第69巻第 2 号「厚生の指標」2022年 2 月

投稿

高齢者の就労状況とQOLの関連性－QALY試算による経済学的評価も含めて－
コ マキ

ヤスノリ

小牧 靖 典

＊1

ヤナギ

ヒラツカ

ヨシムネ

平塚 義宗

ナ ツ ヨ

＊2

コンドウ

イケ ダ

タカアキ

池田 登顕＊ 3

カツノリ

柳 奈津代＊ 4 近藤 克則＊ 5 ＊ 6
目的

本研究の目的は二つである。第一に，要介護認定を受けていない65歳以上の高齢者を対象に，健康関連QOL尺度のひとつであるEQ-5D-5Lを用いて，現在の就労状況とQOL値の関連性を明らかにすることである。第二に，これまで最も長く勤めた職種（以下，最長職）別に，現在の就労状況とQOL値の関連性を明らかにすることである。

方法

本研究は日本老年学的評価研究（JAGES）が2016年に実施した「健康とくらしの調査」デー
タを用いた。回答者のうちADLに支障がなく，かつ健康状態の調査項目（EQ-5D-5L）に回答のあった17,695人を対象に解析を行った。EQ-5D-5LのQOL値を算出するために，［歩行］［着替え］［ふだんの活動］［痛み・不快感］［不安・ふさぎこみ］の 5 つの項目を各 5 段階で評価した。得られた回答を日本語版EQ-5D-5Lの換算表（タリフ）を用いてQOL値に変換し，高齢者の就労状況とQOL値の関連性を解析した。さらに，最長職別に就労状況とQOL値との関連性を解析した。

結果

性別，年齢，教育歴，婚姻状態，世帯の資産，くらし向きを調整したうえでも，就労している群に比べて，退職した（就労していない）群のQOL値は有意に低かった（－0.010，ｐ＜0.01）。また，最長職別には，自営職（農林漁業以外）のみ就労している群に比べて，退職した（就労していない）群で有意に低かった（－0.067，ｐ＜0.01）。

結論

QOL値は就労している群に比べて，退職した（就労していない）群で有意に低かったことから，高齢者の就労継続は，高齢期のQOLの維持向上に寄与している可能性があることが示
唆された。
キーワード

高齢者，就労，QOL，EQ-5D，QALY，職種Ⅰ 緒

言

社会保障の支え手を増やす狙いがある。
一方，近年，先進国を中心に，少子高齢化，人生100年時代を迎え，働く意欲のある高齢医療技術の高度化などを要因として，医療費が者がその能力を十分に発揮できるような活躍の高騰している。そのため，各国とも効率的な医場を整備することが求められている。政府は，療資源の配分が重要な課題となっており，医療70歳までの就業機会の確保を企業の努力義務と技 術 評 価（Health Technology Assessment：

す る「 改 正 高 齢 者 雇 用 安 定 法 」 を 施 行 し たHTA）が注目されている。医療技術評価とは，（2021年 4 月）。少子高齢化が進む中で，働く医療技術の適用に関する医学的，社会的，経済意欲がある高齢者が就労しやすい環境を整え，的，および倫理的問題についての情報を系統的＊ 1 名古屋市立大学大学院経済学研究科博士後期課程 ＊ 2 順天堂大学眼科先任准教授＊ 3 山形大学医療政策学講座講師 ＊ 4 千葉大学予防医学センター社会予防医学研究部門客員研究員＊ 6 国立長寿医療研究センター老年学・社会科学研究センター老年学評価研究部長― 9 ―＊ 5 同教授

第69巻第 2 号「厚生の指標」2022年 2 月

で透明かつ，偏りのない頑健な方法で要約するとの関連性を報告したものはあるが，高齢者の学際的な一連の過程で，費用対効果の検証に用

就労状況とEQ-5Dを用いたQOL値との関連性いられている 。効果・アウトカムの指標としてを報告したものは部分的な報告に限られている。

は，多くの健康関連QOL（Health Related Quality

本研究の目的は二つである。第一に，要介護

1）

Of Life）尺度を用いたものが存在する。中でも， 認定を受けていない65歳以上の高齢者17,695人
少ない質問から個人単一のQOL値を求めるこという比較的大きなサンプルを用いて高齢者のと が 可 能 なEQ-5D（EuroQOL 5dimensions）

現在の就労状況とQOL値の関連性について明が汎用されるようになってきている。EQ-5Dは， らかにすることである。第二に，これまで最も死亡を 0 ，完全な健康を 1 としたUtility score

長く勤めた職種（以下，最長職）別に，現在の（以下，QOL値）を提供できることから，質就労状況とQOL値の関連性を明らかにするこ

調 整 生 存 年（Quality-Adjusted Life Year；とである。将来的には，高齢者におけるQALY

QALY）の算出が可能になるのが特徴である 。

算出のための基礎資料とすることも意図してい2）

これまでに，EQ-5Dを用いて，世界の多くる。

の国々でQOLと性別，年齢，収入，健康状態，

Ⅱ 方

疾患の有無，特定の疾患などとの関連性が報告されている。その中で，QOLと就労状況につ法

いても報告されているが，就労状況は調整因子

本研究は，日本老年学的評価研究（JAGES）

として用いられるケースが多い。例えば，オーが2016年に実施した「健康とくらしの調査」

ストラリアの報告では，パートタイム，フルタ

データを用いた。健康とくらしの調査は，65歳

イムに関わらず就労している群は，就労してい以上の要介護認定を受けていない高齢者を対象ない群と比較して有意にQOLが高いとしていとして，介護予防に関する要因や健康の社会的る3）。また，中国の報告でも，就労群は，他の決定要因を解明する疫学調査である。2016年調群と比較して有意にQOLが高いとしている 。

