- 慶應義塾大学経済研究所

KEIO UNIVERSITY
MARKET QUALITY RESEARCH PROJECT
(A 21st Century Center of Excellence Project)
KUMQRP DISCUSSION PAPER SERIES
DP2005-024
出産・育児と日本女性の就業行動の分析
馬欣欣*
要旨
本研究は慶応義塾大学家計調査のパネルデータを用い、出産・育児が
日本女性の就業に与える影響に関する計量分析である。分析によって、
以下のことがわかる。現在の日本労働市場において、① 出産と女性の
就業がトレード・オフの関係にある。② 末子の年齢が若いほど、女性の
継続就業の確率が低く、正規雇用期間が短い。③ 「育児休業制度」の
実施が正規雇用継続を促すが、その有意性が顕著ではない。「育児休
業制度」や短時間勤務制などの育児援助制度の実施、また若い子供に
対する保育サービスの充実が必要であることが示される。
* 慶應義塾大学大学院商学研究科後期博士課程
Graduate School of Economics and Graduate School of Business and Commerce,
Keio University
2-15-45 Mita, Minato-ku, Tokyo 108-8345, Japan
出産・育児と日本女性の就業行動の分析
馬欣欣 1
概要
本研究は慶応義塾大学家計パネル調査データ（KHPS2004 と KHPS2005）
を用い、出産・育児が日本女性の就業に与える影響に関する実証分析である。
パネルデータの分析によって、以下のことがわかる。① 出産と女性の就業が
同時決定されるとともに、両者がトレード・オフの関係にある。② 個別効果を除外し、
末子の年齢が若いほど、女性における「企業継続就業」および「労働市場継続就
業」の確率が低い。③ 末子の年齢が若いほど、特に 0−3 歳の子供を持つ女性に
おける正規雇用期間が短くなる確率が高い。④ 1992 年以後に「育児休業制度」の
実施が正規雇用の継続就業を促すが、その有意性が顕著ではない。分析結果によ
って、日本少子化の問題を解決するために、出産・育児期における女性に対して、
「育児休業制度」や短時間勤務制などの育児援助制度の実施、また若い子供（とく
に 0−３歳）に対する保育サービスの充実が必要であることが示される。
キーワード：出産・育児
1
女性の就業
機会費用
慶応義塾大学経商連携 21 世紀 COE プログラム COE 研究員、E-mail:ma6713@hotmail.com.。本論文は 2005 年
度慶応義塾大学経商連携 21 世紀 COE 報告会の報告論文である。本論文を作成する際に、清家篤教授に指導して
いただき、樋口美雄教授に貴重なコメントをいただき、ここで上記の先生方々にお礼を申し上げる。文責は全て
筆者に帰する。
1
１
はじめに
現在に日本の経済社会が直面する最大の課題の一つが少子化の問題である。 2 日本において、
女性雇用率の上昇とともに、合計出産率は過去 30 年の間に人口置換水準を下回り、しかも 2004
年の合計出産率が 1.289、過去最低水準であり、少子化の問題がなすます深刻化になってくること
が考えられる（附図１-2）。
少子化の問題が日本における問題だけではなく、先進国の共通な問題である。 3 この問題を解決
するために、少子化の理由について、社会経済学、社会心理学や人口経済学などの分野ではさま
ざまな研究が行われるが、純粋に経済学の枠組で出産行動を説明しようとするシカゴ派の静学理
論（Becker,1960; Becker,1965；Willis,1973; Butz and Ward,1979）によって、子供の需要が「出産・
育児の便益」 4 と「出産・育児の費用」 5 によって決定され、「出産・育児の費用」が「直接的費用」
（direct cost 例えば、養育費や教育費など）だけではなく、「出産・育児の機会費用」（opportunity
cost、母親の放棄所得など）に依存することが説明される。また、Becker(1965)と Mincer(1974)
を嚆矢とする「人的資本理論」では、賃金の上昇が人的資本の上昇の結果であり、
「人的資
本」（human capital）が「一般的人的資本」（general human capital）と「特殊的人的資
本」（firm-specific human capital）の二つに分け、「一般的人的資本」は学校教育を通じ
て形成されるが、
「特殊的人的資本」は企業内の教育訓練と勤続年数によって形成されるこ
とが指摘される。勤続年数が短縮する場合に、特殊的人的資本の低下によって、賃金が低
くなるといえる。これらの理論によれば、出産・育児期における就業中断によって、人的資本
の減耗（depreciation）を発生し、女性の生涯賃金が低くなるため、出産・育児の機会費用が形成さ
れることが考えられる。女性における高学歴化および職場進出の進展とともに、機会費用が高くなり、
これは先進国における少子化問題の重要な理由であることが指摘される（Adsera 2004；Diprete,
T,Morgan,S.P.and Englhardt,H. Pacalova,H, 2000 ; Brewster,K.L.,Rindfuss,R.R. 2000; Bourguignon 1999；Galor,O.,Well,D.N. 1996）。これらの理論をベースにし、少子化の問題を解決する
ために、欧米では、「育児休業制度」などのさまざまな育児援助政策が実施された。 6
日本において、女性の継続雇用の問題および少子化の問題を解決するために、1991 年に「育
児休業等に関する法律」 7 が設立され、1993 以後に「育児休業制度」が実施されていたが、出産・
2
3
4
5
6
7
財務省財務総合政策研究所〔 2005〕
『少子化の要因と少子化社会に関する研究会報告書』で、日本における少子化
が非常に深刻な社会問題になると指摘される。
1965− 1975 年の word bank と 1980− 1998 年の World Data Sheet (Population Reference Bureau)のデータベー
スによって、TFR(Total fertility rates)の変化について、カナダの場合、1965 年の 3.1 から 1998 年の 1.6 へ低下
し、フランスの場合、 1965 年の 2.8 から 1998 年の 1.7 へ低下し、アメリカの場合、 1965 年の 2.9 から 1998 年
の 2.0 へ低下し、日本の場合、 1965 年の 2.1 から 1998 年の 1.4 へ低下することがわかる。
「出産便益」とは、子供の産みによる利得（効用）である。これは非金銭的面で、子供の育てによる心理満足（消
費効用）、金銭的面で、子供による自分の老後生活保障（年金効用）と子供の稼ぎ（所得効用）である。また、社
会保障の整備や個人所得の上昇によって、出産便益が低くなる（ Leibenstein,H.1979)。
「出産費用」は、「直接費用」と「機会費用」の二つに分けられる。「直接費用」とは子供の養育費（生活費や教
育費など）であり、「機会費用」とは出産・育児による所得減少費である。総務省「全国消費実態」によって、一
人月当たりの教育関係費が 1969 年の 4192 円から 1999 年の 44417 円へ大幅増加し、それが家庭消費支出に占め
る割合が 1969 年の 8.0％から 1999 年の 14.1％に増加したことがわかる。
