Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
（2011）では、高齢者の退職行動への影響に注目し、教養娯楽価格の低下によって退職が増加したことを確認している。これらの研究は、教養娯楽価格の低下は家計内の様々な行動の選択に影響を与えることを示唆しており、本稿で注目している出産にも影響を与えることが予想される。

次に、出産に関して分析を行っている研究の中で、分析手法について参考にした先行研究をあげる。本稿で用いるのは出産と就業の同時決定性を考慮した二変量プロビットモデルと観察されない固有の要因をコントロールできるパネル分析である。まず、二変量プロビットを用いて分析を行った先行研究として、樋口他（2007）と吉田・水落（2005）が存在する。樋口他（2007）は、（公財）「消費生活に関するパネル調査」の1993-2005年のデータを用いて、地域的な要因が出産と就業継続に及ぼす影響について各出産段階にサンプルを分割して分析を行っている。どの出産段階においても出産と就業の同時決定性が確認されるとともに、出産と就業がトレードオフの関係にあることも示されている。吉田・水落（2005）は、文部科学省特定領域研究「世代間利害調整」の一環として2002年に実施された「少子・高齢化社会における家族と暮らしに関する調査」の個票データを用い、育児資源の利用可能性が出産と女性の就業に与える影響について各出産段階にわけて分析を行っている。吉田・水落（2005）は子どもがいない家庭においてのみ出産と就業の同時決定性を確認し、これらが負の相関を持つことを示している。これらの研究は、日本において出産と就業は同時に決定される可能性があることを示唆しており、本稿においても、出産と就業の同時決定性を考慮するために二変量プロビットモデルを用いて分析を行う。

観察されない個人固有の要因をコントロールすることが可能なパネルデータ分析を行っている先行研究として、Kögel（2004）や田中・河野（2009）が存在する。Kögel（2004）は、OECDに加盟している21カ国のデータを用いて女性の労働参加が出生率に与える影響について、観察されない各国特有の要因をコントロールした上で分析を行っている。田中・河野（2009）では、出産一時金の付加給付が粗出生率に与える影響を分析する際、組合ごとに付加給付額が異なることや同じ組合でも年度によって付加給付額が異なることを考慮し、組合固有の要因をコントロールするためにパネル分析を行っている。このように、出産は観察されない固有の要因と密接に関係している可能性があり、本研究においてもこの点を考慮したパネル分析を行う。

### 2.2 教養娯楽価格が出産に影響を与えるメカニズム

本稿で注目する教養娯楽価格と出産の関係について、理論モデルを用いて考察を行う。ここでは、以下のような簡単な家計の効用最大化問題を考える。

$$ \begin{aligned}\max_{c,n,l,x}&U=U(c,n,l,x)=u(c)+\nu(n)+\omega(l,x)\\&s.t.\quad p_{n}n+p_{c}c+p_{x}x=w(1-l)\end{aligned} $$

ここで、cは一般消費財の数量、nは子どもの数、lは余暇時間（総利用可能時間を1に基
準化)、xは娯楽財の数量を表し、pは各財の価格である。この4つから効用を得るが、ここでは一般消費財と子どもの数については分離可能とする一方で、余暇時間と娯楽財は分離不可能であり、ただし代替関係なのか補完関係なのかはわからないとする。支出に関して制約を受けており、収入は賃金率wと労働時間1-lにより決まる $ ^{4} $ 。なお、4つの財は全て上級財と仮定する。

このモデルに基づいて、娯楽財価格 $ p_{x} $ が低下した場合に何が起こりうるかを考える。 $ p_{x} $ の低下により、他の財の相対的な価格は上昇し、一般消費財 c、子どもの数 n、余暇時間 l は負の影響を受ける（代替効果）。一方、価格の低下により実質的な所得は上昇するため、全ての財の消費量は増加する（所得効果）。以上をまとめたものが、表 2-1 の上部である。価格が低下した娯楽財 x の消費量は必ず増加し、他の財については影響を受けるものの代替効果と所得効果の大小関係に依存する。

さらに、このモデルでは余暇時間と娯楽財の間に分離不可能な関係を想定している。娯楽財価格の低下により娯楽財消費量が増加するが、補完関係にあるならば、余暇時間の増加と労働時間の低下が起こり、所得が低下する。この所得の低下は、一般消費財と子どもの数の減少をもたらす。一方、代替関係にあるならば、余暇時間の減少と労働時間の上昇が起こり、所得の増加により他財の消費量が増加する。この関係をまとめたものが、表2-1の下部である。

表 2−1 理論モデルに基づく教養娯楽価格低下の各変数への影響

$ p_{x} $ 低下	一般消費財	子ども数	余暇時間	娛楽財
代替効果	-	-	-	+
所得効果	+	+	+	+
$ l $ と $ x $ の関係
補完関係	-	-	+
代替関係	+	+	-

このように、娯楽財価格の低下による影響は、子どもの数をはじめとする他の財に対して影響するものの、その方向は確定的ではない。出産に対して、所得効果よりも相対価格の上昇による代替効果の方が大きければ、価格低下による直接の影響は負の効果を持つ。さらに、余暇時間と娯楽財の関係も影響する。Becker（1965）では余暇時間と娯楽財は補完関係であるとして議論を進めているが、本稿ではこの関係の実証的な確認を行い、理論的な背景を裏付けながら、最終的な出産への影響を分析する。具体的には、余暇時間と娯楽財の関係について、余暇時間に対する教養娯楽価格の影響を見て確認する。
また、本稿では教養娯楽価格の低下は技術革新によるものと考え議論を進めているが、価格の低下は教養娯楽に対する需要の低下によっても起こりうるものであり、この点についても確認を行う必要がある。そこで、娯楽財消費量へ教養娯楽価格がどのような影響を与えたのかも併せて分析を行う。教養娯楽価格が負の影響を与え、娯楽財消費量の増加をもたらしている場合、供給曲線の右方シフトが起こっていると考えられ、価格の低下は技術革新によるものと考えられる $ ^{5} $ 。

