札幌市の少子化 その特徴と要因 札幌市立大学 デザイン学部 教授 原俊彦

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1 札幌市の少子化 その特徴と要因 2006-9-16 札幌市立大学 デザイン学部 教授 原俊彦
札幌市の少子化　 その特徴と要因 札幌市立大学　デザイン学部 教授　　原俊彦 　私は文部省の科研費の関係で３年間、北海道の少子化についてのシミュレーションモデルを作る研究を行ってきました。北海道の中で札幌市というのは人口のウェイトがとても大きいので、モデルを作っていく段階で、札幌市とそれ以外の地域と２つに分けて、分析をしていたんですね。初年度が人口学的要因ということで、何故出生率が低いのかを、２年度目がどういう社会経済要因で低くなっているのか、そして３年度目でシミュレーションモデルを作り、過去1965年から2000年までの出生率の動向をコンピュータでシミュレーションし、実際のデータと合うかどうかという研究を行いました。特に最後のシミュレーションモデルは時間の関係もあって札幌市について作成していたので、お役に立てればと思い、お話することにしました。 　ただお断りしておきたいのは、札幌市にポイントを置いて分析を進めてきた訳ではないので、一部、例えば他の政令指定都市との比較などについては弱い部分もあります。 　また、少子化については最近話題になっていて、どなたでも結婚する・しない、子どもを生む・生まないということでいえば当事者なものですから、この問題について意見を持っていますし、多分ああだろう、こうだろうとマスコミでもいろいろ言われていますが、私自身、ドイツで研究して帰ってきてから20年、ずっとこの出生率について研究をしていまして、未だによくわからない、それほど簡単ではないということをまずご理解いただきたいと思います。 　それから、北海道や札幌市の少子化問題という分析は、過去に行われた経緯がありません。というのも、分析するのが簡単ではないからです。全国データは人口動態統計などで簡単に調べられますが、都道府県別になると一気にデータの量や入手可能性が狭まります。政令指定都市の場合は別掲という形で出てきますが、札幌市も昔から政令指定都市だったわけではないので、過去のデータが分からない。このような制約の中で、過去３回、人口学会でこの問題について発表してきましたが、今の時点では日本でも初めて都道府県レベルで細かく分析したケースというで、まだ初歩的な研究ですので、不完全な部分もあるという点をご承知いただきたいと思います。

2 Sapporo City University
人口学的な特徴 Sapporo City University

3 合計特殊出生率の推移 【合計特殊出生率の推移】 ・毎年どんどん下がっています。
・札幌市についてはデータが飛んでいて、65年など点ではあるのですが、継続したデータは74年からになります。これで見ていただくと分かるように、74年以降、どんどん低くなって来ています。 ・実は札幌市は65年などでは全国値よりも高かった時期もあるのですが、一貫してこのように下がっていて、2005年について言えば、ほとんど東京都と重なるような形になってきています。 ・北海道も下がってきて、全国で１、２を争う少子化地域ということになります。 ・人口学会では、合計特殊出生率が北海道で低く、沖縄で高いのはどうしてなのかが、良く話題になり、よくわかっていないので、北海道について調べたのがこの研究です。

4 全国との出生力格差 【全国との出生力格差】
・全国の合計特殊出生率を１として見た場合に、全国との格差がどのように開いてきているかを表しています。 ・北海道の場合は1966年以前であれば全国平均より高かったのですが、そこから下がって来ています。 ・北海道と札幌市の一番大きな違いは、北海道の場合には格差がだいたい0.9ぐらいの所を波打っていますが、札幌市の場合には差がどんどん広がって来ていて、東京都の傾向とよく似ています。2004年で、ほぼ東京都の水準に重なり、2005年では1.00か、1.00を切るだろうと予想されます。

5 年齢別出生率の特徴 【年齢別出生率の特徴】
・合計特殊出生率は、各年齢別の出生率を足し合わせたものなので、各年齢で何が起きているのかを特定しなければなりません。データの制約があるので、2000年のデータを使って年齢別の出生率を計算し、全国値や13大都市の平均と比較しています。 ・これで見ると札幌市は、25～29歳の手前であれば13大都市の平均よりは高いのですが、25～29歳では東京都に次いで低くなります。30～34歳、35～39歳ですと他の政令指定都市よりも圧倒的に低いということになります。 ・これは奇妙な現象で、通常、都市化が進み、東京型であれば、晩婚化・晩産化してくるために「キャッチアップ」効果といって、高年齢で出生率が高くなるはずです。ところが他の政令指定都市と違って、札幌市の場合には高くならないという傾向が見られます。 ・北海道全体でも高年齢で低いという特徴が見られます。

