東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクト
ディスカッションペーパーシリーズ No.80
2014 年 6 月

出生意欲の規定要因

村上あかね（桃山学院大学）

少子高齢化による人口減少は多くの国に共通する課題であり、日本でも 1990 年代より社会的に関心を集めるようになった。さまざまな政策が打ち出されているものの、依然として出生率は回復していない。少子化の大きな要因は未婚化・晩婚化と夫婦出生力の低下であるが、その背後には若者の雇用の不安定化をはじめとする労働市場の変容がある。結婚
したい、子どもを持ちたいという意欲を持つ人は少なくないが、希望するだけの人数の子どもを持てていないのが日本の現状だ。希望する子ども数と実際に持つ子ども数とのギャップはなぜ生じるのだろうか。一つには、子どもを持つことを先延ばしするうちに出生意
欲が弱くなり、子どもを持たなくなることがあるようだ。そこで、本稿では、有配偶男女の出生意欲に影響する要因を JLPS データのパネル分析から検証する。
記述的な分析からは、出生意欲が高ければ 2 年以内に子どもを持つ傾向が高いことから、出生意欲は出生行動を予測する有力な指標であることが確認された。パネルデータ分析からは、出生意欲には年齢と子ども数といった人口学的要因のほか、夫の収入や妻の働き方など広い意味での経済的要因も影響することが確認された。さらに、共働きの男性の場合には、職場のワークライフバランス充実の効果もうかがえた。
家族形成に関する個人の意思および選択は尊重されるべきであるが、子どもが欲しい人
が子どもを持ちやすいような政策や企業の取り組みが求められよう。

【謝辞】本研究は、科学研究費補助金基盤研究（S)（18103003, 22223005）の助成を受けたものである。東京大学社会科学研究所パネル調査の実施にあたっては、社会科学研究所
研究資金、株式会社アウトソーシングからの奨学寄付金を受けた。パネル調査データの使用にあたっては社会科学研究所パネル調査企画委員会の許可を受けた。

1. 問題の所在(1) 本稿の目的
本稿では、有配偶男女の出生意欲に焦点をあてる。出生意欲は加齢につれて変化するのか、変化するとすればどのように変化し、それはどのような要因によるのかを、JLPS デー
タを用いて検証する。
出生に注目するのは、日本社会の少子高齢化が深刻なためである。少子高齢化は、社会保障制度への影響、経済への影響（労働人口の減少による生産活動の停滞、消費の低
迷）、政治への影響、助け合いの弱まりなど地域社会への影響がある（松田 2013）。したがって、少子化について考えることには政策的な意義がある。
興味深いことに「家族の多様化」といわれ、恋愛が自由化し、家事の機械化・外部化が進んだ現在において、むしろ「結婚」は特別な意味を持つようになっている。国立社会保障・人口問題研究所の「出生動向調査（独身者調査）」によれば、結婚することの利点として男女とも「自分の子どもや家族を持てる」という理由を挙げる割合が増加傾向にあり、第 14 回調査（2010）ではトップだった。つまり、結婚と子どもの結びつきが強くなっている。そのようななかで、「子どもが欲しい」という希望を持つ人は多いが、希望するだけの子どもを持てていない現状がある（「出生動向調査（夫婦調査）」）。子どもが欲しい人が子どもを持てるようになることは、社会システムの維持という以上に個人の幸福にとって重要ではないだろうか。ところが、様々な政策が実施されているにもかかわらず（内閣府『少子化社会対策白書』などを参照）、2 節で後述するように少子化に歯止めがかかっていないのが日本の現状である。
本稿において出生行動ではなく出生意欲に注目するのは、次に示す 2 つの理由による。
第一に、JLPS データは未婚者を多く含むため、イベントヒストリー分析などの多変量解析に耐えうるだけの出産がまだ十分に生起していないためである。第二に、出生意欲は現実の出生行動に強い影響を及ぼしている要因だからである（山口 2009a; Régnier-Loilier andVignoli 2011）。JLPS は男性も含むパネルデータであり、本稿の目的に適している1。なお、分析の主な対象を有配偶者とするのは、有配偶者の出生行動の変化は少子化をもたらす要因の一つだからである。阿藤ら（2011）による国際比較研究は充実した家族政策には少子化を緩和する効果があると指摘しているが、日本では企業が福祉の主な担い手であったことを踏まえて、本稿でも職場環境の影響を検証する。

Courbage and Todd（2007＝2008: 35）も、出生調節に対する父親の態度は、（性的な面だけではなく経済的な面でも）重要な効果を及ぼさないはずはないと述べる。しかし、男性が分析対象となることは少なかった。日本における男性の出生意欲の分析には、岩間（2008）、福田（2011）などがある。
1

2

(2) 少子化の現状
少子化とは、「出生率が人口の置換水準以下に下がっている状態」をいう（大淵 2004: 1）。
出生率のもっとも一般的な指標である合計出生率（合計特殊出生率）は「ある一時点における女子の年齢別出生率の合計値である。年齢別出生率は、それぞれの年齢の女子から生まれた出生数を、同じ年齢の女子人口で割った比率」であり、「ある 1 人の女性が一生の間に産む平均的な子ども数」である（和田 2005: 1）。
日本の少子化の原因は、未婚化・晩婚化と夫婦出生力の低下の 2 つといわれる。前者は結婚行動の変化であり、後者は夫婦の出生行動の変化といえる。未婚化・晩婚化のうち、未婚化とは結婚しない人が増えることである。生涯未婚率（50 歳の時点で未婚である者）は、
1990 年代後半から上昇を続け、2005 年の「国勢調査」では、男性が 16.0％、女性が 7.3％
である。日本では、子どもを持つことは結婚（とくに法律婚）と強く結びついているため、結婚する人が少なければ少子化となる。
晩婚化の指標である平均初婚年齢も上昇傾向にある。
厚生労働省「人口動態統計」によれば、1972 年は夫が 27.4 歳、妻は 24.7 歳であったが、2012 年ではそれぞれ 32.9 歳と 30.7 歳となった。結婚（法律婚）が遅くなれば、子どもをもつタイミングも遅くなる。
夫婦出生率の低下について、国立社会保障・人口問題研究所の「出生動向調査（夫婦調査）」によれば、夫婦の完結出生児数は 1960 年代から 2 人台と安定して推移していたが、2010 年の調査で 2 人を下回った。子どもを持たない夫婦の割合も、
1977 年の 3.0％から 2010年には 6.4％に増加した。
図 1 は、1925～2011 年における日本の出生数および合計特殊出生率の推移である（厚生省「人口動態統計」より）。戦後、日本には二度のベビーブームがあった。第一次ベビーブ
ームは 1947～49 年、第二次ベビーブームは 1971～74 年である。1966 年（ひのえうまの年）に一時的に出生数・率が低下しているのは、「この年に生まれた女性は気が強い」という迷信のためとされている。合計特殊出生率が 1966 年の 1.58 を下回った 1989 年（1.57）
ごろから少子化が「問題」として認識されるようになった。2005 年の 1.26 以降、合計特殊出生率は 1.32、1.34、1.37、1.37、1.39、1.39 と微増している。出生数もそれにつれて増加している（2005 年 1,062,530 人、2006 年 1,092,674 人、2007 年 1,089,818 人、2008 年
1,091,156 人、2009 年 1,070,035 人、2010 年 1,071,304 人）。だが、2010 年から 2011 年にかけて出生率は 1.39 のままで推移しているものの出生数は 1,050,806 人と 2 万人近く減少している。出産期の女性の数が少なくなったためであり、今後、本格的に人口減となる
見通しである。
少子化は日本だけの経験ではない。表 1 は世界の主要地域別の合計特殊出生率の推移である（国立社会保障・人口問題研究所「人口統計資料集 2013」）。世界全域で合計特殊出生率が低下しているが、とくに先進地域では 2 を下回るようになり、その対処が求められている。ただし、先進国の中でも合計特殊出生率が比較的高い「緩少子化国」とそうではな
3

