Discussion Paper Series

University of Tokyo

Institute of Social Science
Panel Survey
東京大学社会科学研究所 パネル調査プロジェクト
ディスカッションペーパーシリーズ

男女間のメンタルヘルスの
変動要因の違いに関する分析
An Analysis of Sex Disparities in Fluctuation of Mental Health

中澤渉（東洋大学社会学部）

Wataru NAKAZAWA
February 2010
No.31

INSTITUTE OF SOCIAL SCIENCE

東京大学社会科学研究所
UNIVERSITY OF TOKYO東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクト
ディスカッションペーパーシリーズ No.31
2010 年 2 月

男女間のメンタルヘルスの変動要因の違いに関する分析

中澤

渉（東洋大学社会学部）

要約

本稿の目的は、メンタルヘルスという近年注目を浴び、かつ個人内で大きな変動が予想される変数を用いて、パネルデータ分析の有効性や意義を説明しようとすることにある。
メンタルヘルスは、就業状態、収入や婚姻状態などと強く関連することが予想されるが、それらのもつ社会的意味は男女間で大きく異なっている。というのも日本社会は男女間のセグリゲーションが明瞭であるからである。したがって、無職や非正規雇用、低収入、未婚や離別といった、一般的にメンタルヘルスの悪化を導くと考えられるリスクも、男女間で異なる効果をもつ可能性がある。例えば女性の専業主婦化などは、現行の日本社会のあり方を見れば、必ずしもメンタルヘルスの悪化をもたらすとは限らないと思われる。なお、単一時点での回帰分析では、もともともっている個人差（個性）の存在を無視しており、その時点のデータの分布傾向を示したに過ぎず、そのことは出てきた推定結果の方向に変化すれば同様に変動する、ということを保証するものではない。したがってパネルデータ
による分析を行う必要があるが、本稿では一般的によく知られている固定効果推定、ランダム効果推定のそれぞれの欠点を述べた後、それを克服する Hausman and Taylor 法を紹介して、その推定結果から解釈を行う。その結果、予想通り、クロスセクショナルな分析
ではみられなかった、男女間で全く異なる効果が現れた。

本研究は、科学研究費補助金基盤研究（S)（18103003）の助成を受けたものである。東京大学社会科学研究所パネル調査の実施にあたっては、社会科学研究所研究資金、株式会社
アウトソーシングからの奨学寄付金を受けた。パネル調査データの使用は、社会科学研究
所パネル調査企画委員会の許可を受けた。

1. はじめにもともと「心理主義」なる言葉は、思弁的な哲学的議論を経験的な基盤に置くために、
抽象的概念を心理的なメカニズムや用語に置き換える立場、あるいは文学で心理描写を強調する立場に対して言及する際に用いられた言葉である。これが社会学において、個人化が進んだことによって、あらゆる現象や問題が個人に帰するかのように解釈されるような傾向を指すようになったのは、この 10 年ほどであろう（森1999; 森2000）。巷では性格診断や内面のコントロールをどう図るかに関するマニュアル本があふれ、心理学がブームと化している。そしてそういった心を扱う専門家の養成が叫ばれ、急速にカウンセラーの配置が進むようになる。学校現場では、折から少年犯罪が相次いだこともあり、「心の教育」が強調された。こうした風潮そのものを、心理主義化、とよぶことができる1。
10 年前というのは、それまで考えられなかった大企業の倒産が相次ぐなど、日本経済は不況真っただ中にあり、リストラなる言葉がしばしば用いられるようになった時期とも重なる。日本社会の先行きは不透明であり、人々の生活への不安は高まり、人々の間にはス
トレスが蔓延していったのだと考えられる。もちろん、一方で近年は「うつ病は誰にでもなる可能性がある」といった言説が飛び交ったり、著名人がうつ病経験を告白するなど、以前と比べると精神的な病に対する世間の眼差しに若干の変化の兆しが見られるようになったのかもしれない。あるいは、そういった情報を耳にして、自らが「うつ病であること」
を「発見」することも、たびたび起こったかもしれない。いずれにしても、現在の日本はメンタルヘルスのあり方が、強く問い直されている世の中となっている。
ただし多くの人の経験からもわかるように、メンタルヘルスは常時変動する性質のものである。メンタルヘルスの状態を、データとして獲得することはもちろん可能だが、それはあくまで調査時点のデータ、ということになる。通常、メンタルヘルスに関心を抱く際には、何が個人のメンタルヘルスを決定するのかが問題となろう。しかしワンショットの調査で得られたデータと、何らかの個人特性の変数との間に関連があったとしても、それはあくまでその時点での分布（distribution）の傾向を指摘しているに過ぎない。つまりこの分布をもって、特定の個人特性をもつことや、特定の環境に置かれていることが、メンタルヘルスに変化をもたらす、という因果関係があるかのような結論を導くのは誤りであ1

こうした風潮が、労働現場で感情の表出・保持を一定の型に管理されるという「感情労働」をうみ、セラピー文化の中で、感情労働からの癒しとして自己感情を保とうとする
営為が心理学的知に留まるものであり、そのことが結果的に自己疎外を導く、というのが
感情社会学の指摘する心理主義批判の主なものである。ただし崎山は、そのように感情社
会学を要約した上で、確かにこうした風潮を斬って捨てることはたやすいが、一方で感情管理を行うことを要求し、感情管理によって他者との関係を円滑に保とうとする、という面ももっており、感情社会学の置かれた立ち位置の困難性を指摘している（崎山 2007）。
-1-

る可能性がある。しかし横断的調査のデータしかない状態においては、しばしばこのような推定が行われてきたのも事実である。
パネル調査は、そういったこれまでの分析の限界を乗り越える可能性をもつものである。
毎回、同一人物を追跡しているので、個人内の変化を読み取れるからである。経験的に、われわれは個人には投入した説明変数以外にも、顕在的な観察可能とはいえない、いわば個性とか、性格とか、漠然とした概念でしか説明できないような特性をもつことを知っている。パネルデータにより、その漠然とした概念（unobserved heterogeneity；観察できない異質性）を推定モデルに組み込むことができる。なぜなら繰り返しデータを獲得する
ことで、個人の中で変化する属性と、変化しない属性を区別、特定できるようになるからであり、それら（特に変化しない特性）から、観察できない異質性の存在を推定できるよ
うになるからである2。
本稿では、そのような観察できない異質性を考慮した、通常よく利用される固定効果モ
デルとランダム効果モデルの推定から一歩進めて、固定効果モデルでは推定できない個人の不変の説明変数の効果を推定することが可能な Hausman と Taylor の方法を利用し、その意義を示す3。まず次節で、先行研究を検討し、その後にそれぞれの推定法の特徴を説明する。そして JLPS のデータによって、分析を行うことにしたい。

2. メンタルヘルスの変動に関する社会学的研究
個人の健康状態は、生活習慣と深く関連する。生活習慣（ライフスタイルとも言い換えられよう）自体も、社会的なバックグラウンド（階層など）によって異なることは容易に想像がつく。例えば健康志向の強さや、健康に関する情報量はもとより、経済状況によって医者にかかるか否かの決断自体も左右される、といったことが想像される。日本では「病は気から」という言葉が古くから存在するが、生活の基盤が揺らぐ（失業や賃金の減少）
ことで、家庭内の不和が発生し、ストレスがたまることで様々な病のリスクの原因となることも想定できる。こういった社会状況を反映して、社会環境や格差社会、階層問題と健康を関連させる研究が、近年急増し、注目を集めている（Kawachi and Kennedy 2002=2004;近藤 2005; 川上・小林・橋本編

