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世代間学歴同類婚の趨勢 大規模調査データの統合による分析 打越文弥 東京大学大学院 人文社会系研究科修士課程 Preliminary Draft 1

Trends of Intergenerational Assortatibe Mating in Japan

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Page 1: Trends of Intergenerational Assortatibe Mating in Japan

世代間学歴同類婚の趨勢 大規模調査データの統合による分析

打越文弥 東京大学大学院

人文社会系研究科修士課程

Preliminary Draft 1

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配偶者選択の研究

1) 配偶者選択のメカニズム 近接要因としての選好説(誰を好むか)と  機会説(どこで会うのか)による説明

2) 結婚パターンによる開放性研究 社会移動を横軸にしたような、研究。 同類的な結合(同類婚)の多さ→閉鎖的な社会

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同類婚とは

•  同類婚 (Assortative Mating):似た社会的な特徴を持つ男女が結婚する傾向

•  社会階級や職業威信,教育程度が初婚のカップルの間で類似していることは多くの研究で指摘されてきた(Blau and Duncan 1967; Hout 1982; Jacobs and Furstenberg 1986) .

•  同類婚は広く人間社会で観察される現象(Kalmijn 1991, 1998; Mare 1991; Qian 1997; Smits et al. 1998).

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日本における同類婚

•  出身階級よりも高学歴者同士,低学歴者同士という男女の学歴による結合パターンがコーホートを通じて優勢でありコーホート間に違いがない(白波瀬 1999).

•  かつては同類婚の急激な低下が指摘されたが(志田ら 2000),最新の知見では学歴同類婚は緩やかな減少トレンドにある (三輪 2007).

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ところで、

•  配偶者選択のメカニズムを近接要因だけに限定する必要もない?

•  社会移動:親子の職業の連続性は観測できても、その間はブラックボックス。

•  社会移動と同類婚を組み合わせる  →同類的な結合は世代間で連続するのか?

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基本的な命題

•  人々は互いに似た社会的な特徴を持つ個人と交流する傾向にある。

•  子どもは社会化の過程で親や周囲の価値観に影響されて成長する。

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世代間同類婚の仮説

•  同質的な親のもとに生まれた子どもは、自らも同質的な特徴を持つ人と結婚しやすい (Mare 2008)。 – 同質的な親のもとに生まれた場合、異質な親のもとに生まれた場合と比較して、そうした特徴と似た環境で育つ傾向が強い。

– 親と同質的な社会圏に身を置き、価値観を持った結果、最終的に選択される配偶者も自らと似たものになる。

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理論仮説

同質性の測定指標:学歴の一致度 基本仮説1 夫と妻の学歴は同じものになる傾向がある. 基本仮説2 親世代の学歴に基づく結婚パターンは夫と妻の学歴の同質性に影響を与える.

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作業仮説

作業仮説1:  本人と配偶者の学歴は同質的である. 作業仮説2:  本人の父親と母親の学歴は同質的である. 作業仮説3: 本人の父親と母親の学歴が同質的であるかどうかが、本人と配偶者の学歴の同質性に影響を与える.

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作業仮説

検討課題 1) 学歴の世代間連鎖の効果は時系列的にみてどのように推移しているのか。

2) 低学歴・中学歴・高学歴ごとに見た時の世代間連鎖の効果はどのように変化しているのか。

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使用するデータと変数

•  JGSS2000-03, 2005, 2006, 2008, 2010, SSM 1995, 2005. NFRJ03, 08を統合したデータをする1。

•  対象:1930-79年に生まれた男女26,135人 •  変数:本人、配偶者、本人の父と母の学歴、本人性別、本人出生年

•  分析方針:クロス表の検討→ログリニアモデル 1 二次分析にあたり,東京大学社会科学研究所附属社会調査・データアーカイブ研究センターSSJデータアーカイブから個票データの提供を受けた.謹んで感謝申し上げる.

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使用するデータと変数(cont.)