アメリカ、イギリスおよび日本における育児休業制度の国際比較について、樋口・阿部・Woldfogel,J.(1997)「日
米英における育児休業・出産休業制度と女性の就業」『人口問題研究』 ,53− 4（ 12） ,pp.49-66.を参照ください。
また、 EU 各国における育児休業制度および出産休暇制度について、柴山恵美子（ 2004）『 EU の男女均等政策』
日本評論社 ,pp.187 および pp.203 を参照ください。
「育児休業等に関する法律」によって、男女にかかわらず、子供が 1 歳に達するまでは育児休業を取れるように
する、さらに小学校就学前の子供を持つ者に対して、勤務時間の短縮などの子供養育を容易にする措置を議する
ことが事業主の義務になる。また、 2004 年 12 月の臨時国会で、仕事と子育ての両立支援をいっそう推進するた
め改正育児・介護休業法が設立した（ 2005 年 4 月施行）。育児休業期間が延長でき、育児休業取得者の範囲は拡
大されるようになる。
2
育児期における女性の就業が依然厳しい状況になっている（脇坂 1998；松繁 2001）。出産後に出
産前に就職した元企業を戻る女性が少なく、むしろ出産・育児を契機に転職し、正規就業から非
正規就業へ変更し、またそのまま離職して労働市場に戻らなく、失業者になる女性は多いのである。
8
企業雇用慣行における年功賃金制度では、勤続年数が非常に重視されるため、日本における
就業中断による機会費用が他の先進国よりかなり高いことが指摘される（西村 2003） 9 。また、70
年代以後に女性の高学歴化の進展および女性雇用率の上昇に伴って、日本女性における出産・
育児の機会費用がさらに高くなることが考えられる。以上のことから考えると、現在の日本において、
出産・育児期における女性の就業および継続就業 10 が容易ではなく、つまり出産・育児の機会費
用が高いため、少子化の問題が深刻化になっていることがうかがえる。したがって、日本少子化の
問題を解明するために、出産・育児が日本女性の就業行動に与える影響に関する実証研究は必
要であることが考えられる。この問題について、クロス・セクションの先行研究が多いが、パネルデー
タの分析は非常に少ないのである。
したがって、本研究では、KHPS 2004 と KHPS2005 のパネルデータを用い、より多い情報を利用
する上で、① 出産はどのように女性の就業に影響を与えるか、つまり出産と就業は両立できるか、
② 出産・育児は女性の継続就業（「企業継続就業」および「労働市場継続就業」）にどのような影
響を与えるか、③ 出産・育児は女性の正規雇用期間にどのように影響を与えるかなどの問題を明
らかにする。また、④ 1992 年以後に実施された「育児休業制度」は女性の正規継続雇用にどのよ
うに影響を与えるかについて考察する。
研究内容としては、第 2 部で、出産の経済学的理論を基づいて、出産・育児と女性の就業に関
する先行研究をサーベイする。第 3 部分で、利用されるデータ、推定モデルおよび変数設定につい
て説明する。第 4 部分で、推定結果を説明する。第 5 部分では、結論および政策提示をまとめる。
2 先行研究
欧米において、出産の純粋な経済学的理論は Becker(1960)、Berker and Lewis(1973)、Willis
(1973)や Butz and Ward（1979）などの一連の研究によって、シカゴ派の理論 11 と呼ばれる静学理論
体系が確立されたのである。以上の理論体系に基づいて、出産・育児が女性の就業に与える影響
について、Heckman（1981a,1981b）、Mott and Shapira（1994）、Nakamura,A. and Nakamura, M.
厚生労働省「第１回 21 世紀出生児縦断調査」
（平成 14 年）によって、日本では、出産１年前に就業した女性は出
産後に就業する割合が 32.2％、無業が 67.4％であることが示される .
9 離職による女性における出産・育児の機会費用について、内閣府（ 2005）は「賃金構造基本統計調査（ 2003 年）
」
を基づいて計算さしている。この結果によって、大卒の女性が 22 歳に就業し、 60 歳まで就業を継続する場合の
総所得額は 2 億 7645 万円である。この女性が 28 歳の結婚・出産と同時に退職し、子供が満 6 歳の 37 歳でパー
ト就業として再就職の場合、総所得は 4913 万円となり、約 2 億 2732 万円の機会費用が生まれ、損失率が 82.2％
であることが指摘される。
（内閣府『平成 17 年度版国民生活白書子育て世代の意識と生活』平成 17 年 8 月参
照）。西村（ 2003）では、日本とフランスを比較し、日本女性における育児の機会費用が非常に高いことが確認さ
れる。日本の場合、子供一人の機会費用は約 9500 万円であるが、フランスの場合は約 170 万円である。この理
由について、日本では子育てによる就業中断とそれに伴う人的資本の低下およびパート就業への切り替えが原因
であるが、フランスでは就業中断がないことが指摘される。
10
女性の就業のパターンについて、樋口（ 1995； 1998）では、「同じ企業・継続就業」（「企業定着率＝１ー離職率
ー転職率」）、
「労働市場・継続就業率」
（「継続就業率＝１ − 離職率」）、
「新規就業」に分類される。また、木村（ 1995）
では、既婚女性の就業のパターンが７類型に分類される。
11 出産に関するシカゴの経済学的理論では、家計も生産活動を行うとみなしたうえで、夫は家庭での労働に、妻は
家庭労働にそれぞれ比較優位性を持つという前提条件をおくこと、また、子供が耐久財であり、夫の所得が増え
ると子供の数を増やすか子供の質を向上させようとするため、子供の数と質はそれぞれの所得弾力性に依存して
決定される。また、妻の市場賃金は出産・育児の機会費用になり、妻の市場賃金が上昇すると出産・育児といっ
た家庭内労働から家庭外労働への転換が促むという代替効果により子供の数は減少することになることについて
説明される。
8
3
（1994）や Francesconic, M.（ 2001）などの実証研究によって、女性の市場賃金（就業）が出産・育
児の機会費用になり、出産・育児が女性の就業および継続就業に負の影響を与えることが指摘さ
れる。また、Cramer（1980）では、出産・育児が短期的に女性の継続就業に負の影響を与えること
が指摘されるが、Ｊones （1982）によって、出産・育児が長期的に女性の継続就業に正の有意な影
響を与え、「子供の数」が多いほど、「子供の年齢」が高いほど女性の継続就業率が高くなることが
指摘される。
また、出産・育児と女性就業のパネル分析について、 Gustafsson,S.S., Wetzels,C.M.M.P.,
Vlasblom,J.D.and Dex,S., ( (1996)の研究では、ドイツ、スウェヂンとイギリスのパネルデータ（German
socioeconomic panel, Swedish household panel, British Household Panel Study）を用い、ロジット
分析によって、出産後の女性継続就業率を比較し、スウェヂンがドイツとイギリスより高く、これが各
国における労働市場の状況、出産・育児援助政策および税金制度に関連することが指摘される。
Shaw,K,(1994) では、アメリカにおける女性の就業について、 Panel Study of Income Dynamis
