WEST 論文研究発表会 2012

ソーシャル・キャピタルは出産の意思決定に影響を及ぼすのか1

立命館大学 経済学部 安井健悟研究会

関口真菜2
徳田晃久
山崎怜衣亜
米田紗弓

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本稿は、2012 年 11 月 24 日、25 日に開催される、WEST 論文研究発表会 2012 に提出する論文である。本稿の作成にあたっては、
多くの方々から有益且つ熱心なコメントを頂戴した。ここに記して感謝の意を表したい。しかしながら、本稿にあり得る誤り、主張の一切の責任はいうまでもなく筆者たち個人に帰するものである。
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代表者連絡先：ec0134sv@ed.ritsumei.ac.jp

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要旨
近年，日本では出生数が低下し続け，少子化が深刻な問題となっている。厚生労働省の平成 23
年度人口動態統計の報告（速報）によると，平成 23 年度の合計特殊出生率は 1.39 と前年から変化していない。しかし出生数は 105 万 698 人であり，前年の出生数 107 万 1304 人と比較すると，
2 万 606 人減少していることが明らかとなった。そして 40 年後には，現在の出生数の約半分程度になるのではないかと推測されている。本稿の研究に関しては，この少子化に焦点を当てて研究を行う。
先に述べた少子化や出産の意思決定についての先行研究は数多く存在するが，地域別の違いを考慮した研究は少ない。そこで，本稿では主要地域別 10 区分に分け研究を行う。また，内閣府（2003）より，近年話題となっている地域の人々との間の信頼関係や，ネットワークを意味する
ソーシャル・キャピタルが，合計特殊出生率との間に正の相関（図４）があることが明らかになった。そこで本稿では，ソーシャル・キャピタルは出産の意思決定に影響を及ぼすという仮説を立てた。
分析の枠組みとしては，被説明変数として子どもを出産するかしないか，説明変数には，個票データから妻の年齢や世帯の収入などを含む世帯要因，集計データからソーシャル・キャピタルの代理変数を含む地域的要因を利用する。個票データは，『東大社研・若年パネル調査（JLPS-Y）』の wave1-3，2007-2009 の設問項目を使用する。また，「対象者居住地域」に従って，47 都道府県を，北海道，東北，関東，北陸，東山，東海，近畿，中国，四国，九州の 10 区分に分け，これに対応させるために都道府県別集計データを上記の 10 区分に変換する作業をおこなった。したがって，この地域 10 区分データと個票データをマッチさせたデータセットを使用し，分析を行う。
分析の結果，再生産年齢人口１人当たりの待機児童数，ソーシャル・キャピタルの代理変数とした，子どもを対象としたボランティアの活動者率が，出産の意思決定にそれぞれ負，正に有意な結果となった。この結果を受けて，待機児童数の削減，地域住民交流の促進についての政策をソーシャル・キャピタルの観点から政策提言する。
主な提言は３点ある。１点目は，低年齢層が待機児童軽減のための保育ママ制度の導入と保育所との連携による保育ママの保護・質の向上である。２点目は，子育てサロンの充足化での地域での交流を測ること。３点目は，小学校低学年の待機児童軽減のため，地域全体での学童保育への協力である。これら政策提言により，近年の深刻な問題である少子化に歯止めをかけたい。
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目次
はじめに

第1章

現状・問題意識

第 1 節（１．１） 少子化の定義と現状
第 2 節（１．２） 少子化の主な原因
第 3 節（１．３） 少子化が与える影響
第 4 節（１．４） 少子化政策
第 1 項（１．４．１） 既存の少子化政策
第 2 項（１．４．２） 少子化政策予算
第 5 節（１．５） ソーシャル・キャピタル
第 6 節（１．６） 問題意識

第２章

先行研究と本稿の独自性

第１節（２．１） 先行研究（出産）第２節（２．２） 先行研究（ソーシャル・キャピタル）第３節（２．３） 本稿の独自性

第３章

分析

第１節（３．１） 分析の枠組み
第２節（３．２） データ
第３節（３．３） 変数の選定
第４節（３．４） 推定式
第５節（３．５） 分析結果

第４章

政策提言

第１節（４．１） 待機児童問題
第１項（４．１．１） 保育ママ制度の促進
第２節（４．２） 地域住民の交流の促進
第１項（４．２．１） 地域住民が参加しやすい活動
第２項（４．２．２） 地域の住民・団体による学童保育
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終わりに

先行論文・参考文献・データ出典

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はじめに
近年，全国の合計特殊出生率は低下の一途をたどっており，地域別にみてもその値は低下傾向にある。また，全国的にみても少子化問題というのは依然重大な問題であるといえる。少子化対策として，政府は出生率を高めるために，保育所の充実などハード面での政策を全国的に実施してきた。しかし一方で，出生率には学歴や就業状況では説明できない要因によって都道府県格差があることも明らかにされている（北村，2003）。そこで我々はこの国の深刻な問題である少子化を改善する方法として，地域レベルでの対策が必要であると考え，地域の人々の間の信頼関係や，
ネットワークを意味するソーシャル・キャピタル（社会関係資本）に注目した。ソーシャル・キ
ャピタルに関する研究は近年活発に行われており，教育，政治，経済など様々な分野でその有効性が検証されている（山内，伊吹，2005）。また 2011 年は，３月に起きた東日本大震災がきっかけとなり，人々の「絆」が大きく取り上げられた年でもあった。昔に比べて地域の結びつきがなくなったと言われているが，再び地域内でのつながりを強化することで，安心感が高まり出産しやすい環境が生まれるのではないかと考えた。
よって我々は，既存の政策とは異なった，ソーシャル・キャピタルという非物質的なものを活用した，少子化対策への新たなアプローチが可能であると考えた。個人レベルでの出産の意思決定において，ソーシャル・キャピタルが影響を及ぼすのかを実証的に明らかにしたことが本稿の貢献である。
本稿は次のように構成されている。第１章では，少子化の問題，それに起因する影響を述べ問題提起を行う。第２章では，先行研究を出産，ソーシャル・キャピタルに分けた上で，本稿の位
置付けとその貢献について述べる。第３章では出産の意思決定とソーシャル・キャピタルの関係を分析するにあたり，利用するデータと推定式について述べた上で，実証分析の結果を考察する。
第４章では，分析結果を踏まえた政策提言を行う。

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第1章

現状・問題意識第1節 少子化の定義と現状
近年，日本において「少子化問題」がますます深刻化している。内閣府「平成 16 年版少子化社
会白書」の定義を用いると，「少子化」とは，出生率の低下やそれに伴う家庭，社会における子ども数の低下傾向をいう。
厚生労働省の「平成 23 年度人口動態統計」によると，平成 23 年度の合計特殊出生率は 1.39 と前年から変化していない。しかし，出生数は 105 万 698 人であり，前年の出生数 107 万 1304 人と比較すると 2 万 606 人減少していることが明らかとなった。さらに，40 年後には現在の出生数の約半分になると予想されている。
合計特殊出生率の年次推移を示す図１を見ると，第一次ベビーブーム期である 1947 年には，4.00を超える値であったが，1950 年代前半に急激に減少し，50 年代後半から 70 年代前半の第二次ベビーブーム期まで 2.1 前後と安定して推移した。しかし，80 年代以降，大幅に減少傾向を見せ，現在に至るまでの約 40 年間，出生数・合計特殊出生率ともに右肩下がりの減少傾向にあることが，
図１から見て取れる。

