⼥性の学歴別出⽣率を⽤いた
将来⼈⼝シミュレーション1

慶應義塾 ⼤学経済学部 4 年 23 組 ⻄⼭賢治2

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本研究の執筆に際して、丁寧かつ熱⼼なご指導をいただいた⽯井太教授（慶應義塾⼤学
経済学部）に深く感謝いたします。また、⽯井太研究会同期の皆様には多くのご助⾔をいただき感謝いたします。
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⽯井太研究会 1 期

概要

本研究は、⼥性の最終学歴別出⽣率を⽤いて将来⼈⼝のシミュレーションを⾏うことを⽬的とする。
⼀般に、⾼学歴の⼥性は低学歴の⼥性よりも出⽣率が低いとされている。⽇本では、⼥性の⾼学歴化が進み、出⽣⼒の低下や⼈⼝減少に影響を与えていると考えられる。こうした状況下にも関わらず、わが国では教育⽔準を考慮した将来⼈⼝シミュレーション関する先⾏研究は⼗分でない状況にある。
そこで本研究では、教育⽔準別の将来⼈⼝シミュレーションを⾏うため学歴別基準⼈⼝と学歴移動を設定し、学歴別出⽣⼒格差を考慮した将来⼈⼝シミュレーション（Case０）と、学歴別に出⽣率を上昇させた将来⼈⼝シミュレーション（Case１〜Case３）を⾏うことで、将来⼈⼝推計に対する学歴別出⽣率の影響を⽰した。
学歴別出⽣⼒格差を考慮したシミュレーション（Case０）では、学歴別格差を考慮しな
い将来⼈⼝推計（封鎖⼈⼝）よりも総⼈⼝は減少するという結果が得られた。また、学歴別出⽣率を上昇させたシミュレーション（Case１〜Case３）では、⾼学歴における出⽣率の上昇が今後の⼈⼝減少を緩和するために重要となることが⽰された。
キーワード：学歴別出⽣率、教育、将来⼈⼝シミュレーション

⽬次
１．研究の背景と⽬的 ............................................................................................................ 1
２．先⾏研究 ........................................................................................................................... 2
３．データと⽅法 .................................................................................................................... 5

3. 1 データ............................................................................................................................ 5
3. 2 ⽅法 ............................................................................................................................... 6
４．結果と考察 ..................................................................................................................... 10

4.1 学歴移動⽔準................................................................................................................ 10
4.2 将来⼈⼝シミュレーション.......................................................................................... 11
５．終わりに ......................................................................................................................... 15
参考⽂献 ................................................................................................................................ 16
図表 ........................................................................................................................................ 18

１．研究の背景と⽬的
本研究は、教育⽔準による出⽣率格差に注⽬し、⼥性の最終学歴別出⽣率を⽤いて将来⼈⼝をシミュレーションすることを⽬的とする。
Hazan and Zoabi(2016）によると、アメリカ⼈⼥性では学歴別の出⽣率格差に変化が観測されているという。これまで⾼学歴の⼥性はそのほかの⼥性に⽐べ⼦供の数は少なかった。
しかし、彼らは 2000 年代において、⾼学歴⼥性は中程度の学歴の⼥性よりも出⽣率が⾼くなったことを観察し、⼥性が保育サービスを提供する低学歴の⼥性グループと保育サービ
スを利⽤する⾼学歴の⼥性グループに分かれており、保育サービスへのアクセスがしやす
い⾼学歴⼥性の出⽣率が伸びたことによるものとしている。
こうした最終学歴ごとの出⽣率の差は、⼈⼝全体の学歴構成の変化により全体の出⽣率や⼈⼝の増減に影響を及ぼすのではないだろうか。総務省統計局(2012)によると、⽇本において⾼学歴化は進み、男性では⼤卒以上が 2000 年から 2010 年までの 10 年で 5％以上伸ばし 28.7%、⼥性では⼤卒以上が 4％以上伸ばし 11.9%となっている。これによって、⽇本全体では⾼卒以上が 80％を超える結果となっている。さらに、年齢階級別に最終卒業学校別の⼈⼝の数を⽐較するとより顕著に⾼学歴化を確認することができる。また、⾼学歴の親を持つ⼦供は⾃⾝も⾼学歴になる傾向がある。橋本(2000)によると、⽗親が中⼩企業の⼀般労働者とした場合を基準にとれば、⼦の⾼等教育への進学率は、経営者・役員は 3.3 倍、ホワ
イトカラーは 2.8 倍にも達している。そして、こうした格差には、⼤学教育を受ける費⽤負担が可能かという経済的要因、親が良い成績をとることや進学する価値とそのためのノウハウを持つのかという⽂化的要因、⽇本の⾼校進学に際する厳しい序列形成という制度的要因の３つの要因が存在し、これらが進学率格差の拡⼤・固定化に影響を与えているとしている。
これらの最終学歴ごとの出⽣率の差、進展した⾼学歴化と⾼学歴の世代間の階層固定により、⾼学歴が⾼学歴を再⽣産することが考えられる。⾼学歴化が⾼度に進展すると、⾼学歴の出⽣率が低いままであった場合、⾼学歴の⼈⼝は減少していくことになる。⼀⽅で、⾼学歴の者が⾼い出⽣率へと変化した場合、⽇本の総⼈⼝が減少する中で⾼学歴の⼈⼝が増加するということも考えられる。⼈⼝全体の中で⼤きな割合を占める学歴の出⽣率の上昇
は、将来⼈⼝にも⼤きな影響を及ぼすだろう。また、現時点で構成割合が⼩さい学歴集団であっても、出⽣率が⾼ければ再⽣産を⾏うことで将来的に構成割合を⼤きくするという将来⼈⼝への影響を与える可能性もある。
このような背景に基づき、本研究においては、⼥性の最終学歴ごとの出⽣率の差によって将来⼈⼝がどのような影響を受けるのか、という視点から、将来⼈⼝のシミュレーションを
⾏い、その影響を考察する。

