

差が成⼈期の健康格差につながり、所得格差が⽣じるという経路も考えられるだろう。
本稿の⽬的は、⼦どもの貧困が現在の所得や健康にどういった経路でどのような影響を与えているのか明らかにすることである。特に健康を介した所得への影響に注⽬し、⻘少年期に⽣じる
健康格差が成⼈後も継続し、所得格差を引き起こしているか検証する。
分析にあたっては、Oshio et al. (2010)を参考にして、⼦どもの貧困の重層的影響を捉えることができるモデルを⽤いる。まず、Oshio et al. (2010)が利⽤したデータに新たに 2008 年から 2012年の間のデータを加えて同様の分析を⾏う。追加するデータの特徴として、⽇本経済の停滞を背景に⾮正規雇⽤をはじめとする⽐較的⽴場の弱い労働者の割合が⾼くなっている点がある（図 4）。
具体的には、就業者数に占める⾮正規の職員・従業員の割合は 2000 年から 2006 年の平均で 23.6%であったが、2008 年から 2012 年の平均では 28.2%と 4.6%増加している。⾮正規雇⽤は⼀般的に低賃⾦で雇⽤も不安定であるため、貧困に陥りやすい。2008 年から 2009 年にかけての年末年
始には、リーマンショックによる景気悪化のあおりを受けて解雇された契約社員を⽀援する「年越し派遣村」には多くの⼈が集まり、⾮常に注⽬された 6。⾮正規雇⽤の増加によって⼦どもの貧困と成⼈期の貧困・健康⽔準の関係も変化している可能性があるため、新たなデータを⽤いて分析を⾏う意義があると考える。
次に、健康を介した⼦どもの貧困の影響を把握するモデルを⽤いて、⼦どもの貧困によって⽣じた健康格差が所得格差を引き起こしているかを検証する。その際、学歴を通した影響と⽐べて、健康を通した影響がどの程度重要であるかも明らかにする。

6「 年 越 し 派 遣 村 」 に 300 ⼈ 超 、 厚 労 省 が 講 堂 解 放 。 ⽇ 本 経 済 新 聞 。 2009 年 1 ⽉ 3 ⽇ , 朝 刊 , p.34

5

第2節

先⾏研究

⼦どもの貧困がもたらす様々な影響については、多くの研究で関⼼が寄せられている（包括的なサーベイとして、National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine 2019 Ch.3,
Almond et al. 2018 などがある）。特に、⼦どもの貧困がテストスコアや幼少期・⻘少年期の問題
⾏動、健康⽔準に及ぼす影響については、多くの研究が分析を⾏っている。こうした短期的な影響についての分析は、⽤いるデータの収集が⽐較的容易であるため取り組みやすい。⼀⽅で、⼦どもの貧困が成⼈期の諸変数に及ぼす⻑期的な影響を分析する研究は、データの制約上それほど多くない。⻑期的影響の把握のためには、同⼀個⼈を対象とした⻑期にわたるパネルデータを必要とするためである。以下では、そうした⻑期的影響について分析を試みている先⾏研究を中⼼に整理する。なお、表２に先⾏研究の⼀覧をまとめている。
まず、幼少期・⻘少年期と成⼈期の所得の関係について分析した研究では、幼少期の家庭の所
得 ⽔ 準 が 低 い ほ ど 成 ⼈ 期 の 所 得 が 低 い 傾 向 に あ る こ と が 明 ら か に な っ て い る （ Duncan et al.
2010）。また、幼少期・⻘少年期の所得や利⽤可能な資源の増加が成⼈期の所得⽔準を向上させる
ことが確認されている（Aizer et al. 2016, Bastian and Michelmore 2018, Hoynes et al. 2016）。所得の他には、成⼈期の健康⽔準についても幼少期の家庭所得との負の関係が認められており（Duncan et al. 2010）、幼少期・⻘少年期の現⾦給付や現物給付が成⼈期の健康⽔準を改善することを指摘する研究もある（Aizer et al. 2016, Hoynes et al. 2016）。なお、こうした⼦どもの貧困の影響は、貧困状態を経験する⼦どもの年齢によっても効果が異なる可能性が指摘されており、出⽣から 5 歳ごろまでの幼年期における経験が成⼈期の所得や健康⽔準に最も影響を及ぼすのではないかと考えられている（Almond et al. 2018, Duncan et al. 2010, Hoynes et al. 2016）。しかし、12 歳ごろ以降の⻘少年期の家庭所得についても、学歴や収⼊を向上させる効果が確認されていることから（Bastian and Michelmore 2018）、⼦どもの貧困は各年齢段階においてそれぞれ異なる経路で成⼈期の所得や健康⽔準に影響を及ぼしていると考えられる。
こうした海外の研究に⽐べ、⽇本では幼少期から個⼈を追跡したようなパネルデータはいまだ構築途上のため、⼦どもの貧困の⻑期的影響についての研究は多くない。本稿が主に参考にする
Oshio et al. (2010) は、クロスセクションデータを⽤いて分析を⾏っている。Oshio et al. (2010)
では、⻘少年期の家庭所得についての情報を、15 歳時点の所得⽔準について尋ねた項⽬に対する回答で補っている。こうした回顧的回答はしばしば測定誤差バイアスを⽣じさせるため、Oshio
et al. (2010) では親の学歴や雇⽤形態、回答者の 15 歳時点の居住地などで⻘少年期の家庭所得を推定することでバイアスに対処している。分析の結果、⼦どもの貧困は学歴・成⼈期の貧困・

6

幸福度・健康⽔準に直接的に影響を与えている可能性が⽰唆されており、⼦どもの貧困の影響を分析する際に⼀般的に考えられてきた学歴などを通した諸変数への間接的な影響と共に、直接的影響についても考慮する必要があることを指摘している。阿部（2011）は Oshio et al. （2010）と同様の分析を⾏い、⾮正規雇⽤や婚姻状況なども成⼈期の貧困や⽣活困難に影響を与える重要な媒介変数となりうることを⽰している。また、⼦どもの貧困が成⼈期の健康⾏動に影響を与えるか分析した研究では、⻘少年期に貧困であることは、成⼈期での喫煙・運動不⾜・不適切な⾷習慣など健康を害する⾏動をとる確率を直接引き上げることが分かっている（Umeda et al. 2015）。
幼年期・⻘少年期の家庭所得と成⼈期の健康⽔準の関係については、健康⾏動への影響に加えて、幼少期・⻘少年期に⽣じた健康格差が⽣涯にわたって継続・蓄積し、成⼈期の健康⽔準を引き下げるという可能性も考えられる。貧困家庭は、⼦どもに対する健康ショックに⼗分に対応できずに、⼦どもの健康格差を⽣じさせ、それが年齢を経てもなかなか改善されない（Case et al.
2002）。こうして⽣じた幼少期・⻘少年期の健康格差がライフコースを通じて連鎖あるいは蓄積されていき、成⼈期の健康⽔準を低下させるのではないかということが指摘されている（Berkman
and Kawachi 2014, Glymour et al. 2014）。
健康⽔準は、ウェルビーイングの指標の⼀つであるとともに、⽣産性を決める変数でもあると考えられる。健康⽔準が⾼いほど⽣産性は⾼く、⾼い所得を得ると考えられるが、健康と所得の因果関係は⾃明ではなく、所得が⾼い者はより多くの健康に対する投資を⾏うと考えられる（⿊⽥ 2018）。しかしながら、そうした複雑な因果関係に統計的⼿法によってできるだけ対処したう
えでも、健康⽔準の向上によって賃⾦が上昇することが明らかになっている（Jäckle and Himmler
2010）。
以上のように、先⾏研究では⼦どもの貧困が成⼈期の所得・健康に影響を与えており、特に健康への影響は幼少期・⻘少年期の健康格差から連鎖・蓄積して発⽣している可能性があることが明らかになっている。こうした⼦どもの貧困による健康⽔準の低下は⽣産性にも影響し、貧困が連鎖する⼀つの経路となっている恐れがある。しかしながら、⽇本においては⻑期のパネルデー
タが整備途上であり、⼦どもの貧困の⻑期的な影響を分析した研究は多くない。また、数少ない
⽇本の先⾏研究でも、筆者の知る限りで、⼦どもの貧困が健康⽔準の低下を通して成⼈期の貧困に与える影響を明⽰的にモデルに組み込んで分析したものはない。そこで本稿では、Oshio et al.
(2010)と同様の分析を新しいデータを加えて⾏いつつ、「⼦どもの貧困→健康⽔準の低下→成⼈期の貧困」という経路の存在を検証し、⼀般的な「⼦どもの貧困→低学歴→成⼈期の貧困」という経路と⽐較してどの程度重要と⾔えるのか考察したい。

7

表 2

先⾏研究

Aizer et al. (2016)

参考にした主な先⾏研究

⽤いているデータ

分析⼿法

主な結果

・MP record
・Social Security Death File (DMF)・1940 Census record
・World War Ⅱ enlistment records

1911~1935 年に実施された MotherʼsPension Program(MP)で、プログラムの対象となった受給家庭の男性を処置群、プログラムに申し込んだものの拒否された家庭の男性を統制群として、現⾦給付の効果を⽐較。

寿命：約１年⻑い。最も貧しい家庭で育った男性は 1.5 年⻑い。
低体重の確率：50%低い
学歴：0.34 年増加
成⼈早期の所得：14%増加
EITC が ⺟ 親 の 就 労 を 促 し 、 ⺟ 親 の 就 労 により家庭所得が増えることで、学歴や収⼊に有意な正の影響。
特 に 13〜 18 歳 時 の EITC 潜 在 受 給 額 の 効

Bastian and Michelmore (2018)

Panel Survey of Income Dynamics(PSID)
1968-2013

Earned Income Tax Credit (EITC)の「潜在受取額」を計算し、内⽣性を制御したうえで学歴や収⼊に回帰果が⼤きい。
$1000 の EITC 受 給 可 能 額 の 増 加 が 、⾼ 校 卒 業 確 率 : 1.3%上 昇
⼤ 学 卒 業 確 率 : 4.2%上 昇
成 ⼈ 早 期 の 就 業 確 率 : 1%上 昇
成 ⼈ 早 期 の 収 ⼊ ： 2.2%上 昇させた。

Case et al. (2002)

・National Health Interview Survey(NHIS)
・Child Health Supplement to the
NHIS (NHIS-CH)・PSID 1997 Child Development
Supplement (PSID-CDS)・Third National Health andNutrition Examination Survey(NHANES)

