⽇本⼈の⾃殺率に様々な社会経済的要因が及ぼす影響に関する⼈⼝学的分析¹

⽯井太研究会
川島康⽣¹ 本稿の執筆に際して、⽯井太教授 （慶應義塾⼤学経済学部 ）から多くの有益な助⾔をいただいた。ここに記して感謝を申し上げる。

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概要WHO(2019)によると、⾃殺は世界中において深刻な問題であり、世界の主要な死因の上位 20 位以内に⼊っている。その数はマラリアや乳がん、戦争や殺⼈による死亡者数を上回っており、毎年 70 万 3000 ⼈の⼈が⾃殺によって死亡していると推定されている。⾃殺率の減少という課題は国際の持続可能な開発⽬標の SDGs の 3 番⽬の⽬標である「すべての⼈に健康と福祉を」として盛り込まれており、世界中で⾃殺予防対策が求められている。我が国の⾃殺者数は、98 年に年間 3 万⼈台に急増し、2010 年までに 3 万⼈を超える⽔準で推移している。それ以降は減少傾向にあり、厚⽣労働省（2023）による警察庁の⾃殺統計によると令和 4 年において年間 2 万 1881 ⼈と 98 年以前の⾃殺率が急増する前の⽔準となっている。だが、依然⾼い⽔準にある事には変わりはない。
我が国における⾃殺研究は（1）社会学的・⼼理学的研究、（2）疫学的研究、（3）医学的研究の三種類のアプローチに基づいて、経済・社会的側⾯や医学的側⾯から⾃殺を研究し、有効な⾃殺予防策を⽴てようとしてきた優秀な研究が蓄積されている。これらの研究から⽰されているのは、⾃殺リスクにつながるうつ病などの精神疾患の背後には、個⼈の社会的⽴場との関係性や、事業の衰退、会社の倒産、雇⽤の喪失などによる経済的困窮が存在する可能性が⾼いとされている。
その⼀⽅で、先⾏研究の多くは従属変数の⾃殺率として粗死亡率を⽤いている。⼀般に、地域別⽐較や時系列⽐較をする際、対象となる集団の年齢構成が異なるという理由から、粗死亡率では正しく⽐較することができない。そこで本研究では従属変数に、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した⾃殺率と様々な要因の関係について⼈⼝学的分析を⾏うことを⽬的としたものである。
本研究からは、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について完全失業率は正が、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。

キーワード：経済的困窮、年齢調整⾃殺率、経済社会的要因、パネルデータ分析

2目次
はじめに ........................................................................................................................... 5
1. 研究の背景と先⾏研究 ............................................................................................... 5
2. データと⽅法 ............................................................................................................. 72.1 データ ................................................................................................................... 72.2 ⽅法 ...................................................................................................................... 83. 結果と考察 ................................................................................................................. 83.1 記述統計量 ........................................................................................................... 83.2 推定結果 ............................................................................................................. 10おわりに ......................................................................................................................... 12参考⽂献 ......................................................................................................................... 133表⽬次
表 1 各説明変数の記述統計量 ....................................................................................... 9
表 2 年齢調整⾃殺率の記述統計量 .............................................................................. 10
表 3 モデルの推定結果（全国） .................................................................................. 10
表 4 モデルの推定結果（⼤都市圏） .......................................................................... 11
表 5 モデルの推定結果（⾮⼤都市圏） ....................................................................... 11
表 6 推定モデルの検定結果 ......................................................................................... 114

はじめに
本研究は、我が国の年齢調整⾃殺率に関して、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ことを⽬的とする。また、最新の標準⼈⼝モデルによる年齢調整⾃殺率を分析に⽤いていることで年齢構成の影響を排除できる点が特徴となっている。

