Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
はじめに準拠集団の定義について説明したい。本稿では準拠集団を出生年コーホート、居住地域、学歴が類似している集団と定義した。自分と類似した集団を定義する上で、学歴、出生年、居住地域の重要性を考慮し、学歴は①中卒・高卒、②高専・短大等、③大卒以上の3グループ、出生年コーホートは①1959年生まれ－1964年生まれ、②1965年生まれ－1969年生まれ、居住地区は①大都市（＝13大都市）と②大都市以外の2グループに分割する。すなわち、合計12（＝3×2×2）から成る準拠集団（reference group）を定義することによって分析が行われる。

表 4－2 が準拠集団ごとの子ども数と養育費である。養育費、子ども数について、全ての準拠集団で差がないという帰無仮説を検定するために分散分析を行ったところ、いずれの変数も帰無仮説を棄却した。このため、それぞれの準拠集団の変数で差がないとはいえない。次に、具体的にどのような差が存在するのかについてみてみたい。1959-64 年出生コーホートでは学歴が上昇するにつれて子ども数が減少し養育費が高くなっており、その結果 1 人当たりの養育費は、母親が中・高卒、短大・高専卒、大卒と学歴が上昇するにつれて高くなる傾向にある。例えば、1959-64 年出生コーホート、大都市、中高卒の場合、子ども一人あたりの養育費は月額約 1.9 万円であるが、大卒の場合は 3.1 万円となる。このように、母親の学歴が高いほど子ども一人あたりの養育費が高くなるという結果は、地方都市も同様である。また、1965-69 年出生コーホートにおいても、大都市、地方都市に関わらず学歴が高いほど子ども一人あたり養育費が高くなる傾向が観察される。

表4－2 準拠集団ごとの養育費と子ども数について

養育費	子ども数	一人あたり養育費
サンプルサイズ	平均	標準偏差	平均	標準偏差
1959-64年・大都市・中高卒	469	35.919	46.441	1.889	0.853	19.014
1959-64年・大都市・短大卒	490	43.733	48.315	1.882	0.890	23.242
1959-64年・大都市・大卒	158	52.544	47.237	1.658	0.850	31.687
1959-64年・地方・中高卒	2028	37.454	48.551	2.103	0.875	17.814
1959-64年・地方・短大卒	1606	42.868	57.211	1.976	0.870	21.691
1959-64年・地方・大卒	423	49.541	63.144	1.799	1.005	27.537
1965-69年・大都市・中高卒	410	28.302	29.375	1.859	0.898	15.228
1965-69年・大都市・短大卒	326	27.325	31.993	1.307	0.844	20.911
1964-69年・大都市・大卒	134	22.418	28.679	0.821	0.812	27.309
1964-69年・地方・中高卒	1593	25.998	26.153	1.782	0.899	14.588
1964-69年・地方・短大卒	1025	24.005	28.031	1.500	1.017	16.008
1964-69年・地方・大卒	254	23.291	25.957	1.354	0.937	17.198
F值	79.40**	30.76**

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

注）養育費の単位は万円(月額)である。

これらの結果から、以下のことが示される。準拠集団ごとに養育費や子ども数が異なっており、子ども数に関しては学歴が高いほど子ども数が少なくなる傾向にある。一方、一
人あたり養育費は学歴が高いほど高くなる傾向が観察される。この結果は、高学歴層になるほど子ども数は少なく、一人あたりの養育費は高くなるという、質と量のトレードオフの関係が観察される。また、Freedman(1963)でも相対所得が高い階層ほど子ども数が少なくなる傾向にあることを指摘している。つまり、この結果は、準拠集団間の格差が子ども数や養育費の差につながっていることを示唆している。

本稿では、これらの結果に加えて、準拠集団内の格差が子どもの質を決定し、さらに子ども数を決定するという仮説を検証したい。その理由はFerrer-i-Carbonell(2005)や浦川・松浦(2007)が示したように、準拠集団内の格差が幸福度に影響しており、各個人は準拠集団間の格差という相対所得だけではなく、準拠集団内の相対所得も意識していると考えられるためである。そこで、以下の章で準拠集団内の相対所得と子ども数の関係を分析したい。