健康についての詳しいデータを⽤いて、年齢ごとの健康格差について分析

8

家庭の所得と⼦どもの健康には負の相関があり、年齢が上がると共に強くなる。
慢性疾患の⼀部は家庭の所得が低い
ほどり患する確率が⾼く、そうした疾患による健康⽔準悪化の影響は家庭の所得が低いほど緩和しにくい。

表2

参考にした主な先⾏研究（続き）
幼 少 期 の 家 庭 所 得 は 、 25 歳 〜 37 歳 の 所
得・労働時間・健康に有意な影響を与えている。
幼 少 期 で も 特 に 年 齢 の 若 い 時 期 （ 0~5 歳 ）Duncan et al. (2010)

幼少期・⻘少年期の所得を年齢別に分け、それぞれで低所得世帯とそれ以外に育った⼈を⽐較。⼤規模なパネルデータで様々なコントロール変数を加え、⽋落変数バイアスに対処。

Panel Survey of Income Dynamics
1968-2005の影響が顕著。
貧困線の 2 倍以上の所得がある世帯で育った⼦供に⽐べ、貧困世帯で育った⼦供
は、
学歴：2 年短い
労 働 時 間 ： 451 時 間 /年 少 な い
収 ⼊ ： 50%少 な い
健 康 ⽔ 準：低 い 確 率 ま た は ⼼ 理 的 ス ト レ ス
度が⾼い確率が 2 倍以上である。

Hoynes et al. (2016)

PSID
サンプルは⾼卒以下の学歴の親を持
つ家庭で育った者

Jäkle and Himmler (2010)

German Socio-Economic Panel(GSOEP)

阿部（2011）

社会保障実態調査 2007
（現：⽣活と⽀え合いに関する調査）

Umeda et al. (2015)

まちと家族の健康調査（JapaneseStudy of Stratification, Health,
Income, and Neighborhood;
J-SHINE)

フードスタンプの導⼊が州ごとに徐々に⾏われたことを利⽤して、差の差分析を⽤いて効果を推定。

直近の 3 か⽉間の診察回数を操作変数として内⽣性を制御。その他パネル
データを⽤いた固定効果モデルや特定の分析⼿法を⽤いて健康・貧困の関係から⽣じるバイアスを可能な限り除去。
Oshio et al. (2010)を参考に、⾷料困窮などデプリベーション指標に対する影響を分析。
媒介変数として⾮正規雇⽤や結婚を組み込み、さらに経路を詳しく分析。
⻘少年期の状況を親の社会経済的要因で推定。内⽣性を制御し、成⼈後の健康⾏動に回帰。

9

5 歳までの経済資源の増加（フードス
タンプの利⽤）は、・成⼈後のメタボリックシンドロー
ム指数（肥満や⾼⾎圧など）を引き下げる。
・⼥性では経済状況指数（学歴や成⼈期の所得）が改善した。
という結果が得られた。
健康状態は男性の賃⾦に影響を及ぼしているものの、⼥性の賃⾦に対する影響は観察できなかった。健康状態の良い男性は悪い男性より 1.3~7.8%賃⾦が⾼かった。
⼦どもの貧困が⾮正規労働を通じて
現在の低所得や⽣活困難に影響する可能性を指摘。
喫煙・運動不⾜・不適切な⾷習慣に対して⼦どもの貧困が直接の影響を及ぼしている。

表2

⼤⽯（2007）

Oshio et al. (2010)

参考にした主な先⾏研究（続き）

国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所「実態調査」2006
調査対象は⾸都圏のある⾃治体に居住する，住⺠基本台帳から無作為抽出された 20 歳以上の成⼈男⼥

JGSS: Japan General Social Survey(⽇本版総合的社会調査)

⽇本において、⼦どもの貧困が学歴や成⼈期の所得に与える影響を分析した先駆的研究。

⼦どもの貧困が低学歴につながっていることは統計的に確かめられたものの、成⼈期の貧困には統計的に有意な影響を及ぼしていなかった。

15 歳時の世帯所得についての質問への回答を⽤いて多変量プロビットモ
デルで分析。
回顧的回答による内⽣性に対処。

内⽣性に対処した結果、⼦どもの貧困の直接効果が上昇。
学歴を通した成⼈期の貧困や幸福度
に対する影響は⼤きく、統計的に有意。
健康に対して、⼦どもの貧困がある程度有意な影響を直接与えている可能
性を確認。

10

第3節

分析⼿法とデータ

3.1 分析⼿法

分析⼿法は、Oshio et al. (2010)に倣い、多変量プロビットモデル(Multivariate probit model)を⽤いる。このモデルは、⼀つ⽬の式の被説明変数を次の式の説明変数とするリカーシブな構造をとることで、⼦どもの貧困の重層的影響を考慮に⼊れて、ある変数が他の変数に及ぼす直接の効果だけでなく、間接効果も推定できるという特徴を持つ。式で表すと、

𝑦!∗ = 𝑿! 𝛽! + 𝑢!
𝑦#∗ = 𝛼#! 𝑦! + 𝑿# 𝛽# + 𝑢#

⋮
$&!

∗
𝑦$
=(

%'!

𝛼$% 𝑦% + 𝑿$ 𝛽$ + 𝑢$

ただし、

𝑦( = 1𝑖𝑓𝑦(∗ > 0 ; = 0 otherwise, 𝑓𝑜𝑟 𝑔 = 1, 2, ⋯ , 𝑚である。ここで、𝑦(∗ は各 2 値変数𝑦( の latent variable、𝑿( は𝑦( を説明する外⽣変数ベクトル、(𝑢! , ⋯ , 𝑢) )′はそれぞれのプロビット回帰式の誤差項であり、5 変量標準正規分布に従う。すなわち、

𝑢!
1
0
𝑢#
𝜌
0
⎛⎛ ⎞ ⎛ #!
⎛ ⎞𝑢, 𝜌⎜ * ⎟ ~𝑁 ⎜⎜⎜0⎟ ⎜ *!
⋮
⋮
⋮
𝑢
𝜌
⎝ $⎠
⎝⎝0⎠ ⎝ $!

1
𝜌*#
⋮
𝜌$#

1
⋮
𝜌$*

⋱
𝜌$+

⎞⎞
⎟⎟
⎟
1⎠⎠

と想定する。
モデルは、Stata17 を⽤いて最尤法により推定する。識別の問題から、誘導形の推定式に含まれる外⽣変数のうち少なくとも⼀つは、構造形の推定式から除外されなければならないことに注意する必要がある。
このモデルを⽤いて、まず Oshio et al. (2010)と同様の分析を⾏う（ベースモデル）。すなわち、

11

内⽣変数をそれぞれ𝑦! :⼦どもの貧困（15 歳時低所得）、𝑦# :学歴（⼤卒以上）、𝑦* :成⼈期の貧困、
𝑦+ :幸福度、𝑦) :健康⽔準（健康の主観的評価）として分析する。ここで、⼦どもの貧困を内⽣変数として扱う理由は、回顧的回答による内⽣性を制御するためである。後述のように、この分析で⽤いる⼦どもの貧困の変数は、15 歳時点の所得階層がどの程度であったかを 5 段階で回答者が評価したデータをもとにしているため、回答者の主観的判断に委ねられてしまう。その際、現在の状況も評価に影響すると考えられるため、回答内容をそのまま変数として⽤いると誤差項との相関が⽣じる可能性がある。この内⽣性に対処するため、15 歳時点の親の学歴・就業形態や居住地の他、現在の状況を⽰す変数を操作変数として分析している。Oshio et al. (2010)の結果からも、⼦どもの貧困の直接の効果にバイアスがあることが⽰唆されており、この内⽣性への対処は妥当であると考えられる。
また、Oshio et al. (2010)と同様に、⼦どもの貧困を内⽣変数として扱った多変量プロビットモ
デル（ベースモデル１）の他に 3 つのモデルを推定して、⼦どもの貧困の内⽣性への対処の妥当性を確認するとともに、重層的影響を考慮した際の各変数の効果の違いを観察する。各モデルの違いは以下の表 3 にまとめている。他のモデルはそれぞれ、多変量プロビットモデル（ベースモ
デル２）、２変量プロビットモデル（ベースモデル３）、通常のプロビットモデル（ベースモデル
４）で推定する。

表 3

ベースモデル各モデルの違い
ベースモデル

1

２

３

４

⼦どもの貧困を内⽣変数として扱う

〇

×

〇

×

重層的影響を考慮する

〇

〇

×

×

次に、近年注⽬されている⼦どもの貧困と健康との関係に着⽬した分析を⾏う。先⾏研究でも挙げたように、⼦どもの貧困が⻑期的な健康⽔準の悪化を引き起こし、それが労働⽣産性を低下させ貧困が連鎖するという経路の存在が指摘されている。そこで第２の分析として、⼦どもの貧困による健康⽔準の低下が成⼈期の貧困に影響しているという構造をモデル化し、伝統的な学歴−貧困パスの影響と⽐較する（健康媒介モデル１）。
健康媒介モデルについては、4 つの追加的な分析を⾏う。そのうちの２つは、サンプルをそれぞれ男性のみ・⼥性のみに分けて⾏う分析である。この分析を⾏う⽬的は、サンプルセレクショ

12ン・バイアスへの対処である。健康⽔準が低い個⼈は労働市場から退出する可能性があり、その場合その個⼈の健康⽔準と世帯所得の関係性が薄くなる。そのため、健康⽔準が所得⽔準に与える影響を正しく推定できない可能性がある。特に、労働市場から退出する割合が男性に⽐べて多い⼥性は、健康⽔準の低下によって労働市場を退出する確率が⾼いと考えられる。したがって、
サンプルを男性だけに絞ることで可能な限りバイアスを⼩さくする。
残り２つのうち１つ（モデル２）は、最終的な被説明変数を成⼈期の貧困から幸福度に変えたモデルである。健康と幸福度には⾼い正の相関があることが知られている。幸福度はウェルビー
イングの指標の⼀つであり、健康を介した⼦どもの貧困の影響が所得以外にも及ぼされているのかを分析する。
もう１つ（モデル３）は、健康に関する変数を主観的健康評価から運動頻度に変えたモデルである。運動頻度は、健康資本投資⾏動の１つである。運動頻度を内⽣変数としたモデルの分析によって、健康を介した⼦どもの貧困の影響が、健康資本への投資⾏動に影響して⽣じているのかを検証する。
それぞれのモデルの具体的な推定式と係数値の予測は以下のようになる。また、推定式を図式化すると図 5 のようになる。

ベースモデル推定式
⼦どもの貧困：𝑦!∗ = 𝑋! 𝛽! + 𝑢!