2006; Wilkinson 2005=2009; Ishida 2009）。階層に限らなくても、例えば人々との付き合い、信頼感、社会参加の機会など、いわゆるソーシャル・
キャピタル（社会関係資本）の存在が、健康状態に影響を与えているという指摘も、近年

2

パネルデータ分析の基本的な考え方は、筆者がこのディスカッションペーパーシリーズの No.3 で示しておいたので、それを参照していただきたい（中澤32007）。

ディスカッションペーパーシリーズの No. 27 の Ishida(2009)でも用いられている。
-2-

では珍しくなくなっている（Putnum 2000）。
McLeod と Shanahan は、子どものメンタルヘルスと貧困の関係について研究を行ってきているが（McLeod and Shanahan 1993）、1986, 1988, 1990 年の 3 時点における NLSY(National Longitudinal Survey of Youth)のデータからメンタルヘルスの成長曲線を推定し、その結果、貧困状態が長く継続するとメンタルヘルスの状態に有意な違いが生じる（貧困ほどうつの状態になりやすい）ことを明らかにした（McLeod and Shanahan 1996）。重要なのは、一時的（transient）な貧困ではさほどの影響はないが、貧困が持続するとメンタ
ルヘルスに影響を与えるということである。また Cherlin らは、少年期の両親の離婚といった体験が、後の発達過程においてメンタルヘルスに影響を及ぼすかについて、成長曲線モデルと固定効果モデルによって推定を行い、その結果、少年期に両親の離婚を経験した群は、当初から（離婚経験前から）ストレスを抱えており、さらに離婚経験後もそれ以外の群よりメンタルヘルスに負の影響を与え続けること、また固定効果モデルによる推定から、子にとっては離婚というイベント自体が有意にメンタルヘルスに悪影響を与えることを明らかにしている（Cherlin, Chase-Lansdale, and McLae 1998）。またストレッサー（ストレスを与える要因）とうつの関係も注目されている。高齢者を対象にした調査によれば、
高齢化により肉体的もしくは精神的に不自由な部分が生じるとそれ自体がストレスの原因になるが、こうしたストレスがうつの主要な要因の一つとなっており、白人に比して黒人でそのストレスの増す傾向が強いという（George and Lynch 2003）。
この他にも、欧米を中心にメンタルヘルスに関する研究は多数存在している。それらをまとめると、社会における性役割規範の存在を反映してか、ストレスの存在は性により異なっている。全体の傾向としては、女性のほうがうつになりやすく（Hopcroft and Bradley2007）、女性の社会進出の程度と、一般の性役割規範の強さの両者の要因が強く絡み合っているという。すなわち性役割規範が弛緩すれば、女性は当然社会に出ることを強く望む
が、社会の環境がそれを受け容れる体制になっていなければ、女性のストレスがたまることになる。したがって、単に女性が外に出て働けるようになる、あるいは性役割規範の弛緩のみが起こる、というだけでは不十分であり、両者がかみ合うからこそベターな精神状態が保障されるのである。また既に述べたように、就業環境は労働者にとっては生活の中心であるだけに、非常に重要な意味をもっており、精神医学の立場からも様々な指摘がなされている（太田・稲富・田中

2008; 夏目を生み出す背景になっていること（山崎・島田

2009 など）。実際、長時間残業がうつ傾向
2009）のほか、JLPS の分析でも職場環境の要因が抑うつに影響を与えること（Ishida 2009）が指摘されている。ただし、日本では依然、職場におけるジェンダー間のセグリゲーションが明瞭に存在していると評価できるため（Charles, Chang, and Han 2004）、男女間でストレスのかかり方が異なるであろう
ことは容易に想像できる。男性の場合は、仕事が自らのアイデンティティに直結するため、-3-

就業状態の不安定さなどはメンタルヘルスの悪化と連動しているだろうが、女性の場合、非正規雇用や無職のもつ意味が人によってかなり多様でありうるため、一概に解釈するのが困難である。仮に就業志向の強い女性であっても、職場環境があまりに男性中心主義的であったりすれば、むしろ就業継続がストレスの原因になるだろう。その場合、離職がメ
ンタルヘルスの悪化をもたらすとは限らない。男性でも、労働条件が度を越して過酷になれば、離職によりストレスが軽減されるだろうけれども、おそらくそれは一時的なものであって、もし仕事が見つからない状態にあれば、その状況は女性以上にプレッシャーとなりうる。
こういった様々な要素を鑑みて、本稿では、JLPS のデータを用い、男女別に、メンタ
ルヘルスの変動と関連する要因を、男女別に追究することとする。

3. 用いる変数と分析について(1) メンタルヘルスの指標

本稿で使用するメンタルヘルスの度合を示す指標は、JLPS で毎年尋ねている以下の質問項目をもとに作成したものである。

以下の項目について、過去 1 ヶ月間にあなたはどのくらいの頻度で感じましたか。
一番よくあてはまる番号を選んで下さい。（○はそれぞれにつき 1 つ）
A

かなり神経質であったこと。

B

どうにもならないくらい気分が落ち込んでいたこと。

C 落ち着いていておだやかな気分であったこと。
D おちこんで、ゆううつな気分であったこと。
E

楽しい気分であったこと。

（それぞれについて、「1 いつもあった」から「5 まったくなかった」の 5 段階リッカート尺度）

これらの項目のうち、C と E は良好な精神状態である。A, B, D は悪い状態であり、大きな数字であるほど否定的回答になるわけだから、そのとき精神状態は良好と解釈できる。
そこで C, E も A, B, D にあわせて数字を反転させ、C, E が「いつもあった」ときには「5」に、「まったくなかった」ときには「1」になるようにする。その上でこの 5 項目の回答した数字を足し合わせる。合計は 5～25 の間をとるが、数字が大きければ大きいほど、良好な精神状態ということになる。さらにこの数字を、わかりやすく 0～100 の間の得点をと

-4-

図１

ウェーブごとの MHI-5 の関連を示した散布図

0

50

100
100

mhi1

50

0

100

mhi2

50

0

100

mhi3

50

0
0

50

100

0

50

100

るような形に変換する。
この指標は Mental Health Inventory-5（MHI-5）とよばれており、もともと Berwick ら（1991）により、僅かな項目でメンタルヘルスの状態（特に抑うつ）を見出す項目として提唱されたものがもととなっている。その後 Rumpf ら（2001）によって更に整理され、Yamazaki ほか（2005）が日本語版ワーディングに修正を加えたものである4。本調査における平均値や、クロンバックのα係数などは、表 1 と 2 にまとめてある。
図 1 は、この MHI-5 のウェーブごとの得点を、散布図に示したものである。mhi1 がウ
ェーブ 1、mhi2 がウェーブ 2、mhi3 がウェーブ 3 の得点である。これをみると一目瞭然だが、各ウェーブの MHI-5 の得点には相関があることが明らかである。実際の相関係数は、
男性のウェーブ 1 と 2 の間での相関が 0.6 を超えているが、他の組み合わせは 0.5～0.6 の間に収まっている。また男女のスコアについては、ウェーブ 1 における平均が男性 63.37、
女性 62.60（t=1.44, d.f.=4696, p=0.15）、ウェーブ 2 では男性 62.79、女性 61.79（t=1.74,
d.f.=3918, p=0.08）、ウェーブ 3 では男性 62.55、女性 62.40（t=0.25, d.f.=3544, p=0.80）となっており、確かに先行研究に一致して若干女性の方が抑うつ度が高い（スコアは低い）
が、いずれの年も有意な差ではない。また図 2 と 3 は男女別の分布をグラフに表したもの
4

なお、この MHI-5 の得点で、いわゆる「うつ」の可能性が本当に高いとされる閾値がどれくらいになるかについては、山崎・福原・Green（2005）によれば、52 点（以下）くらいとされている。
-5-