(PSID 1967−1987)のパネルデータを利用し、fixed effect プロビット分析を行い、「出産」と「女性
の賃金率」が女性の労働時間に影響を与えることが指摘される。Adam,P.(1996)では、スベンにお
ける女性の就業について、Spainish Household and Expenditure Survey(ECPC 1985-1990)のパネ
ルデータを用いて、標準なプロビット・モデルから導出される two-state first order Markov model を
利用し、「子供の年齢」が「新規就業」に有意な影響を与えなく、「子供の年齢」および「子供の数」
が「離職」に有意な影響を与えないが、「子供の数」が「新規就業」に負の影響を与えことが確認さ
れる。
日本において、出産・育児が女性の就業に与える影響に関するクロス・セクションの分析が少なく
ない。駿河・張（1995）、樋口（1994；1995；1998；1999;2001）、樋口・阿部・Woldfogel （1997）、滋
野・大日（1998）や森田・金子（1998）などの研究によって、「子供の数」、「出産」および「結婚」が女
性の就業に負の影響を与える一方、「女性の賃金率」、「女性の高学歴」、「親との同居」、「夫の家
事時間」、「夫の自営業」、「育児休業制度」、「住宅ローン」や「大都市」などの要因が日本女性の
就業を促すことが指摘される。
日本女性の就業に関するパネル分析は以下の研究が取り上げられる。樋口（1995）では、財団
法人・家計経済研究所の「消費生活に関するパネル調査」の第１年度−第 3 年度のパネルデータ
を用い、プーリングのプロビット分析によって、「学歴」が同じであったとしても、「無配偶者」に比べ、
「有配偶者」および「新婚」のサンプルにおける「企業継続就業」の確率が低く、「過去１年間の出
産」は明らかに「企業継続就業」の確率を下げることが指摘される。樋口（1998；1999）では、財団法
人・家計経済研究所の「消費生活に関するパネル調査」の第１年度−第 5 年度のパネルデータを
用いて、有配偶者に限定し、プーリングのプロビット分析によって、「出産」が「企業継続就業」およ
び「労働市場継続就業」にマイナスの影響を与えることが指摘される。また、駿河・西本（2001）の研
究は、既婚女性における再就業について、財団法人・家計経済研究所の「消費生活に関するパネ
ル調査」の第１年度−第 5 年度のパネルデータを利用し、プーリングのプロビット分析によって、「子
供がいない」の女性に比べ、「子供がいる」の女性は再就業が難しく、「末子の年齢」が高くなるほど
再就業を促すことが指摘される。
出産・育児と日本女性の就業行動に関する研究が進んでいるが、先行研究にはいくつの問題
点があると考えている。① 出産・育児と日本女性の就業に関するパネル分析が非常に少なく、クロ
ス・セクションの分析に個人異質性の問題が起こることが考えられる。②先行研究では、一時点の
4
継続就業が分析されるが、これらの分析にいつ参入したかといった過去の就業履歴が不明である
欠点があり、ある期間における就業状況の変化が推定できない。③ 近年の研究、とくに 2003 年−
2004 年の期間に関するパネルデータの実証分析がほとんど行われない。
以上の先行研究の問題点を考えて、本研究では、以下のような分析内容が設定される。
KHPS2004-2005 の最新のパネルデータを用い、① 出産・就業が両立できるかどうかについて、
bivariate probit model を利用して分析し、② 出産・育児が女性の継続就業に与える影響につい
て、pooled および random effects のプロピット分析を行い、③ 過去の就業履歴を利用し、出産・
育児が女性の正規雇用期間に与える影響について、Cox proportional hazard model を用い、ハ
ザード分析を行う。また、「育児休業制度」の効果を考察するために、「雇用均等法以前時期（1985
年以前）」、「雇用均等法時期（1986−1992 年）」および「育児休業法時期（1993 年以降）」にカテ
ゴリにして分析する。以下では、推定方法について説明する。
3 推定方法
3.1 データの説明
本研究では、KHPS-2004（パネル１）と KHPS-2005（パネル 2）の個票を使用する。KHPS-2004
と KHPS-2005 は慶應義塾大学によって、2004 年１月末と 200５年１月末の二時点に二回目のパ
ネル調査が実施されたのである。これらは層化 2 段無作為抽出によって選ばれた 4000 人を対象に
し、日本人口の約７割がカバーされる家計調査である。調査内容は、対象者の就業状態、家族構
成の変化や家族の状態などの幅広い質問が用意された。また、KHPS-2004 および KHPS-2005 に
よって、個人の過去就業の履歴情報が取得できる。
今回のサンプルについて、KHPS-2004 の回収データが 4005 人、 KHPS-2005 の回収データが
3314 人であるが、無回答と非常識の回答（欠損値として）を除外し、また、有配偶者の女性を限定
すると、利用されるパネル分析の観察数が 2273 人、サンプルが 996 人になる（附表１-2）。
全体（有配偶者＋無配偶者）の年齢別・就業状況（表１）からみると、各年齢層では、女性におけ
る「就業率」 12 および「企業継続就業率」 13 が男性より低く、とくに「25-29 歳」および「30-34 歳」の女
性における「就業率」が男性よりかなり低いことがわかる。表 2 によって、有配偶者を限定すると、男
性における「就業率」および「企業継続就業率」が全体より高い一方、有配偶女性は逆になり、とく
に「25-29 歳」および「30-34 歳」の有配偶者女性における「就業率」および「企業継続就業率」が一
番低いことが示される。また、表 3 によって、出産・育児時期における有配偶女性の就業について、
「子供の年齢」が低いほど、女性における「就業率」および「企業継続就業率」が低い一方、「離職・
休業率」が高いことがみられる。表 1−3 からみると、現在の日本では、結婚・出産・育児が日本女
性の就業に大きく影響を与え、女性の M 字型就業の特徴が依然存在していることが示されるが、
具体的に出産・育児はどのように女性の就業に影響を与えることが必ずしも明確ではない。この問
題について、次に計量分析を行う。以下では、推定モデルについて説明する。
12
13
本研究では、「就業率」について、質問項目における「先月あなたは収入をともなうお仕事（家族従業者を含む）
をしましたか」に関する回答選択肢の①「主に仕事」＋②「通学のかたわらに仕事」＋③「家事などのからわら
に仕事」＝就業のように設定する。
本研究では、「企業継続就業率」について、樋口（ 1995； 1998）に基づいて、質問項目における「あなたは１年
前と同じ仕事に就いていますか」の回答選択肢の①継続就業・転勤なし＋②継続就業・転勤あり＋③出向＝企業
継続就業のように設定する。
5
表１年齢別・男女の就業状況（全体）
20-24歳
25-29歳
30-34歳
35-39歳
40-44歳
45-49歳
50-54歳
就業率
男性
72.11%
94.44%
95.07%
95.33%
97.66%
96.14%
93.93%
女性
70.92%
67.94%
57.85%
58.14%
72.49%
81.45%
67.61%
企業継続就業率
男性
女性
47.89%
47.96%
78.89%
52.94%
