調 査・研 究

家計の教育費負担の軽減が少子化の抑制に及ぼす影響―地方自治体による教育支援策が果たす役割―

駒澤大学経済学部准教授

増田幹人

〜要旨〜
本研究は、都道府県別と市区町村別データを用いて、地方自治体による教育支援策としての公的教育支出の増額が合計特殊出生率（TFR）に及ぼす影響について分析を行った。ここでは、公的教育支出のうち、公立高校の生徒の教育費負担の軽減に繋がりやすいと考えられる教育活動費を取り上げ、公立高校の生徒 1 人当たりの教育活動費支出が多い自治体ほど TFR が高くなるかどうかについて検証を行った。結果として、高等学校の教育活動費支出の増額は TFR に対して正の効果を及ぼしていたものの、有意ではなかった。この原因としては、教育活動費が家計の教育費負担の緩和に対して直接寄与していないことが考えられた。直接寄与する公的教育支援の指標を用いて検証を行えば、教育支援策が出生率に及ぼす有意な正の影響を確認できた可能性もある。現状ではデータの制約上容易ではないが、家計の教育費負担の緩和に対して直接寄与する公的教育支援の指標を用いて検証を行うことが望まれる。いずれにせよ、本研究は、地方自治体の教育支援が出生に及ぼす影響を分析した初めての研究であり、重要な示唆を与えるものである。
キーワード : 合計特殊出生率（TFR）、地方自治体による教育支援、少子化対策

はじめに社会保障 ･ 人口問題研究所（2017）によると、日本の合計特殊出生率（TFR）は、2005 年を理想子ども数に比べて予定子ども数が少ない理底として近年上昇傾向を示しているが、いまだ由として世帯が最も多く回答しているのは、「子置換水準 2.07 を下回るという少子化状態にある。

育てや教育にお金がかかりすぎるから」となっこうした状況において、少子化の原因の解明とている。

ともに、少子化対策の効果についての分析は精こうした状況において、公的教育支援の実施力的に行われているが、いまだ明確な結論にはは、家計の教育費負担を緩和し、少子化を抑制至っていない。少子化の原因としては様々な要することが期待される。そこで本研究では、地因が挙げられるが、特段、教育費負担は重要な方自治体の公的教育支援が出生率に対してどの要因として挙げられることが多い。実際、国立ような影響を及ぼすのかについて、市区町村別

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2020 冬調 査・研 究（区は東京 23 区のみ対象）、都道府県別のデータつに分けることができる。消費的支出は、経常を用いて明らかにする。具体的には、教育支出的に支出される経費（人件費、教育活動費、管額については市区町村別データがないため、現理費、補助活動費、所定支払金）、資本的支出は、状で把握できる都道府県別の教育支出額を市区新たに財産を取得、増加または補充するために町村別データによる推定モデルに組み入れ、マ支出される経費（土地費、建築費、設備 ･ 備品費、

ルチ ･ レベルの手法を用いて、教育支援策とし図書購入費）、債務償還費は、教育施設建設や退ての都道府県別の教育支出の増額が市区町村別職手当等のために起債した地方債の元金の返済、の出生率に及ぼす影響を検証する。教育支出額

利子の支払いおよび手数料に要した経費のこと

としては、公立高校の生徒の教育費負担の軽減である。これらの額はいずれも、都道府県およに繋がりやすいと考えられる教育活動費を取りび都道府県内市区町村の額を足し合わせた都道上げ、公立高校生徒 1 人当たりの教育活動費に府県別のデータとして得ることができる。
本研究で取り上げる自治体による教育支援は、換算して分析を行う。

先に示した通り、家計の教育費負担を軽減する

1

公的な教育支援と出生率との関係ことを目的とする必要があるため、ここでは消地方自治体による公的な教育支援は、家計に費的支出のうち教育活動費を用いる。この理由

おける教育費負担の緩和を通じて、少子化の抑は、教育活動費が、教育の消費的支出の中では制、延いては出生率の上昇に寄与すると考えら

最も家計の教育費負担の軽減に繋がりやすい項れる。ここでまず、教育費負担が出生率を実際目であると考えられるからである。教育活動費に押し下げる効果を持つかどうかを考察してみとは、児童 ･ 生徒に対する授業およびその補助る。これについては、増田（2016）が明らかにのために要した経費で、特別活動費、教授用消している。そこでは、2 時点の都道府県別デー