6 ●年齢別有配偶出生率 【（1）年齢別有配偶出生率】
・年齢別出生率を、夫婦が子どもを生んでいるかどうかという「有配偶出生率」という部分と、夫婦になっている人が多いか少ないかという「有配偶率」に分解することができます。夫婦が同じように子どもを生んでいても、結婚している人の割合が少なくなれば出生率が下がるので、かけ算の関係になります。 ・まず有配偶出生率のグラフを見ると、札幌市は全国平均よりも特に高年齢で夫婦の出生率が低く、晩産化のキャッチアップが弱い傾向が見られます。

7 ●年齢別有配偶率 【（2）年齢別有配偶率】 ・次は有配偶率で、同じ年齢で結婚している人が多いかどうかという割合を比較しています。これで見ますとやはり25～29歳ぐらいの所までは政令指定都市の平均よりわずかに高いですが、30～34歳、35～39歳になりますと、政令指定都市の中では最低になります。

8 ●女子未婚初婚率 【（3）女子未婚初婚率】 ・「有配偶率」が難しいのは、結婚している人の割合ということでストックの状態ですから、フローは関係ないわけです。 　だから例えば若い人が過去にたくさん結婚したりすると、有配偶率は高くなります。これをフローで見ようと思ったら、「未婚初婚率」といって、未婚の人がどれぐらいの確率で結婚しているのかを見る必要があります。 ・この未婚初婚率のグラフをみると、やはり25～29歳以降から未婚初婚率が政令指定都市中で最低になっており、高年齢で未婚者が結婚する確率が低いということが分かります。

9 全国値との格差：要因分解 【全国値との格差：要因分解】
・このように「有配偶率」と「有配偶出生率」の２つの要因が重なって出生率は下がるわけですが、このページは、要因分解法といって、どれがどれだけ貢献しているか、全国格差の要因を分解しています。 ・これで見ると、当然全国との格差はマイナスになるわけですけども、東京都や13大都市平均の場合は「有配偶率」の影響が大きく、「有配偶出生率」の影響は比較的小さいわけです。しかし、札幌市の場合には両者がほぼ同じぐらい、むしろ「有配偶出生率」による格差が大きいということが言えます。13大都市の中でこのようなパターンを示しているのは札幌市だけです。 ・北海道全体では、「有配偶率」は、むしろプラスに作用していて、「有配偶出生率」が、合計特殊出生率の全国との格差を生んでいるといえます。

10 有配偶出生率による格差 【有配偶出生率による格差】
・年齢別の「有配偶出生率」による格差を見ると分かるように、全国との格差は、35歳-39歳、40-40歳の高年齢では非常に小さくなっていますが、。東京都や13大都市ですとキャッチアップ効果があるので、この部分はプラスになっていますが、札幌市ではこれが弱く、依然として全国平均以下という特徴が見られます。

11 年齢別有配偶率による格差 【年齢別有配偶率による格差】
・年齢別の「有配偶率」による格差を見ても、20～24歳や25～29歳の部分についていえば、むしろ13大都市平均よりは格差が小さいですが、30～34歳の所では13大都市平均よりも札幌市の方がマイナスの格差が大きくなっています。

