特集論文

子どもの数・出生順位と教育費との関係†―― 子どもの質・量のトレードオフに関する実証分析

戸田 淳仁
（
（株）
リクルートワークス研究所 研究員）

1. はじめにる。これらの分析は、ハザードモデルを用いて、何らかの動学的なモデルの誘導系を推定している

日本のみならず多くの先進国では少子化が進と見ることができ、各時点での所得の影響を考慮

み、将来における労働力不足や社会保障制度に関している点で、厳密にいえば子どもの質・量のトする問題が議論されている。わが国では合計特殊

レードオフを動学的に拡張したモデルの実証分析

出生率が2005年に1.26まで下がり、その後徐々にといえる。本研究では、これまでの実証研究を踏ではあるが回復しつつも2009年は1.37と、人口置

まえつつも、そもそも子どもの質・量のトレード

換水準より低い水準が続いている。少子化の原因

オフは存在するのか、また、この理論モデルの想について、人口学のみならず経済学的な観点から定が現実とマッチしているのかについて検討するも研究の蓄積があり、さまざまな要因が指摘されことを目的とする。

1）

ている 。

具体的には以下の２点を検討する。第１に、子本研究では、子どもの質・量のトレードオフにどもの質を在学中の子どもの教育費用ととらえ、焦点を当てる。子どもの質・量のトレードオフはその教育費用と子どもの数との関係を見ることで少子化を説明する代表的な経済モデルであり、詳ある。他に影響する要因をコントロールした上で細は次節の説明に譲るが、次のように説明されも、子どもの数と教育費用が負に相関していれる。すなわち、少子化を出生選択という意思決定

ば、子どもの質・量のトレードオフが存在していとしてとらえ、夫婦は教育費用など子ども１人当るといえる。第２に、在学中の子ども教育費用２）たりにかかるコスト（子どもの質）を考えたうえは出生順位によって異なるかということである。

で、子どもを何人生むか（子どもの量）という意

子どもの質・量のトレードオフの背景理論では、

思決定を行う。その際、夫婦が子どもの量より質

出生順位が違っても子どもの質は同じと想定してを増やすことが望ましいと考えているとすれば、いる。そのため、例えば第１子が第２子より教育

子どもの質を増やすためにかかるコストが大きく、費用が大きければ、１つの可能性として第２子出

子どもの量は質ほどに増えない、またはかえって、

生後に、事後的に教育投資の方針を決定ないし、量が減ってしまうことがある。そのため、子ども

変更していると言うことができる。また、長男・の質を増やそうとすれば量が減ってしまうという長女に対して手厚く教育を施すという文化的な慣

トレードオフ関係になっていると説明される。

習があるとすれば、その慣習により第１子が教育

子どもの質・量のトレードオフに基づく分析はの面で優遇されている可能性もある。いずれにせ出生行動に関する実証分析として、山口（2009）

よ、この場合は子どもの質を事後的に決めておや阿部（2006）などによる、出生のタイミングをり、子どもの質・量のトレードオフの背景理論の被説明変数としたハザードモデルによる分析があような静学モデルだけでは、出生行動を説明でき28

子どもの数・出生順位と教育費との関係

2. 理論的説明と関連する先行研究

図表--1 子どもの量と質の関係
Q（子どもの質）（1）子どもの質・量のトレードオフの背景となる理論U1m

関連する先行研究を紹介する前に、本研究の理C1論的根拠となっている、子どもの質と量のトレーU0

ドオフの背 景 となる理 論 について説 明 するD

C0（Becker 1960 ; Becker and Lewis 1973）4）。以下
ではErmisch（2003）や加藤（2001）を参考にし
Bて、理論モデルの概略を示す。
以下では、子どもを経済的消費財とみなし、子Aどもに対する支出をπNQと表す。ここでのNは子どもの数（量）を示し、Qは子どもの質を示し、N

子どもに対する教育や養育の費用など子ども１人（子どもの数）当たりの質の向上にかける支出を金銭で表したも出所：Ermisch（2003：112）のを意味する。通常の消費財と異なり、子どもに対する支出額には、子どもの数だけでなく質的なないといえる（梅野 2006）。

要素も含まれるとする。また、πは子ども１人にまた、教育費に関しての研究では、小林（2005）

かける質１単位当たりの価格とする。夫婦は与えや都村（2006）が指摘しているように、教育費のられた所得制約のもとで、効用を最大にするよう負担が世帯にとって過重なものであり、教育費援に子どもの数、質、その他の財の消費量を選択す助の仕組み作りが指摘されている。彼らの分析でるとしよう。効用には子どもの数、質、その他のは、世帯内における所得に対する教育費の比率を

財の消費量が影響するとする。この効用最大化問

算出し、子育て世帯とそれ以外で比較するなどの題を解くと、子どもの質の価格（経済学ではシャ分析にとどまり、子どもの質・量のトレードオフ

ドープライスとよばれ、現実には観察できない価を念頭には置いていない。本研究では、後述する格）を導出でき、質の価格をpQとすると、pQ=π

ように、教育費を子どもの質と捉えるところに若Nと書ける。子どもの質の価格は、子どもの数に干の問題はあるものの、日本において子どもの比例して大きくなることを意味する。