### 3. データと推定方法

### 3.1 データ

本稿で使用するデータは(公財)家計経済研究所が実施している「消費生活に関するパネル調査」の1993年から2004年までの12年間の個票データと総務省統計局が発行する「消費者物価指数年報」と「全国物価統計調査報告」である。「消費生活に関するパネル調査」は、1993年に23歳から34歳の全国規模から抽出した1500人の女性を対象に開始され、1997年には24歳から27歳の女性500人、2003年からは24歳から29歳の女性836人を新たに加え、同一個人を追跡した調査である。設問は、対象者自身のことから配偶者、子ども、就業、生活行動など多岐にわたるので、女性の出産に影響を与えるであろう、女性や家族の属性をコントロールした上で女性の出産について分析を行える。また、女性の居住する地域規模についての設問が存在するので、女性の居住する地域の教養娯楽価格を作成することが可能である。本稿では、教養娯楽価格の変化が女性の出産に与える影響を分析するため、既婚女性（以下、妻と表記）にサンプルを限定する。

本稿が最も注目する変数である教養娯楽価格は、「消費者物価指数年報」の消費者物価指数と「全国物価統計調査報告」の全国物価地域差指数を用いて、以下のように相対価格指数として作成した。

教養娛楽相対価格指数

$$ =\frac{ 消費者物価指数 ( 教養娛楽 )}{ 消費者物価指数 ( 総合 )}\times\frac{ 全国物価地域差指数 ( 教養娛楽 )}{ 全国物価地域差指数 ( 総合 )} $$

作成に用いるデータは、全て居住都市規模別のものである $ ^{7} $ 。また、ここで対象とする教
養娯楽の品目は、表3-1に示したとおりである。消費者物価指数は平成17年を基準 $ (=100) $ としているので、時系列的な物価の変化を捉えることはできるが、地域間での差をみることはできない。よって、全国平均を基準としている全国物価地域差指数を乗じることで地域間での物価の差を考慮する。また、教養娯楽以外の財やサービスも同時に変化している可能性を考慮するため、総合の指数に対する相対価格としている。上記のように作成した教養娯楽相対価格指数（平成17年・全国平均=1）を各個人の居住規模を用いてミクロデータと接続させる $ ^{8} $ 。教養娯楽相対価格指数の推移は図3-1に示しており、どの地域でも年々、教養娯楽相対価格指数の低下が観察される。また都市規模が小さい方が、大きいところに比べて価格が高い傾向にあることがわかる。

表 3−1 教養娯楽の品目

分類	品目例
教養娛楽耐久財	テレビ、パソコン、カメラ、学習机
教養娛楽用品	テレビゲーム、DVD ソフト、スポーツ用品
書籍・他の印刷物	趣味教養誌、生活情報誌、週刊誌
教養娛楽サービス	テーマパーク入場料、映画観覧料、旅行パック料金

出所：総務省「消費者物価指数年報」より作成。

図 3−1 教養娯楽相対価格指数の推移

## ——大都市 —— 中都市 —— 町村

出所：総務省「消費者物価指数年報」と「全国物価統計調査報告」より作成。

注）平成17年・全国平均を基準（=1）とする。
表 3–2 記述統計

平均	標準偏差	最小值	最大值
被說明変数
教養娯楽消費量(対数値)	0.0909	0.130	0	2.155
1週間の余暇時間(対数値)	2.937	1.0916	0	4.727
平日1日の余暇時間(対数値)	1.0227	0.642	0	2.833
休日1日の余暇時間(対数値)	1.463	0.703	0	2.890
出産ダミー	0.0833	0.276	0	1
就業ダミー	0.526	0.499	0	1
說明変数
教養娯楽相対価格指数	1.0741	0.0383	0.984	1.134
子ども1人ダミー×教養娯楽相対価格指数	0.243	0.450	0	1.134
子ども2人ダミー×教養娯楽相対価格指数	0.480	0.533	0	1.134
子ども3人以上ダミー×教養娯楽相対価格指数	0.221	0.434	0	1.134
妻の年齢	33.445	4.457	24	44
妻の年齢の2乗項	11.384	3.0243	5.760	19.360
子ども1人ダミー	0.234	0.423	0	1
子ども2人ダミー	0.445	0.497	0	1
子ども3人以上ダミー	0.199	0.399	0	1
夫の年収(対数値)	6.185	0.613	0	9.0120
中・高卒ダミー	0.515	0.500	0	1
短大・高専ダミー	0.379	0.485	0	1
大卒以上ダミー	0.106	0.308	0	1
同居・近居ダミー	0.535	0.499	0	1
持家ダミー	0.649	0.477	0	1
1戸建てダミー	0.615	0.487	0	1
住宅ローンダミー	0.379	0.485	0	1
妻の母親の就業年数	7.550	7.730	0	20

注）本稿中で行ったモデル・推定方法の中で、観測数が最も多いものの記述統計を示している。

本稿では、2節で述べたように、教養娯楽相対価格と出産の関係について分析を行う前に、教養娯楽相対価格と教養娯楽消費量、余暇時間の関係について実証的に確認を行う。被説明変数として、各家計の教養娯楽の消費量と妻の余暇時間を用いる。各家計の消費量として、調査月1ヶ月の家計の教養娯楽支出額を教養娯楽の消費者物価指数で割り実質化したものの対数値を用いる。余暇時間は、調査対象者である妻の平日と休日、1週間の趣味・娯楽・交際時間の対数値を用いる。説明変数として、教養娯楽相対価格指数、妻の年齢と年齢の2乗項、子どもの数ダミー、夫の年収（対数値）、妻の学歴ダミー（中高卒（基準）、短大・高専卒、大卒以上）を用いる。

