結婚の意思決定に関するパネル分析
北村行伸（一橋大学経済研究所） 坂本和靖（一橋大学経済研究科）Ⅰ．はじめに
パソコンの普及・技術進歩、データ解析ソフトの普及が情報処理環境を著し く向上させ、それに伴い、これまで個人レベルでは不可能であった大量ミクロ 統計データの処理が可能となってきている。データのやり取りも、紙ベース、 あるいは特別な機械が必要な磁器テープから、汎用性の高い CD-ROM あるいは インターネットを通してのダウンロードなど供給形態の円滑化が促進された。 こうした統計ユーザー側の研究環境の改善は、統計の設計、整備にあたる供給 側に対しても影響を与えている。政府統計の目的外使用に関する研究プロジェ クト1の成果が結実したのもこうした背景があったからである。 こうした環境の変化は、政府統計だけでなく、その他の研究機関で行われて いる調査に対しても影響を与えている。これまで、わが国の研究機関が行った 個票データを用いた調査は、結果表などは発表されるものの、データに関して は非公開になっているものが多かった。しかし、近年では調査機関においても、 自らが作成したデータベースの公開、ユーザーへの提供が目立つようになって いる。本稿では、その公開 2 次データである、『消費生活に関するパネル調査（Japanese Panel Survey on Consumers）』について、概要の説明とこのデー タを用いた分析について報告する。
Ⅱ．調査内容と目的
本稿で用いた、『消費生活に関するパネル調査』は、財団法人家計経済研究所 2が依託作成 3したものである。調査対象者は、調査初年度（1993 年）に満 24 ∼34 歳であった、1500 人の若年女性となっており、調査形式は、彼女たちに毎 年 1 回、同一個人に追跡調査を行うパネル調査となっている。彼女たちを調査 対象とした目的は、対象者の多くが結婚・出産などの世帯変動を迎える時期に あたり、多様なライフスタイルを観察することが出来るからである4。調査項目 は、消費・支出・貯蓄、就業行動などの経済的なものに留まらず、生活意識や 家族関係にまで至り、トピックス項目では同時期に施行された（あるいはされ る予定）政策に対する意識調査までと多岐に渡っている（表 1 参照）。調査票も、 ①有配偶者票、②無配偶者票、③新婚票5の 3 種類に分れており、個人だけではなく、配偶者・親などに関しても細かい質問事項が織り込まれている。 この調査は、質問項目が多岐に渡っているため、その数も多く、自記式によ る「留置法」という調査法に則っとり、毎年 10/1∼10/31 の 1 ヶ月の間に質問 票に記入してもらっている。サンプルの抽出方法は、層化二段無作為抽出が行 われており、ⅰ）全国を 8 ブロック6に分類し、ⅱ）各ブロック内を、都市規模、 ①13 大都市 7、②その他の市、③町村によって分類している。各都市規模の層 における推定母集団8の大きさにより、1500 人の標本を比例配分している。 本データのサンプルは親との同居者が他のデータと比べると若干多く、単身 世帯のサンプルが少ないというバイアスが生じている9。その理由の一つとして、 対象者自身への質問項目だけでなく、その親（または配偶者とその親）の経済 的条件、履歴などの質問項目があるため、対象者は近親者と連絡を取り合うな ど面倒な手続きを行わなければならないことが考えられる10。それだけでなく、 今回用いられている「留置法」の場合、調査員が被調査対象者かその世帯人に 直接接触できなければ、調査票の配布も回収も行えない。昼は会社、夜間、休 日も比較的自由に過ごしている、単身者は留守がちで、調査員が捕捉しにくか ったことも、同居者にサンプルが偏った理由と考えられる。 しかし、マイナス面ばかりでなく、評価すべき点もある。それは、これまで 「家計調査」などでは把握しづらかった、親と同居している成人有業者・未婚 者層（世帯内独身者）の経済行動を観察することが出来る点である。本稿の目 的と鑑みて、このデータを特性を活かすならば、最近「パラサイト・シングル」 11として、親と同居することで、基本的社会条件を親に依存する未婚者の研究に 適当ではないかと考えられる12。
Ⅲ．パネルデータの特性
