日本人口学会研究企画委員会編『日本人口学会報告書

歴史人口学の課題と展望』2022 年 6 月 10 日

第  章 単年・パネルデータの活用と分析：
同居児法からイベントヒストリー分析まで
黒須 里美（麗澤大学）［要旨］
ミクロレベルのデータを利用した歴史人口研究は, 情報システムの進展と分析法の開発によって,一昔前には想定していなかった長期そして多地域・社会の比較を可能にし, 庶民のライフコースを明らかにしている。各国で進むビッグデータの構築と国際比較研究を背景に, 日本の歴史人口史料が近年の研究にどう活用されているのか, またそこから何が分かるのかを明らかにする。特に単年データを利用した SMAM, 同居児法, 世帯構成比較, そして長期パネルデータを利用したイベントヒストリ
ー分析の方法と成果を中心に述べる。
キーワード 同居児法，SMAM, イベントヒストリー分析，歴史人口ビッグデータ

ェーデンや中国はその後, 長期的かつ緻密な社
会科学研究を可能にする壮大なスケールのデー
タベースを構築し公開に至っている(1)。
この世界の潮流の中で日本でも速水融を代表とするユーラシアプロジェクトとそれに続く研究グループによって史料のデジタル化が試みら
れ, 社会科学的な分析が進んでいる。本報告書 5−6 章の DANJURO や Xavier Data は代表的なデータベースである。しかしこの他にも各研究者・グループによってローカルヒストリーと人口現象を語る様々な形式でのデータベースが構築されている。EHPSN のような国内データベースのネットワーキングや, ネットによる公開はな
く（DANJURO 以外）, この点は今後の課題である。とはいえ, データ活用の視点からは, この 20年間に大きな進展があった。本章は筆者が関わってきた, 人口学・社会学の方法論を単年から長期に続く宗門人別改帳に適用した実証分析研究を中心にまとめる。
以下ではまず日本の歴史人口学で扱われる宗門人別改帳の特長と問題点をまとめる。次に幕末維新期の Ryoma データを利用した SMAM, 同居
児法, 世帯構成比較という 3 つの方法とその具体的分析事例を示し, 大規模単年データ活用の近年の研究動向を述べる。後半は長期に継続する宗門人別改帳を, 毎年継続する「パネルデータ」ととらえて活用するイベントヒストリー分析を中心とした方法と事例を示し, 今後の課題を議論
する。

はじめに
近年の歴史人口学研究では歴史人口ビッグデータの構築とそれを利用した比較分析が一つの国際的潮流となっている。歴史人口ビッグデータとは, 必ずしも情報科学系で言われる大規模という意味のビッグだけでなく, アナログ的なアクセスしか可能でなかったローカルな史料のデジタル化によってこれまでには見られなかった
人口・家族の動向が可視化され比較可能になったという意味も含む。そしてそのビッグデータ活用のための組織化と国際的協力が進んでいる（黒須2008）。
その例をいくつかあげてみる。まず, ミネソタ大学の Steven Ruggles によるアメリカ合衆国のセンサスデータベース構築で始まった IPUMS
で は , Robert McCaa を 中 心 に IPUMSInternational として世界各国のセンサスデータを収集しデータベース化が続けられ（残念ながら
現時点で日本のセンサスは含まれていない）, 社
会科学リサーチでしっかりと市民権を得ている（Alter et al. 2006）。ヨーロッパでは Kees
Mandemakers などを中心に地域や国において多様なデータベースを統合した形式で活用する
た め の イ ン タ ー フ ェ イ ス (Intermediate Data
Structure: IDS) が 作 成 さ れ た 。 現 在 で はEuropean Historical Population Samples
Network,
EHPSN(https://ehps-net.eu/
2022/03/30 検索)があり, 世界の歴史人口データ
ベースの紹介もある。そして歴史人口データベースの構築と同時にその研究方法や国際協力も進んできた。本章の後半で紹介するイベントヒスト
リー分析を利用した Eurasia Project の 5 カ国比較研究はその先駆となった。特にその中でもスウ

