⽇本⼈の⾃殺率に及ぼす影響に関する⼈⼝学的分析
⽯井太研究会

０ ⽬次

1.

はじめに

2.

研究の背景と先⾏研究

3.

データ・⽅法

4.

分析結果

5.

まとめ

2

1 はじめに

1. 本研究の⽬的
我が国の年齢調整⾃殺率の動向に関して、複数の経済社会的要因を説明変数とした回帰分析を⾏う事で、それらの様々な要因が⾃殺率に及ぼす影響を考察する
2. 特徴
年齢構成の影響を受けない年齢調整⾃殺率を分析に⽤いている

3

1 はじめに• 図1は⽇本の⾃殺者数の年次推移のグラフ• 現在の⾃殺者数は2万⼈近く• WHO(2019)によると世界の主要な死因20位以内であり深刻な問題• ⾃殺問題は政府にとって重要な課題
図1 ⾃殺者数の年次推移
出典：厚⽣労働省⾃殺対策推進室警察庁⽣活安全局⽣活安全企画課「令和3年における⾃殺の状況」

4

2 研究の背景と先⾏研究• ⾃殺研究の３つの⼤別について（1）社会学的・⼼理学的研究（2）疫学的研究（3）医学的研究• ⾃殺リスクにつながる精神的な健康の背後には、個⼈が社会の中で置かれている関係性や、事業・雇⽤の問題など経済的困窮が存在する可能性が⾼い

5

2 研究の背景と先⾏研究• 澤⽥他（2013c）
1997年~2007年にかけて若年層の⾃殺率は上昇しており、さらに若年層の失業率が⾼い⽔準にあり、完全失業率も上昇していることから⾃殺の背景には「失業」の問題がある• ⽞⽥（2010）
⾦融危機のため、国内の銀⾏や証券会社が破綻中⼩企業の経営が困難になったことで失業率が上昇

6

2 研究の背景と先⾏研究• Hamermesh & Soss（1974）
⽣活における満⾜度が個⼈毎の基準を下回った時に⾃殺を⾏う可能性が⾼まる• Chen et al.（2012）
既存研究の特徴をまとめている
第１に、所得が⾃殺率に与える影響は過⼤評価されていること
第２に、所得の不平等が拡⼤すると⾃殺率が増えること
第３に、失業と⾃殺率に正の相関関係がある
7

2 研究の背景と先⾏研究• 京都⼤学 （2006）
90年代後半以降の⾃殺増加の経済社会的要因の実証分析と⾃殺減少のための政策提⾔
⾃殺の要因を三つに分類
1. 経済的な要因：所得、負債等
2. 社会的な要因：年齢、離婚、結婚、出⽣、⼥性の社会進出等
3. 両⽅を含んだ複合的な要因：失業8

2 研究の背景と先⾏研究• 経済的な要因としてHamermesh & Soss（1974）によれば、現在から将来までの期待効⽤の現在価値が⾃殺することで苦悩からの解放されるという意味で⾃⼰の利益を下回る場合において⾃殺をすることが合理的だという理論を⽰している

9

2 研究の背景と先⾏研究• 社会的な要因として
Durkheim(1897)によれば社会的要因の特徴は主に三つに分類される
1. ⾃⼰本位的⾃殺：社会的な連帯感が失われ、伝統的な価値観が薄れることによる⾃殺⾏為
2. 集団本位的⾃殺：⾃⾝が属している集団に対する強い帰属意
識、責任感による⾃殺⾏為
3. アノミー的⾃殺：個⼈は満たされない思いから欲求不満や不平感などからくる絶望による⾃殺⾏為10

2 研究の背景と先⾏研究• 江頭他（1986）
年間⽇照時間および⽇照時間の季節変動量の増加に伴って、⾃殺の季節変動量が増加している• Michael Bauer et al.（2021）
冬と夏、最⼩⽉間平均値と最⼤⽉間平均値の両⽅で太陽⽇射量の⼤幅な変化は、双極性I障害における⾃殺未遂リスクを増加させる可能性がある
11

2 研究の背景と先⾏研究• 多くの先⾏研究では従属変数の⾃殺率として粗死亡率が⽤いられている→国別・地域別⽐較や時系列⽐較の際、対象となる集団の年齢構成が異なると粗死亡率では正しい⽐較ができない• 年齢調整を⾏った⾃殺率を⽤いることにより、年齢構成の違いによる影響を排除することで⼈⼝学的に正しい分析を⾏う