教養娯楽相対価格と出産の分析に使用する被説明変数は、この1年の出産の有無である。出産関数と就業関数の説明変数は、前述した教養娯楽消費量と余暇時間に用いる説明変数に加えて、親との居住状況（同居・準同居・近居を1、それ以外を0）、住宅ローンダミー（住宅ローン有りを1、無しを0）、持家に居住しているかダミー（持ち家、それ以外を0）、一戸建てダミー（一戸建てを1、それ以外を0）を用いる。また、就業関数には、妻の母親の就業年数（働いたことがない、5年未満、5年以上10年未満、10年以上15年以上）も説明変数として用いる。回答の期間の中間値を変数として使用した。つまり、働いたことが
表 3−3 変数の定義一覧

被説明変数
教養娯楽消費量	調査月1ヶ月の家計の教養娯楽支出額/消費者物価指数の対数値
1週間の余暇時間	平日の趣味・娯楽・交際時間×5+休日の趣味・娯楽・交際時間×2の対数値
平日の余暇時間	平日1日の趣味・娯楽・交際時間の対数値
休日の余暇時間	休日1日の趣味・娯楽・交際時間の対数値
出産	この1年間の出産の有無のダミー変数 1:はい 0:いいえ
就業	現在の就業の有無のダミー変数 1:はい 0:いいえ
説明変数
教養娯楽相対価格指数	3節を参照
子ども数ダミー	子どもが1人、子ども2人、子ども3人以上それぞれについてのダミー変数 1:はい 0:いいえ (基準:子ども無し)
子ども数ダミー	各子どもダミー(子ども1人、子ども2人、子ども3人以上)と教養娯楽価格指数の交差項
学歴ダミー	短大・高専卒、大卒以上の各ダミー変数 1:はい 0:いいえ (基準:中・高卒)
妻の年齢	妻の年齢
妻の年齢の2乗項	妻の年齢の2乗項/100
夫の年収(対数値)	夫の年収(勤め先収入と事業収入+財産収入+社会保障給付+その他の収入)の対数値
同居・近居ダミー	親と同一建物に居住もしくは同一敷地内に居住、同一町内または1km以内に親が居住している 1:はい 0:いいえ (基準:それ以外)
住宅ローンダミー	住宅ローンの借り入れの有無のダミー変数 1:はい 0:いいえ
持ち家ダミー	居住している住居が持家がどうかのダミー変数 1:はい 0:いいえ
一戸建てダミー	一戸建てに居住しているかどうかのダミー変数 1:はい 0:いいえ
妻の母親の就業年数	回答者である妻が20歳になるまでの母親の就業年数に関する質問(カテゴリカル変数)より、①働きに出たことがない:0年、②5年未満:2.5年、③5年以上10年未満:7.5年、④10年以上15年未満:12.5年、⑤15年以上:20年、としている。

注1）1994年の調査は余暇時間について詳細に質問している。そこで、自由時間に関する項目の和を余暇時間と定義した。具体的には、移動時間（通勤・通学除く）+学習・研究（学業以外）+スポーツ（観戦は除く）+趣味・娯楽+社会奉仕（ボランティア）+交際・つき合い+その他（テレビ・ラジオ・新聞・雑誌、休養・くつろぎなど）の和である。

注2）専門・専修学校に関しては、入学要件を中卒としている場合は高卒として、それ以外の場合は、短大・高専卒とした。

注3）夫の年収（対数値）は $ \ln $ （夫の年収+1）に調整をしたものを使用する。

ない場合は 0 とし、5 年未満は 2.5 年とし、15 年以上の場合は 20 年とした。

記述統計は表3-2、各変数の定義については表3-3のとおりである。1年間に出産した妻は8％、就業している妻は53%で、約半数の妻が就業している。妻の平均年齢は33歳で子どもが2人いる妻の割合が最も多い。親と同居もしくは近くに住んでいる妻は約54%で持家に居住している妻や1戸建てに居住している妻は60%以上である。

### 3.2 教養娯楽相対価格と技術革新、余暇時間の関係の確認

教養娯楽相対価格と技術革新の関係や、余暇時間への影響の分析では、被説明変数である消費量と余暇時間を「ない」と回答している個人も考慮するため、トービットモデルを
用いて推定を行う。

$$ y_{i}=\left\{\begin{aligned}&y_{i}^{*}&if&y_{i}^{*}>0\\ &0&if&y_{i}^{*}\leq0\end{aligned}\right.\quad\mathbf{y}^{*}=\mathbf{X}^{\prime}\boldsymbol{\beta}+\boldsymbol{\varepsilon} $$

$ y_{i} $ は余暇時間もしくは教養娯楽消費量の観測値、 $ y^{*} $ はそれらについての潜在変数、Xは説明変数ベクトル、 $ \beta $ は各説明変数の係数ベクトル、 $ \varepsilon $ は誤差項を示す。

### 3.3 教養娯楽相対価格が出産に与える影響

教養娯楽相対価格が低下すると出産を抑制するという仮説を実際に検証する上で、いくつかの留意点がある。1つは、出産と就業が相互に影響しあうという問題である。出産するために就業を抑制しているかもしれないし、就業したいために子どもを持たない逆の因果関係の可能性もある。この点については、吉田・水落（2005）や樋口他（2007）でも考慮されており、出産と就業との同時性の考慮には二変量プロビットモデルが適切である。もう1つは、個人固有の要因である。元来、趣味娯楽の志向が高いため出産をしない女性も存在する。そういった個人固有の要因を考慮する場合は、変量効果プロビットモデルが適切である。本分析では、この2つの方法を用いて推定を行う。