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図 １ 出生数及び合計特殊出生率の年次推移

資料出所：厚生労働省「人口動態統計」

次に，都道府県別の少子化の現状について見ていく。先ほども述べたが，我が国の合計特殊出生率の全国平均は 1.39 である。都道府県別の合計特殊出生率については，沖縄県の 1.86 が最も高く，次いで宮崎県 1.68，鹿児島県 1.64，熊本県 1.62 という結果であった。一方，最も低い都
道府県は，東京都の 1.06 で，京都府，宮城県，北海道が 1.25 と同じ値となった。また，図２からもわかるように，我が国の合計特殊出生率は極めて低い値であり，全国的に少子化が進行していると言える。しかし，地域によって大きな差がみられることも分かる。

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図２ 都道府県別合計特殊出生率（2011）

資料出所：国立社会保障･人口問題研究所「人口統計資料集」,厚生労働省「人口動態統計」

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第2節 少子化の主な原因「少子化」が引き起こされた原因は主に３点挙げられる。まず１点目は，女性の高学歴化・社会進出によってもたらされた晩婚化・未婚化である。２点目は，男女が共に，仕事と子育てを両立させることのできる環境整備の遅れである。３点目は，結婚・出産に対する価値観の変化や子育てに対する負担感・孤立感の増大である。
以下で，この３点の原因を詳しく説明していく。１点目については，1980 年代頃から働く女性が増加し，彼らの社会進出が進み，とりわけ若い世代の女性の就業率が上昇してきた。しかしその一方で，仕事と子育てを両立できる環境が十分に整っていなかったために，女性が出産や子育てをするために就業継続を行うことが困難な状況が多くあった。そのため，結婚や出産をする働
く女性が減少し，女性の晩婚化や未婚化の進行につながった。つまり，女性の高学歴化・社会進出が進んだことが，晩婚化・未婚化につながり，さらには，出生率の急速な低下を招く要因ともなったと言える。
図３の国立社会保障・人口問題研究所 14 回出生動向基本調査によると，妻の年齢が高くなるにつれて出生数が低下していることが見て取れる。よってこのグラフからも分かるように，晩婚化
は平均出生数の低下を招く要因となっている。

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図 ３ 妻の結婚年齢別にみた，結婚持続期間別，平均子ども数 第 14 回調査（2010 年）

注: 対象は初婚どうしの夫婦（出生子ども数不詳を除く），集計客体数（妻、夫）:結婚年
齢 20〜24 歳（1,505、922），25〜29 歳（2,687、2,533），30〜34 歳（842、1,289），35〜39
歳（178、420）
資料出所：国立社会保障・人口問題研究所 第 14 回出生動向基本調査

２点目の男女が共に，仕事と子育てを両立させることのできる環境作り，整備の遅れについて
は，大きく「社会」「企業」「家庭」の３つに分けて説明していく。まず「社会」については，生徒数減少に伴う保育所・幼稚園などの子どもに関わる施設の減少が挙げられる。さらに，隣人・友人・親戚との関係の希薄化も挙げられる。これは，例えば，安心して頼ることのできる人が周りにいない，自身が住んでいる家の隣近所の人の名前や顔を知らない，隣近所とコミュニケーシ
ョンを取ったことがないなど，子育てをする際のまわりの環境が整っていないことで，出産の意
思決定に負の影響を与えることが推測できる。
次に「企業」についてだが，これは，保育支援・育児休暇制度（男女問わず）の充実度・取得率の低さや，育児制度取得後の元の職場・地位への復帰率の低さが挙げられる。企業において，保育支援や育児休暇制度といった制度はあるものの，実際は制度を取得しにくい風潮がある，育児休暇制度の期間が短いなど，これらの制度が満足のいくものとなっていないという現状である。
また「家庭」については，実家との距離や夫の妻への協力度合い（家事分担・子育てに協力的か否かなど），夫の通勤時間・残業時間の長さが挙げられる。核家族化が進んだ現代では，実家と10

WEST 論文研究発表会 2012の距離が離れているなど，近くに子育ての相談や面倒を見てもらう人がいないという状況が多くある。また，夫が子育てや家事に協力的でないと，子どもを産み，育てる際に正の意思決定をしないことにつながると考えられる。さらには，夫の通勤・残業時間が長ければ長いほど，家庭にいる時間が少なくなり，子育て・家事を手伝う時間も減少していく。よって，これらの家庭環境の要因が出産の意思決定に，負に影響を及ぼすと推測できる。仮に，上記に挙げた３項目を解決できる要因・環境が整った状態であれば，出産･育児への安心感・満足感につながり，出産の意思決定が促進されるのではないかと我々は考える。
３点目は結婚・出産に対する価値観の変化や子育てに対する負担感・孤立感の増大についてである。これは，１点目と２点目で述べたことの結果として生じたことと言える。まず１点目で挙げたように女性の高学歴化・社会進出が進んだことにより，結婚・出産を義務的なものと考えるのではなく，人生の選択肢の１つとして捉える人が増加したことが挙げられる。合計特殊出生率
が 2.14 であった第２次ベビーブームの頃から現代にかけての 30 年間，人々の間で結婚・出産に対する意識の変化が，現在の少子化問題に大きく影響を与えた要因の１つであると考えられる。
また，２点目で述べたように，子育てをする環境が整っていないと，経済的問題，育児の肉体的・精神的負担などから，出産や子育てに対して負担感や孤立感が増大する，ということが挙げられる。負担感・孤立感の増大は，１子目を出産する際だけでなく，２子目以降の出産にも大きく影響を及ぼすと考えられる。

第3節 少子化が与える影響
少子化問題は，現在，そして将来に渡って経済面・社会保障面などにおいて，我が国に多大な影響をもたらすことが予想される。経済面に関しては，将来の若年労働力の低下を招くとともに新技術への対応力の低下にもつながる。また，生産年齢人口が減少することで，結果，経済成長の低下をもたらし，経済全体の労働力供給不足が起こることも考えられる。社会保障の面においては，少子化が進行すると同時に急速に高齢化も進んでいる我が国では，高齢者数が出生数を上回るために，経済を支える世代が減少し，年金などの社会保障の分野において，一人一人が将来的に負担しなければならない額が増加することが予想される。

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第4節 少子化政策
第1項 既存の少子化政策
日本での少子化少子化対策のきっかけとなったのは，過去最低の合計特殊出生率を記録した
1990 年の「1.57 ショック」である。まず，少子化政策の具体的計画としては 1999 年の「重点的に推進すべき少子化対策の具体的実施計画について 新エンゼルプラン」にあるように，保育所の増加，幼児保育の促進，保育時間を長くするという目標が設定された。だが，その目標は達成
されずに終わった。そこで政府は地域力の低下が要因であるのではないかと注目し，社会全体で支援するという観点から，2003 年 7 月に地方公共団体や企業に向けた「次世代育成支援対策推進法」が制定された。その後，同法に基づき 2004 年 6 月に「少子化社会対策大綱」が閣議決定され，効果的な推進を図るために 2004 年 12 月の「少子化社会対策大綱に基づく具体的実施計画（子ども・子育て応援プラン）」により具体的な施策内容と目標を示した。その後に，事業者，地方自治体や国民からの意見を集め，少子化社会対策会議を経て 2010 年 1 月に「子ども・子育てビジョン」
が閣議決定された。これまでの少子化対策から子ども・子育て支援へと視点を移し，子育てをする人の立場で希望が叶えられる社会を目指している。
「１．生命（いのち）と育ちを大切にする」，「２．困っている声に応える」，「３．生活（くらし）を支える」という３つの姿勢のもとに「目指すべき社会への政策４本柱」と「12 の主要施策」に沿って，具体的な取組を進めている。

