Discussion Paper Series

University of Tokyo

Institute of Social Science
Panel Survey
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

子どもに関する項目のデータハンドリングに関する提案：生年・年齢・同別居を中心に
A Proposal for Data Handling of Items on Respondents' Children in JLPS:
Focusing on Birth Year, Age, and Residential Status

柳下実（東京都立大学大学院）
石田賢示（東京大学社会科学研究所）
Minoru YAGISHITA, Kenji ISHIDA

July 2021
No.144

東京大学社会科学研究所
INSTITUTE OF SOCIAL SCIENCE UNIVERSITY OF TOKYO

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. 144
2021 年 7 ⽉

子どもに関する項目のデータハンドリングに関する提案：
生年・年齢・同別居を中心に

柳下実（東京都⽴⼤学⼤学院）
⽯⽥賢⽰（東京⼤学社会科学研究所）

要約
本稿は，働き⽅とライフスタイルの変化に関する全国調査（以下，JLPS）の⼦どもにかんする項⽬のうち，とくに年齢・同別居項⽬を利⽤する際の指針を⽰す．⼦どもの年齢にかんする項⽬は，対象が同居⼦か，すべての⼦どもかなど，wave 間で差があることや，
JLPS は調査年によって調査⽉が異なることで，利⽤する際のハードルが⾼い可能性がある．本稿では，⼦どもにかんする項⽬を概観し，論理的には調査時の⼦どもの年齢がどのように増加するのかを⽰す．そのうえで，分析者が可能なデータハンドリングとして，⼦どもの⽣⽉・⽣年・同別居・年齢の無回答や誤答を修正する指針と，実際にハンドリング
した例を⽰す．最後に，⼦どもについての設問の改善可能性について議論する．

謝辞
本研究は、⽇本学術振興会（JSPS）科学研究費補助⾦・特別推進研究（25000001, 18H05204）、
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（東⼤社研）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東⼤社研パネル運営委員会の許可を受けた。本研究の遂⾏にあたって⽇本経済研究センター 2020 年度研究奨励⾦の⽀援を受けた。

1. 問題の所在
本稿は，働き⽅とライフスタイルの変化に関する全国調査（Japanese Life Course Panel
Surveys，以下 JLPS と略す）の同居者項⽬のうち，とくに⼦どもにかんする情報を利⽤する際の指針を⽰す．⼦どもの成⻑が親に与える影響は興味深い問いであり，横断データを⽤いて知⾒が蓄積されてきた（たとえば，稲葉（2011））．パネルデータを⽤いた研究としては，
家計研パネルを⽤い，⻑⼦の⼊園・⼊学に着⽬した研究がある（⽥中 2010）．JLPS においても，対象者の同居⼦や⼦どもにかんする情報が蓄積されてきた．JLPS を⽤いた，⼦どもの成⻑というライフコース上の変化に着⽬した研究が可能であると考えられる．
しかし，⼦どもの情報，とくに同居の末⼦年齢や⻑⼦年齢1の影響を分析するうえでは，検討する必要がある問題が何点かあると考えられる．たとえば，⼦どもにかんする項⽬は同居⼦について尋ねた wave や，すべての⼦どもについて尋ねた wave など，wave 間で項⽬に差があることや，調査年によって調査⽉が異なることで利⽤する際のハードルが⾼い可能性がある．
具体的にみるため，同居の末⼦年齢の移動表を確認してみよう．年齢を 1 歳刻みで⽰すと⾮常に⼤きな表になるため，ここでは同居末⼦年齢を，同居⼦なし，0 ~ 2 歳，3 ~ 5 歳，6 ~8 歳，9 ~ 11 歳，12 ~ 14 歳，15 ~ 17 歳，18 歳以上と単純化して⽰した．表側が t−1 時点，
表頭が t 時点のカテゴリを⽰す．緑で⽰したセルは，移動の中でも⽣じやすいと考えられる移動を含む．
たとえば，t−1 時点に同居⼦なしだった⼈が，t 時点で同居⼦なしであったり，0 ~ 2 歳の⼦どもがいる（⼦どもが⽣まれた）という移動は⽣じやすいと考えられる．同様に，t−1 時
点で末⼦年齢が何歳であろうと，0 ~ 2 歳への移動というのは，新たに⼦どもが⽣まれたと考えられる．同様に t−1 時点で末⼦年齢が 0 ~ 2 歳だった⼈が，t 時点で 0 ~ 2 歳であった
り，3 ~ 5 歳であるのは，理解しやすい．
⼀⽅で，なぜそのような移動が⽣じたのか，⼀⾒して理解しにくい移動もある．たとえば，
t−1 時点で末⼦年齢が 0 ~ 2 歳であったのに，t 時点では同居⼦なしに移動しているケース（⼦どもがいなくなった？）や，t−1 時点では同居⼦なしだったのに，t 時点では 3 ~ 5 歳の⼦どもが出現しているケース（報告忘れ？再婚？）である．こうした移動は，離婚や再婚，対象者の単⾝赴任などで，実際に移動が⽣じたケースと，無回答や誤記によってデータのうえでのみ移動が⽣じたケースに分けられる．

