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地域の育児支援策と女性就業＊

─「子育て支援総合推進モデル市町村事業」の政策評価分析─

＜要

山

本

伊

藤

勲
大

貴

約＞

本稿では，₂₀₀₀年代に実施された地域を対象とした育児政策の ₁ つである「子育て支援総合推
進モデル市町村事業」の政策評価分析を実施した。具体的には，家計パネルデータをもとに，回帰モデルと傾向スコアマッチングを用いた DD 分析を行い，対象となった地域における女性の雇用や労働時間が政策実施前後でどのように変化したかを検証した。分析の結果，「子育て支援総合推進モデル市町村事業」の対象となったモデル地域（市町村）に在住する既婚女性の非正規雇用，特に，自ら希望して非正規雇用に就いた本意型非正規雇用が増加した可能性が示された。この傾向は，特に，短大・高専卒，あるいは， ₆ 歳未満の子どもを多く育てる既婚女性に顕著であった。また，同事業が正規雇用に就いている既婚女性の労働時間を増加させた可能性も確認できた。ただし，こうした影響は，財政力指数や財政規模などの地域要因をコントロールするとみられなくなるため，既婚女性の就業への影響は，政府がモデル地域に指定したことよりも，市町村が積極的な育児支援を行ったことによるところが大きいと推察される。
＜キーワード＞
子育て支援総合推進モデル市町村事業，女性就業，傾向スコアマッチング，DD 分析

₁ ．はじめに
少子高齢化の進行する日本において，女性の労働力をいかに活用するかが重要な課題となっている。女性の労働力率を₂₀₁₀年時点のデータで国際比較すると，₂₅︲₂₉歳については日本が＊本稿の作成にあたっては，樋口美雄氏，直井道生氏，野原快太氏をはじめ多くの方から有益なコメントを頂戴した。記して感謝したい。また，本稿は，慶應義塾大学パネルデータ設計・解析センターが作成した「慶應義塾家計パネル調査」の個票データの提供を受けた。なお，本稿のありうべき誤りは，すべて筆者達によるものである。

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₇₇.₁％，アメリカが₇₅.₆％，イギリスが₇₇.₈％と， ₃ か国で大きな違いはないものの，₃₅︲₃₉歳になると日本が₆₆.₂％，アメリカが₇₄.₁％，イギリスが₇₆.₄％と，日本のみが大幅に低下する。その後₄₅︲₄₉歳になると，日本が₇₅.₈％，アメリカが₇₆.₈％，イギリスが₈₂.₂％と，日本の労働力率
1）はアメリカ並みに上昇するが，この年代の ₆ 割程度が非正規雇用として就業している。これはい2）

わゆる「M 字カーブ」といわれるものであり，かつてよりは改善されたものの，₃₀歳代で一度労働市場から撤退し，₄₀歳代でパートタイマーや派遣社員といった非正規雇用として労働市場に再び参入する傾向が現在でもみられる。

3）

女性の第 ₁ 子出産平均年齢が₃₀.₃歳であることを踏まえると，₃₀歳代での労働力率の低下は，
日本の労働市場で女性が育児と仕事を両立することが困難であることが原因の ₁ つになっていると推察される。ワークライフバランスの推進やポジティブアクションの普及といった政策的な取り組みがなされており，また，近年ではアベノミクスの成長戦略でも女性活用が重要視されているが，育児・就業環境を整備し，女性が育児と仕事を両立しうる体制を企業や社会で構築していくことは喫緊の課題といえよう。
育児支援の担い手としては，企業あるいは国や地方自治体といった公的部門が存在する。企業の育児支援策については，育児休業制度や短時間勤務制度などのワークライフバランス施策が代表例である。昨今はワークライフバランスへの関心が高まっており，女性にとっても働きやすい環境が提供され始めている。こうした企業の育児支援策やワークライフバランス施策と女性活用の関係については，実証研究が数多く存在する。たとえば，駿河・張（₂₀₀₃）では育児休業制度が明示されている企業では女性の就業確率が高まることが示されている。また，川口（₂₀₁₁）では，ワークライフバランス施策が整備されている企業で女性活用度が高いことを明らかにしている。さらに，山本（₂₀₁₄）は企業で女性活用が進む要因を検証し，ワークライフバランス施策の4）充実した企業や労働時間の短い企業では正社員としての女性活用が進みやすいことを示している。
これらの先行研究を踏まえると，企業による育児支援策やワークライフバランス施策は女性活用を促進する効果をもたらす可能性が高いといえる。
一方で，公的部門，とりわけ市町村が担う育児支援策の効果については，先行研究は多くなく，また，検証結果もまちまちである。政府による全国的な少子化対策としては，₂₀₀₃年に「次世代育成支援対策推進法」が作成され，これを皮切りに「地域子育て支援拠点事業」や「子ども・子
育て応援プラン」など多くの育児支援策が策定された。同時に，市町村などの自治体でも，「子育て支援総合推進モデル市町村事業」などの政府の事業の一環として，あるいは，独自の施策として，保育所の定員拡充を図るなどの取り組みを行ってきた。「子育て支援総合推進モデル市町
₁） 数値は『データブック国際労働比較₂₀₁₂』（労働政策研究・研修機構，₂₀₁₂年）および「労働力調査」（総務省，₂₀₁₃年）にもとづく。
₂） ₁₉₉₅年における日本の女性の労働力率は，₂₀︲₂₄歳で₇₄.₁％，₃₀︲₃₄歳で₅₃.₇％，₄₀︲₄₄歳で₆₉.₅％であり，₂₀代および₄₀代と₃₀代との労働力率の差は₂₀₁₀年より大きい（「労働力調査」（総務省）より）。
₃） ₂₀₁₂年時点の数値（「平成₂₆年我が国の人口動態（平成₂₄年までの動向）」（厚生労働省）より）。
₄） このほか，両立支援策と女性就業を検証した先行研究としては，樋口（₁₉₉₄），富田（₁₉₉₄），森田・金子（₁₉₉₈），松繁・竹内（₂₀₀₈）などが挙げられる。

地域の育児支援策と女性就業

₃

村事業」は₂₀₀₄年に策定された政府の育児支援策であり，全国₅₀の市町村をモデル事業の対象として指定し，地方自治体による総合的かつ積極的な育児支援を政府がサポートする狙いがあった。
しかし，こうした特定地域を対象とした政府の事業，あるいは，地域における育児支援策が女性の就業にどのような影響を与えるのか，といった政策効果分析は日本の先行研究では行われていない。また，保育所と女性労働に関する先行研究はいくつも存在するが，分析結果については一定のコンセンサスが得られているとはいえない。たとえば，大石（₂₀₀₃）では保育所の利用可能性の拡大は母親の就業確率を高めることが指摘されているほか，丸山（₂₀₀₁）では，就業している女性が保育サービスの拡大を求める傾向が強いことを明らかにしている。これに対し，樋口他（₂₀₀₇）は，保育サービスの拡充は必ずしも女性の就業に正の影響を与えるとは限らないことを示している。
こうしたことを踏まえ，本稿では，地域に対する育児支援策としての「子育て支援総合推進モ
デル市町村事業」が女性の就業にどのような影響を与えたかを政策評価分析のフレームワークで検証する。具体的には，全国世帯を対象とした「慶應義塾家計パネル調査（Keio Household Panel（KHPS）の個票データを利用し，本政策の実施後に対象地域の女性の就業率が上昇しSurvey）」

たかを Difference-in-Differences 分析（以下，DD 分析）により明らかにする。なお，育児支援策
は女性の出生率にも影響を与えると考えられるが，本稿ではこの点を考察の対象としていないことに留意されたい。
本稿の分析結果をあらかじめ要約すると，以下のとおりである。まず，「子育て支援総合推進
モデル市町村事業」によって，対象地域（市町村）の既婚女性の非正規雇用，特に，自ら希望して非正規雇用に就いた本意型非正規雇用が増加した傾向がみられる。この傾向は，短大・高専卒，
または， ₆ 歳未満の子どもを多く育てる既婚女性について顕著であった。また，同事業が，正規雇用として働いている女性の労働時間を増加させた可能性もみられた。一方，同事業の仕組みは，育児支援策に総合的・積極的に取り組む市町村をモデル地域として指定するものであるため，女性就業への効果が市町村の取り組みによるものなのか，あるいは，モデル地域としての指定によるものなのかの見極めも重要といえる。この点について検証したところ，モデル地域としての指定によってではなく，市町村の取り組みによって女性の非正規雇用率が上昇した可能性が高いことが示唆された。
本稿の構成は以下のとおりである。まず次節では，本稿の分析対象である「子育て支援総合推
進モデル市町村事業」の概要を説明したうえで，類似の政策に関する海外の先行研究を紹介する。
続く ₃ 節では，本稿で用いる推計手法，利用データ，変数について説明する。 ₄ 節では，モデル地域と非モデル地域の女性の雇用率の推移を概観したうえで，回帰モデルを用いた DD 分析と傾向スコアマッチングを用いた分析の推計結果を示す。最後に ₅ 節では，推計結果のまとめと本稿の分析から得られる含意について述べる。

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₂．
「子育て支援総合推進モデル市町村事業」の概要
本節では，分析対象である「子育て支援総合推進モデル市町村事業」の概要を整理するとともに，類似した育児政策についての海外での先行研究を概観する。
「子育て支援総合推進モデル市町村事業」は，「平成₁₆年度末までに策定する市町村行動計画において，各種の子育て支援事業に総合的・積極的に取り組もうとする市町村を₅₀か所程度指定し，5）

全国的な子育て支援事業の推進に資する」という趣旨のもと，₂₀₀₄年に策定された政府の育児政策の ₁ つである。政策の対象となるモデル地域は，₂₀₀₃年の「次世代育成支援対策推進法」で作成を義務づけられた育児や子育てに関する前期行動計画（₂₀₀₅︲₀₉年）の内容にもとづいて選定さ6）れている。具体的には，各市町村の前期行動計画において，育児に関して指定された必須事業と7）選択事業の内容が優れた市町村がモデル地域に指定されることとなっており，育児支援策により積極的な地域が選定される仕組みになっている。選定されたモデル市町村に対しては，モデル事業推進の計画策定等に要する経費補助などの支援措置が施されている。
これまでの政府による育児政策では，すべての地域に同一の事業内容が提示され，その後の具体的な政策運営を市町村に委ねるものが多かったといえる。これに対して，「子育て支援総合推進モデル市町村事業」は，総合的・積極的な行動計画を有する市町村を選定し，限られた地域をモデル事業として指定するスタイルをとっている。その意味で，本事業はこれまでとは異なる政策と位置づけられ，その効果分析を行うことの意義は大きい。
一方で，この事業の効果分析の結果の解釈には留意が必要である。というのも，本事業は特定地域をモデル地域に指定するものであるが，そのモデル地域では育児支援について総合的・積極的な行動計画が策定されている。そのため，本事業のモデル地域が他の地域よりも育児期の女性の就業率を改善させたとしても，そこには，①もともと策定されていた市町村の行動計画・取り組みの効果と②モデル事業に指定されたことによる追加的な効果の双方が反映されていると解釈できる。
市町村による行動計画や育児支援の取り組みの内容によって，女性の育児と仕事の両立にどのような影響が生じるのかを把握することは重要である。同時に，モデル事業といった政府の取り組みに効果があるかを把握することも重要といえる。このため，本稿では，双方を合わせた効果を測定するとともに，市町村別の財政状態など，育児施策の充実度に影響を与えうる変数を別途コントロールすることで，政府によるモデル事業への指定による追加的な効果があったかの識別も試みる。
なお，「子育て支援総合推進モデル市町村事業」は「次世代育成支援対策推進法」の前期行動
₅） 厚生労働省より引用（http://www.mhlw.go.jp/houdou/₂₀₀₄/₀₆/h₀₆₁₈-₆b.html）。
₆） 詳細は http://www.mhlw.go.jp/houdou/₂₀₀₄/₀₆/h₀₆₁₈-₆a.html を参照。
₇） 必須事業には，子育て短期預かり支援事業，居宅子育て支援事業，子育て相談支援事業，子育て支援総合コーディネート事業，選択事業には，子育て短期支援事業，訪問型一時保育，特定保育事業などが含まれる。

地域の育児支援策と女性就業₅計画（₂₀₀₅︲₀₉年）をもとに指定されるが，市町村ではその後の後期行動計画（₂₀₁₀︲₁₄年）まで継続した育児支援が行われている。このため，本稿では，「子育て支援総合推進モデル市町村事業」の効果は事業期間終了後，前期行動計画に続く後期行動計画に沿って市町村の取り組みが続いた
₂₀₁₀年以降にも表れる可能性を踏まえて分析を進める。
前節で述べたように，国内において「子育て支援総合推進モデル市町村事業」を取り上げた研究は今のところ行われていないが，この政策と同様に特定の地域を対象とした育児政策はカナダ
で実施されており，それに関連した研究は複数行われている。カナダで行われた育児政策は ₄ 歳の子どもに対して割引価格で保育スペースを提供するというものであり，₁₉₉₇年よりカナダのケ
ベック州のみで行われた。この政策が女性の就業に与えた影響を実証した Lefebvre and Merrigan（₂₀₀₈）は，ケベック州をトリートメントグループ，その他の州をコントロールグループとした DD 分析を実施し，同政策は女性の労働供給を増やしたことを明らかにしている。さらに，
Lefebvre et al.（₂₀₀₉）は，ケベック州の育児政策をより詳細に分析し，教育年数の低い女性に特に効果が大きいことを見出している。このほか，Baker et al.（₂₀₀₈）でも同様に，ケベック州の育児政策が女性の労働供給を増やしたとの結果を導いている。本稿ではこれら研究を参考に，政策対象の地域をトリートメントグループ，その他の地域をコントロールグループとする DD 分析を実施し，「子育て支援総合推進モデル市町村事業」の政策評価を進める。

₃ ．分析アプローチ（ ₁ ）推計手法
上述のように，以下では「子育て支援総合推進モデル市町村事業」のモデル地域に指定された市町村に住む女性をトリートメントグループ，それ以外の市町村に住む女性をコントロールグ
ループとして，モデル地域指定が女性の就業に与えた影響を DD 分析によって確認する。また，
結果の頑健性を確認する目的から，回帰モデルを用いた推計と傾向スコアマッチングを用いた推計の ₂ つの分析を実施する。以下，それぞれの推計手法について述べる。
回帰モデルを用いた DD 分析では，被説明変数に応じて以下の（₁）式を変量効果プロビットモ
デル，または，変量効果（あるいは固定効果）線形モデルとして推計する。

Y it = MiT t b 1+ b 2 M i +T t b 3 +X t b 4 +F i +f it（₁）

ここで，Y it は個人 i の t 年における雇用・正規・非正規・本意型非正規の有無を示すダミー変数，または，週平均労働時間を示す。M i はモデル地域ダミー，T t は年ダミーの変数ベクトル，

X t は学歴や家庭環境などの個人属性を含めたコントロール変数ベクトル，F i は時間不変の個人の固有効果，f it は誤差項を表す。
前節で述べたように，「子育て支援総合推進モデル市町村事業」は，「次世代育成支援対策推進法」の前期行動計画（₂₀₀₅︲₀₉年）をもとに₂₀₀₄年度から政策が始まった。しかし，市町村では後期行動計画（₂₀₁₀︲₁₄年）まで見据えた長期的な取り組みが行われているはずである。よって，分

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析では，モデル事業や市町村の育児支援に関する政策効果が表れるまでには一定の時間を要する
8）

可能性があることを考慮する。具体的には，政策開始以前の₂₀₀₄年から₂₀₁₂年までのデータを利用し，比較時点を ₃ 年期間ごとに₂₀₀₄︲₀₆年，₂₀₀₇︲₀₉年，₂₀₁₀︲₁₂年に設定する。そのうえで，政策効果が顕現化しにくい₂₀₀₄︲₀₆年をベースに，効果が生じうる₂₀₀₇︲₀₉年あるいは₂₀₁₀︲₁₂年
を ₁ とする年ダミーを作成し，T t に含める。このため，モデル地域ダミーと年ダミーの交差項の係数ベクトルである b 1 に本稿の関心である育児政策の平均処置効果（Average Treatment Effect:ATE）が表される。

