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出生順位ときょうだい数の計量経済分析
- 2. アウトライン はじめに ～出生順位ときょうだい数を分析する意義とは？～ 一般人のパフォーマンスに対する影響 野球選手のパフォーマンスに対する影響 ①年収に対する影響分析 ②学歴に対する影響分析 ③就業形態に対する影響分析 ①年俸に対する影響分析 ②成績に対する影響分析 おわりに ～インプリケーションと本研究の限界と課題～ 比較 1
- 6. 教育経済学において 選択的投資説 Becker(1991) 資源希釈説 Blake（1989） 限られた家庭内の資源を最も合理的かつ効率的に 子供たちに配分されるようになり、その結果、稼 得能力が高く家系存続に重要な役割を果たす長男 に投資が集まる 子供たちとふれ合う時間、感情、関心などの親の資源 はきょうだい数が多ければ多いほど、一人に対して少 ない量しか配分されない 選択的投資説から長子に生まれることが、資源希釈説からきょうだい数 が少ないことがパフォーマンスに正に有意な影響を与えると考えられる 4
- 9. 推計の流れ 6
- 10. データ 『社会階層と社会移動全国調査（SSM調査）』 ・1995年調査 クロスセクションデータ ・2005年調査 クロスセクションデータ 対象： 全国の20～69歳の男女 期間： 1995年 1995年10月～11月 2005年 1次調査：2005年11月19日～12月25日 2次調査：2006年 1月 7日～ 2月12日 3次調査：2006年 3月10日～ 4月16日 サンプルサイズ： 1995年2055人 2005年4050人 7
- 11. 基本統計量 平均値 標準偏差 平均値 標準偏差 平均値 標準偏差 平均値 標準偏差 対数年収 6.0734 0.652 6.0552 0.628 4.816 0.856 5.0457 0.861 長子ダミー 0.360 0.480 0.399 0.490 0.365 0.482 0.413 0.492 中間子ダミー 0.312 0.464 0.240 0.427 0.328 0.470 0.235 0.424 末子ダミー 0.327 0.469 0.361 0.480 0.305 0.461 0.353 0.478 きょうだい数 3.541 1.812 2.873 1.292 3.508 1.774 2.916 1.306 潜在経験年数 22.842 11.555 23.517 11.282 22.143 10.969 23.590 11.530 潜在経験年数2乗項 655.111 520.442 680.269 528.878 610.537 485.596 689.363 537.427 中卒ダミー 0.162 0.369 0.103 0.304 0.177 0.382 0.0811 0.273 高卒ダミー 0.530 0.499 0.538 0.499 0.596 0.491 0.638 0.481 短大・高専卒ダミー 0.0203 0.141 0.0306 0.172 0.137 0.344 0.162 0.369 大卒ダミー 0.288 0.453 0.329 0.470 0.0897 0.286 0.119 0.323 父大卒ダミー 0.164 0.370 0.149 0.356 0.157 0.364 0.166 0.372 母大卒ダミー 0.0419 0.200 0.0473 0.212 0.0344 0.182 0.0370 0.189 年齢 42.0768 10.525 43.144 10.625 41.568 10.459 42.998 10.824 年齢2乗項 1881.115 861.560 1974.214 893.0422 1837.152 850.170 1965.902 906.857 正規雇用ダミー 0.787 0.410 0.867 0.340 0.286 0.452 0.393 0.489 非正規雇用ダミー 0.0160 0.126 0.197 0.398 0.217 0.412 0.129 0.335 自営業ダミー 0.176 0.381 0.129 0.336 0.137 0.344 0.192 0.394 父自営業ダミー 0.451 0.498 0.338 0.473 0.425 0.495 0.332 0.471 母自営業ダミー 0.361 0.481 0.340 0.474 0.334 0.472 0.320 0.467 無職ダミー 0.021 0.145 0.285 0.451 0.360 0.480 0.286 0.452 就業ダミー 0.640 0.480 0.727 0.446 配偶者年収 418.844 349.954 358.0227 342.199 配偶者大卒ダミー 0.273 0.446 0.294 0.456 末子年齢 15.0896 8.964 16.00241 10.0557 子供の数 1.939 0.896 2.00458 5.988 変数名 1995年男性 2005年男性 1995年女性 2005年女性 ①長子の割合が一番高い ②中間子の割合が1995年→2005年で減少 8
