Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
母子保健事業の推進体制

市町村（市町村保健センター）	都道府県等（保健所）
○基本的母子保健サービス	○専門的母子保健サービス
健康診査等	・妊産婦、乳幼児（1歳6か月児、3歳児）の健康診査	・先天性代謝異常検査等
保健指導等	・母子健康手帳の交付・婚前学級、両親学級、育児学級等	技術的援助	・不妊専門相談、女性の健康教育等
訪問指導	・妊産婦、新生児訪問指導、未熟児訪問指導
療養援護等	・未熟児養育医療

## 詳細データ $ ^{①} $ 母子保健関係指標の推移

年 次	出生率(人口千对)	乳兒死亡率(出生千对)	新生兒死亡率(出生千对)	周產期死亡率(出產1)千对)	妊產婦死亡率(出產2)10万对)	死產率(出產2)千对)
1965 (昭和40) 年	18.6	18.5	11.7	…	80.4	81.4
75 (50)	17.1	10.0	6.8	…	27.3	50.8
85 (60)	11.9	5.5	3.4	15.4	15.1	46.0
95 (平成7)	9.6	4.3	2.2	7.0	6.9	32.1
97 (9)	9.5	3.7	1.9	6.4	6.3	32.1
98 (10)	9.6	3.6	2.0	6.2	6.9	31.4
99 (11)	9.4	3.4	1.8	6.0	5.9	31.6
2000 (12)	9.5	3.2	1.8	5.8	6.3	31.2
01 (13)	9.3	3.1	1.6	5.5	6.3	31.0
02 (14)	9.2	3.0	1.7	5.5	7.1	31.1
03 (15)	8.9	3.0	1.7	5.3	6.0	30.5
04 (16)	8.8	2.8	1.5	5.0	4.3	30.0
05 (17)	8.4	2.8	1.4	4.8	5.7	29.1
06 (18)	8.7	2.6	1.3	4.7	4.8	27.5
07 (19)	8.6	2.6	1.3	4.5	3.1	26.2
08 (20)	8.7	2.6	1.2	4.3	3.5	25.2
09 (21)	8.5	2.4	1.2	4.2	4.8	24.6
10 (22)	8.5	2.3	1.1	4.2	4.1	24.2
11 (23)	8.3	2.3	1.1	4.1	3.8	23.9
12 (24)	8.2	2.2	1.0	4.0	4.0	23.4
13 (25)	8.2	2.1	1.0	3.7	3.4	22.9
14 (26)	8.0	2.1	0.9	3.7	2.7	22.9
15 (27)	8.0	1.9	0.9	3.7	…	22.0

資料：厚生労働省政策統括官付人口動態・保健社会統計室「人口動態統計」

(注) 1. 出生数に妊娠満22週以後の死産数を加えたものである。

2. 出生数に死産数を加えたものである。

3. 2015（平成27）年は概数である。

## 詳細データ $ ^{②} $

先天性代謝異常等檢查実施状況（2014（平成26）年度）

出生数
(A)(人)	先天性代谢異常検査
受検者数
(B)(人)	受検率
(B／A)(%)
1,005,762	1,075,613	106.9

資料：厚生労働省雇用均等・児童家庭局調べ。

（注）2,000g以下の低体重児の再採血者が、受検者数に含まれることにより、受検率は100％を超えることがある。

詳細データ $ ^{③} $ 未熟児養育医療給付決定件数等の状況

訪問指導	養育医療給付決定件数
被指導実人員	被指導延人員
54,277	66,246	31,515

資料：厚生労働省政策統括官付行政報告統計室「地域保健・健康増進事業報告」（2014（平成26）年度）養育医療給付決定件数は、厚生労働省政策統括官付行政報告統計室「平成26年度福祉行政報告例」
65 内 (金)

要求番号	事 项	前 年 度 额	2 9 年 度 额	对 前 年 度 比 较 增 △ 减	偏 考
要求番号	事項	前年度算額	2.9年度概算要求額	对前年度比較增△減	備考
95016-2122-08-6010 委員等旅費	6,338	8,186	1,848	·企業開示課(1)內国旅費(企業会計審議会等委員出席旅費)·委員等出席旅費1.総会104(30)·部会989(867)·コア·メンバー会合331(136)·I AAS B検討会357(199)·(1)大阪348(187)
011 金融審議会等經費	17,461	22,326	4,865	(2,430)(口)横浜@1,728円 2人 1日 5回) + @13,100円 2人 1日 2回)
95016-2111-05-0200 委員手当	1,682	1,682	0	(2)外国旅費(企業会計審議会等委員出席旅費)
95016-2129-06-0110 諸 謝 金	10,240	11,742	1,502	·I AAS B会議出席@1,281,000円 1人 5回6,405(5,106)
95016-2122-08-6010 委員等旅費	5,539	8,902	3,363	·企画課·総会等出席手当1,682(1,682)
016 金融機能強化審查会	757	757	0	·企画課·金融審議会等出席財金11,742(10,240)
95016-2111-05-0200 委員手当	606	606	0	·企画課·金融審議会等委員出席旅費·內国旅費(委員出席旅費等)8,902(5,539)
95016-2122-08-6010 委員等旅費	151	151	0	(說 明)·金融機能強化審查会は、「金融機能の強化のための特別措置に関する法律」第48条の規定により、金融審議会等委員出席旅費等の規定により、金融機能強化審查会は、「金融機能の強化のための特別措置に関する法律」第48条の規定により、金融機能強化審查会は、「金融機能の強化のための特別措置に関する法律」第48条の規定により、金融機能強化審查会は、「金融機能の強化のための特別措置に関する法律」第48条の規定により、金融機能強化審查会は、「金融機能の
67 内 (金)

