鳥取環境大学紀要
第７号（2009．3）pp.41‑55

鳥取県における少子化の構造的要因の分析
Decomposition of the Decrease in the Number of Births
since 1960 in Tottori Prefecture

西村

教子

NISHIMURA Noriko

和文要旨：本稿は1960年以降の鳥取県の出生数の減少について、その構造的要因を用いて分析を行った。
その結果、1990年までの出生数減少は女子人口割合の低下が主要因であったが、1990年以降は出生率の低下に転換していることが分かった。そこで、合計出生率の低下について同様に要因分解を行ったとこ
ろ、1980年以降のコーホート合計出生率（CFR）と期間合計出生率（TFR）ともに、それらの変動は非婚化と出生行動の効果によるものであり、その半分は非婚化によるものであった。1980年以降の鳥取県は本格的な少産化局面に入っており、人口減少と再生産女子の人口割合の縮小が予想される鳥取県の出生数の減少スピードは今後加速する可能性があることを示した。
【キーワード】鳥取県、少子化、人口構造、非婚化、少産化
Abstract ：The purpose of this paper is to clarify the cause about decrease in the number of births of Tottori
Prefecture since 1960, focusing on the demographic structural factors. First, it was observed that the main cause of
decrease in births was converted from fall in proportion of woman in reproductive period into decline in a fertility
rate in 1990. Furthermore, a half of drop in two total fertility rates by cohort and annual since 1980 was accounted
for by rise in never-married women rate. The impact was equal to changing reproductive behavior. And this result
revealed that tempo effect by late marriage was no cause of TFR decreases any more and Tottori prefecture
entered a new lower fertility phase which is low-frequency births. Finally, it is expected that the number of births
in Tottori prefecture decreases more and more by lower fertility, population decline and shrinking reproductive
population.
【Keywords】Tottori Prefecture, low fertility, population composition, tendency to unmarried, low-frequency
births１

鳥取県の出生数および出生率の推移の特徴

いるのに対し、鳥取県は1960年代前半程度の水準に留鳥取県の出生数は1948年以降継続して減少傾向にあまっている。

り、2005年の出生数は1975年の42.8％に当たる5012人でこのピーク以降の日本の出生数は急激に減少し、1990あった。図1‑1に示すように、日本の出生数の推移と比年代に入って減速している。
一方、鳥取県は第２次ベビー

べると、その一貫した低下がよくわかる。1950年から約ブームの影響が小さかった分、今日まで緩やかなスピー

10年間の日本と鳥取県の出生数は減少しているが、そのドで減少を続けている。この結果、2005年の出生数は、

後日本が1973年まで増加に転じた一方で、鳥取県は減少

日本が1950年の54.5％、1973年の49.2％まで落ち込んだ

し続けている。第２次ベビーブームで1973年に共にピーのに対して、鳥取県では68.9％、44.4％の減少となってクを迎えるが、日本が1950年代前半の水準まで回復している。少子化の開始時期とされる1970年代半ばから考え― 41 ―

鳥取環境大学紀要

図1‑1

図1‑3

日本と鳥取県の出生数の推移（1950〜2005）

出所）総務省統計局『日本の長期統計系列』、鳥取県（2008）『平成17・18年鳥取県統計年鑑』

第７号

日本と鳥取県の合計出生率の推移（1960〜2005）

出所）厚生労働省『人口動態調査（平成18年）』

図1‑4

図1‑2日本と鳥取県の粗出生率の推移（1950〜2005）

20‑34歳女子人口割合の推移（1950〜2005）

注）女子人口割合は総人口に対する当該年齢の女子人口の割合である。
出所）総務省統計局総務庁『国勢調査』
出所）総務省統計局『日本の長期統計系列』、鳥取県（2008）『平成17・18年鳥取県統計年鑑』

ポイント程度高くなっている。
このような日本と鳥取県の出生数およびふたつの出生れば、鳥取県の出生数の減少は日本に比べて小さいが、率の推移の差異は女子の人口構造や有配偶率によって説

1950年から見れば７割の出生が失われているということ

明することができるだろう。図1‑4は出産を主に行うになる。

20‑34歳女子の人口割合を示している。日本において出

図1‑2は粗出生率の推移を示している。1960〜80年ま

生数および出生率が回復した1950年代半ばから70年代半

での20年間を除くと日本と鳥取県は同水準で推移していばまでの20‑34歳女子人口割合は上昇しているのに対し、る。鳥取県の粗出生率は1950年の26.8‰から10年間で鳥取県は1955年をピークに低下している。1970年の日本

16.0‰まで急落し、その後15年間は同水準を維持していの20‑34歳女子人口が13.6％であったのに対し、鳥取県る。1973年の15.8‰をピークに再び低下に転じ、日本とは11.0％と2.6ポイントの差になっている。この時期は同様に1990年以降にそのスピードは鈍化している。次に日本の高度経済成長期にあたり、地方の若者の多くが大図1‑3の合計出生率（TFR）の推移を比較すると、鳥取

都市への流出しており、鳥取県も例外ではない。このよ

県の TFR は1965年、70年を除いて日本より高い。日本

うな社会移動は地方の再生産年齢人口割合を縮小させるの TFR は1975年まで同水準を維持した後に低下を始め

一方で、大都市では拡大をもたらした。その結果、鳥取ているが、鳥取県は1960年水準を1985年まで維持した後県では1960〜70年代半ばの粗出生率の回復に繋がらなに低下し始めており、1980年以降の鳥取県の TFR は0.2

かったといえるだろう。

― 42 ―

西村

鳥取県における少子化の構造的要因の分析

図1‑5

また、日本の経済成長は日本社会に大きな変化をもた

15‑49歳女子有配偶率の推移（1960〜2005）

らしたことは言うまでもない。社会の発展に伴う個人の価値観や生活スタイルの変化は結婚行動や出生行動に影響を与えることはよく知られている。初婚年齢、生涯未婚率そして離婚率の上昇に見られるような結婚行動の変化は再生産行動期間の短縮または消滅を通して、出生率を間接的に低下させる。例えば、1975〜2005年の間に日本の女子の平均初婚年齢は3.3歳上昇して28.0歳になり、鳥取県でも3.0歳上昇し、27.3歳と結婚の遅れが認められる1。その社会背景には、女子の高学歴化や社会進出の進展があったことが挙げられる2。日本の女子の大学・短大進学率は1965〜2005年までに11.3％から49.8％まで上昇し、1996年には大学進学率が短大進学率を上出所）総務省統計局総務庁『国勢調査』

回った。また25‑29歳および30‑34歳の女子就業率は1975
年の41.4％、43.0％から上昇を続け、2007年にはそれぞと差がなかったが、その後の低下スピードは鳥取県に比れ71.4％、61.0％に達している。このように、高学歴化

べて日本の方が速く、その格差は1990、1995年に最も大は修学期間の延長、そして就業機会の拡大を促進し、初きくなり、４ポイントを上回った。 TFR の格差も両年