- 12. 出生順位ときょうだい数が年収に与える影響 使用変数一覧 OLSS 9 ※男性においては𝛾4 𝛌𝑖は除く 𝑌𝑖 = 𝛾0 + 𝛾1 𝑆𝑖 + γ2 𝐾𝑖 + 𝑿𝒊 𝜸 𝟑 + 𝛾4 𝛌𝑖 + 𝑣𝑖 記号 変数名 変数説明 Yi 対数年収 年収の対数値 Si 出生順位ダミー 長子をベースに中間子ダミー、末子ダミーを用いる。 Ki きょうだい数 きょうだい数 学歴ダミー 中卒をベースに高卒ダミー、短大・高専卒ダミー、大卒ダミーを用いる Xi 潜在経験年数 学卒から現在の年齢までの年数 潜在経験年数2乗項 潜在経験年数を2乗したもの
- 13. 推計結果 10 注：***:1％水準で有意，**:5％水準で有意，*:10％水準で有意，[ ]内はz値を表す。なおz値の計算にはbootstrapped standard errorを使用している。 2005年 男性 説明変数 model1 model2 model1 model2 出生順位ダミー(ベース＝長子） 中間子ダミー -0.0327 -0.0723* ［-0.921］ [-1.953] 末子ダミー 0.00794 -0.00166 ［0.252］ [-0.0500] きょうだい数 -0.0186 -0.0341** ［-1.445］ [-2.500] 学歴ダミー(ベース＝中卒） 高卒ダミー 0.221*** 0.217*** ［3.882］ ［3.805］ 短大・高専卒ダミー 0.404*** 0.395*** ［4.356］ ［4.250］ 大卒ダミー 0.548*** 0.543*** ［8.835］ ［8.667］ 潜在経験年数 0.0584*** 0.0581*** 0.0644*** 0.0634*** ［10.45］ ［10.33］ [11.53] [11.38] 潜在経験年数2乗項 -0.000892***-0.000873***-0.00112*** -0.00108*** ［-7.208］ ［-6.960］ [-9.386] [-8.822] 切片 5.052*** 5.100*** 5.394*** 5.469*** ［64.91］ ［58.15］ [89.44] [79.95] 決定係数 0.212 0.213 0.123 0.126 サンプルサイズ 1,410 1,409 1,410 1,409 RESETS検定(p値） 0.5276 0.5696 0.6032 0.2904 被説明変数：対数年収 2005年 男性
- 15. 出生順位ときょうだい数が学歴に与える影響 使用変数一覧 順序ロジットモデル 11 𝐽𝑖{中学，高校，短大･高専，大学} = 𝛿0 + 𝛿1 𝑆𝑖 + 𝛿2 𝐾𝑖 + 𝑿𝒊 𝜹3 + 𝑢𝑖 記号 変数名 変数説明 Ji 学歴ダミー 中卒をベースに高卒ダミー、短大・高専卒ダミー、大卒ダミーを用いる Si 出生順位ダミー 長子をベースに中間子ダミー、末子ダミーを用いる。 Ki きょうだい数 きょうだい数 年齢 年齢 年齢の2乗項 年齢を2乗したもの 父大卒ダミー 父親が大学を卒業していれば1とする 母大卒ダミー 母親が大学を卒業していれば1とする Xi
- 16. 推計結果 説明変数 中学 高校 短大・高専 大学 中学 高校 短大・高専 大学 出生順位ダミー（ベース＝長子） 中間子ダミー 0.0579*** 0.114*** -0.00750*** -0.164*** ［3.990］ ［5.672］ ［-3.191］ ［-5.301］ 末子ダミー -0.00211 -0.00580 0.000251 0.00766 ［-0.256］ ［-0.254］ ［0.258］ ［0.255］ きょうだい数 0.0241*** 0.0700*** -0.00315*** -0.0910*** ［6.514］ ［6.523］ ［-3.924］ ［-7.026］ 年齢 -0.0114*** -0.0312*** 0.00136*** 0.0412*** -0.00895*** -0.0260*** 0.00117*** 0.0338*** ［-3.886］ ［-4.009］ ［3.047］ ［4.078］ ［-3.217］ ［-3.284］ ［2.774］ ［3.321］ 年齢2乗項 0.000148*** 0.000404*** -1.77e-05*** -0.000535*** 0.000111*** 0.000323*** -1.45e-05*** -0.000420*** ［4.072］ ［4.261］ ［-3.133］ ［-4.331］ ［3.211］ ［3.314］ ［-2.775］ ［-3.343］ 父大卒ダミー -0.0643*** -0.287*** -0.00190 0.354*** -0.0604*** -0.287*** -0.00138 0.348*** ［-8.704］ ［-8.263］ ［-0.814］ ［8.723］ ［-8.354］ ［-8.083］ ［-0.609］ ［8.480］ 母大卒ダミー -0.0430*** -0.189** 0.000210 0.231** -0.0414*** -0.194** 0.000325 0.235** ［-3.545］ ［-2.389］ ［0.0673］ ［2.482］ ［-3.606］ ［-2.427］ ［0.102］ ［2.510］ 決定係数 サンプルサイズ RESETS検定（ｐ値） 0.4341 0.4964 0.0725 0.0835 被説明変数：学歴 2005年 男性 model1 model2 1262 1262 12 注：***:1％水準で有意，**:5％水準で有意，*:10％水準で有意，[ ]内はz値を表す。なおz値の計算にはbootstrapped standard errorを使用している。
