女性の就業や家族が出産時期に与える影響の分析 Effects on timing of childbirth caused by woman’s job or family 03_22761 松浦庸介 Yosuke Matsuura 指導教員田中隆一 Adviser Ryuichi Tanaka 指導教員樋口洋一郎 Adviser Yoichiro Higuchi 研究の目的と背景 1.1 背景日本の合計特殊出生率は第 1 次ベビーブームを境にして基本的に戦後一貫して低下し続けている。特に 1974 年以降は人口置換水準を恒常的に割り込むようになり、2003 年には合計特殊出生率は 1.29 にまで低下した。そして 2005 年に行われた国勢調査では人口減少が始まっていることが判明した。しかしここ数年は出生率低下のペースは落ちてきていて、 2006 年 2 月からは若干上昇している。ただし今後もこの傾向が続くのかどうかは不明である。また上昇したといっても人口置換水準を下回っていることには変わりがないので、今後も人口減少が続くだろうと予想される。人口が減少することで将来の労働力不足や年金制度・税制の崩壊などが懸念されている。更にこれらの不安による景気の悪化なども危惧されているという状況である。 1.2 既存研究の整理と本研究の目的現在まで少子化について数多くの研究がなされていて、少子化には以下の 2 つの大きな要素があることが知られている。 1. 子供がいる人の子供の数が減少している 2. 子供が一人もいない人の数が増加している日本における少子化の要因としては、子供がいない人の増加が大きいということが知られている。また出産時期が遅れてきていることもわかっており、また遅くなりすぎると子供が欲しいと思っていた人でも欲しくなくなってくることが樋口ら (2004)で示されている。つまり出産時期の遅れから結果として子供の数の減少に至ることもある。そこで第 1 子出産の時期が変化しているのかどうかを見ていくこととする。 1.2.1 第 1 出産時期の変化に関する先行研究第 1 子出産までの期間を対象に分析を行った先行研究には、永瀬 (1999)、阿部 (2005)などがある。永瀬は出産時に離職する確率が高い場合や離職での逸失利益が高くなる場合に出産が遅延するとした。また同居の家族による育児が期待できる場合も出産時期が早まる。すなわち育児コストがあまりかからない人ほど出産時期が早いとしている。阿部は収入や職業からの影響が世代間で異なるかどうかという点に着目して分析を行っている。その結果変数の影響自体には世代間で差が無く、近年の出生率低下は就業状態や収入の低下による割合が大きくなっているためとわかった。 1.2.2 本研究の特徴本研究では第一にこれまであまり変数として用いられていなかった「きょうだいの数」が第 1 子出産時期にどのような影響を与えるかを調べる。例えば他のきょうだいが先に出産を行うことで、育児の情報をあらかじめ入手できるために出産のコストが減少する可 1 能性がある。逆に子育てについて知ってしまったがために、子育てを嫌って育児の心理的コストが上がってしまうかもしれない。あるいはある程度年の離れたきょうだいの場合は親に子守の手伝いをさせられて、子育ての「予習」が行われて出産のコストが減少する可能性がある。よってきょうだい数を含めて分析するということは有用であると考える。きょうだい数は過去の一人当たりの子供数を示すが、これが出産行動に与える影響が分かれば、過去の出生率が将来の出生率にどんな影響を及ぼすかを見ることができる。第二に学校を卒業してから結婚を経て、出産にいたるまでの期間を統合的に分析する。日本では結婚したからといって必ずしも子供を持つわけではないが、逆に子供を持つ際にはその前に結婚する割合が非常に高い。そのため結婚することと出産することの間に強い影響があることが予想されるので、分解して考えることが必要になってくる。 2 分析モデル 2.1 モデルの紹介本研究ではハザード分析を行う。この中でも「Cox の比例ハザードモデル」というモデルを利用している。ハザード分析とは「サンプルに不可逆的現象がおきるまでの期間」に説明変数が与える影響を探るためのものである。本研究の基本的な方針は、第 1 子出産を不可逆的な現象として第 1 子出産までの期間に説明変数がどんな影響を及ぼすかを調べることである。ハザード分析のメリットは、観測時点で子供がいる人もいない人もあわせて分析することができるという点である。モデルの詳細モデルの式は以下のようになっている。この式の β を最尤推定することが目標である。 λi ( t ) = λ ( t ) exp ( βxi ') λi ( t ) : ハザード関数 λ ( t ) : ベースラインハザード ( ) xi = ( xi1, xi 2 ,", xip ) : 説明変数ベクトル β = β1, β 2 ," , β p : 係数ベクトルハザード関数 λi ( t ) はサンプル i について t 期で第 1 子が生まれる確率である。ベースラインハザードは説明変数がハザード関数に影響を与えない場合のハザード関数を示している。このモデルではベースラインハザードはすべてのサンプルで均一と仮定している。一般的なハザード分析ではベースラインハザードを何か仮定する必要があるが、Cox の比例ハザードモデルではベースラインハザードを含まない尤度関数で β を推定することが可能なので仮定が不要である。 2.1.1 係数と期間の関係ここで説明変数の値が動いたときにどれだけ被説明変数が変動するかを考えてみる。ここでは簡略化のため説明変数が 1 つのみとして考える。