12

3 データと⽅法• 社会的要因：合計特殊出⽣率• 経済社会的要因：失業率• その他の要因：⽇照時間

13

3 データと⽅法• 合計特殊出⽣率
1990年以前では結婚→出産のようなライフコースが標準であった
現在は多様なライフスタイルの容認により、結婚しても出産しないケースも存在する
出産するというケースにおいて、結婚以上に社会における家族としての連帯が強くなることが想定される
合計特殊出⽣率が⾼い程、⾃⼰本位的⾃殺が少なくなる14

3 データと⽅法• 完全失業率
社会的不況によって失業すると、所得と⽣活への満⾜度が低下する
また、失業することで元々あった⼈間関係が減ってしまう可能性も⾼い
失業率が⾼い程、アノミー的⾃殺と⾃⼰本位的⾃殺が多くなる• ⽇照時間
⽇照時間が短い地域ほどうつ病を発症しやすく、うつ病と⾃殺には密接な関係がある
⽇照時間が⾼いほど⾃殺が少なくなる

15

3 データと⽅法• 年齢調整⾃殺率「⽇本版死亡データベース 」（国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所）において公表されている「Hi 分類」の「⾃殺」• 完全失業率
総務省統計局において公表されている「労働⼒調査 ⻑期時系列 データ」の「年齢階級（5歳階級）別完全失業者数及び完全失業率」

16

3 データと⽅法• 合計特殊出⽣率
厚⽣労働省において公表されている「⼈⼝動態調査」の「合計特殊出⽣率」• ⽇照時間
気象庁において公表されている「過去の気象データ」

17

3 データと⽅法• 利⽤期間2000年―2021年• 利⽤地域全ての都道府県別データ• 性別
年齢調整⾃殺率のみ男⼥別のデータ※基準⼈⼝は「平成27年モデル⼈⼝」を使⽤※⽇照時間の⽋測のため2009年愛知県、2015年新潟県、2021年広島県は分析から除外した

18

3 データと⽅法• ⼤都市圏：⼤都市圏の中⼼市を持つ都道府県→

該当する都道府県：北海道、宮城県、埼⽟県、千葉県、東京都、神奈川県、新潟県、静岡県、愛知県、京都府、⼤阪府、兵庫県、岡⼭県、広島県、福岡県の15都道府県• ⾮⼤都市圏：その他の都道府県

19

3 データと⽅法

都道府県別の年齢調整⾃殺率と各説明変数の関係の推定式'𝑌!" = 𝛽# + % 𝛽$ 𝑥$!" + 𝜐!" 𝑖 = 1,⋅⋅⋅ 𝑁; 𝑡 = 1,⋅⋅⋅ 𝑇1$%&

𝜐!" = 𝜇! + 𝜈!"

(2)

(1)式
𝑌() は t 年における都道府県 i の年齢調整⾃殺率
𝑋&() は t 年における都道府県 i の完全失業率
𝑋*() は t 年における都道府県 I の合計特殊出⽣率𝑋'() は t 年における都道府県 i の⽇照時間(2)式
⼀元配置誤差構成要素回帰モデルによって誤差項を表したモデル
𝜇! は観察不可能な個体の効果、 𝜈!" は攪乱項
20

3 データと⽅法

記述統計(男⼥共同)
データ

全都道府県

⼤都市圏

⾮⼤都市圏

年次

2000ー2021

2000ー2021

2000ー2021

1031

327704

最⼤

8.40

7.70

8.40

最⼩

1.10

1.70

1.10

平均

3.69

4.02

3.54

標準偏差

1.23

1.21

1.21

最⼤

1.96

1.60

1.96

最⼩

1.00

1.00

1.16

平均1.43

1.33

1.48

標準偏差

0.14

0.12

0.12

最⼤2461.50

2366.30

2461.50最⼩1383.901520.801383.90

平均

1942.65

1987.81

1921.67

標準偏差213.13189.51220.25

サンプル数
完全失業率（%）

合計特殊出⽣率

⽇照時間（年間あたり時間）

21

3 データと⽅法

記述統計（年齢調整⾃殺率）
データ
全都道府県

⼤都市圏

⾮⼤都市圏

年次

サンプル数

最⼤

最⼩

男⼥計

2000ー2021

1031

45.40 12.30 22.25

5.29

男性

2000ー2021

1031

70.80 17.20 33.72

8.91

⼥性

2000ー2021

1031

24.80

12.04

2.78

男⼥計

2000ー2021

327

36.80 12.30 20.98

4.30

男性

2000ー2021

327

53.70 17.20 30.92

7.16

⼥性

2000ー2021

327

23.00

12.02

2.25

男⼥計

2000ー2021

704

45.40 12.40 22.84

5.60

男性

2000ー2021

704

70.80 17.30 35.029.34

⼥性

2000ー2021704

24.80

3.00

5.00

6.90

5.00

平均

12.04

標準偏差

224 推定結果

全都道府県
推定⽅法

男⼥計

完全失業率

プーリング推定2.4818***

固定効果推定3.2829***

変量効果推定3.2530***

プーリング推定4.3532***

固定効果推定5.3864***

変量効果推定5.3870***

プーリング推定0.9532***

固定効果推定1.5038***

変量効果推定1.4357***(0.1055)(0.0949)(0.0945)(0.1733)(0.1563)(0.1567)(0.0625)(0.0637)(0.0618)

