問1(出題意図)

少子化の指標の一つである TFR について理解するための導入。

(採点基準)

数値の正確さを採点対象とする。

(解答例)

1.2604

問2(出題意図)

統計データを分析するために不可欠な、図表から特徴を読み取る能力をみる。

また現象を客観的に論述する能力をみる。
(採点基準)

解答例 1,2,3 の特徴を主な採点対象とする。4,5、さらに適切な特徴を記述した場合、適宜加点する。
(解答例)
1.

グラフの山が 1965 年より一貫して低くなる傾向がある。つまり女性が最も盛んに出産する年齢層における出生率が低下しており、年齢別出生率の合計値である TFR は一貫して減少する。

2.

グラフにおけるピークが、1975 年以降徐々に右にシフトしている。つまり女性が最も盛んに出産する年齢が高くなってきている。高年齢層での出生率の増加には限界があり、このことが 1975 年以降の TFR の減少に影響していると考えられる。

3.

1975 年以降、21 歳から 27 歳までの出生率の減少が激しい。このことが 1975 年以降の TFR の減少に影響していると考えられる。

4.

1965 年と 1975 年の間に限り、26 歳以上の出生率に差異が大きい。このことが 1965年と 1975 年の TFR の差に表れていると考えられる。

5.

TFR の変化には直接関係は見出せないが、34 歳以上の年齢では、1975 年以降年次を経るごとに若干出生率が増加している。

問3(1)(出題意図)

統計データを分析、考察するために自分で図表を作らせる。

(採点基準)

解答例に準じたグラフの作成を求める。

(解答例)
2.60
2.40
2.20

TFR

2.00
1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
25252626272728
第1子出産平均年齢

2829291(2)(出題意図)

統計データを分析するために不可欠な、図表から特徴を読み取る能力をみる。

また現象を客観的に論述した上で、議論を組み立てる能力をみる。
(採点基準)

グラフから逆相関の関係を読み取ることを求める。また問 2 の分析との関連を記述することを求める。さらに因果関係がこのデータからだけでは確定できないこと、他にも TFR 減少の要因がありうることなど、この分析に関する限界を記述したり、身の回りの経験やメディアからの情報を基に考察を加えたりした場合、適宜加点する。
(解答例)
グラフの各点は、おおまかに右肩下がりの直線で結ぶことができ、また直線から非常に近い位置にある。つまり第 1 子出産平均年齢と TFR は逆相関の関係にあると言える。女性が子供を産み始める年齢が高ければ高いほど、TFR は減少していくのである。この結果は、問 2 の 2.と 3.で述べた出産年齢の高齢化を指し示す特徴に一致している。
出産開始年齢の高齢化と TFR の減少、どちらが原因でどちらが結果であるか、このデータからだけでは判断できない。しかし、ある年齢に達した女性が閉経を迎え出産ができなくなるという生物学的事実を考慮すれば、出産開始年齢の高齢化が TFR の減少の要因になっている可能性が高い。
少子化の要因は他にも様々なものがあるかもしれない。例えば、問 2 の 1.で述べたように、年次を経るごとに全年齢で出生率が低くなってきている傾向からも、出産開始年齢の高齢化だけが TFR の減少の要因であるとは考えにくい。TFR が少子化を正確に示した指標であるとするならば、ここで結論付けられるのは、出産開始年齢の高齢化が数ある少子化の要因の一つであるということである。
問4(1)(出題意図)

自分で分析を組み立て、その過程を適切に論述する能力をみる。

(採点基準)

予想や仮定を交えず、正確に特徴を読み取ることを求める。表 3 の全ての数値とその関係について記述しても構わないが、むしろ分析に必要とする数値を適切に抜き出し加工して記述することを求める。グラフを作成した場合、その正確さと解答との関連性に応じて適宜加点する。
(解答例)
グラフ A は、世帯人員別割合の年次推移に関するグラフである。表 3 には 1975 年、1990年、2005 年の割合のみ記載されているので、1980 年および 2000 年の割合は、表の左部分の数値より計算した。このグラフから読み取れる特徴を以下に挙げる。
1.

年次を経るごとに 5 人以上の世帯割合は一貫して減少している。この年次変化は、TFR の減少と同じ傾向を示している。4 人世帯の割合は 1980 年以降、減少している。
3 人世帯はほぼ同じ割合で推移している。

2.

年次を経るごとに 2 人以下の世帯割合は一貫して増加している。この年次変化は、

2

TFR の減少と逆の傾向を示している。
3.