婚年齢の上昇に繋がったと考えられる。

が最も大きくなっており、再生産行動を実際に行う有配そして、鳥取県の2005年の女子の大学・短大進学率は偶率が TFR の決定要素であることが分かる。そして再40.0％と日本に比べると約10ポイント低いが、進学率の生産年齢人口割合と相殺しあうことで、日本と鳥取県の上昇、そして短大から大学進学への転換が認められ高学

粗出生率の格差がなくなるのである。

歴化が進展している。また鳥取県の女子就業率は高く、このように、鳥取県は半世紀以上にわたって出生数お2005年の国勢調査における25‑29歳と30‑34歳の日本の女よび出生率の低下が続いている現状がある。1989年から

子就業率が69.1％、59.2％であったのに対し、鳥取県は人口減少傾向に転じた鳥取県において、少子化対策は緊73.6％と69.4％と７割の女子が経済活動に参加してい急かつ重要な課題である。しかし、粗出生率や TFR のる。

ように出生力を表す再生産指標は数多く存在している

次の図1‑5は15‑49歳の女子の有配偶率を示している。

が、先に示したようにその推移やパターンが必ずしも一TFR は15‑49歳女子の年齢別出生率から算出されるた

致しているわけではない。また出生は社会経済などの影め、有配偶率に影響を受ける指標である。日本と鳥取県響を受けて変動する。しかし、先に示したようにこれらの有配偶率のピークにあたる1975年と1980年には約67％

各指標が持つ構造的な原因を探ることなしに、少子化とその他の社会経済要因との関係を議論することは性急で

１

平均初婚年齢は厚生労働省『人口動態調査』の平均婚姻年齢（初ある。そこで、本稿は鳥取県の出生数減少および出生率

婚の妻）の数値を用いた。鳥取県の平均初婚年齢は日本に比べる低下を1960年以降のデータを用い、その構造的な要因かと低い。日本の初婚年齢との格差は1975年以降0.2〜0.4の間で推ら明らかにすることを目的とする。

移していたが、1999年以降には0.5〜0.7歳に拡大している。
２

鳥取県のような地方における進学率や就業率の上昇は県外への流出を促すことが多く、進学率の上昇が鳥取県の高学歴化や社会進出の進展につながるとは限らない。そのためこれらの動向が同

２

２-１

出生数と年齢別出生率の構造的要因

ここでは、出生数および年齢別出生率の変動の原因を

地域の結婚行動どのような影響を与えるのかは別の考察が必要となるだろう。

出生数の構造的要因明らかにするために、それらの構造について検討する。

大学・短大進学率とは大学（学部）・短期大学（本科）への進
学率（過年度高卒者等を含む）の進学率の数値を用いた。文部科
学省『学校基本調査』、鳥取県企画部統計課『学校基本調査』。日
本の女子就業率の推移は総務省統計局『労働力調査』の年平均結まず、出生数は次の３つの要因に分解することができる。
ある時点 t の出生数（ B）は（1）式のような積和で示すことができる。

果を用いた。日本と鳥取県の比較は『国勢調査』結果を使用した。
総務省統計局『国勢調査』、鳥取県（2008）『平成17・18年鳥取県
統計年鑑』。

― 43 ―

鳥取環境大学紀要

図2‑1

（1）

第７号

鳥取県の TFR の変動の要因分析

P(t) ：当該年次（t）の女子人口
P(t;x) ：当該年次に x 歳の女子人口
B(t;x) ：当該年次に母親が x 歳の出生数p(t;x) ：当該年次に x 歳の女子人口割合
f(t;x) ：当該年次の母親年齢（x）別出生率
出生数は規模を示す値である以上再生産を行う人口規模に依存する。その人口規模を示す女子人口と実際に出産を行ういわゆる再生産年齢（15‑49歳）女子人口が出生数規模を決定する要素となる。それは女子人口が同じであっても、実際に出産を行う年齢の女子が少なければ、出生数は少なくなる。

注） TFR は20‑39歳の累積出生率を使用している。
出所）鳥取県福祉保健課『人口動態統計』

さらに出生は再生産年齢の女子によって行われるが、その女子年齢によってもその頻度が異なっている。その化や晩婚化の進展は再生産行動を行わない女子人口の増ため、３つ目の要因は再生産年齢女子を分母にした総出加を意味している。その結果、有配偶女子の出生パター

生率ではなく、年齢別女子人口割合（p(x)）と年齢別出ンが不変であっても f(x) は低下する。

生率（f(x)）を利用することで、人口構造と出生力の変

これまで TFR の変動は、このような結婚の影響を取化が出生数に与える効果を算出することができる。このり除くために有配偶率と有配偶出生率の２要因を用いてように、出生数はその地域の女子人口規模および再生産説明されることが多かった。国立社会保障・人口問題研

年齢女子の人口割合、そして年齢別出生率の３要因に究所（2008）の「合計特殊出生率変化の要素分析」によ

よって分解することができる。

ると日本の1970〜2005年の間に TFR は2.13から1.26に

図1‑3で示した TFR はある年の再生産年齢女子の年齢なり、‑0.87低下している。そのうち有配偶率の寄与度

別出生率の合計であり、「１人の女性が生涯に産む子供は‑1.10、有配偶出生率は0.22であり、有配偶出生率はの数」としてよく使用されている。そして(2)式に示す

TFR を押し上げる効果を持っていることになる４。

ように、 TFR は(1)式の f(x) の合計値である。

図2‑1は鳥取県の TFR の変動と有配偶率と有配偶出生（2）率それぞれの寄与度を示したものである。図から鳥取県の変動も有配偶率変化によるものであり、有配偶出生率

しかし、 f(x) の変化は出生行動の変化のみを説明する

は常にプラス要因として働いていることが分かる。つまものではない。そこで、 f(x) についてもその構造を明らり、 TFR の低下は結婚をしていない女子によるものでかにする必要がある。まず f(x) の分母が配偶関係を考慮

あり、有配偶の女子はこれまで以上の出産意欲と努力にしない女子人口を利用しているため、晩婚化や非婚化、

よって、より多くの出産をしていることになる。
しかし、さらに離婚などの結婚行動の影響を受けることになる。
f(x) は女子年齢に規定される確率変数である。確かに社会規範などの社会的要因や受胎確率のような生物学的要因が出生を行う年齢に影響を与えることは否定できな
い。しかし、日本のように極めて低い出生率の場合は、年齢に規定されるという仮定を置く必要はないと考えらにある。それ以降上昇し続けるが、2005年の非嫡出児の割合は2.03％程度である。国立社会保障・人口問題研究所（2008）
４ f(x)は x 歳の有配偶率（pm(x)）と x 歳の有配偶女子人口（PM(x)）
を分母にした有配偶出生率（fm(x)）に分解できる。したがってTFR の変動はこれら２つの要因によって説明することが可能である。

