Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Poll はこの尺度を用いているが、現在と将来の生活満足度の相関が高いため、これら 2 つを合わせてひとつの尺度としたものが分析には使われている（Gallup website）。また、Helliwell, Layard and Sachs(2012) による World Happiness Report 2012 でも Gallup World Poll の現在の生活満足度に対する結果のみが検討の対象となっている。ただし、本稿の冒頭で述べたように、Durayappah（2011）は、過去の記憶・現在の状態・予想される将来の状態が幸福度を形成するといい、"The 3P Model"（Present, the Past and the Prospect (Future)）を提唱している。その中でも期待（anticipation）・目標（goal）・目的（purpose）が将来の状態を構成し、幸福度に影響を与えると述べている。また、将来に対してポジティブな展望を持つことや楽観的であることは、精神的な健康や、生活の質や主観的幸福感にとっても重大な意味をもつことが報告されている（Kimweli & Stilwell 2002; Lu 2001; Simsek 2009）。幸福度を検討する上で時間的展望を考慮に入れることが重要であるならば、現在の幸福度と予想する将来の幸福度を区別して考え、それぞれの決定要因にどのような共通点・相違点があるか検討することは政策の議論においても有意義だといえる。よって、本研究では、日本人の将来への展望について現状を把握するとともに、どのような人が将来への希望を持つのか、また現在の幸福度と予想する将来の幸福度の決定要因がどのように異なるかを考察する。

なお、分析においては、特に健康と現在の幸福度及び予想する将来の幸福度の双方向への影響を考慮する。先行研究のレビューからも明らかであるように、健康と幸福度の関係については、強い相関関係があることについては議論の余地はないが、健康である人が幸福なのか、幸福であるから健康なのかといった因果関係についてはいずれの因果も報告されている。しかしながら、現在までの幸福度研究においては、健康状態は、分析モデル内では外生変数として扱われている。そこで、本研究では、健康が内生変数であるかを確認し、健康を外生変数として扱った推計に加えて、操作変数法を利用して内生性をコントロールした推計を行う。

### 3. データ

### 3.1 データ

「第1回生活の質に関する調査」は、内閣府経済社会総合研究所（ESRI）が行った調査であり、実施機関は、社団法人新情報センターである。この調査は、「主観的幸福度など国民の生活の質の評価や感情、及びそれを支える要因等を継続的に調査し、明らかにすること」を目的として、2012年3月1日から3月16日の間に調査員が調査票を配布、回収する訪問留置法を用いて実施された（内閣府経済社会総合研究所2012a:p2）。調査項目は主観的幸福感を含む生活局面での満足度や、主観的健康感、治安、社会的接触頻度等を含んでいる。調査対象となったのは、施設等の世帯で15歳以上の個人及び全国の世帯で15歳以上の個人である。調査客体は内閣府が定める方法（市区町村、調査単位区、世帯（個人）の層化3段抽出法により選ばれた世帯（抽出台帳は住民基本台帳等））であり、全国337市町村（522単位区）の10,440人に調査票が配布された。回収率は、61.8%で、6,451のサンプルが得られている（内閣府経済社会総合研究所2012a）。

データの代表性については、内閣府経済社会総合研究所（2012b）が国勢調査と比較をして検討を行っており、留意点は以下のとおりである。

まず、人口の構成比であるが、性別については日本の推計人口が男性48.26%、女性51.74%であるのに対し、調査では男性47.03%、女性52.97%であり、わずかに女性の回答率が高い。年齢別にみると特
に20歳前半男性の回答率が低い。また、この調査では、都道府県ごとに最低160のサンプル、さらに県庁所在地、政令指定市に必ず調査地点を設けた上、東日本大震災との関連から被災地に厚く標本を割り付けたため、各地域における年齢別、男女別の割合は人口比と比較し2倍以上、もしくは2分の1以下となった地域が存在している（表1）。なお、傾向としては、関東、東海、近畿地方においては、回答者比率が低くなっており、特に四国地方の回答者比率が高くなっている。

