Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Table 1. Sample statistics

Basic statistics of the Family Income and Expenditure Survey and comparison with JSTAR

Family Income and Expenditure Survey	JSTAR
(a)	(b)	(c)
All households	Households with head aged 50 or over	Households used in the analysis
Variable	Mean	Std. dev.	Median	Mean	Std. dev.	Median	Mean	Std. dev.	Median
Income and consumption
Disposable income	4,537	2,510	4,141	4,142	2,665	3,527	4,487	6,226	3,500
Disposable income (including imputed rent)	5,157	2,669	4,734	4,841	2,792	4,235	-
Consumption	3,540	1,978	3,145	3,580	2,166	3,106	-
Consumption (including imputed rent)	4,161	2,126	3,783	4,280	2,295	3,842	-
Consumption (excluding automobile purchases)	3,465	1,844	3,126	3,510	2,044	3,086	2,508	1,325	2,400
Age of household head and family attributes
Age of household head	51.2	14.2	51	62.4	8.7	61	65.1	7.4	65
Number of household members	3.0	1.3	3	2.6	1.2	2	2.6	1.2	2
Dummy for household head not in work	0.19	0.39	0.00	0.34	0.48	0	0.38	0.49	0
Number of observations	48,034	25,365	3,362
Wealth
Net worth	25,164	30,197	17,389	35,558	33,473	28,170	35,549	33,020	28,000
Net financial assets	8,457	22,307	4,600	16,170	24,180	10,300	15,231	27,264	9,000
Housing wealth	15,930	18,769	12,983	18,274	19,419	14,260	20,318	19,097	15,000
Number of observations	35,389	18,256	798

Notes:

1) Income, consumption, and assets are in thousand yen. The table shows figures for households whose disposable income and consumption are available for the period 2008-2012 from the FIES, and from the first JSTAR surveys, which were conducted in 2007-2011. Income and consumption are in 2012 prices.

2) Income and consumption are annualized.

3) Housing wealth is not available from the FIES and is estimated using related variables as explained in Section 2. Net worth and net financial assets from the FIES exclude one-person households.

4) In JSTAR, there are some households that provided their answers on income, consumption, and assets in the form of bracket questions rather than exact figures. For those households, the variables are imputed. See Appendix 1 for details.
Table 4. Determinants of saving rate for elderly households (Panel regressions)

Pooled (Between effect)	Fixed effect	Random effect
Coef.	Std. err.	Coef.	Std. err.	Coef.	Std. err.
Planning to leave bequest	0.096 **	(0.046)	0.476 **	(0.206)	0.103 **	(0.044)
Bad health	-0.062 ***	(0.019)	-0.085	(0.067)	-0.062 **	(0.018)
Spouse bad health	-0.015	(0.024)	-0.079	(0.068)	-0.026	(0.023)
Received bequest	0.017	(0.044)	0.045	(0.360)	0.023	(0.043)
Expecting to receive bequest	0.008	(0.066)	0.102	(0.258)	0.006	(0.064)
Dummy for retired head	-0.237 ***	(0.051)	-0.252	(0.261)	-0.256 **	(0.049)
Married	0.162 ***	(0.059)	-0.286	(0.658)	0.168 **	(0.057)
Spouse working	0.084 *	(0.049)	-0.032	(0.254)	0.083 *	(0.048)
Have a child/children	-0.164 *	(0.094)	-	-	-0.129	(0.091)
Have a child/children (junior high or high school student)	-0.067	(0.198)	-0.075	(0.893)	-0.050	(0.188)
Have a child/children (college or university student)	0.048	(0.103)	-0.422	(0.441)	0.052	(0.098)
Have a child/children (with job)	0.170 ***	(0.080)	0.000	(0.306)	0.136 *	(0.077)
Living with parent(s)	-0.002	(0.070)	-0.232	(0.406)	0.014	(0.068)
Within R-sq.	0.02	0.06	0.03
Between R-sq.	0.08	0.00	0.08
Overall R-sq.	0.07	0.00	0.07
F-test that all u_i=0 (p-value)	-	0.328	-
Breusch-Pagan test (P-value)	-	-	0.142
Hausman Prob. Chi2 P-value	-	-	0.946
No. of observations	2,938 (2,612)

Notes: The dependent variable is the saving rate. Age and age squared of the household head, year dummies, city dummies, a dummy for home owners, dummies for the educational attainment of the household head (high school, college, or university or higher, and the number of household members are included in the regressions. *, **, *** indicate significance at the 10, 5, and 1 percent level, respectively. Observations whose saving rate was either higher than the top 1 percent or lower than the bottom 1 percent were omitted from the regressions.

