Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Propensity Score に基づく 無配偶サンプルへのウェイトであり、$\sum_{j}W(i,j)=1$ となる。

(6)式で推計される ATT は、Propensity Score を用い、有配偶男性と属性の似通った無配偶男性をマッチングさせることで推計結果にバイアスをもたらすサンプルを除き、結婚が賃金に及ぼす影響を検証するものであるが、観察可能な個人属性X以外の要因が結婚の意思決定に影響を及ぼしている場合、一致性をもたなくなってしまう。そのような観察不可能な要因が及ぼす影響を考慮するために、ここでは Heckman, Ichimura and Todd (1997) で使用されている DID マッチング推計法を使用していく $ ^{5} $ 。DID マッチング推計法では、有配偶男性と無配偶男性のマッチングを結婚前後の時間当たり賃金率の差、もしくは年収の差について行っている。この場合、ATT は次式のとおりとなる。

$$ \begin{aligned}ATT_{DID}=&\frac{1}{n_{1t}}\sum_{i=1\left\{D_{i}=1\right\}}^{n_{1t}}\left[Y_{1ti}-\sum_{j=1\left\{D_{i}=0\right\}}^{n_{0t}}W(i,j)Y_{0tj}\right]\\&-\frac{1}{n_{1s}}\sum_{i=1\left\{D_{i}=1\right\}}^{n_{1s}}\left[Y_{1si}-\sum_{j=1\left\{D_{i}=0\right\}}^{n_{s0}}W(i,j)Y_{0sj}\right]\end{aligned} $$

ただし、t は未婚から結婚へ移行した後の時点、s は結婚する以前の時点を示しており、 $ n_{1t} $ と $ n_{1s} $ は各時点の結婚した標本数を示している。この場合、独立性の仮定は次のように修正される。

$$ \mathrm{E}\big(Y_{0t}-Y_{0s}\big|\mathrm{D}=1,\mathrm{P}(\mathrm{X})\big)=\mathrm{E}\big(Y_{0t}-Y_{0s}\big|\mathrm{D}=0,\mathrm{P}(\mathrm{X})\big) $$

(8)式は、Propensity Score を所与とした場合、前後の賃金率の変化 $ Y_{0t}-Y_{0s} $ は結婚の状況と相関を持たないことを意味している。つまり、有配偶の場合と無配偶の場合において、 $ Y_{0t}-Y_{0s} $ の平均値に違いが見られないことを示している。

今回の推計では(6)のクロスセクション・マッチング推計法と(7)のDIDマッチング推計法を用い、結婚が賃金に及ぼす影響を検証する。クロスセクション・マッチング推計法とDIDマッチング推計法の両方を推計することで、観察できない個人属性が結婚の意思決定と賃金にどのような影響を及ぼしているのかを検証することが可能となる。

この Propensity Score Matching 法を用いる際、注意すべき点が 3 点ある。1 点目は、コモン・サポートに関する問題である。分析ではすべてのトリートメント・グループのサンプルに対して比較可能なコントロール・グループのサンプルが存在することを仮定しているが、実際の場合、この仮定が成立していないことが多い。この仮定が成立していない場合、適切な比較対象がないサンプルを含めて推定することによるバイアスが発生してしまうことが Heckman, Ichimura and Todd (1997) で指摘されている。このため、Propensity Score に
ついて似通ったコントロール・グループのサンプルが存在しないトリートメント・グループのサンプルを分析から除外する必要がある。今回の分析ではそのような比較対象のないサンプルを除外し、推計を行っている $ ^{6} $ 。

2 点目は、Propensity Score を推計する際の説明変数の選択基準である。理論モデル上では $ Y_{i} $ 及び D に影響を及ぼす変数を用いる必要がある。また、Dehejia and Wahba (1999, 2002) による Balancing Property に基づく検定で乗却されないことも必要となる $ ^{7} $ 。今回の分析に使用した個人属性 X については Balancing Property に基づく検定を行っており、いずれも乗却されていない。

3 点目は、推計におけるコントロール・グループへのウェイト W(i,j) の付け方である。推計される Propensity Score は連続変数であるため、トリートメント・グループのサンプルと同一の Propensity Score の値のコントロール・グループのサンプルを見つけることが不可能となる。このため、どのような基準でトリートメント・グループのサンプルと似通ったコントロール・グループのサンプルをマッチングさせるのかを決定する必要がある。今回は Nearest Neighbor Matching、Kernel Matching、Stratification Matching、Radius Matching の 4 種類を使用している。Nearest Neighbor Matching ではトリートメント・グループのサンプルの Propensity Score との差が最も小さい参加確率を持つコントロール・グループのサンプルを 1 つだけマッチさせるという方法である。Kernel Matching ではトリートメント・グループのサンプルに対してある一定の距離内のコントロール・グループのサンプルの加重平均をマッチするという方法である。Stratification Matching ではサンプルを Propensity Score の値に基づき、いくつかの階層に分け、その階層内で賃金の比較を行うという方法である。最後の Radius Matching では分析対象群を $ A_{i}(P(x)) = \{(P_{j} | \| P_{i} - P_{j} \| < r)\} $ と定義し、Propensity Score の差が半径 r 以内であればペアとしてマッチングする。なお、Kernel Matching、Stratification Matching、Radius Matching ではプートストラッピング法によって標準誤差を求めており、反復回数を 500 回とした。

