英語力が幸福度に与える影響-幸福度研究的アプローチ寺田好秀
2018.7.11
JCSS-TR-79

名古屋市立大学大学院経済学研究科〒467-8501 名古屋市瑞穂区瑞穂町字山の畑 1
terada.economics.tennis@gmail.com@Yoshihide TERADA, 2018

日本認知科学会事務局〒214-8571 神奈川県川崎市多摩区東三田 1-1-1
明治大学理工学部電気電子生命学科内
E-mail: jcss@jcss.gr.jp

1英語力が幸福度に与える影響1-幸福度研究的アプローチ寺田 好秀*
要約：本稿では、社会全体の人口動態を反映させた『慶應義塾家計パネル調査』を利用して、幸福度研究の観点から個人の幸福度に英語力が与える影響について分析をする。幸福度研
究は、主観的幸福度と呼ばれる人々の主観的な生活の評価や幸福度を中心に研究する複合領域の分野にある。分析の結果、(1)男性は英語力が高くても幸福度が上がらない、一方で(2)女性は英語力が高いと幸福度が上がることが明らかになった。この相違は、男性は必要性から英語を習得している傾向にあるのに対し、女性は自主的に英語を学習し、習得した英語を好きなことに活かす傾向にあるからだと考察した。
Abstract: This study analyzed the influence of English ability on individual happiness by using datafrom the “Keio Household Panel Survey,” which reflects the demographics of society.

In the analysis,

subjective happiness was treated as a dependent variable; according to the ordered probit model,
results revealed that (1) the level of happiness does not increase for men with a high level of English,
whereas (2) the level of happiness does increase for women with a high level of English. The difference
between the two sexes is that men tend to learn English as a necessity, while women are more likely
to learn English through individual interests. Moreover, it can be argued that an individual’s voluntaryacquisition of English ability increases his or her level of happiness.
キーワード：英語力，慶應義塾家計パネル調査、主観的幸福度、順序プロビット・モデル
Keywords : Keio Household Panel Survey, ordered probit, English ability, subjective happiness藤田康範先生(慶應義塾大学)、山本陽子先生(名古屋市立大学)、慶應義塾大学大学院経済1

学研究科設置科目「経済政策論演習」の受講者からいただいたコメントは本研究を前進させるものであった。また、慶應義塾大学パネルデータ設計・解析センターより「日本家計パネル調査(JHPS/KHPS)」（（旧）「慶應義塾家計パネル調査（KHPS）」）の個票データの提供を受けた。記して感謝する。尚、本稿は pre-publication を目的としている。
*名古屋市立大学大学院経済学研究科研究員
2

1. はじめに2020 年度より小学 3 年生からの英語必修化が完全実施され、企業では英語の社内公用語化が進み、英語力を習得する必要性は衰えるところを知らない。しかし、大半の人にとって人生の究極の目標は幸福になることといえるが、苦労して身に付けた英語力は幸福度の獲得に貢献しているのだろうか。英語学習は辛いだけで、不幸の要因になっていないだろうか。
本稿では、社会全体の人口動態を反映させた『慶應義塾家計パネル調査』(以下、KHPS)を利用して、幸福度研究の視点から個人の幸福度に英語力が与える影響について分析をする。幸福度研究は、主観的幸福度と呼ばれる人々の主観的な生活の評価や幸福度を中心に研究する複合領域の分野にあり、哲学に始まり、医学、公衆衛生、心理学、社会学、経済学などの分野の研究者が取り組んでいる2。
本稿の構成は次の通りである。まず第 2 節で先行研究を確認し、第 3 節で推定モデル、KHPS、作成した変数の紹介をする。続いて、第 4 節で推定結果の提示と考察を行い、第 5節でまとめを行う。

2. 先行研究フライ(2012)や大竹・白石・筒井(2010)から、これまでの幸福度研究について確認する。
幸福度の実証分析は心理学、社会学、政治学で研究が行われてきたが、経済学に心理学的研究が統合したのは最近のことである。リチャード・イースタリン(Easterlin(1974))の初期の研究は、多くの経済学者から注目されたが、当時は続くものがほとんどいなかった。同じことが、ティボール・シトフスキーの著作(Scitovsky(1976))についても言える。経済学者が自己申告による主観的幸福度の測定とその決定要因に一般的な興味を持ったのは、1993年にロンドンで行われたシンポジウムにおいてであり、その予稿集は後に Economic
Journal 誌などに掲載された。経済学で様々な国と期間について幸福の決定要因に関する実証分析が盛んに発表されるようになったのは、1990 年代後半以降のことで、日本においても、幸福度研究は 2000 年の少し前から細々と行われるになったに過ぎない。そんな幸福度研究において、これまで幸福度の決定要因として分析されてきたものは、所得、所得格差、労働、性別や年齢などの個人属性、婚姻状況などの社会的属性、政治経済体制や国民性など数多くある。本研究はこの系譜上に位置し、英語力を検討した点に独自性がある。

