The effect of smoking habit on the labor productivities

Similar documents
7. フィリップス曲線 経済統計分析 (2014 年度秋学期 ) フィリップス曲線の推定 ( 経済理論との関連 ) フィリップス曲線とは何か? 物価と失業の関係 トレード オフ 政策運営 ( 財政 金融政策 ) への含意 ( 計量分析の手法 ) 関数形の選択 ( 関係が直線的でない場合の推定 ) 推

◇人事処遇制度の導入・検討状況

PowerPoint プレゼンテーション

若年者雇用実態調査

調査分析シリーズ(冊子用).indb

平成 21 年経済センサス 基礎調査確報集計結果 (2) 産業分類別 - 従業者数 ( 単位 : 人 %) 北海道 全国 従業者数従業者数 (*2 (*2 A~S 全産業 A~R 全産業 (S 公務を除く )

第 2 章 我が国における IT 関連産業及び IT 人材の動向 1. IT IT IT 2-1 IT IT 大分類 A 農業, 林業 B 漁業 C 鉱業, 採 業, 砂利採取業 D 建設業 E 製造業 F 電気 ガス 熱供給 水道業 G 情報通信業 H 運輸業, 郵便業 I 卸売業, 小売業 J

2015 年 6 月 19 日 ジェトロバンコク事務所 タイ日系企業進出動向調査 2014 年 調査結果について ~ 日系企業 4,567 社の活動を確認 ~ 1. 調査目的 タイへの日系企業の進出状況については 2008 年当時の状況について ( 独 ) 中小企業基盤 整備機構が タイ日系企業進出

Dependent Variable: LOG(GDP00/(E*HOUR)) Date: 02/27/06 Time: 16:39 Sample (adjusted): 1994Q1 2005Q3 Included observations: 47 after adjustments C -1.5

Microsoft PowerPoint - ★グラフで見るH30年度版(完成版).

我が国中小企業の課題と対応策

最近の就業者の労働時間と労働時間帯の関連に関する実証分析

事業所

経済センサス活動調査速報

2 東京都産業労働局雇用就業部調 平成 26 年労働組合基礎調査結果 ( 東京都分 ) 発表 労働組合数 組合員数とも減少 労働組合推定組織率は 23.9% ( 組合 ) 1, 8, 6, 4, 2, ( 万人 ) 組合員数


結  果  の  概  要

経済センサス活動調査速報

労働省 賃金構造基本統計調査 (2009 年 ) において 正社員( 一般労働者で 雇用期間の定めがなく 正規の職員 従業員 とされている者 ) の時給 ( 所定内給与 / 所定労働時間 ) を 100 とした時の契約社員 ( 一般労働者で 雇用期間の定めがある者 ) の時給は 63.9 となる 5

第 10 表 産業大中分類別, 性別, 常用労働者の1 人平均月間現金給与額 規模 5 人以上 TL 調査産業計 年次及び月次 平成 17 年 313, , ,854 50, , ,534 61, , ,321 36,193 平

1 概 況

平成 22 年国勢調査 < 産業等基本集計結果 ( 大阪 平成 24 年 5 月 大阪市計画調整局

30付属統計表(全体)

Bvarate Probt Model 0.24% 0.4% 5.%.% %.% Keyword Bvarate Probt Model 6- TEL & FAX: E-mal:

第 10 表 産業大中分類別, 性別, 常用労働者の1 人平均月間現金給与額 規模 5 人以上 TL 調査産業計 年次及び月次 平成 20 年 300, , ,080 48, , ,954 60, , ,246 32,505 平

以前 製造業 食料品製造業 畜産食料品製造業

26公表用 栃木局版(グラフあり)(最終版)

H30情報表紙 (H30年度)


< E81408A438A4F8FEE90A895F18D CFA984A8FC8208D918DDB89DB C96DA8E9F817C907D955C96DA8E9F817C967B95B62E696E6464>

推計結果 - 1 -

金融調査研究会報告書 少子高齢化社会の進展と今後の経済成長を支える金融ビジネスのあり方

(2) 男女別の公的年金加入状況平成 22 年 11 月末における 20~59 歳の男子の公的年金加入状況をみると 第 1 号被保険者が 979 万 6 千人 ( 男子人口に対し 29.5%) が 2,262 万 1 千人 ( 同 68.2%) が 11 万 3 千人 ( 同 0.3%) であり (

Microsoft Word - 教育経済学:課題1.docx

回帰分析 重回帰(1)

2 継続雇用 の状況 (1) 定年制 の採用状況 定年制を採用している と回答している企業は 95.9% である 主要事業内容別では 飲食店 宿泊業 (75.8%) で 正社員数別では 29 人以下 (86.0%) 高年齢者比率別では 71% 以上 ( 85.6%) で定年制の採用率がやや低い また

切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. (

中途採用実態調査(2018年上半期実績、2019年度見通し)

Microsoft Word - 池田様本文確定

JGSS累積データ にみる政党支持および政党評価の規定要因

29付属統計表(全体)

