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2020 Fiscal Year Research-status Report

Causal Effects of Marital and Fertility Decisions on Female Labor Supply: Evidence and Mechanisms

Research Project

Project/Area Number 19K13710
Research InstitutionThe Institute of Statistical Mathematics

Principal Investigator

張 俊超  統計数理研究所, リスク解析戦略研究センター, 特任助教 (80814409)

Project Period (FY) 2019-04-01 – 2022-03-31
Keywords操作変数 / 労働供給 / 出産・育児 / 因果効果 / 異質性
Outline of Annual Research Achievements

日本では政府統計ミクロデータの利用に制限があり、女性雇用における政策立案に必要なエビデンスが極めて少ない。本研究では、国勢調査の個票データを用いて、自然実験に基づく操作変数を用い、(1)出産・育児が女性の労働供給に与える因果効果を明らかにし、(2)出産・育児の異質性のメカニズムを解明した上で、(3)女性の活躍推進のための政策的インプリケーションを示すことを目的としている。同時に出生率と女性の労働力率の増加可能性について検討し、少子化社会におけるより効果的な出産・育児支援策を提言する。

出産・育児が女性の労働供給に与える因果効果を明らかにするのが困難なのには、2つの理由がある。第1に、変数脱落である。観測できない要因が出産・育児行動と労働供給の両方に影響を与えていると推測されるため、単純な最小二乗推定(以下、OLS)では下方バイアスがかかってしまうと考えられる。例えば、他の条件を一定にしたとき、出産・育児行動に対する選好の強い女性は、他の女性と比べ、平均的に一生に産む子どもの数が多く、働く確率が低くなると考えられる。つまり「出産」と「女性の労働力率」との間にある見かけ上の相関は観測できない選好による可能性がある。第2に、逆因果効果である。出産・育児が女性の労働供給を減らすように、逆に、仕事のために子どもをもたない、子どもの数を減らすという逆因果関係である。女性が比較的働きにくい日本では、逆因果効果を考慮しないモデルは政策分析上有益ではない。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

論文にまとめ、学会、シンポジウムなどで研究結果を発信しました。

Strategy for Future Research Activity

中国・台湾・アメリカなどの国のデータで国際比較分析を行なって、推定値を比較すること。国際比較することで、ATEとLATEの違いとその原因を模索していきたいと考えている。」

Causes of Carryover

コロナで海外の学会に行けなくなりますので、経費を来年度に繰り越している。来年度は研究に必要な図書、ソフトライセンスを購入予定。

  • Research Products

    (3 results)

All 2020

All Presentation (3 results) (of which Invited: 2 results)

  • [Presentation] 公的ミクロデータ、因果推論とEBPM:オンサイト施設で国勢調査を利用した経験談2020

    • Author(s)
      張俊超
    • Organizer
      公的統計ミクロデータ研究コンソーシアムシンポジウム2020
  • [Presentation] Revisiting the Dilemma of Fertility and Female Labor Supply: New Evidence and Explanations from Japan2020

    • Author(s)
      張俊超
    • Organizer
      官民オープンデータ利活用の動向及び人材育成の取組(2020年度)
    • Invited
  • [Presentation] 公的統計ミクロデータ、因果推論と EBPM:国勢調査を利用した経験談2020

    • Author(s)
      張俊超
    • Organizer
      日本統計学会春季大会
    • Invited

URL: 

Published: 2021-12-27  

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