図 2 MHI-5 の各ウェーブの分布（男）
2

0

50

100

.03

3

0

.01

.02

Density

0

.01

.02

.03

1

0

50

100

mh i
Gra ph s by wave

図 3 MHI-5 の各ウェーブの分布（女）
2

0

50

100

.03

3

0

.01

.02

Density

0

.01

.02

.03

1

0

50

100

mh i
Gra ph s by wave

だが、ウェーブによる MHI-5 の大きな分布の変動はない。

(2) 分析手法

既に述べたように、社会的に男女の置かれた状況が大きく異なることから、メンタルヘ
ルスの変動が起こる要因、変化の方向性もそれに応じて変わってくるものと予想できる。
そこでここでは男女のサンプル別に分析を行う。
パネルデータの分析方法やその意義については、中澤（2007）にて既に説明した。しかし改めてそれを簡潔にまとめるとすれば、必ずしも変数として特定できない「観察できな-6-

い異質性」を考慮できることと、説明変数の分布が従属変数の分布と関連しているといえるのか（いわゆる個人間変動に基づく有意差）、それとも説明変数の変化が従属変数の変動と関連しているのか（いわゆる個人内変動に基づく有意差）、を分けて考慮できる点にある。
通常の回帰分析は、ある式で従属変数を説明（推定）しようとするとき、投入した説明変数では説明できない部分をすべて「誤差」として扱っている。しかし実際は、投入していない説明変数以外の要因も本来影響している部分がかなりある、と考えるべきであり、誤差として想定されている範囲が、回帰分析の推定式で想定したものだと実際よりかなり大
きい、ということになる。例えば個人の性格とか、もともと保持している身体能力、体質などは、なかなか数値化できない。しかし経験的に、このような性質は個人の特性としてずっと維持され続けるものであり、変わらない要素と見なしても差し支えないだろう。それゆえに、個人のもつ性格や体質などによって、外部環境からの影響の受け方も異なる、ということは大いに考えられる。一方、世代（出生コーホート）、性、学歴などは、一度獲得するとなかなか変わらない変数（あるいは物理的に変わり得ない変数）であるが、こちらは観察可能である。このとき、観察可能なこれらの不変の変数と、変数化しにくい性格、体質、身体能力のような漠然とした不変の変数の間には、何らかの関連がありそうだ、と想定するのも、経験的には首肯できるだろう。要するに、変数化しにくい「観察できない異質性」を考慮しない（投入しない説明変数以外をすべて誤差と見なす）分析は、観察できる不変の係数の効果を（それが観察できない異質性と相関をもつ場合）過大に推定してしまう可能性がある。言うまでもなく、このときは誤差項の平均値もゼロではなく、一方に偏ることになるから、最小二乗法の前提が満たされないことになってしまう。
そこで、同一人物内で観察を固定して、個人内変化（正確には個人内平均値からの偏差）を算出し、その変化量に対して回帰分析を当てはめようとするのが、いわゆる固定効果モデルである。不変の変数は、変化がないのだから考慮する必要がない（物理的にも推定が不可能である）。というのも、推定式を立てる際に、観察できない異質性をどうするかが問題になるのだが、この観察できない異質性は時間によって不変と仮定されているから、一種の計算テクニックによって推定式から不変の要素をすべてドロップしてしまうという作業を行い、結果的に観察できない異質性の推定という厄介な問題を回避しているのである。
ただしここでドロップされてしまうのは不変の要素全てであるから、観察できない異質性だけではなく、不変の説明変数も消えてしまうのである。つまり従属変数に対し、純粋に連動して変化するような説明変数を推定しようとするのには固定効果モデルが適しているといえるのだが、不変の説明変数の効果を推定することはできないのである。ところが、社会学者は一般に、こういった不変の個人の属性（出身階層や性など）を問題視することが多い。そこで考え出されたものが一般化最小二乗法、通称ランダム効果モデルである。
この推定法では、確かに観察できない異質性が考慮されている。通常、最小二乗法では投-7-

入した説明変数が誤差項と無相関である、という条件を満たす必要がある。そこで、観察できない異質性と、観察できる不変の説明変数も「相関がない」という前提をおく。また
データは、個々のサンプルが独立に入力されているのではなく、同一個人の経年変化が入力されているわけだから、同一個体内では系列相関が生じている。そこで同一個人内の観察部分がデータセットにあることを考慮したウェイトをかけて、係数の補正をする、とい
うのがランダム効果推定のアイディアである。
パネル分析本来のメリットは、やはり同一個人の変化を観察したり、変化する部分と変化しない部分を区別できることだから、固定効果モデルの推定が望ましいはずである。しかし社会学者は、上記の難点を多く感じることが多いためか、観察できない異質性と不変の説明変数間に相関がない、という仮定のもとでのランダム効果推定を行い、その結果を提示する、ということがままみられた。しかし観察できない異質性と不変の説明変数の間に「相関がない」というのは、分析者が計算の都合上勝手に置いた仮定であって、そもそもこの仮定が正しいという保証はどこにもない。既に説明したように、むしろ観察できない異質性（性格とか体質、能力など）は、投入する説明変数にもよるが、性、世代、階層など、観察可能な変数とも何らかの関連がある、と考える方が自然なのではないだろうか。
この両者の難点を克服するために、Hausman と Taylor は一種の操作変数（instrumental
variable）法を用いる方法（Hausman & Taylor 法とよばれる）を提唱した（Hausman andTaylor 1981）。通常の最小二乗法を行う際にも、投入した説明変数が誤差項と相関があるのではないか、と疑われる場合がある。このように説明変数と誤差項に相関があることを内生性（endogeneity）というが、内生性のある説明変数の推定値は偏りがあることが知られている。したがって、その内生変数と強い相関のある外生変数（ということは当然誤
差項とは無相関である）を操作変数として利用し、内生変数を構造方程式の中に直接現さないようにする。これが操作変数法である。Hausman and Taylor 法では、説明変数に想定した変数のうち、可変変数の操作変数には個人内変動の平均からの偏差が用いられ、不変変数の操作変数には可変の説明変数の平均値が用いられている（Halaby 2004）。式に表すと、y it = φ1 z1i + φ 2 z 2i + γ 1 x1it + γ 2 x 2it + θ i + ε it mとなる。ここで z2i と x2it は観察できない異質性 θi と相関のある内生変数とする。γ1 と φ1
は外生変数なので推定に問題はない。そして γ2 については、( x 2it − x 2i ) を操作変数として用いる。これは θi と相関をもたない。また z2 と θi の相関は個人間の差異に起因するので、適切な操作変数は時間に対して不変である必要があり、そこで x1i の平均値が操作変数として用いられる。
Halaby（2004）によると、この方法があまり用いられなかったのは、汎用統計ソフトで推定できなかったからだという。しかし近年パネル調査の分析が関心を集め、特に計量経-8-済学者を中心に普及している Stata では、容易に推定できる5。本稿でも Stata を用いて、推定を行っている。
さて、これだけ多数の方法があるとき、どの方法で推定するのが最もよいのか判断しなければならない。モデル選択の構造は、北村（2005: 69）にまとめられている。まずパネ
ルデータの分析を行う際、そのデータは同一個人の時系列的な観察データが積み重なっているような構造になっている。これは各オブザベーションが独立に入力されているという
最小二乗法を行う上での前提に反する構造のデータである。それでも、このデータセットに通常の最小二乗法を当てはめるのがプーリング推定である。プーリング推定は、普通の最小二乗法と同じだから、その回帰式から、切片は定数になり、個別の固有効果はない、という強い仮定を置いたものだと解釈できる。つまり

