Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 经 济 分 析

第 181 号

平成21年1月

内閣府経済社会総合研究所

## 目次

(論文)

出生意図と出生行動
1. はじめに …… 3
2. 先行研究 …… 6
3. 出生意図と出生行動の図表を用いた説明 …… 9
4. データとモデルの説明 …… 11
5. 出生意図と出生行動に関する実証分析 …… 12
6. 出生意図の決定要因 …… 17
7. 出生意図数と現実子ども数の乖離について …… 19
8. 結論と今後の課題 …… 20

参考文献 …… 21

総合職女性の管理職希望に関する実証分析
—均等法以後入社の総合職に着目して—
1. はじめに …… 25
2. 女性管理職が増えない理由 …… 26
3. データと分析方法 …… 30
4. 女性は管理職に就くことを希望しているか …… 33
5. 回帰分析 …… 34
6. むすび …… 43

参考文献 …… 44

家計貯蓄・企業貯蓄・政府貯蓄：代替性の日米比較
1. はじめに …… 48
2. 展望 …… 48
3. モデル …… 50
4. データ …… 55
5. 実証分析 …… 59
6. おわりに …… 68
<付注1> データの収集 …… 69
<付注2> 本文(3)式の導出プロセス …… 71
<付注3> 本文(15)式の導出プロセス …… 72
参考文献 …… 74
年金債務からみた2004年年金改革の評価 川瀬 晃弘・木村 真
1. はじめに …… 80
2. 年金債務の計算方法と先行研究 …… 81
3. 推計方法 …… 86
4. 2004年年金改革の評価 …… 89
5. むすび …… 93
補 論 …… 95
参考文献 …… 98

都市別データによる外国人労働者の一考察
- 地域的な分布状況及び地域経済に与える影響
1. はじめに …… 101
2. マクロ的な状況 …… 102
3. 外国人労働者の地理的な分布 …… 103
4. 地域経済に与える影響 …… 116
5. おわりに …… 123
参考文献 …… 124

(資料)

短期日本経済マクロ計量モデル(2008年版)の構造と乗数分析
- 飛田 史和・田中 賢治・梅井 寿乃・岩本 光一郎・鴫原 啓倫
- 第1章 短期日本経済マクロ計量モデル(2008年版)の概要 …… 127
- 第2章 今回の主な改訂事項 …… 130
- 第3章 モデルの動学的パフォーマンス …… 137
- 補論 設備投資関数に関する残された課題 …… 148
- 参考・参照文献 …… 151

DYNAREによる動学的確率的一般均衡シミュレーション
- 新ケインズ派マクロ経済モデルへの応用～ 矢野 浩一
- 1. はじめに …… 155
- 2. New IS-LM …… 157
- 3. Hybrid New IS-LM …… 160
- 4. 流動性制約下の家計を伴う Hybrid New IS-LM …… 166
- 5. まとめ …… 170
- 付録A プログラムファイル名 …… 171
- 付録B Collard and Juillard (2001b) 全訳 …… 171
- 付録C New IS-LM の導出 …… 179
- 付録D Sims (2002) による線形合理期待モデルの解法 …… 187
- 付録E 対数線形化について …… 190
- 参考文献 …… 190

経済社会総合研究所の概要と実績 …… 195
# 出生意図と出生行動 $ ^{*} $

松浦 司**

## <要約>

本稿は以下の三つのことを目的とした。第1に、Butz and Ward モデルを分析するに際して、先行研究と異なり、子どもを欲しいかどうかという本人の意思に着目して分析を行う。つまり、子どもが欲しいと考えている人にとって、世帯所得や女性の個人所得が子どもを産むという行動にどのように関係しているのかについて検証する。第2に、子どもを欲しいという本人の意思は、どのような社会的、経済的要因に影響されるかを分析する。第3に、子どもを何人欲しいかという欲しい子ども数（＝出生意図数）と現実子ども数の乖離はどのような要因によって生じているかを考察することである。

第1の目的に関しては、子どもを産みたいと回答している女性は、その後子どもを産むという行動をとる傾向にあることが示された。言いかえると、子どもを産みたいという回答は、実際に子どもを出産するという行動につながっていることが示された。また、子どもを是非欲しいと回答している人の場合、世帯所得が高いとさらに子どもを産むという行動を促進する要因となるが、逆に女性の個人所得は子どもを産むことに対して抑制的な要因となっている。

第2の目的に関しては、女性の個人所得が高くなることや労働時間が長くなることは、出生意図数を多くすることが示された。この結果は、個人の個人所得が高いことや労働時間が長いことは、欲しい子ども数と現実の子ども数が一致していないと解釈することができる。

第3の目的に関しては、出生意図数が3年後の現実子ども数と乖離している大きさに関しては、世帯貯蓄が高くなると縮小するだけでなく、本人の家事時間が多くなると縮小する。また、労働時間が長くなると、乖離の程度は大きくなっていることも示された。

JEL Classification Number : J11, J13, J16.

Key Words: Birth Intention, Fertility, Butz-Ward Model
# Intended Fertility and Birth Behavior

By Tsukasa Matsuura

## Abstract

This paper has three purposes. First, in using Butz and Ward model for the analysis, unlike the previous researches, we focus on birth intention. Specifically, we aim to investigate the relationship between the household's income and women's personal income and the behavior of giving birth of the women who have intention to have children. Second, we examine the effects of social and economic factors on birth intention. Finally, we consider the factors causing the gap between the intended number of children (intended number of births) and actual number of children.

Concerning the first investigation, from the results of our analysis, we find that the women who answered that they have intention to have children tend to bear children afterwards. In other words, our results show that the birth intention leads to the actual behavior of giving birth. Furthermore, for the case of those who answered that they strongly desire to have children, higher household's income plays a role as the promoting factor for the behavior of having more children, while women's personal income has the negative effect on birth behavior.