質・量のトレードオフを直接的に検討する最初の研究と考える3）。

所得が増加した時の効果（比較静学）を考察するために図表−１を利用する。通常の消費者の行

次節以降の構成は以下のとおりである。２節で動問題と異なり、図表における予算制約は、C0のは、子どもの質・量のトレードオフの背景にあるように非線形となる。ある時点での子どもの質と理論と、そのトレードオフに関する実証分析の先量は、効用を最大化させる点Aで決まっていると行研究を紹介する。３節では利用するデータにつする。もし所得がC0から増加して予算制約がC1にいて説明する。４節では世帯レベルの教育費用をなったとしよう。このとき、通常の消費者の行動説明するモデルの推定結果を紹介し、５節では世問題では所得効果が発生するので、子どもの質と帯にいる各子どもの教育費用を説明するモデルの量は、原点と点Aを結んだ点線m上を推移するこ推定結果を紹介する。６節では結びにかえて分析とになるので、点Bになるはずである。しかし効結果の要約と今後の研究課題を提示する。

果はそれだけではない。仮に、子どもの質に対する所得弾力性が量に対する所得弾力性よりも大きいとしよう。この仮定は、所得が増えるほど子ど29

季刊家計経済研究 2010 AUTUMN No.88

もの数を増やすよりは子どもに対する教育投資を校に通学する確率や学校での成績評価について分増やすほうをより選好すると言い換えることもでき析した。第１子と第２子の性の違いの情報を子どる。この場合は、点Bよりも子どもの数を減らし

もの数の操作変数とする根拠として、親は子どもつつ質を増やすと、さらに効用が大きくなる可能の性別が一方に偏ることを好まないとし、たとえ性がある。図表−１では効用が最大になる点をDとば第１子と第２子がともに男の子であれば、もうしているが、さらに質に対する所得弾力性が大き

１人子どもを作ろうとする傾向がある（Aslund

ければ、最初の子どもの量の水準であった点Aよand Gronqvist 2010）。その結果、夫婦に子どもがりも少なくなる可能性がある。こうして、所得が３人または４人いる場合は２人いる場合と比べ増加した場合、所得効果ではなく子どもの質に関て、第２子が男の子であれば私立学校に通学する

するいわゆる「質の価格」効果が働くため、質は確率や学校の成績が低下することが確認された。

増えるが量は減るというトレードオフ関係にある

また、子どもの数が第１子の私立学校に通学すると説明できる。

確率や第１子の学校の成績には影響を与えないとして、出生順位による教育投資の違いを示唆して（2）実証分析の先行研究いる。Kantarevic and Mechoulan（2006）は、

次に、このようなトレードオフ関係が実際に存世帯内の固定効果モデルを用いて、第１子である

在するのか検証した先行研究について紹介した

ほど高校卒業確率や就職後の賃金が高いことを示い。子どもの質・量のトレードオフの存在を確かしている。

める実証研究は、欧米では盛んに研究されているので、欧米の実証結果を中心に紹介する。

また、Caceres-Delpiano（2006）は、双子が生まれることにより子どもの数が増えた時、子ども

Rosenzweig and Wolpin（1980）は、質・量の教育水準には負の影響を与えないが、私立学校のトレードオフを実証した初めての研究といえる。

に進学する確率が低下することを指摘した。

インドの家計データを用いて、双子を出産するこ

Aslund and Gronqvist（2010）も、Blackらの方とが夫婦にとって外生的な子どもの数の増加とと法を利用し、子どもの数と教育水準との因果関係

らえ、外生的な子どもの数の増加により子どものを調べているが、同様の操作変数を利用しても因平均教育年数や耐久消費財の消費量が有意に低下

果関係がみられないが、小学校や中学校の学校成し、トレードオフが存在すると結論づけた。その績には負の影響を与えていると結論づけた。

後、Holmlund（1988）やHanushek（1992）らに

以上のように、子どもの質をどのようにとらえ

よっても、トレードオフがあるという実証結果がるかという問題はあるものの、学校の成績など一得られている。

部の子どもの質に関する変数については子どものBlack et al.（2005）による研究では、確かに子数と有意な関係があることがわかる。先行研究のどもの数と教育水準の間には相関がみられるが、結果をまとめると、子どもの数それ自体よりも出出生順位をコントロールしたり、子どもの数の操生順位による差が大きいこともわかった。これら

作変数として双子であったかどうかを利用した推の実証分析は欧米のものであるが、わが国でも同定では、その相関が強くみられないという結論がじようなことが観察されるだろうか。次節以降で得られた。子どもの数それ自体は、子どもの質に分析していきたい。

対しては大きな影響を与えず、出生順位の影響を通じて子どもの質に影響を与えるので、子どもの教育水準の決定要因としてさらに深く検討するこ

3. データとを示唆している。Conley and Glauber（2006）

本研究で用いるデータについて以下で説明すは、子どもの数の操作変数として第１子と第２子る。データは公益財団法人家計経済研究所「消費の性の違いの情報を用いて、子どもの数が私立学

