長野県は長寿県か？ ―生命表から見る長寿県―

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(1)国際ICT利用研究学会研究会研究論文誌第１巻第１・2合併号. 長野県は長寿県か？ —生命表から見る長寿県— 鈴木治郎 † † †. 要旨. 信州大学全学教育機構. [email protected]. 都道府県別平均寿命において長野県は，2010 年国勢調査では男女とも 1 位，2015. 年調査でも男性 2 位，女性 1 位であることなどから「長寿県」と呼ばれる都道府県の一つになっている．「高齢化先進国」日本においては，長野県に限らず，長寿要因が何かと話題になることは多くなっている．ここでは長野県が長寿県であるかどうか自体に疑問の目を向ける．高齢者が今後何年の余命をもつかの指標である平均余命を通じて，とくに長野県が他県と比べて長寿と言えるだけのデータを示しているのかを検証する．キーワード. 生命表，平均寿命，平均余命. 換算して扱うとき. 1. ln = 10000 −. はじめに. ∑. d′k. k≤n. 筆者の勤務先のある長野県は，2017 年に発表された都. にほぼ等しい．生命表作成の理論では，生存数の代わり. 道府県別平均寿命において女性が 1 位（小数点第 2 位まに定常人口概念にもとづく理論的構築を行うため，「ほぼ」でなら，1 位の長野県と 2 位の岡山県は同じ値である），と表現した多少の違いが生じる．違いの大きさを知る参男性が 2 位の，いわゆる長寿県である [1]．前回（5 年前）考に，2015 年の完全生命表（全国）男性の 70 歳から 75 に 1 位だった男性が「なぜ下がったか」などまことしや. 歳までを次表に示す．. かな解説がなされたりもしている．ところで「長寿県」ということばを耳にしたとき私た. 表 1: 生存数と定常人口. ちはどんなことをイメージするだろうか．例えば「健康に暮らせる」，「自然・生活環境がよい」，「地域特性に応じた食生活がよい」などがあるだろうか．実際のところ，長野県とそれ以外の都道府県との間に特筆するだけの差を見つけることができるのだろうか．ここでは厚生労働省の発表している生命表 [1] を通じて「長寿」の実情を見ていきたい．. 2. 年齢. 生存数. 定常人口による値. 70 71 72 73 74 75. 82,978 81,528 79,966 78,291 76,515 74,631. 82,262 80,757 79,138 77,411 75,583 73,633. 平均寿命とは平均寿命とは，0 歳における平均余命のことである [2]． ◦. n 歳における平均余命 en は，lk で k 歳における生存数を表すとき 1 ∑ ◦ en = lk ln k>n. で定義される．生存数 ln は，実際の人口動態統計におけ. 定常人口はおよそ上下の年齢の生存数の平均値に近い．この例に示した違いが問題となるような議論は，ここでは行わないため，平均余命の厳密な定義までは触れない．計算例. その年齢における年間死亡数が 100 人であったとする．. る n 歳での死亡者数 dn を 10 万人当たりの死亡数 d′n に. 2018 年 4 月 11 日受付. ある県では国勢調査の結果，50 歳人口が 2 万人，. 2018 年 8 月 10 日採録. -6-. 死亡数 d′50 =. 100 × 100, 000 = 500 20, 000.

