Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
minutes. Thus an 8-hour reduction in the legal work hours had reduced work hours by 1 hours and 7 minutes. This is a modest effect, considering the fact that actual work hours had declined by 4 hours and 20 minutes: from 44 hours and 40 minutes in 1989 to 40 hours and 20 minutes in 1999. The effect of the legal work hour reduction on actual hours worked is not necessarily stronger in industries where a higher fraction of workers are affected. This finding suggests the relative importance of the scale effect rather than the substitution effect, contrary to policymakers' intentions.

While the reduction of the legal work hour modestly reduced the actual hours worked, it did not decrease monthly compensation to workers, even after taking bonus payment into account. As a result, the effective hourly wage increased after the legal work hour reduction. This increase in hourly wage reduced new recruitment from schools. This set of results is similar to the German experience in the 1980s reported by Hunt (1999). Nominal monthly wage rigidity increased the hourly wage rate in response to a legal work hour reduction, even without an explicit legal provision that employers could not reduce total weekly or monthly pay in accordance with the reduced hours worked, as was the case in France (Crepon and Kramarz (2002)). This mechanism could well be one of the reasons why work-sharing policies does not seem to work well in many countries, as pointed out by Freeman (1997) and Kapteyn et al. (2004).

As for macroeconomic implications, the finding in this paper is consistent with that of Niimi (1998), indicating that the reduction of scheduled work hours does not increase the number of employees. The increased hourly labor cost may well have contributed to the increase of the labor wedge, which is the gap between the value of marginal labor product and the wage rate. Kobayashi and Inaba (2006) pointed out the increase of labor wedge as a reason for the long-term stagnation of the Japanese economy during the 1990s and the early 2000s, based on business cycle accounting. In this sense, this paper offers additional evidence that reduced legal work hours can partly explain Japan’s recession in the 1990s, as claimed by Hayashi and Prescott (2002), but through a different mechanism.
## References

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Table 1: Descriptive Statistics of the Analysis Data, 1989-1999, 4 Industries: Mining, Construction, Manufacturing, and Electricity, Gas, Heat Supply, and Water

Sample	Total	1989	1994	1999
Legal Work Hours	43.52	47.21	42.79	40.00
(2.87)	(0.98)	(1.98)	0.00
Actual Hours Worked	41.91	44.67	40.99	40.33
(7.89)	(8.41)	(7.26)	(7.34)
Scheduled Hours	38.76	40.73	38.34	37.58
(6.07)	(6.34)	(5.82)	(5.57)
Overtime	3.14	3.94	2.65	2.75
(4.44)	(5.05)	(3.82)	(4.20)
Scheduled Cash Earnings	2608.47	2169.19	2749.18	2857.45
(1332.36)	(1119.44)	(1371.05)	(1391.99)
Overtime Allowance	275.30	276.87	260.15	265.82
(407.75)	(386.92)	(393.72)	(411.13)
Annual Bonus in Previous Calendar Year	9900.17	7671.55	10974.75	10244.21
(9060.72)	(7438.65)	(9564.85)	(9282.40)
Hourly Wage Rate	21.18	16.45	22.85	23.45
(14.41)	(10.97)	(15.09)	(14.92)
Establishment Size	403.85	387.53	469.90	348.93
(1086.39)	(1116.61)	(1128.53)	(921.91)
Overtime Premium Rate	1.56	1.46	1.70	1.63
(2.18)	(1.74)	(2.54)	(2.43)
Fraction of Workers Affected	4.08	0.00	14.19	0.00
by Year, Industry, Establishment Size (“FA”)	(8.46)	(0.00)	(11.06)	(0.00)
Fraction of Newly Hired Workers from Schools (%)	4.97	5.69	4.76	4.02
(5.06)	(5.65)	(5.12)	(4.01)
Monthly Wage of Newly Hired Workers from School	1539.11	1275.31	1610.12	1692.15
(245.60)	(182.42)	(208.82)	(223.69)
Establishment Size: 301-	0.28	0.25	0.33	0.26
101-300	0.18	0.17	0.21	0.18
31-100	0.28	0.28	0.24	0.31
10-30	0.22	0.25	0.18	0.22
1-9	0.05	0.05	0.04	0.04
Industry Distribution: Mining (4 categories)	0.02	0.02	0.01	0.02
Construction (3 categories)	0.10	0.08	0.10	0.15
Manufacturing (22 categories)	0.81	0.85	0.79	0.76
Electricity, Gas, Heat Supply,, and Water (4 categories)	0.07	0.05	0.10	0.08
Observations	6735360	658489	527153	613359