### 5. 推定結果 1

5 章では仮説 1 を検証するため、無回答者を除く全有配偶女性のサンプルを用いて、出産するかどうかを被説明変数としたランダム効果プロビット推定を行いたい。記述統計量が表 5−1 に示される。全体サンプルでは 0.068 であり、1 年間に 6.8% の人が子どもを産んでいる。国立社会保障・人口問題研究所の『人口統計資料集』の年齢階層別出生率は未婚と既婚を合わせて計算していることを考慮すると、集計データと比べて大きなバイアスはない。本稿で用いるサンプルの平均である 34-35 歳の既婚世帯の子ども数が約 1.83 というのも他のデータなどと比較しても大きなバイアスはない $ ^{12} $ 。収入、労働時間、大卒割合等もバイアスがあるとはいえない。記述統計から判断すると、推定に用いる統計量は他の国勢調査等から得られる集計データと同じ傾向にあり、大きな問題があるとは判断されない。

推定結果が表 5−2 で示される。はじめに全体サンプル(1)について見てみたい。尤度比検定の結果、プールドプロビットではなく、ランダムプロビットを分析に用いることが妥当であることが示される。richer に関しては有意でないものの poorer に関しては、有意水準 10% で負に有意であり、相対的低収入層は準拠集団の平均収入と自分の世帯収入との格差が縮小すると子ども数が増加することが示された。

次に、サンプルを分割して推定を行なった。その結果、子ども数が1人の場合、poorerは負に有意となり、相対的低収入層の場合は平均収入との格差が縮小すると出生確率が上昇することが示された。しかしながら、子ども数が0人と2人では有意とならない。吉田・水落(2005)では保育所定員率が出生確率に対して、既存子ども数が0人と2人では有意とならず、既存子ども数が1人のときのみ有意となっている。本稿では相対収入が出生確率
表 5−1 記述統計量

全体サンプル	子ども数0人	子ども数1人	子ども数2人
平均	標準偏差	平均	標準偏差	平均	標準偏差	平均	標準偏差
出生確率	0.068	0.252	0.199	0.399	0.145	0.352	0.031	0.173
年齢	35.056	4.713	32.584	4.763	33.493	4.648	35.554	4.575
子ども数	1.827	0.938	0.000	0.000	1.000	0.000	2.000	0.000
対数本人収入	2.687	2.475	4.112	2.174	2.397	2.449	2.597	2.467
対数配偶者収入	6.207	0.566	6.149	0.624	6.192	0.518	6.218	0.580
richer	0.159	0.235	0.214	0.264	0.149	0.230	0.157	0.233
poorer	0.154	0.310	0.119	0.304	0.167	0.322	0.151	0.287
専業主婦ダミー	0.419	0.494	0.269	0.444	0.485	0.500	0.421	0.494
対数本人労働時間	0.820	0.811	1.114	0.805	0.641	0.781	0.842	0.814
対数配偶者労働時間	1.920	0.280	1.875	0.352	1.920	0.271	1.930	0.277
対数本人家事時間	1.532	0.508	1.036	0.422	1.630	0.480	1.551	0.484
対数配偶者家事時間	0.225	0.319	0.089	0.212	0.280	0.330	0.221	0.315
同居ダミー	0.318	0.466	0.185	0.389	0.255	0.436	0.341	0.474
1-3歳児ダミー	0.067	0.250	0.000	0.000	0.059	0.235	0.086	0.280
対数養育費	2.882	1.453	0.021	0.280	2.655	1.210	3.302	1.096
子ども年齢総和	14.299	12.292	0.000	0.000	4.878	4.438	15.837	9.118
サンプルサイズ	8916	885	1920	4176

に与える影響であり変数は異なるが、2人目を産むかどうかの決定に社会経済的な変数が影響するという点では類似している。絶対収入に関しては、全体サンプルや子ども数が1人の場合、対数配偶者収入は負に有意であり、夫の絶対収入の高さは出生確率を低下させる。

その他の変数については、以下のとおりである。いずれの推定式でも年齢は正に有意で、年齢の2乗は負に有意であるため、一定の年齢までは子どもを産む傾向にあるが、それ以上になると子どもを産まなくなる $ ^{13} $ 。子ども数は負に有意であることから、現在の子ども数が多くなるにつれて子どもを産まなくなる傾向にある。専業主婦ダミーは全体サンプルや子ども数が1人のときに正に有意であり、2人目の出産選択に影響する。本人の労働時間は全体サンプルや子どもが0人の場合は負に有意であり、本人の労働時間の長さが出生確率を低下させる。本人の家事時間は子ども数が2人のときに正に有意であり、配偶者の家事時間は全体サンプルや子ども数が1人のときに正に有意である。つまり、2人目の出産に対しては夫の家事時間が、3人目の出産に関しては妻の家事時間が出産に有意な影響を与える。
表 5－2 推定結果 1 （ランダム効果プロビット）

