経済研究
Vol. 73, No. 3, July 2022

健康と貧困
― 新たな貧困率の推計の試み ―

小

塩

隆

士

本稿では，健康から見て意味のある貧困線や貧困率を，厚生労働省の「国民生活基礎調査」の1986 年から 2016 年調査の世帯票・所得票・健康票の結果に基づき，健康格差最大化アプローチ，最尤法アプローチという 2 つの方法によって探索的に検討する．得られた主な結果は，次の通りである．
貧困線は通常，所得中央値の 50％ ないし 60％ として定義されるが，健康格差を最も浮き彫りにするという点で，健康から見て意味のある貧困線は，そうした通常の貧困線より幾分高めに設定される．
したがって，貧困率も通常定義される貧困率もやや高めになる．つまり，通常の貧困線や相対的貧困率の水準は，健康面から見るとやや低めになっていると評価できる．この結果は，所得以外の貧困要因（学歴・セーフティーネット・居住環境）を考慮しても，また，貧困の深刻さを考慮にした貧困ギャ
ップ率で分析しても，基本的に変わらない．
JEL classification codes : I14, I18, I32

1．はじめに合いを把握する上で重要な作業であることが明らかである．それと同時に，健康は所得に影響

健康が個人の社会経済的因子によって大きくし，健康が優れなければ良好な就業機会を得ら左右されることはよく知られており，関連するれず，それだけ貧困リスクが高まるという逆方

実証分析が内外で数多く蓄積されている．社会向の因果関係もあり得る．さらに最近では，

経済的因子の中で，健康に重要な影響を及ぼす

社会全体の貧困の度合いが，個人レベルの貧困

代表的なものとして貧困がある．所得水準が低の影響を制御しても，個人の健康に影響するければ，栄養価の高い食事を摂ることが難しく，ことも明らかになっている（Kondo et al., 2009 ;十分な医療サービスを受けることができなくな

Oshio and Kobayashi, 2009）．貧困と健康とのるために，健康面のアウトカムが悪化する危険間のこのような密接な関係を念頭に入れると，性が高くなる（Lorant et al. 2003 ; Mackenbach

貧困の把握に際しても健康面からの考慮が必要

et al, 2008 ; Marmot, 2005 ; Zimmerman andであることが分かる．

Katon, 2005）．さらに，所得は学歴など社会階

しかし，社会全体の貧困の度合いを示す貧困層などその他の社会経済的因子とも密接に関連

率は通常，健康面からの考慮なしに測定される．

し，喫煙や余暇時間における運動など，健康リ

例えば，最も代表的な貧困指標である相対的貧スク行動に大きな影響を及ぼすので，貧困はそ

困率は，世帯規模を調整した，世帯人員ベースの面でも健康に悪影響を与える（Bhattacharyaの等価所得の中央値を計算し，その 50％ ある

et al. 2004 ; Morris, 2005 ; Jarvandi et al., 2002 ;い は 60％ を 貧 困 線 と し て 設 定 し た う え で，Stringhini et al., 2010）．また，低所得は居住環

等価所得がその貧困線を下回る個人の社会全境とも密接に関係するので，それらの要因の健体に占める比率として定義される（EU, 2022 ;康への影響を反映する面もある（Cattell, 2001 ;OECD, 2022）．しかし，その貧困線の引き方はMood and Jonsson, 2016）．

あくまでも裁量的であり，しっかりとした根拠

こうした点を考えると，社会全体における貧があるわけではない．相対的貧困率を含む，よ困の度合いを調べることは社会全体の健康の度り一般的な貧困指標として RTG 指標（Foster健康と貧困211

et al., 1984）があるが，貧困線の引き方が裁量ある（OECD, 2022）．生活水準が国によって異的であるという点では同じである1）．

なることを考慮するとしても，日本の貧困がほもちろん，経済政策の観点からだけでは，貧かの先進国と比べても懸念すべき政策課題にな困線の設定や貧困率の計算を健康と関連づけてっていることが推察される．日本の一人親世帯行う必要はないかもしれない．しかし，健康かや高齢単身世帯の貧困率の水準が，先進国の中ら見て意味のある貧困線や貧困率―それらを本で最も高いグループに属していることもよく知稿では「健康版貧困線」（health-relevant pover-

られている（OECD, 2008）．

ty line）及 び「健 康 版 貧 困 率」
（health-relevant

このように貧困問題に対する関心が高まると

poverty rate）と呼ぶことにする―を導出でき同時に，健康格差の存在が注目されるようになるとすれば，それらの水準や動きから医療政策っている（川上他編，2015；近藤，2005）．人々

や関連する公共政策にとって重要な示唆を読みの健康が学歴差や所得・就業形態の違いに大き取ることもできる．通常定義される貧困線は健く左右される点は，多くの実証分析によって明康から見ると低すぎ，したがって，それに基づらかにされている．したがって，貧困指標は格いて計算される貧困率は低すぎるかしれない．

差指標と同様に，健康格差の問題を考える上でもちろん，その逆の可能性もある．

もその重要性を高めている．しかし，健康格差

そこで問題となるのは，健康面から見て最もの要因となる貧困が，所得面の貧困に限定され望ましい貧困線や貧困率の引き方に関する，しるかどうかという点については疑問の余地があっかりとした理論モデルが存在しないことである．所得面では所得水準が貧困線をクリアしてる．そのため，本稿では，具体的なデータに基いても，所得以外の側面，例えば，学歴やセー

づいて，社会全体の健康格差を最も明確に浮き

フティーネットといった側面で不利な立場に立彫りにするような貧困線や貧困率を探索的に検たされていれば，健康面で問題が発生するかも討することにする ．

しれない．

2）

2．背 景

貧困を多元的に把握する「多元的貧困」（multidimensional poverty ; Alkire and Foster, 2011）

日本では，貧困問題への関心が 2000 年代にの立場に立てば，所得面の貧困だけに注目して入ってから急速に高まってきた（橘木・浦川，設定される貧困線は，健康格差の把握という点

2006）．世界金融危機の発生やその影響を受けから見れば問題が多く，したがって，そこからた景気の長期低迷，あるいは「子どもの貧困」

算出される貧困率の意義も高くないかもしれな

問題（阿部，2008；阿部，2014）
への注目などがい．しかし，多元的貧困については，その計測

その背景にある．日本の相対的貧困率（貧困線の試みは数多く存在するものの（Alkire andは，等価所得ベースの可処分所得の中央値のSantos, 2013 ; Deutsch and Silber, 2005），それ50％）は，厚生労働省「国民生活基礎調査」をと健康との関係に関する実証分析はまだ限定的用いて計算されるが，ここ数年は 15―16％ でで あ る（Callander et al., 2013 ; Oshio and Kan,