第三章:保育士の就業・就職行動と意識

Microsoft PowerPoint - 資料3 BB-REVIEW (依田構成員).ppt

28付属統計表(全体)

健康保険・船員保険          被保険者実態調査報告

2. 教育費負担と子育ての関係 2-1 分析内容の概要 総務省統計局 全国消費実態調査 (2004 年分 ) における 2 人以上世帯のミクロデータ ( 匿名 データ ) を用いて 子どもを追加的に持った場合に 教育費負担がどれだけ上昇するかについ て 教育支出の種類別 所得階級別に明らかにする 被

以前 製造業 食料品製造業 畜産食料品製造業

計量経済分析 2011 年度夏学期期末試験 担当 : 別所俊一郎 以下のすべてに答えなさい. 回答は日本語か英語でおこなうこと. 1. 次のそれぞれの記述が正しいかどうか判定し, 誤りである場合には理由, あるいはより適切な 記述はどのようなものかを述べなさい. (1) You have to wo

Powered by TCPDF (

製造業 食料品製造業 畜産食料品製造業

<4D F736F F D E9197BF95D2817C95F18D908F918CB48D652E646F63>

国勢調査結果の農業集落別集計論理書 国勢調査結果を用いて 以下の手法により農業集落別各種世帯数 人口 就業者数の集計 データを市区町村ごとに作成する 1 データ収集 整理 1.1 収集データ (1) 農業集落地図データ (GISデータ): 集落ごとのポリゴンデータ (2) 小地域 ( 町丁 字等 )

①-1公表資料(本文 P1~9)

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版).doc

Microsoft PowerPoint - Econometrics

28付属統計表(全体)

パネルデータ4+

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版).doc

雇用の現状_季刊版2014年夏号

Panel Data Research Center at Keio University

操作変数法

C 労働 (1) 総数 ( 単位人 ) 年齢 (5 歳階級 ) 総 総数主に仕事 C-1 労働力状態 (8 区分 ), 年齢 家事のほか仕事 通勤のかたわら仕事 休業者 98,762 59,160 56,303 45,585 8,703 1, ~19 歳 6,689 1,108 9

出生率の決定要因に関する実証分析 川瀬晃弘東洋大学経済学部 東京都文京区白山 年 1 月 概要本論文の目的は 日本の出生率の決定要因を JGSS の個票データを用いた実証分析により明らかにすることにある JGS

障害者雇用率発表資料

労働力調査(基本集計)平成29年(2017年)平均(速報)結果の概要

摂南経済研究第 5 巻第 1 2 号 (2015), ページ 論文 プロ野球におけるチケット価格に関する分析 オリックス バファローズを事例として 持永政人 西川浩平 The Analysis of Tickets Price on Professional Baseball - Cas

原稿枚数:神戸大学農業経済の2

第11回:線形回帰モデルのOLS推定

事業所規模 5 人以上 (1 表 ) 月間現金給与額 産 業 ( 単位 : 円 %) 現金給与総額 きまって支給する給与 所定内給与 特別に支払われた給与 対前月増減差 対前年同月増減差 全国 ( 調査産業計 確報値 ) 278, , ,036

求職トレンド調査 2015

平成24年経済センサス-活動調査

本文P02-99.indd

ワークス採用見通し調査

目次 Ⅰ. 序章 Ⅱ. データからみる仕事満足度 Ⅲ. モデルの設定と仮説 (1) モデルの設定 (2) データ元について (3) 変数の設定 (4) 仮説の設定 Ⅳ. 分析結果 (1) 分析結果 (2) 仮説の検証 Ⅴ. 結論 Ⅵ. 参考文献 ~ 1 ~

<4D F736F F D2091E5927C E8C6F8DCF8CA48B862E646F63>

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版).doc

平成22年7月30日

解答のポイント 第 1 章問 1 ポイント仮に1 年生全員の数が 100 人であったとする.100 人全員に数学の試験を課して, それらの 100 人の個人個人の点数が母集団となる. 問 2 ポイント仮に10 人を抽出するとする. 学生に1から 100 までの番号を割り当てたとする. 箱の中に番号札

平成 24 年職種別民間給与実態調査の概要 今回の報告の基礎となった本委員会の職種別民間給与実態調査の概要は 次のとおりである 1 調査の目的と時期この調査は 本市職員の給与を検討するため 平成 24 年 4 月現在における民間給与の実態を調査したものである 2 調査機関 本委員会 人事院 広島県人

①公表資料本文【ワード軽量化版】11月8日手直し版【1025部長レク⑤後】平成30年61本文(元データあり・数値1004版)

<4D F736F F F696E74202D E738A5889BB8BE688E68A4F82CC926E89BF908492E882C98AD682B782E98CA48B862E707074>

1 15 歳以上人口の就業状態 富山県の 15 歳以上人口 人のうち 有業者は 人 ( 全国 6621 万 3 千人 ) と 平成 24 年と比べると 人減少しています 有業率 (15 歳以上人口に占める有業者の割合 ) についてみると 59.5%( 全国 5