(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
RE	RE	RE	Pooled	RE	Pooled
VARIABLES	全サンプル	子ども数0人	子ども数1人	子ども数2人
年齢	0.015**	0.156*	0.064*	0.064*	0.015*	0.015*
[0.104]	[0.293]	[0.156]	[0.025]	[0.226]	[0.005]
年齢(2乗)	-0.0002**	-0.002*	-0.001**	-0.001**	-0.000**	-0.0003**
[0.002]	[0.005]	[0.002]	[0.000]	[0.003]	[0.000]
子ども数	-0.025**
[0.053]
対数本人収入	0.0005	0.013	-0.010+	-0.010+	0.000	0.000
[0.018]	[0.049]	[0.029]	[0.005]	[0.035]	[0.001]
対数配偶者収入	-0.009*	-0.051	-0.091**	-0.091**	-0.001	-0.001
[0.080]	[0.236]	[0.196]	[0.034]	[0.117]	[0.003]
richer	0.0002	0.007	0.048	0.048	0.001	0.001
[0.157]	[0.417]	[0.266]	[0.046]	[0.259]	[0.008]
poorer	-0.010+	-0.112	-0.109*	-0.109*	0.001	0.001
[0.137]	[0.469]	[0.267]	[0.047]	[0.196]	[0.006]
専業主婦ダミー	0.008*	-0.060	0.051*	0.051*	0.006	0.006
[0.086]	[0.253]	[0.123]	[0.022]	[0.153]	[0.005]
対数本人労働時間	-0.009**	-0.169**	-0.004	-0.004	0.001	0.001
[0.067]	[0.164]	[0.102]	[0.018]	[0.131]	[0.004]
対数配偶者労働時間	-0.002	-0.0001	0.024	0.024	-0.011**	-0.012**
[0.091]	[0.222]	[0.163]	[0.028]	[0.149]	[0.005]
対数本人家事時間	-0.001	-0.030	-0.024	-0.024	0.008+	0.009*
[0.076]	[0.219]	[0.116]	[0.020]	[0.139]	[0.005]
対数配偶者家事時間	0.008*	0.047	0.038+	0.038+	0.000	0.000
[0.084]	[0.332]	[0.122]	[0.021]	[0.131]	[0.004]
同居ダミー	0.005+	-0.018	0.045*	0.045*	0.008**	0.009**
[0.067]	[0.216]	[0.095]	[0.019]	[0.099]	[0.004]
末子1-3歳児ダミー	0.002	-0.060	-0.060	0.003	0.003
[0.228]	[0.375]	[0.035]	[0.338]	[0.012]
準拠集団ダミー	yes	yes	yes	yes	yes	yes
test of ρ=0	21.37**	16.77**	0	-	0.09	-
対数尤度	-1736.14	-354.57	-696.88	-696.88	-500.61	-500.66
サンプルサイズ	8916	885	1920	4176

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

注）上段は限界効果であり、括弧内は標準誤差である。
本章では、Freedmanが相対所得の子ども数に与える影響を指摘していることを考慮しつつ、特に自分の準拠集団の平均収入と自分の世帯収入の差によって定義された準拠集団内の格差が出生確率に影響を与えるという仮説を検証した。その結果、相対的低収入層では平均収入との格差が縮小すると出生確率を上昇させる。さらにサンプルを分割して推定を行なった結果、第2子の出産に対して相対収入の効果が確認された。この結果から、準拠集団間の格差だけではなく、準拠集団内の格差が出生確率に影響していることがわかる。さらに、配偶者の絶対収入が負に有意であることから、一律的な所得保障が出生率を上昇させる効果は確認されないことがわかる。ただし、子ども数1人の場合、poorerの係数が負であることから、相対的低収入層に対して平均収入との格差を縮小させる政策は、2人目の出産に対しては一定の効果があると言える。

### 6. 推定結果 2

次に6章では相対収入が養育費を通じて出生確率に影響するという仮説を検証したい。分析には操作変数プロビットを使用し、1段階目の推定では対数養育費を被説明変数として、操作変数として子どもの年齢の合計を用い、2段階目の推定では前期から今期にかけて出産した場合を1、そうでない場合を0とする二値変数を被説明変数として推定する。