以上のような点だけでなく、本データの最も着目すべき個所は、パネル調査 （Panel Survey）という形態を取っていることにある。以下では、簡単にパネ ル調査の特性と本データのパネル調査史上における意義について敷衍しておく。 パネル調査法は、調査対象集団を構成する同一の単位に対して、異時点に反 復して実施されたものである。固定された対象者集団をパネルと呼ぶところか ら、この調査設計法はパネル調査法と呼ばれる。 また、これに類似したものとして繰り返し調査法（Repetitional Survey）が ある。これは、同一の調査項目と質問文を用いて、特定の調査対象集団に対し て、時点の間隔をとって調査を行うものである。パネルとは違い、調査対象者 までも同一のものとはなっていない。繰り返し調査法とパネル調査法を併せて、 縦断的調査法（Longitudinal Survey）と呼ばれている。 経済学で「パネル調査」という場合、必ずしも調査対象者が固定されていないケースも含まれているが、ここで取り扱う『消費生活に関するパネル調査』 はパネルが固定されている。 日本の経済学においては、企業・事務所ベースのロンジチュージナルデータ を用いた研究が行われ始めている 13。日本ではロンジチュージナルデータの整 備が進んでおらず、彼らは自らの手で、異時点間の個体を接続させロンジチュ ージナルデータを作成させるか、あるいは特定の属性でグループ化し、個々の グループを接続し疑似パネルデータを作成させなければならない状況となって いる。 一方、家計・家族に関するパネル調査はほとんど行われておらず、本データ が、日本における初めての本格的な個人パネル調査となっている 14。パネル調 査は、欧米では家計行動分析には欠かせない調査法であり、本データが今後の 日本における家計・家族行動の分析にとって重要なデータベースとなる可能性 は非常に高い。 家計・家族行動分析研究における、パネル調査のメリットは、個人・世帯レ ベルの動態的変化 15が観察でき、そこで得られたデータから、将来の個人行動 の予測も建てられる可能性が高いことである。本稿の目的から考えれば、結婚 を選択する人と選択しない人との、無配偶期間における様々な社会経済的変数 の差違などを捕捉することも出来る。 パネルデータの利用によって、個人の嗜好や能力の違いといった異個人間の 系統的要因によるバイアスを除去することが可能となり、これまで利用できな かった非常に多くの情報を得ることが出来るようになった。 しかし、問題がないわけでもない。以下のような二つの問題がある。第一に、 パネルデータ、特に家計がサンプルの場合、標本からの欠落（attrition）という 問題がでてくる 16。また、必要な質問事項が無回答であったり、なかなか全質
問項目が回答されている、バランスパネルデータ（Balanced Panel Data）とは なりにくい。パネルデータは調査対象者サンプルの退出に伴い観測できない場 合、あるいは欠損値が含まれる場合、このようなパネルは非バランスパネル （Unbalanced panel）と呼ばれ、バランスパネルの時よりは計算上で多少の不 都合を起きる17。 第 2 に、表 2 を見れるとわかる通り、決してサンプル数は多くなく、またパ ネルデータは最初にデザインした調査の範囲でしか利用することが出来ないと いう問題がある 18。調査を継続するたびに、サンプルが減り、ある特定の条件 を持ったサンプルだけが残るなどのサンプルバイアスが生じている恐れも考え られる。 また、ミクロデータであるので、以下のような制限が課されている。それは、 データの匿名性を保護するために、現住地域の使用不可など調査対象者のプラ イベートに抵触する恐れがある質問項目に関しては、欠けていたり、使用禁止
になっているなどの制限がある。これにより、調査対象者の個体識別情報の漏 洩が守られ、プライバシーの侵害に対しても配慮されている。
Ⅳ．分析
1
本データを利用したほとんどの先行研究では、各年度のデータを纏め、プーリ ングデータ（Pooling Date）として扱うか、あるいは単年度分しか利用しない クロスセクションデータ（Cross-Section Data）分析が行われていた。本稿では、 同一個人の時系列データという、パネルデータの特性を活かした、計量経済学 的手法パネルプロビット分析（*補論）を用いて分析を行う。 推計内容は、①結婚選択と居住形態・就業形態との関係、②居住形態と就業 形態との関係の 2 点についてパネル・プロビット分析を行い、結婚の意思決定 メカニズムを実証的に検討を行う。 90 年代中頃までは、日本の社会制度の中では、女性の社会進出が結婚の意思 選択に負の影響を与えているという論調が強かった。結婚の経済学においても、 女性の高学歴化、ホワイトカラー就業率の上昇などの女性の社会進出を示す代 理変数が、平均初婚年齢を引き下げる結果が支持されてきた19。しかし近年、晩 婚化問題は、むしろ「キャリアアップ」を行い、社会的自立することを目指す 女性に起因するのではなく、親と同居することによって基礎的経済的経費を負 担してもらい、自分たちは高い経済的環境にいる「パラサイトシングル」の増 加が晩婚化の大きな要因として取り沙汰されるようになっている。本稿も、こ うした議論を受け、家族との関係、特に前年に親と「同居」20していたかどうか ということを説明変数に組み込んでみることで、家族関係などを拾い上げなが ら分析を行いたい。 （1）使用したデータ：『消費生活に関するパネル調査』の 1993∼1997 年度分 （2）サブ・サンプル：1993∼1997 年の調査期間中に結婚したサンプル （3）使用した変数： 結婚ダミー（有配偶＝1、無配偶＝0、被説明変数）、年 齢（以下、説明変数）、年齢の 2 乗、前年の年収、前年の 年収の 2 乗、前年の貯蓄、前年の同居ダミー（親と同居 している＝1、親と同居していない＝0）、前年の非正規就 業ダミー（パート就業している＝1、（同）していない＝0）、 前年の無業ダミー（無業である＝1、無業ではない＝0）21 （4）分析方法：パネルプロビット分析 （5）場合分け： 【居住地域別】 13 大都市、その他の市，町村 【コーホート別】 24―26 歳、27―30 歳、31―34 歳(*1993 年当時)【学歴別】高校卒、専門・専修学校卒、短大・高専卒、大学・大学院卒 【親の所得階層別】499 万円以下、500―999 万円以下、1000 万円以上 サブ・サンプルの基本統計量は表 3 に、分析結果は表 4 に示されている。推 計結果から、所得、年齢の 2 次項、貯蓄、同居ダミーが結婚に対して負の影響 を、所得の 2 次項、年齢が正の影響を与えていることがわかる。 場合わけ別に詳しくみると、非正規就業ダミー、無業ダミーが結婚確率に対 して有意な検定結果を得られたケースは、その他の市、(本人の年齢)31−34 歳 のコーホート、親の年収が 500−999 万円以下のものとなっており、係数が有意 な結果を得ているケースの数は少ないものとなっている。また 13 大都市では、 無業選択が結婚確率を低める結果となっており、これは、比較的、都市生活者 に多いとされる「パラサイトシングル仮説」を裏付けていると考えられる。 同居ダミーは、「町村」「27−30 歳」、「専門・専修学校卒」「短大・高専卒」、 (親の所得)500−999 万円以下のケース以外のケースで結婚確率に負の影響を与 えている。ここでは、就業形態ダミーに比して、多くのケースにおいて、有意 な結果が得られた。こちらの方が，漸近的 t 値からも、有効な説明変数と考えら れる。
Ⅴ．分析 2
今度は、結婚選択に大きな影響を与える、居住形態（同居するかしないか） と労働市場とはどのような関係がみられるかを考察していきたい。 無配偶者の就業形態と同居率にはどのような関係があるのだろうか。一般的 に正規就業の場合、所得が安定しており、一部の企業では住宅手当もつくので、 独立世帯を営みやすく、その他のパート就業や無業の場合は、その多くが親と 同居し、生活費を補填してもらうことで生活を営んでいると考えられる。経済 の成熟度が高まるにつれて、第 3 次産業の比重増加、いわゆる「産業のサービ ス化現象」の増加が顕著となる。特に外食産業などは、その性質上、景気の波 によって大きく振れるため、柔軟に市場の需要に対応することが求められる。 よって、その労働需要も大きく変化させねばならないことから、第 3 次産業は 非正規就業に大きく拠るところがある。現在の不況下にあって、サービス産業 のみならず、一般企業においても、アウトソーシング化に伴い、派遣社員、契 約社員などの非正規就業従業員の割合が増えている。こうした傾向は、同居は 大きく結婚確率を低めるという分析結果を踏まえると、ますます晩婚化に拍車 をかけるように思われる。 （1）使用したデータ：『消費生活に関するパネル調査』の 1993∼1997 年度分（2）サブ・サンプル：1993∼1997 年の期間中、未婚継続したサンプル22 （3）使用した変数： 居住状態ダミー（Cohabit dummy、同居する＝1、同居し ない＝0、被説明変数）、年齢（以下、説明変数）、年齢の 2 乗、年収、年収の 2 乗、貯蓄、同居ダミー、パートダミー (Occupdu1)、嘱託ダミー(Occupdu2)、自営･家族従業員ダミ ー(Occupdu3)23、無業ダミー(Occupdu4) （4）分析方法：パネルプロビット分析 （5）場合分け： 【居住地域別】 13 大都市、その他の市，町村 【コーホート別】 24―26 歳、27―30 歳、31―34 歳(*1993 年当時) 【学歴別】高校卒、専門・専修学校卒、短大・高専卒、大学・大学院卒 【親の所得階層別】499 万円以下、500―999 万円以下、1000 万円以上 【父親の年齢別】父親の年齢 55 歳以下、父親の 56 歳以上(*1993 年当時) 【長女】 長女である、長女以外である サブ・サンプルの基本統計量と分析結果は表 5、6 に示されている。ここでは、 予想通り、非正規就業は同居確率を高める結果となっている。しかしながら、 例外として、31―34 歳コーホート、大学・大学院卒、長女のケースでは非正規 就業ダミーが同居確率を引き下げる結果となっている。 