表1. 性・年齢・地域ブロック別の標本分布を国勢調査における人口比と比較した場合の倍率

年齡	北海道	東北	関東	東海	北陸	近畿	中国	四国	九州・沖縄
男性	女性	男性	女性	男性	女性	男性	女性	男性	女性	男性	女性	男性	女性	男性	女性	男性	女性
15～19	0.9	1.2	1	1.1	0.6	0.7	0.6	0.9	1.3	2.1	0.6	0.6	1.6	1.5	1.1	1.4	1	1.7
20～24	0.8	1.2	0.5	0.9	0.5	0.6	0.5	1.1	0.8	1.3	0.4	0.7	1.1	0.8	0.9	0.8	1.3	0.8
25～29	0.8	0.9	0.6	1.2	0.5	0.6	0.7	0.5	1.1	1	0.5	0.5	1.7	1.4	1.1	0.5	1.1	1.2
30～34	0.8	0.5	1.2	1	0.5	0.5	0.9	0.6	1.4	1.5	0.4	0.8	1.2	1.4	2.1	1	1.3	1.2
35～39	0.8	0.7	1.1	1	0.6	0.4	1	0.8	1.5	1.2	0.5	0.6	1.2	1.9	2.6	1.5	1.1	1.2
40～44	0.8	0.9	1.9	1.8	0.8	0.8	1	1	1.5	1.8	0.6	0.9	1.4	2.5	2.4	2	1.3	1.5
45～49	0.5	1.1	1.7	2.3	0.7	0.7	1	0.9	1.6	2.2	0.8	0.9	1.2	2	2.1	1.1	1.1	1.5
50～54	1.6	0.9	1.5	1.1	0.8	0.7	1.2	0.7	1.5	1.7	0.9	1.1	1.6	1.9	1	2.4	1.3	1.3
55～59	0.9	0.8	1.3	1.4	0.8	0.7	0.8	1	1.3	1.9	1	0.9	1.7	1.6	2.1	2.1	1	1.6
60～64	0.9	0.9	1.4	1.8	0.9	0.8	1.3	0.8	2	2	1.1	1.1	1.7	2.4	2.8	1.7	1.6	1.4
65～69	1	0.9	2	2.6	0.9	0.9	0.6	0.9	2.4	2.4	1.2	1.3	1.4	2	2.4	2	1.8	1.3
70～	0.8	0.5	1.2	1.4	0.8	0.8	0.9	0.8	1.1	1.6	1.2	0.9	1.3	1.7	2.2	1.8	1.7	1.5
合計	0.9	0.8	1.3	1.5	0.7	0.7	0.9	0.8	1.5	1.7	0.8	0.9	1.4	1.8	2	1.6	1.3	1.4

出所：内閣府経済社会総合研究所（2012b）をもとに筆者作成

次に世帯構成については、単身世帯数が少ない。国勢調査では単独世帯が32.38%であるのに対して、本調査の構成比では17.12%となっており、一人世帯の回答者割合が低くなっている。配偶関係では、全体的にみると大きな差はないが、北海道の男性の有配偶率については、他の地域に比べて国勢調査の比率から目立って異なっており、10%も有配偶者率が高い。世帯年収については、同様の選択肢を使用している2009年の全国消費実態調査と比較して、低所得層が多い。ただし、3年間という時間差があり、2008年のリーマンショックによる経済危機以降、日本の景気が低迷し続けていることには注意が必要である

☑第1回生活の質に関する調査（2012.3）

全国消費実態調査 (2009.9-11)

図2. 世帯収入の構成比（第1回生活の質に関する調査と全国消費実態調査の比較）

出所：内閣府経済社会総合研究所（2012b）をもとに筆者作成
なお、労働に関しては、労働力状態別の回答者の構成比を国勢調査と比較してみると就業者が約8%多く、逆に失業者が約1.7%少ない。また、家事従事者が6%少ない結果となっている。学歴については選択肢が国勢調査と異なるため詳細な検討は不可能であるが、本調査では小・中学校の卒業生が相対的に多い。幸福度には、結婚、所得、労働、教育が関係しており、特に結婚、所得、労働についてはその影響は大きいと言われているため、集計結果を確認する際にはこれらの点について留意が必要である。

#### 3.2. 幸福度の分布

幸福度について、「第1回生活の質に関する調査」では、「現在、あなたはどの程度幸せですか。「とても幸せ」を10点、「とても不幸せ」を0点とすると、何点くらいになると思いますか。」と質問している。回答者の幸福度の分布を見てみると（図3）、8が最も多く、次いで5の順になっている。また、その平均値は、6.654、中央値は7となっている。全体的にとても不幸と答えている対象者は少ないが、約2.5％が0～2を選んでおり一定数「不幸」だと感じている人が存在している。

図3. 幸福度の分布

データの出所: 第1回生活の質に関する調査

この幸福度の分布を、以前に行われた類似の調査（内閣府「国民生活選好度調査（各年版）」）と比較してみると、図4のとおりである。この調査は今回用いたものと、質問とコーディングが一致しているため、比較が可能であると考えられる。幸福度の分布の構成比は、2009年度の調査結果と類似した結果となっている。ただし、10と回答した人が他の年度よりも多く、9.19%に上っている。なお、8と答える人が5と答える人を上回ったのは2009年と2011年のみとなっている。
図4. 幸福度の構成比の比較

