第66巻第 4 号「厚生の指標」2019年 4 月

投稿

日本における主観的健康指標と客観的健康指標の乖離について
サ ガワ

カズヒコ

佐川 和彦＊
目的

OECDによる加盟国を対象とした調査研究によれば，日本は平均寿命ではトップでありながら，主観的な健康状態では最低ランクという状態であり，健康に関しては国際的にみて大きな矛盾を抱えた国ということになる。日本を対象として主観的健康指標と客観的健康指標との関係について分析を行う。
方法

分析には都道府県別データを使用し，HLM（階層線型モデル）の推定を行う。主観的健康指標が良好であるほど，客観的健康指標も良好になると仮定する。そのうえで，主観的健康指標の良好さが客観的健康指標の良好さにつながる度合いについて，地域ごとに格差が生じているかどうかを検証する。さらに，医療資源量がこのような格差を生じさせる要因となっているかどうかについても検証する。本研究において客観的健康指標として用いたのは，平均寿命である。また，主観的健康指標として用いたのは，自己報告による健康度である。これは，「国民生活基礎調査」のアンケートで「自覚症状なし・日常生活影響なし・通院なし」と回答した者の割合である。
結果

実証分析によって，自己報告による健康度が良好であるほど，平均寿命が長い傾向があることが確認された。また，自己報告による健康度の良好さが平均寿命の長さにつながる度合いには都道府県間で統計的に有意な差異が存在することが確認できた。人口10万人当たり一般病院
病床数が多い都道府県では，自己報告による健康度に対応する係数が大きいこと，すなわち，自己報告による健康度の良好さが平均寿命の長さにつながる度合いがさらに高くなっていることが確認された。

結論

人口当たり病床数が多い地域ではそれ以外の地域と比べて，主観的健康指標と客観的健康指標との乖離（標準化した客観的健康指標－標準化した主観的健康指標）が大きくなっている可能性がある。

キーワード

主観的健康指標，客観的健康指標，人口当たり病床数，HLM（階層線型モデル）

Ⅰ は じ め にな状況については，日本人の健康状態に対する主観的な評価が何らかの理由で過小となっていOECDによる加盟国を対象とした調査研究にることも考えられるが，主観的健康指標と比べよれば，日本は平均寿命ではトップでありながて客観的健康指標をはるかに良くするような日ら，主観的な健康状態では最低ランクという状本特有の要因が存在することも考えられる。日態であり1），健康に関しては国際的にみて大き本において主観的健康指標と客観的健康指標とな矛盾を抱えた国ということになる。このようが大きく乖離する理由を解明することは，重要，かつ，きわめて興味深い研究テーマである。
さて，主観的健康をテーマとした研究は多い。

＊駿河台大学経済経営学部教授― 36 ―

第66巻第 4 号「厚生の指標」2019年 4 月

本研究と同様に，主観的健康指標と客観的健康にしたがうと仮定）指標との関連を研究したものもある。日本を対推定結果を比較検討して，レベル 1 では定数象とした研究成果の一例を挙げると，高齢者の項を入れないことにした。次に，レベル 2 におみを対象（ミクロデータ）として，健康に対すいて，β1iが都道府県ごとにランダムに変動する自己評価によって数年後の死亡を予測し，男ると仮定するならば，女で差が生じることを見いだしている 。このβ1i＝τ1＋μ1i