第2項 少子化政策予算
次に，少子化対策費用に注目する。平成24年度の子ども・子育て施策関係予算総額は，3兆2086億円に上り，日本政府の全体予算683,897億円の約５％を占める。したがって，予算を減らせるかどうかが，日本の将来を左右すると言える。つまり，少子化対策で出生率を高めるとともに費用の削減を行うことが必要である。

前述の予算の具体的な内訳は，まず第１項で述べた，ビジョンの政策４本柱に従うと子ども・子育て施策関係予算「１．子ども・子育てを支援し，若者が安心して成長できる社会へ」の項目において 1 兆 8644 億円，「２．妊娠，出産，子育ての希望が実現できる社会へ」の項目において 8931.1 億円，「３．多様なネットワークで子育て力のある地域社会へ」の項目に
おいて 710.3 億円，「４．男性も女性も仕事と生活が調和する社会へ（ワーク・ライフ・バラ
ンスの実現）」の項目において 104 億円の振り分けとなる。
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第5節 ソーシャル・キャピタル
ソーシャル・キャピタルは，日本語では社会関係資本と訳され，パットナム（1993）の定義によると「人々の協調行動を活発にすることによって，社会の効率性を高めることができるとされ
る『信頼』
『規範』
『ネットワーク』といった社会的主体の特徴」，「物的資本（Physical Capital）
や人的資本（Human Capital）などと並ぶ新しい概念」とされ，近年世界的に注目されている概念となっている。ここでは、ソーシャル・キャピタルの３つの指標「信頼」「規範」「ネットワーク」
について詳しく見ていく。まず「信頼」は，知っている人に対する信頼と，知らない人に対する信頼があるが，ソーシャル・キャピタルの構成要素として重要なのは，知らない人への信頼である。たとえば，会社においては信頼が厚いことによって，社員の監視などの余計なコストを抑えることができる。次に「規範」についてであるが，ここで重要視されるのは互酬性の規範である。
簡単に言えば，ギブアンドテイクを促進させるものである。最後に「ネットワーク」には，垂直的ネットワークと，水平的ネットワークがあるが，ここでは地域コミュ二ティや労働組合などの水平的ネットワークが，ソーシャル・キャピタルにとって重要であると言われている。

第6節 問題意識
先に述べたような日本の社会を目指すためには少子化の原因の２点目に挙げた「社会」「企業」「家庭」の３つの分野における環境，整備の遅れを改善しなくてはならないと言える。
「社会」において，子どもに関わる施設の減少の対策は「待機児童解消策の推進など保育サービスの充実」「一時預かり，幼稚園の預かり保育」といった政策が行われており，隣人・友人・親戚との関係
においては「すべての子育て家庭に対する地域における子育て支援対策」などが行われている。
「企業」の子育てしやすい環境，整備についてはビジョンの政策４本柱の「４．男性も女性も仕事と生活が調和する社会へ（ワーク・ライフ・バランスの実現）」に基づいて政策が行われている。
最後に「家庭」に関しては，子育てを第三者に頼ることが難しい状況の負担感や孤独感に対しても，先ほどの４つ目のビジョンが対応していると言える。しかし，環境が整った社会をつくるた
めの政策はあるが，その社会が実現していない以上不十分であると言える。よって，政府は環境面の政策を強化するべきだと考える。更に先ほども述べた通り予算を増やす事は難しいため，費
用をかけずに行うことができる政策を考える必要がある。つまり，幼稚園・保育園の数を増やす等の費用がかかる政策ではなく，本稿のテーマであるソーシャル・キャピタルの観点から，地域のネットワークを利用した，比較的費用の抑えることができる政策を考案する必要があると考える。

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第2章

先行研究と本稿の独自性

第1節 先行研究（出産）
出産の意思決定に関する代表的な先行研究は，質・量モデルで有名な Becker（1960）が挙げられる。彼の理論は，出産する子どもの人数（量）と子どもにかける教育費（質）はトレードオフの関係にあるというものである。先進国における出生率の低下は，上昇する所得に伴い，子どもを増やすのではなく，子どもに高い教育を受けさせようとする行動によって説明できる。我が国の教育関係費をみても，消費支出に占めるその割合が，30 年間で２倍に増加している。これによって教育の質を高めることで子育てのコストが上昇し，出生数を減少させる要因となっている（内閣府，2003）。
近年の出生率の地域格差に関する研究では，都道府県別子ども数と１人当たり畳数（厚生省，1993），家賃（経済企画庁，1992，小椋・ディークル，1992）の間には強い正の相関があることが指摘された。さらに，樋口・松浦・佐藤（2007）は個人レベルのパネルデータと地域データを組み合わせたデータセットを利用し，地域要因を分析するとともに，共働き世帯における女性の出
産と就業継続の意思の同時決定を考慮した分析を行った。その結果，住宅関連の変数である賃貸住宅ダミー，住宅ローンダミーにおいて，第２子出産時に有意に負の影響を及ぼすことを明らかにした。また，夫の通勤時間や保育所の定員数は，第１子出産時にのみそれぞれ有意に負，正の影響を及ぼすことが明らかになった。
少子化対策に関する研究では，労働力人口比率が下がることにより労働力人口負担が増加する
逆ピラミッド型の人口分布になり，その結果，高齢の介護必要者数に比べ，介護可能人口の割合を減少させ，高齢者の介護問題を深刻化させる。また国内消費が次第に先細りになり，主として国内消費に依存する生産業者や教育産業，他のサービス産業に打撃を与えることなどを少子化がもたらす問題であると述べている。その上で，分析結果から夫の家事育児分担よりも，妻と夫との心理的共有度が出生意欲に影響を及ぼすことを示した。女性の就業の出生率の影響は，就業自体でなく職場に「家族に優しい」環境が存在するか否かが問題となることが指摘された（山口，2005）。
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川瀬（2012）は，JGSS のデータを利用した出生率の決定要因に関する実証分析を行った。このデータは 20 歳以上の日本の男女を対象として，2000 年以降，2004 年を除いて毎年調査が行われているもので，この設問項目から 15 歳時点で居住していた都道府県データと，都道府県レベルの出生率データを組み合わせることで 15 歳時点での出生率データを作成し，これを地域環境要因の代理変数として用いた。また，きょうだいの数を家族環境要因の代理変数として用いて分析を行い，分位回帰の結果から相対的に子ども数が多い女性については，15 歳時の出生率やきょうだ
い数が正で有意であることを明らかにした。

第2節 先行研究（ソーシャル・キャピタル）ソーシャル・キャピタルに関する研究も近年では数多くされている。Knack and Keefer（1997）
では，信頼や市民の規範といったソーシャル・キャピタルが経済のパフォーマンスに有意に影響を与えていること明らかにした。また，山村（2011，2012），Edward L. Glaeser, David Laibson
and Bruce Sacerdote（2002）は，ボランティア行動者率・ボランティア数などのソーシャル・キ
ャピタルの代理変数として用いた分析を行った。要藤（2005）では，ソーシャル・キャピタル指標の構成要素の 1 つとして用いる「規範」については，その影響力は非常に小さいものの，地域の経済成長に正の影響を与えるという可能性が示された。また，今後の地域経済・地域復興の在り方を考える上で，ソーシャル・キャピタルが有効ではないかということも明らかとなった。酒井（2011）はソーシャル・キャピタルが地域の活性化に繋がることで市民活動を促進させ，また循環的に市民活動がソーシャル・キャピタルを醸成していくという可能性を明らかにした。そして，各地域のソーシャル・キャピタルの具体的事例を明記している。山内・坂東（2005）では，
都道府県別のデータを使いソーシャル・キャピタルと少子高齢化の関係を分析した。ここではソーシャル・キャピタルの指数として，近所づきあいの程度，人口 10 万人当たり NPO 法人数を用いて分析を行っており，結果近所づきあいの程度が合計特殊出生率に有意に正であることを明らかにした。