データの出所：第1回生活の質に関する調査 及び 国民生活選好度調査（各年版）

次に、予想する将来の幸福度についての分布を確認する。質問としては、「あなたは今から5年後、現在に比べてどの程度幸せを感じていると思われますか。現在と同じであれば0、今より幸せであると思われる場合はその程度に応じて+1～+5まで、今より不幸せになると思われる場合にはその程度に応じて−1～−5までで当てはまるものを1つだけで囲んでください。」となっている。図5に示すように、「0（今と同じ）」と答えた人が最も多く、多くの人は幸福度に変化がないと感じていることが分かる。平均値は、0.381で多少今よりも幸せになると思っている人が多く、今より不幸せになると感じている人が24.93%、予想する5年後の幸福度が今より向上すると感じている人が、33.63%となっている。

予想する5年後の幸福度

図5. 予想する5年後の幸福度の分布

データの出所：第1回生活の質に関する調査
なお、現在の幸福度のレベルと予想する5年後の幸福度の関係を見てみると、図6のように、現在の幸福度が5以下のグループについては、5年後の幸福度が現在より下がると感じている人が多く、現在の幸福度が5以上のグループについては、将来の幸福度は変化しないもしくは上がると回答する人が多くなる傾向にある。また、将来の幸福度が上がると感じているグループは現在の幸福度が7の人が最も多くなっている。なお、現在の幸福度が1から3と答えている人については、5年後の幸福度が下がると感じている人が過半数を占めている点については、特に注目しなければならない。

図6. 現在の幸福度と予想する5年後の幸福度

データの出所：第1回生活の質に関する調査

### 4. モデル

本研究の目的は、現在の幸福度の決定要因と予想する将来の幸福度の展望の決定要因を分析・比較することで、共通の要因と異なる要因を明らかにすることである。被説明変数には、現在の幸福度（0:とても不幸～10:とても幸せ）と予想する5年後の幸福度（-5:今より不幸せ～0:今と同じ～5:今より幸せ）を用いる。また、説明変数の中でも、個人の幸福度や将来への決定に影響を与える指標として主観的健康感に注目する。そして、その他の説明変数は幸福度に関する多くの先行研究に倣って、個人属性と社会属性をコントロールする変数として、年齢、年齢の二乗、婚姻状況、子どもの人数、所得クラス、最終学歴を用いた。また、就業に関する変数として、就労状態、及び非労働者の属性（休職、求職、学生ダミー、家事ダミー、職業引退ダミー、その他）を用いる。

幸福度の決定に関する誘導形モデルを順序プロビットモデルで推定する。

$$ SWB_{i}^{*}=\alpha+\beta H_{i}^{*}+\gamma X_{i}+u_{i}\qquad\cdots\quad(1) $$

ここで、 $ H_{i}^{*} $ は主観的健康感、 $ X_{i} $ はその他の説明変数のベクトル、幸福度（SWB $ _{i}^{*} $ ）は潜在変数であり、データから実際に観察できるのは11段階の順序尺度である。
$$ SWB_{i}=\left\{\begin{aligned}0&if SWB_{i}^{*}\leq\mu_{0}\\ 1&if\mu_{0}
表 2. 记述统计量