⼤卒以上：𝑦#∗ = 𝑎#! 𝑦! + 𝑋# 𝛽# + 𝑢#

成⼈期の貧困：𝑦$∗ = 𝑎$! 𝑦! + 𝑎$# 𝑦# + 𝑋$ 𝛽$ + 𝑢$

幸福度：𝑦%∗ = 𝑎%! 𝑦! + 𝑎%# 𝑦# + 𝑎%$ 𝑦$ + 𝑋% 𝛽% + 𝑢%

健康⽔準：

𝑦&∗ = 𝑎&! 𝑦! + 𝑎&# 𝑦# + 𝑎&$ 𝑦$ + 𝑋& 𝛽& + 𝑢&

（係数値の予測：𝑎#! < 0, 𝑎$! > 0, 𝑎$# < 0, 𝑎%! < 0, 𝑎%# > 0, 𝑎%$ < 0, 𝑎&! < 0, 𝑎&# > 0, 𝑎&$ < 0）

健康媒介モデル１推定式
⼦どもの貧困：𝑦!∗ = 𝑋! 𝛽! + 𝑢!

⼤卒以上：𝑦#∗ = 𝑎#! 𝑦! + 𝑋# 𝛽# + 𝑢#

健康⽔準：

𝑦$∗ = 𝑎$! 𝑦! + 𝑎$# 𝑦# + 𝑋$ 𝛽$ + 𝑢$

成⼈期の貧困：𝑦%∗ = 𝑎%! 𝑦! + 𝑎%# 𝑦# + 𝑎%$ 𝑦$ + 𝑋% 𝛽% + 𝑢%

（係数値の予測：𝑎#! < 0, 𝑎*! < 0, 𝑎*# > 0, 𝑎+! > 0, 𝑎+# < 0, 𝑎+* < 0）

13

図 2

ベースモデル（左）と健康媒介モデル１（右）の構造

⼦どもの貧困⼦どもの貧困学歴

学歴

成⼈期の貧困健康⽔準

幸福度・健康⽔準

成⼈期の貧困3.2 データ

本分析では、⼤阪商業⼤学が実施する⽇本版総合社会調査(Japan General Social Survey: 以下
JGSS)の 2000 年、2001 年、2002 年、2003 年、2005 年、2006 年、2008 年、2010 年、2012 年の各データを⽤いる。JGSS は就業・世帯構成・余暇活動・健康⽔準・政治意識・家族規範など多岐にわたる項⽬を調査したクロスセクションデータである。調査項⽬の中には、回答者の「15 歳の頃の世帯収⼊レベル」を訪ねる設問が含まれており、この設問に対する回答を⻘少年期の世帯所
得情報として⽤いることで、⻘少年期に経済的に不利な状況にあることがもたらす影響を分析す
る。
分析にあたっては、学⽣および 60 歳以上の回答者をサンプルから除く。前者については、⻘少
年期の経験が健康・所得に与える⻑期的影響を分析するという本研究の趣旨から、⼗分にその影響を観察できないため除外している。後者は、教育システムの違いが理由の⼀つである。現在の⽇本の教育制度が確⽴したのは 1947 年のため、60 歳以上のサンプルを除くことで、15 歳時点の世帯収⼊は義務教育制度を終えた段階での家庭の経済状況を表すことになり、サンプルの代表性が確保できる。また、60 歳以上の回答者は退職者も多く、⻘少年期の経験の影響を正しく推定できないことも理由として挙げられる。
この他、重要な質問に回答していない回答者もサンプルから除いている。その結果、サンプル
サイズは N=12874 となった。表４は各式の説明変数、表 5 は各変数の定義、表 6 は上記のデー
タ整理を⾏った後のサンプルの基本統計量である。なお、成⼈期の貧困の定義は必要な情報が得られる全てのサンプルを⽤いて相対的貧困の定義に準ずるものとしている。

14

表 4

分析に⽤いた説明変数（内⽣変数を除く）

被説明変数

説明変数
15 歳時点の状況

⼦どもの貧困（15 歳時低所得）

⺟⼦世帯 ⽗⼦世帯
⾃営業 ⽗・⺟無業

⽗・⺟中卒 ⽗・⺟⼤卒以上 ⽗・⺟⾮正規 ⽗・⺟
⽗・⺟その他（仕事） ⼤都市居住 町村居住

⼈⼝動態要因及び現在の状況
⼥性 30~39 歳 40~49 歳 50~59 歳 未婚 離死別 ⼦ども 1 ⼈ ⼦ども 2 ⼈ ⼦ども 3 ⼈以上 引退 家事 失業 ⼤都市居住 町村居住 有
効求⼈倍率

⼤卒以上

成⼈期の貧困幸福度

健康⽔準（健康に対する主観的評価）

⼥性 30~39 歳 40~49 歳
都市居住 町村居住50~59 歳

⽗・⺟中卒

⽗・⺟⼤卒以上

⼥性
倍率40~49 歳50~59 歳

⼤都市居住

町村居住

⼥性 30~39 歳 40~49 歳
も 2 ⼈ ⼦ども 3 ⼈以上

50~59 歳

未婚

離死別

⼦ども 1 ⼈⼥性

50~59 歳

未婚

離死別

（喫煙経験）

30~39 歳30~39 歳40~49 歳

⼤

有効求⼈

⼦ど

（注）1. 以上の他、⼦どもの貧困・⼤卒以上の式には 15 歳時の居住地、⼦どもの貧困以外の式には調査年と現在の居住地を⽰すダミー変数を加えている。なお、結果報告の際にはこれらの変数は除いてある。
2. 健康⽔準の式には、識別の制約の関係から喫煙経験を説明変数として加えている。

15

表 5

変数の定義

変数
⼦どもの貧困（15 歳時低所得）

定義
15 歳時点での世帯収⼊について、5 段階のうち下位 2 段階（1.平均よりかな
り少ない 2.平均より少ない）と答えた者。

⼤卒以上最終学校が、旧制⾼校・旧制専⾨学校・⾼等師範学校・新制⾼専・新制短⼤・
新制⼤学・新制⼤学院の場合。

⾼卒

最終学校が、旧制中学校・⾼等⼥学校・旧制実業学校・旧制商業学校・旧制
師範学校・新制⾼校の場合。

中卒

最終学校が、旧制尋常⼩学校（国⺠学校）・旧制⾼等⼩学校・新制中学校の場合。

成⼈期の貧困昨年 1 年間の世帯収⼊を、19 段階で尋ねている。各階級の中央値を回答者の世帯収⼊とし、世帯収⼊を家族⼈数の平⽅根で割ったものを等価所得とみなす。等価所得が中央値の 50%以下の者を、現時点で貧困であるとみなす。

幸福度

健康⽔準（健康に対する主観的評価）

5 段階評価のうち、上位 2 段階を選んだ者を幸福とみなす。

5 段階評価のうち、上位 2 段階を選んだ者を健康⽔準が⾼いとみなす。

正規雇⽤

常時雇⽤の職員・会社などの役員。

⾮正規雇⽤

パート・アルバイト・派遣社員・契約社員・嘱託・内職

⾃営業

⾃営業主・⾃営業者・家族従業者

運動頻度運動やスポーツを週に１回以上⾏っている者を運動頻度が⾼いとみなす。
（JGSS-2000,2001 については、スポーツを「よくする」「時々する」と答えた者を運動頻度が⾼いとみなす。）

喫煙経験

現在煙草を吸っていると答えた者を、喫煙経験があるとみなす。

16

表 6
変数名

基本統計量

平均値

標準偏差

平均値

標準偏差

大都市居住

0.221

0.415

15歳時低所得

0.341

0.474

中小都市居住

0.635

0.482

15歳時大都市居住

0.135

0.341

町村居住

0.144

0.352

15歳時中小都市居住

0.463

0.499

女性

0.523

0.499

15歳時町村居住

0.392

0.488

20代

0.118

0.323

父正規雇用

0.585

0.493

30代

0.257

0.437

父非正規雇用

0.007

0.082

40代

0.288

0.453

父自営業

0.329

0.470

50代

0.337

0.473

父仕事をしていない

0.010

0.099

正規雇用

0.521

0.500

母子家庭

0.060

0.238

非正規雇用

0.185

0.388

母正規雇用

0.161

0.367

自営業

0.097

0.296

母非正規雇用

0.241

0.428

その他の仕事

0.007

0.084

母自営業

0.282

0.450

仕事をしていない

0.190

0.392

母仕事をしていない

0.291

0.454

失業

0.021

0.143

父子家庭

0.017

0.128

退職

0.003

0.054

中卒

0.072

0.258

家事

0.149

0.356

高卒

0.494

0.500

子一人

0.165

0.371

大卒

0.432

0.495

子二人

0.403

0.491

父中卒

0.338

0.473

子3人以上

0.189

0.391

父高卒

0.319

0.466

既婚

0.779

0.415

父大卒

0.169

0.375

離死別

0.064

0.245

母中卒

0.346

0.476

未婚

0.157

0.363

母高卒

0.407

0.491

健康水準が高い

0.515

0.500

母大卒

0.096

0.295

幸福である

0.639

0.480

成人期の貧困

0.090

0.286

運動頻度が高い

0.303

0.459

喫煙経験がある

0.252

0.434

有効求人倍率

変数名

平均値

標準偏差

最小値

最大値

0.756

0.301

0.265

1.857

（注）有効求⼈倍率以外の変数は 2 値変数である。したがって、最⼩値 0 最⼤値 1 をとる。

17

第4節

結果と考察

4.1 主要変数の関係

まず、主要な変数間の関係をヒストグラムで概観したものが図 6 である。⼦どもの貧困（15 歳時低所得）と各変数の関係を⾒ると、⻘少年期に相対的に所得が低い家庭で育った者は、そうでない者に⽐べて学歴・成⼈期の所得階層・幸福度・健康⽔準が低い傾向にあるのが分かる(6.1, 6.2,
6.3, 6.4)。また、学歴と成⼈期の所得階層、幸福度、健康⽔準の関係を⾒ると、⼤学・⼤学院で学んだものほど成⼈期の所得階層・幸福度・健康⽔準が⾼い(6.5, 6.6, 6.7)。特に学歴と成⼈期の所
得階層の関係(6.5)は傾向が顕著であり、強い関連性があると⾔える。最後に、成⼈期の貧困と幸
福度、健康⽔準との関係を⾒ると、成⼈期に貧困であると考えられる者ほど幸福度・健康⽔準が低くなっている(6.8, 6.9)。これらの傾向はおおむね第３節 3.1 で⽰した係数値の予測と整合的であると⾔える。