y it = α + xit β + u itとあったとき、このαはすべての i に対してあてはまる定数項である、ということを意味する。このとき誤差項 uit は平均値ゼロをとらねばならないのだが、もしゼロにならないとすれば、この誤差項には i ごとの特有の異質性が存在することになる6。一方、ランダム効
果モデルは、個人間の異質性を考慮した推定法である。まず Breusch and Pagan（1980）
によるラグランジュ乗数（Lagrange Multiplier）法の検定（LM 検定とよぶことにする）を行い、プーリング推定とランダム効果推定のいずれがより適切かを確認する7。この LM 検
定の帰無仮説は「誤差項の平均がゼロである（個人間の異質性が存在しない）」というものであり、棄却できなければプーリング推定が、棄却されればランダム効果推定が採択される、ということになる。
次に固定効果とランダム効果についてだが、それぞれの推定法の長所、短所は既に述べた通りである。特に問題になるのは、不変の説明変数を考慮しようとして、観察できない
個人間の異質性と不変の説明変数との間に相関がない、という仮定を置いたことである。
無作為抽出のサンプルに対して行った最小二乗法では、不偏性（繰り返し無作為抽出による推定値の計算は、真の値に限りなく近づく）、一致性（標本の大きさを増やせば、推定値を真の値に近づけることができる）、有効性（不偏推定値があるのであれば、その推定値の分散は小さい方がよい）という 3 つの性質が満たされているはずである。ただし最小二乗5コマンドは xthtaylor である。xthtaylor のあとに、従属変数、説明変数を列挙し、続けて, endog ( )のカッコ内に、説明変数の中の内生変数のリストを列挙する。
6
同一個人のオブザベーションが、独立と見なせるほど変化が大きければ、プーリング
推定でも差し支えないかもしれない。もちろんその正当性は検定によって確認することになるが、パネルデータの分析でプーリング推定が採択される可能性は、かなり低いと見てよいだろう。
7
Stata では、xtreg…, re によってランダム効果モデルによるパネル回帰分析の推定を行ったあとに、xttest0 のコマンドで実行できる。
-9-

法を行うには、説明変数の水準にかかわらず誤差が無作為に発生し、誤差は従属変数に対して予測力をもたない、という仮定が満たされていなければならない。つまりランダム効
果推定では、不変の説明変数の効果を推定するために、個人間の観察できない異質性と不変の説明変数に相関がない、という仮定を当面置いているのだが、実際に両者に相関が存在していれば、そもそも推定値の不偏性自体が担保できていないことになる。一方、固定効果モデルにおいては、不偏性は担保されている。
Hausman 検定は固定効果モデルとランダム効果モデルのいずれがより適切かを判断するものである。固定効果モデルでは、観察できない異質性と不変の説明変数との間に相関があろうがなかろうが、常に一致推定である。したがってランダム効果モデルを採択するとすれば、両者に相関がある、という帰無仮説が棄却される必要がある。この検定を行うのが Hausman 検定である。相関がない（帰無仮説を棄却できない）のであれば、有効性という点でランダム効果推定が勝る。しかし相関がある（帰無仮説が棄却される）のであ
れば、ランダム効果推定の推定値は誤っているのと同義だから、固定効果モデルが採択される。
さらに固定効果モデルと Hausman-Taylor 法のモデルとの比較も、Hausman 検定を行う。
考え方は固定効果モデルとランダム効果モデルの比較と同じであり、いずれも一致推定であるが、Hausman-Taylor 法の方が有効性で勝る。したがって帰無仮説が棄却されなければ Hausman-Taylor 推定の結果が採択され、棄却されれば固定効果モデルが採択される。
こうして検定を重ねていけば、プーリング推定、ランダム効果推定、固定効果推定、Hausman-Taylor 推定という順で序列をつけることが可能になる（北村2005: 71-73）。

(3) 説明変数投入する説明変数の記述統計量は、（従属変数の MHI-5 とあわせて）表 1 と 2 に掲載した。婚姻状態、自己健康状態、従業上の地位、本人の収入、世帯収入、出生コーホート、
学歴がダミー変数、年齢と年齢二乗項についてはそのままの値が入っている。本人の収入と世帯収入の両方を入れたのは、男女によって収入のもつ意味が異なることを予想したためである。男性にとっては、本人の収入と職業、社会的地位が直結するケースが多く、MHI-5との関連が強まるのではないか、と予想できるが、女性については専業主婦やパート就業者の存在などから、必ずしもそれがあてはまるとはいえない。むしろ世帯収入の影響のほうが（あるとすれば）大きいのではないか、と考えた。
同一の個人を追跡しているので、ウェーブを重ねるほど未婚率が低下しているのがわか
るが、全体として男性に未婚者が多い。パネル調査では、サンプルの脱落が問題になる。
脱落がランダムであれば大きな問題はないのだが、何らかの特性をもつ人ばかりが脱落す-10-

表１ 記述統計量（男）wave1（N=2278）
wave2（N=1860）
wave3（N=1633）
S.D.
S.D.
S.D.
平均
平均
平均
変数（かっこはレンジ）
.536
.499
.505
.500
.474
.499
未婚（1-0）
離婚・死別（1-0）
.025
.158
.024
.152
.023
.151
3.479
.921
3.463
.930
3.295
.897
自己健康状態（1-5）
非正規雇用（1-0）
.107
.309
.105
.306
.145
.352
.073
.261
.077
.266
.073
.261
自営・家族従業（1-0）
.050
.218
.038
.190
.036
.185
無職（1-0）
.098
.297
.067
.250
.016
.125
学生（1-0）30.5045.763
31.7405.780
32.8975.695
年齢（wave1時点で20-40）
年齢二乗（wave1時点で400-1600）
963.685346.968 1040.808
360.479 1114.635
367.223
.130
.337
.115
.319
.074
.262
本人収入25～150万（1-0）
本人収入150～350万（1-0）
.313
.464
.298
.458
.311
.463
.331
.471
.345
.476
.379
.485
本人収入350～600万（1-0)
.120
.325
.145
.352
.156
.363
本人収入600万以上（1-0）
.064
.244
.064
.245
.053
.225
本人収入不明・無回答（1-0）
.183
.387
.158
.365
.159
.365
世帯収入250～450万（1-0）
世帯収入450～850万（1-0）
.311
.463
.316
.465
.365
.482
.148
.356
.163
.370
.173
.378
世帯収入850万以上（1-0）
世帯収入不明・無回答（1-0）
.292
.455
.306
.461
.254
.435
wave1時点での20代（1-0）
.414
.493
.396
.489
.383
.486
短大・高専・専修学校（1-0）
.185
.388
.188
.391
.187
.390
.451
.498
.455
.498
.449
.498
大学・大学院（1-0）
MHIスコア（0-100）
63.35417.94262.77418.16162.50817.675
MHI-5 Cronbach alpha
.764
.766
.760
注）年齢のレンジはwave2では21-41, wave3では22-42となる。二乗項もそれに伴ってレンジが変わる。

