経済研究
Vol. 73, No. 1, Jan. 2022

日本における世帯属性別の栄養摂取状況＊―『家計調査』オーダーメード集計データを用いた推計 ―森口千晶・阿部修人・井深陽子・稲倉典子＊＊
本論文では，1981-2015 年の『家計調査』オーダーメード集計データを用いて世帯属性別のエネル
ギーおよび栄養素摂取量を推計し，日本人の栄養摂取状況の長期的動向を分析する．分析結果によると，『家計調査』を用いた推計は，『国民健康・栄養調査』に比較して，栄養素摂取量の水準では乖離があるものの，その比率として定義される栄養指標では概ね一致することが示された．また，1980
年代以降，脂質からのエネルギー摂取率が大きく増加した一方で，タンパク質からのエネルギー摂取率はわずかな増加に留まっていること，さらに，経済階層の高い世帯ほど，多くの栄養指標でより望ましい状態にあるという「栄養格差」が存在する一方，一部の指標では「逆」栄養格差も存在することが明らかになった．
JEL Codes : I15（health and economic development）, D10（household behavior）

1．はじめにの栄養摂取状況を推計し，日本における栄養格差に関する新たなエビデンスを与える．本論文

近年，日本においても栄養疫学の分野を中心で用いる手法は，『家計調査』のデータに『日に，社会経済階層と食事の質の関係を明らかに

本食品標準成分表』の栄養情報等を連結するこする「栄養格差」の研究が進んでいる（Mura-とによって栄養素価格指数を推計した論文（稲kami et al. 2007 ; Murakami et al. 2009 ; Fukuda

倉・阿部・井深・森口 2019）の分析手法を基礎

and Hiyoshi 2012 ; Miyaki et al. 2013 ; Kodama etとし，それをさらに発展させたものである．

al. 2015 ; Okubo et al. 2016 ; Nishi et al. 2017 ;本論文では，タンパク質・脂質・炭水化物・Miyagawa et al. 2018 ; Nagahata et al. 2018 ;アルコール・ナトリウム・カリウム・ビタミン

Sakurai et al. 2018）．しかし，全国を代表する

B1・ビタミン B2・飽和脂肪酸・食物繊維の十

大規模な標本を用いて社会経済階層別に栄養素

種類の栄養素を分析対象とする．このうち，炭摂取量を分析した研究はまだ少なく，管見の限

水化物・脂質・タンパク質・アルコールは「エりでは Fukuda and Hiyoshi（2012）, Okubo et al.

ネルギー産生栄養素」と呼ばれ，食品からのエ（2016）, Miyagawa et al.
（2018）, Sakurai et al.

ネルギー摂取量は原則として，タンパク質（4（2018）に限られている．これらの先行研究はいkcalg），脂質（9 kcalg），炭水化物（4 kcalg），

ずれも，栄養調査の金字塔といわれる『国民健アルコール（7 kcalg）から摂取する量の和とし

康・栄養調査』（厚生労働省）を用いている．たて表される．炭水化物は主に糖質と食物繊維かだし，同調査は調査期間が一日間に限られていら構成され，食物繊維は（消化が困難なためにること，また社会経済情報が乏しく，栄養格差

厳密には栄養素ではないが）他の栄養素の吸を分析するためには個票レベルで『国民生活基収・代謝に影響を与え，脂質の吸収を抑制する

礎調査』（厚生労働省）と連結する必要があるこ作用や血糖値の上昇を抑制する作用を持つ．脂と，等の難点がある．

質は主に脂肪酸から構成され，脂肪酸は飽和脂

そこで，本論文では代替的なアプローチとし

肪酸と不飽和脂肪酸に大別される．栄養疫学のて，『家計調査』（総務省）のオーダーメード集計

研究によると，糖質および脂質（特に飽和脂肪データ を用いて食品支出情報から世帯属性別

酸）の過剰摂取は糖尿病・高血圧症・動脈硬化

1）

50

経

済

研

究

等の生活習慣病のリスクを高め（Johnson et al.

た．ただし，このような格差は第一分位と第五2007 ; Li and Sun 2019），食物繊維の摂取は逆に分位の所得階層を比較しても一割未満の差に留これを抑制する（Anderson et al. 2009 ; Katagiri

まり，それほど大きいものとはいえない．

et al. 2020）．さらに，ナトリウムのカリウムに

本論文の構成は以下の通りである．第 2 節で対する摂取比率が高いと循環器疾患のリスクがは『国民健康・栄養調査』との比較における上昇することも報告されている（Iwahori et al.

『家計調査』のデータの特徴を示し，栄養素摂

2017）
．

取量の推計方法を説明する．第 3 節では栄養摂厚生労働省は健康増進法に基づき，日本人の取状況を表す栄養指標を定義し，調査年・世帯

栄養摂取状況からみて，その欠乏が健康の保持

属性と栄養指標の関係を定量的に明らかにする．

増進に影響を与えている栄養素としてタンパク第 4 節に結論を記す．

質・食物繊維・カリウム・ビタミン B1・ビタ

2．データと推計方法

ミン B2 等を定め，その過剰な摂取が健康の保持増進に影響を与えている栄養素として脂質・飽和脂肪酸・コレステロール・糖類・ナトリウ

2. 1 『国民健康・栄養調査』の留意点
日本人の食事状況と食品・栄養素等摂取量にムを定めている（平成 15 年健康増進法施行規則

関する代表的な調査は『国民健康・栄養調査』第十一条）．同省はさらに『日本人の食事摂取（厚生労働省）である．同調査では，調査世帯の基準（2015 年版）
』において，国民の健康の保構成員が一日に摂取した食品名・調理法・使用

持増進および生活習慣病の予防のために，科学量・廃棄量等の詳細な食事記録が半枰量法によ的根拠に基づき，これらの栄養素について推奨って収集され，『日本食品標準成分表』（文部科

量や目標量を策定している ．本論文でも，こ学省）に基づいて各個人の一日当たりのエネルの食事摂取基準に基づいて栄養指標を定める．

ギーおよび各種栄養素の摂取量が計算される．

主要な結果は以下の通りである．まず，『家

さらに，調査票の回収にあたっては管理栄養士

計調査』を用いた推計は，『国民健康・栄養調が調査世帯を訪問して食事記録を確認するなど，

査』と比較すると，栄養素摂取量の水準では乖

国際的にみても信頼性の高い調査として知られ離があるものの，その比率として定義される栄ている．ただし，調査対象世帯の協力率が低く，

養指標においては概ね一致することが示された．

調査実施世帯数が約四千世帯と比較的小規模でまた，世帯主年齢と経済階層をコントロールしあること（池田・西 2019），調査期間が 11 月のた上で 1981 年から 2015 年までの栄養指標をみ

平日の一日間のみであるため，休日の食生活やると，脂質からのエネルギー摂取率が大幅に増

季節性のある食品の摂取状況を把握できないこ

加し，炭水化物からのエネルギー摂取率が顕著と（大脇他 1996 ; Tokudome et al. 2002），さらに減少した一方で，タンパク質からのエネルギに，食習慣への干渉が大きく，調査日の食生活

ー摂取率はわずかな増加に留まっている．調査

が普段の食生活と異なる可能性が高いこと

年と世帯主年齢をコントロールした上で，経済（佐々木 2015，第 5 章），等に留意が必要であ

階層別に栄養指標を比較すると，高経済階層のる．

2）世帯ほど，タンパク質からのエネルギー摂取率

また，世帯の社会経済的属性については，が高く，炭水化物の質が高く，カリウムに対す『国民健康・栄養調査』では世帯所得の階級値

るナトリウムの摂取比率が低く，エネルギー量（200 万円未満，200-600 万円，600 万円以上の当たりのビタミン B1・ビタミン B2 の摂取量

3 区分）が特定の年（2010，2011，2014 年）に調査が高いという「栄養格差」が観察されたが，同されているのみである．そのため，栄養格差に時に，高い経済階層であるほど，脂質からのエ関する先行研究では，『国民健康・栄養調査』

ネルギー摂取率が高く，脂質の質も低いという，の個票を，厚生労働省の基幹統計調査であり，「逆」栄養格差が存在することも明らかになっかつ『国民健康・栄養調査』の親標本である

日本における世帯属性別の栄養摂取状況51

表 1．『家計調査』の調査年別の年齢カテゴリー

年齢カテゴリー

1981

1985

1990

1995

2000

2005

2010

2015

平均

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

25 歳未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

25 歳以上 30 歳未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

30 歳以上 35 歳未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

35 歳以上 40 歳未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

40 歳以上 45 歳未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

45 歳以上 50 歳未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

50 歳以上 55 歳未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

55 歳以上 60 歳未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

60 歳以上 65 歳未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

65 歳以上〇〇65 歳以上 70 歳未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

70 歳以上

〇

〇

〇

〇

〇

35 歳未満〇70 歳以上 75 歳未満〇

75 歳以上 80 歳未満〇

80 歳以上 85 歳未満〇

85 歳以上〇出所） 総務省『家計調査』オーダーメード集計より作成．

『国民生活基礎調査』の個票と連結することに比較して，食品摂取の季節性や食習慣への干渉

よって，社会経済指標（学歴・職業・家計支出）の問題が小さいと考えられる．今回取得したデと食品摂取量または栄養摂取量との関係を分析

ータは，世帯主の年齢階級別，および世帯の年しており，これらの作業には膨大な労力が必要

間収入階級別に集計された毎月の 1 世帯当たりとなる（Fukuda and Hiyoshi 2012 ; Okubo et al.

の①世帯人数，②食品品目別の支出金額と購入

2016 ; Miyagawa et al. 2018 ; Nagahata et al.

