Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
世界経済モデルにおけるフランス経済の短期予測モデル

(9) MSに対する効果

数界	年 期	為替レート内生化クース	為替レート外生化クース
G	RC	PMFRD	WAGE	G	RC	PMFRD	WAGE	FXS
標準解からの乖離幅	1974-1234	0.6741.0001.2791.005	0.0510.054-0.064-0.077	-2.167-3.000-2.827-2.128	0.8411.9862.8452.845	0.6521.0471.4611.360	-0.054-0.138-0.238-0.257	-1.834-2.103-1.902-1.676	0.6651.5532.5092.612	0.5530.9480.7140.944
1975-123	1.0451.2391.6321.465	-0.273-0.417-0.553-0.410	-1.195-0.653-0.400-0.269	2.7172.6843.1872.609	1.4091.4811.6601.356	-0.299-0.343-0.418-0.386	-1.529-1.341-1.210-1.198	2.8733.1413.6043.048	0.8540.537-0.0010.184
1976-123	1.5821.6021.6941.054	-0.212-0.130-0.224-0.167	-0.394-0.714-1.210-1.858	2.9403.2763.9552.885	1.2931.2311.4421.001	-0.408-0.440-0.570-0.454	-1.127-1.052-1.070-1.057	2.9662.9013.4992.473	0.1590.033-0.0860.118
1977-123	0.6690.5820.5810.287	-0.364-0.708-0.889-0.825	-2.253-1.871-1.424-1.078	2.1391.6921.6040.583	0.8240.6910.6850.448	-0.418-0.396-0.435-0.332	-0.919-0.894-0.780-0.783	2.0551.7661.8221.165	0.2360.2690.2970.513
標準解からの乖離幅	1974-123	5.16.68.87.0	0.4-0.4-0.5	-16.4-19.8-19.4-14.7	6.413.119.619.7	5.06.99.99.1	-0.4-0.9-1.6-1.7	-14.0-13.9-12.9-11.2	5.110.216.917.5	4.26.24.86.3
1975-123	7.17.911.510.5	-1.8-2.6-3.9-2.9	-8.1-4.2-2.8-1.9	18.417.022.418.6	9.69.612.110.4	-2.0-2.2-3.0	-10.4-8.7-8.8-9.2	19.520.526.323.3	5.83.5-0.01.4
1976-123	11.110.99.77.5	-1.5-0.9-1.3-1.2	-2.8-4.9-7.0-13.1	20.622.322.720.4	9.68.88.37.0	-3.0-3.1-3.3	-8.4-7.5-6.2-7.4	22.120.620.217.3	1.20.2-0.50.8
1977-123	4.63.83.21.7	-2.5-4.6-4.8-4.8	-15.4-12.1-7.7-6.3	14.610.98.73.4	5.54.53.82.7	-2.8-2.6-2.4-2.0	-6.1-5.9-4.3-4.7	13.711.610.17.1	1.61.81.73.1
(10) FNWに対する効果

数界	期	為替レート内化ケース
G	RC	PMFRD	WAGE	G	RC	PMFRD	WAGE	FXS
標準解かの乖離幅	1974-1	1.809	0.826	-7.476	-3.029	1.658	0.166	-4.967	-4.132	3.315
2	1.419	1.709	-17.522	-8.488	1.945	0.600	-10.021	-11.109	4.969
3	-1.248	2.906	-27.678	-18.210	1.008	1.335	-13.437	-20.876	5.072
4	-2.610	2.944	-18.629	-31.531	-0.544	2.296	-16.088	-32.045	3.629
1975-1	-4.749	3.156	-15.741	-48.553	-3.081	3.606	-17.650	-46.521	2.611
2	-6.738	4.416	-15.219	-65.613	-6.041	5.163	-18.359	-62.585	1.221
3	-8.691	6.290	-15.379	-81.334	-8.947	6.867	-18.257	-78.902	-0.386
4	-11.167	8.538	-14.603	-99.031	-12.394	8.922	-18.151	-97.227	-2.079
1976-1	-13.319	11.807	-13.504	-115.480	-15.791	11.215	-17.832	-116.469	-3.771
2	-16.269	14.281	-13.945	-134.813	-19.178	13.840	-17.334	-137.256	-6.028
3	-20.657	17.507	-16.666	-156.661	-22.013	16.593	-16.946	-157.727	-8.090
4	-22.763	17.713	-18.160	-177.646	-24.393	19.549	-17.168	-178.449	-10.952
1977-1	-24.831	18.250	-20.775	-199.665	-25.714	22.384	-17.726	-197.240	-14.328
2	-23.301	17.783	-16.006	-216.475	-26.176	25.158	-18.591	-214.581	-18.615
3	-22.832	19.470	-14.639	-233.740	-25.688	27.727	-19.565	-229.885	-22.770
4	-20.819	21.269	-14.266	-248.049	-24.439	30.202	-21.125	-243.946	-27.844
標準解かの乖離率	1974-1	0.4	0.2	-1.7	-0.7	0.4	0.0	-1.1	-0.9	0.8
2	0.3	0.4	-3.9	-1.9	0.4	0.1	-2.2	-2.5	1.1
3	-0.3	0.6	-6.0	-4.0	0.2	0.3	-2.9	-4.5	1.1
4	-0.5	0.6	-3.9	-6.6	-0.1	0.5	-3.3	-6.6	0.8
1975-1	-1.0	0.6	-3.2	-9.8	-0.6	0.7	-3.6	-9.4	0.5
2	-1.3	0.9	-3.0	-12.9	-1.2	1.0	-3.6	-12.4	0.2
3	-1.6	1.2	-2.8	-14.9	-1.7	1.3	-3.4	-14.6	-0.1
4	-2.0	1.5	-2.6	-17.7	-2.2	1.6	-3.3	-17.5	-0.4
1976-1	-2.3	2.0	-2.3	-19.8	-2.7	1.9	-3.1	-20.1	-0.7
2	-2.7	2.3	-2.3	-22.2	-3.2	2.3	-2.9	-22.6	-1.0
3	-3.2	2.7	-2.6	-24.5	-3.4	2.6	-2.6	-24.5	-1.3
4	-3.6	2.8	-2.8	-27.8	-3.8	3.1	-2.7	-27.9	-1.7
1977-1	-3.8	2.8	-3.2	-30.5	-3.9	3.4	-2.7	-30.0	-2.2
2	-3.5	2.6	-2.4	-32.1	-3.9	3.7	-2.8	-31.9	-2.8
3	-3.3	2.8	-2.1	-33.7	-3.7	4.0	-2.8	-33.1	-3.3
4	-3.0	3.0	-2.0	-35.3	-3.5	4.3	-3.0	-34.6	-4.0
世界経済モデルにおけるフランス経済の短期予測モデル

