特集論文「消費生活に関するパネル調査」における残存サンプルの配偶率について
坂口 尚文（公益財団法人 家計経済研究所 次席研究員）

1. はじめに起因するサンプルの歪みにある。調査の拒否理由
は、結婚を契機にした脱落が一定数存在すること

本稿は、「消費生活に関するパネル調査（以下、を物語っているが、すべての無配偶の対象者が結JPSC）」において、対象者の脱落が、残存してい婚を契機に脱落するわけではない。脱落した無配るサンプルの配偶構成にどのような影響を与えて偶者の中には一定期間を経て結婚、出産する対象いるか検証する。脱落により配偶率に歪みが生じ者も多いことが予想され、拒否理由だけからはそている場合は、その配偶率の値が意味をなさないのような潜在的な結婚、出産層の情報は得られなばかりではなく、各時点の労働力率や出生率などい。また、対象者は結婚、出産をしていたとして多くの指標にも影響を与える。JPSCでは、ほとも、それらを拒否の理由に挙げるとは限らず、そんどの調査項目が対象者の配偶状態の影響を強くもそも4割前後の対象者については、拒否の明確受けていることが予想されるため、残存サンプルな理由さえ分かっていない。結婚については住所の配偶率に歪みがないか検証することは、調査の移転による追跡不能や、調査に対して夫の理解が信頼性を担保する上で重要な作業となる。

得られないなど、間接的な要因で調査から脱落すJPSCは、20歳代後半の女性を対象にした追跡るケースも考えられる。結婚、出産の発生と拒否調査である。若年女性を調査対象にしている理由理由は1対1に対応していない。このような点から、の一つとして、追跡期間中に結婚の発生を効率的調査の拒否理由は結婚、出産の逸失情報を捕捉すに観測するねらいがある。一方で結婚は、対象者る手段としては不十分なものであり、情報を捕捉が調査から脱落する要因ともなっている。そのこするには別のアプローチを考えなければならない。とは、対象者の拒否理由からも明らかにされてき配偶率の歪みを検証する際の困難は、脱落がた。JPSCでは対象者の調査拒否理由を調査員の発生した後のサンプルの配偶状態を類推しなけれ聞き取りにより収集しており、結婚は拒否理由のばならない点にある。パネル調査の脱落を扱った上位に位置している（村上 2003; 坂本 2006）。結研究の多くでは、対象者が脱落するプロセスに強婚、出産により、調査に協力する時間的、心理的い仮定をおき、観測できるデータ――脱落してい余裕が失われることが調査拒否へとつながっていない対象者の情報、および脱落した対象者についると予想される。ては脱落する前の情報が得られる――のみを用いただ個々の分析において、JPSCのデータを使て、脱落後の情報を推計している。本稿でも、次用する際の問題と関心は、対象者の調査拒否理由善の策として、このような強い仮定をおいたモデにあるというよりも、対象者が脱落することによっルを用いて、残存している対象と脱落した対象のて、抽出したすべての対象者について結婚の有配偶率に相違があるかを検証する。ただ、JPSC無が観測できていないこと、さらに、そのことにには、その調査設計上、「国勢調査」等の大規模52

「消費生活に関するパネル調査」における残存サンプルの配偶率についてな人口統計調査を補助情報として活用できる余地るため、結婚に焦点をあてた分析を行う際には大がある。JPSCは年齢と配偶構成を「国勢調査」きな問題となる。もとより、調査期間中に結婚をの結果に基づいて標本抽出を行っている。配偶率

経験する対象はサブサンプルであるため、その大は対象者の加齢に伴い経年変化する。脱落によるきさは全対象に比べて限定されている。JPSCで磨耗が生じなかった場合を想定すれば、抽出サンは、すべてのコーホートの事象を合算しても、新プルの配偶率は「国勢調査」の結果とシンクロナ