1. 研究の背景と先⾏研究
WHO(2019)によると、⾃殺は世界中において深刻な問題であり、世界の主要な死因の上位 20 位以内に⼊っている。その数はマラリアや乳がん、戦争や殺⼈による死亡者数を上回っており、毎年 70 万 3000 ⼈の⼈が⾃殺によって死亡していると推定されている。⾃殺率の減少という課題は国際の持続可能な開発⽬標の SDGs の 3 番⽬の⽬標である「すべての⼈に健康と福祉を」として盛り込まれており、世界中で⾃殺予防対策が求められている。
我が国の⾃殺者数は、98 年に年間 3 万⼈台に急増し、2010 年まで 3 万⼈を超える⽔準で推移してきた。それ以降は減少傾向にあり、厚⽣労働省（2023）によると令和 4 年において年間 2 万 1881 ⼈と 98 年以前の⽔準となっている。だが、依然⾼い⽔準にある事には変わりはない。
⾃殺に関するこのような現状の中で、国⺠の幸福を⼀定程度維持することが政府の役割であると考えるのであれば、⾃殺は対策を要する重要な政策課題であるとされる（澤⽥他2013a）。
京都⼤学（2006）によれば、⾃殺の要因について、(1)経済的要因、(2)社会的要因、(3)複合的要因の三つに分類できるとされている。(1)は個⼈の⽣活⽔準と密接な関係をもった要因であり、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。該当する要因として、所得や負債、経済の不平等が挙げられている。(2)は個⼈が所属している社会や環境によって影響を受ける要因であり、Durkheim(1897)によれば、この要因について、(i)⾃⼰本位的⾃殺、(ii)集団本位的⾃殺、(iii)アノミー的⾃殺と更に三つに分類できるとされている。(i)は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、(ii)は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、(iii)は個⼈の満たされない思いに対する欲求不満や不平感などからくる絶望による⾃殺⾏為とされている。該当する要因として(i)は年齢や性別、結婚状態など、(ii)は⽂⺠か否か、(iii)は⾃⼰本位的⾃殺と似ているが性別や⾝分などが挙げられている。⾃⼰本位的⾃殺とアノミー的⾃殺の⼤きな違いとして、⾃⼰本位的⾃殺が社会への諦めによる無⼒感が引き⾦になっているのに対して、アノ5ミー的⾃殺は⾃⼰への焦燥感や嫌悪感が引き⾦となっているという点である。(3)は経済的要因と社会的要因の両⽅の側⾯を持つ要因であり、該当する要因として失業率がある。
経済の衰退が失業率の増加につながることは⽞⽥(2010)によって⽰されており、1997 年の⾦融危機のため、国内の銀⾏や証券会社が破綻し、中⼩企業の経営が困難になったことで⼈件費の削減のため失業率が上昇したと指摘している。失業によって、⽇常⽣活が苦しくなるとともに、将来の収⼊⾒通しが⽴たないことや⽣涯所得の低下が発⽣する。そのため、Hamermesh & Soss（1974）による「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」という理論に基づけば、失業率の上昇が⾃殺・⾃殺未遂の増加要因になることと推察される。さらに失業することによって会社での関係や既存の友⼈関係や家族関係の崩壊にも繋がるため、社会的要因としても失業と⾃殺は密接な関係性がある。このように、失業は精神的・⾁体的疾病と同時に起こっていることも多く、複合した深刻な⾃殺の危険因⼦ともなりうる。実際、多くの研究において、失業率が⾼いことと⾃殺率が⾼いこととの相関関係が⽰されている。
その⼀つとして Chen et al.（2012）がある。これは Stanley, Doucouliagos & Jarrell（2008）のメタ回帰分析と呼ばれる⼿法を⽤いて、既存研究が報告している実証研究結果の頑健性を検証したものである。これによれば、既存研究に共通してみられる主な傾向が三つあることが明らかになっている。⼀つ⽬は、所得が⾃殺率に与える影響は過⼤評価されていること、⼆つ⽬は、所得の不平等が拡⼤すると⾃殺率が増えること、そして三つ⽬は失業と⾃殺率に正の相関関係があることである。
また、澤⽥他(2013b)は、政府の経済・福祉政策と⾃殺率の関係を検証して、経済・福祉政策が地域の⾃殺率に影響を与えることを⽰し、特に失業対策費など経済政策に係る⾦額と⽣活保護費など福祉政策に係る⾦額が⾃殺率と負の関係にあることを明らかにした。
そして、これらを通じて、経済的困窮を緩和する政策が⾃殺率を低下させると分析している。
澤⽥他(2013a)によれば、⽇本における⾃殺研究は（1）社会学的・⼼理学的研究、（2）疫学的研究、（3）医学的研究の三つに⼤別できるとされている。
（1）は精神分析の⽴場から⼈が⾃殺に⾄る要因を調べたものであり、（2）は⾃殺につながりうる健康状態について、集団を単位として統計的に把握し、予防・対策につなげることを⽬的とするものである。そして、（3）は精神疾患との関連で⽣物学的側⾯・脳科学的側⾯から⾃殺を分析した研究である。特に医学的研究では、精神疾患と⽇照時間には密接な関係性があることが明らかにしており、⽇照時間が精神疾患の代理変数として⾃殺分析の説明変数として取り上げられている。実際に、江頭他（1986）によれば、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ことが⽰されている。また、Michael Bauer et al.（2021）によれば、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ことが⽰されている。
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以上の通り、経済・社会的側⾯や医学的側⾯からの⾃殺研究や、有効な⾃殺予防策に関する研究など、⾃殺に関する様々な先⾏研究が蓄積されている。これらの研究から⽰されているのは、⾃殺リスクにつながるうつ病などの精神疾患の背後には、個⼈の社会的⽴場との関係性や、事業の衰退、会社の倒産、雇⽤の喪失などによる経済的困窮が存在する可能性が⾼いという点である。
その⼀⽅で、先⾏研究の多くは、従属変数の⾃殺率として粗死亡率を⽤いている。⼀般に、地域別⽐較や時系列⽐較をする際、対象となる集団の年齢構成が異なると、粗死亡率
では正しく⽐較することができない。そこで本研究では従属変数に、年齢調整を⾏った⾃殺率を⽤い、年齢構成の違いによる影響を排除した⾃殺率と様々な要因の関係について⼈⼝学的分析を⾏うことを⽬的として研究を⾏う。