(11) LWに対する効果

数界	年 期	為替レート内生化クース	為替レート外生化クース
G	RC	PMFRD	WAGE	G	RC	PMFRD	WAGE	FXS
標準解からの乖離幅	1974-1234	-8.06355.477110.141143.207	-11.887-22.477-35.922-43.477	31.23035.55536.027-22.156	-275.406-228.891-154.008-73.469	-7.47353.660103.414139.633	-9.094-18.496-28.543-37.617	20.86711.793-9.223-34.914	-271.008-219.871-140.941-64.227	-14.039-18.473-29.609-32.770
1975-1234	168.535186.973203.187206.715	-53.793-63.121-72.434-77.016	-25.898-28.211-23.840-43.410	-6.766-33.52763.79380.578	161.855177.238185.699186.867	-44.637-51.297-57.402-61.914	-47.816-56.977-61.504-62.883	6.30149.56678.16089.305	-58.531-76.133-97.547-101.285
1976-1234	203.012191.441177.824152.102	-83.285-85.277-93.094-88.176	-68.871-86.605-93.258-98.832	89.793-88.895-78.504-51.742	181.828-170.641-155.074-136.078	-66.012-68.645-70.422-69.762	-61.789-58.500-53.746-46.000	89.16076.75054.83224.195	-110.191-109.629-113.309-103.332
1977-1234	129.418102.50084.35263.590	-91.418-88.148-82.238-69.129	-90.340-85.746-69.141-53.117	18.129-29.504-65.094-105.293	115.227-93.934-73.375-54.703	-68.566-65.211-60.848-54.863	-39.262-31.293-24.789-17.121	-11.645-53.785-95.984-137.020	-101.027-94.277-91.258-75.594
標準解からの乖離率	1974-1234	-0.10.40.81.1	-0.1-0.2-0.3-0.3	0.20.3-0.2-0.2	-2.0-1.7-1.1-0.5	-0.10.40.81.0	-0.1-0.1-0.2-0.3	0.20.1-0.1-0.3	-2.0-1.6-1.0-0.5	-0.1-0.1-0.2-0.2
1975-1234	1.21.4-0.5-0.5-0.6	-0.4-0.5-0.5-0.6	-0.2-0.2-0.2-0.3	-0.00.2-0.2-0.5	1.21.3-0.4-0.4-0.5	-0.3-0.4-0.5-0.5	-0.4-0.4-0.5-0.5	0.00.4-0.4-0.6-0.7-0.8	-0.4-0.6-0.7-0.8
1976-1234	1.51.4-0.6-0.6-0.7	-0.6-0.6-0.7-0.7	-0.5-0.6-0.7-0.7	0.70.7-0.6-0.6-0.4	1.31.3-0.5-0.5-0.5	-0.5-0.5-0.5-0.5	-0.5-0.5-0.5-0.5	0.70.7-0.6-0.6-0.7-0.8	-0.8-0.8-0.8-0.8
1977-1234	1.00.8-0.6-0.6-0.5	-0.7-0.7-0.5-0.5	-0.7-0.6-0.5-0.4	0.1-0.2-0.5-0.8	0.80.7-0.5-0.5-0.4	-0.5-0.5-0.4-0.4	-0.3-0.2-0.2-0.1	-0.1-0.4-0.7-0.7-0.6	-0.7-0.7-0.7-0.6
(12) URに対する効果

棄数効果	年.期	為替レート内生化ケース
G	RC	PMFRD	WAGE	G	RC	PMFRD	WAGE	FXS
標準解からの乖離幅	1974-1	0.026	0.038	-0.099	0.875	0.024	0.029	-0.066	0.861	0.045
2	-0.176	0.071	-0.113	0.725	-0.170	0.059	-0.037	0.696	0.058
3	-0.348	0.113	-0.114	0.486	-0.327	0.090	0.029	0.445	0.093
4	-0.451	0.137	0.070	0.231	-0.440	0.118	0.110	0.202	0.103
1975-1	-0.530	0.169	0.081	0.021	-0.509	0.140	0.150	-0.020	0.184
2	-0.587	0.198	0.089	-0.105	-0.556	0.161	0.179	-0.156	0.239
3	-0.636	0.227	0.075	-0.200	-0.581	0.180	0.193	-0.245	0.305
4	-0.646	0.241	0.136	-0.252	-0.584	0.193	0.196	-0.279	0.316
1976-1	-0.633	0.260	0.215	-0.280	-0.567	0.206	0.193	-0.278	0.343
2	-0.595	0.265	0.269	-0.277	-0.531	0.214	0.182	-0.239	0.341
3	-0.552	0.289	0.289	-0.244	-0.481	0.219	0.167	-0.170	0.352
4	-0.471	0.273	0.306	-0.160	-0.422	0.216	0.142	-0.075	0.320
1977-1	-0.400	0.283	0.279	-0.056	-0.356	0.212	0.121	0.036	0.312
2	-0.316	0.272	0.265	0.091	-0.290	0.201	0.097	0.166	0.291
3	-0.260	0.253	0.213	0.200	-0.226	0.187	0.076	0.296	0.281
4	-0.195	0.212	0.163	0.324	-0.168	0.169	0.053	0.421	0.232
「この地図の作成に当たっては、国土地理院長の承認を得て、同院発行の5万分1地形図、数值地図50000（地図画像）を使用した。（承認番号 平24情使、第534号）」

