DP2019-J03

2019 年 3 月 20 日

インド農家における経済活動の多様化：
インド「全国標本調査」（National Sample Survey）の個票データを利用して佐藤隆広**
２０１９年３月２０日
第１節 はじめに
近年、インド農民の困窮がインド国内において深刻な社会問題として取り上げられている。農業労働者の自殺件数が２０１４年の６７１０件から２０１５年の４５９５件まで下落しているのに対して、農民の自殺件数は同期間で５６５０件から８００７件と急増している。２０１５年の農民の自殺理由の内訳をみると、「破産あるいは借金」が３８．７％、「農業に関わる諸問題」が１９．５％を示している（Ministry of Home Affairs 2016）。すなわち、農業経営活動に関わる経済問題を苦にした自殺がほぼ６割を占めている。
こうした農民の困窮状況を反映して、インドでは近年、農民による大規模な抗議運動が展開している。たとえば、２０１８年１１月には、首都デリーに１０万人以上もの農民がデモ行進をした。農民たちのインド政府に対する要求は、農民たちが抱える借金の棒引きと農産物価格の引き上げであった（BBC 2018）。もちろん、インド政府も農民問題を認識しており、２０２２年までにインド農民の所得を倍増化させる計画を立てているが（Modi 2016）、
それが実現する見通しは極めて厳しいと言わざるを得ない。
そこで、本研究では、データを用いて、高度成長で注目されているインド経済のアキレス腱ともいえる農民問題を明示的に分析に取り上げてみたい。
「全国標本調査」（National Sample Survey: NSS）の第５９次ラウンド「農民に関する状況評価調査」（Situation Assessment Survey of Farmers）は、インド農家における様々な側面を大規模標本調査によって始めて調査したものである。そこでは、農家の教育水準、消費、所得、生産的資産や負債などでみた農民の経済厚生、農業技術とその選好、資源の利用可能性、農業にかかわる技術発展や近代的技術などへのアクセス、などがカバーされている。さらに、NSS の他の多くの調査とは異なり、農家の農業のみならず非農業経済活動からも得られる所得に関する詳細な調査を実施している。同調査は、２００３年１月から１２月にかけて実施され、２００２年の農業年度（２００２年７月～２００３年６月）を調査対象期間としている。同一の農民について、同年１月から６月までの前半期の冬（ラビ）作と

本論文は、基盤研究（C）「ミクロデータからみたインドの人口・労働・不平等の長期動
向」（課題番号：17K03658）と公益財団法人神戸大学六甲台後援会による助成事業による研究成果の一部である。
** 神戸大学経済経営研究所。Email: takahirodevelop@gmail.com
1

７月から１２月までの後半期の夏（カリフ）作の２時点で調査が行われている。
さらに、NSS は、「農民に関する状況評価調査」の継続を決定し、ちょうど１０年後の２
０１３年１月から１２月を調査実施期間として第７０次ラウンド「農業世帯に関する状況
評価調査」（Situation Assessment Survey of Agricultural Households）を実施している。
調査対象年度は、２０１２年農業年度である。前回調査と同様に、前半期と後半期の２時点
で同一の農家に対して調査が行われた。
本研究の目的は、２００２農業年度から２０１３農業年度の期間において、農家の経済活動の多様化がどの程度進展しているのかを分析することである。この期間、インド経済は年率平均７．５％で成長し、GDP の規模が２倍以上になっている。本研究では、こうした未曽有の高度経済成長を背景にして、農家は成長が作り出す経済機会をどのように自らのものにしたのか、あるいは逆にその経済機会をつかみ損ねたのか、こうした課題を定量的に検証することを目的としている。
しかしながら、２００２年調査から２０１２年調査にかけて、調査対象が変更になっており容易に経年比較することができなくなっている点に注意したい。本研究では、両調査が比較可能になるように、２００２農業年度の第５９次調査と２０１２農業年度の第７０次ラウンドの個票データを再整理し、そうして得られたデータで分析を行う。
また、２０１５農業年度に、第７０次ラウンドとほぼ同様の調査手法を用いて、全国農業
農村開発銀行（National Bank for Agriculture and Rural Development: NABARD）が農家に対して NSS 調査に匹敵する規模の標本調査を行っている。NABARD の調査の個票データは未公表であるが、その集計結果が最近公表された（National Bank for Agriculture
and Rural Development 2018）。完全に比較可能になるわけではないが、その集計結果を含めて、２００２年・２０１２年・２０１５年の３時点の農業年度における農家の経済多様化の経年変化もごく簡単に検討してみたい。
さらに、本研究は、２００２年と２０１２年の農業年度において比較可能となったデータをプールして、どのようなタイプの農家が経済多様化を進めているのかを回帰分析を通じて明らかにする。
以下の本研究の構成は、次のとおりである。第２節では、２０１５農業年度を調査対象期間とした NABARD の農家調査を含めて、２００２農業年度から２０１５年農業年度までの農家の経済多様化を概観する。第３節では、第５９次と第７０次の NSS の個票データを利用して、どのようなタイプの農家が経済多様化を実現しているのかを回帰分析を通じて明らかにする。第４節では、本研究をとりまとめ、残された課題を議論する。

第２節 農家所得の経年比較
本節では、まず経年比較のための方法を解説し、その後、２００２年・２０１２年・２０2１５年の３時点の農業年度での調査が可能な限り比較可能になるように２００２年と２０
１２年調査を修正したうえで、３時点の経年変化を概観する。さらに、個票データが利用可
能な２００２年と２０１２年調査について、より厳密に比較可能にするために両調査に対して修正を施し、２００２年から２０１２年までの変化を考察する。
（１）経年比較のための方法
第５９次ラウンドにおける「農民」（farmer）とは、「土地を利用して（所有、借地あるいは保有して）農業活動に従事している自然人」（A person who operates some land (ownedor taken on lease or otherwise possessed) and is engaged in agricultural activities）のことである。ここで言う農業活動は、圃場作物や園芸作物などの耕作農業のみならず、樹木やゴムなどの商品作物栽培や酪農・養殖・養豚・養蜂・ミミズ養殖・養蚕などを含む。その際、つぎの２つの条件の両方が満たされなければならない。第１は土地を保有していること（所有権の有無ではなく、借地も含む）、第２はその土地で農業活動に従事していること、である。このことによって、純粋な土地なし農業労働者、沿岸漁民、農村工芸職人や農業サービ
ス 従 事 者 な ど が 調 査 対 象 か ら 除 外 さ れ る こ と に な っ た （ National Sample Survey
Organisation 2002: par. 0.4.1）。また、都市においては調査されず、農村のみが調査対象地域に指定されている（National Sample Survey Organisation 2002: par. 0.3）。
第７０次ラウンドは、第５９次ラウンドにおける農民の定義だった「土地保有」（landpossession）の必要条件を外した。さらに、第７０次ラウンドでは、沿岸漁業、農村工芸活動や農業サービスからすべての所得を得ている世帯は、調査対象から除外された。加えて、
第７０次ラウンドは、「主たる状態」（principal status）かないしは「副次的な状態」（subsidiary status）で世帯員のなかで最低１名は農業自営業を行っており、過去３６５日
において３０００ルピー以上の農業生産を行っている世帯のみを分析対象にした（National Sample Survey Organisation 2012: par. 5.0.5）。このことによって、第７０次ラウンドでは、第５９次ラウンドでは調査対象になっていた実質的な意味での農業労働世
帯（すなわち、限界的な土地を地主から借りて耕作を行うが、収入のほとんどを農業賃金労働で得ているような限界的な小作農世帯）が調査対象から外されることになった。こうした調査対象の変更に合わせて、調査対象名が「農民」（farmer）から「農業世帯」（agricultural
household）に変更になった（農村のみ調査対象地域に指定されている点は、第５９次ラウンドと同様である）。
NABARD の調査は、NSS の第７０次ラウンドの方法を踏襲しており、その点で経年比較が可能な設計になっているが、（１）調査対象となっている州と連邦直轄地が NSS と比較すると限定的であること（NABARD ではデリー準州と連邦直轄地などが調査されていない）、（２）NSS では調査対象になっていない中小都市の一部がカバーされていること、の２点で異なる1。
1

NABARD 調査は、インド２９州における農村における４万３２７世帯の農業および非3そこで、本研究は、第５９次ラウンドのデータについては、（１）農業賃金労働所得以外の所得を持たない純粋な農業労働世帯、（２）漁業・農村工芸品・農業サービスのいずれかだけの活動しか行っていない世帯、（３）主たる状態でも副次的な状態においても農業自営業に従事している世帯員が一人もいない世帯、（４）２０１２年価格でみて３０００ルピー
未満の農業所得しか稼得していない世帯、を除外することにする。さらに、第７０次のデータについては、第５９次ラウンドの定義に合わせるために、土地保有がゼロの世帯を除外することにする。こうした処理をデータに施すことによって、本研究は２００２年と２０１２
年の経年比較を行うことができると考えている。
以上は、両年において、個票データが利用できるからこそ行えるデータ加工である。これに対して、NABARD の２０１５年調査は現段階では個票データは公開されておらず、ごく限られた範囲でインド全体と州別の集計値が公開されているに過ぎない。そこで、３時点での完全な比較を行うことは断念して、２０１２年と２０１５年がほぼ比較できることを利用して、（１）先に述べたのと全く同様の手続きによって、２００２年の第５９次ラウンドのデータを加工し、（２）２００２年と２０１２年のデータから２０１５年で調査されていない州と連邦直轄地を除外することによって、部分的に比較可能なデータを作成することにした。
（２）２００２年から２０１５年までの農家所得の変化
図表１は、第２節（１）で説明した方法に基づいて計算したインド農家の平均所得を整理したものである2。ここでのそれは、一人当たりではなく一世帯当たりの平均所得である。
２００２年の平均所得は２万６千ルピー、２０１２年に７万７千ルピー、そして２０１５年には１０万６千ルピーと、平均所得は順調に増加していることがわかる（現在の為替レート
でみると１ルピーは１．６円程度である）。インドの最も安価な乗用車であるタタモーターズの「ナノ」は１０万ルピーで購入できるということで「ワン・ラック・カー」（One LakhCar）と喧伝されたが、２０１５年のインド農家の平均所得はちょうどワン・ラック・ルピ
ー程度である。

農業世帯をカバーしている。以下で、比較するのは、農業世帯のみであることは言うまでもない。
2 ２００２年、２０１２年と２０１５年の３つの農業年度において、インド農業は旱魃の被害を被っている。これは、インド政府が意図的に旱魃年に調査を実施したということではなく、偶然である。
4

図表１：インドの平均農家所得（単位：ルピー）

2002-03
9041
3231
5810
13134
1203
2695
26073
768

Wage & Salary
Agrcultural Wage & Salary
Non-Agricultural Wage & Salary
Crop Income
Animal Farming Income
Non-Agricutlural BusinessTotal Income(Other Souces)(Wage Labour)(Govt/ Pvt. Service)
Esimated Number of Households

2012-13
24764
15267
9497
37012
9302
6208
77286
901

2015-16
53628
37680
8532
5868
105708
1464
36300
17328
1007

注：推定世帯員の単位は、１０万世帯である。
内訳をみると、賃金・サラリーの名目額は順調に伸びているが、耕作所得は２０１２年から２０１５年にかけて停滞、家畜所得と非農業自営所得は同期間にかけて減少している。こ
れからのことは、農家の源泉別所得の年次変動の激しさを示しているものと解釈できる。
３時点の調査における所得には、送金所得は一切含まれていないが、２０１５年調査では「その他の所得源泉」（Other Sources）として、土地建物からの賃貸料と金融資産からの配当・利子収入が調査されている。しかし、こうした不労所得は、２０１５年でみて１５００ルピー程度であり、必ずしも金額でみて大きなものではないことがわかる。
賃金・サラリー所得について、２０１５年調査はそれを賃金（Wage Labour）とサラリー（Govt/ Pvt. Service）に区別しているが、２００２年と２０１２年調査のような農業と非農業の内訳は、個票データが公表されていない現段階では分からない。
復元乗数を用いた推定農家数は、２００２年の７千７百万世帯、２０１２年の９千万世帯、
２０１５年には１憶世帯となっている。農業部門に従事している就業者数は２００４年以降から漸減傾向にあることが知られているが（佐藤 2017）、農家の数自体は漸増しているわけである。
図表２：インドの平均農家所得の源泉別シェア

Wage & Salary
Agrcultural Wage & Salary
Non-Agricultural Wage & Salary
Crop Income
Animal Farming Income
Non-Agricutlural BusinessTotal Income(Other Souces)(Wage Labour)(Govt/ Pvt. Service)5

2002-032012-132015-16

34.7%
12.4%
22.3%
50.4%
4.6%
10.3%
100.0%

32.0%
19.8%
12.3%
47.9%
12.0%
8.0%
100.0%

50.7%

-

-

35.6%
8.1%
5.6%
100.0%
1.4%
34.3%
16.4%

図表２は、所得の源泉別シェアを示している。３時点で一貫して減少傾向を示しているのが、耕作所得と非農業自営所得である。耕作所得の場合は、２００２年の５０．４％、２０
１２年に４７．９％、そして２０１５年には３５．６％と大きく減少している。また、非農
業自営所得も、２００２年の１０．３％、２０１２年の８％、２０１５年の５．６％と漸減している。
これに対して、賃金・サラリー所得は、２００２年の３４．７％から２０１２年の３２％と漸減するものの、２０１５年に５０．７％と急増している。ちょうど、この動きは、耕作
所得シェアと対照的である。２０１５年には、農家の最大の所得源が、賃金・サラリー所得になっている。こうした逆転現象が、一時的な要因なのかそれとも長期的なものであるのかは現段階では断言することは難しい。
そもそも、２０１５年調査では、人口規模が５万人未満の第３級（Tier III）と第４級（Tier
IV）都市（インド準備銀行（Reserve Bank of India: RBI）による定義）も調査対象になっており、農外活動が２００２年や２０１２年と比較すると、過大に推定されている可能性が存在する3。ちなみに、２０１５年調査では、５万人未満の都市からの標本数は全体の１６％、農村からはその残りの８４％となっている4。若干とはいえ、都市部分が調査対象に入っていることは、その分だけ、農家が直面する外部労働市場が大きいことが予想され、賃金・サラリーが高い可能性が存在する。
家畜所得は、２００２年から２０１２年にかけて４．６％から１２％と大きく増加するが、２０１５年には８．１％にまで減少する。２００２年から２０１５年でみると、漸増しており、家畜所得シェアは長期的に増加していると言ってよい。実際、近年、ミルク生産や養鶏業などの酪農・畜産業がインド全体の所得上昇につれて拡大傾向にある（絵所 2017；後藤2006）。こうした現実に観察される趨勢と、家畜所得シェアの上昇は相互に整合的である。