第3節 本稿の独自性
第１節で述べたように「少子化」や「出産の意思決定」についての研究はこれまでに数多く存在する。しかし，集計データと個票データを組み合わせたデータセットを使用し，出産と地域の関係を分析した研究は少なく，この点が本稿の独自性のひとつであると言えよう。データの詳細については後述するが，個票データとして東京大学社会科学研究所の『東大社研・若年パネル調
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査（JLPS-Y）』を用い，集計データとして各都道府県別データを，主要地域 10 区分（北海道，東北，関東，北陸，東山，東海，近畿，中国，四国，九州）分けて，これを個票データの居住地域とマッチングさせた。
また，図４の内閣府（2003）より，ソーシャル・キャピタルと合計特殊出生率の間には正の相関があることが明らかにされている。そこで本稿ではソーシャル・キャピタルの指標となり得る
ボランティア活動行動者率などを代理変数として用い，地域変数に加えた。出生率とソーシャル・
キャピタルの関係を分析した研究には山内・坂東（2005）が挙げられるが，出産の意思決定を個人レベルで分析している点が本稿の，第２の独自性である。
そして，ソーシャル・キャピタルは出産の意思決定に影響を及ぼすという仮説をたて，実証分
析を行う。

図 ４

ソーシャル・キャピタルと合計特殊出生率の相関

資料出所：内閣府「ソーシャル・キャピタル」豊かな人間関係と市民活動の好循環を求めて」（2003 年）

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第3章

分析

第1節 分析の枠組み
本稿の分析の目的は，ソーシャル・キャピタルを含む地域的要因が出産の意思決定にどのような影響を及ぼすのかをみることである。そのため，被説明変数として子どもを出産するかしないか，説明変数として，個票データから妻の年齢や世帯の収入などを含む世帯要因，集計データからソーシャル・キャピタルの代理変数を含む地域的要因を利用する。
今回の分析では，『東大社研・若年パネル調査（JLPS-Y）』の Wave１－３，2007-2009 の設問項目にある，「対象者居住地域」に従って，47 都道府県を，北海道，東北，関東，北陸，東山，東海，近畿，中国，四国，九州の 10 区分に分け，これに対応させるために都道府県別集計データを
上記の 10 区分に変換する作業を行った。この地域 10 区分データと個票データをマッチさせたデータセットを使用し，分析を行う。
各都道府県と 10 区分の対応については，表１を参照されたい。使用データの詳細は次節で，都道府県データから 10 区分データへの変換方法について第３節で述べる。

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表 １

都道府県と 10 区分の対応

北海道
東北

関東

北陸

東山

東海

北海道
青森
岩手
宮城
秋田
山形
福島
茨城
栃木
群馬
埼玉
千葉
東京
神奈川
新潟
富山
石川
福井
山梨
長野
岐阜
静岡
愛知
三重

近畿

中国

四国

九州

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滋賀
京都
大阪
兵庫
奈良
和歌山
鳥取
島根
岡山
広島
山口
徳島
香川
愛媛
高知
福岡
佐賀
長崎
熊本
大分
宮崎
鹿児島
沖縄

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第2節 データ
本稿で使用するデータは，個票データと 10 区分データの２つを組み合わせたデータセットである。分析を行うに当たり，個票データとして『東大社研・若年パネル調査（JLPS-Y）3』（以下、
若年パネル調査とする）の wave１－３，2007-2009 を利用する。この調査では，日本全国に居住する 20～34 歳の男女を対象としており，有効回収票数は 2443 人である。主な調査事項は，回答者の職業，生活，家族，教育，意識，住宅，結婚などの質問項目を網羅的に問う形をとっており，多くの説明変数が使用可能となる。日本では数少ない大規模パネル調査の１つであるといえるであろう。ただし，本稿では対象を Wave１時点での既婚者に限って分析を行う。
この調査では，調査対象本人の情報に加え，年齢や収入といった調査対象の配偶者の情報も入手することができるため，夫婦の情報を含めた，世帯の情報を利用することができる。今回は対象者の居住都道府県の情報が入手できなかったため，第１節で述べたように居住地域を 10区分として分析を行う。このため，このパネルデータを，プールドクロスセクションデータとして利用する。そのため個人や都道府県の個体差が取り除かれていない点は留意しておきたい。
また，今回の分析では，子どもの数によって以下の２つのパターンにサンプルを分けて推定を行う。
（ⅰ）全サンプル：子どもの数は問わないサンプル（ⅱ）第２子目出産：子どもが 1 人以上いるサンプル
このようにサンプルを分けることで，（ⅰ）では第 1 子目を出産する際に，（ⅱ）では第２子目を出産する際に，地域的要因がどのような影響を及ぼすのかを明らかにすることができる。
次に集計データとして扱うものは，地域要因として，小児科数と待機児童数を使用する。小
児科数は，平成 21 年地域保健医療基礎統計における「都道府県-指定都市-中核市別にみた医療施設数-病床数」より平成 20 年度都道府県別の病院4の項目と一般診療所5の項目の小児科数の合計数を利用する。待機児童数は，厚生労働省，保育所の状況（平成 19～21 年）「都道府県・
政令指定都市・中核市別 保育所待機児童数 集約表」より都道府県別の待機児童数を利用する。
また，本稿のテーマとして取り上げるソーシャル・キャピタルの代理変数として，子どもを3 分析に当たり、東京大学社会科学研究所附属社会調査・データアーカイブ研究センターSSJ データアーカイブから「東大社研・

若年パネル調査（JLPS-Y）wave1-3，2007-2009」（東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクト）の個票データの提供を受けた。
4地域保健医療基礎統計より引用医師又は歯科医師が医業又は歯科医業を行う場所であって、患者 20 人以上の入院施設を有するもの（地域保健医療基礎統計より引用）
5
医師又は歯科医師が医業又は歯科医業を行う場所（歯科医業のみは除く。）であって、患者の入院施設を有しないもの又は患者19 人以下の入院施設を有するもの（同上）19WEST 論文研究発表会 2012
対象としたボランティア行動者率を用いる。これは政府統計の総合窓口平成 23 年社会生活基本
調査における「都道府県，ボランティア活動の種類別行動者率」より，子どもを対象とした活動の項目を利用する。
以上の小児科数，待機児童数に関しては，出産の意思決定をするのは再生産年齢人口6であると考えたため，総務省統計局「第９表都道府県,年齢（５歳階級）,男女別人口」より，予め再生産年齢人口を算出した上で，各区分での都道府県ごとの小児科数，待機児童数を合計し，それを各区分の合計再生産年齢人口で除することで，その区分の再生産年齢人口１人当たりの小児科数，待機児童数を算出した。
待機児童数については，2007 年から 2009 年のデータを利用するが，入手できるデータに制約があったため，小児科数については 2008 年のデータから，子どもを対象としたボランティア
行動者率については 2011 年のデータから，同じ値を３年分に利用した。