査は12道県の39自治体（34保険者）を対象に，

4）

日本（高松市）の報告では，就労群と比較して， 2016年 9 月 か ら2017年 1 月 に か け て 行 わ れ，
非就労／退職群は有意にQOLが低いと報告さ

279,661人 に 配 布 し，196,438人 よ り 回 収 し た

れている5）。しかし，これらの報告では，若年（回収率70.2％）。そのうち，ADLに支障がな

者から高齢者まで幅広く調査しているため，解く，かつ健康状態の調査項目（EQ-5D-5L）に

析対象となる高齢者は多くなく，かつ高齢者に回答のあった17,695人を対象に解析を行った。

特化して言及しているものはほとんどない。

EQ-5D-５LのQOL値を算出するために，［歩行］一方，高齢者の就労と健康状態との関連性を［着替え］［ふだんの活動］［痛み・不快感］

報告したものとして，就労状況が死亡率に影響［不安・ふさぎこみ］の 5 つの項目を各 5 段階を与えるかを縦断的に検討した報告がある 。

で評価した。この回答を，日本人の価値観を反それによれば，世帯収入と教育レベルを調整し映したQOL値が算出できるようになった日本

た上でも，高齢者の就労が死亡率を低下させた

8）
語版EQ-5D-5Lの換算表（タリフ）を用いて，と報告している。また，別の報告では社会参加

QOL値に変換した。欠損値のあるものについを，仕事（給料が払われている／払われていなては，分析対象から外した。就労については

いにかかわらない），ボランティアグループや「現在のあなたの就労状況はどれですか」と尋他の会への参加と定義して，それらが死亡率やね，「就労している」「退職した（就労していな

認知機能障害と関連するか検討されている7）。

い）」「職に就いたことがない」の 3 種類から選

それによれば，特に男性では，仕事を行ってい択してもらった。最長職については，「これまると死亡が 6 年遅いということであった。

での仕事の中で最も長く勤めた職種はなんです6）

以上のように，高齢者の就労状況と健康状態か」と尋ね，［専門職・技術職］［管理職］［事― 10 ―

第69巻第 2 号「厚生の指標」2022年 2 月

務職］［販売・サービス職］［技能・労務職］

段の生活でどなたかの介護・介助が必要です［農林漁業職］［農林漁業以外の自営職］［そのか」と尋ね，「介護・介助の必要はない」と回答

他］［職に就いたことが無い］の 9 種類から選したADLが自立している者を分析対象とした。

択してもらった。くらし向きについては，「現

まず，就労状況とQOL値の関連性について

在のくらしの状況を経済的にみてどう感じてい解析を行った。単純に就労の有無をModel 1，

ますか」と尋ね，「大変苦しい」「やや苦しい」年齢，性別を調整したModel 2，さらに社会経「ふつう」「ややゆとりがある」「大変ゆとりが済的地位（Socio-Economic Status：以下，SES）ある」の 5 段階のうち，「大変苦しい」「やや苦として，婚姻状態，教育歴，くらし向き（経済

しい」を「苦しい」，「ふつう」を「ふつう」，状況の主観的評価），世帯の資産を調整した「ややゆとりがある」「大変ゆとりがある」をModel 3の 3 つで解析を行った。続いて，最長「ゆとりがある」の 3 段階に集約した。

職別に就労している群と退職した（就労してい

要介護状態でありながら，介護認定を受けてない）群でQOL値に差があるかを解析した。

いない者を除外する目的で，ADLについて「普QOL値は，下限 0 ～上限 １ を取る値であることから，就労している群と退職した（就労して表 １ 分析対象の属性
人数いない）群とのQOL値の差の検定には，共変構成比（％）

全体
男性
女性（ｎ＝17,695）（ｎ＝8,227）（ｎ＝9,468）
17 695
100.0
46.5
53.5

性別
年齢（歳）
65-69
5 727
70-74
4 887
75-79
3 950
80-84
2 202
85以上
929
教育歴
9 年以下
5 289
10～12年
7 488
13年以上
4 724
その他
78
欠損
116
婚姻状態
配偶者あり
12 930
死別
3 239
離別
738
未婚
518
その他
109
欠損
161
くらし向き
苦しい
4 871
ふつう
10 263
ゆとりがある
2 476
欠損
85
世帯の資産
500万円未満
3 312500万以上～2 331
1000万円未満
1000万以上～
6 278
5000万円未満
5000万円以上
2 262
欠損
3 512
就労状況
就労している
4 586
退職した（就労9 931
していない）
職に就いたことが無い
1 034
欠損
2 144
QOL値
0.0-0.2未満
7
0.2-0.4未満
86
0.4-0.6未満
513
0.6-0.8未満
3 192
0.8-1.0
13 897

量を投入したTobitモデルを用いた。なお，多変 量 解 析 は，Complete-Case Analysisと し て
欠損データのない完全な対象者のみを解析対象とした。解析には，stataSE16，IBM SPSS

32.4
27.6
22.3
12.4
5.3

32.1
27.4
22.3
12.8
5.4

32.6
27.8
22.4
12.1
5.1

29.9
42.3
26.7
0.4
0.7

27.4
37.7
34.0
0.4
0.4

32.1
46.3
20.3
0.5
0.8

73.1
18.3
4.2
2.9
0.6
0.9

85.3
7.3
3.0
2.9
0.7
0.8

62.4
27.9
5.2
3.0
0.5
1.0

27.5
58.0
14.0
0.5

27.9
57.5
14.3
0.4

27.2
58.5
13.8
0.6

18.7

19.6

17.9

13.2

14.0

12.4

35.5

39.1

32.3

解析の対象は，65歳以上で要介護認定を受け

12.8
19.8

14.2
13.0

11.5
25.8

ていない高齢者でEQ-5D-5L質問項目に回答の

25.9

32.6

20.1

56.1

59.4

53.3

5.8
12.1

1.6
6.4

9.5
17.1

0.0
0.5
2.9
18.0
78.5

0.0
0.6
3.1
17.7
78.5

0.0
0.4
2.7
18.3
78.6

statistics Ver.26を用いた。
・倫理的配慮
2016年調査における倫理審査は，国立長寿医療研究センターおよび千葉大学で承認済みである。
【国立長寿医療研究センター】受付番号：
No.992 平成29年 1 月27日承認 課題名：JAGES（Japan Gerontological Evaluation Study，日
本老年学的評価研究）プロジェクト－災害 被災地含む全国約40市町村における高齢者の健康と暮らしに関する疫学研究－