数量，および③消費支出金額である．ここで3）2018 ; Sakurai et al. 2018）．そこで，本論文で「世帯の年間収入」とは世帯員全員の過去 1 年

は新たに総務省の『家計調査』を用いて栄養格

間の現金収入
（公的年金・恩給・現物消費の見差の計測を試みる．

積額を含む）
であり，「消費支出」とは世帯が購入した全ての商品やサービス（食品を含む）に対

2. 2 『家計調査』のオーダーメード集計データ

する支払いの総額を指す．なお，世帯構成につ本分析で利用するのは，『家計調査』の全国

いては世帯人数の情報があるのみで，世帯主のの二人以上世帯を対象とした 1981 年，1985 年，

性別と世帯員の性別・年齢に関する情報はオー

1990 年，1995 年，2000 年，2005 年，2010 年，

ダーメード集計では提供されていない．

2015 年の 8 調査年の月次のオーダーメード集

表 1 に示すように，『家計調査』の世帯主の計データである4）．各時点の調査対象世帯数は

年齢カテゴリーの区分は，高齢化の影響を受け約八千世帯であり，これらの世帯は調査期間のて 1981-2015 年の分析期間中に二度変更されて六ヶ月間にわたり毎日の支出を品目別に家計簿いる．この間に世帯主の平均年齢は 45.6 歳か形式の調査票に記入する ．したがって，『家ら 58.7 歳へと大幅に上昇しており，世帯主年計調査』のデータは『国民健康・栄養調査』に齢をコントロールする必要がある6）．以下の分

5）

52

経

済

研

究

表 2．『家計調査』の調査年別の年間収入カテゴリー

年間収入カテゴリー

1981

1985

1990

1995

2000

2005

2010

2015

平均

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

100 万円未満〇〇〇

100 万円以上 150 万円未満

〇

〇

〇

150 万円以上 200 万円未満

〇

〇

〇
〇

〇

〇

〇

〇

200 万円以上 250 万円未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

250 万円以上 300 万円未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

300 万円以上 350 万円未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

350 万円以上 400 万円未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

400 万円以上 450 万円未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

450 万円以上 500 万円未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

500 万円以上 550 万円未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

550 万円以上 600 万円未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

600 万円以上 650 万円未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

650 万円以上 700 万円未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

700 万円以上 750 万円未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

750 万円以上 800 万円未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

800 万円以上 900 万円未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

900 万円以上 1000 万円未満

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

1000 万円以上〇〇〇

1000 万円以上 1250 万円未満

〇

〇

〇

〇

〇

1250 万円以上 1500 万円未満

〇

〇

〇

〇

〇

1500 万円以上

〇

〇

〇

〇

〇

200 万円未満出所）『家計調査』（オーダーメード集計）より作成．

析では，表 1 の世帯主の年齢カテゴリーを整理の「所 得 階 層」
（一，二，三，四，五）に 分 けし，全調査年に共通する 8 区分の「年齢階級」

る7）．したがって，いずれの調査年においても（35 歳 未 満，35-39 歳，40-44 歳，45-49 歳，

第一所得階層は所得分布の下位 20％ に属する

50-54 歳，55-59 歳，60-64 歳，65 歳以上）を定世帯，第五所得階層は上位 20％ に属する世帯

める．

を表す．ただし，ここでの所得階層は世帯所得

次に，本論文では世帯の社会経済的地位を表によって定義され，世帯人数の差が考慮されてす指標として「所得階層」と「等価世帯支出階

いない．理想的には等価世帯所得（世帯所得を層」を以下のように定義する．表 2 に示すよう世帯人数の平方根で割った値）を用いるべきだに，『家計調査』の世帯の年間収入カテゴリー

が，世帯所得が階級値であるため正確な等価世の区分は物価上昇を受けて 1995 年に一度変更

帯所得を算出することができない．

されている．本論文では，まず表 2 の年間収入

そこで，より望ましい社会経済指標としてカテゴリーを全調査年に共通する 16 の所得カ

「等価世帯支出階層」を定義する．等価世帯支

テゴリーにまとめ，次に所得カテゴリーの調整

出は（一人当たりに換算された）世帯の消費水準

集計世帯数の情報を用いて，各調査年におけるを示し，消費水準は現在の所得だけではなく資所得分布の五分位値を計算し，図 1 に示す五つ

産や生涯所得を考慮して決定されるため，所得日本における世帯属性別の栄養摂取状況53

図 1．調査年別の所得階層（一〜五）の定義
所得カテゴリー

1981

1985

1990

1995

2000

2005

2010

2015

200 万円未満

一

一

一

一

一

一

一

一

200 万円以上 250 万円未満

一

一

一

一

一

一

一

一

250 万円以上 300 万円未満

二

一

一

一

一

一

一

一

300 万円以上 350 万円未満

二

二

一

一

一

一

二

二

350 万円以上 400 万円未満

三

二

二

一

二

二

二

二

400 万円以上 450 万円未満

四

三

二

二

二

二

二

三

450 万円以上 500 万円未満

四

三

二

二

二

三

三

三

500 万円以上 550 万円未満

四

四

三

二

三

三

三

三

550 万円以上 600 万円未満

五

四

三

三

三

三

三

三

600 万円以上 650 万円未満

五

四

四

三

三

四

四

四

650 万円以上 700 万円未満

五

四

四

三

三

四

四

四

700 万円以上 750 万円未満

五

五

四

四

四

四

四

四

750 万円以上 800 万円未満

五

五

四

四

四

四

四

四

800 万円以上 900 万円未満

五

五

五

四

四

五

五

五

900 万円以上 1000 万円未満

五

五

五

五

五

五

五

五

1000 万円以上

五

五

五

五

五

五

五

五

注）『家計調査』の調整集計世帯数をもとに計算．所得カテゴリーは年間収入カテゴリーをまとめたもの．
出所）『家計調査』オーダーメード集計より作成．

水準よりも恒常的で包括的な経済厚生を表すと『全国消費実態調査』の公表値から，1999-2014

考えられる（大竹・小原 2005）．本論文では，年の「総世帯」と「二人以上世帯」を母集団と各調査年について年齢階級別・所得カテゴリー

したときのそれぞれの所得分布の五分位値も示

別の等価世帯支出を計算し（観察数は 8 階級×

す．図 3 によると，『家計調査』（二人以上世帯）16 カテゴリー=128 セル），図 2 に示すように，の五分位値は『全国消費実態調査』「総世帯」

これを支出順に並べ替えることによって得られの五分位値よりも高い傾向にあり，その傾向はる等価世帯支出分布を，各セルの調整集計世帯

低所得階層において顕著である．これは『家計数を用いて 5 つの「等価世帯支出階層」
（I，
II，

調査』
（二人以上世帯）のサンプルでは，貧困層

III，IV，V）に分ける．したがって，いずれの調が過少になっていることを示唆する．次に，査年においても階層 I は分布の下位 20％ に，『全国消費実態調査』「二人以上世帯」の五分位

階層 V は上位 20％ に属する世帯を表す．表 3

値と比較すると，一様に『家計調査』（二人以上

は調査年ごとに階層別の等価世帯支出額の平均

世帯）の五分位値の方が低く，その差は高所得値を示したものだが，どの年においても階層 I

階層において特に大きい．「二人以上世帯」とと階層 V の支出額には 2 倍前後の開きがある．

いう共通の母集団において両調査の五分位値がここで，『家計調査』オーダーメード集計デ

大きく異なる理由は明らかではないが，家計簿ータの所得階層の代表性をみるために，同じ総方式の『家計調査』は貧困層と超富裕層を十分

務省の大規模統計調査である『全国消費実態調に網羅していない可能性が指摘されている8）．

査』との比較を行う．図 3 は，図 1 に示した

したがって，以下ではこれらの点に留意しつつ，『家計調査』（二人以上世帯）の所得分布の五分位

分析結果の解釈を行う必要がある．

値を消費者物価指数で実質化し，その 1981-

なお，世帯の社会経済指標としては「所得階2015 年の推移を示したものである．同図には，層」よりも「等価世帯支出階層」の方がより包

54

経

済

研

究

図 2．等価世帯支出の累積分布（1981 年，2015 年）

注 1） 等価世帯支出=世帯消費支出／（世帯人数の平方根）
注 2） 世帯主年齢 65 歳以上の世帯を含む．
注 3） 各調査年について年齢階級（8 区分）×所得階層（16 区分）別の等価世帯支出（128 セル）の累積分布から五分位値を定義．
出所）『家計調査』オーダーメード集計より作成．

表 3．調査年別の等価世帯支出階層（I〜V）別の平均等価世帯支出額
単位：円（名目値，月額）

等価世帯
支出階層

1981

1985

1990

1995

2000

2005

2010

2015

I

84,81495,089110,462

122,237

120,402

114,059

115,088

117,490II103,062

117,643

135,158

151,491

145,642

140,845

140,231

142,444

III

115,129

131,893

156,828

171,891

166,566

163,625

159,946

159,860

IV

131,311

154,017

181,377

195,816

193,861

185,737

178,161

176,702V

175,024204,289

232,874

241,488

240,011

233,773

230,176

230,443

注 1） 等価世帯支出=世帯消費支出／（世帯人数の平方根）
注 2） 世帯主年齢 65 歳以上の世帯を含む．
出所）『家計調査』オーダーメード集計より作成．

括的だと考えられる．したがって，以下では大が著しく，調査年間の比較が困難である．そ（紙幅の都合により）「等価世帯支出階層」を用

こで，以下の分析では世帯主年齢を「65 歳未いた分析結果のみを報告する．ただし，「所得満」に限定する9）．したがって，今回の分析に階層」を用いた分析も行っており，定性的には利用するデータは，年齢階級が 7 区分，等価世

同様の結果を得ている．
最後に，世帯主の年齢階級のうち，「65 歳以上」世帯については，1981 年から 2015 年にかけての高齢化の進展による階級内の異質性の増帯支出階層が 5 区分，調査年が 8 時点（各調査
年の観察頻度は月次）のパネルデータとなる．