12 Sapporo City University
社会経済要因の分析 Sapporo City University

13 女子未婚初婚率への影響要因 【女子未婚初婚率への影響要因】
　【女子未婚初婚率への影響要因】 ・次は２年度目に行った研究です。ここでは、この格差を説明するための社会経済要因を、2000年の都道府県のデータを使って重回帰分析という方法で調べています。 ・社会経済要因については、さまざまな研究があり、変数をどう選ぶかが一番難しいのですが、過去の20～30ぐらいの代表的な研究でどのような変数が使われているかを調べ、それらをテストして絞り込みを行っています。 　過去の研究は年齢別に分解せずに分析を行っているものが多く、これでは正確な結果が得られないので、今回は年齢別に処理をして分析しております。使った変数は全部で30ぐらいあり、収入関係のデータや就業率といったものも全部含まれていますが、有効ではない変数をどんどん減らしていき、有為な変数だけを取るという形してまとめてあるので、この表にはほとんど出てきません。 ・まず、未婚初婚率への影響について見ると、例えば15～19歳の未婚初婚率、どれぐらい独身の人が結婚しているかという確率に貢献しているのは、【最終学歴高卒男15～19歳】という変数で、これは＋0.56（最高が1、最低が0の範囲で、数字が大きいほど影響力が強い。＋は正比例、ー反比のような関係）ということ、最終学歴が高卒で終わっている男性の割合が高ければ高いほど、未婚初婚率が高くなるという傾向が見られるということになります。ついで【消費者物価】というのは消費者物価指数が高ければ高いほど未婚初婚率が低くなる。それから【沖縄ダミー】というのは、沖縄であることによって、何か影響があるのかというのをダミー変数を使って調べるわけですけども、これが0.31ということで、沖縄の場合だけ、例外的に地域性で高くなっているという説明になります。 ・以下同様に分析していくと、従来言われていた収入、女子の機会費用、例えば女性の平均賃金といった要素は、それほど有為ではなく、男子の第２次産業従事者割合（男子の製造業に就業する人の割合）と、学歴関係が影響しているということが分かりました。 ・左のグラフの見方ですが、これは数字が１に近いほど、相関が強く、よく説明ができるということです。20～24歳が一番よく説明できて、この少ない変数でばらつきの80％以上まで説明がつくということになります。高年齢になるにつれてばらつきが大きくなって、説明がつかなくなりますが、それでも50％ぐらいまでは、これらの変数で説明がつくということがわかりました。

14 有配偶出生率への影響要因 【有配偶出生率への影響要因】
・同様に有配偶出生率に対する社会経済要因の分析をすると、やはり男子の第２次産業従事者割合と学歴関係が全体として影響していることが分かります。 ・影響の仕方はいろいろですが、2000年の全国データについては、男子の最終学歴と男子の就業構造が、未婚初婚率や有配偶出生率に影響していることがわかりました。

15 シミュレーションによる分析 1965年から2000年までの時系列相関 ＜人口学的要因＞ 女子未婚初婚率 女子有配偶出生率 ＜社会経済要因＞
男子の最終学歴高卒割合 男子の第２次産業就業割合 【シミュレーションによる分析】 ・最終的に「女子未婚初婚率」と「女子有配偶出生率」を、社会経済変数で説明ができれば、それをシミュレーションモデルに組み込んで予測ができるということになります。 ・ここで問題なのは、2000年という単年度であれば、全国の都道府県のデータを全て投入して回帰分析できますが、長期データでは、全国の都道府県全部のデータを揃えることは難しいので、ここでは、1965年から2000年までの国勢調査のあった年の、札幌市のデータを調べて、時系列の相関を取りました。 ・また、単年度の分析のように、可能性のある社会経済要因を全てを入れて分析することは難しいので、 どの年齢でも、一番、影響力が大きいと考えられる【最終学歴高卒割合男子】と【第２次産業就業割合男子】を、独立変数に選びました。

16 ・次の２ページをまとめて見ていただくと、青いカーブが「女子未婚初婚率」で、実際の札幌市の未婚初婚率のトレンドを表し、1965年を１として指標化しています。
・例えば「女子未婚初婚率15～19歳」の場合、1965年～70年を１としたときに、1980～85年の所で0.4（40％）ぐらいまでどんどん下がって、一度上がって、また下がって、もう一度上がってということで、1995～2000年のあたりですと65年の水準の50％まで下がったということがトレンドで示されています。 ・これに対して赤い線が【最終学歴高卒以下割合男子】を、黄色い線が【第２次産業就業者割合男子】を表しています。この２つを利用して予測値を推計した結果が水色の線になります。青い線が実際の動きですから、多少デコボコはありますけれども、かなりよくトレンドが再現されているということになります。 ・20～24歳以降も同じようにして図示してあります。特に30～34歳ですと、完全に予測値と実測値が重なっていることが分かります。もっとも、35歳以降の高年齢の部分になると、ズレが大きくなっています。

