●論文（投稿）

喫煙行動と賃金の関係
─パネルデータによる分析

孫亜文（一橋大学大学院）

本論文では，日本のパネルデータを用いて喫煙行動が時間あたり平均賃金に与える影響を推定し，その結果を議論する。近年，喫煙による健康状態への悪影響が広く認知される中で，それによって生じる経済的費用を軽減させるために，禁煙促進効果が期待される増税や受動喫煙を防ぐ喫煙場所制限などの喫煙政策が全国で行われている。これらの喫煙政策の費用・便益分析を行うためには，喫煙行動の経済的費用を推定し，喫煙者を減らすことによる経済的便益を知ることがより必要である。喫煙行動は，家族・友人関係などの環境
要因や，能力・嗜好などの先天的要因，社会的経済要因に依存する。これらの諸要因は，
喫煙行動だけでなく賃金にも影響を与える。分析では，これら観測不能要因による省略変数バイアスを，9 カ年分のパネルデータを用いてコントロールし，異なった仮定の下で喫煙者と非喫煙者の賃金差が喫煙行動の違いによって起こっているのかを再検証する。その結果，男性では観測不能な個人間の異質性が喫煙行動の悪影響を過大評価していたことがわかった。しかし，それをコントロールすることで，男女ともに結果は統計的に有意ではなくなり，喫煙と賃金の間には因果関係はないことがわかった。操作変数法や頑健性の確認を行っても同様の結果となった。今後の課題として，長期的な影響の検証とメカニズム解明があると考える。
【キーワード】労働問題一般，賃金・退職金，労働者生活
次

く行われてきた。そこで，本研究では日本におけ

Ⅰ

はじめに

る喫煙が賃金へ与える影響に着目し，喫煙者と非

Ⅱ

先行研究

喫煙者の賃金差が何によってもたらされるのかをⅢ

データと記述統計量

明らかにすることを目的とする。

目Ⅳ 喫煙行動と賃金

喫煙は身体への直接的な影響に加えて，さまざ

Ⅴ

頑 健 性

まな経済的費用をも生じさせると考えられる。健

Ⅵ

ま と め

康への影響を分析した医学研究は 1960 年代から盛んに行われており，多くの研究で喫煙は健康に

Ⅰ

はじめに

負の影響を与えることが示されている 1）。一般に，喫煙は健康被害を通じて医療費を増加させるだけ

本論文の目的は，喫煙行動が時間あたり平均賃でなく，労働者の健康状態の悪化に伴う労働生産

金に与える影響を日本のパネルデータを用いて検性の低下を引き起こすとされている。具体的には，証することである。男女ともに喫煙者と非喫煙者

健康レベル低下による欠勤，疾病による早期退職には賃金差があるため，喫煙が賃金へ与える影響

で失う将来所得などが挙げられる 2）。さらに，喫を検証した研究は 1990 年代より欧米を中心に多煙者は血中のニコチン含有量が減少することで集

日本労働研究雑誌

103

中力が低下し，集中力を持続させるために，ある

喫煙行動と賃金の間に因果関係は認められない。

いは依存性の高さも手伝って，勤務時間内でも喫

また，仕事内容と企業規模を考慮した分析と雇煙するケースが多く，それにより労働生産性が低用形態別の分析を行い，推定結果の頑健性を確認下することも考えられる。

した。仕事内容と企業規模を考慮した分析におい喫煙による健康状態への悪影響が広く認知されては固定効果推定のみ，雇用形態別の分析においる中で，それによって生じる経済的費用を軽減さては OLS 推定と固定効果推定の両方で，統計的せるために，禁煙促進効果が期待される増税や受に有意な結果は得られなかった。つまり，男女と動喫煙を防ぐ喫煙場所制限などの喫煙政策が全国

もに喫煙行動と賃金の間に因果関係は確認されなで行われている 3）。これら喫煙政策の費用・便益い。

分析を行うためには，喫煙行動の経済的費用を推

さらに，OLS 推定を用いた際のバイアスにつ定し，喫煙者を減らすことによる経済的便益を知いては，男性では下方向のバイアスがかかっておることが必要である（世界銀行 1999：第 6 章）。

り，女性では上方向のバイアスがかかっていたこ

経済的費用および便益を知るための喫煙と労働とが確認できた。

者に関する先行研究は，主に 2 つのテーマ（喫煙以上より，日本のパネルデータを用いた再検証と欠勤日数，喫煙と賃金） に分けられる。本研究では，喫煙行動による時間あたり平均賃金への影

では喫煙と賃金の関係に着目し，喫煙が時間あた

響は認められず，喫煙者と非喫煙者の賃金差は観り平均賃金へ与える影響を検証する。喫煙が時間測不能な個人属性によるものであると結論できあたり平均賃金へ与える影響に注目すると，90る。

年代の研究は喫煙者の方が非喫煙者よりも有意に

本論文の構成は以下の通りである。Ⅱでは先行低いという結果を得ている（Levin et al. 1997）。

研究を概略する。Ⅲではデータの概要と記述統計

それに対し，2000 年代以降の研究では喫煙者と量を述べる。Ⅳでは計量モデルについて述べ，実非喫煙者の間に賃金差はないという研究結果が示証分析の結果と考察をまとめる。Ⅴでは頑健性のされている（LyeandHirschberg2004；Yuda2011）。

検証結果を報告する。Ⅵは本論文のまとめである。

これを受けて本研究では，日本のパネルデータを利用して，喫煙者と非喫煙者の賃金差が喫煙行動

Ⅱ

先行研究

の違いに起因するのかを再検証する。さらに，たばこ税増税による影響を利用して内生性を考慮し従来，欧米を中心に喫煙と労働者に着目した研た固定効果操作変数推定と，頑健性を確認するた究が多くなされてきた。それらの研究は大きく二めのいくつかの追加的な分析も行った。

つに分けられる。すなわち，喫煙と欠勤日数の関分析の結果，男女ともに喫煙が時間あたり平均賃金に与える影響は認められなかった。
男性では，
OLS 推定の結果，喫煙者と非喫煙者には 9.4％の係を分析したものと，喫煙と賃金の関係を分析したものである。
喫煙と欠勤日数に関する研究では，喫煙が欠勤

統計的に有意な賃金差が確認されたものの，固定に影響を与えることを明らかにしている。アメリ

効果推定では賃金差は認められなかった。女性でカのパネルデータ（PanelStudyofIncomeDynamics）

は，OLS 推定でも固定効果推定でも統計的に有を用いた Ault et al.（1991） は，喫煙者と非喫煙意な賃金差は認められなかった。つまり，固定効者が持つ観測不能な個人属性の差によって，喫煙

果推定の結果が喫煙から時間あたり平均賃金への者の欠勤日数は非喫煙者よりも多くなることを示

因果関係を示すものだと考えると，喫煙と時間あしている。同データを用いた Leigh（1995） の研たり平均賃金の間には因果関係は認められず，喫究は，喫煙状態が欠勤率に与える影響は，内生性煙者と非喫煙者の賃金差は喫煙行動によって引きを考慮することで小さくなるという結果を得てい起こされるとは言えない。固定効果操作変数推定

る。BushandWooden（1995）は，オーストラリ

でも，
男女ともに統計的に有意な結果は得られず，アのパネルデータ（National Health Survey）を用

104

No.659/June2015

論

文

喫煙行動と賃金の関係いており，喫煙状態は欠勤状態に影響を与えるもし，異なった仮定の下で喫煙行動が賃金に及ぼすのの，喫煙量は欠勤状態に影響を与えないことを影響を検証する。
また，日本における喫煙に関する研究には，た明らかにした。
一方で喫煙と賃金の関係を分析した研究では，

ばこ税に関するもの，禁煙政策に関するもの（医喫煙は賃金に影響を与える結果を示す研究もあれ

療経済研究機構 2010），合理的依存症モデルを用いば， そ う と は 限 ら な い 研 究 も あ る。Levin et

た喫煙の依存性の強さを示したもの（上村・野田

al.（1997） は，2 カ年のアメリカのパネルデータ

2011）などがある 。なお，筆者の調査した限り（NationalLongitudinalSurveyofYouth）を用いて，において喫煙行動と賃金の関係を示した研究は見兄弟に共通する観測不能要因を取り除いた 1 階差