日本における世帯属性別の栄養摂取状況55

図 3．所得階層五分位値の推移（CPI で実質化）

注 1）『家計調査』（二人以上世帯）の五分位値は，図 1 の各所得階層を構成する所得カテゴリーの中の最大値である．例えば，1985 年の所得階層二は「300 万円以上 350 万円未満」と「350 万円以上 400 万円未満」からなるため，400 万円を 1985 年の第二・五分位値とする．
注 2） 消費者物価指数（CPI）のうち，「持ち家の帰属家賃を除く総合」を用いて実質化している．
出所） 総務省『全国消費実態調査』（公表値）および『家計調査』オーダーメード集計より作成．

図 4．『家計調査』の大分類別の年間食品支出額のシェアの推移

出所）『家計調査』オーダーメード集計より作成，世帯主年齢が 65 歳以上の世帯を除く．

2. 3 『家計調査』を用いた栄養素摂取量の推計方法

脂・調味料，菓子類，調理食品，飲料，酒類，
外 食）に 分 類 さ れ，調 査 品目 数 は 200 を 超 え『家計調査』では，食品の品目別に毎月の支る10）．例えば，「乳卵類」という大分類には牛出金額および購入数量（重量または容積表示）を

乳・粉ミルク・ヨーグルト・バター・チーズ・

調査している．食品品目は 12 の大分類
（穀類，

卵の 6 品目が含まれる．図 4 は，『家計調査』

魚介類，肉類，乳卵類，野菜・海藻，果物，油のデータ（世帯主が 65 歳以上の世帯を除く）に

56

経

済

研

究

図 5．『家計調査』の大分類別の購入量情報がある品目の支出額シェア

出所）『家計調査』オーダーメード集計より作成，世帯主年齢が 65 歳以上の世帯を除く．

おける大分類別の食品支出額のシェアの推移を査』の品目に『日本食品標準成分表』の品目を示している．1981 年から 2015 年にかけて，穀対応させる必要があるが，品目によっては明確

類と魚介類のシェアが顕著に減少する一方で，な一対一対応がつかないことがある．その場合調理食品と外食のシェアが大幅に上昇しているは，原則として最も類似性と代表性の高い品目

ことがわかる．ただし，これらの趨勢には食品に対応させているが，その詳細については稲

価格や嗜好の変化だけではなく，世帯の年齢構

倉・阿部・井深・森口（2019）
を参照されたい．

成や所得水準の変化の影響も含まれている．

また，外食と一部の調理食品については『日本本分析では，世帯主年齢階級および等価世帯

食品標準成分表』に対応する品目がないため，

支出階層別（以下，世帯属性別）の毎月の品目別

民間企業による栄養データベース『カロリーの支出金額および購入数量（重量換算，以下購Slism』（URL : https://calorie.slism.jp/）の栄養情入量）から，以下の方法で世帯属性別の月次の報を利用している．さらに，学校給食について

栄養素摂取量を推計する．まず初めに，『日本は各調査年における『学校給食実施基準』（文部食品標準成分表 2015 年版（七訂）』（文部科学省科学省）のデータを用いて栄養情報を結合して2015）の品目別の栄養情報（廃棄率および可食部

11）いる（詳細はデータ補論 B に記載）
．これら

100 グラム当たりの各種栄養素の含有量）を用の結合作業の結果，分析に用いる食品の総品目

いて，『家計調査』の品目別の購入量から品目数は 190 となっている．

別の栄養素購入量を計算する．次に，世帯属性

第二に，これらの品目の中には，支出額の情別の品目別の栄養素購入量を全ての品目につい報はあるが購入量の情報がない品目がある．図

て集計し，世帯属性別の栄養素購入量を計算す

5 は大分類別に購入量情報のある品目の割合をる．そして，世帯属性別の栄養素購入量から世示したものだが，「菓子類」「調理食品」「飲料」

帯属性別の栄養素摂取量を推計する．最後に，については購入量がわかる品目が少なく，「外

世帯属性別の栄養素摂取量を平均世帯人数で割食」にいたっては皆無である．そのため，本分ることによって，世帯属性別の一人当たり栄養

析では購入量が不明な品目については総務省の素摂取量を推計する．

『小売物価統計調査』の小売価格と『家計調査』

上記の『家計調査』を用いた栄養摂取量の推の支出額から購入量を推計するという方法を取

計には，『国民健康・栄養調査』を用いた栄養る12）．ただし，『小売物価統計調査』の小売価

摂取量の推計に比べて，いくつかの克服すべき

格は世帯属性別の購入価格ではない．一般に，問題点がある．以下ではその問題点と対処法をどの品目についても消費支出の高い世帯ほど一説明する．

人当たりの購入額が大きい傾向にあるが，その第一に，栄養情報を結合する際に『家計調理由が「購入単価の差」にあるのか，それとも日本における世帯属性別の栄養摂取状況

57「購入量の差」にあるのかによって，高支出世量（可食部）
は栄養素摂取量に等しい」という仮

帯の一人当たりの栄養素摂取量が大きく異なる．

定をおくが，これは調理による栄養素の損失やそこで，本分析では世帯属性別の購入価格を推

食べ残し等による廃棄がないこと，狩猟採集・定する際に，①購入量と購入価格が観察できる

自家栽培による食品の摂取がないこと，世帯間全品目を用いて世帯属性と購入「価格」の関係の贈答による食品の購入量と摂取量のずれが平式を推定し，購入額しか観察できない品目につ

均ではゼロになること等を仮定するに等しい．

いても同様の関係を仮定して小売価格から世帯

これらの仮定が栄養格差の推計にどのようなバ

属性別の購入単価を推定する方法と，②購入量

イアスを与えるかは，今後の検討課題とする．

と購入価格が観察できる全品目を用いて世帯属

第四に，『国民健康・栄養調査』では個人単性と購入「量」の関係式を求め，購入額しか観位で世帯員の栄養素摂取量を調査しているが，察できない品目についても同様の関係を仮定し『家計調査』のオーダーメード集計データでは，て世帯属性別の購入量を推定し，この購入量で世帯単位の食品購入量しか把握できず，世帯構

購入額を割った値を購入単価とする方法，とい成に関する情報が世帯主年齢と世帯人数のみでう二通りの方法で購入単価を推計する．①ではあるため，世帯員の年齢・性別を考慮した一人

世帯属性と購入価格の関係式で説明できない支当たりの栄養素摂取量を推計できない．したが出額の相違は「購入量の相違」として反映され，って，世帯属性別に推計した一人当たり栄養素②では世帯属性と購入量の関係式で説明できな

摂取量を世帯属性間で比較できない．換言すれ

い支出額の相違は「購入単価の相違」として反ば，世帯属性間の比較には世帯の年齢・性別構映される．本分析では①と②で得られる購入単成に依存しない栄養指標を用いる必要がある．

価の幾何平均を計算し，購入額をこの単価で割3．日本における世帯属性別のることによって世帯属性別の購入量を導く．推栄養摂取状況の分析

計方法の詳細については，データ補論 C を参照されたい．

本節では，まず，エネルギーと十種類の栄養第三に，『国民健康・栄養調査』では栄養素

素（タ ン パ ク 質・脂 質・飽 和 脂 肪 酸・炭 水 化の摂取量が把握できるのに対して，『家計調査』

物・食物繊維・アルコール・ナトリウム・カリ

では栄養素の購入量を推計することしかできな

ウム・ビタミン B1・ビタミン B2）について，い．そこで，本論文では「購入した食品の可食

世帯属性別に 1 人 1 日当たりの摂取量を推計し部に含まれる栄養素は全て摂取される」というた結果を示す．次に，食事摂取基準に基づいて，仮定を置き，世帯属性別の平均栄養素購入量を栄養摂取状態を表す指標（以下，栄養指標）を定もって平均栄養素摂取量とみなす．ただし，こ義し，世帯属性別に栄養指標を算出する．最後の仮定が明らかに成立せず，かつ栄養素摂取量に，調査年・世帯属性と栄養指標の関係を回帰への貢献が大きい品目として，食用油（脂質の分析によって明らかにする．特に注目されるの重要な摂取源）と食塩（ナトリウムの主要な摂取が，消費階層（等価世帯支出階層）
による栄養指源）がある ．特に，食用油は食品支出額に占標の違い，すなわち「栄養格差」の実態である．

13）

める割合が大きく，かつエネルギー密度が高い
ため，その摂取量は脂質だけではなくエネルギ
ー摂取量の推計にも影響を与える．そこで，こ3. 1

栄養指標の設定

本分析で用いる栄養指標は以下の通りである．

の 2 品目については，『国民健康・栄養調査』

まず，エネルギー産生栄養素について，①タンの摂取量等を参考に，「購入量の 25％ を摂取す

パク質エネルギー比率（総エネルギー摂取量にる」という仮定をおいて推計を行う（稲倉・阿占めるタンパク質からのエネルギー摂取量の割

部・井深・森口 2019）．その他の品目について

合，以下同様），②脂質エネルギー比率，③飽は，「世帯属性別の平均値において栄養素購入

和脂肪酸エネルギー比率，④炭水化物エネルギ

58

経

済

研

究

ー比率，⑤アルコールエネルギー比率，の 5 つ

14 g1000 kcal 以上，カリウムについては 3540の栄養指標を定める．次に，栄養素間の比率に

mgday 以上とされるが，両栄養素とも実現可着目して脂質の「質」を表す指標として①飽和能性を考慮して目標量より低い下限値を定めて脂肪酸脂質比（脂質に占める飽和脂肪酸の割いる（同報告書，p. 146 と p. 254）
．反対に，望合），炭水化物の「質」を表す指標として②食ましい摂取量よりも現状の摂取量が多い栄養素