規婚姻数が100件を超える調査年はほとんどない。

イズしていたことが予想される。JPSCでは抽出

このことを考慮すれば、脱落1件あたりの情報損の年齢幅を5歳程度に限定していること、また対失量は大きいといえる。結婚で脱落する層、残存象を女性のみにしていることで、サンプルが特定している無配偶層になんらかの偏りが発生していの人口集団であることが明確に認識できる。そのる場合は、結果として観測される結婚の情報にも集団の配偶率も自然な形で算出でき、対象を限定バイアスが発生する。坂本（2006）では、JPSCしていることで母集団との誤差も小さく抑えるこにおいてそのバイアスの存在が指摘されている。とができる。このような追加的な情報の存在は、（b）については、結婚に伴う脱落が系統的に発モデルにしいた仮定の妥当性、および仮定の制約

生していれば、残存サンプルの配偶率は母集団にを減じることを可能にする。

比べて低めに出る可能性がある。新たに結婚した

本稿では残存サンプルのバイアスを検証するモ

人数を有配偶の対象として、過小にしか積み増さデルに、「国勢調査」の情報を取り込む方策を考ないためである。結婚は毎年発生する事象であるえる。近年、回収率の低下や費用調達の困難など、ため効果は累積し、母集団と残存サンプルにおけ社会調査をとりまく環境は厳しくなっている。既る配偶率の乖離は経年で大きくなる。その場合、存の大規模統計の活用可能性を探ることは、追加配偶率、および配偶状態に強い影響を受ける事象

的な調査コストを発生させることなしに当該調査については、異なる調査時点の集計結果を単純にの信頼性を検証する手段として有用と考えられる。

は比較できないことになる。
ただし、配偶状態に変化がない層でも恒常的に2. 問題の所在
JPSCは特定の出生コーホートを追跡している脱落は発生しており、その絶対数は結婚に伴い脱落する層より多い。また、結婚した人たちもすべてが脱落しているわけではない。結婚に伴い一定調査である。出生コーホートはデモグラフィック数の脱落が発生することは不可避であったとしてな集団であるため、その集団の属性値として婚姻も、脱落している層の配偶構成と残存している層率や配偶率などの人口統計が自然な形で算出できの配偶構成が同じであれば、バイアスの発生は最る。対象者の脱落はこれらの人口統計に影響を与小限に抑えられる。なお、配偶率は変化ではなくえる。脱落が結婚に関して引き起こす問題でいえ水準を示す指標であるため、残存しているサンプ

ば、（a）結婚という事象そのものにかかわる問題

ルの配偶率に対するカウンターパートは、各時点と（b）残存しているサンプルについて、その配で脱落した層の配偶率ではなく、各時点における偶状態の構成に歪みが生じる問題とがある。人口それまでに脱落した対象全体の配偶率である。

統計的な観点からみると、（a）は脱落が引き起こ

このような人口静態面での問題は、生涯未婚率

す人口動態への影響、（b）は配偶率に人口静態へが高まっている今日では、より深刻な問題とも考の影響である。本稿では（b）について検証してえられる。未婚率が低い状況であれば、残存していくが、以下には両者について簡単に触れておく。

いる層、脱落していった層にかかわらず、最終的（a）について、脱落が発生する第一義的な影響にはほとんどの対象者が無配偶から有配偶へ移行は、結婚というイベントの観測数が減少することする。また、結婚適齢期の規範が存在していた状である。観測数の減少は推定値の誤差を大きくす況では、短い期間で配偶状態の変化が落ち着くこ53

季刊家計経済研究

2013

AUTUMN

No.100とが期待できた。未婚率の上昇はこれらの楽観的ているため、この再パラメトライズは配偶状態の予想を成り立たせづらくさせ、JPSCでは個々人変化を描写する上でも有用である。例えば、q01 との配偶状態、およびそれらを集計化した配偶率は、q00 を比較することは、脱落の有無で結婚する確率時間で変化し、かつ調査時点に強く依存する変数が異なるかを比較することになる。上記の制約にとなっている。さらに言えば、離婚率の上昇は有ついては、Hirano et al.はある特定の性質をもつ配偶から無配偶への可逆性を生じさせ、事態をよ関数gで、各期の配偶状態とそれらで条件付けたり深刻なものにさせている。調査に残っている層脱落に関する確率をリンクさせている 。と脱落していった層に偏りがないか、常にモニタP（Z=1⎢W1=w1, W2= w2）リングする必要性が生じている。