当たらなかった。そこで，この論文では喫煙者と分推定を行い，アメリカの男性については喫煙者

非喫煙者の賃金差が喫煙行動の違いによるものなの方が非喫煙者よりも 4 〜 8％賃金率が低いといのかという点に着目した分析を行う。

5）

う結果を得た。一方で LyeandHirschberg（2004）

以上より，①クロスセクションデータや 2 カ年

では，オーストラリアのクロスセクションデータ

のパネルデータでは完全にコントロールできない（Australian National Health Survey） を 用 い て お

可能性のある観察不能要因を 9 カ年のパネルデー

り，サンプルセレクションモデルの逆ミルズ比のタを用いてコントロールする，②カテゴリー化さ係数が喫煙者では統計的に有意ではなかったことれていない時間あたり平均賃金を用いる，③日本から，オーストラリアの男女については喫煙行動の個票パネルデータを用いる，という 3 点がこのが賃金に影響を与えているとは限らないことを示

論文の既存の研究に比べての貢献である。

している。さらに，アメリカの複数年のクロスセ
クションデータ（General Social Surveys） を用いた Yuda（2011） では，喫煙行動を決定する要因
としてたばこ税増税を挙げ，増税政策を用いた操作変数法やトリートメントエフェクトモデルによる分析を行い，アメリカの男女ともに喫煙者と非4）

Ⅲ
1

データと記述統計量
データ

本論文では，2004 年から 2012 年までの『慶應

喫煙者の間に賃金差はないと結論付けている 。

義塾家計パネル調査（以降 KHPS）』の個票パネル

賃金に関する先行研究の結果に違いが生じる理

データを用いる 6）。調査項目には，対象者の就業・由として，使用したデータや内生性への対処が異就学・生活習慣・健康状態などの基本属性や基本なることが指摘できる。喫煙行動は，家族・友人

的な生活意識などの設問と，対象者の就学・就業関係などの環境要因や，能力・嗜好などの先天的履歴などの設問がある。推定に用いたデータは全要因，社会的経済要因に依存するが，これらの諸データのうち学生を除く 20 歳から 59 歳までの男

要因は，喫煙行動だけでなく，賃金にも影響を与女に限定し，使用する変数に欠損値がある場合はえる。例えば，意思が弱く仕事が遅い労働者ほどそれも除外する 7）。

喫煙している確率が高いとすると，時間あたり平図 1 と図 2 は，厚生労働省が公開している成人

均賃金に対する喫煙の効果を推定するときに内生喫煙者割合のデータと KHPS のデータを男女別性が生じてしまう。意思の弱さはデータに現れなに比較したものであり，データ使用の妥当性を示いため，通常の OLS 推定を行うと喫煙が賃金をすものである。厚生労働省が行っている『国民栄引き下げる理由と推定されてしまい，喫煙が賃金

養調査』と JT『全国喫煙者率調査』の結果によへ与える悪影響を過大評価してしまう。このようると，男性の喫煙者は年々減少しており，2000

な観測不能要因による省略変数バイアス（omitted

年当初には 60％弱であった喫煙者が 2000 年代終variable bias） を，いかにコントロールするかがわ り に は 約 45 ％ ま で 減 少 し て い る。 近 年 で は重要になる。本論文では，9 カ年分のパネルデー

40％を割り，30％後半であることがわかる。女性

タを用いて観測不能な個人属性をコントロール

では，おおよそ 13％から 20％の間を推移しなが

日本労働研究雑誌

105

図1

65

喫煙者率の変化（男性）

60
55
割合％

50
国民栄養調査45

JT 全国喫煙者率調査

40

KHPS

35
30

0

200

1

200

2

200

3

200

4

200

5

200

6

200

7

200

8

200

9

200

0

201

1

201

2

201

年
図2

25

喫煙者率の変化（女性）

20
割合％

15
国民栄養調査10

JT 全国喫煙者率調査
5
0

KHPS

0

200

1

200

2

200

3

200

4

200

5

200

6

200

7

200

8

200

9

200

0

201

1

201

2

201

年
出所：厚生労働省『国民健康栄養調査』，JT『全国喫煙者率調査』，『慶應義塾家計パネル調査（KHPS）』より筆者が作成。
全て 20 歳から 59 歳までのデータを使用している。

ら徐々に減少している。一方 KHPS においても，残業時間も含めた 1 週間の労働時間である 8）。教男性の喫煙者率は減少し，近年では約 38％となっ

育年数，就業年数，勤続年数は質問表の履歴（15て い る。 女 性 の 喫 煙 者 率 も 徐 々 に 減 少 し， 約

〜 68 歳）を使用して作成している 。その他の変15％となっている。男女ともに全国データと同様

数については表 1 の通りである。

の動きを表しているため，このデータの使用は妥当であると考える。
2

記述統計量

本研究では，時間あたり平均賃金（hwage） を先行研究にならい以下のように定義している。
Incomehwage＝（Hour×52（weeks））

9）

また，喫煙者は「調査時点で喫煙している者」，
非喫煙者は「調査時点で喫煙していない者」と定義する。そのため，「過去に喫煙歴があるが，調査時点で喫煙していない者（禁煙者）」は非喫煙者に分類される。
表 2 は男女別に喫煙者と非喫煙者の平均値を比較したものであり，男女ともに喫煙者の方が時間あたり平均賃金は低い傾向がみてとれる。男性の時間あたり平均賃金は喫煙者が約 2332 円，非喫

ただし，Income は質問表の給与支払いと賞与の煙者は約 2776 円であり，喫煙者の方が非喫煙者合計を年間単位に換算したものであり，Hour はよりも年間 92 万円ほど賃金が低くなることがわ

106No.659/June2015

論

文

喫煙行動と賃金の関係
表1

変数の説明

被説明変数
時間あたり賃金（円）

1 時間あたりの賃金（円）である。

説明変数
喫煙ダミー

調査時点において，「喫煙している者」を 1，「喫煙していない者」を 0 とする。調査時点で「禁煙している者」は 0 となる。

個人属性
年齢

調査年から誕生年を引いたものとしている。

結婚ダミー「配偶者がいる」を 1，「配偶者がいない」を 0 としている。

子供ダミー「子供がいる」を 1，「いない」を 0 としている。

教育属性
教育年数

履歴（15 歳〜 68 歳）より計算している。

中卒

中学卒を 1，それ以外を 0 としている。

高卒

高校卒を 1，それ以外を 0 としている。

短大・専門卒

短大・専門・高専卒を 1，それ以外を 0 としている。

大学卒

４年制大学卒を 1，それ以外を 0 としている。

大学院卒

大学院卒を 1，それ以外を 0 としている。

仕事属性
実質経験年数（就業年数）

履歴（15 歳〜 68 歳）のうち，学校卒業後で，臨時雇用，正規雇用，
自営業・自由業，内職，家族従業者に該当する就業年数。

勤続年数

調査時に勤めている会社での就業年数。1 年前の企業からの転職等の有無より計算している。

正規雇用ダミー

雇用形態が正規雇用を 1，それ以外を 0 としている。

転職ダミー「転職の経験がある」を 1，それ以外を 0 としている。

地域属性，年ダミー
大都市ダミー2005 年〜 2010 年

市郡規模が 14 大都市であれば 1，それ以外であれば 0 としている。
基準年を 2004 年とし，それぞれの年を 1，それ以外を 0 としている。

その他
喫煙本数（日）

喫煙者の 1 日の平均喫煙本数（2004 年から 2012 年まで）である。

2004 年時点の喫煙本数（日）喫煙者の 2004 年時点での 1 日の平均喫煙本数である。

2007 年時点の喫煙本数（日）喫煙者の 2007 年時点での 1 日の平均喫煙本数である。

かる 10）。女性では，喫煙者の時間あたり平均賃低い。表 2 より，男女ともに非喫煙者の方が喫煙

金は約 1390 円，非喫煙者は約 1423 円であり，そ者より平均教育年数が約 1 年長く，非喫煙者は喫の差は年間約 7 万円と男性ほどではない。つまり，煙者よりも長く教育を受ける傾向があることがわ

