一般論文

親の行動・家庭環境がその後の子どもの成長に与える影響

坂本 和靖（財団法人 家計経済研究所 研究員）

1. はじめにでは、子どもの職業との関係について分析している。
（1958年生まれの）子どもの幼少時における本稿の目的は、養育期における家族環境が、子親との離死別経験が、成人後の労働市場におけるどものその後の成長にどのように関わっているの能力に与える影響について考察し、その結果かかについて検証することにある。

ら、離死別経験は、男性においては就業しにくく

先行研究を紐解くと、1970〜1980年代にかけて、世代間移転に関する問題として盛んに取り上なり、女性においては賃金率が低くなるという影響を与えていることが判明した。

げられたのが、「子どもの所得や富というものは次に、The National Longitudinal Study of

親の富に強く規定されている」という問題であっYouth（NLSY）を用いたManski et al.（1992）

た（Behrman and Taubman 1985, 1990）。アメ

では、子どもの14歳時における家族の状況（両親リカの研究において、一時点における親の所得とがいるかどうか）がその後の高校卒業に与える影子 の所 得 の相 関 係 数 の計 測 （ Behrman and響について分析し、（二人親世帯で育った子ども

Taubman 1985）では低い値（0.18）が、若かっと比べ）一人親世帯の子どもが高校を卒業する確

た頃の父親との比較（Atkinson, Maynard and率は低いという結果が得られている。

Trinder 1983）では高い値（0.45）が得られ、正さらに、Cherlin et al.（1995）では、NCDSを確な値が定まらなかった。そこで、Solon（1992）、

用いて、親との離死別経験が子どもの出産、婚姻

Zimmerman（1992）、Mulligan（1997）が、季節に与える影響を考察している。23歳にいたるまで

変動や他の一時的な所得変動を考慮した、時間平に、（両親が離婚してない子どもと比べて）両親

均賃金や操作変数を用いることで、より正確な値が離婚している子どもは親との衝突から家から離（0.33〜0.50）が導かれ、両者に正の相関があるこ

れやすく、同棲しやすく、婚外子を出産する傾向とが定説となった。

があることが確認された。

やや遅れて1980年代以降、親の所得だけではな

最後に、The British Household Panel Survey

く、子どもの養育期における家族構成や若齢出（BHPS）を用いた、Ermish and Francesconi

産、親の就業状況など、より精緻な情報を用いた（2001）では、上記にあげた先行研究で取り上げ分析が行われるようになった。特に注目されたのられた Outcome （達成学歴、就業状況）以外

が、養育期間における親との離死別経験の有無がに、子どもの若齢出産経験や健康状況、喫煙経験

子どものその後の様々な成長に与える影響の分析など様々な子どもへの影響についても考察してい１）であった 。

る。その結果、養育期間に離死別を経験する子ど

まず、The British National Child Development

もは、成人後に愛煙家となったり、身体的・精神Survey（NCDS）を用いたFronstin et al.（2001）

的苦痛を受ける傾向が高いことが確認された。

58

親の行動・家庭環境がその後の子どもの成長に与える影響

２節では、日本における図表--1 一般世帯と一人親世帯との年間収入比較
母子世帯 父子世帯 母子世帯／一般世帯 父子世帯／一般世帯

一人親世帯や若齢出産の1997年 657.7万円

229万円

422万円

0.348

0.642

2002年 589.3万円

212万円

390万円

0.360

0.661

状況について、第３節で

一般世帯

は、分析に用いるデータ

出典：厚生労働省「平成15年度全国母子世帯等調査結果報告」と変数の説明を、第４節
では、一人親世帯かどう
また離死別経験とともに、注目されたのが（親の）か、非若齢出産かどうかで、子どものOutcome、

若齢出産が子どもの成長に与える影響に関する考親の属性などに違いが表れるか、記述統計による察であった。Angrist and Lavy（1996）では、比較を行っている。 そして、 第５節ではThe Current Population Survey（CPS）を用いて、Propensity Score Matching法による推計につい

親の離死別経験だけではなく、10代などの若齢期て、さらに、Hidden BiasがTreatment Effectのにおいて出産された子ども、婚外出産された子ど推計に与える影響について感度分析を行った。

ものその後の健康状態や就学状態について考察している。分析結果では、母親の出産年齢は身体障2．一人親世帯、若齢出産の状況

害（視覚・聴覚など）や精神遅滞と関係はみられなかったが、留年との間に正の相関が確認された。

厚生労働省は一人親世帯に関する詳細な調査

Ermisch（2003: 164）では、一人親世帯の親、 「全国母子世帯等調査」を実施している。平成15
また若齢出産する親が低所得階層に偏っているこ

年（2003年）の調査結果によれば、児童（満20歳とを受けながら、これらの先行研究を踏まえて、未満の未婚の子ども）を養育している母子世帯

以下のように総括している。
「低所得階層の子ど数、父子世帯数はそれぞれ122万世帯、17万世帯

もは少ない人的資本投資しか享受しえず、彼ら自となっており、1998年と比べそれぞれ28.3％

身が成人した時、貧しくなる傾向がみられる。そ（1998年: 95万4,900世帯）、6.4％（1998年: 16万の理由は、彼ら自身の稼ぎが少なかったり、結婚

3,400世帯）ポイント増加している。一人親となっ市場において魅力的ではないことから、生産性のた理由をみると、母子世帯では、79.9％が「離低い相手としか結婚できない、あるいは結婚もで婚」、12.0％が「死別」、父子世帯では、74.2％がきないからである。低所得階層下にいる女性はシ「離婚」、19.2％が「死別」となり、「離婚」による

ングルマザーになりやすく、子どもの人的資本投理由が多くを占めている。

資も小さくなり、『負の連鎖』が続いていく」（Ermisch 2003: 164）。

図表−１をみると、一人親世帯の経済状況は一般世帯（母子世帯を含む全世帯）と比べて収入が

本稿では、「消費生活に関するパネル調査」

少ないことがわかる（一般世帯の収入と比べ、母（The Japanese Panel Survey of Consumers、以子世帯の収入は一般世帯の約35％、父子世帯は約２）

下JPSC） を用いて、一人親世帯で育つというこ

65％となっている）。さらに年収の階級別にみると、あるいは若齢出産することとその後の子どもと、約80％の母子世帯が年収300万円に満たなの成長との関係について考察したい。特に本稿のい３）。こうした状況では、子どもへの教育投資が特徴は、Hidden Bias（Outcome、Treatmentの施せず、進学ならびに就職において不利となる可双方に影響を与える観測不可能な要素による推計

能性が高い。

バイアス）による影響を考慮したPropensity

一人親のもとで育ったかどうかとともに、注目

Score Matching法による、家庭環境が子どもの成したいのが若齢出産の傾向である。内閣府『国民長に与える影響（Treatment Effect）の推計を行

生活白書（平成17年度版）』によれば、20代でのった点にある。

出生が低下する一方で、10代での出生件数が増加

本稿は以下のような構成となっている。まず第し、出生している人全体に占める割合が微増して59

季刊家計経済研究 2009 SUMMER No.83

人親世帯同様に、子どもへの教育投資が相対的に図表--2 日本の年齢別出生割合
単位：％少なくなることが考えられる。

母の年齢 1970年 1975年 1980年 1985年 1990年 1995年 2000年 2004年
15〜19歳

1.0

0.8

0.9

1.2

1.4

1.4

1.7

1.7

20〜24歳

26.5

25.2

18.8

17.3

15.7

16.3

13.6

12.3

25〜29歳

49.5

53.4

51.4

47.7

45.1

41.5

39.5

33.3

30〜34歳

18.5

16.8

24.7

26.6

29.1

31.3

33.3

37.4

35〜39歳

4.2

3.3

3.7

6.5

7.6

8.4

10.6

13.5

40〜44歳

0.5

0.5

0.4

0.6

1.0

1.1

1.2

1.7

データは家計経済研究所の「消費生活に関する45〜49歳

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

パネル調査」（JPSC）を用いた。本調査は1993年

出典：内閣府（2005）『平成17年度版 国民生活白書』付表1-補1
備考：１）厚生労働省「人口動態統計」により作成。ただし、2004年については概数
２）各年次における出生数について、出産した母親の年齢階層ごとの出生数を総数で割り、母親の年齢層ごとに出生数に占める割合をそれぞれ算出

3．データと変数（1）データ

に当時24〜34歳の女性1,500人（コーホートA）を対象としたものであり、現在に至るまで毎年継続されている追跡調査である。1997年、2003年にそれぞれ、24〜27歳の女性500人（コーホートB）、

図表--3 第一子の出生数のうち結婚期間が妊娠期間より短い出生割合％9024〜29歳の女性836人（コーホートC）を対象者として追加している。分析では、親に関する属性、家庭環境、成人期初期における子どもの成長につ8070

15〜19歳
20〜24歳

60

いての情報が得られる対象者に限定している。

25〜29歳50

30〜34歳

40

35歳以上

30

全体平均

（2）親の属性・行動に関する変数
先行研究である、Ermisch and Francesconi（2001）などが用いているBHPSでは、同居してい20
10

る大人のこれまでの婚姻、同棲、出生に関する回

01980 1985 1990 1995 1996 1997 1998 1999 2000 年

出典：内閣府（2005）『平成17年度版 国民生活白書』第1-補1-1図
備考：1）厚生労働省「人口動態調査特殊報告」（2002年）より作成
2）嫡出第一子の出生について、「結婚週数＜妊娠週数−3週」（＝「妊娠週数≧結婚週数＋4週」）となる結婚期間が妊娠期間より短い
出生数が嫡出第一子の出生数（結婚期間不詳は除く）に占める割合顧調査（wave２）、就業に関する回顧調査（wave３）がそれぞれ実施されており、（現在居住している者の）養育期における家族の状況が非常に詳細にわかる。本稿で用いるJPSCでは、BHPSほど詳細に養育期間における情報を得ることができないものの、各コーホートの調査初年度（wave１、いるとされている（図表−２）。この要因の一つとwave５、wave11）の回顧調査から、両親に関すして、「婚前妊娠結婚」が増加していることが挙