Ⅲ 結果

あった20,042人のうち，ADLに問題がないと回答した17,695人とした（表 1 ）。性別は男性
8,227人（46.5 ％）， 女 性9,468人（53.5 ％） であった。年齢構成については，65～69歳が，32.4％と最も構成比が高く，年齢が上がるにつれて，構成比は低下していた。教育歴に関しては，10～12年（高卒程度）が42.3％と最も構成― 11 ―

第69巻第 2 号「厚生の指標」2022年 2 月

表 ２ 分析対象の属性（職種別）
全体
1 ．専門・技術職 2 ．管理職
3 ．事務職 4 ．販売・サービス職 5 ．技能・労務職 6 ．農林漁業職（ｎ＝17,695） （ｎ＝3,143） （ｎ＝1,208） （ｎ＝3,419） （ｎ＝3,072）（ｎ＝1,979）（ｎ＝623）
総数
17 695（100）　　
性別
男性
8 227（ 46.5）
女性
9 468（ 53.5）
年齢（歳）
65-69
5 727（ 32.4）
70-74
4 887（ 27.6）
75-79
3 950（ 22.3）
80-84
2 202（ 12.4）
85以上
929（  5.3）
教育歴
9 年以下
5 289（ 29.9）
10～12年
7 488（ 42.3）
13年以上
4 724（ 26.7）
その他
78（  0.4）
欠損
116（  0.7）
婚姻状態
配偶者あり
12 930（ 73.1）
死別
3 239（ 18.3）
離別738（  4.2）
未婚
518（  2.9）
その他
109（  0.6）
欠損
161（  0.9）
くらし向き
苦しい
4 871（ 27.5）
ふつう
10 263（ 58.0）
ゆとりがある2 476（ 14.0）
欠損85（  0.5）
世帯の資産
3 312（ 18.7）
500万円未満500万以上～1000万円未満 2 331（ 13.2）
1000万以上～5000万円未満 6 278（ 35.5）
5000万円以上
2 262（ 12.8）
欠損
3 512（ 19.8）
就労状況
就労している4 586（ 25.9）
退職した（就労していない） 9 931（ 56.1）
職に就いたことが無い 1 034（  5.8）
欠損
2 144（ 12.1）
QOL値
0.0-0.2未満
7（  0.0）
0.2-0.4未満
86（  0.5）
0.4-0.6未満
513（  2.9）
0.6-0.8未満
3 192（ 18.0）
0.8-1.0
13 897（ 78.5）

3 143（100）　　

1 208（100）　　

3 419（100）　　

3 072（100）　　

1 979（100）　　

623（100）　　

2 071（ 65.9）
1 072（ 34.1）

1 107（ 91.6）
101（  8.4）903（ 26.4）
2 516（ 73.6）

1 170（ 38.1）
1 902（ 61.9）

1 352（ 68.3）
627（ 31.7）

308（ 49.4）
315（ 50.6）

1 164（ 37.0）851（ 27.1）
665（ 21.2）
339（ 10.8）124（  3.9）373（ 30.9）330（ 27.3）
264（ 21.9）
167（ 13.8）
74（  6.1）

1 207（ 35.3）
1 012（ 29.6）
681（ 19.9）
377（ 11.0）
142（  4.2）

1 195（ 38.9）938（ 30.5）602（ 19.6）
266（  8.7）71（  2.3）604（ 30.5）571（ 28.9）467（ 23.6）
246（ 12.4）
91（  4.6）149（ 23.9）
136（ 21.8）
151（ 24.2）
112（ 18.0）
75（ 12.0）654（ 20.8）
1 111（ 35.3）
1 348（ 42.9）
15（  0.5）15（  0.5）84（  7.0）368（ 30.5）751（ 62.2）
4（  0.3）
1（  0.1）

414（ 12.1）
2 105（ 61.6）876（ 25.6）
12（  0.4）12（  0.4）956（ 31.1）
1 405（ 45.7）682（ 22.2）
5（  0.2）24（  0.8）980（ 49.5）
770（ 38.9）203（ 10.3）
11（  0.6）
15（  0.8）358（ 57.5）
210（ 33.7）
52（  8.3）2（  0.3）
1（  0.2）

2 536（ 80.7）374（ 11.9）
116（  3.7）
99（  3.1）
5（  0.2）
13（  0.4）

1 053（ 87.2）
115（  9.5）23（  1.9）
12（  1.0）
2（  0.2）
3（  0.2）

2 511（ 73.4）
623（ 18.2）
121（  3.5）133（  3.9）13（  0.4）
18（  0.5）

2 136（ 69.5）
582（ 18.9）
207（  6.7）
99（  3.2）
26（  0.8）22（  0.7）

1 497（ 75.6）299（ 15.1）
85（  4.3）
66（  3.3）13（  0.7）19（  1.0）467（ 75.0）130（ 20.9）5（  0.8）6（  1.0）1（  0.2）
14（  2.2）774（ 24.6）
1 843（ 58.6）
520（ 16.5）
6（  0.2）

