なお、分析は、有業者の割合が高い20代から50代を対象に行っている。
 

平均年収（千円単位）の係数は0.0000153であり、地域の平均年収が100万円上昇するとNISA口座開設率は約1.53%ポイント上昇することを意味する。所得は依然として統計的に有意な（p < 0.05）推進要因であるが、年代や職種の影響と比較すると相対的なインパクトは限定的である。

年齢の影響については、20代を基準に比較した結果、30代と40代で顕著な底上げ効果が確認された。具体的には、30代では年収や職種が同一条件であっても、20代に比べて口座開設率が約8.47%ポイント高く、この差は統計的に極めて有意（p＜0.001）であった。40代においても同様に年齢効果が認められ、20代比で約4.69%ポイント高い有意な結果が得られている。一方、50代では統計的有意差は見られず、相対的に高い開設率は年齢そのものによる効果というより、所得水準の高さが主な要因であることが示唆された。

業種構成比にも口座開設率との関係がみられる。金融・不動産は正の影響が最も大きく、当該業種比率が1%ポイント高い地域では開設率が約0.98%ポイント高い傾向がみられた。次いでIT・教育・インフラが正の影響を示し、業種比率が1%ポイント高いと口座開設率は約0.38%ポイント高かった。

一方、普及が遅れる業種としては運輸・一次産業で、強い負の相関（係数約-0.675）を示し、比率が1%ポイント上がるごとに開設率が約0.68%ポイント低下する。また公務部門も負の影響が強く、公務員比率が1%ポイント高い地域では開設率が約0.61%ポイント低下する傾向が見られる。

多重共線性（VIF）についても確認したところ、年代ダミー変数のVIFが10を超えていた（図表3参照）。これは年齢と年収が正の相関を持つ日本の賃金体系（年功的要素）が反映された結果であり、都道府県内で産業構造が世代間で共通していることも一因である。他の説明変数のVIFは10未満であり、年代ダミーも高い有意水準を維持していることから、本分析の結果は解釈に耐えうる信頼性を持つと判断した。
 

モデルIIでは説明変数を標準化（平均0、標準偏差1。ただし年齢階級ダミーは標準化せず）して回帰を行い、どの要因が開設率の変動に最も強く寄与しているかを評価した。標準化係数の絶対値が大きいほど、影響力が大きいことを示している。

その結果は図表4の通りで、20代から30代への移行効果（標準化係数0.0847）は、年収が1標準偏差（838.9千円）上昇したときの影響（0.0129）の約6.6倍に達している。40代への移行（0.0469）も年収の約3.6倍の効果である。すなわち、NISA普及においては年収上昇よりも年代の変化がより強力な推進要因となっている。

業種の影響も重要である。負の業種インパクトでは運輸・一次産業の影響（-0.0124）が年収による正の影響をほぼ打ち消す強さを持ち、公務部門も平均年収の影響を約6割相殺する負の寄与（-0.0077）が確認された。一方、IT・教育・インフラや金融・不動産の正の寄与（それぞれ0.0105、0.0084）は平均年収の影響と同程度かそれに準ずる強さを持つ。これらの業種にみられる就業環境や情報接触機会、リテラシー形成の場が、年収の増加に匹敵する普及促進効果を生んでいる可能性がある。