耗品費、旅費、その他の教育活動費等のことでタをパネル ･ データとして、教育全体、授業料等、ある 1）。ただし、学校教育に係る費用を行政が負補習教育それぞれの物価指数の上昇を教育費負担している項目ではあるが、直接的に家計の負担の上昇として捉え、それぞれ TFR に及ぼす担を軽減する性格のものではなく、あくまで間接影響を明らかにしているが、教育全体と補習教的な支援に留まることには注意が必要である 2）。

育の物価指数は TFR に対して有意に負の影響

本分析では、高等学校の教育費負担の軽減策に対象を絞る。この理由は、小学校、中学校とを与えていることが明らかにされている。
この結果は、自治体による教育支援を行うこ比べた場合、高校生を持つ親の学校教育に関すとにより教育費負担を軽減すれば、少子化は抑る教育費負担が最も強いからである。この点に制される、延いては出生率が上昇することを示

ついては、 増田（2019、2015）が明らかにして唆する一つの材料を提供するものである。そこいる。そこでは、 総務省「全国消費実態調査」

で、本研究では自治体による教育支援が直接出（2004 年版）の個票の匿名データを用いて、子生率に及ぼす影響を検証するのだが、教育支援ども数の増加が教育支出に及ぼす影響から、家を何と捉えるかは重要である。文部科学省「地計における教育費負担を明らかにしている。教方教育費調査」によると、公的な教育支出は主育支出を授業料等、補習教育に分け、子ども数に、消費的支出、資本的支出、債務償還費の三を教育段階別等に分けて回帰分析を行っている

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2020 冬82

が、授業料等については、高校生の子ども数のここで、公立学校生徒 1 人当たりの教育活動増加が教育支出に及ぼす影響（すなわち教育負費を都道府県別に示してみよう（図 1）。これを担）が最も大きいことを明らかにしている。また、見ると明らかなように、東京都の水準は全国平出島（2011）でも、同じ総務省「全国消費実態

均 34,327 円よりも少し大きい程度であり、都市調査」（2004 年版）の匿名データを用いること的な地域であっても、公立学校生徒 1 人当たりにより、15 歳以上の子どもにおいて教育費負担に換算すると必ずしも教育活動費は大きくないが大きいことを明らかにしている。授業料等はことが分かる。また、同図における合計特殊出

学校教育に対する家計の支出であるのに対して、生率（TFR）との関係から明らかなように、公立補習教育は塾や予備校などの学校外教育に対す学校生徒 1 人当たりの教育活動費は岩手県、鳥る家計の支出であるため、授業料等について子取県、鹿児島県、福井県の高さが顕著であるが、どもの教育費負担を見ることは、公的な教育支これらのうち岩手県を除けばいずれも TFR は高援の効果を考察する上で重要である。

い県である。都道府県レベルでの公立学校生徒 1

このことから、自治体による教育支援を行っ人当たりの教育活動費とTFR との相関係数を計た場合、高校生の年齢の子どもを持つことの教算すると、0.1 程度と弱いが正の相関が確認され育費負担軽減に対して最も効果的であることがる（市区町村レベルの TFR を用いて計算して予想される。この点から、本分析では高校生にも同じく 0.1 程度）。したがって、教育活動費は分析対象を絞ることとした。分析に際しては、TFR に対して一定程度の正の影響を与えること都道府県別の高等学校の教育活動費を用いるが、が予想される。そこで、本分析では都道府県別対象となる公立高校の生徒数（出所は文部科学の高等学校の教育活動費を用い、それが市区町