Regarding the second examination, the results show that when the women’s personal income becomes higher and the women’s working time is longer, the intended number of additional births tend to increase. From this finding, we can interpret that women’s high personal income and long working time mean that the intended and the actual numbers of children are not consistent.

As for the width of the gap between intended and actual number of children, our results point out that if the household's saving rises, the gap between the intended number of births and 3-year follow-up actual number of children become small; and the longer the women's housework time, the larger the gap. Additionally, we also find that if the working time is longer, the gap becomes larger.

JEL Classification Number : J11, J13, J16.

Key Words: Birth Intention, Fertility, Butz-Ward Model
### 1. はじめに

出生率の低下という問題は重要な政策課題となり、子ども数の決定に関する経済学的な研究の蓄積も膨大に存在する。子ども数の決定要因を分析した理論的な先行研究として、子どもを耐久財と考えて分析したBecker(1960)、Becker and Lewis(1973)、Willis(1973)などがある。これらの理論モデルでは、子どもを持つことの機会費用や質と量の代替性に着目している。また、子どもを持つことの機会費用に着目した実証分析も存在する。代表的な例として、Butz and Ward(1979)が存在する。この論文では、男性の賃金は子ども数と正の相関があるが、女性の賃金は負に相関することを実証している。つまり、男性の賃金が上昇すると家計の所得が上昇することで子ども数が増えるが、女性の賃金上昇は子どもを産む機会費用が上昇することを意味するため子ども数が減少する。Macunovich(1995)はButz and Wardモデルを再検証している。その結果、女性の賃金と出生率の逆相関を否定し、より一般的なモデルの構築を提唱している。

日本においても Butz and Ward モデルを実証した研究がある。例えば、Ohbuchi(1982)、清水(2002)などが存在する。Ohbuchi は時系列データを用いて、Butz and Ward モデルが成り立たないことを示した。一方、清水(2002)では、ミクロデータを使用して、このモデルが成立していることを実証した。また、加藤(2001)は、先行研究をサーベイし、時系列分析においては出生率、女性賃金、所得に共和分関係がない可能性を指摘している。このように、Butz and Ward モデルが出生率を説明しうるモデルとして妥当であるかについては、議論が分かれている。

本稿は、以下の三つの点に注目して、出生関数の推定を行いたい。第1に、Butz and Ward モデルを分析するに際して、先行研究と異なり、子どもを欲しいかどうかという本人の意思に着目して分析を行う。第2に、欲しい子ども数（＝出生意図数 $ ^{1} $ ）は、どのような社会的、経済的要因に影響されるかを分析する。第3に、出生意図数と現実子ども数の乖離はどのような要因によって生じているかを考察することである。

第1の目的について、具体的な説明を行いたい。図1-1と図1-2は、「今後、子どもは（もっと）欲しいですか」という質問 $ ^{2} $ に対して、「2.条件によっては欲しい」、「3.欲しくない」と回答した人の理由である。使用したデータは、(財)家計経済研究所の「消費生活に関するパネル調査」の個票である。本調査は1993年に24歳から34歳の女性1500人を対象に始まったパネル調査である。この質問は1994年（第2年度）、1997年（第5年度）、2000年（第8年度）に有配偶者に対して行われており、回答した全てのサンプルを用いている。

また、表1-1は理想子ども数と予定子ども数が乖離している人に対して、その理由が示されている。この調査は、国立社会保障・人口問題研究所が「出生動向基本調査」が2002年
図 1-1 条件付で子どもが欲しいと回答した人の制約条件について

注）1.生活費に余裕ができたら、2.住居が広くなったら、3.仕事を続けられるなら、4.夫や家族が協力してくれるなら、5.保育所や保育ママなどの社会制度が利用できれば、6.その他である。

注）下から yes、no、no-answer である。

出所：「消費生活に関するパネル調査」

図1-2 子どもを欲しくない理由について

注）1.教育費・養育費の負担が大きいから、2.広い家が必要だから、3.仕事を続けたいから、4.自分の生活を大切にしたいから、5.夫との2人の生活を大切にしたいから、6.子どもを一人前に育てるのは容易でないから、7.夫の育児協力が期待できないから、8.体力的に大変だから、9.丈夫な子どもが生まれるかどうか不安だから、10.子どもは嫌いだから、11.女の子さえ生まれればいいから、12.男の子さえ生まれればいいから、13.その他である。

注）下から yes、no、no-answer である。

出所：「消費生活に関するパネル調査」
表 1-1 妻の年齢別にみた、予定子ども数が理想子ども数を下回る理由

妻の年齢	標本数	ぎ子育てや教育にお金がかかりす	高年齢で生むのは嫌だから	的こ負担以上耐え育られのない理からの肉体	で子などいもがらのびのび育つ社会環境	健康上の理由から	し自支の仕事ら一勤めや家業に差	欲しいけれどもできないから	家が狭いから	れ夫なのい家か業・育児への協力が得ら	い自分らや夫婦の生活を大切にした	に一成番人末のて子欲がし夫いのか定年退職まで	夫が望まないから	その他
25歳未満25～29歳30～34歳35～39歳40～45歳45～49歳	21186417525516469	81.081.775.559.257.853.1	4.87.516.542.140.741.4	14.316.725.725.520.318.3	19.028.027.120.217.115.6	23.811.815.119.023.623.0	33.315.121.818.115.114.1	-5.412.916.220.517.3	14.320.418.016.213.09.2	19.013.49.413.512.211.9	14.318.317.313.08.94.9	4.86.56.212.411.68.7	14.38.68.27.06.26.8	-7.06.56.74.74.6
総数	2134	62.9	33.2	21.8	20.4	19.7	17.1	15.7	14.6	12.1	11.5	9.6	7.2	5.6