推移している．貧困率はこれまで上昇してきた2014）．また，多元的貧困の考え方を反映したが，その上昇幅は限定的であり，2012 年以降

とき，貧困線が通常の定義によるものからどのは若干ながら低下している．こうした動向には，ように違ってくるかはあきらかでない．こうし

長期的な景気低迷を受けて所得の中央値，そした点も，本稿で検討するテーマとなる．

て貧困線が 2000 年代に入ってから低下傾向を

3．分析方法示してきたことが一部反映されている．
日本の貧困率の水準は，国際的に高いほうに

3. 1

2 つのアプローチ

位置している．実際，OECD 加盟国全体の中

本稿では，健康と関連づけた貧困線や貧困率

では，日本の貧困率は上位三分位ほどの位置にを探索する，健康格差最大化アプローチ，最尤

212

経

済

研

究

法アプローチという 2 つの分析方法を説明する．

困線を，健康面から見て最も意味のある貧困線

第 1 の健康格差最大化アプローチは，健康格として捉え，健康版貧困線と定義する．そして，差が最も浮き彫りになるような貧困線や貧困率

その貧困線に対応した貧困率が，健康面から見を探し出すという発想に基づいている．いま，て最も意味のある貧困率だと考える．こうして所得が高くなるほど健康状態もよくなるという得られる貧困率を，健康版貧困率と呼ぶことにプラスの相関関係を想定しよう．そこで，貧困しよう．ただし，健康版貧困率も通常の貧困率線を適当に引き，所得がその貧困線を下回る人と同様，「相対的」な概念であることに注意さたちの平均的な健康が，その社会における平均

れたい．

的な健康をどれだけ下回っているかを計算し，健康版貧困線を探し出すもう一つの方法は，その差を健康格差として捉える．この健康格差

最尤法アプローチとでも呼ぶものである．右には，貧困線を低い所得水準で引くほど，大きな説明した健康格差最大化アプローチでは，貧困値をとるだろう．

線を下回る人たちの平均的な健康状態を問題に

仮に貧困線を社会で最も高い所得水準のとこしていた．それに対して，このアプローチは各ろで引くと，社会を構成するすべての人たちの

個人の健康状態を分析に用いる．具体的には，所得が貧困線を下回るので，すべの人が貧困とまず，特定の所得水準で貧困線を引き，所得がみなされる．そうなると，貧困と健康との関係

それを下回れば（=貧困であれば）1，上回ればを議論できなくなる．一方，貧困線を社会で最（=貧困でなければ）0 という値をとる二値変数も低い所得水準で引くと誰もが貧困とみなされを設定する．また，健康状態についても，悪いなくなるので，同じような問題が起こる．したなら 1，悪くないなら 0 という二値変数を設定がって，貧困線には適切な引き方が存在するこする．そして，健康状態をその二値変数で説明とが推察される．

する，単純なロジスティック回帰モデル，すな

そこで，このようにして定義される健康格差を，所得が貧困線を下回る人たちの比率（貧困率）と掛け合わせてみる．貧困率は，当然ながら，貧困線を引き上げるほど高い値をとる．こわち，Pr ( 健康アウトカム = 1 ) [ 1−Pr ( 健康アウトカム = 1 ) ]= F ( I ( 所得 < 貧困線) , 共変量 ) （2）の点は，健康格差とは対照的である．そして，を推計する（I は所得<貧困線であれば 1，そ（貧困線を引き上げると低下する）健康格差とうでなければ 0 を返す関数）．

（貧困線を引き上げると上昇する）
貧困率を掛け健康面から見てこの貧困線の引き方に意味が合わせた積を「貧困率調整済み健康格差」と定あるほど，この回帰モデルは健康状態の違いを義する．

より正確に予測することができる．そこで，貧この貧困率調整済み健康格差は，次のような困線の引き方をいろいろ変えて，この回帰モデ式で定義される．貧困線を所得の中央値の x×

ルの尤度（実際の計算では対数尤度）
が最大にな

100％ で引いたとき，貧困率がそれに応じてるところを探すことにする．そして，この回帰p ( x ) ×100％ になったとする．さらに，貧困モデルには，後述するように個人の性別や年齢

線以下の人たちのうち健康面で問題のある人た

階級，調査年を共変量として加える．なお，推ちの比率が m ( x ) ×100％，社会全体において計結果の頑健性をチェックするために，ロジス

健康面で問題のある人たちの比率が m×100％

ティック回帰モデルを線形の最小二乗法に置きであったとすると，換えた場合の結果も調べてみる．

貧困率調整済み健康格差 ≡ p ( x ) [ m ( x ) −m ]（1）として計算されることになる．
この貧困率調整済み健康格差を最大にする貧いずれのアプローチにおいても，貧困線を所
得の中央値の 0％ から 200％ まで 1％ 刻みで徐々に引き上げていき，健康格差最大化アプローチの場合は貧困率調整済み健康格差が，最尤健康と貧困213

法アプローチの対数尤度が最大になる貧困線の状）がありますか」，日常生活活動については水準を探索することにする．そして，そうした「あなたは現在，健康上の問題で日常生活に何

貧困線に基づいて貧困率を改めて計算し，そのか影響がありますか」という質問に対して，それぞれ「ある」と答えた場合を 1，「ない」と値を健康版貧困率とする．
こうした最尤法アプローチの問題点としては，答えた場合を 0 とする二値変数を作成する．

貧困と不健康との間に両方向の因果関係が存在

また，心理的苦痛については，ケッスラーのする場合，貧困変数に付くパラメータが上振れ

6 スコア（K6 スコア）（Kessler et al., 2002 ; Kess-

バイアスを持つ可能性がある点が指摘できる．

ler et al., 2010）に関する質問の回答を用いる．

このバイアスが健康版貧困線の導出にどのよう

すなわち，「過去一ヵ月の間，どのくらいの頻な影響をもたらすかは明らかでないが，この問度で次のことがありましたか」として，「神経題への対応は今後の課題として残されている．

過敏に感じましたか」「絶望的だと感じましたか」「そわそわしたり，落ち着きなく感じまし

3. 2

データ

たか」
「気分が沈みこんで，何が起こっても気以下の分析では，厚生労働省「国民生活基礎が晴れないように感じましたか」「何をするの調査」の 1986 年から 2016 年の計 11 回調査のも骨折りだと感じましたか」「自分は価値のな