る情報が得られるため、それらの情報を活用しなげられる。結婚期間が妊娠期間より短い出生数ががら、以下のように変数の作成を行った。

嫡出第一子に占める割合の推移を見ると、1980年の12.6％から2000年には26.3％と、20年間でほぼ（a）親との死別経験２倍となっており、特に、15〜19歳では嫡出第一

海外の先行研究で最も取り上げられる影響の一子のうちの8割以上、20〜24歳では約６割となっつとして、親の離死別による家族構造の変化が子ている（図表−３）。

どもの成長に与える影響が挙げられる。一人親世

若齢出産が子どもに与える影響として考えられるものは、先述のように、健康状態や進学状況な帯となることで、収入が減少し、子どもへの教育投資が過小となるとされている。

どが挙げられる。またそれだけではなく、若齢出

JPSCでは、（調査対象者の）親の離婚経験に関産は出産する者（母親）の就学機会を奪い、十分する情報が含まれていないため、親との死別経験な教育を受けられず、相対的に貧困となることがに関する情報のみを用いることとする。特にここ多いといわれているため（Moore et al. 1993）、一

では、高校、大学と教育費がかかる頃に既にいず

60

親の行動・家庭環境がその後の子どもの成長に与える影響

れかの親が死亡していたかどうかについての影響関係について分析する。

をみていく。分析で用いた変数は、本人が中学生以下（15歳以下）の時に両親のいずれかが死亡している場合が１、それ以外の場合は０となるダミー変数となっている。
無論、死別の場合は離別と違い、死亡保険金や（3）子どもの成長に関する変数
本節では、子どもの成長（Outcome）を表す変数として、学歴、初職、身体的・精神的苦痛尺度、子ども自身の若齢出産の４つを挙げる。

遺産の授受が起こりうるため、相対的に豊かな生活を過ごしている可能性がある。しかし、我々が（a）学歴考察するJPSCの親の年代（1940〜50年代生まれ）

BHPSを用いた先行研究の多くでは、子どものでは、女性の多くが結婚あるいは出産を機に、仕学歴への効果として、 Advanced-level （日本の事を辞めるか、非正規就業に転職しているため、 「高等学校」レベルの教育修了資格）を取得して経常的収入が確保できていない（あるいは確保でいるかどうかを用いている。ただ、その内容は日きていても、パート・アルバイトなどの非正規雇

本の大学の専門教育初期課程と同等のことが多い

用に就いているため、収入が少ない可能性が高ため、本稿では、学歴への効果の基準として４年い）ことが考えられる。そのため、二人親世帯と制大学を卒業している（大学院修了含む）かどう

比べ経済状況が悪いことも考えられる。条件付きかを被説明変数として用いた（大学卒業した場合ではあるが、以下の分析では、一人親世帯で育っは１、そうでない場合を０としたダミー変数）。

たという家庭環境と子どもの成長（学歴、就職、また併せて就学年数も用いている。

健康状態）との関係についてみることとする。
（b）初職・就業経験年数（b）若齢出産

子どもの就業状態への影響をみるために、ここ

Angrist and Lavy（1996）では、親が10代のでは「初職」に注目した。学校卒業後初めての職ときに生まれた、あるいは婚外子として生まれた業が何であるかは、その後の収入に大きな影響を子どもは、健康面での問題を抱えやすいか、留年与える。玄田（1997）が論じているように、日本

しやすいかなどの検証を行っている。

の労働市場では、学卒直後の就職というものが、

JPSCでは各コーホートの調査初年度において、その後の長い職業生活に多大な影響を与えること（同居・別居に関係なく）親の年齢について尋ねが知られている。初職として非正規雇用についたている（既に親が死亡している場合を除く）。こ

場合、その後、正規雇用につき安定した職を得にれを用いることで、子ども（調査対象者）が生まくくなり、生涯稼得賃金が大幅に少なくなる。

れた時の両親の年齢を計算することができる。先

ここでは、初職がパート・アルバイト、派遣・述したように、親の出生時年齢が低い場合、その嘱託（非正規雇用）などについたかどうか、ある

後の子どもの成長に負の影響を与えることが考え

いは学卒以降も職業に就いたことがないかどうか

ら れ る 。 こ こ で の 「 若 齢 出 産 」 の 定 義 は 、 （非正規雇用＋就業経験なしダミー）を被説明変
Ermisch and Francesconi（2001）に倣い、出生時数として用いた４）。さらに就業経験年数もあわせ点における母親の年齢が21歳以下であることとする。

てみている。

残念ながら、JPSCではきょうだい（兄弟姉妹）の基本属性に関する情報は人数以外を捕捉するこ（c）身体的・精神的苦痛尺度とができない。そのため、調査対象者本人を出産

Ermisch and Francesconi（2001）、Ermisch et

した時の母親の年齢を基準に若齢出産したかどう

al.（2004）では、General Health Questionnaire

かを確認する。ここでは「親と死別した経験」と（GHQ）尺度（Goldberg（1972）によって開発さ同様に、子どもの達成学歴、就職、健康状態とのれた精神健康のスクリーニング・テスト）の12項
61

季刊家計経済研究 2009 SUMMER No.83

目縮小版 ５）を用いて、主観的な精神健康状態、る場合は、現役の頃の職種を尋ねている17）。

「身体的・精神的苦痛尺度」の測定を行っている。

これらの変数は親元での経済状況の代理変数と

本稿では、代替的に、過去に半年間のうちに感じして用いている。佐藤・吉田（2007）では、本稿

た身体的・精神的苦痛の有無（「集中力の不足」

同様に子どもの養育期における親の所得、経済状

１項目６）、「睡眠不足」２項目７）、「意思決定に対況を直接観測できない点を考慮するために、他の８）９）する怠慢」１項目 、「食欲不振」１項目 、
「ス
10）

11）

トレス過多」４項目 、「信頼の欠如」２項目 ）12）と生活意識の質問（「生活全般に不満がある」）

データから親と同年代のものの所得を利用し、親の所得を推定する説明変数として、父親の学歴、職業分類などを利用している。

について、各項目につき、あてはまると１点が加算され、その合計点数（最小０点、最高12点）13）（b）子ども時代の通塾経験
また、子ども時代における経済状況を捕捉するを「身体的・精神的苦痛尺度」とする。

ために、教育投資の一環である、通塾経験の有無（d）若齢出産を用いた。JPSCでは、「小学校１〜３年生」、「小母親同様に、子ども自身が若齢出産するかどう

学校４〜６年生」、「中学生」、「高校生18）」と学齢かについても着目した。もし仮に、母親の若齢出

ステージごとに尋ねている（同時に稽古事につい産が子どものOutcomeに負の影響を与え、子どもても尋ねている）。以下では、中学校以下のとき

自身も若齢出産するなら、「負の連鎖」が続くこに、塾に通った経験がある場合１、それ以外を０とを示している。変数は、母親の若齢出産同様にとするダミー変数を用いることとする。ちなみに、21歳以下で子どもを産んだ場合は１、それ以外はコーホートA、B、C合計でみると、通塾経験率０とする。

は、12.2％（「小学校１〜３年生」）、36.6％（「小
学校４〜６年生」）、56.8％（「中学生」）、17.5％（4）その他の変数（「高校生」）となっている。

本項では、次節以降で用いる、その他の変数の説明を行う。

4．記述統計による比較（a）両親の年齢、出生年代、学歴、職種

本節では、養育期間において一人親世帯であっ
14）

JPSCでは、各コーホートの調査初年度におたかどうかで、また母親が若齢時に生まれたかど

いて、両親の年齢を尋ねている（既に死亡していうか（Treatment19）の違い）で、その後の子どものる場合は、死亡年のみを尋ねている）。以下では、Outcomeに違いが表れるか、
また、
Treatmentに関『人口動態統計』（厚生労働省）の「結婚年齢差」

学歴などを簡単に比較した。
連する両親の出生年代、を利用し、父親が死亡している場合は、母親の出生年に結婚年齢差を足し（引き）、父親の年齢を推計した（補論1：2,812個体中88個体で、父親ないし母親の年齢推定）15）。
また、両親の学歴は、wave１の調査項目に合16）（1）一人親世帯
一人親世帯で育った子どもと、二人親世帯で育った子どものOutcomeならびにTreatmentに関係する変数を比較すると、図表−4−1のような結果