89.57%
46.34%
89.19%
45.58%
91.81%
63.24%
91.46%
72.58%
89.96%
62.21%
離職・休業率
男性
女性
7.37%
13.27%
1.11%
6.18%
1.16%
8.12%
1.72%
8.53%
0.58%
4.11%
0.55%
2.42%
2.51%
3.86%
継続無業率
男性
女性
20.00%
15.31%
2.59%
24.12%
2.32%
32.98%
2.70%
33.59%
1.17%
23.14%
1.93%
15.59%
2.51%
27.76%
注：１ KHPS2004,KHPS2005より整理。
2 「企業継続就業」＝「1年前と同じ会社・経営組織に継続就業・転勤なし＋継続就業・転勤あり＋出向」である。
3 「継続無業」＝「1年前、仕事に就いておらず、現在も仕事に就いていない」である。
４質問項目によって、就業状況について、「企業継続就業」、「転職」、「新規就業」、「離職・休業」および「継続無業」の五つ
のカテゴリに設定したが、「転職率」および「新規就業率」は掲載で省略されている。
表2 年齢別・有配偶者の就業状況（有配偶者のみ）
20-24歳
25-29歳
30-34歳
35-39歳
40-44歳
45-49歳
50-54歳
就業率
男性
100.00%
99.07%
97.71%
98.19%
99.64%
98.03%
95.88%
女性
35.14%
42.17%
45.42%
51.12%
69.88%
80.75%
65.37%
企業継続就業率
男性
女性
87.51%
29.73%
88.89%
31.33%
93.58%
35.90%
91.84%
42.17%
93.82%
60.56%
94.10%
72.36%
92.98%
60.90%
離職・休業率
男性
女性
0.00%
24.42%
0.00%
10.84%
0.36%
10.26%
0.91%
8.31%
0.58%
3.73%
0.33%
2.17%
1.69%
3.58%
継続無業率
男性
女性
0.00%
43.24%
0.00%
44.58%
0.00%
43.22%
0.60%
40.26%
1.17%
25.70%
0.00%
16.46%
1.45%
30.45%
注：１ KHPS2004,KHPS2005より整理。対象は有配偶者に限定されている。
2 「企業継続就業」＝「1年前と同じ会社・経営組織に継続就業・転勤なし＋継続就業・転勤あり＋出向」である。
3 「継続無業」＝「1年前、仕事に就いておらず、現在も仕事に就いていない」である。
４質問項目によって、就業状況について、「企業継続就業」、「転職」、「新規就業」、「離職・休業」および「継続無業」の五つ
のカテゴリに設定したが、「転職率」および「新規就業率」は掲載で省略されている。
6
表3 出産・育児時期における女性の就業就業率
①
49.20%
49.01%
58.84%
63.32%
27.27%
31.37%
51.09%
73.06%
56.52%
子供の人数なし
１人
2人
3人
末子の年齢 0歳
1−3歳
4−6歳
7−18歳
19歳以上
企業継続就業
②
42.93%
41.23%
49.21%
50.31%
14.29%
23.21%
32.26%
61.95%
50.00%
転職
③
1.99%
1.58%
3.39%
4.29%
0.00%
2.39%
4.68%
4.60%
1.61%
離職・休業
④
5.71%
7.89%
4.47%
4.91%
34.92%
7.17%
5.26%
3.54%
4.25%
新規就業
⑤
1.49%
2.81%
4.96%
6.44%
0.00%
5.80%
9.94%
6.02%
1.47%
継続無業合計
⑥
②+③+④+⑤+⑥
47.89%
100%
403人
46.49%
100%
570人
37.97%
100%
827人
34.05%
100%
326人
50.79%
100%
63人
61.43%
100%
293人
43.86%
100%
171人
23.89%
100%
565人
42.67%
100%
682人
注：１ KHPS2004,KHPS2005より整理。対象は有配偶者に限定されている。
2 「企業継続就業」＝「1年前と同じ会社・経営組織に継続就業・転勤なし＋継続就業・転勤あり＋出向」である。
3 「継続無業」＝「1年前、仕事に就いておらず、現在も仕事に就いていない」である。
4 質問項目によって、就業状況について、「企業継続就業」、「転職」、「新規就業」、「離職・休業」および「継続無業」の五つ
のカテゴリに設定した。
3.2 推定モデル
3．2.1 バイベリエト・プロビットモデル( Bivariate probit model)
14
まず、式（１）で出産関数と就業関数の推定式がそれぞれ示される。
出産関数： Yi
β
= xi β + offset βi
γ
γ
就業関数： Yi = xi γ + offset i
（１）
式（１）では、二つの条件に分けられ、式（２）で示される。
y1i ≠ 0
q1i = 1
その他
q1i = −1
y 2i ≠ 0
q 2i = 1
その他
q 2i = −1
（２）
式（１）、（２）によって、出産関数と就業関数の同時性が式（３）で示される。
ρ i∗ = q1i q 2i ρ
（３）
ρ は誤差項の相関係数である。 ρ ＝0 になると、出産選択と就業確率は無相関であり、 ρ ≠ 0 に
なると、出産選択と就業が同時決定の相関関係があることが推定できる。また、 ρ ＜0 になると、出
産選択と就業確率のトレード・オフの関係が存在することが判明できる。また、推定の最尤関数が
式（４）で示される。
14
このモデルに関する詳しい説明について、Poirier,D.(1981) Partial oberservability in bivariate probit models,
Journal of Econometrics, 12,pp.209-217.を参照ください。松浦・滋野 (1996)、小川・金子・森田（ 1996）や山上
（ 1999）などの研究では、バイベリエト・プロビットモデルが利用された。
7
n
L = ∑ wi InΦ 2 (q1i Yi β , q 2i Yi γ , ρ i ∗) i
（４）
i =1
3．2.2 ランダムプロビット・モデル( Random effects probit model)
プロビット・モデルの推定式について、就業選択を y it にし、選択しなければ０、選択すれば１の二
項選択の形を設定する上で、経済主体 i が時間 t に就業決定をする確率を p it とすると、非説明
変数の期待値は E ( y it ) = 1 * pit + 0 * (1 − pit ) = pit
となり、これは説明変数 xit （例えば「提示賃
金率」、「子供の年齢」や「子供の数」など）で説明されると、式（５）が導出される。
pit = P{ y it = 1} = E{ y it | xit } = F{xit }
（５）
この累積密度関数は式（６）のように示される。
z
F ( x F ( xit ) = Φ ( xit ) =
∫
−∝
1
2π
e −u / 2 du
（６）
１と０のような就業決定をすると、式（７）のように示される。
yit ＝１
if
y ∗ it ＞０
yit ＝０
if
y ∗ it ≤ ０
ここで、 y
∗
it
（７）
= µ 0 + β j xit + κ it を設定すると、式（８）となる。