うち，世帯票・所得票・健康票のマッチングかい人間だと感じましたか」という 6 つの質問にら得られる，各調査年のクロスセクションの個

対して，
「1

いつも」
「2
少しだけ」「5

たいてい」
「3

とき

票データを用いる．ただし，年齢階層は 20 歳

どき」「4から 89 歳までとする．重要な変数が欠落してつの選択肢から選んでもらい，その合計値を全くない」という 5いるサンプルを除いた後，合計で 761,945 人

30 から差し引く（値の範囲は 0〜24）．このスコ（男性：359,603 人，女性 402,342 人）のデータ

アを K6 スコアというが，その値が 13 以上にを用いる．

なると，重症の精神障害があるとされているほ貧困率の計算のベースとなる所得（調査年のか，5 以上になると鬱病の発生確率が高まるこ

1 年前の可処分所得）は，OECD 等が用いていとが知られている（Sakurai et al., 2011）．そのるように，世帯所得の合計額を世帯人員の平方ため，以下では，心理的苦痛について，この 2根で除したものとする（OECD, 2008）．この所

種類の閾値に基づいて，それを上回るかどうか

得に基づいて所得中央値を計算するが，この計に注目して，2 種類の二値変数を設定する．な算は調査年ごとに行う．すなわち，所得中央値

お，これらの健康変数のうち，日常生活活動には調査年によって異なる値をとる．

ついては 1989 年以降，抑鬱については 2007 年

一方，健康変数としては，主観的健康感，自覚症状，日常生活活動，抑鬱の 5 つを取り上げ以降のデータしか収録されていないことに注意
されたい．

る．このうち，主観的健康感については，「あ

最尤法アプローチのロジスティック回帰式のなたの現在の健康状態はいかがですか」という推計に際しては，性別，5 歳刻みの 15 年齢階

質問に「1

ふつう」

級
（15―19 歳から 85―89 歳），11 の調査時点をあまりよくない」「5 よくない」という 5

共変量として加える．なお，どの回帰式でも説段階で回答させているが，このうち，「4 あま

明変数の個数は同じなので，赤池情報量（AIC）

りよくない」「5と（対数）尤度とは一対一対応の関係にあり，対

「4

よい」
「2

まあよい」
「3

よくない」を選んだ場合を 1，

そうでない場合を 0 とする二値変数，そして，数尤度の最大化は赤池情報量の最大化と同じ内

「5

容となる．

よくない」を選んだ場合を 1，そうでない場合を 0 とする二値変数の 2 種類を作成する．
自覚症状については「あなたはここ数日，病
気やけがなどで体の具合の悪いところ
（自覚症

214

3. 3

経

済

研

究

追加的分析（1）：2010，13，16 年の 3 年分のデータだけを利用

所得以外の貧困次元を加味した場合する．

以上のような方針で健康版貧困線・貧困率を推計することに対しては，所得面以外の貧困の

3. 4

追加的分析
（2）：
貧困ギャップ率を用いた場合影響も考慮すべきだという，多元的貧困の観点からの批判があり得る．そこで，追加的分析と相対的貧困率は所得が貧困線を下回るかどうして，所得以外の貧困の代表例として，①学歴かだけを問題にしており，貧困の深刻さを反映が低いこと，②セーフティーネットに入っていしないという問題がある．貧困ギャップ率は，ないこと，そして③居住床面積が最低居住面積

その貧困の深刻さを反映した指標の一つである．

水準を下回ること，という 3 つの次元を最尤法

貧困ギャップ率は，所得が貧困線を下回る人をアプローチに反映させ，この修正モデルの結果

対象として，所得が貧困線を基準としたときにが元のモデル（ベンチマーク・モデル）
からどの何％下回るかを各個人について計算し，その平ように異なるかを調べる．

均値を求めることで得られる．そこで，貧困率

このうち，学歴については，最終学歴が中学の場合の最尤法アプローチと同様に，貧困線を校卒業であれば 1，そうでなければ 0 という二適当に与えたうえで，各個人の所得の貧困線を

値変数を設定する．セーフティーネットに関し下回る比率（ただし，所得が貧困線を上回る場ては，公的年金に加入していなければ 1，そう合は一律にゼロとする）を説明変数として，健でなければ 0 という二値変数を設定する ．そ康変数を説明する線形の回帰式を推計し（共変して，回答された床面積が，国土交通省が「住量は貧困率の場合のロジスティック回帰式で用生活基本計画」の中で設定している最低居住面いるものと共通），その回帰式の当てはまりを

積水準―居住地域にかかわらず単身の場合は示す自由度修正済み決定係数が最大になる貧困

25 平方メートル，2 人以上の場合は，（10+10

線を探してみる4）．

3）×人数）平方メートル―を下回っていれば，居4．分析結果

住環境面で貧困だとする二値変数を考える．これら 3 つの二値変数を最尤法アプローチの説明
変数に加え，結果がどのように異なるかを調べ
る．

4. 1

全サンプルの特性と通常の貧困率の推移

表 1 は，分析に用いる全サンプルの特性をまとめたものである．貧困線を所得の中央値のさらに，各次元における貧困に注目するので50％ ないし 60％ に設定して定義される通常のはなく，Alkire and Santos（2013）
等による dual

相対的貧困率は，全調査時点の平均でそれぞれ

cutoff approach の考え方を念頭に置いて，上14.2％ 及び 20.3％ となる．いずれも，厚生労記の 3 つの次元のうち，1 つだけ，あるいは 2

働省や OECD が公表している，すべての年齢

つまたは 3 つの次元で貧困であることを示す二のサンプルを対象として計算された相対的貧困値変数を設定し，それを説明変数として加えた率にかなり近い水準となっている．また，女性

場合に結果がどのように違ってくるかもチェッのほうが若干高めとなっている．健康変数に関クする．

して言うと，健康状態をよくない・あまりよく

ただし，以上の分析においては，20 歳台でないと答える人，日常生活活動に支障がある人

は学校教育課程を完了していない可能性が高いがともに 10％ 台前半であるのに対して，自覚こと，また，公的年金加入の意味が 60 歳以上症状がある人や K6 スコア ≧5 の人は 3 割程度，と未満では大きく異なることを考慮し，分析対K6 スコア ≧13 の人は 4％ 前後となっている．