傾向スコアマッチングを用いた DD 分析では，個人属性を回帰分析でコントロールしてモデル地域指定による効果を計測する代わりに，個人属性の似ている標本をノンパラメトリックに選定
し，トリートメントグループとコントロールグループ間の属性の違いを小さくしたうえで，雇用率などの違いを政策効果として算出する。
まず，プロビットモデルを用いて，トリートメントグループに属する確率（傾向スコア：propensity score）を個人属性で回帰する（₂）
式を推計する。

e i = Pr ]M i = 1 X ig = E ]M i X ig

（₂）

ここで，e i は個人属性や家庭環境X i を所与とした場合にトリートメントグループに属する確率（傾向スコア）を示している。この傾向スコアe i を用いて，モデル地域居住者（トリートメントグループ）が仮想的に非モデル地域に在住者していたとしたら，どのような被説明変数の値をとる

かをカーネル法によって以下のように求める。

! l M =0 Y l G ]]e l −e ig /hg
Yt l ]0g = !
k M =0 Y l G ]]e k −e ig /hg
i

（₃）

i

ここで，G ]$gはカーネル関数，h は bandwidth パラメータを示している。この式では，トリート
メントグループの各標本について，傾向スコアe i が類似している標本をコントロールグループから収集して加重平均をとることで，コントロールグループがトリートメントグループに属していた場合の仮想的な被説明変数の値を算出する。そのうえで，「子育て支援総合推進モデル市町村事業」の実施前後での差を比較し，傾向スコアマッチングにもとづく育児政策の平均処置効果（Average Treatment Effect on the Treated: ATT）を以下の（₄）式のように求める。

1\
ATT = T ! 7DYi ]1g − \DY l]0gA
N i M =1i

（₄）

i
ただし，N はトリートメントグループのサンプルサイズ，Y（₁）
はモデル地域在住者（トリートT

メントグループ）の被説明変数の値を表している。

₈）「子育て支援総合推進モデル市町村事業」は₂₀₀₄年 ₄ 月に開始されたため，毎年 ₁ 月末が調査時点である「慶應義塾家計パネル調査」の₂₀₀₄年データには政策開始以前の状態が反映されている。

地域の育児支援策と女性就業

₇（ ₂ ）使用データ・変数
本分析では，「慶應義塾家計パネル調査」（KHPS）より得られる個票データを使用する。この調査は₂₀₀₄年から毎年 ₁ 月末時点に実施されており，本分析では₂₀₀₄年から₂₀₁₂年にわたる計 ₉
年分のデータを用いる。なお，同調査は₂₀₀₇年度と₂₀₁₀年度にサンプルを追加しているが，₂₀₀₄
年に実施された政策前後の個人の行動を捉えるため，本分析では₂₀₀₄年時点に調査対象であった
標本のみを利用する。ただし，サンプルサイズの確保を目的に，調査対象の配偶者も独立した標本として利用する。
「子育て支援総合推進モデル市町村事業」の効果を検証するため，分析対象を既婚かつ₄₀歳未9）満の女性に限定する。日本における平均出産年齢は約₃₀歳であることを踏まえ，育児政策の効果
は₂₀～₃₀代の既婚女性に表れやすいと判断し，分析対象の制限を設けた。
前項で述べた推計式に用いる被説明変数と説明変数は以下のとおりである。まず，被説明変数には雇用・正規・非正規・本意型非正規ダミーと週平均労働時間を用いる。雇用ダミーは正規あ
るいは非正規雇用に就いている場合は ₁ ，そうでなければ ₀ の値をとる二値変数である。本意型
非正規雇用ダミーとは，個人が望んで非正規雇用に就いている場合に ₁ ，そうでない場合に ₀ をとる変数である。KHPS では個人が非正規雇用に就いている理由を尋ねており，そこで「正規社員で働くことを希望していたが，雇ってくれる会社がなかったから」と回答している場合は不本
意に非正規雇用を余儀なくされている不本意型非正規雇用，それ以外の理由で非正規雇用されて10）いる場合は本意型非正規雇用と分類した。
変量効果プロビットモデルの説明変数および傾向スコアを算出するためのプロビットモデルの説明変数としては，モデル地域ダミーおよび年ダミーのほか，個人属性として，年齢，学歴（大卒・大学院卒ダミー，短大・高専卒ダミー），配偶者年収，親の同居の有無（同居ダミー，準同居ダミー）， ₆ 歳未満子ども数を用いる。ここで，親の同居の有無に関して，親と同一建物かつ生計をともにしている場合は同居，親と同一建物で生計が別，あるいは親と同一敷地内の別の建物に居住する場合は準同居として区分する。
さらに，各自治体の財政力指数と標準財政規模も説明変数に加えた推計も試みる。上述のように，「子育て支援総合推進モデル市町村事業」の効果は，①市町村による育児支援策の効果と②政府がモデル地域に指定したことによる効果の ₂ つに分けられる。このうち，市町村の育児政策
は財政状況や財政規模に大きく依存すると考えられるため，それらの地域要因をコントロールすることで①の効果を識別できると考え，説明変数に加える。
11）以上の各変数の基本統計量は表 ₁ に掲載した。表 ₁ をみると，モデル地域と非モデル地域で個人属性に違いがあることがわかる。推計では，こうした個人属性の違いを説明変数に加えること
で，あるいは，傾向スコアマッチングを実施することでコントロールする。
₉） 男性についても女性と同様の分析を行ったが，育児政策の効果を確認することはできなかった。
₁₀） 不本意型非正規雇用の特徴については，山本（₂₀₁₁）を参照されたい。
₁₁） 外れ値の処理のため，週平均労働時間と配偶者年収については「平均値± ₃ 標準偏差」の範囲内に収まるサンプルのみを使用した。

₈

変数
雇用ダミー

モデル地域
₀.₃₈
（₀.₄₈）
正規職ダミー
₀.₁₁（₀.₃₁）
非正規職ダミー
₀.₂₆（₀.₄₄）
本意型非正規職ダミー
₀.₂₅（₀.₄₄）
週平均労働時間
₁₀.₉₉（₁₆.₁₇）
年齢
₃₃.₇₈（₃.₉₇）
大卒・大学院卒ダミー
₀.₁₉（₀.₄₀）
短大・高専卒ダミー
₀.₂₉（₀.₄₅）

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表1

基本統計量

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非モデル地域変数
モデル地域
₀.₄₆ 配偶者年収（千円）
₄,₈₂₄.₅₂（₀.₅₀）（₁,₉₀₄.₄₀）
₀.₁₆ 同居ダミー
₀.₀₅（₀.₃₆）（₀.₂₂）
₀.₂₉ 準同居ダミー
₀.₁₀（₀.₄₅）（₀.₃₁）
₀.₂₇ ₆ 歳未満子ども数
₀.₉₇（₀.₄₄）（₀.₈₂）
₁₄.₁₅ ₆ 歳未満子ども ₁ 人ダミー
₀.₄₀
（₁₈.₁₁）（₀.₄₉）
₃₃.₇₅ ₆ 歳未満子ども ₂ 人以上ダミー
₀.₂₇（₃.₉₄）（₀.₄₅）
₀.₁₃ 財政力指数
₀.₈₈（₀.₃₄）（₀.₂₂）
₀.₂₆ 標準財政規模（千円）
₇₅,₇₀₀.₀₀（₀.₄₄）（₃₄,₉₀₀.₀₀）
サンプルサイズ₆₈₂

非モデル地域
₄,₆₇₅.₀₄（₁,₉₄₁.₇₁）
₀.₁₁（₀.₃₁）
₀.₁₁（₀.₃₁）
₀.₈₄（₀.₈₄）
₀.₃₇（₀.₄₈）
₀.₂₂（₀.₄₁）
₀.₈₀（₀.₂₃）
₄₄,₀₀₀.₀₀（₃₈,₃₀₀.₀₀）
₃,₈₅₈

注：表中の数値は平均値，（ ）内は標準偏差。

₄ ．分析結果（ ₁ ）モデル地域と非モデル地域における雇用率の推移
DD 分析の前に，図を用いて雇用・正規・非正規・本意型非正規の推移を比較してみたい。図₁（₁）～（₄）はモデル地域（トリートメントグループ）と非モデル地域（コントロールグループ）における女性の雇用率の年次推移を₂₀₀₄年から₂₀₁₂年まで示している。図の縦線は₉₅％信頼区間を表しており，両グループの縦線が交わらない場合，両者の違いは統計的に有意であると判断できる。
まず，図 ₁（₁）の雇用率をみると，₂₀₀₄年から₂₀₀₇年まではモデル地域のほうが低かったものの，₂₀₀₈年は同程度の水準で推移し，₂₀₀₉年から逆転してモデル地域のほうが高くなっていることがわかる。信頼区間からみると両者の違いは統計的に有意ではなく，また，他の要因をコントロールしていないため，確定的なことはいえないが，「子育て支援総合推進モデル市町村事業」
終了後の₂₀₁₀年以降に雇用率の上昇として政策効果が顕現化している可能性が示唆される。
同様の傾向は正規雇用や非正規雇用についてもみられる。図 ₁（₂）の正規雇用率については，
僅かではあるが₂₀₁₀年以降，モデル地域と非モデル地域の差が縮小しているようにみえる。また，
図 ₁（₃）の非正規雇用率では傾向がより顕著で，₂₀₀₄年から₂₀₀₇年までは地域による差はみられなかったものの，₂₀₀₈年以降はモデル地域の非正規雇用率が上昇し，非モデル地域を上回る水準で推移していることがわかる。同様のことは図 ₁（₄）の本意型非正規雇用率についても当てはまり，非正規雇用の増加が不本意な理由によるものではないことが推察される。
以上の確認から，政策効果はすぐに顕現化するわけではなく，₂₀₀₈年頃からラグを伴って表れ

₉

地域の育児支援策と女性就業
図1

女性の就業形態の推移（1）雇用率（2）正規雇用率
0.18

0.6

0.16

0.5

0.14
0.12

0.4

0.1

0.3

0.08
0.06

0.2

0.04

0.1
0

0.02
2004

2005 20062007

2008 2009

モデル地域

2010

2011 2012 年

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 年

モデル地域

非モデル地域

非モデル地域（4）本意型非正規雇用率（3）非正規雇用率
0.5
0.45
0.4
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0

0

0.45
0.4
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 年

モデル地域

非モデル地域02004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 年

モデル地域

非モデル地域

注：図中の縦線は95％信頼区間。

た可能性が示唆される。図でみられた傾向がさまざまな要因をコントロールしたうえでも確認できるか，以下では DD 分析をもとに厳密な政策効果の推計を試みたい。
（ ₂ ）回帰モデルを用いた DD 分析の結果
まず，回帰モデルを用いた DD 分析の結果を表 ₂ ～ ₅ に示した。表 ₂ は，育児政策が雇用に与えた影響をみるために（₁）式を変量効果プロビットモデルとして推計した結果である。表には被説明変数に応じて，雇用・正規雇用・非正規雇用・不本意型非正規雇用に対する影響として，係12）数と限界効果の双方を示している。
表 ₂ ～ ₅ のいずれの表も，（₁）は市町村の育児支援の取り組み姿勢に影響を与えうる財政力指数や財政規模を説明変数に加えていないケース，（₂）はそれらを説明変数に加えてコントロール
したケースを掲載している。
表 ₂（₁）をみると，育児政策の効果を示すモデル地域ダミーと年ダミーの交差項がプラスで有意になっているのは，非正規雇用と本意型非正規雇用の₂₀₁₀︲₁₂年の係数のみであることがわか
₁₂） ダミー変数を重ねた交差項の限界効果の解釈は難しく，推定方法もさまざまである。本稿の確定方法が必ずしも厳密ではない可能性は十分に考えられる。なお，線形確率モデルによる推計では，本稿と同様の結果が得られている。

注 ₁ ：（ ）内はロバスト標準誤差を示す。
₂ ：＊，＊＊，＊＊＊はそれぞれ₁₀， ₅ ， ₁ ％水準で有意であることを示す。

サンプルサイズ

定数項

研

₆ 歳未満子ども数

本意型非正規雇用
係数
限界効果
₀.₃₁₀
₀.₀₇₃₇（₀.₂₁₂）（₀.₀₅₇₆）
₀.₅₆₁＊＊
₀.₁₅₀（₀.₂₈₄）（₀.₀₉₃₃）－₀.₁₁₆－₀.₀₂₂₅（₀.₁₈₅）（₀.₀₃₄₂）₀.₂₀₃＊＊
₀.₀₄₃₅＊＊（₀.₀₈₄₃）（₀.₀₁₉₅）
₀.₀₁₃₆₀.₀₀₂₇₈（₀.₁₁₂）（₀.₀₂₃₁）₀.₀₅₄₃＊＊＊₀.₀₁₁₁＊＊＊（₀.₀₁₄₃）（₀.₀₀₂₉₅）－₀.₇₃₆＊＊＊－₀.₁₀₉＊＊＊（₀.₂₀₂）（₀.₀₂₁₆）－₀.₁₉₄－₀.₀₃₇₆（₀.₁₄₀）（₀.₀₂₅₇）－₆.₃₁e︲₀₅＊＊－₁.₂₉e︲₀₅＊＊（₂.₇₂e︲₀₅）（₅.₆₅e︲₀₆）
₀.₀₄₆₃₀.₀₀₉₆₄（₀.₁₇₉）（₀.₀₃₈₀）₀.₆₅₀＊＊＊
₀.₁₇₂＊＊＊（₀.₁₄₈）（₀.₀₄₇₆）－₀.₄₀₃＊＊＊－₀.₀₈₂₁＊＊＊（₀.₀₆₁₆）（₀.₀₁₃₄）－₂.₃₃₆＊＊＊（₀.₄₉₅）

学

準同居ダミー

非正規雇用
係数
限界効果
₀.₂₈₈
₀.₀₇₀₈（₀.₂₁₈）（₀.₀₆₀₆）
₀.₅₈₄＊＊
₀.₁₆₃（₀.₂₉₂）（₀.₀₉₉₆）－₀.₁₄₉－₀.₀₃₀₂（₀.₁₉₆）（₀.₀₃₇₄）₀.₂₄₃＊＊＊
₀.₀₅₅₀＊＊（₀.₀₈₇₉）（₀.₀₂₁₇）₀.₀₃₀₂₀.₀₀₆₅₄（₀.₁₁₂）（₀.₀₂₄₆）
₀.₀₅₅₅＊＊＊₀.₀₁₁₉＊＊＊（₀.₀₁₅₀）（₀.₀₀₃₂₄）－₀.₆₉₁＊＊＊－₀.₁₁₁＊＊＊（₀.₂₀₉）（₀.₀₂₄₆）－₀.₁₈₆－₀.₀₃₈₁（₀.₁₄₆）（₀.₀₂₈₃）－₉.₀₉e︲₀₅＊＊＊－₁.₉₅e︲₀₅＊＊＊（₂.₈₃e︲₀₅）（₆.₂₅e︲₀₆）
₀.₀₃₀₆₀.₀₀₆₆₅（₀.₁₈₂）（₀.₀₄₀₂）₀.₅₇₄＊＊＊
₀.₁₅₄＊＊＊（₀.₁₅₃）（₀.₀₄₈₉）－₀.₄₅₈＊＊＊－₀.₀₉₈₂＊＊＊（₀.₀₆₄₄）（₀.₀₁₄₉）－₂.₁₆₂＊＊＊（₀.₅₁₅）