２．先⾏研究本研究の⽬的である、将来⼈⼝シミュレーションに教育の要素を組み込んだ推計を⾏った研究をまず確認していきたい。
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Lutz ら(2014)の研究は、2007 年、2010 年に発表された性別、年齢、教育達成を⽤いた⼈
⼝推計（KC et al. 2010, Lutz et al. 2007）を基にし、国際応⽤システム分析研究所（IIASA）の研究を⼤幅に拡張したものである。使⽤するデータとして、年齢、性別、教育到達度別の⼈⼝シェアに関する最も信頼性の⾼い最新のデータを収集し、15 歳以上の⼈⼝について、最終学歴に関する詳細な情報を含む 5 歳階級別のデータソースを集めている。教育達成のカテゴリーとしては、UNESCO の作成した ISECED 1997(UNESCO, 2006) をもとに 6 つの教育カテゴリー(No education, Incomplete primary, Primary, Lower secondary, Upper
Secondary, Post-secondary)を設定している。将来の出⽣率、死亡率、移動の仮定については、
統計モデルと専⾨家からの評価を組み合わせた仮定を設定している。教育達成の仮定は、いくつかのシナリオを⽤いているが、中でもベイズモデルに基づく GET(Global Education
Trend)シナリオは教育について最も可能性の⾼い推定をしている。
GET シナリオは、出⽣、死亡、移動の⼈⼝動態に関する仮定値の中央値に基づくシナリオである。GET シナリオによる場合、世界⼈⼝は 2010 年の 69.0 億⼈から 2020 年には 76.4 億⼈、2030 年には82.9 億⼈に増加することが⽰されている。さらに、2070 年には 94 億⼈というピークを迎え、2100 年には世界⼈⼝は 90 億⼈を下回るレベルとなると推定している。
Lutz ら(2014)の研究では、出⽣率や死亡率、移動に関して教育別格差のデータを多くの国で⼊⼿できないという課題に直⾯している。そのため、教育別の格差について実証データを⼊⼿できない国は報告されている格差を⼀般化して⽤いることで対処している。本研究においても、教育別の出⽣率や死亡率、移動の実証データについて求められないため、それぞれ仮定値を設定し、シミュレーションを⾏うこととする。
次は、⽇本における教育別出⽣率の動向に関する研究について述べる。Retherford(2014)
らの研究は、1980 年、1990 年、2000 年、2010 年の 4 回分の国勢調査を⽤いた同居児法により⽇本の教育⽔準別出⽣⼒推計を⾏ったものである。同居児法とは、国勢調査や家計調査の実施以前に遡って逆⽣残率により年齢別出⽣率（ASFR）を推定する⽅法である。この推計から、時間とともに⼥性の教育達成⽔準が変化していること、1980 年から 2010 年にかけて 25 歳から 29 歳の⾼校卒業以下の割合は 74%から 38%に、⼤学卒業以上の割合は 9%から 32%へと変化したことが明らかとされている。また、2000 年までの国勢調査では⾼学歴の出⽣率はその他の学歴に⽐べて⼤きく下回っている傾向が強いが、2005 年以降の⾼学歴による出⽣率の上昇が、他の学歴よりもより早い上昇が起きていること、2005 年から2010 年にかけて、⾼学歴以下の⼥性の TFR はわずかに上昇しこと、⼀⽅で、短⼤卒⼥性の TFR は急上昇し、⼤卒⼥性の TFR はやや急上昇していることが明らかとされているが、このパターンの原因については、さらなる研究が必要であるとしている。
次に、出⽣動向調査(厚⽣労働省 2015)から妻の最終学歴別の完結出⽣児数について観察する。
第 15 回出⽣動向基本調査(国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所 2015)では、妻の最終学歴別にみた完結出⽣児数を調査している。完結出⽣児数とは、結婚持続期間が 15〜19 年の初婚
どうし夫婦の平均⼦ども数であり、夫婦の最終的な平均⼦ども数であると考えられる。第 15
回調査の完結出⽣児数は前回調査である第 14 回調査(2010 年)に引き続き 2 を下回る結果となった。なお、結婚持続期間から今回対象となった夫婦は 1990 年代後半に結婚した層で2ある。妻の最終学歴別にみた完結出⽣児数は、妻が⾼学歴であるほどに少ない傾向がみられた。しかし、前回調査と⽐較すると妻の最終学歴が「⼤学以上」の完結出⽣児数は 1.89 で横ばいであるのに対し「短⼤・⾼専」では 1.94 から 1.89 への減少がみられ、妻が⾼学歴であればあるほど出⽣率が下がるという単純な出⽣率の構造からの変化が⾒られ始めている。
本研究で⾏う⼥性の学歴別出⽣率を⽤いた将来⼈⼝のシミュレーションは、⽇本ではあまり先⾏研究が⾒られない。しかし、教育⽔準という重要な要素を盛り込んだシミュレーシ
ョンを⾏うことにより、将来の⼈⼝像に関する視野を広げることが可能であろう。本研究で⾏う将来⼈⼝シミュレーションでは、出⽣率について⼥性の最終学歴によって差があるものと仮定する。この出⽣率の格差は、出⽣動向基本調査の完結出⽣児数と国勢調査の 50 歳
時未婚率を⽤いて仮定設定を⾏う。⼀⽅、死亡率は、最終学歴による死亡率の格差を⽰すデータがないことから、教育⽔準による格差はなく、同⼀であることを仮定する。