要求番号	事項	前年度算額	29年度概算要求額	对前年度比較增△減	備考
021 公認会計士·監查審查会經費	10,432	10,474	42	(說明)公認会計士·監查審查会は、「公認会計士法」第35条の規定により、金融庁に設置されたものである。
95016-2111-05-0200 委 員 手 当	5,702	5,702	0	·公認会計士·監查審查会
95016-2129-06-0110 諸 謝 金	2,456	2,380	Δ	·審查会委員	@26,400円 8人 27回	5,702( 5,702)
·公認会計士·監查審查会
·委員等謝金	2,380( 2,456)
イ.試験委員選任小委員会	605( 570)
(イ) 委員	@19,600円 1人 2回	39( 39)
(ロ) 専門委員	@17,700円 16人 2回	566( 531)
ロ.試験実施検討小委員会	1,775( 1,886)
(イ) 科目別検討グループ	1,485( 1,591)
a. 委員	@19,600円 9人 3回	529( 529)
b. 専門委員	@17,700円 18人 3回	956( 1,062)
(ロ) 免除検討グループ	290( 295)
a. 委員	@19,600円 2人 2回	78( 118)
b. 専門委員	@17,700円 6人 2回	212( 177)
95016-2122-08-6010 委 員 等 旅費	2,274	2,392	118	·公認会計士·監查審查会·内国旅費(公認会計士·監查審查会委員出席旅費)·委員等出席旅費·審查会(35,815)(@28,903円 + @2,600円) 1人 27回	2,392( 2,274)
(21,902) (8.0)	435( 350)
ロ.試験委員選任小委員会	@24,161円 9.0人 2回	1,106( 887)
ハ.試験実施検討小委員会	(1)科目別検討グループ (27,409)(@33,747円 10人 3回 (10,855)(@15,673円 3人 2.0回	1,012( 822)
(イ) 科目別検討グループ	@33,747円 10人 3回	1,012( 822)
(イ) 科目別検討グループ	@15,673円 3人 2.0回	94( 65)
## 論文

# 危険回避的な人ほど早く結婚するのか、それとも遅く結婚するのか $ ^{*} $

佐藤 一磨 $ ^{**} $

## <要旨>

本稿の目的は、『慶應義塾家計パネル調査』を用い、危険回避度が結婚のタイミングに及ぼす影響を検証することである。危険回避度が喫煙、飲酒等の行動に及ぼす影響については国内、海外で実証分析の蓄積が進んでいるが、結婚の意思決定に及ぼす影響については国内ではまだ研究例が少ない。結婚相手を探すメイトサーチモデルを理論的背景としたSchmidt(2008)とSpivey(2010)の海外の分析の結果、危険回避的であるほど結婚のタイミングが早くなることが明らかになっているが、我が国ではどのような結果になるのだろうか。この点を明らかにするために、本稿では危険回避度が結婚のタイミングに及ぼす影響を分析した。分析の結果、次の2点が明らかになった。

1 点目は、観察できない個人間の異質性を考慮しても、男女とも危険回避的であるほど結婚のタイミングが早くなることがわかった。2 点目は、Cox's Proportional Hazard モデルを用いたシミュレーションや 40 歳、50 歳時点での婚姻状態に関する分析の結果、男女とも危険回避度が結婚のタイミングだけでなく、最終的な有配偶割合にも影響を及ぼしていることがわかった。

JEL Classification Number : J11, J12, J13

Key Words: 危険回避度、結婚、Cox's Proportional Hazard モデル
# Does a Risk-Averse Person Get Married Sooner or Later?

By Kazuma SATO

## Abstract

This study employs the Keio Household Panel Survey (KHPS) to examine the effect of risk preferences on the timing of marriage. While many empirical studies in Japan and other countries have analyzed the effect of risk preferences on smoking and drinking, few studies have explored the effect of risk preferences on the timing of marriage in Japan. Schmidt (2008) and Spivey (2010) use the mate-search model and reveal that a risk-averse person gets married sooner. This study clarifies two results. First, even considering the individual fixed effect, it was found that risk-averse men and women get married sooner. Second, the simulation of Cox's proportional hazard model and the analysis of marriage conditions at ages 40 and 50 reveal that risk preferences affect not only the timing of marriage but also the marriage rate later in life.

JEL Classification Number: J11, J12, J13

Key Words: Risk Preferences, Marriage, Cox's Proportional Hazard Model
### 1. 問題意識

少子化との関連から、我が国では晩婚化・非婚化が社会的な関心を集めてきた。これを受け、経済学の視点から結婚の意思決定に関する研究が数多く蓄積されてきた。例えば、樋口・阿部 (1999) は学歴や賃金が高い女性ほど、結婚のタイミングが遅れることを明らかにした。滋野・松浦 (2003) は女性の就業と結婚がトレードオフの関係にあることを示し、酒井・樋口 (2005) は学卒後のフリーター経験が男女両方の結婚を遅らせることを明らかにした。また、戸田 (2012) は、育児休業制度の存在が女性の結婚を促進することを明らかにしている。

これらの研究では Becker (1991) の結婚の比較優位モデルをその理論的背景としており、多くの研究で各個人のリスクに対する選好(危険回避度)が一定だと仮定し、分析を行っている。しかし、各個人の危険回避度は異なっている可能性があり、Holt and Laury (2002) や Dohmen et al. (2011) の計測結果からも個人間の違いが存在することが指摘されている。この各個人の危険回避度の違いによって、結婚を含むさまざまな行動をより説明できると考えられるため、実証分析の変数の1つとして危険回避度を使用する重要性は高い。実際、近年では危険回避度が喫煙、飲酒、生命保険の購入、株等の資産の保有 (Barsky et al. 1997; Gusio and Pauella 2001; 上村・野田 2011) といったさまざまな行動に及ぼす影響が徐々に分析されるようになってきている。また、海外を中心に結婚の意思決定に危険回避度が及ぼす影響 (Schmidt 2008; Spivey 2010) が分析されており、危険回避的であるほど結婚のタイミングが早くなることが明らかにされている。この点に関して国内では Sekita (2012) しかなく、研究の蓄積が十分ではない。

そこで、本稿では危険回避度が結婚のタイミングに及ぼす影響を検証する。この点を明らかにすることは、結婚の意思決定のメカニズムに対する理解を深めるだけでなく、危険回避度の及ぼす影響に関する実証分析の蓄積に貢献することができるため、研究意義が大きい。使用データは『慶應義塾家計パネル調査（以下、KHPS）』である。KHPSを使用する利点は2つある。1つ目は、危険回避度に関する質問を行っている貴重なパネルデータであるという点である。海外ではPanel Study of Income Dynamics (PSID)やNational Longitudinal Survey of Youth 1979 (NLSY79)、German Socio-Economic Panel (GSOE P)といったパネルデータで危険回避度に関する質問を行っている。国内ではKHPS以外だと大阪大学社会経済研究所の『くらしの好みと満足度についてのアンケート』があるが、その数は少ない。2つ目は、パネル調査期間以前に結婚したサンプルの結婚年齢が識別できるため、パネル期間中に結婚したサンプルだけでなく、それ以前に結婚したサンプルも分析対象にできる点である。KHPSは、調査初年度に15歳から現時点までの就業履歴に関する質問があるため、労働者の長期にわたる回顧パネルデータを作成できる。今回は回顧パネルデータに各サンプルの結婚の有無を変数の1つとして追加し、分析する。