商

同居ダミー

正規雇用
係数
限界効果
－₀.₉₀₅＊＊－₁.₈₆e︲₀₇＊＊（₀.₄₄₄）（₈.₅₈e︲₀₈）－₀.₀₃₉₀－₂.₈₄e︲₀₈（₀.₄₅₂）（₂.₉₉e︲₀₇）
₀.₃₇₅
₆.₆₉e︲₀₇（₀.₂₇₁）（₉.₃₄e︲₀₇）
₀.₀₈₉₉₇.₉₆e︲₀₈（₀.₁₆₂）（₁.₆₉e︲₀₇）
₀.₀₉₅₇₈.₉₈e︲₀₈（₀.₁₈₆）（₂.₁₆e︲₀₇）－₀.₀₈₄₃＊＊＊－₆.₇₃e︲₀₈＊（₀.₀₂₃₁）（₃.₅₀e︲₀₈）
₇.₂₂e︲₀₅
₁.₅₃₆＊＊＊（₀.₃₄₅）（₉.₉₇e︲₀₅）
₁.₉₀e︲₀₆
₀.₆₉₃＊＊＊（₀.₁₇₀）（₁.₅₁e︲₀₆）－₇.₀₁e︲₀₅＊－₅.₆₀e︲₁₁（₃.₉₄e︲₀₅）
（₀）
₀.₂₆₀
₃.₇₆e︲₀₇（₀.₂₄₇）（₆.₂₅e︲₀₇）
₀.₂₂₆
₂.₉₇e︲₀₇（₀.₂₂₁）（₄.₅₈e︲₀₇）－₀.₅₂₉＊＊＊－₄.₂₂e︲₀₇＊＊（₀.₁₂₄）（₁.₇₇e︲₀₇）－₂.₀₀₁＊＊（₀.₇₈₀）
₄,₁₄₉

田

配偶者年収

限界効果
－₀.₀₁₄₈（₀.₀₈₆₄）₀.₂₀₁（₀.₁₂₃）－₀.₀₇₁₂（₀.₀₈₀₈）
₀.₁₂₃＊＊＊（₀.₀₃₆₀）
₀.₀₅₀₉（₀.₀₄₄₄）₀.₀₀₉₉₇＊（₀.₀₀₅₇₅）
₀.₁₁₉（₀.₀₉₂₀）₀.₀₄₁₆（₀.₀₆₁₇）－₄.₈₅e︲₀₅＊＊＊（₁.₁₀e︲₀₅）
₀.₁₃₂＊（₀.₀₇₄₁）₀.₂₄₈＊＊＊（₀.₀₆₃₆）－₀.₂₃₆＊＊＊（₀.₀₂₅₅）

育児政策が各雇用形態に与えた影響：（1）
地域要因コントロールなし

三短大・高専卒ダミー

大卒・大学院卒ダミー

年齢₂₀₁₀︲₁₂年ダミー

₂₀₀₇︲₀₉年ダミー

モデル地域ダミー

モデル地域ダミー
×₂₀₀₇︲₀₉年ダミー
モデル地域ダミー
×₂₀₁₀︲₁₂年ダミー

雇用
係数－₀.₀₃₈₈（₀.₂₂₉）₀.₅₁₁（₀.₃₁₄）－₀.₁₉₁（₀.₂₂₂）₀.₃₁₇＊＊＊（₀.₀₉₁₆）₀.₁₃₂（₀.₁₁₄）₀.₀₂₆₁＊（₀.₀₁₅₀）₀.₃₀₄（₀.₂₃₂）₀.₁₀₈（₀.₁₆₀）－₀.₀₀₀₁₂₇＊＊＊（₂.₈₈e︲₀₅）
₀.₃₃₇＊（₀.₁₈₇）₀.₆₃₄＊＊＊（₀.₁₆₆）－₀.₆₁₇＊＊＊（₀.₀₆₈₁）－₀.₃₁₆（₀.₅₀₃）

表2

₁₀
究

限界効果
₀.₀₈₇₀（₀.₁₁₇）₀.₁₉₆（₀.₁₇₆）₀.₀₇₉₇（₀.₁₁₅）₀.₀₇₂₀（₀.₀₅₀₃）
₀.₀₇₈₅（₀.₀₇₆₆）
₀.₀₀₇₂₅（₀.₀₀₇₇₁）
₀.₀₃₈₉（₀.₁₂₀）₀.₀₃₀₇（₀.₀₇₆₂）－₃.₈₀e︲₀₅＊＊（₁.₆₆e︲₀₅）
₀.₁₂₃（₀.₀₈₁₂）₀.₂₉₈＊＊＊（₀.₀₇₈₆）－₀.₂₅₄＊＊＊（₀.₀₃₆₈）－₀.₀₉₅₁（₀.₁₄₂）－₀.₀₆₂₉（₀.₀₄₀₉）正規
係数－₀.₇₈₄（₀.₅₉₄）₁.₀₈₈＊（₀.₆₀₂）－₀.₀₅₂₃（₀.₃₄₃）－₀.₀₂₀₂（₀.₂₄₂）－₀.₁₈₈（₀.₃₂₇）－₀.₀₇₁₆＊＊（₀.₀₃₁₄）₁.₁₈₃＊＊＊（₀.₃₈₅）₁.₀₅₃＊＊＊（₀.₂₆₅）－₀.₀₀₀₁₁₉＊＊（₅.₉₀e︲₀₅）－₀.₀₉₉₀（₀.₃₅₉）₀.₃₂₉（₀.₂₅₅）－₀.₄₄₅＊＊＊（₀.₁₇₁）－₂.₀₀₆＊＊＊（₀.₅₃₅）－₀.₂₂₇（₀.₁₅₃）₃.₃₅₉（₂.₅₄₀）₂,₂₇₉

限界効果－₁.₄₇e︲₀₇（₁.₅₆e︲₀₆）
₁.₉₅e︲₀₅（₀.₀₀₀₁₆₉）－₃.₀₇e︲₀₈（₃.₃₇e︲₀₇）－₁.₂₈e︲₀₈（₂.₃₀e︲₀₇）－₉.₃₃e︲₀₈（₁.₀₁e︲₀₆）－₄.₆₁e︲₀₈（₄.₇₄e︲₀₇）
₁.₈₆e︲₀₅（₀.₀₀₀₁₅₆）
₅.₂₈e︲₀₆（₄.₇₅e︲₀₅）－₇.₆₉e︲₁₁（₈.₀₁e︲₁₀）－₅.₂₂e︲₀₈（₅.₁₂e︲₀₇）
₄.₅₃e︲₀₇（₄.₆₈e︲₀₆）－₂.₈₇e︲₀₇（₂.₉₉e︲₀₆）－₁.₂₉e︲₀₆（₁.₃₄e︲₀₅）－₁.₄₆e︲₀₇（₁.₅₀e︲₀₆）

非正規
係数
限界効果
₀.₄₃₄
₀.₁₂₁
（₀.₂₉₃）（₀.₀₉₄₃）
₀.₂₆₆
₀.₀₆₉₇（₀.₄₃₄）（₀.₁₂₇）₀.₁₉₁
₀.₀₄₇₃（₀.₂₇₇）（₀.₀₇₂₉）₀.₁₂₁
₀.₀₂₈₆（₀.₁₂₅）（₀.₀₃₀₅）₀.₂₀₈
₀.₀₅₁₅（₀.₁₇₆）（₀.₀₄₆₉）
₀.₀₄₇₃＊＊₀.₀₁₁₀＊＊（₀.₀₁₈₇）（₀.₀₀₄₃₇）－₀.₆₁₉＊＊－₀.₁₁₀＊＊＊（₀.₂₇₈）（₀.₀₃₆₇）－₀.₃₄₆＊－₀.₀₇₄₀＊＊（₀.₁₈₄）（₀.₀₃₅₉）－₆.₄₇e︲₀₅－₁.₅₀e︲₀₅（₄.₀₄e︲₀₅）（₉.₄₃e︲₀₆）
₀.₁₆₅
₀.₀₄₁₀（₀.₁₉₅）（₀.₀₅₁₆）
₀.₆₃₈＊＊＊
₀.₁₈₅＊＊＊（₀.₁₈₇）（₀.₀₆₄₀）－₀.₅₃₇＊＊＊－₀.₁₂₄＊＊＊（₀.₀₈₉₇）（₀.₀₂₁₃）₀.₆₃₄＊
₀.₁₄₇＊（₀.₃₃₁）（₀.₀₇₇₄）－₀.₀₉₈₃－₀.₀₂₂₈（₀.₁₀₁）（₀.₀₂₃₄）－₀.₇₁₈（₁.₇₆₄）

つづき：（2）
地域要因コントロールあり

注 ₁ ：（ ）内はロバスト標準誤差を示す。
₂ ：＊，＊＊，＊＊＊はそれぞれ₁₀， ₅ ， ₁ ％水準で有意であることを示す。

サンプルサイズ

定数項

ln 標準財政規模

財政力指数

₆ 歳未満子ども数

準同居ダミー

同居ダミー

配偶者年収

短大・高専卒ダミー

大卒・大学院卒ダミー

年齢₂₀₁₀︲₁₂年ダミー

₂₀₀₇︲₀₉年ダミー

モデル地域ダミー
×₂₀₀₇︲₀₉年ダミー
モデル地域ダミー
×₂₀₁₀︲₁₂年ダミー
モデル地域ダミー

雇用
係数
₀.₂₂₃
（₀.₂₉₄）₀.₄₉₈（₀.₄₄₉）₀.₂₀₅（₀.₂₉₃）₀.₁₈₇（₀.₁₂₉）₀.₂₀₃（₀.₁₉₅）₀.₀₁₉₀（₀.₀₂₀₂）₀.₁₀₁（₀.₃₀₈）₀.₀₈₀₁（₀.₁₉₈）－₉.₉₈e︲₀₅＊＊（₄.₃₇e︲₀₅）
₀.₃₁₅（₀.₂₀₅）₀.₇₆₆＊＊＊（₀.₂₁₂）－₀.₆₆₇＊＊＊（₀.₀₉₈₃）－₀.₂₅₀（₀.₃₇₂）－₀.₁₆₅（₀.₁₀₇）₂.₈₇₈（₁.₉₁₉）表2
本意型非正規
係数
限界効果
₀.₄₅₆
₀.₁₂₃
（₀.₂₈₁）（₀.₀₈₈₈）₀.₂₇₉
₀.₀₇₀₂（₀.₄₁₉）（₀.₁₁₉）₀.₁₉₅
₀.₀₄₆₁（₀.₂₆₀）（₀.₀₆₅₆）₀.₀₈₀₆₀.₀₁₈₁（₀.₁₂₀）（₀.₀₂₇₅）
₀.₁₄₃
₀.₀₃₃₁（₀.₁₇₄）（₀.₀₄₂₄）₀.₀₄₉₇＊＊＊₀.₀₁₁₀＊＊＊（₀.₀₁₈₁）（₀.₀₀₄₀₅）－₀.₅₈₉＊＊－₀.₁₀₀＊＊＊（₀.₂₆₄）（₀.₀₃₃₆）－₀.₃₆₃＊＊－₀.₀₇₃₃＊＊（₀.₁₇₈）（₀.₀₃₂₆）－₃.₉₅e︲₀₅－₈.₇₁e︲₀₆（₈.₅₅e︲₀₆）（₃.₈₆e︲₀₅）
₀.₁₈₂
₀.₀₄₃₃（₀.₂₀₀）（₀.₀₅₁₄）₀.₇₂₁＊＊＊
₀.₂₀₆＊＊＊（₀.₁₈₂）（₀.₀₆₂₁）－₀.₄₆₄＊＊＊－₀.₁₀₂＊＊＊（₀.₀₈₄₆）（₀.₀₁₉₁）
₀.₅₉₂＊
₀.₁₃₁＊（₀.₃₁₁）（₀.₀₆₉₁）－₀.₁₁₀－₀.₀₂₄₂（₀.₀₉₆₇）（₀.₀₂₁₄）－₀.₇₈₂（₁.₆₉₆）

地域の育児支援策と女性就業

₁₁

₁₂

三

田

商

学

研

究

る。このため，モデル事業によって対象地域の非正規雇用と本意型非正規雇用の就業確率が高まったと解釈できよう。ただし，限界効果に換算すると，プラスではあるもののいずれも統計的には有意ではなく，非正規雇用や本意型非正規雇用への影響度合いは大きくなかったことが示唆される。また，正規雇用については₂₀₀₇︲₀₉年ダミーとの交差項が係数・限界効果とも有意にマイナスになっており，政策によってかえって正規雇用率が低下した可能性がある。ただし，限界
効果は非常に小さい値になっているため，その影響度合いは限定的とみなせる。
一方，財政力指数や財政規模といった地域要因をコントロールした表 ₂（₂）をみると，モデル
地域ダミーと年ダミーの交差項は係数と限界効果のいずれも統計的に有意にプラスにはなっていないことがわかる。地域要因をコントロールすると，表 ₂（₁）の非正規雇用と本意型非正規雇用に対する₂₀₁₀︲₁₂年の政策効果の有意な係数もみられなくなり，代わりに財政力指数がプラスに有意になっている。このことから，この期間の育児政策の効果があったとしても，政府によるモデル地域への指定によるものというよりは，モデル地域に選定された市町村が「次世代育成支援対策推進法」に則って充実した育児支援の取り組みを実施したことによるところが大きいと判断できる。
次に，育児政策が特定の属性を持つ女性に効果を与えた可能性を検証するため，モデル地域ダ
ミーと年ダミーに，さらに学歴および子ども数に関するダミー変数を掛けた交差項を加えた推計を行い，表 ₃ と表 ₄ に示した。まず，学歴による政策効果の違いを検証した表 ₃（₁）をみると，
非正規雇用において，₂₀₁₀︲₁₂年の短大・高専卒ダミーとの交差項が係数・限界効果ともにプラスで有意になっている。また，本意型非正規雇用において，₂₀₁₀︲₁₂年の短大・高専卒ダミーとの交差項は，限界効果では有意ではないものの，係数では有意な結果が得られている。つまり，モデル地域に居住する短大・高専卒の既婚女性については，政策実施後に望んで非正規雇用に就ける確率が高まったと解釈できる。
なお，正規雇用については同時期に短大・高専卒で減少したことが示されており，正規雇用か
ら非正規雇用への代替があったことが懸念される。しかし，正規雇用の限界効果は非常に小さい
ことから，その可能性は必ずしも高くはないと考えられる。また，こうした結果は財政力指数な
どの地域要因をコントロールした表 ₃（₂）でも確認されるため，短大・高専卒の既婚女性に対する非正規雇用へのプラスの効果については，市町村の育児支援の取り組みだけでなく，政府がモデル事業に指定したことによるところもあると判断できよう。
また，子ども数との相乗効果をみた表 ₄（₁）では，₂₀₁₀︲₁₂年において，子ども数 ₂ 人以上ダミーとの交差項の係数や限界効果が雇用，非正規雇用，本意型非正規雇用で概ねプラスに有意となっていることが示されている。子ども数 ₁ 人ダミーでは相乗効果が確認できないことから，子ども数が多いほど育児政策の効果を享受しやすいと解釈することができる。ただし，地域要因をコントロールした表 ₄（₂）では，こうした有意にプラスの政策効果はみられず，子ども数の多い
既婚女性に対する育児支援策は，政府によるモデル地域事業というよりは，市町村の取り組みの点で効果をあげていたと解釈できる。
一方，育児政策が女性の週平均労働時間に与えた影響を固定効果および変量効果モデルとして