物繊維炭水化物比（炭水化物に占める食物繊維（飽和脂肪酸・ナトリウム）については，目標量の割合），循環器疾患のリスク要因として③ナは上限値以下の範囲に設定される．飽和脂肪酸

トリウムカリウム比（カリウム摂取量に対するに関しては，飽和脂肪酸エネルギー比率の目標

ナトリウム摂取量の比率），の 3 つの栄養指標量を（成人男女一律に）7％ 以下と定めているを定義する．さらに，エネルギー当たりの摂取（同報告書，p. 116）
．ナトリウム（食塩相当量）

量について摂取基準が策定されている栄養素にについては，望ましい摂取量は（成人男女一律注目して，① 1000 kcal 当たりのタンパク質摂に）5 gday 以下とされるが，実現が困難なこ

取量，② 1000 kcal 当たりの食物繊維摂取量，とから，目標量ではより高い上限値を定めてい③ 1000 kcal 当たりのビタミン B1 摂取量，④る（同報告書，p. 250）．

1000 kcal 当たりのビタミン B2 摂取量，の 4 つの栄養指標を定義する．

食事摂取基準ではまた，健康の保持増進のため に，タ ン パ ク 質・ビ タ ミ ン A・ビ タ ミ ン

厚生労働省の『日本人の食事摂取基準（2015

B1・ビタミン B2・ビタミン C・カルシウムを年版）（以下，食事摂取基準）』
では，国民の健康含む各種栄養素について「摂取不足の回避」をの保持増進と生活習慣病の予防のために，日本目的とする推定平均必要量（estimated average

人の栄養摂取状況からみてその「欠乏」が健康

requirement）と そ れ に 基 づ く 推 奨 量（recom-の保持増進に影響を与えている栄養素（タンパ

mended dietary allowance）を設定している．

ク質・食物繊維・カリウム・ビタミン B1・ビタンパク質の推定平均必要量は（18〜69 歳の男

タミン B2 など）とその「過剰な摂取」が健康

女一律に）体重 1 kg 当たり 0.72 gday と定めらの保持増進に影響を与えている栄養素（脂質・れ（同報告書，p. 91），ビタミン B1・ビタミン飽和脂肪酸・コレステロール・糖類・ナトリウ

B2 の推定平均必要量は（1 歳以上の男女一律

ム）について，科学的根拠に基づいて指標（目標に）それぞれ 0.45 mg1000 kcal，0.50 mg1000

量・推定平均必要量・推奨量等）を策定していkcal と定められている（同報告書，pp. 40-41）．

る（『日本人の食事摂取基準（2015 年版）策定検討会報告書』，pp. 1-3）．

さらに，食事摂取基準の対象にはなっていな
いが，最新の疫学研究によると，循環器疾患の生活習慣病の予防を目的として，「現在の日発症リスクには（ナトリウムの摂取量そのもの

本人が当面の目標とすべき摂取量」として設定

よりも）ナトリウムとカリウムの摂取量比率がされているのが目標量（dietary goal）である．

重要であることが明らかにされている（Okaya-

エネルギー産生栄養素については，摂取量の過ma et al, 2016 ; Iwahori et al. 2017）．Iwahori et

不足がないよう目標量は範囲として設定され，

al.
（2017）によると，望ましいナトリウム／カリ

タンパク質エネルギー比率の目標量は（1 歳以

ウム比は（男女一律に）100％ 以下であるが，実上の男女一律に）13〜20％，脂質エネルギー比

現可能性を考慮して日本人のナトリウム／カリ率の目標量は（1 歳以上の男女一律に）20〜30％

ウム比の目標量を 200％ 以下とすることを提唱

で あ る（同 報 告 書，pp. 153-159）．ま た，望 ましている．

しいと考えられる摂取量よりも現状の摂取量が以上のような知見に基づき，本分析では栄養

少ない栄養素（食物繊維・カリウム）については，

指標を以下のように解釈する．まず，エネルギ

目標量は下限値以上の範囲として設定される．

ー産生栄養素については（現状においてタンパ

食物繊維の望ましい摂取量は（成人男女一律に）

ク質は過少摂取，脂質・飽和脂肪酸は過剰摂取

日本における世帯属性別の栄養摂取状況

59の傾向が強いことから），タンパク質エネルギ

ルを除いた 3,288 である．全調査年の平均値でー比率は値が「高い」方がより望ましい栄養状

みると，項目 B の栄養指標では，タンパク質態にあり，脂質エネルギー比率と飽和脂肪酸エ

エネルギー比率は 14.3％，脂質エネルギー比率

ネルギー比率については値が「低い」方がよりは 28.2％，飽和脂肪酸エネルギー比率は 8.4％，

望ましい栄養状態にあるとみなす14）．次に，栄炭水化物エネルギー比率は 55.0％，アルコール

養素間の比率を用いた指標については（現状にエネルギー比率は 2.5％，飽和脂肪酸脂質比は

おいて食物繊維・カリウムは過少摂取，飽和脂30.1％，食物繊維炭水化物比は 4.4％，ナトリ

肪酸は過剰摂取の傾向にあることから），食物

ウムカリウム比は 189.2％，1000 kcal 当たり

繊維炭水化物比は値が「高い」方がより望まのタンパク質は 35.7 g，食物繊維は 6.0 g，ビタ

しい栄養状態にあり，ナトリウムカリウム比

ミン B1 は 0.50 mg，ビタミン B2 は 0.57 mg とと飽和脂肪酸脂質比については値が「低い」なっている．

方がより望ましい栄養状態にあるとみなす．ま図 6 は，本分析の推計値と『国民健康・栄養

た，エネルギー当たりの摂取量を用いた指標に

調査』
（以下，
『栄養調査』）の全国平均値（国立健

つ い て は（現状においてタンパク質・食物繊

康・栄養研究所 2020）を比較したものである．

維・ビタミン B1・ビタミン B2 はいずれも過『栄養調査』は毎年 11 月に実施されるため，本少摂取の傾向にあることから）1000 kcal 当たり

分析の推計値も 11 月の値を示している．ただのタンパク質・食物繊維・ビタミン B1・ビタ

し，本分析の対象世帯は単身世帯と高齢世帯

ミン B2 の摂取量が「高い」方がより望ましい（世帯主 65 歳以上世帯）を含まないため，『栄養栄養状態にあるとみなす．

調査』の対象（1 歳以上男女）とは異なる点に留ただし，このような解釈は，栄養指標の健康意されたい．また，『栄養調査』の調査期間はへの影響は（目標量の定める下限値または上限

1994 年までは 11 月の三日間だったが，1995 年

値でジャンプするのではなく，）連続的かつ単調からは 11 月の一日間に変更されている．さら的に変化することを仮定している．実際，栄養に，『栄 養 調 査』で は 食 品 の 栄 養 素 の 算 出 に

素摂取量と生活習慣病のリスクの関連は連続的

1988-2000 年では『四訂日本食品標準成分表』，

で，閾値が存在しない場合も多いとされるが2001-2010 年では『五訂日本食品標準成分表』，（同報告書，p. 6），まだ不明な点が多い．さら2011 年以降は『六訂訂日本食品標準成分表』に，これらの栄養指標を用いて世帯属性間の栄を使用している．図 6-1 にみるように，タンパ

養状態を比較するには，目標量が年齢・性別にク 質・飽 和 脂 肪 酸・ナ ト リ ウ ム・ビ タ ミ ン

依存しないことが前提となる．この点について

B1・ビタミン B2 などの複数の栄養素について

は，タンパク質エネルギー比率，脂質エネルギ

2000 年と 2001 年の摂取量の値に不連続なジャー比率，エネルギー当たりのビタミン B1・ビンプが生じているが，これは成分表改訂に起因

タミン B2 摂取量，およびナトリウムカリウするところが大きい（今井他 2006）．食品成分

ム比については目標量または推定平均必要量が表は，分析法の改善によって新しい版ほど成分

年齢・性別に左右されないため，厳密な意味での測定精度が高いとされるため（小島他 2010），の世帯属性間の比較が可能である．

本分析ではすべての調査年について『七訂日本食品標準成分表』を用いている．換言すると，

3. 2 『国民健康・栄養調査』との整合性
はじめに記述統計として，表 4 に一人一日当『栄養調査』による過去の摂取量は必ずしも正確ではない点に注意する必要がある．ビタミンたりの栄養素摂取量と栄養指標の基本統計量をB1・ビタミン B2 については，その他の年にも示す．標本サイズは，世帯主年齢階級 7 区分×