象を 30―59 歳に限定する．なお，「国民生活基また，健康感をよくないと答える人は最も少な

礎調査」（世帯票）で学歴に関する質問項目が入く，1.6％ にとどまっている．

ったのは 2010 年調査からであり，この分析も

表 2 は，通常のように貧困率を所得中央値の

健康と貧困215

表 1．サンプルの記述統計量

サンプル数

年齢
（歳）

調査年

男女計

男性

女性

1986

87,62941,233

46,396

1989

91,02043,09347,927

1992

85,89040,44045,4501995

78,81637,352

41,464

1998

70,72033,512

37,208

2001
2004

70,981
58,14433,20327,33037,77830,814

2007

52,58524,862

27,723

2010

57,03826,91230,126

2013

56,861

26,75330,1082016

52,261

24,91327,348

合計

761,945 359,603 402,342

平均
標準偏差

貧困率
（貧困線=50％）
貧困率（貧困線=60％）
主観的健康感（よくない・あまりよくない）
主観的健康感（よくない）
自覚症状あり日常生活活動に支障あり
K6 スコア ≧5K6 スコア ≧13

50.2

49.5

50.8

（16.9） （16.6） （17.2）
14.2
20.3
13.5
1.6
34.4
12.3
28.6
4.0

12.6
18.5
12.8
1.6
31.8
11.8
26.7
3.6

15.6
22.0
14.1
1.6
36.8
12.7
30.2
4.5

表 2．通常の定義に基づく貧困線と貧困率の推移（20-89 歳）
調査年
1986
1989
1992
1995
1998
2001
2004
2007
2010
2013
2016

所得中央値
貧困線
貧困率
貧困線
貧困率
（万円；a）（万円；a×0.50） （％） （万円；a×0.60） （％）
212.8
243.4
290.6
316.2
319.9
300.0
298.0
282.0
280.9
265.6
268.3

106.4
121.7
145.3
158.1
159.9
150.0
149.0
141.0
140.4
132.8
134.2

13.0
13.6
13.8
14.2
14.0
15.3
13.6
14.5
13.9
15.4
15.5

50％ または 60％ にした場合の貧困線及び貧困4. 2率の推移を，所得中央値とともにまとめたもの

127.7
146.0
174.4
189.7
191.9
180.0
178.8
169.2
168.5
159.4
161.0

19.5
19.7
20.1
20.2
20.1
21.4
19.6
20.6
19.9
21.2
21.6

健康格差最大化アプローチ

健康格差最大化アプローチに関する分析結果である．どちらの場合でも，貧困率は長期的にをまとめたものが，図 1 及び図 2 である．図 1

は緩やかな上昇傾を示しているが，最近ではやでは，主観的健康感（よくない・あまりよくな

や頭打ちの様相も見られる．その背景には，景い）を健康変数として，貧困線 x を所得の 0％

気低迷の下で所得が減少し，貧困線の水準が低から 200％ まで 1％ 刻みで徐々に引き上げてい下傾向にあることが挙げられる．以上の点は，ったとき，貧困率 p ( x ) ，健康格差 m ( x ) −m，

厚生労働省が「国民生活基礎調査」の公表に際そして両者の積である貧困率調整済み健康格差

して示している結果とも整合的である．

の値がどのように変化するかを調べたものである．
この図から分かるように，貧困線の水準を引

216

経

済

研

究

図 1．健康格差最大化アプローチに基づく貧困線，貧困率と所得格差：主観的健康感（よくない・あまりよくない）の場合

注）［］内の数値は，最大になる貧困線の水準（対所得中央値）．

図 2．健康格差最大化アプローチに基づく貧困線の水準と貧困率調整済み健康格差

注）［］内の数値は，最大になる貧困線の水準（対所得中央値）．

き上げると，当然ながらそれに応じて貧困率は健康変数についても繰り返し，貧困率調整済み

上昇する．一方，健康格差は，貧困線がかなり

健康格差が貧困線の水準によってどのように変低い水準では貧困線の水準上昇に応じて拡大す化するかを図示したものである．この図からは，るが ，貧困線が所得中央値の 19％ のところ

まず，どの健康変数についても，貧困率調整済

でピークとなり，その後は縮小して徐々にゼロ

み健康格差については，細かい凹凸はあるものに近づいていく．貧困率や貧困格差のこうしたの，ほぼ単峰型の曲線を描くことが確認できる．

5）

動きを反映して，両者の値の積である貧困率調

また，主観的健康感（よくない）と K6 スコア

整済み健康格差はベル型の形状となり，貧困線≧13 の曲線は，ほかの健康変数の曲線に比べを所得中央値の 84％ で設定したところでピーてかなり平坦になっているが，これは，それらクとなる ．図 2 は，同じような作業をほかのに対応する人たちの比率が低いことを反映して

6）

健康と貧困217

表 3．貧困格差最大化アプローチの推計結果（20-89 歳）
健康変数

全体の比率 健康版貧困線 健康版貧困率（％） （×所得中央値）

（％）

健康格差

貧困率調整済みN（％ポイント） 健康格差（％ポイント）

主観的健康感（よくない・あまりよくない）

13.5

0.84

38.1

2.7

1.0

主観的健康感（よくない）

1.6

0.79

34.2

0.7

0.2

707,374
707,374

自覚症状あり

34.3

0.82

36.9

3.4

1.3

736,626

日常生活活動に支障あり

12.3

0.78

33.4

3.1

1.0

616,917

K6 スコア ≧5

28.6

0.79

33.8

2.5

0.8

178,022

K6 スコア ≧13

4.0

0.79

33.8

1.0

0.3

178,022

図 3．最尤法アプローチに基づく貧困線，オッズ比，対数尤度：主観的健康感（よくない・あまりよくない）の場合

注） 1．［ ］
内の数値は，最大になる貧困線の水準（対所得中央値）．
注） 2．回帰式の推計に際しては，性別，年齢階級，調査年を制御済み．

いる．

ない）の場合，上述のように，健康版貧困線はそして，それぞれの曲線がピークとなるとこ

所得中央値の 84％ のところで引くことになる

ろ，つまり，貧困率調整済み健康格差の値が最が，そのとき，健康面から貧困と分類される人大になる条件を調べると，健康変数を主観的健は全体の 38.1％ を占める．主観的健康感をよ