生活に関するパネル調査」の第17回調査を利用す30

子どもの数・出生順位と教育費との関係

わずかに増加している。ま図表--2 世帯の在学中子ども数別、子ども1人当たりの教育費
（a）
全サンプル

単位：万円

た、在学中の子どもが４人

在学中子ども数

世帯数

平均

標準偏差

最小値

最大値

1

289

39.2

42.6

0.0

215.0

2

349

46.2

40.4

1.0

285.0

７サンプル程度であるので、

3

106

47.5

47.2

1.0

359.7

次節以降の分析では対象外

4＋

7

39.6

32.6

2.3

81.8

（b）
（a）
より子どもがすでに就業している世帯を除く

単位：万円

以上の世帯は全サンプルでとし、在学している子ども

在学中子ども数

世帯数

平均

標準偏差

最小値

最大値

が１人から３人のサンプルに

1

239

33.5

40.1

0.0

215.0

限定する。これは後の分析

2

320

44.9

39.5

1.0

285.0

3

102

47.7

48.0

1.0

359.7

に合わせて、子どもがすで

4＋

5

37.4

36.0

2.3

81.8

に就業している家計を除い

単位：万円

た場合、またそれにさらに在学中子ども数

世帯数

平均

標準偏差

最小値

最大値

追加出産希望のある家計を

1

175

34.2

36.7

0.0

212.0

2

283

47.6

40.3

1.0

285.0

除いた場合でも同様の傾向

3

95

50.0

48.9

4.7

359.7

がみられる。子ども数が多

4＋

5

37.4

36.0

2.3

81.8

い世帯では、すでに長子の（c）（b）
より追加出産希望のある世帯を除く

注: 全サンプルは、
子どもから見て父母の両方がいる世帯に限定している

学歴は高くなっている可能性があるので、通学する学る。この調査の詳細については今号の特集の巻頭に譲り、本研究に関連した部分での調査の特徴について説明する。

校別に教育費の違いを見る。
図表−３は、子ども１人ずつの教育費のデータを用いて、在学している学校別に教育費を集計しこの調査では、在学中の子どもの教育費についた結果である。全サンプルの意味は、図表−２とて詳細に調査されている。在学中の子どものう同じであり、全サンプルで小学校に通う子どものち、１番年齢の高い子ども、２番目の子ども、３

教育費平均は18.3万円、中学校は36.4万円、高校番目の子どもについて、通っている学校、教育は57.1万円、短大・高専・専門学校は96.1万円、費、自宅外の仕送り・住居費の支出について調査

大学・大学院は127.7万円と、学校水準が上がるにしている。ここでの教育費とは１年間の教育関係

つれて教育費の平均も上昇していることがわかる。

の費用であり、具体的には①授業料・入学金・学また、全サンプルでの小学校の最大値が215万円、校行事・教材代などの学校に払うお金、②通学定中学校が260万円と、水準の低い学校に在学して期代・制服や通学カバン、③学習塾やお稽古、家いる子どもでも教育費の高いサンプルがみられ、

庭学習教材などの学校以外の学習にかかるお金

一部の子どもは授業料の高い私立学校に通ってい（学校給食費や制服以外の洋服代、携帯電話代、ることや、予備校や塾に通っていることが考えらお小遣いなどは含まない）を含む。

れる。

図表−２は、各世帯において在学中の子ども数

そこで、各学校に通う教育費の分布を把握する別に１人当たりの教育費を算出し、それを世帯ごために図表−４のように学校別の分布図に注目すとに平均したものである。全サンプルとは、後のる5）。大学・大学院以外では、平均あたりに頻度分析に合わせるために子どもから見て父母の両方が集中し、それより上側に裾が広がっている分布がいる世帯に限定したうえでのサンプルを意味すとなっている。この調査では残念ながら、子どもる。在学している子ども数が１人の世帯の１人当が私立学校に通っているのか、それとも塾や予備たり教育費平均は39.2万円、２人の世帯は46.2万校に通っているかまでは調査されていない。その円、３人の世帯は47.5万円と、世帯の在学中子どため、たとえば塾や予備校に通う理由が、受験のも数が増えるにつれて１人当たりの教育費平均は合格のためであれば、中学受験であれば小学６31