#### 3.3.1 二変量プロビットモデル

出産と就業の間にはトレードオフの関係が存在する可能性がある。出産および育児に時間が取られ、就業を抑制するかもしれない。また、逆に仕事を持っていれば、時間的な制約が強く、子どもを持とうとはしないかもしれない。二変量プロビットモデルにおいては、このトレードオフの関係は出産関数の誤差項と就業関数の誤差項間に反映され、この2つの関数が同時に推定される。$\mathbf{y}_{1}$ は、この1年間での出産の有無、$\mathbf{y}_{2}$ は、現在の就業の有無である。$y_{1i}^{*}$ と$y_{2i}^{*}$ は個人$i$ についてのそれぞれ潜在変数で、$\mathbf{X}_{1}$ と$\mathbf{X}_{2}$ は説明変数ベクトル、$\beta_{1}$ と$\beta_{2}$ は各説明変数の係数ベクトル、$\varepsilon_{1}$ と$\varepsilon_{2}$ は説差項を示す。推定式は以下のようになる。

$$ \begin{cases}y_{1i}=1&if\quad y_{1i}^{*}>0\\y_{1i}=0&otherwise\end{cases}\quad\begin{cases}y_{2i}=1&if\quad y_{2i}^{*}>0\\y_{2i}=0&otherwise\end{cases}\quad\begin{cases}\mathbf{y}_{1}^{*}=\mathbf{X}^{\prime}_{1}\boldsymbol{\beta}_{1}+\boldsymbol{\varepsilon}_{1}\\\mathbf{y}_{2}^{*}=\mathbf{X}^{\prime}_{2}\boldsymbol{\beta}_{2}+\boldsymbol{\varepsilon}_{2}\end{cases} $$

$$ y_{1}=1: 妻が出産する \qquad y_{2}=1: 妻が就業する $$

$$ y_{1}=0: 妻が出産しない \quad y_{2}=0: 妻が就業しない $$

本稿では、出産の意思決定は過去1年前と2年前に行っている2つのケースを考える。先行研究の多くは、1年前に出産の意思決定を行っていると考えているが、妊娠してから出産するまでには通常約1年弱の期間が必要であるので、子どもを持つ決定は1年以上前に行われている可能性もある。そこで、説明変数は1期前と2期前の両方をとり、推定結果の頑健性の確認を行う。
#### 3.3.2 変量効果プロビットモデル

本稿で扱うデータはパネルデータであるが、これをプールドクロスセクションデータとして推定に用いる場合（プーリングプロビットモデル）、個人固有の要因を考慮することができない。パネルデータとしての特性を生かし、個人固有の要因が存在する可能性を考慮する場合は、以下のような変量効果プロビット分析を行う。

$$ \begin{aligned}\begin{cases}y_{i}=1&if\quad y_{i}^{*}>0\\y_{i}=0&otherwise\end{cases}\quad\mathbf{y}^{*}=\mathbf{X}^{\prime}\boldsymbol{\beta}+\boldsymbol{\varepsilon}\\&\varepsilon_{it}=u_{it}+a_{i}\\ Var[\boldsymbol{\varepsilon}|\mathbf{X}]=\sigma_{u}^{2}+\sigma_{a}^{2}=1+\sigma_{a}^{2}\\ Corr[\boldsymbol{\varepsilon}_{\mathbf{t}},\boldsymbol{\varepsilon}_{\mathbf{s}}|\mathbf{X}]=\delta=\frac{\sigma_{a}^{2}}{1+\sigma_{a}^{2}}\end{aligned} $$

被説明変数 $ y_{i} $ はこの1年での出産の有無である。誤差項 $ \varepsilon_{it} $ は、 $ u_{it} $ と個人固有の時間一定の効果 $ a_{i} $ の2つに分解することができる。 $ u_{it} $ は確率変数で互いに独立で平均0、分散は1である。 $ a_{i} $ は確率変数で互いに独立で平均0、分散 $ \sigma_{a}^{2} $ である。 $ \varepsilon_{it} $ の分散は $ 1 + \sigma_{a}^{2} $ となり、 $ \varepsilon_{it}, \varepsilon_{is} $ の相関係数は $ \delta $ で示される。 $ a_{i} $ の分散 $ \sigma_{a}^{2} $ が0の場合、 $ \delta = 0 $ となり、変量効果プロビットモデルとプーリングプロビットモデルは等しくなり、プーリングプロビットモデルで十分であると言える。しかし、 $ \sigma_{a}^{2} $ が0でない場合、 $ \delta \neq 0 $ となり、個人固有の時間一定の効果を考慮した変量効果プロビットモデルで推定を行う必要がある。そこで、帰無仮説 $ \delta = 0 $ について尤度比検定を行い、どちらのモデルで分析結果の解釈を行うかを判断する $ ^{9} $ 。出産の意思決定は二変量プロビットモデルと同様に過去1年前と2年前の両方の可能性を考え、説明変数は1期前と2期前の両方をとる。

### 4. 推定結果

### 4.1 教養娯楽相対価格と技術革新、余暇時間の関係の確認

推定結果は、表4-1のとおりである。教養娯楽相対価格指数は、有意水準1％で統計的に有意で、教養娯楽相対価格指数の低下は教養娯楽消費量を有意に増加させる。このことから、教養娯楽相対価格の低下は教養娯楽に対する需要の低下によって起きているのではなく、技術革新によって今までよりも安い価格で教養娯楽財を生産できるという供給サイドの変化によって引き起こされていたと考えることができる。教養娯楽相対価格指数が余暇時間に与える影響は、平日1日の余暇時間についてのみ有意水準5％で統計的に有意で、負の影響を与えている。教養娯楽相対価格指数の低下は、余暇時間を増加させる。また、教養娯楽相対価格指数は1週間の余暇時間に負の影響を与えているものの統計的に有意ではない。消費量の結果と併せて考えると、教養娯楽財と余暇時間は補完関係にあることが
考えられ、Becker（1965）の理論と整合的な結果である。以上から、2節で議論した理論的背景の裏付けを確認することができた。4.2節と4.3節では、本稿が注目する教養娯楽相対価格が出産に与える影響の結果について述べる。