省「学校基本調査」）で除した公立学校生徒 1 人

村別の出生率に及ぼす影響を検証する。
なお、各ライフステージの子どもに対する教当たりとして用いる。これは、生徒に対する教育支援は出生率に対して直接的な影響を及ぼす育支援の実態を表すためである。

図 1 公立高校の生徒 1 人当たりの教育活動費（2007 年）と TFR（2010 年）（円）
90,0002

80,0001.8

70,0001.6
1.4

60,0001.2

50,000140,000

0.8

30,0000.6

20,0000.4

10,000
奈良県
山梨県
佐賀県
愛知県
千葉県
滋賀県
愛媛県
新潟県
群馬県
福岡県
香川県
和歌山県
兵庫県大阪府
岐阜県
徳島県
山口県
石川県
宮城県
熊本県
岡山県
富山県
広島県
大分県
青森県
沖縄県
長崎県
埼玉県
長野県
静岡県
神奈川県
三重県
福島県
茨城県
栃木県
北海道
東京都
宮崎県
山形県
秋田県
島根県
京都府
高知県
福井県
鹿児島件
鳥取県
岩手県

00.2

公立高校生徒1人当たりの教育活動費（円）〔左軸〕

0TFR〔右軸〕（資料）文部科学省「地方教育費調査」、「学校基本調査」、国立社会保障・人口問題研究所「人口統計資料集」から筆者作成。

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2020 冬調 査・研 究のではなく、間接的な影響を与えることには注

この理由は、市区町村データには都道府県ごと意が必要であろう。すなわち、すでに子どもをのばらつき（級内相関）が存在していると考え持っている世帯に係る費用を軽減するための支られるからである。市区町村データについて、援であるため、これが軽減されたとしても直接もしも都道府県ごとに級内相関が存在している出生率を押し上げるようには作用しないと考えとすれば、最小二乗法が前提としている標本間られる。しかし、この費用が軽減されれば、その独立が成立しなくなる（筒井 ･ 不破 2008）。

れだけ子どもを産みたいというインセンティブ

そこで本分析では、以下のような都道府県ごとが作用し、出生率が上昇するというメカニズムの級内相関を考慮に入れたモデルを推定する。

が作用する可能性がある。子どもが高等学校の段階というのは、出産前の夫婦にとってみれば

TFRi ＝ α ＋ β1 REDUj ＋ β2 POLj ＋ β3 MARRi ＋かなり先の段階であるが、負担が最も大きくな

β4DIDi+β5 UNEMPi+uj+μi･･･ ①ることが予想されるため、先の段階の負担であっても出産決定の重要な要因になり得るだろう 3）。

TFRi は市区町村 i 別の合計特殊出生率（TFR）、教育費負担が出生に及ぼす影響についての先αは定数項、REDUj は都道府県 j 別の公立高等行研究は一定程度あるものの（吉田浩 1999、高学校生徒 1 人当たりの教育活動費、POLj は都道

山 ･ 小 川 ･ 吉 田 ･ 有 田 ･ 金 子 ･ 小 島 2000、 山

府県 j 別の少子化対策の変数（0-4 歳人口 1 人当本 2002、森田 2004, 2005、阿部 ･ 原田 2008、近たりの保育所定員数、0-14 歳人口 1 人当たりの4）

藤 2014） 、自治体による公的な教育支援の影児童福祉費）、MARRi は市区町村 i 別の合計未婚響を分析した先行研究は非常に少ない。中澤他

率、DIDi は市区町村 i 別の DID（人口集中地区）（2015）は、自治体の子育て支援策という視点に人口比率、UNEMPi は市区町村 i 別の失業率、uj立ち、これが出生に及ぼす影響を分析しているは都道府県 j レベルの誤差項、μi は市区町村 i レが教育支援策ではない。また、田中 ･ 河野（2009）

ベルの誤差項である。ここで重要なのは、都道は、健康保険組合における出産育児一時金に着府県レベルの誤差項を表す uj である。これは上目し、これが出生に及ぼす影響を分析している。

述の都道府県ごとの級内相関を変量効果として公的支援という点では教育支援と共通している表す項である。この項をモデルに加えることにが、やはり教育支援の影響を扱ったものではな