(2) 長野県は長寿県か？ ―生命表から見る長寿県―. 国勢調査日は 10 月 1 日であるが，その日の値でよい統計が得られるかなどの議論を行うのが定常人口を含めた生 89. 存数などの数学的連続化であり，上の計算例は厳密には生命表の要素を構成する定義通りでない．. Year=2015. かもしれない．特定の年齢での変動の緩和には，時系列データに用いられる移動平均を前後 4 年間まで重み付き. 86. で計算する Greville の補正が用いられている [1]．また年. 87. 88. 東日本大震災以後のような大量の人口流出，あるいは東京圏への人口集中などにより死亡率への影響が生じる. 齢人口が少ないこともあり，ばらつきの多くなる高齢人. 85. 口においては，製品の自然故障などに用いられる指数分布を改良した Gompertz-Makeham 関数の当てはめによ. 84. る調整もなされている [1]．. 85. 86. 87. 88. Year=2010. 平均寿命の直近の変化. 2.1. 図 2: 都道府県別平均寿命（女性）の変化都道府県別の平均寿命が示される国勢調査は，直近では 2015 年，前回は 2010 年に実施されている．男女別に，女性をとり示した．長野県は「●」で示してある．横軸に 2010 年の平均寿命をとったものを図 1 と図 2 に. 0.8 0.4. 0.6. Women. 80 79. Year=2015. 81. 1.0. 82. 1.2. 示した．長野県は「●」で示してある．. 0.6. 0.8. 78. 0.4. 1.0. 1.2. 1.4. Men 77. 78. 79. 80. 81. Year=2010. 図 3: 都道府県別平均寿命の延び. 図 1: 都道府県別平均寿命（男性）の変化. 2.2. とくに男性の平均寿命に関しては，2010 年と比べて各. 平均寿命の推移. 「都道府県別の平均寿命で長野県が 1 位（2010 年）」と. 県との間の差が大きく縮まったように見える．男性のほ. いう結果にもとづき述べてきた．2010 年以前を調べると，. うが都道府県別のばらつきが大きいが，外れ値（青森県）. 男性では 1990 年以来 1 位を続けてきたのが今回 2015 年. を除外すれば，いずれも平均寿命の拡がりは 3 歳以内で. に 2 位になり，女性に関しては 2010 年で初めて 1 位に. あることが見てとれる．. なったことがわかる．そこで，長野県男性が 1 位から落. 図 1 でも図 2 でも，長野県の平均寿命の延びは他県と. ちた理由の洞察に，2010 年および 2015 年の男女上位 5. 比べると鈍っているように見える．図 3 では，2010 年か. 県に共通する県として岡山，滋賀，福井，熊本の 4 県を. ら 2015 年までの平均寿命の延びを，横軸に男性，縦軸に. 取り上げ，各年次における平均寿命（全国）と各県の平. -7-.

(3) 国際ICT利用研究学会研究会研究論文誌第１巻第１・2合併号. 関して図 5 に示しておいた．ただし，各県を示すグラフ. 均寿命との差を図 4 に示した．. の区別しやすさのためグラフの縦軸は年齢ごとに調整値 = 平均余命 − (平均寿命（全国）80.77 − 年齢). 1.0 1985. 1990. 1995. 2000. 2005. 2010. 2015. 8 4. Year. Nagano Okayama Kumamoto Shiga Hukui. 6. Heikin Yomyou (modified). 10. 0.5 0.0. Nagano Okayama Kumamoto Shiga Hukui. -0.5. Difference with Zenkoku. としてある．. 図 4: 平均寿命（全国）との差の推移（男性）. 60. 65. 70. 75. 80. 85. Age. このグラフから，長野県男性の平均寿命は全国平均と比べて大きいとはいえない中で，都道府県別 1 位を維持. 図 5: 60 歳から 85 歳までの平均余命（調整値）. してきたことがわかる．都道府県別平均寿命を押し上げてきた「貯金」とでも呼ぶべきものが尽きてきたことが，都道府県別 1 位でなくなった理由と考えられるだろう．都道府県別生命表を読む限りでは，残念ながら筆者にはこ. グラフからわかるように，60 歳以上でも若いほど，長野県の平均余命は比較した 4 県と比べて長くなっている．. の「貯金」が何かを見つけることはできなかった．. 3. 寿命の脱出速度. 平均余命の読み方平均寿命から各年齢を引いた値よりも，平均余命は実. は大きい．平均寿命とは 0 歳児が平均何歳まで生きるかという指標となるが，それは 20 歳，40 歳，60 歳の人がそれぞれ何歳まで生きるかを知る値は提供していない．次表には厚生労働省発表資料にある主な年齢における平均余命（全国および長野県）を抜き出しておいた．0 歳における平均余命は平均寿命のことである．. 長野. いう概念を提唱し「20 年後には私たちの寿命は 1 年に 1 歳以上延びる（2001 年）」と予想している [3]．そうなれば，私たちは平均的には死ななくなるわけで，その変化が技術でもたらされるものならば，とくに高齢者の平均余命から確認できるであろう．彼の予想からもうすぐ 20 年になる．例えば上の長野県の数字をもとにすれば，1 年に 0.1 ∼ 0.2 歳程度の延びで. 表 2: 主な年齢における平均余命. 全国. 『シンギュラリティは近い』で著名なカーツワイルは，様々な未来予測をしている．その中で寿命の脱出速度と. ある．. 0歳. 20 歳. 40 歳. 60 歳. 75 歳. 80.77 81.75. 61.16 62.14. 41.80 42.85. 19.46 20.27. 12.06 12.63. テクノロジーの影響がただちに現れるなら，私たちの晩年期にある年代の平均余命に注目するとよいと思える．. 4. データ処理について. 図 3 や図 4 は「長寿県・長野」での平均寿命が延び止. 都道府県別生命表は，厚生労働省により国勢調査のた. まりしていることを示しているのだろうか．60 歳から 85. びに（現状では 2 年後に）発表されている．その資料は. 歳までの平均余命を，先に比較した長野県を含む 5 県に. -8-. • PDF ファイル.