Note: Standard deviations are in parentheses. All the monetary compensation is denominated in 100 yen.
Table 2: The Effect of Legal Work Hours on Actual Hours Worked

Dependent var.	Actual Hours Worked
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
Legal Work Hours	0.481	0.472	0.450	0.441	0.140	0.130	0.132	0.093
(0.021)	(0.015)	(0.023)	(0.016)	(0.041)	(0.032)	(0.016)	(0.068)
Industry	No	Yes	No	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Establishment Size	No	No	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Year	No	No	No	No	Yes	Yes	Yes	Yes
Year $ \times $ Industry	No	No	No	No	No	Yes	Yes	Yes
Industry $ \times $ Size	No	No	No	No	No	No	Yes	Yes
Size $ \times $ Year	No	No	No	No	No	No	No	Yes
N	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360
R-squared	0.031	0.065	0.033	0.069	0.083	0.087	0.096	0.096

Note: Standard errors robust against the clustering within year $ \times $ industry $ \times $ size clusters (1772 clusters) are reported in parentheses. Actual hours worked is defined as scheduled hours plus overtime hours.

Table 3: The Effect of Legal Work Hours on Actual Hours Worked Exploiting the Variation of the Degree of Bind

Dependent var.	Actual Hours Worked
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
Legal Work Hours	0.510	0.505	0.483	0.474	0.145	0.159	0.144	0.102
(0.024)	(0.017)	(0.025)	(0.017)	(0.047)	(0.037)	(0.020)	(0.067)
Legal Work Hours	0.003	-0.001	0.004	0.000	0.005	0.004	-0.001	0.009
$ \times $ Fraction Affected	(0.003)	(0.002)	(0.003)	(0.002)	(0.003)	(0.003)	(0.001)	(0.003)
Fraction Affected	-0.091	0.072	-0.102	0.050	-0.180	-0.130	0.028	-0.357
(0.117)	(0.084)	(0.114)	(0.075)	(0.115)	(0.111)	(0.047)	(0.124)
Industry	No	Yes	No	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Establishment Size	No	No	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Year	No	No	No	No	Yes	Yes	Yes	Yes
Year $ \times $ Industry	No	No	No	No	No	Yes	Yes	Yes
Industry $ \times $ Size	No	No	No	No	No	No	Yes	Yes
Size $ \times $ Year	No	No	No	No	No	No	No	Yes
N	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360
R-squared	0.033	0.067	0.035	0.070	0.083	0.087	0.096	0.096

Note: Standard errors robust against the clustering within year $ \times $ industry $ \times $ size clusters (1772 clusters) are reported in parentheses. “Fraction Affected” is defined by year, industry, establishment size, and this value is the fraction of workers whose work hours in the previous year are between the legal standard hours in the previous year and the current legal standard hours. The sample size is reduced from Table 3 because 1989 observations are dropped and “Bind” is not defined for some cells because of missing observations.
Table 4: The Effect of Legal Work Hours on Actual Hours Worked Incorporating a Dynamic Adjustment

Dependent variable	Actual Hours Worked
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
Eventual Standard Hours	0.462	0.441	0.425	0.406	0.019	0.035	0.038	0.014
(0.026)	(0.015)	(0.026)	(0.013)	(0.020)	(0.019)	(0.008)	(0.023)
Industry	No	Yes	No	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Establishment Size	No	No	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Year	No	No	No	No	Yes	Yes	Yes	Yes
Year $ \times $ Industry	No	No	No	No	No	Yes	Yes	Yes
Industry $ \times $ Size	No	No	No	No	No	No	Yes	Yes
Size $ \times $ Year	No	No	No	No	No	No	No	Yes
N	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360
R-squared	0.023	0.057	0.026	0.062	0.083	0.087	0.095	0.096

Note: Standard errors robust against the clustering within year $ \times $ industry $ \times $ size clusters (1772 clusters) are reported in parentheses. “Eventual Standard Hours” takes 48 hours if the current standard work hours are 48 hours and takes 40 hours if the current standard work hours are below 48 hours.