わせ 、「中学校（旧制小学校・高等小学校）卒」、が得られた。学歴において平均値の差が統計的に「高校（旧制中学）卒」、「短大・高専（旧制高校）

有意（両者の差は０であるという仮説が棄却され卒」、「大学・大学院卒」にまとめている。

る）に表れており、一人親世帯で育ったものと比さらに、父親の職種についても尋ねている。i）

べて、二人親世帯で育ったものの方が大学を卒業

現在父親が働いている人には現在の職種を、ii）

していることがわかる（一人親：0.076、二人親：

職業を持っていない、あるいは父親が死亡してい0.163）。同様に就学年数でも差が現れている（一62

親の行動・家庭環境がその後の子どもの成長に与える影響

図表--4--1 基本統計量（二人親世帯 VS. 一人親世帯）
二人親世帯

全体

一人親世帯

平均値の差

サンプル数 平均値 標準偏差 サンプル数 平均値 標準偏差 サンプル数 平均値 標準偏差「一人親」−「二人親」

子ども
大学卒業

2836

0.159

0.366

2717

0.163

0.369

119

0.076

0.266

−0.087

＊＊＊

就学年数

2836

13.291

1.744

2717

13.322

1.728

119

12.5801.964−0.743＊＊＊

初職（非正規雇用＋就業経験なし）

2836

0.158

0.365

2717

0.156

0.363

119

0.202

0.403

0.045

就業経験期間（月）2744

74.99037.1762630

74.83237.071

114

78.63239.506

3.800

身体的・精神的苦痛尺度

2588

3.274

2.311

2485

3.262

2.310

103

3.563

2.333

0.302

若齢出産（本人）

2836

0.061

0.239

2717

0.059

0.235

119

0.118

0.324

0.059

＊＊＊

〜1934年以前生まれ（父親）

2812

0.284

0.451

2704

0.289

0.453

108

0.167

0.374

−0.122＊＊＊

1935〜1944年生まれ（父親）

2812

0.491

0.500

2704

0.488

0.500

108

0.565

0.498

0.077
0.046

親

1945年以降生まれ（父親）

2812

0.225

0.417

2704

0.223

0.416

108

0.269

0.445

中学校卒（父親）

2785

0.360

0.480

2669

0.357

0.479

116

0.431

0.497

0.074

高校卒（父親）

2785

0.414

0.493

2669

0.414

0.493

116

0.397

0.491

−0.018＊

専門学校・短期大学卒（父親）

2785

0.050

0.219

2669

0.051

0.221

116

0.026

0.159

−0.025

大学・大学院卒（父親）

2785

0.174

0.379

2669

0.175

0.380

116

0.147

0.355

−0.028

中学校卒（母親）

2793

0.359

0.480

2676

0.352

0.478

117

0.521

0.502

0.169

＊＊＊

高校卒（母親）

2793

0.483

0.500

2676

0.488

0.500

117

0.359

0.482

−0.129＊＊＊専門学校・短期大学卒（母親）

2793

0.120

0.325

2676

0.121

0.326

117

0.094

0.293

−0.027−0.012

大学・大学院卒（母親）

2793

0.038

0.190

2676

0.038

0.192

117

0.026

0.159

農林漁業・自営業（父親）

2836

0.277

0.447

2717

0.275

0.447

119

0.311

0.465

0.036

管理職（父親）

2836

0.129

0.335

2717

0.133

0.340

119

0.025

0.157

−0.108

専門職・技能職（父親）

2836

0.056

0.229

2717

0.054

0.227

119

0.084

0.279

0.030

教員（父親）

2836

0.017

0.129

2717

0.018

0.132

119

0.000

0.000

−0.018

事務職（父親）

2836

0.117

0.321

2717

0.116

0.321

119

0.126

0.333

0.010

技能職・作業職（父親）

2836

0.290

0.454

2717

0.290

0.454

119

0.294

0.458

0.004

販売サービス職（父親）

2836

0.039

0.193

2717

0.038

0.190

119

0.067

0.251

0.030

内職・その他（父親）

2836

0.037

0.189

2717

0.0.37

0.188

119

0.042

0.201

0.005

無職（父親）

2836

0.007

0.084

2717

0.006

0.079

119

0.025

0.157

0.019

＊＊

塾通学（本人、小・中学校時）

2836

0.684

0.465

2717

0.689

0.463

119

0.563

0.498

−0.126＊＊＊

私立通学（本人、中学校）

2829

0.089

0.284

2710

0.090

0.287

119

0.050

0.220

−0.040＊

注：幼少期に育った地域に関する情報は、
JPSC利用規程により、「都道府県」名別集計の公表、および「都道府県」名別コードをそのまま変数として用いた分析結果の公表ができないため、
ここでは伏せる＊＊＊：1%水準、＊＊：5%水準、＊：10%水準で有意に棄却される（仮説：平均値に差がない）

人親：12.580、二人親：13.322）。

親：0.563、二人親：0.689）。

親・養育期に関係する変数では、一人親世帯で本稿で扱っている「一人親となるかどうか」

は、二人親世帯と比べると、母親が中学校卒であは、死別に限定しているため、親が若くして死亡る割合が高く（一人親：0.521、二人親：0.352）、

するかどうかという問題と置き換えられる。果た

逆に高校卒である割合が低い（一人親：0.359、二して、死亡というイベントを観測可能な変数でコ

人親：0.488）ことが統計的に有意に確認され、一ントロールすることができるのか。近年、社会経人親世帯では比較的母親の就学年数が短いことが済状況（Socio Economic Status）と健康状況が関確認された。また、父親の職種（退職している場

連することが報告されている（近藤 2005）。教育

合、現役時代の職種）をみると、一人親世帯の方

年数と死亡率の関係（Mackenbach et al. 2003）、

が無職の割合が高くなっている（一人親：0.025、

就労状況と健康との関係（堤 2006）など、社会

二人親：0.006）。さらに、子どもへの教育投資の階層が低いものほど、健康状態が悪く、死亡率が代理変数である、塾通学経験率をみると、一人親高いことが示されている。ここでも、母親の就学世帯の方が有意に小さい結果となっている（一人

年数と（いずれかの）死亡率との間に負の相関が63

季刊家計経済研究 2009 SUMMER No.83

図表--4--2 基本統計量（非若齢出産 VS. 若齢出産）
若齢出産ではなかった†

若齢出産であった†

平均値の差

サンプル数 平均値 標準偏差

サンプル数 平均値 標準偏差

「若齢出産」−「非若齢出産」

子ども
大学卒業

2704

0.165

0.371

132

0.053

0.225

−0.112

＊＊＊

就学年数

2704

13.3321.737

132

12.4551.691−0.878＊＊＊

初職（非正規雇用＋就業経験なし）

2704

0.154

0.361

132

0.250

0.435

0.096

＊＊＊

就業経験期間（月）

2618

75.21737.26612670.27035.040−4.947

身体的・精神的苦痛尺度

2464

3.284

2.306

124

3.056

2.417

−0.228

若齢出産
（本人）

2704

0.057

0.233

132

0.136

0.344

0.079

＊＊＊

〜1934年以前生まれ
（父親）

2680

0.293

0.455

132

0.098

0.299

−0.195＊＊＊

1935〜1944年生まれ
（父親）

2680

0.494

0.500

132

0.432

0.497

−0.062

親1945年以降生まれ
（父親）

2680

0.213

0.409

132

0.470

0.501

0.257

＊＊＊

中学校卒
（父親）

2657

0.352

0.478

128

0.523

0.501

0.172

＊＊＊

高校卒
（父親）

2657

0.414

0.493

128

0.406

0.493

−0.008

専門学校・短期大学卒
（父親）

2657

0.051

0.220

128

0.031

0.175

−0.020

大学・大学院卒
（父親）

2657

0.180

0.384

128

0.039

0.195

−0.141

＊＊＊

中学校卒
（母親）

2664

0.353

0.478

129

0.488

0.502

0.136

＊＊＊

高校卒
（母親）

2664

0.485

0.500

129

0.450

0.499

−0.035

専門学校・短期大学卒
（母親）

2664

0.122

0.328

129

0.062

0.242

−0.060

大学・大学院卒
（母親）

2664

0.039

0.195

129

0.000

0.000

−0.039農林漁業・自営業
（父親）

2704

0.275

0.446

132

0.318

0.468

0.043

管理職
（父親）

2704

0.131

0.338

132

0.076

0.266

−0.056

専門職・技能職
（父親）

2704

0.057

0.232

132

0.030

0.172

−0.027

教員
（父親）

2704

0.018

0.132

132

0.000

0.000

−0.018

事務職
（父親）

2704

0.119

0.324

132

0.061

0.240

−0.059＊＊

技能職・作業職
（父親）

2704

0.286

0.452

132

0.371

0.485

0.085

＊＊

販売サービス職
（父親）

2704

0.037

0.190

132

0.068

0.253

0.031

＊

内職・その他
（父親）

2704

0.038

0.191

132

0.023

0.150

−0.015

無職
（父親）

2704

0.007

0.086

132

0.000

0.000

−0.007

塾通学（本人、小・中学校時）

2704

0.685

0.464

132

0.652

0.478

−0.034

私立通学
（本人、
中学校）

2698

0.089

0.285

131

0.084

0.278

−0.005＊† 出産時の母親の年齢が21歳以下かどうか
注：幼少期に育った地域に関する情報は、
JPSC利用規程により、「都道府県」名別集計の公表、および「都道府県」名別コードをそのまま変数として用いた分析結果の公表ができないため、
ここでは伏せる＊＊＊：1%水準、＊＊：5%水準、＊：10%水準で有意に棄却される（仮説：平均値に差がない）みられる。そのため、以降のLogit Modelにおい

まれた子どもと比べて、若齢出産の子どもの方がて、親の社会経済状況を説明変数として用いるこ

大学卒業割合が低く（若齢：0.053、非若齢：ととする。

0.165）、就業経験では、若齢出産の子どもは、初職が「非正規雇用」であったり、就業経験がない（2）若齢出産世帯者の割合が高いという結果が得られた（若齢：

若齢出産で生まれた子どもとそうでない子ども

0.250、非若齢：0.154）。また学歴や就職だけではのOutcomeを比較すると、図表−4−2のようにななく、子ども自身の若齢出産経験にも差があり、った。一人親世帯かどうかよりさらに多くの変数