Pr = { y it = 1} = Pr{ y it∗ 〉 0} = Pr{µ it 〉 − µ 0 + β j xi } = F {µ 0 + β j xit }
（８）
（８）式では、サンプル y it を得る同時に確率は式（９）のような尤度関数として示される。
L( µ 0 , β j ) = ∏ (µ 0 + β j xit ) ∗ ∏ (1 − F ( µ 0 + β j xit ))
yi =1
また、 y
∗
it
（９）
yi = 0
= µ 0 + β j xit + κ it の誤差項 κit について、個人異質性による個別効果が時間とともに
出現するあるいは一定確率で出現するため、 κ it は個別効果 ν i と真の誤差 ε it の二つに分けられ、
式（９）で示される。パネル分析によって、個別効果 κ it を除外する上で、一致推定量が求められる・
y ∗ it = µ 0 + β j xit + ν i + ε it
（１０）
8
3．2．3 コクッス比例ハザートモデル( Cox proportional hazard model)
コクッスの比率ハザット・モデルの推定式が以下の式（１１）で示される。
λi (t ) = λ0 (t ) exp{ X i (t ) β }
（１１）
式（１１）では、 λ0 (t ) はベースライン・ハザートと呼ばれる様々な要因を取り除いた場合の全サン
プルに共通するハザート率である。
3.3 説明変数の設定
本研究では、出産・育児の影響を中心として考察するため、まず、出産・育児の代理指標として、
「子供の数」および「子供の年齢」が説明変数として設定される。「子供の数」が「子供０人」、「子供
１人」、「子供２人」および「子供３人以上」の四つのカテゴリに分けて設定され、「子供の年齢」が「０
歳」（新規出産の代理指標）、「１−３歳」、「４−６歳」、「７−１８歳」および「19 歳以上」の五つのカテ
ゴリに分けて設定される。
次に他の要因の影響を考慮する上で、「女性の年齢」、「女性の学歴」、「夫の自営業ダミー」、
「夫の年収」、「親と同居」、「企業規模」や「地域」などの要因が説明変数として設定されている。以
下は以上の説明変数を利用した推定結果である。
4 推定結果
4.1 出産と女性の就業決定の同時性（バイベリエトプロビット分析）
表 4 からみると、出産関数について、「女性の年齢」が高いほど、「既存子供の数」が多いほど、出
産の確率が低いことがみられる。また、「夫の年収」の影響について、「200-400 万円」に比べ、
「400-600 万円」および「800-1000 万円」における出産確率が高く、つまり「夫の所得」が高いほど
出産を促すことが示され、この推定結果がシカゴ派の出産に関する経済学的理論（Becker,1965；
Willis,1973; Butz and Ward,1979）に整合している。 15
就業関数について、女性の年齢が高いほど、就業の確率が低いことがみられる。また、「夫の年
収」が女性の就業に有意な影響を与えないが、「夫の自営業」および「親と同居」が女性の就業の
確率に有意な正の影響を与えることがみられる。家族からの育児援助が女性の就業を促すことが
示される。
出産と就業の決定の同時性について、推定結果によって、 ρ
の推定値は負で有意となってい
ることが明らかにわかる。したがって、女性における出産と就業が同時に決定されるとともに、両者が
トレード・オフの関係にあることが示される。現在の日本では、女性として、出産と就業の両立が非
常に困難であることが示される。
4.2 出産・育児が女性の継続就業に与える影響（ランダムプロビット分析）
今回の分析では random effect とプリングプロビット分析の二つの推定が行われたが、LM 検定に
よって、 random effect が有意ではないという対立仮説が棄却され、random effect プロビット分析が
望ましい手法として残されているため、以下では、random effect プロビット分析の結果について説
15
Becker(1965 ),Willis(1973) や Butz and Ward(1979)などの研究では、所得制約下における家計の効用極大化行
動に出発し、夫の市場賃金の上昇は家族所得を高め、子供に対する需要を増大させることが指摘される。
9
明する。
まず、「子供の年齢」が若いほど、女性における「企業継続就業」 16 および「労働市場継続就業」
17
の確率が低いことがわかる。また、子供の数が増えると、「企業継続就業」および「労働市場継続
就業」の確率が低くなるが、有意ではないことがわかる。
次に「高校」を基準組にすると、「大学」が女性における「企業継続就業」および「労働市場継続
就業」に正の影響を与えるが、有意ではないことがみられる。この結果は欧米で検証される「高学歴
高就業確率」の結果と異なり、高学歴の日本女性における「企業継続就業」および「労働市場継続
就業」の確率が高くなく、つまり出産・育児の際に、高学歴の日本女性が就職した企業および労働
市場から退出することが示される。学歴が高いほど、就業中断による機会費用が高いことが考えら
れる。したがって、女性の高学歴化に伴って、日本少子化の問題が深刻化になることが考えられ
る。
また、「親と同居」が女性における継続就業に有意な影響を与えないが、「夫の自営業」が女性
の継続就業に有意な正の影響を与えることがみられる。家族の育児協力について、親の支援より
労働時間が拘束されない場合による夫の協力が女性の継続就業を促すことが示される。また、「夫
の所得」の効果について、「夫の年収」の増加が女性の継続就業に負の影響を与えるが、有意で
はなく、つまり「Douglus=有沢法則」で指摘されるような「夫の所得」が日本女性の就業に与えるマイ
ナスの影響が弱くなってきたことがみられる。
また、random effects プロビット分析の結果を用いてシミュレーションをすると、子供を持つ女性に
おける「企業継続就業」の確率について、「子供なし組」より、「0−3 歳組」が 193％減少し、「１-3 歳
組」が 51％減少し、「4-6 歳組」が 25％減少することが明らかにわかる。いずれも、末子の年齢が若
いほど、女性における「企業継続就業」および「労働市場継続就業」の確率が低いことが明らかに
わかる。
本研究では、「労働市場継続就業」のプロビット分析では、非説明変数の設定について、樋口（ 1995；1998）に基
づいて、質問項目における「あなたは１年前と同じ仕事に就いていますか」の回答選択肢の①継続就業・転勤な
し＋②継続就業・転勤あり＋③出向にならば、企業継続就業＝１、④「転職」＋⑥「離職」にならば、企業継続
就業＝0 のように設定する。
17 本研究では、
「労働市場継続就業」のプロビット分析では、非説明変数の設定について、樋口（ 1995；1998）に基
づいて、質問項目における「あなたは１年前と同じ仕事に就いていますか」の回答選択肢の①継続就業・転勤な
し＋②継続就業・転勤あり＋③出向＋④転職にならば、労働市場継続就業＝１、⑥「離職」にならば、労働市場
継続就業＝0 のように設定する。
16
10
表4 出産が就業決定に与える影響（Bivariate probit analysis）
本人
年齢
年齢2
学歴（高校）
中学
短大・高専
大学
子供の数
夫年収（200−400万円）
0-200万円
400-600万円
600-800万円
800-1000万円
1000万円以上
夫の自営業
親と同居
地域
地域（大都市）
市町
村
cons.