【資料】

5万分1地形図「吉原」明治28年修正（大正2.8.30発行）

5万分1地形図「駒越」明治27年修正（大正2.7.30発行）

5万分1地形図「清水」明治29年修正（大正2.11.30発行）

5万分1地形図「静岡」明治28年修正（明治42.7.20発行）

土地利用分類図(第1期)は、現在から約120年前(1894年～1896年頃)に測量された地形図を資料として、当時の土地利用の状況を分類したものです。

1. 経緯度の基準は世界測地系

2. 投影はユニバーサル横メルカトル図法、

座標帯は第54帯，中央子午線は東経141°

3. 作業機関 国際航業株式会社

4. 背景地図 数值地図50000（地図画像）

吉原 平成8年修正，駒越 平成3年修正，

清水 平成18年修正，静岡 平成18年要部修正

5. 対応する二次メッシュコード

523833, 523834, 523843, 523844, 523854, 523855

静岡県

1. 静岡市 2. 富士市
# 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 $ ^{*} $

伊達 雄高 $ ^{**} $

清水谷 諭

## <要旨>

日本の合計特殊出生率は2004年には1.29まで落ち込み、過去最低記録を更新した。日本の出生率の低下は世界的に見ても非常に急速に進展している。急速な出生率の低下が将来的にもたらすのは、生産年齢人口と従属人口とのアンバランスであり、一人当たりの社会保障負担を増大させるほか、長期的な経済成長に対する悪影響も懸念されている。

本論文は、経済学的観点から、出生率低下の要因を分析した実証研究をサーベイし、政策的介入によって出生率回復に貢献できる分野を摸索する。まず、日本の出生率の推移を時系列データから概観し、70年代以後の出生率の低下は、主に未婚率の上昇及び晩婚化・晩産化によるものであることを示す。続いて、日本の出生率に関するこれまでの実証研究の成果をまとめ、出生率の低下要因を探る。さらに、これらの既存研究のサーベイを踏まえ、急速な出生率低下を防ぐために政策的介入が可能な分野を模索し、特に出産・育児と女性の就業を両立させるための政策が重要であることを示す。

JEL Classification: J00

Key words: 出生率、実証研究サーベイ、結婚・出産後の就労継続
# Why Has Japan's Fertility Rate Declined? An Empirical Literature Survey with an Emphasis on Policy Implications

By Yuske Date and Satoshi Shimizutani

## Abstract

Japan's total fertility rate declined to 1.29 in 2004, the lowest in its modern era. Such a drastic decline in fertility rate is exceptionally unusual. The decrease in fertility rate brings an unbalanced demographic composition between a productive and dependent population. This development may result in a bigger burden per person regarding social security and may have a negative effect on Japan's long-term economic performance.

This paper surveys the literature on the decline in Japan's fertility rate. It emphasizes the policy implications for supporting households who want to have children, to fulfill their will. In the first section of the paper, we describe a long-term trend in Japan's fertility rate and show that the decline after the 1970's was primarily attributed to a decline in the marriage rates, and partly due to a decline in households with three or more children.

We then move on to survey empirical studies to examine the relationship between birthrate and several factors: an increase in the opportunity costs of having children caused by increases in female wages and labor participation, the growing costs of child-rearing, the shortage of child care services, poor company support for child care leave, and direct public compensation for having children. We conclude that all policies that support female workers and child care are especially important.

JEL Classification: J00

Key words: Fertility rate, Empirical literature survey
### 1. はじめに

##### 1.1. 1.29 まで落ち込んだ日本の合計特殊出生率

日本の合計特殊出生率は依然として低下する傾向にある。2004年には遂に1.29まで落ち込み、過去最低 $ ^{1} $ 記録を更新した。2006年には、戦後初めて日本の人口は減少に転じると予想されている。日本の人口構造は未知の世界に突入しつつあるといってよい。

急速な出生率の低下が将来的にもたらすのは、生産年齢人口（15歳以上65歳未満）と従属人口（年少人口（15歳未満）と老年人口（65歳以上）の合計）とのアンバランスであり、一人当たりの社会保障負担を増大させるほか、長期的な経済成長に対する悪影響も懸念されている。

同じように出生率低下を経験したヨーロッパ諸国の中には、出生率の回復をみた国もある。しかし日本の場合は、現在のところ回復の兆しは見られず、出生率はこの30年間一貫して低下し続けている。

従って、これまでの日本の出生率低下の要因を分析し、その政策的インプリケーションを導くことは急務となっている $ ^{2} $ 。特に、第2次ベビーブーム世代が30歳代に差し掛かっているにもかかわらず、出生数の低下に歯止めがかからないことなどを受けて、本格的な政策介入への要請が高まっている。

#### 1.2. 本論文の目的と構成

出生率については、これまで数多くのすぐれた理論的・実証的研究が蓄積されている。出生率の理論研究をサーベイした論文には、Hotz, Klerman and Willis（1996）、あるいは、Arroyo and Zhang(1997)などの論文がある。また、日本についての実証研究の要旨を集めた文献として、植村他（2002）がある。加藤（2001）は人口経済学の理論と実証分析について簡潔に要領よくまとめている。さらに、世界人口史、人口問題・統計・政策等の詳細は、日本人口学会（2002）にまとめられている。

本論文は、こうした先行研究の成果を踏まえつつ、主として経済学的観点から、日本の出生率低下の要因を分析した実証分析をサーベイする。特に、政策的含意に力点をおき、政策的介入によって出生率回復に貢献できる分野を模索したい。なお、結婚や出産のような個人が決定する領域に政府が介入するべきかについても議論の余地がある。本論文では必ずしも子供をもちたくないと考えている家計も含めて、出生率を直接的に引き上げる政策とは何かというスタンスではなく、むしろ子供を持ちたいと考えている家計が直面している出産・結婚における阻害要因を取り除くために、どのような政策介入が効果的、効率
的かを検討することに重点を置く。