若齢出産によって生まれた子どもは若齢出産するにおいて、両者間で統計的に有意な差異があるこ

傾向がみられた（若齢：0.136、非若齢：0.057）。

とが確認された。

親・養育期に関係する変数では、まず、若齢出

以下、両者の平均値の差が有意であるものだけ

産していない世帯では父親の出生年代が古い

列記すると、まずOutcomeでは、非若齢出産で生（1934年以前生まれ）割合が高く（若齢：0.098、64

親の行動・家庭環境がその後の子どもの成長に与える影響

非若齢0.293）、若齢出産している世帯では、戦後する親の子ども（一人親で育った子ども）が、若世代（1945年以降生まれ）の割合が高い結果が得

齢出産をしない親の子ども（二人親で育った子どられた（若齢：0.470、非若齢0.213）。

も）よりも大学進学率が低いか（初職で正規就業

次に、両親の学歴をみると、双方とも若齢出産世帯の方が中学卒割合が高く、大学・大学院卒割につけない確率が高いか、成人後の身体的・精神的苦痛が大きいか）を検証する。

合が低く、就学年数と若齢出産には負の関係があ家庭環境によって与えられる影響とは何か。 こることがわかる。就学年数が短い場合、早くから

こで、われわれが関心があるのは、Treatmentを働き始め、世帯をもつために、若齢出産世帯にお受けたことによる平均的な効果（ A v e r a g e

ける中学校卒の割合が高く、またここでは若齢出

Treatment Effect on the Treated：ATT）
である。

産を母親が21歳以下での出産としており、大学在籍中では出産が難しいことから、若齢出産世帯に

ATT = E（Y1−Y0 z = 1）=E（Y1 z = 1）
−E（Y0 z = 1） （１）おける大学卒割合が低いと考えられる。
最後に、父親の職種をみると、若齢出産世帯のz=1はTreatmentを受けたこと（母親が若齢出方が「管理職」、「事務職」の割合が低く、技能産している、養育期に親と死別している）を、z=

工、警察官、運転士、配達員、職人などの「技０はTreatmentを受けなかったことを、 Y 1 は能・作業職」と「販売サービス職」の割合が高い

Treatmentが発生した（z=１）場合のOutcome

結果となった。

（子どもの達成学歴、初職、健康状態）を、Y0はTreatmentが発生しなかった（ z =０）場合の5．推計

Outcomeを意味している。
上記の式の右辺は TG（1）Propensity Score Matching 法
養育期間における親の不在、若齢出産によっての、Treatmentを受けた時のYと受けていない時のYの差を示している。前者は、 TG

がTreatmentを受けた時のY

生まれたことがその後の子どもの成長に与える影なので観察可能であるが、第2項のTGが響を計量的に分析する際、最小二乗法やProbit分

Treatmentを受けていない時のYは観察不可能で析などを用いることで推計ができる。しかしながある。第２項を観察することができない問題を克ら、母親の若齢出産経験がある世帯（ないし養育服するために、条件付き独立性仮定（Conditional

期における親の不在経験がある世帯）では、そも

Independence Assumption、CIA）をおく。これ

そも世帯の経済状況が悪く、子どもに対する教育

は、世帯の観察可能な諸属性（X）をコントロー

投資ができずに、大学進学率が低くなる（初職でルすることで、TreatmentがあるかどうかはYに

正規就業につけない確率が高い、成人後の身体対して独立であるということを意味している。

的・精神的苦痛が大きい）というセレクションバ
イアス発生による内生性の問題が考えられる20）。

Y0，Y1 ┴（Z X）（２）

換言すると、そもそもTreatmentを受ける対象者（ Treatment Group ：TG）とそうでない対象者

上記の条件によって、同じ値のX（観測可能な（ Control Group ：CG）とでは、Treatmentの有説明変数）を持つ TG と CG は、Treatment

無に関係なく、Outcomeに違いがある可能性が高がランダムに割り振られていることから、同じ値

いということが考えられる。つまり TG の母集のXを持つ両者のYを比較することを可能にして団と CG の母集団との間に違いが発生するといいる。しかし、複数のXを用いる場合、すべてのうサンプルセレクションバイアスが生じてしまう。

Xを条件づけたうえでのマッチングは現実的ではそこで本稿では、Propensity Score Matchingない。そこで、Rosenbaum and Rubin（1983）

法に内生性の問題を除去した上でも、若齢出産をは、複数ある観察可能な変数Xの情報を一次元化
65季刊家計経済研究 2009 SUMMER No.83

図表--5 Logit Model 推計結果
一人親世帯

若齢出産
係数
−

標準誤差
−

z値
−

＊＊＊

1.135

0.334

3.4

＊＊＊

＊＊＊

2.256

0.342

6.6

＊＊＊

−0.78

0.477

0.235

2.03

＊＊

−

−

−

−

−

1934年以前生まれ
（父親）
††

係数
−

標準誤差
−

z値
−

1935〜1944年生まれ
（父親）

0.849

0.289

2.93

1945年以降生まれ
（父親）

0.894

0.334

2.68

中学校卒
（父親）

−0.207

0.265

高校卒
（父親）
††

−

専門学校・短大卒（父親）−0.734

0.754

−0.97

−0.158

0.568

−0.28

大学・大学院卒
（父親）

0.414

0.365

1.13

−0.825

0.502

−1.64

中学校卒
（母親）

0.819

0.265

3.09

0.321

0.238

1.35

＊＊＊

高校卒
（母親）
††

−

−

−

−

−

−

専門学校・短大卒
（母親）

0.051

0.412

0.12

−0.448

0.437

−1.02

大学・大学院卒
（母親）

0.011

0.668

0.02

農林漁業・自営業
（父親）

0.201

0.331

0.61

−0.090

0.338

−0.48

管理職
（父親）

−1.514

0.646

−2.34

−0.215

0.444

−0.52

専門職
（父親）

0.453

0.466

0.97

−0.311

0.601

0.06

事務職
（父親）
††

−

−

−

−

−

−

技能職
（父親）

0.020

0.336

0.506

0.473

1.07

−0.508

0.688

−0.74

−0.025

0.213

−0.12

0.309

0.352

0.88

−0.082

0.347

−0.24

販売サービス職
（父親）

0.770

0.478

1.61

内職・その他
（父親）

0.143

0.571

0.25

0.656

1.156

0.57

塾通学
（本人、
小・中学校時）−0.345

0.220

−1.57

私立通学
（本人、
中学校）

−0.524

0.441

−1.19

無職
（父親）

定数項

−0.27
＊＊

＊

＊

あり

小・中学校時の居住都道府県†−4.109

0.528

あり
−7.78

＊＊＊

−4.679

0.554

サンプル数
χ2 統計量Prob > χ2

2,269

2,229

74.81

135.740.02

0.00

疑似決定係数

0.08860.1393−384.776−419.313

対数尤度

＊

−8.45

＊＊＊

＊＊＊：1%、＊＊：5%、＊：10％水準で統計的に有意† JPSC利用規程により、都道府県名別集計の公表、および「都道府県」名別コードをそのまま変数として用いた分析結果の公表ができないため、
ここでは伏せる††レファレンス・カテゴリーすることで、マッチングを平易なものにした。

い（もしくは似通っている） TG

と CG

を

Y0，Y1 ┴（Z P（X））

この両者の比較を行う上で、必要なもう一つの条

マッチングさせ、両者のYの比較を行う。さらに、（３）件としてあるのが、以下の式である。
この手法では、一次元化するために、まず、被説明変数をTreatmentの有無とし、親の出生世代

０＜P（Z=１ X）＜１

（４）

（父親の出生世代）、両親の学歴、父親の職歴、小学校・中学校時代で一番長く住んでいた都道府

これは、同じ観察可能な変数 X を持つ者は、県、塾通学経験（小中学校時）、私立通学（中学TG と CG の両グループに対象者がいる必要校）などの観察可能な説明変数をXとしたLogitがあることを示している（Overlap Assumption）。

Modelの推計を行った（P（X）=P（Z=1│X））。

ここではCaliper Matching 21）とKernel Matching22）

そ の 結 果 か ら T r e a t m e n t を 受 け る 確 率 P^
（Propensity Score）を求める。これにより、複数あるXの情報を一次元化させた。次に P^ が等し
66

をマッチングの方法として用いた。

親の行動・家庭環境がその後の子どもの成長に与える影響

く、ここでの「父親の職図表--6 Propensity Score推計結果 & Sensitivity Analysis 推計結果
一人親世帯

Matching
大学卒業
就学年数

Effect種」は、退職または死亡

若齢出産

Q̲MH

CriticalQ̲MH

Criticalforvalue forforvalue fort値 exp（y）=1 exp（y）†

Effectt値 exp（y）=1 exp（y）†

している場合は現役時代の職種を尋ねているため、

Caliper（0.01） −0.0507 −1.64

1.880

1.20−1.25−0.0480 −1.82

1.485

1.50−1.55−0.0562 −1.86

1.954

1.25−1.30−0.0417 −1.7

1.499

1.50−1.55

Caliper（0.01） −0.4339 −2.13−

1.40−1.45−0.5043 −2.95−

1.55−1.60

が管理職であるといった影−0.5066 −3.07

Kernel

死別せず、長生きした親−0.4921 −2.46−

1.60−1.65−

1.50−1.55

響も考えられる。さらに、初職（非正規雇用 Caliper（0.01） 0.0202＋就業経験なし）
0.0276
Kernel

0.49

0.699

n.s

0.0564

1.32

2.688

1.30−1.35

0.68

0.612

n.s

0.0709

1.73

2.558

1.30−1.35

教育投資を示す代理変数

Caliper（0.01） 1.0910

0.26

−

n.s

−5.1301 −1.4−

1.15−1.20をみると、塾通学経験は

1.3517

0.33

−

n.s

−5.8984 −1.66−

1.20−1.25

負に有意となっている。

身体的・精神的苦痛尺度

Caliper（0.01） 0.3058

1.17

−

n.s

−0.4865 −1.32−

1.20−1.25

0.39041.49−

1.05−1.10−0.3211 −1.33−

1.05−1.10

子ども自身の若齢出産

Caliper（0.01） 0.0208

0.71

1.168

n.s

0.0552

1.71

3.035

1.60−1.65

0.0247

0.86

1.074

n.s

0.0621

1.95

3.306

1.70−1.75

就業経験期間（月）KernelKernelKernelKernel† 棄却域を10％未満としている。
また帰無仮説は、大学卒では過小推定がないこと（lower bound）、
初職、
子ども自身の若齢出産では過大推定がないこと（upper bound）、
就学年数では過小推定がないこと（lower bound）、（b）若齢出産世帯
次に、若齢出産によって生まれたかどうかに影響する変数をみると、図表−