表2 記述統計量（女）wave1（N=2357）
wave2（N=2030）
wave3（N=1883）
S.D.
S.D.
S.D.
平均
平均
平均
変数（かっこはレンジ）
未婚（1-0）
.458
.498
.422
.494
.380
.485
.041
.199
.043
.204
.040
.197
離婚・死別（1-0）
3.543
.877
3.505
.915
3.361
.886
自己健康状態（1-5）
.298
.457
.318
.466
.355
.479
非正規雇用（1-0）
.035
.183
.038
.192
.037
.189
自営・家族従業（1-0）
.252
.435
.242
.429
.241
.428
無職（1-0）
.073
.260
.048
.214
.011
.105
学生（1-0）30.586
5.978
31.8775.981
33.0305.941
年齢（wave1時点で20-40）
971.216361.634 1051.884
375.035 1126.280
384.874
年齢二乗（wave1時点で400-1600）
本人収入25～150万（1-0）
.319
.466
.308
.462
.314
.464
.321
.467
.296
.456
.316
.465
本人収入150～350万（1-0）
.095
.293
.121
.326
.120
.325
本人収入350～600万（1-0)
.011
.106
.012
.110
.014
.117
本人収入600万以上（1-0）
本人収入不明・無回答（1-0）
.067
.251
.083
.276
.054
.225
.178
.383
.162
.369
.177
.382
世帯収入250～450万（1-0）
世帯収入450～850万（1-0）
.272
.445
.277
.448
.323
.468
.154
.361
.165
.371
.159
.366
世帯収入850万以上（1-0）
.333
.471
.350
.477
.292
.455
世帯収入不明・無回答（1-0）
wave1時点での20代（1-0）
.426
.495
.404
.491
.392
.488
.418
.493
.423
.494
.420
.494
短大・高専・専修学校（1-0）
.267
.442
.264
.441
.268
.443
大学・大学院（1-0）
MHIスコア（0-100）
62.62618.40461.87417.81662.46917.370
MHI-5 Cronbach alpha
.814
.801
.800
注）年齢のレンジはwave2では21-41, wave3では22-42となる。二乗項もそれに伴ってレンジが変わる。

-11-

る、というようなことが起こると、推定に偏りが生じる可能性があるからである。例えば、健康状態が悪化すると、継続が困難になって脱落しやすく、結局残った人の平均的健康状
態が、見かけの上では上昇することも考えられる。しかしこの記述統計からは、そういった様子はうかがえない。従業上の地位も、学生が減っているのは年齢が上昇しているのだから当然として、非正規雇用のような不安定な地位の人の比率が調査の継続につれて減るのではないか、とも言われるが、むしろ表を見ると増加傾向にある。これだけで早急な結論を導くのは危険だが、このパネルデータでは安定な地位の人ばかりがサンプルに残り、不安定な地位の人がどんどん脱落している、という、一般的にパネルデータの問題点として指摘される傾向があるとは、少なくともこの表からは述べるには無理がある。実際、個人内で不変の学歴8の分布は、ウェーブを通じて大体一定している。

4. 分析結果(1) クロスセクショナルなデータを用いた OLS の分析結果

まず、参考（比較）の意味で、ウェーブ 1 のみを用いた OLS の分析結果を表 3 に掲載する。男女とも共通しているのは、未婚者でメンタルヘルスがよくない傾向があること、主観的健康状態の悪い人とメンタルヘルスのよくない人との間にも強い相関があることである。就業状態と収入には、男女間で異なる効果が現れている。無職であることのメンタ
ルヘルスに対する負の効果は男性のみで有意である。これは想定できる結果であり、仕事とアイデンティティの直結する男性において、無職はメンタルヘルスの悪化に直結すると考えられる。しかしあくまでクロスセクショナルなデータであるから、即、無職によるメ
ンタルヘルスの悪化、という因果関係で捉えるのは危険である。メンタルヘルスの悪化が無職という結果を導いた、ということも考えられるからである。しかしそういった一方向的関係を想定するのであれば、女性にも同様の効果が現れてもよさそうだが、女性では有意ではない。つまり女性の場合、仕事をやめる要因が結婚など、メンタルヘルスなどとは全く別の要因が多数であることが大きい。あるいは、無職になったとしても、女性にとっての無職の意味が多様であり、必ずしも自己のアイデンティティの崩壊に結びつくとは限らないため（結婚による専業主婦化）、メンタルヘルスの悪化には必ずしも直結しない、ということなのだろう。また世帯収入が多いほど、メンタルヘルスの状態がよい、という傾

このデータは 20 代前半のサンプルも含まれており、当然調査時点で「学生」という人も多い。ただし日本の学生は中退率が非常に小さいことを考慮し、高等教育機関に在学中であれば、基本的に高等教育の学歴として扱った。仮に調査期間中に中退の様子が観察されれば、そのサンプルは高卒扱いにした。
8-12-

表３ wave1だけを用いたOLSの推定結果（従属変数は抑うつ度指標のMHI-5）
男性
女性
未婚（vs既婚）
離婚・死別（vs既婚）
非正規雇用（vs正規雇用）
自営・家族従業（vs正規雇用）
無職（vs正規雇用）
学生（vs正規雇用）
世帯収入250～450万（vs250万未満）
世帯収入450～850万（vs250万未満）
世帯収入850万以上（vs250万未満）
世帯収入不明・無回答（vs250万未満）
年齢
年齢二乗
自己健康状態（よいほどスコア大）本人収入25～150万（vs収入なし）
本人収入150～350万（vs収入なし）
本人収入350～600万（vs収入なし）
本人収入600万以上（vs収入なし）
本人収入不明・無回答（vs収入なし）
wave1時での20代（vsそれ以上の年齢）
短大・高専・専修学校（vs高卒以下）
大学・大学院（vs高卒以下）
定数項
N
R-squareAdjusted R-square+<.10 *<.05 **<.01 ***<.001

Coef.

Std. Err. Coef.

Std. Err.

-4.176 ***-6.387 **-1.480-.006-6.479 **3.282 +
-.747
.872
2.434
1.317
-.630
.012
7.420 ***
1.896
2.671
1.333
-.322
-.047
.083
-1.396-.377
41.144 **
2278
.188

.881 -2.577 *
2.220 -2.884
1.231 1.277
1.366 -1.581
2.011 1.578
1.894
.034
1.638 1.716
1.613 3.730 *
1.714 3.937 *
1.534 3.355 *.851 1.113
.013
-.018
.379 8.038 ***2.114 -2.182
2.244
-.963
2.340 -1.180
2.545
.553
2.425 -4.029 *
1.414
-.117
.979
.109
.840
.894
14.210 14.145
2357
.175
.167

1.032
1.863
1.082
2.026
1.432
1.992
1.650
1.603
1.724
1.554
.821
.013
.402
1.351
1.557
1.941
3.575
1.791
1.438
.840
1.028
13.352.181

向は女性のみで有意である。世帯収入と本人収入が、男性の場合は女性より重なることが多いと思われる。収入が多いということは、それだけプレッシャーなどを感じる場面の多い仕事である可能性が高いと推定できる。夫の収入が非常に多く、妻が専業主婦である、という場合、夫は収入が多くても仕事上のストレスを感じることが多い反面、妻側はそのストレスを感じる場面が少ない、ということだろうか。もとより、このことで男の仕事が大変で、家事労働が楽だ、などというつもりはないし、そのような結論を出すことはできない。また、女性のほうが仕事上のストレスが少なそうだから、といって性別役割分業を正当化しよう、というのも論理が飛躍している。そもそも MHI-5 のスコアに、男女間で有意な差がなかったことを思い出さなければならない。問題なのは、なぜ男女間でこのような違いが生じ、そういったメンタルヘルスの状況を生み出す背景に何があるのか、ということを探求することである。
更に言えば、繰り返しになるが、これはあくまで 1 時点で獲得されたデータに基づく分析である。有意であるからといって、その符号に対応するような変化が起きたから、メンタルヘルスもよくなったり、悪くなったりする、とは限らない。そこで次に、パネルデー-13-

タの分析を適用した結果を提示し、具体的にどこが異なって推定されるのかを個別に検討してゆく。

(2) パネルデータ分析の結果

表 4 は男性の、表 5 は女性の分析結果である。まず LM 検定により、男女ともプーリン
グ推定ではなく、ランダム効果推定が採択される（男性性χ2(d.f.=1)=1128.12; p=.000、女χ2(d.f.=1)=1214.50; p=.000）。次に Hausman 検定により、固定効果モデルとランダ

