失業で男性の死亡率は4年間44%上昇し、その後消えた。主な原因はアルコールと自殺

この分野には、どちらも確立されていながら一見矛盾する2つの発見があります。1つは、職を失うと死亡リスクが上がること。もう1つは、大勢が一度に職を失うと、死亡率が下がることです。

American Journal of Epidemiology に掲載された2014年の論文は、Panel Study of Income Dynamics（米国の家計パネル調査）の19年分のデータを使い、この2つを同じモデルに入れました。個人が無職になると、死亡のハザードは年齢が約10歳上がったのと同じくらい高まりました。一方、州の失業率が1ポイント上がるごとに、その州に住む全員（働いているかどうかにかかわらず）の死亡のハザードは、年齢が約1歳若くなったのと同じくらい下がっていました。

どちらも本当です。対象となる集団も、働くメカニズムも違います。この記事で扱うのは1つ目、つまり解雇された本人に何が起きるかです。それが自分で手を打てるほうであり、質の高い研究での影響の大きさが、多くの人の予想より大きく、そして予想より短期間で終わるからです。

最もきれいな実験は「工場の閉鎖」

職を失った人と失っていない人を単純に比べるのは落とし穴です。病気の人ほど職を失いやすいので、関連があっても、因果が逆向きの選択効果にすぎない可能性があります。標準的な対処法は、健康状態に関係なく全員が職を失う「事業所閉鎖」を調べることです。Marcus Eliason と Donald Storrie は、雇用主と従業員を結びつけた登録データから1987年と1988年にスウェーデンで起きたすべての事業所閉鎖を特定し、その労働者を12年間追跡して、職を失っていないマッチングした労働者と比較しました。

男性では、失業後最初の4年間の死亡リスクが44%高くなっていました。ハザード比1.44、信頼区間1.19〜1.76です。そして、そこで止まりました。2番目と3番目の4年間のハザード比は1に近く、有意ではありませんでした。女性では、どの期間の推定値も有意に達しませんでした。

興味深いのは死因のパターンです。最初の4年間で、アルコール関連疾患による死亡は約2倍（ハザード比2.21）、自殺も約2倍（ハザード比2.15）になりました。虚血性心疾患は3分の1、喫煙関連のがんは約半分増えましたが、いずれも単独では有意ではありません。著者らは素直な推論を導いています。失業がゆっくり進む病気を新たに引き起こすというより、すでにあったものを悪化させているように見える、というものです。超過死亡の多くは、その後の数年で逆転します。

事業所閉鎖後の最初の4年間における男性の死因別死亡

職を失っていないマッチング対象者に対するハザード比。スウェーデン、1987〜88年の閉鎖、12年間追跡。

アルコール関連疾患（1.14〜4.31）2.21

自殺（1.28〜3.59）2.15

喫煙関連のがん（有意差なし）1.48

全死因（1.19〜1.76）1.44

虚血性心疾患（有意差なし）1.33

その後の2つの4年間では、全死因のハザード比は1に近く、有意ではありませんでした。アルコール関連のハザード比はむしろ0.44まで下がっており、著者らはこれを、死亡が新たに上乗せされたのではなく早められたためだと解釈しています。

Eliason, M. and Storrie, D., “Does Job Loss Shorten Life?”, Journal of Human Resources 44(2), 2009.

米国の推計はより大きく、しかも消えない

Daniel Sullivan と Till von Wachter は、1970〜80年代のペンシルベニア州の労働者の四半期ごとの収入の行政記録を、2006年までの社会保障の死亡記録と突き合わせました。勤続年数の長い男性労働者では、失業後1年間の死亡率が、本来予想される水準より50〜100%高くなっていました。その後、影響は急速に小さくなりましたが、20年後でも年間の死亡ハザードは10〜15%高いと推定されました。これがずっと続くとすると、40歳で職を失った労働者は平均余命を1〜1.5年失う計算になります。

用量反応関係も見つかりました。収入の減少が大きいほど、死亡率の上昇も大きかったのです。この関係は、収入の減少を直接測るのではなく、業種・企業・企業規模ごとの賃金プレミアムから予測した場合にも残りました。著者らは、これは収入が健康を左右すると証明したわけではなく、影響をもたらしている何かが損失の大きさと連動している、というだけだと慎重に述べています。