- 18. 出生順位ときょうだい数が就業形態に与える影響 使用変数一覧 多項ロジットモデル 13 𝑇𝑖{無職，非正規雇用，正規雇用，自営業} = 𝜃0 + 𝜃1 𝑆𝑖 + 𝜃2 𝐾𝑖 + 𝑿𝒊 𝜽3 + 𝑒𝑖 記号 変数名 変数説明 Ti 就業形態 正規雇用、非正規雇用、自営業、無職を示す変数。 Si 出生順位ダミー 長子をベースに中間子ダミー、末子ダミーを用いる。 Ki きょうだい数 きょうだい数 年齢 年齢 年齢の2乗項 年齢を2乗したもの 父自営業ダミー 父親の就業形態が自営業であれば1とする 母自営業ダミー 母親の就業形態が自営業であれば1とする Xi
- 19. 推計結果 説明変数 無職 正規雇用 自営業 無職 正規雇用 自営業 出生順位ダミー(ベース＝長子) 中間子ダミー 0.0527* -0.0286 0.00144 ［1.699］ ［-0.901］ ［0.0673］ 末子ダミー 0.0154 -0.00595 -0.0130 ［0.605］ ［-0.218］ ［-0.696］ きょうだい数 0.0209** -0.0271** -0.00645 ［2.249］ ［-2.416］ ［-1.043］ 年齢 -0.00453 0.0160* 0.00105 -0.00272 0.0122 -0.000565 ［-0.511］ ［1.678］ ［0.151］ ［-0.299］ ［1.271］ ［-0.0798］ 年齢2乗項 3.71e-05 -0.000194* 5.81e-06 1.06e-05 -0.000141 2.86e-05 ［0.352］ ［-1.708］ ［0.0714］ ［0.0971］ ［-1.219］ ［0.344］ 父自営業ダミー -0.00373 0.0118 -0.00211 -0.00639 0.0185 0.00195 ［-0.128］ ［0.364］ ［-0.100］ ［-0.220］ ［0.569］ ［0.0919］ 母自営業ダミー 0.00651 0.00656 -0.00303 0.00556 0.00768 -0.00436 ［0.221］ ［0.199］ ［-0.142］ ［0.189］ ［0.231］ ［-0.203］ 決定係数 サンプルサイズ 被説明変数：就業形態 model1 model2 1,723 1,721 0.003 0.0043 14 注：***:1％水準で有意，**:5％水準で有意，*:10％水準で有意，[ ]内はz値を表す。なおz値の計算に はbootstrapped standard errorを使用している。
- 23. 推計の流れ 21
- 25. データ 年俸/成績→日本野球機構オフィシャルHP Baseball LAB マネスポ 出生順位/きょうだい数→日刊スポーツ新聞 対象： 1軍の公式戦に 1打席または1投球回以上出場した選手 期間： 2010年～2014年 年俸は2011年～2015年 標本数： 野手 → 1254 投手 → 1060 24
- 26. 出生順位ときょうだい数が年俸に与える影響 使用変数一覧 𝑌𝑖𝑡 = 𝜋0 + 𝜋1 𝑆𝑖 + 𝜋2 𝐾𝑖 + 𝑿𝒊𝒕 𝝅3 + 𝑓𝑖 + 𝜇𝑖𝑡 変量効果モデル 出生順位という時間不変の要因が与える影響を観測するために 変量効果モデルを用いる 25 記号 変数名 変数説明 Yit 対数年俸 推定年俸の対数値 Si 出生順位ダミー 長子をベースに中間子ダミー、末子ダミー Ki きょうだい数 きょうだい数 年齢 選手の年齢 年齢2乗項 年齢を2乗したもの 塁打数 安打×1+二塁打×2+三塁打×3+本塁打×4 （野手） 投球回 投球した回数（投手） チーム順位 それぞれのリーグでの順位の逆数 Xit チーム支払総年俸 所属チームの全選手の年俸の合計額 年ダミー 選手のプレーした年を1とする チームダミー 所属チームなら1とする リーグダミー 所属チームがセリーグなら1、パリーグなら0とする ポジションダミー 捕手をベースに内野ダミー、外野ダミーを用いる