表 6−1(1)(2)は1期前の子ども数が1人または2人の場合の結果である。養育費に関しては、本人や配偶者の収入でコントロールすると、richerが正に有意で、poorerが負に有意である。つまり、相対的高収入層の場合、準拠集団の平均収入よりも自分の世帯収入が高くなるほど養育費が高くなる。一方、相対的低収入層の場合、平均収入との格差が縮小すると養育費が高くなる。これらの結果は準拠集団内の格差が養育費に影響していることを意味する。第2段階の出生確率に関しては、対数養育費が負に有意となった。このため、相対収入が高くなると養育費を上昇させて、養育費が出生確率を低下させるという関係が示された。さらに、第2段階目の推定である出生確率に対して、養育費をコントロールするとricherが正に有意でpoorerが負に有意であることから、相対収入自体が直接的に出生確率を上昇させる効果も確認された。

次にサンプルを分割した場合を見てみたい。子ども数が1人の場合の結果が表6−1(3)(4)で示される。ただし、この場合は外生性のWald検定が有意にならない $ ^{14} $ ため、結論には留保が必要である $ ^{15} $ 。養育費についてみると、richerは正に有意であるが、poorerは有意とならない。このため、相対的高収入層では準拠集団との収入の差が拡大すると養育費が高くなるが、相対的低収入層ではこのような関係は観察されない。第2段階の推定に関しては、養育費が負に有意となることから養育費が高くなると出生確率を低下させる。現在の子ど
表6－1 推定結果2（操作変数プロビット）

VARIABLES	(1) 子ども1人 or2人	(3) 子ども1人	(5) 子ども2人
対数養育費	出生確率	対数養育費	出生確率	対数養育費	出生確率
年齢	0.246**	0.092**	0.270**	0.084**	0.151**	0.089**
[0.038]	[0.017]	[0.071]	[0.030]	[0.047]	[0.025]
年齢(2乗)	-0.003**	-0.001**	-0.004**	-0.008**	-0.001*	-0.001**
[0.0005]	[0.000]	[0.001]	[0.000]	[0.001]	[0.000]
対数本人収入	-0.0252*	-0.007+	-0.002	-0.010*	-0.015	-0.003
[0.011]	[0.003]	[0.019]	[0.005]	[0.013]	[0.004]
対数配偶者収入	0.0291	-0.010	0.285*	-0.066+	0.013	0.0002
[0.048]	[0.015]	[0.138]	[0.037]	[0.050]	[0.017]
richer	0.547**	0.116**	0.555**	0.083	0.448**	0.109*
[0.079]	[0.029]	[0.175]	[0.053]	[0.089]	[0.053]
poorer	-0.392**	-0.099**	-0.092	-0.110*	-0.394**	-0.091*
[0.074]	[0.025]	[0.174]	[0.048]	[0.083]	[0.046]
専業主婦ダミー	0.053	0.035*	-0.116	0.040+	0.147*	0.056*
[0.053]	[0.016]	[0.088]	[0.023]	[0.065]	[0.025]
対数本人労働時間	0.192**	0.035*	0.079	0.001	0.224**	0.057*
[0.040]	[0.014]	[0.069]	[0.019]	[0.050]	[0.028]
対数配偶者労働時間	0.053	-0.002	0.020	0.030	0.059	-0.027
[0.053]	[0.017]	[0.101]	[0.030]	[0.061]	[0.022]
対数本人家事時間	0.212**	0.023+	0.073	-0.034	0.233**	0.074**
[0.040]	[0.013]	[0.080]	[0.022]	[0.047]	[0.024]
対数配偶者家事時間	0.011	0.009	0.182*	0.047*	-0.0628	-0.018
[0.047]	[0.014]	[0.086]	[0.022]	[0.055]	[0.020]
同居ダミー	0.068*	0.040**	0.079	0.051*	0.057+	0.042**
[0.030]	[0.001]	[0.062]	[0.020]	[0.034]	[0.013]
末子1-3歳児ダミー	0.111*	0.068+	-0.032	-0.055	0.224**	0.115*
[0.056]	[0.039]	[0.120]	[0.043]	[0.063]	[0.055]
対数養育費	-0.214**	-0.073+	-0.243**
[0.025]	[0.044]	[0.094]
子どもの年齢総和	0.034**	0.074**	0.013**
[0.002]	[0.010]	[0.003]
準拠集団ダミー	yes	yes	yes	yes	yes	yes
Wald test of exogeneity	131.07**	1.74	13.51**
対数尤度	-10186.52	-3595.08	-6442.71
サンプルサイズ	6096	1920	4176