先行研究と比較した際の本稿の特徴は、次の2点である。1点目は、就業履歴から作成
した回顧パネルデータの活用である。回顧パネルデータを使用することによって、パネル調査開始前に結婚したサンプルも分析可能となるため、より適切に危険回避度が結婚に及ぼす影響を検証できると期待される。2点目は、観察できない個人間の異質性の考慮である。本稿では結婚のタイミングを分析するため、主にCox's Proportional Hazard (CPH) モデルを使用するが、この推計方法の場合、観察できない個人間の異質性を考慮できない。この点に対処するために、観察できない個人間の異質性を明示的に推計モデルに取り入れたRandom Effect (RE) Probit モデルも併せて使用する。

本稿の分析によって得られた結果をあらかじめ要約すると、次の2点となる。1点目は、男女とも観察できない個人間の異質性を考慮しても、危険回避的であるほど結婚のタイミングが早くなる傾向にあることがわかった。2点目は、CPHモデルを用いたシミュレーションや40歳、50歳時点での婚姻状態に関する分析の結果、男女とも危険回避度が結婚のタイミングだけでなく、最終的な有配偶割合にも影響を及ぼしていることがわかった。

本稿の構成は次のとおりである。第2節では先行研究を概観し、本稿の位置づけを確認する。第3節ではデータについて説明し、第4節では推計手法について述べる。第5節では推計結果について説明し、最後の第6節では本稿の結論を述べる。

### 2. 先行研究

危険回避度は結婚のタイミングにどのような影響を及ぼすだろうか。この点に関して、Schmidt (2008) と Spivey (2010) は危険回避的であるほど結婚が早くなる理論的背景と遅くなる理論的背景を説明している。危険回避度が結婚を早める理由は2つある。

1 つ目は、結婚に関するサーチモデル（メイトサーチモデル）（Ermisch 2003；橘木・木村 2008）から導出される。このメイトサーチモデルは、ジョブサーチモデルを結婚に応用したものである。危険回避度が結婚のタイミングに及ぼす影響を検討する場合、重要になってくる要因は結婚相手に求める最低限の資質である結婚の留保水準と結婚市場において結婚相手を探す際に発生する直接、間接的なサーチコストである。橘木・木村 (2008) の理論モデルから、結婚相手を探すのに多くのサーチコストがかかる場合、結婚相手を長期にわたって探すことが困難となり、結婚の留保水準が低下するため、結婚のタイミングが早くなると考えられる。Spivey (2010) で指摘されているように、危険回避度はこのサーチコストと関連がある。危険回避度が高い場合、追加的に結婚相手のサーチを行う機会費用が高くなると考えられるため、独身を続けることの期待効用が低くなる。この結果、危険回避度が高いほど、サーチコストが上昇し、結婚の留保水準が低下するため、早く結婚することになると考えられる。この点に関してジョブサーチモデルに危険回避度を導入したPissarides (1974) やLippman and McCall (1976) を見ると、危険回避的な労働者ほど追加的にジョブサーチすることを重視せず、より早期に就職することがわかっている。

危険回避度が結婚を早める2つ目の理由は、結婚の保険機能である。結婚し、配偶者と
生活することで予想できなかった病気や失業といったショックに対処できる資源が増える。このため、危険回避的であるほど結婚の保険機能が重視されるため、早く結婚すると考えられる $ ^{1} $ 。なお、この保険機能は結婚後に離職しやすい女性ほどその影響が大きいと考えられる。

次の危険回避度が結婚を遅くする理由については、危険回避度が結婚相手の資質に及ぼす影響がある。危険回避的であるほど、不確実性が大きい結婚後の離婚を避けるために十分なサーチ期間をとって結婚相手を探す可能性がある。この場合、結婚相手に求める条件が高くなるため、サーチ期間が伸び、結婚が遅くなると考えられる。なお、この仮説の場合、危険回避度が高いほど配偶者に求める学歴、所得、資産といった経済的な面や結婚相手としてのマッチングへの要求水準が高まると予想される。

これらの仮説に基づき、海外では Schmidt (2008) と Spivey (2010) が分析を行っている $ ^{2} $ 。Schmidt (2008) は PSID を用い、危険回避度が女性の結婚と出産のタイミングに及ぼす影響を分析し、危険回避的であるほど早く結婚し、危険愛好的であるほど若年時に出産を経験することを明らかにした。この結果から、Schmidt (2008) は結婚に関するサーチモデルや結婚の保険機能仮説が結婚と危険回避度の関係を説明可能だと指摘している。Spivey (2010) は NLSY79 を用い、危険回避度が男性と女性の結婚のタイミングに及ぼす影響を分析し、危険回避的であるほど男女とも早く結婚すること、そして、男性の影響の方が大きいことを明らかにした。なお、Spivey (2010) は結婚が危険回避度に及ぼす逆の因果関係についても検証しており、その影響は推計上の深刻なバイアスをもたらさないと指摘している。

次に国内の研究を見ると、危険回避度と結婚の関係を分析した研究に Sekita (2012) がある。この論文は大阪大学社会経済研究所の『くらしの好みと満足度についてのアンケート』を使用して分析を行っており、危険回避的な女性ほど早く結婚するが、男性では危険回避度と結婚のタイミングに有意な関係が見られないことを明らかにした。なお、この論文では分析期間中に結婚したサンプルだけしか分析対象にできていないという課題が残っている。この Sekita (2012) 以外では危険回避度をモデル上で考慮したうえで結婚のタイミングを検証した研究に野崎 (2007) がある $ ^{3} $ 。野崎 (2007) は結婚に関するサーチモデルを用い、学卒時の労働市場の需給状況が女性の結婚のタイミングに及ぼす影響を分析している。この分析の結果、学卒時の男性失業率が高いほど女性の結婚のタイミングが早期化し、逆に
学卒時の女性失業率が高いほど女性の結婚タイミングが遅くなることを明らかにした。Sekita (2012) と野崎 (2007) 以外では直接的に結婚と危険回避度について分析した研究はないが、結婚の意思決定について分析した数多くの研究がある。これらの研究成果をまとめると、学歴や賃金が高い女性ほど結婚が遅れる傾向にあったが (樋口・阿部 1999)、近年では逆に賃金の高い女性ほど結婚する傾向にあること (福田 2012)、結婚と就業はトレードオフの関係にあること (滋野・松浦 2003)、そして、近年の未婚化の背景には若年層の非正規雇用化が影響を及ぼしていることが明らかになっている (三好 2013)。また、近年では両立支援策の1つである育児休業制度が利用しやすいほど、女性の結婚が促進されることが指摘されている (戸田 2012)。