い「超少子化国」に分類される。これは、第 1 子出産から第 2 子出産までの間隔がどれだ
け短いかという「キャッチアップ」の度合いによるものであり、家族政策、労働市場・保育市場、家族観・ジェンダー観の違いが背景にあるという（阿藤 2011: 7-12）。図 2 は先進国の出生率を示したものであるが、他の国と比較すると日本の出生率は低く、「超少子化国」
である。

図 1 日本の出生数および合計特殊出生率の推移
国立社会保障・人口問題研究所（2013）「人口統計資料集（2013）」より
表 1 世界の主要地域別合計特殊出生率：1950～2100 年
1950～
1970～
1990～
2000～
2010～
2025～
2050～
2070～
2095～
55年
75年
95年
05年
15年
30年
55年
75年
100年
世 界 全 域
4.95
4.45
3.04
2.62
2.45
2.29
2.15
2.08
2.03
先 進 地 域
2.81
2.16
1.66
1.58
1.71
1.86
1.99
2.04
2.07
発展途上地域
6.07
5.37
3.39
2.82
2.57
2.35
2.16
2.08
2.02
地

域

ア フ リ カアジア
ヨ ー ロ ッ パ
ラテンアメ リカ
北部アメリカオ セ ア ニ ア

6.60
2.65

6.67
5.00
2.17

5.62
2.97
1.57

4.94
2.41
1.43

4.37
2.18
1.59

3.59
1.99
1.76

2.77
1.87
1.93

2.39
1.87
2.01

2.13
1.93
2.06

5.86

5.02

3.02

2.53

2.17

1.89

1.79

1.85

1.93

3.33
3.81

2.05
3.30

1.96
2.49

1.99
2.41

2.04
2.45

2.06
2.36

2.08
2.18

2.09
2.08

2.09
2.02

国立社会保障・人口問題研究所（2013）「人口統計資料集（2013）」より
少子化の背後にどのような要因があるのか、先行研究については第 2 節で言及する。第 3
節では分析に用いるデータおよび変数を提示し、分析手法および分析結果について述べる。
第 4 節はまとめである。
4

図 2 主要先進国の合計特殊出生率（2009 年）
国立社会保障・人口問題研究所（2013）「人口統計資料集（2013）」より

2. 出生に関する先行研究
ここでは出生行動と出生意欲に強いつながりがあることを踏まえて、まず出生全般に関する理論的な流れを追ったうえで、出生意欲について実証した先行研究について主に日本のものをまとめる。
現在の欧米諸国の少子化の背景をまとめた阿藤（2011: 5-6）は、①豊かな社会の到来に伴う消費主義の広がり、②伝統的家族観の弱体化と自己実現を重視する価値観の広がり、③ピル（経口避妊薬）を中心とする近代的避妊手段の普及・中絶の合法化、④女性の社会経済的地位の高まりによる仕事と子育ての両立のむずかしさなどがあり、さらに日本独自の要因として若者の不安定就労の問題とパラサイトシングルの問題があると指摘する。
これらの要因を大きくまとめると、①・②は価値観や意識の問題、④、不安定就労の問題やパラサイトシングルの問題は経済的要因といえよう2。
これらの要因のうち、阿藤は①の消費主義は日本についてもほぼあてはまるとする。こ2

近代的避妊手段の普及（③）についてはほとんどの論者が否定的である。その理由を、阿藤（2011: 6）は、日本では 1940 年代に中絶が合法化されていたためとする。Becker（1991:
141-144）は、1950 年代にアメリカと日本で出生率の低下が始まったが、日本ではピルは認可されていなかったし、アメリカでもピルは 60 年代になるまで普及しなかったためとする。ほかの論者も、むしろ子どもの需要が減ったために近代的避妊法が受け入れられたとの見方をとる。
5

れに対し、家族史を踏まえつつ現代ドイツの少子化を考察したベック＝ゲルンスハイム（1984＝1992: 19）は、「なぜもっと出生率が徹底的に下がらないのか、物質主義の兆候などではない」と消費主義の影響を否定している。そして、むしろ市場経済が浸透し、合理化が徹底した現代社会において子どもを持つことは「自分の人生に意味と内容とよりどころを与える可能性を約束する存在ともなる」（1989＝1995: 178）という見方を示す。Van deKaa（2002: 43-51）も脱物質主義的価値観を持つことと子どもを持つことは必ずしも矛盾しないとする。
価値観の変化（②）について、阿藤は若者の個人主義化がどの程度おこっているのかははっきりしない、と判断を保留する。ベック＝ゲルンスハイムは、「少しは自分のための人生を」と女性が考えるようになったこと（個人化）が、子ども数が減少した大きな要因であると一貫して指摘している。Courbage and Todd（2007＝2008: 45）らは、現在、一部の国でみられる人口の増加は一時的なものであり、識字率の向上、教育水準の上昇と宗教的実践の低下により多くの国で人口が抑制されると述べる。人口学的には、第一の人口転
換（長期にわたる死亡率の低下）、第二の人口転換（死亡率が出生率を上回り、出生率が置
換水準以下にとどまる）として知られる。Van de Kaa（2002: 43-51）は、現在生じている第二の人口転換を社会変動、とくに文化領域の変動、つまり価値意識や規範が個人の自由や選択を重視するように変化したことと関連づけて説明している。
広い意味での経済的要因について、日本の少子化の原因は仕事と子育ての両立のむずかしさにあるといわれる。Becker（1991: 135-154）は、女性の就業が子どもの数を減らすとする。Becker は、収入が増えれば早く結婚して多くの子どもを持つようになるとするマルサスの考えを、西洋諸国の経験と矛盾していると批判した。そして、産業化が進むと子どもの量よりも質を重視して子どもの人的資本に投資するようになるために子どもの数が減るとした。また、女性の人的資本にも投資をするようになり、女性の時間のコストが高くなったことも子ども数の減少につながると論じた。つまり、既婚女性の稼得能力が向上したり、労働参加が増えると出生は減少する。具体的には、妻の賃金率や妻の時間の価値を表す指標と子ども数は負の相関を示すが、夫の賃金率や収入とは正の相関を示すと述べる。
これに対し、エスピン＝アンデルセン（2009＝2011: 5; 10; 33-34; 82-83）は、「男性稼ぎ
主家族は、家族の福祉の追求にとって最も効率的な取り決め」であるとするベッカー理論を批判する。そして、女性の役割の革命が未完であり、ジェンダー平等が実現されていな
いことが少子化の原因とみなす。つまり、ケアの主な担い手を家族にあるとする、家族主
義的な社会政策こそが家族形成への敵となっており、時間のゆとりにつながるような政策が必要であると主張する。エスピン＝アンデルセンがこのように主張する背景には、男性が一家の稼ぎ主として家族を支え、女性が専業主婦でいることが難しくなった社会の変化がある。
ベック＝ゲルンスハイムも、「金銭的援助（という旧来の対処法）は、若い母親たちの新しい葛藤の解決にはならない」（1984＝1992: 215）と家族政策への財政投入に懐疑的であ6

ったが、のちには財政支出に加えて「意識的に父親の子育て参加を促すような＜新しい父親像＞の政策をとるべき」と今日のワークライフバランスにつながる主張を述べる（1989=1995: 148-251）。Becker 自身も子どもを育てている母親をサポートするようなプ
ログラムは子育てのコストを減らすと述べているし、阿藤（2011）も家族政策が重要であると指摘する。
さて、ここで出生意欲に関する日本の実証分析をみよう。多くの研究で共通して指摘されている要因は年齢や子ども数である。年齢が高いほど（福田 2011; 山口 2009a; 岩間
2004, 2008 ほか）、子ども数が多いほど出生意欲は低い（福田 2011）。
価値観の影響であるが、伝統的結婚観を持つことは男女とも第 1 子の出生意欲を高める
一方で、個人主義的価値観を持つことは第 2 子に関する女性の出生意欲を低める（岩間2004）。藤野（2002）では、予定子ども数に対し、個人主義的志向は影響がなかったが、専業主婦志向はプラスの効果を持ち、脱伝統的家族志向はマイナスの効果を持っていた。そのほか、肯定的な子育てイメージを持つことは男女とも出生意欲を高める（岩間2011）