図 3

ヒストグラムで⾒た各変数の関係

6.1 ⼦どもの貧困と学歴（％）
70

25

58.1

60

50.1

44.8

50
40

20

22.3
18.8

21.3

19.1 19.8

20.8

19.8

21.7
16.8

10

20
4.8

11.7

5

0

0
中卒

⾼卒
⼦どもの貧困=0

⼤卒

所得階層低い⼦どもの貧困=1

39.2
32.2

30

40
35
30
25
20
15
10
5
0

36.3

26.7

27.6
22.1

20
0.9 1.4

5.6

8.0

0
不幸せ

幸せ
⼦どもの貧困=0

⼦どもの貧困=1

6.4 ⼦どもの貧困と健康⽔準（％）

5040

所得階層⾼い⼦どもの貧困=0

6.3 ⼦どもの貧困と幸福度（％）

10

19.6

15

29.7

30
10

6.2 ⼦どもの貧困と所得階層（％）

32.9

36.0
28.2

26.4

20.1
11.3

14.7

1.8 2.7
健康状態悪い⼦どもの貧困=1

健康状態良い⼦どもの貧困=01825.8

⼦どもの貧困=1

6.5 学歴と所得階層（％）
30

27.9

25.0

23.4

25

16.0

13.4

50

23.2
19.2 19.5

20
15

6.6 学歴と幸福度（％）
42.9

40

18.4

31.8

30

14.0

34.6
24.7

24.3

27.1

20

10
5

10

0

0
所得階層低い所得階層⾼い中卒・⾼卒

7.4
1.5 0.6

5.1

不幸せ

幸せ

⼤卒以上

中卒・⾼卒

⼤卒以上

6.7 学歴と健康⽔準（％）
40
35
30
25
20
15
10
5
0

35.4

32.2

30.5
25.5

13.4
2.7 1.3

健康状態良い
中卒・⾼卒

⼤卒以上

6.8 成⼈期の貧困と幸福度（％）

6.9 成⼈期の貧困と健康⽔準（％）

50
34.7

30

26.4
19.6

20
10

40
35
30
25
20
15
10
5
0

39.1
28.6

28
13.3
0.8

3.8

5.7

0
不幸せ

幸せ
現時点の貧困=0

24.8

11.3

健康状態悪い40

23.1

現時点の貧困=1

34 33.7
28.1
22.6
12.1
1.7

24 22

16

5.8

健康状態が悪

健康状態が良いい
現時点の貧困=0

現時点の貧困=1

4.2 ベースモデルの推定結果

表 7 と表 8 は Oshio et al. (2010)と同様の分析を⾏った推定結果である 7。以下では、ベースモ
デル１の結果を中⼼に推定結果を述べる。主要な変数の限界効果（表 8）を⾒ると、まず 15 歳時に低所得であることは、⼤卒以上である確率を 21.8%低下させることが分かる。この影響はどのモデルで推定した場合も有意⽔準 1%で統計的に有意であるが、15 歳時低所得を内⽣変数として扱った場合（ベースモデル１,3）、外⽣変数として扱った場合（ベースモデル 2,4）に⽐べて限界

7

データ以外の相違点として、マクロ経済の状況をコントロールする変数に⼀⼈当たり県⺠所得ではなく都道府県別有効求⼈倍率を⽤いている。

19

効果が⼤きくなっている。他の主要変数（成⼈期の貧困・幸福度・健康⽔準）に対する 15 歳時低
所得の限界効果も同じような傾向がおおむね認められるが、この結果は Oshio et al. (2010)と整合的であり、内⽣変数として扱うことでバイアスを除いた結果であると考えられる。
成⼈期の貧困に対する主要変数の限界効果を⾒ると、⼤卒以上であることは、成⼈期に貧困である確率を 6.4%引き下げており、その効果は有意⽔準 1%で統計的に有意である。⼀⽅、15 歳時
低所得の限界効果は⼩さく、統計的にゼロと変わらない。この結果は、ある程度の限界効果が観察された Oshio et al. (2010)とは対照的で、15 歳時に低所得であることの成⼈期の貧困に対する効果が確認できなくなっている。⼀⽅、15 歳時低所得の各変数を通した間接的影響を考慮していないベースモデル 3 においては、15 歳時低所得の限界効果が⼤きくなっており、⼤卒以上の限界効果がベースモデル 1 に⽐べて⼩さくなっている。このことから、15 歳時に低所得であることは成⼈期に貧困である確率を上げるものの、その効果は主に学歴を通した間接的な影響であると考えることができる。この結果は、⻘少年期の所得が主に教育年数の増加を促したとする Bastianand Michelmore (2018)と整合的である。
幸福度に対する各主要変数の限界効果は Oshio et al. (2010)と整合的である。15 歳時に低所得であることは、幸福であると答える確率を 4.1%引き下げる。また、⼤学を卒業していると、幸福であると答える確率が 12.4%⾼くなる。さらに、現在貧困であることは、幸福度を 15.7%引き下げる。
健康⽔準に対する各主要変数の限界効果については、まず、15 歳時に低所得であることは現在
健康⽔準が⾼いと答える確率を 5.3%引き下げる。また、⼤学を卒業していると、現在の健康⽔準が⾼いと答える確率が 6.2%上昇する。さらに、成⼈期に貧困であることは、健康⽔準が⾼いと回答する確率を 21.9%引き下げる。現在の健康⽔準に対して 15 歳時の低所得と成⼈期の貧困が与える影響は、Oshio et al. (2010)と⽐べてかなり異なる。具体的には、先⾏研究では 15 歳時低所得の効果が成⼈期の貧困の効果を上回っていたのに対して、本分析ではその効果の⼤きさが逆転しており、成⼈期の貧困と健康⽔準の関係のほうがが強いと⾔える。しかしながら、15 歳時低所
得の直接的影響も有意⽔準 10%で統計的に有意であり、影響がないと結論付けることはできない。
本稿の分析と Oshio et al. (2010)の分析との違いはどこから⽣じているのだろうか。本稿では、
Oshio et al. (2010)が⽤いたデータに加えて、新たに 2008 年、2010 年、2012 年のデータも含めて分析している。この 2000 年代後半から 2010 年代前半の特徴の⼀つとして、⾮正規雇⽤労働者の割合がさらに上昇したことが挙げられる。労働⼒調査によると、就業者数に占める⾮正規の職員・従業員の割合は 2000 年から 2006 年の平均で 23.6%であったが、2008 年から 2012 年の平均20

では 28.2%と 4.6%増加している。したがって、まず⼦どもの貧困の成⼈期の貧困に対する直接の影響が観察されなかったことについて、低学歴の者が⽐較的賃⾦の低い⾮正規雇⽤として就業する傾向が強くなり、相対的に学歴の成⼈期の貧困に対する影響が強くなった結果であると考えることができる。また、現在の健康⽔準に対する⼦どもの貧困と成⼈期の貧困のそれぞれのインパ
クトの違いは、多様な働き⽅が現れる中でいわゆるワーキングプアの状況に陥った者などが⼼⾝共に不調をきたす傾向が強くなった結果ではないかと推察する。
では、⼦どもの貧困が成⼈期の所得に影響を及ぼす経路として、学歴がほとんど唯⼀重要なのだろうか。先⾏研究でも指摘されているとおり、⼦どもの貧困は健康格差を引き起こす恐れがあり（Case et al. 2002）、⼦どもの頃に起こった健康格差は、⼤⼈になっても持続・蓄積されていく可能性がある（Berkman et al. 2014, Ch.1,2）。また、⼦どもの貧困が成⼈後の健康⾏動に影響を与え、健康資本への投資⽔準が低下する（Umeda et al. 2015）。そうした健康⽔準の低下が成⼈期の⽣産性を低下させ（Jäckle and Himmler 2010）、所得を低下させると考えることもできる。したがって、健康⽔準はウェルビーイングとしての結果変数となるだけでなく、学歴と同様成⼈期の貧困を引き起こす媒介変数として捉える必要もあるであろう。次の項では、⼦どもの貧困→健康⽔準の低下→成⼈期の貧困という経路を構造として想定し、健康を介した経路が存在するか、存在するのであれば学歴を介した経路と⽐較してどの程度重要かについて分析する。

21

表 7

変数名
15歳時低所得

ベースモデル

推定結果

ベースモデル1

ベースモデル2

ベースモデル３

ベースモデル4

N = 12874

N = 12874

N = 12874

N = 12874

限界効果

標準誤差

内生変数

限界効果

標準誤差

外生変数

限界効果

標準誤差

内生変数

限界効果

標準誤差

外生変数

被説明変数：15歳時低所得
母子家庭

0.274

(0.050) ***

父子家庭

0.164

(0.059) ***父大卒-0.123(0.015) ***

父中卒

0.049

(0.013) ***母大卒-0.054(0.020) ***

母中卒

0.063

(0.012) ***父正規雇用-0.113(0.044) ***父非正規雇用0.288(0.070) ***

父無職

0.325

(0.064) ***父自営業-0.052(0.043)

母正規雇用

0.054

(0.047)

母非正規雇用0.132(0.047) ***

母無職

0.023

(0.045)

母自営業

0.023

(0.046)

15歳時大都市居住-0.017(0.016)

15歳時町村居住

0.016(0.010)女性-0.033(0.009) ***30~ 39 歳

0.052(0.017) ***40~ 49 歳

0.084(0.017) ***50~ 59 歳

0.110(0.018) ***未婚-0.017(0.018)

離死別

0.013

(0.019)

子ども1人-0.004(0.017)

子ども2人-0.019(0.016)

子ども3人以上-0.021(0.017)退職

0.081(0.074)

家事-0.014(0.013)失業

0.019(0.034)

大都市居住

0.000

(0.011)

町村居住

0.007

(0.013)

有効求人倍率

0.019(0.016)15歳時低所得-0.218(0.020) ***-0.114(0.009) ***-0.336(0.021) ***-0.114(0.009) ***女性-0.052(0.008) ***-0.050(0.009) ***-0.051(0.008) ***-0.050(0.009) ***30~ 39 歳