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

注）出生確率の推定式の上段は限界効果であり、括弧内は標準誤差である。
表6－2 推定結果2（操作変数プロビット）

VARIABLES	(7) 子ども1人 or2人	(9) 子ども1人	(11) 子ども2人
対数養育費	出生確率	対数養育費	出生確率	対数養育費	出生確率
年齢	0.221**	0.095**	0.231**	0.103**	0.128**	0.072**
[0.038]	[0.016]	[0.070]	[0.031]	[0.047]	[0.025]
年齢(2乗)	-0.003**	-0.001**	-0.003**	-0.001**	-0.001	-0.001+
[0.001]	[0.000]	[0.001]	[0.000]	[0.001]	[0.000]
対数本人収入	-0.002	0.000	0.026	-0.001	0.008	0.003
[0.011]	[0.003]	[0.019]	[0.006]	[0.013]	[0.005]
対数配偶者収入	0.179**	0.040*	0.644**	0.054	0.117*	0.044*
[0.046]	[0.016]	[0.116]	[0.049]	[0.048]	[0.019]
richer	0.357**	0.077**	0.267+	0.019	0.290**	0.105**
[0.077]	[0.029]	[0.158]	[0.052]	[0.087]	[0.037]
poorer	-0.212**	-0.058*	0.309*	-0.007	-0.259**	-0.092**
[0.072]	[0.025]	[0.156]	[0.051]	[0.082]	[0.034]
専業主婦ダミー	0.109*	0.050**	-0.077	0.033	0.210**	0.086**
[0.052]	[0.017]	[0.087]	[0.025]	[0.065]	[0.025]
対数本人労働時間	0.198**	0.043**	0.094	0.002	0.221**	0.082**
[0.040]	[0.014]	[0.068]	[0.021]	[0.050]	[0.021]
対数配偶者労働時間	0.072	0.006	0.087	0.046	0.066	0.005
[0.054]	[0.018]	[0.102]	[0.034]	[0.062]	[0.027]
対数本人家事時間	0.217**	0.035*	0.045	-0.039	0.222**	0.091**
[0.041]	[0.014]	[0.081]	[0.024]	[0.047]	[0.019]
対数配偶者家事時間	0.029	0.013	0.169+	0.062*	-0.040	-0.017
[0.047]	[0.015]	[0.087]	[0.025]	[0.055]	[0.021]
同居ダミー	0.013	0.023*	0.026	0.039+	0.014	0.018
[0.030]	[0.011]	[0.061]	[0.020]	[0.034]	[0.016]
末子1-3歳児ダミー	0.101+	0.063+	0.003	-0.050	0.236**	0.113**
[0.057]	[0.036]	[0.121]	[0.057]	[0.064]	[0.029]
対数養育費	-0.257**	-0.140*	-0.372**
[0.021]	[0.056]	[0.032]
子どもの年齢総和	0.029**	0.060**	0.004
[0.002]	[0.010]	[0.004]
準拠集団ダミー	no	no	no	no	no	no
Wald test of exogeneity	168.99**	6.53*	11.22**
対数尤度	-10288.38	-3634.23	-6504.77
サンプルサイズ	6096	1920	4176

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

注）出生確率の推定式の上段は限界効果であり、括弧内は標準誤差である。
も数が2人の場合は表6-1(5)(6)に示される。養育費に対してはricherが正に有意で、poorerが負に有意であることから、相対収入が養育費に影響をする。また、出生確率に対しては養育費が負に有意であることから、相対収入が養育費を上昇させて、養育費が出生確率を低下させることが示された。

表 6−2 は準拠集団ダミーをコントロールしないケースである。はじめに子ども数が 1 人または 2 人の場合をみてみたい。この結果は、表 6−2(7)(8)に示される。この場合、養育費に対して richer が正に有意で poorer が負に有意となる。この結果は先ほどと同様である。対数配偶者収入は正に有意である。相対収入をコントロールしたうえで対数配偶者収入が正に有意であることから、準拠集団の平均収入が養育費に与える効果は正である可能性が推察される。つまり、準拠集団間の格差が養育費に与える効果と準拠集団内の格差が養育費に与える効果のいずれも確認された。また、出生確率に関しては養育費が負であり、養育費の高さが出生確率を低下させる。子ども数が 1 人の結果は表 6−2(9)(10)に示される。養育費に対しては、richer も poorer も正に有意である。poorer が正に有意であることは、相対的低収入層の場合、平均収入との格差が広がると養育費が上昇する。この結果は、今までの結果と異なり直感にも反する。解釈が難しいが、対数配偶者収入が正に有意で限界効果も大きいことから、特に相対的低収入層では準拠集団内の格差よりも準拠集団間の格差による効果が大きいためであると推察される。出生確率に対しては養育費が負である。この結果は、今までと同様である。子ども数が 1 人の結果は表 6−2(11)(12)に示される。養育費に対しては richer が正に有意で poorer が負に有意であり、出生確率に対しては養育費が負に有意であり、相対収入が養育費を上昇させ、養育費が出生確率を低下させるという関係が示された。

