経済研究
Vol. 73, No. 1, Jan. 2022

日本における退職消費パズルの検証
丹

後

健

人＊

本論文では，退職後に消費水準が低下するといういわゆる「退職消費パズル」について，「日本家
計パネル調査（JHPSKHPS）」を用いて検証した．本論文の発見は以下の三点である．第一に，退職
後 に 消 費 が 減 少 し て い た．退 職 後 の「家 庭 内 生 産（home production）」や「仕 事 関 連 消 費（workrelated consumption）」を除いた場合でも，退職後は消費が約 10％ 減少していた．第二に，退職後の消費は少なくとも三年にわたって減少していた．退職後の消費が減少し続けているかについては，これまで先行研究が必ずしも明らかにしてこなかった点である．本論文では，時系列方向に長い JHPS
KHPS の特性を活かし，退職後の消費が「L 字型」に減少し続けていることを実証した．第三に，退職後の消費減少は，貯蓄の多寡で予測可能であった．本論文では，貯蓄の多寡が時間選好率と強い相関をもつことを踏まえ，時間選好率の高低で標本を分割して推計を行ったところ，時間選好率の高い家計だけが退職後に消費を減少させていたことが明らかとなった．
JEL Classification Codes : D12, E21

1．はじめに
本論文の背景には，「退職消費パズル」とい（1998）はイギリス，Bernheim et al.
（2001）はア
メリカ，Schwerdt（2005）
はドイツを対象とし，退職後に消費が減少することを報告している．

う消費理論と実証的結果の非整合性をめぐる，

Wakabayashi（2008）や Stephens and Unayama

古いながらも新しい研究分野の存在がある．退（2012），Hori amd Murata（2019）は日本におい職消費パズルとは，「消費の平準化」というラても退職消費パズルが存在することを報告してイフサイクル／恒常所得仮説の予測と，「退職いる．一方，2000 年以降，退職消費パズルの後の消費が退職前よりも減少する」という実証存在を否定する論文も報告されている．Battis-

上の発見とが整合しないという，理論的予測とtin et al.
（2009）では家計の人数をコントロール

実証的発見の「ねじれ」を意味する（Banks et

すれば退職時の消費支出は減少しないと結論付

al., 1998）．標準的な消費理論であるライフサ

けている．また Aguiar and Hurst（2005）は，

イクル／恒常所得仮説では，消費は生涯を通じ

退職後の余暇の使い方を考慮すれば退職前後のて一定であり，予期できる所得の減少には消費

消費は平準化されていると報告した．さらには反応しないとされている（Jappelli and Pista-

Hurst（2008）は退職時の支出の減少は食費と仕ferri, 2017）．つまり，消費理論は若年期と老年事関連費に限られることを示している．退職後期で消費は常に一定であり，平準化されているには仕事関連費（スーツや靴，定期代など）が不状況を予測している．しかし先行研究は，退職要となるため，これらへの支出が低下してもラ前後の消費を比較すると退職後に消費が減少すイフサイクル／恒常所得仮説とは矛盾しない．

ることを報告している．このように，理論の予また，食費が減少していることが報告されてい測と実証上の発見との矛盾が退職消費パズルでるが食事の際の摂取量は変化していないことかある．

ら，これについてもライフサイクル／恒常所得

退職消費パズルをめぐる実証研究は，各国で仮説とは矛盾しないと指摘している．つまり，蓄積がある．初期の研究として Banks et al.,2000 年以降の退職消費パズルに関する論文は，

2

経

済

研

究

退職時点で消費は低下するが，ライフサイクル

予測可能であった．どのような人が退職後に消／恒常所得仮説と矛盾するものではないことを費を減少させているかを，より詳細に分析する示している．

ために時間選好率を用いて分析を行った．時間

このように，退職消費パズルについては多く

選好率とは，将来お金を使うことよりも，現在の先行研究があるが，いまだ解明されていない

お金を使うことをどの程度好むかを示す指標で問いも残っている．それは退職後への事前の備ある．将来に比べて現在のことをどの程度重視

えと退職後の消費の関係に関する研究である．

しているかを示すパラメータであり，「せっか

例えば Hurst（2008）は，家計の退職前後の消費

ちさ」の程度を表すとも言える（池田・大竹・の動きはライフサイクル／恒常所得仮説とは矛

筒井，2005）．時間選好率が高い人ほど将来を盾してはいないとしつつも，退職後への備えが重視せずに消費をしてしまう傾向にある（池

不十分な場合は退職後に消費が減少する可能性

田・大竹・筒井，2005）．したがって，時間選を議論している．そのうえで，退職に向けた事

好率の違いで退職前の準備（貯蓄など）や退職後前の備えを考慮した分析の重要性を指摘していの消費にも差が生じる可能性がある．そこで本る．また，退職後に消費水準を維持するための論文では，貯蓄の多寡が時間選好率と強い相関

準備が不足している家計の特徴についても明確をもつことを踏まえ，時間選好率の高低で標本にされていない（Hurst, 2008）．

を分割して推計を行った．分析の結果，時間選

このような背景のもとで，本論文では，パネ好率の高い家計だけが退職後に消費を減少させ

ルデータ設計・解析センターが提供する「日本ていたことが明らかとなった．具体的には，時家計パネル調査（以下，JHPSKHPS）」を用い

間選好率が 20％ 以上の家計は消費が減少してて，退職後に消費が減少しているかどうかについた．一方で，時間選好率が 20％ 未満の家計いて分析した．さらに，先行研究では明らかには消費に変化がなかった．本論文ではさらに，されてこなかった退職後に消費が減少してしま