１．日本の歴史人口学史料
日本の歴史人口学研究に使われる史料は宗門人別改帳, 増減帳, 過去帳, 村明細帳, 懐妊書上33

帳, 奉公人請帳などさまざまであるが, 実証的研究にもっぱら利用されてきたのは宗門人別改帳である。宗門改帳, 人別改帳など表題は村によって異なるが, ここではこれらをまとめて宗門人別改帳とする(2)。宗門人別改帳は地域や時代による差異はあるものの, 一筆（ユニット）を世帯として扱うことができ（髙橋 2021）, 戸主を筆頭に親族・非親族を含めたメンバーの名前, 続柄, 年
齢という各年の静態情報がある。また村役人が人口の動きを把握するために記載した出生, 死亡,
移入, 移出などの人口動態情報や社会経済情報といえる持高や牛馬数などを含んでいる場合も多い。西欧社会の歴史人口学のように教区簿冊など複数の情報を連結する必要がない分, 手間と時間が省けるだけでなく, 連結ができずに分析から除外されるケースも少ないという利点も大きく, 歴史人口統計のデータソースとして非常に優れている（津谷 2021）。
 ただし, 宗門人別改帳を人口学的分析に活用する際に留意すべきことは少なくとも 5 点挙げられる。第１に上記のような一般的な共通性はあるものの, 対象人口や続柄表記などに地域差があることである。第 2 に「現住地主義」という現在の住民票に近い様式と,「本籍地主義」という現在の戸籍に近い様式という 2 種類が混在することである。人口学的分析は現住人口について行われるので現住地主義の方が望ましい（浜野 2011,17）。第 3 に年齢の扱いである。数え年で記載されるため, 生まれた時に 1 歳, 正月を迎えると 2歳となる。極端な例を挙げれば, 12 月末日に誕生した人の場合, 翌日の元旦には 2 歳となる（髙橋2021）(3)。第 4 に改め（調査）は年に 1 回である
ため, 二本松藩の人別改帳のように出生と死亡の年月日が記載されている特例もあるが, 一般
的にはイベントはある「年」に生起したという情報のみである。第 5 に改めと改めの間に生起したイベントは記録されないことが多い。この点で最も問題になるのは乳児死亡率である。この問題に対処するために, 懐妊書上帳など他の資料の活用 (Tsuya and Tomobe 1998, 鬼頭 2002), シ
ミュレーション（木下 2002, 203-231）による乳児死亡率レベルの検討や, 出生(fertility)としてではなく記録された出生(reproduction)としての
出生行動研究のアプローチ(Tsuya and Kurosu
2010)もとられている。

て捉える「面」的データの活用に着目し, 坂本龍馬の活躍した時代であることに因んで速水融がRYOMA プロジェクトと名付けた。そしてその後の研究チーム (4) によって整理および続柄コードの追加やデータ修正拡充が行われてきた。以下,
データ整理と分析が進んでいる 7 地域を示す。
(1) 真壁：常陸国真壁郡（茨城県）「人別改帳」
1860-61, 1864-66 年, 1869 年 14 ヵ村 3,830 人(2) 多摩：武蔵国多摩郡（東京都）「日野宿組合
村平民族戸籍」 1870 年 35 ヵ村 10,332 人(3)美濃：美濃国安濃郡他 9 郡（岐阜県）「美濃国宗 門改帳」 1844-45, 1859-61, 1868, 1870 年
34 ヵ村 13,584 人(4) 久居：伊勢国一志・安濃郡（三重県）「宗門帳」 1850-55 年 24 ヵ村 9,542 人(5) 越前：越前国丹生郡他（福井県）「宗門人別改帳」 1857-58, 1861-65, 1867-71 年 54 ヵ村
12,908 人(6) 備中：備中国窪谷 ･ 都宇郡（岡山県）「切支丹宗門御改判形帳 1870 年 23 ヵ村 8,408 人(7) 石見：石見国安濃郡他（島根県）「宗門人別改帳」1863-64 年 63 町村 28,846 人
 このうち石見については廣嶋清志のプロジェ
クトで修正・補足作業がなされ石見銀山領 63 村
町の分析が進んでいる（廣嶋 2004, 2009）。その他の地域の地理や経済的背景については黒須・速水・岡田(2005), 金親・黒須(2013)に詳細がある。
また多摩は明治初期に試験的に作られた戸籍であり, 明治 3 年時に存在する人口の直近の移動情報を含むため, 単年データとはいえ結婚や養子のタイミングと地理的移動が把握可能で詳細研究がなされている（Kurosu and Ochiai 1995,
Kurosu 1996, Hanaki and Kurosu 2010 など）。
以下では 7 地域を利用した結婚, 出生, そして世帯構造の比較研究の方法と事例をまとめる。
 60$0（静態平均初婚年齢）
結婚のタイミングを表す 一つの方法として
SMAM(Singulate mean age at marriage)がある。
平均初婚年齢は 「静態平均初婚年齢」とされ, 歴史人口学者のヘイナル(Hajnal)が提唱して以来,主として人口動態統計が不完全な国あるいは時代について使われるようになった（阿藤 2010,
182L）。SMAM はセンサス型の静態人口を用い,各年齢未婚率をベースに算出される(方法詳細については United Nations 1983, Annex I,など) (5)。
SMAM は人口センサスの年齢別未婚者割合を用いて計算されるため, これを日本の史料で扱う場合に年齢と結婚履歴が必要となるわけだが,多摩以外の単年資料の場合は履歴が不明である
ことが多い。そこで既婚・未婚の特定は史料の続

２．単年データの分析 5<20$ プロジェクトと単年データの活用「ユーラシアプロジェクト」（平成７−11 年度
文部省科学研究費創生的基礎研究「ユーラシア社
会の人口・家族構造の比較史研究」代表 速水融）の一つの成果に RYOMA データの構築がある。
従来の歴史人口学が扱ってきた時系列的データを「点」と捉えると, まとまった地域を単位とし34

を徳川期に適用した研究を参考に(Saito 1993,
斎藤 1992, 坪内・坪内 1984, 1985, Hanley andYamamura 1997, Smith 1977)北モデルのレベ
ル 9-11, 西モデルの 7-12 を利用した。どの生命表モデルを利用するかによって推計にどのくらいの違いが出るかを見ることもできるのが同居児法の利点ともいえよう(6)。