身体的・精神的苦痛尺度では過大推定がないこと（upper bound）
こととしている５のような結果となった。
（2）推計結果
本項では、被説明変数をTreatmentの有無とした、Logit Modelの推計結果について述べる。

まず、父親の世代をみると、（レファレンス・
カテゴリーである1934年以前生まれと比べて）1935〜1944年生まれ、1945年以降生まれである場
合は係数が正に有意となり、若い世代ほど、若齢（a）一人親世帯

出産していることがうかがわれる。さらに学歴で養育期間において一人親世帯であったかどうか

は、（レファレンス・カテゴリーである父が高校に影響する変数をみると、図表−５のような結果

卒と比べて）大学・大学院卒の係数が負に有意ととなった。世代ダミーでは、（レファレンス・カ

なり、就学年数の長さと若齢出産との負の関係がテゴリーである1934年以前生まれと比べて）父親

ここでも確認された。

の世代が若いほど、一人親世帯となる確率が上がっている。また（レファレンス・カテゴリーであ（c）Treatment 効果

る母親が高校卒業であるものと比べて）母親が中

まず、一人親世帯で育ったことが子どもの成長

学校卒業である場合は正に有意となり、前掲したに与える影響について考察した。Propensity

ような先行研究と同じく、就学年数の短さと健康

Score Matching法による推計結果は図表−６に示との間の負の関係を捉えていると考えられる。ました。

た、父親の職業階層を示す変数では、（レファレ

子どもの達成学歴に対して、 TG （一人親世

ンス・カテゴリーである事務職と比べて）管理職

帯＝親との死別経験あり）と（会社・団体の部長以上、官公庁の課長以上）で帯＝親との離死別経験なし）の間には、前者の方負に、販売サービス職では正に有意となった。事が大学卒業確率が低いという結果が得られた。先CG （二人親世

務職と販売サービス職の職業階層の序列について

行研究同様に、一人親で育てられることで、そのは判断しかねるが、管理職の結果を見た場合、社後の達成学歴に対して負の影響が確認された。実会疫学で扱われているように、相対的に（職業に際の推計値をみるとCaliper Matchingの−5.1％、よる）社会階層が高く、かつ所得階層の高い「管Kernel Matchingの−5.6％と比べ、マッチングを理職」は健康状態がよいことを示している。ま

施さない場合（Unmatched 図表−４−１、２の最た、就業上の立場の高低による影響だけではな

右列）のTreatment Effectは−8.7％と過大推計バ67

季刊家計経済研究 2009 SUMMER No.83

イアスがあることが確認された。また就学年数にそれ以外の子どもの成長（Outcome）について対しても負の影響が統計的に有意に確認されたは、以下の通りとなっている。まず、初職が非正（ C a l i p e r ：−0 . 4 3 年、 K e r n e l ：−0 . 4 9 年、

規雇用となる確率については TG

Unmatched：−0.74年）。

結果が得られた（Caliper：+5.6％、Kernel：の方が高い

次に、初職として非正規雇用に就く、あるいは+7.1％、Unmatched：+9.6％）。若齢出産によっ

就業経験がないという確率に対する効果を見るて生まれた子どもは、そうでない子どもと比べ、と、 TGの方が高い確率ではあったが（【非正初職がパート・アルバイトでその後もフリーター

規雇用+ 就業経験なし】 C a l i p e r ：+ 2 . 0 ％、として働いている者となる確率が（相対的に）高K e r n e l ：+ 2 . 8 ％、U n m a t c h e d ：+ 4 . 5 ％）、いという結果が得られた。たとえ、親が同じ学

Treatment Effectは統計的に有意な結果を得るこ

歴・職種など社会経済状況が似通っていたとしてとができなかった。

も、若齢出産によって生まれた子どもは、母親がさらに身体的・精神的苦痛尺度においても、22歳以降に生まれた子どもと比べ、進学・就職でTGの方が高い数値（Caliper：+0.31点、不利であるという結果が得られた。この一つの理

Kernel：+0.39点、Unmatched：+0.30点）であっ由として考えられるのは、同じ社会経済状況であたが、同様に統計的に有意な結果を得ることがでっても、親が若くして生まれたことにより、親のきなかった。

稼得収入が低く、相対的に十分な教育投資を行え

総じて、一人親のもとで育つことが子どもの成なかったことが考えられる。また就業経験年数に長、就業や身体的・精神的苦痛に対して、負の効ついても、負のTreatment Effectがあることが確果をもっていることが確認されたが、就業につい認された（Caliper：−5.13カ月、Kernel：−5.90ては統計的に有意な結果が得られなかった。海外

カ月、Unmatched：−4.95カ月）。

の先行研究では、確認された養育期間における子加えて、子ども自身の若齢出産経験についてみどもの成長への様々な影響が学歴、身体的・精神ると、統計的に有意な正のTreatment Effectがあ的苦痛のみにとどまった理由としては、本稿で扱ることが確 認 された（ C a l i p e r ： + 5 . 5 2 ％ 、っている一人親経験が死別に限定されていること

Kernel：+6.21％、Unmatched：+7.90％）。これが考えられる。死別の場合、残された家族は生命

は、若齢出産で生まれた子どもは、成人後にその保険などの保険金・給付金を受け取ることで、生

子ども自身も若齢出産する傾向が高いことを示し

活が保障される。それに比して、離婚世帯の場ている。

合、養育費の取り決めをしている母子（父子）世

ここまでは、Propensity Score Matching推計

帯は34％にすぎず（厚生労働省「平成15年度全国の結果を示したが、次に、用いたPropensity

母子世帯等調査結果報告」）、離別による母子（父Score Matching推計において、推計時に置かれて子）世帯への経済的影響はより深刻なものといえいた仮説が成立しているかどうかの検証を行ってる。同じ一人親世帯であってもこうした違いによいく。

り、効果が見えにくいものとなったと考えられる。

ここでは、世帯の観察可能な諸変数（X）をコ

次に、若齢出産で生まれたことが子どもの成長

ントロールすることで（Xの情報を一元化した）、に与える影響について考察した。まず、学歴につ個人に対してT r e a t m e n t があるかどうかは、

いてみると、大学卒業確率、就学年数ともに、

Outcomeに対して独立であるということが仮定さTreatment Effectが負に有意な影響を与えているれていた（ （f X│Z, p（ X ））= f（ X│p（ X ）））。

ことが確認された（【大学卒業】Caliper：−4.8％、Rosenbaum and Rubin（1985）では、マッチ

Kernel：−4.2％、Unmatched： −11.2％、【就学

ング作業により、どの程度、 TG 、 CG

年数】Caliper：−0.50年、Kernel：−0.50年、ループ間のXの平均値のバイアスが削減されていUnmatched：−0.88年）。

るかについて、両グループ間の平均値のバイアス

68

両グ

親の行動・家庭環境がその後の子どもの成長に与える影響数において、10％以下となっていることがわかる

図表--7 Standardized Bias
一人親世帯
若齢出産
Caliper Kernel Caliper Kernel
1935〜1944年生まれ
1945年以降生まれ
中学校卒（父親）
専門学校・短大卒（父親）
大学・大学院卒（父親）
中学校卒（母親）
専門学校・短大卒（母親）
大学・大学院卒（母親）
農林漁業（父親）
管理職・自営業（父親）
専門職（父親）技能職（父親）販売サービス業（父親）
内職・その他（父親）
無職（父親）