155（ 12.8）681（ 56.4）
371（ 30.7）1（  0.1）

743（ 21.7）
2 092（ 61.2）
573（ 16.8）
11（  0.3）

1 067（ 34.7）
1 710（ 55.7）
276（  9.0）19（  0.6）643（ 32.5）
1 170（ 59.1）
159（  8.0）
7（  0.4）

152（ 24.4）
386（ 62.0）
84（ 13.5）1（  0.2）

522（ 16.6）
432（ 13.7）
1 268（ 40.3）
453（ 14.4）
468（ 14.9）

116（  9.6）90（  7.5）527（ 43.6）
382（ 31.6）
93（  7.7）456（ 13.3）
427（ 12.5）
1 552（ 45.4）
532（ 15.6）452（ 13.2）

737（ 24.0）444（ 14.5）
982（ 32.0）
255（  8.3）654（ 21.3）

464（ 23.4）
337（ 17.0）703（ 35.5）
134（  6.8）341（ 17.2）

121（ 19.4）
90（ 14.4）140（ 22.5）
96（ 15.4）
176（ 28.3）

963（ 30.6）
1 950（ 62.0）0（  0.0）230（  7.3）

383（ 31.7）776（ 64.2）0（  0.0）49（ 4.1）

576（ 16.8）
2 523（ 73.8）0（  0.0）320（  9.4）

1 051（ 34.2）
1 665（ 54.2）0（  0.0）356（ 11.6）

461（ 23.3）
1 342（ 67.8）0（  0.0）176（  8.9）295（ 47.4）
186（ 29.9）0（  0.0）142（ 22.8）0（  0.0）16（  0.5）74（  2.4）524（ 16.7）
2 529（ 80.5）0（  0.0）1（  0.1）30（  2.5）170（ 14.1）
1 007（ 83.4）0（  0.0）8（  0.2）
72（  2.1）539（ 15.8）
2 800（ 81.9）0（  0.0）10（  0.3）
96（  3.1）529（ 17.2）
2 437（ 79.3）

2（  0.1）
11（  0.6）64（  3.2）389（ 19.7）
1 513（ 76.5）0（  0.0）6（  1.0）24（  3.9）
155（ 24.9）438（ 70.3）

比が高く，女性でその傾向は顕著であった。13

就労しているは25.9％で，全体の 4 分の 1 程度

年以上（大学卒以上）の構成比は，26.7％であであった。QOL値については，0.8-1.0（78.5

り，男性において高かった。婚姻状態について％）が最も構成比が高く，0.6-0.8未満（18.0は，配偶者ありが最も構成比が高く（73.1％），％），0.4-0.6未満（2.9％），0.2-0.4未満（0.5

次に死別した（18.3％）であった。くらし向き％），0.0-0.2未満（0.0％）とQOL値が低くなについては，ふつう（58.0％）が最も構成比がるほど構成比も低下した。さらに，高得点に集

高く，苦しい（27.5％），ゆとりがある（14.0

まる天井効果（ceiling effect）もみられた。最％）の順であった。世帯の資産については，

長職別の詳細な属性は，表 2 に記す。

1,000万以上～5,000万円未満（35.5％）が最も就労の有無とQOL値の関連性について解析

構成比が高く，5,000万円以上（12.8％）は最結果を述べる。単純に就労の有無をModel 1，も低かった。就労状況については，対象が65歳

年齢，性別を調整したModel 2，さらにSESと以上の高齢者ということもあり，退職した（就して，婚姻状態，教育歴，くらし向き，世帯の労していない）が56.1％と最も構成比が高く，資産を調整したModel 3の 3 つで解析を行った― 12 ―

第69巻第 2 号「厚生の指標」2022年 2 月

表 3 就労状況を含む変数別のQOL値差
（単位

人，（

）内％）

7 ．自営職
9 ．職に就いたこと
8 ．その他欠損（農林漁業以外）が無い（ｎ＝1,471）（ｎ＝1,336）（ｎ＝489）（ｎ＝955）489（100）　　 1 471（100）　　
955（100）　　 1 336（100）　　
281（ 57.5）
208（ 42.5）487（ 33.1）
984（ 66.9）

128（ 13.4）
827（ 86.6）

420（ 31.4）
916（ 68.6）

135（ 27.6）
131（ 26.8）
123（ 25.2）
71（ 14.5）29（  5.9）437（ 29.7）
388（ 26.4）
360（ 24.5）
192（ 13.1）
94（  6.4）

176（ 18.4）201（ 21.0）270（ 28.3）
190（ 19.9）
118（ 12.4）

287（ 21.5）
329（ 24.6）
367（ 27.5）
242（ 18.1）
111（  8.3）

186（ 38.0）
205（ 41.9）
90（ 18.4）
5（  1.0）3（  0.6）713（ 48.5）
481（ 32.7）
253（ 17.2）
10（  0.7）14（  1.0）341（ 35.7）386（ 40.4）220（ 23.0）
6（  0.6）2（  0.2）

603（ 45.1）
447（ 33.5）
249（ 18.6）
8（  0.6）29（  2.2）367（ 75.1）
84（ 17.2）
15（  3.1）
11（  2.2）
3（  0.6）9（  1.8）929（ 63.2）
344（ 23.4）
99（  6.7）52（  3.5）27（  1.8）20（  1.4）583（ 61.0）324（ 33.9）
15（  1.6）
19（  2.0）
7（  0.7）7（  0.7）851（ 63.7）364（ 27.2）
52（  3.9）21（  1.6）
12（  0.9）36（  2.7）

157（ 32.1）
266（ 54.4）
64（ 13.1）
2（  0.4）

521（ 35.4）800（ 54.4）
141（  9.6）
9（  0.6）234（ 24.5）
567（ 59.4）
147（ 15.4）
7（  0.7）425（ 31.8）748（ 56.0）
141（ 10.6）
22（  1.6）93（ 19.0）
57（ 11.7）
168（ 34.4）
78（ 16.0）
93（ 19.0）372（ 25.3）
205（ 13.9）350（ 23.8）
119（  8.1）425（ 28.9）200（ 20.9）
125（ 13.1）
279（ 29.2）
120（ 12.6）
231（ 24.2）