康感（よくない・あまりよくない）とすれば，すくない・あまりよくないと答える人は全体ではでに図 1 で示したように，健康版貧困線は所得13.5％ いるが，健康面から貧困と分類される人の中央値の 84％ で引く必要がある．同様に，の中ではその比率はそれより 2.7％ ポイント高健康感（よくない），自覚症状あり，日常生活活めになる．また，貧困率調整済みの貧困格差は動に支障あり，K6 スコア ≧6，K6 スコア ≧1％ ポイントとなる．同じような状況はその他

13 について見ても，健康版貧困線は所得の中に経済変数についても当てはまるが，健康版貧央 値 の そ れ ぞ れ 79％，82％，78％，79％，

困率はいずれの場合でも 3 割台の水準になり，79％ のところで引くべきであることが分かる．

通常の貧困率を大きく上回る．

いずれも，通常の貧困線の 50―60％ を上回る水準となっている．

4. 3

最尤法アプローチ

表 3 は，図 1 及び図 2 に対応して，健康格差

次に，最尤法アプローチの推計結果はどう最大化アプローチの結果をまとめたものである．

か．図 3 は，健康感（よくない・あまりよくな

例えば，主観的健康感（よくない・あまりよくい）を健康変数とした場合に，その二値変数を

218

経

済

研

究

表 4．最尤法アプローチの推計結果（20-89 歳）
健康変数

健康版貧困との相関

全体の比率

健康版貧困線

健康版貧困率（％）（×所得中央値）（％）

OR

95％ CIN

主観的健康感（よくない・あまりよくない）

13.5

0.63

22.3

1.35

（1.33, 1.37）

707,374

主観的健康感（よくない）

1.6

0.63

22.3

1.69

（1.62, 1.76）

707,374

自覚症状あり

34.3

0.78

33.8

1.15

（1.13, 1.16）

736,626

日常生活活動に支障あり
K6 スコア ≧5

12.3
28.6

0.65
0.80

23.7
34.6

1.31
1.24

（1.29, 1.33）（1.21, 1.27）

616,917
178,022

K6 スコア ≧13

4.0

0.61

20.9

1.63

（1.55, 1.72）

178,022

全体の比率

健康版貧困線

健康版貧困率（％）（×所得中央値）（％）

係数

主観的健康感（よくない・あまりよくない）

13.5

0.62

21.7

0.038 （0.036, 0.040） 707,374

主観的健康感（よくない）
自覚症状あり日常生活活動に支障あり
K6 スコア ≧5K6 スコア ≧13

1.6
34.3
12.3
28.6
4.0

0.62
0.77
0.60
0.79
0.60

21.7
33.0
20.3
33.8
20.3

0.030 （0.028, 0.032） 736,626
0.033 （0.031, 0.035） 616,917
0.045 （0.041, 0.050） 178,022
0.021 （0.019, 0.024） 178,022（参考）
線形の最小二乗法を用いた場合
健康変数

健康版貧困との相関
95％ CIN

0.010 （0.009, 0.011） 707,374

注） 回帰式の推計に際しては，性別，年齢，調査年を制御済み．

説明するロジスティック回帰式から得られる，

き上げて，貧困と判断される人たちの範囲を幾

貧困の二値変数に係るオッズ比と対数尤度が，分広げても，そうした人たちと，そうでない人

貧困線の設定によってどのように変化するかをたちとの間の健康格差に大きな差は生じていな調べたものである．横軸は図 1 や図 2 と同様，

いことに注意されたい．

貧困線を所得中央値の何％ に設定したかを示している．

健康変数を健康感（よくない・あまりよくない）以外のものにしても，図 3 と同じような図

貧困線をかなり低い水準に設定すると，所得を描くことができる．つまり，対数尤度の曲線

が貧困線を上回っても健康感がよくない人がかは，オッズ比が最大になるところより幾分右側なり存在するので，オッズ比はむしろ低い水準で（つまり，貧困線を引く所得中央値比率が高に抑えられる．しかし，貧困線の水準を引き上くなるところで）ピークを迎えることになる．

げていくとオッズ比は急速に上昇していき，所

表 4 は，そうした最尤法アプローチの結果を得中央値が 10％ 前後になると 1.3 を上回る．

まとめたものである．例えば，主観的健康感

その後，貧困線を所得中央値の 50％ 前後に引（よくない・あまりよくない）の場合，上述のよき上げるまで，オッズ比は 1.4 を若干下回る水

うに，健康版貧困線は所得中央値の 63％ のと準で推移する．貧困線をさらに引き上げると，ころで引くべきだが，そのとき，健康面から貧所得中央値比率が 150―160％ になるまで徐々困と分類される人は全体の 22.3％ を占める．

に低下し，それ以降は横5いとなる．

主観的健康感をよくない・あまりよくないと答

一方，ロジスティック回帰式の当てはまり具

えるリスク
（オッズ）
は，所得が健康版貧困線を合を示す対数尤度の曲線は，オッズ比の曲線と下回ると，上回る場合に比べて 1.35 倍になる．

は異なる形状を示している．対数尤度は，貧困以上の計算はほかの健康変数についても行う率を所得中央値比率 63％ で引いたときに最もことができるが，その結果をまとめたこの表か高くなる．この水準は，オッズ比を最大にする

らは次の 3 点が確認できる．第 1 に，健康変数

水準（49％）を幾分上回っている．また，このとによって異なるものの，健康版貧困線は所得中

きのオッズ比は 1.36 であり，その最大値 1.38

央値の 61％ から 80％ の間に引くべきであり，を若干下回るにとどまる．つまり，貧困線を引通常の貧困線をやや上回る水準が望ましいこと

健康と貧困219

表 5．健康版貧困線・貧困率の時系列的変化：主観的健康感（よくない・あまりよくない）の場合
通常の定義
調査年

健康版

健康格差最大化アプローチ

貧困率

健康版貧困線最尤法アプローチ

健康版貧困率

健康版貧困線

健康版貧困率（％）（×所得中央値）（％）（×所得中央値） （％） （×所得中央値）
1986
1989

50
50

13.0
13.6

0.68
0.65

25.3
23.4

0.67
0.62

24.5
21.3

1992

50

13.8

0.74

30.2

0.74

30.2

1995

50

14.2

0.78

33.1

0.54

16.2

1998

50

14.0

0.87

39.7

0.72

28.2

2001

50

15.3

0.79

35.1

0.79

35.1

2004

50

13.6

1.04

52.8

1.04

52.8

2007
2010

50
50

14.5
13.9

0.89
1.03

42.4
51.2

0.57
0.74

18.7
29.8

2013

50

15.4

0.79

35.4

0.77

33.9

2016

50

15.5

0.90

43.5

0.78

34.6

1986-2016

50

14.2

0.84

38.1

0.63

22.3

になる．第 2 に，それに応じて，健康版貧困率

健康感（よくない・あまりよくない）
を健康変数

も，20.9―34.6％ と通常の貧困線をやや上回るとした場合に，健康格差最大化アプローチと最結果となる．第 3 に，健康格差最大化アプロー

尤法アプローチのそれぞれにおいて健康版貧困チに比べると，望ましい健康版貧困線の水準は線・貧困率を各年繰り返し計算し，その結果幾分低めになり，したがって通常の貧困線に近を表 5 にまとめた．この表から分かるように，くなる．

