【健康格差を科学する】労働は健康に悪い - 「人生100年時代」の不都合な真実 - vol.4

【健康格差を科学する】労働は健康に悪い - 「人生100年時代」の不都合な真実 - vol.4

2025.09.10

はじめに

仕事は人を成長させたり、「生きがい」となったりする一方で、心や体をむしばむこともあります。

英国のホワイトホール研究や日本の大規模調査は、職業性のストレスが寿命に深く関わっていることを明らかにしてきました。

では、働き続けることと引退すること、どちらが健康に良いのでしょうか？

本記事では、私たちの最新の研究からその答えを探ります。

シリーズ紹介

連載記事「元官僚の医療経済学者、健康格差を科学する」は、“社会が人の健康にどんな影響を与えるのか”をやさしく読み解くシリーズです。

過労死で父を亡くし、東京大学経済学部を卒業後に厚生労働省の官僚となり、そしてハーバードSPHを経て医療経済学・社会疫学の研究者となった著者が、社会疫学という学問を一歩ずつ紐解いていきます。

仕事の合間に。夜勤明けに。育児のスキマに。「健康は、個人の責任ではないかもしれない」と気がつける、そんな学びをお届けします。

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はじめに
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この記事のまとめ
この記事を読むと分かること
この記事は誰に向けて書いているか
社会疫学シリーズ「元官僚の医療経済学者、健康格差を科学する」
執筆者の紹介
健康に悪い仕事とは？
英国ホワイトホール研究の知見
カラセックの「仕事の要求度－コントロールモデル」
職業性ストレスと心疾患の関連性
英国とは異なる日本の状況
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引退すれば健康になるのか？
引退と健康の因果関係
年金支給開始年齢を使った操作変数法
35か国約10万人のデータから導かれた結論
引退の効果は人それぞれ
労働と余暇のベストバランス
参考文献
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社会疫学シリーズ「元官僚の医療経済学者、健康格差を科学する」

この記事のまとめ

この記事を読むと分かること

職業性ストレスを測定・理解するための理論枠組み
職位と健康の関係における英国と日本の違い
引退と健康の関連に生じるバイアスと操作変数法の応用例

この記事は誰に向けて書いているか

仕事のストレスが健康にどのような影響を与えるのか知りたい方
引退が健康に及ぼす効果に関心のある方
最新の研究に基づいて因果推論を学びたい方

社会疫学シリーズ「元官僚の医療経済学者、健康格差を科学する」

vol.1：経済学部卒の官僚が、ハーバードSPHを卒業して社会疫学者になるまで
vol.2：エリートほど長生きする?! 教育こそ最高の予防医療である
vol.3：お金で健康は買えるのか? 格差社会の健康科学
vol.4：労働は健康に悪い　 - 「人生100年時代」の不都合な真実（本記事）

執筆者の紹介

氏名：佐藤豪竜（https://x.com/koryu0610）
所属：慶應義塾大学総合政策学部専任講師
自己紹介：経済学博士、公衆衛生学修士。専門は社会疫学、医療経済学。東京大学経済学部を卒業後、厚生労働省に入省。保険局、老健局、総理大臣官邸等で12年間社会保障政策の企画立案に携わる。ハーバード大学公衆衛生大学院に留学後、京都大学を経て、現職。1986年生まれ、北海道札幌市出身。

健康に悪い仕事とは？

英国ホワイトホール研究の知見

仕事と健康の関係を語るうえで外せない研究として、「ホワイトホール研究」があります。

ホワイトホール（Whitehall）とは英国ロンドンの官庁街で、日本でいうと霞が関のような場所です。ここで英国の国家公務員を対象とした長期コホート調査が行われています。

研究代表者であるマイケル・マーモット博士は、1985年から10,308人の国家公務員を追跡調査し、冠状動脈性心疾患による死亡率が職位によって異なるかを分析しました（Marmot et al., 1978）。

その結果、この研究では職位が低いほど死亡率が高いという明確な関連性が示されました。具体的には、管理職に比べて、専門職、事務職、そして単純作業の職員といった下位の職位になるほど、冠状動脈性心疾患による死亡率が高くなることが明らかになったのです。

さらに特筆すべきは、この職位による死亡率の違いが、コレステロール値、喫煙、血圧、BMI、血糖値、運動習慣、身長といった健康診断で測定されるようなリスク要因を考慮しても、なお“約６割が説明できなかった”点です。