有意な結果を持っているケースから、親子とも比較的若いうちに、非正規就 業と同居との正の関係がみられることから、就業形態選択を通した経済的自立 性を促すのなら、新卒、第二新卒などの比較的若い年齢層に対して、就業機会 を与えることが、同居確率を低めることとなると考えられる。 これまでの実証結果に基づいて考えるならば、就業形態選択と結婚選択との 関係を考えると就業形態選択は、直接結婚選択に影響を与えていると考えてい るよりは、むしろ、親と同居するかどうかという、居住形態選択との関係から 考えてみたほうがよい。つまり、今回の分析から、同居が他の説明変数に比し て、結婚確率を有意に低める説明変数であるとして考えるならば、同居すると いうこと条件付けた場合、パート、嘱託などの非正規就業形態の選択が結婚確 率を低めるということも考えられる。これより、先行研究とは異なり、パート・ 嘱託などの非正規就業選択は、同居という条件付けをした場合、結婚に対して、 負の影響があるということがいえる。 これまで結婚選択に関する実証研究では、クロスセクション推計やそれを複 数年合併したプーリング推計が用いられてきた。ここでは、正規就業形態を選 択した場合、結婚から遠ざかるという分析結果を得ていたが、パネルデータの 特性を活かしたパネル・プロビット推計を行った場合、就業形態の結婚に対す る影響は過大評価されており、むしろ、同居ダミーという家族人口学的な要因
が大きいことがわかった。
Ⅳ．終わりに
本データは、晩婚化・少子化問題を考察する上で有効なデータであるだけで なく、家族構成員に関しての豊富な情報が盛り込まれていることから、企業統 計データに比べて遅れがちの家計全般に関する研究の発展のためにも、重要な データであると考えられる。また調査対象を固定している完全なパネルデータ となっており、近年進展が目覚ましいパネル調査の研究史上においても非常に 意義があるものと思われる。 センサスやその他の政府統計は、目的外使用に関する法規・制度の改正など 乗り越えるべき障害はまだ多いのだが、統計データ全体は公開される方向へと 向かっている。今後、インターネット環境の改善、CD-ROM あるいは MO など の情報媒体の発展がさらに進み、データの入手可能性が拡大していく傾向にあ る。今回使用した、各種研究機関が作成した公開ミクロ統計データの利用可能 性の拡大は、まだ、政府統計の目的外利用が実務段階に降りていない現在、統 計手法、経済分析の発展に大きく寄与していくと思われる。またこれだけでな く、これまでミクロデータを利用することが出来なかった、学部生、院生など への訓練的、あるいは教育的な効果を期待することが出来る。補論．パネルデータ推計の方法と実証結果
調査時点ごとの未婚率（１-結婚率）を見ると、調査年度が後になるほど同じ 年齢でも未婚率は高まることがわかる。これは晩婚化現象を反映したものであ るが、このような晩婚化現象を時間（time or life-cycle）効果、コーホート効果、 個別固定効果のうちそれぞれがどの程度説明できるのかも実証的に解明しなけ ればならない。同じデータを使った先行研究には樋口美雄、阿部正浩(1999)があ るが、そこでは、結婚に関しては（1）有配偶＝1、無配偶＝0 のダミーを被説明 変数としたプロビット分析と（２）未婚から結婚への状態の変化に関して、結 婚年齢を変数にしたサバイバル分析を行っている。 本稿では、彼らの研究とは補完的に、パネルデータの特徴をより明示的に生 かした、計量経済学的手法であるパネル・プロビット推計を用いる。 ここで、ランダム効果νiが次のような正規分布 N(0,σν2)に従うと仮定する。∫
−∞∞∏
= − + = i n t i it i i F x d e x y i i β ν ν σ π ν σ ν ν 1 2 / ) ( 2 ) | Pr( 2 2 (1)ここで、 ） + Φ − ≠ + Φ = + otherwise x y if x x i it it i it i it ) ( 1 0 ( ) ( ν β ν β ν β F 、Φは累積正規分布関数 である。さらに、対数尤度関数 L を次のように定義する。
{
}
∑
∑
∑
= = = − + ≈ = n i n i n m m it i i i i i a x F w x y w L 1 1 1 *) 1 2 ( 1 log | Pr( log ρ ρ β π (2) ここで はパネル i に対するウエイトを表す。一般回帰式とは異なり、解析 的に連立方程式の解を求めることはできない。代替的に、数値計算に基づく求 積法(quadrature)を用いて、F(.)式を多項式で近似させる。しかし、時間軸の観 察点が増えると、多項式の近似は有効ではなくなることが知られている。推計 される i w ρ（rho）が 0.7 以上であれば、時間軸は 10 点（10 年）以内でなければ ならない。本稿で推計されたρ（rho）は 0.7 以上であるが、時間軸は 5 年であ り問題はないと考えられる。