Doshisha University Center for the Study of the Creative Economy
Discussion Paper Series No. 2016-01

日本の婚姻率低下の原因について-1971年から2012年の時系列データを用いた回帰分析-

中尾武雄

Discussion Paper Series日本の婚姻率低下の原因について－ 1971 年から 2012 年の時系列データを用いた回帰分析－

中

尾

武

雄

2017/4/27 版

１

序

本稿では， 1971 年から 2012 年の間のデータを用いて回帰分析を行い日本の婚姻率が低下した原因を明らかにする．出生率の低下は経済を衰退させるなどの深刻な影響を与えているが，婚姻率の低下は出生率低下の主要な原因の一つである．したがって，婚姻率の低下をもたらした要因を明らかにするのは重要な課題と思われる．
婚 姻 に 関 す る 日 本 の 先 行 研 究 と し て は， 加 藤(2001)， 水落 (2006)， 北 村 ･坂 本 (2007)，
勇 上 ･佐々 木 (2011)，水 ノ 上 ･趙(2015)などが あ るが， 実 証的分 析の 多 く は地域格 差や 所
得格差 の影 響に焦点を当てており，対象となっているデータもクロスセクションか期間が短 い パ ネル デー タ が中 心 であ る ． こ れ では 日本 で 長期的 に婚 姻率が 低下 した 原因 を 解明することは困難である．婚姻率低下の原因を分析するためには，長期の時系列データを用いて理論的かつ計量経済学的に分析するしかないと思われるが，そのような研究はないようである．そこで，本稿では，経済学の立場から婚姻行動を理論的にモデル化し，この理論モデルから導き出された推定モデルを用いて回帰分析を行う．さらに，この推定
結 果 を使 っ て婚姻率 低 下をも たらし た要 因を ，説明変数の寄与度を算出するこ とで明ら
かにする．

-1-

本稿の第 2 章では，婚姻行動を説明する理論モデルを構築し，このモデルに基づいて推定モデルで用いる説明変数を導出する．第３章では，回帰分析で用いる被説明変数と説明変数に関するデータについて解説し，第４章で回帰分析の手法と推定結果を提示す
る．第 ５章 では，各説明 変数が婚姻率を低下させた大きさを推定し，婚姻率低下の原因を明らかにする．第６章では，本稿の研究内容と重要な結論を要約する．

２

2.1.

理論モデルと推定モデル

理論モデル

婚姻率を被説明変数 として時系列データで回帰分析をするためには，結婚するかどうかを決定する行動を理論的にモデル化 する必要がある．そこで理論モデルでは，第１段階で，１人の経 済主体（以下では「セレクター」と呼ぶ）が多くの配偶者候補より１人の経済主 体 を選 択 して「 配偶者となるように提案」 （以下ではプロポーザルと呼ぶ）し ，第２段
階 でプロポ ーザルさ れ た経済主体 （以下 では「 デシ シ ョ ン メ ーカー」と 呼ぶ）が， このセレ
クタ ーを 受 け 入 れ るか 拒否 する かを 決 定す る ．婚姻 が成 立する ためには，セ レク ターが選択してプロポーザルを行い，デシションメーカーがこのプロポーザルを受け入れる必要がある．したがって，セレクターがプロポーザルするための条件とデシションメーカーがプ
ロポーザルを受け入れるための条件を明らかにする必要があるが，実際にはセレクターが 直 面する 問 題 とデシ シ ョ ン メ ーカーが 直 面 する問題は 基本的に同一 である． なぜなら
両者とも配偶者なしで暮らすか配偶者とともに暮らすかを選択するという問題に直面しているか らである．そこ で，まずはセ レク ターを配偶者として受け入れるか拒否するかというデシションメーカーの直面する問題をモデル化する 1 ．

1

Becker(1973)では，家事労働などを内生化した婚姻行動が理論的にモデル化されているが，本稿では家事労働などは婚姻の意思決定において重要な要因ではないと判断して，より単純な理論モデルとしている．

-2-

簡単化のため， t 時点でプロポーザルを拒否した場合にはそれ以降は一生独身で暮らすと想定すると，このときの効用 Ust は以下のように定義される．
Max Ust ＝Σi=tT u(qi,ei)(1-δ） i-t(１)

Subject to piqi ＝ wiei,(２)ｉ =t,t+1,t+2,...．

ただし， u(･)はデシションメーカーの効用関数， q は消費量， e は努力度，δは時間割引率， p は財価格， w はデシションメーカーの賃金率，下付文字の ｉ は時期， T は ｔ 期以降に生存している期間を表す．価格，賃金率，時間割引率は所与で，デシションメーカーは効用が最大になるように努力度 ei ( ｉ =t,t+1,t+2,...）を決定する．一方， t 時点で結婚した場合の期待効用 Umt は 2
Max Umt ＝Σi=tT {u(qi,ei)+αi ubi(qbi,ebi )+βi uci(qci)｝(1-δ） i-t.

(３)

Subject to(４)

pi (qi+qbi+qci )＝ wiei+wbiebi, ｉ =t,t+1,t+2,...．

ただし，α は デシ シ ョ ンメ ーカ ーにと っての配 偶者の効用の重 要度を表すパラメ ータ（以下では「相性係数」と呼ぶ）， ub (･)は配偶者の効用関数， qb は配偶者の消費量， eb は配偶者の努力度，βは子供の効用の重要度を表すパラメータ（以下では「子供好き係
数」と呼ぶ）， uc(･)は子供の効用関数， qc は子供の消費量 3 ， wb は配偶者の賃金率である．
デシションメーカーから見ると qbi ， ebi ， qci ( ｉ =t,t+1,t+2,...)は価格や賃金率と同様に所

2

以下のモデルは Bertrand, Cortés, Olivetti and Pan (2016, p.13) のものと考え方は同じである．
3

婚姻直後のように子供がいないケースでは qc はゼロとなる．明示的に示していない

が，消費量ゼロでは効用がゼロと仮定できるので効用もゼロとなる．

-3-

与の値 となるので 4 ，(３)式の Umt が最大になるように努力度 ei( ｉ =t,t+1,t+2,...)を決定す
る．子供好き係数βは確定変数で，これがたとえば１であれば子供の効用を自分の効用と同等に評価していることになる．相性係数αは同居後にその値が明らかになる確率変数と想定 する．配偶者あるいは自分を正確に理解していなかった場合には，この相性係数はゼロにもマイナスにもなる 5 ．
デシ ションメーカーがセレクターからのプロポーザルを受けいれるかどうかは，受け入れたときの期待効用 Umt と 拒否したときの効用 Ust のいずれがより大きいかによって決定される．条件
Umt ≧ Ust

(５)が 満 たさ れ る と きに プ ロ ポ ーザル を 受け 入 れる ので ある ． 以下で は， こ の(５)式 を 「承 諾条件」と呼ぶ．セレクターの賃金率がデシションメーカーの賃金率よりも高く(wi ＜ wbi )，子
供好き（たとえばβ≧ 1 ）で，相性係数αがプラスの確定した値であれば，承諾条件が満たされる可能性が高くデシションメーカーはプロポーザルを受け入れることになる．しかし実際には，相性係数α は確率 変数で，その値は共同 生活を始めないと分からないし，しか も 時 間 の 経 過 と と も に 急速 に低 下する かも し れな い． し たがっ て ，危 険回避 度が 高 い
場合にはプロポーザルを拒否する可能性が高くなる．反対に，危険回避度が低い場合には ，相 性 係 数 の期 待値 がマイ ナスで配 偶者 を不快に 感じる と予想さ れるケー スでも ，セレクターの賃金率が高いか子供好きであればプロポーザルを受け入れることになる．