以上、簡単に先行研究を概観したが、危険回避度が結婚に及ぼす影響について実証分析した国内の研究はSekita(2012)しかなく、研究蓄積が十分ではない。本稿ではSekita(2012)と違ってKHPSの回顧パネルデータを利用し、観察できない個人間の異質性を考慮しつつ、危険回避度と結婚の関係を再度検証する。

### 3. データ

使用データは慶應義塾大学パネルデータ設計・解析センターのKHPSである。この調査は第1回目の2004年1月31日時点において満20歳～69歳の男女4005名を調査対象としている。現時点では2013年調査が最新年度であり、本稿では2013年までのデータを分析に利用する。以下では2004年から2013年までのデータをKHPS2004-KHPS2013と呼ぶ。なお、KHPS2007及びKHPS2012では同一の調査方法及び年齢層で新規サンプルが追加されており、本稿ではこれらのサンプルも分析に使用する。また、以下ではKHPS2004からの調査対象をコーホートA、KHPS2007からの新規調査対象をコーホートB、そして、KHPS2012からの新規調査対象をコーホートCと呼ぶ。

今回の分析では、KHPS の就業履歴に関する質問項目と結婚経験に関する質問項目を活用し、回顧パネルデータを構築する。KHPS の各コーホートの初年度調査 (KHPS2004、KHPS2007、KHPS2012) では 15 歳以降から調査時点までの対象者の就学・就業履歴を過去の各年にわたって質問している。さらに、パネル調査開始時点で既に結婚している場合、何歳で結婚したのかも質問している。これらの質問項目を使用し、回顧パネルデータを構築するが、以下で具体的なデータ作成方法について説明する $ ^{4} $ 。なお、回顧パネルデータの構築方法は、前田ほか (2010) と佐藤 (2013) を参考にしている。

表 3-1 は KHPS の就業履歴表である。KHPS の就業履歴表には「通学」、「求職活動」、「臨時雇用」、「正規雇用」、「自营業・自由業」、「内職」、「家族従業者」、「転職・転籍」といった選択肢がある。
表3-1 KHPSにおける就業履歴表

主な活動項目	通学	求職活動	臨時雇用	正規雇用	自営業自由業	内職	家族從業者	転職転籍
滿年齡	滿年齡
15	15
16	16
17	17
18	18

66	66
67	67
68	68

注1）：KHPS2007の追加サンプルに対する質問票を筆者が簡略化して作成。

これらの選択肢のうち、調査対象者が「臨時雇用」、「正規雇用」、「自营業・自由業」、「内職」、「家族従業者」を選択した場合、就業状態にあると定義した。次に調査対象者が「求職活動」、「通学」を選択した場合、無業状態にあると定義した。なお、KHPSでは非労働力を示す選択肢がないため、いずれの選択肢も選んでいない場合も無業の状態にあると定義した。次に、パネル調査期間以前の結婚経験に関して、KHPSでは「あなたには、配偶者（内縁の場合も含む）はいますか。何歳のときに配偶者と結婚しましたか。」という質問がある。既婚で有配偶である場合、現在の配偶者と結婚した年齢を回答し、既婚だが離別・死別していた場合、前の配偶者と結婚した年齢を回答する。これらの質問に関する回答から、パネル調査期間以前の結婚年齢を算出する。なお、パネル調査期間中に結婚したサンプルについては、その結婚年での年齢を変数として使用する。

以上の定義で回顧パネルデータを作成するが、今回は分析対象となる男女を50歳以下に限定した。50歳以下に限定したのは、生涯未婚率の定義で指摘されるように、50歳時点での婚姻状況がその後も変化がないと考えられるためである。

### 4. 推計手法

本稿の目的は、危険回避度が結婚のタイミングに及ぼす影響を定量的に検証することである。今回の推計では海外と国内の分析結果の比較を行いやすくするために、Schmidt (2008) や Spivey (2010) といった先行研究を参考に推計モデルや説明変数の選択を行っている。実際に推計を行う場合、主に Cox's Proportional Hazard (CPH) モデルを使用する。分析期間は学卒時点を開始時点とし、結婚するまでか、未婚の場合では調査の終了時点までである。以下、簡単に CPH モデルについて説明する $ ^{6} $ 。
まず、学卒後から結婚せず、未婚状態のままt時点経過後、次の期に結婚する確率を $ \lambda(t;x_{i}) $ とし、次のように定義する。

$$ \lambda(\mathrm{t}|x_{i})=\lim_{h\to0}\frac{P(t\leq T
$$ y_{it}^{*}=x_{it}^{\prime}\alpha+\mu_{i}+\varepsilon_{it} $$

$$ \Pr(y_{it}=1)=\Pr(y_{it}^{*}>0)=\Pr(\varepsilon_{it}>-x_{it}^{\prime}\alpha-\mu_{i}) $$

$$ =\mathrm{F}(x^{\prime}_{it}\alpha+\mu_{i}) $$

ただし、iは個人、tは時点、 $ y_{it} $ は結婚した場合に1、未婚継続のままの場合に0となるダミー変数である。 $ \mu_{i} $ は観察不可能な個人間の異質性を示し、 $ \varepsilon_{it} $ は誤差項を示す。

以上、今回の推計では CPH モデル、RE Probit モデルを使用するが、これらの推計で最も注目する変数は危険回避度である $ ^{9\cdot10} $ 。危険回避度は KHPS の「あなたが普段お出かけになるとき、降水確率が何%以上ならば傘を持ってでかけますか」といった質問から計測される $ ^{11\cdot12} $ 。本稿では上村・野田 (2011) と同様に、100 からこの質問の回答値を引き、危険回避的であるほど値が大きくなるよう修正し、説明変数として使用する。