1

本稿で年齢とは age at last birth を指す．
-1-

表1. 同居末子年齢の遷移表
同居子なし

0 ~ 2歳3 ~ 5歳6 ~ 8歳9 ~ 11歳 12 ~ 14歳 15 ~ 17歳 18歳以上

761

35

42

48

26

37

44

計

同居子なし

17,655

％

94.68

4.08

0.19

0.23

0.26

0.14

0.2

0.24

100

68

4,134

1,555

10

8

9

1

1

5,786

1.18

71.45

26.88

0.17

0.14

0.16

0.02

0.02

100

60

323

2,694

1,320

8

5

3

1

4,414

1.36

7.32

61.03

29.9

0.18

0.11

0.07

0.02

100

59

82

18

2,361

1,137

8

3

8

3,676

1.61

2.23

0.49

64.23

30.93

0.22

0.08

0.22

100

0 ~ 2歳％3 ~ 5歳％6 ~ 8歳％9 ~ 11歳％

18,648

45

27

2

9

1,997

945

8

9

3,042

1.48

0.89

0.07

0.3

65.65

31.07

0.26

0.3

100

12 ~ 14歳

45

10

3

4

19

1,536

669

14

2,300

％

1.96

0.43

0.13

0.17

0.83

66.78

29.09

0.61

100

15 ~ 17歳

51

0

2

2

1

13

982

355

1,406

％

3.63

0

0.14

0.14

0.07

0.92

69.84

25.25

100

18歳以上

79

1

1

3

2

10

7

879

982

％
計
％

8.04

0.1

0.1

0.31

0.2

1.02

0.71

89.51

100

18,062

5,338

4,310

3,751

3,220

2,552

1,710

1,311

40,254

44.87

13.26

10.71

9.32

8

6.34

4.25

3.26

100

JLPS の同居末⼦年齢の遷移表では複数の要因により，複雑な移動が⽣じる．第⼀の要因
は，調査年によって調査タイミングや調査形式が異なることである．第⼆は，年齢や⽣年の誤答・無回答である．たとえば，3 歳なのに 2 歳と回答することで，⽣じるはずの移動が⽣じなかったり，2011 年⽣まれなのに 2013 年⽣まれと回答することで，2 歳分移動したりというケースである．第三は，同居についての誤答・無回答である．同居しているにもかかわらず別居と回答することで，前の wave では⼦どもがいたのに次の wave ではいないという移動が⽣じる．同居⼦の情報にかんするこれらのエラーは，本来はデータクリーニングの段
階で解決するのが望ましい．しかし，エラーが⽣じた回答者についてどの情報が正しいのかを容易に判別できない場合も多い．したがって，本稿での議論とデータハンドリングが，同居⼦の情報を⽤いる分析において網羅的に適⽤可能であるかについては留保がつく．しかしながら，同時に本稿の議論は JLPS あるいは類似の⽅法で⼦どもの情報を測定する調査のデータクリーニングに対しても，実践的な⽰唆をもたらすものと思われる．
本稿では，同居⼦や⼦どもにかんする項⽬を概観し，論理的には調査時の⼦どもの年齢がどのように増加するのかを⽰す．そのうえで，データ利⽤者が可能なデータハンドリングとして，⼦どもの⽣年・⽣⽉・年齢および同別居の無回答や誤答を修正する指針を⽰す．最後に，⼦どもについての設問がどのように改善可能か議論する．

-2-

2. 調査形式と調査のタイミングJLPS で同居の⻑⼦年齢や末⼦年齢を作成する際に利⽤する設問の，wave 1 から 13 までの構成は以下のようになる．もっとも⼤きな wave 間の差は，すべての⼦どもについて尋ねた wave 1 や wave 7 以降と，同居⼦のみについて尋ねた wave 2 から wave 6 というように，設問の形式が異なる点である．すべての⼦どもについて尋ねた wave では年齢が問われていないため，年齢を計算する必要がある．そのため wave 1 や wave 7 以降で年齢を計算する際は，⼀般に調査終了時の年齢が計算されることが多いと考えられるのに対し，wave 2 から 6までの年齢は調査回答時のものである．また wave によって調査⽉が異なる．
wave 1 や wave 7 以降で⼦どもの年齢を計算する際には，調査年から⽣年を引くよりも，
調査年の⼀年前から⽣年を引く⽅が正しい年齢が計算できる可能性が⾼い．JLPS は調査が⼀年の前半におこなわれることが多く，調査終了時点までに誕⽣⽇が来ていない⼦どもが多いと考えられる．調査年から⽣年を引いて計算した年齢は，その年の 12 ⽉ 31 ⽇にすべての⼦どもが到達する年齢のため，調査時点の年齢よりは⼀年多くなってしまう⼈が多い．
より正確な計算は，wave 10 から尋ねられた⽣⽉を，それ以前の同⼀の⽣年の⼦どもの⽣⽉に代⼊することで可能になる．また，調査年に⽣まれた⼦どもについては，調査年から⽣年を引いて計算する必要がある．年齢の計算については，後ほど詳しく取り扱う．

表 2．⼦どもの年齢・性別・同別居にかんする設問と調査タイミング（wave 1 ~ 13）
設問構成

⽣年

⽣⽉

年齢

性別

同別居

調査年

調査⽉

wave 1

すべての⼦ども〇〇〇2007 年1~4⽉

wave 2同居⼦〇〇

2008 年1~4⽉

wave 3同居⼦〇〇

2009 年

1~3⽉

wave 4同居⼦〇〇

2010 年

1~3⽉

wave 5同居⼦〇〇

2011 年

1~3⽉

wave 6

同居⼦〇〇

2012 年

1~3⽉

wave 7すべての⼦ども〇〇〇2013 年

1~3⽉

wave 8すべての⼦ども〇〇〇2014 年

1~3⽉

wave 9すべての⼦ども〇〇〇2015 年

1~3⽉

wave 10すべての⼦ども

〇

〇

〇

〇

2016 年4~6⽉

wave 11

すべての⼦ども

〇

〇

〇

〇

2017 年3~5⽉

wave 12すべての⼦ども

〇

〇

〇

〇

2018 年

1~3⽉

wave 13

すべての⼦ども

〇

〇

〇

〇

2019 年

1~3⽉-3-移動表における⼀⾒して理解しにくい移動には，JLPS の調査タイミングも影響する．以
下の表は 2007 年の各⽉に⽣まれた⼦どもが各 wave の調査タイミングで何歳かを⽰した．
これをみると 0 歳，1 歳，2 歳と 1 年ずつ歳を重ねる⼦どももいれば，4 ⽉⽣まれのように，
wave 2 から 3 では，1 歳から 1 歳へと歳を重ねず，wave 9 から 10 では 7 歳から 9 歳と，2
年分歳を重ねる⼦どももいる．調査タイミングが wave によって異なることも，⼀⾒して分かりにくい移動の発⽣に寄与する．