$ Y_{i} $ には時間当たり賃金率の対数値と仕事からの年収の対数値を用いる。クロスセクション・マッチング推計法では、結婚時点の時間当たり賃金率の対数値と年収の対数値を使用する。DID マッチング推計法では、結婚前年の時点 (t-1 年) の値を基準として、結婚 1 年後 (t+1 年)、結婚 2 年後 (t+2 年)、結婚 3 年後 (t+3 年)、結婚 4 年後 (t+4 年)、結婚 5 年後 (t+5 年) の対数時間当たり賃金率の差分、もしくは対数年収の差分を分析に使用していく。D は、無配偶から有配偶に移行した場合に 1、継続して無配偶の場合に 0 となるダミー変数である。

Propensity Score の推計に用いる個人属性 X には学歴ダミー、勤続年数とその 2 乗項、年齢とその 2 乗項、勤務先に配偶者手当制度あり ダミー、預貯金額/100、有価証券保有額/100、
就業形態ダミー、業種ダミー、職種ダミー、企業規模ダミー、市郡規模ダミー、都道府県別失業率、年次ダミーを使用している。なお、Propensity Score の推計には Logti モデルを使用している。

今回はサンプルを全就業者（雇用就業者+自营業・その他）の場合と雇用就業者のみの場合に分けて推計する。雇用就業者と自营業・その他では賃金の決定方法が異なっていると考えられるため、雇用就業者のみを分析した場合に推計結果が変化するかどうかを確認する。

表4-1 基本統計量

数値	Propersity Score Maching法使用はサンプル

(注1)：表中の未婚継続サンプルにおける「結婚〇年後対数時間当たり賃金率差分」及び「結婚〇年後対数年収差分」は同時期における未婚継続サンプルの値を示している。

(注 $ ^{2} $ )：KHPS2004-KHPS2011から筆者作成。
以上が Propensity Score Matching 法の推計方法である。本稿では Propensity Score Matching 法を用いることによって、従来の推定方法とどの程度結果が異なるかを確認するため、OLS による推定も併せて行っていく $ ^{8} $ 。OLS による推計式は次のとおりである。

$$ \mathrm{l n}w_{\mathrm{i t}}=X_{i t}^{\prime}\beta+\delta\mathrm{M S}_{\mathrm{i t}}+\upmu_{\mathrm{i}}+\varepsilon_{\mathrm{i t}} $$

$ lnw_{it} $ は対数時間当たり賃金率、もしくは対数年収、 $ X_{it} $ は個人属性、 $ MS_{it} $ は有配偶ダミー、 $ \mu_{i} $ は固定効果、 $ \varepsilon_{it} $ は誤差項を示している。個人属性 $ X_{it} $ にはPropensity Scoreを推計した際に使用した変数と同様の変数を使用している。なお、クロスセクション・マッチング法及びDIDマッチング法による推計結果と比較するため、OLSによる分析対象は、パネル期間中に初めての結婚を経験し、結婚を継続した59歳以下の男性及びパネル期間中継続して未婚の59歳以下の男性とする。(9)式を推計する際、Pooled OLSだけでなく、観察できない個人属性を考慮したFixed Effect OLS及びRandom Effect OLSも使用していく。

推計に使用した変数の基本統計量は表4-1に掲載してある。サンプルについて見ると、全就業者と雇用就業者の両方で未婚から結婚したサンプルの時間当たり賃金率や年収の平均値が未婚継続サンプルよりも高くなっていた。また、就業形態ダミーについて見ると、全就業者と雇用就業者の両方で結婚できた男性の方が正規雇用で就業している割合が高い傾向にあった。これらの結果から、結婚できた男性ほど正規雇用で就業している割合が高く、賃金水準、年収も高くなる傾向にあると言える。単純な平均値の比較では男性のマリッジプレミアムが存在している可能性がある。

### 5. 推計結果

### 5.1 OLS の推計結果

表 5-1 は男性のマリッジプレミアムに関する回帰分析の推計結果である。表 5-1 の対数時間当たり賃金率の結果を見ると、Pooled OLS の全就業者において、有配偶ダミーが有意に正の値を示していた。しかし、観察不可能な個人属性を考慮した Fixed Effect OLS 及び Random Effect OLS の結果を見ると、いずれの場合も有配偶ダミーは有意な符号を示していなかった。これらの結果から、観察不可能な個人属性を考慮しない場合、マリッジプレミアムが観察されるものの、観察不可能な個人属性を考慮すると、マリッジプレミアムは観察されなくなると言える。

次に対数年収の結果を見ると、Pooled OLS の全就業者及び雇用就業者の両方において、有配偶ダミーが有意に正の値を示していた。しかし、固定効果を考慮した Fixed Effect OLS
この Logit モデルの推計によって得られた Propensity Score を用い、クロスセクション・マッチング法によって ATT を算出した結果が表 5-3 である。表 5-3 の対数時間当たり賃金率の係数の値を見ると、全就業者と雇用就業者のいずれの場合も統計的に有意な値を示していなかった。これは、未婚男性が結婚しても賃金が上昇しないことを示しており、マリッジプレミアムが存在していないことを意味している。しかし、対数年収を見ると、全就業者の Kernel Matching、Radius Matching、Stratification Matching の係数が統計的に有意に正の値を示していた。また、雇用就業者の Kernel Matching、Radius Matching でも有意に正に値を示していた。これは、未婚男性が結婚することによって年収が上昇することを示しており、マリッジプレミアムが存在していることを意味している。時間当たり賃金率では結婚によるマリッジプレミアムは観察されなかったが、年収ではその効果を確認することができた。この結果から、使用データに有配偶男性しか含まれておらず、適切にマリッジプレミアムが検証できていないという課題と結婚によるセルフ・セレクションが推計結果にバイアスをもたらしている可能性を考慮しても、男性のマリッジプレミアムが存在していると言える。