３．データと⽅法
3. 1 データ
本節では、本研究のシミュレーションに利⽤するデータについて説明する。
本研究のシミュレーションでは、学歴別にシミュレーションを⾏うため、学歴別 5 歳階級別⼈⼝を求める必要がある。学歴カテゴリーは、⾼校卒業以下、短⼤・⾼専卒業、⼤学卒
業以上の３つに分類する。国勢調査(総務省統計局 2012)の産業等基本集計より、15 歳以上
⼈⼝の最終学歴⼈⼝を利⽤する。
将来⼈⼝のシミュレーションには、国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所「⽇本の将来⼈⼝推計（平成 29 年推計）」(国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所 2017)の出⽣中位・死亡中位仮定の封鎖⼈⼝推計を基にする。この封鎖⼈⼝推計は、各年・各歳での推計が⾏われている。しかし、本研究で⾏う将来⼈⼝シミュレーションは、5 歳×5 年での推計⾏うため、封鎖⼈⼝推計を
5 歳×5 年へと変換する必要がある。その⽅法としては、まず、各年ごとの各歳⼈⼝を 0−
4 歳、5−9 歳、…、100−104 歳、105 歳以上という区分別に 5 歳階級⼈⼝へとまとめ、さらにこれを 2015−2019 年、2020−2024 年、…、2110−2114 年と 5 年ごとにまとめることにより、5 年×5 歳へと変換する。また、出⽣数のデータについても同様に５歳×5 年データへと変換する。次は、これら変換した⼈⼝の５年間のコーホート変化率を⽤いて男⼥別
⽣残率を逆算する。また、封鎖⼈⼝推計の仮定設定に⽤いられている 5 年ごとの出⽣率と、
5 歳×5 年⼈⼝による Exposure から出⽣数を推計する。この推計した出⽣数は封鎖⼈⼝推計の出⽣数とは必ずしも⼀致しないことから、両者の⽐を⽤いて出⽣率を補正することにより、各年・各歳の推計と整合性を保つ 5 歳×5 年の推計結果を得ることができる。
3. 2 ⽅法
本節では、本研究のシミュレーションの⽅法について説明する。
まず、学歴移動⽔準の推計について述べる。国勢調査の学歴別⼈⼝は、15 歳未満⼈⼝の最終学歴が不明であること、また、29 歳までの各年齢階級では在学者数が多く最終学歴が確定していないこと、といった問題があるため独⾃に学歴別⼈⼝を導出する必要がある。本
研究で⾏うシミュレーションでは、⼦どもの最終学歴は⺟親の最終学歴に⼀定の学歴移動
3

を考慮して決定するとの仮定を置くが、この学歴移動の⽔準は、実績値との整合性に基づいて設定する。具体的には、2010 年における０−29 歳までの学歴別⼈⼝は、1980 年から 2010年までの 15−49 歳までの各学歴の⼥性が出産した⼦の数を基礎とし、これに学歴移動を反映して決定される。そこで、1980 年から 2010 年へと学歴別⼈⼝のシミュレーションを⾏って、総⼈⼝に対する学歴別⼈⼝割合を求め、学歴移動の⽔準を求める。
学歴移動の⽔準を決定するベンチマークとなる学歴別⼈⼝割合の実績値は、2010 年国勢調査(総務省統計局 2012)の 25−29 歳とする。しかしながら、25−29 歳では在学者が存在していることから、国勢調査の値そのものを最終学歴とすることができない。そこで、2000
年 25−29 歳年齢階級と 2010 年 35−39 歳年齢階級の学歴構成割合を⽐較し、この在学者の移動傾向と同様に 2010 年 25−29 歳年齢階級の在学者が移動すると仮定し、在学者を按分することとした。具体的には、2010 年 25−29 歳年齢階級の在学者を１：５で短⼤・⾼専
卒業と⼤学卒業以上に按分した。
次に、このようにして推定されたベンチマークである 2010 年の 25−29 歳学歴構成割合と⼀致するような学歴移動⽔準を求める。本研究では、学歴移動は⾼校卒業以下から⼤学卒業以上への移動と仮定し、学歴移動がないとした場合の学歴別⼈⼝推計を 1980 年から 2010年にかけて５歳階級別に 5 年ごとに⾏い、2010 年の学歴別⼈⼝を推計した。ここで 5 年ごとの学歴別 0−4 歳⼈⼝を求めるためには、学歴別出⽣率が必要である。しかしながら、⼈
⼝動態統計では学歴別出⽣率データは得られないことから、学歴別出⽣⼒格差に仮定を設定して学歴別 0−4 歳⼈⼝を求めた。この出⽣⼒の格差をβi とすると、βi は出⽣動向基本
調査（国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所 2015）の結婚持続期間 15〜19 年初婚どうし夫婦の妻の最終学歴別完結出⽣児数と国勢調査（総務省統計局 2012）の⼥性の 50 歳時未婚率を⽤いて以下の式により推定した。
!