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18 次の２ページは、女子の有配偶出生率について同じことを行った結果です。赤い線が実際の年齢別有配偶出生率の動きを表していますが、年齢によって動き方が違うことが分かります。15～19歳は上昇、20～24歳はだほぼ横ばい、25～29歳は低下、30～34歳、35～39歳、40～44歳と、だんだん上昇してきています。 　要するに札幌市でも晩産化の影響があるということになります。 　そして黄色い線が【最終学歴高卒以下割合男子】で、青い線が【第２次産業就業割合男子】、茶色が予測値になります。 　これで見ると分かるように、例えば25～29歳、30～34歳で予測値と実際のトレンドがほぼ一致しているとことが分かります。

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20 【シミュレーション結果の比較】 ・次のページは、先程の時系列分析の結果から得られた倍数をモデルに組み込んでシミュレーションしたものです。シミュレーションモデル自体は、人口移動や死亡率なども全部含めた総合的なモデルで、とても複雑なので、ここでは出生率に関するシミュレーション結果だけを示します。 ・この結果の見方ですが、まず黒い実線が、過去の、札幌市の実際の合計特殊出生率の動きを示しています。つまり、1965年から下がりはじめ、85年あたりで中休みして、それから2000年にかけてf再び低下して来ています。 ・♦と破線で示されているのが、シミュレーションした結果です。これで見ると、【第２次産業就業割合男子】と【最終学歴高卒以下割合男子】の二つの変数で、過去の合計特殊出生率の動きをほとんど再現できることが分かります。 ・それから▲と破線で示されているのが両倍数＝１というもので、真っ直ぐ1.80の所を推移していますが、これは、もし1965年の時点の「未婚初婚率」と「有配偶出生率」がそのまま変化しなかったら、この水準が保たれていたということを示しています。つまり、1965年の頃の未婚者の結婚傾向や、既婚者の子どもを生む傾向が、その後も変化しなかったとしたら、札幌市の合計特殊出生率は1.80ぐらいの水準で保たれていただろうと考えられます。 ・もう１つの◆青い実線で示されているのは「有配偶出生率」だけが現実と同じように変化して、「未婚初婚率」は1965年のまま変化しなかった場合を示しています。つまり、今、見られるような晩婚化や未婚化が起こらず、1965年頃のように、若い人が結婚していたとすれば、札幌市の合計特殊出生率は2.00ぐらいまで上がっていただろうと考えられます。 ・実際の変化より低い▲の実線は、その逆で、「有配偶出生率」が1965年のまま変化せず、「未婚初婚率」のみが現実と同じように変化していった場合を示しています。この場合は、札幌市の合計特殊出生率は、すでに2000年の段階で１を切る程激しく低下していただろうといえます。 ・つまり、札幌市の場合、少なくとも1985年以降は「有配偶出生率」 （夫婦が子供を産む傾向）は、むしろ合計特殊出生率に（出生率を上げる方向で）プラスに働いているが、やはり「未婚初婚率」（独身者の結婚行動）の低下（要するに晩婚化・非婚化）の影響が大きいということが分かりました。

21 シミュレーション結果のまとめ 1965年から2000年にかけての札幌市の合計特殊出生率の動向をよく再現している。
1965年以降の出生力低下は、主として女子未婚初婚率の低下→女子有配偶率の低下を反映したものである。 これに対し女子の有配偶出生率は1980年以降はむしろプラスに作用していたと解釈できる。 男子第２次産業就業者割合と最終学歴高卒以下割合の二つの変動要因で十分に説明しうる 。 【シミュレーション結果のまとめ】 ・シミュレーションは、1965年から2000年にかけての、札幌市の合計特殊出生率の動きをかなりよく再現しています。ちなみに同じデータを使って2005年まで延長して推計すると、やはり1.00を切る結果となります。 ・1965年以降の札幌市の合計特殊出生率の低下は、女子の未婚初婚率の低下と、その結果として有配偶率の低下によるものであるといえます。 ・これに対して有配偶出生率は1985年以降むしろプラスに作用してきていると解釈できます。この事は、先ほどの話と違うと思われる方もいると思いますが、先ほど話は、2000年の全国データとの格差を調べたもので、他の政令指定都市に比べて有配偶出生率が低いということでしたが、時系列で見た時にはそれほどひどい状態ではない（あるいは改善して来ている）といえます。 ・また、社会経済要因としては、非常にピンポイントでしか分析していませんが、男子の【第２次産業就業割合】と【最終学歴高卒割合】の２つで、ほとんど説明がつくといえます。