時間選好率の決定要因を回帰分析で特定した．

う家計の特徴を特定した．分析の結果から，以分析の結果によれば，教育年数が短く世帯年収

下三点を発見した．

が低い（世帯年収が 700 万円未満）家計で時間選

第一に，退職後に消費が減少していた．先行

好率が高かった．また，年齢が高いほど時間選研究では，退職時の消費の減少は仕事関連費好率が高く，女性より男性の方が時間選好率が（スーツや靴，定期代など）や家庭内生産による高いことが明らかになった．本論文では，退職

食費の節約が要因とされていた．本論文では食後の消費が減少してしまう家計の特徴として時料費，外食・給食費，衣類・はき物，交通費の間選好率が高い家計ほど消費を減少させること

四項目を除いて退職時の消費の減少の有無を検を明らかにした．つまり，貯蓄が不足している

証した．分析の結果によれば，これら四項目を家計（時間選好率が高い家計）のみが退職後に消除いても退職時に消費が減少していた．したが費を減少させていることが示唆された．以上のって，日本に退職消費パズルが存在しているこ

結果から，時間選好率の高さが原因で貯蓄水準とが示唆された．

が低下し退職後の準備が不十分となってしまう

第二に，退職直後から退職の三年後までの消費の動きを分析した結果，消費水準が減少し続こと，その結果退職後に消費が減少してしまうという説明が可能であるように窺われる．

けていた．時系列方向に長い JHPSKHPS の特性を活かし，退職後の消費が「L 字型」に減

本論文の構成は以下の通りである．二節は，少し続けていることを実証した．つまり，退職

退職消費パズルについての先行研究を紹介する．

後の消費の減少は一時的ではなく，永続的な現三節では本論文で使用したデータの詳細と分析

象であることが示唆された．

に用いた変数を紹介し，四節では分析の際の推第三に，退職後の消費減少は，貯蓄の多寡で計式と推計結果をまとめる．最後に，五節で本日本における退職消費パズルの検証

論文の結論を述べる．
2．先行研究3

イフサイクル／恒常所得仮説に従って個人は退職 を 十 分 に 予 期 し て い る（expected retirement）と仮定してきた（Banks et al., 1998 ; Bern-

二節では，退職消費パズルに関する先行研究

heim et al., 2001）．したがって，退職のためにを紹介する．前半では，実際に退職後に消費が十分な貯蓄を行い退職後も消費を変化させない

減少していると報告された研究をまとめ，後半という前提を置いている．退職が事前に予期さでは，退職消費パズルの存在を否定する研究をれている場合は，所得の減少も事前に予期され紹介し，さらに残された課題について説明する．

ていることになる（expected income decrease）．
しかし，退職がそもそも十分に予期されていな

2. 1

退職消費パズルの存在をければ，退職時の所得減少は予期されなかった

明らかにした研究

所得の減少（unexpected income decrease）であ

まず，実際に消費が減少していると報告した

るため，退職後の消費の減少はライフサイクル

論文について紹介する．最初に退職消費パズル／恒常所得仮説と矛盾しない．つまり，退職後について研究した Banks et al.（1998）は，イギに消費が減少しても，その消費の減少はショッ

リスの家計の支出調査を利用して退職時の収入クに対する反応であり，標準的な理論的予測とと支出のパターンを分析した．その結果，世帯矛盾しない．このように，退職が事前に予期さ主が退職するにつれて消費が減少することを発れているのかどうかを識別することは，退職時見した．Bernheim et al.
（2001）は，アメリカのの所得減少が事前に予期されているかどうかをデータである Panel Study of Income Dynamics

識別することにつながるため，標本における（PSID）を用いて分析を行った結果，退職前の「退職者」が事前に退職を予期していたかどう

所得が低い人ほど退職後の消費が減少していたかを識別することは重要である．Haider and点を発見した．Smith（2006）は，イギリスのデStephens（2007）は退職が事前に予期されていータを用いて自発的な退職と不本意な退職を区たかどうかを識別するため，主観的な退職期待

別して退職後の食料支出を分析した．ここで不を 用 い て「予 想 さ れ る 退 職（expected retire-

本意な退職とは，健康状態の悪化によりやむを

ment）」と「（予期されていなかった）予想外の得ず退職してしまう場合や，勤めている会社が退職（unexpected retirement）」を 区 別 し た．

不況により倒産してしまうような，本人の意志

具 体 的 に は，Retirement History Survey とと は 関 係 な く 退 職 を 迫 ら れ る 状 況 を 指 す．

Health and Retirement Study を用いて，退職

Smith（2006）は，自発的な退職より不本意な退が事前に予期されている場合（expected retire-

職の方が食料支出が大幅に減少していることをment）であっても，消費が減少するかを検証し明らかにした．Dong and Yang（2017）
は中国のた．分析の結果，事前に退職を予期していた人

定年制度を利用して，60 歳前後の消費に関し（expected retirement）であっても，退職時にてファジー回帰不連続デザインを用いて分析し消費が減少していた1）．この結果は，ライフサ

た．退職後の消費を，数量と価格に分けて変化

イクル／恒常所得仮説の理論的予測と矛盾してを分析した結果，支出は減少していた（購入すおり，退職消費パズルが存在することが示唆さる財の単価が減少していた）が数量はほとんどれた．

変化していなかった．つまり，退職後はより安

日本を対象とした退職消費パズルに関する研価な財を購入するようになったことを示唆して究も存在する．そこでは他国と同様に，退職後いる．

の 消 費 の 減 少 が 報 告 さ れ た．Wakabayashi

退職消費パズルを考える際に，標本における（2008）
は，郵政省郵政研究所のデータ「家計に「退職者」が退職をどの程度事前に予期していおける金融資産に関する調査」を用いて分析をるかを考慮する必要がある．先行研究では，ラ行い，結果として退職後の消費の減少を確認し