0.014(0.015)0.010(0.015)0.018(0.013)0.009(0.015)40~ 49 歳

0.031(0.014) **0.023(0.015)0.038(0.013) ***0.022(0.015)50~ 59 歳-0.041(0.015) ***-0.056(0.015) ***-0.020(0.014)-0.057(0.015) ***

父大卒以上

0.213

(0.015) ***0.242(0.015) ***0.160(0.015) ***0.227(0.014) ***父中卒-0.037(0.012) ***-0.043(0.013) ***-0.027(0.011) **-0.043(0.013) ***

母大卒以上

0.146

(0.018) ***0.159(0.019) ***0.120(0.016) ***0.151(0.018) ***母中卒-0.081(0.012) ***-0.096(0.013) ***-0.055(0.012) ***-0.095(0.012) ***15歳時大都市居住0.048(0.015) ***0.052(0.016) ***0.037(0.014) ***0.049(0.016) ***15歳時町村居住-0.050(0.010) ***-0.055(0.010) ***-0.039(0.009) ***-0.054(0.010) ***被説明変数：大卒以上

22

変数名

限界効果

標準誤差

限界効果

標準誤差

15歳時低所得

0.002

大卒以上

-0.064

女性

限界効果(0.011)

0.004(0.006)0.206(0.009) ***-0.061(0.008) ***-0.0470.039(0.005) ***0.039(0.005) ***30~ 39 歳-0.066(0.007) ***-0.06640~ 49 歳-0.070(0.007) ***50~ 59 歳-0.048(0.008) ***

大都市居住

0.019

町村居住
有効求人倍率

標準誤差

限界効果

標準誤差

(0.043) ***0.007(0.005)(0.007) ***-0.053(0.006) ***0.048(0.006) ***0.040(0.005) ***(0.007) ***-0.079(0.008) ***-0.074(0.009) ***-0.071(0.007) ***-0.089(0.008) ***-0.078(0.009) ***-0.048(0.008) ***-0.069(0.009) ***-0.048(0.008) ***(0.008) **0.019(0.008) **0.021(0.009) **0.018(0.008) **-0.007(0.008)-0.007(0.008)-0.010(0.009)-0.007(0.008)-0.058(0.025) **-0.058(0.025) **-0.063(0.026) **-0.054(0.022) **-0.041(0.023) *-0.041(0.010) ***-0.075(0.034) **-0.049(0.009) ***

大卒以上

0.124

(0.021) ***0.129(0.019) ***0.087(0.010) ***0.089(0.009) ***成人期の貧困-0.157(0.038) ***-0.155(0.039) ***-0.080(0.017) ***-0.077(0.016) ***

女性

0.034

(0.009) ***0.034(0.009) ***0.028(0.009) ***0.028(0.009) ***30~ 39 歳-0.071(0.017) ***-0.071(0.017) ***-0.065(0.017) ***-0.066(0.016) ***40~ 49 歳-0.160(0.017) ***-0.159(0.017) ***-0.155(0.017) ***-0.155(0.016) ***50~ 59 歳-0.155(0.017) ***-0.153(0.017) ***-0.155(0.018) ***-0.157(0.017) ***未婚-0.320(0.020) ***-0.319(0.020) ***-0.327(0.020) ***-0.308(0.018) ***離死別-0.162(0.018) ***-0.162(0.018) ***-0.163(0.019) ***-0.155(0.017) ***子1人-0.027(0.018)-0.027(0.018)-0.030(0.019)-0.029(0.019)子2人-0.009(0.016)-0.009(0.016)-0.010(0.017)-0.009(0.017)

子3人以上-0.001(0.018)-0.001(0.018)-0.002(0.019)-0.002(0.018)15歳時貧困-0.053(0.028) *-0.045(0.011) ***-0.090(0.035) ***-0.053(0.010) ***

大卒以上

0.062

(0.025) **0.066(0.023) ***0.040(0.010) ***0.043(0.010) ***成人期の貧困-0.219(0.045) ***-0.218(0.047) ***-0.072(0.018) ***-0.073(0.018) ***

女性

0.041

(0.010) ***0.041(0.010) ***0.032(0.010) ***0.034(0.009) ***30~ 39 歳-0.089(0.017) ***-0.089(0.017) ***-0.076(0.017) ***-0.080(0.017) ***40~ 49 歳-0.145(0.018) ***-0.145(0.018) ***-0.133(0.018) ***-0.139(0.017) ***50~ 59 歳-0.161(0.018) ***-0.162(0.017) ***-0.156(0.018) ***-0.163(0.017) ***未婚-0.054(0.014) ***-0.054(0.014) ***-0.053(0.015) ***-0.053(0.015) ***離死別-0.006(0.019)-0.006(0.019)-0.006(0.020)-0.007(0.020)

2_ 1 （大卒＿15低）0.241(0.038) ***

ー

ー

0.580

(0.051) ***3_ 1 （大貧＿15低）

0.011(0.038)ーー-0.537(0.108) ***4_ 1 （幸福＿15低）-0.003(0.036)

ー

ー

0.044

(0.059)5_ 1 （健康＿15低）

0.013(0.040)

ー

ー

0.063

3_ 2 （大貧＿大卒）

0.064(0.032) **0.062(0.032) *ーー

4_ 2 （幸福＿大卒）-0.082(0.038) **-0.097(0.034) ***ーー

5_ 2 （健康＿大卒）-0.048(0.039)-0.056(0.035)ーー

4_ 3 （幸福＿大貧）

0.109(0.049) **0.106(0.049) **ーー

5_ 3 （健康＿大貧）

0.212(0.059) ***0.209(0.061) ***ーー

5_ 4 （健康＿幸福）

0.406(0.014) ***0.407(0.014) ***ーー

被説明変数：成人期の貧困

被説明変数：幸福である
15歳時低所得

被説明変数：健康水準が高いρ(0.057)（ 注 ） 1. 標 準 誤 差 は 不 均 ⼀ 分 散 修 正 済 み 。
2. 2 つ の 多 変 量 プ ロ ビ ッ ト 回 帰 式 に つ い て 、 全 て の 𝜌!" = 0と い う 帰 無 仮 説 は 、 と も に 有 意 ⽔ 準 1%で 棄 却 で き る 。
3. ***, **, *は そ れ ぞ れ 1%, 5%, 10%で 有 意 。
4. 2 変 量 プ ロ ビ ッ ト の 結 果 に つ い て は 、 15 歳 時 低 所 得 を 被 説 明 変 数 と し た 1 段 階 ⽬ の 推 定 結 果 を 省 略 し て 、 別 々 に推定した２段階⽬の結果を掲載している。

23

表 8

変数名
15歳時低所得

ベースモデル

主要変数の推定結果

ベースモデル1

ベースモデル2

ベースモデル3

N = 12874

N = 12874

N = 12874

限界効果

標準誤差

限界効果

内生変数

標準誤差

外生変数

限界効果

標準誤差

内生変数

ベースモデル4
N = 12874
限界効果

標準誤差

外生変数

被説明変数：大卒以上
15歳時低所得-0.218(0.020) ***-0.114(0.009) ***-0.336(0.021) ***-0.114(0.009) ***15歳時低所得

0.002

大卒以上

-0.064(0.011)

0.004(0.009) ***-0.061(0.006)0.206(0.008) ***-0.047(0.043) ***0.007(0.005)(0.007) ***-0.053(0.006) ***-0.041(0.023) *-0.041(0.010) ***-0.075(0.034) **-0.049(0.009) ***

大卒以上

0.124

成人期の貧困-0.157(0.021) ***0.129(0.038) ***-0.155(0.019) ***0.087(0.010) ***0.089(0.009) ***(0.039) ***-0.080(0.017) ***-0.077(0.016) ***-0.053(0.028) *-0.045(0.011) ***-0.090(0.035) ***-0.053(0.010) ***

大卒以上

0.062

成人期の貧困-0.219(0.025) **0.066(0.023) ***0.040(0.010) ***0.043(0.010) ***(0.045) ***-0.218(0.047) ***-0.072(0.018) ***-0.073(0.018) ***被説明変数：成人期の貧困

被説明変数：幸福である
15歳時低所得***

被説明変数：健康水準が高い
15歳時貧困***（ 注 ） 1. 標 準 誤 差 は 不 均 ⼀ 分 散 修 正 済 み 。
2. ***, **, *は そ れ ぞ れ 1%, 5%, 10%で 有 意 。

表 9

変数名
15歳時低所得（参考）Oshio et al. (2010)

推定結果

ベースモデル1

ベースモデル2

ベースモデル3

N = 7002

N = 7002

N = 7002

限界効果

標準誤差

限界効果

内生変数

標準誤差

外生変数

限界効果

ベースモデル4
N = 7002

標準誤差

内生変数

限界効果

標準誤差

外生変数

被説明変数：大卒以上
15歳時低所得-0.208(0.036) ***-0.125(0.014) ***-0.461(0.037) ***15歳時低所得

0.030

大卒以上

-0.04915歳時低所得
大卒以上
成人期の貧困-0.128(0.015) ***(0.014) **0.004(0.011) ***-0.052(0.007)0.163(0.013) ***-0.047(0.040) ***0.004(0.007)(0.008) ***-0.053(0.007) ***-0.061(0.033) *0.132(0.026) ***-0.023(0.013) *0.145(0.025) ***-0.093(0.029) ***-0.035(0.013) ***0.084(0.013) ***0.090-0.143(0.065) **-0.150(0.013) ***(0.066) **-0.091(0.023) ***-0.092(0.023) ***15歳時貧困大卒以上-0.101(0.050) **0.063(0.041)-0.058(0.015) ***-0.111(0.037) ***-0.063(0.014) ***0.085(0.034) **0.039(0.014) ***0.043

成人期の貧困-0.054(0.077)(0.014) ***-0.059(0.077)-0.082(0.024) ***-0.082(0.024) ***被説明変数：成人期の貧困

被説明変数：幸福である

被説明変数：健康水準が高い（ 注 ） 1. 標 準 誤 差 は 不 均 ⼀ 分 散 修 正 済 み 。
2. ***, **, *は そ れ ぞ れ 1%, 5%, 10%で 有 意 。
（ 出 所 ） Oshio et al. (2010)の 表 を ⽇ 本 語 に し て 再 掲 。 変 数 名 は 本 稿 と ⽐ 較 し や す い よ う に 変 更 を 加 え て あ る 。