4

子供の消費量もデシションメーカーかセレクターが決定すると仮定することもできるが，この場合にはデシションメーカーとセレクターのどちらが子供の消費量を決定するかという問 題 が 生 じるため，本稿では簡単化の ため子供の消費量は子供が決定すると仮定す
る．デシシ ョンメ ーカーあるいはセレクターが子供の消費量を決定すると仮定しても以下の議論にほとんど影響を与えることはない．
5相性係数＝ゼロの場合は配偶者の効用に完全に無関心であること，負の場合には配偶者の効用に負の効用を感じることを表す．

-4-

次に，セレクターの行動を分析する．セレクターが直面する問題はプロポーザルを行う
か どう か であ るか らセ レ クタ ーの 最大 化問 題 もデ シ シ ョ ン メ ー カー のも のと 同一 になる ．
プロポーザルしなかったときの効用は(１)式と(２)式によって表され，プロポーザルし受け入れられたときの期待効用は(３)式と(４)式で表される．ただし表記はセレクターとデシションメーカーを入れ替える必要がある．たとえば， u(･)はセレクターの効用関数， q はセ
レクターの消費 量 ， ubt(･)は 配偶者候補のデシショ ンメ ーカーの効用 関数，αはセレクタ
ーの 配 偶者 候 補 で あるデシ シ ョ ンメ ーカ ーに対 する相性係数，βはセレクタ ーの子供 好
き係数と読み替えることになる．セレクターがプロポーザルを行ったときの期待効用をVmt ，行わなかったときの効用を Vst と表せば，セレクターがプロポーザルを行うために必
要な条件は
Vmt ≧ Vstと表 さ れる． 以 下ではこ れを 「申込条 件」 と 呼 ぶ．セ レクタ ーは情報収 集できる 配偶者 候
補に対 して自 分の相 性 係数とその候補者の 自分に対する相性係数を推測し，申込条件
だけでなく承諾条件も満たされると考えた場合にプロポーザルを行う．セレクターの推測する 相 性 係 数 の も と で は こ れ ら ２ 条 件 を 満 た す 候 補 者は 複 数存 在 する の が一 般 的 と 思
われるが 6 ，そのような場合には婚姻後の期待効用 Vmt が最も大きい候補者を選択してプロポーザルを行うことになる 7 ．セレクターの相性係数の推測が正しく，実際にこの２条件が満たされれば婚姻が成立する 8 ．現実には，セレクターの相性係数の推測が外れてデシションメーカーに拒否されるケースも勿論起こるが，その場合には２条件を満たす配6

人間は基本的には自分を過大評価すると考えられる．

7

デシショ ンメ ーカーが同時に複数のセレクターからプロポーザルを受ける可能性もあるが，この場合には期待効用が最大のセレクターを選択することになる．
8

情 報が 完全であれば ，こ れは２ 段階（婚姻）ゲーム となるから，申込条件と 承諾条 件

が 満 たさ れれ ば，セレクタ ーはプロ ポーザ ルを行い，デシ シ ョン メーカーは受け入れ るという組み合わせがサブゲーム完全となる．

-5-

偶者候補群から期待効用 Vmt が次に大きい候補者にプロポーザルを行うことになる．
セレクターとデシションメーカーの行動を表す理論モデルを構築してきたが，問題は承諾条 件と申込条件 のどちらが婚姻数決 定でより重要な役割を果たすかである．社会･経済 状 況 の 変 化 で申込 条件 を満 たす候 補 者が 増加 しプ ロ ポーザ ル数 が増加 して も ，デシションメーカーの承諾条件を満たすプロポーザル数に変化がなければ婚姻数は増加しな
いし，プロポーザル数が変化していない場合でも承諾条件を満たすプロポーザルが増加すれば婚姻数は増加する 9 ．この分析より最終的に婚姻数を決定（制約）しているのは，
デシションメーカーの承諾条件と考えることができる．婚姻が成立するためには，申込条
件 と承 諾 条 件の両 方 が満たさ れる 必 要がある から，申込条件の変化が婚姻数を変化させる可能性 はあるが，申込条件の変化が婚姻数に与える影響は限定的なものと思われる．そこで，以下では「婚姻数を決定しているのは承諾条件」という前提で分析を進める．
言い換えれば，婚姻の意思決定は最終的にはデシションメーカーが行っていると想定するのである 10 ．

2.2.

推定モデル

実際 にデータを集めて統計的に分析するためには，セレクターとデシションメーカーを具体的に特定する必要がある．例外はあるが，本稿ではセレクターが男性，デシションメーカーが女 性の組み合 わせ（以下では「 女 性 ･ デ シ シ ョ ン メ ー カ ー 仮 説 」 と呼ぶ）とセレク
ターが女性，デシションメーカーが男性の組み合わせ（以下では「男 性･ デシ シ ョ ン メ ー カー仮 説 」 と呼ぶ ）の２つのケースのみを考える．

9

セレクターの「推測する相性係数」のもとで承諾条件を満たす候補者数が増加してプ

ロポーザルが増加しても、実際に婚姻数が増加しない状況は，セレクターが候補者の相性係数の推測を誤った場合に起こる．反対に，プロポーザル数が不変にもかかわらず婚姻数が増加するケースはセレクターの相性係数推測の誤りが減少した場合に生じる．
10

この想定の現実的な妥当性については，推定結果が出てから検討する．

-6-

理 論 モ デ ルに よ れ ば ， 婚 姻 成 立 条件 は 申 込 条 件と 承 諾 条件 が満 た さ れる こ と であ るから婚姻数が増加するための条件としては，(ｲ)独身時の予想生涯収入が低く（ Ust あるいは Vst が小さくなる），配偶者の予想生涯収
入が高い（ Umt あるいは Vmt が大きくなる）こと，(ﾛ)セレ クター およ びデシ シ ョ ンメ ーカ ーの 危険 回避度が 低い（リ スクプレミ アム が減 少して Umt あるいは Vmt が大きくなる）こと，が考えられる．また，セレクターのデシションメーカーに対する相性係数が高く，しかもデシションメーカーのセレクターに対する相性係数も高いデシションメーカーをセレクターが見つける可能性を高める条件として(ﾊ)セレクターとデシションメーカーが情報収集できる配偶者候補群がより大きい(相性係
数がより大きい配偶者と出会う)ことが考えられる．ただし，本稿では日本の 1971 年から 2012 年の約 40 年程度の時系列データを用いて分析するため，これらの主張は時系列データ分析用に再解釈する必要があ
る．具体的には，次のような仮説となる．
(ｲ)自 分が 一 生 独身時の 予想生涯収入が 上昇する時期には婚姻は減少し，配偶者候補の予想生涯収入が上昇する時期には婚姻は増加する，(ﾛ)セレクターおよびデシ ションメーカーの危険回避度が低い時期には婚姻は増加し，高い時期には減少する，（ ﾊ） セ レク タ ーお よ びデ シ シ ョ ン メ ーカ ー が 情 報 収集 でき る 配 偶者 候 補群 が大き い 時 期には婚姻は増加する．
以 下では ，これ らの仮説を検証するため に利用する説明変数について考える．まず，
仮説 (ｲ)では ，セレクターとデシショ ンメ ーカーの予想生涯収入が重要となるから，これらの 変 数を表 す説 明変数 と して男女 賃 金率を採 用する．こ れらの賃金率は特定時点の 値であるから，将来の収入を予想するための説明変数として，男女失業率および経済成長率を用いる．貨幣錯覚が存在する可能性を考慮し，これらの変数は実質化せず，物価を独立 し た説明 変数として採用する．また，仮説（ ﾛ）を検証するために相対的危険回避 度
を説明変数 とする．仮 説(ﾊ)の情報収集可能な配偶者候補群の広さを表す説明変数とし-7-

てはセレクターおよびデシションメーカーの交友範囲の広さを示す変数を考える．
以上の分析より，推定モデルは被説明変数を婚姻率とし，男女賃金率，男女失業率，経済成長率，物価，危険回避度，セレクターおよびデシションメーカーの交友範囲の広さなどを説明変数とすることが分かる．

３

3.1.