231（ 17.3）
124（  9.3）309（ 23.1）
93（  7.0）579（ 43.3）

206（ 42.1）
210（ 42.9）0（  0.0）73（ 14.9）421（ 28.6）
796（ 54.1）
0（  0.0）254（ 17.3）0（  0.0）0（  0.0）885（ 92.7）
70（  7.3）

230（ 17.2）
483（ 36.2）
149（ 11.2）
474（ 35.5）0（  0.0）4（  0.8）18（  3.7）85（ 17.4）382（ 78.1）

1（  0.1）
12（  0.8）57（  3.9）293（ 19.9）
1 108（ 75.3）0（  0.0）9（  0.9）35（  3.7）
227（ 23.8）684（ 71.6）

4（  0.3）9（  0.7）43（  3.2）281（ 21.0）
999（ 74.8）（表 3 ）。性別，年齢，SESを調整したModel 3

Model 1
解析対象数（人）
就労状況
就労している
退職した（就労していない）
就労したことが無い
性別
女性ダミー

ref.
-0.030＊＊＊（0.003）-0.059＊＊＊（0.007）

ref.
-0.011＊＊＊（0.003）-0.021＊＊＊（0.007）

ref.
-0.010＊＊＊（0.003）-0.015＊＊（0.007）-0.008＊＊（0.004）-0.006＊＊＊（0.000）-0.005（0.004）-0.006＊＊＊（0.000）

ref.

ref.

ref.
0.012＊＊（0.005）0.017＊＊＊（0.005）-0.018（0.027）

ref.

ref.

ref.
-0.005（0.004）-0.010（0.007）-0.013（0.010）-0.027（0.020）

ref.

ref.

ref.
0.061＊＊＊（0.003）0.076＊＊＊（0.007）

ref.

ref.

ref.
0.006
（0.003）0.007＊（0.004）0.007＊（0.004）1.275＊＊＊（0.023）
1 993

その他

離別
未婚
その他
くらし向き
苦しい
ふつう
ゆとりがある世帯の資産500万円未満500万以上～1000万円未満
1000万以上～5000万円未満
5000万円以上
0.942＊＊＊（0.003）
AIC（赤池情報量基準）
3 208
定数
注

において，就労している群に比べて，退職した（就労していない）群のQOL値は有意に低かった（－0.010，ｐ＜0.01）。また，高齢になるほ

12 847

13年以上

婚姻状態
配偶者あり
死別

Model 315 551

年齢（ 1 歳刻み）
教育歴
9 年以下
10～12年

Model 215 5511.350＊＊＊（0.020）2 729

1） （ ）内は，頑健標準誤差2） ＊＊＊ｐ＜0.01，＊＊ｐ＜0.05，＊ｐ＜0.1
3） Model 1： 調 整 変 数 な し，Model 2： 性 別， 年 齢 を 調 整，Model 3：性別，年齢，教育歴，婚姻状態，くらし向き，世帯の資産を調整で有意に低かった（－0.067，ｐ＜0.01）（表 4 ）。

どQOL値は低く，教育歴が高いほど，くらしⅣ 考

向きがよいほど，世帯の資産が多いほどQOL
値は高かった。

察

続いて，最長職別に，就労している群と退職

本研究は，要介護認定を受けていない65歳以した（就労していない）群でQOL値の差につ上の高齢者（17,695人）を対象として， 2 つのいて結果を述べる。性別，年齢，教育歴，婚姻観点で解析を行った。性別，年齢，教育歴，婚状態，世帯の資産，くらし向きを調整したうえ姻状態，世帯の資産，くらし向きを調整したう

でも，自営職（農林漁業以外）のみで就労してえでも，就労している群と比較して，退職したいる群に比べて退職した（就労していない）群（就労していない）群のQOＬ値は，有意に低― 13 ―

― 14 ―

2 498
ref.
-0.014（0.009）ref.
-0.003（0.010）-0.005＊＊＊（0.001）
ref.
0.016＊（0.010）0.019＊（0.011）-0.050（0.102）ref.
0.001（0.012）-0.012（0.020）-0.007（0.017）-0.097＊＊＊（0.011）
ref.
0.060＊＊＊（0.007）0.082＊＊＊（0.012）
ref.
0.011（0.011）
0.004（0.008）0.009（0.011）1.258＊＊＊（0.043）12 847

ref.
-0.010＊＊＊（0.003）

ref.
-0.005（0.004）-0.006＊＊＊（0.000）ref.
0.012＊＊（0.005）0.017＊＊＊（0.005）-0.018（0.027）

ref.
-0.005（0.004）-0.010（0.007）-0.013（0.010）-0.027（0.020）ref.
0.061＊＊＊（0.003）0.076＊＊＊（0.007）ref.
0.006（0.003）0.007＊（0.004）0.007＊（0.004）1.275＊＊＊（0.023）