上述のような対数尤度関数を最大化することによ って、非線型確率関数 F(.)のパラメータを推計するというのがパネル・プロビッ トの手法である。 実証手法の正当性は最終的には統計検定によって判断されなければならない。 パネル・プロビット推計がいいのか、プーリングしてプロビット推計するのが いいのかは、テストをして決めるべき問題である。ここで用いる検定統計量は 次のように導かれる。まず次の統計量を定義する。 1 2 2 + = ν ν σ σ ρ (3) ここで、σν2はパネル・レベルでの分散をあらわし、ρは全分散に対するパネル・ レベルでの分散の比率を表わす。ここで帰無仮説をρ =0とした対数尤度比検定（Likelihood ratio test）を行い、ρ =0が棄却できなければ、パネル・レベル での分散は重要ではなく、パネル・プロビット推計はプーリング・プロビット 推計と大きく変わりないことになる。逆にρ =0が棄却された場合には、パネ ル・プロビット推計を用いるべきであることになる。 次にパネル・プロビット推計では固定効果推計を行なうことは論理的に不可 能であるし、無理に推計してもバイアスがあることを示したい 24。これに関す る直感的な説明は次のようなものである。０と１で表されるような２つの状態 を被説明変数にした場合、個々のサンプルが持っている固定的な属性をその説 明変数とすることは、被説明変数の状態が変化しなければなんとか意味をなす が、状態が変化すれば（すなわち、０→１か１→０）、固定的属性でそれを説明 することはできない。パネル推計の性格上、そのような固定項は時系列平均を とる時点で消滅して、サンプル期間を通して変動する変数のみが有効な説明変 数となるのである。 次のようなモデルを考えよう。
it it it x y* =β' +ε i it ≈ N(0,1) i=1,2,3,...,T ε (4) otherwise y and y if yit =1 it* >0、 it =0 ここで、ランダム効果モデルでは誤差項が次のように表されるとしよう。 it i it µ ν ε = + it y ここで 、 であり、それぞれの項はお 互いに独立かつ とも独立である。この場合、E となり、尤度関数は の偏微係数の積として表せないことになる。つまり、最尤法による推計が非 常に複雑になるのである ) , 0 ( 2 µ σ µi ≈IID (0, 2) ν σ νit ≈ IID (εitε it x ) 2 µ σ = is 25。 注） 1 平成 8-10 年度文部省科学研究費補助金（特定領域研究）「統計情報活用のフロンティアの拡大−ミクロ データによる社会構造解析−」（領域代表 松田芳郎 発足時一橋大学教授、現東京国際大学教授） 2 財団法人家計経済研究所は、1986 年に、内閣総理大臣（主務官庁：経済企画庁（現在は内閣府））の認 可を受けて設立されている。設立の目的は、家計や家庭が、長寿化・サービス経済化・情報化・国際化な どの影響に対してどう対応しようとしているのか、生活者の視点に立って調査研究を進め、充実した国民 生活の実現に寄与することである。 3 委託者については公開に発表されていない。 4 永井（2000）p130. 5 新婚者には「有配偶者票」と「新婚票」の 2 つの質問票に回答。 6 北海道、東北、関東、中部、近畿、中国、四国、九州。 7 札幌市、仙台市、千葉市、東京都区、横浜市、川崎市、名古屋市、京都市、大阪市、神戸市、広島市、 北九州市、福岡市。 8 コーホート A（1993∼1997 年度）の場合 1992 年 4 月 1 日現在の 24 歳∼34 歳の、コーホート B の場合 1996 年 3 月 31 日現在の 24∼27 歳の人口数。 9 出生動向基本調査（全国の年齢 18 歳以上 50 歳未満の独身者を対象した調査、国立社会保障・人口研究 所）では、20 歳代後半の無配偶女性の同居率は、70％強（1992 年）、80％弱(1997 年)であったのに対して、 本調査では、毎年平均 80％強が親と同居していた。 10 その他にも、重川（1997）では、欠票率と関係があるものとして、配偶状況の変化、本人の収入（夫婦 の合計収入）を挙げている。世帯統計における回答拒否層については、溝口（1992）に詳しい。 11 「学卒後もなお、親と同居し、基礎的社会生活条件を親に依存している未婚者」山田(1999) 12 国 立 社 会 保 障 ・ 人 口 問 題 研 究 所 （ 2001 ）『 世 帯 内 単 身 者 に 関 す る 実 態 調 査 』 （http://www.ipss.go.jp/Japanese/tanshin/tanshin.html）は、親と同居している独身者について詳しく取り上げ られている。 13 清田耕造・木村福成（1999）に詳しい。