ム効果モデルの比較を行ったところ、いずれも有意で、固定効果モデルが採択される（男性χ2(d.f.=18)=111.15; p=.000、女性χ2(d.f.=18)=158.62; p=.000）。最後に固定効果モ

デルと Hausman and Taylor 法の比較を行う。いずれも有意ではなく、結局 Hausman andTaylor 法による推定結果のほうが有効であることが示された（男性χ2(d.f.=18)=12.16;

表4 JLPS wave1 ～wave3 のパネルデータ分析の結果・男性（従属変数は抑うつ度指標のMHI-5）
Pooling OLS
Fixed Effect OLS Random Effect GLS Hausman-Taylor
Coef.
Std. Err. Coef.
Std. Err. Coef.
Std. Err. Coef.
Std. Err.
外生変数（可変）-2.810 ***.553 -1.369
1.767 -3.031 ***.679 -3.747 *** 1.063
未婚（vs既婚）
離婚・死別（vs既婚）-3.040 *1.440 3.673
3.149 -1.570
1.685 -.097
2.278
-.368
.764
.503
1.084
-.281
.785
.026
.962
非正規雇用（vs正規雇用）.683.859 -2.793
1.766
-.121
1.005 -2.310
1.574
自営・家族従業（vs正規雇用）-5.334 *** 1.359 -3.013 +1.570 -4.331 **1.263 -4.009 **1.487
無職（vs正規雇用）
3.279 *
1.301 6.050 *1.573 4.152 **1.230 5.376 **1.568
学生（vs正規雇用）
世帯収入250～450万（vs250万未満）.228
1.093 -1.221
1.155
-.582
.986 -1.105
1.137
1.902 +
1.062
.112
1.162 1.060
.976
.210
1.169
世帯収入450～850万（vs250万未満）
2.980 **
1.127 1.088
1.312 2.175 *1.065 1.657
1.283
世帯収入850万以上（vs250万未満）
2.289 *
1.028
.914
1.094 1.480
.929
.978
1.081
世帯収入不明・無回答（vs250万未満）
内生変数（可変）
.515
.296
1.255
-.856
.607
.488
1.239
-1.290 *
年齢
.008
-.005
.019
.016 +.009 -.008.019.023 **
年齢二乗項.241 3.640 ***.328 5.658 ***.247 3.681 ***.338
7.007 ***
自己健康状態（よいほどスコア大）2.455 +
1.474 4.728 **1.588 3.879 **1.343 4.886 **1.636
本人収入25～150万（vs収入なし）
3.066 *
1.546 3.230 *
1.625 3.610 **1.386 3.509 *
1.666
本人収入150～350万（vs収入なし）
1.608 3.626 *
1.732 3.823 *
1.457 4.136 *
1.770
2.818 +
本人収入350～600万（vs収入なし）
2.564
1.719 3.050
2.001 3.582 *
1.603 3.906 +2.034
本人収入600万以上（vs収入なし）
1.784
1.673 3.108 +
1.700 2.937
1.478 3.363 +
1.752
本人収入不明・無回答（vs収入なし）
外生変数（不変）
wave1時での20代（vsそれ以上の年齢）
.338
.871
.092 +
1.103 -1.488
2.227
内生変数（不変）
-.766
.620
-.791
.829 49.265 +28.809
短大・高専・専修学校（vs高卒以下）-.176 *
.520-.051
.682 12.040
7.586
四年制大・大学院（vs高卒以下）
20.894 51.301 *** 10.333 26.530
22.48952.691 *** 8.858 43.536
定数項
5771
5771
N. of observation
5771
5771
2328
N. of groups
2328
2328
.160
Adjusted R-Square
within R square
.053
.048
between R square
.144
.205
overall R square
.123
.161
sigma_u14.75011.51519.553sigma_e11.677
11.677
11.646
rho
.615
.493
.738
Wald chi square
702.96 (df=21)
224.39 (df=21)+<.10 *<.05 **<.01 ***<.001-14-

表5 JLPS wave1 ～wave3 のパネルデータ分析の結果・女性（従属変数は抑うつ度指標のMHI-5）
Pooling OLS
Fixed Effect OLS Random Effect GLS Hausman-Taylor
Coef.
Std. Err. Coef.
Std. Err. Coef.
Std. Err. Coef.
Std. Err.
外生変数（可変）-2.442 ***.612 -4.812 **1.530 -3.069 ***.726 -4.673 ***.940
未婚（vs既婚）
離婚・死別（vs既婚）-2.981 **1.112 3.256
2.652 -2.372 +
1.328 -.274
1.638.637 1.926 +
1.010 1.297 +.678 2.388 **.891
1.536 *
非正規雇用（vs正規雇用）.981
1.197 1.457
1.963
.864
1.318
.563
1.483
自営・家族従業（vs正規雇用）
2.808 **
.887
.862
1.125 1.512 +.849 1.518.958
無職（vs正規雇用）
2.573 +
1.317 -1.108
1.523
.755
1.239 -1.088
1.469
学生（vs正規雇用）
1.054
.378
1.132
.693
.970
.522
1.031
世帯収入250～450万（vs250万未満）
1.129
2.218 *
1.019
.834
1.174 1.676 +
.970
.942
1.069
世帯収入450～850万（vs250万未満）
2.771 *
1.094
.305
1.313 1.860 +
1.059
.776
1.191
世帯収入850万以上（vs250万未満）
1.939 +
.997
.979
1.105 1.530.930 1.181.999
世帯収入不明・無回答（vs250万未満）
内生変数（可変）.464 -1.210
1.124
.634
.552 -.970
1.061
1.128 *
年齢
.007
.016
.017
-.011
.008
.013
.016
-.018 *
年齢二乗項
.236 3.558 ***.314 5.722 ***.241 3.555 ***.304
7.227 ***
自己健康状態（よいほどスコア大）-2.068 *.849 -1.527 +.905 -1.924 *.773 -1.738 *.866
本人収入25～150万（vs収入なし）-.769.954 -2.169 *
1.082 -1.513 +.884 -2.505 *1.015
本人収入150～350万（vs収入なし）
1.148 -3.424 *1.392 -1.653
1.098 -3.765 **
1.308
-.407
本人収入350～600万（vs収入なし）.098
2.113 4.322 +2.599 2.082
2.077 4.005
2.511
本人収入600万以上（vs収入なし）-2.147 *1.081 -2.922 **1.121 -2.695 **.972 -3.085 **1.083
本人収入不明・無回答（vs収入なし）
外生変数（不変）
1.070 -1.868
1.936
wave1時での20代（vsそれ以上の年齢） -.877.840-.884 +
内生変数（不変）
-.135
.503
.292
.676 22.836 **8.521
短大・高専・専修学校（vs高卒以下）
.857
.603
1.592 *
.795 14.874 *** 3.880
四年制大・大学院（vs高卒以下）
7.916 73.946 *** 18.740 33.737 *** 9.357 56.726 ** 17.866
19.102 *
定数項
6270
6270
N. of observation
6270
6270
2407
N. of groups
2407
2407
.155
Adjusted R-Square
within R square
.043
.038
between R square
.129
.212
overall R square
.103
.155
sigma_u14.64611.38916.553sigma_e11.75111.75111.724
rho
.608
.484
.666
Wald chi square
694.06 (df=21)
241.84 (df=21)+<.10 *<.05 **<.01 ***<.001

p=.839、女性χ2(d.f.=18)=6.34; p=.995）。そこでこの結果から、基本的に Hausman andTaylor 法の出力結果を中心に解釈を進めることにしたい。
男性の分析結果をみると、未婚と無職の効果は、一時点での OLS の結果と大差ない。ただし係数の絶対値は Hausman and Taylor 法で小さくなっている。つまり後者の場合、純粋な個人内変化の効果をみているから、単なる分布による効果（個人間変動による差）が現れなくなっているのだろう。また学生であることが正に有意であり、職に就くことでス
トレスが急速に高まるということがわかる。主観的健康状態についても、同じことがいえる。単一時点の OLS やプーリング推定と比較しても、個人間の観察できない異質性を考慮したランダム効果推定では係数が小さくなっているが、ここではまだ個人間の分布の違いから説明できる効果が残存している。しかし固定効果推定や Hausman and Taylor 法のように、個人内変動に特化すると、係数の値が小さくなる。それでも主観的健康状態とメン
タルヘルスの変動は連動していることが、ここから理解できる。なお、一時点の OLS では-15-