地域の育児支援策と女性就業₁₃推計した表 ₅ をみてみたい。ここでは雇用形態別の労働時間の変化を捉えるために，全サンプル，
雇用者，正規雇用者，非正規雇用者にサンプルを分けた推計結果を掲載している。なお，全サン
プルを対象にした場合には，非就業者の週平均労働時間を ₀ として推計を行った。また，表 ₅ の最下部のハウスマン検定の結果にあるように，全サンプルを用いたケースでは固定効果モデル，
それ以外ではいずれも変量効果モデルが採択されている。
表 ₅（₁）の推計結果をみると，全サンプルや雇用者をサンプルにしたケースでは，ハウスマン
検定で支持されるモデルからは，モデル地域ダミーと年ダミーの交差項について有意な係数は確認できない。しかしながら，正規雇用者をサンプルにしたケースでは，ハウスマン検定で採択される変量効果モデルにおいて，₂₀₁₀︲₁₂年でプラスに有意な政策効果が得られている。また，同様の結果は表 ₅（₂）に示したように，地域要因をコントロールしても変わらない。つまり，「子育て支援総合推進モデル市町村事業」によって正規雇用として就業する女性の育児負担が軽減され，その代わりに多くの時間を労働に充てるようになったと解釈できる。
（ ₃ ）傾向スコアマッチングを用いた DD 分析の結果
以上みてきた回帰モデルによる DD 分析の頑健性を確認するため，以下，傾向スコアマッチン
グ分析の結果について述べる。
表 ₆ では，₂₀₀₄︲₁₂年を ₃ 期間に分類し，₂₀₀₄︲₀₆年，₂₀₀₇︲₀₉年，₂₀₁₀︲₁₂年の各期間内におけるモデル地域と非モデル地域の雇用率・正規雇用率・非正規雇用率・本位型非正規雇用率を（a）列と（b）列に示している。その右側の（a）－（b）と記した「Difference」はいずれもモデル地域から非モデル地域の各種雇用率を引いた差であり，このうち，非マッチングは単純に差をとったもの，マッチングは傾向スコアマッチングによる差をとったものである。さらに，その右側の「Difference-in-Differences」は非マッチングおよびマッチングの「Difference」について，₂₀₀₄︲₀₆年からの差をとった ATT であり，育児政策の効果があれば，この ATT が統計的に有意にプラスになるはずである。
上の回帰モデルを用いた DD 分析と同様に，表 ₆ では（₁）地域要因をコントロールしないケー
ス，（₂）地域要因をコントロールしたケースを掲載している。ここで地域要因のコントロールの有無とは，傾向スコアを算出する（₂）式のプロビットモデルの説明変数 X i に財政力指数や財政規模といった地域要因を含めるかどうかを意味している。よって，表 ₆（₁）の ATT には市町村による育児政策の効果と政府によるモデル指定の効果を合わせた全体の効果，表 ₆（₂）の ATT には政府のモデル指定による効果が反映されていると想定する。
まず，表 ₆（₁）の「Difference」に着目すると，雇用率については，₂₀₀₄︲₀₆年と₂₀₀₇︲₀₉年でマッチングと非マッチングともに差が有意にマイナスとなっている。このことは政策開始当初はモデル地域のほうが非モデル地域よりも女性の雇用率が有意に低かったことを意味している。また，この結果は，傾向スコアマッチングによって属性をコントロールしても変わらない。
一方，正規雇用率では₂₀₀₇︲₀₉年，非正規雇用率や本意型非正規雇用率では₂₀₀₄︲₀₆年について，
傾向スコアマッチングで属性をコントロールしたとしても，モデル地域の雇用率のほうが有意に注 ₁ ：（ ）内はロバスト標準誤差を示す。
₂ ：＊，＊＊，＊＊＊はそれぞれ₁₀， ₅ ， ₁ ％水準で有意であることを示す。

サンプルサイズ

定数項

₆ 歳未満子ども数

準同居ダミー

同居ダミー

本意型非正規係数
限界効果－₀.₀₃₇₅－₀.₀₀₇₄₇（₀.₅₆₂）（₀.₁₁₀）₀.₁₃₈
₀.₀₃₀₄（₀.₄₅₄）（₀.₁₀₇）₀.₃₃₂
₀.₀₈₀₈（₀.₈₁₃）（₀.₂₃₀）
＊
₀.₉₇₁
₀.₃₀₁
（₀.₅₂₄）（₀.₂₀₅）₀.₂₇₄
₀.₀₆₄₀（₀.₂₅₁）（₀.₀₆₆₁）₀.₁₈₆
₀.₀₄₁₉（₀.₃₉₇）（₀.₀₉₇₈）－₀.₁₂₄－₀.₀₂₄₀（₀.₁₈₇）（₀.₀₃₄₄）₀.₂₀₄＊＊
₀.₀₄₃₆＊＊（₀.₀₈₄₄）（₀.₀₁₉₅）
₀.₀₁₅₁₀.₀₀₃₀₉（₀.₁₁₂）（₀.₀₂₃₁）₀.₀₅₃₈＊＊＊₀.₀₁₁₀＊＊＊（₀.₀₁₄₄）（₀.₀₀₂₉₅）－₀.₇₄₀＊＊＊－₀.₁₀₉＊＊＊（₀.₂₀₅）（₀.₀₂₁₉）－₀.₂₂₅－₀.₀₄₃₁＊（₀.₁₄₃）（₀.₀₂₅₇）－₆.₂₅e︲₀₅＊＊－₁.₂₇e︲₀₅＊＊（₂.₇₁e︲₀₅）（₅.₆₂e︲₀₆）
₀.₀₃₉₂₀.₀₀₈₁₂（₀.₁₇₉）（₀.₀₃₇₈）
₀.₆₅₉＊＊＊
₀.₁₇₅＊＊＊（₀.₁₄₈）（₀.₀₄₇₇）－₀.₄₀₁＊＊＊－₀.₀₈₁₇＊＊＊（₀.₀₆₁₅）（₀.₀₁₃₃）－₂.₃₁₅＊＊＊（₀.₄₉₆）
₄,₁₄₉

研

配偶者年収

非正規
係数
限界効果
₀.₁₂₀
₀.₀₂₇₃（₀.₆₇₁）（₀.₁₆₃）₀.₁₂₂
₀.₀₂₈₀（₀.₄₆₃）（₀.₁₁₃）₀.₂₉₅
₀.₀₇₃₆（₀.₈₄₅）（₀.₂₄₀）＊＊₁.₁₁₉
₀.₃₆₈＊（₀.₅₄₇）（₀.₂₁₇）₀.₂₃₇
₀.₀₅₆₉（₀.₂₅₆）（₀.₀₆₈₁）
₀.₁₆₉
₀.₀₃₉₆（₀.₄₁₀）（₀.₁₀₄）－₀.₁₆₂－₀.₀₃₂₅（₀.₁₉₈）（₀.₀₃₇₃）₀.₂₄₄＊＊＊
₀.₀₅₅₂＊＊（₀.₀₈₇₉）（₀.₀₂₁₇）₀.₀₃₁₈₀.₀₀₆₉₀（₀.₁₁₂）（₀.₀₂₄₆）
₀.₀₅₄₉＊＊＊₀.₀₁₁₈＊＊＊（₀.₀₁₅₀）（₀.₀₀₃₂₄）－₀.₆₉₉＊＊＊－₀.₁₁₁＊＊＊（₀.₂₁₃）（₀.₀₂₄₉）－₀.₂₂₀－₀.₀₄₄₅（₀.₁₄₈）（₀.₀₂₈₃）－₉.₀₄e︲₀₅＊＊＊－₁.₉₄e︲₀₅＊＊＊（₂.₈₂e︲₀₅）（₆.₂₁e︲₀₆）
₀.₀₂₂₄₀.₀₀₄₈₆（₀.₁₈₃）（₀.₀₄₀₀）
₀.₅₈₄＊＊＊
₀.₁₅₇＊＊＊（₀.₁₅₃）（₀.₀₄₉₀）－₀.₄₅₆＊＊＊－₀.₀₉₇₈＊＊＊（₀.₀₆₄₄）（₀.₀₁₄₈）－₂.₁₃₇＊＊＊（₀.₅₁₇）
₄,₁₄₉

学

短大・高専卒ダミー－₁.₀₅e︲₀₇＊＊（₄.₉₁e︲₀₈）－₈.₈₅e︲₀₈＊＊（₄.₁₅e︲₀₈）－₉.₁₃e︲₀₈＊＊（₄.₃₁e︲₀₈）
₁.₅₀e︲₀₈（₂.₀₉e︲₀₇）
₂.₅₈e︲₀₆（₇.₇₄e︲₀₆）
₁.₆₄e︲₀₇（₂.₇₅e︲₀₇）
₃.₇₉e︲₀₈（₉.₃₂e︲₀₈）
₃.₉₉e︲₀₈（₁.₁₅e︲₀₇）－₃.₇₇e︲₀₈＊（₂.₀₇e︲₀₈）
₆.₉₆e︲₀₅（₀.₀₀₀₁₀₁）
₁.₅₁e︲₀₆（₁.₂₃e︲₀₆）－₀（₀）
₂.₂₇e︲₀₇（₃.₇₅e︲₀₇）
₁.₂₃e︲₀₇（₂.₁₈e︲₀₇）－₂.₅₀e︲₀₇＊＊（₁.₀₉e︲₀₇）

限界効果

商

大卒・大学院卒ダミー

正規－₃.₁₂₉＊＊＊（₀.₅₈₆）－₂.₀₀₆（₁.₉₅₅）－₁.₉₈₁＊＊＊（₀.₇₁₁）₀.₀₃₀₉（₀.₄₀₂）₀.₇₀₁（₀.₆₂₈）₀.₂₂₆（₀.₂₅₀）₀.₀₇₆₉（₀.₁₆₃）₀.₀₇₇₇（₀.₁₈₈）－₀.₀₈₃₈＊＊＊（₀.₀₂₃₈）
₁.₆₄₀＊＊＊（₀.₃₆₀）₀.₇₇₉＊＊＊（₀.₁₇₃）－₆.₅₉e︲₀₅＊（₄.₀₀e︲₀₅）
₀.₂₆₉（₀.₂₄₇）₀.₁₈₂（₀.₂₂₁）－₀.₅₅₆＊＊＊（₀.₁₂₉）－₂.₁₁₂＊＊＊（₀.₇₉₆）
₄,₁₁₆

係数

田

年齢

限界効果
－₀.₁₄₃（₀.₂₃₂）－₀.₁₁₉（₀.₁₄₅）－₀.₀₅₅₅（₀.₃₀₁）₀.₃₁₅（₀.₂₁₃）₀.₀₄₅₇（₀.₁₁₀）₀.₁₁₄（₀.₁₈₄）－₀.₀₇₁₇（₀.₀₈₂₄）
₀.₁₂₃＊＊＊（₀.₀₃₆₀）
₀.₀₅₀₉（₀.₀₄₄₄）₀.₀₀₉₉₄＊（₀.₀₀₅₇₆）
₀.₁₂₈（₀.₀₉₃₄）
₀.₀₃₈₇（₀.₀₆₂₄）－₄.₈₁e︲₀₅＊＊＊（₁.₁₀e︲₀₅）
₀.₁₃₁＊（₀.₀₇₄₅）₀.₂₅₀＊＊＊（₀.₀₆₃₆）－₀.₂₃₆＊＊＊（₀.₀₂₅₅）

育児政策と学歴との相乗効果：（1）
地域要因コントロールなし

三

₂₀₁₀︲₁₂年ダミー

₂₀₀₇︲₀₉年ダミー

モデル地域ダミー×₂₀₀₇︲₀₉年
ダミー×大卒・大学院卒ダミー
モデル地域ダミー×₂₀₀₇︲₀₉年
ダミー×短大・高専卒ダミー
モデル地域ダミー×₂₀₁₀︲₁₂年
ダミー×大卒・大学院卒ダミー
モデル地域ダミー×₂₀₁₀︲₁₂年
ダミー×短大・高専卒ダミー
モデル地域ダミー
×₂₀₀₇︲₀₉年ダミー
モデル地域ダミー
×₂₀₁₀︲₁₂年ダミー
モデル地域ダミー

雇用
係数－₀.₄₀₉（₀.₇₄₁）－₀.₃₃₂（₀.₄₃₉）－₀.₁₄₉（₀.₈₃₁）₀.₈₁₆（₀.₆₀₈）₀.₁₁₈（₀.₂₈₀）₀.₂₈₉（₀.₄₆₁）－₀.₁₉₂（₀.₂₂₇）₀.₃₁₈＊＊＊（₀.₀₉₁₇）₀.₁₃₂（₀.₁₁₄）₀.₀₂₆₀＊（₀.₀₁₅₁）
₀.₃₂₈（₀.₂₃₆）₀.₁₀₁（₀.₁₆₁）－₀.₀₀₀₁₂₆＊＊＊（₂.₈₇e︲₀₅）
₀.₃₃₄＊（₀.₁₈₈）₀.₆₃₈＊＊＊（₀.₁₆₆）－₀.₆₁₈＊＊＊（₀.₀₆₈₁）－₀.₃₂₀（₀.₅₀₄）
₄,₁₄₉

表3

₁₄
究

備考： ₁ ．
（ ）内はロバスト標準誤差を示す。

サンプルサイズ

定数項

ln 標準財政規模

財政力指数

₆ 歳未満子ども数

準同居ダミー

同居ダミー

配偶者年収

短大・高専卒ダミー

大卒・大学院卒ダミー

年齢₂₀₁₀︲₁₂年ダミー

₂₀₀₇︲₀₉年ダミー

モデル地域ダミー×₂₀₀₇︲₀₉年
ダミー×大卒・大学院卒ダミー
モデル地域ダミー×₂₀₀₇︲₀₉年
ダミー×短大・高専卒ダミー
モデル地域ダミー×₂₀₁₀︲₁₂年
ダミー×大卒・大学院卒ダミー
モデル地域ダミー×₂₀₁₀︲₁₂年
ダミー×短大・高専卒ダミー
モデル地域ダミー
×₂₀₀₇︲₀₉年ダミー
モデル地域ダミー
×₂₀₁₀︲₁₂年ダミー
モデル地域ダミー

雇用
係数₀.₀₈₅₁（₁.₀₁₉）－₀.₀₉₄₁（₀.₄₆₅）₀.₆₅₃（₁.₁₈₂）
₁.₇₈₁＊＊（₀.₇₇₁）₀.₂₃₄（₀.₃₅₅）－₀.₁₇₅（₀.₅₅₃）₀.₂₀₄（₀.₂₉₅）₀.₁₉₁（₀.₁₃₀）₀.₂₀₅（₀.₁₉₇）₀.₀₁₈₃（₀.₀₂₀₅）
₀.₀₈₆₉（₀.₃₁₆）₀.₀₃₂₄（₀.₂₀₅）－₉.₉₃e︲₀₅＊＊（₄.₃₈e︲₀₅）
₀.₃₁₂（₀.₂₀₆）
₀.₇₉₃＊＊＊（₀.₂₁₃）－₀.₆₇₂＊＊＊（₀.₀₉₉₇）－₀.₂₉₄（₀.₃₇₃）－₀.₁₆₅（₀.₁₀₉）₂.₉₄₃（₁.₉₄₁）₂,₂₇₉－₁.₆₉e︲₀₇（₁.₆₇e︲₀₆）－₂.₈₃e︲₀₈（₄.₈₆e︲₀₇）
₀.₀₀₁₈₃（₀.₀₁₀₇）－₃.₅₇e︲₀₈（₃.₆₄e︲₀₇）－₁.₇₇e︲₀₈（₂.₇₇e︲₀₇）－₁.₁₅e︲₀₇（₁.₁₄e︲₀₆）－₅.₄₃e︲₀₈（₅.₁₁e︲₀₇）
₃.₉₆e︲₀₅（₀.₀₀₀₂₉₉）
₉.₃₂e︲₀₆（₇.₅₆e︲₀₅）－₈.₇₂e︲₁₁（₈.₃₆e︲₁₀）－₄.₆₂e︲₀₈（₄.₂₃e︲₀₇）
₃.₉₈e︲₀₇（₃.₈₁e︲₀₆）－₃.₄₈e︲₀₇（₃.₃₂e︲₀₆）－₁.₅₉e︲₀₆（₁.₅₁e︲₀₅）－₁.₇₆e︲₀₇（₁.₆₆e︲₀₆）－₂.₆₅₇＊＊＊（₀.₈₀₆）－₀.₀₄₀₁（₀.₇₀₂）₂.₂₈₆＊＊＊（₀.₆₈₉）－₀.₀₅₀₅（₀.₃₃₅）－₀.₀₂₃₃（₀.₂₃₉）－₀.₁₉₅（₀.₃₂₇）－₀.₀₇₀₂＊＊（₀.₀₃₁₃）
₁.₃₂₈＊＊＊（₀.₃₈₇）₁.₁₈₁＊＊＊（₀.₂₆₇）－₀.₀₀₀₁₁₃＊（₅.₈₈e︲₀₅）－₀.₀₆₈₇（₀.₃₅₉）₀.₂₇₆（₀.₂₆₄）－₀.₄₅₀＊＊（₀.₁₇₆）－₂.₀₅₃＊＊＊（₀.₅₃₈）－₀.₂₂₈（₀.₁₅₃）
₃.₃₂₅（₂.₅₈₀）₂,₂₅₂