表5-3 男性のマリッジプレミアムに関するクロスセクション・マッチング推計

分析对象:全就業者
Nearest Neighbor Matching	Kernel Matching	Radius Matching	Stratification Matching
ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)
Y: 対数時間当たり営金率	-0.083(0.122)	55	52	0.062(0.081)	55	967	0.070(0.083)	55	967	0.044(0.081)	55	967
Nearest Neighbor Matching	Kernel Matching	Radius Matching	Stratification Matching
ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)
Y: 対数年収	0.137(0.116)	56	52	0.170***(0.065)	56	991	0.197***(0.072)	56	991	0.122*(0.072)	56	991
分析対象:雇用就業者
Nearest Neighbor Matching	Kernel Matching	Radius Matching	Stratification Matching
ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)
Y: 対数時間当たり営金率	0.038(0.095)	47	41	0.078(0.078)	47	779	0.091(0.078)	47	779	0.061(0.078)	47	779
Nearest Neighbor Matching	Kernel Matching	Radius Matching	Stratification Matching
ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)
Y: 対数年収	0.161(0.143)	48	43	0.149**(0.068)	48	803	0.184***(0.066)	48	803	0.110(0.070)	48	803

(注1): [ ] 内の値は標準誤差を示す。

(注2): ***は1%水準、**は5%水準、*は10%水準で有意であることを示す。

(注3): N（トリートメント）はトリートメントに属する観測値の数を、N（コントロール）は実際にトリートメントの比較対象として推定に用いられたコントロールに属する観測値を示す。

(注4)：Radius Matching の r の値は、0.1 とし、Kernel Matching のバンド幅は 0.06 としている。

(注 $ ^{5} $ )：KHPS2004-KHPS2011から筆者推計。

しかし、本当に男性のマリッジプレミアムが存在しているかどうかを確認するには、さらに検討すべき点がある。それは、観察できない個人属性が結婚の意思決定に影響を及ぼしているかどうかという点である。もし結婚に対する意欲や対人関係能力等の観察できない個人属性が結婚の意思決定に影響を及ぼし、それが賃金や年収にも影響を及ぼしている場合、クロスセクション・マッチング推計量は一致性をもたなくなってしまう。この点に対処するために、次節では観察不可能な個人属性が及ぼす影響を考慮できるDIDマッチング推計法を使用し、再度推計を行っていく。
この Logit モデルの推計によって得られた Propensity Score を用い、DID マッチング法による ATT を算出した結果が表 5-5 及び表 5-6 である。表 5-5 は対数時間当たり賃金率を用いた場合の推計結果を示している。

全就業者の推計結果を見ると、結婚2年後時点の係数はいずれも統計的に有意に負の値を示すものの、それ以外の変数は有意な値を示していなかった。これは、結婚1年前からの対数時間当たり賃金率の変化を見ると、多くの場合において未婚者と違いが見られないことを示しており、マリッジプレミアムが存在していないことを意味している。結婚2年後の値は有意に負であるため、結婚2年後の時点ではマリッジプレミアムではなく、マリッジペナルティが存在していると考えられるが、3年後、4年後、5年後の時点ではいずれも有意な値となっていないため、その効果は一時的なものであると考えられる。次に雇用就業者の推計結果を見ると、Nearest Neighbor Matchingの結婚5年後時点の係数とKernel Matching、Radius Matchingの結婚2年後時点の係数のみが有意に負の値を示しており、それ以外では有意な値を示していなかった。これは、全就業者の結果と同様に、マリッジプレミアムではなく、マリッジペナルティが観察されるものの、多くの場合において未婚者と時間当たり賃金率の違いが見られないことを示している。以上の推計結果から、DIDマッチング推計法を用いた場合、対数時間当たり賃金率では少なくともマリッジプレミアムは観察されないと言える。

次に対数年収を用いた表 5-6 の推計結果を見ると、全就業者と雇用就業者の両方でいずれの場合も有意な値を示していなかった。これは、DID マッチング推計法を用い、観察不可能な個人属性が及ぼす影響を考慮した場合、マリッジプレミアムが存在していないことを意味している。クロスセクション・マッチング推計法では対数年収は結婚によって有意に上昇する傾向があったが、その背景には観察不可能な個人属性が影響を及ぼしており、バイアスが発生していたためだと考えられる。
表5-5 男性のマリッジプレミアムに関する DID マッチング推計(時間当たり賃金率)