より、モデルにおいて都道府県ごとのばらつきい。角間（2007）は、OECD 諸国のデータを用を考慮に入れることができる。

いることにより、国ごとの教育支出と出生率とこのモデルにおいて、TFR に対して生徒 1 人の関係を提示しているが、相関関係を示すに留当たりの教育活動費、0-4 歳人口 1 人当たりの保まっている。

育所定員数、0-14 歳人口 1 人当たりの児童福祉

この点において、本研究は地方自治体の教育費は正の影響、合計未婚率、DID 人口比率、失支援が出生に及ぼす影響を分析した初めての研業率は負の影響を与えることが予想される。先究であると言える。に示しているように、本研究で重要視する変数
は教育活動費であるため、合計未婚率、失業率、

2

分析枠組み

DID 人口比率は統制変数である（0-14 歳人口 1 人

分析手法は、マルチ ･ レベルの方法を用いる。

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2020 冬当たりの児童福祉費と 0-4 歳人口 1 人当たりの84保育所定員数の位置付けについては後述する）。

都心から離れて女性の賃金が低くなるほど出生

本分析で用いる TFR は、厚生労働省「人口動率は高くなることが推察できる。そこで、女性の態保健所 ･ 市区町村別統計」の 2008 〜 2012 年に賃金を説明変数に組み入れることにより、このおける 5 年間のベイズ推定値である。合計未婚効果を他の変数から除去する必要がある。ただ率は総務省統計局「国勢調査」（2010）におけるし、市区町村別の女性の賃金データは存在しな

15 〜 49 歳までの 5 歳階級別の未婚人口を人口いため、その代わりに都市化の程度を反映するで除し、それぞれを足し合わし 5 倍することにDID 人口比率を説明変数に加えることにより、より求めたものである。これにより、市区町村間都心から離れるほど、すなわち都市化の程度がの年齢構造の違いを制御することが可能となる。

弱い自治体ほど出生率が高いという効果を、他DID 人口比率は、総務省統計局「国勢調査」にの変数から除去することとした（増田 2016）。

おける DID 人口を総人口で除したものである。

失業率を説明変数に組み入れるのは、景気の悪失業率も総務省統計局「国勢調査」（2010）から化が出生行動に対して負の影響を及ぼしてい用いたものである。公立学校生徒 1 人当たりのる か ら で あ る（Bradshaw and Hatland 2006、教育活動費は、先に示したように、 文部科学省

Adsera 2004、阿部 2005、戸田 2007、樋口 ･ 阿「地方教育費調査」における都道府県別の教育活部 1999、樋口他 2007、松田 2009）。

動費を、文部科学省「学校基本調査」における被説明変数である TFR に対して説明変数が高等学校の生徒数で除すことにより求めた。ま

影響を与える場合、ラグを有すると考えられる。

た、0-4 歳人口 1 人当たりの保育所定員数は、厚これは、社会経済が変化した場合、その影響を生労働省「社会福祉行政業務報告」（2007）の都受けてまず妊娠が生じ、その後出産を経験する

道府県別の保育所定員数を総務省統計局「人口からである。教育活動費は TFR の対象期間（2008推計」（2007）の 0-4 歳人口で除したもの、0-14〜 2012 年）の 1 期前の計数を用いることができ