データ：被説明変数と説明変数

被説明変数

本稿の目的は婚姻率を経年的に変化させる要因を明らかにすることであるから，被説
明変数は婚 姻率となるが，一般的な婚姻率の定義には問題がある．婚姻率は通常人口
1,000 人当りの婚姻件数と定義されるようである．しかし日本では法的に婚姻可能であるのが男性 18 歳以上，女性 16 歳以上の配偶者のいない人間に限定されるから 11 ，分母もそれに対応させることが望ましい．しかしそのようなデータは入手困難である．そこで，近似的なデータとして 15 歳以上で 44 歳までの女性 12 ， 20 歳以上で 39 歳までの男女，
20 歳以上で 44 歳までの男女， 20 歳以上で 49 歳までの男女のデータを用いることにする｡したがって，被説明変数の婚姻率 WED として使うのは，各年の婚姻件数を 15 歳以
上 で 44 歳 ま で の 女 性 の 人数 で 割っ た 値（ 以下 で は「 15 歳 ～ 44 歳女 性 婚 姻 率 」 と 呼ぶ）， 20 歳以上で 39 歳までの男性か女性の人数で割った値（以下では「 20 歳～ 39 歳
男性婚姻率」あるいは「 20 歳～ 39 歳女性婚姻率」と呼ぶ．その他のケースでも同様である）， 20 歳以上で 44 歳までの男性か女性の人数で割った値， 20 歳以上で 49 歳までの11

未婚という概念には，まだ結婚していない人という意味合いがあると思われるから，「配偶者がいない人」という表現の方が正確である．
12

人口数データが５歳区分であるため 16 歳からのデータは入手できない．

-8-

男性か女性の人数で割った値を用いる 13 ．これらの 7 種類のデータのどれを採用するか
は推定結果を見て決定する．これらの変数を算出するためには，婚姻数と年齢別男女人
口数の データが 必要である．婚姻数については，厚生労働省大臣官房統計情報部人口動態・保健社会統計課『人口動態統計』のデータを総務省統計局のホームページにある「 日 本 の 統 計 ･ 第 2 章 人 口 ・ 世 帯 」 (http://www.stat.go.jp/data/nihon/02.htm)よ り 収 集 す る
14．年齢別男女人口数については，総務省『人口推計資料』より各年の 10 月１日現在の

５歳 ごとの 人 口データを入手する．ただし，具体的には人口データの収集には日本経済新聞社『 NEEDS-CD ROM 日経 マクロ データ 』 201 3 年版（ 以下で は簡 単に『 日経 マク
ロデータ』と呼ぶ）を利用する．また，『日経マクロデータ』を用いてデータを収集する場
合には，オリジナルな出典名などについて詳細には記載しないケースがあるので『日経マク ロデータ』 を参 照されたい．

3.2.

説明変数とデータ

次に，推定モデルで採用された説明変数に具体的に割り当てるデータとそれらの変数と婚姻率の理論的な関係を分析する．

13

配偶者のいない人の年齢の上限を 49 歳までとするのは，年齢が高すぎるように思えるかもしれないが， 2010 年における 45 歳～ 49 歳の有配偶者比率は女性で約 75%，
男性で約 70%でしかない．ちなみに 34 歳から 39 歳の女性の有配偶者比率は約 69%である．これらのデータは国立社会保障・人口問題研究所(http://www.ipss.go.jp/)の『人口統計資料集』（ 2013 年版）の表 6-22 「性，年齢（５歳階級）, 配偶関係別人口： 2010 年」を使って算出した．
14

婚 姻 数 は暦年 データで ある．し たがって ，他の変数につ いても 可能なかぎり 暦年 データを収集するが，例外もある．たとえばストックデータである人口は各年の 10 月 1 日の値となる．また，相対的危険回避度データは年度データとなる．これらのケースでも差異
は２，３ヶ月程度であるから推定結果に深刻な影響を与えるとは考えにくい．

-9-

男性賃金率 Wm と女性賃金率 Ww
これ らの 説 明 変 数のデータ とし ては，『毎月勤労統計』より 現金給与額・産業計（常 用
雇用者３０人以上の事業所）の男女の月次データの年平均値を採用する．デー タの 単 位
は万 円 で，実 際の収 集 作業には『日経マクロデータ』を 用い る．
男 女 賃 金 率 が 婚 姻 率に 与える 影 響は， セレク ターと デシ シ ョ ンメ ーカーの役 割を男性が行うか女性が行うかで異なってくる．婚姻の最終的な意思決定はデシションメーカー
が （ 承 諾条 件によって）行っていることを考慮すると，女 性 ・ デ シ シ ョ ン メ ー カ ー 仮 説 の もとでは男性賃金率上昇は（婚姻後の収入増加を意味するから）婚姻率を上昇させる
が，女性賃金率上昇は（独身時の収入増加を意味するから）低下させる．反対に，男性 ・ デシ シ ョ ン メ ーカ ー仮 説のも と では 男性賃 金率 上昇は 婚姻率 を 低下させ， 女性賃金
率上 昇 は 上 昇 させ る．
男性 失 業 率μm と女 性失 業率 μw
被説明変数の婚姻率は 15 歳～ 44 歳， 20 歳～ 39 歳， 20 歳～ 44 歳， 20 歳～ 49 歳のグループごとに算出しているため，失業率についてもこれら 4 グループごとのデータを対応させることが望ましい．たとえば，被説明変数が 20 歳～ 39 歳女性婚姻率の場合には，説明変数の失業率も 20 歳から 39 歳の女性の失業率データを用いるのである．ただし，被説明変数が女性婚姻率（男性婚姻率）のケースでの説明変数としての男性（女性）失業率は常に 20 歳から 49 歳の平均値を用いる．この差異は配偶者候補の方が年齢層がより広い可能性を考慮したものである．具体的な作業としては『労働力調査報告』にある５歳 ごとの 完全失 業 率の男女データを 利用 してグループ ごとに平均値を算出する．実際の 完全 失業 率データの収集は『 日 経 マ ク ロ デ ー タ 』 を 用 い て い る ． デ ー タ の 単 位 は ％である ．
説明変数としてのこれら失業率データが婚姻率に与える影響は基本的には賃金率と同様である．ただし，失業率の高いときには将来賃金率が低くなり，低いときには将来賃金率が高くなると予想されるため，婚姻率との関係は賃金率とは反対で，推定係数の 符 号 も反対になると 思われる ．