限界効果－₁.₈₀e︲₀₇（₁.₇₇e︲₀₆）

正規－₂.₁₀₄＊＊＊（₀.₈₁₃）

係数

非正規
係数
限界効果
₀.₂₂₂
₀.₀₅₆₃（₀.₉₇₁）（₀.₂₇₂）₀.₂₉₅
₀.₀₇₇₁（₀.₄₈₂）（₀.₁₄₂）₁.₄₅₀
₀.₅₀₆（₁.₁₂₉）（₀.₄₁₉）₂.₄₈₆＊＊＊
₀.₇₈₁＊＊＊（₀.₇₀₃）（₀.₁₀₇）₀.₂₉₉
₀.₀₇₇₆（₀.₃₃₆）（₀.₀₉₇₇）－₀.₇₉₅＊－₀.₁₁₆＊＊＊（₀.₄₄₂）（₀.₀₃₇₇）
₀.₁₉₄
₀.₀₄₇₁（₀.₂₈₂）（₀.₀₇₃₀）
₀.₁₂₇
₀.₀₂₉₅（₀.₁₂₆）（₀.₀₃₀₃）
₀.₂₁₆
₀.₀₅₂₆（₀.₁₇₉）（₀.₀₄₆₉）＊＊
₀.₀₄₆₁₀.₀₁₀₅＊＊（₀.₀₁₉₁）（₀.₀₀₄₃₅）－₀.₆₇₅＊＊－₀.₁₁₄＊＊＊（₀.₂₈₇）（₀.₀₃₅₃）－₀.₄₄₇＊＊－₀.₀₉₁₁＊＊＊（₀.₁₉₅）（₀.₀₃₅₃）－₆.₇₅e︲₀₅＊－₁.₅₃e︲₀₅（₄.₀₈e︲₀₅）（₉.₃₃e︲₀₆）
₀.₁₅₄
₀.₀₃₇₂（₀.₁₉₅）（₀.₀₅₀₂）＊＊＊
₀.₆₈₉
₀.₁₉₉＊＊＊（₀.₁₈₇）（₀.₀₆₄₆）－₀.₅₄₅＊＊＊－₀.₁₂₄＊＊＊（₀.₀₉₀₆）（₀.₀₂₁₄）₀.₆₁₆＊
₀.₁₄₀＊（₀.₃₃₈）（₀.₀₇₇₅）－₀.₀₉₇₇－₀.₀₂₂₂（₀.₁₀₂）（₀.₀₂₃₃）－₀.₆₄₈（₁.₇₉₅）
₂,₂₇₉

つづき：
（2）
地域要因コントロールあり

₂ ．＊，＊＊，＊＊＊はそれぞれ₁₀， ₅ ， ₁ ％水準で有意であることを示す。

限界効果
₀.₀₃₂₈（₀.₃₉₇）－₀.₀₃₅₃（₀.₁₇₁）
₀.₂₅₆（₀.₄₄₅）₀.₅₅₅＊＊＊（₀.₁₁₁）
₀.₀₉₁₃（₀.₁₄₁）－₀.₀₆₄₇（₀.₁₉₇）₀.₀₇₈₉（₀.₁₁₆）
₀.₀₇₃₄（₀.₀₅₀₆）
₀.₀₇₉₁（₀.₀₇₇₂）
₀.₀₀₆₉₇（₀.₀₀₇₇₉）
₀.₀₃₃₃（₀.₁₂₂）₀.₀₁₂₄（₀.₀₇₈₄）－₃.₇₈e︲₀₅＊＊（₁.₆₇e︲₀₅）
₀.₁₂₂（₀.₀₈₁₆）₀.₃₀₈＊＊＊（₀.₀₇₈₄）－₀.₂₅₆＊＊＊（₀.₀₃₇₃）－₀.₁₁₂（₀.₁₄₂）－₀.₀₆₂₈（₀.₀₄₁₄）表3
本意型非正規係数
限界効果－₀.₀₆₆₄－₀.₀₁₃₈（₀.₇₇₅）（₀.₁₅₆）₀.₂₇₇
₀.₀₆₈₉（₀.₄₇₂）（₀.₁₃₂）₁.₃₇₃
₀.₄₇₀（₁.₀₆₂）（₀.₄₁₀）₂.₁₅₂＊＊＊
₀.₇₁₇＊＊＊（₀.₆₇₅）（₀.₁₅₉）₀.₃₆₈
₀.₀₉₄₂（₀.₃₂₇）（₀.₀₉₆₂）－₀.₆₈₁－₀.₁₀₀＊＊（₀.₄₂₇）（₀.₀₃₉₄）
₀.₂₀₃
₀.₀₄₇₃（₀.₂₆₅）（₀.₀₆₆₂）₀.₀₈₆₄₀.₀₁₉₀（₀.₁₂₁）（₀.₀₂₇₃）
₀.₁₅₁
₀.₀₃₄₃（₀.₁₇₆）（₀.₀₄₂₄）＊＊＊₀.₀₄₈₆₀.₀₁₀₅＊＊＊（₀.₀₁₈₄）（₀.₀₀₄₀₃）－₀.₆₃₁＊＊－₀.₁₀₃＊＊＊（₀.₂₇₂）（₀.₀₃₂₈）－₀.₄₅₃＊＊－₀.₀₈₇₅＊＊＊（₀.₁₈₈）（₀.₀₃₂₃）－₄.₁₆e︲₀₅－₉.₀₀e︲₀₆（₃.₉₀e︲₀₅）（₈.₄₇e︲₀₆）
₀.₁₇₂
₀.₀₄₀₂（₀.₂₀₁）（₀.₀₅₀₃）＊＊＊₀.₇₇₀
₀.₂₂₀＊＊＊（₀.₁₈₂）（₀.₀₆₂₆）－₀.₄₆₉＊＊＊－₀.₁₀₁＊＊＊（₀.₀₈₅₀）（₀.₀₁₉₁）
₀.₅₈₁＊
₀.₁₂₆＊（₀.₃₁₆）（₀.₀₆₉₂）－₀.₁₀₉－₀.₀₂₃₅（₀.₀₉₈₄）（₀.₀₂₁₄）－₀.₇₃₂（₁.₇₂₇）₂,₂₇₉

地域の育児支援策と女性就業

₁₅

注 ₁ ：（ ）内はロバスト標準誤差を示す。
₂ ：＊，＊＊，＊＊＊はそれぞれ₁₀， ₅ ， ₁ ％水準で有意であることを示す。

サンプルサイズ

定数項

子ども ₂ 人以上ダミー

子ども ₁ 人ダミー

準同居ダミー

同居ダミー

₄,₁₄₉

本意型非正規係数
限界効果₀.₀₁₈₄₀.₀₀₃₇₈（₀.₃₄₅）（₀.₀₇₁₇）－₀.₀₂₉₇－₀.₀₀₅₉₄（₀.₄₇₅）（₀.₀₉₃₅）－₀.₀₄₅₉－₀.₀₀₉₁₀（₀.₄₄₂）（₀.₀₈₅₃）
₁.₀₇₄＊＊
₀.₃₄₂（₀.₅₄₈）（₀.₂₁₇）₀.₂₈₅
₀.₀₆₆₇（₀.₃₀₀）（₀.₀₇₉₇）
₀.₂₉₉
₀.₀₇₀₉（₀.₃₃₁）（₀.₀₉₀₀）－₀.₀₈₇₆－₀.₀₁₇₂（₀.₁₈₃）（₀.₀₃₄₇）₀.₂₀₁＊＊
₀.₀₄₂₉＊＊（₀.₀₈₄₈）（₀.₀₁₉₅）
₀.₀₀₉₉₉
₀.₀₀₂₀₄（₀.₁₁₂）（₀.₀₂₃₀）＊＊＊
₀.₀₅₂₄₀.₀₁₀₇＊＊＊（₀.₀₁₄₄）（₀.₀₀₂₉₄）－₀.₇₁₀＊＊＊－₀.₁₀₆＊＊＊（₀.₂₀₁）（₀.₀₂₁₉）－₀.₁₈₅－₀.₀₃₅₇（₀.₁₄₀）（₀.₀₂₅₇）－₆.₇₀e︲₀₅＊＊－₁.₃₆e︲₀₅＊＊（₂.₇₃e︲₀₅）（₅.₆₆e︲₀₆）
₀.₀₇₂₅₀.₀₁₅₃（₀.₁₇₉）（₀.₀₃₈₉）＊＊＊
₀.₆₅₆
₀.₁₇₄＊＊＊（₀.₁₄₈）（₀.₀₄₇₆）－₀.₅₁₈＊＊＊－₀.₀₉₈₀＊＊＊（₀.₁₀₅）（₀.₀₁₉₆）－₀.₈₉₇＊＊＊－₀.₁₃₈＊＊＊（₀.₁₃₆）（₀.₀₁₈₈）－₂.₂₁₆＊＊＊（₀.₄₉₈）（₀.₀₁₈₉）

研

配偶者年収

非正規
係数
限界効果
₀.₁₁₈
₀.₀₂₆₉（₀.₃₅₆）（₀.₀₈₆₁）
₀.₀₄₂₆₀.₀₀₉₃₅（₀.₄₈₀）（₀.₁₀₈）₀.₁₄₉
₀.₀₃₄₅（₀.₄₅₆）（₀.₁₁₄）
₁.₂₁₃＊＊
₀.₄₀₅＊（₀.₅₅₇）（₀.₂₂₀）₀.₁₉₉
₀.₀₄₆₉（₀.₃₀₄）（₀.₀₇₈₃）₀.₂₁₇
₀.₀₅₁₈（₀.₃₃₈）（₀.₀₈₉₂）－₀.₁₁₇－₀.₀₂₃₉（₀.₁₉₃）（₀.₀₃₇₈）₀.₂₄₁＊＊＊
₀.₀₅₄₅＊＊（₀.₀₈₈₃）（₀.₀₂₁₈）
₀.₀₂₃₇₀.₀₀₅₁₂（₀.₁₁₂）（₀.₀₂₄₄）＊＊＊₀.₀₅₃₃₀.₀₁₁₄＊＊＊（₀.₀₁₅₀）（₀.₀₀₃₂₃）－₀.₆₆₁＊＊＊－₀.₁₀₇＊＊＊（₀.₂₀₈）（₀.₀₂₅₀）－₀.₁₇₄－₀.₀₃₅₇（₀.₁₄₅）（₀.₀₂₈₄）－₉.₅₆e︲₀₅＊＊＊－₂.₀₅e︲₀₅＊＊＊（₂.₈₄e︲₀₅）（₆.₂₇e︲₀₆）
₀.₀₆₂₀₀.₀₁₃₇（₀.₁₈₃）（₀.₀₄₁₃）＊＊＊₀.₅₈₂
₀.₁₅₆＊＊＊（₀.₁₅₂）（₀.₀₄₈₉）－₀.₆₁₃＊＊＊－₀.₁₂₁＊＊＊（₀.₁₀₉）（₀.₀₂₁₃）－₁.₀₁₄＊＊＊－₀.₁₆₀＊＊＊（₀.₁₄₀）（₀.₀₂₀₃）－₂.₀₁₅＊＊＊（₀.₅₁₇）

学

短大・高専卒ダミー

限界効果
₆.₉₉e︲₀₇（₃.₆₇e︲₀₆）－₁.₅₁e︲₀₇（₁.₀₆e︲₀₇）
₁.₅₇e︲₀₆（₆.₇₃e︲₀₆）－₁.₄₂e︲₀₇（₁.₁₇e︲₀₇）－₁.₉₉e︲₀₇＊＊（₉.₄₃e︲₀₈）－₆.₄₀e︲₀₈（₂.₇₄e︲₀₇）
₆.₂₅e︲₀₇（₉.₀₃e︲₀₇）
₁.₁₁e︲₀₇（₁.₉₀e︲₀₇）
₁.₀₉e︲₀₇（₂.₄₀e︲₀₇）－₇.₂₃e︲₀₈＊（₃.₇₆e︲₀₈）
₈.₄₆e︲₀₅（₀.₀₀₀₁₂₀）
₂.₁₁e︲₀₆（₁.₆₉e︲₀₆）－₆.₀₈e︲₁₁（₀）
₄.₃₂e︲₀₇（₇.₁₂e︲₀₇）
₄.₁₀e︲₀₇（₅.₆₈e︲₀₇）－₈.₈₅e︲₀₇＊＊（₄.₃₃e︲₀₇）－₅.₄₇e︲₀₇＊＊（₂.₄₆e︲₀₇）

商大卒・大学院卒ダミー

正規
係数
₀.₃₃₃
（₀.₈₇₉）－₀.₄₅₃（₀.₈₇₆）₀.₄₇₄（₀.₈₁₆）－₀.₃₈₁（₀.₇₉₁）－₀.₉₃₆（₀.₇₄₈）－₀.₀₉₄₁（₀.₅₀₈）₀.₃₅₁（₀.₂₇₄）₀.₁₁₄（₀.₁₅₈）₀.₁₀₇（₀.₁₈₈）－₀.₀₈₅₄＊＊＊（₀.₀₂₃₃）
₁.₅₆₈＊＊＊（₀.₃₅₈）₀.₇₀₇＊＊＊（₀.₁₇₃）－₇.₁₈e︲₀₅＊（₄.₀₄e︲₀₅）
₀.₂₇₃（₀.₂₅₂）₀.₂₆₆（₀.₂₁₆）－₀.₈₉₆＊＊＊（₀.₁₈₅）－₁.₀₃₂＊＊＊（₀.₂₄₅）－₁.₈₅₁＊＊（₀.₇₈₂）

田

年齢

限界効果
₀.₁₈₄
（₀.₁₅₅）－₀.₀₈₅₁（₀.₁₆₀）₀.₀₆₄₀（₀.₁₉₁）₀.₄₂₈＊＊＊（₀.₁₄₇）－₀.₀₇₄₄（₀.₁₂₄）₀.₀₇₀₀（₀.₁₃₈）－₀.₀₆₆₈（₀.₀₇₉₇）
₀.₁₂₃＊＊＊（₀.₀₃₆₀）
₀.₀₄₉₆（₀.₀₄₄₄）₀.₀₀₈₉₃（₀.₀₀₅₇₅）
₀.₁₃₅（₀.₀₉₁₆）₀.₀₄₈₀（₀.₀₆₁₅）－₅.₁₂e︲₀₅＊＊＊（₁.₁₁e︲₀₅）
₀.₁₅₂＊＊（₀.₀₇₃₉）₀.₂₅₅＊＊＊（₀.₀₆₂₀）－₀.₃₂₅＊＊＊（₀.₀₃₇₈）－₀.₄₀₉＊＊＊（₀.₀₃₄₂）