第13回:交差項を含む回帰・弾力性の推定

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版).doc

第1回「離婚したくなる亭主の仕事」調査

事業所規模 5 人以上 (1 表 ) 月間現金給与額 産 業 ( 単位 : 円 %) 現金給与総額 きまって支給する給与 所定内給与 特別に支払われた給与 対前月増減差 対前年同月増減差 全国 ( 調査産業計 確報値 ) 262, , ,075

平成 22 年国勢調査産業等基本集計結果 ( 神奈川県の概要 ) 平成 22 年 10 月 1 日現在で実施された 平成 22 年国勢調査 ( 以下 22 年調査 という ) の産業等基本集計結果が平成 24 年 4 月 24 日に総務省統計局から公表されました 産業等基本集計は 人口の労働力状態

< アンケート結果 > 健康経営等に関する設問 Q. 貴社において 改善 解決したい課題はありますか Q. 貴社において 従業員が健康的に働けるよう独自に取り組んでいること ( または今後 取り組んでみたいことは何ですか Q. ご自身の健康のために独自に取り組んでいること ( または今後取り組んでみ

毎月勤労統計調査 地方調査結果速報 平成30年11月分

資料 : 財務省 法人企業統計調査 再編加工 ( 注 ) 1.27 年度の値 2. パーセンタイル n は 売上高経常利益率の順位を下から数えて その順位が全体の中の下位 (r -1)% 以上 n% 未満 の範囲内に位置する企業群を意味している ここでは 1 n 97について示している 出所 : 中

Autumn

Microsoft PowerPoint - ch04j

母親の就業が子どもに与える影響―その意識を規定する要因の分析―

28

親と同居の壮年未婚者 2014 年

目次 Ⅰ. 序論 P2 Ⅱ. 先行研究について P5 Ⅲ. モデル P7 Ⅳ. 仮説 P9 Ⅴ. 分析方法とデータ ⅰ. 分析方法について P11 ⅱ. データについて P11 ⅲ. データの変更点 P11 Ⅵ. 分析結果 P16 Ⅶ. 仮説との検証 P20 Ⅷ. 結論 P22 Ⅸ. 参考文献 P2

1. 情報セキュリティ対策ベンチマーク利用状況 2008 年 4 月にリリースした 情報セキュリティ対策ベンチマークバージョン 3.1 より 診断の基礎データについては情報セキュリティを巡る環境変化やセキュリティ対策レベルの変化を勘案し 最新の登録利用されたデータ ( 統計情報としての利用許諾をいた

回帰分析 単回帰

関東地方の者が約半数を占める (45.3%) 続いて近畿地方 (17.4%) 中部地方 (15.0%) となっている 図表 2-5 地域構成 北海道 東北関東中部近畿中国四国九州 沖縄総数 (%) 100.0% 8.9% 45.3%

第 表性別 年齢階層別にみた就業形態別推計実数 H6 H11 H15 H19 男性 女性 合計 男性 女性 合計 男性 女性 合計 男性 女性 合計 正社員契約社員嘱託社員出向社員 常用雇用型派遣労働者 登録型派遣労働者 臨時的雇用者 パートタイム労働者 歳 83,790 0

Transcription:

DISCUSSION PAPER SERIES August 2010 No.1005 1 健康水準と労働生産性 への付録 中京大学経済学部 湯田道生 1 本稿は, 科学研究費補助金 基盤研究 B(#20330062) の研究成果の一部である

1. はじめに本稿は, 湯田 (2010) において, 紙数の都合によって紹介しきれなかった計量分析の結果をまとめたものである 本稿の構成は以下の通りである 次節では, 湯田 (2010) の概要を紹介する 3 節では, 湯田 (2010) に収録できなかった年齢階級別の詳細な推定結果を報告する 2. 湯田 (2010) の概要教育や職業訓練が人的資本を形成し, その蓄積が労働生産性を向上させるのと同様に, 予防行動や医療需要といった健康に対する投資が健康資本を形成し, その蓄積もまた, 労働者の生産性を上昇させることは, 以前より多くの研究者が指摘している 湯田 (2010) では,2000 年から 2006 年の日本版総合社会的調査 (Japanese General Social Surveys, JGSS) 1 の個票データを用いて, 就業者の健康状態が, 労働生産性の代表的な指標である賃金率に与える因果的影響を推定している ただし, 医療 健康経済学もしくは公衆衛生分野における多くの研究が示しているように, 健康と賃金 ( 所得 ) の間には, 双方向の因果関係が存在する この逆の因果関係の影響を可能な限りコントロールするために, 湯田 (2010) では, 就業者の健康投資行動や健康増進法の施行といった新たな外生変数を用いて, 健康状態が賃金率に与える影響を分析している 具体的には, 下記の賃金関数 (A1 式 ) を最小二乗法 (Ordinary Least Squares,OLS) で, そして,(A1 式 ) と健康関数 (A2 式 ) を操作変数法 (Instrumental Variable regression model, IV) と措置効果モデル (Treatment Effect Model, TEM) で推定している 2 ln w it 0 1BadHealth it 2Educ it 3Exper it 4Exper it Tenure Tenure X Year Local u (A1) 2 5 it 6 it 7 it 8 t 9 it it BadHealth HPL Exercise Sportclub Educ Exper it 0 1 t 2 it 3 it 1 it 2 it Exper Tenure Tenure X Year Local v (A1) 2 2 3 it 4 it 5 it 6 it 7 t 8 it it それぞれの変数の定義は, 表 A1 にまとめた通りである 1 日本版 General Social Surveys(JGSS) は 大阪商業大学 JGSS 研究センター ( 文部科学大臣認定日本版総合的社会調査共同研究拠点 ) が 東京大学社会科学研究所の協力を受けて実施している研究プロジェクトである 1