ρ
Number of obs
number of groups
Log likelihood
Wald test
Log likelihood ratio test for rho=0
出産関数
係数
z値
0.1491
1.09
-0.0038 *
-1.80
就業関数
係数
z値
0.2332 *** 11.08
-0.0026 *** -11.49
-0.0186
-0.1640
-0.3038
-0.2860
-0.07
-1.02
-1.21
-4.10
0.0044
-0.1599
-0.0320
-0.0391
2.69
1.71
2.96
1.15
1.28
-0.81
-0.63
-0.0559
0.0332
-0.0527
0.0517
0.0128
1.7406
0.2212
2.75
2.65
-1.06
-3.99
-0.0592
0.2299
-4.7343
0.6077
0.3194
0.6009
0.3086
0.3235
-0.2470
-0.1393
0.4895
0.5812
-2.2732
-0.3664
2273
***
**
***
***
***
***
**
***
***
**
***
0.05
-2.15
-0.31
-1.24
-0.52
0.45
-0.58
0.48
0.11
12.91
2.77
-0.82
2.45
-10.57
-1533.91
chi2(30)= 423.48 Prob>chi2=0.0000
chi2(1)=16.60 Prob>chi2=0.0000
注：１ *,**,*** はそれぞれ有意水準10％、5％、１％を示す。
2 非説明変数について、「出産＝１、出産しない＝0」、「就業＝１、就業しない＝０」のように設定される。
11
表5 出産・育児が企業継続就業に与える影響（pooled & random effects probit analysis）
pooled
本人
係数
0.1037
-0.0011
z値
2.67
-2.50
***
年齢
**
年齢2
学歴（高校）
中学
-0.2233
-1.47
短大・高専
-0.1545
-1.31
大学
0.0899
0.53
出産・育児
子供の数（0人）
1人
-0.0049
-0.03
2人
-0.0123
-0.08
3人以上
-0.0550
-0.29
末子の年齢（子供なし）
0歳
-1.4999 ***
-5.18
-2.30
１−3歳
-0.4192 **
4−6歳
-0.2164
-1.06
7−18歳
-0.0046
-0.03
夫年収（200−400万円）
0-200万円
0.1937
1.02
400-600万円
-0.0884
-0.75
600-800万円
0.0308
0.20
800-1000万円
0.0013
0.01
1000万円以上
-0.0688
-0.39
5.91
夫の自営業
1.0515 ***
親と同居
-0.0339
-0.28
企業規模
（1−99人）
100−499人
0.1336
0.81
500人以上
0.1267
0.68
地域
地域（大都市）
市町
0.0318
0.28
村
0.4982 ***
3.17
年代別
（200４年基準）
2005年
-0.0119
-0.13
-1.69
cons.
-1.3936 *
Number of obs
1285
Log likelihood
-474.67
Wald test
LR(24)= 155.06 Prob>chi2=0.0000
sigma-u
rho
Log likelihood ratio test for rho=0
Pseudo R2
0.1404
random effects
係数
z値
0.1396 **
2.59
-0.0014 **
-2.43
-0.2897
-0.2128
0.1595
-1.44
-1.36
0.72
0.0148
-0.0173
-0.0821
0.08
-0.09
-0.33
-1.9271
-0.5103
-0.2444
0.0199
0.2198
-0.1316
0.0740
0.0321
-0.1050
1.3760
-0.0798
***
**
***
0.1645
0.1941
0.0431
0.6523
-4.42
-2.10
-0.92
0.11
0.87
-0.84
0.35
0.13
-0.44
4.88
-0.50
0.75
0.76
***
0.28
2.99
-0.0046
-0.04
-1.9724 *
-1.76
1285/996
-471.02
chi2(24)= 44.61 Prob>chi2=0.0065
0.8534
0.4214
chi2(01)=7.31 Prob>chi2=0.0003
注：１ *,**,*** はそれぞれ有意水準10％、5％、１％を示す。
2 企業継続就業の推定では、非説明変数が「継続就業＝１、離職・転職＝0」のように設定される。
12
表6 出産・育児が労働市場継続就業に与える影響（pooled & random effects probit analysis）
pooled
本人
係数
0.1585
-0.0017
z値
3.63
-3.63
***
年齢
***
年齢2
学歴（高校）
中学
-0.2562
-1.48
短大・高専
-0.0601
-0.42
大学
0.0602
0.30
出産・育児
子供の数（0人）
1人
-0.0806
-0.50
2人
0.0498
0.29
3人以上
-0.0142
-0.06
末子の年齢（子供なし）
-6.07
0歳
-1.8605 ***
１−3歳
-0.4881 **
-2.40
4−6歳
-0.1174
-0.48
7−18歳
0.1083
0.62
夫年収（200−400万円）
0-200万円
0.3502
1.38
400-600万円
-0.1008
-0.72
600-800万円
-0.0627
-0.34
800-1000万円
-0.0619
-0.29
1000万円以上
-0.2212
-1.12
4.38
夫の自営業
1.6938 ***
親と同居
0.0062
0.04
企業規模
（1−99人）
1.78
100−499人
0.3892 *
500人以上
0.2187
0.93
地域
地域（大都市）
市町
0.0972
0.71
2.28
村
0.4249 **
年代別
（200４年基準）
2005年
-0.1001
-0.89
-2.31
cons.