男性については喫煙が賃金を下げている可能性がかる。そのため，男女ともに喫煙者率の方が非喫あり，女性では大きな影響はないと予想できる。

煙者率よりも中卒と高卒の割合が高く，大学卒と表 3 は，各年別の喫煙者非喫煙者別平均賃金であ

大学院卒の割合が低い。また，男女ともに非喫煙り，男性は全ての年で，女性は大抵の年で非喫煙者の方が喫煙者より平均勤続年数が約 1 年長く，者の方が喫煙者よりも時間あたり平均賃金が高い

非喫煙者はより長く同じ会社に勤めることがわか

ことがわかる。

る。それ以外の変数では顕著な差はみられない。

男女ともに非喫煙者の方が教育年数や勤続年数

女性のみ非喫煙者の方が既婚者の割合が約 12％が長く，女性のみ非喫煙者の方が既婚者の割合が多く，子供がいる割合も約 10％多い。これは，日本労働研究雑誌

107

表2

記述統計量・男女別・喫煙者非喫煙者別（平均）
男性

女性

喫煙者

非喫煙者

喫煙者

非喫煙者

2331.828

2776.260

1390.181

1423.448

年齢43.67544.81341.58843.433

結婚ダミー

0.764

0.785

0.592

0.713

子供ダミー

0.706

0.719

0.551

0.662

教育年数

12.94614.11012.242

13.160

中卒

0.054

0.038

0.066

0.023

高卒

0.529

0.392

0.617

0.461

短大・専門卒

0.081

0.068

0.180

0.271

大学卒

0.279

0.402

0.075

0.164

大学院卒

0.016

0.058

0.001

0.005

就業年数

23.75624.02418.37418.730

勤続年数

11.997

12.971

5.688

6.884

正規雇用ダミー

0.908

0.918

0.344

0.382

転職ダミー

0.045

0.041

0.085

0.060

0.271

0.289

0.296

0.260

喫煙本数（日）19.606―

13.698―

2004 年時点の喫煙本数（日）19.649―12.068―2007 年時点の喫煙本数（日）18.832―13.134

―

4283

5056

1357

6141

被説明変数
時間あたり賃金（円）
個人属性

教育属性

仕事属性

地域属性
大都市ダミー
喫煙属性

観測値数

注：非喫煙者には，禁煙者（かつて喫煙していたが現在は喫煙していない）も含まれる。

表3

各年別時間あたり賃金（円，男女別，喫煙者非喫煙者別）
男性

女性

喫煙者

非喫煙者

喫煙者

非喫煙者

2004 年

2111.723

2329.490

1393.807

1547.689

2005 年

2607.1322812.702

1351.1251412.363

2006 年

2261.202

2868.314

1415.711

1391.230

2007 年

2408.139

3116.226

1270.360

1504.287

2008 年

2265.278

2820.181

1334.748

1422.150

2009 年

2368.896

2899.370

1715.166

1435.322

2010 年

2305.656

2689.370

1516.641

1349.897

2011 年2483.135

2846.842

1216.455

1353.476

2012 年

2218.352

2600.1071309.344

1362.252

合計

2331.828

2776.260

1390.181

1423.448

女性が男性に比べて結婚・出産などの理由で禁煙

表 4 は，男女の喫煙者率の遷移行列（transition

する傾向があるからだと推察される。また，女性

matrix）であり，パネルデータを用いた固定効果の賃金は結婚・出産によって減少することが示さ

推定が実行可能であることを示す。固定効果推定

れているため，ここでは推定に結婚ダミーと子供による賃金率推移の比較分析を行うためには喫煙

ダミーを含めている 11）。

行動の変化が必要となる。表 4 より，男性では喫108

No.659/June2015

論

文

喫煙行動と賃金の関係
表4

遷移行列

t＋1期
喫煙

0

1

男性

女性

男性

女性

男性

女性

3,701

4,510

125

71

3,826

4,581

N

0

96.73

98.45

3.27

1.55

100

100

％

喫煙

224

109

3,063

928

3,287

1,037

N

1

6.81

10.51

93.19

89.49

100

100

％

t 期 非喫煙

総数

総数

非喫煙

3,925

4,619

3,188

999

7,113

5,618

N

55.18

82.22

44.82

17.78

100

100

％

煙行動の変化のうち喫煙から非喫煙への移行確率性の説明変数群は，教育年数，就業年数，就業年は 6.81％，非喫煙から喫煙への移行確率は 3.27％

数の 2 次項を 100 で割ったもの，勤続年数，勤続であり，女性では喫煙から非喫煙への移行確率は

年数の 2 次項を 100 で割ったものが含まれる。ま10.51％，非喫煙から喫煙への移行確率は 1.55％

た，その他賃金に影響を及ぼすと考えられる結婚であることがわかる。男女ともに喫煙行動に変化

ダミー，子供ダミー，大都市ダミーも含まれる。

が見られるため，パネルデータを用いた固定効果

ui は誤差項であり，添字の i は個人を示す。

推定を行うために必要な変動は十分あると考える。

2

問題点と解決法

賃金を決定づける要因にはさまざまなものがあⅣ
1

り，特に観測不能な個人間の異質性をどう扱うか

喫煙行動と賃金が問題となる。つまり，（1）式の Smokingi と uiが相関していれば，β1 を不偏推定できない。例

推定方法

えば，性格によって仕事の達成度が異なり，それここでは，Levine et al.（1997） などの先行研が賃金決定に影響する場合，性格要因はデータで究にならいミンサー型の賃金関数を推定する。賃は観測されないため，賃金への影響は喫煙の係数

金は，Ⅲ 2 で定義した時間あたり平均賃金（hwage）

β1 を通して現れ，喫煙の係数β1 に下方バイアの対数値を用いる。したがって，以下のような賃ス が か か る。 こ の よ う な 省 略 変 数 バ イ ア ス

金関数を OLS 推定する。

（omitted variable bias） によって，喫煙が賃金へ賃金関数与える影響を正しく推定できなくなり，これが禁

ln（hwagei）＝α+β1Smokingi
＋Xi β2＋ui

（1）

煙政策の過大評価や過小評価につながる。
この問題を解決するために，本論文ではパネル

ただし，Smoking は喫煙ダミーであり，X は他

データを用いて，（2）式について固定効果推定をの個人属性の説明変数群である。喫煙ダミーは，行う（北村2005；Wooldridge2010）。

調査時点での喫煙状況を質問した「あなたはタバ
コは吸われますか。
」という質問に対して，「吸っている」もしくは「ときどき吸っている」と回答

ln（hwageit）=α＋β1Smokingit＋Xitβ2＋β3 dt＋ci＋vit

（2）

した回答者を 1 とするダミー変数であり，ここで

ただし，ci は時間によって変化しない要因を示し，は「調査時点で喫煙していない禁煙者」は 0 とな

ここでは，（1）式の ui に含まれていた観測不能る。つまり，もし喫煙することが賃金を下げるのな個人間の異質性を表している。また，dt は物価であれば，β1 は負になると予想される。個人属の変動による賃金への影響などのマクロ的な要因