Table 5(a). Consumption level of retired elderly (Median of $ \phi_{i} $ )

All	Age of the head
Aged	Aged	Aged	Aged
60-64	65-69	70-74	75-79
$ \phi $	0.51	0.51	0.55	0.45	0.45
No. of observations	(355)	(72)	(106)	(125)	(35)

### Table 5(b). Consumption level of retired elderly:

By planning to leave a bequest and precautionary saving (Median of $\phi_{i}$)

Plan to leave bequest
Yes	No
0.45	0.58
(124)	(197)
Precautionary saving	Yes	0.45	0.53	0.49
(103)	(151)	(254)
No	0.47	0.72	0.59
(21)	(46)	(67)

Notes: Retired households from JSTAR. The number of observations is shown in parentheses. "Planning to leave bequest" indicates that respondents answered that they planned to leave a bequest to their child/children.
Table 6. Determinants of the ratio of expected life-time wealth to expenditures of retired elderly (Median regressions)

(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
Coef.	Std. err.	Coef.	Std. err.	Coef.	Std. err.	Coef.	Std. err.	No bequest motive
Planning to leave bequest	0.169 *	(0.087)	0.185 **	(0.090)	Coef.	Std. err.
Precautionary saving	0.200	(0.104)	0.142	(0.090)	0.085	(0.133)	0.237 **	(0.114)
Bad health	-0.052	(0.039)	-0.074 *	(0.040)	-0.063 *	(0.033)	0.010	(0.044)	-0.127 ***	(0.048)
Spouse bad health	0.028	(0.043)	0.058	(0.045)	0.012	(0.037)	-0.014	0.053	(0.052)
Received bequest	0.239 **	(0.096)	0.248 **	(0.099)	0.220 ***	(0.082)	0.335 ***	(0.104)	0.245 **	(0.120)
Expecting to receive bequest	0.091	(0.173)	0.138	(0.179)	0.150	(0.150)	-0.158	(0.175)	0.250	(0.241)
Married	-0.166	(0.158)	-0.201	(0.164)	-0.207	(0.135)	-0.509	(0.155)	-0.044	(0.239)
Have a child/children	-0.213	(0.207)	-0.099	(0.213)	-0.093	(0.177)	1.336	(0.454)	0.062	(0.247)
Have a child/children (with job)	0.231	(0.177)	0.101	(0.182)	0.169	(0.153)	0.197	(0.185)	-0.007	(0.228)
Living with parent(s)	-0.045	(0.216)	0.008	(0.224)	0.049	(0.188)	-0.042	(0.232)	0.208	(0.291)
No. of observations	295	295	295	114	181
Pseudo R-sq.	0.151	0.142	0.151	0.290	0.171

Notes: Age and age squared of the household head, year dummies, city dummies, dummies for the educational attainment of the household head (high school, college, or university or higher) and the number of household members are included in the regressions. *, **, *** indicate significance at the 10, 5, and 1 percent level, respectively.
Figure 1. Age profiles of the saving rate, income, and consumption (Average figures, 2008-2012)

Notes: Author's calculations based on FIES data. Consumption and disposable income are deflated using the consumer price index.

Figure 2. Income and consumption of aged households by employment status (Average figures, 2008-2012)

(a) Households with two or more persons

Note: See notes for Figure 1.

(b) Elderly couples
Figure 3. Age-wealth profiles by cohort (Median values)

(a) Net worth

(b) Net financial assets

Notes: Cohort series are calculated using cross-section data grouping household into agegroups in three-year intervals starting in 1985 up to 2012. The figures are deflated using the consumer price index

Source: Author's calculations based on FIES data

### Figure 4. Elderly households' consumption level (Median of $ \phi_{i} $ )

Note: Aged couples that are not working.

Source: Author's calculations based on FIES data.
### Appendix 1. JSTAR data and missing-data imputation

To measure income and financial assets, JSTAR asks respondents to fill in their disposable income and amount of financial assets (e.g., deposits, bonds and shares, etc.) in the self-reporting questionnaire. Then, in the interview which comes after the self-reporting questionnaire, the interviewer asks the respondent whether those items were indeed filled in or not. If the items were not filled in, the interviewer asks about the value of those items. If a respondent is willing to answer but does not provide exact numbers, he/she is asked a sequence of unfolding bracket questions (“Was the income higher/lower than a certain threshold?” Etc.) using up to three thresholds. These answers place the income/assets in a certain range. Regarding consumption, housing wealth, and debt, there are no such questions in the self-reporting questionnaire. The interviewer asked the respondent for the value, followed by bracket questions when required.