マッチング法別にみると、Kernel MatchingのBefore

17.6

17.6

−11.9

After

−0.4

−3 . 4−5.3

0.1

Before

6.7

6.7

57.5

57.5

After

1.2

3.1

9.5

8.5

Before

14.5

14.5

28.7

28.7

and

After

−0.1

1.2

−4.0

1.0

Thomsen（2005）の解釈（10％前後未満かどう

Before−19.0 −1 9 . 0

−10.2

−10.2

After

−2.2

−5 . 0

−2.3

0.4

−11.9

方がバイアスが減少している。
Rosenbaum and Rubin（1985）ならび、DiPrete
Gangel（2004）、 Caliendo,

Hujer

and

か）に従えば、両者のXの平均値が近似し、十分にバイアスが小さくなっているといえる。

Before−5.6−5 . 6

−35.3

−35.3

After

−3.1

−0 . 4−3.2−7.3

Before

34.9

34.9

23.8

23.8

After

−1.3

6.6

−8.1

1.6

Before−10.6 −1 0 . 6

−21.3

−21.3

検証方法としては、 TG 、 CG

Propensity Scoreの密度分布を図示し比較する方

さらに、Overlap Assumptionについても見ておかなくてはならない。これについて最も簡単な両グループのAfter

0.4−1 . 6−0.6−3.6

Before−3.8−3 . 8

−

−

After

−1.1

−1 . 2−−法である。その結果を図表−8−1、8−2に示した。

Before

9.9

9.9

3.1

3.1

右側の図が TG を、左側の図が CG の密度

After

−0.9

−1 . 32.1

4.0

Before−41.7 −4 1 . 7

−16.6

−16.6

分布を示している。２つの図両方とも、分布の形

After−4.3 −1 1 . 0

−2.3

−2.9

状から、 CG

Before

8.6

8.6

−12.0

−12.0

After

0.8

3.5

−0.3

−1.2

ることがわかる。しかし、どの程度の形状であれBefore

0.6

0.6

17.8

17.8

ば、Common Supportが十分であるのか明確では

After

3.7

1.7

0.4

−0.8

ない。

Before

16.6

16.6

13.3

13.3

After

4.3

9.3

0.0

1.5

Before

4.1

4.1

−9.8

−9.8

After

−3.6

−1 . 0

0.0−1.1

Before

7.3

7.3

−

−

After

4.0

4.3

−

−

一 方 の Propensity Scoreが 他 方 の Propensity−23.7 −2 3 . 7

−7.5

−7.5

Scoreの最小値よりも小さい観測値、逆に一方の塾通学（本人、小・中学校時）Before
私立通学（本人、中学校）（図表−７）。

では分布が左に相対的に偏ってい図示する以外の検証方法として挙げられるのが、 Minima-Maxima Comparison

法である（Caliendo, Hujer and Thomsen 2005）。ここでは、

After

−3.9

−3 . 33.7

0.6

Before−13.6 −1 3 . 6

−1.2

−1.2

Propensity Scoreが他方のPropensity Score最大−3 . 70.5−1.5

値 よりも大 きい観 測 値 を除 去 することで、

After

0.0

Common Supportを確定し、どれくらいの数の観（Standardized Bias）を以下の式を用い、バイア

測値が残るかを確認する方法である。事例で示すスを推計している。

と（図表 − 9 − 1参照）、一人親世帯グループのBias（X）
＝100×

XT−XC
［Var
］
/2 （５）√ T（X）＋VarC（X）__
XT 、XC はそれぞれ TG 、 CG

Propensity Scoreの区間が［0.00674, 0.38588］、非若齢出産グループのPropensity Scoreの区間が［0.00098、0.33427］である場合、Minima-Maxima

内でのＸの平

均値を、VarT（X）、VarC（X）はそれぞれ

基 準 に よ り 、 Common Supportは ［ 0.00674,

TG 、

0.33427］となり、このCommon Support内に残る内でのXの分散を示している。Rosenbaum

観測値の数をみると、2,269（削減前）と比べて、

and Rubin（1985）では、Standardized Difference

2,119（削減後）と削減率は6.61％と小さいものでが20を超えるとその差が大きい（Large）とされ、あった。もし、この削減率が大きい場合、推計さ

まだグループ間のXの乖離があるとしている。

れたTreatment Effectの扱いには注意を払わなけCG

本稿でも同様に、バイアスを計算し、マッチン
グの前後でバイアスの変化をみると、すべての変ればならない（Bryson, Dorsett and Purdon
2002）
。
69

季刊家計経済研究 2009 SUMMER No.83

図表--8--1 Propensity Score密度分布 （二人親世帯 VS. 一人親世帯）
二人親《0》VS. 一人親《1》

0

1

20

Density

15

10

5

0
0

.2

.4
0
Propensity Score.2.4

図表--8--2 Propensity Score密度分布 （非若齢出産 VS. 若齢出産）
非若齢出産《0》VS. 若齢出産《1》

0

1

20

Density

15

10

5

0
0

.2

.4

.6

0

Propensity Score
70

.2

.4

.6

親の行動・家庭環境がその後の子どもの成長に与える影響

図表--9--1 Common Support 制約による観測値の削減率（二人親世帯 VS. 一人親世帯）
Propensity
Score
最小値
最大値

一人親世帯

二人親世帯
（Treated） （Non Treated）
0.00098
0.00674
0.38588

らないため、このような分析を行うことができな
い点に限界がある。
そこで、本論文では、Rosenbaum's Bounds

0.33427

Matching

じように、学歴や職業訓練の参加状況などはわか（Rosenbaum 2002）を用いることで、観測不可能
削減率（％）な要素が招く推計バイアス（Hidden Bias）が

2,119

6.61

Treatment Effectに与える影響について考慮する

103

0.96
7.73

こととした（Hidden Biasと具体的な推計方法にBefore

After

ALL

2,269

TreatedNon Treated

104
2,185

2,016

ついては、補論２を参照されたい）。
ではここで考え得るHidden Biasとは何か。考図表--9--2 Common Support 制約による観測値の削減率（非若齢出産 VS. 若齢出産）
Propensity
Score
最小値
最大値

非若齢出産
（Treated） （Non Treated）
0.006440.001240.62971
0.54602
Matching

ALL
TreatedNon Treated

トが考えられる。子どもが幼少期に祖父母と同若齢出産

Before
2,229
127
2,102

After
2,080
126
1,954

えられるものとしては、祖父母による育児サポー
居・近居してくれることで、母親が就業可能とな
り、世帯収入が増加することで、子どもへの教育

削減率（％）
6.68
0.79
7.04

投資額が増大することが考えられる。それ以外でも、遺伝として、知能指数や健康上の問題などが考えられる。
（4）推計結果
次に、Propensity Score Matching法による推計が観測不可能な要素による影響を受けた場合、（3）Hidden Bias

Treatment Effectの有効性は持続できるのか、具Propensity Score Matching法で前提とするCIA体的にいうならΓ（観測不可能な要素の影響がは非常に強い仮定であり、XをコントロールしてTG と CG のTreatment Covariateのオッズ

もなお、Treatmentの有無と観測不可能な要素と比の差に与える影響）の値を推移させながら、どの相関によるセレクションバイアスがあると指摘のくらいまで影響を受けても、Treatment Effect

されている（Heckman, Ichimura and Todd

が統計的に有意であるかについて検証する。ここ1997）。こうした指摘は本稿の分析にもあてはまで注意しなければならないのは、Γの臨界基準値っている。

を超えた場合、Treatment Effectがなくなるとい

BHPSを用 い た 、 Behrman et al.（ 1994）、

うのではなく、Treatment Effectの信頼区間内にRosenzweig and Wolpin（1995）、Ermisch and０という値が含まれることを指している。たFrancesconi（2001）、Ermisch et al.（2004）なだし、強いTreatment Effectである場合は、信頼どの先行研究では、きょうだいがいる世帯の対象

区間に０を含まないとされている（DiPrete and者を用いて、きょうだい間の差分をとることで、Gangel 2004）。あくまでも感度分析から導かれる

世帯あるいはその母親特有の観測不可能な要素

検証結果は「Worst-Case Scenario」となってい（OutcomeとTreatment双方に影響する要素）をる点に注意されたい（Rosenbaum 2002）。検証結コントロールし、Linear Probability Modelによ果は図表−６の第４、５、８、９列に示されている。

るパネル推計を行っている。しかしながら、本稿

まず、一人親世帯の達成学歴（大学卒業）に対すで用いているJPSCでは、調査対象者のきょうだいる影響（Treatment Effect）は、Γ=1（ Hidden

人数、また同居しているきょうだいの年齢、職業

Biasによる影響がない場合→Γ=1、exp（y）=1）の有無までは捕捉できるが、調査対象者本人と同では、Treatment Effectの帰無仮説は棄却される
71

季刊家計経済研究 2009 SUMMER No.83

ことが確認されている。さらにΓ
（exp（y））の推計結果によれば、若齢出産で生まれた場合、（棄却域10％未満の）臨界基準値は1.25〜1.30

その後の子どもの達成学歴が低くなる、また子ど

23）（Kernel） となり、少なくともΓが1.25となるまもの初職が非正規雇用であるなど子どもの学歴・で（観測不可能な要素により、 TG

CG

就業に対して負の影響がみられ、さらに子ども自のTreatmentを受けるオッズ比【Γ-1〜Γ】がΓ

身も若齢出産する傾向が高くなるなどの結果が得=1.25に開くまでは）、Treatment Effectがあるとられた。特に若齢出産への影響は、Hidden Bias

確認された。次に若齢出産の達成学歴に対する影による効果が（相対的に）大きい場合においても響をみると、臨界基準値はさらに大きくなり頑健であった25）。

と（1.50〜1.55）、Hidden Biasがより大きくても、

若齢出産の子どもの学歴・就業への負の影響、Treatment Effectは存在しつづけることが確認さ子どもの若齢出産への正の影響を考慮した場合、れた。

若齢出産という行為は、生まれた子どもの成人後

また、一人親世帯の就学年数への影響では、臨
24）

界基準値

のOutcome（学歴・就業）に対して負の影響を与が1.40〜1.45（Caliper）、1.60〜1.65

えており、かつその子ども自身も若齢出産する傾（Kernel）、若齢出産の就学年数への影響では、向が（相対的に）高いことから、負の影響の連鎖

1.55〜1.60（Caliper）、1.50〜1.55（Kernel）と双が続くことが考えられる。

方とも、大学卒業よりもHidden Biasによる影響を受けにくい結果となった。

ここでは、Sensitivity Analysisを用い、観測不可能な要素によるTreatment Assignmentへの影

最後に、若齢出産の子ども自身の若齢出産に対響を考慮し、若齢出産で生まれた子どもは、実際する影響では、Γの臨界基準値はそれぞれ1.60〜に若齢出産で生まれたことにかかわらず、もとも1.65（Caliper）、1.70〜1.75（Kernel）となり、臨と大学に進学しない、初職として非正規雇用とな界基準値から、若齢出産の他のOutcomeと比べる、あるいは就業経験を得にくい傾向がある（とて、Treatment EffectにHidden Biasが影響されいう仮定）ことを差し引いても、若齢出産はそれにくいことが推測される。この相対的に頑健なぞれのOutcomeに対して影響を持っていることがTreatment Effect、そして若齢出産がそれ以外の確認された。