日本労働研究雑誌

109

を考慮した年ダミーである。これは 2004 年を基の各個人における平均値である。この式を推定す

準として，それぞれの年で 1，それ以外の年で 0

ることで，観測不能な個人間の異質性を除いた上をとる変数である。添字の t は時間を示している。

で喫煙行動が賃金に与える影響をみることができ

固定効果推定法では，この（2）式から，それる。さらに，固定効果推定（（3）式）が望ましい

ぞれの項の時間における平均値を差し引いた以下かを検討するために F 検定と Hausman 検定を行の（3）式を推定する。

う。

｛ln（hwageit）－ln（hwagei）｝

3＝β｛Smoking｝
1
it－Smokingi）

推定結果と考察＋｛Xit－Xi｝
β2＋｛vit－vi ｝
（3）表 5 と表 6 は男女別の推定結果であり，表 7 の

ただし，ln（hwagei），Smokingi ，Xi，vi は各変数

検定結果より男女ともに固定効果推定の結果が最表5推定結果・男性

（1）

（2）

（3）

（3）′

（4）

（4）′

推定方法

OLS

FE

FEIV ①

FEIV ①1st

FEIV ②

FEIV ②1st

被説明変数

log 賃金log 賃金log 賃金喫煙ダミー

log 賃金

喫煙ダミー―－0.158

―

喫煙ダミー

教育年数

－0.094－0.020－0.016（0.022）***（0.027）（0.235）

0.042

―

―

（0.186）―――（0.005）***
就業年数

就業年数 2

勤続年数

勤続年数 2

結婚ダミー

子供ダミー

大都市ダミー

0.018

0.104

0.241

0.029

0.063

0.024

（0.005）***（0.040）***（0.062）***（0.026）（0.061）（0.025）－0.036－0.148－0.143－0.012－0.153－0.017（0.010）***（0.013）***（0.019）***（0.008）（0.022）***（0.009）*

0.018

0.004

0.003

0.002

0.006

－0.002（0.003）***（0.004）（0.005）（0.002）（0.006）（0.002）

0.004

0.035

0.026

－0.007

0.034

0.005

（0.009）（0.012）***（0.016）（0.007）（0.019）*（0.007）0.166－0.045－0.106－0.0430.037－0.019（0.038）***（0.045）（0.056）*（0.023）*（0.065）（0.026）0.130－0.006－0.002－0.014－0.022－0.003（0.032）***（0.029）（0.036）（0.015）（0.034）（0.014）

0.042

0.023

0.000

0.002

－0.039－0.035（0.025）*（0.045）（0.055）（0.023）（0.072）（0.029）

操作変数†

―

―

―

－0.005―－0.002

定数項

6.370

6.040

3.103

0.441

7.002

0.205

（0.081）***（0.781）***（1.297）**（0.544）（1.326）***（0.538）

年ダミー

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

R2

0.21

0.04

―

0.04

―

0.07

N

9,339

9,339

6,026

6,026

5,763

5,763

（0.001）***（0.000）***

注：*p＜0.1;**p＜0.05;***p＜0.01. 括弧内は標準誤差を表す。FE は固定効果推定，FEIV は固定効果操作変数推定であり，
FEIV1st はその 1 段階目である。†操作変数として，FEIV ①では 2004 年時点の 1 日の平均喫煙本数と 2004 年から2010 年までの各年の税額の交差項を使用している。FEIV ②では 2007 年時点の 1 日の平均喫煙本数と 2007 年から 2012年までの各年の税額の交差項を使用している。

110

No.659/June2015

論

文

喫煙行動と賃金の関係

表6

推定結果・女性

（1）

（2）

（3）

（3）′

（4）

（4）′

推定方法

OLS

FE

FEIV ①

FEIV ①1st

FEIV ②

FEIV ②1st

被説明変数

log 賃金log 賃金log 賃金喫煙ダミー

log 賃金

喫煙ダミー

―

0.369

―

喫煙ダミー

教育年数

0.037

－0.043－0.199（0.029）（0.039）（0.388）0.052（0.315）

―

―

―

―

（0.006）***
就業年数

就業年数 2

勤続年数

勤続年数 2

結婚ダミー

子供ダミー

大都市ダミー

操作変数†

0.014

0.080

0.081

－0.0120.105－0.018（0.005）***（0.014）***（0.020）***（0.007）*（0.024）***（0.008）**－0.040－0.078－0.0840.005－0.0830.013（0.012）***（0.017）***（0.024）***（0.008）（0.026）***（0.009）

0.021

0.005

0.002

0.001

0.007

0.006

（0.004）***（0.004）（0.006）（0.002）（0.006）（0.002）***

0.018

0.018

0.052

－0.006－0.018－0.016（0.016）（0.021）（0.031）*（0.010）（0.030）（0.010）－0.090－0.073－0.033－0.064－0.122－0.041（0.041）**（0.043）*（0.061）（0.019）***（0.060）**（0.019）**－0.032

0.072

0.035

－0.007

0.036

0.001

（0.038）（0.029）**（0.036）（0.012）（0.033）（0.011）

0.056

0.001

－0.001

0.041－0.0190.023（0.026）**（0.050）（0.068）（0.022）*（0.073）（0.024）―――－0.008―－0.002（0.001）***
定数項（0.000）***

6.198

5.980

5.973

0.567

5.472

0.497

（0.098）***（0.191）***（0.330）***（0.098）***（0.382）***（0.116）***

年ダミー

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

R2

0.13

0.02

N

7,498

7,498

0.03
4,679

4,679

0.04
4,881

4,881

注：*p＜0.1;**p＜0.05;***p＜0.01. 括弧内は標準誤差を表す。FE は固定効果推定，FEIV は固定効果操作変数推定であり，
FEIV1st はその 1 段階目である。†操作変数として，FEIV ①では 2004 年時点の 1 日の平均喫煙本数と 2004 年から2010 年までの各年の税額の交差項をしている。FEIV ②では 2007 年時点の 1 日の平均喫煙本数と 2007 年から 2012 年までの各年の税額の交差項を使用している。

も望ましいことがわかる。表 5 と表 6 では，（1）と時間あたり平均賃金の間に因果関係は認められが OLS 推定，（2）が固定効果推定の結果を示し

ない。

ている。

女性でも，喫煙行動の有無による賃金差は確認

男性では，喫煙行動の有無による賃金差は確認できなかった。表 6 の OLS 推定の結果によるとできなかった。表 5 の OLS 推定の結果によると喫煙者の方が非喫煙者よりも時間あたり平均賃金

喫煙者の方が非喫煙者よりも時間あたり平均賃金

は 3.7％高く，固定効果推定の結果によると 4.4％

は 9.4％低い。しかし，固定効果推定の結果によ低い。しかし双方ともに統計的に有意ではない。

ると喫煙者と非喫煙者の賃金差は統計的に有意でつまり，女性に関しては，喫煙者と非喫煙者の賃はない。つまり，喫煙者と非喫煙者の賃金差は観

金差は，男性と異なり喫煙行動によって説明され測不能な個人属性によって生じており，喫煙行動るものではなく，その他の説明変数によるところ

日本労働研究雑誌

111

表7
検定

検定結果

帰無仮説
固定効果推定よりも OLS 推定が正しい。

F 検定（個体ごとのダミー変数の係数がすべて 0 である）

Hausman 検定

固定効果推定を選択する。
男性

喫煙ダミー

R2
N
F 検定

女性

OLS

FE

OLS

FE

－0.094－0.0200.037－0.043（0.022）***（0.027）（0.029）（0.039）

0.21

0.04

0.13

0.02

9,339

9,339

7,498

7,498

F値

4.36

F値

Prob＞F＝0.0000
Hausman 検定

4.84

Prob＞F＝0.0000
Prob＞chi2＝0.0000

Prob＞chi2＝0.0000*p＜0.1;**p＜0.05;***p＜0.01. 括弧内は標準誤差を表す。
OLS はプーリング推定，FE は固定効果推定である。

男性
FEIV ①
操作変数

F 検定

女性
FEIV ②

FEIV ①

FEIV ②－0.005－0.002－0.008－0.002（0.001）***（0.000）***（0.001）***（0.000）***F 値4.69

F 値4.42

F 値4.68

F 値5.07

Prob＞F＝0.0000

Prob＞F＝0.0000

Prob＞F＝0.0000

Prob＞F＝0.0000

注：*p＜0.1;**p＜0.05;***p＜0.01. 括弧内は標準誤差を表す。
FEIV ①は 2006 年度増税に関する操作変数推定，FEIV ②は 2010 年度増税に関する操作変数推定である。