2. データと⽅法
2.1. データ
本研究では⾃殺率の説明変数として、社会的要因として合計特殊出⽣率、複合的要因として失業率、その他の要因として⽇照時間を扱っている。それぞれの説明変数と⾃殺率との想定される関係性は以下の通りである。合計特殊出⽣率については、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が、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している。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ことから、合計特殊出⽣率が⾼い程、⾃⼰本位的⾃殺が少なくなると推測できる。完全失業率については、社会的不況によって失業すると、所得が低下してしまい、⽣活への満⾜度が低下する。さらに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ため、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と推測できる。最後に⽇照時間については、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ことから、⽇照時間が⾼いほど⾃殺が少なくなると推測できる。
次にデータソースについて述べる。年齢調整⾃殺率のデータは、国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所「⽇本版死亡データベース（Japanese Mortality Database, 以下 JMD）」による「Hi分類」の「⾃殺」のデータを⽤いた。完全失業率のデータは総務省統計局「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」を⽤いた。
合計特殊出⽣率のデータは厚⽣労働省「⼈⼝動態調査」の「合計特殊出⽣率」を⽤いた。⽇商時間のデータは気象庁「過去の気象データ」を⽤いた。利⽤したデータの期間は、2000―2021 年である。年齢調整⾃殺率と 65 歳以上⼈⼝割合については男⼥別、男⼥計のデータを使⽤した。
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また、⽇照時間については、2009 年の愛知県、2015 年の新潟県、2021 年の広島県の三つのデータが⽋測値となっていることから、これら三つのデータについては分析から除外した。
なお、「Hi 分類」とは厚⽣労働省(2022)によれば、死因年次推移分類のコード名であり、History の略である。現在は 1950―2021 年のデータがあり、16 種類の主要死因分類が提供されている。本分類では他の死因分類に⽐較して分類数が少ない代わりに、JMD が公開している死因分類の年齢調整死亡率の中では⼀番⻑い期間のデータが存在し、⻑期的な死因動向を⾒るのに適した分類である。