現れていなかったが、本人収入は、全くない人に対し、とにかく収入があればメンタルヘ
ルスが良好になる、という推定結果が得られた。ただし係数の値から、収入が多ければ、単線的にメンタルヘルスの状態もよくなる、ということではなく、あくまで基準となっている「収入なし」に対して有意である、という点に注意が必要である。
次に女性の分析であるが、一時点の分析やプーリング推定でみられた世帯収入の効果は、固定効果推定や Hausman and Taylor 法では有意でなくなっている。つまり世帯収入の変化はメンタルヘルスの変動に直結するものではなく、単なる分布の問題だと理解できる。
主観的健康状態の解釈は男性と同じである。女性にみられる特徴的な効果は、非正規雇用であろう。正に有意であり、非正規雇用になるとメンタルヘルスが良好になる、という結果を示す。これは一時点の分析では発見できなかった。しかしこの結果のもつ意味は大きい。結局正規雇用でいるより、非正規であることのほうが女性にとってメンタルヘルスを良好にする、ということは、女性にとっての正規雇用のあり方が問題あることを示している。換言すれば、未だ女性にとって、正規雇用として働く環境が整っていないということではないのだろうか。また本人収入の結果も興味深い。男性と異なり、収入なしに対して、収入があるほど（一部を除き）負に有意である。唯一、本人収入が 600 万を超える場合のみ、有意ではなく、しかも係数の符号は正になっている。つまりごく一部の収入の多い専
門的な職業に就くような人は別として、女性にとっては収入があっても、それがメンタルヘルスの改善に結びつかない、ということになる。現状の日本社会では、既婚女性であれば、子育てとの両立などが、男性以上に懸案になる可能性が高い。いわゆるパート従業者の 150 万未満の本人収入層に対し、600 万までの水準では線形的にメンタルヘルスの状況が悪化していることがわかる。このあたりであれば、収入が上がっても、むしろその分子
育て、家事などとの両立で悩まされる女性が依然多いということではないだろうか。また
男性にははっきりみられなかったが、女性では学歴の効果が明瞭である。高校以下の学歴に対し、高等教育を経験した層は有意にメンタルヘルスの状態がよい。なぜ女性にのみ、学歴の水準によってメンタルヘルスの差がはっきり出るのか、このことはもう少し深く考察する価値のある課題であるように思われる9。

5. まとめ本稿は、近年日本社会で深刻な問題となりつつあるメンタルヘルスに着目し、いわゆる9階層研究でしばしば取り上げられることだが、男性の場合は職業と所属階層（階級）が一致するケースがほとんどなのに対し、女性の場合は専業主婦やパートタイム従業者の存在から、その特定が難しい。ただしいわゆる学歴同類婚（educational homogamy）とよ
ばれる現象は広く観察されており、学歴を通して夫の地位（つまり夫の職業）から本人のメンタルヘルスに影響を与えている可能性がある。
-16-

パネルデータ分析を行うことがいかに有効であるかを示そうとしたものである。クロスセ
クショナルなデータによる分析は、あくまでその時点での分布の布置関係をもとに推定しているに過ぎず、そこで有意な結果が出たからといって、その説明変数の符号の方向に一致する変化が起こったとしても、従属変数に対して同様に変化が起こる可能性が高い、ということを保証するものではない。そして何より問題なのは、考慮している説明変数以外の要素をすべて誤差項と見なしていることであり、その推定値は実際の効果より過大に見積もられている可能性がある。パネルデータを用いれば、個人内変動の起こる要素とそうでない要素を区別でき、そこから変数化しにくい個性（観察できない異質性）を考慮した分析が可能になる。そして実際の個人内変動が従属変数の変化に与える影響、といったことも正確に推定できるようになる。実際、クロスセクショナルなデータに対して適用した
最小二乗法と、パネルデータ分析の結果は、必ずしも一致しない。
ただしパネルデータ分析には、固定効果推定、ランダム効果推定があり、いずれも一長一短ある。従属変数が連続変量であれば、操作変数法を応用した Hausman and Taylor 法
によって、両者の欠点を埋め合わせることが可能になる。本稿では、検定結果から Hausman
and Taylor 法による推定が有効推定量であることが示されたので、Hausman and Taylor 法
による分析結果を中心に解釈を加えた。その結果、男性では未婚状態から結婚することでメンタルヘルスの改善が見られること、無職になるとメンタルヘルスが悪化すること、学生から正規就業状態に入ると同様にメンタルヘルスが悪化することが明らかになった。また収入なしの状態から、何らかの収入が得られるようになればメンタルヘルスが改善されること、主観的な健康状態の向上とメンタルヘルスの改善も有意な関連があることが結論付けられた。一時点での OLS では離婚・死別も負で有意な効果をもっていたが、パネル分
析では有意ではなく、これはもともとある個人間の分布の差に基づくもので、必ずしも離婚・死別がメンタルヘルスの悪化をもたらすわけではないことも明らかになった。
一方女性では、未婚から結婚状態に入ることでメンタルヘルスの改善がみられる点で男性と共通している。しかし男性では有意な効果のなかった非正規雇用で正に有意、つまり
メンタルヘルスが改善される、という結果になっている。主観的健康状態の効果は男性と同じだが、本人収入については男性とかなり異なる結果となった。高所得層の女性を除き、収入なしに対して、本人収入が多いほどメンタルヘルスの状態は悪化する。つまり女性の場合、一定程度までの収入の増加がメンタルヘルスの改善に結びつかない。これは女性に対してのみ、家庭と仕事の両立が強く求められている、という日本社会の問題点を浮き彫りにするものではないだろうか。また男性と異なり、非正規雇用のほうがメンタルヘルスに改善を来すとか、無職が有意にメンタルヘルスの悪化をもたらさない、というのも、だから女性は社会に進出しない方が幸せなのだ、と捉えるのではなく、むしろ女性が社会から退出する方が、ストレスが軽減されるという社会のあり方が問題なのではなかろうか。

-17-

MHI-5 の得点を比較すると、全体として女性のほうがメンタルヘルスの状態がよい、ということは言えないからである。また今回は未婚者も分析のサンプルに入れているため、配偶者職のような説明変数を入れることはできなかったが、女性で学歴が有意になっているのも、夫（男性）の地位によってメンタルヘルスの状況が左右されやすい、という女性の立場の不安定さを示しているのかもしれない。このあたりはもう少し追究する必要があろう。
なお、パネルデータの分析方法として有力なものに、成長曲線（Growth Curve）モデルも存在する。数学的にはマルチレベル分析とよばれるものと同じだが（Raudenbush andBryk 2002, Chapter 6）、観察期間に起こる変化（この場合はメンタルヘルスの状況の変化）の方向性を規定する要因を突き止めることが可能になる。例えば、観察期間内のメンタル
ヘルスの状況を見ていると、全体として悪化の傾向があったとする。つまりその傾向を線型関係になぞらえれば、右上がりの直線が描ける。この直線の傾きは、通常全体のサンプルをもとに推定するのだが、個人のもつ性質によってその傾きが急になったり、平坦になったりということもありうるだろう。そのメンタルヘルスの変動のグループ間の違いを推定するには、成長曲線モデルが優れている10。また切片はメンタルヘルスの平均的な状態を示すことになるが、個人間でその基底状態にあるメンタルヘルスのスコアがランダムに散らばっている、という仮定を置いて分析することができる。こうすれば、個人間の異質性を考慮できることになる。今後はもう少しメンタルヘルスの変化の方向性に着目し、どういった要素がメンタルヘルスの改善に大きく寄与するのかを探求するのが課題となる。