れる。また日本の出生の98％が有配偶女子によって起きており、女子の年齢よりも結婚行動に規定されると仮定したほうが現実的である３。つまり、今日のような非婚

３

1960〜2006年の全出生に対する嫡出児の割合は97.97〜99.23％

で推移している。80年代までの非嫡出児の割合は1％を下回る水準― 44 ―

西村

鳥取県における少子化の構造的要因の分析

我々が認識する少子化問題とは晩婚化や非婚化のような（3）結婚行動の変化だけでなく、有配偶女子が持つ子供の数

以上のように、 TFR や CFR の低下要因には結婚行動自体の減少（少産化）も意味している。
国立社会保障・人口問題研究所の「出生動向基本調査−結婚と出産に関する全国調査と出生行動の大きく２つの要因によって起きる。
しかし、

夫婦調査−」によると結婚行動には再生産行動を行わない非婚と再生産期間が日本の完結出生児数は1972年の調査以降30年間2.2人程短くなる晩婚という２つの行動に分けられる。さらに晩度で安定していたが、1980年代以降に結婚した夫婦が対婚 は 出 生 時 期 を 遅 ら せ る。 つ ま り、 有 配 偶 出 生 率 が象となる2005年の調査では2.09人に減少したことが分TFR の押上げる効果を持っていたのは、この出生時期５かっている 。このことからも有配偶女子がより多くのの変化と考えることができる。よって有配偶出生率は出出産を行っているという事実はなく、むしろ少産化に向生行動の変化と出生時期の変化の両方の影響の結果であかっていることが伺える。この調査からも上記のようなる。したがって、 TFR および CFR の低下は以上のよう２要因による分析では矛盾した結果をもたらすのであな４つの要因を考慮した分析を行わなければならない。

る。

そこで、日本の出生が女子の年齢ではなく、女子の結このような矛盾は有配偶出生率の構造的な問題から発婚行動によって規定されると仮定した時の年齢別出生率生する。廣嶋（1986）は、有配偶出生率は完全に結婚のの構造について考察を進めていく。結婚行動を結婚年齢影響を取り除いた指標でなく、そのため有配偶合計出生と結婚持続期間を用いると、 f(x) は（4）式のように有配

率が他の再生産指標と逆の動きをすることがあることを偶率（ pm(x)）と有配偶女子の結婚年齢（ a）の分布（m(x;a)）

指摘している。つまり、日本や鳥取県の TFR の低下がおよび結婚持続期間（x-a）別出生率（fm(x;x-a)）の３要

有配偶率の低下という結婚行動のみで説明され、有配偶因で表現することができる６。つまり、 x 歳の有配偶出

女子が産む子供の数が増えているとする解釈は間違いで

生率（fm(x)）は異なる結婚年齢コーホートの有配偶出ある。

生率の合成と考えることができる。ここでは結婚後に離また、大淵（2004、p.172）は「日本の1955〜2001年

死別がないと仮定すると、結婚年齢は初婚年齢、有配偶に合計出生率は2.369から1.334へ1.035低下したが、そ女子は既婚女子と言い換えることができる。仮定よりの82.2％が第３子以上の低下によって説明できる」と少

pm(x) は x の増加関数である。

産化の進展を示唆している。しかしこのような高い出生（4）

順位の出生の減少は産み控えといった出生行動の変化だ
けでなく、結婚年齢の高い女子の出生児数が少なくなる、

pm(x) ： x 歳の有配偶率

つまり晩婚化による影響とも考えられ、これらは区別さ

m(x;a) ： x 歳の有配偶女子の初婚年齢分布、x ≧ a ≧ 15

れなければならない。以上のように、結婚行動が出生率

fm(x;x-a) ： x 歳の結婚持続期間（x‑ a）別有配偶出生率、低下に与える影響は慎重に検討されるべきである。

（x‑ a）≦ 0

さらに TFR の解釈には注意が必要である。 TFR はあ

このときの CFR は(5)式のように示される。

る年の再生産年齢女子、つまり異なる生まれ年の女子集（5）

団の年齢別出生率の合計であり、その算出方法から期間
合計出生率と呼ばれる。もし、 f(x) が晩婚化や少産化と

ここで、結婚行動が CFR に与える影響についてまといった行動に影響を受けるのであれば、その変化は世代めてみる。まず、結婚行動の変化には晩婚化と非婚化が間の行動変化を考える方が適当である。同じ出生年の人ある。図2‑2はある出生コーホートの単峰型の確率関数

口集団は出生コーホートと呼ばれ、その年齢別出生率のを仮定した結婚パターンを示している。また結婚持続期

合計はコーホート合計出生率（CFR）と呼ばれる。ある

間別出生率 fm(x-a) は年齢に独立な右下がりの確率関数

出生コーホート c の CFR(c) は(3)式のように定義されであると仮定すると、 f(c;x) は図2‑3のような確率関数

る。

に変換される。例えば25‑29歳の出生率が高いのは、その年齢階級に結婚が集中しているためである。そして年

５

完結出生児数として結婚持続期間15‑19年の初婚同士の夫婦の６

阿藤・伊藤・小島（1986）は、出生児数を摘出出生児数と摘出完結出生児数を用いた。国立社会保障・人口問題研究所（2006、でない出生児数に分けて年齢別出生率と年齢別・結婚持続期間別

p.4）。

出生率の関係を示している。

― 45 ―

鳥取環境大学紀要

図2‑2

第７号

その結果 f(c;x) も緩やかな形状に変化するが、 CFR は影

晩婚化と結婚パターン

響を受けない。ただし、どちらのケースにおいても、f(c;x)の右裾が再生産年齢の上限を超える時、 CFR は低下する。一方、非婚化とは生涯未婚率が上昇することである。
これは平均結婚年齢が不変でも m(c;x) の下方シフトによって、 f(c;x) が下方にシフトし、 CFR は低下する。このように非婚化と晩婚化では f(c;x) に与える影響が異なる。
そこで、出生コーホート c の女子人口は一定（P）であると仮定すると、 f(x) は(6)式のように分解すること
ができる。
図2‑3

晩婚化と非婚化が年齢別出生率に与える影響（6）pm(x̄) ：50歳 (x̄) 時の既婚率。
［ 1 − pm(x̄)］は生涯未婚率
am(x) ： x 歳の初婚達成率。50歳の既婚女子に対する x
歳の既婚女子人口割合m(x;a) ： x 歳の既婚女子の初婚年齢（a）構造。 x 歳の
既婚女子の結婚年齢別分布
fm(x;x-a) ： x 歳の既婚女子の結婚持続期間（x-a）別出生率注）非婚化を除き、生涯未婚率を一定と仮定している。

結婚持続期間別出生率が年齢に依存しない場合、このとき導かれる f(x) は期待年齢別出生率（fˆ(x)）となり、齢が上昇するにしたがって有配偶率は高いが、出生率は現実の f(x) との関係は（7）式のように fˆ(x) と実現率 (e(x))