•  学歴分類 –  中学卒業:旧制尋常小学校,旧制高等小学校,新制中学校

–  高校卒業:旧制中学校・高等女学校,旧制実業学校,旧制師範学校,新制高校

–  短大・高専卒業:旧制高校・旧制専門学校・高等師範学校,新制短大・高専

–  大学卒業:旧制大学・旧制大学院,新制大学,新制大学院

–  中学卒業を「低学歴」,高校卒業を「中学歴」,短大・高専及び大学卒業を「高学歴」とした.

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記述統計

  本人出生コーホート 性別   1930年代 4571 17.5 男性 12037 46.1 1940年代 6495 24.9 女性 14098 53.9 1950年代 6221 23.8 1960年代 5340 20.4 1970年代 3508 13.4

  本人   配偶者   低学歴 5835 22.3 5816 22.3 中学歴 11175 42.8 11444 43.8 高学歴 9125 34.9 8875 34.0

  父親   母親   低学歴 14522 55.6 14740 56.4 中学歴 7623 29.2 9548 36.5 高学歴 3990 15.3 1847 7.1 合計 26135

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二重クロス表

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3重クロス(全体)

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3重クロス(男性)

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3重クロス(女性)

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ここまでの小括

•  1930-40年代生まれについては親が非同類婚の場合に,本人が同類婚である割合が,親が同類婚である場合に比べて低い.

•  しかし,次第にその効果は薄まり,近年のコーホートになると親の同類婚による影響力はほとんど見られなくなる。

•  ただし,ここまでの分析は異なる学歴の同類婚を一括りにしており、別途、学歴ごとに異なるパターンを考慮した分析をする必要がある。

※学歴別世代間オッズ比は算出しにくい 21

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父母いずれかを高学歴に限定した場合

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使用するモデル

•  学歴別パラメータ、コーホート、データ特性それぞれを考慮するかどうかで分類する。

•  場合分け 1) 学歴別パラメータを考慮しない場合 a)  コーホート、データ特性を考慮しない場合 b)  コーホート、データ特性を考慮する場合

2) 学歴別パラメータを考慮する場合 a)  コーホート、データ特性を考慮しない場合 b)  コーホート、データ特性を考慮する場合

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Page 27: Trends of Intergenerational Assortatibe Mating in Japan

(1) 学歴別パラメータを 考慮しない場合

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使用するモデル

•  基本モデル Fijklm = ττiRτjSτkFτlMτmGτijRSτklFMτikRFτilRMτjkSFτjlSMτimRGτjmSGτijklRSFM R: 本人 S: 配偶者 F: 父親 M: 母親 G:性別 RSFM 本人、配偶者、父母の同類婚セルに同じパラメータを与えるデザイン行列(次頁) ※ RS, FM, RF, RM, SF, SMに関して Restricted model Unrestricted (saturated) model   

配偶者低学歴

配偶者中学歴

配偶者⾼高学歴

本⼈人  低学歴 1 0 0 本⼈人  中学歴 0 2 0 本⼈人  ⾼高学歴 0 0 3

  ⽗父親  低学歴

⽗父親  中学歴

⽗父親  ⾼高学歴

⺟母親  低学歴 11 12 13 ⺟母親  中学歴 21 22 23 ⺟母親  ⾼高学歴 31 32 33 28

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Page 30: Trends of Intergenerational Assortatibe Mating in Japan

使用するモデル(cont.)