不連続性が観察されるがその理由は明らかでは等価世帯支出階層 5 区分×調査年 8 時点×12ヶない．なお，『栄養調査』ではアルコールの摂

月=3,360 セルから，該当世帯数がゼロの 72 セ

取量は公表されていない．

60

経

済

研

究

表 4．栄養素摂取量と栄養指標の基本統計量（1 人 1 日当たり）

A．栄養素摂取量（年間平均）

平均値

標準偏差

最小値

中央値

最大値

（単位）

エネルギー

kcal

1,555

269.4

876.0

1,549

2,883

タンパク質

g

55.39

9.353

33.14

55.30

104.1

脂質

g

48.17

6.483

31.67

47.68

78.75

g

14.11

1.863

8.873

13.94

21.71

g

215.0

46.84

101.5

210.9

432.0

食物繊維

g

9.364

2.046

4.446

9.150

22.90

アルコール

g

5.744

2.364

0.978

5.135

21.14

ナトリウム

mg

3,253

897.7

1,628

3,145

9,653

カリウム

mg

1,710

358.2

1,028

1,665

4,023

ビタミン B1

mg

0.77230.12150.45880.77171.442

ビタミン B2

mg

0.88210.12210.56440.8770

1.485

タンパク質

％

14.27

0.5438

11.75

14.30

16.23

脂質

％

28.24

3.296

17.26

28.68

37.24

飽和脂肪酸

％

8.436

1.171

4.787

8.515

12.08

炭水化物

％

54.95

3.667

46.24

54.24

69.88

アルコール

％

2.545

0.783

0.525

2.424

7.502

飽和脂肪酸脂質比

％

30.14

1.109

24.58

30.17

35.07

食物繊維炭水化物比

％

4.373

0.3869

2.615

4.374

5.914

ナトリウムカリウム比

％

189.2

26.58

131.3

183.5

477.7

タンパク質

g1000 kcal

35.67

1.360

29.38

35.74

40.58

食物繊維

g1000 kcal

5.991

0.4979

4.342

5.949

8.253

ビタミン B1

mg1000 kcal

0.49840.02350.40020.5001

0.5822ビタミン B2

mg1000 kcal

0.57200.0456

0.38640.57870.6969飽和脂肪酸
炭水化物

B．栄養指標（年間平均）
対エネルギー比率

栄養素間比率1000 kcal 当たり摂取量

標本サイズ：3,288
注 1） 世帯属性別の月次データから 1 人 1 日当たりの摂取量を計算．
注 2） 標本サイズは，年齢階級 7 区分×等価世帯支出階層 5 区分×調査年 8 時点×12ヶ月=3,360 から該当世帯のない 72 セル
を除いた数．
注 3） 学校給食からの飽和脂肪酸摂取量は，情報がないためにゼロとみなす（データ補論 B を参照）．
「飽和脂肪酸エネルギー比率」を計算する際は分母から学校給食からのエネルギー摂取量を除き，「飽和脂肪酸脂質比率」を計算する際は分母から学校給食からの脂質摂取量を除いている．
出所）『家計調査』オーダーメード集計等を用いた推計，世帯主年齢 65 歳以上の世帯を除く．

以上のような調査対象と推計方法の相違を踏いては，全ての調査年で本分析の推計値が『栄まえた上で，図 6-1 によって栄養素摂取量の比

養調査』の値を顕著に下回っている．この結果

較をみると，エネルギー・タンパク質・炭水化

は，今回の推計が全体として実際の摂取量の過物・食物繊維・ナトリウム・ビタミン B2 につ

少推計になっていることを強く示唆する．その日本における世帯属性別の栄養摂取状況61

図 6-1．本分析の推計値と『国民健康・栄養調査』の公表値の比較（栄養素摂取量）

注 1）『家計調査』（今回推計）は各調査年の 11 月の一人当たり栄養素摂取量．母集団は二人以上世帯，ただし，世帯主年齢 65 歳以上の世帯を除く．
注 2）『国民健康・栄養調査』（公表値）の調査対象は全国約五千世帯の 1 歳以上の男女世帯員で，調査期間は 1994 年までは 11 月の三日間，1995 年以降は 11 月の一日間である．同調査では食品の栄養素の算出に，1988-2000 年は「四訂日本食品標準成分表」，
2001-2010 年は「五訂日本食品標準成分表」，2011 年以降は「六訂日本食品標準成分表」を使用している．特に 2000 年と 2001
年の間の摂取量の不連続性は成分表改訂に因るところが大きい．なお，アルコール摂取量は公表値がない．調査方法と成分表の変遷については，国立健康・栄養研究所による「国民栄養調査の調査方法等の変遷」を参照（URL は参考文献に記載）．
出所）『国民健康・栄養調査』の値は同調査の再集計である国立健康・栄養研究所による「長期時系列データ」および「主な健康指標の経年変化：栄養摂取状況調査」より作成（URL は参考文献に記載）．

62

経

済

研

究

図 6-2．本分析の推計値と『国民健康・栄養調査』の公表値の比較（栄養指標）

理由としては，本推計では『家計調査』の食品

次に，図 6-2 によって栄養指標を比較する．

品目以外の品目に含まれる栄養素が除外されて『栄養調査』の値は，2001 年以降の水準が正しいることなどが考えられるが15），詳細の解明はいとするならば，タンパク質エネルギー比率，

今後の課題とする．

飽和脂肪酸脂質比，ナトリウムカリウム比，

ただし，水準ではなく時系列の趨勢に注目す

エ ネ ル ギ ー 当 た り の タ ン パ ク 質・ビ タ ミ ン

れば，ビタミン B2 を例外として，ほぼ全ての

B1・ビタミン B2 摂取量については，同調査の栄養素とエネルギーについて，両調査の間でト値と本分析の推計値は水準についても趨勢につレンドは概ね一致している．ビタミン B2 についてもほぼ一致している．しかし，脂質エネル

いてはむしろ『栄養調査』の値に不自然な変動

ギー比率・飽和脂肪酸エネルギー比率・食物繊が観察され，精査が必要と思われる．

維炭水化物比・エネルギー当たり食物繊維摂日本における世帯属性別の栄養摂取状況

63

取量については，趨勢は一致しているものの，質比 30.9％，食物繊維炭水化物比 4.3％，ナト

水準に一定の乖離がみられる．特に，脂質に関

リウムカリウム比 217.4％，タンパク質摂取量

連する指標については本推計が過大，食物繊維

34.8 g  1000 kcal，食 物 繊 維 摂 取 量 6.1 g  1000に関連する指標については本推計が過少になっ

kcal，ビタミン B1 摂取量 0.51 mg1000 kcal，ている点は興味深い．これは『栄養調査』の食ビタミン B2 摂取量 0.56 mg1000 kcal である．

事が普段よりも健康的な食事になっているといなお，効果の大きさを比較できるように，同一う仮説と整合的であり，さらなる検討を要する．

の栄養指標については図 7〜9 を通じて縦軸のスケールを統一している．

3. 3

調査年・世帯主年齢・消費階層が栄養指標に与える影響

まず，図 7 の栄養指標の長期的動向をみると，1981 年から 2015 年にかけて脂質エネルギー比

本節では，日本人の栄養摂取状況が調査年お率・飽和脂肪酸エネルギー比率・アルコールエ

よび世帯属性によってどのように変動するかを

ネルギー比率が単調増加する一方で，炭水化物分析するために多変量回帰分析を行う．表 5 は，エネルギー比率とエネルギー当たり食物繊維摂1 人 1 日当たりの栄養指標を調査年・調査月・

取量は単調減少している．ただし，食物繊維

世帯主年齢階級・等価世帯支出階層（以下，消炭水化物比は上昇傾向にあり，炭水化物の質に費階層）のダミー変数に回帰した分析結果であは向上がみられる．これに対して，タンパク質る ．ベースカテゴリーは「1981 年」「年齢 35エネルギー比率とエネルギー当たりタンパク質

16）歳未満」「消費階層 （下位I
20％ 層）」で，ベー

摂取量はともに 2000 年まで上昇し，のちに減スカテゴリーに属する世帯の栄養指標の値は少に転じている．ナトリウムカリウム比は「切片」として表示されている（調査月の結果は1995 年まで大きく低下したが，その後はほぼ省略）．表 5 によると，全ての栄養指標につい一定で推移している．1981 年の値（切片）と比て，ほぼ全ての調査年・消費階層の係数が 1％

較すると，最も大きな変化が観察されたのは，の水準で統計的に有意になっている．年齢階級

アルコールエネルギー比率（48.8％ の上昇）
，次については，タンパク質に関連する栄養指標をいで，飽和脂肪酸エネルギー比率（25.3％ の上中心に統計的に有意ではない係数もみられるが，

昇），脂質エネルギー比率（24.9％ の上昇）
，ナ

大多数の係数は 1％ 水準で有意になっている．

トリウムカリウム比（24.4％ の低下）
，炭水化

結果を視覚化するために，表 5 の推計値とそ

物エネルギー比率（14.2％ の低下）
，ビタミンの 95％ 信頼区間を図示する．図 7 は調査年ダB2 摂取量（13.7％ の上昇）である．これに対し

ミーの係数のプロットしたもので，年齢階級とて，タンパク質エネルギー比率はわずか 3.4％

消費階層をコントロールしたあとの栄養指標のの上昇に留まっている．

長期的動向（いわゆる「年次効果」）を表す．図

次に，図 8 の栄養指標に対する年齢効果をみ

8 は年齢階級ダミーの係数のプロットで，世帯

ると，タンパク質エネルギー比率・エネルギー

主の年齢階級が栄養指標に与える「年齢効果」

当たりタンパク質摂取量・ナトリウムカリウ

を表す．図 9 は消費階層ダミーの係数のプロッ

ム比は世帯主年齢にかかわらずほぼ一定，脂質トで，年次効果と年齢効果を除いたあとの消費

エネルギー比率・飽和脂肪酸エネルギー比率・階層による栄養指標の差，すなわち「栄養格飽和脂肪酸脂質比・エネルギー当たりビタミ差」を表す．いずれの図においても，縦軸のゼン B1 と B2 摂取量は年齢とともに低下，アルロはベースカテゴリーの値（切片）に対応しておコールエネルギー比率・エネルギー当たり食物

り，タンパク質エネルギー比率 13.9％，脂質エ

繊維摂取量は逆に年齢とともに上昇する傾向に

ネルギー比率 27.4％，飽和脂肪酸エネルギー比

ある．35 歳未満層の値（切片）に対する変化の率 8.4％，炭水化物エネルギー比率 57.0％，ア

大きさをみると，最大はアルコールエネルギー

ルコールエネルギー比率 1.7％，飽和脂肪酸脂比率で 35 歳未満層と 60-64 歳層の間に 54.9％

脂質
（％）

3,288
0.756

3,288
0.485

0.082**（0.032）0.147***（0.031）0.075**（0.033）−0.019（0.032）
1.686***（0.046）

注 1） *** は p<0.01，** は p<0.05，* は p<0.1 の有意水準を表す．括弧内の数値は頑健標準誤差．
注 2） 説明変数に月次ダミーを含むが表には掲載していない．