注）複数回答のため合計は100%を超える

出所：国立社会保障・人口問題研究所「出生動向基本調査(2002年)」

に行ったものである。「出生動向基本調査」は、全国の50歳未満の有配偶女性に対して行われたものである。両者ともに20代から40代の既婚女性に対する質問である点は共通するものの、質問の形式が異なるために単純な比較はできない。しかしながら、子どもが欲しいという意思と現実子ども数の乖離に関して、共通の要因を観察することができる。

両方の調査から、生活費や教育費・養育費といった経済的理由をあげる人も多いことが分かるが、その一方で、年齢や体力的な要因などを挙げる人も多い。つまり、必ずしも経済的要因によってのみで決定されているわけではなく、経済的要因以外の理由で子どもを欲しいと思わない層が一定の割合で存在する。このような場合に、子ども数を所得で回帰させて所得効果を計測すると、推定結果にバイアスが生じる。そこで、所得が子ども数に与える効果を分析するときに、子どもを欲しい人と子どもを欲しいと思わない人を含めたサンプルにおける所得効果だけでなく、子どもが欲しいと考えている人にとって所得が上昇すると子ども数がどの程度上昇するのか（または抑制されるのか）について考察する必要がある。そこで、本稿ではButz and Ward モデルを子どもが欲しいかどうかという本人の出生意図に焦点を当てて分析したい。

第2の目的は以下のとおりである。本稿の第1の目的は、Butz and Wardモデルを子どもが欲しいかどうかという出生意図に注目して分析を行うことであった。そこで、次に出生意図がどのような要因によって形成されるかについて分析を行いたい。出生意図に関しては、人口学や家族社会学の分野において、「予定子ども数」や「理想子ども数」といった概念を使用して分析を行っており、先行研究の蓄積がある。

これらの分野で出生意図を研究する目的は二つ存在する。ひとつには、出生意図が将来
の子ども数を予想する代理変数となっているのかどうかを検証することにある。人口動態の将来予想は人口学の大きなテーマであるが、出生意図が将来の出生数と密接に関連するならば、出生意図は出生予測の手がかりとして有用である。そのため、各コーホートの出生意図とその実現値の関係の分析を先行研究で行っている。出生意図と出生行動に関連があるならば、次に問題になるのは出生意図がどのように形成され、心理的変数、地理的変数、人口動態的変数といかなる関係にあるかである。つまり、もう一つの論点は、性別、民族、年齢、家族構成、所得、居住地といった変数と出生意図はどのように関係があるのかを検証することである。先行研究の例として、Westoff and Ryder(1977)、Freedman et al.(1980)、Trent and Crowder(1997)、Thomson(1997)、Schoen et al.(1999)、Miranda(2008)等が存在する。出生意図に関する包括的なサーベイとして、Morgan(2003)がある。

第3の目的について説明したい。図3-2は、図1-1と同様に「消費生活に関するパネル調査」の有配偶者サンプルを使用して、年齢別の出生意図数と現実子ども数の関係を示している。そこでは、40歳以上であっても平均して0.2人程度の子どもをさらに欲しいと考えている。そこで、「消費生活に関するパネル調査」で示された出生意図数と現実子ども数の乖離がどのような要因によって生じているのかを分析する必要がある。

本稿の構成は以下の通りである。2章では先行研究のサーベイを行い、3章で出生意図と出生行動について、他のデータも参考にして考察する。4章ではデータとモデルの説明を行い、5章でButz and Wardモデルについて、出生意図に注目した実証分析を行う。6章では出生意図がどのように形成されるかを分析し、7章では出生意図数と現実子ども数の乖離について考察し、8章で結論を述べる。

### 2. 先行研究

海外の出生意図に着目した研究としては、以下のものが存在する。Westoff and Ryder(1977)は、1970年の出生意図を将来の出生率の予想として使用した場合、1971年-1975年の出生率の予想としては実際よりも高く予想したことになると主張する。つまり、1970年時点の出生意図に比べて現実子ども数は少なかったことを示した。一方、個人レベルにおいては、他のほとんどの指標と比較しても、出生意図は将来の出生率の予想指標として有用であることも示された。

Freedman et al.(1980)は、夫婦にとって予定子ども数が時間を通じて一定ではなく、その時点の状況によって変化することが、予定子ども数と現実子ども数が長期的に一致するかどうかという問題に影響することを示した。一方で、教育、所得などのデモグラフィック変数と、初期の予想子ども数と最終的な子ども数の乖離の関係に相関は見られなかったとする。

Westoff and Ryder(1977)や Freedman et al.(1980)は出生意図とその後の出生行動の関連は低いとしたが、O'Cnnel and Rogers(1983)は、これらの研究を批判して、出生意図と出生数の実
現値には密接な関連性を指摘する。

Preitchett(1994)は、国ごとの出生率の違いの90%は希望子ども数の違いによって説明できるとしている。従来、出生意図は将来の出生率と関連性があるという研究に対しては、事後的な出生率、避妊手段の入手可能性や費用といった要因が希望子ども数などに影響するためであり、因果関係が逆であるという批判が存在した。この批判に対して実証的・計量経済学的に反論して、避妊手段の入手可能性は過剰出生率（望まない子どもの割合）に影響しないことを実証した。

Trent and Crowder(1997)は、黒人やヒスパニック、不遇な環境出身者は低年齢での出産や、結婚せずに子どもを出産している割合が多い事実があると指摘する。この理由として、これらの層では低年齢での出産や婚外子に対して肯定的であるからこのような状況が生じるのか、それとも環境要因が重要であるのかを検証した。その結果、婚外子を産むことに肯定的であったり、若年期での出産に肯定的であったりする人は、その後、そのような行動を取る傾向にあることと、さらに、低年齢での出産や婚外子に対する意識変数でコントロールしても、環境要因が若年期の出産や婚外子の出産を左右する要因であることが示された。