柄と夫や子どもの存在の有無によって判別することになる。この点で偏向がないよう注意が必要
であるが, 実際の初婚年齢がわからない場合も推計できるため単年データからも比較分析の可能性が広がる。
 同居児法
「同居児法」(Own-children method)はセンサ
ス型のデータのために開発され, 出生登録のない人口史料, あるいは出生統計に信頼性のない
人口史料へ適用されてきた出生率推計法である(Cho et al. 1986)。歴史人口データにも適用されていたが(Haines 1978 など), イタリアの統計学者と歴史人口学者がプログラムを開発し, それを利用した本格的な歴史人口データへの応用が
施 行 さ れ た (Breschi and De Santis 1997,
Breschi, Kurosu, and Oris 2003)。この推計法の多摩データへの適用が試みられ(Kurosu 2003),
その後, 他の地域でも適用されている（廣嶋 2002,
2009, 黒須・速水・岡田 2005 など）。
同居児法は経験的に 10 歳未満の子どもはごくわずかの例外を除いて父母と同一の世帯に居住すること, また人口統計で続柄関係は他の属性と比較して正確に報告されているという特徴を生かし生残率の逆数を年齢別同居児数に乗じて過去の出生数を推計する（河野 2002）。その方法を綿密に示している Cho et al. (1986) によると, この推計方法で問題になるのは年齢の誤報,
母子のマッチング（照合）と移動による偏向である。このうち移動による偏向（大規模な農村から都市への移動など）は Ryoma データでは問題にならない。年齢についても干支を使う東アジア圏
同様, 年齢の申告が正確で(United Nations 1983,
183) 5, 10 歳などの区切りのいい数字に偏る(ageheaping)心配はない。
 母子照合は Ryoma データにおいては戸主からの続柄が明らかなためかなり正確にできる。また照合できなかった子ども(non-own children)についてはその子ども数を母の全年齢に分配するというステップも踏んでいる。そのため, 上記のような問題は推計にはあまり影響がないともされる(Cho et al. 1986, 36)。とはいえ久居の史料のように, 親子関係などの単純な続柄の記載のみで複雑な続柄についての記載がない例や, 備中の「又従兄弟」など複雑な続柄には注意が必要である（岡田 2004a）。
母子が照合されたとして次に問題になるのは死亡率のパターンである。つまり母親と子ども両方の死亡率が加味されるという点である。以下の事例では死亡率推計に最もよく利用される
Coale-Demeny(1983)の「地域別モデル生命表」

 5<20$ データからみる結婚と出生 上記の方法を RYOMA データに適用して幕末の結婚と出生パターンを地域別に示したのが表１である。単年データでどこまで比較分析が可能であるのか。表 1 は 7 つの地域の結婚と出生の推計を比較している。まず結婚について表１からわかることは, 真壁と多摩は, 16-20 歳の未婚率が示す通り結婚のスタートが早く（早婚）, SMAM
は真壁と多摩で 21-22 歳と低く, 美濃と久居は26-27 歳と晩婚, その他の地域はその中間となっていることである。単年データゆえに既婚か否かの判別結果に問題がないか注意は必要であるが,いわゆる西高東低の初婚年齢と符号する(Hayami 1987, Kurosu, Tsuya, and Hamano1999)。
表  地域別女子の未婚率60$07)5
地域

史料年

真壁
多摩
久居
美濃
越前
備中
石見

1870年
1870年
1850-55年
1844-70年
1857-71年
1870年
1863年

SMAM

未婚率
TFR
16-20歳 46-50歳 中位推計
20.68
0.81
0.03
4.43
21.64
0.87
0.01
4.60
26.18
0.93
0.07
4.24
27.38
0.99
0.15
-23.19
0.88
0.01
5.04
24.56
0.89
0.05
5.20
24.80
0.93
0.11
2.4*

女子数
1,005
3,022
2,633
695
3,591
2,255
10,492

出所:真壁〜備中は黒須(2009)表１,石見は廣島(2009)
表 2,4 より算出。
注：真壁〜備中 TFR は死亡率の中位(q0=180)で推計。
備中は乳幼児の性比の偏りが激しいため補正を加えた数値である。*石見の TFR は死亡率が含まれていない。
廣島(2009)は乳児死亡率から考えて「真の出生率」を1.2-1.3 倍(2.88-3.12)としている。

 TFR（合計出生率）の推計には同居児法が使われているが, 石見（廣嶋 2009）は 13 歳以上の女子の同居児 2-5 歳で 4 年間の後方推計の結果を,
その他（黒須 2009）では奉公の始まる前の 12 歳
までの子どもとその母親を照合し過去 12 年間の後方推計の平均を示している。表１によると TFRは備中と越前で高く多摩・真壁が続き, 久居で低い。石見は乳児死亡率を含めてもかなり低い。推計方法の違いもあるが, 同時期の越前（1859-63年）の推計を見ると 4.54 と落ち込んでいる（表省略）。1861 年前後は全国的にコレラが蔓延したとされる時期でその影響も受けている可能性

35

も考えられる。いずれにしても TFR は結婚のパターンのような東西での違いは示しにくい。
 また, 世帯の持高が史料から判明する多摩, 越前（黒須 2009）, 石見（廣島 2009）については
もう一歩踏み込んだ世帯の社会経済的地位と婚姻出生率(7)の関係性を見ることが出来る（図表省略）。推計期間の階層が一定という前提が必要だが, これらの分析からは階層が低いほど結婚年
齢は高く, 出生力は低い傾向があるという共通性が見出された。
  世帯構造
もうひとつ単年データを比較研究に生かす方法を提示したい。世帯構造である。世帯の様相を示す指標は様々あるが, 斎藤（2002）は厳密な比較検討の指標として R. Wall（1983）による同居
親族集団の戸主に対する関係別の構成と, その親族集団の規模を 100 世帯あたりの値で表す方法を提唱している。子どもを含む夫婦家族単位を除くので, 観察される親族規模が戸主の配偶状
態や子どもの数に影響されず, より直接的なかたちで世帯の複雑さが比較できる(斎藤 2002)。この方法に沿って Ryoma データから算出した数値,
さらに斎藤(2002, 表 1-1)が比較したイングランド, 北・中欧の数値, そして 1920 年日本の国勢調査を用いた数値を比較したのが表 2 である。

