⽇本⼈の⾃殺率に失業率が及ぼす影響に関する⼈⼝学的分析
⽯井太研究会

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、完全失業率を説明変数とした回帰分析を⾏う事で、完全失業率が⾃殺率に及ぼす影響を考察する
2. 特徴
⼈⼝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

研究の背景と先⾏研究 〜現状と⾃殺対策の重要性〜• 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」

研究の背景と先⾏研究 〜先⾏研究の種類〜• 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研究の背景と先⾏研究 〜先⾏研究①〜• 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

研究の背景と先⾏研究 〜先⾏研究②〜• 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

研究の背景と先⾏研究 〜年齢調整⾃殺率を扱う必要性について〜• 多くの先⾏研究では被説明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した⾃殺率と完全失業率の関係性を⼈⼝学的に正しく分析するデータ①• 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（全国）
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」• 完全失業率（都道府県別）
総務省統計局において公表されている「労働者調査参考資料」

データ②• 利⽤期間全国： 1990―2019 年
都道府県別： 1997―2020年• 性別：全国のデータのみ男⼥別の分析→都道府県別のデータでは男⼥別の推計モデルがない• 基準⼈⼝は「平成27年モデル⼈⼝」を⽤いた

⽅法（全国）
全国の完全失業率と年齢調整⾃殺率の関係の推定式
Y! = α + βX " + υ" 𝑖 = 1,⋅⋅⋅ 𝑁(1)(1)式
Y" は i 年における年齢調整⾃殺率、 X " は i 年における完全失業率、υ" は誤差項

⽅法（都道府県別）
都道府県別の完全失業率と年齢調整⾃殺率の関係の推定式
𝑌"# = 𝛼 + 𝛽𝑋"# + υ"# 𝑖 = 1,⋅⋅⋅ N; 𝑡 = 1,⋅⋅⋅ 𝑇
𝜐!$ = 𝜇! + 𝜈!$ (3)

(2)

(2)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(3)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

記述統計①• 完全失業率(%)
都道府県別：範囲1.1~8.5, 平均値 3.7
男⼥計：範囲 2.1~5.4, 平均値3.8
男性：範囲 2.0~5.5, 平均値3.9

表 1 全国の年齢調整⾃殺率と完全失業率の記述統計量
記述統計

全国(男⼥計)全国(男性)

全国(⼥性)

都道府県別

性別両⽅

男性

⼥性

両⽅

年次

1990ー20191990ー2020

1990ー2021

1997ー2020

30

30

30

1128

平均

3.8

3.9

3.6

3.7

標準偏差

1.0

1.1

0.9

1.2

最⼤

5.4

5.5

5.1

8.4

最⼩

2.1

2.0

2.2

1.1

サンプルサイズ
完全失業率（%）

年齢調整⾃殺率（⼈⼝10万⼈対）

平均

22.2

32.3

13.3

23.0

標準偏差

3.4

5.6

2.1

5.4

最⼤28.3

41.3

17.2

45.4

最⼩15.5

22.7

8.8

12.3

出典：総務省統計局「労働⼒調査」, 国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所「⽇本版死亡データベース」

⼥性：範囲 2.2~5.1, 平均値3.6• 年齢調整⾃殺率 （⼈⼝ 10 万⼈対）
都道府県別：最⼤45.4, 最⼩12.3
男⼥計：最⼤28.3, 最⼩15.5
男性：最⼤41.3, 最⼩22.7
⼥性：最⼤17.2, 最⼩8.8• サンプルサイズ
全国:1990―2019 年の 30 個
都道府県別:1997―2020 年 の 24 年×47 都道府県の 1128 個

記述統計②

図2 年齢調整⾃殺率と完全失業率の関係（男⼥計）

図3 年齢調整⾃殺率と完全失業率の関係（男性）

出典：表1に同じ

出典：表1に同じ

図4 年齢調整⾃殺率と完全失業率の関係（⼥性）
出典：表1に同じ• 図 2〜4 は、x 軸を完全失業率、y 軸を年齢調整⾃殺率として⽰した散布図• 図 2 は男⼥計、図 3 は男性、図 4 は⼥性• 図 2,3 から、男⼥計、男性では完全失業率と年齢調整⾃殺率で正の関係性• 図 4 から、⼥性では、図 2,3 と⽐較して相関性が低い• Hamermesh & Soss(1974)の研究では、アメリカ⼈の⽩⼈男性の⾃殺率と失業率について正の相関性があるとのべられており、図２〜４で観察したわが国の動向と整合的な結果が⽰されている