14 個人調査についてのパネル調査として、代表的なものは、The National Longitudinal survey （オハ
イオ州立大学、1966 年∼）、Panel Study of Income Dynamics（ミシガン大学、1968 年∼）、A National
Survey of Families and Household（ウィスコンシン大学、1987 年∼）が挙げられる。
15 政府統計などの大規模調査の場合、調査間に 5 年間ものラグが生じ、その間の細かな変化が読みとれな
いが、本調査では毎年調査結果を得られることから、より精確な変化情報を得ることが出来る。
16 欠落問題については、Fitzgerald, Gottschalk, and Moffitt(1998) に詳しい。
ッケージは自動的に計算を行うので、大きな問題とはならない。 18 その代わりに、本データでは第 5 年度から、ニューコーホート 500 人を追加している。 19 金子（1995）。 20 「同居」とは、家計経済研究所の定義に従い、「親と同一建物で、生計を共にしている(同居世帯)」、｢親 と同一建物で、生計が別(準同居世帯)｣、｢親と同一敷地内の別建物に居住(準同居世帯)｣の 3 つのものをと する。 21 正規就業を規定値とする。 22 ここでは、4 年間未婚継続し、1997 年度に欠落したサンプルも含めた。 23 表には挙げたが、自由な労働移動を仮定しているため、ここでは家族従業員は分析対象としない。 24 この点に関しては南カリフォルニア大学の Cheng Hsiao 教授より有益な教示をいただいた。
25より厳密な議論に関しては Hsiao (1986, chapter 7)、Baltagi (1995, pp.178-182)、Greene(2000,
pp.837-841)等を参照されたい。
参考文献
阿部正浩、北村行伸（1999）「結婚の意思決定モデルとその実証」、一橋大学経済研 究所 ベック＝ゲルンスハイム、E.(1992) 「出生率はなぜ下がったか ドイツの場合」、勁草 書房Baltagi, B.(1995) Econometric Analysis of Panel Data, New York: John Wiley & Sons. 伴金美（1999）「ネットワーク型パネルデータベースの構築と統計分析の研究」、伴金
美（編）『ネットワーク型パネルデータベースの構築と統計分析の研究』、平成 10 年度科学研究費補助金研究成果報告書
Becker,G.S.(1973) ‘ A Theory of Marriage: Part I’, Journal of Political Economy, Vol.81, No.4,p.p 813-46
(1974) ‘ A Theory of Marriage: Part II’, Journal of Political Economy, Vol.82, No.2,pt.2,S11-S26
(1991) A Treaties on The Family, Enlarged Edition, Cambridge: Harvard Univ. Press
Brinton,M.C. (1993) Women and the Economic Miracle: gender and work in postwar
Japan, University of California Press
Cigno,A.(1991)Economics of Family, Oxford: Oxford Univ. Press(邦訳「家族の経済 学」（訳）田中敬文、駒村康平、多賀出版、1997 年刊)
Fitzgerald, Gottschalk, and Moffitt(1998) “An Analysis of sample Attrition in Panel
Data: The Michigan Panel Study of Income Dynamics,” National Bureau of
Economics Research Technical Paper.220.
Greene, William H.(2000) Econometric Analysis, 4th ed, New Jersey: Prentice-Hall. 樋口美雄(1994)｢育児休業制度の実証分析｣、社会保障研究所編『現代家族と社会保
障』、p.p.181-204.、東京大学出版会
神谷和也、黒田昌裕、伴金美（編）『現代経済学の潮流 2000』、東洋経済新 報社 樋口美雄・阿部正浩(1999)「経済変動と女性の結婚・出産・就業のタイミング」、樋口美 雄、岩田正美(編) 『パネルデータからみた現代女性』、p.p25-65、東洋経済 新報社 樋口美雄・阿部正浩・Jane Waldfogel（1998）「日米英における育児休業・出産休業制 度と女性就業」、『人口問題研究』、第53 巻第 4 号、p.p.49-66