低いのは結婚持続期間が長い女子の割合が多いためであの積となる。

る。したがって、 f(c;x) は有配偶者の初婚年齢（結婚持（7）続期間）の分布によって決定されることになる。 CFR
は f(c;x) の累積値であるので、 f(c;x) と横軸に囲まれた（6）式、（7）式より f(x) の変動は非婚化の効果（ pm(x̄)）、

面積に等しい。

晩婚化効果（am(x)）
、結婚パターンの変化による晩産化

まず晩婚化は結婚年齢が上昇する行動であるので、図2‑2の結婚パターンに変化がない場合（晩婚化（結婚パ

効果（m(x;a)fm(x-a)）、出生行動の変化を含むその他効
果（e(x)）によって分解できる。

ターン一定））の m(c;x) は基準から右にシフトする。そ晩婚化効果と晩産化効果と相殺関係にあるが、これらの結果、 f(c;x) は出生のタイミングの遅れが起きるが、の効果の発現する年齢が異なるため、この発生のずれやCFR は影響を受けない。このときに起きる出生タイミ

出生コーホートによる効果の程度差によって TFR は低

ングの遅れは晩産化と言い換えることができる。また、下する場合がある。例えば、図2‑3を用いて説明すると、晩婚化は結婚年齢の上昇だけでなく、結婚パターンの変

若年層の出生コーホートで結婚年齢が上昇している場化を伴うことがある。つまり、結婚行動の多様化が結婚合、彼らの出生パターンは晩婚化（結婚パターン一定）

年齢の分散の拡大をもたらす場合（晩婚化（結婚年齢分の破線に沿って行われる。しかし、それ以前の出生コー

７

散化））である 。このとき出産年齢の分散も拡大し、ホートは基準出生パターンに沿って行動するため、その年の TFR は破線と実線に囲まれた面積となり、それぞ７

岩澤（2002、p.23）は初婚年齢、出生年齢の標準偏差が、1940

年代生まれには集中傾向が見られるが、それ以降拡大傾向になる

れの CFR は同じであるにもかかわらず TFR は低下する。そのため、 TFR は晩婚化によっても低下しうる。
このように TFR を利用して少子化を議論する場合にことを指摘している。

― 46 ―

西村

鳥取県における少子化の構造的要因の分析

は、出生タイミングの遅れ（テンポ効果）と１人の有配

かし、未婚は有配偶への一方向移動しかできないが、有偶女子の完結出生数の減少（カンタム効果）を区別する

配偶はその他の３区分からの移動が可能である。また、必要がある。すなわち、 TFR 低下がテンポ効果によっ

離別および死別は有配偶の状態から発生する状態であて起きている場合には、時間の経過によって TFR は回り、再び有配偶に戻ることも可能である。これらの移動

復することが予想される。よって出産奨励などの政策のを考慮した場合、国勢調査から有配偶者の結婚持続期間

議論は無意味である。金子（2004）、大淵（2004）が指を得ることは困難である。そこで、有配偶人口の代わり摘しているように、1975年以降の TFR の急激な変化はに有配偶に離死別を含めた既婚人口を用いることにす

そのほとんどがテンポ効果によって説明される。
しかし、

る10。

1990年代以降の TFR の低下はテンポ効果からカンタム
８

既婚人口は人口から未婚人口を引いた数であり、既婚の状態は未婚からの一方向の移動しかない。そのため、効果に転換していることも指摘している 。

取り扱いが簡単である利点があるが、近年の離婚率の上２‑２使用するデータと基礎的な分析

昇などの影響は捉えることはできない欠点がある。結婚

本分析に使用するデータは次の通りである。年齢別女

持続期間別既婚率は年齢コーホートの既婚率の変化から

子人口と年齢別配偶関係別女子人口は1960年以降の「国算出することができる。使用データが５年間隔であるの勢調査」の結果を用いる９。母親の年齢別出生数についで、結婚持続期間も５年間隔となる。そのうち0‑4年ては国勢調査年の「人口動態統計」を用いた。都道府県（l1 ）および5‑9年（ l2 ）の２期間のみを使用する。した

別の母親の年齢別出生数は５歳年齢階級による集計デー

がって、期待年齢別出生率の推定において、結婚持続期

タしかないので、総出生数は７つの年齢階級の出生数の間が10年以上の出生の影響は実現率に反映されることに合計である。年齢による集計は異なる出生コーホートがなる。

存在している。そこで、ここでは出生コーホートではな

この分析の再生産完結年齢は39歳であるので、40歳時

く、年齢階級をそのまま年齢コーホートとして用いた。

の未婚者は再生産行動に影響を与えていないことにな

表記については各年齢コーホートが20‑24歳であるときる。40歳時既婚率（pm(40)）は既婚率が直線的に増加すの年を用い、例えば C60 は1960年に20‑24歳の年齢コーると仮定すると、同一年齢コーホートの35‑39歳時とホートを意味する。

40‑44歳時の既婚率の平均値である。年齢コーホートがまた、 TFR および CFR は通常15〜49歳女子の年齢別

これらの年齢階級になるのは15年後、20年後であるので、出生率の合計となるが、日本において10代と40代の出産

C90 以降の年齢コーホートは未完結のため C90 以降のは極めて少なく、鳥取県でも1960〜2005年の間の出生数

pm(40) は C75〜C85 の各年齢階級間の変動量に対する平の96.5〜99.12％は20〜39歳の間で起きている。そのた均変化率から推計をした11。その結果、 C90〜C05 の推め、本分析では20〜39歳の女子の出生のみを利用し、それぞれの累積出生率を TFR および CFR として使用した。
国勢調査は調査時の配偶関係は知ることができるが、結婚年齢や結婚持続期間は不明である。配偶関係区分は未婚、有配偶、離別、死別である。日本の出生パターンを考慮すると、有配偶人口を用いるのが適切である。し10

離死別の影響は、出生行動期間の中断となるため、結婚持続期

間別有配偶人口を使用するのが適当である。岩澤（2002）は、離死別の影響を CFR と『出生動向基本調査』の完結出生児数との乖離からその影響部分を損失部分として補う工夫をしている。また、
阿藤・伊藤・小島（1986）では、結婚持続期間別人口を「結婚の生命表」を作成し、推定している。しかしながら、都道府県別のデータの取得は困難であるためこれらの措置は行わず、その他効

８

金子（2004,p.27）、大淵（2004,pp.170‑71）は日本の70年代以降のTFR低下のほとんどがテンポ効果によるものであるとしてい果に含める形で処理した。
11 C90以降の m(40)は次のように算出した。① C75〜C85 の各年とから、実質的な出生低下が始まり、少子化の新たな局面に入っ

齢階級間の変動量から C75‑ 80 と C80‑ 85 の変動量の変化率を求める。② C90 以降の各年齢階級間の変動量は①で求めた２期間のたと指摘している。廣嶋（2000A,p.9）は1975‑99年の合計出生率