第3節 変数の選定
出産の意思決定に影響を与える要因として用いる変数の選定理由について説明していく。子どもの数を問わない（ⅰ）全サンプルにおいて，被説明変数として利用する子ども１人以上ダミー
は，Wave１の設問項目の「現在子どもがいるか」に対して，「いる」と回答した者を１，それ以外を０とするダミー変数である。子どもが 1 人以上いるサンプルである（ⅱ）第２子目出産の被説
明変数として利用する子ども２人以上ダミーは，同じく Wave1 の設問「子どもの人数」において，「２人以上」と回答した者を１，１人と回答した者を０とするダミー変数である。以上の２つの変数は，Wave１で回答された値を３年分のデータに適用する。
次に説明変数については，『若年パネル調査』から妻の年齢，妻の年齢の２乗項，妻の就業ダミー，夫の自営業ダミー，親との同居ダミー，妻の教育年数，持家ダミー，夫，妻の収入をそれぞれ用いる。集計データからは，再生産年齢人口１人当たりの小児科数，再生産年齢人口１人当たりの待機児童数，子どもを対象としたボランティア活動者率を使用する。
妻の年齢は高ければ高いほど出産に正の影響を与えるが，年齢とともに子どもを産むことが困難になるため，妻の年齢の２乗項は負になる結果が予測される。妻の就業ダミーに関しては，就業していることは子どもの養育にかける時間が少なくなるため，出産の意思決定には負の影響を与えると考えられる。
自営業ダミーの場合，働き方を柔軟にしやすく，自営業の場合自宅と職場が近い場合が多いと
6

人口統計上 15～49 歳の女子人口20

WEST 論文研究発表会 2012
考えられるので，結果として子育てや家事を手伝うことができる可能性が高くなるため，夫の自営業ダミーは出産の意思決定に正の影響を与えると予測される。また親との同居ダミーに関しても，夫婦間以外で子どもの世話をしてくれるという安心感から，出産に正の影響を及ぼすと考えられる。妻の教育年数は，教育年数と賃金は相関すると考えられるので，妻の賃金の代理変数として用いる。賃金の高さは機会費用の高さを示し，機会費用が高いほど，子どもを持つ確率は低下するだろう。よってこれは負の影響を及ぼすことが予想される。持家ダミーに関しては，本来ならば，同時に住宅ローンに関わる変数を取り入れるべきかもしれないが，利用できる年が限られていたため，利用しなかった。夫，妻の収入は，まず夫の収入が高いとそれだけ妻が働かなくても経済的に余裕があるということを意味する。逆に妻の収入が高いと妻が職についていることを意味し，上にも述べたように出産に関して負の影響を与えると考えられる。
集計データとして用いる待機児童数は，保育所入所を希望している児童と，受け入れ可能な保育所定員数とのギャップを示し，この値が大きいほど，出産しにくい環境にあると言える。また
小児科数についても同様に，出産の意思決定に影響を与えると考えられる。これは小児科の数が多いことが，安心して子どもを産むことのできる環境が整っていると言える。
子どもを対象としたボランティア活動行動者率についてだが，これは地域のつながりを示す代表的な例として挙げられるため，ボランティア活動が活発的に行われている地域は，ソーシャル・
キャピタルが豊かであるといえる。これは地域住民たちの良好な人間関係と環境が整っていることを意味し，結果，子どもを産みやすい地域環境であると言える。
次にそれぞれの変数の作成方法について詳しく説明していくと，妻の年齢は，設問項目「生年」「生月」から，調査時である 2006 年 12 月時点での年齢を算出して利用している。妻の就業ダミーは，調査対象が妻である場合は，「就業状況」の設問で「している」と回答した者を１，それ以外を０とし，調査対象が夫である場合は，「配偶者職・働き方」の設問で，「１．経営者,役員，２．
正社員・正職員，３．パートなど（契約・臨時・嘱託・請負等含む），４．自営業主,自由業者，
５．家族従業者」のいずれかを回答した場合に１，それ以外の「６．内職，７．無職，８．学生」
を回答した場合０とするダミー変数である。夫の自営業ダミーは，調査対象が妻の場合は，「配偶者職・働き方」の設問で，「４．自営業主,自由業者」と回答した場合，調査対象が夫の場合は，「現職・働き方」の設問で，「６．自営業主,自由業者」と回答した場合を１，それ以外を０とするダミー変数である。親との同居ダミーは，Wave１では「同居人―父親，同居人―母親，同居人―配偶者の父親，同居人―配偶者の母親」の項目で，いずれか 1 つでも「選択」した場合，またWave２,３では，「同居家族 1 人目_続柄」から「同居家族８人目_続柄」の項目の中から，同様に「父親，母親，配偶者の父親，配偶者の母親」のいずれか１つでも「選択」している場合に１，
それ以外を０とするダミー変数である。妻の教育年数は，調査対象が妻の場合，「最後に通った学
21

WEST 論文研究発表会 2012
校―本人」の項目を，夫の場合，「最後に通った学校―配偶者」の項目を，「１．中学校，２．高等学校，３．専修学校（専門学校），４．短期大学・高等専門学校（５年制），５．大学，６．大学院」の回答に応じて，それぞれ「１．9 年，２．12 年，３．14 年，４．14 年，
５．16 年，６．18 年」と変換した変数である。持家ダミーは，「現在の住居の形態」の項目に対して，「１．持家（一戸建て），２．持家（分譲マンション）」と回答した場合に１，それ以外を０とするダミー変数である。夫，妻の収入はそれぞれ「過去１年間の収入―本人」，「過去１年間の収入―配偶者」から「１．なし」と回答した場合は０，「２．25 万円未満，３．50 万円くらい，４．100 万円くらい，５．200 万円くらい，6．300 万円くらい，７．400 万円くらい，８．500 万円くらい，９．700 万円くらい，10．1,000 万円くらい，11．1,500 万円くらい，12．2,000 万円
くらい，13．2,250 万円以上」と回答した場合には，それぞれの数字をそのまま数値として利用している。
集計データとして利用する小児科数，待機児童数は，第２節でも述べたように再生産年齢人口数で除したものを使用する。子どもを対象としたボランティアの行動者率も，一度絶対数に直し，各区分の合計を算出した後，再び区分ごとの比率として求めたものを使用する。
以上の変数を用いて，地域間におけるソーシャル・キャピタルなどの要因が出産の意思決定にどのような影響を及ぼすのかを検証していく。次節では推定式を述べる。
尚，分析に使用する変数データは表２に示し，基本統計量は表３，４に示す。

22

WEST 論文研究発表会 2012
表 ２

使用するデータの説明

変数
被説明変数
第１子出産ダミー
第２子出産ダミー
説明変数
妻の年齢（歳）
妻の年齢の２乗項（歳）夫自営業ダミー
親との同居ダミー
妻の教育年数（年）
持家ダミー
夫の収入（万円）

内容（ⅰ）全サンプルにおいて、子どもがいれば１、いなければ０をとるダミー（ⅱ）第２子目出産において、子どもが２人以上いれば１、いなければ０をとるダミー
2006年12月時点での妻の年齢
上記の２乗項
夫が「自営業主、自由業者」であれば１、いなければを０とするダミー「本人の父」「本人の母」「配偶者の父」「配偶者の母」いずれかと同居していれば
１、いなければ０とするダミー「最後に通った学校」から、中学校を9年、高等学校を12年、専修学校を14年、短期
大学・高等専門学校を14年、大学を16年、大学院を18年へ変換「持家（一戸建て）」「持家（分譲マンション）」であれば１、なければ０をとるダミー「なし」の場合は0万円、続いて25万円、50万円、100万円、200万円、300万円、400万円、500万円、700万円、1,000万円、1,500万円、2,000万円、2,250万円を利用
同上