< 表 A1> 分析の結果, 男性においては健康状態の悪化に伴って賃金率が有意に減少することが確認され, 特に高齢になるほどその影響が大きいことが分かった 一方で, 女性においては, 健康状態と賃金率の間に明確な因果関係は認められなかった また, 就業者の健康の改善に貢献しているのは, 個人の健康投資活動であり, 健康増進法の施行がその改善に貢献しているということは認められなかった 3. 年齢別分析表 2A には, 年齢別の分析に用いた変数の記述統計量がまとめられている また, 表 A3 は, 前節で示した方法で推定した賃金関数 ((A1) 式 ) および健康関数 ((A2) 式 ) の結果をまとめたものである < 表 A2> < 表 A3> 参考文献湯田道生 (2010) 健康水準と労働生産性, 日本労働研究雑誌,Vol.601,25-36 頁 2

表 A1. 変数の定義 変数名 [ 論文中の表記 ] 備考 内生変数 賃金率 ( 万円 )[w] 前年の所得 /( 前週の労働時間 52) 不健康ダミー [BadHealth] 自身の健康状態が, あまりよくない よくない であれば 1をとるダミー変数 個人属性 教育年数 [Educ] 最終学歴までの通算年数 就業年数 ( 通算 )[Exper] = 年齢 - 教育年数 6 就業年数 ( 現職 )[Tenure] 現職の就業年数 ただし,1 年以下の個人は除外している 大企業ダミー 従業員 300 人以上であれば 1をとるダミー変数 職種ダミー 農林水産業 農林水産業に従事していれば 1 を取るダミー変数 建設業 建設業に従事していれば,1 を取るダミー変数 製造業 製造業に従事していれば,1 を取るダミー変数 電気 ガス 熱供給 水道業 電気 ガス 熱供給 水道業に従事していれば,1 を取るダミー変数 運輸業 運輸業に従事していれば,1 を取るダミー変数 卸売業 小売業 卸売業 小売業に従事していれば,1 を取るダミー変数 飲食店 飲食店に従事していれば,1 を取るダミー変数 金融 保険業 金融 保険業に従事していれば,1 を取るダミー変数 不動産業 不動産業に従事していれば,1 を取るダミー変数 情報 通信サービス業 情報 通信サービス業 ( 新聞 放送 出版業, 広告業, 映画制作業を含む ) に従事していれば 1を取るダミー変数 医療 福祉サービス業 医療 福祉サービス業に従事していれば,1 を取るダミー変数 教育 研究サービス業 教育 研究サービス業に従事していれば,1 を取るダミー変数 法律 会計サービス業 法律 会計サービス業に従事していれば,1 を取るダミー変数 公務 公務に従事していれば,1 を取るダミー変数 操作変数 健康増進法ダミー [HPL] 2003 年以降のサンプルに 1をとるダミー変数 運動習慣ダミー [Exercise] 週に数回以上運動していれば 1をとるダミー変数 スポーツクラブダミー [Sportclub] スポーツ関係のグループ等に加入していれば 1をとるダミー変数 3

年効果 [Year] 実質 GDP( 兆円 ) 内閣府 国民経済計算 ( 各年版 ) 失業率 総務省 労働力調査 ( 各年版 ) 注 : 詳細は, 湯田 (2010) を参照のこと 4