3. 分析
3.1 モデル2

内閣府社会総合研究所「幸福度研究について」<http://www.esri.go.jp/jp/prj/current_research/shakai_shihyo/about/about.html >(2018年 6 月 20 日アクセス)3

フライ(2012)によると、自己申告による主観的幸福度は、ミクロ計量経済学による「幸福関数：Wi=α+βXi+εi」というモデルを使用し、推定は順序プロビット・モデルか順序ロジット・モデルで行う。本稿では前者の順序プロビット・モデルを採用するが、詳しい説明は北村(2007)にある。
3.2 データ利用する KHPS について慶應義塾大学パネルデータ設計・解析センターのウェブページ3を基に説明を行う。KHPS は 2004 年から調査を実施し、2007 年、2012 年に新規コホートを追加している。当初予定したサンプルサイズは、KHPS2004 は 4,000、KHPS2007 は1,400、KHPS2012 は 1,000 である。調査対象は 20 歳～69 歳の男女で、層化 2 段無作為抽出法により選定している。抽出の第 1 段階では、全国を地方・都市階級により 24 層に層化し、各層に住民基本台帳人口の人口割合に合わせ標本数を配分し、そのうえで、1 つの調査地域あたりの標本数を 10 程度（KHPS2007、KHPS2012 では 5 程度）として各層の調査地域数を決定し、所定数の調査区を無作為抽出している。調査地域は、抽出単位として国勢調査の調査区を使用している。第 2 段階では選定された調査地域の住民基本台帳を抽出台帳として、調査対象適格者を対象に、指定された起番号、抽出間隔に基づき１調査地域について約 10 人（KHPS2007、KHPS2012 では 5 人）を抽出している。ただし、正規に選定された調査対象者が転居したり、長期不在、住所不明等で会えなかった
り、調査を受けてもらえなかった場合、あらかじめ選定しておいた予備対象を代替として調査することにより、予定した標本サイズを確保している。予備対象は、正規の対象者と同じ調査区内に居住し、同じ性別（男、女）と年齢区分（20 歳代、30 歳代、40 歳代、50 歳代、60 歳以上）から無作為抽出している。このため、正規対象者であっても予備対象者であっても、性別・年齢区分でみた抽出率にバイアスは生じない。
本稿では、英語のレベルに関する設問がある KHPS2015 を利用する。ただし、対象者の学歴の情報は、KHPS2004、KHPS2007、KHPS2012 から紐付けしている。
3.3 変数
まず、「全く幸福度がない」を 0、「完全に幸福度を感じる」を 10 として、離散型の値を取る「幸福度」という変数を作成した。次に、対象者の英語のレベルが TOEIC600 点以
上、英検 2 級以上に相当する場合 1 を取り、それ未満のレベルであれば 0 を取る「英語力」を作成した。また、未婚であれば 1 を取り、既婚であれば 0 を取る「未婚」と普段の健康状態が「よい」または「まあよい」であれば 1 を取り、それ以外ならば 0 を取る「健3「日本家計パネル調査(JHPS/KHPS)」< https://www.pdrc.keio.ac.jp/paneldata/datasets/jhpskhps/> (2018 年 6 月 20 日アクセス)4

