私の研究

私の研究
社会的文脈から個人の傾向を説明する― 保育意識の分析例から

西野 勇人（にしの はやと）
東日本国際大学 健康福祉学部
特任講師

１．はじめに
私は普段、社会保障制度についての国際比較や、２．分析の目的と分析デザイン
論文の目的は、国際比較データを分析し、国のアンケート調査の統計分析を行いながら、介護政特性から保育・子育てに関する人々の意識の傾向策と家族介護といった、家族内でのケアに関するを把握するというものでした。子育ての場面におトピックを研究しています。最近は、国ごとの社いて、その役割の大半を家族（特に母親）が集中会的・政策的な特徴が個々人の行動や考えとどうして担う国もあれば、家族・母親以外の人や組織関連しているのか、統計的なアプローチで分析しも多く参加する国もあります。政策的にも、保育ています。

を家族（特に母親）だけで行わざるを得ないよう今回は、私が少し前に関わった共同研究の内容な社会もあれば、保育所などが充実していて、家を紹介したいと思います。今回紹介する研究は、族以外の人々や組織も保育に参加するような国も立教大学の中西啓喜さん、九州大学大学院の福田あります。では、それぞれの国に住んでいる人々紗耶香さんと私の３人で、保育と家族に関する意の意識の面で違いは見られるのでしょうか。この識の国際比較を行ったものです。本稿で紹介し切点を分析により検証します。

れていない点については、中西ほか（2020）を参照してください。

分析には、International Social SurveyProgramme（以下、ISSP と表記）というアン

アンケート調査の分析を通して、社会環境とケート調査のうち、2012年の調査データを用いま個々人の関連を統計的に分析するプロセスを紹介した。2012年の ISSP では、女性の就労、結婚、することで、アンケートの分析から社会の特徴を家事、子育てなどの諸問題に関する質問が多く盛知るときの一つのイメージを提供できればと考えり込まれています。最終的な分析では、欠損値がています。

なかった31,510人、33カ国のデータが分析対象となりました。
アンケートには、「小学校入学前の子どもの保福島の進路 2021. 331私の研究育については、さまざまな意見があります。この３．分析結果時期の子どもの世話は、主に誰が担うべきだと思

図１は、モデルの推定結果を表した図です。まいますか。あてはまる番号に１つだけ○をつけてず、グラフの点は、モデルの推定値（それぞれのください。」という質問があります。この質問へ説明変数の効果の大きさ）を表しています。推定の回答の傾向を分析します。もともとこの質問に値が０よりも大きい場合、説明変数の値が高いほ

対する回答の選択肢は、「家族」、「政府や地方自ど「保育は主に家族が担うべき」と答える確率が治体」、「非営利団体（慈善団体など）」、「保育サー高い傾向があり、逆に０よりも小さい場合は、説ビスを提供している民間の事業者（保育所やベ明変数の値が大きいほど「保育は主に家族が担うビーシッターなど）」、「親の雇い主」、「わからなべき」と答える確率が低い傾向があるということい」の６つが準備されていましたが、今回の分析を意味します。

にあたって、「家族」という選択肢を選んだか、横線の幅は95％信頼区間といって、だいたいそれ以外の選択肢を選んだか、という二択に情報95％程度の信頼度で推定値がこの幅の中に収まるを集約します。

だろう、という見積もりを表しています。この横回答者は、保育は主に誰が担うべきか ? という線が０（縦の点線）をまたいでいない場合、その質問に対し、それぞれが考える回答をするわけで説明変数には明確な効果があるとみなします。

すが、その回答の傾向は、集団として捉えると一定の特徴が見られることがあります。例えば、男性の方が「家族」の選択肢を選びやすいといった特徴です。分析においては、説明したい回答が、他の要因とどのように関連しているかを分析します。
そのために、この研究ではマルチレベルロジスティック回帰分析という分析手法を使いました。
ロジスティック回帰分析というのは、回帰分析と呼ばれる手法の一種で、アウトカムとする情報（今回であれば回答者の保育意識）を、他の情報から予測するようなモデルを推定する手法です。
さらに、今回は個人単位の情報と国単位の情報というように、異なるレベルの情報を同時に用いることを想定したマルチレベルモデルロジスティッ
ク回帰分析を採用しました。
モデルでは、保育についての回答を説明するために、個人単位の情報と国単位の情報を用います。
個人レベルの情報として、性別、年齢、回答者が14歳時に回答者の母親が働いていたか否か、就学後の子どもがいるか、就学前の子どもがいるか、本人の学歴、本人就労状態、世帯収入（国別の四分位）、婚姻状況の情報を用います。さらに、国レベルの情報として、労働参加率の男女差という情報も用います。これらの情報を説明変数と呼びます。以上の説明変数を同時に考慮して、それぞれの要素がどの程度、保育役割についての回答と関連しているかを分析します。