表  地域別世帯構成の比較：核家族以外の世帯構成構員（ 世帯あたりの数値）
真壁
年
親

きょうだい

きょうだいの配偶者

子どもの配偶者（嫁婿）
きょうだいの子

孫
その他の親族合計
1

多摩
年










幕末維新期農村
美濃久居
越前
備中
年 年年 年
































   

日本 北・中央 (QJODQG
郡部
年 F F
























千 千 


出所: 黒須・金親(2015),表 3
注：幕末維新期の農村は Ryoma データから算出。日本（郡部）とヨーロッパのデータは斎藤(2002)表 1.11.2 で, それぞれ戸田(1937) 第 16 表と R.Wall (1983)
Table1.11 をベースにしている。北・中欧はアイスラ
ンド, ノルウェー, オーストリアの平均値の平均。
 表 2 から少なくとも 3 点明らかである。第 1 に,ヨーロッパと比べて幕末維新期の農村は同居親族集団がはるかに多い。特に子どもの配偶者と孫が多く, 明らかに直系家族的な日本の世帯構造を示している。第 2 に, この傾向が 1920 年の日
本の郡部にも発見された。国の社会経済的発展にもかかわらず幕末維新期から第 1 回の国勢調査までこの傾向が続いたことは直系家族制度の継続性を示唆する。第 3 に幕末維新期農村の 6 地域
を比べてみると, 真壁と多摩で孫の割合が高く,

36

多世代型の傾向が関西よりも関東側で強かったことを示す。備中はきょうだいの配偶者やその他の親族が多い点で特異である。
 さらにこのうちの多摩, 美濃, 越前について持高による差異を探ったところ（図表省略）, どの地域においても無高よりも高持で, また石高が高ければ高いほど同居親族集団の合計数は多く,
特に親と孫が多いことがわかった（黒須・金親2015）。社会経済階層の上層世帯において直系家族志向が強かったとも, また直系家族志向を達成しやすい人口学的条件を備えていたとも考えられる。
 以上に示した通り, 単年または断続的に続くセンサス型資料からもさまざまな推計が可能である。鍵は「年齢」と「続柄」である。ここで扱った結婚, 出生の推計や世帯構造の比較以外にもハンメル・ラスレットモデルを取り入れた構造比較（岡田 2004b）や離家パターンの比較(Kurosu
1996)などに応用できる。ただし推計結果を安定させるにはある程度のサンプルサイズ数は必要であり, また単年データゆえにその性別や年齢構造の偏りがないかなどの入念なデータレビュ
ーは欠かせない。
 大規模単年データの構築と活用
 本節のおわりに単年〜短期継続の膨大な資料をデータベース化し長期・比較スケールで議論した 2 人の若手研究者の研究をあげる。両者ともアメリカの大学での博士論文をベースとしており,日本の研究者が想像もしていなかった大規模データベースの構築と活用を行なった事例である。
 まず, Fabian Drixler（2013）は DANJURO や
Xavier のデータのみならず, 著者自身が原史料
および地方史に掲載された散発的な宗門改帳を採取し, 10 ヵ国約 3300 冊（550 万人年）の「東国データベース」を構築し, 同居児法を適用して長期の出生率の変化を推計した。さらにモンテカ
ルロシミュレーションを用いて出生力の変化を招いた間引きと堕胎の割合を推計した。間引き撲滅の努力とともに「生まれた子は皆育てる」のが当たり前という新たな「生殖文化」がとって代わり, 人口成長に繋がる出生率がもたらされたと提示した。間引きをめぐる文化の変化によって出生率が変化したという大胆な仮説や明治期を含めた推計の前提と方法などに対して多々議論はある。しかし, センサス型大規模データの積み上げにより TFR が 1650 年代で減少, 1700-1800 年の 3.5 前後の推移, 天保の飢饉を除く 1880 年代まで増加, 1910 年代に 6.0 へ急騰したという長期推計や, 徳川後期には最低だった東日本の出生率が 1920-50 年には一転して全国の最高値に達したという議論は一方向的な人口転換論への批判としても示唆に富む。大小の村々の宗門改帳もそれだけでは統計的な意味がない場合も, サン
プル数を増やすことで統計の検証に耐えうる結果が示された研究ともいえよう。
 も う 一 人 は 公 文 譲 (Kumon 2019) で あ る 。
Xavier と DANJURO, ユーラシアプロジェクトで収集された未入力の石高情報, 自ら収集した
大量の（多くは単年・短期の）宗門人別改帳を含め約 600 ヵ村の宗門人別改帳から作成した世帯
土地所有（持高）データを基に近世日本農村の土
地所有格差を推計し, 日本は同時代の西洋諸国に比べて驚くほど平等な社会であったことを実証した。東北農村についてはヨーロッパと比べてジニ係数が低く(Lundh, Kurosu, et al. 2014, 4950), 資産分配が比較史的に見ても平等であると明らかにされている（有本・黒須 2020）。公文は多くの単年史料を含む地域的広がりを持ったデータでそれを検証したことになる。大規模データのクロスセクショナル的なアプローチの積み上
げや, 長期データと単年データの融合によってさらに新しいアプローチの可能性が期待される。