これに加えて、 a) コーホート、データ特性を考慮しない場合 b) コーホート、データ特性を考慮する場合 をモデルに組み込む。 より複雑な(b)の例 Fijklmno = ττiRτjSτkFτlMτmGτnCτoDτijRSτklFMτikRFτilRMτjkSFτjlSMτimRGτjmSGτijkl(1)τinRCτjnSCτknFCτlnMCτijkl

(1)C R: 本人 S: 配偶者 F: 父親 M: 母親 C: コーホート G:性別 D: データ (1) 本人、配偶者、父親、母親の対角セルに学歴ごとに同じパラメータを与えるデザイン行列

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τijklRSFMのパラメータのオッズ比

N = 26135, RSFMの同類結合はすべて同じパラメータ

Model Odds Ratio β Z(λ) d.f. AIC Model Features Cohort

1A 1.673 10.5 3808 7.59 unrestricted 2way No

1B 1.757 11.33 3814 7.67 restricted 2way No

1C 1.693 10.75 3772 6.42 unrestricted 2way Yes

1D 1.767 11.46 3778 6.49 restricted 2way Yes

1E 2.287 13.06 3768 6.40 unrestricted 2way Yes with interaction

1F 2.347 13.34 3774 6.47 restricted 2way Yes with interaction

1G 2.161 12.15 3757 5.77 unrestricted 2way Yes with interaction & data

1H 2.211 12.42 3763 5.84 restricted 2way Yes with interaction & data

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各データに分割した結果

Model: restricted 2way cohort with interaction & data

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Page 33: Trends of Intergenerational Assortatibe Mating in Japan

(2) 学歴別パラメータを 考慮する場合

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使用するモデル

•  基本モデル Fijklm = ττiRτjSτkFτlMτmGτijRSτklFMτikRFτilRMτjkSFτjlSMτimRGτjmSGτijklRSFM R: 本人 S: 配偶者 F: 父親 M: 母親 G:性別 RSFM 本人、配偶者、父母の同類婚セルに違うパラメータを与えるデザイン行列(次頁) ※ RS, FM, RF, RM, SF, SMに関して Restricted model Unrestricted (saturated) model   

配偶者低学歴

配偶者中学歴

配偶者⾼高学歴

本⼈人  低学歴 1 0 0 本⼈人  中学歴 0 2 0 本⼈人  ⾼高学歴 0 0 3

  ⽗父親  低学歴

⽗父親  中学歴

⽗父親  ⾼高学歴

⺟母親  低学歴 11 12 13 ⺟母親  中学歴 21 22 23 ⺟母親  ⾼高学歴 31 32 33 34

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Page 36: Trends of Intergenerational Assortatibe Mating in Japan

使用するモデル(cont.)

これに加えて、 a) コーホート、データ特性を考慮しない場合 b) コーホート、データ特性を考慮する場合 をモデルに組み込む。 より複雑な(b)の例 Fijklmno = ττiRτjSτkFτlMτmGτnCτoDτijRSτklFMτikRFτilRMτjkSFτjlSMτimRGτjmSGτijkl(1)τinRCτjnSCτknFCτlnMCτijkl

(1)C R: 本人 S: 配偶者 F: 父親 M: 母親 C: コーホート G:性別 D: データ (1) 本人、配偶者、父親、母親の対角セルに学歴ごとに異なるパラメータを与えるデザイン行列

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時系列的な変化(1H&2H, ref = 1930-39)

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結論

•  親が同類婚であることが子どもの同類婚確率にプラスの影響を与えている(世代間同類婚)傾向は,コーホートを追うごとに次第に減少していく。

•  減少要因は主として低学歴同類婚連鎖の減少が寄与している。

•  ただし、近年になると中学歴・高学歴同類婚の連鎖が生じてきている。

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考察

•  Mare (2008)の研究では、親の同類婚の効果は6%程度  →分析で示した値が異なる可能性 •  NFRJのスコアの特異性 •  今後は高学歴同類婚の連鎖が増加していくと考えられる。

•  70-80年代より閉鎖的になっていくだろうか?

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今後の課題

• 短大卒を高学歴に、専門卒を中学歴にして再分析してみる。 • 離死別、未婚者を分析に含んでいないため不安定な家族は相対的に排除される傾向 • 高学歴層の詳細の区分が必要? • 今後の検討課題:男女差、国際比較(日韓台、LIS)

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最後にそもそも論…

•  社会移動に対するブルデュー的批判 – 名前が同じというだけで異なる世代の職業(学歴)を較べてよいのか?