-2.1412 **
Number of obs
1285
Log likelihood
-325.74
Wald test
LR(24)= 181.77 Prob>chi2=0.0000
sigma-u
rho
Log likelihood ratio test for rho=0
Pseudo R2
0.2181
random effects
係数
z値
0.2061 ***
3.17
-0.0022 ***
-3.17
-0.3431
-0.1207
0.1297
-1.48
-0.63
0.49
-0.1088
0.0692
-0.0207
-0.51
0.31
-0.07
-2.3977
-0.5849
-0.0918
0.1808
0.4359
-0.1461
-0.0826
-0.0614
-0.3064
2.1879
-0.0294
0.5325
0.2926
0.1223
0.5450
***
**
***
*
**
-4.49
-2.13
-0.29
0.77
1.28
-0.77
-0.33
-0.21
-1.12
3.79
-0.15
1.71
0.92
0.68
2.13
-0.1187
-0.82
-2.8217 **
-2.18
1285/996
-323.6
chi2(24)= 32.65 Prob>chi2=0.0116
0.8593
0.4247
chi2(01)=4.29 Prob>chi2=0.019
注：１ *,**,*** はそれぞれ有意水準10％、5％、１％を示す。
2 労働市場継続就業の推定では、非説明変数が「継続就業・転職＝１、離職＝0」のように設定される。
13
表7 プロビット分析の結果を利用するシミュレーション
ケース１
ケース2
ケース3
ケース4
ケース5
ケース6
ケース7
ケース8
ケース9
ケース10
ケース11
ケース12
ケース13
ケース14
ケース15
ケース16
ケース17
基本ケース
年齢
25歳
35歳
学歴
中卒
短大
大卒
子供の数
１人
2人
3人以上
子供の年齢 0歳
1−3歳
4−6歳
夫の所得
0−200万
600−800万
800−1000万
夫の自営業
企業規模
中企業
大企業
継続就業率（％）
企業継続就業
労働市場継続就業
96%
138%
-32%
-42%
24%
32%
-29%
-34%
-22%
-12%
16%
13%
1%
-11%
-2%
7%
-9%
-2%
-193%
-36%
-51%
-58%
-25%
-9%
22%
44%
7%
-8%
3%
-6%
137%
219%
16%
53%
19%
29%
注：１基本ケースは年齢30歳高卒、子供なし、夫の年収400−600万円、夫自営業ではなく、
小企業（10-99人）、大都市のである。
2 基本ケース以外の数値は基本ケースとの差を示す。
4.3 出産・育児が女性の正規雇用期間に与える影響（コックスの比例ハザート分析）
Kaplan-Meier 法の分析によって、図１で示されるように、「４−6 歳組」および「７−18 歳組」に比
べ、「0−3 歳組」における正規雇用期間の残存確率が一番低いことがわかる。「末子の年齢」が若
いほど、正規雇用期間の確率が低いことが明らかにわかる。
図１末子年齢別・正規雇用期間の確率分析（Kaplan-Meier 法）
0.00
0.25
0.50
0.75
1.00
Kaplan-Meier survival estimates, by chi03 chi46 chi718
0
10
20
analysis time
chi03 = 0/chi46 = 1/chi718 = 0
chi03 = 1/chi46 = 0/chi718 = 0
30
40
chi03 = 0/chi46 = 1/chi718 = 1
14
コックスの比例ハザート分析によって、表 8 で示されるように、「子供なし＋19 歳以上子供組」に
比べ、「末子の年齢」の若い組が正規雇用期間の確率を低めることが明らかにわかる。この推定結
果は Kaplan-Meier 法による結果に一致している。また、「高校」に比べ、「短大」および「大学」が
正規雇用期間の確率に有意な正の影響を与えることが明らかにわかる。
「育児休業制度」の効果について、「学歴」および「子供の年齢」をコトーロルする上で、「雇用均
等法以前時期（1985 年以前）」、「雇用均等法時期（1986−1992 年）」および「育児休業法時期
（1993 年以降）」の三つの時期に分けて考察する。「雇用均等法時期」に比べ、「育児休業法時
期」が正規雇用期間の延長に影響を与えるが、その有意性が顕著ではないことがみられる。この推
定結果について、「育児休業制度」が「正規雇用期間」の延長に影響を与えることが考えられるが、
今回の分析では、データの制限で、具体的な「育児休業制度」のダミー変数が設定されなく、1993
年以後のマクロ経済の影響と育児休業制度の影響の両方が混在して相殺するため、「育児休業制
度」の有意性が顕著ではないことが考えられる。
表8 出産・育児就業が正規雇用期間に与える影響（Cox proportional hazard analysis)
推定１
年齢
年齢2
学歴（高校）
係数
1.0626
0.9993
中学
-0.7364
短大・高専
-0.5331
大学
-0.3547
子供の年齢（子供なし＋子供19歳以上）
0-3歳
1.6205
4−6歳
1.4791
7−18歳
1.2990
出産年代別(1986年−1992年）
1985年以前
1993年以後
Number of obs
702
Number of failure
613
Time at risk
7325
LR
chi2(8)=57.79
Log Pseudo Likelihood
-3519.74
Prob>chi2
0.0000
**
**
**
***
***
***
**
**
推定２
z値
2.29
-2.57
係数
z値
-2.56
-3.36
-3.75
-0.6772
-0.5184
-0.3671
***
2.69
2.41
2.03
2.2141
1.9619
1.6367
***
***
***
***
***
-0.6568 ***
-0.9082
702
613
7325
chi2(8)=56.85
-3520.21
0.0000
-3.40
-3.54
-3.63
3.98
3.66
3.18
-2.63
-0.72
注：1,*,**,*** はそれぞれ有意水準0.1、0.05、0.01を示す。
2 負ならば継続就業期間が長くなり、正ならば継続就業期間が短くなる。
5 結論および政策示唆
本研究では、出産・育児が日本女性の就業行動に与える影響について、パネルデータの分析に
よって、以下の結論が導き出される。
第一に、出産と女性の就業が同時決定されるとともに、両者がトレード・オフの関係にある。現在
の日本では、女性の出産と就業の両立が非常に困難である。
第二に、個別効果を除外し、末子の年齢が若いほど、女性における「企業継続就業」および「労
働市場継続就業」の確率が低い。また、両親より、夫の育児協力が女性の就業を促す。
第三に、末子の年齢が若いほど女性の正規雇用期間が短い。また、「高校」に比べ、「短大」お
15
よび「大学」が正規雇用期間に有意な正の影響を与える。
第四に、「育児休業制度」が正規雇用期間に正の影響を与えるが、その有意性は顕著ではな
い。
分析結果によって、女性における出産・育児の機会費用を減少するために、以下のような女性の
就業に関する促進政策が必要であることが考えられる。
第一に、日本では、1992 年から「育児休業制度」が実施されたが、今回の推定結果によって、出
産・育児が依然に女性の就業に大きくマイナスの影響を与えることが明らかにわかる。
この理由の一つが「育児休業制度」における実施面の問題であることが考えられる。つまり、1993
年以後に「育児休業制度」を導入する企業が増加したが、その制度を実施しない企業は少なくな
いのである。また、企業が育児休業制度を導入しても、雇用慣行によって、結婚・出産を契機に退
職する女性は少なくないのである。 18 したがって、女性の就業を促進するために、企業に対して、
「育児休業制度」を義務付けし、「育児休業制度」の実施に対する法的監査が必要であることが考
えられる。また、経済的合理性からみると、育児休業制度の実施によるコスト負担について、政府と
企業はどのように分担するかなどの問題に関する検討が必要である。 19
また、現実に一年間の育児休業を取得しても、若い子供（0−３歳）の保育サービス（例えば、保
育所や保育園など）が不足であるため、出産・育児期における女性が仕事を辞めなければならない
のが少なくない。したがって、若い子供（特に 0-3 歳子供）の保育施設を充実する政策が必要であ