2.2. ⽅法
本研究では従属変数である年齢調整⾃殺率と各説明変数について、都道府県パネルデータ分析による以下のモデルに基づいて推定を⾏った。
%𝑌!" = 𝛽# + % 𝛽$ 𝑥$!" + 𝜐!" 𝑖 = 1,⋅⋅⋅ 𝑁; 𝑡 = 1,⋅⋅⋅ 𝑇 (1)$&'𝜐!" = 𝜇! + 𝜈!"(2)(1)式において、従属変数である𝑌() は t 年における都道府県 i の年齢調整⾃殺率であり、説明変数である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 の⽇照時間である。(2)式は⼀元配置誤差構
成要素回帰モデルによって誤差項を表したモデルである。𝜇! は観察不可能な個体の効果であり、𝜈! " は攪乱項である。本研究ではこれに基づき、プーリング推定、固定効果推定、変量効果推定の 3 つのモデルについて推定を⾏った。
また、⼤都市圏と⾮⼤都市圏で各説明変数と年齢調整⾃殺率との関係性に差がある可能性を考慮して、全国のデータの他に、⼤都市圏のみと⾮⼤都市圏のみのデータも使⽤している。⼤都市圏の都道府県については⼤都市圏の中⼼市を持つ、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 都道府県が該当する。
⾮⼤都市圏は⼤都市圏以外の都道府県が該当する。

3. 結果と考察
3.1. 記述統計量
本節では、全国、⼤都市圏、⾮⼤都市圏の年齢調整⾃殺率と各説明変数の記述統計量について述べる。
完全失業率、合計特殊出⽣率、⽇照時間の記述統計は表 1 のとおりである。
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完全失業率については、全国の数値の範囲は 1.1~8.4（%）であり、その平均値は 3.69 である。⼤都市圏では 1.7〜7.7 で平均値は 4.02 である。⾮⼤都市圏では 1.1~8.4 であり、その平均値は 3.54 である。
合計特殊出⽣率については、全国の数値の範囲は 1.00~1.96 であり、その平均値は 1.43である。⼤都市圏では 1.00〜1.60 で平均値は 1.3 である。⾮⼤都市圏では 1.16~1.96 であり、その平均値は 1.48 である。
⽇照時間については、全国の数値の範囲は 1383.9~2461.5（年あたり時間）であり、その平均値は 1942.65 である。⼤都市圏では 1520.80~2366.30 で平均値は 1987.81 である。⾮⼤都市圏では 1383.90~2461.50 であり、その平均値は 1921.67 である。
サンプルサイズは、全国別は、2000―2021 年の 22 年間×47 都道府県-3 ⽋損値の 1031個、⼤都市圏は、22 年間×15 都道府県-3 ⽋損値の 327 個、⾮⼤都市圏は、22 年間×32 都道府県の 704 個である。
表 1 各説明変数の記述統計量