RBI の定義は、つぎの文書に明記されている。
https://rbidocs.rbi.org.in/rdocs/content/pdfs/100MCA0711_5.pdf
4 RBI による都市の定義は人口規模のみに基づくものであるが、NSS における都市は国勢調査（Census）に準拠している。国勢調査における都市は、市政機関などの法定自治機関
があるもの以外としては、（１）人口規模が５０００人以上であること、（２）男性労働者の２５％が非農業部門に就業していること、（３）人口密度が１平方キロメートル当たり
４００人以上であること、の３条件を同時に満たす必要がある。したがって、（１）の人
口５０００人以上の条件が満たされていても、（２）と（３）の条件が満たされていない
場合は、NSS の調査では農村に分類され、調査対象になっている。したがって、本文でいう都市の一部は、NSS によって農村地域として調査されていることになる。
36図表３：インドの平均農家所得（単位：２００２年価格表示ルピー）と年率平均成長率
Wage & Salary
Agrcultural Wage & Salary
Non-Agricultural Wage & Salary
Crop Income
Animal Farming Income
Non-Agricutlural BusinessTotal Income(Other Souces)(Wage Labour)(Govt/ Pvt. Service)

2002-03
9041
3231
5810
13134
1203
2695
26073
-

2012-13 2015-16 2002-13 2012-16 2002-16
2.5%
18.9%
6.3%
11605
20458
8.0%
7155
-2.7%
4450
2.8%
-6.3%
0.7%
17345
14374
12.9%
-9.7%
7.7%
4359
3255
0.8%
-8.7%
-1.4%
2909
2239
3.3%
3.6%
3.4%
36218
40326
558
13848
6610
-

図表３は、実質所得とその平均成長率を示している。所得の実質化にあたっては、インド
労働省が提供している農村労働者消費者物価指数（Consumer Price Index for Rural
Labours: CPIRL）を用いている（Ministry of Labour and Employment n.d.; 2017）5。まず、総所得は３時点を通じて順調に伸びているが、その成長率は期間を通じて安定しており、
２００２～２０１６年でみて年率３．４％となっている。このスピードはインドの GDP 成
長率と比べると半分程度であり、インドの長期的な脱農化のプロセスと整合的である（佐藤2017）。
これに対して、所得源泉別の成長率の期間変動は激しい。総所得の成長率が安定的である
ことを前提とすると、これはあたかも、農家が、所得源泉のポートフォリオを組むことによって所得合計の変動を穏やかにするという「所得のスムージング化」（income smoothing）
を行っていることを示唆するような結果になっている。
２００２年から２０１５年の期間でみると、賃金・サラリー所得と家畜所得の伸びはほぼ
GDP 成長率に匹敵する高さである。これに対して、耕作所得の伸びはわずか０．７％、非農業自営所得に至ってはマイナス１．４％である。インドの未曽有の高度成長の恩恵を被っているのが、労働市場から得られる賃金・サラリー所得であり、需要の所得弾力性が高い酪
農製品や食肉の生産などに関わる家畜所得なのである。これに対して、農家が行う耕作農業
や非農業自営業は絶対的にも相対的にも衰退する、というトレンドが観察されることは特記しておきたい。

インド労働省が提供している CPIRL は、すべての州や連邦直轄地をカバーしているわ
けではない。そこで、CPIRL のデータがない州については、つぎのような方法で近隣州のデータを代わりに利用している（括弧内の州の CPIRL を代理に用いた）：チャンディガール州（ハリヤナ州とパンジャブ州の平均）、ウッタルカンド州（UP 州）、デリー準州（ハリヤナ州）、シッキム州（西ベンガル州）、アルナチャル・プラデーシュ州・ナガランド
州・ミゾラム州（アッサム州）、ジャルカンド州（ビハール州）、チャティスガール州（MP 州）、ダマンドゥー連邦直轄地・ダドリハベリ連邦直轄地（グジャラート州）、ゴア
州（マハラシュトラ州）、ラクドシュウィープ連邦直轄地（ケララ州）、ポンディッシャリ
ー連邦直轄地（タミル・ナード州）、アンダマンニコバル連邦直轄地（西ベンガル州）、テ
ランガナ州（AP 州）。
57つぎに、州別の農家所得が２０１５年調査のレポートで利用可能であるので、２００２年から２０１６年までの州別の農家所得の推移とその特徴を簡単に検討してみたい（２０１
５年調査のレポートでは、州別の農家所得の源泉は報告されていない。このため、２０１５
年所得には「その他の所得源泉」が含まれており、若干ではあるが、２０１５年所得はそれ以前の所得と比較すると過大推定されている）。

8

図表４：インドの州別平均農家所得（単位：２００２年価格表示ルピー）
120000100000

80000

60000

40000

20000

0

2002

2012

9

2015

図表４は、インドの州別の実質農家所得を整理している。この図表では、２０１５年の実質所得順位別に州を並べている。所得水準が高い州をみると、第１位はパンジャブ州、第２位がハリヤナ州、第３位はケララ州となっている。これに対して、最も低いのが AP 州、次いで UP 州、ジャルカンド州の順になっている。
北東諸州（メガラヤ州、ミゾラム州、アルナチャル・プラデーシュ州）やジャム・カシミール州などの特別カテゴリー州や人口が小規模なゴア州などを例外とすると、２００２年から２０１５年にかけて、実質所得が減少傾向を示しているのは、所得水準が最高位にある
パンジャブ州のみとなっている。パンジャブ州は、１９６０年代後半以降の「緑の革命」の中心地であり、インド農業近代化を牽引してきたが、近年、過剰灌漑による塩害や地下水位の低下や米麦に特化し過ぎたモノカルチャー経済化など、その行き詰まりが懸念されるよ
うになっている（Chand 1999; Vatta, Singh, Bhoi, Singh and Sharma 2018）。パンジャブ州農家の平均所得の下落は、こうした懸念を裏付ける結果である6。
これに対して、所得下位にある諸州では順調に所得が上昇していることが伺われる。２００２年から２０１５年までのオリッサ州の年率成長率は８％と最も高く、次いでチャティ
スガール州の６．５％となっている。
図表４で示した同じデータを用いて、横軸に２００２年所得（の自然対数値）を、縦軸に
２００２年から２０１５年までの年率成長率をとった散布図が、図表５である。

6

２００２年のデータを他の年のデータと比較可能なように加工しない場合、パンジャブ
州における実質農家所得の下落は観察されない（Gulati and Saini 2018）。このことは、本来比較すべきはない零細な土地を保有している農業労働世帯を含む２００２年調査とそうした世帯を含まない２０１２年や２０１５年調査を、直接比較することの問題を示唆していると解釈できる。
10

図表５：初期農家所得と農家所得の成長率
9.0%

7.0%

5.0%

3.0%

1.0%

9.00

9.50

10.00

10.50

11.00

11.50

12.00

-1.0%

-3.0%

-5.0%

この散布図は、経済成長論で言うところの「条件なし収束」を示唆している。貧しい農業
州は、時間の経過ととともに豊かな農業州にキャッチアップする、というわけである。こうした「条件なし収束」は、クロスカントリーデータを用いた一人当たり GDP では見られな
いし、インドの州別データを用いた一人当たり州内総生産（State Domestic Product: SDP）
でも観察されない（Barro and Sala-i-Martin 2003; Nagaraj, Varoudakis and Véganzonès
2000; Sato 2017）。したがって、こうした傾向は、インドの農業部門に特徴的な関係であると考えられる7。

7

こうした関係は必ずしも農業部門のみに観察されるわけではない。クロスカントリーデ
ータとインド州別データのいずれにおいても、製造業部門では同様の「条件なし収束」が確認されている（Rodrik 2013; Amirapu and Subramanian 2015）。ところが、農業部門のクロスカントリーデータを利用すると、「発散」が観察される。すなわち、全世界における農業を分析対象にすると、農業先進国の成長率が高く、農業後進国の成長率が低いのである（酒巻・佐藤・市川・齋藤・藤本 2019）。これらの論点については、本論文ではこれ以上取り扱うだけの準備が不足しているが、別途詳細な検討を要する課題である。
11

図表６：一人当たり純州内生産（２００２年価格表示、自然対数値）と相対所得
4.5
4.0
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5

0.0
8.00

8.50

9.00

9.50
2002

10.00

10.50

2012

2015

11.00

11.50

12.00

注：相対所得は、分子に農家平均所得を、分母に一人当たり純州内生産（Net State Domestic
Products: NSDP）をとっている。
インド経済は現在、脱農化に向けた長期的なプロセスが進行していることは先述したとおりである。ここでは、州別データを利用してこのことを再検証してみたい。図表６は、横軸に２００２年価格表示の一人当たり純州内生産（Net State Domestic Product: NSDP）の自然対数値を、横軸に分子に農家平均所得を分母に一人当たり純州内生産をとった相対所得をとった散布図である。すなわち、横軸でみて左から右への移動が経済成長を、縦軸でみて上から下への移動が農家の相対所得が減少するという意味で脱農化を示唆する。経済
発展ととともに脱農化が進展すれば、それは右下がりの関係になるはずである。
図表６をみると、２００２年時点では右下がりの関係が弱いが、２０１２年時点、とくに２０１５年時点では極めて明確な右下がりの関係が観察される。また、２００２年には相対所得が１を下回る州はひとつも存在しなかったが、２０１５年には２９州のうち１０州で１を上回るようになっている（インドの農家における平均世帯数は約５人程度であるが、相対所得が１を下回るということは、その農家所得が一人当たり純州内生産よりも少ないことを意味する）。インドの農家は、高度経済成長からの恩恵を十分に受けていないことを意12

味する結果である。
図表７：農家平均所得（２００２年価格表示）と貧困者人口割合
60.0

50.0

40.0

30.0

20.0

10.0

0.0
0

20000

40000

60000
2004

80000

1000001200002011

注：２００４年の貧困比率には２００２年の農家平均所得を、２０１１年の貧困比率には２０１２年の貧困比率を対応させている。
図表７は、州別の貧困者人口比率と農家平均所得の関係を描いたものである。２０００年
代前半においては、貧困比率と農家所得の間に明確な右下がりの関係がみられた。すなわち、農家所得の高い州ほど貧困の度合いが低いわけである。ところが、２０１０年代に入ると、そのような関係が弱くなっていることがわかる。このことは、貧困削減において農家所得の上昇が重要ではなくなかったことを意味するのではなく、農家所得上昇以外の経路で貧困削減を実現しつつある州が存在するようになったと解釈したい。
（３）個票データからみた２００２～２０１２年までの農家所得の変化
図表８は、個票データの特性を利用して、インドの農家所得全体とその所得源泉の平均・
標準誤差・パーセント点を示したものである。これらの値は、復元乗数を利用した推定値である。ここから、以下の諸点を指摘しておきたい。
13

図表８：インドの農家所得（単位：２００２年価格表示ルピー）
Wage &
Salary(Non(Agrcultural
Agricultural
Wage &
Crop Income
Wage &
Salary)Salary)Reference Year: 2002-03
Mean
9056
3231
5826
13136
S.E.
168
72
156
207
1%
0
0
0
-9075
5%
0
0
0
-1500
10%
0
0
0
210
25%
0
0
0
1790
50%
0
0
0
5370
75%
10286
0
0
14200
90%
25509
12137
16200
30765
95%
40500
19286
33171
49500
99%
10386037286
99591
124495
Number of Observations = 41323, and Population Size = 76832979.
Reference Year: 2012-13
Mean
11654
7204
4450
17224
S.E.
301
205
217
359
1%
0
0
0
-7577
5%
0
0
0
-475
10%
0
0
0
0
25%
0
0
0
1748
50%
2038
0
0
6219
75%
13606
8746
0
17517
90%
30426
19651
9542
41020
95%
49660
30269
26118
67299
99%
12960773557
89764
172104
Number of Observations = 34854, and Population Size = 90146598.

AnimalFarming
IncomeNonAgricutlural Total Income
Business1206
94-24510
-6960
-3450
-360
0
2160
8400
13980
31800

2695
131
0
0
0
0
0
0
3570
15504
51108

26093
321
-18170
-1865
1130
5980
15445
31170
58571
88324
1933804367
195-16489
-5013
-2096
0
0
5394
13703
21980
57114

2916
196
0
0
0
0
0
0
0
17468
60681

36161
568
-7273
1152
3751
10226
21192
41171
78223
121501249287

注１：２００２年の数値が図表３と若干異なるが、その理由は図表３ではデリー準州や連邦直轄地などの州を除外した数値を利用しているからである。本図表では、利用可能なすべての州・連邦直轄地のデータを利用している。
注２：S.E.は復元乗数を利用した場合の標準誤差（Standard Error）を意味する。
第１に、総所得をみると、２００２年の平均値が２万６千ルピーであるのに対して、中央値（５０パーセント点）はわずか１万５千ルピーに過ぎない。２０１２年も同様に、平均値
が３万６千ルピーに対して、中央値は２万１千ルピーである。インドの所得分布は他国と同様に右裾が厚くなっており、平均値が中央値よりも大幅に大きな値になっている。第２節（２）では平均値のみで議論をしていたが、こうした議論は所得分布の重要な偏りを無視するものである。さらに、２００２年には１パーセント点と５パーセント点、２０１２年においても１パーセント点で所得がマイナスになっている。こうした最貧困の農家も最低限の消費は維持する必要があるので、送金などの経常的移転・貯蓄の取り崩し・資産売却・借金などをする必要がある。
第２に、賃金・サラリーをみると、総所得と同様に平均値が中央値を大きく上回ることが確認できる。２００２年においては、少なくとも半数の農家は外部労働市場で賃金・サラリ
14

ーを稼得していないことがわかる。２０１２年においても、少なくとも２５％の農家が外部
労働市場に参入できていない。
第３に、賃金・サラリーが農業と農外雇用のいずかで生み出されたのかを確認すると、２００２年においては非農業賃金・サラリーが農業賃金・サラリーを上回っていたが、２０１２年には逆転していることがわかる。この期間、（２）インド経済はサービス部門を始めとする非農業部門の成長が著しいこと、（３）農村では全農村世帯に一世帯年間１００日の農外雇用を保障する「全国農村雇用保障法」（National Rural Employment Guarantee Act）
が施行されていること、の２点を考慮すると、上記の逆転現象は奇妙なことである。こうした逆転現象が起こる主要な理由は、調査方法の変化によるところが大きいと考えられる。２００２年の世帯員の状態（status）は調査前の「週」を単位に測られていたが、２０１２年には年間を通じての「普段の状態」（usual status）に変更された。調査されている賃金・サ
ラリーも、２００２年には「週での状態」（weekly status）であるのに対して、２０１２年には調査前の半年間に変更されている。仮に、普段、農業自営業をしている世帯員が農閑期に非農業部門で相当な賃金を稼得したとして、２０１２年にはそれを農業部門で稼得したものと見做さざるを得ないわけである。すなわち、２００２年調査では賃金・サラリーと雇用部門がほぼ対応するのに対して、２０１２年ではそうした対応が極めて弱くなっているのである。したがって、部門別の賃金・サラリーを経年比較するのは難しいと結論付けなければならない。
第４に、農家の最大の所得源泉である耕作所得をみると、これまでと同様に平均と中央値に大きな差が存在することが改めて確認できる。２００２年も２０１２年においても、それぞれの平均所得１万３千ルピーと１万７千ルピーは、それぞれの年の７５パーセント点所
得にほぼ対応する。また、注目すべきことに、両年において、１パーセント点と５パーセン
ト点所得はマイナスになっている。独立後着実に上昇してきたとはいえ、インド全体の農地の灌漑比率は４割程度であり、農業経済活動は、天候に左右されるため、しばしば「ギャンブル」に例えられてきたが、２０００年代以降においても決して軽視できない割合の農家はそうした「ギャンブル」に敗北していると言えるのである。
第５に、家畜所得をみると、平均値が２０１２年に１２００ルピー、２０１２年に４４００ルピーであるのに対して、中央値がともにゼロになっている。また、耕作所得以上に、多くの世帯の家畜所得はマイナスになっており、そのマイナス額も極めて大きいことがわかる。本節（２）で、農家の経済多様化は、耕作から酪農や養鶏などへの農業部門内で多様化を示唆したが、そうした多様化が進展するなかで成功を収めている農家と失敗をしている農家が混在している事実を、ここで特記しておきたい。
最後に、非農業自営所得をみると、ほとんど農家はそのような活動を行っていないことがわかる。２００２年にはすくなくとも７５％の農家が、２０１２年には９０％の農家が、そうした非農業自営活動とは無縁である。こうした活動を行っている農家は、農家全体の一部であることがわかる。
15