また、Thomson(1997)では、夫の出生意図と妻の出生意図が、その後の出生に与える効果の大きさが異なるのかということを検証している。その結果、夫の出生意図と妻の出生意図が将来の出生数に与える影響は大体同じぐらいであることが示された。

Schoen et al.(1999)では、出生意図は、他の社会経済的な要因でコントロールしても、出生率に対して強く持続的な効果を有し、将来の出生率を予測することに対して有用であることが示された。出生意図の内容についてみると、いつぐらいに子どもを産む予定であるかという出生のタイミングは将来の出生率の予想に強い影響を与えず、子どもを産みたいという意思の強さが将来の出生数に強く影響することが示された。また、将来の出生率の予想に対して、出生意図と同じぐらいの説明力を有する変数としては、婚姻状態が存在するのみである。

Miranda(2008)は、予定子ども数の決定要因として、学歴や家族構造に着目する。つまり、学歴は予定子ども数に影響するのか、母子・父子家庭はそうでない家庭に育った子どもと比べて予定子ども数に差があるのかということを検証している。Quantile回帰分析を使った実証分析の結果、教育水準が高いと予定子ども数が少なくなることを示した。

日本における理想子ども数や予定子ども数など、子どもの出生意図を分析した研究としては、以下のものがあげられる。守泉（2004）は、「人口動向基本調査：第7回～第12回」を使用し、擬似コーホート観察を行うことを通じて、理想子ども数や予定子ども数の年齢別平均値の推移を見ている。この結果、早婚・平均婚グループでは35～39歳以降、晩婚グループでは40～44歳以降で予定子ども達成率がほぼ9割に達成しているとする。本稿の研究と異なる点は、守泉の分析は擬似コーホートにて分析を行っており、本稿のように個人
の追跡データではないことである $ ^{3} $ 。

森田（2004）は、養育費や通塾費が予定子ども数に与える影響を分析している。この論文では、子育て費用と出生行動の間に内生性が存在している可能性を考慮したモデルにて実証分析を行っている。その結果、養育費と予定子ども数の間に負に有意な関係が観察された。このことは、家計が子どもの質と量の選択を行っていることを意味する。森田（2006）は、理想子ども数と予定子ども数の格差を夫の年収、子ども一人あたりの養育費、年齢、学歴等によって説明を試みている。その結果、夫の月収が高い世帯ほど、理想と予定の子どもの数との格差が小さく、子ども一人あたりの養育費が高い世帯ほど理想と予定子ども数の格差が大きいという結果となった。さらに児童手当が子どもを増やすという効果は限定的であるとする。

横山（2007）は、本稿が使用するデータと同じ「消費生活に関するパネル調査」を用いている。そして、希望子ども数＝現在の子ども数＋欲しい子ども数（条件つき含む） $ ^{4} $ と定義し、予定子ども数＝現在の子ども数＋欲しい子ども数（条件つき含まず）と定義して、これらの子ども数が変化する要因を分析している。その結果、第1子の出産時期を早めることが、今後の出産数を増加させる要因であるとする。

松浦(2008)では、理想子ども数と現実子ども数の差の要因を分析している。本稿との違いは2つ存在する。第1に、「理想子ども数」という概念と「出生意図数」という概念の違いである。第2に、松浦(2008)ではクロスセクションデータを用いて1時点の分析を行ったが、本稿では「欲しい子ども数」が実際の出生行動にどのような影響を与えるかということを分析する。

少子化の要因として、就業形態のような客観的なものだけでなく、個人の結婚観などに注目した研究に永瀬（1999）がある。この論文では結婚から出産までの期間をハザード関数にて推定すると、正社員継続での期待賃金の高さは出産時期を遅らせるが、親と同居していたり、伝統的結婚観を持っている場合は結婚から出産までの期間を短くすることを実証している。

また、樋口・阿部(1999)は、本稿と同じデータである「消費生活に関するパネル調査」のデータを使用して、結婚・出産・就業のタイミングをサバイバル分析やプロビット分析を用いて検証している。その結果、本人の賃金率の上昇は出産のタイミングを遅らせるわけではないとしている。阿部(1999)は、女性の高学歴化と労働市場の状態、女性の就業に関する意識についてサバイバル分析を使用して実証している。その結果、新卒直後の労働市場の需給状態が初婚年齢に影響することや就業中断コストが高い人ほど結婚選択に負の影響があるとする。この論文は意識変数を分析で用いている点は本稿と類似するが、結婚の機
会費用が分析対象であり、出生行動の機会費用を分析した本稿とは異なる。

## 3 ．出生意図と出生行動の図表を用いた説明

はじめに出生意図と出生行動の関係を年齢別にみることで、その推移を考察したい。「消費生活に関するパネル調査」のデータを使用した。図3-1は1994年の年齢別の平均値であり、図3-2は2000年の平均値である。これらをみると、現在子ども数と出生意図数の合計は、各年齢によって大きな違いなく、1994年と2000年の間でも大きな差異は確認されない。1994年の35歳の平均値は他と比べてやや高いものの、いずれの値も2人から2.4人の間となっている。