.= g（α0 + α1・w1 + α2・w2）

1）

（1）

残存したサンプルについて、配偶状態以外の属（1）式で先見的にα2=0とおいた場合、2期目に性にバイアスが生じている可能性はあるが、今回脱落しているかどうかは第1期の配偶状態だけには、配偶状態の構成のみに着目する。

依存するモデル、いわゆるMissing At Random（MAR）の仮定をおいたモデルと同値になる 。
2）

MARの場合は2期目の配偶状態は脱落の有無に依

3. アプローチ存しないため、q00=q10、q10=q11と脱落の有無にか本稿では2期間の配偶状態、およびその遷移にかわらず、遷移確率は同じものとなる。

焦点を合わせる。関心のある確率変数は、対象者

また（1）式でα1=0とした場合は、第2期の配偶の2期間の配偶状態と脱落の有無である。よって、状態だけに依存するモデルとなる。脱落分析の文脈

それら3つの状態空間の間の関係を考える。確率では、脱落の発生が脱落時の情報にも依存している変数は、以下のように設定する。Wit は対象者iの状況をnon-ignorableな状況というが、α1=0の場第t期の配偶状態を示し、有配偶には1、無配偶に合はそのクラスのうちHausman and Wise（1979）は0を割り当てる。Ziは第2期の観測を示すインディで提示されたモデル（HWモデル）と同値となる。

ケータであり、2期目に対象者iが残存している場

HWについても、観測されたデータだけから計算

合は1、脱落している場合は0を割り当てる。対象により算出できる。α1≠0、α2≠0の場合も、non-を集計し、同時確率は、ignorableなケースである。Hirano et al.は第1期

P（W1=w1, W2=w2, Z=z）

for w1, w2, z ∈{0,1}と第2期の情報をseparableに足し合わせているの形で表せる。それぞれ2値の値をとる確率変数

ことから、このモデルをAdditive Non-ignorable

なので、値の組み合わせに応じて8つのセルを持model（ANモデル）と呼んでいる。ただ、ANモつ分割表が構成される。このうちZ=1となる4つデルの場合は、すべての確率を識別するためには、のセルの確率は残存サンプルのデータから直接計

第2期のサンプル全体の配偶率、P（W2=1）の周辺算できる。
ただ、脱落したZ=0については、P（Z=0）
、確率の情報がさらに必要となる。Hirano et al.でP（W1=w1, Z=0）までしか情報がわからず、４つはリフレッシュメント・サンプル の情報を母集団のセルの確率を識別するには何らかの制約を設定の情報とみなし、その値をP（W2=1）として外挿する必要がある。

することで問題の解決を図っている。本稿では周

本稿では、Hirano et al.（1998, 2001）のアプロー
チに準拠して問題の解決を図る。Hirano et al.で3）

辺確率を「国勢調査」から算出した配偶率を用いて外挿することにする。

は、上記の同時確率を下記の確率でパラメトライズしなおしている。
,
qwz = P（W2=1⎢W1=w, Z=z）.
rwz = P（W1=w, Z=z）qは第1期の状態、および脱落の有無で条件づけ
54

4. 推計結果
JPSCには4つの追跡コーホートがあり、今回はそれら4つのコーホートについて、それぞれ推計を「消費生活に関するパネル調査」における残存サンプルの配偶率について