収入の損失そのものも大きく、長く続きます。von Wachter、Song、Manchester は、1982年の景気後退をカバーする30年分の社会保障記録を使い、大量解雇で職を失った労働者の年収が直後に約30%減り、15〜20年後もなお約20%低いままだったことを明らかにしました。

4つの研究、4つの設計、4つの答え

研究	設計	死亡への影響
Eliason & Storrie（スウェーデン）	1987〜88年の全事業所閉鎖、登録データ、12年追跡	男性は1〜4年目にHR 1.44、その後はなし、女性はなし
Sullivan & von Wachter（ペンシルベニア州）	収入の行政記録と死亡記録を照合、最長26年	1年目に+50〜100%、20年目に+10〜15%、40歳で平均余命1.0〜1.5年減
Bloemen ほか（オランダ）	高齢男性労働者、企業閉鎖、企業単位の死亡率で調整	5年以内の死亡確率が+0.60ポイント
Zellers ほか（フィンランド）	59万823人、1990年代の不況、30年追跡	2000年までHR 1.17、2005年まで1.14、2010年まで1.12、2020年まで1.09

Eliason & Storrie 2009; Sullivan & von Wachter, Quarterly Journal of Economics 124(3), 2009; Bloemen, Hochguertel & Zweerink, IZA DP 9483, 2015; Zellers et al., Social Science & Medicine, 2025.

最大の研究は最新の研究でもある

1990年代初めのフィンランドの不況は、それ自体が自然実験になるほど深刻でした。GDPは14%落ち込み、失業率は20%を超えました。Social Science & Medicine に掲載された2025年の研究は、フィンランドの人口登録データを使い、不況前に少なくとも2年間安定して雇用されていた民間部門の労働者59万823人を追跡しました。そのうち11万4,257人が、工場閉鎖か従業員の半数以上に及ぶ大量解雇で職を失っています。研究者らは全員を2020年末まで、つまり30年間追跡し、その間の死亡は9万3,199人でした。

職を失った人の全死因死亡率は、どの追跡期間でも高く、その影響は着実に小さくなっていきました。ハザード比は2000年までで1.17、2005年までで1.14、2010年までで1.12、2020年までで1.09です。事故、アルコール、暴力、自殺による死亡は、どの期間でも高くなっていました。がんと虚血性心疾患は追跡期間が長くなって初めて有意になり、細かく分けると、超過は慢性閉塞性肺疾患（COPD）と肺がん、つまり喫煙に集中していました。

影響は小さくなるが、消えはしない

職を失ったフィンランドの労働者の、失っていない同等の労働者に対する全死因死亡の調整ハザード比（追跡期間別）。

1.171990–2000

1.141990–2005

1.121990–2010

1.091990–2020

59万823人のうち11万4,257人が失業、30年間の死亡は9万3,199人。棒の長さは1.00を超えた分に合わせています。

Zellers, S. et al., Social Science & Medicine, 2025.

この研究には、ふだん以上に注目すべき細部が2つあります。傾向スコアマッチングでも結果の方向と有意性は再現されましたが、影響の大きさは小さくなりました。また、失業した年で分けると、不況の終わりの1994年に、回復しつつある労働市場へ放り出された労働者には、死亡リスクの上昇がまったく見られませんでした。一方、1990年と1991年に失業した人では最も高くなっていました。同じ出来事でも、4年違うだけで、一方は何の影響も及ぼさなかったのです。

反証はどんなものか

1つ目はバイオマーカーの結果です。Michaud、Crimmins、Hurd は、自己申告や死亡記録ではなく、米国の Health and Retirement Study（健康と退職に関する調査）で集められた客観的な生理指標を使いました。解雇された労働者はバイオマーカーの状態が悪く、特に糖化ヘモグロビン（HbA1c）が悪化していました。ところが、事業の閉鎖で職を失った労働者ではそうなっていませんでした。これは、ほかの研究が依拠している識別戦略とちょうど逆です。閉鎖こそ外部要因によるきれいなケースのはずなのに、そこでは何も見られなかったのです。