1.3269-10.1750***-7.3652***

7.5317***-18.6275***-12.0097***-3.6826***-3.3376***-3.4333***(0.8904)(1.3693)(1.2636)(1.4625)(2.2538)(2.0882)(0.5274)(0.9192)(0.7671)-0.0005***-0.0026***-0.0033***-0.0101***-0.0042**-0.0055***-0.0018***-0.0009-0.00011*(0.0005)(0.0007)(0.0007)(0.0009)(0.0012)(0.0012)(0.0003)(0.0005)(0.0004)

27.2438***

26.6535***

41.9390***17.3609***

合計特殊出⽣率
⽇照時間定数項

男性

22.5418***(1.9587)

補正NR2⼥性

13.9235***(2.5719)(3.2170)(4.2520)(1.1602)0.44440.66570.65320.47190.66930.65230.29520.4558(1.6461)
0.4565

1031

1031

1031

1031

1031

1031

1031

1031

1031

(注) ()内は標準誤差である。
*,**,***は、それぞれ5%, 1%, 0.1%⽔準で統計的に有意であることを⽰している。

23

4 推定結果

⼤都市圏
推定⽅法

男⼥計

完全失業率

プーリング推定2.4229***固定効果推定2.8528***

変量効果推定2.8363***

プーリング推定4.3119***固定効果推定4.7353***

変量効果推定4.7463***

プーリング推定0.9125***

固定効果推定1.2359***

変量効果推定1.2071***(0.1448)(0.1236)(0.1253)(0.2253)(0.1952)(0.2014)(0.0928)(0.0870)(0.0857)

6.1035***-6.3515**-3.6694*14.3709***-11.8867***-4.7276-0.9155-2.6543-2.2698(1.4575)(1.6880)(1.8302)(2.2672)(3.0327)(2.8857)(0.9235)(1.3516)(1.2544)-0.0064***-0.0019*-0.0025**-0.0112***-0.0039*-0.0051***-0.0022***-0.0001-0.0004(0.0008)(0.0009)(0.0009)(0.0013)(0.0015)(0.0015)(0.0005)(0.0006)(0.0006)

19.5952***

16.9582***

28.4288***

13.9516**

合計特殊出⽣率
⽇照時間定数項

男性

15.8677***(2.6746)

補正
NR2⼥性

11.1491***(3.2811)(4.1604)(5.1693)(1.7135)

0.56670.7251

0.71110.62310.7506

0.72670.35290.4780(2.2491)
0.4837

327

327

327

327

327

327

327

327

327

(注) ()内は標準誤差である。
*,**,***は、それぞれ5%, 1%, 0.1%⽔準で統計的に有意であることを⽰している。

24

4 推定結果

⾮⼤都市圏
推定⽅法

男⼥計

完全失業率

プーリング推定2.8492***

固定効果推定3.4967***

変量効果推定3.4470***

プーリング推定4.9500***固定効果推定5.7140***

変量効果推定5.6863***

プーリング推定1.1112***

固定効果推定1.6335***

変量効果推定1.5459***(0.1255)(0.1256)(0.1215)( 0.2065)(0.2091)( 0.2022)(0.0777)(0.0838)(0.0803)-8.4435***-11.7256***-11.3160***-8.8953***-21.3048***-19.0312***-7.7683***-3.6502**-4.9542***(1.1924)(1.7525)(1.6207)(1.9612)(2.9173)( 2.6900)(0.7386)(1.1701)(1.0536)-0.0045***-0.0031**-0.0034***-0.0078***-0.0047**-0.0054***-0.0013**-0.0014*-0.0014*(0.0006)(0.0010)(0.0009)(0.0011)(0.0017)(0.0016)(0.0004)(0.0007)(0.0006)

34.1070***

45.7507***53.5557***

22.2258***

合計特殊出⽣率
⽇照時間定数項

男性

34.0757***(2.3926)