図表９：インドの農家所得の増加額（単位：２００２年価格表示ルピー）
Wage &
Salary
Mean
1%
5%
10%
25%
50%
75%
90%
95%
99%

2598
0
0
0
0
2038
3320
4918
9160
25747

(Non(Agrcultural
Agricultural
Wage &
Crop Income
Wage &
Salary)Salary)
3973
-1375
4088
0
0
1498
0
0
1025
0
0
-210
0
0
-42
0
0
849
8746
0
3317
7514
-6658
10255
10984
-7054
17799
36271
-9827
47609

AnimalFarming
Income
3161
8021
1947
1354
360
0
3234
5303
8000
25314

NonAgricutlural Total Income
Business
221
0
0
0
0
0
0
-3570
1964
9573

10068
10897
3017
2621
4246
5747
10001
19652
33177
55907

図表９は、図表８の２０１２年所得から２００２年所得を単純に引き算した結果をまとめたものである。単純に経年比較ができない非農業賃金・サラリーで所得が減少していることを除外すれば、ほとんどの所得源泉でパーセント点に関わりなく所得が増加していることがわかる。例外は、１０パーセント点と２５パーセント点の耕作所得と９０パーセント点の非農業自営所得である。さらに、特記しておきたいことは、１パーセント点と５パーセン
ト点の耕作所得の増加額が、それぞれ約１５００ルピー、約１０００ルピーとプラスになっているが、これはマイナスの所得額が減額されていることを意味しており、２０１２年においても所得自体はマイナスになっていることである。農家の貧困問題を考えると、２００２
年から２０１２年にかけて未曽有の高度経済成長を実現してきたインド経済において、耕作所得でみた限界農や小農の実質所得が減少ないしは依然としてマイナスになっていることは強調しておきたい。
つぎに、総所得でみた階層別で、農家所得の源泉別シェアがどのようになっているのかを検討してみたいが、これまで利用してきた所得概念では所得源泉シェアを単純に計算することができない。
（１）耕作所得や家畜所得では極めて多くの農家の所得がマイナスになっていること、さらに（２）分母に相当する総所得もマイナスになっている農家も決して少なくないこと、の２点から、シェアを単純に計算すると、無視できない数の農家でマイナスになる事例が出てくるし、シェアが１００％を超える事例も発生してしまうからである。シェアは、非負の値で当然０％から１００％の間に入るべきであるにもかかわらず、そのようなことになってしまうのである。この問題に対応するために、マイナスをとっているサンプルを削除してシェアを計算することも可能であるが、そうすると極めて多くのサンプルが失われてしまう（図表８の家畜所得を参照されたい。実際に、１万を超えるサンプルが脱落してしまう）。そこで、本研究では、所得源泉がマイナスになっている場合はそれらをすべてゼロに置き換え、そのうえで改めて総所得を再計算することにした。こうした方法は、もちろん恣意性を逃れない。したがって、それは、シェアを計算するための便宜的措置である。

16

図表１０：所得階層別のインドの農家所得の源泉別シェア
Total
IncomeClass

Wage &
SalaryReference Year: 2002-03
0-1%
0.7%
1-5%
2.9%
5-10%
11.2%
10-25%
29.1%
25-50%
34.5%
50-75%
32.9%
75-90%
33.6%
90-95%
37.9%
95-99%
26.1%
99-100%
Reference Year: 2012-13
0-1%
6.9%
1-5%
15.6%
5-10%
25.3%
10-25%
38.1%
25-50%
35.4%
50-75%
32.8%
75-90%
32.0%
90-95%
29.5%
95-99%
21.6%
99-100%(Non(Agrcultural Agricultural
Wage &
Wage &
Salary)Salary)AnimalFarming
IncomeCrop
IncomeNon(Percentile
Agricutlural
Point)
Business

-

-

-

-

-

0.3%
2.0%
8.5%
19.6%
20.2%
14.6%
6.3%
3.8%
2.3%

0.4%
0.9%
2.7%
9.5%
14.4%
18.3%
27.3%
34.1%
23.8%

83.9%
84.0%
72.1%
54.6%
46.2%
45.9%
45.5%
44.2%
53.8%

14.3%
11.5%
13.4%
11.6%
11.4%
11.4%
10.6%
7.3%
6.2%

1.1%
1.6%
3.3%
4.6%
7.9%
9.8%
10.3%
10.7%
13.9%

-

-

-

-

-

5.5%
13.5%
22.4%
31.9%
27.1%
20.7%
14.6%
12.4%
8.8%

1.4%
2.2%
3.0%
6.2%
8.3%
12.1%
17.4%
17.1%
12.8%

78.2%
68.3%
54.6%
43.1%
42.3%
44.2%
44.6%
50.5%
52.9%

14.4%
14.9%
16.3%
15.0%
15.1%
15.5%
13.8%
12.2%
13.0%

0.5%
1.2%
3.8%
3.8%
7.1%
7.5%
9.7%
7.8%
12.5%

(TotalIncome,
Rs.)

1%
0
5%
1132
10%
2578
25%
7320
50%
16549
75%
32177
90%
60494
95%
89876
99%
193380100% 216000000
1%
5%
10%
25%
50%
75%
90%
95%
99%
100%

0
2443
4891
10917
21943
41860
79482
1223872497565864191

図表１０は、一番右側の２つのコラムのパーセント点の総所得に基づいて所得階層を定義して、所得階層ごとの所得源泉別の平均シェアをまとめたものである（もちろん、復元乗数を利用している）。同図表によって、総所得水準の高低で、農家の所得源泉シェアがどのように異なっているのかを確認することができる。ここから、以下の諸点を指摘しておきたい。
第１に、賃金・サラリーをみると、２００２年と２０１２年の両年ともに、所得階層の低いところではシェアが小さく、所得階層が高くなるにつれてシェアが高くなり、所得上位層
では若干シェアが下がる、という傾向が観察される（先述のとおり、農業と非農業賃金・サ
ラリーについては経年比較できないので、ここでは言及しない）。
第２に、耕作所得をみると、ちょうど、賃金・サラリーのシェアと逆のパターンになっていることがわかる。すなわち、最低所得階層では耕作所得シェアは８割にも達しており、所得階層が上昇するにつれて、耕作所得シェアが減少していくのが読みとれる。２００２年では最上位の９９～１００パーセント所得階層でシェアが急増するのに対して、２０１２年
では７５～９０パーセント所得階層以降で再び上昇傾向を見せる。
第３に、家畜所得をみると、２００２年と２０１２年で所得階層とシェアの関係に変化が観察される。すなわち、２００２年においては最低所得階層でそのシェアが１４％と最も高
く、所得階層が高くなるにつれてシェアは一貫して低下している。このことは、限界農や小農にとって耕作所得を補完する重要な所得源泉が、家畜所得であることを強く示唆してい17

る。これに対して、２０１２年にはそのようなパターンを観察できない。所得階層の高低に関係なく、家畜所得は１２～１６％のシェアを示しており、とくに、２００２年ではそのシェアが低かった所得上位層である９５～１００パーセント所得階層でも１２～１３％にまでシェアが高まっている。農家の経済多様化は、とりわけ、所得上位層における酪農や養鶏業などへの参入によるところが大きいと考えられる。
最後に、非農業自営業所得をみると、２００２年と２０１２年の両年において所得階層が高まるにつれて非農業自営所得シェアが高まるという傾向が観察される。また、２００２年と２０１２年を比較すると、所得上位層で非農業自営所得シェアの減少が観察される。非農業部門は、経済の組織化、近代化や法人化などが近年飛躍的に進んでいる部門であり、農家が兼業で行うような自営業にとっては厳しい事業環境であることが推察される。

第３節 農家所得の多様化に関する実証分析
インド農家の所得多様化に関する定量的な分析として、本研究はつぎのような所得関数を想定したい。

𝑦𝑖𝑡 = 𝛼0 + 𝛼𝑑 + 𝛼𝑡 + 𝛽1 𝑙𝑎𝑛𝑑𝑖𝑡 + ∑ 𝛽2𝑗 𝑙𝑎𝑏𝑜𝑢𝑟𝑗𝑖𝑡2+ ∑ 𝛽3𝑗 𝑎𝑔𝑒𝑗𝑖𝑡 + ∑ 𝛽4𝑗 𝑎𝑔𝑒𝑗𝑖𝑡+ ∑ 𝛽5𝑗 𝑒𝑑𝑢𝑐𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑗𝑖𝑡 + ∑ 𝛽6𝑘 𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑠𝑘𝑖𝑡 + 𝑒𝑖𝑡(1)

ここで、添え字の i は世帯、t は時点、d は世帯が居住している県、j は世帯員カテゴリーである。また、y は実質所得、land は世帯が所有している土地（ha 単位）、labour は世帯
員の数、age は年齢、education は教育水準、others はその他所得と相関があると予測される変数、をそれぞれ意味する。上記の上段部分の説明変数は生産関数中の生産要素としての土地と労働を、下段の説明変数はミンサー型賃金関数で用いられる年齢と教育となっており、したがって、（１）式は生産関数と賃金関数を素直に合わせた定式化になっている。所
得を対数変換していないのは、多くの農家において所得が負の値をとっており、それらの対数を定義できず、自動的に分析対象から除外されてしまうことを避けるためである8。また、世帯員カテゴリーでは、たとえば男性と女性の世帯員を区別して、それぞれを独立のカテゴリーとしてみなしている。すなわち、質が異なることが予想される労働を複数に区別している（あとの説明で明らかになるように、そうした質の違いを考慮しない特定化や、男女のみ

8

こうした所得関数の定式化には、もちろん弱点が存在する。それは、土地と労働という生産要素の限界生産力を一定と仮定していることである。この点については、本節の最後に、コブ・ダグラス型生産関数の定式化を用いることによって対応する。
18

ならず、経済活動人口と従属人口の区別も用いた場合もある）。
実際に、回帰分析のために利用するのは、第２節（１）で説明したような個票データを加工することによって経年比較を可能にした２００２年と２０１２年の両農業年度のプール
データである。２００２年と２０１２年ごとに変数の記述統計量を整理したのが、つぎの図
表１１のパネル（１）とパネル（２）である。ごく簡単に、本研究で利用する変数を確認してみたい。多くの説明変数が存在するため、ここでは、重要と思われる変数に限って説明を加えることにする。
生産要素としての土地は、農家によるヘクタール単位でみた所有面積である。土地の貸借を含めた保有面積ではなく所有面積を用いた理由は、本研究の回帰分析の説明変数については被説明変数であるフローの所得に対して、可能な限り外生的なものを採択するという方針をとっているからである。その点で、土地売買市場は、土地貸借市場に比較すればインドにおいては未発達であり、フローの所得に対してより外生的であると考えられる。本研究で用いている NSS の個票データはパネルデータでなく、複数年度のクロスセクションデー
タ（repeated cross-section data）であり、説明変数と誤差項の相関が生み出す内生性問題を完全には避けることはできない。しかしながら、本研究は、より外生的な（あるいは内生性の度合いがより小さい）説明変数を用いることによって、この問題に対応したいと考えている9。こうした実証分析の戦略が、本研究における回帰分析の核になっていることをここで特記しておこう。
図表１１をみると、農家の所有面積は２００２年の１．２６ヘクタールから２０１２年の０．６ヘクタールまで減少している。農地所有の零細化は、人口増加による世帯分割と歴史的な慣習でもあった男子均分相続の影響だけはなく、女性にも相続権が認められるようにもなったインド独立後の民法典の改訂による影響も重要であると思われる。
上記の土地に対して、生産要素としての労働については、４種類の定式化を試みている。
第１は世帯員の総数、第２は男女別の世帯員数、第３は世帯員を経済活動人口（年齢が１５
歳から６４歳）と従属人口（０歳から１４歳と６５歳以上）別の世帯員数、第４は男女別・経済活動人口と従属人口別の世帯員数である。
図表１１で確認すると、総世帯員数は２００２年の５．８人から２０１２年には５．３人と漸減している。世帯員の男女構成は、両年ともに若干ではあるが、男性の方が多いことがわかる。また、経済活動人口や従属人口においても男性の方が若干多くなっている。こうしたことは、インドで依然としてみられる強い男子選好（son’s preference）を反映していると思われる
また、労働の質については、ここではミンサー型賃金関数の特定化に準拠して、上記４種類の労働に加えて世帯主の平均年齢と平均教育水準を用いることにしたい。利用するデー

9

土地の区分として、灌漑地と非灌漑地を用いない理由も同様である。毎年度、農家は、どのような作付けを行うのかを決定するが（それは当然、耕作所得に強く影響するであろう）、その決定は当然、灌漑地の割合と同時決定である。
19