季刊家計経済研究 2010 AUTUMN No.88

ら、利用したデータには教

図表--3 在学している学校別教育費
（a）
全サンプル
在学している学校

単位：万円

育投資を行った結果生じる

子ども数

平均

標準偏差

最小値

最大値

小学校

573

18.3

20.2

0

215

中学校

298

36.4

32.5

0

260

分に収集できず、これらの

高校

286

57.1

36.4

7

183

変数を子どもの質として利短大・高専・専門学校

43

96.1

41.9

0

200

大学・大学院

146

127.7

90.2

15

930

用することができない。そ最終学歴や学校の成績を十単位：万円

こで、教育投資は費用をか

子ども数

平均

標準偏差

最小値

最大値

ければかけるほどリターン

小学校

561

18.3

20.3

0

215

が得られるという暗黙の仮

中学校

280

37.2

33.1

0

260

高校

231

58.1

37.0

7

183

定を置き、教育投資にかけ

短大・高専・専門学校

29

87.6

39.1

0

154

た教育費を本研究では子ど大学・大学院

123

131.2

95.1

15

930

もの質を表す変数とする。

（b）（a）
より子どもがすでに就業している世帯を除く
在学している学校（c）（b）
より追加出産希望のある世帯を除く
在学している学校

単位：万円

子ども数

平均

標準偏差

最小値

最大値

本節では前者について説

小学校

436

18.6

17.7

0

111

明し、後者は５節で説明す

中学校

255

36.5

31.6

0

260

る。分析サンプルの基本統

高校

218

57.6

36.6

7

183

短大・高専・専門学校

27

90.0

39.3

0

154

大学・大学院

122

131.1

95.5

15

930

注: 全サンプルは、
子どもから見て父母の両方がいる世帯に限定している

計量は図表−５にある。
在学中子ども１人当たり
教育費（対数値）を被説明変数とした分析では、以下年、高校受験であれば中学３年というように受験の変数を説明変数とする6）。世帯における子どもに近い学年になるほど教育費が高くなる傾向が想の数7）は子どもの質・量のトレードオフを検証す定される。

るために必要であるが、３節でみたように通学す
る学校で教育費が大きく異なるので、通学する学

4. 世帯を単位とした
子ども1人当たり教育費の分析

校でコントロールする。また、父母の学歴と年間所得でもコントロールする8）。学歴が高い親ほど子どもに対して熱心に教育するために教育投資を大本研究での分析は大きく２つのアプローチをときくする可能性や、仮に教育投資を一種の消費財る。１つは世帯を単位として、世帯に複数の在学とみると、所得が大きいほど教育に対する支出も中の子どもがいる場合は、それぞれの子どもの教増える可能性もあり、このような背景をふまえて育費の合計を在学中子ども数で割ることで１人あコントロールする。なお、年間所得は父母それぞたりの教育費を算出し、その１人当たり教育費をれの勤労所得、非勤労所得、そしてほかの家族か分析するものである。もう１つは子どもを単位とらの贈与等も含める。また、データの制約上、未して、それぞれの子どもの教育費を分析するもの

就学児の教育費は世帯全体の支出額しかわからなである。この分析では、世帯に複数の子どもがいいので、世帯に複数の未就学児がいた場合、それる場合は子どもの教育費の情報をすべてプールしぞれの未就学児にどれほどの支出がなされている

たうえで分析を行う。

のかわからない。そのため、本研究では、未就学本研究では、子どもの質の変数として教育費を児の教育費の分析は対象外とし、実証分析では未利用する。子どもの質をどのようにとらえるかは

就学児ダミーでコントロールするだけにとどめた。

難しい問題であり、先行研究によっては高校を卒

また、その他に影響を与える変数として、住宅ロ

業もしくは大学に進学した確率や、最終学歴、就ーンを保有している世帯は１、それ以外は０をと職後の所得などを利用する場合が多い。残念ながる住宅ローンダミーと、地域ダミーでコントロー

32

子どもの数・出生順位と教育費との関係

図表--4 在学している学校別 教育費の分布図
（b）
中学校

（a）
小学校

100
100

Frequency

Frequency

80

60

50

40
20

0

0
0

20

40

cost

60

80

100

0

50

100

150
cost

200

250

100

150
cost

200

250

（d）
大学・大学院

（c）
高校
80

30

Frequency

Frequency

60

40

20

10
20

0

0
0

50

100
cost

150

200

0

50

注: 横軸の単位は万円。ただし、小学校では教育費110万円以上の6サンプル、大学・大学院では教育費400万円以上の2サンプルを除いているルする。なお、地域ダミーは政令指定都市ダミー

子どものいる世帯を除いたサンプルを用いる。そとその他の市ダミーの２つであり、ベースは町村の理由は、就業している子どもがいる場合は、そ在住者となる。

の子どもより金銭の贈与等があり、ほかの世帯とまた、分析サンプルを以下のように設定した。

異なる可能性があるためである。そして、就業し第１に、「全サンプル」と以下では呼ぶが、在学ている子どもを除外することで、サンプルに偏り中の子ども数が１人以上３人以下でかつ、父母両が多少生じるが、第１子（長子）が就学している方のいる世帯に限定したサンプルである。このよ

１番上の子どもに対応させることで、第１子が第うに限定した理由は、在学中の子ども数が４人以

２子以降に比べ教育費が高いかどうかも調べるこ

上の場合は３節でみたようにサンプルサイズが少ともできる。そして第３に、就業している子どもないために除外し、父母の両方いない世帯、本調がいる世帯だけでなく、追加出産希望のある世帯

査は女性を対象としているので、母親のみの単親を除外したサンプルでも分析を行った。その理由

世帯（母子家庭）は、父母両方いる世帯と教育費は、追加出産希望のある世帯では、出産のためのの決定メカニズムが異なると思われるので除外し費用や、まだ生まれていない子どもの教育投資もた。第２に、全サンプルよりすでに就業している