β ="妻の最終学歴(𝑖)別完結出⽣児数& × "1 − ⼥性の 50 歳時未婚率&"⾼校卒業以下完結出⽣児数& × "1 − ⼥性の 50 歳時未婚率&
i: 学歴(1:⾼校卒業以下,2:短⼤・⾼専卒業,3:⼤学卒業以上)

i

このβ を⽤いると学歴別の出⽣数は、⼥⼦の Exposure とβi を考慮した出⽣率から求めることができる。βi は出⽣⼒の格差を⽰すため、各学歴の出⽣児数割合は以下の式により求
められる。
!

!

𝑅 =

𝐹𝑥 × 𝐸 ! × β!

∑ 𝐹𝑥 × 𝐸 ! × β

Fx : 出⽣率（全学歴）, Ri : 出⽣児数割合, Ei: ⼥⼦の Exposure,i : 学歴(1:⾼校卒業以下,2:短⼤・⾼専卒業,3:⼤学卒業以上)
本研究では学歴別の死亡・移動⽔準には違いがないことを仮定することから、求めた学歴
別出⽣数割合は、0−4 歳の学歴別⼈⼝に⼀致する。そこで、これを⽤いて 5 年ごとの 0−4
歳⼈⼝の学歴別⼈⼝割合を推計すると、2010 年における 25−29 歳⼈⼝以下の年齢階級の学歴別⼈⼝割合（学歴移動がないとした場合）を推計することができる。そこで、この推計結果をベンチマークの学歴別⼈⼝割合と⽐較し、その乖離から学歴移動⽔準を設定した。
4

なお、本研究における学歴移動仮定にはいくつかの注意点が存在する。⼀般には男⼥間で学歴移動には差があると考えられるが、本研究では学歴移動⽔準は男⼥計の学歴別⼈⼝割合から設定しており、男⼥間における差については考慮していない。また、⼀般には⼦どもの学歴は⽗⺟のそれぞれの学歴が影響を与えることが考えられるが、本研究では学歴の推計は⺟親の学歴を基に⾏われている点に注意が必要である。
次に、学歴別将来⼈⼝シミュレーションを⾏う基礎となる 2015 年基準⼈⼝（学歴別）の推計について述べる。まず、実績値である 2010 年国勢調査(2012)の学歴別⼈⼝では 85 歳
以上は合計されている。⼀⽅、本研究で⾏うシミュレーションでは 105 歳以上を開放区間とする年齢階級を⽤いるため、85 歳以上の年齢階級の学歴別⼈⼝割合は、実績値の 85 歳以
上の年齢階級の割合を⽤いることとした。
また、シミュレーションは 2015 年より⾏うため、
前節において設定した学歴移動⽔準を利⽤し、2015 年の学歴別⼈⼝を求めて基準⼈⼝を設定した。
次に、学歴別将来⼈⼝シミュレーションについて述べる。本研究におけるシミュレーショ
ンは、コーホート要因法によって⾏う。基準⼈⼝は上述の学歴別基準⼈⼝を⽤い、学歴別に2015 年より 2115 年までの 100 年シミュレーションを⾏う。
本研究では、学歴別出⽣率に複数の仮定を設けたシミュレーションを実⾏するが、その基礎となるベースケースは 3. 1 で述べた封鎖⼈⼝推計に対応するものであり、以下のようにして推計される。まず、出⽣率については 3. 1 の封鎖⼈⼝推計と整合的になるように補正した出⽣率をすべての学歴に共通して⽤いる。死亡率については、全ての学歴において同⼀であるとし、移動はないものとする。学歴移動は上述の割合移動割合を将来に向けて⼀定と仮定した。
ベースケースとは別に、Case０として学歴ごとの出⽣率の格差を⽤いたシミュレーショ
ンを⾏う。Case０では全体の出⽣率から、学歴ごとの出⽣率を推定し、これを⽤いてシミュ
レーションを⾏う。αを全体の出⽣率に対する⾼校卒業以下の出⽣率の⽐とすると、学歴ごとの出⽣率は以下の式から推定する。

₅𝐹"! = 𝛼 × 𝛽! × ₅𝐹"#$$
また、βは以下の式から推定する。
𝐵 #$$ = 5 ₅𝐹"#$$ × ₅𝐸"#$$ = 5 5 ₅𝐹"! × ₅𝐸"! = 5 5 𝛼 × 𝛽! × ₅𝐹"#$$ × ₅𝐸"!
"

"

!