これらの結果から、相対収入が養育費を上昇させて、養育費の高さが出生確率は低下させることが示された。従来の子どもの質と量のトレードオフのモデルでは絶対所得を前提にしていたが、むしろ養育費に影響するのは絶対収入ではなく相対収入であり、特に準拠集団内の格差が重要である。また、養育費の低下は出生確率を大きく上昇させることから、出生率を上昇させるためには一律的な所得保障よりも養育費を低下させるような政策の方が効果的であることが本稿の分析の政策的含意と言える。

### 7. 結論と今後の課題

本稿の実証分析の結果、以下のことが示された。第1に、準拠集団ごとに養育費や子ども数が異なり、母親が高学歴であるほど一人あたり養育費が高くなり、一方、子ども数は少なくなる傾向が観察された。つまり、準拠集団間による子ども数や養育費の格差が観察された。第2に、相対収入と出産確率の関係については、相対的低収入層では、準拠集団の平均世帯収入と本人世帯収入の差が縮小すると出生確率を上昇させる。しかしながら、
本人や配偶者の絶対収入は出生確率に負の影響を与える。このため、相対的低収入層の相対収入は出生確率に影響するものの、絶対収入の上昇は出生確率を低下させることから、一律的な所得保障が出生率の上昇をもたらす効果は少ないといえる。ただし、相対的低収入層に対して平均収入との格差を埋める政策については、2人目の出生確率を上昇させる効果が確認される。第3に、相対収入が高いと養育費が高くなり、その結果、出生確率が低下する。また、相対収入が養育費に与える効果を考慮すると、相対収入自体は子ども数に正の影響をもたらす。これらの実証分析から、一律的な所得保障は相対所得を変化させないため出生確率を上昇させない可能性が高いこと、逆に養育費を低下させる政策は出生確率を上昇させる可能性があることが示された。

今後の課題は以下の3点にある。第1に、本稿では相対収入が養育費を通じて出産に影響することを分析したため、第1子出産の要因については分析できていない。第2に、本稿の分析は1年後に出産するかどうかという分析であり、出産の動学的な分析は行っていない。第3に準拠集団として年齢、地域、学歴を用いたが、Freedmanが指摘したように職業要因も重要である。これらに関しては、筆者の今後の課題としたい。

## 参考文献

阿部彩「子どもの貧困－国際比較の視点から－」国立社会保障・人口問題研究所編『子育て世帯の社会保障』東京大学出版会,2005.

阿部彩『子どもの貧困』岩波新書,2008.

伊達雄高・清水谷諭「日本の出生率低下の要因分析：実証研究のサーベイと政策的含意の検討」『経済分析』176号,2005,pp.93-135

浦川邦夫・松浦司「相対的所得格差が生活満足度に与える影響 - 「消費生活に関するパネル調査」による分析-」『季刊家計経済研究』2007,No.73,pp.61-70.

大淵寛・森岡仁『経済人口学』新評論,1981.

小塩隆士『教育の経済分析』日本評論社,2002.

苅谷剛彦『階層化日本と教育危機』有信堂,2001.

佐野美智子「若年層における所得格差が暮らし向き満足度に及ぼす影響」『生活経済学研究』2009, 第29号, pp.1-17.

原田泰・高田聖治「人口の理論と将来推計」『高齢化の中の金融と貯蓄』1993,日本評論社, pp.1-16.

牧野文夫「所得格差と教育格差：「家計調査」を中心に『東京学芸大学紀要』2008, pp.107-123.

森田陽子「子育て費用と出生行動に関する分析」『日本経済研究』2004, 第48号, pp.23-57.

森田陽子「子育てに伴うディスインセンティブの緩和策」樋口美雄編『少子化と日本の経済社会』日本評論社, 2006, pp.49-80.

吉田浩・水落正明「保育資源の利用可能性が出生力および女性の就業に与える影響」『日本
経済研究』2005，第51号, pp.76-95

Angrist, J.D., V. Lavy and A. Schlosser. "New Evidence on the Causal Link Between the Quantity and Quality of Children" NBER Working Paper 11835, National Bureau of Economic Research, 2005.