育児政策の子ども数との相乗効果：（1）
地域要因コントロールなし

三

₂₀₁₀︲₁₂年ダミー

₂₀₀₇︲₀₉年ダミー

モデル地域ダミー×₂₀₀₇︲₀₉年
ダミー×子ども ₁ 人ダミー
モデル地域ダミー×₂₀₀₇︲₀₉年
ダミー×子ども ₂ 人以上ダミー
モデル地域ダミー×₂₀₁₀︲₁₂年
ダミー×子ども ₁ 人ダミー
モデル地域ダミー×₂₀₁₀︲₁₂年
ダミー×子ども ₂ 人以上ダミー
モデル地域ダミー
×₂₀₀₇︲₀₉年ダミー
モデル地域ダミー
×₂₀₁₀︲₁₂年ダミー
モデル地域ダミー

雇用
係数
₀.₄₆₇
（₀.₃₉₅）－₀.₂₃₂（₀.₄₅₈）₀.₁₆₄（₀.₄₈₃）
₁.₁₇₉＊＊（₀.₅₄₁）－₀.₂₀₁（₀.₃₄₈）₀.₁₇₉（₀.₃₅₀）－₀.₁₇₉（₀.₂₁₈）₀.₃₁₉＊＊＊（₀.₀₉₁₅）
₀.₁₂₈（₀.₁₁₄）₀.₀₂₃₃（₀.₀₁₅₀）
₀.₃₄₅（₀.₂₃₁）₀.₁₂₅（₀.₁₅₉）－₀.₀₀₀₁₃₄＊＊＊（₂.₈₉e︲₀₅）
₀.₃₈₈＊＊（₀.₁₈₇）₀.₆₅₁＊＊＊（₀.₁₆₃）－₀.₉₁₂＊＊＊（₀.₁₁₈）－₁.₃₁₉＊＊＊（₀.₁₄₈）－₀.₀₉₆₈（₀.₅₀₃）

表4

₁₆
究

注₁：
（ ）内はロバスト標準誤差を示す。

サンプルサイズ

定数項

ln 標準財政規模

財政力指数

子ども ₂ 人以上ダミー

子ども ₁ 人ダミー

準同居ダミー

同居ダミー

配偶者年収

短大・高専卒ダミー

大卒・大学院卒ダミー

年齢₂₀₁₀︲₁₂年ダミー

₂₀₀₇︲₀₉年ダミー

モデル地域ダミー×₂₀₀₇︲₀₉年
ダミー×子ども ₁ 人ダミー
モデル地域ダミー×₂₀₀₇︲₀₉年
ダミー×子ども ₂ 人以上ダミー
モデル地域ダミー×₂₀₁₀︲₁₂年
ダミー×子ども ₁ 人ダミー
モデル地域ダミー×₂₀₁₀︲₁₂年
ダミー×子ども ₂ 人以上ダミー
モデル地域ダミー
×₂₀₀₇︲₀₉年ダミー
モデル地域ダミー
×₂₀₁₀︲₁₂年ダミー
モデル地域ダミー

限界効果－₀.₁₃₂（₀.₁₅₅）－₀.₃₃₈＊＊＊（₀.₀₆₂₅）－₀.₀₂₁₁（₀.₂₂₉）₀.₃₇₀（₀.₂₃₃）₀.₂₉₃＊（₀.₁₆₃）₀.₁₃₉（₀.₂₂₀）₀.₀₉₅₇（₀.₁₁₆）₀.₀₇₀₉（₀.₀₅₀₀）
₀.₀₇₄₁（₀.₀₇₅₉）
₀.₀₀₆₀₄（₀.₀₀₇₆₇）
₀.₀₅₂₈（₀.₁₂₀）₀.₀₄₀₈（₀.₀₇₆₃）－₃.₉₄e︲₀₅＊＊（₁.₆₅e︲₀₅）
₀.₁₃₇＊（₀.₀₈₀₄）
₀.₃₀₈＊＊＊（₀.₀₇₅₉）－₀.₃₃₃＊＊＊（₀.₀₅₃₁）－₀.₄₂₅＊＊＊（₀.₀₄₇₈）－₀.₁₁₁（₀.₁₃₉）－₀.₀₆₅₂（₀.₀₄₀₆）正規
係数－₂.₂₂₅（₁.₆₅₃）－₂.₅₁₀＊（₁.₄₇₅）₀.₅₃₉（₀.₈₉₆）－₁.₂₆₈（₁.₄₇₁）
₀.₄₈₈（₀.₆₇₅）₁.₂₂₉（₀.₈₉₆）－₀.₁₇₃（₀.₄₄₅）－₀.₀₀₉₀₂（₀.₂₇₀）－₀.₁₇₉（₀.₃₅₃）－₀.₀₇₀₇＊（₀.₀₃₇₃）
₁.₁₈₂＊＊＊（₀.₄₃₅）₁.₀₇₃＊＊＊（₀.₃₂₁）－₀.₀₀₀₁₂₂＊＊（₆.₁₅e︲₀₅）－₀.₁₁₅（₀.₃₇₂）₀.₃₁₉（₀.₂₅₅）－₀.₄₂₅（₀.₂₆₆）－₀.₈₇₂＊＊（₀.₃₇₄）－₂.₀₁₉＊＊＊（₀.₆₁₄）－₀.₂₂₇（₀.₁₆₇）
₃.₁₂₈（₂.₅₇₈）₂,₂₇₉

限界効果－₄.₃₇e︲₀₈（₇.₅₉e︲₀₇）－₄.₀₄e︲₀₈（₇.₀₅e︲₀₇）
₅.₂₈e︲₀₇（₈.₇₆e︲₀₆）－₃.₄₃e︲₀₈（₆.₀₅e︲₀₇）
₃.₆₆e︲₀₇（₅.₅₄e︲₀₆）
₁.₂₆e︲₀₅（₀.₀₀₀₁₅₆）－₂.₃₉e︲₀₈（₃.₉₀e︲₀₇）－₁.₆₅e︲₀₉（₆.₈₁e︲₀₈）－₂.₅₅e︲₀₈（₄.₅₅e︲₀₇）－₁.₃₀e︲₀₈（₂.₁₈e︲₀₇）
₆.₄₅e︲₀₆（₈.₈₁e︲₀₅）
₁.₈₅e︲₀₆（₂.₇₀e︲₀₅）－₀（₃.₈₂e︲₁₀）－₁.₆₇e︲₀₈（₂.₇₃e︲₀₇）
₁.₂₇e︲₀₇（₂.₁₇e︲₀₆）－₇.₃₃e︲₀₈（₁.₂₅e︲₀₆）－₁.₀₂e︲₀₇（₁.₇₂e︲₀₆）－₃.₇₂e︲₀₇（₆.₃₀e︲₀₆）－₄.₁₉e︲₀₈（₇.₀₂e︲₀₇）

非正規
係数
限界効果
－₀.₀₉₄₄－₀.₀₂₀₈（₀.₄₄₄）（₀.₀₉₃₁）－₀.₅₄₉－₀.₀₉₃₆（₀.₅₅₁）（₀.₀₆₄₆）₀.₀₇₀₅₀.₀₁₆₉（₀.₅₈₅）（₀.₁₄₅）₁.₀₆₉
₀.₃₆₁（₀.₇₇₅）（₀.₃₀₈）₀.₆₀₀
₀.₁₇₆（₀.₄₁₄）（₀.₁₄₅）₀.₀₆₃₂₀.₀₁₅₁（₀.₅₄₁）（₀.₁₃₃）₀.₂₂₉
₀.₀₅₇₂（₀.₂₇₆）（₀.₀₇₄₂）₀.₁₁₅
₀.₀₂₇₂（₀.₁₂₅）（₀.₀₃₀₅）
₀.₁₉₇
₀.₀₄₈₅（₀.₁₇₆）（₀.₀₄₆₃）＊＊₀.₀₄₄₂₀.₀₁₀₂＊＊（₀.₀₁₈₅）（₀.₀₀₄₃₀）－₀.₅₈₃＊＊－₀.₁₀₅＊＊＊（₀.₂₇₈）（₀.₀₃₇₇）－₀.₃₂₁＊－₀.₀₆₈₈＊（₀.₁₈₄）（₀.₀₃₆₃）－₆.₈₂e︲₀₅＊－₁.₅₈e︲₀₅＊（₄.₀₃e︲₀₅）（₉.₄₀e︲₀₆）
₀.₂₀₅
₀.₀₅₁₅（₀.₁₉₅）（₀.₀₅₃₁）＊＊＊₀.₆₄₃
₀.₁₈₆＊＊＊（₀.₁₈₅）（₀.₀₆₃₆）－₀.₈₂₂＊＊＊－₀.₁₇₃＊＊＊（₀.₁₄₄）（₀.₀₂₉₅）－₁.₁₄₁＊＊＊－₀.₁₉₂＊＊＊（₀.₁₈₈）（₀.₀₂₇₃）
₀.₆₂₃＊
₀.₁₄₄＊（₀.₃₂₉）（₀.₀₇₆₈）－₀.₁₀₆－₀.₀₂₄₅（₀.₁₀₀）（₀.₀₂₃₃）－₀.₃₆₄（₁.₇₅₀）

つづき：（2）
地域要因コントロールあり

₂ ：＊，＊＊，＊＊＊はそれぞれ₁₀， ₅ ， ₁ ％水準で有意であることを示す。

雇用係数－₀.₃₇₂（₀.₄₈₁）－₁.₃₅₃＊＊＊（₀.₅₂₂）－₀.₀₅₅₉（₀.₆₁₂）₀.₉₈₀（₀.₇₃₄）₀.₇₅₂＊（₀.₄₄₆）₀.₃₅₄（₀.₅₅₃）₀.₂₄₆（₀.₂₉₅）₀.₁₈₄（₀.₁₂₉）₀.₁₉₁（₀.₁₉₄）₀.₀₁₅₈（₀.₀₂₀₁）
₀.₁₃₇（₀.₃₀₅）₀.₁₀₆（₀.₁₉₈）－₀.₀₀₀₁₀₃＊＊（₄.₃₄e︲₀₅）
₀.₃₅₀＊（₀.₂₀₃）₀.₇₉₁＊＊＊（₀.₂₀₆）－₀.₉₃₅＊＊＊（₀.₁₆₅）－₁.₃₉₂＊＊＊（₀.₂₁₄）－₀.₂₉₁（₀.₃₆₅）－₀.₁₇₁（₀.₁₀₆）
₃.₂₁₉＊（₁.₈₉₄）

表4
本意型非正規係数
限界効果－₀.₂₄₈－₀.₀₄₇₈（₀.₄₃₁）（₀.₀₇₁₅）－₀.₆₅₄－₀.₀₉₈₅＊（₀.₅₄₆）（₀.₀₅₁₀）－₀.₂₂₉－₀.₀₄₄₅（₀.₅₆₇）（₀.₀₉₅₆）
₀.₈₅₄
₀.₂₆₈
（₀.₇₆₃）（₀.₂₉₅）
＊
₀.₇₁₈
₀.₂₁₁
（₀.₄₀₄）（₀.₁₄₆）₀.₂₁₉
₀.₀₅₃₇（₀.₅₂₃）（₀.₁₄₁）₀.₂₂₇
₀.₀₅₄₃（₀.₂₅₉）（₀.₀₆₆₈）
₀.₀₇₅₇₀.₀₁₆₉（₀.₁₂₀）（₀.₀₂₇₅）
₀.₁₃₇
₀.₀₃₁₅（₀.₁₇₃）（₀.₀₄₂₀）＊＊＊₀.₀₄₇₂₀.₀₁₀₄＊＊＊（₀.₀₁₈₀）（₀.₀₀₄₀₁）－₀.₅₅₇＊＊－₀.₀₉₆₀＊＊＊（₀.₂₆₄）（₀.₀₃₄₅）－₀.₃₄₅＊－₀.₀₆₉₇＊＊（₀.₁₇₈）（₀.₀₃₂₉）－₄.₁₈e︲₀₅－₉.₂₀e︲₀₆（₃.₈₆e︲₀₅）（₈.₅₃e︲₀₆）
₀.₂₁₆
₀.₀₅₂₂（₀.₂₀₁）（₀.₀₅₃₀）＊＊＊₀.₇₃₁
₀.₂₀₉＊＊＊（₀.₁₈₁）（₀.₀₆₂₁）－₀.₆₈₂＊＊＊－₀.₁₃₈＊＊＊（₀.₁₄₀）（₀.₀₂₇₆）－₀.₉₈₀＊＊＊－₀.₁₆₂＊＊＊（₀.₁₇₇）（₀.₀₂₅₃）
₀.₅₇₆＊
₀.₁₂₇＊（₀.₃₀₉）（₀.₀₆₈₆）－₀.₁₁₄－₀.₀₂₅₀（₀.₀₉₆₇）（₀.₀₂₁₄）－₀.₅₃₉（₁.₆₉₁）（₀.₀₁₈₉）

地域の育児支援策と女性就業

₁₇

注₁：
（ ）内はロバスト標準誤差を示す。
₂ ：＊，＊＊，＊＊＊はそれぞれ₁₀， ₅ ， ₁ ％水準で有意であることを示す。

サンプルサイズ
自由度修正済み決定係数
ハウスマン検定定数項

研

₆ 歳未満子ども数

学

準同居ダミー

非正規雇用者
FE
RE－₀.₇₃₈－₁.₈₁₈（₃.₂₉₉）（₂.₆₃₈）₃.₂₇₀
₁.₆₃₄（₂.₉₄₃）（₂.₄₆₃）₀.₇₅₀
₀.₃₆₂（₂.₇₇₀）（₂.₁₀₀）－₀.₉₁₃₀.₀₉₉₁（₀.₉₀₇）（₀.₇₈₅）－₃.₂₅₀＊＊－₁.₃₃₅（₁.₄₀₃）（₁.₀₁₂）₀.₁₁₂－₀.₂₈₀＊＊（₀.₂₅₇）（₀.₁₃₀）₁.₂₇₆（₁.₈₄₂）－₁.₀₄₁（₁.₁₀₆）－₀.₀₀₀₂₅₆－₀.₀₀₀₇₀₉＊＊＊（₀.₀₀₀₄₉₆）（₀.₀₀₀₂₅₃）－₁.₄₄₃₀.₈₉₁（₂.₂₁₉）（₁.₄₃₅）－₂.₄₇₉－₁.₅₉₂（₁.₉₅₁）（₁.₀₅₃）－₂.₇₇₃＊＊＊－₂.₉₁₁＊＊＊（₀.₈₈₅）（₀.₅₃₂）₂₁.₆₄＊＊
₃₆.₂₉＊＊＊（₈.₈₇₉）（₄.₄₁₀）
₁,₁₇₉
₀.₀₂₈
₀.₀₂₁
Prob ＞ chi₂ ＝ ₀.₆₄₇₁

商

同居ダミー

₀.₀₀₀₁₄₈（₀.₀₀₀₄₄₃）－₀.₆₈₅（₂.₉₉₃）－₄.₃₁₇＊（₂.₂₀₆）－₆.₁₁₁＊＊＊（₀.₈₉₃）₄₁.₂₈＊＊＊（₈.₀₉₂）
₁,₇₇₁
₀.₀₇₃
₀.₀₆₆
Prob ＞ chi₂ ＝ ₀.₂₀₄₉

正規雇用者
FE
RE
₂.₀₆₂
₁.₉₉₆
（₄.₀₆₆）（₄.₁₂₉）₈.₇₃₆＊
₁₁.₃₅＊＊＊（₄.₈₀₂）（₃.₄₆₂）－₀.₄₆₈－₃.₇₆₃（₁.₉₀₁）（₃.₁₈₃）－₂.₁₈₄－₂.₄₃₅（₂.₆₇₀）（₂.₂₀₀）－₀.₈₂₄－₂.₉₇₀（₃.₁₀₉）（₁.₉₇₀）₀.₀₄₅₂₀.₂₄₂（₀.₅₁₇）（₀.₂₁₄）－₁.₉₆₁（₂.₂₁₄）－₁.₃₀₉（₁.₈₄₈）₀.₀₀₀₅₃₅－₀.₀₀₀₇₉₃＊＊（₀.₀₀₀₇₉₂）（₀.₀₀₀₃₉₈）－₁.₃₆₅₀.₈₇₉（₆.₇₁₄）（₂.₆₉₉）－₁₀.₁₇－₃.₀₀₉（₇.₅₁₄）（₃.₁₈₅）－₁₀.₃₉＊＊＊－₈.₈₆₂＊＊＊（₁.₈₄₇）（₁.₁₂₉）₄₃.₃₀＊＊＊
₄₂.₁₀＊＊＊（₁₆.₁₅）（₇.₁₃₂）
₅₄₄
₀.₁₅₃
₀.₁₄₃
Prob ＞ chi₂ ＝ ₀.₇₉₆₆