念頭に置いて教育費が決定されるため、ほかの世
33

季刊家計経済研究 2010 AUTUMN No.88

図表--5 分析サンプルの基本統計量
図表-5 全サンプル

図表-6 全サンプル

平均

標準偏差

平均

標準偏差

子どもの教育費
（対数値）

3.328

1.043

3.270

1.121

世帯における子どもの数

2.207

0.701

2.368

0.694

2番目の在学中子どもダミー

0.350

0.477

3番目の在学中子どもダミー

0.085

0.279

在学中の学校
小学校ダミー

0.366

0.482

中学校ダミー

0.194

0.396

0.220

0.414

高校ダミー

0.233

0.423

0.210

0.407

短大・高専・専門学校ダミー

0.016

0.124

0.033

0.179

大学・大学院ダミー

0.153

0.360

0.108

0.311

その他の学校ダミー

0.007

0.084

0.004

0.063

短大・高専・専門学校ダミー

0.437

0.496

0.435

0.496

大学・大学院ダミー

0.112

0.316

0.109

0.312

短大・高専・専門学校ダミー

0.163

0.370

0.163

0.370

大学・大学院ダミー

0.329

0.470

0.331

0.471

父母の年間所得
（対数値）

1.849

0.463

1.880

0.451

未就学児ダミー

0.248

0.432

0.181

0.385

住宅ローンダミー

0.515

0.500

0.516

0.500

政令指定都市ダミー

0.252

0.435

0.254

0.435

その他の市ダミー

0.664

0.473

0.659

0.474

サンプルサイズ705

母親の最終学歴（ベース：中学・高校）

父親の最終学歴（ベース：中学・高校）

1245

帯と比べて教育費の決定メカニズムが異なる。以もう１つの検討課題である、出生順位によって教上のことを考慮し３つのサンプルを作成した。

育費に差があるのかについては確認できない。そ図表−６は分析結果をまとめたものであり、分

こで、次節では世帯単位ではなく、子ども１人１

析は最小二乗法を用いる9）。世帯における子ども

人を分析の単位として、もう１つの検討課題につの数の係数は、どのサンプルでもマイナスで有意いて分析する。

であり、通学している学校をコントロールしても子ども数が多いほど教育費が低くなっており、子どもの質・量のトレードオフと整合的な結果になっている。また、小学生や中学生のいる世帯では

5. 子どもを分析単位とした教育費の分析

教育費が有意に低い傾向にある。また、父親につ本節では子ども１人１人を分析の単位として前いては一部の推定式ではあるが、父母の教育水準

節と同じような分析を行う。被説明変数は、そのが高いほど教育費が有意に高くなる傾向がある。

子どもにかけられた１年間の教育費（対数値）でこれは父母の所得をコントロールしても有意であある。説明変数も前節と同じであるが、以下の分るため、教育水準が高いほど教育熱心であり教育

析では、在学中の子どものうち１番上の子ども

投資を積極的に行っている可能性がある。また、か、２番目か３番目かという情報があるため、在未就学児ダミーや住宅ローンダミー、地域ダミー

学中の子どものうち１番上から２番目の在学中子は有意になっていない。

どもダミー、（在学中の子どものうち１番上から）

以上の結果は世帯単位で分析した結果であるの３番目の在学中子どもダミーを説明変数に含め

で子どもの質と量のトレードオフを確認できたが、る。ただしこの変数は、すでに就業している子ど

34

子どもの数・出生順位と教育費との関係

図表--6 世帯を単位とした在学中の子ども１人当たり教育費の実証分析

世帯における子どもの数

（1）

（2）

（3）

全サンプル

（1）
のうち就業
していない
子どもを持つ
世帯に限定

（2）
かつ
追加出産
希望のない
世帯に限定

−0.198***−0.218***−0.184***（0.044）（0.051）（0.052）−1.483***−1.269***−1.294***（0.171）（0.234）（0.250）−0.903***−0.693***−0.751***（0.170）（0.234）（0.248）−0.456***−0.277−0.343（0.162）（0.230）（0.244）

0.097

0.199

0.165

（0.213）（0.279）（0.290）

子どもの在学している学校
小学校ダミー
中学校ダミー
高校ダミー
短大・高専・専門学校ダミー

0.201

0.395*

0.349（0.159）（0.226）（0.237）−0.726***−0.280−0.338（0.273）（0.503）（0.472）

大学・大学院ダミー
その他の学校ダミー
母親の最終学歴（ベース：中学・高校）
短大・高専・専門学校ダミー

0.175***

0.179**

0.129*（0.064）（0.070）（0.075）

大学・大学院ダミー

0.200*

0.220**

0.215**（0.102）（0.107）（0.104）

父親の最終学歴（ベース：中学・高校）
短大・高専・専門学校ダミー

0.145*

0.164*

0.143（0.080）（0.087）（0.094）

大学・大学院ダミー

0.178**

0.183**

0.183**（0.073）（0.081）（0.086）

父母の年間所得（対数値）
未就学児ダミー
住宅ローンダミー

0.361***

0.398***

0.415***（0.087）（0.096）（0.111）−0.123−0.107−0.040（0.093）（0.094）（0.103）−0.022−0.052−0.067（0.058）（0.063）（0.069）