注 1） （ ）内は，頑健標準誤差2） ＊＊＊ｐ＜0.01，＊＊ｐ＜0.05，＊ｐ＜0.1

定数5000万円以上

1000万以上～5000万円未満

世帯の資産500万円未満500万以上～1000万円未満

ゆとりがある

くらし向き
苦しい
ふつう

その他

未婚

離別

婚姻状態
配偶者あり
死別

その他

13年以上

教育歴
9 年以下
10～12年

年齢
１ 歳刻み

性別
男性
女性

解析対象数（人）
就労状況
就労している
退職した（就労していない）

１ ．専門職・
技術職

全体

1.453＊＊＊（0.081）

ref.
0.004（0.024）-0.020（0.021）-0.015（0.019）ref.
0.087＊＊＊（0.017）0.072＊＊＊（0.021）

ref.
0.007（0.020）-0.007（0.041）
0.008（0.046）-0.074＊＊＊（0.017）ref.
0.014（0.023）0.009（0.023）-0.110（0.086）-0.008＊＊＊（0.001）

ref.
-0.013（0.018）ref.
-0.008（0.014）1 070

２ ．管理職

1.264＊＊＊（0.080）ref.
0.004（0.014）0.013（0.012）0.026＊＊（0.013）ref.
0.050＊＊＊（0.012）
0.061＊＊＊（0.014）

ref.
-0.011（0.008）-0.016（0.020）0.016（0.017）0.010（0.042）ref.
0.017（0.014）0.020（0.017）-0.002（0.039）-0.006＊＊＊（0.001）

ref.
0.005（0.008）ref.
-0.009（0.009）2 719

3 ．事務職

1.281＊＊＊（0.054）ref.
0.001（0.012）0.015（0.011）-0.007（0.013）ref.
0.066＊＊＊（0.010）0.081＊＊＊（0.022）

ref.
-0.010（0.013）0.001（0.011）-0.031＊（0.018）-0.084（0.062）ref.
0.000（0.008）0.009（0.011）
0.099（0.076）-0.006＊＊＊（0.001）

ref.
-0.011（0.007）

ref.
-0.012（0.007）2 181

4 ．販売・
サービス職

1.234＊＊＊（0.070）ref.
0.005（0.016）-0.011（0.017）0.004（0.020）ref.
0.054＊＊＊（0.011）
0.066＊＊＊（0.024）

ref.
-0.015（0.010）-0.052＊＊＊（0.020）-0.006（0.018）-0.005（0.092）

ref.
0.013（0.009）0.015（0.019）-0.003（0.056）-0.005＊＊＊（0.001）

ref.
-0.003（0.010）ref.
-0.013（0.009）1 507

5 ．技能・
労務職

1.243＊＊＊（0.140）ref.
0.002（0.020）-0.012（0.022）0.008（0.035）ref.
0.041（0.027）0.072（0.045）ref.
0.001（0.025）0.033（0.059）0.048（0.049）ref.
0.013（0.019）-0.007（0.036）
1.046＊＊＊（0.078）-0.005＊＊＊（0.002）

ref.
-0.021（0.022）

ref.
0.015（0.019）370

６ ．農林漁業職

表 4 職種別・就労状況を含む変数別のQOL値差

1.079＊＊＊（0.167）ref.
0.060＊（0.035）0.042（0.027）0.034（0.036）

ref.
0.073＊＊＊（0.024）0.100＊＊＊（0.028）ref.
0.046（0.035）-0.072（0.075）-0.037（0.081）0.135＊＊（0.060）ref.
0.019（0.023）0.040（0.026）0.105（0.112）-0.003（0.002）

ref.
-0.009（0.023）ref.
-0.067＊＊＊（0.017）343

７ ．自営職（農林漁業以外）

1.150＊＊＊（0.073）

ref.
-0.005（0.021）
0.003（0.017）0.000（0.018）ref.
0.083＊＊＊（0.014）0.088＊＊＊（0.022）

ref.
0.008（0.011）
0.006（0.020）-0.056＊＊（0.028）-0.064＊＊（0.029）ref.
-0.018（0.014）-0.008（0.021）-0.083（0.068）-0.004＊＊＊（0.001）

ref.
-0.008（0.011）

ref.
-0.018（0.012）907

8 ．その他

1.387＊＊＊（0.123）ref.
0.030（0.022）-0.001（0.017）-0.024（0.026）

ref.
0.052＊＊＊（0.015）0.082＊＊＊（0.021）

ref.
-0.017（0.017）0.002（0.061）-0.010（0.049）0.161＊（0.093）ref.
0.028（0.017）0.020（0.021）-0.054（0.039）-0.007＊＊＊（0.001）

ref.
0.022（0.018）678

９ ．職に就いたことが無い

1.301＊＊＊（0.090）ref.
-0.023（0.027）0.026（0.020）0.002（0.021）

ref.
0.026（0.017）0.079＊＊＊（0.026）ref.
0.012（0.023）0.058（0.049）-0.034（0.037）0.035（0.045）ref.
0.012（0.018）-0.013（0.025）-0.075（0.104）-0.006＊＊＊（0.001）

ref.
-0.008（0.017）

ref.
-0.006（0.018）574

欠損

第69巻第 2 号「厚生の指標」2022年 2 月

第69巻第 2 号「厚生の指標」2022年 2 月

かった（－0.010，ｐ＜0.01）。続いて，最長職

一方，健康以外にも，就労がもたらすものには，別では，自営職（農林漁業以外）において，就

収入，やりがい，自分の居場所などがあり，併労している群と比較して，退職した（就労してせて日々の日課があることで規則正しい生活，

い な い ） 群 のQOL値 は， 有 意 に 低 か っ た

脳の活性化に寄与していると考えられる。その（－0.067，ｐ＜0.01）。

ため，非就労群では，これらのベネフィットを

18歳以上を対象としたオーストラリアの報告

享受しにくいと考えられる。人生100年時代をでは，正社員・パート・学生・主婦のグループ

迎え，働く意欲のある高齢者がその能力を十分と比較して，就労していないグループのQOLに発揮できるような活躍の場を整備し，就労を値は有意に低かったとしている。別途設けられ促進することは，社会保障の支え手を増やすとた退職群については，両グループで差はなかっ