表 3．JLPS の各 wave 調査タイミングで 2007 年の各⽉に⽣まれた⼦どもは何歳か
⽣まれ⽉
1

2

3

4

5

wave 1（2007 年 4 ⽉末）

0歳NA

wave 2（2008 年 4 ⽉末）

1歳

0歳

wave 3（2009 年 3 ⽉末）

2歳

1歳

wave 4（2010 年 3 ⽉末）

3歳

2歳

wave 5（2011 年 3 ⽉末）

4歳

3歳

wave 6（2012 年 3 ⽉末）

5歳

4歳

wave 7（2013 年 3 ⽉末）

6歳

5歳

wave 8（2014 年 3 ⽉末）

7歳

6歳

wave 9（2015 年 3 ⽉末）

8歳

7歳

wave 10（2016 年 6 ⽉末）

9歳

wave 11（2017 年 5 ⽉末）

10 歳

wave 12（2018 年 3 ⽉末）

11 歳

10 歳

wave 13（2019 年 3 ⽉末）

12 歳

11 歳

6

7~9

10~12

8歳
9歳

注：調査タイミングは各調査年の調査最終⽉とした．NA: not applicable.

上記の例をもとにした架空データから年齢の遷移表を作成し，下に⽰した．2007 年の各⽉に⽣まれた 12 ⼈の⼦どもの年齢が，wave 1 から 13 まで実際どのように変化するかを⽰した．表側に t 時点の年齢を，表頭に t + 1 時点の年齢を⽰した．架空データの再現コードは末尾に⽰した．
本架空データは測定誤差がないため，対⾓線上の移動，つまり NA から 0 歳，0 歳から 1
歳といった，1 年ずつ年を重ねる移動が多い．しかし，1 歳から 1 歳への移動や，7 歳から9 歳への移動，9 歳から 9 歳や 10 歳から 10 歳への移動がみられ，wave が⼀つ進むといっても年齢が進まなかったり，2 年分進んだりといったケースもあることがわかる．JLPS では-4-

データがどれほど整っていたとしても，調査最終⽉時点の⼦どもの年齢の遷移表では，対⾓線上のセルに分類されない移動が⽣じる．

表 4．年齢の遷移表（2007 年⽣まれ 1 ⽉~12 ⽉に 1 ⼈ずつ）
t + 1 の年齢
t

0

NA

8

1

0

12

1

1

2
3
4
5

2

3

4

5

6

7

8

9

9

3

10

11

12

12
12
12
12
12

6

12

7
8

9

9

1

10

12
2

11

12
3

注．架空データ．回答は調査タイミングの最終⽉と仮定した．

上に⽰した架空データとは異なり，実際のデータでは同じ調査回答者の回答時期が wave
によって異なることで，⼦どもの年齢の増加がずれることもある．⼦どもの誕⽣⽇を 2007
年 2 ⽉ 15 ⽇と仮定して，wave 2 と wave 3 の回答時期について，誕⽣⽇前と誕⽣⽇後とを組み合わせた 4 パターンを考える．wave 2・3 ともに誕⽣⽇前に回答したケースや，誕⽣⽇後に回答したケースでは 0 歳から 1 歳，また 1 歳から 2 歳といった 1 歳分の移動が観測される．⼀⽅で，wave 2 は誕⽣⽇後・wave 3 は誕⽣⽇前であると，1 歳から 1 歳であり，0 年
分の移動，wave 2 は誕⽣⽇前・wave 3 は誕⽣⽇後であると，0 歳から 2 歳といった 2 年分の移動が観測される．

-5-

表 5．⼦どもの誕⽣⽇を 2007/2/15 と仮定，w2 調査 2008 年 1~4 ⽉，w3 調査 2009 年 1~3 ⽉
w3 誕⽣⽇前（1 歳）

w3 誕⽣⽇以後（2 歳）

w2 誕⽣⽇前 （0 歳）

0→1（+1）

0→2（+2）

w2 誕⽣⽇以後（1 歳）

1→1（+0）

1→2（+1）

年齢に移動が⽣じないことや 2 年分の移動は，ほぼ同じ年度に調査がされている wave 11から 12 を除き，分析者が回答時期を指定できる wave 7 以降は⽣じないが，回答者が回答の際に⼦どもの年齢を計算して⽰す wave 2 から 6 では⽣じる．そのため，上記の例のように，回答時期が wave によって異なるだけで、回答時期に誕⽣⽇（とくに 1 から 3 ⽉⽣まれ）が含まれる⼦どもの年齢は 0 歳増加から 2 歳増加までずれが⽣じる．ここまで，調査タイミ
ングや回答タイミングに起因する年齢のズレを述べたが，以下ではこれら以外に起因するズレ，すなわち⽣年・⽣⽉・年齢・同別居について，無回答・誤答と判断できるケースについて取り扱い例を⽰す．