0.167

0.134

0.124

（0.109）（0.117）（0.114）

政令指定都市ダミー
その他の市ダミー

0.025−0.020−0.011（0.100）（0.108）（0.104）

3.697***

3.486***

3.456***（0.270）（0.324）（0.349）定数項

サンプルサイズ

705

629

526

自由度修正済み決定係数

0.513

0.505

0.509

注: 被説明変数は在学中子ども１人当たり教育費の対数値。推定方法は最小二乗法。全サンプルは、在学中の子どもの数が1人以上3人以内で、かつ世帯に父母の両方がそろっている世帯に限定した。
（ ）内の値は分散不均一に頑健な標準誤差。***、**、* はそれぞれ1%、5%、10%水準で有意であることを表すものいる世帯を除いたサンプルでは、第１子が在えることができ、出生順位の違いを見ることがで学中の子どものうち１番上となる。そのため、２きる。また、学歴ダミーについて、前節の分析で番目の在学中子どもダミーは第２子ダミー、３番

はその世帯に学校に在学している子どもがいるか

目の在学中子どもダミーは第３子ダミーと読み替

いないかという意味でダミー変数を作成していた35

季刊家計経済研究 2010 AUTUMN No.88

図表--7 子どもの教育費の実証分析（1）
推定方法：

OLS
（1）

（2）

FE
（3）

（2）のうち就業 （2）かつ
追加出産
していない
子どもを持つ 希望のない世帯に限定 世帯に限定

全サンプル

世帯における子どもの数−0.068*−0.072*

（4）

（5）

（6）

（4）のうち就業 （5）かつ
追加出産
していない
子どもを持つ 希望のない世帯に限定 世帯に限定

全サンプル−0.037（0.038） （0.043） （0.044）
2番目の在学中子どもダミー
3番目の在学中子どもダミー−0.089−0.098−0.196*** −0.196*** −0.206***−0.085（0.052） （0.055） （0.057）（0.056） （0.058） （0.063）−0.283*** −0.304*** −0.331***−0.049（0.101） （0.106） （0.111）（0.113） （0.116） （0.125）−0.061−0.069

在学している学校（ベース：小学校）
中学校ダミー

0.694***

0.701***

0.679***（0.064） （0.066） （0.072）
高校ダミー

1.211***

1.203***

1.189***（0.061） （0.063） （0.069）
短大・高専・専門学校ダミー

1.823***

1.722***

1.761***（0.105） （0.127） （0.130）
大学・大学院ダミー

1.866***

1.881***

1.878***（0.075） （0.079） （0.084）
その他の学校ダミー

1.014**

1.198*

1.179*（0.394） （0.655） （0.637）

0.732***

0.735***

0.755***（0.091） （0.092） （0.098）
1.507***

1.528***

1.560***（0.131） （0.138） （0.149）
2.204***

2.180***

2.248***（0.216） （0.239） （0.247）
2.334***

2.361***

2.383***（0.193） （0.205） （0.216）
1.661***

1.796***

1.810***（0.204） （0.336） （0.337）

母親の最終学歴（ベース：中学・高校）
短大・高専・専門学校ダミー

0.142***

0.129**

0.071（0.050） （0.054） （0.057）
大学・大学院ダミー

0.217***

0.233***

0.220***（0.077） （0.080） （0.079）
父親の最終学歴（ベース：中学・高校）
短大・高専・専門学校ダミー

0.137**

0.161**

0.168**（0.063） （0.068） （0.074）
大学・大学院ダミー

0.211***

0.219***

0.248***（0.058） （0.064） （0.067）
父母の年間所得（対数値）

0.319***

0.324***

0.306***（0.063） （0.070） （0.078）
未就学児ダミー−0.173**−0.174**−0.088（0.081） （0.082） （0.088）
住宅ローンダミー

0.000−0.027−0.013（0.046） （0.049） （0.053）
政令指定都市ダミー

0.153*

0.143

0.157

（0.091） （0.096） （0.097）
その他の市ダミー−0.001−0.0090.005（0.082） （0.087） （0.087）
定数項

2.068***

2.085***

2.045***（0.154） （0.168） （0.176）

2.495***

2.507***

2.505***（0.089） （0.089） （0.104）

サンプルサイズ

1245

1133

981

1245

1133

981

自由度修正済み決定係数

0.531

0.521

0.526

0.568

0.562

0.573

−

−

−

709

630

527

世帯数

注: 被説明変数は教育費の対数値。推定方法は（1）〜（3）式が最小二乗法、（4）〜（6）式が世帯の固定効果モデル。全
サンプルは、在学中の子どもの数が1人以上3人以内でかつ世帯に父母の両方がそろっている世帯に限定した。
（）
内の値は分散不均一に頑健な標準誤差。***、**、*はそれぞれ1%、
5%、10%水準で有意であることを表す

36

子どもの数・出生順位と教育費との関係

図表--8 子どもの教育費の実証分析（2）
（1）

（2）

（3）

（4）

（5）

短大・高専・
専門学校

大学・
大学院

在学している学校：

小学校

中学校

高校

世帯における子どもの数−0.051−0.109−0.0510.125

0.122*（0.093）（0.080）（0.069）（0.106）（0.073）−0.219**−0.296**−0.1270.058−0.000（0.109）（0.116）（0.086）（0.216）（0.113）−0.349*−0.374*0.155−0.039（0.188）（0.202）（0.260）（0.191）

2番目の在学中子どもダミー
3番目の在学中子どもダミー
母親の最終学歴（ベース：中学・高校）
短大・高専・専門学校ダミー
大学・大学院ダミー−0.0280.210*