Table 5: The Effect of Legal Work Hours on Monthly Total Compensation

Dependent variable	$ \ln $ (Monthly Total Compensation)
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
Standard Hours	-0.046	-0.042	-0.027	-0.022	0.004	0.004	0.004	0.004
(0.003)	(0.002)	(0.003)	(0.001)	(0.004)	(0.003)	(0.001)	(0.004)
Industry	No	Yes	No	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Establishment Size	No	No	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Year	No	No	No	No	Yes	Yes	Yes	Yes
Year $ \times $ Industry	No	No	No	No	No	Yes	Yes	Yes
Industry $ \times $ Size	No	No	No	No	No	No	Yes	Yes
Size $ \times $ Year	No	No	No	No	No	No	No	Yes
N	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360
R-squared	0.047	0.189	0.125	0.271	0.275	0.277	0.288	0.288

Note: Standard errors robust against the clustering within year $ \times $ industry $ \times $ size clusters (1772 clusters) are reported in parentheses. Monthly total compensation is defined as scheduled wage plus overtime wage plus one twelfth of the bonus amount of previous calendar year.
Table 6: The Effect of Legal Work Hours on Cash Earnings in June

Dependent variable	ln (Cash Earnings in June)
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
Standard Hours	-0.041	-0.037	-0.027	-0.022	0.003	0.003	0.004	0.003
(0.003)	(0.002)	(0.002)	(0.001)	(0.004)	(0.003)	(0.001)	(0.003)
Industry	No	Yes	No	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Establishment Size	No	No	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Year	No	No	No	No	Yes	Yes	Yes	Yes
Year $ \times $ Industry	No	No	No	No	No	Yes	Yes	Yes
Industry $ \times $ Size	No	No	No	No	No	No	Yes	Yes
Size $ \times $ Year	No	No	No	No	No	No	No	Yes
N	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360
R-squared	0.046	0.179	0.100	0.240	0.243	0.245	0.255	0.255

Note: Standard errors robust against the clustering within year $ \times $ industry $ \times $ size clusters (1772 clusters) are reported in parentheses. Cash earnings in June is defined as scheduled wage plus overtime wage in June.

Table 7: The Effect of Legal Work Hours on (annual bonus payment in previous year/12) / (cash earnings in June)

Dependent variable	(Annual Bonus Payment in Previous Year/12)	/	(Cash Earnings in June)
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
Standard Hours	-0.007	-0.005	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.001
(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.000)	(0.001)	(0.001)	(0.000)	(0.002)
Industry	No	Yes	No	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Establishment Size	No	No	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Year	No	No	No	No	Yes	Yes	Yes	Yes
Year $ \times $ Industry	No	No	No	No	No	Yes	Yes	Yes
Industry $ \times $ Size	No	No	No	No	No	No	Yes	Yes
Size $ \times $ Year	No	No	No	No	No	No	No	Yes
N	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360	6735360
R-squared	0.015	0.112	0.145	0.229	0.233	0.236	0.246	0.246

Note: Standard errors robust against the clustering within year $ \times $ industry $ \times $ size clusters (1772 clusters) are reported in parentheses. Cash earnings in June is defined as scheduled wage plus overtime wage in June.
Table 8: The Effect of the Work Hour Standard on the hiring ratio of New Graduates to Permanent Employees

Dependent variable	(Number of Hiring from New Graduates) / (Number of Permanent Employees) * 100
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
Standard Hours	0.326	0.322	0.198	0.203	0.126	0.113	0.109	0.259
(0.022)	(0.018)	(0.013)	(0.012)	(0.040)	(0.031)	(0.026)	(0.109)
Industry	No	Yes	No	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Establishment Size	No	No	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Year	No	No	No	No	Yes	Yes	Yes	Yes
Year $ \times $ Industry	No	No	No	No	No	Yes	Yes	Yes
Industry $ \times $ Size	No	No	No	No	No	No	Yes	Yes
Size $ \times $ Year	No	No	No	No	No	No	No	Yes
N	98263	98263	98263	98263	98263	98263	98263	98263
R-squared	0.031	0.056	0.180	0.191	0.192	0.199	0.208	0.215

Note: Observation units are establishments. Standard errors robust against the clustering within year $ \times $ industry $ \times $ size clusters (1636 clusters) are reported in parentheses.