•  学歴同類婚の世代間連鎖の妥当性 – 社会化と同質的環境という強い仮定 – ただし、あくまで地位に基づく分断の議論、将来的にはsegregationへの応用

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参考文献

•  Blau, P. M., O. D. Duncan. 1978. The American Occupational Structure. Free Press. •  Hout, M. 1982. “The Association Between Husbands and Wives Occupations in 2-Earner Families.”

American Journal of Sociology 88(2):397-409. •  Jacobs , J. A., and F. F. Furstenberg. 1986. “Changing Places - Conjugal Careers and Womens Marital

Mobility.” Social Forces 64(3):714-732. •  Kalmijn, M. 1991. “Shifting Boundaries: Trends in Religious and Educational Homogamy.” American

Sociological Review 56(6): 786‒800. •  Kalmijn, M. 1998. “Intermarriage and Homogamy: Causes, Patterns, Trends.” Annual Review of

Sociology 24: 395‒421. •  Mare, R. D. 1991. “Five Decades of Educational Assortative Mating.” American Sociological Review

56(1): 15‒32. •  Mare, R. D., 2008. Educational Assortative Mating in Two Generations. Department of Sociology,

University Of California Los Angeles. (Preliminary Draft) •  McPherson, M., L. Smith-Lovin, and J. M. Cook. 2001. “Birds of a Feather: Homophily in Social

Networks.” Annual Review of Sociology 27: 415‒44. •  三輪哲 ,2007, 「日本における学歴同類婚趨勢の再検討」東京大学社会科学研究所編,『家族形成に関する実

証研究』81-94. •  Qian, Z. 1997. “Breaking the Racial Barriers: Variations in Interracial Marriage Between 1980 and

1990.” Demography 34(2): 263‒76. •  志田基与師・盛山和夫・渡辺秀樹, 2000, 「結婚市場の変容」盛山和夫編,『日本の階層システム4 ジェンダー・

市場・家族』東京大学出版会,159-176. •  白波瀬 佐和子,1999, 「階級・階層,結婚とジェンダー : 結婚に至る階層結合パターン(性別分業とジェンダーの

計量分析)」『理論と方法』14(1): 5-18. •  Smits, J., W. Ultee, and J. Lammers. 1998. “Educational Homogamy in 65 Countries: an Explanation of

Differences in Openness Using Country-Level Explanatory Variables.” American Sociological Review 63(2):264‒285.

•  44

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Appendix

•  例1:全て考慮しないモデル Fijklm = ττiRτjSτkFτlMτmGτijRSτklFMτikRFτilRMτjkSFτjlSMτimRGτjmSGτijklRSFM

•  例2:学歴別パラメータを考慮するモデル Fijklm = ττiRτjSτkFτlMτmGτijRSτklFMτikRFτilRMτjkSFτjlSMτimRGτjmSGτijkl(1) •  例3:学歴別パラメータとコーホートを考慮するモデル Fijklmn = ττiRτjSτkFτlMτmGτnCτijRSτklFMτikRFτilRMτjkSFτjlSMτimRGτjmSGτijkl(1)τinRCτjnSCτknFCτlnMC

•  例4:学歴別パラメータとコーホートの交互作用を考慮するモデル Fijklmn = ττiRτjSτkFτlMτmGτnCτijRSτklFMτikRFτilRMτjkSFτjlSMτimRGτjmSGτijkl(1)τinRCτjnSCτknFCτlnMCτijkl(1)C •  例5:全て考慮するモデル Fijklmno = ττiRτjSτkFτlMτmGτnCτoDτijRSτklFMτikRFτilRMτjkSFτjlSMτimRGτjmSGτijkl(1)τinRCτjnSCτknFCτlnMCτijkl(1)C R: 本人 S: 配偶者 F: 父親 M: 母親 C: コーホート G:性別 D: データ (1) 本人、配偶者、父親、母親の対角セルに学歴ごとに異なるパラメータを与えるデザイン行列

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