表 4−1 教養娯楽消費量と余暇時間への影響の推定結果

教養娛楽消費量	余暇時間
1週間	平日	休日
教養娛楽相対価格指数	-0.389***	-0.0300	-0.759**	0.416
(0.114)	(0.446)	(0.302)	(0.299)
妻の年齢	0.0436***	0.106***	0.0727***	0.0535**
(0.00905)	(0.0355)	(0.0234)	(0.0232)
妻の年齢の2乗項	-0.0564***	-0.0952*	-0.0803**	-0.0392
(0.0129)	(0.0518)	(0.0343)	(0.0340)
子ども1人ダミー	0.00137	-0.833***	-0.351***	-0.631***
(0.0106)	(0.0321)	(0.0261)	(0.0218)
子ども2人ダミー	0.0508***	-0.934***	-0.417***	-0.703***
(0.0103)	(0.0302)	(0.0247)	(0.0205)
子ども3人以上ダミー	0.0577***	-1.155***	-0.487***	-0.873***
(0.0111)	(0.0382)	(0.0286)	(0.0258)
夫の年収（対数値）	0.0493***	0.129***	0.113***	0.0655***
(0.00609)	(0.0232)	(0.0140)	(0.0146)
短大・高専	0.0461***	-0.0767***	-0.0301*	-0.0518***
(0.00552)	(0.0249)	(0.0163)	(0.0163)
大卒以上	0.0762***	-0.0310	-0.0841***	-0.0176
(0.00826)	(0.0337)	(0.0247)	(0.0224)
定数項	14.257***	49.131***	-0.0249***	-0.00979**
(4.655)	(12.683)	(0.00402)	(0.00407)
Pseudo-R2	0.303	0.0259	0.0187	0.0420
観測数	5,834	10,059	10,242	10,127

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

注 $ ^{2} $ ）括弧内は標準誤差。

注3）全体的な時系列の傾向については、トレンド変数でコントロールしている。

### 4.2 二変量プロビットモデル

表4-2は二変量プロビットモデルの推定結果を示している。モデルの正当性については、$\rho=0$ が乗却され、出産と就業の誤差項が相関していることが示された。また、$\rho$ の係数が負であることから出産と就業がトレードオフの関係であることが示された。まず、出産に与える要因についてみていきたい。本稿が最も注目する変数である教養娯楽相対価格指数は1期前、2期前ともに、有意水準5％で統計的に有意であり、教養娯楽相対価格指数が低くなると出産が抑制される。教養娯楽価格が低下することで、それに対する子どもを育てるための相対価格が上昇し、出産を抑制したと考えられる。子ども1人ダミーと教養娯楽相対価格指数の交差項は1期前が有意水準5％、2期前が有意水準10%で統計的に有意で出産に負に有意であった。2人ダミーと教養娯楽相対価格指数の交差項は1期前のみ有意水準10%で統計的に負に有意である。既に子どもがいる家計では、教養娯楽相対価格指数の低下は出産を促進させる。先に議論したように、すでに子どもが存在する場合は、そ
表 4−2 二変量プロビットモデルの推定結果

1期前の説明変数	2期前の説明変数
出産	就業	出産	就業
教養娯楽相対価格指数	3.378**	-1.232	4.190**	-3.425***
(1.353)	(1.109)	(1.683)	(1.256)
子ども1人ダミー	-3.853**	1.114	-3.588*	3.436**
×教養娯楽相対価格指数	(1.500)	(1.259)	(1.901)	(1.459)
子ども2人ダミー	-2.923*	2.857**	-2.430	5.219***
×教養娯楽相対価格指数	(1.596)	(1.158)	(2.0312)	(1.347)
子ども3人以上ダミー	-3.951	2.989**	-4.785	5.319***
×教養娯楽相対価格指数	(2.556)	(1.322)	(3.158)	(1.561)
短大・高専ダミー	0.0799*	-0.0911***	0.106**	-0.0946***
(0.0457)	(0.0291)	(0.0521)	(0.0313)
大卒以上ダミー	0.157**	-0.0327	0.233***	-0.0511
(0.0672)	(0.0464)	(0.0760)	(0.0502)
夫の年収(対数値)	0.00700	-0.283***	-0.0470	-0.287***
(0.0371)	(0.0258)	(0.0400)	(0.0293)
妻の年齢	0.355***	0.0560	0.199*	0.0905*
(0.0914)	(0.0438)	(0.109)	(0.0510)
妻の年齢の2乗項	-0.698***	0.0255	-0.479***	-0.0234
(0.143)	(0.0641)	(0.173)	(0.0757)
子ども1人ダミー	4.081**	-1.891	3.963*	-4.221***
(1.616)	(1.350)	(2.0567)	(1.571)
子ども2人ダミー	2.389	-3.642***	2.146	-5.975***
(1.722)	(1.241)	(2.201)	(1.451)
子ども3人以上ダミー	3.186	-3.856***	4.468	-6.143***
(2.762)	(1.418)	(3.425)	(1.682)
同居・近居ダミー	-0.0391	0.283***	-0.0892	0.252***
(0.0501)	(0.0318)	(0.0573)	(0.0344)
持家ダミー	-0.0101	0.0646	-0.0200	0.0783
(0.0697)	(0.0454)	(0.0802)	(0.0490)
1戸建てダミー	0.105*	0.135***	0.0625	0.160***
(0.0601)	(0.0396)	(0.0684)	(0.0427)
住宅ローンダミー	-0.0252	0.131***	0.00777	0.108***
(0.0563)	(0.0337)	(0.0648)	(0.0365)
妻の母親の就業年数	0.0133***	0.0139***
(0.00173)	(0.00187)
定数項	-1.609	25.804	-21.327	22.761
(24.347)	(16.570)	(27.918)	(17.766)
ρ	-0.416***	-0.385***
(0.0290)	(0.0329)
Pseudo-R2	0.110	0.0989
対数尤度	-8113.483	-6786.522
観測数	9,475	8,160