2）

ような研究はフォローアップできる期間を考え⑵ここでると，対象が高齢者に限定されてしまう。本研τ1はレベル 2 の定数項

究の特徴は，都道府県単位の主観的健康指標とμ1iはレベル 2 の変量効果［平均 0 の正規分布

客観的健康指標のデータを用いることによって，にしたがい，かつcov（ μ1i,eit）＝ 0 と仮定］とマクロ的な分析を行うことにある。

なる。

本研究では，主観的健康指標が良好であればまた，β1iの変動が都道府県ごとの人口当たあるほど，客観的健康指標も良好になると仮定

り病床数によって予測されると仮定するならば，する。そのうえで，主観的健康指標の良好さが客観的健康指標の良好さにつながる度合いにつβ1i＝τ1＋α1zi＋μ1i

⑶

ここでいて，地域ごとに格差が生じているかどうかをα1：レベル 2 の係数検証する。さらに，医療資源量がこのような格

zi：都道府県 i の人口当たり病床数差を生じさせる要因となっているかどうかにつとなる。なお，β1iの経験的ベイズ推定値3）をもいても検証する。したがって，医療資源量を客とめ，その95％信頼区間の重なりをみれば，都観的健康指標の動きを直接的に説明する要因と道府県間でβ1iに統計的に有意な差異が存在すしては用いないことになる。このような仮定にるかどうかを確認することができる。

もとづいてモデルを作成し，実証分析を行う。

Ⅱ 方のは，平均寿命（単位年，男女別）である6）。

法

また，主観的健康指標として用いたのは，自己報告による健康度（単位％，男女別）である7）。

ここでは，分析で用いたHLM（階層線型モデル）について説明する。まず，レベル 13）－5）

Σγ x ＋eyit＝β1isit＋q＝1qqitit

これは，「国民生活基礎調査」のアンケートで「自覚症状なし・日常生活影響なし・通院なし」と回答した者の割合である。主観的健康指として次のようなモデルを考える。
Q

本研究において客観的健康指標として用いた⑴標としては健康意識を質問したものもあるが，男女別のデータがないため採用しなかった。自己報告による健康度以外のレベル 1 の説明変数

ここでyit：t 年における都道府県 i の客観的健康指として用いたのは， 1 人当たり県民所得（単位千円，実質値）8），大学等進学率（単位％，男標
β1i：都道府県 i の主観的健康指標に対応する係数女別）9），世帯人員 1 人当たり平均床面積（単位㎡）7），健診や人間ドックを受診した者の割

sit：t 年における都道府県 i の主観的健康指標合（単位％，男女別）7），たばこを毎日吸っている者の割合（単位％，男女別）7）である。 1γq：主観的健康指標以外の説明変数に対応す

人当たり県民所得の実質化にあたっては，県内総生産（生産側，デフレーター：連鎖方式）平る係数（ q ＝1,2,..., Q ）xqit：t 年における都道府県 i の主観的健康指成17暦年＝1008）を用いた。

標以外の説明変数（ q ＝1,2,..., Q ）本研究は都道府県別データの分析であるが，eit：レベル 1 の変量効果（平均 0 の正規分布対象とした年は次の基準で選んだ。平均寿命の― 37 ―

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データは，都道府県別では 5 年ごとに公表され人口10万人当たり一般病院病床数（床）10）であている。また，「国民生活基礎調査」のデータる。 平 成13年，16年，22年 の デ ー タ の 平 均 をのうち，本研究で用いたものについては 3 年ごとっている。データの記述統計量については，とに公表されている。同じ年のデータが得られ

表 1 に示した。本研究においては，都道府県別ない場合には， 2 年以上離れることのないようデータを用いているため，レベル 1 についてはにすり合わせを行った。平均寿命については平N ＝141，レベル 2 については N ＝47となって成12年，17年，22年のデータを採用したが，そいる。
図 1 は，各都道府県の平均寿命（平成12年，れぞれの年に対応する平均寿命以外のデータは平成13年，16年，22年のものを採用した。

17年，22年についての平均値）と自己報告によレベル 2 における説明変数として用いたのは， る健康度（平成13年，16年，22年について平均値）である。図 2 は，平均寿