この KHPS の危険回避度を使用する際、次の 3 点に注意する必要がある。1 点目は、今回使用した危険回避度の妥当性についてである。今回使用した危険回避度は、大竹 (2004) で指摘されるように、日常的でわかりやすいリスク評価状況を想定しているといった利点がある。この場合、先行研究の仮想的な所得や宝くじに対する質問から危険回避度を計測するよりも回答が容易であるだけでなく、結婚という日常生活でのイベントともより関連が深いと考えられる。本稿と同じデータを使用した上村・野田 (2011)、瀬古 (2014) でも危険回避度が喫煙、飲酒行動、住居の耐震補強実施の有無に影響を及ぼすことを明らかにしており、今回使用した危険回避度がさまざまな日常行動と関連が深いと考えられる。これに対して、仮想的な所得や宝くじに対する質問から危険回避度を計測する場合、危険回避度が回答者の所得や資産水準から影響を受ける可能性があると大竹 (2004) で指摘されているため、今回の分析のように所得や資産水準をコントロールできない場合では推計結果にバイアスをもたらす恐れがある。以上の点から本稿では今回使用する危険回避度に利
点が多いと考え、分析に使用していく。

2 点目は、危険回避度と結婚の間の逆の因果関係についてである。Spivey (2010) で指摘されているように、結婚後に家庭を守るために、より危険回避的になる可能性がある。この場合、危険回避度は内生変数となるため、推計結果にバイアスをもたらす恐れがある。今回使用する KHPS では KHPS2009 で危険回避度について質問しているが、KHPS2009 時点でサンプルの約 7 割が既に結婚しているため、この逆の因果関係がバイアスをもたらす可能性がある。この点に対処する方法として操作変数法があるが、今回は適切な操作変数を見つけることができず、使用を断念した。このため、今回の分析では内生性によるバイアスの恐れがあるものの、危険回避度を変数として使用していく。この点は本稿の研究課題である。しかし、Spivey (2010) の危険回避度の内生性について検証の結果、結婚は危険回避度に変化をもたらさず、内生変数となっていないことが指摘された。

表4-1 基本統計量

変数	男性	女性
平均値	標準偏差	平均値	標準偏差
新規結婚ダミー	0.075	0.264	0.081
危険回避度	49.846	20.622	53.558
学歴ダミー	中高卒	0.636	0.481	0.690
専門・短大卒	0.055	0.229	0.199
大学・大学院卒	0.308	0.462	0.111
年齢ダミー	24歳以下	0.409	0.492	0.469
25-29歳	0.296	0.456	0.225
30-34歳	0.128	0.335	0.109
35-39歳	0.073	0.261	0.075
40-44歳	0.050	0.217	0.061
45-50歳	0.044	0.206	0.062
就業形態ダミー	正規雇用	0.717	0.451	0.546
非正規雇用	0.055	0.229	0.126
自営業	0.142	0.349	0.123
無業	0.086	0.280	0.205
失業率	2.690	1.234	2.667
コーホートダミー	コーホートA	0.710	0.454	0.737
コーホートB	0.290	0.454	0.263
サンプルサイズ	16,293	15,772

注1): 分析対象は50歳以下の男女である。

注2): KHPS2004-2013の回顧パネルデータから筆者作成。

また、大阪大学社会経済研究所の『くらしの好みと満足度についてのアンケート』を用いて新規結婚の発生と危険回避度の変化の関係を検証した結果、男性、女性のいずれの場合でも新規結婚の発生が危険回避度の変化に有意な影響を及ぼしていなかった。この結果から、結婚による危険回避度への逆の因果関係が存在していない可能性が考えられる。なお、この点に関する検証内容の詳細は補論を参照されたい。

3 点目は、危険回避度の時系列的变化についてである。本稿では危険回避度が分析期間中で一定だと仮定し、推計を行っていく。しかし、この仮定が妥当であるかどうかを検討しておく必要がある。危険回避度の時系列的变化について検証した先行研究を見ると、国内、海外ともおおむね時系列的に危険回避度が一定であると指摘している (Carmer et al.
2002; Harrison et al. 2005; Sahm 2007; Andersen et al. 2008; Kimball et al. 2008; 西田ほか 2012; 弁屋ほか 2012)。また、本稿と同じく KHPS の危険回避度を使用した上村・野田 (2011) もやはり分析期間中に危険回避度が一定と仮定している。これらの結果から、危険回避度が時系列的に大きく変化しないという仮定は妥当だと考えられる。

以上の3点の検討結果を踏まえたうえで、危険回避度が結婚に及ぼす影響を検証していく。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。なお、今回の分析では男性と女性で各説明変数に違いが見られるかどうかを検証するために男女別にサンプルを分割し、推計を行っていく。このため、基本統計量も男女別に掲載してある。

### 5. 推計結果

### 5.1 危険回避度の分布と危険回避度と結婚年齢の関係

本節では推計に移る前に危険回避度の分布と危険回避度と結婚年齢の関係を確認する。まず、図5-1の男女別の危険回避度の分布を見ると、男女とも41-50の値が最も大きく、性別によって危険回避度の分布状況に大きな違いは見られないことがわかる。

図5-1 危険回避度の分布

注1): 分析対象は50歳以下の男女である。

注2): KHPS2004-KHPS2013の回顧パネルデータから筆者作成。

次に危険回避度と結婚年齢の関係を表 5-1 から見ていく。表 5-1 から男女とも、危険回避度が平均値未満と比較して、危険回避度が平均値より高い場合、35 歳以上で結婚する割合が低くなる傾向にあった。これは危険回避度が高い男女ほど、結婚のタイミングが早い可能性があることを示している。
表5-1 危険回避度と結婚年齢の関係

結婚年齡	男性	女性
危險回避度が	危險回避度が
平均值以上	平均值未満	平均值以上	平均值未満
19歳以下	0.13	0.00	0.44	0.69
20-24歳	10.18	9.06	30.31	25.02
25-29歳	44.79	42.09	41.22	43.29
30-34歳	25.97	23.54	16.38	16.69
35-39歳	9.03	14.58	4.71	6.02
40歳以上	9.90	10.73	6.94	8.30
合計	100	100	100	100