- 27. 基本統計量 26 変数名 サンプルサイズ 平均値 標準偏差 最小値 最大値 対数年俸 1254 7.839 1.0764 5.704 11.00210 長子ダミー 1254 0.293 0.455 0 1 中間子ダミー 1254 0.206 0.404 0 1 末子ダミー 1254 0.502 0.500 0 1 きょうだい数 1254 2.550 0.745 1 5 年齢 1254 28.752 5.0471 17 44 年齢2乗項 1254 852.130 300.404 289 1936 打席数 1254 187.673 194.117 1 685 塁打数 1254 60.376 71.879 0 321 犠打率 1254 0.0301 0.0386 0 0.333 リーグダミー 1254 0.533 0.499 0 1 内野ダミー 1254 0.407 0.491 0 1 外野ダミー 1254 0.395 0.489 0 1 捕手ダミー 1254 0.199 0.399 0 1 チーム順位（逆数） 1254 0.406 0.284 0.167 1 チーム支払総年俸 1254 27.938 7.121 18.6 46.6
- 28. 基本統計量 27 変数名 サンプルサイズ 平均値 標準偏差 最小値 最大値 対数年俸 1060 7.910 1.00372 5.481 10.820 長子ダミー 1060 0.319 0.466 0 1 中間子ダミー 1060 0.181 0.385 0 1 末子ダミー 1060 0.500 0.500 0 1 きょうだい数 1060 2.558 0.853 1 7 年齢 1060 27.991 4.535 19 44 年齢2乗項 1060 804.0189 264.0730 361 1936 投球回 1060 51.115 50.562 1 223.333 奪三振率 1060 0.724 0.247 0 2 リーグダミー 1060 0.517 0.500 0 1 チーム順位（逆数） 1060 0.402 0.281 0.167 1 チーム支払総年俸 1060 27.923 7.048 18.600 46.600 プロ平均年齢は野手よりも 投手のほうが 約1年短い 出生順位比は… 長子：中間子：末子 ＝ ３ ： ２ ： ５
- 29. 推計結果 長子よりも中間子は 16.6%多く年俸を獲得している → 長子（安定） ＜ 中間子（バランス）） きょうだい数が１人増えると 8.98%多く年俸を獲得している → 一人っ子 ＜ きょうだい数多い 28 注：***:1％水準で有意，**:5％水準で有意，*:10％水準で有意，[ ]内はz値を表す。 なおz値の計算にはbootstrapped standard errorを使用している。 被説明変数：対数年俸 説明変数 model1 model2 出生順位ダミー（ベース＝長子） 中間子ダミー 0.166** [2.370] 末子ダミー 0.0921 [1.611] きょうだい数 0.0898*** [2.896] 年齢 0.202*** 0.205*** [5.105] [5.199] 年齢2乗項 -0.00179***-0.00184*** [-2.642] [-2.723] 塁打数 0.00728*** 0.00725*** [18.68] [18.96] チーム順位（逆数） 0.0954* 0.0973** [1.944] [1.983] チーム支払総年俸 0.00902** 0.00882** [2.379] [2.322] 切片 2.588*** 2.410*** [4.491] [4.175] 年ダミー yes yes チームダミー yes yes リーグダミー yes yes ポジションダミー yes yes 決定係数 0.787 0.7859 標本数 1,254 1,254 RESETS検定（p値） 0.1454 0.2034 捕手の出生順位比は… 長子：中間子：末子 ＝ ２ ： ４ ： ４
- 30. 推計結果 出生順位ダミー、きょうだい数 いずれも有意にならなかった 29 注：***:1％水準で有意，**:5％水準で有意，*:10％水準で有意，[ ]内はz値を表す。 なおz値の計算にはbootstrapped standard errorを使用している。 被説明変数：対数年俸 説明変数 model1 model2 出生順位ダミー（ベース＝長子） 中間子ダミー -0.0875 [-1.074] 末子ダミー -0.0161 [-0.238] きょうだい数 -0.00231 [-0.0807] 年齢 0.317*** 0.316*** [6.297] [6.253] 年齢2乗項 -0.00400***-0.00397*** [-4.476] [-4.428] 投球回 0.00838***0.00840*** [16.46] [16.45] チーム順位（逆数） 0.110* 0.113* [1.676] [1.724] チーム支払総年俸 0.0104** 0.0104** [2.046] [2.031] 切片 1.360* 1.362* [1.936] [1.926] 年ダミー yes yes チームダミー yes yes リーグダミー yes yes 決定係数 0.631 0.6297 標本数 1,060 1,060 RESETS検定（p値） 0.5767 0.6521
- 32. 推計Ⅱ 成績（野手・投手）