タでは、年齢は０歳から１歳刻みで最高年齢の９５歳まで存在している。教育カテゴリーとしては（１）非識字、（２）小学校未卒業の識字、（３）小学校（primary）卒、（２）中学校（middle）卒、（３）高校（secondary）卒、（４）上級高校（higher secondly）卒、（５）高等専門学校（diploma）卒、（６）大学（graduate）卒、（７）大学院以上（post-graduate
and above）卒の一般的な教育水準に加えて、農業に関する専門的研修を受けたかどうかも教育変数として利用することにした。
図表１１で教育水準を確認したい。すべての労働カテゴリーごとの教育水準を確認するのは煩瑣であるので、世帯員全体・男性世帯員・女性世帯員の平均教育水準だけを確認することにしたい。世帯員全体でみて非識字率は２００２年から２０１２年にかけて４５．９％から３７．８％にまで下落している。とりわけ、男性世帯員の非識字率の下落が、女性世帯員よりも大きくなっている。すなわち、同期間で、男性で３５．６％から１５．２％に下落しているのに対して、女性では５８．２％から５１．７％とごくわずかな下落となっている。
そして、特記すべきことに、中学以降の教育水準が性別にかかわりなく、全般的に改善している。とくに、高学歴とみなされる高等専門学校以上の学歴は、世帯員全体で２．０％から
３．５％、男性で３．２％から４．９％、女性で０．９％から２．０％にまで上昇している。
さらに、図表１１をみると、世帯員、経済活動人口の世帯員と世帯主の年齢は、それぞれ
２００２年の２６．９歳、３４．１歳、４６．４歳から２０１２年には２９．３歳、３４．
８歳、４７．６歳、と若干と上昇していることがわかる。
最後に、その他の変数として、宗教変数だけ注記しておきたい。通常、NSS の家計調査
では必須の調査項目であった宗教が、２００２年調査では調査項目として漏れてしまっている。これに対して、２０１２年には農家の宗教が調査されている。２０１２年調査では、
宗教カテゴリーとしては、（１）ヒンドゥー教、（２）イスラム教、（３）キリスト教、（４）シク教、（５）ジャイナ教、（６）仏教、（７）その他、の合計７つ存在する（回帰分析で利用するデータのなかには、ゾロアスター教徒は農家としては存在しなかった）。このため、
２００２年は宗教が欠損になっているため、ここでは２００２年の全世帯をレファレンスにして、２０１２年の宗教ダミー変数を説明変数に用いることにした。この変数を用いると
きには、完全な多重共線性が発生するために時間ダミー変数を除外していることを付記しておきたい。

20

図表１１：記述統計量
パネル（１）

totalincome_r
wagez_rcincomez_r
aincomez_r
nicomez_r
Landownedha
hhm
hhm_m
hhm_f
epop
dep
epop_mepop_f
dep_m
dep_f
aghhm
aghhm_maghhm_f
agepop_m
agepop_f
agepopAge1
ta_noliter
ta_liter
ta_primta_middle
ta_seconta_hsecon
ta_diplomta_gradta_pgradta_agtrain
ma_noliter
ma_liter
ma_primma_middle
ma_seconma_hsecon
ma_diplom
ma_gradma_pgradma_agtrain
fa_noliter
fa_liter
fa_primfa_middle
fa_seconfa_hsecon
fa_diplom
fa_gradfa_pgradfa_agtrain
m_noliterm_literm_primm_middle
m_seconm_hseconm_diplomm_gradm_pgradm_agtrain

NOB
Mean
Year:2002-03
41323
27057
41323
9546
41323
13378
41323
1262
41323
2871
40860
1.263
41323
5.835
41323
3.023
41323
2.812
41323
3.518
41323
2.316
41323
1.823
41323
1.696
41323
1.200
41323
1.116
41323
26.87440727
27.53540795
28.45738963
34.77640110
34.36640884
34.05341323
46.381
41323
0.459
41323
0.158
41323
0.140
41323
0.132
41323
0.062
41323
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41323
0.003
41323
0.014
41323
0.003
41323
0.007
40727
0.356
40727
0.170
40727
0.157
40727
0.163
40727
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40727
0.039
40727
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40727
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40727
0.006
40727
0.011
40795
0.582
40795
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40795
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40795
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40795
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40795
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40795
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40795
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40795
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40795
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38963
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38963
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38963
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38963
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38963
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38963
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38963
0.006
38963
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38963
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38963
0.015

S.E
336
179
207
102
142
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0.06910.07440.05300.10060.00250.00150.00140.00150.00100.00070.00020.00040.00020.00040.00290.00200.00210.00210.00150.00100.00030.00070.00040.00060.00300.00230.00170.00180.00100.00060.00020.00040.00010.00040.00340.00210.00260.00290.00210.00150.00040.00110.00060.0008Min

Max-978256 216000000
0 10200000-165030
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0
92
1
35
0
18
0
19
0
24
0
24
0
12
0
16
0
13
0
11
0
95
0
99
0
92
15
64
15
64
15
64
0
99
0
1
0
1
0
1
0
1
0
1
0
1
0
1
0
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0
1
0
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0
1
0
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0
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0
1
0
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0
1
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1
0
1
0
1
0
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0
1
0
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0
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1
0
1
0
1
0
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0
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0
1
0
1
0
1
0
1
0
1
0
1
0
1
0
1
0
1
0
1
0
1
0
1

21

NOB
Mean
Year: 2012-13
34854
38088
34854
12452
34854
17996
34854
4507
34854
3133
34573
0.962
35146
5.331
35146
2.757
35146
2.575
35146
3.478
35146
1.853
35146
1.781
35146
1.697
35146
0.975
35146
0.878
34854
29.31134289
30.01534466
30.85632463
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35.18034316
34.78835146
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34854
0.378
34854
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34854
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34854
0.144
34854
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34854
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34854
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34854
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34854
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34854
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34854
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34289
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34289
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34289
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34289
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34289
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34289
0.007
34289
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34289
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34289
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34289
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34466
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34466
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34466
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34466
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34466
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34466
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34466
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34466
0.004
34466
0.004
32463
0.259
32463
0.102
32463
0.122
32463
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32463
0.148
32463
0.101
32463
0.008
32463
0.049
32463
0.011
32463
0.021

S.E

Min

Max

620
331
391
212
216
0.01530.03630.02180.02170.02270.02380.01450.01280.01580.01540.19520.21790.21290.17100.16700.14040.19030.00560.00290.00260.00280.00240.00180.00040.00120.00050.00120.00330.00390.00370.00380.00320.00280.00080.00190.00070.00210.00870.00390.00350.00330.00300.00170.00030.00090.00050.00060.00720.00380.00450.00500.00430.00430.00120.00280.00090.0022-9214762
0-138524-958424-9244284
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0
0
0
0
0
0
0
0
0
8
0
2
15
15
15
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0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
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0
0
0
0
0
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0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

58520131401794576762821661932308511
51
35
17
20
23
24
12
12
11
14
95
99
105
64
64
64
103
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
7
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

パネル（２）

f_noliter
f_literf_primf_middle
f_seconf_hseconf_diplomf_gradf_pgradf_agtraint_nolitert_litert_primt_middlet_secont_hsecont_diplomt_gradt_pgradt_agtrain
h_noliterh_literh_primh_middle
h_seconh_hseconh_diplomh_gradh_pgradh_agtrain
fhead
Socialgroupcode1
Socialgroupcode2
Socialgroupcode3
Socialgroupcode4
ownpucca
Principalsourceofdrin1
Principalsourceofdrin2
Principalsourceofdrin3
Principalsourceofdrin4
hindu
islam
chris
sikk
jain
budd
othersreligion2002

NOB
Mean
Year:2002-03
40110
0.608
40110
0.080
40110
0.111
40110
0.115
40110
0.053
40110
0.020
40110
0.002
40110
0.009
40110
0.001
40110
0.005
40884
0.447
40884
0.092
40884
0.135
40884
0.169
40884
0.088
40884
0.041
40884
0.004
40884
0.021
40884
0.005
40884
0.010
41323
0.429
41323
0.281
41323
0.150
41323
0.143
41323
0.080
41323
0.034
41323
0.004
41323
0.022
41323
0.007
41323
0.019
41323
0.043
41257
0.133
41257
0.155
41257
0.422
41257
0.290
41302
0.432
41323
0.208
41323
0.565
41323
0.191
41323
0.036
41323
0.000
41323
0.000
41323
0.000
41323
0.000
41323
0.000
41323
0.000
41323
0.000
41323
1.000

S.E

Min

Max

0.00360.00230.00200.00240.00130.00080.00020.00050.00020.00050.00300.00150.00170.00220.00130.00090.00030.00060.00030.00050.00410.00380.00300.00300.00200.00140.00050.00110.00060.00110.00160.00270.00300.00400.00380.00400.00310.00400.00310.00140.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.0000

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0
0
0
0
0
0
0
1

NOB
Mean
Year: 2012-13
33645
0.495
33645
0.092
33645
0.100
33645
0.141
33645
0.095
33645
0.051
33645
0.002
33645
0.019
33645
0.005
33645
0.005
34316
0.365
34316
0.096
34316
0.110
34316
0.175
34316
0.126
34316
0.080
34316
0.005
34316
0.035
34316
0.008
34316
0.014
35146
0.405
35146
0.132
35146
0.123
35146
0.150
35146
0.099
35146
0.049
35146
0.004
35146
0.031
35146
0.007
35146
0.027
35146
0.053
35146
0.139
35146
0.157
35146
0.457
35146
0.247
35140
0.609
35146
0.250
35146
0.604
35146
0.100
35146
0.045
35146
0.868
35146
0.091
35146
0.020
35146
0.015
35146
0.000
35146
0.003
35146
0.003
35146
0.000

注１：平均と標準誤差（S.E.）の計算にあたっては、復元乗数を用いている。
注 2：各変数の定義については、巻末の付録を参照されたい。

22

S.E

Min

Max

0.00710.00380.00400.00410.00350.00220.00040.00120.00060.00070.00620.00270.00300.00380.00310.00250.00050.00160.00060.00170.00800.00510.00500.00480.00420.00340.00120.00240.00080.00260.00370.00440.00580.00800.00620.00790.00610.00720.00390.00250.00470.00440.00120.00100.00010.00040.00040.0000

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0

本研究のベンチマークとなる回帰分析の結果を示したのが、図表１２から図表１７である。図表１２は、農家の総所得を被説明変数として、５種類の労働の変数を用いた５つの回
帰分析結果を報告しているのに対して、図表１３から図表１７は、５種類のうちの１種類の労働を説明変数にして、賃金・サラリー所得・耕作所得・家畜所得・非農業自営所得の４種類の所得を被説明変数にした回帰分析結果を取りまとめている。労働のカテゴリーとしては、図表１３では世帯員、図表１４では男女別の世帯員、図表１５では経済活動人口と従属
人口別の世帯員、図表１６では男女別・経済活動人口と従属人口別の世帯員数、図表１６では労働変数としては世帯員を、労働の質に関する変数としては世帯主、を利用している。
まず、農家の総所得を被説明変数とした回帰分析結果を図表１２で確認することにしよう。労働の変数として世帯員を利用したコラム（１）によると、土地所有の符号は正で統計的に有意な結果となっている。推定された係数から判断すると、１ヘクタール増加すると５８０１ルピー（２００２年価格表示）増加するという関係にある。
世帯員総数も、また正で統計的に有意である。推定係数をみると、世帯員数が１人追加的に増加すると、３４８５ルピー増加する。
世帯員の平均年齢は正、その二乗項は負、いずれも統計的に有意となっている。総所得と平均年齢の関係は、推定された係数から判断すると、０歳から年齢が進むにつれて所得は上昇するが５８歳にピークを迎え、その後、加齢につれて所得が減少するという関係になっている（サンプルにおける最高年齢は９５歳であるが、その年齢になっても依然として所得は正の値をとる）。
その他変数として、世帯主が女性を示すダミー変数をみると負で統計的に有意である。推定された係数をみると、世帯主が女性の場合、所得が３７１６ルピー減少する。また、カーストダミー（レファレンスは上位カーストである）をみると、指定部族（ST）と指定カースト（SC）については負で統計的に有意であるのに対して、その他後進諸階層（OBC）は統計的に有意な変数ではない。ST の場合は２４０５ルピー、SC の場合は２２０２ルピー減少する。
農家の調査タイミングを確認すると、１年間で前半期に調査された世帯と後半期に調査された世帯の２種類に区別できる。したがって、レファレンスを２００２年前半期調査とす
れば、合計３つの時間ダミーを説明変数に用いることができる。時間ダミー１が２００２年
後半期、３と４がここでは２０１２年前半期と後半期を意味する。回帰分析の結果をみると、
時間ダミー１は統計的に有意ではないが、３と４は正で統計的に有意である。３と４の推定された係数をみると、２００２年前半期と比較すると、２０１２年の前半期には８０９６ル
ピー、同年後半期には１万１２０９ルピー所得が増加していることがわかる。
県固定効果の結果については、６００近い県ダミー変数の結果を表中に示すわけにはいかず、また、県ごとの推定結果自体には本研究においては関心を持っていないため、ここではその結果を省略している。
以上、図表１２のコラム（１）の結果を詳細に解説した。コラム（２）からコラム（５）23については、労働とその質の結果について同時に考察することにしたい。コラム（２）をみると、男性と女性の世帯員の符号はいずれも正で統計的に有意である。しかしながら、男性の係数をみると、その限界生産力４４６４ルピーであるのに対して、女性のそれは２４７１ルピーとなっており、限界生産力に著しい男女間格差が存在することがわかる。こうした男
女間限界生産力格差は、コラム（４）の男性と女性の経済活動人口世帯員をみても確認できる。それぞれ、６３９５ルピー、３３０３ルピーとなっている（統計的にも有意である）。
コラム（３）では、経済活動人口と従属人口別の世帯員を労働の変数として利用しているが、前者の限界生産力は５０２７ルピーであるのに対して、後者は１４４６ルピーである（統計的にも有意である）。限界生産力格差が著しいが、従属人口世帯員においても、限界生産力は依然として正であることが確認できる。このことは、農家にとっては、従属人口世帯員も重要な労働力を提供していることを示唆する結果となっている。
さらに、コラム（４）では、それらの男女別の結果を示している。その意味で、コラム（４）が最も包括的な推定結果を示していると言えよう10。コラム（４）によれば、限界生産力は
男性の経済活動人口で６３９５ルピー、女性の経済活動人口で３３０９ルピー、男性の従属
人口で１５７９ルピー、女性の従属人口で１２８１ルピーとなっていることがわかる（統計的にも有意である）11。
つぎに、年齢と年齢の二乗項の結果を確認する。コラム（２）では女性世帯員の平均年齢はいずれも統計的に有意ではないが、男性の場合はいずれも有意となっている。男性の場合、
コラム（１）の結果と類似の所得・年齢曲線を描くが、４７歳のときに所得がピークの９５４４ルピーとなる。コラム（３）で、経済活動人口世帯の平均教育の結果をみると、コラム（１）と同様の符号で統計的に有意となっている。所得・年齢曲線のピークは、５２歳であり、そのときの所得は２万７１９４ルピーである。コラム（４）では、コラム（２）とは異なり、経済活動人口でみる限り、男性も女性の平均年齢の変数はコラム（１）と同じ符号で統計的に有意である。男性の場合、４４歳のときに２万６３１０ルピーでピークを迎え、女性の場合、４９歳で１万４８９９ルピーとなっている。コラム（５）は世帯主の年齢の結果を示している。コラム（１）と符号や統計的有意性について同じであるが、これまでの結果とは所得がピークとなる年齢がずいぶん異なる。８１歳がピークで、そのときの所得は２万
１４１５ルピーとなっている。
10

コラム（４）の観測数が最も少なくなっている理由は、４種類の労働カテゴリーのうち１種でもそのカテゴリーの世帯員が世帯内に存在しない場合、その平均年齢や平均教育水準を定義することができないため、分析のためのサンプルから自動的に除外されてしまうからである（コラム（１）や（５）を比べると６０００世帯近い農家群のデータが欠損扱
いになっている）。もちろん、その場合、平均教育を非識字カテゴリーに、年齢を０歳とするような処理も可能ではあろうが、本研究ではそのような方法をとらなかった。
11 農村雇用保障法（NREGA）が２０００年代後半にインド農村全土で実施されるまでは、農業労働賃金には著しい男女間格差が存在していた。図表１１のコラム（２）と（４９）における男女間限界生産力格差は、こうした労働市場における男女間賃金格差と整合的である。NREGA の詳細については、佐藤（2015）を参照されたい。
24