注1): 分析対象は50歳以下の男女である。

注2): 男性の危険回避度の平均値は50、女性の危険回避度の平均値は54であった。

注3): KHPS2004-KHPS2013の回顧パネルデータから筆者作成。

### 5.2 CPH モデル、RE Probit モデルによる推計結果

表 5-2 は男性と女性の CPH モデル、RE Probit モデルによる推計結果を示している。表 5-2 の推計結果のうち、(A1)、(A2)は男性の推計結果を示し、(A3)、(A4)は女性の推計結果を示している。表 5-2 の危険回避度の推計結果を見ると、(A1)及び(A3)の CPH モデルの場合において危険回避度が正に有意な値を示していた。この結果は、男女とも危険回避度が高いほど、早く結婚することを意味し、Schmidt (2008) や Spivey (2010) と整合的である。危険回避的であるほど追加的に結婚相手のサーチを行う機会費用が高くなり、結婚の留保水準が低下するため、結婚のタイミングが早まったと考えられる。また、危険回避的であるほど結婚の保険機能を重視するため、結婚のタイミングが早まった可能性がある。なお、観察できない個人間の異質性を考慮した(A2)、(A4)でも危険回避度の係数が正に有意であったため、危険回避的であるほど結婚しやすくなるという推計結果は、頑健だと言える。

危険回避度以外の変数を見ると、男性の場合、学歴が高いほど、25-29歳であるほど、正規雇用や自营業で働く場合ほど早く結婚し、非正規雇用で働く場合や失業率が高い場合ほど遅く結婚する傾向にあった。また、女性の場合、年齢が高いほど、いずれの就業形態で働いている場合でも遅く結婚する傾向にあった。これら男女間の結果を比較すると、年齢、就業形態、そして失業率が及ぼす影響に特に顕著な違いがあった。年齢の影響を見ると、特に女性の場合、年齢が高くなるほど結婚のタイミングが遅れることを示していた。この結果は、高齢になるほど潜在的な結婚相手と出会う確率が低下し、結婚のタイミングが遅れる傾向にあることを示すと考えられる。また、就業形態の影響を見ると、男性では非正規雇用のみで負の影響を示していたが、女性ではいずれの就業形態でも負の影響を示していた。男性の結果は、非正規雇用といった不安定な就業形態で働く場合、結婚のタイミングが遅くなることを意味している。これに対して女性の場合、就業しているいずれの場合でも結婚のタイミングが遅れることを意味している。最後の失業率を見ると、男性の場合のみ失業率が高いと結婚のタイミングが遅れることを示していた。おそらく、この背
景には景気後退時に男性の所得水準が低下し、女性の求める結婚の留保水準を満たせなくなる場合が増えるためだと考えられる。

表5-2 CPH モデル、RE Probit モデルによる推計結果

説明変数	男性	女性
(A1) 係数	(A2) 係数	(A3) 係数	(A4) 係数
危険回避度	0.003**	0.002***	0.003*	0.002*
(0.001)	(0.001)	(0.002)	(0.001)
学歴ダミーref:中高卒	専門・短大卒	0.257*	0.066	0.118	0.010
(0.133)	(0.070)	(0.080)	(0.039)
大学・大学院卒	0.321***	0.003	0.154	-0.047
(0.100)	(0.044)	(0.122)	(0.055)
年齢ダミーref:24歳以下	25-29歳	0.614***	0.700***	0.067	0.395***
(0.118)	(0.066)	(0.101)	(0.059)
30-34歳	0.259	0.639***	-0.229	-0.036
(0.198)	(0.128)	(0.201)	(0.094)
35-39歳	-0.165	0.269	-0.865**	-0.559***
(0.306)	(0.164)	(0.388)	(0.121)
40-44歳	-0.643	-0.195	-1.339**	-0.837***
(0.501)	(0.197)	(0.583)	(0.149)
45-50歳	0.250	-0.193	-1.190	-1.131***
(0.707)	(0.214)	(1.066)	(0.182)
就業形態ダミーref:無業	正規雇用	0.493***	0.359***	-0.424***	-0.239***
(0.154)	(0.072)	(0.071)	(0.064)
非正規雇用	-0.684***	-0.223*	-0.650***	-0.355***
(0.264)	(0.121)	(0.112)	(0.072)
自营業	0.334*	0.287***	-0.381***	-0.191***
(0.172)	(0.086)	(0.115)	(0.068)
失業率	-0.060**	-0.030**	0.006	0.013
(0.026)	(0.014)	(0.027)	(0.015)
コーホートダミー	Yes	Yes	Yes	Yes
定数項	-2.160***	-1.426***
(0.100)	(0.075)
推計手法	CPH	RE Probit	CPH	RE Probit
対数尤度	-8071.524	-4036.288	-8607.326	-4149.783
サンプルサイズ	16,293	16,293	15,772	15,772

注1):***、**、*はそれぞれ推定された係数が1%、5%、10%水準で有意であるのかを示す。

注2): ()内の値は不均一分散に対して頑健な標準誤差を示す。

注3): CPHはCox's Proportional Hazard Modelを示し、RE ProbitはRandom Effect Probit Modelを示す。

注4): KHPS2004–2013の回顧パネルデータから筆者推計。
図5-2 危険回避度別の未婚残存率(男性)

注1): 図中の値は表5-2の(A1)の推計結果を用い、算出しており、危険回避度以外は平均値で評価している。

注2): KHPS2004-KHPS2013の回顧パネルデータから筆者推計。

図5-3 危険回避度別の未婚残存率(女性)

注1): 図中の値は表5-2の(A3)の推計結果を用い、算出しており、危険回避度以外は平均値で評価している。

注2): KHPS2004-KHPS2013の回顧パネルデータから筆者推計。
以上の結果から明らかなとおり、危険回避的であるほど結婚のタイミングが早くなると言える。この点をより視覚的に確認できるようにするために、表5-2のCPHモデルの推計結果を用いてシミュレーションを行った。シミュレーション結果は図5-2と図5-3に掲載してあり、いずれの場合も危険回避度が0、50、100の場合の未婚残存率を算出している。なお、危険回避度以外の変数については平均値を用いて評価している。

まず、男性の図 5-2 を見ると、危険回避度が高いほど、結婚のタイミングが早くなっていた。また、学卒後 30 年時点の有配偶割合を見ると、危険回避度が 0 と 100 で約 7% の差があった。この結果は、危険回避度が結婚のタイミングだけでなく、最終的な有配偶割合にも影響を及ぼす可能性があることを示唆している。次に女性の図 5-3 を見ると、図 5-2 の場合と同様に危険回避度が高いほど結婚のタイミングが早くなっていた。また、学卒後 30 年時点の有配偶割合を見ると、危険回避度が 0 と 100 で約 9% の差があった。この結果からも、危険回避度が最終的な有配偶割合にも影響を及ぼす可能性があると考えられる。