こと、母親の育児不安が強いと追加出生意欲が低いこと（松田 2007）も興味深い。
経済状況について。男性（夫）の収入が高いことは男性の第 1 子の出生意欲を高める（岩間 2004）が、別の分析（岩間 2008）では年収の影響は複雑なようだ。ただし、これは男性の場合であり、女性の意欲には世帯収入はほとんど影響がない。山口（2009a: 54）では、子ども数が 2 人の時は夫の収入が多ければ妻の出産意欲は減少し、子ども数がそれ以下の場合は影響しないとする。
女性の働き方について、山口（2009a）は無職にくらべてパート・臨時で働く女性の意欲は低いことを示している。岩間（2004）では、無職であることは妻の第 2 子出生意欲を低める。ただし、妻が働いているかどうかは夫の出生意欲に影響しない。興味深いのは、岩間（2008）では、第 2 子に関して妻のフルタイム就業が男性の出生意欲を高めるのに対して、女性の場合は低めることである。福田（2011）は、パートで働く女性の出生意欲は無職やフルタイムに比べて低いのは雇用が不安定なためと解釈している。
総じて家族のサポートやワークライフバランスの効果は弱い。出生意欲とは少し異なる
が、予定子ども数に対する夫の家事参加志向・夫の帰宅時間を分析した藤野（2002）では、いずれの変数とも有意ではなかった。藤野（2006）では、妻が専業主婦、非正規就業の場
合、夫が中心的な家事を分担すれば追加予定子ども数は高まるが、正規就業についてはその効果は見られなかった。夫の家事分担と育児の分担の効果はなかったが、「楽しいことや
悩みについて」話をしたり、心の支えとなったりすることが妻の出生意欲を高めるという（山口 2009a: 55, 2009b: 120）
。西岡・星（2011）は、夫の家事参加は妻の出生意欲を高めるが、逆はそうではないことをパネルデータの双方向因果モデルから明らかにした。ここでは、夫の労働時間は有意ではなかった。先行研究をみると、全体に夫のサポートの影
響は弱い。夫の長時間労働が常態化し、家事育児の参加が少ないためと考えられる。親との同別居も出生意欲には影響がなかった（福田 2011）。企業福祉に関しては、妻の勤め先
7

の企業規模が 1000 人以上と大きいほうが出生意欲にマイナスの効果を及ぼすが、育休制度があることはプラスの効果を持つ（山口 2009a）。

3. 分析
この節では、仮説、データおよび分析対象、変数、分析結果について述べる。
(1) 仮説
先行研究を踏まえて、以下の仮説を設定する。先行研究では、価値観や意識の問題、経済的要因が少子化の原因とされているが、本稿ではデータの制約もあり、経済的要因に焦点を当てる。出生意欲に影響するのは「女性の時間の価値」なのか、雇用の安定性の問題なのか。それとも家計の問題なのか。さらに、家族（夫・親）や勤務先によるサポート（ワークライフバランス）の効果も検討する。
仮説 1 （人口学的変数について）年齢が高いと出生意欲は低い。子どもが多いと出生意
欲は低い。
仮説 2 （世帯の社会経済的特性について）① 夫の収入 夫の収入が高ければ、家計が安定するため出生意欲が高い。妻の収入が多ければ、妻の時間の価値が高くなるため、出生意欲は低い。
② 学歴について学歴が高ければ子どもにも高い教育を受けさせたいと考えるが、日本では教育費用が高く、家計の負担となることから、親の学歴が高いと子どもの数を減らすと考えられる。したがって、出生意欲は低い。
③ 妻の時間の価値と雇用の安定性

妻が働くことは妻の時間の価値を高めるため、出生意欲は低い。ただし、働いているかどうかよりも雇用の安定性も重要であると考えられる。非正規雇用のほうが雇用の安定性が低いため、出生意欲は低い。
仮説 3 （サポートについて）親からのサポートがあると出生意欲は高い。夫のサポート（家事・育児参加）も検討すべき要因であるが、夫の家事・育児参加は少なく、むしろむ
しろ親が担ってきた側面があるため、親の役割に注目する。なお、以下の仮説 4 で検証する夫の労働時間の効果は夫によるサポートということもできる。
仮説 4（ワークライフバランスについて）職場において、ワークライフバランスの充実度が高いと、出生意欲は高い。
① 夫や妻の労働時間 労働時間が短ければ、ワークライフバランスが充実しているため、出生意欲は高い。
② 勤め先の形態 企業規模が大きかったり、官公庁であったりすると、一般に福8利厚生、両立支援策やワークライフバランスが充実しているため、出生意欲は高い。
③ ワークライフバランス 残業が少なかったり、仕事や休みを調整しやすいなど
柔軟な働き方が可能であれば、出生意欲は高い。逆に失業リスクが高いと、ワークライフバランスを実現する余裕がないため、出生意欲は低い(2) データおよび分析対象
若年調査および壮年調査のデータを用いる。一部の分析を除き、原則として wave3 から
wave5 の 有配偶者を対象とする。Wave1 と wave2 を除くのは、wave1 ではすでに子どもがいる者のみに（追加）出生意欲を尋ねているからである。そして、wave2 では出生意欲を訪ねる項目が含まれないからである。wave3 以降は、子どもがいるかいないかにかかわらず全員に出生意欲を尋ねている。
未婚者や離死別者を除くのは、日本では婚外出生率は全出生数の 2％程度ときわめて低いためである。なお、有配偶者のうち分析対象期間中に再婚したケースは除く。wave5 から新たに対象となった追加サンプルも除く(3) 変数
被説明変数は出生意欲であり、説明変数は人口学的特性、世帯の社会経済的状況、サポートである。
出生意欲は、子どもが欲しいかどうか、いる場合はもう一人欲しいかどうかを尋ねる質問項目で測定される。選択肢は、「欲しくない」「男の子が欲しい」「女の子が欲しい」「男
女問わず欲しい」「わからない」の 5 択であるが、「1

欲しくない、2 わからない、3 欲しい」となるように変更した。男児選好・女児選好は区別せず、「男の子が欲しい」「女の子が欲しい」「男女問わず欲しい」をまとめて「欲しい」とした。
説明変数は、仮説 1 については調査時の年齢を用いる。仮説 2－①については、夫・妻それぞれの前年の年収を用いる。年収はカテゴリーで尋ねているが、それぞれのカテゴリーの中央値をとり連続量に変換した。仮説 2―②について、学歴は「中学校」「高等学校」「専
修学校（専門学校）」「短期大学・高等専門学校」「大学」「大学院」で訪ねているが、それぞれのカテゴリーの標準的な修業年限で連続量に変換した。仮説 2―③については、無職を参照カテゴリーとして、「正規ダミー」「非正規ダミー」を作成した。雇用の安定性を考慮して、「経営者、役員」「正社員・正職員」を「正規」に、「パート・アルバイト・契約・臨時・嘱託」「派遣社員」「請負社員」「自営業主、自由業者」「家族従業者」「内職」は「非正規」としている。仕事をしていないケースや学生の場合は「無職」としている。
仮説 3 について、サポートは親と同居しているかどうかで測定する。自分の親か配偶者
9