田

配偶者年収

RE
－₁.₇₆₉（₂.₃₅₀⎠₂.₉₁₃（₂.₄₈₄⎠－₁.₈₅₆（₁.₈₀₀⎠－₀.₅₄₆（₀.₉₆₃⎠－₀.₉₃₀（₁.₀₈₆⎠－₀.₄₁₈⁂ ＊＊（₀.₁₂₈⎠₄.₇₂₈⁂ ＊＊（₁.₆₂₃⎠－₀.₁₈₇（₁.₂₅₄⎠－₀.₀₀₀₈₃₁＊＊＊（₀.₀₀₀₂₅₉）
₂.₉₄₈⁂（₁.₇₃₆⎠－₂.₁₇₇（₁.₃₅₈⎠－₅.₁₅₅⁂ ＊＊（₀.₆₁₂⎠₄₇.₂₂＊＊＊（₄.₄₇₃）

週平均労働時間

三短大・高専卒ダミー

大卒・大学院卒ダミー

年齢₂₀₁₀︲₁₂年ダミー

₂₀₀₇︲₀₉年ダミー

モデル地域ダミー
×₂₀₀₇︲₀₉年ダミー
モデル地域ダミー
×₂₀₁₀︲₁₂年ダミー
モデル地域ダミーFE－₀.₀₅₇₇（₂.₆₉₃）₄.₉₂₅＊（₂.₈₆₃）－₁.₃₀₈（₁.₈₁₂）－₀.₉₉₆（₁.₀₈₇）－₂.₂₃₃（₁.₄₁₃）－₀.₂₉₈（₀.₂₃₄）

雇用者

育児政策が労働時間に与えた影響：（1）
地域要因コントロールなし

全サンプル（非就業＝ ₀ ）FERE－₀.₆₆₈－₀.₂₈₉（₁.₃₈₇）（₁.₃₅₇）₁.₅₅₇
₁.₉₇₅（₁.₈₂₃）（₁.₈₅₇）₁.₆₅₈－₁.₃₇₉（₃.₁₀₆）（₁.₂₃₉）₁.₄₄₇＊＊
₁.₇₅₇＊＊＊（₀.₆₇₉）（₀.₆₄₉）－₀.₅₂₅₀.₁₅₆（₀.₈₁₉）（₀.₇₄₉）₀.₀₆₀₁－₀.₀₄₆₃（₀.₁₅₂）（₀.₁₀₆）₂.₂₇₃（₁.₅₆₁）－₁.₃₇₂（₁.₀₆₁）－₀.₀₀₀₄₀₉－₀.₀₀₀₉₂₂＊＊＊（₀.₀₀₀₂₈₁）（₀.₀₀₀₁₉₄）
₂.₈₂₀
₄.₉₄₀＊＊＊（₁.₉₄₄）（₁.₄₀₆）
₁.₁₁₇
₁.₆₇₅（₁.₃₈₇）（₁.₀₆₈）－₄.₉₅₅＊＊＊－₅.₂₆₇＊＊＊（₀.₅₂₇）（₀.₄₃₇）₂₃.₄₂＊＊＊
₁₆.₈₃＊＊＊（₅.₀₈₃）（₃.₆₃₀）
₄,₀₀₂
₀.₀₇₀
₀.₀₆₇
Prob ＞ chi₂ ＝ ₀.₀₈₈₃

表5

₁₈
究

RE
－₂.₃₃₈（₃.₃₉₀⎠₀.₁₃₀（₃.₅₁₈⎠₀.₀₄₈₆（₂.₅₈₂⎠－₀.₁₁₈（₁.₄₃₅⎠－₀.₁₅₁（₁.₅₉₈⎠－₀.₅₁₆＊＊＊（₀.₁₇₇⎠₅.₃₄₆＊＊（₂.₅₈₇⎠₀.₈₈₃（₁.₅₇₃⎠－₀.₀₀₀₇₂₇＊（₀.₀₀₀₄₀₇）
₄.₄₆₄＊＊（₂.₀₇₄⎠－₁.₉₀₃（₁.₈₄₁⎠－₄.₈₅₆＊＊＊（₀.₈₀₅）－₁₁.₉₀＊＊＊（₃.₅₈₁）₁.₆₈₄＊（₀.₉₃₀）₂₉.₃₄＊（₁₆.₄₆）

正規雇用者
FE
RE
₀.₇₀₀
₁.₈₂₁
（₄.₇₅₀）（₅.₈₄₇）₅.₃₉₀
₉.₆₈₃＊＊（₆.₃₅₀）（₄.₈₂₂）－₁₂.₀₈＊＊－₃.₉₁₁（₄.₇₇₆）（₄.₈₀₅）－₁₁.₆₈＊－₄.₆₀₅（₆.₂₄₉）（₃.₄₆₈）－₂₀.₇₅＊－₄.₇₈₈（₁₀.₆₃）（₃.₀₆₁）
₃.₁₆₄＊
₀.₃₁₆（₁.₈₄₅）（₀.₃₀₄）－₀.₀₄₂₂（₄.₀₆₅）－₃.₃₉₀（₂.₅₅₂）₀.₀₀₀₃₂₀－₀.₀₀₁₃₁＊（₀.₀₀₁₅₄）（₀.₀₀₀₇₅₉）
₁₄.₆₇
₂.₄₂₅
（₉.₆₉₁）（₃.₄₇₅）－₁₆.₄₅＊－₆.₁₄₁（₉.₈₀₃）（₄.₁₄₇）－₈.₅₉₉＊＊＊－₇.₅₅₉＊＊＊（₂.₇₂₇）（₁.₆₉₂）－₆₀.₅₄－₆.₅₂₇（₅₄.₁₂）（₅.₂₇₄）－₀.₈₄₇
₀.₂₄₂（₁₀.₇₅）（₁.₇₅₃）₈.₅₁₀
₄₄.₆₅（₂₀₆.₅）（₃₀.₂₁）
₂₄₉
₀.₂₀₆
₀.₁₂₁
Prob ＞ chi₂ ＝ ₀.₁₀₅₀

週平均労働時間

₀.₀₀₀₁₆₅（₀.₀₀₀₇₇₄）
₂.₄₄₄（₃.₅₀₉）－₂.₃₂₆（₃.₂₉₉）－₅.₆₃₄＊＊＊（₁.₃₅₅）－₁.₈₅₈（₁₁.₅₂）
₆.₉₃₉＊＊＊（₂.₂₉₄）－₁₀₄.₂＊＊（₄₅.₂₅）
₉₃₀
₀.₀₆₅
₀.₀₄₈
Prob ＞ chi₂ ＝ ₀.₃₁₂₇

FE－₀.₈₉₄（₄.₀₂₉）₃.₄₁₆（₄.₅₉₂）－₄.₄₀₂＊＊＊（₁.₅₆₉）－₄.₀₅₃（₂.₅₁₅）－₆.₈₉₉（₄.₄₁₉）₀.₅₁₉（₀.₇₃₇）

雇用者

つづき：
（2）
地域要因コントロールあり

注 ₁ ：（ ）内はロバスト標準誤差を示す。
₂ ：＊，＊＊，＊＊＊はそれぞれ₁₀， ₅ ， ₁ ％水準で有意であることを示す。

サンプルサイズ
自由度修正済み決定係数
ハウスマン検定

定数項

ln 標準財政規模

財政力指数

₆ 歳未満子ども数

準同居ダミー

同居ダミー

配偶者年収

短大・高専卒ダミー

大卒・大学院卒ダミー

年齢₂₀₁₀︲₁₂年ダミー

₂₀₀₇︲₀₉年ダミー

モデル地域ダミー
×₂₀₀₇︲₀₉年ダミー
モデル地域ダミー
×₂₀₁₀︲₁₂年ダミー
モデル地域ダミー

全サンプル（非就業＝ ₀ ）FERE－₀.₈₂₁－₀.₇₇₇（₁.₉₄₃）（₁.₈₅₃）₂.₃₅₉
₁.₅₁₁（₂.₈₈₃）（₂.₈₅₇）₁.₃₁₀
₀.₃₈₈（₃.₈₄₂）（₁.₇₉₄）－₁.₇₈₇₀.₈₆₈（₁.₂₉₇）（₀.₉₁₆）－₅.₀₃₁＊＊－₀.₇₄₃（₂.₂₀₀）（₁.₂₅₄）₀.₇₂₅＊
₀.₀₅₆₁（₀.₃₈₅）（₀.₁₅₂）₁.₈₄₆（₂.₁₄₂）－₀.₉₁₇（₁.₃₉₀）－₀.₀₀₀₃₈₅－₀.₀₀₀₇₉₇＊＊＊（₀.₀₀₀₄₀₉）（₀.₀₀₀₂₉₅）
₀.₆₈₇
₄.₅₁₉＊＊（₂.₄₃₂）（₁.₈₈₄）₂.₇₄₃
₂.₉₂₇＊＊（₁.₉₇₉）（₁.₄₈₃）－₄.₆₉₄＊＊＊－₅.₁₇₅＊＊＊（₀.₇₈₃）（₀.₆₃₆）
₁.₄₈₅－₈.₂₈₆＊＊＊（₆.₂₃₇）（₂.₇₈₉）₀.₇₆₇
₂.₄₇₈＊（₁.₂₇₈）（₀.₇₅₇）－₄₈.₉₆＊＊
₁₂.₅₇（₂₄.₄₁）（₁₃.₆₆）
₂,₁₉₀
₀.₀₆₂
₀.₀₅₄
Prob ＞ chi₂ ＝ ₀.₀₀₅₇

表5
非正規雇用者
FERE－₆.₁₇₆－₃.₈₂₇（₄.₄₂₈）（₃.₃₅₀）－₃.₉₄₇－₂.₃₀₇（₄.₅₁₁）（₃.₂₈₄）₃.₄₇₉（₂.₅₁₀）－₁.₆₉₆₀.₇₁₅（₁.₈₈₆）（₁.₀₈₁）－₂.₈₉₁
₀.₄₁₃（₃.₇₂₀）（₁.₃₈₂）
₀.₀₉₁₀－₀.₅₄₇＊＊＊（₀.₆₃₀）（₀.₁₇₂）₂.₂₅₁（₂.₇₅₇）－₀.₆₇₃（₁.₂₉₃）－₀.₀₀₀₃₀₀－₀.₀₀₀₄₅₉（₀.₀₀₀₈₆₅）（₀.₀₀₀₃₇₄）－₁.₆₅₇₂.₄₇₉（₃.₁₃₉）（₁.₈₀₄）₀.₂₁₂－₀.₈₉₄（₃.₁₄₁）（₁.₄₇₉）－₅.₃₈₉＊＊＊－₃.₈₆₅＊＊＊（₁.₄₂₂）（₀.₆₈₃）₉.₀₅₀－₆.₁₃₆＊＊（₈.₃₀₂）（₃.₁₁₃）₄.₃₀₁＊＊＊
₁.₄₁₅＊＊（₁.₆₅₂）（₀.₆₈₆）－₅₇.₉₃₂₄.₁₀＊（₃₅.₁₆）（₁₃.₅₇）
₆₅₃
₀.₀₅₅
₀.₀₃₅
Prob ＞ chi₂ ＝ ₀.₃₀₁₆

地域の育児支援策と女性就業

₁₉

₂₀

三
表6

₂₀₀₄︲₀₆年
₂₀₀₇︲₀₉年
₂₀₁₀︲₁₂年

₂₀₀₄︲₀₆年
₂₀₀₇︲₀₉年
₂₀₁₀︲₁₂年

₂₀₀₄︲₀₆年
₂₀₀₇︲₀₉年
₂₀₁₀︲₁₂年

₂₀₀₄︲₀₆年
₂₀₀₇︲₀₉年
₂₀₁₀︲₁₂年

田

商

学

研

究

傾向スコアマッチングによる頑健性チェック：（1）
地域要因コントロールなし
Level
モデル地域
非モデル地域
（a）
（b）
₀.₃₂₃
₀.₄₁₄
（₀.₄₆₈）（₀.₄₉₃）₀.₃₈₁
₀.₄₉₈（₀.₄₈₇）（₀.₅₀₀）₀.₄₉₂
₀.₅₀₁（₀.₅₀₂）（₀.₅₀₀）

雇用率
Difference
非マッチング
マッチング
（a）
－（b）
（a）－（b）－₀.₀₉₁＊＊＊－₀.₀₈₀＊＊＊（₀.₀₂₉）（₀.₀₂₇）－₀.₁₁₇＊＊＊－₀.₀₈₃＊＊＊（₀.₀₃₈）（₀.₀₃₅）－₀.₀₀₉₀.₀₁₇（₀.₀₄₉）（₀.₀₄₈）

Level
モデル地域
非モデル地域
（a）
（b）
₀.₁₁₀
₀.₁₄₂
（₀.₃₁₃）（₀.₃₄₉）₀.₀₆₄
₀.₁₅₈（₀.₂₄₆）（₀.₃₆₅）₀.₁₅
₀.₁₈₃（₀.₃₅₉）（₀.₃₈₇）

正規雇用率
Difference
非マッチング
マッチング
（a）
－（b）
（a）－（b）－₀.₀₃₂－₀.₀₁₉（₀.₀₂₀）（₀.₀₁₉）－₀.₀₉₄＊＊＊－₀.₀₈₁＊＊＊（₀.₀₂₇）（₀.₀₁₈）－₀.₀₃₃－₀.₀₄₂（₀.₀₃₈）（₀.₀₃₄）

Level
モデル地域
非モデル地域
（a）
（b）
₀.₁₉₉
₀.₂₆₀
（₀.₄₀₀）（₀.₄₃₉）₀.₃₁₂
₀.₃₂₆（₀.₄₆₄）（₀.₄₆₉）₀.₃₄₂
₀.₃₀₈（₀.₄₇₆）（₀.₄₆₂）

非正規雇用率
Difference
非マッチングマッチング（a）－（b）（a）－（b）－₀.₀₆₁＊＊－₀.₀₆₅＊＊＊（₀.₀₂₆）（₀.₀₂₃）－₀.₀₁₅₀.₀₀₅（₀.₀₃₆）（₀.₀₃₄）₀.₀₃₃
₀.₀₇₀＊（₀.₀₄₆）（₀.₀₄₇）

Level
モデル地域
非モデル地域
（a）
（b）
₀.₁₉₃
₀.₂₄₃
（₀.₃₉₅）（₀.₄₂₉）₀.₃₀₇
₀.₃₀₀（₀.₄₆₂）（₀.₄₅₉）₀.₃₃₃
₀.₂₈₈（₀.₄₇₃）（₀.₄₅₃）

本意型非正規雇用率
Difference
非マッチングマッチング（a）－（b）（a）－（b）－₀.₀₅₀＊＊－₀.₀₅₃＊＊（₀.₀₂₅）（₀.₀₂₃）₀.₀₀₆
₀.₀₂₅（₀.₀₃₅）（₀.₀₃₃）₀.₀₄₆
₀.₀₈₁＊＊（₀.₀₄₅）（₀.₀₄₆）

注 ₁ ：Level の値は全サンプル（非マッチング）の値を掲載。
₂ ：Level の（ ）内は標準偏差，その他の（ ）内は標準誤差を示す。
₃ ：＊，＊＊，＊＊＊はそれぞれ₁₀， ₅ ， ₁ ％水準で有意であることを示す。