以上の分析結果から、危険回避度が高いほど結婚のタイミングが早くなるだけでなく、その効果が持続し、最終的な婚姻状態にも影響を及ぼす可能性がある。この点を詳細に検討するために、40歳時点、50歳時点での婚姻状態に危険回避度が及ぼす影響を分析した。

表5-3 40歳、50歳時点での婚姻状態に危険回避度が及ぼす影響

被說明変数	男性	女性
40歳時点	50歳時点	40歳時点	50歳時点
有配偶=1、無配偶=0(B1)	(B2)	有配偶=1、無配偶=0(B3)	(B4)
說明変数	限界効果	限界効果	限界効果	限界効果
危険回避度	0.001**	0.001***	0.001**	0.002**
(0.000)	(0.000)	(0.001)	(0.001)
学歴ダミーref:中高卒	専門·短大卒	0.002	-0.030	-0.004
(0.042)	(0.044)	(0.025)
大学·大学院卒	0.005	0.017	-0.029
(0.021)	(0.023)	(0.033)
就業形態ダミーref:無業	正規雇用	0.228***	0.114***	-0.114***
(0.047)	(0.041)	(0.026)
非正規雇用	0.121	-0.050	-0.037
(0.080)	(0.059)	(0.028)
自営業	0.145***	0.076*	-0.056**
(0.049)	(0.044)	(0.027)
失業率	-0.023***	-0.008	0.029***
(0.008)	(0.010)	(0.010)
コーホートダミー	Yes	Yes	Yes
推計手法	Pooled Probit	Pooled Probit	Pooled Probit
対数尤度	-483.603	-301.751	-509.501
サンプルサイズ	1,246	912	1,299

注1):***、**、*はそれぞれ推定された係数が1%、5%、10%水準で有意であるのかを示す。

注2):()内の値は不均一分散に対して頑健な標準誤差を示す。

注3): KHPS2004-2013の回顧パネルデータから筆者推計。
もし危険回避度が持続的な影響を及ぼす場合、危険回避的であるほど、40歳、50歳時点で結婚している確率が高いと考えられる。この点をProbitモデルを用いて検証する。使用する被説明変数は、40歳時点で有配偶である場合に1、40歳時点で無配偶である場合に0となるダミー変数と50歳時点で有配偶である場合に1、50歳時点で無配偶である場合に0となるダミー変数の2つである。なお、使用する説明変数は、学歴ダミー、就業形態ダミー、年次失業率、コーホートダミーであり、分析期間中に離婚を経験したサンプルを分析対象から除外した $ ^{13} $ 。推計結果は表5-3に掲載してある。

40 歳時点での男性と女性の婚姻状態の結果を示す(B1)、(B3)の結果を見ると、危険回避度は正に有意な値を示していた。この結果は、危険回避的であるほど、男女とも40歳時点で結婚している確率が高いことを意味する。次に(B2)、(B4)の50歳時点での結果を見ると、危険回避度は同じく正に有意な値を示していた。この結果は、危険回避的であるほど、男女とも50歳時点で結婚している確率が高いことを意味する。これらの結果から、危険回避度は40歳、50歳時点での婚姻状態にも影響を及ぼしていると考えられ、その影響は持続的だと言える。

### 5.3 追加検討事項：危険回避的であるほど結婚のタイミングが早くなる原因について

これまでの分析結果から、危険回避的であるほど結婚のタイミングが早くなることが明らかになったが、この背景にはサーチコストの上昇による結婚の留保水準の低下と結婚の保険機能の2つの要因がある。どちらがより妥当なのかを検討するために、Spivey (2010)と同じく危険回避度の大きさによって配偶者の個人属性が異なるかどうかを検証した。ここでは配偶者の個人属性として結婚前年の大卒・大学院卒割合と正規雇用割合を使用する。結婚前年の値を使用したのは、結婚による変化をコントロールするためである。もし結婚の留保水準の低下が主な原因であった場合、危険回避度が高いほど配偶者の大卒割合や正規雇用割合が低くなると考えられる。これに対して結婚の保険機能が主な原因であった場合、危険回避度が高いほど大卒割合や正規雇用割合が高くなると考えられる。この点を検証するために、危険回避度が上位10%の場合と下位10%の場合で配偶者の大卒割合と正規雇用割合がどの程度異なっているのかを検証した。検証結果は表5-4に掲載してある。

まず、男性の配偶者の正規雇用割合を見ると、危険回避度が上位10%の方が下位10%よりも正規雇用割合が高かったが、統計的に有意な差ではなかった。これに対して女性の場合、危険回避度が上位10%の方が下位10%よりも配偶者の正規雇用割合が高く、5%水準で統計的に有意な差が見られた。次に男性の配偶者の大卒割合を見ると、危険回避度が上位10%の方が下位10%よりも高かったが、統計的に有意な差はなかった。また、女性の配偶者の大卒割合を見ると、男性と同様に危険回避度が上位10%の方が下位10%よりも高かったが、統計的に有意な差はなかった。

以上の結果から、女性の場合、危険回避度が高いほど配偶者の正規雇用割合が有意に高
いため、結婚の留保水準の低下ではなく、結婚の保険機能が結婚のタイミングに影響を及ぼしている可能性がある。これに対して男性の場合、危険回避度が高いほど配偶者の正規雇用割合や大卒割合が高かったが、有意な差ではなかった。このため、男性ではどちらの仮説が妥当なのかを判断することは難しい。この点に関して、本来であれば配偶者の所得、金融資産等も含めて比較すべきであるが、KHPSの就業履歴には所得や金融資産に関する質問がないため、検証を断念した。この点についてはさらなる検証が必要不可欠であり、本稿の研究課題だと言える。