の親であるかにかかわらず同居していれば 1、どちらの親とも同居していなければ 0 をとる。
仮説 4 については、分析対象を共働きに限定する。①の夫および妻の労働時間とは、残業を含む 1 日の労働時間である。外れ値は除いた。②の企業規模は従業員数をカテゴリー
で尋ねており、それぞれのカテゴリーの中央値をとり連続量に変換したものなどを予備的な分析で用いたが、最終的な分析では官公庁ダミーを用いた。官公庁に勤めていれば 1、それ以外であれば 0 とした。③のワークライフバランスのうち、「職場の特性」は、「あなたの現在の職場について、あてはまるもの」について、10 以上の選択肢を提示し、あてはまるものを複数選ぶ方式である。予備的な分析の結果、「ほぼ毎日残業している」かどうかのダミー変数を分析に用いた。「仕事の特性」については、複数の選択肢を提示し、回答者の「現在の仕事の状況について、あてはまる程度」を選ぶ方式である。こちらは「自分の仕事のペースを自分で決めたり、変えたりすることができる」、「子育て・家事・勉強など自分の生活の必要にあわせて、時間を短くしたり休みを取るなど、仕事を調整しやすい職場である」「今後 1 年間に失業（倒産を含む）をする可能性がある」を分析に用いた。いずれ
も 1＝あてはまらない～4＝かなりあてはまる、となるように値を変換している。
さらに、居住地の都市規模（1＝町村、2＝その他の市、3＝人口 20 万以上の市、4＝16
大市）、家族的背景（自分が生まれ育った定位家族におけるきょうだい数）、家族関係（結婚満足度。1＝不満である、2＝どちらかといえば不満である、3＝どちらともいえない、4＝どちらかといえば満足している、5＝満足している）も分析に含めた。
(4) 分析結果
a. 出生意欲に関する記述的な分析
図 3 は、
既婚男女および未婚男女の wave3 時点での出生意欲である。子どもが「欲しい」と答える割合は、既婚者では男性が 47.4％、女性が 39.6％、未婚者では男性が 52.1％、女性は 62.8％である。既婚者では男性のほうが、未婚者では女性のほうが出生意欲が高い。
既婚者では、男性のほうが女性よりも出生意欲が高いことは岩間（2008: 176-178）でも指摘されている。未婚者では女性のほうが男性よりも出生意欲が高いことから、出生意欲は
結婚意欲とも関連があると推測できる。
そこで、未婚者の出生意欲と結婚意欲との関連を示したものが図 4 である。男性をみると、「（子どもが）欲しい」と答える場合、「ぜひ結婚したい」が 53.8％、「できれば結婚したい」が 39.3％と、9 割以上が結婚への強い意欲を持っている。
「結婚してもしなくてもよい」「結婚したくない」「結婚について考えていない」という消極的な意見はそれぞれ 5.0％、0.0％、2.0％である。これに対し、「（子どもが欲しいかどうか）わからない」場合、「ぜひ結婚したい」
・「できれば結婚したい」という回答は合わせて 56.5％と大きく減少する。
「（子どもが）欲しくない」場合、さらに減少して 23.5％となる。女性の回答傾向もほぼ同じである。
「ぜひ結婚したい」
・「できれば結婚したい」という回答は、「（子どもが）欲しい」女10

性では 93.6％、「（子どもが欲しいかどうか）わからない」女性では 59.2％、「（子どもが）欲しくない」女性では 30.1％となる。つまり、男女問わず、子どもを持つことと結婚する
こととは強く結びついている。

図 3 男女別・未既婚別出生意欲（wave3）

図 4 男女別にみた出生意欲と結婚意欲との関連（wave3・未婚者）
図 5 は、男女別にみた年齢と出生意欲との関連である（有配偶者のみ）。年齢層が高くな11るほど「欲しい」と答える割合が減少し、「欲しくない」と答える割合が増加する。男性では 30 代前半までは「欲しい」と答える割合が 7 割であるが、30 代後半になると半数を下回る。女性では 30 代前半で 5 割強、30 代後半になると半数を下回る。

図5

男女別・年齢層別にみた出生意欲（wave3・有配偶）

図 6 は、男女別・子ども数別にみた出生意欲である。

図6

男女別・子ども数別にみた出生意欲（wave3・有配偶）男性の場合、子どもが 0 人であると「欲しい」と答えるケースが 7 割を超え、1 人である12

と約 7 割と多くを占める。これに対し、2 人になると「欲しい」と答えるケースが 3 割を切り、かわって「欲しくない」が約半数となる。3 人以上では「欲しくない」が 6 割となる。
女性でもほぼ同様の結果であるが、子どもが 2 人、3 人以上になると半数以上が「欲しくない」と答えている。ここから、子ども数は 2 人までというのが多くの男女の希望であることがうかがえる。
そして、出生意欲と出生行動について、出生意欲が高ければ子どもを持ちやすいことを
家計経済研究所の「消費生活に関するパネル調査」を分析した山口は示している（2009a:
46-47）。これは、
ヨーロッパのパネル調査である GGS（the Generations and Gender Survey）のデータのうち、フランスとイタリアを比較した Régnier-Loilier and Vignoli（2011: 369）
でも確認されている。British Household Panel Survey（BHPS）でも、回答者の年齢層によってやや異なるが同様の結果が得られている（Berrington 2004: 16-17）。
そこで、JLPS データでも同様の分析を行った結果が図 7 である。図 7 では少なくとも
wave3 と wave5 で回答が得られた有配偶者を分析対象とした。そのため、後述する多変量解析よりもケース数が少なくなっている。wave3 時点での出生意欲別に wave3～wave5 にかけて、つまり 2 年以内に子どもが増えた者の割合を示した。
wave3 の時点で「（子どもが）欲しい」との意思を明確に示していた場合、男女とも 3 割
が子どもをもうけている。
「わからない」では 1 割、「（子どもが）欲しくない」と明確に答えていた場合、2 年後に子ども数が増えていたケースは 5％に満たない。
「現実の出生行動において、出生意欲が重要な意味を持っていることが JLPS データからも確認できた。

図 7 出生意欲（wave3）別にみた 2 年以内に子どもが増えた人の割合（wave5）
では、出生意欲は変動するのだろうか。図 8 でも wave3 と wave5 で回答が得られた有配

13

偶者を分析対象として、2 時点の変化を集計した3。

図 8 2 時点（wave3・wave5）の出生意欲の推移（有配偶）図 8 をみると、全体として意見は安定的であるが、変化の方向をみると子供を持つことに積極的な意見から消極的な方向に変わる傾向がみいだせる。とくに wave3 で「わからない」と答えていたケースでは、「欲しい」への変化よりも「欲しくない」方向への変化が目立つ。
wave3 で「欲しい」と答えた男性の 7 割が wave5 でも「欲しい」と答えている。「欲しくない」と変わったケースは 1 割強である。
「わからない」と答えていた男性のおよそ 5 割
は「わからない」のままであるが、「欲しい」は 17.5％、「欲しくない」は 35.7％である。
Wave3 で「欲しくない」と答えていた場合、2 年後もおよそ 8 割が「欲しくない」と答えている。女性もほぼ同様の結果である。wave3 で「欲しい」と答えた女性の 7 割が wave5
でも「欲しい」と答えている。
「欲しくない」に変わったケースは男性よりもやや多い。
「わからない」と答えていた女性のおよそ 4 割は「わからない」のままであるが、「欲しい」は21.3％、「欲しくない」は 38.7％である。
「欲しくない」と答えていた場合、2 年後もおよそ9 割が「欲しくない」と答えている。
本稿では、調査時点間で比較しているが、調査の回数を重ねることはすなわち年齢を重ねることであり、年齢とともに出生意欲は低下するといえよう。Morgan and Rackin（2010）
も National Longitudinal Survey of Youth（NLSY79）のデータから、希望子ども数は男
なお、wave3～wave5 の 3 時点のデータをプーリングして、t 時点と t+1 時点の推移も確認したが、おおむね同様の結果であった。
314