"

!

= 𝛼 × 5 5 𝛽! × ₅𝐹"#$$ × ₅𝐸"!
"

!

したがって
𝛼＝

𝐵 #$$
∑" ∑! 𝛽! × ₅𝐹"#$$ × ₅𝐸"!

₅Fxi : 学歴 i、年齢(x から x+5)の出⽣率, βi : 出⽣率格差 ,₅Exi : 学歴 i、年齢(x から x+5)の⼥⼦の Exposure, BALL : 出⽣数
i : 学歴(1: ⾼校卒業以下,2: 短⼤・⾼専卒業,3: ⼤学卒業以上, ALL: 全学歴)

Case０においては、2005 年から 2010 年にかけて推定したβi とαから、学歴別出⽣率を設5定し、シミュレーションを⾏う。
次に、ベースケースから学歴別出⽣率を変動させた３つのパターンのシミュレーション
仮定について述べる。第 1 は、⼤学卒業以上の出⽣率が 50％上昇したパターン（Case１）、
第 2 は、⾼校卒業以下の出⽣率が 50％上昇したパターン(Case２)、第 3 は、⾼校卒業以下と⼤学卒業以上の出⽣率がともに 50％上昇したパターン（Case３）である。

４．結果と考察4. 1 学歴移動⽔準
図１は、25−29 歳における、2010 年の学歴移動前の学歴別構成割合推計値と実績値と学歴移動後の学歴別構成割合推計値を⽐較したものである。実績値の構成割合は、⼤学卒業以
上が 40.70％、短⼤・⾼専卒業が 21.01％、⾼校卒業以下が 38.29%である。⼀⽅、学歴移動
前の学歴構成割合推計値は、⼤学卒業以上が 9.53％、短⼤・⾼専卒業が 20.10％、⾼校卒業
以下が 70.46％となった。移動前推計値と実績値を⽐較すると、移動前の⾼校卒業以下は実績値を 30％近く上回っており、⼤学卒業以上は 30％近く下回っている。⼀⽅で、短⼤・⾼専卒業の⼈⼝割合は概ね等しかった。そこで本研究では、学歴移動は⾼校卒業以下から⼤学卒業以上へと起きているものと仮定し、⾼校卒業以下出⽣数の 45％を⼤学卒業以上の出⽣数に移動させることとした。これに基づく移動後の学歴別構成割合推計値は、⼤学卒業以上が 38.76％、短⼤・⾼専卒業が 20.33％、⾼校卒業以下が 41.24％となり、移動後と実績値を⽐較すると、⾼校卒業以下と⼤学卒業以上のどちらにおいても、実績値との差が 1％未満と実績値を再現していることが確認された。
4. 2 学歴別将来⼈⼝シミュレーション
図２は、封鎖⼈⼝推計(国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所 2017)とベースケースの⼈⼝⽐較である。2115 年における封鎖⼈⼝推計の総⼈⼝は 45,087 千⼈、ベースケースの総⼈⼝は45,083 千⼈と、100 年後のシミュレーション結果の差が約 4 千⼈という⾮常に⼩さな差となっている。封鎖⼈⼝推計とベースケースの⼈⼝は 100 年の推計期間すべてにおいて総⼈
⼝の差は⼩さく、すべての推計期間において 99.99％以上の合致をしている。図３は、ベースケースの学歴別⼈⼝シミュレーション結果である。表 1 は、ベースケースの総⼈⼝と学歴別⼈⼝である。最も急激な⼈⼝下落をしているのは、⾼校卒業以下であり、2050 年から2055 年にかけて⼤学卒業以上を下回り、2060 年から 2065 年にかけて短⼤・⾼専卒業を下回っている。2115 年には、学歴が⾼いほど⼈⼝が多いという、現在の学歴構成とは異なる結果になった。本シミュレーションでは⾼校卒業以下⼈⼝の出⽣数の 45％が学歴移動することを仮定しているため、⼈⼝の多い推計前半では急激な下落となっている。対して、学歴移動を受け⼊れている⼤学卒業以上の⼈⼝は全体を通して横ばいとなっているが、2045 年
から 2050 年にかけて初めて下落し始め、以降緩やかな減少を続ける。
続いて、学歴別出⽣率を設定した Case０について⾒ていく。学歴別出⽣率の推定に⽤いた 2005 年から 2010 年のαは、0.988223 であり、短⼤・⾼専卒業と⼤学卒業以上の出⽣率を推定するα×βi はともに、
0.943304 となった。
これらを⽤いて学歴別出⽣率を設定する。
図４は、封鎖⼈⼝推計と Case０の総⼈⼝を⽐較したものである。表２は、Case０の学歴別
6