分析対象:全就業者
Y:対数時間当たり
賃金率の差分	Nearest Neighbor Matching	Kernel Matching
ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)
結婚1年後(t+1年)	-0.123
(0.131)	42	39	-0.036
(0.091)	42	576
結婚2年後(t+2年)	-0.316**
(0.149)	31	27	-0.191*
(0.103)	31	472
結婚3年後(t+3年)	-0.045
(0.213)	22	19	-0.144
(0.173)	22	333
結婚4年後(t+4年)	-0.014
(0.250)	14	14	-0.053
(0.243)	14	171
結婚5年後(t+5年)	0.006
(0.264)	10	9	-0.040
(0.272)	10	72
Y:対数時間当たり
賃金率の差分	Radius Matching	Stratification Matching
ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)
結婚1年後(t+1年)	-0.039
(0.092)	42	576	-0.024
(0.107)	42	576
結婚2年後(t+2年)	-0.204**
(0.097)	31	472	-0.211*
(0.107)	31	472
結婚3年後(t+3年)	-0.114
(0.186)	21	332	-0.142
(0.167)	22	333
結婚4年後(t+4年)	-0.016
(0.243)	13	171	-0.064
(0.268)	13	172
結婚5年後(t+5年)	-0.198
(0.229)	10	72	-0.095
(0.236)	10	72
分析対象:雇用就業者
Y:対数時間当たり
賃金率の差分	Nearest Neighbor Matching	Kernel Matching
ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)
結婚1年後(t+1年)	-0.087
(0.132)	36	34	-0.051
(0.106)	36	500
結婚2年後(t+2年)	-0.231
(0.186)	28	22	-0.214*
(0.116)	28	408
結婚3年後(t+3年)	-0.171
(0.215)	19	16	-0.199
(0.195)	19	274
結婚4年後(t+4年)	-0.034
(0.262)	12	9	-0.073
(0.254)	12	102
結婚5年後(t+5年)	-0.440*
(0.234)	9	8	-0.150
(0.201)	9	44
Y:対数時間当たり
賃金率の差分	Radius Matching	Stratification Matching
ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)
結婚1年後(t+1年)	-0.073
(0.112)	36	500	-0.024
(0.105)	36	500
結婚2年後(t+2年)	-0.244**
(0.116)	28	408	-0.186
(0.127)	28	408
結婚3年後(t+3年)	-0.174
(0.188)	19	274	-0.216
(0.195)	18	275
結婚4年後(t+4年)	-0.038
(0.275)	11	102	-0.097
(0.287)	11	103
結婚5年後(t+5年)	-0.097
(0.239)	9	44	-0.150
(0.235)	9	44

(注1): [ ] 内の値は標準誤差を示す。

(注2)：***は1%水準、**は5%水準、*は10%水準で有意であることを示す。

(注3): N（トリートメント）はトリートメントに属する観測値の数を、N（コントロール）は実際にトリートメントの比較対象として推定に用いられたコントロールに属する観測値を示す。

(注4)：表中の $ t+1 $ 年、 $ t+2 $ 年、 $ \cdot\cdot t+5 $ 年の各値は、結婚前年をt-1年、結婚した年をt年とした場合の時点を示している。

(注6)：Radius Matching の r の値は、0.1 と、Kernel Matching のバンド幅は 0.06 としている。

(注7)：KHPS2004-KHPS2011から筆者推計。
表5-6 男性のマリッジプレミアムに関する DID マッチング推計(年収)

分析対象:全就業者
Y:対数年収の差分	Nearest Neighbor Matching	Kernel Matching
ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)
結婚1年後(t+1年)	0.068
(-0.139)	45	39	0.008
(0.042)	45	651
結婚2年後(t+2年)	0.046
(0.061)	34	32	0.021
(0.049)	34	509
結婚3年後(t+3年)	0.042
(0.145)	26	21	-0.010
(0.064)	26	399
結婚4年後(t+4年)	-0.047
(0.139)	16	12	-0.023
(0.182)	16	207
結婚5年後(t+5年)	0.382
(0.273)	11	9	0.017
(0.165)	11	100
Y:対数年収の差分	Radius Matching	Stratification Matching
ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)
結婚1年後(t+1年)	0.008
(0.041)	45	651	0.038
(0.044)	45	651
結婚2年後(t+2年)	-0.005
(0.050)	34	509	0.041
(0.050)	34	509
結婚3年後(t+3年)	-0.014
(0.062)	25	398	-0.003
(0.072)	26	399
結婚4年後(t+4年)	-0.010
(0.116)	15	207	-0.065
(0.154)	15	208
結婚5年後(t+5年)	-0.058
(0.120)	11	100	-0.027
(0.142)	11	100
分析対象:雇用就業者
Y:対数年収の差分	Nearest Neighbor Matching	Kernel Matching
ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)
結婚1年後(t+1年)	0.009
(0.090)	38	32	0.006
(0.043)	38	539
結婚2年後(t+2年)	0.061
(0.070)	29	28	0.014
(0.052)	29	431
結婚3年後(t+3年)	0.004
(0.085)	22	18	-0.033
(0.068)	22	282
結婚4年後(t+4年)	-0.017
(0.300)	14	11	0.053
(0.251)	14	161
結婚5年後(t+5年)	-0.233
(0.535)	9	5	-0.081
(0.151)	9	42
Y:対数年収の差分	Radius Matching	Stratification Matching
ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	N(トリートメント)	N(コントロール)
結婚1年後(t+1年)	-0.020
(0.044)	38	539	0.040
(0.042)	38	539
結婚2年後(t+2年)	-0.031
(0.057)	29	431	0.046
(0.051)	29	431
結婚3年後(t+3年)	-0.041
(0.068)	22	282	0.014
(0.067)	21	283
結婚4年後(t+4年)	0.077
(0.103)	14	161	0.139
(0.333)	14	161
結婚5年後(t+5年)	-0.023
(0.138)	8	35	-0.119
(0.150)	6	45

(注1): [ ] 内の値は標準誤差を示す。

(注2)：***は1%水準、**は5%水準、*は10%水準で有意であることを示す。

(注3): N（トリートメント）はトリートメントに属する観測値の数を、N（コントロール）は実際にトリートメントの比較対象として推定に用いられたコントロールに属する観測値を示す。