性も女性も年齢とともに減少することを確認している。Berrington（2004）は、British
Household Panel Survey（BHPS）を用いて 1992 年（wave2）と 1998 年（wave8）の予
定子ども数を比較し、女性回答者の態度は、予定子ども数を増やすよりも減らす方向に変わったようだと述べている。
これらの結果を踏まえ、多変量解析によって出生意欲に影響する要因を析出する。
b. 出生意欲に関する多変量解析
この節では、wave3 から wave5 のデータを用いて、出生意欲を被説明変数とした多変量解析を行う。それに先立ち、本稿で用いる分析手法について説明する。
① 分析手法
パネルデータの分析手法は複数あるが、ここでは計量経済学で主に用いられている手法を適用する。複数年のデータをまとめた（プーリングした）データに対して、通常の回帰分析、固定効果モデル、変量効果モデル（ランダム効果モデル）をそれぞれ適用して、どのモデルが望ましいかを適合度検定によって判断するものである。
Allison（2009: 1-22）は、非実験データにおいて因果関係を推測する際に、観察しなかった変数（言い換えれば、観察されない個人の異質性）をいかにコントロールするかという問題を扱えるのが固定効果モデルだとする。数式は以下に示すが、固定効果モデルでは観察された変数と観察されない変数との間に相関があることを許容する。これに対し、変量効果モデルでは観察された変数と観察されない変数とは相関していないと仮定する。そのため、変量効果モデルは観察されない異質性を本当にはコントロールしていない、とAllison は述べる。ただし、固定効果モデルでは時間によって変化しない変数（性別や人種など）の推定値は得られないし、個人内の情報のみを用いるため個人内・個人間の情報を用いる変量効果モデルよりも標準誤差が大きくなりうる。
3 つのモデルのうちどのモデルがよいかを選ぶとはいえ、山口（2009a: 129-131）は、「ラ
ンダム効果モデルと固定効果モデルの結果を比較することは重要であり、ランダム効果モ
デルで有意な結果がみられ、固定効果モデルで効果が全く見られない場合は（観察されない個人の異質性による）選択バイアスの結果と見なせる」と複数のモデルを比較する意義を示す。
数式は以下のようになる（Wooldridge 2003: 461-462,469-470）。まず、固定効果モデルの一般式は（1）となる。i は個人、t は時点である。ai は個人 i の観察されない異質性を表し、uit は個人 i の時点 t における誤差を表す。
𝑦𝑖𝑡 = 𝛽1 𝑥𝑖𝑡1 + 𝛽2 𝑥𝑖𝑡2 + ⋯ + 𝛽𝑘 𝑥𝑖𝑡𝑘 + 𝑎𝑖 + 𝑢𝑖𝑡 , 𝑡 = 1,2, … , 𝑇. （1）
それぞれの i について、時点間の平均をとる。
15𝑦̅𝑖 = 𝛽1 𝑥̅𝑖1 + 𝛽2 𝑥̅𝑖2 + ⋯ + 𝛽𝑘 𝑥̅𝑖𝑘 + 𝑎𝑖 + 𝑢̅𝑖（2）（1）式から（2）式を引くと、観察されない個人の異質性 ai は除去される。
𝑦𝑖𝑡 − 𝑦̅𝑖 = 𝛽1 (𝑥𝑖𝑡1 − 𝑥̅𝑖1 ) + 𝛽2 (𝑥𝑖𝑡2 − 𝑥̅𝑖2 ) + ⋯ + 𝛽𝑘 (𝑥𝑖𝑡𝑘 − 𝑥̅𝑖𝑘 ) + (𝑎𝑖 − 𝑎𝑖 ) + (𝑢𝑖𝑡 − 𝑢̅𝑖 ),𝑡 = 1,2, … , 𝑇. （3）（3）式を書きなおすと、
𝑦̈ 𝑖𝑡 = 𝛽1 𝑥̈ 𝑖𝑡1 + 𝛽2 𝑥̈ 𝑖𝑡2 + ⋯ + 𝛽𝑘 𝑥̈ 𝑖𝑡𝑘 + 𝑢̈ 𝑖𝑡, 𝑡 = 1,2, … , 𝑇.

(4)

となる。
説明変数と被説明変数のそれぞれについて個人の平均値からの差分をとったデータに対して回帰分析を行うものが固定効果モデルである。
一方、変量効果の一般式は（5）式のようになる。
（1）式との違いは切片が明示されることであり、ai の平均はゼロと仮定できる。また、ai はすべての時点においていかなる説明
変数とも相関しないと仮定する（（6）式）。
𝑦𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 𝑥𝑖𝑡1 + 𝛽2 𝑥𝑖𝑡2 + ⋯ + 𝛽𝑘 𝑥𝑖𝑡𝑘 + 𝑎𝑖 + 𝑢𝑖𝑡 （5）Cov(𝑥𝑖𝑡𝑗, 𝑎𝑖 ) = 0, 𝑡 = 1,2, … , 𝑇; 𝑗 = 1,2, … , 𝑘.

（6）（3）式の誤差項を以下のように書きかえる。
𝑦𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 𝑥𝑖𝑡1 + 𝛽2 𝑥𝑖𝑡2 + ⋯ + 𝛽𝑘 𝑥𝑖𝑡𝑘 + 𝑣𝑖𝑡（7）

それぞれの時点の複合誤差項 vit には ai が含まれるため、vit には系列相関がある。

𝜎2

𝑉𝑎𝑟(𝑎 )𝑎𝑖Corr(𝑣𝑖𝑡, 𝑣𝑖𝑠 ) = (𝜎2 +𝜎2 ) = 𝑉𝑎𝑟(𝑎 )+𝑉𝑎𝑟(𝑢 ) , 𝑡 ≠ 𝑠
𝑎

𝑢

𝑖

𝑖𝑡

（8）

誤差項の系列相関を除去するため、以下のように定義されるλを用いて数式を変換する。
λは 0 から 1 の値をとる。

𝜎2𝑢
λ = 1 − √(𝜎2 +𝑇𝜎
2)
𝑢

（9）

𝑎

（5）式を以下のように変換し、分析を行うものが変量効果モデルである。
16

𝑦𝑖𝑡 − 𝜆𝑦̅𝑖 = 𝛽0 (1 − 𝜆) + 𝛽1 (𝑥𝑖𝑡1 − 𝜆𝑥̅𝑖1 ) + 𝛽2 (𝑥𝑖𝑡2 − 𝜆𝑥̅𝑖2 ) + ⋯ + 𝛽𝑘 (𝑥𝑖𝑡𝑘 − 𝜆𝑥̅𝑖𝑘 ) + (𝑣𝑖𝑡 −𝜆𝑣̅𝑖 )（10）