4

経

済

研

究

ている．退職後の消費の減少は，定年後の家族る量に関して分析を行った．分析の結果によれ

構成と退職後の所得の変化が原因であると結論ば，退職後の食料品に対する支出は大幅に減少付けている ．Stephens and Unayama（2012）
は，していたが，同時に買い物へ行く時間と食事の2）

低所得の家計において退職後に食品と仕事関連準備に費やす時間が大幅に増加していた．また，（スーツや靴，通勤にかかる交通費や外食費な

買い物でより安価な食品を購入するようになっど）の消費が減少している点を発見した．また，たため支出が減少したが，摂取している量は変

退職金は短期の消費を増加させ，退職金の受給化していなかった．さらに，退職前後の摂取す資格がない，あるいは受け取る金額が少ない家るカロリー量を分析しても退職前後で差はほと計は消費を減少させると報告している．Hori

んど見られなかった．したがって，名目上の支and Murata（2019）は，独自の長期パネルデー

出額は減少しているが実際の消費量は退職前後

タを用いて退職消費パズルを検証した．Hori

で変化はない，つまりライフサイクル／恒常所

and Murata（2019）の分析結果によれば，家計得仮説の予測と一致していた．退職後の余暇のの退職後の支出減少は，家族構成の変化では完

使い方の変化は他にも考えられる．例えば，退全に説明できないと結論付けている．また，退職後に裁縫をすれば服を購入しなくなるため衣職後の生活変化や選好の変化も，支出減少の特類への支出が減少する．自宅で野菜を栽培する

徴を説明できないと報告している．さらに，貯などの家庭生産を行えばその分の食費も節約で蓄が少ない家計や予期できない大幅な収入の減きる．したがって，退職後の余暇の使い方の変少を経験した家計は，支出がより大きく減少し化を考慮すれば退職後も効用水準が平準化されている点を発見した．

る．消費行動と退職に関する研究を網羅的にサーベイした Hurst（2008）でも，退職消費パズル

2. 2

退職消費パズルの存在を否定する研究は存在しないと結論付けられている．退職後の2000 年以降は退職消費パズルの存在を否定

支出は消費カテゴリーによって大きく異なり，

す る 研 究 も 報 告 さ れ て い る．Battistin et al.

支出が減少する消費カテゴリーは食品と仕事関（2009）
は，イタリアの家計の所得と資産のデー連費のみであった．食品の支出の減少に関して

タを用いて検証を行った．結果は，退職に伴いは，Aguiar and Hurst（2005）でも指摘されてい約 9.8％ の消費の減少を発見した．しかし消費たように，退職後は余暇時間が増加し，退職前の減少は，仕事関連費と家族構成の変化によるよりも料理や材料調達時間が増加する結果，退も の で 全 て 説 明 で き る と 結 論 付 け て い る．

職前より食費を節約することができることが明Aguiar and Hurst（2005）や Hurd and Rohwed-

らかにされた．一方で食事量は退職前と変化しder（2006）は消費の減少の要因は余暇が重要でていないことから，食事量で測った消費水準は，あると説明している．例えば，退職者はより安退職前後で平準化されていることが示唆される

価な財を購入するために，買い物で購入する財結果となっている．仕事関連費（スーツや靴，を時間をかけて吟味する．したがって，店舗ご定期代など）の減少に関しても，これらの支出とに比較して買い物をする場合，買い物時間がの減少はライフサイクル／恒常所得仮説とは矛増加する可能性がある．また，余暇時間が増え盾しない．なぜなら，スーツや通勤定期への支ると弁当や総菜のような完成品ではなく原材料

出は，退職後の通勤の必要がなくなった結果でを購入し食事への準備の時間，つまり調理の時あるため，効用水準を低下させるような消費の間を増加させる可能性もある．このように，余変化には当たらないからである（Hurst, 2008）．

暇 の 使 い 方 に よ っ て 食 費 が 節 約 で き る．
Aguiar and Hurst（2005）は，アメリカの家計の2. 3

退職消費パズルをめぐる残された課題

食費についての詳細なデータを用いて退職前後

このように退職消費パズルに関する研究にはの食事に対する支出と実際に食事で摂取してい多くの蓄積があるが，課題も残されている．そ日本における退職消費パズルの検証

5

れは退職後への事前の備えと退職後の消費の関義した．退職の有無の識別については，以下の係に関する研究である．例えば Hurst（2008）は，手順に従っている．具体的には，就業に関する

退職後の消費の減少はライフサイクル／恒常所

問い（「あなたは 1 年前と同じ仕事に就いていま

得仮説とは矛盾してはいないとしつつも，退職

すか．
」という質問）において，「1 年前の仕事

後の計画が不十分な場合は退職後に消費が減少

を辞めて，無業になった（離職）」と回答した人する可能性を議論している．そのうえで，退職の中から，「あなたの 1 年前の会社・組織を辞に向けた事前の備えを考慮した分析の重要性をめた理由はつぎのどれですか．
」という質問に指摘している．また，退職後に消費水準を維持

対して「定年またはこれに準ずる理由のため」するための準備が不足している家計の特徴も明と回答した回答者を退職者と定義した．なお

確にされていない（Hurst, 2008）．さらに Olafs-「あなたの 1 年前の会社・組織を辞めた理由はson and Pagel（2018）は，退職しても貯蓄を続