(注4)：表中の $ t+1 $ 年、 $ t+2 $ 年、 $ \cdot\cdot t+5 $ 年の各値は、結婚前年をt-1年、結婚した年をt年とした場合の時点を示している。

(注5)：分析に使用している対数年収の差分は、各時点の対数年収から結婚前年のt-1年の対数年収を引くことで算出している。

(注6)：Radius Matching の r の値は、0.1 とし、Kernel Matching のバンド幅は 0.06 としている。

(注7)：KHPS2004-KHPS2011から筆者推計。
以上、DID マッチング推計法を用いた分析の結果、男性のマリッジプレミアムは観察されないと言える $ ^{10} $ 。この推計結果は、観察不可能な個人属性を考慮した Fixed Effect OLS 及び Random Effect OLS の結果と整合的である。これらの結果から、男性のマリッジプレミアムの背景には観察不可能な個人属性が大きな影響を及ぼしていると考えられる。川口（2005, 2008）では男性のマリッジプレミアムが観察されていたが、この背景には(1)川口（2005, 2008）では結婚期間を変数として使用している、(2)川口（2005, 2008）では有配偶男性のみのサンプルを使用しているため、観察不可能な個人属性を適切に考慮した上でマリッジプレミアムを検証できていない、といった点が影響を及ぼしている可能性がある。

### 6. 結論

本稿の目的は、『慶應義塾家計パネル調査』を用い、Propensity Score Matching 法を使用することでさまざまなバイアスを考慮し、男性のマリッジプレミアムを再度検証することであった。分析の結果、次の3点が明らかになった。

1 点目は、OLS を用いた分析の結果、対数時間当たり賃金率、対数年収の両方の場合において、観察不可能な個人属性を考慮しない場合、マリッジプレミアムが観察されるものの、観察不可能な個人属性を考慮すると、マリッジプレミアムは観察されなかった。

2 点目は、クロスセクション・マッチング推計法を用いた分析の結果、対数時間当たり賃金率を用いた場合ではマリッジプレミアムは観察されなかったものの、対数年収を用いた場合だと男性のマリッジプレミアムが確認できた。

3 点目は、DID マッチング推計法を用いた分析の結果、対数時間当たり賃金率及び対数年収の両方において、男性のマリッジプレミアムは観察されなかった。クロスセクション・マッチング推計法では対数年収は結婚によって有意に上昇する傾向にあったが、その背景には観察不可能な個人属性によるバイアスが発生していたためだと考えられる。

以上の分析結果から、アメリカの結果とは違い、さまざまなバイアスを考慮すると、我が国では男性のマリッジプレミアムが確認されないと言える。我が国で観察されるマリッジプレミアムの背景には、観察されない個人属性やセルフ・セレクションが大きな影響を及ぼしている可能性が高い。我が国では結婚によって賃金が上昇するわけではなく、賃金が高い男性ほど結婚しやすい、もしくは結婚できるという状況があると考えられる。

この場合、近年のような若年層での非正規雇用の増加は、未婚男性をさらに増やし、少子化を進める可能性がある。少子化の進展は、労働力人口の減少や社会保障制度に大きな影響を及ぼすため、非正規から正規への転換を図れるような能力開発を促進する政策をよ
Dehejia, R. and S. Wahba (2002) “Propensity Score Matching Methods for Non-Experimental Causal Studies,” Review of Economics and Statistics, 84, pp.151-161.

り推し進めていく必要があるだろう。

最後に本稿の課題について述べておきたい。本稿ではDIDマッチング推計法を用いマリッジプレミアムを検証したが、サンプルサイズが十分ではなかったため、結婚5年後の賃金や年収までしか分析することができなかった。もし結婚直後ではなく、10年単位で結婚を継続させることによってマリッジプレミアムが生じる場合、その効果を計測できていない可能性がある。この点に関してはデータの蓄積を待ち、再度検証する必要があるだろう $ ^{11} $ 。

また、本稿では男性のマリッジプレミアムのみを分析対象としたが、今回使用した推計方法を用い、結婚や出産が女性の賃金に及ぼす影響も検証できると考えられる。この点についても今後分析し、さまざまなバイアスを考慮したうえで結婚や出産が女性の賃金に及ぼす影響を分析する必要があるだろう $ ^{12} $ 。

## 参考文献

Antonovics, K. and R. Town (2004) “Are All the Good Men Married? Uncovering the Sources of the Marital Wage Premium,” The American Economic Review, 94(2), pp.317-321.

Barg, K. and M. Beblo (2009) “Does marriage pay more than cohabitation?” Journal of Economic Studies, Vol.36(6), pp.552-570.

Becker, S. O. and Ichino A (2002) “Estimation of average treatment effects based on propensity scores,” The Stata Journal, 2(4), pp.358-377.

Dehejia, R. and S. Wahba (1999) "Causal Effects in Non-Experimental Studies: Re-Evaluating the Evaluation of Training Programs," Journal of American Statistical Association, 94, pp.1053-1062.
Ginther, D, K. and M. Zavodny (2001) “Is the Marriage Premium due to Selection? The Effect of Shotgun Wedding on the Return to Marriage,” Journal of Population Economics, 14, pp.313-328.

Heckman, J. J., H. Ichimura, and P. Todd (1997) “Matching as an Econometric Evaluation Estimator: Evidence from Evaluation a Job Training Programme,” Review of Economics and Statistics, 64, pp.605-654.