表 A2. 記述統計量 性別 男性 年齢階級 30-54 歳 55 歳以上 サンプル 全就業者 常勤のみ 全就業者 常勤のみ 平均 標準偏差 平均 標準偏差 平均 標準偏差 平均 標準偏差 内生変数賃金率 ( 万円 ) 0.257 0.163 0.259 0.163 0.304 0.659 0.327 0.699 不健康ダミー 0.155 0.362 0.157 0.364 0.184 0.387 0.187 0.390 個人属性教育年数 13.529 2.452 13.539 2.450 11.756 2.961 11.950 3.010 就業年数 ( 通算 ) 23.661 8.080 23.696 8.061 45.205 7.669 44.708 7.782 就業年数 ( 現職 ) 16.143 9.384 16.279 9.359 24.937 16.095 26.626 15.655 大企業ダミー 0.329 0.470 0.330 0.470 0.149 0.357 0.147 0.354 職種農林水産業 0.021 0.143 0.021 0.144 0.130 0.337 0.144 0.352 建設業 0.120 0.325 0.121 0.326 0.146 0.354 0.144 0.352 製造業 0.273 0.445 0.274 0.446 0.223 0.417 0.232 0.423 電気 ガス 熱供給 水道業 0.006 0.075 0.006 0.076 0.006 0.080 0.005 0.070 運輸業 0.085 0.279 0.084 0.278 0.050 0.218 0.049 0.216 卸売業 小売業 0.146 0.353 0.145 0.352 0.122 0.327 0.125 0.331 飲食店 0.021 0.143 0.021 0.144 0.016 0.126 0.017 0.130 金融 保険業 0.028 0.164 0.028 0.165 0.019 0.137 0.021 0.143 不動産業 0.011 0.106 0.012 0.107 0.020 0.141 0.018 0.134 情報 通信サービス業 0.050 0.219 0.051 0.219 0.020 0.141 0.022 0.147 医療 福祉サービス業 0.031 0.173 0.031 0.173 0.028 0.164 0.027 0.162 教育 研究サービス業 0.036 0.186 0.036 0.186 0.022 0.148 0.017 0.130 法律 会計サービス業 0.004 0.066 0.004 0.067 0.006 0.080 0.007 0.085 公務 0.054 0.225 0.054 0.227 0.018 0.134 0.016 0.125 5

操作変数健康増進法ダミー 0.288 0.453 0.288 0.453 0.356 0.479 0.366 0.482 運動習慣ダミー 0.226 0.418 0.228 0.420 0.215 0.411 0.225 0.418 スポーツクラブダミー 0.355 0.479 0.357 0.479 0.332 0.471 0.342 0.475 年効果実質 GDP( 兆円 ) 51.685 1.940 51.684 1.938 51.956 2.040 51.999 2.064 失業率 4.814 0.418 4.815 0.418 4.763 0.427 4.751 0.428 観測値数 ( 個人数 ) 1585 1564 937 818 6

表 A2. 続き 性別 女性 年齢階級 30-54 歳 55 歳以上 サンプル 全就業者 常勤のみ 全就業者 常勤のみ 平均 標準偏差 平均 標準偏差 平均 標準偏差 平均 標準偏差 内生変数賃金率 ( 万円 ) 0.140 0.148 0.172 0.174 0.147 0.242 0.171 0.279 不健康ダミー 0.146 0.353 0.130 0.337 0.149 0.356 0.138 0.345 個人属性教育年数 12.874 1.945 13.060 2.025 11.228 2.167 11.333 2.175 就業年数 ( 通算 ) 25.069 7.653 24.614 7.900 44.664 7.070 44.902 7.408 就業年数 ( 現職 ) 11.247 8.157 13.761 8.578 20.998 13.965 25.042 13.849 大企業ダミー 0.184 0.388 0.160 0.367 0.097 0.296 0.070 0.256 職種農林水産業 0.033 0.179 0.046 0.209 0.087 0.282 0.103 0.304 建設業 0.043 0.203 0.057 0.232 0.046 0.209 0.052 0.221 製造業 0.191 0.393 0.175 0.380 0.206 0.405 0.192 0.394 電気 ガス 熱供給 水道業 0.004 0.067 0.001 0.038 0.000 0.000 0.000 0.000 運輸業 0.018 0.133 0.013 0.113 0.016 0.127 0.019 0.136 卸売業 小売業 0.198 0.399 0.162 0.368 0.206 0.405 0.204 0.403 飲食店 0.040 0.197 0.033 0.179 0.064 0.245 0.061 0.239 金融 保険業 0.033 0.179 0.031 0.175 0.016 0.127 0.019 0.136 不動産業 0.009 0.094 0.007 0.084 0.020 0.139 0.021 0.144 情報 通信サービス業 0.027 0.162 0.023 0.150 0.010 0.099 0.007 0.084 医療 福祉サービス業 0.170 0.376 0.189 0.392 0.092 0.289 0.077 0.267 教育 研究サービス業 0.051 0.220 0.062 0.240 0.013 0.114 0.014 0.118 法律 会計サービス業 0.009 0.094 0.011 0.106 0.011 0.107 0.016 0.127 公務 0.021 0.142 0.030 0.171 0.007 0.081 0.009 0.096 7

操作変数健康増進法ダミー 0.270 0.444 0.247 0.432 0.313 0.464 0.319 0.466 運動習慣ダミー 0.147 0.354 0.139 0.346 0.115 0.319 0.119 0.325 スポーツクラブダミー 0.297 0.457 0.288 0.453 0.304 0.461 0.309 0.463 年効果実質 GDP( 兆円 ) 51.592 1.855 51.496 1.812 51.770 1.957 51.804 1.969 失業率 4.837 0.408 4.856 0.403 4.790 0.413 4.782 0.415 観測値数 ( 個人数 ) 1115 699 611 427 8