妻の収入（万円）
再生産年齢人口１人当たりの病院、一般診療所の小児科の合計数÷再生産年齢人口数
小児科数
再生産年齢人口１人当たりの待機児童数÷再生産年齢人口数
待機児童数
子どもを対象としたボランティ
子どもを対象としたボランティア活動者率
ア活動者率

23

WEST 論文研究発表会 2012

表 ３

基本統計量（ⅰ）全サンプル：子どもの数は問わないサンプル

変数
被説明変数
子ども１人以上ダミー
説明変数
妻の年齢（歳）
妻の年齢２乗（歳）妻就業ダミー
夫自営業ダミー
親との同居ダミー
妻の教育年数（年）
持家ダミー
夫の収入（万円）
妻の収入（万円）
再生産年齢人口１人当たりの小児科数
再生産年齢人口１人当たりの待機児童数
子どもを対象としたボランティア活動者率
2008年ダミー
2009年ダミー※小数点第五位を四捨五入

表 ４

平均値

標準偏差

最小値

最大値

0.77400.41830

131.9992
1037.9450
0.31170.04190.202513.74320.4000444.9224112.6880
0.93130.65478.16180.33330.33333.7421
239.3985
0.46320.20050.40191.66770.4900214.5841
155.4656
0.1104
0.46220.66990.47150.4715

20
400
0
0
0
9
0
0
0
0.08530.0029
6.7
0
0

47
2209
1
1
1
18
1
2250
2000
1.2843
1.54989.38
1
1

基本統計量（ⅱ）第２子目出産：子どもが１人以上いるサンプル

変数
被説明変数
子ども２人以上ダミー
説明変数
妻の年齢（歳）
妻の年齢２乗（歳）妻就業ダミー
夫自営業ダミー
親との同居ダミー
妻の教育年数（年）
持家ダミー
夫の収入（万円）
妻の収入（万円）
再生産年齢人口１人当たりの小児科数
再生産年齢人口１人当たりの待機児童数
子どもを対象としたボランティア活動者率
2008年ダミー
2009年ダミー※小数点第五位を四捨五入

平均値

標準偏差

最小値

最大値

0.52890.49930

132.1040
1044.7730
0.41730.06140.18593.7564240.9272
0.49320.24000.3891

20
400
0
0
0

47
2209
1
1
1

13.6057
0.5063444.6976
94.2577
0.93610.63638.18650.33330.3333

1.67330.5001214.6776
147.1379
0.10770.45890.6956
0.47150.471590000.72700.0029
6.7
0
0

18
1
2250
2000
1.2843
1.5498
9.38
1
1

24

WEST 論文研究発表会 2012

第4節 推定式
本稿で使用する推定モデルは，プロビットモデルである。プロビット分析とは，被説明変数が０あるいは，１の値を取る二値選択となる場合の標準的なモデルである。また，このモデルは，誤差項に標準正規分布を仮定したときに導出される個人選択モデルである。プロビット分析を用いる理由は，この二値選択モデルにおいては通常の最小二乗法で近似直線を当てはめると，予測値が０と１を逸出してしまい，正確な予測ができなくなる。そのため，プロビット分析を用いる
方がより正確な分析が可能であるとされている。
被説明変数 y は，出産した人を１とし，出産しなかった人を０とする。出産の意思決定という子どもを産むか産まないかの二択であるため，推定式は以下のように表記する。

i:個人 t:時間

被説明変数の y は，出産している場合を１，していない場合を０とするダミー変数である。X は個人属性と地域属性，Social Capital には，子どもを対象としたボランティア活動者率，λは 2008
年と 2009 年の年次ダミー，εは誤差項である。

第5節 分析結果
分析結果を表５に示す。（ⅰ）が全サンプルを対象とした，第１子目出産の意思決定，（ⅱ）が既に子どもが１人以上いるサンプルを対象とした，第２子目出産の意思決定を分析したものである。ただしサンプルサイズは異なる。
まず（ⅰ）の結果から見ていく。妻の教育年数は１％水準で有意に負，持家ダミーも１％水準で正に有意な結果が出た。しかしこの結果に関しては，上でも述べたように本来ならば住宅ローンの有無も考慮に入れるべきであるため，一概に持家の効果とは言い難いことは留意しておきた
25

WEST 論文研究発表会 2012
い。妻の収入に関しても１％水準で負に有意となった。再生産年齢人口１人当たりの待機児童数においては５％水準で負に有意の結果が出た。ソーシャル・キャピタルの代理変数とした子どもを対象としたボランティア活動者率については５％水準で正に有意な結果となった。これはボラ
ンティア活動が活発である場合，出産に正の影響を与えるという我々の仮説と整合的な結果である。この分析では，妻の年齢，年齢の２乗項，妻の就業ダミー，夫自営業ダミー，親との同居ダ
ミーは有意な結果が出なかった。これらは予想とは反する結果となった。
次に（ⅱ）の結果を見ると，妻の年齢，妻の年齢の２乗項が１％水準でそれぞれ正，負の結果となった。これは妻の年齢が高いと出産確率が増加するが，ある程度の年齢から逓減するということを示している。妻の就業ダミーも１％水準で有意に正という結果になったが，これは妻が就業していれば子育てをするのが難しいため，出産確率は低下するという我々の予想とは全く反対の結果となった。親との同居ダミーについても予想に反して，10％水準で負の結果となった。これは親と同居している割合が全体の５分の１程度であり，変数に偏りが生じたため，正確な分析ができなかった可能性がある。妻の教育年数，持家ダミーに関しては１％水準でそれぞれ負，正に有意と，（ⅰ）と同様の結果が得られた。
（ⅰ）では有意にでなかった夫の収入については，10％水準で正に有意な結果が出た。また再生産年齢人口１人当たりの小児科数についても１％水準で負に有意な結果となった。この結果も我々の予想とは全く反対であった。この解釈としては，比較的出生率の低い都市部では小児科数が多く，逆に出生率の高い地方部では小児科数が少ないという偏りがあるため，このような結果になったと考えられる。再生産年齢人口１人当たりの待機
児童数と子どもを対象としたボランティア活動者率に関しても（ⅰ）と同様に有意な結果が見られた。以上から，地域要因である待機児童数とソーシャル・キャピタルの代理変数である子どもを対象としたボランティア活動者率については出産の意思決定に関して有意に影響を与えているという結果となった。次節では，この分析結果を踏まえて，政策提言を行う。

26

WEST 論文研究発表会 2012
表５ 分析結果
出産の意思決定

妻の年齢（歳）
妻の年齢２乗項（歳）
妻就業ダミー
夫自営業ダミー
親との同居ダミー
妻の教育年数（年）
持家ダミー
夫の収入（万円）
妻の収入（万円）
再生産年齢人口１人当たりの小児科数
再生産年齢人口１人当たりの待機児童数
子どもを対象としたボランティア活動者率
2008年ダミー
2009年ダミー(ⅰ)
第１子目出産(ⅱ)
第２子目出産0.0067(0.024)0.0001(0.000)-0.0197(0.019)-0.0391(0.044)0.0285(0.021)-0.0312***(0.005)0.1299***(0.017)0.0000(0.000)-0.0005***(0.000)-0.1878(0.117)-0.0708**(0.028)0.0332**(0.015)-0.0099(0.021)-0.0193(0.023)0.1860***(0.033)-0.0026***(0.001)0.0710***(0.026)-0.0532(0.047)-0.0539*(0.031)-0.0606***(0.007)0.2004***(0.025)0.0001*(0.000)-0.0004***(0.000)-0.6751***(0.184)-0.1866***(0.041)0.1049***(0.022)-0.0852***(0.029)0.0015(0.031)