記述統計③• 図 5 は男⼥計、男性、⼥性の年齢調整⾃殺率の推移を⽰したグラフ• 男性の年齢調整⾃殺率は⼥性と⽐較してかなり⾼い傾向がみられる• 1997 年ごろに 年齢調整⾃殺率が男⼥ともに上昇している• 2009 年以降を⾒ると年齢調整⾃殺率が徐々に低下している→このことについて、澤⽥他(2013e)は、2006年に施⾏された⾃殺対策基本法の効果が出始めたという⾒⽅を⽰している
図 5 男性、⼥性、男⼥計の年齢調整⾃殺率の推移
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」より

記述統計④• 図 6 は全都道府県の年齢調整⾃殺率と完全失業率の関係を⽰した散布図• 完全失業率と年齢調整⾃殺率に正の関係性• 平均から離れる程、関係性が弱くなる

図 6 年齢調整⾃殺率と完全失業率（都道府県）の関係
出典：表1に同じ

記述統計⑤• 図 7 は各都道府県の推定結果を⽐較できるようにしたグラフ• 各都道府県の完全失業率や年齢調整⾃殺率のレベルに異質性あり→図 6 で両者の関係を弱く⾒せている原因• 各都道府県別の年齢調整⾃殺率と完全失業率の関係の特徴から、都道府県の異質性を考慮したモデルが必要

図 7 年齢調整⾃殺率と完全失業率（モデル推計版）の関係（都道府県別）
出典：表1に同じ

推定結果（全国）• 表 2は全国の男⼥計、男性、⼥性の 3 つの推定結果

表 2 モデル推定結果（全国）推定方法
完全失業率定数項

補正N(注)(男女計男性女性

3.9815***2.3341***

0.5235(0.5931)(0.4457)(0.4209)16.8716***

13.4493***

11.4041***(2.3897)(1.7366)(1.5548)

0.60310.47680.0185303030)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。

• ⼥性以外の推定結果で完全失業率の係数は 0.1%以下で有意である• ⼥性の完全失業率の係数は5%以下で有意でなく、補正 R2 も0.00185 とかなり低い→⼥性の所得が家計を⽀えているというケースが少ないため、⼥性の失業が家庭の困窮に直結し⾃殺に⾄るというケースも少なくなることが原因

出典：筆者推定• この結果は粗死亡率を⽤いて分析を⾏った先⾏研究の⼀つであるNeumayer(2003)やBrainerd(2001) でも報告されている

推定結果（都道府県別）
表 3 モデル推定結果（都道府県）

推定方法
完全失業率定数項

プーリング推定

固定効果推定変量効果推定2.3702***3.4858***3.4029***(0.1122)(0.0982)(0.0979)

14.1549***

10.3013***(0.4401)(0.5669)

補正

0.28320.51820.5173N112811281128(注)(• 表 3 は都道府県のモデル推定となっておりプーリング、固定効果、変量効果推定の3 つの推定結果• 完全失業率の係数はどのモデルでも0.1%⽔準で有意である)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。
出典：筆者推定• 係数で⽐較すると、プーリング推定よりも固定効果推定と変量効果推定のほうが⼤きい検定結果①• プーリング推定、固定効果推定、変量効果推定の推定結果について、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う• F 検定：F 値 27.993, P 値 <2.2e-16→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：カイ⼆乗値 2831.3, P 値 <2.2e-16→プーリング推定に対して変量効果モデルが正当化される• ハウスマン検定：カイ⼆乗値 97.994, P 値 <2.2e-16→固定効果推定は変量効果推定に対して正当化される

検定結果②• 三つの検定を通じて、三つの推定結果のうち固定効果推定が採択される• 都道府県別パネルデータ分析によれば、プーリング推定よりも完全失業率が年齢調整⾃殺率に与える効果は⼤きいという結果が得られた• 都道府県の異質性を考慮することにより、単純な OLS では完全失業率が⾃殺率に与える効果を低く推定していることが明らかになったまとめ

1. 年齢調整⾃殺率と完全失業率について全ての推定結果において正の関係性が⾒られた→男⼥別では男性の⽅が正の関係性が強い→⼥性の推定結果に関しては 5％以下で有意性が⾒られない
2. 都道府県別の推定結果については固定効果推定が採択された→プーリング推定と⽐較して、固定効果推定の係数が⼤きい→都道府県別パネルデータ分析によって、都道府県の異質性を考慮すると、単純な OLS よりも完全失業率が年齢調整⾃殺率に与える効果が⼤きい今後の展望• 本研究では⾃殺率の説明変数として完全失業率のみを取り上げた→網羅性が⼗分でない→他の説明変数を追加した更なる分析が必要である• コロナウイルスの感染拡⼤に伴い⽇本の⼥性の⾃殺率が上昇(Nomura et al.（2021）)→本研究では⼥性の⾃殺率に影響を及ぼすかについては検討できていない• ⼥性の年齢調整⾃殺率を上昇させる様々な経済社会的要因について分析していく事が必要である