変数名	定義	観測数	平均	標準偏差	最小值	最大值
被説明変数
幸福度	現在の幸福度(0:とても不幸～10:とても幸せ)	5730	6.661	2.037	0	10
将来幸福度	予想する5年後の幸福度(-5:今より不幸せ～0:今と同じ～5:今より幸せ)	5730	0.380	2.059	-5	5
説明変数
主観的健康感	主観的健康(1:健康ではない2:どちらかと言えば健康ではない3:どちらとも言えない4:どちらかと言えば健康である5:健康である)	5730	3.530	1.132	1	5
「お肉・お魚」ダミー	経済的な理由でお肉、お魚を一日おきに食べることができないと感じる(1:感じる0:感じない)	5730	0.153	0.360	0	1
十分な暖」ダミー	経済的な理由で寒い時に十分な暖を取ることができないと感じる(1:感じる0:感じない)	5730	0.188	0.391	0	1
年齢	回答者の年齢	5730	51.891	18.013	15	95
年齢二乗	回答者の年齢の二乗	5730	3017.058	1843.950	225	9025
男性ダミー	男性ダミー(1:男性0:女性)	5730	0.479	0.500	0	1
世帯收入	世帯全体の年間收入(税込み)(0:全くない(0円)1:1円以上100万円未満(月額8.3万円未満)2:100万円以上～200万円未満3:200万円以上～300万円未満4:300万円以上～500万円未満5:500万円以上～700万円未満6:700万円以上～1,000万円未満7:1,000万円以上	5730	3.974	1.612	0	7
子どもの数	子どもの数(1:1人2:2人3:3人4:4人5:5人以上)	5730	1.488	1.165	0	5
婚姻状態
婚姻ダミー	婚姻ダミー(1:結婚している0:それ以外)	5730	0.607	0.489	0	1
離婚ダミー	離婚ダミー(1:離婚している0:それ以外)	5730	0.074	0.262	0	1
死別ダミー	死別ダミー(1:死別している0:それ以外)	5730	0.099	0.299	0	1
未婚ダミー	未婚ダミー(1:独身である0:それ以外)	5730	0.220	0.414	0	1
教育レベル(最終学歴)
中卒以下ダミー	中学卒業ダミー(1:中学卒業以下0:それ以外)	5730	0.182	0.385	0	1
高卒ダミー	高校卒業(1:高校卒業0:それ以外)	5730	0.610	0.488	0	1
大卒以上ダミー	大学卒業以上(1:大学卒業ダミー0:それ以外)	5730	0.208	0.406	0	1
就業形態
就労ダミー	就労ダミー(1:仕事をしていた0:仕事をしていなかった)	5730	0.611	0.488	0	1
休職ダミー	休職ダミー(1:休職中0:それ以外)	5730	0.009	0.095	0	1
求職ダミー	求職ダミー(1:求職中0:それ以外)	5730	0.020	0.139	0	1
学生ダミー	学生ダミー(1:通学0:それ以外)	5730	0.042	0.200	0	1
家事ダミー	家事ダミー(1:家事従事0:それ以外)	5730	0.113	0.317	0	1
職業引退ダミー	職業生活引退ダミー(1:職業生活引退0:それ以外)	5730	0.162	0.369	0	1
非就業者その他ダミー	非就業者その他ダミー(1:上記以外の理由での非就業0:それ以外)	5730	0.039	0.194	0	1
居住地域
北海道ダミー	北海道ダミー(1:北海道0:その他)	5730	0.037	0.189	0	1
東北ダミー	東北ダミー(1:東北0:その他)	5730	0.101	0.301	0	1
関東ダミー	関東ダミー(1:関東0:その他)	5730	0.251	0.434	0	1
東海ダミー	東海ダミー(1:東海0:その他)	5730	0.099	0.299	0	1
北陸ダミー	北陸ダミー(1:北陸0:その他)	5730	0.070	0.256	0	1
近畿ダミー	近畿ダミー(1:近畿0:その他)	5730	0.134	0.341	0	1
中国ダミー	中国ダミー(1:中国0:その他)	5730	0.092	0.290	0	1
四国ダミー	四国ダミー(1:四国0:その他)	5730	0.056	0.230	0	1
九州_沖縄ダミー	九州_沖縄ダミー(1:九州・沖縄0:その他)	5730	0.159	0.365	0	1
### 5. 推定結果

本節では、0 から 10 の 11 段階で測定した現在の幸福度と、-5 から 5 の 11 段階で測定した予想する 5 年後の幸福度のそれぞれを被説明変数として順序プロビットモデルを用いて分析した。結果は表 3 のとおりである。