サンプルサイズ2,711***,**,*はそれぞれ1,5,10％水準で統計的に有意であることを示す。
係数は全て限界効果を示す。
()内は標準誤差を示す。
小数点第五位を四捨五入

27

2,103

WEST 論文研究発表会 2012

第4章

政策提言

第1節 待機児童問題
分析結果より，待機児童数が多いことは，出産の意思決定において有意に負であることが確認された。よって本稿では，待機児童数の削減に向けた政策提言を行う。
まず待機児童の定義は，厚生労働省によると「保育所に入所申込をしており，入所要件に該当するが，保育所に入所できない児童」とある。
同じく厚生労働省の報告によると平成 24 年度の待機児童数は 46,620 人にのぼり，昨年と比較して 1,736 人増加している。表６は平成 23 年度のデータであるが，特に３歳未満といった低年齢層が待機児童全体の約８割を占めている。保育所の通園可能年齢は，各地域，各保育所によってさまざまであり，特に３歳未満児は世話に手がかかるため，入所場所が未だ限られているのが現状である。待機児童問題に対し政府も政策を取っているが，依然減少していない。
待機児童が減らない主な問題点は，３点ある。まず１点目は，制度のしばりがあることだ。公的な保育サービスを提供するためには，土地や施設を備えた認可保育所で行うことが原則であり，地域の実情に応じた柔軟な対応が難しいことが挙げられる。２点目は，場所不足・人材不足である。３点目は，安定した恒耐久財源がないことだ。そのため，急激に保育サービスの量を増やす
程の財源が乏しい状況である。

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WEST 論文研究発表会 2012
表６ 年齢区分別待機児童数

資料出所：厚生労働省保育所入所待機児童数 2011

第1項 保育ママ制度の促進
共働き世帯が増えるにつれ，ますます保育所の需要が高まることは言うまでもない。また正社
員で働くとなると，育児休暇の期間が決められており産前産後を含めて約１年間となっている企業が多い。そのため，子供が１歳になる前に職場に復帰しなければならない。しかし，保育所の定員数は決まっており，その上，低年齢層の子どもは手がかかるため定員数が少ないのが現状である。その結果が，３歳未満の待機児童数が多い要因ではないだろうか。そこで本稿では，低年齢層の子どもの待機児童を減らすために保育ママ制度を促す。
保育ママとは，保護者が何らかの理由で乳幼児の保育を要するときに，自治体の研修を受け認定された保育士や子育て経験を有するもの(６歳未満の子どもがいないことが条件)が，自宅や公共施設で子どもを預かるシステムである。現在，都市部を中心に保育ママ制度が導入されている。
この保育ママ制度にもメリットとデメリットがある。メリットは，保育者，少人数の子ども，
保護者という中で親密な関係を形成し，個人宅という環境の中で家庭的な保育が可能である。 また，個人契約なので必要な保育時間に柔軟に対応でき，保育者が保護者の相談にのるなど精神的に支えることができるメリットもある。次にデメリットは，保育者の代替要員がいない問題や利29

WEST 論文研究発表会 2012
用者・保育者の適正な労働時間，休みを確保することが難しいことが挙げられる。密室での保育であることから，責任が重く孤立しやすい状況になりやすく，保育者の質にもばらつきが生じるという点である。
先に述べたことを踏まえて，政策提言を行う。提言内容は，保育ママと各都道府県・市町村の保育機関の連携である。保育ママとの連携保育所は，実際に東京都多摩市で保育ママの保育の充実を図るため，認可保育所が保育ママと連携し，援助・補助を行っている。他には，連携保育所の主催行事の参加や連携保育所での預かりサポートも実施されている。連携保育所を設置することで，保育ママ制度のデメリットであった密室での保育であることで責任が重く孤立しやすい状
況になることや，保育者の質にもばらつきが生じるという問題が解決するのではないかと考える。
また，保育ママ個人に自分の子どもを預けることに不安を感じる保護者も，保育ママと保育所が連携していることで，安心して積極的に子どもを預けることができる。ひいては，保育ママに対しての援助・補助を認可保育所が行うことで質の向上にもつながる。

第2節 地域住民の交流の促進
分析によりソーシャル・キャピタルの代理変数である，子どもを対象としたボランティアの活動者率が出産の意思決定に正に有意な影響を与えることが明らかになった。つまり，ソーシャル・
キャピタルが豊かであることは，出産の意思を促進させるという結果であった。つまり少子化改
善のためには，いかに子育てがしやすい環境かどうかが重要であるといえる。確かに，個人それぞれの価値観・物事の優先順位によって出産の意思決定は変化する。しかし，実際出産し子育てするとなると，地域住民とかかわりや助け合いが必要になると考えられる。
また，地域住民同士のかかわり合いが強いほど，ソーシャル・キャピタルは豊かであり，出産する環境に適している。それが，出産後も安心して子育てができる環境につながると考えられる。
したがって，本稿では地域のソーシャル・キャピタルを盛んにし，地域住民の交流を増加させるための政策提言を行う。

第1項 地域住民が参加しやすい活動
地域住民が参加しやすく持続可能な活動を実施することにより，住民たちが定期的に集まり，地域のための共同の活動を行うことで，地域住民同士のコミュニケーションをはかることができる。それによって，地域間の良好な人間関係が形成される。また，地域をよりよくするために自30

WEST 論文研究発表会 2012
らで意見を出し合い活動を行っていくため，地域環境が改善され，住民同士の結束力もより深まる。
上で述べたように個人の価値観によって出産の意思は変化する。しかし，ソーシャル・キャピ
タルが豊かであるということは，出産の意思決定に影響を与えるという結果が出たため，子育てにかかわる活動に焦点を当てて政策提言を行う。まず，子育てに関する環境づくりの具体例として，福岡県福岡市で行われている「育みネット支援事業」がある。内容は，地域ぐるみで子育てを支援する体制づくり，子育て交流サロンの開設，子育てサポーターの養成である。子育てという生活上の課題に対する支援を行うことによって，子育て世代間のきずなの広がりが期待されている。
本稿の提言内容は，各都道府県・市町村ごとに行われている子育てサロンの充足度の向上である。子育てサロンとは，公民館などの身近な会場を利用しボランティアによって構成されている
子育てサポーターを配置し，乳幼児の親子が集い，交流できる場をいう。子育てサロンを行うことのメリットは４点ある。１点目は，普段の子育ての悩み・疑問を共有することで，親の孤立感・負担感の解消につながること。２点目は，１点目で述べたことが解消されることで，親の心が安定し子どもの心の安定にもつながること。３点目は，子ども同士の交流の場になり，幼少期から集団環境になれることができること。４点目は，地域住民同士が交流することで地域が活性化し，地域の世代間交流・地域交流の拠点の役割を果たすことである。以上のことから，子育てサロン
は親・子どもだけでなく地域全体で交流できる取り組みとなる。子育てサロンを全国各地に広めることで，ソーシャル・キャピタルが豊かになり，それが出産の意思決定を促す結果となるだろう。