表 1 データの記述統計量
平均値

標準偏差最小値最大値

レベル 1（ N ＝141）
平均寿命・男（年）
78.59
平均寿命・女（年）
85.65
自己報告による健康度・男（％）
50.27
自己報告による健康度・女（％）
42.89
1 人当たり県民所得（千円，実質値） 2 756.00
大学等進学率・男（％）
44.40
大学等進学率・女（％）
48.20
世帯人員 1 人当たり平均床面積（㎡）37.70
健診や人間ドックを受診した者の割合・男（％）
67.09
健診や人間ドックを受診した者の割合・女（％）
58.16
たばこを毎日吸っている者の割合・男（％）
36.20
たばこを毎日吸っている者の割合・女（％）
9.29

0.99
75.67
80.88
0.82
83.69
87.18
4.33
42.62
62.39
3.63
35.76
54.55
444.00 1 995.00 4 987.00
7.90
28.10
64.80
7.80
32.90
69.10
4.70
25.10
50.70
4.58
54.64
76.76
5.47
43.94
69.98
5.98
24.69
47.05
2.46
5.00
20.69

レベル 2（ N ＝47）
人口10万人当たり一般病院病床数（床） 1 185.30

284.60721.00 2 183.90

命と自己報告による健康度について，各年の都道府県の数値を平均 0 ，標準偏差 1 に標準化して差（平均寿命－自己報告による健康度）をもとめ，さらに 3 年分の数値を平均したものである。この数値が大きいことは，人々が主観的に認識している健康状態よりも客観的な健康状態は良好であるという意味でずれが生じていること，あるいは，人々が図 1 平均寿命と自己報告による健康度
平均寿命（男）

平均寿命（女）

自己報告による健康度（男）

自己報告による健康度（女）％70年
888660845082804078307620741072
沖縄
鹿児島宮崎大分熊本長崎佐賀
福岡高知愛媛香川徳島山口
広島岡山島根鳥取和歌山
奈良兵庫大阪京都滋賀三重愛知静岡岐阜長野
山梨福井
石川富山新潟神奈川東京千葉埼玉
群馬栃木
茨城福島
山形秋田宮城
岩手青森
北海道

70

資料

厚生労働省．平成22年都道府県別生命表の概況．
厚生労働省．平成13年・16年・22年 国民生活基礎調査．
注 1） 平均寿命の数値は，平成12年，17年，22年について平均をとったものである。
2） 自己報告による健康度の数値は，「総数」に占める「自覚症状なし・日常生活影響なし・通院なし」と回答したものの割合である。
平成13年，16年，22年について平均をとったものである。

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図 2 標準化した平均寿命と自己報告による健康度の差
43男女210‑1‑2‑3‑4沖縄
鹿児島宮崎大分熊本長崎佐賀福岡高知愛媛香川徳島山口広島岡山島根鳥取和歌山奈良兵庫大阪京都滋賀三重愛知静岡岐阜長野山梨福井石川富山新潟神奈川東京千葉埼玉群馬栃木茨城福島山形秋田宮城岩手青森
北海道‑5資料注

図 1 と同じ。
各年の都道府県の数値を平均 0 ，標準偏差 1 に標準化し，差をもとめた。さらに 3 年分の数値を平均している。

客観的な健康状態の良さを過小に評価するという意味でずれが生じていることを示している。数値が表2 自 己報告による健康度に対応する係数が都道府県ごとにランダムに変動すると仮定した場合の推定結果
男

小さい場合は，この逆のケースを示している。ただし，符号そのものには特別な意味がない。また，ここで行っていることは，地域ごとの総体的な健康指標の比較である。個人レベルで考えれば，主観的に健康状態を認識した時点から死亡する時点までに人によって数十年単位のラグがあることはいうまでもない。図 2 をみると，都道府県ごとにかなりの違いが生じていることがわかる。
本研究で用いたすべてのデータ

女

パラメータ

p値

パラメータ

p値

固定効果
自己報告による健康度
1 人当たり県民所得（実質値）
大学等進学率世帯人員 1 人当たり平均床面積
健診や人間ドックを受診した者の割合
たばこを毎日吸っている者の割合