つぎに教育変数の結果を確認したいが、最大１８個という多くの変数が存在するため、ひとつひとつの教育変数の結果を詳しく検討するのは著しく煩瑣であり、それをするだけの意義もないと思われる。そこで、コラム（１）からコラム（５）までのすべての定式化において、統計的に有意になっている結果だけに注目することにする。そこから、つぎの諸点を指摘できる。第１は、高校卒業以上の全ての教育が正で統計的に有意な変数になっている。
換言すれば、義務教育までの教育は、特定化によっては必ずしも所得と相関を持っているわ
けではない12。また、農業に関する技術研修の有無も統計的に有意な変数ではない。第２は、（ディプロマと大学卒のどちらが教育水準として高学歴なのかを一般化するのは難しいので、これら２つの教育水準の関係を除くと）高校卒業以上の一般教育については学歴が高くなるにつれて教育の推定係数が高くなるという傾向が観察される。第３は、大学院比率は、
図表１１の記述統計量を確認してみると男性で１％未満と極めて稀であるが、女性の場合
は、さらに低く０．１％程度であることに注意したい。そのうえで、大学院の係数を確認す
ると、コラム（２）においてもコラム（４）においても、女性の係数が男性のそれを大きく上回っていることがわかる。また、高校卒業から大学卒業までの教育変数の男女別の推定係数をみると、ディプロマでは男性が高く、一般教育では女性が高いという傾向が観察される13。

さて、図表１２の回帰分析結果の解説の最後として、生産要素や労働の質以外のその他の変数群の結果をまとめて確認してみたい。時間ダミーをみると、コラム（２）からコラム（５）共通で２０１２年時点の所得が増加していることを示している。また、女性が世帯主は、特定化によっては必ずしも統計的に有意な変数ではない。さらに、カーストダミーをみると、
SC ダミーは特定化によっては統計的に必ずしも有意ではないが、すべてのコラムで共通して ST ダミーは統計的に有意で負を示している。

12

インドに進出している日系企業からのヒアリングによると、ほとんどの日系企業は、製造現場で肉体労働に従事している正規労働者の学歴条件として、高校卒業を課している。
このことは、高校卒業資格の有無が、会社部門における正規雇用にとって決定的に重要であることを示唆している。こうした工場現場レベルにおけるヒアリングと本研究における分析結果は相互に整合的である。
13 女性もいったん大学以上の高学歴者となり、公的部門・会社部門・専門職などに職を持っている限り、男性と同等の扱いを受けるのがインドでは一般的である。
25

図表１２：インド農家の総所得関数の推定結果
VARIABLES
Landownedha
hhm(1),hhm_m(2),epop(3),epop_m(4),hhm(5)

(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
totalincome_r totalincome_r totalincome_r totalincome_r totalincome_r
5,801***(1,388)3,485***(267.0)hhm_f(2),epop_f(4),5,742***(1,392)
4,464***(366.1)
2,471***(341.5)dep(3),dep_m(4),5,718***(1,370)5,027***(325.2)

1,446***(221.5)

dep_f(4),aghhm(1),aghhm_m(2),agepop(3),agepop_m(4),Age1(5)377.3***(107.6)

aghhm_f(2),agepop_f(4),aghhm_sq(1),aghhm_msq(2),agepopsq(3),agepop_msq(4),Age1sq(5)-3.268**(1.379)aghhm_fsq(2),agepop_fsq(4),ta_liter(1);ma_liter(2);t_liter(3);m_liter(4);h_liter(5)ta_prim(1);ma_prim(2);t_prim(3);m_prim(4);h_prim(5)ta_middle(1);ma_middle(2);t_middle(3);m_middle(4);h_middle(5)ta_secon(1);ma_secon(2);t_secon(3);m_secon(4);h_secon(5)ta_hsecon(1);ma_hsecon(2);t_hsecon(3);m_hsecon(4);h_hsecon(5)ta_diplom(1);ma_diplom(2);t_diplom(3);m_diplom(4);h_diplom(5)ta_grad(1);ma_grad(2);t_grad(3);m_grad(4);h_grad(5)ta_pgrad(1);ma_pgrad(2);t_pgrad(3);m_pgrad(4);h_pgrad(5)ta_agtrain(1);ma_agtrain(2);t_agtrain(3);m_agtrain(4);h_agtrain(5)1,155(1,420)6,232***(1,514)
5,296***(1,931)
19,737***(2,764)33,036***(3,700)97,892***(21,574)
87,666***(7,274)160,417***(19,825)
3,661(4,751)

fa_liter(2);f_liter(4);fa_prim(2);f_prim(4);fa_middle(2);f_middle(4);fa_secon(2);f_secon(4);fa_hsecon(2);f_hsecon(4);fa_diplom(2);f_diplom(4);fa_grad(2);f_grad(4);fa_pgrad(2);f_pgrad(4);fa_agtrain(2);f_agtrain(4);fheadSocialgroupcode1
Socialgroupcode2
Socialgroupcode3
yearsub2
yearsub3
yearsub4
District Fixed EffectObservations
R-squared
Robust standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1-3,716***(1,138)-2,405**(1,093)-2,204*(1,311)135.8(935.3)-250.7(646.5)
8,096***(908.5)
11,209***(1,002)
Yes
75,0850.086

409.9***(111.6)129.0(96.92)-4.401***(1.449)-0.706(1.258)-38.61(1,053)
1,815(1,108)2,261(1,416)
10,087***(1,757)
14,385***(2,278)56,421***(13,782)
40,021***(4,282)68,306***(9,697)
7,994(4,945)
1,738(1,269)4,334***(1,396)
2,088(1,536)
8,835***(2,543)23,911***(5,029)28,870*(14,817)
49,849***(7,504)
84,583***(19,974)-7,327(5,004)-1,641(1,623)-2,527**(1,094)-2,098(1,307)235.9(939.7)-83.22(658.4)
8,218***(927.2)
11,500***(1,019)Yes
73,0730.086

1,044***(228.5)-10.02***(2.675)1,850(1,347)
3,928***(1,334)4,570***(1,517)
14,323***(2,121)
23,483***(2,945)78,742***(14,815)
61,130***(5,313)
107,394***(12,643)2,246(3,642)-3,003**(1,187)-2,455**(1,091)-2,127*(1,290)5.503(937.8)-194.6(643.9)8,140***(902.1)
11,025***(999.9)Yes
74,121
0.086

5,660***(1,409)6,395***(533.4)
3,309***(523.6)
1,579***(322.2)
1,281***(308.1)
1,199***(219.8)604.0**(242.0)-13.66***(2.683)-6.121**(3.103)-1,257(951.8)551.6(898.1)
1,015(1,045)
6,023***(1,331)
9,113***(1,701)42,479***(9,591)
25,529***(3,394)
44,487***(6,319)5,976(3,690)3,542***(1,360)3,971***(1,298)3,505**(1,363)
9,465***(2,076)
17,766***(3,776)
31,461***(11,910)
43,173***(6,028)72,117***(14,933)-6,552(4,474)-620.2(2,136)-2,379**(1,131)-2,020(1,344)467.2(970.9)-67.19(672.5)
8,257***(944.2)
11,431***(1,040)Yes
69,0100.086

6,134***(1,438)3,148***(202.9)528.2***(140.8)-3.257**(1.378)

1,682**(718.0)3,250***(926.2)5,454***(1,084)
13,194***(1,480)18,480***(2,183)35,096***(7,686)37,120***(3,799)60,138***(6,739)2,635(2,353)-1,832*(1,105)-3,725***(1,119)-3,038**(1,361)-446.2(947.9)-40.08(649.3)
10,632***(887.1)
14,011***(957.4)Yes
75,0850.081

注：推定にあたっては、復元乗数をウェイトに用いた最小二乗法（OLS）を用いている。括弧内は標
準誤差（Robust Standard Error）である。変数の定義は、巻末の付録を参照されたい。
26

さて、つぎに検討したいのは、所得源泉別の農家所得関数の推定結果である。労働のカテ
ゴリーが５種類、源泉別所得のカテゴリーが４種類存在するので、合計２０個の特定化の結果を示すことになる。また、説明変数は図表１２と全く同一のものを利用するので説明変数
は最大で３４個も存在し、ひとつひとつの結果を詳細に記述することを煩瑣になるので避けたいと考えている。そこで、説明変数としては最も包括的なものを利用している図表１７を中心に、その分析結果を吟味したいと考えているが、その前に、図表１３から図表１６の結果を農家の総所得を分析した図表１２の結果との比較を通じて概観しておきたい。
そこで、以下の諸点を指摘しておきたい。第１に、賃金・サラリー所得を被説明変数とす
ると（図表１３から図表１６までのコラム（１）で示される）、土地所有は負で統計的に有意に、ST と SC ダミーは正で統計的に有意な変数になる。すなわち、農家の総所得関数の推定結果と逆の結果になっている。このことは、土地を十分に持っておらず、低カーストの世帯は外部労働市場で賃金労働に従事する傾向があることを示唆している。さらに、農業の専門研修ダミーの推定係数は負で統計的に有意である。このことは、農業の専門的研修を受けるような世帯は、外部労働市場での賃労働に従事しないことを示している。
第２に、耕作所得を被説明変数とすると（図表１３～１６までのコラム（２））
、農業の専
門的研修ダミーは、女性のそれを例外とするとすべてのケースにおいて正で統計的に有意な変数となっている。係数の大きさをみると、農業専門研修は、特定化によるが４０００ル
ピーから１万ルピー程度の所得増をもたらすことが分かる。
第３に、家畜所得を被説明変数とすると（図表１３～１６までのコラム（３））
、OBC ダ
ミーは正で統計的に有意な変数になっていることがわかる。北部インドにおけるヤダブ（Yadav）カーストは「牛飼い」として有名であるが、このカーストは典型的な OBC としても有名である。カーストの伝統的な職業として家畜を飼育するカーストコミュニティの少なく世帯が、OBC の範疇に入っていることを示唆している。また、家畜所得と教育の相関は必ずしも強いものではないことがわかる。すべての特定化においてすくなくともひと
つの教育変数が正で統計的に有意であるので、教育が家畜所得に全く何らの役割を果たしていないとは、言い切ることはできない。しかし、総所得や他の所得源泉と比較すると、教育の役割は必ずしも大きいとは言えない。
第４に、非農業自営所得を被説明変数とすると（図表１３～１６までのコラム（４））
、女
性世帯主ダミーは負で統計的に有意な変数になっていることがわかる。インドの社会的な文脈では、女性世帯主では非農業自営活動を行ううえで不利に働くのかもしれない。また、インド農家で非農業自営活動を行っている世帯の割合は１０％程度であり、多くの世帯ではその所得額はゼロであることを特記しておきたい。さらに、さまざまな所得関数の推定のなかで、モデル全体の当てはまり度合いを示す決定係数（R2）が一番小さいことも付記しておきたい。
以上、図表１３から図表１６までの推定結果を概観した。つぎに、労働カテゴリーが最も包括的な定義を用いている図表１７の結果を確認したい。
27

図表１３：所得源泉別の農家所得関数の推定結果（労働カテゴリー：全世帯員）

VARIABLES(1)
wagez_r

Landownedha-965.6***(233.7)hhm
1,355***(97.06)aghhm
321.8***(42.25)aghhm_sq-4.680***(0.561)
ta_liter-1,552**(692.0)ta_prim-1,457*(750.6)ta_middle-1,265(787.3)ta_secon
2,767*(1,423)ta_hsecon
9,337***(2,043)ta_diplom
30,553***(7,600)ta_grad49,221***(5,152)ta_pgrad
97,967***(13,994)
ta_agtrain-5,378**(2,132)fhead-2,249***(474.2)Socialgroupcode1
2,112***(607.4)Socialgroupcode2
4,001***(566.9)Socialgroupcode3
917.9*(501.7)
yearsub2
23.01(332.6)
yearsub3
1,104***(381.9)yearsub4
2,463***(429.2)District Fixed EffectYes
Observations
75,085R-squared
0.126
Robust standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1(2)cincomez_r(3)
aincomez_r(4)
nicomez_r

6,364***(1,509)1,436***(257.4)98.46(88.61)0.974(1.133)
2,212**(946.7)
4,846***(1,126)
5,042***(1,451)
12,094***(2,177)
16,661***(2,702)
21,591***(7,374)
26,040***(4,210)41,506***(12,404)
7,905**(3,338)121.1(949.8)-2,737***(768.6)-4,994***(1,171)-1,335*(687.4)-592.2(449.7)
4,089***(798.0)4,851***(837.2)
Yes
75,0850.184

244.1***(86.36)286.9***(47.98)
16.63(34.17)-0.168(0.417)127.7(662.2)
1,014**(469.2)-40.83(853.2)
1,520**(752.4)677.9(1,153)
16,987(15,491)-26.88(1,365)
9,136*(4,760)720.3(1,483)-161.8(328.8)-456.4(374.9)-741.9**(295.2)463.6*(278.6)194.7(189.0)2,818***(244.2)
3,602***(328.2)
Yes
75,0850.078

158.8*(96.29)406.7***(61.85)-59.62*(32.87)0.606(0.380)367.2(540.9)1,829***(657.1)
1,561**(720.8)3,356***(1,045)6,360***(1,580)28,761**(12,935)
12,432***(3,241)
11,808***(3,854)413.3(1,339)-1,427***(358.7)-1,323***(346.9)-468.8(422.1)89.30(337.4)123.8(277.0)84.64(266.3)292.5(349.3)
Yes
75,0850.013

注：図表１２の注を参照されたい。
28

図表１４：所得源泉別の農家所得関数の推定結果（労働カテゴリー：男女別世帯員）
VARIABLES
Landownedha(1)
wagez_r-976.5***(237.6)hhm_m
1,971***(174.2)hhm_f
759.4***(137.0)aghhm_m352.0***(45.69)aghhm_f
68.44(53.03)aghhm_msq-4.620***(0.607)
aghhm_fsq-1.180(0.761)ma_liter-206.6(517.6)ma_prim-294.7(656.6)
ma_middle-543.1(603.3)ma_secon2,524**(1,077)ma_hsecon
5,740***(1,308)ma_diplom
11,607**(4,937)ma_grad23,697***(2,711)ma_pgrad43,161***(5,747)
ma_agtrain-4,305**(1,814)fa_liter-1,598**(631.2)
fa_prim-1,874***(576.9)fa_middle-1,131(724.5)fa_secon
501.6(1,342)
fa_hsecon
4,461*(2,288)fa_diplom
25,456***(8,277)
fa_grad27,398***(5,486)fa_pgrad
48,487***(15,708)
fa_agtrain
869.8(2,445)fhead-518.8(673.0)Socialgroupcode1
2,053***(622.8)Socialgroupcode2
4,019***(577.4)Socialgroupcode3
865.6*(512.6)
yearsub2
66.53(340.5)yearsub3
1,125***(389.4)
yearsub4
2,626***(440.4)
District Fixed EffectYes
Observations
73,073R-squared
0.126
Robust standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1(2)cincomez_r(3)
aincomez_r(4)
nicomez_r