Table 9: The Effect of the Work Hour Standard on Monthly Wage of New Graduates

Dependent var.	Log (Monthly Wage of New Graduates)
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
Standard Hours	-0.032	-0.031	-0.030	-0.029	-0.001	-0.001	-0.001	-0.003
(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.003)
Industry	No	Yes	No	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Establishment Size	No	No	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Year	No	No	No	No	Yes	Yes	Yes	Yes
Year $ \times $ Industry	No	No	No	No	No	Yes	Yes	Yes
Industry $ \times $ Size	No	No	No	No	No	No	Yes	Yes
Size $ \times $ Year	No	No	No	No	No	No	No	Yes
N	98263	98263	98263	98263	98263	98263	98263	98263
R-squared	0.282	0.353	0.288	0.363	0.443	0.447	0.456	0.458

Note: Observation units are establishments. Standard errors robust against the clustering within year $ \times $ industry $ \times $ size clusters (1636 clusters) are reported in parentheses.
Figure 1: Time Series of Weighted Average of the Work Hour Standard and Actual Work Hours

Note: Figures are based on microdata of Basic Survey of Wage Structure.
Isoquant Curve

$$ f=g(h,N;k,q) $$

Isocost Curve

$$ C=\left\{\begin{aligned}&whN+fN+rK\ if\overline{h}>h\\ &whN+fN+pw(h-\overline{h})N+rK\ if\overline{h}

When $ \overline{h} $ decreases from $ \overline{h}_{0} $ to $ \overline{h}_{1} $ , the Isocost curve will switch to the red line.
Figure 3: The Effect of the Work Hour Standard Change on Actual Work Hours and Employment (Case 1) $ \bar{h}_{1} < \bar{h}_{0} < h^{*} $ The optimal hours are above even the original standard hours.

(Case 2) $ \overline{h_{1}} < h^{*} < \overline{h_{0}} $ The initial standard hours do not bind, but the revised standard hours do.

(Case 3) $ h^{*} < \overline{h_{1}} < \overline{h_{0}} $ The optimal hours are below even the revised standard hours.

Case 1 is likely to occur when the fixed cost of employment f is high.

The higher f becomes, the flatter of the slope of isocost will be.

$$ \begin{aligned}\triangle S l o p e=-\frac{M C_{h}}{M C_{N}}=&\left\{\begin{aligned}&-\left(\frac{w N}{w h+f\uparrow}\right)\uparrow i f\overline{h}>h\\ &-\left(\frac{w N(1+p)}{w h+f\uparrow+p w(h-\overline{h})}\right)\uparrow i f_{f}\overline{h}

Substitution Effect: The slope gets flatter at the new tangent point.

$$ S l o p e=-\frac{M C_{h}}{M C_{N}}=-\left(\frac{w N(1+p)}{\left(w h+f+p w(h-\overline{h}\downarrow)\right)\uparrow}\right)\uparrow $$
Case 2 $ \overline{h}_{1}

Substitution Effect: Slope gets steeper at the new tangent point.

Case 3 (f is low) $ h^{*} < \bar{h}_{1} < \bar{h}_{0} $
Figure 4: Distribution of Actual Work Hours, 1989 and 1999

Figure 5: Compliance to overtime premium regulation

Note: Overtime Premium Rate = $ \frac{\text{Overtime Wage / Overtime Hours}}{(\text{Scheduled Wage - Allowances}) / \text{Scheduled Hours}} $
Appendix Table 1: History of Standard Work Hours (Industries 1-3 are used for the analysis)