ってデータを構築しなくてはならない。これに対して宗門人別改帳は第１節に示した通り, ひと
つの史料から静態, 動態情報, そして克明な経済指標（持高・牛馬数など）が判明する。まさにパネルデータとしてうってつけの史料と言える。
 イベントヒストリー分析
ユーラシアプロジェクトの国際比較研究(Eurasia Project, 以下 EAP)のために試行錯誤
でデータ構築が始まったのは 1996 年であった（黒須 2008）。現在ではその経験をふまえ, 津谷典子によるイベントヒストリー分析の基本概念と歴史人口データへの応用のための解説がある（2007, 2021）。また二本松藩の人別改帳を利用したデータ構築（小野 1993, 黒須 2008, Kurosu
et al. 2021）やリレーショナルデータベースを利用した変数構築（中里 2004）の詳細もある。ここではまずイベントヒストリー分析の基礎的概念とモデルの種類について津谷（2021）の「人口史料のイベントヒストリー分析」をベースに確認する。
イベントヒストリー分析は,「リスク期間」（「リ
スク人口」とも言う）におけるイベント発生確率とその要因の多変量解析の手法である。ここで重要になるのは①リスク期間（リスク人口）と②センサリングである。①は分析対象のイベントが発生する可能性がある期間を指し, 分析における分母となる。例えば離婚分析の場合, リスク期間は結婚した時点から始まり, 離婚が発生するか,
死亡や移動などで観察対象外になるかによって終了する。この場合, リスク人口は有配偶人口であり, 未婚・離死別者は分析対象外である。
②センサリングは①の例でいうと死亡・移動者のようにリスク期間中に離婚以外の理由で観察が不可能になったことにより情報が不完全になること（右センサリング）を示す。観察期間中に結婚と離婚が起こればセンサリングは起こらな
いが実際には観察終了時に結婚がまだ継続している場合は多い。イベントヒストリー分析の利点
はこれらのケースも分析対象に含められることである。ただし, 観察開始時以前に結婚がすでに始まっていれば（左センサリング）, 離婚発生までの期間が特定できないため, 分析から除外される。しかし, 観察開始前でも, 結婚開始時に関する情報があれば, 分析対象とすることは可能である。宗門人別改帳には左右センサリングが多発する。しかし, センサリングのあるデータを欠損値として除外せずに分析対象とすることができるイベントヒストリー分析はこの人口史料に適した手法であると津谷（2021）は述べている。

３．パネルデータの分析 究極のパネルデータ
本節で扱うのは長期データの活用である。名も無い庶民のヒューマン・ドキュメントから歴史を見直せるという貴重な宗門人別改帳は「人類の遺産」とされた（速水 2009,13）。イベントヒスト
リー分析の視点から見ると宗門人別改帳は「究極のパネルデータ」と捉えられる（津谷 2021）。パ
ネル調査とは同一対象者に対して多時点に渡って継続的に行うことで, 縦断調査(longitudinalsurvey)の一つとされる（鎌田 2010, 245L）。長
期的に個人の行動が追えるだけでなく, 独立変
数の従属変数への時間的先行を担保とし厳密な因果関係を設定できるなどの利点がある。詳細なライフコース研究に欠かせないものの, 現代では調査が長期にわたるため維持費や人員の面で多くの費用がかかることや長期の調査から脱落する場合もあるなどの欠点もある（鎌田 2010,
246R）。宗門人別改帳が長期に残存する場合, まさに同一対象者や世帯を追跡した情報が得られる。個人や世帯のライフコースを網羅する究極のパネルデータなのである（津谷 2021）。
希少ではあるが 150-200 年と継続する宗門人別改帳からはその継続期間の長さと人口学的行動の詳細度で現代のパネル調査に勝るデータを構築することができる。また, 他諸国の歴史人口
学史料と比べてもその利点は明らかである。西欧
諸国では教区簿冊から家族を復元し, さらに土地台帳など他資料から世帯の社会経済情報を補37