康」を作成した。さらに、20 歳代を基準とする年齢に関する変数として、対象者の年齢が30 歳以上かつ 39 歳以下であれば 1 を取り、それ以外であれば 0 を取る「30 代」、40 歳以上かつ 49 歳以下であれば 1 を取り、それ以外であれば 0 を取る「40 代」、50 歳以上かつ59 歳以下であれば 1 を取り、それ以外であれば 0 を取る「50 代」、60 歳以上であれば 1 を取り、それ以外であれば 0 を取る「60 歳以上」を作成した。そして、昨年の収入(万円)を値とする「所得」を作成し、中卒を基準とする学歴に関する変数として、最後に卒業した学校が高校であれば 1 を取り、それ以外であれば 0 を取る「高卒」、短期大学ないし高等専門学校であれば 1 を取り、それ以外であれば 0 を取る「短大・高専卒」、大学であれば 1を取り、それ以外であれば 0 を取る「大学卒」、大学院であれば 1 を取り、それ以外であれば 0 を取る「大学院卒」を作成した。続いて、対象者が契約社員、アルバイト・パートタイマー、派遣社員、嘱託のいずれかであれば 1 を取り、それ以外であれば 0 を取る「非正規雇用者」、従業員規模 500 人以上の企業に勤めていれば 1 を取り、それ以外であれば 0を取る「大企業」、官公庁に勤めていれば 1 を取り、それ以外であれば 0 を取る「官公庁」を作成した。最後に、関東地方を基準とする「北海道」、「東北」、「中部」、「近畿」、「中国」、「四国」、「九州」という地域ブロックと政令市(特別区を含む)を基準とする「その他の市」、「町村」という市郡規模の変数を作成した。
3.4 記述統計量
サンプル数は全体で 1,959、男性が 1,101、女性が 858 となった。記述統計量は表 1,2,3として示している。

5

表 1 記述統計量(全体)

観測数

平均

標準偏差

最小値

最大値

幸福度

1,959

6.31601.9385

010

英語力

1,959

0.04900

0.2159

01

未婚

1,959

0.23180.4221

01

健康

1,959

0.44410.4970

01

30代

1,959

0.17000.3757

01

40代

1,959

0.26750.4428

01

50代

1,959

0.28130.4497

01

60歳以上

1,959

0.2476

0.431701

所得1,959365.9530

313.2046

0

3,000

高卒

1,959

0.47630.499601

短大・高専卒1,959

0.16390.3702

01

大学卒

1,959

0.28530.4517

01

大学院卒

1,959

0.020930.143201

非正規雇用者

1,959

0.31900.4662

0

1

大企業

1,959

0.2266

0.4188

0

1

官公庁

1,959

0.050540.2191

0

1

北海道

1,959

0.043390.2038

0

1

東北

1,959

0.067380.2507

0

1

中部

1,959

0.17510.3801

0

1

近畿

1,959

0.18990.3923

01

中国

1,959

0.05258

0.2232

01

四国

1,959

0.023480.1515

01九州

1,959

0.10570.3075

01

その他の市

1,959

0.602860.4894

01

町村

1,959

0.092390.289701

出所)KHPS 筆者作成

6表 2 記述統計量(男性)

観測数

平均

標準偏差

最小値

最大値

幸福度

1,101

6.23071.9220

010

英語力

1,101

0.05086

0.2198

01

未婚

1,101

0.19530.3966

01

健康

1,101

0.44230.496901

30代

1,1010.1762

0.381201

40代

1,1010.2507

0.4336

01

50代

1,101

0.27070.444501

60歳以上

1,1010.2725

0.445401

所得1,101501.3915

321.9456

0

3,000

高卒

1,1010.46410.4989

01

短大・高専卒1,101

0.074480.2627

01

大学卒

1,101

0.37330.4839

01

大学院卒

1,101

0.033610.180301

非正規雇用者

1,101

0.12170.3271

01

大企業

1,101

0.22710.4191

01

官公庁

1,101

0.05268

0.2235

01

北海道

1,101

0.04269

0.2022

01

東北

1,101

0.07266

0.2597

01

中部

1,101

0.17440.3796

01

近畿

1,101

0.18980.3923

01

中国

1,101

0.061760.2408

01

四国

1,101

0.021800.1461

01

九州

1,101

0.10080.3012

01

その他の市

1,101

0.6076

0.488501

町村

1,101

0.087190.282201出所)KHPS より筆者作成

7表 3 記述統計量(女性)

