インド農民の厚生に関する研究和田一哉

インド農民の厚生に関する研究
非農業雇用と子供に対する教育投資
2011.12.14
2011年度AGS研究プロジェクト報告会
@山上会館
和田一哉
（東京大学大学院人文社会系研究科）
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研究の背景（1）
• インドにおける男女格差
– 乳幼児死亡率の男女格差をはじめ、社会の様々
な面において男女格差が存在
– 「男女の平等」は世界的な課題
• Millennium Development Goalsなど
• インドにおける教育
– 80年代以降、急激に教育環境は改善
• 識字率にみられる大幅な改善
• 教育の男女格差も縮小傾向
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センサスにみる教育水準の変化
• 識字率の変化（インド全土）
識字率（％）
年
1981
合計
女性
男性
女性／男性
36.1
24.8
46.7
0.53
1991
42.3
31.8
52.1
0.61
2001
55.2
45.7
64
0.71
2011
64.3
57
71.2
0.80
出所）Census of India 1981, 1991, 2001, 2011
注）識字率は、全年齢層の人口に対する率。
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研究の背景（2）
• 経済環境の変化とその影響
– 90年代以降、経済状況に大きな変化
• 91年の経済改革
• 雇用環境にも大きな変化
– 働き口の多様化
– それに伴う教育の投資収益率の改善
Oster and Millett（2010）
• 90年代以降、欧米向けのコールセンター急増に伴い、
女児の英語教育が促進されたことを示す
Munshi and Rosenzweig（2006）
• 働き口の多様化に伴い、特に女児への英語教育投資
が促進されたことを示す
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90年代以降のコールセンターの急増
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出所）Oster and Millett（2010）
90年代以降の教育の投資収益率の上昇
出所）Munshi and Rosenzweig（2006）
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研究の背景（3）
• 雇用変化の影響
– Kurosaki and Khan (2006)
• 農業部門より非農業部門での教育の収益率が高い
– 和田（2007）
• 「女性労働の農業以外への多様化により、乳幼児死亡
率にみられる男女格差が緩和される傾向にある」
• 本報告で検討すること
– 「1991～2001年間に県レベルで観察される経済環
境の変化は、男児と女児の教育にどのような影響
を与えたか？」
• 特に、「非農業雇用割合の変化」の影響に注目
– Cultivator、agricultural laborer、livestock etc.以外に従事する
人々の割合として定義
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本報告で用いるデータ
• セミマクロデータ
– Census of India 1991, 2001
• 県レベルの指標を用いる
– 識字率、労働参加率関連の指標など
• 特に1991～2001年間の変化に注目
• ミクロデータ
– India Human Development Survey（IHDS）
• メリーランド大学とNCAERによる家計調査データ
• 2005/06年に382県を調査
• 対象家計数41,554
• 経済データから子供の教育、女性の地位に関する
データまで幅広く扱う
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センサス県レベルデータにみる概況
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IHDSにみる概況
• 子供の教育の状況
家庭での一週間の学習時間（時間）
中等教育レベルへの進学者割合（％）
中等教育レベルの修了者割合（％）
高等教育レベルへの進学者割合（％）
女児
男児
6.6
66.3
34.6
27.9
6.8
73.8
39.4
32.9
出所）IHDS
注）対象年齢層は上から順に、6～15歳、11～20歳、16～20
歳、16～20歳。
男児の方がより多くの教育を受ける機会を与えら
れている
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現地調査から
• 2011年2月にタミル・ナードゥ州の農村を調査
– TN州ティルチラッパリ県周辺の農村
– 30家計、60人の子供
– 農村市場と子供の就学に焦点
– 『子供にはどこまで進学させたいと考えているか？』
• ほとんどが「MS (engineering)まで」
– 男女問わず
– 1件のみ「Secondaryまで」
– 農村における労働市場について
• 「農繁期は人手が足りない」と答える家計多数
• が、子供の就学への影響は見た目には小さかった
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現地調査から
• ある人の話
– 「自分の父親は農業をやっていた。子供は自分を含
め男ばかり4人いたが、みんな大学院まで進学して、
誰も農業をやってはいない。TNでは、農業にはもう
誰も興味を持っていない。」
2011年2月、TN州ティルチラッパリ県にて。
彼自身は小さな商店を営んでいる。
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分析手法（1）
• IHDSとセンサス
– IHDSの家計データに、センサスの県レベルデータ
を組み合わせる
– 県レベルデータは1991年と2001年のものを利用
• 2時点間の差をとる（県は2001年に合わせて調整）
• 特にメインワーカーの非農業雇用割合の変化に注目
– 「Cultivator, agricultural laborer, livestock etc.以外」を非農業
雇用と定義
– 非農業雇用割合の上昇により、期待される教育投資収益率
が向上すると想定
• 教育のトレンドを除去するため、識字率の変化も考慮
• 労働参加率の変化も考慮
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分析手法（2）
• 実証モデル
educationijk = X ijkα + Y jk β + Z k γ + ε ijk
i：子供、j：子供iが属する家計、k：家計jが所在する県
education：教育の指標（4種類）
X：個人属性（子供の年齢）
Y：家計属性（両親の年齢・教育年数・職業、家計の資産状況、
家計のカースト、家計が属するコミュニティの教育環境）
Z：県の属性（男女別識字率の変化、男女別非農業雇用割合
の変化、男女別労働参加率の変化） ※州ダミーも利用
α、β、γ：係数
ε：誤差項
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分析手法（3）
• 分析に用いる個々の子供の教育指標
– 家庭での1週間の勉強時間（時間、6～15歳）