Becker, G.S. “An Economic Analysis of Fertility.” In Demographic and Economic Change in Development Countries, a conference of the Universities-National Bureau Committee for Economic Research, Princeton, 1960.

Becker, G.S. and H.G. Lewis. "On the Interaction between Quality and Quantity of Children", Journal of Political Economy, 1973, Vol. 81 No. 1, pp. 279-288.

Butz, W.P. and M.P. Ward. “The Emergence of Countercyclical U.S. Fertility,” The American Economic Review, 1979, Vol. 69, pp. 318-328.

Clark, A.E. and A.J. Oswald. “Satisfaction and comparison income,” Journal of Public Economics, 1996, Vol. 61 No. 3, pp. 359-381.

Duesenberry, J. S., Income, Savings and the Theory of Consumer Behavior, Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1949.

Easterlin, R.A. "On the Relation of Economic Factors to Recent and Projected Fertility Changes," Demography, 1966, Vol.3 No.1, pp.131-153.

Easterlin, R.A. "Towards a Socioeconomic Theory of Fertility: Survey of Recent Research on Economic Factors in American Fertility," In S. Behrman et al. (eds). Fertility and Family Planning, University of Michigan Press, 1969, pp.127-56.

Easterlin, R.A. “Economic growth improves the human lot? Some Empirical Evidence,” National and Households in Economic Growth, 1974, pp.89-125.

Easterlin, R. A. "Will raising the incomes of all increase the happiness of all" Journal of Economic Behavior & Organization. 1995, Vol. 27 Issue 1, pp.35-47

Easterlin, R. A. “Income and Happiness: Towards a Unified Theory”, Economic Journal, 2001, 111, pp.465-484.

Ferrer-i-Carbonell, A. “Income and well-being: an empirical analysis of the comparison income effect,” Journal of Public Economics, 2005, Vol.89, pp.997-1019.

Freedman, D.S., "The Relation of Economic Status to Fertility," The American Economic Review, Vol.53 No.3, 1963, pp.414-426.

Frey, B. S. and A. Stutzer. “What Can Economists Learn from Happiness Research?,” Journal of Economic Literature, 2002, Vol.40 No.2, pp.402-435.

Leibenstein, H. “An Interpretation of the Economic Theory of Fertility.” Journal of Economic Literature, 1974, Vol.12 No.2, pp.457-479.

Milligan, K. "Subsidizing the Stork: New Evidence on Tax Incentives and Fertility," Review of Economics and Statistics, 2005, Vol.87 No.3, pp.539-555.
Mincer, J. “Market Prices, Opportunity Costs and Income Effects,” Measurement in Economics: Studies in Mathematical Economics in Memory of Yehuda Grunfeld, Stanford: Stanford University Press, 1963, pp.67-82.

Ohbuchi, H. “Empirical Tests of Chicago Model and Easterlin Hypothesis: A Case Study of Japan,” Jinkogaku-Kenkyu, 1982, Vol.5, pp.8-16.

Rosenzweig, M.R. and K.I. Wolpin. “Testing the Quantity-Quality Fertility Model: The Use of Twins as a Natural Experiment,” Econometrica, 1980, 48(1), pp.227-240.

Schellekens, J. "Family Allowances and Fertility: Socioeconomic Differences," Demography, 2009, Vol. 46 No. 3, pp. 451-468.

Whittington, L.A., J. Alm., and H. E. Peters. “Fertility and the Personal Exemption: Implicit Pronatalist Policy in the United States” The American Economic Review, 1990, Vol. 80 No. 3, pp. 545-556.

Willis, R. “A New Approach to the Economic Theory of Fertility Behavior,” Journal of Political Economy, 1973, Vol. 81 No. 2, pp. 14-64.
# How Does the First Job Matter for an Individual’s Career Life in Japan?

Junya Hamaaki, Masahiro Hori, Saeko Maeda, and Keiko Murata

May 2011

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan

The views expressed in “New ESRI Working Paper” are those of the authors and not those of the Economic and Social Research Institute, the Cabinet Office, or the Government of Japan.
The views expressed in New ESRI Working Paper are those of the author(s) and do not necessarily reflect those of the Economic and Social Research Institute, Cabinet Office, or the Government of Japan.

New ESRI Working Paper may contain preliminary results and the contents of the paper may be revised in the future. Quotation or reproduction of the contents of the paper is prohibited unless otherwise approved by the Economic and Social Research Institute and the author(s) in advance. (https://form.cao.go.jp/esri/en_opinion-0002.html)
# How Does the First Job Matter for an Individual’s Career Life in Japan?