1988/4 ~ 1991/3	1991/4 ~ 1993/3
Type of Industry/Establishment Size	301-	101-	31-	10-30	1-9	301-	101-	31-	10-30	1-9
300	100	300	100
1.Manufacturing	46	46	48	48	48	44	44	46	46	46
2.Mining	48	48	48	48	48	46	46	46	46	46
3.Construction	46	48	48	48	48	44	46	46	46	46
4.Transportation	48	48	48	48	48	46	46	46	46	46
5.Handling Cargo	46	46	46	48	48	44	44	44	46	46
8.Commercial	46	46	48	48	48*	44	44	46	46	48
9.Banking/Advertising	46	46	46	46	46	44	44	44	44	44
10.Motion Picture/Theatrical Performance	46	46	46	48	48*	44	44	44	46	48
11.Communication	46	46	46	46	46	44	44	44	44	44
12.Education and Research	46	46	46	46	46	44	44	44	44	44
13.Health and Hygiene	46	46	46	48	48*	44	44	44	46	48
14.Service Trade and Reception Center	46	48	48	48	48*	44	46	46	46	48
15.Sanitation and Livestock	48	48	48	48	48	46	46	46	46	46
16.Public Agencies	46	46	46	46	46	44	44	44	44	44
17.Other***	46	48	48	48	48	44	46	46	46	46
1993/4 ~ 1994/3	1994/4 ~ 1995/3
Type of Industry/Establishment Size	301-	101-	31-	10-30	1-9	301-	101-	31-	10-30	1-9
300	100	300	100
1.Manufacturing	44	44	46	46	46	40	44	44	44	46
2.Mining	44	44	46	46	46	44	44	44	44	46
3.Construction	44	44	46	46	46	40	44	44	44	46
4.Transportation	44	44	46	46	46	44	44	44	44	46
5.Handling Cargo	44	44	44	46	46	44	44	44	44	46
8.Commercial	44	44	46	46	48	40	44	44	44	46**
9.Banking/Advertising	44	44	44	44	44	40	40	40	40	40
10.Motion Picture/Theatrical Performance	44	44	44	46	48	40	40	44	44	46
11.Communication	44	44	44	44	44	40	40	40	40	40
12.Education and Research	44	44	44	44	44	40	44	44	44	44
13.Health and Hygiene	44	44	44	46	48	40	44	44	44	46**
14.Service Trade and Reception Center	44	44	46	46	48	40	44	44	44	46
15.Sanitation and Livestock	44	44	46	46	46	44	44	44	44	46
16.Public Agencies	44	44	44	44	44	40	40	40	40	40
17.Other***	44	44	46	46	46	40	40	44	44	44
Appendix Table 1 (Continued)

1995/4 ~ 1997/3	1997/4 ~ 2001/3
Type of Industry/Establishment Size	301-	101-	31-	10-30	1-9	301-	101-	31-	10-30	1-9
300	100	300	100
1. Manufacturing	40	44	44	44	44	40	40	40	40	40
2. Mining	44	44	44	44	44	40	40	40	40	40
3. Construction	40	44	44	44	44	40	40	40	40	40
4. Transportation	44	44	44	44	44	40	40	40	40	40
5. Handling Cargo	44	44	44	44	44	40	40	40	40	40
8. Commercial	40	44	44	44	46	40	40	40	40	46
9. Banking/Advertising	40	40	40	40	40	40	40	40	40	40
10. Motion Picture/Theatrical Performance	40	40	44	44	46	40	40	40	40	46
11. Communication	40	40	40	40	40	40	40	40	40	40
12. Education and Research	40	44	44	44	44	40	40	40	40	40
13. Health and Hygiene	40	44	44	44	46	40	40	40	40	46
14. Service Trade and Reception Center	40	44	44	44	46	40	40	40	40	46
15. Sanitation and Livestock	44	44	44	44	44	40	40	40	40	40
16. Public Agencies	40	40	40	40	40	40	40	40	40	40
17. Other	40	40	44	44	44	40	40	40	40	40
2001/4 ~
Type of Industry/Establishment Size	301-	101-	31-	10-30	1-9
300	100
1. Manufacturing	40	40	40	40	40
2. Mining	40	40	40	40	40
3. Construction	40	40	40	40	40
4. Transportation	40	40	40	40	40
5. Handling Cargo	40	40	40	40	40
8. Commercial	40	40	40	40	44
9. Banking/Advertising	40	40	40	40	40
10. Motion Picture/Theatrical Performance	40	40	40	40	44
11. Communication	40	40	40	40	40
12. Education and Research	40	40	40	40	40
13. Health and Hygiene	40	40	40	40	44
14. Service Trade and Reception Center	40	40	40	40	44
15. Sanitation and Livestock	40	40	40	40	40
16. Public Agencies	40	40	40	40	40
17. Other	40	40	40	40	40

*Working hours of Commercial enterprises, Motion Picture and Theatrical Performance enterprises, Health and Hygiene enterprises, and Service Trade/Reception Center enterprises with 1-4 employees shall be 54 hours per week until 3/31 in 1991.
**Working hours of Commercial enterprises and Service Trade/Reception center enterprises with 1-4 employees shall be 48 hours per week until 3/31 in 1995.**