- 33. 使用変数一覧 出生順位ときょうだい数が成績に与える影響 31 記号 変数説明 Yit 推定年俸の対数値 Si 長子をベースに中間子ダミー、末子ダミー Ki きょうだい数 選手の年齢 年齢を2乗したもの 塁打数 安打×1+二塁打×2+三塁打×3+本塁打×4 犠打率 犠打数（送りバント）を打席数で割ったもの 投球回 投球した回数 奪三振率 奪三振数を投球回で割ったもの 選手のプレーした年を1とする 所属チームなら1とする 所属チームがセリーグなら1、パリーグなら0とする 年ダミー チームダミー リーグダミー 野手 投手 Xit 変数名 対数年俸 出生順位ダミー きょうだい数 年齢 年齢2乗項
- 34. 推計結果 32 model1 model2 model3 model4 説明変数 塁打数 塁打数 犠打率 犠打率 出生順ダミー(ベース＝長子) 中間子ダミー 2.151 -0.000262 [0.212] [-0.0689] 末子ダミー -0.940 0.00259 [-0.125] [0.721] きょうだい数 7.440* 0.00552*** [1.858] [3.238] 年齢 27.44*** 27.48*** 0.00699*** 0.00702*** [5.338] [5.390] [3.236] [3.327] 年齢2乗項 -0.428*** -0.428*** -0.000131***-0.000132*** [-4.779] [-4.836] [-3.685] [-3.789] 塁打数 -4.33e-05*** -4.71e-05*** [-2.873] [-3.087] 切片 -351.0*** -369.5*** -0.0708** -0.0819*** [-4.907] [-5.072] [-2.177] [-2.599] 年ダミー yes yes yes yes チームダミー yes yes yes yes リーグダミー yes yes yes yes 決定係数 0.0313 0.0337 0.0647 0.0757 サンプルサイズ 1,254 1,254 1,254 1,254 RESETS検定（p値） 0.3118 0.549 0.0834 0.128 被説明変数：野手成績 注：***:1％水準で有意，**:5％水準で有意，*:10％水準で有意，[ ]内はz値を表す。 なおz値の計算にはbootstrapped standard errorを使用している。 塁打数、犠打率ともに きょうだい数が多いほうが 良い成績を残している → 一人っ子 ＜ きょうだい数多い
- 35. 推計結果 33 中間子、末子は長子より奪三振が多い かつ きょうだい数が多いほうが奪三振が多い →しかし 年俸に影響を与えるほどではない… 注：***:1％水準で有意，**:5％水準で有意，*:10％水準で有意，[ ]内はz値を表す。 なおz値の計算にはbootstrapped standard errorを使用している。 被説明変数：投手成績 model1 model2 model3 model4 説明変数 投球回 投球回 奪三振率 奪三振率 出生順ダミー(ベース＝長子) 中間子ダミー -10.19 0.0580** [-1.489] [1.961] 末子ダミー -1.026 0.0467** [-0.189] [1.992] きょうだい数 -0.548 0.0179* [-0.223] [1.669] 年齢 5.603 4.953 0.0173 0.0190 [1.533] [1.360] [0.879] [0.946] 年齢2乗項 -0.0970 -0.0858 -0.000334 -0.000365 [-1.536] [-1.365] [-1.003] [-1.070] 投球回 0.000506*** 0.000495*** [3.417] [3.356] 切片 -35.05 -24.63 0.476* 0.444 [-0.665] [-0.466] [1.651] [1.498] 年ダミー yes yes yes yes チームダミー yes yes yes yes リーグダミー yes yes yes yes 決定係数 0.0134 0.0112 0.0571 0.0548 サンプルサイズ 1,060 1,060 1,060 1,060 RESETS検定（p値） 0.7352 0.3931 0.4237 0.3589 投球回については出生順位、きょうだい数 ともに有意な結果が得られなかった →【課題】 先発、中継ぎ、リリーフで役割が異なる 分けて推計する必要がある
- 36. 小括 ・ 中間子のほうが長子より年俸が高い ・ 特定のプレーにおいても性格特性が表れている ・ きょうだい数が多いほうが成績、年俸ともに高い ・ 直接的な出生順位・きょうだい数の年俸への影響は観察出来なかった ・ 中間子、末子のほうが、きょうだい数が多いほうが成績が良い ・ きょうだい数が多いほうが成績が良い 34