歳人口 1 人当たりの児童福祉費は、総務省「市るので、2007 年のデータを用いることとした。

町 村 別 決 算 状 況 調 」、「 都 道 府 県 決 算 状 況 調 」

これについては、0-4 歳人口 1 人当たりの保育所（2007）の都道府県と都道府県内市区町村の児童定員数と 0-14 歳人口 1 人当たりの児童福祉費に福祉費の合計を総務省統計局「人口推計」（2007）ついても同様である。しかしながら、データのの 0-14 歳人口で除したものである。これらは、制約上、合計未婚率、DID 人口比率、失業率はいずれも教育活動費と同様に都道府県別データ2010 年の値を用いることとした 6）7）。
また、回帰分析を行う場合、以下の二点につである。
合計未婚率を説明変数に組み入れるのは、非いて注意を払う必要がある。第一は、自治体固嫡出子の割合が非常に小さいわが国において、有の個別効果、第二は内生性である。第一の個結婚行動は出生行動にとって重要な要因だから別効果については、本分析で用いているデータである。DID 人口比率を説明変数に組み入れるがクロスセクションデータであるというデータのは、市区町村ごとの都市化の程度を考慮に入の制約上考慮に入れることができない。この点れるためである。一般的に、都心に近い地域ほには留意する必要がある。第二の内生性についど女性の賃金は高いと考えられるので、これにては、本分析で重要視している生徒 1 人当たり

5）

Butz and Ward（1979）の 説 明 を 援 用 す れ ば、の教育活動費と相関している変数が誤差項に含85

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個人金融2020 冬調 査・研 究

まれることにより、内生性バイアスが生じる問

育活動費は正だが有意とはなっていない。表 2

題を考えた。この問題を解決するためには、生にはまた、通常の最小二乗法（OLS）による推定

徒 1 人当たりの教育活動費と相関している変数

結果も示されているが、これを見ると明らかなを説明変数に加えることが考えられた。

ように、通常の OLS の結果では高校生 1 人当た生徒 1 人当たりの教育活動費は地方自治体のりの教育活動費は有意に正となっている。これ

教育支援を表す変数であるが、これが充実してに対して、マルチ ･ レベル分析で有意とならないる自治体では少子化対策も充実している可能

かったのは、その分都道府県のばらつきが作用性がある。そこで、生徒 1 人当たりの教育活動していた、すなわち、都道府県のばらつきの分費と相関している少子化対策変数として 0-4 歳

だけ OLS の結果は歪んでいたからと考えられ

人口 1 人当たりの保育所定員数と 0-14 歳人口 1る。なお、教育活動費を説明変数に入れた場合人当たりの児童福祉費を取り上げ、これらを説は入れない場合と比べて、都道府県レベルのば明変数に加えることとした。前者の増加は出産らつきは低下しており、このことは教育活動費･ 育児と就業の両立支援の促進、後者の増加はは都道府県ごとのばらつきに対して影響を与え子育て世帯に対する直接支援策の促進として捉ていることを示している。

えることができる。これらと公立高校の生徒 1

0-4 歳人口 1 人当たりの保育所定員数も、OLS

人当たりの教育活動費との相関係数は、それぞでは有意に正だがマルチ ･ レべル分析では正だ

れ 0.302、0.159 という中程度の相関があり、こが有意ではない。この違いの原因についても、れらの影響を誤差項から取り除く必要があると上記の教育活動費のケースと同様であると考え言える。

られる。また、失業率は、OLS では有意に正だ

なお、本分析で使用する変数の記述統計量はが、マルチ ･ レベル分析では予想通り有意に負表 1 の通りである。ここでは、教育活動費につとなっている。都道府県ごとのばらつきを制御

いては、額と公立高校の生徒 1 人当たりの両方

すると失業率の結果は改善されており、雇用環が示されている。

境が悪い自治体ほど TFR が低いという結果を示している。0-14 歳人口 1 人当たりの児童福祉

3

推定結果

費については、いずれのケースでも有意とはなっ先に示したマルチ ･ レベルの手法に基づく①ていない。合計未婚率、DID 人口比率は予想通式の推定結果は表 2 に示す通りである。これをり、いずれのケースでも有意に負となっている。

見ると明らかなように、高校生 1 人当たりの教

この結果は、未婚者が多く、都市的である（女表1

記述統計量

平均
標準偏差
合計特殊出生率（TFR）
1.50.2
合計未婚率17.91.1
DID 人口比率（％）
27.7
34.2
失業率（％）
6.3
2.2
都道府県別 公立高校生徒 1 人当たりの高等学校の教育活動費（円）35,745
11,638
都道府県別 高等学校の教育活動費（千円）
2,269,142 1,482,275
都道府県別 0-14 歳人口 1 人当たり児童福祉費（千円）
32757
都道府県別 0-4 歳人口 1 人当たり保育所定員数（人）0.30.1