 また, イベントヒストリー分析の被説明変数
は, リスク期間における分析対象イベントの発生タイミングであるが, これには(a)特定期間内にイベントが発生したか否かを示すものと, (b)イベント発生前の期間を連続した時間として測定したものという 2 種類がある。それによって(a)は離散時間モデル(discrete-time model), (b)は連
続時間モデル(continuous-time model)が使われる（津谷 2021）。(a)では特に代表的な「離散時間ロジットモデル(discrete-time logit model)が,(b) で は 比 例 ハ ザ ー ド モ デ ル (proportional
hazard model)が広く使われている。日本の宗門人別改帳から判明するのは, 毎年の改めから次の改めの間に発生したイベントであるため(a)離散時間モデルが利用される(8)。
 ($3 モデル
EAP の 5 ヵ国比較研究ではイベントヒストリ
ー分析を用い, 4 つのイベント（死亡, 出生, 結婚，再婚）の生起（またはそれまでの期間）を被説明変数とし, それらが地域の経済的状況, 世帯の社
会的経済地位, また同居親族の有無によってどう影響を受けているのかを探った。死亡・出生分
析ではマルサス理論や人口転換論などの東西,
出生転換前後というような二項対立仮説を批判再考し, 富や財産(property)が重要なヨーロッパと家族・親族内の力関係(power)が重要なアジアという新しい視点を提供した(Bengtsson et al.
2004, Tsuya et al. 2010)。さらに結婚・再婚分析
ではどちらも重要という類似性が強調された（Lundh, Kurosu, et al., 本報告書 8 章）。
EAP の研究対象地域にはスウェーデンのスカ
ニ ア 地 方 (Scania), ベ ル ギ ー の ワ ル ー ン 地 方（Sart）, イタリアのトスカナ地方(Casalguidi) ,中国の東北地方(Liaoning), そして東北日本（下守屋・仁井田村）が含まれる。これらは類似した
長期ミクロデータが得られる地域であり各国を代表しているわけではないがどれも農村社会（出生力転換以前）という共通項がある。それぞれの地域の史料の特質を生かして(a)または(b)のモデ
ルを用いた分析がなされた。数式の右辺には同じ説明変数を用いた同一のモデル（EAP モデル）を構築し (a)(b)の比較ができるような工夫がされた (9) 。 成 果 第 １ 冊 目 の 死 亡 分 析 (Bengtsson,
Campbell, Lee, et al. 2004)刊行当時は画期的であったイベントヒストリー分析を活用した歴史
人口学研究やそのためのビッグデータ構築は,
今や国際会議の主流となった。EAP の共同研究
成果は 20 年近く継続し, 死亡に続き出生分析(Tsuya, Wang, Alter, et al. 2010) , 結婚・再婚分
析(Lundh, Kurosu, et al.2014)が刊行された。これ以外にも, Eurasia Project メンバーが中心となり, イベントヒストリー分析を利用した経済水準と死亡, 父親の死亡の影響, 離家の比較研究

38などがある(Bengtsson and Saito 2000, Derosas
and Oris 2002, van Poppel et al. eds. 2004)。
  宗 門 人 別 改 帳 と イ ベ ン ト ヒ ス ト リ ー 分析 イベントヒストリー分析で現在中心的に使われている日本のデータは Xavier data（Kurosu etal. 2021）である。二本松藩（福島県中通）の在郷町郡山と周辺農村の人別改帳をベースに構築された。分析のために工夫されたのは現住する人
年(person year)単位のデータファイルの構築であった。それによってある個人が村に居住する限
り現住人年単位でその情報を抽出することができる。津谷（2021）は人年単位のデータを用いることでセンサリングのある観察を含むすべての人別改帳を含むことができる利点や, 説明変数の値の時間依存性をモデルに導入することが容易になるという利点をあげている。原史料から
BDS（basic data sheet）への解読整理, 入力, データベース化を経て, 現住人年データの構築という長い行程がある(黒須 2008)。分析用の人年単位構築の過程もまたリレーショナルデータベース(DB2)の活用にはじまり現在では STATA を使ったデータマネージメントも試されている。
 EAP の比較分析に使われたのは下守屋・仁井
田村 1716-1870 年の 150 年継続する人別改帳をベースとしたデータである。東アジアの他のデー
タとの比較で, その詳細度と信頼性は抜きん出ていることが確認されている(Dong et al. 2015)。
近年は, 同じ二本松藩の日出山村, 郡山上町との比較, EAP で扱われなかった移動, 養子慣行, 欠落, 離家, 世帯の継承などのイベントの分析, 飢饉の影響の追加などで分析の幅は広まっている。
さらに競合するイベント, 例えば移動 vs.死亡(Tsuya and Kurosu 2010), 夫方居住婚 vs.妻方居住婚(Kurosu et al. 2017, 本報告書 8 章), 男子
出生 vs.女子出生(Dong and Kurosu 2017）のmultinomial logit model も含めたより精緻な分析方法も進展している。
 イベントヒストリー分析を活用した研究が二本松 藩以外にはまだ現岐阜県の西条村 17731869 年（Tsuya and Hamano 2001）のみである
ことは今後の課題である。ユーラシアプロジェク
トで入力された他の地域（森本・平井・小野 2015）
や公開されている DANJURO データなどから人
年単位のデータを構築し, イベントヒストリー
分析を積み上げることで, 日本の地域性や時代性を含む様々な仮説を検証することができるだろう。それぞれの地域の特性や背景, 史料を理解し, データマネージメントを行い分析に至るま
でには様々な行程があり, 研究者間の協力が必須である。