Outcomeに与える影響（達成学歴、初職への負また同様に、 観測不可能な要素によるの影響）を踏まえると、若齢出産という行為は、Treatmentへの影響を考慮し、一人親世帯（親と生まれた子どもの成人後のOutcome（学歴・就の死別経験あり）で育った人は、実際に一人親世業）に対して負の影響を与えており、かつその子帯で育つかどうかにかかわらず、もともと達成学

ども自身も若齢出産する傾向が（相対的に）高い

歴が高くない傾向がある（という仮定）ことを差ことから、負の影響の連鎖が続くことが考えられし引いても、達成学歴に対して負の影響があるこる。

とが確認できた。
現在、社会保障制度における典型的なモデルと6．まとめして、二人親世帯（その子どもを含む）が据えられている。それに比べて、若齢出産した家庭や一

本稿では、親の行動・家庭環境（若齢出産、一人親世帯の割合は小さいものの、その親元で育っ人親世帯）と子どもの成長（達成学歴、初職、身た子どもたちへの影響は大きい。決して軽視すべ

体的・精神的苦痛尺度、子ども自身の若齢出産）き問題ではなく、こうした家庭へのサポートを厚との間の関係について考察してきた。推計にあた

くすることが重要だと思われる。

っては、Propensity Score Matching推計を行い、なお、本稿では触れることができなかったが、そしてHidden Biasの影響を考慮した感度分析を

近年、経済学の分野では、Cunha、Heckmanら行った。

（Cunha and Heckman 2007a, 2007b; Heckman72

親の行動・家庭環境がその後の子どもの成長に与える影響

2007）が、Treatment Effectの推計ではなく、ない場合（男：1914〜1920年生まれ 18人、女：Recursive Modelを用いたシミュレーションによ1919〜1925年生まれ 42人）は、戦前・戦後のる分析を行っている。そこでは、脳科学による研「年齢差」の平均値（４歳）を用いた。

究成果を踏まえ、子どもの発達過程において、年齢以下の場合は、出生年齢を推計することができ時点ごとに適正な教育があることが示されていない。i）調査初年度時点で、両親が既に死亡してる26）。しかしながら、これらの推計を行うためにいる場合、ii）既に父親（母親）が死亡し、かつは、パネルデータであるのみならず、子どもたち

母親（父親）の年齢が無回答である場合、iii）両の認知能力を計測するためにIQ判定（ないしはそ親ともに年齢が無回答（両親とも健在）など。

の結果）、非認知能力計測のための心理テストなどの質問項目を盛り込む必要がある。現在、日本

補論２．Hidden Biasが推定に与える影響について

において行われているパネル調査全般では、就こうしたHidden Biasの影響を考慮する推計方

業、収入、支出、貯蓄、住宅、生活満足度など幅法 が、 以 下 で紹 介 するRosenbaum s Bounds

広い質問項目が捕捉されているが、回答者は世帯

Approachである。ここではRosenbaum（2002）、

員の代表者（世帯主、あるいはその配偶者）とな

DiPrete and Gangel（2004）、Becker and Caliendoっており、その子どもたちに関する詳しい情報を（2007）に基づき説明を行う。

得ることは難しい。

以下では、xiをTreatmentを受けるかどうかにもし、親とともに子どもにも一部回答させる調

影響する変数を観察可能な変数、uiを観察不可能

査項目を含めることができるならば、上記の分析な変数とする（P（Zi=1│xi,ui）=F（βxi+γui）、

が可能となる。2001年に出生した子どもがいる世

F=Logit関数）。また、比較できるjとkのペア（両帯を対象としているパネル調査の「出生児縦断調

者はx が同じである、xj=xk、i =j, k 27））があるとい査」（厚生労働省）を活用し、子どもの回答項目

う仮定を置いている。個人がTreatmentを受ける（認知・非認知能力を捕捉できる項目）を増やす

確率のオッズは、それぞれPj /（1−Pj ）、Pk/（1−

ことで、新しい分析の可能性が生まれてくるようPk）となり、オッズ比は以下のようになる。

に思われる。
補論１．親の出生年の推定
推定の手順は以下の通りである。
①『人口動態統計』の「年次別平均婚姻年齢及び夫妻年齢差」表から、各年別の「婚姻年齢」を四捨五入する（婚姻年齢 ）。②各年次から婚姻年
齢 を差し引き、出生年 を推計する。これにより、出生年 ごとの「年齢差」が確定する。

Pj ／1−Pj
Pj（1−Pk） exp（βxj＋γuj）＝＝（６）
Pk（1−Pk） exp（βxk＋γuk）
Pk／1−Pk

iとjともに同じ説明変数xiを用いて推計しているならxiを相殺し、以下のように表現できる。

exp（βxj＋γuj）｛γ（uj−uk）｝＝ exp
exp（βxk＋γuk）（７）

比較対象となっているjとkのTreatmentを受けここまでが下準備となっている。次に年齢の推るかどうかのオッズ比の違いはγと両者のuiの差定であるが、③父親（母親）の年齢が不明である

分によって表されることとなる。両者のuiに違い場合、まず母親（父親）の出生年を年齢から計算がなければ（uj−uk=０）、またuiがTreatmentのし、④母親（父親）の出生年と合致する「出生割り振りに影響を与えないのであれば（γ=０）
、

年 」の「年齢差」を用いて、母親（父親）の出

オッズ比は１となり、Hidden Biasは存在しない

生年から引き（足し）、父親（母親）の出生年をこととなる。

推計する。

以下では感度分析ではγの値を変化させること

なお、第二次世界大戦により、調査が中断されで、Treatment Effectはどのように変化するかをたため、「婚姻年齢」並びに「年齢差」がわから検証している。ここでは簡単化するため変数uiは73

季刊家計経済研究 2009 SUMMER No.83｛０，１｝の範囲内に収まるダミー変数であると仮定し（Aakvik 2001）、ペアとなっているjとkがTreatmentを受けるオッズ比は以下のような境界

cs1＝1, cs2＝0, if rs1＞rs2
cs1＝0, cs2＝1, if rs1＜rs2
cs1＝0, cs2＝0, if rs1＝rs2（10）

統計量Tはdsの合計となっているが、各ペアsでを持つとする（Rosenbaum 2002）。

はPsの確率でdsはそのままds、１−Psの確率でdsは1
Pj（1−Pk）
ΓΓ ≦ Pk（1−Pj）≦（８）

where Γ＝ er ,28）Γ≧1, u ＝0,1０となっている。

≦

eγ＝１のときだけ、両者（ TG

Ps＝cS1exp（γus1）（γus2）＋cS2exp
exp（γus1）（γus2）＋exp（11）と CG ）は同じTreatmentを受ける確率をもつが、eγ＝２でもし、Hidden Biasがない場合、統計量Tは一あるときは、両者はTreatmentを受けるオッズ比

般的な信頼基準となるが、Hidden Biasが存在すの差が２倍となっている（一方が他方に比べて２る場合、uを反映するために統計量Tの信頼基準に幅を持たせている（ T - ≦ T ≦ T + ）。

倍Treatmentを受けやすい）。そうした意味で、はHidden Biasがない状態からどのくらい離れているかを示す指標となっている。
Treatment Effectに対するHidden Biasを検証するために、Outcomeが連続変数である場合はWilcoxon s Signed Rank Test（ウィルコクソンの符号順位検定）が、二値変数である場合はMantel,

Ps+＝

0
if cs1 ＝cs2＝0
Γ if cs1 ≠cs2
1＋Γ

Ps-＝

0
if cs1 ＝cs2＝0
1
if cs1 ≠cs2
1＋Γ

｛
｛

の２群間

のOutcomeに差はないこと、後者の帰無仮説は、
TG

内のOutcomeが１である人数と CG（13）

where Ps-≦ Ps≦ Ps+

Haenszel Non-Parametric Testが採用されている29）（前者の帰無仮説は TG 、 CG

（12）

T +、T−は以下のように簡単に求めることができる。

内のOutcomeが１である人数が同じである、つまり

S

+

E
（T ）
＝Σs=1 ds pS+

-

S

E
（T ）
＝Σs=1 dS pS-（14）

双方ともTreatment Effectがないこととなる）。
まずOutcomeが連続変数（例：身体的・精神的
苦 痛 尺 度 ） である事 例 について説 明 する。

+
2 +
2 +
-） （15）） Var（T-）
Var（T ）
＝Σs=1 dS pS（1−p＝Σs=1 dS pS（1−pS

S

Wilcoxon s Signed Rank Test、Mcnemar s TestなどのSign-Score Test（符号順位検定）の統計量の計算を行う。
S

そして、さらにΓを変化させる場合、以下のよ
うに統計量を計算する。

2

T＝t（Z, r）＝Σs=1 ds Σi=1 csi Zsi

+

+

−

−

（T ）
）
/√
Var（T ）（T−E
（T ）
）
/√
Var（T ） （16）（９） （T−E

ここでは、S組のペアがあり（s=１，…，S）、

これらの２つの値はTreatment Effectがないと各層内にはペアの数nsが２であるとする。さらにいう帰無仮説の（片側）検定の信頼基準の幅を示

r はペアの各自のOutcomeを、 d s は各ペアs のしており、漸近的に正規分布に従う。双方の検定

Outcomeの絶対値で評価した差（｜rs1−rs2｜）の統計量が棄却されて初めて、Treatment Effectの順位、Zはペアの内どちらの方が TG かを示す存在が証明される。