表 3 推定結果

幸福度	将来幸福度	主観的健康感
内生性考慮あり	内生性考慮なし	内生性考慮あり	内生性考慮なし	1段階目
係数	係数	係数	係数	係数
主観的健康感	1.473 ***	0.292 ***	0.396 ***	0.141 ***
(0.117)	(0.013)	(0.118)	(0.013)
「識別変数」	-0.159 ***
「お肉・お魚」ダミー	(0.046)
「十分な暖」ダミー	-0.237 ***
(0.043)
年齢	0.007	-0.043 ***	-0.039 ***	-0.050 ***	-0.038 ***
(0.007)	(0.006)	(0.007)	(0.006)	(0.006)
年齢二乗	0.000	0.000 ***	0.000 ***	0.000 ***	0.000 ***
(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)
男性ダミー	-0.110 ***	-0.321 ***	-0.043	-0.088 **	-0.151 ***
(0.037)	(0.030)	(0.035)	(0.030)	(0.031)
世帯収入	0.043 ***	0.125 ***	0.019	0.036 ***	0.046 ***
(0.013)	(0.010)	(0.013)	(0.010)	(0.011)
子どもの数	0.010	0.030 *	0.058 ***	0.063 ***	0.019
(0.017)	(0.016)	(0.017)	(0.016)	(0.017)
婚姻ダミー	0.454 ***	0.518 ***	0.092	0.103 **	0.030
(0.053)	(0.050)	(0.054)	(0.051)	(0.052)
離婚ダミー	0.311 ***	0.120 *	0.072	0.030	-0.156 **
(0.072)	(0.067)	(0.077)	(0.068)	(0.070)
死別ダミー	0.252 ***	0.283 ***	0.029	0.033	-0.003
(0.070)	(0.070)	(0.073)	(0.070)	(0.072)
高卒ダミー	-0.043	0.164 ***	-0.073	-0.031	0.142 ***
(0.047)	(0.040)	(0.049)	(0.041)	(0.042)
大卒以上ダミー	-0.038	0.290 ***	-0.039	0.028	0.221 ***
(0.062)	(0.050)	(0.066)	(0.050)	(0.052)
休職ダミー	0.790 ***	0.419 ***	0.047	-0.032	-0.345 **
(0.176)	(0.147)	(0.166)	(0.146)	(0.149)
求職ダミー	-0.229 **	-0.383 ***	-0.003	-0.034	-0.096
(0.103)	(0.099)	(0.120)	(0.100)	(0.103)
学生ダミー	-0.438 ***	0.162 *	-0.514 ***	-0.381 ***	0.456 ***
(0.114)	(0.089)	(0.118)	(0.090)	(0.097)
家事ダミー	0.298 ***	0.112 **	0.056	0.016	-0.164 ***
(0.052)	(0.049)	(0.050)	(0.049)	(0.050)
職業引退ダミー	0.319 ***	0.110 **	-0.061	-0.106 **	-0.199 ***
(0.054)	(0.050)	(0.051)	(0.050)	(0.051)
非就業者その他ダミー	0.833 ***	0.168 **	0.181 *	0.039	-0.559 ***
(0.098)	(0.074)	(0.104)	(0.074)	(0.076)
居住地域	yes	yes	yes	yes	yes
/cut1	-3.453	-2.102	-3.646	-3.032	-2.738
(0.171)	(0.170)	(0.160)	(0.157)	(0.151)
/cut2	-2.919	-1.565	-3.505	-2.887	-1.906
(0.150)	(0.157)	(0.159)	(0.156)	(0.150)
/cut3	-2.587	-1.227	-3.086	-2.461	-1.326
(0.147)	(0.154)	(0.155)	(0.155)	(0.149)
/cut4	-2.053	-0.678	-2.611	-1.980	-0.097
(0.146)	(0.152)	(0.153)	(0.154)	(0.148)
/cut5	-1.736	-0.352	-2.217	-1.582
(0.144)	(0.152)	(0.152)	(0.154)
/cut6	-0.904	0.502	-1.059	-0.414
(0.144)	(0.152)	(0.150)	(0.153)
/cut7	-0.584	0.829	-0.779	-0.132
(0.144)	(0.152)	(0.150)	(0.153)
/cut8	-0.072	1.358	-0.458	0.192
(0.144)	(0.153)	(0.149)	(0.153)
/cut9	0.645	2.100	-0.038	0.617
(0.144)	(0.153)	(0.149)	(0.153)
/cut10	1.044	2.514	0.175	0.832
(0.146)	(0.154)	(0.150)	(0.153)
観測数	5730	5730	5730	5730	5730
Log likelihood	-11076.387	-10911.531	-10776.969	-10723.241	-7879.866
Pseudo R2	0.047	0.0609	0.0257	0.031	0.048
Wald chi2/LR chi2	960.95 ***	1414.88 ***	588.22 ***	676.71 ***	786.19 ***

注)***（1%水準で有意），**(5%水準で有意)，*(10%水準で有意)
まず、主観的健康感が幸福度に与える影響を確認する前に、どのような人々の主観的健康感が高いのかについて確認をする。ここでは、高齢であること、男性であること、離婚経験があること、休職中であること、専業主婦・家事手伝いであること、職業生活を引退していること、その他の理由で非就業状態であることが主観的健康感に負の影響を与えていることが明らかとなった。また、世帯所得や高学歴であること、学生であることは主観的健康感を高めているという結果が得られた。また、識別変数として用いた2変数についてはともに、あると答えた方が有意水準1%で主観的健康感が悪くなるという結果を示している。

次に、現在の幸福度の決定要因と予想する5年後の幸福度の決定要因を分析した結果を確認する。現在の幸福度の決定について何が影響を与えているのかについて、内生性を考慮しないモデルの推計結果は先行研究の結果とほぼ整合的である。年齢は幸福度を低下させ、男性は女性より不幸である。主観的に健康状態が良いほど幸福度は上昇し、世帯収入が高い人ほど幸せである。子どもの数は幸福度を上昇させ、結婚経験（既婚・離婚・死別問わず）は幸福度に良い影響を与えている。教育レベルが高い人ほど幸福であるというのも、日本での先行研究の結果と整合的である。なお、就業状態については、本研究では先行研究よりも詳細に検討をしている。求職者が就業者よりも幸福度が低い点については、先行研究と同様の結果である。休職者、学生、家事従事者、職業引退者、その他の理由による非就業者については、就業者よりも幸福という結果となっている。学生や家事従事者については、就業ではないが仕事にかわる何かを持っており、休職者や職業引退者については、求職者と異なり「仕事をしなければならない」というプレッシャーが少ない上、経済的な問題も少ないことが予測される。よって、失業者とは異なる結果となっていると考えられる。