図表-1 各コーホートの配偶状態
対象数
初回調査時の年齢
初回調査時の配偶率

コーホートA
1,500
24 ～ 34 歳
66.8%

コーホートB500
24 ～ 27 歳
40.2%

コーホートC
836
24 ～ 29 歳
42.0%

コーホートD636
24 ～ 28 歳
34.3%

残存率（全体）残存率（初回有配偶）残存率（初回無配偶）

83.7%
86.3%
78.3%

73.2%
77.6%
70.2%

70.3%
74.6%
67.2%

75.9%
82.1%
72.7%

配偶状態の変化（100％）
有配偶→有配偶有配偶→無配偶無配偶→有配偶無配偶→無配偶有配偶→脱落無配偶→脱落

56.0%
1.7%
9.3%
16.7%
9.1%
7.2%

29.4%
1.8%
15.6%
26.4%
9.0%
17.8%

28.7%
2.6%
12.3%
26.7%
10.6%
19.0%

26.4%
1.7%
15.4%
32.4%
6.1%
17.9%

べて後生のコーホートではあるが、CではBより28歳と29歳の2歳ほど年齢幅が広い。
初回時に抽出した対象者のうち、4年後も調査に参加していた人の割合を示す残存率は、コーホートAでは83.7%と、その他後生のコーホートよりも比較的高い値を示している。最も残存率が低い
コーホートはCで、その値は70.3%である。図表−1において、その下2行の残存率は、初回時の配偶状態別に算出した残存率である。どのコー行った。コーホートは、出生順にコーホートA（1959

ホートでも初回時に有配偶の方が残存率は高く、～ 1969年生）、コーホートB（1970 ～ 1973年生）、
コー無配偶の方が残存率は低くなっている。裏を返せ

ホートC（1974 ～ 1979年生）、コーホートD（1980ば、無配偶の対象者の方が脱落しやすいことを意～ 1984年生）と呼称する 。配偶状態は初回調査
4）年度と4年後の値を用いた。外挿する「国勢調査」

5） 6）味している。いずれのコーホートでも、両者の間には7 ～ 10%程度の開きがある。

データは、各コーホートとも調査開始から4年目の配偶状態の変化は、初回調査時の状態から4年年に最も近い実施年の「国勢調査」を用いた。コー

後にどの状態に変化したかを示したものである。

ホートAは1995年、Bは2000年、Cは2005年、D脱落を含めた6つの経路について、それぞれの割は2010年のデータを使用している。
「国勢調査」か合を示している。コーホートAでは、「有配偶→らは、各コーホートの4年後の年齢幅に対応する配有配偶」が過半数を占める。他のコーホートでは偶率を算出した。比較するデータ間には調査時点の配偶率の低さを反映して、無配偶を起点にする状ずれがあるため、配偶率を計算するにあたっては「国態遷移の割合が大きい。特に後生コーホートほど勢調査」の年齢別の人口構成比が各コーホートの初「無配偶→無配偶」の相対的なウエイトが増して回抽出時の年齢構成比に沿うよう割り戻している。

いる。配偶変化で特に留意すべきは、いずれのコー図表−１には、各コーホートの基本情報と初回ホートとも「無配偶→有配偶」の割合も相対的な調査時から4年後の配偶状態の変化、および脱落位置を占めていることである。結婚に伴う脱落がの状況を示した。初回調査時の配偶率は最も早生含まれる「無配偶→脱落」と比べても大きな開きのコーホートAが66.8%と高く、後生のコーホーはない。つまり、結婚を経験する、ほとんどすべトであるDが最も低い34.3%となっている。コーての対象者が脱落しているわけではない。

ホートAは、他のコーホートに比べて20歳代の未図表−2は、前節のrwz = P（W1=w, Z=z）とqwz

婚率が低い世代であることに加え、初回調査時に= P（W2=1⎢W1=w, Z=z）を計算したものである。

30歳代前半の層をサンプルに含めたことが大きく例えば、r00 は初回調査時に無配偶で4年後には脱影響している。コーホートAは、サンプルの年齢落していた人の割合となる。また、q01、q11 は4年構成が他のコーホートと大きく異なっていること後にも脱落していない対象者について、初回調査に注意を要する。コーホートBとコーホートCは時の配偶状態で条件づけた遷移確率である。q01 はそれぞれ40%強の配偶率である。Cの方がBに比