- 10 -

経済成長率 GR『国民経済計算年報』の GDP データを『日 経 マク ロ デ ータ 』 で収 集 し て成長率を算出する．ただし 1970 年から 1986 年までは 1990 年基準(68SNA)， 1986 年から 1998 年まで
は 2000 年基準， 1998 年から 2012 年までは 2005 年基準の GDP を用いて算出する 15 ．
単位は％である．
経 済成 長 率上 昇 は男 女双方の予想される将来賃金率を増加させるが，上記のように賃金率 と婚 姻率 の関係が複雑であるため，経済成長率が婚姻率に与える影響も複雑である ． たと え ば ， 女 性 ･ デ シ シ ョ ン メ ー カ ー 仮 説 の 場 合 は ， 男 性 の 収 入 上 昇 が 予 想 さ れて婚姻率を引き上げるが，女性の将来収入上昇の予想で引き下げるため，現実の婚姻率 が 上 昇 するか低 下するかは明らか ではなく，推定結果を見てから分析を行う ．
消費者物価指数 P と家賃物価指数 Ph
婚姻行動に影響を与 える物価としては，消費者物価指数・総合（以下では単に消費者
物 価 指 数 と 呼 ぶ） と消 費 者物 価指 数 の１ 項 目 の 家 賃（ 以 下で は「 家 賃物 価指 数 」ある いは単 に「家 賃」と呼ぶ）を用いる．消費者物価指数の上昇は実質的な賃金率の低下を意
味 す る か ら ， 婚 姻 率に 与 える 影 響は 男 女賃 金率 の 同時 的で 同 率の 低下 と 同 じ と 予 想 される．これ は経済成長率低下と同じような効 果を持つ変化であるから婚姻率に与える影響は複雑である．たとえば，女性・デシションメーカー仮説のもとでは物価上昇は男性賃
金 率 を実 質 的に引き下 げて婚姻率を引き下 げるが，女性の実質的賃金率も引き下げる
ため婚姻率を引き上げる．問題はどちらの影響が大きいかで，これは推定結果を見て判断することになる．
物価指数の説明変数として家賃物価指数を追加するのは，賃貸住宅に住む独身者では 家 賃 が 消 費 者支 出 に占 め る比 率が 高い ケース があり ，こ のよう な場合に は家賃の変化は婚姻行動に無視できない影響を与える可能性があるためである．特に，相対的に賃15異なる GDP 基準データの接続は重複する年で経済成長率の差異比率が最も小さくなる年を選択している．

- 11 -

金率が低い女性には家賃上昇が強い影響を与えるため，婚姻率を高めると予想される．
これら 物 価 関 連 の データは『 日 経 マ ク ロ デ ー タ 』 を 使 っ て 『消費者物価指数』より収集 す
る．単位は基準年の 2010 年を 100 とする．
相対的危険回避度ρ
推 定 に用 いる データ と し ては， 中尾 ･東 (2015)で算 出さ れ た相対 的危険回 避度の推 定値を用いる．この論文では４種類の危険回避度の推定値が算出されているが，本稿では実際の株式益利回りを 7 倍し，分散を過去 7 年のデータで算出したケースの相対的危険回避度の推定値を用いる 16 ．理論モデルによれば危険回避度の上昇は婚姻率を低下させるはずである．
大学進学率 UNIV と男女比率 MW
大学 に進 学することは，セレクターおよびデシションメーカーとなる年代の男女の交友範囲を広め，直接的に情報を収集できる配偶者候補群の範囲を拡大する可能性がある．そこで配偶者候補群の広さを示す変数として大学進学率を用いる．このデータは「政府統計の総合窓口（ http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/eStatTopPortal.do?method=init ）を使って『学校基本調査』「年次統計」（ 2015 年 12 月 25 日公表）の総括表･第４表より収集する． 単 位 は ％ であ る ． セ レク ター やデ シ シ ョ ン メ ー カーの 男女 とは 関係な く， 大学進 学率の上昇は配偶者候補群の範囲を広げて婚姻率を高めると予想する 17 ．
男女比率も配偶者候補群の範囲の広さを表す変数の１つとなる可能性がある．この比率が高い場合には女性から見ると男性の配偶者候補群が大きいこと，男性から見ると女16

分散を過去 3 年あるいは 5 年のデータで算出した危険回避度データもあるが，いず

れを用いても推定結果にほとんど差異はない．
17

大 学進 学は 婚 姻年齢を遅らせるのは明らかであるが，本稿では婚姻率の定義における分母の年齢の上限が 39 歳から 49 歳であるから，婚姻年齢の遅れが本稿での婚姻率に重要な影響を与えている可能性は低い．

- 12 -

性 の 配偶 者 候補群 が小さい ことを 意味するため ，男女比率が婚姻率に与える影響は やや複雑である．そこで女性･デシションメーカー仮説のケースを例に婚姻率との関係を分析する．男女比率が 高い場合は女性デシショ ンメーカーから見ると配偶者候補群が大きいから婚姻率の上昇が予想されるが，男性セレクターから見ると配偶者候補群が小さいため婚 姻 率 の低 下が予想される．後者の 影響より前者の影響のほうが大きければ男 女比率 と 婚姻 率の 間 にはプラスの関係が生じる が，反対であればマイナスの関係となる．
女性・デシションメーカー仮説のもとでは，婚姻への影響力はセレクターよりもデシション
メ ーカーの ほ う が大 きいから，男女比 率の 上昇 は婚姻率を引き上げると予想するこ とができる．反対に，男性・デシションメーカー仮説のもとでは男女比率の上昇は婚姻率を引き下げると予想できる．
男女比率 のデータも婚姻率の定義で用いた４グループに対応するのが望ましい．そこで，婚姻 率 で用 いた４グループごと に男性数 を女性数で割った値を算出し，婚姻率定 義
グループに対応して説明変数として使用する．たとえば，被説明変数が 20 歳～ 49 歳女
性婚姻率の場合には男女比率も 20 歳から 49 歳のデータを用いて算出した値を用いる．
これらの男 女 比 率の算 出に使う データは『 日 経 マ ク ロ デ ー タ 』 に あ る 『人口推計資料』 より収集する．単位は％である．
気温 TEMP最後 に気 温を説明変数として追加する．理論モデルでは気候の影響は明示的に組み込まれていないが，ほとんどすべての人間の行動は気候の影響を受けるもので，婚姻のような重要な決定でも気候の影響を受けている可能性がある．日本の気候を表す変数としてさ まざまな変 数が あるが， 本稿では東京の 年平均気温を使う ．こ のデータは気象 庁のホームページ(http://www.jma.go.jp/jma/index.html)より『各種データ・資料/過去の気象データ 検 索/観 測開始か らの 毎月の値』 にある「東 京･日平均気 温の 月平均値 （℃ ）」より収集する．人間の行動は 複雑であるから，気温が婚姻率に与える影響がプラスかマイナス
かは推定結果を見て判断する．

- 13 -

分析対象期間は上記のデータがすべて収集できる 1971 年から 2012 年の 42 年間であ
る．

４

4.1.