つぎのどれですか．
」という質問に対する選択

ける，もしくは貯蓄を増加させる家計の存在を肢は次の通りである．（1）事業所閉鎖・会社倒指摘している．退職後にも貯蓄を続けるという

産・自営業所の廃業，（2）解雇・人員整理，（3）

貯蓄行動は，ライフサイクル／恒常所得仮説が事業不振など先行き不安，（4）その他勤め先や想定していない現実である．このように退職時

事業の都合，（5）定年またはこれに準ずる理由の消費をめぐっては貯蓄水準との関係においてのため，（6）より良い条件の仕事を探すため，未解明な点も残されており，実証的な証拠の積（7）結婚のため，（8）出産・育児のため，（9）介み上げが必要である．

護・看護のため，（10）
家事・通学のため，
（11）

3．データ

健康上の理由のため，（12）その他，の 12 個である．表 1 は離職理由割合をまとめた表である．

本論文で使用したデータは，パネルデータ設

この表からは，離職理由の割合として最も多い

計・解析センターが提供する「日本家計パネルのは「（5）定年またはこれに準ずる理由のため」

調 査（以 下，JHPS  KHPS）」で あ る．JHPS であり，約 30％ を占めていることが分かる．

KHPS は「慶 應 義 塾 家 計 パ ネ ル 調 査（以 下，

このようにして識別された「退職者」は，健康

KHPS）」と「日 本 家 計 パ ネ ル 調 査（以 下，

上の理由や解雇，会社倒産など自発的ではない

JHPS）」を 統 合 し た パ ネ ル デ ー タ で あ る．

不本意な退職を除くことができる．つまり，あKHPS は，全国 4,000 世帯，7,000 人を対象にらかじめ予期できる退職のみに着目して消費が2004 年から調査が実施され，主に，就業，消どう反応したかが検証可能である．

費，所得，住宅などをテーマに調査が行われて

表 2 は「退職者」の年齢と性別の度数分布表

きた ．JHPS は，全国 4,000 人を対象とした調を示している．表 2 から定年を理由に退職して査であり，主に，就業，所得，教育，健康・医

いる年齢は 60〜69 歳が一番多いことがわかる．

療などをテーマに調査が行われてきた．

日本には定年制度があるため，60〜69 歳の間

3）

本論文では，退職の有無を以下の質問項目をで退職する人が多くいるということが窺える4）．

活用して識別している．具体的には，就業に関また家計の支出に関しては，世帯全体の先月する質問（「あなたは 1 年前と同じ仕事に就いて（1 月）一カ月間に支出した生活費を調査していいますか．」）に対して，「1 年前の仕事を辞めて，る．生活費の中でも，（1）食料費，（2）外食・給無業になった（離職）」と回答した人を抽出した

食費，（3）
家賃・地代・住宅の修繕（住宅ローン（該当者：1,635 人）．さらにこの 1,635 人に対は含まない），（4）集合住宅の共益費，（5）電気し「あなたの 1 年前の会社・組織を辞めた理由

代・ガス代・水道代，（6）家具・電化製品・家

はつぎのどれですか．
」という質問を行い，「定

事用品（デジタル家電を除く），（7）デジタル家

年またはこれに準ずる理由のため」と回答した

電購入費，（8）
衣類・はき物，（9）保険医療費，人（387 人：「再雇用者」を除く）を退職者と定

（10）
交通費，
（11）通信費，（12）
インターネット

6

経

済

研

究

表 1．離職理由の割合
離職理由

回答者数（人） 割合（％）

事業所閉鎖・会社倒産・自営業所の廃業

145

10.81

解雇・人員整理127

9.47

事業不振など先行き不安

49

3.65

その他勤め先や事業の都合

98

7.31

定年またはこれに準ずる理由のため

387

28.86

より良い条件の仕事を探すため

162

12.08

結婚のため

25

1.86

出産・育児のため

86

6.41

介護・看護のため

67

5.00

家事・通学・健康上の理由

28

2.09

その他

167

12.45

合計

1,341

100.00注） 表 1 は就業について「あなたは 1 年前と同じ仕事に就いています
か．」という質問に対して「1 年前の仕事を辞めて，無業になった（離職）」と回答した人の中で離職理由としてどの選択肢を選択したかを示している．

後の衣類や交通費の減少は仕事関連での消費の表 2．
「退職者」の年齢・性別の分布
世代

男性（人）

女性
（人）

合計
（人）

ためであると指摘している．例えば，仕事の時に着用するスーツや革靴，出勤するために乗る
電車などの定期代は退職後には不要となる．ま50〜59 歳6

5

11

60〜69 歳

226

95

321

た，Aguiar and Hurst（2005）では食費の減少は，

70〜79 歳

72

29

101

家庭内生産によるものであると指摘している．

80〜89 歳4

1

5

したがって，四項目は消費が減少していても，

308

130

438

退職時の消費が減少しているとは言えない．よ

合計注） 表 2 は就業について「あなたは 1 年前と同じ仕事にって四項目を取り除いて消費が減少しているか

就いていますか．」という質問に対して「1 年前の仕を検証した．なお分析の対象期間は 2004 年か

事を辞めて，無業になった（離職）」と回答した人のら 2018 年までである．

中で離職理由として「定年またはこれに準ずる理由のため」と回答した人の年齢と性別の分布を示している．再雇用
（定年で退職して再雇用されもう一度使用するデータの基本統計量は次の通りである．表 3 は，家計の一カ月ごとの四項目（食料引退する）されている場合も含まれる．なお 20〜29