TFR の変化との関連は明らかではないが、1 人世帯から 4 人世帯までの順位が年次を経るごとに入れ替わっている。年次を経るごとに人数の少ない世帯が上位に、人数の多い世帯が下位に来る傾向がある。

グラフ B は、7 人以上の世帯の年次推移と TFR の年次推移の関係を表したグラフである。このグラフから読み取れる特徴を以下に挙げる。
4.

もとになるデータ数が少ないが、各点はおおまかに右肩下がりの直線で結ぶことができ、また直線から非常に近い位置にある。つまり 7 人以上の世帯数と TFR は正相関の関係にある。
グラフA

グラフB

35.0%
2.00

30.0%

1.90
1.80

1人
2人
3人
4人
5人
6人
7人以上

20.0%
15.0%
10.0%

1.70
TFR

世帯人員別割合(%)

25.0%

1.60
1.50
1.40
1.30

5.0%

1.20
600

700

800

900

1,000

1,100

1,200

1,300

1,400

世帯数(1000世帯)

0.0%
1975年

1980年

1990年

2000年

2005年

(2)
(出題意図)

自分で組み立てた分析から、議論を展開する能力をみる。

(採点基準)(1)の特徴に言及した論述を求める。核家族化（解答例参照）、または少子化による世帯規模の縮小が、表 3 から読み取れると予想されるが、そのどちらに関する分析
でも採点対象とする。また、それ以外の分析であっても TFR との関連が適切に説明されていれば採点対象とする。さらに、分析に関する限界を記述したり、身の回りの経験やメディアからの情報を基に考察を加えたりした場合、適宜加点する。
(解答例)(1)のグラフ A で分析した 1.の特徴は、核家族化を背景としていると考えられる。年次を経るごとに、両親と子供だけの世帯が増える一方、祖父母世代や両親の兄弟などと同居する世帯が減少していると考えられるのである。このことは、子供の養育について両親以外の担い手が減少することを意味しており、両親の負担が増すと考えられる。養育の負担が増すことを考慮すれば、多く子供を産む意欲は両親においてなくなっていくだろう。つまり核家族化は、子供の養育を世帯外でサポートするシステムが整っていないのならば、TFR を減少させる背景になると予想されるのである。
逆に言えば、両親以外の養育の担い手がいれば、両親の子供を産む意欲は増すと予想される。グラフ B で分析した 4.の特徴は、その予想を支持する。7 人以上の人員を擁する世帯は、両親以外の養育の担い手が十分にいると考えられ、その世帯が多ければ多いほどTFR は増加するからである。
ところで 2.と 3.の特徴は、結婚しない世帯、結婚しても子供を産まない世帯、子供が独3立した高齢者世帯、それぞれの増加が混在したものだと考えられ、詳細な分析は困難である。しかしそれら出生に寄与しないそれらの世帯の増加は、TFR の減少の一因となっている可能性はある。
以上をまとめると、核家族世帯の増加と子供を産まない世帯の増加が、TFR の減少の背景であると考えられる。問 2、3 で見られた出産年齢の高齢化だけではなく、世帯構成の変化も少子化を引き起こす原因となりうるのである。
問5(出題意図)

データ分析に関する総合的な能力をみる。

(採点基準)