図 3-1 （追加的）出生意図数と現実子ども数（年齢別）

出所：「消費生活に関するパネル調査：第2年度」

図 3–2 （追加的）出生意図数と現実子ども数（年齢別）

出所：「消費生活に関するパネル調査：第8年度」
また、「人口動向基本調査」では、結婚持続期間と現実子ども数と追加予定子ども数の関係を調査している。その結果が図3-3である。結婚持続期間が長くなると現実子ども数と追加予定子ども数の合計は上昇する傾向にあるが、現実子ども数と追加予定子ども数の合計は2から2.3の間となっている。両者では年齢と結婚持続期間の違いや、子どもがもっと欲しいとする数と追加予定子ども数といった概念の違いが存在するものの、年齢や結婚持続期間によって現実子ども数と追加出生意図数の合計は年齢や年代によって大きな変化は存在せず、およそ2人強で安定的であると解釈することができる。

図 3−3 結婚持続期間と予定子ども数

出所：国立社会保障・人口問題研究所「出生動向基本調査(2002年)」

さらに、現実子ども数と出生意図数をそれぞれ見ていきたい。年齢が上がるにつれて現実子ども数が増え出生意図数は減るが、図3-2からわかるように40歳であっても平均的な出生意図数は0.2程度存在する。平均すると、大体5人に1人は、あと1人程度子どもを欲しいと考えていることがわかる。一方、「人口動向基本調査」では、結婚持続期間が15年-19年の場合は追加予定子ども数が0.01であり、予定子ども数と現実子ども数がほぼ一致する。この点には違いが存在する。理由としては、結婚持続期間と年齢という概念に違いが存在することが考えられる。今回の「人口動向基本調査」では15年-19年の予定子ども数と現実子ども数は一致したが、今後は両者に差が見られる可能性もあり、逆に今回の「消費生活に関するパネル調査」では40歳の出生意図数の平均が0.2程度存在したが、今後欲しい子どもの数が0に収束することも考えられる。集計データからは、両方の可能性があり、どちらが正しいかを示すことはできない。そこで、ミクロデータを用いて、出生意図数と現実の子ども数の関係について、両者が乖離する要因を含めて分析したい。
また、条件付で欲しいと回答した人の条件や子どもを欲しくないと回答した人の理由について示したのが、図1-1と図1-2である。ここから、経済的要因は子ども数の決定として大きな要因となっているが、それ以外の要因も同様に子ども数の決定に影響していることがわかる。表1-1は図1と質問の仕方は異なるが、両者の回答で極端に違いがあるわけではなく、経済的要因を挙げる比率が大きいものの、年齢を含めた身体的要因などを挙げる人も、2割程度存在することがわかる。

## 4 ．データとモデルの説明

本稿の計量分析で用いるデータは、(財)家計経済研究所の「消費生活に関するパネル調査」の個票データである。本調査は1993年に24歳から34歳の女性1500人を対象に始まり、1997年に24歳から27歳までの第二次サンプル500人が追加されている $ ^{5} $ 。また、本調査はパネル調査であり、同一の個人に対して繰り返し追跡調査がなされているため、個人に特有な属性をコントロールしたうえで、関心の高い説明変数と被説明変数の関係を抽出することが可能になる。本稿では、このデータのうち、1994年（第2年度）、1997年（第5年度）、2000年（第8年度）、2003年（第11年度）までの4年分のデータの有配偶者サンプルを使用している。その理由は、本稿が最も注目する変数である「将来、子どもを（もっと欲しいですか）」という出生意図に関する項目が3年おきに存在するためである $ ^{6} $ 。

次に推定モデルを説明したい。以下のような推定モデルを使用する。

$$ difkids_{it}=\alpha\cdot hkids_{it-1}+\beta\cdot inc\_{w}ife_{it-1}+\gamma\cdot inc\_{f}amily_{it-1}+\sum_{k}\delta_{k}x_{k,it-1}+c_{i}+\varepsilon_{it} $$

$$ \begin{aligned}difkids_{it}&=\alpha\cdot hkids_{it-1}+\beta\cdot inc\_{w}ife_{it-1}+\gamma\cdot inc\_{f}amily_{it-1}+\lambda\cdot hkids_{it-1}\times inc\_{w}ife_{it-1}\\&+\theta\cdot hkids_{it-1}\times inc\_{f}amily_{it-1}+\sum_{k}\delta_{k}x_{k,it-1}+c_{i}+\varepsilon_{it}\end{aligned} $$

モデル(1)について説明したい。被説明変数である $ difkids_{it} $ は、t-1 期から t 期にかけて子どもが増加した数である。例えば、1994 年の子ども数が 2 人であり 1997 年には 4 人となっていたら、 $ difkids_{it} = 2 $ となる。次に説明変数についてみてみたい。説明変数ベクトルの 1 期前の値 $ x_{it-1} $ によりコントロールしたうえで、出生意図に関する変数の 1 期前の値 $ hkids_{it-1} $ 、本人所得の 1 期前の値 $ inc\_wife_{it-1} $ 、世帯所得の 1 期前の値 $ inc\_family_{it-1} $ の効果を分析する。出生意図に関する質問項目として、「将来、子どもを（もっと）欲しいですか」というものが存在しており、選択肢は「1. 是非、欲しい、2. 条件によっては欲しい、3. 欲しくない」となっている。そこで、「1. 是非、欲しい」を「子ども欲しい（無条件）」ダミーとして、「2. 条件によっては欲しい」を「子ども欲しい（条件付）」ダミーとしたモデルを推定した。
その他の説明変数は、以下のとおりである。収入は本人も夫も同様に税引き前収入を用いて、労働時間は平日の仕事時間として、それ以外に本人の家事時間や配偶者（夫）の家事時間も説明変数とする。時間は分単位で、推定には100で割った数字を使用する。貯蓄は世帯貯蓄、同居は本人の親と夫の親を区別せず親と同居している場合を1として、それ以外を0としたダミー変数を用いた。都市ダミーは、13大都市を1として、それ以外を0としたダミー変数を用いた $ ^{8} $ 。推定手法は、パネル分析を用いた。ランダム効果と固定効果モデルを推定し、Hausman検定を行ったうえで、実証分析を行いたい。