同じ国家公務員を対象としているため、医療へのアクセスや貧困、労働安全衛生といった一般的な格差要因によるものでもなく、また喫煙や運動などの健康行動の違いでも、職位による死亡率の違いを十分に説明できなかったのです。

では、一体何がこの職位による死亡率の違いを生み出していたのでしょうか？

その原因の一つとして考えられるのが、「職業性ストレス」です。

カラセックの「仕事の要求度－コントロールモデル」

職業性ストレスには様々な定義がありますが、ロバート・カラセックが提唱した「仕事の要求度－コントロールモデル」が広く用いられています（Karasek, 1979）。

カラセックの理論によると、職業性ストレスは、仕事の「要求度」と「コントロール」の相互作用によって生じると考えられています。

「要求度の高い仕事」とは、限られた時間で仕事を速くこなす必要があったり、ハードワークを要求されたりする仕事です。

一方、「コントロールの度合いが高い仕事」とは、自分で多くのことを決められる裁量が与えられていたり、新しい知識を吸収する必要があったりする仕事です。

このように仕事を「要求度」と「コントロール」の二軸で整理すると、下図のように四つのタイプに分類することができます。

右上のアクティブ群は、仕事の要求度が高いものの、コントロールできる度合いも高い能動的な仕事です。会社の経営者や医師などが当てはまります。

この象限の仕事は、リーダーシップや創造性が求められ、裁量も大きく刺激的なものが多いですが、同時に難しい決断を下さなければならない場面も多く、ストレスがかかります。仕事に追われ、自分の健康は後回しになりがちなので、注意が必要です。

左上の低ストレス群は、仕事の要求度が低く、コントロールの度合いが高い、最も職業性ストレスを感じにくい象限とされています。研究者や、作家、芸術家が当てはまるとされています。

たしかに、大学の長期休みは自分の好きな研究に没頭することができるので、ストレスはほとんどありません。一方、他者とのコミュニケーションが希薄になりがちで、孤独感からうつ病になってしまうケースも少なくありません。

左下のパッシブ群は、仕事の要求度が低い代わりに、コントロールの度合いも低い仕事です。会社の受付や警備員、建物の管理人などが当てはまります。

これらの仕事の人は、上司からの指示に従って決められたスケジュールで働いており、時間に追われたり難しい判断を求められたりすることはありません。一方で、毎日決められたことをこなし、新しい知識やスキルを身に付ける機会が少ないことから、刺激に乏しいかもしれません。

右下の高ストレス群は、仕事の要求度が高い割に、コントロールできる度合いが低い、最も職業性ストレスがかかりやすい仕事です。電話オペレーターや組立て工場の労働者、ウェイトレスなどが当てはまるとされています。

私の前職である国家公務員もまさしくこの象限に当てはまるでしょう。昼夜問わず議員からの問合せや国会対応が発生し、これらの他律的な案件に素早く正確に対応することが求められます。

また、組織としての方針が決まっているので、一人一人の国家公務員の裁量は意外にも大きくありません。過剰なストレスからメンタルヘルスが悪化し、休職してしまう同僚を数多く見てきました。中には急性の心疾患で若くして亡くなってしまう方もいました。

職業性ストレスと心疾患の関連性

実際に、職業性ストレスと心疾患には強い関連があることが示されています。

欧州の13のコホート研究を統合し、197,473人分のデータを分析したメタアナリシスでは、職業性ストレスがあると冠状動脈性心疾患のリスクが1.23倍になることが明らかになりました（Kivimäki et al., 2012）。

このことから、職業性ストレスが健康に与える影響の大きさが伺えます。

英国の「ホワイトホール研究」では、職位が低いほど死亡率が高いという結果が示されました。これは、職位が低い職員は仕事をコントロールできる度合いが低い一方で、業務量は他の職員と変わらず、職業性ストレスがかかりやすかったからだと考えられます。

英国とは異なる日本の状況

しかし、日本の状況は英国とは異なっています。

国立健康危機管理研究機構の和田耕治先生らは、30～59歳の日本人男性約150万人分のデータを分析し、1980年から2005年までの死亡率の変化を職種別に示しました（Wada et al., 2012）。

その結果、1995年までは英国と同様に、管理職や専門職のような職位の高い人は、その他の職種よりも死亡率が低い傾向にありました。

しかし、1995年以降は管理職や専門職の死亡率が70％ほど増加し、その他の職種を逆転しました。死因を詳しく見てみると、管理職の自殺率がこの時期に急上昇していることが分かりました。