In this study, for respondents whose income is reported in terms of a range, the figures are imputed by taking the average if a respondent provided both an upper and a lower bracket. In cases where respondents provided only one of them, the median value of the group a respondent belongs to is given. With regard to income, the groups are categorized by year and employment status (in work, on leave, not in work), while with regard to wealth, debt, and consumption, the groups are categorized by year and 5-year age intervals for the household head. Out of the 1,688 observations used in Table 3, respondents who provide an income value make up 89.6 percent (1,513 observations); 4.0 percent provided both an upper and a lower bracket, 5.5 percent the upper bracket only, and 0.8 percent the lower bracket only.

### Appendix 2. Regression results using other specifications

Appendix Table 1 shows the results for the specifications in Table 3 when taking possible endogeneity of the saving rate and the retirement decision into account. Given that in Japan the age of eligibility for the public pension depends on the year of birth and sex, a dummy indicating whether the household head has reached the age of eligibility for the public pension is used to instrument for the retirement dummy. The rationale is that becoming eligible for public pension benefits should greatly affect the retirement decision but is not correlated with the error term of the saving rate equation. The regression is conducted using two-stage least squares. The signs of the coefficients on the dummies for children remain the same, but the coefficients are statistically insignificant. The coefficients on the bequest dummy are found to be positive and significant.

Next, as explained in the main text, in Appendix Table 2, specifications (1), (2) and (3)
show the results when the saving rate is replaced by a dummy variable following Horioka and Niimi (2017). In specification (4) the saving rate is replaced by the ratio of saving to net worth. As explained in the main text, the reason for focusing on the saving rate in the regressions in Section 4 is that the sample size is substantially reduced if wealth variables are included in the regressions. Appendix Table 2 shows that in all specifications the coefficient on the dummy for planning to leave a bequest is positive and significant at the 10 percent level, while the coefficient on the precautionary saving dummy is close to zero and not significant.

Appendix Table 1. Determinants of the saving rate of elderly households (Two-stage least squares)

(1)	(2)	(3)
Coef.	Std. err.	Coef.	Std. err.	Coef.	Std. err.
Saving rate
Planning to leave bequest	0.131 **	(0.054)	0.132 **	(0.053)
Precautionary saving	0.015	(0.060)	0.021	(0.060)
Bad health	-0.057	(0.035)	-0.057	(0.035)	-0.055	(0.035)
Spouse bad health	-0.038	(0.027)	-0.038	(0.027)	-0.038	(0.027)
Received bequest	0.000	(0.060)	0.001	(0.060)	0.031	(0.056)
Expecting to receive bequest	0.046	(0.067)	0.047	(0.069)	0.072	(0.068)
Dummy for retired head	-1.053	(0.694)	-1.061	(0.702)	-1.090	(0.704)
Married	0.184 **	(0.081)	0.184 **	(0.081)	0.177 **	(0.081)
Spouse working	-0.106	(0.123)	-0.108	(0.124)	-0.111	(0.124)
Have a child/children	-0.147	(0.131)	-0.147	(0.131)	-0.108	(0.132)
Have a child/children (junior high or high school student)	0.181	(0.157)	0.181	(0.158)	0.170	(0.160)
Have a child/children (college or university student)	0.021	(0.133)	0.020	(0.134)	0.008	(0.134)
Have a child/children (with job)	0.114	(0.106)	0.114	(0.106)	0.110	(0.106)
Living with parent(s)	-0.006	(0.074)	-0.007	(0.074)	-0.012	(0.074)
Decision of the head to retire (first-stage regression)
Dummy indicated whether head has reached age of eligibility for basic pension benefits	0.129 ***	(0.039)	0.127 ***	(0.039)	0.129 ***	(0.039)
Underidentification tests
Kleibergen-Paap rk LM stat.	11.13 ***	(0.000)	10.95 ***	(0.001)	11.03 ***	(0.000)
Kleibergen-Paap rk Wald stat.	11.10 ***	(0.000)	10.92 ***	(0.001)	10.99 ***	(0.000)
Weak identification test (Kleibergen-Paap Wald rk F stat.)	10.90	10.73	10.79
Weak-instrument-robust inference
Anderson-Rubin Wald F test	2.54(0.111)	2.54(0.111)	2.69(0.101)
Anderson-Rubin Wald Chi-sq. test	2.59(0.108)	2.59(0.108)	2.74(0.098)
Endogeneity Chi-sq. test	2.58(0.108)	2.58(0.108)	2.73(0.099)
Shea Partial R-sq.	0.009 ***	(0.000)	0.009 ***	(0.001)	0.009 ***	(0.001)
No. of observations	1,656	1,656	1,656
Centered R-sq. of 2nd stage	0.017	0.015	0.005