3,288
0.840

−0.570***（0.101）−0.950***（0.103）−1.077***（0.105）−1.499***（0.104）57.012***（0.176）0.177***（0.025）0.273***（0.026）
0.342***（0.026）
0.522***（0.027）8.389***（0.047）−0.022（0.036）−0.149***（0.032）0.041（0.034）0.449***（0.038）0.822***（0.039）0.925***（0.041）

3,288
0.593

0.233***（0.038）0.305***（0.039）0.415***（0.038）0.725***（0.040）30.942***（0.062）0.003（0.047）−0.351***（0.047）−0.793***（0.047）−1.281***（0.048）−1.547***（0.050）−1.439***（0.052）−0.637***（0.049）−0.010（0.045）0.228***（0.043）−0.096**（0.045）0.224***（0.056）
0.368***（0.051）0.107**（0.054）

3,288
0.475

0.093***（0.015）0.168***（0.016）
0.198***（0.016）0.304***（0.015）4.318***（0.025）−0.005（0.018）−0.087***（0.016）−0.157***（0.018）−0.079***（0.018）0.036*（0.020）0.148***（0.021）0.118***（0.017）0.173***（0.017）0.274***（0.017）0.323***（0.020）0.357***（0.019）0.202***（0.019）0.343***（0.019）1000 kcal 当たり摂取量

3,288
0.612

−4.482***（0.996）−5.797***（0.934）−9.320***（0.903）−14.878***（0.934）217.392***（1.477）1.721*（0.947）4.589***（0.911）
7.657***（0.955）10.209***（1.111）
10.346***（1.146）7.900***（1.176）−5.741***（1.478）−30.718***（1.339）−45.149***（1.253）−43.374***（1.302）−43.410***（1.399）−45.470***（1.360）−53.092***（1.373）

3,288
0.443

0.322***（0.056）0.519***（0.057）0.672***（0.057）1.138***（0.056）34.812***（0.094）0.100（0.067）0.166***（0.063）0.069（0.065）0.115*（0.068）0.054（0.072）−0.168**（0.075）0.326***（0.066）1.350***（0.065）2.035***（0.062）2.277***（0.076）
1.726***（0.073）
1.346***（0.071）
1.170***（0.072）

3,288
0.632

0.074***（0.017）0.130***（0.017）0.163***（0.017）0.265***（0.017）
6.111***（0.027）0.104***（0.019）0.082***（0.017）0.050***（0.018）0.228***（0.020）0.470***（0.021）0.721***（0.023）0.029（0.020）−0.110***（0.020）−0.154***（0.019）−0.242***（0.020）−0.265***（0.021）−0.443***（0.022）−0.403***（0.022）

3,288
0.501

0.005***（0.001）0.007***（0.001）0.009***（0.001）0.014***（0.001）0.514***（0.002）0.001（0.001）0.001（0.001）−0.007***（0.001）−0.016***（0.001）−0.024***（0.001）−0.029***（0.001）0.005***（0.001）−0.000（0.001）0.013***（0.001）0.014***（0.001）0.014***（0.001）0.013***（0.001）0.020***（0.001）

3,288
0.656

0.010***（0.001）0.016***（0.001）0.020***（0.002）0.031***（0.001）0.563***（0.003）−0.015***（0.002）−0.030***（0.002）−0.044***（0.002）−0.052***（0.002）−0.056***（0.002）−0.059***（0.002）0.015***（0.002）0.045***（0.002）0.059***（0.002）0.079***（0.002）0.076***（0.002）0.064***（0.002）0.077***（0.002）ナトリウム タンパク質
食物繊維
ビタミン B1 ビタミン B2
カリウム（％） （g1000 kcal）（g1000 kcal）（mg1000 kcal）（mg1000 kcal）

研

3,288
0.807

0.998***（0.128）1.849***（0.121）2.485***（0.129）3.140***（0.130）3.871***（0.137）4.736***（0.144）−0.284***（0.035）−0.629***（0.033）−1.015***（0.034）−1.478***（0.035）−1.861***（0.035）−2.086***（0.037）0.254***（0.033）0.164***（0.032）0.333***（0.031）0.476***（0.035）0.676***（0.038）0.633***（0.039）0.822***（0.046）

アルコール
（％）

食物繊維
炭水化物
（％）

栄養素間比率

済

3,288
0.443

−1.370***（0.111）−3.406***（0.112）−5.147***（0.105）−6.461***（0.126）−7.072***（0.119）−6.782***（0.124）−8.113***（0.130）炭水化物（％）

0.150***（0.031）0.839***（0.030）1.300***（0.030）1.535***（0.032）
1.818***（0.032）
1.825***（0.034）2.123***（0.034）

飽和脂肪酸
（％）

飽和脂肪酸
脂質
（％）

表 5．栄養指標を被説明変数とする回帰分析

経

標本サイズ
自由度修正済決定係数

調査年ダミー（ベース：1981 年）
1985 年
0.130***
0.986***（0.026）（0.090）1990 年
0.540***
2.702***（0.026）（0.088）
1995 年
0.814***
4.000***（0.025）（0.086）
2000 年
0.911***
5.073***（0.030）（0.096）
2005 年0.690***
5.705***（0.029）（0.095）2010 年
0.539***
5.610***（0.028）（0.101）2015 年
0.468***
6.823***（0.029）（0.103）
世帯主年齢階級ダミー（ベース：35 歳未満）
35〜39 歳
0.040
−1.016***（0.027）（0.106）40〜44 歳0.066***−1.767***（0.025）（0.099）45〜49 歳
0.027
−2.553***（0.026）（0.104）50〜54 歳0.046*−3.635***（0.027）（0.106）55〜59 歳
0.022
−4.715***（0.029）（0.111）60〜64 歳−0.067**−5.594***（0.030）（0.116）
等価世帯支出階層ダミー（ベース：I）
II
0.129***
0.360***（0.022）（0.079）III
0.208***
0.596***（0.023）（0.081）IV
0.269***
0.733***（0.023）（0.081）V
0.455***
1.064***（0.022）（0.083）切片
13.925***27.377***（0.038）（0.139）タンパク質（％）

対エネルギー比率64
究日本における世帯属性別の栄養摂取状況

図 7．年次効果（調査年ダミーの係数と 95％ 信頼区間）

出所） 表 5．

65

66

経

済

研

究

図 8．年齢効果（世帯主年齢階級ダミーの係数と 95％ 信頼区間）

出所） 表 5．

日本における世帯属性別の栄養摂取状況

図 9．栄養格差（等価世帯支出階層ダミーの係数と 95％ 信頼区間）

出所） 表 5．

67

68

経

済

の差があり，脂肪酸エネルギー比率は 24.9％，

研

究

7％ 程度と大きくはないことが明らかになった．

脂質エネルギー比率は 20.4％，エネルギー当た

4．おわりにり食物繊維摂取量は 11.8％，エネルギー当たり
ビタミン B2 摂取量は 10.5％ の差がある．

本論文では，1981 年から 2015 年までの『家最後に，図 9 によって消費階層間の栄養格差計調査』のオーダーメード集計データを用いて，をみる．まず，図 7 と図 8 に比べて，図 9 は全調査年別・世帯主年齢階級別・経済階層別にエ指標において変化幅が小さく，年齢効果・年次

ネルギーおよび栄養素摂取量を推計し，栄養指効果と比較して消費階層の効果は小さいことが標を用いて栄養摂取状況の長期的動向を分析しわかる．次に，消費階層が高いほど，タンパクた．本論文の革新性は，『家計調査』の食品支

質エネルギー比率・食物繊維炭水化物比が高出データを用いて栄養状態を推計する点にあり，く，ナトリウムカリウム比が低く，エネルギ

この方法の信頼性を評価するために『国民健ー当たりのタンパク質・食物繊維・ビタミン

康・栄養調査』の公表値との比較を行なった．

B1・ビタミン B2 の摂取量が多くなっており，その結果，『家計調査』の利点（調査世帯数の多これらの指標については，消費階層が高い方がさ，調査期間の長さ，食事への干渉の少なさ）

より望ましい栄養状態にあるという「栄養格と同時に複数の問題点（世帯構成・食品品目・差」の存在を示唆している．だが同時に，消費購入量・廃棄率に関する情報の不備）も明らか

階層が高いほど脂質エネルギー比率が高く，さになった．特に，両調査の値は，栄養素摂取量

らに脂質に占める飽和脂肪酸の割合も高いといの比率として定義される栄養指標においては概う「逆」栄養格差も観察される．先行研究におね一致しているものの，栄養素摂取量の水準でいても，コレステロール・アルコール・ナトリ

は大きな乖離があり，その理由を解明するためウムについて「逆」栄養格差の存在が指摘されには両調査の個票を用いた丁寧な分析が必要でており，本分析の結果はこれらの研究と概ね整ある．

合的である（Fukuda and Hiyoshi 2012 ; Okubo

また，本分析では，日本においても経済階層

et al. 2016）17）．ただし，本分析ではアルコールが高い世帯ほどより望ましい栄養摂取状態にあエネルギー比率については有意な差はみられなるという傾向が観察されるものの，栄養素によかった．さらに，消費階層 （下位I
20％ 層）のっては「逆」栄養格差が存在すること，さらに値（切片）に対する栄養格差（「逆」格差を含む）

このような格差は定量的には大きなものではなの大きさをみると，最大の食物繊維炭水化物

いことを明らかにした．これらの結果は，『国比においても階層 I と階層 V の差は 7.1％ であ

民健康・栄養調査』個票を用いた先行研究の結り，以下，ナトリウムカリウム比が 6.8％，飽

果ともほぼ整合的である．ただし，本論文では

和脂肪酸エネルギー比率が 6.2％，エネルギー

分析対象を世帯主が 65 歳未満の二人以上世帯

当たりビタミン B2 摂取量が 5.5％，エネルギに限定しているため，貧困層が多いとされる単ー当たり食物繊維摂取量が 4.3％，脂質エネル

身高齢世帯を含んでいない点に留意が必要であ

ギー比率が 3.9％，タンパク質エネルギー比率

る．今後は補完的な分析として，単身世帯や高が 3.1％ の差となっている．このように，消費齢世帯を対象とした推計にも取り組みたい．

階層による格差は存在するものの，全ての栄養指標において高消費階層がより望ましい状態にあるわけではなく，また格差の程度も最大で（一橋大学経済研究所・一橋大学経済研究所・
慶應義塾大学経済学部・四国大学経営情報学部）