24

4.3 健康媒介モデルの推定結果

表 10 と表 11 は健康媒介モデルの推定結果である。最も左の列が、モデル 1 の推定結果である。モデル１では、学歴については、15 歳時に低所得であることが⼤学を卒業する確率を 16.1%
下げることが分かり、ベースモデルの結果と同様⼦どもの貧困は学歴に対して強い影響があることが⽰されている。また、健康⽔準について⾒ると、15 歳時に低所得であることは、成⼈期の健康⽔準が⾼いと答える確率を 7.6%引き下げる直接的な効果があると分かる。このことから、⼦どもの貧困は何らかのかたちで学歴を通さずに現在の健康⽔準を直接低下させていることが分かる。
学歴の健康⽔準に対する影響も有意⽔準 5%で有意であり、⼤学を卒業した者は健康⽔準が⾼いと答える確率が 6.8%⾼い。さらに、成⼈期の貧困に対する各主要変数の限界効果を⾒ると、15 歳
時低所得の影響が統計的に有意でないことや、⼤学を卒業した者のほうが貧困である可能性が低い（成⼈期に貧困である確率を 6.1%引き下げている）ことはベースモデルの結果と同じである。
それに加えて、健康⽔準が⾼いと答えた者は成⼈期に貧困である確率が 5.2%低いことが⽰されている。この結果は、健康⽔準の低下が⽣産性の低下を引き起こし、所得が低下している可能性を⽰唆している。
モデル１の分析結果から、次のことが⾔える。まず、15 歳時低所得が、低学歴による健康資本
投資の⽣産性の低下（Grossman 2000）という間接的な経路に加えて、学歴を通さない直接的な経路でも成⼈期の健康⽔準に影響を及ぼしている。つまり、⼦どもの貧困によって⽣じた健康格
差が成⼈期も持続している、あるいは⼦どもの貧困が成⼈期の健康資本投資⾏動（適切な運動や⾷事など）を阻害している可能性がある。また、そうした健康⽔準の低下は⽣産性を低下させ、成⼈期の貧困につながっている恐れがある。こうした健康を介した貧困の連鎖・格差の継承は、⼀般的に考えられてきた⼦どもの貧困→低学歴→成⼈期の貧困という学歴を通した経路と⽐べても⼩さくない影響であると考えられる。
左から 2 番⽬の列が、モデル 1 を男性のみのサンプルで推定した結果である。この推定は、健康⽔準が⽣産性、すなわち所得⽔準に与える影響にサンプルセレクション・バイアスが⽣じている可能性に対処したものとなっている。問題の健康⽔準が所得⽔準に及ぼす影響の限界効果を⾒ると、健康⽔準が⾼いことは成⼈期に貧困である確率を 5.3%引き下げると推定されている。これは男⼥合わせて推定したモデルの限界効果とほとんど同じであり、バイアスはごく⼩さかったと考えることができる。また、男性のみの分析でも健康を介した貧困の連鎖の経路が存在していることが⽰唆されている。
⼀⽅で、モデル 1 を⼥性のみのサンプルで推定した結果が左から 3 番⽬の列である。⼥性のみ

25

のサンプルの場合、健康⽔準が所得⽔準に与える影響は絶対値で⾒て他のモデルより⼩さくなっており、バイアスが⽣じている可能性がある。また、15 歳時の低所得が健康⽔準に与える直接的な影響は、⼥性のみのサンプルの場合限界効果が⼩さく、統計的に有意ではなかった。男性と⼥性でこの点に差が⽣じる理由は不明である。可能性としては、男性と⼥性で健康⽔準に⻑期的に影響する要因が異なっていることが考えられるが、本稿の分析の枠組みを超えるためここでは議論しない。
次に、左から４番⽬の列には、最終的な被説明変数を成⼈期の貧困から幸福度に変更したモデル 2 の推定結果を掲載している。モデル 2 は、⼦どもの貧困の重層的影響がウェルビーイングの変化にどう関わっているのか分析するためのものである。モデル 2 においても、モデル 1 と同様に⼦どもの貧困が健康を介して幸福度に影響を与える経路が確認された。詳しく⾒ると、15 歳時に低所得であることは、成⼈期の健康⽔準が⾼いと答える確率を 7.3%下げている。そして、健康⽔準が⾼いと答えた者は幸福であると答える確率を 24.9%引き上げる。すなわち、⻘少年期の低所得が成⼈期の健康⽔準を低下させ、そのために幸福度が低くなる可能性がある。
最後に、最も右の列には健康の主観的評価の代わりに運動頻度を内⽣変数として⽤いたモデル
３の推定結果を⽰している。まず、15 歳時の低所得が運動頻度に与える影響は統計的に有意ではない。したがって、「⻘少年期に低所得であったものは運動習慣が⾝につかず、それによる健康⽔
準の悪化が所得⽔準を低下させる」という経路は確認できなかった。しかし、⼤学卒業以上の学歴であれば運動頻度が⾼い確率が 25.5%上がると推定されており、学歴を通した影響はかなり⼤
きいとみられる。この点は、学歴の向上が健康資本投資を促進するとした Grossman (2000)の理論と整合的であるが、Umeda et al. (2015)の結果とは異なっている。分析⼿法や変数の定義でも相違点があるが、⼦どもの貧困が健康を介して成⼈期の所得に与える影響を考慮したモデルでは、
健康⾏動と各変数の関係が変わってくる可能性が考えられる。
健康媒介モデルの各モデルの推定結果を総括すると、以下のとおりである。まず、モデル１では⼦どもの貧困→健康⽔準の悪化→成⼈期の貧困という経路が存在することが確認された。また、成⼈期の所得⽔準に及ぼす影響の⼤きさは、学歴を通した従来の経路と同等である。健康を介した経路での影響は、男性だけにサンプルを絞った場合も同じ程度であった。次に、幸福度を最終的な被説明変数としたモデル２でも、健康を介した影響が観察された。これは、⼦どもの貧困が健康⽔準の低下を招き、様々な変数に影響を与えている可能性を⽰しており、健康を介した影響の頑健性を確認できたと⾔える。さらに、運動頻度を内⽣変数としたモデル３では、⼦どもの貧困が直接運動習慣に影響しているわけではないという結果となった。このことから、モデル１で26

観察された健康の経路は⼦どもの貧困によって⽣じた健康格差が成⼈期まで持続することで影響を及ぼしている可能性が⽰唆されている。

表 10

変数名
15歳時低所得

健康媒介モデル

推定結果

健康媒介モデル1

健康媒介モデル1 男性のみ

健康媒介モデル1 女性のみ

健康媒介モデル2

N = 12874

N = 6138

N = 6736

N = 12874

限界効果

標準誤差

内生変数

限界効果

標準誤差

限界効果

内生変数

標準誤差

内生変数

限界効果

標準誤差

内生変数

健康媒介モデル3
N = 12874
限界効果

標準誤差

内生変数

被説明変数：15歳時低所得
母子家庭

0.277

(0.049) ***0.302(0.067) ***0.232(0.071) ***0.280(0.050) ***0.274(0.050) ***

父子家庭

0.150

(0.060) **0.123(0.083)0.178(0.081) **0.149(0.059) **0.149(0.060) **父大卒-0.126(0.015) ***-0.154(0.022) ***-0.093(0.020) ***-0.125(0.015) ***-0.125(0.015) ***

父中卒

0.048

(0.013) ***0.061(0.018) ***0.031(0.017) *0.048(0.013) ***0.049(0.013) ***母大卒-0.057(0.020) ***-0.031(0.028)-0.073(0.027) ***-0.055(0.020) ***-0.057(0.020) ***

母中卒

0.065

(0.012) ***0.047(0.018) ***0.079(0.017) ***0.065(0.012) ***0.064(0.012) ***父正規雇用-0.105(0.044) **-0.094(0.060)-0.138(0.063) **-0.102(0.044) **-0.107(0.044) **父非正規雇用0.297(0.071) ***0.342(0.100) ***0.238(0.097) **0.301(0.071) ***0.295(0.071) ***

父無職

0.328

(0.064) ***0.378(0.085) ***0.253(0.091) ***0.329(0.064) ***0.325(0.064) ***父自営業-0.048(0.043)-0.029(0.059)-0.080(0.061)-0.046(0.043)-0.049(0.043)

母正規雇用

0.056

(0.048)0.016(0.064)0.092(0.067)0.056(0.048)0.056(0.048)

母非正規雇用0.133(0.048) ***0.087(0.064)0.171(0.066) ***0.133(0.048) ***0.133(0.048) ***

母無職

0.027

(0.047)-0.001(0.063)0.043(0.064)0.028(0.046)0.027(0.047)

母自営業

0.024

(0.047)-0.006(0.064)0.044(0.065)0.025(0.047)0.024(0.047)

15歳時大都市居住-0.018(0.016)-0.007(0.024)-0.024(0.022)-0.017(0.016)-0.018(0.016)

15歳時町村居住

0.017(0.010) *0.033(0.015) **0.001(0.013)0.017(0.010) *0.017(0.010) *女性-0.033(0.009) ***-0.033(0.009) ***-0.032(0.009) ***30~ 39 歳

0.053(0.017) ***0.071(0.023) ***0.034(0.023)0.054(0.016) ***0.053(0.017) ***40~ 49 歳

0.086(0.017) ***0.119(0.024) ***0.051(0.024) **0.087(0.017) ***0.086(0.017) ***50~ 59 歳

0.111(0.018) ***0.156(0.025) ***0.065(0.025) ***0.111(0.018) ***0.111(0.018) ***未婚-0.019(0.019)-0.026(0.025)-0.004(0.028)-0.019(0.018)-0.019(0.019)

離死別

0.007

(0.020)0.002(0.030)0.017(0.031)0.008(0.018)0.007(0.020)

子ども1人-0.007(0.017)-0.028(0.024)0.024(0.025)-0.008(0.017)-0.007(0.017)

子ども2人-0.025(0.016)-0.047(0.022) **0.015(0.022)-0.025(0.016)-0.025(0.016)

子ども3人以上-0.026(0.017)-0.060(0.025) **0.028(0.024)-0.026(0.017)-0.025(0.017)

退職

0.088(0.075)0.107(0.089)0.079(0.141)0.090(0.074)0.086(0.074)

家事-0.015(0.013)0.141(0.128)-0.019(0.014)-0.015(0.013)-0.016(0.013)

失業

0.015(0.034)0.046(0.043)0.001(0.050)0.014(0.033)0.013(0.034)