補正
NR2⼥性

16.6337***(3.3901)(3.9352)(5.6232)(1.4820)0.51330.6604

0.66180.52690.65620.65720.34900.4619(2.1964)0.4659

704

704

704

704

704

704

704

704704(注) ()内は標準誤差である。
*,**,***は、それぞれ5%, 1%, 0.1%⽔準で統計的に有意であることを⽰している。

254 推定結果

検定結果
検定⽅法

F検定

全都道府県

男⼥計

F値
28.81

P値
< 2.2e-16

カイ⼆乗値2159.40

P値< 2.2e-16

カイ⼆乗値
0.11

P値
0.9905

男性

28.60< 2.2e-16

1928.80< 2.2e-16

47.76

2.401e-10

⼥性

17.72

< 2.2e-16

1521.20< 2.2e-16

93.02< 2.2e-16

男⼥計

25.14

< 2.2e-16

440.84< 2.2e-16

56.68

3.008e-12

男性< 2.2e-16299.29< 2.2e-16

1212.70< 2.2e-16

⼥性

23.76
17.07

< 2.2e-16427.06< 2.2e-16

19.45

男⼥計

21.13

< 2.2e-16

1393.20< 2.2e-16

36.19

0.0002209
6.839e-08

男性

20.11

< 2.2e-161274.70< 2.2e-16

55.19

6.258e-12

⼥性

15.18

< 2.2e-16871.16< 2.2e-16

35.81

8.203e-08

⼤都市圏

⾮⼤都市圏

ラグランジュ乗数検定

ハウスマン検定• F検定では全てプーリング推定に対して固定効果推定が正当化される• ラグランジュ乗数検定ではプーリング推定に対して変量効果推定が正当化される• ハウスマン検定では全都道府県・男⼥計を除いて変量効果推定に対して固定効果推定が正当化される

26

4 推定結果

VIF分析

全都道府県・男⼥計データ

完全失業率

合計特殊出⽣率

⽇照時間

1.12381.06381.0641• ＶＩＦ分析では全ての従属変数でVIF値が2を下回る→多重共線性は発⽣していない

27

4 推定結果

全都道府県

⼤都市

⾮⼤都市

モデル名
男⼥計

男性

⼥性

男⼥計

男性

⼥性

男⼥計

男性

⼥性

推定モデル

固

固

固

固

固

固

固

固

変

失業率+++++++++

合計特殊出⽣率−−−−−−−−

⽇照時間−−−−−−−• 上の表は5%⽔準で有意性を満たした係数の符号を⽰している• 主に完全失業率は正、合計特殊出⽣率と⽇照時間は負となった28

4 推定結果• 完全失業率
完全失業率の係数は全ての推定結果で正の符号を取り、0.1%⽔準で有意となっている
男⼥別では男性の係数の絶対値が⼤きい
地域別では男⼥ともに⼤都市圏の⽅が⾮⼤都市圏よりも係数の絶対値が⼤きい• 合計特殊出⽣率
合計特殊出⽣率の係数は⼤都市圏の⼥性以外で負の符号を取り、1%⽔準で有意である
地域別では⼤都市圏の⽅が⾮⼤都市圏よりも係数の絶対値が⼤きい
⼤都市圏の⼥性以外のプーリング推定による推定結果においては係数が正の符号を取る→都道府県の固有の効果の影響を受けていた可能性が考えられる

29

4 推定結果• ⽇照時間
⽇照時間の係数は負の符号を取り、⾮⼤都市圏の⼥性では1%⽔準で有意プーリング推定による推定結果よりも有意性が低下しており、⼥性に関しては⾮⼤都市圏を除いて5%⽔準で有意でない→プーリング推定の係数の有意性には都道府県の固有の効果を受けていた可能性が考えられる

30

5. まとめ• 全国男⼥計以外の推定モデルについては三つの推定結果のうち固定効果推定が採択され、全国の男⼥計のモデルについては変量効果推定が採択された• 選択された推定結果の係数は完全失業率は正、合計特殊出⽣率、⽇照時間は負となった• 選択されたすべてのモデルの完全失業率と⼤都市圏の⼥性以外のモデルの合計特殊出⽣率と全国・⼤都市圏の⼥性以外のモデルの⽇照時間の推定結果で有意性が⾒られた• ⽇照時間に関してはプーリング推定では有意性が⾒られたのに対して、固定効果推定において有意性が低下しているため、都道府県の固有の効果による影響が関わっていた可能性があるとの知⾒が得られた

31

5. まとめ• 今後の展望1. 本研究では⾃殺率の説明変数として様々な変数を取り上げたが、⽇照時間については更なる吟味が必要である
2. 2020年以降、⽇本の⼥性の⾃殺率が上昇したことが指摘されているが、本研究では、どのような要因が⼥性にのみ⾃殺率に直接影響を及ぼすかについては検討できなかった→⼥性の年齢調整⾃殺率については他の経済社会的要因やアプローチによって更なる分析が必要であると考えられる

32