この背景には、1995年以降の日本の雇用社会情勢が大きく影響していると考えられます。

この時期は、バブル経済崩壊の影響で金融機関の破綻や中小企業の倒産が相次ぎ、企業のリストラが増加しました。阪神・淡路大震災や地下鉄サリン事件が発生し、社会不安が高まった時代でもあります。

和田先生らの論文によると、1980年のデータでは管理職の割合が8.2％だったのが、2005年には3.2％へと減少しています。リストラによって管理職の人数が減り、これまでよりも少ない人数で多くの仕事をこなさなければならなくなった状況がうかがえます。

このように、英国のホワイトホール研究とは異なり、日本では管理職にしわ寄せがいき、健康リスクが高まる傾向が見られたのです。
（続きはページの後半へ）

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引退すれば健康になるのか？

引退と健康の因果関係

これまで「職業性ストレス」によって健康に悪影響が生じることを見てきました。

それでは、引退すれば人は健康になるのでしょうか？

これまでの研究では、引退と健康に関して一貫した知見は得られていませんでした。むしろ引退すると老化が加速され、健康が悪化するという研究の方が多いくらいでした（Garrouste & Perdrix, 2022; Nishimura et al., 2018; Xue et al., 2020）。

しかし、引退と健康の因果関係を正確に推定することは難しいとされています。その理由が、「生存者バイアス」です。

これは、健康な人は仕事を続け、健康を崩した人は仕事を辞める傾向があることで生じるバイアスです。働いている人と引退した人の健康状態を単純に比較すると、もともと健康な人だけが働き続けているので、引退が健康に悪いという誤った結論が出やすくなるバイアスが生じます。

因果関係を正しく推定するには、ランダム化比較試験（RCT）がベストな方法です。集団を無作為に介入群と対照群に分けて、両群のアウトカムを比較すれば、介入の効果を測定することができます。

前二回の記事では、教育や所得が健康に与える影響について、RCTの結果をいくつかご紹介してきました。

連載「元官僚の医療経済学者、健康格差を科学する」
・教育と健康：エリートほど長生きする？！教育こそ最高の予防医療である
・所得と健康：お金で健康は買えるのか？格差社会の健康科学

引退が健康に与える影響についても、理想的にはRCTを行うことができれば、正確にその効果を測定することができます。つまり、無作為に介入群に割り付けられた人には仕事を辞めてもらい、対照群に割り付けられた人には仕事を続けてもらうのです。

DAG（directed acyclic graph）で表現すると、下図のようになります。

引退前の健康状態（ U ）が悪い人は、引退（ A ）しやすい傾向があります。また、引退前の健康状態（ U ）が悪い人は、引退後も健康状態（ Y ）が悪いでしょう。

U から A と Y の両方に矢印が伸びていることから、U が交絡因子になっていることが分かります。これが、引退と健康の間に生じる「生存者バイアス」の正体です。

ここでもしも無作為割付（ Z ）を行い、引退する人としない人を人為的に決めることができれば、引退するかどうかは引退前の健康状態とは無関係になります。

交絡因子U から伸びる二本の矢印のうち、A に伸びる左手の矢印が断ち切れるのです。そうして数年後の両群の健康状態を比較すれば、それが引退が健康に与える因果効果となります。しかし、そうした実験が倫理的に問題があることは、すぐ分かるでしょう。

年金支給開始年齢を使った操作変数法

それでは、RCTが実施できない時には、どうしたらよいのでしょうか？

一つの方法として「操作変数法」があります。操作変数とは、曝露（ A ）の有無を「操作」できるような変数であり、RCTにおける無作為割付（ Z ）と同じような働きをする変数を指します。

適切な操作変数とは、次の二条件を満たす必要があります。

操作変数（ Z ）と曝露（ A ）が強く相関していること
操作変数（ Z ）は交絡因子（ U ）と相関を持たないこと（曝露（A）を通じてのみアウトカム（Y）に影響を与える）

私たちの研究では、年金支給開始年齢を引退の操作変数として用いました。政府によって決められる年金支給開始年齢は、操作変数として求められる条件を満たしていると考えられます。