費，外食・給食費，衣類・はき物，交通費）を歳の女性で「退職者」が 1 人識別されたが，ここで除いていない全ての支出の基本統計量を示

は異常値として標本から落としている．

し5），表 4 は食料費，外食・給食費，衣類・は通信費，（13）
教育費，（14）
教養・娯楽，（15）
交

き物，交通費の四項目を除いた場合の家計の一際費・小遣い，
（16）
仕送り金，
（17）
その他の支

カ月ごとの支出の基本統計量を表している．表出，の 17 個の項目に分けて調査を行っている．

5 は退職前後の支出総額，仕事関連費，食費，

本論文では 17 項目の中から，食料費，外食・所得の変化をまとめている．退職前と退職後を給食費，衣類・はき物，交通費の四つ以外の項比較すると，支出総額，仕事関連費，所得が減目を足しあげた合計値を使用した．四項目を除少していることがわかる．

いた理由は，先行研究の結果を考慮するためで

図 1 は，退職 5 年前から退職 5 年後までの支ある．Stephens and Unayama（2012）では退職

出（1 か月の支出総額の平均値）と所得（世帯年

日本における退職消費パズルの検証

7

表 3．基本統計量：家計の一カ月ごとの支出（全支出）（単位：円）
2004 年〜2018 年

平均

中央値

標準偏差

観測数

全標本

285,516

257,000

143,752

70,352

男性

286,495

257,000

142,720

34,250

女性

284,587

256,000

144,719

36,10255 歳以上272,605

241,000

147,264

32,32555 歳未満296,491

269,000

139,764

38,027

高所得家計
低所得家計

362,431241,292

330,000
222,000

157,204
112,965

23,812
38,561

高校卒業者以下

274,148

248,000

138,079

48,602

大学卒業者以上

317,518

285,000

154,429

17,610注） 高所得家計とは，世帯年収が 700 万円以上の家計を表している．低所得家計は，世帯年収が 700 万円未満の家計を示す．

表 4．基本統計量：家計の一カ月ごとの支出（四項目を除いた支出）（単位：円）
2004 年〜2018 年

平均

中央値

標準偏差

観測数

全標本
男性
女性
55 歳以上55 歳未満
高所得家計
低所得家計
高校卒業者
大学卒業者

189,788
190,107
189,505
178,645
197,428
228,788
161,703
184,101
204,472

167,000
167,000
167,000
152,000
176,000
202,000
145,500
163,000
180,000

107,798
106,704
108,762
110,527
105,208
118,723
87,848105,421113,226

39,93818,784
21,154
16,244
23,694
15,74920,272
26,446
11,091注） 高所得家計とは，世帯年収が 700 万円以上の家計を表している．低所得家計は，世帯年収が 700 万円未満の家計を示す．

表 5．退職前後の基本統計量
退職前
項目

平均値

標準偏差

観測数

支出総額
仕事関連費
食費
所得

289,756
35,271
67,955
733

144,689
28,80831,713
522

364
340
354
330

退職後
項目

平均値

標準偏差

観測数

支出総額
仕事関連費
食費
所得

266,623
28,661
68,899509

129,50924,43432,312
465

308
286
307
293

「退職者」以外
項目

平均値

標準偏差

観測数

支出総額
仕事関連費
食費
所得

286,02132,10562,902667

143,904
27,01530,855481

68,47263,50068,11863,604注） 表 5 の「退職前」は退職した時点から一年前，「退職後」は退職
時点から一年後を指す．
「『退職者』以外」は上記以外の標本を表す．仕事関連費は衣類・はき物と交通費を足し合わせている．

8

経

済

研

究

図 1．退職前後の支出と所得の変化

注） 図 1 の縦軸は金額（単位：万円），横軸は退職時点を 0 とした相対的な時点（退職前の年数をマイナス，退職後の年数をプラスとしている）を表す．

日本における退職消費パズルの検証

9

表 6．退職前後の共変量の基本統計量

収の平均値）の変化を表している．横軸を退職

退職前

時点を 0 とする相対的な時点（−1 から −5 は
観測数

退職前の年数を表し 1 から 5 は退職後からの年

項目

平均値 標準偏差

年齢

65.01

5.18

379

ロットしている．図 1 から，退職直後
（横軸の

世帯人員数

3.06

1.33

352

0）
は支出と所得の両方が減少していることが読数を表す），縦軸を金額として支出と所得をプみ取れる．なお支出総額に関しては，退職前年から減少傾向にあるが，これは退職を翌年に控

退職時
項目

平均値 標準偏差

観測数

年齢

65.73

5.03

378

世帯人員数

3.07

1.45

323

えスーツや靴等，仕事に関連する財への支出が抑制された結果であると考えられる．
4．分析
本論文ではまず，退職後に消費が減少してい退職後るかどうかを検証した．さらに退職後に消費が項目

平均値 標準偏差

観測数

年齢

66.75

4.63

324

世帯人員数

2.90

1.31

270

注） 表 6 の「退職前」は退職時点の一年前，「退職時」は退職時点，「退職後」減少した場合，どのような原因が考えられるかを考察した．
4. 1

退職後に消費は減少するのか？

推計式は以下の通りである．
は退職時点から一年後を表す．

ln C  = c+X +Y+ ∑ γ D +ε  （1）

表 7．推計結果：退職が家計の消費に与える影響ln C =c+X +Y+ ∑    γ D +ε 
全項目

四項目以外

−0.071***−0.104***（0.024）（0.040）−0.095***−0.068*（0.025）（0.040）−0.088***−0.105**（0.025）（0.043）