注 $ ^{1} $ （有意水準： $ ^{*} $ 10% $ \^{**} $ 5% $ \^{***} $ 1%

注 $ ^{2} $ ）括弧内は標準誤差。

注3) 教養娯楽価格と教養娯楽価格と子ども数ダミーの交差項を含めたモデルと除いたモデルの尤度比検定を行った結果、1期前は有意水準5%、2期前は有意水準1%で各変数を含んだモデルが支持された。また、各変数を含めたモデルの方がPseudo-R2が高い（含めないモデルのPseudo-R2はそれぞれ0.109（1期前）、0.0973（2期前））。注4）全体的な時系列の傾向については、トレンド変数でコントロールしている。
の子どもたちにも趣味娯楽の支出がかかる。また、教養娯楽の品目の中に学習机や月謝といった養育費と解釈できる項目も含まれており、子どもが既にいる家計では教養娯楽相対価格指数の中の養育費の影響が大きいためこのような結果になったと考えられる。

その他の変数の効果は次のとおりである。賃金の代理変数である学歴 $ ^{10} $ は、1期前と2期前ともに、短大・高専と大卒以上が統計的に有意で、出産に正の影響を与えている。リファレンスグループは中卒・高卒である。学歴を賃金の代理変数として使用したが、ここでの結果は予想に反して、賃金が高いであろう学歴が短大・高専、大卒以上がより多く子どもを産む傾向が観察された。学歴は、賃金の代理変数としての効果以外の要因を反映している可能性がある。駿河・張（2003）でも指摘されているように、高学歴の女性が出産する時期になっていることを反映している可能性がある。妻の年齢は、1期前と2期前ともに有意に正な結果を、妻の年齢の2乗項は、1期前、2期前ともに負に有意な結果を得ている。子どもの数ダミーは、子ども1人ダミーのみ1期前、2期前ともに有意に正な結果となった。子ども2人ダミーと子ども3人以上ダミーは統計的に有意ではないものの出産に対して正の影響を示している。リファレンスグループは子どもがいない妻である。子どもをすでに持っており育児を経験していると、出産を経験したことがない妻よりも子育てに関する知識を多く持っていることや、第1子を出産する際に使用した玩具などを使うことが可能になることから、出産に対しての抵抗が少なく、そのことを反映している可能性がある。居住環境に関する変数は、1戸建ダミーが1期前のみ有意水準10%で統計的に有意で、1戸建てに居住している妻の方が居住していない妻より出産する傾向がある。

次に、就業関数の推定結果について述べる。教養娯楽相対価格指数は2期前のみ就業に関して有意水準1％で負に有意な結果となった。これは、就業と労働時間という違いがあるものの、Gonzalez-Chapela（2004）と同様の結果である。子ども1人ダミーと教養娯楽相対価格指数の交差項は2期前のみ有意水準5％で正に有意な結果を得た。また、子ども2人ダミーと教養娯楽相対価格指数の交差項と子ども3人以上ダミーと教養娯楽相対価格指数の交差項は、1期前、2期前ともに正に有意な結果となった。すでに子どもがいる家計では、教養娯楽相対価格の低下が就業を抑制するという結果を得た。前述したように、子どもが既にいる家計では、教養娯楽の中の養育費の要素が影響している可能性がある。教養娯楽価格の低下によって養育費を得るために就業する必要がないことを反映していることが考えられる。

就業関数の推定で他に注目される変数の効果については以下のとおりである。1期前、2期前ともに夫の年収は就業に有意水準1％で負に有意であることから、ダグラス＝有沢の法則が成立している。夫の年収が家計の経済的な豊かさを示しているならば、夫の年収が高いと家計に経済的なゆとりがあるので、妻が働く必要がないためこのような結果になったと考えられる。妻の学歴に関しては、1期前、2期前ともに短大・高専が有意水準1％で
負に有意となった。学歴の高い短大・高専の方が働かないという結果を得た。同居・近居ダミー、住宅ローンダミー、本人の母親の就業年数は1期前、2期前ともに有意水準1％で正に有意となった。同居していると親に家事などを手伝ってもらうことが可能であり、女性の就業を促進すると考えられる。住宅ローンは家計にとって大きな負担となり、それを軽減させるために妻が就業することが考えられる。回答者の母親が長期期間働いていることは、本人の就業を促進させる。子どもの数ダミーは1期前、2期前ともに负に有意である。子どもがいる家庭では、子どもの世話に多く時間をとられるために就業が抑制されたと考えることができる。妻の年齢や1戸建てダミーは、1期前、2期前ともに正に有意な結果を得ている。

二変量プロビットモデルの結果から、子どものいる家計といない家計で教養娯楽相対価格が出産と就業に与える影響が異なることが明らかになった。子どものいない家計では、教養娯楽価格の低下によって、それに対する子どもの相対価格が上昇することで、出産を抑制させる。また、教養娯楽相対価格の低下は就業を促進させる。この結果から、子どものいない家計の妻は、教養娯楽価格の低下によって出産よりも余暇を選択し、教養娯楽費を得るために就業を行っている可能性が考えられる。これに対して、子どもが既にいる家計では、教養娯楽相対価格の低下は出産を促進させ、就業を抑制させる。教養娯楽の品目の中に学習机や月謝など養育費と解釈できる項目が含まれているおり、子どもが既にいる家計ではこれらの要素が影響していると考えられる。教養娯楽価格の低下によって、養育費が安くなり出産が促進されると同時に養育費を得るために就業を行う必要がなくなったと考えられる。