Hsiao, C.(1986) Analysis of Panel Data, Cambridge: Cambridge University Press. 今田幸子・平田周一(1992)「女性の就業と出生率」、『日本経済研究』、No.22、 p.p.1-18 金子隆一（1995）「わが国女子コーホート晩婚化の要因について－平均初婚年齢差の 過程・要因分解」、『人口問題研究』、51-52 巻、pp20-33 北村行伸（2000）「ミクロ統計データの分析：全国消費実態調査」、『アジア情報学のフ ロンティア』、全国文献・情報センター人文社会科学学術情報セミナーシリー ズ No.10 清田耕造・木村福成（1999）「企業・事務所のミクロ実証分析：ロンジチュージナル・デ ータを用いた諸研究の展望」、通商産業省通商産業研究所 Discussion Paper #99-DOJ-96
小島 宏(1994)「結婚の分析」、『平成 4 年第 10 回出生動向基本調査第Ⅱ報告書：独 身青年層の結婚観と子供観』（第11 章）、厚生省人口問題研究所 厚生省大臣官房統計情報部（編）(1987)「婚姻統計」（人口動態統計特殊報告） (1992)「出生に関する統計」（人口動態統計特殊報告） (1997)「婚姻統計」（人口動態統計特殊報告） 厚生省人口問題研究所 (1987) 「第 9 次出産力調査報告書 I 日本人の結婚と出産」 調査研究報告資料 (1992)「第 10 回出生力動向基本調査 I 日本人の結婚と出産」調査 研究報告資料第7 号 厚生省国立社会保障・人口問題研究所（1998）「第 11 回出生力動向基本調査 I 日 本人の結婚と出産」調査研究報告資料第13 号 国立社会保障・人口問題研究所編(1999)『独身青年層の結婚観と子ども観』
Montgomery, M. R. and J. Trussell (1986) ‘Models of Marital Status and Childbearing’,
Handbook of Labor Economics, Vol.1. eds by Ashenfelter, O. and R. Layard),
North-Holland
永 井 暁 子 （2000 ） 「 消 費 生 活 に 関 す る パ ネ ル 調 査 Japanese Panel Survey on Consumers」、佐藤博樹・石田浩・池田謙一（編）（2000）『社会調査の 公開データ 2 次分析への招待』、東京大学出版会
大屋祐雪（2000）「プロローグ」、松田芳郎・濱砂敬郎・森博美『講座 ミクロ統計分析』、 日本評論社 滋野由紀子・大日靖史(1997)「女性の結婚選択と就業選択に関する一考察」、『季刊 家計経済研究』、秋、p.p.61-71 竹内啓（1989）『統計学事典』、東洋経済新報社 田中重人(1996)「職業構造と女性の労働市場定着性：結婚･出産退職傾向のコーホー ト分析」、『ソシオロジ』、第41 巻 1 号、 東京大学公開講座(1995)『結婚』、東京大学出版局
Tommasi,M. and Lerulli,K.(1995) The New Economics of Human Behavior, Cambridge: Cambridge Univ. Press
上野千鶴子(1998)「出生率低下：誰の問題か？」、『人口問題研究』、54(1)、pp.41-62. Weiss, Y.(1997) “The Formation and Dissolution of Familyes: Why Marry? Who
Marries Whom? And What Happens upon Divorce”, in Rosenzweig, M.R. and Stark,O.(eds) Handbook of Population and Family Economics, vol 1A, Amsterdam: Elsevier.
表 1.
調査内容
The Contents of Investigation
世帯構成 配偶者控除、学歴・資格、居住歴、生活上の出来事、両親について 労働環境、就業移動、 収入管理 趣味・娯楽、景気、性格特性、自己啓発（就学）、子供 貯蓄・資産 住居 買い物行動、価格破壊、金銭意識 ローン（住宅ローン、それ以外のローン） クレジットカード利用 民法改正（夫婦別姓）、配偶者控除・手当、子供の養育費、性格特性、 生活行動（生活時間、休日、家事労働） 自己啓発 生活意識（価値観、満足度） 最終学歴、本人職歴、子供 友人関係 親との関係 性格特性、買い物行動、 結婚 家具・家庭電化製品の保有・購入・購入予定 地域振興券 1995年度 経年項目 トピックス項目 1996年度 1997年度 1998年度 1999年度 1993年度 1994年度
表 2.