Notes: The dependent variable is the saving rate. Age and age squared of the household head, year dummies, city dummies, a dummy for home owners, dummies for the educational attainment of the household head (high school, college, or university or higher) and the number of household members are included in the regressions. All exogenous variables in the saving regression are also included in the first-stage regression. *, **, *** indicate significance at the 10, 5, and 1 percent level, respectively.
Appendix Table 2. Determinants of the saving behavior of elderly households

Discrete choice models (logit and probit models) and median regression of the saving-to-assets ratio

(1)	(2)	(3)	(4)
Logit model
(1 for SR_{i}>0,
0 for SR_{i}<=0)	Probit model
(1 for SR_{i}>0,
0 for SR_{i}<=0)	Marginal effects
(Probit model)	Saving/NW
(Median regression)
Coef.	Std. err.	Coef.	Std. err.	Coef.	Std. err.	Coef.	Std. err.
Planning to leave bequest	0.274 *	(0.145)	0.151 *	(0.083)	0.043 *	(0.023)	0.018 *	(0.011)
Precautionary saving	-0.004	(0.153)	-0.002	(0.088)	-0.001	(0.025)	0.002	(0.013)
Bad health	-0.177 ***	(0.059)	-0.098 ***	(0.034)	-0.028 ***	(0.010)	-0.010 **	(0.005)
Spouse bad health	-0.029	(0.071)	-0.022	(0.040)	-0.006	(0.012)	0.002	(0.006)
Received bequest	0.131	(0.146)	0.070	(0.084)	0.020	(0.024)	0.006	(0.011)
Expecting to receive bequest	0.006	(0.207)	0.010	(0.116)	0.003	(0.033)	-0.009	(0.015)
Dummy for retired head	-0.718 ***	(0.159)	-0.415 ***	(0.092)	-0.125 ***	(0.029)	-0.034 ***	(0.013)
Married	1.098 ***	(0.176)	0.654 ***	(0.103)	0.211 ***	(0.036)	0.048 ***	(0.016)
Spouse working	0.129	(0.168)	0.077	(0.094)	0.022	(0.026)	0.027 **	(0.013)
Have a child/children	-0.335	(0.291)	-0.181	(0.168)	-0.049	(0.043)	0.001	(0.025)
Have a child/children (junior high or high school student)	-0.153	(0.612)	-0.058	(0.354)	-0.017	(0.106)	-0.050	(0.045)
Have a child/children (college or university student)	0.677 *	(0.400)	0.360	(0.214)	0.090 *	(0.045)	0.071 ***	(0.025)
Have a child/children (with job)	0.324	(0.253)	0.181	(0.146)	0.054	(0.045)	0.014	(0.021)
Living with parent(s)	0.324	(0.235)	0.192	(0.133)	0.052	(0.034)	-0.004	(0.019)
No. of observations	1,688	1,688	1,688	860
Pseudo R-sq.	0.124	0.126	0.126	0.093

Notes: In specification (4), the dependent variable is the ratio of saving to net worth. Age and age squared of the household head, year dummies, city dummies, a dummy for home owners, dummies for the educational attainment of the household head (high school, college, or university or higher) and the number of household members are included. *, **, *** indicate significance at the 10, 5, and 1 percent level, respectively.
1 満15歳以上の世帯員の就業状況（過去1年間（平成14年11月～15年10月））について記入してください。

「世帯の経済的中心者」とは、あなたの家や生計を支えている人をいいます。

したがって、世帯の戸籍筆頭者や漁業従事者の中の中心的な働き手であるとは限りません。

「共同経営」とは、二人以上（法人を含めます。）が漁船、漁網等の主要な生産手段を共有し、漁業経営を共同で行ったものをいいます。

名 前
世帯員とは、次のような人を
いいます。
1 住居と生計を共にしている
人。
2 出稼ぎなどで家を離れている
が、不在期間が1年以内の人。
3 住み込みの雇い人で、1年以
上経過した人又は経過見込みの
人。
4 満15歳以上の世帯員が11人以
上いる場合は、補助票に記入し
てください。	世
帯
員
番
号	平成15年11月1日現在の満年齢	男
女
別	世
帯
の
経
済
的
中
心
者	本
年
3
月
に
学
校
を
卒
業
し
た
人	過去1年間の仕事の状況
過一
去陸
1
上
間
作
に
業
漁
業
を
に
含
従
み
事
ま
た
人
一	漁業関
連
産
業
に
従
事
し
た
人	その他の仕事に従事した人	過去1年間仕事に従事した人
①	②	③	④	⑤	⑥	⑦	⑧	⑨	⑩
世帯員の名前を
記入してください。	(歳)	いずれかに
○
印	該 当 者 に
○
印	該 当 者 に
○
印	該 当 者 に
○
印
満15歳以上	701	1 2	1	1	1	2	3	4
702	1 2	1	1	1	2	3	4
703	1 2	1	1	1	2	3	4
704	1 2	1	1	1	2	3	4
705	1 2	1	1	1	2	3	4
706	1 2	1	1	1	2	3	4
707	1 2	1	1	1	2	3	4
708	1 2	1	1	1	2	3	4
709	1 2	1	1	1	2	3	4
710	1 2	1	1	1	2	3	4
満14歳以下の世帯員は何人ですか。
男
女