平均変化率に従って変化すると仮定し、２期前の平均変動量を基の変動のうち34.5％がテンポ効果、65.6％がカンタム効果として

準に未知の年齢階級間変動量を求める。③②から各年齢階級別既いる。
出生率などの指標の分母に用いられる各人口の年央人口を用い婚率と40歳時既婚率を算出する。
図2‑4に示すように、 C80 以降の m(40)の低下が著しいことかる。そして、80年代後半からテンポ効果から小さくなっているこ

９

る必要がある。人口動態統計から得られる出生数は年次データでら、２ヵ年の変動量および２期間の変化率の平均値を利用した。

あるが、国勢調査は10月１日である。本来であれば補正が必要とまたこのような算出方法を採用したのは、図2‑5に見るように晩婚なるが、本文折ではその調整を行わず、そのまま10月１日人口を化の進展によって年齢階級間の変動量の変化の傾向が異なってい使用している。

るためである。

― 47 ―

鳥取環境大学紀要

図2‑4

計値は84.7％、81.１％、79.3％、78.4％と、その低下

第７号

CFR と40歳時既婚率の推移

スピードは鈍化すると仮定した。
初婚達成率（am(x)）は女子人口が一定ではないので、年齢別既婚率を pm(40) で除したものを使用した。これ
らの利用データを(7)式に当てはめると、(8)式のように書き直される。
（8）
しかし、結婚持続期間別出生数は上記のデータから得ることができない。そこで、(9)式のように結婚持続期間
別出生率の fm(l1 ) 、 fm(l2 ) をパラメータβ1、β2にした定数項を持たない回帰式に変換し、推定することで fˆ(x)、e(x) を求めた。年齢から独立である仮定12から、すべて出所）総務省統計局総務庁『国勢調査』、鳥取県福祉保健課『人口動態統計』の年齢階級および調査年をひとつのデータセットとして

図2‑5

取り扱うことができる。

初婚達成率

（9）
（9）式を最小二乗法で回帰分析した結果は次の通りである。

N＝40、R̄2 ＝0.985、
下段のカッコ内は t 値、棄却水準 *＝1 ％
図2‑4は鳥取県の CFR と pm(40) の推移を示したものである。 CFR は C70 を除き C60〜C80 まで CFR は約２の水準を維持しているが、 C85 と C90 では２を下回っており、その変動幅は拡大している。同様に pm(40) はC80 ま で は 93.5 〜 96.4 ％ を 推 移 し て い た が、 C85 で12出所）総務省統計局総務庁『国勢調査』
図2‑6

有配偶出生率は、結婚持続期間だけでなく、結婚年齢に依存す

TFR の推移ると仮定する必要があるかもしれない。廣嶋（1986）の近年の有配偶出生率の上昇の現象に関する数理的検討において、結婚年齢が高いと同じ結婚持続期間における出生率は低くなるという仮定を置いている。結婚年齢の遅れに対し、出産努力は行われるが、
年齢上昇による影響も受けるためである。また、福田（1999,pp.13‑15）は結婚年齢による第1児出生タイミングの差異について、20歳前半に結婚した女子は出産意欲が高い一方で急いで出産をする必要が無く、第1児出生を遅らせる傾向がある。これに対して結婚年齢が30歳以上である女子は出産意欲そのものが低いため出生ハザードが低いと述べている。このように、結婚年齢による結婚
持続期間別出生率の差異は結婚年齢というよりむしろ、結婚年齢によって出生意欲や制限が異なることによって発生すると考えられる。また稲葉（1993、p.14）では完結出生児数が結婚年齢に対して反比例し、ほぼ第1次関数によって近似することを示しており、出所）総務省統計局総務庁『国勢調査』、鳥取県福祉保健課『人口動態統計』

完結出生数が結婚年齢もしくは結婚持続期間によって決まることを示唆している。本稿では結婚年齢による出生パターンの差異は出生行動の一部と解釈し、その他効果として処理し、結婚持続期

89.6％、 C90 では84.7％と急激に低下している。この間別出生率は年齢から独立と仮定した。

ことから生涯未婚率の急激な上昇が CFR の低下に寄与― 48 ―

西村

鳥取県における少子化の構造的要因の分析

していること予想される。

図3‑1は要因分解した結果である。鳥取県の出生数は

図2‑5は年齢別初婚達成率つまり、累積結婚パターン

1970‑75年を除いて減少しているが、その主な要因がを示している。生涯未婚の影響を取り除いているので、1990年を境に異なっていることが分かる。まず、人口規

結婚の遅れが読み取れる。これも C80 以降の年齢コー模の効果は全期間で他の要因に比べると小さく、特にホートの20代の顕著な遅れが確認できる。 C60、 C65

1985年以降の寄与度は非常に小さい。1960年以降、鳥取には88.5％であった25‑29歳の達成率は C90 では21.7ポ県の人口が増加したのは1971‑88年の間だけであり、そイント低下し、66.7％となっており、20歳代の遅れが目

れ以外は人口減少の状態にある。その結果、鳥取県では立つ。しかし、30‑34歳になるとその差は6.9ポイントま長期にわたって人口規模は出生数の減少要因となっていで回復していることから晩婚化の傾向が読み取ることがる。次いで再生産年齢女子の人口割合を見ると、増加要できる。このように、 C80 以降に非婚化と晩婚化の双因となっているのは1965〜75年、1995〜05年の４期間で方が急速に進展していることが確認できる。

ある。これはこれらの時期の再生産年齢女子に第１次お図2‑6は TFR の推移を示している。 TFR は1980年以

よび第２次ベビーブーム世代が含まれるためである。そ降低下傾向にあり、特に1990年以降の減少幅が大きく

れ以外の期間は全て減少要因であり、1990年まで出生数なっている。これは先ほど見たように非婚化・晩婚化の減少の主要因となっている。

進んだ C80 以降の年齢コーホートによって TFR が構成

図3‑2は鳥取県の女子人口の年齢構造を示している。

されるためであり、1980年代の減少幅が小さいのはその再生産年齢については５歳階級別に積み上げグラフで示

過渡期となるためであると考えることができる。

し、それ以外の年齢階級は折れ線グラフで示している。
15‑39歳女子の人口割合は1960年の37.7％から2005年ま３

出生数変動の構造的要因の分析

３‑１

でに10ポイント以上低下し、鳥取県の人口再生産能力が

出生数変動の分析低下していることがわかる。その割合が低下した主な原出生数は(1)式で示したように女子人口規模の変動、因は65歳以上人口の増加であり、1960年の8.5％から、再生産年齢女子の人口割合および年齢別出生率の３要因

1990年に19.1％、そして2005年には27.9％まで急速に拡で構成されている。出生数変動（ΔB）の各要因の効果大している。その内訳を見ると、主に出産が行われる20は(10)式のように算出することができる。変動を捉える