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個人金融2020 冬

86

最小値
中央値
最大値
0.8
1.52.814182400100
06
238,647
35,451
77,239240,213 1,847,794 5,445,015
252
318
490
0.07
0.310.69

性の機会費用が高い）自治体ほど出生率が低い的な教育支援が少子化の抑制にとって意味がなことを示している。

いと断定することは早計であろう。この理由は、

なお、表 2 には級内相関係数の計算結果も示有意な影響を及ぼさなかった原因として、教育してある。これを見ると明らかなように、いず活動費が家計の教育費負担の緩和に対して直接れのモデルについても級内相関は 0.5 程度であ的に寄与していないことが考えられるからであり、強くはないが級内相関の存在を確認するこる。とができる。また、同表には、マルチ ･ レベル

前述の通り、教育活動費は学校教育に係る費の手法を用いたモデルと用いていないモデルを用を行政が負担している項目ではあるが、直接比較した尤度比検定結果も示してある。その結的に家計の負担を軽減する性格のものではなく、果、マルチ ･ レベルを用いたモデルが有意に採あくまで間接的な支援に留まるものである。家択されている。以上の結果から、マルチ ･ レベ

計の教育費負担の軽減に対して直接寄与する公ルを推定手法として用いることには妥当性のあ的教育支援の指標を用いて検証を行えば、教育ることが分かる。

支援策が出生率に及ぼす有意な正の影響を確認できた可能性もある。しかし、他に家計の教育おわりに費負担を直接的に軽減する有用な施策の変数は

本研究は、地方自治体による教育支援が出生見当たらず、本指標以上に有用な指標はないの率に及ぼす影響について分析を行った。その結が現状である。家計の教育費負担の緩和に対し果、公立高校の生徒 1 人当たりの教育活動費は、て直接寄与する公的教育支援の指標を用いて検出生率に対して正ではあるが有意な影響を与え証を行うことが望まれる。ていなかった。ただし、この結果をもって、公表2

公立高校生徒 1 人当たりの高等学校の教育活動費が TFR に及ぼす影響

被説明変数 : 合計特殊出生率（TFR）
合計未婚率
DID 人口比率
失業率
都道府県別 公立高校生徒
1 人当たりの高等学校の教育活動費
都道府県別 0-14 歳人口1 人当たり児童福祉費
都道府県別 0-4 歳人口1 人当たり保育所定員数
定数項
都道府県レベルの分散
級内相関係数尤度比検定結果（vs. マルチ ･ レベルモデル）
サンプル数

マルチ ･ レベル分析-0.082 ***-0.087 ***（0.000）（0.000）-0.0000001 ***-0.0008660 ***（0.000）（0.000）-0.006 ***-0.003 **（0.000）（0.025）0.0000015（0.261）0.000003-0.0001（0.994）（0.816）0.181
0.127（0.207）（0.350）2.952 ***
3.038 ***
（0.000）（0.000）0.01180.01060.483
0.461
932.2 ***
880.9 ***
1,734

OLS
-0.110 ***（0.000）-0.0012021 ***（0.000）0.007 ***
（0.000）0.0000010***（0.002）-0.000056（0.513）0.195***（0.000）3.358 ***
（0.000）（注）括弧内は p 値。*** は 1％で有意、** は 5％で有意、* は 10％で有意。

87季刊

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2020 冬調 査・研 究

期間である 5 年間のうちの中間年の値を用いてい【付記】る（阿部 ･ 原田 2008、加藤 2017）。

本稿は、国立教育政策研究所におけるプロジェ
クト研究「教育の効果に関する調査研究」の成

7）被説明変数と説明変数との間には時間のずれが果の一部であり、当研究所のディスカッションあるため、市町村データを用いている都合上、市ペーパー増田（2018）の内容を改定したもので町村合併の影響を受ける。本分析では、市町村合ある。