22 Sapporo City University
その他の要因 Sapporo City University

23 Sapporo City University
高い離婚割合の影響 Sapporo City University

24 Sapporo City University
試算結果（年齢階級別：離別） Sapporo City University

25 Sapporo City University
試算結果（全体：離別） Sapporo City University

26 Sapporo City University
高い人工妊娠中絶率の影響 Sapporo City University

27 Sapporo City University
高い人工妊娠中絶率（年齢階級別） Sapporo City University

28 Sapporo City University
試算結果（年齢階級別：中絶率） Sapporo City University

29 Sapporo City University
試算結果（全体：中絶率） Sapporo City University

30 Sapporo City University
人口移動率の影響（男性） Sapporo City University

31 Sapporo City University
人口移動率の影響（女性） Sapporo City University

32 札幌市の少子化対策との関連 少子化の進行・全国との格差拡大は、学術ｻｰﾋﾞｽ産業都市としての市の特性に起因していると考えられる。
従って、政策的な対応により出生力を上昇させることは難しいと思われる。 むしろ少なく生まれる子供たちを大切に育てることに重点を置くべきだろう。 【札幌市の少子化対策との関連】 ・以上の結果から、札幌市の少子化対策との関連でいうと、少子化の進行や全国との格差は、基本的には、この街の「学術・サービス産業都市」（私の造語）、要するに学校、大学が多いという文化都市的な面と、第２次産業割合が低くサービス産業中心だという、２つの特性が大きく影響しているのだろうと思います。　 ・そうであれば、政策的に対応するのは容易ではないと思います。要するに、最終学歴が高卒となる人の割合を増やすとか、あるいは男子の第２次産業就業割合を高めるということですから、国家的なレベルで、現在のライフサイクルそのものを大きく変えるような取り組みをしない限り、簡単には、出生力格差は埋まらないだろうと思います。 ・そういう意味では、こどもをより多く生んでもらうため施策より、むしろ、少なく生まれる子どもを、いかに大切に育てて行くかという点に、重点を置くような施策をされた方が、有効なのではないかというのが、分析結果から出た答えだといえます。

33 他の大都市圏からの流入・周辺地域への流入：特に若年層と高齢者
少子高齢化：その他の影響要因 他の大都市圏への流出：特に若年層 周辺地域への流出：特に家族形成期 転出 低出生力 再生産年齢人口 平均寿命の延び 転入 他の大都市圏からの流入・周辺地域への流入：特に若年層と高齢者 【少子高齢化：その他の影響要因】 ・今回は少子化（出生力）についてのお話でしたが、少子化というのはあくまでも少子高齢化の一部分に過ぎません。ここでは低出生率についてご説明しましたが、実際には人口移動や平均寿命の伸びなど、いろいろな要素が全部絡んで、人口の年齢構成のバランスが変わります。 ・札幌市について言えば、特に人口移動の影響というのが無視できません。例えば高齢化は、若年層が他の大都市圏へ流出してしまうとか、あるいは、周辺地域に家族形成期の人たちが住宅事情から出てしまうとか、逆に介護施設の関係で、高齢者がたくさん転入してくれば、それだけで高齢化は進行します。あるいは、周辺からの若年層が流入すれば、それだけで年齢構成のバランスは良くなります。 ・そういう意味で言うと、少なく生まれた子どもを大事に育てる施策という形で、札幌市が子育てのしやすい街になり、家族形成期の人たちが本州や周辺地域に転出したりすることを防ぐことができれば、それだけでも子どもの数自体は増え、年齢構成のバランスが取れるようになる可能性は十分にあります。今から出生率を上昇させて、自然増加で市の高齢化を食い止めるというのはナンセンスだと思います。 年少人口割合 生産年齢人口割合 老年人口割合

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