2ベクトルである。また Σi=1 cs Zsi は、 TG の数

次に、Outcomeが二値変数（学歴、達成学歴、の合計を示している。そして、c は以下のように初職）である事例について説明する31）。ここで用定義される（Rosenbaum 2002: 114）30）。

いるMantel, Haenszel Non-Parametric Testでは、

74

親の行動・家庭環境がその後の子どもの成長に与える影響

対象者の中でr =１である観測値の数と、TG

r =１である観測値の期待値（これはTreatment
Effectがないことを所与としている）とを比較することで、Outcomeに対してTreatment Effectがあるのか検証している。ms、ns−msはそれぞれs層内（s＝１，…，S）にいる TG の数と CGの数（nsはS層内にいる全対象者数）、cs、ns−csはそれぞれS 層内におけるr ＝１である観測値の数nと、r＝０である観測値の数とする（Σi=1 cs ＝cs+ ）。
s

さらにS 層内におけるTG

でかつr =１はA（max（0,ｍs＋cs＋−n）
＜
＿ A＜
＿ min
（ｍs ,cs＋））であるとする。
検定統計量QMHは標準正規分布に近似しており、以下のようになっている。
＋＝
QMH

T−ΣpS+ −0.5√
Σp （1−p ）
+
S

+
S

＋
＝
QMH

T−ΣpS−−0.5√
Σp （1−p ） （17）
−
S

−
S

csi
Γ csi
where pS+＝ cΣi n c pS-＝ c Σi n c pS-≦ pS≦pS+
ΓΣi si＋ s−Σi si
Σi si＋Γ（ s−Σi si）

Tは TGの中でr=１である観測値の数を指している。Γ
（=eγ）が増加するにつれてBoundsが広がるのは、Hidden Biasが含まれている検定＋
統 計 量 の不 確 実 性 を反 映 している。 QMHは、

Treatment Effectが過大な推計をしているかどう−かについて、QMH
はTreatment Effectが過小な推計をしているどうかについて考察している。
†本稿は坂本（2008）を加筆修正したものである。本稿の作成にあたり、日本経済学会2007年秋季大会、国立
社会保障・人口問題研究所セミナーにおいて非常に有益なコメントをいただいた。特に、泉田信行、岩澤美帆、金子隆一、久木元真吾、斎藤修、坂口尚文、田中慶子、田中隆一、野口晴子、星野崇宏、松本真紀子の各氏より詳細なコメント・アドバイスをいただいた。
記して感謝したい。無論、本稿中のすべての誤りは筆者の責任である。
注1）家族構成に関する研究は、すでに1970年代から行われていた。Hetherington, Cox and Cox（1978）では、一人親のもとで育った子どもは自分も一人親となりやすいなどの結果を得ている。
2）本稿では、パネル調査のデータを用いているが、利用している調査項目は主に回顧項目に限定されている。

そのため、日本版総合的社会調査（JGSS）などのクロスセクションデータによる分析でも、本稿で行っている分析は可能であり、クロスセクションデータの方が調査対象者数が多い場合もある。例えば、JGSSの対象者数はJPSC（2,836人）に比べて、平均的に多い（2000〜2003年平均2,879人）。しかしながら、本稿で重要となる「同居してない親も含めたすべての親の年齢の情報」を得られるJGSS唯一の年度（2005年）は、他の年度と比べて、利用可能な対象者数が大きく減っている（2,023人）。そのため、ここでは、より多くのCross-Sectional Unitが得られるため、JPSCを用いている。
3）「100万円未満」が20.3％、「100万〜200万円未満」が35.9％、「200万〜300万円未満」が25.4％となっている。
また数字は現在就労している者に限定している（厚生労働省「平成15年度全国母子世帯等調査結果報告」）。
4） 結果は示していないが、これ以外に i ）学卒後も職業に就いたことがないかどうか（就業経験なしダミー）、ii ）学卒後から初職に就くまでの期間を被説明変数として用いたが、Treatmentの有無別で差異がなかった。
5）（i） loss of concentration、（ii）loss of sleep、（iii）
playing a useful role、（iv）ability to make decisions、（v）feeling constantly under strain、（vi）problems
overcoming difficulties、（vii）enjoyment of day-today activities、（viii）ability to face problems、（ix）
unhappiness or feeling depressed、（ x） loss ofconfidence、（xi）belief in self-worth、（xii）generalhappiness。
6）「イライラして、なぜか落ち着かないことがある」。
7）「家族の就寝時間がずれているので、そのため私は睡眠不足」、「仕事が多すぎて、睡眠不足に思う」。
8）「身の回りの小さいことでも意思決定するのがしんどくなることがある」。
9）「食欲がなく、何とか食べても味が乏しい」。
10）「精神的にストレスが多い」、「少し過労気味だと思う」、「嫌なことがあると、胸が苦しくなったり、吐き気がしたりする」、「死んだ方がいい、と思ったことがある」。
11）「周りの人が私のことを噂したり、悪口を言っている」、「周りの人が自分を嫌っているのではないかと思うこと
がある」
。
12）
「あなたは生活全般に満足していますか」という設問に対して５段階の回答（満足、どちらかといえば満足、どちらともいえない、どちらかといえば不満、不満）が用意されている。ここで、「どちらかといえば不満」、「不満」のいずれかを選択した場合を１とし、それ以外は０とした。
13）実際に最高得点が12点となっているものはいない。
14）調査初年度とは、それぞれwave１（コーホートA）、
wave５（コーホートB）、wave11（コーホートC）をさしている。
15）なお母親の年齢を推定した個体の中で、若齢出産した
母親はいなかった。
16）wave５、11では、「中学校（旧制小学校・高等小学校）卒」、「高校（旧制中学）卒」、「専門学校・専修学
75

季刊家計経済研究 2009 SUMMER No.83

校卒」、「短大卒」、「高専学校卒」、「4年制大学卒」、「大学院卒」で尋ねられている。
17）農林漁業（自営者）、同（家族従業者）、小規模（9人以下）の商業・工業・サービス業（自営者）
、同（家
族従業者）
、自由業、管理職、専門職、技術職、教員、事務職、技能職、販売サービス職、自宅で賃仕事、その他の職業、無職。
18）高校に行かなかった対象者には15〜17歳の頃のことを尋ねている。
19）ここでは、若齢出産であること、養育期において親と死別し一人親となることをTreatmentとして扱っている。Treatmentというと、政策者および個々人の選択肢として、実施する対象（ないしは受け入れる対象）となる。若齢出産の場合は、選択可能なものであると考えられるが、（親の死別のため）一人親となる場合、夫婦のいずれかもしくは両方が死亡することは選択できない。本来であるなら、（選択することが可能である）離婚のため一人親となることを用いるべきであったが、JPSCでは調査対象者の親の離婚経験に関する情報を得ることができなかった。そのため、代替的に養育期間における、死別による一人親であったことをTreatmentとして用いている。
20）大日（2001）においても、Treatment（失業給付受給の有無）が内生的である場合（受給ダミーと求職意欲、就職条件への回帰式の確率的誤差項とが相関をもつ場
合＝セレクションバイアスの発生） におけるTreatment Effectの推計として、Propensity Score
Matching法を用いている。
21）Caliper Matchingは、同じOne-to-One Matching法である、Nearest-Neighbor Matching（Treatmentを受^ける確率 P が最も近い対象者同士 TG と CG をマッチングさせる方法）とは多少異なる。ここでは、あらかじめ設定したδの値以下に、Treatmentを受ける確率の差異がある対象者同士をマッチングさせてい。本稿の分析では、δの値を0.01
る（｜P t−P c｜＜δ）としている。
^
22）Kernel Matchingは、若齢出産・一人親となる確率 P
が近 い対 象 者 同 士 を、 マッチングさせる際 に、Treatmentがない方（ここでは若齢出産・一人親でない方をさす）のOutcomeに対して、weight付けしている。本稿では、有意水準の推定のためのBootstrapingのreplication回数を50回としている。
23）上記の臨界基準値はTreatment Effectの過小推定がないことを仮定していることから、1.25より大きくなった場
合は、Hidden Biasにより、Negative Selectionが働き、一人親世帯になる傾向がある世帯で育つ子どもは大学への進学確率が低いバイアスが働くことを示している。
24）大学卒業確率と同様に、過小推定がないことを仮定している。
25）坂本（2008）では、合わせて母子世帯の影響についてもみている。その結果、母子世帯で育った場合は、子どもの成人後の身体的・精神的苦痛尺度が大きくなる
ことが確認された。
26）彼らの研究によれば、IQ Scoreは10歳前後で安定する
76

ため、認知的能力向上のための教育はそれ以前に行った方がよく、また青年期には、自発性、持続性、自制
心などの非認知的能力の向上のための教育が効果的であるなど、成長時期によって効果的な教育の質は異なる。そのため、その時期に応じた教育の必要性をあるとされている。
27）これはx をコントロールすることで、両者をペアにマッチングできることをさしている。
28）ここでは、Treatmentされるかどうかの方程式をLogit
formで表しているためにe rとなっている。
29）STATAでは、前者はrbounds、後者はmhboundsで推定することができる。
30）Zsi は、s 層内にいる、個人 i がTreatmentを受けた場合を1、受けなかった場合を０とする変数である。
31）Outcomeが二値変数の場合、（10）式の統計量Tでは、nrsi = csi 、ds =１、２→ i=1 となる。

Σ

s

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（sakamoto@kakeiken.or.jp）77