***Other excludes agricultural and forestry, marine products, and livestock enterprises.
## 第3節 出産・子育てに関する意識

前節では、若者の結婚に関する意識について見てきたが、ここでは少子化のもう一つの要因である夫婦の出生力の低下を踏まえつつ、子どもを持つことや子育てについての若者の意識を見ていくこととする。

## 子どもの数の減少

我が国の2012（平成24）年の出生数は約103万7千人であり、死亡数の125万6千人を21万9千人下回った $ ^{*1} $ 。出生数は第一次ベビーブーム $ ^{*2} $ には約270万人、第二次ベビーブーム $ ^{*3} $ には約200万人であったが、1975（昭和50）年には200万人を割り込み、それ以降減少傾向にある。

2012年の出生数を1980（昭和55）年と比較すると、約54万人減っておよそ3分の2程度に減少している。2005（平成17）年に出生数が死亡数を下回り、2006（平成18）年にはわずかに出生数が上回ったものの、2007（平成19）年からは出生数が死亡数を下回る状況が続いている。

図表2-3-1 出生数及び合計特殊出生率の年次推移

資料：厚生労働省大臣官房統計情報部「人口動態統計」

この出生数の減少の要因として、親世代の人口規模の減少や未婚率の上昇などとともに、夫婦の出生力の低下が影響していると指摘されている。
夫婦の最終的な平均出生子ども数は、夫婦の完結出生児数 $ ^{*4} $ として把握されている $ ^{*5} $ 。完結出生児数は、図表2-3-2のとおり、戦後大きく低下し、1972（昭和47）年に2.20人となった後は、2002（平成14）年の2.23人まで約30年間にわたって一定水準で安定していたが、その後、2005年で2.09人へと減少し、2010年（平成22）年にさらに1.96人へと低下している。この2010年の完結出生児数は、調査対象が1990年代前半に結婚した層であり、おおむねバブル世代に該当する。

図表2-3-2 夫婦の完結出生児数

資料：国立社会保障・人口問題研究所「第14回出生動向基本調査（夫婦調査）」(2011年)

(注) 対象は結婚持続期間15～19年の初婚どうしの夫婦（出生子ども数不詳を除く）。各調査の年は調査を実施した年である。

1950（昭和25）年生まれの女性と1965（昭和40）年生まれの女性が45歳までに出産した子どもの数をアメリカ、フランス、スウェーデンと比較すると、日本、フランス、スウェーデンが減少傾向にある。日本以外の各国が1965年生まれの女性においてもおおむね2人程度の水準を維持しているのと比べ、日本においては1965年生まれの女性が出産した子どもの数は1.71人 $ ^{*} $ 6まで減少している。
図表2-3-3 女性の完結出生率

資料：OECD Family databaseに基づき、厚生労働省政策統括官付政策評価官室から三菱総合研究所に委託して作成（注） フランスは1964年生まれ、日本は1962年生まれの女性の数値

さらに、完結出生児数を結婚時の妻の年齢別にみると、結婚時の妻の年齢が若いほど最終的に産む子どもの数も多くなっており、この傾向は過去の調査でも一貫している（図表2-3-4）。

図表2-3-4 結婚時の妻の年齢別にみた夫婦の完結出生児数

資料：国立社会保障・人口問題研究所「第14回出生動向基本調査（夫婦調査）」（注）対象は結婚持続期間15～19年の初婚どうしの夫婦（出生子ども数不詳は除く）
次に、夫婦とそのどちらかの母親との同別居の状況別に完結出生児数を見てみると、親との居住距離が近い夫婦ほど出生する子ども数が多くなる傾向があり、とりわけ同居の場合は常に子ども数が多いことがわかる。

図表2-3-5 母親との現在における同・近・別居の別にみた完結出生児数

資料：国立社会保障・人口問題研究所「第14回出生動向基本調査（夫婦調査）」

(注) 初婚同士の夫婦を対象とする。夫あるいは妻の母親のいずれかが同居、あるいは近居していれば、それぞれのカテゴリーに属することとした。同居には、同じ敷地内で別居の場合を含む。近居は、同じ市区町村内で別居している場合。