各年度回収状況
The State of Collection
調査年 完了数 回収率1） 完了数 回収率 第1年度 1993年 1,500人 41.40% － － 第2年度 1994年 1,422人2） 94.30% － － 第3年度 1995年 1,342人3） 94.30% － － 第4年度 1996年 1,298人4） 96.00% － － 第5年度 1997年 1,255人5） 96.20% 500人 34.30% 第6年度 1998年 1,196人6） 95.00% 422人７） 87.00% 第7年度 1999年 1,131人 94.80% 406人 93.30% コーホートA コーホートB 1) 復活データを除いた回収率 2) 復活データを 7 サンプル含む 3) 復活データを 1 サンプル含む 4) 復活データを 9 サンプル含む 5) 復活データを 6 サンプル含む 6) 復活データを 3 サンプル含む 7) 復活データを 7 サンプル含む 出典： 永井（2000）
表 3． 基本統計量（期間中に結婚したサンプル）
Summary Statistics (Married Sample)
Obs Mean Std. Dev. Min Max
inc (本人収入，万円） 723 223.42 145.79 0 850 dep （預金残高，万円） 540 222.07 220.68 1 1,540 loan （借入残高，万円） 172 40.13 22.21 1 2,020 targetsav （結婚のための貯蓄目標額，万円） 268 260.66 142.89 20 1,000 marry1* （結婚意思 まもなくする） 208 1.43 0.50 1 2 marry2* （結婚意思 すぐしたい） 208 1.14 0.34 1 2 marry3* （結婚意思 いずれしたい） 208 1.36 0.48 1 2 marry4* （結婚意思 必ずしもしなくてよい） 208 1.06 0.23 1 2 marry5* （結婚意思 したくない） 208 1.01 0.10 1 2 child1* （出産意思 是非ほしい） 287 1.30 0.46 1 2 child2* （出産意思 条件によって欲しい） 287 1.25 0.43 1 2 child3* （出産意思 ほしくない） 287 1.46 0.50 1 2 edudu1* (本人学歴 高卒） 156 1.49 0.50 1 2 edudu4* (本人学歴 大卒） 156 1.13 0.34 1 2 *Yes=1,No=2 Variables
表 4.
推計結果(期間中に結婚したサンプル)
Result of Estimation (Married Sample)
inc inc^2 age age^2 dep Cohabit Occupdu1 Occupdu2 constant (年収) (年収の2次項) (年齢) (年齢の2次項) (貯蓄) （同居） (パート) (無業) (定数項) 13大都市 --- +++ +++ -- - --その他の市 +++ -- - --- +++ 町村 ++ - --24―26歳 --- +++ ---27―30歳 --- +++ ---31―34歳 + - -- +++ +++ 高卒 -- +++ --- ---専門・専修学校卒 + -- + + 短大・高専卒 ++ --大学・大学院卒 -- ---(親の年収)499万円以下 --- +++ +++ --- --- -- +++ (親の年収)500―999万円以下 --- +++ +++ --(親の年収)1000万円以上 -- + -Dependent variables: Marriage Dummy (Married=1,Single=0) * 漸近的 t 値、1%有意水準（+++、---）、5%有意水準（++、--）、10%有意水準（+、-）
表 5.
基本統計量（未婚継続サンプル）
Summary Statistics (Continuous Unmarried Sample)
Obs Mean Std. Dev. Min Max
inc (本人収入，万円） 1,059 287.10 138.50 0 1,120 dep （預金残高，万円） 932 313.83 278.07 1 1,540 marry1* （結婚意思 まもなくする） 782 1.03 0.18 1 2 marry2* （結婚意思 すぐしたい） 782 1.18 0.39 1 2 marry3* （結婚意思 いずれしたい） 782 1.56 0.50 1 2 marry4* （結婚意思 必ずしもしなくてよい） 782 1.20 0.40 1 2 marry5* （結婚意思 したくない） 782 1.02 0.15 1 2 child1* （出産意思 是非ほしい） 374 1.33 0.47 1 2 child2* （出産意思 条件によって欲しい） 374 1.23 0.42 1 2 child3* （出産意思 ほしくない） 374 1.43 0.50 1 2 edudu1* (本人学歴 高卒） 221 1.41 0.49 1 2 edudu2* (本人学歴 専門学校卒） 221 1.18 0.39 1 2 edudu3* (本人学歴 短大卒） 221 1.26 0.44 1 2 edudu4* (本人学歴 大卒） 221 1.15 0.36 1 2 * Yes=1,No=2 Variables
表 6.
推計結果(未婚継続サンプル)
Result of Estimation (Continuous Unmarried Sample)
inc inc^2 age age^2 dep Occupdu1 Occupdu2 Occupdu3 Occupdu4 constant (年収) (年収の2次項) (年齢) (年齢の2次項) (貯蓄) (パート) (嘱託) (家族従業員) (無業) (定数項) 13大都市 +++ +++ その他の市 -- + +++ 町村 --- +++ +++ ++ +++ 24―26歳 ++ +++ +++ 27―30歳 31―34歳 + -- +++ 高卒 ++ +++ +++ 専門・専修学校卒 + 短大・高専卒 --- ++ +++ ++ 大学・大学院卒 +++ -- +++ (親の年収)499万円以下 ++ +++ +++ (親の年収)500―999万円以下 +++ +++ (親の年収)1000万円以上 -- ++ +++ 長女 --- +++ - -- +++ 長女以外 ++ +++ (父親の年齢)55歳以下 --- +++ +++ ++ +++ + (父親の年齢)56歳以上 ++ Dependent variables: Cohabit Dummy (Cohabit=1,Not Cohabit=0) * 漸近的 t 値、1%有意水準（+++、---）、5%有意水準（++、--）、10%有意水準（+、-）