- 40. 参考文献 39 ＜書籍＞ Becker, G. (1991): A Treatise on the Family: Enlarged Edition, Cambridge, Harvard University Press Blake, J. (1989): Family Size and Achievement, University of California Press 樋口美雄 (1993)『プロ野球の経済学』日本評論社 ＜論文＞ Almlund. M, A.L. Duckworth, J. Heckman, and T.Kautz(2011) “Personality Psychology and Economics,” in Eric A. Hanushek, Stephen Machin and Ludger Woessmann, editors. Handbook of the Economics of Education, Vol.4, Chapter 1, pp. 1-181. Elsevier B. V., 2011. Averett. S. L, Argys L. M, and Rees D. I (2011) “Older Siblings and Adolescent Risky Behavior: Does Parenting Play a Role?” Journal of Population Economic, Vol. 24, No.3, pp. 957-978. Becker, G. (1960): “An Economic Analysis of Fertility,” in Universities-National Bureau ed., Demographic and Economic Change in Developed Countries, Columbia University Press, pp.201-240 Behrman. J .R, and Taubman P (1986) “Birth order, Schooling and Earnings,” Journal of Labor Economics, Vol. 4, No. 3, Part2, pp. S121-S145. Björklund. A, and Salvanes K. G (2011) “Education and Family Background: Mechanisms and Policies,” in Eric A. Hanushek, Stephen Machin and Ludger Woessmann, editors. Handbook of the Economics of Education, Vol.3, Chapter 3, pp. 201-247. Elsevier B.V., 2011. Black. S. E, Devereux P. J, and Salvanes K. G (2011) “The More the Merrier?: The Effects of Family Size and Birth Order on Children’s Education,” Quarterly Journal of Economics, Vol. 120, No.2, pp. 669-700. Booth. A. L, and Kee H. J (2009) “Birth Order Matters: The Effect of Family Size and Birth Order on Educational Attainment,” Journal of Population Economics, Vol. 22, No.2, pp. 367-397 Clark. R. D. and Rice G. A. (1982) “Family Constellations and Eminence: The Birth Orders of Nobel Prize Winners,” The Journal of Psychology Interdisciplinary and Applied, 110(2), pp.281-287 Clark. R. D (1982) “Birth Order and Eminence: A Study of Elites in Science, Literature, Sports, Acting and Business,” International Review of Modern Sociology, Vol. 12, No.2, pp. 273-289. Collins C (2006): “The Relationship Between Birth Order and Personality and Career Choices,” Social Work Theses, Paper 1 Conley. D, and Glauber R (2006) “Parental Educational Investment and Children’s Academic Risk: Estimates of the Impact of Sibship Size and Birth Order from Exogenous Variation in Fertility,” Journal of Human Resources, Vol. 41, No.4, pp. 722-737.