推定の際の自由度など、詳しくは Wooldridge （2003）を参照されたい。
これらの手法はデータが 2 時点分あれば分析対象となる。たとえば、wave3 で未婚であっても wave4・5 で結婚しており、調査への協力が得られれば、wave4・5 の回答が分析に含まれることとなる。
② 推計結果
表 2 は多変量解析で用いた変数の記述統計量である。表 3 に推計結果を示した（いずれも有配偶者の男女である。
）。結論から述べると、男女とも固定効果モデルが採択された。
まず、固定効果モデルか最小二乗法モデルかを検定するＦ検定の結果は、男性の検定統計量が 4.67、女性が 5.82 で、いずれも 0.1％水準で「全個体の特有効果は同じである」という帰無仮説が棄却されたので、固定効果モデルが採択される。つぎに、変量効果モデルか
最小二乗法モデルかを検定する Breusch and Pagan Lagrangian multiplier 検定の結果、
検定統計量は男性が 655.61、女性が 1102.43 で、いずれも 0.1％水準で棄却されたので、変量効果モデルが採択される。そして、固定効果モデルと変量効果モデルを比較する
Hausman 検定では、男性が 20.16、女性が 20.14 でいずれも 5％水準で棄却されたため、固定効果モデルが採択された。
個々の変数をみると、最小二乗法モデルでは男女とも有意な変数が多かったが、パネル
データ分析（固定効果モデル・変量効果モデル）では有意な変数が少ない。採択された固定効果モデルの結果をみると、年齢および子ども数が有意な負の効果を示している。年齢が高いと、子ども数が多いと出生意欲は低下する。これは既存の研究成果と一致する。年齢を重ねれば体力や健康、将来への備えに対する不安もあり、出生意欲が低くなると解釈できる。子ども数が多くなると意欲が低下するのは理想子ども数に近くなったからであろう。
仮説 2 に関して。男性においてのみ、本人の年収、つまり夫の年収が有意な正の効果を持っていた。本人の年収が高いと出生意欲は高くなる。経済基盤の安定化、それも夫による経済基盤の安定化は家計のゆとりをもたらし、子どもを持ちやすくさせるのであろう。
妻の収入の効果は有意ではなかった。妻の従業上の地位が（無職に比べて）「非正規」であることは、10％水準であるものの男性回答者において有意な負の効果を持っていた。
「非正規」であることは出生意欲を減じる。
「無職」に比べて時間的なゆとりがなくなるため出
生意欲を低めるのだろうか。ただし、「正規」ダミーは有意な効果を持たなかったため、時間の問題というより、雇用の安定性の問題といえそうだ。
仮説 3 に関して、親によるサポート（同居）は、福田（2011）と同様に有意な効果がみ
17

られなかった。サポートには手段的サポート（家事・育児の手伝いや金銭の援助）と情緒的なサポート（相談に乗るなど）があるが、いずれのサポートも同居していなくても提供
できるため、有意ではなかったと考えられる。また、親と同居するべきという規範も弱くなっている。同居の場合、むしろ親の世話が必要になり、子育てのサポートが受けられな
いこともありうる。
仮説 1 は予想通りの結果となり、仮説 2 は①が（男性回答者においてのみ）予想通りとなった。仮説 2―②、③、仮説 3 は予想とは異なる結果となった。
つぎの分析では、分析対象を有配偶者で共働きである男女に限定した。今後は、共働きの夫婦も増えることが予想され、本人だけではなくパートナーの労働時間の効果をみるためである。職場のワークライフバランスの影響も検討する。
表 4 には、多変量解析で用いた変数の記述統計量を、表 5 には推計結果を示した。結論から述べると、男性は変量効果モデルが採択された。男性については、個人内の変化よりも個人間の違いのほうが意味を持つ分析結果といえる。女性は 10％水準で固定効果モデルが採択された（5％水準とすると、女性も変量効果モデルを採択することとなる）。
まず、固定効果モデルか最小二乗法モデルかを検定するＦ検定の結果は男性が 4.550、女性が 5.630 で、いずれも 0.1％水準で帰無仮説が棄却され、固定効果モデルが採択される。
つぎに、変量効果モデルか最小二乗法モデルかを検定する Breusch and Pagan Lagrangian
multiplier 検定の結果、検定統計量は男性が 347.47、女性が 484.02 で、いずれも 0.1％水準で棄却されたので、変量効果モデルが採択された。そして、固定効果モデルと変量効果モデルを比較する Hausman 検定では、統計量は男性が 20.69、女性が 23.24 であった。
男性の結果をみると、年齢、子ども数が有意な負の効果を持っていた。妻の労働時間は有意な正の効果を持っており、予想とは異なる。西岡・星（2011）の解釈にならうと、子どもが欲しいと労働時間を長く感じたり、多く見積もるということだろうか。仕事の特性については、「子育て・家事・勉強など自分の生活の必要にあわせて、時間を短くしたり休みを取るなど、仕事を調整しやすい職場である」度合が高いと出生意欲が高いが、「今後 1年間に失業（倒産を含む）をする可能性がある」度合いが高いと出生意欲が低い。いずれ
も 10％水準ではあるが、ワークライフバランスが一定の効果を持っているといえよう。失業可能性の高さも有意であったが、これは企業の経営環境が厳しくワークライフバランスに手が回らないために出生意欲が低くなるだけではなく、家計不安のために出生意欲が低くなるのかもしれない。
女性の結果については、固定効果モデルでは、年齢と子ども数が有意な負の効果を持っているのみであった。なお、変量効果モデルを採択するならば、妻の労働時間、都市度、きょうだい数が有意な正の効果を持っていた。都市規模が大きいほうが出生意欲が高い。
一般に、都市規模が小さいほうが雇用の場も少なく、賃金水準も低い。そのうえ、周囲に高等教育機関が少ないことから教育費負担が出生意欲を低くしていると考えられる。きょうだい数は、自分の育った家族においてきょうだいが多いとそれを模倣するためと考えら18

れる。夫の労働時間や官公庁ダミーは有意ではなかった。ワークライフバランスのうち、職場の特性（「残業が多い職場である」）は、男女とも有意ではなかった。職場の特性はかならずしも自分の働き方にはあてはまらないのかもしれない。教育年数は男女とも 10％水準ではあるが有意であり、学歴が高いほうが、出生意欲が高い。現在では、多くの家庭が子どもを大学に進学させるようになったが、低学歴層のほうが子どもの教育費負担が高く、広い意味で雇用の安定性・家計の問題と解釈できよう。
仮説 4―①、仮説 4―②も予想とは異なる結果に、仮説 4―③は男性についておおむね予想通りの結果となった。

19

表 2 多変量解析に用いた変数の記述統計量（有配偶・男女別）

出生意欲
年齢（歳）
子ども数（人）
夫年収（万円）
妻年収（万円）
本人教育年数（年）
妻従業上地位 正規、経営者・役員ダミー
妻従業上地位 非正規、自由業者などダミー
親同居ダミー
都市度
きょうだい数（定位家族）（人）
結婚満足度

平均値
2.125
37.2881.514
512.464128.32214.320
0.252
0.371
0.200
2.812
1.398
4.215

男性（2092）
標準偏差 最大値
0.890
1.000
4.680
23.0001.002
0.000
260.4330.000
169.031
0.000
2.018
9.000
0.434
0.000
0.483
0.000
0.400
0.000
0.972
1.000
0.781
0.000
0.875
1.000

20

最小値
3.000
45.0004.000
2250.000
1000.000
18.000
1.000
1.000
1.000
4.000
6.000
5.000

平均値
1.934
36.8861.606
491.975
126.368
13.825
0.232
0.413
0.212
2.759
1.511
4.008

女性（2905）
標準偏差 最大値
0.921
1.000
4.883
23.0000.993
0.000
262.0410.000
153.723
0.000
1.626
9.000
0.422
0.000
0.493
0.000
0.409
0.000
0.966
1.000
0.931
0.000
1.009
1.000

最小値
3.000
45.0007.000
2250.000
1000.000
18.000
1.000
1.000
1.000
4.000
9.000
5.000

表 3 出生意欲の規定要因に関する多変量解析の結果（有配偶・男女別）

年齢
子ども数
夫年収
妻年収
本人教育年数
妻従業上地位 正規、経営者・役員ダミー
妻従業上地位 非正規、自由業者などダミー（参照カテゴリー：無職）
親同居ダミー
都市度
きょうだい数（定位家族）
結婚満足度
定数
観察数
（ケース数）
修正済み決定係数
withinbetweenoverallcorr(u,I,Xb)
sigma_usigma_erho*** 0.1％ **1％ * 5％ + 10％

回帰分析-0.044 ***-0.331 ***
0.000
0.000
0.026 **
-0.078-0.170 ***男性
固定効果-0.030 *-0.501 ***0.000 *
0.000
-0.088-0.092 +変量効果-0.044 ***-0.364 ***
0.000
0.000
0.025 *
-0.060-0.119 **回帰分析-0.054 ***-0.335 ***0.000 **
0.000
0.032 ***
0.054
-0.106 **-0.004
0.009
0.008
0.063
3.702