表 A3. 年齢別分析の推定結果 (A) 男性,30-54 歳 推定方法 OLS IV TEM サンプル全就業者常勤のみ全就業者常勤のみ全就業者常勤のみ 被説明変数 ln(w) ln(w) ln(w) BadHealth 9 ln(w) BadHealth ln(w) BadHealth 不健康ダミー -0.033-0.034-0.579-0.467-0.090-0.107 (0.032) (0.031) (0.428) (0.398) (0.149) (0.153) ln(w) BadHealth 教育年数 0.054*** 0.053*** 0.053*** -0.001 0.053*** -0.001 0.054*** -0.003 0.053*** -0.003 (0.006) (0.006) (0.007) (0.005) (0.006) (0.005) (0.006) (0.020) (0.006) (0.020) 就業年数 ( 通算 ) 0.051*** 0.050*** 0.060*** 0.017** 0.057*** 0.018** 0.052*** 0.078** 0.051*** 0.081** 就業年数 ( 通算 )2 乗注 5 (0.008) (0.008) (0.012) (0.007) (0.011) (0.007) (0.008) (0.032) (0.008) (0.032) -0.084*** -0.081*** -0.101*** -0.034** -0.095*** -0.035** -0.086*** -0.155** -0.083*** -0.160** (0.018) (0.000) (0.017) (0.000) (0.024) (0.000) (0.015) (0.000) (0.023) (0.000) 就業年数 ( 現職 ) 0.017*** 0.015*** 0.017*** 0.000 0.015*** -0.001 0.017*** 0.000 0.015*** -0.004 就業年数 ( 現職 )2 乗注 5 (0.005) (0.005) (0.006) (0.004) (0.005) (0.004) (0.005) (0.018) (0.005) (0.018) -0.014-0.009-0.016-0.003-0.010-0.001-0.014-0.019-0.010-0.011 (0.015) (0.000) (0.014) (0.000) (0.016) (0.000) (0.012) (0.000) (0.015) (0.000) 大企業ダミー 0.196*** 0.193*** 0.188*** -0.017 0.188*** -0.014 0.196*** -0.077 0.193*** -0.063 (0.025) (0.025) (0.028) (0.022) (0.027) (0.022) (0.025) (0.096) (0.024) (0.097) 健康増進法ダミー -0.153-0.153-0.721-0.721 (0.103) (0.104) (0.485) (0.482) 運動習慣ダミー -0.036-0.036-0.147-0.137 (0.022) (0.022) (0.108) (0.111) スポーツクラブダミー -0.033* -0.037* -0.165* -0.185* (0.020) (0.020) (0.097) (0.099) atanh ρ 0.074 0.097 (0.177) (0.184) ln σ -0.839*** -0.859*** (0.027) (0.028)

R-squared 0.3593 0.3569 0.2308 0.2718 Log likelihood -1561.3199-1510.7273 F/ Wald test F(69,1515) = 18.11*** F/ Wald test( 年効果 ) F(2,1515) = 7.13*** F/ Wald test( 地域効果 ) F(46,1515) = 3.12*** F(69,1494) = 17.87 F(2,1494) = 8.42*** F(46,1494) = 3.12*** chi2(69) = 993.87*** chi2(69) = 1058.80*** chi2(69) = 1285.28*** chi2(69) = 1268.33*** chi2(2) = 14.10*** chi2(2) = 16.93*** chi2(2) = 15.02*** chi2(2) = 17.75*** chi2(46) = 112.04*** chi2(46) = 117.95*** chi2(46) = 144.01*** chi2(46) = 143.95*** First Stage F test F(3,1513) = 3.21** F(3,1492) = 3.41** chi2(3) = 8.74** chi2(3) = 9.51** Hansen's J statistics (P-value) chi2(2) = 2.86 (P = 0.2391) chi2(2) = 3.86 (P = 0.1440) Wald test (H 0 : ρ=0) chi2(1) = 0.18 chi2(1) = 0.28 注 1: 上段は推定値, 下段の括弧内は Robust standard error 注 2:*** は 1% 有意水準,** は 5% 有意水準,* は 10% 有意水準で, それぞれ有意であることを示す 注 3: いずれの推定式にも, 業種ダミー, 年効果, 都道府県ダミー, 及び定数項が含まれる : 推定値ではなく, 限界効果を示している 注 5: 推定値, 限界効果, 及び標準誤差を 100 倍した値を報告している 10