0.186**

0.331*−0.018（0.107）（0.107）（0.088）（0.174）（0.094）

0.204

0.147

0.240**

0.562***

0.043（0.130）（0.174）（0.120）（0.175）（0.185）0.380***−0.066−0.077

0.056

0.124

（0.121）（0.147）（0.106）（0.166）（0.172）

父親の最終学歴（ベース：中学・高校）
短大・高専・専門学校ダミー
大学・大学院ダミー

父母の年間所得（対数値）
未就学児ダミー
住宅ローンダミー
政令指定都市ダミー
その他の市ダミー
定数項

0.485***

0.116

0.174

−0.588**0.064（0.125）（0.117）（0.109）（0.218）（0.095）0.297*

0.405***

0.231**

0.224

0.211

（0.161）（0.142）（0.098）（0.155）（0.130）−0.086−0.2160.306（0.117）（0.179）（0.275）−0.073−0.0230.179**−0.131

0.006（0.094）（0.108）（0.086）（0.160）（0.099）−0.049（0.133）

0.116

0.324

0.151

−0.0620.105（0.172）（0.275）（0.162）（0.229）（0.121）−0.137

0.119

0.083

−0.461*

0.111（0.159）（0.250）（0.134）（0.256）（0.114）2.182***

2.677***

3.238***

4.049***

3.821***（0.350）（0.321）（0.263）（0.527）（0.367）

サンプルサイズ

412

252

249

40

135

自由度修正済み決定係数

0.145

0.155

0.157

0.315

0.052

注: 被説明変数は教育費の対数値。推定方法は最小二乗法。全サンプルは、在学中の子どもの数が1人以上3人以内、世帯に父母の両方がそろっており、かつ世帯に就業している子どもがおらず、母親の追加出生意欲がない世帯に限定した。
（ ）内の値は分散不均一に頑健な標準誤差。***、**、* はそれぞれ1%、
5%、10%水準で有意であることを表すため、１世帯で複数の学校ダミーが１になる場合

父母の学歴や所得の効果を識別することは不可能がある。しかし、以下の分析では子ども１人１人であるため、在学中の子どもダミーと在学していを単位としているため、在学している学校ダミー

る学校ダミーの係数のみを表示している。

は各サンプル１つしか１をとらないようになって子どもの数については、
（1）
式と
（2）
式において

おり、前節の分析と意味合いが違うことに注意さ10%有意水準であるが、係数は負となっており有れたい。

意である。この結果は子どもの質・量のトレード

図表−７に結果がまとめられている。
（1）〜
（3）

オフの主張と整合的であるが、（3）式のように追加

式は最小二乗法による分析、（ 4 ）〜（ 6 ）式は、

出産希望のない母親に限定すると、子どもの数はKantarevic and Mechoulan（2006）のように世有意となっていない。子どもの数が負となるか全帯の固定効果をとった分析である10）。世帯の固定

く影響を与えないかは推定式に異なり、頑健な結効果をとると、世帯内で同一となる子どもの数や果は得られていないといえる。
37

季刊家計経済研究 2010 AUTUMN No.88

また、２番目の在学中子どもダミー、３番目の専・専門学校に通学する子どもについて、母親の在学中子どもダミーは
（1）
〜
（3）
式のいずれにおい

学歴が高いほど教育費が高くなっており、高学歴ても有意であり、負の係数となっている。在学すの母親は、大学受験や専門学校などの卒業後をにる学校でコントロールしても
（2）
式や
（3）
式でも有

らみ、教育投資を積極的に行っているかもしれな意であるため、第１子は第２子や第３子と比べ教い。また、父親については、小学校に在学する子

育費が高いと言える。ただし、この結果は（4）〜

どもでは父親の学歴が高いほど教育費が高い。こ（6）式のように世帯の固定効果をとった場合は有の理由はよくわからないが、父母で学歴の効果が意ではない。世帯の固定効果をとり、世帯固有の異なることは興味深い。父母の年間所得は短大・属性をすべてコントロールすると、その世帯が教

高専・専門学校、大学・大学院では有意ではない

育熱心であり教育投資を積極的にするかどうかとが、その他の学校では正で有意となっている。

いう要素もコントロールされるので、世帯の教育
投資に対する態度をコントロールすると、どの子どもに対しても教育費に差をつけないと言える。

6. 結びにかえて

むしろ
（1）
〜
（3）
式において、第２子や第３子と第在学中の子ども１人ごとの教育費が調査されて１子との教育費の差がみられるのは、在学していいる「消費生活に関するパネル調査」の第17回調る学校をコントロールしてもなお表れる、受験に査のデータを用いて、子どもの質・量のトレード

近い学年に達しているか否かといった情報を反映

オフが日本でも存在するのかを以下の２つの観点している可能性がある。

から検討してきた。第１に、子どもの質を在学中

そのほかの変数について確認しておくと、父母の子どもの教育費ととらえ、その教育費用と子どの学歴や年間所得は、前節の分析結果とほぼ変わもの数の関係を見ることである。第２に、子どもらず有意な影響がみられる。未就学児ダミーは推の教育費は出生順位によって異なるかということ定式によっては有意となっていない。