6,326***(1,520)1,672***(315.5)
1,189***(295.3)60.54(88.54)35.86(70.64)0.136(1.193)1.107(0.858)355.9(786.0)962.7(693.0)1,298(1,080)4,496***(1,214)
6,885***(1,600)14,542***(5,610)8,638***(2,332)
15,541**(6,690)10,416***(3,895)2,238***(848.3)
4,279***(1,027)3,500***(1,004)
7,640***(1,738)
11,403***(2,938)-3,463(5,990)18,866***(4,409)29,530***(10,294)-6,569*(3,413)446.7(1,371)-2,733***(753.7)-4,915***(1,157)-1,221*(681.9)-529.3(452.9)4,112***(812.3)
4,846***(854.0)Yes
73,0730.185

240.2***(85.38)245.8***(83.29)298.7***(99.08)
11.77(40.93)20.24(36.05)-0.255(0.482)-0.145(0.434)-617.5*(369.0)162.7(399.2)494.6(537.1)
1,531***(558.7)-60.59(815.0)
10,633(8,534)197.9(855.2)
6,636*(3,511)
1,380(1,069)1,017(694.8)1,038**(421.8)-1,046(769.3)-832.6(675.9)1,337(1,096)-1,459(4,012)-208.1(1,416)-2,789(2,264)-1,801(1,752)-277.3(433.6)-538.1(377.7)-736.2**(308.6)496.4*(284.3)204.1(193.6)2,910***(253.5)
3,711***(333.1)
Yes
73,0730.080

152.3(96.26)574.9***(104.7)223.9**(93.78)-14.33(33.75)4.469(33.35)0.339(0.408)-0.489(0.487)429.5(410.4)984.5**(482.7)
1,012**(480.4)
1,537**(739.5)
1,821*(982.1)
19,638**(9,270)7,489***(2,322)
2,967*(1,671)503.6(1,089)79.88(478.8)891.3(699.5)765.2(615.2)
1,526(1,293)
6,709**(3,216)
8,336(9,669)3,793(2,757)
9,354*(4,984)173.8(1,489)-1,292**(533.5)-1,309***(352.3)-464.8(422.8)94.59(340.8)175.5(284.2)70.45(276.9)316.7(350.1)
Yes
73,0730.013

注：図表１２の注を参照されたい。
29

図表１５：所得源泉別の農家所得関数の推定結果（労働カテゴリー：経済活動・従属人口）

VARIABLES(1)
wagez_r

Landownedha-990.7***(240.6)epop
2,358***(150.7)dep
295.6***(89.95)
agepop552.9***(112.8)
agepopsq-7.061***(1.409)t_liter-1,498**(639.6)t_prim-2,149***(710.4)t_middle-1,818***(636.8)t_secon
887.7(966.3)t_hsecon4,933***(1,406)t_diplom
25,579***(5,942)t_grad33,739***(3,472)t_pgrad64,619***(8,091)t_agtrain-4,674***(1,573)fhead-1,938***(494.9)Socialgroupcode1
1,963***(617.9)Socialgroupcode2
3,934***(574.8)Socialgroupcode3
772.8(516.3)
yearsub2-9.867(335.8)yearsub3
995.3**(387.5)yearsub4
2,303***(429.6)
District Fixed EffectYes
Observations
74,121R-squared
0.128
Robust standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1(2)cincomez_r(3)
aincomez_r(4)
nicomez_r

6,334***(1,506)
1,712***(292.6)749.2***(189.4)376.0**(174.4)-1.898(1.909)1,873**(945.4)
3,816***(1,053)
3,942***(1,268)9,464***(1,812)
13,611***(2,368)19,430***(5,671)
18,251***(3,060)29,611***(8,730)6,094***(2,353)313.4(972.7)-2,801***(755.5)-4,999***(1,147)-1,393**(677.5)-490.9(442.2)
4,363***(787.5)
4,936***(836.1)
Yes
74,1210.183

239.8***(85.76)381.5***(69.00)178.0***(68.40)149.4**(72.24)-1.566*(0.888)296.8(633.8)347.8(391.1)627.0(582.0)1,029*(565.0)331.0(772.3)
11,462(9,826)230.5(1,047)
4,846*(2,552)352.5(1,199)-44.42(335.9)-421.6(385.0)-695.0**(295.6)503.5*(277.5)
191.7(191.2)
2,796***(246.1)
3,587***(334.6)
Yes
74,121
0.078

134.4(93.11)575.1***(93.92)223.2***(66.46)-34.00(76.81)
0.507(0.919)1,178**(463.7)
1,913***(481.2)
1,819***(513.9)2,942***(739.7)
4,607***(1,178)22,272**(8,666)
8,909***(2,352)
8,318***(2,435)473.8(1,064)-1,334***(372.9)-1,195***(343.0)-366.8(428.1)122.0(339.2)114.4(277.7)-13.68(271.4)198.5(351.4)
Yes
74,1210.013

注：図表１２の注を参照されたい。
30

図表１６：所得源泉別の農家所得関数の推定結果（労働カテゴリー：世帯主）

VARIABLES(1)
wagez_r

Landownedha-839.0***(211.4)hhm
1,381***(84.19)Age1445.0***(67.03)Age1sq-3.890***(0.681)h_liter
179.4(386.8)h_prim-153.4(551.3)h_middle-292.2(395.1)h_secon3,483***(795.0)h_hsecon8,549***(1,135)h_diplom
17,596***(6,395)h_grad20,793***(2,259)h_pgrad34,971***(4,283)h_agtrain-2,304*(1,245)fhead-1,590***(473.8)Socialgroupcode1
1,744***(604.8)Socialgroupcode2
3,683***(567.1)Socialgroupcode3
779.6(497.2)
yearsub2
135.3(330.0)yearsub3
1,927***(402.4)
yearsub4
3,355***(422.0)District Fixed EffectYes
Observations
75,085R-squared
0.111
Robust standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1(2)cincomez_r(3)
aincomez_r(4)
nicomez_r

6,527***(1,529)1,053***(181.1)-10.60(103.5)1.451(0.966)808.3*(435.0)2,386***(669.5)
3,786***(910.8)
6,793***(1,178)
7,392***(1,605)9,984***(2,760)8,965***(1,801)
14,740***(4,577)
4,167**(1,689)607.1(924.9)-3,490***(800.6)-5,439***(1,215)-1,701**(705.5)-528.8(447.5)5,329***(731.4)6,203***(750.2)
Yes
75,0850.181

260.1***(87.32)273.5***(45.04)52.49(49.27)-0.470(0.482)-193.6(320.0)217.6(296.6)419.9(432.3)291.1(327.1)-745.7(516.8)
1,376(1,209)900.4(685.1)
5,317*(2,929)656.7(661.5)-130.0(336.4)-568.8(373.2)-799.6***(297.8)420.1(273.9)206.1(189.9)2,888***(249.2)
3,687***(348.3)
Yes
75,0850.077

185.1*(99.33)439.7***(52.29)41.38(45.72)-0.348(0.472)888.2***(274.6)799.1***(307.1)
1,541***(329.9)2,627***(524.8)3,285***(963.1)
6,139***(2,142)
6,462**(2,545)
5,109***(1,355)115.6(657.1)-719.3**(332.1)-1,410***(324.9)-482.1(405.9)55.20(332.0)147.4(276.7)487.8*(263.1)765.8**(352.0)Yes
75,0850.013

注：図表１２の注を参照されたい。

31

図表１７のコラム（１）で賃金・サラリー所得の結果をみると、土地所有は負で統計的に有意な変数であることがわかる。推定された係数からは、１ヘクタール土地所有が減少すると、１０２０ルピー所得が増加することがわかる。インドでは農家の平均土地
所有面積が漸減的に減少していることはすでに確認したが、こうした傾向は農家における世帯員の外部労働市場への「押し出し」（プッシュ）要因になり、賃金・サラリー所得を増加させるように機能することが予想される。
労働をみると、すべて正で統計的に有意である。推定係数から判断すると、限界生産
力は男性経済活動人口世帯員で３１８７ルピー、女性のそれで１２４０ルピーである。
男性は、女性の倍以上の大きさになっている。男性従属人口世帯員では３３１ルピー、女性のそれで３３７ルピーである。すなわち、従属人口世帯員の賃金・サラリー稼得でみた限界生産力は、小さい。
平均年齢をみると男女ともに正、その二乗項で負であり、いずれも統計的に有意である。男性の場合、４０歳のときに１万１９８０ルピーでピークを迎え、女性の場合、３
８歳で６６６４ルピーとなっている。
つぎに、教育変数を確認したい。まず、男性をみると、小学校未卒業の識字・小学校
卒業・中学校卒業の各変数の係数は負で統計的に有意になっている。さらに、高校卒業
は非有意であるが、上級高校卒業以降の高学歴では正で統計的に有意な変数となっている。レファレンスは非識字であるが、賃金・サラリー所得と教育には非線形の関係があることを示唆する結果である14。つぎに、女性をみても、統計的有意性は男性と異なるが、ほぼ同様の関係が観察される。農業の専門的研修は、男性においては負で統計的に有意であるが、女性では非有意な変数である。このことは、農業の専門的研修を受けるような世帯は、外部労働市場での賃労働に従事しない傾向にあることを再確認させるものである。
その他の変数も確認したい。時間ダミーをみると、２０１２年の前半・後半ともにそのダミー変数は正で統計的に有意である。２００２年と比べると、２０１２年には所得が２０００ルピーから４０００ルピー程度増加している。女性世帯主ダミーは統計的に有意な変数ではなかった。これに対して、カーストダミーをみると、ST・SC・OBC のそれぞれのダミー変数がすべて正で統計的に有意な変数になっていることがわかる。低カースト世帯が、外部労働市場で賃労働に従事している傾向を持っていることを反映した結果である。

14

この結果について、つぎのような解釈をしたい。農家の世帯員が直面する労働市場
は、肉体労働が主たる内容である未熟練労働市場、それから、世帯内での自営業活動や家庭内労働を内容とする世帯内部労働市場、最後に、最低限の学歴が必要で雇用の安定や高賃金が保証される熟練労働市場である。賃金・サラリー所得として明示的に把握されるのは、最初と最後の外部労働市場に参加している場合に限られる。そのため、こうした所得と教育の非線形性が生み出されるように思われる。
32

図表１７：所得源泉別の農家所得関数の推定結果（労働カテゴリー：男女別の経済活動・従属人口）
VARIABLES
Landownedha(1)
wagez_r-1,020***(260.0)epop_m3,187***(277.3)
epop_f
1,240***(248.0)dep_m
331.2**(158.3)
dep_f337.2**(132.4)
agepop_m593.5***(102.3)
agepop_f349.0***(123.1)
agepop_msq-7.350***(1.325)
agepop_fsq-4.569***(1.614)m_liter-936.1**(447.0)m_prim-814.4*(475.3)m_middle-1,130**(480.3)m_secon
877.8(773.9)m_hsecon3,274***(930.4)m_diplom
10,540***(3,739)m_grad15,791***(1,854)m_pgrad31,730***(4,322)m_agtrain-3,722***(1,400)f_liter-870.3(693.9)f_prim-1,639***(597.8)f_middle-600.2(647.6)f_secon616.0(1,031)
f_hsecon
2,617(1,768)f_diplom
23,428***(7,320)f_grad21,501***(4,259)f_pgrad43,197***(11,555)
f_agtrain
870.0(2,039)fhead
299.3(811.6)Socialgroupcode1
2,116***(651.8)Socialgroupcode2
4,122***(609.6)Socialgroupcode3
925.9*(542.9)yearsub2-22.65(351.5)yearsub3
1,025**(411.0)yearsub4
2,466***(457.2)District Fixed EffectYes
Observations
69,010R-squared
0.133
Robust standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1(2)cincomez_r(3)
aincomez_r(4)
nicomez_r

6,321***(1,565)
1,996***(416.7)
1,437***(420.0)918.8***(253.0)488.5**(246.0)512.5***(162.8)140.0(161.2)-5.504***(1.903)0.125(1.905)-595.7(722.7)313.7(633.8)463.4(792.0)3,338***(961.7)
4,498***(1,235)
11,065***(4,101)
4,755***(1,784)
6,611*(3,406)
7,511***(2,443)
2,983***(926.4)
3,979***(991.5)3,618***(944.0)6,878***(1,496)
10,098***(2,576)
159.3(4,730)16,039***(3,774)24,039***(7,687)-4,327(3,174)532.2(1,877)-2,875***(761.0)-4,970***(1,186)-1,119(688.2)-426.5(450.6)
4,396***(820.7)
5,047***(863.5)
Yes
69,0100.186

230.1***(87.03)462.4***(147.1)287.8**(144.5)54.46(102.0)324.6***(106.1)
21.52(72.85)91.98(69.39)-0.228(0.895)-0.892(0.926)-418.4(365.5)-192.4(375.0)370.1(397.8)586.6(451.3)-617.7(518.7)
6,177(5,435)-240.7(688.1)
3,809*(2,105)825.2(953.1)749.1(703.8)721.7*(383.0)-221.1(609.0)61.24(691.4)
1,435*(849.3)-1,030(2,772)
1,403(1,610)-1,975(1,873)-1,610(1,416)-450.5(481.1)-430.2(420.8)-720.8**(328.2)553.8*(298.2)207.4(200.2)2,883***(264.7)
3,673***(348.1)
Yes
69,0100.078

129.3(96.08)750.3***(176.3)343.5*(185.4)274.8***(104.8)130.9(101.2)71.30(80.94)23.07(87.07)-0.576(1.067)-0.785(1.118)692.9**(323.1)
1,245***(354.9)1,311***(385.6)
1,220**(532.4)
1,958***(689.7)
14,696**(5,992)5,224***(1,838)2,337*(1,290)1,362(1,208)680.4(474.8)909.3(559.9)708.5(582.6)
1,910**(882.3)3,615*(1,946)
8,903(7,766)4,230*(2,174)
6,857*(3,718)-1,485(1,544)-1,001(622.4)-1,189***(367.2)-451.4(454.1)106.7(362.5)174.6(301.1)-46.53(290.6)244.5(373.4)
Yes
69,0100.014