Heckman, J. J., H. Ichimura, J. Smith, and P. Todd (1998) “Characterizing Selection Bias Using Experimental Data,” Econometrica, 66, pp.1017-1098.

Hersch, J. and L. S. Stratton (2000) “Household Specialization and the Male Marriage Wage Premium,” Industrial and Labor Relations Review, 54(1), pp.78-94.

Korenman, S. and D. Neumark (1991) “Does Marriage Really Make Men Productive?” Journal of Human Resources, 26(2), pp.282-307.

Loh, E, S (1996) “Productivity Differences and the Marriage Wage Premium for White Males,” Journal of Human Resources, 31(3), pp.566-589.

Rosenbaum, P. R., and D. B. Rubin (1983) “The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects” Biometrika, Vol.70(1), pp.41-55.

Yukawa, S (2011) “Wage Premium of Fatherhood and Labor Supply in Japan,” MPRA Paper No.33049, posted 29. August 2011 / 17:48.

奥平寛子・大竹文雄・久米功一・鶴光太郎（2011）「派遣労働者は踏み石か、それとも不安定雇用への入り口か」RIETI Discussion Paper Series 11-J-055.

川口章（2005）「結婚と出産は男女の賃金にどのような影響を及ぼしているのか」『日本労働研究雑誌』No.535, pp.42-55.

川口章（2008）『ジェンダー経済格差』勁草書房.

黒澤昌子（2005）「積極労働政策の評価 レビュー」『フィナンシャル・レビュー』No.77, pp.197-220.

吉田恵子（2004）「自己啓発が賃金に及ぼす効果の実証分析」『日本労働研究雑誌』No.532, pp.40-53.
組織又は勘定:総務本省

## (別紙10-2)

所管: 総務省

政策評価調書(政策評価体系と概算要求書の対応表)

会計: 一般会計

政策評価調書番号	政策評価の対象	概算要求書	I	II	III	IV	V	VI	VII
(項)	(事項)	1	2	1	2	3	4	1	2	3	4	5	6	1	2	3	4
×	総務本省共通費
×	総務本省一般行政必要な経費
×	審議会等必要な経費
×	国際会議等必要な経費
×	自治大学校必要な経費
×	情報通信政策研究所必要な経費
×	総務本省施設費
×	総務本省施設整備必要な経費
×	人事管理推進費
×	人事管理の推進必要な経費
①	●	行政管理实施費
②	●	行政管理の実施必要な経費	●
③	●	行政評価等实施費	●
④	●	行政評価等の実施必要な経費	●
⑤	●	地方行政制度整備費
⑥	●	地方行政制度整備费
⑦	●	地方行政制度整備费
⑧	●	地方行政制度整備费
⑨	●	地方行政制度整備费
⑩	●	地方行政制度整備费
⑪	●	地方行政制度整備费
⑫	●	地方行政制度整備费
⑬	●	地方行政制度整備费
⑭	●	地方行政制度整備费
⑮	●	地方行政制度整備费
⑯	●	地方行政制度整備费
⑰	●	地方行政制度整備费
⑱	●	地方行政制度整備费
⑲	●	地方行政制度整備费
⑳	●	地方行政制度整備费
㉑	●	地方行政制度整備费
㉒	●	地方行政制度整備费
㉓	●	地方行政制度整備费
㉔	●	地方行政制度整備费
㉕	●	地方行政制度整備费
㉖	●	地方行政制度整備费
㉗	●	地方行政制度整備费
㉘	●	地方行政制度整備费
㉙	●	地方行政制度整備费
㉚	●	地方行政制度整備费
㉛	●	地方行政制度整備费
㉜	●	地方行政制度整備费
㉝	●	地方行政制度整備费
㉞	●	地方行政制度整備费
㉟	●	地方行政制度整備费
㊱	●	地方行政制度整備费
㊲	●	地方行政制度整備费
㊳	●	地方行政制度整備费
㊴	●	地方行政制度整備费
㊵	●	地方行政制度整備费
㊶	●	地方行政制度整備费
㊷	●	地方行政制度整備费
㊸	●	地方行政制度整備费
㊹	●	地方行政制度整備费
㊺	●	地方行政制度整備费
㊻	●	地方行政制度整備费
㊼	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊼	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
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㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
㊽	●	地方行政制度整備费
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㊽	●	地方行政制度整備费
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㊽	●	地方行政制度整備费
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㊽	●	地方行政制度整備费
㊽
(別紙10-2)

政策評価調書(政策評価体系と概算要求書の対応表)

⑨	◆	独立行政法人情報通信研究機構運營費
## (別紙10-2)

政策評価調書(政策評価体系と概算要求書の対応表)

組織:管区行政評価局

政策評価調書番号	政策評価の対象	概算要求書	Ⅰ	Ⅱ	Ⅲ	Ⅳ	V	Ⅵ	Ⅶ
(項)	(事項)	1	2	1	2	3	4	1	2	3	4	5	6	1	2	3	4
×	管区行政評価局共通費
×	管区行政評価局一般行政に必要な経費
年金記録確認地方第三者委員会に必要な経費
①	●	行政評価等実施費
②	●	行政管理の実施に必要な経費	●
行政評価等の実施に必要な経費	●