### 5. 出生意図と出生行動に関する実証分析

前章で説明したモデルを検証するために、本章では出生意図と出生行動の関係について、実証分析を行いたい。被説明変数を3年間の間に増えた子ども数とするパネル分析を行った。記述統計量は表5-1で、推定結果は表5-3に示される。はじめに基本モデルについて論じたい。Hausman検定の結果、固定効果モデルが採用される。年齢は正に有意であり、年齢の2乗は負に有意となる。本人所得は負に有意であり、女性自身の所得が高くなると子ども数は増えない傾向にある。一方、世帯所得は有意とならない。都市ダミーは有意水準10%で負に有意である。労働時間が負に有意であるため、1期前の労働時間が長い人は、次の期で子どもを産まない傾向にある。同居ダミーは負に有意である。

表 5-1 记述統計量

平均	標準偏差	最小值	最大值
子ども数の増加	0.246	0.487	0	3
年齢	32.898	3.953	25	42
対数世帯所得	1.882	0.391	0	3.611
対数個人所得	0.510	0.600	0	2.251
子ども数	1.644	1.000	0	5
都市ダミー	0.221	0.415	0	1
対数世帯貯蓄	1.057	0.855	0	3.714
労働時間	2.060	2.249	0	9.6
本人家事時間	3.246	2.538	0	10.80
配偶者家事時間	0.299	0.545	0	6.60
持ち家ダミー	0.655	0.476	0	1
同居ダミー	0.357	0.479	0	1
子ども欲しい（無条件）	0.262	0.440	0	1
子ども欲しい（条件付）	0.229	0.420	0	1
サンプルサイズ	2159

注）子ども数の増加以外はすべて一期前の値である
表 5–2 记述統計量

平均	標準偏差	最小值	最大值
出生意図数	0.600	0.813	0	9
年齢	33.317	3.862	25	42
対数世帯所得	1.933	0.354	0	3.611
対数個人所得	0.467	0.582	0	2.197
都市ダミー	0.218	0.413	0	1
対数世帯貯蓄	1.120	0.835	0	3.714
労働時間	1.936	2.179	0	7.2
本人家事時間	3.337	2.495	0	12
配偶者家事時間	0.323	0.576	0	6.6
持ち家ダミー	0.643	0.479	0	1
同居ダミー	0.324	0.468	0	1
サンプルサイズ	2443

また、出生意図は無条件の場合も条件付の場合も正に有意であり、出生意図がある人はその後の出生行動につながっていることが示された。先行研究では、年齢が上昇すると予定子ども数に現実子ども数が近づいていき、結婚持続期間が15年-19年の夫婦の場合は完結子ども数と予定子ども数の一致が示された。この結果は、集計データによる分析であったが、本稿の実証分析によっても、個人の出生意図が出生行動につながっていることが確認された。このことは、子どもが欲しいと考えている人は2期間の子どもの増分が大きく、したがって、出生意図数と現実子ども数は最終的に一致する傾向にあるということも言える。先行研究において、出生意図を分析する目的の1つとして、出生意図が将来の子ども数を予測する変数として有用であるかということが論じられてきた。本稿の結果、出生意図と現実子ども数が一致する傾向が得られたことから、出生意図が将来の子ども数を予想することに有用であることが分かる。

しかし、この結果に対して、現実子ども数が出生意図数に近づくのか、出生意図数が現実子ども数に近づくのかということは分からないという指摘も考えられる。確かに、現実の制約に応じて欲しいとする子ども数が変化することも考えられる。ただし、図3-1、図3-2から分かるように、年齢によっても年代によっても現実子ども数と追加的出生意図数の合計は大きく変化しない。特に時間が経過することで、出生意図が現実子ども数に合わせて変化するならば、時間が経過すると合計が変化するはずであるが、図3-1、図3-2ではこのような傾向は観察されない。ただし、本分析に用いたデータが、40歳代前半までのデータであったので、今後現実子ども数に合わせて出生意図が変化することも考えられる。この分析は、今後の課題となる。
表 5-3 推定結果 1 （出生意図と出生行動の関係の実証分析）