歳代の人口割合が小さい特徴を持っており、1970年まで

期間は５年であるが、ここではある年 t の１期前（t-1）

14％台であったが、1980年には12.7％、1990年以降は約として表現している。

10％に縮小している。2005年の0‑14歳人口割合が13.1％
しかないことから、今後も出生数の減少が予想される。
図1‑1で日本が1960年代から出生数が増加に転じたに（10）もかかわらず、鳥取県ではこの転換が見られなかったの
図3‑2

図3‑1

鳥取県の女子人口の年齢構造

鳥取県における出生数減少の構造的要因の寄与度

出所）総務省統計局総務庁『国勢調査』、鳥取県福祉保健課『人口動態統計』注）図中の数値は15‑39歳女子人口割合
出所）総務省統計局『国勢調査』― 49 ―

鳥取環境大学紀要

第７号

は、主に若年の流出による人口規模の縮小の低下があっ

効果、第３項は晩産化効果そして、第４項はその他の効たことが原因である。また、1990年以降のその寄与度は果の寄与度を示している。 CFR および TFR の分析結果

小さいながらも増大傾向にあり、このまま人口が減少しは図3‑3、図3‑4に示している。
まず、 CFR の変動についてそれぞれの効果を見てい

続ければ人口規模が出生数減少に大きな影響を持つ可能

くことにする。CFR が大きく低下したのは C65-70、C80-性がある。
最後に出生率を見ると、３期間を除くとすべて減少効

85、 C85-90 の３期間であり、それぞれ‑0.104、‑0.182、

果を示している。1975年以降の変化から、その減少要因‑0.227と C80 以降の２期間の変動は大きい。前述の通が女子人口割合から出生率要因に転換していっている様

り非婚化の進展は C80 から顕著に現れており、その寄子が見て取れる。特に2000‑05年の613人の減少のうち、与度は拡大しており、 C80-85、 C85‑ 90 の CFR 低下の96.4％が出生率要因によるものである。このように、鳥48.7％と45.1％が非婚化効果によるものである。

取県の出生数減少は再生産年齢女子人口割合の縮小、そ一方で晩婚化は C70‑ 75 を除いて、低下要因として働して出生率の低下へとその主な減少要因が転換していっいており、寄与度が大きい期間は C65-70 の‑0.146、C75-ていることが確認することができた。鳥取県では人口減

80 の ‑0.208、 C80-85 の ‑0.139、 C85-90 の ‑0.109 の ４

少、再生産年齢女子の人口割合の縮小が見込まれること期間である。しかし、この晩婚化効果は晩産化効果と相から、３要因が減少要因として同時に機能すれば、急激殺関係にあり、同期間の晩産化効果はそれぞれ0.131、な出生数減少が起きることが予想される。

0.201、0.134、0.097と、両効果が CFR 変動にもたらす
影響はほとんどなく、 C75-90 の間の CFR 低下の5.5％

３‑２

合計出生率の分析を占めるに過ぎない。最後に出生行動を含むその他要因

以上のように、1990年以降の出生数の減少は出生率のは C65-70、 C80-85 および C85-90 で低下要因として働低下が主要因となっていることが分かった。ここではこいている。その効果は C65-70 の CFR 低下の76.2％、その出生率の低下について構造的な観点から分析を行う。

して C80 以降の２期間では48.4％、49.8％を占めるこ

年齢別出生率の変動に対する構造的要因は(7)式、(8)式とがわかった。以上の結果から、鳥取県の CFR の低下

から(11)式のように示すことができる。実際の算出式はは非婚化と少産化が同程度の効果を持っていることが明補式(1)に示した。

らかになった。
次に TFR の変動について見てみる。図3‑4に示すように、非婚化と晩産化の合算効果は他の要因よりも高い値となっており、0.1以上の低下効果を持っていることがわかる。しかし、押上げ効果をもつ晩産化は CFR の時
（11）
図3‑4

(11)式の右辺の第１項は非婚化効果、第２項は晩婚化
図3‑3

CFR の変動と各要因の寄与度

出所）総務省統計局『国勢調査』、鳥取県福祉保健課『人口動態統計』

TFR の変動と各要因の寄与度

注）1995年以降には未完結の年齢コーホートがあり、39歳既婚率
は図2‑4の注に従って推計した結果を使用している。
出所）総務省統計局『国勢調査』、鳥取県福祉保健課『人口動態統計』― 50 ―

西村

鳥取県における少子化の構造的要因の分析と異なり、晩婚化の効果を完全に相殺する規模にはない。

各要因の寄与度に波が発生していることが確認できる。

その結果、晩婚化も TFR を押し下げる効果を持っていこのように TFR の低下およびその要因の解釈には注意ることが分かる。一方、出生行動などの要因が TFR 低が必要である。

下に影響を与えているのは1990‑95年と2000‑05年の２期

以 上 の よ う に、 鳥 取 県 の TFR は 1960 -80 年 の 間 に間のみであった。結果、1985年以降の４期間の TFR 低‑0.100の低下だったが、そのうち60.7％が晩婚化と晩産下の主要因は1985‑90年と1995‑00年が96.9％、90.7％は化の合算効果、非婚化の効果は33.9％、出生行動変化な

結婚行動の効果によるものであり、他の２期間はそれぞ

どのその他効果はわずか5.7％であった。そして1980‑05

れ94.1％、77.4％がその他の効果であった。

年には TFR は‑0.527低下し、57.2％が非婚化効果、そそ の 他 効 果 の 寄 与 度 が 大 き い 1975‑80、 1990‑95、の他効果が50.5％、そして晩婚化と晩産化の効果は‑7.8

2000‑05年の３期間であり、補表５に示すようにすべて％とすでにテンポ効果が消滅し、非婚化、少産化が主要の期間において25‑29歳の寄与度が最も大きい。この３因に転換していることがわかった。一方、 CFR は C75-

期間は経済状況が大きく変動した期間である。例えば、

C90 の間に‑0.423低下し、非婚化効果が57.0％、その他

1990‑95年にはバブルが崩壊し平成不況に突入し、５％効果が40.5％、そして晩婚化・晩産化効果は2.7％とな水準の経済成長から０％成長に急落した期間であった。

り、結婚行動の効果が60％を占めるが分かった。

一方で高いプラスの寄与度であった1975‑80年の期首年前に第１次オイルショックがあり1974年のマイナス成長

３‑３

13

パリティ構造の変動の後５％水準の成長率に回復している 。本分析は単年

TFR や CFR の低下の約半分が出生行動の変化によるでの観察であるため、特に単発的な環境変化の影響を受ものであることがわかった。それはどのような行動変化

けやすい。また、2000‑05年は長期にわたる不況の中、であるのだろうか。表3‑1は出生順位別パリティ拡大の男子完全失業率は上昇し、1999年以降は15‑24歳で10％、確率を示している。 C75〜C90 の変動を各出生順位別に