出典：総務省統計局「労働⼒調査 ⻑期時系列 データ」, 厚⽣労働省「⼈⼝動態調査」, 気象庁「過去の気象データ」
また、年齢調整⾃殺率の記述統計は表 2 のとおりである。
年齢調整⾃殺率の全国は、男⼥計の数値の範囲は 12.30~45.40（⼈⼝ 10 万⼈対）であり、その平均値は 22.25 である。男性のみでは 17.20〜70.80 であり、その平均値は 33.72 であ9る。⼥性のみでは 5.00~24.80 であり、その平均値は 12.04 である。年齢調整⾃殺率の⼤都市圏は、男⼥計の数値の範囲は 12.30~36.80 であり、その平均値は 20.98 である。男性のみでは 17.20~53.70 であり、その平均値は 30.92 である。
⼥性のみでは 6.90~23.00 であり、その平均値は 12.02 である。年齢調整⾃殺率の⾮⼤都市圏は、男⼥計の数値の範囲は12.40~45.40 であり、その平均値は 22.84 である。男性のみでは 17.30〜70.80 であり、その平均値は 35.02 である。⼥性のみでは 5.00~24.80 であり、その平均値は 12.04 である。
表 2 年齢調整⾃殺率の記述統計量

出典：国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所「⽇本版死亡データベース」

3.2. 推定結果
年齢調整⾃殺率のモデル推定結果を⽰したものが表 3、4、５である。
これらの推定モデルの検定結果については表 6 の通りである。
表 3 モデル推定結果（全国）

出典：筆者推定10

表 4 モデルの推定結果（⼤都市圏）

出典：筆者推定
表 5 モデルの推定結果（⾮⼤都市圏）

出典：筆者推定
表 6 推定モデルの検定結果

出典：筆者推定11

表 3 は全国、表４は⼤都市圏、表５は⾮⼤都市圏について、男⼥計、男性のみ、⼥性のみの 3 種類のデータで、プーリング推定、固定効果推定、変量効果推定の 3 種類の推定⽅法
で 9 つの推定結果を⽰したものである。
表 6 はプーリング推定、固定効果推定、変量効果推定の推定モデルについて、F 検定、ラグランジュ乗数検定、ハウスマン検定の三つの検定を⾏った結果を⽰したものである。
最初に検定によって最適であると選択される推定モデルについて⽰す。
F 検定、ラグランジュ乗数検定において全てのモデルにおいて P 値が<2.2e-16 であり、帰無仮説が棄却されたため、プーリング推定に対して固定効果推定・変量効果推定が正当化される。そして、ハウスマン検定について、全国の男⼥計以外のモデルにおいて、 P 値が<0.01 であり帰無仮説が棄却されたため、固定効果推定は変量効果推定に対して正当化される。⼀⽅で、全国の男⼥計のモデルにおいて、固定効果推定は変量効果推定に対して正当化されない。このことから、全国男⼥計以外の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る。
次に、選択された推定モデルにおける各説明変数の推定結果について⽰す。
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。
男⼥別には男性の係数の絶対値が⼤きく、地域別に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傾向が⾒られた。
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%⽔準で有意となっている。地域別に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傾向が⾒られた。また、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っており、都道府県の固有の効果の影響を受けていた可能性を⽰唆している。
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、それ以外では 0.1%⽔準で有意であることを⽰した。その⼀⽅で、採択された固定効果推定・変量効果推定による推定結果において、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%⽔準で有意でなかった。このことから、プーリング推定の係数の有意性は都道府県の固有の効果による⾒せかけの関係性の可能性を⽰唆している。

おわりに本研究では年齢調整⾃殺率と様々な⾃殺の経済・社会的要因を⽤いて分析を⾏い、その関係性を検証した。本研究で得られた知⾒は以下のとおりである。
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
12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。
本研究は⾃殺率の説明変数として、様々な経済社会的要因を取り上げたが、⽇照時間の解釈については検討が必要な⾯がある。
また、Nomura et al.（2021）では、コロナウイルスの感染拡⼤に伴って、⽇本の⼥性の⾃殺率が上昇したことが指摘されている。⼀⽅で、本研究では、男性のモデルにおいて合計特殊出⽣率の係数が有意となり、性差の有無は確認できたが、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。今後、⼥性の年齢調整⾃殺率を上昇させる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。これらについては、今後の検討課題としたい。

参考⽂献
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