併により消滅した自治体や編入合併の受入側の自治体は対象外とすることとした。

【注】
1）教育の消費的支出のうち補助活動費は、その性【参考文献】

格だけを見れば教育活動費よりも家計の教育費負Adsera, A.,（2004）“Changing Fertility Rates

担の軽減に近い内容のものである。ただし、補助in Developed Markets : The Impact of Labor

活動費に含まれる要保護児童生徒援助費補助金やMarket Institutions, ” Journal of Population

就学支援金を見ると、前者は義務教育期間の経済

Economics, Vol.17, No.1, pp.17-43.

的理由によって就学困難と認められる子どもに限Bradshaw, J. and A.Hatland,（2006）Social Policy,定したものであるし、後者は 2010 年から開始さEmployment and Family Change in Comparativeれたものであり、本分析で公的教育支援の変数をPerspective, Edward Elgar.

設定する 2007 年よりも後のものである。

Butz W.P. and M.P.Ward（1979）“The Emergency

2）データの制約上、教育活動費以上に有用な指標

of Countercyclical U.S. Fertility,” The Americanは見当たらない。

Economic Review, Vol.69, No.3, pp.318-328.

3）大学生の子どもを持つ親の教育費負担も大きい阿部一知 ･ 原田泰（2008）「子育て支援策の出生率と考えられるが、①子どもが大学に通う場合当該に与える影響 : 市区町村データの分析」『会計検査居住地の県外の大学に通うケースが多い、②私立研究』No.38, pp.1-16。

大学に通う学生が多い、③高等学校ほどに大学進阿部正浩（2005）「雇用と所得の環境悪化が出生行学の義務感は強くない、等といった理由やデータ動に与える影響」樋口美雄 ･ 財務省財務総合研

制約から、大学の教育費負担は扱わないこととし

究所編『少子化と日本の経済社会』日本評論社、た。

pp.115-134。

4）これらの文献サーベイの多くは、増田（2016）

角間賢一（2007）「高等教育の学費と少子化傾向のを参照されたい。

相関関係について」『社会科学研究年報』No.38,

5）Butz and Ward（1979）によると、まず経済がpp.11-19。

成長し夫（もしくは家計）の所得が上昇すると、加藤久和（2017）「市区町村別にみた出生率格差経済的制約が下がることにより出生率は上昇するとその要因に関する分析」『フィナンシャル ･ レが、他方、女性の賃金が上昇すると、出産 ･ 育児ビュー』No.131, pp.6-23。の機会費用が上昇して出生率を押し下げる。

国立社会保障 ･ 人口問題研究所（2017）『現代日本6）厚生労働省「人口動態保健所 ･ 市区町村別統計」の結婚と出産―第 15 回出生動向基本調査（独身の市区町村別 TFR を用いた先行研究では、説明者ならびに夫婦調査）報告書―』．

変数の対象年は、被説明変数である TFR の対象近藤恵介（2014）「集積の経済による成長戦略と出季刊

個人金融2020 冬88

生率回復は相反するのか」RIETI Special Report。

出生率」『中央大学経済研究所年報』Vo.48, pp.99-総務省（2009）『平成 21 年版 地方財政白書』。

110.

高山憲之 ･ 小川浩 ･ 吉田浩 ･ 有田富美子 ･ 金子能増田幹人（2018）「地方自治体による教育支援が宏 ･ 小島克久（2000）「結婚 ･ 育児の経済コスト少子化の抑制に果たす役割」『NIER Discussionと出生力」『人口問題研究』Vol.56, No.4, pp.1-18。

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ますだ みきと1977 年生まれ。博士（経済学）。2009 年内閣府経済財政分析担当政策企画専門職、2012 年内閣府経済社会総合研
究所研究専門職、2015 年駒澤大学経済学部講師を経て、2017 年より同大学経済学部准教授。
【著書】『人口減少と少子化対策』（共著）原書房『移民 ･ 外国人と日本社会』（共著）原書房 など。

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季刊個人金融2020 冬