推定結果

推定モデルと推定方法

回帰分析に使う推定モデルは以下のように表される．
WED=a0+a1Wm+a2Ww+a3μm+a4μw+a5GR+a6P+a7Ph+a8ρ+a9UNIV+a10MW+a11TEMP(６)

ただし， a ｉ (i=0,1,2,3,...）は推定されるべきパラメータである．被説明変数の WED には女性婚姻率 4 種類，男性婚姻率 3 種類の合計 7 種類あり，これらの婚姻率に対応して説明変数の男性賃金率 Wm ，女性賃金率 Ww ，男性失業率μm ，女性失業率μw ，男女比率 MW も該当する年齢グループのものを使う．推定係数の符号に関しては，危険回避度
ρの 推定 係 数は マイナス，大学進学率 UNIV はプラ ス，家賃 Ph はプラスと予想され るが，一部の説明変数の推定係数の符号については，男 性･ デ シ シ ョ ン メ ー カ ー 仮 説が 正し い か 女 性 ･ デ シ シ ョ ン メ ー カ ー 仮 説 が 正 し い か に よ っ て 異 な っ て く る ． たと え ば， 女性 ･デシションメーカー仮説が現実とすれば，男性賃金率の係数はプラス，女性賃金率はマイナス，男性失業率はマイナス，女性失業率はプラス，男女比率はプラスとなる．また，総 合 消 費 者物価 指 数 GR ，経済成長率 GR ，気温 TEMP の推定係数の符号については理論的に予想することは困難である．
時系列データの回帰分析を行うのであるから，推定方法を決めるためには，被説明変数 お よ び 説 明 変 数が 定常 的 か非 定常 的 かを 判 断す る 必 要が ある ． そ こ で ，加 重 対称 タ
ウ検定，ディッキー･フラー検定，フィリップス･ペロン検定の単位根検定を行うと「単位根を持つと いう 帰 無 仮説 」は気温以外 のすべての変数で棄却されないとい う結果になった- 14 -

18．しか し， これらの結 果 は単位根を持つという 仮説を棄却できない だけであるから，変数がほんとうに単位根を持つかは明かではない．単位根過程は分散が無限になるという性質を持つが 19 ，婚姻率，失業率，経済成長率，危険回避度，男女比率，大学進学率のような変数は時間とともに平均的に発散するような性質のデータではなく，有限な範囲から出ないと想定できる．そこで，変数の定常性を調べる KPSS 検定を行うと 20 ，すべての変数について「定常変数という帰無仮説」も棄却できないことが明らかになった 21 ．すな
わち，(１２)式のほとんどの変数について非定常過程という帰無仮説も定常過程という帰無 仮 説 も棄 却さ れ な いの であ る．し たがっ て，こ れら の帰無仮説検定 の結果だけか らでは非定常過程か定常過程かは判断できないが， Kwiatkowski et al.(1994, pp.160-161)，
Maddala(2001, p.547)， Greene(2012, p.987) が指摘しているように単位根検定では，根が１のケースと１に近い値たとえば 0.99 のケースを識別することは困難なのである．また，副島(1994, p.126)も指摘しているように，単位根検定で単位根帰無仮説が棄却出来ず，
KPSS 検定 で定 常変数帰 無仮説が棄却できない状況は，根が１に近いが１より小さい値のと きに起こ ると 考えら れる．根が１より小さ いケースでは変数は定常的であるから，本稿で採用されているすべての変数が定常的である可能性がある 22 ．そこで，本稿ではすべ ての 変数 を 定常 変 数と みなして 通常の最小自乗法で回帰分析する アプローチを基本

18

ただし， 3 種の検定方法の内の１つで単位根帰無仮説が棄却されるケースは散見される．また，階差の検定でも 3 種の検定方法の内の１つで単位根帰無仮説が棄却されないケースがある．
19

Wooldridge(2008, p.389)，沖本(2010, p.108)を参照．

20

KPSS 検定については， Kwiatkowski et al.(1994, p.162)を参照．

21

婚姻率は 10 ％水準，すべての説明変数も 2.5 ％水準で，定常過程仮説は棄却されない．
22

男 女 賃 金率は 比 率ではない が， たと えば副島(1994)では実質 ＧＤ Ｐを 定常的 と結 論づけている．

- 15 -

とするが，ほぼ同じ説明変数の組み合わせでヨハンセン検定を行って 23 ，コインテグレー
ションが確認 できるケースについても分析も行う．後者の場合には回帰分析は長期均衡における関係を推定していることになる 24 ．

4.2.

推定結果

男性婚姻率３種類と女性婚姻率４種類の 7 つの被説明変数に対し，日本の 1971 年から 2012 年のデータを使って(６)式の推定モデルを最小自乗法で推定した結果，自由度修正済決定係数や赤池情報量規準 AIC の値から 20 歳～ 49 歳婚姻率が男性婚姻率でも女 性 婚姻 率 でも 最も良 い推定結果 をも たらすこ と が確認できた．こ れらに次いで推定結果が良かったのは 15 歳から 44 歳のグループを使った女性婚姻率であった．具体的には，自由度修正済決定係数と赤池情報量規準は 20 歳～ 49 歳女性婚姻率は 0.975 と47.89 ，男性婚姻率は 0.970 と 47.97 ， 15 歳～ 44 歳女性婚姻率は 0.961 と 52.51 であった 25 ．これらの 3 つのケースの推定結果が 表１ に示されている．この表で推定モデル１は 20 歳～ 49 歳女性婚姻率，推定モデル３は 20 歳～ 49 歳男性婚姻率，推定モデル４は 15 歳～ 44 歳女性婚姻率の推定結果である．

23

定常変数であることがほぼ確実な説明変数を除いた推定モデルになる．

24

短期的調整の分析は論文の目的ではないため，誤差修正モデルは推定しない．

25

これらに次いで良かったのは 20 歳～ 44 歳女性婚姻率で値は 0.954 と 62.35 であった．

- 16 -

表１

婚姻率の推定結果： 1971 年～ 2012 年

説明変数
定数高
男性賃金率
女性賃金率
男性失業率
女性失業率
経済成長率
消費者物価指数
家賃物価指数
危険回避度
大学進学率
男女比率
気温
自由度修正済決定係数
ダービンワトソン値

推定モデル１推定モデル２推定モデル３推定モデル４推定係数 P -値 推定係数 P -値 推定係数 P -値 推定係数 P -値
-160.22 0.03 -192.80 0.01 -124.13 0.09 -185.07 0.03
0.99 0.00
0.99 0.00
1.01 0.00
0.84 0.00-1.82 0.00
-1.75 0.00
-1.83 0.00
-1.58 0.00
-1.35 0.05
-1.39 0.05
-1.34 0.05
-1.89 0.01
0.91 0.17
0.98 0.16
0.93 0.16
1.05 0.06-0.13 0.02
-0.14 0.01
-0.13 0.02
-0.18 0.01
-0.36 0.00
-0.34 0.00
-0.35 0.00
-0.43 0.00
0.09 0.29
0.06 0.52
0.07 0.40
0.18 0.06
0.23 0.00
0.21 0.00
0.23 0.00
0.23 0.00
0.32 0.00
0.33 0.00
0.32 0.00
0.37 0.00
2.10 0.00
2.34 0.00
1.74 0.02
2.37 0.01-0.50 0.04
-0.49 0.04
-0.59 0.03
0.97
0.97
0.97
0.96
1.85
1.76
1.88
1.55

推定結果 を比較すると，推定モデル１と３では，女性失業率と家賃物価指数以外の説
明変数は 10 ％水準で統計的に有意で，推定係数も p-値もほぼ同様な値となっている．
推定結果４ではすべての説明変数が統計的に有意で，推定結果１あるいは３とは若干異なるが ， 推 定 係数の 符 号 はすべて同 じである．したがって，い ずれの推定結果を用 いても結論に大きな差異は 生じないと思われる．以下では３つの推定結果を代表して推定モデル１を用いて分析を行う．
単 位根 検 定に よ っ て定 常変数 と 判明し た気 温を 推定モ デル１ の説 明変 数から 省 い た- 17 -

サブセットで 26 ，しかもヨハンセンの方法でユニークなコインテグレーションの存在が確認できたケースについても，推定モデル２として推定結果が示されている．推定モデル１はすべての変 数が 定常的 と見なして分析した結果であるのに対して，推定モデル２はすべての変数が単位根を持っていてコインテグレーションされるケースの長期均衡として分析した結果である．ところが，これらモデルの推定結果を比較すると推定係数も p-値もほぼ同様 な値となっている．したがって，推定結果１を用いて行う分析は，これら両方の意味合いを持っていることを強調しておく．

4.3.