 養子のイベントヒストリー分析の事例
ここまでイベントヒストリー分析の方法と ,EAP とその後の人別改帳を利用した分析の進展について述べてきた。本節のおわりに「養子慣行」の研究事例（黒須 2020a）を用い, イベントヒス
トリー分析の人口・家族研究の可能性を示したい。
家の継承を確保するための養子慣行は，日本の家族制度に不可欠な要素である。世帯の継承戦略としても個人のライフコースとしても直系家族の規範のもとでも機能している可能性が示唆されてきた。養子慣行と子ども・息子がいないという「人口学的制約」の関係は本稿 2 節で示した多摩戸籍を用いて探ったが（Kurosu and Ochiai1995）, 史料の性質上記述的分析に留まった。黒須（2020a）は, Xavier データを用い, 度重なる飢饉, 伝染病などの脅威や冷夏・冷害による凶作の影響に見舞われ, 人口減少にあった東北農村でいかに養子慣行が低出生力を補完していたかを探った。形式人口学的分析とイベントヒストリ
ー分析を組み合わせた養子縁組のパターンとそのメカニズムの定量的解明の試みである。
養子を取る需要側（養子取）には少なくとも「世帯」と「夫婦」の視点が必要であることを鑑み, 第1 分析では世帯年, 第 2 分析では有配偶女性年を分析単位とした。第 1 の分析では, ある世帯が次の人別改めまでに養子を取るか否か, 第 2 分析では 15-49 歳の有配偶女性が次の人別改めまでに子どもを養子にしたか, または子どもをもうけたか（実際には人別帳に子どもが記載されたか）を被説明変数とした。説明変数は EAP モデルを応用した地域と世帯の経済状況, 世帯・家族状況,
そして戸主または有配偶女性の属性である。ここでは第 2 分析の結果の一部のみを示す。
まず全体的傾向をみるために年齢別の有配偶女性の出生率と養子取率を比較すると（図１）出
生率は 15 歳以降に急速に増加し, 19 歳でピークになり, 32 歳以降に急速に低下するという早期
ストッピングが見られる。2 農村の女性の出生行動の特徴である（Tsuya and Kurosu 2010）。一方, 養子取率は 24 歳から増加し始め, 出生率が低下する頃に急速に上昇しする。つまり 30 代前
半から 40 代前半にかけて出生率曲線が低下した
後に, 養子取が行われていたことがわかる。
この記述統計の結果を踏まえてさらにイベン
トヒストリー分析で有配偶女性 15-49 歳の「出生」と「養子取」を被説明変数として比較したのが表3 である。ここでは年齢と生存子の性別構成にのみ着目する。図１で見た通り出生確率は年齢と共に下がるが, 養子取確率は年齢とともに上がる。

39

出所： 黒須（2020a）, 図 2-3

図 有配偶女子の年齢別養子取率と出生力：
下守屋・仁井田村 年
表 有配偶女子（− 歳）の養子取と出生のイベントヒストリー分析下守屋・仁井田村  年
養子取
オッズ比 p-value

出生
オッズ比 p-value

女性の年齢25歳未満(ref.)
25-29
30-34
35-39
40-44
45-49

1.000
6.286
14.03114.31915.80310.005-0.000
0.000
0.000
0.000
0.000

1.000
0.956
0.848
0.472
0.177
0.038

-0.472
0.022
0.000
0.000
0.000

生存子の性別構成
生存子なし
息子のみ
娘のみ
娘・息子少なくとも一人ずつ(ref.)
生存子不明

3.442
0.398
3.046
1.000
3.061

0.000
0.000
0.000
-0.000

3.887
1.718
1.738
1.000
1.779

0.000
0.000
0.000
-0.000

出所：黒須(2020a)表 2-5 より 2 説明変数のみ抽出
注：人別改帳に記載された女性の人年(person-year)
を単位とする。上記の分析は世帯の持高と親族規模,
同居親族（親・義理の親）, 戸主の妻か否か, 初婚か否か, 米価, 居住する村, 年代を含む。

生存子の性別構成は東北 2 村の有配偶出生力と養子取に最も大きな影響を与えた。少なくとも
男女一人ずつの子どもがいる女性に比べて, 生存している子どもがいない女性の出生確率は 3.9倍と高く, 養子を取る確率が 3.4 倍高い。対照的に, 子どもが息子のみの場合は, 男女一人ずつ子どもがいる場合と比較して, 出生確率は 1.7 倍であったが, 養子取の確率は 60％低かった。つまり息子がいても娘がいなければ娘をもうけようと出生確率は高くなったが, 継承者となる息子がいれば養子取の必要はなくなった。娘のみの場合
は,やはり息子を得ようと出生確率は 1.7 倍になり, 一方で養子取は 3 倍に跳ね上がった。生存する娘に積極的にムコを取るために養子取がなされたと考えられる。このような娘婿を迎える継承
戦略はこの地域に「姉家督」（長子相続）の慣行があったことを示している。頻繁なムコ養子取慣
行は, 出生における女児選好とともに, 死亡率の

人別改帳にも様々な形式と内容がある。すべてを同一に語るのでも扱うのでもなく, 東アジアデータで行ったような(Dong et al. 2015) データレ
ビューを積み重ね, その地域と時代の史料の特性を生かす必要性と可能性に気付かされる。
今後の課題として, 単年・短期データの活用とともに長期データを組み合わせた時代的・地域的
広がりの検討があげられる。また長期パネルデー
タであるからこその強みを生かし, 国内の飢饉や流行病が次の世代の人口再生産にどのようなインパクトを与えたのかの解明（斎藤 2021）, 多
世代間の人口学的行動の類似性と影響, 世帯の継続と個人の子孫の継続性とその要因, 17-19 世
紀初頭における社会経済的文脈における人口学
的行動, またその規定要因の変化など様々なリサーチ課題が考えられる。さらに日本の宗門改帳
デモグラフィであるからこそ可能な移動情報を利用した移動と人口・家族行動の繋がりをはじめ,町村に生まれた人と移住者の人口学的行動とその帰結の比較なども大いに発展の余地があるだ
ろう。
もちろん長期に続くデータ, 移動情報がしっ
かり書かれたデータというだけで地域性が限られてしまうかもしれない。しかし, その限られた地域であっても究極のパネルデータは現代の社
会科学研究に大いに示唆をもたらしうる。宗門改帳デモグラフィとして「データに語らせる」挑戦は続く。