3. データの準備
無回答・誤答の例を⽰す前に，データの準備をすることで，ハンドリングが容易になる．
wave 2 から 6 については，設問が⼦どものみではなく，同居者にかんする項⽬で⼦どもについても回答する形式になっている．そのため，同居者の項⽬から同居⼦を抜き出したほうが，その後のハンドリングが簡単になる．同居⼦を抜き出す⽅法はいくつかあると思われる．
⼀例として，同居者が 8 ⼈分変数として保存されている wave を念頭に置くと，8 ⼈分の変数それぞれについて，⼦どもであったら 1，⼦どもでなかったら 0 と判定する変数を作成する．判定した全員分の変数を組み合わせることで，どのようなパターンで情報が⼊⼒されているのかが明らかになる．たとえば，同居者が 3 ⼈いて，1 ⼈⽬が配偶者，2 ⼈⽬・3 ⼈⽬が⼦どもの場合は，8 ⼈分組み合わせた変数には”01100000”という値が⼊る．このパターンに沿って，データハンドリング⽤に新しく作る同居⼦ 1 番⽬の変数には，もともとの同居者
2 ⼈⽬の値を代⼊し，同居⼦ 2 番⽬の変数には，もともとの同居者 3 ⼈⽬の値を代⼊する．
こうした作業をすべてのパターンについておこなうことで，同居者から同居⼦を抜き出すことができる．
この作業をした後の注意点は，同じ位置に必ずしも同じ⼦どもについての情報が⼊っているとは限らない点である．すべての⼦どもについて回答するよう求めている wave 1 や 7以降であっても，書き忘れや，離家した⼦どもを書かないことなどに起因する⼦どもの位置のずれがある．また，同居⼦について回答を求めた wave 2 から 6 については，離家によると思われる年⻑の⼦どもの⾮同居が⽣じると，今までは年⻑の⼦どもを第⼀⼦の位置に書-6-いていたが，⾮同居が⽣じた wave では年少の⼦どもを第⼀⼦の位置に書くため，位置がずれる．また，ある wave では年齢が⾼い順で報告していたのが，別の wave では年齢が低い
順に報告していたり，ある wave では男⼥混合で報告していたのが，別の wave では男⼥別に報告したりすることで，同じ⼦どもであっても位置がずれることが⾒受けられた．こうした⼦どもの位置をすべてそろえるのは⼤きな労⼒がかかるため，今回おこなったハンドリ
ングでは，すべてそろえることはしなかったが，ハンドリングを容易にするために⼀部についてはそろえた．また，ハンドリングの参考になる変数としては，婚姻状態・同居者数・⼦
ども数・⼦どもとの同別居（息⼦・娘）である．⼦どもについての情報は，第⼀⼦（年齢・性別・同別居・⽣年・⽣⽉），第⼆⼦……と並べ替えるとハンドリングが容易になると思われる．

4. 生月の無回答・誤記の確認と修正
次に，⽣⽉について取り扱う．⽣⽉は wave10–13 で回答があり，ハンドリングの対象となる wave が少ないため，最初に取り扱うのがよいと思われる．⽣⽉についても無回答や，ある wave では 7 ⽉⽣まれと答えていたり，8 ⽉⽣まれと答えていたりなど，wave 間で相違がある場合がある．たとえば，きょうだいで同じ⽉を書いてしまうという回答者の誤りに起因するとおもわれる相違や，回答者の数字の記⼊の仕⽅によっては，調査票点検，データ⼊⼒
時に「1」を「7」と読み違えてしまったことに起因すると思われる相違がみられた2． wave
10 と 11，12，13 や，wave 11 と 12 など各 wave を⽐較し，無回答やズレを抜き出し，⼀貫した回答に修正することが考えられる．
次に，wave 1 や wave7–9 の⽣⽉に wave 10 以降の回答を代⼊する．この作業をすること
で，⽣⽉の回答を求めていない wave 1 や 7–9 であっても，より正確な年齢の計算ができ，
wave 2 ~ 6 の年齢の齟齬を判定する際に判断が容易になる．ただし，同年⽣まれで⽣まれ⽉が異なる⼦どもが別々に存在する場合に問題が⽣じる．たとえば第⼀⼦は 2004 年 1 ⽉⽣まれ，第⼆⼦は 2004 年 12 ⽉⽣まれといった場合や，再婚後の⼦どもと再婚前の⼦どもの⽣年が同じという場合である．ただ，こうしたケースは⾮常に少ないと思われる．
また，⽣⽉を代⼊した結果，ある⼦どもが調査時点には存在しないはずだったことが明らかになる場合もあり，そうした場合は該当する wave の値を⽋損にする必要がある．たとえば，2013 年 7 ⽉⽣まれなのにもかかわらず，wave 7（調査時期 2013 年 1 ~ 3 ⽉）で⽣年を「2013 年」と回答していた場合が考えられる．⽣⽉を代⼊する前は，調査年⽣まれで齟齬