初回調査時に無配偶だった対象者が、4年後に有55

季刊家計経済研究2013

図表-2 残存の有無、配偶状態による同時確率・条件付き確率
コーホートA
初回・無配偶
初回・有配偶コーホートB
初回・無配偶
初回・有配偶コーホートC
初回・無配偶
初回・有配偶コーホートD
初回・無配偶
初回・有配偶（4年後・脱落4年後・残存qw1

r00=0.072（0.007）r10=0.091（0.007）

r01=0.216（0.011）
r11=0.576（0.013）q01=0.359（0.024）
q11=0.971（0.006）

r00=0.178（0.017）r10=0.090（0.013）r01=0.420（0.022）
r11=0.312（0.021）

q01=0.371（0.033）
q11=0.942（0.019）r00=0.190（0.014）
r10=0.106（0.011）

r01=0.390（0.017）
r11=0.313（0.016）

q01=0.316（0.026）
q11=0.916（0.017）

r00=0.179（0.015）r10=0.061（0.010）r01=0.478（0.020）
r11=0.281（0.018）q01=0.322（0.027）
q11=0.939（0.018））
内は標準誤差AUTUMN

No.100率を基準にしたHWのモデルでは、q01＞q00となり、脱落していない層より脱落した層の方で「無配偶→有配偶」の遷移確率が低いことになる。つまり、
HWモデルの仮定では、無配偶の脱落層は脱落していない層に比べて、4年後も無配偶の状態にある傾向が示唆されている。
一方、有配偶については脱落した層の方で「有配偶→有配偶」の遷移確率が低く、離婚による脱落傾向の存在を示唆している。また、「国勢調査」の配偶率を外挿したANモデルでは、MARとほぼ同じ結果を示している。図表−1の「無配偶→脱落」にこのq00 をかけた値が、対象全体に占める脱落した「無配偶→有配偶」の推計値になる。決して無視できる値ではないものの、いずれのモデルのq00 を用いたとしても、観測できた結婚経験層の割合、すなわち図表−1の「無配偶→有配偶」の値に比べて小さな値となっている。
各コーホートの下段にある配偶率は4年後の配配偶になっている確率であり、q11 は初回調査時に）を示したものであ偶率の推計値（＝P（W2=1）

有配偶だった対象者が両期とも有配偶である確率る。周辺確率であるため、前節の表記に従えば、である。1からそれぞれの値を引いたものは4年P（W2=1）=Σwz rwz qwz と書け、MARとHWの両後に無配偶の状態にある確率となる。これらの数

モデルについては、図表−2、図表−3の値を用い値は図表−1の値の見方を変えただけのものであるて直接計算できる。ANモデルの配偶率は「国勢ので再度個々の値への言及はしないが、q11 につい調査」から算出した同年齢層の配偶率である。こてはコーホートAに比べて他のコーホートの値がの値を母集団の配偶率と考えると、他のモデルで低くなっており、後生世代での離婚率の高まりが推計した配偶率の値を評価できる。どのモデル、JPSCのデータにも反映されていることがうかがおよびどのコーホートの配偶率とも、それが母集える。図表−2のすべてのセルの値は、図表−1の団の値と等しいとする仮説を標準的な有意水準で結果を再集計することで計算できる。

は棄却できない。つまり、MAR、HWいずれの図表−3は、脱落した層で予想される配偶状態の仮定をおいたとしても、推計される配偶率にバイ変化を、各モデルに基づいて推計した結果である。

アスが発生しているとは言えない。コンプリート・

ANモデルでは前節の（1）式にロジットリンクをデータ（初年度と4年後の両方で観察される対象仮定した。q00 は脱落した層で予想される「無配偶に限定したもの）の配偶率、あるいは今回の分析→有配偶」の確率であり、q10 は「有配偶→有配偶」