推定結果の分析

まずは，男性・デシションメーカー仮説と女性・デシションメーカー仮説のどちらが現実に正 しいか を推定結果 から判断する．このためには，男女の賃金率･失業率と男女比率の 推 定 係 数 の 符号 に 注 目 す る 必要 があ る ． 既 述 の よ う に ， 女性 ･ デ シ シ ョ ン メ ー カ ー 仮
説 が 現 実 と す れ ば ， 男 性賃 金 率 の 推 定係 数 は プ ラ ス， 女性 賃 金 率 は マイ ナス ， 男性 失業率はマイナス，女性失業率はプラス，男女比率はプラスとなり，男性・デシションメー
カ ー 仮 説 が 正 し け れ ば ， こ れ ら の 符 号 が す べ て 反対 に な る は ず で あ る ． と こ ろ が， 推 定
結 果 を 見 る と ， こ れ ら の す べ て の 推定 結果 の 符号 が女 性 ・デ シ シ ョ ン メ ー カ ー仮 説 の予想と 一 致し ており，統計的にも有意である 2 7 ．したがって，本稿の 理論 モデルが現実を

26

気温の場合は 3 種の単位根検定のうち２つで１％水準，残る 1 つでも 5 ％水準で単位根という帰無仮説は棄却される．また， KPSS 検定では 1 ％水準でトレンド有り定常過程帰無仮説が棄却されない．
27

Blau, Kahn and Waldfogel(2000)でも，一部の人種における女性労働市場の改善と男性労働市場の悪化が婚姻率を低下させるという結果を得ている．

- 18 -

把握しているとすれば女性・デシションメーカー仮説が正しい仮説と結論できる 28 ．すなわち，現実には男性がセレクターの役割を，女性がデシションメーカーの役割を果たしていると思わ れ る 29 ．
理 論 的 に 推 定 係 数 の 符 号 を 予 想 す る の が 困難 で あ っ た 経 済 成長 率 ， 総 合 消 費 者 物
価 指 数 と気 温については，推定係数の符号はすべてマイナスであった．このう ち経済成
長率 上 昇 は 男 女 の将来 の予想賃金率を高 めるが，女性・デシ シ ョン メ ーカー仮説のもとでは 男 性 賃 金 率 上 昇 は 婚 姻 率 を 上 昇 さ せ ， 女 性 賃 金 率 上 昇 は 婚 姻 率 を 低 下 さ せ る ．
推定係数の符号がマイナスであったから，後者の効果の方が強かったことになる．同28

男 性 賃 金 率の 推 定 係 数 はプ ラ ス， 女 性 賃 金 率 は マ イ ナス な どの 推定結果が示しているの は ，婚姻するか どうかを決定しているのは 女性ということである．こ の結果と婚姻を決定するのはデシションメーカーという理論モデルでの想定を合わせて，女性・デシションメーカー仮説が正しいと結論している．もし婚姻を決定するのがセレクターであったとす
れば，推定結果から女性がセレクターということになる．この場合には女性が男性にプロ
ポーザルを行い，デシションメーカーである男性は決定権がないため必ず受け入れることになる．これは現実的な状況とはいえない．したがって，婚姻はデシションメーカーである
女性が決定していると結論してよいと判断できる．
29

本稿では，説明変数として男女賃金率を使っているが，男女の平均賃金率と男女の賃金率格差を表す女性賃金率･男性賃金率比率を説明変数とするような推定モデルも考えられる．このケースも推定してみたが，自由度修正済決定係数も AIC も少しであるが悪くなる．男女平均賃金率の推定係数はプラスで p-値は 0.11 ，女性賃金率･男性賃金率比
率はマイナスで p-値は 0.00 である．したがって，平均賃金率が上がれば婚姻率は増加す
るが，女性賃金率が相対的に増加（格差が減少）すれば婚姻率は低下するという結果である．また，ジニ係数を説明変数として追加したモデルも推定したが，どのケースでも10%水 準で統 計的に有意にならなかった．ただし，ジ ニ係数のデータは田辺･鈴木(2013)の表２にある『国民生活基礎調査』のものを利用させていただいた．

- 19 -

様 に し て ， 消 費 者 物価 上昇は男女賃 金率 を実質的に 引き下げる が，女性・デシ ショ ンメーカー仮説 のもとでは 男性の実質的賃金率減少は婚姻率を低下させ，女性の実質的賃金率減少は引き上げる．消費者物価指数では推定係数がマイナスであったから，前者の
影 響 の 方 が 強 かっ たこ と に な る ． し た が っ て ， 経 済 成長 率 は女 性の 影 響が 大き く ， 物 価
変 動 は 男 性 の 影響 が 大き いと い う 結 果 である ．経済成 長率は変化率を 表す変数で あるの に 対 し て 消 費 者物 価 指数 は水 準 を 表す 変数 と い う 違 い があ り ， 変 化率 を 表す 経 済成
長率は将来の所得に対する予想に影響を与えるのに対して，物価水準は実質所得の現在 の 水 準 に 影 響 を 与える ．経済成長 率の変動すなわち 景気変動で 引き起こ され る所得
変化が女性の方が大きければ，これらの推定結果の差異も理解できる 30 ．
気 温の 推 定係 数 も マイ ナスで統 計的に有意となったが，その意味の分析は本稿の 目
的とは離れているため行わない 31 ．
その 他 の説 明変数 で ある大学 進学率と家 賃の推定係数は プラ スと 予想され ，実際 に推定結果でもプラスとなったので問題はないが，危険回避度の推定係数はマイナスと予想されながらプラスとなった．危険回避度の推定係数がプラスということは，危険回避度が上昇すると婚姻 率が高まることを意味する．これは本稿で構築された理論モデルに重大な誤りがあることを示唆している．理論モデルでは(５)式の左辺の婚姻承諾にリスクがあると仮定したが，右辺の独身継続にもリスクが存在するのである．プロポーザルを受け入れたときのリスクとして配偶者との相性係数αを確率変数としたが，プロポーザルを拒
否 し た と きの 将 来 賃金 率も 確率変 数と する べ き であ った ．プ ロポ ーザ ルを 拒否 し独 身 で暮ら した場 合 には，長 期的に失業して収入 が途 絶え生活 が困窮するリ スクがある．この30

川口(2000,

pp.388-389)によれば，不況期には男女賃金格差が拡大するようである．

ただし， 加 藤 (2001)では，経済 成 長 率の低 下は 婚姻 確率 を 低下させる とい う分 析結果を
得ている．
31

重要な説明変数の欠如は推定結果に深刻な影響を与えるため，気温を説明変数にした．

- 20 -

生活困窮の 可能性の方が配偶者との相性に悩む可能性よりもリスクとして重要であるということが，危険回避度の推定係数がプラスになった意味だと思われる．

５

5.1.