大都市居住

0.001

(0.012)-0.012(0.017)0.010(0.016)0.001(0.012)0.002(0.012)

町村居住

0.009

(0.013)0.013(0.019)-0.001(0.017)0.009(0.013)0.009(0.013)

有効求人倍率

0.018(0.016)0.016(0.024)0.019(0.022)0.018(0.016)0.017(0.016)15歳時低所得-0.161(0.023) ***-0.210(0.027) ***-0.199(0.025) ***-0.160(0.023) ***-0.160(0.023) ***女性-0.051(0.009) ***-0.051(0.009) ***-0.052(0.009) ***30~ 39 歳

0.011(0.015)0.056(0.021) ***-0.029(0.019)0.012(0.015)0.010(0.015)40~ 49 歳

0.026(0.015) *0.096(0.021) ***-0.039(0.019) **0.027(0.015) *0.024(0.015) *50~ 59 歳-0.051(0.015) ***0.052(0.021) **-0.143(0.019) ***-0.049(0.015) ***-0.051(0.015) ***

父大卒以上

0.229

(0.015) ***0.217(0.022) ***0.220(0.020) ***0.229(0.015) ***0.229(0.015) ***父中卒-0.040(0.013) ***-0.038(0.018) **-0.044(0.017) ***-0.041(0.013) ***-0.041(0.012) ***

母大卒以上

0.151

(0.019) ***0.119(0.026) ***0.175(0.024) ***0.155(0.019) ***0.151(0.019) ***母中卒-0.091(0.013) ***-0.082(0.018) ***-0.085(0.017) ***-0.090(0.013) ***-0.091(0.013) ***15歳時大都市居住0.048(0.016) ***0.068(0.023) ***0.020(0.020)0.050(0.016) ***0.048(0.015) ***15歳時町村居住-0.053(0.010) ***-0.071(0.014) ***-0.026(0.013) **-0.053(0.010) ***-0.054(0.010) ***被説明変数：大卒以上

27

変数名

限界効果

標準誤差

限界効果

標準誤差

限界効果

標準誤差

限界効果

標準誤差

限界効果

標準誤差

被説明変数：運動頻度が高い

被説明変数：健康水準が高い
15歳時貧困-0.076(0.028) ***-0.073(0.036) **-0.021(0.036)-0.073(0.028) ***-0.003(0.022)

大卒以上

0.068

(0.027) **0.080(0.034) **0.097(0.031) ***0.063(0.027) **0.135(0.021) ***

女性

0.031

(0.010) ***0.017(0.010) *-0.039(0.009) ***30~ 39 歳-0.075(0.017) ***-0.111(0.024) ***-0.042(0.024) *-0.075(0.017) ***-0.017(0.016)40~ 49 歳-0.132(0.017) ***-0.145(0.025) ***-0.126(0.025) ***-0.134(0.017) ***0.036(0.016) **50~ 59 歳-0.154(0.018) ***-0.162(0.025) ***-0.151(0.025) ***-0.157(0.018) ***0.091(0.016) ***未婚-0.070(0.015) ***-0.063(0.020) ***-0.076(0.024) ***-0.063(0.014) **0.021(0.014)

離死別-0.044(0.023) *-0.018(0.033)-0.047(0.037)-0.019(0.019)-0.063(0.019) ***-0.049(0.012) ***喫煙経験
被説明変数：成人期の貧困
15歳時低所得-0.002(0.012)0.022(0.013) *0.003(0.025)0.000(0.012)

大卒以上-0.061(0.009) ***-0.038(0.011) ***-0.061(0.016) ***-0.060(0.009) ***健康水準（運動頻度）が高い-0.052(0.012) ***-0.053(0.012) ***-0.041(0.024) *-0.039(0.010) ***

女性

0.041

(0.005) ***0.037(0.005) ***30~ 39 歳-0.069(0.007) ***-0.073(0.009) ***-0.061(0.012) ***-0.067(0.007) ***40~ 49 歳-0.075(0.008)-0.068(0.009) ***-0.080(0.012) ***-0.070(0.008) ***50~ 59 歳-0.055(0.008) ***-0.058(0.009) ***-0.049(0.013) ***-0.046(0.008) ***

大都市居住

0.019

(0.008) **0.031(0.011) ***0.006(0.012)0.019(0.008) **町村居住-0.007(0.008)0.002(0.010)-0.017(0.011)-0.008(0.008)

有効求人倍率-0.063(0.025) **-0.055(0.035)-0.070(0.036) **-0.062(0.025) **被説明変数：幸福である
15歳時低所得-0.003(0.022)

大卒以上

0.128

(0.020) ***健康水準が高い0.255(0.023) ***

女性

0.021

(0.009) **30~ 39 歳-0.042(0.016) ***40~ 49 歳-0.115(0.017) ***50~ 59 歳-0.108(0.017) ***未婚-0.313(0.019) ***離死別-0.175(0.017) ***子1人-0.025(0.018)

子2人-0.007(0.016)

子3人以上

0.000

(0.018)

ρ
大卒＿15低0.105(0.043) **0.219(0.051) ***0.197(0.050) ***0.104(0.043) **0.104(0.043) **健康＿15低0.046(0.040)0.042(0.054)-0.039(0.053)0.039(0.040)0.026(0.037)

大貧＿15低0.015(0.040)-0.089(0.050) *0.004(0.075)

ー

ー

0.017

(0.040)

幸福＿15低

ー

ー

ー

ー

ー

ー

-0.049(0.038)

ー

ー

健康＿大卒

-0.039(0.042)-0.048(0.053)-0.102(0.051) **-0.039(0.042)-0.118(0.037) ***

大貧＿大卒

0.063

(0.034) *-0.004(0.045)0.009(0.056)

ー

ー

0.066

(0.034) *

幸福＿大卒

ー

ー

ー

ー

ー

ー

-0.109(0.038) ***

ー

ー

大貧＿健康

0.099

(0.040) **0.139(0.048) ***0.046(0.075)

ー

ー

0.057

(0.040)

幸福＿健康

ー

ー

ー

ー

ー

ー

-0.022(0.041)ーー（ 注 ） 1. 標 準 誤 差 は 不 均 ⼀ 分 散 修 正 済 み 。
2. 全 て の 多 変 量 プ ロ ビ ッ ト 回 帰 式 に つ い て 、 全 て の 𝜌!" = 0と い う 帰 無 仮 説 は 、 そ れ ぞ れ 有 意 ⽔ 準 1%で 棄 却 で き る 。
3. ***, **, *は そ れ ぞ れ 1%, 5%, 10%で 有 意 。
4. モ デ ル 3 の み 健 康 ⽔ 準 の 変 数 と し て 運 動 頻 度 を ⽤ い て い る 。 そ の 他 は 健 康 に 対 す る 主 観 的 評 価 。

28

表 11

変数名
15歳時低所得

健康媒介モデル

主要変数の限界効果

健康媒介モデル1

健康媒介モデル1 男性のみ

健康媒介モデル1 女性のみ

健康媒介モデル2

N = 12874

N = 6138

N = 6736

N = 12874

限界効果

標準誤差

内生変数

限界効果

標準誤差

限界効果

内生変数

標準誤差

内生変数

限界効果

標準誤差

健康媒介モデル3
N = 12874
限界効果

内生変数

標準誤差

内生変数

被説明変数：大卒以上
15歳時低所得-0.161(0.023) ***-0.210(0.027) ***-0.199(0.025) ***-0.160(0.023) ***-0.160(0.023) ***被説明変数：運動頻度が高い

被説明変数：健康水準が高い
15歳時貧困-0.076(0.028) ***-0.073(0.036) **-0.021(0.036)-0.073(0.028) ***-0.003(0.022)

大卒以上

0.068

(0.027) **0.080(0.034) **0.097(0.031) ***0.063(0.027) **0.135(0.021) ***15歳時低所得-0.002(0.012)0.022(0.013) *0.003(0.025)0.000(0.012)

大卒以上-0.061(0.009) ***-0.038(0.011) ***-0.061(0.016) ***-0.060(0.009) ***健康水準が高い-0.052(0.012) ***-0.053(0.012) ***-0.041(0.024) *-0.039(0.010) ***被説明変数：成人期の貧困

被説明変数：幸福である
15歳時低所得-0.003(0.022)

大卒以上

0.128

(0.020) ***健康水準が高い0.255(0.023) ***（ 注 ） 1. 標 準 誤 差 は 不 均 ⼀ 分 散 修 正 済 み 。
2. ***, **, *は そ れ ぞ れ 1%, 5%, 10%で 有 意 。
3. モ デ ル 3 の み 健 康 ⽔ 準 の 変 数 と し て 運 動 頻 度 を ⽤ い て い る 。 そ の 他 は 健 康 に 対 す る 主 観 的 評 価 。

第5節

結論

本稿では、⻘少年期の経験が現在の健康⽔準や所得⽔準に与える影響を計量分析によって明らかにした。まず、Oshio et al. (2010)が⽤いたデータに新しいデータを加えて⾏った分析では、おおむね同様の結果が得られた。主な相違点としては、まず⼦どもの貧困の成⼈期の貧困に対する直接的影響が観察されなかったことが挙げられる。新しく加えたデータの特徴から、この相違が⽣じた⼀つの理由は、⾮正規雇⽤の増加に伴い学歴と所得⽔準の関連性が強くなった結果、学歴を通した間接的影響が相対的に⼤きくなったためだと考えられる。また、成⼈期の健康⽔準に対する影響は、⼦どもの貧困の直接的影響が⼩さくなり、成⼈期の貧困を通した間接的影響が⼤きくなった。これは、雇⽤形態の多様化に伴い、いわゆるワーキングプアの増加などによって所得⽔準と健康⽔準の関連性が強くなったためであると考えることができる。
次に、⼦どもの貧困が健康⽔準の低下を通して所得⽔準の低下につながっている可能性を考え、その経路の存在と学歴を介した経路と⽐較した際の重要度について検証した。分析の結果、⼦どもの貧困→健康⽔準の低下→成⼈期の貧困という経路が存在することが確認された。したがって、
幼少期・⻘少年期に⽣じた健康格差が成⼈期も持続している可能性、または幼少期・⻘少年期の貧困の経験が成⼈期の健康資本投資⾏動を阻害している可能性がある。成⼈期の健康⽔準の低下