2こうしたエラーは調査票点検段階で検出できることが望ましいが，点検時に過去のすべての wave の調査票と照合することは現実的ではない．
-7-

はないが，⽣⽉を代⼊した結果，wave 7 の調査時点である 2013 年 1 ~ 3 ⽉には⽣まれてい
なかったことが明らかになる．

5. 生年の誤答・無回答
次に，⽣年の誤答・無回答へ対応する．まず，無回答への対応だが，特に同居と回答しているのにもかかわらず，⽣年・⽣⽉無回答へ対応する必要がある．これは，前年と回答内容に変更がないので，回答者としては質問への回答を⾶ばしたくなり，無回答が⽣じると考えられる．これは，同居⼈数・⼦ども数の変動や，前の wave と後の wave の回答状況を参考に，代⼊できる部分については前後の情報で代⼊することができる．この作業では，すべての⼦どもについて，各 wave で第 n ⼦について同居と回答するが，年齢や⽣年を無回答のケースをワイド形式のデータで判定し，当てはまるケースの全 wave の回答をロング形式で確認し，代⼊できる部分について代⼊する．ここでの「ワイド形式」とは，⼀⼈ひとりの回答者がケースの単位となっており，各 wave の情報が列⽅向に蓄積されているデータの形式である．⼀⽅，「ロング形式」では各 wave の回答がケースの単位をなす．同⼀回答者にかんす
る各 wave の回答がネストしたデータの形式となっている（より詳しい説明は三輪・林編（2014）を参照）．
次に，⽣年の誤答への回答に対応する．まず，wave 1 や 7 以降で，同じ⼦どもについて答えていると思われるにもかかわらず，⽣年がずれるという傾向が⾒られた．これは，年号と⻄暦に起因するものが多いと思われる．昭和は⻄暦と 5 年ずれる（昭和 60 年が 1985 年）ので，記⼊ミスはあまりないと考えられるが，⻄暦と平成は 2 年ずれるので（平成 5 年が 1993年）
，混同する例がみられた．⽣年が 2 年早くなったり，遅くなったりという記⼊の変動は回答者が記⼊する際に，⻄暦と年号で混乱して回答にズレが⽣じたと推察される．この部分のハンドリングについては，ワイド形式のデータで第 n ⼦について wave 1 と 7~13，wave 7と 8〜13 などを対照し（以下の表参照），同じ位置で回答されているにもかかわらず，⽣年が異なる対象者の ID を確認する．次に，ロング形式のデータで確認した対象者の全 wave の値をみながら，回答位置がずれたために⽣年のずれが⽣じたのか，それとも回答に問題があるのかを判定する．修正できる回答について修正する．

-8-

表 6．⽣年のずれを確認する際の対照例（すべての⼦どもについて対照する）

w1
w7

w7

w8

w9

w10

w11

w12

w13

w1 & w7

w1 & w8

w1 & w9

w1 & w10

w1 & w11

w1 & w12

w1 & w13

w7 & w8

w7 & w9

w7 & w10

w7 & w11

w7 & w12

w7 & w13

w8 & w9

w8 & w10

w8 & w11

w8 & w12

w8 & w13

w9 & w10

w9 & w11

w9 & w12

w9 & w13

w10 & w11

w10 & w12

w10 & w13

w11 & w12

w11 & w13

w8
w9
w10
w11
w12

w12 & w13

6. 同別居の誤答・無回答の可能性
wave 1 や 7 以降など，すべての⼦どもの同別居について回答する場合は，同別居についての回答が正しいとは限らない．wave 2 から 6 についても同様の懸念はあるが，確認することが難しい．wave 1 と 7 以降では，別の設問である，誰と同居しているのかについての設問で，娘や息⼦と同居していると回答しているのに，同居⼦の設問では無回答であったり，別居と答えていたりするケースがある．こうした回答はどちらかが誤りだと考えられる．同居者数を答えている場合は，それと前後の wave の同別居の傾向を⾒て，無回答が同居か別居か，また別居という回答が誤っているかどうかを判断する．
「別居」と答えていて，誤りではない回答の例としては，単⾝赴任が考えられる．単⾝赴任と思われるケースは，あるwave で婚姻状況は変化しないが，同居者数が 1 ⼈で⼀⼈暮らしになり，同居⼦数も 0 となるものの，数年⽴つと元の状況に戻るというパターンがみられる．

7. 年齢の誤答・無回答
wave 1，7 以降の⽣年と同別居のハンドリングが終わったら，wave 1 ~ 13 の年齢のハンドリングに移る．まず，wave 7 以降の同居⻑⼦年齢・同居末⼦年齢を確定させるために，wave
間（wave 12 と 13 など）で⽐較し，wave 12 の同居⻑⼦・末⼦年齢が wave 13 の同居⻑⼦・末⼦年齢から 1 を引いたものと⼀致しないケースについて確認し，誤りがないか確認する．
これを wave11 と 12，10 と 11……と繰り返す3．wave 7 以降のハンドリングが終わり次第，
wave 2 から 6 の年齢のハンドリングに移る．
wave 2 から 6 でもおこなう作業は同様であり，同居末⼦年齢や同居⻑⼦年齢を計算し，
3