基本モデル	交差項モデル(無条件)	交差項モデル(条件付)
固定効果	ランダム効果	固定効果	ランダム効果	固定効果	ランダム効果
年齢	0.290	0.009	0.286	-0.009	0.294	0.009
(0.075)**	(0.036)	(0.074)**	(0.036)	(0.075)**	(0.036)
年齢(二乗)	-0.004	-0.000	-0.004	0.000	-0.004	-0.000
(0.000)**	(0.000)	(0.000)**	(0.000)	(0.000)**	(0.000)
対数所得(本人+配偶者+1)	0.050	0.002	-0.019	-0.079	0.070	0.040
(0.039)	(0.034)	(0.045)	(0.040)*	(0.042)+	(0.037)
対数所得(本人+1)	-0.126	0.003	-0.082	0.060	-0.119	-0.010
(0.031)**	(0.028)	(0.034)*	(0.031)+	(0.032)**	(0.030)
子ども数	-0.886	-0.218	-0.884	-0.224	-0.887	-0.216
(0.023)**	(0.016)**	(0.023)**	(0.016)**	(0.023)**	(0.016)**
都市ダミー	-0.087	-0.071	-0.080	-0.062	-0.088	-0.069
(0.049)+	(0.029)*	(0.049)	(0.029)*	(0.049)+	(0.029)*
対数貯蓄(世帯貯蓄+1)	0.045	0.019	0.036	0.010	0.045	0.017
(0.017)**	(0.014)	(0.017)*	(0.014)	(0.017)**	(0.014)
労働時間	-1.753	-0.885	-1.710	-0.917	-1.736	-0.799
(0.740)*	(0.737)	(0.737)*	(0.734)	(0.741)*	(0.738)
本人家事時間	-0.000	0.010	-0.001	0.008	-0.000	0.010
(0.005)	(0.005)*	(0.005)	(0.005)	(0.005)	(0.005)*
配偶者家事時間	-0.002	-0.022	-0.006	-0.028	-0.000	-0.020
(0.018)	(0.018)	(0.018)	(0.018)	(0.018)	(0.018)
持ち家ダミー	0.036	-0.008	0.043	-0.002	0.038	-0.007
(0.029)	(0.026)	(0.029)	(0.026)	(0.029)	(0.026)
同居ダミー	-0.097	-0.037	-0.086	-0.030	-0.098	-0.037
(0.036)**	(0.028)	(0.036)*	(0.028)	(0.036)**	(0.028)
子ども欲しい(無条件)	0.160	0.348	-0.073	0.055	0.157	0.360
(0.032)**	(0.031)**	(0.101)	(0.100)	(0.032)**	(0.031)**
子ども欲しい(条件付)	0.064	0.126	0.051	0.108	0.194	0.371
(0.026)*	(0.026)**	(0.026)+	(0.026)**	(0.100)+	(0.104)**
子ども欲しい	0.149	0.195	-0.063	-0.143
×対数世帯所得	(0.052)**	(0.052)**	(0.054)	(0.056)*
子ども欲しい	-0.103	-0.147	-0.042	0.047
×対数個人所得	(0.036)**	(0.035)**	(0.038)	(0.038)
年次ダミー	yes	yes	yes	yes	yes	yes
Hausman 検定	1458.57**	2569.26**	1422.52**
F検定	4.13**	4.16**	4.13**
Observations	2159	2159	2159	2159	2159	2159

注）記述統計量は表2−1で示されている。

注）有意水準：1% $ ^{**} $ ，5% $ ^{*} $ ，10%+

注）本人所得、配偶者所得、労働時間、世帯貯蓄は100で割った値を使用した。
表 5-4 推定結果 2 （出生意図に与える要因について）

(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
固定効果	ランダム効果	固定効果	ランダム効果	固定効果	ランダム効果
年齢	-0.343	-0.353	-0.364	-0.486	-0.378	-0.283
(0.118)**	(0.045)**	(0.122)**	(0.049)**	(0.111)**	(0.043)**
年齢(二乗)	0.005	0.004	0.006	0.006	0.004	0.003
(0.001)**	(0.001)**	(0.001)**	(0.001)**	(0.001)**	(0.001)**
対数所得(本人+配偶者+1)	-0.107	-0.084	-0.261	-0.136	0.024	-0.046
(0.077)	(0.052)	(0.089)**	(0.059)*	(0.077)	(0.048)
対数所得(本人+1)	0.120	0.184	0.166	0.193	0.112	0.143
(0.055)*	(0.040)**	(0.063)**	(0.045)**	(0.057)+	(0.037)**
都市ダミー	-0.123	0.032	-0.315	-0.074	0.041	0.119
(0.092)	(0.041)	(0.104)**	(0.048)	(0.102)	(0.036)**
対数貯蓄(世帯貯蓄+1)	-0.014	0.050	-0.022	0.064	0.006	0.015
(0.028)	(0.019)**	(0.031)	(0.021)**	(0.029)	(0.018)
労働時間	0.025	0.000	0.023	0.001	0.004	-0.012
(0.012)*	(0.010)	(0.013)+	(0.011)	(0.012)	(0.009)
本人家事時間	-0.019	-0.024	-0.023	-0.027	-0.011	-0.014
(0.008)*	(0.007)**	(0.008)**	(0.007)**	(0.007)	(0.006)*
配偶者家事時間	-0.082	-0.044	-0.152	-0.103	-0.017	0.015
(0.029)**	(0.023)+	(0.034)**	(0.027)**	(0.029)	(0.022)
持ち家ダミー	-0.071	-0.066	-0.113	-0.072	-0.061	-0.051
(0.052)	(0.036)+	(0.060)+	(0.041)+	(0.055)	(0.033)
同居ダミー	-0.058	-0.064	0.014	-0.056	-0.094	-0.054
(0.071)	(0.039)	(0.081)	(0.044)	(0.070)	(0.035)
年次ダミー	yes	yes	yes	yes	yes	yes
Hausman 検定	56.73**	46.16**	13.75
F 検定	3.29**	3.92**	-
Bruesch-Pagan 検定	-	-	131.81**
Observations	2443	2443	1882	1882	1911	1911

注）記述統計量は表2－2で示されている。(1)(2)、(3)(4)、(5)(6)で観測数が異なる理由は、(3)(4)では「条件付きで子どもをほしい」と回答したサンプルを除外し、(5)(6)では「無条件で子どもをほしい」と回答したサンプルを除外したためである。