では同義な4年後に残存していた対象だけのデーの確率である。q10 とq00 について、それぞれを第1タを用いた配偶率でもこの仮説は棄却できない。

期の配偶状態に依存する仮定をおいたMARモデ配偶率の値で評価する限り、仮定が妥当でな

ルと4年後の第2期の状態に依存するHWモデルいと判断されるモデルはないため、いずれかのモで比較すると、いずれのコーホートでもMARモデルを他のモデルより積極的に採用する根拠はなデルの方の値が大きく、HWの方が小さくなってい。そのため脱落した層の配偶変化の遷移確率のいる。MARモデルのq00 の値は、脱落がない場合値について断言はできないが、それぞれのモデルの遷移確率と同値である。対して、4年後の配偶のq01 とq00 の値の比較から判断すれば、脱落して56

「消費生活に関するパネル調査」における残存サンプルの配偶率について

図表-3 モデルに基づく条件付き確率と周辺確率の推計
コンプリート・データ−−−−
配偶率 = 0.781（0.012）MAR
q00=0.359（0.024）
q10=0.971（0.006）
配偶率 = 0.782（0.017）

HW
q00=0.193（0.021）
q10=0.917（0.031）
配偶率 = 0.751（0.017）AN
q00=0.328−
q10=0.965−
配偶率 = 0.765−

コーホートB−−−−
配偶率 = 0.615（0.025）

q00=0.371（0.033）q10=0.942（0.019）配偶率 = 0.601（0.031）

q00=0.230（0.057）q10=0.857（0.057）
配偶率 = 0.568（0.029）q00=0.343−
q10=0.934−
配偶率 = 0.595−

コーホートC−−−−
配偶率 = 0.583（0.020）

q00=0.316（0.026）
q10=0.916（0.017）
配偶率 = 0.567（0.023）

q00=0.194（0.047）q10=0.810（0.039）配偶率 = 0.533（0.023）

q00=0.344−
q10=0.924−
配偶率 = 0.571−

コーホートD−−−−
配偶率 = 0.551（0.023）

q00=0.322（0.027）
q10=0.939（0.018）
配偶率 = 0.533（0.026）

q00=0.166（0.060）
q10=0.837（0.041）
配偶率 = 0.499（0.025）

q00=0.343−
q10=0.947−
配偶率 = 0.537−

コーホートA（ ）内は標準誤差ANの配偶率は「国勢調査」より算出いる層の方が「無配偶→有配偶」による遷移が大た。JPSCでは結婚を理由とした調査の継続拒否きいことを示す結果は得られていない。つまり結が一定数、存在している。このことが、残存サン婚に伴う脱落が発生しているとしても、それは無プルの配偶率にバイアスを生じさせていることが配偶対象者の脱落理由の一つにすぎず、残存サン予想された。しかし、各追跡コーホートの調査開プルの配偶率に影響を与えるほどではないといえ始から4年後の状況を検証したところ、残存サン「結婚」という調査の拒否理由は対象者のよう 。

プルと「国勢調査」の配偶率との間には、大きな側にも、データを収集する側にも認識されやすいズレは観測できなかった。分析からは、1）無配偶ため、全体の脱落の中で過大に評価されてきたのの対象者は結婚の有無にかかわらず、もとより脱かもしれない。実際、未婚率が高い後生コーホー落しやすいこと、2）脱落した無配偶対象者の多く

7）トの方が早生のコーホートより高い脱落傾向にあが4年後も無配偶の状態を保っていることも示唆ることは、「結婚」を中心にして対象者の脱落を説されている。結婚に伴う脱落はこれらの効果と相明できなくなってきたことを意味していよう。