いずれのアプローチを採用しても，健康版貧困

なお，表 4 の下段には，回帰式を線形の最小線・貧困率は，各年の変動をならすと緩やかな二乗法に置き換えた場合の結果を参考としてま上昇傾向を見せている（ほかの健康変数についとめた．推計される貧困線はロジスティック回ても，よく似た傾向が確認される）．おそらく，

帰式から得られた水準を若干下回るが，結果は高齢層の比率の高まりがその背景にあると考えほとんど変化しないことが確認される．

られる．ただし，いずれのアプローチの場合も，

ただし，これまで紹介してきた健康格差最大

不安定な変動を示す時期が見られ，短期的な動化アプローチや最尤法アプローチの推計結果に向の解釈には慎重でなければならないことが分

ついては，「点推定」にとどまっていることにかる．

注意が必要である．残念ながら，いずれのアプ
ローチにおいても信頼区間の厳密な推計は極め

4. 5

追加的分析
（1）：

て難しい．しかし，図 1〜3 からも明らかなよ

所得以外の貧困次元を加味した場合

うに，健康格差や（対数）尤度の水準を示すカー

次に，最尤法アプローチを用いて，所得面のブの頂点近辺はかなりフラットになっている．

貧困だけでなく，教育，セーフティーネット，

したがって，得られた結果については，いずれ

居住環境という 3 つの次元の貧困を加えたときのアプローチの場合においてもある程度の幅をに結果がどのように異なるかを調べることにし持って受け止めることが望ましい．

よう．ただし，ここでは，対象年齢を 30―59
歳という中核的な現役層に限定するとともに，

4. 4

時系列的変化2010，13，16 年の 3 年分のデータだけを利用

以上の計算は，1986 年から 2016 年にわたるしていることに注意されたい．表 6 は，それぞ「国民生活基礎調査」11 回のデータをプールしれの健康変数に基づいて，所得面にのみ注目して求めたものであり，健康版貧困線・貧困率のた場合（ベンチマーク・モデル）の結果を上段に，

経時的な変化は調べていない．そこで，主観的それ以外の面の貧困を加味した場合（修正モデ

220

経

済

研

究

表 6．所得以外の次元の貧困を加味した最尤法アプローチの推計結果（20-59 歳）
健康変数

健康版貧困
健康版貧困線（×所得中央値） OR
95％ CI

ベンチマーク・モデル
主観的健康感（よくない・あまりよくない）
主観的健康感（よくない）
自覚症状あり日常生活活動に支障あり
K6 スコア ≧5K6 スコア ≧13

0.68
0.66
0.54
0.62
0.71
0.71

N

1.39 （1.32, 1.47）
2.00 （1.75, 2.28）
1.19 （1.14, 1.24）
1.44 （1.36, 1.52）
1.27 （1.22, 1.32）
1.57 （1.45, 1.70）

66,24866,24870,786
66,153
61,53461,534

OR
修正モデル
主観的健康感（よくない・あまりよくない）
主観的健康感（よくない）
自覚症状あり日常生活活動に支障あり
K6 スコア ≧5K6 スコア ≧13

主観的健康感（よくない・あまりよくない）
主観的健康感（よくない）
自覚症状あり日常生活活動に支障あり
K6 スコア ≧5K6 スコア ≧13

0.68
0.67
0.54
0.68
0.71
0.71

0.68
0.62
0.54
0.62
0.71
0.71

学歴

セーフティーネット

95％ CIOR

95％ CI

居住環境
OR

95％ CIN

1.29 （1.23, 1.37） 1.33 （1.21, 1.47） 2.29 （2.05, 2.57） 1.01 （0.93, 1.10） 66,248
1.67 （1.45, 1.92） 1.51 （1.21, 1.89） 3.94 （3.18, 4.89） 1.14 （0.92, 1.41） 66,248
1.16 （1.11, 1.21） 1.10 （1.02, 1.18） 1.59 （1.44, 1.74） 0.95 （0.89, 1.01） 70,786
1.32 （1.25, 1.40） 1.14 （1.03, 1.27） 3.11 （2.78, 3.47） 0.93 （0.85, 1.03） 66,153
1.23 （1.18, 1.28） 1.08 （0.99, 1.17） 1.49 （1.35, 1.65） 1.12 （1.05, 1.19） 61,534
1.44 （1.33, 1.56） 1.24 （1.06, 1.45） 2.40 （2.04, 2.82） 1.32 （1.17, 1.49） 61,5341 次元で貧困2 次元で貧困3 次元で貧困

OR

OR

OR

95％ CI

95％ CI

95％ CIN

1.32 （1.25, 1.39） 1.23 （1.15, 1.32） 2.21 （1.89, 2.59） 3.45 （2.18, 5.46） 66,248
1.76 （1.53, 2.03） 1.56 （1.31, 1.85） 4.54 （3.42, 6.02） 3.53 （1.41, 8.80） 66,248
1.17 （1.12, 1.22） 1.06 （1.01, 1.12） 1.46 （1.27, 1.67） 1.81 （1.17, 2.80） 70,786
1.38 （1.30, 1.46） 1.26 （1.18, 1.36） 2.20 （1.86, 2.60） 3.38 （2.11, 5.41） 66,153
1.24 （1.19, 1.29） 1.17 （1.11, 1.23） 1.45 （1.26, 1.68） 1.26 （0.80, 2.00） 61,534
1.55 （1.42, 1.68） 1.44 （1.29, 1.59） 2.67 （2.13, 3.34） 2.12 （1.02, 4.44） 61,534