日本における世帯属性別の栄養摂取状況

69

データ補論

よって，主な栄養素とエネルギーについて「摂取基補論 A．
『家計調査』（二人以上世帯）の標本についてれている．本稿では，1981 年から 2010 年までのデ準値」（2008 年改正以前は「所要栄養量」）が定めら

補論 A 図 1 は，『家計調査』オーダーメード集計

ータについては桑守・苗（2010）の表から各年に対データ（2 人以上世帯）と国勢調査（全世帯）における応する小学校高学年（10〜11 歳）の所要栄養量を用

世帯主の年齢分布を比較したものである．補論 Aい，2015 年のデータについては文部科学省（2013）

図 2 は，『家計調査』オーダーメード集計データにの小学校高学年の摂取基準値を用いて，以下のようおける 2000 年の世帯主年齢階級別・所得カテゴリに栄養素摂取量を推定した．

ー別の調整集計世帯数を示したものである．
①摂取基準値に範囲が指定されている場合の対応
補論 B．学校給食の栄養素情報と摂取回数について

2008 年の実施基準改正後，タンパク質やナトリ

学校給食は「学校給食実施基準」（文部科学省）にウムについては摂取基準値に（特定の値ではなく）補論 A 図 1．世帯主年齢の分布（2015 年）

出所） 総務省の『国勢調査』と『家計調査』（オーダーメード集計）より作成．
注）『国勢調査』は一般世帯，『家計調査』（オーダーメード集計）
は二人以上世帯．

補論 A 図 2．調整集計世帯数の分布（2000 年）出所）『家計調査』（オーダーメード集計）より作成．
注） x 軸は世帯所得カテゴリー（万円），y 軸は世帯主年齢階級，z 軸の棒の高さの合計
は 100％．

70

経

済

研

究

補論 B 図 1．学校給食におけるタンパク質とエネルギーの推定摂取量

補論 B 図 2．世帯主年齢階級別の給食摂取回数

出所）『家計調査』（オーダーメード集計）より作成．
注）
世帯年収は平均に固定．

「望ましい範囲」が示されるようになった．これにいる．

よって，タンパク質の摂取基準値は 2008 年改正に
よって「17〜30」，2013 年改正によって「22〜38」③世帯属性別の一ヶ月当たりの給食回数の推計（単位はグラム）となったが，本稿では（前年からの『家計調査』オーダーメード集計データでは，一連続性を考慮して）この期間を通じて推計摂取量にヶ月当たりの給食費の情報がある．しかし，世帯内

は 30 を用いた．また，ナトリウムの摂取基準値はの子どもの人数と年齢がわからないため，本稿では2008 年改正によって「3 未満」2013 年改正によっ

以下の方法で一ヶ月当たりの給食摂取回数を推計して「2.5 未満」
（単位はグラム）となったが，本稿ではた．

範囲の最大値を推計摂取量に用いた．補論 B 図 1

まず，『小売物価統計調査』（総務省）の「学校給食に，学校給食 1 食当たりのタンパク質とエネルギー費」を用いて給食 1 食当たりの価格を推計する．文について推定摂取量の推移を示す．

部科学省（2017）によれば，小学校における年間の給食実施回数は 190 回であるため，『小売物価統計調②摂取基準値のない栄養素についての対応

査』の年間給食費を 190 で割った値を 1 食当たりの学校給食摂取基準には脂質は含まれているが，飽

給食価格とした．なお，学校給食費の価格は都道府

和脂肪酸は含まれていない．そのため，本稿では学

県によって異なるため，本稿では 47 県庁所在都市

校給食からの飽和脂肪酸の摂取量はゼロとみなしての中央値を用いる．

日本における世帯属性別の栄養摂取状況

71

補論 C 表 1．食品カテゴリー別にみた購入量情報の利用可能性
数量情報の利用可能時点
大分類

品目数

（％）

（A）全時点 （B）一部 （C）なし （A）全時点 （B）一部 （C）なし
時点
時点

穀類

10

10

0

0

100.0

0.0

0.0

魚介類

36

30

4

肉類

6

6

0

2

83.3

11.1

5.6

0

100.0

0.0

0.0

乳卵類

6

4

1

1

66.7

16.7

16.7

野菜・海藻

40

果物

15

35

1

4

87.5

2.5

10.0

15

0

0

100.0

0.0

0.0

油脂・調味料
菓子類

17

13

0

4

76.5

0.0

23.5

18

3

4

11

16.7

22.2

61.1

調理食品

14

0

4

10

0.0

28.6

71.4

飲料

10

2

0

8

20.0

0.0

80.0

酒類

7

7

0

0

100.0

0.0

0.0

外食

11

0

0

11

0.0

0.0

100.0

Total

190

125

14

51

65.8

7.4

26.8

i

：品目（のべ 190 品目）記で求めた給食価格で割り，世帯属性別の一ヶ月当

I：食品カテゴリー（12 カテゴリー）

たり給食摂取回数とした．

a：世帯属性（世帯主年齢階級×等価世帯

推計値を示す．いずれの調査年についても，給食摂s ：世帯属性 a の品目 i に関する支出金額

取回数のピークは世帯主年齢が 40 歳以上 45 歳未満q ：世 帯 属 性 a の 品 目 i に 関 す る 購 入 量

次に，『家計調査』の給食費（一ヶ月当たり）を上

補論 B 図 2 に，世帯主年齢別の給食摂取回数の支出階層）の世帯であり，世帯主年齢が 50 歳以上の世帯では給食摂取回数が非常に少なくなっていることが確認p =

できる．
補論 C．単価および数量の推計（グラム換算，1 食当たり換算）s ：世帯属性 a の品目 i に関する購入単価q 

方法① 単価 p  を推計した後，購入量 q  を( s p  ) から求める『家計調査』では，調査年（以下，時点）によって7 つの年齢階級および 5 つの等価世帯支出階層よは，支出額の情報はあるが購入量の情報がない品目

り，世帯属性 a は 35 種類におよぶ．購入量の情報がある．補論 C 表 1 は大分類別に購入量情報のあが利用できる品目については，35 の世帯属性別にる品目の割合を示したものだが，「菓子類」「調理食異なる購入単価を観察することができる．方法①で品」「飲料」については購入量がわかる品目が少な

は，世帯属性により異なる単価情報を活用し，購入く，「外食」に至っては全くない．そのため，購入量情報のない品目の単価を以下のステップで推計す量が不明な品目については，原則として『小売物価

る．

統計調査』
（総務省）の小売価格と『家計調査』の支（ステップ 1）各月において，品目別に世帯属性間の ) を計算する．
平均購入単価 ( p

出額から購入量を推計する．なお，本稿では購入量の推計に際して二つの方法を用い，それらの幾何平（ステップ 2）世帯属性 a の購入単価 p  と平均購入p 
均値を採用している．本補論では，以下の変数およ
単価 ( 
p ) の比 を計算する．同比率の分布は
p
び添え字を用い，二つの推計方法について説明する． 補論 C 図 1 の通りである．
煩雑さをさけるために，時点情報は省略している．

 （ステップ 3）8 つの食品カテゴリー（穀類，魚介類，肉類，乳卵類，野菜・海藻，果物，油脂・調味料，

72

経

済

研

究

補論 C 図 1．
「購入単価平均購入単価」の分布

variable
購入単価平均購入単価

N

mean

sd

min

p5

p50

p95

max

369,326

1.000

0.193

0.082

0.727

0.993

1.280

7.025

注） 品目別・月別の平均単価からの比率を計算．グラフは同比率が 2 以下のみ．

p 酒類）別に，  を月次ダミー，年次ダミー，年齢p
階級ダミー，等価世帯支出階層ダミーに回帰する．

C 図 4 の通りである．
（ステップ 3）8 つの食品カテゴリー（穀類，魚介類，世帯支出階層が高くなるにしたがい，購入単価が高肉類，乳卵類，野菜・海藻，果物，油脂・調味料，q 酒類）別に， q を月次ダミー，年次ダミー，年齢
階級ダミー，等価世帯支出階層ダミーに回帰する．

くなる傾向が読み取れる．

推計結果は補論 C 図 5 の通りである．なお，同図（ステップ 4）補論 C 図 2 で示した 8 つの食品カテゴ

では 1981 年と 2015 年の結果のみ示している．大部

リー別の世帯属性別・単価乖離率の推計値の加重平分の食品カテゴリーにおいて，等価世帯支出や年齢均値を求める．なお，ウェイトとして各食品カテゴが高くなるにつれ，購入量が高くなる傾向が読み取

推計結果は補論 C 図 2 の通りである．なお，同図では 1981 年と 2015 年の結果のみ示している．等価リーに対する支出額を用いる（補論 C 図 3）．

れる．

（ステップ 5）『小売物価統計調査』（総務省）の品目（ステップ 4）補論 C 図 5 で示した 8 つの食品カテゴ別の単価を世帯の平均購入単価とみなし，ステップ

リー別の世帯属性別・購入量乖離率の推計値の加重4 で求めた属性別・平均単価からの乖離率を掛け合
わせ，属性別・品目別の平均購入単価 p  を計算す

平均値を求める．なお，ウェイトとして各食品カテる．

（ステップ 5）購入量情報のない品目について，世帯 を計算し，『小売物価統計
属性間の平均支出金額 S（ステップ 6）属性別の購入量を s p  で計算する．

ゴリーに対する支出額を用いる（補論 C 図 6）．

調査』の品目別単価で割る．この値を q
 と定義す方法②

数 量 q  を 推 計 し た 後，p  を ( s q  )