年金支給開始年齢（ Z ）に達した時、多くの人は定年を迎え引退（ A ）する
年金支給開始年齢（ Z ）は政府によって決められているので、個人の引退前の健康状態（ U ）と相関を持たない（引退（ A ）を通じてのみ引退後の健康（ Y ）に影響を与える）

上のRCTのDAGと見比べてもらうと、Z の無作為割付が年金支給開始年齢に置き換わっただけで、まったく同じ構造になっていることが分かるでしょう。RCTにおける無作為割付は、理想的な操作変数と捉えることもできます。

35か国約10万人のデータから導かれた結論

これまでの研究は、ほとんどが一か国のデータによるものでした。したがって、複数の研究から一貫しない結果が得られたとしても、それが国による違いなのか、統計手法の違いなどその他の要因によるものなのかが分かりませんでした。

このため、私たちの研究では、米国のHealth and Retirement Study（HRS）と、同じような調査票設計がなされている35か国のデータを合わせて分析しました。

50～70歳を対象としたサンプルサイズは106,927人分におよび、追跡期間は平均6.7年でした。日本のデータは、Japanese Study on Aging and Retirement（JSTAR）を使っています。

これら35か国の男女別の年金支給開始年齢の変遷を調べ、引退の操作変数として用いました（とても大変でした…）。

分析の結果、引退は健康に良い影響を与えることが示唆されました（Sato, Noguchi, Inoue, et al., 2023; Sato & Noguchi, 2025）。

具体的には、引退した人は、働き続けている人よりも心疾患リスクが2.2％ポイント低く、認知機能が0.048標準偏差（SD）高く、身体的に自立している確率が2.7％ポイント高く、主観的健康感が0.144SD高いという結果です。なお、国による大きな違いは認められませんでした。

健康行動についても調べたところ、引退した人は、働き続けている人より運動不足のリスクが3.0％ポイント低いことが明らかになりました。

仕事を辞めることで「職業性ストレス」から解放されることに加え、運動する時間を得られることが、健康に良い影響を与えている可能性があります。

引退の効果は人それぞれ

平均すると「引退は健康に良い影響を与える」というのが私たちの研究から得られる示唆ですが、人の働き方は大きく異なっており、引退の効果も個人によってまちまちであることが予想されます。

このため、私たちはさらに機械学習の手法を用いて、引退による健康改善効果が大きい人と小さい人（引退がむしろ悪影響を与える人）の特徴を明らかにしました（Sato, Noguchi, & Inoue, 2023）。

分析に用いたのは、スタンフォード大学のスーザン・エイシー教授らが開発した「因果フォレスト」と呼ばれる機械学習手法です。これに年金支給開始年齢を用いた操作変数法を組み合わせました。

使用するデータをHRSと共通の質問項目が多い19か国、12,811人分に絞ることで、60もの共変量を機械学習モデルの中で考慮することができました。また、アウトカムも、単語記憶テストによって測定される認知機能に絞りました。

分析の結果、引退した人は、働き続けている人に比べて平均して1.348語多く単語を記憶していました。機械学習モデルを用いても、引退によって認知機能が維持・改善するという一貫した結果が得られました。

さらに、女性、高学歴・高所得者、健康状態の良好な人、引退前に運動習慣があった人ほど、引退による認知機能への効果が大きいことも明らかになりました。このような違いが出る原因は、引退後の過ごし方にあると私たちは考えています。

女性の方が引退による効果が大きいのは、男性は仕事を辞めると人付き合いが減るのに対し、女性は積極的に地域のコミュニティに参加しているからかもしれません（Comi et al., 2022; Kikuchi et al., 2017; Ståhl et al., 2001）。

また、高学歴・高所得者の人の方が引退後に健康なのは、老後の蓄えがあることが関係していそうです（Grossman, 1972）。

健康を維持するためには、毎月ジムに通うなどして、何かとお金がかかるものです。健康状態の良好な人は、病気がちの人に比べて、活発に活動できる時間が多いです。この時間を運動などの健康投資に振り向けることで、さらに健康になっていくのではないかと考えられます。

最後に、引退前の運動習慣も重要で、老後に健康に過ごすためには、現役時代から運動習慣を身に付けておくことが大切と言えるでしょう。

労働と余暇のベストバランス

労働は「生きがい」にもなりえますが、ともすればストレスの原因となり、健康に悪影響を与えます。

また、時間は誰しも平等に与えられていますが、働き詰めだと健康づくりやその他の活動のための「可処分時間」が減ってしまいます。

近年、「人生100年時代」の名のもとに、長く働き続けることを称賛する動きが目立っています。しかし、労働を過度に美化することなく、労働と余暇のベストバランスを自分で見つけることが、人生を豊かに過ごすコツではないでしょうか。

