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インド農民の厚生に関する研究和田一哉

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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)
1
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
2
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。
3
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
4
90年代以降のコールセンターの急増
5
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)
6
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
7
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
8
センサス県レベルデータにみる概況
9
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
10
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
11
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。
12
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
13
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
14
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)
15
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。
16
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。
17
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。
18
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。
19
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
20
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
21
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.
22
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