主観的健康感の内生性を考慮したモデルにおいて、健康については、先の結果と同様に有意水準1%で幸福度の向上に寄与している。ただし、推定結果の係数を見てみると内生性を考慮しないモデルよりも大きくなっており、これは幸福度から健康へという本稿の想定とは逆の因果による影響が軽減されたか、認知による下方バイアスが軽減されたことが予測される。他の変数を見ると、男性の幸福度は女性よりも低く、世帯所得、結婚経験（既婚・離婚・死別問わず）は幸福度に良い影響を与えていた。就業者と比べて無職の幸福度も低い。一方で、休職者と主婦・家事手伝い、引退した人、その他の人は就業者と比べて幸福度が高いという結果が得られた。以上の点については、主観的健康感の内生性を考慮しない場合と同様の結果である。しかし、年齢と子どもの数については、内生性を考慮すると統計的には10%の有意水準でも有意にはなっていない。さらに学生については、就業者と比べて幸福度が低くなるという結果を得た。これは、主観的健康感の内生性を考慮しない場合とは逆の結果となっている。今までの研究においては、若年層ほど幸福であると言われてきたが、主観的健康感を内生変数として、内生性をコントロールしたモデルを用いた分析では年齢の統計的な説明力は失われ、加えて学生が就業者に比べて不幸であることが明らかとなっている。就業状態について同様のグループ分けをした研究はないが、筒井・大竹・池田（2005）の分析においては、学生は管理職に就いている人よりも10%の有意水準で幸福であることが示されており、本研究では異なる結果が示された。内生性を考慮した際に統計的な説明力を失った変数としては、高卒ダミーと大卒以上ダミーが挙げられる。内生性を考慮しない場合は、学歴の高い人ほど幸福であるといった日本の先行研究と整合的な結果であったが、内生性を考慮すると、海外の研究結果にみられるように、学歴は幸福度に影響しないという結果になっている。なお、観測数の累積が10%から90%である範囲内で2値変数に加工して分析を行った結果は補表2に示す。そこでも結果に大きな変化は見られなかった。

次に、予想する5年後の幸福度の決定要因について見ていく。内生性を考慮しない場合、前述の現在の幸福度の分析結果と同様に、主観的健康感は、1%の有意水準で幸福度の向上に影響を与えていた。予
想する将来の幸福度を上昇させる要因としては、子どもの人数が多いこと、結婚をしていること、世帯収入が多いこと、が挙げられる。これらは、現在の幸福度に与える要因と同様である。なお、予想する5年後の幸福度に負の影響を与えている要因としては、年を重ねること、男性であること、学生であること、そして職業生活を引退していること、である。

主観的健康感の内生性を考慮してもなお統計的な説明力をもつ要因は、主観的健康感、年齢、年齢の二乗、子どもの数、学生であること、である。このうち、予想する5年後の幸福度に負の影響を与えていたのは加齢と学生であることであり、逆に、年齢の二乗、子どもの数は、予想する5年後の幸福度に正の影響を与えている。また、学生でも、家事従事者でも職業生活引退者でもない非就業者は、内生性を考慮したモデルでのみ統計的な説明力をもち、10%の有意水準で正の影響を与えている。

なお、予想する5年後の幸福度についてここで使用している被説明変数は、予想する5年後の幸福度

を-5（今より不幸せ）～0（今と同じ）～5（今より幸せ）として扱った順序変数であり、1～5については今より幸せになると思っている人である。よって、どの要因が「5年後は今より不幸になる」と感じさせているのか、また「5年後は今より幸せになる」と感じさせているのかをより明確にするために、補足分析として以下の分析を行った。以下の分析では、予想する5年後の幸福度を3段階の順序変数としている。まず、-5（今より不幸せ）以上0（今と同じ）未満を0とし、0（今と同じ）を1とする。そして、1以上5（今より幸せ）以下を2とする。分析では、SWB=0 if SWB表4. 予想する5年後の幸福度 (2段階)