– 中等教育進学（2値変数、11～20歳対象）
– 中等教育修了（ 2値変数、 16～20歳対象）
– 高等教育進学（ 2値変数、 16～20歳対象）
• 初等教育：5年（6～10歳）
• 中等教育：5年（11～15歳）
• 高等教育：2年～（16歳以上）
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分析結果（1）
• 家庭での1週間の勉強時間（6～15歳）
女児
説明変数
母親の教育年数
父親の教育年数
家計の経済状況(資産)
メインワーカーの非農業雇用割合
の変化(女性)
メインワーカーの非農業雇用割合
の変化(男性)
OBS
男児
Z値
係数
0.0144 (16.21)***
0.0241 (28.5)***
0.0326 (43.06)***
Z値
係数
0.0117 (13.89)***
0.0240 (30.17)***
0.0241 (33.16)***
0.5323 (12.17)***
0.4023 (9.75)***
-0.1037 (-1.83)*
-0.0316 (-0.59)
20347
22408
注1）その他の変数の分析結果は省略
注2）*、**、***はそれぞれ有意水準10％、5％、1％を示す。
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分析結果（2）
• 中等教育進学（11～20歳対象）
女児
説明変数
母親の教育年数
父親の教育年数
家計の経済状況(資産)
メインワーカーの非農業雇用割合
の変化(女性)
メインワーカーの非農業雇用割合
の変化(男性)
OBS
男児
Z値
係数
0.0549 (11.84)***
0.0579 (16.41)***
0.0690 (20.06)***
Z値
係数
0.0281 (6.65)***
0.0580 (18.04)***
0.0587 (18.88)***
0.3329 (1.8)*
0.4399 (2.66)***
-0.3150 (-1.28)
-0.0965 (-0.45)
16874
20174
注1）その他の変数の分析結果は省略
注2）*、**、***はそれぞれ有意水準10％、5％、1％を示す。
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分析結果（3）
• 中等教育修了（16～20歳対象）
女児
説明変数
母親の教育年数
父親の教育年数
家計の経済状況(資産)
メインワーカーの非農業雇用割合
の変化(女性)
メインワーカーの非農業雇用割合
の変化(男性)
OBS
男児
Z値
係数
0.0553 (8.96)***
0.0320 (5.4)***
0.0686 (12.53)***
Z値
係数
0.0463 (8.55)***
0.0424 (9.09)***
0.0596 (13.39)***
0.0841 (0.27)
0.5219 (1.97)**
-0.3146 (-0.77)
-0.3628 (-1.05)
5163
7326
注1）その他の変数の分析結果は省略
注2）*、**、***はそれぞれ有意水準10％、5％、1％を示す。
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分析結果（4）
• 高等教育進学（16～20歳対象）
説明変数
母親の教育年数
父親の教育年数
家計の経済状況(資産)
メインワーカーの非農業雇用割合
の変化(女性)
メインワーカーの非農業雇用割合
の変化(男性)
OBS
女児
男児
Z値
係数
0.0488 (4.93)***
0.0375 (4.01)***
0.0597 (6.68)***
Z値
係数
0.0351 (4.12)***
0.0247 (3.19)***
0.0359 (4.97)***
-0.2245 (-0.45)
-0.2224 (-0.5)
0.3288 (0.49)
-0.0341 (-0.06)
2963
3736
注1）その他の変数の分析結果は省略
注2）*、**、***はそれぞれ有意水準10％、5％、1％を示す。
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まとめ
• 女性メインワーカーの非農業雇用割合の変化
は家計の教育投資行動に大きく影響を与える
– 期待される教育投資収益率が向上
– 特に男児に対して大きい
• 教育水準が上がると、その影響は男児へと向かう
– 男女格差はなお形を変えて残っている
• 高等教育レベルでは、非農業雇用割合の変
化は影響を示さない
– 高等教育に要する高コスト、不十分な教育投資収
益率などが原因と思われる
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課題
• 1991～2001年間の経済環境の変化要因は？
– 1991年以降の経済改革の影響なのか？
• 1981年からのデータを用いて分析作業中
• 1991～2001年間の女性の地位の変化の影響？
– インドにおける女性の地位は徐々に改善
– そのトレンドの影響を取り除くことが望ましい
• その他
– 雇用先の「多様性」指標の検討、その影響の分析な
ど
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参考文献
• Desai, S., A. Dubey, B.L. Joshi, M. Sen, A.Shariff. and R.Vanneman 2009.
“India Human Development Survey: Design and Data Quality.” India
Human Development Survey Technical Paper No.1.
• Filer, D. and L. H. Pritchett 2001. "Estimating Wealth Effects without
Expenditure Data-or Tears: An Application to Educational Enrollments in
States of India." Demography 38(1): 1115-132.
• Kurosaki, T. and H. Khan 2006. “Human Capital, Productivity, and
Stratification in Rural Pakistan.” Review of Development Economics 10(1):
116–134.
• Oster, E. and M. B. Millett 2010. “Do Call Centers Promote School
Enrollment? Evidence from India.” NBER Working Paper No. 15922.
• Rosenzweig, M. R. and T. P. Schultz 1982. “Market Opportunities, Genetic
Endowments, and Intrafamily Resource Distribution: Child Survival in Rural
India.” American Economic Review 72(4) : 803-815.
• 和田一哉 2007.「乳幼児死亡率でみたジェンダーバイアスと女性の教育
、労働参加──インド・人口センサスデータの実証分析」、『アジア経済』第
48巻8号、24-44.
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