(B) 男性,55 歳以上推定方法 OLS IV TEM サンプル 全就業者 常勤のみ 全就業者 常勤のみ 全就業者 常勤のみ 被説明変数 ln(w) ln(w) ln(w) BadHealth 不健康ダミー -0.076-0.131-3.221** -2.365** -0.442-0.622** (0.078) (0.084) (1.382) (0.949) (0.275) (0.268) 教育年数 0.093*** 0.090*** 0.064** -0.007 0.065*** -0.009 0.090*** -0.031 0.085*** -0.037 (0.015) (0.016) (0.027) (0.006) (0.023) (0.006) (0.015) (0.024) (0.016) (0.026) 就業年数 ( 通算 ) 0.006 0.021-0.027-0.008-0.005-0.008 0.002-0.020 0.015-0.014 (0.062) (0.066) (0.093) (0.017) (0.087) (0.017) (0.062) (0.069) (0.067) (0.075) 5 就業年数 ( 通算 )2 乗注 -0.021-0.028 0.012 0.008-0.005 0.007-0.017 0.016-0.023 0.007 (0.065) (0.000) (0.070) (0.000) (0.097) (0.000) (0.017) (0.000) (0.091) (0.000) 就業年数 ( 現職 ) 0.024*** 0.022** 0.010-0.005 0.009-0.006 0.022*** -0.019 0.019** -0.024* (0.008) (0.009) (0.015) (0.003) (0.014) (0.004) (0.009) (0.012) (0.009) (0.013) 5 就業年数 ( 現職 )2 乗注 -0.027-0.027-0.001 0.009-0.007 0.010-0.024 0.038-0.022 0.040 (0.018) (0.000) (0.019) (0.000) (0.030) (0.000) (0.006) (0.000) (0.026) (0.000) 大企業ダミー 0.061 0.104-0.057-0.029 0.004-0.033 0.047-0.123 0.081-0.114 (0.070) (0.071) (0.158) (0.041) (0.132) (0.044) (0.071) (0.162) (0.075) (0.172) 健康増進法ダミー -0.054-0.043-0.350-0.389 (0.128) (0.140) (0.570) (0.618) 運動習慣ダミー -0.031-0.035-0.178-0.207 (0.033) (0.035) (0.141) (0.145) スポーツクラブダミー -0.060* -0.082** -0.305*** -0.417*** (0.031) (0.034) (0.127) (0.130) atanh ρ 0.273 0.376* (0.192) (0.204) ln σ -0.237*** -0.229*** (0.042) (0.049) 11

R-squared 0.2652 0.2567 Log likelihood -1502.7289-1302.6023 F/ Wald test F(69,867) F(69,748) = 5.81*** = 4.87*** chi2(69) = 135.63*** chi2(69) = 165.57*** chi2(69) = 417.80*** chi2(69) = 341.87*** F/ Wald test( 年効果 ) F(2,867) F(2,748) = 2.21 = 2.39* chi2(2) = 5.96* chi2(2) = 7.20** chi2(2) = 6.26** chi2(2) = 7.36** F/ Wald test( 地域効果 ) F(46,867) F(46,748) = 1.10 = 0.94 chi2(46) = 22.60 chi2(46) = 27.63 chi2(46) = 49.07 chi2(46) = 42.72 First Stage F test F(3,865) = 2.44* F(3,746) = 3.49** chi2(3) = 8.88** chi2(3) = 16.27*** Hansen's J statistics (P-value) chi2(2) = 0.24 (P = 0.8860) chi2(2) = 0.48 (P = 0.7876) Wald test (H 0 : ρ=0) chi2(1) = 2.02 chi2(1) = 3.41* 注 : 表 A3(A) を参照 12

(C) 女性,30-54 歳推定方法 OLS IV TEM サンプル 全就業者 常勤のみ 全就業者 常勤のみ 全就業者 常勤のみ 被説明変数 ln(w) ln(w) ln(w) BadHealth 不健康ダミー 0.039-0.037-1.527-1.210 0.287 0.587 (0.056) (0.084) (1.198) (1.013) (1.339) (0.380) 教育年数 0.055*** 0.053*** 0.025-0.019*** 0.025-0.023*** 0.060* -0.107*** 0.069*** -0.167*** (0.014) (0.018) (0.028) (0.006) (0.031) (0.007) (0.031) (0.036) (0.021) (0.040) 就業年数 ( 通算 ) 0.006 0.042** 0.018 0.008 0.044* 0.002 0.004 0.046 0.042** 0.016 (0.015) (0.021) (0.021) (0.009) (0.023) (0.010) (0.018) (0.041) (0.021) (0.051) 5 就業年数 ( 通算 )2 乗注 -0.037-0.097** -0.061-0.016-0.100** -0.003-0.033-0.098-0.098** -0.034 (0.032) (0.000) (0.046) (0.000) (0.046) (0.000) (0.019) (0.000) (0.051) (0.000) 就業年数 ( 現職 ) 0.033*** 0.020 0.028** -0.004 0.019 0.000 0.035*** -0.029 0.021* -0.027 (0.009) (0.012) (0.012) (0.005) (0.013) (0.006) (0.011) (0.027) (0.012) (0.030) 5 就業年数 ( 現職 )2 乗注 -0.033-0.021-0.016 0.010-0.017 0.001-0.036 0.087-0.024 0.088 (0.030) (0.000) (0.037) (0.000) (0.040) (0.000) (0.015) (0.000) (0.040) (0.000) 大企業ダミー 0.128*** 0.130* 0.133** 0.003 0.207** 0.063 0.127*** 0.068 0.089 0.498** (0.046) (0.069) (0.064) (0.031) (0.103) (0.044) (0.046) (0.227) (0.075) (0.220) 健康増進法ダミー -0.049-0.038-0.265-0.755 (0.119) (0.151) (0.596) (0.830) 運動習慣ダミー -0.048-0.062* -0.311-0.504* (0.031) (0.033) (0.295) (0.275) スポーツクラブダミー -0.006-0.021-0.026-0.056 (0.027) (0.032) (0.129) (0.164) atanh ρ -0.222-0.590 (1.212) (0.387) ln σ -0.453*** -0.403*** (0.099) (0.064) 13