### 4.3 変量効果プロビットモデル

変量効果モデルの推定結果は、表4-3、教養娯楽価格指数と教養娯楽価格指数と子供ダミーの交差項の限界効果は表4-4のとおりである。尤度比検定より、1期前は変量効果プロビットモデル、2期前はプーリングプロビットモデルが採択されたので、それぞれ採択されたモデルの結果を用いて話を進める。本稿が最も注目する変数である教養娯楽相対価格指数は、1期前は有意水準5%、2期前は有意水準1%で出産に対して有意に正である。教養娯楽相対価格指数の低下は出産を抑制させるという二変量プロビットと同様の結果が観察される。教養娯楽相対価格指数の限界効果は、それぞれ0.0622（1期前）、0.136（2期前）であるが有意な結果ではない。理由としては、交差項の効果を含んだ限界効果であるため、子どもがいない妻と子どもがいる妻とでは、教養娯楽相対価格指数が出産に与える影響の符号が異なるためにこのような結果になったと考えられる。

子ども 1 人ダミーと教養娯楽相対価格指数の交差項は、1 期前は有意水準 5%、2 期前は有意水準 10%で負に有意である。子ども 1 人ダミーと教養娯楽相対価格指数の交差項の限界効果は、1 期前（-0.279）と 2 期前（-0.235）ともにマイナスの値をとっており、1 期前
表 4−3 変量効果プロビットモデルの推定結果

1期前の説明変数	2期前の説明変数
変量効果	プーリング	変量効果	プーリング
教養娯楽相対価格指数	3.313**	3.627***	4.569***	4.569***
(1.507)	(1.343)	(1.681)	(1.681)
子ども1人ダミー	-3.691**	-3.612**	-3.330*	-3.330*
×教養娯楽相対価格指数	(1.630)	(1.496)	(1.902)	(1.902)
子ども2人ダミー	-2.261	-2.870*	-2.330	-2.330
×教養娯楽相対価格指数	(1.739)	(1.586)	(2.0299)	(2.0299)
子ども3人以上ダミー	-2.972	-4.346*	-4.949	-4.949
×教養娯楽相対価格指数	(2.751)	(2.506)	(3.0945)	(3.0945)
短大・高専	0.0632	0.0759*	0.105**	0.105**
(0.0536)	(0.0459)	(0.0521)	(0.0521)
大卒以上	0.110	0.132*	0.219***	0.219***
(0.0802)	(0.0682)	(0.0770)	(0.0770)
夫の年収(対数値)	0.0107	0.00607	-0.0528	-0.0528
(0.0424)	(0.0382)	(0.0410)	(0.0410)
妻の年齢	0.400***	0.356***	0.195*	0.195*
(0.100)	(0.0920)	(0.109)	(0.109)
妻の年齢の2乗項	-0.769***	-0.698***	-0.471***	-0.471***
(0.156)	(0.144)	(0.173)	(0.173)
子ども1人ダミー	3.817**	3.799**	3.665*	3.665*
(1.756)	(1.611)	(2.0576)	(2.0576)
子ども2人ダミー	1.507	2.328	2.0270	2.0270
(1.882)	(1.711)	(2.200)	(2.200)
子ども3人以上ダミー	1.806	3.589	4.626	4.626
(2.985)	(2.706)	(3.355)	(3.355)
同居・近居ダミー	0.00552	-0.0121	-0.0686	-0.0686
(0.0565)	(0.0502)	(0.0576)	(0.0576)
持家ダミー	-0.0442	-0.0306	-0.0354	-0.0354
-0.0788	(0.0702)	(0.0807)	(0.0807)
1戸建てダミー	0.109	0.0882	0.0543	0.0543
(0.0684)	(0.0602)	(0.0685)	(0.0685)
住宅ローンダミー	0.00539	-0.00257	0.0246	0.0246
(0.0634)	(0.0567)	(0.0653)	(0.0653)
定数項	-11.281	-7.802	-30.741	-30.741
(27.477)	(24.534)	(28.171)	(28.171)
H0:δ=0	0.000	0.999
対数尤度	-2226.302	-2232.778	-1699.987	-1699.987
観測数	9,566	8,239

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

注 $ ^{2} $ ）括弧内は標準誤差。

注3）全体的な時系列の傾向については、トレンド変数でコントロールしている。

のみ有意水準5％で統計的に有意である $ ^{11} $ 。子ども2人ダミーと教養娯楽相対価格指数の交
表 4–4 限界效果

1期前変数	2期前変数
教養娯楽相対価格指数	0.0622	0.136
(0.0800)	(.0875)
子ども1人ダミー×教養娯楽相対価格指数	-0.279**	-0.235
(0.119)	(0.150)
子ども2人ダミー×教養娯楽相対価格指数	-0.447**	-0.407**
(0.209)	(0.186)
子ども3人以上ダミー×教養娯楽相対価格指数	-0.392**	-0.463***
(0.179)	(0.174)

注 $ ^{1} $ （有意水準： $ ^{*} $ 10% $ \^{**} $ 5% $ \^{***} $ 1%

注 $ ^{2} $ ）括弧内は標準誤差。

注3 限界効果は交差項の効果を含み、平均で評価した値。

差項と子ども3人以上ダミーと教養娯楽相対価格指数の交差項の係数の符号は負であるものの1期前と2期前ともに統計的に有意ではないが、限界効果は、1期前と2期前ともに負に有意である。子どもがすでにいる家計では教養娯楽相対価格指数の低下が子どもを産む効果を促進するという2変量プロビットモデルと同様の結果を得ている。すでに子どもが存在する場合は、その子どもたちにも趣味娯楽の支出がかかる。また、教養娯楽の品目の中に学習机や月謝といった養育費と解釈できる項目も含まれており、子どもが多い家庭では教養娯楽相対価格指数の中の養育費の要素が大きいためこのような結果になったと考えられる。