本論に入る前に、若干の留意点を述べておく。出生率の回復が日本経済に与えるインパクトについては、論者によって意見が分かれる。例えば、社会保障制度のあり方についても、出生率を引き上げる政策を実施することよりも、賦課方式の年金制度を見直すなどして、人口変動に中立的な社会保障制度を構築することのほうが重要だという意見も多い。さらに、出生率に関しては経済学的アプローチだけではなく、人口学、社会学、医学、歴史学など異なったアプローチが可能である。本論文では、こうした論点の重要性は十分認識しながらも、深く立ち入らず、経済学的な実証分析のサーベイを通じて、日本の出生率低下の要因を探る。

また、日本の出生率を扱った実証研究は、特に近年その蓄積が著しい。できるだけ最新の成果を取り入れるために、サーベイの対象は既に学術雑誌等に公表されたものに限らず、ディスカッションペーパーや未定稿論文を含むできるだけ多くの文献を対象とする。

以下では、まず、日本の出生率の推移を時系列データから概観し、その趨勢を確認する。続いて、日本の出生率の決定要因に関する実証研究をまとめる。さらに、これらの既存研究を踏まえて、急速な出生率低下を防ぐために政策的介入が可能な分野を探る。

## 2 ．時系列データによる要因分析

### 2.1 合計特殊出生率及び人口関連変数の長期的推移

図表 2-1 は、合計特殊出生率の長期的な推移を示している。合計特殊出生率 $ ^{4} $ は、終戦直後の第1次ベビーブーム期（1947年から1949年）には4.54であった。しかしその後急速に低下し、約10年後の1957年には2.04となり、人口水準を保つことができる水準（人口の置換比率（replacement ratio））である2.08をはじめて下回った。その後、1966年の「ひのえうま」の時期などをはさみ、第2次ベビーブーム（1971年から1974年）が終わる1970年代半ばまでの約20年間、ほぼ横ばいで推移した。その後の約30年間は緩やかに低下を続け、2003年にはついに1.2台まで落ち込んだ。

さらに、長期的な人口トレンドを把握するため、19世紀後半以後の日本の人口、粗出生率 $ ^{5} $ 、粗死亡率の変遷をみておこう（図表2-2） $ ^{6} $ 。
図表 2-1 合計特殊出生率の長期的推移

（注）国立社会保障・人口問題研究所『人口問題研究』および厚生労働省統計情報部『人口動態統計』より作成。

図表2-2 総人口、粗出生率、粗死亡率の長期的動向

（注）国立社会保障・人口問題研究所ホームページより作成。全ての変数は二年間の移動平均である。

日本の人口は1870年代から今日に至るまでに3倍以上に増加した。しかし、人口増加は単調に起こったのではない。長期的な人口構造の変化を議論する際に、しばしば引き合いに出されるのが「人口転換（demographic transition）」という現象である。人口転換とは、多
産多死から多産少死を経て、少産少死にいたるパターンをたどる現象であり、歴史的に数多くの国で共通して見られている。

まず、粗死亡率は、1880 年代のコレラ、チフス、天然痘等の伝染病の流行による一時的な上昇を除いて、おおむね低下傾向にあった。一方で、粗出生率は1920年に最高値である37.3‰を記録するまで上昇し続け、多産少死へと移行した。しかし、第1次、第2次大戦期間中による死亡者を含めると、粗出生率と粗死亡率の低下はほぼ同時期であり、日本は人口転換の典型的なプロセスには従わなかった国の一つであるとされる（日本人口学会（2002））。大淵・森岡（1981）、加藤（2001）によると、日本の人口転換は、粗出生率に構造変化が確認された1938年頃であったという。

その後、第2次大戦後の3年間の急速な出生率の上昇（第1次ベビーブーム）を経験した後、1947年から1960年の期間において粗出生率は33.5‰から16.8‰へ、粗死亡率は14.6‰から7.6‰へ、急速に低下した。

粗出生率は、第1次ベビーブーム世代が出産期を迎えることではじまった第2次ベビーブームによる一時的な回復を除くと、一貫して低下し続けている。戦後の時系列データでは1970年頃に構造変化が確認される。これは「第2の人口転換」(second demographic transition)と呼ばれる $ ^{9} $ 。1970年以前の出生率の低下は、主に有配偶者の出生児数の低下により引き起こされていたが、それ以降は未婚率が上昇したことにより出生率が低下している（樋口・阿部（1999）、高橋他（1997））。

#### 2.2. 出生率の低下の要因分解

次に、合計特殊出生率の低下の要因分解 $ ^{10} $ を行う。しばしば用いられるのは、合計特殊出生率を（1）有配偶出生率と（2）有配偶率（全人口に占める婚姻者の割合）に分ける方法である。結婚を出産の前提とした場合、出生率を決定するのは、結婚した女性が何人の子供を産むのか、そもそも結婚したカップルがどれくらいいるのかに分解できるからである。

図表 2-3 をみると、合計特殊出生率が 70 年代後半以後低下を続けている中で、有配偶出生率は、80 年代にはプラスに寄与しており、90 年代以後はほぼ横ばいで推移している。

一方、有配偶率の低下は70年代以後一貫して出生率低下に寄与し、出生率全体を押し下げている。つまり、70年代後半以後の出生率の低下は婚姻率の低下によるところが大きい。以下では、特に70年代以後に着目してそれぞれの動きを更に詳しくみることにする。
図表 2–3 合計特殊出生率の要因分析：1925～2000 年

1925年～40年	1950年～60年	1960年～70年	1970年～80年	1980年～90年	1990年～95年	1995年～2000年
合計特殊出生率
期首	5.10	3.65	2.00	2.13	1.75	1.54	1.42
期末	4.11	2.00	2.13	1.75	1.54	1.42	1.36
变化量	-0.99	-1.65	0.13	-0.39	-0.20	-0.12	-0.06