組織：総合通信局

政策評価
調書番号	政策評価
の対象	概算要求書	Ⅰ	Ⅱ	Ⅲ	Ⅳ	V	Ⅵ	Ⅶ
(項)	(事項)	1	2	1	2	3	4	1	2	3	4	5	6	1	2	3	4
×	総合通信局共通費
総合通信局一般行政に必要な経費
⑩	●	情報通信技術高度利活用等推進費	●
⑪	●	情報通信技術の利活用高度化に必要な経費	●
⑫	●	情報通信技術の利用環境整備に必要な経費	●
⑬	●	情報通信技術の利用環境整備に必要な経費	●
⑬	●	電波利用料財源電波監視等実施費
電波利用料財源電波監視等の実施に必要な経費	●

組織：消防庁

政策評価調書番号	政策評価の対象	概算要求書	I	II	III	IV	V	VI	VII
(項)	(事項)	1	2	1	2	3	4	1	2	3	4	5	6	1	2	3	4
×	消防庁共通費
×	消防庁一般行政に必要な経費
消防大学校に必要な経費
⑲	●	消防防災体制等整備費
●	消防防災体制等の整備に必要な経費(主要経費95)	●
消防防災体制等の整備に係る技術研究開発に必要な経費(主要経費13)	●
×	消防庁施設費
消防庁施設整備に必要な経費

注)「政策評価の対象(●♦×)」欄については、以下の整理により記載すること。

●については政策評価の対象となっているもの

◆については政策評価の対象となっていないが、ある政策に属すると整理できるもの

×については政策評価の対象となっておらず、政策との対応関係を明らかにできないもの（◆以外）
## (別紙10-2)

## 政策評価調書(政策評価体系と概算要求書の対応表)

所管: 総務省

政策評価調書番号	政策評価の対象	概算要求書	I	II	III	IV	V	VI	VII
(項)	(事項)	1	2	1	2	3	4	1	2	3	4	5	6	1	2	3	4
⑤	●	地方交付税交付金
●	地方交付税交付金必要な経費	●
東日本大震災復興に係る地方特例交付金必要な経費	●
⑤	●	地方特例交付金
地方特例交付金必要な経費	●
×	交通安全对策特別交付金
交通安全对策特別交付金必要な経費
×	地方議与税議与金
×	地方揮発油議与税議与金必要な経費
×	石油ガス議与税議与金必要な経費
×	自動車重量議与税議与金必要な経費
×	航空機燃料議与税議与金必要な経費
×	特別とん議与税議与金必要な経費
×	地方法人特別議与税議与金必要な経費
×	地方道路議与税議与金必要な経費
×	事務取扱費
事務取扱い必要な経費
×	諸支出金
諸支出金必要な経費
⑤	●	国债整理基金特別会計へ繰入
国债整理基金特別会計へ繰入れに必要な経費	◆
×	予備費
予備費

注)「政策評価の対象(●♦×)」欄については、以下の整理により記載すること。

●については政策評価の対象となっているもの

◆については政策評価の対象となっていないが、ある政策に属すると整理できるもの

×については政策評価の対象となっておらず、政策との対応関係を明らかにできないもの（◆以外）
## (別紙10-2)

## 政策評価調書(政策評価体系と概算要求書の対応表)

所管: 総務省

会計:東日本大震災復興特別会計

組織又は勘定:総務本省

政策評価調書番号	政策評価の対象	概算要求書	Ⅰ	Ⅱ	Ⅲ	Ⅳ	V	Ⅵ	Ⅶ
(項)	(事項)	1	2	1	2	3	4	1	2	3	4	5	6	1	2	3	4
⑤	◆	地方交付稅交付金(主要經費31)
地方交付稅交付金財源の交付税及び讓与稅配付金特別会計交付税及び讓与稅配付金勘定へ繰入れに必要な経費

注）「政策評価の対象（●♦×）」欄については、以下の整理により記載すること。

●については政策評価の対象となっているもの

◆については政策評価の対象となっていないが、ある政策に属すると整理できるもの

×については政策評価の対象となっておらず、政策との対応関係を明らかにできないもの（◆以外）
## (別紙10-2)

## 政策評価調書(政策評価体系と概算要求書の対応表)

所管: 復興庁

会計:東日本大震災復興特別会計

組織又は勘定:復興庁

政策評価調書番号	政策評価の対象	概算要求書	Ⅰ	Ⅱ	Ⅲ	Ⅳ	V	Ⅵ	Ⅶ
(項)	(事項)	1	2	1	2	3	4	1	2	3	4	5	6	1	2	3	4
×	総務省共通費
総務省一般行政に必要な経費
⑩	●	生活基盤行政復興政策費
⑫	●	情報通信技術の利用高度化に必要な経費	●
⑬	●	情報通信技術の利用環境整備に必要な経費	●
⑭	●	消防災災体制等の整備に必要な経費	●
⑮	●	生活基盤行政復興事業費
消防災災体制等の整備に必要な経費	●

注)「政策評価の対象(●♦×)」欄については、以下の整理により記載すること。

●については政策評価の対象となっているもの

◆については政策評価の対象となっていないが、ある政策に属すると整理できるもの

×については政策評価の対象となっておらず、政策との対応関係を明らかにできないもの（◆以外）
(单位円)