固定効果

あり

あり

観測数

13,368

6,681

回答者の数

2,377

1,800

γ： 退職一年目ダミーγ： 退職二年目ダミーγ： 退職三年目ダミー

注）「全項目」は，食料費，外食・給食費，衣類・はき物，交通費の四項目を除いていない推計結果を表し，「四項目以外」は，食料費，外食・給食費，式（1）の左辺 ln C  は，家計 i の t 年における消費水準の対数値を表す．c は固定効果，X
は家計の特徴を表す共変量ベクトル，Y はタ
イムダミー，ε  は誤差項を表す．本論文では，家計の特徴を表す共変量として世帯人員数，年
齢，及び年齢の二乗項を用いる．世帯人員数は，同居人数と別居人数を足し合わせた人数を指す．表 6 は退職前後の共変量の基本統計量を表している．表 6 から，退職前に比べ退職後は，年齢が約一歳増加しており，世帯人員数がわず
かに減少していることが分かる6）．
D  は退職したかどうかを表すダミー変数である．より具体的には，D  は家計 i が退職後
k 年目のみに 1 をとり，それ以外は 0 をとるダミー変数である7）．この退職ダミー D  にかかる係数 γ が正の符号であれば退職後 k 年目の衣類・はき物，交通費の四項目を除いた推計結果

支出が増加，負の符号であれば退職後 k 年目を表している．カッコ内は標準誤差を表している．

の支出が減少することを意味する．退職ダミー***，**，* はそれぞれ 1％，5％，10％ の有意水準で有意であることを表す．

D  によって，退職してから三年後までの消費の動向が分析可能となる．表 7 は式（1）の推計結果である．表 7 の「全項目」の列は，食料費，

10

経

済

研

究

表 8．推計結果：退職が家計の消費に与える影響（貯蓄額別での推計）
ln C =c+X +Y+ ∑    γ D +ε 
貯蓄 700 万円以上

500 万円以下

300 万円以下

100 万円以下

退職一年目ダミー−0.057−0.244***−0.376***−0.293*（0.047）（0.083）（0.097）（0.170）

退職二年目ダミー−0.065−0.088−0.194−0.532***（0.051）（0.091）（0.158）（0.196）−0.133***−0.126*−0.200**−0.361*（0.049）（0.065）（0.088）（0.197）

退職三年目ダミー

固定効果

あり

あり

あり

あり

観測数

3,764

2,734

1,950

1,132

回答者の数

1,140

1,050

810

534

注） カッコ内は標準誤差を表している．***，**，* はそれぞれ 1％，5％，10％ の有意水準で有意であることを表す．

外食・給食費，衣類・はき物，交通費の四項目

らかになったが，消費低下の要因は何かというを除いていない場合の推計結果を表し，「四項

疑問が生じる．退職時の消費低下に関する先行

目以外」は食料費，外食・給食費，衣類・はき

研究は，退職後への事前の備えが退職後の消費

物，交通費の四項目を除いた場合の推計結果をに予測力を持つことを示唆している．例えば表している．表 7 から分かるように，両者とも

Hurst（2008）は，家計の退職後の消費はライフ

退職ダミーの係数 γ が有意に減少している．

サイクル／恒常所得仮説とは矛盾してはいない「全項目」では，退職一年後に消費が約 7％，としつつも，退職後の計画が不十分な場合は退二年後に約 10％，三年後に約 9％ 減少してい職後に消費が減少する可能性を議論している．

る．「四項目以外」での推計結果も同様に，退そのうえで，退職に向けた事前の備えを考慮し職一年後に消費が約 10％，二年後に約 7％，三た分析の重要性を指摘している．

年後に約 11％ 減少している．仕事関連費や家

そこで本論文では，退職後の消費の減少は，

庭内生産に関する食費を除いているにも関わら退職前の準備，つまり不十分な貯蓄が原因であず消費が減少しているという結果は，実際に退る可能性を検証する．上記の仮説を検証するた

職後に消費が減少していることを示唆している．

めに，まず貯蓄額別に式（1）を推計した．結果

さらに退職一年目ダミー，退職二年目ダミー，が表 8 である．貯蓄額が，700 万円以上，500

退職三年目ダミーにかかる全ての係数が有意に万円以下，300 万円以下，100 万円以下の四つ

減少している．この結果は，退職してから三年に分割して推計を行った．貯蓄額が 700 万円以

経過しても退職前の消費水準に戻らず消費が上の家計は消費を有意に減少させていない．一「L 字型」に減少したままであることを示唆し方で，貯蓄額が 500 万円以下の家計は退職からている．よって，退職後の消費の減少は一時的一年後に消費が約 24％，三年後に約 13％ 減少

なものではなく，永続的であると考えられる．

している．消費の減少幅は，貯蓄額が 100 万円

この結果から，日本では退職消費パズルが存在

以下の家計が最も大きい．退職から一年後に消することが示唆された．

費 が 約 29％，二 年 後 に 約 53％，三 年 後 に 約
36％ 減少している．このように，貯蓄額が少

4. 2

退職後の消費低下の決定要因は何か？

ここまでの分析で，退職後の消費の減少が明ないほど退職後の消費が減少してしまうことが窺われる．

日本における退職消費パズルの検証

11

表 9．基本統計量：時間選好率
2010 年〜2018 年

平均

中央値

標準偏差

観測数

全標本

16.3％

10.0％

14.9

37,187

男性

16.6％

10.0％

14.9

18,262

女性

16.0％

10.0％

14.8

18,92555 歳以上

16.2％

10.0％

14.8

18,923

55 歳未満

16.5％

10.0％

15.0

18,264

高所得家計
低所得家計

15.9％
16.5％

10.0％
10.0％

14.4
15.1

12,83921,193

高校卒業者

16.4％

10.0％

15.1

24,949

大学卒業者

15.9％

10.0％

14.2

9,804

注） 高所得家計とは，世帯年収が 700 万円以上の家計を表している．低所得家計は，世帯年収が 700 万円未満の家計を示す．

表 10．推計結果：退職が家計の消費に与える影響（時間選好率別での推計）
ln C =c+X +Y+ ∑    γ D +ε γ： 退職一年目ダミーγ： 退職二年目ダミーγ： 退職三年目ダミー
固定効果
観測数
回答者の数