注） 回帰式の推計に際しては，性別，年齢階級，調査年を制御済み．

ル）の結果を下段にまとめたものである．

れているが，この場合でも，健康版貧困線・貧ここから次の点を確認することができる．第困率の推計結果は大きく変化しないことが分か

1 に，最も注目される点だが，健康版貧困線のる．ただし，推計結果を見ると，貧困が重なる

水準は，3 つの要因を加味してもほとんど変化

次元の個数を 1 から 2 に高めた場合，オッズ比

し な い．日 常 生 活 活 動 に 支 障 あ り の 場 合 にの値は高まるものの，3 へとさらに引き上げる

62％ から 68％ に上昇したことがやや目立ってと上昇するものと低下するものとがあり，一様いる程度であり，それ以外は変化なしか，あっでないことが注目される．なお，ここでの推計ても主観的健康感（よくない）の 1％ ポイントの結果はいずれの場合も社会全体での平均的な結上昇にとどまる．第 2 に，健康版貧困の二値変果を示すものである．これは，本稿が社会全体数のオッズ比を見ると，ベンチマーク・モデルの貧困の度合いの把握を目的にしているためだに比べて，修正モデルで得られた値は幾分小さ

が，就業形態や労働時間，育児・介護の有無等

くなることが分かる．そのほか，3 つの貧困要に注目してサンプルを分割すると，異なる結果

因のオッズ比を見ると，セーフティーネットがが得られる可能性が十分にある点には注意が必

最も高く，学歴が次に高い（ただし，K6 スコ

要である．

ア ≧5 では学歴は 5％ 有意にはならない）．また，居住環境のオッズ比は，K6 スコア ≧5，K6 スコア ≧13 以外では 5％ 有意でないことが確認される．

4. 6

追加的分析
（2）
：
貧困ギャップ率を用いた場合

最後に，最尤法アプローチと同じ発想で，貧この表の下段には，1〜3 次元における貧困困率の代わりに貧困ギャップ率を用いた場合にを説明変数に置き換えた場合の結果がまとめら

結果がどのように異なるかをチェックしておこ健康と貧困221

表 7．貧困ギャップ率を用いた最尤法アプローチの推計結果（20-89 歳）
健康変数

全体の比率

貧困線

健康版貧困ギャップ率（％） （×所得中央値）

健康版貧困との相関

（％）

β

SE

N

主観的健康感（よくない・あまりよくない）

13.5

1.08

37.1

0.070

（0.002）

707,374

主観的健康感（よくない）

1.6

0.95

35.3

0.074

（0.002）

707,374

自覚症状あり

34.3

1.41

42.3

0.057

（0.002）736,626

日常生活活動に支障あり
K6 スコア ≧5

12.3
28.6

0.94
1.13

35.4
38.5

0.062
0.089

（0.002）（0.004）

616,917
178,022

K6 スコア ≧13

4.0

1.16

38.9

0.034

（0.002）

178,022

0.50

32.7

0.60

33.2

Cf. 通常の定義

注） 回帰式の推計に際しては，性別，年齢階級，調査年を制御済み．

う．表 7 が試算結果をまとめたものである．通第 1 に，健康版貧困線は，いずれの方法を用

常の貧困線の場合，サンプル全体の貧困ギャッ

いても通常定義される貧困線よりも高い水準でプ率は貧困線が所得中央値の 50％，60％ の場設定される．対所得中央値に対する比率は，通合，それぞれ 32.7％，33.1％ となる．つまり，常の場合の 50％ や 60％ に対して，健康格差最貧困線を下回る人たちの所得は，平均すると貧大化アプローチでは 79―84％，最尤法アプロ

困線の水準を平均して 30％ 強ほど下回っていーチでは 61―80％ となる．それに対応して，る．これに対して，健康との関係を最も正確に

健康版貧困率も通常定義される 14％，20％ と反映する貧困線の水準を計算すると，所得中央

い っ た 値 を 上 回 り，そ れ ぞ れ 約 33―38％，

値の 93％（日常生活活動に支障あり）
から 140％

21―35％ といった値をとる．

（自覚症状あり）に相当することが分かる．それ

この結果から示唆されるように，通常の貧困に応じて，サンプル全体の貧困ギャップ率も率や貧困線は，健康格差を反映させるという点

35.4％ から 42.3％ という範囲をとり，通常のから見れば幾分低めになっている．通常であれ

貧困線に基づいて計算される貧困ギャップ率をば，所得が貧困線を上回り，貧困者と分類されやや上回る．さらに，相対的貧困率を用いた場

なくても，健康面で劣位にある人達が無視でき合の最適な貧困線が所得中央値の 61―80％ でない層を形成していることが示唆される．健康あったこと（前出・表 4 参照）
を考えると，貧困格差をより正確に把握するためには，貧困線はギャップ率を用いた場合の最適な貧困線はかな

通常の定義より高めに設定する必要がある．以

り高めになることが確認される．

上が，本研究における最も重要な結果である．

5．考 察

第 2 に，健康版貧困線・貧困率の水準は，最尤法アプローチで推計したほうが健康格差最大

本稿では，「国民生活基礎調査」の 1986 年か化アプローチより幾分低めとなる．健康格差最ら 2016 年にわたる 11 回分の個票データを用い

大化アプローチは，貧困線を上回るグループとて，健康面から見て意味のある貧困線や貧困率下回るグループに二分して健康との関係を調べを探索的に検討した．具体的には，①集計デーている．これに対して最尤法アプローチは，貧タを用いて，貧困率調整済み健康格差を最大化

困と健康の関係を個人ベースで把握し，その相する貧困線を探す，健康格差最大化アプローチ

関を最も尤もらしく把握できる貧困線を探索しと，②個票データを用いて，個人の健康を説明ている．そのため，最尤法アプローチのほうがする回帰モデル式の当てはまり具合を最大化す

健康版貧困線・貧困率をより正確に導出している，最尤法アプローチ，という 2 つの方法を用ると考えてよいだろう．健康格差最大化アプロ

いた．得られた主な結果は，次の 4 つにまとめーチの場合，貧困線を引き上げていくと，それることができる．

を下回る人たちの健康の劣位性は低下していく

222

経

済

研

究

が，貧困線がすでにある程度高い水準にあれば，面で言えば，分析に用いた健康変数はすべて自その低下ペースは徐々にしか弱まっていかない．

己申告に基づく主観的なものであり，計測誤差

これが，貧困線の最適な水準をやや高めにするが伴うほか，健康変数がいずれも二値変数で把方向に働くのかもしれない．

握されており，個人によって異なる健康面の問

第 3 に，所得面の貧困だけでなく，教育，セ

題の深刻さが分析に反映されていないという問ーフティーネット，居住環境という 3 つの次元題がある．また，健康アウトカムも，理想的にの貧困を加えたうえで，健康版貧困線・貧困率