### 5. 結論と今後の課題

本稿は、出産に影響を与える要因として、新たに趣味娯楽を享受するための費用である教養娯楽価格という視点を追加し、それが出産にどのような影響を与えるかについて、(公財）家計経済研究所が実施している「消費生活に関するパネル調査」の個票データと総務省統計局が発行する「消費者物価指数年報」、「全国物価統計調査報告」を用いて分析を行った。具体的には、総務省統計局が発行する「消費者物価指数年報」の消費者物価指数と「全国物価統計調査報告」の全国物価地域差指数を用いて教養娯楽相対価格指数を測定し、その変化が出産に与える影響を出産と就業が相互に影響することを考慮した二変量プロビットモデルと個人固有の要因を考慮した变量効果プロビットモデルを用いて分析を行った。結果は、両方の分析ともに教養娯楽相対価格指数の低下は出産を抑制するというものであった。つまり、教養娯楽相対価格が低下すると、子どもを産むことではなく趣味娯楽を選択する。教養娯楽価格が低下することで、それに対する子どもを育てるための相対価格が
上昇し、出産を抑制したと考えられる。また、子どもの数ダミーと教養娯楽相対価格指数の交差項は両方の分析において出産に負の影響を与えているという結果を得た。つまり、すでに子どもが存在する場合は、教養娯楽相対価格指数の低下は出産を促進する。これは、その子どもたちにも趣味娯楽の支出がかかること、教養娯楽の品目の中に学習机や月謝といった養育費と解釈できる項目も含まれていることから子どもが多い家庭では教養娯楽相対価格指数の中の養育費の要素が影響を与えており、このような結果になったと考えられる。就業に関して、教養娯楽相対価格指数の低下は就業を促進させることを示した。これは、就業と労働時間という違いがあるものの、Gonzalez-Chapela（2004）と同様の結果である。出産に与える影響と合わせて考えるならば、教養娯楽価格の低下によって余暇を多く消費するため、教養娯楽費を得るために就業していることが考えられる。これに対して、すでに子どもがいる家庭では、教養娯楽相対価格指数の低下が妻の就業を抑制するという結果を得た。この結果は、教養娯楽価格の低下により養育費が安くなることで就業を行わなくなったことを反映している可能性がある。

従来、出産を決定する要因としては、賃金、教育費などが考慮されてきたが、趣味娯楽も重要な要因であることを明らかにしたことが本稿の貢献である。本稿の結果から、教養娯楽価格の低下による出産の抑制を回避するためには、子育てにかかる財の価格の低下が重要であると考えられる。子育てにかかる財の価格も教養娯楽価格と同様に低下すれば、相対価格は変化しないので、教養娯楽価格の低下による出産の抑制を回避することが可能である。子育てにかかる財を安価で生産するための技術開発への補助金政策は、教養娯楽財の価格は変化させないまま子育てにかかる財の価格低下を可能にし、教養娯楽財の価格低下による出産の抑制を回避することができる政策として有効ではないかと考える $ ^{12} $ 。

ただし、本稿の分析には限界や問題点がある。2.2 節で説明した理論モデルでは、娯楽財価格の低下により子どもの相対価格が上昇し、子どもへの需要が減少すると考えているが、これは例えば食品財など、他の財に置き換えても成立する可能性のある理論である。本稿で示した結論が、娯楽財特有のものなのか、それとも他の財でも成立するかに関しては分析できていない。加えて、現実的には大きな制約であるはずの時間制約を考慮しておらず、娯楽を享受する際の時間の増加と子育てにかかる時間のトレードオフを見ることができていない。以上を考慮した理論モデルの構築と、それに基づく分析が残された課題である。

また、本稿で行った実証分析には、2点の改善の余地がある。第1に本稿では、二変量プロビット分析と変量効果プロビット分析で一貫した結果を得たが、本来であれば、パネルデータの特性を活かした、二変量プロビットモデルを適用し内生性と個人固有の要因を同時にコントロールすべきである。第2に、都道府県別コードが含まれる形でのパネルデータの入手ができなかったので、十分に地域差を反映した教養娯楽価格の変数を作成する
ことができなかった。以上の点を改善したさらに適切な手法による分析は、今後の課題としたい。

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平 成 2 8 年度 蔵 出 概 算 要 求 額 明 細 表
19 内 閣 府 所 管(宇宙開発戦略推進事務局)
要求番号	事 项	前 年 度 額	2 8 年 度 概 算 要 求 額	对 前 年 度 比 較 增 △ 减	備	考
①	025 宇宙開発戦略推進事務局	2 2 年 度	2 3 年 度	2 4 年 度	2 5 年 度	2 6 年 度
666 宇宙開発利用政策費	15,037,547	13,599,781	4	予 算 額	- ) (	- ) (	10,739,980) (	25,566,686) (	19,825,707)
01-95 宇宙開発戦略推進事務局	0	218,708	218,708	2 2 年 度	2 3 年 度	2 4 年 度	2 5 年 度	2 6 年 度
006 增員要求に伴う経費	予 算 額	- ) (	- ) (	- ) (	- ) (	- )
( 亩 M00
(增員要求)
行政職俸給表(一)	6 級	1 2 簡月	1 名
001 人 件 費	0	13,955	13,955
95016-2111-02-0000 職員基本給	0	8,865	8,865
02-0100 職員俸給	0	6,889	6,889
02-0200 扶養手当	0	624	624
02-0300 地域手当	0	1,352	1,352
95016-2111-03-0000 職員諸手当	0	3,491	3,491
03-0100 管理職手当	0	0	0
03-0300 通 勤 手当	0	660	660
03-0700 期 末 手当	0	1,438	1,438
03-0800 勤 勉 手当	0	745	745
03-1100 住 居 手当	0	0	0
03-1300 管理職員特別勤務手当	0	0	0
03-1900 本府省業務調整手当	0	648	648
95016-2111-04-0100 超過勤務手当	0	1,599	1,599