29

は貧困に陥る確率を上げるため、⼦どもの貧困が健康⽔準を通しても成⼈期の所得⽔準に影響を及ぼしている恐れがあることが明らかになった。さらに、貧困の世代間連鎖において、この健康を介した経路は学歴を介した経路と同じくらい重要なのではないかということが分かった。加えて、幸福度に対しても⼦どもの貧困が健康を介して影響を与えていることも⽰され、⼦どもの貧困の健康を介した影響が頑健であることを確認できた。また、内⽣変数を主観的健康評価から健康資本投資⾏動の⼀つである運動頻度に変えて分析を⾏うと、⼦どもの貧困が運動頻度に影響を与えて所得⽔準を引き下げる経路の存在は確認できなかった。ただし、運動頻度の場合は学歴を通した影響が⼤きかった。このことから、少なくとも⼦どもの貧困によって運動習慣がつかずに健康⽔準が低下しているとは⾔えず、⼦どもの貧困が他の健康資本投資⾏動に影響しているか、
健康格差が持続・蓄積されていることが他のモデルで得られた結果に繋がると考えられる。
以上の分析をまとめると、⼦どもの貧困研究における本稿の貢献は次の 2 点である。第⼀に、数の少ない⽇本における⼦どもの貧困の⻑期的影響の分析を、データを更新して⾏った点である。
社会情勢の変化などにより、先⾏研究との差異が⾒られたものの、⼦どもの貧困が学歴を通して成⼈期の貧困に与える影響は頑健であり、健康⽔準や幸福度にも⼤きな影響を及ぼしていることを確認した。第⼆に、近年の研究動向に基づき、⼦どもの貧困が健康を介して所得⽔準に与える影響を明⽰的にモデルに組み込んだ分析を⾏った結果、⽇本においても健康を介した経路が存在する可能性を指摘した点である。従来の学歴を介した経路に加え、健康⽔準を通しても貧困の連鎖が⽣じている恐れを念頭に今後の研究と政策形成を進めていく必要がある。
本稿の結果から推進すべき政策として、⼆つを挙げたい。⼀つは、ベースモデルで得られたよ
うに、⼦どもの貧困が学歴を通して与える影響は⼤きく、頑健である。したがって、家庭の経済状況に関わらず⼦どもが学べる機会を提供することは、これからも貧困の連鎖を防ぐために⼦どもの貧困対策として重要である。OECD (2018)によると、教育に対する公的な⽀出の GDP ⽐が⾼い国ほど学歴の世代間移動性が⾼い。⽇本の教育に対する公的⽀出対 GDP ⽐は諸外国と⽐較しても⾼くなく、特に⾼等教育については⾮常に低いため、今後も充実させていく必要があるだ
ろう。もう⼀つは、⽇本のデータでも健康を介して貧困の連鎖が⽣じている可能性が明らかになった点である。⼦どもの貧困によって⽣じた健康格差は、学歴に影響を及ぼすのみならず、それが成⼈期の健康⽔準にも持続している恐れがある。このことから、貧困家庭の⼦どもの健康⽔準の改善についても今まで以上に対策に⼒を⼊れる意義があると⾔える。Currie (2003)によれば、幼少期の所得格差から健康格差が⽣じる要因として、第⼀に所得が低いほど健康⽔準に対するシ
ョックを緩和できていない可能性、第⼆に所得が低い家庭の⼦どもはそうしたショックが起きや30

すい可能性があることを主張している。本稿の分析が⼀つ⽬の要因により⽣じているならば、公的医療保険による⾦銭的補助のみでなく、⼦どもが病気である際に休みやすい環境を作る、あるいは休まなくても病気の⼦どもを預けられる体制を作ることが、健康格差を⽣み出さないための対策になるだろう。また、⼆つ⽬の要因による健康格差であれば、⽇々の健康的な⾷事を促す⾷育の推進など⽣活習慣への介⼊が対策の⼀つとして考えられるが、さらに踏み込んだ対策にはより詳細な分析が必要であろう。
今後の課題として挙げられるのは、まず幼少期から成⼈期の情報を得られるパネルデータによる分析である。本稿や Oshio et al. (2010)で確認されたように、回顧的回答によるバイアスはク
ロスセクションデータの場合避けられない。パネルデータであれば、過去の正確な所得を把握することができ、そうしたバイアスは発⽣しない。また、パネルデータの構築と関連するが、幼少期・⻘少年期の健康についての情報を変数として健康を介した経路を分析することも必要であろう。⼀時点の所得⽔準と健康⽔準は負の相関があることは知られているものの、双⽅向の因果効
果の⼤きさを推定するのは難しい。幼少期・⻘少年期の健康⽔準・健康⾏動についての変数が成⼈期の変数にどのような影響を及ぼしているかについて分析をすることで、より関係が明らかになると考えられる。

31

参考⽂献
阿部彩（2011)「⼦ども期の貧困が成⼈後の⽣活困難（デプリベーション）に与える影響の分析」『季刊社会保障研究』第 46 巻第４号, 354-367 ⾴。
⽯川経夫（1991）『所得と富』岩波書店。
⼤⽯亜希⼦（2007）「⼦どもの貧困の動向とその帰結」『季刊社会保障研究』第 43 巻第１号, 5464 ⾴。
⿊⽥祥⼦（2018）「健康資本投資と⽣産性」『⽇本労働研究雑誌』第 695 号, 30-48 ⾴。
⽇本財団・三菱 UFJ リサーチ＆コンサルティング（2015）「⼦どもの貧困の社会的損失推計」
Aizer, Anna; Eli, Shari; Ferrie, Joseph; and Lleras-Muney, Adriana (2016) “The Long-Run Impact
of Cash Transfers to Poor Families,” American Economic Review , Vol.106, No.4, pp.935-971.
Alomond, Douglas; Currie, Janet; and Duque, Valentina (2018) “Childhood Circumstances andAdult Outcomes: Act Ⅱ,” Journal of Economic Literature , Vol.56, No.4, pp.1360-1446.
Bastian, Jacob; and Michelmore, Katherine (2018) “The Long-Term Impact of the Earned Income
Tax Credit on Childrenʼs Education and Employment Outcomes,” Journal of Labor Economics ,Vol.36, No.4, pp.1127-1163.
Berkman, Lisa; and Kawachi, Ichiro (2014) “A Historical Framework for Social Epidemiology:
Social Determinants of Population Health,” in Berkman, Lisa; Kawachi, Ichiro; and Glymour,
M. Maria eds (2014).
Berkman, Lisa; Kawachi, Ichiro; and Glymour, M. Maria eds. (2014) Social Epidemiology , New
York: Oxford University Press. (⾼尾総司・藤原武男・近藤尚⼰監訳（2017）『社会疫学』⼤修館書店)
Case, Anne; Lubotsky, Darren; and Paxon, Christina (2002) “Economic Status and Health inChildhoood: The Origins of the Gradient,” American Economic Review , Vol.92, No.5, pp.13081334.
Case, Anne; Fertig, Angela; and Paxon, Christina (2005) “The Lasting Impact of Childhood Healthand Circumstance,” Journal of Health Economics , Vol.24, No.2, pp.365-389.
Corak, Miles (2013) “Income Inequality, Equality of Opportunity, and Intergenerational Mobility,”

Journal of Economic Perspectives , Vol.27, No.3, pp.79-102.
Currie, Janet; and Stabile, Mark (2003) “Socioeconomic Status and Child Health: Why is theRelationship Stronger for Older Children?,” American Economic Review , Vol.93, No.5,

32

pp.1813-1823.
Duncan, Greg J.; Ziol-Guest, Kathleen M.; and Kalil, Ariel (2010) “Early-Childhood Poverty and
Adult Attainment, Behavior, and Health,” Child Development , Vol.81, No.1, pp.306-325.
Duncan, Greg J.; Kalil, Ariel; and Ziol-Guest, Kathleen M. (2018) “Parental Income and ChildrenʼsLife Course: Lesson from the Panel Study of Income Dynamics,” The ANNALS of the American

Academy of Political and Social Science , Vol.680, No.1, pp.82-96.
Friedman, Milton; and Friedman, Rose D. (1962) Capitalism and Freedom , Chicago: University of
Chicago Press. (村井章⼦訳（2008）『資本主義と⾃由』⽇経 BP 社)
Glymour, M. Maria; Avendano, Mauricio; and Kawachi, Ichiro (2014) “Socioeconomic Status and
Health,” in Berkman, Lisa; Kawachi, Ichiro; and Glymour, M. Maria eds (2014).
Grossman, Michael (2000) “The Human Capital Model,” in Culyer, Anthony J.; and Newhouse,
Joseph p. (2000) Handbook of Health Economics , Vol.1, Amsterdam: North Holland.
Hoynes, Hilary; Schanzenbach, Diane Whitmore; and Almond, Douglas (2016) “Long-Run Impactsof Childhood Access to the Safety Net,” American Economic Review , Vol.106, No.4, pp.903-934.
Jäckle, Robert; and Himmler, Oliver (2010) “Health and Wages: Panel Data Estimates Considering
Selection and Endogeneity,” Journal of Human Resources , Vol.45, No.2, pp.364-406.
McLaughlin, Michael; and Rank, Mark Robert (2018) “Estimating the Economic Cost of Childhood
Poverty in the United States,” Social Work Research , Vol.42, pp.73-83.
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine (2019) A Roadmap to Reducing Child

Poverty , Washington, DC: The National Academies Press.
OECD (2018) A Broken Social Elevator? How to Promote Social Mobility , Paris: OECD Publishingdoi: https://doi.org/10.1787/9789264301085-en.
Oshio, Takashi; Sano, Shinpei; and Kobayashi, Miki (2010) “Child Poverty as a Determinant ofLife Outcomes: Evidences from Nationwide Surveys in Japan,” Social Indicators Research ,Vol.99, No.1, pp.81-99.
Parolin, Zachary; Curran, Megan; Matsudaria, Jodan; Waldfogel, Jane; and Wimer, Christopher(2022) “Estimating Monthly Poverty Rates in the United States,” Journal of Policy Analysis andManagement , Vol.41, No.4, pp.1177-1203.
Rawls, John (1971) A Theory of Justice , Cambridge, Mass.: Belknap Press of Harvard University
Press. (川本隆史・福間聡・神島裕⼦訳（2010）『正義論』紀伊國屋書店)

33

Umeda, Maki; Oshio, Takashi; and Fujii, Mayu (2015) “The Impact of the Experience of Childhood
Poverty on Adult Health-Risk Behaviors in Japan: a Mediation Analysis,” International Journal

for Equity in Health , Vol.14, No.145.

34