総数	-0.59	-0.27	0.05	-0.24	-0.38	-0.17	-0.16
年齢別	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00
15～19	-0.14	-0.04	0.00	-0.01	-0.01	0.00	0.01
20～24	-0.36	-0.22	-0.02	-0.14	-0.13	-0.03	-0.02
25～29	-0.07	-0.04	0.04	-0.08	-0.21	-0.10	-0.09
30～34	-0.02	0.02	0.02	-0.01	-0.03	-0.04	-0.05
35～39	0.00	0.01	0.00	0.00	0.00	0.00	-0.01
40～44	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00
45～49	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00

（注）国立社会保障・人口問題研究所ホームページより引用。

#### 2.3. 戦後の出生率低下の要因 1：有配偶出生率の低下

有配偶出生率は、出生順位別あるいは年齢別に分解することができる。まず、出生順位別の動きを見る。出生順位とは、同じ母親がこれまでに生んだ出生子の総数について数えた順序である。これによると、いずれの出生順位でもおおむね横ばいで推移している。さらに詳細にみると、第1子、第2子の数は近年下げ止まる傾向をみせている中で、第3子
については、90年代に入ってからやや減少している $ ^{11} $ 。

次に、年齢別にみると、80年代には30－34歳代がプラスに寄与したものの、90年代に入ると、いずれの年齢階層もほぼ横ばいで推移している。さらに詳しくみると、90年代以後25－29歳が若干のマイナスの寄与に転じている。これは以下で議論するように、婚姻率の低下や、晩産化の影響が大きい。

さらに2000年以降の最新の動向をみるため、妻の年齢別に夫婦の平均出生数を集計したのが図表2-4である。1990年前後には20代後半から30代前半で低下し、90年代半ばには30代後半にも低下が見られ始めた $ ^{12} $ 。2000年前後では、20代では低下傾向に歯止めがかかったものの、30代では低下が続いている。これは、30代の有配偶者の出生力の低下は、夫婦の完結出生児数（夫婦が生涯に持つ平均子供数）が減少する可能性を示唆している $ ^{13} $ 。

(人)

図表 2-4 妻の年齢階層別平均出生児数

（注）国立社会保障人口問題研究所ホームページ及び「第12回出生動向調査」より引用。
#### 2.4. 戦後の出生率低下の要因 2：婚姻率（有配偶率）の低下

有配偶出生率の動きに対し、有配偶率の低下の影響は著しい。70年代における合計特殊出生率の低下分−0.39のうち−0.24が有配偶率の低下による。80年代以降も有配偶者の出生率はほぼ横ばいで推移するなかで、有配偶率低下のマイナスの寄与が大きい。

日本では、少なくとも最近まで、出産は婚姻を前提にしているといってよい。そのため粗婚姻率の減少は直接的に粗出生率の低下に結びつく $ ^{14} $ 。時系列的にみると、粗出生率と粗婚姻率 $ ^{15} $ は連動していることが確認できる（図表2-5）。特に、粗婚姻率と第1子粗出生率は密接に相関している。実際、粗婚姻率は1971年をピークに急速に低下し、それに伴って粗出生率も低下している。

図表 2–5 粗婚姻率と粗出生率、第 1 子粗出生率

出所:厚生労働省統計情報部『人口動態統計』

#### 2.5. 晩婚・晩産化 $ ^{16} $ と生涯未婚率上昇の同時進行

かつては、出生率の低下は主に結婚・出産のタイミングの遅れによってもたらされており、いずれ出生率は下げ止まるはずだという意見も多かった。出産時期の遅れによる出生率の低下分は、将来の出生率に上乗せされるため、出生率の低下を悲観することはないという議論である。しかし近年では、出生率が下げ止まらないことを受けて、晩婚・晩産化というよりも、生涯未婚でいる場合が増加しているのではないかという懸念が強くなって
いる。

要因分解からだけでは、タイミングの遅れによって出生率がどの程度低下しているのかを明示的に捉えることができない。ここでは、まず晩婚化の動きをみるために、女性の年齢階層別初婚率の時系列的变化をみておきたい（図表2-6）。

80 年代以降の初婚率の低下には晩婚化の大きく影響していることがみてとれる。妻の20代前半の初婚率は急速に減少し、80年代後半には、20代後半の初婚率が20代前半を上回っている。さらに、この時期から全体の初婚率は、20代前半よりもむしろ20代後半と連動している。

次に、晩婚化が晩産化に直接結びつくかどうか確認するために、平均初婚年齢と第1子出生時平均年齢の関係を確認すると(図表2-7)、初婚年齢の上昇とともに、第1子出産年齢もパラレルに上昇している。つまり若い世代ほど出産数そのものが減少しているのに加え、出産のタイミングが遅れている。

さらに、年齢階層別に未婚率の推移を示したものが図表2-8である。これによると、1970年代以後20代と30代女性の未婚率が上昇傾向にあることがわかる。特に70年代後半以降では20代後半の未婚率が上昇しており、近年では30代の未婚率も上昇傾向にある。やはり晩婚化と並んで生涯未婚率が上昇する兆しがみてとれる。

#### 2.6. 出生コーホート別出生率の動き

現在の出生率の低下は、出産のタイミングの遅れと、完結出生児数の減少の両者により引き起こされている。どちらの影響が強いかを検証するためには、世代別に出生率の動きを追跡調査する必要がある。そのため、人口学で一般的に用いられる「出生コーホート」別の出生率に注目する（図表2-9）。出生コーホートとは、任意の年に生まれた世代集団を指している。妻の年齢別出生率から「累積出生率」を導くことで、ある世代が、ある年齢までに平均して何人の子供を出産したかが明らかになる。

これによると、49歳までに出産した子供の数（累積ベース）は、1932年生まれから、1951年生まれまでそれほど大きな違いは見られない。1951年以前に生まれた女性は、49歳までに平均2人の子供を出産していたことが見て取れる。

その後の世代については49歳までの追跡調査ができない。そのため、35歳までの累積出生率をみてみると、明確な減少傾向がみられる。1965年生まれの場合、35歳までに1.46人の子供しか出産していない。これは1955年生まれの場合、35歳までに1.89人を出産していたのと比較すると急激な低下である。