婚姻率低下の原因

婚姻率の推移婚姻率の低下は出生率低下をもたらした主要な要因の 1 つと考えられるが，実際に婚姻 率 が 低 下 し たか ，ま た， 出生率 と関 係があ る かを 見る ために 図 １ が 描か れ てい る．この 図 を 作 成 する た め の 婚姻率 と出 生率 のデー タ は厚生労 働省 ・保健 社会統 計課 『人口動態統計』から入手している．この図を見ると本稿の分析が始まる 1971 年からバブルが崩壊する 1989 年頃までの約 20 年間（以下では「バブル崩壊前期間」と呼ぶ）は出生率と婚姻率の間に緊密な関係があったことが読み取れ，婚姻率低下が出生率低下の原因の重要な要因であったと推測できる｡図では 1989 年頃以降の期間（以下では「バブル崩壊
後期 間」 と呼ぶ） の出生 率と婚姻率の関係は読み取れない．そこで，婚姻率が出生率に与える影響を計量的に確認するために 32 ，出生率を被説明変数とし 20 歳～ 49 歳女性
婚姻率を説明変数として 1971 年から 2012 年のデータで次数２，ラグ 10 の Almon Lag
Model を当てはめると，推定係数はすべてプラスで，ラグなしの婚姻率は 5 ％，ラグあり
婚姻率はすべて 1%水準で統計的に有意になった 33 ．自由度修正済決定係数は 0.9 を超えるから，婚姻率が出生率に影響を与えているのは明らかであろう．

32

クロスセクション分析であれば，船橋(2010)が 2005 年のデータで婚姻率が出生率に影響を与えることを確認している．
33

ただし，ダービンワトソン値は 0.10 で，残差項に自己相関があると考えられる．

- 21 -

図１

婚姻率と出生率

21.0
19.0
17.0
15.0
13.0
11.0
9.0
7.0
5.0
3.0

婚姻率
出生率

図１での婚姻率は婚姻数を総人口で割った値を 1000 倍したものである．したがって，
婚 姻 率 の 定 義 は本 稿 の も の と は 異 な っ て い る ． 本 稿 で は ， 婚 姻数 を 婚 姻 する 可 能 性 が高い年代の 人口数で割った値で婚姻率を定義している．そこで，本稿での定義による婚姻率から，表１で採用された 20 歳～ 49 歳と 15 歳～ 44 歳以下の女性人口数を使った婚姻 率 の推 移 が 図 ２ に示 されている ．これらの図によれば婚姻率はバブル崩壊前期間 は婚姻率が急低下したが，それ以降はほぼ安定している．実際，推定モデル１を使って１９８９年を境界に Chow 検定を行えば，構造変化がなかったという帰無仮説は 5%水準で棄却される 34 ．また， 20 歳～ 49 歳女性婚姻率を被説明変数，時間を説明変数として回帰分析を行うとバブル崩壊前期間では推定結果はマイナスで統計的に有意であるが，バブル崩壊後期間では推定結果はプラスとなるが統計的に有意でない 35 ．これらの分析から婚姻率の低下は 1970 年台始めからバブル崩壊までの約 20 年の間の現象であったこと

34

推定モデル１の場合には p-値は 0.027 ，推定モデル２では 0.016 となる．

35

バブル崩壊前期間の p-値は 0.00 ，崩壊後は 0.60 であった．

- 22 -

が確認できる 36 ．

図２

本稿での定義による婚姻率の推移

50

40

30

20
1962年 1967年 1972年 1977年 1982年 1987年 1992年 1997年 2002年 2007年 2012年
20～49歳15～44歳以上の分析より明らかなように，婚姻率低下の原因を解明するためには，バブル崩壊

36

図２に示され ている本稿の定義による婚姻率はバブル崩壊後の期間ではやや増加傾向であるが，図１の婚姻率は低下傾向に見える．この差は，本稿では婚姻率の分母っとして 15 歳から 49 歳の女性など婚姻する可能性の高いグループを使っているのに対して， 図 １ の 婚 姻 率 は総 人 口 を 分 母に し て い る こ と か ら 生 じ て い る ． バ ブ ル崩 壊後 期 間 で
図 １ の婚 姻 率が 減少 傾向で ある のは ， 総人 口に占める 高齢者の割合が高まっ たため と考えられる．本稿の定義の方が高齢化の影響を除去している点で優れていると判断できる．

- 23 -

で構 造 変 化 が 起こる 前 の期間のデ ータを 用いて 回帰分析を 行い，そ の推定結果を 用いて分析することが望ましい．しかし，分析期間が 1971 年から 1989 年ではサンプル数が１９しかなく自由度が１桁になるため回帰分析の結果に信頼性が乏しい．そこで，以下では
表１の全分析期間の推定結果を用いて婚姻率低下の原因を分析する．ただし，この分析は構造 変化 の影響を無視しているため，正確ではなく，よくても近似的な分析であることを強調しておく．

5.2.

婚姻率低下をもたらした要因

各 説 明 変 数 が 婚 姻 率 低 下 に 及 ぼ し た 影 響 の 大 き さ を 推 測 す る た め に 1971 年 か ら1989 年の 19 年の間の寄与度と寄与率が 表２ に示されている．ただし，推定係数は表１の推定モデル２の値，変化分はそれぞれの変数の 1989 年の値から 1971 年の値を差し引いた値である．また，寄与度と は説明変数の変化がもたらした婚姻率低下の大きさのことで，変数の変化分に推定係数を乗じることで得られる 37 ．これらの寄与度を，婚姻率の 1971 年の推定値から 1989 年の推定値を差し引いた婚姻率の変化分 17.6 で割った値を％表示 したものが寄与率である． 10 個の説明変数の寄与度の合計は婚姻率変化分に等しく，寄与率の合計は 100 ％になる 38 ．

37

分 析期 間中に他の 説明変数が一定の状態で，ある説明変数だけが変化したときに起こる被説明変数の変化の大きさが寄与度である．
38

1971 年 か ら 1989 年 の 婚 姻 率 の 実 際 の 変 化 分 は 17.50 で あ っ た が ， 推 定 値 で は17.65 となる．したがって，婚姻率の推定値の代わりに実際の値を使った場合には，寄与度も寄与率も約 1 ％小さくなる．

- 24 -

表２

説明変数の婚姻率に対する寄与度と寄与率

説明変数
男賃金率
女賃金率
男失業率
女失業率
経済成長率
物価指数
家 賃
危険回避度
進学率
男女比率

推定係数 1971年値 1989年値 変化分 寄与度 寄与率
0.99
10.23
42.95 32.72 32.36 -183.36
-1.75
5.35
21.62 16.27 -28.53
161.67
-1.39
1.07
1.92
0.85 -1.18
6.70
0.98
1.23
2.62
1.38
1.35
-7.66
-0.14
10.03
7.72 -2.31
0.33
-1.90
-0.34
34.80
91.70 56.90 -19.60
111.060.06
30.50
83.60 53.10
3.14-17.77
0.21
0.60
0.90
0.30
0.06
-0.36
0.33
26.80
36.30
9.50
3.15
-17.842.34
102.1198.38 -3.73 -8.73
49.47

この表から明らかなように，男女賃金率の寄与度が突出している．男性賃金率が 1971年から 1989 年の 19 年間で約 4.2 倍に増加したため婚姻率は 32.36 も上昇したが，女性賃金率も同期間で約 4 倍に増加して婚姻率を 28.53 も引き下げたのである．これらを差し引きすると，約 3.8 のプラスで，この値が 1971 年から 1989 年の男女賃金率のほぼ同率で同時的な増加によってもたらされた婚姻率の上昇分となる．したがって，男女賃金率の同時的増加は婚姻率低下の主要な原因ではない．
男女失業率，経済成長率，家賃，危険回避度，進学率は個々の寄与度は大きくはなく，
これら５変数すべて合計しても婚姻率を約 6.9 しか引き上げていない．男女比率の寄与度は-8.7 であるから，これら６変数の寄与度を合計すると-1.9 とほとんど婚姻率に影響を与えていなかったこ とになる．表２で賃 金率に次いで寄与度が大きいのは消費者物価指数の上昇である．この期間で消費者物価指数は約 2.6 倍になっており，これが婚姻率を約 20 も引き下げていた．既述のように物価上昇は男女の実質的賃金率の同時的な同率の低下を引き起こすが，この推定結果が示すのは男性の実質的賃金率低下による婚姻率引き下げ効果は女性の実質的賃金率低下による婚姻率引き上げ効果を打ち消した
上で婚姻率を大幅に引 き下げたことになる．この期間の婚姻率の減少幅は 17.5 程度であったか ら，物価上昇による男性賃金率の 実質的な低下が婚姻率低下の主要な原因で- 25 -

あったともいえる．

5.3.