が大きいと考えられる。

て，表 2 の転職ダミーが喫煙者も非喫煙者も男性

さらに，男女ともに就業年数が時間あたり平均

では 4％台，女性では 6 〜 8％台と低く，就業年

賃金に影響を与え，女性のみ結婚と子供が時間あ数によって勤続年数の効果が吸収されたからだとたり平均賃金に影響を与えることがわかった。表考える 13）。

5 と表 6 より，就業年数においては，男性では 1

また，OLS 推定量においては，男性では下方

年延びることで 10.4％，女性では 8.0％時間あた

向のバイアスが，女性では上方向のバイアスがかり平均賃金を高くすることがわかる。結婚ダミー

かっていたことがわかった。表 5 より，男性のについては，男性では統計的に有意な結果ではな

OLS 推定量は喫煙行動が賃金を 9.4％引き下げる

いものの，既婚者の方が未婚者より時間あたり平結果であり，固定効果推定量は統計的に有意では均賃金が 4.5％低くなる結果となった。これは，なかったものの 2.0％引き下げる結果であること

結婚プレミアムが「観測不能な個人間の異質性」がわかる。つまり，観測不能な個人間の異質性をによって説明されていた可能性を示唆し，それを除くことで喫煙行動が賃金へ与える負の影響はコントロールすることでマイナスになるという興7.4 ％ ポ イ ン ト 減 少 し た こ と に な る。 こ れ は，

味深い結果であると考える 12）。女性では，結婚

OLS 推定量には下方向のバイアスがかかっていダミーと子供ダミーはともに統計的に有意な結果たことを示す。女性についても同様に考えると，であり，女性の賃金決定には結婚・出産が影響す

表 6 より OLS 推定量には上方向のバイアスがかると考えられる。それ以外の変数は統計的に有意かっていたことがわかる。

ではなかった。勤続年数が有意ではない理由とし112

これらの結果から，喫煙者と非喫煙者の間の賃No.659/June2015

論

文

喫煙行動と賃金の関係

金差は，喫煙行動の違いによって生じているもの

変わる個人間の異質性をコントロールするためではないと示せる。しかし，たばこによる健康被に，操作変数法を用いる。

害は医学的に明らかなものであり，健康状態の悪操作変数として，本論文ではたばこ税の増税を化が賃金を引き下げるため（湯田 2010），健康を用いる。増税は外生的であり，時間を通じて一定介した影響は否定できない。この研究で用いたパではない。また，たばこ税増税は賃金決定には影ネルデータは 9 年間であり，喫煙行動による健康

響せず，喫煙を抑制する効果があり（石井・河井

状態の悪化や改善には時間がかかることを考慮す

2006；河井 2012；湯田 2012；Yuda 2013），その効

ると，健康状態を含めた分析を行うには，データ

果は増税前の喫煙量が多い人ほど大きいと考えらの長さという点で限界があると考える 14）。健康

れる。つまり，操作変数を用いることで，増税にを介して喫煙が賃金にもたらす影響に関する検証よる喫煙行動の変化をコントロールし，（3）式のには長期的なパネルデータが必要となり，今後の喫煙の係数β1 のバイアスをさらに除去すること課題であると言えよう。

ができることになる。

4

この論文で用いた KHPS の調査期間は 2004 年

操作変数推定から 2012 年であり，その間に行われた増税は

ここでは時間を通して変わる個人間の異質性に2006 年度と 2010 年度の 2 度である。表 8 はそれよるバイアスを考慮するために固定効果操作変数

ぞれの増税後の 1 本あたりの税額を示している。

推定を行う。これまでは，観測不能な個人間の異たばこ 1 本あたりの税額は，2004 年から 2006 年

質性のうち時間を通して変わらない異質性によるまでが 7.892 円，2007 年から 2010 年までが 8.744

バイアスを考慮してきた。ここで考慮する時間を円，2011 年から 2012 年までが 12.244 円である 15）。

通して変わる個人間の異質性とは，外生的な要因

2006 年度と 2010 年度の 2 度の増税を用いて 2によって変わる個人属性である。例えば，配偶者

つの操作変数を作り，別々に推定する。使用デーの失業によって家計が苦しくなり，たばこを購入

タの初年度の喫煙本数と増税前後の 1 本あたりのする余裕がなくなったため禁煙した人を考える。

税額を掛け合わせた交差項を操作変数とする。こその人が苦しくなった家計を支えるために今までの操作変数では，増税による負担は初年度により以上に仕事に従事して賃金が上がった場合，たば

多くのたばこを吸っていた人の方がより大きくな

こをやめたことが賃金を引き上げたようにみえる。非喫煙者は初年度の喫煙本数が 0 本なので，る。この場合，固定効果推定量には上方向のバイ

増税の影響を受けない。つまりこの操作変数を用アスがかかってしまい，喫煙による負の影響を過いた分析においては，先行研究（石井・河井 2006

小評価することになる。このような時間を通してなど）の通り喫煙者率の低下が予想される。それ

表8
税額（円）

たばこ 1 本あたりの税額と操作変数

2003 年増税後2006 年増税後

7.892

8.744

差額（円）
データ期間
操作変数①

0.852

2010 年増税後
12.244
3.5

2004 年〜 2006 年

2007 年〜 2010 年

2004 年度喫煙本数 / 日

2004 年度喫煙本数 / 日

×7.892 円

×8.744 円（2003 年増税後税額 / 本）（2006 年増税後税額 / 本）
データ期間
操作変数②

2007 年〜 2010 年

2011 年〜 2012 年

2007 年度喫煙本数 / 日2007 年度喫煙本数 / 日

×8.744 円

×12.244 円（2006 年増税後税額 / 本）（2010 年増税後税額 / 本）
日本労働研究雑誌

113

ぞれの操作変数は表 8 の通りとなる。操作変数①

当性が示される。しかし，1 つの内生変数に対し

では，1 度目の増税である 2006 年度増税を含むて 1 つの操作変数を用いているため，過剰識別検2004 年から 2010 年までのデータ期間に限定し，定はできない。

増税前後の 1 本あたりの税額と 2004 年度の喫煙

また，女性についてのみ，結婚や出産が喫煙を本数の交差項を操作変数として用いる。操作変数

抑制していることもわかった。表 6 より，女性で②は，2 度目の増税である 2010 年度増税を含む

は結婚ダミーが負で有意になったことから，既婚

2007 年から 2012 年までの期間に限定し，増税前者の方が未婚者より禁煙する傾向があることがわ

後の 1 本あたりの税額と 2007 年度の喫煙本数のかる。男性においては表 5 より結婚の影響は認め

交差項を操作変数として用いる。サンプル期間とられなかった。

操作変数を 2 つに分ける理由は，全データ期間内に 2 度の増税があり，それぞれの増税額が異なる
ため，1 つの操作変数を作成して効果をみるのが難しいからである。
推定結果より，男女ともに依然として喫煙行動

Ⅴ
1

頑 健 性
喫煙行動と仕事内容と時間あたり平均賃金の間に因果関係は認められ

ここでは省略変数が何であるかを解明するためないことがわかった。
推定結果は表 5 と表 6 の（3）に，仕事内容や企業規模をコントロールした上でから（4）′までである。
（3）と（3）′は操作変数①の喫煙行動と時間あたり平均賃金の関係を考察すの結果であり，（4）と（4）′は操作変数②の結果る。上述した結果では，喫煙行動と観察不能な賃である。また，（3）と（4）は 2 段階目の結果で金決定要因には負の相関関係があり，OLS 推定

あり，
（3）
′
と（4）
′
は 1 段階目の結果である。
（3）′

量には省略変数バイアス（omitted variable bias）と（4）′によると男女ともに 1 段階目での操作変が生じていることを示した。では，ここで述べる