高い村で迅速かつ首尾よく次世代を確保するための農民の戦略を暗示している。養子取と出生というイベントが, 女性の生殖能力（年齢）, およ
び生存する子どもの性別構成に応じて積極的に計画されたことが明らかになった。
このような実証分析から, 養子慣行が近世の低出生力社会において直系家族制度のもとで家系を存続させ, 家族農業を維持するために必要かつ有効な手段であったことが示唆された。養子取をイベントとして捉えることで, 出生イベントの生起との比較が可能となり, 人口学的制約と直系家族志向の交差する地点から社会的再生産を見直すことができた。養子が実子に代わる次世代再生産の主要な手段となっていない現代の視点から見れば, この研究成果は近世から現代までの長期的な社会変動のもとで, 家族の存続と養子のもつ意味が変化し, 次世代の社会的再生
産から生物学的再生産にその中心が移ったこと（津谷 2020）も示唆される。

おわりに2020 年刊行日本人口学会の学会消息「歴史人口学」で, 速水融の牽引したユーラシアプロジェ
クトを第１フェーズとすると, 資料のデータベ
ース化の進展と国内外における研究成果が第 2フェーズ, そして第 1−2 フェーズでのデータ構築,
共同研究, 研究交流を財産として現在第 3 フェーズがスタートしていると述べた（黒須 2020b）。
この第 3 フェーズにはさまざまなアプローチが進展しているが, 本章のコンテクストで言えば,
それは「宗門人別改帳デモグラフィ」（斎藤 2021）
へのさらなる挑戦といえるのではないか。
斎藤（2021）はイベントヒストリー分析という優れた手法を導入することにより, ミクロ分析の分野で様々な成果を上げていると述べながらも, 「宗門人別改帳デモグラフィ」がその強みをすべて活かしきれているわけではなく, 更なる発展の期待を語っている。斎藤は西欧で発展した
Parish Register（教区簿冊）デモグラフィも, 日本で発展している宗門改帳デモグラフィも依拠する資料の制約から「できること」と「できないこと」があるとする(10)。例えば, Parish Register
では洗礼と婚姻の記録から出生率を求めるため,算出できるのは TMFR（婚姻出生率）までであって, TFR（合計出生率）は算出できない。しかし
宗門人別改帳であれば, リスク人口が明らかなため TFR も計算できる。ただし parish registerによる「家族復元」法にのみ気を取られていては
宗門人別改帳から TFR が計算できるという発想に至らない。このような視点で考えると, 宗門改帳デモグラフィは第 3 フェーズにおいて飛躍的に発展したとも言えるが, さらなる活用が可能だということである。第 1 節で示したように宗門

注(1) Scanian Economic Demographic Database,1646-2011; China Multigenerational Panel
Database-Liaoning,1749-1909, Shuangcheng,
1868-1913.
(2) 幕府直轄領の場合, この表題が多いとされる（浜野 2011, 78）。
(3) 廣嶋（2009）はレキシス図を用いて数え年と実年齢の関係を示している。
(4)「前工業化期日本の家族とライフコースの社
会学的研究：地域的多様性の解明と国際比較」
2001-2002 年度科研基盤研究 B(1), 代表落合恵美子, 「近代移行期の家族と地域性：庶民のライフコースと社会的ネットワーク」20022004 年度科研基盤研究 C(2), 代表黒須里美など。
(5) ここでは石見の宗門帳を利用して SMAM を推計した廣嶋（2009 注 10）を引用する。数え年 50 歳までの既婚割合を使い, α=（46-50 歳
既婚割合＋51-55 歳既婚割合）/2 として生涯未婚率αが示されるとすると, SMAM=(49*αΣ(2-50 歳)年齢別既婚割合)/α+0.5 となる。
(6) もう一つ必要な調整は閏年である。19 年間中不規則に 7 回ほど生じる閏年（池田 1984）について Feeney and Hamano(1990)にならい,

40

出生数に閏年は 0.9746, 平常年は 1.0151 を乗じて推計し多摩データの分析を試みた（Kurosu 2003, 黒須 2005）。しかし, この調整を含めてもその結果得られる TFR の差はごくわずかでしかないため他の地域について閏
年調整は加えていない。
(7) 一般的に同居児法では各人の結婚年齢が不明なので有配偶出生率は計算されない。しかし，短期の推計ならば偏向の問題は最小限に留められる（廣嶋 2009）。ここでは廣嶋(2009)が行った有配偶女性対象の直近 4 年以内の後方推計に倣って越前と多摩も短期間の後方推計を試みた。
(8) 以下, 津谷(2021)より引用。このモデルの被説明変数は, ある特定期間内（例えば 1 年間）に分析対象イベントが発生する確率（ハザード率, P）と発生しない確率（1–P）の比（これを「ロジット」という）の自然対数として定義され, 以下のような回帰方程式により推計される。 ln[P ／(1－ P)]＝ a ＋ b1X1 ＋ b2X2 ＋･･･＋
bkXk  ここで, Xi は説明変数（covariate）, bi
は説明変数 Xi の影響力の方向と大きさを示す
係数（coefficient）, a は「ベースライン集団のログオッズ」と呼ばれ, Xi が全てゼロである場
合のロジットに等しい。
(9) Complementary log-log と呼ばれる相補変換の計算などを含む。
(10) Personal communication (2022/4/6)。

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