ることが考えられる。
第二に、従来の分析によって、「親と同居」が日本女性の就業を促すことが確認されたが、今回
の分析では、「親と同居」より、「夫の自営業」が女性の就業および継続就業の確率を高めることが
明らかに示される。
この推定結果に二つの意味があると考えている。まず、夫の自営業の場合、夫の労働時間が拘
束されないため、夫の育児協力ができると考えられる。また、夫の自営業の場合、妻が家業の協力
者として働き、妻の労働時間も拘束されないため、育児と仕事を両立できることが考えられる。いず
れも、夫と妻の労働時間が拘束されない場合、女性の就業が促進されることが示される。
したがって、出産・育児時期における女性のみならず、若い子供を持つ男性に対しても、育児休
業や短時間勤務などの育児援助政策の実施が必要であることが考えられる。
第三に「高校」に比べ、「短大」および「大学」が女性の正規雇用期間に有意な正の影響を与え
ることがわかる。
この推定結果について、「低学歴」に比べ、「高学歴」の女性における「人的資本」の蓄積が多く、
現在の日本では高学歴の女性が出産・育児時期に、一度に離職あるいは育児休業をすると、その
後に以前より良い仕事を就く確率が低いため、学歴が高いほど正規雇用期間が長くなる確率が高
いことが考えられる。具体的に言えば、Becker(1964)と Mincer(1974)の「人的資本理論」によ
れば、高学歴の女性が人的資本の損失を減少するために、意欲的に正規雇用期間を延長し、「子
18
19
1996 年の「女性の職業意識と就業行動に関する」調査によって、「育児休業制度」が実施された規模別・企業の
割合について、
「 100 人未満」が 23.2％、
「 100− 299 人」が 25％、
「 300− 999 人」が 40％、
「 1000 人以上」が 23.8％
であることが示された。また、同調査によって、女性雇用者（正規社員）の育児休業制度利用意志について、育
児休業制度が実施されても、「結婚・出産を契機に退職する」という回答を選択する女性の割合は「 30− 99 人企
業」が 20.0％、「 100− 299 人企業」が 25.0％、「 1000 人以上企業」が 14.3％であることがわかった。
労働市場における法規制と経済効率について、樋口（ 1994）「育児休業制度の実証分析」によって、「経済合理性
の追及と法規制の間には矛盾が生じてしまう、人々は効率と公平のどちらを選ぶのかといったトレード・オフの
問題に直面せざるをえない。法規制を円滑に遂行するためには、一方でこれを順守する企業に、何らかの社会的
便益を与える必要が生じよう」ということが指摘される。
16
供を生む」より「子供を生まない」、「早く結婚して子供を生む」より「晩婚晩育」、また「多くの子供を
生む」より「子供の数を減らす」ということを選択することは経済合理性があるのであろう。
したがって、日本少子化の問題を解決するために、女性に対して、とくに高学歴の女性に対して、
元仕事を戻られ、つまりキャリアの継続ができるような企業・社会環境を図る労働政策が必要であり、
その中で「育児休業制度」の実施が重要であることが考えられる。
「育児休業制度」が女性の就業にポジティブな影響を与えることが考えられるが、この制度の実
施に伴って、労働政策における規制の「逆効果」が出現するかもしれない。 20 したがって、今後、
「育児休業制度」を含む労働雇用政策が日本女性の就業に与える影響に関する厳密的なパネル
データの分析が必要であることが考えられる。
20
労働雇用政策の効果に関する研究について、例としては、アメリカの Affairmative Actionn に関する実証分析に
よって、 Affairmative Actionn の実施に伴って、女性および黒人の雇用およびそれらの従業員に対する企業教育
訓練が増加したポジティブな効果が出現した一方、企業における雇用者の質が低くなり、企業生産性が低下し、
また採用および雇用における雇用主の差別が拡大したことが指摘される（ Leonard 1984,1989,1990;Conard,C.
1995;Griffin,1992;Caplan, L.1997; Holzer. H.J and Neumark,D. 1999）。
17
附図１
日本における合計特殊出産率の推移
日本の合計特殊出産率
4.00
3.50
3.00
2.50
2.00
1.50
1.00
0.50
注：１
20
02
年
20
01
年
20
00
年
19
95
年
19
90
年
19
85
年
19
80
年
19
75
年
19
70
年
19
65
年
19
60
年
19
55
年
19
50
年
0.00
国立社会保障・人口問題研究所「人口統計資料集」、厚生労働省「人口動態時計」
により作成。
2
「合計特殊出産率」とは、 15-49 歳までの女子の年齢別出産率を合計したもので、
１人の女性が仮にその年次の年齢別出産率で一生の間に生むとしたときの子供の数
に相当する。
附図 2
日本における女性の雇用率の推移
日本女性の雇用率
注：１
20
02
年
20
01
年
20
00
年
19
95
年
19
90
年
19
85
年
19
80
年
19
75
年
19
70
年
19
65
年
19
60
年
19
55
年
45.00%
40.00%
35.00%
30.00%
25.00%
20.00%
15.00%
10.00%
5.00%
0.00%
2000 年までは総務省「国勢調整」、「労働力調査」により作成。 2001 年および
2002 年は総務省「人口推計」、「労働力調査｣により作成。
2
雇用就業率＝（雇用者数 /15 歳以上人口） X100
18
附表１記述統計量（プロビート分析）
本人
子供の数
子供年齢
夫の年収
夫の自営業
親との同居
企業規模
地域
年齢
中学
高校
短大
大学
0人
１人
2人
3人以上
0歳
1−3歳
4−6歳
7−18歳
19歳以上
0-200万円
200-400万円
400-600万円
600-800万円
800-1000万円
1000万円以上
1−99人
100−499人
500以上
大都市
市町
村
2005年
観察数/サンプル数
平均値
標準偏差
47.1773
12.1340
0.1126
0.3162
0.6023
0.4895
0.1962
0.3972
0.0889
0.2846
0.2068
0.4051
0.2648
0.4413
0.3797
0.4854
0.1487
0.3559
0.0290
0.1679
0.1346
0.3414
0.0810
0.2728
0.2662
0.4421
0.3207
0.4669
0.0941
0.2921
0.3286
0.4698
0.2644
0.4411
0.1465
0.3537
0.0862
0.2808
0.0801
0.2715
0.1271
0.3332
0.1738
0.3790
0.6695
0.4749
0.1734
0.2846
0.1571
0.2721
0.2116
0.4085
0.6058
0.4888
0.1826
0.3864
0.4677
0.4991
2273/996
最大
20
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
最小
70
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
最大
21
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
最小
69
45
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
注：KHPS2004,KHPS2005より整理。
附表2 記述統計量（ハザート分析）
本人
子供年齢
年齢
正規雇用期間
中学
高校
短大
大学
0−3歳
4−6歳
7−18歳
19歳以上
1985年以前
1986年-1992年
1993年以降
観察数/サンプル数
平均値
49.5442
10.4345
0.1667
0.7607
0.0513
0.0214
0.0655
0.0584
0.1254
0.7507
0.4046
0.1168
0.4786
標準偏差
12.2257
7.3115
0.3729
0.4270
0.2207
0.1447
0.2476
0.2347
0.3314
0.4329
0.4912
0.3214
0.4999
702
注：KHPS2005より整理。
19
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