将来幸福度(j=1)	将来幸福度(j=2)
内生性考慮あり	内生性考慮あり
係数	係数
主観的健康感	0.612 ***	-0.025
(0.147)	(0.144)
年齢	-0.036 ***	-0.045 ***
(0.011)	(0.010)
年齢二乗	0.000 ***	0.000 ***
(0.000)	(0.000)
男性ダミー	-0.0356	-0.0455
(0.048)	(0.047)
世帯収入	0.0089	0.0382 **
(0.173)	(0.016)
子どもの数	0.0813 ***	0.0628 ***
(0.021)	(0.021)
婚姻ダミー	0.095	0.011
(0.066)	(0.066)
離婚ダミー	0.058	0.058
(0.092)	(0.088)
死別ダミー	0.111	-0.090
(0.090)	(0.097)
高卒ダミー	-0.1199 **	-0.0214
(0.058)	(0.059)
大卒以上ダミー	-0.1008	0.0933
(0.077)	(0.077)
休職ダミー	0.106	-0.182
(0.211)	(0.211)
求職ダミー	0.103	0.016
(0.141)	(0.135)
学生ダミー	-0.857 ***	-0.252 *
(0.000)	(0.129)
家事ダミー	0.144 **	-0.049
(0.734)	(0.067)
職業引退ダミー	0.023	-0.191 ***
(0.069)	(0.074)
非就業者その他ダミー	0.243 **	0.028
(0.129)	(0.129)
居住地域	yes	yes
定数項	2.293 ***	0.990 ***
(0.223)	(0.189)
観測数	5730	5730
Log likelihood	-3067.203	-3389.6326
Pseudo R2	0.047	0.076
Wald chi2 / LR chi2	268.440 ***	543.620 ***

注） $ ^{***} $ （1%水準で有意）， $ ^{**} $ （5%水準で有意）， $ ^{*} $ （10%水準で有意）
年後に今より不幸になるとは思わない傾向にある。なお、将来の幸福度が上昇すると予想するかどうか（j=2）の場合、主観的健康感は統計的な説明力は持たなかった。年齢については、表4に示すいずれの結果も統計的に有意で符号がマイナスとなっており、先に述べた分析結果（予測する5年後の幸福度を-5（今より不幸せ）～0（今と同じ）～5（今より幸せ）として扱った順序変数を被説明変数としたもの）と同様であった。年齢の二乗と子どもの数、非就業者その他ダミーについても、統計的な説明力とその符号は先の分析結果と一致する。

世帯収入については、 $ j=2 $ のときにのみ統計的な説明力をもっている。よって、世帯収入が多い人は5年後の幸福度が現在より上昇すると予想していることが伺える。高卒ダミーについては、先の分析では予想する将来の幸福度に影響を与えていないという結果であったが、ここでは、最終学歴が中学校卒業以下の人に比べて、高校卒業が最終学歴の人は5年後現在より不幸になると予想する傾向を示している。一方で、家事従事者についても、先の分析では統計的な説明力を持たなかったが、本分析においては、就労者に比べて将来の幸福度は下がらないと予想する傾向が示された。職業生活引退者については、先の分析では統計的な有意性は観察されなかったものの、本分析の結果、就労者に比べて将来の幸福度が上がるとは予想しない傾向にあることが示された。

なお、学生であることは、先の分析同様、将来の幸福度の予想に負の影響を与えている。また、j=1、j=2 とした際のそれぞれの限界効果をみてみると、5年後は今より不幸になると予想する傾向が強いことが分かる。これは、就労者をベースとしているため、就労者とくらべて、学生が将来不幸になると感じているということであり、学生であると、就労者より5年後不幸になると予想する確率が高いということを意味している。

### 6. 考察

本分析では、現在の幸福度の要因と予想する5年後の幸福度の要因を分析した。分析の際には、内生性が強く予想される主観的健康感について、その内生性を確認し、操作変数法を利用することでその内生性に対処した。内生性を考慮せずに行った幸福度の要因分析の結果は、先行研究の結果と一致していたが、主観的健康感の内生性を考慮した分析では、先行研究と異なる結果となった。特に、年齢と学歴についてはその統計的な説明力が保たれず、学生であることについては、統計的な説明力は保たれたが「学生は就労者よりも幸福である」という今までの研究結果、及び内生性を考慮しない本研究の分析とは逆の結果となった。つまり、学生の幸福度は就労者の幸福度より低い傾向にあることを示した。内生性を考慮した際に、幸福度を上昇させる要因をまとめると以下のとおりである。

・主観的健康感が高い

・世帯収入が多い

・既婚または、結婚経験がある

・休職中である（就労者と比較して）

・家事従事者である（就労者と比較して）

・職業生活引退者である（就労者と比較して）

・非就業者（その他の理由による）である（就労者と比較して）

一方で、幸福度を低下させている要因は、以下の3点である。

・男性である
・求職中である（就労者と比較して）

・学生である（就労者と比較して）

加えて、内生性を考慮した際に、5年後の幸福度が現在より下がると予想させている要因は以下の通りである。

## · 加齡

・最終学歴が高校卒業である（中学卒業と比べて）

・学生である（就労者と比較して）

なお、5年後の幸福度をポジティブに捉えている人は、主観的健康感の高い人、世帯収入の多い人、子どもを多く持つ人であった。

冒頭で述べたように、本研究の目的は現在の幸福度の決定要因を分析するとともに、今まであまり注目されてこなかった予想する将来の幸福度の決定要因を分析し、比較することで共通の要因と異なる要因を明らかにすることである。そして、双方を勘案したうえで、最も力を入れるべき政策的課題を見出すこと、希望のある社会構築のための具体的な方策を提言することである。