総⼈⼝シミュレーション結果である。学歴別出⽣率を⽤いた Case０が封鎖⼈⼝推計の総⼈⼝を下回る結果となった。2115 年の封鎖⼈⼝推計の総⼈⼝は 45,087 千⼈、Case０の総⼈⼝
は 41,182 千⼈となった。また、ベースケースと⽐較すると、Case０の短⼤・⾼専卒業⼈⼝と⼤学卒業以上の⼈⼝は 2115 年にそれぞれ 13,244 千⼈と 22,626 千⼈であり、ベースケー
スの 14,837 千⼈と 24,835 千⼈と⽐べ、それぞれ百万⼈単位での差が出ている。
続いて、シミュレーションに際して設定した 3 つのパターンを⾒ていく。3 つのパターンにおける、50％の出⽣率上昇は、その学歴における出⽣率が 2.09 を上回るものとなる仮定となっている。すなわち、近年のわが国の⼈⼝置換⽔準である 2.062.07 を上回る⽔準となった場合の想定と位置づけることができる。
図５と表３は、Case１の⼤学卒業以上の出⽣率を 50％上昇させた場合のシミュレーショ
ン結果である。⼤学卒業以上⼈⼝は 2055 年以降においても上昇を続け、2115 年には 50,186

千⼈となり、総⼈⼝のおよそ 71％が⼤学卒業以上となった。出⽣率を⾼く設定した⼤学卒業以上の⼈⼝増加により、総⼈⼝の下落は緩やかとなり、⼈⼝減少が抑えられる結果となった。
図６と表４は、Case２の⾼校卒業以下の出⽣率を 50％上昇させた場合のシミュレーショ
ン結果である。図６では、出⽣率上昇の効果として⾼校卒業以下の⼈⼝減少スピードが緩やかになっている。また、⼤学卒業以上への学歴移動の数が増加することから⼤学卒業以上の⼈⼝も増加し、⼈⼝が減少し始める年次も 2060 年以降に先送りされた。また、2115 年時点
での⼤学卒業以上の⼈⼝は 33,263 千⼈となり、ベースケースの 24,802 千⼈よりも⼀千万⼈近く多くなっている。
図７と表５は、Case３の⾼校卒業以下と⼤学卒業以上の出⽣率をともに 50％上昇させたシミュレーション結果である。図７は、Case１と Case２の結果を合わせたようなグラフの形となっており、⼤学卒業以上の⼈⼝は 61,792 千⼈で Case１よりも⼀千万⼈以上多く、⾼校卒業以下の⼈⼝は 10797 千⼈で Case2 と同じ結果となっている。総⼈⼝については
87,426 千⼈で、３つのケースの中で最も多い結果となった。
最後に、図８と表６はベースケースと Case１から Case３までの総⼈⼝のシミュレーショ
ン結果を⽐較したものである。Case１から Case３まで、どのシミュレーションにおいても出⽣率上昇による⼈⼝減少の鈍化が起きている。中でも、Case３の総⼈⼝推移における⼈⼝減少の鈍化は顕著であり、ベースケースでは 2110 年から 2115 年にかけて 2,895 千⼈の⼈⼝減少が起きているが、Case３では 806 千⼈の⼈⼝減少にとどまっている。また、2115 年の総⼈⼝についても、Case３はベースケースの 1.93 倍の総⼈⼝となっている。
本研究のシミュレーションにおける仮定である、「⾼校卒業以下⼈⼝の出⽣数の 45％が⼤学卒業以上へ移動」はシミュレーション結果に⼤きな影響を及ぼしている。⾼学歴化を反映したこの仮定の下では、⾼校卒業以下の低学歴⼈⼝における⾼い出⽣率は総⼈⼝の動向にとって⼤きな影響を及ぼすことができないことを⽰している。また、この仮定の下では学歴
構成は 2055 年前後において現在の⼈⼝構成から変化が起き始め、より⾼学歴である集団の⼈⼝が多くなる⼈⼝構成へと転換する。したがって、Case１と Case２を⽐較しても分かる
ように、これまでの⾼学歴化の傾向が続くのであれば、⾼学歴者の出⽣率の動向が今後の総⼈⼝の変動を左右する重要な要因となると考えられる。総⼈⼝の減少を緩和する最も効果的な⽅法は、すべての学歴の出⽣率が上昇することであるのは明⽩であるが、Case１のシミ
7ュレーション結果から、⾼学歴のみの出⽣率が上昇することでも、
2115 年の総⼈⼝は 70,417
千⼈と、ベースケースの 1.56 倍となることから⼈⼝減少の総和に効果的であることが理解できる。これは、本研究で⾏ったような学歴別シミュレーションによって初めて明らかとなる知⾒であるといえるだろう。
Case０からは、学歴別出⽣率を⽤いたシミュレーションを⾏うと、封鎖⼈⼝推計よりも⼈⼝減少が進⾏した推計結果となることが分かった。これは、学歴移動により出⽣率の⾼い⾼校卒業以下から出⽣率の低い⼤学卒業以上へと⼈⼝が移動することによるものと考えられる。つまり、出⽣⼒の格差を取り⼊れた将来⼈⼝シミュレーションは、取り⼊れていないシ
ミュレーションと明らかに違う結果をもたらす。これは、将来⼈⼝を推計する際に、教育達成要因を追加することの重要性を⽰しているといえよう。