注：図表１２の注を参照されたい。
33

図表１７のコラム（２）で耕作所得の結果を確認すると、土地所有の推定係数は正で統計的に有意である。その大きさをみると、１ヘクタール土地所有が増加すると、６３２１ルピー所得が増加することがわかる。
労働をみると、すべて正で統計的に有意である。推定係数を確認すると、限界生産力は男性経済活動人口世帯員で１９９６ルピー、女性のそれで１４３７ルピーである。男性が女性の限界生産力を上回っている。男性従属人口世帯員では９１９ルピー、女性のそれで４８９ルピーである。すなわち、男性の従属人口世帯員の限界生産力も１０００ルピー近い大きさとなっており、耕作農業経営活動においては重要な労働力源と考えられる。
平均年齢をみると、女性は二乗項も含めていずれも統計的には有意な変数ではない。男性の場合は、年齢が正、その二乗項で負であり、いずれも統計的に有意である。男性の場合、４７歳のときに１万１９２９ルピーでピークを迎える。耕作農業においても、男性においては、ピーク年齢に達するまでは農作業の経験や習熟が重要であることを示唆する結果である。
つぎに、教育変数を確認したい。まず、男性をみると、高校卒業以上の各変数の係数は正で統計的に有意になっている。すなわち、中学校卒業以前の一般的な教育水準は非識字の場
合と統計的に有意な影響を耕作所得に与えないことを意味する。つぎに、女性をみると、ディプロマ資格取得を除くと、識字以上のすべての教育変数において正で統計的に有意となっている。また、農業の専門的研修は、男性においては正で統計的に有意であるが、女性では非有意な変数である。男性の場合、農業の専門的研修を受けることによって、耕作所得が７５１１ルピー増加することがわかる。
その他の変数も確認する。２０１２年の前半・後半の時間ダミー変数は正で統計的に有意である。２００２年と比べると、２０１２年には所得が４０００ルピーから５０００ルピー
程度増加している。女性世帯主ダミーは統計的に有意な変数ではなかった。これに対して、カーストダミーをみると、ST と SC のそれぞれのダミー変数がすべて負で統計的に有意な変数になっていることがわかる。その係数の大きさを、コラム（１）の賃金・サラリー所得
を被説明変数としたときのカースト変数の係数と比較してみると、ST の場合は賃金・サラリー所得が２１１６ルピー高くなるのに対して、耕作所得だと２８７５ルピー低くなっている。SC だと、前者で４１２２ルピー高く、後者で４９７０ルピー低くなっている。このように、低カーストは、耕作所得の低さを外部労働市場での賃労働で埋め合わせていると解釈できる。
図表１７のコラム（３）で家畜所得の結果をみると、土地所有は正で統計的に有意な変数であることがわかる。推定された係数からは、１ヘクタール土地所有が増加すると、２３０ルピー所得が増加することがわかる。耕作所得に与える所有地の影響と比較すると、ずいぶ
ん小さな値となっている。
労働をみると、男性従属人口を除くと、すべて正で統計的に有意である。推定係数をみると、限界生産力は男性経済活動人口世帯員で４６２ルピー、女性のそれで２８８ルピー、女34

性の従属人口世帯員で３２５ルピーである。興味深いことに、経済活動人口の女性よりも従属人口の女性の方が、家畜所得に対しては限界生産力が高いことがわかる。おそらく、農家の副業として家畜飼育の役割を、外部労働市場や耕作農業経営においては十分な労働力として期待しえない女性の従属人口世帯員が担っているように推察される。
平均年齢をみると、どの変数も統計的に非有意である。このことは、女性の従属人口世帯員の相対的な限界生産力の高さと整合的な結果であろう。
つぎに、教育変数を確認したい。これまで検討してきた分析結果とは異なり、教育変数はわずかな例外を除いて、統計的に有意な変数ではないことがわかる。男性の場合は大学院、
女性の場合は小学校卒業と上級高校卒業のみが、正で統計的に有意である。また、業の専門的研修の有無も統計的に有意な変数ではない。したがって、ここでは、家畜所得と教育との相関は極めて弱いと考えたい。
その他の変数も確認したい。時間ダミーをみると、２０１２年の前半・後半ともにそのダ
ミー変数は正で統計的に有意である。２００２年と比べると、２０１２年には所得が２８００ルピーから３７００ルピー程度増加している。女性世帯主ダミーは統計的に有意な変数ではなかった。これに対して、カーストダミーをみると、SC ダミーは負で統計的に有意であるのに対して、OBC ダミーは正で統計的に有意な変数になっていることがわかる。係数を確認してみると、家畜所得は、SC の場合７２１ルピー減少するのに対して、OBC だと５５４ルピー増加することがわかる。OBC のなかの特定カーストが、伝統的に家畜飼育を行っていることを反映した結果であることは、すでに記述したとおりである。
図表１７における実証分析結果の考察の最後として、コラム（４）で非農業自営所得の結果をみることにしよう。これまでの結果とは対照的に、土地所有は統計的に有意な変数ではない。
労働をみると、女性の従属人口世帯員を除くと、すべて正で統計的に有意である。推定係
数から判断すると、限界生産力は男性経済活動人口世帯員で７５０ルピー、女性のそれで３４４ルピー、男性従属人口世帯員で２７５ルピーである。
平均年齢は、どの変数も統計的に非有意である。
つぎに、教育変数を確認したい。まず、男性の場合、一般教育のすべての教育変数は正で有意である。非農業自営活動にあたっては、非識字であることは決定的に不利になることは自然であると思われる。また、高学歴になるにつれて、所得が増加する一般的な傾向にある。
たとえば、小学校未卒業の識字だと６９３ルピー所得が増加することが観察されるのに対して、大学卒業だとその値は５２２４ルピーである。また、最も所得を高める教育水準は、
ディプロマ資格であることを特記しておきたい。その所得に与える影響は、１万４６９６ル
ピーに達する。こうした専門的な職業訓練や職業資格取得の有無が、非農業自営活動に有利に機能するのであろう。これに対して、女性の教育は、高校卒業、上級高校卒業、大学卒業と大学院において、正で統計的に有意となっている。世帯員の教育水準が、非農業自営所得上昇にとって重要であることが再確認できる。
35

また、農業の専門的研修が、非農業自営所得に対して統計的に有意な変数ではないことは自然なことであると思われる。
その他の変数も確認したい。時間ダミーは統計的に有意な変数ではない。２００２年から
２０１２年にかけての所得増加はゼロと統計に有意に異ならないわけである。女性世帯主
ダミーも統計的に有意な変数ではなかった。これに対して、カーストダミーをみると、ST
ダミー変数が負で統計的に有意な変数になっていることがわかる。
以上が、図表１７の分析結果である。つぎに、図表１８で示されている分析結果を確認してみたい。図表１８では、図表１７の回帰分析では利用していないが、重要な世帯属性を表していると考えられるいくつかの説明変数を追加して回帰分析を試みている。図表１７と同じ変数については煩瑣になるので、その解説は行わない。しかしながら、追加的な変数を用いたとしても、図表１７の結果はほぼ完全に再現できていることを指摘しておく（ただし、時間ダミーは宗教ダミーとの完全多重共線性のため、除外している）。
宗教ダミーは記述のとおり、レファレンスは２００２年のすべての農家となっている。ヒ
ンドゥー教ダミーは非農業自営所得で負、総所得、賃金・サラリー所得、耕作所得と家畜所
得で正となっており、すべてのケースで統計的に有意となっている。ヒンドゥー教徒は農家の８割超を示している。図表１２で検討したように２００２年から２０１２年にかけて全農家の平均実質所得が増加していることと、この結果は整合的である。インドでは、低カーストと並んで、社会的に脆弱な階層を代表としているとみなされているムスリムはどうであろうか。耕作所得を除く、すべての所得カテゴリーおいて正で統計的に有意である。ヒンドゥー教徒の実質所得増が９１２６ルピーであるのに対して、ムスリムのそれは４８７２ルピーとなっており、伸び自体は多数派のヒンドゥー教徒に及ばないことを付記しておく。
ヒンドゥー教徒とムスリム以外のその他の宗教は、人口比でみてマイノリティであり、サンプルとして抽出されている数も必ずしも多くはないことに注意しておきたい。キリスト教徒においても、６１６３ルピー程度の所得増がみられる（統計的にも有意である）。総所得
でみて、唯一、所得増が見られないのが仏教徒である（符号は正であるが、ゼロと統計的に有意に異ならない）。インドにおける仏教徒の多くは、現在のカテゴリーでいえば SC 出身者が多数であるが、そうしたことも関係するものと考えられる。シク教徒とジャイナ教徒の総所得増は、他の宗教コミュニティとは著しく異なり、前者で３万８５５６ルピー、後者で５万８３２７ルピーとなっている。もともと、両コミュニティは富裕層が多いが、宗教ダミ
ーはこうした所得格差も反映していることに注意したい。
世帯としての資産保有状況をあらわすと期待される変数として、コンクリートやレンガで作られている「高級な」（インドでは、それを「パッカ」という）持ち家を保有しているかどうか、飲料水としての水道、掘抜き井戸・手動式ポンプ井戸、さらには開放型の井戸なのかを示すダミー変数を用いている。予想されるとおり、パッカの持ち家を保有している農家の所得はすべてのカテゴリーで高くなっていることがわかる（統計的にも有意である）。
しかしながら、飲料水用の設備については総所得には、からずしも統計的に有意な影響を与36

えていないことがわかる。統計的に有意になっているケースもあるが、意味のある解釈は難しいように思われる。

37

図表１８：所得源泉別の農家所得関数の推定結果（その他の説明変数の追加）(1)
totalincome_r(2)
wagez_r(3)
cincomez_r(4)
aincomez_r(5)nicomez_r

5,586***(1,392)
epop_m
6,339***(530.3)
epop_f
3,231***(519.8)dep_m
1,607***(319.4)
dep_f
1,344***(307.5)
agepop_m
1,157***(219.2)
agepop_f
527.9**(231.8)
agepop_msq-13.32***(2.672)
agepop_fsq-5.201*(2.965)m_liter-1,515(951.5)m_prim60.40(886.2)
m_middle
288.4(1,031)m_secon5,036***(1,301)m_hsecon7,851***(1,678)m_diplom
41,546***(9,631)m_grad24,410***(3,344)m_pgrad43,854***(6,373)m_agtrain
5,718(3,602)f_liter
3,357**(1,359)f_prim3,502***(1,288)f_middle
2,932**(1,351)
f_secon8,425***(2,033)f_hsecon16,604***(3,696)f_diplom
30,269**(11,832)
f_grad41,791***(6,024)
f_pgrad70,054***(14,914)f_agtrain-6,497(4,420)fhead-644.1(2,128)Socialgroupcode1-2,017*(1,145)Socialgroupcode2-1,955(1,344)Socialgroupcode3
577.6(968.2)hindu
9,126***(816.6)islam
4,872**(1,967)chris
6,163*(3,385)sikk
38,556***(12,861)
jain
58,327***(7,937)budd
5,424(10,823)
others
10,917**(5,410)ownpucca
5,497***(693.7)
Principalsourceofdrin1
2,349(1,926)
Principalsourceofdrin2
2,166(1,766)
Principalsourceofdrin3
1,101(1,903)District Fixed EffectYes
Observations
68,986R-squared
0.087
Robust standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1-1,026***(262.0)3,177***(275.6)
1,222***(247.7)327.1**(158.5)334.2**(132.7)594.3***(103.0)346.2***(122.5)-7.382***(1.334)-4.516***(1.612)-962.5**(447.7)-821.6*(474.1)-1,167**(478.8)801.8(760.4)3,215***(922.8)10,514***(3,726)
15,770***(1,865)31,796***(4,316)-3,759***(1,372)-861.2(693.0)-1,679***(598.2)-657.1(648.2)519.4(1,021)
2,583(1,763)23,180***(7,291)
21,272***(4,270)42,816***(11,543)821.1(2,021)254.5(803.9)2,416***(673.2)
4,340***(613.3)
1,069**(537.5)
1,351***(362.8)3,261***(1,243)
1,383(1,618)
6,992*(4,063)-18,838**(8,301)
4,797(4,833)
12,057**(4,859)721.2**(361.0)2,665**(1,062)
1,453(986.5)
1,788*(987.3)
Yes
68,9860.134

6,274***(1,557)
1,978***(413.9)1,412***(415.0)957.0***(251.4)541.8**(246.4)477.3***(162.1)
83.48(156.7)-5.164***(1.894)0.782(1.847)-737.2(736.8)-40.10(623.6)13.53(770.3)2,745***(926.9)3,714***(1,199)10,493**(4,113)
4,006**(1,744)
6,111*(3,425)
7,426***(2,420)2,812***(915.8)3,678***(971.2)
3,283***(921.5)
6,298***(1,452)
9,324***(2,514)-309.0(4,780)15,363***(3,721)
23,138***(7,724)-4,205(3,137)599.5(1,886)-3,112***(754.6)-5,360***(1,177)-1,275*(687.0)5,080***(706.6)-1,359(1,298)715.3(1,700)20,323**(8,530)69,747***(9,010)3,071(2,045)-1,969(1,931)2,682***(545.9)-2,296*(1,363)-1,224(1,254)-1,951(1,355)
Yes
68,9860.188

218.9**(85.92)461.3***(146.4)282.8*(145.5)65.69(102.0)334.7***(106.0)14.04(72.83)74.55(70.07)-0.167(0.897)-0.682(0.938)-429.5(364.1)-258.6(374.7)269.9(395.3)443.7(452.9)-773.6(525.8)6,124(5,441)-392.0(689.4)
3,686*(2,102)798.2(947.8)712.3(704.5)620.2(378.8)-311.4(610.4)-133.7(690.8)1,224(847.2)-1,285(2,782)
1,181(1,612)-2,364(1,903)-1,665(1,422)-439.0(478.2)-502.8(399.8)-881.1***(327.4)511.3*(302.4)
3,244***(232.6)
1,409**(697.4)
3,557**(1,635)
3,717*(2,211)
12,704***(3,077)6,820**(3,375)
1,577(1,869)644.5***(233.6)793.4(601.8)788.2(584.8)759.7(597.0)Yes
68,9860.078

119.1(95.28)723.3***(177.9)313.9*(183.1)257.7**(104.7)133.5(100.6)71.35(81.64)23.69(84.89)-0.606(1.075)-0.785(1.096)613.7*(319.5)
1,181***(351.5)
1,172***(387.8)1,046**(528.4)
1,695**(692.5)
14,414**(6,061)
5,026***(1,836)2,262*(1,276)
1,253(1,210)693.6(478.2)882.5(568.4)617.1(581.9)1,742**(867.1)
3,473*(1,917)
8,683(7,792)
3,975*(2,182)
6,464*(3,696)-1,448(1,527)-1,059*(625.2)-818.5**(364.6)-54.10(466.2)272.0(349.1)-548.8*(281.8)1,560*(844.6)508.0(1,769)7,523(7,914)-5,287***(1,510)-9,265(8,856)-748.5(680.2)
1,449***(268.6)1,187(800.7)
1,149*(667.7)504.4(894.2)
Yes
68,9860.014