さらに、30 歳までの累積出産率は、世代が若くなるにつれ低下が著しい。これほど急速に累積出生率が低下しているのは、晩婚化・晩産化によって単に出産のタイミングが遅れているだけではない可能性があり、特に若い世代の今後の出生行動を注視していかなければならない。
図表 2–6 妻の年齢階層別初婚率

（注）1930年は内閣統計局『日本帝国人口動態統計』，1950年以降は厚生労働省統計情報部『人口動態統計』による。各届出年に結婚生活に入ったもの。総数には年齢不詳を含む。

図表 2-7 妻の平均初婚年齢、第一子出産年齢

厚生労働省統計情報部『人口動態統計』により国立社会保障・人口問題研究所が年齢別出生率を基に算出したものであり、出生数を用いた平均年齢とは異なる。
図表 2-8 年齢階層別未婚率の推移

（注）総務省「国勢調査」より作成。1940年は，日本人のみの「全人口」である。1950年は、沖縄県の本土籍の日本人及び外国人を除く。

#### 2.7. 減少していない「予定子供数」と現実の子供数との間にあるギャップ

以上、日本の時系列データを概観しながら、出生率低下の要因を概説した。第2次ベビーブーム以後、つまり1970年代以後の出生率の低下は、未婚率の上昇により引き起こされているようである。

しかし、出生率が低下する中でも、既婚者の予定子供数は減少しているわけではない点を最後に補足しておきたい。子供を持つことに対する魅力そのものは低下していない可能性がある $ ^{17} $ 。図表2-10は、初婚同士の夫婦を対象とした「予定」子供数に関する意識調査の結果を示している。どの年齢層でも2をやや上回っており、1977年と2002年で大きく変化していない。

さらに重要な点として、平均予定子供数は70年代後半以降、常に平均理想子供数を下回っている（図表2-11）。子供を産みたくても産めない家計が多い $ ^{18} $ という点を忘れてはならない。出生率の低下は家計の合理的な選択の結果として引き起こされるという側面がある。従って、子供を産むことについての基本的な考え方（子供は私的財か、公共財か）はさておき、子供を生みたいと考えている家計にとって、出産に関わる現在の環境・制度などが、その選択を妨げないよう、阻害要因を取り除いていく必要があろう。
図表 2-9 出生コーホート別にみた累積出生率

出生年次	30歲時点	35歲時点	40歲時点	45歲時点	49歲時点
1932	1.65	1.96	2.03	2.04	2.04
1933	1.66	1.97	2.05	2.05	2.05
1934	1.64	1.95	2.02	2.02	2.02
1935	1.63	1.94	2.00	2.01	2.01
1936	1.62	1.96	2.03	2.03	2.03
1937	1.62	1.95	2.01	2.02	2.02
1938	1.70	2.03	2.09	2.09	2.09
1939	1.66	1.99	2.04	2.05	2.05
1940	1.61	1.92	1.96	1.97	1.97
1941	1.66	1.96	2.00	2.01	2.01
1942	1.72	2.00	2.05	2.06	2.06
1943	1.72	1.98	2.03	2.04	2.04
1944	1.73	1.98	2.03	2.03	2.03
1945	1.79	2.05	2.10	2.10	2.10
1946	1.66	1.91	1.97	1.97	1.97
1947	1.51	1.75	1.80	1.81	1.81
1948	1.64	1.91	1.97	1.98	1.98
1949	1.61	1.89	1.95	1.96	1.96
1950	1.65	1.96	2.02	2.03	2.03
1951	1.63	1.95	2.01	2.02	2.02
1952	1.60	1.93	2.00	2.01
1953	1.59	1.93	2.01	2.01
1954	1.59	1.94	2.02	2.03
1955	1.53	1.89	1.97	1.98
1956	1.52	1.89	1.97
1957	1.49	1.87	1.96
1958	1.41	1.79	1.88
1959	1.40	1.78	1.88
1960	1.34	1.73	1.83
1961	1.29	1.69
1962	1.23	1.64
1963	1.17	1.58
1964	1.12	1.52
1965	1.06	1.46
1966	1.13
1967	0.91
1968	0.97
1969	0.93
1970	0.89

（注）国立社会保障人口問題研究ホームページより引用。
图表 2–10 結婚持続期間別 平均予定子供数

結婚持続期間	1977年	1982年	1987年	1992年	1997年	2002年
0～4年	2.08	2.22	2.28	2.14	2.12	1.99
5～9年	2.17	2.21	2.26	2.19	2.12	2.07
10～14年	2.18	2.18	2.2	2.25	2.18	2.1
15～19年	2.13	2.21	2.18	2.18	2.23	2.22
20年以上	2.3	2.2	2.24	2.18	2.19	2.28
総数	2.17	2.2	2.23	2.19	2.17	2.13
標本数	8,129	7,783	7,995	8,295	6,427	6,564

（注）国立社会保障人口問題研究所 第12回（2002年）出生動向基本調査より作成。

图表 2-11 平均理想子供数、平均予定子供数

（注）国立社会保障人口問題研究所「第12回出生動向基本調査」より作成。
## 3 ．出生率決定要因に関する日本の実証研究のサーベイ $ ^{19} $

#### 3.1. 既存研究の論題と実証結果の要約

日本の出生率低下の原因を探った経済学的な実証分析には、子育てのコストに注目したものが多い。家計にとっての子育てのコストは、出産・育児により生じる支出の増加と、出産・育児を原因とした収入機会の減少（機会費用）との大きく二つに分けられる。日本における家計にとっての子育てのコストは、過去と比較して上昇する傾向にあり、それが出生率低下の大きな要因になっている可能性がある。これを検証するために、以下で取り上げるような様々な角度からの実証分析がなされている。

まず、子供の養育費や教育費の上昇は、出産を躊躇させる一因となっている。また、特に都市部における居住費の上昇は、子供を持つことによって、しばしば居住スペースの拡充が必要になることから、追加的な子供を持つことのコストを引き上げているようである。