0.239
0.274
0.033
0.209
0.141
-0.060

0.000
0.000
0.140
0.000
0.004
0.058

0.145
0.239
0.081
0.215
0.197
0.057

0.000
0.000
0.000
0.0000.0000.001

変量効果
分散成分
自己報告による健康度
レベル 10.00012
0.000180.000

0.000160.000150.000-620.8022Deviance
パラメータ数
注-623.50921） 推定はrestricted maximum likelihood methodで行った。
2） 誤差バイアスはロバスト修正した。
3） Devianceは対数尤度関数の最大値に-2をかけたものである。

は，公的機関によって匿名化・集計され，公表弾力性を表している。

された既存資料である。したがって，倫理的なⅢ 結問題は一切生じない。
本研究において提示するすべての推定結果は，

果

restricted maximum likelihood methodに よ っ

表 2 は，レベル 2 において，自己報告によるて計算されたものである。計算にあたっては，健康度に対応する係数が都道府県ごとにランダ統計ソフトウェアHLM 6 を利用した。また，ムに変動すると仮定した場合の推定結果である。

不均一分散の可能性を考慮に入れて，誤差バイまず，レベル 2 の変量効果の分散が 0 であるとアスをロバスト修正してある。なお，分析にあいう帰無仮説について検証を行った。自己報告

たっては，すべてのデータについて対数変換をによる健康度については，男女ともに p ＜0.001ほどこしている。よって，もとめた係数の値はであった。次に，固定効果についてである。自― 39 ―

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己報告による健康度に対応する係数については， は，大学等進学率が高いほど，平均寿命が長い
男女ともに 1 ％の有意水準で有意であった。符傾向があることが確認された。世帯人員 1 人当号は，プラスであった。よって，自己報告によたり平均床面積に対応する係数については，男る健康度が良好であるほど，平均寿命が長い傾女ともに 1 ％の有意水準で有意であった。符号向があることが確認された。 1 人当たり県民所

は，プラスであった。世帯人員 1 人当たり平均得（実質値）に対応する係数については，男女床面積が広いほど，平均寿命が長い傾向がある

ともに 1 ％の有意水準で有意であった。符号は， ことが確認された。健診や人間ドックを受診しプラスであった。よって， 1 人当たり県民所得た者の割合に対応する係数については，男女と（実質値）が高いほど，平均寿命も長い傾向がもに 1 ％の有意水準で有意であった。符号は，あることが確認された。大学等進学率に対応すプラスであった。健診や人間ドックを受診した

る係数については，女性は符号がプラスで 1 ％者の割合が高いほど，平均寿命が長い傾向があの有意水準で有意であったが，男性についてはることが確認された。たばこを毎日吸っている

統計的に有意とはならなかった。女性について者の割合に対応する係数については，男女で全図 3 自己報告による健康度に対応する係数の経験的ベイズ推定値（男）0.290.280.270.260.250.240.23
0.220.21

注沖縄鹿児島宮崎大分熊本長崎佐賀福岡高知愛媛香川徳島山口
広島岡山島根鳥取和歌山
奈良兵庫大阪京都滋賀三重愛知静岡
岐阜長野
山梨福井
石川富山
新潟
神奈川東京千葉
埼玉群馬
栃木
茨城
福島
山形
秋田宮城
岩手青森
北海道

0.20

マーカーは経験的ベイズ推定値，実線はその95％信頼区間を示す。

図 4 自己報告による健康度に対応する係数の経験的ベイズ推定値（女）
0.20
0.19
0.18
0.17
0.16
0.15
0.14
0.130.120.11

注

沖縄
鹿児島
宮崎
大分
熊本長崎佐賀福岡高知愛媛香川徳島山口広島岡山島根鳥取和歌山
奈良兵庫大阪京都滋賀三重愛知静岡岐阜長野
山梨福井
石川富山
新潟
神奈川東京千葉
埼玉
群馬
栃木
茨城
福島
山形
秋田宮城
岩手青森
北海道