R-squared 0.2578 0.295 0.062 Log likelihood -1482.3324-904.1085 F/ Wald test F(69,1045) = 7.98*** F/ Wald test( 年効果 ) F(2,1045) = 2.80* F/ Wald test( 地域効果 ) F(46,1045) = 1.77*** F(69,629) = 28.11*** chi2(69) = 321.41*** chi2(69) = 1356.32*** chi2(69) = 561.28*** chi2(127)= 3754.82*** F(2,629) = 1.24 chi2(2) = 3.81 chi2(2) = 1.95 chi2(2) = 5.63* chi2(2) = 2.97 F(46,629) = 1.78*** chi2(46) = 50.55 chi2(46) = 63.44** chi2(46) = 83.44*** chi2(46) = 87.15*** First Stage F test F(3,1043) = 1.33 F(3,627) = 2.28* chi2(3) = 1.72 chi2(3) = 6.19 Hansen's J statistics (P-value) chi2(2) = 1.20 (P = 0.5491) chi2(2) = 3.10 (P = 0.2125) Wald test (H 0 : ρ=0) chi2(1) = 0.03 chi2(1) = 2.32 注 : 表 A3(A) を参照 14

(D) 女性,55 歳以上推定方法 OLS IV TEM サンプル 全就業者 常勤のみ 全就業者 常勤のみ 全就業者 常勤のみ 被説明変数 ln(w) ln(w) ln(w) BadHealth 不健康ダミー -0.048-0.064-0.488 0.267-0.656* -0.659 (0.087) (0.128) (0.890) (1.901) (0.336) (0.491) 教育年数 0.082*** 0.080*** 0.077*** -0.010 0.086* -0.017* 0.075*** -0.046 0.069** -0.099** (0.022) (0.030) (0.024) (0.008) (0.047) (0.009) (0.021) (0.039) (0.029) (0.047) 就業年数 ( 通算 ) -0.084-0.073-0.090* -0.015-0.065-0.024-0.092* -0.064-0.089-0.140 (0.055) (0.070) (0.054) (0.022) (0.075) (0.029) (0.055) (0.103) (0.070) (0.130) 5 就業年数 ( 通算 )2 乗注 0.081 0.074 0.086 0.013 0.067 0.019 0.088 0.060 0.086 0.122 (0.056) (0.000) (0.072) (0.000) (0.055) (0.000) (0.023) (0.000) (0.071) (0.000) 就業年数 ( 現職 ) 0.029*** 0.014 0.026** -0.005 0.016-0.007 0.025** -0.027 0.010-0.035 (0.010) (0.013) (0.010) (0.004) (0.016) (0.006) (0.010) (0.018) (0.012) (0.023) 5 就業年数 ( 現職 )2 乗注 -0.046** -0.030-0.041* 0.010-0.034 0.013-0.039* 0.044-0.022 0.055 (0.023) (0.000) (0.028) (0.000) (0.023) (0.000) (0.009) (0.000) (0.033) (0.000) 大企業ダミー 0.237* 0.463*** 0.211** -0.065 0.477*** -0.049 0.199** -0.443 0.434*** -0.445 (0.091) (0.161) (0.101) (0.054) (0.178) (0.085) (0.087) (0.300) (0.143) (0.472) 健康増進法ダミー 0.098 0.088 0.880 1.320 (0.164) (0.206) (0.753) (1.092) 運動習慣ダミー -0.053-0.050-0.546** -0.603** (0.039) (0.049) (0.231) (0.282) スポーツクラブダミー -0.056-0.014-0.236 0.093 (0.034) (0.043) (0.162) (0.216) atanh ρ 0.485* 0.449 (0.274) (0.370) ln σ -0.261*** -0.211*** (0.056) (0.063) 15

R-squared 0.3142 0.3475 0.2863 0.3354 Log likelihood -907.449-643.5039 F/ Wald test F(66,544) = 10.09*** F/ Wald test( 年効果 ) F(2,544) = 1.31 F/ Wald test( 地域効果 ) F(44,544) = 2.59*** F(66,360) = 8.68*** chi2(66) = 803.34*** chi2(66) = 661.46*** chi2(66) = 818.74*** chi2(119)=22347.23*** F(2,360) = 0.85 chi2(2) = 2.67 chi2(2) = 2.06 chi2(2) = 2.71 chi2(2) = 1.78 F(44, 360) = 3.46*** chi2(44) = 119.04*** chi2(44) = 196.24*** chi2(44) = 121.04*** chi2(44) = 150.36*** First Stage F test F(3,542) = 2.80** F(3,358) = 0.70 chi2(3) = 12.46*** chi2(3) = 5.57 Hansen's J statistics (P-value) chi2(2) = 0.57 (P = 0.7505) chi2(2) = 2.24 (P = 0.3269) Wald test (H 0 : ρ=0) chi2(1) = 3.13* chi2(1) = 1.48 注 : 表 A3(A) を参照 16