る．ステップ 4 で求めた属性別・平均購入量からの方法①では，購入量の情報が利用できる品目の乖離率を q に掛け合わせ，属性別・品目別の購入
量 q  を得る．

「世帯属性別の購入単価」を利用した．方法②は①（ステップ 6）属性別の購入単価を s q  で計算すと同じく，購入量の情報が利用できる品目を活用す

る．

から求める

るが，属性別の「購入量」に着目するという違いがある．具体的な推計方法は以下の通りである．

『家計調査』で購入量が調査されていない「和食（ステップ 1）各月において，品目別に世帯属性間の（外食）」を例に，方法①と②の推計結果の違いを以

平均購入量 ( q ) を計算する．

下に示す．方法①で推計された単価は，属性間の差（ステップ 2）世帯属性 a の購入量 q  と平均購入量q ( q ) の比 qを計算する．同比率の分布は補論


が小さい一方（補論 C 図 7 の①），属性間で観察さ れる支出金額の相違の大部分が購入量の多寡として

日本における世帯属性別の栄養摂取状況73

補論 C 図 2-1．食品カテゴリー別・世帯属性別（世帯主年齢階級×等価世帯支出階層）
・平均単価からの乖離率（1981 年と 2015 年）

注） 係数が有意（10％）である場合のみ加算（あるいは減算）．

74

経

済

研

究

補論 C 図 2-2．食品カテゴリー別・世帯属性別（世帯主年齢階級×等価世帯支出階層）
・平均単価からの乖離率（1981 年と 2015 年），続き日本における世帯属性別の栄養摂取状況
補論 C 図 3．世帯属性別（世帯主年齢階級×等価世帯支出階層）・平均単価からの乖離率（全食品カテゴリー）

注 1）『小売物価統計』から単価を推計した品目を除く．
注 2） 加重平均を求める際のウェイトは支出金額．

75

76

経

済

研

究

補論 C 図 4．
「購入量平均購入量」の分布

variable
購入量平均購入量

N

mean

sd

min

p5

p50

p95

max

369,326

1.000

0.549

0.001

0.329

0.937

1.851

19.847注） 品目別・月別の平均購入量からの比率を計算．グラフは同比率が 2 以下のみ．

反映されている（補論 C 図 8 の①）．一方，方法②で推計された購入量（補論 C 図 8 の②）は，属性間の差が比較的小さいものの，属性間で観察される支出金額の相違が単価の多寡に反映されることになる（補論 C 図 7 の②）．

日本における世帯属性別の栄養摂取状況
補論 C 図 5-1．食品カテゴリー別・世帯属性別（世帯主年齢階級×等価世帯支出階層）・平均購入量からの乖離率（1981 年と 2015 年）

注） 係数が有意（10％）である場合のみ加算（あるいは減算）
．

77

78

経

済

研

究

補論 C 図 5-2．食品カテゴリー別・世帯属性別（世帯主年齢階級×等価世帯支出階層）・平均購入量からの乖離率（1981 年と 2015 年），続き日本における世帯属性別の栄養摂取状況
補論 C 図 6．世帯属性別（世帯主年齢階級×等価世帯支出階層）・平均購入量からの乖離率（全食品カテゴリー）

注 1）『小売物価統計』から単価を推計した品目を除く．
注 2） 加重平均を求める際のウェイトは支出金額．

79

80

経

済

研

究

補論 C 図 7．推計方法の違いよる単価（和食（外食））

注 1） 2015 年 1 月の値．
注 2） 凡例の①，②は方法①，②から求めた属性別の購入単価．

補論 C 図 8．推計方法の違いよる購入量（和食（外食））

注 1） 2015 年 1 月の値．
注 2） 凡例の①，②は方法①，②から求めた属性別の購入量．

日本における世帯属性別の栄養摂取状況

注＊ 本研究は，一橋大学経済研究所・共同利用共同拠点研究助成（2016-2018 年度），同研究所・人文学社会科学データインフラストラクチャー構築プログラム・
オーダーメード集計補助プロジェクト（2018-2019 年度）「食品価格と栄養格差の実証分析」，JSPS 科研費「食品価格と栄養摂取のミクロ実証分析」（18H00864）
および「食物繊維の需給構造からみた健康格差の研究」（19K23223）の成果の一部である．本稿の執筆にあたり，小原美紀氏，近藤尚己氏，鈴木亘氏，中村さや
か氏，および一橋大学経済研究所定例研究会の参加者から有益なコメントをいただいたことをここに感謝する．
＊＊ 森口千晶（一橋大学経済研究所），阿部修人（一橋大学経済研究所），井深陽子（慶應義塾大学経済学部），稲倉典子（四国大学経営情報学部）
1）「オーダーメード集計」とは，独立行政法人統計センターが一般からの委託を受けて有償で政府統計の調査票情報を用いて統計を作成する制度である．詳
細 に つ い て は，同 セ ン タ ー の ウ ェ ブ サ イ ト（URL :https://www.nstac.go.jp/services/order.html）を参照
されたい．
2） 食事摂取基準の策定方法と策定根拠については，
厚生労働省（2016）に詳細な記述がある．
3）『国民健康・栄養調査』個票と『国民生活基礎調査』個票の連結方法と連結率については池田・西（2019）を参照．同論文の方法を用いると 1988-2015 年（2012 年を除く）について連結が可能である．ただし，『国民生活基礎調査』の所得票は，『国民健康・栄養調
査』とは調査対象が異なるため，連結によって所得情報を得ることはできない．
4） これは本研究の申請時点（2019 年）で『家計調査』に関して利用可能な全データである．
5）『家計調査』の詳細については宇南山（2011）を参照．同論文では，標本のセレクションバイアス等の問題はあるものの，家計行動の繰り返しクロスセクシ
ョンデータとしては『家計調査』は質・量ともに世界最高水準の統計であると評価されている．
6） データ補論 A 図 1 は『家計調査』と『国勢調査』（ともに総務省）の 2015 年の世帯主の年齢分布を比較したものである．『家計調査』は二人以上世帯を対象としているため，両調査の年齢分布は一致しないものの，乖離は小さい．
7）『家計調査』では調査対象世帯の抽出率が全国一律ではないため，母集団における世帯数を再現するために抽出率の違いを調整した「調整集計世帯数」が公表されている．データ補論 A 図 2 に 2000 年の所得
カテゴリー別・世帯主年齢階級別の調整集計世帯数の分布を示す．
8） 宇南山（2011）は『家計調査』の標本セレクショ
ンバイアスとして，『全国消費実態調査』に比べると家計簿方式で調査負担が大きいために，共働き世帯が過少で専業主婦世帯が過大であることを示し，さらに低所得者と超高所得者が過少である可能性も高いと報告している．
9） ただし，分析期間の前半では定年年齢が 65 歳
より低いため，分析対象に引退世代が含まれるという81問題が残る．
10）『家計調査』では青汁やビタミン剤といった健康食品・サプリメントは「食品」ではなく「健康保持用摂取品」または「栄養剤」に分類されるため，本分析のデータに含まれない．
11） 先行研究では学校給食が児童の栄養格差を縮小する可能性が指摘されており，学校給食の除外は栄養 格 差 の 過 大 推 定 を 招 く 可 能 性 が あ る（Nakamura
2014 ; Murayama et al. 2017）．
12） 稲倉・阿部・井深・森口（2019）では，『家計調査』の購入量情報を利用せず，全品目について同調査の支出金額を『小売物価統計調査』の小売価格で割ることによって購入量を算出している．しかし，同論文によると，『小売物価統計調査』の小売価格と世帯が実際に購入した価格の間にはかなりの乖離がある．さらに，小売価格は世帯属性に依存しない地域共通の価格であるため，本論文では可能な限り『家計調査』の購入量情報を利用する．
13） 購入量と摂取量が大きく異なる理由は，食用油を揚げ物等に使用する場合や，食塩を漬物等に使用する場合は，その大半は破棄され体内に摂取されないためである．
14）『日本人の食事摂取基準』ではアルコールについて目標量を定めていないが，Okubo et al.（2016）ではアルコールエネルギー比率についても値が「低い」
方がより望ましい栄養状態にあると解釈している．
15）『家計調査』には（本データに含まれない）「こづかい」という使途不明の支出項目があり，2009 年の「個人支出簿（こづかい帳）調査」によると，その三割は食料支出である（佐藤 2015）．また，本データには「健康保持用摂取品」「栄養剤」からの栄養摂取も含まれない．
16） 食習慣など世代に固有な効果を計測するために生年階級（世代）ダミーを含めた分析も行なったが，調査年・年齢階級との多重共線性のためロバストな結
果を得ることができなかった．
17） 2003-2007 年の『国民健康・栄養調査』個票
データを用いた Fukuda and Hiyoshi（2012）の分析によると，消費水準の高い個人の方がエネルギー当たりのタンパク質・カルシウム・ビタミン A・ナイアシ
ン・食物繊維の摂取量が多い一方で，脂質エネルギー
比率とエネルギー当たりのナトリウム摂取量も高い傾向にある．また，2013 年の『国民健康・栄養調査』
個票データを用いた Okubo et al.（2016）によると，エネルギー当たりの食費が高い個人ほど，タンパク質エ
ネルギー比率が高く，エネルギー当たりの食物繊維・
各種ビタミン・カリウム・カルシウム・鉄・マグネシ
ウムの摂取量も多いが，同時にアルコールエネルギー
比率が高く，エネルギー当たりのコレステロール・ナ
トリウムの摂取量も高いことが明らかにされている．
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