0.10

マーカーは経験的ベイズ推定値，実線はその95％信頼区間を示す。

― 40 ―

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く異なる結果となった。男性につい て は， p 値 が0.058で あ り，10％の有意水準では有意となった。

表3 自 己報告による健康度に対応する係数の差異を人口当たり病床数の違いによって説明した推定結果
男

符号はマイナスとなっており，たばこを毎日吸っている者の割合が高いほど，平均寿命が短い傾向があることが確認された。喫煙が健康に及ぼす影響を考慮すると，納得がいく結果である。一方，女性については，符号がプラスであり，1 ％の有意水準で有意となった。
この結果は，常識的に想定されるものとは正反対である。

パラメータ
固定効果
自己報告による健康度
定数項
0.133
人口10万人当たり一般病院病床数 0.015
1 人当たり県民所得（実質値）
0.277
大学等進学率0.040
世帯人員 1 人当たり平均床面積0.182
健診や人間ドックを受診した者の割合 0.151
たばこを毎日吸っている者の割合 -0.058
変量効果
分散成分
自己報告による健康度
レベル 1

これらの推定結果にもとづいて， Deviance

各都道府県について自己報告によパラメータ数る健康度に対応する係数の経験的注

ベイズ推定値をもとめた。図 3 と0.000110.00018

女p値

パラメータp値

0.057
0.006
0.000
0.062
0.000
0.002
0.072

0.005
0.020
0.244
0.087
0.190
0.202
0.058

0.918
0.001
0.000
0.000
0.001
0.000
0.001

0.000

0.000140.000150.000-615.282
2-619.979
21） 推定はrestricted maximum likelihood methodで行った。
2） 誤差バイアスはロバスト修正した。
3） Devianceは対数尤度関数の最大値に-2をかけたものである。

図 4 がその結果を示している。これらの図において，経験的ベイズ推定値の95％Ⅳ 考

信頼区間が互いに重なり合うことのない都道府
県がみられた。よって，このような都道府県間察においては，主観的健康指標の良好さが客観的

日本ではなぜ主観的健康指標と客観的健康指健康指標の良好さにつながる度合いに統計的に標とが大きく乖離するのだろうか。このことを有意な差異が存在することが確認できた。

解明する手掛かりを得るため，これらの指標間さて，以上の分析結果をうけて，このようなの関係について明らかにすることが本研究の目差異が医療資源量（本研究で用いたのは，人口的であった。日本は国際的にみて人口当たりの10万人当たり一般病院病床数）の多寡によって病床数が多いことで知られており，この変数と説明できるかどうかを検証してみた。表 3 は，のかかわりについても分析を試みた。

推定結果である。レベル 2 における定数項と人分析結果から，人口当たり病床数が多い地域

口10万人当たり一般病院病床数に対応する係数

ではそれ以外の地域と比べて，主観的健康指標の数値を除けば，表 2 で示した推定結果とほぼと客観的健康指標との乖離（標準化した客観的変わらないが，男性の大学等進学率に対応する健康指標－標準化した主観的健康指標）が大き係数が10％の有意水準で有意となった。レベルくなっている可能性があることがわかった。今2 における人口10万人当たり一般病院病床数に後，OECDの国別データを用いた分析を行い，対応する係数については，符号がプラスであり， 同様の結果が得られるかどうかを検証するつも1 ％の有意水準で有意となった。したがって，りである。その際には，医療資源量以外にも国人口10万人当たり一般病院病床数が多い都道府ごとの差異を説明できる要因があるかどうかに県では，自己報告による健康度に対応する係数ついても探る必要があると考えている。

が大きいこと，すなわち，自己報告による健康女性の喫煙に関する分析結果が，常識的に想度の良好さが平均寿命の長さにつながる度合い定されるものとは正反対となったことについてがさらに高くなっていることが確認された。

は，本研究の主たる目的ではないので深く掘り下げなかった。この問題についても，今後の研― 41 ―

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究課題としたい。

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