過去1年間に漁業に従事
過去1年間に従事
(漁業に従事し)
漁業雇われ(陸上作業を含みます。)	共
(同陸上作業を含みます。)	漁業以外の
仕事に雇われ
漁業関連施設
に雇われ	その他
常
雇	臨時雇・日雇	常
雇	臨時雇・日雇
⑪	⑫	⑬	⑭	⑮	⑯
各世帯員が従事した
01	02	03	04	05	06
01	02	03	04	05	06
01	02	03	04	05	06
01	02	03	04	05	06
01	02	03	04	05	06
01	02	03	04	05	06
01	02	03	04	05	06
01	02	03	04	05	06
01	02	03	04	05	06
01	02	03	04	05	06
## 【17】過去1年間の林業作業の受託(請負)

1 過去1年間の林業作業の受託(立木買いによる素材生産を含む。)による料金収入について、該当するもの1つに必ず記入してください。

林業作業の受託(請負)あり	15 万 円 未 満	0
15 ~ 50 万 円 未 満	0
50 ~ 100 万 円 未 満	0
100 ~ 200 万 円 未 満	0
200 ~ 300 万 円 未 満	0
300 ~ 500 万 円 未 満	0
500 ~ 700 万 円 未 満	0
700 ~ 1,000 万 円 未 満	0
1,000 ~ 1,500 万 円 未 満	0
1,500 ~ 2,000 万 円 未 満	0
2,000 ~ 3,000 万 円 未 満	0
3,000 ~ 5,000 万 円 未 満	0
5,000万 ~ 1 億 円 未 満	0
1 ~ 3 億 円 未 満	0
3 ~ 5 億 円 未 満	0
5 億 円 以上	0

「5億円以上」の場合は、金額も記入してください。

## 受託料金収入がある方のみ記入してください。

2 過去1年間によそから受託した(請け負った)林業作業の実面積を記入してください。

実面積 (ha) (町) (反) (畝)
植 林	983	8	8	8	8	8	8	8
下刈りなど	984	8	8	8	8	8	8	8
間 伐	切捨間伐	985	8	8	8	8	8	8	8
利用間伐	986	8	8	8	8	8	8	8
主 伐	受 託	987	8	8	8	8	8	8	8
立木買い	988	8	8	8	8	8	8	8

注:他に再委託している面積は含みません。

注:立木買いによる素材生産の受託料金収入は、素材売却額と立木購入額との差額としてください。

## 【18】都道府県設定項目

該当する項目を記入してください。

1 過去1年間に出荷した「花壇用苗もの類」の出荷数量を記入してください。

鉢
花壇用苗もの類の出荷数量	991	8	8	8

2 以下の作物の品目について、過去1年間に販売を目的として作付け(栽培)した延べ面積(けい畔は含めません。)を記入してください。

3 今後5年以内に、他の農家や営農組織に貸し付けてもよいと考えている農地の面積を記入してください。

4 今後5年以内に、農地を買入れ又は借り受けて、規模拡大したいと考えている農地の面積を記入してください。

(ha) (町)	(反)	(a) (畝)
今後5年の規模拡大希望面積	995	8	8	8

## ご協力ありがとうございました。

2020年世界農林業センサスの検討のためにご協力ください。

次回センサスでインターネットを利用した回答ができる場合、希望しますか。

希望する	0
希望しない	0
## 第3節 水産物の消費・需給をめぐる動き

## （１）水産物需給の動向

平成26（2014）年度における我が国の魚介類の国内消費仕向量は796万トン（原魚換算ベース、概算値）となり、このうち79%（627万トン）が食用消費仕向量を平成16（2004）年度と比べると、国内生産量が16%（85万トン）、輸入量が29%（174万トン）減少したこと等から、24%（256万トン）減少しています。