第2項 地域の住民・団体による学童保育
保育所の待機児童だけではなく，小学校の待機児童（特に低学年）がいることも忘れてはいけない。全国学童保育連絡協議会の調査より，2011 年の学童保育数は，2 万 204 か所であり前年と比較して約 667 か所増加した。しかし，保育所を卒業した子どもの約３割弱しか学童に通えていないことがこの調査で明らかになった。このことからも，まだ学童保育が足りていないことが言える。保育所とは異なり，入所申込等が統一されていないため暫定ではあるが，約 6,066 人の待機児童（2011 時点）がいることが分かった。また，地域に学童保育がないなど，必要なのに行けない子どもを含めると，その数は 50 万人になると推定している。

31

WEST 論文研究発表会 2012
国は，学童保育制度を 1997 年に制定したが，課題点が残ったままである。主に，３点ある。１
点目は，公的責任が曖昧であること。２点目は，児童福祉業であるために，最低基準がないこと。
３点目は，国からの補助金は少ないことが挙げられる。学童保育をするためには，年間約 2100 万円必要であるのにかかわらず，国の補助金は 700 万円であるというのが現状だ。また，最近では高学年の入所希望も増え，ますます学童保育の需要は高まるのではないかと考える。
ここで，本稿での政策提言は，地域住民がその地区に住む児童のために自宅や一軒家を借りて学童保育を行うことである。実際に，千葉県習志野市⊡秋津区では，10 年前から児童の放課後の居場所を作るために，地域住民が学校の空き教室を借り学童保育を行っている。また，神奈川県
横浜市では「NPO 法人あっとほーむ」が地域住民（ボランティア）と共同で，学童保育を行っている。ここでは，学童保育だけではなく「パパママの会」という子育てセミナーや相談会も実施することで親同士の交流の場にもなっている。このように，地域全体で子育てをサポートし仕事などを犠牲にすることなく，安心して子育てをすることができる。この活動を全国に広め，地域
全体で子育てを応援する過程で，ソーシャル・キャピタルも豊かになり出産しやすい環境になるのではないか。

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WEST 論文研究発表会 2012終わりに深刻化する少子化問題に対して，現在政府がさまざまな少子化対策を取っているが，少子化は改善されず進行している。本稿では，地域の人々の間の信頼関係や，ネットワークを意味するソーシャル・キャピタルが出産の意思決定に影響を及ぼすのかというテーマで研究を進めてきた。
そして分析結果より，出産の意思決定を促進させる要因である，待機児童数の削減，ソーシャル・
キャピタルを豊かにする活動についての政策提言を検討した。
しかし，計量分析を行う上で使用するデータの制約を受けたのは言うまでもない。個票データ
から都道府県別の居住地情報利用できなかったことや，パネルデータをプールドクロスセクショ
ンデータとして用いたため，個人や地域の個体差を取り除けなかった点などが今後の課題である

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【参考文献】《先行論文》
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 07-J-012,
経済産業研究所
山内直人・伊吹英子（2005）「日本のソーシャル・キャピタル」大阪大学大学院国際公共政策研究
科 NPO 研究情報センター《参考文献》
山口一男（2004）「少子化の決定要因と対策について：夫の役割，職場の役割，政府の役割，社会の役割」,RIETI Discussion Paper 04-J-045,経済産業研究所
要藤正任（2005）「ソーシャル・キャピタルは地域の経済成長を高めるか？－都道府県データによる実証分析－」国土交通省 国土交通政策研究所
小椋正立・ロバートディクル（1992）「1970 年以降の出生率の低下とその原因 県別，年齢階層別データからのアプローチ」『日本経済研究』Vol.22 pp.44-76
山内直人（2009）「コミュニティにおけるソーシャル・キャピタルの役割」
北村行伸（2003）「結婚・出産に地域差は影響を与えているのか―結婚経験率・出生率の時系列・クロスセクション分析」，平成 14 年度厚生労働省科学研究費細川甚孝（2005）「ソーシャル・キャピタルを中心とした地域再生の可能性」
川瀬晃弘（2011）「出生率の決定要因に関する実証分析」
酒井才介（2011）「ソーシャル・キャピタルと地域経済―アンケート調査による個票データを用いた実証分析―」「出生行動の実証分析～第 2 子第 3 子出生の決定要因」 大阪大学 山内直人ゼミ 政策フォー
ラム発表論文（ISFJ2009）

Becker, G.S.（1960）”An economic analysis of fertility,” In: Universities National Bureau
Committee for Economic Research(Ed), Demographic and Economic Change in Developed
Countries, Princeton University Press, Princeton, NJ,pp.209-231
econ.duke.edu/~vjh3/e195S/readings/Becker_Fertility.pdf「Knack, S. and P. Keefer (1997) “Does Social Capital Have an Economic Payoff? A
Cross-Country Investigation,” The Quarterly Journal of Economics」106,2pp.407-443
Eiji Yamamura(2011)「E_ect of social capital on incomedistribution preferences: comparison
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ofneighborhood externality between high-and low-income households」《データ出典》
子ども子育て支援ホームページ 内閣府 「少子化対策について」子ども・子育て白書平成 24 年
度 第１節「子ども・子育て新システムについて」p1～3
http://www8.cao.go.jp/shoushi/whitepaper/index-w.html
子ども子育て支援ホームページ 内閣府 「予算・税制」（１）子ども・子育て関連予算ポイント
平成 22 年度予算 p1～4
http://www8.cao.go.jp/shoushi/12budget_tax/pdf/budget/22point.pdf
財務省 日本の財政関係資料 日本の財政関係資料（平成 24 年 9 月）
「１．平成 24 年度一般会計
予算」「３．我が国財政を家計にたとえたら」ｐ1～3.11
http://www.mof.go.jp/budget/fiscal_condition/related_data/sy014_2409.pdf
厚生労働省 政策について 福祉・介護 生活保護・福祉一般 ボランティア活動
http://www.mhlw.go.jp/seisakunitsuite/bunya/hukushi_kaigo/seikatsuhogo/volunteer/index.html
内閣府「平成 16 年版 少子化社会白書』
http://www8.cao.go.jp/shoushi/whitepaper/w-2004/html-h/index.html
内閣府「平成 24 版 子ども･子育て白書」
http://www8.cao.go.jp/shoushi/whitepaper/w-2012/24pdfhonpen/24honpen.html
厚生労働省「平成 23 年度 人口動態統計」
http://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/kakutei11/index.html
総務省統計局「統計で見る都道府県のすがた 2012」
http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/List.do?bid=000001036889&cycode=0
国立社会保障・人口問題研究所 「人口統計資料集」
http://www.ipss.go.jp/syoushika/tohkei/Popular/Popular2012.asp?chap=0
国立社会保障・人口問題研究所 「第 14 回出生動向基本調査」
http://www.ipss.go.jp/ps-doukou/j/doukou14/doukou14.asp「NPO 法人あっとほーむ」
http://www.npoathome.com「全国学童保育連絡協議会」
http://www2s.biglobe.ne.jp/~Gakudou/2011kasyosuu.pdf「ふれあい・子育てサロン」
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http://www2s.biglobe.ne.jp/~Gakudou/2011kasyosuu.pdf「東京都多摩市 HP 子育て支援」http://www.city.tama.lg.jp/kosodate/29/001720.htm「東京都福祉保健局 家庭的保育事業（保育ママ制度）について」
http://www.fukushihoken.metro.tokyo.jp/kodomo/hoiku/h_mama/index.html
内閣府「ソーシャル･キャピタル：豊かな人間関係と市民活動の好循環を求めて」

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