数（税額×喫煙本数） は統計的に有意となった。

省略変数とは何か。一般に，医者などの賃金が高

表 5 より男性の操作変数①の係数は－0.005 であい仕事には非喫煙者が多く，工事現場などの賃金

り，これは仮に一日に一箱（20 本）喫煙する人をが低い仕事には喫煙者が多いと言われている。こ

想定した場合，2006 年度増税によってその喫煙れが正しいと仮定すると，仕事内容をコントロー

者率を約 8.5％ポイント減らし，2010 年度ではルしなければ，医者という仕事による賃金引き上

14％ポイント減らすことを表す 16）。表 6 より女げの効果が喫煙ダミーを通して現れてしまい，性の係数は－0.008 と－0.002 であり，同様に考え（3）式のβ1 に上方バイアスがかかってしまうこ

ると，2006 年度増税では喫煙者率を約 13.6％ポとになる。そこで，ここでは大企業ダミーと従事

イント減らし，2010 年度増税では 14％ポイント

内容ダミーを加えて，喫煙行動が時間あたり平均減らすことになる 17）。
（3）と（4）の 2 段階目の賃金に与える影響を推定する。本論文で用いた推定結果によると 2006 年度増税でも 2010 年度増

KHPS では，仕事内容は 12 の項目に分けられて税でも統計的に有意な結果は得られなかった。表いる 18）。また，従業員数が 500 人以上の企業を

5 より男性では操作変数①に関しては下方バイア

大企業に分類している 19）。

スが認められ，操作変数②に関しては大幅な上方

男性の OLS 推定では，喫煙ダミーと教育年数

バイアスが認められた。操作変数推定は 2 期間におよび勤続年数が時間あたり平均賃金へ与える影

分けて推計しているため，合わせると固定効果推

響を過大評価していたことがわかった。表 9 に示

定量には上方バイアスがあったと考えられる。表

す通り，大企業ダミーを入れた男性 OLS 推定で6 より女性では操作変数①も操作変数②も上方バ

は喫煙は時間あたり平均賃金を 9.0％低下させる。

イアスが認められたので，固定効果推定量には上

大企業ダミーと従事内容ダミーを入れるとその効方バイアスがあったと考えられる。操作変数の検果は 7.9％になる。表 5（1）で示した 9.4％と比定については，表 7 下段の F 検定の F 値より妥

べると，下方向のバイアスがかかっていたことが114

No.659/June2015

論

文

喫煙行動と賃金の関係

表9

企業規模と従事内容

男性

女性

（5）

（6）

（7）

（8）

（9）

（10）

（11）

（12）

推定方法

OLS

OLS

FE

FE

OLS

OLS

FE

FE

被説明変数

log 賃金log 賃金log 賃金log 賃金log賃金log賃金log賃金log賃金－0.090－0.079－0.021－0.022

0.039

0.056

－0.044－0.043（0.022）*** （0.021）***（0.027）（0.027）（0.029）（0.028）**（0.039）（0.039）

―

―

0.052

0.032

―

―

0.080

0.079

喫煙ダミー

教育年数

0.040

0.028

（0.005）*** （0.005）***
就業年数

0.020

0.019

（0.006）*** （0.006）***
0.103

0.105

（0.005）*** （0.005）*** （0.040）*** （0.040）***
就業年数 2－0.038－0.036－0.147－0.149（0.010）*** （0.010）*** （0.013）*** （0.013）***
勤続年数

0.016

0.014

（0.003）*** （0.003）***
勤続年数 20.006（0.009）

結婚

0.157

0.002

0.129

0.146

0.123

（0.031）*** （0.030）***
大都市

大企業

0.035

0.033

0.010
（0.005）**－0.039－0.029（0.014）*** （0.014）***－0.079－0.078（0.012）*** （0.011）*** （0.017）*** （0.017）***
0.021

0.018

（0.004）*** （0.004）***

0.005

0.004

（0.004）（0.004）

0.019

0.018

0.018

0.021

（0.016）（0.015）（0.021）（0.021）－0.047－0.039－0.095－0.073－0.074－0.069（0.045）（0.045）（0.041）**（0.040）*（0.043）*（0.044）－0.005－0.007－0.028－0.021

0.073

0.072

（0.029）（0.029）（0.038）（0.036）（0.029）**（0.030）**

0.040

0.046

0.023

0.023

0.053

0.055

0.001

0.001

（0.024）（0.023）**（0.045）（0.045）（0.026）**（0.025）**（0.050）（0.050）

0.167

0.158

0.045

0.052

0.077

0.088

0.020

0.024

（0.022）**（0.022）**（0.021）（0.021）

6.046

6.013

5.976

5.995

（0.020）*** （0.019）***
定数項

0.004
（0.004）（0.009） （0.012）*** （0.012）***（0.038）*** （0.036）***
子供

0.003
（0.004）0.014（0.005）***

6.349

6.522

（0.022）*** （0.022）***
6.185（0.080）*** （0.085）*** （0.780）*** （0.782）***

6.529（0.098）*** （0.101）*** （0.191）*** （0.193）***

年

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

従事仕事

No

Yes

No

Yes

No

Yes

No

Yes

2

0.22

0.25

0.04

0.04

0.13

0.17

0.02

0.02

N

9,339

9,339

9,339

9,339

7,498

7,498

7,498

7,498

R

注：*p＜0.1;**p＜0.05;***p＜0.01. 括弧内は標準誤差を表す。OLS はプーリング推定，FE は固定効果推定である。

わかる。つまり，OLS 推定では企業規模と仕事ては男女ともに教育年数，就業年数，勤続年数の内容が賃金に与える効果は喫煙ダミーを通して現係数に，固定効果推定では就業年数の係数に，上れていたことになる。男性固定効果推定では，喫方向のバイアスがかかっていたことがわかる。く

煙者は非喫煙者より時間あたり平均賃金が 2.1 〜

わえて，表 9 の大企業ダミーの係数より，大企業

2.2％低いことがわかるものの，統計的に有意でに入ることで男性では時間あたり平均賃金をはなく，表 5（2）と大差ない結果となった。女5.2％引き上げることがわかり，女性については性に関しても OLS 推定と固定効果推定ともに表

企業規模の影響は認められないことがわかる 20）。

6 と比べて統計的に有意な差は見受けられなかっ以上のことから，男性では表 5 の喫煙ダミーやた。その他の変数については，大企業ダミーと従

教育年数および勤続年数の効果には，企業規模や事内容ダミーを加えることで，OLS 推定におい仕事内容が時間あたり平均賃金に与える影響も含

日本労働研究雑誌

115

表 10

正規雇用と非正規雇用

男性

正規雇用

女性

非正規雇用

正規雇用

非正規雇用

（13）

（14）

（15）

（16）

（17）

（18）

（19）

（20）

推定方法

OLS

FE

OLS

FE

OLS

FE

OLS

FE

被説明変数

log 賃金log 賃金log 賃金log 賃金log賃金log賃金log賃金log賃金

喫煙ダミー－0.104－0.038－0.037－0.091

0.009

0.057

0.016

－0.027（0.021）***（0.027）（0.051）（0.135）（0.050）（0.068）（0.026）（0.046）

0.048

―

0.016

―

0.053

―

0.041

―

教育年数

（0.004）***
就業年数

就業年数 2

勤続年数

勤続年数

結婚

子供

大都市

定数項

2

（0.011）（0.009）***

0.026

0.129

0.010

0.008

0.008

0.036

（0.005）***（0.054）**（0.008）（0.083）（0.008） （0.046）***（0.005）*（0.015）**－0.049－0.112－0.024－0.086－0.024－0.056－0.024－0.002（0.011）*** （0.015）***（0.019）（0.050）*（0.019）（0.031）*（0.010）**（0.021）

0.027

0.026

0.009

0.001

（0.005）*（0.005）

0.016

0.011

0.014

0.012

（0.004）***（0.004）**（0.011）（0.017）0.012（0.006）***0.141（0.007）*** （0.010）***0.008－0.007－0.0060.063－0.019－0.071

0.005－0.040（0.010）（0.014）（0.033）（0.056）（0.022）（0.034）**（0.026）（0.036）0.152－0.0750.023－0.1030.016－0.039－0.086－0.110（0.036）***（0.044）*（0.081）（0.193）（0.044）（0.070）（0.040）**（0.053）**0.049－0.012