上記より、主観的健康感の高い人、世帯収入が高い人は現在の幸福度が高く、また将来についてもポジティブな展望を持っていることが分かる。一方で、学生は、現在の幸福度も低く、将来への希望も見出せていないといった最も危惧に値する状態である。長引く経済不況や、政治不安によって就職難と言われ、常用雇用が減少する現在の日本において、学生は将来に希望を見出せておらず、また現在も楽しむことができていない可能性がある。なお、現在求職中の人は、今現在は不幸であるが、将来についてネガティブであるかどうかは統計的な説明力を持たない。現在、求職中の人については以前の就労経験等から、学生ほどの不安感を抱いていないのかもしれない。学歴については、高校卒業が最終学歴の人は中学卒業以下が最終学歴の人よりも将来への期待が低いという結果であったが、今回の分析に使用したデータの中で最終学歴が中学校卒業以下の人は、高齢の人が多く、手に職をつけていたり、企業内で技術者として安定的に働いていたりと特殊な状況にある可能性が高い点に注意が必要である。

年齢や子どもの数が予想する将来の幸福度に与える影響については、老後の不安によるものであることが予想される。老後については、経済的にも健康的にも不安であるのが一般的な感情であり、子どもが多いと、頼ることができる人がいるという安心感があり、また孫や曾孫の誕生や成長を楽しみにすることができるため、年齢は予想する将来の幸福度に負の影響を与え、子どもの数は将来の幸福度の予想値を上昇させるものと考えられる。しかし、子どもの数と将来への期待については、将来への期待度が子供の数に影響を与えるという、前述した機序とは逆の因果の可能性があるため、解釈には注意が必要である。

本研究結果からの政策的インプリケーションとして、特に人々の健康状態の向上のための政策、就労機会の増加、老後の社会的支援、子育て支援の4点への政策的配慮の必要性が考えられる。健康状態の向上については、主観的健康感の向上ということを考えると、疾病への対応等のみではなく、より健康的な生活習慣を身につけることへのサポートが必要といえる。就労機会の増加については、先行研究でも強調されてきたことであるが、仕事をしていること自体に人々が楽しみや生きがいを見出しているのであれば、手厚い生活保護を行うよりも就労機会を増やすことが重要である。ただし、学生を除く非就労者が就労者よりも現在の幸福度が高いという本分析の結果から、就労を促すことと同時に、長時間にわたる労働や、過剰な重圧等については就労環境、ワーク・ライフ・バランスという側面に留意する必
要がある。老後の社会的支援については、高齢社会である日本においては、財政的にも大きな政策課題であるが、多くの国民が幸せに暮らすためには避けて通れない問題であろう。子育て支援については、今までは少子化に歯止めをかけるために行われてきた政策ではあるが、本研究で、子どもを多く持つことと、将来をポジティブに捉えていることの正の関係が示唆されたことを考えると、国民の厚生を上昇させるためにも必要な政策であることが伺え、より一層の支援が期待される。

本研究では、日本で最も新しい幸福度に関する全国調査である「第1回生活の質に関する調査」のデータを用いて、現在の幸福度と予想する将来の幸福度の要因を分析し、異なる要因と共通する要因を明らかにした。これは、冒頭で述べたように、国民の厚生のための政策を考える上では、現在の幸福度だけでなく将来への期待感も重要であるという理由からである。分析においては、主観的健康感の内生性を考慮することで、推定量のバイアスをコントロールし、より精度の高い分析を行った。しかし、日本における一時点のデータを用いての分析という点には注意が必要である。学生の現在の幸福度・予想する将来の幸福度の低さは、現代にのみ起こっている現象であるのか、もしくは学生という立場によるものなのかということについては、今後のデータの蓄積によって詳細な検討が可能となるであろう。また、子どもの数と将来への希望については、将来の展望が明るい人ほど子どもを多く持つ可能性については、本研究では十分に考慮出来なかった。子どもの数と将来への展望の因果関係を明らかにするには、特定の個人が成人し子どもを生み育てて行く過程を長期的に追ったデータが必要となるだろう。

加えて今後の幸福度研究においては、国際比較も期待されるが、国際社会における状況の検討には、同様の質問項目を使用した他国でのデータが必要となるため、時系列的な変化や国際比較については、今後の研究課題としたい。

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