注）有意水準：1% $ ^{**} $ ，5% $ ^{*} $ ，10%+

注）本人所得、配偶者所得、労働時間、世帯貯蓄は100で割った値を使用した。
表 5–5 推定結果 3 （出生意図数と現実子ども数の乖離に与える要因について）

(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
固定効果	ランダム効果	固定効果	ランダム効果	固定効果	ランダム効果
年齢	-0.302	-0.295	-0.391	-0.422	-0.212	-0.177
(0.155)+	(0.059)**	(0.158)*	(0.058)**	(0.160)	(0.066)**
年齢(二乗)	0.005	0.003	0.006	0.005	0.002	0.002
(0.001)**	(0.001)**	(0.001)**	(0.001)**	(0.001)*	(0.001)*
対数所得(本人+配偶者+1)	-0.086	-0.165	-0.132	-0.244	-0.063	-0.075
(0.081)	(0.056)**	(0.090)	(0.056)**	(0.097)	(0.062)
対数所得(本人+1)	-0.114	0.082	-0.002	0.180	-0.082	0.042
(0.064)+	(0.046)+	(0.066)	(0.046)**	(0.076)	(0.050)
都市ダミー	-0.034	0.087	-0.078	0.021	-0.115	0.126
(0.102)	(0.048)+	(0.101)	(0.047)	(0.142)	(0.050)*
対数貯蓄(世帯貯蓄+1)	-0.104	-0.039	-0.064	0.005	-0.093	-0.048
(0.035)**	(0.024)+	(0.036)+	(0.023)	(0.040)*	(0.025)+
労働時間	3.008	2.324	2.104	1.311	0.298	0.283
(1.538)+	(1.229)+	(1.559)	(1.222)	(1.755)	(1.303)
本人家事時間	-0.019	-0.027	-0.024	-0.035	-0.023	-0.023
(0.010)+	(0.008)**	(0.010)*	(0.008)**	(0.011)*	(0.009)**
配偶者家事時間	0.017	-0.011	-0.055	-0.091	0.042	0.040
(0.036)	(0.030)	(0.040)	(0.031)**	(0.040)	(0.030)
持ち家ダミー	-0.059	-0.047	-0.072	-0.031	-0.019	-0.024
(0.061)	(0.043)	(0.065)	(0.042)	(0.073)	(0.045)
同居ダミー	0.177	0.041	0.262	0.056	0.023	-0.036
(0.075)*	(0.046)	(0.080)**	(0.045)	(0.094)	(0.048)
年次ダミー	yes	yes	yes	yes	yes	yes
Hausman 検定	36.82**	34.79**	12.22
F 検定	2.79**	2.97**	-
Bruesch-Pagan 検定	-	-	100.83**
Observations	2159	2159	1661	1661	1590	1590

注）記述統計量は表2－1で示されている。(1)(2)、(3)(4)、(5)(6)で観測数が異なる理由は、(3)(4)では「条件付きで子どもをほしい」と回答したサンプルを除外し、(5)(6)では「無条件で子どもをほしい」と回答したサンプルを除外したためである。

注）有意水準：1% $ ^{**} $ ，5% $ ^{*} $ ，10%+

注）本人所得、配偶者所得、労働時間、世帯貯蓄は100で割った値を使用した。

さらに、世帯所得の対数値は正であるものの有意ではないが、女性の個人所得の対数値は負に有意となり Butz and Ward モデルと整合的な結論が導かれた。

しかしながら、先ほど述べたように、所得が高くても経済的要因以外の理由で子どもを欲しいと思わないことも十分に考えられる。図1-1、図1-2からも、条件付で子どもが欲しいと回答した人の条件や、子どもが欲しいと思わない理由として、経済的要因以外の理由を挙げる場合が多いことがわかる。つまり、非経済的要因が出生意図の制約になっている
ことも十分に考えられる。従来の研究では、出生意図と出生行動を分析するときに20歳から45歳などのように、年齢を限定して検証を行ってきた。しかしながら、子どもを欲しいと思わない非経済的要因として、年齢以外の要因も十分に考えられる。そこで、所得の効果を分析する場合、居住形態、家事・労働時間等でコントロールしたうえで、出生意図を持った人が出生行動を促進する効果が所得に存在するのかに着目し、検証を行いたい。そのために、「子どもを欲しい（無条件）×所得」や「子どもを欲しい（条件付）×所得」といった交差項を説明変数に加えることで、出生意図を持った個人にとって、所得が出生行動を促進しているのかということを検証することができる。

推定結果は、表 5-3 に示される。「子ども欲しい（無条件）×所得」という交差項を加えたモデルをみてみたい。Hausman 検定の結果、固定効果モデルが採用される。はじめに無条件の場合を論じたい。世帯所得（対数値）は有意でないものの、女性の個人所得（対数値）は負に有意である。また、「子どもを欲しい（無条件）×世帯所得」は正に有意であり、「子どもを欲しい（無条件）×女性の個人所得」は負に有意である。つまり、子どもを欲しいと思っている人にとって、世帯所得は子ども数を増やす要因となるが、女性の個人所得は子ども数をむしろ抑制する要因となることが示された。つまり、本稿の結果、女性の個人所得が高くなると子ども数は減少するという Butz and Ward モデルが成立するだけでなく、子どもが欲しいと考えている人にとって、女性個人所得は子どもを産むことを抑制する効果があり、一方世帯所得は子どもを産むことを促進する効果が確認された。

次に、「子ども欲しい（条件付）×所得」という交差項を加えたモデルをみてみたい。世帯所得は有意水準10%で正に有意である。一方、個人所得は負に有意である。先ほどと異なり、交差項に関しては世帯所得も女性の個人所得も有意ではない。図1-1、図1-2で示されるように、条件として生活費を挙げている人の割合は70%存在するが、条件付きで子どもを欲しいと考えている人にとっては、世帯所得や女性の個人所得が子どもを産むことを促進することや抑制する要因になっていない $ ^{9} $ 。その理由は、確かに、条件として生活費などを挙げている割合は高いが、それ以外の理由をあげている人も多くそれらの要因が存在することで、条件付で欲しいと考えている人にとって、所得が子ども数の決定に影響していないと考えられる。

### 6. 出生意図の決定要因

5章では、個人の出生意図と出生行動の関係を分析してきた。その結果、個人の出生意図が出生行動に結びついていることが、コーホート単位だけでなく個人の追跡調査によっても示された。さらに、個人の出生意図をもった人が実際に出生行動をとることに対して、世帯所得は促進する効果を有するが、女性の個人所得は抑制する効果を有することが示されます。