2つ目は、大量解雇の中身です。理由が記載されたカナダの離職記録を使った研究では、大量解雇の期間中の離職のうち、本当の解雇は約4分の1にすぎず、残りは自己都合退職などが同じ時期にまとめて数えられていたことがわかりました。本当に非自発的な離職だけを取り出すと、推定される収入の損失はほぼ2倍になり、大量解雇後の自己都合退職の15%から、大量解雇前の解雇の60%までの幅になりました。曝露がもともとこれほどばらばらだったなら、発表されている影響の推定値は、かなり性質の異なる出来事の平均ということになります。

3つ目は米国の最新の推計で、これは最も弱いものです。National Longitudinal Survey of Youth 1979（米国の若年者縦断調査）の生産年齢の成人7,234人を、33年間の職業人生とその後10年間の死亡について追跡したところ、解雇1回でハザード比1.23、2回以上で1.30でした。ただし信頼区間は1.00〜1.51と0.96〜1.77です。著者ら自身、要旨の中でこの関連を「決定的ではない」と書いています。絶対値に直すと、1万人年あたりの超過死亡は18.7人と32.6人、1人あたりの損失生存年数は0.27年と0.39年でした。

どれも根拠のある3つの文

正しい非自発的な失業は死亡リスクを高めます。最初の数年で最も強く、男性で最もはっきりしており、主にアルコールと自殺を通じて現れます。

正しい失業率が上がると、集団全体の死亡率は下がります。両者は矛盾しません。分析の単位が違うのです。

これも正しい自己申告ではなく客観的なバイオマーカーを使った研究では、影響は解雇の後には見られましたが、事業閉鎖の後には見られませんでした。本来はこちらのほうが「きれいな」曝露のはずです。

景気と連動する死亡率（好況で死亡が増え、不況で減る）という発見は、国や年代を問わず頑健で、本格的には争われていません。争われているのはその理由です。候補となる説明には、交通事故死、労働災害、大気汚染、労働時間、そして睡眠・運動・ケアに使える時間などがあります。

Tapia Granados, J.A. et al., American Journal of Epidemiology 180(3), 2014; Ruhm, C.J., “Are Recessions Good for Your Health?”, Quarterly Journal of Economics, 2000; Michaud, Crimmins and Hurd, 2016.

このパターンが意味すること

これらの研究をまとめて読むと、ある「形」を持った危険が浮かび上がります。前半に集中していて、最初の1年〜4年が最も大きく、その後は弱まります。何か直接的な身体へのダメージではなく、行動を通じて現れます。アルコール、自殺、喫煙、そして20年後に喫煙から生じる病気です。調べたどのデータでも男性のほうが深刻ですが、その一部は統計的な検出力の問題です。労働市場が悪いときほど深刻で、だからこそ1990年と1994年の同じ解雇で死亡率が違ったのです。そして、離職したという事実そのものよりも、経済的な損失の大きさに連動しています。

5つの研究が描く危険の形

前半に集中最初の1〜4年が最大で、十分長く追跡したどのデータでも、その後は弱まります。

行動を介するまずアルコール、自殺、事故、暴力。20年後に喫煙関連の病気。直接的な身体へのダメージではありません。

状況しだい1990年と1991年に失業したフィンランドの労働者のリスクが最も高く、回復期の労働市場に出た1994年の失業者にはリスクの上昇がありませんでした。

量に比例離職の事実ではなく、経済的損失の大きさに連動します。収入の落ち込みが大きいほど、死亡率の上昇も大きくなります。

つまり、変えられる部分は謎めいたものではありません。最初の1年の飲酒、喫煙、孤立、そして危機です。しかも、命に関わるリスクの多くと違って、これらは外から見えます。政策面では、手厚い失業給付の延長が大量解雇に伴う死亡を減らすという示唆的な証拠があります。ただしこの分析は郡単位の集計データによる差分の差分法なので、確かな発見というより仮説として読むのが妥当です。

よくある質問

Q. 問題は「失業状態」ですか、それとも「職を失うこと」ですか？

職を失うことです。最も設計の強い研究は、その後無職の期間がどれだけ続いたかではなく、非自発的に離職した時点を捉えています。フィンランドの研究者らも、失業期間の長さはモデルに入れていないと明記しています。Eliason と Storrie はさらに、スウェーデンの労働者は好調な労働市場の中で職を失い、多くがすぐに再就職したと指摘しています。そうだとすれば、44%という数字はむしろ過小評価ということになります。