観測数

平均

標準偏差

最小値

最大値

幸福度

858

6.4254

1.9551

010

英語力

858

0.046620.2109

01

未婚

858

0.27860.4485

01

健康

858

0.44640.4974

01

30代

858

0.16200.3687

01

40代

858

0.28900.4536

01

50代

858

0.29490.4563

01

60歳以上

858

0.2156

0.4115

01

所得

858

192.1562

193.0769

0

3,000

高卒

858

0.49180.500201

短大・高専卒858

0.27855

0.4485

01

大学卒

858

0.17250.3780

01

大学院卒

858

0.004662

0.068201

非正規雇用者

858

0.57230.4950

01

大企業

858

0.22610.4186

01

官公庁

858

0.04779

0.2134

01

北海道

858

0.044290.2059

01

東北

858

0.060610.2387

01

中部

858

0.17600.3810

01

近畿

858

0.19000.3925

01

中国

858

0.04079

0.1979

01

四国

858

0.025640.1582

01

九州

858

0.11190.3154

01

その他の市

858

0.59670.4908

01

町村

858

0.099070.298901

出所)KHPS より筆者作成

8

4. 推定結果と考察
男性と女性に分け、「幸福度」を被説明変数、それ以外の変数を説明変数として順序プロビット・モデルによる推定を行った結果が表 4 である。まず、男性の「英語力」を確認すると有意ではないことが分かる。観測数は十分にあることから、英語力は幸福度に影響を与えないことが示唆される。次に、女性の「英語力」を確認すると係数が正の値を取り、5％水準で有意であることが分かる。このことから、女性は英語力が高いと幸福度が得られることが明らかになった。
高い英語力は男性の幸福度に影響を与えないにも関わらず、女性の幸福度に貢献する理由を考えたい。海外の外国語学習アプリ MosaLingua が外国語を学習する利用者にアンケート調査4を行ったところ、女性は外国語を「学ぶ楽しみのため」に学習する人の割合が多く(62%)、「旅行や楽しむため」と答えた人が 70%、自己啓発のためと答えた人が 77%だった。対する男性は「仕事で必要だから」と 44%が回答し、女性の 22%に比べて高かった。
つまり、女性は自主的に英語を学習し、英語を学習していること、ないし習得した英語を好きなことに活かせることから幸福度を得ていると考えられる。一方で男性は、必要性から英語を習得しているため、英語を学ぶことからも活用することからも幸福度を得られていないと考えられる。

4“Are Women Better At Language Learning Than Men? Find Out the Answer!”< https://www.mosalingua.com/en/women-better-learning-languages-men/> (2018 年 6 月 20 日
アクセス)
9

表 4 順序プロビット・モデルによる幸福関数の推定結果

男性

女性

係数

係数

英語力

0.06750.4034 (**)

未婚

-0.4294 (***)-0.3217 (***)

健康0.5781 (***)

0.6949 (***)

30代

0.3810 (*)

0.226140代

0.1472

0.236450代

0.20590.1818

60歳以上

0.3923 (*)

0.6001 (***)

所得0.0001975

0.0005143 (**)

高卒

0.014400.2454

短大・高専卒-0.06634

0.6441 (***)

大学卒

0.2847 (*)

0.5468 (***)

大学院卒

0.4233 (*)

0.7418

非正規雇用者-0.02348-0.1162

大企業-0.01274

0.01633

官公庁

0.11850.2407北海道

0.05183-0.06317

東北-0.05781

0.04690中部-0.01366

0.1755 (*)

近畿-0.1037

0.03849中国-0.06755-0.07979

四国-0.5560 (**)

0.3858 (*)

九州

0.009756-0.0154

その他の市

0.07758

0.03928

町村-0.08981

0.2279 (*)

サンプルサイズ2

疑似R

1,101858

0.04100.0578注)被説明変数は「幸福度」
出所)KHPS より筆者作成

105. まとめ本稿では、分析データとして KHPS を、分析手法として順序プロビット・モデルを利用して英語力が幸福度に与える影響を分析した。その結果、(1)男性は英語力が高くても幸福度を得られないが、一方で(2)女性は英語力が高いと幸福度を得られることが明らかになった。この男女での相違は、男性は必要性から英語を習得している傾向にあるのに対し、女性は自主的に英語を学習し、習得した英語を好きなことに活かす傾向にあるからだと考察した。
今後の課題は、英語以外の言語、例えばフランス語や中国語などの活用能力と幸福度との関係を明らかにすることである。

参考文献
Easterlin, Richard. (1974) “Does Economic Growth Improve the Human Lot? Some EmpiricalEvidence,” In Nations and Households in Economic Growth: Essays in Honour ofMoses Abramowitz, ed. P.David and M.Reder. Academic Press.
Scitovsky, Tibor. (1976) The Joyless Economy: An Inquiry into Human Satisfaction andDissatisfaction. Oxford University Press.
大竹文雄・白石小百合・筒井義郎編(2010)『日本の幸福度-格差・労働・家族-』日本評論社.
北村行伸(2007)「順序選択モデル」『経済セミナー』Vol.626, pp.76-83.
フライ, ブルーノ S. (2012)『幸福度をはかる経済学』白石小百合訳, NTT 出版.

11