wave 11 と 12 はほぼ同じ年度で調査がされているので，注意が必要である．
-9-

ワイド形式のデータで wave 1 と 2 を⽐較し，wave 2 の末⼦年齢から 1 を引いたものが，wave 1 の末⼦年齢と⼀致しない ID について，ロング形式のデータで全 wave の回答をみながら修正する．修正する順番は，wave 1 と 2 を⽐較し修正，wave 6 と 7 を⽐較し修正，その後，2 と 3，3 と 4 と順に修正するのがよいと思われる．wave 1 と 3 の⽐較など，隣り合
わない wave でも⽐較したほうがよいが，作業が多くなる．そうした⽐較をするかは分析者の判断による．
また wave 1 と 2 や wave 6 と 7 を⽐較する際には，wave 10 以降に回答がないか，あっても無回答で⽣⽉を答えておらず，さらにその⼦どもが早⽣まれの場合に問題が⽣じる．第⼀に，そうした場合に wave 1 と 2，wave 6 と 7 で同じ年齢が計算される可能性がある．例えば，2007 年 3 ⽉⽣まれだが，⽣⽉を答えていないケースを考える．wave 1 では 2007 年⽣まれなので，2007 から 2007 を引いて，0 歳と年齢は計算される．wave 2 回答時に，たとえば2008 年 2 ⽉に回答したとすると，該当の⼦どもの年齢は 0 歳であるので，0 歳と回答する．
そのため，wave 1 で 0 歳，wave 2 で 0 歳という状況が発⽣する．第⼆に，そうした場合にwave 1 と 2，wave 6 と 7 で 2 歳異なる年齢が計算される可能性がある．2006 年 1 ⽉⽣まれのケースでは，2006 年⽣まれという情報しかない場合は，wave 1 では 2006 から 2006 を引
いて，本当は 1 歳なのに，年齢が 0 歳と計算されるが，wave 2 回答時に，2008 年 2 ⽉に回答したとすると，親による回答は 2 歳となる．そのため，早⽣まれで⽣⽉を回答していない
場合，wave 1 から 2 および wave 6 から 7 において，同じ年齢が続くか，2 歳⾶んで回答されることがある．
そうしたケースについては，
早⽣まれを判定する変数を wave 1 および wave
7 ~ 13 まで作成し，早⽣まれの場合は調査年と同じ年数を⽣年から引くことで，wave 2 から6 と整合的な年齢を計算することができる．また，wave 2 から 6 の年齢は調査時点の年齢なので、wave 1 のみ⽣年を回答しており，wave 2 以降の年齢の回答と齟齬がある場合は，wave
1 の⽣年を誤って回答したと判断するのがよい可能性が⾼い。
加えて，早⽣まれの場合は wave 2 ~ 6 の回答時期がおおむね 1 ⽉から 3 ⽉であるため，1
歳も進まなかったり，2 歳進む年があったりという状況が発⽣する．調査時点の年齢の影響を⾒たい場合には問題がないが，3 ⽉末時点での満年齢（学年）の影響を考慮したいときには問題となる．そのため，wave 2 から 6 の同居⼦の年齢については，調査時点の年齢に修正するのか，つまり論理的にあり得ない回答のみを修正するのか，それとも 3 ⽉末時点の満年齢に修正するのか，どちらかを選択する必要が出てくる．最も理想的な⽅法は，wave 2 ~6 についても，⽣年や⽣⽉を割り当てることだが，必要とされる労⼒が⾮常に多くなると推測されるため，今回はそうした⽅法を取っていない．⽣年や⽣⽉を割り当てることで，分析する際に年齢をより柔軟に計算することができる．
ここまでハンドリングをしたうえで，⽣年にもとづく年齢の計算は以下の 4 つのパターンに分かれる．①全員が早⽣まれでないと仮定し，調査前年から⽣年を引く，②次に，⽣⽉-10-を回答しており，早⽣まれの⼈については調査年から⽣年を引く，③ハンドリングで早⽣まれと判定された⼈については，調査年から⽣年を引く，④調査年に⽣まれた⼈については，調査年から⽣年を引く．この計算で，おおむね⼀貫した年齢が計算できると思われる．
また，同じ⼦どもについての情報が同じ位置にある，つまり同じ変数に同じ⼦どもについての情報が⼊っている場合は，wave 1 の年齢に 1 を⾜したり，wave 7 の年齢から 1 を引いたりすることで wave 2 から 6 の年齢が容易に計算できる．しかし，上述の⼦どもの離家な
どの理由でずれが⽣じている場合で，⼀括して計算したい場合は，⼦どもについての情報の位置をそろえる必要がある．確認せずに計算すると，正しい値を間違った値で上書きする可能性がある．

8. ハンドリング後の遷移表とハンドリングが推定に与える影響
実際にハンドリングした⼀例を以下に⽰した．上記に⽰したのは指針であり，同じ指針に従ってもハンドリング⽅法はさまざまあると思われる．そのため，⼀例としてみていただきたい．

表7．同居末子年齢の遷移表（データハンドリング後）
同居子なし

0 ~ 2歳3 ~ 5歳6 ~ 8歳9 ~ 11歳 12 ~ 14歳 15 ~ 17歳 18歳以上

計

同居子なし

17,606

754

14

17

17

9

18

35

18,470

％

95.32

4.08

0.08

0.09

0.09

0.05

0.1

0.19

100

32

3,941

1,578

1

1

0

0

0

5,553

％

0.58

70.97

28.42

0.02

0.02

0

0

0

100

32

352

2,807

1,317

1

0

0

0

4,509

％

0.71

7.81

62.25

29.21

0.02

0

0

0

100

21

88

0

2,507

1,159

0

0

1

3,776

％

0.56

2.33

0

66.39

30.69

0

0

0.03

100

21

25

0

0

2,138

958

0

3

3,145

％

0.67

0.79

0

0

67.98

30.46

0

0.1

100

0 ~ 2歳3 ~ 5歳6 ~ 8歳9 ~ 11歳
12 ~ 14歳％
15 ~ 17歳
％
18歳以上
％
計
％

23

5

0

1

0

1,650

679

2

2,360

0.97

0.21

0

0.04

0

69.92

28.77

0.08

100

34

2

0

0

0

1

1042

364

1,443

2.36

0.14

0

0

0

0.07

72.21

25.23

100

79

1

0

0

0

3

1

914

998

7.92

0.1

0

0

0

0.3

0.1

91.58

100

17,848

5,168

4,399

3,843

3,316

2,621

1,740

1,319

40,254

44.34

12.84

10.93

9.55

8.24

6.51

4.32

3.28

100

まず，緑⾊のセルの部分については，同居⼦なし→同居⼦なしや 0 ~ 2 歳→0 ~ 2 歳のように該当ケースが減ったセルもみられたが，それ以外の⼤部分のセルは該当ケースが増えた．

-11-

ハンドリング前は他のセルに分類されていた移動が，ハンドリングによって分類しなおされたためと考えられる．次に表側の⼦どもがいたにもかかわらず，次の wave で同居⼦なしと答えた移動については，18 歳以上については変動がないが，それ以外については半減した．表頭の同居⼦なしと答えていて，次の wave で 3 歳以上の⼦どもがいると答えた移動についても半減した．ハンドリング後は緑⾊のセルを除く上三⾓・下三⾓の部分に分類される
移動はほとんどなくなった．ハンドリングで誤答や無回答による移動が，より⽣じやすいと考えられる緑⾊の部分に再分類されたことが分かる．
次に，ハンドリングが推定に与える影響をみる例として，⼼理的な尺度として抑うつ尺度を，⾏動⾯の尺度として家事頻度を取り上げる．もし無回答や誤答がランダムなのだとすれ
ば，推定結果への影響はおもに標準誤差に現れる⼀⽅，ランダムではない無回答・誤答ならば，回帰係数への影響が⽣じると推測される．独⽴変数として同居末⼦年齢を投⼊し，統制変数として wave ダミーのみを加えたシンプルなモデルである．推定は固定効果モデルでおこなった．多くの統制変数を投⼊したモデルとは，ハンドリングが係数に与える影響が異なるかもしれない点に留意が必要である．