- 41. 参考文献 40 Heckman. J. J, Lochner L. J, and Todd P. E (2006) “Earnings Functions, Rates of Retern and Treatment Effects: The Mincer Equation and Beyond,” in Eric A. Hanushek and F. Welch, editors. Handbook of the Economics of Education, Vol.1, Chapter 7, pp. 307-458. Elsevier B. V., 2006. Heckman. J. J, Stixrud. J, and Urza. S (2006) “The Effects of Cognitive and Noncognitive Abilities on Labor Market Outcomes and Social Behavior,” Journal of Labor Economics, Vol. 24, No.3, pp. 411-482. Kantarevic. J, and Mechoulan. S (2009) “Birth Order, Educational Attainment, and Earnings,” Journal of Human Resources, Vol. 41, No. 4, pp. 755-777. Lee. S, and Ohtake F (2014) “The effect of personality traits and behavioral characteristics on schooling, earnings and career promotion”, RIETI Discussion Paper Series 14-E-023 Meghir. C., and Rivkin. S (2011) “Ecometric Methods for Research in Education,” in Eric A. Hanushek, Stephen Machin and Ludger Woessmann, editors. Handbook of the Economics of Education, Vol.3, Chapter 3, pp. 1-87. Elsevier B. V., 2011. Steelman. L. C, Powell. B., Werum. R, and Carter. S (2002) “Reconsidering the Effects of Sibling Configuration: Recent Adcances and Challenges,” Annual Review of Sociology, Vol. 28, pp. 243-269. Sulloway, F. J. and Zweigenhaft, R. L. (2010): “Birth order and risk taking in athletics: A meta-analysis and study of major league baseball,” Personality and Social Psychology Review, 14, 402-416. 梅野祐樹 (2006) 「長男・長女は得をする？：子供の数と出生順位による教育格差 ノルウェーの事例から」『日本労 働研究雑誌』9 月号, 554 巻, pp.113-114. 小野ルチヤ (2015) 「親の教育投資におけるきょうだい間差別: 子どもの数・出生順・性別に着目して」『同志社大学 大学院総合政策科学研究科総合政策科学会』 pp.37-51. 川口大司 (2011)「ミンサー型賃金関数の日本の労働市場への適用」『経済産業研究所』pp.26 小原美紀・大竹文雄(2009)「子どもの教育成果の決定要因」『日本労働研究雑誌』7 月号, 588 巻, pp.67-84 浜崎信行・依田明 (1985)「出生順位と性格(2)―3 人きょうだいの場合―」『横浜国立大学教育紀要』25 巻, pp. 187-196 藤原翔 (2012)「きょうだい構成と地位達成——きょうだいデータに対するマルチレベル分析による検討」『ソシオロジ』 174 巻, pp.41 三好向洋・柳田征児(2004)「日本における男女間の賃金格差」『日本の家計行動 のダイナミズムⅠ―KHPS の特徴と 住居・就業・賃金分析』 pp.181-197 李嬋娟 (2014)「非認知能力が労働市場の成果に与える影響について」『日本労働研究雑誌』9 月号, 650 巻, pp.30-43