Difference-in-Differences
非マッチングマッチング（₂₀₀₄︲₀₆年との差）－₀.₀₂₆（₀.₀₄₈）₀.₀₈₂（₀.₀₅₇）－₀.₀₀₃（₀.₀₄₅）₀.₀₉₇＊＊（₀.₀₅₅）Difference-in-Differences
非マッチングマッチング（₂₀₀₄︲₀₆年との差）－₀.₀₆₂＊（₀.₀₃₃）－₀.₀₀₁（₀.₀₄₁）－₀.₀₆₂＊＊＊（₀.₀₂₆）－₀.₀₂₃（₀.₀₃₉）Difference-in-Differences
非マッチングマッチング（₂₀₀₄︲₀₆年との差）

₀.₀₄₆（₀.₀₄₃）₀.₀₉₄＊（₀.₀₅₁）₀.₀₇₀＊＊（₀.₀₄₁）₀.₁₃₅＊＊＊（₀.₀₅₂）Difference-in-Differences
非マッチングマッチング（₂₀₀₄︲₀₆年との差）

₀.₀₅₇（₀.₀₄₂）
₀.₀₉₆＊（₀.₀₅₀）₀.₀₇₈＊＊（₀.₀₄₁）₀.₁₃₄＊＊＊（₀.₀₅₂）

₂₁

地域の育児支援策と女性就業
表6

₂₀₀₄︲₀₆年
₂₀₀₇︲₀₉年
₂₀₁₀︲₁₂年

₂₀₀₄︲₀₆年
₂₀₀₇︲₀₉年
₂₀₁₀︲₁₂年

₂₀₀₄︲₀₆年
₂₀₀₇︲₀₉年
₂₀₁₀︲₁₂年

₂₀₀₄︲₀₆年
₂₀₀₇︲₀₉年
₂₀₁₀︲₁₂年つづき：（2）地域要因コントロールあり

Level
モデル地域
非モデル地域
（a）
（b）
₀.₃₂₃
₀.₄₁₄
（₀.₄₆₈）（₀.₄₉₃）₀.₃₈₁
₀.₄₉₈（₀.₄₈₇）（₀.₅₀₀）₀.₄₉₂
₀.₅₀₁（₀.₅₀₂）（₀.₅₀₀）

雇用率
Difference
非マッチング
マッチング
（a）
－（b）
（a）－（b）－₀.₀₉₁＊＊＊₀.₀₅₉＊（₀.₀₂₉）（₀.₀₃₈）－₀.₁₁₇＊＊＊₀.₀₃₂（₀.₀₃₈）（₀.₀₄₄）－₀.₀₀₉₀.₁₃₆＊＊（₀.₀₄₉）（₀.₀₆₄）

Level
モデル地域
非モデル地域
（a）
（b）
₀.₁₁₀
₀.₁₄₂
（₀.₃₁₃）（₀.₃₄₉）₀.₀₆₄
₀.₁₅₈（₀.₂₄₆）（₀.₃₆₅）₀.₁₅
₀.₁₈₃（₀.₃₅₉）（₀.₃₈₇）

正規雇用率
Difference
非マッチング
マッチング
（a）
－（b）
（a）－（b）－₀.₀₃₂₀.₀₄₁＊（₀.₀₂₀）（₀.₀₂₇）－₀.₀₉₄＊＊＊－₀.₀₁₉（₀.₀₂₇）（₀.₀₂₆）－₀.₀₃₃₀.₀₇₂＊＊（₀.₀₃₈）（₀.₀₄₃）

Level
モデル地域
非モデル地域
（a）
（b）
₀.₁₉₉
₀.₂₆₀
（₀.₄₀₀）（₀.₄₃₉）₀.₃₁₂
₀.₃₂₆（₀.₄₆₄）（₀.₄₆₉）₀.₃₄₂
₀.₃₀₈（₀.₄₇₆）（₀.₄₆₂）

非正規雇用率
Difference
非マッチングマッチング（a）－（b）（a）－（b）－₀.₀₆₁＊＊₀.₀₂₀（₀.₀₂₆）（₀.₀₃₃）－₀.₀₁₅₀.₀₆₂＊（₀.₀₃₆）（₀.₀₄₄）₀.₀₃₃
₀.₀₇₆（₀.₀₄₆）（₀.₀₆₀）

Level
モデル地域
非モデル地域
（a）
（b）
₀.₁₉₃
₀.₂₄₃
（₀.₃₉₅）（₀.₄₂₉）₀.₃₀₇
₀.₃₀₀（₀.₄₆₂）（₀.₄₅₉）₀.₃₃₃
₀.₂₈₈（₀.₄₇₃）（₀.₄₅₃）

本意型非正規雇用率
Difference
非マッチングマッチング（a）－（b）（a）－（b）－₀.₀₅₀＊＊₀.₀₂₉（₀.₀₂₅）（₀.₀₃₃）₀.₀₀₆
₀.₀₇₉＊＊（₀.₀₃₅）（₀.₀₄₄）₀.₀₄₆
₀.₀₇₀（₀.₀₄₅）（₀.₀₅₉）

注 ₁ ：Level の値は全サンプル（非マッチング）の値を掲載。
₂ ：Level の（ ）内は標準偏差，その他の（ ）内は標準誤差を示す。
₃ ：＊，＊＊，＊＊＊はそれぞれ₁₀， ₅ ， ₁ ％水準で有意であることを示す。

Difference-in-Differences
非マッチングマッチング（₂₀₀₄︲₀₆年との差）－₀.₀₂₆（₀.₀₄₈）₀.₀₈₂（₀.₀₅₇）－₀.₀₂₇（₀.₀₅₈）₀.₀₇₇（₀.₀₇₄）

Difference-in-Differences
非マッチングマッチング（₂₀₀₄︲₀₆年との差）－₀.₀₆₂＊（₀.₀₃₃）－₀.₀₀₁（₀.₀₄₁）－₀.₀₆₁＊（₀.₀₃₇）₀.₀₃₀（₀.₀₅₁）

Difference-in-Differences
非マッチングマッチング（₂₀₀₄︲₀₆年との差）

₀.₀₄₆（₀.₀₄₃）₀.₀₉₄＊（₀.₀₅₁）

₀.₀₄₂（₀.₀₅₅）₀.₀₅₆（₀.₀₆₉）Difference-in-Differences
非マッチングマッチング（₂₀₀₄︲₀₆年との差）

₀.₀₅₇（₀.₀₄₂）
₀.₀₉₆＊（₀.₀₅₀）₀.₀₅₀（₀.₀₅₅）₀.₀₄₁（₀.₀₆₈）

₂₂

三

田

商

学

研

究

低かったことが確認できる。ただし，非正規雇用率と本意型非正規雇用率については，モデル事
業期間やその後の期間になると，マイナスの有意性は観察されなくなり，₂₀₁₀︲₁₂年のマッチン
グ推計の結果はむしろモデル地域のほうが有意に高くなっている。
こうした傾向は「Difference-in-Differences」の結果でも示されている。具体的には，マッチン
グと非マッチングともに，非正規雇用率や本意型非正規雇用率において₂₀₀₇︲₀₉年や₂₀₁₀︲₁₂年はプラスに有意な ATT が推計されている。さらに，マッチングによる ATT は雇用率についても₂₀₁₀︲₁₂年ではプラスに有意になっている。
これらの結果から，「子育て支援総合推進モデル市町村事業」は，非モデル地域に比べて低い水準にあったモデル地域の非正規雇用率や本意型非正規雇用率を押し上げ，非正規雇用としての女性の就業確率を高める効果があったと解釈できる。
次に，地域要因をコントロールした表 ₆（₂）に着目したい。まず，「Difference」をみると，表₆（₁）でみられた雇用率・正規雇用率・非正規雇用率・本意型非正規雇用率のマイナスの有意性は確認されず，むしろプラスに有意な結果が散見される。つまり，政策実施前に観察された非モデル地域よりも低いモデル地域の各種雇用率は，財政力指数や財政規模といった地域要因によってもたらされており，これら地域要因が似ている市町村を比較すると，モデル地域のほうがむしろ政策前の雇用環境はよかったことが推察される。
また，「Difference-in-Differences」の結果をみても，表 ₆（₁）で確認された雇用率や非正規雇用率における正の有意性は，表 ₆（₂）
では示されていない。つまり，表 ₆（₁）に示されていた育児政策の効果は，政府のモデル指定による効果というよりは，市町村の取り組みによるところが大きいと判断できる。

₅ ．おわりに労働市場で女性活用を促進していくには育児をしながら働いていける環境を整備することが重要といえる。しかし，政府や自治体による育児政策が女性就業に与える影響については一定のコンセンサスが得られているとはいえない。そこで，本稿では，₂₀₀₀年代に実施された育児政策の₁ つである「子育て支援総合推進モデル市町村事業」の政策評価分析を行った。具体的には，回帰モデルと傾向スコアマッチングを用いた DD 分析を行い，「子育て支援総合推進モデル市町村事業」が女性の雇用率に与えた効果を検証した。
本稿の分析より得られた結果は以下のとおりである。まず，「子育て支援総合推進モデル市町
村事業」により，対象となったモデル地域（市町村）の女性の非正規雇用，特に，自ら希望して非正規雇用に就いた本意型非正規雇用が増加したといえる。この傾向は，短大・高専卒，あるいは， ₆ 歳未満の子どもを多く育てる女性で顕著であった。さらに，同事業が，正規雇用に就いている女性の労働時間を増加させた可能性も確認できた。一方，こうした政策効果の多くは，財政力指数や財政規模などの地域要因をコントロールすると，みられなくなることも示された。この結果は，同事業の女性就業への効果は，モデル地域としての指定というよりは，市町村の育児支

地域の育児支援策と女性就業

₂₃

援の取り組みに依存する可能性が高いことを示唆する。
これら結果を踏まえ，「子育て支援総合推進モデル市町村事業」をいかに評価し，今後の政策に対してどのような含意を導けるだろうか。まず，本意型非正規雇用を中心に非正規雇用が増加したことを踏まえると，「子育て支援総合推進モデル市町村事業」あるいは「次世代育成支援対策推進法」に則った市町村の育児支援の積極的な取り組みは，一定の効果をあげていたと評価できよう。仮に，非正規雇用の増加が本意型非正規雇用の増加を伴わないとすれば，望まない非正規雇用を増やしたことになるため，育児政策をポジティブに評価することは難しい。しかし，今回の分析結果は非正規雇用を望む女性をサポートしたことが示唆されるため，政策によって育児期の既婚女性の就業環境が改善したと解釈できる。
次に，同事業が正規雇用の既婚女性の労働時間を増加させた結果についても，ポジティブに評価することができる。一般に，非正規雇用に比べて正規雇用のほうが職を得にくいため，政策的に育児負担が軽減されたからといって，育児期の既婚女性が正規雇用の職をみつけることは容易ではない。事実，本稿の分析でも，育児政策によって正規雇用率が上昇したとの結果は得られていない。その代わり，すでに正規雇用として働いていた女性については，政策効果で育児負担が減り，その分の時間を労働に費やすことができるようになったと解釈することができる。
これらを踏まえると，「子育て支援総合推進モデル市町村事業」あるいは「次世代育成支援対策推進法」にもとづく市町村の育児支援策は，女性就業に対して一定の効果をあげたといえるだ
ろう。ただし，本稿の分析結果は，これらの効果の多くは，政府によるモデル事業の指定によるものではなく，市町村による取り組みによるものであることを示唆しており，政府による地域を対象としたモデル事業のあり方については，今後検討する必要もあると指摘できる。
最後に，本稿の分析課題について述べておく。まず，「子育て支援総合推進モデル市町村事業」
全体の効果を検証できたものの，具体的にどのような事業が有効なのかについては示せていない。
₂ 節で触れたように，モデル地域では必須事業や選択事業に含まれるさまざまな育児事業を実施している。本来ならば，どの事業のパフォーマンスがより高いのかを検討し，今後の政策に活かしていくべきであろう。また，本稿の推計により非正規雇用が促進したという結果を得たが，具体的にどのような事業が非正規雇用の増加に寄与したのかを把握しなければ，より厳密な考察は不可能であるといえる。しかし，今回は市町村ごとに一貫した事業のデータを確保できず，より細かい分析を行うことができなかった。この点は今後の課題として残される。
次に，本稿では「子育て支援総合推進モデル市町村事業」の短期あるいは中期的な効果を検証したものの，長期的効果については検証できていない。分析では女性の非正規雇用への参加と正規雇用の労働時間を増やすという政策効果が示されたが，より長期的にみれば，育児負担の減少
によって正規雇用への就業確率が高まるといった効果が顕現化する可能性もある。特に，市町村では「次世代育成支援対策推進法」のもとで₂₀₀₅年から₂₀₁₄年までの長期的な取り組みがなされているため，分析対象とする期間の拡大も含め，追加的な分析が必要といえよう。

₂₄

三

田

商

学

研

参

考

文

献

究

Baker, Michael, Jonathan Gruber and Kevin Milligan（₂₀₀₈）“Universal Child Care, Maternal Labor Supply, andFamily Well-Being,” Journal of Political Economy, ₁₁₆（₄）: ₇₀₉︲₇₄₅.
Lefebvre, Pierre and Philip Merrigan（₂₀₀₈）“Child-Care Policy and the Labor Supply of Mothers with Young Children: A Natural Experiment from Canada,” Journal of Labor Economics, ₂₆（₃）: ₅₁₉︲₅₄₈.
Lefebvre, Pierre, Philip Merrigan and Matthieu Verstraete（₂₀₀₉）“Dynamic labor supply effects of childcare subsidies: Evidence from a Canadian natural experiment on low-fee universal child care,” Labour Economics, ₁₆（₅）:₄₉₀︲₅₀₂.
大石亜希子（₂₀₀₃）「母親の就業に及ぼす保育費用の影響」『季刊・社会保障研究』₃₉（₁）：₅₅︲₆₉。
川口章（₂₀₁₁）「長期雇用制度とワーク・ライフ・バランス施策が女性の活躍に及ぼす影響」『ワーク・ライフ・バランス社会の実現と生産性の関係に関する研究 報告書』内閣府経済社会総合研究所，₈₁︲₉₆。
駿河輝和・張建華（₂₀₀₃）「育児休業制度が女性の出産と継続就業に与える影響について─パネルデータによる計量分析」『季刊家計経済研究』₅₉：₅₆︲₆₃。
富田安信（₁₉₉₄）「女性が働き続けることができる職場環境─育児休業制度と労働時間制度の役割」『経済研究』
₃₉（₂）：₄₃︲₅₆。
樋口美雄（₁₉₉₄）「育児休業の実証分析」社会保障研究所編『現代家族と社会保障─結婚・出産・育児』東京大学出版会，₁₈₁︲₂₀₄頁。
樋口美雄・松浦寿幸・佐藤一磨（₂₀₀₇）「地域要因が出産と妻の就業継続に及ぼす影響について─家計経済研究
所『消費生活に関するパネル調査』による分析」RIETI Discussion Paper Series，₀₇︲J︲₀₁₂。
松繁寿和・竹内真美子（₂₀₀₈）「企業内施策が女性従業員の就業に与える効果」『国際公共政策研究』₁₃（₁）：₂₅₂︲
₂₇₁。
丸山桂（₂₀₀₁）「女性労働者の活用と出産時の就業継続の要因分析」『人口問題研究』₅₇（₂）：₃︲₁₈。
森田陽子・金子能宏（₁₉₉₈）「育児休業制度の普及と女性雇用の勤続年数」『日本労働研究雑誌』₄₅₉：₅₀︲₆₀。
「非正規労働者の希望と現実─不本意型非正規雇用の実態」鶴光太郎・樋口美雄・水町勇一郎編
山本勲（₂₀₁₁）
著『非正規雇用改革』日本評論社，第 ₄ 章，₉₃︲₁₂₀頁。
山本勲（₂₀₁₄）「企業における職場環境と女性活用の可能性─企業パネルデータを用いた検証」RIETI Discussion Paper Series, ₁₄︲J︲₀₁₇。