表8．抑うつ尺度と家事頻度にかんする固定効果モデルの結果と比較
抑うつ尺度

家事頻度

元データ ハンドリング後 係数の差

元データ ハンドリング後 係数の差

末子年齢（基準：同居子なし）
0 ~ 2歳3 ~ 5歳6 ~ 8歳9 ~ 11歳
12 ~ 14歳
15 ~ 17歳-.376 ***-.402 ***(.072)(.074)-.129 †-.159 †(.078)(.083)

.016

-.056

(.086)(.092).136.107(.093)(.101).103.083(.102)(.110).215 †.154(.119)(.129).201.189(.145)
観測数
個人
sigma_u

18歳以上

6.5%
18.9%
127.9%-27.1%-24.7%-39.6%

3.804 ***

3.949 ***(.206)(.218)

2.976 ***

3.154 ***(.207)(.223)

2.386 ***

2.562 ***(.213)(.231)

1.785 ***

1.925 ***(.225)(.245)

1.254 ***

1.312 ***(.244)(.265).785 **.801 **(.269)(.288)-.442-.573 †(.156)(.323)(.334)

49455

49455

39412

39412

8071

8071

8085

8085

3.083

3.082

7.792

7.778

-6.3%

3.7%
5.6%
6.9%
7.3%
4.4%
2.0%
22.9%

sigma_e
2.399
2.399
3.742
3.736
注．括弧内はロバスト標準誤差である．Wa ve ダミーを投入した．† p < .10, * p < .05, ** p < .01, *** p < .001.

-12-

まず，抑うつ尺度の結果を⾒てみると，有意⽔準はおおむね⼀致している．15 ~ 17 歳の係数については，元データでは 10%⽔準で有意だが，ハンドリング後では有意でない．係数の差は，ハンドリング後の係数を基準とし，ハンドリング後のデータから得られた係数から元データから得られた係数を引き，それをハンドリング後のデータから得られた係数で割った．抑うつの 0 ~ 2 歳を例にすると，{−.402−（−.376）}/（−.402）≒0.065 となる．抑うつでは，有意でない変数の係数を除外して，0 ~ 2 歳の 0.1%⽔準で有意な係数でも，6.5%の係数の差がある．元データを⽤いた推定の⽅が全体的に正の⽅向に係数の値が⾼い．家事頻度では，18 歳以上のみ有意⽔準が異なる．係数にかんしては元データのほうが全体的に0 に近づく傾向が⾒られる．家事頻度では両データで有意な係数で係数の差は 2.0%から7.3%であった．標準誤差にかんしては，抑うつ・家事頻度のどちらでもハンドリング後よりも元データのほうが⼩さい4．
抑うつ尺度・家事頻度についての単純な固定効果モデルでは，元データでもハンドリング
後のデータでも，ほぼ異ならない結果が得られた．ただし，今回の推定で⽤いたモデルは統制変数が⾮常に少ない．多数の統制変数を⼊れたモデルでは，異なる推定結果が得られる可能性がある．ハンドリング後のデータを⽤いた推定を真の値と仮定すると，元データを⽤いた推定では有意な係数でもバイアスが⽣じており，分析の⽬的によるがある程度はハンドリングをした⽅が望ましいと考えられる．

9. 結論——子どもについての設問の改善可能性——
本稿では，同居⼦項⽬，とくに同居⼦の年齢に着⽬した分析をする際に，留意すべき点について論じた．同居末⼦年齢の遷移表からは，1 年ごとの調査において⽣じにくいと考えられる移動が⽣じているようにみえるが，調査時点や回答タイミングが異なることで，そうした移動が⽣じることを指摘した．そのうえで，ハンドリングする際のデータの加⼯について述べ，⽣⽉・⽣年，同別居，年齢のハンドリングについて指針を⽰した．次に，実際に例として指針をもとにハンドリングしたデータと元データで，遷移表や固定効果モデルの結果を⽐較し，ハンドリングが与える影響の例を⽰した．同居の⻑⼦年齢や末⼦年齢に着⽬した
分析は JLPS の⻑所を⽣かす分析となると思われるが，同居⼦の年齢は上述のように扱いづ
らい側⾯がある．本稿の指針によって扱いやすくなることを期待する．
そのうえで，ハンドリングをするなかで明らかになった，⼦どもについての設問の改善可能性について，3 点述べる．1 点⽬として，⼦どもの⽣年を回答する際に平成や令和といっ4係数の差の検定では（Clogg et al. 1995），元データとハンドリング後で末⼦年齢において有意な係数の差はなかった．
-13-