図Ⅱ－3－1 我が国の魚介類の生産・消費構造の変化

資料：農林水産省「食料需給表」

注：1）数値（純食料ベースの供給量を除く。）は原魚換算したものであり、鯨類及び海藻を含まない。

2）純食料ベースの国民1人1年当たり供給量については、消費に直接利用可能な形態（頭部、内臓、骨、ひれ等を除いた形態）に換算。

## （２）水産物の消費動向

## (水産物消費の傾向)

我が国の食用魚介類の1人当たり年間消費量は、平成13（2001）年度をピークに減少傾向で推移しており、平成26（2014）年度は前年度比0.1kg減の27.3kgとなりました（図Ⅱ－3－2）。生鮮魚介類に対する世帯当たりの年間支出額及び購入量をみると、近年では支出額は4万5千円～4万6千円前後で横ばいから漸増となっていることから、水産物価格が上昇傾向にある中で購入量は減少しているものの、消費者の購買意欲自体が低下しているわけではないとも考えられます（図Ⅱ－3－3）。
図Ⅱ－3－2 食用魚介類及び肉類の1人当たり年間消費量（純食料）の推移

図Ⅱ－3－3 生鮮魚介類の1世帯当たり年間支出額・購入量の推移

資料：総務省「家計調査」

注：二人以上の世帯。

## (水產物と健康)

魚は、肉類と並んで、私たちが生きていく上で必要な9種類の必須アミノ酸をバランス良く含む良質なたんぱく源です。また、魚には健康を支える様々な成分が含まれています。特に、ドコサヘキサエン酸（DHA）、エイコサペンタエン酸（EPA）といったn-3系多価不飽和脂肪酸に関しては、私たちの健康に与える効果について多くの知見が蓄積されており、肝臓がんや男性の糖尿病の予防、肥満の抑制等に対して効果があることが最近の研究結果で示されています（図Ⅱ－3－4、図Ⅱ－3－5）。さらに、DHAやEPAは、アレルギー症状の改善、うつ病の緩和、認知症の予防に効果があるとの報告もあります。

加えて、平成24（2012）年に消費者庁が公表した食品の機能性に関する既存の科学論文に基づく評価では、①心臓や血管疾患のリスクの低減、②血中の中性脂肪の低下、③関節リウマチの症状の緩和の3点について、DHAやEPAの機能性に関する明確で十分な根拠があるとし、その健康に対する効果が高く評価されました。また、この評価の中では、DHAと私たちの脳の関係についても、DHAは脳を構成する脂肪酸の40％を占めており、新生児の脳
の正常な神経細胞の発達のために一定量以上のDHAが必要であると推察されるとしています。

DHAやEPAのほかにも、イカやカキに多く含まれ肝機能の強化や視力の回復等に効果が期待されるタウリン、鯨肉に含まれ疲労の回復に効果があるバレニンなど、水産物は多くの機能性成分を含有しています。また、小魚を丸ごと食べることで、不足しがちなカルシウムを摂取することができますし、海藻類はビタミンやミネラルに加え食物繊維にも富んでいます（表Ⅱ－3－1）。水産物は私たちの健康を支える様々な機能を備えているのです。

このように、水産物は、おいしさだけでなく優れた栄養特性を持つ食品です。一人一人が様々な魚介類をバランスよく食べることにより、健康を維持・増進していくことが期待されます。

図Ⅱ－3－4 DHA、EPAを多く含む食品

資料：文部科学省「日本食品標準成分表2015年版（七訂）脂肪酸成分表編」
## 図Ⅱ－3－5 水産物摂取による健康面の効能に関する研究例

○血栓の形成抑制効果（(研)水産総合研究センター）
→魚食には、①魚油の血液凝固抑制作用に加え、②魚肉タンパク質の血栓溶解作用がある。
（平成16（2004）年10月、欧州の栄養学雑誌「Annals of Nutrition and Metabolism」に掲載）
○脳卒中や心臓病の予防（厚生労働省研究班）
→食事から摂取した魚介類由来の脂肪酸が多いほど、その後の循環器疾患死亡リスクが低い。
（平成26（2014）年2月、欧州の動脈硬化学会誌「Atherosclerosis」に掲載）
○心筋梗塞の予防（厚生労働省研究班）
→日本人で魚を週に8回食べる人は1回しか食べない人に比べ、心筋梗塞の発症リスクが6割低い。
（平成18（2006）年1月、米国の医学雑誌「Circulation」に掲載）
○肥満防止（(研)水産総合研究センター）
→ワカメと魚油には、それぞれメカニズムの異なる血中中性脂質濃度の低下作用があり、両者は足し算的に作用。
（平成14（2002）年4月、米国の栄養学雑誌「The Journal of Nutrition」に掲載）
○男性の糖尿病予防効果（(研)国立がん研究センター）
→小・中型魚や脂の多い魚の摂取により、日本人男性の糖尿病発症リスクが低下。
（平成23（2011）年8月、米国の栄養学雑誌「American Journal of Clinical Nutrition」に掲載）
○肝臓がんの予防（(研)国立がん研究センター）
→肝臓がんの発生リスクは、n-3系多価不飽和脂肪酸を多く含む魚を多く摂っているグループで低い。
（平成24（2012）年6月、米国の消化器病学雑誌「Gastroenterology」に掲載）
○体脂肪の蓄積や血糖の上昇を抑制（愛媛大学）
→スケトウダラのたんぱく質の摂取により筋肉量が増加し、体脂肪の蓄積や血糖の上昇を抑制。
（平成22（2010）年12月、日本の医学雑誌「Biomedical Research」に掲載）