35‑34歳で５％水準の類を見ない高い失業率を維持した

見ると、第１児は２ポイント程度の低下でしかないが、時期である。このような経済環境、雇用不安が20歳台の第２児と第３児では8.5ポイントと6.2ポイントの大幅な14

出生意欲に影響を与えたことが予想される 。

低下が見られる。このことから、第２児、第３児の出生

TFR 低下要因は CFR の低下と異なり安定していない。

の減少が出生率低下に寄与していることが分かる。

それは晩婚化と晩産化の効果はタイムラグを伴って発生

表3‑2は表3‑1のパリティ拡大確率と40歳時既婚率からしているため、期間指標ではこれらを同時に捉えること

女子１人当たりの出産数の構造を示している。まず、変ができていないからである。図3‑4に示すように、晩婚

動が大きかったのは出産回数が３回で、 C75-90 の間に化 が 進 展 し 始 め た 1975 年 以 降 の 寄 与 度 は、 ‑0.173、

10.0ポイント低下し、 C90 には３回以上出産を行う既‑0.097、‑0.138、‑0.051、‑0.080、‑0.066となっている。

婚女子は24.4％になっている。そして、出産を２回の割

同期間の晩産化効果はそれぞれ‑0.014、0.122、0.088、合は C75〜C90 を通して最も高いが、その間に5.3ポイ

0.123、0.064、0.075とずれが生じていることが確認でント低下し、その分１回の割合が5.5ポイント上昇してきる。そのため、 CFR の時とは異なり両要因が TFR のいる。しかし、既婚女子に限定したときの割合は C75

変動に影響を及ぼすことになる。

で46.2％、 C90 で45.5％と変化は小さい。既婚女子のさらに、各要因の寄与度に貢献する主要な年齢階級が出産数構造で変動が大きかったのは出産回数が１回と３年々遅れていることも原因のひとつとして挙げられる。
補表１〜５は年齢別出生率の TFR、 CFR 変動および各表3‑1

既婚女子の出生順位別パリティ拡大確率（％）

効果の年齢階級別寄与度を示している。非婚化効果、晩婚化効果、そして晩産化効果に関して高い寄与度を持つ
年齢階級の遅れが認められ、それにより、 TFR および

13

内閣府『国民経済計算確報』の実質国内総生産（年度ベース）の対前年度増加率（％）を利用した。1994年までは『平成10年
国民経済計算（平成２年基準68SNA）』、1995年以降は『平成19年度確報』の連鎖方式

14

総務省統計局『労働力調査』― 51 ―

第１児
第２児
第３児
第4児以上

C75

C80

C85

C90

92.6
90.7
45.0
15.7

92.6
88.8
49.3
16.9

89.3
88.1
45.4
20.0

90.6
82.1
38.8
16.9

注）第１児のパリティ拡大確率は各年齢階級の第１児出生数を５倍した合計である第１児出生総数と40歳時既婚女子総数の比である。第２児以降は Bi/B(i‑ 1)で算出、ただし B は総出生数、i は出生順位である。
出所）鳥取県福祉保健課『人口動態統計』

鳥取環境大学紀要

表3‑2

未婚
0回
1回
2回
3回
4回以上

出産回数の構造（％）

第７号の効果として現れる可能性が高い。

C75

C80

C85

C90

5.0
7.0
( 7.4)
8.2( 8.7)
43.9(46.2)
30.3(31.9)
5.6( 5.9)

6.5
7.0( 7.4)
9.7(10.4)
39.0(41.7)
31.4(33.6)
6.4( 6.8)

10.4
9.6(10.7)
9.5(10.7)
38.4(42.9)
25.6(28.5)
6.4( 7.1)

15.3
8.0( 9.4)
13.7(16.2)
38.5(45.5)
20.3(24.0)
4.1( 4.9)

４

おわりに
本稿は鳥取県の出生数減少および出生率低下について

その構造的要因による分析を行い、その原因を明らかにした。鳥取県の出生数は戦後から継続して減少を続けており、2005年の出生数は1975年水準の42.8％しかない。
その減少の主要因は1975〜90年までは女子人口割合の低下であったが、出生率の低下に転換したのは1990年以降であることが分かった。鳥取県は再生産期間女子人口割
合、特に20歳代女子の人口割合が小さいという構造的な問題を常に抱えている。この問題は鳥取県の再生産能力注）下段カッコ内は既婚女子の出産構造、未婚は40歳時未婚率（ ‑ ( ) 、％）を使用した。
出所）鳥取県福祉保健課『人口動態統計』

そのものが小さいということに他ならず、現在の人口減
少対策はこの人口構造の是正をもたらすようなものでな
ければ人口減少の歯止めにはならない。

回であり、 C75-90 の間で出産回数が３回の割合は7.9

また、出生率低下は CFR と TFR の変動についてもそ

ポイント低下したのに対し、１回の割合が7.5ポイントの構造的要因からその原因を明らかにした。その結果、増えている。その結果、 C90 の１回以下の割合は３回

1980年以降の CFR と TFR の低下は非婚化効果と出生行の女子を上回り、第３児の産み控え、つまり少産化に向動効果によるものであり、非婚化の急速な進展が両出生かっていることは明らかである。一方、この間に未婚率率に大きな影響を及ぼしていることが明らかになった。

は３倍に急激に上昇し、子供を持たない女子（未婚もしさらに、今後晩婚化がさらに進めば、出生の遅れの取戻

くは出産数０回）が C75 の12.0％から23.3％に倍増ししである晩婚化効果では相殺できなくなり、晩婚化もたことも CFR の低下に寄与していることが分かる。