た元号に基づいて回答することで⽣じる，
⽣年の wave 間の変動を減らすことが挙げられる．
⼦どもの年齢については正しく回答できる親が多いと思われるが，⽣年についてははっきりと記憶しているか分からない⼈がいるという印象を受けた．調査回答時に「⼦どもは今 n
歳だから，平成 m 年⽣まれ」などと計算して，回答している可能性がある．平成や令和は⻄暦とのズレが少なく，その際に計算ミスなどで⽣年の変動が⽣じている可能性がある．
JLPS の第⼀⼦の⽣年について確認すると，調査票上で「⻄暦・昭和・平成」と横に並んでいても，縦に並んでもいても，「平成」に基づいた回答が多い．そのため，調査票に「平成20 年は 2008 年」など，調査年で⼀番回答が多そうな年齢層の和暦と⻄暦を⽰すことは考えられるが，そうした介⼊によって回答ミスが減るのか，増えるのかは明らかでないため，導⼊する前に検証する必要がある．
また，⼦どもの⽣年の誤答の可能性はパネル調査だけでなく，横断調査においても問題となる．パネル調査であれ，横断調査であれ，対象者の親や⼦どもの⽣年については，対象者
本⼈の⽣年よりも測定の際の誤差が⼤きくなることが考えられる．調査対象者の親や⼦どもの⽣年をどのようにすれば正確に回答してもらえるのかは，今後の課題だろう．
2 点⽬として，回答者がすべての⼦どもを回答しているわけではない点にも改善の余地があると考えられる．
「すでに独⽴している⽅も含めてください」というリード⽂があるものの，離家と推測されるが，回答されたり，回答されなかったりと，回答に変動が⽣じる⼦どもがみられた．また，年少の⼦どもでも途中から報告されなくなる⼦どもも存在した．報告
されなくなる⼦どもについては，⽣きており，調査時点で離家や⼊院などで別居のため，回答されていない場合と，すでに亡くなっており回答されない場合が考えられる．JLPS では
親や配偶者の死亡については，経験したかどうかを尋ねているが，⼦どもの死亡については尋ねていない．発⽣件数は低いかもしれないが，対象者に⼤きな影響を与えるイベントではあり，項⽬として検討する余地はあるかもしれない．
3 点⽬として，JLPS では離別への移⾏もある程度⽣じており（不破・柳下 2017），離別後の再婚によるステップファミリーが⼀定数おり，実⼦かどうかという項⽬を導⼊することで，現在同居していなくても親⼦関係がある，または同居していても実⼦でない⼦どもについての回答が促される可能性がある．アメリカでは，2010 年の国勢調査で，世帯主の⼦どものうち，実⼦が 93.0%，養⼦が 2.3%，ステップチルドレンが 4.7%である（Kreider & Lofquist
2014）．たとえば American Community Survey の⼦どもについての質問項⽬では，⼦どもを実⼦の息⼦・娘（Biological son or daughter），養⼦の息⼦・娘（Adopted son or daughter），継⼦の息⼦・娘（Stepson or stepdaughter），義理の息⼦・娘（Son-in-law or daughter-in-law）と分類している（Kreider & Lofquist 2014）．今回のハンドリングでは再婚の結果，実⼦と思われる⼦どもについて回答しなくなり，再婚後のステップチルドレンとみられる⼦どもを新たに回答していると推測されるケースがみられた．⽇本の量的調査はこうしたステップファ-14-ミリーやステップチルドレンを捉えるのが難しい質問項⽬を採⽤してきた（野沢 2008）．
JLPS に質問項⽬として「実⼦か，そうでないか」という項⽬を加えることで，再婚後の回答者などが回答しやすくなる可能性もあるが，回答者が質問を理解できるのかという問題もあり，⼩規模な実験や調査などでこうした項⽬の導⼊可能性を探る必要があると推察さ
れる．

参考文献
Clogg, C., E. Petkova, and A. Haritou, 1995, “Statistical methods for comparing regression
coefficients between models,” American Journal of Sociology, 100(5): 1261–293.
不破⿇紀⼦・柳下実，2017，「離死別者の親同居」『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. 103．
稲葉昭英，2011，「NFRJ98/03/08 から⾒た⽇本の家族の現状と変化」『家族社会学研究』23(1):43‒52．
Kreider, Rose M. and Daphne A. Lofquist, 2014, Adopted Children and Stepchildren: 2010, Report
Number P20-572.
三輪哲・林雄亮編，2014，『SPSS による応⽤多変量解析』オーム社．
野沢慎司，2008，「ステップファミリー研究の動向――アメリカからの視点」『家族社会学研
究』20(2): 71‒6.
⽥中慶⼦，2010，「⼦どもの⼊学による家庭⽣活の変化――教育費負担・主観的 well-being・
⽣活時間」『家計経済研究』88: 41‒8．

-15-移動表（仮想例）再現⽤ Stata コード

set obs 12gene id = _ngene ymonth = _ngeneage1 =

0 if ymonth < 5replace age1 = - 88 if ymonth > 4
geneage2 =

1 if ymonth < 5replace age2 =0 if ymonth > 4

geneage3 =

2 if ymonth < 4replace age3 =1 if ymonth > 3

geneage4 =

3 if ymonth < 4replace age4 =2 if ymonth > 3

geneage5 =

4 if ymonth < 4replace age5 =3 if ymonth > 3

geneage6 =

5 if ymonth < 4replace age6 =4 if ymonth > 3

geneage7 =

6 if ymonth < 4replace age7 =5 if ymonth > 3

geneage8 =

7 if ymonth < 4replace age8 =6 if ymonth > 3

geneage9 =

8 if ymonth < 4replace age9 =7 if ymonth > 3

geneage10 =

9 if ymonth < 7replace age10 =8 if ymonth > 6

geneage11 =

10 if ymonth < 6replace age11 =9 if ymonth > 5

geneage12 =

11 if ymonth < 4replace age12 =10 if ymonth > 3

geneage13 =

12 if ymonth < 4replace age13 =11 if ymonth > 3

reshape long age, i(id) j(wave)
xtset id wave
xttrans age, fre

-16-





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c ¤ BÎ2016 vwÏ2020 vw TÀ ¤Î2018 vwÏ2024 vw
ZVS£l ¤»°UÄ¦£lÀ ¤Î2004 vwÏ2006 vw
ilpNÄxQ¢),95G1E0ËO¯\¨z¢ÅFaKy¢FÇtuÌ
Î2006 vw
Ï2008 vw

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東京⼤学社会科学研究所 パネル調査プロジェクト
https://csrda.iss.u-tokyo.ac.jp/panel/