20％ 以上

20％ 未満−0.098*（0.051）−0.109*（0.057）−0.098*（0.052）−0.040（0.092）0.014（0.073）−0.100（0.088）

あり
4,720
1,539

あり
1,961
921

注） カッコ内は標準誤差を表している．***，**，* はそ
れぞれ 1％，5％，10％ の有意水準で有意である
ことを表す．

本論文では Kureishi et al.（2021）に従い，以下の手順で回答者の時間選好率を推定した．
JHPSKHPS では，2010 年から「あなたは 1ヵ
月後に 1 万円もらうかわりに，13ヵ月後に最低いくらもらえれば満足できますか」という質問をしている．これに対し，（1）9,500 円，金利5％，（2）10,000 円，金 利 0％，（3）10,200 円，
金 利 2％，（4）10,400 円，金 利 4％，（5）10,600
円，金 利 6％，（6）11,000 円，金 利 10％，（7）12,000 円，金利 20％，（8）14,000 円，金利 40％，の八つの回答の選択肢がある．Kureishi et al.
（2021）
では，質問に回答した金利を個人の時間選好率としている8）．本論文では，13ヵ月後にもらう金額が高い（金利が高い）ほどせっかち度

では，退職前の準備が十分でない家計，すなが高く時間選好率が高いとする．表 9 は時間選

わち貯蓄量が十分ではない家計とはどのような好率の基本統計量を表したものである．表 9 は，家計なのだろうか．
本論文では，退職前の準備が十分でない家計

標本全体での時間選好率の平均が約 16.3％ であることを示している9）．

を識別するために時間選好率に着目した．Falk

推定された回答者毎の時間選好率の高低は，

et al.（2018）は時間選好率が高い消費者ほど，貯貯蓄の多寡に対して強い予測力を持つことを踏蓄額が過少となる傾向にあることを示している．

まえ（Falk et al.（2018）），退職時の消費の落ち

貯蓄額別での推計結果を踏まえると，次のよう込みが時間選好率の大きさで代理される貯蓄のな仮説を考えることができる．すなわち，「せ多寡で予測可能かを検証した．具体的には，式っかちな人」ほど将来に対する準備が十分でな（1）について，時間選好率が 20％ 以上の家計とい可能性である．「せっかちな人」，つまり時間20％ 未満の家計で標本を分割し推計した．推選好率が高い人ほど，異時点間の資源配分にお計結果が表 10 である．時間選好率が 20％ 以上

いて今期の消費をより重視する結果，現役時代の家計は退職から一年後に消費が約 10％，二の貯蓄が抑制され，退職後の貯蓄が不足する．

年後に約 11％，三年後に約 10％ 減少している．

その結果，予期された退職であっても，退職後どの年も 10％ 水準で有意に減少していることに消費が減少してしまうのではないかという仮が分かる．一方，時間選好率が 20％ 未満の家説である．

計では，消費はどの年も有意に減少していない．

12

経

済

表 11．推計結果：時間選好率（被説明変数：δ）の決定要因（プーリング推計）
説明変数て退職後の消費の減少の有無を検証した．本論（0.00041）−0.00003***

文の結果によれば，退職後に消費が約 10％ 減（0.0000）
β：性別

少していることが判明した．日本には定年制度

0.00751***が存在し，あらかじめ退職を予期できる．健康（0.00162）β：所得
β：教育年数

第一の発見は，実際に退職後に消費が減少し給食費，衣類・はき物，交通費の四項目を除い0.00256***

β：年齢×年齢

究ていた点である．本論文では，食料費，外食・

係数

β：年齢

研

−0.00824***

上の理由や突然の解雇などの不本意な退職を除（0.00128）

いた，定年という予期できる退職にもかかわら−0.00694**（0.00273）

ず退職後の消費は減少していた．したがって，

34,032

この結果は日本の退職消費パズルの存在を示唆

観測数注） カッコ内は標準誤差を表している．***，**，* はそ
れぞれ 1％，5％，10％ の有意水準で有意である
ことを表す．

している．
第二の発見は，退職後の消費は少なくとも三年にわたって減少する点である．本論文では，以上の結果から，時間選好率が高い家計だけが長い時系列データを用いることで退職から三年

消費を減少させていることが示唆された．

後までの消費の動向を分析した．その結果，退本論文ではさらに，どのような人が時間選好職から一年後だけでなく，二年後，三年後も消率が高いのか，時間選好率の決定要因を回帰分費が減少していた．退職後の消費水準は，退職析で特定した．推計式（プーリング推計）
は以下

前の消費水準に戻ることはなく，「L 字型」での通りである．

減少し続けていた．

δ  = c+β age +β age 

第三の発見は，退職後の消費減少は，貯蓄の多寡で説明可能な点である．退職後の消費が減+β gender +β ln ( income  )（2）

少する要因として退職前の準備，つまり貯蓄不式（2）の左辺 ( δ ) は時間選好率を表し，右辺に足を指摘できる．十分に貯蓄があれば退職後では共変量として年齢，年齢の二乗項，所得（のも退職前と変わらない消費量になるはずである．