５．終わりに
本研究では、学歴別出⽣率の格差と学歴構成の変化を反映した将来⼈⼝のシミュレーシ
ョンを⾏うことにより、⾼学歴化が進む状況下において、⾼学歴⼥性の出⽣率上昇が将来⼈⼝に与える影響を⽰すことができた。この結果は、⼈⼝減少に対する政策や将来⼈⼝推計にとって、新たな知⾒を⽰したものといえる。
しかし、本研究におけるシミュレーションにはいくつかの制約も存在する。1 つは、死亡や移動をすべての学歴で共通している点である。実際には、死亡と移動のどちらも教育⽔準により異なる値を⽰すことから、これを反映するとシミュレーション結果も異なるものへと変化すると考えられる。
また、学歴移動については、⾼学歴化が顕著な期間に基づいて設定を⾏ったため、⾼校卒
業以下⼈⼝出⽣数の 45％の移動を仮定したが、シミュレーションを⾏った 100 年間に同じ⽔準で⾼学歴化が進むとは限らない。学歴移動の動向によっては、異なるシミュレーション結果となるだろう。本研究の結果はこのような制約や将来の仮定設定に基づいたシミュレーション結果となっていることに注意が必要である。今後、このような点についてシミュレーションを改善していくことが課題である。

8

参考⽂献
国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所(2015)「第 15 回出⽣動向基本調査（結婚と出産に関する全
国調査）」
国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所(2017)「⽇本の将来推計⼈⼝（平成 29 年推計）」
国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所(2018)「⼈⼝統計資料集」
総務省統計局(2012)「国勢調査」
橋本健⼆(2000)「教育機会の不平等と階層格差の固定化」『⽣活経済政策』⽣活経済政策研
究所,1 ⽉号,pp.6-10
Hazan, Moshe and Hosny, Zoabi (2016), “Highly educated women no longer have fewer kids,”
Perspectives from Around the World, RIETI.
KC, S., Barakat, B., Goujon, A., Skirbekk, V., Sanderson, W.C. and Lutz, W. (2010) ʻProjectionof Populations by Level of Educational Attainment, Age, and Sex for 120 Countries for2005‒ 2050ʼ. Demographic Research, 22: 383‒ 472.
Retherford, Robert D., Naohiro Ogawa, Rikiya Matsukura, Takehiro Fukui and Hajime Ihara(2014), “TRENDS IN FERTILITY BY EDUCATION IN JAPAN, 1966-2010”, Tokyo,
Japan: Nihon University Population Research Institute.
Lutz, W., Goujon, A., KC, S. and Sanderson, W.C. (2007) ʻReconstruction of Populations byAge, Sex and Level of Educational Attainment for 120 Countries for 1970‒ 2000ʼ. Vienna
Yearbook of Population Research, 2007: 193‒ 235.
Lutz, Wolfgang, William P. Buts and Samir KC (2014) WORLD POPULATION & HUMAN
CAPITAL IN THE TWENTY-FIRST CENTURY, Oxford University Press.
UNESCO (2006) International Standard Classification of Education: ISCED 1997 (Reprint).
UNESCO Institute for Statistics: Montreal.