Junya Hamaaki, Masahiro Hori, Saeko Maeda, and Keiko Murata $ ^{\dagger} $

## Abstract

Exploiting annual career records of female workers constructed from the Japanese Panel Survey of Consumers (JPSC), this paper examines how the first job matters for an individual's future job career. Using the regional unemployment rate in the year of graduation as an instrument for the first job status (i.e., regular job or not), we confirm that an individual's first job status matters significantly for the future job status even for female workers in Japan, although the effect gradually declines over the years and effectively disappears within around ten years from graduation. However, the observed first job effect appears to depend on the post-graduation career path taken by an individual, in the sense that someone who was unsuccessful during the first job hunt at the time of graduation can make up for the negative effect if she is lucky enough to secure a job as a regular employee within a reasonable time period.

JEL classification codes: J13; J62

Keywords: youth labor market; initial labor market conditions; cost of recessions; Japan
### 1. Introduction

New school graduates just having completed their education and in search of a job inevitably will have to contend with the macroeconomic situation in their year of graduation. While those who graduate in a good year are likely to find a desirable job, those who graduate in a bad year may be forced to start with a less attractive job or find themselves unemployed due to a lack of employment opportunities. In Japan, the unemployment rate rose substantially during the 1990s and remained high during the 2000s due to the prolonged period of slow growth and repeated recessions following the burst of the bubble economy. In particular the unemployment rate of the young, which increased from 4 to 10 percent, is causing concern, as young workers who are unable to find a good job upon graduation tend to remain jobless or work as part-time (or temporary) employees in subsequent years. This negative cohort effect impinging on those who graduated during the protracted recession, and especially in what came to be called the employment “ice age” (around 1998-2002), has become an important policy issue in contemporary Japan.

Recent academic studies have found that macroeconomic conditions at labor market entry have a significant impact on individuals' working conditions not only in their entry year but also in subsequent years. Oreopoulos et al. (2006), for example, focusing on Canadian college graduates, found substantial initial earning losses for those who graduated in bad years, which linger for up to around ten years before dissipating. Similarly, Kahn (2010), using U.S. data for white male college-educated workers who graduated in a bad year, found long-run negative effects on wages as well as on occupational attainment. Several studies on other countries also find persistent cohort effects from macroeconomic conditions at graduation, including Brunner and Kuhn (2009) for Austria as well as Ohtake and Inoki (1997), Kondo (2008), and Genda et al. (2010) for Japan. $ ^{1} $

While the persistence of cohort effects in the labor market is well established, the mechanisms underlying these effects are not necessarily well understood. Although there are various possible theoretical explanations of the persistency of such effects, such as search costs, the accumulation of human capital
through work experience, or signaling effects, that is, the stigma caused by the failure to find a job on graduation, there are few empirical studies examining the pertinence of the different explanations, since few datasets containing the career records of individuals, which are necessary to examine the underlying mechanisms, are available.

Against this background, studies on the effect of individuals' first job (in the absence of data on individuals' entire job career history) represent an empirical attempt to explore the underlying mechanisms. If the first job matters for an individual's future career, the very least that can be argued is that there is a negative cohort effect from a recession that falls unevenly on individuals who were unsuccessful in their hunt for their first job, rather than evenly on every individual in the cohort. Moreover, investigation of the effect of individuals' first job on their future careers could be helpful in gaining a better understanding of the underlying mechanisms of the cohort effects. For example, Oyer (2006) examined the work status of economics Ph.D.s. in relation to their first job obtained at graduation. Instrumenting macroeconomic conditions with the demand for economists in the year an individual graduated, he finds that there is a causal link between the quality of an economist's first job and that of his/her position anywhere from three to fifteen years later. Focusing on individuals' research productivity, he further finds that, for academics, getting a good first job increases publication productivity in the following ten years, indicating that economists develop task-specific human capital if they find a good job from the start.

Similar studies on Japanese individuals are relatively scarce. An exception, however, is Kondo (2007), who shows that individuals' current employment status is closely linked to their first job. Specifically, she finds that the probability of being a regular employee is substantially lower (even several years after graduation) if an individual failed to obtain a job as a regular employee at graduation. She suggests that a possible reason for this finding is the signaling effect: in Japan, companies rarely upgrade temporary or part-time workers to regular worker status, and potential employers cannot distinguish between lucky individuals who obtained a full-time regular job at graduation and a possibly more able (but unlucky) individual who failed to get one at entry.

There are reasons to believe that the first job effect is likely to be more important in Japan than in