-0.042-0.075-0.0094.210-0.020-0.007
0.000
0.022
3.911

0.069
0.052
0.046
0.050
3.707

2092

***
***

***

2092
905

2092
905

0.092
0.291
0.239
-0.153
0.696
0.471
0.686

0.084
0.331
0.276
0.000
0.580
0.471
0.603

0.276

***

2905

+
***
**
***
***

女性
固定効果
-0.042 ***-0.441 ***
0.000
0.000
-0.010-0.013

変量効果-0.053 ***-0.354 ***
0.000
0.000
0.030 *
0.030
-0.049-0.010-0.002
0.005
4.120

0.048
0.031
0.049
0.028
3.791

***

2905
1186

2905
1186

0.075
0.347
0.293
-0.040
0.695
0.441
0.713

0.069
0.377
0.323
0.000
0.607
0.441
0.655

0.323

21

*
+
***

表 4 多変量解析に用いた変数の記述統計量（有配偶・共働き・男女別）

出生意欲
年齢（歳）
子ども数（人）
夫年収（万円）
妻年収（万円）
本人教育年数（年）
親同居ダミー
夫・1日当たりの労働時間（残業含む）（時間）
妻・1日当たりの労働時間（残業含む）（時間）
官公庁ダミー
職場特性：「ほぼ毎日残業している」ダミー
仕事特性：「自分のペースで変えたりできる」
仕事特性：「必要に応じて調整しやすい」
仕事特性：「失業する可能性がある」
都市度
きょうだい数（定位家族）（人）
結婚満足度

平均値
2.062
37.6131.485
491.907201.942
14.179
0.221
9.504
6.784
0.058
0.490
2.830
2.364
1.642
2.787
1.416
4.146

男性（1197）
標準偏差 最大値
0.898
1.000
4.598
24.0001.047
0.000
244.136
12.500178.303
0.000
2.047
9.000
0.415
0.000
1.779
0.000
2.269
0.000
0.233
0.000
0.500
0.000
0.885
1.000
0.957
1.000
0.780
1.000
0.947
1.000
0.784
0.000
0.898
1.000

22

最小値
3.000
45.0004.000
2250.000
1000.000
18.0001.000
16.00016.000
1.000
1.000
4.000
4.000
4.000
4.000
6.000
5.000

平均値
1.926
37.2881.539
464.442198.794
13.883
0.230
9.488
6.855
0.056
0.212
2.684
2.885
1.620
2.723
1.466
3.954

女性（1493）
標準偏差 最大値
0.920
1.000
4.790
25.0000.989
0.000
240.6960.000
161.147
0.000
1.615
9.000
0.421
0.000
1.882
2.000
2.162
0.000
0.229
0.000
0.409
0.000
0.974
1.000
0.991
1.000
0.820
1.000
0.956
1.000
0.872
0.000
1.034
1.000

最小値
3.000
45.0005.000
2250.000
1000.000
18.0001.000
16.00015.000
1.000
1.000
4.000
4.000
4.000
4.000
8.000
5.000

表 5 出生意欲の規定要因に関する多変量解析の結果（有配偶・共働き・男女別）

年齢
子ども数
夫年収
妻年収
本人教育年数
親同居ダミー
夫・1日当たりの労働時間（残業含む）
妻・1日当たりの労働時間（残業含む）
官公庁ダミー
職場特性：「ほぼ毎日残業している」ダミー
仕事特性：「自分のペースで変えたりできる」
仕事特性：「必要に応じて調整しやすい」
仕事特性：「失業する可能性がある」
都市度
きょうだい数（定位家族）
結婚満足度
定数
観察数
（ケース数）
修正済み決定係数
withinbetweenoverallcorr(u,I,Xb)
sigma_usigma_erho*** 0.1％ **1％ * 5％ + 10％

回帰分析-0.039 ***-0.343 ***
0.000
0.000
0.030 *
-0.013-0.0140.032 *
-0.0490.070-0.0150.065 *
-0.049 +
0.010
0.031
0.007
3.404
1197

男性
固定効果
-0.049 *-0.421 ***
0.000
0.000
0.031
-0.007-0.0020.322 *
0.057
0.056 +
0.009
-0.057-0.030-0.052
4.832 ***

変量効果
-0.039 ***-0.356 ***
0.000
0.000
0.026 +
-0.042-0.0090.023 *
0.093
0.062
0.021
0.041 +
-0.044 +
0.012
0.017
-0.0183.591 ***

回帰分析
-0.062 ***-0.303 ***
0.000
0.000
0.037 **
0.131 **
0.014
0.046 ***
0.044
-0.0390.031
0.001-0.047 +0.073 ***
0.061 **
0.023
3.406 ***

1197
607

1197
607

1493

0.071
0.300
0.268
-0.104
0.719
0.449
0.720

0.054
0.341
0.299
0.000
0.600
0.449
0.641

0.293

女性
固定効果
-0.041 *-0.181 *
0.000
0.000
-0.087-0.002-0.002
0.026
0.063
0.022
-0.006-0.0020.004-0.0173.772 ***

変量効果
-0.058 ***-0.280 ***
0.000
0.000
0.041 *
0.064
0.007
0.029 *
0.031
0.031
0.025
-0.002-0.0230.063 *
0.068 *
0.009
3.355 ***

1493
734

1493
734

0.028
0.338
0.313
0.276
0.739
0.409
0.766

0.021
0.389
0.358
0.000
0.614
0.409
0.693

0.354

23

4. まとめ分析の結果、出生意欲が高ければ 2 年以内に子どもを持つ傾向が高いことから、出生意
欲は出生行動を予測する有力な指標であることが確認された。比較的短期間での分析であるため、より長期的にみる必要はあるが、出生意欲は次第に低下する傾向がある。どのような要因が出生意欲に影響するかを分析したところ、年齢や子ども数といった人口学的要因のほか、収入・雇用の安定性という広い意味での経済的要因が影響することが明らかになった。
年齢を重ねると出生意欲が低下すると解釈できるため、少子化対策をするのならば出産の先送りを食い止める必要がある。
「緩少子化国」のように、第 2 子を産むまでのタイミン
グを短くするためには、子ども一人あたりの育休を長くしようとする政策はかえって逆効果になるのではないか。
経済的要因という観点からは、男性回答者においては本人の収入や失業不安、妻の働き方が注目すべき要因である。男性の収入で一家を支えていることが多く（男性稼ぎ主モデ
ル）、かつそれが望ましいとされる日本では、収入の安定性や雇用の安定性は家族形成においてきわめて重要である。それにくわえて、妻の働き方が不安定であることも夫の出生意
欲を低める方向に作用していた。非正規雇用は「柔軟な働き方」といわれるが、一般に給与も低く、出産やその後の生活に備えて貯蓄をすることも難しいためだろう。女性非正社
員は職場での権利が守られにくい（小林美希 2011）。エスピン＝アンデルセン（2009=2011:91）も「ヨーロッパ共同体世帯パネル調査」（ECHP）の分析から、「安定した雇用契約を結んでいる女性が出産する傾向は、有期雇用契約の女性の 2 倍だった」と述べている。非雇用よりも時間の制約が厳しく、収入が多い正規職の出生意欲が必ずしも低くない。ここから、夫の収入が重要という意味においてはベッカー理論は依然としてあてはまるが、女性の時間の価値という点ではあてはまらないことを示唆する。共働きの男性では、職場でのワークライフバランスの充実（ここでは調整しやすさ）が出生意欲を高めることがうかがえ、働き方がより柔軟なものにする工夫をすることで少子化が改善されることが期待される。ただし、その効果がどれだけ大きいかは疑問であるし、世界的にみても長い労働時
間はこのままでいいというわけではないだろう。
本稿の分析によって、出生行動に対して依然として家族と企業は重要な役割を果たすことがうかがえたが、両者に依存することはリスクが大きい。今後の課題としては、自治体による支援の効果（田中・中嶋 2012）など政策も考慮して分析することである。それにより、家族の状況や職場の状況に左右されない普遍的な政策の意義を明らかにできよう。さらに、より長期間のデータを使いながら、実際の出生行動について、たとえば希望する数の子どもを持てた人と持てなかった人の違いについて明らかにすること（Morgan andRackin 2010; Régnier-Loilier and Vignoli, 2011; Berrington2004）も、パネルデータの分24析によって可能になる重要な課題である。