(4) 長野県は長寿県か？ ―生命表から見る長寿県―. • 上記資料の図表データおよびグラフからなる Excel ファイル. 日本国内における 3 大疾病は「がん・心疾患・脳卒中」である．最近の日本社会における健康意識の向上から，塩分を控える，適度な運動をするなどの活動は盛んになっ. • 都道府県別完全生命表 csv ファイル [1]. てきているが，死亡率から見たときどうなっているのだろうか．そうした社会変化の平均余命への影響を知る手. で，それぞれ公開されている．残念ながら CSV ファイルでも Excel ファイルでも，デー. がかりが「年齢調整死亡率の概況」[4] には含まれている．. タベースのいう正規化されたレコードからなるファイルではない．このため，利用目的に応じて手軽に加工でき. 参考文献. るファイル形式を選択するとよい．. [1] 厚生労働省，平成 27 年都道府県別生命表の概況， http://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/life/tdfk15/， 2017（都道府県別平均寿命算出の根拠となる完全生命表は，5 年毎の国勢調査データにもとづく作成される．毎年の平均寿命国際比較は，都道府県別までは算出しない簡易生命表による．）. PDF ファイルは，統計解析ソフト R のライブラリである tabulizer[5] で処理できる．tabulizer はオープンソースの Java ライブラリ tabula[6] を利用しており，R 以外からの利用も可能である． Excel ファイルや csv ファイルも，Python で利用できる BeautifulSoup，あるいは R 用のを使えば，余分な空行や連結されたセルのもたらす取扱いの不自由さの解消が容易になる．. 5. [2] 河野稠果，人口学への招待，中央公論新社，2007 [3] R.Kurzweil, The law of accelerating returns, http://www.kurzweilai.net/the-law-ofaccelerating-returns, 2001 Mar. 7.. おわりに私たちは一般報道を通じてだと，平均寿命ばかり目に. [4] 厚生労働省，平成 27 年都道府県別年齢調整死亡率の概況，http://www.mhlw.go.jp/toukei/ saikin/hw/jinkou/other/15sibou/, 2017. することになる．また都道府県別平均寿命を通じても，順位ばかりに注目する報道がほとんどである．しかし平均寿命が延びるとき，それが私たちの社会の進展，それは保健衛生であったり経済状態であったり，さまざまな要. [5] tabulizer tutorial, https://ropensci.org/tutorials/tabulizer tutorial/, v0.1.22, 2018 Mar 14 checked.. 素の改善を通じて実現されているのであり，その背景のことを考えたい．たとえ平均寿命の順位の低い都道府県であっても，平均寿命は 5 年で 1 歳近く延びているので. [6] tabula, http://tabula.technology/, latest 2018 Feb. 27.. ある．また，私たち一人ひとりが今後の暮らしに平均寿命という情報を反映させたいと考えるなら，それは平均寿命ではなく平均余命を考えなくてはならない．本論文では各都道府県の平均寿命が次回調査でどうなるかを予測する明確な情報を取り出すまではできなかったが，ここで. 著者紹介鈴木治郎. とくに論じた長野県に関していえば，2020 年の国勢調査. 1990 年より信州大学，現在は同大全学教育機構教授．の実施後に，都道府県別平均寿命の順位はさらに下がる計算機の整数論への応用に 1980 年代より取り組む．計算だろうと考えるべき手がかりを，いくつか示すことがで機利用の大衆化した現在は，数値リテラシーの問題を中きたと思える．心に取り組む．著書に『はじめての数論』（丸善出版），長野県の場合，寒冷地である東北各県の平均寿命順位『証明の楽しみ基礎編・応用編』など．がほとんど低い中で，同じく寒冷地であっても平均寿命の長いことに注目すべき理由があるのは確かである．以上で解決を残した問題の考察には，とくに寒冷地で死亡率の高い脳疾患系の死亡率の問題などを扱うべきであろう [4]．. -9-.

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