資料：各種資料に基づき水産庁で作成

## 表Ⅱ－3－1 水産物に含まれる主な機能性成分

機能性成分	多く含む魚介類	成分の概要・期待される効果
DHA	クロマグロ脂身、スジコ、ブリ、サバ	・魚油に多く含まれる高度不飽和脂肪酸・脳の発達促進、認知症予防、視力低下予防、動脈硬化の予防改善、抗がん作用等
EPA	マイワシ、クロマグロ脂身、サバ、ブリ	・魚油に多く含まれる高度不飽和脂肪酸・血栓予防、抗炎症作用、高血圧予防等
アスタキサンチン	サケ、オキアミ、サクラエビ、マダイ	・カロテノイドの一種・生体内抗酸化作用、免疫機能向上作用
タウリン	サザエ、カキ、コウイカ、マグロ血合肉	・アミノ酸の一種・動脈硬化予防、心疾患予防、胆石予防、貧血予防、肝臓の解毒作用の強化、視力の回復等
アルギン酸	褐藻類(モズク・ヒジキ・ワカメ・昆布等)	・高分子多糖類の一種で、褐藻類の粘質物に含まれる食物繊維・コレステロール低下作用、血糖値の上昇抑制作用、便秘予防作用等
フコイダン	褐藻類(モズク・ヒジキ・ワカメ・昆布等)	・高分子多糖類の一種で、褐藻類の粘質物に含まれる食物繊維・抗がん作用、抗凝血活性、免疫向上作用等
アンセリン	マグロ、カツオ、サケ、サメ	・2つのアミノ酸が結合したジペプチド・抗酸化作用、尿酸値降下作用、pH緩衝作用等
バレニン	クジラ	・2つのアミノ酸が結合したジペプチド・抗酸化作用による抗疲労効果

資料：(研)水産総合研究センター等の資料に基づき水産庁で作成

## (学校給食等での食育の重要性)

第Ⅰ章で述べたとおり、近年では、40代以下の世代で魚介類の摂取量が特に少なくなっています。40代以下の世代は子育て世代とも重なっており、多くの子ども達が、日常的に魚介類を口にする食習慣を持たずに成長していくことが憂慮されます。食に対する簡便化・外部化志向が若い世代を中心に強まっており、家庭において食育の機会を十分に確保することが難しくなる中、子ども達にとって身近な学校給食等を通じ、我が国の食文化である和食、魚食に親しむ機会を提供し、食に関する知識と食を選択する力を育んでいくことが重要です。

国では、関係府省が一丸となって、米飯給食や地場産物を用いた学校給食を推進しています。また、近年では、漁業者や加工・流通業者等が中心となり、食材を学校給食に提供する
だけでなく、魚介類を用いた給食用の献立の開発や、漁業者自らが出前授業を行って魚食普及を図る活動が活発になってきています。

一方、学校給食には、特に地元産の魚介類を供給しようとする場合に克服すべき課題がいくつかあります。例えば、栄養計算の上で事前に献立が決まっており、一定規格を満たした食材を一定量供給することが求められること、予算額に制約があること、学校によっては調理設備が魚介類の調理に不十分であること等は、水揚げが不安定で調理に比較的手間のかかる生鮮の丸魚を給食に使用する際に解決すべき課題となります。学校や調理師など需要者側との緊密な連携により、提供する魚介類の規格等についてあらかじめ一定の柔軟性を確保しておくことや、学校の事情に合わせて供給側で一定程度の加工調理を済ませた上で納入すること等により、このような課題を克服していくことが重要です。学校給食は、子ども達が命を支える食について学ぶ絶好の機会です。こうした機会を十分に活用し、我が国の魚食文化の伝統を次世代に伝えていくことが期待されます。