0.175

0.129

0.044

0.041

－0.0360.079（0.030）（0.029）（0.085）**（0.098）（0.038）（0.045）（0.035）（0.037）**0.081－0.0260.118－0.101

0.030

0.044

0.083

－0.071（0.024）***（0.045）（0.058）**（0.193）（0.040）（0.089）（0.024）***（0.055）

6.230

5.516

6.654

7.308

6.122

5.131

6.342

6.420

（0.078）*** （1.037）***（0.175）*** （1.450）***（0.147）*** （0.641）***（0.104）*** （0.191）***

年

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

2

0.27

0.05

0.08

0.06

0.18

0.05

0.07

0.02

N

6,698

6,698

634

634

2,240

2,240

3,719

3,719

R

注：*p＜0.1;**p＜0.05;***p＜0.01. 括弧内は標準誤差を表す。OLS はプーリング推定，FE は固定効果推定である。

まれていたことがわかり，企業規模と仕事内容は省略変数であるといえる。しかし，固定効果推定の結果では，依然として喫煙行動と賃金の間に因響は男性にのみ現れることも判明した。
2

正規雇用と非正規雇用

果関係は認められず，喫煙者と非喫煙者の賃金差

次に，雇用形態別に喫煙と時間あたり平均賃金

は観測不能な個人属性によって生じていることをの関係を考察する。正規雇用と非正規雇用とでは，示すものであった 21）。すなわち，企業規模と仕賃金決定の構造が異なる可能性があるため，喫煙事内容は省略変数であると考えられるものの，観行動による影響も異なると考えられる 22）。そこで，測不能な個人属性をコントロールするとその影響

男女それぞれについて正規雇用と非正規雇用に分は認められず，Ⅳの推定結果の頑健性を支持する

けて分析を行った。表 2 より男性では喫煙者非喫結果であることがわかった。また，企業規模の影煙者ともに約 90％が正規雇用であり，女性では116

No.659/June2015

論

文

喫煙行動と賃金の関係34％から 40％弱が正規雇用であることがわかる。

女性では，OLS 推定でも固定効果推定でも 1 日

男性正規雇用者では，喫煙者と非喫煙者の賃金

当たりの平均喫煙本数が時間あたり平均賃金に与差は認められなかった。表 10 の OLS 推定の結果える影響は確認できなかった。

は，喫煙が正規雇用者の時間あたり平均賃金を

ここで，1 日当たりの平均喫煙本数を説明変数

10.4％引き下げることを示し，非正規雇用者ではとして用いるときの解釈は，「喫煙本数を 1 本増

賃金差はないことを示している。一方，固定効果

やしたときに時間あたり平均賃金はどれくらい変推定では，正規・非正規ともに統計的に有意な結化するか」となる。つまり，上述の結果の解釈は，果は得られなかった。つまり，正規雇用者では観1 日の喫煙本数を 1 本増やしても時間あたり平均測不能な個人属性が賃金差を生じさせていたこ

賃金になにかしらの影響を与えるとは限らないとと，非正規雇用者では喫煙行動は賃金変化に影響いうことになる。また，喫煙者が 1 本たばこを増を与えないことがわかる。しかし，非正規雇用者

やす場合と非喫煙者が 1 本たばこを増やす場合のサンプルサイズは全体の 1 割に満たないため，（喫煙を始める場合）とではその影響は異なると考解釈には注意が必要である。また，正規雇用者にえ，喫煙者のみに限定した推定も行った。その結ついては OLS 推定量では下方向にバイアスがか果，表 11 中段より男女ともに平均喫煙本数の係かり，非正規雇用者では上方向のバイアスがかか

数はほぼゼロであり，全てにおいて統計的に有意ることがわかった。

ではなかった。すなわち，喫煙者に限定した場合

女性では，正規雇用者も非正規雇用者も喫煙行

でも，1 日の喫煙本数を 1 本増やしても時間あた

動は時間あたり平均賃金に影響を与えない。表

り平均賃金の変化には影響を与えないことにな

10 より，全ての喫煙ダミーの係数は統計的に有る。

意ではないことがわかる。つまり，女性に関して

次に，過去の喫煙行動が各期の時間あたり平均

は，雇用形態に関わらず喫煙者と非喫煙者の間に賃金に与える影響を検証し，その影響は認められ

賃金差は認められないことになる。

ないことを確認した。本論文ではパネルデータをしたがって，雇用形態別にみても，男女ともに使用しているため，1 年前の喫煙行動のラグ変数

喫煙行動と時間あたり平均賃金の間に因果関係はを用いた検証を行うことができる 24）。その結果，認められないことがわかる。すなわち，正規雇用

表 11 下段の男性 OLS 推定によると，1 年前の喫者でも非正規雇用者でも喫煙行動によって賃金変煙行動は時間あたり平均賃金を 9.7％引き下げる化は左右されないということになる 23）。

ことがわかる。しかし，固定効果推定ではその影

3

追加的な検証響は認められない。女性では，OLS 推定も固定
効果推定も統計的に有意な結果は得られなかっ

ここでは，これまでの結果の頑健性を確認するた。つまり，男女ともに 1 年前の喫煙行動は，現ために行った 2 つの追加的な分析結果を紹介す

在の時間あたり平均賃金に影響を与えないことをる。推定結果は表 11 の通りである。

示している。

まず，1 日当たりの平均喫煙本数を説明変数と以上より，ここでは喫煙本数の変化を通して賃した推定を行い，喫煙本数の増加は時間あたり平金に与える影響と過去の喫煙行動が現在の賃金に均賃金に影響を与えないことを確認した。喫煙が与える影響を検証した。その結果，喫煙本数や過賃金に与える影響は，喫煙行動の有無ではなく喫去の喫煙行動は賃金の変化に影響を与えないこと

煙本数の変化を通して現れる可能性がある。表

がわかり，ここまでで得られた結果が頑健である

11 上段の男性全サンプルを用いた OLS 推定の結ことを確認した。

果によると，1 日当たりの平均喫煙本数を 1 本増
やすことで時間あたり平均賃金は 0.3％減る。し

Ⅵ

ま と め

かし，固定効果推定では平均喫煙本数と時間あた
り平均賃金の間に因果関係は認められなかった。
日本労働研究雑誌

本論文では，慶應義塾家計パネル調査のパネル
117

表 11

追加的な検証男性（全サンプル）
OLS
平均喫煙本数 / 日

女性（全サンプル）

FE

OLS

FE

－0.003－0.001

0.002

0.002

（0.001）***（0.001）（0.002）（0.003）

R2

0.21

0.04

0.13

0.02

N

9,323

9,323

7,486

7,486

Hausman 検定

Prob＞chi2＝0.0000

Prob＞chi2＝0.0000

注：*p＜0.1;**p＜0.05;***p＜0.01. 括弧内は標準誤差を表す。
OLS はプーリング推定，FE は固定効果推定である。

男性（喫煙者のみ）
OLS
平均喫煙本数 / 日

女性（喫煙者のみ）

FE

OLS

FE

0.001

0.001

－0.001

0.003（0.002）（0.002）（0.003）（0.003）

R2

0.19

0.05

0.11

N

4,267

4,267

1,345

Hausman 検定

Prob＞chi2＝0.0000

1,345
Prob＞chi2＝0.1713

注：*p＜0.1;**p＜0.05;***p＜0.01. 括弧内は標準誤差を表す。
OLS はプーリング推定，FE は固定効果推定である。

男性

1 期前の喫煙ダミー

女性

OLS

FE

OLS

FE

－0.097－0.0440.052－0.002（0.025）***（0.031）（0.033）（0.042）

R2

0.20

0.02

0.15

0.01

N

7,113

7,113

5,618

Hausman 検定

Prob＞chi2＝0.0000

5,618
Prob＞chi2＝0.0000

注：*p＜0.1;**p＜0.05;***p＜0.01. 括弧内は標準誤差を表す。
OLS はプーリング推定，FE は固定効果推定である。

データを用いることで，喫煙行動が賃金を低くすのに対し，固定効果推定では統計的に有意な影響るという仮説の再検討を行った。分析では，先行は認められなかった。つまり，観測不能な個人間研究で用いられていたクロスセクションデータやの異質性をコントロールすると，男性では喫煙行