対数値），及び教育年数（の対数値）を表す．表

実際に，貯蓄額が高い家計は消費の減少が見ら

11 は式（2）の推計結果を表す．結果として，年れなかった．一方で，貯蓄額が低い家計ほどよ

齢が高いほど時間選好率が高かった．また，女り大きく消費を減少させていた．そこで本論文

性より男性の方が時間選好率が高い．さらに所

では，貯蓄が足りず，退職後の準備不足に陥っ得が低く，教育年数が短いほど時間選好率が高ている家計はどのような家計なのかを特定する

まる．以上の結果を踏まえると，時間選好率がために時間選好率を用いて分析を行った．分析

高い人（年齢が高い人，男性，教育年数が短いの結果によると，時間選好率の高い人だけが消人，世帯年収が低い家計）ほど貯蓄が低くなり，費を減少させていた．以上の結果から，退職後退職後の準備不足に陥り退職後に消費が減少しの消費減少は貯蓄の多寡で説明可能であると考てしまうという説明が可能であるように窺われえられる．本論文ではさらに，どのような人がる．

時間選好率が高いかを特定するため，時間選好+β ln ( education  ) +ε 

5．結論

率の決定要因を回帰分析で特定した．その結果，教育年数が短い人や世帯年収が低い（世帯年収

本論文では，退職後に消費が減少してしまうが 700 万円未満）家計が時間選好率が高いこと「退職消費パズル」について，「日本家計パネルが判明した．以上の結果を踏まえると，時間選

調査（JHPSKHPS）」を用いて実際に退職後に好率が高いと貯蓄が低くなり将来のための準備消費が減少しているかどうかを検証した．

が不足し，退職後の消費が落ちてしまう，とい日本における退職消費パズルの検証

う説明が可能であるように窺われる．
（投稿受付 2021 年 4 月 6 日・
最終決定 2021 年 8 月 19 日，
横浜市立大学国際マネジメント
研究科博士前期課程）

注＊ 本稿の分析に際しては，慶應義塾大学パネルデータ設計・解析センターによる「日本家計パネル調査（JHPSKHPS）」の個票データの提供を受けた．記して感謝したい．
1） 一方，予期せずに退職した人（unexpected retirement）は予想通りに退職した人（expected retirement）より消費が 30％ から 40％ 大きく消費が落ち込んでいた Haider and Stephens, 2007）．
2） ここで家族構成の変化とは，家族の人数が，時間が経過するにつれて変化することを指す．例えば仕事をしていた時は子どもと同居していたが，定年近くになるにつれて子どもが成長し独り立ちしていくと家計の人数が減少する．したがって，一人分の消費が減少する．
3） 標 本 の 脱 落 を 補 う た め，2007 年 に 新 た に 約
1,400 人，2012 年には約 1,000 人を対象に加えた．
4） なお上記の手法を用いて識別された「退職者」には，定年で退職してから再び働きだしもう一度退職する場合も該当する．実際に定年してから再雇用されたのちに引退した人（「再雇用者」）は 46 人であった．
複数回の再雇用を経験している回答者が存在する．複数回の再雇用者を含めた，「延べ人数ベースの再雇用者」数は 51 人である．離職前の仕事については，農林漁業作業者が 6 人，販売従事者（小売店，卸売店の店主や店員など）が 30 人，サービス職従事者（理容，美容，飲食店，旅館などの従業員，清掃員など）が 43
人，管理的職種（国・自治体の議員，会社・団体，官公庁の課長以上など）が 44 人，事務従事者（一般事務，
会計事務，営業事務員など）が 56 人，運輸・通信従事者（鉄道・車・船・航空機の運転従事者など）が 15 人，
製造・建築・保守・運搬などの作業者が 60 人，情報処理技術者（システムエンジニア，プログラマーなど）
が 3 人，専門的・技術的職業従事者が 57 人，保安職
業従事者（自衛官，警察官，消防員など）が 13 人であった．
5） 表 3 における全標本の家計の一か月ごとの支出総額の平均は 285,516 円である．家計調査の 2004 年
から 2018 年までの総世帯の支出額の平均は 253,239円であり，本論文で使用するデータの平均値と大きな差はない．
6） 例えば，子どもが成長し働き始めて独立するよ
うになると世帯人員数は減少する．世帯人員数の減少
が世帯の総支出を抑制する要因となるため，推計においては共変量として世帯人員数を含め，世帯人員数の変化をコントロールしている．
7） なお本論文では，調査されている支出額が世帯単位の支出であるため，世帯の主たる家計支持者が定年退職を迎えたケースを分析している．日本の家計調13査 を 使 っ て 退 職 消 費 パ ズ ル の 有 無 を 検 証 し た Stephens and Unayama（2012）は，男性の世帯主が退職したケースに焦点を当てて分析を行っている．本論文においても主たる家計支持者の定年退職前後における世帯の支出の変化を分析するため，ダミー変数 D  は，
男性が定年退職を迎えた場合に 1 をとる変数としている．したがってここでは，男性の定年退職のみに焦点を当てている．
8） Kureishi et al.（2021）では，時間選好率を以下のように定義している．
ρ = 100×log ( 1+r )ρ は時間選好率，r は調査で答えた金利を指す．本論
文でも Kureishi et al.（2021）と同様に，質問に回答した金利を個人の時間選好率とする．
9） 時間選好率を推定した池田・大竹・筒井（2005），
晝間・池田（2007）は，時間選好率は平均して約 15％であることを報告している．
参 考 文 献晝間文彦・池田新介（2007）「経済実験とアンケート調
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