Q. 女性で影響がずっと弱いのはなぜですか？

誰にもわかっていません。研究では、本当に影響が小さいのか、単に精度よく測れていないだけなのかを区別できないのです。生産年齢の女性は死亡がずっと少ないため、信頼区間が広くなります。スウェーデンのデータでは、女性の自殺、アルコール関連死、虚血性心疾患の点推定値は男性とほぼ同じ大きさでしたが、どれも有意には達しませんでした。

Q. すぐに次の仕事が見つかれば、リスクはなくなりますか？

これに直接答えた研究はありません。再就職は無作為に割り当てられるものではなく、健康な人ほど早く仕事を見つけるからです。言えるのは、経済的損失が大きいほど影響が大きいこと、回復期の経済に放り出された世代では影響が小さいこと、そして高齢労働者を対象にしたある研究では、再就職が身体機能やメンタルヘルスの良さと関連していた一方で、無職の期間の長さは関連していなかったことです。

Q. 不況で死亡率が下がるなら、不況中の解雇のほうが安全ですか？

2つの影響は別のものに当てはまります。景気後退期に集団全体の死亡率が下がるのは経済全体の全員に当てはまる話で、主に車の走行距離の減少や産業活動の縮小といった仕組みによります。個人レベルの上昇は、職を失った本人に当てはまります。フィンランドのデータからは、個人への影響は不況の終わりより始まりのほうが悪いことがうかがえます。

まとめ

• 最も因果関係を特定しやすい研究では、事業所の閉鎖で職を失った男性は、その後4年間の死亡リスクが44%高くなっていました（HR 1.44、95%信頼区間 1.19〜1.76）。4年を過ぎると、その差は消えていました。
• この期間、アルコール関連死と自殺はいずれも約2倍になりました。虚血性心疾患と喫煙関連のがんも増えましたが、有意ではありませんでした。
• 女性では、どの期間の推定値も統計的に有意ではありませんでした。ただし点推定値は男性と同程度で、サンプルの検出力がずっと低くなっていました。
• 米国の行政データでは、影響はより大きく長く続きます。最初の1年で死亡率が50〜100%高く、20年後もなお10〜15%高いままで、40歳で失業した場合に平均余命が1.0〜1.5年失われる計算です。
• フィンランドの労働者59万823人の登録研究では、ハザード比は10年間の1.17から30年間の1.09へと下がりました。事故、アルコール、暴力、自殺による超過死亡は全期間を通じて見られ、のちにCOPDと肺がんによる超過も加わりました。
• その不況の終わりに、回復しつつある労働市場へ放り出された労働者には、死亡リスクの上昇がまったく見られませんでした。
• 反証：客観的なバイオマーカーを使った唯一の研究では、解雇には影響が見られ、事業閉鎖には見られませんでした。また、大量解雇の期間中の離職のうち、本当の解雇は約4分の1にすぎません。
• 集団レベルでは、失業率が高いほど死亡率は低くなります。どちらの発見も頑健で、分析の単位が違うだけです。

この記事は、非自発的な失業後の死亡に関する公表された研究をまとめたものです。医療・心理・金融に関する助言ではなく、個人についてではなく大規模な集団の平均を説明しています。また、研究で扱われた死因として、自殺とアルコール関連死に触れています。デリケートなテーマですので、ご自身や身近な人に思い当たることがあれば、医師や地域の相談窓口に相談してください。

さらに読むなら：1本だけ読むなら Eliason と Storrie の論文です。研究設計の良さに加え、どんな結果が出れば自説が否定されるかを珍しいほど率直に論じています。Zellers らの2025年の登録研究は、最大規模で最新の研究です。