いう側面だけでなく，高齢者自身の健康状態をたとしている3）。一方，20歳以上を対象とした

維持し，健康寿命延伸につながる可能性を示唆

ド イ ツ の 報 告 で は， 女 性 に お い て 年 齢 は，している。

QOL値と負の関連を示しており，フルタイム

今回の解析結果でも，就労している群に比べ雇用，高学歴，民間健康保険加入は，QOL値て，退職した（就労していない）群のQOL値と正の関連を示していたと報告している9）。まが0.010低かった。0.010という数字は，表 4 にた，18歳以上を対象とした香港の報告では，雇あ るQOL値 の 年 齢 2 歳 弱 分（ 1 歳 刻 み0.006），

用されている群のQOL値は高く，退職・家事・配偶者あり（離別した人との差0.010）に相当

非雇用群のQOL値は低かったとしている 。いする。就労の継続が，年齢 2 歳弱分のQOL値

ずれにおいても非就労群のQOL値は低いといに相当すると考えるとこの値は決して小さくな

う結果であった。今回の研究では，わが国においと思われる。また，職種別には，自営職において高齢者の就労状況とQOL値には関連があいて，就労している群に比べて，退職した（就り，就労している群と比較して，退職した（就労していない）群のQOL値が0.067低かった。

労していない）群は，有意にQOL値が低いと自営職は，退職定年の意味や影響が他の業種という結果が示された。

大きく違うと思われる。つまり，自営職（農林10）

一方，就労状況と具体的な健康アウトカムの漁業以外）は健康であれば退職年齢は定められ関連報告として，60歳以上の日本人の男性高齢ていないために続けられるが，大病を患うと会者（1,288人）を対象とした15年間の調査があ社員と違って周りからの支援を受けにくく，廃る11）。それによれば，非就労群と比較して，就業せざるを得ない。このように退職定年の背景

労群は1.91年長く生き（95％信頼区間，（95％

が，他の業種と揃っていないために，退職の影

CI）0.70～3.11），健康状態も良好であったと

響を他の職種と違う観点でみる必要があるが，報告されている。さらに，就労群では認知機能

退職の影響は大きいことがみてとれた。

の低下が始まるまでの期間が，非就労群より

次に，社会全体の視点でみると『介護保険事

2.22年（95 ％CI：0.27～4.17） 遅 く， 糖 尿 病

業状況報告（平成30年度）』によれば，わが国

発 症 ま で の 期 間 が6.05年（95 ％ CI：4.44～

における介護保険第 １ 号被保険者数3525万人，7.65）遅く，脳卒中発症までの期間も，3.35年

要介護（要支援）認定者数658万人と報告され（95％CI：1.42～5.28）遅かったと報告し，ている。差し引きすると要介護（要支援）を除

定年退職年齢を超えて雇用されていることが健いた高齢者は2867万人となる。一方，日本，韓康にプラスの影響を与えていることが明らかに国，台湾の東アジア 3 カ国とイギリス，オース

なったとしている。これらの機能低下や疾患罹

トラリア，アメリカの参加国計 6 カ国において患によってQOLが低下することについては多1QALYあ た り の 支 払 い 意 思 額 を 仮 想 評 価 法

くの報告があり，これらの健康状態の差によっ（二段階二項選択法）で調査した報告がある12）。

て，就労者のQOLが高いことは説明できる。

それによれば，日本での1QALYの支払意思額― 15 ―

第69巻第 2 号「厚生の指標」2022年 2 月の推定値平均値は500万円とされており，他国るデータは知る限り他に見当たらず，相対的にとの関連性から，日本での閾値は500万円から妥当性の高いデータと考えられる13）。第二に，600万円程度とするのが適切ではないかと述べ就労群における現在の仕事，最長職，退職直前られている。極めて単純な計算になるが，高齢に就労していた職種とで，必ずしも同じでない者が就労を 1 年間継続することの効果は，1.43

ことが想定される。そのため，職種別の就労状

兆 ～ 1.72兆（0.010QOL×1year×（500万 円 ～況とQOL値の関連性についての解釈には注意

600万円）×2,867万人）と見積もることができが必要である。一方で，自営職については，退るかもしれない。高齢者全員が就労することは職前後で同じ職種を継続している割合が高いと現実的ではないが，それでも，例えば100万人思われる。本研究の結果では，自営職（農林漁の高齢者が 1 年間就労継続すると，その効果は業以外）では，就労している群に比べて退職し500億円～600億円と見積もることができるかもた（就労していない）群のQOL値は有意に低しれない。

かった（－0.067，ｐ＜0.01）。研究は横断研究

今回，65歳以上で要介護認定を受けていないであり，就労しているからQOLが高いという

高齢者17,695人を対象として，現在の就労状況

因果関係を示すには至らない。つまり，健康状とQOL値の関連性を解析した。これまでにも， 態が良いなどQOLの高い高齢者が就労していEQ-5D-5Lを用いて，世界の多くの国々でQOLることを示している可能性もある。今後，複数と性別，年齢，収入，健康状態，疾患の有無，の調査時点を統合した縦断データを用いて，就特定の疾患などとの関連性が報告されているが，労がQOL向上や維持に寄与しているのかの検

高齢者の就労に焦点を当てて解析したものは少証が望まれる。また，今回の解析は，Complete-

なく，研究対象の一部として高齢者が含まれてCase Analysisとして欠損データのない完全ないるものが多い。さらに，これだけの大規模人対象者のみを解析対象とした。脱落者が4,848

数の報告はほとんどない。また，就労を決定づ人と少なくなかったため，脱落者の特性を確認

ける要因として，生活にゆとりがあるにもかかした。脱落者の特性として，教育歴「 9 年未

わらず就労している場合と，生活にゆとりがな

満」，くらし向き「苦しい」，世帯の資産「500いために働かざるを得ないという場合がある。

万円未満」などの構成比が解析対象と比べて高今回の解析に際し，くらし向き，世帯の資産をい傾向がみられた。一方，就労している群，退調整変数に組み込み，その影響はある程度調整職した（就労していない）群のQOL値の分布