殺しあい、結果として残存サンプルの配偶率にはバイアスが生じていないものと考えられる。4年の5. まとめ

スパンに関していえば、コンプリート・データを用いても母集団の配偶率との間に大きなズレは観

本稿では、対象者の脱落が残存サンプルの配偶測できなかったことの意義は大きい。配偶状態お構成にどのような影響を与えているか検証してき

よび、配偶状態のみに影響を受ける変数の集計に57

季刊家計経済研究2013

関しては、残存サンプルのみのデータを用いることについてさほど過敏になる必要はないといえる。
ただし、今回の結果は残存サンプルの配偶率が数字として帳尻が合っていることを示したにすぎない。調査に残っている有配偶、無配偶それぞれの層について、年齢、学歴、所得といった他の属性レベルでもバイアスが発生していないことを保証するものではない。無配偶の方が脱落しやすい傾向にあることは、結果として早婚の対象者がサンプルに残りやすいことを意味している。また、無配偶の高い脱落傾向は、残存率が対象者の出生年によって大きく異なる可能性も示唆する。JPSC
は調査の対象として20歳代後半の女性を抽出しているが、結婚に関してはこの年齢層で1歳の差が持つ意味は大きい。24歳と29歳では初回時に結婚している確率も大きく違い、無配偶の場合は今後、結婚までに要する平均期間も異なると考えられる。つまり、コーホート内では最も後生の対象者ほど脱落が起こりやすいことが予想される。
さらに、今回の分析は単一コーホートを基準にした検証であることにも留意する必要がある。
JPSCを用いた分析は、A、B、C、Dすべてのコーホートのデータを結合して解析を行っているものが多い。本来的には、各コーホートは調査期間も年齢構成も異なる別個の調査の追跡集団である。異なるデータを単純に結合してよいかどうか、その判断は今回の結果からは何もわからない。コーホート間による脱落率の差異は、世代を反映した効果か時代性を反映したものか、それとも抽出時の年齢構成の影響によるものなのか。それらを明らかにした上で、結合の方策を考えていく必要がある。
このようなコーホート内、コーホート間における脱落傾向の差異の検証は今後の研究上の課題であるとともに、それらの情報の開示はデータの提供を行っていく際の責務ともいえる。
注1）関数ｇの満たすべき性質は狭義単調増加関数、およびg（− ∞ ）= 0，g（+ ∞ ）= 1である。この性質下で、制約式はqwz とrwz を用いて各係数αについてclosedformの形に書き直すことができる。

58

AUTUMN

No.1002）MARおよびnon-ignorableの詳細については、例えば、
Little and Rubin（2002）を参照。
3）リフレッシュメント・サンプルとは、サンプルの一部を入れ替えながら継続するパネル調査（ローテーティング・パネル調査）での新規追加サンプルや、経年で磨耗した際に補充を行ったサンプルのことを指す。その抽出時点での母集団情報を反映していると考えられる。
4）各コーホートとも「国勢調査」の年齢構成、配偶関係に基づき、抽出を行っている。ただし、コーホートB、C、Dは無配偶の単身比率までを考慮して対象数を割り付けいるが、コーホートAでは考慮していない。
5）4年に設定したのは、最も後生のコーホートであるDの調査期間が、第20回調査時の時点で4年目だからである。
6）JPSCでは調査に回答している対象者については、配偶状態の情報欠損（無回答）はない。
7）4年というスパンでみた配偶変化についての結果であり、脱落のタイミングは考慮していない。脱落した対象者で配偶変化があった者について、脱落するタイミングが結婚（離婚）の前後に集中していることは考えられる。
文献
坂本和靖，2006，「サンプル脱落に関する分析――「消費生活に関するパネル調査」を用いた脱落の規定要因と推計バイアスの検証」『日本労働研究雑誌』551: 5570．
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さかぐち・なおふみ 公益財団法人 家計経済研究
所 次席研究員。主な論文に「パネルデータからみた女性の仕事・結婚・出産」（『季刊家計経済研究』92，2011）。労働経済学専攻。
（sakaguchi@kakeiken.or.jp）