説明変数が Δx 大きくなったとすると λ ( t ) exp ( β ( x + Δx ) ) λ ( t ) exp ( β x ) = exp βΔx より被説明変数は ( exp β ) Δx 倍になることが分かる。つまり 1 期あたりの第 1 子出産確率が ( exp β ) Δx 倍になる。利用した変数 3.1 データについての情報本研究ではデータとして日本版General Social Surveys(以下 JGSS) i の 2000∼2002 年のデータをプールして用いた。サンプルは最終学歴が新制学校卒である女性である。 3.2 変数についての情報 3.2.1 被説明変数被説明変数は学卒後第 1 子出産まで(子供がいない人は調査まで)の年数である。なお本研究で利用したデータセットには学校卒業年齢が含まれていないため、卒業年齢を表 1 のように表 1 15 中卒 18 高卒短大・高専卒 20 22 大卒 24 大学院卒とみなして分析している。 3.2.2 説明変数説明変数は表 2 のとおり表 2 教育変数教育年数初職変数正規就業 ii ダミー非正規就業 iii ダミー時代変数 1986∼1990 年卒ダミー 1991 年∼卒ダミー収入世帯年収(万円) 交差項初職正規かつ 86∼90 年卒ダミー初職非正規かつ 86∼90 年卒ダミー初職正規かつ 91 年∼卒ダミー初職非正規かつ 91 年∼卒ダミー 1986∼1990 年卒と 1991 年∼卒を分けるのは、前者は男女雇用機会均等法の影響をみるため、後者は不況の影響をみるためである。 4 結果と考察 4.1 結果分析の結果は表 3 iv のとおり表 3 説明変数係数 0.0404 *** 教育年数 -0.1075 初職が正規 -0.0638 初職が非正規 0.1178 86∼90 年卒 -0.3016 91 年卒∼ -0.5938 86∼90 年卒かつ初職が正規 0.2398 91 年卒∼かつ初職が正規 -0.4887 86∼90 年卒かつ初職が非正規 0.1824 91 年卒∼かつ初職が非正規 0.0003 *** 収入 0.0388 ** 兄･姉の数 0.0455 ** 弟･妹の数 2062 サンプルサイズ Log likelihood -11530.79 4.2 考察まず教育期間が長くなると第 1 子出産までの期間が短くなることが分かる。これは出産できる年齢には限界が存在するためであると考えることができる。次に世帯年収も有意に第 1 子出産までの期間を短くしている。これは子供を育てていくにはそれなりの収入がいると考 3 えれば当然である。きょうだい数は有意に正であるが、弟・妹の数のほうが強い影響を及ぼしている。これは子育ての練習が行われたという仮説と整合的である。 5 結婚に関する分析このほかに「学卒後結婚まで」の年数と「結婚後第 1 子出産まで」の期間についても同様の説明変数で分析を行っている。「世帯年収」・「きょうだい数」についてはどちらも正に有意(つまり結婚・出産までの期間を短縮する)だった。しかし教育期間については結婚までの期間は正に有意であるが、結婚から第 1 子までの期間には負に有意な結果が出ている。つまり教育期間が高い人ほど学校卒業後から結婚までの期間は短くなるが、結婚してから第 1 子を出産するまでの時間が長くなるということである。 6 結論きょうだい数は結婚までの期間と出産までの期間を短くする。また結婚までにより強い影響を与えるが、この理由は断定することができない。教育期間は結婚までの期間を短くし、結婚から出産までの期間を長くするが、教育期間が長い人ほど仕事を辞める際の逸失利益が大きくなるため、出産に二の足を踏むのではないだろうか。しかし結婚は必ずしも退職を伴うわけではないので行われやすいと予想される。 7 今後の課題仮説における「子守」の効果は弟・妹との年齢がかなり離れていないと期待できないが、今回利用したデータではそうした情報がないので、はっきりと影響を確認するためには別のデータセットが必要である。結論では結婚時に仕事を辞めることがない、としたが以前は「寿退社」を行う例も数多くあったため結婚した時代によってはこの論理は弱くなってしまう。また今回は女性のデータしか利用しなかったが、配偶者の情報も含めて分析を行うことが必要とも思われる。ただしその場合離婚・死別の場合の対応が問題になるだろう。 8 参考文献・阿部正浩 ,2005, 雇用と所得の環境悪化が出生行動に与える影響−出生率低下の一背景,「少子化の要因と少子化社会に関する研究会」報告書,pp97-114 ・樋口美雄ら編,2004,女性たちの平成不況,日本経済新聞社・柳井晴夫ら,1986,多変量解析ハンドブック,現代数学社・永瀬伸子,1999,少子化の要因:就業環境か価値観の変化か ―既婚者の就業形態選択と出産時期の選択― , 人口問題研究,55 巻 2 号,pp1-18 i 〔二次分析〕に当たり、東京大学社会科学研究所附属日本社会研究情報センターSSJデータアーカイブから「日本版総合的社会調査」（大阪商業大学地域比較研究所・東京大学社会科学研究所）の個票データの提供を受けました。日本版 General Social Surveys（JGSS）は、大阪商業大学比較地域研究所が、文部科学省から学術フロンティア推進拠点としての指定を受けて（1999-2003 年度）、東京大学社会科学研究所と共同で実施している研究プロジェクトである（研究代表：谷岡一郎・仁田道夫、代表幹事：佐藤博樹・岩井紀子、事務局長：大澤美苗）。東京大学社会科学研究所附属日本社会研究情報センターSSJ データアーカイブがデータの作成に協力している。 ii ｢会社経営者･役員｣ないし｢常勤従業員｣ iii ｢臨時雇用･パート･アルバイト･派遣社員｣のいずれか iv 分析結果の*の数は有意水準を表す。*:10%、**:5%、***:1%