VARIABLES
Landownedha

注：図表１２の注を参照されたい。
38

本節における実証分析の最後に、（１）式における結果がどの程度、特定化によらず頑健な結果なのかを確認するために、所得関数を次のように特定化したい。

ln 𝑦𝑖𝑡 = 𝛼0 + 𝛼𝑑 + 𝛼𝑡 + 𝛽1 ln 𝑙𝑎𝑛𝑑𝑖𝑡 + ∑ 𝛽2𝑗 ln 𝑙𝑎𝑏𝑜𝑢𝑟𝑗𝑖𝑡2+ ∑ 𝛽3𝑗 𝑎𝑔𝑒𝑗𝑖𝑡 + ∑ 𝛽4𝑗 𝑎𝑔𝑒𝑗𝑖𝑡+ ∑ 𝛽5𝑗 𝑒𝑑𝑢𝑐𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑗𝑖𝑡 + ∑ 𝛽6𝑘 𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑠𝑘𝑖𝑡 + 𝑒𝑖𝑡(2)（２）式の上段は、よく利用されているコブ・ダグラス型関数を採用している。下段の特定化は、（１）式と全く同様である。当然、変数がゼロ以下の場合、対数を定義できないた
め、多くのサンプルが回帰分析から自動的に脱落してしまう。被説明変数として所得がゼロや負になっているサンプル数が少ないのは、総所得である。ここでは、総所得の結果のみを確認することにしたい。
まず、図表１９によってこの回帰分析における観測数をみると、労働カテゴリーを細分化するにしたがって、観測数が減少していることがわかる。とくに、コラム（３）の場合、男女別の従属人口世帯員が全く存在しない農家の場合、欠損扱いになってしまうので、５万近い農家サンプルが分析から脱落してしまうことがわかる。したがって、本研究はこれ以上の分析を試みないが、（２）式を推定するにあたっては、別途、サンプル・セレクション問題を検討する必要がでてくる。
土地と労働の生産要素の所得弾力性の結果を確認したい。すべての生産要素は統計的に正で有意な変数である。特定化にかかわらず、土地の弾力性は０．１程度である。世帯員総数で０．６（コラム（１）と（５））
、男性世帯員で０．４、女性世帯員で０．２（コラム（２））
、経済活動人口世帯員で０．６、従属人口世帯員で０．１（コラム（３））
、男性経済活動人口
世帯員で０．４、女性経済活動人口世帯員で０．２、男性および女性従属人口世帯員で０．
１（コラム（４））となっている。係数を合計しても１にならず、０．７～０．８程度である。すなわち、この分析からは農家の所得関数は収穫逓減であることがわかる。役畜やトラクターなどの保有数や市場価値などの資本ストックに該当するデータが、残念ながら、NSSの５９次と７０次には存在しないため、こうした重要な生産要素を説明変数に採用できなかった。このことが、収穫逓減という結果になった理由のひとつであると考えられる。
最後に、サンプル・セレクション問題が存在するにもかかわらず、生産要素とその質、さらには世帯属性をあらわす変数において、（１）式の定式化での図表１２の結果と大きく異ならないことがわかる。以上から、（１）式では生産要素の限界生産力一定という強い仮定が置かれているものの、その定式化から得られる分析結果は頑健である、と結論付けられる。

39

図表１９：インド農家の総所得関数の推定結果（コブ・ダグラス型関数による特定化）
VARIABLES
lnLandownedhalnhhm(1),lnhhm_m(2),lnepop(3),lnepop_m(4),lnhhm(5)

(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
lntotalincome_r lntotalincome_r lntotalincome_r lntotalincome_r lntotalincome_r
0.114***(0.00278)
0.597***(0.0100)

lnhhm_f(2),lnepop_f(4),0.112***(0.00281)
0.411***(0.0101)
0.190***(0.00932)

lndep(3),lndep_m(4),0.107***(0.00312)
0.552***(0.00983)-0.270***(0.0176)-0.0455**(0.0178)-0.0569***(0.0154)-0.0153(0.0124)-0.0264**(0.0117)0.305***(0.0128)
0.392***(0.0128)0.104***(0.00433)
0.401***(0.0152)
0.156***(0.0154)0.0907***(0.0129)0.0828***(0.0123)0.0451***(0.00558)-0.00116(0.00688)-0.000540***(7.45e-05)
5.46e-05(9.65e-05)
0.0678***(0.0258)
0.0874***(0.0242)0.169***(0.0232)
0.228***(0.0271)
0.289***(0.0337)0.546***(0.0887)
0.560***(0.0398)
0.922***(0.0659)
0.107**(0.0495)
0.0590**(0.0265)
0.0985***(0.0256)
0.159***(0.0263)
0.266***(0.0335)
0.395***(0.0446)
0.552***(0.149)0.598***(0.0604)
0.977***(0.110)-0.0644(0.0957)-0.0672**(0.0315)-0.0490**(0.0246)-0.0598***(0.0210)0.00770(0.0169)-0.0183(0.0156)
0.316***(0.0177)
0.391***(0.0177)

55,5100.318

28,3460.335

0.136***(0.00783)

lndep_f(4),aghhm(1),aghhm_m(2),agepop(3),agepop_m(4),Age1(5)0.0232***(0.00159)-0.278***(0.0150)-0.0297*(0.0159)-0.0577***(0.0138)-0.0117(0.0111)-0.0283***(0.0106)
0.313***(0.0114)0.399***(0.0115)

0.0270***(0.00145)
0.00362**(0.00154)-0.000312***(1.84e-05)-3.96e-05*(2.05e-05)-0.00638(0.0178)0.0902***(0.0190)0.178***(0.0187)
0.303***(0.0221)0.442***(0.0275)
0.813***(0.0673)
0.781***(0.0336)
1.112***(0.0581)0.207***(0.0408)
0.0566***(0.0178)
0.105***(0.0187)
0.124***(0.0196)0.217***(0.0256)0.410***(0.0347)0.597***(0.108)0.723***(0.0469)1.030***(0.0876)-0.0494(0.0751)-0.143***(0.0188)-0.0322**(0.0160)-0.0575***(0.0139)-0.00923(0.0111)-0.0273**(0.0107)0.308***(0.0115)0.397***(0.0116)

71,3040.311

69,4530.307

aghhm_f(2),agepop_f(4),aghhm_sq(1),aghhm_msq(2),agepopsq(3),agepop_msq(4),Age1sq(5)-0.000260***(2.09e-05)

aghhm_fsq(2),agepop_fsq(4),ta_liter(1);ma_liter(2);t_liter(3);m_liter(4);h_liter(5)ta_prim(1);ma_prim(2);t_prim(3);m_prim(4);h_prim(5)ta_middle(1);ma_middle(2);t_middle(3);m_middle(4);h_middle(5)ta_secon(1);ma_secon(2);t_secon(3);m_secon(4);h_secon(5)ta_hsecon(1);ma_hsecon(2);t_hsecon(3);m_hsecon(4);h_hsecon(5)ta_diplom(1);ma_diplom(2);t_diplom(3);m_diplom(4);h_diplom(5)ta_grad(1);ma_grad(2);t_grad(3);m_grad(4);h_grad(5)ta_pgrad(1);ma_pgrad(2);t_pgrad(3);m_pgrad(4);h_pgrad(5)ta_agtrain(1);ma_agtrain(2);t_agtrain(3);m_agtrain(4);h_agtrain(5)0.0522**(0.0226)
0.227***(0.0239)0.340***(0.0234)
0.568***(0.0289)
0.879***(0.0369)
1.523***(0.100)1.506***(0.0465)
2.279***(0.0859)0.242***(0.0591)

fa_liter(2);f_liter(4);fa_prim(2);f_prim(4);fa_middle(2);f_middle(4);fa_secon(2);f_secon(4);fa_hsecon(2);f_hsecon(4);fa_diplom(2);f_diplom(4);fa_grad(2);f_grad(4);fa_pgrad(2);f_pgrad(4);fa_agtrain(2);f_agtrain(4);fheadSocialgroupcode1
Socialgroupcode2
Socialgroupcode3
yearsub2
yearsub3
yearsub4
District Fixed EffectObservations
R-squaredStandard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

0.0193***(0.00432)-0.000151***(5.65e-05)

0.0940***(0.0244)0.190***(0.0225)
0.296***(0.0207)0.477***(0.0245)0.674***(0.0318)
1.175***(0.0924)
1.186***(0.0384)
1.704***(0.0694)0.173***(0.0511)

注：変数の最初の ln は自然対数を意味する。また、図表１２の注を参照されたい。
40

0.127***(0.00278)
0.562***(0.00858)

0.0246***(0.00180)-0.000188***(1.74e-05)

0.0363***(0.0111)0.106***(0.0125)0.186***(0.0126)
0.329***(0.0148)0.486***(0.0205)
0.785***(0.0552)
0.768***(0.0233)
0.967***(0.0410)0.110***(0.0238)-0.228***(0.0154)-0.0649***(0.0160)-0.0789***(0.0139)-0.0293***(0.0111)-0.0228**(0.0107)0.377***(0.0115)
0.471***(0.0114)71,3040.299

第４節 おわりに本研究において強調しておきたい結果をまとめておきたい。第１に、２０００年代以降の高度成長期におけるインド農民の経済状況は改善傾向を示しているが、（１）農家所得の成長率は GDP 成長率の半分程度であり、農民の所得分配が悪化している、（２）農家の少な
くとも１０％程度において耕作所得や家畜所得がマイナスになっており、２０１２年においても１％から５％未満の農家の総所得がマイナスになっている、（３）この間、インド農業の最先進州であるパンジャブにおいて農家所得が下落している。
第２に、インド農家の経済活動の多様化は進展しつつあり、（１）耕作所得と非農業自営
所得シェアが下落し、（２）家畜所得シェアが増加傾向にあり、このことはインドにおける酪農や養鶏業の急成長と整合的であるが、（３）２０１５年における賃金・サラリー所得の急増は、データの比較可能性に問題があるので解釈には注意を払う必要がある。
第３に、農家所得を決定する重要な要因として、（１）耕作所得と家畜所得については土地と労働であるのは間違いないが、（２）今後、農家の総所得改善に対して重要な貢献が期待できるのは教育水準の向上である。
最 後 に 、 ２ ０ １ ８ 年 度 の イ ン ド 農 業 経 済 学 会 の 第 ７ ８ 回 年 次 大 会 （ 78th Annual
Conference of the Indian Society of Agricultural Economics）の共通シンポジウムのテー
マは「農家所得倍増」であったが、報告者として NABARD の２０１５年調査の実施責任者
K.J.S. Satyasai 博士が登壇した。会場からの質問に対して、彼は、近い将来において
NABARD の２０１５年調査の個票を公開する予定である、と回答した。NABARD の個票
データが公開され次第、本研究の改訂を行うのがつぎの重要な研究課題である。

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Modi, Narendra (2016) “Independence Day Speech,” 15 August, 2016:
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絵所秀紀（2017）「インド・ミルクビジネスの新たな展開」佐藤隆広編『インドの産業発展と日系企業』（叢書７７号）神戸大学経済経営研究所。
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業』（叢書７７号）神戸大学経済経営研究所。

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付録：分析に用いられる変数リスト
totalincome_r
wagez_rcincomez_r
aincomez_r
nicomez_r
Landownedha
hhm
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aghhm_maghhm_f
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ta_liter
ta_primta_middle
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ma_noliter
ma_liter
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総所得
賃金・サラリー所得
耕作所得
家畜所得
非農業自営所得所有農地(ヘクタール)
世帯員数
男性世帯員数
女性世帯員数
経済活動世帯員数
従属世帯員数男性の経済活動世帯員数
女性の経済活動世帯員数
男性の従属世帯員数
女性の従属世帯員数
世帯員平均年齢
男性世帯員平均年齢
女性世帯員平均年齢
男性の経済活動世帯員平均年齢
女性の経済活動世帯員平均年齢
経済活動世帯員平均年齢
世帯主の年齢世帯平均非識字率
世帯平均小学校未満識字率
世帯平均小学校卒率
世帯平均中学校卒率
世帯平均高校卒率
世帯平均上級高校卒率
世帯平均高等専門学校卒率
世帯平均大学卒率
世帯平均大学院卒率
世帯平均農業研修率
男性世帯員平均非識字率
男性世帯員平均小学校未満識字率
男性世帯員平均小学校卒率
男性世帯員平均中学校卒率
男性世帯員平均高校卒率

ma_hsecon
ma_diplom
ma_gradma_pgradma_agtrain
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fa_liter
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男性世帯員平均上級高校卒率
男性世帯員平均高等専門学校卒率
男性世帯員平均大学卒率
男性世帯員平均大学院卒率
男性世帯員平均農業研修率
女性世帯員平均非識字率
女性世帯員平均小学校未満識字率
女性世帯員平均小学校卒率
女性世帯員平均中学校卒率
女性世帯員平均高校卒率
女性世帯員平均上級高校卒率
女性世帯員平均高等専門学校卒率
女性世帯員平均大学卒率
女性世帯員平均大学院卒率
女性世帯員平均農業研修率
男性の経済活動世帯員平均非識字率
男性の経済活動世帯員平均小学校未満識字率
男性の経済活動世帯員平均小学校卒率
男性の経済活動世帯員平均中学校卒率
男性の経済活動世帯員平均高校卒率
男性の経済活動世帯員平均上級高校卒率
男性の経済活動世帯員平均高等専門学校卒率
男性の経済活動世帯員平均大学卒率
男性の経済活動世帯員平均大学院卒率
男性の経済活動世帯員平均農業研修率
女性の経済活動世帯員平均非識字率
女性の経済活動世帯員平均小学校未満識字率
女性の経済活動世帯員平均小学校卒率
女性の経済活動世帯員平均中学校卒率
女性の経済活動世帯員平均高校卒率
女性の経済活動世帯員平均上級高校卒率
女性の経済活動世帯員平均高等専門学校卒率
女性の経済活動世帯員平均大学卒率
女性の経済活動世帯員平均大学院卒率
女性の経済活動世帯員平均農業研修率
経済活動世帯員平均非識字率
経済活動世帯員平均小学校未満識字率

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t_primt_middlet_secont_hsecont_diplomt_gradt_pgradt_agtrain
h_noliterh_literh_primh_middle
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hindu
islam
chris
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jain
budd
othersreligion2002

経済活動世帯員平均小学校卒率
経済活動世帯員平均中学校卒率
経済活動世帯員平均高校卒率
経済活動世帯員平均上級高校卒率
経済活動世帯員平均高等専門学校卒率
経済活動世帯員平均大学卒率
経済活動世帯員平均大学院卒率
経済活動世帯員平均農業研修率
世帯主非識字ダミー
世帯主小学校未満識字ダミー
世帯主小学校卒ダミー
世帯主中学校卒ダミー
世帯主高校卒ダミー
世帯主上級高校卒ダミー
世帯主高等専門学校卒ダミー
世帯主大学卒ダミー
世帯主大学院卒ダミー
世帯主農業研修ダミー
女性世帯主ダミー
STダミー
SCダミー
OBCダミー
その他カーストダミー
パッカ住居ダミー
水道ダミー
掘抜き井戸・手動式ポンプ井戸ダミー
開放型の井戸ダミー
その他ダミー(河や池など)
ヒンドゥー教徒ダミー
ムスリムダミー
キリスト教徒ダミー
シク教徒ダミー
ジャイナ教徒ダミー
仏教徒ダミー
その他宗教ダミー
2002年×宗教ダミー