引用文献
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179-212.
10

ここからわかるように、成長曲線モデルは、毎年プラスにもマイナスにも変動しうるものというよりは、時間の経過に伴って一方向に変化するものに適した分析方法である（中田 2008）。
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北村行伸，2005，『パネルデータ分析』岩波書店。
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ディスカッションペー

パーシリーズ No.3.
夏目誠，2009，「メンタルヘルス不調者が増加しているかどうか」『心身医学』49(2): 101-108。

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太田保之・稲富宏之・田中悟郎，2008，「職場のメンタルヘルスの現状と問題点」『保健学研究』21(1): 1-10。
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山崎新・福原俊一・Joseph Green, 2005「SF-36 の『心の健康』によるうつ症状の測定」
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東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクトについて
労働市場の構造変動、急激な少子高齢化、グローバル化の進展などにともない、日本社会における就業、結婚、家族、教育、意識、ライフスタイルのあり方は大きく変化を遂げようとしている。これからの日本社会がどのような方向に進むのかを考える上で、現在生じている変化がどのような原因によるものなのか、あるいはどこが変化してどこが変化していないのかを明確にすることはきわめて重要である。
本プロジェクトは、こうした問題をパネル調査の手法を用いることによって、実証的に解明することを研究課題とするものである。このため社会科学研究所では、若年パネル調
査、壮年パネル調査、高卒パネル調査の３つのパネル調査を実施している。

本プロジェクトの推進にあたり、以下の資金提供を受けた。記して感謝したい。

文部科学省・独立行政法人日本学術振興会科学研究費補助金
基盤研究 S：2006 年度～2010 年度
厚生労働科学研究費補助金
政策科学推進研究：2004 年度～2006 年度
奨学寄付金
株式会社アウトソーシング（代表取締役社長・土井春彦、本社・静岡市）：2006 年度～2008 年度

東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクト
ディスカッションペーパーシリーズについて
東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクトディスカッションペーパーシリーズは、
東京大学社会科学研究所におけるパネル調査プロジェクト関連の研究成果を、速報性を重視し暫定的にまとめたものである。

東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクト ディスカッションペーパーシリーズ

No.1

山本耕資

標本調査における性別・年齢による層化の効果：100 万人シミュレーション（2007 年 4 月発行）

No.2

石田浩
三輪哲
山本耕資
大島真夫

仕事・健康・希望：「働き方とライフスタイルの変化に関する調査（JLPS）2007」の結果から（2007 年 12 月発行）

No.3

中澤渉

性別役割分業意識の日英比較と変動要因：British Household Panel
Survey を用いて（2007 年 12 月発行）

No.4

戸ヶ里泰典

大規模多目的一般住民調査向け東大健康社会学版 SOC3 項目スケー
ル：(University of Tokyo Health Sociology version of the SOC3 scale:
SOC3-UTHS)の開発（2008 年 1 月発行）

No.5

戸ヶ里泰典

20～40 歳の成人男女における健康保持・ストレス対処能力 sense ofcoherence の形成・規定にかかわる思春期及び成人期の社会的要因に関する研究（2008 年 1 月発行）

No.6

田辺俊介
相澤真一

職業・産業コーディングマニュアルと作業記録（2008 年 2 月発行）

No.7

中澤渉

若年層における意識とライフスタイル：JLPS と BHPS における日英の家事労働と性役割意識の比較（2008 年 3 月発行）

No.8

深堀聰子

若者の働くこと・結婚すること・子どもをもつことに関わる意識
高卒パネル（JLPS-H）と NELS による日米比較（2008 年 3 月発行）

No.9

戸ヶ里泰典

若年者の婚姻および就業形態と健康状態、健康関連習慣との関連性の検討（2008 年 3 月発行）

No.10

三輪哲

働き方とライフスタイルの変化に関する全国調査 2007 における標本特性と欠票についての基礎分析（2008 年 3 月発行）

No.11

安藤理

公共政策支持の規定要因～公共事業と所得再分配に着目して～（2008 年 4 月発行）

No.12

長尾由希子

若年男女における性別役割分業意識の変化とその特徴：高校生のパネル調査から（2008 年 4 月発行）

No.13

伊藤秀樹

高校生の自信と卒業後の揺らぎ（2008 年 4 月発行）

No.14

相澤真一

誰が仕事をやめたがっているのか：重要なのは職場環境か、それとも家庭か？（2008 年 6 月発行）

No.15

元治恵子

若年層のキャリアデザイン・ライフデザインの変化―高校在学時から高卒 3 年目への変化―（2008 年 6 月発行）

No.16

橋本摂子

性別役割意識の揺らぎをたどる（1）―結婚アスピレーションから見た行動規範と現状追認の距離―（2008 年 6 月発行）

No.17

石田浩

世代間移動の閉鎖性は上昇したのか（2008 年 11 月発行）

No.18

石田浩
三輪哲
村上あかね

結婚・健康・地域：「働き方とライフスタイルの変化に関する調査（JLPS）2008」の結果から（2008 年 12 月発行）

No.19

SawakoChange in Living Arrangement of Unmarried Adults with Parents and
SHIRAHASE Income Inequality in Japan with Comparative Perspective（2009 年 2 月発行）

No.20

WataruInequality of Opportunities for Access to Universities among the Japanese
NAKAZAWA Young People: Focused on the Scholarship Loan Program（2009 年 2 月発行）

No.21

Hiroshi
ISHIDA

Educational Attainment and Social Background（2009 年 2 月発行）

No.22

大島真夫

大学就職部の斡旋機能とその効果（2009 年 3 月発行）

No.23

中澤渉

職業的地位の変容に関する基礎分析ら（2009 年 3 月発行）

No.24

戸ヶ里泰典

ストレス対処能力概念 Sense of Coherence の抑うつ傾向ならびに心理社会的な職場環境との因果関係の検証―構造方程式モデリングを用いた検討（2009 年 4 月発行）

No.25

戸ヶ里泰典

若年成人男女における慢性疾患の有病率の分布と就業、婚姻との関連の検討―自己報告を国際疾病分類（ICD-10）に基づいて分類した
データより（2009 年 5 月発行）

No.26

大島真夫

誰が大学就職部を利用するのか（2009 年 9 月発行）

JLPS wave1 と wave2 の比較か

No.27

Hiroshi
ISHIDA

Social Inequality in Health in Japan（2009 年 10 月発行）

No.28

菅万理

母親の就労が思春期の子どもの行動・学業に及ぼす効果：Propensity
Score Matching による検証（2009 年 11 月発行）

No.29

橋本摂子

未婚者層における結婚意識の変動と社会階層的要因：パネル・ロジ
ットモデルによるアスピレーション分析（2009 年 12 月発行）

No.30

石田浩
有田伸
田辺俊介
村上あかね

生活・交際・労働者の権利：「働き方とライフスタイルの変化に関する調査（JLPS）2009」の結果から（2009 年 12 月発行）

No.31

中澤渉

男女間のメンタルヘルスの変動要因の違いに関する分析（2010 年 2
月発行）

東京大学社会科学研究所 パネル調査プロジェクト
http://ssjda.iss.u-tokyo.ac.jp/panel/