バブル崩壊後期間とこれからの婚姻率

1989 年から 2012 年の 23 年間で婚姻率は 26.3 から 27.3 に約 1 増加しただけであるが，この期間についても寄与度を算出することができる．詳細は省くが，この期間は経済成長 率 も低 くほ とんどの 説明変数の 変化分も 小さ く， 寄与度も低かった．たとえば，この23 年間で男性賃金率は 7.8 ％，女性賃金率は 3.9 ％しか上昇せず，寄与度も 1.7 と-3.0であった．例外として寄与度が大きかったのは進学率と男性失業率である． 1989 年の進学率は 36.3 ％で 2012 年は 56.2 ％と約 20 ％も上昇したため寄与度は 6.6 であった．したがって，その他の条件が同一であれば婚姻率は 6.6 も増加したことになる．同様にして，
男性失業率は 1.9 ％から 5.2 ％に上昇して寄与度は-4.6 となった．その他の条件が同一であれば，男性の失業率の上昇によって婚姻率は 4.6 低下したことになる．しかし，進学率と男性失業率の寄与度はプラス･マイナスで相殺されるから，これら２要因の寄与度を統合すれば 2 程度でしかない．
最後に，婚姻率の今 後の変化について考える．日本の経済状況や社会状況が現在と大きく変わらないとすれば，賃金率，失業率，物価，成長率，危険回避度，進学率，男女比率のどの変数も大きく変化するとは考えにくい．直近 20 年ほどの間では既述のように
男 性 失 業 率 と進学 率 の大幅な上昇 が婚姻率に比較 的大きい 影響を与 えたが，今後 20年を考えると，そのような大きな変化を起こす変数は存在しないように思える．また，たとえ日本の経済成長率が現在より高まり男女賃金率や物価がある程度上昇したとしても，バブル崩壊前期間の分析結果を考えれば婚姻率は低下する可能性が高い．

６

結語

本稿では，日本の婚姻率が長期的に低下してきた原因を分析するために， 1971 年から 2012 年の データを対象に婚姻率の決定要因を解明し，その推定結果を用いてさまざ- 26 -

まな要 因 が 婚姻率 に与 えてきた影響の大きさを推定した．このような分析の結果得 られた結論は(ｲ)婚 姻 率 の 決 定 メ カ ニ ズ ム はバ ブ ル崩 壊に よ っ て 変化 し た ．婚 姻率 が 低下 し て い たのは 1970 年初頭からバブルが崩壊する 1989 年頃までの約 20 年間で，バブル崩壊後の期間では婚姻率は比較的に安定した動きをしていた．
(ﾛ)婚 姻率 が 低下 したバ ブル崩壊前の期 間を 対象にして，さまざまな要因が婚姻率に与えた影響の大きさを分析すると，最も重要な要因は男女の賃金率であることが判明した．
(ﾊ)婚 姻 する かどう かを最終的に決定している のは女性である．そのため男性賃金率 の上昇は婚姻率を高めるが，女性賃金率の上昇は低める．
(ﾆ)物価 上 昇 による男性 賃金率の実質的な低下が婚姻率低下の主要な原因で あった可能性がある．
(ﾎ)バ ブ ル 崩 壊 後の 期 間では ，進 学率 と男 性 失業 率の上 昇が 婚姻率 に大き い 影響 を 与えた．ただし，これ らの 効果は，前者がプラスで後者がマイナスであったため，ほぼ相殺された．
以上の分析は 1971 年から 2012 年のデータを対象に行った回帰分析の推定結果を用いて得たものであるが，バブル崩壊の前後で構造変化が生じたことが Chow 検定によって確認されている．したがって，以上の分析結果には深刻な偏りが存在する可能性があることを強調しておく ．

【謝辞】
こ の 論 文 は 創 造 経 済 研 究 セ ン タ ー ･嘱 託 研 究 員の 研 究 成 果 の一 部 と し て 書 か れ た ものである．

【参考文献】
Becker, G. S. (1973) "A Theory of Marriage: Part I," Journal of Political Economy, Vol. 81,
No. 4, pp. 813-846.

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Bertrand, M., P. Cortés, C. Olivetti and J. Pan (2016) "Social Norms, Labor Market
Opportunities, and the Marriage Gap for Skilled Women," NBER Working Paper Series
22015.
Blau, F. D., L. M. Kahn, and J. Waldfogel (2000) "Understanding Young Women's Marriage
Decisions: the Role of Labor and Marriage Market Conditions," Industrial and Labor
Relations Review, Vol. 53, No. 4, pp.624-647.
Greene, W. H. (2012) Econometric Analysis, 7th ed., Pearson Education Ltd.
Kwiatkowski, D., P. C. B. Phillips, P. Schmidt and Y. Shin (1992) "Testing the Null Hypothesisof Stationarity against the Alternative of a Unit Root: How Sure Are We That Economic
Time Series Have a Unit Root?" Journal of Econometrics, Vol.54, pp.159-178.
Maddala, G. S. (2001) Introduction to Econometrics, 3rd ed., John Wiley & Sons Ltd.
Wooldridge, J. M. (2008) Introductory Econometrics, A Modern Approach, 4th ed.,South-Western Pub.
沖本竜義 (2010) 『計量時系列分析』朝倉書房.
加藤彰彦 (2001) 「未婚化・社会階層・経済成長」『家族社会学研究』， Vol.13 ， No.1 ，pp.47-58 ．
川 口 章 (2000) 「バ ブル 景気 以 降 にお け る男 女間 賃金格 差の実 態と その 研究動 向」 ,樋口美雄編 『労働市場と所得分配』 慶応義塾大学出版会，所収, pp.369-398 ．
田辺和俊･鈴木孝弘 (2013) 「多種類の所得調査を用いた我が国の所得格差の動向の検証」『経済研究』，第 64 巻第 2 号, pp.119-131.
中尾武雄･東良彰 (2015) 「日 本 の 危 険 回 避 度 の 長 期 的 変 化 に つ い て － 1965 年 か ら2012 年 の 相 対 的 危 険 回 避 度 の 推 定 － 」『経済学論叢』(同志社大学)，第 67 巻
第 2 号， pp.1-31.
北 村 行 伸 ･坂 本和 靖 (2007) 「 世 帯間 関係か ら 見 た結婚 行動 」『 経済 研究 』(一橋 大学 )，第 58 巻第１号， pp.31-46.
福島豊 (1994) 「日本のマクロ変数の単位根検定」『金融研究』，第 13 巻第 4 号,
pp.97-129.

- 28 -

船橋恒裕 (2010) 「少子化の要因分析とその対策」『經濟學論叢』(同志社大学)，
第 61 巻第 4 号， pp.743-769.
水ノ上智邦･趙 (2015) 「結婚行動の性別役割の違いと地域間格差」『徳島文理大学
研究紀要』，第 89 巻， pp.17-26 ．
水落正明 (2006) 「学卒直後の雇用状態が結婚タイミングに与える影響」『生活経済学研
究』，第 22 ・ 23 号, pp.167-176.
勇上和史･佐々木昇一 (2011) 「所得格差と女性の婚姻率 : 地域の結婚市場の視点から」『国民経済雑誌』，第 204 巻第 4 号， pp.65-79.

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