9図表

出所：筆者推定
図 1 25−29 歳学歴別構成割合⽐較（2010 年）

10出所：筆者推定
図２ 封鎖⼈⼝推計とシミュレーション結果の⽐較

11

出所：筆者推定
図３ ベースケース 学歴別総⼈⼝シミュレーション結果

12

表１ ベースケース 学歴別総⼈⼝（単位：千⼈）

年次

総人口

高校卒業以下短大・高専卒業 大学卒業以上

2015

127,095

70,90225,87930,3142020

125,050

66,27926,79031,9822025

121,957

61,134

27,63333,1902030

118,177

55,71828,396

34,0642035

113,868

50,26028,971

34,6372040

109,161

44,98429,25434,9232045

104,264

40,087

29,19934,9782050

99,37535,68928,831

34,8552055

94,50531,74528,212

34,5482060

89,51428,08327,39334,0392065

84,366

24,603

26,40833,3552070

79,146

21,331

25,28032,5352075

74,143

18,396

24,07931,6692080

69,581

15,87622,85530,8502085

65,42013,734

21,59830,0882090

61,536

11,893

20,30929,3342095

57,852

10,27019,03728,546

2100

54,3598,808

17,83827,7132105

51,068

7,495

16,744

26,8292110

47,9786,354

15,75325,871

2115

45,083

5,411

14,837

24,835

出所：筆者推定13出所：筆者推定
図４ 封鎖⼈⼝と Case０の総⼈⼝シミュレーション結果

14表２ Case０学歴別総⼈⼝シミュレーション結果（単位：千⼈）
年次

総人口

高校卒業以下短大・高専卒業 大学卒業以上

2015

127,095

70,90225,87930,3142020

124,868

66,266

26,71431,8882025

121,603

61,111

27,48033,012

2030

117,655

55,68628,16333,8052035

113,181

50,221

28,662

34,2992040

108,31144,93628,871

34,5042045

103,236

40,032

28,74034,4642050

98,13735,62628,28634,2252055

93,03331,67527,57133,7872060

87,80428,00526,65233,1472065

82,42324,51925,56832,3352070

76,974

21,241

24,34531,3882075

71,74418,302

23,05130,3912080

66,95015,777

21,73629,4362085

62,554

13,631

20,38828,5342090

58,441

11,787

19,011

27,6432095

54,54010,162

17,653

26,725

2100

50,8508,700

16,37825,7732105

47,391

7,388

15,222

24,7812110

44,1696,249

14,18623,7332115

41,182

5,312

13,244

22,626

出所：筆者推定15出所：筆者推定
図５ Case１ 学歴別総⼈⼝シミュレーション結果

16

表３ Case１ 学歴別総⼈⼝シミュレーション結果（単位：千⼈）

年次

総人口

高校卒業以下短大・高専卒業 大学卒業以上

2015

127,095

70,90225,87930,3142020

125,785

66,27926,79032,7162025

123,361

61,134

27,63334,5952030

120,232

55,71828,396

36,1182035

116,564

50,26028,97137,3322040

112,53144,98429,25438,2932045

108,466

40,087

29,19939,1802050

104,675

35,68928,831

40,1542055

101,082

31,74528,212

41,1252060

97,40628,08327,39341,931

2065

93,561

24,603

26,40842,5502070

89,673

21,331

25,28043,0622075

86,107

18,396

24,07943,6322080

83,132

15,87622,85544,4012085

80,68013,734

21,59845,3482090

78,55011,893

20,30946,3482095

76,605

10,27019,03747,298

2100

74,816

8,808

17,83848,1702105

73,198

7,495

16,744

48,9592110

71,7396,354

15,75349,6322115

70,417

5,411

14,83750,169

出所：筆者推定17出所：筆者推定
図６ Case２ 学歴別総⼈⼝シミュレーション結果

18

表４ Case2 学歴別総⼈⼝シミュレーション結果（単位：千⼈）

年次

総人口

高校卒業以下短大・高専卒業 大学卒業以上

2015

127,095

70,90225,87930,3142020

126,01266,80826,79032,414

2025

123,703

62,094

27,63333,9762030

120,604

57,05228,39635,1562035

116,91751,93628,97136,0102040

112,837

46,99429,25436,5892045

108,668

42,457

29,19937,0122050

104,652

38,453

28,83137,3682055

100,710

34,90328,21237,5952060

96,59831,60527,39337,6002065

92,25828,45526,40837,3952070

87,81525,491

25,28037,0442075

83,60022,851

24,07936,6702080

79,847

20,61422,85536,3782085

76,48518,73021,59836,1572090

73,345

17,111

20,30935,9252095

70,31915,667

19,03735,616

2100

67,38014,328

17,83835,2142105

64,517

13,066

16,74434,7072110

61,693

11,88015,75334,0602115

58,897

10,797

14,83733,263

出所：筆者推定19出所：筆者推定
図７ Case３ 学歴別総⼈⼝シミュレーション結果

20

表５ Case３ 学歴別総⼈⼝シミュレーション結果（単位：千⼈）

年次

総人口

高校卒業以下短大・高専卒業 大学卒業以上

2015

127,095

70,90225,87930,314

2020

126,747

66,80826,79033,1492025

125,108

62,094

27,63335,381

2030

122,658

57,05228,396

37,2102035

119,61451,93628,971

38,7062040

116,217

46,99429,25439,9692045

112,918

42,457

29,19941,2622050

110,078

38,453

28,83142,7942055

107,520

34,90328,21244,4042060

104,830

31,60527,39345,8332065

101,903

28,45526,40847,0402070

98,91725,491

25,28048,1462075

96,30222,851

24,07949,3722080

94,35020,61422,85550,881

2085

92,953

18,73021,59852,6252090

91,844

17,111

20,30954,4242095

90,84015,667

19,03756,137

2100

89,905

14,328

17,83857,7392105

89,047

13,066

16,744

59,2372110

88,232

11,88015,75360,5992115

87,426

10,797

14,837

61,792

出所：筆者推定21

出所：筆者推定
図８ 総⼈⼝のシミュレーション結果の⽐較

22

表６ 総⼈⼝のシミュレーション結果の⽐較（単位：千⼈）年次

ベースケース C ase1

C ase2

C ase3

2015

127,095

127,095

127,095

127,0952020

125,050

125,785

126,012

126,7472025

121,957

123,361

123,703

125,1082030

118,177

120,232

120,604

122,6582035

113,868

116,564

116,917

119,6142040

109,161

112,531

112,837

116,2172045

104,264

108,466

108,668

112,918

2050

99,375

104,675

104,652

110,0782055

94,505101,082

100,710

107,5202060

89,514

97,406

96,598104,830

2065

84,366

93,561

92,258

101,9032070

79,14689,67387,81598,9172075

74,143

86,107

83,60096,3022080

69,581

83,132

79,847

94,3502085

65,42080,68076,48592,9532090

61,53678,55073,34591,8442095

57,85276,60570,31990,8402100

54,35974,816

67,38089,9052105

51,06873,19864,51789,0472110

47,97871,73961,693

88,2322115

45,08370,41758,89787,426

出所：筆者推定23