研究代表者名	所属研究機関名	役職	研究課題名	交付決定額	平成24年度交付額	平成24年度前倒し交付額	未交付額
山下泰尚	県立広島大学	准教授	プロゲステロン非活性化酵素依存的な優勢卵胞選抜とプタ、ウシの新規IVG法の開発	4,680,000	3,250,000	1,430,000
渡辺陽子(半田陽子)	県立広島大学	助教	高齢者施設で生活する認知症高齢者の自己決定を支える看護介入プロトコルの開発	1,690,000	390,000	1,300,000
山口健一	福山市立大学	講師	多文化共生の民族祭りにみる存在の政治と人間関係形成の事例研究	3,250,000	1,170,000	2,080,000
足立俊輔	下関市立大学	講師	保険者機能の観点からみた時間ベースの病院原価計算の適用可能性	1,170,000	650,000	520,000
森邦惠	下関市立大学	准教授	食品の情報品質が消費者行動に与える影響に関する研究	2,470,000	780,000	1,690,000
木越俊介	山口県立大学	准教授	絵入根本の造本様式についての基礎研究	4,030,000	1,430,000	2,600,000
空田朋子	山口県立大学	助教	医療的ケア必要児支援の普及をめざす看護職と保育士の保育連携モデルの開発	3,120,000	1,040,000	2,080,000
植村裕子	香川県立保健医療大学	助教	青年期女性のための骨盤プログラムの開発	4,420,000	3,120,000	1,300,000
小西円	愛媛県立医療技術大学	助教	施設高齢者の活動や夜間睡眠に影響を与える仮眠とは～時間・場所・体位に着目して～	3,770,000	3,250,000	520,000
飯高伸五	高知県立大学	講師	ミクロネシア地域社会の観点からみた太平洋戦争の記憶の動態に関する民族誌的研究	1,300,000	650,000	650,000
湖由美子	高知県立大学	助教	在宅移行期のシームレスケアに向けた病棟看護師と訪問看護師の協働のガイドライン	1,560,000	650,000	910,000
橋本力	高知県立大学	助教	介護支援専門員によるインフォーマル・サポート活用の支援プロセスに関する研究	390,000	260,000	130,000
槙本香	高知県立大学	助教	精神看護者の心理的距離に関する臨床判断・看護行動の類型化及び新人教育ガイドライン	3,510,000	1,560,000	1,950,000
升田茂章	高知県立大学	助教	前立膜全摘出術後患者と家族への排尿障害とセクシュアリティの看護ガイドラインの開発	4,160,000	1,690,000	2,470,000
山口善成	高知県立大学	准教授	注釈の意義に関する理論的・実践的研究	3,640,000	780,000	2,860,000
片岡源宗	高知工科大学	助手	地方部における救急搬送から見た道路整備評価手法の構築	4,550,000	1,950,000	2,600,000
刈谷刚	高知工科大学	その他	特定健康診査等実施計画に関する行政評価システムの構築	2,470,000	1,560,000	910,000
繁树博昭	高知工科大学	准教授	両眼立体視における観察距離によるスケーリング処理過程の検討	3,770,000	2,470,000	1,300,000
スッティノンポンサック	高知工科大学	助教	四国における南海地震による津波を対象とした地域間の経済的影響評価システムの開発	1,950,000	1,300,000	650,000
新田紀子	高知工科大学	講師	低エネルギー電子照射による半導体ナノ結晶の形成	4,810,000	3,770,000	1,040,000
ポンコッゲサクルナタコーン	高知工科大学	講師	漂流物を考慮した実用的な津波シミュレーションシステムの開発	2,860,000	1,820,000	1,040,000
山崎朋人	高知工科大学	助教	緑藻クラミドモナスの翻訳抑制に寄与する新規マイクロRNAの探索とその役割の研究	3,510,000	2,080,000	1,430,000
内山一幸	北九州市立大学	その他	旧藩主家の為替制度と地方の近代化をめぐる基盤的研究	2,340,000	1,040,000	1,300,000
小野大輔	北九州市立大学	講師	P.D.V法を用いた衝撃波/境界層干涉流れの速度計測システムの開発	2,860,000	1,430,000	1,430,000
佐々木卓実	北九州市立大学	准教授	はり構造の座屈特性を利用した小型・高性能垂直方向アイソレーターの開発	4,160,000	2,600,000	1,560,000
木原隆典	北九州市立大学	准教授	平滑筋細胞分化過程におけるアクチン繊維構造体の物理特性解析	4,420,000	2,730,000	520,000	1,690,000
長加奈子	北九州市立大学	准教授	「学校認知英文法」構築・現場で使える教材・教授法の開発に向けて	3,510,000	1,820,000	1,690,000
長弘基	北九州市立大学	准教授	形状記憶合金リポン材の高疲労強度化技術の構築と温熱排水用熱エンジンの試作	4,550,000	2,600,000	1,950,000
片岡真司	九州歯科大学	助教	味菓内ネットワーク機構に関与する軸索誘導分子の機能解明	4,160,000	2,080,000	2,080,000
原野望	九州歯科大学	助教	ガン性疼痛に対する多剤的薬物療法の検討	4,160,000	2,210,000	1,950,000
福島秀文	九州歯科大学	助教	ユビキチンプロテアソームシステムの破骨細胞分化における役割	4,290,000	2,210,000	2,080,000
松本忍	九州歯科大学	その他	細胞内システラチン輸送機構の解明と薬剤耐性との相関についての検討	3,770,000	1,430,000	2,340,000
鷲尾絢子	九州歯科大学	助教	歯髄再生療法を目指した多血小板血療による象牙芽細胞分化・象牙質形成誘導の検討	4,160,000	1,950,000	2,210,000
鈴木絢女	福岡女子大学	講師	競争的権威主義体制における財政政策の研究・アジア通貨危機後のマレーシアを事例に	1,560,000	910,000	650,000
徳永美希	福岡女子大学	助手	だし揮発性成分によるうま味認知機序の解明	3,510,000	2,470,000	1,040,000