## 事例 美味しい旬の魚を給食で～築地のプロによる出前授業～（東京魚市場卸協同組合、東京魚商業協同組合）

日本中から魚の集まる築地市場も、教育現場における魚食普及に向けて活動を開始しています。築地市場の仲卸業者の組合である東京魚市場卸協同組合は、鮮魚店の組合である東京魚商業協同組合と連携し、「美味しい旬のお魚給食事業」として、東京都内の小・中学校、幼稚園、保育園にプロの選んだ魚を

提供するとともに、出前授業を行っています。平成27（2015）年10月、第1回目の授業が都内の保育園で行われました。子ども達が見つめる前で北海道産の旬の秋サケが手際よくさばかれ、柚子風味の美味しい焼鮭の給食になりました。また、ホウボウ、トビウオ、活タコなど、都会の子ども達がなかなか目にする機会のない丸魚に触れる機会も用意され、子ども達は目を輝かせていたとのことです。東京魚市場卸協同組合では、幼いうちから魚のおいしさに触れることで、我が国の魚食文化を次世代につなげるきっかけを作りたいとしています。

魚ふれあい時間の園児の様子

(写真提供：東京魚市場卸協同組合)

## (魚食普及に向けた活動の展開)

消費者に魚食の魅力を訴え水産物消費を拡大していくため、全国で様々な関係者が魚食普及活動に尽力しています。その中で、「魚の国のしあわせ」プロジェクトは、漁業者、水産関係団体、流通業者、各種メーカー、教育関係者、行政等の水産に関わるあらゆる関係者が一体となって進めている官民協働の取組です。

平成24（2012）年8月にスタートしたこのプロジェクトの下では、「魚の国のしあわせ」プロジェクト実証事業に登録し、創意工夫を凝らして水産物の消費拡大に取り組んでいる企業や団体の取組を公表・表彰し、その横展開を図っています。これらの取組の中では、地域の水産物を中心とした販売イベントの開催、地域の人々や子どもを対象とした料理教室の開催、魚介類を使ったメニューの開発・提案など、地域の特色を活かしながら、水産物の消費
拡大に向けた様々な活動が行われています。

また、各地で魚食文化の普及・伝承に努めている方々を「お魚かたりべ」として任命し、その取組を後押ししています。平成28（2016）年3月末までに127名の「お魚かたりべ」が任命されており、こうした方々により、全国各地で魚に関する出前授業や料理教室、体験漁業、ワークショップ、セミナーの開催等の地域の伝統的な食文化等の継承に向けた取組が行われています。

手軽・気軽においてしく水産物を食べられる商品等を選定する「ファストフィッシュ」の取組も「魚の国のしあわせ」プロジェクトの一環として行われています。平成28（2016）年3月末現在で、延べ581企業による3,154商品がファストフィッシュとして選定されており、スーパーマーケットやコンビニエンスストアの売り場に定着してきています。この中には、これまであまり利用されていなかった魚や食用の規格に合わず餌料にされていた魚など、低利用・未利用だった魚を原材料とする商品もあり、付加価値の向上に結びついた事例もみられています。また、メディアに取り上げられる商品も生まれており、調理にあまり時間をかけることができない人々にとっては、手軽に水産物を食べられる良い機会となっています。

魚食普及には、様々な関係者による息の長い取組が必要です。まずは、「魚の国のしあわせ」プロジェクト等の様々な魚食普及の取組を魚介類のおいしさに触れるきっかけとして、我が国の魚介類や漁業に対する理解が深まり、これをベースとして水産物の消費拡大につながっていくことが期待されます。

ファストフィッシュのロゴマーク

「魚の国のしあわせ」プロジェクトのロゴマーク

## 第3回 Fish-1 グランプリ

我が国のまだ知られていない水産物に光を当てる年に1度の魚の祭典「Fish-1グランプリ」が、平成28（2016）年3月6日、全国漁業協同組合連合会の主催により東京都内で開催され、会場はたくさんの人々で賑わいました。

第3回目となる今回のFish-1グランプリでは、各地の漁師自慢の旬の魚を使った「プライドフィッシュ料理コンテスト」と、国産魚を使って手軽・気軽に食べられる「国産魚ファストフィッシュ商品コンテスト」の二つのコンテストが行われ、来場者による投票の結果、プライドフィッシュ料理コンテストでは、素材本来の味を活かした豪快な漁師料理「勝浦風カツオ漬け井」が、国産魚ファストフィッシュ商品コンテストでは、解凍してさっと炒めれば食べられる「CAS凍結剣先イカオイル漬い戈塩風味」が、それぞれグランプリを獲得しました。

こうしたイベントを通じて多くの人が水産物の新たな魅力を見い出し、水産物の消費拡大につながっていくことが期待されます。