は，主観的なものではなく客観的なものを用いを計算しても，結果は大きく変化しない．このて分析すべきである．さらに，貧困ギャップ率

結果はやや意外であるが，所得面だけに注目し，を用いた分析では，個人間における貧困の度合

それ以外の次元の貧困の影響を無視して得られいの違いを一部反映しているものの，個人間のる貧困線や貧困率の頑健性を示唆するものと言異質性が捨象されている点も本項の限界である．

える．ただし，これは所得以外の次元の貧困の加えて，より本質的には以下のような点が指重要性や所得面の貧困との関連性を否定するも摘できる．第 1 に，本稿では，現時点におけるのではない．所得以外の次元を見ても，教育，

健康状態を，あくまでも現時点における貧困とセーフティーネット面の貧困は健康を大きく左関連づけて議論しているが，健康は幼少期から右しているし，それらの要因の影響を制御する

現時点までに蓄積された様々なリスクによってと，所得と健康との相関はやや弱まる．

規定されるという，ライフコース・アプローチ

第 4 に，貧困率の代わりに貧困ギャップ率を

Kuh and Ben-Shlomo, 1997）の考え方から見れ用いて，健康との関連が最も明確になる貧困線

ば，不十分な分析にとどまっているという批判を計算すると，所得中央値の 93―140％ という，があり得る．

貧困率を用いた場合に比べてかなり高めの水準

第 2 に，ここで議論した貧困率は健康版であになる．通常の貧困率の場合，個人によって異るが，通常の貧困率と同様，相対的な概念であなる貧困の深刻さは考慮に入れないが，それをる点にも留意が必要である．社会的に見て入手考慮に入れると，貧困線の引き上げ具合いはさや利用が当然だと考えられている財やサービスらに強めた方がよいということが示唆される．

の入手や利用が困難な状況が，健康や主観的厚以上の 4 点のほか，健康版貧困線・貧困率の生にマイナスの影響を及ぼすという「相対的剝

推計結果が，健康変数の選択によって微妙に異奪」の考え方が，健康版を含め，貧困を相対的なる点は無視できない．主観的健康感は健康状に定義する根拠となっている．しかし，食事や態を包括的に反映し，信頼性の高い健康変数と栄養，そのほかの要因を通じて健康な生活を送して知られているので（Idler and Benyamini,

るのに必要な所得水準を何等かの形で設定し，1997 ; Quesnel-Vallée, 2007），政策的に最も注所得がその水準を下回った場合に，健康が損な目してよいと考えられる．しかし，その他の健

われたり，主観的厚生が低下したりすることに康変数に注目する意味がないわけではなく，政注目する，絶対的貧困の考え方も有力である7）．

策目的に応じた選択があってよいだろう．しか第 3 に，通常の貧困線や貧困率と健康版のそし，主観的健康感の場合でも，「よくない」にれらとの相対的な関係は，国によって異なる社

限定したり，K6 スコアも 13 以上に限定した

会経済環境に左右されるはずであり，日本のデりすると，該当する人の比率がかなり低くなるータから得られる結果の一般化には慎重でなけので，貧困線の設定に用いるのにはやや問題がればならない．

ある．
もちろん，こうした本稿の分析には多くの限6．結論

界があり，今後解決すべき課題が残されている

本稿では，健康から見て意味のある貧困線や点には留意すべきである．まず，テクニカルな貧困率を，厚生労働省の「国民生活基礎調査」

健康と貧困の 1986 年から 2016 年調査の世帯票・所得票・健康票の結果に基づき，健康格差最大化アプローチ，最尤法アプローチという 2 つの方法によって探索的に検討してきた．貧困線は通常，所
得中央値の 50％ ないし 60％ として定義されるが，健康格差を最も浮き彫りにするという点で健康から見て意味のある貧困線は，そうした通常の貧困線より幾分高めに設定される．したが223る必要はない．その反対に，健康が貧困線とまったく不関係な形でランダムに分布していても，健康版貧困線の議論は無意味となる．図 1 の結果は，貧困線の水準を調整することによって，貧困線の上下に位置する
人々の健康格差がほぼ安定的に変化することを示して
おり，健康版貧困線を検討する作業に一定の意味があることを示唆している．
7） Deeming（2009）は，最低限の栄養摂取量に基づく貧困線を semi-normative poverty line として提案している．

って，貧困率も通常定義される貧困率もやや高

参 考 文 献めになる．つまり，通常の貧困線や相対的貧困

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率の水準は，健康面から見るとやや低めになっていると評価できる．この結果は，所得以外の貧困要因（学歴・セーフティーネット・居住環境）を考慮しても，また，貧困の深刻さを考慮にした貧困ギャップ率で分析しても，基本的に変わらない．以上の知見は，貧困や貧困指標を健康という面から位置づけることの重要性を示
唆するものである．
（一橋大学経済研究所）

注

謝辞 本稿の当初の原稿に対して，九州大学の浦川邦夫教授に多くの建設的なコメントをいただいた．また，一橋大学経済研究所の定例研究会に出席した多くの方々からも重要なコメントをいただいた．深く感謝する．もちろん，残された誤りはすべて筆者のものである．また，本研究は，日本学術振興会の科学研究費補助金（基盤研究（C）20K0722）の助成を受けた．
1） 貧困測定に関する経済理論や実証分析について
は，浦川・小塩（2016）の展望論文を参照．
2） 本稿は，Oshio（2019）をベースにしつつ，分析手法を一部変更するとともに，追加的な分析を加えたものである．
3） 短時間非正規労働者や自営業の場合，公的年金の非加入は自発的な側面も強いが，所得・雇用面の不安定さがその原因になっていることも多く，ここでは外生変数として扱う．
4） 同様の作業は，FGT 指標一般について行うことができる．
5） 貧困線をかなり低い水準で引くと，所得が貧困線を上回っても，健康状態の悪い人たちがかなりいる．
貧困線の水準を引き上げると，そうした不健康な人たちが貧困層に分類されていき，その結果，健康格差が拡大していくものと考えられる．こうした効果は，貧困線をある程度引き上げると解消し，貧困率の引き上げが健康格差を縮小させる効果のほうが大きくなる．
6） 所得が貧困線を下回る人がすべて不健康であり，上回る人がすべて健康であれば，健康版貧困線を考え

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