CFR の低下要因になることが予想される。この25年のこのような高い出産順位の出産が減少する現象は、出

TFR の低下においてテンポ効果の影響は消滅している

産意欲の低下つまり希望子供数の減少と考えることがでが、短期的な TFR 変動には発現しており、 TFR の変動

15

きる 。例えば希望子供数が２〜３人から１〜２人に減の解釈には注意が必要であることを指摘した。

少した場合、第３児目の拡大確率が下がる。このようなさらに出生順位別の構造から C75-90 の間に３回以上

出産数の減少は産み控えといった出生行動によって調整出産を行う既婚女子が低下し、１回以下の割合が16.0％

することが可能であるが、結婚行動によっても可能であから21.7％と上昇する少産化の進展が明らかになった。

る。前章で示したような再生産期間の制約を受けるほど

このような行動はその夫婦の希望子供数の減少という出の晩婚化が進めば、高い出生順位の出産を回避すること

産意欲の低下があると予想される。

ができるからである。つまり、希望子供数が極めて少な

例えば第３児出産に対する出産奨励のような政策は、い時の晩婚化は希望子供数の達成の阻害要因ではなく、夫婦の希望子供数が実際の予定子供数を上回る時にのみ

むしろ出生数調整機能を持つことになる。

有効である。日本における少子化政策の議論はこの

前節の分析において、晩婚化と晩産化効果の寄与率はギャップの存在が前提となっている。つまり、この希望

ほとんど認められず、鳥取県の C75 以降の少産化は出

子供数が達成できないという状況が実際に産み育てると生抑制などの出生行動によって起こっているといえるだ

きに無視できない経済的制約に起因する場合には出産

ろう。しかし、晩婚化は継続的に進展しており、 C90

時、育児期の補助金などの経済的助成対策は有効である。

以降に起きるであろう CFR 低下には晩婚化による少産

しかし、希望子供数の減少、もしくは予定子供数とのギャップの縮小がある場合はこのような政策は意味をなさない。また、出産回数の調整が結婚後ではなく、結婚

15

平均理想子ども数は1977年の調査以降平均予定子ども数を上回っており、2005年の理想子ども数は2.48人で、一方平均予定子
ども数は2.11人であった。ともに、1987年以降低下傾向にあるが、行動そのもので行われている場合も再生産期間の短縮という時間的制約によって意味をなさないか、その効果がその差は縮小している。国立社会保障・人口問題研究所（2006,

タイムラグを伴って現れることになるだろう。そして、

p.6）

出生率低下の半分が非婚という子供を持たないという選― 52 ―

西村

鳥取県における少子化の構造的要因の分析

択によって起きていることから、出産の奨励が CFR や重要な課題であるが、その対策には低下原因のさらなるTFR の低下を減速させることができるかどうかは疑問

調査、研究が必要であると言える。

が残る。以上のように、鳥取県にとって出生率の回復は補式（1）注)補式（1）は年齢コーホートによる標記である。年齢階級 x の出生率の変動Δ f(x) は年齢コーホート (s) の差（f(CS;x)−f(CS-1;x)）である。

補表１

TFR、CFR および年齢別出生率の変動量

期間1960-65

1965-70

1970-75

1975-80

1980-85

1985-90

1990-95

1995-00

2000-05

1980-05

TFR 変動0.050-0.1280.064-0.086-0.008-0.122-0.141-0.094-0.163-0.527

20〜24

0.004

-0.1520.106-0.130-0.089-0.090-0.011-0.019-0.011-0.219

25〜29

0.066

0.039

-0.024

0.004

0.003

-0.148-0.161-0.110-0.123-0.539

30〜34

0.012

-0.014-0.021

0.050

0.056

0.092

0.012

-0.009-0.062

0.088

35〜39

-0.032-0.001

0.003-0.009

0.022

0.024

0.020

0.044

0.033

0.143

コーホート

-

-

-

C60-65

C65-70C70-75

C75-80C80-85

C85-90C75-90CFR 変動

-

-

-

0.012

-0.1040.190-0.015-0.182-0.227-0.423

1985-90

1990-95

1995-00

2000-05

1980-05

補表２

年齢階級別に見た非婚化効果の寄与度

1960-65

1965-70

1970-75

1975-80

1980-85

寄与度-0.002-0.007-0.009-0.015-0.037-0.068-0.081-0.069-0.046-0.30120〜24-0.003-0.003-0.003-0.009-0.019-0.020-0.013-0.006-0.003-0.061

期間

25〜29

0.000

-0.005-0.005-0.005-0.016-0.041-0.044-0.028-0.012-0.140

30〜34

0.002

0.000

-0.001-0.002-0.002-0.007-0.023-0.029-0.021-0.081

35〜39

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

-0.002-0.006-0.010-0.018

コーホート

-

-

-

C60-65

C65-70C70-75

C75-80C80-85

C85-90C75-90

寄与度

-

-

-

-0.009-0.010-0.009-0.034-0.088-0.102-0.225

1985-90

1990-95

1995-00

2000-05

1980-05

補表３

年齢階級別に見た晩婚化効果の寄与度

1960-65

1965-70

1970-75

1975-80

1980-85

寄与度-0.023-0.1090.032-0.173-0.097-0.138-0.051-0.080-0.066-0.43220〜24-0.048-0.1120.063-0.143-0.036-0.041

0.013-0.025-0.010-0.098

期間

25〜29

0.025

0.001

-0.031-0.028-0.060-0.092-0.052-0.040-0.042-0.286

30〜34

0.000

0.002

0.000

-0.003-0.001-0.005-0.012-0.015-0.014-0.047

35〜39

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

-0.001

コーホート

-

-

-

C60-65

C65-70C70-75

C75-80C80-85

C85-90C75-90

寄与度

-

-

-

-0.047-0.1460.034-0.208-0.139-0.109-0.456― 53 ―

鳥取環境大学紀要

補表４

第７号

年齢階級別に見た晩産化効果の寄与度

期間

1960-65

1965-70

1970-75

1975-80

1980-85

1985-90

1990-95

1995-00

2000-05

1980-05

寄与度

0.135

0.031

0.060

-0.014

0.122

0.088

0.123

0.064

0.075

0.473

20〜24

0.007

-0.002-0.003

0.001

0.004

-0.004-0.007

0.003

0.004

-0.001

25〜29

0.058

0.041

0.073

-0.0630.086-0.0050.013-0.027

0.002

0.069

30〜34

0.061

-0.015

0.008

0.045

0.017

0.084

0.087

0.040

0.022

0.250

35〜39

0.010

0.007

-0.017

0.003

0.015

0.012

0.030

0.049

0.047

0.154

コーホート

-

-

-

C60-65

C65-70C70-75

C75-80C80-85

C85-90C75-90

寄与度

-

-

-

0.058

0.131

-0.036

0.201

0.134

0.097

0.433

補表５

年齢階級別に見たその他効果の寄与度

期間

1960-65

1965-70

1970-75

1975-80

1980-85

1985-90

1990-95

1995-00

2000-05

1980-05

寄与度-0.060-0.043-0.018

0.116

0.005

-0.004-0.132-0.009-0.126-0.266

20〜24

0.049

-0.036

0.048

0.020

-0.038-0.025-0.0040.009-0.002-0.06025〜29-0.0160.002-0.0600.099-0.007-0.011-0.078-0.014-0.071-0.18130〜34-0.051-0.001-0.027

0.009

0.041

0.020

-0.041-0.005-0.049-0.03335〜39-0.041-0.0090.020-0.012

0.007

0.012

-0.0090.001-0.004

0.008

コーホート

-

-

-

C60-65

C65-70C70-75

C75-80C80-85

C85-90C75-90

寄与度

-

-

-

0.011

-0.079

0.201

0.026

-0.088-0.113-0.175

注）TFR変動量もしくは各要因の寄与度は各期間を縦に合計したものである。また年齢コーホートが再生産を完結する期間に年齢コーホー
ト間変動量および寄与度を記している。これらは３列左の20‑24歳年齢階級から右下へ向かって合計したものである。

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房

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文部科学省『学校基本調査』年次統計（2009年２月１日受理）― 55 ―