一方、世帯類型の構成割合をみると、「単身世帯」や「ひとり親と子世帯」は増加しているが、「三世代同居世帯」は減少している。

三世代同居の減少やひとり親と子世帯の増加により、子育て支援を家庭外に求めることがより必要になってきていると言える。

图表2-3-6 世带類型別構成割合

資料：国立社会保障・人口問題研究所「日本の世帯数の将来推計（全国推計）2013年1月推計」より厚生労働省政策統括官付政策評価官室作成

(注) 四捨五入のため合計は必ずしも一致しない。
図表2-3-7 単身世帯と三世代同居の推移

資料：国立社会保障・人口問題研究所「日本の世帯数の将来推計（全国推計）(2013年1月推計)」

(注) 1. 集計の出発点となる基準人口は、総務省統計局「国勢調査」(2010年)に調整を加えて得たものである。

2. 三世代同居とは、「夫婦と子どもと両親から成る世帯」「夫婦と子どもと片親から成る世帯」を合計したものである。

3. 高齢者単身世帯とは、単身世帯のうち、世帯主の年齢が65歳以上（1960年については世帯主の年齢が70歳以上）の再掲である。

## 2 理想は 2 人以上子どもが欲しい

## (1) 子どもは生きがい・喜び・希望

若者は子どもを持つことについてどのように捉えているのだろうか。

未婚・既婚を問わず子どもを持つことについてどのように考えているか尋ねたところ $ ^{*7} $ 、「子どもがいると生活が楽しく豊かになる」、「生きがい・喜び・希望」、「無償の愛を捧げる対象」とする回答割合が高く、子育てによる経済的、精神的負担よりも、子どもは日々の生活を豊かにしてくれ、生きる上での喜びや希望であるという意識が強いことがうかがえる。
図表2-3-8 子どもを持つことについての考え方

資料：厚生労働省政策統括官付政策評価官室委託「若者の意識に関する調査」(2013年)(設問）子どもを持つことについての考え方で最も近いものを3つまで選んでください。(注）「その他」・「特にない」については、掲載を省略している。

図表2-3-9 子どもとはどのような存在か

資料：厚生労働省雇用均等・児童家庭局「少子化に関する意識調査」（2004年）より厚生労働省政策統括官付政策評価官室作成

(注) 1. 「あなたにとって子どもとはどのようなものですが。独身の方も、仮定でお答えください。（〇は3つまで）」と尋ねた問に対して回答した人の割合。

2. 選択肢はほかに、「その他」。

さらに、夫婦の理想とする子どもの数を見てみても、理想とする子どもの数（理想子ども数）が0人の夫婦の割合は2.7％と少数派である $ ^{*8} $ 。
また、子どもがいない、あるいは1人いる25から34歳の妻の場合、約8割がさらなる出産希望を持っている。子どもが2人いる場合においても、25～29歳の妻では47.5%、30～34歳の妻では28.3%がさらなる出産希望を持っている（図表2-3-10）。

こうしたことを見ても、子どもを欲しくないと思っている夫婦は少数派であることがわかる。

図表2-3-10 既にいる子どもの数別今後の出産希望

資料：国立社会保障・人口問題研究所「出生動向基本調査」および鎌田（2013）より厚生労働省政策統括官付政策評価官室作成

引用文献：鎌田健司（2013）「30代後半を含めた近年の出産・結婚意向」 ワーキングペーパーシリーズ（J）、国立社会保障・人口問題研究所

(注) 1. 「あなた方ご夫婦は、これから何人子どもを生むつもりですか。」と尋ねた問に対して「(あと）1人生むつもり」、「(あと）2人生むつもり」、「(あと）3人生むつもり」及び「(あと）4人以上生むつもり」のいずれかを回答した人数が、妻の年齢層及び夫婦が既に持っている子どもの数ごとの当該総数に占める割合

2. 選択肢はほかに、「(もう) 生むつもりはない」

3. 回答した人は、全国の50歳未満、初婚どうしの夫妻の妻6,705人（不詳を除く）。25歳未満はケース数が少ないため省略した

## (2) 理想とする子ども数は2人以上

では、夫婦は何人の子どもを持ちたいと思っているのだろうか。理想子ども数の推移について見てみたい。

理想子ども数は、1982（昭和57）年時点においては「3人」が最多割合を占めていたが、2010（平成22）年時点では「2人」が約5割となり逆転している。一方、「0人」や「1人」を選択する夫婦割合は依然として少数派であるものの、その割合は増加しており、3人以上を選ぶ夫婦割合は低下が続いている。

理想子ども数の分布の変化を見てみると、全体的により少ない子ども数へと選択が移ってきているものの、全ての調査年次において2人以上を選択する夫婦は9割を超えている。