である。

以上のように、推定によって出生順位の影響が結果をまとめると、子どもの質と量の関係は、異なるので、さらに在学している学校にサンプル

４節の世帯単位の分析では負の相関がみられたを分けて分析を行った。その結果は図表−８にまが、５節の子ども１人単位の分析では一部の推定

とめられている。その結果、２番目の在学中子ど式によって負の相関がみられただけにすぎず、あもダミー、３番目の在学中子どもダミーは小学校

まり頑健な結果が得られていないといえる。その（10%有意水準）と中学校のみで有意となっておため、トレードオフが存在するかどうかは今後のり、高校以上の学歴では有意となっていないが、詳細な分析が求められる。また、出生順位によっ

学歴の高いところでは１番上ではなく２番目以降て教育費の違いはみられるが、世帯の固定効果をの子どもが少ないことも関係しているかもしれな

とると教育費の違いが見られなかった。世帯の教い。

育投資に対する態度をコントロールすると、どのそのほかの結果を見ておくと、子どもの数につ

子どもに対しても教育費に差をつけない解釈を提いては有意ではないが、大学・大学院に通う子ど示した。出生順位によって教育費に差がないこと

もについては、子どもの数の係数が正で10%有意は、Becker（1960）を嚆矢とした子どもの質・量水準ではあるが有意である。結果の解釈は多くあのトレードオフを説明した理論の前提に、ある程るかもしれないが、子どもの数が多い場合、大学度の正当性があることが示唆される。

での教育費を多くすることで、高校以下の学校に以上の分析ではいくつかの限界があり今後の研通学する子どもたちにも上の学校に進学するイン究が期待される。第１に、１年間の教育費（教育センティブを与えているのかもしれない。また、支出）を子どもの質としてとらえているが、先行

父母の学歴についてみてみると、高校や短大・高研究のように学校の成績や大学進学率、最終学歴

38

子どもの数・出生順位と教育費との関係の水準や就職後の所得などいくつもの変数が子どもの質として使われている。考えられる他の変数を使って分析しても、同じような結果が得られるのかについては今後の課題である。第2に、今回の分析では操作変数を用いた因果関係を特定する分析を行っていない。さらに豊富なデータを用いて因果関係を特定していくことはこの研究分野に大きく貢献することができると考える。
†本稿に示されている意見は著者個人によるものであり、所属機関によるものではない。本稿に残る誤りはすべて著者に帰する。
注1）伊達・清水谷（2004）による出生率低下の決定要因に関するサーベイ論文では（1）女性の就業と賃金上昇による機会費用の増大、（2）子育て費用の増加、（3）
成人した子どもから親への所得移転の減少、（4）都市部の狭い住宅事情、（5）核家族化の進行の下で子どもの面倒を見てくれる祖父母・親戚の不在、（6）保育サービスの不十分さ、（7）育児支援を目的とした企業支援の不十分さ、（8）児童手当制度のあり方、などが出
生率低下の決定要因として指摘されている。
2）在学中の子どもに限定している理由は３節で説明されている。
3）関連する研究として、山口（2009）は質・量のトレードオフより、所得の効果は子どもの数が多くなるほど出産行動に対してはマイナスの影響を与えるとした上で、家計経済研究所「消費生活に関するパネル調査」
を用いて実証分析したところ、第２子のいる世帯では夫の所得が高いほど出産のタイミングが遅れるという結論を得ている。
4）子どもの質・量のトレードオフの背景となる理論は、
その後、Willis（1973）により、女性にとっての出産の機会費用を考慮したモデルに拡張されているし、
Becker and Tomes（1976）により親が子どもの能力形成に関する投資を明示したモデルに拡張されている。本研究では出産の機会費用を無視しているので、本節ではもっとも単純なモデルを紹介している。
5）短大・高専・専門学校についてはサンプルサイズが53と他に比べて小さいで、分布図は表示しないことにした。
6）教育費に対数をとる際に、教育費がゼロの世帯（子供）に対しては対数値を計算することができない。しかし本サンプルでは教育費がゼロである子どもは8サンプルであり、これらを無視しても結果に大差はない
として対数値をとっている。
7）先行研究に合わせて、在学中子ども数ではなく子どもの数を説明変数とする。なお、子どもの数は、未就学児数（小学生未満）、在学中子ども数（小学生〜大学・大学院生）、すでに就職している子どもの数の合計である。
8）年間所得は対数値をとっている。所得の影響が非線形の可能性も鑑み、説明変数に年間所得（対数値）の二乗項を含めて分析も行ったが、二乗項の係数は有意にならなかった。
9）先行研究では、双子かどうか、子どもの性などを子どもの数の操作変数として、子どもの数が質に与える因果関係をみている。本稿では、データの制約より最小二乗法で相関がどの程度あるか確認するにとどめた。
10）
世帯の固定効果がないことを帰無仮説としたＦ検定を行った結果、F値は（4）式61.01、（5）式56.75、（6）
式56.36であり、どの推定式でもその帰無仮説は棄却された。

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とだ・あきひと （株）リクルートワークス研究所 研
究員・公益財団法人 家計経済研究所 嘱託研究員。主な論文に、「職種経験はどれだけ重要になっているのか――職種特殊的人的資本の観点から」（『日本労働研究雑誌』594，2010）。労働経済学、応用計量経済学専攻。