機会費用については、しばしば女性の労働力率や賃金率の上昇が出生率を低下させていないかが盛んに議論されてきた。それと併せて、日本の雇用慣行の下では、女性の結婚・出産後の就業継続が難しい場合が多いのが現状である。さらに、年功序列の賃金体系は、就業中断後に勤め先が変わった場合の機会費用を大きくする点が指摘されている。また、近年の核家族化の進行により、面倒を見てくれる祖父母が不在であるケースが増えている。これによって、仕事と育児の両立がより難しくなっている可能性がある。

さらに、第2章でみたように、70年代以降の出生率の低下は主に婚姻率の低下によって引き起こされている。結婚と出産を不可分と考える風潮の強い日本においては、結婚の決定要因をきめ細かく分析し、その政策的含意を検討することが重要である。結婚と出産の意思決定は同時決定的である可能性があり、実際以下のサーベイでも明らかなように両者の決定要因には共通項が多い。

その中でも、家族関係に注目した分析がなされており、親の経済状況が結婚選択に当たって重要な役割を果たしている点などが実証されている。また、未婚者の親との同居が、自活するインセンティブ、ひいては結婚するインセンティブを失わせていないかが議論されている。さらに、結婚の意思決定においては、男女の役割分業論等に対する価値観の変化が影響している点が指摘されている。

次に、家計を取り巻くマクロ経済状況全体の同時決定性を考慮したマクロシュミレーションモデルによる実証分析をいくつか取り上げ、その政策的含意についても紹介する。

本章の最後では、結婚・出産と就業選択が二者択一の問題になっている日本の現状を取り上げ、就業と子育ての両立を可能にし、機会費用を緩和する政策が特に重要であることを示す。
#### 3.2. 子育て費用と出生率に関する実証研究

まず、子育て費用が出生率に与える影響を実証した研究を見ておこう。実際に予定子供数が理想子供数を下回っている夫婦の62.9%が、その理由として「子育てや教育にお金がかかりすぎるから」と答えている（第12回出生動向基本調査（2002））。養育費が出生行動や出生計画に与える影響を分析した以下の研究は、このアンケート結果と概ね整合的な実証結果を得ている。

まず、松浦・滋野（1996）は、1986年から92年までの首都圈居住世帯のデータを用いて、出産確率に対して教育娯楽費 $ ^{20} $ が負の影響を与えていることを実証した。また、森田（2004）によると、養育費や通塾費が高い世帯では予定子供数が少ないという。更に、Oyama (2004b)は、子供一人当たりの支出額が多いほど子供数が有意に少ないことを示した。

他に出生率を決定する要因として注目されるのが、住宅事情である。子供数が増えると、住宅規模の拡大や住居設備の向上が必要になる。住宅コストの高さが出生率を引き下げていることが指摘されている。しかし、実証分析の蓄積が不足している分野の一つであるといえる。

廣嶋（1999）は、家賃の高さが出生率の抑制要因になっていることを示している。また、浅見（1999）は2人目の子供を出産することに伴って、住居コストが高くなる傾向がある点を指摘し、それが2人以上を出産することの抑制要因となっている可能性があることを指摘している。

ところで、望ましい家族手当や所得控除の水準を決定するためには、子供の相対的費用の計測が重要である（駿河(1995b)）。そのための一つの指標が等価尺度（Equivalence Scale）である。等価尺度は、子供のいるときと子供のいないときと同じ生活水準を保つために、何パーセント所得（総支出）の上昇が必要であるかを測ったものである（駿河・西本(2001)）。生活水準を表す指標としては、エンゲル係数（あるいは食費シェア）や家計あたりの成人への支出額がしばしば用いられるが、成人への支出額を指標としたモデルがRothbarthモデルである $ ^{21} $ 。

Rothbarth モデルを用いて日本の幼児期の子育て費用を推定した駿河（1995b）、Oyama (2004a)によると、前者では13%－15%²²、後者では13%程度という推定結果を得ている。これは、食費シェアを用いた武藤（1992）、Suruga (1993)とも整合的である。つまり、子供ができたあとに同じ生活水準を維持するためには、少なくとも幼児期において夫婦合わせた所得の13%－15%が補償されなければならない。この比率は、家計の所得水準や子供の年齢、そして子供数²³によっても異なるため、家計の異質性に配慮した詳細な分析の蓄積が望まれ
る。

#### 3.3. 女性の就業と出生率1-OECDデータによる実証研究

次に、機会費用の増加が出生率に与える影響を検討する。まず、女性の労働力率と出生率の相関関係に注目する。図表3-1は、OECDの代表的な国について15－64歳人口に占める女性労働力率と合計特殊出生率を国際比較したものである $ ^{24} $ 。これによると、高い女性の労働力率と高い出生率が両立可能であることが見てとれる。日本、スペイン、ドイツ、イタリアのように女性労働力率が上がるにつれて出生率が落ち込む国も多い。それに対して、スウェーデン、ノルウェー、アメリカのように出生率が逆に増加するグループや、フランス、オランダのようにいったんは出生率が落ち込み、女性の労働力率が高まるにつれて回復に向かったグループもある。

更に詳しく見ると、女性の労働力率が6割を超えるあたりから出生率が回復する傾向にある。フランスやオランダの出生率が反転したのも、女性の労働力率が6割を超えてからであった。2001年時点での日本の15－64歳人口に占める女性労働力率は64.4%である。

図表3-1では、全てのデータが利用可能であって、人口規模の大きい国のみを扱った。一方、図表3-2は全てのデータをプールして2次曲線を当てはめたものである。やはり女性の労働力率が6割を超えるあたりから、出生率は穏やかに回復する傾向がある。

Namkee and Mira (2002)によると、OECD加盟国の合計特殊出生率と女性の労働力率の相関係数は80年代後半以降、プラスである。両者の相関係数の時系列的な動きをみると、70年代に至るまでマイナス0.5付近で安定していた。しかし80年代に入ってから急速に両者の負の相関が弱くなり、80年代の後半には符号が逆転している。その後は0.5付近で安定して推移していることから、近年においては女性の労働力率が高い国ほど、出生率が高い傾向があることを示している。この結果は、女性の労働力率でなく雇用労働力率やパートタイムを除いた正規雇用労働力率を採用しても頑健であるという。