予想や仮定を交えず、正確に図表から特徴を読み取ることを求める。全ての数値とその関係について記述しても構わないが、むしろ分析に必要とする数値を適切に抜き出して記述することを求める。グラフを作成した場合、その正確さと解答との関連性に応じて適宜加点する。
表 4 からは男女の初婚年齢、表 5 からは 20 歳から 29 歳までの男女の労働力率、表 6 からは男女の高等教育課程卒業者、表 7 からは TFR の上位および下位の何県かを抜き出して分析を加えることが予想されるが、そのどれに関しても、またそれ以外のデータ抽出過程についても、TFR との関連に適切な説明があれば同様に採点対象とする。
分析に関する限界を記述したり、身の回りの経験やメディアからの情報を基に考察を加えたりした場合、適宜加点する。
(解答例)
表 7 を用いて、TFR の低い都道府県、上位 3 つを選び出し、年齢階級別出生率の推移についてグラフ C に表した。また TFR の高い都道府県、上位 3 つを選び出し、年齢階級別出生率の推移についてグラフ D に表した。
グラフ C と D を比較してみると、まず、30-34 歳までのどの年齢階級でも D の三県のほうが出生率が高い。また D の三県では 20-24 歳から出生率が高く、またピークが 25-29歳に表れる。一方で、C の三都府県では低年齢階級では出生率が低く、ピークは 30-34 歳に表れる。このような特徴は、問 2 で分析した、古い年次と新しい年次の比較に表れた特徴とよく似ている。この都道府県別で見たデータも、問 2、問 3 で結論付けた、出産年齢の高齢化が少子化の要因になることを改めて示すのである。
別の観点からこのデータを考察すると、A の 3 つは、政令指定都市をはじめとするいわゆる大都市がある、あるいはその近郊にある。一方、D の 3 つは、いわゆる大都市がない県である。つまり問 4 までに分析した出産開始年齢の高齢化や世帯構成の変化など少子化の要因は、人口の多い大都市で起こっている現象によってバイアスがかかっている、あるいは都市化という社会現象を背景としていると考えられる。バイアスであるのか、都市化という社会現象であるのかを判断する材料はここにないが、一般的に想定される人口規模や家族形態、就業形態、人口移動の傾向などを省みる限り、その両方が互いに関連しあいながら日本全体の少子化に影響を与えていると考えられる。

4グラフ Cグラフ D12012010010080東京京都奈良60出生率出生率80404020200沖縄
福島
宮崎

60

0

15〜19歳 20〜24歳 25〜29歳 30〜34歳 35〜39歳 40〜44歳 45〜49歳

15〜19歳 20〜24歳 25〜29歳 30〜34歳 35〜39歳 40〜44歳 45〜49歳

問6(出題意図)

自分で研究を企画し、調査、分析を適切に組み立てる能力を見る。

(採点基準)

これまでの設問や身の回りの経験、メディアからの情報を基に、少子化に関連のある情報を挙げることを求める。その上で、調査の妥当性と実行可能性、分析の妥当性と実行可能性を求める。
(解答例)
設問で提示された統計資料は、出産年齢や世帯構成、学歴といった、子供を持つことに関する意識とは直接関係のないデータによって構成されている。それらのデータからもある程度の少子化の要因を分析することは可能であるが、やはり意識を直接計量することが少子化の要因を探るには必須ではないだろうか。
そこで直接的に、子供を何人持つつもりであるかという情報についてデータを取ることにしてみたい。以下、その方法について箇条書きにする。
1.

自分で記述してもらうアンケート形式とする。

2.

対象は、TFR の算出開始年齢である 15 歳の男女とする。

3.

対象は、各都道府県の中学校に依頼することで得る。

4.

依頼する中学校は、規模や進学率のなるべく似通ったところに統一する。

5.

都道府県ごとに、男性 50 名、女性 50 名、計 100 名の対象を得られるようにする。

6.

各中学校の 2 年生の担任教師と連絡を取り合い、2 年生の最終学期期末テストと同時期に行なう。アンケートの送付と回収は、郵送による。

7.

アンケートの内容は、性別を聞く項目、対象者の世帯構成(祖父母、両親、叔父叔母いとこ、兄弟姉妹、甥姪、その他の同居について)を聞く項目、将来子供を何人持つつもりであるかを聞く項目、何人持つというその意識について自由に回答してもらう項目とする。

回収したアンケートは直ちに分析にかける。分析する手順は以下の通りである。
1.

将来子供を何人持つつもりであるかを聞く項目から、全平均、性別における平均、都道府県別の平均、世帯人数別の平均を算出する。

2.

2005 年の TFR、1.2604 と全平均、性別における平均を比較し、その差異について、

5

現在の社会状況、中学生という対象者の特性に配慮しながら考察を行なう。
3.

都道府県別の平均について、表 7 のような統計資料に表されている都道府県別のTFR との比較を行なう。同じような傾向が見られるのならば、特に都市化という背景について考察を行なう。異なった傾向が見られるのならば、特に 15 歳という年齢の後に行なわれるであろう農村部から都市部への移住という観点から考察を行なう。

4.

世帯人数別の平均について、問 4 と同じような観点から分析を行なう。また祖父母、両親、叔父叔母いとこ、兄弟姉妹、甥姪、その他、それらの種類別により詳細な分析を行ない、どのような同居者が子供を持つ意欲を増加させるかについての考察を行なう。

5.

自由回答を見ることによって、これまでの分析に表れない特徴的な意識を発見する。
そのような意識を考察することによって、さらなる研究についての展望を得る。

6