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福島の進路 2021. 3

図１

保育は主に家族が担うべきという考えをアウトカムとした推定結果

国レベルでの就労率の男女差

性別(女性=1)

年齢(10歳単位)
自分の母親は働いていたか(働いていた = 1)
就学後の子どもの有無(あり=1)

就学前の子どもの有無(あり=1)
学歴: 中等後教育卒(ref=高卒未満)
学歴: 大学卒(ref=高卒未満)
本人就労: 働いている(ref=働いたことが無い)
本人就労: 今は働いていない(ref=働いたことが無い)
世帯収入: 第二四分位(ref=第一四分位)
世帯収入: 第三四分位(ref=第一四分位)
世帯収入: 第四四分位(ref=第一四分位)
婚姻状況: パートナーあり(ref=未婚)
婚姻状況: 離婚・死別(ref=未婚)
-0.2

-0.1

推定値

0.0

0.1

出所：中西ほか（2020）をもとに筆者作成

私の研究
さて、この推定結果から、女性に比べ図２て男性の方が、保育は主に家庭が担うべ

保育は主に家族が担うべきだと考える確率の予測値

男女差日本レベル & 個人属性(B)きであると考える確率が明確に高く、働

男女差日本レベル & 個人属性(A)いている人や、学歴が高い人ほど保育は男女差平均レベル & 個人属性(B)

主に家庭が担うべきであると考える確率

男女差平均レベル & 個人属性(A)が明確に低いことが分かります。また、

0.0

国レベルで就労率の男女差が大きい国に0.2

0.4

子育て責任を家族だと回答する確率

住んでいる人ほど、保育は主に家庭が担

0.6

出所：中西ほか（2020）

うべきだと考えやすい傾向があることが分かりました。

図２は、先ほど述べた２パターンの個人と２つの国を掛け合わせた４ケースで、「保育は家族が４．効果の大きさは具体的にどの程度か担うべき」と答える確率を計算したものです。こ

先程の図１の推定結果は、説明変数の尺度もバの図の結果からは、日本に住む、家族の役割を強ラバラですし、推定値そのものも、解釈しやすい

く想定しなさそうな個人は、平均的な就労ギャッ

数字ではありませんでした。では、この推定結果

プの国に住む保守的な意見を持ちそうな個人と比を総合して考えたとき、それぞれの要素はどの程べてさえ、保育は主に家族が担うべきと回答しや度の効果を持っていると評価できるでしょうか。

すいということが分かりました。個人の特性より

ここでは、２種類の個人属性とと、２つの国を想定して、モデルによって予測された具体的な確率を計算してみます。まず個人属性も、国の環境の方が大きな差をもたらしていそうだということが示されました。

は、60以上のように、分析では国ごとの保育意識の差歳の男性で、学歴は高卒未満、現在働いており、の大きさが浮き彫りになりました。しかし分析で所得は国の中で下位25％に属する個人を想定してはもう一歩進んで、国による差の中身まで踏み込います。つまり、分析結果からはいかにも「保育むことができました。今回の分析では、国ごとのは主に家族が担うべき」と回答しそうな個人属性

労働参加率の男女差といった、制度・政策とも関です。個人属性

は、30歳の女性で、学歴は大卒わっている特徴から説明しています。今回紹介し以上、現在は働いており、世帯収入は国の中で上たような分析は、国ごとの差をただ「文化の差」位25％という個人を想定します。つまり、分析結として片付けるのではなく、社会構造や政策的な果ではいかにも「保育は主に家族が担うべき」と側面に目を向けて説明するために有益なアプローは回答しなさそうな人です。次に、就労率の男女チだと考えています。

差が異なる２つの国を想定します。日本における就労率の男女差は19.6％で、先進国の中では、労【文献】

働参加率の男女差が大きい国といえます。この就

中西啓喜・福田紗耶香・西野勇人，2020，「保育労率の差が19.6％ある国と、就労率の男女差が意識についての国際比較分析 ―― ISSP2012を用10.13％（データの国の中の平均値）の国を比較いたマルチレベルモデルによるアプローチ」『社します。

会学研究科年報』（27）：7‑18.

＜プロフィール＞
立命館大学大学院社会学研究科博士前期課程修了（修士、社会学）。日本学術振興会特別研究員（DC2）を経て、2019年より現職。【主な著作】松田亮三・鎮目真人（編）『社会保障の公私ミックス再論 ― 多様化する私的領域の役割と可能性』（ミネルヴァ書房、2016年）、筒井淳也・水落正明・保田時男（編）『パネルデータの調査と分析・入門』（ナカニシヤ出版、2016年）など。

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