こうした傾向が見られる背景として、次のような仮説が考えられる。女性の労働力率が低い水準にあると、働く女性が増えるほど育児の機会費用が増大し、出生率は低下する。しかし、女性の労働力率がある程度高くなると機会費用を減少させるための施策が企業、自治体、政府により実施され、出生率が下げ止まり、増加に転じるケースもみられるようになる $ ^{25} $ 。
図表 3-1 女性の労働力率と出生率

図表 3-2 女性の労働力率と出生率

(注)女性の労働力率(15－64歳人口に占める割合)と粗出生率については、OECD(2002) Labour Force Statisticsにおける1981,1986,1991,1996,2001年を参照。合計特殊出生率については、国立社会保障・人口問題研究所ホームページを参照。図表3-2については、OECD各国のデータをプールしている。
ただし注意しなければならないのは、ここで見たのは出生率と女性の労働力率の相関関係であり、因果関係ではない点である。例えば、女性の賃金が高くなると育児の機会費用を引き上げ、出生率を引き下げるメカニズムが働く一方、女性の就業を促進するなど、女性の賃金要因が両者に内在している。

#### 3.4. 女性の就業と出生率 2－日本のデータによる実証研究

女性の就業が出産を抑制するかどうかを検証した実証分析は、日本でも既に数多く蓄積されている。ほぼ全ての実証結果において、女性の就業により出産は抑制されることが示されている $ ^{26} $ 。

Ohbuchi (1988)は、1950年から1983年におけるマクロデータを用いて、合計特殊出生率と既婚女性の就業率との間には明確な負の相関があることを示している。さらに、大沢（1993）も、60年代から80年代までのデータを用い、女性の就業確率と出生率との間の負の相関を見いだしている。小椋・Dekle（1992）は、70年から85年までの都道府県別レベルのデータを用い、女性の労働市場への進出や高学歴化が進んでいる都道府県ほど、結婚・出産が押し下げられていることを示している。

女性の就業と出生率の関係については、マイクロデータを用いた実証研究も蓄積されている。滋野（1996）は、女性の就労は出産を抑制するものの、雇用形態別にみると、フルタイム雇用の方が、パートタイム雇用 $ ^{27} $ よりも、出産確率を押し下げることを示している。さらに松浦・滋野（1996）も、妻がホワイトカラーである場合、いずれの年齢階層でも出産確率を押し下げることを確認している。これはフルタイムやホワイトカラーの場合、労働時間に自己裁量が小さいことが影響している可能性がある。

また、出産後に別の企業に就職する場合、日本的な年功序列の賃金制度の下では、出産・育児のための就業中断の機会費用が高くなる。例えば、内閣府（2003a）の試算によると、大学卒の女性が28歳で出産のために退職し、34歳で職場に復帰 $ ^{28} $ する場合、就業を継続した場合に比べて、児童手当あるいは所得控除等の収益を除くと約8,500万円の所得が失われるという。そのため、育児休業制度の充実など就業中断による膨大なコストを緩和する諸制度が重要となる。

また、出産や就業選択により家計の収入水準がどの程度変化するかをパネルデータを用
いて分析した研究として、濱本（1999）がある。その分析結果によると、第1子の誕生によって、妻の就業変化が生じる傾向が強いため、家計の収入水準を大きく低下させるのに対し、第2子、第3子の誕生によって収入水準はあまり変化しないという。しかし、妻が就業を継続する場合には第1子の誕生によって家計の収入水準はあまり変化しない。この点からも、女性が出産後も就業を継続することができる環境を整備することが、出産・育児の機会費用を小さくし、引いては出生率の低下傾向に歯止めをかける上で重要であることが確認できる。

#### 3.5. 賃金水準、教育水準と出生率に関する実証研究

次に、女性の賃金水準 $ ^{29} $ が出生率に及ぼす影響については、概ね理論と整合的でありながら、理論と逆の結果を示した研究も存在する。滋野（1996）、大沢（1993）は女性の賃金と出産確率との間に負の関係を見出しており、小椋・Dekle（1992）でも20代の女性を除いて同様の結果が得られている。他にも、高山（1999）は、女性の賃金水準が高い都道府県では、出生率が低いことを明らかにしている。しかし、Ohbuchi（1982）は、1954年－80年のデータを用いて、女性賃金の上昇は出生率の低下とは相関していないことを示している $ ^{30} $ 。

ここで注意しなければならないのは、就労していない限り実際には賃金は観察されない点である。縄田・井伊（2002）は、賃金関数を推定するに当たって、女性の就労行動を分析する際にしばしば用いられる Heckman の二段階推定法やプロビット推計では、漸近有効推定量が得られていないことを指摘している。その上で、就労関数と賃金関数を同時に推定した同時最尤法、あるいはトービットの誘導形を独自に採用した分析を行い、同時最尤法を用いた分析では、既婚女性の賃金が高いと就労確率を高めることを示している。

しかし、この分析で注目されるのは、賃金をコントロールすると大卒であることが就労確率を有意に低めている点である $ ^{31} $ 。高学歴であることが就労確率を押し下げているという点は山上（1999）と一致している $ ^{32} $ 。これは、樋口（2000b）が指摘するように、高学歴を持つ女性は、出産を目的として一旦労働市場を離れると、再就職する確率は低いことに起因している可能性がある $ ^{33} $ 。

今後教育水準の高い女性が増えていくことが予測される。それが出生率に与える影響は複雑である。教育水準の高い女性は晩婚である確率が高い。しかし、晩婚であることが生涯で出産する子供の数を少なくするとは必ずしも言えない。更に高学歴・高所得であることが出産・育児の機会費用を高め、既婚女性の出産確率を低めるという経路も必ずしも実証されていない。