2 期間のパネルデータでは捉えられない個人間の動が時間あたり平均賃金に影響を与えないことを

異質性を，9 年間の日本のパネルデータを用いた意味している。女性では，OLS 推定でも固定効

固定効果推定でコントロールし，喫煙行動が賃金

果推定でも統計的に有意な結果は得られず，喫煙へ及ぼす影響を検証した。加えて，操作変数によ者と非喫煙者の賃金差は男性と異なり喫煙行動以る時間を通して変化する個人間の異質性をコント

外の説明変数によることが確認できた。以上より，ロールした分析も行い，いくつかの頑健性を確認

男性では観測不能な個人間の異質性が喫煙者と非する分析も行った。

喫煙者の賃金差を生じさせていたのであり，男女その結果，喫煙者と非喫煙者の賃金差は，観測不能な個人間の異質性によって生じていたことがともに喫煙行動は時間あたり平均賃金に影響を与えないという結論になる。

わかった。男性の OLS 推定では，喫煙行動は時操作変数法や頑健性の確認を行っても同様の結間あたり平均賃金を 9.4％引き下げる結果を得た果となった。操作変数法では男女ともに喫煙者と118

No.659/June2015

論

文

喫煙行動と賃金の関係

非喫煙者の賃金差は認められなかった。頑健性の確認として，企業規模と仕事内容を加えた推定お
よび雇用形態別の推定を行った。企業規模や仕事目（2005 年）に 15 〜 17 歳が追加で質問されているため，2つを合わせて作成した。
10）1 日 8 時間勤務を週 5 日行うと仮定し，喫煙者と非喫煙者の平均時間当たり賃金差（男性では約 444 円，女性では約内容を加えたところ，多少の係数変化はあるもの

33 円）に，1 日 8 時間および週 5 日をかけ，それに 52 週分のやはり男女ともに喫煙行動と時間あたり平均賃

11）川口（2008）より，女性の結婚ペナルティは約 8％，出産金に因果関係は認められなかった。雇用形態別にみた場合でも同様の結果となった。
この論文ではパネルデータを用いることで，喫煙者と非喫煙者の賃金差は喫煙行動の違いによるものではなく，データでは観測できない個人間の異質性によるものであることを示した。しかし，依然として喫煙行動が健康被害を通じて労働生産性を低下させ，それが賃金変化に繋がる長期的なをかけて計算した。
ペナルティは約 4％である。
12）CornwellandRupert（1997）や Gray（1997）などの先行研究では，結婚は男性の賃金に正の効果を持ち，女性についてはほとんど効果がないと示されている。
13）いずれも厚生労働省の雇用動向調査の結果より低い結果となった。2010 年度（平成 22 年度）の転職入職者率は，男性が 8.1％で，女性が 10.4％である。
14）国立がん研究センター HP「たばこと死亡率との関係について」と順天堂大学医学部附属順天堂医院呼吸器外科 HP「肺がんについて」によれば，たばこを吸えば吸うほど死亡率は高まることがわかる。また，死亡リスクを下げるにはか

1）肺がんを引き起こす，ニコチン中毒による脳障害，脳梗塞や 心 筋 梗 塞 な ど を 引 き 起 こ す こ と が 指 摘 さ れ て い る。
Hackshaw, Law and Wald（1997），Neal and Benowitz（2008），Barik and Wonnacott（2009） や Benowitz（2010）など。
2）例えば Ault et al.（1991）など。他に，世界銀行（1999）
では，禁煙による満足度の低下や離脱の困難さなどのコストが指摘されている。
3）国たばこ税，たばこ特別税，地方たばこ税，路上喫煙禁止
条例など。
4）この分析ではカテゴリー化された賃金を用いている。
5）石井・河井（2006），河井（2012），湯田（2013）や Yuda
（2013）では，たばこ価格の上昇やたばこ税の引上げは，禁煙と節煙を促すものとしている。

なりの時間がかかる。肺がんの場合，約 20 年かかる。
15）慶應義塾家計パネル調査は毎年 1 月に行われ，2006 年度の増税は 7 月に行われたため，2007 年より税額が変わり，2010 年度の増税は 10 月に行われたため，2011 年より税額が変わるとしている。
16）操作変数①に関して，係数（－0.005）×（2006 年以降税額
8.744 円－2006 年以前税額 7.892 円）×2004 年時点の一日の喫煙本数 20 本，を計算している。操作変数②に関しては，係数－0.002 ×（2010 年 以 降 税 額 12.244 円－2010 年 以 前 税 額
8.744 円）× 2007 年時点の一日の喫煙本数 20 本，を計算している。
17）操作変数①に関して，係数（－0.008）×（2006 年以降税額
8.744 円－2006 年以前税額 7.892 円）×（2004 年時点の一日の喫煙本数 20 本），を計算している。操作変数②に関しては，
係数（－0.002）×（2010 年以降税額 12.244 円－2010 年以前税額 8.744 円）×（2007 年時点の一日の喫煙本数 20 本），を計算している。
18）農林漁業作業者，採掘作業者，販売従事者，サービス職従事者，管理的職種，事務従事者，運輸・通信従事者，建造・建築・保守・運搬などの作業者，情報処理技術者，専門的・技術的職業従事者，保安職業従事者，その他を含む 12 項目である。推定では，その他を基準に 11 項目のダミーを用いる。
19）2004 年と 2005 年以降の質問表では，従業員数の区切りが異なる。2004 年では，「100 〜 299 人」「300 〜 499 人」「500人以上」と区切られており，2005 年以降では，「100 〜 499人」，「500 人以上」と区切られている。この論文では，同一

6） 詳 細 は 慶 応 義 塾 大 学 グ ロ ー バ ル COE ホ ー ム ペ ー ジ（http://www.gcoe-econbus.keio.ac.jp/post-8.html）を参照。
7）日本では，60 歳を境に賃金の推移が大きく変わるため年齢を限定する。また，学生のアルバイト収入を除くため学生を除外する。

の変数を作成するために「500 人以上」を大企業と分類している。
20）また，仕事の内容では，サービス職従事者が時間あたり平均賃金を 6.6％引き下げる結果となった。
21）操作変数推定を行っても喫煙行動と賃金の間に因果関係は

8）月給・週給は月給記載のため 12 カ月分を乗じたものを，
日給は月の労働日数と 12 カ月分を乗じたものを，年俸はそのままの値を用いた。また質問項目には，“昨年 1 年間の税引き前の全収入”と“2 つ以上収入を得ている場合の収入が多い方の月給・日給・時給・年収”があるため，後者の方を用いている。
9）調査時に勤めている会社での就業年数を用いる。履歴に関認められなかった。
22）Yuda（2013）によれば，たばこ価格上昇は会社員・男性
製造業従事者に対して負の影響を与える。
23）操作変数推定を行っても喫煙行動と賃金の間に因果関係は認められなかった。
24）9 カ年のパネルデータのため，最長 8 年分のラグを取ることが可能である。しかし，多重共線性の問題を考慮してここ可能性は否定できない。そのため，長期的な影響の検証とメカニズム解明が今後の研究課題であると考える。
＊謝辞：本研究を遂行し論文としてまとめるに当たり，日々の研究だけでなく多岐にわたりご指導を賜りました，指導教官である川口大司教授，小塩隆士教授に深く感謝致します。また，日常の議論を通じて多くの知識や示唆を頂いた川口ゼミ
ならびに小塩ゼミの皆様に感謝致します。なお，本稿に含まれ得る誤りは，すべて筆者本人のみに帰するものである。

して，初年度（2004 年）調査では 18 〜 68 歳のみだが，2 年

日本労働研究雑誌

では 1 年前のラグ変数のみを用いた分析とした。

119

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〈投稿受付 2013 年 2 月 19 日，採択決定 2015 年 2 月 13 日〉

そん・あもん 一橋大学大学院経済学研究科博士後期課
程。労働経済学専攻。

No.659/June2015