参考文献

• Eliason, M. and Storrie, D., “Does Job Loss Shorten Life?”, Journal of Human Resources 44(2):277–302, 2009. (All establishment closures in Sweden in 1987–88, register data, twelve-year follow-up. Men, first four years: all-cause HR 1.44, 95% CI 1.19–1.76; alcohol-related 2.21, 1.14–4.31; suicide 2.15, 1.28–3.59; smoking-related cancer 1.48; ischaemic heart disease 1.33. Later periods close to one and non-significant; no significant estimate for women in any period. Excess concentrated in the youngest and oldest male age bands and among divorced and widowed men.)
• Sullivan, D.G. and von Wachter, T., “Job Displacement and Mortality: An Analysis Using Administrative Data”, Quarterly Journal of Economics 124(3):1265–1306, 2009. (Pennsylvanian quarterly earnings records matched to Social Security death records for 1980–2006. High-seniority male workers: mortality 50–100% above expectation in the year after displacement, still 10–15% higher twenty years later, implying 1.0–1.5 years of life expectancy lost at age 40. Larger earnings losses went with larger mortality increases, including when the decline was predicted from industry, firm or firm-size wage premiums; the authors state this does not by itself establish causation.)
• Zellers, S., Azzi, E., Latvala, A., Kaprio, J. and Maczulskij, T., “Causally-informative analyses of the effect of job displacement on all-cause and specific-cause mortality from the 1990s Finnish recession until 2020”, Social Science & Medicine, 2025. (N = 590,823 continuously employed private-sector workers aged 25–55; 114,257 displaced during 1990–94; 93,199 deaths by end-2020. Adjusted all-cause HR 1.17 to 2000, 1.14 to 2005, 1.12 to 2010, 1.09 to 2020. Accidents, alcohol, violence and suicide elevated at all lengths; cancer and ischaemic heart disease only at longer ones, concentrated in COPD and lung cancer. Propensity-score matching preserved direction and significance with attenuated effects. Those displaced in 1994 showed no increased risk, those displaced in 1990–91 the highest. The authors note their exogeneity assumption fails if poor health raises the chance of selection in a downsizing.)
• Tapia Granados, J.A., House, J.S., Ionides, E.L., Burgard, S. and Schoeni, R.S., “Individual joblessness, contextual unemployment, and mortality risk”, American Journal of Epidemiology 180(3):280–287, 2014. (Panel Study of Income Dynamics, 1979–1997, Cox regression. For the unemployed, the hazard of death was raised by an amount equivalent to ten extra years of age; each percentage point of increase in the state unemployment rate reduced the mortality hazard for all individuals by an amount equivalent to one year less of age.)
• Ruhm, C.J., “Are Recessions Good for Your Health?”, Quarterly Journal of Economics 115(2), 2000. (Fixed-effects models on US state panel data showing mortality rising during economic expansions. The source of the procyclical-mortality finding, replicated many times since.)
• Bloemen, H., Hochguertel, S. and Zweerink, J., “Job loss, firm-level heterogeneity and mortality: Evidence from administrative data”, IZA Discussion Paper 9483, 2015. (Dutch administrative data, older male workers with strong labour-force attachment. Firm closure raised the probability of death within five years by 0.60 percentage points, controlling for lagged firm-level average mortality. The authors attribute the effect to stress and lifestyle change.)
• Michaud, P.-C., Crimmins, E. and Hurd, M.D., “The Effect of Job Loss on Health: Evidence from Biomarkers”, 2016. (Health and Retirement Study biomarkers, 2006 and 2008. Workers laid off had worse biomarker measures, particularly glycated haemoglobin; those who lost jobs through a business closure did not. The authors calculate a layoff could raise annual mortality by about 10.3%.)
• Birinci, S., See, K., Park, Y. and Pugh, T., “Uncovering the Differences among Displaced Workers: Evidence from Canadian Job Separation Records”, 2023. (Only about a quarter of mass-layoff separations were genuine layoffs. Isolating the involuntary ones roughly doubled estimated earnings losses, with losses ranging from 15% for quits after a mass layoff to 60% for layoffs before one.)
• von Wachter, T., Song, J. and Manchester, J., “Long-Term Earnings Losses Due to Mass Layoffs During the 1982 Recession”, 2009. (Social Security records covering up to thirty years of earnings. Immediate annual earnings losses of about 30% for workers displaced in a mass layoff, still about 20% after fifteen to twenty years, robust across age and industry groups.)
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