表5-4 危険回避度別、男女別、結婚前年の配偶者の正規雇用者割合と大卒・大学院卒割合

男性
結婚前年の配偶者の正規雇用者割合	配偶者の大卒・大学院卒割合
サンプルサイズ	平均値	標準偏差	サンプルサイズ	平均値	標準偏差
危険回避度上位10%	116	0.707	0.042	116	0.129	0.031
危険回避度下位10%	200	0.640	0.034	200	0.120	0.023
危険回避度上位10%と下位10%の差	0.067	0.055	0.009	0.039
女性
結婚前年の配偶者の正規雇用者割合	配偶者の大卒・大学院卒割合
サンプルサイズ	平均値	標準偏差	サンプルサイズ	平均値	標準偏差
危険回避度上位10%	117	0.761	0.040	117	0.299	0.043
危険回避度下位10%	141	0.645	0.040	141	0.291	0.038
危険回避度上位10%と下位10%の差	0.115**	0.057	0.008	0.057

注1):***、**、*はそれぞれ推定された係数が1%、5%、10%水準で有意であるのかを示す。

注2):KHPS2004-2013の回顧パネルデータから筆者推計。

### 6. 結論

本稿の目的は、KHPSを用い、危険回避度が結婚のタイミングに及ぼす影響を検証することであった。危険回避度が喫煙、飲酒等の行動に及ぼす影響については国内、海外で実証分析の蓄積が進んでいるが、結婚の意思決定に及ぼす影響については国内ではまだ研究例が少ない。結婚相手を探すメイトサーチモデルを理論的背景としたSchmidt(2008)とSpivey(2010)の海外の分析の結果、危険回避的であるほど結婚のタイミングが早くなることが明らかになっているが、我が国ではどのような結果になるのだろうか。この点を明らかにするために、本稿では危険回避度が結婚のタイミングに及ぼす影響を分析した。分析の結果、次の2点が明らかになった。

1 点目は、観察できない個人間の異質性を考慮しても、男女とも危険回避的であるほど結婚のタイミングが早くなる傾向にあることがわかった $ ^{14·15·16·17} $ 。この背景には、危険回
避的であるほど追加的に結婚相手のサーチを行う機会費用が高くなるため、結婚の留保水準が低下するといった要因や危険回避的であるほど結婚の保険機能を重視するといった要因が影響を及ぼしていると考えられる。この点に関する検証の結果、女性では結婚の保険機能が妥当である可能性があったが、男性ではどちらの仮説が妥当かは明確に決定することができなかった。2点目は、CPHモデルを用いたシミュレーションや40歳、50歳時点での婚姻状態に関する分析の結果、危険回避度が結婚のタイミングだけでなく、最終的な有配偶割合にも影響を及ぼしていることがわかった。

以上は本稿の分析から得られた結果である。この結果とこれまでの先行研究を比較すると、先行研究と同じ傾向が見られた点と新たに明らかになった点に分けることができる。まず、前者については、Schmidt (2008) や Spivey (2010) と同様に危険回避的であるほど結婚のタイミングが早くなるという点である。ただし、本稿では先行研究と違い、RE Probit モデルを用いることで観察できない個人属性を考慮し、より頑健な結果を得ているという利点がある。次の後者については、危険回避度が結婚のタイミングだけでなく、最終的な有配偶割合にも影響を及ぼしているという点である。Schmidt (2008) や Spivey (2010) では結婚のタイミングに危険回避度が及ぼす影響を主に検証していたが、本稿ではより長期的な影響も検証しており、新たな知見が得られたと言える。また、Sekita (2012) と比較すると、本稿の結果と違って、男性の危険回避度が結婚に影響を及ぼしていなかった。この結果の違いの背景として、さまざまな理由が考えられるが、その1つに、Sekita (2012) では
調査期間中に結婚したサンプルのみを分析対象としていたため、サンプルサイズが小さく、データに統計的に有意となる十分な情報がなかった可能性が考えられる。

本稿では危険回避度と結婚の関係について分析したが、危険回避度は出産や離婚にも影響を及ぼしている可能性がある。実際に出産については Schmidt (2008) で、離婚については Light and Ahn (2010) で分析されており、危険回避度が家族形成やその崩壊と関連があると考えられる。この点を検討することは、危険回避度の及ぼす影響に関する実証分析の蓄積に貢献することができるため、今後さらに分析を進めていく必要があるだろう。

最後に本稿に残された課題について述べておきたい。本稿では就業履歴から構築した回顧パネルデータを用いることで全サンプルの結婚行動について分析することができたが、使用できる説明変数が制限されてしまった。本来であれば Spivey (2010) のように、本人の所得や家族との同居状況を考慮すべきであったが、今回は使用できなかった。この点は KHPS におけるデータ上の限界点だと言える。今後は他のデータを使用することも視野に入れ、再度分析を行っていきたい $ ^{18} $ 。

## 補論：危険回避度と結婚の間の逆の因果関係の検証について

本稿では、危険回避度と結婚の間の逆の因果関係について、大阪大学社会経済研究所の『くらしの好みと満足度についてのアンケート』を用いて検証した。このデータを使用する利点は、ほぼ毎年「あなたが普段お出かけになる時に、傘をもって出かけるのは降水確率が何％以上だと思う時ですか。」という質問が利用できるためである。なお、今回の分析では2003年～2010年、2012年、2013年のデータを使用している。2011年のデータを使用しなかったのは、降水確率に関する質問がなかったためである。

危険回避度と結婚の間の逆の因果関係を検証する方法として、t-1期からt期の危険回避度の変化に新規結婚ダミー（新規に結婚した場合に1、継続未婚は0）がどのような影響を及ぼすのかを検証した。もし逆の因果関係が存在していた場合、結婚したサンプルほど危険回避度が上昇すると考えられる。この結果、新規結婚ダミーが有意に正の値を示すはずである。実際にこの傾向が見られるかどうかを検証する。なお、分析では2種類の被説明変数を使用する。1つ目はt-1期からt期の危険回避度の差分である。この場合、OLSを使用する。2つ目はt-1期からt期の危険回避度の変化が0よりも大きい場合に1、それ以外で0になるダミー変数である。この場合、Probitモデルを使用する。いずれの被説明変数でも危険回避度のみか、もしくは学歴ダミー、年齢ダミー、職種ダミー、コーホートダミー、地域プロックダミー、市郡規模ダミー、年次ダミーを併せて使用する。

推計結果は次の補表のとおりである。これを見ると、新規結婚ダミーは男女いずれの場合も有意な影響を及ぼしていなかった。この結果は、新たに結婚することが危険回避度に影響を及ぼさないことを意味する。以上の結果から、結婚による危険回避度への逆の因果