文献
Allison, Paul, D.2009, Fixed Effects Regression Models, CA: Sage Publications.
阿藤誠，2011，「超少子化の背景と政策対応」，阿藤誠・西岡八郎・津谷典子・福田亘孝編，『少子化時代の家族変容――パートナーシップと出生行動』東京大学出版会，1-18．
Becker, Gary, S., 1993, A Treatise on the Family (Enl. Ed), MA: Harvard University
Press.
Beck-Gernsheim, Elisabeth, 1984, Vom Geburtenrückgang zur Neuen MÜtterlichkeit?:Über Private und Politische Interressen am Kind, Frankfurt am Main: Fischer
Taschenbuch-Verlag.（＝1992，香川檀訳，『出生率はなぜ下がったか――ドイツの場合』勁草書房．
）――――, 1989, Die Kinderfrage : Frauen zwischen Kinderwunsch und

Unabhängigkeit, München: C. H. Beck’sche Verlagsbuchhandlung. （＝1995，木村育世訳，『子どもをもつという選択』勁草書房．）
Berrington, Ann, 2004, “Perpetual Postponers? Women’s Men’s and Couples Fertility
Intentions and Subsequent Fertility Behaviour, “ S3RI Applications Working Paper

A04/09 (www://ons.gov.uk).
Courbage Youssef and Emmanuel Todd, 2007, Le Rendez–vous des Civilisations, Paris:
Éditions du Seuil et la République de Idées. （＝2008，石崎晴己訳，『文明の接近』
藤原書店．
）
Esping-Andersen, Gøsta, 2009, The Incomplete Revolution: Adapting to Womens’s New
Roles , Cambridge: Polity Press. （＝2011，大沢真理監訳『平等と効率の福祉革命――新しい女性の役割』岩波書店）．
藤野敦子，2002，「家計における出生行動と妻の就業行動――夫の家事育児参加と妻の価値観の影響」『人口学研究』31: 19-36．
藤野（柿並）敦子，2006，「夫の家計内生産活動が夫婦の追加予定子ども数へ及ぼす影響――
ミクロデータによる検証」『人口学研究』38: 21-41．
福田亘孝，2011，「夫婦の労働時間と子ども数――日独仏 3 カ国比較分析」阿藤誠・西岡八郎・津谷典子・福田亘孝編『少子化時代の家族変容――パートナーシップと出生行動』
東京大学出版会，131-159.
岩間暁子，2004，「既婚男女の出生意欲に見られるジェンダー構造」目黒依子編『少子化のジェンダー分析』勁草書房，124-149．
――――，2008，「子どもを持つことをどう考えるのか」岩間暁子『女性の就業と家族のゆ
くえ――格差社会のなかの変容』東京大学出版会，169-187．
小林美希，2011，『ルポ職場流産――雇用崩壊後の妊娠・出産・育児』岩波書店．
25

――――，2013，『ルポ産ませない社会』河出書房新社．
国立社会保障・人口問題研究所，2011，「第 14 回出生動向調査 結婚と出産に関する全国調査 夫婦調査の結果概要」（http://www.ipss.go.jp/ps-doukou/j/doukou14/doukou14.asp）．
――――，2011，「第 14 回出生動向調査 結婚と出産に関する全国調査 独身者調査の結果
概要」（http://www.ipss.go.jp/ps-doukou/j/doukou14/doukou14.asp）．
――――，2013，「人口統計資料集 2013」（http://www.ipss.go.jp/syoushika/tohkei/Popular/Popular2013.asp?chap=0）
厚生労働省，「人口動態統計」（http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/NewList.do?tid=000001028897）．
――――，2013，「平成 24 年度雇用均等調査の概況」（http://www.mhlw.go.jp/toukei/list/dl/71-24e.pdf）――――，2013「21 世紀出生児縦断調査及び 21 世紀成年者縦断調査特別報告書 10 年分のデータより」
（http://www.mhlw.go.jp/toukei/list/162-1.html）
総務省統計局，「国勢調査」（http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/GL02100104.do?tocd=00200521）
松田茂樹，2007，「育児不安が出産意欲に与える影響」『人口学研究』40: 51-63．
――――，2013，『少子化論』勁草書房．
Morgan S. Philip and Heather Rackin, 2010, “The Correspondence between Fertility
Intentions and Behavior in the United States,” Population and Development

Review, 36(1): 91-118.
西岡八郎・星敦士，2011，「夫の家事参加と妻の出生意欲」阿藤誠・西岡八郎・津谷典子・
福田亘孝編『少子化時代の家族変容――パートナーシップと出生行動』東京大学出版会，183-204.
大淵寛，2004，「日本の少子化・世界の少子化」大淵寛・高橋重郷編『少子化の人口学』原書房，1-14．
Régnier-Loilier, Amaud and Daniele Vignoli, 2011, “ Fertility Intentions and Obstacles
to their Realization in France and Italy”, Population, 66(2): 361-390.
田中隆一・中嶋亮，2012，「子育て支援政策は出生行動にどのような影響を与えるか」井堀
利宏・金子能宏・野口晴子編『新たなリスクと社会保障――生涯を通じた支援策の構築』東京大学出版会，35-51．
Van de Kaa, Dirk J.（福田亘孝訳）, 2002, 「先進諸国における『第二の人口転換』」『人口問題研究』58(1): 22-56.
和田光平，2005，「21 世紀日本の少子化と人口動向」大淵寛・兼清弘之編『少子化の社会経済学』原書房，1-23．
26

Wooldridge, Jeffery, 2003, Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd),
Cincinnati : South-Western Pub.
山口一男，2009a，「少子化の決定要因と対策について――夫の役割、職場の役割、政府の役割、社会の役割」山口一男『ワークライフバランス――実証と政策提言』日本経済新聞社，38-73．
――――，2009b，「夫婦関係満足度とワークライフバランス」山口一男『ワークライフバ
ランス――実証と政策提言』日本経済新聞社，111-143．

27

東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクトについて
労働市場の構造変動、急激な少子高齢化、グローバル化の進展などにともない、日本社会における就業、結婚、家族、教育、意識、ライフスタイルのあり方は大きく変化を遂げようとしている。これからの日本社会がどのような方向に進むのかを考える上で、現在生じている変化がどのような原因によるものなのか、あるいはどこが変化してどこが変化していないのかを明確にすることはきわめて重要である。
本プロジェクトは、こうした問題をパネル調査の手法を用いることによって、実証的に解明することを研究課題とするものである。このため社会科学研究所では、若年パネル調
査、壮年パネル調査、高卒パネル調査の３つのパネル調査を実施している。

本プロジェクトの推進にあたり、以下の資金提供を受けた。記して感謝したい。

文部科学省・独立行政法人日本学術振興会科学研究費補助金
基盤研究 S：2006 年度～2009 年度、2010 年度～2014 年度
厚生労働科学研究費補助金
政策科学推進研究：2004 年度～2006 年度
奨学寄付金
株式会社アウトソーシング（代表取締役社長・土井春彦、本社・静岡市）：2006 年度～2008 年度

東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクト
ディスカッションペーパーシリーズについて
東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクトディスカッションペーパーシリーズは、
東京大学社会科学研究所におけるパネル調査プロジェクト関連の研究成果を、速報性を重視し暫定的にまとめたものである。