参考文献

Comi, S. L., Cottini, E., & Lucifora, C. (2022). The effect of retirement on social relationships. German Economic Review, 23(2), 275–299. https://doi.org/10.1515/ger-2020-0109

Garrouste, C., & Perdrix, E. (2022). Is there a consensus on the health consequences of retirement? A literature review. Journal of Economic Surveys, 36(4), 841–879. https://doi.org/10.1111/joes.12466

Grossman, M. (1972). On the Concept of Health Capital and the Demand for Health. Journal of Political Economy, 80(2), 223–255.

Karasek, R. A. (1979). Job Demands, Job Decision Latitude, and Mental Strain: Implications for Job Redesign. Administrative Science Quarterly, 24(2), 285–308. https://doi.org/10.2307/2392498

Kikuchi, H., Inoue, S., Fukushima, N., Takamiya, T., Odagiri, Y., Ohya, Y., Amagasa, S., Oka, K., & Owen, N. (2017). Social participation among older adults not engaged in full- or part-time work is associated with more physical activity and less sedentary time. Geriatrics & Gerontology International, 17(11), 1921–1927. https://doi.org/10.1111/ggi.12995

Kivimäki, M., Nyberg, S. T., Batty, G. D., Fransson, E. I., Heikkilä, K., Alfredsson, L., Bjorner, J. B., Borritz, M., Burr, H., Casini, A., Clays, E., De Bacquer, D., Dragano, N., Ferrie, J. E., Geuskens, G. A., Goldberg, M., Hamer, M., Hooftman, W. E., Houtman, I. L., … Theorell, T. (2012). Job strain as a risk factor for coronary heart disease: A collaborative meta-analysis of individual participant data. The Lancet, 380(9852), 1491–1497. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(12)60994-5

Marmot, M. G., Rose, G., Shipley, M., & Hamilton, P. J. (1978). Employment grade and coronary heart disease in British civil servants. Journal of Epidemiology and Community Health, 32(4), 244–249. https://doi.org/10.1136/jech.32.4.244

Nishimura, Y., Oikawa, M., & Motegi, H. (2018). What Explains the Difference in the Effect of Retirement on Health? Evidence from Global Aging Data. Journal of Economic Surveys, 32(3), 792–847. https://doi.org/10.1111/joes.12215

Sato, K., & Noguchi, H. (2025). Heterogeneous associations of retirement with health and behaviors: A longitudinal study in 35 countries. American Journal of Epidemiology, kwaf126. https://doi.org/10.1093/aje/kwaf126

Sato, K., Noguchi, H., & Inoue, K. (2023). Heterogeneous Treatment Effect of Retirement on Cognitive Function (SSRN Scholarly Paper 4577313). https://doi.org/10.2139/ssrn.4577313

Sato, K., Noguchi, H., Inoue, K., Kawachi, I., & Kondo, N. (2023). Retirement and cardiovascular disease: A longitudinal study in 35 countries. International Journal of Epidemiology, 52(4), 1047–1059. https://doi.org/10.1093/ije/dyad058

Ståhl, T., Rütten, A., Nutbeam, D., Bauman, A., Kannas, L., Abel, T., Lüschen, G., Rodriquez, D. J. A., Vinck, J., & van der Zee, J. (2001). The importance of the social environment for physically active lifestyle—Results from an international study. Social Science & Medicine, 52(1), 1–10. https://doi.org/10.1016/S0277-9536(00)00116-7

Wada, K., Kondo, N., Gilmour, S., Ichida, Y., Fujino, Y., Satoh, T., & Shibuya, K. (2012). Trends in cause specific mortality across occupations in Japanese men of working age during period of economic stagnation, 1980-2005: Retrospective cohort study. BMJ (Clinical Research Ed.), 344, e1191. https://doi.org/10.1136/bmj.e1191

Xue, B., Head, J., & McMunn, A. (2020). The Impact of Retirement on Cardiovascular Disease and Its Risk Factors: A Systematic Review of Longitudinal Studies. The Gerontologist, 60(5), e367–e377. https://doi.org/10.1093/geront/gnz062

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