できたと考える。今回の報告は，高齢者の就労は解析対象における両者の分布とほぼ同様で状況とQOLの関連性をQOL値という数値を用あったものの，今後，多重代入法などを用いたいて報告したものである。今後，社会が目指す

さらなる研究が必要かもしれない。さらに，将高齢者の就労継続の意義を具体的数値で示せる

来的にはQALYを算出し，高齢者の就労の医療

貴重なものと思われる。

経済評価を期待したい。

一方，当研究にはいくつかの限界がある。第Ⅴ 結

一に，サンプルの代表性が挙げられるJAGES
データは，共同研究に参加した12道県の政令指語

定都市から郡部までを含む39市町という多様な本研究では，65歳以上の高齢者に対して現在自治体に居住する自立高齢者を無作為抽出あるの就労状況について尋ね，就労している群と退いは悉皆により得た大規模データであるが日本職した（就労していない）群との間にQOL値の代表サンプルではない。また調査回収率も，の差があるかについて解析を行った。就労して内閣府などの行う世論調査と同じ水準ではあるいる群に比べて，退職した（就労していない）

が 7 割前後である。ただし年齢階級別，性別，群は有意にQOL値が低かった。一方，最長職

都市別に層化しても十分なサンプル数を得られ別に解析した結果では，自営職（農林漁業以― 16 ―

第69巻第 2 号「厚生の指標」2022年 2 月外）において，就労している群に比べ，退職し1︲12．

た（就労していない）群でQOL値が有意に低4 ）Sun S, Chen, J, Johannesson M, Kind, P, et al. Pop-かった。全体においてQOL値は就労している

ulation health status in China：EQ︲5D results, by群に比べて，退職した（就労していない）群でage, sex and socio︲economic status, from the Na-

有意に低かったことから，高齢者の就労継続は，

tional Health Services Survey 2008. Quality of life

高齢期のQOLの維持向上に寄与している可能research 2011；20（ 3 ）：309︲20．

性があることが示唆された。

5 ）Fujikawa A, Suzue T, Jitsunari, F, et al. Evaluation of health︲related quality of life using EQ︲5D

謝辞

in Takamatsu, Japan. Environmental health and

本論文の作成にあたり，ご指導賜りました名

preventive medicine 2011；16（ 1 ）：25︲35．

古屋市立大学大学院経済学研究科教授 中山徳6 ）Sorlie P. D, Rogot E. Mortality by employment

良先生に感謝申し上げます。なお，本研究は，

status in the National Longitudinal Mortality

JSPS科 研（JP15H01972，19K19818），厚生労Study. American Journal of Epidemiology 1990；

働科学研究費補助金（H28-長寿-一般002），国132（ 5 ）：983︲92．

立研究開発法人日本医療研究開発機構

7 ）Hsu H. C. Does social participation by the elderly（ A M E D ）（ J P 1 7 d k 0 1 1 0 0 1 7 ， J P 1 8

reduce mortality and cognitive impairment ?. Ag-

dk0110027，JP18ls0110002，JP18le0110009，

ing & mental health 2007；11（ 6 ）：699︲707．

JP20dk0110034，JP20dk0110037），国立研究開8 ）池田俊也，白岩健，五十嵐中，他．日本語版 EQ︲

発法人国立長寿医療研究センター長寿医療研究

5D︲5Lにおけるスコアリング法の開発．保健医療開発費（29-42，30-22，20-19），国立研究開発
法人科学技術振興機構（OPERA, JPMJOP1831），

科学，2015；64（ 1 ）：47︲55．
9 ）Grochtdreis T, Dams J, König H. H, et al. Health︲

革新的自殺研究推進プログラム（ 1 - 4 ），公益related quality of life measured with the EQ︲5D︲

財団法人笹川スポーツ財団，公益財団法人健5L：estimation of normative index values based

康・体力づくり事業財団，公益財団法人ちば県

on a representative German population sample

民保健予防財団，公益財団法人8020推進財団のand value set. The European Journal of Health

令和元年度8020公募研究事業（採択番号：19-

Economics 2019；20（ 6 ）：933︲44．

2 -06），新見公立大（1915010），公益財団法人

10）Wong E. L. Y, Cheung A. W. L, Wong A. Y. K, et

明治安田厚生事業団などの助成を受けて実施しal. Normative proﬁle of health︲related quality of

た。記して深謝します。利益相反はありません。

life for Hong Kong general population using preference︲based instrument EQ︲5D︲5L. Value in文献Health 2019；22（ 8 ）：916︲24．

1 ）鎌江伊三夫．厚生労働省新HTA制度第 1 回「費用11）Okamoto S, Okamura T, Komamura K. Employ-

対効果」評価の試行的導入．医薬品医療機器レギュ

ment and health after retirement in Japanese

ラトリーサイエンス＝Pharmaceutical and medical

men. Bulletin of the World Health Organization

device regulatory science 2017；48（ 2 ）：82︲8．

2018；96（12）：826．

2 ）Brooks R, & Group E. EuroQol：the current state12）下妻晃二郎，白岩健．薬剤経済評価のための患者

of play. Health policy 1996；37（ 1 ）：53︲72．

アウトカム評価．臨床薬理 2010；41（6）：275︲80．

3 ）McCaffrey N, Kaambwa B, Currow D. C, et al.

13）斎藤民，近藤克則，村田千代栄．高齢者の外出行

Health︲related quality of life measured using the

動と社会的・余暇的活動における性差と地域差

EQ︲5D︲5L：South Australian population norms.

JAGESプ ロ ジ ェ ク ト か ら． 日 本 公 衆 衛 生 雑 誌

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― 17 ―